"加振力を発生する少なくとも1つの加振装置と、車両内の所定位置での振動を検出する少なくとも1つの振動検出装置と、前記振動検出装置によって検出された振動を収録する収録装置と、前記車両内の所定位置に生じる振動を低減するように前記加振装置を制御する演算装置と、を備えた車両の振動低減システムであって、前記演算装置は、前記収録装置で収録された信号を元に、適応フィルタ更新用の擬似時系列信号を作成し、前記擬似時系列信号を用いて適応フィルタを更新するフィルタ係数更新部と、予め前記フィルタ係数更新部によって更新され収束した前記適応フィルタを制御時のフィルタとして設定することにより前記加振装置に加振力を発生させる制御部と、を備え、前記車両内の所定位置に生じる振動を低減するようにしたことを特徴とする車両の振動低減システム。前記フィルタ係数更新部は、前記擬似時系列信号を適応フィルタ更新時の参照信号として用い、前記参照信号から、フィルタ更新の過程で算出される前記加振装置が発生する加振力の推定値を差し引いた信号を誤差信号として用いることで、適応フィルタを更新することを特徴とする請求項1に記載の車両の振動低減システム。前記制御部は、前記フィルタ係数更新部によって更新され収束した適応フィルタを制御時のフィルタとして設定し、前記振動検出装置により検出される信号から、制御の過程で算出される前記加振装置が発生する加振力の推定値を差し引いた信号をフィルタの入力とすることを特徴とする請求項1または2に記載の車両の振動低減システム。しかしながら、参照信号にエンジンの共振周波数のパルス信号等を用いて振動を低減する場合、エンジンマウントの温度や経年劣化などによって、エンジンの所定方向前後または上下方向の共振周波数は、若干異なったものになり例えば、始動直後と長時間運転後、新車と10万キロ走行車、また、これに伴い、ACMからセンサまでの伝達特性も走行環境によって異なるため、ACMによる振動低減の効果が低下する。このような課題に対して、温度毎、走行経年毎の共振周波数や伝達特性の情報を予め保持することによって対応できるが、膨大な情報が必要となる。また、エンジン始動時および停止時に発生する振動のように持続時間が非常に短い過渡振動について、フィルタの更新を行っても適応フィルタが収束し切らず、高い制御性能を得ることは困難である。本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、エンジン始動時のクランキング振動および停止時のエンジン振動などの過渡振動の伝達を低減する車両の振動低減システムを提供することを目的とする。上記目的を達成するため、第1の発明は、加振力を発生する少なくとも1つの加振装置と、車両内の所定位置での振動を検出する少なくとも1つの振動検出装置と、前記振動検出装置によって検出された振動を収録保存する収録装置と、前記車両内の所定位置に生じる振動を低減するように前記加振装置を制御する演算装置と、を備えた車両の振動低減システムであって、前記演算装置は、前記収録装置で収録された信号を元に、適応フィルタ更新用の擬似時系列信号を作成し、前記擬似時系列信号を用いて適応フィルタを更新するフィルタ係数更新部と、予め前記フィルタ係数更新部によって更新され収束した前記適応フィルタを制御時のフィルタとして設定することにより前記加振装置に加振力を発生させる制御部と、を備え、前記車両内の所定位置に生じる振動を低減するようにしたことを特徴とする。第2の発明は、第1の発明において、前記フィルタ係数更新部が、前記擬似時系列信号を適応フィルタ更新時の参照信号として用い、前記参照信号から、フィルタ更新の過程で算出される前記加振装置が発生する加振力の推定値を差し引いた信号を誤差信号として用いることで、適応フィルタを更新することを特徴とする。第3の発明は、第1または第2の発明において、前記制御部が、前記フィルタ係数更新部によって更新され収束した適応フィルタを制御時のフィルタとして設定し、前記振動検出装置により検出される信号から、制御の過程で算出される前記加振装置が発生する加振力の推定値を差し引いた信号をフィルタの入力とすることを特徴とする。第1の発明によれば、エンジン始動時または停止時に発生する過渡振動を予め振動検出装置で検出し、前記収録装置によって収録された信号から擬似時系列信号を作成し、予め、擬似時系列信号に基づいて適応フィルタを更新し、エンジン始動時または停止時には、更新し収束した適応フィルタを用いて加振装置に加振力を発生させるので、エンジン始動時のクランキング振動や停止時のエンジン振動などの過渡振動の伝達を低減することができる。第2の発明によれば、適応フィルタ更新時の参照信号として、エンジン始動時および停止時に収録される振動を用いるため、共振周波数だけでなく様々な周波数を含む減衰を伴う振動に対応することができる。第3の発明によれば、算出した収束値のフィルタを使用して加振装置に加振力を発生させるので、エンジン始動時のクランキング振動や停止時のエンジン振動などの過渡振動の伝達を効率よく低減することができる。本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図1は、本発明に係る車両の振動低減システムの一例を示す模式図である。図1において、エンジン12は、ボイスコイルなどのアクチュエータを内蔵させた2個のアクティブコントロールマウントACM3a,3bと複数個のエンジンマウント図示せずによって支持されており、ACM3a,3bは、エンジン12を支持する機能と共に、加振装置としての機能を有し、加振力を能動的に発生させて、車両10内の所定位置での振動を抑制するように機能する。振動を検出するセンサ9は、車両内の所定位置での振動例えば加速度をリアルタイムで検出するように機能するものであり、乗員が高い感度で体感する場所や振動源近傍例えばエンジンマウントの車体側部位などに配設されるのが好ましい。図1ではフロント側、リア側のエンジンマウント近傍の車体側センサ9a、センサ9b等に配設したが、シート13、車体14、前席のヘッドレスト部、後席のフロア部等に設けるようにしても良い。なお、以下でセンサ9a,9bを特に区別しない場合には、センサ9と記す。センサには、例えば加速度センサ、荷重センサ等を用いることができる。また、運転席の前部の位置例えばインストルメントパネル内には、ACM3a,3bの制振力を制御する演算装置11が配置されている。演算装置11は、車両10内のいずれの場所に配置しても良い。図2は、演算装置の構成の一例を示す図である。演算装置11は、振動収録部15と、フィルタ係数更新部16と、制御部17を備える。振動収録部15は、センサ9によって検出された振動を収録保存する。なお、振動収録部15は、演算装置11の外部に収録装置として備えるようにしてもよい。フィルタ係数更新部16は、振動収録部15で収録された信号を元に、適応フィルタ更新用の擬似時系列信号を作成し、擬似時系列信号を用いて適応フィルタを更新する。制御部17は、予めフィルタ係数更新部16によって更新され収束した適応フィルタを制御時のフィルタとして設定することによりACM3a,3bに加振力を発生させる。図3は、車両の振動低減システムの実施例に係る演算装置の制御部を示すブロック線図である。制御部17は、センサ9a,9bにより得られた信号から、制御の過程で算出されるACM3a,ACM3bの加振力による信号の推定値を差し引いた信号をフィルタへの入力とする。センサ9a,9bは、エンジンから伝達する振動と、ACM3a,ACM3bの加振力による振動が合成された振動を検出する。制御部17は、センサ9aで検出した加速度信号誤差信号からACM3a,3bの加振力による信号c11’y1tc12’y2tを減算し、センサ9bで検出した加速度信号誤差信号からACM3a,3bの加振力による信号c21’y1tc22’y2tを減算してフィルタへの入力を求める。ここで、は畳み込み演算を表す。制御部17は、フィルタW11,W21にて、センサ9aから得られた前記信号のゲインと位相を調整し、フィルタW12,W22にて、センサ9bから得られた前記信号のゲインと位相を調整する。フィルタW11,W12は、ACM3aに制御信号y1tを出力し、フィルタW21,W22は、ACM3bに制御信号y2tを出力する。ACM3aは、制御信号y1tに基づいて加振力を発生し、ACM3bは、制御信号y2tに基づいて加振力を発生する。なお、図3において、C11はACM3aからセンサ9aまでの実際の伝達特性、C21はACM3aからセンサ9bまでの実際の伝達特性、C12はACM3bからセンサ9aまでの実際の伝達特性、C22はACM3bからセンサ9bまでの実際の伝達特性を示し、C11’,C12’,C21’,C22’は推定伝達特性を示す。図4は、本発明の車両の振動低減システムの動作を説明するフローチャートである。まず、演算装置11のフィルタ係数更新部16は、エンジンが始動または停止したときの過渡振動を、フロント側のセンサ9aとリア側のセンサ9bにより検出して振動収録部15に収録するS101。図5は、エンジン停止時に収録した過渡振動の一例を示す図である。次に、収録した振動を0挿入によって時間的に結合させることで擬似的な時系列信号を生成するS102。その際、目的振動以外の振動の除去と0挿入による不連続点の影響を除去するため、収録した振動に対して窓関数を乗じた後、時間的に結合させる。図6は、図5に示す過渡振動を時間的に結合させて生成した擬似的な時系列信号の一例を示す図である。次に、フィルタ係数更新部16は、フロント側のセンサ9aで検出した過渡振動より生成した擬似的時系列信号と、リア側のセンサ9bで検出した過渡振動より生成した擬似的時系列信号とにより、図3の制御部17において使用されるフィルタW11,W12,W21,W22のフィルタ係数の収束値を算出するS103。フィルタ係数更新部16は、車両の走行中に、フィルタ係数の更新処理を行い、収束値を算出する。図7は、図3のフィルタW11,W12,W21,W22のフィルタ係数の収束値を算出する演算装置のフィルタ係数更新部を示すブロック線図である。フィルタ係数更新部16は、過渡振動より生成した擬似的時系列信号を適応フィルタ更新時の参照信号として用い、参照信号から、フィルタ更新の過程で算出されるACM3a,ACM3bが発生する加振力の推定値を差し引いた信号を誤差信号として用いることで、適応フィルタを更新する。なお、図7において、適応フィルタW11,W12,W21,W22は、FIR型で構成する。収録信号1には、センサ9aで検出した過渡振動より生成した擬似的時系列信号が入力され、収録信号2には、センサ9bで検出した過渡振動より生成した擬似的時系列信号が入力される。LMS演算部21,22は適応フィルタW11のフィルタ係数の更新処理を行い、LMS演算部23,24は適応フィルタW21のフィルタ係数の更新処理を行う。LMS演算部25,26は適応フィルタW12のフィルタ係数の更新処理を行い、LMS演算部27,28は適応フィルタW22のフィルタ係数の更新処理を行う。C11’,C12’,C21’,C22’は推定伝達特性を示す。上述のように、本発明に係る車両の振動低減システムは、エンジン始動時や停止時に発生する過渡振動を時間的に繋ぎ合わせて生成した擬似的時系列信号を用いて、適応フィルタのフィルタ係数の更新処理を行うので、過渡振動自体の持続時間が短くてもフィルタ係数を収束させることができる。再び図4において、演算装置11の制御部17は、フィルタ係数更新部16が車両の走行中に算出したフィルタ係数の収束値を、図3に示すフィルタW11,W12,W21,W22に設定しS104、車両が停止したときに、走行中に算出した収束値のフィルタを使用して、アイドリングストップ時のクランキング振動過渡振動を低減するS105。本発明によれば、センサ9a,9bで検出したエンジン始動時または停止時に発生する過渡振動を用いて擬似時系列信号を作成し、作成した擬似時系列信号を用いて、予め適応フィルタを更新し、車両が停止したときに、算出した収束値のフィルタにより加振装置に加振力を発生させるので、エンジン始動時のクランキング振動や停止時のエンジン振動などの過渡振動の伝達を効率よく低減することができる。図8は、本発明の車両の振動低減システムによる適応制御の実験結果を示す図である。図8は、ACM3a,ACM3bを稼働させたとき制御ありと、停止させたとき制御なしのフロント側のセンサ9aにより検出されたエンジン停止時の過渡振動を示している。図8から、過渡振動を大幅に低減可能であることが分かる。なお、上述した実施例では、適応フィルタW11,W12,W21,W22は、FIR型で構成しており、FIR型のフィルタは、過去の情報を残せるため、車両が停止するたびに過渡振動を収録して、フィルタ係数の更新を継続するようにしても良い。温度など環境によって過渡振動のゲインや周波数特性は刻一刻と変化すると考えられるため、車両が停止するたびに過渡振動を収録して、フィルタ係数の更新を継続するようにすることにより、過渡振動のゲインや周波数特性が変化しても、過渡振動を安定して低減できるようにすることができる。また、上述した実施例では、2つのACMと2つの振動を検出するセンサで振動を低減する場合について説明したが、ACMが2つで振動を検出するセンサが1つの場合、およびACMが1つで振動を検出するセンサが2つの場合を含み、本発明は適用可能である。本発明は、ACMが少なくとの1つで振動を検出するセンサが少なくとも1つの場合に適用可能である。また、加振装置は、ACMに限らず、アクティブマスダンパーActiveMassDamperやトルクロッドタイプのものでも良い。また、本発明は、エンジン始動時および停止時に発生する過渡振動だけでなく、制動時のエンジンの過渡振動など、エンジンの自由振動全般に対しても適用可能である。また、振動の低減だけでなく、音の低減についても適用可能である。その場合に、加振装置に代えて、音を低減するためのスピーカーを配置し、乗員が体感する場所に、振動検出装置に代えて、騒音検出装置を配置する。また、上述した実施例では、LMSLeastMeanSquareアルゴリズムを用いて適応フィルタのフィルタ係数の更新処理を行ったが、フィルタ係数の更新処理には、複素LMSアルゴリズムComplexLeastMeanSquareAlgorithm、NormalizedLMSアルゴリズムNormalizedLeastMeanSquareAlgorithm、射影アルゴリズムProjectionAlgorithm、SHARFアルゴリズムSimpleHyperstableAdaptiveRecursiveFilterAlgorithm、RLSアルゴリズムRecursiveLeastSquareAlgorithm、FLMSアルゴリズムFastLeastMeanSquareAlgorithm、DCTを用いた適法フィルタAdaptiveFilterusingDiscreteCosineTransform、SANフィルタSingleFrequencyAdaptiveNotchFilter、ニューラルネットワークNeuralNetwork、遺伝的アルゴリズムGeneticAlgorithm等、種々のアルゴリズムを用いることができることは言うまでもない。"