(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関の燃焼期間の振動を検出して振動波形信号を出力する振動センサと、
前記振動波形信号の包絡線を求める手段と、
前記包絡線のｎ次モーメントを求める手段と、
前記ｎ次モーメントの低次側からＭ個(ｎ≧Ｍ)のモーメントを求める手段と、
前記Ｍ個のモーメントで張られるＭ次元パターン空間におけるＭ次元ベクトルを用いて、フィッシャーの評価関数を最大にするベクトルを求める手段と、
前記ベクトルの射影を、内燃機関の種々の既知動作状態に対して予め求めて記憶する手段と、
内燃エンジンの未知状態で得られた被検包絡線の前記Ｍ個のモーメントから求められたＭ次元ベクトルの射影を求める手段と、
被検包絡線の前記射影を、内燃機関の既知動作状態に対応して予め記憶された少なくとも１つの射影と比較対照し、被検包絡線のモーメントから得られた射影に最も近い射影を示す基準波形包絡線に対応する内燃機関動作状態をその動作状態として出力する手段とを具備した内燃機関の動作状態判定装置。
【請求項２】
内燃機関の燃焼期間の振動を検出して振動波形信号を出力する振動センサと、
前記振動波形信号の包絡線を求める手段と、
前記包絡線のｎ次モーメントを求める手段と、
前記ｎ次モーメントの低次側からＭ個(ｎ≧Ｍ)のモーメントを求める手段と、
前記Ｍ個のモーメントから求められたＭ次元ベクトルの射影を求める手段と、
前記ベクトルの射影の分布を、内燃機関の種々の既知動作状態に対して予め求めて記憶する手段と、
前記ベクトルの射影の分布を正規分布で近似する手段と、
内燃機関の未知動作状態に関して求められた被検包絡線に関する前記ベクトルの射影および、前記既知動作状態に関する前記ベクトルの射影間の距離をマハラノビス距離として演算し、前記マハラノビス距離が最小になる前記既知動作状態をその動作状態として出力する手段とを具備した内燃機関の動作状態判定装置。
【請求項３】
振動センサが内燃機関のシリンダに設置された請求項１または２に記載の内燃機関の動作状態判定装置。
【請求項４】
前記既知動作状態は、正常、排気弁吹抜け異常、燃料噴射時期遅れ異常、燃料噴射時期進み異常状態の少なくとも１つを含む請求項１ないし３のいずれかに記載の内燃機関の動作状態判定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は内燃機関の動作状態判定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
種々の内燃機関が、離島用や非常用の発電設備として、また船舶の動力用などとして、他からの動力供給が困難な状況下では広く実用されている。このような設備において突発的な故障が発生すると、動力供給源としての出力低下や停止などの不具合を招き、復旧に長時間を要するときは更に二次災害を引き起こす恐れもある。したがって、このような内燃機関の異常検出・診断手法の構築と確立が望まれている。
【０００３】
内燃機関に発生する種々の異常の中でも、排気弁吹き抜け異常は発生頻度が高く、その早期検出が強く望まれている。排気弁吹き抜け異常は、燃料の燃焼時に発生するカーボンの排気弁への付着や排気弁自体の破損、欠損によって弁が閉じても弁座部との間に隙間が残るために、燃焼によるシリンダ内圧の上昇が小さくなり、充填効率が低下してエンジン効率が低下するという問題がある。
【０００４】
従来は、排気温度の上昇を監視して内燃機関の異常を検知する方法が採られていた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
内燃機関の排気温度の異常上昇は、上述のような排気弁吹き抜けによって起こるのみならず、燃料への着火遅れを惹起する燃料噴射時期異常でも起こるので、排気弁吹き抜け異常を他から分別して検出することは容易ではなかった。
【０００６】
本発明の目的は、内燃機関の運転状態を判別し、発生した各種の異常を分別して確実に検出する装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
内燃機関の燃焼期間の振動を検出して振動波形信号を出力する振動センサと、前記振動波形信号の包絡線を求める手段と、前記包絡線のｎ次モーメントを求める手段と、前記ｎ次モーメントの低次側からＭ個(ｎ≧Ｍ)のモーメントを求める手段と、前記Ｍ個のモーメントで張られるＭ次元パターン空間におけるＭ次元ベクトルを用いて、フィッシャーの評価関数を最大にするベクトルを求める手段と、前記ベクトルの射影を、内燃機関の種々の既知動作状態に対して予め求めて記憶する手段と、内燃エンジンの未知状態で得られた被検包絡線の前記Ｍ個のモーメントから求められたＭ次元ベクトルの射影を求める手段と、被検包絡線の前記射影を、内燃機関の既知動作状態に対応して予め記憶された少なくとも１つの射影と比較対照し、被検包絡線のモーメントから得られた射影に最も近い射影を示す基準波形包絡線に対応する内燃機関動作状態をその動作状態として出力する手段とを具備する。
【０００８】
さらに射影の分布を正規分布と仮定し、被検振動波形の包絡線から得られた射影と基準射影との間の前記マハラノビス距離等を用いればさらに正確かつ迅速な判定が可能になる。
【０００９】
【作用】
基準波形包絡線と被検振動波形の包絡線とを、例えば同一画面上に表示して対比する事もできるが、本発明のように包絡線のｎ次モーメント、Ｍ次元ベクトルの射影、マハラノビス距離等を用いることにより、デジタル処理が可能になり、複数の基準状態のどれに最も近似しているかの判定を正確かつ迅速に行なうことができる。
【００１０】
【実施例】
以下に図面を参照して本発明を詳細に説明する。まず、本発明が前提とする技術について説明する。図１は、内燃機関の動作状態判定装置の例を示すブロック図であり、本発明の１実施例もこれと大部分が共通している。図１において振動センサ１０（例えば、圧電型や半導体センサ）は内燃機関の適当箇所、例えばシリンダヘッド（図示せず）に取付けられ、シリンダ内での燃料の燃焼爆発に伴って発生するシリンダの振動（加速度）を代表する電気信号を発生する。振動センサ１０の出力は増幅器１１で増幅され、ＨＰＦ（ハイパスフィルタ）１３に供給される。ＨＰＦ１３の出力は（全波）整流器１４で整流された後、さらにＬＰＦ（ローパスフィルタ）１５を通される。これにより、センサ出力すなわちシリンダの振動波形の包絡線が得られる。ＨＰＦ１３は、内燃エンジンの負荷変動や負荷率の変化によって振動波形の振幅（直流成分）が変動し、引いてはこれから得られる包絡線の形状が変化するのを防止するのに有効であるが、場合によっては省略することができる。
【００１１】
図２は、７５％負荷時における信号センサ１０の出力波形すなわちＨＰＦ１３の入力波形の１例を示す図であり、Ａは正常時、Ｂは排気弁吹抜け異常時、Ｃは燃料噴射時期遅れ異常時、またＤは燃料噴射時期進み異常時に相当し、いずれも先の上死点から爆発燃焼の終了までの振動波形を表わしている。図において、横軸は時間、縦軸は振幅である。
【００１２】
図３の各波形Ａ〜Ｄは、それぞれ図２のＡ〜Ｄから得られた包絡線を示す。これら波形はそれぞれ特有の形状を示しており、これを監視することにより内燃機関の正常、異常、さらには異常の内容、種別を判定できることが分かる。得られた包絡線は、必要に応じて正規化される。正規化することにより、センサの取付け位置や取付け状態、センサの感度などの違いによるセンサ出力波形のばらつきを補償できる。なお、ＨＰＦ１３およびＬＰＦ１５のカットオフ周波数はセンサ出力の周波数分布によって決められるが、この例では事前の周波数解析結果に基づいて１０ＫＨおよび１ＫＨｚとした。
【００１３】
上死点検出手段１２は、燃焼期間を含む膨脹行程開始前におけるピストンの上死点を検出し、この検出信号をトリガとしてＡ／Ｄ変換器１７を起動する。したがってＡ／Ｄ変換器１７は、機関の膨脹行程開始前におけるピストンの上死点検出以後の燃焼期間中の包絡線波形をデジタル化してメモリ１８または１９に取込む。すなわち、問題の包絡線が基準波形に関するものか被検波形に関するものかにしたがって、基準波形メモリ１８または被検波形メモリ１９に記憶される。基準波形は、内燃機関の種々の既知状態（種々の負荷率における正常、排気弁吹抜け異常、燃料噴射時期遅れ異常、燃料噴射時期進み異常など）で得られた包絡線情報であり、被検波形は監視状態すなわち未知状態において得られた包絡線情報である。
【００１４】
センサ１０の出力波形の周波数帯域は約２０ＫＨｚであるが、以上のように包絡線化することにより、その周波数帯域は約１ＫＨｚに減少する。このため、デジタル化する際のサンプリング周波数および１波形のデ−タ量すなわち必要な記憶容量が、包絡線を使用しない場合に比べて２０分の１に減少する。ここでは、サンプリング周波数を８ＫＨｚに、１波形のデ−タ数（サンプリング点数）を５０に選定して良好な検出結果が得られた。
【００１５】
上記被検包絡線は比較出力部２０において基準波形メモリ１８に記憶された種々の基準波形包絡線と対比照合され、被検包絡線と最も近似した基準状態が、現在の内燃エンジンの作動状態として出力される。具体的には、基準波形包絡線の記録、表示と並べて、またはこれに重畳して被検包絡線を記録または表示することによって、対比照合が容易になる。また、正規化したそれぞれの包絡線のサンプリングデ−タをそのままで直接比較することもできる。このようにして、内燃エンジンの異常が正確に、かつ事実上の時間遅れ無しに検出でき、遠隔監視も容易である。なお、被検波形メモリ１９は比較出力部２０内の適当なレジスタで代用する事もできる。
【００１６】
以上では、基準波形包絡線と対照して被検包絡線を直接比較する例について述べたが、以下に詳述するように、各包絡線をｎ次のモーメント（ｎは正整数）で表わし、その特徴を抽出して数値化するようにしておけば、動作状態判定を高速、かつ自動化することができ、オンライン化も可能である。
【００１７】
このためには、まず内燃機関の種々の特定既知状態（例えば、上述のような正常、排気弁吹抜け異常、燃料噴射時期遅れ異常、燃料噴射時期進み異常など）で得られた包絡線のｎ次のモーメントを予め演算する。このためには、図１のブロック図の比較出力部２０の前にモーメント演算部（図示せず）を追加する。センサ１０の出力の高周波時間変動分の包絡線波形をｈ（ｔ）とすると、そのフーリエ変換Ｈ（ｊｗ）は図４の式１で表わされ、式１の指数関数部分をマクローリン級数展開すると同図の式２が得られる。なお、マクローリン級数展開については、例えば、宮下他著、共立出版（株）昭和５４年３月２０日発行、「微分積分」第４４頁などに詳説されている。式２においてｍn はｈ（ｔ）のｎ次のモーメントであり、これは同図の式３で表わされる。なお周知のように、１次モーメントは平均を、２次モーメントは分散を、３次モーメントは左右対称性を、また４次モーメントは尖鋭性をそれぞれ表わしている。このようにして得られたｎ次モーメントの少なくとも１つを基準モーメントメモリ（図示せず）に記憶しておく。
【００１８】
次に内燃機関の動作状態判定のためには、上述のようにして得られた被検包絡線について同様の演算を行ない、そのｎ次モーメントを求めて基準モーメントメモリに記憶された特定既知状態のｎ次モーメントと対比する。被検包絡線のｎ次モーメントと最も良く類似するｎ次モーメントを有する特定既知状態を現在の動作状態と判定する事ができる。このように２つのｎ次モーメントの類似性を監視することによっても状態判定が可能である。
【００１９】
本発明は、以上の技術を前提とし、各包絡線波形ｈ（ｔ）の低次側からＭ個のモーメントｍ1 、ｍ2 、…ｍM を求め、このＭ個のモーメントを元に動作状態を判定するものである。そこで、まず、各包絡線波形ｈ（ｔ）の低次側からＭ個のモーメントｍ1 、ｍ2 、…ｍM で張られるＭ次元パターン空間におけるＭ次元ベクトルを用いて、その特徴を抽出し、クラス分けする。ここでは、正常、排気弁吹抜け異常および燃料噴射時期異常の３個のクラスＣ1 、Ｃ2 、Ｃ3 を考える。この判別には周知のフィッシャーの評価関数Ｊ（ｄ）を使用できる。なお、フィッシャーの評価関数については、例えば長尾他著、（株）岩波書店１９８５年１１月５日発行、「パターン認識と図形処理」第３４頁などに説明されている。フィッシャーの評価関数Ｊ（ｄ）は図４に示した式４で表わされる。式４において、ｄはパターンを射影するＭ次元列ベクトルであり、ＢおよびＷはそれぞれ式５、６で定義される行列である。そして、評価関数Ｊ（ｄ）の値を最大にするようなｄ、換言すれば、式４の分子はなるべく大きくし、分母はなるべく小さくするような射影ベクトルｄを既知の方法で求める。なお周知のように、式４の分子はクラス間分散和であり、分母はクラス内分散和であるから、前記評価関数Ｊ（ｄ）を最大にするベクトルｄは、各クラスに出現する標本の識別が最も容易になる射影ベクトルを表わすことになる。
【００２０】
このような特徴を抽出する射影ベクトルｄが分ったら、前記の各クラス内の種々の既知状態から得られた、なるべく多数のモーメントデ−タを射影し、図６に示すような各クラス毎の分布を求めて記憶しておく。次に内燃機関の動作状態判定のためには、上述のようにして得られた被検包絡線のモーメントｍ1 、ｍ2 、…ｍM を求め、その射影が予め求めておいたクラスのどれに最も近いかにしたがって現在の内燃機関の状態を判別する。このためには、前述のモーメント演算部のほかに、フィッシャー評価関数を最大にする射影ベクトルを求めて射影行列を作成し、射影の分布を求める手段、射影演算手段などを、図１のブロック図に付加すれば良い。内燃エンジン運転状態判別のモードでは、図６のように、基準となる既知モーメントの射影を表示しておき、被検包絡線のモーメントの射影がどの位置に現われるかを監視するようにしてもよい。
【００２１】
ここでさらに、各分布が正規分布であると仮定すると（この仮定は多くの場合に該当する）、前記クラスＣi （ｉ＝１〜３）に属する多数のモーメントデ−タの射影の分布は図５の式８〜１１で表わされ、その状態は図７のように表示できる。次に被検包絡線のモーメントｍ1 、ｍ2 、…ｍM の射影が、予め得られたクラス前記クラスＣi のどれに最も類似しているかを決定するために、前記Ｍ個の被検包絡線のモーメントについて同様のモーメントデ−タの射影を演算する。そうすると、被検包絡線のモーメントデ−タの射影が基準となる前記クラスＣi のどれに最も近いかを判定するのに、式１２で表わされるマハラノビス距離を利用できる事になり、上述した例における一般の距離（ユークリッド距離）に基づく場合に比べて精度の高い判別が可能になる。マハラノビス距離およびその演算については、例えば奥野他著、（株）日科技連出版社１９８９年４月１０日発行、「多変量解析法」第７９頁などに記載されている。
【００２２】
【発明の効果】
本発明によれば、内燃機関の燃焼期間中に検出される振動波形および基準動作状態における振動波形の包絡線をｎ次のモーメントで表わし、ｎ次モーメントの低次からＭ個のモーメントの特徴を数値化して比較し、最も類似している基準状態を現在の内燃機関の動作状態と判定するので、正常異常の判別はもちろん、異常状態の種別を明確に分別して判定する事ができ、さらに動作状態判定を高速、かつ自動化することができ、オンライン化も可能である。さらに、それぞれの分布が正規分布であると仮定して、前記クラスＣi （ｉ＝１〜３）に属する多数のモーメントデ−タの射影の分布を予め演算して置き、被検包絡線のモーメントデ−タの射影と基準の射影とを、マハラノビス距離を利用して比較することによりさらに高精度の判別が期待できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の１実施例を示すブロック図である。
【図２】種々の動作状態での内燃機関の燃焼期間中に検出される振動波形の例を示す図である。
【図３】図２の波形から得られる包絡線を示す図である。
【図４】本発明の１実施例において用いられる演算式を示す図である。
【図５】本発明の１実施例において用いられる演算式を示す図である。
【図６】各クラスごとの包絡線から得られた射影の分布状態例を示す図である。
【図７】図６の射影の分布が正規分布であると仮定したときのモーメントデ−タの射影の分布状態例を示す図である。
【符号の説明】
１０…振動センサ  １３…ＨＰＦ  １４…整流器  １５…ＬＰＦ  １６…正規化回路  １７…Ａ／Ｄ変換器  １８…基準波形メモリ  １９…被検波形メモリ
２０…比較出力部
【図１】
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【図５】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図６】
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【図７】
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