JP2018179810A - 空気流量測定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】空気流量の補正精度を向上できる空気流量測定装置を提供すること。【解決手段】ＡＦＭは、空気が流れる環境に配置されるセンシング部の出力値に基づいて、空気の流量である空気流量を測定する。ＡＦＭは、出力値における空気の脈動波形の少なくとも１サイクル分のサンプリングデータから標準偏差を算出する標準偏差演算部３６と、標準偏差に相関した、空気流量の脈動誤差を予測する脈動誤差予測部３８と、を備えている。さらに、ＡＦＭは、脈動誤差予測部３８にて予測した脈動誤差を用いて、脈動誤差が小さくなるように空気流量を補正する脈動誤差補正部３９を備えている。【選択図】図２

Description

本開示は、空気流量測定装置に関する。

従来、空気流量測定装置の一例として、特許文献１に開示された内燃機関の制御装置がある。この制御装置は、脈動振幅比と脈動周波数とを演算し、脈動振幅比と脈動周波数から脈動誤差を算出する。そして、制御装置は、脈動振幅比と脈動周波数とから脈動誤差を補正するために必要な補正係数を脈動誤差補正マップから参照し、脈動誤差を補正した空気量を演算する。

特開２０１４−２０２１２号公報

しかしながら、吸気脈動は、正弦波だけではなく波形の変形（高次成分を含む）により脈動誤差の傾向も変化する。つまり、吸気脈動は、脈動振幅比と脈動周波数とが同じであっても、脈動誤差の傾向が変化する。

ところが、上記制御装置は、脈動振幅比と脈動周波数とから脈動誤差を補正するために必要な補正係数を取得して、この補正係数を用いて脈動誤差を補正した空気量を演算する。このため、制御装置は、脈動波形が変形した場合における脈動誤差の変化に対応できず、補正精度が悪化する可能性がある。

本開示は、上記問題点に鑑みなされたものであり、空気流量の補正精度を向上できる空気流量測定装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために本開示は、
空気が流れる環境に配置されるセンシング部（１０）の出力値に基づいて空気流量を測定する空気流量測定装置であって、
出力値における空気の脈動波形の少なくとも１サイクル分のサンプリングデータから標準偏差を算出する標準偏差演算部（３６）と、
標準偏差に相関した、空気流量の脈動誤差を予測する脈動誤差予測部（３８，３８ａ〜３８ｆ）と、
脈動誤差予測部にて予測した脈動誤差を用いて、脈動誤差が小さくなるように空気流量を補正する脈動誤差補正部（３９）と、備えている空気流量測定装置。

このように、本開示は、空気の脈動波形の少なくとも１サイクル分のサンプリングデータから標準偏差を算出する。これによって、本開示は、センシング部の出力の最大値、最小値、平均値が同じであるが、波形が異なる場合に、各波形のばらつき具合を把握することができる。そして、本開示は、この標準偏差に相関した脈動誤差を予測するので、上記のような波形のそれぞれに適した脈動誤差を得ることができる。

本開示は、このようにして予測した脈動誤差を用いて、脈動誤差が小さくなるように空気流量を補正するため、上記のように波形が異なる場合であっても、各波形に対応して、脈動誤差が小さくなるように空気流量を補正することができる。つまり、本開示は、空気流量の補正精度を向上できる。

なお、特許請求の範囲、及びこの項に記載した括弧内の符号は、ひとつの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。

第１実施形態におけるＡＦＭの概略構成を示すブロック図である。 第１実施形態における処理部の概略構成を示すブロック図である。 第１実施形態における計測期間の決定方法を説明するための波形図である。 平均値、最大値、最小値が同じで標準偏差が異なることを説明する波形図である。 第２実施形態における処理部の概略構成を示すブロック図である。 第２実施形態の変形例における処理部の概略構成を示すブロック図である。 第３実施形態における処理部の概略構成を示すブロック図である。 第４実施形態における処理部の概略構成を示すブロック図である。 第４実施形態における２次元マップを示す図面である。 第４実施形態における標準偏差‐脈動誤差を示す図面である。 第５実施形態における処理部の概略構成を示すブロック図である。 第６実施形態における処理部の概略構成を示すブロック図である。 第７実施形態における処理部の概略構成を示すブロック図である。 第８実施形態におけるＡＦＭの概略構成を示すブロック図である。

以下において、図面を参照しながら、本開示を実施するための複数の形態を説明する。各形態において、先行する形態で説明した事項に対応する部分には同一の参照符号を付して重複する説明を省略する場合がある。各形態において、構成の一部のみを説明している場合は、構成の他の部分については先行して説明した他の形態を参照し適用することができる。

（第１実施形態）
図１〜図４を用いて、第１実施形態の空気流量測定装置に関して説明する。本実施形態では、図１に示すように、空気流量測定装置をＡＦＭ（air flow meter）１００に適用した例を採用する。つまり、ＡＦＭ１００は、空気流量測定装置に相当する。

ＡＦＭ１００は、例えば内燃機関（以下、エンジン）を備えた車両に搭載される。また、ＡＦＭ１００は、エンジンの気筒に吸入される吸気の流量（以下、空気流量）を測定する熱式の空気流量測定機能を有している。よって、ＡＦＭ１００は、熱線式エアフロメータと言える。また、空気流量は、吸気流量とも言える。

ＡＦＭ１００は、主に、センシング部１０と処理部２０とを含んでいる。また、ＡＦＭ１００は、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）２００に電気的に接続されている。ＥＣＵ２００は、内燃機関制御装置に相当し、ＡＦＭ１００からの検出信号などに基づいてエンジンを制御する機能を備えたエンジン制御装置である。この検出信号は、後程説明する脈動誤差補正部３９によって補正された空気流量を示す電気信号である。

センシング部１０は、空気が流れる環境として、例えば、エアクリーナのアウトレットや吸気管等の吸気ダクト内に配置される。例えば、センシング部１０は、特開２０１６−１０９６２５号公報などに開示されているように、通路形成部材に取り付けられた状態で吸気ダクトに配置される。つまり、センシング部１０は、吸気ダクトの内部（主空気通路）を流れる吸気の一部が通過するバイパス通路（副空気通路）及びサブバイパス通路（副々空気通路）が形成される通路形成部材に取り付けられることで、サブバイパス通路に配置される。しかしながら、本開示は、これに限定されず、センシング部１０が直接、主空気通路に配置されていてもよい。

また、センシング部１０は、周知の発熱抵抗体や測温抵抗体などを含んでいる。センシング部１０は、サブバイパス流路を流れる空気流量に対応したセンサ信号（出力値、出力流量）を処理部２０に対して出力する。なお、センシング部１０は、サブバイパス流路を流れる空気流量に対応した電気信号である出力値を処理部２０に対して出力するとも言える。

ところで、吸気ダクト内では、エンジンにおけるピストンの往復運動などにより、逆流を含む吸気脈動が発生する。センシング部１０は、吸気脈動の影響を受けて、出力値に真の空気流量に対する誤差が生じる。特に、センシング部１０は、スロットル弁が全開側に操作されると吸気脈動の影響を受けやすくなる。さらに、吸気脈動は、正弦波だけではなく波形の変形（高次成分を含む）により誤差の傾向も変化する。以下においては、この吸気脈動による誤差を脈動誤差Ｅｒｒとも称する。また、真の空気流量とは、吸気脈動の影響を受けていない空気流量である。

処理部２０は、センシング部１０の出力値に基づいて空気流量を測定して、測定した空気流量をＥＣＵ２００へ出力する。処理部２０は、少なくともひとつの演算処理装置（ＣＰＵ）と、プログラムとデータとを記憶する記憶装置とを有する。例えば、処理部２０は、コンピュータによって読み取り可能な記憶装置を備えるマイクロコンピュータで実現される。処理部２０は、演算処理装置が記憶媒体に記憶されているプログラムを実行することで各種演算を行って空気流量を測定して、測定した空気流量をＥＣＵ２００へ出力する。

記憶装置は、コンピュータによって読み取り可能なプログラム及びデータを非一時的に格納する非遷移的実体的記憶媒体である。記憶媒体は、半導体メモリ又は磁気ディスクなどによって実現される。この記憶装置は、記憶媒体と言い換えることもできる。また、処理部２０は、データを一時的に格納する揮発性メモリを備えていてもよい。

また、処理部２０は、脈動誤差Ｅｒｒが生じた出力値を補正する機能を有している。言い換えると、処理部２０は、脈動誤差Ｅｒｒが生じた空気流量を、真の空気流量に近づけるように補正する。よって、処理部２０は、検出信号として、脈動誤差Ｅｒｒを補正した空気流量をＥＣＵ２００へ出力する。なお、処理部２０は、空気流量を示す電気信号をＥＣＵ２００に出力するとも言える。

処理部２０は、プログラムを実行することによって、複数の機能ブロックとして動作する。言い換えると、処理部２０は、複数の機能ブロックを有している。処理部２０は、図２に示すように、複数の機能ブロック３１〜４０を含んでいる。処理部２０は、機能ブロックとして、センサ出力Ａ／Ｄ変換部３１、サンプリング部３２、出力空気流量変換テーブル３３を含んでいる。処理部２０は、センシング部１０から出力された出力値を、センサ出力Ａ／Ｄ変換部３１によってＡ／Ｄ変換する。そして、処理部２０は、Ａ／Ｄ変換された出力値をサンプリング部３２でサンプリングし、出力空気流量変換テーブル３３によって出力値を空気流量に変換する。

さらに、処理部２０は、機能ブロックとして、サンプリング記憶部３４、上極値判定部３５、標準偏差演算部３６、平均空気量演算部３７、脈動誤差予測部３８、脈動誤差補正部３９、脈動補正後流量出力部４０を含んでいる。

サンプリング記憶部３４は、上極値判定部３５によって判定された２つの上極値間における複数のサンプリング値を記憶する。上極値判定部３５は、例えば図３に示すように、複数のサンプリング値のうち、サンプリング値に対応する空気流量が上昇から下降に切り替わる最初のサンプリング値を第１上極値と判定する。そして、上極値判定部３５は、複数のサンプリング値のうち、次にサンプリング値に対応する空気流量が上昇から下降に切り替わるサンプリング値を第２上極値と判定する。言い換えると、上極値判定部３５は、第１ピーク時間Ｔ１のサンプリング値を第１上極値と判定し、次のピーク時間である第２ピーク時間Ｔ２のサンプリング値を第２上極値と判定する。第１上極値と第２上極値との間の空気流量の波形は、脈動波形の１サイクルとみなすことができる。なお、この上側極値の誤検出を防止することを目的とし適切なローパスフィルタを用いることで検出精度を向上させることができる。また、脈動波形は、空気が脈動した際の空気流量の波形とも言える。

そして、サンプリング記憶部３４は、第１上極値と第２上極値との間のサンプリング値を記憶する。つまり、サンプリング記憶部３４は、脈動波形の少なくとも１サイクル分のサンプリングデータを含んでいる。また、１サイクル分のサンプリングデータは、第１上極値と第２上極値との間の複数のサンプリング値とみなすことができる。

これは、平均空気量Ｇａｖｅと標準偏差σの計測期間（算出期間）を決定し、この計測期間で平均空気量Ｇａｖｅと標準偏差σを算出するためである。ここでは、第１上極値と第２上極値との間が計測期間となる。また、サンプリング数は、できるだけ多い方が正確な平均空気量Ｇａｖｅと標準偏差σを算出することができる。なお、平均空気量Ｇａｖｅは、所定期間における空気流量の平均値である。一方、標準偏差σは、脈動波形における、平均空気量Ｇａｖｅに対するばらつき具合を表す値である。また、標準偏差σは、上記サンプリング値の平均空気量Ｇａｖｅに対するサンプリングデータのばらつき具合を表す値とも言える。

なお、本実施形態では、一例として、第１上極値と第２上極値との間を計測期間としている。しかしながら、本開示は、これに限定されない。処理部２０は、出力空気流量変換テーブル３３によって変換された空気流量を用いて脈動周期を演算し、得られた脈動周期（１周期）を計測期間としてもよい。この場合、処理部２０は、サンプリング記憶部３４と上極値判定部３５のかわりに、脈動周期を演算する機能ブロックと、計測期間を決定する機能ブロックとを備える。

標準偏差演算部３６は、出力値における空気脈動の少なくとも１サイクル分のサンプリングデータから標準偏差σを算出する。つまり、標準偏差演算部３６は、サンプリング記憶部３４で記憶された複数のサンプリング値と、数１、数２を用いて空気流量の標準偏差σを演算（取得）する。ＡＦＭ１００は、脈動補正を行うための脈動誤差Ｅｒｒを得るために、標準偏差演算部３６で標準偏差σを取得する。

空気流量の波形は、図４に示すように、センシング部１０における出力流量の最大値、最小値、平均値が同じであっても異なる波形となることがある。このように異なる波形では、脈動誤差Ｅｒｒも異なってくるため、補正量Ｑを変える必要がある。

標準偏差σは、例えば図４のサンプリング点（三角点）すべての情報を使うことで、波形の違いを出すことができる。つまり、標準偏差σは、最大値、最小値、平均値が同じであっても波形が異なる場合に、この波形の違いを表すことができるパラメータと言える。よって、処理部２０は、標準偏差σを用いて脈動誤差Ｅｒｒを予測することで、最適な誤差補正ができる。さらに、処理部２０は、脈動波形を統計量で把握して、高精度な脈動補正を行うために、標準偏差演算部３６で標準偏差σを算出すると言える。

ｘ_ｉ：サンプリング値、ｘ_ｉ〜ｘ_ｎ：母集団、ｎ：サンプリング数（データ数）、ｘave:母集団の平均値
平均空気量演算部３７は、サンプリング記憶部３４で記憶した複数のサンプリング値から、空気流量の平均値を算出する。つまり、平均空気量演算部３７は、センシング部１０の出力値から、計測期間における空気流量の平均空気量Ｇａｖｅを算出する。

平均空気量演算部３７は、例えば、積算平均を用いて平均空気量Ｇａｖｅを算出する。ここでは、一例として、図３に示す波形を用いて平均空気量Ｇａｖｅを算出に関して説明する。この例では、第１ピーク時間Ｔ１から第２ピーク時間Ｔ２を計測期間とし、第１ピーク時間Ｔ１の空気流量をＧ（１）、第２ピーク時間Ｔ２の空気流量をＧ（ｎ）とする。そして、平均空気量演算部３７は、数３を用いて、平均空気量Ｇａｖｅを算出する。この場合、サンプリング数が少ない場合よりも、多い場合の方が、検出精度が比較的低い脈動最小値の影響が低減された平均空気量Ｇａｖｅを算出できる。

また、平均空気量演算部３７は、計測期間における空気流量の最小値である脈動最小値と最大値である脈動最大値との平均によって平均空気量Ｇａｖｅを算出してもよい。つまり、平均空気量演算部３７は、数４を用いて平均空気量Ｇａｖｅを算出する。

脈動最大値は、サンプリング記憶部３４で記憶した複数のサンプリング値のうち、最も空気流量が大きいサンプリング値である。逆に、脈動最小値は、サンプリング記憶部３４で記憶した複数のサンプリング値のうち、最も空気流量が小さいサンプリング値である。

なお、平均空気量演算部３７は、空気流量の最大値よりも検出精度が低い脈動最小値、又は脈動最小値と脈動最小値の前後数個の空気量を用いることなく、平均空気量Ｇａｖｅを算出してもよい。後程説明するが、処理部２０は、平均空気量Ｇａｖｅを対象として、脈動誤差Ｅｒｒが小さくなるように空気流量を補正する。よって、処理部２０は、平均空気量演算部３７が脈動最小値を用いずに平均空気量Ｇａｖｅを算出することで、脈動最小値の影響が低減された空気流量を計測できる。

脈動誤差予測部３８は、標準偏差σに相関した、空気流量の脈動誤差Ｅｒｒを予測する。脈動誤差予測部３８は、例えば、標準偏差σと脈動誤差Ｅｒｒとが関連付けられたマップなどを用いて、標準偏差σに相関した、空気流量の脈動誤差Ｅｒｒを予測する。つまり、脈動誤差予測部３８は、標準偏差演算部３６によって標準偏差σが得られると、得られた標準偏差σに相関する脈動誤差Ｅｒｒをマップから抽出する。また、脈動誤差予測部３８は、標準偏差σに相関する脈動誤差Ｅｒｒを取得するとも言える。

この場合、ＡＦＭ１００は、複数の標準偏差σと、各標準偏差σに相関した脈動誤差Ｅｒｒとが関連付けられたマップを備えている。また、マップは、実機を用いた実験やシミュレーションなどによって、各標準偏差σと、各標準偏差σに相関した脈動誤差Ｅｒｒとの関係を確認しておくことで作成できる。つまり、各脈動誤差Ｅｒｒは、標準偏差σの値を変えて、実機を用いた実験やシミュレーションを行った場合に、標準偏差σ毎に得られた値と言える。なお、以下に説明する実施形態におけるマップは、同様に、実機を用いた実験やシミュレーションなどによって作成できる。

ＡＦＭ１００は、上記のように、センシング部１０が通路形成部材に取り付けられた状態で吸気ダクトに配置される。よって、ＡＦＭ１００は、通路形成部材の形状の影響などによって、標準偏差σが大きくなるに連れて脈動誤差Ｅｒｒが大きくなるだけでなく、標準偏差σが大きくなるに連れて脈動誤差Ｅｒｒが小さくなることもありうる。このため、ＡＦＭ１００では、標準偏差σと脈動誤差Ｅｒｒとの関係を関数で表すことができない場合がある。従って、ＡＦＭ１００は、上記のようにマップを用いることで、正確な脈動誤差Ｅｒｒを予測することができるので好ましい。なお、マップは、複数の標準偏差σと、各標準偏差σに相関した補正量Ｑとが関連付けられていてもよい。

しかしながら、ＡＦＭ１００は、センシング部１０が直接、主空気通路に配置されている場合など、標準偏差σと脈動誤差Ｅｒｒとの関係を関数で表すことができる場合もある。この場合、ＡＦＭ１００は、この関数を用いて脈動誤差Ｅｒｒを算出してもよい。ＡＦＭ１００は、関数を用いて脈動誤差Ｅｒｒを算出することで、マップを持つ必要がないため、記憶装置の容量を減らすことができる。この点は、以下の実施形態でも同様である。つまり、以下の実施形態では、マップのかわりに関数を用いて脈動誤差Ｅｒｒを得てもよい。

なお、脈動誤差Ｅｒｒは、出力値によって得られた補正していない空気流量と、真の空気流量との差を予測した値である。つまり、脈動誤差Ｅｒｒは、出力値が出力空気流量変換テーブル３３によって変換された空気流量と、真の空気流量との差に相当するとも言える。また、脈動誤差Ｅｒｒは、誤差の予測値や理論値とも言える。よって、補正前の空気量を真の空気流量に近づけるための補正量Ｑは、脈動誤差Ｅｒｒがわかれば得ることができる。

脈動誤差補正部３９は、脈動誤差予測部３８にて予測した脈動誤差Ｅｒｒを用いて、脈動誤差Ｅｒｒが小さくなるように空気流量を補正する。つまり、脈動誤差補正部３９は、吸気脈動の影響を受けた空気流量を、真の空気流量に近づけるように空気流量を補正する。ここでは、空気流量の補正対象として、平均空気量Ｇａｖｅを採用する。

例えば、脈動誤差補正部３９は、演算や、複数の脈動誤差Ｅｒｒと各脈動誤差Ｅｒｒに相関する補正量Ｑとが関連付けられたマップなどを用いて、予測した脈動誤差Ｅｒｒから補正量Ｑを得る。そして、例えば、脈動誤差補正部３９は、平均空気量Ｇａｖｅに補正量Ｑを加算することで、脈動誤差Ｅｒｒが小さくなるように空気流量を補正することができる。

つまり、補正量ＱがマイナスＱ１の場合、脈動誤差補正部３９は、平均空気量ＧａｖｅにマイナスＱ１を加算、すなわち、平均空気量ＧａｖｅからＱ１を減算することで、脈動誤差Ｅｒｒが低減された補正後の空気流量を得ることができる。また、補正量ＱがプラスＱ２の場合、脈動誤差補正部３９は、平均空気量ＧａｖｅにＱ２を加算することで、脈動誤差Ｅｒｒが低減された補正後の空気流量を得ることができる。しかしながら、本開示は、これに限定されず、脈動誤差Ｅｒｒが小さくなるように空気流量を補正することができれば採用できる。

なお、本実施形態では、平均空気量Ｇａｖｅを対象として、脈動誤差Ｅｒｒが小さくなるように空気流量を補正している。しかしながら、本開示は、これに限定されない。脈動誤差補正部３９は、図２の破線で示すように、平均空気量演算部３７で演算される前の値を対象として、脈動誤差Ｅｒｒが小さくなるように空気流量を補正してもよい。

脈動補正後流量出力部４０は、脈動誤差補正部３９によって補正された空気流量を出力する。本実施形態では、脈動誤差補正部３９によって補正された空気流量をＥＣＵ２００に出力する脈動補正後流量出力部４０を採用している。

このように、ＡＦＭ１００は、脈動波形の少なくとも１サイクル分のサンプリングデータから標準偏差σを算出する。これによって、ＡＦＭ１００は、センシング部１０の出力の最大値、最小値、平均値が同じであるが、波形が異なる場合に、各波形のばらつき具合を把握することができる。そして、ＡＦＭ１００は、この標準偏差σに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測するので、上記のような波形のそれぞれに適した脈動誤差Ｅｒｒを得ることができる。

ＡＦＭ１００は、このようにして予測した脈動誤差Ｅｒｒを用いて、脈動誤差Ｅｒｒが小さくなるように空気流量を補正するため、上記のように波形が異なる場合であっても、各波形に対応して、脈動誤差Ｅｒｒが小さくなるように空気流量を補正することができる。つまり、ＡＦＭ１００は、空気流量の補正精度を向上できる。

なお、本実施形態では、一例として、処理部２０に加えて、センシング部１０を備えたＡＦＭ１００を採用した。しかしながら、本開示は、センシング部１０の出力値に基づいて空気流量を測定するもので、標準偏差演算部３６、脈動誤差予測部３８、脈動誤差補正部３９を含んだ処理部２０を備えていればよい。

以上、本開示の好ましい実施形態について説明した。しかしながら、本開示は、上記実施形態に何ら制限されることはなく、本開示の趣旨を逸脱しない範囲において、種々の変形が可能である。以下に、本開示のその他の形態として、第２実施形態〜第８実施形態に関して説明する。上記実施形態及び第２実施形態〜第８実施形態は、それぞれ単独で実施することも可能であるが、適宜組み合わせて実施することも可能である。本開示は、実施形態において示された組み合わせに限定されることなく、種々の組み合わせによって実施可能である。

なお、処理部２０によって実現されていた機能は、前述のものとは異なるハードウェア及びソフトウェア、又はこれらの組み合わせによって実現してもよい。処理部２０は、たとえば他の制御装置、たとえばＥＣＵ２００と通信し、他の制御装置が処理の一部又は全部を実行してもよい。処理部２０は、電子回路によって実現される場合、多数の論理回路を含むデジタル回路、又はアナログ回路によって実現することができる。

（第２実施形態）
図５を用いて、第２実施形態のＡＦＭ（以下、単にＡＦＭ）に関して説明する。ＡＦＭは、処理部２０ａの一部がＡＦＭ１００と異なる。ＡＦＭは、図５に示すように、周波数分析部４１を備えており、周波数分析部４１で得られた脈動周波数Ｆが脈動誤差予測部３８ａに入力される点がＡＦＭ１００と異なる。つまり、処理部２０ａは、処理部２０に加えて、周波数分析部４１を備えている。

脈動誤差予測部３８ａは、標準偏差σと脈動周波数Ｆとを用いて脈動誤差Ｅｒｒを予測する。つまり、脈動誤差予測部３８ａは、標準偏差σに加えて、さらに脈動周波数Ｆにも相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測する。なお、周波数分析部４１は、特許請求の範囲における周波数取得部に相当する。また、脈動周波数Ｆは、空気における脈動波形の周波数であり、空気流量の周波数とも言える。また、脈動周波数Ｆは、１次波だけでなく、２次波、３次波など高次の周波数も分析することで、より高精度な補正が実現できる。

周波数分析部４１は、サンプリング記憶部３４で記憶した複数のサンプリング値から脈動周波数Ｆを算出する。周波数分析部４１は、例えば、脈動波形の２つのピークの間隔によって脈動周波数Ｆを算出する。ひとつ目のピークの時間を第１ピーク時間Ｔ１、２つ目のピークの時間を第２ピーク時間Ｔ２とする。この場合、脈動周波数Ｆ［Ｈｚ］＝１／（Ｔ２−Ｔ１）である。よって、周波数分析部４１は、１／（Ｔ２−Ｔ１）を演算することで、脈動周波数Ｆを得ることができる。

また、周波数分析部４１は、閾値を跨ぐ時間によって脈動周波数Ｆを算出してもよい。閾値と交差するひとつ目の時間を第１交差時間Ｔ１１、閾値と交差する２つ目の時間を第２交差時間Ｔ１２とする。この場合、脈動周波数Ｆ［Ｈｚ］＝１／（Ｔ１２−Ｔ１１）である。よって、周波数分析部４１は、１／（Ｔ１２−Ｔ１１）を演算することで、脈動周波数Ｆを得ることができる。さらに、周波数分析部４１は、フーリエ変換によって脈動周波数Ｆを算出してもよい。

脈動誤差予測部３８ａは、例えば、脈動周波数Ｆと標準偏差σとに脈動誤差Ｅｒｒが関連付けられたマップなどを用いて、脈動周波数Ｆと標準偏差σとに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測する。つまり、脈動誤差予測部３８ａは、周波数分析部４１によって脈動周波数Ｆが得られ、標準偏差演算部３６によって標準偏差σが得られると、得られた脈動周波数Ｆと標準偏差σとに相関する脈動誤差Ｅｒｒをマップから抽出する。

この場合、ＡＦＭは、脈動周波数Ｆと標準偏差σの複数の組み合わせと、各組み合わせに相関した脈動誤差Ｅｒｒとが関連付けられた２次元マップを備えている。ここでの２次元マップは、例えば、一方の軸に脈動周波数Ｆ１〜Ｆｎをとり、他方の軸に標準偏差σ１〜σｎをとり、脈動周波数Ｆと標準偏差σの各組み合わせに脈動誤差Ｅｒｒ１〜Ｅｒｒｎのそれぞれが関連付けられている。例えば、脈動周波数Ｆ１と標準偏差σ１とには、脈動誤差Ｅｒｒ１が関連付けられている。また、脈動周波数Ｆｎと標準偏差σｎとには、脈動誤差Ｅｒｒｎが関連付けられている。脈動誤差Ｅｒｒ１〜Ｅｒｒｎのそれぞれは、脈動周波数Ｆと標準偏差σの値を変えて、実機を用いた実験やシミュレーションを行った場合に、脈動周波数Ｆと標準偏差σの各組み合わせで得られた値と言える。

このように構成された本実施形態のＡＦＭは、ＡＦＭ１００と同様の効果を奏することができる。さらに、脈動誤差Ｅｒｒは、脈動周波数Ｆにも影響される。このため、本実施形態では、標準偏差σと脈動周波数Ｆに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測して、この脈動誤差Ｅｒｒを用いて補正するため、標準偏差σに相関した脈動誤差Ｅｒｒだけを用いて補正する場合よりも、より精度の高い補正が可能となる。

（変形例）
ここで、図６を用いて、第２実施形態における変形例のＡＦＭ（以下、単にＡＦＭ）に関して説明する。ＡＦＭは、処理部２０ｂの一部が第２実施形態と異なる。処理部２０ｂは、図６に示すように、周波数分析部４１ａがＥＣＵ２００からの信号に基づいて脈動周波数を取得する点が処理部２０ａと異なる。

周波数分析部４１ａは、例えば、ＥＣＵ２００からエンジンの運転状態を示す情報として、エンジン出力軸の回転速度（つまり、エンジン回転速度）を示す信号や、クランク角センサのセンサ信号などを取得する。そして、周波数分析部４１ａは、ＥＣＵ２００から取得した信号に基づいて脈動周波数を算出する。この場合、周波数分析部４１ａは、例えば、エンジン回転速度と脈動周波数Ｆとが関連付けられたマップなどを用いて、脈動周波数Ｆを取得してもよい。なお、周波数分析部４１ａは、ＥＣＵ２００から取得する信号として、エンジンの運転状態を示す情報である、エンジン回転数、スロットル開度、ＶＣＴ開度などを採用して脈動周波数を算出してもよい。ＶＣＴは登録商標である。

変形例のＡＦＭは、第２実施形態と同様の効果を奏することができる。さらに、変形例のＡＦＭは、ＥＣＵ２００からの情報に基づいて脈動周波数を取得するため、サンプリング記憶部３４で記憶した複数のサンプリング値から脈動周波数を算出する場合よりも、ＡＦＭ内での処理負荷を低減できる。

（第３実施形態）
図７を用いて、第３実施形態のＡＦＭ（以下、単にＡＦＭ）に関して説明する。ＡＦＭは、処理部２０ｃの一部がＡＦＭ１００と異なる。ＡＦＭは、図７に示すように、平均空気量演算部３７で得られた平均空気量Ｇａｖｅが脈動誤差予測部３８ｂに入力される点がＡＦＭ１００と異なる。

脈動誤差予測部３８ｂは、平均空気量Ｇａｖｅと標準偏差σとを用いて脈動誤差Ｅｒｒを予測する。つまり、脈動誤差予測部３８ｂは、標準偏差σに加えて、さらに平均空気量Ｇａｖｅにも相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測する。

この場合、脈動誤差予測部３８ｂは、例えば、平均空気量Ｇａｖｅと標準偏差σとに脈動誤差Ｅｒｒが関連付けられたマップなどを用いて、平均空気量Ｇａｖｅと標準偏差σとに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測する。つまり、脈動誤差予測部３８ｂは、平均空気量演算部３７によって平均空気量Ｇａｖｅが得られ、標準偏差演算部３６によって標準偏差σが得られると、得られた平均空気量Ｇａｖｅと標準偏差σとに相関する脈動誤差Ｅｒｒをマップから抽出する。

この場合、ＡＦＭは、複数の平均空気量Ｇａｖｅと標準偏差σの複数の組み合わせと、各組み合わせに相関した脈動誤差Ｅｒｒとが関連付けられた２次元マップを備えている。ここでの２次元マップは、例えば、一方の軸に平均空気量Ｇａｖｅ１〜Ｇａｖｅｎをとり、他方の軸に標準偏差σ１〜σｎをとり、平均空気量Ｇａｖｅ１〜Ｇａｖｅｎと標準偏差σ１〜σｎの各組み合わせに脈動誤差Ｅｒｒ１〜Ｅｒｒｎのそれぞれが関連付けられている。例えば、平均空気量Ｇａｖｅ１と標準偏差σ１とには、脈動誤差Ｅｒｒ１が関連付けられている。また、平均空気量Ｇａｖｅｎと標準偏差σｎとには、脈動誤差Ｅｒｒｎが関連付けられている。脈動誤差Ｅｒｒ１〜Ｅｒｒｎのそれぞれは、標準偏差σと平均空気量Ｇａｖｅの値を変えて、実機を用いた実験やシミュレーションを行った場合に、標準偏差σと平均空気量Ｇａｖｅの各組み合わせで得られた値と言える。

このように構成された本実施形態のＡＦＭは、ＡＦＭ１００と同様の効果を奏することができる。さらに、脈動誤差Ｅｒｒは、平均空気量Ｇａｖｅにも影響される。このため、本実施形態では、標準偏差σと平均空気量Ｇａｖｅに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測して、この脈動誤差Ｅｒｒを用いて補正するため、標準偏差σに相関した脈動誤差Ｅｒｒだけを用いて補正する場合よりも、より精度の高い補正が可能となる。

（第４実施形態）
図８、図９、図１０を用いて、第４実施形態のＡＦＭ（以下、単にＡＦＭ）に関して説明する。ＡＦＭは、処理部２０ｄの一部がＡＦＭ１００と異なる。ＡＦＭは、図８に示すように、平均空気量演算部３７で得られた平均空気量Ｇａｖｅと周波数分析部４１で得られた脈動周波数Ｆとが脈動誤差予測部３８ｃに入力される点がＡＦＭ１００と異なる。

つまり、処理部２０ｄは、処理部２０ａと同様に、周波数分析部４１を備えており、周波数分析部４１で得られた脈動周波数Ｆが脈動誤差予測部３８ｃに入力される。また、処理部２０ｄは、処理部２０ｃと同様に、平均空気量演算部３７で得られた平均空気量Ｇａｖｅが脈動誤差予測部３８ｃに入力される。なお、処理部２０ｄは、周波数分析部４１のかわりに周波数分析部４１ａを備えていてもよい。

脈動誤差予測部３８ｃは、脈動周波数Ｆと平均空気量Ｇａｖｅと標準偏差σとを用いて脈動誤差Ｅｒｒを予測する。つまり、脈動誤差予測部３８ｃは、標準偏差σに加えて、さらに脈動周波数Ｆと平均空気量Ｇａｖｅにも相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測する。よって、第４実施形態は、第１実施形態、第２実施形態、第３実施形態を組み合わせた実施形態とみなすことができる。

この場合、脈動誤差予測部３８ｃは、例えば、図９に示す２次元マップと、下記の誤差予測式とを用いて脈動周波数Ｆと平均空気量Ｇａｖｅと標準偏差σとに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測する。つまり、ＡＦＭは、図９に示す２次元マップを備えている。誤差予測式は、脈動誤差Ｅｒｒ＝Ｃｎｎ×Ａ＋Ｂｎｎで表すことができる。なお、誤差予測式は、Ｃｎｎが傾きであり、Ｂｎｎが切片である。

脈動誤差Ｅｒｒ［％］と標準偏差σとの関係は、複数の脈動周波数Ｆと複数の標準偏差σの各組み合わせで異なる。つまり、図１０の傾きと切片は、複数の脈動周波数Ｆと複数の標準偏差σの各組み合わせで異なる。なお、図１０における実線は、補正後の脈動誤差Ｅｒｒと標準偏差σとの関係を示している。一方、破線は、補正前の脈動誤差Ｅｒｒと標準偏差σの関係、つまり脈動特性を示している。

マップは、図９に示すように、平均空気量Ｇａｖｅと脈動周波数Ｆとの各組み合わせに相関する、傾きＣｎｎと切片Ｂｎｎの組み合わせが関連付けられている。詳述すると、２次元マップは、例えば、一方の軸に平均空気量Ｇａｖｅ１〜Ｇａｖｅｎをとり、他方の軸に脈動周波数Ｆ１〜Ｆｎをとり、平均空気量Ｇａｖｅ１〜Ｇａｖｅｎと脈動周波数Ｆ１〜Ｆｎの各組み合わせに傾きＣｎｎと切片Ｂｎｎの組み合わせそれぞれが関連付けられている。傾きＣｎｎと切片Ｂｎｎのそれぞれは、実機を用いた実験やシミュレーションによって得ることができる。

マップは、脈動誤差Ｅｒｒを算出する際における、傾きＣｎｎと切片Ｂｎｎを取得するためのものと言える。言い換えると、マップは、誤差予測式における係数が、各平均空気量Ｇａｖｅと各標準偏差σとに関連付けられている。

脈動誤差予測部３８ｃは、例えば、標準偏差σ１、脈動周波数Ｆ１、平均空気量Ｇａｖｅ１の場合、マップを用いることで傾きＣ１１と切片Ｂ１１を取得する。そして、脈動誤差予測部３８ｃは、誤差予測式を用いて、Ｃ１１×標準偏差σ１＋Ｂ１１を演算することで、脈動誤差Ｅｒｒを得ることができる。

このように構成された本実施形態のＡＦＭは、ＡＦＭ１００と同様の効果を奏することができる。さらに、本実施形態では、標準偏差σと平均空気量Ｇａｖｅと脈動周波数Ｆに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測して、脈動誤差Ｅｒｒを用いて補正するため、標準偏差σに相関した脈動誤差Ｅｒｒだけを用いて補正する場合よりも、より精度の高い補正が可能となる。

（第５実施形態）
図１１を用いて、第５実施形態のＡＦＭ（以下、単にＡＦＭ）に関して説明する。ＡＦＭは、処理部２０ｅの一部がＡＦＭ１００と異なる。ＡＦＭは、図１１に示すように、尖度演算部４２を備えており、尖度演算部４２で得られた尖度Ｋｕが脈動誤差予測部３８ｄに入力される点がＡＦＭ１００と異なる。つまり、処理部２０ｅは、処理部２０に加えて、尖度演算部４２を備えている。

脈動誤差予測部３８ｄは、標準偏差σと尖度Ｋｕとを用いて脈動誤差Ｅｒｒを予測する。つまり、脈動誤差予測部３８ａは、標準偏差σに加えて、さらに尖度Ｋｕにも相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測する。

尖度演算部４２は、サンプリング記憶部３４で記憶した複数のサンプリング値から尖度Ｋｕを算出する。例えば、尖度演算部４２は、数５を用いて尖度Ｋｕを算出する。

尖度Ｋｕは、分布の形が、先が尖っているか扁平かを表す指標である。つまり、尖度Ｋｕは、脈動波形の山や谷が尖っているか扁平かを表す指標と言える。

空気流量の波形は、上記のように、センシング部１０における出力流量の最大値、最小値、平均値が同じであっても異なる波形となる、すなわち尖度Ｋｕが異なると補正量Ｑを変える必要がある。尖度Ｋｕは、例えば図４のサンプリング点（三角点）すべての情報を使うことで、波形の違いを出すことができる。つまり、尖度Ｋｕは、最大値、最小値、平均値が同じであっても波形が異なる場合に、この波形の違いを表すことができるパラメータと言える。よって、処理部２０ｅは、標準偏差σに加えて尖度Ｋｕを用いて脈動誤差Ｅｒｒを予測することで、最適な誤差補正ができる。さらに、処理部２０ｅは、脈動波形を統計量で把握して、高精度な脈動補正を行うために、尖度演算部４２で尖度Ｋｕを算出すると言える。

脈動誤差予測部３８ｄは、例えば、尖度Ｋｕと標準偏差σとに脈動誤差Ｅｒｒが関連付けられたマップなどを用いて、尖度Ｋｕと標準偏差σとに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測する。つまり、脈動誤差予測部３８ｄは、尖度演算部４２によって尖度Ｋｕが得られ、標準偏差演算部３６によって標準偏差σが得られると、得られた尖度Ｋｕと標準偏差σとに相関する脈動誤差Ｅｒｒをマップから抽出する。

この場合、ＡＦＭは、尖度Ｋｕと標準偏差σの複数の組み合わせと、各組み合わせに相関した脈動誤差Ｅｒｒとが関連付けられた２次元マップを備えている。ここでの２次元マップは、例えば、一方の軸に尖度Ｋｕ１〜Ｋｕｎをとり、他方の軸に標準偏差σ１〜σｎをとり、尖度Ｋｕと標準偏差σの各組み合わせに脈動誤差Ｅｒｒ１〜Ｅｒｒｎのそれぞれが関連付けられている。例えば、尖度Ｋｕ１と標準偏差σ１とには、脈動誤差Ｅｒｒ１が関連付けられている。また、尖度Ｋｕｎと標準偏差σｎとには、脈動誤差Ｅｒｒｎが関連付けられている。脈動誤差Ｅｒｒ１〜Ｅｒｒｎのそれぞれは、尖度Ｋｕと標準偏差σの値を変えて、実機を用いた実験やシミュレーションを行った場合に、尖度Ｋｕと標準偏差σの各組み合わせで得られた値と言える。

このように構成された本実施形態のＡＦＭは、ＡＦＭ１００と同様の効果を奏することができる。さらに、脈動誤差Ｅｒｒは、尖度Ｋｕにも影響される。このため、本実施形態では、標準偏差σと尖度Ｋｕに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測して、この脈動誤差Ｅｒｒを用いて補正するため、標準偏差σに相関した脈動誤差Ｅｒｒだけを用いて補正する場合よりも、より精度の高い補正が可能となる。

（第６実施形態）
図１２を用いて、第６実施形態のＡＦＭ（以下、単にＡＦＭ）に関して説明する。ＡＦＭは、処理部２０ｆの一部がＡＦＭ１００と異なる。ＡＦＭは、図１２に示すように、歪度演算部４３を備えており、歪度演算部４３で得られた歪度Ｓｋが脈動誤差予測部３８ｅに入力される点がＡＦＭ１００と異なる。つまり、処理部２０ｆは、処理部２０に加えて、歪度演算部４３を備えている。

脈動誤差予測部３８ｅは、標準偏差σと歪度Ｓｋとを用いて脈動誤差Ｅｒｒを予測する。つまり、脈動誤差予測部３８ｅは、標準偏差σに加えて、さらに歪度Ｓｋにも相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測する。

歪度演算部４３は、サンプリング記憶部３４で記憶した複数のサンプリング値から歪度Ｓｋを算出する。また、歪度演算部４３は、脈動波形の歪度を取得するとも言える。例えば、歪度演算部４３は、数６を用いて歪度Ｓｋを算出する。

歪度Ｓｋは、データの非対称性を表す指標である。つまり、歪度Ｓｋは、脈動波形の非対称性を表す指標と言える。

空気流量の波形は、上記のように、センシング部１０における出力流量の最大値、最小値、平均値が同じであっても異なる波形となる、すなわち歪度Ｓｋが異なると補正量Ｑを変える必要がある。歪度Ｓｋは、例えば図４のサンプリング点（三角点）すべての情報を使うことで、波形の違いを出すことができる。つまり、歪度Ｓｋは、最大値、最小値、平均値が同じであっても波形が異なる場合に、この波形の違いを表すことができるパラメータと言える。よって、処理部２０ｆは、標準偏差σに加えて歪度Ｓｋを用いて脈動誤差Ｅｒｒを予測することで、最適な誤差補正ができる。さらに、処理部２０ｆは、脈動波形を統計量で把握して、高精度な脈動補正を行うために、歪度演算部４３で歪度Ｓｋを算出すると言える。

脈動誤差予測部３８ｅは、例えば、歪度Ｓｋと標準偏差σとに脈動誤差Ｅｒｒが関連付けられたマップなどを用いて、歪度Ｓｋと標準偏差σとに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測する。つまり、脈動誤差予測部３８ｄは、歪度演算部４３によって歪度Ｓｋが得られ、標準偏差演算部３６によって標準偏差σが得られると、得られた歪度Ｓｋと標準偏差σとに相関する脈動誤差Ｅｒｒをマップから抽出する。

この場合、ＡＦＭは、歪度Ｓｋと標準偏差σの複数の組み合わせと、各組み合わせに相関した脈動誤差Ｅｒｒとが関連付けられた２次元マップを備えている。ここでの２次元マップは、例えば、一方の軸に歪度Ｓｋ１〜Ｓｋｎをとり、他方の軸に標準偏差σ１〜σｎをとり、歪度Ｓｋと標準偏差σの各組み合わせに脈動誤差Ｅｒｒ１〜Ｅｒｒｎのそれぞれが関連付けられている。例えば、歪度Ｓｋ１と標準偏差σ１とには、脈動誤差Ｅｒｒ１が関連付けられている。また、歪度Ｓｋｎと標準偏差σｎとには、脈動誤差Ｅｒｒｎが関連付けられている。つまり、脈動誤差Ｅｒｒ１〜Ｅｒｒｎのそれぞれは、歪度Ｓｋと標準偏差σの値を変えて、実機を用いた実験やシミュレーションを行った場合に、尖度Ｋｕと標準偏差σの各組み合わせで得られた値と言える。

このように構成された本実施形態のＡＦＭは、ＡＦＭ１００と同様の効果を奏することができる。さらに、脈動誤差Ｅｒｒは、歪度Ｓｋにも影響される。このため、本実施形態では、標準偏差σと歪度Ｓｋに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測して、この脈動誤差Ｅｒｒを用いて補正するため、標準偏差σに相関した脈動誤差Ｅｒｒだけを用いて補正する場合よりも、より精度の高い補正が可能となる。

（第７実施形態）
図１３を用いて、第７実施形態のＡＦＭ（以下、単にＡＦＭ）に関して説明する。ＡＦＭは、処理部２０ｇの一部がＡＦＭ１００と異なる。ＡＦＭは、周波数分析部４１、尖度演算部４２、歪度演算部４３を備えており、これらで得られた脈動周波数Ｆ、尖度Ｋｕ、歪度Ｓｋ、さらに平均空気量演算部３７で得られた平均空気量Ｇａｖｅが脈動誤差予測部３８ｆに入力される点がＡＦＭ１００と異なる。

処理部２０ｇは、処理部２０ｄと同様に、周波数分析部４１を備えており、周波数分析部４１で得られた脈動周波数Ｆと平均空気量演算部３７で得られた平均空気量Ｇａｖｅとが脈動誤差予測部３ｆに入力される。また、処理部２０ｇは、処理部２０ｅ及び処理部２０ｆと同様に、尖度演算部４２で得られた尖度Ｋｕが脈動誤差予測部３８ｆに入力され、歪度演算部４３で得られた歪度Ｓｋが脈動誤差予測部３８ｆに入力される。なお、処理部２０ｇは、周波数分析部４１のかわりに周波数分析部４１ａを備えていてもよい。

脈動誤差予測部３８ｆは、脈動周波数Ｆと平均空気量Ｇａｖｅと尖度Ｋｕと歪度Ｓｋと標準偏差σとを用いて脈動誤差Ｅｒｒを予測する。つまり、脈動誤差予測部３８ｆは、標準偏差σに加えて、さらに脈動周波数Ｆと平均空気量Ｇａｖｅと尖度Ｋｕと歪度Ｓｋにも相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測する。よって、第７実施形態は、第１実施形態、第２実施形態、第３実施形態、第５実施形態、第６実施形態を組み合わせた実施形態とみなすことができる。

ＡＦＭは、例えば、複数の尖度Ｋｕと複数の歪度Ｓｋの組み合わせ毎に図９に示す２次元マップが設けられた多次元マップと、上記誤差予測式とを用いて、脈動周波数Ｆと平均空気量Ｇａｖｅと尖度Ｋｕと歪度Ｓｋと標準偏差σとに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測する。つまり、多次元マップは、尖度Ｋｕと歪度Ｓｋの各組み合わせに、平均空気量Ｇａｖｅと脈動周波数Ｆとの各組み合わせに相関する、傾きＣｎｎと切片Ｂｎｎの組み合わせが関連付けられている。ＡＦＭは、このような多次元マップを備えている。なお、各２次元マップにおける傾きＣｎｎと切片Ｂｎｎのそれぞれは、実機を用いた実験やシミュレーションによって得ることができる。

このように構成された本実施形態のＡＦＭは、ＡＦＭ１００と同様の効果を奏することができる。さらに、脈動誤差Ｅｒｒは、上記のように、標準偏差σだけでなく、平均空気量Ｇａｖｅ、脈動周波数Ｆ、尖度Ｋｕ、歪度Ｓｋにも影響される。このため、本実施形態では、これらに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測して、この脈動誤差Ｅｒｒを用いて補正するため、標準偏差σに相関した脈動誤差Ｅｒｒだけを用いて補正する場合よりも、より精度の高い補正が可能となる。

なお、本開示は、少なくとも標準偏差σを用いて脈動誤差Ｅｒｒを予測するものであれば目的を達成することができる。よって、処理部２０ｇは、平均空気量Ｇａｖｅを用いることなく脈動誤差Ｅｒｒを予測してもよい。例えば、処理部２０ｇは、標準偏差σと脈動周波数Ｆと尖度Ｋｕとに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測するものであってもよい。また、処理部２０ｇは、標準偏差σと脈動周波数Ｆと歪度Ｓｋとに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測するものであってもよい。また、処理部２０ｇは、標準偏差σと脈動周波数Ｆと尖度Ｋｕと歪度Ｓｋに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測するものであってもよい。

さらに、処理部２０ｇは、脈動周波数Ｆを用いることなく脈動誤差Ｅｒｒを予測してもよい。例えば、処理部２０ｇは、標準偏差σと平均空気量Ｇａｖｅと尖度Ｋｕとに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測するものであってもよい。また、処理部２０ｇは、標準偏差σと平均空気量Ｇａｖｅと歪度Ｓｋとに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測するものであってもよい。また、処理部２０ｇは、標準偏差σと平均空気量Ｇａｖｅと尖度Ｋｕと歪度Ｓｋに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測するものであってもよい。

（第８実施形態）
ここで、図１４を用いて、第８実施形態の変形例に関して説明する。第８実施形態は、ＡＦＭ１１０にセンシング部１０が設けられており、ＥＣＵ２１０に処理部２０が設けられている点が第１実施形態と異なる。つまり、本実施形態では、本開示をＥＣＵ２１０に設けられた処理部２０に適用した例とみなすことができる。なお、本開示（空気流量測定装置）は、処理部２０に加えて、センシング部１０を含んでいてもよい。

このため、ＡＦＭ１１０とＥＣＵ２１０は、ＡＦＭ１００と同様の効果を奏することができる。さらに、ＡＦＭ１１０は、処理部２０を備えていないため、ＡＦＭ１００よりも処理負荷を低減できる。

第８実施形態は、第２〜第７実施形態に適用することもできる。この場合、各実施形態における処理部２０ａ〜２０ｆは、ＥＣＵ２１０に設けられることになる。よって、ＥＣＵ２１０は、脈動周波数Ｆの分析や、尖度Ｋｕの演算などを行うことになる。

１０…センシング部、２０，２０ａ〜２０ｇ…処理部、３１…センサ出力Ａ／Ｄ変換部、３２…サンプリング部、３３…出力空気流量変換テーブル、３４…サンプリング記憶部、３４ａ…脈動周期演算部、３４ｂ…計測期間演算部、３５…上極値判定部、３６…標準偏差演算部、３７…平均空気量演算部、３８，３８ａ〜３８ｆ…脈動誤差予測部、３９…脈動誤差補正部、４０…脈動補正後流量出力部、４１，４１ａ…周波数分析部、４２…尖度演算部、４３…歪度演算部、１００，１１０…ＡＦＭ、２００，２１０…ＥＣＵ

Claims (6)

1. 空気が流れる環境に配置されるセンシング部（１０）の出力値に基づいて空気流量を測定する空気流量測定装置であって、
   前記出力値における前記空気の脈動波形の少なくとも１サイクル分のサンプリングデータから標準偏差を算出する標準偏差演算部（３６）と、
   前記標準偏差に相関した、前記空気流量の脈動誤差を予測する脈動誤差予測部（３８，３８ａ〜３８ｆ）と、
   前記脈動誤差予測部にて予測した前記脈動誤差を用いて、前記脈動誤差が小さくなるように前記空気流量を補正する脈動誤差補正部（３９）と、を備えている空気流量測定装置。
2. 前記脈動波形の周波数である脈動周波数を取得する周波数取得部（４１、４１ａ）を備えており、
   前記脈動誤差予測部が、さらに、前記脈動周波数にも相関した前記脈動誤差を予測する請求項１に記載の空気流量測定装置。
3. 前記脈動誤差補正部で補正された前記空気流量を用いて内燃機関を制御する内燃機関制御装置から前記内燃機関の運転状態を示す信号を取得可能に構成されており、
   前記周波数取得部が、前記内燃機関制御装置からの前記信号を取得し、取得した前記信号に基づいて前記脈動周波数を取得する請求項２に記載の空気流量測定装置。
4. 前記出力値から前記空気流量の平均値である平均空気量を算出する平均空気量演算部（３７）を備えており、
   前記脈動誤差予測部が、さらに、前記平均空気量にも相関した前記脈動誤差を予測する請求項１乃至３のいずれか一項に記載の空気流量測定装置。
5. 前記出力値から前記脈動波形の尖度を算出する尖度演算部（４２）を備えており、
   前記脈動誤差予測部が、さらに、前記尖度にも相関した前記脈動誤差を予測する請求項１乃至４のいずれか一項に記載の空気流量測定装置。
6. 前記出力値から前記脈動波形の歪度を算出する歪度演算部（４３）を備えており、
   前記脈動誤差予測部が、さらに、前記歪度にも相関した前記脈動誤差を予測する請求項１乃至４のいずれか一項に記載の空気流量測定装置。

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