JP4073290B2

JP4073290B2 - Apparatus for smoothing a signal using an adaptive filter

Info

Publication number: JP4073290B2
Application number: JP2002313338A
Authority: JP
Inventors: 裕司安井; 充彦松本
Original assignee: Honda Motor Co Ltd
Current assignee: Honda Motor Co Ltd
Priority date: 2002-10-28
Filing date: 2002-10-28
Publication date: 2008-04-09
Anticipated expiration: 2022-10-28
Also published as: DE10350067A1; JP2004150279A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、所与の信号を平滑化する装置に関し、より具体的には、車両に設けられたセンサによって検出された信号を平滑化する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
スロットル弁の上流にエアフローメータ（ＡＦＭ）を設け、エンジンへ流入する吸入空気量を計測することが行われている。エアフローメータの出力に、エンジンの吸気工程（ＴＤＣ）を周期とする脈動が含まれることが知られている。
【０００３】
エアフローメータの出力を平滑化するため、脈動周波数で減衰特性を示す移動平均フィルタを用いて該脈動の影響を低減することが提案されている。この移動平均フィルタによってフィルタリングされた値に基づいて、燃料噴射量が決定される。
【０００４】
一方、特許公報第２７５０７９７号には、エンジンのサージを検出するために、ウェーブレット変換を用いる手法が記載されている。検出されたエンジン回転速度のｎ次の周波数成分を、ウェーブレット変換を用いて抽出する。抽出された周波数成分が所定レベルを下回る状態が所定時間以上継続したならば、サージが発生したと判定される。サージが判定されたならば、エンジンの燃焼圧の変動平均を演算して、エンジン出力トルクの変動率を求める。このトルク変動率に応じて、燃料噴射量を決定する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
エアフローメータの出力は、過渡状態から定常状態へと多岐にわたる。吸入空気量が本来一定である定常状態において、脈動周期の微妙な位相ずれや脈動の振幅変動の影響により、移動平均された値に“ゆらぎ”が残留することがある。このゆらぎは、燃料噴射量に変動を生じさせ、結果として混合気の空燃比に変動を生じさせるおそれがある。
【０００６】
また、このゆらぎを抑制するために、脈動周波数およびゆらぎ周波数より高い周波数成分を阻止するチェビシェフフィルタ等を用いることが考えられるが、この手法は、過渡状態において、エアフローメータ出力に対する、フィルタリングされた値の位相遅れを増やすおそれがある。
【０００７】
したがって、エアフローメータ出力の定常状態におけるゆらぎを低減し、かつ過渡状態において位相遅れを生じさせないフィルタが必要とされている。
【０００８】
一方、前述したように、ウェーブレット変換を用いることで、センサ出力の変動を検出することが提案されている。本発明は、このようなウェーブレット変換の特性を利用して、エアフローメータ出力に適用するフィルタをより適切に構成することをも目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
この発明の一つの側面によると、適応フィルタを用いて所与の信号を平滑化する装置は、該所与の信号の変動状態を、ウェーブレット変換を用いて判断する。判断された変動状態に応じて、適応フィルタの内部パラメータが設定される。該所与の信号は、変動状態に応じて内部パラメータが設定された適応フィルタによってフィルタリングされる。一実施例において、適応フィルタの内部パラメータは、該適応フィルタのゲインを決定するパラメータである。
【００１０】
この発明によると、信号の変動状態に応じて、適応フィルタのフィルタリング特性を変更することができる。信号の変動が大きい場合には、位相遅れの少ないフィルタリング値（フィルタリングされた値を、「フィルタリング値」と呼ぶ）が出力され、信号の変動が小さい場合には、ノイズの除去されたフィルタリング値が出力される。こうして、フィルタリング値を用いた制御系の速応性が高まる。また、定常状態における制御系の安定性を高めることができる。
【００１１】
この発明の他の側面によると、内燃機関の燃料噴射量を決定するためのセンサ出力信号が、適応フィルタによってフィルタリングされる。燃料噴射量は、該適応フィルタによってフィルタリングされたセンサ出力信号に基づいて決定される。適応フィルタを用いることにより、位相遅れを最小限にしつつ、センサ出力信号の平滑化が行われるので、特に過渡状態における空燃比制御の精度が向上する。
【００１２】
この発明の一実施形態によると、内燃機関の信号平滑化装置は、燃料噴射量を決定するためのセンサ出力信号の変動状態を、ウェーブレット変換を用いて判断する。判断された変動状態に応じて、適応フィルタの内部パラメータが設定される。センサ出力信号は、該変動状態に応じて内部パラメータが設定された適応フィルタによってフィルタリングされる。この発明によると、センサ出力信号の変動が大きい場合には、位相遅れの少ないフィルタリング値が出力され、センサ出力信号の変動が小さい場合には、ノイズの除去されたフィルタリング値が出力される。過渡状態および定常状態の両方において、空燃比制御の精度を高めることができる。
【００１３】
この発明の他の実施形態によると、内燃機関の信号平滑化装置は、センサ出力信号を移動平均する移動平均フィルタをさらに備える。適応フィルタは、該移動平均フィルタによってフィルタリングされた信号に対してフィルタリングを実行する。この発明によると、移動平均フィルタにより、脈動周波数によるノイズを低減することができる。適応フィルタは、脈動周波数以外の周波数のノイズやゆらぎの除去のみを行えばよい。したがって、過渡状態および定常状態の両方において、適応フィルタのゲインをより高めることができる。これにより、信号出力が緩やかに変動する場合における、適応フィルタリング値の信号出力に対する位相遅れの発生を防止することができる。
【００１４】
この発明の他の側面によると、車両追従制御のための信号平滑化装置は、レーダによって計測された先行車への距離を示す距離信号をフィルタリングする適応フィルタを備える。該適応フィルタによってフィルタリングされた距離信号に基づいて、先行車への距離が決定される。この発明によると、位相遅れを最小限にしつつ、レーダ出力の平滑化が行われるので、先行車への距離を算出する精度を向上させることができる。
【００１５】
この発明の一実施形態においては、車両追従制御のための信号平滑化装置は、計測された距離の変動状態を、ウェーブレット変換を用いて判断する。適応フィルタの内部パラメータは、距離信号の変動状態に応じて設定される。該適応フィルタによってフィルタリングされた距離信号に基づいて、先行車への距離が決定される。
【００１６】
【発明の実施の形態】
内燃機関および制御装置の構成
次に図面を参照してこの発明の実施の形態を説明する。図１は、この発明の実施形態による内燃機関（以下、「エンジン」という）およびその制御装置の全体的なシステム構成図である。
【００１７】
電子制御ユニット（以下、「ＥＣＵ」）という）１は、車両の各部から送られてくるデータを受け入れる入力インターフェース１ａ、車両の各部の制御を行うための演算を実行するＣＰＵ１ｂ、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を有するメモリ１ｃ、および車両の各部に制御信号を送る出力インターフェース１ｄを備えている。メモリ１ｃのＲＯＭには、車両の各部の制御を行うためのプログラムおよび各種のデータが格納されている。ＲＯＭは、ＥＥＰＲＯＭのような書き換え可能なＲＯＭでもよい。ＲＡＭには、ＣＰＵ１ｂによる演算のための作業領域が設けられる。車両の各部から送られてくるデータおよび車両の各部に送り出す制御信号は、ＲＡＭに一時的に記憶される。
【００１８】
エンジン２は、たとえば４気筒を備えるエンジンである。エンジン２には、燃焼室７を吸気管３に連通するための吸気弁５および燃焼室７を排気管４に連通するための排気弁６が各気筒ごとに設けられている。
【００１９】
吸気管３の上流側にはスロットル弁８が設けられている。スロットル弁８に連結されたスロットル弁開度センサ（θＴＨ）９は、スロットル弁８の開度に応じた電気信号を、ＥＣＵ１に供給する。
【００２０】
スロットル弁８の上流には、エアフローメータ（ＡＦＭ）１０が設けられている。エアフローメータ１０は、スロットル弁８を通過する空気量Ｇｔｈを検出し、それをＥＣＵ５に送る。エアフローメータ１０は、ベーン式エアフローメータ、カルマン渦式エアフローメータ、および熱線式エアフローメータ等であることができる。
【００２１】
吸気管圧力（Ｐｂ）センサ１１は、吸気管３のスロットル弁８の下流側に設けられている。Ｐｂセンサ１１によって検出された吸気管圧力Ｐｂは、ＥＣＵ１に送られる。
【００２２】
燃料噴射弁１２は、エンジン２とチャンバ１４の間であって、吸気弁５の少し上流側に各気筒毎に設けられている。燃料噴射弁１２は、燃料タンク（図示せず）から燃料の供給を受け、ＥＣＵ１からの制御信号に従って燃料を噴出する。
【００２３】
回転数（Ｎｅ）センサ１３は、エンジン２のカム軸またはクランク軸（共に図示せず）周辺に取り付けられる。Ｎｅセンサ１３は、たとえばピストンのＴＤＣ位置に関連したクランク角度で出力されるＴＤＣ信号パルスの周期よりも短いクランク角度（たとえば、３０度）の周期で、ＣＲＫ信号パルスを出力する。ＣＲＫ信号パルスは、ＥＣＵ１によってカウントされ、エンジン回転数Ｎｅが検出される。
【００２４】
ＥＣＵ１に向けて送られた信号は入力インターフェース１ａに渡され、アナログ−デジタル変換される。ＣＰＵ１ｂは、変換されたデジタル信号を、メモリ１ｃに格納されているプログラムに従って処理し、制御信号を生成する。出力インターフェース１ｄは、これらの制御信号を、燃料噴射弁１２、およびその他のアクチュエータに送る。
【００２５】
吸気管３に吸入された空気は、スロットル弁８を経由してチャンバ１４に充填される。吸気弁５が開くと、チャンバ１４に充填された空気がエンジン２の燃焼室７に供給される。ＥＣＵ１からの制御により、燃料噴射弁１２から燃料が燃焼室７に供給される。混合気は、燃焼室７内で点火装置（図示せず）によって点火される。
【００２６】
従来手法による問題点
本発明の理解を促すため、従来手法に従う、エアフローメータ１０によって検出された信号から吸入空気量を算出する手法を説明する。
【００２７】
図２は、エアフローメータ１０によって検出された吸入空気量Gthの遷移の一例を示す。検出された吸入空気量Gthは、エンジンの間欠的な吸気動作によって生じる吸気管内脈動の影響を受けている。すなわち、脈動周期Ｔは、ＴＤＣ周期に対応する。
【００２８】
従来手法では、移動平均フィルタを用いて、脈動の影響を低減するよう吸入空気量を算出していた。具体的には、クランク（ＣＲＫ）周期で、エアフロメータ１０の出力Gthをサンプリングする。たとえば、１吸入行程（１ＴＤＣ）のクランク回転角度が１８０°であり、クランク角（ＣＲＫ）信号が、クランク回転角度３０°ごとに出力されるとする。ＣＲＫ信号に従ってエアフローメータ出力Gthがサンプリングされると、１ＴＤＣ中に、Gth(n-5)〜Gth(n)の６個の出力がサンプリングされる。移動平均フィルタは、以下の式（１）に従い、移動平均値Gth_aveを求める。燃料噴射量は、移動平均値Gth_aveに基づいて決定される。
【００２９】
【数１】

【００３０】
図３は、この従来手法に従う、エアフローメータ出力Gthと移動平均値Gth_aveの遷移を示す。参照番号２１によって示されるように、吸入空気量が本来一定となっている状態（すなわち定常状態）において、移動平均値Gth_aveに“ゆらぎ”が残留している。これは、脈動周期の微妙な位相ずれや脈動振幅の変動の影響に起因するものである。このゆらぎにより燃料噴射量が変動し、よって混合気の空燃比に変動を生じさせるおそれがある。
【００３１】
これを解決するため、脈動周波数以上の周波数（正確には、脈動周波数よりも少し低い周波数に対して高周波側にある周波数成分）を阻止する特性を持つチェビシェフフィルタ等を用いて、該阻止する周波数領域を大きくとることにより、このゆらぎを抑制することが考えられる。しかしながら、この手法では、空気量Gthに対してフィルタリングした値の位相遅れが増大し、過渡時における空燃比制御が低下するので好ましくない。
【００３２】
また、カルマンフィルタによって空気量Gthをフィルタリングする手法もある。しかしながら、空気量Gthの挙動は、過渡状態から定常状態へと多岐にわたっているので、その挙動を単一のモデルで記述することは困難である。複数のモデルを用いると、そのモデルを切り替える際に、カルマンフィルタによる出力を連続的に保つことが困難となる。
【００３３】
以下に、定常時におけるゆらぎを効率よく低減し、かつ過渡時における位相遅れの少ないフィルタを実現する本発明の一実施形態を説明する。
【００３４】
本発明の一実施形態に従う吸入空気量を平滑化する装置
図４は、本発明の一実施形態に従う、吸入空気量を平滑化する装置のブロック図である。エアフローメータ出力Gthは、周期ｎで検出される。移動平均フィルタ３１は、１ＴＤＣ周期中にサンプリングされた６個のエアフローメータ出力Gthを平均し、移動平均値Gth_aveを求める。
【００３５】
ダウンサンプリング部３２は、移動平均値Gth_aveを、周期ｋでダウンサンプリングする。ここで、周期ｋは、周期ｎの６倍であり、よって周期ｋはＴＤＣ周期に対応する。このダウンサンプリングにより、周期ｋで移動平均値Gth_aveが求められ、これは、適応フィルタ３３に渡される。
【００３６】
適応フィルタ３３は、式（２）に従い、適応フィルタリング値Gth_adpを求める。ここで、ideは、今回のサイクルで算出された移動平均値Gth_ave(k)と前回のサイクルで算出された適応フィルタリング値Gth_adp(k-1)との間の誤差を示す。誤差ideを最小にするよう、ゲインＫ_Γが決定される。適応フィルタにより、位相遅れを最小にしつつ、エアフローメータ出力Gthを平滑化することができる。特に、エアフローメータ出力Gthの変動が大きい過渡状態において、空燃比制御の精度を高めることができる。燃料噴射量は、適応フィルタリング値Gth_adpを用いて決定される。
【００３７】
【数２】

【００３８】
この実施形態によると、ゲインＫ_Γを求めるのに使用される適応ゲインΓｗｖは、エアフローメータ出力Gthの変動状態に応じて設定される。適応ゲインΓｗｖを求める手法を以下に説明する。
【００３９】
ウェーブレット変換フィルタ３４は、エアフローメータ出力Gthに対してウェーブレット変換を実施する。ウェーブレット変換により、エアフローメータ出力Gthにおける脈動およびゆらぎ等の成分が除去され、出力Gthの低周波成分の挙動が強調されたウェーブレット変換値Gth_wvが求められる。ウェーブレット変換フィルタ３４の動作の詳細は後述される。
【００４０】
差分器３５は、ウェーブレット変換値の今回のサイクルにおける値Gth_wv(m)と前回のサイクルにおける値Gth_wv(m-1)との差分ΔGth_wv(m)の絶対値を求める。差分器３５により、低周波におけるエアフローメータ出力Gthの変動を、脈動やゆらぎ等の影響を最小限にしつつ、高いＳ／Ｎ比で求めることができる。
【００４１】
可変ゲインテーブル３７には、差分｜ΔGth_wv｜と、適応フィルタ３３の適応ゲインΓｗｖとの対応関係が、予めメモリ（たとえば、図１のメモリ１ｃ）に格納されている。適応ゲインΓｗｖは、エアフローメータ出力Gthが過渡状態にある時は、適応フィルタリング値Gth_adpの移動平均値Gth_aveに対する位相遅れを少なくするように大きく設定され、出力Gthが定常状態にある時は、脈動やゆらぎ等の影響を除去するように小さく設定される。
【００４２】
パラメータ抽出部３６は、差分器３５によって算出された差分｜ΔGth_wv｜に基づいて可変ゲインテーブル３７を参照し、該差分｜ΔGth_wv｜に対応する適応ゲインΓｗｖを求める。求められた適応ゲインΓｗｖは、適応フィルタ３３に渡される。
【００４３】
このように、ウェーブレット変換値に基づいて適応ゲインΓｗｖを決定することにより、エアフローメータ出力Gthの変動状態に応じたゲインを持つよう適応フィルタ３３を構成することができる。
【００４４】
図５は、ウエーブレット変換フィルタ３４の詳細を示す図である。ウェーブレット変換フィルタ３４は、４個のハーフバンドローパスフィルタ４１〜４４と、４個のダウンサンプリング部４５〜４８を備える。各ハーフバンドローパスフィルタは、式（３）に示されるように、今回のサイクルにおける入力データu(η)と前回のサイクルにおける入力データu(η-1)に対してフィルタリングを実行する。
【００４５】
【数３】

【００４６】
ダウンサンプリング部４５〜４８は、入力データを、「入力データのサンプリングレート×（１／２）」のサンプリングレートで、ダウンサンプリングする。
【００４７】
具体的には、ハーフバンドローパスフィルタ４１は、エアフローメータ出力の今回値Gth(n)と前回値Gth(n-1)に対して上記式（３）を実行し、Gl(n)を出力する。Gl(n)は、ダウンサンプリング４５によって周期ｍ_１でサンプリングされる。周期ｍ_１は、周期ｎの２倍である。周期ｍ_１でサンプリングされた値は、Gth_wv₁(m₁)と表される。ハーフバンドローパスフィルタ４２は、ダウンサンプリング４５から出力される今回値Gth_ wv₁(m₁)と前回値Gth_ wv₁(m₁-1)に対して上記（３）に従い、Gl(m₁)を出力する。Gl(m₁)は、ダウンサンプリング４６によって周期ｍ_２でサンプリングされる。周期ｍ_２は、周期m₁の２倍である。周期ｍ_２でサンプリングされた値は、Gth_wv_２(m_２)と表される。こうして、ダウンサンプリング４８からは、周期m_４でGth_wv_４(m_４)が出力され、これが、ウェーブレット変換フィルタ３４の出力Gth_wv(m)である。周期m_２は、周期ｎの８倍である。
【００４８】
図６に、ハーフバンドローパスフィルタの特性の一例を示す。ハーフバンドローパスフィルタは、「ダウンサンプリング後のサンプリング周波数／２」以上の周波数成分を阻止する。低周波成分のゲインが１より大きいので、ハーフバンドローパスフィルタが適用された信号の低周波成分のゲインは増幅される。
【００４９】
ハーフバンドローパスフィルタリングとダウンサンプリングを繰り返すことにより、高周波成分（脈動やゆらぎの周波数）が阻止され、エアフローメータ出力Gthの低周波成分における挙動が強調される。
【００５０】
図７は、ウェーブレット変換フィルタ３４を用いることの効果を示す。図７の（ａ）は、図３と同じであり、エアフローメータ出力Gthと、移動平均フィルタ３１によって求められた移動平均値Gth_aveの遷移を示す。
【００５１】
図７の（ｂ）は、ウェーブレット変換フィルタ３４からの出力Gth_wvの遷移を示す。ハーフバンドローパスフィルタのゲインにより、ウェーブレット変換値Gth_wvが、エアフローメータ出力Gthおよび移動平均値Gth_aveの約３倍に増大していることがわかる。また、ウェーブレット変換値Gth_wvは、その高周波成分がかなり低減されているが、ダウンサンプリングの繰り返しによってその更新周期が遅くなり、階段状の出力として現れていることがわかる。このように、ウェーブレット変換フィルタを用いると、信号の時間分解能が低下する。
【００５２】
図７の（ｃ）は、差分器３５により算出された、ウェーブレット変換値の差分ΔGth_wvと、移動平均値の差分ΔGth_aveを表す。領域５１に示されるように、エアフローメータ出力Gthが過渡状態にあるとき、ウェーブレット変換値の差分ΔGth_wvは、移動平均値の差分ΔGth_aveの約３倍の値を示している。領域５２に示されるように、エアフローメータ出力Gthが定常状態にあるとき、ウェーブレット変換値の差分ΔGth_wvと、移動平均値の差分ΔGth_aveとは、ほぼ同じ値を示す。このように、ウェーブレット変換値の差分ΔGth_wvは、エアフローメータ出力Gthの変動を、約３倍のＳ／Ｎ比で検出する。ウェーブレット変換値の差分ΔGth_wvを用いれば、エアフローメータ出力Gthの変動状態、すなわち過渡状態と定常状態を正確に判別することができる。
【００５３】
この実施形態においては、ウェーブレット変換フィルタの段数は４段である。この段数を増やすことにより、上記のＳ／Ｎ比を向上させることができる。しかしながら、段数を増やすと、時間分解能がさらに低下し、変動を検出する速応性が低下する。段数は、移動平均値Gth_aveの位相遅れに適合するように設定されるのが好ましい。この実施形態では、移動平均フィルタ３１は６タップであり、よって移動平均値Gth__aveにおける位相遅れは、６ＣＲＫ（すなわち、「クランク周期×６」に相当する時間）である。シミュレーションを用いた評価により、ウェーブレット変換フィルタの時間分解能を１８ＣＲＫ（すなわち、ウェーブレット変換フィルタの段数を４）とすれば、移動平均値Gth_aveの位相遅れに適合することがわかった。
【００５４】
逆ウェーブレット変換をさらに備えるパケットフィルタによってノイズを除去する手法がある。しかしながら、これを用いると、逆ウェーブレット変換を実施することによる時間分解能の低下やダウンサンプリングによる位相遅れが付加的に生じる。さらに、ウェーブレット変換によりゼロにされた定常値は、逆ウェーブレット変換を実施しても戻らないので、パケットフィルタの出力と元の信号との間に定常偏差が生じるという問題がある。したがって、この実施形態では、適応フィルタ３３の適応ゲインΓｗｖを決定するための手段としてウェーブレット変換を用いており、ウェーブレット変換フィルタ３４からの出力を直接用いて燃料噴射量を求めることは行わない。
【００５５】
図８は、可変ゲインテーブル３７の一例を示す。適応ゲインΓｗｖは、エアフローメータ出力Gthが過渡状態にあり、ウェーブレット変換値の差分｜ΔGth_wv｜が大きい時は、適応フィルタリング値Gth_adpの移動平均値Gth_aveに対する位相遅れを少なくするように大きく設定される。また、適応ゲインΓｗｖは、エアフローメータ出力Gthが定常状態にあり、差分｜ΔGth_wv｜が小さい時は、脈動やゆらぎ等の影響を除去するように小さく設定される。
【００５６】
図９は、パラメータ抽出部３６によって、ウェーブレット変換値の差分｜ΔGth_wv｜に応じて、可変ゲインテーブル３７から抽出される適応ゲインΓｗｖの一例を示す。差分｜ΔGth_wv｜の変動が大きいとき、抽出される適応ゲインΓｗｖもそれに応じて大きくなる。また、差分｜ΔGth_wv｜が定常であるとき、抽出される適応ゲインΓｗｖはほぼ一定である。このように、適応フィルタ３３の適応ゲインΓｗｖは、該差分｜ΔGth_wv｜の変動に応じて更新される。
【００５７】
図１０は、差分｜ΔGth_wv｜に応じて適応ゲインΓｗｖが設定された適応フィルタ３３によるフィルタリングの効果を示す。図１０の（ａ）は、エアフローメータ出力Gth、移動平均値Gth_ave、および適応フィルタリング値Gth_adpの遷移を示す。図１０の（ｃ）は、可変ゲインテーブル３７から抽出される適応ゲインΓｗｖの遷移を示す。エアフローメータ出力Gthが過渡状態にあるとき、適応フィルタリング値Gth_adpの遷移は、移動平均値Gth_aveの遷移にほぼ重なりあっている。適応フィルタリング値Gth_adpの移動平均値Gth_aveに対する位相遅れがほとんど生じていない。
【００５８】
図１０の（ｂ）を参照すると、エアフローメータ出力Gthが定常状態にあるときの移動平均値Gth_aveと適応フィルタリング値Gth_adpの遷移が拡大されて示されている。移動平均値Gth_aveの出力は階段状となっており、“ゆらぎ”が現れている。それに対し、適応フィルタリング値Gth_adpはなめらかに推移しており、良好に平滑化されている。このように、本発明に従う適応フィルタリングにより、定常状態にあるエアフローメータ出力に生じるゆらぎや脈動の影響をかなり低減することができる。
【００５９】
図１１は、適応フィルタリング値Gth_adpを求める処理のフローチャートを示す。このルーチンは、ＴＤＣ周期で実行される。
【００６０】
ステップＳ１０１において、エアフローメータ（ＡＦＭ）が活性化されているかどうかを判断する。エアフローメータが活性化されていなければ、適応フィルタリング値Gth_adpに初期値を設定する（Ｓ１０２）。
【００６１】
移動平均値Gth_aveおよびウェーブレット変換値Gth_wvの演算において、過去のエアフローメータ出力を使用する。したがって、ステップＳ１０３において、使用すべき過去のエアフローメータ出力Gthがリングバッファに格納されているかどうかを判断する。使用すべき過去のエアフローメータ出力Gthがまだ格納されていなければ、適応フィルタリング値Gth_adpに、現在のエアフローメータ出力Gthをセットする（Ｓ１０４）。
【００６２】
ステップＳ１０５において、前述の式（１）に示されるように、移動平均値Gth_aveを算出する。このルーチンはＴＤＣ周期で実施されるので、このステップにおいて移動平均値Gth_ave(k)（図４を参照）が算出される。
【００６３】
ステップＳ１０６において、図５を参照して説明したように、ウェーブレット変換値Gth_wvを算出する。ステップＳ１０７において、ウェーブレット変換値の差分｜ΔGth_wv｜を求める。
【００６４】
ステップＳ１０８において、可変ゲインテーブル３７を参照し、差分｜ΔGth_wv｜に対応する適応ゲインΓｗｖを抽出する。ステップＳ１０９において、ステップＳ１０８で抽出された適応ゲインΓｗｖを用い、前述の式（２）に従って適応フィルタリング値Gth_adpを算出する。
【００６５】
本発明の他の実施形態に従う計測距離を平滑化する装置
図１２は、本発明の適応フィルタを用いた、他の実施形態を示す。ミリ波レーダのような装置を自車両に搭載し、先行車に対する距離を計測することが行われている。上記に説明した適応フィルタは、レーダによって計測された距離Lvに適用されることができる。
【００６６】
図１３は、図１２に示される実施形態における、計測距離Lvを平滑化する装置のブロック図である。レーダ等によって計測された距離Lvは、周期ｎで検出される。距離Lvは、移動平均フィルタ１３１によってフィルタリングされる。移動平均値Lv_ave(n)は、ダウンサンプリング部１３２によって、周期ｋでダウンサンプリングされる。周期ｋは、周期ｎの６倍である。移動平均値Lv_ave(k)は、適応フィルタ１３３に渡される。
【００６７】
一方、ウェーブレット変換フィルタ１３４は、前述したようにハーフバンドローパスフィルタとダウンサンプリングによって、計測距離Lvから、ウェーブレット変換値Lv_wv(m)を算出する。差分器１３５により、ウェーブレット変換値の差分｜ΔLv_wv｜が取得される。パラメータ抽出部１３６は、可変ゲインテーブル１３７を参照し、算出された差分｜ΔLv_wv｜に対応する適応ゲインΓｗｖを抽出する。適応フィルタ１３３は、抽出された適応ゲインΓｗｖを用いて、ダウンサンプリング部１３２から受け取った移動平均値Lv_ave(k)をフィルタリングし、適応フィルタリング値Lv_adp(k)を求める。本発明に従う適応フィルタリングによって、位相遅れを低減しつつ、計測距離Lvに含まれるノイズおよびゆらぎ等を除去することができる。
【００６８】
本発明に従う適応フィルタリングは、所与の信号に対して適用可能である。また、図４に示される各ブロックは、典型的にはソフトウェアで実現されるが、ハードウェア、およびソフトウェアとハードウェアの組合せで実現してもよい。
【００６９】
本発明は、クランク軸を鉛直方向とした船外機などのような船舶推進機用エンジンにも適用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施例に従う、内燃機関および制御装置を概略的に示す図。
【図２】この発明の一実施例に従う、移動平均値を算出する方法の概略を示す図。
【図３】従来手法による、ゆらぎが含まれる、定常状態におけるエアフローメータ出力の移動平均値の遷移を示す図。
【図４】この発明の一実施例に従う、エアフローメータ出力を平滑化する装置のブロック図。
【図５】この発明の一実施例に従う、ウェーブレット変換フィルタの構成を示す。
【図６】この発明の一実施例に従う、ハーフバンドローパスフィルタのフィルタ特性を示す図。
【図７】この発明の一実施例に従う、ウェーブレット変換フィルタを用いることの効果を示す図。
【図８】この発明の一実施例に従う、可変ゲインテーブルを示す図。
【図９】この発明の一実施例に従う、ウェーブレット変換値の差分に応じて抽出される適応ゲインの変化を示す図。
【図１０】この発明の一実施例に従う、適応フィルタリングによる効果を示す図。
【図１１】この発明の一実施例に従う、適応フィルタリング値を算出する処理のフローチャート。
【図１２】この発明の他の実施例に従う、計測された距離に対する平滑化処理の適用を示す図。
【図１３】この発明の他の実施例に従う、計測された距離を平滑化する装置のブロック図。
【符号の説明】
１ＥＣＵ
２エンジン
３吸気管
１０エアフローメータ[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an apparatus for smoothing a given signal, and more specifically to an apparatus for smoothing a signal detected by a sensor provided in a vehicle.
[0002]
[Prior art]
An air flow meter (AFM) is provided upstream of the throttle valve to measure the amount of intake air flowing into the engine. It is known that the output of the air flow meter includes a pulsation whose cycle is an engine intake process (TDC).
[0003]
In order to smooth the output of the air flow meter, it has been proposed to reduce the influence of the pulsation by using a moving average filter that exhibits attenuation characteristics at the pulsation frequency. The fuel injection amount is determined based on the value filtered by the moving average filter.
[0004]
On the other hand, Japanese Patent Publication No. 27509797 describes a technique using wavelet transform in order to detect engine surge. The nth-order frequency component of the detected engine rotation speed is extracted using wavelet transform. If the state where the extracted frequency component falls below a predetermined level continues for a predetermined time or more, it is determined that a surge has occurred. If a surge is determined, the engine combustion pressure variation average is calculated to determine the engine output torque variation rate. The fuel injection amount is determined according to the torque fluctuation rate.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
The output of the air flow meter varies from a transient state to a steady state. In a steady state where the amount of intake air is essentially constant, “fluctuation” may remain in the moving average value due to a subtle phase shift of the pulsation cycle and fluctuations in the amplitude of the pulsation. This fluctuation may cause a variation in the fuel injection amount, resulting in a variation in the air-fuel ratio of the air-fuel mixture.
[0006]
In order to suppress this fluctuation, it may be possible to use a Chebyshev filter or the like that blocks the pulsation frequency and frequency components higher than the fluctuation frequency, but this method uses a filtered value for the airflow meter output in a transient state. There is a risk of increasing the phase delay.
[0007]
Therefore, there is a need for a filter that reduces fluctuations in the steady state of the air flow meter output and does not cause phase lag in the transient state.
[0008]
On the other hand, as described above, it has been proposed to detect fluctuations in sensor output by using wavelet transform. Another object of the present invention is to more appropriately configure a filter to be applied to an airflow meter output by using such characteristics of wavelet transform.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
According to one aspect of the present invention, an apparatus for smoothing a given signal using an adaptive filter determines a fluctuation state of the given signal using a wavelet transform. An internal parameter of the adaptive filter is set according to the determined fluctuation state. The given signal is filtered by an adaptive filter with an internal parameter set according to the variation state. In one embodiment, the internal parameter of the adaptive filter is a parameter that determines the gain of the adaptive filter.
[0010]
According to the present invention, the filtering characteristic of the adaptive filter can be changed according to the signal fluctuation state. When the signal fluctuation is large, a filtering value with a small phase lag (the filtered value is referred to as “filtering value”) is output. When the signal fluctuation is small, the filtering value from which noise is removed is output. Is output. Thus, the quick response of the control system using the filtering value is increased. In addition, the stability of the control system in the steady state can be improved.
[0011]
According to another aspect of the invention, the sensor output signal for determining the fuel injection amount of the internal combustion engine is filtered by an adaptive filter. The fuel injection amount is determined based on the sensor output signal filtered by the adaptive filter. By using the adaptive filter, the sensor output signal is smoothed while minimizing the phase delay, so that the accuracy of the air-fuel ratio control particularly in a transient state is improved.
[0012]
According to one embodiment of the present invention, a signal smoothing device for an internal combustion engine determines a fluctuation state of a sensor output signal for determining a fuel injection amount using wavelet transform. An internal parameter of the adaptive filter is set according to the determined fluctuation state. The sensor output signal is filtered by an adaptive filter in which an internal parameter is set according to the fluctuation state. According to the present invention, when the fluctuation of the sensor output signal is large, a filtering value with a small phase delay is output, and when the fluctuation of the sensor output signal is small, the filtering value from which noise is removed is output. The accuracy of the air-fuel ratio control can be improved in both the transient state and the steady state.
[0013]
According to another embodiment of the present invention, the signal smoothing device for an internal combustion engine further includes a moving average filter that performs a moving average of the sensor output signal. The adaptive filter performs filtering on the signal filtered by the moving average filter. According to the present invention, noise due to the pulsation frequency can be reduced by the moving average filter. The adaptive filter only needs to remove noise and fluctuations at frequencies other than the pulsation frequency. Therefore, the gain of the adaptive filter can be further increased in both the transient state and the steady state. Thereby, it is possible to prevent the occurrence of a phase delay with respect to the signal output of the adaptive filtering value when the signal output fluctuates gently.
[0014]
According to another aspect of the present invention, a signal smoothing device for vehicle following control includes an adaptive filter that filters a distance signal indicating a distance to a preceding vehicle measured by a radar. Based on the distance signal filtered by the adaptive filter, the distance to the preceding vehicle is determined. According to the present invention, since the radar output is smoothed while minimizing the phase delay, the accuracy of calculating the distance to the preceding vehicle can be improved.
[0015]
In one embodiment of the present invention, a signal smoothing device for vehicle follow-up control determines a measured variation state of distance using wavelet transform. The internal parameter of the adaptive filter is set according to the fluctuation state of the distance signal. Based on the distance signal filtered by the adaptive filter, the distance to the preceding vehicle is determined.
[0016]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Configuration of internal combustion engine and control device
Next, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is an overall system configuration diagram of an internal combustion engine (hereinafter referred to as “engine”) and a control device thereof according to an embodiment of the present invention.
[0017]
An electronic control unit (hereinafter referred to as “ECU”) 1 includes an input interface 1a that receives data sent from each part of the vehicle, a CPU 1b that executes calculations for controlling each part of the vehicle, and a read-only memory (ROM) ) And a random access memory (RAM) 1c and an output interface 1d for sending control signals to various parts of the vehicle. The ROM of the memory 1c stores a program for controlling each part of the vehicle and various data. The ROM may be a rewritable ROM such as an EEPROM. The RAM is provided with a work area for calculation by the CPU 1b. Data sent from each part of the vehicle and control signals sent to each part of the vehicle are temporarily stored in the RAM.
[0018]
The engine 2 is an engine having, for example, four cylinders. The engine 2 is provided with an intake valve 5 for communicating the combustion chamber 7 with the intake pipe 3 and an exhaust valve 6 for communicating the combustion chamber 7 with the exhaust pipe 4 for each cylinder.
[0019]
A throttle valve 8 is provided on the upstream side of the intake pipe 3. A throttle valve opening sensor (θTH) 9 connected to the throttle valve 8 supplies an electric signal corresponding to the opening of the throttle valve 8 to the ECU 1.
[0020]
An air flow meter (AFM) 10 is provided upstream of the throttle valve 8. The air flow meter 10 detects the amount of air Gth passing through the throttle valve 8 and sends it to the ECU 5. The air flow meter 10 can be a vane air flow meter, a Karman vortex air flow meter, a hot wire air flow meter, or the like.
[0021]
The intake pipe pressure (Pb) sensor 11 is provided on the downstream side of the throttle valve 8 in the intake pipe 3. The intake pipe pressure Pb detected by the Pb sensor 11 is sent to the ECU 1.
[0022]
The fuel injection valve 12 is provided for each cylinder between the engine 2 and the chamber 14 and slightly upstream of the intake valve 5. The fuel injection valve 12 receives supply of fuel from a fuel tank (not shown), and ejects fuel in accordance with a control signal from the ECU 1.
[0023]
The rotation speed (Ne) sensor 13 is attached around the cam shaft or crank shaft (both not shown) of the engine 2. The Ne sensor 13 outputs a CRK signal pulse at a cycle of a crank angle (for example, 30 degrees) shorter than a cycle of a TDC signal pulse output at a crank angle related to the TDC position of the piston, for example. The CRK signal pulse is counted by the ECU 1 to detect the engine speed Ne.
[0024]
The signal sent to the ECU 1 is passed to the input interface 1a and converted from analog to digital. The CPU 1b processes the converted digital signal according to a program stored in the memory 1c to generate a control signal. The output interface 1d sends these control signals to the fuel injection valve 12 and other actuators.
[0025]
The air sucked into the intake pipe 3 is filled into the chamber 14 via the throttle valve 8. When the intake valve 5 is opened, the air filled in the chamber 14 is supplied to the combustion chamber 7 of the engine 2. Under the control of the ECU 1, fuel is supplied from the fuel injection valve 12 to the combustion chamber 7. The air-fuel mixture is ignited in the combustion chamber 7 by an ignition device (not shown).
[0026]
Problems with conventional methods
In order to facilitate understanding of the present invention, a method for calculating the intake air amount from a signal detected by the air flow meter 10 according to a conventional method will be described.
[0027]
FIG. 2 shows an example of the transition of the intake air amount Gth detected by the air flow meter 10. The detected intake air amount Gth is influenced by intake pipe pulsation caused by intermittent intake operation of the engine. That is, the pulsation cycle T corresponds to the TDC cycle.
[0028]
In the conventional method, the amount of intake air is calculated using a moving average filter so as to reduce the influence of pulsation. Specifically, the output Gth of the air flow meter 10 is sampled at a crank (CRK) cycle. For example, it is assumed that the crank rotation angle of one suction stroke (1TDC) is 180 °, and a crank angle (CRK) signal is output every 30 ° of the crank rotation angle. When the airflow meter output Gth is sampled according to the CRK signal, six outputs Gth (n-5) to Gth (n) are sampled during 1 TDC. The moving average filter obtains a moving average value Gth_ave according to the following equation (1). The fuel injection amount is determined based on the moving average value Gth_ave.
[0029]
[Expression 1]

[0030]
FIG. 3 shows the transition of the air flow meter output Gth and the moving average value Gth_ave according to this conventional method. As indicated by reference numeral 21, “fluctuation” remains in the moving average value Gth_ave in a state where the intake air amount is essentially constant (that is, steady state). This is due to the influence of a subtle phase shift of the pulsation cycle and fluctuation of the pulsation amplitude. Due to this fluctuation, the fuel injection amount may fluctuate, which may cause fluctuation in the air-fuel ratio of the air-fuel mixture.
[0031]
In order to solve this, using a Chebyshev filter or the like having a characteristic of blocking a frequency equal to or higher than the pulsation frequency (more precisely, a frequency component on the high frequency side with respect to a frequency slightly lower than the pulsation frequency) It is conceivable to suppress this fluctuation by taking a large area. However, this method is not preferable because the phase delay of the filtered value with respect to the air amount Gth increases and the air-fuel ratio control at the time of transition decreases.
[0032]
There is also a method of filtering the air amount Gth by a Kalman filter. However, since the behavior of the air amount Gth varies widely from the transient state to the steady state, it is difficult to describe the behavior with a single model. When a plurality of models are used, it is difficult to continuously maintain the output by the Kalman filter when switching the models.
[0033]
Hereinafter, an embodiment of the present invention that realizes a filter that efficiently reduces fluctuations in a steady state and has a small phase delay in a transient state will be described.
[0034]
Apparatus for smoothing intake air volume according to one embodiment of the present invention
FIG. 4 is a block diagram of an apparatus for smoothing the intake air amount according to an embodiment of the present invention. The air flow meter output Gth is detected with a period n. The moving average filter 31 averages the six air flow meter outputs Gth sampled during one TDC period to obtain a moving average value Gth_ave.
[0035]
The downsampling unit 32 downsamples the moving average value Gth_ave with a period k. Here, the period k is six times the period n, and therefore the period k corresponds to the TDC period. By this downsampling, a moving average value Gth_ave is obtained at a period k, which is passed to the adaptive filter 33.
[0036]
The adaptive filter 33 calculates an adaptive filtering value Gth_adp according to equation (2). Here, ide indicates an error between the moving average value Gth_ave (k) calculated in the current cycle and the adaptive filtering value Gth_adp (k−1) calculated in the previous cycle. Gain K to minimize error ide_ΓIs determined. The adaptive filter can smooth the air flow meter output Gth while minimizing the phase delay. In particular, the accuracy of the air-fuel ratio control can be increased in a transient state where the fluctuation of the air flow meter output Gth is large. The fuel injection amount is determined using the adaptive filtering value Gth_adp.
[0037]
[Expression 2]

[0038]
According to this embodiment, the gain K_ΓThe adaptive gain Γwv used to determine the value is set according to the fluctuation state of the air flow meter output Gth. A method for obtaining the adaptive gain Γwv will be described below.
[0039]
The wavelet transform filter 34 performs wavelet transform on the airflow meter output Gth. By wavelet transform, components such as pulsation and fluctuation in the air flow meter output Gth are removed, and a wavelet transform value Gth_wv in which the behavior of the low frequency component of the output Gth is emphasized is obtained. Details of the operation of the wavelet transform filter 34 will be described later.
[0040]
The subtractor 35 obtains the absolute value of the difference ΔGth_wv (m) between the value Gth_wv (m) in the current cycle of the wavelet transform value and the value Gth_wv (m−1) in the previous cycle. The subtractor 35 can determine the fluctuation of the air flow meter output Gth at a low frequency with a high S / N ratio while minimizing the influence of pulsation and fluctuation.
[0041]
In the variable gain table 37, the correspondence between the difference | ΔGth_wv | and the adaptive gain Γwv of the adaptive filter 33 is stored in advance in a memory (for example, the memory 1c in FIG. 1). The adaptive gain Γwv is set to be large so as to reduce the phase delay of the adaptive filtering value Gth_adp with respect to the moving average value Gth_ave when the airflow meter output Gth is in a transient state, and when the output Gth is in a steady state, pulsation or It is set to be small so as to eliminate the influence of fluctuation and the like.
[0042]
The parameter extraction unit 36 refers to the variable gain table 37 based on the difference | ΔGth_wv | calculated by the differentiator 35 and obtains an adaptive gain Γwv corresponding to the difference | ΔGth_wv |. The obtained adaptive gain Γwv is passed to the adaptive filter 33.
[0043]
In this way, by determining the adaptive gain Γwv based on the wavelet transform value, the adaptive filter 33 can be configured to have a gain corresponding to the fluctuation state of the air flow meter output Gth.
[0044]
FIG. 5 is a diagram showing details of the wavelet transform filter 34. The wavelet transform filter 34 includes four half-band low-pass filters 41 to 44 and four downsampling units 45 to 48. Each half-band low-pass filter performs filtering on the input data u (η) in the current cycle and the input data u (η−1) in the previous cycle, as shown in Expression (3).
[0045]
[Equation 3]

[0046]
The downsampling units 45 to 48 downsample the input data at a sampling rate of “input data sampling rate × (½)”.
[0047]
Specifically, the half-band low-pass filter 41 executes the above equation (3) for the current value Gth (n) and the previous value Gth (n-1) of the air flow meter output, and outputs Gl (n). . Gl (n) is the period m by downsampling 45₁It is sampled at. Period m₁Is twice the period n. Period m₁The value sampled at is Gth_wv₁(m₁). The half-band low-pass filter 42 outputs the current value Gth_wv output from the downsampling 45.₁(m₁) And previous value Gth_ wv₁(m₁-1) according to (3) above, Gl (m₁) Is output. Gl (m₁) Is a period m₂It is sampled at. Period m₂Is the period m₁Twice as much. Period m₂The value sampled at is Gth_wv₂(m₂). Thus, from the downsampling 48, the period m₄In Gth_wv₄(m₄) Is output, which is the output Gth_wv (m) of the wavelet transform filter 34. Period m₂Is 8 times the period n.
[0048]
FIG. 6 shows an example of the characteristics of the half-band low-pass filter. The half-band low-pass filter blocks frequency components of “sampling frequency after downsampling / 2” or more. Since the gain of the low frequency component is larger than 1, the gain of the low frequency component of the signal to which the half band low pass filter is applied is amplified.
[0049]
By repeating half-band low-pass filtering and downsampling, high-frequency components (pulsation and fluctuation frequencies) are blocked, and the behavior of the airflow meter output Gth in the low-frequency components is emphasized.
[0050]
FIG. 7 shows the effect of using the wavelet transform filter 34. FIG. 7A is the same as FIG. 3 and shows the transition of the air flow meter output Gth and the moving average value Gth_ave obtained by the moving average filter 31.
[0051]
FIG. 7B shows the transition of the output Gth_wv from the wavelet transform filter 34. It can be seen that the wavelet transform value Gth_wv increases to about three times the airflow meter output Gth and the moving average value Gth_ave due to the gain of the half-band low-pass filter. Further, it can be seen that the wavelet transform value Gth_wv has its high-frequency component considerably reduced, but its update cycle is delayed by repeated downsampling and appears as a stepped output. As described above, when the wavelet transform filter is used, the time resolution of the signal is lowered.
[0052]
FIG. 7C shows the wavelet transform value difference ΔGth_wv and the moving average value difference ΔGth_ave calculated by the subtractor 35. As shown in the region 51, when the airflow meter output Gth is in a transient state, the difference ΔGth_wv of the wavelet transform value is about three times the difference ΔGth_ave of the moving average value. As shown in the region 52, when the air flow meter output Gth is in a steady state, the difference ΔGth_wv of the wavelet transform value and the difference ΔGth_ave of the moving average value show substantially the same value. As described above, the difference ΔGth_wv between the wavelet transform values detects a change in the air flow meter output Gth with an S / N ratio of about three times. By using the difference ΔGth_wv between the wavelet transform values, it is possible to accurately determine the fluctuation state of the airflow meter output Gth, that is, the transient state and the steady state.
[0053]
In this embodiment, the number of stages of the wavelet transform filter is four. By increasing the number of stages, the S / N ratio can be improved. However, when the number of stages is increased, the time resolution is further lowered, and the speed response for detecting the fluctuation is lowered. The number of stages is preferably set to match the phase delay of the moving average value Gth_ave. In this embodiment, the moving average filter 31 has 6 taps, and thus the phase lag in the moving average value Gth__ave is 6 CRK (that is, a time corresponding to “crank period × 6”). As a result of evaluation using simulation, it was found that if the time resolution of the wavelet transform filter is 18 CRK (that is, the number of stages of the wavelet transform filter is 4), it matches the phase delay of the moving average value Gth_ave.
[0054]
There is a technique for removing noise by a packet filter further including an inverse wavelet transform. However, when this is used, the time resolution is lowered due to the inverse wavelet transform and a phase delay due to downsampling is additionally generated. Furthermore, since the steady value set to zero by the wavelet transform does not return even when the inverse wavelet transform is performed, there is a problem that a steady deviation occurs between the output of the packet filter and the original signal. Therefore, in this embodiment, the wavelet transform is used as a means for determining the adaptive gain Γwv of the adaptive filter 33, and the fuel injection amount is not obtained by directly using the output from the wavelet transform filter 34.
[0055]
FIG. 8 shows an example of the variable gain table 37. The adaptive gain Γwv is set to be large so as to reduce the phase delay of the adaptive filtering value Gth_adp with respect to the moving average value Gth_ave when the airflow meter output Gth is in a transient state and the difference | ΔGth_wv | Further, the adaptive gain Γwv is set to be small so as to eliminate the influence of pulsation, fluctuation, etc. when the air flow meter output Gth is in a steady state and the difference | ΔGth_wv | is small.
[0056]
FIG. 9 shows an example of the adaptive gain Γwv extracted from the variable gain table 37 by the parameter extraction unit 36 in accordance with the difference | ΔGth_wv | of the wavelet transform values. When the difference | ΔGth_wv | varies greatly, the extracted adaptive gain Γwv increases accordingly. When the difference | ΔGth_wv | is steady, the extracted adaptive gain Γwv is substantially constant. As described above, the adaptive gain Γwv of the adaptive filter 33 is updated according to the variation of the difference | ΔGth_wv |.
[0057]
FIG. 10 shows the effect of filtering by the adaptive filter 33 in which the adaptive gain Γwv is set according to the difference | ΔGth_wv |. FIG. 10A shows the transition of the air flow meter output Gth, the moving average value Gth_ave, and the adaptive filtering value Gth_adp. FIG. 10C shows the transition of the adaptive gain Γwv extracted from the variable gain table 37. When the airflow meter output Gth is in a transient state, the transition of the adaptive filtering value Gth_adp substantially overlaps the transition of the moving average value Gth_ave. There is almost no phase delay of the adaptive filtering value Gth_adp with respect to the moving average value Gth_ave.
[0058]
Referring to (b) of FIG. 10, the transition of the moving average value Gth_ave and the adaptive filtering value Gth_adp when the airflow meter output Gth is in a steady state is shown in an enlarged manner. The output of the moving average value Gth_ave is stepped, and “fluctuation” appears. On the other hand, the adaptive filtering value Gth_adp changes smoothly and is smoothed well. Thus, the adaptive filtering according to the present invention can significantly reduce the effects of fluctuations and pulsations on the airflow meter output in a steady state.
[0059]
FIG. 11 shows a flowchart of processing for obtaining the adaptive filtering value Gth_adp. This routine is executed in a TDC cycle.
[0060]
In step S101, it is determined whether the air flow meter (AFM) is activated. If the air flow meter is not activated, an initial value is set to the adaptive filtering value Gth_adp (S102).
[0061]
In the calculation of the moving average value Gth_ave and the wavelet transform value Gth_wv, the past airflow meter output is used. Therefore, in step S103, it is determined whether the past air flow meter output Gth to be used is stored in the ring buffer. If the past air flow meter output Gth to be used is not yet stored, the current air flow meter output Gth is set to the adaptive filtering value Gth_adp (S104).
[0062]
In step S105, the moving average value Gth_ave is calculated as shown in the above equation (1). Since this routine is executed in the TDC cycle, the moving average value Gth_ave (k) (see FIG. 4) is calculated in this step.
[0063]
In step S106, the wavelet transform value Gth_wv is calculated as described with reference to FIG. In step S107, the difference | ΔGth_wv | of the wavelet transform values is obtained.
[0064]
In step S108, the adaptive gain Γwv corresponding to the difference | ΔGth_wv | is extracted with reference to the variable gain table 37. In step S109, using the adaptive gain Γwv extracted in step S108, an adaptive filtering value Gth_adp is calculated according to the above-described equation (2).
[0065]
Apparatus for smoothing measurement distance according to another embodiment of the present invention
FIG. 12 shows another embodiment using the adaptive filter of the present invention. A device such as a millimeter wave radar is mounted on the host vehicle and the distance to the preceding vehicle is measured. The adaptive filter described above can be applied to the distance Lv measured by the radar.
[0066]
FIG. 13 is a block diagram of an apparatus for smoothing the measurement distance Lv in the embodiment shown in FIG. The distance Lv measured by a radar or the like is detected with a period n. The distance Lv is filtered by the moving average filter 131. The moving average value Lv_ave (n) is down-sampled by the down-sampling unit 132 at a period k. The period k is six times the period n. The moving average value Lv_ave (k) is passed to the adaptive filter 133.
[0067]
On the other hand, the wavelet transform filter 134 calculates the wavelet transform value Lv_wv (m) from the measurement distance Lv by the half-band low-pass filter and downsampling as described above. The difference unit 135 obtains the difference | ΔLv_wv | of the wavelet transform values. The parameter extraction unit 136 refers to the variable gain table 137 and extracts an adaptive gain Γwv corresponding to the calculated difference | ΔLv_wv |. The adaptive filter 133 filters the moving average value Lv_ave (k) received from the downsampling unit 132 using the extracted adaptive gain Γwv to obtain an adaptive filtering value Lv_adp (k). The adaptive filtering according to the present invention can remove noise and fluctuations included in the measurement distance Lv while reducing the phase delay.
[0068]
Adaptive filtering according to the present invention is applicable to a given signal. Each block shown in FIG. 4 is typically realized by software, but may be realized by hardware and a combination of software and hardware.
[0069]
The present invention can also be applied to a marine vessel propulsion engine such as an outboard motor having a vertical crankshaft.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 schematically shows an internal combustion engine and a control device according to one embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram schematically showing a method for calculating a moving average value according to one embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a diagram showing a transition of a moving average value of an air flow meter output in a steady state including fluctuation according to a conventional method.
FIG. 4 is a block diagram of an apparatus for smoothing the airflow meter output according to one embodiment of the present invention.
FIG. 5 shows a configuration of a wavelet transform filter according to one embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a diagram showing the filter characteristics of a half-band low-pass filter according to one embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a diagram showing the effect of using a wavelet transform filter according to one embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a diagram showing a variable gain table according to one embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a diagram showing a change in adaptive gain extracted according to a difference of wavelet transform values according to one embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a diagram showing the effect of adaptive filtering according to one embodiment of the present invention.
FIG. 11 is a flowchart of processing for calculating an adaptive filtering value according to one embodiment of the present invention;
FIG. 12 is a diagram showing application of a smoothing process to a measured distance according to another embodiment of the present invention.
FIG. 13 is a block diagram of an apparatus for smoothing a measured distance according to another embodiment of the present invention.
[Explanation of symbols]
1 ECU
2 Engine
3 Intake pipe
10 Air flow meter

Claims

An apparatus for smoothing a given signal using an adaptive filter,
Means for applying a wavelet transform to the given signal to calculate a wavelet transform value;
Means for calculating a difference between the wavelet transform values as a parameter representing a fluctuation state of the given signal ;
Means for setting a gain of the adaptive filter according to the difference, and
A signal smoothing device that filters the given signal by the adaptive filter in which the gain is set.

The signal smoothing device according to claim 1, wherein the gain of the adaptive filter is increased as the difference increases.

An apparatus for smoothing a sensor output signal for determining a fuel injection amount of an internal combustion engine using an adaptive filter ,
Means for applying a wavelet transform to the sensor output signal to calculate a wavelet transform value;
Means for calculating a difference between the wavelet transform values as a parameter representing a fluctuation state of the sensor output signal;
Means for setting a gain of the adaptive filter according to the difference;
Means for filtering the sensor output signal with an adaptive filter in which the gain is set,
The fuel injection amount of the internal combustion engine is determined based on a sensor output signal filtered by the adaptive filter.
A signal smoothing device for an internal combustion engine.

The signal smoothing device according to claim 3, wherein the gain of the adaptive filter is increased as the difference increases.

A moving average filter for moving average the sensor output signal;
The signal smoothing device for an internal combustion engine according to claim 3 , wherein the adaptive filter performs filtering on the signal filtered by the moving average filter.

An apparatus for smoothing a distance signal indicating a distance to a preceding vehicle measured by a radar using an adaptive filter,
Means for applying a wavelet transform to the distance signal to calculate a wavelet transform value;
Means for calculating a difference between the wavelet transform values as a parameter representing a variation state of the distance signal;
Means for setting a gain of the adaptive filter according to the difference;
Means for filtering the distance signal with an adaptive filter in which the gain is set,
The distance to the preceding vehicle is determined based on the distance signal filtered by the adaptive filter.
A signal smoothing device for vehicle following control.

The signal smoothing device according to claim 6, wherein the gain of the adaptive filter is increased as the difference increases.