(57)【要約】【課題】算出される平均流速の精度向上を図ることが可能な平均流速算出装置を提供する。【解決手段】ＰＣ２は、レーザドップラ流速計１によって測定された流速データから平均流速を算出するものである。ＰＣ２は、流速データをＦＦＴし、ＦＦＴされた信号の低周波成分をローパスフィルタによって抽出し、抽出された信号をＩＦＦＴする。そして、ローパスフィルタの伝達関数は、フェルミディラック関数形状である。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
流速計によって測定された流速データから平均流速を算出する平均流速算出装置であって、
流速データをフーリエ変換するフーリエ変換手段と、
前記フーリエ変換手段により変換された信号の低周波成分を、ローパスフィルタによって抽出するフィルタ処理手段と、
前記フィルタ処理手段により処理された信号を逆フーリエ変換する逆フーリエ変換手段とを備え、
前記ローパスフィルタの伝達関数は、フェルミディラック関数形状であることを特徴とする平均流速算出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、平均流速算出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、内燃機関の燃焼モデルの検証や、内燃機関の開発を行うために、内燃機関の燃焼室内におけるガス流速の乱れ強さの算出が行われている。この乱れ強さは、たとえば、レーザドップラ流速計によって測定された流速データに基づいて算出される。具体的には、瞬時流速である流速データから平均流速を算出し、平均流速と瞬時流速（流速データ）との偏差から乱れ強さが算出される。
【０００３】
なお、内燃機関のガス流速を計測するレーザドップラ流速計は、たとえば引用文献１に記載されている。このようなレーザドップラ流速計は、噴霧燃料の液滴が測定領域を通過する際にその液滴の速度（瞬時流速）を計測するように構成されている。このため、レーザドップラ流速計では、流速データが取得される時間間隔が不定であり、その時間間隔にばらつきが生じる。
【０００４】
ここで、従来では、上記した平均流速は、レーザドップラ流速計で測定された流速データの移動平均処理によって算出されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−５６３８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、流速データの移動平均処理により平均流速を算出する場合には、その平均流速の精度に問題がある。
【０００７】
本発明は、上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の目的は、算出される平均流速の精度向上を図ることが可能な平均流速算出装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明による平均流速算出装置は、流速計によって測定された流速データから平均流速を算出するものであり、流速データをフーリエ変換するフーリエ変換手段と、フーリエ変換手段により変換された信号の低周波成分を、ローパスフィルタによって抽出するフィルタ処理手段と、フィルタ処理手段により処理された信号を逆フーリエ変換する逆フーリエ変換手段とを備える。そして、ローパスフィルタの伝達関数は、フェルミディラック関数形状である。
【０００９】
このように、流速データをフーリエ変換して得られた信号から、フェルミディラック関数形状であるローパスフィルタにより平均流速成分である低周波成分を抽出し、その抽出された信号に対して逆フーリエ変換することによって、平均流速を精度よく算出することができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の平均流速算出装置によれば、算出される平均流速の精度向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１実施形態による乱れ強さ算出装置の構成を示したブロック図である。
【図２】流速データの時間間隔の最小値Δｔｍｉｎを説明するためのグラフである。
【図３】時間間隔の最小値Δｔｍｉｎ毎に補間データが生成された状態を示したグラフである。
【図４】等間隔な流速信号をＦＦＴした信号（リニアスペクトル）を示したグラフである。
【図５】ＦＦＴ処理後の信号に対するローパスフィルタによる低周波成分の抽出を説明するための図である。
【図６】低周波成分が抽出された信号をＩＦＦＴして得られる平均流速を示したグラフである。
【図７】平均流速を算出する区間である所定領域が設定された状態を示したグラフである。
【図８】所定領域の平均流速を算出して中央の値を抽出した状態を示したグラフである。
【図９】所定領域を時間軸方向にシフトした状態を示したグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。なお、以下では、レーザドップラ流速計の計測結果を解析するパーソナルコンピュータに本発明を適用した場合について説明する。
【００１３】
（第１実施形態）
まず、図１を参照して、本発明の第１実施形態による乱れ強さ算出装置１００について説明する。
【００１４】
乱れ強さ算出装置１００は、内燃機関（図示省略）の燃焼室内におけるガス流速の乱れ強さを算出するように構成されている。この乱れ強さ算出装置１００は、図１に示すように、レーザドップラ流速計１と、解析用のパーソナルコンピュータ（以下、「ＰＣ」という）２とを備えている。
【００１５】
レーザドップラ流速計１は、公知のものであり、内燃機関のガス流速に対して影響を与えることなく非接触でそのガス流速を計測するように構成されている。このレーザドップラ流速計１は、たとえば、レーザを出射する光源と、光源から出射されたレーザを２つに分割するとともに、その２本のレーザを燃焼室内の測定領域に導く光学系と、噴霧燃料の液滴が測定領域を通過する際に発生する散乱光を受光して電気信号に変換する光電変換部と、光電変換部が出力するドップラバースト信号を処理して液滴の速度（流速データ）を算出する演算部とを含んでいる。
【００１６】
ＰＣ２は、レーザドップラ流速計１によって測定された流速データに基づいて、乱れ強さを算出するように構成されている。具体的には、ＰＣ２は、瞬時流速である流速データから平均流速を算出する。なお、この平均流速の算出については後で詳細に説明する。そして、平均流速と瞬時流速（流速データ）との偏差である乱れの二乗平均平方根を乱れ強さとして算出する。
【００１７】
このＰＣ２は、ＣＰＵ２ａと、ＲＯＭ２ｂと、ＲＡＭ２ｃと、バックアップＲＡＭ２ｄと、入出力インターフェース２ｅとを備えている。なお、ＰＣ２は、本発明の「フーリエ変換手段」、「フィルタ処理手段」および「逆フーリエ変換手段」の一例であり、ＣＰＵ２ａがＲＯＭ２ｂに記憶されたプログラムを実行することによりこれらが実現される。
【００１８】
ＣＰＵ２ａは、ＲＯＭ２ｂに記憶された各種制御プログラムやマップなどに基づいて演算処理を実行する。ＲＯＭ２ｂには、各種制御プログラムや、それら各種制御プログラムを実行する際に参照されるマップなどが記憶されている。ＲＡＭ２ｃは、ＣＰＵ２ａによる演算結果などを一時的に記憶するメモリである。バックアップＲＡＭ２ｄは、ＰＣ２をオフする際に保存すべきデータなどを記憶する不揮発性のメモリである。
【００１９】
入出力インターフェース２ｅには、レーザドップラ流速計１、ディスプレイ２１および入力機器２２などが接続されている。レーザドップラ流速計１で測定された流速データは、ＰＣ２に入力されるようになっている。ディスプレイ２１は、ＰＣ２での解析結果などを表示するために設けられている。入力機器２２は、たとえばキーボードやマウスなどを含み、ＰＣ２を操作するために設けられている。
【００２０】
［平均流速の算出］
次に、図２〜図６を参照して、第１実施形態のＰＣ２による平均流速の算出手順について説明する。なお、以下では、レーザドップラ流速計１によって図２に示すような流速データが測定され、その流速データから平均流速を算出する場合について説明する。この図２のグラフでは、横軸が時間であり、縦軸が流速であり、四角のプロットがレーザドップラ流速計１で計測された流速データである。レーザドップラ流速計１では、噴霧燃料の液滴が測定領域を通過する際の速度が計測されることから、図２に示すように、流速データが取得される時間間隔が不定であり、その時間間隔にばらつきが生じている。
【００２１】
まず、時間軸方向において隣接する流速データの時間間隔の最小値Δｔｍｉｎが算出される。すなわち、レーザドップラ流速計１での流速データの取得間隔の最小値Δｔｍｉｎが算出される。なお、図２の例では、左から２つ目の流速データと、左から３つ目の流速データとの時間間隔が最小であり、その時間間隔が最小値Δｔｍｉｎとして算出される。
【００２２】
そして、図３に示すように、その他の隣接する流速データ間において、時間軸方向の最小値Δｔｍｉｎ毎に、隣接する流速データを結ぶ直線上に、補間データが生成される。このため、レーザドップラ流速計１で計測された流速データと、最小値Δｔｍｉｎ毎に生成された補間データとにより、時間軸方向において等間隔な流速信号になる。なお、図３において、丸のプロットが補間データである。
【００２３】
次に、等間隔な流速信号（流速データに補間データが追加された信号）に対してＦＦＴ（Fast Fourier Transform；高速フーリエ変換）することにより、図４に示すような信号（リニアスペクトル）が得られる。なお、図４では横軸が周波数であり、ＦＦＴは時間領域の信号を周波数領域の信号に変換する処理である。
【００２４】
そして、図５に示すように、ローパスフィルタにより、ＦＦＴ処理後の信号の低周波成分が抽出される。すなわち、ＦＦＴ処理後の信号から、乱れ成分である高周波成分が除かれ、平均流速成分である低周波成分が残される。
【００２５】
ここで、ローパスフィルタの伝達関数は、以下の式（１）である。すなわち、ローパスフィルタの伝達関数は、フェルミディラック関数形状であり、指数関数を含むものである。
【００２６】
【数１】
2017003542.tif 000003
【００２７】
なお、式（１）において、ｆは周波数であり、ｆｃはカットオフ周波数であり、Ｋは係数である。
【００２８】
その後、ローパスフィルタによって低周波成分が抽出された信号をＩＦＦＴ（Inverse Fast Fourier Transform；逆高速フーリエ変換）することにより、図６に示すように、平均流速が算出される。なお、ＩＦＦＴは、周波数領域の信号を時間領域の信号に変換する処理である。
【００２９】
−効果−
第１実施形態では、上記のように、流速信号をＦＦＴして得られた信号から、フェルミディラック関数形状であるローパスフィルタにより平均流速成分である低周波成分を抽出し、その抽出された信号に対してＩＦＦＴすることによって、平均流速を精度よく算出することができる。これにより、乱れ強さを精度よく算出することができる。また、ローパスフィルタが指数関数を含むフェルミディラック関数形状であることから、ローパスフィルタとしてバターワースフィルタなどを用いる場合に比べて、ＩＦＦＴ後の信号が振動的になるのを抑制することができるので、算出される平均流速の精度向上を図ることができる。
【００３０】
−模擬実験−
次に、第１実施形態の効果を確認するために行った模擬実験（シミュレーション）について説明する。この模擬実験では、以下の式（２）で表されるガス流速の擬似データを用いて平均流速を算出するとともに、その平均流速の誤差を算出した。
【００３１】
【数２】
2017003542.tif 000004
【００３２】
この式（２）の第１項は、平均流速成分の信号であり、振幅が１で周波数が４０Ｈｚの正弦波である。また、式（２）の第２項は、乱れ成分の信号であり、振幅が０．１で周波数が１０００Ｈｚの正弦波である。
【００３３】
そして、式（２）の擬似データから、従来例のように移動平均処理により平均流速を算出した場合には、その平均流速の誤差が±０．０１５であった。これに対して、式（２）の擬似データから、第１実施形態の算出方法により平均流速を算出した場合には、その平均流速の誤差が±０．０００１５であった。つまり、第１実施形態では、上記した平均流速の算出方法を採用することによって、算出される平均流速の精度向上を図ることができた。
【００３４】
（第２実施形態）
ここで、ローパスフィルタとして上記した式（１）を用いる場合、係数Ｋを小さくする（たとえば、０．１以下にする）と、誤差が許容範囲内である領域（区間）が狭くなる特性があるが、その狭くなった領域では誤差が小さくなる。そこで、第２実施形態では、所定領域の平均流速を算出し、その算出された平均流速のうち誤差の小さい中央の値を抽出する。そして、所定領域を時間軸方向にシフトさせながら、誤差の小さい中央の値の抽出を繰り返すことにより、誤差の小さい平均流速のデータ列（複数の中央の値によって構成されるデータ列）を算出する。
【００３５】
次に、図７〜図９を参照して、第２実施形態のＰＣによる平均流速の算出手順について説明する。なお、以下では、レーザドップラ流速計によって図７に示すような流速データが測定され、その流速データから平均流速を算出する場合について説明する。この図７のグラフでは、横軸が時間であり、縦軸が流速であり、四角のプロットがレーザドップラ流速計で計測された流速データである。
【００３６】
まず、図７に示すように、平均流速を算出する区間である所定領域（処理ウィンドウ）Ｗが設定される。そして、所定領域Ｗ内の流速データが抽出される。その後、抽出された流速データを用いて第１実施形態と同様に平均流速が算出される。
【００３７】
具体的には、時間軸方向において隣接する流速データの時間間隔の最小値が算出される。そして、図８に示すように、隣接する流速データ間において、時間軸方向の最小値毎に、隣接する流速データを結ぶ直線上に、補間データが生成される。このため、流速データと補間データとにより、時間軸方向において等間隔な流速信号になる。なお、図８において、丸のプロットが補間データである。
【００３８】
次に、等間隔な流速信号（流速データに補間データが追加された信号）に対してＦＦＴする。そして、ローパスフィルタにより、ＦＦＴ処理後の信号の低周波成分が抽出される。ここで、ローパスフィルタの伝達関数は上記した式（１）であり、係数Ｋがたとえば０．０４４である。
【００３９】
その後、ローパスフィルタによって低周波成分が抽出された信号をＩＦＦＴすることにより、平均流速が算出される。そして、第２実施形態では、算出された平均流速から、誤差の小さい中央の値が抽出される。なお、中央の値とは、所定領域Ｗにおいて算出された平均流速の時間軸方向における中央の値である。図８では、この中央の値を三角のプロットで示した。
【００４０】
次に、図９に示すように、所定領域Ｗが時間軸方向にシフトされる。そして、その所定領域Ｗ内の流速データが抽出され、抽出された流速データを用いて平均流速が算出され、算出された平均流速から誤差の小さい中央の値が抽出される。
【００４１】
その後、同様の処理が繰り返し行われることにより、誤差の小さい中央の値のデータ列が算出される。
【００４２】
−効果−
第２実施形態では、上記のように、所定領域Ｗの平均流速を算出して、その平均流速のうち誤差の小さい中央の値を抽出し、かつ、所定領域Ｗを時間軸方向にシフトさせながら中央の値を算出していくことによって、複数の中央の値により構成される平均流速を算出することができる。したがって、平均流速の精度向上をさらに図ることができる。
【００４３】
（他の実施形態）
なお、今回開示した実施形態は、すべての点で例示であって、限定的な解釈の根拠となるものではない。したがって、本発明の技術的範囲は、上記した実施形態のみによって解釈されるものではなく、特許請求の範囲の記載に基づいて画定される。また、本発明の技術的範囲には、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれる。
【産業上の利用可能性】
【００４４】
本発明は、平均流速を算出する平均流速算出装置に利用可能である。
【符号の説明】
【００４５】
１      レーザドップラ流速計（流速計）
２      ＰＣ（平均流速算出装置）
１００  流れ強さ算出装置
【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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