JP2011503542A - 自動車システムのノック信号検出 - Google Patents

Abstract

自動車システム（３００）において、センサ信号情報を生成するためにトランスデューサ構造（非接触音響加速度センサ（３１０））によって感知される内燃機関内のノックイベントを検出するためのノック検出スキームが提供される。センサ信号情報は、信号処理構造部（３１２，３１６，３１８，３２６）によって処理される、信号処理構造部（３１２，３１６，３１８，３２６）は、デジタル信号情報内の所定のピッチ周波数（３３０）と短期エネルギー増加（３２８）とを識別するために、センサ信号情報からデジタル信号パラメータを抽出する。所定のピッチ周波数（３３０）と短期エネルギー増加（３２８）とが組み合わせて用いられることによって、エンジンノック挙動の肯定的な指標が提供される。短期フーリエ変換（３２４）を用いてデジタル信号パラメータを抽出する場合、変換中のデジタル信号に適切に窓をかけることによって、時間周波数分解能が向上される。

Description

本発明は、一般に内燃機関の分野に関する。一態様において、本発明はノック信号を予測することによって自動車システムにおける燃焼プロセスを向上させるシステムと方法に関する。

ガソリン供給が減少しより高価になるにつれ、効率的な燃料消費の需要が増加している。また、燃焼機関がもたらす環境影響が懸念されており、エンジン排気を抑えた燃焼機関の需要が増加している。自動車メーカらは、エンジン圧縮比を増加させることによってこれらの需要を満たそうとしているが、エンジンのノッキングを生じてしまう場合がある。このノッキングは自然にまた散発的に生じる望ましくない燃焼モードであり、汚染を増加し、エンジン部品を破損し、不快な金属雑音を生じる。

燃費をよくしエンジン排気を抑えるために、エンジンノックの感知または検出を行い、次いで検出したノック信号をエンジン燃焼プロセスの制御に用いる試みがなされている。典型的な自動車システムは、センサ（たとえば、ジャークセンサ、圧電加速度センサまたは圧電セラミック加速度センサ）を用いることによって、ノックイベントの捕捉または検出を行う。たとえば、燃焼チャンバの大きさとシリンダ充填の音速とに依存して、シリンダ内の気圧振動は構造振動パルス（ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｐｕｌｓｅｓ）を励起し、このパルスは加速度センサによって測定可能である。シリンダの反響共鳴は、通常、２ｋＨｚ〜１２ｋＨｚである。理解されるように、付与のエンジンシリンダ形状のノック周波数は、以下の式によって概算される。

ここでｆ_ｒはノック共振周波数であり、Ｐ_ｍｎは振動モード定数であり、Ｃはシリンダ内のガスの音速であり、Ｂはシリンダの半径である。
図１は、従来のノック検出スキーム１０の例として、標準ノック検出アルゴリズムにおける異なるブロックを示す。検出段階１１において、ノックセンサはノックイベントの検出を助ける。ノックセンサは、非接触センサ（たとえば、単純な加速度計）または接触センサ（たとえば、燃焼チャンバの共振周波数において放出されるノックエネルギーを測定するための基準として機能する圧電性セラミック）であってもよい。検出された信号は、その後デジタル領域またはアナログ領域の信号処理段階１２において処理され、パラメータ（たとえば、圧力または振動）が抽出段階１３において抽出される。エンジンノックによって生成される共振周波数のエネルギーを抽出する方法には、時系列処理、周波数処理、および一次元信号を、時間と周波数の関数として二次元的な表現に変換するための時間−周波数分布（ＴＦＤ）技術など、幾つかの方法がある。たとえば、最も広く使用されているＴＦＤは、短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ）である。研究者らは、時間−周波数分布（たとえば、ウィグナー−ビレ（Ｗｉｇｎｅｒ−Ｖｉｌｌｅ）分布の平滑化されたバージョン）の開発も行い、ノック圧力信号の研究に取り入れている。このような分布を用いたノックの信号表現は、信号の非定常特性と、共振周波数値の時間依存性との両方を示す。

理解されるように、ノック信号の正確な検出には、使用するセンサの種類とパラメータ抽出段階の実行方法とに依存して異なる課題が提起されている。たとえば、磁歪ジャークセンサは多くの場合、ノック信号の検出には有効であるが、コスト効率を良くするには構成要素が多すぎる。一方、ヘッドガスケットまたはエンジンブロックに直接取り付けられる単純な加速度計によって、エンジンノッキングにより燃焼チャンバに誘発される振動の強度が測定できるため、各シリンダの局所的情報が得られる。加速度センサは非接触であり、簡単に使用されるが、エンジン振動やエンジンの金属部分の衝撃に敏感である。

パラメータ抽出段階においては、誤差が取り入れられてもよい。たとえば、短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ）抽出の欠点の１つとして、振幅スメアリング効果のために、瞬時周波数パラメータを正確に評価できないことがある。この問題を説明するために、図２と図３には、信号周波数に対する２つの異なる振幅応答の測定を示す（ｙ軸は対数尺度とする）。図２において、振幅応答２１は正弦波信号周波数に対するものであり、ＳＴＦＴのビン周波数のうちの１つと一致している。この場合、初期の振幅がＳＴＦＴ後に維持されている。しかし、図３に示す正弦波信号周波数の振幅応答２２は、ＳＴＦＴの２つの隣接するビン周波数間に位置しており、エネルギーはスペクトル全体に広がっている。振幅スメアリング効果の結果として、検出した振幅はこの場合よりも低い。これについて、図４と図５に説明する。図４と図５には、信号周波数に対する２つの異なる振幅応答測定を示す（ｙ軸は均等目盛とする）。図４において、振幅応答２３（約５１０）は、正弦波信号周波数に対するものであり、ＳＴＦＴのビン周波数のうちの１つと一致している。一方図５において、検出した振幅応答２４（約４３５）は、２つの隣接する周波数ビン間にピーク周波数が位置する場合よりも低い。ＳＴＦＴスキームとは対照的に、複雑な時間−周波数分布（たとえば、ウィグナー−ビレ（Ｗｉｇｎｅｒ−Ｖｉｌｌｅ）分布）は計算的に集中しており、ピッチ検出の誤差につながる多成分信号の場合には、紛らわしいアーチファクトを生じ得る。

上記から分かるように、燃焼機関のエンジンノッキングを検出するための従来のアプローチは、過度に複雑かつ高価であり、信頼性が低い。また、こうしたシステムは外生信号（たとえば、エンジン振動や衝撃）に敏感であるため、並びに従来のＳＴＦＴ抽出スキームによって生じる振幅スメアリング効果のため、信号周波数が正確に測定できない。このため、内燃機関のノック信号を検出する改善されたシステムと方法とが必要とされている。エンジン制御アルゴリズムによって望ましくない効果スキームを最小化できるように、エンジンノックイベントの測定および検出を正確に行う方法を提供するエンジンノック検出スキームが必要とされている。また、上記のように当技術分野における問題を克服するノック検出システムと方法が必要とされている。従来処理および従来技術の更なる制限と不利点は、以下の図面および詳細な説明を参照し、本出願の残りの部分を検討することによって、当業者に明らかになるであろう。

本発明は、以下の図面とともに好ましい実施形態に関する詳細な説明を考察することによって理解され、本発明の数々の目的、特徴、および利点が得られる。

従来のノック検出処理の段階を示すブロック図。 信号周波数に対して図３とは異なる振幅応答測定を示すグラフ（ｙ軸は対数尺度）。 信号周波数に対して図２とは異なる振幅応答測定を示すグラフ（ｙ軸は対数尺度）。 信号周波数に対して図５とは異なる振幅応答測定を示すグラフ（ｙ軸は均等目盛）。 信号周波数に対して図４とは異なる振幅応答測定を示すグラフ（ｙ軸は均等目盛）。 本発明の選択した実施形態によるノック検出スキームを実施する自動車システムのブロック図。 本発明の選択した実施形態によるエンジンノックを検出する一例としてのフローシーケンス。 図９および図１０とは異なる種類のエンジン動作条件の時間領域におけるデジタル化したセンサデータ測定を示すグラフ。 図８および図１０とは異なる種類のエンジン動作条件の時間領域におけるデジタル化したセンサデータ測定を示すグラフ。 図８および図９とは異なる種類のエンジン動作条件の時間領域におけるデジタル化したセンサデータ測定を示すグラフ。 ローパスアナログフィルタリング実行後のセンサデータ（（ａ）ノック有り）に対して、デジタル化した周波数スペクトル測定を示すグラフ。 ローパスアナログフィルタリング実行後のセンサデータ（（ｂ）ノック無し）に対して、デジタル化した周波数スペクトル測定を示すグラフ。 センサデータをデジタルサンプリングして複数のノックデータセグメントにする制御に用いられるノック窓のタイミング図。 窓をかけない要素の除去後におけるデジタル的にサンプリングしたセンサデータ測定を示すグラフ。 本発明の選択した実施形態によるアンチエイリアスフィルタに使用され得る、４枚の異なるＩＩＲフィルタの周波数応答を示すグラフ。 デジタル的にフィルタリングしたノック信号の周波数応答を示すグラフ。 ＳＴＦＴモジュールに使用され得る異なる窓の標準化スペクトルを示すグラフ。 異なる基本周波数のミスマッチエラーを示すグラフ。 図２０および図２１とは異なる種類のノックイベントの平均フレームエネルギー測定を示すグラフ。 図１９および図２１とは異なる種類のノックイベントの平均フレームエネルギー測定を示すグラフ。 図１９および図２０とは異なる種類のノックイベントの平均フレームエネルギー測定を示すグラフ。

説明を単純かつ明確にするために、図面に示す要素は必ずしも縮尺通りではないことを理解されたい。より明確に理解し易くするため、たとえば幾つかの要素を他の要素よりも大きくしている。また、図面間において対応する要素または類似要素を示すために、適宜参照番号を繰り返し使用している。
内燃機関におけるノックイベントを効率的に且つ正確に検出するために用いられるエンジンノック信号処理システムと方法とを説明する。エンジンノック信号の検出に非接触センサ（たとえば、加速度計）を使用することによって、ノックイベントにより燃焼チャンバに誘発される振動の強度を測定することができる。ローパスフィルタリング後、測定した振動信号はアナログ形式からデジタル形式に変換される。この結果、デジタル処理技術を適用して、信号内のノックイベントの存在を検出するためのパラメータを抽出することができる。次いで、アンチエイリアスフィルタを適用すること、フィルタリング済み信号を（たとえば、因数Ｄによって）デシメートすること、更に、デシメートされたフィルタリング済み信号を時間と周波数を関数とする二次元的な表現に変換すべく、時間−周波数技術（たとえば、ＳＴＦＴ）を用いることによって、パラメータを抽出する。サンプリング周波数を低減すべく、フィルタリング済み信号をデシメートすることによってより低い周波数でＳＴＦＴを計算すると、プロセッサ上の計算負荷がより低減される。また、スペクトル漏れを最小化して一次周波数を増加させるＳＴＦＴに適切な窓関数を選択することによって、ＳＴＦＴの周波数分解能を向上させることができる。信号内で検出された周波数成分に基づき、信号の基本周波数が計算される。適切なパラメータが抽出されると、ピッチ周波数の存在と信号の短期エネルギー増加とが検出され、信号内のノックイベントの存在が示される。ピッチ検出とエネルギーに基づくノック検出とを組み合わせることによって、純粋にエネルギーに基づくアルゴリズムで生じる「誤り」ノック検出がより少ない、より正確なノック検出アルゴリズムが提供される。

添付の図面を参照し、本発明の様々な実施形態を、以下に詳細に記載する。以下の記載においては様々な詳細を説明するが、本発明はこれら特定の詳細なく実施可能であること、並びに各実施によって異なる装置設計者固有の目的（たとえば、処理技術または設計関連の制約への準拠）を達成するために、本明細書に記載する本発明に対し、数々の実施時固有の決定がなされ得ることを理解されたい。このような開発努力は手間と時間を要するが、本開示の利益を受ける当業者にはなされるものであろう。たとえば選択した態様は、本発明を制限しないように、または不明瞭にしないように、詳細にではなくブロック図の形で示す。また、本明細書に記載する詳細な説明の幾つかの部分は、コンピュータメモリ内のデータに対するアルゴリズムまたは演算について示す。このような記載及び表現は、研究の本質を本技術分野の他の者に説明し伝えるために、当業者によって用いられる。一般にアルゴリズムは、所望の結果をもたらすステップのセルフコンシステントなシーケンス（ｓｅｌｆ−ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ ｓｅｑｕｅｎｃｅ）を言う。この場合、「ステップ」は、保存、移動、組み合わせ、比較、および操作が可能な、（必ずしもこれらに限定されないが）電気信号または磁気信号としての物理量の操作を言う。慣習として、これらの信号はビット、値、要素、記号、文字、用語、数などで表す。これらの用語および類似の用語は適切な物理量に関連付けられてもよく、単にこのような物理量に適用される便利なラベルである。以下の記載から明らかなように、特記しない限り記載全体において、「処理」、「計算」、「算出」、「決定」、または「表示」などの語は、コンピュータシステムのレジスタ内およびメモリ内の物理量（電子的量）として表されるデータを操作し、変換する（同様にコンピュータシステムメモリ内もしくはレジスタ内、または情報の記憶、送信、もしくは表示を行う他の装置内の物理量として表される他のデータへ変換する）コンピュータシステムまたは類似の電子計算装置の行為と処理を言う。図面を参照し、本発明の様々な実施形態を以下に詳細に説明する。

図６は、本発明の選択した実施形態によってノック検出スキームが実施される自動車システム３００を示すブロック図である。図に示す例において、自動車システム３００は、エンジン３０１と、エンジン３０１の動作を制御するための制御信号３３４をフィードバックするエンジン制御装置（ＥＣＵ）３０２とを備える。この制御信号３３４は、ノック挙動を完全に無くせない場合は同ノック挙動を少なくとも最小化するように、エンジン３０１の動作調節に使用される。このような調節の性質については、当業者に周知である。

エンジン３０１には、トランスデューサ構造部が動作可能に接続されている。トランスデューサ構造部は、（１つのシリンダに対し）エンジン内に少なくとも１つのノックセンサ３１０を備える。トランスデューサ構造部は、信号処理構造部に動作可能に接続されており、信号処理構造部は、エンジン内のノックイベントにより燃焼チャンバに誘発される振動の検出、感知、および測定を行うために、ＥＣＵ３０２の部分として、またはＥＣＵ３０２とは別に実装されてもよい。ＥＣＵ３０２において、振動信号は、信号の前処理段階３１２、パラメータ抽出段階３１８、およびノック検出段階３２６で処理される。信号の前処理段階３１２、パラメータ抽出段階３１８、およびノック検出段階３２６は組み合わせることによって、所定のピッチ周波数と短期エネルギー増加とを検出する。所定のピッチ周波数と短期エネルギー増加とは一緒にエンジンノックイベントの存在を表す。理解されるように、これらの段階のうちの１つ以上は、専用ハードウェア回路、および／またはソフトウェアもしくは他の制御論理によって制御される処理装置として実装されてもよい。

選択した実施形態において、ノックセンサは、エンジン３０１のヘッドガスケットまたはエンジンブロック（図示せず）に直接取り付けられた加速度センサとして実装されてもよい。これによって、コスト効率の良い振動センサが提供される。勿論、ジャークセンサ、圧電加速度センサまたは圧電セラミック加速度センサなど、他のセンサを用いてもよい。エンジンシリンダの振動の感知または測定に応じて、ノックセンサ３１０は、センサデータ信号３１３を生成する。図６には、シーメンス（Ｓｉｅｍｅｎｓ）社製センサの典型的なノックセンサ応答３１１を示すが、たとえばボッシュ（Ｂｏｓｃｈ）社製センサなど、他のセンサを用いてもよい。図６に含まれる信号応答３１１のプロットから分かるように、センサ応答３１１には、典型的には（たとえば、３０ｋＨｚを越える）高周波信号応答成分が含まれる。この高周波信号応答成分は、ノックイベントの大まかな指標となるものであり、エイリアシング効果が低周波数帯となることを抑えるべく、除去されるべきである。

センサデータ信号３１３からノイズのある高周波信号応答成分を除去するために、アナログ前処理モジュール３１２は、センサデータ信号３１３にローパスアナログフィルタ３１４を適用してもよい。一実施例において、アナログフィルタ３１４は、センサデータ信号３１３から２５ｋＨｚを越える信号周波数成分を除去する。このアナログフィルタリングステップによってノイズのある高周波数成分が除去され、前処理（またはローパスフィルタリング）信号３１５が生成される。理解されるように、アナログ前処理段階３１２において、センサデータ信号３１３に他のアナログ前処理ステップを実行してもよい。

センサデータをデジタル化するために、アナログ−デジタル変換器（ＡＤＣ）３１６は、ローパスフィルタリングされた信号３１５をサンプリングし、デジタル信号３１７にする。これは入力データ信号３１５を、複数のフレームに分割されるデジタルサンプルに変換することによって行ってもよい。一実施例において、ＡＤＣ３１６は、入力データ信号３１５を１００ｋＨｚでサンプリングし、各フレームが２５６個のサンプルを有する複数のデータフレームにする。他のサンプリングレートとフレームサイズを使用してもよいが、フレームサイズは、より高い時間分解能または周波数分解能とのトレードオフであることを理解されたい。前処理信号３１５をデジタル化することによって、デジタル処理技術を適用して、デジタル信号内のノックイベントの存在を検出するためのパラメータを抽出してもよい。

様々な実施形態において、ＡＤＣ３１６、アンチエイリアスフィルタ３２０、およびデシメータ３２２のうちの１つ以上は、離散的で個別にプログラム可能なハードウェア回路として実装されてもよい。あるいは、これらのユニットのうちの１つ以上は、プログラム可能なＡＤＣとアンチエイリアスデシメータフィルタとを統合する１つの高度なデジタルサンプリングユニットに統合されてもよく、このアンチエイリアスデシメータフィルタは、ＡＤＣの変換結果を高速で取り入れることと、該結果をハードウェアローパスフィルタに通すことと、次いで該フィルタの出力をダウンサンプリングすることと、より低いサンプルレートの結果をＦＩＦＯに供給することとが可能である。これによって、ＡＤＣは帯域外のノイズのエイリアシングを回避するほどの高速でセンサをサンプリングすることが可能になる。一方、サンプルレート出力が低減され、デジタル化された波形を完全に処理するのに必要なＤＳＰ処理帯域幅の量が最小化される。

図８〜図１０に、デジタルセンサデータ信号３１７の例を示す。これは異なる種類のエンジン動作条件に対する時間領域のセンサデータである。まず図８は、エンジンの初期点火時、０．１７５秒においてノックが見られるデジタルセンサデータ５１を示す。図９において、デジタルセンサデータ５２は、後期点火時に信号エネルギーに急激な変化が見られないことを示す。最後に図１０は、エンジンの通常点火時に信号エネルギーに急激な変化が見られないデジタルセンサデータ５３を示す。これらそれぞれの例において、３６００ｒｐｍで動作するエンジンで測定を行い、１００ｋＨｚでサンプリングを行った。これらの測定が示すように、エンジンシリンダの振動は、ノックイベントの存在によって増加する。ノックイベントによるこれらの振動はまた、シリンダの共振周波数の高調波を生成することによって、図１１と図１２に示すように、短期エネルギー準位を増加させる。図１１と図１２は、ローパスアナログフィルタリング後のセンサデータ（（ａ）ノック有り、（ｂ）ノック無し）の周波数スペクトル測定を示す。ノックイベントが存在する場合（図１１のデジタルセンサデータ６１に示す）、エネルギーパルスが７ｋＨｚとより高い調和周波数とにあるときに、シリンダの共振周波数と調和周波数とが現れる。しかし、ノックイベントが存在しない場合（図１２のデジタルセンサデータ６２に示す）、調和周波数と共振周波数においてエネルギーパルスのスパイクは見られない。

本明細書では１つのセンサデータ信号３１５のデジタル化について記載してきたが、複数のシリンダから得られる複数のノックセンサデータ信号のサンプリングに同時に対処するように、ＡＤＣ３１６は、マルチチャネルＡＤＣまたは向上した待ち行列ＡＤＣ（ｅｎｈａｎｃｅｄ ｑｕｅｕｅｄ ＡＤＣ）として実装されてもよい。個別の待ち行列（または個別のチャネル）の個別ソースからデータを受信して独立して処理できる能力をＡＤＣ３１６が備えることにより、異なるシリンダから得られるセンサデータを平行してサンプリングすることができる。ＡＤＣ３１６が高インピーダンスの音響ノックセンサに直接接続可能となるように、ＡＤＣ３１６は、差動入力部と、ダイナミックレンジを増加させるための統合された可変利得増幅器と、バイアスをかけるためのプログラム可能なプルアップ抵抗器およびプルダウン抵抗器と、センサ診断器とを備えてもよい。

選択した実施形態において、ＡＤＣ３１６のサンプリング動作を制御することによってセンサデータ３１５から外部情報が除去されてもよく、それによって所定のサンプリング窓またはノック窓においてのみサンプリングが行われる。その結果、ＡＤＣ３１６はノック窓においてのみアナログセンサデータ３１５をサンプリングし、他の場合、サンプリング出力は生成されない。ノック窓７１（またはそのシーケンス７１，７２など）は、窓遅延値、窓持続値、窓終了値、および／または窓期間値を指定するノック窓パラメータに関連して定義されてもよい。これらのパラメータを図１３に示す。図１３は、ノックデータセグメント情報の抽出に使用されるノック窓７１，７２のパラメータ値を示すタイミング図である。動作時、センサから得られるデータは、各ノック窓においてバッファリングされるが、窓をかけない要素は除去される。結果として得られるＡＤＣ出力を図１４に示す。図１４は、窓をかけない要素８２を除去したノックセンサデータ測定８１を示す。エンジン条件の変更と整合をとるために、対応してノック窓パラメータを調節してもよい。テーブル１は、異なる毎分回転数（ＲＰＭ）における、ＡＤＣ３１６の制御に使用可能な異なるノック窓パラメータの例を一覧にしたものである。サンプリングは、４気筒ＧＭエンジンにおいて１００ｋＨｚで行った。

デジタル信号３１７は、ＡＤＣ３１６によって生成されると、パラメータ情報を抽出するためにパラメータ抽出モジュール３１８において処理される。選択した実施形態において、アンチエイリアスフィルタ３２０を適用し、フィルタリング済み信号をデシメータ３２２によってデシメートし、次いでデシメートされたフィルタリング済み信号を振幅と周波数とを関数とする二次元的な表現に変換すべく時間−周波数分布技術を使用することによって、パラメータ情報が抽出される。様々な実施形態において、この変換は、ＳＴＦＴモジュール３２４によって実施される。ＳＴＦＴモジュール３２４は、一次周波数を強化する入力信号に対して窓を選択することによって、検出した信号の瞬時周波数と振幅とを正確に評価する。

アンチエイリアスフィルタ３２０の機能は、入力データ３１７から高周波数成分を除去することであり、このように所望のデジタルフィルタ構成によって実施されてもよい。選択した実施形態において、アンチエイリアスフィルタとして、４次元楕円ＩＩＲフィルタが選択される。これは４次元楕円ＩＩＲフィルタが急峻なロールオフをもち、阻止域周波数のエネルギーを最小化するからである。図１５には、アンチエイリアスフィルタ３２０として使用可能な４つの異なる４次元ＩＩＲフィルタ（遮断周波数：２２ｋＨｚ）の周波数応答を示す。特に、周波数応答９０はバターワース（Ｂｕｔｔｅｒｗｏｒｔｈ）ＩＩＲフィルタを示し、周波数応答９１は楕円ＩＩＲフィルタを示し、周波数応答９２はチェビシェフ（Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ）１ＩＩＲフィルタを示し、周波数応答９３はチェビシェフ２ＩＩＲフィルタを示す。図に示す例のうち、楕円フィルタ応答９３は、急峻なロールオフと最小の阻止−間隔帯（ｓｔｏｐ−ｇａｐ ｂａｎｄ）エネルギーの最良の組み合わせを示し、チェビシェフ１フィルタ、バターワースフィルタ、チェビシェフ２フィルタが順にこれに続く。フィルタリング結果に関して、アンチエイリアスフィルタ３２０は、センサデータ信号３１７のうち２０ｋＨｚ未満の周波数成分を通過させ、且つセンサデータ信号３１７のうち３０ｋＨｚを越える周波数成分を遮断するように動作する。ＩＩＲフィルタ３２０はノック信号３１７の位相情報を変えるが、これは開示のノック検出スキームの動作に決定的に重要な意味をもたない。アンチエイリアスフィルタ３２０を適用した結果を図１６に示す。図１６は、フィルタリングされたノック信号３２１の周波数応答を示す。また図１６は、図１１に示すフィルタリングされていないノック信号３１７の周波数成分に比べ、フィルタリングされたノック信号３２１からは高周波数ノイズ成分が除去されていることを表す。

デシメータ３２２において、入力されサンプリングされたデジタル信号３１７のサンプリング周波数は因数Ｄによって低減され、入力デジタル信号３１７よりもサンプリング周波数を低減した、デシメートされた信号３２３が生成される。所望のデシメーション因数Ｄを使用してよいが、一実施例において、入力されサンプリングされたデジタル信号３１７は、サンプリング周波数を落とすことによって１００ｋＨｚ〜５０ｋＨｚでデシメートされる。入力されサンプリングされたデジタル信号３１７の周波数を低減することによって、以降のＳＴＦＴ計算をより低い周波数で実行可能とした場合に、プロセッサ上の計算負荷が低減される。

パラメータ情報抽出の最終ステップは、ＳＴＦＴモジュール３２４によって実行される。ＳＴＦＴモジュール３２４は、時間とともに変化する信号の局所部分の正弦波周波数と振幅量（ａｍｐｌｉｔｕｄｅ ｃｏｎｔｅｎｔ）とを決定するために、デシメートされた信号３２３を変換する。離散時間型の場合、変換されるデータ信号３２３は、チャンクまたはフレームに効率的に分割される。このチャンクまたはフレームは互いに重複してもよい。各チャンクはフーリエ変換され、その複雑な結果は、各時間と各周波数における大きさと位相を記録するマトリクスに加えられる。特に、図６のＳＴＦＴ波形３２５に示すように、入力信号ｘ（ｎ）（デシメートされた入力信号３２３を表す）は窓ｗ（ｎ）（典型的には持続時間において有限）によって乗算される。積ｘ（ｎ）．ｗ（ｎ）のフーリエ変換が計算され、次いで窓ｗ（ｎ）は時間的にシフトされ、この積のフーリエ変換が再び計算される。この動作によって、窓の中心の各位置ｍに対して個別のフーリエ変換が行われることになる。言い換えると、ＳＴＦＴモジュール３２４は、２つの変数ω及びｍの関数Ｘ_ＳＴＦＴ（ｅ^ｊω，ｍ）を計算する。可変周波数ωは持続性があり、通常の範囲−π＝＜ω＜πにある。シフト変数ｍは、典型的にはある固定整数Ｋの整数倍である（すなわち、ｍは［．．．，−２Ｋ，−Ｋ，０，Ｋ，２Ｋ，．．．］の値をとり得る）。

実際には、任意の固定値ｍに対して、窓はｍ周囲の局所領域において、入力信号ｘ（ｎ）３２３の特徴を補足する。このため窓は、周波数領域情報の取得前に、時間領域データの局地化を行えるようにする。上記から、短時間フーリエ変換は、数学的に以下のように表される。

すべてのｎについてｗ（ｎ）＝１の場合、上記式は任意に選択したｍの従来のフーリエ変換になる。この定義から、ＳＴＦＴモジュール３２４は、無限数のフィルタを備えるフィルタバンクとして扱われてもよい。すべての周波数ω_０に対して、ＳＴＦＴモジュール３２４はフィルタリング動作（たとえば、フーリエ変換のすべての周波数ビンに対するフィルタリング動作）を実行する。［０＜ω_０＜ω_１＜．．．＜ω_Ｍ−１＜２π］の周波数の個々の組に対してのみフーリエ変換を計算する選択した実施形態によると、ＳＴＦＴモジュール３２４の機能は、Ｍ個のバンドパスフィルタを備えるフィルタバンクとなる。

フーリエ変換とは異なり、窓ｗ（ｎ）を指定しない限り、ＳＴＦＴは一意に定義されない。実際、窓の選択は「時間局所化」と「周波数分解能」とのトレードオフに影響する。窓をかけた時間領域サンプルの数が大きいほど、周波数分解能はよくなる。しかし、これは「イベント」が生じる時間を失うことを表している。一方、窓サイズが減少する場合、信号内イベントの時間局所化はよくなるが、Ｎがより小さくなるため、信号の周波数分解能（すなわちｋ／Ｎ）はより悪くなる。適切な窓を使用することによって、所与の周波数分解能に依存して所望の時間局所化が達成される（逆も同様に可能）。正確にノック信号検出を行うには、ＳＴＦＴの周波数分解能を強化すべく、ＳＴＦＴモジュール３２４の窓関数は、注意して選択しなければならない。選択した実施形態によると、サイドローブエネルギー準位と比Ｗ（ｆ_０−ｆ_１）／Ｗ（０）とを最小化する窓関数が選択される。図１７は、ＳＴＦＴモジュール３２４に使用可能な４つの異なる窓の標準化スペクトルを示す。特に、周波数応答１１１はブラックマンハリス窓を示し、周波数応答１１２はハニング（Ｈａｎｎｉｎｇ）窓を示し、周波数応答１１３はハニング窓を示し、周波数応答１１４はパラボリック（ｐａｒａｂｏｌｉｃ）窓を示す。図に示す例のうち、ブラックマンハリス窓１１１は、ほとんどの周波数範囲において急峻なロールオフと最小の阻止−間隔帯エネルギーの最良の組み合わせを示し、ハニング窓、ハミング（Ｈａｍｍｉｎｇ）窓、パラボリック窓がこれに続く。このことから分かるように、誤り性能は、周波数範囲および第２の正弦関数の位置に依存する。

ノック検出モジュール３２６において、抽出されたパラメータは、所定のピッチ周波数を検出するために（ブロック３３０）、および短期エネルギー増加を検出するために（ブロック３２８）に使用される。所定のピッチ周波数と短期エネルギー増加との両方が信号内に存在する場合、ノック信号が検出される（ブロック３３２）。一方、これらの条件のうちの一方のみが検出される場合、ノック信号は検出されない。たとえば、突然エンジンに振動が生じる場合（たとえば、くぼみのある道路または鉄道線路上を運転することによって生じた場合）、並びに加速度センサがすべての周波数でより高いエネルギー準位を検出する場合はこれに相当し、共振ピッチ周波数が検出されない場合には相当しない。このような場合、ノック検出モジュール３２６はノックイベントを返さず、単純にエネルギーに基づく検出スキームはノック信号を誤って検出し得る。

２条件ノック検出モジュール３２６を実装するために、エネルギー計算モジュール３２８が提供される。エネルギー計算モジュール３２８は、抽出された周波数・振幅情報３２７を、時間領域の短期エネルギー値の計算に使用する。この短期エネルギー値は、特定の持続期間における信号ｘ（ｎ）のエネルギー量であり、式３によって定義される。

ここでＥ_ｌはＮサンプルのｌ番目の分析フレームのエネルギーである。他の実施形態において、エネルギーは周波数領域において計算されてもよい。これに加えて、あるいは代替として、エネルギーに関連する他の値を計算してもよい。たとえば、短期エネルギー値と以前のフレームの所定数の短期エネルギー値とを組み合わせ、平均することによって決定される平均フレームエネルギーを計算してもよい。以下に記載するように、短期エネルギー値またはフィルタリングされダウンサンプリングされた信号の値は、短期エネルギー値に増加が見られるか否かを判断することによって信号内のノックの存在を検出するのに使用される。

ノック検出モジュール３２６は、ピッチ検出モジュール３３０を更に備える。ピッチ検出モジュール３３０は、検出された信号の基本周波数を計算するために、抽出された周波数・振幅情報３２９を使用する。これは各フレームに対して、ＳＴＦＴモジュール３２４の出力から臨界周波数を選択することによって、並びに各ビンと隣接するビンとの振幅を比較することによって行われる。振幅スペクトル内のこれらのピークは、偏部分（ｐａｒｔｉａｌｓ）と言う。基本周波数は、信号スペクトル内の偏部分の最大数の最大公約数に基づき、臨界周波数から選択されることが多い。各ビンと隣接するビンとの振幅を比較するために、双方向ミスマッチエラー計算処理が使用される。この誤差計算は、２ステップの処理である。最初に、測定した偏部分のそれぞれが、最も近い予測高調波と比較され、測定−予測誤差（Ｅｒｒ_ｐ→ｍ）が得られる。次に、予測高調波のそれぞれが、測定された最も近い偏部分と比較され、予測−測定誤差（Ｅｒｒ_ｍ→ｐ）が得られる。式４に示すように、総合誤差（Ｅｒｒ_{ｔｏｔａｌ}）は、これらの２つの誤差を組み合わせて重み付けしたものである。

ここで、Ｎは、Ｎ＝_└ｆ_ｍａｘ／ｆ_{ｆｕｎｄ┘}によって与えられる試験的な基本周波数（ｆ_ｆｕｎｄ）の高調波の数であり、_└ｘ_┘演算はｘよりも大きい最小整数を返し、ｆ_ｍａｘは最高周波数であり、Ａ_ｍａｘは測定された偏部分の最大振幅であり、Ｋは偏部分の総数（すなわち、各フレーム臨界振動数）である。式４から分かるように、総合誤差（Ｅｒｒ_{ｔｏｔａｌ}）は基本周波数によって標準化され、偏部分の振幅の影響を考慮に入れるファクタ（たとえば、信号のピッチの信号対ノイズ比（ＳＮＲ））を包含する。誤差は、測定された偏部分と最も近い調和周波数との間の周波数差（Δｆ_ｎ＝Δｆ_ｎ＝｜ｆ_ｎ−ｆ_ｋ｜）の関数である。見つからない高調波がある場合、あるいは振幅比が小さい場合、最大の誤差となる。同様に、試験的な周波数の高調波のほとんどが存在する場合、並びに振幅比が大きい場合、最小の誤差となる。たとえば、ｐ＝０．５、ｑ＝１．４、およびｒ＝０．５の値は、上記の重み付け特性を満たす。ミスマッチエラーの最小値を生じる周波数が、信号のピッチである。双方向ミスマッチエラーが３を越える場合、ピッチは検出されない。

ノック検出モジュール３２６は、ノック決定モジュール３３２を更に備える。ノック決定モジュール３３２は、エネルギー計算モジュール３２８の出力とピッチ検出モジュール３３０の出力とを組み合わせて、ノックイベントを検出する。論理的なＡＮＤゲート関数として論理的に実装されるとき、所望の比較回路または方法を用いてもよい。たとえば、入力信号の短時間エネルギーの立ち上がりエッジを、入力信号内の短期エネルギー増加を検出するのに使用してもよい。この検出は、ブラックマンハリス窓を重複５０％として使用して１２８個を越えるサンプル（５０ｋＨｚ）のエネルギー評価を計算することによって、並びに単純なプリディクタを実行するために立ち上がりエッジ検出器を使用することによって行われる。このプリディクタは、現在のフレームのエネルギー評価を参照して、以前のフレームのエネルギーと比較する。現在のエネルギーが、以前のフレームのエネルギーよりも所定のファクタ分だけ大きい場合、そのフレームは、エンジンノックとして適格であると識別される。一実施例として、現在のエネルギーが以前の短時間エネルギーの平均の２倍であり、以前のフレームエネルギーの３倍である場合、このフレームはノックの候補として扱われてもよい。同様に、ノック決定モジュール３３２は、５ｋＨｚ〜１０ｋＨｚのピッチ周波数の存在を検出するための検出制御論理部（または検出制御回路）を備える。検出制御論理部（または検出制御回路）は、信号内のノックイベントの存在を信号で表す。両方の条件（すなわち、ピッチ周波数の存在と信号の短期エネルギー増加）が満たされる場合、ノック決定モジュール３３２は、フレームにノックイベントが含まれると予測する。

本明細書に記載する信号処理構造部のコンテンツを作成するために、簡単に使用可能な種々の信号処理とハンドリング構造部とを用いてもよい。十分に動作することが認められた構成として、ＪＰＣ５６３Ｍ６０マイクロコントローラ（フリースケール（Ｆｒｅｅｓｃａｌｅ）社製）として市販されているマルチチャネル・データ取得モジュールを組み合わせた形式がとられる。ノックセンサから得られるアナログ信号は、適切なアナログ入力によって構造部に供給される。その後、これらの信号はアナログローバスフィルタリングされ（ブロック３１２）、デルタシグマＡＤＣ変換器によってデジタル化され（ブロック３１６）、アンチエイリアスフィルタリングされ（ブロック３２０）、デシメートされる（ブロック３２２）。信号はその後、ＳＴＦＴモジュール（３２４）との通信を行うバス構造部に流れる。

図７を参照し、本発明の選択した実施形態を更に説明する。図７には、一例として、本発明の選択した実施形態に係るエンジンノックを検出するためのフローシーケンス４００を示す。図に示すとおり、ノックセンサがエンジンシリンダの振動を検出（または測定）すると処理が開始し（ステップＳ４０２）、アナログ信号が生成される。入力アナログ信号をデジタル化し、入力データから高周波数成分を除去すべく、デジタル信号を（たとえば、アンチエイリアスフィルタで）ローパスフィルタリング（ステップＳ４０４）した後、振幅・周波数情報の４０８を抽出するために、短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ）を適用する（ステップＳ４０６）。上記のように、ＳＴＦＴの周波数分解能を強化するためには、ＳＴＦＴの窓関数は、注意して選択しなければならない。選択した実施形態によると、ステップＳ４０６のＳＴＦＴにおいて、ブラックマンハリス窓が使用される。

入力データ信号から抽出された周波数・振幅情報４０８に基づき、信号の基本周波数を計算し（ステップＳ４１０）、信号の短期エネルギーも計算する（ステップＳ４２０）。ピッチ周波数の存在と信号の短期エネルギー増加とは、信号内のノックイベントの存在を示す（ステップＳ４３０）。
ピッチ周波数検出ステップＳ４１０は、まず抽出された周波数・振幅情報４０８を用いてピーク周波数を検出すること（ステップＳ４１２）によって実行されてもよい。次に、候補（または予測）ピッチ周波数（ｆ_ｋ）を選択する（ステップＳ４１４）。候補の周波数は、信号スペクトルにおける偏部分の最大数の最大公約数に基づき、臨界周波数から選択される。双方向ミスマッチエラーＥｒｒ（ｆ_ｋ）の計算を用いて（ステップＳ４１６）、ピーク周波数を候補ピッチ周波数と比較する。また、誤差関数Ｅｒｒ（ｆ_ｋ）を最小化する候補ピッチ周波数を、ピッチ周波数として選択する（ステップＳ４１８）。

ステップＳ４１０においてピッチ周波数がいかに検出されるかを実証するために、一連の正弦関数［１００，２００，３００，５００，６００，７００，８００｝Ｈｚを含むノックセンサに供給されるテスト信号を例として考える。試験的な基本周波数ｆ_ｆｕｎｄ＝５０Ｈｚの場合、すべての偏部分は高調波であるが、［５０，１５０，２５０，３５０，４００，４５０，５５０］Ｈｚの高調波は見つからない。対照的に、試験的な基本周波数ｆ_ｆｕｎｄ＝１００Ｈｚの場合、Ｈｚの高調波だけが見つからない。他の試験的な基本周波数［１５０，２００，２５０］Ｈｚに同じ分析を適用し、式４を用いてミスマッチエラーを計算する形で定量化した場合、図１８に示すような結果となり得る。最小のミスマッチエラーは、試験的な基本周波数が１００Ｈｚのときであるため、これが所与の組の偏部分の基本周波数である。これはピッチ検出アルゴリズムによって、所与の組の周波数で基本周波数が検出できることを表す。選択した実施形態において、試験的な基本周波数からピッチ周波数を選択するのに、所定の強力なカットオフ値（たとえば３．０）を用いてもよい。これによって、所定の強力なカットオフ値よりも大きなミスマッチエラーを有する試験的な基本周波数は、ピッチ周波数として選択するのに不適格とされる。ミスマッチエラーを抑制することによって、アルゴリズムは擬似の基本周波数が検出されないことを保証する。試験的な基本周波数の範囲を抑制することによって、アルゴリズムはより効率的で正確に入力信号内のノックイベントの存在を判断する。

短期エネルギー計算ステップＳ４２０は、まず抽出された周波数・振幅情報４０８を用いてフレームエネルギーＥ_ｎを計算すること（ステップＳ４２２）によって実施されてもよい。上記のように、フレーム内に取り入れられるサンプルの信号エネルギーを蓄積すべく、フレームにおいて検出された信号３２３のエネルギー量を式３を用いて判断するために、時間領域または周波数領域のフレームエネルギーを計算してもよい。次に、平均フレームエネルギーを計算する（ステップＳ４２４）。たとえば、短期エネルギー値Ｅ_ｎと以前のフレームの所定数の短期エネルギー値とを組み合わせて平均する。

ステップＳ４３６においてフレームエネルギー増加がいかに検出されるかを実証するために、図１９〜図２１に示すテスト信号を例として考える。図１９〜図２１は、種々のノックイベントの平均的なフレームエネルギー測定を示す。特に、図１９には、ノックイベントが存在する第１早期点火テスト信号１３０（３６００ｒｐｍで回転するエンジンにおいて、サンプリング速度１００ｋＨｚで測定）について、ノックエネルギーをフレーム毎にプロットする。また、計算された平均フレームエネルギーは、波形１３１に示す。図に示すように、通常、平均フレームエネルギー１３１は非常に低い（たとえば、＜２）が、ノックイベントがフレーム１８で生じると、フレームエネルギーは大きく増加する。これは、計算された平均フレームエネルギー波形１３１のポイント１３２に示すように、ノック検出アルゴリズムによって検出できる。対照的に、図２０は、ノックイベントが存在しない第２通常点火テスト信号１４０（３６００ｒｐｍで回転するエンジンにおいて、サンプリング速度１００ｋＨｚで測定）のプロットを示す。同様に、図２１は、ノックイベントが存在しない第３後期点火テスト信号１５０（３６００ｒｐｍで回転するエンジンにおいて、サンプリング速度１００ｋＨｚで測定）のプロットを示す。フレームエネルギー（たとえば、＞４または＞５）の有意な増加が見られない場合、図２０と図２１にノックイベントの指標が見られないように、ノックイベントの検出を示す、計算された短期エネルギー波形にも増加は見られない。

理解されるように、本明細書に開示するノック検出技術は、ノックが生じるサンプルを識別するように、サンプルレベルのノック窓において修正および使用されてもよい。また、フレーム内のサンプル数を減らすことによって、アルゴリズムでより高い精度が達成される。開示のノック検出技術は、フレームエネルギーに短期的な増加が見られる場合にのみピッチを計算することによって、更に最適化されてもよい。ノック検出アルゴリズムのパラメータは、程度の差はあるが、厳重に調節されてもよい。たとえば、ピーク検出条件を変更することによって、あるいは平均フレームエネルギー基準を変更することによって調節されてもよい。より厳しい必要条件の場合、ノック検出はより少なくなり、必要条件がそれほど厳しくない場合、非常に多くのノックイベントが検出され得る。また、入力データのフレームを重複させ、このデータのＳＴＦＴを計算することによって、より高い時間分解能が達成され、したがってより高い精度が達成可能となる。しかしこの結果、プロセッサに追加の計算負荷が生じる。

ノック信号の検出前、ノック決定ステップＳ４３０は、ノック信号の存在を示す２つの条件について、感知した信号を効率的に評価する。一実施例によると、ステップＳ４３２において所定のピッチ周波数と高調波の存在を検出し、ステップＳ４３６において短期エネルギー増加の変動を検出する。検出されたピッチ周波数がノックイベントの共振周波数と調和周波数に相当する場合、ピッチ検出ステップＳ４３２によって、ノックイベントの指標のうちの一方が得られる。他方の指標は、短期エネルギー増加が検出されたか否かを判断すること（ステップＳ４３６）によって得られる。短期フレームエネルギーの増加は、現在のフレームエネルギーＥ_ｎを以前のフレームのエネルギーおよび／または平均フレームエネルギーと比較することによって検出されてもよい。一般に、平均フレームエネルギーは非常に低いが、ノックイベントが生じると、平均フレームエネルギーに比べてフレームエネルギーＥ_ｎは有意に増加する。理解されるように、他の技術を用いて短期フレームエネルギーの増加を検出してもよい。たとえば、フレームエネルギーＥ_ｎを以前のフレームのエネルギーと比較するために、所定の閾値を用いてもよい。

これらの条件のいずれかまたは両方を満たさない場合（たとえば、ステップＳ４３２，Ｓ４３６の決定結果のいずれかがＮＯである場合）、ノック信号の指標はなく、処理は終了する（ステップＳ４３４）。しかし、条件の両方を満たし（たとえば、ステップＳ４３２，４３６の決定結果がＹＥＳであり）、検出が行われた場合（ステップＳ４３７の決定結果がＹＥＳである場合）、ノック信号は検出されたとの指標が出され（ステップＳ４３８）、シーケンスは終了する（ステップＳ４３９）。理解されるように、エンジンの燃焼動作を調節することによって望ましくないノック影響を最小化するために、ノック信号が検出されたという指標は、適切なエンジン制御アルゴリズムによって使用されてもよい。

従来のエネルギーに基づくノック検出アルゴリズムを用いるよりも本明細書に開示する２条件検出スキームを用いることによって、いかに正確にノックイベントが検出されるかを示すために、本明細書に記載の技術をテストした。テスト結果をテーブル２に一覧にする。テーブル２に示す広範囲の条件において、アルゴリズムをテストした。このテストは、４気筒エンジンで得られたデータに対し、様々なエンジンｒｐｍレベルにおいて早期、通常、または後期を条件として行った。

テーブル２において、「実際の」と表示された欄には、テストケース内のノックイベントの存在に関する情報が含まれる。「エネルギーに基づくアルゴリズム」の欄は、ノック信号検出に短期エネルギー増加のみを用いる場合のノック信号検出を示す。最後の欄は、本明細書に記載するピッチ検出と短期エネルギー増加との両方を組み合わせた２条件検出アプローチによるノック検出の結果を示す。ノックの存在を「レ」によって示し、「Ｘ」は信号にノックがないことを表す。テーブルから分かるように、２条件ノック検出アプローチは、様々な条件下で１００％の精度を達成するが、エネルギーに基づくアルゴリズムは、テスト番号６，９において誤検出を生じている。これらのテストは、（たとえば、穴のある道路または鉄道線路上で）突然エンジンに振動が生じる場合、並びにすべての周波数において加速度計がより高いエネルギー準位を示す場合に相当し得るが、ピッチ周波数が検出さない場合には相当しない。

本明細書に記載する２条件ノック検出システムと方法は、エネルギー計算と制御コードとにのみ基づく。また、ノック検出の他の技術（たとえば、ピッチ検出における様々な時間−周波数分布を比較する技術、あるいはエネルギーに基づくノック検出技術に依存する技術）よりも、計算的により効率的で正確である。これは、低電力が決定的に重要であり、且つリアルタイム性が懸念される用途において、特に、計算的により強度のあるノック検出スキームに比べて理想的である。

上記から、内燃機関のノック信号を検出する方法及びシステムが提供されたと理解されるであろう。開示のように、センサ構造部（たとえば、加速度センサ、またはエンジンシリンダへの取付用の他の非接触音響センサ）が提供される。このセンサ構造部は、エンジン振動に応じてセンサ信号情報を生成するために、内燃機関に動作可能に接続されている。センサ構造部には、信号処理構造部が動作可能に接続される。この信号処理構造部は、デジタル信号情報内の所定のピッチ周波数と短期エネルギー増加とを識別するために、センサ信号情報からデジタル信号情報を抽出する。一実施例において、信号処理構造部は、デジタルセンサ信号にすべくセンサ信号情報をサンプリングするＡＤＣを含む。また信号処理構造部は、フィルタリング済みデジタルセンサ信号にすべく、デジタルセンサ信号をデジタル的にフィルタリングするアンチエイリアスフィルタを備えてもよい。信号処理構造部は、デシメートされたフィルタリング済みデジタルセンサ信号にすべく、フィルタリング済みデジタルセンサ信号をダウンサンプリングするデシメータを更に備えてもよい。また信号処理構造部は、デシメートされたフィルタリング済みデジタルセンサ信号から、瞬時周波数と振幅情報を抽出する短時間フーリエ変換モジュールを備えてもよい。選択した一実施形態において、短時間フーリエ変換モジュールは、周波数スメアリングを低減すべく、デシメートされたフィルタリング済みデジタルセンサ信号にブラックマンハリス窓を適用する。最後に信号処理構造部は、瞬時周波数と振幅情報から、所定のピッチ周波数と短期エネルギー増加とを検出するノック検出モジュールを備えてもよい。選択した一実施形態において、ノック検出モジュールは、双方向ミスマッチエラー計算を用いて、瞬時周波数と振幅情報からピッチ周波数を計算するピッチ検出モジュールを備える。またノック検出モジュールは、たとえば瞬時周波数と振幅情報からフレームエネルギー値を計算し、次いでフレームエネルギー値を１つ以上の以前のフレームのフレームエネルギー値と比較することによって短期エネルギー増加を計算するエネルギー計算モジュールを含む。所定のピッチ周波数と短期エネルギー増加は、組み合わせることによってノック検出信号の生成に用いられる。

別の形式において、まずノックセンサを用いて、内燃機関のシリンダからアナログ振動信号情報を取得し、次いで高周波成分を除去するために、アナログ振動信号情報をローパスフィルタリングすることによって、内燃機関からエンジンノックデータを取得する方法及びシステムが提供される。アンチエイリアシングされたダウンサンプリング済み時間領域信号を生成すべく、アナログ振動信号情報は処理され、複数のフレームに分けられる。選択した実施形態において、この処理は、デジタルセンサ信号にすべく、アナログ振動信号情報をデジタル的にサンプリングすることと、フィルタリング済みデジタルセンサ信号にすべく、デジタルセンサ信号をデジタル的にローパスフィルタリングすることと、次いで、デシメートされたフィルタリング済みデジタルセンサ信号にすべく、フィルタリング済みデジタルセンサ信号をデシメートすることとを含む。続いて、デジタル周波数領域信号にすべく、デジタル時間領域信号は短期フーリエ変換され、各フレームの瞬時周波数と振幅情報が生成される。選択した実施形態において、短期フーリエ変換処理は、デジタル時間領域信号にブラックマンハリス窓をかけることを含む。瞬時周波数と振幅情報は、フレームの所定のピッチ周波数の検出と、フレームの所定のエネルギー増加の検出とに使用される。たとえば所定のピッチ周波数は、１組の候補ピッチ周波数から選択するために、双方向ミスマッチエラー値を計算することによって検出されてもよい。また所定のエネルギー増加は、現行フレームの第１エネルギー値を以前のフレームの第２エネルギー値と比較すること、および／または現行フレームの第１エネルギー値を、複数の以前のフレームの平均エネルギー値（たとえば、平均フレームエネルギー）と比較することによって検出されてもよい。所定のピッチ周波数と所定のエネルギー増加との両方が検出される場合、エンジンノック検出信号が生成される。

更に別の形式において、エンジン振動を感知する加速度計からアナログセンサ信号が生成されるエンジンノック検出方法が提供される。アナログセンサ信号から、フレーム毎にデジタル信号が抽出され、デジタル信号内の所定のピッチ周波数と短期エネルギー増加とが識別される。このデジタル信号抽出は、デジタルセンサ信号にすべく、アナログセンサ信号をサンプリングすることと、フィルタリング済みデジタルセンサ信号にすべく、デジタルセンサ信号をアンチエイリアスフィルタリングすることと、デシメートされたフィルタリング済みデジタルセンサ信号にすべく、フィルタリング済みデジタルセンサ信号をデシメートすることと、ブラックマンハリス窓をかけた短時間フーリエ変換を適用することによって、デシメートされたフィルタリング済みデジタルセンサ信号から、瞬時周波数と振幅情報を抽出することと、瞬時周波数と振幅情報から、所定のピッチ周波数と短期エネルギー増加とを検出することとによって行われてもよい。所定のピッチ周波数の検出は、双方向ミスマッチエラー計算を用いて、瞬時周波数と振幅情報からピッチ周波数を計算することによって行われてもよい。また短期エネルギー増加の検出は、瞬時周波数と振幅情報から現行フレームのエネルギー値を計算することと、現行フレームのエネルギー値を１つ以上の以前のフレームのフレームエネルギー値と比較することとによって行われてもよい。フレームにおいて所定のピッチ周波数と短期エネルギー増加とがともに検出される場合、ノック検出信号が生成される。

本明細書に示し記載するピッチ検出と短期エネルギー変動との組み合わせを用いてノック信号の検出または予測を行う方法及びシステムは、コンピュータ可読媒体上に保存されソフトウェアであって、且つあるタスクを実行すべく汎用コンピュータまたは専用コンピュータ上のコンピュータプログラムとして実行されるソフトウェアにおいて実施されてもよい。ハードウェア実装において、様々な信号処理ステップ（たとえば、アナログフィルタリング、デジタル化、アンチエイリアスフィルタリング、デシメーション、ＳＴＦＴ処理など）の実行に使用される要素は、１つ以上の専用回路、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、デジタル信号処理装置（ＤＳＰＤ）、プログラマブルロジック回路（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、本明細書に記載する機能を実行できるように設計された他の電子ユニット、またはそれらの組み合わせとして実装されてもよい。これに加えて、あるいは代替として、ソフトウェア実装が用いられてもよく、信号処理ステップのうちの幾つかまたはすべては、本明細書に記載する機能を実行するモジュール（たとえば、手続きや機能など）によって実施されてもよい。モジュールへの機能の分類は説明のためのものであり、代替実施形態は、複数のソフトウェアモジュールの機能を１つのモジュールにまとめてもよい。あるいは、モジュールの機能の代わりとなる分解部分としてもよい。ソフトウェア実装において、ソフトウェアコードは、任意の機械可読記憶媒体またはコンピュータ可読記憶媒体（たとえば、内蔵記憶装置または外部記憶装置）に保存されているコードと基礎的データまたは処理済みデータとを用いて、プロセッサまたはコントローラによって実行されてもよい。

本明細書に開示する上記の実施形態は、自動車システムにおいて使用される様々なノック検出システム及び方法に関するが、本発明は、必ずしも本明細書に記載する実施例に制限されない。たとえば、本明細書に開示するノック検出アルゴリズムは、任意の内燃機関とともに使用されてもよい。また、本明細書に記載する実施形態は、あるローパスフィルタリング機能を参照し、このローパスフィルタリング機能を、関心のある信号を通過させる所望のフィルタリング機能に適用させるために一般化されてもよいことを理解されたい。このように、本発明は、本明細書の開示の利益を得る当業者には明らかとなるような同等の様々な方法で変更または実施されてもよい。このため、上記の特定の実施形態は単に例示であり、本発明を制限するものとして解釈されるべきではない。したがって、上記は記載の特定の形式に本発明を制限するものではない。一方、最も広い形式において本発明の精神および範囲から逸脱することなく当業者によって様々な変更、置換、および調整が可能となるように、上記は添付の特許請求の範囲によって定義される本発明の精神および範囲内に含まれ得る代替例、変形例、および等価物を包含するものである。

特定の実施形態について、利益、他の利点、および問題の解決方法を記載してきた。しかし、利益、利点、および問題の解決方法と、任意の利益、利点、または解決方法を生じさせ得る（もしくは明確にし得る）要素とは、請求項のいずれかまたはすべての重要な、必須な、または本質的な特徴または要素として解釈されないものとする。本明細書において、「含む」、「備える」、またはそれらの文言の変形は包括的な包含を意図し、記載の要素を含む処理、方法、物品、または装置がそれらの要素だけでなく、特別に記載されない他の要素、またはこのような処理、方法、物品、もしくは装置に内在する他の要素を含んでもよい。

Claims (20)

1. 内燃機関のノック信号を検出するシステムであって、
   エンジン振動に応じてセンサ信号情報を生成するために、内燃機関に動作可能に連結されたセンサ構造部と、
   デジタル信号情報内の所定のピッチ周波数と短期エネルギー増加とを識別すべくセンサ信号情報からデジタル信号情報を抽出するために、前記センサ構造部に動作可能に連結された信号処理構造部であって、前記所定のピッチ周波数及び前記短期エネルギー増加は、ノック検出信号を生成するために組み合わせて使用される信号処理構造部と
   を含む、システム。
2. 前記センサ構造部は、加速度センサを含む、請求項１に記載のシステム。
3. 前記センサ構造部は、エンジンシリンダへの取付用の非接触音響センサを含む、請求項１に記載のシステム。
4. 前記信号処理構造部は、
   センサ信号情報をデジタルセンサ信号にすべく、同センサ信号情報をサンプリングするアナログ−デジタル変換器と、
   デジタルセンサ信号をフィルタリング済みデジタルセンサ信号にすべく、同デジタルセンサ信号をデジタル的にフィルタリングするアンチエイリアスフィルタと、
   フィルタリング済みデジタルセンサ信号をデシメートされたフィルタリング済みデジタルセンサ信号にすべく、同フィルタリング済みデジタルセンサ信号をダウンサンプリングするデシメータと、
   デシメートされたフィルタリング済みデジタルセンサ信号から、瞬時周波数と振幅情報とを抽出する短時間フーリエ変換モジュールと、
   瞬時周波数と振幅情報とから、所定のピッチ周波数と短期エネルギー増加とを検出するノック検出モジュールであって、前記所定のピッチ周波数が検出され、且つ前記短期エネルギー増加が検出される場合、ノック検出信号を生成するノック検出モジュールと
   を含む、請求項１に記載のシステム。
5. 前記短時間フーリエ変換モジュールは、周波数スメアリングを低減すべく、デシメートされたフィルタリング済みデジタルセンサ信号に対してブラックマンハリス窓を適用する、請求項４に記載のシステム。
6. 前記ノック検出モジュールは、双方向ミスマッチエラー計算を用いて、瞬時周波数と振幅情報とからピッチ周波数を計算するピッチ検出モジュールを含む、請求項４に記載のシステム。
7. 前記ノック検出モジュールは、瞬時周波数と振幅情報とからフレームエネルギー値を計算するエネルギー計算モジュールを含む、請求項４に記載のシステム。
8. 前記ノック検出モジュールは、フレームエネルギー値を１つ以上の以前のフレームのフレームエネルギー値と比較することによって、短期エネルギー増加を計算するノック決定モジュールを含む、請求項７に記載のシステム。
9. 内燃機関からエンジンノックデータを取得する方法であって、
   ノックセンサを用いて、内燃機関のシリンダからアナログ振動信号情報を取得する工程と、
   アンチエイリアシングされたダウンサンプリング済みデジタル時間領域信号を生成すべく、フレーム毎にアナログ振動信号情報を処理する工程と、
   デジタル時間領域信号をデジタル周波数領域信号にすべく同デジタル時間領域信号を短時間フーリエ変換し、それによって各フレームの瞬時周波数と振幅情報とを生成する工程と、
   瞬時周波数と振幅情報とから、フレームの所定のピッチ周波数を検出する工程と、
   瞬時周波数と振幅情報とから、フレームの所定のエネルギー増加を検出する工程と、
   前記所定のピッチ周波数が検出され、且つ前記所定のエネルギー増加が検出される場合、エンジンノック検出信号を生成する工程と
   を含む、方法。
10. アナログ振動信号情報を取得する工程は、高周波数成分を除去するために、アナログ振動信号情報をローパスフィルタリングする工程を含む、請求項９に記載の方法。
11. アナログ振動信号情報を処理する工程は、
    アナログ振動信号情報をデジタルセンサ信号にすべく、同アナログ振動信号情報をデジタル的にサンプリングする工程と、
    デジタルセンサ信号をフィルタリング済みデジタルセンサ信号にすべく、同デジタルセンサ信号をデジタル的にローパスフィルタリングする工程と、
    フィルタリング済みデジタルセンサ信号をデシメートされたフィルタリング済みデジタルセンサ信号にすべく、同フィルタリング済みデジタルセンサ信号をデシメートする工程と
    を含む、請求項９に記載の方法。
12. デジタル時間領域信号を短時間フーリエ変換することは、デジタル時間領域信号にブラックマンハリス窓をかける工程を含む、請求項９に記載の方法。
13. 所定のエネルギー増加を検出する工程は、現行フレームの第１エネルギー値を、以前のフレームの第２エネルギー値と比較する工程を含む、請求項９に記載の方法。
14. 所定のエネルギー増加を検出する工程は、現行フレームの第１エネルギー値を、複数の以前のフレームの平均エネルギー値と比較する工程を含む、請求項９に記載の方法。
15. 所定のピッチ周波数を検出する工程は、１組の候補ピッチ周波数から選択を行うために、双方向ミスマッチエラー値を計算する工程を含む、請求項９に記載の方法。
16. エンジンノックを検出する方法であって、
    エンジン振動を感知する加速度計から、アナログセンサ信号を生成する工程と、
    デジタル信号内の所定のピッチ周波数と短期エネルギー増加とを識別すべく、アナログセンサ信号からフレーム毎にデジタル信号を抽出する工程と、
    フレームにおいて前記所定のピッチ周波数と短期エネルギー増加とがともに検出される場合、ノック検出信号を生成する工程と
    を含む、方法。
17. フレーム毎にデジタル信号を抽出する工程は、
    アナログセンサ信号をデジタルセンサ信号にすべく、同アナログセンサ信号をサンプリングする工程と、
    デジタルセンサ信号をフィルタリング済みデジタルセンサ信号にすべく、同デジタルセンサ信号をアンチエイリアスフィルタリングする工程と、
    フィルタリング済みデジタルセンサ信号をデシメートされたフィルタリング済みデジタルセンサ信号にすべく、フィルタリング済みデジタルセンサ信号をデシメートする工程と、
    窓をかけた短時間フーリエ変換を適用することによって、デシメートされたフィルタリング済みデジタルセンサ信号から、瞬時周波数と振幅情報とを抽出する工程と、
    瞬時周波数と振幅情報とから、所定のピッチ周波数と短期エネルギー増加とを検出する工程と
    を含む、請求項１６に記載の方法。
18. 窓をかけた短時間フーリエ変換を適用することは、デシメートされたフィルタリング済みデジタルセンサ信号にブラックマンハリス窓を適用する工程を含む、請求項１７に記載の方法。
19. 所定のピッチ周波数と短期エネルギー増加とを検出する工程は、双方向ミスマッチエラー計算を用いて、瞬時周波数と振幅情報とからピッチ周波数を計算する工程を含む、請求項１７に記載の方法。
20. 所定のピッチ周波数と短期エネルギー増加とを検出する工程は、瞬時周波数と振幅情報とから現行フレームのエネルギー値を計算する工程と、現行フレームのエネルギー値を１つ以上の以前のフレームのフレームエネルギー値と比較する工程とを含む、請求項１７に記載の方法。

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