JP2016166612A - ノックセンサを用いて対をなすシリンダの健全性を推論する方法およびシステム - Google Patents
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Abstract
【課題】ノックセンサを用いて対をなすシリンダの健全性を推論する方法およびシステムを提供する。
【解決手段】往復運動装置における第１のシリンダ２６の健全性を推論する方法は、第１のシリンダ２６のすぐ近くの第１のノックセンサ３２から第１の信号を受信するステップと、第２のシリンダのすぐ近くの第２のノックセンサから第２の信号を受信するステップと、第１の信号および第２の信号を処理するステップと、第１の信号が第２の信号と整合しているのか判定することによって第１のシリンダの健全性を推論するステップとを含む。
【選択図】図１
【解決手段】往復運動装置における第１のシリンダ２６の健全性を推論する方法は、第１のシリンダ２６のすぐ近くの第１のノックセンサ３２から第１の信号を受信するステップと、第２のシリンダのすぐ近くの第２のノックセンサから第２の信号を受信するステップと、第１の信号および第２の信号を処理するステップと、第１の信号が第２の信号と整合しているのか判定することによって第１のシリンダの健全性を推論するステップとを含む。
【選択図】図１
Description
本明細書中に開示した主題は、ノックセンサに関し、より具体的には多気筒往復運動装置に取り付けられたノックセンサに関する。
典型的には、燃焼エンジンは、天然ガス、ガソリン、ディーゼル等などの炭素質燃料を燃焼し、高温高圧ガスの対応する膨張を利用して、シリンダ内に配設されたエンジンのいくつかの構成要素、例えばピストンに力を加えて、その構成要素をある距離にわたって移動させる。各シリンダは、炭素質燃料の燃焼と相関して開閉する１つまたは複数の弁を備えることができる。例えば、吸気弁は、空気などの酸化剤をシリンダに向けることができ、次いでそれは燃料と混合され燃焼される。次いで、燃焼流体、例えば、高温ガスは、排気弁を介してシリンダから出るように向けることができる。したがって、炭素質燃料は、負荷を駆動するのに役立つ機械的運動に変換される。例えば、負荷は、電力を発生する発電機であり得る。
ノックセンサは、多気筒往復運動装置を監視するために使用され得る。ノックセンサは、シリンダの外面に取り付けることができ、往復運動装置が望んだように動作しているかどうか判定するために使用される。ノックセンサは、誤作動する、動作中に中断する場合があり、または間違ったシリンダに配線され得る。したがって、ノックセンサによって収集されたデータを調査し、および／または主ノックセンサが動作中に機能を停止した場合には異なるシリンダに取り付けられたノックセンサを用いてシリンダの測定を行うやり方を有することが有益であろう。
以下、元の請求項に記載された発明の範囲に等しいいくつかの実施形態の概要を示す。これらの実施形態は請求項に記載された発明の範囲を限定することを意図するものではなく、むしろこれらの実施形態は本発明の可能性ある形態の概要を示すためだけのものである。実際は、本発明は、以下に記載される各実施形態と同様または異なる様々な形態を包含し得る。
第１の実施形態では、往復運動装置における第１のシリンダの健全性を推論する方法は、第１のシリンダのすぐ近くの第１のノックセンサから第１の信号を受信するステップと、第２のシリンダのすぐ近くの第２のノックセンサから第２の信号を受信するステップと、第１の信号および第２の信号を処理するステップと、第１の信号が第２の信号と整合しているのか判定することによって第１のシリンダの健全性を推論するステップとを含む。
第２の実施形態では、システムは、レシプロエンジンを制御するように構成されたコントローラを備え、このコントローラは、第１のシリンダのすぐ近くの第１のノックセンサから第１の信号を受信し、第２のシリンダのすぐ近くの第２のノックセンサから第２の信号を受信し、第１の信号および第２の信号を処理し、第１の信号が第２の信号と整合しているのか判定することによって第１のシリンダの健全性を推論するように構成されたプロセッサを備えている。
第３の実施形態では、非一時的コンピュータ可読媒体は、実行時にプロセッサに、第１のシリンダのすぐ近くの第１のノックセンサから第１の信号を受信させ、第２のシリンダのすぐ近くの第２のノックセンサから第２の信号を受信させ、ここで、第１のシリンダは、第２のシリンダに対して位相のずれがクランク角度３６０度であり、第１の信号および第２の信号を処理させ、第１の信号が第２の信号と整合しているのか判定することを含んで第１のシリンダの健全性を推論させる実行可能命令を備える。
本発明のこれらおよび他の特徴、態様、および利点は、添付図面を参照して以下の詳細な説明を読んだときにより良く理解されよう。図面全体を通じて同じ符号は同じ部分を示す。
以下、本発明の１つまたは複数の特定の実施形態が説明される。これらの実施形態の簡潔な説明を行うために、実際の実施にかかる全ての特徴が本明細書中に説明されているわけではない可能性がある。あらゆるエンジニアリングまたは設計プロジェクトにあるような何らかのそのような実際の実施の開発では、システム関連の制約およびビジネス関連の制約の尊守など開発者の特定の目標を実現するために実施に特有の多数の決定がなされなければならず、これは実施により異なり得ることを理解されたい。さらに、そのような開発努力は、複雑で時間がかかり得るが、それにもかかわらずこの開示の利益を有する当業者にとって設計、製作、および製造に関する日常的な作業であることを理解されたい。
本発明の様々な実施形態の要素を導入するとき、冠詞「ａ」、「ａｎ」、「ｔｈｅ」、および「ｓａｉｄ」は、１つまたは複数の要素が存在することを意味することが意図される。用語「備える、含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「含む、備える（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、および「有する（ｈａｖｉｎｇ）」は、包括的であることが意図され、挙げられた要素以外に追加の要素が存在し得ることを意味する。
ノックセンサは、望ましくないメンテナンス事象に遭う場合がある。したがって、ノックセンサによって収集されたデータを検証し、および／または主ノックセンサが動作中に機能を停止した場合には異なるシリンダに取り付けられたノックセンサを用いてシリンダの測定を行うやり方を有することが有益であろう。第１のシリンダのノックセンサからの信号を用いることによって、往復運動システムは、エンジン動作中に第２のシリンダのノックセンサが機能していないと判定される場合、より頑強に、第２のシリンダ（例えば、対をなすシリンダ）についての信号を照会し、または第１のシリンダのノックセンサを使用して「リンプホーム（ｌｉｍｐ ｈｏｍｅ）する」（すなわち、被測定シリンダの健全性を決定する）ことができる。
本明細書中に説明された技法は、第１のシリンダのすぐ近くの第１のノックセンサから第１の信号を受信し、第２のシリンダのすぐ近くの第２のノックセンサから第２の信号を受信し、第１の信号および第２の信号を処理し、第１の信号が第２の信号と整合しているか判定することによって第１のシリンダの健全性を推論することを行う。処理は、シグネチャ解析、ＡＤＳＲ（またはＡＳＤＲ）エンベロープの適用、機械学習などを含み得る。機械学習は、特徴ベクトルまたは予測周波数帯域を使用することを含み得る。処理は、信号の平滑化も含むことができる。開示された同システムおよび同方法を使用して、別のシリンダからのノックセンサ信号を用いてシリンダの健全性を推論することもできる。
図面を見ると、図１は、エンジン駆動発電システム１０の一部の一実施形態のブロック図を示している。以下に詳細に説明されるように、システム１０は、１つまたは複数の燃焼室１４（例えば、１個、２個、３個、４個、５個、６個、７個、８個、１０個、１２個、１４個、１６個、１８個、２０個以上の燃焼室１４）を有するエンジン１２（例えば、往復内燃機関）を備える。図１は内燃エンジン１２を示すが、任意の往復運動装置が使用されてもよいことを理解されたい。空気供給部１６は、加圧オキシダント１８、例えば、空気、酸素、酸素富化空気、酸素減少空気、またはそれらの任意の組合せを各燃焼室１４に供給するように構成されている。燃焼室１４は、燃料供給部２２から燃料２０（例えば、液体および／またはガス燃料）を受け取るようにやはり構成され、燃料空気混合気は、各燃焼室１４内で点火し、燃焼する。高温加圧燃焼ガスは、各燃焼室１４に隣接したピストン２４をシリンダ２６内で直線的に移動させるとともに、ガスによって及ぼされた圧力を回転運動に変換し、これによってシャフト２８を回転させる。さらに、シャフト２８は負荷３０に結合することができ、負荷３０はシャフト２８の回転によってパワーを受ける。例えば、負荷３０は、システム１０の回転出力によって出力を発生できる任意の適切な装置、例えば発電機であり得る。さらに、以下の説明は、オキシダント１８として空気を参照するが、任意の適切なオキシダントが開示した実施形態と共に使用されてもよい。同様に、燃料２０は、例えば、天然ガス、関連した石油ガス、プロパン、生物ガス、下水ガス、埋立地ガス、炭鉱ガスなどの任意の適切なガス燃料であり得る。
本明細書中に開示したシステム１０は、固定された応用例に（例えば、産業用発電エンジンに）、または可動性の応用例に（例えば、自動車または航空機に）使用されるように適合することができる。エンジン１２は、２ストロークエンジン、３ストロークエンジン、４ストロークエンジン、５ストロークエンジン、または６ストロークエンジンであり得る。エンジン１２は、任意の個数の燃焼室１４、ピストン２４、および関連したシリンダ２６（例えば、１個〜２４個）を備えることもできる。例えば、いくつかの実施形態では、システム１０は、シリンダ２６内で往復運動する４個、６個、８個、１０個、１６個、２４個以上のピストン２４を有する大規模な産業用レシプロエンジン１２を備えることができる。いくつかのそのような場合には、シリンダ２６および／またはピストン２４は、およそ１３．５〜３４センチメートル（ｃｍ）の間の直径を有し得る。いくつかの実施形態では、シリンダ２６および／またはピストン２４は、およそ１０〜４０ｃｍ、１５〜２５ｃｍ、または約１５ｃｍの間の直径を有し得る。システム１０は、１０ｋＷから１０ＭＷの範囲内で電力を発生させることができる。いくつかの実施形態では、エンジン１２は、およそ１８００回の毎分回転数（ＲＰＭ）未満で動作することができる。いくつかの実施形態では、エンジン１２は、およそ２０００ＲＰＭ、１９００ＲＰＭ、１７００ＲＰＭ、１６００ＲＰＭ、１５００ＲＰＭ、１４００ＲＰＭ、１３００ＲＰＭ、１２００ＲＰＭ、１０００ＲＰＭ、９００ＲＰＭ、または７５０ＲＰＭ未満で動作することができる。いくつかの実施形態では、エンジン１２は、およそ７５０〜２０００ＲＰＭ、９００〜１８００ＲＰＭ、または１０００〜１６００ＲＰＭの間で動作することができる。いくつかの実施形態では、エンジン１２は、およそ１８００ＲＰＭ、１５００ＲＰＭ、１２００ＲＰＭ、１０００ＲＰＭ、または９００ＲＰＭで動作することができる。例えば、例示的なエンジン１２は、Ｇｅｎｅｒａｌ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ ＣｏｍｐａｎｙのＪｅｎｂａｃｈｅｒエンジン（例えば、Ｊｅｎｂａｃｈｅｒタイプ２、タイプ３、タイプ４、タイプ６、またはＪ９２０ ＦｌｅＸｔｒａ）またはＷａｕｋｅｓｈａエンジン（例えば、Ｗａｕｋｅｓｈａ ＶＧＦ、ＶＨＰ、ＡＰＧ、２７５ＧＬ）を含み得る。
駆動された発電システム１０は、エンジン１２のエンジン「ノック」および／または他の運転特性を検出するのに適した１つまたは複数のノックセンサ３２を備えることができる。いくつかの実施形態では、ノックセンサは、エンジンヘッドのシリンダ２６に取り付けることができる。しかしながら、ノックセンサ３２は、振動を感知するためにシリンダに取り付けられる必要はない。いくつかの実施形態では、ノックセンサ３２は、シリンダ２６のすぐ近くに配置することができる。ノックセンサ３２は、異常爆発、過早点火、および／またはピンギングによる振動など、エンジン１２によって引き起こされる振動を感知するように構成された任意のセンサであり得る。コントローラ（例えば、往復運動装置コントローラ）、エンジン制御装置（ＥＣＵ）３４に通信可能に結合されたノックセンサ３２が示されている。動作中に、ノックセンサ３２からの信号は、ＥＣＵ３４へ伝えられて、ノッキング状態（例えば、ピンギング）または他の挙動が存在するか決定する。次いで、ＥＣＵ３４は、望ましくない状態を改善するまたは防ぐために、いくつかのエンジン１２パラメータを調整することができる。例えば、ＥＣＵ３４は、ノッキングを防ぐために、点火タイミングを調整するおよび／またはブースト圧を調整することができる。本明細書中にさらに説明されるように、ノックセンサ３２は、ノッキング以外の他の振動をさらに検出することができる。構成要素の健全性を解析するための以下の技法が内燃エンジンの観点から説明されるが、同じ技法が圧縮機などの他の往復運動装置に適用されてもよい。
多気筒エンジン１２のいくつかの実施形態では、シリンダ２６は、対をなすシリンダを有することができる。対をなすシリンダは、問題になっているシリンダ２６に対して位相のずれがクランク角度３６０度である。すなわち、いくつかの実施形態では、シリンダ２６は、７２０のクランクシャフトの完全な２回転にわたる（すなわち、クランク角度７２０度の）完全な吸気、圧縮、燃焼、排気サイクルを経る。対をなすシリンダは、問題になっているシリンダ２６に対して位相のずれがクランク角度３６０度のシリンダである。このため、シリンダ２６および対をなすシリンダのピストン２４は、同じ位置にあるが、これらのシリンダは、燃焼サイクルの反対の位相にある。シリンダ２６に取り付けられたノックセンサ３２は、対をなすシリンダからの振動を検出することができ得る。例えば、シリンダ２６に取り付けられたノックセンサは、対をなすシリンダにおける燃焼事象（例えば、ピーク燃焼圧力）を感知することができ得る。したがって、シリンダ２６に取り付けられたノックセンサ３２を使用して対をなすシリンダについての情報を推論することができる。さらに、シリンダ２６と対をなすシリンダの位相は知られているので、各シリンダに取り付けられたノックセンサ３２からの信号は、互いにシフトされるとともに比較され得る。
図２は、レシプロエンジン１２のシリンダ２６（例えば、エンジンシリンダ）内に配設されたピストン２４を有するピストン組立体３６の一実施形態の側断面図である。シリンダ２６は、円筒形空洞４０（例えば、ボア）を画定する内側環状壁３８を有する。ピストン２４は、軸方向の軸または方向４２、径方向の軸または方向４４、および円周方向の軸または方向４６によって定めることができる。ピストン２４は、上部分４８（例えば、上ランド）を備える。上部分４８は、燃料２０および空気１８、または燃料空気混合気が、ピストン２４の往復運動中に燃焼室１４から逃げるのをほぼ阻止する。
示されているように、ピストン２４は、コネクティングロッド５２およびピン５４を介してクランクシャフト５０に取り付けられる。クランクシャフト５０は、ピストン２４の往復直線運動を回転運動に翻訳する。上述したように、ピストン２４が移動するにつれて、クランクシャフト５０が回転して（図１に示された）負荷３０にパワーを供給する。示されているように、燃焼室１４は、ピストン２４の上ランド４８に隣接して配設される。燃料噴射器５６は燃料２０を燃焼室１４に供給し、吸気弁５８は、空気１８が燃焼室１４へ送達されるのを制御する。排気弁６０は、エンジン１２からの排気の放出を制御する。しかしながら、燃料２０および空気１８を燃焼室１４に供給するおよび／または排気を放出するための任意の適切な要素および／または技法が利用でき、いくつかの実施形態では、燃料噴射が使用されないことを理解されたい。動作時、燃焼室１４内での燃料２０と空気１８の燃焼は、往復のやり方でピストン２４を、シリンダ２６の空洞４０内で軸方向４２に（例えば、前後に）移動させる。
動作中、ピストン２４がシリンダ２６中の最高点にあるとき、ピストン２４は、上死点（ＴＤＣ：ｔｏｐ ｄｅａｄ ｃｅｎｔｅｒ）と呼ばれる位置にある。ピストン２４がシリンダ２６中の最低点にあるとき、ピストン２４は、下死点（ＢＤＣ：ｂｏｔｔｏｍ ｄｅａｄ ｃｅｎｔｅｒ）と呼ばれる位置にある。ピストン２４が上から下へまたは下から上へ移動するとき、クランクシャフト５０は、２分の１回転だけ回転する。上から下へまたは下から上へのピストン２４の各移動は、ストロークと呼ばれ、エンジン１２の実施形態は、２ストロークエンジン、３ストロークエンジン、４ストロークエンジン、５ストロークエンジン、６ストロークエンジン、またはそれ以上を含み得る。
エンジン１２の動作中、典型的には、吸込プロセス、圧縮プロセス、出力プロセス、および排気プロセスを含むシーケンスが行われる。吸込プロセスは、燃料と空気などの可燃混合気がシリンダ２６に引き込まれることを可能にし、したがって吸気弁５８が開放され、排気弁６０が閉鎖される。圧縮プロセスは可燃混合気をより小さい空間に圧縮し、そして吸気弁５８と排気弁６０の両方は閉鎖される。出力プロセスは、圧縮された燃料空気混合気を点火し、これには、点火プラグシステムによる火花点火、および／または圧縮熱による圧縮点火が含まれ得る。次いで、燃焼から結果として生じた圧力は、ピストン２４をＢＤＣへ強いる。典型的には、排気プロセスは、排気弁６０の開放を維持しつつ、ピストン２４をＴＤＣへ戻す。したがって、排気プロセスは、排気弁６０を通じて使用済みの燃料空気混合気を吐出する。２つ以上の吸気弁５８および排気弁６０がシリンダ２６ごとに使用されてもよいことを留意されたい。
エンジン１２は、クランクシャフトセンサ６２と、１つまたは複数のノックセンサ３２と、エンジン制御装置（ＥＣＵ）３４とを備えることもでき、ＥＣＵ３４は、プロセッサ６４と、メモリ６６（例えば、非一時的コンピュータ可読媒体）とを備える。クランクシャフトセンサ６２は、クランクシャフト５０の位置および／または回転速度を感知する。したがって、クランク角度またはクランクタイミングの情報を推論することができる。すなわち、内燃エンジンを監視するとき、しばしばタイミングは、クランクシャフト５０の角度の観点で表される。例えば、４ストロークエンジン１２の完全なサイクルは、７２０°のサイクルとして測定することができる。１つまたは複数のノックセンサ３２は、圧電型加速度計、微小電子機械システム（ＭＥＭＳ）センサ、ホール効果センサ、磁歪センサ、ならびに／あるいは振動、加速度、音、および／または移動を感知するように設計された任意の他のセンサとすることができる。他の実施形態では、センサ３２は、従来の感覚でノックセンサではなくてもよいが、振動、圧力、加速度、たわみ、または移動を感知することができる任意のセンサである。
エンジン１２の衝撃的な性質により、ノックセンサ３２は、シリンダ２６の外面に取り付けたときでも、シグネチャを検出することができ得る。ノックセンサ３２は、１つまたは複数の対をなすシリンダ８０（すなわち、シリンダ２６に対して位相のずれがクランク角３６０度であるシリンダ）からシグネチャを検出することも可能であり得る。ノックセンサ３２は、他の近隣のシリンダから振動を検出することもでき得る。１つまたは複数のノックセンサ３２は、エンジン１２上の多くの様々な位置に配設することができる。例えば、図２中、１つのノックセンサ３２がシリンダ２６のヘッドに示されている。他の実施形態では、１つまたは複数のノックセンサ３２は、シリンダ２６の側面上、シリンダヘッド上、シリンダヘッドボルト上、エンジンブロック上、またはエンジン主ベアリングクロスタイボルト（ｅｎｇｉｎｅ ｍａｉｎ ｂｅａｒｉｎｇ ｃｒｏｓｓ−ｔｉｅ ｂｏｌｔ）上に取り付けることができる。さらに、いくつかの実施形態では、単一のノックセンサ３２が、例えば、１つまたは複数の隣接したシリンダ２６と共有されてもよい。他の実施形態では、各シリンダ２６は、シリンダ２６の片側または両側に１つまたは複数のノックセンサ３２を備えることができる。いくつかの実施形態では、ノックセンサは、シリンダに全く接触していなくてもよく、単にシリンダのすぐ近くにある。クランクシャフトセンサ６２およびノックセンサ３２は、エンジン制御装置（ＥＣＵ）３４と電子通信状態で示されている。ＥＣＵ３４は、プロセッサ６４およびメモリ６６を備える。メモリ６６は、プロセッサ６４によって実行できる非一時的コードまたはコンピュータ命令を記憶することができる。ＥＣＵ３４は、例えば、点火タイミングの調整、弁５８、６０のタイミング、燃料とオキシダント（例えば、空気）の送達の調整などによって、エンジン１２の動作を監視および制御する。
ノックセンサ３２は、エンジンノックを検出するために使用される。エンジンノックは、正常な燃焼のエンベロープにおける早すぎる燃料の燃焼である。場合によっては、ＥＣＵ３４は、エンジンの動作パラメータを調節することによってエンジンノックが起こるときにエンジンノックを減少させるまたは防ぐことを試みることができる。例えば、ＥＣＵ３４は、エンジンノックを減少させるまたは防ぐために、空気／燃料混合、点火タイミング、ブースト圧などを調整することができる。しかしながら、ノックセンサは、エンジンノックに関連していないエンジンの他の振動を検出するために使用することもできる。
図３は、ｘ軸７０が時間であり、ｙ軸７２が生ノイズ振幅である単一のシリンダ２６に取り付けられた単一のノックセンサ３２によって測定されたノイズデータが（例えば、ＥＣＵ３４によって）推論された生エンジンノイズプロット６８の一実施形態である。示された実施形態では、ノックセンサ３２の信号の振幅曲線７４が示されている。すなわち、生信号７４は、ノックセンサ３２によって感知され時間に対してプロットされた振動データ（例えば、ノイズ、音データ）の振幅測定値を含む。これは、サンプルデータセットのプロット６８に過ぎず、ＥＣＵ３４によって生成されたプロットを限定するものではないことを理解されたい。プロット６８は、一方のシリンダ２６に取り付けられた一方のノックセンサ３２からのシグネチャであることも理解されたい。他の各実施形態では、複数のシリンダ、例えば、対をなすシリンダに取り付けられた複数のノックセンサからの複数のシグネチャが存在し得る。次いで、後述されるように、生信号７４はさらに処理され得る。
第１のシリンダ２６上にまたは第１のシリンダ２６のすぐ近くに配設されたノックセンサ３２を用いることによって第２の（例えば、対をなす）シリンダ８０の健全性を推論するのに適している複数の技法が本明細書中に説明されている。対をなすシリンダ８０の健全性を推論するのに適している第１の技法は、シグネチャ解析を適用するものである。図４に示されるように、信号は、燃焼シグネチャ７６と弁シグネチャ７８とにフィルタ処理することができる。シグネチャ７６、７８は、ノックセンサ３２からの信号によって推論された対をなすシリンダ８０についてのシグネチャに対応し得るまたはそれと相関関係にあり得る。次いで、事象は、シグネチャ、被測定シリンダ２６とその対をなすシリンダ８０（すなわち、被測定シリンダ２６に対して位相のずれが３６０度であるエンジン内のシリンダ）の間で調査されたそれらの事象のタイミングから詩論することができる。１つまたは複数のノックセンサ３２からのデータが収集されると、１つまたは複数のフィルタがデータに適用されて、燃焼シグネチャ７６（すなわち、燃焼事象に起因するノイズ）および弁シグネチャ７８（すなわち、弁５８、６０の移動に起因するノイズ）を推論することができる。図１１に関して説明されるように、燃焼シグネチャ７６および弁シグネチャ７８は、フィルタの適用、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、または他のデジタル信号処理（ＤＳＰ）技法のサンプリングされたデータへの適用によって推論することができる。例えば、ＥＣＵ３４は、１２００Ｈｚのローパスフィルタ、または０．５Ｈｚから１２００Ｈｚまでのバンドパスフィルタを適用することによって燃焼シグネチャ７６を推論することができる。弁シグネチャは、１２ｋＨｚから１８ｋＨｚまでのバンドパスフィルタを用いて推論することができる。図４は、第１の完全な吸気、圧縮、燃焼、および排気サイクルにわたっての燃焼シグネチャ７６および弁シグネチャ７８のサンプルプロット８２の一実施形態である。ｘ軸８４は秒単位の時間として示されているが、クランク角度として示すこともできる（図５参照）。左側のｙ軸８６は弁シグネチャ７８に対応し、右側のｙ軸８８は燃焼シグネチャ７６に対応する。各ｙ軸８６、８８は、対応するノイズシグネチャ７６、７８の振幅を表す。測定技法および使用者の好みに応じて、単位は、ｄＢ、ボルト、または何か他の単位とすることができる。ｙ軸８６、８８のスケールは、２つのシグネチャ７６、７８の振幅が異なっている可能性があるので異なっていてもよいことに留意されたい。図４は、例えば、図５、図６、および図１１に関してより詳細に説明されるプロセスによってデータ処理を受け得るデータを示す。図４のデータは、ＥＣＵ３４がデジタル信号処理（ＤＳＰ）技法を用いてデータから燃焼シグネチャ７６および弁シグネチャ７８を推論すると、ノックセンサ３２およびクランクシャフトセンサ６２を介して送信されたデータを含み得る。さらに、簡潔にするために、単一の燃焼シグネチャおよび単一の弁シグネチャだけが図４に示されている。しかしながら、同一または類似の処理が２つ以上のシリンダに取り付けられた２つ以上のノックセンサ３２に関して実行できることを理解されたい。
燃焼シグネチャ７６は、被測定シリンダ２６と、対をなすシリンダ８０（すなわち、被測定シリンダ２６に対して位相のずれが３６０度であるエンジン内のシリンダ）の両方のピーク燃焼圧力（ＰＦＰ）などの重要な燃焼事象を含む。弁シグネチャ７８は、吸気弁５８および排気弁６０の閉鎖を含む。（被測定シリンダ２６と対をなすシリンダ８０の両方の）ＰＦＰなどのいくつかの燃焼事象は、燃焼シグネチャ７６と弁シグネチャ７８の両方に現れ得る。図４は、クランクシャフト５０におけるわずかに２つ以上の完全な燃焼サイクル、または７２０度の回転（２つの完全な回転）を示す。各サイクルは、吸気、圧縮、燃焼、および排気を含む。
図５は、事象を重ね合せた完全な吸気、圧縮、燃焼、および排気サイクルにわたっての燃焼シグネチャ７６および弁シグネチャ７８のプロット８２の一実施形態である。ｘ軸８４は、度単位のクランク角度として示されている。これは、クランクシャフトセンサ６２からサンプリングされたデータおよびノックセンサ３２からサンプリングされたデータのタイミングを並べることによって達成することができる。エンジンのタイミングはクランク角度の単位で一般に表されているが、図３および図４に示されるように、いくつかの実施形態では、ｘ軸は時間の単位（例えば、秒）で表されてもよい。図４にあるように、プロット８２の左側のｙ軸８６は弁シグネチャ７８に対応し、プロット８２の右側のｙ軸８８は燃焼シグネチャ７６に対応する。ｙ軸８６、８８はノイズの振幅を表し、測定技法および使用者の好みに応じて、単位はｄＢ、ボルト、または何か他の単位とすることができる。図４にも示されるように、２つのシグネチャの振幅が異なっているので、２つのｙ軸８６、８８のスケールは異なっている。事象は、定時点火９０、監視されたシリンダ２６のピーク燃焼圧力（ＰＦＰ）９２、対をなすシリンダ８０のＰＦＰ１００、吸気弁閉鎖（ＩＶＣ）９６、および排気弁閉鎖（ＥＶＣ）９８を含み得る。対をなすシリンダ８０は、被測定シリンダ２６に対して位相のずれが３６０度であるエンジン内のシリンダである（すなわち、対をなすシリンダ８０および被測定シリンダ２６のピストンが同じ位置にあるが、シリンダ２６、８０は燃焼サイクルの反対の位相にある）。
定時点火９０のタイミングは、ＥＣＵ３４が点火タイミングを制御するので知られている。点火は吸気弁閉鎖（ＩＶＣ）９６と燃焼（ＰＦＰ）９２の間に起こることが知られているので、ＥＣＵ３４は、ノックセンサ３２の信号における事象のシーケンスを知られている点火９０のタイミングと比較することによってノックセンサ３２からの信号の位相を調査することができる。これは、図１１に関連してやはり説明される。燃焼シグネチャ７６の振幅の増加は、被測定シリンダ２６および対をなすシリンダ８０における燃焼事象によるものである。予期されるように、振幅は、対をなすシリンダ８０の燃焼事象よりも被測定シリンダ２６の燃焼事象の場合に概してより大きい。燃焼シグネチャ７６の振幅のピークは、被測定シリンダ２６のピーク燃焼圧力（ＰＦＰ）９２および対をなすシリンダのＰＦＰ９４を表す。弁シグネチャ７８の振幅の増加は、吸気弁５８の閉鎖（ＩＶＣ９６）および排気弁６０の閉鎖（ＥＶＣ９８）を表す。弁シグネチャ７８は、被測定シリンダ２６のＰＦＰ９２および対をなすシリンダ８０のＰＦＰ９４による振幅の増加を示すこともできる。これらの事象は、知られているクランク角度位置で、知られた順序で起こり（例えば、ＩＶＣ９６、ＰＦＰ９２、ＥＶＣ９８、対をなすシリンダのＰＦＰ９４、ＩＶＣ９６など）、異なる振幅を生じさせる（例えば、被測定シリンダ２６のＰＦＰ９２は、対をなすシリンダのＰＦＰ９４よりも大きい振幅を作り出す）ので、ＥＣＵ３４は、どの振幅の増加がある事象と対応するのか決定することができる。これは、図１１に関連してさらに説明される。しかしながら、これらの事象は例に過ぎず、ＥＣＵ３４はこれらの事象と共に図５に示されていない事象の一部または全部を推論することができることを理解されたい。
図６は、被測定シリンダ２６の燃焼シグネチャ７６および対をなすシリンダ８０の燃焼シグネチャ１０２のプロット１００の一実施形態である。ｘ軸１０４は度の単位でクランクシャフト角度を表す。ｙ軸１０６は燃焼シグネチャ７６、１０２のノイズの振幅を表す。一方のシリンダ２６のノックセンサ３２の測定値を調査するために、燃焼シグネチャ７６は、時間またはクランクシャフト角度間隔１０８（例えば、クランク角度３６０度）だけシフトすることができ、次いでシグネチャ７６、１０２は整合性について互いに対して調査される。整合性は、燃焼事象の位相およびシーケンスによって、信号のＡＤＳＲベクトルを比較することによって、様々な時間における振幅を比較することによって、またはいくつかの他の方法によって判定することができる。対をなすシリンダ８０のピストンは被測定シリンダのピストン２４と同じ位置にあるが、燃焼サイクルの反対部分にあるので、被測定シリンダは、対をなすシリンダに対して位相のずれがおよそクランクシャフト角度３６０度であるはずである。この相関関係（すなわち、対をなすシリンダ８０は被測定シリンダ２６に対して位相のずれが３６０度であること）は、エンジン内の任意のシリンダに当てはまり得る。シグネチャが互いにほぼ同位相であるようにシグネチャがシフトされると、ＥＣＵ３４は、推論した事象のタイミング、ルックアップテーブルもしくはモデルの参照、または何か他の方法を用いてシリンダ２６、８０間の整合性を調査することができる。加えて、対をなすシリンダ８０に関するノックセンサ３２の誤作動の事象においては、ＥＣＵ３４は、被測定シリンダのシグネチャに現れる対をなすシリンダの事象（例えば、対をなすシリンダのＰＦＰ９４）を使用して「リンプホーム」し、緊急モードまたは安全運転モードに入る必要なく対をなすシリンダ８０において起こっていることのアイデアをさらに有することができる。このアイデアは反対の方向に働く可能性があることに留意されたい。すなわち、被測定シリンダ２６上のノックセンサ３２が誤作動する場合、ノックセンサは、対をなすシリンダ８０上のノックセンサ３２からのシグネチャを使用して「リンプホーム」することができる。
対をなすシリンダの健全性を推論する第２の技法は、１つまたは複数のＡＤＳＲエンベロープを用い、次いで２つの信号間のベクトルを比較するものである。ＡＤＳＲエンベロープ技法を適用する前に、ＥＣＵ３４は、図３から生エンジンノイズ信号７４を基準化しなければならない。図７は、ＥＣＵ３４によって推論され得る基準化されたエンジンノイズプロット１１２の一実施形態である。ｘ軸１１４は、時間またはクランクシャフト角度を表すことができる。ｙ軸１１６は、最大振幅が１．０である基準化されたノイズの振幅を表す。基準化されたプロット１１２では、図３に示された振幅プロット６８からの生エンジンノイズ７４は、基準化された振幅曲線１１８を推論するために基準化されている。この場合には、基準化された振幅曲線１１８の正の最大値が１であるように単一の乗数が各データ点に適用される。正の最大値１を生成するために曲線１１８の各点に適用される乗数は、−１未満またはそれより大きい負の値になり得る。すなわち、図７に示された基準化されたエンジンノイズプロット１１２に示されるように、負の最大値は、−０．５であり得る、またはそれは−１．９であり得ることに留意されたい。
図８は、アタック、ディケイ、サスティーン、リリース（ＡＤＳＲ）エンベロープ１２２の４つのベクトルを示す基準化されたエンジンノイズプロット１２０の一実施形態である。ｘ軸１２４は、時間またはクランクシャフト角度を表すことができる。ｙ軸１２６は、最大振幅が１．０である基準化されたノイズの振幅を表す。典型的には、ＡＤＳＲエンベロープ１２２は、楽器の音をまねるために音楽シンセサイザにおいて使用される。有利には、本明細書中に説明された技法は、以下にさらに説明されるように、ＡＤＳＲエンベロープ１２２をノックセンサ３２のデータに適用して、ある種のノイズ解析をより迅速かつ効率的に実現する。ＡＤＳＲエンベロープの４つの原理パラメータ（またはベクトル）は、アタック１２８、ディケイ１３０、サスティーン１３２、およびリリース１３４である。アタック１２８は、ノイズの開始時間から基準化された曲線１１８のピーク振幅１３６までに生じる。ディケイ１３０は、ピーク振幅１３６から指定されたサスティーン１３２のレベルまで下がるときから生じ、このレベルは、最大振幅１３６のある特定された割合であり得る。
４つのベクトルの順序は、アタック１２８、ディケイ１３０、サスティーン１３２、およびリリース１３４である必要はないことを理解されたい。例えば、ある種のノイズの場合、この順序は、アタック１２８、サスティーン１３２、ディケイ１３０、およびリリース１３４であり得る。そのような場合には、ＡＤＳＲではなくＡＳＤＲエンベロープが適用される。簡潔にするために、これは、「ＡＤＳＲエンベロープ」と呼ばれるが、この用語は、パラメータの順序にかかわらずノイズに当てはまることを理解されたい。サスティーン１３２のレベルは、ノイズの継続時間中の主要レベルである。いくつかの実施形態では、サスティーン１３２のレベルは、最大振幅の５５％で生じ得る。他の実施形態では、サスティーン１３２のレベルは、最大振幅の３５％、４０％、４５％、５０％、６０％、または６５％であり得る。使用者またはＥＣＵ３４は、サスティーン１３２のレベルがシグネチャの継続期間の少なくとも１５％の間保持されているか判定することによって持続レベルが所望通りであるのか調査することができる。サスティーン１３２がシグネチャの継続期間の１５％よりも長く続く場合、サスティーン１３２のレベルは、所望通りに設定されている。リリース１３４は、サスティーン１３２のレベルから下がってゼロに戻る間に生じる。ＡＤＳＲベクトルが被測定シリンダ２６および対をなすシリンダ８０の信号から推論されると、ベクトルは、整合性について互いに対して調査され得る。
対をなすシリンダ８０の健全性を監視する第３の技法は、機械学習を用いることによるものであり、これは、特徴ベクトルおよび予測周波数帯域を用いるという２つのやり方で実現することができる。図９の一実施形態に示されるように、特徴ベクトルを用いて対をなすシリンダ８０の健全性を監視することは、音響信号の非定常の確率モデル１３８を利用して、検出されるエンジン事象１４０（例えば、ＰＦＰ９２、ＩＶＣ９６、ＥＶＣ９８など）を含む信号の部分をモデル化することができる。突発性のエンジン事象１４０は、スペクトル全体にわたるエネルギーの幅広い劇的な増加によって周波数で特徴付けられる。まず、信号は、ある種の多変数の周波数に基づく変換を用いてＤ長さ特徴ベクトル１４２、１４４のシーケンスに変換される。事象（状態１）前のＮ／２特徴ベクトル１４２の２状態モデル１３８および事象（状態２）後のＮ／２ベクトル１４４が、図９に示されている。混合ガウスモデルなどの統計モデルは、状態１および状態２について仕込まれる。モデルが仕込まれると、事象１４０の検出は、事象１４０が公称または予想時間に発生した場合に、Ｎ長さの窓１４６を中央に置くことによってなされる。長さＮは、事象１４０が高い確率でＮ長さの窓１４６に生じるようにすべきである。混合ガウスモデルは、以下の式によって支配され得る。
機械学習を用いて対をなすシリンダ８０の健全性を監視する第２のやり方は、図１０中の一実施形態に示されるように、予測周波数帯域（ＰＦＢ：ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｂａｎｄ）モデル１４８を使用することである。モデル１４８を仕込むために、モデル１４８は、（例えば試験台または現場にて圧力センサを用いてシリンダ内圧の直接測定から決定される）ノックセンサ３２の信号および実際のＰＦＰ９２の位置を入力としてとる。真のＰＦＰの位置はトレーニングモードで知られているので、ＰＦＰ９２の事象（サブ信号）が起こっている間の窓は正として名づけられ、他のサブ信号は負として名づけられる。このモデルは、ＰＦＰ９２の発生を示すシグネチャを学習するために、信号処理および機械学習の技法を適用してノック信号を解析する。このモデルは、短時間フーリエ変換を適用して、経時的に信号の周波数成分を取得し、次いで信号の残りからＰＦＰ事象を区別するために最も重要である予測周波数帯域を取り出す。
（正と負の両方の）異なる窓内のサブ信号のパワースペクトル密度表現を発端として、このモデルは、スペクトル中の全ての離散周波数の判別力を評価する。具体的には、周波数Ｆaを評価するために、Ｆaにおけるエネルギーが全てのサブ信号について計算され、ｋを正の総数とした場合にトップのｋが選択される。判別可能なスコア（Ｄスコア）は、トップのｋのうちの真の正（真のＰＦＰ９２）の割合である。全ての例は、特定の周波数Ｆaでエネルギーを表す実数直線上へ投影される。周波数ごとにＤスコアを計算した後、この方法は、判別力を改善するためにより大きい周波数間隔を作り出そうとする。これらの間隔は、予測周波数帯域（ＰＦＢ）と呼ばれ、ノード１４９として示される。例えば、ＦaおよびＦ(a+1)がスペクトル中で２つの隣接した周波数である場合、それらのエネルギーを合計して帯域（Ｆa，Ｆ(a+1)）内のエネルギーを取得することができる。モデル１４８は、そのＤスコアがＦaとＦ(a+1)の両方のＤスコアより大きい場合、帯域１４９を維持する。各ステップで、モデルは、最高のＤスコアをもたらす一対の隣接した周波数（または帯域１４９）を選ぶ。図１０に示されるように、全ての離散周波数を発端として、ますます大きい間隔がボトムアップ方式で作り出される。
モデル１４８は、Ｄスコアを減少させることなく隣接した周波数（または帯域１４９）が結合できなくなるまで続く。ＰＦＢ１４９の特定後、全てのサブ信号（特定の窓の位置におけるノック信号の一部）が特徴ベクトル表現に変換され、ここで、ｎ番目の特徴は、ｎ番目のＰＦＢにおけるサブ信号のエネルギーに対応する。例えば、帯域１００〜３００ＨｚがＰＦＢであると特定される場合、このレンジ内のエネルギーに対応する特徴が、全てのサブ信号について作り出される。次いで、このモデルは、新しい信号におけるＰＦＰ９２の確率を予測できるモデルを学習するために機械学習アルゴリズムを含む。トレーニングプロセスは対をなすシリンダ８０の健全性を推論するためにノックセンサ３２を使用する前に実行され、ほとんどの場合、使用者は、例えばエンジンシステム１０の製造業者によってすでに仕込まれたモデル１４８の一実施形態を得ることになり、トレーニングプロセスを受けないかもしれないことを理解されたい。したがって、トレーニングプロセスは、分かり易くするために本明細書中に説明されており、場合によっては、本明細書中に説明されたシステムおよび方法を用いるときに省略されてもよい。
動作モード時、モデル１４８は、ノックセンサ３２から新しい信号を受信する。ＰＦＢ１４９およびトレーニングモードで学習した予測モデルを用いるとき、モデル１４８は、短時間フーリエ変換をノック信号に適用し、（ＰＦＢ１４９に基づいて）各窓位置におけるサブ信号の特徴を推論し、次いでモデルを適用して毎回ごとにＰＦＰ１４９の確率を計算する。各エンジンサイクルについて、最大の確率を有する時間は、予測されたＰＦＰ９２の位置である。これらの２つの機械学習技法（すなわち、図９に示された特徴ベクトル、および図１０に示された予測周波数帯域）のどちらかを使用して、被測定シリンダ２６に取り付けられたノックセンサ３２からの信号を用いて対をなすシリンダ８０におけるある事象のタイミングを予測し、このようにして対をなすシリンダの健全性を推論することができる。
図１１は、シグネチャ解析、ＡＤＳＲ解析、および／または機械学習を用いて対をなすシリンダ８０の健全性を推論するプロセス１５０の実施形態を示す流れ図である。プロセス１５０は、メモリ６６に記憶されているとともにＥＣＵ３４のプロセッサ６４によって実行可能であるコンピュータ命令または実行可能コードとして実施することができる。ブロック１５２では、データのサンプルが、ノックセンサ３２およびクランクシャフトセンサ６２を用いて取得される。例えば、センサ３２、６２は、信号またはデータを収集し、次いで信号またはデータをＥＣＵ３４へ送信する。次に、プロセス１５０は、シグネチャ解析１５４、ＡＤＳＲ解析１５６、および／または機械学習１５８を使用して、被測定シリンダ２６および対をなすシリンダ８０の健全性を判定することができる。代替として、対をなすシリンダ８０に取り付けられたノックセンサ３２が誤作動する場合には、同じ技法を使用して、被測定シリンダ２６のノックセンサ３２の信号だけに基づいて対をなすシリンダの健全性を判定してもよい。
プロセス１５０がシグネチャ解析１５４を使用する場合、ブロック１６０において、プロセス１５０は、図４に示されるように、ログを取った様々なサイクルについて燃焼シグネチャ７６および弁シグネチャ７８を推論するためにデータを処理する。ブロック１６０は、燃焼シグネチャ７６および弁シグネチャ７８を推論するために、フィルタの適用、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、または他のデジタル信号処理（ＤＳＰ）技法の適用を伴うことができる。例えば、プロセス１５０は、１２００Ｈｚまたは燃焼事象について検出され得る他の固有周波数のローパスフィルタを適用することによって燃焼シグネチャ７６を推論することができる。ローパスフィルタは、９００Ｈｚ、１０００Ｈｚ、１１００Ｈｚ、１３００Ｈｚ、１４００Ｈｚ、または１５００Ｈｚにおけるものとすることもできる。代替として、プロセス１５０は、０．５Ｈｚから１２００Ｈｚまでのバンドパスフィルタを適用することによって燃焼シグネチャを推論してもよい。同様に、バンドパスフィルタの高い端および低い端は変わってもよい。例えば、バンドパスフィルタの低い端は、０．１Ｈｚ、０．３Ｈｚ、１Ｈｚ、３Ｈｚ、５Ｈｚ、または１０Ｈｚとすることができる。バンドパスフィルタの高い端は、９００Ｈｚ、１０００Ｈｚ、１１００Ｈｚ、１３００Ｈｚ、１４００Ｈｚ、または１５００Ｈｚとすることができる。弁シグネチャは、１２ｋＨｚから１８ｋＨｚまでのバンドパスフィルタを用いて推論することができる。やはり、バンドパスフィルタの高い端および低い端は変わってもよい。例えば、バンドパスフィルタの低い端は、９ｋＨｚ、１０ｋＨｚ、１１ｋＨｚ、１３ｋＨｚ、または１５ｋＨｚとすることができる。バンドパスフィルタの高い端は、１６ｋＨｚ、１７ｋＨｚ、１９ｋＨｚ、２０ｋＨｚ、または２１ｋＨｚとすることができる。概して、燃焼シグネチャ７６は、弁シグネチャ７８よりも低い周波数信号である。
ブロック１６２では、燃焼シグネチャ７６および弁シグネチャ７８は、シグネチャを平滑化するように処理され得る。ブロック１６２は、シグネチャ７６、７８を滑らかにするように近似された移動傾向線または多項曲線を含むことができる。シグネチャ７６、７８が処理後に十分に平滑化されている場合、平滑化は必ずしも必要ではなくてもよい。
ブロック１６４では、図５に関して説明されるように、プロセス１５０は、知られているクランクシャフト５０の角度および定時点火９０を用いて事象のセットを推論する。事象は、定時点火９０、監視されたシリンダ２６のピーク燃焼圧力（ＰＦＰ）９２、対をなすシリンダ８０のＰＦＰ９４、吸気弁閉鎖（ＩＶＣ）９６、および排気弁閉鎖（ＥＶＣ）９８を含む。定時点火９０のタイミングは、ＥＣＵ３４が点火タイミングを制御するので知られている。燃焼シグネチャ７６の振幅の増加は、被測定シリンダ２６および対をなすシリンダ８０における燃焼事象による。予期されるように、振幅は、被測定シリンダ２６の燃焼事象の場合、対をなすシリンダ８０の燃焼事象よりも大きい。燃焼シグネチャ７６の振幅のピークは、被測定シリンダ２６のピーク燃焼圧力（ＰＦＰ）９２、および対をなすシリンダ８０のＰＦＰ９４を表す。弁シグネチャ７８の振幅のピークは、吸気弁５８の閉鎖（ＩＶＣ９６）および排気弁６０の閉鎖（ＥＶＣ９８）を表す。弁シグネチャ７８の振幅は、被測定シリンダ２６のＰＦＰ９２および対をなすシリンダ８０のＰＦＰ９４によるピークでもあり得る。これらの事象は、知られているクランク角度位置でかつ知られている定時点火９０に対して、知られている順序で起こり（例えば、ＩＶＣ９６、ＰＦＰ９２、ＥＶＣ９８、対をなすシリンダのＰＦＰ９４、ＩＶＣ９６など）、異なる振幅を生じさせる（例えば、被測定シリンダ２６のＰＦＰ９２は、対をなすシリンダのＰＦＰ９４よりも大きい振幅を作り出す）ので、プロセス１５０は、どの振幅の増加がある事象と対応するのか決定することができる。
ブロック１６６では、被測定シリンダ２６のノックセンサ３２の測定値を調査するために、プロセス１５０は、燃焼シグネチャ７６、弁シグネチャ７８、または両方を時間またはクランクシャフト角度間隔１０８だけシフトし、次いで整合性について互いに対して２つのシリンダ２６、８０からのシグネチャを調査することができる。このシフトの一例は、図６に関連して前述された。対をなすシリンダ８０のピストンは被測定シリンダ２６のピストン２４と同じ位置であるが、燃焼サイクルの反対部分にあるので、被測定シリンダは、対をなすシリンダに対して位相のずれがおよそクランクシャフト角度３６０度であるはずである。この相関関係（すなわち、対をなすシリンダ８０は被測定シリンダに対して位相のずれが３６０度であること）は、エンジン内の任意のシリンダに当てはまり得る。次いで、プロセス１５０は、２つのシリンダ２６、８０間の事象の位相、モデルの参照、またはルックアップテーブルを比較して、対をなすシリンダの健全性を推論することができる。判断１７０において、被測定シリンダ２６と対をなすシリンダ８０の間に整合性がある場合、プロセス１５０は、ブロック１５２に戻り、より多くのデータをサンプリングする。被測定シリンダ２６と対をなすシリンダ８０の間に整合性がない場合、プロセス１５０は、使用者に警告する（ブロック１８４）。使用者は、ディスプレイを介しての固有のエラーコード、音または音声の通知、ディスプレイ上でテキストを介してなどを含むいくつかの異なるやり方で警告され得る。
使用者がＡＤＳＲ解析１５６を使用する場合、ブロック１７２において、プロセス１５０は、ノックセンサ３２のデータを予め調整する。ブロック１５６は、クランクシャフト５０の位置に対して生のノックセンサ３２のデータをプロットすることを含む。生エンジンノイズプロット６８の例は、振幅プロット７４として図３に示されている。ブロック１７２は、生エンジンノイズデータを基準化することを含む。データを基準化するために、プロセス１５０は、正の１の最大振幅に結果としてなる乗数を決定する。負の最大値は乗数の選択に影響ないことに留意されたい。次いで、プロセス１５０は、図７に示されるように、基準化された振幅曲線１１８を推論するために、各データ点（例えば、振幅曲線７４中のデータ点）に乗数を乗じる。基準化された振幅曲線１１８を示す図７中の基準化されたエンジンノイズプロット１１２は、一例に過ぎず、基準化されたエンジンノイズプロット１１８と同一または類似のものを見るプロットに本開示の範囲を限定するものではないことを理解されたい。
ブロック１７４では、プロセス１５０は、ＡＳＤＲエンベロープ１２２をエンジン１２のノイズ信号に適用する。このブロックの処理は、図８の説明時に述べられた。ＡＳＤＲエンベロープ１２２は、ノイズデータセットを４つの異なるパラメータまたはベクトル（アタック１２８、ディケイ１３０、サスティーン１３２、リリース１３４）に分割するために使用される。前述したように、４つのパラメータの順序は、アタック、ディケイ、サスティーン、およびリリースである必要はないことを理解されたい。例えば、一部のノイズについては、この順序は、アタック、サスティーン、ディケイ、およびリリースであり得る。簡潔にするために、これは「ＡＤＳＲエンベロープ」と呼ばれるが、この用語は、パラメータの順序にかかわらずノイズに当てはまることを理解されたい。従来より、ＡＳＤＲエンベロープ１２２は、トランペットの音のような音楽的な音を再現するプロセスに使用されている。しかしながら、本明細書中に説明された技法では、ＡＳＤＲエンベロープは、ノイズを分類し特徴付けるために使用することができ、したがってそれらは互いに比較され得る。ＡＤＳＲエンベロープ１２２の４つの原理パラメータは、アタック１２８、ディケイ１３０、サスティーン１３２、およびリリース１３４である。アタック１２８は、ノイズの開始時間からピーク振幅１３６までに生じる。ディケイ１３０は、ピーク振幅１３６から指定されたサスティーン１３２のレベルまで下がるときから生じ、このレベルは、最大振幅１３６のある特定された割合である。サスティーン１３２のレベルは、ノイズの継続時間中の主要レベルである。いくつかの実施形態では、サスティーン１３２のレベルは、最大振幅の５５％で生じ得る。他の実施形態では、サスティーン１３２のレベルは、最大振幅の３５％、４０％、４５％、５０％、６０％、または６５％であり得る。プロセス１５０は、サスティーン１３２のレベルがシグネチャの継続期間の少なくとも１５％の間保持されているか判定することによって持続レベルが所望通りであるのか調査することができる。サスティーン１３２がシグネチャの継続期間の１５％よりも長く続く場合、サスティーン１３２のレベルは、所望通りに設定されている。リリース１３４は、サスティーン１３２のレベルから下がってゼロに戻る間に生じる。プロセス１５０は、ゼロから最大振幅１３６までの時間を測定する（最大振幅は、１の値を有するはずである）。次いで、プロセス１５０は、最大振幅１３６から指定された持続レベル１３２まで下がる時間を測定する。次いで、プロセス１５０は、ノイズが持続するレベルおよび時間を測定する。最後に、プロセス１５０は、ノイズが持続レベル１３２からゼロまで下がるのにかかる時間を測定する。次いで、プロセス１５０は、ＡＤＳＲエンベロープ１２２を定めるＡＤＳＲベクトルまたはセグメントのログを取る。
ブロック１７４では、プロセス１５０は、データから音声情報（例えば、楽音）を推論することもできる。プロセス１５０は、データから音声情報を抽出し、３つから５つの最も強い音をデータ中で特定する。ＥＣＵ２５は、データから５つ以上の音を推論することができる。次いで、プロセス１５０は、推論した音声情報のログを取り、これは基本となる推論した音（すなわち、最低周波数の音）の周波数、基本となる推論した音の順序、推論した倍音の周波数（すなわち、基本周波数の整数倍である周波数を有する音）、推論した倍音の順序、および任意の他の関連した音声情報を含むことができる。ブロック１７４では、プロセス１５０は、ＡＳＤＲエンベロープ１２２および推論した音声情報に基づいて顕著な特徴を生成することもできる。顕著な特徴はシリンダ信号の特徴を含み、その構成要素の部分（例えば、ＡＤＳＲエンベロープ１２２の構成要素１２８、１３０、１３２、１３４）に信号を分割する。
ブロック１７６では、プロセス１５０は、被測定シリンダ２６と対をなすシリンダ８０の間で顕著な特徴（すなわち、ＡＤＳＲベクトル、および場合によって抽出された音声情報）を比較する。判断１７０において、被測定シリンダ２６と対をなすシリンダ８０の間に整合性がある場合、プロセス１５０は、ブロック１５２に戻り、より多くのデータをサンプリングする。被測定シリンダ２６と対をなすシリンダ８０の間に整合性がない場合、プロセス１５０は、使用者に警告する（ブロック１８４）。使用者は、ディスプレイを介しての固有のエラーコード、音または音声の通知、ディスプレイ上でテキストを介してなどを含むいくつかの異なるやり方で警告され得る。
プロセス１５０が機械学習１５８を使用する場合、プロセス１５０は、特徴ベクトルまたは予測周波数帯域（ＰＦＢ）を使用することができる。特徴ベクトルを使用するために、ブロック１７８において、プロセス１５０は、特徴ベクトルを用いて２状態モデルを適用する。モデルは、一方が事象の前および一方が後であるＮ／２特徴ベクトルの２つの状態を含むことができる。これは、図９に関連してより詳細に説明された。ブロック１８０では、プロセス１５０は、混合ガウスモデルを使用し、対をなすシリンダにおける事象のタイミングを予測する。プロセス１５０は、事象の結合尤度を最大化するシーケンス
代替として、プロセス１５０は、予測周波数帯域（ＰＦＢ）と共に機械学習を利用してもよい。ブロック１８４では、プロセス１５０は、予測周波数帯域を信号に適用する。これは、図１０に関連して詳細に前述した。
ブロック１８６では、プロセス１５０は、短時間フーリエ変換をノック信号に適用し、（ＰＦＢに基づいて）各窓位置におけるサブ信号の特徴を推論し、次いでモデルを適用して毎回ごとにＰＦＰ９２（または何か他の事象）の確率を計算する。各エンジンサイクルについて、最大の確率を有する時間は、予測されたＰＦＰ９２（または他の事象）の位置である。ブロック１８２では、プロセスは、対をなすシリンダの健全性を推論するために、対をなすシリンダにおける予測された事象を被測定シリンダで感知された事象と比較する。判断１７０において、被測定シリンダ２６と対をなすシリンダ８０の間に整合性がある場合、プロセス１５０は、ブロック１５２に戻り、より多くのデータをサンプリングする。被測定シリンダ２６と対をなすシリンダ８０の間に整合性がない場合、プロセス１５０は、使用者に警告する（ブロック１８４）。使用者は、ディスプレイを介しての固有のエラーコード、音または音声の通知、ディスプレイ上で、テキストを介してなどを含むいくつかの異なるやり方で警告され得る。次いで、使用者は、やがてどの行為（例えば、エンジンを停止する、エンジンをセーフモードで動作する、計画通りに動作を続けるなど）をとるのか決定することができる。
本開示の技術的な効果は、往復運動装置における第１のシリンダの健全性を推論するシステムおよび方法を含む。本明細書中に説明されたシステムおよび方法は、第１のシリンダのすぐ近くの第１のノックセンサから第１の信号を受信することと、第２のシリンダのすぐ近くの第２のノックセンサから第２の信号を受信することと、第１の信号および第２の信号を処理することと、第１の信号が第２の信号と整合しているか判定することによって第１のシリンダの健全性を推論することとを含むことができる。処理は、シグネチャ解析、ＡＤＳＲ（またはＡＳＤＲ）エンベロープの適用、機械学習などを含み得る。機械学習は、特徴ベクトルまたは予測周波数帯域を使用することを含み得る。処理は、信号の平滑化も含むことができる。いくつかの実施形態では、対をなすシリンダは、互いに対して位相のずれがクランク角度３６０度とすることができる。開示されたこのシステムおよび方法を使用して、別のシリンダからのノックセンサ信号を用いてシリンダの健全性を推論することもできる。
本明細書は、最良の形態を含む本発明を開示するために例を用いており、任意の装置またはシステムを作製および使用し、任意の組み込まれた方法を実行するなど当業者が本発明を実施することを可能にもする。本発明の特許性のある範囲は、特許請求の範囲によって定められ、当業者が思いつく他の例を含み得る。そのような他の例は、それらが特許請求の範囲の文言と異ならない構成要素を含む場合、またはそれらが特許請求の範囲の文言からわずかに異なる均等な構成要素を含む場合、特許請求の範囲内にあることが意図される。
１０ エンジン駆動発電システム、システム、発電システム、エンジンシステム
１２ エンジン、内燃エンジン、レシプロエンジン、多気筒エンジン、４ストロークエンジン
１４ 燃焼室
１６ 空気供給部
１８ 加圧オキシダント、オキシダント、空気
２０ 燃料
２２ 燃料供給部
２４ ピストン
２５ ＥＣＵ
２６ シリンダ、被測定シリンダ、第１のシリンダ
２８ シャフト
３０ 負荷
３２ ノックセンサ、センサ
３４ エンジン制御装置（ＥＣＵ）
３６ ピストン組立体
３８ 内側環状壁
４０ 円筒形空洞、空洞
４２ 軸方向の軸または方向、軸方向
４４ 径方向の軸または方向
４６ 円周方向の軸または方向
４８ 上部分、上ランド
５０ クランクシャフト
５２ コネクティングロッド
５４ ピン
５６ 燃料噴射器
５８ 吸気弁、弁
６０ 排気弁、弁
６２ クランクシャフトセンサ、センサ
６４ プロセッサ
６６ メモリ
６８ プロット、生エンジンノイズプロット、振幅プロット
７０ ｘ軸
７２ ｙ軸
７４ 振幅曲線、生信号、生エンジンノイズ信号、生エンジンノイズ、振幅プロット
７６ 燃焼シグネチャ、シグネチャ、対応するノイズシグネチャ
７８ 弁シグネチャ、シグネチャ、対応するノイズシグネチャ
８０ 対をなすシリンダ、第２の（例えば、対をなす）シリンダ、シリンダ
８２ サンプルプロット、プロット
８４ ｘ軸
８６ ｙ軸
８８ ｙ軸
９０ 定時点火、点火
９２ ピーク燃焼圧力（ＰＦＰ）、燃焼（ＰＦＰ）
９４ ＰＦＰ
９６ 吸気弁閉鎖（ＩＶＣ）
９８ 排気弁閉鎖（ＥＶＣ）
１００ ＰＦＰ、プロット
１０２ 燃焼シグネチャ、シグネチャ
１０４ ｘ軸
１０６ ｙ軸
１０８ 時間またはクランクシャフト角度間隔
１１２ 基準化されたエンジンノイズプロット、基準化されたプロット
１１４ ｘ軸
１１６ ｙ軸
１１８ 基準化された振幅曲線、曲線、基準化されたエンジンノイズプロット
１２０ 基準化されたエンジンノイズプロット
１２２ アタック、ディケイ、サスティーン、リリース（ＡＤＳＲ）エンベロープ、ＡＤＳＲエンベロープ、ＡＳＤＲエンベロープ
１２４ ｘ軸
１２６ ｙ軸
１２８ アタック、構成要素
１３０ ディケイ、構成要素
１３２ サスティーン、指定された持続レベル、持続レベル、構成要素
１３４ リリース、構成要素
１３６ ピーク振幅、最大振幅
１３８ 非定常の確率モデル、２状態モデル
１４０ エンジン事象、突発性のエンジン事象、事象
１４２ Ｄ長さ特徴ベクトル、Ｎ／２特徴ベクトル
１４４ Ｄ長さ特徴ベクトル、Ｎ／２ベクトル
１４６ Ｎ長さの窓
１４８ 予測周波数帯域（ＰＦＢ）モデル、モデル
１４９ ノード、帯域、ＰＦＢ、ＰＦＰ
１５０ プロセス
１５４ シグネチャ解析
１５６ ＡＤＳＲ解析、ブロック
１５８ 機械学習
１７０ 判断
１２ エンジン、内燃エンジン、レシプロエンジン、多気筒エンジン、４ストロークエンジン
１４ 燃焼室
１６ 空気供給部
１８ 加圧オキシダント、オキシダント、空気
２０ 燃料
２２ 燃料供給部
２４ ピストン
２５ ＥＣＵ
２６ シリンダ、被測定シリンダ、第１のシリンダ
２８ シャフト
３０ 負荷
３２ ノックセンサ、センサ
３４ エンジン制御装置（ＥＣＵ）
３６ ピストン組立体
３８ 内側環状壁
４０ 円筒形空洞、空洞
４２ 軸方向の軸または方向、軸方向
４４ 径方向の軸または方向
４６ 円周方向の軸または方向
４８ 上部分、上ランド
５０ クランクシャフト
５２ コネクティングロッド
５４ ピン
５６ 燃料噴射器
５８ 吸気弁、弁
６０ 排気弁、弁
６２ クランクシャフトセンサ、センサ
６４ プロセッサ
６６ メモリ
６８ プロット、生エンジンノイズプロット、振幅プロット
７０ ｘ軸
７２ ｙ軸
７４ 振幅曲線、生信号、生エンジンノイズ信号、生エンジンノイズ、振幅プロット
７６ 燃焼シグネチャ、シグネチャ、対応するノイズシグネチャ
７８ 弁シグネチャ、シグネチャ、対応するノイズシグネチャ
８０ 対をなすシリンダ、第２の（例えば、対をなす）シリンダ、シリンダ
８２ サンプルプロット、プロット
８４ ｘ軸
８６ ｙ軸
８８ ｙ軸
９０ 定時点火、点火
９２ ピーク燃焼圧力（ＰＦＰ）、燃焼（ＰＦＰ）
９４ ＰＦＰ
９６ 吸気弁閉鎖（ＩＶＣ）
９８ 排気弁閉鎖（ＥＶＣ）
１００ ＰＦＰ、プロット
１０２ 燃焼シグネチャ、シグネチャ
１０４ ｘ軸
１０６ ｙ軸
１０８ 時間またはクランクシャフト角度間隔
１１２ 基準化されたエンジンノイズプロット、基準化されたプロット
１１４ ｘ軸
１１６ ｙ軸
１１８ 基準化された振幅曲線、曲線、基準化されたエンジンノイズプロット
１２０ 基準化されたエンジンノイズプロット
１２２ アタック、ディケイ、サスティーン、リリース（ＡＤＳＲ）エンベロープ、ＡＤＳＲエンベロープ、ＡＳＤＲエンベロープ
１２４ ｘ軸
１２６ ｙ軸
１２８ アタック、構成要素
１３０ ディケイ、構成要素
１３２ サスティーン、指定された持続レベル、持続レベル、構成要素
１３４ リリース、構成要素
１３６ ピーク振幅、最大振幅
１３８ 非定常の確率モデル、２状態モデル
１４０ エンジン事象、突発性のエンジン事象、事象
１４２ Ｄ長さ特徴ベクトル、Ｎ／２特徴ベクトル
１４４ Ｄ長さ特徴ベクトル、Ｎ／２ベクトル
１４６ Ｎ長さの窓
１４８ 予測周波数帯域（ＰＦＢ）モデル、モデル
１４９ ノード、帯域、ＰＦＢ、ＰＦＰ
１５０ プロセス
１５４ シグネチャ解析
１５６ ＡＤＳＲ解析、ブロック
１５８ 機械学習
１７０ 判断
Claims (20)
- 往復運動装置における第１のシリンダ（２６）の健全性を推論する方法であって、
前記第１のシリンダ（２６）のすぐ近くの第１のノックセンサ（３２）から第１の信号を受信するステップと、
第２のシリンダ（８０）のすぐ近くの第２のノックセンサ（３２）から第２の信号を受信するステップと、
前記第１の信号および前記第２の信号を処理するステップと、
前記第１の信号が前記第２の信号と整合しているのか判定することによって前記第１のシリンダ（２６）の前記健全性を推論するステップと
を含む、方法。 - 前記第１のシリンダ（２６）は、前記第２のシリンダ（８０）に対して位相のずれがクランク角度３６０度である、請求項１記載の方法。
- 前記第１の信号および前記第２の信号を処理するステップは、
バンドパスまたはローパスフィルタを適用することによって前記第１の信号および前記第２の信号から第１の燃焼シグネチャおよび第２の燃焼シグネチャを推論するステップと、
バンドパスフィルタを適用することによって前記第１の信号および前記第２の信号から第１の弁シグネチャおよび第２の弁シグネチャを推論するステップと、
前記第１の燃焼シグネチャおよび前記第２の燃焼シグネチャならびに前記第１の弁シグネチャおよび前記第２の弁シグネチャから１つまたは複数の事象を推論するステップと、
前記第１の燃焼シグネチャおよび前記第１の弁シグネチャまたは前記第２の燃焼シグネチャおよび前記第２の弁シグネチャをクランク角度３６０度だけシフトするステップと
を含む、請求項１記載の方法。 - 前記１つまたは複数の事象は、ピーク燃焼圧力、吸気弁閉鎖、排気弁閉鎖、またはそれらの組合せを含む、請求項３記載の方法。
- 前記第１の信号および前記第２の信号を処理するステップは、前記第１の燃焼シグネチャおよび前記第２の燃焼シグネチャならびに前記第１の弁シグネチャおよび前記第２の弁シグネチャを平滑化するステップを含む、請求項３記載の方法。
- 前記第１の信号および前記第２の信号を処理するステップは、
前記第１の信号および前記第２の信号を基準化するステップであって、前記第１の信号および前記第２の信号の各々が最大振幅１を有するように前記第１の信号および前記第２の信号に含まれる各データ点に乗数を乗じる基準化するステップと、
前記基準化された信号の開始時間と前記基準化された信号が前記最大振幅に到達する時間との間の第１の期間を測定するステップと、
前記基準化された信号が前記最大振幅に到達する前記時間と前記基準化された信号が持続レベルまで下がる第２の時間との間の第２の期間を測定するステップと、
前記基準化された信号が持続する第３の期間を測定するステップと、
前記基準化された信号が前記持続レベルからゼロまで下がる第４の期間を測定するステップと
を含む、請求項１記載の方法。 - 前記第１の信号および前記第２の信号を処理するステップは、前記第１の信号および前記第２の信号における１つまたは複数の事象の発生を予測するように機械学習技法（１５８）を適用するステップを含む、請求項１記載の方法。
- 機械学習技法（１５８）を適用するステップは、
特徴ベクトルを用いて２状態モデルを適用するステップと、
前記第１のシリンダ（２６）または前記第２のシリンダ（８０）における１つまたは複数の事象の発生を予測するために混合ガウスモデルを使用するステップと
を含む、請求項７記載の方法。 - 機械学習技法（１５８）を適用するステップは、
前記第１の信号および前記第２の信号に予測周波数帯域を適用するステップと、
前記第１の信号および前記第２の信号に短時間フーリエ変換を適用して、前記第１のシリンダ（２６）または前記第２のシリンダ（８０）における１つまたは複数の事象の発生を予測するステップと
を含む、請求項７記載の方法。 - 前記第１のノックセンサ（３２）が誤作動したか判定するステップ
をさらに含み、
前記第１のシリンダ（２６）の前記健全性を推論するステップは、
バンドパスまたはローパスフィルタを適用することによって前記第２の信号から燃焼シグネチャを推論するステップと、
バンドパスフィルタを適用することによって前記第２の信号から弁シグネチャを推論するステップと
前記燃焼シグネチャおよび前記弁シグネチャから１つまたは複数の事象を推論するステップと、
ルックアップテーブルを使用して、前記１つまたは複数の事象のうちのいずれが知られている時間または知られているクランクシャフト角度位置で前記往復運動装置の動作中に発生しているべきか決定するステップと
を含む請求項１記載の方法。 - レシプロエンジンを制御するように構成されたコントローラ（３４）
を備えたシステム（１０）であって、
前記コントローラ（３４）は、
第１のシリンダ（２６）のすぐ近くの第１のノックセンサ（３２）から第１の信号を受信し、
第２のシリンダ（８０）のすぐ近くの第２のノックセンサ（３２）から第２の信号を受信し、
前記第１の信号および前記第２の信号を処理し、
前記第１の信号が前記第２の信号と整合しているのか判定することによって前記第１のシリンダ（２６）の健全性を推論する
ように構成されたプロセッサ（６４）を備えている、システム（１０）。 - 前記第１のシリンダ（２６）は、前記第２のシリンダ（８０）に対して位相のずれがクランク角度３６０度である、請求項１１記載のシステム（１０）。
- 前記第１の信号および前記第２の信号を処理することは、
バンドパスまたはローパスフィルタを適用することによって前記第１の信号および前記第２の信号から第１の燃焼シグネチャおよび第２の燃焼シグネチャを推論することと、
バンドパスフィルタを適用することによって前記第１の信号および前記第２の信号から第１の弁シグネチャおよび第２の弁シグネチャを推論することと、
前記第１の燃焼シグネチャおよび前記第２の燃焼シグネチャならびに前記第１の弁シグネチャおよび前記第２の弁シグネチャを平滑化することと、
前記第１の燃焼シグネチャおよび前記第２の燃焼シグネチャならびに前記第１の弁シグネチャおよび前記第２の弁シグネチャから１つまたは複数の事象を推論することと、
前記第１の燃焼シグネチャおよび前記第１の弁シグネチャまたは前記第２の燃焼シグネチャおよび前記第２の弁シグネチャをクランク角度３６０度だけシフトすることと
を含む、請求項１１記載のシステム（１０）。 - 前記１つまたは複数の事象は、ピーク燃焼圧力、吸気弁閉鎖、排気弁閉鎖、またはそれらの組合せを含む、請求項１３記載のシステム（１０）。
- 前記第１の信号および前記第２の信号を処理することは、
前記第１の信号および前記第２の信号を基準化することであって、前記第１の信号および前記第２の信号の各々が最大振幅１を有するように前記第１の信号および前記第２の信号に含まれる各データ点に乗数を乗じる基準化することと、
前記基準化された信号の開始時間と前記基準化された信号が前記最大振幅に到達する時間との間の第１の期間を測定することと、
前記基準化された信号が前記最大振幅に到達する前記時間と前記基準化された信号が持続レベルまで下がる第２の時間との間の第２の期間を測定することと、
前記基準化された信号が持続する第３の期間を測定することと、
前記予め調整された信号が前記持続レベルからゼロまで下がる第４の期間を測定することと
を含む、請求項１１記載のシステム（１０）。 - 前記第１の信号および前記第２の信号を処理するステップは、特徴ベクトルまたは予測周波数帯域を適用して、前記第１の信号および前記第２の信号における１つまたは複数の事象の発生を予測することを含む、請求項１１記載のシステム（１０）。
- 実行時にプロセッサ（６４）に、
第１のシリンダ（２６）のすぐ近くの第１のノックセンサ（３２）から第１の信号を受信させ、
第２のシリンダ（８０）のすぐ近くの第２のノックセンサ（３２）から第２の信号を受信させ、ここで、前記第１のシリンダ（２６）は、前記第２のシリンダ（８０）に対して位相のずれがクランク角度３６０度であり、
前記第１の信号および前記第２の信号を処理させ、
前記第１の信号が前記第２の信号と整合しているのか判定することを含んで前記第１のシリンダ（２６）の健全性を推論させる
実行可能命令を備えた非一時的コンピュータ可読媒体。 - 前記第１の信号および前記第２の信号を処理することは、
バンドパスまたはローパスフィルタを適用することによって前記第１の信号および前記第２の信号から第１の燃焼シグネチャおよび第２の燃焼シグネチャを推論することと、
バンドパスフィルタを適用することによって前記第１の信号および前記第２の信号から第１の弁シグネチャおよび第２の弁シグネチャを推論することと、
前記第１の燃焼シグネチャおよび前記第２の燃焼シグネチャならびに前記第１の弁シグネチャおよび前記第２の弁シグネチャから１つまたは複数の事象を推論することと、
前記第１の燃焼シグネチャおよび前記第１の弁シグネチャまたは前記第２の燃焼シグネチャおよび前記第２の弁シグネチャをクランク角度３６０度だけシフトすることと
を含む、請求項１７記載の非一時的コンピュータ可読媒体。 - 前記第１の信号および前記第２の信号を処理することは、
前記第１の信号および前記第２の信号を基準化することであって、前記第１の信号および前記第２の信号の各々が最大振幅１を有するように前記第１の信号および前記第２の信号に含まれる各データ点に乗数を乗じる基準化することと、
前記基準化された信号の開始時間と前記基準化された信号が前記最大振幅に到達する時間との間の第１の期間を測定することと、
前記基準化された信号が前記最大振幅に到達する前記時間と前記基準化された信号が持続レベルまで下がる第２の時間との間の第２の期間を測定することと、
前記基準化された信号が持続する第３の期間を測定することと、
前記予め調整された信号が前記持続レベルからゼロまで下がる第４の期間を測定することと
を含む、請求項１７記載の非一時的コンピュータ可読媒体。 - 前記第１の信号および前記第２の信号を処理することは、特徴ベクトルまたは予測周波数帯域を適用して、前記第１の信号および前記第２の信号における１つまたは複数の事象の発生を予測することを含む、請求項１７記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
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