JP4073291B2 - εフィルタを用いて信号を平滑化する装置 - Google Patents
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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、εフィルタを用いて、画像におけるノイズを除去する手法が知られている。たとえば、特許公報第３０１１８２８号には、画像におけるモスキートノイズを除去するため、εフィルタを用いる手法が記載されている。対象となるデータブロックがエッジを含むならば、該データブロックの画像データに対してεフィルタを適用し、該データブロックがエッジを含まないならば、該データブロックの画像データをそのまま出力する。また、特許公報第３１９３２８５号には、画像データを復号する際に、該画像データにεフィルタ適用して雑音を低減化する手法が記載されている。
【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、エアフローメータの出力に対する、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、εフィルタを用いることで、画像に含まれるノイズを除去することが提案されている。本発明は、このようなεフィルタの特性を利用し、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、ε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幅を示すパラメータを、ウェーブレット変換を用いて算出する。算出されたパラメータに基づいて、εフィルタで使用されるしきい値が決定される。該所与の信号は、該決定されたしきい値を持つεフィルタによってフィルタリングされる。
【００１０】
この発明によると、εフィルタを用いることにより、定常状態におけるゆらぎを抑制し、過渡状態における位相遅れを低減することができる。これにより、フィルタリングされた値（以下、フィルタリング値と呼ぶ）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。さらに、εフィルタのしきい値が、信号の変動幅に応じて適切に設定されるので、信号が過渡状態に移行する時、該所与の信号に対するフィルタリング値の追従遅れを最小にすることができる。また、信号が定常状態に移行する時、ノイズに起因するフィルタリング値の変動を抑制することができる。
【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、ε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ε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。εフィルタを適用することにより、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幅を、ウェーブレット変換を用いて算出する。算出された変動幅に応じて、εフィルタのしきい値が決定される。センサ出力信号は、該決定されたしきい値を持つε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、εフィルタのしきい値が、センサ出力信号の変動幅に応じて適切に設定されるので、センサ出力信号が過渡状態に移行する時、該信号に対するフィルタリング値の追従遅れを最小にすることができる。また、センサ出力信号が定常状態に移行する時、ノイズに起因するフィルタリング値の変動を抑制することができる。
【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。ε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。ε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、εフィルタのしきい値の大きさを最小にすることができる。さらに、過渡状態におけるセンサ出力信号に対するフィルタリング値の追従遅れをさらに小さくすることができる。
【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εフィルタを備える。該ε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、εフィルタを適用することにより、位相遅れを最小限にしつつ、距離信号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幅を、ウェーブレット変換を用いて算出する。εフィルタのしきい値は、距離信号の変動幅に応じて設定される。該ε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。第１の移動平均フィルタ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、第１の移動平均値Gth_aveを求める。
【００３５】
ダウンサンプリング部３２は、第１の移動平均値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、εフィルタ３３に渡される。
【００３６】
εフィルタ３３は、式（２）に従い、εフィルタリング値Gth_εを求める。式（２）における”ｎ＋１”は、移動平均数を示す。εフィルタ３３は、非線形関数Ｆεによる効果を有する、ｎ＋１個の移動平均フィルタである。
【００３７】
【数２】
【００３８】
ここで、関数Ｆεは、式（３）のように定義される。
【００３９】
【数３】
【００４０】
ｕは、関数Ｆεへの入力データを示し、ｖは、関数Ｆεの基準データを示す。式（３）を式（２）に適用すると、式（３）のｕは、（ｋ−ｉ）番目のサイクルの第１の移動平均値Gth_aveであり、式（３）のｖは、ｋ番目のサイクルの第１の移動平均値Gth_aveである。この非線形関数Ｆεにより、以下のような特性が得られる。
【００４１】
第１の移動平均値Gth_aveの変動幅が“Gth_ave(k)−ε”から“Gth_ave(k)＋ε”までの範囲内にあるならば、すなわち第１の移動平均値Gth_aveが定常状態にあるならば、関数Ｆεの値は、Gth_ave(k-i)となる。εフィルタリング値Gth_εは、Gth_ave(k-i)からGth_ave(k-n)までの移動平均値となる。
【００４２】
一方、第１の移動平均値Gth_aveの変動幅が“Gth_ave(k)−ε”から“Gth_ave(k)＋ε”までの範囲内に収まらないとき、すなわち第１の移動平均値Gth_aveが過渡状態にあるならば、関数Ｆεの値は、今回のサイクルの第１の移動平均値Gth_ave(k)となる。εフィルタリング値Gth_εも、今回のサイクルにおける第１の移動平均値Gth_ave(k)となる。
【００４３】
要約すれば、εフィルタ３３により、エアフローメータ出力が過渡状態にあるときは、ダウンサンプリング３２から受け取った値Gth_ave(k)がそのまま出力され、エアフローメータ出力が定常状態にあるときは、ダウンサンプリング３２から受け取った第１の移動平均値Gth_aveの移動平均値が出力される。このように、εフィルタ３３の出力は、その入力に対する位相遅れを持たない。
【００４４】
図５は、εフィルタを用いることの効果を示す。図５の（ａ）は、エアフローメータ出力Gth、第１の移動平均値Gth_ave、およびεフィルタの出力Gth_ε(0.5)の遷移を示す。ここで、しきい値εは、値０．５に固定されている。図５の（ｂ）は、わかりやすくするため、図５の（ａ）から、移動平均値Gth_ave、およびεフィルタリング値Gth_ε(0.5)を抜き出して示したものである。
【００４５】
εフィルタリング値Gth_ε(0.5)が、過渡状態において位相遅れを持たないことがわかる。さらに、定常状態においては、第１の移動平均値Gth_aveに比べて著しくゆらぎが低減されていることがわかる。このように、εフィルタを用いることにより、定常状態におけるゆらぎを低減しつつ、過渡状態における位相遅れを無くすことができる。
【００４６】
しかしながら、領域２３に示されるように、エアフローメータ出力が過渡状態から定常状態に移行するとき、εフィルタリング値Gth_ε(0.5)に大きな変動が生じている。これは、過渡状態から定常状態に移行するとき、前述の式（２）の移動平均の算出に使用するデータ数が不足するためである。また、領域２５に示されるように、エアフローメータ出力が定常状態から過渡状態に移行するとき、第１の移動平均値Gth_aveに対して一時的な遅れが生じている。
【００４７】
本発明の他の実施形態に従う吸入空気量を平滑化する装置
前述したように、定常状態開始時における変動および過渡状態開始時の追従遅れを解消するのが好ましく、これは、図６に示される平滑化装置によって達成される。第１の移動平均フィルタ３１およびダウンサンプリング部３２は、図４に示されるものと同じであり、よって説明を省略する。適応εフィルタ３４は、εフィルタ３３と、しきい値εが適応化される点で異なる。
【００４８】
この実施形態に従う平滑化装置は、さらに、ウェーブレット変換フィルタ３５、絶対値関数部３６、第２の移動平均フィルタ３７、しきい値抽出部３８、および可変しきい値テーブル３９を備え、エアフロメータ出力Gthの変動幅に応じて適応εフィルタ３４のしきい値εが設定されるようにする。
【００４９】
ウェーブレット変換フィルタ３５は、第１の移動平均値Gth_aveに対してウェーブレット変換を実施し、ウェーブレット変換値Gth_wvを算出する。ウェーブレット変換により、移動平均値Gth_aveにおけるゆらぎの変動幅を検出することができる。ウェーブレット変換フィルタ３５の動作の詳細は後述される。
【００５０】
絶対値関数部３６は、ウェーブレット変換フィルタ３５から受け取ったウェーブレット変換値Gth_wvの絶対値Gth_wv_absを取得する（すなわち、Gth_wv_abs＝｜Gth_wv｜）。第２の移動平均フィルタ３７は、以下の式（４）に従い、ウェーブレット変換絶対値Gth_wv_absの移動平均値Gth_wv_aveを取得する。これにより、適応εフィルタ３４のしきい値εを安定化させることができる。
【００５１】
【数４】
【００５２】
可変しきい値テーブル３９には、第２の移動平均値Gth_wv_aveと、適応εフィルタ３４のしきい値εとの対応関係が、予め格納されている。しきい値εは、定常状態における第１の移動平均値Gth_aveに現れるゆらぎの振幅よりも大きくなるように設定される。
【００５３】
しきい値抽出部３８は、第２の移動平均値Gth_wv_aveに基づいて可変しきい値テーブル３９を参照し、該第２の移動平均値Gth_wv_aveに対応するしきい値εを求める。適応εフィルタ３４は、求められたしきい値εを用いて、上記の式（２）に従い、εフィルタリング値Gth_εを求める。
【００５４】
このように、ウェーブレット変換値に基づいてしきい値εを決定することにより、エアフローメータ出力Gthの変動幅に応じたしきい値を持つよう適応εフィルタ３４を構成することができる。
【００５５】
図７は、ウエーブレット変換フィルタ３５の詳細を示す図である。ウェーブレット変換フィルタ３５は、３個のハーフバンドローパスフィルタ４１〜４３と、１つのハーフバンドハイパスフィルタ４４と、４個のダウンサンプリング部４５〜４８を備える。ハーフバンドローパスフィルタ４３およびダウンサンプリング部４７は、省略してもよい。
【００５６】
ハーフバンドローパスフィルタ４１〜４３のそれぞれは、式（５）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。
【００５７】
【数５】
【００５８】
ハーフバンドハイパスフィルタ４４は、式（６）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。
【００５９】
【数６】
【００６０】
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。
【００６１】
具体的には、ハーフバンドローパスフィルタ４１は、第１の移動平均値の今回値Gth_ave(n)と前回値Gth_ave(n-1)に対して上記式（５）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ｍ１でサンプリングされる。周期ｍ１は、周期ｎの２倍である。周期ｍ１でサンプリングされた値は、Gth_wv1L(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_wv1L(m1)と前回値Gth_wv1L(m1-1)に対して上記（５）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ｍ２でサンプリングされる。周期ｍ２は、周期m1の２倍である。周期ｍ２でサンプリングされた値は、Gth_wv２ L(m２)で表される。次に、ハーフバンドハイパスフィルタ４４は、ダウンサンプリング４６から出力される今回値Gth_wv２ L(m２)と前回値Gth_wv２ L(m２)に対して上記（６）に従い、Gl(m２)を出力する。Gl(m２)は、ダウンサンプリング４８によって周期ｍ３でサンプリングされる。周期ｍ３は、周期m２の２倍である。周期ｍ３でサンプリングされた値は、Gth_wv３ H(m３)と表され、これが、ウェーブレット変換フィルタ３５の出力Gth_wv(m)である。周期m３は、周期ｎの６倍である。
【００６２】
図８の（ａ）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。
【００６３】
図８の（ｂ）は、ハーフバンドハイパスフィルタの特性の一例を示す。ハーフバンドハイパスフィルタは、「ダウンサンプリング後のサンプリング周波数／２」以下の周波数成分を阻止する。高周波成分のゲインが１より大きいので、ハーフバンドハイパスフィルタが適用された信号の高周波成分のゲインは増幅される。
【００６４】
図９は、ウェーブレット変換フィルタ３５の動作の概要を示す。前述した定常状態における“ゆらぎ”の周波数成分が、網掛けされた領域５１に含まれることが、スペクトル解析によって判明している。
【００６５】
第１の移動平均フィルタ３１からの移動平均値Gth_aveのサンプリング周期はｎであり、サンプリング周波数をｆとする（すなわち、ｆ＝１／ｎ）。参照番号５２で示される長方形は、第１の移動平均値Gth_aveのパワースペクトルを示す。
【００６６】
第１の移動平均値Gth_aveにハーフバンドローパスフィルタ４１とダウンサンプリング４５を適用することによって得られる信号Gth_wv１ Lは、参照番号５３によって示されるようなパワースペクトルを持つ。ハーフバンドローパスフィルタ４１の低周波ゲインが１より大きいので、パワースペクトル５３が、増加されたゲインを持つことがわかる。
【００６７】
信号Gth_wv１ Lにハーフバンドローパスフィルタ４２とダウンサンプリング４６を適用することによって得られる信号Gth_wv２ Lは、参照番号５４に示されるようなパワースペクトルを持つ。ハーフバンドローパスフィルタ４２の低周波ゲインが１より大きいので、パワースペクトル５４が、増加されたゲインを持つことがわかる。
【００６８】
信号Gth_wv２ Lにハーフバンドハイパスフィルタ４４とダウンサンプリング４８を適用することによって得られる信号Gth_wv３ Hは、参照番号５５に示されるようなパワースペクトルを持つ（参照番号５６は、信号Gth_wv２ Lにハーフバンドローパスフィルタ４４とダウンサンプリング４７を適用することによって得られる信号Gth_wv３ Lのパワースペクトルを表す）。ハーフバンドハイパスフィルタ４４の高周波ゲインが１より大きいので、パワースペクトル５５が、増加されたゲインを持つことがわかる。
【００６９】
こうして、ウェーブレット変換フィルタ３５により、パワースペクトル５５を持つ信号Gth_wv３ Hが、ウェーブレット変換値Gth_wvとして出力される。
【００７０】
前述したように、領域５１は、ゆらぎを含む周波数領域を示している。したがって、ウェーブレット変換フィルタ３５により、ウェーブレット変換フィルタ３５により、エアフローメータ出力の第１の移動平均値から、該領域５１に含まれるゆらぎの周波数成分を抽出することができる。また、フィルタ４１〜４４のそれぞれを適用するたびに信号のゲインが増幅されるので、Ｓ／Ｎ比が向上する。
【００７１】
図１０は、ウェーブレット変換フィルタ３５を用いることの効果を示す。図１０の（ａ）は、ハーフバンドハイパスフィルタ４４を介してダウンサンプリング部４８から出力される信号Gth＿wv３ H（すなわち、Gth_wv）の遷移を示す。比較のため、ハーフバンドローパスフィルタ４３を介してダウンサンプリング部４７から出力される信号Gth_wv３Ｌの遷移が、図１０の（ｂ）に示されている。たとえば領域６１に示されるように、ウェーブレット変換値Gth＿wv３ Hに“ゆらぎ”が含まれていることがわかる。
【００７２】
このように、ウェーブレット変換値Gth＿wv３ Hは、“ゆらぎ”を表している。前述したように、ゆらぎの大きさを表すパラメータとして、絶対値関数部３６によりウェーブレット変換値Gth＿wv３ Hの絶対値Gth_wv_absが取得される。さらに、第２の移動平均フィルタ３７により、この絶対値の移動平均値Gth_wv_aveが算出される。第２の移動平均値Gth_wv_aveに基づいて、しきい値εが決定される。
【００７３】
図１１は、可変しきい値テーブル３９の一例を示す。前述したように、しきい値εは、ゆらぎの振幅よりも大きくなるよう設定される。第２の移動平均値Gth_wv_aveは、ゆらぎの振幅の大きさを表しているので、しきい値テーブル３９は、第２の移動平均値Gth_wv_aveが大きくなるほど、しきい値εも大きくなるように設定される。
【００７４】
図１２の（ａ）は、ウェーブレット変換絶対値Gth_wv_absの遷移を示す。図１２の（ｂ）は、第２の移動平均値Gth_wv_aveの遷移を示す。図１２の（ｃ）は、しきい値εの遷移を示す。領域６３および６４によって示されるように、ウェーブレット変換値絶対値Gth_wv_absおよび第２の移動平均値Gth_wv_aveに比較的大きなゆらぎが生じている。このような状態では、領域６５に示されるように、大きめの値を持つしきい値εが、しきい値テーブル３９から抽出される。
【００７５】
一方、領域６６および６７に示されるように、ウェーブレット変換値絶対値Gth_wv_absおよび第２の移動平均値Gth_wv_aveに比較的小さなゆらぎが生じている。このような状態では、領域６８に示されるように、小さめの値を持つしきい値εが、しきい値テーブル３９から抽出される。
【００７６】
図１３は、しきい値εが適応化されたεフィルタを用いることの効果を示す。図１３の（ａ）は、エアフローメータ出力Gth、第１の移動平均値Gth_ave、図４の実施形態に従う固定εフィルタリング値Gth_ε(0.5)、および図６の実施形態に従う適応εフィルタリング値Gth_ε(adp)の遷移を示す。εフィルタリング値Gth_ε(0.5)は、しきい値εが値０．５に固定されたときのεフィルタ３３の出力である。εフィルタリング値Gth_ε(adp)は、しきい値εがゆらぎの変動幅に応じて適応化されたときの適応εフィルタ３４の出力である。
【００７７】
図１３の（ｂ）は、わかりやすくするため、図１３の（ａ）から、第１の移動平均値Gth_ave、固定εフィルタリング値Gth_ε(0.5)、および適応εフィルタリング値Gth_ε(adp)を抜き出して示したものである。図１３の（ｃ）は、さらに、図１３の（ｂ）から、第１の移動平均値Gth_ave、および適応εフィルタリング値Gth_ε(adp)を抜き出して示したものである。
【００７８】
領域７１と７２を比較して明らかなように、エアフローメータ出力が過渡状態から定常状態に移行するとき、固定εフィルタリング値Gth_ε(0.5)に大きな変動が生じているのに対し、適応εフィルタリング値Gth_ε(adp)にはそのような変動が生じていない。
【００７９】
また、領域７３と７４を比較して明らかなように、エアフローメータ出力が定常状態から過渡状態に移行するとき、固定εフィルタリング値Gth_ε(0.5)には第１の移動平均値Gth_aveに対して追従遅れが生じているのに対し、適応εフィルタリング値Gth_ε(adp)にはそのような遅れが生じていない。
【００８０】
このように、しきい値εが適応化されたεフィルタを用いることにより、変動および追従遅れを解消することができる。
【００８１】
図１４は、図６に示される実施形態に従う、εフィルタリング値Gth_ε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。
【００８２】
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、εフィルタリング値Gth_εに初期値を設定する（Ｓ１０２）。
【００８３】
第１の移動平均値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Gth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、εフィルタリング値Gth_εに、現在のエアフローメータ出力Gthをセットする。
【００８４】
ステップＳ１０５において、前述の式（１）に示されるように、第１の移動平均値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。
【００８５】
ステップＳ１０６において、図７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絶対値Gth_wv_absおよび第２の移動平均値Gth_wv_aveを算出する。
【００８６】
ステップＳ１０８において、可変しきい値テーブル３９を参照し、第２の移動平均値Gth_wv_aveに対応するしきい値εを抽出する。ステップＳ１０９において、ステップＳ１０８で抽出されたしきい値εを用い、前述の式（２）に従ってεフィルタリング値Gth_εを算出する。
【００８７】
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１５は、本発明の適応ε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ε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。
【００８８】
図１６は、図１５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、第１の移動平均フィルタ１３１によってフィルタリングされ、第１の移動平均値Lv_aveを算出する。ダウンサンプリング部１３２は、第１の移動平均値Lv_aveを、周期ｋでダウンサンプリングする。周期ｋは、周期ｎの６倍である。第１の移動平均値Lv_ave(k)は、適応εフィルタ１３４に渡される。
【００８９】
一方、ウェーブレット変換フィルタ１３５は、前述したようにハーフバンドローパスフィルタ、ハーフバンドハイパスフィルタ、およびダウンサンプリングによって、第１の移動平均値Lv_aveから、ウェーブレット変換値Lv_wvを算出する。絶対値関数部１３６により、ウェーブレット変換値Lv_wvの絶対値Lv_wv_absが取得される。第２の移動平均フィルタ１３７によって、ウェーブレット変換絶対値Lv_wv_absの第２の移動平均値Lv_wv_aveが算出される。
【００９０】
しきい値抽出部１３８は、可変しきい値テーブル１３９を参照し、第２の移動平均値Lv_wv_aveに対応するしきい値εを抽出する。適応εフィルタ１３４は、求められたしきい値εを用いて、第１の移動平均値Lv_ave(k)をフィルタリングし、εフィルタリング値Lv_ε(k)を求める。
【００９１】
本発明に従う適応εフィルタは、所与の信号に対して適用可能である。また、図４および図６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。
【００９２】
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、εフィルタを用いて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、εフィルタを用いることの効果を示す図。
【図６】この発明の他の実施例に従う、適応εフィルタを用いて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の構成を示す。
【図８】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およびハーフバンドハイパスフィルタのフィルタ特性を示す図。
【図９】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およびハーフバンドハイパスフィルタの動作の概要を示す図。
【図１０】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１１】この発明の一実施例に従う、可変しきい値テーブルを示す図。
【図１２】この発明の一実施例に従う、ウェーブレット変換絶対値の第２の移動平均値に応じて抽出されるしきい値εの変化を示す図。
【図１３】この発明の一実施例に従う、適応εフィルタを用いることの効果を示す図。
【図１４】この発明の一実施例に従う、適応εフィルタリング値を算出する処理のフローチャート。
【図１５】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１６】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】
１ ＥＣＵ
２ エンジン
３ 吸気管
１０ エアフローメータ
【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、εフィルタを用いて、画像におけるノイズを除去する手法が知られている。たとえば、特許公報第３０１１８２８号には、画像におけるモスキートノイズを除去するため、εフィルタを用いる手法が記載されている。対象となるデータブロックがエッジを含むならば、該データブロックの画像データに対してεフィルタを適用し、該データブロックがエッジを含まないならば、該データブロックの画像データをそのまま出力する。また、特許公報第３１９３２８５号には、画像データを復号する際に、該画像データにεフィルタ適用して雑音を低減化する手法が記載されている。
【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、エアフローメータの出力に対する、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、εフィルタを用いることで、画像に含まれるノイズを除去することが提案されている。本発明は、このようなεフィルタの特性を利用し、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、ε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幅を示すパラメータを、ウェーブレット変換を用いて算出する。算出されたパラメータに基づいて、εフィルタで使用されるしきい値が決定される。該所与の信号は、該決定されたしきい値を持つεフィルタによってフィルタリングされる。
【００１０】
この発明によると、εフィルタを用いることにより、定常状態におけるゆらぎを抑制し、過渡状態における位相遅れを低減することができる。これにより、フィルタリングされた値（以下、フィルタリング値と呼ぶ）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。さらに、εフィルタのしきい値が、信号の変動幅に応じて適切に設定されるので、信号が過渡状態に移行する時、該所与の信号に対するフィルタリング値の追従遅れを最小にすることができる。また、信号が定常状態に移行する時、ノイズに起因するフィルタリング値の変動を抑制することができる。
【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、ε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ε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。εフィルタを適用することにより、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幅を、ウェーブレット変換を用いて算出する。算出された変動幅に応じて、εフィルタのしきい値が決定される。センサ出力信号は、該決定されたしきい値を持つε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、εフィルタのしきい値が、センサ出力信号の変動幅に応じて適切に設定されるので、センサ出力信号が過渡状態に移行する時、該信号に対するフィルタリング値の追従遅れを最小にすることができる。また、センサ出力信号が定常状態に移行する時、ノイズに起因するフィルタリング値の変動を抑制することができる。
【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。ε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。ε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、εフィルタのしきい値の大きさを最小にすることができる。さらに、過渡状態におけるセンサ出力信号に対するフィルタリング値の追従遅れをさらに小さくすることができる。
【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εフィルタを備える。該ε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、εフィルタを適用することにより、位相遅れを最小限にしつつ、距離信号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幅を、ウェーブレット変換を用いて算出する。εフィルタのしきい値は、距離信号の変動幅に応じて設定される。該ε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】
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。第１の移動平均フィルタ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、第１の移動平均値Gth_aveを求める。
【００３５】
ダウンサンプリング部３２は、第１の移動平均値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、εフィルタ３３に渡される。
【００３６】
εフィルタ３３は、式（２）に従い、εフィルタリング値Gth_εを求める。式（２）における”ｎ＋１”は、移動平均数を示す。εフィルタ３３は、非線形関数Ｆεによる効果を有する、ｎ＋１個の移動平均フィルタである。
【００３７】
【数２】
ここで、関数Ｆεは、式（３）のように定義される。
【００３９】
【数３】
ｕは、関数Ｆεへの入力データを示し、ｖは、関数Ｆεの基準データを示す。式（３）を式（２）に適用すると、式（３）のｕは、（ｋ−ｉ）番目のサイクルの第１の移動平均値Gth_aveであり、式（３）のｖは、ｋ番目のサイクルの第１の移動平均値Gth_aveである。この非線形関数Ｆεにより、以下のような特性が得られる。
【００４１】
第１の移動平均値Gth_aveの変動幅が“Gth_ave(k)−ε”から“Gth_ave(k)＋ε”までの範囲内にあるならば、すなわち第１の移動平均値Gth_aveが定常状態にあるならば、関数Ｆεの値は、Gth_ave(k-i)となる。εフィルタリング値Gth_εは、Gth_ave(k-i)からGth_ave(k-n)までの移動平均値となる。
【００４２】
一方、第１の移動平均値Gth_aveの変動幅が“Gth_ave(k)−ε”から“Gth_ave(k)＋ε”までの範囲内に収まらないとき、すなわち第１の移動平均値Gth_aveが過渡状態にあるならば、関数Ｆεの値は、今回のサイクルの第１の移動平均値Gth_ave(k)となる。εフィルタリング値Gth_εも、今回のサイクルにおける第１の移動平均値Gth_ave(k)となる。
【００４３】
要約すれば、εフィルタ３３により、エアフローメータ出力が過渡状態にあるときは、ダウンサンプリング３２から受け取った値Gth_ave(k)がそのまま出力され、エアフローメータ出力が定常状態にあるときは、ダウンサンプリング３２から受け取った第１の移動平均値Gth_aveの移動平均値が出力される。このように、εフィルタ３３の出力は、その入力に対する位相遅れを持たない。
【００４４】
図５は、εフィルタを用いることの効果を示す。図５の（ａ）は、エアフローメータ出力Gth、第１の移動平均値Gth_ave、およびεフィルタの出力Gth_ε(0.5)の遷移を示す。ここで、しきい値εは、値０．５に固定されている。図５の（ｂ）は、わかりやすくするため、図５の（ａ）から、移動平均値Gth_ave、およびεフィルタリング値Gth_ε(0.5)を抜き出して示したものである。
【００４５】
εフィルタリング値Gth_ε(0.5)が、過渡状態において位相遅れを持たないことがわかる。さらに、定常状態においては、第１の移動平均値Gth_aveに比べて著しくゆらぎが低減されていることがわかる。このように、εフィルタを用いることにより、定常状態におけるゆらぎを低減しつつ、過渡状態における位相遅れを無くすことができる。
【００４６】
しかしながら、領域２３に示されるように、エアフローメータ出力が過渡状態から定常状態に移行するとき、εフィルタリング値Gth_ε(0.5)に大きな変動が生じている。これは、過渡状態から定常状態に移行するとき、前述の式（２）の移動平均の算出に使用するデータ数が不足するためである。また、領域２５に示されるように、エアフローメータ出力が定常状態から過渡状態に移行するとき、第１の移動平均値Gth_aveに対して一時的な遅れが生じている。
【００４７】
本発明の他の実施形態に従う吸入空気量を平滑化する装置
前述したように、定常状態開始時における変動および過渡状態開始時の追従遅れを解消するのが好ましく、これは、図６に示される平滑化装置によって達成される。第１の移動平均フィルタ３１およびダウンサンプリング部３２は、図４に示されるものと同じであり、よって説明を省略する。適応εフィルタ３４は、εフィルタ３３と、しきい値εが適応化される点で異なる。
【００４８】
この実施形態に従う平滑化装置は、さらに、ウェーブレット変換フィルタ３５、絶対値関数部３６、第２の移動平均フィルタ３７、しきい値抽出部３８、および可変しきい値テーブル３９を備え、エアフロメータ出力Gthの変動幅に応じて適応εフィルタ３４のしきい値εが設定されるようにする。
【００４９】
ウェーブレット変換フィルタ３５は、第１の移動平均値Gth_aveに対してウェーブレット変換を実施し、ウェーブレット変換値Gth_wvを算出する。ウェーブレット変換により、移動平均値Gth_aveにおけるゆらぎの変動幅を検出することができる。ウェーブレット変換フィルタ３５の動作の詳細は後述される。
【００５０】
絶対値関数部３６は、ウェーブレット変換フィルタ３５から受け取ったウェーブレット変換値Gth_wvの絶対値Gth_wv_absを取得する（すなわち、Gth_wv_abs＝｜Gth_wv｜）。第２の移動平均フィルタ３７は、以下の式（４）に従い、ウェーブレット変換絶対値Gth_wv_absの移動平均値Gth_wv_aveを取得する。これにより、適応εフィルタ３４のしきい値εを安定化させることができる。
【００５１】
【数４】
可変しきい値テーブル３９には、第２の移動平均値Gth_wv_aveと、適応εフィルタ３４のしきい値εとの対応関係が、予め格納されている。しきい値εは、定常状態における第１の移動平均値Gth_aveに現れるゆらぎの振幅よりも大きくなるように設定される。
【００５３】
しきい値抽出部３８は、第２の移動平均値Gth_wv_aveに基づいて可変しきい値テーブル３９を参照し、該第２の移動平均値Gth_wv_aveに対応するしきい値εを求める。適応εフィルタ３４は、求められたしきい値εを用いて、上記の式（２）に従い、εフィルタリング値Gth_εを求める。
【００５４】
このように、ウェーブレット変換値に基づいてしきい値εを決定することにより、エアフローメータ出力Gthの変動幅に応じたしきい値を持つよう適応εフィルタ３４を構成することができる。
【００５５】
図７は、ウエーブレット変換フィルタ３５の詳細を示す図である。ウェーブレット変換フィルタ３５は、３個のハーフバンドローパスフィルタ４１〜４３と、１つのハーフバンドハイパスフィルタ４４と、４個のダウンサンプリング部４５〜４８を備える。ハーフバンドローパスフィルタ４３およびダウンサンプリング部４７は、省略してもよい。
【００５６】
ハーフバンドローパスフィルタ４１〜４３のそれぞれは、式（５）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。
【００５７】
【数５】
ハーフバンドハイパスフィルタ４４は、式（６）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。
【００５９】
【数６】
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。
【００６１】
具体的には、ハーフバンドローパスフィルタ４１は、第１の移動平均値の今回値Gth_ave(n)と前回値Gth_ave(n-1)に対して上記式（５）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ｍ１でサンプリングされる。周期ｍ１は、周期ｎの２倍である。周期ｍ１でサンプリングされた値は、Gth_wv1L(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_wv1L(m1)と前回値Gth_wv1L(m1-1)に対して上記（５）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ｍ２でサンプリングされる。周期ｍ２は、周期m1の２倍である。周期ｍ２でサンプリングされた値は、Gth_wv２ L(m２)で表される。次に、ハーフバンドハイパスフィルタ４４は、ダウンサンプリング４６から出力される今回値Gth_wv２ L(m２)と前回値Gth_wv２ L(m２)に対して上記（６）に従い、Gl(m２)を出力する。Gl(m２)は、ダウンサンプリング４８によって周期ｍ３でサンプリングされる。周期ｍ３は、周期m２の２倍である。周期ｍ３でサンプリングされた値は、Gth_wv３ H(m３)と表され、これが、ウェーブレット変換フィルタ３５の出力Gth_wv(m)である。周期m３は、周期ｎの６倍である。
【００６２】
図８の（ａ）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。
【００６３】
図８の（ｂ）は、ハーフバンドハイパスフィルタの特性の一例を示す。ハーフバンドハイパスフィルタは、「ダウンサンプリング後のサンプリング周波数／２」以下の周波数成分を阻止する。高周波成分のゲインが１より大きいので、ハーフバンドハイパスフィルタが適用された信号の高周波成分のゲインは増幅される。
【００６４】
図９は、ウェーブレット変換フィルタ３５の動作の概要を示す。前述した定常状態における“ゆらぎ”の周波数成分が、網掛けされた領域５１に含まれることが、スペクトル解析によって判明している。
【００６５】
第１の移動平均フィルタ３１からの移動平均値Gth_aveのサンプリング周期はｎであり、サンプリング周波数をｆとする（すなわち、ｆ＝１／ｎ）。参照番号５２で示される長方形は、第１の移動平均値Gth_aveのパワースペクトルを示す。
【００６６】
第１の移動平均値Gth_aveにハーフバンドローパスフィルタ４１とダウンサンプリング４５を適用することによって得られる信号Gth_wv１ Lは、参照番号５３によって示されるようなパワースペクトルを持つ。ハーフバンドローパスフィルタ４１の低周波ゲインが１より大きいので、パワースペクトル５３が、増加されたゲインを持つことがわかる。
【００６７】
信号Gth_wv１ Lにハーフバンドローパスフィルタ４２とダウンサンプリング４６を適用することによって得られる信号Gth_wv２ Lは、参照番号５４に示されるようなパワースペクトルを持つ。ハーフバンドローパスフィルタ４２の低周波ゲインが１より大きいので、パワースペクトル５４が、増加されたゲインを持つことがわかる。
【００６８】
信号Gth_wv２ Lにハーフバンドハイパスフィルタ４４とダウンサンプリング４８を適用することによって得られる信号Gth_wv３ Hは、参照番号５５に示されるようなパワースペクトルを持つ（参照番号５６は、信号Gth_wv２ Lにハーフバンドローパスフィルタ４４とダウンサンプリング４７を適用することによって得られる信号Gth_wv３ Lのパワースペクトルを表す）。ハーフバンドハイパスフィルタ４４の高周波ゲインが１より大きいので、パワースペクトル５５が、増加されたゲインを持つことがわかる。
【００６９】
こうして、ウェーブレット変換フィルタ３５により、パワースペクトル５５を持つ信号Gth_wv３ Hが、ウェーブレット変換値Gth_wvとして出力される。
【００７０】
前述したように、領域５１は、ゆらぎを含む周波数領域を示している。したがって、ウェーブレット変換フィルタ３５により、ウェーブレット変換フィルタ３５により、エアフローメータ出力の第１の移動平均値から、該領域５１に含まれるゆらぎの周波数成分を抽出することができる。また、フィルタ４１〜４４のそれぞれを適用するたびに信号のゲインが増幅されるので、Ｓ／Ｎ比が向上する。
【００７１】
図１０は、ウェーブレット変換フィルタ３５を用いることの効果を示す。図１０の（ａ）は、ハーフバンドハイパスフィルタ４４を介してダウンサンプリング部４８から出力される信号Gth＿wv３ H（すなわち、Gth_wv）の遷移を示す。比較のため、ハーフバンドローパスフィルタ４３を介してダウンサンプリング部４７から出力される信号Gth_wv３Ｌの遷移が、図１０の（ｂ）に示されている。たとえば領域６１に示されるように、ウェーブレット変換値Gth＿wv３ Hに“ゆらぎ”が含まれていることがわかる。
【００７２】
このように、ウェーブレット変換値Gth＿wv３ Hは、“ゆらぎ”を表している。前述したように、ゆらぎの大きさを表すパラメータとして、絶対値関数部３６によりウェーブレット変換値Gth＿wv３ Hの絶対値Gth_wv_absが取得される。さらに、第２の移動平均フィルタ３７により、この絶対値の移動平均値Gth_wv_aveが算出される。第２の移動平均値Gth_wv_aveに基づいて、しきい値εが決定される。
【００７３】
図１１は、可変しきい値テーブル３９の一例を示す。前述したように、しきい値εは、ゆらぎの振幅よりも大きくなるよう設定される。第２の移動平均値Gth_wv_aveは、ゆらぎの振幅の大きさを表しているので、しきい値テーブル３９は、第２の移動平均値Gth_wv_aveが大きくなるほど、しきい値εも大きくなるように設定される。
【００７４】
図１２の（ａ）は、ウェーブレット変換絶対値Gth_wv_absの遷移を示す。図１２の（ｂ）は、第２の移動平均値Gth_wv_aveの遷移を示す。図１２の（ｃ）は、しきい値εの遷移を示す。領域６３および６４によって示されるように、ウェーブレット変換値絶対値Gth_wv_absおよび第２の移動平均値Gth_wv_aveに比較的大きなゆらぎが生じている。このような状態では、領域６５に示されるように、大きめの値を持つしきい値εが、しきい値テーブル３９から抽出される。
【００７５】
一方、領域６６および６７に示されるように、ウェーブレット変換値絶対値Gth_wv_absおよび第２の移動平均値Gth_wv_aveに比較的小さなゆらぎが生じている。このような状態では、領域６８に示されるように、小さめの値を持つしきい値εが、しきい値テーブル３９から抽出される。
【００７６】
図１３は、しきい値εが適応化されたεフィルタを用いることの効果を示す。図１３の（ａ）は、エアフローメータ出力Gth、第１の移動平均値Gth_ave、図４の実施形態に従う固定εフィルタリング値Gth_ε(0.5)、および図６の実施形態に従う適応εフィルタリング値Gth_ε(adp)の遷移を示す。εフィルタリング値Gth_ε(0.5)は、しきい値εが値０．５に固定されたときのεフィルタ３３の出力である。εフィルタリング値Gth_ε(adp)は、しきい値εがゆらぎの変動幅に応じて適応化されたときの適応εフィルタ３４の出力である。
【００７７】
図１３の（ｂ）は、わかりやすくするため、図１３の（ａ）から、第１の移動平均値Gth_ave、固定εフィルタリング値Gth_ε(0.5)、および適応εフィルタリング値Gth_ε(adp)を抜き出して示したものである。図１３の（ｃ）は、さらに、図１３の（ｂ）から、第１の移動平均値Gth_ave、および適応εフィルタリング値Gth_ε(adp)を抜き出して示したものである。
【００７８】
領域７１と７２を比較して明らかなように、エアフローメータ出力が過渡状態から定常状態に移行するとき、固定εフィルタリング値Gth_ε(0.5)に大きな変動が生じているのに対し、適応εフィルタリング値Gth_ε(adp)にはそのような変動が生じていない。
【００７９】
また、領域７３と７４を比較して明らかなように、エアフローメータ出力が定常状態から過渡状態に移行するとき、固定εフィルタリング値Gth_ε(0.5)には第１の移動平均値Gth_aveに対して追従遅れが生じているのに対し、適応εフィルタリング値Gth_ε(adp)にはそのような遅れが生じていない。
【００８０】
このように、しきい値εが適応化されたεフィルタを用いることにより、変動および追従遅れを解消することができる。
【００８１】
図１４は、図６に示される実施形態に従う、εフィルタリング値Gth_ε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。
【００８２】
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、εフィルタリング値Gth_εに初期値を設定する（Ｓ１０２）。
【００８３】
第１の移動平均値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Gth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、εフィルタリング値Gth_εに、現在のエアフローメータ出力Gthをセットする。
【００８４】
ステップＳ１０５において、前述の式（１）に示されるように、第１の移動平均値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。
【００８５】
ステップＳ１０６において、図７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絶対値Gth_wv_absおよび第２の移動平均値Gth_wv_aveを算出する。
【００８６】
ステップＳ１０８において、可変しきい値テーブル３９を参照し、第２の移動平均値Gth_wv_aveに対応するしきい値εを抽出する。ステップＳ１０９において、ステップＳ１０８で抽出されたしきい値εを用い、前述の式（２）に従ってεフィルタリング値Gth_εを算出する。
【００８７】
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１５は、本発明の適応ε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ε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。
【００８８】
図１６は、図１５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、第１の移動平均フィルタ１３１によってフィルタリングされ、第１の移動平均値Lv_aveを算出する。ダウンサンプリング部１３２は、第１の移動平均値Lv_aveを、周期ｋでダウンサンプリングする。周期ｋは、周期ｎの６倍である。第１の移動平均値Lv_ave(k)は、適応εフィルタ１３４に渡される。
【００８９】
一方、ウェーブレット変換フィルタ１３５は、前述したようにハーフバンドローパスフィルタ、ハーフバンドハイパスフィルタ、およびダウンサンプリングによって、第１の移動平均値Lv_aveから、ウェーブレット変換値Lv_wvを算出する。絶対値関数部１３６により、ウェーブレット変換値Lv_wvの絶対値Lv_wv_absが取得される。第２の移動平均フィルタ１３７によって、ウェーブレット変換絶対値Lv_wv_absの第２の移動平均値Lv_wv_aveが算出される。
【００９０】
しきい値抽出部１３８は、可変しきい値テーブル１３９を参照し、第２の移動平均値Lv_wv_aveに対応するしきい値εを抽出する。適応εフィルタ１３４は、求められたしきい値εを用いて、第１の移動平均値Lv_ave(k)をフィルタリングし、εフィルタリング値Lv_ε(k)を求める。
【００９１】
本発明に従う適応εフィルタは、所与の信号に対して適用可能である。また、図４および図６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。
【００９２】
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、εフィルタを用いて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、εフィルタを用いることの効果を示す図。
【図６】この発明の他の実施例に従う、適応εフィルタを用いて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の構成を示す。
【図８】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およびハーフバンドハイパスフィルタのフィルタ特性を示す図。
【図９】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およびハーフバンドハイパスフィルタの動作の概要を示す図。
【図１０】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１１】この発明の一実施例に従う、可変しきい値テーブルを示す図。
【図１２】この発明の一実施例に従う、ウェーブレット変換絶対値の第２の移動平均値に応じて抽出されるしきい値εの変化を示す図。
【図１３】この発明の一実施例に従う、適応εフィルタを用いることの効果を示す図。
【図１４】この発明の一実施例に従う、適応εフィルタリング値を算出する処理のフローチャート。
【図１５】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１６】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】
１ ＥＣＵ
２ エンジン
３ 吸気管
１０ エアフローメータ
Claims (7)
- εフィルタを用いて所与の信号を平滑化する装置であって、
定常状態において変動する成分を抽出するよう前記所与の信号にウェーブレット変換を適用して、ウェーブレット変換値を算出する手段と、
前記ウェーブレット変換値の絶対値に基づいて、前記定常状態において変動する成分の変動幅を示すパラメータを算出する手段と、
前記変動幅を示すパラメータに応じて、前記εフィルタで使用されるしきい値を決定する手段と、を備え、
前記所与の信号を、前記決定されたしきい値を持つεフィルタによってフィルタリングする、信号平滑化装置。 - さらに、前記変動幅を示すパラメータは、前記ウェーブレット変換値の絶対値の移動平均値に基づいて算出される、
請求項１に記載の信号平滑化装置。 - 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をεフィルタを用いて平滑化する装置であって、
定常状態において変動する成分を抽出するよう前記センサ出力信号にウェーブレット変換を適用し、ウェーブレット変換値を算出する手段と、
前記ウェーブレット変換値の絶対値に基づいて、前記定常状態において変動する成分の変動幅を示すパラメータを算出する手段と、
前記変動幅を示すパラメータに応じて、前記εフィルタで使用されるしきい値を決定する手段と、を備え、
前記燃料噴射量は、前記決定されたしきい値を使用する前記εフィルタでフィルタリングされた前記センサ出力信号に基づいて決定される、
内燃機関の信号平滑化装置。 - さらに、前記変動幅を示すパラメータは、前記ウェーブレット変換値の絶対値の移動平均値に基づいて算出される、
請求項３に記載の信号平滑化装置。 - 前記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、
前記εフィルタは、前記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、請求項３または請求項４に記載の内燃機関の信号平滑化装置。 - 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εフィルタを用いて平滑化する装置であって、
定常状態において変動する成分を抽出するよう前記距離信号にウェーブレット変換を適用し、ウェーブレット変換値を算出する手段と、
前記ウェーブレット変換値の絶対値に基づいて、前記定常状態において変動する成分の変動幅を示すパラメータを算出する手段と、
前記変動幅を示すパラメータに応じて、前記εフィルタで使用されるしきい値を決定する手段と、を備え、
前記先行車への距離は、前記決定されたしきい値を使用する前記εフィルタでフィルタリングされた前記距離信号に基づいて決定される、
車両追従制御のための信号平滑化装置。 - さらに、前記変動幅を示すパラメータは、前記ウェーブレット変換値の絶対値の移動平均値に基づいて算出される、
請求項６に記載の信号平滑化装置。
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