JP4320029B2 - エンジンの仕事量を算出する装置 - Google Patents

Description

この発明は、内燃機関（以下、エンジンと呼ぶ）の仕事量を算出する装置に関する。

内燃機関の燃焼室内の圧力（筒内圧）を検出し、該検出された筒内圧と、燃焼室の行程体積の変化率とに基づいて、たとえば図示平均有効圧のようなエンジンの仕事量を算出する手法が提案されている。エンジンの仕事量は、エンジンに関する様々な制御に用いられることができる。

下記の特許文献１には、所定の構造を持つエンジンについて、図示平均有効圧を算出する式を導く手法が記載されている。該式は、所定の周波数成分における筒内圧信号を用いる。該所定の周波数成分における筒内圧信号を得るため、該筒内圧信号を、基本波成分を取り出す第１の帯域フィルタ、および基本波成分の整数倍の高調波成分を取り出す第２の帯域フィルタでフィルタリングする。
特公平８−２０３３９号公報

ノイズ、ドリフトおよびエイリアシングが、算出される仕事量に影響を及ぼさないよう、検出された筒内圧に対してフィルタリング処理を施すことが行われる。このフィルタリングは、エンジンの仕事量の算出に不所望の周波数成分を除去すると共に、該算出に所望の周波数成分を通過させるよう適用される。

しかしながら、上記不所望および所望の周波数成分は、エンジンの運転状態に従って変化する。したがって、オンボードの車両制御装置（ＥＣＵ）でエンジンの仕事量を算出するために、エンジンの運転状態が変化しうる範囲に対して、異なる特性を持つ多数のフィルタを予め用意して記憶しておく必要がある。もしくは、検出されたエンジンの運転状態に従ってフィルタの特性をリアルタイムに変化させる必要がある。これは、該車両制御装置の資源の消費を大きくすると共に、演算負荷を高くする。

また、エンジンの運転状態および除去すべき周波数領域によっては、急峻な遮断特性を持つフィルタを使用する必要があり、よって高次のフィルタが必要とされる。これは、フィルタを不安定にするおそれがあると共に、車両制御装置の演算負荷を高くする。

このように、エンジンの仕事量を、オンボードの車両制御装置に適合するように、より負荷が軽減されたやり方で算出する手法が必要とされている。

本発明の一つの側面によると、エンジンの仕事量を算出する装置は、エンジンの筒内圧を検出する手段と、エンジンの体積の変化率を周波数分解することによって得られる周波数成分のうち、エンジンの仕事量を算出するのに所望の周波数成分において減衰が生じるとともに、該エンジンの仕事量を算出するのに不所望の周波数成分を遮断するようにカットオフ周波数が設定されたフィルタで、該筒内圧（Ｐ）をフィルタリングするフィルタリング手段と、該所望の周波数成分における減衰を補償するように、該フィルタリングされた筒内圧（ＦＰ）と、エンジンの体積（Ｖ）とに基づいて、エンジンの仕事量（Ｐｍｉ）を算出する算出手段と、を備える。

エンジンの仕事量の算出に所望の周波数成分および不所望の周波数成分は、エンジンの運転状態（たとえば、エンジンの回転数）に従って変化する。この発明によれば、不所望の周波数成分を除去すると共に、所望の周波数成分をあえて減衰させるようなフィルタを用いる。このようなフィルタは、所望の周波数成分を減衰させずに通過させるフィルタよりも、遮断する周波数領域を広くとることができ、フィルタ要件が緩和される。したがって、エンジンの所定範囲の運転状態に対して用意すべきフィルタの数を減らすことができる。また、フィルタの遮断特性を緩やかにすることができるので、高次のフィルタを用いる必要がなくなり、よって演算負荷を軽減することができる。減衰したゲインは補償されるので、精度低下を招くことなく、エンジンの仕事量を算出することができる。

本発明の一実施形態によれば、さらに、上記所望の周波数成分における、上記フィルタへの入力信号値に対する出力信号値の割合を示す減衰率（Ｒ）を用いて、該フィルタリングされた筒内圧（ＦＰ）から、該フィルタリング前の筒内圧（Ｐ）を算出する。エンジンの仕事量（Ｐｍｉ）は、該フィルタリング前の筒内圧およびエンジンの体積に基づいて算出され、これにより、減衰が補償される。

この発明によれば、所望の周波数成分における減衰率を用いて、フィルタリングによって減衰したゲインを補償するよう、エンジンの仕事量を算出することができる。

この発明の他の側面によると、エンジンの仕事量を算出する装置は、エンジンの筒内圧を検出する手段と、エンジンの体積の変化率を周波数分解することによって得られる周波数成分のうち、エンジンの仕事量を算出するのに所望の周波数成分から構成される基準信号（Ｃｋ、Ｓｋ）を生成する手段と、該所望の周波数成分において減衰が生じるとともに、該エンジンの仕事量を算出するのに不所望の周波数成分を遮断するようにカットオフ周波数が設定されたフィルタで、該筒内圧（Ｐ）をフィルタリングするフィルタリング手段と、該フィルタリングされた筒内圧と、該フィルタリングされた基準信号との間の相関を表す相関関数（ＦＰａｋ、ＦＰｂｋ）を算出する手段と、該所望の周波数成分における減衰を補償するように、該相関関数と、該エンジンの体積とに基づいて、エンジンの仕事量（Ｐｍｉ）を算出する算出手段と、を備える。

この発明によれば、相関関数を用いることにより、エンジンの仕事量を算出するのに所望の周波数成分のみを指定して、エンジンの仕事量を算出することができる。相関関数を算出する際には、基準信号にも、筒内圧に対するフィルタと同じフィルタが適用されるので、両者の位相の同期が取られ、よって、良好な精度でエンジンの仕事量を算出することができる。

本発明の一実施形態によれば、さらに、上記所望の周波数成分における、上記フィルタへの入力信号値に対する出力信号値の割合を示す減衰率（Ｒ）を用いて、上記相関関数から、フィルタリング前の筒内圧とフィルタリング前の基準信号との間の相関を表す第２の相関関数（Ｐａｋ、Ｐｂｋ）を算出する。エンジンの仕事量を、該第２の相関関数と、エンジンの体積とに基づいて算出することにより、減衰を補償する。

この発明によれば、所望の周波数成分における減衰率を用いて、フィルタリングによって減衰したゲインを補償するよう、エンジンの仕事量を算出することができる。

本発明の一実施形態によれば、さらに、エンジンの運転状態を検出する手段と、該検出された運転状態に応じて、上記フィルタを選択するフィルタ選択手段と、を備える。一実施例では、該エンジンの運転状態は、エンジンの回転数を含む。

この発明によれば、検出されたエンジンの運転状態に最適なフィルタを動的に選択することができる。

本発明の一実施形態によれば、エンジンの運転状態に対応する少なくとも１つ以上のフィルタを、該所望の周波数成分における減衰率と共に記憶する記憶手段と、エンジンの運転状態を検出する手段と、該検出された運転状態に応じて、上記フィルタを該記憶手段から選択するフィルタ選択手段と、を備える。該選択されたフィルタについて記憶されている減衰率が、該記憶手段から求められる。一実施例では、該エンジンの運転状態は、エンジンの回転数を含む。

この発明によれば、検出されたエンジンの運転状態に最適なフィルタおよびその減衰率を効率よく選択して、エンジン仕事量を算出することができる。

本発明の一実施形態によれば、フィルタリングされた基準信号のうち、第１の基準信号と、該第１の基準信号と所定の位相差を有する第２の基準信号とに基づいて、上記減衰率を算出する。

この発明によれば、フィルタリングされた基準信号を用いて、減衰率をリアルタイムに算出することができる。たとえばエンジンの運転状態に適応したフィルタをリアルタイムで設計して用いるシステムおよび非線形フィルタを連続的に切り換えるシステムにおいても、エンジンの仕事量を効率的に算出することができる。

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、この発明の一実施形態に従う、エンジンおよびその制御装置の全体的な構成図である。

電子制御ユニット（以下、「ＥＣＵ」）という）１は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）およびメモリを備えるコンピュータである。メモリには、車両の様々な制御を実現するためのコンピュータ・プログラムおよび該プログラムの実施に必要なデータを格納することができる。ＥＣＵ１は、車両の各部から送られてくるデータを受け取って演算を行い、車両の各部を制御するための制御信号を生成する。

エンジン２は、この実施例では４サイクルのエンジンである。エンジン２は、吸気弁３を介して吸気管４に連結され、排気弁５を介して排気管６に連結されている。ＥＣＵ１からの制御信号に従って燃料を噴射する燃料噴射弁７が、吸気管４に設けられている。

エンジン２は、吸気管４から吸入される空気と、燃料噴射弁７から噴射される燃料との混合気を、燃焼室８に吸入する。燃料室８には、ＥＣＵ１からの点火時期信号に従って火花を飛ばす点火プラグ９が設けられている。点火プラグ９によって発せられた火花により、混合気は燃焼する。燃焼により混合気の体積は増大し、これによりピストン１０を下方に押し下げる。ピストン１０の往復運動は、クランク軸１１の回転運動に変換される。

筒内圧センサ１５は、例えば圧電素子からなるセンサであり、点火プラグ９のエンジンシリンダに接する部分に埋没されている。筒内圧センサ１５は、燃焼室８内の圧力（筒内圧）の変化を示す信号を出力し、それをＥＣＵ１に送る。ＥＣＵ１は、該筒内圧変化を示す信号を積分して、筒内圧を示す信号Ｐを生成する。

エンジン２には、クランク角センサ１７が設けられている。クランク角センサ１７は、クランクシャフト１１の回転に伴い、ＣＲＫ信号およびＴＤＣ信号をＥＣＵ１に出力する。

ＣＲＫ信号は、所定のクランク角で出力されるパルス信号である。ＥＣＵ１は、該ＣＲＫ信号に応じ、エンジン２の回転数ＮＥを算出する。ＴＤＣ信号は、ピストン１０のＴＤＣ位置に関連したクランク角度で出力されるパルス信号である。

エンジン２の吸気管４には、スロットル弁１８が設けられている。スロットル弁１８の開度は、ＥＣＵ１からの制御信号により制御される。スロットル弁１８に連結されたスロットル弁開度センサ（θＴＨ）１９は、スロットル弁１８の開度に応じた電気信号を、ＥＣＵ１に供給する。

吸気管圧力（Ｐｂ）センサ２０は、スロットル弁１８の下流側に設けられている。Ｐｂセンサ２０によって検出された吸気管圧力ＰｂはＥＣＵ１に送られる。

スロットル弁１８の上流には、エアフローメータ（ＡＦＭ）２１が設けられている。エアフローメータ２１は、スロットル弁１８を通過する空気量を検出し、それをＥＣＵ１に送る。

エンジンの仕事量を表す指標として、図示平均有効圧が用いられることがある。平均有効圧は、エンジンの１燃焼サイクルにおける仕事を行程体積で割ったものを示す。図示平均有効圧は、該平均有効圧から、冷却損失、不完全燃焼および機械的なフリクションなどを引いたものを示す。これらの指標は、エンジンの総行程体積（エンジン排気量）の異なる機種間の性能差を評価するのに用いられることがある。

図２を参照すると、１燃焼サイクルにおける、エンジンの燃焼室の体積Ｖと筒内圧Ｐとの関係（ＰＶ線図と呼ばれる）が示されている。点Ｐにおいて、吸気弁が開き、吸気行程が開始する。筒内圧は、ピストンが上死点ＴＤＣにある点Ｎを経て、最小値である点Ｕに至るまで減少する。その後、ピストンが下死点ＢＤＣにある点Ｋを経て、筒内圧は増加する。点Ｑにおいて圧縮行程が開始し、筒内圧は増加し続ける。点Ｒにおいて燃焼行程が開始する。混合気の燃焼により筒内圧は急激に増加し、点Ｓにおいて、筒内圧は最大になる。混合気の燃焼により、ピストンは押し下げられ、点Ｍで示されるＢＤＣに向かって移動する。この移動により、筒内圧は減少する。点Ｔにおいて排気弁が開き、排気行程が開始する。排気行程では、筒内圧はさらに減少する。

図示平均有効圧は、図に示される曲線で囲まれる面積を、ピストンの行程体積で割ることにより求められる。

以下の実施例では、エンジンの仕事量の例として、図示平均有効圧を算出する手法を示す。しかしながら、エンジンの仕事量という用語には、本発明に従う手法によって算出される図示平均有効圧に基づいて算出されることのできる他の指標、たとえば、平均有効圧、正味平均有効圧、エンジントルク等が含まれる点に注意されたい。

図示平均有効圧Ｐｍｉは、図２に示されるようなＰＶ線図を一周積分することで算出されることができ、該算出式は、式（１）のように表されることができる。積分区間は、１燃焼サイクルに相当する期間であるが、積分区間の開始は、任意の時点に設定することができる点に注意されたい。Ｖｓは、エンジン２の行程体積を示し、ｄＶは、エンジン２の燃焼室８の体積変化率を示す。Ｐは、前述したように、筒内圧センサ１５（図１）からの出力に基づいて得られる、筒内圧を示す信号である。

式（１）に示すように、図示平均有効圧Ｐｍｉは、筒内圧信号Ｐと体積変化率ｄＶの積に基づいて算出されるので、該筒内圧信号Ｐと体積変化率ｄＶとの間の相関を表す関数（相関関数）と考えることができる。体積変化率ｄＶを実質的に構成する周波数成分は限られているので（詳細は、後述される）、該周波数成分のみについて両者の相関関数を算出すれば、図示平均有効圧Ｐｍｉを算出することができる。

体積変化率ｄＶを周波数分解するため、体積変化率ｄＶを式（２）のようにフーリエ級数展開する。ｔは時間を示す。Ｔは、エンジンのクランク軸の回転の周期を示し（以下、クランク周期と呼ぶ）、ωはその角周波数を示す。４サイクルエンジンでは、１周期Ｔは、３６０度に対応する。ｋは、該エンジン回転の周波数成分の次数を示す。

式（２）を式（１）に適用すると、式（３）が導かれる。θ＝ωｔである。

一方、筒内圧信号Ｐをフーリエ級数展開すると、該筒内圧信号のフーリエ係数ＰａｋおよびＰｂｋは、式（４）のように表されることができる。筒内圧信号の１周期Ｔｃは、１燃焼サイクルの長さに相当する。４サイクルエンジンでは、１燃焼サイクルが７２０度のクランク角に対応するので、周期Ｔｃは、クランク周期Ｔの２倍である。したがって、式（４）におけるθｃは、４サイクルエンジンでは（θ／２）となる。ｋｃは、筒内圧信号の周波数成分の次数を表す。

式（３）には、ｃｏｓθ、ｃｏｓ２θ、、、ｓｉｎθ、ｓｉｎ２θ、、、の成分が現れている。式（４）において、ｋｃ＝２ｋとすることにより、これらの成分のフーリエ係数ＰａｋおよびＰｂｋを得ることができる。すなわち、４サイクルエンジンでは、図示平均有効圧Ｐｍｉを算出するのに、体積変化率のフーリエ係数ＶａｋおよびＶｂｋに関する周波数成分１次、２次、３次、、、（ｋ＝１，２，３．．．）に対し、筒内圧信号のフーリエ係数ＰａｋおよびＰｂｋに関する周波数成分は、２次、４次、６次、、、（ｋｃ＝２，４，６．．．）があればよい。ｋｃ＝２ｋとすると、式（４）は、式（５）のように表される。

式（３）に式（５）を適用すると、式（６）が導かれる。ここで、式（３）の“Ｖａ_０”はほぼゼロである（この理由については、後述される）。

式（６）には、行程体積Ｖｓ、体積変化率ｄＶに関するフーリエ係数ＶａｋおよびＶｂｋが含まれている。したがって、行程体積Ｖｓおよびクランク角に対する体積変化率ｄＶの波形が変化するエンジン（たとえば、可変圧縮比機構を備えたエンジン）についても、図示平均有効圧Ｐｍｉをより正確に算出することができる。

式（６）は、４サイクルエンジンについての式であるが、２サイクルエンジンについても上記と同様の手法で算出されることができることは、当業者には明らかであろう。２サイクルエンジンでは、Ｔｃ＝Ｔ、θｃ＝θが成立する。

式（５）で表される、筒内圧のフーリエ係数ＰａｋおよびＰｂｋは、連続時間系の式である。デジタル処理に適した離散系に変形すると、式（７）のように表される。ここで、Ｎは、クランク周期Ｔにおけるサンプリング数を示す。積分区間は１燃焼サイクルに相当する長さであり、該１燃焼サイクルでのサンプリング数は、２Ｎである。ｎは、サンプリング番号を示す。Ｐｎは、ｎ番目のサンプリングにおける筒内圧を示す。

式（８）〜（８−２）は、式（６）および式（７）をまとめたものである。

この実施例では、式（８―１）および（８−２）に示されるように、筒内圧のフーリエ係数ＰａｋおよびＰｂｋは、検出された筒内圧のサンプルＰｎに応じて逐次的に算出される。

エンジンの特性に従い、エンジンの運転状態に対応する行程体積Ｖｓおよび体積変化率ｄＶの波形が決まる。したがって、エンジンの運転状態に対応する行程体積Ｖｓおよび体積変化率ｄＶをシミュレーション等によって予め求めることができる。この実施例では、エンジンの運転状態に対応する行程体積Ｖｓ、フーリエ係数ＶａｋおよびＶｂｋを、メモリに予め記憶する。

ここで、フーリエ係数を観察する。式（５）に示すように、筒内圧についてのフーリエ係数のそれぞれは、体積変化率ｄＶの周波数分解により得られる各周波数成分における筒内圧信号の振幅（大きさ）を表す。より具体的には、筒内圧についてのフーリエ係数のそれぞれは、筒内圧信号Ｐと、体積変化率ｄＶの周波数分解により得られる各周波数成分で構成される信号（基準信号と呼ぶ）との積で表され、よって、両者の相関を表す値（相関関数と呼ぶ）と考えることができる。たとえば、フーリエ係数Ｐａ１は、筒内圧信号Ｐと基準信号ｃｏｓθとの相関関数といえる。

ここで図３を参照すると、クランク角に対する体積変化率ｄＶの波形が一定である（言い換えると、行程体積Ｖｓが一定であり、よって体積変化率ｄＶの挙動の態様が一種類である）通常のエンジンにおける体積変化率ｄＶの波形５１と、該体積変化率ｄＶの波形と同一の周期を持ったｓｉｎ関数の波形５２（振幅は、行程体積の大きさに依存する）とを示す。この例では、フーリエ係数の演算区間Ａは、吸気行程のＴＤＣ（上死点）から開始する１燃焼サイクルであり、ｓｉｎ関数は、該演算区間Ａの開始においてゼロの値を持つよう設定されている。

図から明らかなように、両者の波形は非常に類似している。これは、体積変化率ｄＶをｓｉｎ関数で表すことができる、ということを示す。体積変化率ｄＶは、ｓｉｎ関数に対し、オフセットおよび位相差をほとんど持たない。したがって、体積変化率の周波数成分には、直流成分ａ０およびｃｏｓ成分がほとんど現れないと予測することができる。

図４は、図３に示すようなエンジンの体積変化率ｄＶをＦFＴ解析した結果を示す。参照符号５３は、エンジン回転の１次の周波数成分を示すラインであり、参照符号５４は、エンジン回転の２次の周波数成分を示すラインである。この解析結果からわかるように、体積変化率ｄＶは、主に、エンジン回転の１次および２次の周波数成分を持つにすぎない。

図５の（Ａ）は、図３に示す演算区間Ａについて、実際に算出した体積変化率ｄＶのフーリエ係数の一例を示す。図５の（Ｂ）は、（Ａ）における各成分についてのフーリエ係数の大きさをグラフで表したものである。直流成分Ｖａ０および位相がずれたｃｏｓ成分Ｖａｋ（ｋ＝１、２、．．．）が、ほぼゼロであることがわかる。また、３次以上の高調波成分（ｋ≧３）も、ほぼゼロであることがわかる。

このように、体積変化率の波形が変化しないエンジンにおいては、体積変化率ｄＶが、エンジン回転の１次および２次の周波数成分を主に含み、さらにそれらのｓｉｎ成分から構成されていることがわかる。言い換えると、体積変化率ｄＶのフーリエ係数のうち、１次および２次のｓｉｎ成分以外は省略することができる。これを考慮すると、式（８）〜（８−２）は、式（９）および（９−１）のように表すことができる。

このように、体積変化率ｄＶの波形が変化しないエンジンについては、体積変化率を実質的に構成する周波数成分が１次および２次のｓｉｎ成分であるので、図示平均有効圧Ｐｍｉを算出するのに所望の周波数成分は、エンジン回転の１次および２次の周波数成分である。図示平均有効圧Ｐｍｉを算出するのに、体積変化率ｄＶについてのフーリエ係数Ｖｂ１およびＶｂ２、および筒内圧Ｐについてのフーリエ係数Ｐｂ１およびＰｂ２があればよい。

上記式（８）および（９）のようにエンジンの仕事量を算出するに先立ち、筒内圧信号Ｐは、ノイズ除去、アンチエイリアシングおよびドリフト除去のためにフィルタリングされる。

図６は、このようなフィルタについて、従来採用されていたゲイン特性の一例を示す。ここで、上記所望の周波数成分が、エンジン回転の１次および２次周波数であると仮定する。周波数ｆｎ１およびｆｎ２のラインが、それぞれ、エンジン回転の１次および２次周波数を示している。該フィルタのカットオフ周波数ｆｃ１は、ノイズ、ドリフトおよびエイリアシングに起因する周波数成分を確実に除去すると共に、該所望の周波数成分を確実に通過させるように設定されている。該フィルタは、カットオフ周波数ｆｃ１より低い周波数領域において、ゲインが０ｄＢの値を取るよう構成されている。

図７は、本願発明の一実施例に従う、上記筒内圧信号Ｐ（筒内圧信号のサンプルＰｎでもよい）に用いられるフィルタのゲイン特性の一例を示す。横軸は、図６と同じ周波数スケールを持つ。図６と比較して明らかなように、カットオフ周波数ｆｃ２は、図６のカットオフ周波数ｆｃ１よりも低い値に設定されている。すなわち、カットオフ周波数ｆｃ２は、ノイズ、ドリフトおよびエイリアシング等を生じさせる不所望の周波数成分を確実に除去すると共に、上記所望の周波数成分をあえて減衰させるように設定されている。結果として、遮断される周波数領域が、図６よりも広がっている。図６と同様に、該フィルタは、カットオフ周波数ｆｃ２より低い周波数領域において、ゲインが０ｄＢの値を取るよう構成されている。

図７のフィルタは、ローパスフィルタ（たとえば、アンチエイリアシングのために用いられる）の例であるので、所望の周波数成分より低い周波数に、カットオフ周波数が設定される。ハイパスフィルタの場合（たとえば、ドリフト除去で用いられる）には、所望の周波数成分より高い周波数にカットオフ周波数を設定して、該所望の周波数成分に減衰を生じさせることとなろう。バンドパスフィルタの場合には、たとえば低域および高域のカットオフ周波数が設定されるが、これらのカットオフ周波数も、所望の周波数成分を減衰させるよう設定される。

図７において、エンジン回転の２次周波数ｆｎ２について、フィルタにより減衰したゲインをｄ_２で表し、減衰した結果としてのゲインをｒ_２で表す。したがって、ｒ_２＋ｄ_２は、フィルタリング前の減衰されていない筒内圧を表す。減衰率Ｒ_２は、以下のように定義される。減衰率は、１より小さい値を持つ。

減衰率Ｒ_２＝ｒ_２／（ｒ_２＋ｄ_２）
このように、減衰率Ｒは、一般に、フィルタへの入力信号値に対する出力信号値の割合を示すと言える。以下、Ｒｋは、エンジン回転のｋ次の周波数における減衰率を示す。

上記所望の周波数成分、および、エイリアシングおよびドリフト等を防止するために遮断すべき周波数成分（不所望の周波数成分）は、エンジンの運転状態（典型的には、エンジン回転数）に従って変化する。したがって、従来は、図６に示すようなフィルタを、エンジン回転数（またはエンジン回転数の所定範囲）ごとに用意していた。それに対して、本願発明で使用するフィルタは、図７に示すように、不所望の周波数成分は確実に遮断するが、所望の周波数成分については減衰させるようにカットオフ周波数を設定する。したがって、フィルタ要件が図６に比較して緩和され、所定範囲のエンジン回転数に対して用意すべきフィルタの数を、図６に比べて減らすことができる。たとえば、或る範囲のエンジン回転数に対して図６のようなフィルタでは、ｍ個のフィルタが必要なところ、本願発明のフィルタでは、ｍ個より少ないフィルタでよい。

代替的に、所望および不所望の周波数成分は、エンジン負荷等の他の運転状態パラメータに従って変化することがある。このような場合、該他の運転状態パラメータに従って、カットオフ周波数を設定するようにしてもよい。

また、或る高い周波数でサンプリングされた筒内圧信号をフィルタリングし、該フィルタ済み筒内圧信号を、該サンプリング周波数より低い周波数でリサンプリングして、図示平均有効圧の演算に使用する場合がある。このような場合、ナイキストの定理から、該フィルタリングで使用するフィルタは、エイリアシングを防止するために、該リサンプリング周波数の２分の１以下に、カットオフ周波数を設定する必要がある。上記所望の周波数成分を確実に通過させようとすると、このような低いカットオフ周波数により、図６の参照符号６１で示すような急峻な遮断特性を必要とすることがある。また、上記所望の周波数成分を確実に通過させると共に、ドリフトを引き起こす周波数を確実に除去しようとすると、やはり、このような急峻な遮断特性が必要とされることがある。

急峻な遮断特性により、フィルタが高次となる。高次のフィルタは、不安定になりやすく、演算負荷が高い。また、図６の参照符号６２に示すように、通過周波数領域に、わずかなリップルが生じるおそれがある。

それに対し、本願発明で使用するフィルタによれば、図７に示すように、カットオフ周波数が、所望の周波数成分を減衰させるように設定される。所望の周波数領域から遮断し始める特性となるので、急峻な遮断特性とならず、よって、図６と比較してより少ない次数のフィルタでよい。これは、フィルタを安定にすると共に、演算負荷を軽減する。

このように、本願発明では、所望の周波数成分を減衰させるようカットオフ周波数が設定されたフィルタを用いるが、これにより、図７のｄ_２に示すように、所望の周波数成分に減衰が生じる。本願発明は、この減衰したゲインｄ_２を補償するための手法を提供する（この手法については、後述される）。これにより、図７のようなフィルタを用いることを可能にしつつ、エンジンの仕事量を、精度の低下なくして算出することができる。

フィルタは、一般に、ゲイン特性と位相特性により特徴づけられることができるが、本願発明で使用するフィルタの位相特性について、一例を図８に示す。

図９は、本願発明の一実施例に従う、図７に示すようなフィルタを用いた場合の、図示平均有効圧を算出する装置のブロック図を示す。示されるブロックの機能は、典型的には、図１のＥＣＵ１に実現される。この実施例では、図示平均有効圧の算出に所望の周波数成分は、エンジンの体積変化率の周波数分解を介して、予め決まっていると仮定する。

運転状態検出部１０１は、エンジンの運転状態を検出する。この実施例では、エンジンの運転状態は、エンジン回転数ＮＥを含む。前述したように、エンジン回転数ＮＥは、クランク角センサ１７（図１）からの検出信号に基づいて検出されることができる。

この実施例では、エンジン回転数ＮＥに対応するフィルタおよび該フィルタのフィルタ特性（ゲイン特性および位相特性を含む）が、ＥＣＵ１のメモリに予め記憶されている。たとえば、或る範囲のエンジン回転数に対しては、第１のフィルタが対応づけられており、該第１のフィルタのフィルタ特性が、メモリに記憶されている。他の範囲のエンジン回転数に対しては、第２のフィルタが対応づけられており、該第２のフィルタのフィルタ特性が、メモリに記憶されている。これらのフィルタはいずれも、図７を参照して説明したようなゲイン特性を持ち、たとえば図８に示すような位相特性を持つ。前述したように、図６のようなゲイン特性を持つフィルタに比べ、所定範囲のエンジン回転数に対して用意すべきフィルタの数が減ることに注意されたい。

フィルタ選択部１０２は、運転状態検出部１０１により検出されたエンジン回転数ＮＥに基づいてメモリを参照し、該エンジン回転数に対応するフィルタを選択する。

筒内圧フィルタ部１０３は、フィルタ選択部１０２で選択されたフィルタを用いて、筒内圧センサ１５を介して検出されサンプリングされた筒内圧信号Ｐｎをフィルタリングし、フィルタ済み筒内圧信号ＦＰｎを生成する。

この装置は、さらに、ｃｏｓ波生成部１０４およびｓｉｎ波生成部１０５を備える。ｃｏｓ波生成部１０４は、式（８）におけるｃｏｓ波信号Ｃｋ（＝ｃｏｓｋ×（２π／Ｎ）×ｎ）を生成する。次数ｋごとに、ｃｏｓ生成部が設けられる。すなわち、１次ｃｏｓ波生成部１０４_１〜Ｋ次ｃｏｓ生成部１０４_Ｋが設けられる。

ｓｉｎ波生成部１０５は、式（８）におけるｓｉｎ波Ｓｋ（＝ｓｉｎｋ×（２π／Ｎ）×ｎ）を生成する。次数ｋごとに、ｓｉｎ生成部が設けられる。すなわち、１次ｓｉｎ波生成部１０５_１〜Ｋ次ｓｉｎ生成部１０５_Ｋが設けられる。

ｃｏｓ波フィルタ部１０６は、それぞれの次数のｃｏｓ生成部１０４に対応するよう設けられる。それぞれのｃｏｓ波フィルタ部１０６は、好ましくは、筒内圧フィルタ部１０３と同じフィルタ特性を有するフィルタ（すなわち、フィルタ選択部１０２により選択されたフィルタ）で、ｃｏｓ波信号Ｃｋをフィルタリングする。こうして、フィルタ済みｃｏｓ波信号ＦＣｋ（＝Ｆ（ｃｏｓｋ×２π／Ｎ×ｎ））が生成される。

ｓｉｎ波フィルタ部１０７は、それぞれの次数のｓｉｎ生成部１０５に対応するよう設けられる。それぞれのｓｉｎ波フィルタ部１０７は、好ましくは、筒内圧フィルタ部１０３と同じフィルタ特性を有するフィルタ（すなわち、フィルタ選択部１０２により選択されたフィルタ）で、ｓｉｎ波信号Ｓｋをフィルタリングする。こうして、フィルタ済みｓｉｎ波信号ＦＳｋ（＝Ｆ（ｓｉｎｋ×２π／Ｎ×ｎ））が生成される。

筒内圧用のフィルタと同じフィルタ特性を持つフィルタで、基準信号（ｃｏｓ波信号Ｃｋおよびｓｉｎ波信号Ｓｋ）をフィルタリングすることにより、筒内圧信号と基準信号との間に、フィルタリングに起因する位相ずれが生じることを防止することができる。

前述したように、行程体積Ｖｓと、所望の周波数成分についての体積変化率のフーリエ係数ＶａｋおよびＶｂｋは、予め算出されＥＣＵ１のメモリに記憶されている。体積データ決定部１０８は、該メモリにアクセスし、行程体積Ｖｓ、体積変化率のフーリエ係数ＶａｋおよびＶｂｋを取得する。

減衰率決定部１０９は、所望の周波数成分について、減衰率Ｒｋを決定する。減衰率Ｒｋを決定するいくつかの手法が考えられ、これについては後述される。

Ｐｍｉ算出部１１０は、式（１０−１）および（１０−２）に示すように、フィルタ済み筒内圧ＦＰｎ、フィルタ済みｃｏｓ信号ＦＣｋおよびフィルタ済みｓｉｎ信号ＦＳｋを用いて、筒内圧についてのフーリエ係数ＦＰａｋおよびＦＰｂｋ（フィルタ済みフーリエ係数と呼ぶ）を算出する。

Ｐｍｉ算出部１１０の目的は、減衰が補償された図示平均有効圧を算出することである。すなわち、式（８）で表される図示平均有効圧Ｐｍｉ（これは、減衰されていない図示平均有効圧である）を、フィルタを介して得られたフィルタ済みフーリエ係数ＦＰａｋおよびＦＰｂｋを用いて算出することである。

式（８―１）および（８−２）におけるフーリエ係数ＰａｋおよびＰｂｋと、式（１０−１）および（１０−２）により得られるフーリエ係数ＦＰａｋおよびＦＰｂｋとの間には、次の式のような関係が成立する（この技術的根拠については、後述される）。

式（１１−１）および（１１−２）に示すように、式（８）〜（８−２）のフーリエ係数ＰａｋおよびＰｂｋは、フィルタ済みフーリエ係数ＦＰａｋ、ＦＰｂｋおよび減衰率Ｒｋから算出されることができる。したがって、式（８）〜（８−２）は、式（１２）〜（１２−２）のように書き直されることができる。

式（１２）に従って算出される図示平均有効圧Ｐｍｉは、減衰が補償された図示平均有効圧である。

Ｐｍｉ算出部１１０は、所望の周波数成分に従って、上記式（１２）を計算する。たとえば、所望の周波数成分が、エンジン回転の１次および２次周波数のｓｉｎ波成分であれば、ｋは、１および２の値を取る。Ｐｍｉ算出部１１０は、以下の式（１３）に従って、減衰が補償された図示平均有効圧Ｐｍｉを算出する。

Ｐｍｉ算出部１１０は、所望の周波数成分ではないｃｏｓ波フィルタ部およびｓｉｎ波フィルタの出力を無視するよう構成されることができる。代替的に、所望の周波数成分に対応するｃｏｓ波生成部およびｃｏｓ波フィルタ部、ｓｉｎ波生成部およびｓｉｎ波フィルタ部のみを設けてもよい。式（１３）の例では、１次および２次のｓｉｎ波生成部１０５_１および１０５_２と、これらに対応するｓｉｎ波フィルタ部１０７_１および１０７_２のみを設ければよい。

ここで、式（１１−１）および（１１−２）が成立する根拠について、説明する。

簡単のため、次数ｋが１であり、フィルタ済みフーリエ係数ＦＰｂ１を例にとって説明する。次数ｋ（ｋ＝０、１、２、・・・）についての該フィルタの減衰率および位相遅れを、それぞれＲ_ｋおよびΦ_ｋとする。

式（１４）に示すように、フィルタ済みフーリエ係数ＦＰｂ１は、１次ｓｉｎ波フィルタ部１０７_１を通過した信号ＦＳ_１と、フィルタ済み筒内圧信号ＦＰとの積を積分することにより表される。ここで、ＦＳ_１は、Ｒ_１ｓｉｎ（θ＋Φ_１）で表される。

上記の式（１４）のフィルタ済み筒内圧信号ＦＰを、フーリエ級数展開すると、式（１５）のようになる。

三角関数の直交性により、同一の周波数成分同士の積のみが残る。すなわち、Ｒ_１Ｐｂ_１ｓｉｎ（θ＋Φ_１）と、ｓｉｎ（θ＋Φ_１）の積のみが残り、結果として、式（１６）のように表されることができる。

こうして、上記（１１−１）が成立する。他のフーリエ係数についても同様であり、よって、上記の式（１１−２）が成立する。

次に、減衰率決定部１０９による、減衰率Ｒｋを決定するいくつかの手法について説明する。

一実施例では、前述したように、エンジン回転数に対応するフィルタおよびそのフィルタ特性が予めメモリに記憶される。図７を参照して述べたように、減衰率は、フィルタのゲイン特性により決まるので、該減衰率も予めメモリに記憶される。したがって、減衰率決定部１０９は、フィルタ選択部１０２により選択されたフィルタについて、メモリから、所望の周波数成分における減衰率を抽出する。たとえば、式（１３）に従って図示平均有効圧を算出する場合には、所望の周波数成分が、エンジン回転の１次および２次周波数であり、抽出される減衰率は、Ｒ_１およびＲ_２である。こうして決定された減衰率は、Ｐｍｉ算出部１１０に渡される。

他の実施例では、減衰率決定部１０９は、リアルタイムに減衰率を算出する。リアルタイム算出の一手法によると、減衰率決定部１０９は、ｋ次のｓｉｎ波フィルタ１０７ｋにより生成されたフィルタ済みｓｉｎ波（正弦波）信号と、ｋ次のｃｏｓ波フィルタ１０６ｋにより生成されたフィルタ済みｃｏｓ波（余弦波）信号とを受取り、式（１７）に従って、減衰率Ｒｋを２乗した値を算出する。この算出を図式的に表したのが、図１０に示されている。ｋは、所望の周波数成分の次数を示す。たとえば、所望の周波数成分が１次および２次の周波数成分ならば、ｋ＝１および２のそれぞれについて、Ｒ_１およびＲ_２が算出される。式（１７−１）により、減衰率Ｒｋが算出される。

リアルタイム算出の他の手法では、±１の間で振幅するｓｉｎ波信号およびｃｏｓ波信号を用いる。ｓｉｎ波信号とｃｏｓ波信号は９０度の位相ずれを持つので、ｋ次のフィルタ済みｓｉｎ波信号の値がゼロの時のｋ次のフィルタ済みｃｏｓ波信号の絶対値は、減衰率Ｒｋを示す。または、ｋ次のフィルタ済みｃｏｓ波信号の値がゼロの時のｋ次のフィルタ済みｓｉｎ波信号の絶対値は、減衰率Ｒｋを示す。

図１１の例で述べれば、±１の間で振幅するｓｉｎ波信号およびｃｏｓ波信号は、フィルタを通過することにより、±Ｒｋの間で振幅する基準信号となる。減衰率決定部１０９は、ｋ次のｓｉｎ波フィルタ１０７ｋにより生成されたフィルタ済みｓｉｎ波信号と、ｋ次のｃｏｓ波フィルタ１０６ｋにより生成されたフィルタ済みｃｏｓ波信号とを受取る。減衰率決定部１０９は、フィルタ済みｓｉｎ波信号（Ｒ_ｋｓｉｎ（ｋθ＋Φ_ｋ））がゼロの時のフィルタ済みｃｏｓ波信号（Ｒ_ｋｃｏｓ（ｋθ＋Φ_ｋ）の値を、減衰率Ｒ_ｋとして求める。または、フィルタ済みｃｏｓ波信号（Ｒ_ｋｃｏｓ（ｋθ＋Φ_ｋ））がゼロの時のフィルタ済みｓｉｎ波信号（Ｒ_ｋｓｉｎ（ｋθ＋Φ_ｋ）の値を、減衰率Ｒ_ｋとして求める。ここで、位相遅れΦｋは、図８に示されるように、負の値を取る。

リアルタイムの減衰率算出は、たとえばエンジンの運転状況に応じて最適なフィルタリングを適宜設計する場合、または、非線形フィルタを連続的に切り換えていく場合等には、有利な手法である。たとえば、図９のフィルタ選択部１０２は、検出されたエンジン回転数ＮＥに応じて、不所望の周波数領域を求め、該周波数領域を確実に遮断するようカットオフ周波数をリアルタイムに決定することにより、動的にフィルタを構成することができる。たとえばドリフトが現れる周波数領域は、エンジン回転の１次周波数より低いことが判明しており、検出されたエンジン回転数から、該不所望の周波数領域を算出することができる。こうしてリアルタイムに構成されたフィルタについて、減衰率をリアルタイムに算出することができる。

また、フィルタをアナログフィルタで実現する場合には、減衰率をリアルタイムに算出するのが好ましい。アナログ回路の個体差および温度によりアナログフィルタの特性に変化が生じても、減衰率を正確に算出することが可能となる。

エンジンの熱効率向上のために、可変圧縮比機構を備えるエンジンが提案されている。この機構は、ＥＣＵ１からの制御信号に従って、燃焼室８内の圧縮比を変更することができる。

可変圧縮比機構の中には、圧縮比に応じて、行程堆積Ｖｓおよび体積変化率ｄＶの波形を変化させるものがある。体積変化率ｄＶの波形が変化すると、エンジンの仕事量を算出するのに所望の周波数成分が変化する。図３の例では、１次および２次のｓｉｎ波が、体積変化率を実質的に構成する周波数成分であった。したがって、所望の周波数成分は、エンジン回転の１次および２次周波数成分のｓｉｎ成分である。しかしながら、可変圧縮比機構が搭載されると、体積変化率を実質的に構成する周波数成分が、圧縮比に従って変化することがある。

図１２の（Ａ）は、可変圧縮比機構を搭載したエンジンの或る運転状態における体積変化率ｄＶの波形の一例を示す。体積変化率ｄＶの波形１６１と同一の周期を持つｓｉｎ関数の波形１６２が示されている。

体積変化率ｄＶの波形１６１は、ｓｉｎ関数の波形１６２よりも歪んでおり、ｓｉｎ成分だけでなくｃｏｓ成分も含んでいることが予想される。図１２の（Ｂ）は、演算区間Ａについて算出された、（Ａ）に示す体積変化率ｄＶの各成分におけるフーリエ係数の値を示す。１次および２次のｓｉｎ成分、および１次および２次のｃｏｓ成分により、体積変化率ｄＶを良好に表せることがわかる。したがって、図示平均有効圧Ｐｍｉは、式（１８）のように表せる。行程体積Ｖｓには、検出されたエンジンの運転状態（たとえば、圧縮比）に対応する値が代入される。

この例では、所望の周波数成分は、エンジン回転の１次および２次周波数成分のｓｉｎおよびｃｏｓ成分である。

図１３は、このような可変圧縮比機構が搭載された場合の、図示平均有効圧を算出するためのブロック図である。図９と異なる点のみ説明する。これらの機能ブロックは、典型的には、図１のＥＣＵ１に実現される。

運転状態検出部２０１は、さらに、燃焼室８内の圧縮比Ｃｒを検出する。圧縮比Ｃｒは、任意の適切な手法で検出されることができる。たとえば、圧縮比センサを設けることができる。代替的に、燃焼室内の体積の変化を検出する所定のセンサを設け、該体積の変化から、圧縮比を算出してもよい。

ＥＣＵ１のメモリには、圧縮比Ｃｒに応じた行程体積Ｖｓ、体積変化率のフーリエ係数ＶａｋおよびＶｂｋが、予めシミュレーション等によって決定され記憶されている。図１４に、メモリに記憶されることのできるマップの一例を示す。

体積データ決定部２０８は、検出された圧縮比Ｃｒに基づいて、図１４の（Ｂ）のようなマップを参照し、体積変化率のフーリエ係数についての所望の周波数成分を判断する。図１４の（Ｂ）の例では、マップに、フーリエ係数Ｖｂ１、Ｖｂ２、Ｖａ１およびＶａ２が規定されている。したがって、所望の周波数成分は、１次および２次のｓｉｎ成分およびｃｏｓ成分であると判断する。代替的に、図１４の（Ｂ）とは異なるマップに、圧縮比に対応する所望の周波数成分の種類を規定しておいてもよい。

体積データ決定部２０８は、該マップから、検出された圧縮比に対応するフーリエ係数ＶａｋおよびＶｂｋの値を抽出する。図１４の（Ｂ）の例では、Ｖａ１、Ｖａ２、Ｖｂ１およびＶｂ２の値が抽出される。

体積データ決定部２０８は、さらに、図１４の（Ａ）に示すようなマップを参照し、検出された圧縮比Ｃｒに対応する行程体積Ｖｓを抽出する。

フィルタ選択部２０２は、図９のフィルタ選択部１０２と同様に動作する。前述したように、フィルタ選択部２０２を、体積データ決定部２０８により決定された所望の周波数成分に基づいて、リアルタイムにカットオフ周波数等のフィルタ特性を決定するよう構成してもよい。

筒内圧フィルタ部２０３、ｃｏｓ波生成部２０４、ｓｉｎ波生成部２０５、ｃｏｓ波フィルタ部２０６およびｓｉｎ波フィルタ部２０７は、図９に示されるものと同様に動作する。

減衰率決定部２０９は、体積データ決定部２０８により決定された所望の周波数成分について、減衰率Ｒｋを、前述したようないくつかの手法のいずれかで決定する。

Ｐｍｉ算出部２１０は、体積データ決定部２０８により決定された所望の周波数成分のｃｏｓ波フィルタおよび（または）ｓｉｎ波フィルタから、フィルタ済みｃｏｓ波信号およびフィルタ済みｓｉｎ波信号を受取る。Ｐｍｉ算出部２１０は、他の周波数成分のｃｏｓ波フィルタおよびｓｉｎ波フィルタの出力を無視することができる。Ｐｍｉ算出部２１０は、さらに、体積データ決定部２０８から、行程体積Ｖｓ、所望の周波数成分のフーリエ係数ＶａｋおよびＶｂｋを受取り、減衰率決定部２０９から減衰率Ｒｋを受取る。こうして、Ｐｍｉ算出部２１０は、受取ったこれらのデータを用いて、式（１２）を計算する。

たとえば、所望の周波数成分が１次および２次のｓｉｎおよびｃｏｓ成分である場合には、Ｐｍｉ算出部２１０は、体積データ決定部２０８からＶｓ、Ｖａ１、Ｖｂ１、Ｖａ２およびＶｂ２を受け取り、筒内圧フィルタＦＰ、１次および２次のｃｏｓ波フィルタの出力ＦＣ_１およびＦＣ_２、および、１次および２次のｓｉｎ波フィルタの出力ＦＳ_１およびＦＳ_２を受け取り、減衰率決定部２０９からＲ_１およびＲ_２を受け取り、式（１９）〜（１９−２）に従って、図示平均有効圧Ｐｍｉを算出する。

この実施例では、体積データ決定部２０８が、所望の周波数成分を、検出された圧縮比から判断している。代替的に、所望成分決定部を設け、検出された圧縮比から、所望の周波数成分を決定して、この情報を体積データ決定部２０８、減衰率決定部２０９およびＰｍｉ算出部２１０に渡すようにしてもよい。

図１５は、本願発明の一実施例に従う、図示平均有効圧を算出するプロセスのフローチャートである。このプロセスは、所定の時間間隔で、ＥＣＵ１によって実行される。このプロセスは、図１３に示される実施形態に基づいている。

ステップＳ１において、検出された圧縮比に基づいて、所望の周波数成分を決定する。前述したように、たとえば図１４の（Ｂ）のようなマップを参照することにより、所望の周波数成分を決定することができる。図１４の（Ｂ）の例では、所望の周波数成分は、エンジン回転の１次および２次周波数のｓｉｎ成分およびｃｏｓ成分である。

ステップＳ２において、サンプリングされた筒内圧信号Ｐを取得すると共に、基準信号（ｓｉｎ波および（または）ｃｏｓ波信号）を生成する。

ステップＳ３において、検出されたエンジン回転数ＮＥに従って、使用すべきフィルタを選択し、筒内圧信号Ｐおよび基準信号をフィルタリングする。

ステップＳ４において、前述した手法のいずれかに従って、所望の周波数成分についての減衰率Ｒｋを決定する。

ステップＳ５において、フィルタ済み筒内圧信号およびフィルタ済み基準信号を、リサンプリングする。これは、演算負荷をより低減するためである。フィルタリング処理は、筒内圧信号をサンプリングする周波数で実施されることができるが、図示平均有効圧の演算は、このような高い周波数で行う必要は必ずしもない。したがって、該サンプリング周波数よりも低い周波数で、リサンプリングする。しかしながら、この処理は、必ずしも必要とされない。

ステップＳ６において、検出された圧縮比Ｃｒに基づいて、図１４の（Ａ）および（Ｂ）のようなマップを参照し、行程体積Ｖｓ、体積変化率のフーリエ係数ＶａｋおよびＶｂｋ（図１４の例では、Ｖａ１、Ｖａ２、Ｖｂ１およびＶｂ２）を抽出する。ステップＳ６は、ステップＳ２〜Ｓ４と、並列に実行されることができる。

ステップＳ７において、上記の式（１２）に従い、図示平均有効圧Ｐｍｉを算出する。図１４の例では、Ｖａ１、Ｖａ２、Ｖｂ１およびＶｂ２が抽出されるので、式（１９）に従って図示平均有効圧Ｐｍｉが算出される。

図９および図１３では、筒内圧信号および基準信号のそれぞれを、１つのフィルタでフィルタリングするように示されている。しかしながら、除去すべきノイズの種類に従って、複数のフィルタを用いることができる。たとえば、筒内圧信号に対し、エイリアシングを防止するために第１のフィルタでフィルタリングし、その後、ドリフトを除去するために第２のフィルタでフィルタリングすることができる。第１および第２のフィルタは、図７を参照して述べたような特性を持つ。すなわち、第１のフィルタは、エイリアシングを引き起こす周波数成分を遮断すると共に、所望の周波数成分を減衰させるようカットオフ周波数が設定される。第２のフィルタは、ドリフトを引き起こす周波数成分を遮断すると共に、所望の周波数成分を減衰させるようカットオフ周波数が設定される。

このように複数のフィルタを用いた場合、それぞれのフィルタにより減衰したゲインを補償する。すなわち、式（１２）中のＲｋは、該２つのフィルタについての減衰率を示す。第１のフィルタの減衰率がＲ１ｋであり、第２のフィルタの減衰率が、Ｒ２ｋであるとすると、Ｒｋは、Ｒ１ｋ×Ｒ２ｋで表されることができる。

上で述べた実施形態では、体積変化率のフーリエ係数ＶａｋおよびＶｂｋを、予めメモリに記憶していた。エンジンの特性に従い、圧縮比に応じた体積変化率ｄＶの波形は決まる。したがって、検出された圧縮比に応じて、図３および図１２に示すような波形を持つ体積変化率ｄＶをメモリから抽出し、該体積変化率から、フーリエ係数をリアルタイムに算出してもよい。この算出式を、式（２０）に示す。ここで、Ｖｎは、ｎ番目のサンプリングで得られた体積変化率を示し、これは、図３および図１２に示すような波形から求められることができる。なお、体積変化率のフーリエ係数は、体積Ｖｎと、所望の周波数成分から構成される基準関数との積で表されるので、両者の相関関数と考えることができる。

積分区間は、２クランク周期、すなわち１燃焼サイクルに相当する長さでもよい。この場合、式（２１）のようにして、体積変化率のフーリエ係数を算出することができる。計算結果は、式（２０）と同じである。

上の実施形態では、基準信号と筒内圧／体積変化率の相関関数を用いることによって、エンジンの仕事量を算出するのに用いる周波数成分を指定することを可能にしている。指定されなかった周波数成分についての演算が不要となるので、計算負荷が軽減される。

しかしながら、代替的に、周波数成分を指定しない形態にも、本願発明は適用可能である。たとえば、筒内圧信号Ｐは、図７に示すようなフィルタでフィルタリングされると、所望の周波数成分が減衰され、かつ不所望な周波数成分が遮断された筒内圧信号ＦＰが出力される。ここで、所望の周波数成分は、上で述べた実施形態のように、体積変化率を周波数分解することにより決定されることができる。たとえば、所望の周波数成分が１つであり、該所望の周波数成分におけるフィルタの減衰率をＲとすると、ＦＰ＝Ｒ^２×Ｐが成立する。したがって、図示平均有効圧Ｐｍｉは、式（２２）に従って算出することができる。ここで、ｎは、サンプリング番号を示し、１燃焼サイクルにおけるサンプル数は、２Ｎである。Ｖｓは、エンジンの行程体積を示し、Ｖｎは、ｎ番目のサンプリングにおける体積変化率を示し、図３および図１２に示すような波形から求めることができる。ＶｓおよびＶｎは、前述したように、エンジンの運転状態に応じて予め算出され記憶されることができる。

上の実施形態で説明されたフィルタは、好ましくはデジタルフィルタである。デジタルフィルタを用いることにより、アナログフィルタを用いた場合のアナログ回路のバラツキや時定数のバラツキを回避することができる。しかしながら、アナログフィルタで実現してもよい。

また、上記の実施形態では、筒内圧センサ１５により得られた筒内圧の変化を示す信号ｄＰを積分することにより得た筒内圧Ｐをフィルタリングして、フィルタ済み筒内圧ＦＰを算出していた。代替的に、該筒内圧変化信号ｄＰをフィルタリングした後に積分を行うことにより、フィルタ済み筒内圧ＦＰを算出してもよい。積分操作に伴う所望の周波数成分の値の変化は、容易に補償可能であるからである。

本発明は、汎用の（例えば、船外機等の）内燃機関に適用可能である。

この発明の一実施例に従う、エンジンおよびその制御装置を概略的に示す図。 この発明の一実施例に従う、図示平均有効圧を示す図。 この発明の一実施例に従う、体積変化率を示す図。 この発明の一実施例に従う、体積変化率についてのＦＦＴ解析結果を示す図。 この発明の一実施例に従う、各次数におけるフーリエ係数の値を示す図。 筒内圧信号をフィルタリングするのに従来用いられたフィルタのゲイン特性の一例。 この発明の一実施例に従う、筒内圧信号をフィルタリングするのに用いるフィルタのゲイン特性の一例。 この発明の一実施例に従う、筒内圧信号をフィルタリングするのに用いるフィルタの位相特性の一例。 この発明の一実施例に従う、図示平均有効圧を算出する装置のブロック図。 この発明の一実施例に従う、減衰率を算出する一手法を示すブロック図。 この発明の一実施例に従う、減衰率を算出する他の手法を説明するための図。 この発明の一実施例に従う、体積変化率およびフーリエ係数の値を示す図。 この発明の他の実施例に従う、図示平均有効圧を算出する装置のブロック図。 この発明の一実施例に従う、圧縮比に応じた行程体積およびフーリエ係数のマップを示す図。 この発明の一実施例に従う、図示平均有効圧を算出するプロセスのフローチャート。

符号の説明

１ ＥＣＵ ２ エンジン
１５ 筒内圧センサ

Claims (12)

1. エンジンの仕事量を算出する装置であって、
   前記エンジンの筒内圧を検出する手段と、
   前記エンジンの体積の変化率を周波数分解することによって得られる周波数成分のうち、前記エンジンの仕事量を算出するのに所望の周波数成分において減衰が生じるとともに、該エンジンの仕事量を算出するのに不所望の周波数成分を遮断するようにカットオフ周波数が設定されたフィルタで、前記筒内圧をフィルタリングするフィルタリング手段と、
   前記所望の周波数成分における減衰を補償するように、前記フィルタリングされた筒内圧と、前記エンジンの体積とに基づいて、前記エンジンの仕事量を算出する算出手段と、
   を備える装置。
2. さらに、
   前記算出手段は、前記所望の周波数成分における、前記フィルタへの入力信号値に対する出力信号値の割合を示す減衰率を用いて、前記フィルタリングされた筒内圧から、前記フィルタリング前の筒内圧を算出し、
   前記算出手段は、前記エンジンの仕事量を、算出された前記フィルタリング前の筒内圧と、前記エンジンの体積とに基づいて算出することにより、前記減衰を補償する、
   請求項１に記載の装置。
3. エンジンの仕事量を算出する装置であって、
   前記エンジンの筒内圧を検出する手段と、
   前記エンジンの体積の変化率を周波数分解することによって得られる周波数成分のうち、前記エンジンの仕事量を算出するのに所望の周波数成分から構成される基準信号を生成する手段と、
   前記所望の周波数成分において減衰が生じるとともに、該エンジンの仕事量を算出するのに不所望の周波数成分を遮断するようにカットオフ周波数が設定されたフィルタで、前記筒内圧をフィルタリングする筒内圧フィルタリング手段と、
   前記基準信号を、前記フィルタでフィルタリングする基準信号フィルタリング手段と、
   前記フィルタリングされた筒内圧と、前記フィルタリングされた基準信号との間の相関を表す相関関数を算出する手段と、
   前記所望の周波数成分における減衰を補償するように、前記相関関数と、前記エンジンの体積とに基づいて、前記エンジンの仕事量を算出する算出手段と、
   を備える装置。
4. さらに、
   前記算出手段は、前記所望の周波数成分における、前記フィルタへの入力信号値に対する出力信号値の割合を示す減衰率を用いて、前記相関関数から、前記フィルタリング前の筒内圧と前記フィルタリング前の基準信号との間の相関を表す第２の相関関数を算出し、
   前記算出手段は、前記エンジンの仕事量を、該算出された第２の相関関数と、前記エンジンの体積とに基づいて算出することにより、前記減衰を補償する、
   請求項３に記載の装置。
5. さらに、
   前記減衰率を決定する減衰率決定手段を備える、
   請求項２または４に記載の装置。
6. さらに、
   前記エンジンの運転状態を検出する手段と、
   前記検出された運転状態に応じて、前記フィルタを選択するフィルタ選択手段と、
   を備える、請求項１または２に記載の装置。
7. 前記エンジンの運転状態に対応する少なくとも１つ以上のフィルタを、前記所望の周波数成分における前記減衰率と共に記憶する記憶手段と、
   前記エンジンの運転状態を検出する手段と、
   前記検出された運転状態に応じて、前記フィルタを前記記憶手段から選択するフィルタ選択手段と、を備え、
   前記減衰率決定手段は、前記選択されたフィルタについて記憶されている前記減衰率を求める、
   請求項５に記載の装置。
8. 前記エンジンの運転状態は、前記エンジンの回転数を含む、
   請求項６または７に記載の装置。
9. さらに、
   前記減衰率決定手段は、前記フィルタリングされた基準信号のうち、第１の基準信号と、該第１の基準信号と所定の位相差を有する第２の基準信号とに基づいて、前記減衰率を算出する、
   請求項５に記載の装置。
10. 前記第１の基準信号は、正弦波であり、前記第２の基準信号は、余弦波であり、
    前記減衰率決定手段は、前記第１の基準信号を２乗したものと、前記第２の基準信号を２乗したものとを加算した結果から、前記減衰率を算出する、
    請求項９に記載の装置。
11. 前記第１の基準信号は、±１の間で振幅する正弦波であり、前記第２の基準信号は、±１の間で振幅する余弦波であり、
    前記減衰率決定手段は、前記第１の基準信号がゼロの時の前記第２の基準信号の値を、または、前記第２の基準信号がゼロの時の前記第１の基準信号の値を、前記減衰率として求める、
    請求項９に記載の装置。
12. 前記エンジンの仕事量は、図示平均有効圧を含む、
    請求項１に記載の装置。
    

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