JP2004150280A - Device for smoothing signal by using epsilon filter - Google Patents
Device for smoothing signal by using epsilon filter Download PDFInfo
- Publication number
- JP2004150280A JP2004150280A JP2002313342A JP2002313342A JP2004150280A JP 2004150280 A JP2004150280 A JP 2004150280A JP 2002313342 A JP2002313342 A JP 2002313342A JP 2002313342 A JP2002313342 A JP 2002313342A JP 2004150280 A JP2004150280 A JP 2004150280A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- filter
- gth
- signal
- moving average
- value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01F—MEASURING VOLUME, VOLUME FLOW, MASS FLOW OR LIQUID LEVEL; METERING BY VOLUME
- G01F15/00—Details of, or accessories for, apparatus of groups G01F1/00 - G01F13/00 insofar as such details or appliances are not adapted to particular types of such apparatus
- G01F15/005—Valves
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60K—ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PROPULSION UNITS OR OF TRANSMISSIONS IN VEHICLES; ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PLURAL DIVERSE PRIME-MOVERS IN VEHICLES; AUXILIARY DRIVES FOR VEHICLES; INSTRUMENTATION OR DASHBOARDS FOR VEHICLES; ARRANGEMENTS IN CONNECTION WITH COOLING, AIR INTAKE, GAS EXHAUST OR FUEL SUPPLY OF PROPULSION UNITS IN VEHICLES
- B60K31/00—Vehicle fittings, acting on a single sub-unit only, for automatically controlling vehicle speed, i.e. preventing speed from exceeding an arbitrarily established velocity or maintaining speed at a particular velocity, as selected by the vehicle operator
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
- F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
- F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
- F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
- F02D41/18—Circuit arrangements for generating control signals by measuring intake air flow
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
- F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
- F02D45/00—Electrical control not provided for in groups F02D41/00 - F02D43/00
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01F—MEASURING VOLUME, VOLUME FLOW, MASS FLOW OR LIQUID LEVEL; METERING BY VOLUME
- G01F1/00—Measuring the volume flow or mass flow of fluid or fluent solid material wherein the fluid passes through a meter in a continuous flow
- G01F1/72—Devices for measuring pulsing fluid flows
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
- G01S13/06—Systems determining position data of a target
- G01S13/08—Systems for measuring distance only
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Measuring Volume Flow (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Algebra (AREA)
- Transportation (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Electrical Control Of Air Or Fuel Supplied To Internal-Combustion Engine (AREA)
- Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)
- Controls For Constant Speed Travelling (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
この発明は、所与の信号を平滑化する装置に関し、より具体的には、車両に設けられたセンサによって検出された信号を平滑化する装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
スロットル弁の上流にエアフローメータ(AFM)を設け、エンジンへ流入する吸入空気量を計測することが行われている。エアフローメータの出力に、エンジンの吸気工程(TDC)を周期とする脈動が含まれることが知られている。
【0003】
エアフローメータの出力を平滑化するため、脈動周波数で減衰特性を示す移動平均フィルタを用いて該脈動の影響を低減することが提案されている。この移動平均フィルタによってフィルタリングされた値に基づいて、燃料噴射量が決定される。
【0004】
一方、εフィルタを用いて、画像におけるノイズを除去する手法が知られている。たとえば、特許公報第3011828号には、画像におけるモスキートノイズを除去するため、εフィルタを用いる手法が記載されている。対象となるデータブロックがエッジを含むならば、該データブロックの画像データに対してεフィルタを適用し、該データブロックがエッジを含まないならば、該データブロックの画像データをそのまま出力する。また、特許公報第3193285号には、画像データを復号する際に、該画像データにεフィルタ適用して雑音を低減化する手法が記載されている。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
エアフローメータの出力は、過渡状態から定常状態へと多岐にわたる。吸入空気量が本来一定である定常状態において、脈動周期の微妙な位相ずれや脈動の振幅変動の影響により、移動平均された値に“ゆらぎ”が残留することがある。このゆらぎは、燃料噴射量に変動を生じさせ、結果として混合気の空燃比に変動を生じさせるおそれがある。
【0006】
また、このゆらぎを抑制するために、脈動周波数より高い周波数成分を阻止するチェビシェフフィルタ等を用いることが考えられるが、この手法は、過渡状態において、エアフローメータの出力に対する、フィルタリングされた値の位相遅れを増やすおそれがある。
【0007】
したがって、エアフローメータ出力の定常状態におけるゆらぎを低減し、かつ過渡状態において位相遅れを生じさせないフィルタが必要とされている。
【0008】
一方、前述したように、εフィルタを用いることで、画像に含まれるノイズを除去することが提案されている。本発明は、このようなεフィルタの特性を利用し、エアフローメータ出力に適用するフィルタをより適切に構成することをも目的とする。
【0009】
【課題を解決するための手段】
この発明の一つの側面によると、εフィルタを用いて所与の信号を平滑化する装置は、該所与の信号の変動幅を示すパラメータを、ウェーブレット変換を用いて算出する。算出されたパラメータに基づいて、εフィルタで使用されるしきい値が決定される。該所与の信号は、該決定されたしきい値を持つεフィルタによってフィルタリングされる。
【0010】
この発明によると、εフィルタを用いることにより、定常状態におけるゆらぎを抑制し、過渡状態における位相遅れを低減することができる。これにより、フィルタリングされた値(以下、フィルタリング値と呼ぶ)を用いた制御系の速応性が高まる。また、定常状態における制御系の安定性を高めることができる。さらに、εフィルタのしきい値が、信号の変動幅に応じて適切に設定されるので、信号が過渡状態に移行する時、該所与の信号に対するフィルタリング値の追従遅れを最小にすることができる。また、信号が定常状態に移行する時、ノイズに起因するフィルタリング値の変動を抑制することができる。
【0011】
この発明の他の側面によると、内燃機関の燃料噴射量を決定するためのセンサ出力信号が、εフィルタによってフィルタリングされる。燃料噴射量は、該εフィルタによってフィルタリングされたセンサ出力信号に基づいて決定される。εフィルタを適用することにより、位相遅れを最小限にしつつ、センサ出力信号の平滑化が行われるので、特に過渡状態における空燃比制御の精度が向上する。
【0012】
この発明の一実施形態によると、内燃機関の信号平滑化装置は、燃料噴射量を決定するためのセンサ出力信号の変動幅を、ウェーブレット変換を用いて算出する。算出された変動幅に応じて、εフィルタのしきい値が決定される。センサ出力信号は、該決定されたしきい値を持つεフィルタによってフィルタリングされる。この発明によると、εフィルタのしきい値が、センサ出力信号の変動幅に応じて適切に設定されるので、センサ出力信号が過渡状態に移行する時、該信号に対するフィルタリング値の追従遅れを最小にすることができる。また、センサ出力信号が定常状態に移行する時、ノイズに起因するフィルタリング値の変動を抑制することができる。
【0013】
この発明の他の実施形態によると、内燃機関の信号平滑化装置は、センサ出力信号を移動平均する移動平均フィルタをさらに備える。εフィルタは、該移動平均フィルタによってフィルタリングされた信号に対してフィルタリングを実行する。この発明によると、移動平均フィルタにより、脈動周波数によるノイズを低減することができる。εフィルタは、脈動周波数以外の周波数のノイズやゆらぎの除去のみを行えばよい。したがって、εフィルタのしきい値の大きさを最小にすることができる。さらに、過渡状態におけるセンサ出力信号に対するフィルタリング値の追従遅れをさらに小さくすることができる。
【0014】
この発明の他の側面によると、車両追従制御のための信号平滑化装置は、レーダによって計測された先行車への距離を示す距離信号をフィルタリングするεフィルタを備える。該εフィルタによってフィルタリングされた距離信号に基づいて、先行車への距離が決定される。この発明によると、εフィルタを適用することにより、位相遅れを最小限にしつつ、距離信号の平滑化が行われるので、先行車への距離を算出する精度を向上させることができる。
【0015】
この発明の一実施形態においては、車両追従制御のための信号平滑化装置は、計測された距離の変動幅を、ウェーブレット変換を用いて算出する。εフィルタのしきい値は、距離信号の変動幅に応じて設定される。該εフィルタによってフィルタリングされた距離信号に基づいて、先行車への距離が決定される。
【0016】
【発明の実施の形態】
内燃機関および制御装置の構成
次に図面を参照してこの発明の実施の形態を説明する。図1は、この発明の実施形態による内燃機関(以下、「エンジン」という)およびその制御装置の全体的なシステム構成図である。
【0017】
電子制御ユニット(以下、「ECU」)という)1は、車両の各部から送られてくるデータを受け入れる入力インターフェース1a、車両の各部の制御を行うための演算を実行するCPU1b、読み取り専用メモリ(ROM)およびランダムアクセスメモリ(RAM)を有するメモリ1c、および車両の各部に制御信号を送る出力インターフェース1dを備えている。メモリ1cのROMには、車両の各部の制御を行うためのプログラムおよび各種のデータが格納されている。ROMは、EEPROMのような書き換え可能なROMでもよい。RAMには、CPU1bによる演算のための作業領域が設けられる。車両の各部から送られてくるデータおよび車両の各部に送り出す制御信号は、RAMに一時的に記憶される。
【0018】
エンジン2は、たとえば4気筒を備えるエンジンである。エンジン2には、燃焼室7を吸気管3に連通するための吸気弁5および燃焼室7を排気管4に連通するための排気弁6が各気筒ごとに設けられている。
【0019】
吸気管3の上流側にはスロットル弁8が設けられている。スロットル弁8に連結されたスロットル弁開度センサ(θTH)9は、スロットル弁8の開度に応じた電気信号を、ECU1に供給する。
【0020】
スロットル弁8の上流には、エアフローメータ(AFM)10が設けられている。エアフローメータ10は、スロットル弁8を通過する空気量Gthを検出し、それをECU5に送る。エアフローメータ10は、ベーン式エアフローメータ、カルマン渦式エアフローメータ、および熱線式エアフローメータ等であることができる。
【0021】
吸気管圧力(Pb)センサ11は、吸気管3のスロットル弁8の下流側に設けられている。Pbセンサ11によって検出された吸気管圧力Pbは、ECU1に送られる。
【0022】
燃料噴射弁12は、エンジン2とチャンバ14の間であって、吸気弁5の少し上流側に各気筒毎に設けられている。燃料噴射弁12は、燃料タンク(図示せず)から燃料の供給を受け、ECU1からの制御信号に従って燃料を噴出する。
【0023】
回転数(Ne)センサ13は、エンジン2のカム軸またはクランク軸(共に図示せず)周辺に取り付けられる。Neセンサ13は、たとえばピストンのTDC位置に関連したクランク角度で出力されるTDC信号パルスの周期よりも短いクランク角度(たとえば、30度)の周期で、CRK信号パルスを出力する。CRK信号パルスは、ECU1によってカウントされ、エンジン回転数Neが検出される。
【0024】
ECU1に向けて送られた信号は入力インターフェース1aに渡され、アナログ−デジタル変換される。CPU1bは、変換されたデジタル信号を、メモリ1cに格納されているプログラムに従って処理し、制御信号を生成する。出力インターフェース1dは、これらの制御信号を、燃料噴射弁12、およびその他のアクチュエータに送る。
【0025】
吸気管3に吸入された空気は、スロットル弁8を経由してチャンバ14に充填される。吸気弁5が開くと、チャンバ14に充填された空気がエンジン2の燃焼室7に供給される。ECU1からの制御により、燃料噴射弁12から燃料が燃焼室7に供給される。混合気は、燃焼室7内で点火装置(図示せず)によって点火される。
【0026】
従来手法による問題点
本発明の理解を促すため、従来手法に従う、エアフローメータ10によって検出された信号から吸入空気量を算出する手法を説明する。
【0027】
図2は、エアフローメータ10によって検出された吸入空気量Gthの遷移の一例を示す。検出された吸入空気量Gthは、エンジンの間欠的な吸気動作によって生じる吸気管内脈動の影響を受けている。すなわち、脈動周期Tは、TDC周期に対応する。
【0028】
従来手法では、移動平均フィルタを用いて、脈動の影響を低減するよう吸入空気量を算出していた。具体的には、クランク(CRK)周期で、エアフロメータ10の出力Gthをサンプリングする。たとえば、1吸入行程(1TDC)のクランク回転角度が180°であり、クランク角(CRK)信号が、クランク回転角度30°ごとに出力されるとする。CRK信号に従ってエアフローメータ出力Gthがサンプリングされると、1TDC中に、Gth(n−5)〜Gth(n)の6個の出力がサンプリングされる。移動平均フィルタは、以下の式(1)に従い、移動平均値Gth_aveを求める。燃料噴射量は、移動平均値Gth_aveに基づいて決定される。
【0029】
【数1】
【0030】
図3は、この従来手法に従う、エアフローメータ出力Gthと移動平均値Gth_aveの遷移を示す。参照番号21によって示されるように、吸入空気量が本来一定となっている状態(すなわち定常状態)において、移動平均値Gth_aveに“ゆらぎ”が残留している。これは、脈動周期の微妙な位相ずれや脈動振幅の変動の影響に起因するものである。このゆらぎにより燃料噴射量が変動し、よって混合気の空燃比に変動を生じさせるおそれがある。
【0031】
これを解決するため、脈動周波数以上の周波数(正確には、脈動周波数よりも少し低い周波数に対して高周波側にある周波数成分)を阻止する特性を持つチェビシェフフィルタ等を用いて、該阻止する周波数領域を大きくとることにより、このゆらぎを抑制することが考えられる。しかしながら、この手法では、空気量Gthに対してフィルタリングした値の位相遅れが増大し、過渡時における空燃比制御が低下するので好ましくない。
【0032】
また、カルマンフィルタによって空気量Gthをフィルタリングする手法もある。しかしながら、空気量Gthの挙動は、過渡状態から定常状態へと多岐にわたっているので、その挙動を単一のモデルで記述することは困難である。複数のモデルを用いると、そのモデルを切り替える際に、カルマンフィルタによる出力を連続的に保つことが困難となる。
【0033】
以下に、定常時におけるゆらぎを効率よく低減し、かつ過渡時における位相遅れの少ないフィルタを実現する本発明の一実施形態を説明する。
【0034】
本発明の一実施形態に従う吸入空気量を平滑化する装置
図4は、本発明の一実施形態に従う、吸入空気量を平滑化する装置のブロック図である。エアフローメータ出力Gthは、周期nで検出される。第1の移動平均フィルタ31は、1TDC周期中にサンプリングされた6個のエアフローメータ出力Gthを平均し、第1の移動平均値Gth_aveを求める。
【0035】
ダウンサンプリング部32は、第1の移動平均値Gth_aveを、周期kでダウンサンプリングする。ここで、周期kは、周期nの6倍であり、よって周期kはTDC周期に対応する。このダウンサンプリングにより、周期kで移動平均値Gth_aveが求められ、これは、εフィルタ33に渡される。
【0036】
εフィルタ33は、式(2)に従い、εフィルタリング値Gth_εを求める。式(2)における”n+1”は、移動平均数を示す。εフィルタ33は、非線形関数Fεによる効果を有する、n+1個の移動平均フィルタである。
【0037】
【数2】
【0038】
ここで、関数Fεは、式(3)のように定義される。
【0039】
【数3】
【0040】
uは、関数Fεへの入力データを示し、vは、関数Fεの基準データを示す。式(3)を式(2)に適用すると、式(3)のuは、(k−i)番目のサイクルの第1の移動平均値Gth_aveであり、式(3)のvは、k番目のサイクルの第1の移動平均値Gth_aveである。この非線形関数Fεにより、以下のような特性が得られる。
【0041】
第1の移動平均値Gth_aveの変動幅が“Gth_ave(k)−ε”から“Gth_ave(k)+ε”までの範囲内にあるならば、すなわち第1の移動平均値Gth_aveが定常状態にあるならば、関数Fεの値は、Gth_ave(k−i)となる。εフィルタリング値Gth_εは、Gth_ave(k−i)からGth_ave(k−n)までの移動平均値となる。
【0042】
一方、第1の移動平均値Gth_aveの変動幅が“Gth_ave(k)−ε”から“Gth_ave(k)+ε”までの範囲内に収まらないとき、すなわち第1の移動平均値Gth_aveが過渡状態にあるならば、関数Fεの値は、今回のサイクルの第1の移動平均値Gth_ave(k)となる。εフィルタリング値Gth_εも、今回のサイクルにおける第1の移動平均値Gth_ave(k)となる。
【0043】
要約すれば、εフィルタ33により、エアフローメータ出力が過渡状態にあるときは、ダウンサンプリング32から受け取った値Gth_ave(k)がそのまま出力され、エアフローメータ出力が定常状態にあるときは、ダウンサンプリング32から受け取った第1の移動平均値Gth_aveの移動平均値が出力される。このように、εフィルタ33の出力は、その入力に対する位相遅れを持たない。
【0044】
図5は、εフィルタを用いることの効果を示す。図5の(a)は、エアフローメータ出力Gth、第1の移動平均値Gth_ave、およびεフィルタの出力Gth_ε(0.5)の遷移を示す。ここで、しきい値εは、値0.5に固定されている。図5の(b)は、わかりやすくするため、図5の(a)から、移動平均値Gth_ave、およびεフィルタリング値Gth_ε(0.5)を抜き出して示したものである。
【0045】
εフィルタリング値Gth_ε(0.5)が、過渡状態において位相遅れを持たないことがわかる。さらに、定常状態においては、第1の移動平均値Gth_aveに比べて著しくゆらぎが低減されていることがわかる。このように、εフィルタを用いることにより、定常状態におけるゆらぎを低減しつつ、過渡状態における位相遅れを無くすことができる。
【0046】
しかしながら、領域23に示されるように、エアフローメータ出力が過渡状態から定常状態に移行するとき、εフィルタリング値Gth_ε(0.5)に大きな変動が生じている。これは、過渡状態から定常状態に移行するとき、前述の式(2)の移動平均の算出に使用するデータ数が不足するためである。また、領域25に示されるように、エアフローメータ出力が定常状態から過渡状態に移行するとき、第1の移動平均値Gth_aveに対して一時的な遅れが生じている。
【0047】
本発明の他の実施形態に従う吸入空気量を平滑化する装置
前述したように、定常状態開始時における変動および過渡状態開始時の追従遅れを解消するのが好ましく、これは、図6に示される平滑化装置によって達成される。第1の移動平均フィルタ31およびダウンサンプリング部32は、図4に示されるものと同じであり、よって説明を省略する。適応εフィルタ34は、εフィルタ33と、しきい値εが適応化される点で異なる。
【0048】
この実施形態に従う平滑化装置は、さらに、ウェーブレット変換フィルタ35、絶対値関数部36、第2の移動平均フィルタ37、しきい値抽出部38、および可変しきい値テーブル39を備え、エアフロメータ出力Gthの変動幅に応じて適応εフィルタ34のしきい値εが設定されるようにする。
【0049】
ウェーブレット変換フィルタ35は、第1の移動平均値Gth_aveに対してウェーブレット変換を実施し、ウェーブレット変換値Gth_wvを算出する。ウェーブレット変換により、移動平均値Gth_aveにおけるゆらぎの変動幅を検出することができる。ウェーブレット変換フィルタ35の動作の詳細は後述される。
【0050】
絶対値関数部36は、ウェーブレット変換フィルタ35から受け取ったウェーブレット変換値Gth_wvの絶対値Gth_wv_absを取得する(すなわち、Gth_wv_abs=|Gth_wv|)。第2の移動平均フィルタ37は、以下の式(4)に従い、ウェーブレット変換絶対値Gth_wv_absの移動平均値Gth_wv_aveを取得する。これにより、適応εフィルタ34のしきい値εを安定化させることができる。
【0051】
【数4】
【0052】
可変しきい値テーブル39には、第2の移動平均値Gth_wv_aveと、適応εフィルタ34のしきい値εとの対応関係が、予め格納されている。しきい値εは、定常状態における第1の移動平均値Gth_aveに現れるゆらぎの振幅よりも大きくなるように設定される。
【0053】
しきい値抽出部38は、第2の移動平均値Gth_wv_aveに基づいて可変しきい値テーブル39を参照し、該第2の移動平均値Gth_wv_aveに対応するしきい値εを求める。適応εフィルタ34は、求められたしきい値εを用いて、上記の式(2)に従い、εフィルタリング値Gth_εを求める。
【0054】
このように、ウェーブレット変換値に基づいてしきい値εを決定することにより、エアフローメータ出力Gthの変動幅に応じたしきい値を持つよう適応εフィルタ34を構成することができる。
【0055】
図7は、ウエーブレット変換フィルタ35の詳細を示す図である。ウェーブレット変換フィルタ35は、3個のハーフバンドローパスフィルタ41〜43と、1つのハーフバンドハイパスフィルタ44と、4個のダウンサンプリング部45〜48を備える。ハーフバンドローパスフィルタ43およびダウンサンプリング部47は、省略してもよい。
【0056】
ハーフバンドローパスフィルタ41〜43のそれぞれは、式(5)に示されるように、今回のサイクルにおける入力データu(η)と前回のサイクルにおける入力データu(η−1)に対してフィルタリングを実行する。
【0057】
【数5】
【0058】
ハーフバンドハイパスフィルタ44は、式(6)に示されるように、今回のサイクルにおける入力データu(η)と前回のサイクルにおける入力データu(η−1)に対してフィルタリングを実行する。
【0059】
【数6】
【0060】
ダウンサンプリング部45〜48は、入力データを、「入力データのサンプリングレート×(1/2)」のサンプリングレートで、ダウンサンプリングする。
【0061】
具体的には、ハーフバンドローパスフィルタ41は、第1の移動平均値の今回値Gth_ave(n)と前回値Gth_ave(n−1)に対して上記式(5)を実行し、Gl(n)を出力する。Gl(n)は、ダウンサンプリング45によって周期m1でサンプリングされる。周期m1は、周期nの2倍である。周期m1でサンプリングされた値は、Gth_wv1L(m1)と表される。ハーフバンドローパスフィルタ42は、ダウンサンプリング45から出力される今回値Gth_wv1L(m1)と前回値Gth_wv1L(m1−1)に対して上記(5)に従い、Gl(m1)を出力する。Gl(m1)は、ダウンサンプリング46によって周期m2でサンプリングされる。周期m2は、周期m1の2倍である。周期m2でサンプリングされた値は、Gth_wv2 L(m2)で表される。次に、ハーフバンドハイパスフィルタ44は、ダウンサンプリング46から出力される今回値Gth_wv2 L(m2)と前回値Gth_wv2 L(m2)に対して上記(6)に従い、Gl(m2)を出力する。Gl(m2)は、ダウンサンプリング48によって周期m3でサンプリングされる。周期m3は、周期m2の2倍である。周期m3でサンプリングされた値は、Gth_wv3 H(m3)と表され、これが、ウェーブレット変換フィルタ35の出力Gth_wv(m)である。周期m3は、周期nの6倍である。
【0062】
図8の(a)に、ハーフバンドローパスフィルタの特性の一例を示す。ハーフバンドローパスフィルタは、「ダウンサンプリング後のサンプリング周波数/2」以上の周波数成分を阻止する。低周波成分のゲインが1より大きいので、ハーフバンドローパスフィルタが適用された信号の低周波成分のゲインは増幅される。
【0063】
図8の(b)は、ハーフバンドハイパスフィルタの特性の一例を示す。ハーフバンドハイパスフィルタは、「ダウンサンプリング後のサンプリング周波数/2」以下の周波数成分を阻止する。高周波成分のゲインが1より大きいので、ハーフバンドハイパスフィルタが適用された信号の高周波成分のゲインは増幅される。
【0064】
図9は、ウェーブレット変換フィルタ35の動作の概要を示す。前述した定常状態における“ゆらぎ”の周波数成分が、網掛けされた領域51に含まれることが、スペクトル解析によって判明している。
【0065】
第1の移動平均フィルタ31からの移動平均値Gth_aveのサンプリング周期はnであり、サンプリング周波数をfとする(すなわち、f=1/n)。参照番号52で示される長方形は、第1の移動平均値Gth_aveのパワースペクトルを示す。
【0066】
第1の移動平均値Gth_aveにハーフバンドローパスフィルタ41とダウンサンプリング45を適用することによって得られる信号Gth_wv1 Lは、参照番号53によって示されるようなパワースペクトルを持つ。ハーフバンドローパスフィルタ41の低周波ゲインが1より大きいので、パワースペクトル53が、増加されたゲインを持つことがわかる。
【0067】
信号Gth_wv1 Lにハーフバンドローパスフィルタ42とダウンサンプリング46を適用することによって得られる信号Gth_wv2 Lは、参照番号54に示されるようなパワースペクトルを持つ。ハーフバンドローパスフィルタ42の低周波ゲインが1より大きいので、パワースペクトル54が、増加されたゲインを持つことがわかる。
【0068】
信号Gth_wv2 Lにハーフバンドハイパスフィルタ44とダウンサンプリング48を適用することによって得られる信号Gth_wv3 Hは、参照番号55に示されるようなパワースペクトルを持つ(参照番号56は、信号Gth_wv2 Lにハーフバンドローパスフィルタ44とダウンサンプリング47を適用することによって得られる信号Gth_wv3 Lのパワースペクトルを表す)。ハーフバンドハイパスフィルタ44の高周波ゲインが1より大きいので、パワースペクトル55が、増加されたゲインを持つことがわかる。
【0069】
こうして、ウェーブレット変換フィルタ35により、パワースペクトル55を持つ信号Gth_wv3 Hが、ウェーブレット変換値Gth_wvとして出力される。
【0070】
前述したように、領域51は、ゆらぎを含む周波数領域を示している。したがって、ウェーブレット変換フィルタ35により、ウェーブレット変換フィルタ35により、エアフローメータ出力の第1の移動平均値から、該領域51に含まれるゆらぎの周波数成分を抽出することができる。また、フィルタ41〜44のそれぞれを適用するたびに信号のゲインが増幅されるので、S/N比が向上する。
【0071】
図10は、ウェーブレット変換フィルタ35を用いることの効果を示す。図10の(a)は、ハーフバンドハイパスフィルタ44を介してダウンサンプリング部48から出力される信号Gth_wv3 H(すなわち、Gth_wv)の遷移を示す。比較のため、ハーフバンドローパスフィルタ43を介してダウンサンプリング部47から出力される信号Gth_wv3Lの遷移が、図10の(b)に示されている。たとえば領域61に示されるように、ウェーブレット変換値Gth_wv3 Hに“ゆらぎ”が含まれていることがわかる。
【0072】
このように、ウェーブレット変換値Gth_wv3 Hは、“ゆらぎ”を表している。前述したように、ゆらぎの大きさを表すパラメータとして、絶対値関数部36によりウェーブレット変換値Gth_wv3 Hの絶対値Gth_wv_absが取得される。さらに、第2の移動平均フィルタ37により、この絶対値の移動平均値Gth_wv_aveが算出される。第2の移動平均値Gth_wv_aveに基づいて、しきい値εが決定される。
【0073】
図11は、可変しきい値テーブル39の一例を示す。前述したように、しきい値εは、ゆらぎの振幅よりも大きくなるよう設定される。第2の移動平均値Gth_wv_aveは、ゆらぎの振幅の大きさを表しているので、しきい値テーブル39は、第2の移動平均値Gth_wv_aveが大きくなるほど、しきい値εも大きくなるように設定される。
【0074】
図12の(a)は、ウェーブレット変換絶対値Gth_wv_absの遷移を示す。図12の(b)は、第2の移動平均値Gth_wv_aveの遷移を示す。図12の(c)は、しきい値εの遷移を示す。領域63および64によって示されるように、ウェーブレット変換値絶対値Gth_wv_absおよび第2の移動平均値Gth_wv_aveに比較的大きなゆらぎが生じている。このような状態では、領域65に示されるように、大きめの値を持つしきい値εが、しきい値テーブル39から抽出される。
【0075】
一方、領域66および67に示されるように、ウェーブレット変換値絶対値Gth_wv_absおよび第2の移動平均値Gth_wv_aveに比較的小さなゆらぎが生じている。このような状態では、領域68に示されるように、小さめの値を持つしきい値εが、しきい値テーブル39から抽出される。
【0076】
図13は、しきい値εが適応化されたεフィルタを用いることの効果を示す。図13の(a)は、エアフローメータ出力Gth、第1の移動平均値Gth_ave、図4の実施形態に従う固定εフィルタリング値Gth_ε(0.5)、および図6の実施形態に従う適応εフィルタリング値Gth_ε(adp)の遷移を示す。εフィルタリング値Gth_ε(0.5)は、しきい値εが値0.5に固定されたときのεフィルタ33の出力である。εフィルタリング値Gth_ε(adp)は、しきい値εがゆらぎの変動幅に応じて適応化されたときの適応εフィルタ34の出力である。
【0077】
図13の(b)は、わかりやすくするため、図13の(a)から、第1の移動平均値Gth_ave、固定εフィルタリング値Gth_ε(0.5)、および適応εフィルタリング値Gth_ε(adp)を抜き出して示したものである。図13の(c)は、さらに、図13の(b)から、第1の移動平均値Gth_ave、および適応εフィルタリング値Gth_ε(adp)を抜き出して示したものである。
【0078】
領域71と72を比較して明らかなように、エアフローメータ出力が過渡状態から定常状態に移行するとき、固定εフィルタリング値Gth_ε(0.5)に大きな変動が生じているのに対し、適応εフィルタリング値Gth_ε(adp)にはそのような変動が生じていない。
【0079】
また、領域73と74を比較して明らかなように、エアフローメータ出力が定常状態から過渡状態に移行するとき、固定εフィルタリング値Gth_ε(0.5)には第1の移動平均値Gth_aveに対して追従遅れが生じているのに対し、適応εフィルタリング値Gth_ε(adp)にはそのような遅れが生じていない。
【0080】
このように、しきい値εが適応化されたεフィルタを用いることにより、変動および追従遅れを解消することができる。
【0081】
図14は、図6に示される実施形態に従う、εフィルタリング値Gth_εを求める処理のフローチャートを示す。このルーチンは、TDC周期で実行される。
【0082】
ステップS101において、エアフローメータ(AFM)が活性化されているかどうかを判断する。エアフローメータが活性化されていなければ、εフィルタリング値Gth_εに初期値を設定する(S102)。
【0083】
第1の移動平均値Gth_aveおよびウェーブレット変換値Gth_wvの演算において、過去のエアフローメータ出力Gthを使用する。したがって、ステップS103において、使用すべき過去のエアフローメータ出力Gthがリングバッファに格納されているかどうかを判断する。使用すべき過去のエアフローメータ出力Gthがまだ格納されていなければ、εフィルタリング値Gth_εに、現在のエアフローメータ出力Gthをセットする。
【0084】
ステップS105において、前述の式(1)に示されるように、第1の移動平均値Gth_aveを算出する。このルーチンはTDC周期で実施されるので、このステップにおいて移動平均値Gth_ave(k)(図4を参照)が算出される。
【0085】
ステップS106において、図7を参照して説明したように、ウェーブレット変換値Gth_wvを算出する。ステップS107において、ウェーブレット変換絶対値Gth_wv_absおよび第2の移動平均値Gth_wv_aveを算出する。
【0086】
ステップS108において、可変しきい値テーブル39を参照し、第2の移動平均値Gth_wv_aveに対応するしきい値εを抽出する。ステップS109において、ステップS108で抽出されたしきい値εを用い、前述の式(2)に従ってεフィルタリング値Gth_εを算出する。
【0087】
本発明の他の実施形態に従う計測距離を平滑化する装置
図15は、本発明の適応εフィルタを用いた、他の実施形態を示す。ミリ波レーダのような装置を自車両に搭載し、先行車に対する距離を計測することが行われている。上記に説明した適応εフィルタは、レーダによって計測された距離Lvに適用されることができる。
【0088】
図16は、図15に示される実施形態における、計測距離Lvを平滑化する装置のブロック図である。レーダ等によって計測された距離Lvは、周期nで検出される。距離Lvは、第1の移動平均フィルタ131によってフィルタリングされ、第1の移動平均値Lv_aveを算出する。ダウンサンプリング部132は、第1の移動平均値Lv_aveを、周期kでダウンサンプリングする。周期kは、周期nの6倍である。第1の移動平均値Lv_ave(k)は、適応εフィルタ134に渡される。
【0089】
一方、ウェーブレット変換フィルタ135は、前述したようにハーフバンドローパスフィルタ、ハーフバンドハイパスフィルタ、およびダウンサンプリングによって、第1の移動平均値Lv_aveから、ウェーブレット変換値Lv_wvを算出する。絶対値関数部136により、ウェーブレット変換値Lv_wvの絶対値Lv_wv_absが取得される。第2の移動平均フィルタ137によって、ウェーブレット変換絶対値Lv_wv_absの第2の移動平均値Lv_wv_aveが算出される。
【0090】
しきい値抽出部138は、可変しきい値テーブル139を参照し、第2の移動平均値Lv_wv_aveに対応するしきい値εを抽出する。適応εフィルタ134は、求められたしきい値εを用いて、第1の移動平均値Lv_ave(k)をフィルタリングし、εフィルタリング値Lv_ε(k)を求める。
【0091】
本発明に従う適応εフィルタは、所与の信号に対して適用可能である。また、図4および図6に示される各ブロックは、典型的にはソフトウェアで実現されるが、ハードウェア、およびソフトウェアとハードウェアの組合せで実現してもよい。
【0092】
本発明は、クランク軸を鉛直方向とした船外機などのような船舶推進機用エンジンにも適用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【図1】この発明の一実施例に従う、内燃機関および制御装置を概略的に示す図。
【図2】この発明の一実施例に従う、移動平均値を算出する方法の概略を示す図。
【図3】従来手法による、ゆらぎが含まれる、定常状態におけるエアフローメータ出力の移動平均値の遷移を示す図。
【図4】この発明の一実施例に従う、εフィルタを用いてエアフローメータ出力を平滑化する装置のブロック図。
【図5】この発明の一実施例に従う、εフィルタを用いることの効果を示す図。
【図6】この発明の他の実施例に従う、適応εフィルタを用いてエアフローメータ出力を平滑化する装置のブロック図。
【図7】この発明の一実施例に従う、ウェーブレット変換フィルタの構成を示す。
【図8】この発明の一実施例に従う、ハーフバンドローパスフィルタおよびハーフバンドハイパスフィルタのフィルタ特性を示す図。
【図9】この発明の一実施例に従う、ハーフバンドローパスフィルタおよびハーフバンドハイパスフィルタの動作の概要を示す図。
【図10】この発明の一実施例に従う、ウェーブレット変換フィルタを用いることの効果を示す図。
【図11】この発明の一実施例に従う、可変しきい値テーブルを示す図。
【図12】この発明の一実施例に従う、ウェーブレット変換絶対値の第2の移動平均値に応じて抽出されるしきい値εの変化を示す図。
【図13】この発明の一実施例に従う、適応εフィルタを用いることの効果を示す図。
【図14】この発明の一実施例に従う、適応εフィルタリング値を算出する処理のフローチャート。
【図15】この発明の他の実施例に従う、計測された距離に対する平滑化処理の適用を示す図。
【図16】この発明の他の実施例に従う、計測された距離を平滑化する装置のブロック図。
【符号の説明】
1 ECU
2 エンジン
3 吸気管
10 エアフローメータ[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an apparatus for smoothing a given signal, and more particularly, to an apparatus for smoothing a signal detected by a sensor provided in a vehicle.
[0002]
[Prior art]
An air flow meter (AFM) is provided upstream of a throttle valve to measure the amount of intake air flowing into an engine. It is known that the output of an air flow meter includes a pulsation having a cycle of an intake process (TDC) of an engine.
[0003]
In order to smooth the output of the air flow meter, it has been proposed to reduce the influence of the pulsation by using a moving average filter that exhibits an attenuation characteristic at a pulsation frequency. The fuel injection amount is determined based on the value filtered by the moving average filter.
[0004]
On the other hand, a method of removing noise in an image using an ε filter is known. For example, Japanese Patent Publication No. 30111828 describes a technique using an ε filter to remove mosquito noise in an image. If the target data block includes an edge, the ε filter is applied to the image data of the data block. If the data block does not include the edge, the image data of the data block is output as it is. Japanese Patent Publication No. 3193285 describes a technique for reducing noise by applying an ε filter to image data when decoding the image data.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
The output of an air flow meter varies from a transient state to a steady state. In a steady state where the intake air amount is essentially constant, "fluctuations" may remain in the moving averaged value due to the influence of subtle phase shifts in the pulsation cycle and fluctuations in pulsation amplitude. This fluctuation may cause a change in the fuel injection amount, and as a result, a change in the air-fuel ratio of the air-fuel mixture.
[0006]
In order to suppress this fluctuation, it is conceivable to use a Chebyshev filter or the like that blocks a frequency component higher than the pulsation frequency. However, in this method, the phase of the filtered value with respect to the output of the air flow meter in a transient state is considered. It may increase delay.
[0007]
Therefore, there is a need for a filter that reduces fluctuations of the output of the air flow meter in a steady state and does not cause a phase delay in a transient state.
[0008]
On the other hand, as described above, it has been proposed to remove noise included in an image by using an ε filter. It is another object of the present invention to use such characteristics of the ε filter to more appropriately configure a filter applied to the output of the air flow meter.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
According to one aspect of the present invention, an apparatus for smoothing a given signal using an ε filter calculates a parameter indicating a fluctuation range of the given signal using a wavelet transform. Based on the calculated parameters, a threshold used in the ε filter is determined. The given signal is filtered by an ε filter with the determined threshold.
[0010]
According to the present invention, by using an ε filter, fluctuations in a steady state can be suppressed, and a phase delay in a transient state can be reduced. This increases the responsiveness of the control system using the filtered value (hereinafter, referred to as a filtered value). Further, the stability of the control system in a steady state can be improved. Further, since the threshold value of the ε filter is appropriately set according to the fluctuation range of the signal, when the signal transitions to the transient state, it is possible to minimize the delay in following the filtering value for the given signal. it can. Further, when the signal transitions to the steady state, it is possible to suppress the fluctuation of the filtering value due to noise.
[0011]
According to another aspect of the present invention, a sensor output signal for determining a fuel injection amount of an internal combustion engine is filtered by an ε filter. The fuel injection amount is determined based on the sensor output signal filtered by the ε filter. By applying the ε filter, the sensor output signal is smoothed while the phase lag is minimized, so that the accuracy of the air-fuel ratio control particularly in a transient state is improved.
[0012]
According to one embodiment of the present invention, a signal smoothing device for an internal combustion engine calculates a fluctuation range of a sensor output signal for determining a fuel injection amount by using a wavelet transform. The threshold value of the ε filter is determined according to the calculated fluctuation width. The sensor output signal is filtered by an ε filter having the determined threshold. According to the present invention, since the threshold value of the ε filter is appropriately set according to the fluctuation range of the sensor output signal, when the sensor output signal transitions to the transient state, the delay in following the filtering value for the signal is minimized. Can be Further, when the sensor output signal shifts to the steady state, it is possible to suppress the fluctuation of the filtering value due to noise.
[0013]
According to another embodiment of the present invention, the signal smoothing device for an internal combustion engine further includes a moving average filter that performs a moving average of the sensor output signal. The ε filter performs filtering on the signal filtered by the moving average filter. According to the present invention, noise due to the pulsation frequency can be reduced by the moving average filter. The ε filter only needs to remove noise and fluctuation at frequencies other than the pulsation frequency. Therefore, the magnitude of the threshold value of the ε filter can be minimized. Further, the delay in following the filtering value with respect to the sensor output signal in the transient state can be further reduced.
[0014]
According to another aspect of the present invention, a signal smoothing device for vehicle following control includes an ε filter that filters a distance signal indicating a distance to a preceding vehicle measured by a radar. The distance to the preceding vehicle is determined based on the distance signal filtered by the ε filter. According to the present invention, by applying the ε filter, the distance signal is smoothed while minimizing the phase delay, so that the accuracy of calculating the distance to the preceding vehicle can be improved.
[0015]
In one embodiment of the present invention, a signal smoothing device for vehicle following control calculates a variation width of a measured distance using a wavelet transform. The threshold value of the ε filter is set according to the range of variation of the distance signal. The distance to the preceding vehicle is determined based on the distance signal filtered by the ε filter.
[0016]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Configuration of internal combustion engine and control device
Next, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is an overall system configuration diagram of an internal combustion engine (hereinafter, referred to as “engine”) and a control device thereof according to an embodiment of the present invention.
[0017]
An electronic control unit (hereinafter, referred to as an “ECU”) 1 includes an input interface 1a that receives data transmitted from each part of the vehicle, a
[0018]
The
[0019]
A
[0020]
An air flow meter (AFM) 10 is provided upstream of the
[0021]
The intake pipe pressure (Pb)
[0022]
The
[0023]
The rotation speed (Ne)
[0024]
The signal sent to the
[0025]
The air sucked into the
[0026]
Problems with conventional methods
To facilitate understanding of the present invention, a method of calculating the intake air amount from a signal detected by the
[0027]
FIG. 2 shows an example of transition of the intake air amount Gth detected by the
[0028]
In the conventional method, an intake air amount is calculated using a moving average filter so as to reduce the influence of pulsation. Specifically, the output Gth of the
[0029]
(Equation 1)
[0030]
FIG. 3 shows transition of the air flow meter output Gth and the moving average value Gth_ave according to the conventional method. As indicated by
[0031]
In order to solve this problem, a Chebyshev filter or the like having a characteristic of blocking frequencies higher than the pulsation frequency (more precisely, frequency components slightly lower than the pulsation frequency on the high frequency side) is used. It is conceivable to suppress this fluctuation by increasing the area. However, this method is not preferable because the phase lag of the value filtered with respect to the air amount Gth increases, and the air-fuel ratio control in the transient state decreases.
[0032]
There is also a method of filtering the air amount Gth using a Kalman filter. However, since the behavior of the air amount Gth varies from a transient state to a steady state, it is difficult to describe the behavior with a single model. When a plurality of models are used, it is difficult to continuously maintain the output of the Kalman filter when switching between the models.
[0033]
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in which a fluctuation in a steady state is efficiently reduced and a filter having a small phase delay in a transient state is realized.
[0034]
Apparatus for smoothing intake air amount according to one embodiment of the present invention
FIG. 4 is a block diagram of an apparatus for smoothing an intake air amount according to an embodiment of the present invention. The air flow meter output Gth is detected at a cycle n. The first moving
[0035]
The
[0036]
The
[0037]
(Equation 2)
[0038]
Here, the function Fε is defined as in equation (3).
[0039]
(Equation 3)
[0040]
u indicates input data to the function Fε, and v indicates reference data of the function Fε. When Expression (3) is applied to Expression (2), u in Expression (3) is the first moving average value Gth_ave of the (ki) -th cycle, and v in Expression (3) is the k-th value. Is the first moving average value Gth_ave of the cycle. The following characteristics are obtained by the nonlinear function Fε.
[0041]
If the variation range of the first moving average Gth_ave is in the range from “Gth_ave (k) −ε” to “Gth_ave (k) + ε”, that is, if the first moving average Gth_ave is in a steady state. For example, the value of the function Fε is Gth_ave (ki). The ε filtering value Gth_ε is a moving average value from Gth_ave (ki) to Gth_ave (kn).
[0042]
On the other hand, when the fluctuation range of the first moving average Gth_ave does not fall within the range from “Gth_ave (k) −ε” to “Gth_ave (k) + ε”, that is, the first moving average Gth_ave is in a transition state. If there is, the value of the function Fε is the first moving average value Gth_ave (k) of the current cycle. The ε filtering value Gth_ε is also the first moving average value Gth_ave (k) in the current cycle.
[0043]
In summary, when the output of the air flow meter is in a transient state, the value Gth_ave (k) received from the
[0044]
FIG. 5 shows the effect of using an ε filter. FIG. 5A shows transitions of the air flow meter output Gth, the first moving average value Gth_ave, and the output Gth_ε (0.5) of the ε filter. Here, the threshold value ε is fixed at a value of 0.5. FIG. 5B shows the moving average Gth_ave and the ε filtering value Gth_ε (0.5) extracted from FIG. 5A for simplicity.
[0045]
It can be seen that the ε filtering value Gth_ε (0.5) has no phase delay in the transient state. Further, in the steady state, it can be seen that the fluctuation is significantly reduced compared to the first moving average value Gth_ave. As described above, by using the ε filter, it is possible to eliminate the phase delay in the transient state while reducing the fluctuation in the steady state.
[0046]
However, as shown in a
[0047]
Apparatus for smoothing intake air amount according to another embodiment of the present invention
As described above, it is preferable to eliminate the fluctuation at the start of the steady state and the following delay at the start of the transient state, and this is achieved by the smoothing device shown in FIG. The first moving
[0048]
The smoothing device according to this embodiment further includes a
[0049]
The
[0050]
The absolute
[0051]
(Equation 4)
[0052]
The correspondence between the second moving average value Gth_wv_ave and the threshold ε of the
[0053]
The threshold
[0054]
As described above, by determining the threshold value ε based on the wavelet transform value, the
[0055]
FIG. 7 is a diagram showing details of the
[0056]
Each of the half-band low-
[0057]
(Equation 5)
[0058]
The half-band high-
[0059]
(Equation 6)
[0060]
The downsampling
[0061]
Specifically, the half-band low-
[0062]
FIG. 8A shows an example of the characteristics of the half-band low-pass filter. The half-band low-pass filter blocks frequency components equal to or higher than “sampling frequency after downsampling / 2”. Since the gain of the low-frequency component is greater than 1, the gain of the low-frequency component of the signal to which the half-band low-pass filter has been applied is amplified.
[0063]
FIG. 8B shows an example of the characteristics of the half-band high-pass filter. The half-band high-pass filter blocks frequency components equal to or lower than “sampling frequency after downsampling / 2”. Since the gain of the high-frequency component is greater than 1, the gain of the high-frequency component of the signal to which the half-band high-pass filter has been applied is amplified.
[0064]
FIG. 9 shows an outline of the operation of the
[0065]
The sampling period of the moving average value Gth_ave from the first moving
[0066]
A signal Gth_wv obtained by applying the half-band low-
[0067]
Signal Gth_wv1 LGth_wv obtained by applying the half-band low-pass filter 42 and the down-sampling 46 to the2 LHas a power spectrum as indicated by
[0068]
Signal Gth_wv2 LGth_wv obtained by applying the half-band high-
[0069]
Thus, the signal Gth_wv having the
[0070]
As described above, the
[0071]
FIG. 10 shows the effect of using the
[0072]
Thus, the wavelet transform value Gth_wv3 HRepresents "fluctuation". As described above, the wavelet transform value Gth_wv by the absolute
[0073]
FIG. 11 shows an example of the variable threshold table 39. As described above, the threshold value ε is set to be larger than the amplitude of the fluctuation. Since the second moving average Gth_wv_ave indicates the magnitude of the fluctuation amplitude, the threshold value table 39 is set such that the larger the second moving average Gth_wv_ave, the larger the threshold ε. You.
[0074]
FIG. 12A shows the transition of the wavelet transform absolute value Gth_wv_abs. FIG. 12B shows a transition of the second moving average value Gth_wv_ave. FIG. 12C shows the transition of the threshold value ε. As indicated by the regions 63 and 64, relatively large fluctuations occur in the absolute value Gth_wv_abs of the wavelet transform value and the second moving average value Gth_wv_ave. In such a state, a threshold value ε having a larger value is extracted from threshold value table 39, as shown in
[0075]
On the other hand, as shown in
[0076]
FIG. 13 shows the effect of using an ε filter with an adapted threshold ε. FIG. 13A shows the air flow meter output Gth, the first moving average Gth_ave, the fixed ε filtering value Gth_ε (0.5) according to the embodiment of FIG. 4, and the adaptive ε filtering value Gth_ε according to the embodiment of FIG. (Adp) transition. The ε filtering value Gth_ε (0.5) is an output of the
[0077]
FIG. 13B shows the first moving average Gth_ave, the fixed ε filtering value Gth_ε (0.5), and the adaptive ε filtering value Gth_ε (adp) from FIG. 13A for simplicity. These are extracted and shown. FIG. 13C further shows the first moving average value Gth_ave and the adaptive ε filtering value Gth_ε (adp) extracted from FIG. 13B.
[0078]
As is clear from the comparison between the
[0079]
As is clear from comparison between the
[0080]
As described above, by using the ε filter to which the threshold ε is adapted, it is possible to eliminate the fluctuation and the tracking delay.
[0081]
FIG. 14 shows a flowchart of a process for obtaining the ε filtering value Gth_ε according to the embodiment shown in FIG. This routine is executed in a TDC cycle.
[0082]
In step S101, it is determined whether an air flow meter (AFM) is activated. If the air flow meter has not been activated, an initial value is set to the ε filtering value Gth_ε (S102).
[0083]
In the calculation of the first moving average value Gth_ave and the wavelet transform value Gth_wv, the past airflow meter output Gth is used. Therefore, in step S103, it is determined whether or not the past air flow meter output Gth to be used is stored in the ring buffer. If the past airflow meter output Gth to be used has not been stored yet, the current airflow meter output Gth is set to the ε filtering value Gth_ε.
[0084]
In step S105, the first moving average value Gth_ave is calculated as shown in the above equation (1). Since this routine is performed in the TDC cycle, the moving average value Gth_ave (k) (see FIG. 4) is calculated in this step.
[0085]
In step S106, as described with reference to FIG. 7, the wavelet transform value Gth_wv is calculated. In step S107, a wavelet transform absolute value Gth_wv_abs and a second moving average value Gth_wv_ave are calculated.
[0086]
In step S108, the threshold value ε corresponding to the second moving average value Gth_wv_ave is extracted with reference to the variable threshold value table 39. In step S109, using the threshold value ε extracted in step S108, an ε filtering value Gth_ε is calculated according to the above-described equation (2).
[0087]
Apparatus for smoothing a measurement distance according to another embodiment of the present invention
FIG. 15 shows another embodiment using the adaptive ε filter of the present invention. 2. Description of the Related Art A device such as a millimeter wave radar is mounted on a host vehicle to measure a distance to a preceding vehicle. The adaptive ε filter described above can be applied to the distance Lv measured by the radar.
[0088]
FIG. 16 is a block diagram of an apparatus for smoothing the measured distance Lv in the embodiment shown in FIG. The distance Lv measured by a radar or the like is detected at a period n. The distance Lv is filtered by the first moving average filter 131 to calculate a first moving average value Lv_ave. The
[0089]
On the other hand, the
[0090]
The threshold
[0091]
The adaptive ε-filter according to the invention is applicable for a given signal. Each block shown in FIGS. 4 and 6 is typically realized by software, but may be realized by hardware or a combination of software and hardware.
[0092]
The present invention can also be applied to a marine propulsion engine such as an outboard motor having a vertical crankshaft.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram schematically showing an internal combustion engine and a control device according to one embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram schematically illustrating a method of calculating a moving average value according to one embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a diagram showing a transition of a moving average value of an output of an air flow meter in a steady state including fluctuation according to a conventional method.
FIG. 4 is a block diagram of an apparatus for smoothing an air flow meter output using an ε filter according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a diagram showing the effect of using an ε filter according to one embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a block diagram of an apparatus for smoothing an air flow meter output using an adaptive ε filter according to another embodiment of the present invention.
FIG. 7 shows a configuration of a wavelet transform filter according to one embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a diagram showing filter characteristics of a half-band low-pass filter and a half-band high-pass filter according to one embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a diagram showing an outline of operations of a half-band low-pass filter and a half-band high-pass filter according to one embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a diagram showing the effect of using a wavelet transform filter according to one embodiment of the present invention.
FIG. 11 is a diagram showing a variable threshold value table according to one embodiment of the present invention.
FIG. 12 is a diagram showing a change in a threshold ε extracted according to a second moving average value of the wavelet transform absolute value according to one embodiment of the present invention.
FIG. 13 is a diagram showing the effect of using an adaptive ε filter according to one embodiment of the present invention.
FIG. 14 is a flowchart of a process for calculating an adaptive ε filtering value according to one embodiment of the present invention.
FIG. 15 is a diagram showing application of a smoothing process to a measured distance according to another embodiment of the present invention.
FIG. 16 is a block diagram of an apparatus for smoothing a measured distance according to another embodiment of the present invention.
[Explanation of symbols]
1 ECU
2 Engine
3 Intake pipe
10 Air flow meter
Claims (6)
前記所与の信号の変動幅を示すパラメータを、ウェーブレット変換を用いて算出する手段と、
前記算出されたパラメータに基づいて、εフィルタで使用されるしきい値を決定する手段と、を備え、
前記所与の信号を、前記決定されたしきい値を持つεフィルタによってフィルタリングする、信号平滑化装置。An apparatus for smoothing a given signal using an ε filter,
Means for calculating a parameter indicating the fluctuation range of the given signal using a wavelet transform;
Means for determining a threshold used in the ε filter based on the calculated parameters,
A signal smoothing device for filtering the given signal with an ε filter having the determined threshold.
前記εフィルタによってフィルタリングされたセンサ出力信号に基づいて、前記燃料噴射量を決定する手段と、
を備える、内燃機関の信号平滑化装置。An ε filter for filtering a sensor output signal for determining a fuel injection amount of the internal combustion engine;
Means for determining the fuel injection amount based on the sensor output signal filtered by the ε filter,
A signal smoothing device for an internal combustion engine, comprising:
前記算出されたパラメータに基づいて、前記εフィルタで使用されるしきい値を決定する手段と、をさらに備え、
前記センサ出力信号を、前記決定されたしきい値を持つεフィルタによってフィルタリングする、請求項2に記載の内燃機関の信号平滑化装置。Means for calculating a parameter indicating a fluctuation range of the sensor output signal using a wavelet transform,
Means for determining a threshold used in the ε filter based on the calculated parameters, further comprising:
The signal smoothing device for an internal combustion engine according to claim 2, wherein the sensor output signal is filtered by an ε filter having the determined threshold.
前記εフィルタは、前記移動平均フィルタによってフィルタリングされた信号に対してフィルタリングを実行する、請求項2または請求項3に記載の内燃機関の信号平滑化装置。A moving average filter for moving average of the sensor output signal;
4. The signal smoothing device for an internal combustion engine according to claim 2, wherein the ε filter performs filtering on a signal filtered by the moving average filter. 5.
前記εフィルタによってフィルタリングされた距離信号に基づいて、前記先行車への距離を決定する手段と、
を備える、車両追従制御のための信号平滑化装置。An ε filter for filtering a distance signal indicating a distance to a preceding vehicle measured by a radar;
Means for determining a distance to the preceding vehicle based on the distance signal filtered by the ε filter;
A signal smoothing device for vehicle following control, comprising:
前記算出されたパラメータに基づいて、前記εフィルタで使用されるしきい値を決定する手段と、をさらに備え、
前記距離信号を、前記決定されたしきい値を持つεフィルタによってフィルタリングする、請求項5に記載の車両追従制御のための信号平滑化装置。Means for calculating a parameter indicating the range of variation of the distance signal using a wavelet transform,
Means for determining a threshold used in the ε filter based on the calculated parameters, further comprising:
The signal smoothing device according to claim 5, wherein the distance signal is filtered by an ε filter having the determined threshold value.
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2002313342A JP4073291B2 (en) | 2002-10-28 | 2002-10-28 | Apparatus for smoothing a signal using an ε filter |
DE10350066A DE10350066A1 (en) | 2002-10-28 | 2003-10-27 | Signal smoothing device, especially for smoothing the signal from a motor vehicle air mass flow sensor, wherein an epsilon filter is combined with a control unit in which a wavelet transform is applied to the sensor signal |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2002313342A JP4073291B2 (en) | 2002-10-28 | 2002-10-28 | Apparatus for smoothing a signal using an ε filter |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2004150280A true JP2004150280A (en) | 2004-05-27 |
JP4073291B2 JP4073291B2 (en) | 2008-04-09 |
Family
ID=32089480
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2002313342A Expired - Fee Related JP4073291B2 (en) | 2002-10-28 | 2002-10-28 | Apparatus for smoothing a signal using an ε filter |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4073291B2 (en) |
DE (1) | DE10350066A1 (en) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008057438A (en) * | 2006-08-31 | 2008-03-13 | Honda Motor Co Ltd | Ignition timing control device for internal combustion engine |
JP2010116781A (en) * | 2008-11-11 | 2010-05-27 | Honda Motor Co Ltd | Air-fuel ratio control device for internal combustion engine |
US8271284B2 (en) | 2006-07-21 | 2012-09-18 | Nec Corporation | Speech synthesis device, method, and program |
US8320697B2 (en) | 2007-09-28 | 2012-11-27 | Fujitsu Semiconductor Limited | Image processing filter, image processing method of image processing filter, and image processing circuit of image processing apparatus having image processing filter |
US8551007B2 (en) | 2008-05-15 | 2013-10-08 | Fujitsu Limited | Pulse rate measuring apparatus |
JP2017120525A (en) * | 2015-12-28 | 2017-07-06 | オムロン株式会社 | Time series data converter and electric power storage device |
-
2002
- 2002-10-28 JP JP2002313342A patent/JP4073291B2/en not_active Expired - Fee Related
-
2003
- 2003-10-27 DE DE10350066A patent/DE10350066A1/en not_active Ceased
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8271284B2 (en) | 2006-07-21 | 2012-09-18 | Nec Corporation | Speech synthesis device, method, and program |
JP2008057438A (en) * | 2006-08-31 | 2008-03-13 | Honda Motor Co Ltd | Ignition timing control device for internal combustion engine |
JP4738285B2 (en) * | 2006-08-31 | 2011-08-03 | 本田技研工業株式会社 | Ignition timing control device for internal combustion engine |
US8320697B2 (en) | 2007-09-28 | 2012-11-27 | Fujitsu Semiconductor Limited | Image processing filter, image processing method of image processing filter, and image processing circuit of image processing apparatus having image processing filter |
US8551007B2 (en) | 2008-05-15 | 2013-10-08 | Fujitsu Limited | Pulse rate measuring apparatus |
JP2010116781A (en) * | 2008-11-11 | 2010-05-27 | Honda Motor Co Ltd | Air-fuel ratio control device for internal combustion engine |
JP4654287B2 (en) * | 2008-11-11 | 2011-03-16 | 本田技研工業株式会社 | Air-fuel ratio control device for internal combustion engine |
JP2017120525A (en) * | 2015-12-28 | 2017-07-06 | オムロン株式会社 | Time series data converter and electric power storage device |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
DE10350066A1 (en) | 2004-05-06 |
JP4073291B2 (en) | 2008-04-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US8201442B2 (en) | System and method for estimating EGR mass flow rates | |
JP5546595B2 (en) | Knock control device for internal combustion engine | |
Nakaji et al. | Development of an active control engine mount system | |
CN1981126B (en) | Device and method for estimating intake air amount | |
JP4073290B2 (en) | Apparatus for smoothing a signal using an adaptive filter | |
JP4073291B2 (en) | Apparatus for smoothing a signal using an ε filter | |
JP2009002281A (en) | Intake air amount detection device | |
JP2002070633A (en) | In-cylinder charging-air amount estimation device for internal combustion engine | |
EP2351923B1 (en) | Cylinder intake air amount calculating apparatus for internal combustion engine | |
KR102330460B1 (en) | Method and device for providing a filtered air system state variable in a control unit of an internal combustion engine | |
JP2008157087A (en) | Knocking detection device | |
JP5898118B2 (en) | Sensor control device, sensor control system, and sensor control method | |
WO2018180625A1 (en) | Air amount calculation device | |
US4932382A (en) | Fuel control system | |
JP3008328B2 (en) | Active noise control system for automobiles | |
JP2002047994A (en) | Knock control system of internal combustion engine | |
JP2003014462A (en) | Attitude detection device of artificial satellite | |
JP2005337040A (en) | Exhaust emission control device of internal combustion engine | |
JP3392010B2 (en) | Filter method for periodic rpm fluctuation of rotating body and signal processing device therefor | |
JP7425923B2 (en) | Electronic control device and combustion state detection system | |
JP2623660B2 (en) | Control device for internal combustion engine | |
JP2501851B2 (en) | Engine fuel control device | |
JP2010168953A (en) | Internal combustion engine injecting fuel in proportion to lift quantity of variable intake valve | |
JP4255876B2 (en) | In-cylinder pressure detector | |
EP1752641A1 (en) | "Engine control method and apparatus capable of performing said method" |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20041130 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20070921 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20070925 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20071122 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20080122 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20080122 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110201 Year of fee payment: 3 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110201 Year of fee payment: 3 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120201 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120201 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130201 Year of fee payment: 5 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130201 Year of fee payment: 5 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140201 Year of fee payment: 6 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |