JP2023116987A - Knocking estimation device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、ノッキング推定装置に関する。 The present invention relates to a knocking estimation device.
特許文献1に記載の車両は、内燃機関と、ノッキングセンサと、ノッキング推定装置とを備えている。ノッキングセンサは、内燃機関で発生した振動を検出する。ノッキング推定装置は、実行装置と、記憶装置とを備えている。記憶装置は、入力変数が入力されることにより内燃機関のノッキング強度を示す出力変数を出力する写像を規定する写像データを記憶している。実行装置は、ノッキングセンサにより検出された振動についての複数の帯域の周波数の強度を示す値を取得する処理である取得処理と、取得処理により取得した入力変数を写像に入力することによって出力変数の値を出力する算出処理と、を実行する。 A vehicle described in Patent Document 1 includes an internal combustion engine, a knocking sensor, and a knocking estimation device. The knocking sensor detects vibrations generated in the internal combustion engine. The knocking estimation device has an execution device and a storage device. The storage device stores map data defining a map for outputting an output variable indicating the knocking intensity of the internal combustion engine when the input variable is input. The execution device includes an acquisition process, which is a process of acquiring values indicating the intensity of frequencies in a plurality of bands of vibration detected by the knocking sensor, and an output variable by inputting the input variables acquired by the acquisition process into the mapping. A calculation process for outputting a value is executed.
特許文献1のようなノッキングセンサにより検出される振動としては、ノッキングに伴う振動に加えて、ノッキング以外の要因で発生するノイズが含まれる。この場合、特許文献1のようなノッキング推定装置では、上記のノイズに起因して、ノッキングに起因する振動が大きいにも拘わらずノッキング強度が小さく推定されることがある。また、上記のノイズに起因して、ノッキングに起因する振動が小さいにも拘わらずノッキング強度が大きく推定されることがある。その結果、特許文献1のようなノッキング推定装置では、ノッキング強度の推定精度が低下するおそれがある。 The vibrations detected by the knocking sensor disclosed in Patent Document 1 include noise generated by factors other than knocking, in addition to vibrations associated with knocking. In this case, a knocking estimation device such as that disclosed in Patent Document 1 may estimate the knocking intensity to be small due to the noise described above, even though the vibration caused by knocking is large. Further, due to the above noise, the knocking intensity may be estimated to be large even though the vibration caused by knocking is small. As a result, a knocking estimation device such as that disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 2002-200312 may have a lower accuracy in estimating the knocking intensity.
上記課題を解決するためのノッキング推定装置は、内燃機関、及び前記内燃機関で発生した振動を検出するノッキングセンサを備える車両に適用され、前記ノッキングセンサにより検出された振動について複数の帯域の周波数の強度に基づいて前記内燃機関のノッキング強度を推定するノッキング推定装置であって、実行装置と、記憶装置と、を備え、前記記憶装置は、入力変数が入力されることにより前記ノッキング強度を示す出力変数を出力する写像を規定する写像データを記憶しており、前記実行装置は、前記複数の帯域の周波数の強度を示す値のうち最も小さい値がゼロになるように前記複数の帯域の周波数の強度を示す値をオフセットする補正処理と、前記補正処理によりオフセットされた前記複数の帯域の周波数の強度を示す値に同一の係数を乗算して予め定められた所定範囲の値に変換する正規化処理と、前記正規化処理により変換された前記複数の帯域の周波数の強度を示す値を前記入力変数として取得する処理である取得処理と、前記取得処理により取得した前記入力変数を写像に入力することによって前記出力変数の値を出力する算出処理と、を実行する。 A knocking estimation apparatus for solving the above-described problems is applied to a vehicle provided with an internal combustion engine and a knocking sensor for detecting vibration generated in the internal combustion engine, and the vibration detected by the knocking sensor is divided into a plurality of frequency bands. A knocking estimation device for estimating the knocking intensity of the internal combustion engine based on the intensity, comprising an execution device and a storage device, the storage device producing an output indicating the knocking intensity when an input variable is input. mapping data defining a mapping for outputting a variable is stored, and the executing device maps the frequencies of the plurality of bands such that the smallest value among values indicating the intensity of the frequencies of the plurality of bands becomes zero. Correction processing for offsetting the value indicating the intensity, and normalization for converting the values indicating the intensity of the frequencies of the plurality of bands offset by the correction processing by the same coefficient to convert them into values within a predetermined range. a process, an acquisition process which is a process of acquiring, as the input variables, the values indicating the intensity of the frequencies of the plurality of bands transformed by the normalization process; and inputting the input variables acquired by the acquisition process into a mapping. and a calculation process for outputting the value of the output variable.
上記構成によれば、補正処理及び正規化処理を実行することにより、正規化処理のみを実行する場合に比べて、正規化処理により変換された複数の帯域の周波数の強度を示す値の大小の差が顕著に表れる。そして、ノッキングに起因する振動とノイズとの差異も顕著に表れる。これにより、ノイズに起因して、ノッキングに起因する振動が大きいにも拘わらずノッキング強度が小さく推定されたり、ノッキングに起因する振動が小さいにも拘わらずノッキング強度が大きく推定されたりすることが抑制される。その結果、ノッキング強度の推定精度を向上できる。 According to the above configuration, by executing the correction process and the normalization process, compared to the case where only the normalization process is executed, the magnitude of the value indicating the intensity of the frequency of the plurality of bands converted by the normalization process is reduced. The difference is noticeable. The difference between vibration and noise caused by knocking is also noticeable. As a result, it is possible to prevent noise from estimating the knocking intensity to be small even though the vibration caused by knocking is large, or from estimating the knocking intensity to be large even though the vibration caused by knocking is small. be done. As a result, the accuracy of estimating the knocking intensity can be improved.
<車両の概略構成>
以下、一実施形態を図1~図4にしたがって説明する。先ず、車両100の概略構成について説明する。
<Outline configuration of vehicle>
An embodiment will be described below with reference to FIGS. 1 to 4. FIG. First, a schematic configuration of the
図1に示すように、車両100は、内燃機関10、自動変速機30、差動機構40、及び複数の駆動輪50を備えている。
内燃機関10は、複数の気筒11、クランク軸12、吸気通路21、スロットルバルブ22、複数の燃料噴射弁23、複数の点火装置24、排気通路26、三元触媒27、及びフィルタ28を備えている。
As shown in FIG. 1, a
The
気筒11は、燃料と吸気との混合気を燃焼させるための空間である。内燃機関10は、4つの気筒11を備えている。吸気通路21は、気筒11に接続している。吸気通路21における下流端を含む一部分は、4つに分岐している。分岐した各通路は、各気筒11に接続している。吸気通路21は、内燃機関10の外部から各気筒11に吸気を導入する。スロットルバルブ22は、吸気通路21のうち、分岐している部分から視て上流側に位置している。スロットルバルブ22は、吸気通路21を流通する吸気の量を調整する。
The
燃料噴射弁23は、吸気通路21の下流端近傍に位置している。内燃機関10は、4つの気筒11に対応して4つの燃料噴射弁23を備えている。燃料噴射弁23は、図示しない燃料タンクから供給される燃料を吸気通路21に噴射する。点火装置24は、気筒11に位置している。内燃機関10は、4つの気筒11に対応して4つの点火装置24を備えている。点火装置24は、燃料と吸気との混合気を火花放電により点火する。
The
排気通路26は、気筒11に接続している。排気通路26における上流端を含む一部分は、4つに分岐している。分岐した各通路は、各気筒11に接続している。排気通路26は、各気筒11から内燃機関10の外部に排気を排出する。
The
三元触媒27は、排気通路26のうち、分岐している部分から視て下流側に位置している。三元触媒27は、排気通路26を流通する排気を浄化する。フィルタ28は、排気通路26における三元触媒27から視て下流側に位置している。フィルタ28は、排気通路26を流通する排気に含まれる粒子状物質を捕集する。
The three-
クランク軸12は、各気筒11内に位置する図示しないピストンに連結している。クランク軸12は、燃焼トルクを受けて回転する。また、クランク軸12は、自動変速機30及び差動機構40を介して、左右の駆動輪50に連結している。自動変速機30は、車両100の走行状態に応じて、複数の変速段のうちから1つの変速段を選択する。自動変速機30は、入力されるトルクを、選択した変速段に応じた変速比で変速して出力する。差動機構40は、左右の駆動輪50に、回転速度の差が生じることを許容する。
The
図1に示すように、車両100は、クランク角センサ71、アクセル操作量センサ72、車速センサ73、及びノッキングセンサ74を備えている。クランク角センサ71は、クランク軸12の角度位置であるクランク角SCを検出する。アクセル操作量センサ72は、運転者が操作するアクセルペダルの操作量であるアクセル操作量ACCを検出する。車速センサ73は、車両100の速度である車速SPを検出する。ノッキングセンサ74は、内燃機関10で発生した振動Vを検出する。ここで、ノッキングセンサ74は、例えば、振動体を有する共振型ノッキングセンサ、加速度センサの一種である非共振型ノッキングセンサ等である。なお、ノッキングセンサ74は、内燃機関10のうちシリンダブロック等に取り付けられている。
As shown in FIG. 1 ,
車両100は、制御装置90を備えている。制御装置90は、クランク角SCを示す信号をクランク角センサ71から取得する。制御装置90は、クランク角SCに基づいて、クランク軸12の回転速度である機関回転速度NEを算出する。制御装置90は、アクセル操作量ACCを示す信号をアクセル操作量センサ72から取得する。制御装置90は、車速SPを示す信号を車速センサ73から取得する。制御装置90は、振動Vを示す信号をノッキングセンサ74から取得する。そして、制御装置90は、振動Vに対してバンドパスフィルタ処理を施す。具体的には、制御装置90は、11種のバンドパスフィルタ処理を施す。各バンドパスフィルタ処理は、振動Vのうちの予め定められた周波数帯の振動のみを抽出する処理である。これら11種のバンドパスフィルタ処理で抽出される周波数帯は、5kHz~25kHzの周波数帯を重複しないように11分割したものである。制御装置90は、11種のバンドパスフィルタ処理によって抽出された各振動の強度を、周波数帯が小さい方から順に、第1強度VA1~第11強度VA11として取得する。すなわち、制御装置90は、振動Vについての複数の帯域の周波数の強度として、第1強度VA1~第11強度VA11を取得する。
制御装置90は、CPU91、周辺回路92、ROM93、記憶装置94、及びバス95を備えている。バス95は、CPU91、周辺回路92、ROM93、及び記憶装置94を互いに通信可能に接続している。ROM93は、CPU91が各種の制御を実行するための各種のプログラムを、予め記憶している。記憶装置94は、写像データ94Aを予め記憶している。写像データ94Aによって規定される写像Mは、入力変数が入力されることにより、内燃機関10で発生するノッキングの強度であるノッキング強度NSを示す出力変数を出力する。なお、写像Mの具体的な説明は後述する。
The
記憶装置94は、第1強度VA1~第11強度VA11を含むデータを一定期間に亘って記憶する。周辺回路92は、内部の動作を規定するクロック信号を生成する回路、電源回路、リセット回路等を含む。本実施形態において、CPU91及びROM93が実行装置である。また、記憶装置94が記憶装置である。本実施形態において、制御装置90は、ノッキング強度NSを推定するノッキング推定装置として機能する。
The
CPU91は、ROM93に記憶された各種のプログラムを実行することにより、内燃機関10、自動変速機30等を制御する。具体的には、CPU91は、アクセル操作量ACC及び車速SPに基づいて、車両100が走行するために必要な出力の要求値である車両要求出力を算出する。CPU91は、車両要求出力に基づいて、内燃機関10及び自動変速機30を制御する。CPU91は、内燃機関10の制御にあたって、スロットルバルブ22の開度、燃料噴射弁23からの燃料噴射量、点火装置24の点火時期等を制御する。
The
<点火時期制御>
次に、CPU91が行う点火時期制御について説明する。CPU91は、点火時期制御において、内燃機関10のノッキングの有無に基づいて点火時期を制御する。なお、ROM93は、点火時期制御を実行するためのプログラムを予め記憶している。CPU91は、内燃機関10の始動が要求されてから停止するまで、点火時期制御を繰り返し実行する。
<Ignition timing control>
Next, ignition timing control performed by the
図2に示すように、CPU91は、点火時期制御を開始すると、ステップS11の処理を進める。ステップS11において、CPU91は、第1強度VA1~第11強度VA11のうち最も小さい値がゼロになるように、第1強度VA1~第11強度VA11をオフセットする補正処理を実行する。例えば、図3において二点鎖線で示すように、第1強度VA1~第11強度VA11のうち、第4強度VA4の値が最も小さいものとする。このとき、CPU91は、第1強度VA1~第11強度VA11のそれぞれから、第4強度VA4の値を減算することにより、第1強度VA1~第11強度VA11の全てをオフセットする。その結果、図3において実線で示すように、CPU91は、補正処理によりオフセットされた値として、第1補正強度VB1~第11補正強度VB11を算出する。また、このオフセットにより、第4補正強度VB4の値はゼロになる。その後、図2に示すように、CPU91は、処理をステップS12に進める。
As shown in FIG. 2, when starting the ignition timing control, the
図2に示すように、ステップS12において、CPU91は、第1補正強度VB1~第11補正強度VB11の全てに同一の係数を乗算して予め定められた所定範囲の値に変換する正規化処理を実行する。本実施形態において、CPU91は、第1補正強度VB1~第11補正強度VB11に同一の係数を乗算することにより、例えば図4において実線で示すように、第1正規化強度VC1~第11正規化強度VC11を算出する。このとき、CPU91は、第1正規化強度VC1~第11正規化強度VC11の総和が1になるように、第1補正強度VB1~第11補正強度VB11に応じて係数の値を調整する。すなわち、CPU91は、第1補正強度VB1~第11補正強度VB11を、第1正規化強度VC1~第11正規化強度VC11の総和が1になるような範囲に変換する。なお、第1正規化強度VC1~第11正規化強度VC11は、正規化処理により変換された値である。その後、図2に示すように、CPU91は、処理をステップS13に進める。
As shown in FIG. 2, in step S12, the
図2に示すように、ステップS13において、CPU91は、第1正規化強度VC1~第11正規化強度VC11を、入力変数に用いる値として取得する取得処理を実行する。具体的には、CPU91は、第1正規化強度VC1~第11正規化強度VC11を非負値行列因子分解することにより、入力変数に用いる複数のZ個の値として取得する。ここで、非負値行列因子分解は、非負の行列を別の2つの非負行列の行列積に分解する数理アルゴリズムである。なお、非負値行列因子分解は、例えば、特開2020-126021号公報、特開2009-128906号公報に記載されるように、振動や音響に関する信号の分離に用いる周知の技術である。その後、CPU91は、処理をステップS14に進める。
As shown in FIG. 2, in step S13, the
ステップS14において、CPU91は、ステップS13で取得したZ個の値を、ノッキング強度NSを推定する写像Mへの入力変数x(1)~入力変数x(Z)として生成する。具体的には、CPU91は、ステップS13で取得した行列に含まれるZ個の値のうち、1行目、1列目の成分の値を入力変数x(1)に、1行目、2列目の成分の値を入力変数x(2)に、といったように1つずつ代入する。その後、CPU91は、処理をステップS15に進める。
In step S14, the
ステップS15において、CPU91は、写像Mに、ステップS14の処理において生成した入力変数x(1)~x(Z)及びバイアスパラメータとしての入力変数x(0)を入力することによって、出力変数y(i)の値を算出する。その後、CPU91は、処理をステップS21に進める。
In step S15, the
写像データ94Aによって規定される写像Mの一例は、関数近似器であり、中間層が1層の全結合順伝搬型のニューラルネットワークである。具体的には、写像Mでは、入力変数x(1)~入力変数x(Z)及びバイアスパラメータとしての入力変数x(0)が、係数wFjk(j=1~m、k=0~Z)によって規定される線形写像にて変換された「m」個の値のそれぞれが活性化関数fに代入される。その結果、中間層のノードの値が定まる。また、係数wSij(i=1)によって規定される線形写像によって中間層のノードの値が変換された値のそれぞれが活性化関数gに代入されることによって、出力変数y(1)が定まる。ここで、出力変数y(1)は、ノッキング強度NSを示す値である。本実施形態において、活性化関数fの一例は、ReLU関数である。また、活性化関数gの一例は、シグモイド関数である。したがって、出力変数y(1)は、0以上1以下の値として算出される。なお、ステップS14及びステップS15の処理が算出処理である。
An example of the mapping M defined by the
本実施形態において、写像データ94Aによって規定される写像Mは、例えば次のように生成されたものである。先ず、試験用の内燃機関10を用意する。この試験用の内燃機関10は、気筒11内の圧力を検出する圧力センサを備えている。したがって、この試験用の内燃機関10では、圧力センサが検出する圧力の変動に基づいて、実際のノッキング強度NSを測定できる。そして、試験用の内燃機関10の負荷が小さい第1状態及び負荷が大きい第2状態などを含む様々な条件で内燃機関10を駆動させる。このとき、上記の車両100と同じ要領で第1強度VA1~第11強度VA11を取得し、且つ、上記の圧力センサによりノッキング強度NSを取得する。さらに、ステップS11~ステップS14の要領で、第1強度VA1~第11強度VA11に基づいて、訓練データとしての入力変数x(1)~入力変数x(Z)を生成する。また、ノッキング強度NSを、教師データとしての出力変数y(1)とする。これら訓練データとしての入力変数x(1)~入力変数x(Z)、及び教師データとしての出力変数y(1)を、写像Mに入力し、機械学習により写像Mの学習をする。
In this embodiment, the map M defined by the
ステップS21において、CPU91は、出力変数y(1)が予め定められた閾値未満であるか否かを判定する。ステップS21において、CPU91は、出力変数y(1)が閾値未満であると判定する場合(S21:YES)、処理をステップS31に進める。
In step S21, the
ステップS31において、CPU91は、内燃機関10のノッキングが発生していないと判定する。その後、CPU91は、処理をステップS32に進める。ステップS32において、CPU91は、機関回転速度NE等に基づいて、基準点火時期を算出する。そして、CPU91は、基準点火時期を、今回の点火時期として設定する。その後、CPU91は、今回の点火時期制御を終了し、処理を再びステップS11に進める。
In step S31, the
一方、ステップS21において、CPU91は、出力変数y(1)が閾値以上であると判定する場合(S21:NO)、処理をステップS41に進める。
ステップS41において、CPU91は、内燃機関10のノッキングが発生していると判定する。その後、CPU91は、処理をステップS42に進める。ステップS42において、CPU91は、機関回転速度NE等に基づいて、基準点火時期を算出する。そして、CPU91は、基準点火時期よりも予め定められた所定値だけ遅角した時期を、今回の点火時期として設定する。その後、CPU91は、今回の点火時期制御を終了し、処理を再びステップS11に進める。
On the other hand, in step S21, CPU91 advances a process to step S41, when determining with output variable y (1) being more than a threshold value (S21:NO).
In step S41, the
<本実施形態の作用>
本実施形態では、ノッキングセンサ74により内燃機関10で発生した振動Vが検出される。そして、振動Vに基づいた値を入力変数として学習済みの写像Mに入力することにより、ノッキング強度NSを示す出力変数を得られる。
<Action of this embodiment>
In this embodiment, the vibration V generated in the
<本実施形態の効果>
(1)仮に、ノッキング強度NSの算出にあたって、補正処理及び正規化処理のうち正規化処理のみを実行したとする。この場合、例えば、図4において二点鎖線で示すように、第1正規化強度VC1~第11正規化強度VC11の最小値である第4正規化強度VC4はゼロよりも大きい値になる。上述したように、正規化処理における第1正規化強度VC1~第11正規化強度VC11の総和は1である。そのため、第1正規化強度VC1~第11正規化強度VC11の最小値である第4正規化強度VC4が大きな値になることに起因して、第1正規化強度VC1~第11正規化強度VC11の最大値である第7正規化強度VC7は比較的に小さい値になる。その結果、第1正規化強度VC1~第11正規化強度VC11の大小の差が小さくなりやすい。
<Effects of this embodiment>
(1) Suppose that only the normalization process among the correction process and the normalization process is executed in calculating the knocking intensity NS. In this case, for example, as indicated by the chain double-dashed line in FIG. 4, the fourth normalized strength VC4, which is the minimum value of the first normalized strength VC1 to the eleventh normalized strength VC11, is greater than zero. As described above, the sum of the first normalized strength VC1 to the eleventh normalized strength VC11 in the normalization process is one. Therefore, due to the fact that the fourth normalized strength VC4, which is the minimum value of the first normalized strength VC1 to the eleventh normalized strength VC11, becomes a large value, the first normalized strength VC1 to the eleventh normalized strength VC11 The seventh normalized intensity VC7, which is the maximum value of , becomes a relatively small value. As a result, the difference in magnitude between the first normalized intensity VC1 to the eleventh normalized intensity VC11 tends to be small.
これに対して、本実施形態においては、補正処理及び正規化処理を実行することにより、例えば、図4において実線で示すように、第1正規化強度VC1~第11正規化強度VC11の最小値である第4正規化強度VC4はゼロになる。そのため、第1正規化強度VC1~第11正規化強度VC11の最大値である第7正規化強度VC7は比較的に大きな値になる。すなわち、第1正規化強度VC1~第11正規化強度VC11の大小の差が大きくなる。そのため、例えば、ノッキングセンサ74により検出される振動Vとして、ノッキングに伴う振動に加えて、ノッキング以外の要因で発生するノイズが含まれていたとしても、ノッキングに起因する振動とノイズとの差異も顕著に表れやすい。これにより、ノイズに起因して、ノッキングに起因する振動が大きいにも拘わらずノッキング強度NSが小さく推定されたり、ノッキングに起因する振動が小さいにも拘わらずノッキング強度NSが大きく推定されたりすることが抑制される。その結果、ノッキング強度NSの推定精度を向上できる。 On the other hand, in the present embodiment, by executing the correction process and the normalization process, for example, as indicated by the solid line in FIG. , the fourth normalized intensity VC4 becomes zero. Therefore, the seventh normalized strength VC7, which is the maximum value of the first normalized strength VC1 to the eleventh normalized strength VC11, has a relatively large value. That is, the difference between the first normalized strength VC1 to the eleventh normalized strength VC11 increases. Therefore, for example, even if the vibration V detected by the knocking sensor 74 includes noise caused by factors other than knocking in addition to the vibration caused by knocking, the difference between the vibration caused by knocking and the noise is conspicuously visible. As a result, due to noise, the knocking intensity NS may be estimated to be small even though the vibration caused by knocking is large, or the knocking intensity NS may be estimated to be large even though the vibration caused by knocking is small. is suppressed. As a result, the accuracy of estimating the knocking intensity NS can be improved.
(2)ノッキングセンサ74の製造誤差等によっては、ノッキングセンサ74により内燃機関10で発生した振動Vの大きさがばらつくことがある。すると、第1強度VA1~第11強度VA11の各値が大きくなったり、第1強度VA1~第11強度VA11の各値が小さくなったりすることがある。この点、本実施形態では、補正処理において、第1強度VA1~第11強度VA11のうち最も小さい値がゼロになるように第1強度VA1~第11強度VA11の全てをオフセットすることにより、第1補正強度VB1~第11補正強度VB11を算出する。これにより、ノッキングセンサ74の製造誤差等によって振動Vの大きさがばらついていたとしても、上記のばらつきに起因して第1補正強度VB1~第11補正強度VB11の値がばらつくことは抑制できる。
(2) The magnitude of the vibration V generated in the
(3)本実施形態では、ノッキング強度NSを推定する写像Mへの入力変数を取得するにあたって非負値行列因子分解を用いている。そのため、例えば高速フーリエ変換を用いて入力変数を取得する場合に比べて、CPU91の演算負荷の抑制が期待できる。
(3) In this embodiment, non-negative matrix factorization is used to obtain input variables to the mapping M for estimating the knocking intensity NS. Therefore, it is expected that the calculation load of the
<変更例>
本実施形態は、以下のように変更して実施することができる。本実施形態及び以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。
<Change example>
This embodiment can be implemented with the following modifications. This embodiment and the following modified examples can be implemented in combination with each other within a technically consistent range.
・上記実施形態において、正規化処理は変更してもよい。例えば、ステップS12において、CPU91は、第1補正強度VB1~第11補正強度VB11に同一の係数を乗算することにより、第1正規化強度VC1~第11正規化強度VC11の各値が0~1の範囲の値になるように変換してもよい。なお、この場合においても、補正処理及び正規化処理を実行することにより、第1正規化強度VC1~第11正規化強度VC11における最小値はゼロになる。そのため、例えば第1正規化強度VC1~第11正規化強度VC11における最大値が同じであっても、第1正規化強度VC1~第11正規化強度VC11の大小の差が大きくなる。
- In the above embodiment, the normalization process may be changed. For example, in step S12, the
・上記実施形態において、取得処理は変更してもよい。例えば、ステップS13において、CPU91は、非負値行列因子分解を用いず、第1正規化強度VC1~第11正規化強度VC11の値そのものを入力変数に用いる変数として取得してもよい。この場合であっても、写像Mによりノッキング強度NSを推定でき得る。
- In the above embodiment, the acquisition process may be changed. For example, in step S13, the
・上記実施形態において、写像Mの入力変数は変更してもよい。例えば、写像Mの入力変数としては、振動Vに基づいた複数の帯域の周波数の強度を示す値に加えて、機関回転速度NEに基づいた値を加えてもよい。この場合、内燃機関10の運転状態を加味することにより、ノッキング強度NSの推定精度を向上でき得る。すなわち、写像Mの入力変数としては、振動Vに基づいた複数の帯域の周波数の強度を示す変数に加えて他の変数を用いることができる。
- In the above embodiment, the input variables of the mapping M may be changed. For example, as the input variables of the map M, in addition to the values indicating the intensity of frequencies in a plurality of bands based on the vibration V, a value based on the engine rotation speed NE may be added. In this case, the accuracy of estimating the knocking intensity NS can be improved by taking into consideration the operating state of the
・上記実施形態において、複数の帯域の周波数の強度として取得する値の数は変更してもよい。具体例としては、バンドパスフィルタ処理によって2~10個の帯域の周波数毎の振動の強度を示す値を取得してもよいし、12個以上の帯域の周波数毎の強度を示す値を取得してもよい。 - In the above-described embodiment, the number of values obtained as the intensity of frequencies in a plurality of bands may be changed. As a specific example, a value indicating the strength of vibration for each frequency in 2 to 10 bands may be obtained by bandpass filtering, or a value indicating the strength for each frequency in 12 or more bands may be obtained. may
・上記実施形態において、複数の帯域の周波数の強度を取得する構成は変更してもよい。例えば、CPU91は、振動Vを高速フーリエ変換することにより、複数の帯域の周波数の強度を取得してもよい。この構成であっても、複数の帯域の周波数の強度について補正処理及び正規化処理のうち正規化処理のみを実行すると、正規化処理により変換された複数の帯域の周波数の強度を示す値の最小値はゼロから乖離し得る。したがって、補正処理及び正規化処理のうち正規化処理のみを実行する場合に比べて、補正処理及び正規化処理を実行することが有効である。 - In the above embodiment, the configuration for acquiring the intensity of frequencies in a plurality of bands may be changed. For example, CPU91 may acquire the intensity|strength of the frequency of several bands by carrying out the fast Fourier transform of the vibration V. FIG. Even with this configuration, when only the normalization process is executed out of the correction process and the normalization process for the frequency intensities of a plurality of bands, the minimum value indicating the frequency intensities of the plurality of bands converted by the normalization process is Values can deviate from zero. Therefore, it is more effective to perform the correction process and the normalization process than to perform only the normalization process among the correction process and the normalization process.
・上記実施形態において、写像Mの活性化関数は例示であり、上記実施形態の例に限らない。例えば、写像Mの活性化関数fとしては、シグモイド関数等を採用してもよい。
・上記実施形態において、ニューラルネットワークとして、中間層の数が1層のニューラルネットワークを例示したが、中間層の数が2層以上であってもよい。
- In the above embodiment, the activation function of the mapping M is an example, and is not limited to the example of the above embodiment. For example, as the activation function f of the map M, a sigmoid function or the like may be used.
- In the above-described embodiment, a neural network having one intermediate layer was exemplified as a neural network, but the number of intermediate layers may be two or more.
・上記実施形態において、ニューラルネットワークとして、全結合順伝搬型のニューラルネットワークを例示したが、これに限らない。例えば、ニューラルネットワークとしては、回帰結合型ニューラルネットワークを採用してもよい。 - In the above-described embodiment, the fully-connected forward propagation neural network was exemplified as the neural network, but the neural network is not limited to this. For example, a recursive neural network may be employed as the neural network.
・上記実施形態において、写像Mとしての関数近似器は、ニューラルネットワークに限らない。例えば、中間層を備えない回帰式であってもよい。すなわち、ステップS15で用いた写像Mは一例であり、上記のように様々な構成を採用できる。したがって、ステップS13において非負値行列因子分解で得たZ個の値を、他の写像Mの入力変数として採用でき得る。 - In the above embodiment, the function approximator as the mapping M is not limited to a neural network. For example, it may be a regression equation without an intermediate layer. That is, the map M used in step S15 is an example, and various configurations can be adopted as described above. Therefore, the Z values obtained by non-negative matrix factorization in step S13 can be adopted as input variables for another mapping M.
・上記実施形態において、実行装置としては、CPU91及びROM93を備えてソフトウェア処理を実行するものに限らない。具体例としては、上記実施形態においてソフトウェア処理されたものの少なくとも一部をハードウェア処理する、例えばASIC等の専用のハードウェア回路を備えてもよい。すなわち、実行装置は、以下の(a)~(c)のいずれかの構成であればよい。(a)上記処理の全てを、プログラムに従って実行する処理装置と、プログラムを記憶するROM等のプログラム格納装置とを備える。(b)上記処理の一部をプログラムに従って実行する処理装置およびプログラム格納装置と、残りの処理を実行する専用のハードウェア回路とを備える。(c)上記処理の全てを実行する専用のハードウェア回路を備える。ここで、処理装置およびプログラム格納装置を備えたソフトウェア実行装置や、専用のハードウェア回路は複数であってもよい。
- In the above-described embodiment, the execution device is not limited to one that includes the
・上記実施形態において、車両100のその他の構成は変更してもよい。
例えば、車両100は、駆動源として、内燃機関10に加えて、モータジェネレータを備えていてもよい。
- In the above embodiment, other configurations of the
For example,
NS…ノッキング強度
V…振動
10…内燃機関
11…気筒
12…クランク軸
21…吸気通路
22…スロットルバルブ
23…燃料噴射弁
24…点火装置
26…排気通路
30…自動変速機
40…差動機構
50…駆動輪
71…クランク角センサ
72…アクセル操作量センサ
73…車速センサ
74…ノッキングセンサ
90…制御装置
91…CPU
92…周辺回路
93…ROM
94…記憶装置
94A…写像データ
95…バス
100…車両
NS... Knocking intensity V...
92...
94
Claims (1)
実行装置と、記憶装置と、を備え、
前記記憶装置は、入力変数が入力されることにより前記ノッキング強度を示す出力変数を出力する写像を規定する写像データを記憶しており、
前記実行装置は、
前記複数の帯域の周波数の強度を示す値のうち最も小さい値がゼロになるように前記複数の帯域の周波数の強度を示す値をオフセットする補正処理と、
前記補正処理によりオフセットされた前記複数の帯域の周波数の強度を示す値に同一の係数を乗算して予め定められた所定範囲の値に変換する正規化処理と、
前記正規化処理により変換された前記複数の帯域の周波数の強度を示す値を前記入力変数として取得する処理である取得処理と、
前記取得処理により取得した前記入力変数を写像に入力することによって前記出力変数の値を出力する算出処理と、を実行する
ノッキング推定装置。 Applied to a vehicle equipped with an internal combustion engine and a knocking sensor for detecting vibration generated in the internal combustion engine, and estimating the knocking intensity of the internal combustion engine based on the intensity of frequencies in a plurality of bands of the vibration detected by the knocking sensor A knocking estimation device that
comprising an execution device and a storage device,
The storage device stores mapping data defining a mapping for outputting an output variable indicating the knocking intensity when an input variable is input,
The execution device is
A correction process of offsetting the values indicating the intensity of the frequencies in the plurality of bands so that the smallest value among the values indicating the intensity of the frequencies in the plurality of bands is zero;
a normalization process of multiplying the values indicating the intensity of the frequencies of the plurality of bands offset by the correction process by the same coefficient to convert them into values within a predetermined range;
an acquisition process, which is a process of acquiring, as the input variable, a value indicating the frequency intensity of the plurality of bands converted by the normalization process;
a calculation process of outputting the value of the output variable by inputting the input variable acquired by the acquisition process into a mapping.
Priority Applications (1)
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