JP2006169996A - 内燃機関のノック判定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 エンジンのノイズとノック振動とを判別してノック判定を行う。
【解決手段】 所定クランク角区間毎（ノック判定区間毎）にノックセンサ２８の出力を複数のバンドパスフィルタで複数の周波数成分に分離し、それら複数の周波数成分についてそれぞれエンジン１１の定常的なノイズ（例えば燃料噴射弁２０の噴射ノイズ等）の特徴を表す変数として例えばピーク値を抽出して、そのピーク値の平均値と分散（標準偏差）を演算する。そして、演算した複数の平均値の中から最大の平均値の周波数成分を選択し、その周波数成分の分散と平均値との比に基づいてノイズの有無を判定する。いずれかの周波数成分でノイズを検出した場合は、ノック判定を禁止したり、ノック判定結果に基づく点火時期フィードバック制御を禁止したり、或は、点火時期を遅角補正するようにしても良い。
【選択図】 図１

Description

本発明は、内燃機関のノック状態に応じた波形の信号を出力するセンサを用いてノック判定する内燃機関のノック判定装置に関する発明である。

一般に、内燃機関のノック判定装置は、内燃機関のシリンダブロックに、ノック振動を検出するノックセンサを取り付け、このノックセンサの出力信号からノック周波数成分をバンドパスフィルタで抽出し、このノック周波数成分のピーク値をノック判定閾値と比較してノック判定を行ったり、所定区間のノック周波数成分を積分して、その積分値をノック判定閾値と比較してノック判定を行うようにしたものが多い。

ノックは、点火時期を遅角すると防止できるが、点火時期の遅角によってエンジン出力や燃費が低下するため、聴感で許容できるノック音の範囲内で点火時期を進角させてエンジン出力や燃費を向上させることが要求されている。従って、ノック判定閾値は、聴感上の許容レベルを越えたノックのみを検出できるような値に適合する必要がある。

この観点から、特許文献１（特公平６−６０６２１号公報）に記載されているように、ノックセンサの出力信号のピーク値を対数変換した値の分布が所定の形状となるようにノック判定閾値を補正するようにしたものがある。
特公平６−６０６２１号公報（第１頁〜第２頁等）

しかしながら、センサ出力にノック振動を大きく上回るようなノイズ（例えば直噴エンジンの噴射ノイズ等）が定常的に重畳した場合、従来のノック判定技術では、ノイズをノック振動と誤判定する可能性があり、ノイズ発生時にノック判定精度が悪化するという問題があった。

本発明はこのような事情を考慮してなされたものであり、従ってその目的は、ノイズとノック振動とを判別してノック判定を行うことが可能となり、ノック判定の精度・信頼性を向上させることができる内燃機関のノック判定装置を提供することにある。

上記目的を達成するために、請求項１に係る発明は、内燃機関のノック状態に応じた波形の信号を出力するセンサと、このセンサの出力に基づいてノック判定するノック判定手段とを備えた内燃機関のノック判定装置において、所定クランク角区間毎に前記センサ出力から内燃機関のノイズの特徴を表す変数を変数演算手段によって演算し、その変数の分布の特徴に基づいてノイズの発生状態をノイズ判定手段によって判定するようにしたものである。この構成では、センサ出力から内燃機関のノイズの特徴を表す変数を演算して、この変数の分布の特徴に基づいてノイズの発生状態を判定するため、センサ出力に重畳するノイズとノック振動とを判別してノック判定を行うことが可能となり、ノック判定の精度・信頼性を向上させることができる。

具体的には、請求項２のように、変数の分布の広がり幅及び／又は平均値に基づいてノイズの発生状態を判定するようにすると良い。例えば、センサ出力に定常的なノイズ（例えば直噴エンジンの噴射ノイズ等）が重畳した場合、変数の分布の広がり幅が狭くなったり、変数の平均値が大きくなったりするという特徴がある（図３、図４参照）。従って、変数の分布の広がり幅や平均値に基づいてノイズの発生状態を判定することができる。

この場合、請求項３のように、変数は、センサ出力の所定クランク角区間のピーク値と、該所定クランク角区間の出力強度積算値と、該センサ出力の波形とノック特有の波形を表す理想ノック波形との相関性を表す形状相関係数のうちの少なくとも１つを用いるようにすると良い。いずれを変数として用いても、変数の分布にノイズの特徴を持たせることができる。

一般に、統計的手法でデータの分布形状を評価する指標として、平均値、標準偏差σ、分散Ｖが用いられることが多い。ここで、標準偏差σは、分散Ｖの平方根をとった値であり、分散Ｖは、各データと平均値との偏差を二乗した値を合計し、その合計値をデータ数で割り算した値である。この分散Ｖも、標準偏差σと同じく、データの散らばりの度合いを表す指標となる。

例えば、ｎ個のデータをＸ1 、Ｘ2 、……Ｘn とすると、平均値Ｘav、分散Ｖ、標準偏差σは次のように定義される。
平均値Ｘav＝（Ｘ1 ＋Ｘ2 ＋……＋Ｘn ）／ｎ
分散Ｖ＝｛（Ｘ1 −Ｘav）² ＋（Ｘ2 −Ｘav）² ＋……＋（Ｘn −Ｘav）² ｝／ｎ 標準偏差σ＝√Ｖ

本発明では、請求項４のように、変数の分布の特徴を表す指標として該変数の平均値と分散を演算し、これら分散と平均値との比に基づいてノイズの発生状態を判定するようにしても良い。この分散と平均値との比によってノイズの発生状態を精度良く判定することができる。

ところで、上記各定義式を用いて平均値や分散（標準偏差）を演算する場合、所定期間分の多数のデータを格納する膨大なＲＡＭ容量が必要となる。内燃機関の制御のように、各気筒の点火毎、燃料噴射毎等に各種の情報を更新していく必要があるシステムでは、平均値と分散（標準偏差）の演算に使用できるＲＡＭ容量も制限されるため、各定義式を用いる演算方法をそのまま実施することは現実には困難であると思われる。

また、内燃機関の運転条件が変化すると、センサ出力やそのピーク値も変化するため、ＲＡＭにピーク値のデータを蓄えている途中で運転条件が変化すると、複数の運転条件が混在した平均値と分散（標準偏差）を演算してしまい、平均値と分散（標準偏差）の精度が悪化するという問題もある。つまり、上記各定義式を用いる演算方法では、過渡状態で平均値と分散（標準偏差）の追従性が悪いという問題もある。

これらの問題を解決するために、請求項５のように、変数演算手段によって変数を演算する所定クランク角区間毎に、演算した変数を平滑化処理（なまし処理、一次遅れ処理）して近似的に該変数の平均値を求め、該変数の今回値と平均値（平滑化処理値）との比に基づいてノイズの発生状態を判定するようにしても良い。このように、平均値の演算に平滑化処理を用いれば、変数を演算する所定クランク角区間毎に平均値を逐次更新できるため、多数のデータを車載コンピュータのＲＡＭに記憶し続ける必要がなくなり、少ないＲＡＭ容量で、平均値を近似的に演算することができると共に、過渡状態での追従性も向上させることができ、変数の今回値と平均値（平滑化処理値）との比からノイズの発生状態を精度良く判定することができる。

前述した定義式によれば、平均値は、全ての変数を相加平均した値であり、分散は、各変数毎に求めた（変数−平均値）² を相加平均した値である。
前記請求項５のように、平均値（変数の相加平均値）を変数の平滑化処理値で近似する方法を、分散［（変数−平均値）² の相加平均値］の演算方法に応用すれば、分散［（変数−平均値）² の相加平均］は、（変数−平均値）² の平滑化処理値で近似できることが類推できる。前記請求項５のように、平均値を変数の平滑化処理値で近似すれば、（変数−平均値）² は、平滑化処理前後の変数の差分を二乗した値となる。従って、前記請求項４においても、変数を平滑化処理して近似的に平均値を求め、平滑化処理前後の変数の差分を二乗した値を平滑化処理して近似的に分散を求めるようにすると良い。このようにすれば、平滑化処理によって平均値と分散の両方を簡単に演算することができる。

また、請求項６のように、ノイズ判定手段によってノイズを検出したときにノック判定手段によるノック判定を禁止するようにしても良い。このようにすれば、ノイズによるノックの誤判定を未然に防止できる。

更に、請求項７にように、ノイズ判定手段によってノイズを検出したときに点火時期を遅角補正するようにしても良い。このようにすれば、ノイズ発生時に同時に発生するノックを検出できない場合でも、点火時期の遅角補正によってノックを抑制することができる。

また、定常的に発生するノイズは、特定の周波数帯域に発生する傾向があることを考慮して、請求項８のように、センサ出力を複数の周波数成分に分離する周波数分離手段を設け、所定クランク角区間毎に周波数分離手段で分離した複数の周波数成分についてそれぞれ変数を演算し、各周波数成分の変数の分布の特徴に基づいて各周波数成分毎にノイズの発生状態を判定するようにしても良い。このようにすれば、ノイズをノック振動と分離してより精度良く検出できると共に、ノイズの発生周波数も特定することが可能となる。

この場合、請求項９のように、複数の周波数成分についてそれぞれ変数の平均値を演算し、その中から最大の平均値の周波数成分を選択し、その周波数成分の変数の今回値と平均値との比又は変数の分散と平均値との比に基づいてノイズの発生状態を判定するようにしても良い。この場合も、変数の平均値や分散は、平滑化処理を利用して演算すると良い。最大平均値を用いることで、ノイズをより精度良く検出できる利点がある。

また、請求項１０のように、複数の周波数成分についてそれぞれ変数の平均値を演算すると共に、当該複数の周波数成分の中から変数の今回値が最大となるものを選択し、その周波数成分の変数の今回値と平均値との比に基づいてノイズの発生状態を判定するようにしても良い。このように、最大今回値を用いることで、ノイズをより精度良く検出できる利点がある。

この場合、請求項１１のように、ノイズ判定手段によっていずれかの周波数成分でノイズが検出された場合は、当該周波数成分以外の周波数成分を用いてノック判定するようにしても良い。このようにすれば、ノイズ発生時でも、ノックを精度良く検出できる利点がある。

また、請求項１２のように、ノイズ判定手段によってノイズが検出されていない周波数成分について波形を合成し、この合成波形を用いてノック判定するようにしても良い。このようにすれば、複数の周波数成分に跨がってノック波形が現れたり、ノック波形が現れる周波数成分が変化する場合でも、ノックを精度良く判定することができる。

また、請求項１３のように、いずれかの周波数成分でノイズを検出したときにノック判定手段によるノック判定を禁止するようにしても良い。このようにすれば、ノイズによるノックの誤判定を未然に防止できる。

また、定常的に発生するノイズは、常に一定のクランク角区間で発生する傾向があることを考慮して、請求項１４のように、ノイズ判定手段によってノイズが発生するクランク角区間を判定して記憶し、以後、このクランク角区間ではノック判定手段によるノック判定を禁止するようにしても良い。このようにすれば、定常的に発生するノイズによるノックの誤判定を未然に防止できる。

また、定常的に発生するノイズは、常に一定の運転条件で発生する傾向があることを考慮して、請求項１５のように、ノイズ判定手段によってノイズ発生時の運転条件を判定して記憶し、以後、この運転条件ではノック判定手段によるノック判定を禁止するようにしても良い。このようにしても、定常的に発生するノイズによるノックの誤判定を未然に防止できる。

更に、請求項１６のように、ノイズ判定手段によってノイズ発生時の運転条件を判定して記憶し、以後、この運転条件ではノック判定手段の判定結果に基づく点火時期フィードバック制御を禁止するようにしても良い。このようにすれば、ノイズが発生する運転条件でノック判定を継続してノックを誤判定した場合でも、このノックの誤判定によって点火時期を間違った方向にフィードバック制御することを回避できる。

或は、請求項１７のように、ノイズ判定手段によってノイズ発生時の運転条件を判定して記憶し、以後、この運転条件では点火時期を遅角補正するようにしても良い。このようにすれば、ノイズによってノックを検出できなかった場合でも、点火時期を遅角補正することが可能となり、ノックを抑制することができる。

以下、本発明を実施するための最良の形態を具体化した幾つかの実施例を説明する。

本発明の実施例１を図１乃至図４に基づいて説明する。まず、図１に基づいてエンジン制御システム全体の概略構成を説明する。内燃機関であるエンジン１１の吸気管１２の最上流部には、エアクリーナ１３が設けられ、このエアクリーナ１３の下流側に、吸入空気量を検出するエアフローメータ１４が設けられている。このエアフローメータ１４の下流側には、モータ１０によって開度調節されるスロットルバルブ１５とスロットル開度を検出するスロットル開度センサ１６とが設けられている。

更に、スロットルバルブ１５の下流側には、サージタンク１７が設けられ、このサージタンク１７には、吸気管圧力を検出する吸気管圧力センサ１８が設けられている。また、サージタンク１７には、エンジン１１の各気筒に空気を導入する吸気マニホールド１９が設けられ、エンジン１１の各気筒には、それぞれ燃料を筒内に噴射する燃料噴射弁２０が取り付けられている。また、エンジン１１のシリンダヘッドには、各気筒毎に点火プラグ２１が取り付けられ、各点火プラグ２１の火花放電によって筒内の混合気に着火される。

一方、エンジン１１の排気管２２には、排出ガス中のＣＯ，ＨＣ，ＮＯｘ等を浄化する三元触媒等の触媒２３が設けられ、この触媒２３の上流側に、排出ガスの空燃比を検出する空燃比センサ２４が設けられている。また、エンジン１１のシリンダブロックには、ノック振動を検出するノックセンサ２８と、エンジン１１のクランク軸が所定クランク角回転する毎にパルス信号を出力するクランク角センサ２６が取り付けられている。このクランク角センサ２６の出力信号に基づいてクランク角やエンジン回転速度が検出される。

これら各種センサの出力は、エンジン制御回路（以下「ＥＣＵ」と表記する）２７に入力される。このＥＣＵ２７は、マイクロコンピュータを主体として構成され、内蔵されたＲＯＭ（記憶媒体）に記憶された各種のエンジン制御プログラムを実行することで、燃料噴射弁２０の燃料噴射量や点火プラグ２１の点火時期を制御する。

また、ＥＣＵ２７の周辺回路には、ノックセンサ２８の出力（以下単に「センサ出力」という）を複数の周波数成分に分離する複数のバンドパスフィルタ（周波数分離手段）が設けられている。ＥＣＵ２７は、後述する図２のノイズ／ノック判定ルーチンを実行することで、所定クランク角区間毎（ノック判定区間毎）にセンサ出力を複数のバンドパスフィルタで分離して得られた複数の周波数成分についてそれぞれエンジン１１の定常的なノイズ（例えば燃料噴射弁２０の噴射ノイズ等）の特徴を表す変数として例えばピーク値を抽出して、そのピーク値の平均値と分散を演算し、その中から最大の平均値を全ての周波数成分に共通する平均値（以下「最大平均値」という）として選択し、各周波数成分毎に分散と最大平均値との比に基づいてノイズの有無を判定するようにしている。

ここで、定常的なノイズの特徴を表す変数として、ピーク値の代わりに、センサ出力の波形とノック特有の波形を表す理想ノック波形との相関性を表す形状相関係数を用いたり、或は、所定クランク角区間（ノック判定区間）の出力強度積算値を用いても良い。

ノイズやノックがピーク値の分布に与える影響を解説すると、図３に示すように、センサ出力に定常的なノイズ（例えば直噴エンジン１１の噴射ノイズ等）が重畳すると、ピーク値の平均値が大きくなるが、ノックが重畳しても、ピーク値の平均値はあまり変化しないという特徴がある。また、センサ出力に定常的なノイズが重畳しても、ピーク値の分散（分布の広がり幅）はあまり変化しないが、ノックが重畳すると、分散（分布の広がり幅）が大きくなるという特徴がある。このような特徴は、ピーク値の分散と平均値との比（分散／平均値）を見れば、より明確に区別でき、センサ出力に定常的なノイズが重畳すると、ピーク値の分散と平均値との比（分散／平均値）がノイズ無し時と比較して顕著に小さくなるという特徴がある。

また、ノイズやノックが形状相関係数の分布に与える影響を解説すると、図４に示すように、センサ出力に定常的なノイズが重畳すると、形状相関係数の分散（分布の広がり幅）が小さくなるが、ノックが重畳しても、形状相関係数の分散（分布の広がり幅）はあまり変化しないという特徴がある。この場合も、形状相関係数の分散と平均値との比が小さいか否かでノイズの有無を判定できる。

本実施例１では、ピーク値の分散と平均値との比に基づいてノイズの有無を判定するようにしているが、形状相関係数の分散と平均値との比に基づいてノイズの有無を判定するようにしたり、或は、ピーク値と形状相関係数の両方を用いてノイズの有無を判定するようにしても良いことは言うまでもない。また、分散の代わりに、標準偏差を用いても良く、要は、分布の広がり幅の指標となる数値データを用いれば良い。

その他、ピーク値（又は形状相関係数）の今回値と平均値との比に基づいてノイズの有無を判定するようにしても良く、要は、ピーク値（又は形状相関係数）の分布の特徴を定量化した数値データを用いてノイズの有無を判定するようにすれば良い。また、ピーク値（又は形状相関係数）の代わりに、所定クランク角区間の出力強度積算値を用いても良く、要は、所定クランク角区間のセンサ出力から抽出可能な変数の中から定常的なノイズの特徴を表すものを用いれば良い。

ところで、平均値や分散を一般的な定義式を用いて演算しようとすると、所定期間分の多数のデータを格納する膨大なＲＡＭ容量が必要となる。エンジン制御のように、各気筒の点火毎、燃料噴射毎等に各種の情報を更新していく必要があるシステムでは、平均値と分散の演算に使用できるＲＡＭ容量も制限されるため、各定義式を用いる演算方法をそのまま実施することは現実には困難であると思われる。

また、エンジン１１の運転条件が変化すると、センサ出力やそのピーク値も変化するため、ＲＡＭにピーク値のデータを蓄えている途中で運転条件が変化すると、複数の運転条件が混在した平均値と分散を演算してしまい、平均値と分散の精度が悪化するという問題もある。つまり、一般的な定義式を用いる演算方法では、過渡状態で平均値と分散の追従性が悪いという問題もある。

これらの問題を解決するために、本実施例１では、所定クランク角区間（ノック判定区間）のセンサ出力のピーク値を検出する毎に、検出したピーク値を平滑化処理（なまし処理、一次遅れ処理）して近似的に該ピーク値の平均値を求めるようにしている。このように、平均値の演算に平滑化処理を用いれば、センサ出力のピーク値を検出する所定クランク角区間毎に平均値を逐次更新できるため、多数のデータをＥＣＵ２７のＲＡＭに記憶し続ける必要がなくなり、少ないＲＡＭ容量で、平均値を近似的に演算することができると共に、過渡状態での追従性も向上させることができる。

また、一般的な定義式によれば、ピーク値の平均値は、全てのピーク値を相加平均した値であり、分散は、各ピーク値毎に求めた（ピーク値−平均値）² を相加平均した値である。この関係に着眼して、ピーク値の平均値を平滑化処理値で近似する方法を、分散［（ピーク値−平均値）² の相加平均値］の演算方法に応用すれば、分散［（ピーク値−平均値）² の相加平均］は、（ピーク値−平均値）² の平滑化処理値で近似できることが類推できる。

本実施例１のように、ピーク値の平均値を平滑化処理値で近似すれば、（ピーク値−平均値）² は、平滑化処理前後のピーク値の差分を二乗した値となる。従って、ピーク値の平均値と分散を共に平滑化処理で求める場合は、ピーク値を平滑化処理して近似的に平均値を求め、平滑化処理前後のピーク値の差分を二乗した値を平滑化処理して近似的に分散を求めれば良い。

以下、ＥＣＵ２７が実行する図２のノイズ／ノック判定ルーチンの処理内容を説明する。本ルーチンは、エンジン運転中に周期的に実行され、特許請求の範囲でいう変数演算手段、ノイズ判定手段及びノック判定手段としての役割を果たす。

本ルーチンが起動されると、まずステップ１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃで、センサ出力を３つのバンドパスフィルタによって３つの周波数成分Ｆ1 ，Ｆ2 ，Ｆ3 に分離する。尚、センサ出力を２つの周波数成分或は４つ以上の周波数成分に分離しても良いことは言うまでもない。

そして、次のステップ１０２ａ，１０２ｂ，１０２ｃで、分離した各周波数成分Ｆ1 ，Ｆ2 ，Ｆ3 についてそれぞれ所定クランク角区間のピーク値Ｐ1 ，Ｐ2 ，Ｐ3 を検出する。この後、ステップ１０３ａ，１０３ｂ，１０３ｃに進み、各ピーク値Ｐ1 ，Ｐ2 ，Ｐ3 をそれぞれ次式により平滑化処理（なまし処理、一次遅れ処理）して近似的に各ピーク値の平均値Ｐ1av ，Ｐ2av ，Ｐ3av を求める。

Ｐ1av(今回値) ＝α1 ×Ｐ1 ＋（１−α1 ）×Ｐ1av(前回値)
Ｐ2av(今回値) ＝α2 ×Ｐ2 ＋（１−α2 ）×Ｐ2av(前回値)
Ｐ3av(今回値) ＝α3 ×Ｐ3 ＋（１−α3 ）×Ｐ3av(前回値)
ここで、α1 ，α2 ，α3 は、なまし係数であり、同一の値に設定しても良いし、それぞれ異なる値に設定しても良い。

この後、ステップ１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃに進み、各ピーク値Ｐ1 ，Ｐ2 ，Ｐ3 の分布の広がり幅の指標となる分散Ｖ1 ，Ｖ2 ，Ｖ3 をそれぞれ次式により算出する。
Ｖ1(今回値) ＝β1 ×（Ｐ1 −Ｐ1av ）² ＋（１−β1 ）×Ｖ1(前回値)
Ｖ2(今回値) ＝β2 ×（Ｐ2 −Ｐ2av ）² ＋（１−β2 ）×Ｖ2(前回値)
Ｖ3(今回値) ＝β3 ×（Ｐ3 −Ｐ3av ）² ＋（１−β3 ）×Ｖ3(前回値)
ここで、β1 ，β2 ，β3 は、なまし係数であり、同一の値に設定しても良いし、それぞれ異なる値に設定しても良い。

この後、ステップ１０５ａ，１０５ｂ，１０５ｃに進み、３つの平均値Ｐ1av ，Ｐ2av ，Ｐ3av の中から最大の平均値の周波数成分を選択する。つまり、最大の平均値の周波数成分のみ次のステップ（１０６ａ，１０６ｂ，１０６ｃのいずれか１つ）に進み、最大の平均値でない周波数成分については後述するステップ１０９に進む。

最大の平均値の周波数成分については、次のステップ（１０６ａ，１０６ｂ，１０６ｃのいずれか１つ）に進み、分散と平均値との比を算出して、その比を所定のノイズ判定値と比較し、もし、分散と平均値との比がノイズ判定値よりも小さければ、ノイズ有りと判定し（ステップ１０７ａ，１０７ｂ，１０７ｃ）、分散と平均値との比がノイズ判定値以上であれば、ノイズ無しと判定する。

尚、各周波数成分Ｆ1 ，Ｆ2 ，Ｆ3 の平均値Ｐ1av ，Ｐ2av ，Ｐ3av をそのまま用いて、分散Ｖ1 ，Ｖ2 ，Ｖ3 と平均値Ｐ1av ，Ｐ2av ，Ｐ3av との比がノイズ判定値よりも小さいか否かで各周波数成分Ｆ1 ，Ｆ2 ，Ｆ3 毎にノイズの有無を判定するようにしても良い。

また、３つの周波数成分Ｆ1 ，Ｆ2 ，Ｆ3 のピーク値Ｐ1 ，Ｐ2 ，Ｐ3 の中から最大のピーク値の周波数成分を選択し、そのピーク値と平均値との比がノイズ判定値よりも小さいか否かでノイズの有無を判定するようにしても良い。

或は、各周波数成分Ｆ1 ，Ｆ2 ，Ｆ3 毎にピーク値Ｐ1 ，Ｐ2 ，Ｐ3 と平均値Ｐ1av ，Ｐ2av ，Ｐ3av との比を算出して、その比が判定値よりも小さいか否かでノイズの有無を判定するようにしても良い。

もし、３つの周波数成分Ｆ1 ，Ｆ2 ，Ｆ3 のいずれかでノイズ有りと判定された場合は、ステップ１０８に進み、点火時期を遅角補正する。このようにすれば、ノイズ発生時に同時に発生するノックを検出できない場合でも、点火時期の遅角補正によってノックを抑制することができる。

一方、３つの周波数成分Ｆ1 ，Ｆ2 ，Ｆ3 についてそれぞれノイズ無しと判定された場合は、ステップ１０９に進み、各周波数成分Ｆ1 ，Ｆ2 ，Ｆ3 の波形を合成する。具体的には、各周波数成分Ｆ1 ，Ｆ2 ，Ｆ3 を所定クランク角区間毎に強度積算し、この強度積算値を同一区間毎に加算して合成波形を作成する。この際、３つの周波数成分Ｆ1 ，Ｆ2 ，Ｆ3 のうちのいずれか１つの周波数成分でノイズが検出されている場合は、ノイズが検出されていない残り２つの周波数成分について波形を合成するようにしても良い。勿論、３つの周波数成分Ｆ1 ，Ｆ2 ，Ｆ3 のいずれか１つでもノイズが検出されれば、波形の合成を中止して、ノック判定を行わないようにしても良い。

合成波形の作成後、ステップ１１０に進み、合成波形とノック特有の波形を表す理想ノック波形との相関性を表す形状相関係数を演算し、この形状相関係数を所定のノック判定値と比較してノックの有無を判定する。

以上説明した本実施例１によれば、図３及び図４に示すように、ノイズ発生時にはセンサ出力のピーク値や形状相関係数の分布がノイズ無し時と比較して顕著に変化するという特徴に着目し、その分布の特徴を利用してノイズの有無を判定する機能を持たせるようにしたので、センサ出力に重畳するノイズとノック振動とを判別してノック判定を行うことが可能となり、ノック判定の精度・信頼性を向上させることができる。

定常的に発生するノイズは、常に一定のクランク角区間で発生する傾向がある。そこで、本発明の実施例２では、複数の周波数成分Ｆ1 ，Ｆ2 ，Ｆ3 のうちのいずれかでノイズが検出された場合は、ノイズが発生するクランク角区間（以下単に「ノイズ発生区間」という）を判定して、それをＥＣＵ２７の書き換え可能な不揮発性メモリ（バックアップＲＡＭ等）に記憶し、以後、このノイズ発生区間ではノック判定を禁止する。

ノイズ発生区間の検出方法は、ノイズが検出された周波数成分のピーク値をノイズと見なして、そのピーク値の位置をクランク角角センサ２６の出力パルスのカウント値から検出したり、或は、ピーク値の位置を特定のクランク角からの経過時間で検出しても良い。或は、ノイズ検出時に、ノック判定区間（所定クランク角区間）を更に複数の区間に細分化し、その各々の区間のピーク値又は強度積算値を求めて、その値が最大の区間をノイズ発生区間としても良い。

本実施例２のように、ノイズ発生区間でノック判定を禁止すれば、定常的に発生するノイズによるノックの誤判定を未然に防止できる。
尚、ノイズ発生区間で、ノック判定を禁止するのに代えて、ノック判定結果に基づく点火時期フィードバック制御を禁止するようにしても良い。このようにすれば、ノイズ発生区間でノック判定を継続してノックを誤判定した場合でも、このノックの誤判定によって点火時期を間違った方向にフィードバック制御することを回避できる。

定常的に発生するノイズは、常に一定の運転条件で発生する傾向がある。そこで、本発明の実施例３では、複数の周波数成分Ｆ1 ，Ｆ2 ，Ｆ3 のうちのいずれかでノイズが検出された場合は、ノイズが発生する運転条件（以下単に「ノイズ発生運転条件」という）を判定して、それをＥＣＵ２７の書き換え可能な不揮発性メモリ（バックアップＲＡＭ等）に記憶し、以後、このノイズ発生運転条件ではノック判定を禁止する。これにより、定常的に発生するノイズによるノックの誤判定を未然に防止できる。

尚、ノイズ発生運転条件で、ノック判定を禁止するのに代えて、ノック判定結果に基づく点火時期フィードバック制御を禁止するようにしても良い。このようにすれば、ノイズ発生運転条件で、ノック判定を継続してノックを誤判定した場合でも、このノックの誤判定によって点火時期を間違った方向にフィードバック制御することを回避できる。

或は、ノイズ発生運転条件で、点火時期を遅角補正するようにしても良い。このようにすれば、ノイズによってノックを検出できなかった場合でも、点火時期を遅角補正することが可能となり、ノックを抑制することができる。

尚、上記各実施例では、センサ出力を複数のバンドパスフィルタによって複数の周波数成分に分離するようにしたが、本発明は、センサ出力を複数の周波数成分に分離せずに、センサ出力のピーク値等を検出して、上記各実施例と同様の方法でノイズの有無を判定し、ノイズ検出時に、ノック判定の禁止、点火時期フィードバック制御の禁止、点火時期の遅角補正のいずれかを実施するようにしても良い。

また、上記各実施例では、ノック状態に応じた波形の信号を出力するセンサとして、シリンダブロックの振動を検出するノックセンサ２８を用いるようにしたが、燃焼圧を検出する燃焼圧センサを用いるようにしても良く、或は、燃焼室内のイオン電流を検出するイオン電流センサを用いるようにしても良い。

その他、本発明は、ノック判定方法を適宜変更しても良い等、種々変更して実施できることは言うまでもない。

本発明の実施例１におけるエンジン制御システム全体の概略構成図である。 ノイズ／ノック判定ルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。 ノイズやノックがピーク値の分布に与える影響を説明する図である。 ノイズやノックが形状相関係数の分布に与える影響を説明する図である。

符号の説明

１１…エンジン（内燃機関）、１２…吸気管、１５…スロットルバルブ、１８…吸気管圧力センサ、１９…吸気マニホールド、２０…燃料噴射弁、２２…排気管、２３…触媒、２４…空燃比センサ、２７…ＥＣＵ（変数演算手段，ノイズ判定手段，ノック判定手段）、２８…ノックセンサ（センサ）

Claims (17)

1. 内燃機関のノック状態に応じた波形の信号を出力するセンサと、このセンサの出力に基づいてノック判定するノック判定手段とを備えた内燃機関のノック判定装置において、
   所定クランク角区間毎に前記センサ出力から内燃機関のノイズの特徴を表す変数を演算する変数演算手段と、
   前記変数演算手段で演算した前記変数の分布の特徴に基づいてノイズの発生状態を判定するノイズ判定手段と
   を備えていることを特徴とする内燃機関のノック判定装置。
2. 前記ノイズ判定手段は、前記変数の分布の広がり幅及び／又は平均値に基づいてノイズの発生状態を判定することを特徴とする請求項１に記載の内燃機関のノック判定装置。
3. 前記変数演算手段は、前記センサ出力の所定クランク角区間のピーク値と、該所定クランク角区間の出力強度積算値と、該センサ出力の波形とノック特有の波形を表す理想ノック波形との相関性を表す形状相関係数のうちの少なくとも１つを前記変数として演算することを特徴とする請求項１又は２に記載の内燃機関のノック判定装置。
4. 前記ノイズ判定手段は、前記変数の分布の特徴を表す指標として該変数の平均値と分散を演算し、これら分散と平均値との比に基づいてノイズの発生状態を判定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の内燃機関のノック判定装置。
5. 前記ノイズ判定手段は、前記変数演算手段によって変数を演算する所定クランク角区間毎に、演算した変数を平滑化処理して近似的に該変数の平均値を求め、該変数の今回値と平均値との比に基づいてノイズの発生状態を判定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の内燃機関のノック判定装置。
6. 前記ノイズ判定手段は、ノイズを検出したときに前記ノック判定手段によるノック判定を禁止することを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の内燃機関のノック判定装置。
7. 前記ノイズ判定手段は、ノイズを検出したときに点火時期を遅角補正することを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の内燃機関のノック判定装置。
8. 前記センサ出力を複数の周波数成分に分離する周波数分離手段を備え、
   前記変数演算手段は、所定クランク角区間毎に前記周波数分離手段で分離した複数の周波数成分についてそれぞれ前記変数を演算し、
   前記ノイズ判定手段は、前記変数演算手段で演算した各周波数成分の変数の分布の特徴に基づいて各周波数成分毎にノイズの発生状態を判定することを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の内燃機関のノック判定装置。
9. 前記ノイズ判定手段は、前記複数の周波数成分についてそれぞれ前記変数の平均値を演算し、その中から最大の平均値の周波数成分を選択し、その周波数成分の変数の今回値と平均値との比又は変数の分散と平均値との比に基づいてノイズの発生状態を判定することを特徴とする請求項８に記載の内燃機関のノック判定装置。
10. 前記ノイズ判定手段は、前記複数の周波数成分についてそれぞれ前記変数の平均値を演算すると共に、当該複数の周波数成分の中から変数の今回値が最大となるものを選択し、その周波数成分の変数の今回値と平均値との比に基づいてノイズの発生状態を判定することを特徴とする請求項８に記載の内燃機関のノック判定装置。
11. 前記ノック判定手段は、前記ノイズ判定手段によっていずれかの周波数成分でノイズが検出された場合は、当該周波数成分以外の周波数成分を用いてノック判定することを特徴とする請求項８乃至１０のいずれかに記載の内燃機関のノック判定装置。
12. 前記ノック判定手段は、前記ノイズ判定手段によってノイズが検出されていない周波数成分について波形を合成し、この合成波形を用いてノック判定することを特徴とする請求項８乃至１１のいずれかに記載の内燃機関のノック判定装置。
13. 前記ノイズ判定手段は、いずれかの周波数成分でノイズを検出したときに前記ノック判定手段によるノック判定を禁止することを特徴とする請求項８乃至１０のいずれかに記載の内燃機関のノック判定装置。
14. 前記ノイズ判定手段は、ノイズが発生するクランク角区間を判定して記憶し、以後、このクランク角区間では前記ノック判定手段によるノック判定を禁止することを特徴とする請求項１乃至１３のいずれかに記載の内燃機関のノック判定装置。
15. 前記ノイズ判定手段は、ノイズ発生時の運転条件を判定して記憶し、以後、この運転条件では前記ノック判定手段によるノック判定を禁止することを特徴とする請求項１乃至１４のいずれかに記載の内燃機関のノック判定装置。
16. 前記ノイズ判定手段は、ノイズ発生時の運転条件を判定して記憶し、以後、この運転条件では前記ノック判定手段の判定結果に基づく点火時期フィードバック制御を禁止することを特徴とする請求項１乃至１５のいずれかに記載の内燃機関のノック判定装置。
17. 前記ノイズ判定手段は、ノイズ発生時の運転条件を判定して記憶し、以後、この運転条件では点火時期を遅角補正することを特徴とする請求項１乃至１６のいずれかに記載の内燃機関のノック判定装置。
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