(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
多気筒内然機関（４０１）の複数の排気ポート（４０９，４１３）から排気サイクルの間に排気されるガスの化学的濃度を測定するためのシステムであって、前記排気されるガスは前記排気サイクルに対応するエンジンの角回転インターバルの間安定した化学的濃度で集合部（４２０）に存在し、前記システムは、
前記集合部に結合され、前記複数の排気ポートの各々から排気されるガスを測定しかつ、前記エンジンの角回転インターバルの間に、前記排気されるガスの安定した化学的濃度を表わす値に近似するセンサ出力信号（４２９）を提供するための気体化学センサ手段（４１９）、
前記エンジンの角回転インターバルの条件に基づき前記エンジンの角回転インターバルの間に排気されるガスの予測化学的濃度を決定するための入力推定値予測手段（４４１）、そして
前記気体化学センサ手段（４１９）によって提供される前記センサ出力信号（４２９）および前記入力推定値予測手段によって提供される前記予測化学的濃度の推定値を受け、かつ前記センサ出力信号および前記予測化学的濃度の推定値に基づき前記排気サイクルに対応するエンジンの角回転インターバルの間に排気されるガスの前記安定した化学的濃度に対応する振幅を有する成分ガス信号を発生するための信号再生手段（４４９）、
を具備するシステム。
【請求項２】
前記信号再生手段（４４９）はろ波手段および複数の排気サイクルの各々の開始からの出力サンプリング遅延時間を決定するための手段を具備し、かつ前記ろ波手段は前記出力サンプリング遅延時間が経過した時に前記成分ガス信号を提供する、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記複数の排気サイクルは少なくとも第１の排気サイクルおよび第２の排気サイクルを含み、かつ前記第１の排気サイクルに対する前記出力サンプリング遅延時間は前記第２の排気サイクルに対する前記出力サンプリング遅延時間と異なる、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記ろ波手段は状態推定手段を具備し、該状態推定手段は前記気体化学センサ手段の工学的モデルに関連する状態推定係数を含み、かつ前記状態推定手段は前記センサ出力信号に応答して前記成分ガス信号を提供する、請求項２に記載のシステム。
【請求項５】
前記信号再生手段（４４９）はさらに複数の排気サイクルの各々の開始からの出力サンプリング遅延時間を決定するための手段を具備し、かつ前記信号再生手段は前記出力サンプリング遅延時間が経過した時に前記成分ガス信号を提供する、請求項１または４に記載のシステム。
【請求項６】
前記出力サンプリング遅延時間を決定するための手段は前記多気筒内然機関の前記複数の排気ポートのうちどの排気ポートが排気しているかを決定するためのエンジン角度変位決定手段を具備し、かつ前記出力サンプリング遅延時間は決定された排気ポート（４０９，４１３）の形状的モデルに依存する、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記出力サンプリング遅延時間を決定するための手段はエンジン速度を決定するための手段を具備し、かつ前記出力サンプリング遅延時間は決定されたエンジン速度に依存する、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記出力サンプリング遅延時間を決定するための手段はエンジン負荷を決定するための手段を具備し、かつ前記出力サンプリング遅延時間は決定されたエンジン負荷に依存する、請求項６に記載のシステム。
【請求項９】
さらに、前記排気サイクルの各々に先行する燃焼プロセスに関連する燃料投入質量を提供するためのエンジン制御手段を具備し、排気ガス酸素濃度が前記燃料投入質量に依存して予測される、請求項５に記載のシステム。
【請求項１０】
前記排気ガス酸素濃度は前記排気サイクルの各々に先行する燃焼プロセスに関連する空気投入質量に依存して予測される、請求項５に記載のシステム。
【請求項１１】
前記信号再生手段（４４９）はさらに、前記複数の排気サイクルの各々の開始からの入力推定遅延時間を決定するための手段を具備し、かつ前記信号再生手段は前記入力推定遅延時間が経過した時に前記状態推定手段に独立して予測される排気ガス酸素濃度を提供する、請求項５に記載のシステム。
【請求項１２】
前記複数の排気サイクルは少なくとも第１の排気サイクルおよび第２の排気サイクルを含み、かつ前記第１の排気サイクルに対する前記入力推定遅延時間は前記第２の排気サイクルに対する前記入力推定遅延時間と異なる、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記入力推定遅延時間を決定するための手段はエンジン速度を決定するための手段を具備し、かつ前記入力推定遅延時間は決定されたエンジン速度に依存する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記入力推定遅延時間を決定するための手段はエンジン負荷を決定するための手段を具備し、かつ前記入力推定遅延時間は決定されたエンジン負荷に依存する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記信号再生手段（４４９）は前記発生された成分ガス信号に依存して正規化された空燃比を決定する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記気体化学センサ手段（４１９）は万能排気ガス酸素センサからなり、前記気体化学センサ手段の前記工学的モデルは検出キャビティにおける酸素の分圧の検知に関連する前記センサ手段のふるまいのモデルを含み、かつ前記状態推定手段は前記排気されるガスに依存する前記検出キャビティ内の酸素の分圧を表わす他の出力信号を提供する、請求項４に記載のシステム。
【請求項１７】
前記複数の排気サイクルは少なくとも第１の排気サイクルおよび第２の排気サイクルを含み、かつ前記第１の排気サイクルに対する前記出力サンプリング遅延時間は前記第２の排気サイクルに対する前記出力サンプリング遅延時間と異なる、請求項５に記載のシステム。
【請求項１８】
前記信号再生手段（４４９）は状態推定手段を備え、該状態推定手段は前記気体化学センサ手段（４１９）の工学的モデルに間連する状態推定係数を含み、かつ前記状態推定手段は前記センサ出力信号（４２９）に応答して成分ガス信号を提供する、請求項５，１１または１２のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１９】
予測排気ガス酸素濃度が前記状態推定手段への入力として与えられ、かつ前記状態推定手段は前記予測排気ガス酸素濃度および前記センサ出力信号（４２９）に基づき前記成分ガス信号を提供する、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記排気ガスに関連する所定の影響に応じて異なる組の状態推定係数が選択され、かつ前記異なる組の状態推定係数の選択に応じて、前記状態推定手段は前記成分ガス信号を発生する、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２１】
多気筒内然機関の複数の排気ポートから排気サイクルの間に排気されるガスの化学的濃度を測定する方法であって、前記排気されるガスは前記排気サイクルに対応するエンジンの角回転インターバルの間に安定した化学的濃度で集合部に存在し、前記方法は、
前記集合部に存在する前記複数の排気ポートの各々から排気されるガスを測定し、かつエンジンの角回転インターバルの間、前記排気されるガスの前記安定した化学的濃度を表わす値に近似するセンサ出力信号を提供する段階、
前記エンジンの角回転インターバルの条件に基づき前記排気されるガスの予測化学的濃度を決定する段階、そして
前記複数の排気ポートの各々から排気されるガスを測定する段階において提供される前記センサ出力信号からおよび前記決定する段階において提供される前記予測化学的濃度から前記排気されるガスの前記安定した化学的濃度を再生し、かつ前記排気サイクルに対応する前記エンジンの角回転インターバルの間に排気されるガスの前記安定した化学的濃度に対応する振幅を有する成分ガス信号を発生する段階、
を具備する前記方法。
【請求項２２】
前記再生する段階はさらに、
前記複数の排気サイクルの各々の開始から出力サンプリング遅延時間を決定する段階を具備し、かつ前記再生する段階は前記出力サンプリング遅延時間が経過した時に前記成分ガス信号を発生する、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記複数の排気サイクルは少なくとも第１の排気サイクルおよび第２の排気サイクルを含み、かつ前記第１の排気サイクルに対する前記出力サンプリング遅延時間は前記第２の排気サイクルに対する前記出力サンプリング遅延時間と異なる、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記決定する段階はさらに、
排気ガスの酸素濃度を予測する段階、そして
前記予測された排気ガスの酸素濃度を前記再生する段階への入力として提供する段階であって、前記予測された排気ガスの酸素濃度、および前記測定する段階において提供されたセンサ出力に応答して、前記再生する段階は前記排気サイクルに対応する前記エンジンの角回転インターバルの間に排気されるガスの前記安定した化学的濃度を示す振幅を有する成分ガス信号を発生する段階、
を具備する、請求項２１に記載の方法。
【請求項２５】
前記再生する段階はさらに、
前記複数の排気サイクルの各々の開始から入力推定遅延時間を決定する段階を具備し、前記予測する段階は前記入力推定遅延時間が経過した時に前記再生する段階に対し前記予測された排気ガスの酸素濃度を提供する、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
さらに、前記決定された成分ガス信号に依存する正規化された空燃比を決定する段階を具備する、請求項２１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
発明の背景
この発明は一般的には内然機関における燃焼プロセスから生じる排気ガスの化学的性質（ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ）測定の分野に向けられており、かつ特定的には複合排気ガス流における個々の排気ポートの貢献度を測定する分野に関する。特に、この発明は酸素濃度を測定しかつ空燃比（ａｉｒ−ｆｕｅｌ  ｒａｔｉｏ）の測定値を多シリンダ内然機関の個々のシリンダを制御するための制御システムに提供するのに有用である。
発明の分野
多くの今日の多シリンダ内然機関を制御するための制御システムは燃焼プロセスを精細に調整するためにエンジン出力における排気ガスの化学的性質を直接測定することに依存している。直接的な測定は重要であり、それは制御システムにおいてこの測定方法を使用することにより、制定された排出基準に適合するのに必要なレベルまで排出物を低減できるからである。
種々の排気ガス組成物の内で、酸素は製品車両において最も一般的に測定される気体である。酸素濃度を測定することにより、空燃比が決定できる。空燃比はエンジンの排出物を制御するのに有用である。酸素濃度かつしたがって空燃比を決定するために、最も近代的な制御システムはＥＧＯ、または排気ガス酸素センサとして知られた特定の形式の排気ガス化学センサに依存する。このセンサはまたＯ２またはλ（ラムダ）センサとして知られいる。このセンサは典型的にはエンジンの排気マニホルドと触媒コンバータとの間の排気ガス流中に配置される。排気ガス流中の酸素濃度は排気される空燃比を示している。この２状態センサはエンジンの排気ガス流がガソリン燃料に対しては約１４．６対１の空燃比に対応する化学量論のポイントに関してリッチ（ｒｉｃｈ）であるかまたはリーン（ｌｅａｎ）であるかを検知する。排気ガス流が１４．６対１の空燃比を有する場合、エンジンにおいて化学量論的（ｓｔｏｉｃｈｉｏｍｅｔｒｉｃ）燃焼が行なわれておりかつ排出物、特に一酸化炭素、が触媒コンバータによってかなり低減される。
多シリンダエンジンにおいては、排気ガス流は全てのエンジンのシリンダからの複合出力を表わす。エンジン制御システムは現在の空気供給により排気ガス流の測定された空燃比が化学量論的燃焼を呈するように燃料の供給を制御する責務を有する。エンジンの吸気ポートの形状の相違および燃料システムの構成要素の公差は排気ガス流の空燃比に対する個々のシリンダの寄与に大きな差を引き起こすことが分かっている。
法制はたえずこれらの計測値および制御システムがより良好にならなければならないより強硬な標準を要求し続けている。１つの手法は注入される燃料をシリンダごとのベースで制御することであった。これは排気ガス流において個々のシリンダの空燃比を区別できるセンサシステムを必要とする。個々のシリンダの空燃比の制御により上に述べたエンジンの構成要素の部分の不耐性（ｉｎｔｏｌｅｒａｎｃｅ）および形状的要因の補償が可能になる。この手法を適用する結果として、一酸化炭素および他の排出物が前記法定の排出物標準をサポートする上で低減できるようになる。
個々のシリンダの空燃比を制御するための制御システムを実現するために、いくつかのものは単一の排気ガスセンサを使用することを示唆している。いくつかのシステムは伝統的なＥＧＯセンサを使用しかついくつかのシステムは比例センサ（ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ  ｓｅｎｓｏｒ）を使用する。これらの比例センサは測定された排気ガス流の酸素成分に比例する、あるいはリニアに依存する、測定された空燃比を表わす信号を提供する。これは前に述べたようにリッチであるかリーンであるかの測定値を示す個別の２状態出力を提供するのみのより伝統的なＥＧＯセンサと対比される。伝統的なＥＧＯセンサにより個々のシリンダの測定を行なうことにより現代のシステムに対しある改善を成すことができるが、比例および個別シリンダ計測の組合せによれば排出物の基準に合致するのに必要な付加的な計測可能性を提供できる。比例空燃比センサは一般にＵＥＧＯ、または万能排気ガス酸素センサ（ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  ｅｘｈａｕｓｔ  ｇａｓ  ｏｘｙｇｅｎ  ｓｅｎｓｏｒｓ）として知られている。もちろん、個々のシリンダを測定するためには、個別のＵＥＧＯセンサを多シリンダエンジンの各々の排気ポートに配置することができる。しかしながら、この手法はコストがかかり、重量が増大し、かつスペース的に許されない。さらに、この手法は付加的なＵＥＧＯセンサおよびインタフェースのサポートのため実質的にシステムの信頼性を低減するから非常に信頼性があるものではない。
個々のシリンダの空燃比を測定するために複合排気ガス流において単一の酸素センサを適用することは測定システムに対し数多くの困難な技術的難題を与える。複合排気ガス流における単一の酸素センサを使用する従来技術のシステムはこれら全ての技術的難題に対処してはいない。これらの技術的難題は多シリンダ内然機関およびその排気システムに特徴的なスタティックおよびダイナミックな時間的および空間的な効果を含む。また、酸素センサは該センサの有用な周波数応答を制限する応答速度の制約を有する。
酸素センサの応答速度の制約に関して、ＵＥＧＯおよびＥＧＯセンサの双方は前記特定のセンサの周波数応答に依存するひずみ特性を有している。ひずみはより高い周波数成分がセンサに与えられるとき信号の減衰および位相遅延として現われる。典型的なセンサについては、有用な周波数応答は要求される精度に対し約１１Ｈｚに限定されている。これは個々の排気シリンダの空燃比を正確に測定するためには充分なものではない。例えば、２，０００ＲＰＭでは、典型的な８シリンダエンジンは毎秒６７回のレートで排気している。測定される量のこのようなレートでの変化が与えられた場合、典型的な酸素センサの周波数応答は多シリンダ構成において正確に動作するのには不適切である。
前記時間的な考慮事項はシステムに関連する効果、および排気ガスの輸送に関連する効果に類別することができる。ここで使用されている、用語「輸送（ｔｒａｎｓｐｏｒｔ）」はシリンダの排気ポート（ｅｘｈａｕｓｔｉｎｇ  ｐｏｒｔｓ）と酸素センサとの間の相互結合に言及していることに注意を要する。これは複数のシリンダを単一のパイプに結合するための排気マニホルドを含んでいてもよい。
システムに関連する時間的効果に関しては、異なるエンジンは異なる排気順序を有する。これは、４シリンダの例において、１つのシーケンスが１−３−４−２であり、他のものが１−２−４−３となり得ることを意味する。このため、個々のシリンダの空燃比を評価しまたは求める場合に、特定の排気シリンダを酸素センサ出力において識別しなければならない。これはある特定のシリンダが排気している場合に、センサの出力はその特定のシリンダに関連する排気ガス流の化学的性質（ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ）に応答するためである。以下に述べる他の時間的な考慮事項はさらに排気順序のプロセスのこの同期を複雑化する。他のシステムに関連する時間的効果は次のシリンダの吹き出し（ｂｌｏｗ−ｏｆｆ）によるものである。特定の排気ポートが開いたとき、対応するシリンダの燃焼チェンバにおける気体混合物が大きなフローレートで排気マニホルドへと流れ出る。排気マニホルドにおいて現存するフローレートは比較的低いため、高い割合のフローレート変化が存在しかつ前記気体混合物は酸素センサ近傍で現存する気体混合物を急速に移動させ、また吹き出させる。フローレートのこの急速な変化、およびその結果としての存在する気体混合物と次のシリンダの気体混合物との間の化学的性質の急速な変化のため、酸素センサの出力は大きく変化する可能性がある。もしこの吹き出し効果が適切に考慮されなければ、個々の排気シリンダの空燃比を解釈する場合に大きなエラーが生じる可能性がある。次に、排気ガスの輸送に時間的に関係する効果につき詳細に説明する。
多シリンダエンジンは典型的にはシリンダの特定の位置に依存する形状を有する排気マニホルド構造を有する。排気ガス流の輸送経路の長さの差は１つのシリンダの排気ポートが物理的に他のものより下流の（ｄｏｗｎｓｔｒｅａｍ）酸素センサにより近く配置されていれば本質的に生じるものである。異なる排気ランナ長、および輸送経路の長さの対応する差は排気ポートが開くときから酸素センサが排気ガス流における酸素含有量の変化を検知するときまでの排気シリンダの間での排気ガス流の伝搬遅延の差を引き起こす。さらに、特定のシリンダの排気ガス流に与えられるフローインピーダンズ（ｆｌｏｗ  ｉｍｐｅｄａｎｃｅ）はエンジン負荷によって動的に影響され得る。これは伝搬遅延に関する動的な差を生じさせる。現存する計測システムはこれらの排気ガス輸送の時間的に関係する効果を補償しない。
輸送の空間的な特性はスタティックなフローインピーダンスに影響を与え、かつ多シリンダエンジンの特定のシリンダに対する排気ガス流のふるまいに影響を与えある共振特性を持つことがある。これらの空間的特性は排気システムの特定の形状（ｇｅｏｍｅｔｒｙ）によって引き起こされる。これらの輸送空間特性は、例えば、排気ガス流のスペクトル的な減衰および／または反射を生じる結果となる。
さらに、酸素センサは典型的には排気ガスがリッチであるかあるいはリーンであるかに応じて異なる応答特性を示す。このことが考慮されなければ、計算された空燃比は大きなエラーを持つことになる。
必要なことは多シリンダ内然機関から排出される複合ガス流のガス化学の計測のための改善されたセンサシステムである。該改善されたセンサシステムは多シリンダエンジンの排気システムに特徴的なスタティックなおよびダイナミックな時間的および空間的効果、ガス化学センサの特徴的な周波数応答の制約、およびリッチなおよびリーンな排気ガスに対するセンサ応答の差を考慮に入れなければならない。
【図面の簡単な説明】
図１は、ＵＥＧＯセンサのための実際の、および望ましい周波数応答を示すために使用される周波数応答図である。
図２は、本明細書で説明する種々の特徴的波形を示す図である。
図３は、好ましい実施例において詳細に説明する種々の時間的および周波数応答を示す波形図である。
図４は、好ましい実施例に係わるエンジン制御システムを含むシステムブロック図である。
図５は、好ましい実施例において説明されかつ図４に示されたエンジン制御システムに含まれている種々の方法ステップを示すソフトウェアフローチャートである。
図６は、図４に示されるエンジン制御システムに含まれる種々のＵＥＧＯ信号再構成方法のステップを示すためのソフトウェアフローチャートである。
図７は、好ましい実施例において詳細に説明される種々の時間的および周波数応答を示す波形図である。
図８は、本発明に係わるカルマン・バッシー状態エスティメイタにおいて適用される予測方程式の説明図である。
図９は、本発明に係わるカルマン・バッシー状態エスティメイタにおいて適用される状態推定方程式の説明図である。
図１０は、好ましい実施例において説明されるカルマン・バッシー状態エスティメイタにおいて適用される遅延段階のブロック図である。
図１１は、シリンダ＃１に帰する入力推定遅延時間のマップを示す説明図である。
図１２は、シリンダ＃１に帰する出力サンプリング遅延時間のマップを示す説明図である。
図１３は、エンジンのＲＰＭおよび絶対圧力に関するシリンダ容積測定の効率のマップを示す説明図である。
図１４は、カルマン・バッシー状態エスティメイタに関連する種々の方法ステップを示すソフトウェアフローチャートである。
図１５は、本発明に係わるＵＥＧＯセンサのモデルを表わす線形方程式の説明図である。
図１６は、信号再構成手段を示すシステムブロック図である。
好ましい実施例の詳細な説明
多シリンダ内然機関から排出される排気ガスの化学現象を測定するシステムおよび対応する方法は排気ガス化学センサを含む。好ましくは、このセンサは多シリンダ内然機関から排出される排気ガス流の酸素含有量を示す比例出力信号を発生する。１つの比例形の酸素センサは一般にＵＥＧＯセンサ、または万能排気ガス酸素センサ（ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  ｅｘｈａｕｓｔ  ｇａｓ  ｏｘｙｇｅｎ  ｓｅｎｓｏｒ）として知られている。センサ出力信号を処理するために使用されるシステムおよび方法は排気システムに特徴的なスタティックおよびダイナミックな時間的および空間的なフロー効果（ｆｌｏｗ  ｅｆｆｅｃｔｓ）を考慮している。また、特徴的な応答速度の制約、およびＵＥＧＯセンサのリッチなまたはリーンな気体の測定に基づく可変周波数応答も補償されている。
あるいは、酸素以外の、組成排気ガス成分を複合排気ガス流から回収することができる。例えば、炭化水素（ｈｙｄｒｏｃａｒｂｏｎｓ）、一酸化二窒素（ｎｉｔｒｏｕｓ  ｏｘｉｄｅ）、水素（ｈｙｄｒｏｇｅｎ）、および一酸化炭素のためのセンサは今日市場で入手可能である。これら各々のセンサはここに説明するシステムおよび対応する方法と共に使用して有利な結果を得ることができる。
本システムは多シリンダ内然機関の複数の排気ポートから排出される酸素の化学的濃度を測定する。複数の排気ポートの各々から排出される酸素は多シリンダ内然機関のある固定期間の回転角度の間実質的に安定な化学的濃度で存在する。好ましくはＵＥＧＯセンサをベースとした、センサ手段は排気マニホルドを通して前記多シリンダ内然機関の複数の排気ポートに応答可能に結合されている。前記センサ手段は排気される酸素を測定しかつ多シリンダ内然機関の前記固定された期間の回転角度の間に排気された酸素の化学的濃度を表わす値に漸近的に接近するセンサ出力信号を提供する。好ましくはカルマン・バッシー（Ｋａｌｍａｎ−Ｂｕｃｙ）状態推定エスティメイタ（ｓｔａｔｅ  ｅｓｔｉｍａｔｏｒ）に基づく、信号再構成手段は前記センサ手段によって提供されるセンサ出力信号に応答して、前記複数の排気ポートの各々によって排気される酸素の化学的濃度を示す成分ガス信号推定値を提供する。カルマン・バッシー状態推定エスティメイタの詳細については以下に説明する。あるいは、前記信号再構成手段は後に説明する他のフィルタ技術に基づくものでもよい。
好ましい実施例の詳細についての説明の前に、ＵＥＧＯセンサおよびエンジンの排気システムのいくつかの理論的なモデルを簡単に概説するのが有用であろう。この説明は主として２つの領域、ＵＥＧＯセンサの周波数応答の考察、およびエンジンの排気システムの気体の輸送（ｇａｓ  ｔｒａｎｓｐｏｒｔ）の考察に向けられている。
始めにセンサについて説明する。ＵＥＧＯセンサの様式は他者によって充分に説明されており、したがって、ここでは簡単な説明を行なう。さらに詳細については、「酸素センサ（ＯＸＹＧＥＮ  ＳＥＮＳＯＲ）」と題し、１９８５年２月１２日付のおよびヤマダ他によって著わされた、米国特許第４，４９８，９６８号を参照されたい。ＵＥＧＯセンサの出力はセンサの内部の制御ループにおけるポンピング電流（ｐｕｍｐｉｎｇ  ｃｕｒｒｅｎｔ）を表わす信号である。このポンピング電流は検出キャビティにおける酸素の分圧を維持するために使用される。検知される酸素の濃度が変化すると、このポンピング電流は変化しかつ、したがって、検知される酸素の変化を示す。
図１は、ＵＥＧＯセンサのための実際の周波数応答およびエンジンの各々のシリンダの個々の空燃比を制御することを意図するシステムにおいて有用な望ましい周波数応答を示すために使用される周波数応答図である。水平方向の尺度１０１は１Ｈｚと１，０００Ｈｚの範囲の間の周波数を表わす。垂直方向の尺度１０３は周波数に関するＵＥＧＯセンサの出力に対応する振幅を表わす。この周波数応答図に示された、カーブ１０５はＵＥＧＯセンサの典型的な振幅対周波数応答を表わす。周波数が増大するに応じて、ＵＥＧＯセンサ信号の振幅応答は減衰することに注意を要する。約１１Ｈｚの周波数１０９に対応する基準ポイント１０７において、センサ信号１０５は基準レベル１０８より低下している。この比較的低速の応答はＵＥＧＯセンサが複数のシリンダの排気ガス流における個々の酸素含有量を測定するために複合排気ガス流において使用される場合に問題となる。これはガスが変化する速度が他のシリンダの排気ポートが開きかつ新しいガスをＵＥＧＯセンサによって検知されるべき配置マニホルドに放出する前にセンサ出力信号が正確かつ安定な値に落ち着くことができるようにするにはあまりにも速すぎるためである。
他のカーブ１１１は個々の空燃比測定のために必要な情報を効果的に獲得するために多シリンダ構成において使用されるＵＥＧＯセンサのための望ましい周波数応答を示す。基準点１１３において、センサ信号１１１は基準レベル１０８より低下しておりこの点は約５０Ｈｚの周波数１１５に対応している。要するに、ＵＥＧＯセンサの比較的貧弱な周波数応答はより高い周波数の周波数成分がセンサに与えられる場合の信号の減衰および位相の遅延に表われている。これはいくつかの排気ポートと共通のＵＥＧＯセンサを共有する用途においては確かに事実である。
図２は、排気ストロークが引き起こすフローパルス２０１の例を示す図である。参照数字２０３で示される、特定のシリンダの排気バルブが開く場合、排気のフローパルス２０１は非常に急速に上昇し、次に排気バルブが閉じた後に参照数字２０５におけるゼロの流量（ｆｌｏｗｒａｔｅ）へといくらかダンプされた振動作用を示し減衰する。酸素含有量の同時的な予測、または等価的に、排気ガスにおける正規化された空燃比、またはλＥＸＨＡＵＳＴ２０７、はインターバル２０３〜２０５にわたり比較的一定の酸素濃度を示している。λは空燃比を化学量論的空燃比で除算したものとして定義されることに注目すべきである。排気ガスのリーンな（ｌｅａｎ）化学量論においては、λは酸素濃度と１対１の対応を有する、すなわち酸素濃度はλの関数である。
重要なことに、典型的なＵＥＧＯセンサによる排気ガスの酸素含有量の同時的な測定は排気ストローク２０３の開始時に情報の有意の損失を示す。酸素含有量の測定値は参照番号２０５において新しいフローパルスが生じる前に安定化しない。これは参照数字２１５で示されている。この有意の情報の損失は多シリンダエンジンについての全てのエンジン速度において発生する。これは排気事象の間でセンサ出力が定常的な値に到達するのに不適切な時間が存在するためである。ＵＥＧＯセンサ出力のふるまいは排気ガスの化学的濃度を表わす定常値に接近するのみで到達しないため、機能しているエンジンにおける排気酸素を正確に示すために直接使用することができない。さらに、このふるまいは隣接排気シリンダの将来の排気流が共通のＵＥＧＯセンサに与えられる化学的濃度を該センサの出力が実質的に安定な値に落ち着くことができる前に変位させる場合に一層重要になる。参照数字２１１はセンサ出力の望ましいふるまいを示している。この望ましいふるまいはＵＥＧＯセンサの低速応答特性を持たない理想的な酸素センサの出力を表わしている。参照数字２１３は典型的なＵＥＧＯセンサの低速の応答により失われるデータを示している。ＵＥＧＯセンサ出力信号の変化速度が多シリンダの用途における排気ガス組成の変化に対し低速であるため、ＵＥＧＯ出力信号から排気される酸素の化学濃度を表わす値を示す有用な情報を抽出、あるいは再構成または再生されなければならない。
ＵＥＧＯセンサの他の重要な特性はその異なる周波数応答、またはリッチなまたは濃い（ｒｉｃｈ）またはリーンなまたは薄い（ｌｅａｎ）ガスでの性能についてのものである。これは薄い排気からＵＥＧＯセンサのキャビティ内への酸素の拡散速度は濃厚な排気中に存在する水素、一酸化炭素、および炭化水素の拡散と実質的に異なる拡散速度を有するからである。また、ＵＥＧＯセンサの電極における一次ガス反応に関連する分子当たりの電子の電荷の数は一次ガス（ｐｒｉｍａｒｙ  ｇａｓ）の各々の種類に対して異なる。
薄い排気ガスでは、以下の式が検出キャビティにおける酸素の分圧（ｐａｒｔｉａｌ  ｐｒｅｓｓｕｒｅ）を維持するのに必要な定常状態のポンピング電流を決定する。
【数１】
0003948679.tif 000002
この場合、
Ｉｐ＝アンペアでのポンピング電流
ｎ＝センサの電極でのガス反応に関連する分子当たりの電子電荷の数＝酸素については４
Ｆ＝ファラデーの定数
Ｄｏ＝酸素の拡散係数
Ａ＝拡散経路の実効断面積
Ｌ＝拡散経路の実効長
Ｐｏｅ＝排気ガス流の酸素の分圧
Ｐｏｄ＝検出キャビティでの酸素の分圧
Ｔ＝気体温度
Ｒ＝気体定数
濃厚な排気ガスでは、以下の数式が検出キャビティにおける酸素の分圧を維持するのに必要な定常状態のポンピング電流を決定する。
【数２】
0003948679.tif 000003
この場合、前に定義した変数に加えて、
ＤＨ＝Ｈ２の拡散係数
ＤＣＯ＝ＣＯの拡散係数
ＤＣｎＨｍ＝ＣｎＨｍの拡散係数
ＰＨｅ＝排気ガス中のＨ２の分圧
ＰＣＯｅ＝排気ガス中のＣＯの分圧
ＰＣｎＨｍｅ＝排気ガス中のＣｎＨｍの分圧
ｎ＝センサの電極での気体反応に関与する分子あたりの電子の電荷の数＝Ｈ２，ＣＯ，およびＣｎＨｍについては２
上の関係の観察、および経験的確認によって濃厚なガスに対してはセンサの応答は薄いガスに対するよりもかなり低速であることが分かっている。
単一のセンサによる個々のシリンダの排気ガスの酸素含有量を測定することに伴なう他の特徴的な問題はスタティックおよびダイナミック双方の排気ガス輸送の効果を含む。さらに、これらの効果のいくつかは性質上時間的かつ空間的なものである。
排気ポートから下流のＵＥＧＯセンサへの排気ガスの輸送は流れおよび質量拡散機構を介して行なわれる。スタティックな時間的効果に関しては、特定のシリンダに対する排気プロセスの開始時に、排気バルブが開きかつ排気ガスがシリンダ中の高い圧力の部分から排気マニホルドのより低い圧力の部分へと流れかつ次にピストンによってシリンダから押し出される。このプロセスの間に、排気ガスは排気マニホルドの容積中に膨張しかつ下流に配置されたＵＥＧＯセンサへと輸送される。モデルを単純化するために、新しく燃焼しかつ排出されたガスは前のシリンダの排気事象からの排気マニホルドに残った燃焼および排出ガスを置き換えるものと仮定する。
特定のシリンダの排気ポートと酸素シリンダとの間のスタティックなガス輸送遅延の第１の近似は以下の数式によって決定論的にモデル化することができる。
【数３】
Ｇｅｘｈａｕｓｔ（Ｓ）＝ｅ−Ｔ２ｓ
この場合、
Ｔ２＝時間的遅延
ｓ＝ラプラス演算子である。
Ｔ２は０．００４ｓ〜０．０５０ｓの範囲内にあることが経験的に決定されている。スタティックな時間的効果のこの例はそれぞれの排気ポートから共通のＵＥＧＯセンサへの異なる伝送経路長を有する多シリンダ構成における各々のシリンダに対して異なっている。
他のスタティックなシステムの時間的効果は図３に詳細に示されており、図３は伝統的な８シリンダエンジンから見られる種々の波形を示している。この時間的効果は前に述べた点火順序の効果である。一連のフローパルスがフローパルス３０３によって示されており、参照番号３２１で始まり、シリンダ＃１の排気ポートが開くことから生じかつ排気ガスを排気マニホルドへと放出する。個々のフローパルス３０３，３０５，３０７，３０９，３１１，３１３，３１５および３１７は９０度のインターバル３０１によって分離されておりかつ典型的には１８０度〜２４０度の持続期間であることに注目すべきである。シリンダ＃３の排気ポートの開口によって引き起こされるフローパルス３０７は参照数字３２３で始まることが示されている。また、シリンダ＃７の排気ポートの開口によって引き起こされるフローパルス３１５は参照数字３２５で始まることが示されている。次に、シリンダ＃２の排気ポートの開口によって引き起こされるフローパルス３０５は参照数字３２７で始まることが示されている。次に、シリンダ＃６の排気ポートの開口によって引き起こされるフローパルス３１３は参照数字３２９で始まることが示されている。そして次に、シリンダ＃５の排気ポートの開口によって引き起こされるフローパルス３１１が参照数字３３１で始まることが示されている。次に、シリンダ＃４の排気ポートの開口によって引き起こされるフローパルス３０９が参照数字３３３で始まることが示されている。また、エンジンサイクルを完了するために、シリンダ＃８の排気ポートの開口によって引き起こされるフローパルス３１７が参照数字３３５で始まることが示されている。
この場合、単一のＵＥＧＯセンサがシリンダ１，２，３および４に関連する酸素を集めるために８シリンダエンジンの第１の排気バンクへの集積ポイントにおいて結合されている。シリンダ１〜４に関連する排気フローパルスから該シリンダ１〜４に結合された排気マニホルドの共通の、または集積された、ポイントへの集積された酸素の予測３１９が得られる。説明の目的で、それぞれのシリンダの排気ポートと前に述べた集積ポイントとの間の可変経路長に依存する効果はここではモデル化されていないことに注目すべきである。また、前記予測はそれぞれの排気シリンダに関連する異なる排気ガス濃度に対応する酸素の異なる濃度を含むことも注目すべきである。これはシリンダ＃１のみからの排気酸素に関連する参照数字３３９、シリンダ＃１と＃３の双方からの排気酸素に関連する３４１、シリンダ＃３のみからの排気酸素に関連する３４３、シリンダ＃３および＃２の双方からの排気酸素に関連する３４５、およびシリンダ＃２のみからの排気酸素に関連する３４７によって示されている。参照数字３３７，３４１および３４５は前記集積ポイントに存在する酸素に対する未知の値を示すことに注意を要する。これはいくつかのシリンダの排気事象が他のものにオーバラップし、したがって集積ポイントにおいてガスの混合物が生じることによって引き起こされる。これは前記集積ポイントにおける酸素を乱し、それを予測不能にする。
第２の排気バンクの詳細な説明はここでは重要ではなくかつ排気順序はそれが前記第１の排気バンクに対して与える影響を説明するためにのみ示されている。これはある特定のバンクから出力される複合排気酸素を考慮する場合に、個々のシリンダのフローパルスの各々の間の異なるインターバルを考慮するためにこのチャートで示されているように、エンジンの排気順序を考慮する必要があるため注意を要する。
動的な排気輸送の時間的遅延の例は、排気シリンダにチャージされる空気および燃料の投入質量（ｃｈａｒｇｅ  ｍａｓｓ）によって規定される、エンジン負荷、ピストン速度、および排気ガスプロセスの間にガス流の様式（ｄｙｎａｍｉｃｓ）に影響を与える他の変数に関係する影響を含む。特に、これらの原因はそれぞれの排気ポートから前記共通のＵＥＧＯセンサへの排気ガス流の伝搬に影響を与え得る。これらの効果の正確な決定論的モデルはやや複雑であるから、それらは経験的に決定することができる。これらの効果の例は後に与えられる。
スタティックな空間的に関係する影響または効果は各々の排気ポートに結合された個々の排気ランナの幾何学的形状および長さの個々の相違に関係する異なるフローインピーダンスを含む。重要な１つの形状的な考察事項は排気ランナの断面積である。排気フローの伝搬時間はこの要因に依存する。この相違のため、各々の排気ポートが強制し、または押圧するフローインピーダンスが異なる。
ダイナミックな空間的に関係する効果はその排気バルブが開きつつありかつ前の排気フローパルスからの余波（ａｆｔｅｒｍａｔｈ）が排気マニホルドに存在する場合に、排気ポートへの戻りの圧力の反射に基づくフローインピーダンスの変化を含む。これらの外乱圧力のため、排気シリンダは他のシリンダに関係するその位置に依存する動的フローインピーダンスへと排気することになる。
これらのスタティックおよびダイナミックな空間的に関係する効果の正確な決定論的モデルはやや複雑であるから、それらは経験的に決定することができる。
基礎を成す決定論的モデルおよび経験的説明を述べたから、好ましい実施例の詳細な説明を始める。
図４は、エンジンの排気バンクの酸素出力を測定しかつ排出制御戦略において使用される空燃比を生成するためのエンジンおよびエンジン制御システムを示すシステムブロック図である。エンジン４０１は第１の排気バンク４０３および対向する排気バンク４０５を有する。第１の排気バンク４０３においては、シリンダ＃１  ４０７は排気ポートまたは排気ポート４０９を有する。また、シリンダ番号３  ４１１は排気ポート４１３を有する。これらの排気ポート４０９，４１３および第１の排気バンク４０３における他のものはこれらの排気ポートが開いた場合にガス流４１５を排出する。これらの排気ガス流４１５は、ここで注目の、酸素を含む数多くの成分ガスを含む。これらのガス４１５は排気マニホルドおよびランナシステム４１７へと集められ、該排気マニホルドおよびランナシステム４１７は実質的に前記排気ガス流４１５を集積ポイント、ここでは４２０、における第１のＵＥＧＯセンサ４１９へと結合する。この第１のＵＥＧＯセンサ４１９は排気ガス流４１５における酸素の含有量を示す信号４２９を出力する。
参照数字４１６はシリンダ＃１  ４０７に対する排気ポート４０９および集積ポイント４２０の間に位置する排気ランナシステム４１７の一部に関連する経路長を示している。また、参照数字４１８はシリンダ＃３  ４１１に対する排気ポート４１３との間に位置する排気ランナシステム４１７の一部に関連する他の経路長を示す。経路長４１６および４１８が異なることは注目すべきことである。この差は時間的遅延、またはそれぞれの排気ポート４０９および４１１、およびＵＥＧＯセンサ４１９の集積ポイント４２０の間の排気ガス流伝搬時間における形状的に固有の差を生じる。シリンダ＃１の排気ポート４０９およびシリンダ＃３の排気ポート４１３およびＵＥＧＯセンサ４１９の間に位置する排気ランナシステム１７の部分の異なる幾何学的、または空間的形状も重要である。この固有の差はそれぞれの排気バルブ４０９および４１１が排気ガスをその中に放出するフローインピーダンスが大幅に異なるため付加的な計測エラーの原因となる。これは前に述べた空間的に関係する効果の例である。
対向するシリンダバンク４０５は対応するマニホルドおよびランナシステム４２１を有する。この対向するシリンダバンク４０５は複合排気ガス流４２５を測定するための対向するＵＥＧＯセンサ４２３を有する。この対向するＵＥＧＯセンサ４２３は排気ガス流４２５における酸素含有量を示す信号４２７を出力する。
前記第１のシリンダバンク４０３に戻ると、第１のＵＥＧＯセンサ４１９の出力信号４２９はエンジン制御システム４３１に入力される。このエンジン制御システム４３１はまた、重要な他のシステムダイナミックである、エンジン負荷を決定するために使用されるマニホルドの絶対圧力センサ４３３からの入力を受ける。あるいは、エンジン負荷を測定するためにマスエアーフローセンサ（ｍａｓｓ  ａｉｒ  ｆｌｏｗ  ｓｅｎｓｏｒ）を使用することができる。いずれのセンサもエンジンの吸気マニホルドの測定値を計測するよう配置される。前記マニホルド絶対圧力センサ４３３は出力信号をエンジン制御システム４３１に送る。エンジン負荷と動的な排気輸送時間遅延の間の関係の原因および効果を前に説明した。後に、エンジン負荷を補償する方法につき説明する。好ましくは、前記マニホルドの絶対圧力の出力信号３３４は質量（ｍａｓｓ）に変換される。これはエンジン制御システム４３１にもともと設けられているマイクロコントローラ４４１によって以下の数式を計算することによって達成される。
【数４】
ｍ＝ρＶη
この場合、
Ｖ＝シリンダの容積
ρ＝空気密度
η＝体積効率である。
また、前記ρは次のようにして決定される。
【数５】
ρ＝Ｐ／（ＲＴ）
この場合、
Ｐ＝測定されたマニホルド絶対圧力
Ｒ＝気体定数、０．２８７ｋＪ／ｋｇＫ（空気について）
Ｔ＝吸気マニホルドにおける空気の絶対温度（°Ｋで測定）である。
また、ηは次のようにして決定できる。
【数６】
η＝η（ＲＰＭ，Ｐ）
この場合、
Ｐ＝測定されたマニホルド絶対圧力
ＲＰＭ＝回転数／分で測定されたエンジン速度である。
以上の図式的表現は図１３に示されている。したがって、吸気マニホルドにおける空気の絶対温度およびマニホルド絶対圧力を測定することにより上記計算をマイクロコントローラ４４１によって行なうことができる。前記ηは、好ましくは図１３のグラフから構成され、かつエンジンのＲＰＭおよび吸気マニホルド圧力によって指示される（ｉｎｄｅｘｅｄ）ルックアップテーブルに基づき決定される。図１３に基づくルックアップテーブルの例を次の表１に示す。
【表１】
0003948679.tif 000004
前記計算はマニホルドの絶対圧力をアクティブな、または排気している、シリンダに対する質量空気投入量（ｍａｓｓ  ａｉｒ  ｃｈａｒｇｅ）を指示するために使用される質量への変換を行なう。質量空気流量センサ（ｍａｓｓ  ａｉｒ  ｆｌｏｗ  ｓｅｎｓｏｒ）から得られてもあるいはマニホルド絶対圧力センサ４３３から得られても、吸気マニホルドに関連する前記質量は個々のシリンダのベースで適用される。この情報の使用については後に説明する。
エンジン制御システム４３１への他の入力はカムシャフト回転センサ４３５によって与えられ、該センサ４３５はカムシャフト４３７の端部においてローブ（ｌｏｂｅ）４３６を測定することに基づき回転するエンジン４０１のシリンダ＃１  ４０７の上死点（ｔｏｐ−ｄｅａｄ−ｃｅｎｔｅｒ）、またはＴＤＣ、を示す。このカムシャフト回転センサ４３５は７２０度ごとのエンジン４０１の回転角度または角回転ごとにエンジン制御システム４３１にＴＤＣ信号４３８を提供する。該ＴＤＣ信号４３８はエンジン制御システム４３１によってシリンダのうちのどれが現在排気しているかを測定するためのスタートポイントを決定するために使用される。
また、エンジン角度変位センサ４３９によって他の入力が提供され、該センサ４３９はエンジン４０１のクランクシャフト４４２上に装着された、歯付きホイール４３０を検知することによりエンジンの角度変位を測定する。このエンジンの角度変位センサ４３９はエンジン角度変位信号４４０をエンジン４０１の１０度の回転角度ごとに、エンジン制御システム４３１に提供する。該エンジン角度変位信号４４０はエンジン制御システム４３１によってどのインターバルにわたりシリンダが排気しているかを判定するために使用される。次に、エンジン制御システム４３１について説明する。
エンジン制御システム４３１の構成要素は、この場合モトローラ社のＭＣ６８３３２型装置である、上に述べたマイクロコントローラ４４１を含む。このマイクロコントローラ４４１は前記ＴＤＣ信号４３８、およびエンジン角度変位信号４４０を受け取る。便宜的には、マイクロコントローラ４４１は前記信号４３８および４４０をパルスから該パルスに含まれる後に実行される方法ステップにおいて使用される情報を表わすデジタル情報に変換する。また、マイクロコントローラ４４１は通信データバス４４３によってサポート用周辺装置と通信する。該サポート用周辺装置は種々のパラメータテーブルを含む制御プログラムを格納するためのリードオンリメモリ（ＲＯＭ）４４５を含む。このプログラムの詳細は前記方法に関する説明において後に行なう。また、エンジン制御システム４３１はこれも後に説明する方法において使用される一時的な可変記憶のためのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）４４７を含む。データ捕捉システム（ＤＡＳ）４４９が対応するＵＥＧＯセンサ４１９，４２３およびマニホルド絶対圧力センサ４３３によって提供される信号４２７，４２９および４３４を捕捉するために使用される。ＤＡＳ４４９はマルチプレクサフロントエンドおよびマイクロコントローラ用インタフェースを備えた伝統的な５００サンプル／秒、１２ビットアナログ−デジタル変換器を使用して構成される。当業者はこの実施例のエンジン制御システム４３１と充分に同じ有用性を提供する他の装置を認識するであろう。
前に述べたように、改善された方法およびシステムの１つの構成部分はカルマン・バッシー（Ｋａｌｍａｎ−Ｂｕｃｙ）状態推定エスティメイタである。該カルマン・バッシー状態推定エスティメイタはバンク４０３の各々のシリンダに対して複合排気ガス流４１５から排出される酸素含有量を再生または再構成するために使用される。部分的には、前記カルマン・バッシー状態推定エスティメイタはこれを各シリンダから排出される実際の酸素含有量を予測し、または推定することによって行なう。これはシステムの工学的モデルに対して複合排気ガス流４１５のふるまいを分析することによって行なわれる。この工学的モデルは後に規定する。計測されるふるまいはＵＥＧＯセンサ４１９のセンサ出力信号４２９からの入力、装置４３５，４３６，４３０，４３９および４３１によって与えられるエンジンのポジション情報、圧力または質量空気流量センサからの空気投入（ａｉｒ  ｃｈａｒｇｅ）推定値、およびエンジン制御システム４３１によって実行している独立のプロセスから与えられる燃料投入（ｆｕｅｌ  ｃｈａｒｇｅ）推定値を含む。この独立のプロセスは伝統的なエンジン制御戦略を含む。
あるいは、伝統的なデジタルフィルタのような、他の信号再生手段が実際にＵＥＧＯセンサの応答特性のために減衰されかつ遅延された高次の周波数成分を抽出することができる。さらに、他のプレディクタ（ｐｒｅｄｉｃｔｏｒｓ）、エスティメイタ（ｅｓｔｉｍａｔｏｒｓ）、またはスライドモード（ｓｌｉｄｉｎｇ−ｍｏｄｅ）オブザーバ、リャプノフの超安定（Ｌｙａｐｕｎｏｖ′ｓ  ｈｙｐｅｒｓｔａｂｉｌｉｔｙ）に基づくオブザーバ、またはニューラルネットワークをベースとしたオブザーバのような、オブザーバ（ｏｂｓｅｒｖｅｒｓ）を前記カルマン・バッシー状態推定エスティメイタと置き換えることができる。いずれの実施例においても、この種のシステムにおけるその卓越した性能のためＤＳＰ（デジタル信号処理）ソフトウェアメカニズムが使用される。前に述べたモトローラ社のＭＣ６８３３２型マイクロコントローラはこの種のタスクによく適している。あるいは、モトローラ社のＭＣ６８３３２型マイクロコントローラに置き換えることができる数多くの他のＤＳＰ志向のコントローラがある。
カルマン・バッシー状態推定エスティメイタの用途は伝統的なフィルタにとって好ましいものである。特に重要なことはＵＥＧＯセンサ内部の種々のふるまいの観察に基づき容易に状態推定値を抽出できる能力である。これは、適切な工学的モデルにより、カルマン・バッシー状態推定エスティメイタは前記工学的モデルのふるまいを表わす他の出力信号を提供できることを意味する。これらのふるまいはＵＥＧＯの検出キャビティにおける酸素の濃度およびＵＥＧＯの内部の検出キャビティへの酸素拡散レートの尺度であるポンピング電流を含む。これらの内部的なふるまいを観察することにより、より良好な精度およびノイズ免疫性を有するより最適な信号再生が達成できる。内部変数を追跡しかつ次にこれらの変数をフィードバック制御のために使用することがエンジン制御システムの応答を改善するために用いることができる。前記カルマン・バッシー状態推定エスティメイタはまた測定されようとしているＵＥＧＯセンサ出力信号に対する最終値の予測を提供することができ、したがってカルマン・バッシー状態推定エスティメイタが伝統的なフィルタよりも高速度で正確な推定に帰着できるようにすることが可能になる。
前記カルマン・バッシー状態推定エスティメイタはマイクロコントローラ４４１におけるソフトウェアで実行される。改善された本方法および関連するシステムはＵＥＧＯセンサ４１９の配置によって規定される集積ポイント４２０における第１のシリンダバンク４０３からの出力を集積し、または組合せる。ＤＡＳ４４９によるＵＥＧＯセンサ出力信号４２９の変換の後、カルマン・バッシー状態推定プロセスを含む好ましい方法を実行している、マイクロコントローラは次に前記特定の排気シリンダの排気サイクルに関連するインターバルの間の集積ポイント４２０における安定な酸素含有量を表わす値に接近する信号を再生する。前記状態推定プロセスは排気シリンダの識別、前に述べたスタティックおよびダイナミックな時間的および空間的効果、ＵＥＧＯセンサの低速応答、およびリッチなおよびリーンな排気ガスに対するセンサ応答の差の全ての考察を含む。改善された本方法、および関連するシステムはこれら全てをエンジンが動作している間にリアルタイムで行なう。
本方法は、第１のシリンダバンク４０３の排気シリンダの複合出力を表わす、連続的なＵＥＧＯセンサ出力信号４２９に基づいて動作する。本方法は前記連続的な信号４２９を対応する排気シリンダからの個々の酸素推定値を表わす個別の値へと分離する。これはエンジン制御システム４３１が個々のシリンダの空燃比制御戦略を実行できるようにする。これは非常に有益であるが、その理由はこの情報の細分性（ｇｒａｎｕｌａｒｉｔｙ）によりエンジン制御システム４３１は個々のシリンダの空燃比制御に基づく一酸化炭素の放出の大幅な低減を行なうために最適化することができるからである。カルマン・バッシー状態推定エスティメイタを含む、改善された方法のさらなる詳細につき次に説明する。
カルマン・バッシー状態推定エスティメイタを含む、改善された方法はＵＥＧＯセンサの工学的モデル、エンジンピストン情報、および排気マニホルドランナ構成を共通の集積ポイント４２０に配置されたＵＥＧＯセンサ４１９の上流の実際に排気される酸素の正確な表現を予測し、または再生するために適用する。
ＵＥＧＯセンサの様式の工学的モデルは始めに１組の線形状態方程式の形式で与えられる。上に述べたように、ＵＥＧＯセンサの様式は他のものによって充分に説明されている。しかしながら、それらをここで線形状態方程式の形で繰り返すことは改善された本方法およびシステムを理解する上での助けとなるであろう。
始めに、検出キャビティにおける酸素の分圧の変化レートは次のようにモデル化することができる。
【数７】
0003948679.tif 000005
この場合、
Ｐｏｄ＝検出キャビティ内の酸素の分圧
Ｄｇ＝１次ガスの拡散係数
Ａ＝拡散経路の実効断面積
Ｌ＝拡散経路の実効長
Ｖｄ＝検出キャビティの容積
Ｐｏｅ＝排気ガス流における酸素の分圧
Ｒ＝気体定数
Ｔ＝気体温度
ｎ＝センサの電極における気体反応に関与する分子当たりの電子電荷の数＝酸素に対しては４
Ｆ＝ファラデー定数
Ｉｐ＝アンペアでのポンピング電流
次に、内部変数、検知セルの電気化学的電位、Ｖｓは次のようにモデル化することができる。
【数８】
0003948679.tif 000006
この場合、
Ｒｓ＝検知セルの抵抗
Ｉｏｐ＝酸素を基準キャビティ内にポンピングするのに必要なバイアス電流
この式は非線形であるから、それをλ＝１．０２のような合理的な動作点において線形にする（ｌｉｎｅａｒｉｚｅ）ことが望ましい。したがって次の式が得られる。
【数９】
0003948679.tif 000007
次に、前記ポンピング電流Ｉｐを制御する回路は次のようにモデル化することができる。
【数１０】
0003948679.tif 000008
この場合、
Ｇ＝ゲイン
Ｒｎ＝内部ＵＥＧＯ回路における抵抗値
Ｃｎ＝内部ＵＥＧＯ回路における容量値である。
内部回路ノード電圧Ｖ３は次のようにモデル化することかできる。
【数１１】
0003948679.tif 000009
この場合、
Ｒｎ＝ＵＥＧＯ回路内部における抵抗値
Ｃｎ＝ＵＥＧＯ回路内部における容量値である。
回路内部のノード電圧Ｖ４はづきのようにモデル化することができる。
【数１２】
0003948679.tif 000010
この場合、
Ｒｎ＝ＵＥＧＯ回路内部における抵抗値
Ｃｎ＝ＵＥＧＯ回路内部における容量値
Ｖｏｕｔ＝ＵＥＧＯ出力信号である。
次に、前記出力信号Ｖｏｕｔは次のようにモデル化することができる。
【数１３】
0003948679.tif 000011
上記線形状態方程式をカルマン・バッシー状態エスティメイタ形式に変換する前に、カルマン・バッシー状態エスティメイタ関係の簡単な説明を行なう。
カルマン・バッシー状態エスティメイタは一般に次の状態方程式によって定義される。
【数１４】
0003948679.tif 000012
上記数式１４は修正方程式（ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ  ｅｑｕａｔｉｏｎ）である。この修正方程式の目的は入力信号と引き続く予測の結果として予期される信号との差を解明することである。
【数１５】
0003948679.tif 000013
この場合、
Ａ＝工学的モデルの細部を規定するパラメータマトリクスであり、この場合の工学的モデルはＵＥＧＯセンサのふるまいをモデル化する上に述べた線形状態方程式に基づく
Ｂ＝工学的モデルの細部を規定するパラメータマトリクス
ｕ＝動的入力のベクトル、ここでは排気シリンダへのチャージの知識に基づき予期される酸素レベルの外部的に決定される予測である。
前記数式１５は現在の動的入力、工学的モデル、および前記修正方程式ｘ（ｋ｜ｋ）の最後の結果に基づく状態変数ｘ（ｋ＋１｜ｋ）の将来の結果を予測するために使用される予測方程式である。
上の数式（１４および１５）を適用することにより、エンジンの位置情報、種々のパラメータマトリクス（Ａ，ＢおよびＣ）、およびゲインマトリクス（Ｆｋ）によって、カルマン・バッシー状態エスティメイタは、複合排気ガス流における個々のシリンダの酸素寄与分を効果的に予測するために、燃焼の前の排気シリンダへの予期される空気−燃料チャージに依存して外部的に予測される酸素濃度を表わす、動的入力（ｕ）および複合ＵＥＧＯ信号４２９（ｙ）に基づき動作することができる。前記動的入力（ｕ）はカルマン・バッシー状態エスティメイタとは独立に予測されかつカルマン・バッシー状態エスティメイタに対しそれがより迅速に解明するのを助けるためにアプリオリな入力としてカルマン・バッシー状態エスティメイタに提供されることに注意を要する。
いくつかの優れた参考文献が状態エスティメイタおよびデジタルフィルタを構築するためのさらに詳細について教示していることに注目すべきである。それらの文献は：Ｒ・Ｅ・Ｋａｌｍａｎにより著され、１９８２年３月にＪｏｕｒｎａｌ  Ｂａｓｉｃ  Ｅｎｇ．において出版された“Ａ  ＮｅＷ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ  ａｎｄ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  Ｐｒｏｂｌｅｍｓ”；Ｒ．Ｅ．ＫａｌｍａｎおよびＲ．Ｓ．Ｂｕｃｙにより著され、１９８３年１２月にＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ａ．Ｓ．Ｍ．Ｅ．Ｓｅｒ．Ｄ，Ｊｏｕｒｎａｌ  Ｂａｓｉｃ  Ｅｎｇ．によって出版された“Ｎｅｗ  Ｒｅｓｕｌｔｓ  ｉｎ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ  ａｎｄ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  Ｔｈｅｏｒｙ”の９５〜１０７頁；Ｒｉｃｈａｒｄ  Ｊ．Ｈｉｇｇｉｎｓにより著され、１９９０年にＰｒｅｎｔｉｃｅ  Ｈａｌｌにより出版された、“Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｉｎ  ＶＬＳＩ”；およびＲｏｂｅｒｔ  Ｇｒｏｖｅｒ  ＢｒｏｗｎおよびＰａｔｒｉｃｋ  Ｙ．Ｃ．Ｈｗａｎｇにより著され、１９９２年にＪｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ａｎｄ  Ｓｏｎｓ，Ｉｎｃ．により出版された“Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｒａｎｄｏｍ  Ｓｉｇｎａｌｓ  ａｎｄ  Ａｐｌｉｅｄ  Ｋａｌｍａｎ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ”を含む。
便宜的には、数式７〜１３で表わされる線形状態方程式はマトリクス形式で次のように表わすことができる。
【数１６】
0003948679.tif 000014
ｘｃは時間の関数である状態変数のアレイであり、下付き文字ｃは連続的な時間変数を表わす状態変数を示すことに注意を要する。
さらに、
ｕ（ｔ）＝この場合、時間の関数である入力変数のアレイ
ｕ＝スカラー変数＝Ｐｏｅ
ＦおよびＧ＝パラメータのマトリクス、Ｆマトリクスは状態変数の変化レートがどのようにして前記状態変数に関係するかを表わす。Ｇマトリクスは状態変数の変化レートがどのように前記入力変数に関係するかを表わす。
出力変数の式は次のように書くことができる。
【数１７】
ｙ（ｔ）＝Ｃｘｃ（ｔ）
この場合、
ｙ（ｔ）＝時間の関数である出力変数のアレイ、この場合＝ＶｏｕｔまたはＵＥＧＯセンサの電圧出力
Ｃ＝出力パラメータのマトリクス
前記数式１７で表わされるモデル出力方程式はセンサの内部的な変数と出力信号（ｙ）との間の結合“Ｃ”を表わす。実際に、“Ｃ”は前記内部変数から出力（ｙ）への増幅または拡大値（ａｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を表わす。Ｖｏｕｔはここでは便宜上状態変数として選択されている。
この場合、注目の出力方程式は次のようになる。
【数１８】
ｙ（ｔ）＝［０  ０  ０  ０  １］ｘｃ（ｔ）
図１５は、上記線形状態方程式７〜１３を方程式１６および１７において導入されたマトリクス形式での線形状態方程式のシステムへと組合せる。
図１５の式における、参照数字１５０１，１５０３，１５０５，１５０７，１５０９および１５１１によって表わされるｎの変数はセンサの電極において１次ガス反応に関与する分子あたりの電子電荷の数を表わすことに注意を要する。１次ガスは濃い（ｒｉｃｈ）および薄い（ｌｅａｎ）排気ガス流に対して異なるから、前記変数ｎを表わす定数は排気ガス内容に基づきモデルにおいて変えられる必要がある。また、拡散変数Ｄｇ１５１３および１５１５はＵＥＧＯの反応チェンバにおける１次ガス（ｐｒｉｍａｒｙ  ｇａｓ）に基づき変化する。きわめて濃い（ｒｉｃｈ）排気ガス流においては、Ｈ２，ＣＯおよびＣｎＨｍは１次ガスを表わす。したがって、ｎ＝２であり、かつＤｇ＝４．１×１０−３ｍ２／ｓである。きわめて薄い（ｌｅａｎ）排気ガス流では、Ｏ２は１次ガスを表わす。したがって、ｎ＝４であり、かつＤｇ＝２．１×１０−３ｍ２／ｓである。
次に、カルマン・バッシー状態エスティメイタのモデルは図１５に示される式から得ることができる。カルマン・バッシー状態エスティメイタはマイクロコントローラによって実行されるから、離散的な時間にサンプルされたデータが使用される。これを可能にするために、図１５のリニアな連続時間モデルは離散的な時間にサンプルされた変数を有するモデルへと変換される。この変換は２つのステップで行なわれる。第１のステップは図１５に示される線形状態方程式の標準的なＺ変換を行なう。これは線形状態方程式をエンジン制御システム４３１のモトローラ社のＭＣ６８３３２型マイクロコントローラによる実行のために離散時間形式に変換する。
前記離散的な時間パラメータは次のように変換される。
【数１９】
Ａｄ＝ｅＦＴｓ
【数２０】
Ｂｄ＝ＡＧ
【数２１】
Ｃｄ＝Ｃｃ
この場合、
Ｔｓ＝サンプリングのための時間周期、この場合は２ｍＳ
前記離散的時間モデルは今や次のように表わされる。
【数２２】
ｘｄ（ｋ＋１）＝Ａｄｘｄ（ｋ）＋Ｂｄｕ（ｋ）
【数２３】
ｙ（ｋ）＝Ｃｄｘｄ（ｋ）
この場合、下付き文字ｄはｘが離散的時間変数であることを示すことに注意を要する。
この場合、
Ａ＝現在時間の増分ｘ（ｋ）における状態変数の値、および次の時間増分ｘ（ｋ＋１）における状態変数の値の間の結合を表わす。
Ｂ＝システム変数ｘに対する入力のゲイン、または相対的影響、を表わす。
Ｃ＝出力信号ｙに対するシステム変数ｘの相対的な即時的（ｉｍｍｅｄｉａｔｅ）影響を表わす。
ｋ＝離散時間指数
次に、前記方程式２２〜２３において記述した、離散的、時間モデルがカルマン・バッシー状態エスティメイタの便宜のため１つのサンプル遅延を含むよう書き換えられる。
【数２４】
ｘ（ｋ＋１）＝Ａｘ（ｋ）＋Ｂｕ（ｋ）
【数２５】
ｙ（ｋ）＝Ｃｘ（ｋ）
この場合、
0003948679.tif 000015
0003948679.tif 000016
これらの数式２４および２５は図８において一般的なかつ完全に展開された形式で示されている。ａｎｎおよびｂｎｎマトリクス要素で表わされた関係は単に図１５に示されたＺ変換された状態変数方程式にすぎない。例えば、マトリクス要素ａ２２は以下の式で表わされる。
【数２６】
0003948679.tif 000017
したがって、ａ２２は図１５からのマトリクス要素ｆ２２のＺ変換の結果を表わす。全ての他のマトリクス要素も同様にして得ることができる。
次に、カルマン・バッシー状態エスティメイタの静止（ｓｔａｔｉｏｎａｒｙ）最適フィルタゲインが計算できる。カルマン・バッシー状態エスティメイタのゲインマトリクスＦｋはリカッチ（Ｒｉｃｃａｔｉ）方程式を解くことにより決定される。このリカッチ方程式は種々の商業的に入手可能なコンピュータプログラムを使用して解くことができる。例えば、アメリカ合衆国カリフォルニア州９５９５４、サンタ・クララ、ジェイ・ストリート３２６０の、インテグレイテッド・システムズ・インコーポレイテッド（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｉｎｃ．）から入手可能なＭＡＴＲＩＸｘ（登録商標）、またはアメリカ合衆国マサチューセッツ州０１７６０、ナティック、プライム・パーク・ウェイ２４、コチチュエイト・プレイスのマス・ワークス・インコーポレイテッド（Ｍａｔｈ  Ｗｏｒｋｓ，Ｉｎｃ．）から入手可能なＭＡＴＬＡＢ（登録商標）が利用できる。解答の後、前記静止最適フィルタゲインＦｋが次の式によって与えられる。
【数２７】
Ｆｋ＝ＭＣＴ［ＣＭＣＴ＋Ｖ］−１
この場合、
Ｔ＝マトリクスの転置（ｔｒａｎｓｐｏｓｉｔｉｏｎ）を示し
Ｆｋ＝ゲイン
Ｍ＝リカッチ方程式のマトリクス解
Ｃ＝前記式２４〜２５を参照
Ｖ＝計測ノイズの共分散（ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ）、少なくとも部分的にＤＡＳ変換プロセスにおける電気的ノイズに依存する
前記ゲインＦｋは予測されるセンサ信号と実際のセンサ信号との間のエラーの単位ごとの状態推定の各々に適用される修正を表わす。これはシステムにおいて実際に生じているものを追跡する状態変数
0003948679.tif 000018
の推定値を保つ修正メカニズムである。もし前記センサ信号が、大きなＶによって表わされる、比較的ノイズの多いものであることが知られれば、前記予測される信号値とセンサの読みとの間にエラーがあれば小さな修正が加えられる。逆に、もし前記センサ信号が、小さなＶによって示される、比較的ノイズのないものであることが知られれば、前記予測される信号値とセンサの読みとの間にエラーがあれば大きな修正が加えられる。したがって、状態推定は予測方程式から予期されたもの、およびセンサから測定されるものの重み付けされた組合せである。前記修正メカニズムはこれらを追跡し続ける。
一般に、カルマン・バッシー状態エスティメイタは状態ベクトルによって動作する。カルマン・バッシー状態エスティメイタは真の状態（単数または複数）からの２乗エラーを最小にする方向（ｓｅｎｓｅ）で１つまたはそれ以上のこれらの状態ベクトルの最善の推定を与える。カルマン・バッシー状態エスティメイタはセンサ入力信号、この場合はＵＥＧＯ出力信号４２９、に依存しかつ種々の予め定められた状態推定係数に基づき、種々の出力状態推定を与える。本実施例では、前記出力状態推定の１つは各々の排気ポートから排出される酸素の化学的濃度の最善の推定値を表わす。
好ましくは、上に述べたように、カルマン・バッシー状態エスティメイタへの他の入力は燃焼および排気の前に燃焼チェンバに入れられた計測された空気および燃料の質量に基づく排気酸素の化学的濃度の予測を含む。この付加的な入力はカルマン・バッシー状態エスティメイタがより高速度で解答できるようにする。カルマン・バッシー状態エスティメイタの反復計算への新しい予測された酸素濃度入力の更新は排気シリンダからの酸素が特定の排気ポートからＵＥＧＯセンサ４１９のすぐ近くの集積ポイント４２０まで伝搬するまで遅延される。前に述べたように、スタティックおよびダイナミックなもの双方の、種々のガス輸送に関係する時間的遅延がこの遅延時間に影響を与える。
次に、好ましい方法を実行するためのソフトウェアステップにつき説明する。
図５は、図４において導入されたエンジン制御システム４３１に配置されたリードオンリメモリ（ＲＯＭ）４４５に組み込まれた種々の方法ステップを示すソフトウェアフローチャートである。該方法ステップは、ステップ５０１で始まる、ルーチン５００を構成している。この例は排気バンク１からの２つの隣接して排気するシリンダ、シリンダ＃１および＃３を考慮する改善された方法を説明することに限定される。この説明は種々の時間的、空間的、センサ応答速度および前に示した濃い（ｒｉｃｈ）対薄い（ｌｅａｎ）問題に対する観測および補償を含む。当業者はこの例を残りのシリンダに対して、あるいは異なるエンジン構成に対してどのように展開するかは迅速に認識できるであろう。
次のステップ５０３において、エンジン制御システム４３１はどのシリンダが次に排気するかを決定し、かつ対応するシリンダの排気バルブが開き始めるのを待機する。この例では、シリンダ＃４が現在排気しておりかつシリンダ＃１  ４０７が燃焼している。次に、シリンダ＃１  ４０７が排気する。シリンダ＃１  ４０７がその排気シーケンスを開始する瞬間はマイクロコントローラ４４１のＴＰＵ、または時間処理ユニット、において捕捉される絶対エンジン角度位置を測定することによって決定される。該ＴＰＵは信号４３８および４４０をパルスからエンジンのクランクシャフト４４２が回転する場合に有用なデジタル情報へと変換する任務を有する。これはエンジンのポジションおよび速度を含みこれらは共に改善された本方法およびシステムにおいて適用される。エンジンのポジションに関しては、シリンダ＃１  ４０７はＴＤＣの後１２０°および３６０°の間で排気する。カルマン・バッシー状態エスティメイタを各シリンダの排気サイクルと同期させるためにこれを知ることが重要である。エンジンの度数に関して測定された、排気シーケンスはエンジン制御システム４３１のＲＯＭ４４５内に配置されたシリンダシーケンスパラメータ用テーブルに格納される。典型的な８シリンダ排気シーケンスのパラメータテーブルが以下に示されている。
【表２】
0003948679.tif 000019
このステップ５０３の一部として、マイクロコントローラは前記シリンダシーケンスパラメータテーブルからの次の排気シリンダの位置情報をインデクスしかつ呼び出し、そしてそれをＴＰＵで捕捉される絶対エンジン角度位置と比較する。ＴＰＵが次のシリンダの排気ポートの開口位置、この場合シリンダ＃１  ４０７のエンジンＴＤＣの後の１２０°の位置、に到達したとき、ステップ５０５を実行する。
１２０°と３６０°の間で、シリンダ＃１  ４０７に対応する、排気ポート４０９は安定な化学的濃度の排気ガスを排出する。この排気プロセスの詳細は図７に示されている。
一時的に図４および図７にそれると、７２０°の全エンジンサィクル７０２をカバーする一連の波形が示されている。水平軸７０４はエンジンのクランクシャフト位置を示す。
Ｍ°排気ポート１（Ｍ°ＥＸＨＡＵＳＴ  ＰＯＲＴ１）（この記号表現において、記号°は文字Ｍの上に付すべきであるが、印刷の都合上文字Ｍの右上部に付している）と名付けられた波形７０１は単一のフローパルスを表わす。この単一のフローパルスはシリンダ＃１の排気ポート４０９から放出される排気質量流量レート（ｍａｓｓ  ｆｌｏｗｒａｔｅ）を示す。排気ポート４０９は参照数字７０３で示すようにエンジンのＴＤＣの後１２０°（表２から予測される）のエンジン角度の近傍で開く（ＥＶＯ１）。排気ガスの予測される化学的濃度、この場合は酸素濃度、は瞬時的に放出される。これはλ排気ポート１（λＥＸＨＡＵＳＴ  ＰＯＲＴ１）と名付けられた他の波形７０５によって排気ポート４０９において直接予測されて示されている。この波形７０５は予測された酸素の他の値から遷移し、かつ７２０°後の次のエンジンサイクルまで安定に留まっており、次に他の酸素の予測値に遷移する。この例は３つの連続する燃焼サイクルからシリンダ＃１  ４０７によって放出される異なる酸素濃度を示している。
波形７０７  Ｍ°ＵＥＧＯ１は集積ポイント４２０における予測されるフローパルスを示す。フローパルス７０７は前記フローパルス７０１から生じるが、いくらか減衰されかつ遅延されている。遅延ｔ１  ７０９は排気ポート＃１から集積ポイント４２０に配置されたＵＥＧＯセンサ４１９への伝送経路長の差に依存する排気ポート＃１との間のスタティックな気体輸送遅延の第１の近似を示す数式３からの前に述べたＴ２に対応する。参照数字７１１  Ｔ２．１はエンジンクランクシャフト位置７０４に関するこの発生を示す。前記減衰は排気マニホルドおよびランナシステム４１７によって引き起こされるスタティックなフローインピーダンスに主として関係することに注目すべきである。
Ｍ°排気ポート３（Ｍ°ＥＸＨＡＵＳＴ  ＰＯＲＴ３）と名付けられた他の波形７１３はシリンダ＃３の排気ポート４１３から放出される排気質量流量レートを表わす単一のフローパルスを表わす。排気ポート４１３はエンジンのＴＤＣの後の（前記表２から予測されるように）２１０°のエンジン角度の近くで参照数字７１５で示されるように開く（ＥＶＯ３）。シリンダ＃１  ４０７の場合と同様に、予測される酸素の化学的濃度は瞬時的に放出される。これはλ排気ポート３（λＥＸＨＡＵＳＴ  ＰＯＲＴ３）と名付けられた他の波形７１７によって排気ポート４１３において直接予測されるよう示されている。この波形７１７は波形７０５  λ排気ポート１と同様に遷移することに注目すべきである。
波形７１９  Ｍ°ＵＥＧＯ３は集積ポイント４２０における予測されるフローパルスを示す。シリンダ＃１  ４０７の場合に示したように、波形７１９はフローパルス７１３から生じるが、これもまたいくらか減衰されかつ遅延している。重要なこととして、遅延ｔ３  ７２１は排気シリンダ＃１  ４０７に関連する前記遅延ｔ１  ７０９より短いことに注目すべきである。これは、シリンダ＃３  ４１１に関連する排気ポート４１３がシリンダ＃１  ４０７の排気ポート４０９に関連する経路長４１６より短い経路長４１８を有するように配置されているからである。参照数字７２３  Ｔ２．３はエンジンクランクシャフト位置７０４に関するこの発生を示している。
波形Ｍ°ＵＥＧＯ（ｉｎ）７２５はＵＥＧＯセンサ４１９の近傍の集積ポイント４２０におけるフローパルスＭ°ＵＥＧＯ１  ７０７およびＭ°ＵＥＧＯ３  ７１９の実際の組合わせを示す。予期されるように、波形Ｍ°ＵＥＧＯ１  ７０７およびＭ°ＵＥＧＯ３  ７１９は重ね合わされている。波形Ｍ°ＵＥＧＯ（ｉｎ）  ７２５の一部７２７は直接波形Ｍ°ＵＥＧＯ１  ７０７に対応する。特に、波形Ｍ°ＵＥＧＯ（ｉｎ）  ７２５の他の部分７２９はフローパルスＭ°ＵＥＧＯ１  ７０７およびＭ°ＵＥＧＯ３  ７１９に関連する波形の重複する組合わせを示している。これに続き、波形Ｍ°ＵＥＧＯ（ｉｎ）  ７２５の他の部分７３１は波形Ｍ°ＵＥＧＯ３  ７１９からのみの寄与を示している。
この組合わされたフローパルスＭ°ＵＥＧＯ（ｉｎ）  ７２５からシリンダ＃１  ４０７および＃３  ４１１の排気作用に期する実際の酸素濃度の予測が得られる。これは波形７３３  λＵＥＧＯ（ｉｎ）で示されている。この波形７３３は集積ポイント４２０における酸素濃度を表わす。
参照数字７３５は波形７３３  λＵＥＧＯ（ｉｎ）が最後の排気シリンダ、この場合シリンダ＃４、からの定常的な酸素濃度を読んでいることを示している。参照数字７０３において、シリンダ＃１に対する排気ポートは波形λ排気ポート１  ７０５で示されるように新しい酸素濃度で新しい気体を流し始める。参照数字７１１において、このフローパルスはセンサに到達しておりかつセンサの出力に影響を与え始めている。ある期間の後、参照数字７３７で示されるように、酸素濃度は安定化する。参照数字７３８は集積ポイント４２０における酸素の化学的濃度が排気シリンダポート４０９に対し着実に実質的に一定の値、この場合は参照数字７０６で表わされる値、に接近する期間を表わす。本質的に、排気されるガスが集積ポイントにおいて安定な化学的濃度で存在する場合に前記インターバルが開始する。
引き続き、参照数字７３９において、集積ポイント４２０における酸素濃度は再び不安定かつ予測できないものとなり、それはシリンダ＃３  ４１１に期するフローパルスがシリンダ＃１  ４０７に関連する酸素濃度を吹き払い（ｂｌｏｗ−ｏｆｆ）始めるからである。同時に、依然として波形７０７で示されるシリンダ＃１からのアクティブなフローがセンサに存在する。このオーバラップするフローはシリンダ＃１および＃３からの排気ガスを混合し、それによってセンサにおける酸素濃度が不安定になる。後に、参照数字７４１で示されるように、シリンダ＃１からのフローパルスが消え、したがってフローのオーバラップが終了した後、酸素濃度は再び安定化する。この場合、参照数字７４２は、排気シリンダポート４１３に対し、集積ポイント４２０における化学的濃度が定常的に実質的に安定な値、この場合は参照数字７０８で表わされる値、に接近する期間を表わす。
ＵＥＧＯ信号（ｏｕｔ）（ＵＥＧＯＳＩＧＮＡＬ（ｏｕｔ））  ７４３と名付けられた波形は前記λＵＥＧＯ（ｉｎ）波形７３３によって予測されるものとして表わされた複合排気ガス流において提供される酸素濃度に応じてＵＥＧＯセンサ４１９によって与えられる信号４２９を示す。予測されるとおり、ＵＥＧＯ信号（ｏｕｔ）  ７４３は実際にそれぞれの排気ポート４０９および４１３から排出される予測された酸素濃度７３７および７４１を正確に反映するものでないことに注意を要する。特に、信号レベル７４４は決して、排気ポート１  ４０９から排出される、信号レベル７３７と等価な値に到達しない。同様に、信号レベル７４６は決して、排気ポート３  ４１３から排出される、信号レベル７４１と等価な値に到達しない。主として、これはＵＥＧＯセンサ４１９に固有の低速応答の結果である。
最後に、参照数字７４５で示されるように、
0003948679.tif 000020
波形は排気ポート４０９および４１３の各々から排出される酸素の化学的濃度を示す再生された信号を表わす。この信号は、図５および図６に示される、カルマン・バッシー状態エスティメイタを含む、方法ステップの実行によってマイクロコントローラ４４１の内部で生成される。重要なことは、信号レベル７４７は、排気ポート１  ４０９から排出される、信号レベル７３７と実質的に等価な値に到達することである。同様に、信号レベル７５１は、排気ポート３  ４１３から排出される、信号レベル７４１と実質的に等価な値に到達する。参照数字７５３はシリンダ＃１に関連する出力サンプリング遅延時間を示すことに注目すべきである。また、参照数字７５５はシリンダ＃３に関連する出力サンプリング遅延時間を示す。これらの出力サンプリング遅延時間は、カルマン・バッシー状態エスティメイタによって導入された、状態推定、例えば
0003948679.tif 000021
がそれらがエンジン制御戦略に与えられる前にほとんど定常的なかつ実質的に安定な値に収束できるようにするため導入されている。これらの出力サンプリング遅延は後に図５のフローチャートの説明においてさらに詳細に述べる。
図５に戻ると、ステップ５０５において、出力サンプリング遅延タイマがスタートされる。この出力サンプリング遅延タイマは個々の排気シリンダに関連する種々の時間的遅延を補償するために使用される。
ステップ５０７において、推定される空気投入質量（ａｉｒ  ｃｈａｒｇｅ  ｍａｓｓ）、燃料投入質量（ｆｕｅｌ  ｃｈａｒｇｅ  ｍａｓｓ）、およびエンジン速度が現在排気しているシリンダ（シリンダ＃１  ４０７）に対して決定される。これらのパラメータはこのルーチン５００の外部のエンジン制御戦略によって提供される。空気投入質量は本質的に燃焼の前にシリンダ内に導入される空気の質量の値である。燃料投入質量はエンジン制御プラットホーム４３１によって動作する燃料戦略によって燃焼前のシリンダ内に注入される燃料投入量を表わす。エンジン速度は単にエンジン角度変位信号４４０から得られる。当業者は前記推定空気投入質量、燃料投入質量およびエンジン速度を提供する現代のエンジン制御戦略における数多くの手法を認識するであろう。
次に、ステップ５０９において、予測される排気酸素濃度が動作している（ａｃｔｉｖｅ）シリンダに対する前記与えられた空気投入質量および燃料投入質量の推定値から計算される。これはモトローラ社のＭＣ６８３３２型マイクロコントローラ４４１によって以下の代数方程式を実行することによって達成される。
【数２７】
0003948679.tif 000022
この場合、
0003948679.tif 000023
次に、ステップ５１１において、予測された排気酸素濃度
0003948679.tif 000024
が入力推定値（ｕ′）として保存されかつカルマン・バッシー状態エスティメイタによって使用されることになる。前に述べたように、この入力推定値ｕ′はカルマン・バッシー状態エスティメイタがより高速度で解くことができるようにするために使用される。しかしながら、この入力推定値ｕ′は任意選択的なものである。
次のステップ５１３において、マイクロコントローラ４４１は排気シリンダに関係するテーブルから出力サンプリング遅延を決定する。本質的に、この出力サンプリング遅延はカルマン・バッシー状態エスティメイタが次のシリンダのフローパルスが集積ポイント４２０における気体濃度と干渉する前にその状態変数を解くために利用できる時間を充分に持つことができるように導入される。これは集積ポイント４２０における新しい気体混合物に応答して、ＵＥＧＯセンサ出力において変化が生じる直前にカルマン・バッシー状態エスティメイタによって再生された酸素濃度
0003948679.tif 000025
７４５の信号は排気シリンダの実際の酸素出力に高度に相関しており、かつ他のシリンダの酸素出力との相関が少ないことを意味する。
一時的に図７に戻ると、参照数字７５３においてシリンダ＃１に対する出力サンプリング遅延が示されている。前に述べたように、この時間は排気マニホルドのランナ長およびエンジンの速度と負荷に関係する気体輸送遅延に依存する。例えば、エンジン速度が増大すると、引き続くシリンダの排気を分離している時間インターバルは低減する。これはＵＥＧＯセンサ出力信号（ｙ）４２９がより区別できないものとなるようにするが、それは他のシリンダの酸素出力がその値に影響を与える前に落ち着くための時間を持たないからである。出力サンプリング遅延はその排気ポートとＵＥＧＯセンサとの間で異なる経路長を有する、および／または、いくつかのエンジンに関しては、シーケンス中の次の排気パルスの前の異なる角度インターバルを有する各シリンダに対して異なる。前記出力サンプリング遅延はまたエンジン負荷およびエンジン速度に依存する。エンジン負荷は吸気マニホルドにおける空気の絶対圧力を測定することにより間接的に測定される。エンジン速度は単にエンジンの角度変位信号４４０から得られる。所定の出力サンプリング遅延時間はエンジン制御システム４３１のＲＯＭ４４５内に配置された他のパラメータテーブルに格納される。出力サンプリング遅延テーブルの例が以下に示されている。
以下の表３はシリンダ＃１  ４０７に関連する出力サンプリング遅延を表わす。これらは経験的に決定されかつ時間の単位よりはむしろエンジンの角度変位に関して表現されている。これは単に出力サンプリング遅延、またはこのことに関し後に説明する入力推定遅延、は角度変位に関して表現できることを示すためのものである。マイクロコントローラ４４１はこの遅延を達成するためにエンジンの角度変位を容易に追跡することができる。
【表３】
0003948679.tif 000026
シリンダ＃１  ４０７に関連する出力サンプリング遅延の連続体（ｃｏｎｔｉｎｕｕｍ）を表わすチャートが便宜的に図１２に示されている。以下の表はシリンダ＃３  ４１１に関連する出力サンプリング遅延を表わす。
【表４】
0003948679.tif 000027
排気バルブが開く時間と排気シリンダからのフローパルスがＵＥＧＯセンサにおいて得られる時間の間に固有の時間遅延が存在するから、上に述べた入力推定値（ｕ′）が対応する排気シリンダからのセンサ信号（ｙ）の変化と一致して提供されるように入力遅延が導入されなければならない。ステップ５１４において、マイクロコントローラ４４１は入力推定値の遅延係数を決定しかつカルマン・バッシー状態エスティメイタの遅延段へとロードする。出力サンプリング遅延時間の上に述べた場合と同様に、これらの係数は経験的に決定されかつその排気ポートとＵＥＧＯセンサとの間で異なる経路長を有する各々のシリンダに対して異なる。また、前記入力遅延時間もまたエンジン負荷およびエンジン速度に依存する。これらの係数はエンジン制御システム４３１のＲＯＭ４４５内に配置された他のテーブルに格納される。シリンダ＃１  ４０７に関連する入力推定値の時間遅延の連続体を表わすチャートは便宜的に図１１に示されている。
図１１のチャートから得られた、以下の表は速度および負荷の関数としてのシリンダ＃１  ４０７に関連する入力推定時間遅延を示し、この場合負荷は空気投入質量（ａｉｒ  ｃｈａｒｇｅ  ｍａｓｓ）によって測定されている。他のシリンダに関連する入力推定時間遅延は同様にしてチャート化することができる。
【表５】
0003948679.tif 000028
次に、ステップ５１５において、マイクロコントローラ４４１はステップ５０５で開始された動作出力サンプリング遅延タイマに対応させるために、ステップ５１３で決定された、出力サンプリング遅延を待機する。前記出力サンプリング遅延が経過したとき、ステップ５１７が実行される。入力推定遅延および出力サンプリング遅延もまた排気ランナの形状に依存する。特に重要なことは排気ランナの断面積である。ランナの断面積が変化すると、フローインピーダンスおよびしたがってフローパルスが排気ポートと共通の集積ポイントとの間を通過するのに必要とする時間が変化する。エンジンのこの形状的な状況のモデルはマイクロコントローラ４４１によってアクセス可能なテーブルに符号化される。その後、前記入力推定遅延および出力サンプリング遅延もまたこの形状的モデルに依存する。
ステップ５１７においてマイクロコントローラ４４１は独立に実行しているカルマン・バッシー状態エスティメイタにより示された、修正された酸素濃度推定値
0003948679.tif 000029
を含む、状態推定値を読取る。
次のステップ５１９において、マイクロコントローラ４４１は排気シリンダに対する修正された酸素濃度推定値
0003948679.tif 000030
に基づき正規化された空燃比、
0003948679.tif 000031
を決定する。この空燃比の推定値は次に外部的に実行しているエンジン制御戦略に提供される。
0003948679.tif 000032
の決定は前記修正された酸素濃度推定値が薄い（ｌｅａｎ）または濃い（ｒｉｃｈ）排気を示しているか否かに依存する。
0003948679.tif 000033
の決定は次のように表現することができる。
薄い排気ガス
0003948679.tif 000034
に対しては、
【数２８】
0003948679.tif 000035
そして、濃い排気ガス
0003948679.tif 000036
に対しては、
【数２９】
0003948679.tif 000037
となり、この場合、
Ψ＝空気中の酸素に対する窒素のモル比、３．７７３
ａ，ｂ＝燃料のタイプに依存する定数であり、（ａ）は燃料の炭素原子／分子の平均数を表わし、かつ（ｂ）は燃料の水素原子／分子の平均数を表わす。
この後に、方法ステップ５００はステップ５０３でスタートを繰り返し次の排気シリンダを予期する。
次に、カルマン・バッシー状態推定プロセスの詳細な説明を行なう。
図６は、与えられたＵＥＧＯ信号４２９から排気ガス中の酸素濃度を再生するためにカルマン・バッシー状態エスティメイタを実現するために使用される方法ステップを示す。ルーチン６００は前に述べたルーチン５００と独立に動作する。それはフリーラン周期的タイマによって２ｍＳごとに呼び出される。２ｍＳは高忠実度システムを可能にするために分析に基づき選択された。このカウンタはソフトウェアで実施されるが、任意選択的にハードウェアで行なうこともできる。このルーチン６００における方法ステップに関連するソフトウェアはエンジン制御システム４３１内に配置されたＲＯＭ４４５内に符号化されている。
ルーチン６００はステップ６０１でスタートする。ステップ６０３において、もともと図５のステップ５１１において保存された、予測された排気酸素濃度を表わす入力推定値（ｕ′）がカルマン・バッシー状態エスティメイタへと読み込まれる。
次に、ステップ６０５において、ＤＡＳ４４９から提供される、ＵＥＧＯセンサ出力信号（ｙ）もまたカルマン・バッシー状態エスティメイタへと読み込まれる。
カルマン・バッシー状態推定プロセスはたえずＵＥＧＯセンサ信号（ｙ）を受けることに注目すべきである。前に述べたように、排気バルブが開く時間と排気シリンダの安定な酸素出力がＵＥＧＯセンサにおいて利用できる時間との間に固有の時間遅延があるから、前述の入力遅延が導入され入力推定値（ｕ′）が対応する排気シリンダからのセンサ信号（ｙ）と一致して与えられるようにされる。これはステップ６０７において行なわれ、そこではステップ５１４において予め定められた入力推定遅延時間によって入力推定値（ｕ′）が遅延され排気マニホルドの形状によって引き起こされる伝搬遅延、および前に述べたエンジン速度および負荷の効果を含む前述の時間的効果を補償する。本質的に、入力推定遅延時間は各々のインターバルの開始時に経過しかつ集積ポイントにおいて酸素が安定であることを示す。任意選択的に、入力推定遅延時間はＵＥＧＯセンサの応答を含むよう選択することができ、したがって前記入力推定遅延時間は各々のインターバルの開始の後のある時間に経過するよう構成することもできる。
一時的に図１０にそれると、図５において説明されたルーチン５００のステップ５１４において説明したカルマン・バッシー状態エスティメイタの遅延段を表わす、タップ付き遅延線１０００が示されている。このタップ付き遅延線１０００のアーキテクチャはＤＳＰ構成においては一般的なものである。このタップ付き遅延線１０００はハードウェアでもソフトウェアでもエミュレートすることができる。タップ付き遅延線１０００は単位ステップ遅延を使用して構成され、該単位ステップ遅延のうちの２つが参照数字１００１および１０１３によって表現されている。参照数字１００３および１０１９によって表わされる、遅延係数ブロックは単位ステップ遅延出力の結果を加算ブロック１００５に提供する。この結合は参照数字１０１１および１０２１で示されている。タップ付き遅延線１０００の動作は次のように説明される。始めに、遅延係数のマトリクスが参照数字１００３および１０１９で表わされる、遅延係数ブロックへとロードされる。このマトリクスの一般的な形式は次の通りである。
【数３０】
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遅延係数Ｃｄのマトリクスは図５のステップ５１４において提供される。例えば、もしシリンダ＃１が排気していれば、１６００ＲＰＭのエンジン速度および４．００Ｅ−０５ｋｇの空気投入質量（ａｉｒ  ｃｈａｒｇｅ  ｍａｓｓ）で表わされるエンジン負荷における、入力推定遅延時間は１０ｍＳである。これは前に述べた表４から得られる。カウンタは２ｍＳのタイムベースを有するから、遅延係数のマトリクスは次のようになる。
【マトリクス１】
［０  ０  ０  ０  １  ・・・  ０］
したがって、各々２ｍＳの５つの単位ステップ遅延の後に、１０ｍＳが経過しておりかつ、参照数字１００７において入力された、ｕ′（ｋ）は参照数字１００９におけるｕ（ｋ）として加算ブロック１００５を退出する。
図６に戻ると、ステップ６０９において、濃い（ｒｉｃｈ）、または薄い（ｌｅａｎ）燃焼条件が特定の排気シリンダからの酸素濃度の前の推定値
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から決定される。この決定は他の技術を使用して行なうこともできる。
１つの技術は単にＵＥＧＯ信号４２９を化学量論に基づき所定のしきい値と比較することによって濃いまたは薄い状態を判定する。したがって、もし前記信号４２９が前記しきい値を超えていれば、センサは薄い気体を検知することになる。
あるいは、排気ガスにおけるＨ２の分圧の推定値
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および／またはＣＯの分圧の推定値
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を使用して濃いまたは薄い状態を判定することができる。
前に述べたように、決定論的関係、および経験的確認によって濃いガスに対してはセンサ応答は薄いガスに対するよりもかなり低速であることが示されている。そのより高い周波数情報がかなり減衰されているＵＥＧＯセンサ４１９によって与えられる信号４２９を正確に変換するためには、濃いものと薄いものに対するセンサの応答の補償がきわめて重要なことである。
いったん決定されると、該決定がリッチであるかまたはリーンであるかに基づきある状態エスティメイタ係数が選択される。これらのある状態エスティメイタ係数は、前に述べかつ図８および図１４そして数式２４〜２５において参照した、ＡおよびＦｋを含む。
実際のカルマン・バッシー状態エスティメイタマトリクスの式およびそれらの実施の説明は方法ステップ６１１において行なわれる。
ステップ６１１においては、カルマン・バッシー状態エスティメイタが反復される。前に述べたように、これらのカルマン・バッシー状態エスティメイタの計算は２ｍＳごとに完了し対応する入力（ｕ）および（ｙ）、そしてＵＥＧＯセンサの工学的モデルを表わすマトリクスＡ，Ｂ，ＣおよびＦｋに基づき注目の排気シリンダに対して前記
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および他の状態推定値を再生または再構成する。この反復に関連する方法ステップの詳細は図１４に示されている。しかしながら、該方法の詳細を探求する前にここで述べられる酸素濃度の再生のためのシステムのモデルを概説するのが有益であろう。
図１６は、改善された方法のシステム図をブロック形式で示す。このシステム図は前の教示の要約である信号再構成手段を表わしている。カルマン・バッシー状態エスティメイタブロック１６０１はＵＥＧＯセンサブロック１６０３から入力（ｙ）を受ける。該信号（ｙ）は前に図７において示した集積ポイント４２０からの信号λＵＥＧＯ（ｉｎ）  ７３３を表わす。これは再構成されるべき信号である。任意選択的には、他の入力（ｕ）が酸素濃度予測ブロック１６０５（ｕ′）から得られる。この値（ｕ′）は空気質量推定ブロック１６０７、および燃料質量推定ブロック１６０９の結果から予測される。これらの空気および燃料質量推定値はそれぞれの排気シリンダに関連している。前記入力（ｕ）は前記予測（ｕ′）からそのカルマン・バッシー状態エスティメイタブロック１６０１への到達をある入力推定遅延時間だけ遅延させることによって得られる。この入力推定遅延時間はブロック１６１１に示されており、かつエンジン速度１６１３、エンジン負荷１６１５、およびエンジンの位置的モデルおよびエンジンの排気ランナモデルを含むエンジンの形状的モデル１６１７の関数である。前記エンジンの位置的モデルは単に図３において始めに示された排気事象の間の関係を識別する。前記エンジン排気ランナモデルは前に導入された前述の気体輸送効果を考慮する。前に説明しかつブロック１６２７によって示された、ある光学的マトリクスの係数が前記予測された酸素
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７４５の関数として、あるいは任意選択的に、カルマン・バッシー状態エスティメイタブロック１６０１の内部の他の状態変数によって選択される。カルマン・バッシー状態エスティメイタ１６０１の出力１６１９，１６２１および１６２３は前に述べた出力サンプリング遅延に応答してサンプルされる。この出力サンプリング遅延はブロック１６２５によって表わされる。ブロック１６２９によって示される、システムタイマＴｓは前に述べたようにカルマン・バッシー状態エスティメイタ１６０１を２ｍＳごとにトリガする。以上の概説が与えられたので、各々の排気ポートからの酸素濃度を再構成するために使用されるカルマン・バッシー状態エスティメイタにつき説明する。
図１４を参照すると、ステップ１４０１において、図１０で示された入力推定遅延プロセスから与えられる、現在の入力推定値ｕ（ｋ）がエスティメイタ内へ読み込まれる。この入力推定値は数式２７において得られ、現在ＵＥＧＯセンサ信号ｙ  ４２９の発生を引き起こしている排気シリンダに関連する入力推定遅延時間だけ遅延された、前述の予測された排気酸素濃度
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を表わす。次に、ステップ１４０３において、カルマン・バッシー状態エスティメイタの時間指数が増分される。
次に、ステップ１４０５において、カルマン・バッシー状態エスティメイタ予測方程式が実行される。教示のため、変数（ｕ）のデータフローが参照数字１４１３で示されている。予測方程式はここでは一般形式で示されていることに注意を要する。実際には、図８に表わされた予測方程式がマイクロコントローラ４４１において実行される。
次に、ステップ１４０７において、ＵＥＧＯ信号（ｙ）  ４２９が現在の時間指数に対して読み取られる。
次に、ステップ１４０９、すなわち修正ステップ、が実行される。ＵＥＧＯ信号（ｙ）および前記予測結果が利用可能になったとき、予測された読取り値が実際の読取り値から減算されて予測エラーを得る。該予測エラーは次にゲインマトリクスＦｋによって乗算された修正値を生成し、この修正値は次に動的変数
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の状態推定値に加えられる。この数学的プロセスの結果は前記動的変数の状態推定値
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を生成する。予測された状態変数のデータフローは参照数字１４１５および１４２１によって示されている。また、時間インデクスされたＵＥＧＯセンサ出力信号（ｙ）４２９のデータフローは参照数字１４１９によって示されている。前記修正方程式もまたここでは一般形式で示されていることに注意を要する。図９に示された修正方程式はマイクロコントローラ４４１によって実行される。
次に、ステップ１４１１において、前記修正方程式の反復の結果がカルマン・バッシー状態エスティメイタの次の反復において使用するために記憶される。該データフローは参照数字１４１７および１４２３によって表わされている。
図６に戻ると、ステップ６１３において、マイクロコントローラ４４１はフリーランタイマからの次の２ｍＳクロックを待機する。
ステップ６１５において、エンジン制御戦略によって使用されるべき種々の状態推定値が投入される。これらの状態推定値はＵＥＧＯセンサの検出キャビティにおける酸素の濃度、ポンピング電流、および排気ガス流における酸素の濃度に対する状態推定値を含むものとすることができる。ＵＥＧＯセンサの内部に配置された変数である、ＵＥＧＯセンサの検出キャビティにおける酸素の濃度を監視しかつ追跡することにより、ＵＥＧＯ出力信号の変化をより良く解釈することができる。これにより比較的ゆっくり変化する信号（ｙ）から排気流の酸素濃度
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の高速度の変化を再構成できるようになる。ルーチン６００は次にステップ６０３においてスタートをくり返す。
ルーチン５００および６００において検出された方法ステップの結果は再構成された信号
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であり、これは特定の排気シリンダの固定されたインターバルの間実質的に一定の振幅を有する。
以上要するに、多シリンダ内然機関から排出される複合ガス流の気体の化学的性質または現象（ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ）を測定するための改善された方法、およびシステムが詳細に説明された。この改善された手法は効果的にスタティックおよびダイナミックな時間的および空間的効果、多シリンダエンジン排気システムの特性、センサの周波数応答の制限、およびＵＥＧＯガス化学センサの濃い（ｒｉｃｈ）および薄い（ｌｅａｎ）排気ガスに対するセンサ応答の相違を補償する。この手法は特に有用であり、それはこの手法が複雑なシステム構成を補償しながらエンジン制御戦略に対し個々の空燃比推定値を検知しかつ提供するために単一のセンサを適用するからである。また、前に述べたように、開示された方法およびシステムはここに詳細に説明された教示の本質から離れることなく他の排気ガス形式を測定するのにも適用できる。さらに、適切なモデルにより、センサのふるまいに関連する他の変数も測定できる。本実施例では、これらはＵＥＧＯセンサの検出キャビティにおける酸素の濃度およびポンピング電流を含む。他のものはこの手法の能力がＵＥＧＯセンサおよび他のタイプのセンサに適用できることを直ちに認識するであろう。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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