JP2016183671A - エンジンイベントを位置決定するためのシステム及び方法 - Google Patents

エンジンイベントを位置決定するためのシステム及び方法 Download PDF

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Abstract

【課題】エンジンイベント位置を推定するためのシステム及び方法を提供する。【解決手段】コントローラ２５は、往復動エンジン８に接続された少なくとも１つのノックセンサ２３から信号を受け取り、多変量変換アルゴリズムを用いて信号をパワースペクトル密度に変換し、予測周波数帯を用いてパワースペクトル密度を複数の特徴ベクトルに変換し、複数の特徴ベクトル及び予測モデルを少なくとも用いてエンジンイベント位置を予測し、エンジンイベント位置に基づいて往復動エンジンの動作を調節するように構成される。【選択図】図１

Description

本明細書に開示される主題は、燃焼エンジンにおけるエンジンイベントの位置を推定するためのシステム及び方法に関する。
燃焼エンジンは、典型的に、天然ガス、ガソリン、ディーゼルその他などの炭素質燃料を燃焼させ、対応する高温高圧ガスの膨張を用いてエンジンの幾つかの構成要素（例えば、シリンダ内に配置されたピストン）に力を加えて構成要素をある距離に亘って動かす。各シリンダは、炭素質燃料の燃焼と併せて開閉する１つ又は複数の弁を含み得る。例えば、吸入弁は、空気などの酸化剤をシリンダ内に導き得る。燃料は、酸化剤と混ざり合って燃焼（例えば、スパークによる着火）し、排気弁を介してシリンダから出る燃焼流体（例えば高温ガス）を生成する。
一部のエンジンイベント（例えば、ピーク燃焼圧、又は、吸入弁及び／又は排気弁の開閉）の位置（例えば、タイミング又はクランク角）は、燃費、パワー、及び他の動作パラメータに影響を及ぼし得る。残念ながら、このようなイベントの位置を決定するためにシリンダ内センサを用いることは、高価かつ不経済となる場合がある。
以下には、本明細書に開示される幾つかの実施形態の要約が述べられている。これらの態様が、これらの実施形態の概要を読者に単に提供するために提示されていること、及び、この開示の範囲を限定することを意図していないことを理解されたい。実際に、この開示は、以下に述べられていない場合がある各種の態様を包含し得る。
一実施形態において、エンジンイベント位置を推定するためのシステムは、往復動エンジンに接続された少なくとも１つのノックセンサから信号を受け取り、多変量変換アルゴリズムを用いて信号をパワースペクトル密度に変換し、予測周波数帯を用いてパワースペクトル密度を複数の特徴ベクトルに変換し、複数の特徴ベクトル及び予測モデルを少なくとも用いてエンジンイベント位置を予測し、エンジンイベント位置に基づいて往復動エンジンの動作を調節するように構成されたコントローラを含む。
別の実施形態において、往復動エンジンにおけるピーク燃焼圧の位置を推定するようにコントローラを訓練するための方法は、第１の信号を少なくとも１つのノックセンサから受け取ることであって、信号が、ピーク燃焼圧イベントに対応するデータを少なくとも含む、第１の信号を受け取ることを含む。本方法は、真のピーク燃焼圧位置に対応する第２の信号を圧力センサから受け取ることも含む。加えて、本方法は、第１の信号をパワースペクトル密度に変換すること、及び、パワースペクトル密度を第２の信号と比較して予測周波数帯を形成することを含む。最後に、本方法は、パワースペクトル密度を複数の特徴ベクトルに転換すること、及び、複数の特徴ベクトル及び第２の信号を用いて予測モデルを生成するためのアルゴリズムを実行することであって、予測モデルが、通常のエンジン動作中の往復動エンジンにおけるピーク燃焼圧の位置を推定するように構成される、アルゴリズムを実行することを含む。
別の実施形態において、システムは、往復動エンジンに接続された少なくとも１つのノックセンサから信号を受け取り、多変量変換アルゴリズムを用いて信号をパワースペクトル密度に変換するように構成された、往復動エンジンのコントローラを備える。コントローラは、また、予測周波数帯を用いてパワースペクトル密度を複数の特徴ベクトルに変換し、複数の特徴ベクトル及び予測モデルを少なくとも用いてピーク燃焼圧位置を予測する。最後に、コントローラは、ピーク燃焼圧の位置に基づいて少なくとも往復動エンジンの制御動作を出力するように構成される。
本発明のこれら及び他の特徴、態様並びに利点は、図面を通して同様の文字が同様の部品を表している添付図面を参照して以下の詳細な説明が読まれるときに、より良く理解されるであろう。
往復動内燃エンジンを有する、本開示の態様によるエンジン駆動式発電システムの一部のブロック図を図示する。 本開示の態様による、図１の往復動エンジンのシリンダ内に配置されたピストンを有するピストン−シリンダアセンブリの側断面図を図示する。 予測モデル及び予測周波数帯（「ＰＦＢ」）を開発することによって、エンジンイベントの位置を推定するようにシステムを訓練するための、本開示の態様による方法のフローチャートを図示する。 通常のエンジン動作中にエンジンイベントの位置を決定するために図３の予測モデル及びＰＦＢを利用又はテストするための、本開示の態様による方法のフローチャートを図示する。 本開示の態様による、エンジンイベントの真の位置を示す圧力信号プロット、ノックセンサ信号、及びノックセンサ信号に基づくスペクトル写真を図示する。 本開示の態様による、個々の周波数のＤスコアをシステムがどのように決定し得るかを図示するチャートである。 本開示の態様による、Ｄスコア値に基づいてシステムがどのようにＰＦＢを構成するかを図示する図である。 本開示の態様による、所望のエンジンイベントの時間を予測するために用いられ得る３つのグラフを図示する。 本開示の態様による、図３の予測モデル及びＰＦＢを用いて実行された複数のテストの誤差値を含むヒストグラムである。 本開示の態様による、エンジンシリンダ内の真の圧力を経時的に表す第１のグラフと、エンジン内のピーク燃焼圧の位置を推定するためのピーク燃焼圧イベントが経時的に発生する確率を表示する第２のグラフとを図示する。 本開示の態様による、図３の予測モデル及びＰＦＢを用いて推定されたエンジンイベントの時間（例えばクランク角度）とエンジンイベントの真の時間（例えばクランク角度）とを比較する値を含むテーブルを図示する。
本開示の１つ又は複数の特定の実施形態を以下に説明している。これらの実施形態の正確な説明を提供する努力において、実際の実施の全ての特徴が本明細書に記述されていない場合がある。このような任意の実際の実施の開発においては、任意の工学又は設計プロジェクトの場合と同様に、システム関連及びビジネス関連の制約を準拠する等、実施により異なり得る開発者固有の目標を達成するために実施固有の多数の判断を行わなければならないことを理解されたい。また、このような開発努力は、複雑かつ時間を要し得るが、この開示の利益を受ける当業者にとっては設計、製作及び製造の日常的業務であることを理解されたい。
本開示の各種の実施形態の要素を導入するときに、冠詞「１つの（ａ）」、「１つの（ａｎ）」、「その（ｔｈｅ）」及び「前記（ｓａｉｄ）」は、その要素の１つ又は複数の存在を意味することを意図している。用語「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」及び「有する（ｈａｖｉｎｇ）」は、包含することを意図しており、列挙した要素以外の追加要素が存在し得ることを意図している。
開示されるシステム及び方法は、ノックセンサなどの１つ又は複数のセンサを用いて往復動内燃エンジンにおけるエンジンイベント（例えば、ピーク燃焼圧又は吸入／排気弁の閉鎖）の位置（例えばタイミング）を推定することに関する。ノックセンサは、音響若しくは音センサ、振動センサ、又はそれらの任意の組合せを含み得る。例えば、ノックセンサは、圧電式加速度計、微小電気機械システム（ＭＥＭＳ）センサ、ホール効果センサ、磁歪センサ、及び／又は、振動、加速度、音響、音、及び／又は動きを検知するように設計された任意の他のセンサであり得る。ノックセンサは、エンジン内の燃焼と関連する音響及び／又は振動を監視して、ノック状態（例えば、燃焼のための通常の時間ウィンドウ内ではない想定外の時間の燃焼）、又は音響信号及び／又は振動信号を生み出し得る他のエンジンイベントを検出し得る。他の実施形態において、センサは、ノックセンサではなく、振動、圧力、加速度、撓み、又は動きを検知し得る任意のセンサであり得る。
幾つかの事例において、エンジン性能を示す各種のエンジンイベント（例えば、ピーク燃焼圧又は吸入／排気弁の閉鎖）のタイミングを推定することが望ましい場合がある。このようなイベントを位置決定することは、エンジン性能を高めるように各種のパラメータを動作状態情報に基づいて調節することをユーザ又はコントローラに可能にさせ得る。しかし、エンジンシリンダ内に配置され、このようなイベントを位置決定するように構成されたセンサ（例えば圧力センサ）は、ノックセンサよりも著しく高価となり得、損傷を受け易くなり得る。したがって、ノックセンサからの信号をエンジンイベントの位置（例えばタイミング）の正確な予測を可能にし得る形態に転換又は変換するために、コントローラを（例えば機械学習により）訓練することが有利であり得る。このようなシステムは、より廉価かつよりロバストであるという利益を有しながら、エンジンイベントの位置（例えばタイミング）をシリンダ内センサ（例えば圧力センサ）のシステムと同等の正確さで推定し得る。
燃焼エンジンの震動特質の故に、ノックセンサは、エンジンシリンダの外側に装着されても特徴を検出可能であり得る。しかし、ノックセンサは、１つ若しくは複数のシリンダ内又はシリンダの周りの各種の位置にも配置され得る。ノックセンサは、例えばシリンダの振動を検出し、コントローラは、ノックセンサにより提供されたシリンダの振動プロファイルをエンジンイベントの位置を推定するために有益なパラメータに転換し得る。ノックセンサがシリンダ内又はシリンダ付近の振動を検出すること、及び、信号を転換し各種の演算を行って推定位置を作り出し得るコントローラに振動プロファイルを示す信号を通信し得ることが認識される。本開示は、ノックセンサ信号中の所望のエンジンイベントを位置決定するようにコントローラ又は他のコンピューティングデバイスを訓練することによって、エンジンイベント（例えば、ピーク燃焼圧又は吸入／排気弁の閉鎖）の位置（例えばタイミング）を決定するためのシステム及び方法に関する。
図面を見ると、図１は、開示されるシステム及び方法を用いて位置決定され得るエンジンイベントを経験し得る往復動内燃エンジンを有する、エンジン駆動式発電システムの一部のある実施形態のブロック図を図示する。以下で詳しく記述されるように、システム８は、１つ又は複数の燃焼チャンバ１２（例えば、１、２、３、４、５、６、７、８、１０、１２、１４、１６、１８、２０、又はそれらよりも多い燃焼チャンバ１２）を有するエンジン１０（例えば往復動内燃エンジン）を含む。酸化剤供給部１４（例えば空気供給部）は、空気、酸素、酸素富化空気、酸素低減空気、又はそれらの任意の組合せなどの加圧された酸化剤１６を各燃焼チャンバ１２に提供するように構成される。燃焼チャンバ１２は、燃料１８（例えば、液体燃料及び／又は気体燃料）を燃料供給部１９から受け取るようにも構成され、燃料空気混合物は、各燃焼チャンバ１２内で着火して燃焼する。高圧燃焼ガスは、各燃焼チャンバ１２に隣接するピストン２０をシリンダ２６内で線形的に移動させ、そのことは、ガスにより掛けられた圧力を回転運動に転換し、それによりシャフト２２を回転させる。さらに、シャフト２２は、シャフト２２の回転により動力供給される負荷２４に接続され得る。例えば、負荷２４は、エンジン１０の回転出力により発電し得る、発電機などの任意の適した装置であり得る。加えて、以下の議論が酸化剤１６として空気を指すが、開示される実施形態と共に任意の適した酸化剤が用いられ得る。同様に、燃料１８は、例えば、天然ガス、関連する石油ガス、プロパン、バイオガス、下水ガス、埋立ガス、炭鉱ガスなどの任意の適した気体燃料であり得る。燃料１８は、ガソリン又はディーゼル燃料などの各種の液体燃料も含み得る。
本明細書に開示されるシステム８は、静止用途（例えば産業用発電エンジン）又は移動用途（例えば、車若しくは飛行機）における使用に適用され得る。エンジン１０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、又は６ストロークエンジンであり得る。エンジン１０は、任意数（例えば１〜２４）の燃焼チャンバ１２、ピストン２０、及び関連するシリンダ２６も含み得る。例えば、幾つかの実施形態において、システム８は、シリンダ２６内を往復動する４、６、８、１０、１６、２４又はそれらよりも多いピストン２０を有する大型の産業用往復動エンジンを含み得る。このような場合の一部において、シリンダ２６及び／又はピストン２０は、ほぼ１３．５〜３４センチメートル（ｃｍ）の直径を有し得る。一部の実施形態において、シリンダ２６及び／又はピストン２０は、ほぼ１０〜４０ｃｍ、１５〜２５ｃｍ、又は約１５ｃｍの直径を有し得る。エンジン１０は、１０ｋＷから１０ＭＷの範囲で発電し得る。一部の実施形態において、エンジン１０は、ほぼ１８００回転／分（ＲＰＭ）未満で動作し得る。一部の実施形態において、エンジン１０は、ほぼ２０００ＲＰＭ、１９００ＲＰＭ、１７００ＲＰＭ、１６００ＲＰＭ、１５００ＲＰＭ、１４００ＲＰＭ、１３００ＲＰＭ、１２００ＲＰＭ、１０００ＲＰＭ、９００ＲＰＭ、又は７５０ＲＰＭ未満で動作し得る。一部の実施形態において、エンジン１０は、ほぼ７５０〜２０００ＲＰＭ、９００〜１８００ＲＰＭ、又は１０００〜１６００ＲＰＭで動作し得る。一部の実施形態において、エンジン１０は、ほぼ１８００ＲＰＭ、１５００ＲＰＭ、１２００ＲＰＭ、１０００ＲＰＭ、又は９００ＲＰＭで動作し得る。例示的なエンジン１０は、例えば、Ｇｅｎｅｒａｌ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｃｏｍｐａｎｙ製のイェンバッハエンジン（例えば、イェンバッハ２型、３型、４型、６型若しくはＪ９２０ ＦｌｅＸｔｒａ）又はワーケシャエンジン（例えば、ワーケシャＶＧＦ、ＶＨＰ、ＡＰＧ、２７５ＧＬ）を含み得る。
駆動式発電システム８は、エンジン「ノック」を検出するのに適した１つ又は複数のノックセンサ２３を含み得る。ノックセンサ２３は、デトネーション、早期着火、及び／又はノッキング発生による振動、音響、又は音など、エンジン１０内の燃焼により生じた振動、音響、又は音を検知し得る。ノックセンサ２３は、吸入弁又は排気弁の閉鎖により生じた振動、音響、又は音も検知し得る。したがって、ノックセンサ２３は、音響若しくは音センサ、振動センサ、又はそれらの組合せを含み得る。例えば、ノックセンサ２３は、圧電式振動センサを含み得る。ノックセンサ２３は、システム２５（例えば、制御システム、監視システム、コントローラ、又はエンジン制御ユニット「ＥＣＵ」）に通信可能に接続されて示される。動作中、ノックセンサ２３からの信号は、ノッキング状態（例えばノッキング発生）が存在するかどうかを判定するためにシステム２５に通信される。システム２５は、エンジン１０の動作パラメータを調節してエンジン性能を高め得る。例えば、システム２５は、エンジン１０のエンジンタイミングマップ、エンジン１０の酸化剤／燃料比、エンジン１０の排気再循環ガス流、吸入弁若しくは排気弁の位置、又はエンジン１０の別の動作パラメータを調節し得る。
図２は、往復動エンジン１０のシリンダ２６（例えばエンジンシリンダ）内に配置されたピストン２０を有するピストン−シリンダアセンブリのある実施形態の側断面図である。シリンダ２６は、円筒キャビティ３０（例えばボア）を画定する内側環状壁２８を有する。ピストン２０は、軸方向の軸若しくは方向３４、径方向の軸若しくは方向３６、及び周方向の軸若しくは方向３８により画定され得る。ピストン２０は、上端部４０（例えばトップランド）を含む。上端部４０は、ピストン２０の往復運動中に燃料１８及び空気１６、又は燃料空気混合物３２が燃焼チャンバ１２から逃れることを概ね防ぐ。
図示されるように、ピストン２０は、連結ロッド５６及びピン５８によりクランクシャフト５４に取り付けられる。クランクシャフト５４は、ピストン２０の往復線形運動を回転運動に置き換える。ピストン２０が移動すると、クランクシャフト５４は、上で議論されたように、回転して負荷２４（図１に示される）に動力供給する。図示されるように、燃焼チャンバ１２は、ピストン２０のトップランド４０に隣接して配置される。燃料噴射器６０は、燃料１８を燃焼チャンバ１２に提供し、吸入弁６２は、燃焼チャンバ１２への酸化剤（例えば空気１６）の送出を制御する。排気弁６４は、エンジン１０からの排気の放出を制御する。しかし、燃料１８及び空気１６を燃焼チャンバ１２に提供するための及び／又は排気を放出するための任意の適した要素及び／又は技術が利用され得ること、並びに、一部の実施形態においては、燃料噴射が用いられないことを理解されたい。動作において、燃焼チャンバ１２における酸化剤１６との燃料１８の燃焼は、シリンダ２６のキャビティ３０内で往復動形式で（例えば前後に）軸方向３４にピストン２０を移動させ得る。
動作中、ピストン２０は、シリンダ２６内の最高点にあるときに、上死点（ＴＤＣ）と呼ばれる位置にある。ピストン２０は、シリンダ２６内のその最低点にあるときに、下死点（ＢＤＣ）と呼ばれる位置にある。ピストン２０がＴＤＣからＢＤＣに又はＢＤＣからＴＤＣに移動すると、クランクシャフト５４は１／２回転する。ＴＤＣからＢＤＣ又はＢＤＣからＴＤＣのピストン２０の各動きはストロークと呼ばれ、エンジン１０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又はそれらよりも多くのストロークのエンジンを含み得る。
エンジン１０の動作中、典型的に、吸入行程、圧縮行程、パワー行程、及び排気行程を含むシーケンスが発生する。吸入行程は、燃料１８及び酸化剤１６（例えば空気）などの可燃性混合物がシリンダ２６に引き込まれることを可能にし、よって吸入弁６２が開放され、排気弁６４が閉鎖される。圧縮行程は、可燃性混合物をより小さな空間に圧縮するので、吸入弁６２と排気弁６４の両方が閉鎖される。パワー行程は、圧縮された燃料空気混合物を着火させ、このことは、スパークプラグシステムによるスパーク着火及び／又は圧縮熱による圧縮着火を含み得る。燃焼から得られた圧力は、次いでピストン２０をＢＤＣに推進する。排気行程は、典型的に、排気弁６４を開放したままピストン２０をＴＤＣに戻す。排気行程は、よって、使用済みの燃料空気混合物を排気弁６４を通じて排出する。１つよりも多い吸入弁６２及び排気弁６４がシリンダ２６毎に用いられ得ることに留意されたい。
描写されるエンジン１０は、クランクシャフトセンサ６６、ノックセンサ２３、並びに、プロセッサ７２及びメモリユニット７４を含むシステム２５を含み得る。クランクシャフトセンサ６６は、クランクシャフト５４の位置及び／又は回転スピードを検知する。したがって、クランク角又はクランクタイミングの情報が導出され得る。つまり、燃焼エンジンを監視するとき、タイミングがクランクシャフト角に関して頻繁に表現される。例えば、４ストロークエンジン１０のフルサイクルは、７２０°のサイクルとして測定され得る。 ノックセンサ２３は、圧電式加速度計、微小電気機械システム（ＭＥＭＳ）センサ、ホール効果センサ、磁歪センサ、及び／又は、振動、加速度、音響、音、及び／又は動きを検知するように設計された任意の他のセンサであり得る。他の実施形態において、センサ２３は、ノックセンサではなく、振動、圧力、加速度、撓み、又は動きを検知し得る任意のセンサであり得る。
エンジン１０の震動特質の故に、ノックセンサ２３は、シリンダ２６の外側に装着されても特徴を検出可能であり得る。しかし、ノックセンサ２３は、シリンダ２６内又はシリンダの周りの各種の位置に配置され得る。加えて、一部の実施形態において、単一のノックセンサ２３は、例えば、１つ又は複数の隣接するシリンダ２６と共有され得る。他の実施形態において、各シリンダは、１つ又は複数のノックセンサ２３を含み得る。クランクシャフトセンサ６６及びノックセンサ２３は、システム２５（例えば、制御システム、監視システム、コントローラ、又はエンジン制御ユニット「ＥＣＵ」）と電子的に通信するように示される。システム２５は、機械可読式媒体（例えばメモリユニット７４）に記憶され、本明細書に開示される技術を実施するためにプロセッサ（例えばプロセッサ７２）により用いられる、非一時的なコード又は命令を含み得る。メモリは、プロセッサ７２により実行され得るコンピュータ命令を記憶し得る。加えて、メモリは、ルックアップテーブル及び／又は他の関連データを記憶し得る。システム２５は、例えば、着火タイミング、弁６２及び弁６４の開放／閉鎖タイミングの調節、燃料及び酸化剤（例えば空気）の送出の調節などによって、エンジン１０の動作を監視及び制御する。
幾つかの実施形態において、他のセンサも、システム８内に含まれ、システム２５に接続され得る。例えば、センサは、圧力センサ、温度センサ、スピードセンサその他などの雰囲気センサ及びエンジンセンサを含み得る。例えば、センサは、ノックセンサ、クランクシャフトセンサ、酸素若しくはラムダセンサ、エンジン吸気温度センサ、エンジン吸気圧センサ、冷却筒水温センサ、エンジン排気温度センサ、エンジン排気圧センサ、及び排気ガス成分センサを含み得る。他のセンサは、温度及び圧力用の圧縮器入口センサ及び出口センサも含み得る。
エンジン動作のパワー行程中、膨張燃焼ガスによってピストン２０に力（例えば圧力）が掛けられる。ピストン２０に掛けられる最大力は、ピーク燃焼圧（「ＰＦＰ」）として記述される。ピストン２０がＴＤＣに到達した後に、力の最大量がピストン２０に掛けられ得るようにＰＦＰが僅かなクランク角度を発生させることが望ましい場合がある。したがって、エンジン１０が最適効率で動作しているかどうかを評価するためにＰＦＰの位置がＴＤＣの位置と比較され得るため、ノックセンサ２３を用いてＰＦＰの位置（例えば、タイミング又はクランク角）を推定する可能性を有することが望ましい。また、ＰＦＰのタイミングが最適レベルにない場合、各種のエンジンパラメータ（例えば、着火タイミング、燃料／空気比、吸入弁又は排気弁の閉鎖タイミングなど）は、エンジン性能を高めるように調節され得る。例えば、システム２５は、エンジン１０のエンジンタイミングマップ、酸化剤／燃料比、排気再循環ガス流、吸入弁６２若しくは排気弁６４の位置、又はエンジン１０の別の動作パラメータを調節し得る。
加えて、他のエンジンイベントの位置（例えばタイミング）を推定することが望ましい場合もある。例えば、排気弁６４の閉鎖位置を推定することは、排気弁６４が適切に作動しているかどうか又はそれが開放位置若しくは閉鎖位置に入り込んでいるかどうかを、ユーザ又はシステム２５に判定させることを可能にし得る。排気弁６４を幾らかの時間に亘り開放したままにすることは、エンジン効率を高め得る。よって、本開示がエンジン動作中にＰＦＰの位置を推定することに主に注目しているが、開示されるシステム及び方法が他のエンジンイベント（例えば、排気弁６４の閉鎖）の位置を推定するために用いられ得ることに留意されたい。
本開示は、ノックセンサ２３からの信号を用いてエンジンイベント（例えば、ＰＦＰ又は排気弁６４若しくは吸入弁６２の閉鎖）のタイミングを予測することに関する。幾つかの実施形態において、システム２５は、ノックセンサ信号の特徴を所望のエンジンイベントの発生に関連付けるように（例えば機械学習により）訓練される。
図３は、所望のエンジンイベント（例えばＰＦＰ）の時間を推定するように予測モデル及び予測周波数帯（「ＰＦＢ」）を開発することによって、システム２５（例えば、制御システム、監視システム、コントローラ、又はエンジン制御ユニット「ＥＣＵ」）を訓練するための方法のフローチャート１００を図示する。ブロック１０２にて、（１つ又は複数の）所望のエンジンイベントの真の位置（例えばタイミング）がシステム２５内に受け取られ又は入力される。真の位置は、図５に図示されるような圧力信号プロット、又は所望のエンジンイベントを経時的に示す関連エンジン動作パラメータ（吸入弁６２若しくは排気弁６４の位置、酸化剤流量、又は排気ガス流量）を測定する別の信号により決定され得る。加えて、システム２５は、ブロック１０４にてノックセンサ信号を受け取る。ノックセンサ信号は、エンジンイベントに対してノックセンサ２３により呈された応答を含み得るエンジンイベントも示す。しかし、ノックセンサ信号は、エンジンイベントの時間を直接推定するために用いられなくてもよい。よって、ノックセンサ信号は、短時間フーリエ変換１０６（「ＳＴＦＴ」）により経時的なパワースペクトル密度１０８（「ＰＳＤ」）に変換され得る。ＳＴＦＴは、ノックセンサ信号の個別のウィンドウ（例えば副信号）のＰＳＤ１０８を演算し、演算された経時的なＰＳＤ１０８をプロットする。各ＰＳＤ１０８は、ノックセンサ副信号のエネルギー量を周波数の関数（例えば、周波数エネルギーのプロット）として含み得る。経時的なＰＳＤの形成は、本明細書において図５に関してより詳しく記述される。
経時的なＰＳＤ１０８が取得された後、システム２５は、ブロック１１０にて予測周波数帯（「ＰＦＢ」）１１２をマイニングし得る。ＰＦＢ１１２は、所望のエンジンイベントの発生を示すノックセンサ信号の周波数範囲である。ＰＦＢ１１２をマイニングするために、ノック信号は、多数の副信号に分割される。所与の副信号は、エンジンイベントを含み得、副信号は、エンジンイベントの前又は後の時間に関係し得る。エンジンイベントを含む副信号の数は、「Ｎ」として表され得る。幾つかの実施形態において、ノックセンサ信号の離散周波数値は、離散周波数値がノックセンサ信号全体のうちの１つよりも多い副信号中に存在するように、ノックセンサ信号全体の推移を通して一度よりも多く発生し得る。例えば、離散周波数値は、エンジンイベントを含む第１の副信号中、及びエンジンイベントが発生する前若しくは発生した後の時間に対応する第２の副信号中に存在し得る。しかし、離散周波数値がノックセンサ信号全体を通して複数回発生し得るが、異なるエネルギー値が離散周波数値の各発生と関連付けられ得る。したがって、経時的なＰＳＤ１０８は、同一の離散周波数の複数の発生を含み得るが、各発生は、同一のエネルギー量を有しなくてもよい。幾つかの実施形態において、離散周波数の各発生は、エネルギー増加の順序に配置され得る。加えて、各発生は、正又は負のいずれかに分類され得る。幾つかの実施形態において、正の発生は、エンジンイベントが実際に発生する副信号に対応する。反対に、負の発生は、エンジンイベントが発生しなかった副信号に対応する。システム２５は、システム２５がブロック１０２にてエンジンイベントの真の位置を受け取ったため、離散周波数の発生が正であるか又は負であるかを知り得る。
各離散周波数の発生がエネルギー増加の順序に配置されると、弁別スコア（「Ｄスコア」）がノックセンサ信号の各離散周波数について計算され得る。幾つかの実施形態において、Ｄスコアは、最大エネルギーを有する離散周波数の「Ｎ」の発生を選択することにより演算される。Ｄスコアを受け取るために、選択された発生のうちの正の発生数がＮで除算され得る。Ｄスコアの計算は、本明細書において図８を参照してより詳しく記述される。
Ｄスコアがノックセンサ信号の周波数について演算されると、システム２５は、２つの離散周波数を組み合わせて、周波数範囲について第２のＤスコアを演算し得る。周波数範囲のＤスコアが個別の離散周波数のＤスコアよりも高い場合、システム２５は、２つの離散周波数を周波数範囲に組み合わせ得る。さらに、追加の離散周波数値は、Ｄスコアがさらに向上できなくなるまで周波数範囲に組み合わせられ得る。この点において、システムは、離散周波数又は周波数範囲をＰＦＢ１１２として用い得る。ＰＦＢ１１２は、所望のエンジンイベントの発生に対応するノックセンサ信号の周波数範囲を示し得る。
ブロック１１４にて、システム２５は、ＰＦＢ１１２を利用して各副信号を特徴ベクトルに転換し得る。特徴ベクトルの各特徴は、（例えばエネルギーにより）特定のＰＦＢに対応し得る。したがって、特徴ベクトルは、長さ「ｉ」を有し得、ここでｉ番目の特徴の値がｉ番目のＰＦＢのエネルギーに対応する。よって、システムは、特徴ベクトルを真のエンジンイベント位置と比較し、システム２５が幾つかの特徴をエンジンイベント及び／又はエンジンイベントの位置と関連付け得るように、モデル学習１１６を受け得る。例えば、システム２５は、ロジスティック回帰分類器、サポートベクトルマシン、又は、特徴ベクトル及びエンジンイベントの真の位置を用いて予測モデル１１８を生成するように構成された別の機械学習アルゴリズムを用い得る。よって、システム２５は、予測モデル１１８を記憶し、副信号がエンジンイベントを含むときを決定するとともにエンジンイベントの位置を推定するために予測モデル１１８を利用し得る。
図４は、エンジンイベントの位置を決定するために予測モデル１１８を利用又はテストするための方法のフローチャート１３０を図示する。ブロック図１００と同様に、システム２５（例えば、制御システム、監視システム、コントローラ、又はエンジン制御ユニット「ＥＣＵ」）は、ブロック１０４にてノックセンサ信号を受け取り、ＳＴＦＴ１０６を用いて信号を経時的なＰＳＤ１０８に変換し得る。加えて、システム２５は、フローチャート１００において決定されたＰＦＢ１１２を用いて経時的なＰＳＤ１０８を特徴ベクトル１３２に変換し得る。システム２５は、エンジンイベント１３４の位置を決定するために、得られた特徴ベクトル１３２及び予測モデル１１８を利用し得る。例えば、特徴ベクトル１３２は、システム２５がエンジンイベントの位置と関連付け得る情報を含み得る。エンジンイベントが所与の副信号中に発生したと見られた場合、予測モデル１１８は、エンジンイベントが副ウィンドウ内の各時間で発生した確率を演算し得る。システム２５は、エンジン動作パラメータを制御してエンジン性能を高めるための最大確率１３４を伴う時間を用い得る。例えば、システム２５は、エンジン１０のエンジンタイミングマップ（例えば着火タイミング）、酸化剤／燃料比、排気再循環ガス流、吸入弁６２若しくは排気弁６４の位置、又はエンジン１０の別の動作パラメータを調節し得る。
幾つかの実施形態において、システム２５は、フローチャート１００の処理（例えば、予測モデルの形成）の直後にフローチャート１３０の処理（例えば、予測モデルのテストモード）を受ける。（例えばフローチャート１３０による）エンジンイベントの予測位置（例えばタイミング）とエンジンイベントの真の位置との間の差に応じて、システム２５は、推定位置と真の位置との差が望ましいレベル（例えば、クランクシャフトの１°未満）となるまでフローチャート１００の処理を繰り返し得る。言い換えれば、システム２５は、エンジンイベントのタイミングを所望の正確さで推定できるまで予測モデル及びＰＦＢを洗練するために、フローチャート１００の処理を実行し続け得る。
加えて、フローチャート１００の処理により生成された予測モデル１１８は、個々のエンジン型式に固有であり得る。例えば、イェンバッハ２型エンジンにおけるエンジンイベントの位置を推定するために用いられる予測モデル１１８は、イェンバッハ３型エンジンにおけるエンジンイベントの位置を正確に推定し得ない。よって、フローチャート１００の処理は、エンジンイベント位置が推定されるエンジン型式毎に実行され得る。非限定的な例として、フローチャート１００の処理は、Ｇｅｎｅｒａｌ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｃｏｍｐａｎｙ製のイェンバッハエンジン（例えば、イェンバッハ２型、３型、４型、６型若しくはＪ９２０ ＦｌｅＸｔｒａ）、ワーケシャエンジン（例えば、ワーケシャＶＧＦ、ＶＨＰ、ＡＰＧ、２７５ＧＬ）、又は任意の他の往復動内燃エンジンに関して実行され得る。
図５は、エンジンイベントの真の時間を示す圧力信号プロット１５０、ノックセンサ信号１５２、及びノックセンサ信号１５２に基づくスペクトル写真（例えば、経時的なＰＳＤ）１５４の実施形態を図示する。圧力信号プロット１５０は、シリンダ内圧力センサに基づいており、検出されるべきエンジンイベントの真の時間をシステム２５に提供し得る。図示された実施形態に示されるように、圧力信号プロット１５０のＹ軸１５６は、エンジン１０のシリンダ２６内の圧力を表す。加えて、Ｘ軸１５８は、時間（例えばクランク角）を表す。よって、圧力信号プロット１５０は、所与の時間フレームに亘るシリンダ２６内の圧力を図示する。圧力は、エンジンイベント（例えばＰＦＰ）の真の時間を表す最大点１６０に到達するまで増加する。他の実施形態において、ＰＦＰ以外のエンジンイベント（例えば、排気弁６４の閉鎖）のタイミングが推定され得ることに留意されたい。したがって、このようなエンジンイベントの真の時間は、経時的なエンジンイベントの関連測定（例えば、排気弁の角、排気弁からの排気ガスの流量など）に対応する、圧力プロット１５０以外のプロットを用いて決定され得る。
図示されるように、ノックセンサ信号１５２は、電圧、抵抗、又はシリンダ２６内の振動、音、音響などの変化に対してノックセンサ２３により呈された応答を表す他の量を表す、Ｙ軸１６２を有する。ノックセンサ信号は、圧力信号プロット１５０のＸ軸１５８と実質的に位置合わせされる時間（例えばクランク角）を表すＸ軸１６４も有する。図示されるように、ノックセンサ２３は、ＰＦＰの真の時間の前に最大応答を呈する（例えば、ノックセンサ信号１５２は、ほぼ０．０３のタイミングで最大の変化度合を呈する一方、ＰＦＰは０．０４の後に発生する）。したがって、ノックセンサ信号１５２が最大の変化率を呈する時間を単純に演算することにより所望のエンジンイベントのタイミングを推定することは、正確ではない場合がある。したがって、所望のエンジンイベントの時間を推定するために、他の演算及び／又は操作がノックセンサ信号１５２に適用され得る。
スペクトル写真１５４は、ノックセンサ信号１５２に関して実行され得る一演算を図示する。例えば、スペクトル写真１５４は、経時的なノックセンサ信号１５２のパワースペクトル密度を表し得る。パワースペクトル密度は、ノックセンサ信号１５２のエネルギー量を周波数の関数として指し得る。言い換えれば、パワースペクトル密度は、周波数の関数であり時間の関数ではない。したがって、スペクトル写真１５４は、ノックセンサ信号１５２の副信号（例えばウィンドウ）の個別のパワースペクトル密度をタイミング（例えばクランク角）の関数として図示し得る。他の実施形態において、スペクトル写真１５４は、ノックセンサ信号１５２の異なる周波数を周波数の強度に従って類別し得る（例えば、スペクトル写真１５４上の異なる陰影は、所与の周波数の異なる強度を指す）。ノックセンサ信号１５２をスペクトル写真１５４に変換するために、多変量変換アルゴリズムがノックセンサ信号１５２に適用され得る。幾つかの実施形態において、スペクトル写真１５４は、短時間フーリエ変換（「ＳＴＦＴ」）１０６を用いて作り出される。他の実施形態において、スペクトル写真１５４は、別の形式のフーリエ変換、離散コサイン変換、ラプラス変換、メリン変換、ハートレー変換、チャープレット変換、ハンケル変換、又はそれらの任意の組合せを用いて生成され得る。スペクトル写真１５４は、上述されたようなエンジンイベント（例えばＰＦＰ）の位置を推定する予測モデル１１８を生み出すために利用され得る。
幾つかの実施形態において、システム２５がスペクトル写真１５４を物理的に生成しなくてもよいことに留意されたい。システム２５は、スペクトル写真が決して表示されず又はユーザにより入手できないように、スペクトル写真により提供される機能を、プロセッサ７２により実行される処理ステップ及び／又はメモリユニット７４内に記憶される処理ステップにカプセル化し又は隠し得る。例えば、システム２５は、ノックセンサ２３からの信号を特徴ベクトルに直接転換し得、又は、本明細書において議論されるステップのうちの幾つかを効率化するように、スペクトル写真により提供される機能を１つ若しくは複数の変換関数若しくは同等の数理構成に組み込み得る。加えて、スペクトル写真１５４は、図５に図示された実施形態に限定されるべきではない。他の実施形態において、スペクトル写真１５４（又はそのデータ構成等価物）は、経時的なノックセンサ信号１５２中の周波数、及びそれらの周波数強度を表すことが意図される、任意のデータ、データテーブル、アルゴリズム、グラフ、チャートその他であり得る。例えば、スペクトル写真１５４は、色以外の方法（例えば、形状、文字、数字、陰影など）で周波数強度を類別し得る。
図６は、システム２５（例えば、制御システム、監視システム、コントローラ、又はエンジン制御ユニット「ＥＣＵ」）が、離散周波数又は周波数範囲のＤスコアをどのように決定し得るかを図示するチャートである。図示されるように、個々の離散周波数の発生は、エネルギー増加の順序に配置され、正（例えば、エンジンイベントが発生した副信号）又は負（例えば、エンジンイベントが発生しなかった副信号）として特徴付けられる。チャート１８０は、同一の離散周波数に対応するが、各発生がノックセンサ信号１５２の異なる副信号に属し得るため異なるエネルギー値を有する、複数の発生を含む。図示されるように、チャート１８０は、離散周波数の各発生と関連するエネルギーを表す軸１８２を含む。エネルギーは、最小エネルギーを伴う発生が左にあり、最大エネルギーを伴う発生が右にあるように、左から右に増加する。上述されたように、Ｄスコアは、最大エネルギー値を伴う「Ｎ」の発生を選択することにより演算され得、ここで、「Ｎ」が、エンジンイベントを含む副信号の数を表す。図示された実施形態において、正（すなわち、エンジンイベントが発生した副信号中にある）に分類される合計５つの発生があるため、「Ｎ」は５に等しい。しかし、選択された５つの発生１８４のうち、４つのみが正である。よって、図示された実施形態のＤスコアは、４割る５、すなわち０．８である。チャート１８０において「Ｎ」が５に等しいが、「Ｎ」は、１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１２、１４、１６、１８、２０、３０、４０、５０、又はそれらよりも多いなど、任意の正の整数であることができることに留意されたい。前に議論されたように、Ｄスコアは、ＰＦＢ１１２を決定するために、離散周波数自体に加えて離散周波数の範囲について計算され得る。
図７は、システム（例えば、制御システム、監視システム、コントローラ、又はエンジン制御ユニット「ＥＣＵ」）がＤスコア値に基づいてＰＦＢ１１２をどのように構成するかを図示する図である。幾つかの実施形態において、図２００は、３つの段（例えばレベル）を含むが、他の実施形態が３未満（例えば１若しくは２）のレベルを有し得る一方、他の実施形態が３を超える（例えば、４、５、６若しくはそれらよりも多い）レベルを有し得る。図２００において、第１の段２０２は、スペクトル中の全ての離散周波数（例えば、ノックセンサ信号１５２中の全ての周波数）を含む。第２の段２０４は、第１の段２０２からの２つの離散周波数の組合せである。例えば、離散周波数１００ヘルツ（「Ｈｚ」）と２００Ｈｚは、周波数範囲１００〜２００Ｈｚに併合される。前に議論されたように、段の離散周波数は、周波数範囲のＤスコアが個別の離散周波数のＤスコアよりも高いときに併合され得る。したがって、幾つかの実施形態において、周波数範囲１００〜２００ＨｚのＤスコアは、離散周波数１００Ｈｚと２００Ｈｚの個別のＤスコアよりも高い。
同様に、離散周波数４００Ｈｚと５００Ｈｚは、図２００に図示されるように周波数範囲４００〜５００Ｈｚに併合され得る。ふたたび、周波数範囲４００〜５００ＨｚのＤスコアが離散周波数４００Ｈｚと５００Ｈｚの個別のＤスコアよりも高いため、このことが発生し得る。そして、離散周波数の組合せが発生しない場合、個別の離散周波数のＤスコアは、組み合わされた周波数範囲のＤスコアよりも高くあり得る。例えば、離散周波数６００Ｈｚは、任意の他の離散周波数又は周波数範囲と組み合わせられなかった。したがって、６００ＨｚのＤスコアは、周波数範囲５００〜６００Ｈｚ又は周波数範囲４００〜６００ＨｚのＤスコアよりも高くあり得る。
図２００は第３の段２０６も有する。第３の段は、第２の段の周波数範囲よりも大きい（例えば、より広い）周波数範囲を表す（例えば、第３の段が２００Ｈｚの周波数範囲を有する一方、第２の段は１００Ｈｚの周波数範囲を有する）。図２００に示されるように、離散周波数３００Ｈｚは、第３の段の周波数範囲１００〜３００Ｈｚを生み出すために第２の段の周波数範囲１００〜２００Ｈｚと組み合わせられた。したがって、周波数範囲１００〜３００ＨｚのＤスコアは、周波数範囲１００〜２００ＨｚのＤスコア及び個別の離散周波数のそれぞれのＤスコア（例えば、１００Ｈｚ、２００Ｈｚ、及び３００ＨｚのＤスコア）よりも高くあり得る。
別の個別の離散周波数を組み合わせることによりＤスコアが増加できなくなると、ＰＦＢ１１２が決定され得る。例えば、周波数範囲１００〜４００ＨｚのＤスコアは、周波数範囲１００〜３００ＨｚのＤスコアよりも低く、次いで離散周波数４００Ｈｚは、ＰＦＢ１１２に組み合わせられず、１００〜３００ＨｚがＰＦＢ１１２の周波数範囲である。
図８は、通常のエンジン動作中に所望のエンジンイベント（例えばＰＦＰ）の位置を推定するためにノックセンサ信号１５２がどのように変換され得るかをさらに図示する。言い換えれば、図８は、フローチャート１３０の処理を図示及び詳述する。図８は、ノックセンサ信号１５２の副信号２２０、パワースペクトル密度プロット２２２（「ＰＳＤプロット」）、及び特徴ベクトル２２４のチャートを図示する。
幾つかの実施形態において、システム２５は、ＰＦＢ１１２及び予測モデル１１８を用いて所望のエンジンイベント（例えばＰＦＰ）の位置を特定するように訓練される。したがって、エンジンが通常状態で動作する（例えば、所望のエンジンイベントの信号を収集するために動作していない）とき、システム２５は、ノックセンサ２３からの信号を受け取るが、圧力信号１５０又はエンジンイベント（例えばＰＦＰ）を示す他の信号を受け取らない。したがって、システム２５は、所望のエンジンイベントの真のタイミングを知らない。幾つかの実施形態において、システム２５は、副信号２２０をノックセンサ信号１５２から抽出する。加えて、システム２５は、ＳＴＦＴ１０６を副信号２２０に適用することによりＰＳＤプロット２２２を作り出す。他の実施形態において、ＰＳＤプロット２２２は、別の形式のフーリエ変換、離散コサイン変換、ラプラス変換、メリン変換、ハートレー変換、チャープレット変換、ハンケル変換、又は、経時的なＰＳＤのプロットを生成するように構成された任意の他の変換を用いて生成され得る。
ＰＳＤプロット２２２は、フローチャート１００において決定されたＰＦＢ（例えば線２２６）に分けられ得る。上述されたように、ＰＳＤプロット２２２は、副信号２２０のエネルギーを周波数の関数として含む。
特徴ベクトル２２４は、ＰＳＤプロット２２２及びＰＦＢ線２２６から生み出され得る。幾つかの実施形態において、特徴２２８の数はＰＦＢの数に対応し得る。例えば、ＰＳＤプロット２２２は、５つの部分（例えば、５つのＰＦＢ）に線２２６により分けられる。よって、５つの特徴２２８は、特徴ベクトル２２４内に含まれる。図示された実施形態に示されるように、５つの特徴２２８は、等しい特徴値を含まない。しかし、他の実施形態において、特徴２２８は同一の特徴値を含み得る。上述されたように、ｉ番目の特徴は、ｉ番目のＰＦＢ内の副信号のエネルギーに対応する。図示された特徴ベクトル２２４が５つの特徴２２８を含むが、より多い又はより少ない特徴が形成され特徴ベクトル２２４内に含まれ得ることを理解されたい。例えば、特徴ベクトル２２４は、１、２、３、４、６、７、８、９、１０、１２、１５、２０、２５、３０、４０、５０、又はそれらよりも多くの特徴を有し得る。
幾つかの実施形態において、予測モデル１１８は、所望のエンジンイベントが各位置で発生した確率を演算するために特徴ベクトルに適用され得る。最大確率を有する位置は、エンジン１０の各種の動作パラメータ（例えば、エンジン１０のエンジンタイミングマップ、酸化剤／燃料比、排気再循環ガス流、吸入弁６２若しくは排気弁６４の位置、又はエンジン１０の別の動作パラメータ）を調節してエンジン性能を高めるためにシステム２５により利用され得る。
図９〜図１１は、予測モデル１１８による推定時間を、圧力信号プロット１５０又は所望の経時的なエンジンイベントを示す関連エンジン動作パラメータ（吸入弁６２若しくは排気弁６４の角）を測定する別の信号により決定されたエンジンイベントの真の時間と比較するチャート及び表を図示する。図９及び図１０は、ＶＨＰＬ５７９４ＧＳＩ（ベース）エンジンに関して開示される技術をテストすることにより生成された。図１１は、ＶＨＰ Ｌ５７９４ＧＳＩ（ベース）エンジン、ＶＨＰ Ｌ５７９４ＧＳＩ（ノック）エンジン、イェンバッハ４型エンジン、及びＣＦＲ−ＲＯＮエンジンに関して開示される技術をテストすることにより生成された。
例えば、図９は、予測モデルを用いて実行された複数のテストの誤差をプロットするヒストグラム２４０である。図９は、開示される実施形態により達成できることを表すことを意味するものであり、したがって、開示される実施形態をそのような結果のみに限定することを意味するものではない。具体的には、ヒストグラム２４０は、予測モデル１１８が所望のエンジンイベントのタイミングをエンジンイベントの真の時間の幾つかの値内で推定した回数をプロットする。ヒストグラム２４０のＸ軸２４２は、予測モデル１１８を用いて推定された時間（例えばクランク角度）とエンジンイベントの真の時間（例えばクランク角度）との差を表す。Ｙ軸２４４は、その差の値を達成したトライアルの回数を表す。線２４６は、推定位置と真の位置との間のゼロの差に対応するため、予測モデル１１８によるエンジンイベントの位置の最も正確な推定を表す。ヒストグラム２４０から分かるように、予測モデルは、大抵いつもクランクシャフトの５°以内でエンジンイベントの時間を推定し、よって比較的正確である。
図１０は、シリンダ２６内の経時的な真の圧力、よってエンジンイベントの真の位置２６２を表す第１のグラフ２６０を図示する。加えて、第２のグラフ２６４は、所望のエンジンイベントが時間２６６で発生する確率又は推定を予測モデル１１８を用いて表す。ふたたび、図１０は、開示される実施形態により達成できることを表すことを意味するものであり、したがって、開示される実施形態をそのような結果のみに限定することを意味するものではない。しかし、図１０から分かるように、予測モデル１１８は、第２のグラフ２６４のピーク２６６（例えば、ピーク燃焼圧イベントの推定確率）が第１のグラフ２６０に図示された真の位置２６２と非常に近くで一致するため、エンジンイベントのタイミングを推定することにおいて比較的正確である。
図１１は、予測モデル１１８を用いて推定されたエンジンイベントの位置（例えばタイミング）をエンジンイベントの真の位置と比較する値を含むテーブル２７０を図示する。図１１も、開示される実施形態により達成できることを表すことを意味するものであり、したがって、開示される実施形態をそのような結果のみに限定することを意味するものではない。図１１は、実行されたサイクル２７２の数、実行されたテストの平均絶対誤差２７４、検出誤差２７６の平均、検出誤差２７８の標準偏差、及びミス率２８０のデータを含む。図１１は、予測モデル１１８がエンジンイベントの位置（例えばタイミング）をクランクシャフトの２°以内で潜在的に予測できることを示す（例えば、検出誤差２７６の平均の列）。幾つかの実施形態において、予測モデル１１８は、エンジンイベントの位置（例えばタイミング）を０及び３０以内のクランク角度、０及び２５内のクランク角度、０．０５及び１５のクランク角度、又はそれらの間のいずれかで推定し得る。加えて、図１１は、予測モデル１１８のミス率２８０を示し、ここで、ミス率２８０は、エンジンイベントの推定位置（例えばタイミング）が真のエンジンイベント位置からクランクの１０°よりも大きく外れたエンジンサイクルの合計の割合として定義され得る。他の実施形態において、ミス率２８０は、エンジンイベントの推定位置（例えばタイミング）が真のエンジン位置からクランクシャフト５４の１５°よりも大きく外れたエンジンサイクルの合計の割合として定義され得る。またさらなる実施形態において、ミス率２８０は、エンジンイベントの推定位置（例えばタイミング）が真のエンジン位置から１、２、３、４、５、６、７、８、９、１１、１２、１３、１４、２０、２５、３０、３５、４０、４５、５０又はそれらよりも大きなクランク角で外れたエンジンサイクルの合計の割合として定義され得る。図１１のデータにより図示されるように、予測モデル１１８は、通常動作中のエンジン１０内で用いることができ、所望のエンジンイベントの位置を正確に推定することができる（例えば、ミス率２８０の列による）。
本発明の技術的効果は、エンジンイベントに関連する信号をノックセンサから受け取ることを含む。信号は、予測モデル及びＰＦＢを用いてエンジンイベントの位置を推定するために用いられ得る。エンジンのパラメータは、燃料効率を向上させるため、パワー出力を高めるためなどのために推定位置に基づいて調節され得る。
この明細書は、ベストモードを含めて本発明を開示するために、並びに、任意の装置若しくはシステムの製作及び使用、組み込まれた任意の方法の実施を含めて当業者が本発明を実践することも可能にするために例示を用いている。本発明の特許可能な範囲は、特許請求の範囲により定義されており、当業者が思い付く他の例を含み得る。そのような他の例は、特許請求の範囲の文言とは相違しない構成要素を有する場合、又は、特許請求の範囲の文言から実質的に相違しない均等な構成要素を含む場合、特許請求の範囲内であることが意図される。
８ エンジン駆動式発電システム
１０ エンジン
１２ 燃焼チャンバ
１４ 酸化剤供給部
１６ 空気、酸化剤
１８ 燃料
１９ 燃料供給部
２０ ピストン
２２ シャフト
２３ ノックセンサ
２４ 負荷
２５ システム
２６ シリンダ
２８ 内側環状壁
３０ キャビティ
３４ 軸方向の軸若しくは方向
３６ 径方向の軸若しくは方向
３８ 周方向の軸若しくは方向
４０ 上端部、トップランド
５４ クランクシャフト
５６ 連結ロッド
５８ ピン
６０ 燃料噴射器
６２ 吸入弁
６４ 排気弁
６６ クランクシャフトセンサ
７２ プロセッサ
７４ メモリユニット
１００ フローチャート
１０２ 真のＰＦＰ位置
１０４ ノック信号
１０６ 短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ）
１０８ 経時的なパワースペクトル密度（ＰＳＤ）
１１０ 予測周波数帯（ＰＦＢ）をマイニングする
１１２ 予測周波数帯（ＰＦＢ）
１１４ 特徴
１１６ モデル学習
１１８ 予測モデル
１３０ フローチャート
１３２ 特徴
１３４ 予測されたピーク燃焼圧（ＰＦＰ）位置
１５０ 圧力信号プロット、圧力信号、圧力プロット
１５２ ノックセンサ信号
１５４ スペクトル写真
１５６ Ｙ軸
１５８ Ｘ軸
１６０ 最大点
１６２ Ｙ軸
１６４ Ｘ軸
１８０ チャート
１８２ 軸
１８４ 発生
２２０ 副信号
２２２ パワースペクトル密度プロット
２２４ 特徴ベクトル
２２６ ＰＦＢ線
２２８ 特徴
２４０ ヒストグラム
２４２ Ｘ軸
２４４ Ｙ軸
２４６ 線
２６０ 第１のグラフ
２６２ エンジンイベントの真の位置
２６４ 第２のグラフ
２６６ 時間
２７０ テーブル

Claims (20)

  1. エンジンイベント位置を推定するためのシステム（２５）であって、
    往復動エンジン（１０）に接続された少なくとも１つのノックセンサ（２３）から信号を受け取り、多変量変換アルゴリズムを用いて前記信号をパワースペクトル密度に変換し、予測周波数帯を用いて前記パワースペクトル密度を複数の特徴ベクトルに変換し、前記複数の特徴ベクトル及び予測モデルを少なくとも用いて前記エンジンイベント位置を予測し、前記エンジンイベント位置に基づいて前記往復動エンジン（１０）の動作を調節するように構成されたコントローラ（７２）を備えるシステム（２５）。
  2. 前記エンジンイベントが、前記往復動エンジン（１０）のシリンダのピーク燃焼圧を含む、請求項１に記載のシステム（２５）。
  3. 前記コントローラ（７２）が、前記往復動エンジン（１０）のエンジンタイミングマップ、前記往復動エンジン（１０）の酸化剤／燃料比、前記往復動エンジン（１０）の排気再循環ガス流、前記往復動エンジン（１０）の吸入弁（６２）若しくは排気弁（６４）の位置、又は前記往復動エンジン（１０）の別の動作パラメータを、前記ピーク燃焼圧の前記位置に応じて調節するように構成される、請求項２に記載のシステム（２５）。
  4. 前記エンジンイベントが、前記往復動エンジン（１０）の吸入弁（６２）及び／又は排気弁（６４）の閉鎖を含む、請求項１に記載のシステム（２５）。
  5. 前記多変量変換アルゴリズムが短時間フーリエ変換を含む、請求項１に記載のシステム（２５）。
  6. 前記多変量変換アルゴリズムが離散コサイン変換を含む、請求項１に記載のシステム（２５）。
  7. 前記少なくとも１つのノックセンサ（２３）が、前記往復動エンジン（１０）のシリンダ（２６）内の振動及び／又は音響を検知するように構成された圧電式ノックセンサを含む、請求項１に記載のシステム（２５）。
  8. 前記予測モデルが、個々の往復動エンジン（１０）の前記エンジンイベント位置を予測するように訓練される、請求項１に記載のシステム（２５）。
  9. 前記個々の往復動エンジン（１０）が、ワーケシャＶＨＰエンジン、イェンバッハ４型エンジン、又は任意の他の内部往復動エンジンを含む、請求項８に記載のシステム（２５）。
  10. 往復動エンジン（１０）におけるピーク燃焼圧の位置を推定するようにコントローラ（７２）を訓練するための方法であって、
    第１の信号を少なくとも１つのノックセンサ（２３）から受け取ることであって、前記信号が、ピーク燃焼圧イベントに対応するデータを含む、第１の信号を受け取ること、
    真のピーク燃焼圧位置に対応する第２の信号を圧力センサから受け取ること、
    前記第１の信号を経時的な周波数エネルギーを含むパワースペクトル密度に変換すること、
    前記パワースペクトル密度を前記第２の信号と比較して予測周波数帯を形成すること、
    前記パワースペクトル密度を複数の特徴ベクトルに転換すること、及び、
    前記複数の特徴ベクトル及び前記第２の信号を用いて予測モデルを生成するためのアルゴリズムを実行することであって、前記予測モデルが、通常のエンジン動作中の前記往復動エンジン（１０）におけるピーク燃焼圧の前記位置を推定するように構成される、アルゴリズムを実行すること、を含む方法。
  11. 前記予測周波数帯が、弁別スコアを計算することにより形成される、請求項１０に記載の方法。
  12. 前記弁別スコアの前記計算が、
    経時的な前記周波数エネルギーの第１の部分集合を抽出することであって、前記第１の部分集合が、第１の周波数範囲の前記周波数エネルギーに対応する、抽出すること、
    前記第１の部分集合をエネルギー増加の順序に整列させること、
    前記第１の部分集合の各周波数エネルギーを正及び負として特徴付けることであって、前記正が、前記第１の信号のうち前記ピーク燃焼圧を含む副信号中で発生した前記周波数エネルギーに対応する、特徴付けること、
    最大エネルギーを含む前記第１の部分集合の前記周波数エネルギーのセグメントを選択することであって、前記セグメントが、前記第１の部分集合内の前記正の数と等しい数の周波数エネルギーを含む、選択すること、
    前記セグメント内の真の正である周波数エネルギーの前記数を決定して前記弁別スコアを計算すること、並びに、
    前記弁別スコアが増加しなくなるまで、前記弁別スコアの前記計算を経時的な前記周波数エネルギーの第２の部分集合に繰り返すことであって、前記第２の部分集合が、第２の周波数範囲の前記周波数エネルギーに対応し、前記第２の周波数範囲が、前記第１の周波数範囲よりも大きい、繰り返すこと、を含む、請求項１１に記載の方法。
  13. 前記圧力センサが、シリンダ内圧力センサである、請求項１０に記載の方法。
  14. 前記機械学習アルゴリズムが、ロジスティック回帰分類器、サポートベクトルマシン、又は、特徴ベクトル及び圧力信号を用いて予測モデルを生成するように構成された別の機械学習アルゴリズムを含む、請求項１０に記載の方法。
  15. 前記予測モデルが前記実際のピーク燃焼圧の１０度以内の前記ピーク燃焼圧を推定するまで、前記方法が繰り返される、請求項１０に記載の方法。
  16. 前記往復動エンジン（１０）が、ワーケシャＶＨＰエンジン、イェンバッハ４型エンジン、ＣＦＲ−ＲＯＮエンジン、又は任意の他の内部往復動エンジンである、請求項１０に記載の方法。
  17. システム（２５）であって、
    往復動エンジン（１０）のコントローラ（７２）を備え、前記往復動エンジン（１０）のコントローラ（７２）が、
    前記往復動エンジン（１０）に接続された少なくとも１つのノックセンサ（２３）から信号を受け取り、
    多変量変換アルゴリズムを用いて前記信号を複数の経時的な周波数エネルギーを含むパワースペクトル密度に変換し、
    予測周波数帯を用いて前記パワースペクトル密度を複数の特徴ベクトルに変換し、
    前記複数の特徴ベクトル及び予測モデルを少なくとも用いてピーク燃焼圧の位置を予測し、
    前記ピーク燃焼圧の前記位置に基づいて少なくとも前記往復動エンジン（１０）の制御動作を出力する、
    ように構成されている、システム（２５）。
  18. 前記制御動作が、前記往復動エンジン（１０）のエンジンタイミングマップ、往復動エンジン（１０）の酸化剤／燃料比、前記往復動エンジン（１０）の排気再循環ガス流、前記往復動エンジン（１０）の吸入弁（６２）若しくは排気弁（６４）の位置、又は、前記往復動エンジン（１０）の別の動作パラメータを、前記ピーク燃焼圧の前記位置に応じて調節することを含む、請求項１７に記載のシステム（２５）。
  19. 前記多変量変換アルゴリズムが短時間フーリエ変換を含む、請求項１７に記載のシステム（２５）。
  20. 前記予測モデルが、個々の往復動エンジン（１０）の前記エンジンイベント位置を予測するように訓練される、請求項１７に記載のシステム（２５）。
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