JP2021004588A - エンジンのノッキング検出システム - Google Patents

Abstract

【課題】ＢＧＬマップの作成が不要なエンジンのノッキング検出システムを提供する。【解決手段】ＣＰＵ３と記憶装置５とを備えたエンジンのノッキング検出システムにおいて、ＣＰＵ３が、設定時間前から現在時刻までに入力された燃焼サイクル毎のエンジン振動の設定周波数成分の周波数成分強度の代表値とばらつき度合から上記エンジン振動のバックグランドレベルを演算して記憶装置５に記録し、バックグランドレベルを基準に設定した第１閾値と現在時刻に計測されたエンジン振動の周波数成分強度の現在値を比較し、現在値が第１閾値を超えていることをもってノッキングを検出する。【選択図】図１

Description

本発明は、エンジン（内燃機関）のノッキング検出システムに関する。

エンジンの燃焼室内で未燃ガスが自己発火して振動を起こすと、この振動がエンジン本体に伝わる。この現象がノッキングである。ノッキングはエンジンのエネルギー損失（出力低下）やエンジンの各部への衝撃、燃費低下等の要因となる。従って、ノッキングの発生を精度良く検出することは重要である。

ノッキングを検出するシステムとして振動センサーを用いたものが知られている（特許文献１等参照）。ノッキングは間欠的に発生し、振動センサーの検出信号には、エンジンのバックグランドノイズ（正常燃焼による振動）とノッキングの要因となる異常燃焼による振動とが混在する。従って、振動センサーの検出信号からノッキングを検出するためには、バックグランドノイズと異常燃焼による振動とを識別する必要がある。

特許文献１では、バックグランドノイズがエンジンの回転数や負荷に依存して変化することに基づき、ＢＧＬ（バックグランドレベル）マップを用いて運転中の振動センサーの検出信号から異常燃焼を検出している。ＢＧＬマップは、エンジンの回転数や負荷等のパラメータの組み合わせを変えた様々な条件で実際にエンジンを駆動し、条件毎にバックグランドノイズを計測（周波数測定）することで作成される。

特開２０１８−９１２１４号公報

ＢＧＬマップを作成するには、出荷前に実際にエンジンを駆動して条件毎のバックグランドノイズのデータを測定しなければならない。バックグランドノイズは同型のエンジンでも個体差があるためエンジンの個体毎に計測しなければならず、ＢＧＬマップの作成には時間を要する。出荷後にエンジンの部品や振動センサーを交換した場合には、ＢＧＬマップを更新するためにバックグランドノイズのデータを取り直さなければならない。

本発明の目的は、ＢＧＬマップの作成が不要なエンジンのノッキング検出システムを提供することにある。

上記目的を達成するために、本発明に係るエンジンのノッキング検出システムは、ＣＰＵと記憶装置とを備え、前記ＣＰＵが、設定時間前から現在時刻までに入力された燃焼サイクル毎のエンジン振動の設定周波数成分の周波数成分強度の代表値とばらつき度合から前記エンジン振動のバックグランドレベルを演算して前記記憶装置に記録し、前記バックグランドレベルを基準に設定した第１閾値と現在時刻に計測されたエンジン振動の周波数成分強度の現在値を比較し、前記現在値が第１閾値を超えていることをもってノッキングを検出する。

本発明によれば、ＢＧＬマップの作成が不要になる。

本発明の一実施形態に係るノッキング検出システムのシステム構成図 本発明の一実施形態に係るノッキング検出システムによるノッキングの検出手順を表すフローチャート 定速走行中であって本発明の一実施形態のノッキング検出システムでノッキングが検出されないエンジン振動の一例を説明する図 定速走行中であって本発明の一実施形態のノッキング検出システムでノッキングが検出されるエンジン振動の一例を説明する図 加速走行中であって本発明の一実施形態のノッキング検出システムでノッキングが検出されないエンジン振動の一例を説明する図 加速走行中であって本発明の一実施形態のノッキング検出システムでノッキングが検出されるエンジン振動の一例を説明する図

以下に図面を用いて本発明の実施の形態を説明する。

−ノッキング検出システム−
図１は本発明の一実施形態に係るノッキング検出システムのシステム構成図である。同図に示したノッキング検出システム１（以下、システム１と略称する）は自動車のエンジン（内燃機関）のノッキングを検出する装置であり、ノッキング検出対象エンジンを搭載した自動車（以下、自車と記載する）に搭載されたコンピューターで構成される。このシステム１は、ＡＤコンバーター２、ＣＰＵ（中央演算処理装置）３、ＲＯＭ（リードオンリーメモリー）４、記憶装置５を含んで構成されている。同システム１には、振動センサー１０の検出信号が随時入力され、またＣＡＮ（Controller Area Network）１１を介してエンジン回転数Ｎが随時入力される。振動センサー１０は、例えばエンジン音を集音しエンジン振動としてシステム１に入力するマイクであり、自車に搭載されている。ＣＡＮ１１を介して入力されるエンジン回転数Ｎは、例えば自車に搭載された回転数センサー（不図示）で検出される。

ＡＤコンバーター２は、振動センサー１０から随時入力されるエンジン振動（エンジン音）をアナログ信号からデジタル信号に逐次変換して出力する変換器である。

ＲＯＭ４は、ノッキングの検出プログラムやプログラムの実行に必要なデータが予め記憶された記憶装置である。

記憶装置５は例えばＲＡＭ（ランダムアクセスメモリー）であり、ＣＰＵ３の動作中にＣＰＵ３の演算結果等を随時記録する。記憶装置５はＲＡＭに限らず、その他の半導体メモリーで代替でき、また半導体メモリーに限らずＨＤＤ等の磁気記憶媒体で代替することもできる。記憶装置５にはシステム１に備わったものを使用することができるが、例えばメモリーカードのように抜き差し可能なポータブルタイプのものを用いることもできる。

ＣＰＵ３はＲＯＭ４から読み込んだプログラム等に従って所定の演算を実行する装置であり、周波数成分強度演算部３ａ、ＢＧＬ演算部３ｂ、ＫＮＬ演算部３ｃ、ノッキング判定部３ｄを含んで構成されている。周波数成分強度演算部３ａ、ＢＧＬ演算部３ｂ、ＫＮＬ演算部３ｃ、ノッキング判定部３ｄは、図式化して表したＣＰＵ３の機能である。

周波数成分強度演算部３ａでは、エンジン振動の所定強度以上の周波数成分のうちノッキング検出に有用な設定周波数成分（例えば７ｋＨｚ，９ｋＨｚ，１２ｋＨｚの成分）が抽出され、それら設定周波数成分の強度を合計することで周波数成分強度ｆが演算される。演算された周波数成分強度ｆは、随時記憶装置５に記憶されると共に、ＢＧＬ演算部３ｂに出力される。

ＢＧＬ演算部３ｂでは、設定時間前から現在時刻までに振動センサー１０から入力されたエンジン燃焼サイクル毎の周波数成分強度ｆの代表値とばらつき度合が演算される。そして、演算した代表値とばらつき度合から現在のエンジン振動についてバックグランドノイズのＢＧＬ（バックグランドレベル）が逐次（例えばエンジン燃焼サイクル又は所定の演算サイクルで）演算される（図２）。設定時間分の周波数成分強度ｆとして、本実施形態では、周波数成分強度演算部３ａで演算された直近（例えばエンジン燃焼サイクルの過去１０サイクル分）の値が記憶装置５から読み込まれる。ＢＧＬ演算部３ｂで演算されたＢＧＬは記憶装置５に記録される。ＢＧＬ演算部３ｂの演算内容は図２を用いて後で説明する。

ＫＮＬ演算部３ｃでは、ＣＡＮ１１を経由して入力されたエンジン回転数ＮからＫＮＬ（ノッキング閾値）が演算される。ＫＮＬ（＞０）はＢＧＬに加算されて第１閾値ｆ１となる設定値であり、エンジン回転数Ｎに応じて変化する。第１閾値ｆ１はノッキングの有無を判定するためにノッキング判定部３ｄで周波数成分強度ｆについてＢＧＬを基準に設定される値であり、ＢＧＬよりも設定値（つまりＫＮＬ）だけ高い値である（ｆ１＝ＢＧＬ＋ＫＮＬ）。本実施形態ではエンジン回転数ＮとＫＮＬとの関係が規定されたリファレンスデータ（例えばデータテーブル）がＲＯＭ４に予め格納されており、ＫＮＬ演算部３ｃではリファレンスデータに従ってエンジン回転数Ｎに応じたＫＮＬが演算される。リファレンステーブルは、例えば自動車メーカーで計測されたデータを用いて作成することができる。

ノッキング判定部３ｄでは、周波数成分強度演算部３ａで演算された周波数成分強度ｆ、ＢＧＬ演算部３ｂで演算されたＢＧＬ、ＫＮＬ演算部３ｃで演算されたＫＮＬに基づき、現在時刻におけるノッキングの有無が判定される（後述）。具体的には、周波数成分強度ｆの現在値（現在時刻に計測されたエンジン振動の周波数成分強度ｆ）が第１閾値ｆ１と比較され、現在の周波数成分強度ｆが第１閾値ｆ１を超えていることをもってノッキングの発生が検出される。ｆ＞ｆ１＝ＢＧＬ＋ＫＮＬ（つまりｆ−ＢＧＬ＞ＫＮＬ）の条件が満たされれば、ノッキングが生じていると判定される。現在の周波数成分強度ｆが第１閾値ｆ１以下（ｆ−ＢＧＬ≦ＫＮＬ）であればノッキングは生じていないとの判定となる（ノッキングは検出されない）。このノッキングの有無に関する判定結果は、記憶装置５に記録されると共に、ＣＡＮ１１を介してエンジンコントローラユニット（不図示）に出力され、例えば燃料噴射制御の基礎情報として利用される。なお、ノッキング判定部３ｄと記憶装置５との間のデータの流れは、図２において図の簡潔性の観点で図示を省略してある。

−ノッキング検出手順−
図２は本実施形態に係るノッキング検出システムによるノッキングの検出手順を表すフローチャートである。同図の一連の手順は、例えばキースイッチからエンジン始動の情報が入力されたら開始され、エンジン稼働中に所定のサイクルタイムでＣＰＵ３により繰り返し実行される。

（ステップＳ０１，Ｓ０２）
図２の手順を開始すると、システム１は、ＡＤコンバーター２でデジタル信号化された振動センサー１０の現在の信号を入力すると共に（ステップＳ０１）、ＣＡＮ１１を介して現在のエンジン回転数Ｎを入力する（ステップＳ０２）。

（ステップＳ０３〜Ｓ０５）
システム１は次に、周波数成分強度演算部３ａにおいて、設定周波数成分（７ｋＨｚ，９ｋＨｚ，１２ｋＨｚの成分）の強度を合計して周波数成分強度ｆを演算し（ステップＳ０３）、ＫＮＬ演算部３ｃでエンジン回転数ＮからＫＮＬを演算する（ステップＳ０４）。システム１は、エンジン回転数Ｎ及び演算した周波数成分強度ｆの値を記憶装置５に記録する（ステップＳ０５）。その際、システム１は、エンジン回転数Ｎからエンジンの燃焼サイクルを割り出し、燃焼サイクル毎に周波数成分強度ｆ及びエンジン回転数Ｎの値を記憶装置５に記録する。

（ステップＳ０６）
次に、システム１は、ＢＧＬ演算部３ｂにおいて、設定時間前から現在時刻まで（直近１０サイクル分）の周波数成分強度ｆを記憶装置５から読み込み、それら周波数成分強度ｆの代表値、及び周波数成分強度のばらつき度合を演算する（ステップＳ０６）。本実施形態では、代表値として１０サイクル分の周波数成分強度ｆの平均値ｆａｖｅを演算する場合を例示するが、中央値や最頻値等の他の値で代用することもできる。また、周波数成分強度のばらつき度合として１０サイクル分の周波数成分強度ｆの標準偏差ｆｓｔｄを演算する場合を例示するが、分散等の他の値で代用することもできる。

（ステップＳ０７〜Ｓ０９）
平均値ｆａｖｅと標準偏差ｆｓｔｄを求めたら、システム１は、ＢＧＬ演算部３ｂにおいて、標準偏差ｆｓｔｄより大きく設定した値（本実施形態ではｆｓｔｄの２倍の値）を周波数成分強度の平均値ｆａｖｅに加算して第２閾値ｆ２を演算する。システム１は更に、ＢＧＬ演算部３ｂにおいて、現在の周波数成分強度ｆと第２閾値ｆ２とを比較して現在の周波数成分強度ｆが第２閾値ｆ２よりも大きいか（ｆ２＝ｆａｖｅ＋２ｆｓｔｄ＜ｆ？）を判定する（ステップＳ０７）。ｆａｖｅ＋２ｆｓｔｄ＜ｆである場合、システム１はステップＳ０８に手順を移し、上記代表値よりも大きく設定した値（本例では周波数成分強度の平均値ｆａｖｅに標準偏差ｆｓｔｄを加算した値）をＢＧＬに設定する（ＢＧＬ＝ｆａｖｅ＋ｆｓｔｄ）。また、ｆａｖｅ＋２ｆｓｔｄ≧ｆである場合、システム１はステップＳ０９に手順を移し、上記代表値（本例では周波数成分強度の平均値ｆａｖｅ）をＢＧＬに設定する（ＢＧＬ＝ｆａｖｅ）。

なお、第２閾値ｆ２は、場面（例えば走行状況）に応じて妥当性の高いＢＧＬ（ひいては第１閾値ｆ１）の演算を試みることを趣旨とする値であり、その演算方法は適宜変更可能である。本実施形態の場合、ｆ＞ｆ２であればバックグランドノイズや周波数成分強度のばらつき度合が大きな加速走行等の場面、ｆ≦ｆ２であればバックグランドノイズや周波数成分強度のばらつき度合が小さな定速走行等の場面が推定される。このことについては、後で図３〜図６で具体例を挙げる。

（ステップＳ１０〜Ｓ１２）
ＢＧＬを決定したら、システム１は、ノッキング判定部３ｄにおいて、現在の周波数成分強度ｆが第１閾値ｆ１よりも大きいか（ｆ＞ｆ１＝ＢＧＬ＋ＫＮＬであるか）つまりｆ−ＢＧＬ＞ＫＮＬであるかを判定する（ステップＳ１０）。ｆ−ＢＧＬ＞ＫＮＬである場合、システム１はステップＳ１１に手順を移し、ノッキングが生じていると判定（ノッキングを検出）して、その旨を表す信号を記憶装置５に記憶すると共にＣＡＮ１１に出力する。ｆ−ＢＧＬ≦ＫＮＬである場合、システム１はステップＳ１２に手順を移し、ノッキングは生じていないと判定して（ノッキングを検出せず）その旨を表す信号を記憶装置５に記憶すると共にＣＡＮ１１に出力する。或いは、ｆ−ＢＧＬ≦ＫＮＬである場合、ステップＳ１２においてシステム１が何等信号を出力しない構成としても良い。ステップＳ１０〜Ｓ１２の判定が終了したら、システム１は図２の手順における現在のサイクルを終了して次のサイクルを開始する。

−具体例−
図３は定速走行中であって本実施形態のノッキング検出システムでノッキングが検出されないエンジン振動の一例を説明する図、図４は定速走行中であって本実施形態のノッキング検出システムでノッキングが検出されるエンジン振動の一例を説明する図である。これらの図に示した例では、自車が定速走行していることから過去１０サイクルにおいては周波数成分強度ｆが小幅に増減している。また、いずれの場合も第２閾値ｆ２（＝ｆａｖｅ＋２ｆｓｔｄ）より現在の周波数成分強度ｆが小さいため、過去１０サイクルの周波数成分強度ｆの平均値ｆａｖｅがＢＧＬに設定されている（図２、ステップＳ０７→Ｓ０９）。そして、図３のように現在の周波数成分強度ｆが第１閾値ｆ１（＝ｆａｖｅ＋ＫＮＬ）以下である場合には、ノッキングは生じていないと判定される（図２、ステップＳ０７→Ｓ０９→Ｓ１０→Ｓ１２）。反対に図４のように現在の周波数成分強度ｆが第１閾値ｆ１を超える場合には、ノッキングが検出される（図２、ステップＳ０７→Ｓ０９→Ｓ１０→Ｓ１１）。

図５は加速走行中であって本実施形態のノッキング検出システムでノッキングが検出されないエンジン振動の一例を説明する図、図６は加速走行中であって本実施形態のノッキング検出システムでノッキングが検出されるエンジン振動の一例を説明する図である。これらの図に示した例では、自車が加速走行していることから過去１０サイクルにおいては周波数成分強度ｆが徐々に増加している。いずれの場合も第２閾値ｆ２（＝ｆａｖｅ＋２ｆｓｔｄ）より現在の周波数成分強度ｆが大きいため、過去１０サイクルの周波数成分強度ｆの平均値ｆａｖｅよりも標準偏差ｆｓｔｄだけ高くＢＧＬが設定されている（図２、ステップＳ０７→Ｓ０８）。そして、図５のように現在の周波数成分強度ｆが第１閾値ｆ１（＝ｆａｖｅ＋ＫＮＬ）以下である場合には、ノッキングは生じていないと判定される（図２、ステップＳ０７→Ｓ０８→Ｓ１０→Ｓ１２）。反対に図６のように現在の周波数成分強度ｆが第１閾値ｆ１を超える場合には、ノッキングが検出される（図２、ステップＳ０７→Ｓ０８→Ｓ１０→Ｓ１１）。

−効果−
（１）本実施形態では、設定時間前からの周波数成分強度ｆの代表値とばらつき度合からＢＧＬを随時演算するので、予めＢＧＬマップを作成しておく必要がない。ＢＧＬマップが不要となる結果、自動車メーカーにおけるＢＧＬの計測が不要となり、自動車の出荷等に要する時間を大幅に短縮できる。また、設定時間の設定、代表値やばらつき度合の演算方法、第１閾値の演算方法（ＫＮＬの設定）等を変更することで、ノッキング検出の精度や感度を柔軟に調整できる。

（２）また、ＢＧＬの演算の基礎となる設定時間分の周波数成分強度ｆの代表値として平均値ｆａｖｅを用いたことにより、設定時間分の周波数成分強度ｆの全ての値がＢＧＬに反映される。平均値ｆａｖｅは設定時間分の周波数成分強度ｆの全ての値の総和から求められるため、設定時間内の周波数成分強度ｆの全体的な傾向がＢＧＬの演算に反映される点がメリットである。また、例えば代表値として最頻値を採用した場合に比べて少ないサンプル数（サイクル数）の周波数成分強度ｆでも一定の妥当性が見込め、ＢＧＬの演算に要する演算容量が抑えられて高い処理速度を確保する上で有利である。

但し、代表値の採り方は設計思想により変更可能である。例えば設定時間分の周波数成分強度ｆの最頻値を代表値として演算する場合、設定時間中の周波数成分強度ｆに極端に高い又は低い値が含まれていても、そのような極端な値がＢＧＬの値に与える影響を抑えられるメリットがある。中央値を採用する場合も最頻値と同じく極端な値の影響が抑えられ、また最頻値に比べて比較的少ないサンプル数でもＢＧＬの妥当性の低下が抑えられるメリットがある。また、平均値、最頻値、中央値のうちの複数を演算し、それらの値に基づいて代表値を演算（例えば最大値選択、最小値選択、平均値演算等）することも考えられる。

（３）本実施形態では、第１閾値がＢＧＬよりもエンジン回転数Ｎに応じたＫＮＬだけ高い値に設定される。つまり、第１閾値はエンジン回転数Ｎにも応じて柔軟に調整される。これによってもノッキング判定の妥当性の向上を期待することができる。

（４）設定時間分の周波数成分強度ｆの代表値をＢＧＬに用いることで、ばらつき度合を加算する場合に比べてＢＧＬを小さ目の値に設定でき、ひいては第１閾値ｆ１を低めに設定できる。例えば定速走行時のように周波数成分強度ｆのばらつき度合やバックグランドノイズが小さい場面でノッキングの検出感度の向上が期待できる。

（５）反対に、設定時間分の周波数成分強度ｆの代表値よりも大きく設定した値（本実施形態ではｆａｖｅ＋ｆｓｔｄ）をＢＧＬに用いることで、ＢＧＬを大き目の値に設定でき、ひいては第１閾値ｆ１を高めに設定できる。例えば加速走行時のように周波数成分強度ｆのばらつき度合やバックグランドノイズが増す場面でノッキングの誤検出の抑制効果が期待できる。

（６）特に本実施形態においては、第２閾値ｆ２と現在の周波数成分強度ｆを比較し、その比較結果によりＢＧＬの演算方法を変更する。第２閾値ｆ２は設定時間分の周波数成分強度ｆの代表値とばらつき度合に基づいて設定される値（本実施形態ではｆａｖｅ＋２ｆｓｔｄ）である。こうした第２閾値ｆ２を用いることで、ｆ＞ｆ２であればバックグランドノイズや周波数成分強度のばらつき度合が大きな加速走行等の場面、ｆ≦ｆ２であればバックグランドノイズや周波数成分強度のばらつき度合が小さな定速走行等の場面が推定され得る。この推定に応じてＢＧＬ、ひいては第１閾値を柔軟に調整することで、ノッキング検出の感度や精度を適正化することができる。

−変形例−
上記実施形態では、ＢＧＬの演算の基礎に用いる過去の周波数成分強度ｆのサンプリング期間（設定時間）を一定の期間（上記では１０サイクル分）としたが、設定期間が状況に応じて変化する構成としても良い。例えばＣＡＮ１１を介してエンジン回転数Ｎ、スロットル開度、車速の情報を入力し、これら情報の少なくとも１つに応じて設定期間を可変とする構成とすることができる。例えば車速の変化が大きい場合は設定期間が長いとノッキングの検出精度の低下が懸念される。この観点では、車速変化の大きさと設定期間の長さを反比例の関係に規定したリファレンスデータをＲＯＭ４に格納しておき、車速変化に応じて周波数成分強度ｆのサンプリング期間を変える構成が考えられる。

図２のステップＳ０７において周波数成分強度ｆに応じてＢＧＬの演算方法を場合分けする例を説明したが、この点についても適宜変更可能である。例えば車速やエンジン回転数Ｎ、スロットル開度等、自動車の走行速度の変化に関連する値をＣＡＮ１１から入力し、これらの値に基づいて定速走行か加速走行かを判定する構成としても良い。

第１閾値ｆ１の演算に用いる設定値としてエンジン回転数Ｎに応じたＫＮＬを採用した場合を例に挙げて説明したが、事前の計測や検討に基づいて予め設定された固定値（エンジン回転数Ｎによらず一定の値）を設定値に採用することも考えられる。

上記実施形態では、自動車のエンジンをノッキング検出対象にした場合を例に挙げて説明したが、本発明は内燃機関としてのエンジンのノッキング検出に広く適用可能である。例えば油圧ショベル等の建設機械や船舶のエンジンのノッキング検出にも適用可能である。ガソリンエンジンに限らずディーゼルエンジン等のノッキング検出にも適用可能である。

１…ノッキング検出システム、２…ＡＤコンバーター、３…ＣＰＵ、３ａ…周波数成分強度演算部、３ｂ…ＢＧＬ演算部、３ｃ…ＫＮＬ演算部、３ｄ…ノッキング判定部、４…ＲＯＭ、５…記憶装置、１０…振動センサー、１１…ＣＡＮ、ＢＧＬ…バクグランドレベル、ｆ…周波数成分強度、ｆ１…第１閾値、ｆ２…第２閾値、ｆａｖｅ…（代表値）、ｆｓｔｄ…標準偏差（ばらつき度合）、ＫＮＬ…ノッキング閾値（エンジン回転数に応じた設定値）

Claims (6)

1. ＣＰＵと記憶装置とを備え、
   前記ＣＰＵが、
   設定時間前から現在時刻までに入力された燃焼サイクル毎のエンジン振動の設定周波数成分の周波数成分強度の代表値とばらつき度合から前記エンジン振動のバックグランドレベルを演算して前記記憶装置に記録し、
   前記バックグランドレベルを基準に設定した第１閾値と現在時刻に計測されたエンジン振動の周波数成分強度の現在値を比較し、前記現在値が第１閾値を超えていることをもってノッキングを検出する
   エンジンのノッキング検出システム。
2. 請求項１のエンジンのノッキング検出システムにおいて、前記代表値が平均値であるエンジンのノッキング検出システム。
3. 請求項１のエンジンのノッキング検出システムにおいて、前記第１閾値が前記バックグランドレベルよりもエンジン回転数に応じた設定値だけ高い値であるエンジンのノッキング検出システム。
4. 請求項１のエンジンのノッキング検出システムにおいて、前記バックグランドレベルが前記代表値であるエンジンのノッキング検出システム。
5. 請求項１のエンジンのノッキング検出システムにおいて、前記バックグランドレベルが前記代表値よりも大きく設定した値であるエンジンのノッキング検出システム。
6. 請求項１のエンジンのノッキング検出システムにおいて、
   前記ばらつき度合より大きく設定した値を前記代表値に加算した第２閾値と前記現在値を比較し、
   前記現在値が第２閾値より大きければ前記代表値よりも大きく設定した値を前記バックグランドレベルに設定し、前記現在値が第２閾値以下であれば前記代表値を前記バックグランドレベルに設定する
   エンジンのノッキング検出システム。

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