CN102301120A - 频率成分分析装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种与内燃机的旋转同步地进行针对内燃机的运转参数的检测值的频率成分分析的频率成分分析装置。以预定时间间隔对运转参数进行采样，将采样值转换为数字值。针对预定数目的采样值计算与运转参数检测值中包含的多个频率成分对应的第1要素的强度以及相对于所述第1要素相位偏移了90度的第2要素的强度。使用第1要素强度和第2要素强度，与内燃机的旋转同步地计算多个频率的频率成分强度。计算第1要素强度和第2要素强度中包含的偏置成分，从第1要素强度和第2要素强度中去除偏置成分而计算频率成分强度。

Description

频率成分分析装置
技术领域
本发明涉及与内燃机的旋转同步地进行针对内燃机的运转参数检测值的频率成分分析的频率成分分析装置。
背景技术
在专利文献1中公开了这样的爆震检测装置：使用哈达玛变换(HadamardTransform)近似地计算安装在内燃机上的爆震传感器的频率成分强度，根据计算出的频率成分强度进行爆震判定。
在专利文献2中公开了这样的信号处理装置：使用离散傅立叶变换(DiscreteFourier Transform)算法(以下称为“DFT算法”)和快速傅立叶变换(Fast FourierTransform)算法(以下称为“FFT算法”)，进行爆震传感器的输出信号的频率成分分析。FFT算法为了提高运算速度而采用了特殊的算法，因而存在不能获得需要的频率成分(具体地说是爆震传感器输出信号的中心频率成分)的强度的情况。因此，在上述信号处理装置中，针对爆震传感器输出信号的中心频率成分(强度最大的成分)，使用DFT算法来计算强度，针对中心频率成分以外的频率成分，使用FFT算法来计算强度。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特公平8-19873号公报
专利文献2：日本特开平11-303673号公报
发明内容
发明所要解决的问题
根据专利文献2公开的装置，虽然能够减少计算频率成分强度所需要的运算量，但是期望进一步减少运算量，以便确保使用计算出的频率成分强度的后处理的时间。另一方面，根据专利文献1公开的装置，虽然能够减少计算频率成分强度所需要的运算量，但是在频率成分强度的计算精度方面还有改善的余地。
并且，根据专利文献2公开的装置，由于使用预定数目的采样值进行频率成分强度的计算，因而根据频率与采样周期的相对关系，频率成分强度产生因偏置而造成的影响。此处所说的偏置表示内燃机的运转参数检测值的直流成分。即，例如在传感器输出值为固定值(直流)的情况下，本来除频率“0”之外的成分强度应该为“0”，但是根据频率与采样数目/量化误差的相对关系，频率成分强度有时略微偏离“0”。这种因偏置而造成的影响在采样数目越少时越容易产生(换言之，在采样数目较多、量化的分解度较高的情况下，几乎不会成为问题)。在对内燃机的运转参数进行频率成分分析的情况下，往往不能增大采样数目和分解度，因而存在容易受到偏置的影响的趋势。
在专利文献2公开的装置中，没有进行考虑了该偏置的运算，因而在频率成分强度的计算精度方面存在改善的余地。
本发明是着眼于上述这一点而作成的，本发明的第一目的是提供这样的频率成分分析装置：在与内燃机的旋转同步地进行检测参数的频率成分分析时，能够更适当地执行频率成分强度运算，提高频率成分强度的计算精度，本发明的第二目的是提供这样的频率成分分析装置：能够确保频率成分强度的计算精度，并且减少所需要的运算量。
解决问题的手段
为了达到上述第一目的，本发明提供一种与内燃机的旋转同步地进行针对所述内燃机的运转参数的检测值(VKNK)的频率成分分析的频率成分分析装置，该频率成分分析装置具有：采样单元，其以预定时间(TSMP)间隔对所述运转参数进行采样，将采样值转换为数字值；要素强度计算单元，其针对预定数目(ND)的采样值计算与所述检测值(VKNK)中包含的多个频率成分对应的第1要素的强度(DMFTS)以及相对于所述第1要素相位偏移了90度的第2要素的强度(DMFTC)；以及频率成分强度计算单元，其使用所述第1要素强度(DMFTS)和所述第2要素强度(DMFTC)，与所述内燃机的旋转同步地计算所述多个频率的频率成分强度(STFT)，所述频率成分强度计算单元具有偏置成分计算单元，该偏置成分计算单元计算所述第1要素强度(DMFTS)和所述第2要素强度(DMFTC)中包含的偏置成分(VCNT×SUMQS，VCNT×SUMQC)，所述频率成分强度计算单元从所述第1要素强度(DMFTS)和第2要素强度(DMFTC)中去除所述偏置成分(VCNT×SUMQS，VCNT×SUMQC)而计算所述频率成分强度(STFT)。
根据该结构，以预定时间间隔对内燃机的运转参数进行采样，将采样值转换为数字值。根据所得到的数字值，针对预定数目的采样值计算与多个频率成分对应的第1要素的强度以及相对于第1要素相位偏移了90度的第2要素的强度。此时，去除第1要素强度和第2要素强度中包含的偏置成分，使用去除了偏置成分的第1要素强度和第2要素强度，与内燃机的旋转同步地计算多个频率的频率成分强度。通过去除偏置成分，能够提高第1要素强度和第2要素强度的计算精度，因此能够提高频率成分强度的计算精度。
优选所述要素强度计算单元具有量化单元，该量化单元将与所述第1要素和第2要素对应的正弦波信号分别N值化(N为3或5)，计算N值化正弦波信号(QSIN、QCOS)，所述要素强度计算单元使用所述运转参数的检测值(VKNK)和所述N值化正弦波信号(QSIN、QCOS)，计算所述第1要素强度(DMFTS)和所述第2要素强度(DMFTC)。
根据该结构，将与第1要素和第2要素对应的正弦波信号分别N值化，由此计算对应的N值化正弦波信号，使用内燃机运转参数的检测值和N值化正弦波信号来计算第1要素和第2要素的强度。通过使用量化后的正弦波信号，能够减少运算量，充分确保使用计算出的频率成分强度的后处理的时间。并且，正弦波信号被3值化或者5值化，因而能够确保所需要的频率成分强度的精度。
优选所述偏置成分计算单元将与所述预定数目(ND)的采样值对应的所述N值化正弦波信号的值进行合计，由此计算偏差值(SUMQS、SUMQC)，并且将所述检测值的中心值(VCNT)与所述偏差值(SUMQS、SUMQC)相乘，由此计算所述偏置成分。
根据该结构，将与预定数目的采样值对应的N值化正弦波信号的值进行合计，由此计算偏差值，并且将检测值的中心值与偏差值相乘，由此计算偏置成分，因此与对各个采样值分别进行去除偏置成分的处理的情况相比，能够减少运算步骤数。并且，偏差值能够在确定了N值化所采用的阈值的时刻进行计算，而且由于成为“0”的频率成分较多，因而能够将去除偏置成分所需要的运算量的增加抑制在最小限度。
为了达到上述第二目的，本发明提供一种与内燃机的旋转同步地进行针对所述内燃机的运转参数的检测值(VKNK)的频率成分分析的频率成分分析装置，该频率成分分析装置具有：采样单元，其以预定时间(TSMP)间隔对所述运转参数进行采样，将采样值转换为数字值；要素强度计算单元，其针对预定数目(ND)的采样值计算与所述检测值(VKNK)中包含的多个频率成分对应的第1要素的强度(DMFTS)以及相对于所述第1要素相位偏移了90度的第2要素的强度(DMFTC)；以及频率成分强度计算单元，其使用所述第1要素强度(DMFTS)和所述第2要素强度(DMFTC)，与所述内燃机的旋转同步地计算所述多个频率的频率成分强度(STFT)，所述要素强度计算单元具有量化单元，该量化单元将与所述第1要素和第2要素对应的正弦波信号分别N值化(N为3或5)，并计算N值化正弦波信号，所述要素强度计算单元使用所述运转参数的检测值和所述N值化正弦波信号，计算所述第1要素强度和所述第2要素强度。
根据该结构，以预定时间间隔对内燃机的运转参数进行采样，将采样值转换为数字值。根据所得到的数字值，针对预定数目的采样值计算与多个频率成分对应的第1要素的强度以及相对于第1要素相位偏移了90度的第2要素的强度，使用第1要素强度和第2要素强度，与内燃机的旋转同步地计算多个频率的频率成分强度。通过将与第1要素和第2要素对应的正弦波信号分别N值化，计算对应的N值化正弦波信号，使用内燃机运转参数的检测值和N值化正弦波信号，计算第1要素强度和第2要素强度。通过使用量化后的正弦波信号，能够减少运算量，充分确保使用计算出的频率成分强度的后处理的时间。并且，由于正弦波信号被3值化或者5值化，因而能够确保所需要的频率成分强度的精度。
优选所述量化单元根据所述正弦波信号的频率来变更在进行所述N值化时采用的阈值。用于使伴随量化而产生的误差为最小的阈值根据频率而变化，因而通过根据频率将阈值设定为最佳值，能够将伴随量化而产生的误差抑制为最小限度。
另外，优选在所述内燃机的转速为预定转速以下时，所述量化单元进行5值化，在所述内燃机的转速高于所述预定转速时，所述量化单元进行3值化。由此，能够进一步缩短内燃机转速较高时的频率成分分析所需要的运算时间，充分确保在高速旋转区域中的后处理用的时间。
附图说明
图1是示出本发明的一实施方式涉及的内燃机及其控制装置的结构的图。
图2是用于说明爆震传感器输出的采样和频率成分分析的图。
图3是用于说明计算频率成分强度(STFT)的过程和定时关系的时序图。
图4是用于说明频率成分强度(STFT)的计算期间(TS)和CRK中断的产生周期(CRME)的关系的时序图。
图5是示出发动机转速(NE)与每单位时间的运算步骤数之间的关系的图。
图6是用于说明正弦波信号的3值化的图。
图7是示出用于计算量化正弦波信号的值的表的图。
图8是示出用于计算量化余弦波信号的值的表的图。
图9是示出量化所采用的阈值(TH3PS)与量化误差率(RERR)之间的关系的图。
图10是示出采样相位根据信号频率而变化的图。
图11是示出信号频率与最佳阈值(TH3PS、TH3PC)之间的关系的图。
图12是用于说明计算频率成分强度(STFT)的过程的流程图。
图13是将通过频率成分分析获得的强度数据表示为频谱时序映射图和二值化频谱时序映射图的图。
图14是示出进气门的落位噪声的二值化频谱时序映射图的图。
图15是为了说明噪声去除处理而示出二值化频谱时序映射图的图。
图16是为了说明使用主模式映射图的爆震判定而示出二值化频谱时序映射图的图。
图17是示出加权映射图的一例的图。
图18是爆震判定处理的流程图。
图19是示出在图18的处理中参照的映射图的图。
图20是在图18所示的处理中执行的二值化数据映射图计算处理的流程图。
图21是在图20所示的处理中执行的二值化处理的流程图。
图22是示出在图21的处理中参照的映射图的图。
图23是在图18所示的处理中执行的噪声去除处理的流程图。
图24是在图18所示的处理中执行的适合率计算处理的流程图。
图25是用于说明在图24的处理中参照的映射图的图。
图26是在图18所示的处理中执行的噪声学习处理的流程图。
图27是在图26所示的处理中执行的噪声映射图更新处理的流程图。
图28是示出由爆震传感器检测出的振动的频率成分强度的图。
图29是用于说明正弦波信号的5值化的图。
图30是示出信号频率与最佳阈值(TH5PAS、TH5PBS、TH5PAC、TH5PBC)之间的关系的图。
图31是示出用于计算量化正弦波信号(5值化)的值的表的图。
图32是示出用于计算量化余弦波信号(5值化)的值的表的图。
具体实施方式
下面，参照附图说明本发明的实施方式。
图1是本发明的一实施方式涉及的内燃机(以下称为“发动机”)及其控制装置的整体结构图，例如在4气缸的发动机1的进气管2的中途配设有节气门3。节气门3与检测节气门开度TH的节气门开度传感器4连接，传感器4的检测信号被提供给电子控制单元(以下称为“ECU”)5。
针对每个气缸，在位于发动机1与节气门3之间、且处于进气管2中的未图示的进气门的稍稍上游侧位置设置有燃料喷射阀6，各喷射阀与未图示的燃料泵连接并与ECU 5电连接，根据来自该ECU 5的信号来控制燃料喷射阀6的开启时间。在发动机1的各气缸内设有火花塞7，火花塞7与ECU 5连接。ECU 5将点火信号提供给火花塞7。
在节气门3的下游侧设有检测进气压PBA的进气压传感器8以及检测进气温度TA的进气温度传感器9。在发动机1的主体上安装有检测发动机冷却水温度TW的冷却水温度传感器10和非共振型的爆震传感器11。传感器8～11的检测信号被提供给ECU 5。作为爆震传感器11，例如使用可检测从5kHz到25kHz频带的振动的传感器。
在进气管2的节气门3的上游侧设有检测吸入空气流量GA的吸入空气流量传感器13，其检测信号被提供给ECU 5。
ECU 5与检测发动机1的曲轴(未图示)的旋转角度的曲轴角度位置传感器12连接，与曲轴的旋转角度对应的信号被提供给ECU 5。曲轴角度位置传感器12由以下传感器构成：在发动机1的特定气缸的预定曲轴角度位置输出脉冲(以下称为“CYL脉冲”)的气缸判别传感器；针对各气缸的吸入行程开始时的上止点(TDC)，在预定曲轴角度之前的曲轴角度位置(在4气缸发动机中是每180度曲轴角度)输出TDC脉冲的TDC传感器；以及以比TDC脉冲短的一定曲轴角度周期(例如6度的周期)产生1个脉冲(以下称为“CRK脉冲”)的CRK传感器。CYL脉冲、TDC脉冲以及CRK脉冲被提供给ECU 5。这些脉冲用于燃料喷射正时、点火正时等的各种正时控制、发动机转速(发动机旋转速度)NE的检测。
发动机1具有气门工作特性可变装置20，气门工作特性可变装置20具有第1气门工作特性可变机构和第2气门工作特性可变机构，第1气门工作特性可变机构连续变更进气门(未图示)的气门升程量和开启角(气门开启期间)，第2气门工作特性可变机构连续变更驱动进气门的凸轮的以曲轴旋转角度为基准的工作相位。ECU 5将升程量控制信号和工作相位控制信号提供给气门工作特性可变装置20，进行进气门的工作控制。第1和第2气门工作特性可变机构的结构分别在例如日本特开2008-25418号公报和日本特开2000-227013号公报中示出。
ECU 5由以下电路等构成：具有对来自各种传感器的输入信号波形进行整形，将电压电平修正为预定电平，将模拟信号值转换为数字信号值等的功能的输入电路；中央运算处理单元(以下称为“CPU”)；存储由该CPU执行的各种运算程序和运算结果等的存储电路(存储器)；以及将驱动信号提供给燃料喷射阀6和火花塞7的输出电路。
在本实施方式中，进行爆震传感器11的输出信号的频率成分分析，根据该分析结果获得的频率成分强度进行爆震判定。因此，首先说明频率成分分析的概要。图2(a)示出爆震传感器11的输出信号波形，图2(b)是将该图2(a)的期间TS的波形进行放大示出的图。在本实施方式中，将采样周期TSMP设定为20微秒，以连续检测出的50个数据作为对象，进行基于离散傅立叶变换(DFT)的频率成分分析。该频率成分分析的结果如图2(c)所示。图2(c)的纵轴是频率成分强度STFT，在本实施方式中，与从5kHz到25kHz的频带中的每1kHz的频率(5，6，7，...，24，25kHz)对应的频率成分强度STFT是针对每6度曲轴角度计算出的(发动机1的曲轴每旋转6度)。
图3是用于说明上述频率成分分析的时序图，图3(a)示出与依次存储有每20微秒对爆震传感器11的输出信号进行采样而获得的50个检测数据VKNK(数字值)的存储器的地址对应的地址编号，图3(b)示出使用检测数据VKNK所计算的正弦波成分强度DMFTS和余弦波成分强度DMFTC对应于检测数据VKNK而被存储在存储器中的状态。地址编号与图3(a)相同，对应于1个检测数据VKNK的采样值，每1毫秒计算与从频率5kHz到25kHz的21个频率对应的正弦波成分强度DMFTS和余弦波成分强度DMFTC，将它们存储在存储器内。
图3(c)示出从曲轴角度位置传感器12输出的CRK脉冲，在本实施方式中，CRK脉冲的下降定时被用作运算执行定时的基准(以下称为“CRK中断”)。在本实施方式中，存储有发生CRK中断的定时，使用与在以该定时为中心的采样期间TS中获得的50个检测数据对应的正弦波成分强度DMFTS和余弦波成分强度DMFTC来计算各频率(5～25kHz)的频率成分强度STFT(j，i)(图3(d))。这里，“j”是表示频率的索引参数(以下称为“频率索引”)，j＝0、1、2、...、20对应于频率5、6、7、...、25kHz。“i”是表示发生CRK中断的曲轴角度CA(将活塞位于上止点时的角度位置设定为0度)的索引参数(以下称为“曲轴角度索引”)，i＝0、1、3、...、14对应于曲轴角度6、12、18、...、90度。
在图3所示的例子中，索引参数m(＝1～50)表示在频率成分强度STFT(j，i)的计算中应用的数据。在最开始的CRK中断定时，使用以地址编号“5”的检测数据(与m＝25对应的检测数据)为中心的50个数据来计算频率成分强度STFT(j，i)，在下一个CRK中断定时，使用以地址编号“45”的检测数据(与m＝25对应的检测数据)为中心的50个数据来计算频率成分强度STFT(j，i+1)。另外，频率成分强度STFT(j，i)是表示相对强度的无量纲量。
通过将在频率成分强度STFT(j，i)的计算中应用的数据作为以与m＝25对应的检测数据为中心的50个数据，换句话说，作为在以CRK中断发生定时为中心的采样期间TS中获得的50个检测数据，可进行以作为对象的曲轴角度为中心的频率成分分析。其结果，与采用在以发生CRK中断的时刻为起点的采样期间内、或者在以发生CRK中断的时刻为终点的采样期间内所采样的检测数据的方法相比，可获得难以受到内燃机旋转变动的影响的效果。
图4是示出CRK中断发生周期CRME、与在频率成分强度STFT的计算中应用的检测数据的采样期间(表示为“STFT计算”)TS之间的关系的图。图4(a)示出发动机转速NE是1000rpm的例子，采样期间TS与中断产生周期CRME一致。因此，当发动机转速NE超过1000rpm时，采样期间TS一部分重复。图4(b)示出发动机转速NE稍高于2000rpm的例子，采样期间TS的重复部分变长。
在本实施方式中，在这样采样期间TS重复的状态下，通过使用上次计算值作为与重复部分相关的正弦波成分强度DMFTS的累计值和余弦波成分强度DMFTC的累计值，缩短频率成分强度STFT的计算所需要的运算时间。
不过，在使用上次计算值的运算中，当可使用的重复数据数的比率较小时，每单位时间的处理步骤数根据运算装置的特性而增加。图5所示的实线L11表示在本实施方式中使用的CPU中，采用了上次计算值时的每单位时间的处理步骤数NS与发动机转速NE之间的关系，处理步骤数NS一直增加至转速NESAT(以下称为“步骤数饱和转速NESAT”)，在NE≥NESAT的范围内为一定值NSSAT。因此在本实施方式中，将转速阈值NETH设定为步骤数饱和转速NESAT，当发动机转速NE在转速阈值NETH以上时，进行使用上次计算值的运算。
图5所示的虚线L12表示在使用FFT(快速傅立叶变换)算法的情况下的发动机转速NE与处理步骤数NS之间的关系。从图5可以看出，在使用FFT算法的情况下，相对于发动机转速NE的增加，处理步骤数NS线性增加，与此相对，通过进行使用DFT算法、且在发动机转速NE较高的区域(NE＞NESAT)使用上次计算值的运算，能抑制处理步骤数NS的增加。
在本实施方式中，还对在正弦波成分强度DMFTS和余弦波成分强度DMFTC的计算中应用的正弦波信号进行3值化，进一步降低CPU的运算负荷。并且，在对正弦波信号进行3值化时，不能忽视正弦波成分强度DMFTS和余弦波成分强度DMFTC中包含的偏置成分的影响，因而进行去除偏置成分的运算。下面对这一点进行详细说明。另外，在本说明书中，“正弦波信号”被用作包括下面说明的正弦波信号和余弦波信号的用语。
图6是用于说明正弦波信号的3值化的图，使用3值化阈值TH3PS和TH3MS(＝-TH3PS)，将正弦波信号量化为“1”“0”“-1”这3个值。即，设本来的正弦波信号为sinθ，设量化正弦波信号为QSIN(θ)，按照下面所述进行3值化。
1)在sinθ＞TH3PS时，QSIN(θ)＝1
2)在TH3PS≥sinθ≥TH3MS时，QSIN(θ)＝0
3)在sinθ＜TH3MS时，QSIN(θ)＝-1
并且，同样地针对余弦波信号cosθ也获得量化余弦波信号QCOS(θ)。设在余弦波的量化中应用的3值化阈值为TH3PC、TH3MC(＝-TH3PC)。
1)在cosθ＞TH3PC时，QCOS(θ)＝1
2)在TH3PC≥cosθ≥TH3MC时，QCOS(θ)＝0
3)在cosθ＜TH3MC时，QCOS(θ)＝-1
因此，在本实施方式中，根据下式(1)和(2)计算正弦波成分强度DMFTS(j，k)和余弦波成分强度DMFTC(j，k)。其中，索引参数k是图3(b)所示的地址编号，取从“1”到ND(在本实施方式中是“50”)的值。并且，Δt相当于(采样周期×ND)，在本实施方式中是1毫秒。
DMFTS(j，k)＝VKNK(k)×
QSIN{2π×(j+5)×1000×Δt×k/ND}  (1)
DMFTC(j，k)＝VKNK(k)×
QCOS{2π×(j+5)×1000×Δt×k/ND}  (2)
预先计算上式(1)和(2)的量化正弦波信号QSIN和量化余弦波信号QCOS，并作为图7和图8所示的QSIN表和QCOS表存储在存储电路中。另外，在图7和图8中只示出了截止到频率20kHz的值，实际上也设定有21～25kHz的值。
频率成分强度STFT(j，i)通常利用下式(A)计算。式(A)中的SUMDS(j)和SUMDC(j)分别利用下式(3)和(4)给出(下面分别称为“正弦波累计值”和“余弦波累计值”)。式(3)和(4)中的索引参数m是按照使发生CRK中断时的地址编号k为“25”的方式设定的修正地址编号(参照图3(d))。VCNT是检测数据VKNK的中心值，在本实施方式中是2.5V。SUMQS(j)和SUMQC(j)是表示利用下式(5)和(6)计算出的各个频率成分的偏置量的偏差值。下面，将SUMQS称为“正弦波偏差值”，将SUMQC称为“余弦波偏差值”。预先计算正弦波偏差值SUMQS和余弦波偏差值SUMQC，并存储在图7和图8所示的表的最下栏中。
[算式1]
STFT ( j , i ) = SUMDS ( j ) 2 + SUMDC ( j ) 2 - - - ( A )
SUMDS ( j ) = Σ m = 1 ND DMFTS ( j , m ) - VCNT × SUMQS ( j ) - - - ( 3 )
SUMDC ( j ) = Σ m = 1 ND DMFTC ( j , m ) - VCNT × SUMQC ( j ) - - - ( 4 )
SUMQS ( j ) = Σ m = 1 ND QSIN { 2 π × ( j + 5 ) × 1000 × Δt × m / ND } - - - ( 5 )
SUMQC ( j ) = Σ m = 1 ND QCOS { 2 π × ( j + 5 ) × 1000 × Δt × m / ND } - - - ( 6 )
按照下面所述进行正弦波累计值SUMDS(j)和余弦波累计值SUMDC(j)的计算。例如，使用图7所示的QSIN表，利用下式(7)和(8)计算频率5kHz的正弦波累计值SUMDS(1)和频率6kHz的正弦波累计值SUMDS(2)。在式(7)和(8)中省略了量化正弦波信号QSIN的值为“0”的项。并且，如图7所示，正弦波偏差值SUMQS(1)和SUMQS(2)为“0”，所以这些项也被省略。并且，使用图8所示的QCOS表，利用下式(9)和(10)计算累计值SUMDC(1)和SUMDC(2)。在式(9)和(10)中省略了量化余弦波信号QCOS的值为“0”的项。并且，余弦波偏差值SUMQC(1)为“0”，所以也被省略。余弦波偏差值SUMQC(2)为“-2”，所以在式(10)中减去偏置成分(-2×VCNT)。
SUMDS(1)＝VKNK(2)+VKNK(3)+VKNK(4)+VKNK(5)
        -VKNK(7)-VKNK(8)+……
        -VKNK(49)-VKNK(50)            (7)
SUMDS(2)＝VKNK(2)+VKNK(3)+VKNK(4)-VKNK(6)
        -VKNK(7)-VKNK(8)+……
        -VKNK(49)-VKNK(50)            (8)
SUMDC(1)＝VKNK(1)+VKNK(2)-VKNK(5)-VKNK(6)
        -VKNK(7)+VKNK(10)+……
        -VKNK(47)+VKNK(50)            (9)
SUMDC(2)＝VKNK(1)+VKNK(2)-VKNK(4)-VKNK(5)
        -VKNK(6)+VKNK(9)+……
        -VKNK(48)+VKNK(50)-(-2×VCNT)
                                     (10)
同样还可以计算与其它频率对应的正弦波累计值SUMDS和余弦波累计值SUMDC。这样通过使用量化正弦波信号QSIN和量化余弦波信号QCOS，在正弦波累计值SUMDS和余弦波累计值SUMDC的计算中不再需要乘法运算，能够大幅减少频率成分强度STFT的计算所需要的运算量。其结果，与不进行量化的情况相比，能够将CPU中的运算步骤数减少约66％，能够充分确保使用所计算出的频率成分强度STFT的后处理的时间。并且，通过使用3值化正弦波信号，与采用哈达玛变换的情况相比，能够提高频率成分强度STFT的精度。
并且，通过去除偏置成分，能够提高频率成分强度STFT的计算精度。另外，在本实施方式中，针对5kHz～20kHz的成分，正弦波偏差值SUMQS全部是“0”，所以实质上不需要去除偏置成分的处理，然而根据在3值化中采用的阈值的设定，有可能产生偏置成分。
并且，尽管偏置成分的去除可以这样进行：将通过从检测数据VKNK中减去中心值VCNT获得的距中心值VCNT的位移量，乘以量化正弦波信号QSIN和量化余弦波信号QCOS，但是，首先通过计算量化正弦波信号QSIN和量化余弦波信号QCOS的偏差值SUMQS和SUMQC，将这些偏差值与中心值VCNT相乘，由此计算偏置成分(VCNT×SUMQS，VCNT×SUMQC)，将计算出的偏置成分应用到式(3)、(4)中，从而能够大幅减少去除偏置所需要的运算步骤数。
下面，对在3值化中采用的阈值TH3PS、TH3PC的设定进行说明。另外，如上所述，负侧的阈值TH3MS、TH3MC是对正侧的阈值TH3PS、TH3PC赋予负号而得到的值。图9是示出阈值TH3PS与表示量化误差的大小的误差率RERRS之间的关系的图，图9(a)对应于频率6kHz，图9(b)对应于频率7kHz。误差率RERRS最小时的阈值TH3PS的值随着正弦波信号的频率而变化，在6kHz时是“0.589”，在7kHz时是“0.481”。
这是因为当以一定的采样周期TSMP(20μs)进行采样时，如图10所示，采样相位随着正弦波信号的频率而变化。在本实施方式中，阈值TH3PS、TH3PC被设定为误差率RERRS、RERRC最小时的值，根据信号频率进行图11所示的设定。通过这样设定阈值TH3PS、TH3PC(TH3MS、TH3MC)，能够将量化误差的影响抑制在最小限度。
另外，上述误差率RERRS、RERRC是使用下式(51)～(56)计算出的。在下式中，“NF”是计算频率成分强度的频率的数(在本实施方式中是“21”)，“f”是计算误差率的对象频率(kHz)。
[算式2]
RERRS ( f ) = 1 NF Σ l = 5 NF + 4 | SUMERRS ( f , l ) SUMERRS ( f , f ) | - 1 - - - ( 51 )
RERRC ( f ) = 1 NF Σ l = 5 NF + 4 | SUMERRC ( f , l ) SUMERRC ( f , f ) | - 1 - - - ( 52 )
SUMERRS ( f , j ) = Σ m = 1 ND DERRS ( f , j , m ) - - - ( 53 )
SUMERRC ( f , j ) = Σ m = 1 ND DERRC ( f , j , m ) - - - ( 54 )
DERRS(f，j，m)＝sin(2π×(j+5)×1000×Δt×m/ND)
                                                            (55)
              ×QSIN(2πf×1000×Δt×m/ND)
DERRC(f，j，m)＝cos(2π×(j+5)×1000×Δt×m/ND)
                                                            (56)
              ×QCOS(2πf×1000×Δt×m/ND)
图12是示出频率成分强度STFT计算顺序的流程图。在步骤S1中，取得检测数据VKNK，在步骤S2中，根据前述式(1)和(2)计算正弦波成分强度DMFTS(j，k)和余弦波成分强度DMFTC(j，k)。此时，使用如上所述的图7和图8所示的QSIN表和QCOS表。
每个采样周期(20微秒)执行步骤S1和S2的处理。
在步骤S3中，判定是否发生了CRK中断，当未发生时回到步骤S1，在发生了CRK中断的时候，判别发动机转速NE是否在转速阈值NETH以上。当NE＜NETH时，根据不使用上次使用数据的前述式(A)计算频率成分强度STFT，另一方面，当NE≥NETH时，根据使用上次使用数据的下式(B)计算频率成分强度STFT(j，i)。
式(B)的SUMDSHN(j)和SUMDCHN(j)是使用上次使用数据计算的正弦波累计值和余弦波累计值，分别利用下式(11)和(12)进行计算。式(11)和(12)中的第1项(SUMDS1、SUMDC1)是使用上次使用数据计算的累计值，第2项(SUMDS2、SUMDC2)是重新计算的累计值，包括中心值VCNT的第3项是偏置成分。这些式中包含的索引参数mp是在上次计算时应用的修正地址编号，mx是上次边界索引，my是此次边界索引，分别由下述式(13)和(14)给出。在式(B)的运算中也使用图7和图8所示的表，以减少运算量。
[算式3]
STFT ( j , i ) = SUMDSHN ( j ) 2 + SUMDCHN ( j ) 2 - - - ( B )
Figure BDA0000080270820000142
Figure BDA0000080270820000143
mx＝ND-NV+1                                (13)
my＝NV+1                                   (14)
其中，NV是在上次的STFT计算中使用的数据中的可在本次的STFT计算中使用的数据的数量，发动机转速NE越高，数据数NV就越增加。
这样通过将正弦波累计值的一部分和余弦波累计值的一部分分别置换为上次计算值(SUMDS1，SUMDC1)来进行频率成分强度STFT(j，i)的计算，从而在计算频率成分强度STFT时，无需再次进行正弦波成分强度DMFTS和余弦波成分强度DMFTC的累计运算的一部分运算，可提高运算速度。
下面参照图13～图17，说明使用频率成分强度STFT的爆震判定方法的概要。
如上所述，频率成分强度STFT作为时序数据如图13(a)所示被计算成二维矩阵(以下称为“频谱时序映射图”)。在频谱时序映射图中，纵方向是频率f[kHz]，横方向是曲轴角度(燃烧行程开始的上止点后的曲轴角度)CA[度]。这里，作为纵方向和横方向的索引分别使用频率索引“j”(j＝0～20)和曲轴角度索引“i”(i＝0～14)，将频谱时序映射图的要素表示为强度参数KMAP(j，i)(强度参数KMAP在本实施方式中是与频率成分强度STFT(j，i)相同的参数，由于是频谱时序映射图上的值，因而使用KMAP这样的标签)。例如强度参数KMAP(0，0)相当于左下端的“34”，强度参数KMAP(0，14)相当于右下端的“31”，强度参数KMAP(20，0)相当于左上端的“56”，强度参数KMAP(20，14)相当于右上端的“30”。
对图13(a)的频谱时序映射图进行二值化，获得图13(b)的二值化频谱时序映射图。当强度参数KMAP(j，i)在“50”以上时，作为图13(b)的映射图的要素的二值化强度参数NKMAP(j，i)取“1”，当强度参数KMAP(j，i)小于“50”时，二值化强度参数NKMAP(j，i)取“0”。
图13(b)所示的二值化频谱时序映射图是与当发生图28的虚线表示的爆震时获得的频率成分强度对应的映射图。另一方面，与图28的实线所示的进气门的落位噪声(由当发动机1的进气门到达全闭位置时产生的振动所引起的噪声)对应的二值化频谱时序映射图，如图14所示，由于与图13(b)所示的爆震发生时的映射图明确不同，因而不会将落位噪声误判定为发生爆震，可进行准确的爆震判定。
在本实施方式中还构成为，根据当判定为未发生爆震时的二值化频谱时序映射图，通过学习运算生成与噪声对应的二值化频谱时序映射图(以下简称为“噪声映射图”)，从根据检测数据计算出的二值化频谱时序映射图上的对应的值中减去噪声映射图上的噪声学习值，从而去除噪声的影响。
图15(a)是示出通过学习运算获得的噪声映射图的一例的图，示出在曲轴角度6度的定时、在6～25kHz的频带内的噪声成分。图15(b)示出通过从图13(b)所示的二值化频谱时序映射图中减去图15(a)所示的噪声成分来进行了噪声去除处理后的二值化频谱时序映射图。这样通过进行噪声去除处理，能消除噪声的影响，能进行更准确的判定。
并且在本实施方式中，通过将根据检测数据获得的二值化频谱时序映射图与图16(a)所示的主模式(master pattern)映射图进行比较，判定是否发生爆震。主模式映射图相当于当发生爆震时获得的典型的二值化频谱时序映射图。
具体按以下方式进行上述比较。通过将二值化频谱时序映射图上的二值化强度参数NKMAP(j，i)与主模式映射图上的主参数MMAP(j，i)之积进行累计，计算强度累计值SUMK，计算主参数MMAP(j，i)自身的累计值即基准累计值SUMM，计算强度累计值SUMK对基准累计值SUMM的比率即适合率PFIT(＝SUMK/SUMM)。然后，当适合率PFIT超过判定阈值SLVL时，判定为发生了爆震。
图16(b)示出图15(b)所示的二值化强度参数NKMAP(j，i)与图16(a)所示的主模式映射图上的主参数MMAP(j，i)之积(NKMAP(j，i)×MMAP(j，i))的映射图。在该例子中，图16(b)的积映射图与图15(b)所示的映射图完全相同，适合率PFIT为“0.863”。
另外，在后述实际的爆震判定处理中，在计算上述强度累计值SUMK和基准累计值SUMM时进行与发动机运转状态对应的加权。图17示出设定了用于进行该加权的加权参数WMAP(j，i)的加权映射图的一例。图17所示的加权映射图被设定为：对于频率6kHz的成分针对从曲轴角度12度到72度的参数值进行加权，对于频率10kHz的成分针对从曲轴角度36度到66度的参数值进行加权，以及对于频率11kHz、13kHz、15kHz和20kHz的成分针对从曲轴角度12度到30度的参数值进行加权。
基于图17所示的加权映射图的加权是为了补偿二值化频谱时序映射图的针对频率的特性依赖于发动机运转状态而变化这种情况而进行的。通过根据发动机运转状态进行加权，不管发动机运转状态是否变化，都能进行准确判定。
图18是使用上述方法进行爆震判定的处理的流程图，利用ECU 5的CPU与TDC脉冲的发生同步地执行该处理。
在步骤S11中，执行图20所示的二值化数据映射图计算处理，进行上述的二值化频谱时序映射图的计算。在步骤S12中，执行图23所示的噪声去除处理，使用图15(a)例示的噪声映射图来进行去除噪声成分的处理。
在步骤S13中，执行图24所示的适合率计算处理，使用去除了噪声成分后的二值化频谱时序映射图和主模式映射图来计算适合率PFIT。
在步骤S14中，根据发动机转速NE和进气压力PBA检索例如按图19所示设定的SLVL映射图，计算判定阈值SLVL。针对SLVL映射图中设定的格子点以外的发动机转速NE和进气压力PBA，通过插值运算来计算判定阈值SLVL。
在步骤S15中，判别在步骤S13计算出的适合率PFIT是否大于判定阈值SLVL，当其结果是肯定(YES)时，判定为发生爆震，将爆震标志FKNOCK设定为“1”(步骤S16)。
当在步骤S15中PFIT≤SLVL时，判定为未发生爆震，将爆震标志FKNOCK设定为“0”(步骤S17)。然后执行图26所示的噪声学习处理，进行噪声映射图(参照图15(a))的更新。
图20是在图18的步骤S11中执行的二值化数据映射图计算处理的流程图。
在步骤S21中，将曲轴角度索引i和频率索引j均初始化为“0”。在步骤S22中，判别频率索引j是否大于从频率数据数JN(在本实施方式中是21)中减去“1”后得到的值。由于最开始其结果是否定(NO)，因而前进到步骤S24，判别曲轴角度索引i是否大于从曲轴角度数据数IN(在本实施方式中是15)中减去“1”后得到的值。
由于最开始步骤S24的结果也是否定(NO)，因而将强度参数KMAP(j，i)设定为存储在存储器内的频率成分强度STFT(j，i)(步骤S25)，然后执行图21所示的二值化处理(步骤S26)。在步骤S27中，使曲轴角度索引i递增“1”。
在图21的步骤S31中，根据发动机转速NE和进气压力PBA检索图22所示的BLVL映射图，计算二值化阈值BLVL。BLVL映射图被设定成：发动机转速NE越增大，则二值化阈值BLVL就越增大，而且进气压力PBA越增大，则二值化阈值BLVL就越增大。由线L1表示的设定值适用于从第1预定进气压力PBA1(例如53kPa(400mmHg))至第2预定进气压力PBA2(例如80kPa(600mmHg))的范围。线L2和L3分别对应于第3预定进气压力PBA3(例如93kPa(700mmHg))和第4预定进气压力PBA4(例如107kPa(800mmHg))。
在步骤S32中，判别强度参数KMAP(j，i)是否大于二值化阈值BLVL，当其结果是肯定(YES)时，将二值化强度参数NKMAP(j，i)设定为“1”(步骤S33)。另一方面，当在步骤S32中KMAP(j，i)≤BLVL时，将二值化强度参数NKMAP(j，i)设定为“0”(步骤S34)。
回到图20，在步骤S24的结果是否定(NO)的期间，重复执行步骤S24～S27，当曲轴角度索引i超过(IN-1)时，进到步骤S28，使曲轴角度索引i恢复为“0”，并使频率索引j递增“1”，并回到步骤S22。
在步骤S22的结果是否定(NO)的期间，重复执行步骤S24～S28，当频率索引j超过(JN-1)时，结束本处理。
通过图20的处理，将表示图13(a)所示的频谱时序映射图上的值的强度参数KMAP(j，i)设定为存储在存储器内的作为频率成分分析结果获得的频率成分强度STFT(j，i)，并进行强度参数KMAP(j，i)的二值化，计算二值化强度参数NKMAP(j，i)。即，生成图13(b)所示的二值化频谱时序映射图。
图23是在图18的步骤S12中执行的噪声去除处理的流程图。
在步骤S41中，将曲轴角度索引i和频率索引j都初始化为“0”。在步骤S42中，判别频率索引j是否大于从频率数据数JN中减去“1”后的值。由于最开始其结果是否定(NO)，因而进到步骤S43，判别曲轴角度索引i是否大于从曲轴角度数据数IN中减去“1”后得到的值。
由于最开始步骤S43的结果也是否定(NO)，因而根据下式(26)校正二值化强度参数NKMAP(j，i)，计算校正二值化强度参数JKMAP(j，i)。式(26)的NNMAP(j，i)是通过学习处理而更新的噪声映射图上的二值化噪声参数。
JKMAP(j，i)＝NKMAP(j，i)-NNMAP(j，i)            (26)
在步骤S45中，判别校正二值化强度参数JKMAP(j，i)是否是负值，当其结果是否定(NO)时，立即进到步骤S47。当JKMAP(j，i)＜0时，将JKMAP(j，i)设定为“0”(步骤S46)，进到步骤S47。
在步骤S47中，使曲轴角度索引i递增“1”，回到步骤S43。在步骤S43的结果是否定(NO)的期间，重复执行步骤S44～S47，当曲轴角度索引i超过(IN-1)时，前进到步骤S48，使曲轴角度索引i恢复为“0”，并使频率索引j递增“1”，回到步骤S42。在步骤S42的结果是否定(NO)的期间，重复执行步骤S43～S48，当频率索引j超过(JN-1)时，结束本处理。
通过图23的处理，获得去除了噪声后的校正二值化强度参数JKMAP(j，i)(参照图15(b))。
图24是在图18的步骤S13中执行的适合率计算处理的流程图。
在步骤S51中，根据发动机转速NE和进气压力PBA选择主模式映射图，在步骤S52中，根据发动机转速NE和进气压力PBA选择加权映射图。加权映射图是为了补偿二值化频谱时序映射图的针对频率的特性依赖于发动机运转状态而变化这种情况而设置的。当发动机转速NE或进气压力PBA(发动机负荷)变化时，燃烧室内的温度变化，二值化频谱时序映射图变化。因此，通过根据发动机转速NE和进气压力PBA选择主模式映射图和加权映射图，不管发动机运转状态是否变化，都能进行准确的判定。
在本实施方式中，如图25所示，与根据发动机转速NE和进气压力PBA而定义的9个发动机运转区域对应地，预先设定了9个主模式映射图和9个加权映射图，在步骤S51中选择9个主模式映射图中的1个，在步骤S52中，选择9个加权映射图中的1个。在图25中，低转速区域被设定为例如发动机转速NE在2000rpm以下的区域，中转速区域被设定为从2000rpm到4000rpm的区域，高转速区域被设定为超过4000rpm的区域。并且，低负荷区域被设定为例如进气压力PBA在67kPa(500mmHg)以下的区域，中负荷区域被设定为从67kPa到93kPa(700mmHg)的区域，高负荷区域被设定为超过93kPa的区域。
在步骤S53中，将曲轴角度索引i和频率索引j都初始化为“0”，并将强度累计值SUMK和基准累计值SUMM初始化为“0”。强度累计值SUMK和基准累计值SUMM在后述的步骤S57中被更新，在步骤S60中被应用于适合率PFIT的计算。
在步骤S54中，判别频率索引j是否大于从频率数据数JN中减去“1”后得到的值。由于最开始其结果是否定(NO)，因而前进到步骤S55，判别曲轴角度索引i是否大于从曲轴角度数据数IN中减去“1”后得到的值。
由于最开始步骤S55的结果也是否定(NO)，因而进到步骤S56，根据下式(27)和(28)计算加权主参数MMW和加权积参数KMW。下式的WMAP(j，i)是在加权映射图中设定的加权参数。加权积参数KMW是使用加权参数WMAP(j，i)对主参数MMAP(j，i)与校正二值化强度参数JKMAP(j，i)之积进行了加权后的参数。
MMW＝MMAP(j，i)×WMAP(j，i)                    (27)
KMW＝MMAP(j，i)×JKMAP(j，i)×WMAP(j，i)       (28)
在步骤S57中，根据下式(29)和(30)，将加权主参数MMW和加权积参数KMW进行累计，计算基准累计值SUMM和强度累计值SUMK。
SUMM＝SUMM+MMW                                (29)
SUMK＝SUMK+KMW                                (30)
在步骤S58中，使曲轴角度索引i递增“1”，回到步骤S55。在步骤S55的结果是否定(NO)的期间，重复执行步骤S56～S58，当曲轴角度索引i超过(IN-1)时，进到步骤S59，使曲轴角度索引i恢复为“0”，并使频率索引j递增“1”，回到步骤S54。在步骤S54的结果是否定(NO)的期间，重复执行步骤S55～S59，当频率索引j超过(JN-1)时，前进到步骤S60，根据下式(31)计算适合率PFIT。
PFIT＝SUMK/SUMM                                (31)
图26是在图18的步骤S18中执行的噪声学习处理的流程图。
在步骤S71中，将曲轴角度索引i、频率索引j、加法学习参数LK以及减法学习参数LM均初始化为“0”。在步骤S72中，判别频率索引j是否大于从频率数据数JN中减去“1”后得到的值。由于最开始其结果是否定(NO)，因而进到步骤S73，判别曲轴角度索引i是否大于从曲轴角度数据数IN中减去“1”后的值。
由于最开始步骤S73的结果也是否定(NO)，因而前进到步骤S74，判别二值化强度参数NKMAP(j，i)是否等于二值化噪声参数NNMAP(j，i)。当其结果是肯定(YES)时，立即进到步骤S80。
当步骤S74的结果是否定(NO)、二值化强度参数NKMAP(j，i)与二值化噪声参数NNMAP(j，i)不同时，判别二值化强度参数NKMAP(j，i)是否大于二值化噪声参数NNMAP(j，i)(步骤S75)。当其结果是肯定(YES)时，将加法学习参数LK设定为“1”，将减法学习参数LM设定为“0”(步骤S76)。另一方面，当NKMAP(j，i)＜NNMAP(j，i)时，将加法学习参数LK设定为“0”，将减法学习参数LM设定为“1”(步骤S77)。
在步骤S78中，根据下式(32)和(33)，修正加法学习参数LK和减法学习参数LM。式(32)、(33)的DSNOISE是被设定为例如0.1的噪声学习系数。
LK＝DSNOISE×LK                            (32)
LM＝DSNOISE×LM                            (33)
在步骤S79中，将加法学习参数LK和减法学习参数LM应用于下式(34)，来更新噪声参数NMAP(j，i)。在下面说明的图27的处理中，通过将噪声参数NMAP(j，i)进行二值化，计算出二值化噪声参数NNMAP(j，i)。
NMAP(j，i)＝NMAP(j，i)+LK-LM                (34)
在步骤S80中，使曲轴角度索引i递增“1”，回到步骤S73。在步骤S73的结果是否定(NO)的期间，重复执行步骤S74～S80，当曲轴角度索引i超过(IN-1)时，进到步骤S81，使曲轴角度索引i恢复为“0”，并使频率索引j递增“1”，回到步骤S72。在步骤S72的结果是否定(NO)的期间，重复执行步骤S73～S81，当频率索引j超过(JN-1)时，进到步骤S82，执行图27所示的噪声映射图更新处理。
在图27的步骤S91中，将曲轴角度索引i和频率索引j都初始化为“0”。在步骤S92中，判别频率索引j是否大于从频率数据数JN中减去“1”后得到的值。由于最开始其结果是否定(NO)，因而进到步骤S93，判别曲轴角度索引i是否大于从曲轴角度数据数IN中减去“1”后得到的值。
由于最开始步骤S93的结果也是否定(NO)，因而进到步骤S94，判别噪声参数NMAP(j，i)是否大于噪声二值化阈值NLVL(例如0.8)。当其结果是肯定(YES)时，将二值化噪声参数NNMAP(j，i)设定为“1”(步骤S95)。另一方面，当NMAP(j，i)≤NLVL时，将二值化噪声参数NNMAP(j，i)设定为“0”(步骤S96)。
在步骤S97中，使曲轴角度索引i递增“1”，回到步骤S93。在步骤S93的结果是否定(NO)的期间，重复执行步骤S94～S97，当曲轴角度索引i超过(IN-1)时，进到步骤S98，使曲轴角度索引i恢复为“0”，并使频率索引j递增“1”，回到步骤S92。在步骤S92的结果是否定(NO)的期间，重复执行步骤S93～S98，当频率索引j超过(JN-1)时，结束本处理。
当在图26的步骤S75中NKMAP(j，i)＞NNMAP(j，i)时，在步骤S78中为LK＝0.1，LM＝0，根据式(34)，使噪声参数NMAP(j，i)增加“0.1”。另一方面，当在步骤S75中NKMAP(j，i)＜NNMAP(j，i)时，在步骤S78中LK＝0，LM＝0.1，根据式(34)，使噪声参数NMAP(j，i)减小“0.1”。然后，当在图27的处理中噪声参数NMAP(j，i)大于噪声二值化阈值NLVL时，将二值化噪声参数NNMAP(j，i)设定为“1”，另一方面，当噪声参数NMAP(j，i)在噪声二值化阈值NLVL以下时，将二值化噪声参数NNMAP(j，i)设定为“0”。
通过图26和图27的处理，根据当判定为未发生爆震时的二值化强度参数NKMAP(j，i)来更新噪声映射图，例如将如进气门的落位噪声那样稳定发生的噪声反映到噪声映射图上。其结果，能去除噪声的影响而进行高精度的判定。
另外，也可以不进行噪声去除处理(图18，步骤S12)，直接使用二值化强度参数NKMAP来进行适合率PFIT的计算。这是因为，在不进行噪声去除处理的情况下，受到噪声影响的可能性高，然而可以如参照25所说明那样，区别于噪声来进行爆震的判定。
如以上详述，在本实施方式中，以6度曲轴角度的间隔进行爆震传感器11的输出信号的频率成分分析，生成作为其结果而获得的5kHz～25kHz的频率成分强度的时序数据的频谱时序映射图。即，频谱时序映射图的要素作为二维排列数据即强度参数KMAP(j，i)被存储在存储器内。然后，通过对强度参数KMAP(j，i)进行二值化，计算出二值化强度参数NKMAP(j，i)，根据该二值化强度参数NKMAP(j，i)判定是否发生了爆震。由于在二值化强度参数NKMAP(j，i)上反映了伴随发动机旋转的频率成分分布的变化，因而通过将二值化强度参数NKMAP(j，i)与和爆震发生时特有的变化模式对应的主模式映射图上的主参数MMAP(j，i)进行比较，可准确判定爆震的发生。并且通过对作为频率成分分析的结果而获得的强度参数KMAP(j，i)进行二值化，数据量减少，并且时序数据的变化模式简化，因而可减少存储器容量，并可提高运算速度。
并且当二值化强度参数NKMAP(j，i)(JKMAP(j，i))表现出接近主参数MMAP(j，i)的变化模式时，发生了爆震的可能性高，因而通过计算表示二值化强度参数NKMAP(j，i)(JKMAP(j，i))和主参数MMAP(j，i)的类似性(相关性)的参数，可进行准确判定。
在本实施方式中，作为表示该类似性(相关性)的参数使用适合率PFIT，当适合率PFIT超过判定阈值SLVL时，判定为发生了爆震。通过使用适合率PFIT，可利用比较简单的运算可靠地评价二值化强度参数NKMAP(j，i)(JKMAP(j，i))和主参数MMAP(j，i)的类似性(相关性)，可进行准确判定。
并且，根据二值化强度参数NKMAP(j，i)计算噪声成分的时序数据NNMAP(j，i)，利用噪声成分的时序数据即噪声参数NNMAP(j，i)校正二值化强度参数NKMAP(j，i)，根据校正二值化强度参数JKMAP(j，i)进行爆震判定。因此，能去除如上述的落位噪声那样表现稳定的噪声成分来进行更准确的判定。
并且，对二值化强度参数NKMAP(j，i)(JNKMAP(j，i))和主参数MMAP(j，i)乘以根据频率而设定的加权参数WMAP(j，i)，计算适合率PFIT。由于预先判明了在发生爆震时增大的频率成分，因而通过对与该频率附近的频率对应的参数进行较大的加权，可提高判定精度。
在本实施方式中，ECU 5构成采样单元、要素强度计算单元、量化单元、频率成分强度计算单元以及偏置成分计算单元。
另外，本发明不限于上述的实施方式，能进行各种变形。例如，在上述的实施方式中，通过对正弦波信号和余弦波信号进行3值化，计算在正弦波强度DMFTS和余弦波强度DMFTC的计算中应用的量化正弦波信号QSIN和量化余弦波信号QCOS，然而也可以如图29所示，取代3值化而通过5值化来计算量化正弦波信号QSIN和量化余弦波信号QCOS。图29所示的TH5PBS、TH5PAS、TH5MAS(＝-TH5PAS)以及TH5MBS(＝-TH5PBS)是5值化用的阈值。
在进行5值化的情况下，需要进行将检测数据VKNK乘以“0.5”的运算，在CPU中的2值化数据的运算中，可以通过1位移位运算来实现，因而能够抑制运算步骤的增加。通过进行5值化，与不进行量化的情况相比，能够将运算步骤数减少约53％。
在进行5值化的情况下，阈值TH5PAS、TH5PBS(正弦波信号用)和阈值TH5PAC、TH5PBC(余弦波信号用)是根据信号频率按照图30(a)和图30(b)所示设定的。并且，与图7和图8对应的QSIN表和QCOS表也可采用图31和图32所示的表。
并且，不进行正弦波信号和余弦波信号的量化(3值化或者5值化)时的正弦波成分强度DMFTS和余弦波成分强度DMFTC是根据下式(41)、(42)计算出的，正弦波累计值SUMDS和余弦波累计值SUMDC是根据下式(43)、(44)计算出的，式(43)、(44)中包含的正弦波偏差值SUMSIN和余弦波偏差值SUMCOS是根据下式(45)、(46)计算出的。
DMFTS(j，k)＝VKNK(k)×
   sin{2π×(j+5)×1000×Δt×k/ND}  (41)
DMFTC(j，k)＝VKNK(k)×
   cos{2π×(j+5)×1000×Δt×k/ND}  (42)
[算式4]
SUMDS ( j ) = Σ m = 1 ND DMFTS ( j , m ) - VCNT × SUMSIN ( j ) - - - ( 43 )
SUMDC ( j ) = Σ m = 1 ND DMFTC ( j , m ) - VCNT × SUMCOS ( j ) - - - ( 44 )
SUMSIN ( j ) = Σ m = 1 ND sin { 2 π × ( j + 5 ) × 1000 × Δt × m / ND } - - - ( 45 )
SUMCOS ( j ) = Σ m = 1 ND cos { 2 π × ( j + 5 ) × 1000 × Δt × m / ND } - - - ( 46 )
并且，也可以在发动机转速NE在预定转速NETH2(例如2000～2500rpm)以下时，采用与5值化对应的QSIN表和QCOS表，在发动机转速NE高于预定转速NETH2时，采用与3值化对应的QSIN表和QCOS表。由此，能够缩短发动机转速NE高时的频率成分分析所需要的运算时间，充分确保在高转速区域中后处理用的时间。
并且，爆震传感器输出的采样周期和进行频率成分分析的曲轴角度间隔不限于上述的采样周期和曲轴角度间隔(20微秒，6度)，能够在可达到本发明目的的范围内进行变更。并且，二值化频谱时序映射图(在上述实施方式中由21行×15列的矩阵构成)也同样能变更。
并且在上述的实施方式中，示出了进行爆震传感器的检测值的频率分析的装置，然而本发明不限于此，能应用于与发动机旋转(CRK中断)同步地进行发动机运转参数检测值的频率成分分析的情况。例如本发明也能应用于从CRK传感器输出的CRK脉冲(中断)的产生周期CRME或者作为其倒数获得的发动机1的瞬时旋转速度的频率成分分析等。
并且在上述的实施方式中，进行去除偏置成分的运算，计算频率成分强度STFT，然而在偏置成分较小能够忽视的情况下，也可以不进行去除偏置成分的运算。通过在包括中心值VCNT的算式中将VCNT设为“0”，能够容易地实现这种频率成分强度计算处理。
并且在上述的实施方式中，将发动机转速NE的转速阈值NETH设定为每单位时间的运算步骤数饱和的步骤数饱和转速NESAT，然而也可以将在频率成分强度的计算中使用的数据的采样期间TS比CRK中断发生周期CRME短的转速NETS、或者比转速NETS稍高(例如高100rpm左右)的转速设定为阈值NETH。在上述的实施方式中，转速NETS是1000rpm。
并且在上述的实施方式中，对二值化强度参数NKMAP(j，i)和主参数MMAP(j，i)乘以加权参数WMAP(j，i)，计算出适合率PFIT，然而也可以不乘以加权参数WMAP(j，i)，即不进行加权来计算。
并且在上述的实施方式中，根据发动机转速NE和进气压力PBA计算或选择判定阈值SLVL、二值化阈值BLVL、主模式映射图以及加权映射图，然而也可以固定为预先设定的值或固定为1个映射图。
标号说明
1内燃机；
5电子控制单元(采样单元、要素强度计算单元、量化单元、频率成分强度计算单元、偏置成分计算单元)；
11爆震传感器。

Claims (12)

1.一种频率成分分析装置，该频率成分分析装置与内燃机的旋转同步地进行针对所述内燃机的运转参数的检测值的频率成分分析，其特征在于，所述频率成分分析装置具有：
采样单元，其以预定时间间隔对所述运转参数进行采样，将采样值转换为数字值；
要素强度计算单元，其针对预定数目的采样值计算与所述检测值中包含的多个频率成分对应的第1要素的强度以及相对于所述第1要素相位偏移了90度的第2要素的强度；以及
频率成分强度计算单元，其使用所述第1要素强度和所述第2要素强度，与所述内燃机的旋转同步地计算所述多个频率的频率成分强度，
所述频率成分强度计算单元具有偏置成分计算单元，该偏置成分计算单元计算所述第1要素强度和所述第2要素强度中包含的偏置成分，所述频率成分强度计算单元从所述第1要素强度和所述第2要素强度中去除所述偏置成分而计算所述频率成分强度。
2.根据权利要求1所述的频率成分分析装置，其特征在于，所述要素强度计算单元具有量化单元，该量化单元将与所述第1要素和第2要素对应的正弦波信号分别N值化(N为3或5)，计算N值化正弦波信号，所述要素强度计算单元使用所述运转参数的检测值和所述N值化正弦波信号，计算所述第1要素强度和所述第2要素强度。
3.根据权利要求2所述的频率成分分析装置，其特征在于，所述偏置成分计算单元将与所述预定数目的采样值对应的所述N值化正弦波信号的值进行合计，由此计算偏差值，并且将所述检测值的中心值与所述偏差值相乘，由此计算所述偏置成分。
4.一种频率成分分析装置，该频率成分分析装置与内燃机的旋转同步地进行针对所述内燃机的运转参数的检测值的频率成分分析，其特征在于，所述频率成分分析装置具有：
采样单元，其以预定时间间隔对所述运转参数进行采样，将采样值转换为数字值；
要素强度计算单元，其针对预定数目的采样值计算与所述检测值中包含的多个频率成分对应的第1要素的强度以及相对于所述第1要素相位偏移了90度的第2要素的强度；以及
频率成分强度计算单元，其使用所述第1要素强度和所述第2要素强度，与所述内燃机的旋转同步地计算所述多个频率的频率成分强度，
所述要素强度计算单元具有量化单元，该量化单元将与所述第1要素和第2要素对应的正弦波信号分别N值化(N为3或5)，并计算N值化正弦波信号，
所述要素强度计算单元使用所述运转参数的检测值和所述N值化正弦波信号，计算所述第1要素强度和所述第2要素强度。
5.根据权利要求2～4中任意一项所述的频率成分分析装置，其特征在于，所述量化单元根据所述正弦波信号的频率来变更在进行所述N值化时采用的阈值。
6.根据权利要求2～5中任意一项所述的频率成分分析装置，其特征在于，在所述内燃机的转速为预定转速以下时，所述量化单元进行5值化，在所述内燃机的转速高于所述预定转速时，所述量化单元进行3值化。
7.一种频率成分分析方法，用于与内燃机的旋转同步地进行针对所述内燃机的运转参数的检测值的频率成分分析，其特征在于，所述频率成分分析方法包括以下步骤：
a)以预定时间间隔对所述运转参数进行采样，
b)将采样值转换为数字值，
c)针对预定数目的采样值计算与所述检测值中包含的多个频率成分对应的第1要素的强度以及相对于所述第1要素相位偏移了90度的第2要素的强度，
d)使用所述第1要素强度和所述第2要素强度，与所述内燃机的旋转同步地计算所述多个频率的频率成分强度，
所述步骤d)包括计算所述第1要素强度和所述第2要素强度中包含的偏置成分的步骤e)，
在所述步骤d)中，从所述第1要素强度和所述第2要素强度中去除所述偏置成分而计算所述频率成分强度。
8.根据权利要求7所述的频率成分分析方法，其特征在于，所述步骤c)包括将与所述第1要素和第2要素对应的正弦波信号分别N值化(N为3或5)，计算N值化正弦波信号的步骤f)，
在所述步骤c)中，使用所述运转参数的检测值和所述N值化正弦波信号，计算所述第1要素强度和所述第2要素强度。
9.根据权利要求8所述的频率成分分析方法，其特征在于，在所述步骤e)中，将与所述预定数目的采样值对应的所述N值化正弦波信号的值进行合计，由此计算偏差值，并且将所述检测值的中心值与所述偏差值相乘，由此计算所述偏置成分。
10.一种频率成分分析方法，用于与内燃机的旋转同步地进行针对所述内燃机的运转参数的检测值的频率成分分析，其特征在于，所述频率成分分析方法包括以下步骤：
a)以预定时间间隔对所述运转参数进行采样，
b)将采样值转换为数字值，
c)针对预定数目的采样值计算与所述检测值中包含的多个频率成分对应的第1要素的强度以及相对于所述第1要素相位偏移了90度的第2要素的强度，
d)使用所述第1要素强度和所述第2要素强度，与所述内燃机的旋转同步地计算所述多个频率的频率成分强度，
所述步骤c)包括将与所述第1要素和第2要素对应的正弦波信号分别N值化(N为3或5)，计算N值化正弦波信号的步骤f)，
在所述步骤c)中，使用所述运转参数的检测值和所述N值化正弦波信号，计算所述第1要素强度和所述第2要素强度。
11.根据权利要求8～10中任意一项所述的频率成分分析方法，其特征在于，在所述步骤f)中，根据所述正弦波信号的频率来变更在进行所述N值化时采用的阈值。
12.根据权利要求8～11中任意一项所述的频率成分分析方法，其特征在于，在所述步骤f)中，在所述内燃机的转速为预定转速以下时进行5值化，在所述内燃机的转速高于所述预定转速时进行3值化。
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