CN112576397B - 频谱算出装置及频谱算出方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种频谱算出装置及频谱算出方法，其可减少算出频谱时的运算负荷，由此可抑制处理负荷的暂时的上升。对通过采样所获得的规定数的采样数据(xn)与规定的核函数的内积进行运算，并对基于运算出的内积的平方和平方根进行运算，由此算出各规定的频率(fi)的多个频谱(Spec(fi))。使内积的运算时的规定数的采样数据中的最新的数据(x(k,t+1))、与前次的运算时的规定数的采样数据中的最早的数据(x(1,t))的差分别乘以第一核函数及第二核函数，并将所获得的值与前次的运算时所获得的正弦内积值(InSin(fi,t))及余弦内积值(InCos(fi,t))相加，由此更新正弦内积值(InSin(fi,t+1))及余弦内积值(InCos(fi,t+1))。

Description

频谱算出装置及频谱算出方法
技术领域
本发明涉及一种在对按时间序列变化的数据进行频率分析时等得到利用，算出各规定的频率的多个频谱的频谱算出装置及频谱算出方法。
背景技术
以往，作为此种频谱算出装置，例如已知有本申请人已申请的专利文献1中公开的频谱算出装置等。在所述专利文献1中，应用于频率成分分析装置，所述频率成分分析装置为了在内燃机中判定爆震，而针对爆震传感器(knock sensor)的检测值分析频率成分。在所述频率成分分析装置中，通过安装在内燃机的本体的爆震传感器，将在规定的采样周期所检测到的多个采样数据作为对象，进行利用短时傅里叶变换(short-time Fouriertransform)的频率成分分析。
图7的(a)表示由爆震传感器所检测的采样数据、及频谱的算出时机，图7的(b)表示对各频率算出多个频谱的图象。如图7的(a)所示，在规定的采样周期检测由爆震传感器所得的检测值，使用规定数k(例如50)的采样数据xn(x1、x2、x3、x4、…、xk)，在需要频率分析的规定的算出时机，根据图7的(b)中所示的运算式，算出针对规定的多个频率fi(i＝1、2、…)的频谱Spec(fi)。
如图7的(b)所示，频率fi中的频谱Spec(fi)通过下式(1)来算出。
[数学式1]
如式(1)所示，频谱Spec(fi)通过包含作为核函数的sin波成分及cos波成分的平方和平方根(square root of sum of squares)来算出。具体而言，式(1)的平方根内的第一项是针对采样数据xn与基于下式(2)的sin波成分的积，使基于下式(3)的累计值自乘的项。
[数学式2]
另一方面，式(1)的平方根内的第二项是针对采样数据xn与基于下式(4)的cos波成分的积，使基于下式(5)的累计值自乘的项。
[数学式3]
[现有技术文献]
[专利文献]
[专利文献1]日本专利特开2010-180808号公报
发明内容
[发明所要解决的问题]
在所述以往的频率成分分析装置中，当进行基于爆震传感器的采样数据的频率分析时，在需要所述频率分析的时机，如所述图7的(a)及图7的(b)所示，一边执行用于获得所述式(3)及式(5)的累计值的运算处理，一边算出针对多个频率fi的频谱Spec(fi)。因此，在所述算出时，控制内燃机的电子控制单元(Electronic Control Unit，ECU)的处理负荷暂时上升，其结果，存在ECU中的实时性受损的担忧。因此，应用于以往的频率成分分析装置等的频谱算出装置存在改善的余地。
本发明是为了解决如以上那样的课题而形成的发明，其目的在于提供一种可减少算出频谱时的运算负荷，由此可抑制处理负荷的暂时的上升的频谱算出装置及频谱算出方法。
[解决问题的技术手段]
为了达成所述目的，技术方案1的发明是一种频谱算出装置(ECU 3)，包括：采样部件(实施方式中的(以下，在本项中相同)爆震传感器2、ECU3)，在各规定时间对按时间序列变化的数据进行采样；内积运算部件(ECU 3)，对通过采样所获得的规定数的采样数据(采样数据xn，n＝1、2、…、k)与规定的第一核函数及第二核函数的内积分别进行运算；以及频谱算出部件(ECU 3)，对基于运算出的内积的平方和平方根进行运算，由此算出各规定的频率(f1、f2、…、fi)的多个频谱Spec(fi)；其中，内积运算部件使运算时的规定数的采样数据中的最新的数据(x(k,t+1))、与前次的运算时的规定数的采样数据中的最早的数据(x(1,t))的差分别乘以运算时的第一核函数及第二核函数，并将由此所获得的值与前次的运算时所获得的内积(前次的正弦内积值InSin(fi,t)、前次的余弦内积值InCos(fi,t))相加，由此更新内积(正弦内积值InSin(fi,t+1)、余弦内积值InCos(fi,t+1))。
根据所述结构，在各规定时间对按时间序列变化的数据进行采样。另外，对通过采样所获得的规定数的采样数据与规定的第一核函数及第二核函数的内积分别进行运算。而且，对基于运算出的内积的平方和平方根进行运算，由此算出各规定的频率的多个频谱。在通过所述内积运算部件，对取决于采样数据与核函数的积的内积进行运算的情况下，使运算时的规定数的采样数据中的最新的数据、与前次的运算时的规定数的采样数据中的最早的数据的差分别乘以运算时的第一核函数及第二核函数。而且，将由此所获得的值与前次的运算时所获得的内积相加，由此更新内积。如此，在用于算出频谱的内积的运算中，通过所述减法、乘法及加法来更新内积，因此与所述以往的运算方法相比，可减少运算负荷。其结果，可减少算出频谱时的运算负荷，由此可抑制频谱算出装置中的处理负荷的暂时的上升。
技术方案2的发明中，在技术方案1中记载的频谱算出装置中，每次进行采样时，内积运算部件执行内积的运算，在需要频率分析的规定的时机，频谱算出部件算出多个频谱。
根据所述结构，每次进行采样时执行所述内积的运算，而且可在低负荷下进行所述运算，因此与运算负荷暂时变高的以往的运算方法相比，可使运算负荷比较低且平均化，由此可在其处理的整体中减少运算负荷。
技术方案3的发明是一种频谱算出方法，对通过在各规定时间对按时间序列变化的数据进行采样所获得的规定数的采样数据(采样数据xn，n＝1、2、…、k)、与规定的第一核函数及第二核函数的内积分别进行运算，并对基于运算出的内积的平方和平方根进行运算，由此算出各规定的频率(f1、f2、…、fi)的多个频谱Spec(fi)，其中，使内积的运算时的规定数的采样数据中的最新的数据(x(k,t+1))、与前次的运算时的规定数的采样数据中的最早的数据(x(1,t))的差分别乘以运算时的第一核函数及第二核函数，并将由此所获得的值与前次的运算时所获得的内积(前次的正弦内积值InSin(fi,t)、前次的余弦内积值InCos(fi,t))相加，由此更新内积(正弦内积值InSin(fi,t+1)、余弦内积值InCos(fi,t+1))。
根据所述结构，与所述技术方案1相同，对规定数的采样数据与规定的第一核函数及第二核函数的内积分别进行运算，并对基于它们的内积的平方和平方根进行运算，由此算出各规定的频率的多个频谱。在对所述内积进行运算的情况下，使运算时的规定数的采样数据中的最新的数据、与前次的运算时的规定数的采样数据中的最早的数据的差分别乘以运算时的第一核函数及第二核函数，并将所获得的值与前次的运算时所获得的内积相加，由此更新内积。由此，可实现与技术方案1相同的作用、效果，即可减少对用于算出频谱的内积进行运算时的运算负荷，由此可减少算出频谱时的运算负荷，由此可抑制处理负荷的暂时的上升。
技术方案4的发明中，在技术方案3中记载的频谱算出方法中，每次进行采样时执行内积的运算，在需要频率分析的规定的时机算出多个频谱。
根据所述结构，可实现与所述技术方案2相同的作用、效果，即与运算负荷暂时变高的以往的运算方法相比，可使运算负荷比较低且平均化，由此可在其处理的整体中减少运算负荷。
附图说明
图1是示意性地表示应用本发明的一实施方式的频谱算出装置及频谱算出方法的内燃机的控制装置的框图。
图2是表示用于算出频谱的运算处理的流程图。
图3是表示图2中的内积运算的子程序的流程图。
图4的(a)至图4的(d)是用于说明内积运算处理的图，图4的(a)表示采样数据，图4的(b)表示时间t中的正弦内积值，图4的(c)表示时间t+1中的正弦内积值，图4的(d)表示将图4的(c)的采样数据中的采样编号n各减去1来进行整理时的正弦内积值。
图5的(a)至图5的(d)是与图4的(a)至图4的(d)相同的图，图5的(a)表示采样数据，图5的(b)表示时间t中的余弦内积值，图5的(c)表示时间t+1中的余弦内积值，图5的(d)表示将图5的(c)的采样数据中的采样编号n各减去1来进行整理时的余弦内积值。
图6是对应于图7的(b)，示意性地表示对各频率算出频谱的图象的图。
图7的(a)是表示由爆震传感器所检测到的采样数据、及频谱的算出时机的图，图7的(b)是表示对各频率算出频谱的图象的图。
[符号的说明]
1：内燃机
2：爆震传感器(采样部件)
3：ECU(采样部件、内积运算部件、频谱算出部件、频谱算出装置)
xn：采样数据
fi：频率
Spec：频谱
CNT：计数值
REFN：规定数
InSin：正弦内积值
InCos：余弦内积值
具体实施方式
以下，一边参照附图，一边对本发明的优选的实施方式进行详细说明。图1示意性地表示应用本发明的一实施方式的频谱算出装置及频谱算出方法的内燃机的控制装置。如此图所示，此内燃机(以下称为“发动机”)1例如具有四个气缸，在发动机1的气缸体设置有爆震传感器2(采样部件)。所述爆震传感器2例如为非共振型的爆震传感器，以可检测规定的频带(例如5kHz～25kHz)的振动的方式构成，将其检测信号输出至作为控制装置的ECU3。
ECU 3包括：具有对来自包含所述爆震传感器2的各种传感器的输入信号波形进行整形，将模拟信号转换成数字信号等功能的输入电路、中央运算处理单元(中央处理器(Central Processing Unit，CPU))、存储由所述CPU执行的各种运算程序及运算结果等的存储器、将驱动信号输出至对各气缸供给燃料的燃料喷射阀或对混合气体点火的火花塞等的输出电路(均未图示)等。
在本实施方式中，为了用于发动机1的爆震判定，通过ECU 3，根据爆震传感器2的检测值来进行频率分析。图2表示用于进行在ECU 3中执行的频率分析的运算处理。所述运算处理每隔规定时间(例如20微秒)重复执行。
在所述运算处理中，首先在步骤1(图示为“S1”。以下相同)中，对来自爆震传感器2的检测值进行采样。其次，使初期值被设定成值0的计数值CNT仅增加1(步骤2)，辨别所述计数值CNT是否比规定数REFN大(步骤3)。所述规定数REFN根据可进行频率分析的数据数来设定，在本实施方式中例如设定成50。
当所述步骤3的辨别结果为否(NO)时，即当计数值CNT为规定数REFN以下时，采样数据少，因此视为不适合执行频率分析，将频率分析可能旗标F＿ANALYSIS＿OK设置成“0”(步骤4)。另一方面，当步骤3的辨别结果为是(YES)，CNT＞REFN时，视为可进行频率分析，将频率分析可能旗标F＿ANALYSIS＿OK设置成“1”(步骤5)。
继而，在步骤6中执行内积运算。此处，对本实施方式的用于算出频谱Spec(fi)的内积运算进行详细说明。另外，频谱Spec(fi)中的频率fi的指数i例如设定成i＝1、2、…、20，因此，在此情况下，对互不相同的二十个频率分别算出频谱Spec(fi)。
如上所述，频谱Spec(fi)的算出一般通过下式(1)来算出，采样数据xn与作为核函数的sin波成分(参照式(2))的内积通过下式(3)来算出，采样数据xn与作为核函数的cos波成分(参照式(4))的内积通过下式(5)算出。
[数学式4]
此处，将时间t中的上式(3)的sin波成分的内积如下式(3A)那样设置，将时间t中的式(3)适宜表示成正弦内积值InSin(fi,t)。同样地，将时间t中的上式(5)的cos波成分的内积如下式(5A)那样设置，将时间t中的式(5)适宜表示成余弦内积值InCos(fi,t)。另外，采样数据x(n,t)表示时间t中的采样数据，n采用1～k(k例如为50)的整数。因此，后述的采样数据x(k,t)表示时间t中的第k个采样数据，采样数据x(k,t+1)表示时间t+1中的第k个采样数据。
[数学式5]
另外，式(3A)的右边的sin波成分及式(5A)的右边的cos波成分分别相当于本发明的第一核函数及第二核函数。
所述正弦内积值InSin(fi,t)及余弦内积值InCos(fi,t)是相互同样地进行运算的值，因此在以下的说明中，以正弦内积值InSin(fi,t)为代表进行说明。
首先，若将式(3A)的右边展开，则正弦内积值InSin(fi,t)如下式(6)那样表示。
[数学式6]
由式(6)表示的时间t的一次采样后，即时间t+1的正弦内积值InSin(fi,t+1)可如下式(7)那样表示。
[数学式7]
在式(7)的右边，第二段右端的x(k,t+1)表示本次的采样数据。另外，第三段的减法项是与作为第一项的第一段左端的加法项相同的值，用于与其进行相抵。
另外，关于式(7)的第二段右端的sin波成分，根据其周期性，sin波成分的n为k+1的sin波成分与sin波成分的n为1的sin波成分变成相等，由此，下式(8)成立。
[数学式8]
若将式(8)代入式(7)的第二段右端的sin波成分，则时间t+1的正弦内积值InSin(fi,t+1)如下式(9)那样表示。
[数学式9]
而且，若将式(9)的第二段右端的加法项与第三段的减法项以两者的sin波成分进行整理，则可如下式(10)那样表示。
[数学式10]
式(10)的右边之中，第一段至第二段的总和与所述式(6)的右边相同，是时间t，即前次的采样时间点中的正弦内积值InSin(fi,t)。即，时间t+1中的正弦内积值InSin(fi,t+1)可使用时间t中的正弦内积值InSin(fi,t)，如下式(11)那样表示。
[数学式11]
此处，参照图4的(a)至图4的(d)对所述式(11)成立进行说明。图4的(a)表示采样数据xn，时间t中的规定数的采样数据xn为x1、x2、…、xk。另一方面，时间t+1中的规定数的采样数据xn是时间t中的规定数的采样数据xn的采样编号n各相差1，为x2、…、xk、xk+1。
图4的(b)表示针对采样数据xn与sin波成分的积，将采样编号n从1累计至k为止时的图象，表示时间t中的正弦内积值InSin(fi,t)。另一方面，图4的(c)表示将采样编号n从2累计至k+1为止时的图象，表示时间t+1中的正弦内积值InSin(fi,t+1)。如根据所述图4的(b)及图4的(c)而明确那样，图4的(c)中所示的时间t+1中的正弦内积值InSin(fi,t+1)是相对于时间t中的正弦内积值InSin(fi,t)，减去最早的采样数据x1及与其对应的sin波成分的积的值，并且加上最新的采样数据xk+1及与其对应的sin波成分的积的值所得的正弦内积值。
另外，图4的(d)是在图4的(c)中所示的正弦内积值InSin(fi,t+1)中，以与时间t+1对应的方式整理时间t中的采样数据xn的采样编号n(使n各减去1)，并且将所述式(8)应用于最后的sin波成分的图。
若在所述式(10)的右边，将第一项及最终项以外的关于时间t的采样数据x(n,t)的时间t更新成t+1，则可如下式(12)那样表示。即，通过时间t变成t+1，采样数据x(n,t)的采样编号n仅减去1，因此在式(10)的右边，第一段的采样数据x(2,t)变成x(1,t+1)，第二段的采样数据x(k,t)变成x(k－1,t+1)。
[数学式12]
若在式(12)的右边，使包含时间t的采样数据的项，即第一段左端的加法项与第三段右端的减法项相抵，则如下式(13)那样表示。
[数学式13]
所述式(13)如所述图4的(d)所示，与时间t+1中的正弦内积值InSin(fi,t+1)相同。
通过以上的说明而明确式(11)成立，因此时间t+1，即本次的采样时(运算时)的正弦内积值InSin(fi,t+1)通过如下方式来算出：使规定数的采样数据中的最新的数据x(k,t+1)与时间t，即前次的采样时(前次的运算时)的规定数的采样数据中的最早的数据x(1,t)的差(x(k,t+1)－x(1,t))乘以当时的sin波成分，并将由此所获得的值与前次采样时的正弦内积值InSin(fi,t)相加。
另外，图5的(a)至图5的(d)是与所述图4的(a)至图4的(d)对应的图，图5的(b)、图5的(c)及图5的(d)分别表示时间t中的余弦内积值InCos(fi,t)、时间t+1中的余弦内积值InCos(fi,t+1)、及对采样编号n进行整理等所得的时间t+1中的余弦内积值InCos(fi,t+1)。另外，下式(14)与所述式(11)对应，表示本次的采样时的余弦内积值InCos(fi,t+1)与前次的采样时的余弦内积值InCos(fi,t)的关系。
[数学式14]
回到所述图2，在步骤6中执行内积运算。图3是表示步骤6的内积运算的子程序的流程图。在本处理中，首先辨别在所述步骤4及步骤5的任一者中所设置的频率分析可能旗标F＿ANALYSIS＿OK是否为“1”(步骤11)。
当所述辨别结果为否时，即当采样数据xn的数量比规定数REFN少，因此不适合执行频率分析时，将计数值CNT作为采样编号n来设置(步骤12)，通过下式(15)及下式(16)来算出正弦内积值InSin(fi,t+1)及余弦内积值InCos(fi,t+1)(步骤13)，然后结束本处理，回到图2。
[数学式15]
在步骤13的上段中的式(15)中，使本次的采样数据x(k,t+1)与sin波成分相乘，并将由此所获得的值与前次的采样时的正弦内积值InSin(fi,t)相加，由此算出本次的采样时的正弦内积值InSin(fi,t+1)。另外，在步骤13的下段中的式(16)中，与所述正弦内积值InSin(fi,t+1)同样地算出本次的采样时的余弦内积值InCos(fi,t+1)。
当所述步骤11的辨别结果为是，可执行频率分析时，辨别采样数据xn的采样编号n是否为规定数REFN+1以上(步骤14)。当所述辨别结果为是，n≧REFN+1时，将采样编号n重置成值1(步骤15)，通过下式(17)及下式(18)来算出正弦内积值InSin(fi,t+1)及余弦内积值InCos(fi,t+1)(步骤16)，然后结束本处理，回到图2。
[数学式16]
另一方面，当所述步骤14的辨别结果为否，采样数n未满规定数REFN+1时，使采样编号n仅增加1(步骤17)，并执行所述步骤16，然后结束本处理，回到图2。
步骤16的上段中的式(17)与所述式(11)对应，即，本次的采样时(运算时)的正弦内积值InSin(fi,t+1)通过如下方式来算出：使规定数的采样数据中的最新的数据x(k,t+1)、与前次的采样时(运算时)的规定数的采样数据中的最早的数据x(1,t)的差(x(k,t+1)－x(1,t))乘以当时的sin波成分，并将由此所获得的值与前次采样时的正弦内积值InSin(fi,t)相加。
同样地，步骤16的下段中的式(18)与所述式(14)对应，即，本次的采样时(运算时)的余弦内积值InCos(fi,t+1)通过如下方式来算出：使规定数的采样数据中的最新的数据x(k,t+1)、与前次的采样时(运算时)的规定数的采样数据中的最早的数据x(1,t)的差(x(k,t+1)－x(1,t))乘以当时的cos波成分，并将由此所获得的值与前次采样时的余弦内积值InCos(fi,t)相加。
回到图2，在步骤7中，对应于发动机1的当前的运转状态等，辨别是否为需要机基于爆震传感器2的检测值的频率分析的时机。当所述辨别结果为否，不需要频率分析时，直接结束本处理。另一方面，当步骤7的辨别结果为是，为需要频率分析的时机时，执行频谱算出(步骤8)，然后结束本处理。
在所述频谱算出中，通过下式(19)来算出频谱Spec(fi)。
[数学式17]
关于频谱Spec(fi)，如式(19)所示，对通过所述步骤16的执行所算出的正弦内积值InSin(fi,t+1)、及余弦内积值InCos(fi,t+1)的平方和平方根进行运算，由此在所述规定频带中，如图6所示，算出各规定的频率的多个(例如二十个)频谱Spec(fi)。
另外，虽然省略详细的说明，但利用以所述方式算出的频谱Spec(fi)，判定发动机1中有无产生爆震。
如以上那样，根据本实施方式，当对取决于由爆震传感器2所检测到的采样数据xn、与规定的sin波成分及cos波成分的积的正弦内积值InSin(fi,t+1)及余弦内积值InCos(fi,t+1)进行运算时，使运算时的规定数的采样数据中的最新的数据x(k,t+1)、与前次的运算时的规定数的采样数据中的最早的数据x(1,t)的差分别乘以运算时的sin波成分及cos波成分。而且，将由此所获得的值与前次的运算时所获得的正弦内积值InSin(fi,t)及余弦内积值InCos(fi,t)相加，由此更新正弦内积值InSin(fi,t+1)及余弦内积值InCos(fi,t+1)。如此，在用于算出频谱Spec(fi)的本实施方式的内积的运算中，通过所述减法、乘法及加法来更新正弦内积值InSin(fi,t+1)及余弦内积值InCos(fi,t+1)，因此与所述以往的运算方法相比，可减少ECU 3中的运算负荷。其结果，可减少算出频谱Spec(fi)时的运算负荷，由此可抑制ECU 3中的处理负荷的暂时的上升。另外，在每次进行采样数据xn的采样时执行所述内积运算，因此可使ECU 3中的运算负荷比较低且平均化，由此可在其处理的整体中减少运算负荷。
另外，本发明并不限定于已说明的所述实施方式，能够以各种形态来实施。例如，在本实施方式中，在内积运算中，使用规定数的采样数据中的最新的一个数据x(k,t+1)、及前次的采样时的规定数的采样数据中的最早的一个数据x(1,t)，使这两个数据相减，但本发明并不限定于此，也可以代替所述两个数据x(k,t+1)及x(1,t)，利用所述最新侧的多个数据与最早侧的多个数据的相减来进行内积运算。
另外，在本实施方式中，将本发明的频谱算出装置及频谱算出方法应用于基于发动机1的爆震传感器2的检测值的频率分析，但本发明并不限定于此，例如也可以应用于进行声音识别、图像处理及数据压缩等时的频率分析。
另外，实施方式中所示的ECU 3或爆震传感器2的细微部分的结构等只是例示，可在本发明的主旨的范围内适宜变更。

Claims (4)

1.一种频谱算出装置，包括：
爆震传感器，在各规定时间对按时间序列变化的振动的数据进行采样；
内积运算部件，对通过所述采样所获得的规定数的采样数据与规定的第一核函数及第二核函数的内积分别进行运算；以及
频谱算出部件，对基于运算出的所述内积的平方和平方根进行运算，由此算出各规定的频率的多个频谱；所述频谱算出装置的特征在于，
所述内积运算部件使运算时的所述规定数的采样数据中的最新的数据、与前次的运算时的所述规定数的采样数据中的最早的数据的差分别乘以运算时的所述第一核函数及所述第二核函数，并对应于所述第一核函数及所述第二核函数将由此所获得的值与前次的运算时所获得的内积相加，由此更新最新的所述内积。
2.根据权利要求1所述的频谱算出装置，其特征在于，
每次进行所述采样时，所述内积运算部件执行所述内积的运算，
在需要频率分析的规定的时机，所述频谱算出部件算出所述多个频谱。
3.一种频谱算出方法，对通过在各规定时间对按时间序列变化的振动的数据进行采样所获得的规定数的采样数据、与规定的第一核函数及第二核函数的内积分别进行运算，并对基于运算出的所述内积的平方和平方根进行运算，由此算出各规定的频率的多个频谱，所述频谱算出方法的特征在于，
使所述内积的运算时的所述规定数的采样数据中的最新的数据、与前次的运算时的所述规定数的采样数据中的最早的数据的差分别乘以运算时的所述第一核函数及所述第二核函数，并对应于所述第一核函数及所述第二核函数将由此所获得的值与前次的运算时所获得的内积相加，由此更新最新的所述内积。
4.根据权利要求3所述的频谱算出方法，其特征在于，
每次进行所述采样时执行所述内积的运算，在需要频率分析的规定的时机算出所述多个频谱。
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