JP2007331490A - 騒音制御装置および騒音制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】正常なセンサで検出した振動に基づき騒音の推定値を算出し、該推定値に基づき騒音制御を行う騒音制御装置において、センサが故障した場合に、センサが故障する前後における騒音の推定値を算出し、センサが故障する前後における騒音の推定値の相関値に基づいて騒音制御の実施または停止を判定する。
【解決手段】正常な加速度センサ１０により検出した車体の振動と所定のフィルタ処理により騒音推定部３４が車室内の騒音の推定値を算出し、該推定値に基づき制御部３０がフロアパネル１１０に設置したピエゾアクチュエータ２０を駆動して車室内騒音の低減を測る騒音制御を行う。振動の時間的変化に基づき加速度センサ故障検出部９０が加速度センサ１０の故障を検出した場合は、その加速度センサ１０からの振動を除くフィルタ処理により騒音の推定値を算出し、故障検出前の推定値との相関値が閾値以上の場合に騒音制御を行う。
【選択図】図２

Description

本発明は、騒音制御装置および騒音制御方法に関する。

一般に、例えば車室内等において車両の走行に伴い発生する騒音を計測し、その騒音を打ち消すような音波や振動等の波動を発生して騒音を低減する騒音制御装置や騒音制御方法が提案されている。

このような騒音制御装置において、騒音を計測するためのマイクロフォンを用いず、加速度センサ等のセンサを所定の箇所に貼り付けて、センサが検出する振動から振動を発生源とする騒音を推定する騒音制御装置が提案されている。例えば、車両走行時の車室内騒音と相関が高いフロアパネル上の点に加速度センサを貼り付け、その加速度センサの検出する信号から車室内騒音を推定し、騒音制御を行う騒音制御装置が提案されている（特許文献１参照）。
特開平８-２９２７７１号公報

このような騒音制御装置では、センサで検出した振動に基づいて車室内騒音を推定し、推定した車室内騒音に基づいて騒音制御を行い車室内騒音を低減するものであるため、何らかの理由によりセンサが故障してしまうと、車室内騒音を精度高く推定することが困難になり、騒音低減効果が低下してしまうという問題点があった。

そこで、センサが故障した場合に、もともと故障したセンサがないものとして車室内騒音を推定して騒音制御を行えば、この問題に対処することができる。しかしながら、故障したセンサの数が増えてくると、車室内騒音を精度高く推定することが難しくなる。このため、騒音制御を行っても騒音低減効果が十分に得られなくなるばかりか、場合によっては騒音を増加させてしまう可能性があり、騒音低減効果を損ねてしまう、という問題点がある。

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は車両の車体に配置され、車体の振動を検出する複数のセンサと、車体に制御された波動を加える波動印加部と、前記複数のセンサが出力する各出力信号に基づいて前記センサの故障を検出するセンサ故障検出部および該センサ故障検出部により故障が検出された前記センサを除く正常な前記センサの前記出力信号に基づき前記車両の車室内の所定の空間で聞こえる車室内騒音の推定値を算出する騒音推定部を有し、前記センサ故障検出部により前記センサの故障が検出された際に、前記センサの故障が検出される前の前記車室内騒音の推定値と前記センサの故障が検出された後の前記車室内騒音の推定値との相関値を算出し、該相関値が所定値以上の場合に前記車室内騒音の推定値に基づいて前記波動印加部に波動を出力して前記車室内騒音を低減させる騒音制御を行う制御部とを備えることを特徴としている。

本発明によれば、正常なセンサで検出した振動に基づいて騒音の推定値を算出し、該推定値に基づいて騒音制御を行う騒音制御装置において、センサが故障した場合に、センサが故障する前後における騒音の推定値を算出し、センサが故障する前後における騒音の推定値の相関値に基づいて騒音制御の実施または停止を判定することで、騒音低減効果を損なうことのない騒音制御を行うことができる。

以下、本発明の実施形態を図面に従って説明する。

車外から侵入する車室内騒音の原因は、代表的なものとして、エンジンの振動に起因するエンジン騒音、走行時に路面の凹凸の影響がタイヤから進入することに起因する騒音（以下、ロードノイズと呼ぶ）、走行時に空気の気流によって発生する風切音などがある。本実施形態では、主にロードノイズの低減を扱う。

図１に、路面の凹凸の影響による車体の振動およびロードノイズの主な伝播経路を示す。

タイヤ２００から車体に進入したロードノイズの主成分となる振動は、まず車軸１２０およびサスペンション１３０の取り付け部（図示省略）からメンバ１４０と呼ばれる剛性の高い梁状の部材に進入する。その後、メンバ１４０によって囲まれたフロアパネル１１０と呼ばれる比較的剛性の低い板状の部材に振動が伝播し、このフロアパネル１１０が振動する。さらに、フロアパネル１１０の振動により車室内の空気振動が引き起こされ、車室内に共振現象を起こすために、車室内の所定空間１００（以下、制御空間１００と呼ぶ）においてロードノイズが聞こえる。フロアパネル１１０の他にルーフパネルや窓ガラス（いずれも図示省略）が振動することによっても騒音が発生するが、主にサスペンション１３０の取り付け部から進入するロードノイズの大部分は、フロアパネル１１０の振動に起因することがわかっている。このため、フロアパネル１１０の振動に起因するロードノイズを打ち消すように騒音制御を行えば、ロードノイズを低減することができる。

本発明では、フロアパネル１１０にセンサ（後述）を配置して、そのセンサの出力信号を元に車室内騒音の推定を行い、制御部により制御指令値を生成し、この制御指令値に基づいてフロアパネル１１０に設けたアクチュエータ（波動印加部）により発生した制御音を車室内に入力するという手法をとる。

ここで、本発明ではセンサとしてマイクロフォンを使用せず、加速度センサ１０の信号から制御空間１００の騒音を推定するという方法を用いている。フロアパネル１１０に設置した加速度センサ１０を用いるため、制御対象としてフロアパネル１１０に起因するロードノイズを扱う。ここで、加速度センサ１０の設置場所としてフロアパネル１１０を選択したのは、車室内騒音との間のコヒーレンス（定義は後述）が高いからである。

なお、フロアパネル１１０を発生源とする騒音が制御対象としてすべて含まれるため、エンジン騒音の一部や車体底部を流れる空気が発生する風切音についても同様に扱うことができる。

また、本発明の効果の範囲はフロアパネル１１０の振動による騒音低減の範疇にはとどまらず、例えばダッシュパネルやフロントグラス、さらにルーフパネル（いずれも図示省略）といった同じメカニズムで発生する車室内の騒音発生源に対しても、本発明を当該部位に対して用いるようにすれば、同様の効果を得ることが可能である。

本実施形態による騒音制御装置の略図を図２に示す。

本実施形態による騒音制御装置は、フロアパネル１１０の振動を測定するセンサである加速度センサ１０（１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄ）と、フロアパネル１１０に振動を与える波動印加部であるアクチュエータ２０（２０ａ、２０ｂ）と、加速度センサ１０で得られた信号に基づいて車室内騒音を低減する制御指令値を算出し、アクチュエータ２０の制御を行う制御部３０とからなる。

ここで、本実施形態におけるアクチュエータ２０は、いわゆるピエゾアクチュエータ（Piezo-electric actuator）であるものとする。

制御部３０の入力信号は加速度センサ１０の出力であり、制御部３０の出力信号はアクチュエータ２０への制御指令値である。

制御部３０は、信号増幅用の増幅部３１（３１ａ〜３１ｆ）と、車室内騒音を低減する制御指令値を算出して出力する制御部本体３２とを備えている。

増幅部３１は、加速度センサ１０がいわゆる電荷チャージタイプである場合には、電荷と電圧との間の変換の機能も担う。

図３に制御部本体３２内部の構造を示すブロック図を示す。

Ａ／Ｄ変換部３３（３３ａ〜３３ｅ）は、加速度センサ１０からの加速度信号α_１、α_２、α_３、α_４および制御部本体３２からの制御指令値ｕ_１、ｕ_２をディジタル信号に変換する。

Ｄ／Ａ変換部３６は、算出部３５で算出された制御指令値ｕ_１、ｕ_２をアナログ信号に変換して出力する。

制御部本体３２では、加速度センサ１０が出力する加速度信号α_１〜α_４と、アクチュエータ２０への入力信号（制御指令値ｕ_１、ｕ_２）とを用いて制御空間１００における騒音が小さくなるように制御指令値を算出する。

アクチュエータ２０は、制御空間１００での騒音を低減するのに十分な数が車体のフロアパネル１１０の適切な位置に貼り付けられている。

ここで、加速度センサ１０の数は一般に振動源の数より多いことが必要とされる。具体的な加速度センサ１０の数および設置位置は、各加速度センサ１０と制御空間１００における騒音の音圧との間のコヒーレンシーC_xy(ω)

が十分高くなるように（例えば0.9以上）決定される。本実施形態では、加速度センサ１０とアクチュエータ２０の数は、それぞれ４個、２個とした。

ここで、P_xy(ω)は加速度と音圧との間のクロスパワースペクトラム、P_xx(ω)とP_yy(ω)はそれぞれ加速度と音圧のオートパワースペクトラムを表している。また、P^HはPのエルミート転置行列を表す。

騒音推定部３４では、加速度センサ１０が出力した加速度α_１〜α_４と、１ステップ前の処理サイクルにおける制御指令値ｕ_１、ｕ_２を用いて、制御空間１００における騒音の推定値SPL_estを算出する。

算出部３５では、騒音の推定値SPL_estを用いて、制御空間１００での騒音を低減するようにアクチュエータ２０への制御指令値ｕ_１、ｕ_２を算出する。

本実施形態では、この制御部本体３２をいわゆるＣＰＵ上に実装する。

制御部３０における処理のフローチャートを図４に示す。

ステップＳ１０１では、Ａ／Ｄ変換部３３によりＡ／Ｄ変換された加速度センサ１０からの加速度信号α_１〜α_４が騒音推定部３４に入力される。この後に、フローはステップＳ１０２へ移行する。

ステップＳ１０２では、Ａ／Ｄ変換部３３によりＡ／Ｄ変換された1ステップ前の制御指令値ｕ_１、ｕ_２が騒音推定部３４に入力される。この後に、フローはステップＳ１０３へ移行する。

ステップＳ１０３では、騒音推定部３４により騒音推定処理を実行し、Ｓ１０１およびＳ１０２で得た信号から制御空間１００での騒音の推定値SPL_estを算出する。この後に、フローはステップＳ１０４へ移行する。

ステップＳ１０４では、算出部３５により、Ｓ１０３で算出された騒音の推定値SPL_estを用いて、制御空間１００での騒音を低減する制御指令値ｕ_１、ｕ_２を算出する。この後に、フローはステップＳ１０５へ移行する。

ステップＳ１０５では、Ｓ１０４で得た制御指令値ｕ_１、ｕ_２をＤ／Ａ変換部３６に出力し、アクチュエータ２０への出力信号が出力される。

図３の算出部３５は、いかなるフィードバック制御を用いて設計してもよいが、例えばH∞制御として設計する場合は以下の手順に従えばよい。

システムのモデルは、ピエゾアクチュエータ２０の入力電圧から騒音までの伝達関数G_p(s)とする。ここで、sはラプラス変換の変数である。

この伝達関数G_p(s)に対して、文献「D. McFarlane and K. Glover. “A Loop Shaping Design Procedure Using H∞ Synthesis”、 IEEE Transactions on Automatic Control. vol.37、 no.6、 June 1992、 pp.759-769」に記載の設計手法を用いることで、騒音を低減する制御部を設計することができる。

この手法では、評価式

を満足するようなコントローラC_∞(s)を設計する。ここで、G_s(s)は重み関数W₁(s)とW₂(s)により重み付けされた伝達関数

によって求められる。最終的に（数式２）の評価式を満足するコントローラC_∞(s)を用いて、コントローラC(s)は

として算出される。

また、定数εはコントローラの安定余裕を決定するパラメータであり、通常0.2〜0.3が推奨される。ＣＰＵに実装する場合には、例えばコントローラC(s)に双一次変換を施すことでC(s)を離散化し、ＩＩＲフィルタとして実装すればよい。

図５に、騒音推定部３４の構造を示す。以下、１）加速度センサ１０の故障が発生した場合に実施する騒音制御について、２）加速度センサ１０の故障が発生した場合に、騒音制御を実施するか否かの判定について、に分けて説明を行う。
１）加速度センサの故障が発生した場合に実施する騒音制御について
本実施形態では、加速度センサ１０の故障が発生した場合に、加速度信号に乗算するフィルタ５０を新たに設定して騒音の推定値を算出し、騒音制御を行う。

まず、基本動作を説明するために、図５に示すブロック図から基本動作に関係のある部分のみを抽出した図６を用いて、動作の説明を行う。

騒音推定部３４に入力されたディジタル信号としての加速度信号α_１〜α_４と制御指令値ｕ_１、ｕ_２は、それぞれフィルタ５０（５０ａ〜５０ｄ）と伝達関数６０（６０ａ、６０ｂ）に入力される。

ここで、フィルタ５０ａ〜５０ｄは車外から制御空間１００に侵入する騒音をある信号の和として表現するために加速度信号α_１〜α_４を整形するブロックである。このフィルタ５０は、処理後の信号の和が車外から侵入する騒音の推定値になるように設計されている。

また、伝達関数６０ａと６０ｂは、それぞれピエゾアクチュエータ２０ａと２０ｂへの入力電圧から制御空間１００での音圧までの伝達関数を示す。伝達関数６０ａと６０ｂはそれぞれピエゾアクチュエータ２０にホワイトノイズもしくはインパルス信号を入力し、そのとき得られた制御空間１００での音圧信号と入力信号を用いてシステム同定を行うことにより得ることができる。その方法は、例えば、制御系設計ツールＭＡＴＬＡＢのツールボックスである「Structural Dynamical Toolbox」や、文献「足立、「制御のためのシステム同定」、東京電機大学出版局、１９９６」に記載の部分空間同定法を用いればよい。

ピエゾアクチュエータ２０ａ、２０ｂの入力電圧に、それぞれ伝達関数６０ａ、６０ｂを乗算し、それらを足し合わせることにより、ピエゾアクチュエータ２０が発生した振動（音）が制御空間１００に作る騒音の推定値が算出される。

フィルタ５０で整形された各加速度信号α_１〜α_４と伝達関数６０により演算が行われた制御指令値ｕ_１、ｕ_２を加算部７０にて加算する。この処理により、車外から侵入する振動とピエゾアクチュエータ２０が生成する振動とが作る制御空間１００での騒音の推定値SPL_estが算出される。

図７に騒音推定部３４で行う処理のフローチャートを示す。

ステップＳ２０１では、加速度センサ１０ａ〜１０ｄの加速度信号α_１〜α_４がＡ／Ｄ変換部３３ａ〜３３ｄによりＡ／Ｄ変換され、騒音推定部３４に入力される。この後に、フローはステップＳ２０２へ移行する。

ステップＳ２０２では、１ステップ前の制御指令値ｕ_１、ｕ_２がＡ／Ｄ変換部３３ｅ、３３ｆによりＡ／Ｄ変換され、騒音推定部３４に入力される。この後に、フローはステップＳ２０３へ移行する。

ステップＳ２０３では、Ｓ２０１で入力された加速度信号α_１に予め記憶しておいたフィルタ５０であるW₁が乗算される。同様に、加速度信号α_２にフィルタ５０であるW₂が、加速度信号α_３にフィルタ５０であるW₃が、加速度信号α_４にフィルタ５０であるW₄が乗算される。この後に、フローはステップＳ２０４へ移行する。

ステップＳ２０４では、Ｓ２０２で入力された制御指令値ｕ_１に、予め記憶しておいたアクチュエータ２０ａへの入力電圧から制御空間１００での音圧までの伝達関数を示すフィルタ６０ａであるG_p1が乗算される。同様に、制御指令値ｕ_２に、アクチュエータ２０ｂへの入力電圧から制御空間１００での音圧までの伝達関数を示すフィルタ６０ｂであるG_p2が乗算される。

ここで、G_p1とG_p2は、ピエゾアクチュエータ２０の入力電圧から騒音までの伝達関数を離散時間システムとして同定した上で、逆Ｚ変換をすることでＩＩＲフィルタとして予め設定しておく。この後に、フローはステップＳ２０５へ移行する。

ステップＳ２０５ではＳ２０３とＳ２０４で得た信号全ての和をとり、得られた信号を出力する。

次に、フィルタ５０の設定方法について述べる。

図８は車体への入力振動（振動源）と加速度、車室内騒音との関係を示している。車体への入力振動ｆは、伝達関数H(s)を通して各加速度センサ１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄに伝わる。一方で、入力振動ｆは車室内の空気を伝播して制御空間１００での騒音となる。このときの空気伝播の伝達関数をR(s)とおく。また、加速度センサ１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄで検出される加速度をそれぞれα_１、α_２、α_３、α_４とおく。さらに、制御空間１００で測定されるロードノイズをSPLとおく。このとき、入力振動ｆのラプラス変換をf_L(s)、信号SPLのラプラス変換をSPL_L(s)、加速度信号α₁、α₂、α₃、α₄のラプラス変換をそれぞれα_L1(s)、α_L2(s)、α_L3(s)、α_L4(s)と表すと、各信号間の関係は以下の式で表される。

ここで、Hは各要素が伝達関数である４行１列の行列である。この関係式を用いて、加速度センサ１０の信号から騒音の推定値を推定するためには、（数式７）を逆にｆについて解き、（数式６）に代入すればよい。したがって、

で表される。ここで、H⁺は伝達関数行列H(s)の逆関数を表す。ここで、Hは正方行列ではなく、長方行列であるので、逆行列を計算することはできない。そこで、擬似逆行列

を用いて演算を行う。ただし、m_HをHの行の数、n_HをHの列の数としたときに、

であることが、H⁺を計算できるための必要条件である。

RH⁺は１行４列行列であるので、その要素を、

とおくと、（数式８）は

と変形することができる。ここで現れるW₁からW₄を図５に記載のフィルタ５０ａ〜５０ｄとして設定する。したがって、各加速度α₁からα₄に対するフィルタ５０（W）は

の列ベクトルにより決定される。

図９に上記フィルタの設定のフローチャートを示す。

ステップS３０１では、伝達関数Hと伝達関数Rとが算出される。これらはあらかじめ算出しデータとして記憶しておいても良い。この後に、フローはステップＳ３０２に移行する。

ステップS３０２では、伝達関数Hに基づいて、関数H⁺=(H^T・H)^-1・H^Tが算出される。この後に、フローはステップＳ３０３に移行する。

ステップS３０３では、フィルタ５０がW=RH⁺として算出される。

以上の方法で得られたフィルタ５０の周波数応答例を図１０に示す。図１０の１０Ａ〜１０Ｄのグラフはそれぞれ加速度センサ１０ａ〜１０ｄについてのグラフ示している。各グラフの点線は各加速度センサ１０の加速度信号から制御空間１００での騒音までの伝達関数を示し、実線はその伝達関数に（数式１３）で計算されたフィルタ５０を乗算した関数の特性を示している。ここで、ある周波数帯域で点線と実線が近い特性の時は、その加速度センサが検出したその周波数帯域の加速度信号に対しフィルタ５０が大きな重み付けを行ったことを表している。また、例えば図１０の１０Ａ〜１０Ｄにおいて３００Ｈｚ付近に注目すると、グラフ１０Ｃでは実線と点線が近い値を示し、他のグラフ１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｄでは実線と点線が離れている。この場合、３００Ｈｚ付近では加速度センサ１０ｃが検出した加速度信号に大きな重みが付けられ、他の加速度センサ１０の加速度信号には小さな重みが付けられていることを示している。

図１１に、騒音の実測値と、上記のフィルタ５０を用いて算出された騒音の推定値SPL_estを示す。点線が騒音の実測値で、実線が騒音推定部３４で算出された騒音の推定値SPL_estを示す。図１１より、本実施形態を用いることにより、騒音の推定値SPL_estが精度良く算出されていることがわかる。このように、本実施形態では、車室内の騒音を精度高く推定し、車室内騒音を効果的に低減することができる。

以上に示した処理によって車室内における騒音を精度高く推定することができる。

しかしながら、加速度センサ１０が故障した場合には、車室内の騒音を推定するために利用できる加速度信号の数が異なるため、騒音の推定精度が低下する。このため、十分な騒音低減効果が得られない可能性がある。

このような実例として、４個の加速度センサ１０ａ〜１０ｄを用いて騒音の推定を行うものとして設計されたフィルタ５０を用いて騒音を推定している際に、加速度センサ１０ｃと加速度センサ１０ｄが故障して加速度センサ１０ａと加速度センサ１０ｂのみで騒音を推定した場合の推定結果を図１２に示す。図１２で点線は騒音の実測値、実線は騒音の推定値SPL_estを示す。この場合では、加速度センサ１０ｃと１０ｄで推定される成分が無くなってしまうため、騒音の推定値SPL_estは小さくなっている。このように、加速度センサ１０の個数があるべき個数から減ってしまった場合は、騒音の推定精度が明らかに低下してしまう。したがって、加速度センサ１０が故障した場合でも騒音の推定精度を維持するためには、騒音推定部３４が何らかの対策を取る必要がある。

本実施形態では、加速度センサ１０の故障時の対策として、加速度センサ１０の故障を検出した場合に、故障した加速度センサ１０を除く加速度センサ１０の全ての組合せに対応したフィルタ５０をあらかじめ記憶部（後述）に記憶しておき、故障した加速度センサ１０に応じてフィルタ５０を変更して騒音を推定する方法を用いる。

例えば、騒音推定のための加速度センサ１０を８個用いている場合には、加速度センサ１０が故障する組合せは

通りであるため、各組み合わせに対応したフィルタ５０を記憶部に記憶しておき、故障した加速度センサ１０が検知された場合には、故障した加速度センサ１０を除く加速度センサ１０の組合せに対応したフィルタ５０に変更して騒音の推定値を算出すればよい。なお、全ての加速度センサ１０が故障した場合には騒音の推定ができなくなるため、その場合のフィルタ５０は記憶しておく必要はない。

以下、図５に示すブロック図から加速度センサ１０に故障が発生した際のフィルタの変更に関係のある部分のみを抽出した図１３を用いて、動作の説明を行う。

騒音推定部３４において、入力された加速度センサ１０の加速度信号α₁〜α₄は、まずセンサ故障検出部である加速度センサ故障検出部９０に入力される。各加速度センサ１０ａ〜１０ｄからの加速度信号α₁〜α₄は、それぞれ加速度センサ故障検出部９０の加速度センサ故障検出部９０ａ〜９０ｄに入力される。この加速度センサ故障検出部９０では、例えば加速度センサ１０からの加速度信号が所定の時間にわたって所定の閾値よりも小さい値であるときにその加速度信号を出力する加速度センサ１０が故障していると判断することにより、加速度センサ１０の故障を検知する。加速度センサ故障検出部９０は、加速度センサ１０の故障を検出すると、フィルタ設定部９５に故障検出信号を出力する。

フィルタ設定部９５は、加速度センサ故障検出部９０からの故障検出信号により、フィルタ５０ａ〜５０ｄのうち、故障が検出された加速度センサ１０以外の加速度センサ１０の加速度信号が入力されるフィルタ５０を新たに設定する（変更する）。すなわち、フィルタ設定部９５が備える記憶部９６には、故障した加速度センサ１０を除くすべての加速度センサ１０の組合せに対応したフィルタ５０があらかじめ記憶されており、故障した加速度センサ１０以外の加速度センサ１０の組合せに対応したフィルタ５０を記憶部９６から選択してフィルタ５０を新たに設定する。このようにして設定したフィルタ５０に加速度信号を乗算した値と、制御指令値ｕ_１、ｕ_２に伝達関数６０を乗算した信号とを、図５で示した騒音推定部３４と同様に加算部７０で加算することで、制御空間１００における騒音の推定値SPL_estが算出される。

図１４に、図１３で示した本実施形態における騒音推定部３４でのフローチャートを示す。

ステップＳ４０１では、騒音推定部３４に加速度信号が入力される。この後に、フローはステップＳ４０２へ移行する。

ステップＳ４０２では、加速度センサ故障検出部９０により、Ｓ４０１で得た加速度信号の時間変動に基づいて、加速度センサ１０が故障しているか否かが判定される。加速度センサ１０が故障している場合は、故障検出信号をフィルタ設定部９５に出力し、フローはステップＳ４０３に進む。一方、加速度センサ１０が故障していない場合は、フローはステップＳ４０４に進む。

ステップＳ４０３では、フィルタ設定部９５が新しいフィルタ５０の選択を行い、フィルタ５０を新たに設定する。フィルタ設定部９５が備える記憶部９６には、故障した加速度センサ１０を除くすべての加速度センサ１０の組合せに対応したフィルタ５０があらかじめ記憶されており、故障検出信号に応じて故障が検出された加速度センサ１０を除くフィルタ５０が記憶部９６から選択され、新たなフィルタ５０として設定される。この後に、フローはステップＳ４０４へ移行する。

ステップＳ４０４では、騒音推定部３４に１ステップ前の制御指令値が入力される。この後に、フローはステップＳ４０５へ移行する。

ステップＳ４０５では、新しく設定されたフィルタ５０を用いて、故障が検出された加速度センサ１０を除く加速度センサ１０からの加速度信号にフィルタ５０が乗算される。なお、加速度センサ１０に故障が検出されていない場合は、前回のフィルタ５０と加速度信号が乗算される。この後に、フローはステップＳ４０６へ移行する。

ステップＳ４０６では、制御指令値に予め記憶してある伝達関数６０が乗算される。この後に、フローはステップＳ４０７へ移行する。

ステップＳ４０７では、Ｓ４０５とＳ４０６で得た信号全てが加算部７０で加算され、得られた信号が出力される。

図１５に、本実施形態における騒音推定部３４を用いた場合の騒音の推定結果例を示す。

図１５は、加速度センサ１０ｃと１０ｄが故障した場合に、残りの加速度センサ１０ａと１０ｂを用いるとして新たに設定されたフィルタ５０の周波数特性を示す。図１５のグラフ１５ａが加速度センサ１０ａのグラフ、図１５のグラフ１５ｂが加速度センサ１０ｂのグラフを示している。図１０と同様に点線は各加速度センサ１０の出力信号から制御空間１００における騒音までの伝達関数を示し、実線はその伝達関数にフィルタ５０を乗算した関数の特性を示している。グラフにおいて点線と実線が近い周波数帯域では、その加速度センサ１０が検出したその周波数帯域の加速度信号が騒音の推定値SPL_estに対して大きな重みを持ち、フィルタ５０が大きな重み付けを行ったことを表している。

図１６に、正常な加速度センサ１０が４個から２個になった場合において、フィルタ５０が新たに設定された場合の騒音の推定値SPL_estを示す。点線が騒音の実測値で、実線が騒音の推定値SPL_estである。フィルタ５０の新たな設定が行われない場合は、図１２のように騒音の推定精度が低下するが、フィルタ５０の新たな設定が行われることにより、図１６のように高い精度で騒音の推定が可能になり、騒音低減効果の高い騒音制御を行うことができる。

２）加速度センサ１０の故障が発生した場合に、騒音制御を実施するか否かの判定について
図５を用いて、本動作の説明を行う。

本実施形態では、加速度センサ１０に故障が生じた場合、前述したように、故障した加速度センサ１０を除く加速度センサ１０を用いて精度高く騒音を推定するために、加速度信号に掛け合わされるフィルタ５０の値が新たに設定される。例えば、４個の加速度センサ１０のうち１個が故障し、正常な加速度センサ１０が３個になった場合、加速度センサ１０が４個のときのフィルタ５０をそのまま用いていたのでは騒音の推定を正しく行うことができないため、故障した加速度センサ１０を除いた残りの３個の加速度センサ１０で騒音の推定が精度高く行えるように、あらかじめその３個の加速度センサ１０を用いた場合のフィルタ５０を算出して記憶部９６に記憶しておき、故障した加速度センサ１０に対応した故障検出信号をトリガとしてフィルタ５０を新たに設定（変更）し、騒音の推定を行う。

この動作により、騒音の推定精度を極力低下させずに騒音制御を行うことが可能となるが、故障した加速度センサ１０の数が増えてくると、このようなフィルタ５０の新たな設定を行っても、騒音の推定精度が低下してしまう場合がある。

図１７に、正常な加速度センサ１０の個数と、騒音の実測値と推定値との相関値Rの関係を示す。N個の加速度センサ１０の故障がない場合は、騒音の推定値が実測値に近く、相関値が１に近い値をとっている。一方、加速度センサ１０がk個故障し、正常な加速度センサ１０の個数が（N−k）個となった場合は、故障した加速度センサ１０の設置位置（正常な加速度センサの組み合わせ）に応じて、騒音の推定精度が異なってくるため、騒音の実測値と推定値との相関値Rにもばらつきが生じてくる。故障した加速度センサ１０がさらに増えて、正常な加速度センサ１０がn個になった場合は、このばらつきがさらに増加する。このように、故障した加速度センサ１０の数が増えてくると、前述したフィルタ５０の新たな設定を行っても、騒音の推定精度が低下してしまう場合がある。

図１８は、車体のフロアパネル１１０の略中央部の左右２箇所に振動を印加し、運転席および助手席において実測した騒音の実測値に対し、正常な加速度センサ１０の数が減少した場合の騒音の推定精度の変化を示す図である。ここで、図１８の右図は、正常な加速度センサ１０の個数と、運転席における騒音の実測値と推定値との相関値Rとの関係を示し、左図は、正常な加速度センサ１０の個数と、助手席における騒音の実測値と推定値との相関値Rとの関係を示している。この図で明らかなように、この実験条件においては正常な加速度センサ１０の数が３個の場合は運転席、助手席とも良好に騒音を推定できている一方、正常な加速度センサ１０の数が２個になってしまうと、正常な加速度センサ１０の組合せによって騒音の推定精度が大きくばらつき、また運転席と助手席とでもその結果が異なっていることがわかる。例えば、組合せ１では、運転席と助手席ともに相関値Rが0.2弱程度となっており、騒音の推定精度が低い。これに対し、組合せ３、４では、運転席での相関値Rが0.65付近で騒音の推定精度が比較的低いのに比べ、助手席では0.9に近い値となっており、騒音の推定精度は高い。

本実施形態では、騒音の実測値を直接計測する手段を有していないため、騒音の実測値として加速度センサ１０すべてが正常の場合の騒音の推定値SPLNを代用し、故障した加速度センサ１０に応じた騒音の推定値SPLRとこの騒音の推定値SPLNとの相関値Rを算出し、相関値Rが閾値RT以上となる、すなわち騒音の推定精度が十分な場合のみフィルタ５０の新たな設定を行って騒音制御を行い、相関値Rが閾値RT未満となる、すなわち騒音の推定精度が十分でない場合には騒音制御を停止する動作により、騒音抑制効果を損なうことのない騒音制御を行うものである。

本実施形態では、図５に示すように、加速度センサ故障検出部９０とフィルタ５０との間に出力信号記憶部である加速度信号記憶部８０を備えている。また、加算部７０の後に、騒音制御実施判定部８１を備えている。

ここで、加速度センサ１０がすべて正常な際の加速度信号を任意の時間において加速度信号記憶部８０に記憶しておき、加速度センサ１０が故障した際に、加速度信号記憶部８０に記憶した加速度信号を用いて加速度センサ１０の故障前後におけるそれぞれの騒音の推定値SPLN、SPLRを算出し、その相関値に基づいて騒音制御の実施または停止の判定を行うものである。

以下、図１９のフローチャートを用いて、本実施例の動作を説明する。

ステップＳ５０１では、すべての加速度センサ１０が正常な状態において、加速度センサ１０が出力する加速度信号を加速度信号記憶部８０に記憶する。記憶する加速度信号は、所定時間分とする。ここで、記憶を開始する時刻は、すべての加速度センサ１０が正常な状態であればいつでも良い。この後に、フローはステップＳ５０２に移行する。

ステップＳ５０２では、加速度センサ故障検出部９０により、加速度センサ１０の故障の有無が判定される。加速度センサ１０に故障が検出されれば、フローはステップＳ５０３へ移行する。一方、加速度センサ１０に故障が検出されなければ、フローはステップＳ５０９へ移行する。

ステップＳ５０３では、加速度信号記憶部８０に記憶された加速度信号を読出す。この後に、フローはステップＳ５０４に移行する。

ステップＳ５０４では、加速度信号記憶部８０から読み出した加速度信号と、すべての加速度センサ１０が正常であった場合のフィルタ５０とを用いて、すべての加速度センサ１０が正常であった場合の騒音の推定値SPLNを算出する。この後に、フローはステップＳ５０５に移行する。

ステップＳ５０５では、加速度センサ１０の故障に応じ、正常な加速度センサ１０の組合せに応じたフィルタ５０が新たに設定される。フィルタ５０の設定については、図９のフローチャートで説明した内容と同等である。この後に、フローはステップＳ５０６に移行する。

ステップＳ５０６では、加速度信号記憶部８０に記憶された加速度信号のうち故障した加速度センサ１０の加速度信号を除いた加速度信号と、新たに設定したフィルタ５０とを用いて、加速度センサ１０に故障が検出された後の騒音の推定値SPLRを算出する。この後に、フローはステップＳ５０７に移行する。

ステップＳ５０７では、算出した騒音の推定値SPLNとSPLRとの相関値Rが算出される。この後に、フローはステップＳ５０８に移行する。

ステップＳ５０８では、算出した相関値Rと閾値RTとの比較が行われる。相関値R≧閾値RTの場合、フローはステップＳ５０９へ移行する。一方、相関値R＜閾値RTの場合、フローはステップＳ５１０へ移行する。

ステップＳ５０９では、騒音の推定値SPLRが精度高く算出された場合にあたり、騒音制御が行われる。騒音制御については、前述した内容と同等である。

ステップＳ５１０では、騒音の推定値SPLRが精度高く算出されなかった場合にあたり、騒音制御が停止される。

なお、騒音の推定値SPLNと騒音の推定値SPLRとの相関値Rの算出と、騒音制御の実施、停止の判定は、騒音制御実施判定部８１により行われる。

以上の動作により、故障した加速度センサ１０の数が増えて騒音の推定精度が十分でない場合は、騒音制御を停止することができる。これにより、精度の低い騒音の推定値により騒音制御を行うことで、かえって騒音を増やしてしまうという可能性を排除することができ、騒音低減効果を損ねることがなくなる。

なお、上記実施形態において、複数の制御空間１００における加速度センサの故障前後の相関値Rが閾値RT以上となる場合に、騒音制御を行うようにしても良い。これにより、複数の制御空間すべてにおいて騒音低減効果が得られない場合は、騒音制御を行わないことになり、複数の制御空間すべてにおいて騒音低減効果が確実に得られる騒音制御を行うことができる。

本実施例は、前述した実施形態とは、加速度信号記憶部８０の動作が異なる。本実施例では、加速度信号記憶部８０は、加速度センサ１０からの加速度信号を所定時間分絶えず更新して記憶し続け、加速度センサ１０が故障した際に、加速度信号記憶部８０に記憶した加速度信号のうち故障が発生する前の加速度信号を用いて、加速度センサ１０の故障前後におけるそれぞれの騒音の推定値を算出し、加速度センサ１０の故障前後における騒音の推定値の相関値に基づいて騒音制御の実施または停止の判定を行うものである。

この動作を行うため、本実施例においては、加速度信号記憶部８０はいわゆるＦＩＦＯ（First In First Out）方式のリングバッファ動作を行う。

以下、図２０のフローチャートを用いて、本実施例の動作を説明する。

ステップＳ６０１では、加速度センサ１０が出力する最新の加速度信号を加速度信号記憶部８０が時間t_max分記憶する。この後に、フローはステップＳ６０２へ移行する。

ステップＳ６０２では、加速度センサ故障検出部９０により、加速度センサ１０の故障の有無が判定される。加速度センサ１０に故障が検出されれば、フローはステップＳ６０３へ移行する。一方、加速度センサ１０に故障が検出されなければ、フローはステップＳ６１１へ移行する。

ステップＳ６０３では、加速度信号記憶部８０の記憶の更新を停止する。この後に、フローはステップＳ６０４に移行する。

ステップＳ６０４では、加速度信号記憶部８０に記憶された加速度信号のうち、加速度センサ１０の故障を検出した後に記憶された全加速度信号を削除する。図２１に、加速度信号記憶部８０に記憶された加速度信号の例を示す。図２１の時刻t_fにおいて加速度センサ１０ａの故障が検出されたとする。この場合、加速度センサ故障検出部９０が加速度センサ１０ａの故障を検出してから、加速度信号記憶部８０の記憶の更新が停止する時刻をt_endとすると、故障した加速度センサ１０ａが出力する加速度信号が時間（t_end−t_f）の間加速度信号記憶部８０に記憶されてしまう。このため、加速度信号記憶部８０に記憶された全加速度信号から、時間（t_end−t_f）における加速度信号を削除する。この後に、フローはステップＳ６０５に移行する。

ステップＳ６０５〜ステップＳ６１２は、実施形態におけるステップＳ５０３〜ステップＳ５１０と同様の内容のため、説明は省略する。

以上の動作により、故障した加速度センサ１０の数が増えて騒音の推定精度が十分でない場合は、騒音制御を停止することができる。これにより、精度の低い騒音の推定値により騒音制御を行うことで、かえって騒音を増やしてしまうという可能性を排除することができ、騒音低減効果を損ねることがなくなる。

本実施例のブロック図を図２２に示す。

本実施例では、加速度センサ１０すべてが正常の場合の騒音の推定値SPLNと、故障した加速度センサ１０に応じた騒音の推定値SPLRとの相関値Rをあらかじめ算出しておき、相関値Rが閾値RT以上となる、すなわち騒音の推定精度が十分な場合にフィルタ５０の新たな設定を行って騒音制御を行い、相関値Rが閾値RT未満となる、すなわち騒音の推定精度が十分でない場合には騒音制御を停止する動作により、騒音抑制効果を損なうことのない騒音制御を行うものである。

加速度センサ故障検出部９０の故障検出信号は、騒音制御実施判定部８２に入力される。

騒音制御実施判定部８２は、ＣＤＴ記憶部８３を備えており、加速度センサ故障検出部９０からの故障検出信号を受け取り、ＣＤＴ記憶部８３にあらかじめ記憶したＣＤＴ値（後述）を参照し、ＣＤＴ値を指標として騒音制御を実施するか停止するかの判定を行う。ここで騒音制御を実施すると判定した場合は、フィルタ設定部９５に故障検出信号を出力し、フィルタ設定部９５で新たなフィルタの設定が行われる。一方、騒音制御を停止すると判定した場合は、フィルタ設定部９５に故障検出信号を出力せず、騒音推定部３４の動作自体を停止する。

ここで、ＣＤＴ値について説明を行う。

前述した「相関値Rが閾値RT以上となる」場合を表にしたものが、制御判定表ＣＤＴであり、この表に記載されている値をＣＤＴ値と呼ぶ。ＣＤＴ値は、相関値Rが閾値RT以上となる場合に「１」が設定され、相関値Rが閾値RT未満となる場合に「０」が設定される。図２３に制御判定表ＣＤＴの例を示す。

制御判定表ＣＤＴの横軸は、騒音を推定する位置に応じた数値ｉ（以下、騒音推定位置ｉと呼ぶ）を、縦軸は正常な加速度センサ１０の数ｊを表している。ここで、表に設定したＣＤＴ値の「１」、「０」は、図２４に示すフローチャートにより設定される。

ステップＳ７０１では、各騒音推定位置ｉにおいて、N個の加速度センサ１０すべてが正常である場合の騒音の推定値SPLiNが算出される。この後に、フローはステップＳ７０２に移行する。

ステップＳ７０２では、各騒音推定位置ｉにおいて、加速度センサ１０がk個（１≦k≦N−振動源数）故障した場合について、残りの加速度センサ１０のすべての組合せ_NC_j（j=N−k）における騒音の推定値SPLijが算出される。この後に、フローはステップＳ７０２に移行する。

ステップＳ７０３では、SPLiNとSPLijとの相関を計算し、相関値Rijが算出される。この後に、フローはステップＳ７０４に移行する。

ステップＳ７０４では、相関値Rijと閾値RTとの比較が行われる。相関値Rij≧閾値RTの場合、フローはステップＳ７０５へ移行する。一方、相関値Rij＜閾値RTの場合、フローはステップＳ７０６へ移行する。

ステップＳ７０５では、騒音の推定精度が高く、騒音制御による騒音低減効果が期待できるものとして、騒音制御を実施する意味の「１」をＣＤＴ（ｉ、ｊ）に設定する。この後に、フローはステップＳ７０７へ移行する。

ステップＳ７０６では、騒音の推定精度が低く、騒音制御による騒音低減効果が期待できないものとして、騒音制御を停止する意味の「０」をＣＤＴ（ｉ、ｊ）に設定する。この後に、フローはステップＳ５０７へ移行する。

ステップＳ７０７では、すべてのｉ、ｊに対してステップＳ５０１〜ステップＳ５０６を実行したか否かが判定される。すべてのｉ、ｊに対してステップＳ５０１〜ステップＳ５０６を実行し、すべてのＣＤＴ（ｉ、ｊ）が設定された場合は、終了する。一方、すべてのｉ、ｊに対してステップＳ５０１〜ステップＳ５０６が実行されておらず、設定されていないＣＤＴ（ｉ、ｊ）がある場合は、フローはステップＳ５０１に戻る。

以上の動作により、制御判定表ＣＤＴにおけるＣＤＴ値が設定される。

なお、上記フローチャートにおいて、騒音の推定値SPLiN算出の際は、標準的な加速度信号を利用すれば良い。

次に、制御判定表ＣＤＴを用いた騒音制御実施判定部８２による騒音制御の実施、停止判定の動作の説明を図２５のフローチャートを用いて行う。

ステップＳ８０１では、加速度センサ故障検出部９０により、加速度センサ１０の故障の有無の判定が行われる。加速度センサ故障検出部９０により、加速度センサ１０の故障が検出された場合は、フローはステップＳ８０２へ移行する。一方、加速度センサ故障検出部９０により、加速度センサ１０の故障が検出されない場合は、フローはステップＳ８０５へ移行する。

ステップＳ８０２では、正常な加速度センサ１０の組合せに対応するＣＤＴ値がＣＤＴ記憶部８３から選択される。この後に、フローはステップＳ８０３へ移行する。

ステップＳ８０３では、ステップＳ８０２で選択されたＣＤＴ値による分岐が行われる。ＣＤＴ値＝１の場合は、正常な加速度センサ１０により精度の高い騒音の推定が行える場合にあたり、フローはステップＳ８０４へ移行する。一方、ＣＤＴ値＝０の場合は、正常な加速度センサ１０により精度の高い騒音の推定を行うことが難しい場合にあたり、フローはステップＳ８０６へ移行する。

ステップＳ８０４では、正常な加速度センサ１０の組合せに応じたフィルタ５０が新たに設定される。フィルタ５０の設定については、図９のフローチャートで説明した内容と同等である。この後に、フローはステップＳ８０５へ移行する。

ステップＳ８０５では、騒音制御が行われる。騒音制御については、図４のフローチャートで説明した内容と同等である。

ステップＳ８０６では、騒音制御が停止される。

以上の動作により、故障した加速度センサ１０の数が増えて騒音の推定精度が十分でない場合は、騒音制御を停止することができる。これにより、精度の低い騒音の推定値により騒音制御を行うことで、かえって騒音を増やしてしまうという可能性を排除することができ、騒音低減効果を損ねることがなくなる。

本実施例は、前述した実施形態において、図１４のフローチャートにおけるステップＳ４０３の処理内容を変更した実施例であり、前述した実施形態と同様の構成を備えている。このため、前述の実施形態に対して処理内容が異なるステップＳ４０３についてのみ説明を行う。

フィルタ５０は、（数式１３）に記載したとおり

により求められる。ここで、加速度センサ１０の故障時には伝達関数Rは変化せず伝達関数H⁺のみに新たな設定の必要が生じるため、故障した加速度センサ１０を除くすべての加速度センサ１０の組合せに対応したフィルタ５０を予め記憶部９６に記憶しておく代わりに、故障した加速度センサ１０を除くすべての加速度センサ１０の組合せに対応したH⁺を記憶しておき、それを用いてフィルタ５０を新たに設定することが可能ある。こうすることで、記憶部９６に記憶しておくデータ量が小さくなり、より少ない記憶容量でフィルタ５０の新たな設定を実現することができる。

図２６に、本実施例におけるフィルタ５０の新たな設定のフローチャートを示す。

ステップＳ９０１では、故障した加速度センサ１０を除く残りの加速度センサ１０の組合せに対応したH⁺を記憶部９６から選択する。ここで、故障した加速度センサ１０を除くすべての加速度センサ１０の組合せに対応したH⁺が予め計算されて記憶部９６に記憶されている。この後に、フローはステップＳ９０２に移行する。

ステップＳ９０２では、Ｓ９０１で計算したH⁺を用いてフィルタ５０（W）が（数式１５）により算出される。

以下、前述した実施形態と同様の処理によって、加速度センサ１０が故障した場合でも、騒音の推定値SPL_estが精度高く算出され、高い騒音低減効果を得ることができる。

本実施例は、前述した実施形態において、図１４のフローチャートにおけるステップＳ４０３の処理内容を変更した実施例であり、前述した実施形態と同様の構成を備えている。このため、前述の実施形態に対して処理内容が異なるステップＳ４０３についてのみ説明を行う。

フィルタ５０は、（数式１３）に記載したとおり、

により算出される。ここで、加速度センサ１０の故障時には伝達関数Rは変化せずH⁺のみに新たな設定の必要が生じるため、故障した加速度センサ１０を除くすべての加速度センサ１０の組合せに対応したフィルタ５０を予め記憶部９６に記憶しておく代わりに、実施例３に示したように、故障した加速度センサ１０を除くすべての加速度センサ１０の組合せに対応したH⁺を予め記憶部９６に記憶しておくことで、フィルタ５０の新たな設定が可能となる。ここで、H⁺はHから算出が可能であるため、故障した加速度センサ１０を除くすべての加速度センサ１０の組合せに対応したH⁺を予め記憶部９６に記憶しておく代わりに、故障した加速度センサ１０を除くすべての加速度センサ１０の組合せに対応したHを予め記憶部９６に記憶しておき、このHを用いてH⁺を算出することで、フィルタ５０の新たな設定が可能となる。このようにすることで、記憶部９６に記憶しておくデータ量がさらに小さくなり、より少ない記憶容量でフィルタ５０の新たな設定を実現することができる。

図２７に、本実施例におけるフィルタ５０の新たな設定のフローチャートを示す。

ステップＳ９１１では、故障した加速度センサ１０を除く残りの加速度センサ１０の組合せに対応したHを記憶部９６から選択する。ここで、故障した加速度センサ１０を除くすべての加速度センサ１０の組合せに対応したHが予め計算されて記憶部９６に記憶されている。この後に、フローはステップＳ９１２に移行する。

ステップＳ９１２では、Ｓ９１１で選択したHを用いてフィルタ５０（W）が（数式１６）により算出される。

以下、前述した実施形態と同様の処理によって、加速度センサ１０が故障した場合でも、騒音の推定値SPL_estが精度高く算出され、高い騒音低減効果を得ることができる。

本実施例は、前述した実施形態において、図１４のフローチャートにおけるステップＳ４０３の処理内容を変更した実施例であり、前述した実施形態と同様の構成を備えている。このため、前述の実施形態に対して処理内容が異なるステップＳ４０３についてのみ説明を行う。
（数式１３）に示したとおり、フィルタ５０は

で表される。ここでWは、W=[W₁、W₂、W₃、W₄]として表される伝達関数を要素とする１行４列行列である。

加速度センサ１０が故障した場合、（数式１７）中の伝達関数Rは振動源から騒音までの伝達関数であるため変更が無く、伝達関数Hのみが変化する。ここで、Hは振動源から加速度センサ１０の加速度信号までの伝達関数であるため、

と、行列の形で表すことができる（以降、Hを伝達関数行列と呼ぶ）。（数式１８）において、Hの各要素H_a〜H_dは、それぞれ振動源から４つの加速度センサ１０ａ〜１０ｄまでの伝達関数である。

ここで、加速度センサ１０が故障した場合の伝達関数行列Hを考えると、例えば加速度センサ１０ｃと１０ｄとが故障した場合、故障した加速度センサ１０に対応する伝達関数H_cとH_dの行を削除して、改めて伝達関数行列Hを

とすることにより、加速度センサ１０ａと１０ｂのみで騒音の推定を行っていた場合と同じ状態とすることができる。したがって、加速度センサ１０の故障を検出した場合には、伝達関数行列Hの行の中で故障した加速度センサ１０に対応する行ベクトルを全て削除し、（数式１９）のように新たな伝達関数行列Hを設定する。次に、その伝達関数行列Hを用いて（数式９）から擬似逆行列H⁺を求め、最後にRH⁺を演算し、得られた行列の縦ベクトルを各フィルタ５０とすることにより、フィルタ５０を新たに設定することができる。

この方法を用いることで、故障した加速度センサ１０を除くすべての加速度センサ１０の組合せに対応したHを記憶部９６上に記憶する必要は無くなり、ただ１つのHを記憶しておけばフィルタ５０を新たに設定することが可能となる。このようにすることで、記憶部９６に記憶しておくデータ量がさらに小さくなり、より少ない記憶容量でフィルタ５０の新たな設定を実現することができる。

図２８に、本実施例におけるフィルタ５０の新たな設定のフローチャートを示す。

ステップＳ９２１では、故障した加速度センサ１０に対応する伝達関数行列Hの行を削除し、新たな伝達関数行列Hを設定する。この後に、フローはステップＳ９２２に移行する。

ステップＳ９２２では、Ｓ９２１で設定した伝達関数行列Hを用いて、行列RH⁺=R(H^T・H)^-1・H^Tが算出される。

ステップＳ９２３では、算出された行列RH⁺の各列ベクトルをフィルタ５０としてフィルタ５０が更新される。

以下、前述した実施形態と同様の処理によって、加速度センサ１０が故障した場合でも、騒音の推定値SPL_estが精度高く算出され、高い騒音低減効果を得ることができる。

以上説明した本発明の実施の形態の騒音制御装置によれば、以下のような作用効果を得ることができる。

請求項１の発明は、車両の車体に配置され、車体の振動を検出する複数のセンサと、車体に制御された波動を加える波動印加部と、前記複数のセンサが出力する各出力信号に基づいて前記センサの故障を検出するセンサ故障検出部および、該センサ故障検出部により故障が検出された前記センサを除く正常な前記センサの前記出力信号に基づき前記車両の車室内の所定の空間で聞こえる車室内騒音の推定値を算出する騒音推定部とを有し、前記センサ故障検出部により前記センサの故障が検出された際に、前記センサの故障が検出される前の前記車室内騒音の推定値と前記センサの故障が検出された後の前記車室内騒音の推定値との相関値を算出し、該相関値が所定値以上の場合に前記車室内騒音の推定値に基づいて前記波動印加部に波動を出力して前記車室内騒音を低減させる騒音制御を行う制御部とを備えることを特徴としている。

この装置によれば、正常なセンサで検出した振動に基づいて騒音の推定値を算出し、該推定値に基づいて騒音制御を行う騒音制御装置において、センサが故障した場合に、センサが故障する前後における騒音の推定値を算出し、センサが故障する前後における騒音の推定値の相関値が所定値以上となった場合に騒音制御を行うため、騒音低減効果を損なうことのない騒音制御を行うことができる。

また、請求項２の発明は、請求項１の騒音制御装置において、前記騒音推定部は、正常な前記センサの前記出力信号と前記車室内騒音との相関に基づいて設定された所定のフィルタ処理を前記出力信号に対して行い、該フィルタ処理を行った前記出力信号の総和に基づいて前記車室内騒音の推定値を算出することを特徴としている。

この装置によれば、車体に配置したセンサで振動を検出することにより、騒音の推定値を算出することができる。

また、請求項３の発明は、請求項２に記載の騒音制御装置において、前記フィルタ処理は、正常な前記センサの前記出力信号と前記車室内騒音との相関に基づいて設定された重み付け処理を行い、該重み付け処理は、前記車室内騒音との相関が高い前記出力信号ほど前記車室内騒音の推定値への寄与度が高くなるように該重み付け処理の係数が設定されることを特徴している。

この装置によれば、車室内騒音との相関が高い出力信号ほど車室内騒音の推定値への寄与度が高くなるように重み付け処理が行われ、車室内騒音を精度高く推定することができる。

また、請求項４の発明は、請求項３に記載の騒音制御装置において、前記重み付け処理は、所定の周波数帯域毎に行われることを特徴としている。

この装置によれば、重み付け処理が所定の周波数帯域毎に行われ、車室内騒音を精度高く推定することができる。

また、請求項５の発明は、請求項３または４に記載の騒音制御装置において、前記フィルタ処理は、正常な前記センサの前記出力信号と、該出力信号と前記車室内騒音の推定値との間の伝達関数Gと、前記重み付け処理の係数とを掛け合わせることを特徴としている。

この装置によれば、センサの出力信号と伝達関数Gにより車室内騒音を精度高く推定することができる。

また、請求項６の発明は、請求項３〜５のいずれか１項に記載の騒音制御装置において、前記騒音推定部は、正常な前記センサの全ての組合せに対応する前記重み付け処理の係数をあらかじめ算出し、算出した該重み付け処理の係数を記憶する記憶部を備えることを特徴としている。

この装置によれば、あらかじめ重み付け処理の係数を記憶しておくことにより、処理時間を短縮することができる。

また、請求項７の発明は、請求項２に記載の騒音制御装置において、前記フィルタ処理は、正常な前記センサの前記出力信号と、該出力信号と前記車体の振動の源となる車体振動源との間の伝達関数Hに基づく関数（H^T・H）^-1・H^Tと、該車体振動源と前記車室内騒音の推定値との間の伝達関数Rとを掛け合わせることを特徴としている。

この装置によれば、フィルタ処理が伝達関数Hに基づいて算出され、車室内騒音を精度高く推定することができる。

また、請求項８の発明は、請求項７に記載の騒音制御装置において、前記騒音推定部は、正常な前記センサの全ての組合せに対応する前記関数（H^T・H）^-1・H^Tをあらかじめ算出し、算出した該関数（H^T・H）^-1・H^Tを記憶する記憶部を備えることを特徴としている。

この装置によれば、記憶部が記憶する容量が少なくて済み、記憶部が必要とする記憶容量を減らすことができる。

また、請求項９の発明は、請求項７に記載の騒音制御装置において、前記騒音推定部は、正常な前記センサの全ての組合せに対応する前記関数（H^T・H）^-1・H^Tを算出するために用いる前記伝達関数Hをあらかじめ算出し、算出した該伝達関数Hを記憶する記憶部を備えることを特徴としている。

この装置によれば、記憶部が記憶する容量が少なくて済み、記憶部が必要とする記憶容量を減らすことができる。

また、請求項１０の発明は、請求項７に記載の騒音制御装置において、前記騒音推定部は、前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出していない場合に対応する前記伝達関数Hを記憶する記憶部を備え、前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出した場合に、故障が検出された前記センサに対応する前記伝達関数Hの行成分を削除して新たな伝達関数Hを算出することを特徴としている。

この装置によれば、伝達関数Hを簡単に算出することができる。

また、請求項１１の発明は、請求項７〜１０のいずれか１項に記載の騒音制御装置において、前記車体振動源の数が、前記車両が備える車輪の数であることを特徴としている。

この装置によれば、車輪の数を車体振動源の数とすることで、車室内の騒音を精度高く推定することができる。

また、請求項１２の発明は、請求項２〜１１のいずれか１項に記載の騒音制御装置において、前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出する前の所定の時間分の前記出力信号を記憶する出力信号記憶部を備え、前記制御部は、前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出した場合に、前記出力信号記憶部に記憶された前記出力信号と前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出する前の前記フィルタ処理とに基づいて前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出する前の前記車室内騒音の推定値を算出するとともに、前記出力信号記憶部に記憶された前記出力信号のうち故障が検出された前記センサの前記出力信号を除く前記出力信号と前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出した後の前記フィルタ処理とに基づいて前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出した後の前記車室内騒音の推定値を算出し、該２つの前記車室内騒音の推定値から算出した相関値に基づいて前記騒音制御を行うことを特徴としている。

この装置によれば、センサの故障が発生する前の出力信号を記憶しておくことで、センサの故障前後の騒音の推定値の相関値を簡単に算出することができる。

また、請求項１３の発明は、請求項２〜１１のいずれか１項に記載の騒音制御装置において、所定の時間分の最新の前記出力信号を更新して記憶する出力信号記憶部を備え、前記制御部は、前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出した場合に、前記出力信号記憶部の記憶の更新を停止し、前記出力信号記憶部に記憶された前記出力信号のうち前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出する前の前記出力信号と前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出する前の前記フィルタ処理とに基づいて前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出する前の前記車室内騒音の推定値を算出するとともに、前記出力信号記憶部に記憶された前記出力信号のうち前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出する前の前記出力信号であって該故障を検出したセンサの前記出力信号を除く前記出力信号と前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出した後の前記フィルタ処理とに基づいて前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出した後の前記車室内騒音の推定値を算出し、該２つの前記車室内騒音の推定値から算出した相関値に基づいて前記騒音制御を行うことを特徴としている。

この装置によれば、センサの故障が発生する前の出力信号を記憶しておくことで、センサの故障前後の騒音の推定値の相関値を簡単に算出することができる。

また、請求項１４の発明は、請求項１〜１１のいずれか１項に記載の騒音制御装置において、前記所定の空間の位置および正常な前記センサの数に応じてあらかじめ前記相関値が算出されて記憶された相関値記憶部を備え、前記制御部は、前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出した場合に、該相関値記憶部に記憶された該相関値に基づいて前記騒音制御を行うことを特徴としている。

この装置によれば、センサの故障の発生前後の騒音の推定値の相関値があらかじめ算出され記憶されているため、センサの故障が発生した際に、対応する相関値を参照することで、騒音制御の実施判定を簡単に行うことができる。

また、請求項１５の発明は、請求項１〜１４のいずれか１項に記載の騒音制御装置において、複数の前記所定の空間に対する前記相関値に基づいて前記騒音制御を行うことを特徴としている。

この装置によれば、センサの故障が発生した際に、複数の空間に対して騒音低減効果を損なうことのない騒音制御を行うことができる。

また、請求項１６の発明は、請求項１〜１５のいずれか１項に記載の騒音制御装置において、前記センサ故障検出部は、前記出力信号の出力値と出力時間とに基づいて前記センサの故障を検出することを特徴としている。

この装置によれば、センサの出力信号の出力値と出力時間により、センサの故障を簡単に検出することができる。

さらに、請求項１７の発明は、請求項１〜１６のいずれか１項に記載の騒音制御装置において、前記波動は、前記車体に印加する車体振動または前記車体の前記車室内に生成する音であることを特徴としている。

この装置によれば、車体に振動または音を印加することで、車室内騒音を低減することができる。

また、以上説明した本発明の実施の形態の騒音制御方法によれば、以下のような作用効果を得ることができる。

請求項１８の発明は、車両の車体の振動を複数の検出箇所において検出するステップと、前記複数の検出箇所のうち前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出するステップと、前記複数の検出箇所のうち前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を除く正常な前記検出箇所からの前記振動に基づき前記車両の車室内の所定の空間で聞こえる車室内騒音の推定値を算出するステップと、前記複数の検出箇所のうち前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出した場合に、該検出箇所を検出する前の前記車室内騒音の推定値と該検出箇所を検出した後の前記車室内騒音の推定値との相関値を算出し、該相関値が所定値以上の場合に前記車室内騒音の推定値に基づいて前記車体に制御された波動を印加し前記車室内騒音を低減させる騒音制御を行うステップとを備えることを特徴としている。

この方法によれば、正常な検出箇所で検出した振動に基づいて騒音の推定値を算出し、該推定値に基づいて騒音制御を行う騒音制御方法において、振動の検出箇所が故障した場合に、振動の検出箇所が故障する前後における騒音の推定値を算出し、振動の検出箇所が故障する前後における騒音の推定値の相関値が所定値以上となった場合に騒音制御を行うため、騒音低減効果を損なうことのない騒音制御を行うことができる。

また、請求項１９の発明は、請求項１８に記載の騒音制御方法において、正常な前記検出箇所からの前記振動と前記車室内騒音との相関に基づいて設定された所定のフィルタ処理を前記振動に対して行い、該フィルタ処理を行った前記振動の総和に基づいて前記車室内騒音の推定値を算出することを特徴としている。

この方法によれば、車体の振動を検出することにより、騒音の推定値を算出することができる。

また、請求項２０の発明は、請求項１９に記載の騒音制御方法において、前記フィルタ処理は、正常な前記検出箇所において検出した前記振動と前記車室内騒音との相関に基づいて設定された重み付け処理を行い、該重み付け処理は、前記車室内騒音との相関が高い前記振動ほど前記車室内騒音の推定値への寄与度が高くなるように該重み付け処理の係数が設定されることを特徴としている。

この方法によれば、車室内騒音との相関が高い振動ほど車室内騒音の推定値への寄与度が高くなるように重み付け処理が行われ、車室内騒音を精度高く推定することができる。

また、請求項２１の発明は、請求項２０に記載の騒音制御方法において、前記重み付け処理は、所定の周波数帯域毎に行われることを特徴としている。

この方法によれば、重み付け処理が所定の周波数帯域毎に行われ、車室内騒音を精度高く推定することができる。

また、請求項２２の発明は、請求項２０または２１に記載の騒音制御方法において、前記フィルタ処理は、正常な前記検出箇所において検出した前記振動と、該振動と前記車室内騒音の推定値との間の伝達関数Gと、前記重み付け処理の係数とを掛け合わせることを特徴としている。

この方法によれば、車体の振動と伝達関数Gにより車室内騒音を精度高く推定することができる。

また、請求項２３の発明は、請求項２０〜２２のいずれか１項に記載の騒音制御方法において、正常な前記検出箇所の全ての組合せに対応する前記重み付け処理の係数をあらかじめ算出し、算出した該重み付け処理の係数を記憶していることを特徴としている。

この方法によれば、あらかじめ重み付け処理の係数を記憶しておくことにより、処理時間を短縮することができる。

また、請求項２４の発明は、請求項１９に記載の騒音制御方法において、前記フィルタ処理は、正常な前記検出箇所において検出した前記振動と、該振動と車体の振動の源となる車体振動源との間の伝達関数Hに基づく関数（H^T・H）^-1・H^Tと、該車体振動源と前記車室内騒音の推定値との間の伝達関数Rとを掛け合わせることを特徴としている。

この方法によれば、フィルタ処理が伝達関数Hに基づいて算出され、車室内騒音を精度高く推定することができる。

また、請求項２５の発明は、請求項２４に記載の騒音制御方法において、正常な前記検出箇所の全ての組合せに対応する前記関数（H^T・H）^-1・H^Tをあらかじめ算出し、算出した該関数（H^T・H）^-1・H^Tを記憶していることを特徴としている。

この方法によれば、記憶する容量が少なくて済み、記憶容量を減らすことができる。

また、請求項２６の発明は、請求項２４に記載の騒音制御方法において、正常な前記検出箇所の全ての組合せに対応する前記関数（H^T・H）^-1・H^Tを算出するために用いる前記伝達関数Hをあらかじめ算出し、算出した該伝達関数Hを記憶していることを特徴としている。

この方法によれば、記憶する容量が少なくて済み、記憶容量を減らすことができる。

また、請求項２７の発明は、請求項２４に記載の騒音制御方法において、前記検出箇所が全て正常な場合に対応する前記伝達関数Hを記憶し、前記複数の検出箇所のうち前記振動を正常に検出できていない検出箇所を検出した場合に、該検出箇所に対応する前記伝達関数Hの行成分を削除して新たな伝達関数Hを算出することを特徴としている。

この方法によれば、伝達関数Hを簡単に算出することができる。

また、請求項２８の発明は、請求項２４〜２７のいずれか１項に記載の騒音制御方法において、前記車体振動源の数が、前記車両が備える車輪の数であることを特徴としている。

この方法によれば、車輪の数を車体振動源の数とすることで、車室内の騒音を精度高く推定することができる。

また、請求項２９の発明は、請求項１９〜２８のいずれか１項に記載の騒音制御方法において、前記複数の検出箇所のうち前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出する前の所定の時間分の前記振動を記憶し、前記複数の検出箇所のうち前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出した場合に、記憶した前記振動と前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出する前の前記フィルタ処理とに基づいて前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出する前の前記車室内騒音の推定値を算出するとともに、記憶した前記振動のうち前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所における前記振動を除く前記振動と前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出した後の前記フィルタ処理とに基づいて前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出した後の前記車室内騒音の推定値を算出し、該２つの前記車室内騒音の推定値から算出した相関値に基づいて前記騒音制御を行うことを特徴としている。

この方法によれば、振動を正常に検出できていない検出箇所を検出する前の振動を記憶しておくことで、振動を正常に検出できていない検出箇所を検出する前後の騒音の推定値の相関値を簡単に算出することができる。

また、請求項３０の発明は、請求項１９〜２８のいずれか１項に記載の騒音制御方法において、所定の時間分の最新の前記振動を更新して記憶し、前記複数の検出箇所のうち前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出した場合に、前記振動の記憶の更新を停止し、記憶した前記振動のうち前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出する前の前記振動と前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出する前の前記フィルタ処理とに基づいて前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出する前の前記車室内騒音の推定値を算出するとともに、記憶した前記振動のうち前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出する前の前記振動であって前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所における前記振動を除く前記振動と前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出した後の前記フィルタ処理とに基づいて前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出した後の前記車室内騒音の推定値を算出し、該２つの前記車室内騒音の推定値から算出した相関値に基づいて前記騒音制御を行うことを特徴としている。

この方法によれば、振動を正常に検出できていない検出箇所を検出する前の振動を記憶しておくことで、振動を正常に検出できていない検出箇所を検出する前後の騒音の推定値の相関値を簡単に算出することができる。

また、請求項３１の発明は、請求項１８〜２８のいずれか１項に記載の騒音制御方法において、前記所定の空間の位置および正常な前記検出箇所の数に応じてあらかじめ前記相関値が算出されて記憶され、前記複数の検出箇所のうち前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出した場合に、該相関値に基づいて前記騒音制御を行うことを特徴としている。

この方法によれば、振動を正常に検出できていない検出箇所の検出前後の騒音の推定値の相関値があらかじめ算出され記憶されているため、振動を正常に検出できていない検出箇所を検出した際に、対応する相関値を参照することで、騒音制御の実施判定を簡単に行うことができる。

また、請求項３２の発明は、請求項１８〜３１のいずれか１項に記載の騒音制御方法において、複数の前記所定の空間に対する前記相関値に基づいて前記騒音制御を行うことを特徴としている。

この方法によれば、振動を正常に検出できていない検出箇所を検出した際に、複数の空間に対して騒音低減効果を損なうことのない騒音制御を行うことができる。

また、請求項３３の発明は、請求項１８〜３２のいずれか１項に記載の騒音制御方法において、前記振動の大きさと検出時間とに基づいて前記振動を正常に検出できていない検出箇所を検出することを特徴としている。

この方法によれば、振動の大きさと検出時間により、振動を正常に検出できていない検出箇所を簡単に検出することができる。

さらに、請求項３４の発明は、請求項１８〜３３のいずれか１項に記載の騒音制御方法において、前記波動は、前記車体に印加する車体振動または前記車体の前記車室内に生成する音であることを特徴としている。

この方法によれば、車体に振動または音を印加することで、車室内騒音を低減することができる。

以上、本発明の実施例を図面により詳述したが、実施例は本発明の例示にしか過ぎず、本発明は実施例の構成にのみ限定されるものではない。したがって本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があっても本発明に含まれることはもちろんである。

例えば、加速度センサ１０の数は４個に限定されるものではなく、必要な数を設定することができる。

また、ピエゾアクチュエータ２０の数は２個に限定されるものではなく、加速度センサ１０の数より少ない任意の数を設定することができる。

また、算出部３５が行うフィードバック制御はH∞制御に限定されるものではなく、いかなるフィードバック制御を用いても良い。

また、以上の説明ではロードノイズ低減の場合への適用例を述べたが、本発明は他の騒音に対しても適用可能である。例えばエンジン騒音に対して用いる場合には、加速度センサ１０をフロアパネルおよびダッシュパネル（図示省略）に貼ることにより同様の推定を行い、加速度センサが故障した場合は同様に騒音推定部３４においてフィルタ５０の新たな設定を行う。また、風切り音に関してはフロントピラー（図示省略）とルーフ（図示省略）に加速度センサ１０を貼り付けることで同様の推定を行い、加速度センサが故障した場合は同様に騒音推定部３４においてフィルタ５０の新たな設定を行う。

また、本実施形態および実施例においては、制御部本体３２の出力である制御指令値には制御部本体３２にフィードバックして戻るような信号線が形成されており、制御部本体３２から出力された制御指令値はＤ／Ａ変換を経た後もう一度Ａ／Ｄ変換され制御部本体３２に入力されるという構造となっている。したがって、制御部本体３２に入力される制御指令値には処理サイクル１ステップ分の遅れが生じる。そこで、制御部３０での制御指令値のフィードバックを削除し、制御部本体３２の内部でフィードバックを形成するという別の形態を用いてもよい。

さらに、本実施形態では、騒音推定部３４と算出部３５と加速度センサ故障検出部９０を分離した形で構成したが、騒音推定部３４と加速度センサ故障検出部９０を算出部３５の内部に構成し、騒音の推定と制御指令値の算出を同時に行うことも可能である。

路面の凹凸の影響による車体の振動およびロードノイズの主な伝播経路を示す図である。 本発明の実施形態における騒音制御装置の略図である。 制御部本体の内部の構造を示すブロック図である。 制御部における処理のフローチャートである。 本発明の実施形態における騒音推定部のブロック図である。 図５に示す騒音推定部の動作を説明するために簡略化したブロック図である。 加速度センサがすべて正常である場合の騒音推定部における処理のフローチャートである。 車体への振動源、加速度信号、車室内騒音の関係を示す図である。 フィルタの算出処理のフローチャートである。 本発明の実施形態によるフィルタの周波数応答例を示す図である。 騒音の実測値と騒音推定部で算出された推定値とを示す図である。 加速度センサが故障した場合の騒音の実測値と騒音推定部で算出された推定値とを示す図である。 図５に示す騒音推定部の動作を説明するために簡略化したブロック図である。 騒音推定部における処理のフローチャートである。 加速度センサが故障した場合のフィルタの周波数応答例を示す図である。 騒音の実測値と騒音推定部で算出された推定値とを示す図である。 正常な加速度センサの個数と騒音の推定精度との関係を表すグラフである。 正常な加速度センサの個数と騒音の推定精度との関係を表す他のグラフである。 本発明の実施形態のフローチャートである。 実施例１のフローチャートである。 実施例１において、加速度信号記憶部が記憶する加速度信号の説明図である。 実施例２のブロック図である。 制御判定表ＣＤＴを説明する図である。 制御判定表ＣＤＴにおけるＣＤＴ値の設定方法を示すフローチャートである。 実施例２のフローチャートである。 実施例３におけるフィルタの新たな設定のフローチャートである。 実施例４におけるフィルタの新たな設定のフローチャートである。 実施例５におけるフィルタの新たな設定のフローチャートである。

符号の説明

１０、１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄ 加速度センサ（センサ）
２０、２０ａ、２０ｂ ピエゾアクチュエータ（波動印加部）
３０ 制御部
３１ 増幅部
３２ 制御部本体
３３ Ａ／Ｄ変換部
３４ 騒音推定部
３５ 算出部
３６ Ｄ／Ａ変換部
５０ フィルタ
６０ 伝達関数
７０ 加算部
８０ 加速度信号記憶部（出力信号記憶部）
８１、８２ 騒音制御実施判定部
８３ ＣＤＴ記憶部
９０、９０ａ、９０ｂ、９０ｃ、９０ｄ 加速度センサ故障検出部（センサ故障検出部）
９５ フィルタ設定部
９６ 記憶部
１００ 制御空間
１１０ フロアパネル
１２０ 車軸
１３０ サスペンション
１４０ メンバ
２００ タイヤ

Claims (34)

1. 車両の車体に配置され、車体の振動を検出する複数のセンサと、
   車体に制御された波動を加える波動印加部と、
   前記複数のセンサが出力する各出力信号に基づいて前記センサの故障を検出するセンサ故障検出部と、該センサ故障検出部により故障が検出された前記センサを除く正常な前記センサの前記出力信号に基づき前記車両の車室内の所定の空間で聞こえる車室内騒音の推定値を算出する騒音推定部とを有し、前記センサ故障検出部により前記センサの故障が検出された際に、前記センサの故障が検出される前の前記車室内騒音の推定値と前記センサの故障が検出された後の前記車室内騒音の推定値との相関値を算出し、該相関値が所定値以上の場合に前記車室内騒音の推定値に基づいて前記波動印加部に波動を出力して前記車室内騒音を低減させる騒音制御を行う制御部とを備えることを特徴とする騒音制御装置。
2. 前記騒音推定部は、正常な前記センサの前記出力信号と前記車室内騒音との相関に基づいて設定された所定のフィルタ処理を前記出力信号に対して行い、該フィルタ処理を行った前記出力信号の総和に基づいて前記車室内騒音の推定値を算出することを特徴とする請求項１に記載の騒音制御装置。
3. 前記フィルタ処理は、正常な前記センサの前記出力信号と前記車室内騒音との相関に基づいて設定された重み付け処理を行い、該重み付け処理は、前記車室内騒音との相関が高い前記出力信号ほど前記車室内騒音の推定値への寄与度が高くなるように該重み付け処理の係数が設定されることを特徴とする請求項２に記載の騒音制御装置。
4. 前記重み付け処理は、所定の周波数帯域毎に行われることを特徴とする請求項３に記載の騒音制御装置。
5. 前記フィルタ処理は、正常な前記センサの前記出力信号と、該出力信号と前記車室内騒音の推定値との間の伝達関数Gと、前記重み付け処理の係数とを掛け合わせることを特徴とする請求項３または４に記載の騒音制御装置。
6. 前記騒音推定部は、正常な前記センサの全ての組合せに対応する前記重み付け処理の係数をあらかじめ算出し、算出した該重み付け処理の係数を記憶する記憶部を備えることを特徴とする請求項３〜５のいずれか１項に記載の騒音制御装置。
7. 前記フィルタ処理は、正常な前記センサの前記出力信号と、該出力信号と前記車体の振動の源となる車体振動源との間の伝達関数Hに基づく関数（H^T・H）^-1・H^Tと、該車体振動源と前記車室内騒音の推定値との間の伝達関数Rとを掛け合わせることを特徴とする請求項２に記載の騒音制御装置。
8. 前記騒音推定部は、正常な前記センサの全ての組合せに対応する前記関数（H^T・H）^-1・H^Tをあらかじめ算出し、算出した該関数（H^T・H）^-1・H^Tを記憶する記憶部を備えることを特徴とする請求項７に記載の騒音制御装置。
9. 前記騒音推定部は、正常な前記センサの全ての組合せに対応する前記関数（H^T・H）^-1・H^Tを算出するために用いる前記伝達関数Hをあらかじめ算出し、算出した該伝達関数Hを記憶する記憶部を備えることを特徴とする請求項７に記載の騒音制御装置。
10. 前記騒音推定部は、前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出していない場合に対応する前記伝達関数Hを記憶する記憶部を備え、前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出した場合に、故障が検出された前記センサに対応する前記伝達関数Hの行成分を削除して新たな伝達関数Hを算出することを特徴とする請求項７に記載の騒音制御装置。
11. 前記車体振動源の数が、前記車両が備える車輪の数であることを特徴とする請求項７〜１０のいずれか１項に記載の騒音制御装置。
12. 前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出する前の所定の時間分の前記出力信号を記憶する出力信号記憶部を備え、
    前記制御部は、前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出した場合に、前記出力信号記憶部に記憶された前記出力信号と前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出する前の前記フィルタ処理とに基づいて前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出する前の前記車室内騒音の推定値を算出するとともに、前記出力信号記憶部に記憶された前記出力信号のうち故障が検出された前記センサの前記出力信号を除く前記出力信号と前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出した後の前記フィルタ処理とに基づいて前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出した後の前記車室内騒音の推定値を算出し、該２つの前記車室内騒音の推定値から算出した相関値に基づいて前記騒音制御を行うことを特徴とする請求項２〜１１のいずれか１項に記載の騒音制御装置。
13. 所定の時間分の最新の前記出力信号を更新して記憶する出力信号記憶部を備え、
    前記制御部は、前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出した場合に、前記出力信号記憶部の記憶の更新を停止し、前記出力信号記憶部に記憶された前記出力信号のうち前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出する前の前記出力信号と前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出する前の前記フィルタ処理とに基づいて前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出する前の前記車室内騒音の推定値を算出するとともに、前記出力信号記憶部に記憶された前記出力信号のうち前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出する前の前記出力信号であって該故障を検出したセンサの前記出力信号を除く前記出力信号と前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出した後の前記フィルタ処理とに基づいて前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出した後の前記車室内騒音の推定値を算出し、該２つの前記車室内騒音の推定値から算出した相関値に基づいて前記騒音制御を行うことを特徴とする請求項２〜１１のいずれか１項に記載の騒音制御装置。
14. 前記所定の空間の位置および正常な前記センサの数に応じてあらかじめ前記相関値が算出されて記憶された相関値記憶部を備え、前記制御部は、前記センサ故障検出部が前記センサの故障を検出した場合に、該相関値記憶部に記憶された該相関値に基づいて前記騒音制御を行うことを特徴とする請求項１〜１１のいずれか１項に記載の騒音制御装置。
15. 複数の前記所定の空間に対する前記相関値に基づいて前記騒音制御を行うことを特徴とする請求項１〜１４のいずれか１項に記載の騒音制御装置。
16. 前記センサ故障検出部は、前記出力信号の出力値と出力時間とに基づいて前記センサの故障を検出することを特徴とする請求項１〜１５のいずれか１項に記載の騒音制御装置。
17. 前記波動は、前記車体に印加する車体振動または前記車体の前記車室内に生成する音であることを特徴とする請求項１〜１６のいずれか１項に記載の騒音制御装置。
18. 車両の車体の振動を複数の検出箇所において検出するステップと、
    前記複数の検出箇所のうち前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出するステップと、
    前記複数の検出箇所のうち前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を除く正常な前記検出箇所からの前記振動に基づき前記車両の車室内の所定の空間で聞こえる車室内騒音の推定値を算出するステップと、
    前記複数の検出箇所のうち前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出した場合に、該検出箇所を検出する前の前記車室内騒音の推定値と該検出箇所を検出した後の前記車室内騒音の推定値との相関値を算出し、該相関値が所定値以上の場合に前記車室内騒音の推定値に基づいて前記車体に制御された波動を印加し前記車室内騒音を低減させる騒音制御を行うステップと、
    を備えることを特徴とする騒音制御方法。
19. 正常な前記検出箇所からの前記振動と前記車室内騒音との相関に基づいて設定された所定のフィルタ処理を前記振動に対して行い、該フィルタ処理を行った前記振動の総和に基づいて前記車室内騒音の推定値を算出することを特徴とする請求項１８に記載の騒音制御方法。
20. 前記フィルタ処理は、正常な前記検出箇所において検出した前記振動と前記車室内騒音との相関に基づいて設定された重み付け処理を行い、該重み付け処理は、前記車室内騒音との相関が高い前記振動ほど前記車室内騒音の推定値への寄与度が高くなるように該重み付け処理の係数が設定されることを特徴とする請求項１９に記載の騒音制御方法。
21. 前記重み付け処理は、所定の周波数帯域毎に行われることを特徴とする請求項２０に記載の騒音制御方法。
22. 前記フィルタ処理は、正常な前記検出箇所において検出した前記振動と、該振動と前記車室内騒音の推定値との間の伝達関数Gと、前記重み付け処理の係数とを掛け合わせることを特徴とする請求項２０または２１に記載の騒音制御方法。
23. 正常な前記検出箇所の全ての組合せに対応する前記重み付け処理の係数をあらかじめ算出し、算出した該重み付け処理の係数を記憶していることを特徴とする請求項２０〜２２のいずれか１項に記載の騒音制御方法。
24. 前記フィルタ処理は、正常な前記検出箇所において検出した前記振動と、該振動と車体の振動の源となる車体振動源との間の伝達関数Hに基づく関数（H^T・H）^-1・H^Tと、該車体振動源と前記車室内騒音の推定値との間の伝達関数Rとを掛け合わせることを特徴とする請求項１９に記載の騒音制御方法。
25. 正常な前記検出箇所の全ての組合せに対応する前記関数（H^T・H）^-1・H^Tをあらかじめ算出し、算出した該関数（H^T・H）^-1・H^Tを記憶していることを特徴とする請求項２４に記載の騒音制御方法。
26. 正常な前記検出箇所の全ての組合せに対応する前記関数（H^T・H）^-1・H^Tを算出するために用いる前記伝達関数Hをあらかじめ算出し、算出した該伝達関数Hを記憶していることを特徴とする請求項２４に記載の騒音制御方法。
27. 前記検出箇所が全て正常な場合に対応する前記伝達関数Hを記憶し、前記複数の検出箇所のうち前記振動を正常に検出できていない検出箇所を検出した場合に、該検出箇所に対応する前記伝達関数Hの行成分を削除して新たな伝達関数Hを算出することを特徴とする請求項２４に記載の騒音制御方法。
28. 前記車体振動源の数が、前記車両が備える車輪の数であることを特徴とする請求項２４〜２７のいずれか１項に記載の騒音制御方法。
29. 前記複数の検出箇所のうち前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出する前の所定の時間分の前記振動を記憶し、
    前記複数の検出箇所のうち前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出した場合に、記憶した前記振動と前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出する前の前記フィルタ処理とに基づいて前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出する前の前記車室内騒音の推定値を算出するとともに、記憶した前記振動のうち前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所における前記振動を除く前記振動と前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出した後の前記フィルタ処理とに基づいて前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出した後の前記車室内騒音の推定値を算出し、該２つの前記車室内騒音の推定値から算出した相関値に基づいて前記騒音制御を行うことを特徴とする請求項１９〜２８のいずれか１項に記載の騒音制御方法。
30. 所定の時間分の最新の前記振動を更新して記憶し、
    前記複数の検出箇所のうち前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出した場合に、前記振動の記憶の更新を停止し、記憶した前記振動のうち前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出する前の前記振動と前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出する前の前記フィルタ処理とに基づいて前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出する前の前記車室内騒音の推定値を算出するとともに、記憶した前記振動のうち前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出する前の前記振動であって前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所における前記振動を除く前記振動と前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出した後の前記フィルタ処理とに基づいて前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出した後の前記車室内騒音の推定値を算出し、該２つの前記車室内騒音の推定値から算出した相関値に基づいて前記騒音制御を行うことを特徴とする請求項１９〜２８のいずれか１項に記載の騒音制御方法。
31. 前記所定の空間の位置および正常な前記検出箇所の数に応じてあらかじめ前記相関値が算出されて記憶され、前記複数の検出箇所のうち前記振動を正常に検出できていない前記検出箇所を検出した場合に、該相関値に基づいて前記騒音制御を行うことを特徴とする請求項１８〜２８のいずれか１項に記載の騒音制御方法。
32. 複数の前記所定の空間に対する前記相関値に基づいて前記騒音制御を行うことを特徴とする請求項１８〜３１のいずれか１項に記載の騒音制御方法。
33. 前記振動の大きさと検出時間とに基づいて前記振動を正常に検出できていない検出箇所を検出することを特徴とする請求項１８〜３２のいずれか１項に記載の騒音制御方法。
34. 前記波動は、前記車体に印加する車体振動または前記車体の前記車室内に生成する音であることを特徴とする請求項１８〜３３のいずれか１項に記載の騒音制御方法。
    

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