JP2017014925A - ノッキング判定装置およびノッキング判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ノッキングが発生しているか否かを高精度に判定することのできるノッキング判定装置およびノッキング判定方法を提供する。
【解決手段】ノッキング判定装置１０は、ノッキングが発生しない運転条件である第１運転条件で得られた複数の音圧信号の各々のスペクトルに基づく値である第１バイスペクトルを算出すると共に、第１運転条件以外の運転条件である第２運転条件で得られた音圧信号のスペクトルに基づく値である第２バイスペクトルを算出する算出部１１と、各第１バイスペクトルを多次元におけるこれらのばらつきで正規化し、かつ、第２バイスペクトルを同じばらつきで正規化すると共に、各第１バイスペクトルから得られた正規化後の値の集合と、第２バイスペクトルから得られた正規化後の値との乖離の度合いから、第２運転条件でノッキングが発生しているか否かの判定を行う判定部１２とを備える。
【選択図】図２

Description

本発明は、ノッキング判定装置およびノッキング判定方法に関する。

ガソリンエンジンにおける点火時期は、出力トルクの向上を目的として、ノッキングが発生するクランク角度の直前まで進角されていることが一般的である。エンジンを設計する過程の中で点火時期をクランク角度に適合させる工程では、ノッキングが発生しているか否かがノッキング判定装置によって確認されている。ノッキング判定装置は、例えば、筒内圧を検出する圧力センサからの出力信号と、エンジンが発する音を検出するマイクからの出力信号との相互相関値を計算し、こうした相互相関値をノッキングの強度として取り扱っている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００３−３１４３４９号公報

しかしながら、特許文献１に記載のノッキング判定装置では、ノッキング以外の音によるノイズの混入が、ノッキングが発生しているか否かの判定の精度を低下させるおそれがある。

本発明の目的は、ノッキングが発生しているか否かを高精度に判定することのできるノッキング判定装置およびノッキング判定方法を提供することにある。

以下、上記課題を解決するための手段及びその作用効果について説明する。
上記課題を解決するためのノッキング判定装置において、ノッキングが発生しない運転条件が第１運転条件であり、前記第１運転条件以外の運転条件が第２運転条件であり、内燃機関に発生する圧力変動に基づく物理量を示す信号であって、前記内燃機関における回転角度ごとの前記物理量の推移を燃焼ごとに示す信号が対象信号である。そして、このノッキング判定装置は、前記第１運転条件で得られた複数の前記対象信号の各々のスペクトルに基づく値である第１スペクトルを算出すると共に、前記第２運転条件で得られた前記対象信号のスペクトルに基づく値である第２スペクトルを算出する算出部と、前記各第１スペクトルを多次元におけるこれらのばらつきで正規化し、かつ、前記第２スペクトルを前記ばらつきで正規化すると共に、前記各第１スペクトルから得られた前記正規化後の値の集合と、前記第２スペクトルから得られた前記正規化後の値との乖離の度合いから、前記第２運転条件でノッキングが発生しているか否かの判定を行う判定部と、を備えることを要旨としている。

上記課題を解決するためのノッキング判定方法において、ノッキングが発生しない運転条件が第１運転条件であり、前記第１運転条件以外の運転条件が第２運転条件であり、内燃機関に発生する圧力変動に基づく物理量を示す信号であって、前記内燃機関における回転角度ごとの前記物理量の推移を燃焼ごとに示す信号が対象信号である。そして、このノッキング判定方法は、算出部が、前記第１運転条件で得られた複数の前記対象信号の各々のスペクトルに基づく値である第１スペクトルを算出すると共に、前記第２運転条件で得られた前記対象信号のスペクトルに基づく値である第２スペクトルを算出すること、判定部が、前記各第１スペクトルを多次元におけるこれらのばらつきで正規化し、かつ、前記第２スペクトルを前記ばらつきで正規化すると共に、前記各第１スペクトルから得られた前記正規化後の値の集合と、前記第２スペクトルから得られた前記正規化後の値との乖離の度合いから、前記第２運転条件でノッキングが発生しているか否かの判定を行うこと、を含むことを要旨としている。

ノッキングとは、気筒内において異常燃焼が発生し、この異常燃焼による衝撃波が気筒の固有振動数で増幅され、それによって大きな振動が発生する現象である。このため、ノッキングが含まれる対象信号には、相関のある信号が含まれている。上記構成もしくは方法によれば、ノッキングが発生しているか否かの判定が、内燃機関に発生する圧力変動に基づく物理量の多次元における解析によって行われる。言い換えれば、スペクトル解析によるスペクトルの多次元データについて正規化を行うことで、複数の周波数成分について集合との乖離の度合いを求めることができる。また、スペクトル解析によるスペクトルの多次元データについて正規化を行うことで、ノイズの影響を抑制することができ、ノッキングが発生しているか否かを高精度に判定することができる。

上記ノッキング判定装置において、前記算出部は、前記スペクトルに基づく値として、前記対象信号のスペクトルからバイスペクトルを算出することが好ましい。
上記構成によれば、対象信号のスペクトルからバイスペクトルを算出して、ノッキングが発生しているか否かの判定を行うので、ノイズによる影響を更に低減して、ノッキングが発生しているか否かを更に高精度に判定することができる。

上記ノッキング判定装置において、前記判定部は、統計学上のパラメトリックな手法を用い、前記乖離の度合いを算出することが好ましい。
上記構成では、確率分布を仮定するパラメトリックな手法を用いて正規化されて判定が行われるため、データの分布に基づいて確率分布を仮定してノッキングが発生しているか否かの判定を効率よく行うことが可能でもある。

上記ノッキング判定装置において、前記判定部は、ノンパラメトリックな手法を用い、前記乖離の度合いを算出することが好ましい。
上記構成によれば、確率分布を仮定しないノンパラメトリックな手法を用いて乖離の度合いが算出されて判定が行われるため、データの分布形状が複雑なために確率分布の仮定が困難なときであれ、ノッキングが発生しているか否かの判定の頑強性を高めることが可能でもある。

上記ノッキング判定装置において、前記判定部は、前記内燃機関における気筒の固有振動数を加味して、前記乖離の度合いを算出することが好ましい。
上記構成によれば、こうした固有振動数が加味されるため、固有振動数に注目することで対象となる周波数帯を限定することとになり、ノッキングが発生しているか否かの判定の精度を高め、計算時間を短縮することが可能でもある。また、ノッキングと関係のない周波数帯の変動の影響を抑制することが可能でもある。

本発明によれば、ノッキングが発生しているか否かを高精度に判定することができる。

ノッキング判定装置の第１の実施形態におけるノッキング判定装置でエンジンの試験を行う際のノッキング判定装置とそれに接続される他の機器との接続の形態を示すブロック図。 同実施形態のノッキング判定装置の構成を示すブロック図。 同実施形態のノッキング判定装置が用いるモードの一例を示す図。 同実施形態のノッキング判定装置が行う判定準備について各処理工程を実施の順に示すフローチャート。 同実施形態のノッキング判定装置が行う判定準備の中の正規化処理について各処理工程を実施の順に示すフローチャート。 同実施形態のノッキング判定装置が行う判定処理について各処理工程を実施の順に示すフローチャート。 同実施形態のノッキング判定装置が行う判定処理の中の正規化処理について各処理工程を実施の順に示すフローチャート。 （ａ）は同実施形態のノッキング判定装置によって算出された第１運転条件における燃焼回数とマハラノビス距離との関係の一例を示すグラフ、（ｂ）は同実施形態のノッキング判定装置によって算出された第２運転条件における燃焼回数とマハラノビス距離との関係の一例を示すグラフ。 （ａ）は気筒内圧力を直接計測したときの燃焼回数と筒内圧ピーク値との関係を示すグラフ、（ｂ）は同実施形態のノッキング判定装置によって算出された（２，０）モードにおける燃焼回数とマラハノビス距離との関係を示すグラフ、（ｃ）は同実施形態のノッキング判定装置によって算出された（１，１）モードのときの燃焼回数とマラハノビス距離との関係を示すグラフ。 第２の実施形態のノッキング判定装置が行う判定準備について各処理工程を実施の順に示すフローチャート。 同実施形態のノッキング判定装置が行う判定準備の中の正規化処理について各処理工程を実施の順に示すフローチャート。 同実施形態のノッキング判定装置が行う判定処理について各処理工程を実施の順に示すフローチャート。 同実施形態のノッキング判定装置が行う判定処理の中の正規化処理について各処理工程を実施の順に示すフローチャート。 ノッキング判定装置が行う判定準備の変形例について各処理工程を実施の順に示すフローチャート。 同変形例において各処理工程を実施の順に示すフローチャート。

（第１の実施形態）
以下、図１〜図９を参照して、ノッキング判定装置およびノッキング判定方法の第１の実施形態について説明する。内燃機関の一例である車両用のエンジンの試験では、例えば点火タイミングの調整試験もしくは調整された点火タイミングの確認試験が行われる。これらの点火タイミングの試験においてノッキング判定装置が用いられ、また、ノッキング判定装置によるノッキング判定方法が実施される。

図１に示すように、試験用のエンジン１は、車両３に搭載されている。なお、試験用のエンジン１は、車両３に搭載されない状態であって、単独で用いられてもよい。エンジン１には、エンジン１の駆動を制御するエンジンＥＣＵ２が接続されている。エンジンＥＣＵ２は、エンジン１の駆動の制御に必要な各種情報をエンジンＥＣＵ２の外部から取得しながらエンジン１を制御する。エンジン１は、エンジン１を運転するための条件である運転条件として、ノッキングが発生しない運転条件である第１運転条件と、第１運転条件以外の運転条件である第２運転条件とを有している。

エンジン１の近くには、音圧センサ４が設置されている。音圧センサ４は、エンジン１に発生する圧力変動に基づく物理量の一例である音圧を検出し、検出された音圧の大きさを示す音圧信号を生成する。ノッキングとは、気筒内において異常燃焼が発生し、この異常燃焼による衝撃波が気筒の固有振動数で増幅され、それによって大きな振動が発生する現象である。このため、ノッキングが含まれる音圧信号には、相関のある信号が含まれている。音圧センサ４は、音圧信号をデータ収集装置５に出力する。エンジンＥＣＵ２は、エンジン１の回転角度を表す角度情報をデータ収集装置５に出力する。角度情報には、例えば回転パルスとクランク角度パルスとが含まれる。回転パルスは、クランク軸の回転角度が原点であるときに出力される信号であって、例えば、クランク軸が１回転するごとに１パルス出力される。クランク角度パルスは、クランク軸の回転角度が１度進むごとに出力される信号であって、例えばクランク軸が２回転する間に７２０パルス出力される。

ノッキング判定装置１０は、データ収集装置５を介して音圧信号と角度情報とを取得する。データ収集装置５は、音圧センサ４から出力される音圧信号をＡ／Ｄ変換し、角度情報とともに一旦蓄えた後、それらのデータをノッキング判定装置１０に出力する。ノッキング判定装置１０は、データ収集装置５からデータを取得して、ノッキングの判定に関する演算を実行して、その演算結果をモニタ６等に出力する。なお、ノッキング判定装置１０は、ノッキング検出方法を実施するプログラムを有するパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等であってもよい。

次に、ノッキング判定装置１０の演算について説明する。
図２に示すように、ノッキング判定装置１０は、エンジンＥＣＵ２から出力されてデータ収集装置５を介して角度情報を取得するとともに、音圧センサ４から出力された信号がデータ収集装置５でＡ／Ｄ変換された音圧信号を取得する。なお、音圧信号がエンジン１における回転角度ごとの物理量の推移を燃焼ごとに示す信号である対象信号に相当する。音圧信号には、スペクトル（周波数成分）が含まれている。

また、ノッキング判定装置１０は、第１運転条件で得られた複数の音圧信号の各々のスペクトルに基づく値である第１バイスペクトルを算出すると共に、第２運転条件で得られた音圧信号のスペクトルに基づく値である第２バイスペクトルを算出する算出部１１を備えている。なお、バイスペクトルは、スペクトルから算出され、スペクトルの共起関係を反映した特徴量である。ここで、第１バイスペクトルは第１運転条件で得られた複数の音圧信号の各々のスペクトルに基づく値である第１スペクトルに相当する。また、第２バイスペクトルは第２運転条件で得られた音圧信号のスペクトルに基づく値である第２スペクトルに相当する。そして、ノッキング判定装置１０は、各第１バイスペクトルを多次元におけるこれらのばらつきで正規化し、かつ第２バイスペクトルを同じばらつきで正規化すると共に、各第１バイスペクトルから得られた正規化後の値の集合と、第２バイスペクトルから得られた正規化後の値との乖離の度合いから、第２運転条件でノッキングが発生しているか否かの判定を行う判定部１２を備えている。全ての第１バイスペクトルのばらつきとは、統計学上のばらつきであって、全ての第１バイスペクトルから得られる分散や共分散である。本実施形態のノッキング判定装置１０は、多次元正規分布を仮定したパラメトリック手法によって判定準備をするとともに、判定準備に基づいて判定を行う。

算出部１１は、信号切出部１３と、ＦＦＴ部１４と、バイスペクトル算出部１５とを備えている。判定部１２は、正規化部１６と、判定値算出部１７と、比較部１８とを備えている。ノッキング判定装置１０は、ノッキングの判定を行う前に判定に用いる判定値を算出するための準備を行う。ノッキング判定装置１０は、準備のときにはノッキングの発生していないエンジン１のＮサイクルのデータを取得して演算を行い、準備のときにのみ判定値算出部１７を用いる。一方、ノッキング判定装置１０は、ノッキングの判定のときにはノッキングのおそれのあるエンジン１の１サイクルのみのデータを取得して演算を行い、判定のときにのみ比較部１８を用いる。ここで、エンジン１のＮサイクル及び１サイクルのデータは、選択した１気筒についてのデータである。なお、気筒は任意に選択可能である。

信号切出部１３は、取得した角度情報に基づいて、取得した音圧信号の中から特定の角度範囲内の信号を切り出す。ここでは、信号切出部１３は、回転パルスの発生を契機としてクランク角度パルスを計数し、その計数値に基づいてノッキングが発生し得る角度範囲を決定し、音圧信号のうちの決定された角度範囲（切出角度範囲）内の音圧信号を切り出す。具体的には、信号切出部１３は、例えば、点火位置やＴＤＣ（Ｔｏｐ Ｄｅａｄ Ｃｅｎｔｅｒ）付近から約９０度の角度範囲内の音圧信号を切り出す。なお、点火タイミングが変更されても切出角度範囲は固定されたままである。ただし、点火タイミングの変更に応じて切出しの角度範囲を変更してもよい。

また、信号切出部１３は、１回転１パルスの回転パルスと２回転７２０パルスのクランク角度パルスとを計数することで切出角度範囲を決定する。なお、１回転１パルスの回転パルスのみに基づいて、隣接する回転パルスの間隔からエンジン回転速度（１回転に要する時間）を求め、その１回転に要する時間の中の特定の時間領域を切出角度範囲としてもよい。あるいはクランク角度パルスよりも分解能の低い角度情報、例えばイグニッションパルス信号に基づいて、切出角度範囲を決定してもよい。

ＦＦＴ部１４は、信号切出部１３が切り出した音圧信号に対して時間周波数領域で離散フーリエ変換を高速に計算する高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を行い、周波数成分（スペクトル）を算出する。

バイスペクトル算出部１５は、ＦＦＴ部１４が算出した周波数成分からバイスペクトルを算出する。ここで、時刻ｔにおける信号切出部１３が切り出した音圧信号をｘ（ｔ）とする。この音圧信号ｘ（ｔ）にＦＦＴ処理を施すと、周波数ｆを変数とするフーリエ係数Ｘ（ｆ）が算出される。このフーリエ係数Ｘ（ｆ）に基づくバイスペクトルＢ（ｆ_１，ｆ_２）は下記の式（１）で示される。バイスペクトルＢ（ｆ_１，ｆ_２）は、スペクトルの３乗積である。

ここで、ｆ_１，ｆ_２は周波数、＊は複素共役を表している。
次に、正規化部１６は、上記のようにバイスペクトル算出部１５で算出されたバイスペクトルＢ（ｆ_１，ｆ_２）を正規化する。正規化部１６は、振動モード（周波数）別の特徴量（バイスペクトルの周波数成分）を算出する。ノッキングは、気筒内の一種の共振現象であり、ノッキングが発生すると気筒内に衝撃波が発生し、エンジンから発せられる振動や音には、その気筒の、ある１つの固有振動数（共振周波数）の成分とその高調波成分（特に２倍の周波数成分）が含まれる。バイスペクトルでｆ_１＝ｆ_２のバイスペクトルは、各周波数における２次の調和成分の大きさを反映している。

エンジンの固有振動数（共振周波数）ｆ_ｐ，ｑは、下記の式（２）で示される。

ただし、Ｃは音速、Ｄはボア径、ｐ，ｑは振動モード、Ρ_ｐ，ｑは振動モード（ｐ，ｑ）における定数である。
図３に示すように、例えば振動モード（ｐ，ｑ）が（１，０）モードのときは、定数Ρ_１，０＝１．８４１である。また、「気筒内振動モード」の図は、ボア内の気体の振動の様子を図解したものである。

正規化部１６は、全ての第１バイスペクトルの分布が多次元確率分布であると仮定して、全ての第１バイスペクトルのばらつきによる正規化を行う。正規化部１６は、正規化の一例として、まず、Ｎサイクルの各々で算出した振動モード別の特徴量から絶対値を算出し、Ｎサイクル分の平均値及び分散共分散行列を算出する。この平均値及び分散共分散行列を使用することで、Ｎサイクル分のマハラノビス距離を算出することができる。正規化部１６は、判定処理時には、第２運転条件での各音圧信号の第２バイスペクトルに対し、準備で得られたＮサイクル分の平均値及び分散共分散行列を用いマハラノビス距離を算出する。分散共分散行列は、バイスペクトルの各周波数成分の平均からの偏差の積の平均値である共分散を配列した行列である。ここで、マハラノビス距離を算出することによって多次元において正規化が行われる。

判定値算出部１７は、第１バイスペクトルから得られた正規化後の集合と、第２バイスペクトルから得られた正規化後の値との乖離の度合いの一例として、平均値及び分散共分散行列から求められるマハラノビス距離の判定値を決定する。判定値算出部１７は、準備で得られた各周波数でのマハラノビス距離に対してマージンを有することで判定値を算出する。判定値は、例えば準備で得られた各周波数でのマハラノビス距離を定数倍することで算出する。この判定値は、エンジン１にノッキングが発生しているか否かを判定する値である。

比較部１８は、判定値算出部１７で算出された判定値と正規化部１６で算出された第２バイスペクトルのマハラノビス距離とを比較することでノッキングが発生しているか否かを判定する。比較部１８は、正規化部１６で算出された第２バイスペクトルのマハラノビス距離が判定値よりも大きいときにノッキングが発生していると判定する。

次に、図４〜図９を参照して、上記のノッキング判定装置１０によるノッキングが発生しているか否かの判定について説明する。ここでは、エンジン１の負荷条件を一定に保ち、その一定の負荷条件の下で処理が実行される。なお、エンジン１の回転速度は、準備時と判定時とで同じ回転速度であることが望ましく、言い換えれば判定したい回転速度で準備処理を行うことが望ましい。

まず、ノッキング判定装置１０による判定準備について説明する。
図４に示すように、ノッキング判定装置１０は、判定準備において運転中にノッキングが発生しない第１運転条件のエンジン１のＮサイクルの音圧信号及び角度情報を取得する（ステップＳ１１）。すなわち、ノッキング判定装置１０は、エンジンＥＣＵ２から出力された角度情報を、データ収集装置５を介して取得するとともに、音圧センサ４から出力された信号がデータ収集装置５でＡ／Ｄ変換された音圧信号を取得する。

続いて、ノッキング判定装置１０は、取得した音圧信号の中から切出角度範囲内の音圧信号を切り出す（ステップＳ１２）。すなわち、信号切出部１３は、取得した角度情報に基づいて音圧信号の中から特定の角度範囲内の信号を切り出す。

続いて、ノッキング判定装置１０は、切り出された音圧信号にＦＦＴ処理を行う（ステップＳ１３）。すなわち、ＦＦＴ部１４は、信号切出部１３が切り出した音圧信号ｘ（ｔ）に対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を行い、フーリエ係数Ｘ（ｆ）を算出する。

続いて、ノッキング判定装置１０は、算出された周波数成分からバイスペクトルを算出する（ステップＳ１４）。すなわち、バイスペクトル算出部１５は、ＦＦＴ部１４が算出したフーリエ係数Ｘ（ｆ）からバイスペクトルＢ（ｆ_１，ｆ_２）を算出する。

続いて、ノッキング判定装置１０は、算出されたバイスペクトルに対して正規化処理を行う（ステップＳ１５）。
詳しくは、図５に示すように、ノッキング判定装置１０は、バイスペクトル算出部１５が算出したバイスペクトルのうち各振動モード（周波数）の特徴量を抽出する（ステップＳ１５−１）。すなわち、正規化部１６は、各振動モードにおけるバイスペクトルの周波数成分を特徴量として抽出する。そして、ノッキング判定装置１０は、各振動モードの抽出した特徴量（バイスペクトルの周波数成分）の絶対値を算出する（ステップＳ１５−２）。正規化部１６は、バイスペクトルが複素数であるので、実数とするために絶対値を算出する。

続いて、ノッキング判定装置１０は、各振動モードの算出した特徴量（バイスペクトルの周波数成分）の絶対値から平均値及び分散共分散行列を算出する（ステップＳ１５−３）。すなわち、正規化部１６は、各振動モードの特徴量（バイスペクトルの周波数成分）の絶対値から平均値を算出し、この平均値を用いて分散共分散行列を算出する。

そして、図４に示すように、ノッキング判定装置１０は、ノッキングが発生しているか否かの判定に用いる判定値を算出する（ステップＳ１６）。すなわち、判定値算出部１７は、正規化部１６によって算出された分散共分散行列に基づいて各振動モードのマハラノビス距離を算出し、算出したマハラノビス距離にマージンを有するように判定値を算出する。

例えば、図８（ａ）に示すように、ノッキングが発生しない第１運転条件において算出したマハラノビス距離は各燃焼回数において、ノッキングが発生した燃焼時に算出されたマハラノビス距離と比べて小さい値、例えば０に近い値をとる。そして、判定値算出部１７は、ノッキングが発生しない第１運転条件において算出したマハラノビス距離にマージンを有するように判定値を算出する。

次に、ノッキング判定装置１０による判定準備に基づく判定について説明する。
図６に示すように、ノッキング判定装置１０は、判定において第１運転条件以外の運転条件である第２運転条件のエンジン１の１サイクルの音圧信号及び角度情報を取得する（ステップＳ２１）。続いて、ノッキング判定装置１０は、取得した音圧信号の中から切出角度範囲内の音圧信号を切り出す（ステップＳ２２）。続いて、ノッキング判定装置１０は、切り出された音圧信号にＦＦＴ処理を行う（ステップＳ２３）。続いて、ノッキング判定装置１０は、算出された周波数成分からバイスペクトルを算出する（ステップＳ２４）。続いて、ノッキング判定装置１０は、算出されたバイスペクトルに対して正規化処理を行う（ステップＳ２５）。

詳しくは、図７に示すように、ノッキング判定装置１０は、バイスペクトル算出部１５が算出したバイスペクトルのうち各振動モードの特徴量（バイスペクトルの周波数成分）を抽出する（ステップＳ２５−１）。そして、ノッキング判定装置１０は、各振動モードの抽出した特徴量（バイスペクトルの周波数成分）の絶対値を算出する（ステップＳ２５−２）。

続いて、ノッキング判定装置１０は、各振動モードの算出した特徴量（バイスペクトルの周波数成分）の絶対値によってマハラノビス距離を算出する（ステップＳ２５−３）。すなわち、正規化部１６は、各振動モードの特徴量（バイスペクトルの周波数成分）の絶対値を、判定準備において算出した平均値及び分散共分散行列を適用してマハラノビス距離を算出する。

そして、図６に示すように、ノッキング判定装置１０は、ノッキングが発生しているか否かを判定する（ステップＳ２６）。すなわち、判定部１２は、正規化部１６によって算出された各振動モードのマハラノビス距離と判定値とを比較することによってノッキングが発生しているか否かの判定を行う。判定部１２は、各振動モードのいずれか一つの判定において、算出されたマハラノビス距離が判定値よりも大きいときにノッキングが発生していると判定する。なお、判定部１２は、各振動モードのうち、判定値を超えた振動モードがいくつあればノッキングと判定するか事前に決めておき、複数の振動モードのマハラノビス距離が判定値よりも大きいものが、事前に決めた個数よりも多いときにノッキングが発生していると判定してもよい。

例えば、図８（ｂ）に示すように、第２運転条件においてノッキングが発生しているときに算出したマハラノビス距離は、判定準備において算出した判定値よりも大きい値が存在している。そして、判定部１２は、判定において算出したマハラノビス距離と判定値とを比較して、算出したマハラノビス距離が判定値よりも大きいときにノッキングが発生していると判定する。また、判定時に算出した各振動モードのマハラノビス距離と判定値とを比較することで、当該振動モードにおいてノッキングが発生していることを特定することができる。

そして、ノッキング判定装置１０は、各振動モードにおいてノッキングが発生しているか否かの判定結果をモニタ６等に出力することで、判定結果をユーザに提示することができる。

本実施形態では、エンジン１から発生する音圧によって、ノッキングが発生しているか否かを判定しているので、エンジン１の気筒内にセンサを設ける必要がなく、燃焼特性に影響を与えることなくノッキングが発生しているか否かの判定を行うことができる。

また、ノッキングが発生していない第１運転条件において音圧信号を取得してバイスペクトルを求めて、正規化して、統計的標準化を行うことで、微弱なノッキングやエンジンの高回転速度領域のノッキングでも判定することができる。つまり、図９（ａ）に示した気筒内に設置したセンサによって直接計測した筒内圧ピーク値は３個のノッキングを検出している。なお、このグラフは高精度なセンサで直接計測した計測値をノッキングが分かるように処理を行った理想的なグラフである。一方で、本実施形態のノッキング判定によれば、図９（ｂ）に示すように振動モードが（２，０）モードにおいて判定値よりも大きいマハラノビス距離が２個検出されている。また、図９（ｃ）に示すように振動モードが（１，１）モードにおいて判定値よりも大きいマハラノビス距離が２個検出されている。すなわち、本実施形態のノッキング判定は、筒内圧ピーク値によるノッキングの検出結果と相関がある。なお、各振動モードにおいて判定値は異なっている。よって、本実施形態によれば、複数の振動モードを組み合わせることで発生している複数のノッキングを検出することができる。

本実施形態では、燃焼ごとに示す対象信号である音圧信号が複数の周波数成分を含むことにより解析対象の周波数が拡がる。このため、単一の周波数での解析ではノッキングの検出精度が低下するところ、多次元データで解析を行う本実施形態では、ノッキングを高精度に検出することができる。

以上説明したように、本実施形態によれば、以下の効果を奏することができる。
（１）ノッキングが発生しているか否かの判定が、エンジン１に発生する圧力変動に基づく物理量の多次元における解析によって行われる。言い換えれば、スペクトル解析によるスペクトルの多次元について正規化を行うことで、複数の周波数成分について集合との乖離の度合いを求めることができる。また、スペクトル解析によるスペクトルの多次元データについて正規化を行うことで、ノイズの影響を抑制することができ、ノッキングが発生しているか否かを高精度に判定することができる。

（２）音圧信号のスペクトルからバイスペクトルを算出して、ノッキングが発生しているか否かの判定を行うので、ノイズによる影響を更に低減して、ノッキングが発生しているか否かを更に高精度に判定することができる。

（３）確率分布を仮定するパラメトリックな手法であるマハラノビス距離を用いて正規化されて判定が行われるため、データの分布に基づいてノッキングが発生しているか否かの判定を効率よく行うことができる。

（４）固有振動数が加味されるため、固有振動数に注目することで対象となる周波数帯を限定することとになり、ノッキングが発生しているか否かの判定の精度を高め、計算時間を短縮することができる。また、ノッキングと関係のない周波数帯の変動の影響を抑制することができる。

（５）音圧センサ４による検出では、センサをエンジン１に取り付けるための加工が不要となるため、燃焼特性に与える影響を抑えることができる。
（第２の実施形態）
以下、図１０〜図１３を参照して、ノッキング判定装置およびノッキング判定方法の第２の実施形態について説明する。この実施形態のノッキング判定装置およびノッキング判定方法は、確率分布を仮定しないノンパラメトリック手法によって判定準備及び判定を行う点が上記第１の実施形態と異なっている。以下、第１の実施形態との相違点を中心に説明する。

まず、ノッキング判定装置１０による判定準備について説明する。
図１０に示すように、ノッキング判定装置１０は、判定準備において運転中にノッキングが発生しない第１運転条件のエンジン１のＮサイクルの音圧信号及び角度情報を取得する（ステップＳ１１）。続いて、ノッキング判定装置１０は、取得した音圧信号の中から切出角度範囲内の音圧信号を切り出す（ステップＳ１２）。ノッキング判定装置１０は、切り出された音圧信号にＦＦＴ処理を行う（ステップＳ１３）。続いて、ノッキング判定装置１０は、算出された周波数成分からバイスペクトルを算出する（ステップＳ１４）。ノッキング判定装置１０は、算出されたバイスペクトルに対して正規化処理を行う（ステップＳ３５）。

詳しくは、図１１に示すように、正規化部１６は、バイスペクトル算出部１５が算出したバイスペクトルのうち各振動モード（周波数）の特徴量を抽出する（ステップＳ３５−１）。すなわち、正規化部１６は、各振動モードにおけるバイスペクトルの周波数成分を特徴量として抽出する。そして、正規化部１６は、各振動モードの抽出した特徴量（バイスペクトルの周波数成分）の絶対値を算出する（ステップＳ３５−２）。

続いて、正規化部１６は、各振動モードの算出した特徴量（バイスペクトルの周波数成分）の絶対値からばらつきの一例である分散を各次元（周波数成分）から求めて各々の次元ごとに正規化を行う（ステップＳ３５−３）。すなわち、正規化部１６は、各振動モードの特徴量（バイスペクトルの周波数成分）の絶対値から分散を算出し、この分散で特徴量の絶対値を割ることで正規化を行う。

そして、図１０に示すように、ノッキング判定装置１０は、各振動モードにおいて正規化によって得られた値から異常値を算出する（ステップＳ３６）。判定値算出部１７は、Ｋ−近傍法によって異常値を算出する。すなわち、判定値算出部１７は、Ｋ−近傍法に基づいて、正規化によって得られた各値が任意のＫ個が収まる多次元における円の半径を各値について求め、異常値とする。

続いて、ノッキング判定装置１０は、算出した異常値からノッキングが発生しているか否かの判定に用いる判定値を算出する（ステップＳ３７）。すなわち、判定値算出部１７は、算出した異常値にマージンを有するように判定値を算出する。判定値は例えば異常値を定数倍することで判定値を算出する。

次に、ノッキング判定装置１０による判定準備に基づく判定について説明する。
図１２に示すように、ノッキング判定装置１０は、判定において第１運転条件以外の運転条件である第２運転条件のエンジン１の１サイクルの音圧信号及び角度情報を取得する（ステップＳ２１）。続いて、ノッキング判定装置１０は、取得した音圧信号の中から切出角度範囲内の音圧信号を切り出す（ステップＳ２２）。続いて、ノッキング判定装置１０は、切り出された音圧信号にＦＦＴ処理を行う（ステップＳ２３）。続いて、ノッキング判定装置１０は、算出された周波数成分からバイスペクトルを算出する（ステップＳ２４）。続いて、ノッキング判定装置１０は、算出されたバイスペクトルに対して正規化処理を行う（ステップＳ４５）。

詳しくは、図１３に示すように、正規化部１６は、バイスペクトル算出部１５が算出したバイスペクトルのうち各振動モードの特徴量（バイスペクトルの周波数成分）を抽出する（ステップＳ４５−１）。そして、正規化部１６は、各振動モードの抽出した特徴量（バイスペクトルの周波数成分）の絶対値を算出する（ステップＳ４５−２）。

続いて、正規化部１６は、判定準備で求めた各振動モードの各周波数成分の分散で正規化する（ステップＳ４５−３）。すなわち、正規化部１６は、判定時に算出した各振動モードの特徴量（バイスペクトルの周波数成分）の絶対値における分散で、特徴量の絶対値を割ることで正規化を行う。

そして、図１２に示すように、ノッキング判定装置１０は、各振動モードにおいて正規化によって得られた値から異常値を算出する（ステップＳ４６）。判定部１２は、判定準備と同様にＫ−近傍法によって異常値を算出する。

続いて、ノッキング判定装置１０は、算出した異常値からノッキングが発生しているか否かを判定する（ステップＳ４７）。すなわち、判定部１２は、判定において算出した各振動モードの異常値と判定値とを比較することによってノッキングが発生しているか否かを判定する。判定部１２は、各振動モードのいずれか一つにおいて、判定で算出された異常値が判定値よりも大きいときにノッキングが発生していると判定する。なお、判定部１２は、各振動モードのうち、判定値を超えた振動モードがいくつあればノッキングと判定するか事前に決めておき、判定値よりも大きい、複数の振動モードの異常値が事前に決めた個数よりも多いときにノッキングが発生していると判定してもよい。

そして、ノッキング判定装置１０は、各振動モードにおいてノッキングが発生しているか否かの判定結果をモニタ６等に出力することで、判定結果をユーザに提示することができる。

上記のように、ノンパラメトリック手法によってノッキングが発生しているか否かを判定するため、確率分布を仮定するパラメトリック手法に比べて判定の頑強性を高めることができる。

本実施形態では、燃焼ごとに示す対象信号である音圧信号が複数の周波数成分を含むことにより解析対象の周波数が拡がる。このため、単一の周波数での解析ではノッキングの検出精度が低下するところ、多次元データで解析を行う本実施形態では、ノッキングを高精度に検出することができる。

以上説明したように、本実施形態によれば、第１の実施形態の（１）、（２）、（４）、および（５）の効果に加え、以下の効果を奏することができる。
（６）確率分布を仮定しないノンパラメトリックな手法を用いて異常値が算出されて判定が行われるため、ノッキングが発生しているか否かの判定の頑強性を高めることができる。

なお、上記実施形態は、これを適宜変更した以下の形態にて実施することもできる。
・上記第１の実施形態では、判定処理の図６のステップＳ２６において、算出されたマハラノビス距離そのものを判定値によって判定することでノッキングが発生しているか否かを判定した。しかしながら、ステップＳ２６の前に算出されたマハラノビス距離から異常値を別途算出して、この異常値を判定値によって比較することでノッキングが発生しているか否かを判定してもよい。

・上記第１の実施形態において、判定準備の図５のステップＳ１５−３においてバイスペクトルの周波数成分の平均値を算出したが、平均値の代わりにバイスペクトルの周波数成分の中央値を算出して分散共分散行列を算出し、中央値と中央値で算出した分散共分散行列をもって分布を推定してもよい。

・上記第１の実施形態において、判定準備における分散共分散行列の算出時に、ＭＣＤ（Ｍｉｎｉｍｕｍ−Ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ−Ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ）法によって算出してもよい。

・上記第１の実施形態では、パラメトリック手法において多次元正規分布を仮定してマハラノビス距離を求めたが、多次元正規分布以外の多次元複素確率分布や混合ガウス分布等の他の多次元確立分布を仮定してその生起確率によってノッキングが発生しているか否かを判定してもよい。なお、他の多次元確率分布のときは、確率密度関数の対数をとった値を異常度とする。

・上記第２の実施形態では、ノンパラメトリック手法として判定準備においてバイスペクトルから分散を算出して（図１１のステップＳ３５−３）、Ｋ−近傍法によって異常値を算出した（図１２のステップＳ４６）。しかしながら、Ｋ−近傍法に代えて、Ｏｎｅ−ｔｉｍｅ Ｓａｍｐｌｉｎｇ法によって異常値を算出してノッキングが発生しているか否かを判定してもよい。また、Ｋ−近傍法と同様に取得したデータ間の距離や密度によってノッキングが発生しているか否かを判定してもよい。

・上記各実施形態では、バイスペクトルを算出して、バイスペクトルを正規化することでノッキングが発生しているか否かを判定した。しかしながら、ＦＦＴ処理によって得られたスペクトルを多次元において正規化することでノッキングが発生しているか否かを判定してもよい。例えば、判定準備において、図１４に示すように、図４に示したステップＳ１４のバイスペクトルの算出を行わず、ステップＳ１３のＦＦＴ処理によって得られたスペクトルを、マハラノビス距離等を算出することによって多次元において正規化する（ステップＳ１５）。また、判定処理において、図１５に示すように、図６に示したステップＳ２４のバイスペクトルの算出を行わず、ステップＳ２３のＦＦＴ処理によって得られたスペクトルを、マハラノビス距離等を算出することによって多次元において正規化する（ステップＳ２５）。

・上記各実施形態では、エンジン１に発生する圧力変動に基づく物理量を空気の振動である音として音圧センサ４によって音圧信号を取得したが、エンジン１に発生する圧力変動に基づく物理量を空気以外の媒体の振動としてセンサによって取得してもよい。

・また、エンジン１に発生する圧力変動に基づく物理量としてエンジン１の気筒内の圧力を直接検出して、気筒内の圧力の検出信号によってノッキングが発生しているか否かを判定してもよい。

１…エンジン、２…エンジンＥＣＵ、３…車両、４…音圧センサ、５…データ収集装置、６…モニタ、１０…ノッキング判定装置、１１…算出部、１２…判定部、１３…信号切出部、１４…ＦＦＴ部、１５…バイスペクトル算出部、１６…正規化部、１７…判定値算出部、１８…比較部。

Claims (6)

1. ノッキングが発生しない運転条件が第１運転条件であり、
   前記第１運転条件以外の運転条件が第２運転条件であり、
   内燃機関に発生する圧力変動に基づく物理量を示す信号であって、前記内燃機関における回転角度ごとの前記物理量の推移を燃焼ごとに示す信号が対象信号であり、
   前記第１運転条件で得られた複数の前記対象信号の各々のスペクトルに基づく値である第１スペクトルを算出すると共に、前記第２運転条件で得られた前記対象信号のスペクトルに基づく値である第２スペクトルを算出する算出部と、
   前記各第１スペクトルを多次元におけるこれらのばらつきで正規化し、かつ、前記第２スペクトルを前記ばらつきで正規化すると共に、前記各第１スペクトルから得られた前記正規化後の値の集合と、前記第２スペクトルから得られた前記正規化後の値との乖離の度合いから、前記第２運転条件でノッキングが発生しているか否かの判定を行う判定部と、を備える
   ノッキング判定装置。
2. 前記算出部は、前記スペクトルに基づく値として、前記対象信号のスペクトルからバイスペクトルを算出する
   請求項１に記載のノッキング判定装置。
3. 前記判定部は、統計学上のパラメトリックな手法を用い、前記乖離の度合いを算出する
   請求項１又は２に記載のノッキング判定装置。
4. 前記判定部は、ノンパラメトリックな手法を用い、前記乖離の度合いを算出する
   請求項１又は２に記載のノッキング判定装置。
5. 前記判定部は、前記内燃機関における気筒の固有振動数を加味して、前記乖離の度合いを算出する
   請求項１〜４のいずれか一項に記載のノッキング判定装置。
6. ノッキングが発生しない運転条件が第１運転条件であり、
   前記第１運転条件以外の運転条件が第２運転条件であり、
   内燃機関に発生する圧力変動に基づく物理量を示す信号であって、前記内燃機関における回転角度ごとの前記物理量の推移を燃焼ごとに示す信号が対象信号であり、
   算出部が、前記第１運転条件で得られた複数の前記対象信号の各々のスペクトルに基づく値である第１スペクトルを算出すると共に、前記第２運転条件で得られた前記対象信号のスペクトルに基づく値である第２スペクトルを算出すること、
   判定部が、前記各第１スペクトルを多次元におけるこれらのばらつきで正規化し、かつ、前記第２スペクトルを前記ばらつきで正規化すると共に、前記各第１スペクトルから得られた前記正規化後の値の集合と、前記第２スペクトルから得られた前記正規化後の値との乖離の度合いから、前記第２運転条件でノッキングが発生しているか否かの判定を行うこと、を含む
   ノッキング判定方法。