JP2019532271A - 路上走行車両における燃費試験の精度を改善するための方法 - Google Patents

Abstract

路上走行車両における燃料効率試験の精度を改善するための方法。当該方法は、１つまたは複数の車両に１つまたは複数のデータロガーを設置することであって、各データロガーが、路上走行車両のエンジンコントロールユニット（ＥＣＵ）によって送信される燃料消費データを受信するように構成されていることと、１つまたは複数の路上走行車両内の１つまたは複数のデータロガーからプロセッサに燃料消費データを伝送することと、１つまたは複数の路上走行車両の燃料効率を決定するために、プロセッサを使用して、１つまたは複数の路上走行車両内の１つまたは複数のデータロガーからの燃料消費データを分析することを含む、方法。燃料消費データは、１つまたは複数のデータロガーを通して伝送されるＥＣＵからの燃料流量データ、１つまたは複数のデータロガーを通して伝送されるＥＣＵからのエンジン回転数および他の動作パラメータ、１つまたは複数のデータロガーを通して伝送されるトルクセンサデータ、および従来の燃料ログデータを含む。

Description

（分野）
本開示は、路上走行車両における燃料効率試験の精度を改善するための方法に関する。

（背景）
現実世界の路上交通では、車両設計および使用される燃料／潤滑油が同じであっても、車両の燃費試験（又は燃料経済性試験又はフューエル・エコノミー・テスト（fuel economy testing）の全体に影響を与え得る多くの因子がある。大型トラックに関するそのような因子としては、例えば、異なる操作スタイルの運転者（最大で３５％の燃費の変動）、運転速度（速度を５５ｍｐｈから７５ｍｐｈに上げると、燃料消費が５０％増加し得る）、最大積載量（最大積載量が１００００ポンド減少すると、４．４％の燃料節約となる）、タイヤ（空気圧不足のタイヤは、燃料効率を３〜５％低下し得る）等が挙げられる。

燃費を改善するために、現実の動作条件下で車両の燃費を測定する技法が必要とされる。路上走行車両の相対燃費を測定するための既存の産業試験手順（例えば、ＳＡＥ Ｊ１３２１およびＪ１３７６）がある（トゥートラック（ｔｗｏ−ｔｒｕｃｋ）試験としても知られている）。これらの手順は、試験道路または適切な道路上で、制御されて暖機された条件下で用いられることが意図されている。運転者、経過時間、積載重量等を含む多くの変数がこれらの試験で制御される。要求される制御された環境により、現実世界での適用においてこのタイプの試験を行うことは非常に難しい。

新たな改善されたエネルギー効率試験の開発のために、研究努力が続けられている。必要なのは、路上走行車両の燃料効率を測定するための改良されたエネルギー効率試験、特に、路上走行車両の燃費試験の精度を改善するための試験である。

（要旨）
本開示は、１つには、路上走行車両（又はオンロード車両又はオンロード・ビークル（on-road vehicles））における燃料効率試験（fuel efficiency testing）の精度を改善するための方法に関する。当該方法は、以下のこと（又はステップ又は工程）を含む：
１つまたは複数の車両に１つまたは複数のデータロガー（datalogger）を設置すること（installing）（又はステップ又は工程）であって、各データロガーが、路上走行車両のエンジンコントロールユニット（ＥＣＵ）によって送信（又はブロードキャスト）される燃料消費データを受信するように構成されていること（又はステップ又は工程）、
上記１つまたは複数の路上走行車両内の１つまたは複数のデータロガーから、上記燃料消費データをプロセッサ（又は処理装置（processor））に伝送すること（transmitting）（又はステップ又は工程）、および
上記１つまたは複数の路上走行車両の燃料効率を決定するために、上記プロセッサを使用して、上記１つまたは複数の路上走行車両内の１つまたは複数のデータロガーからの燃料消費データを分析すること（又は解析すること（analyzing））（又はステップ又は工程）。

また、本開示は、１つには、路上走行車両における燃料効率試験の精度を改善するための方法に関する。当該方法は、以下のこと（又はステップ又は工程）を含む：
１つまたは複数の車両に１つまたは複数のデータロガーを設置すること（又はステップ又は工程）であって、各データロガーが、路上走行車両のエンジンコントロールユニット（ＥＣＵ）によって送信（又はブロードキャスト）される燃料消費データを受信するように構成されていること（又はステップ又は工程）、
まだ配置されていない場合に、上記１つまたは複数の車両内に１つまたは複数のトルクセンサを設置すること（又はステップ又は工程）であって、各トルクセンサが、上記１つまたは複数の路上走行車両のトルク値を測定するように構成されていること（又はステップ又は工程）、
上記１つまたは複数の路上走行車両内の１つまたは複数のデータロガーおよび１つまたは複数のトルクセンサから、上記燃料消費データをプロセッサに伝送すること（又はステップ又は工程）、および
上記１つまたは複数の路上走行車両の燃料効率を決定するために、前記プロセッサを使用して、前記１つまたは複数の路上走行車両内の１つまたは複数のデータロガーおよび１つまたは複数のトルクセンサからの燃料消費データを分析すること（又はステップ又は工程）。

さらに、本開示は、路上走行車両におけるオイルドレン間隔（又はオイル交換間隔又はオイル・ドレイン・インターバル（oil drain interval））を決定するための方法に関する。当該方法は、以下のこと（又はステップ又は工程）を含む：
１つまたは複数の車両に１つまたは複数のデータロガーを設置すること（又はステップ又は工程）であって、各データロガーが、路上走行車両のエンジンコントロールユニット（ＥＣＵ）によって送信（又はブロードキャスト）される燃料消費データを受信するように構成されていること（又はステップ又は工程）、
まだ配置されていない場合に、上記１つまたは複数の車両内に１つまたは複数のトルクセンサを設置すること（又はステップ又は工程）であって、各トルクセンサが、上記１つまたは複数の路上走行車両のトルク値を測定するように構成されていること（又はステップ又は工程）、
上記１つまたは複数の路上走行車両内の１つまたは複数のデータロガー、必要に応じて上記１つまたは複数のトルクセンサから、上記燃料消費データをプロセッサに伝送すること（又はステップ又は工程）、および
上記１つまたは複数の路上走行車両の燃料効率を決定するために、上記プロセッサを使用して、上記１つまたは複数の路上走行車両内の１つまたは複数のデータロガー、必要に応じて上記１つまたは複数のトルクセンサからの燃料消費データを分析すること（又はステップ又は工程）。
上記オイルドレン間隔は、燃料効率（fuel efficiency）とオイル使用期間（又はオイル齢又はオイル年齢又はオイル・エイジ（oil age））との間の関係によって決定される。

驚くべきことに、本開示によれば、路上走行車両での燃料効率試験の精度の改善は、
１つまたは複数のデータロガーを通して伝送されるＥＣＵからの燃料流量データ（fuel rate data）、
１つまたは複数のデータロガーを通して伝送されるＥＣＵからのエンジン回転数（engine speed）および他の動作パラメータ（operating parameters）、１つまたは複数のデータロガーを通して伝送されるトルクセンサデータ（torque sensor data）、および
従来の燃料ログデータ（fuel log data）を含む燃料消費データ（fuel consumption data）
を集めて（又は収集して）、分析することによって得られることが分かった。
本開示によれば、異なる潤滑油に関して、平均燃料消費データの精密な比較を行うことができる。

本開示の他の目的および利点は、以下の「発明を実施するための形態」の項から明らかになろう。

実施例１による、Ｖｏｌｖｏ−Ｍａｃｋ ＭＰ８の参照試験結果（Ｄｅｌｖａｃ １ ＥＳＰ５Ｗ−４０、０９−０６２１７）を示す図である。 実施例２による、参照オイル０９−０６２１０に関して生成された出力に対する燃料流量の依存性を示す図である。 実施例３による、１５Ｗ−４０および５Ｗ−３０エンジンオイルに関するＶｏｌｖｏ−Ｍａｃｋ ＭＰ８の参照試験結果を示す図である。 実施例４による、ＭＰ８定置エンジン試験における、エンジンコントロールユニット（ＥＣＵ）と測定データとの比較を示す図である。 実施例５による、段階Ｉおよび段階ＩＩに分けた実地トライアルならびに２つのグループ（４台の対照車両および４台の試験車両）に分けた車両に関する試験設計を示す図である。 実施例５による、従来の燃料ログに基づく実地トライアルデータを示す図である。 実施例５による、通常運転条件下での、５Ｗ−３０エンジンオイルと１５Ｗ−４０エンジンオイルの比較に関する各段階におけるデータ、および５Ｗ−３０エンジンオイルと１５Ｗ−４０エンジンオイルに関する段階１と段階２の複合結果の比較を示す図である。 実施例５による、アイドリング条件下での、５Ｗ−３０エンジンオイルと１５Ｗ−４０エンジンオイルの比較に関する各段階におけるデータ、および５Ｗ−３０エンジンオイルと１５Ｗ−４０エンジンオイルに関する段階１と段階２の複合結果の比較を示す図である。 実施例５による、５Ｗ−３０対１５Ｗ−４０の全体的な利益の査定を可能にするように組み合わされた、通常運転条件とアイドリング条件との両方に関するデータを示す図である。 実施例８による、ワイヤレスＷｉ−Ｆｉオプションを使用して自動化されたデータベースに戻る車載データロガーからのデータ伝送を示す図である。 潤滑油／燃料の比較、および燃料効率によって決定される開発のためのガイドを示すフローチャートを示す図である。 燃料効率とオイル使用期間との関係によって決定されるオイルドレン間隔を示すフローチャートを示す図である。

（詳細な説明）
本明細書での「発明を実施するための形態」の項および特許請求の範囲における全て数値は、示された値が「約」または「およそ」によって変更されており、当業者が予想する実験誤差およびばらつきを考慮に入れている。

本発明で使用するとき、１つまたは複数のデータロガーは、内蔵の計器もしくはセンサを用いて、または外部の計器およびセンサによって、経時的に、または位置に関係してデータを記録する電子デバイスを表す。１つまたは複数のデータロガーは、デジタルプロセッサ（またはコンピュータ）をベースにしていてよい。１つまたは複数のデータロガーに、マイクロプロセッサ、データ記憶用の内部メモリ、およびセンサを装備することができる。１つまたは複数のデータロガーは、コンピュータとインターフェースし、ソフトウェアを使用して、データロガーを起動し、収集された（又は集められた）データを閲覧および分析することができる。１つまたは複数のデータロガーは、ローカルインターフェースデバイス（キーパッド、ＬＣＤ）を有していてよく、独立型デバイスとして使用することができる。

本発明で使用するとき、１つまたは複数のデータロガーからの燃料消費データを記憶するように構成された１つまたは複数のデータベースは、同じデータベースであっても異なるデータベースであってもよい。

本開示によれば、路上走行車両における燃料効率試験の精度を改善するための方法が提供される。当該方法は、以下のこと（又はステップ又は工程）を含む：
１つまたは複数の車両に１つまたは複数のデータロガーを設置すること（又はステップ又は工程）であって、各データロガーが、路上走行車両のエンジンコントロールユニット（ＥＣＵ）によって送信（又はブロードキャスト）される燃料消費データを受信するように構成されていること（又はステップ又は工程）、
上記１つまたは複数の路上走行車両内の１つまたは複数のデータロガーから、上記燃料消費データをプロセッサに伝送すること（又はステップ又は工程）、および
上記１つまたは複数の路上走行車両の燃料効率を決定するために、上記プロセッサを使用して、上記１つまたは複数の路上走行車両内の１つまたは複数のデータロガーからの燃料消費データを分析すること（又はステップ又は工程）。

上記燃料効率試験は、以下の１つまたは複数を比較する：
異なる粘度特性（viscometric properties）の潤滑油；
エンジンオイル、ギアオイルおよび油圧作動液（又はハイドロ流体（hydraulic fluids））を含む、鉱物潤滑油と、合成潤滑油；
潤滑油と、ハードウェア設計（hardware designs）との組合せ；
摩擦調整剤（friction modifiers）を含有する潤滑油と、摩擦調整剤を含有しない潤滑油；
異なる摩擦特性（frictional properties）を有する潤滑油；
新しい潤滑油と、古い潤滑油；および
潤滑油と、燃料との組合せ。
上記の異なる潤滑油は、異なる粘性度（又は粘度グレード（viscosity grades））を有するか、異なる温度での低ずり粘度および高ずり粘度（low and high shear viscosities）を有するか、あるいは異なる添加剤または異なる濃度の添加剤を含む潤滑油である。

上記燃料消費データは、例えば、上記１つまたは複数のデータロガーを通して伝送されるＥＣＵからの燃料流量データ、上記１つまたは複数のデータロガーを通して伝送されるＥＣＵからのエンジン回転数および他の動作パラメータ、上記１つまたは複数のデータロガーを通して伝送されるトルクセンサデータ、従来の燃料ログデータなどを含む。

今日、大抵の車両では、ＥＣＵからのトルクは、車両のセンサからの直接の測定値ではなく、エンジン基準トルクのパーセントとして表される算出値である。トルクは、吸気量、エンジン回転数、ブースト圧、高度、温度、および他のエンジン特性に応じたエンジンに関するトルク曲線に関係している。ＳＡＥ Ｊ１９３９プロトコルの車載ネットワークデータロガーを使用して、実際および要求エンジントルクパーセントパラメータが報告される。このデータロガーは、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）バスを利用して、ＥＣＵから伝送される車両動作データにインターフェースする。Ｊ１９３９標準は多数のパラメータを定義し、それらのパラメータは、車両に関するものでよく、取得の際にユーザ選択可能でよい。いくつかの異なるパラメータは、性能実証試験に関して報告される。トルクは、トランスミッションシャフトに取り付けられたセンサを利用した直接測定によって導出することも、例えば、エンジン燃焼室内の燃焼圧検知素子から、および回転するエンジン構成要素（例えばクランクシャフト）の速度測定からの間接測定によって導出することもできる。本開示では、ダイナモの例におけるように、利用可能である場合にはこの実際の測定トルク値がエンジン出力およびＢＳＦＣの算出に使用される。トルクセンサを装備していない車両に関するトルク測定のために、Ｈｏｎｅｙｗｅｌｌ社からの表面弾性波（ＳＡＷ）センサ等の外部トルクセンサを設置することもできる。

一実施形態では、上記燃料消費データは、例えば、車両速度（vehicle speed）、燃料レベル（fuel level）、エンジン回転数（engine speed）、負荷（又はロード（load））、マスエアフロー（mass air flow）、マニホールド空気圧（manifold air pressure）、走行距離計の読取値（odometer reading）などを含む、複数の路上走行車両パラメータ（on-road vehicle parameters）の少なくとも１つを表す。

本開示の方法では、上記分析することは、例えば、以下のことを含む。
ある間隔（又は一定期間又は一定のインターバル（an interval））にわたって、上記１つまたは複数の路上走行車両によって消費される燃料の量を決定すること、
上記間隔にわたって、上記１つまたは複数の路上走行車両が移動（又は走行）する距離を決定すること、および
上記間隔にわたって、上記燃料消費量および上記移動距離（又は走行距離）から、上記１つまたは複数の路上走行車両の燃料効率を算出すること（calculating）。

また、分析は、例えば、通常運転条件およびアイドリング条件下で消費される燃料の量を決定すること、ならびに通常運転条件およびアイドリング条件下で消費される燃料の量から１つまたは複数の路上走行車両の燃料効率を算出することを含むこともできる。

さらに、分析は、例えば、通常運転条件およびアイドリング条件下での運転速度、エンジンｒｐｍ（毎分回転数）、およびエンジン動作条件の１つまたは複数を決定すること、ならびに通常運転条件およびアイドリング条件下での運転速度、エンジンｒｐｍ（毎分回転数）、およびエンジン動作条件の１つまたは複数から、１つまたは複数の路上走行車両の燃料効率を算出することを含むこともできる。

アルゴリズムは、様々な既知の数学的技法の任意のものを使用してデータ源情報を統合する公式による記述を決定するために採用することができる。これらの公式は、利用可能な様々な傾向分析アルゴリズムの任意のものを使用して活動を分析、作成、比較、および識別するための１つまたは複数の分析結果および更新を導出または生成するために使用することができる。例えば、これらの公式は、上述した様々な目的で、情報の記憶、閲覧、および／または分析を含めた報告およびデータ分析に使用することができる。

特に、本明細書中で述べるように、これらの式を使用して、１つまたは複数の路上走行車両内の１つまたは複数のデータロガーから伝送される燃料消費データに基づいて、１つまたは複数の路上走行車両の燃料効率を算出することができる。これらの算出された燃料効率を使用して、異なる粘度特性の潤滑油を比較することができる。
このような潤滑油としては、以下を含む：
異なる粘性度を有するか、異なる温度での低ずり粘度および高ずり粘度を有するか、または異なる添加剤を含む潤滑油；
エンジンオイル、ギアオイルおよび油圧作動液を含む、鉱物潤滑油と、合成潤滑油；
潤滑油と、ハードウェア設計との組合せ；
摩擦調整剤を含有する潤滑油と、摩擦調整剤を含有しない潤滑油；
異なる摩擦特性を有する潤滑油；
新しい潤滑油と、古い潤滑油；および
潤滑油と、燃料との組合せ。

一実施形態では、本開示の方法は、燃料流量（fuel rate）と出力（power）とを相関させること（correlating）を含み、生成される出力が、同一の平均出力に対して、異なる燃料流量を正規化（normalization）するための基礎（又はベース（basis））となるのに十分なものである。
正規化は、以下の式：
ＦＲ２＝ＦＲ１＋ｋ（Ｐ２−Ｐ１）
［式中、
ＦＲ２は、正規化された燃料流量であり、
ＦＲ１は、元（又はオリジナル）の燃料流量であり、
ｋは、燃料流量 対 出力のプロットの傾き（又はスロープ（slope））であり、
Ｐ２は、正規化される平均出力であり、
Ｐ１は、元（又はオリジナル）の出力である］
によって算出することができる。

本開示の方法は、上記１つまたは複数の路上走行車両内の１つまたは複数のデータロガーから伝送された燃料消費データを、１つまたは複数のデータベース（databases）に集めること（又は収集すること（collecting））を含むことができる。

一実施形態では、上記１つまたは複数のデータベースは、
異なる粘度特性の潤滑油；
鉱物潤滑油と、合成潤滑油；
潤滑油と、ハードウェア設計との組合せ；
摩擦調整剤を含有する潤滑油と、摩擦調整剤を含有しない潤滑油；
異なる摩擦特性を有する潤滑油；
新しい潤滑油と、古い潤滑油；
潤滑油と、燃料との組合せ
などを比較するためのデータ（data）および情報（又はインフォーメーション（information））を、記憶（又はストア（store））、閲覧（又はレビュー（review））およびフィルタリング（又はフィルタ（filter））する。

上記１つまたは複数のデータベースは、以下の選択的なマイニング（又は発掘又は採掘又は掘り起こし（mining））および統計処理（statistical treatment）を可能にする：
車両全体にわたる動作（又は操作）の状態（又は体制又は制度又はレジーム（regimes））；
特定の車両または車両のクラス（class）（又はグレード）に関するほぼ連続的な動作データ（又は操作データ（operational data））；
測定された動作（又は操作（operation））が典型的な領域（又はドメイン（domains））から外れている車両または時間の期間の識別（又はアイデンティフィケーション（identification））；
動作データのパラメータに基づくデータの選択的なフィルタリング；および
車両エンジンを、外部オイル分析に連絡（又はリンク（link））した重要事項（又はキー（keys））と関連付けること（又は関係させること（associating））。

ネットワークによって使用される１つまたは複数のデータベースは、報告およびデータ分析用である。一実施形態によれば、１つまたは複数のデータベースは、特定の燃料消費データを記憶することによって作成されるデータの中央レポジトリである。別の実施形態によれば、１つまたは複数のデータベースは、例えば、１つまたは複数のデータロガーを通して伝送されるＥＣＵからの燃料流量データ、１つまたは複数のデータロガーを通して伝送されるＥＣＵからのエンジン回転数および他の動作パラメータ、１つまたは複数のデータロガーを通して伝送されるトルクセンサデータ、従来の燃料ログデータ等を記憶、閲覧、およびフィルタする。

別の実施形態によれば、１つまたは複数のデータベースは、例えば、車両速度、燃料レベル、エンジン回転数、負荷、マスエアフロー、マニホールド空気圧、走行距離計の読取値等を含む複数の路上走行車両パラメータを記憶、閲覧、およびフィルタする。

別の実施形態では、１つまたは複数のデータベースは、燃料流量と生成される出力とを相関させるためのデータおよび情報を記憶、閲覧、およびフィルタする。この相関は、同一の平均出力に対する異なる燃料流量の基礎である。

さらに別の実施形態では、１つまたは複数のデータベースは、定置エンジン試験や路上走行エンジン試験等からのデータおよび情報を記憶、閲覧、およびフィルタする。

さらに別の実施形態では、１つまたは複数のデータベースは、粘性度および異なる温度での低ずり粘度と高ずり粘度を含めた異なる粘度特性の潤滑油；エンジンオイル、ギアオイル、および油圧作動液を含めた鉱物潤滑油と合成潤滑油；潤滑油とハードウェア設計との組合せ；摩擦調整剤を含有する潤滑剤と摩擦調整剤を含有しない潤滑油；異なる摩擦特性を有する潤滑油；新しい潤滑油と古い潤滑油；および潤滑油と燃料との組合せ等を比較するためのデータおよび情報を記憶、閲覧、およびフィルタする。

別の実施形態では、１つまたは複数のデータベースは、燃料消費と潤滑油使用期間とを相関させるためのデータおよび情報を記憶、閲覧、およびフィルタする。潤滑油の使用期間が長くなるときに燃料消費が増加する場合、燃料消費が実質的に増加する前にオイルドレン間隔が選択される。この相関は、車両のダッシュボードにあるオイル交換インジケータを制御するためにさらに使用される。

さらに別の実施形態では、１つまたは複数のデータベースは、ログ記録された車両データの集約、および新しい潤滑油と中古の潤滑油の分析結果の関連付けを可能にすることができる。これらの１つまたは複数のデータベースは、データロガーファイルを読み出し、それらのデータ記録をデータベースに付加し、必要であれば正規化変換を適用することによって、ログ記録された車両データ全体を効率的に管理する。ＳＡＥ Ｊ１９３９によって指定されていない外部センサからのコントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）メッセージの解釈を、ローディングプロセスの一部として適用することができる。

ログ記録されたデータのマージコレクションは、以下のものの選択的なマイニング（又は発掘又は採掘又は掘り起こし（mining））および統計処理を可能にする：車両全体にわたる動作の状態（regimes）；特定の車両または車両グレードに関するほぼ連続的な動作データ；測定された動作が典型的な領域外である車両または期間の識別；動作データパラメータ（例えば、吸気温度が１２０°Ｆよりも高い場合の燃料流量およびｒｐｍ）に基づくデータの選択的なフィルタリング；および外部オイル分析と連係される車両エンジンとキーとの関連付け。これは、ログ記録された車両データへの連携点としてサンプリング時間を使用して、オイルサンプリング間の環境および動作条件をデータの分析に組み込むことを可能にする。

人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）等の機械学習プロセスを使用して、燃費（又は燃料経済性又はフューエル・エコノミー（fuel economy））を重要なパラメータに連係させる。そのようなパラメータは、車両空気力学的特性、潤滑油温度、吸気温度、運転スタイル、ルート（経度、緯度、および高度）、負荷、交通、および気象条件等、エンジンコントロールユニット（ＥＣＵ）および全地球測位システム（ＧＰＳ）からのパラメータを含む。最適化された潤滑油の組合せを、履歴および計画される将来の運転条件に基づいて自動的に選択することができる。

１つまたは複数のデータベースは、ステージング層、データ統合層、およびアクセス層を使用して、その重要な機能を格納することができる。ステージング層またはステージングデータベースは、異なるソースデータシステム（例えば、１つまたは複数のデータロガーおよび１つまたは複数のトルクセンサ）それぞれから抽出された生のデータを記憶する。統合層は、ステージング層からのデータを変換することによって異なるデータセットを統合し、多くの場合、この変換されたデータを動作データ記憶データベースに記憶する。また、上述の様々な目的での情報の報告、記憶、閲覧、および／またはフィルタリングを１つまたは複数のデータベースで行うことができる。次いで、統合されたデータを、さらに別のデータベースに移動させることができ、このデータは、ディメンションと呼ばれることが多い階層グループ、ならびにファクトおよび集約ファクトに配置される。アクセス層は、使用者がデータを検索するのを助ける。

１つまたは複数のデータベースは、対象となる特定のエリアに狙いを定めることができる。例えば、１つまたは複数のデータベースは、上述した様々な目的の任意のものでの情報の記憶、閲覧、および／またはフィルタを含めた報告およびデータ分析の１つまたは複数に狙いを定めることができる。性能を改良し、そのエリア内で使用しやすくするために、１つまたは複数のデータベースを細分することもできる。

本開示によれば、プロセッサは、１つまたは複数の路上走行車両内の１つまたは複数のデータロガーから伝送される燃料消費データに基づいて、１つまたは複数の路上走行車両の燃料効率をアルゴリズムにより算出するように構成される。

本明細書において開示された実施形態に関連して述べる方法のステップ（又は工程（steps））および／またはアクション（又は作動又は動作（actions））は、ハードウェア、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュール、またはそれら２つの組合せで直接具現化することができる。ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、または当技術分野で知られている任意の他の形態の記憶媒体に常駐することができる。プロセッサが記憶媒体からの情報を読み取り、記憶媒体へ情報を書き込むことができるように、例示的な記憶媒体をプロセッサに結合することができる。代替形態では、記憶媒体がプロセッサと一体でもよい。さらに、いくつかの実施形態では、プロセッサおよび記憶媒体が、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）に常駐することができる。代替形態では、プロセッサおよび記憶媒体は、コンピューティングデバイスの個別の構成要素として常駐することができる。さらに、いくつかの実施形態では、方法のイベントおよび／またはアクションは、機械可読媒体および／またはコンピュータ可読媒体上に、コードおよび／または命令の１つまたは任意の組合せもしくは集合として常駐することができ、これをコンピュータプログラム製品に組み込むことができる。

１つまたは複数の実施形態では、上記の機能を、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの組合せとして実装することができる。ソフトウェアとして実装される場合、これらの機能を、コンピュータ可読媒体上の１つまたは複数の命令またはコードとして記憶または伝送することができる。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体と通信媒体の両方を含み、１つの場所から別の場所へのコンピュータプログラムの移送を容易にする任意の媒体を含む。記憶媒体は、コンピュータによってアクセスすることができる任意の利用可能な媒体でよい。限定ではなく例として、そのようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、もしくは他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置もしくは他の磁気記憶デバイス、または命令もしくはデータ構造の形態で所望のプログラムコードを搬送または記憶するために使用することができ、コンピュータによってアクセスすることができる任意の他の媒体を含むことができる。また、任意の接続をコンピュータ可読媒体と呼ぶこともできる。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者線（ＤＳＬ）、または赤外線、無線、およびマイクロ波等のワイヤレス技術を使用してウェブサイト、サーバ、または他の遠隔供給源から伝送される場合、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、ＤＳＬ、または赤外線、無線、およびマイクロ波等のワイヤレス技術が、媒体の定義に含まれる。本発明で使用するとき、「ディスク（ｄｉｓｋ）」および「ディスク（ｄｉｓｃ）」は、コンパクトディスク（ＣＤ）、レーザーディスク、光ディスク、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）、フロッピーディスクおよびブルーレイディスクを含み、ここで、ｄｉｓｋは通常、データを磁気的に再生し、ｄｉｓｃは通常、レーザを用いてデータを光学的に再生する。上記の組合せは、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれる。

本開示の実施形態の動作を実施するためのコンピュータプログラムコードは、Ｊａｖａ、Ｐｅｒｌ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋、Ｒ等のオブジェクト指向のスクリプトまたは非スクリプトプログラミング言語で書くことができる。しかし、本開示の実施形態の動作を実施するためのコンピュータプログラムコードは、「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語等の従来の手続き型プログラミング言語で書かれていてもよい。

ここで、本開示の実施形態を、方法、装置（システム）、およびコンピュータプログラム製品のフローチャート図および／またはブロック図を参照して述べる。フローチャート図および／またはブロック図の各ブロック、および／またはフローチャート図および／またはブロック図におけるブロックの組合せを、コンピュータプログラム命令によって実施することができることを理解されたい。汎用目的のコンピュータ、特殊目的のコンピュータ、または他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサにこれらのコンピュータプログラム命令を提供して機械を生成することができ、コンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサによって実行される命令が、フローチャートおよび／またはブロック図のブロックで指定される機能／働きを実施するためのメカニズムを作成する。

また、これらのコンピュータプログラム命令をコンピュータ可読メモリに記憶することもでき、このコンピュータ可読メモリは、特定の様式で機能するようにコンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理用装置に指令することができ、それにより、コンピュータ可読メモリに記憶された命令が、フローチャートおよび／またはブロック図のブロックで指定される機能／働きを実施する命令手段を含む製造物品を成す。

コンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理装置上で一連の操作ステップを実施するために、コンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理装置にコンピュータプログラム命令をロードして、コンピュータ実施プロセスを生成することもでき、それにより、コンピュータまたは他のプログラム可能な装置で実行される命令が、フローチャートおよび／またはブロック図のブロックで指定される機能／働きを実施するためのステップを提供する。あるいは、コンピュータプログラムによって実施されるステップまたは働きを、オペレータまたは人によって実施されるステップまたは働きと組み合わせて、本開示の実施形態を実施することができる。

本開示の方法は、ワイヤレスインターネットおよび３Ｇ／４Ｇ接続の使用を含むことができる。車載データロガーからデータベースに戻るデータ伝送は、ワイヤレスＷｉ−Ｆｉオプションを使用して自動化することができる。Ｗｉ−Ｆｉインフラストラクチャは、２．４ＧＨｚで８０２．１１ｎのＷｉ−Ｆｉアクセスポイントを使用することができ、このアクセスポイントは、バックチャンネルのバーチャルプライベートネットワークを介するワイヤレスエリアネットワークへのＷｉ−Ｆｉ対応データロガーの接続を提供する。ネットワークにわたって伝送される全てのメッセージを暗号化することができ、ファイアウォールの使用により、安全な接続が提供される。

本開示によれば、路上走行車両における燃料効率試験の精度を改善するための方法が提供される。当該方法は、以下のこと（又はステップ又は工程）を含む：
１つまたは複数の車両に１つまたは複数のデータロガーを設置すること（又はステップ又は工程）であって、各データロガーが、路上走行車両のエンジンコントロールユニット（ＥＣＵ）によって送信（又はブロードキャスト）される燃料消費データを受信するように構成されていること（又はステップ又は工程）、
上記１つまたは複数の車両内に１つまたは複数のトルクセンサを設置すること（又はステップ又は工程）であって、各トルクセンサが、上記１つまたは複数の路上走行車両のトルク値を測定するように構成されていること（又はステップ又は工程）、
上記１つまたは複数の路上走行車両内の１つまたは複数のデータロガーおよび１つまたは複数のトルクセンサから、上記燃料消費データをプロセッサに伝送すること（又はステップ又は工程）、および
上記１つまたは複数の路上走行車両の燃料効率を決定するために、上記プロセッサを使用して、上記１つまたは複数の路上走行車両内の１つまたは複数のデータロガーおよび１つまたは複数のトルクセンサからの燃料消費データを分析すること（又はステップ又は工程）。

本開示の方法は、上記１つまたは複数の路上走行車両内の１つまたは複数のデータロガーおよび１つまたは複数のトルクセンサから伝送された燃料消費データを、１つまたは複数のデータベースに集めること（又は収集すること（collecting））を含むことができる。

一実施形態では、上記プロセッサは、上記１つまたは複数の路上走行車両内の１つまたは複数のデータロガーおよび１つまたは複数のトルクセンサから伝送される燃料消費データに基づいて、上記１つまたは複数の路上走行車両の燃料効率を、アルゴリズムによって算出するように構成されている。

したがって、上記１つまたは複数のデータロガーおよび上記１つまたは複数のトルクセンサからの燃料消費データの分析を可能にするためのシステム、方法、およびコンピュータプログラムが本明細書中に開示される。１つまたは複数のデータロガーおよび１つまたは複数のトルクセンサによって、路上走行車両における燃料効率試験を効率的に実施、管理、監視し、精度を改善する方法が提供される。

本開示の方法によれば、燃料効率試験は、潤滑油を比較する。例示的な潤滑油としては、例えば以下のものが挙げられる。乗用車用エンジンオイル（ＰＣＥＯ）、ライトデューティー用ディーゼルオイル（ＬＤＤＯ）、ヘビーデューティー用ディーゼルオイル（ＨＤＤＯ）、自動変速機油（ＡＴＦ）、自動車用ギアオイル（ＡＧＯ）等の道路輸送用潤滑油（オイルやグリース等）；鉄道、船舶、航空等の大陸横断／大陸間用潤滑油（ジェットオイル、ピストンエンジンオイル、フレーム潤滑油、ホイールベアリング等）；ガスエンジンオイル（ＧＥＯ）、産業用潤滑油（タービン、圧縮機、製紙機械、風力タービン等）等の定置プラント潤滑油（オイルやグリース等）；およびガソリン、ディーゼル、航空機ガソリン、ジェット燃料、バンカー油等の燃料製品。

本開示の方法は、中央コンピュータ（Ｗｉ−Ｆｉ、ＬＴＥ、衛星等）へのリアルタイムデータもしくは記憶されたデータの伝送を含むテレマティクス、または車両もしくは産業用ユニットにローカルで維持されるコンピュータ、またはエンジン／機器に統合されたプロセッサ／制御システムを組み込むことができる。本開示の方法は、データの分析／相関、および中央コンピュータを介する機器へのフィードバック、または自己充足型のユニット（車両、エンジン、ドライブトレイン、産業用機器）、または参照データベースもしくはＯＥＭ（ｏｒｉｇｉｎａｌ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅｒ；相手先ブランド名製造）設計仕様（例えばエンジンマップ）との比較を組み込むこともできる。

さらに、本開示の方法は、独自のアルゴリズムを組み込んで、以下のものを確認／予測することができる。汚染または劣化した場合の目的に合った燃料または潤滑油；粗悪品および不当表示を含む燃料または潤滑油製品の完全性；潤滑油の残りの耐用寿命；新たな潤滑油の補給、ブティック濃縮添加剤の添加、および車上での混合を含めた潜在的な補修オプション；潜在的な機器故障；潜在的な機器故障モード等。

本開示の方法は、例えば、最適な性能のために潤滑油および／または燃料の車上での選択を提供することができ、そのような選択は、例えば、完全に混合された燃料／潤滑油または選択された成分からの選択を含み、エンジン動作条件およびオイル分析データ（例えば、Ａ／Ｏ、ＶＭ、ＤＩ）による別個のリザーバ（例えば、エンジンオイル「カートリッジ」内のポーチ）からの追加ブースタ解放を含み、また、燃料に関しては、オクタン／セタン／揮発性／添加剤の車上での／ポンプでの混合を含み、顧客体験およびエンジン／車両性能（燃費／排気ガス／保護）；動力出力／トルク／速度の増加；燃費；排気ガスの削減；機器保護；法的な適合性等を最適化する。

本開示の方法で生成されるデータを、以下のような故障の根本原因の分析に使用することができる。例えば、車両／機器、潤滑油、および燃料；車両／機器ヘルスモニタリング；フリートコントローラおよび車両／機器オペレータを含めた車両／機器メンテナンス警告；部品交換／修理を含めた車両／機器修理ガイダンス、および将来の燃料／潤滑油の選択に関する推奨；安全／セキュリティ／経済性の推奨を含めた運転者パフォーマンス分析、およびフリート制御マネージャ／ディスパッチャ分析；通勤および注文配送を含むルート計画／効率等。

本開示の方法によれば、以下のようなものを含めた広範なデータを収集することができる。例えば、温度（オイル、冷却液、燃料、バルブ、燃焼室、および吸気）を含むエンジン動作；圧力（吸気マニホールド、オイルポンプ／システム、オイルフィルタ背圧、燃焼室、燃料ポンプ／ライン／インジェクタ、燃料フィルタ背圧、冷却システム、ターボチャージャ／スーパーチャージャ、燃料タンク内の負圧、カーボンキャニスタ装填量、ＳＣＲ尿素タンクレベル／注入、排気ガス／触媒の背圧、およびタイヤ）；速度（エンジン、車両、点火タイミング、バルブタイミング、燃料注入タイミング、ターボチャージャ／スーパーチャージャ、オイルポンプ、燃料ポンプ、およびＳＣＲ尿素ポンプ）；流量（エンジンオイル、燃料ポンプ、インジェクタ、冷却液循環、およびＳＣＲ尿素注入）；電気信号、出力（ノックセンサ、ＭＡＦセンサ、圧力センサ、クルーズ制御、スロットル位置、排気ガス−Ｏ_２センサ、ＨＣ、ＮＯｘ、ギア選択、ＢＭＥＰ、冷却ファンの入／切、ｒｐｍ、オルタネータ出力、システムでの電気的負荷（ファン、Ａ／Ｃ、ライト、ラジオ等を含む）、および４ＷＤ、ＡＢＳ、アンチスキッド、パワーステアリングポンプ係合）；異常燃焼事象（ノッキング、早期点火、ＬＳＰＩ、へジテーション、スタンブル、および失火）；インジェクタ汚損、吸気バルブ汚損、排気バルブの汚損／焼損／後退、点火プラグ汚損、ＰＣＶ汚損／閉塞、ＩＣＶ汚損、その他（アイドリング速度、アイドリングの質、触媒／Ｏ_２センサの非効率性−排気ガスレベル／Ｏ_２異常、燃料消費、およびエンジンシステム故障コード）により生じ得る他の影響；異常動作（油圧、レベル、消費、希釈、および排気ガス中の望ましくない化学種／濃度の存在）；車両の特性（重量、重量配分、牽引重量、道路表面の上方の車高および（前後の）相対姿勢、およびサスペンション位置）；変速機油−自動変速機油（ＡＴＦ）／手動変速機油、温度、圧力、流量、および条件／汚染、残りの寿命を含む補助ユニット動作条件；ならびに粘性、温度、圧力（例えば油圧システム）、流量、含水量、ＴＡＮ、色、添加剤欠乏、タンク／リザーバレベル、汚染、フェログラフィ、ＩＲスペクトル−特性ピーク（添加剤、分解生成物）、粒子数／粒度分布、振動／他のセンサ、および残りの耐用寿命。

本開示の方法によって生成されるデータは、様々なやり方で使用することができる。オイル／燃料製品の顧客においては、以下のような適正なオイル／燃料品質の検出／検証（ＤＮＡまたはフィンガープリント）のためにデータを使用することができる。商標、基油タイプ−鉱物／合成／バイオベース／その他；粘性、揮発性、ＡＰＩ／ＩＬＳＡＣ／ＡＣＥＡの指定；潜在的な特定の問題の警告および潜在的なケア（単なる無意味なエラーコードおよびよくある「販売店にお尋ねください」といったメッセージではなく）；燃料オクタン／セタンの品質、等級；液体レベル−オイル、燃料、冷却液、ＳＣＲ尿素、ウォッシャ液；車両定期メンテナンスの必要性；および破局的状況が差し迫っていること。ＧＰＳデータの使用は、エンジン動作を、地理的な位置、地形、交通の条件／密度、気象（温度、湿度、空気の質）等に結び付けることができる；船舶および航空に関しては、雰囲気条件（周囲温度、湿度、汚染（例えば、粉塵、花粉、水、産業用噴霧／排気ガス）を含む）や規制エリア（海岸近くの低排気領域を含む）等に結び付けることができる；潜在的な道路、気象、自然災害、企業サービスステーションが近くにあること、エリア内のその他の施設、運転者監視（疲労、安全、休息のリマインダ）等に関する顧客へのフラグでもよい。

オイル／燃料製品の製造業者においては、例えば以下のようなことを含めた様々な目的でデータを使用することができる。実地（フリート）試験中のデータ収集（エンジン／車両性能のより特定的な分析、および燃料／潤滑油による相関する利益のより高い信頼度を実現可能にする）、実地エンジニア／サービスステーションの推奨（特定の潤滑油／燃料をカスタマイズし、顧客の習性および機器操作（性能または保護：（粘性度、ブティック燃料、鉱物油対合成油、経済性の最大化／コストの削減））に適合させること、運転者／パイロット／機器オペレータへのフィードバック、エンジン／機器の動作の改善、やはり機器の保護、燃料／エネルギー使用料の削減、潜在的な将来のＯＥＭの小型化を可能にする、オイルドレン間隔やフィルタ交換の最適化）、将来の潤滑油／燃料の配合およびマーケティング戦略を考慮したフィードバック、顧客に向けたデモンストレーション（等価性（規則）、性能改善、燃費、省エネルギー、長い寿命、低温、フィルタ機能の改善、清浄性、換気等、および摩耗保護）。

本開示を例示するために、以下の非限定的な実施例を提供する。

実施例１
Ｖｏｌｖｏ−Ｍａｃｋ ＭＰ８定置エンジン試験参照結果
ＰＲ＆Ｔ社でのＭＰ８燃費定置エンジン試験は、４２５ｈｐ Ｖｏｌｖｏ−Ｍａｃｋ ＭＰ８エンジンに基づくものとした。Ｇｅｎｅｒａｌ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｍｏｄｅｌ ５ＴＫＦ５０１１ＡＡ０１ＡＯＯ１動力計およびＩｎｔｅｒｆａｃｅ Ｍｏｄｅｌ １１１０ＡＯ−２Ｋロードセルを試験で使用した。この試験は、１２種のモード（異なる速度およびトルク）のサイクルで行い、このサイクルを５回繰り返したが、最後の４回の走行からのデータのみを使用した（最初の１回は、暖機運転とした）。図１に、参照データの単一のセットを示す。参照オイルは、５Ｗ−４０（０９−０６２１７）である。図１では、各モードに関する平均エンジン回転数、トルク、燃料流量、出力、正味燃料消費率（ＢＳＦＣ）を報告した。これらのパラメータのうち、エンジン回転数、トルク、および燃料流量は、独立して測定した。出力は、（ラジアン／秒に変換した後の）エンジン回転数とトルクとを乗算することによって算出した。また、ＢＳＦＣは、（ｇ／時に変換した後の）燃料流量を出力で除算することによって算出した。坂道および平地という２つのタイプの運転条件を、異なる重み付け係数を使用してシミュレートした。坂道および平地の運転条件に関するこの重み付け係数も図１に示す。

実施例２
燃料流量と生成される出力との相関
燃料流量と生成される出力との関係を図２に示す。この関係は、Ｗｉｌｌｉａｎｓ ｌｉｎｅ（Ｐａｃｈｅｒｎｅｇｇ，Ｓ．，“Ａ Ｃｌｏｓｅｒ Ｌｏｏｋ ａｔ ｔｈｅ Ｗｉｌｌｉａｎｓ−Ｌｉｎｅ，” ＳＡＥ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｐａｐｅｒ ６９０１８２，１９６９，ｄｏｉ：１０．４２７１／６９０１８２）と合致する。この相関は、同一の平均出力への異なる燃料流量の正規化を行うための基礎である。図２に示すデータは、実験室での定置エンジン試験で、定常動作条件下で得た。実地での適用では、動作の一過性の性質によって、データがより散らばると予想した。

図１における坂道および平地での重み付け係数を使用して、坂道および平地の運転条件に関する平均の燃料流量および出力を計算した。坂道の道路に関する平均燃料流量は、４３．３ｋｇ／時であり、平地の道路に関する平均燃料流量３１．２ｋｇ／時よりも大幅に高い。この相違は、坂道の道路で要求される平均出力がより高いことによる。坂道の道路に関する平均燃料流量を、平地の道路と同じ平均出力に正規化したとき、坂道の道路に関するこの正規化された燃料流量は、平地の道路に関する燃料流量の１％以内であった。実地試験では、道路条件の変動が、この場合ほど極端である可能性は低いにせよ、いくらかの変動はある。さらに、異なる運転習性が、同様の影響を有することもある。

正規化された燃料流量の算出には、以下の等式を使用する：
ＦＲ２＝ＦＲ１＋ｋ（Ｐ２−Ｐ１） （等式１）
式中、ＦＲ２およびＦＲ１は、それぞれ、正規化された燃料流量および元の燃料流量であり、ｋは、燃料流量 対 出力のプロットからの傾き（図２）であり、Ｐ２およびＰ１は、それぞれ、正規化される平均出力および元の出力である。

実施例３
１５Ｗ−４０対５Ｗ−３０の比較
図３は、１５Ｗ−４０エンジンオイルおよび５Ｗ−３０エンジンオイルに関するＭＰ８試験結果を示す。１５Ｗ−４０に関する実地試験を平地の道路で行い、５Ｗ−３０に関する実地試験を坂道の道路で行うと仮定すると、５Ｗ−３０に関する平均燃料流量のほうがはるかに高い（５Ｗ−３０に関する４３．５ｋｇ／時対１５Ｗ−４０に関する３１．４ｋｇ／時）。平地の道路と同じ出力（１４９．３ｋＷ）への正規化後、５Ｗ−３０と１５Ｗ−４０とを公正に比較することができる。

実施例４
エンジンコントロールユニット（ＥＣＵ）データの正確さ
車載エンジンコントロールユニット（ＥＣＵ）は、燃料流量からエンジン回転数まで広範囲の車両動作パラメータを監視する。ＥＣＵ燃料消費データの精度および正確さは、いくつかの刊行物で論じられている。そのような刊行物としては、例えば、Ｆｕｅｌ Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ Ｔｅｓｔｓ ｆｏｒ Ｅｖａｌｕａｔｉｎｇ ｔｈｅ Ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄ Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｏｆ Ｔｒｕｃｋ Ｅｎｇｉｎｅ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｍｏｄｕｌｅｓ ｔｏ Ｃａｐｔｕｒｅ Ｆｕｅｌ Ｄａｔａ，ＳＡＥ２００９−１−１６０５，Ｍ．−Ｄ Ｓｕｒｃｅｌ，Ｊ．Ｍｉｃｈａｅｌｓｅｎ，Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ａｕｔｏｍｏｔｉｖｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ，Ｗａｒｒｅｎｄａｌｅ，ＰＡ ２００９およびＩｎ Ｕｓｅ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ Ｆｕｅｌ Ｅｃｏｎｏｍｙ ａｎｄ Ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ ｆｒｏｍ Ｃｏａｌ Ｈａｕｌ Ｔｒｕｃｋｓ Ｕｓｉｎｇ Ｍｏｄｉｆｉｅｄ ＳＡＥ Ｊ１３２１ Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓ ａｎｄ ＰＥＭＳ，ＳＡＥ２００８−０１−１３０２，Ｓ．Ｆ．Ｈａｇｇｉｓ，Ｔ．Ａ．Ｈａｎｓｅｎ，Ｋ．Ｄ．Ｈｉｃｋｓ，Ｒ．Ｇ．Ｒｉｃｈａｒｄｓ，Ｒ．Ｍａｒｘ，Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ａｕｔｏｍｏｔｉｖｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ，Ｗａｒｒｅｎｄａｌｅ，ＰＡ ２００８が挙げられる。１つの刊行物では、ＥＣＵからのアイドリング燃料消費データが、実際のデータから１０％だけ変化し得ることが報告されている。ＳｕｒｃｅｌおよびＭｉｃｈａｅｌｓｅｎによる研究では、予想される燃料改善が少なくとも５％であるとき、ＥＣＭ燃料データを長期の動作にわたって使用することができるという結論に至った。多くの場合、この相違は一方向への偏りである。したがって、ベースライン試験と候補試験のどちらにも同じ車両を使用することにより、これらの偏りのいくつかを排除する。ＥＣＵからの速度は、ディーゼル発電システムと比較して偏りが低いということもＨａｇｇｉｓらによって報告されている。ベースライン試験と候補試験のどちらにも同じ車両が使用される場合、本開示の方法では、これらの偏りの影響を排除することもできる。

ＥＣＵデータの精度および正確さを評価するために、ＭＰ８エンジンを用いた試験を行った。結果を図４に示す。燃料流量測定に関して、低い流量での大きな相違は、１つには、このエンジンでのＥＣＵ燃料流量の分解能が１リットル／時であることに起因する。これらの観察結果に基づいて、２５リットル／時よりも高い燃料流量を有するデータを使用することが好ましい。

ＥＣＵからの燃料流量を（燃料流量が２５リットル／時よりも高いときでも）それらの燃料流量計から４％以内に抑えることができるため、試験では、同一のメーカーおよび年式の車両を使用することが好ましい。さらに、候補試験と参照試験のどちらにも同じ車両が使用される場合、試験精度をさらに改善することができる。

実施例５
大きなデータセットの平均を取ることによる比較
現実の実地条件では、実地トライアルで制御することができない燃費に影響する多くの因子（例えば、車両の最大積載量や風速）がある。これらの因子は、制御された変数に起因する燃費の相違（例えば、１５Ｗ−４０エンジンオイルと比較した５Ｗ−３０エンジンオイル）の測定誤差を生み出す。しかし、長期にわたって収集された適切に大きいデータセットを用いれば、ランダムな因子（最大積載量や風速等）に起因する燃費の相違がゼロに近づくことを期待することができ、別個の試験および制御グループで測定される燃費がそれらの期待値に近づく。実地トライアル方法は、この概念に依拠する。この車両のＥＣＵは、これらの長期間にわたって、信頼性の高いデータ供給源となり、この実験手法を実現可能なものにする。数ヶ月にわたって行われた実地トライアルの結果の一例を以下に示す。この実地トライアルでは、データロガーによって記録された従来の燃料ログおよびデジタルＥＣＵデータを使用した。さらに、ＥＣＵデータ、および車両の動きの観察された出力のモデルを使用して、車両によって生成されるエネルギーを推定するための補足的な方法を述べる。

試験設計
実地トライアルを段階Ｉと段階ＩＩに分け、車両を２つのグループに分けた（４台の対照車両および４台の試験車両）。これらの車両は、Ｃｕｍｍｉｎｓ ＩＳＸエンジンを搭載する２００９年製のＶｏｌｖｏ ＶＮ６３０である。図５に示すように、ＳＡＥ ５Ｗ−３０エンジンオイルを対照車両、および試験車両の段階Ｉに使用し、ＳＡＥ １５Ｗ−４０エンジンオイルを試験車両の段階ＩＩに使用した。

従来の燃料ログデータ
従来の燃料ログに基づく実地トライアルデータを図６に要約する。

データロガーデータ
燃料流量、エンジンｒｐｍ、および他のパラメータを、１Ｈｚの周波数で記録した。データロガーの１つが損壊し、そのデータは分析に含めなかった。１０００ｒｐｍ未満のエンジン回転数で得られたこれらのデータをアイドリング条件と定義し、１０００以上のエンジン回転数で得られたデータを通常運転条件と定義した。アイドリング条件下の比較的低い燃料流量により、アイドリング条件下で得られたデータはより低い精度であると予想した。

通常運転（データロガーに基づく）
通常運転条件下で、各段階でのデータを、５Ｗ−３０エンジンオイルと１５Ｗ−４０エンジンオイルを比較するために検査した。さらに、５Ｗ−３０エンジンオイルおよび１５Ｗ−４０エンジンオイルに関する段階１および段階２を組み合わせた結果を比較した。これらの結果を図７に示す。

アイドリング条件（データロガーに基づく）
アイドリング条件下で、各段階でのデータを、５Ｗ−３０エンジンオイルと１５Ｗ−４０エンジンオイルとを比較するために検査した。さらに、５Ｗ−３０および１５Ｗ−４０エンジンオイルに関する段階１および段階２を組み合わせた結果を比較した。これらの結果を図８に示す。

全体的な結果（データロガーに基づく）
５Ｗ−３０対１５Ｗ−４０の全体的な利益の査定を可能にするために、通常運転条件とアイドリング条件との両方に関するデータをさらに組み合わせた。これらの結果を図９に示す。

実施例６
同様の運転条件におけるデータを選択することによる候補と参照の比較
車両の燃費は、エンジンの動力出力に直接関係する。例えば、運転スタイルおよび交通条件等の因子が、ガロン当たりのマイルの燃費に大きな影響を与える。残念ながら、動力計およびトルクメータを備える実験室内の定置エンジンとは異なり、実地では、現実の車両の動力出力を直接測定することは難しい。それにもかかわらず、動力出力の推定は、車両によって及ぼされる力の単純化したモデルを適用することによって行うことができる。この推定は、それに伴う誤差を有するが、個々の運転スタイルおよび交通条件に起因する燃費の全体的な相違を見込むことが可能であり得る。

本開示のモデルは、３つの寄与因子を含む。第１に、車両の質量（オペレータによって推定される）および加速度（ＥＣＵデータから算出される）による車両の慣性からの寄与因子。第２に、車両の抗力係数（車両製造者によって推定される）および速度（ＥＣＵデータから測定される）に起因する車両によって克服される抗力からの寄与因子。第３に、摩擦係数（推定される）および速度（ＥＣＵデータから測定される）による回転摩擦からの寄与因子。これは、車両に及ぼされる力を完全に考慮するものではないが、例えば、都市内運転条件（加速および減速が頻繁であることを特徴とする）と高速道路運転条件（加速が頻繁でないことを特徴とする）を区別し、燃費に影響を及ぼす慣性および抗力の様々な影響を見込むことができる。実地トライアルの燃費に関する本開示の試験方法では、上記のモデルをＥＣＵデータに適用し、観察される燃費に対するモデル化された出力の影響を観察する。これにより、測定結果に対する運転スタイルおよび交通条件の役割を判断し、任意選択で、最終的な燃費の結果におけるこれらの相違を補正することを試みることができる。

実施例７
エンジントルクの測定
今日、大抵の車両では、ＥＣＵからのトルクは、車両のセンサからの直接の測定値ではなく、エンジン基準トルクのパーセントとして表される算出値である。トルクは、吸気量、エンジン回転数、ブースト圧、高度、温度、および他のエンジン特性に応じたエンジンに関するトルク曲線に関係している。ＳＡＥ Ｊ１９３９プロトコルの車載ネットワークデータロガーを使用して、実際および要求エンジントルクパーセントパラメータが報告される。このデータロガーは、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）バスを利用して、ＥＣＵから伝送される車両動作データにインターフェースする。Ｊ１９３９標準は多数のパラメータを定義し、それらのパラメータは、車両に関するものでよく、取得の際にユーザ選択可能でよい。いくつかの異なるパラメータは、性能実証試験に関して報告される。トルクは、トランスミッションシャフトに取り付けられたセンサを利用した直接測定によって導出することも、例えば、エンジン燃焼室内の燃焼圧検知素子から、および回転するエンジン構成要素（例えばクランクシャフト）の速度測定からの間接測定によって導出することもできる。本開示では、ダイナモの例におけるように、利用可能である場合にはこの実際の測定トルク値がエンジン出力およびＢＳＦＣの算出に使用される。トルクセンサを装備していない車両に関するトルク測定のために、Ｈｏｎｅｙｗｅｌｌ社からの表面弾性波（ＳＡＷ）センサ等の外部トルクセンサを設置することもできる。

実施例８
ワイヤレスインターネットおよび３Ｇ／４Ｇ接続の使用
車載データロガーからデータベースに戻るデータ伝送は、ワイヤレスＷｉ−Ｆｉオプションを使用して自動化することができる。Ｗｉ−Ｆｉインフラストラクチャは、２．４ＧＨｚで８０２．１１ｎのＷｉ−Ｆｉアクセスポイントを使用することができ、このアクセスポイントは、バックチャンネルのバーチャルプライベートネットワークを介するワイヤレスエリアネットワークへのＷｉ−Ｆｉ対応データロガーの接続を提供する（図１０に示されるＷｉ−Ｆｉデータロガーアーキテクチャ）。ネットワークにわたって伝送される全てのメッセージを暗号化することができ、ファイアウォールの使用により、安全な接続が提供される。

実施例９
図１１は、潤滑油／燃料の比較、および燃料効率によって決定される開発のためのガイドを示すフローチャートである。パラメータが選択されて、データロガーによって収集される。これらのパラメータは、例えば、車両速度、燃料レベル、エンジン回転数、負荷、マスエアフロー、マニホールド空気圧、走行距離計の読取値等を含む。データを収集するために、１つまたは複数の車両に１つまたは複数のデータロガーが設置される。燃料消費は、所与の動作条件またはエンジン出力で算出される。次いで、これらの結果が分析される。この比較は、例えば以下のものを含む。異なる粘度特性の潤滑油；エンジンオイル、ギアオイル、および油圧作動液を含めた鉱物潤滑油と合成潤滑油；潤滑油とハードウェア設計との組合せ；摩擦調整剤を含有する潤滑油と摩擦調整剤を含有しない潤滑油；異なる摩擦特性を有する潤滑油；新しい潤滑油と古い潤滑油；ならびに潤滑油と燃料との組合せ。

実施例１０
図１２は、オイルドレン間隔の決定を示すフローチャートである。パラメータが選択されて、データロガーによって収集される。これらのパラメータは、例えば、車両速度、燃料レベル、エンジン回転数、負荷、マスエアフロー、マニホールド空気圧、走行距離計の読取値等を含む。データを収集するために、１つまたは複数の車両に１つまたは複数のデータロガーが設置される。燃料消費は、所与の動作条件またはエンジン出力で算出される。次いで、これらの結果が分析される。燃料効率とオイル使用期間との関係が決定される。次いで、オイルドレン間隔を決定するためのアルゴリズムが使用される。

本明細書中で引用される全ての特許および特許出願、試験手順（ＡＳＴＭ法やＵＬ法等）、ならびに他の文献は、そのような開示が本開示と矛盾しない範囲で、かつそのような援用を許容する全ての管轄にわたって、参照により完全に援用する。

本明細書において数値の下限および数値の上限が列挙されるとき、任意の下限から任意の上限までの範囲が企図される。本開示の例示的な実施形態を詳細に述べてきたが、種々の他の変更が当業者には明らかであり、本開示の精神および範囲から逸脱することなく当業者がそのような変更を容易に行うことができることが理解されよう。したがって、本明細書に添付された特許請求の範囲の範囲は、本明細書で述べた例および記載に限定されることは意図されておらず、特許請求の範囲は、本開示に関する当業者によって等価なものとして扱われる全ての特徴を含めた、本開示における特許可能な新規性の全ての特徴を包含するものと解釈される。

本開示を、多くの実施形態および具体的な実施例を参照して上述してきた。上記の詳細な説明に鑑みて、当業者には多くの変形形態が想到されるであろう。全てのそのような明らかな変形形態は、添付の特許請求の範囲の所期の全範囲内にある。

Claims (15)

1. 路上走行車両における燃料効率試験の精度を改善するための方法であって、
   １つまたは複数の車両に１つまたは複数のデータロガーを設置することであって、各データロガーが、路上走行車両のエンジンコントロールユニット（ＥＣＵ）によって送信される燃料消費データを受信するように構成されていることと、
   前記１つまたは複数の路上走行車両内の１つまたは複数のデータロガーから、前記燃料消費データをプロセッサに伝送することと、
   前記１つまたは複数の路上走行車両の燃料効率を決定するために、前記プロセッサを使用して、前記１つまたは複数の路上走行車両内の１つまたは複数のデータロガーからの燃料消費データを分析することと
   を含む、方法。
2. 路上走行車両における燃料効率試験の精度を改善するための方法であって、
   １つまたは複数の車両に１つまたは複数のデータロガーを設置することであって、各データロガーが、路上走行車両のエンジンコントロールユニット（ＥＣＵ）によって送信される燃料消費データを受信するように構成されていることと、
   前記１つまたは複数の車両内に１つまたは複数のトルクセンサを設置することであって、各トルクセンサが、前記１つまたは複数の路上走行車両のトルク値を測定するように構成されていることと、
   前記１つまたは複数の路上走行車両内の１つまたは複数のデータロガーおよび１つまたは複数のトルクセンサから、前記燃料消費データをプロセッサに伝送することと、
   前記１つまたは複数の路上走行車両の燃料効率を決定するために、前記プロセッサを使用して、前記１つまたは複数の路上走行車両内の１つまたは複数のデータロガーおよび１つまたは複数のトルクセンサからの燃料消費データを分析することと
   を含む、方法。
3. 路上走行車両におけるオイルドレン間隔を決定するための方法であって、
   １つまたは複数の車両に１つまたは複数のデータロガーを設置することであって、各データロガーが、路上走行車両のエンジンコントロールユニット（ＥＣＵ）によって送信される燃料消費データを受信するように構成されていることと、
   必要に応じて、前記１つまたは複数の車両内に１つまたは複数のトルクセンサを設置することであって、各トルクセンサが、前記１つまたは複数の路上走行車両のトルク値を測定するように構成されていることと、
   前記１つまたは複数の路上走行車両内の１つまたは複数のデータロガー、必要に応じて前記１つまたは複数のトルクセンサから、前記燃料消費データをプロセッサに伝送することと、
   前記１つまたは複数の路上走行車両の燃料効率を決定するために、前記プロセッサを使用して、前記１つまたは複数の路上走行車両内の１つまたは複数のデータロガー、必要に応じて前記１つまたは複数のトルクセンサからの燃料消費データを分析すること
   を含み、
   前記オイルドレン間隔が、燃料効率とオイル使用期間との間の関係によって決定される、
   方法。
4. 前記燃料効率試験が、以下の
   異なる粘度特性の潤滑油；
   エンジンオイル、ギアオイルおよび油圧作動液を含む、鉱物潤滑油と、合成潤滑油；
   潤滑油と、ハードウェア設計との組合せ；
   摩擦調整剤を含有する潤滑油と、摩擦調整剤を含有しない潤滑油；
   異なる摩擦特性を有する潤滑油；
   新しい潤滑油と、古い潤滑油；および
   潤滑油と、燃料との組合せ
   の１つまたは複数を比較する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記異なる潤滑油が、異なる粘性度を有するか、異なる温度での低ずり粘度および高ずり粘度を有するか、あるいは異なる添加剤または異なる濃度の添加剤を含む潤滑油である、請求項４に記載の方法。
6. 前記燃料消費データが、前記１つまたは複数のデータロガーを通して伝送されるＥＣＵからの燃料流量データ、前記１つまたは複数のデータロガーを通して伝送されるＥＣＵからのエンジン回転数および他の動作パラメータ、前記１つまたは複数のデータロガーを通して伝送されるトルクセンサデータ、および従来の燃料ログデータを含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記燃料消費データが、車両速度、燃料レベル、エンジン回転数、負荷、マスエアフロー、マニホールド空気圧および走行距離計の読取値から選択される複数の路上走行車両パラメータの少なくとも１つを表す、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記分析することが、
   ある間隔にわたって、前記１つまたは複数の路上走行車両によって消費される燃料の量を決定すること、
   前記間隔にわたって、前記１つまたは複数の路上走行車両が移動する距離を決定すること、および
   前記間隔にわたって、前記燃料消費量および前記移動距離から、前記１つまたは複数の路上走行車両の燃料効率を算出すること
   を含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記１つまたは複数の路上走行車両内の１つまたは複数のデータロガーおよび１つまたは複数のトルクセンサから伝送された燃料消費データを、１つまたは複数のデータベースに集めることをさらに含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
10. 前記１つまたは複数のデータベースが、
    異なる粘度特性の潤滑油；
    鉱物潤滑油と、合成潤滑油；
    潤滑油と、ハードウェア設計との組合せ；
    摩擦調整剤を含有する潤滑油と、摩擦調整剤を含有しない潤滑油；
    異なる摩擦特性を有する潤滑油；
    新しい潤滑油と、古い潤滑油；および
    潤滑油と、燃料との組合せ
    を比較するためのデータおよび情報を、記憶、閲覧およびフィルタリングする、請求項９に記載の方法。
11. 前記１つまたは複数のデータベースが、
    車両全体にわたる動作の状態、特定の車両または車両のクラスに関するほぼ連続的な動作データ；
    測定された動作が典型的な領域から外れている車両または時間の期間の識別；
    動作データのパラメータに基づくデータの選択的なフィルタリング；および
    車両エンジンを、外部のオイル分析に連絡した重要事項と関連付けること
    の選択的なマイニングおよび統計処理を可能にする、請求項９に記載の方法。
12. 前記プロセッサが、前記１つまたは複数の路上走行車両内の１つまたは複数のデータロガーおよび１つまたは複数のトルクセンサから伝送される燃料消費データに基づいて、前記１つまたは複数の路上走行車両の燃料効率を、アルゴリズムによって算出するように構成されている、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
13. 燃料流量と出力とを相関させることをさらに含み、生成される出力が、同一の平均出力に対して、異なる燃料流量を正規化するための基礎となるのに十分なものである、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
14. 正規化が、式：
    ＦＲ２＝ＦＲ１＋ｋ（Ｐ２−Ｐ１）
    ［式中、
    ＦＲ２は、前記正規化された燃料流量であり、
    ＦＲ１は、元の燃料流量であり、
    ｋは、燃料流量 対 出力のプロットの傾きであり、
    Ｐ２は、正規化される平均出力であり、
    Ｐ１は、元の出力である］
    によって算出される、請求項１３に記載の方法。
15. 前記オイルドレン間隔が、オイルを交換した時点から、燃料効率が大幅に低下する時点までの時間の間隔である、請求項３に記載の方法。

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