JP4350614B2 - 内燃機関の仕事量算出方法 - Google Patents

Description

本発明は、内燃機関の仕事量を表す仕事量パラメータ、例えば図示平均有効圧力を算出する内燃機関の仕事量算出方法に関する。

従来の図示平均有効圧力の算出方法として、例えば特許文献１に開示されたものが知られている。この算出方法では、以下のようにして図示平均有効圧力が算出される。すなわち、内燃機関の点火プラグに取り付けられた、圧電素子タイプの筒内圧センサによって、内燃機関の燃焼室内の圧力である筒内圧を検出する。そして、検出した筒内圧と燃焼室の容積の変化率（以下、単に「容積変化率」という）との積を、内燃機関のピストンの上死点から下死点にわたって積分した値から、下死点から上死点にわたって積分した値を減算することによって、図示平均有効圧力が算出される。

しかし、上記従来の算出方法では、算出した図示平均有効圧力に大きな誤差が生じるおそれがある。すなわち、上記のような筒内圧センサから出力される筒内圧信号には通常、ノイズが含まれるため、そのような筒内圧信号に基づく筒内圧を図示平均有効圧力の算出にそのまま用いると、このノイズの影響によって、算出した図示平均有効圧力に大きな誤差が生じるおそれがある。

このような不具合を防止するために、例えば、筒内圧信号を比較的低い遮断周波数を有するローパスフィルタでフィルタリングすることによって、筒内圧データに含まれるノイズを除去することが考えられる。しかし、この場合には、ローパスフィルタは、一般に、フィルタリングした信号を遅れさせるという特性を有するとともに、この遅れは、その遮断周波数が低いほど、より大きいため、上記のフィルタリング後の筒内圧には、実際の筒内圧に対する比較的大きな位相遅れが生じる。また、図示平均有効圧力は、筒内圧と容積変化率との積に基づいて算出されるので、筒内圧と容積変化率の相関係数とみなすことができる。さらに、２つのデータの相関係数は、一方のデータに対する他方のデータの位相のずれが大きくなると、大きく変化する傾向にある。このため、上記のように筒内圧に大きな位相遅れが生じることによって、算出した図示平均有効圧力に大きな誤差が生じる。

本発明は、以上のような課題を解決するためになされたものであり、筒内圧データへのフィルタリング処理などによって筒内圧データに位相遅れが生じている場合に、この位相遅れを適切に補償しながら、仕事量パラメータを精度良く算出することができる内燃機関の仕事量算出方法を提供することを目的とする。

特開平１１−１８２３１９号公報

上記の目的を達成するため、請求項１に係る発明は、燃焼室３ｂを有する内燃機関３の仕事量を表す仕事量パラメータ（実施形態における（以下、本項において同じ）図示平均有効圧力Ｐｍｉ）を算出する内燃機関の仕事量算出方法であって、燃焼室３ｂ内の圧力を表す筒内圧データＰを検出し、検出された筒内圧データＰを所定の第１周期でサンプリングし、サンプリングした筒内圧データＰ（ｉ）に、所定の第２フィルタ（筒内圧フィルタ３１ａ）を用いて、所定の第２フィルタリング処理を施し、第２フィルタリング処理を施した筒内圧データ（筒内圧フィルタ値ＰＦ）を、第１周期よりも長い所定の第２周期でサンプリングし、燃焼室３ｂの容積の変化状態を表す容積データＶ（容積変化率データｄＶ）を取得し、取得した容積データＶに、第２フィルタとほぼ同じ位相特性を有する所定の第１フィルタ（容積データフィルタ３１ｃ）を用いて、所定の第１フィルタリング処理を施し、第２周期でサンプリングした筒内圧データ（筒内圧フィルタ値ＰＦ（ｎ））、および第１フィルタリング処理を施した容積データ（容積データフィルタ値ＶＦ）に基づいて、仕事量パラメータを算出することを特徴とする。

この内燃機関の仕事量算出方法によれば、燃焼室内の圧力を表す筒内圧データを検出するとともに、燃焼室の容積の変化状態を表す容積データに、所定の第１フィルタを用いて、第１フィルタリング処理を施す。また、所定の第１周期でサンプリングした筒内圧データに、第１フィルタとほぼ同じ位相特性を有する所定の第２フィルタを用いて、第２フィルタリング処理を施し、この第２フィルタリング処理を施した筒内圧データを、第１周期よりも長い所定の第２周期でサンプリングする。そして、この第２周期でサンプリングした筒内圧データと、第１フィルタリング処理を施した容積データに基づいて、仕事量パラメータを算出する。
筒内圧データを比較的長い周期でサンプリングしたときには、筒内圧データに様々な周波数の成分が含まれるため、エイリアシングが発生する場合がある。この場合には、サンプリングした筒内圧データのうち、サンプリング周波数の１／２よりも高い周波数域の成分が、低周波方向に折り返されたように、より低い周波数域の成分に重なる。その結果、サンプリングした筒内圧データが歪むので、そのような筒内圧データに基づいて仕事量パラメータを算出すると、大きな誤差が生じてしまう。
これに対して、本発明によれば、第２周期でサンプリングする前に、筒内圧データに第２フィルタリング処理を施す。この場合、例えば、第２フィルタリング処理を、筒内圧データのうちの第２周期に相当する周波数の１／２以上の周波数域（以下「所定周波数域」という）の成分を除去するように施すことによって、サンプリング前に所定周波数域の成分を予め除去する。これにより、筒内圧データのサンプリングを、エイリアシングが発生するような、第１周期よりも長い第２周期で行っても、このサンプリングに伴うエイリアシングの発生を防止でき、それに起因する筒内圧データの歪みを防止できる。
また、第２フィルタリング処理に伴う筒内圧データの位相遅れは、第２フィルタリング処理に用いられる第２フィルタとほぼ同じ位相特性を有する第１フィルタを用いて、第１フィルタリング処理を容積データに施すことによって、筒内圧データと同じ位相遅れを容積データに与え、筒内圧データと容積データとの相対的な位相のずれを解消することにより、適切に補償することができる。したがって、エイリアシングの発生を防止するとともに、筒内圧データの位相遅れを適切に補償しながら、仕事量パラメータを精度良く算出することができる。なお、第２フィルタリング処理において、上述したように、所定周波数域の成分を除去するのに代えて、仕事量パラメータの算出結果にエイリアシングの影響が及ばない限り、第２周期に相当する周波数の１／２よりも大きな所定の周波数以上の周波数域の成分を除去してもよい。さらに、第１周期よりも長い第２周期でサンプリングした筒内圧データを仕事量パラメータの算出に用いるので、この演算に必要なデータの数を削減でき、データを間引くことができる。したがって、仕事量パラメータの演算負荷を軽減することができる。

請求項２に係る発明は、燃焼室３ｂを有する内燃機関３の仕事量を表す仕事量パラメータを算出する内燃機関の仕事量算出方法であって、燃焼室３ｂ内の圧力を表す筒内圧データＰを検出し、筒内圧データＰのフーリエ係数Ｐａｋ，Ｐｂｋを算出するための所定の基準信号（ｃｏｓ波Ｃｋ ，ｓｉｎ波Ｓｋ ）に、所定の第１フィルタ（ｃｏｓ波フィルタ２３、ｓｉｎ波フィルタ２５）を用いて、所定の第１フィルタリング処理を施し、検出された筒内圧データＰに、第１フィルタとほぼ同じ位相特性を有する所定の第２フィルタ（筒内圧フィルタ２１）を用いて、所定の第２フィルタリング処理を施し、第２フィルタリング処理を施した筒内圧データ（筒内圧フィルタ値ＰＦ）および第１フィルタリング処理を施した基準信号（ｃｏｓ波フィルタ値Ｃｋ Ｆ，ｓｉｎ波フィルタ値Ｓｋ Ｆ）に基づいて、筒内圧データＰのフーリエ係数Ｐａｋ，Ｐｂｋを算出し、算出された筒内圧データＰのフーリエ係数Ｐａｋ，Ｐｂｋに基づいて、仕事量パラメータを算出する（図８の式（１７）、（１８）、（２１））ことを特徴とする。

この内燃機関の仕事量算出方法によれば、筒内圧データを検出するとともに、筒内圧データのフーリエ係数を算出するための所定の基準信号に、所定の第１フィルタを用いて、第１フィルタリング処理を施す。また、検出された筒内圧データに、第１フィルタとほぼ同じ位相特性を有する所定の第２フィルタを用いて、所定の第２フィルタリング処理を施す。そして、第１フィルタリング処理を施した基準信号と第２フィルタリング処理を施した筒内圧データに基づいて、筒内圧データのフーリエ係数を算出し、算出した筒内圧データのフーリエ係数に基づいて、仕事量パラメータを算出する。このため、第２フィルタリング処理により筒内圧データに与えられる位相遅れと同じ位相遅れを、上記の第１フィルタリング処理によって基準信号に与えることにより、筒内圧データと基準信号との相対的な位相のずれを解消できる。これにより、筒内圧データの位相遅れを適切に補償しながら、仕事量パラメータを精度良く算出することができる。

請求項３に係る発明は、請求項２に記載の内燃機関の仕事量算出方法において、検出された筒内圧データＰを所定の第１周期でサンプリングし、サンプリングした筒内圧データＰ（ｉ）に第２フィルタリング処理を施し、第２フィルタリング処理を施した筒内圧データを、第１周期よりも長い所定の第２周期でサンプリングし、第２周期でサンプリングした筒内圧データ（筒内圧フィルタ値ＰＦ（ｎ））を、仕事量パラメータの算出に用いることを特徴とする。

この構成によれば、所定の第１周期でサンプリングした筒内圧データに第２フィルタリング処理を施し、この第２フィルタリング処理を施した筒内圧データを、第１周期よりも長い所定の第２周期でサンプリングする。そして、この第２周期でサンプリングした筒内圧データと、第１フィルタリング処理を施した基準信号に基づいて、仕事量パラメータを算出する。

筒内圧データを比較的長い周期でサンプリングしたときには、筒内圧データに様々な周波数の成分が含まれるため、エイリアシングが発生する場合がある。この場合には、サンプリングした筒内圧データのうち、サンプリング周波数の１／２よりも高い周波数域の成分が、低周波方向に折り返されたように、より低い周波数域の成分に重なる。その結果、サンプリングした筒内圧データが歪むので、そのような筒内圧データに基づいて仕事量パラメータを算出すると、大きな誤差が生じてしまう。

これに対して、本発明によれば、第２周期でサンプリングする前に、筒内圧データに第２フィルタリング処理を施す。この場合、例えば、第２フィルタリング処理を、所定周波数域（筒内圧データのうちの第２周期に相当する周波数の１／２以上の周波数域）の成分を除去するように施すことによって、サンプリング前に所定周波数域の成分を予め除去する。これにより、筒内圧データのサンプリングを、エイリアシングが発生するような、第１周期よりも長い第２周期で行っても、このサンプリングに伴うエイリアシングの発生を防止でき、それに起因する筒内圧データの歪みを防止できる。

したがって、エイリアシングの発生を防止しながら、仕事量パラメータを精度良く算出することができる。なお、第２フィルタリング処理において、上述したように、所定周波数域の成分を除去するのに代えて、仕事量パラメータの算出結果にエイリアシングの影響が及ばない限り、第２周期に相当する周波数の１／２よりも大きな所定の周波数以上の周波数域の成分を除去してもよい。さらに、第１周期よりも長い第２周期でサンプリングした筒内圧データを仕事量パラメータの算出に用いるので、この演算に必要なデータの数を削減でき、データを間引くことができる。したがって、仕事量パラメータの演算負荷を軽減することができる。

以下、図面を参照しながら、本発明の第１実施形態による内燃機関の図示平均有効圧力Ｐ_mi（仕事量パラメータ）の算出方法について説明する。図１は、本発明の算出方法によって図示平均有効圧力Ｐ_miを算出する算出装置１、およびこれを適用した内燃機関（以下「エンジン」という）３の概略構成を示している。算出装置１は、後述するＥＣＵ２を備えている。このエンジン３は、車両（図示せず）に搭載された、例えば４サイクルタイプのガソリンエンジンである。

エンジン３の気筒３ａのシリンダヘッドには、燃焼室３ｂに臨むように点火プラグ４が取り付けられている。この点火プラグ４には、筒内圧センサ１１が一体に取り付けられている。この筒内圧センサ１１は、例えば圧電素子タイプのものであり、燃焼室３ｂ内の圧力（以下「筒内圧」という）の変化に応じて、圧電素子（図示せず）が変位することにより、筒内圧を表す検出信号（以下「筒内圧データ」という）ＰをＥＣＵ２に出力する。

エンジン３のクランクシャフト３ｃには、マグネットロータ１２ａが取り付けられている。このマグネットロータ１２ａとＭＲＥピックアップ１２ｂによって、クランク角センサ１２が構成されている。クランク角センサ１２は、クランクシャフト３ｃの回転に伴い、いずれもパルス信号である第１ＣＲＫ信号（第２周期）、第２ＣＲＫ信号（第１周期）およびＴＤＣ信号をＥＣＵ２に出力する。第１および第２のＣＲＫ信号は、第１および第２の所定クランク角（例えばそれぞれ１５゜、１゜）ごとにそれぞれ出力される。また、ＴＤＣ信号は、気筒３ａのピストン３ｄが吸気行程開始時のＴＤＣ（上死点）付近の所定クランク角度に位置するごとに出力される。

ＥＣＵ２は、Ｉ／Ｏインターフェース、ＣＰＵ、ＲＡＭおよびＲＯＭなどからなるマイクロコンピュータで構成されている。上述した各種のセンサ１１および１２からの出力はそれぞれ、Ｉ／ＯインターフェースでＡ／Ｄ変換や整形がなされた後、ＣＰＵに入力される。ＣＰＵは、これらの入力信号に応じ、ＲＯＭに記憶されたプログラムなどに従って、図示平均有効圧力Ｐ_miを算出する。

次に、図２を参照しながら、本実施形態による図示平均有効圧力Ｐ_miの算出方法の概念について説明する。同図の式（１）は、図示平均有効圧力Ｐ_miの一般的な算出式である。同式中のＶ_s はエンジン３の行程容積であり、ｄＶは燃焼室３ｂの容積の変化率を表す容積変化率データ（容積データ）である。このように、図示平均有効圧力Ｐ_miは、筒内圧データＰと燃焼室３ｂの容積の変化率との積を一周積分、すなわち１燃焼サイクルにわたって積分した値を、行程容積Ｖ_s で除算することにより算出される。

また、容積変化率データｄＶは、フーリエ級数展開を用いて、図２の式（２）〜（５）に示すように各周波数成分によって表される。ここで、Ｖ_a0は容積変化率データｄＶの振幅のオフセット分であり、ｋは、容積変化率データｄＶに含まれるエンジン３の回転周波数の整数倍の周波数成分（以下「エンジン回転数の整数次成分」という）の次数であり、ωはクランクシャフト３ｃの角速度である。また、Ｖ_akは、容積変化率データｄＶ中のｃｏｓ波成分のうちのエンジン回転数の整数次成分に対するフーリエ係数であり、Ｖ_bkは、容積変化率データｄＶ中のｓｉｎ波成分のうちのエンジン回転数の整数次成分に対するフーリエ係数であり、Ｔは、容積変化率データｄＶの周期であり、１燃焼サイクルに要する時間に等しい。さらに、この式（２）を変形すると、式（６）が得られ、この式（６）を、上記式（１）に代入すると、図示平均有効圧力Ｐ_miは、式（７）で表される。ここで、θはクランク角である。また、この式（７）を展開すると、図示平均有効圧力Ｐ_miは、式（８）で表される。

ここで、筒内圧データＰ中のｃｏｓ波成分およびｓｉｎ成分のうちのエンジン回転数の整数次成分に対するフーリエ係数Ｐ_akおよびＰ _bk は、式（９）および（１０）でそれぞれ表されるとともに、容積変化率データｄＶの振幅のオフセット分Ｖ_a0はほぼ値０である。この点を考慮し、上記式（８）を変形すると、図示平均有効圧力Ｐ_miは式（１１）で表される。ここで、式（９）および（１０）中のＴは、筒内圧データＰの周期であり、１燃焼サイクルに要する時間に等しい。本実施形態では、この式（１１）によって図示平均有効圧力Ｐ_miが算出される。同式から明らかなように、図示平均有効圧力Ｐ_miは、筒内圧データＰおよび容積変化率データｄＶのフーリエ係数Ｐ_ak，Ｐ_bkおよびＶ_ak，Ｖ_bkに基づいて算出される。

ここで、上記式（９）および（１０）において、筒内圧データＰのフーリエ係数Ｐ_ak，Ｐ_bkの算出に用いられるｃｏｓ波およびｓｉｎ波を総称して基準波Ｘという。また、図３に示すように、この基準波Ｘとある所定の信号Ｙとの相関係数Ｚ、すなわち、同じタイミングで得られた基準波Ｘと信号Ｙとの積の所定期間における平均を表す値は、次のような特性を有している。すなわち、相関係数Ｚは、信号Ｙに位相遅れが生じておらず、基準波Ｘと信号Ｙとの相対的な位相ずれが生じていない場合には、同図の（ｂ）の実線で示すような値になる。これに対し、信号Ｙが位相遅れを生じた信号Ｙ’となり、基準波Ｘと信号Ｙ’との相対的な位相ずれが生じた場合には、一点鎖線で示すような異なる値になる。

さらに、筒内圧データＰのフーリエ係数Ｐ_ak，Ｐ_bkは、前記式（９），（１０）で算出されることから明らかなように、筒内圧データＰと基準波Ｘとの相関係数とみなすことができる。このため、例えば、筒内圧データＰにノイズの除去のためのフィルタリング処理を施すことによって、筒内圧データＰに位相遅れが生じ、筒内圧データＰと基準波Ｘとの相対的な位相ずれが生じた場合には、フーリエ係数Ｐ_ak，Ｐ_bkが変化する。その結果、フーリエ係数Ｐ_ak，Ｐ_bkに基づいて算出される図示平均有効圧力Ｐ_miに誤差が生じる。

また、図４に示すように、上記の相関係数Ｚは、基準波Ｘおよび信号Ｙに同じ位相遅れが生じ、それぞれ基準波Ｘ’および信号Ｙ’となった場合には（同図の（ｂ））、基準波Ｘおよび信号Ｙに位相遅れが生じていない場合（同図の（ａ））の値に一致するという特性を有している。この点に着目し、本実施形態では、筒内圧データＰをフィルタリングするフィルタと同じ特性を有するフィルタを用いて、基準波Ｘをフィルタリングし、これらのフィルタリングした筒内圧データＰおよび基準波Ｘに基づいて、フーリエ係数Ｐ_ak，Ｐ_bkを算出し、算出したフーリエ係数Ｐ_ak，Ｐ_bkに基づいて図示平均有効圧力Ｐ_miを算出する。これにより、筒内圧データＰと同じ位相遅れを基準波Ｘに与えることによって、フィルタリングによって筒内圧データＰの位相遅れが生じている場合に、筒内圧データＰと基準波Ｘとの相対的な位相のずれを解消でき、したがって、筒内圧データＰの位相遅れを適切に補償しながら、図示平均有効圧力Ｐ_miを精度良く算出することができる。

図５に示すように、上記のような算出を行う算出装置１は、筒内圧フィルタ２１（所定の第２フィルタ）、ｃｏｓ波生成部２２、ｃｏｓ波フィルタ２３（所定の第１フィルタ）、ｓｉｎ波生成部２４、ｓｉｎ波フィルタ２５（所定の第１フィルタ）、容積変化率データ生成部２６、および図示平均有効圧力算出部２７を備えている。

筒内圧フィルタ２１は、例えばローパスフィルタであり、図６（ａ）および（ｂ）にそれぞれ示すようなゲイン特性および位相特性を有しており、そのゲインは、入力信号の周波数が所定の遮断周波数ｆｃよりも低いときに、０ｄＢの値になるように設定されている。また、筒内圧フィルタ２１は、遮断周波数ｆｃよりも低い周波数域の成分を通過させるように、筒内圧データＰ（ｎ）をフィルタリングすることによって、筒内圧フィルタ値ＰＦ（ｎ）（第２フィルタリング処理を施した筒内圧データ）を生成し、図示平均有効圧力算出部２７に出力する。このフィルタリングによって、筒内圧データＰ（ｎ）に含まれるノイズが十分に除去される。具体的には、筒内圧フィルタ値ＰＦ（ｎ）は、次式（１２）によって算出（生成）される。
PF(n)=a1×PF(n-1)+a2×PF(n-2)+ …… +ap×PF(n-p)+b0×P(n)
+b1×P(n-1)+ …… +bq×P(n-q) …… （１２）
ここで、ａ１、ａ２、……ａｐ、ｂ０、ｂ１……、およびｂｑは、所定のフィルタ係数である。なお、ｎは、サンプリング番号であり、離散化した時間を表しており、サンプリング番号ｎ付の各離散データは、第１ＣＲＫ信号の入力ごとにサンプリングされたデータであることを示している。また、サンプリング番号ｎは、ＴＤＣ信号が入力されるごとに値０にリセットされ、第１ＣＲＫ信号の入力ごとにインクリメントされる。すなわち、サンプリング番号ｎは、１燃焼サイクル中において、値０から最大、値４７まで変化する。

ｃｏｓ波生成部２２は、前述した基準波Ｘのうちのｃｏｓ波Ｃ_k （ｎ）（基準信号）を、値１から所定値Ｋまでの次数ｋのものごとに生成する１次ｃｏｓ波生成部２２ａ〜Ｋ次ｃｏｓ波生成部（図示せず）によって構成されている。なお、本実施形態では、所定値Ｋ、すなわちｃｏｓ波生成部２２の数は、図示平均有効圧力Ｐ_miの算出に必要な次数ｋに応じて設定されている。また、便宜上、図５には、１次ｃｏｓ波生成部２２ａのみを示す。さらに、ｃｏｓ波Ｃ_k （ｎ）は、次式（１３）によって算出（生成）され、生成されたｃｏｓ波Ｃ_k （ｎ）は、ｃｏｓ波フィルタ２３および図示平均有効圧力算出部２７に出力される。
Ｃ_k （ｎ）＝ｃｏｓｋ×（２π／Ｎ）×ｎ …… （１３）
ここで、記号Ｎは、１燃焼サイクル中における第１ＣＲＫ信号の入力回数、すなわち、サンプリング回数であり、７２０／１５＝４８である。

ｃｏｓ波フィルタ２３は、ｃｏｓ波生成部２２に等しい数の複数のローパスフィルタによって構成されており、各ローパスフィルタは、前述した筒内圧フィルタ２１と同じ特性を有している。また、ｃｏｓ波フィルタ２３では、前記遮断周波数ｆｃよりも低い周波数域の成分を通過させるように、ｃｏｓ波Ｃ_k （ｎ）をフィルタリングすることによって、ｃｏｓ波フィルタ値Ｃ_k Ｆ（ｎ）（第１フィルタリング処理を施した基準信号）を生成し、図示平均有効圧力算出部２７に出力する。なお、便宜上、図５には、第１ｃｏｓ波フィルタ２３ａのみを示す。具体的には、ｃｏｓ波フィルタ値Ｃ_k Ｆ（ｎ）は、次式（１４）によって算出（生成）される。
C_kF(n)=a1×C_kF(n-1)+a2×C_kF(n-2)+……+ap×C_kF(n-p)+b0×C_k(n)
+b1×C_k(n-1)+……+bq×C_k(n-q) …… （１４）

ｓｉｎ波生成部２４は、前述した基準波Ｘのうちのｓｉｎ波Ｓ_k （ｎ）（基準信号）を、値１から前記所定値Ｋまでの次数ｋのものごとに生成する１次ｓｉｎ波生成部２４ａ〜Ｋ次ｓｉｎ波生成部（図示せず）によって構成されている。なお、これらの１次ｓｉｎ波生成部２４ａ〜Ｋ次ｓｉｎ波生成部の数は、前記１次ｃｏｓ波生成部２２ａ〜Ｋ次ｃｏｓ波生成部と等しい。また、便宜上、図５には、１次ｓｉｎ波生成部２４ａのみを示す。さらに、ｓｉｎ波Ｓ_k （ｎ）は、次式（１５）によって算出（生成）され、生成されたｓｉｎ波Ｓ_k （ｎ）は、ｓｉｎ波フィルタ２５および図示平均有効圧力算出部２７に出力される。
Ｓ_k （ｎ）＝ｓｉｎｋ×（２π／Ｎ）×ｎ …… （１５）

ｓｉｎ波フィルタ２５は、ｓｉｎ波生成部２４と等しい数の複数のローパスフィルタによって構成されており、各ローパスフィルタは、ｃｏｓ波フィルタ２３と同様、筒内圧フィルタ２１と同じ特性を有している。また、ｓｉｎ波フィルタ２５は、前記遮断周波数ｆｃよりも低い周波数域の成分を通過させるように、ｓｉｎ波Ｓ_k （ｎ）をフィルタリングすることによって、ｓｉｎ波フィルタ値Ｓ_k Ｆ（ｎ）（第１フィルタリング処理を施した基準信号）を生成し、図示平均有効圧力算出部２７に出力する。なお、便宜上、図５には、第１ｓｉｎ波フィルタ２５ａのみを示す。具体的には、ｓｉｎ波フィルタ値Ｓ_k Ｆ（ｎ）は、次式（１６）によって算出（生成）される。
S_kF(n)=a1×S_kF(n-1)+a2×S_kF(n-2)+……+ap×S_kF(n-p)+b0×S_k(n)
+b1×S_k(n-1)+……+bq×S_k(n-q) …… （１６）

容積変化率データ生成部２６は、サンプリング番号ｎに基づき、図７に示すｄＶテーブルを検索することによって、容積変化率データｄＶ（ｎ）を生成し、図示平均有効圧力算出部２７に出力する。同テーブルは、ピストン３ｄの動きに応じた燃焼室３ｂの実際の容積の変化率をテーブル化したものであり、このため、容積変化率データｄＶ（ｎ）は概ね正弦波状に設定されている。具体的には、同テーブルでは、容積変化率データｄＶ（ｎ）は、サンプリング番号ｎが値０（ＴＤＣ信号入力時）のときには値０に設定され、このＴＤＣと次のＢＤＣとのほぼ中間に相当する値ｎ１のときには最大値ｄＶｍａｘに設定され、このＢＤＣに相当する値ｎ２のときには値０に設定されている。また、このＢＤＣの次のＴＤＣ（膨張行程開始時）とのほぼ中間に相当する値ｎ３のときには負値である最小値ｄＶｍｉｎに設定され、このＴＤＣに相当する値ｎ４のときには値０に設定されている。さらに、このＴＤＣから次回のＴＤＣ信号の入力時までの値ｎ４〜値０の間では、上述した値０〜値ｎ４の場合と同様に設定されている。以上により、実際の燃焼室３ｂの容積変化率に合致した容積変化率データｄＶ（ｎ）を得ることができる。

図示平均有効圧力算出部２７は、入力された筒内圧フィルタ値ＰＦ（ｎ）、ｃｏｓ波Ｃ_k （ｎ）、ｃｏｓ波フィルタ値Ｃ_k Ｆ（ｎ）、ｓｉｎ波Ｓ_k （ｎ）、ｓｉｎ波フィルタ値Ｓ_k Ｆ（ｎ）、および容積変化率データｄＶ（ｎ）に基づいて、図示平均有効圧力Ｐ_miを算出する。具体的には、まず、筒内圧フィルタ値ＰＦ（ｎ）、ｃｏｓ波フィルタ値Ｃ_k Ｆ（ｎ）、およびｓｉｎ波フィルタ値Ｓ_k Ｆ（ｎ）に基づき、図８の式（１７）および（１８）によって、筒内圧データＰのフーリエ係数Ｐ_ak，Ｐ_bkを算出する。これらの式（１７）および（１８）は、連続時間系の式である前記式（９）および（１０）を離散時間系の式に変換したものである。なお、これらの式（１７）および（１８）の演算結果には、筒内圧フィルタ値ＰＦ（ｎ）、ｃｏｓ波フィルタ値Ｃ_k Ｆ（ｎ）、およびｓｉｎ波フィルタ値Ｓ_k Ｆ（ｎ）の同一の周波数成分同士を乗算したもののみが残り、互いに異なる周波数成分同士の積は影響しない。このことは、式（９）および（１０）において、筒内圧データＰをフーリエ級数展開すると、三角関数の直交性によって、同一の周波数成分同士の演算以外のものが値０になることから明らかである。

次いで、容積変化率データｄＶ（ｎ）、ｃｏｓ波Ｃ_k （ｎ）、およびｓｉｎ波Ｓ_k （ｎ）に基づき、図８の式（１９）および（２０）によって、容積変化率データｄＶのフーリエ係数Ｖ_ak，Ｖ_bkを算出する。これらの式（１９）および（２０）は、連続時間系の式である前記式（４）および（５）を離散時間系の式に変換したものである。この場合のフーリエ係数Ｖ_ak，Ｖ_bkの演算結果には、筒内圧データＰのフーリエ係数Ｐ_ak，Ｐ_bkの演算の場合と同様、容積変化率データｄＶ（ｎ）、ｃｏｓ波Ｃ_k （ｎ）、およびｓｉｎ波Ｓ_k （ｎ）の同一の周波数成分同士を乗算したもののみが残る。次に、算出した筒内圧データＰおよび容積変化率データｄＶのフーリエ係数Ｐ_ak，Ｐ_bkおよびＶ_ak，Ｖ_bkを用いて、図８の式（２１）により図示平均有効圧力Ｐ_miを算出する。この式（２１）は、連続時間系の式である前記式（１１）を離散時間系の式に変換したものである。

図９は、上述した図示平均有効圧力Ｐ_miの算出結果を比較例とともに示している。同図（ａ）に示す比較例は、ｃｏｓ波Ｃ_k およびｓｉｎ波Ｓ_k を、フィルタリング処理を施さずに、そのまま用いて図示平均有効圧力Ｐ_mi’を算出したものである。その結果によれば、算出した図示平均有効圧力Ｐ_mi’は、筒内圧フィルタ値ＰＦとｃｏｓ波Ｃ_k またはｓｉｎ波Ｓ_k との位相のずれによって、実際の図示平均有効圧力Ｐ_miaよりも非常に大きな値になっており、非常に大きな誤差が生じている。

これに対して、図９（ｂ）に示すように、上述した算出装置１によって算出した図示平均有効圧力Ｐ_miは、実際の図示平均有効圧力Ｐ_miaとほぼ一致しており、誤差はほとんど認められない。

以上のように、本実施形態によれば、筒内圧データＰを筒内圧フィルタ２１でフィルタリングすることによって筒内圧フィルタ値ＰＦを生成するとともに、筒内圧フィルタ２１と同じ特性を有するｃｏｓ波およびｓｉｎ波フィルタ２３，２５により、ｃｏｓ波Ｃ_k およびｓｉｎ波Ｓ_k をそれぞれフィルタリングすることによって、ｃｏｓ波フィルタ値Ｃ_k Ｆおよびｓｉｎ波フィルタ値Ｓ_k Ｆを生成する。そして、筒内圧フィルタ値ＰＦ、ｃｏｓ波およびｓｉｎ波フィルタ値Ｃ_k Ｆ，Ｓ_k Ｆに基づいてフーリエ係数Ｐ_ak，Ｐ_bkを算出し、算出したフーリエ係数Ｐ_ak，Ｐ_bkに基づいて図示平均有効圧力Ｐ_miを算出する。このフィルタリング処理によって、筒内圧フィルタ値ＰＦとｃｏｓ波およびｓｉｎ波フィルタ値Ｃ_k Ｆ，Ｓ_k Ｆとの相対的な位相のずれを生じさせることなく、筒内圧データＰ中のノイズを十分に除去できる。したがって、ノイズの影響を排除するとともに、筒内圧フィルタ値ＰＦの位相遅れを補償しながら、フーリエ係数Ｐ_ak，Ｐ_bkを適切に算出できるので、図示平均有効圧力Ｐ_miを精度良く算出することができる。

なお、筒内圧フィルタ２１、ｃｏｓ波およびｓｉｎ波フィルタ２３，２５を、次数ｋごとに異なるフィルタで構成してもよい。例えば、次数ｋが低い場合には、遮断周波数の低いフィルタを用い、次数ｋが高い場合には、遮断周波数のより高いフィルタやバンドパスフィルタなどを用いる。特に、前述したように、本実施形態では、前記式（１７）および（１８）の演算結果によって、筒内圧フィルタ値ＰＦ（ｎ）、ｃｏｓ波およびｓｉｎ波フィルタ値Ｃ_k Ｆ（ｎ），Ｓ_k Ｆ（ｎ）の同一の周波数成分同士を乗算したもののみが残るので、上記のように各フィルタ２１，２３，２５を構成することにより、筒内圧データＰ中の必要とする帯域の成分のみを抽出するようにすることによって、ノイズを確実かつ十分に除去でき、したがって、図示平均有効圧力Ｐ_miをより精度良く算出することができる。また、この場合、各次数ｋにおいて、筒内圧フィルタ２１、ｃｏｓ波およびｓｉｎ波フィルタ２３，２５を同じ特性を有するフィルタで構成することによって、ノイズの影響を確実に排除するとともに、筒内圧フィルタ値ＰＦの位相遅れを補償しながら、図示平均有効圧力Ｐ_miをさらに精度良く算出することができる。

また、本実施形態では、ｃｏｓ波生成部２２およびｓｉｎ波生成部２４の数を互いに等しく設定しているが、両者の数を異ならせてもよい。さらに、本実施形態では、容積変化率データｄＶのフーリエ係数Ｖ_ak，Ｖ_bkを演算によって求めたが、これに代えて、これらを、実験などによりあらかじめ求めるとともに、テーブルとして設定し、このテーブルを検索することによって求めてもよい。

また、前記式（２１）において、図示平均有効圧力Ｐ_miの算出に用いられるフーリエ係数Ｐ_ak，Ｐ_bk，Ｖ_ak，Ｖ_bkの次数ｋは、任意に設定可能である。例えば、前述したｄＶテーブルから明らかなように、容積変化率データｄＶがほぼｓｉｎ成分のみで構成されていることなどによって、高次成分のフーリエ係数Ｐ_ak，Ｐ_bk，Ｖ_ak，Ｖ_bkはほぼ値０となる。このため、次数ｋ＝２、すなわち、２次成分までのフーリエ係数Ｐ_ak，Ｐ_bk，Ｖ_ak，Ｖ_bkを用いた場合でも、図示平均有効圧力Ｐ_miを精度良く算出することができる。さらに、この場合、筒内圧データＰのｓｉｎ成分に対する１次および２次のフーリエ係数Ｐ_b1，Ｐ_b2のみを用いて、図示平均有効圧力Ｐ_miを算出してもよい。

次に、本発明の第２実施形態による図示平均有効圧力Ｐ_miの算出方法について説明する。本実施形態では、図示平均有効圧力Ｐ_miの算出は、上述した第１実施形態と異なり、フーリエ係数Ｐ_ak，Ｐ_bk,Ｖ_ak，Ｖ_bkを用いずに、前記式（１）に基づいて行われる。まず、本実施形態による算出方法の概念について説明する。

前述したように、ある２つの信号α，βの相関係数γは、同じタイミングで得られた信号αと信号βの積の所定期間における平均の値を表しており、次式（２２）によって表される。

ここで、ｍはサンプリング番号であり、Ｍは上記所定期間におけるサンプリング数である。

これに対し、前記サンプリング番号ｎおよび記号Ｎを用いて式（１）を変形すると、次式（２３）が得られる。

ここで、Ｖは燃焼室３ｂの容積を表す容積データである。この式（２３）中の｛Ｖ（ｎ）−Ｖ（ｎ−１）｝は容積変化率データｄＶ（ｎ）と等しいので、式（２３）は、次式（２４）に変形される。

この式（２４）から明らかなように、図示平均有効圧力Ｐ_miの算出式は、筒内圧データＰと容積変化率データｄＶとの相関係数の算出式とみなすことができる。このため、本実施形態の算出装置３１では、第１実施形態の算出方法の概念を応用し、筒内圧データＰをフィルタリングするフィルタと同じ特性を有するフィルタを用いて、容積データＶをフィルタリングし、これらのフィルタリングした筒内圧データＰおよび容積データＶを用いて、上記式（２３）によって、図示平均有効圧力Ｐ_miを算出する。これにより、筒内圧データＰと同じ位相遅れを容積データＶに与えることによって、筒内圧データＰと容積データＶとの相対的な位相のずれを解消でき、したがって、筒内圧データＰの位相遅れを適切に補償しながら、図示平均有効圧力Ｐ_miを精度良く算出することができる。

次に、図１０を参照しながら、上述した算出を行うための算出装置３１について説明する。算出装置３１は、筒内圧フィルタ３１ａ、容積データ生成部３１ｂ、容積データフィルタ３１ｃ、および図示平均有効圧力算出部３１ｄを備えている。

筒内圧フィルタ３１ａは、例えばローパスフィルタであり、筒内圧データＰ（ｉ）中のノイズを除去するために、所定の遮断周波数ｆｃ’よりも低い周波数域の成分を通過させるように、筒内圧データＰ（ｉ）をフィルタリングすることによって、筒内圧フィルタ値ＰＦ（ｉ）を生成し、図示平均有効圧力算出部３１ｄに出力する。具体的には、筒内圧フィルタ値ＰＦ（ｉ）は、次式（２５）によって算出（生成）される。
PF(i)=c1×PF(i-1)+c2×PF(i-2)+ …… +cp×PF(i-p)+d0×P(i)
+d1×P(i-1)+ …… +dq×P(i-q) …… （２５）
ここで、ｃ１、ｃ２、……ｃｐ、ｄ０、ｄ１……、およびｄｑは、所定のフィルタ係数である。また、ｉは、サンプリング番号であり、離散化した時間を表しており、サンプリング番号ｉ付の各離散データは、第２ＣＲＫ信号の入力ごとに、すなわちクランク角１゜ごとにサンプリングされたデータであることを示している。さらに、サンプリング番号ｉは、ＴＤＣ信号が入力されるごとに値０にリセットされ、第２ＣＲＫ信号の入力ごとにインクリメントされる。すなわち、サンプリング番号ｉは、１燃焼サイクル中において、値０から最大、値７１９まで変化する。

容積データ生成部３１ｂは、サンプリング番号ｉに基づき、図１１に示すＶテーブルを検索することによって、容積データＶ（ｉ）を生成し、容積データフィルタ３１ｃに出力する。同テーブルは、ピストン３ｄの動きに応じた燃焼室３ｂの実際の容積をテーブル化したものであり、このため、容積データＶ（ｉ）は、概ね余弦波状に設定されている。具体的には、Ｖテーブルでは、容積データＶ（ｉ）は、サンプリング番号ｉが値０（ＴＤＣ信号入力時）のときには最小値Ｖｍｉｎに設定され、このＴＤＣの次のＢＤＣに相当する値ｉ１のときには最大値Ｖｍａｘに設定され、このＢＤＣの次のＴＤＣ（膨張行程開始時）に相当する値ｉ２のときには最小値Ｖｍｉｎに設定されている。また、このＴＤＣから次回のＴＤＣ信号入力時までの値ｉ２〜値０の間では、上述した値０〜値ｉ２の場合と同様に設定されている。さらに、最小値Ｖｍｉｎは、ピストン３ｄがＴＤＣに位置したときの燃焼室３ｂの容積に設定され、最大値Ｖｍａｘは、ＢＤＣに位置したときの燃焼室３ｂの容積に設定されている。以上により、実際の燃焼室３ｂの容積に合致した容積データＶ（ｉ）を得ることができる。

容積データフィルタ３１ｃは、前述した筒内圧フィルタ３１ａと同じ特性を有するローパスフィルタである。また、容積データフィルタ３１ｃは、前記遮断周波数ｆｃ’よりも低い周波数域の成分を通過させるように、入力された容積データＶ（ｉ）をフィルタリングすることによって容積データフィルタ値ＶＦ（ｉ）を生成し、図示平均有効圧力算出部３１ｄに出力する。具体的には、容積データフィルタ値ＶＦ（ｉ）は、次式（２６）によって算出（生成）される。
VF(i)=c1×VF(i-1)+c2×VF(i-2)+ …… +cp×VF(i-p)+d0×V(i)
+d1×V(i-1)+ …… +dq×V(i-q) …… （２６）

図示平均有効圧力算出部３１ｄは、入力された筒内圧フィルタ値ＰＦ（ｉ）および容積データフィルタ値ＶＦ（ｉ）を用いて、次式（２７）により図示平均有効圧力Ｐ_miを算出する。

ここで、記号Ｉは、１燃焼サイクル中における第２ＣＲＫ信号の入力回数、すなわちサンプリング回数であり、７２０である。

以上のように、本実施形態によれば、筒内圧データＰを筒内圧フィルタ３１ａでフィルタリングすることによって、筒内圧フィルタ値ＰＦを生成し、筒内圧フィルタ３１ａと同じ特性を有する容積データフィルタ３１ｃで容積データＶをフィルタリングすることによって、容積データフィルタ値ＶＦを生成する。そして、筒内圧フィルタ値ＰＦおよび容積データフィルタ値ＶＦに基づいて、図示平均有効圧力Ｐ_miを算出する。このフィルタリング処理により、筒内圧データＰと容積データＶとの相対的な位相のずれを生じることなく、筒内圧データＰ中のノイズを十分に除去できる。したがって、前述した第１実施形態と同様、ノイズの影響を排除するとともに、筒内圧フィルタ値ＰＦの位相遅れを補償しながら、図示平均有効圧力Ｐ_miを精度良く算出することができる。

なお、本実施形態では、容積データＶをフィルタリングしたが、これに代えて、容積データＶに基づいて求めた容積変化率データｄＶを、フィルタリングしてもよい。この場合にも、上述した本実施形態の効果を同様に得ることができる。

次に、図１２を参照しながら、本発明の第３実施形態による算出方法で図示平均有効圧力Ｐ_miを算出する算出装置４１について説明する。本実施形態では、上述した第２実施形態と異なり、第１ＣＲＫ信号の出力ごとにダウンサンプリングした筒内圧フィルタ値ＰＦおよび容積データフィルタ値ＶＦが、図示平均有効圧力Ｐ_miの算出に用いられる。同図において、第２実施形態の算出装置３１と同じ構成要素については、同じ符号を用いて示している。以下、第２実施形態との相違点を中心として説明する。

算出装置４１では、まず、サンプラ４１ａにおいて、筒内圧データＰを、前記第２ＣＲＫ信号の入力ごとに、すなわちクランク角１゜ごとにサンプリングするとともに、サンプリングした筒内圧データＰ（ｉ）（第１周期でサンプリングした筒内圧データ）を筒内圧フィルタ３１ａ（所定の第２フィルタ）に出力する。筒内圧フィルタ３１ａは、前述したように筒内圧フィルタ値ＰＦ（ｉ）（第２フィルタリング処理を施した筒内圧データ）を生成し、ダウンサンプラ４１ｂに出力する。

ダウンサンプラ４１ｂは、入力された筒内圧フィルタ値ＰＦ（ｉ）を、第１ＣＲＫ信号の入力ごとに、すなわちサンプラ４１ａよりも長い周期でダウンサンプリングすることによって間引き、ダウンサンプリングした筒内圧フィルタ値ＰＦ（ｎ）（第２周期でサンプリングした筒内圧データ）を、後述する図示平均有効圧力算出部４１ｄに出力する。

また、前述した筒内圧フィルタ３１ａの遮断周波数ｆｃ’は、ダウンサンプラ４１ｂにおけるサンプリング周波数（以下「ダウンサンプリング周波数」という）の１／２以下の値に設定されている。その結果、ダウンサンプラ４１ｂでダウンサンプリングされる前において、筒内圧フィルタ値ＰＦ（ｉ）を生成する際に、筒内圧データＰ（ｉ）のうちのダウンサンプリング周波数の１／２以上の周波数域の成分が除去される。

次に、サンプラ４１ｃにおいて、前述したように容積データフィルタ３１ｃ（所定の第１フィルタ）によって生成された容積データフィルタ値ＶＦ（ｉ）（第１フィルタリング処理を施した容積データ）を、第１ＣＲＫ信号の入力ごとにサンプリングするとともに、サンプリングした容積データフィルタ値ＶＦ（ｎ）を、図示平均有効圧力算出部４１ｄに出力する。

そして、図示平均有効圧力算出部４１ｄにおいて、入力された筒内圧フィルタ値ＰＦ（ｎ）および容積データフィルタ値ＶＦ（ｎ）に基づき、次式（２８）により図示平均有効圧力Ｐ_miを算出する。

以上のように、本実施形態によれば、筒内圧データＰを、第１ＣＲＫ信号の入力ごとにダウンサンプリングする前に、筒内圧フィルタ３１ａでフィルタリングすることによって、ダウンサンプリング周波数の１／２以上の周波数域の成分を予め除去する。これにより、筒内圧フィルタ値ＰＦをダウンサンプリングしても、これに伴うエイリアシングの発生を防止でき、それに起因する筒内圧フィルタ値ＰＦの歪みを防止できる。

また、第２実施形態と同様、容積データＶを、筒内圧フィルタ３１ａと同じ特性を有する容積フィルタ３１ｃによってフィルタリングするので、筒内圧フィルタ値ＰＦと容積データフィルタ値ＶＦとの相対的な位相のずれを解消でき、それにより、筒内圧フィルタ値ＰＦの位相遅れを適切に補償できる。したがって、エイリアシングの発生を防止するとともに、筒内圧フィルタ値ＰＦの位相遅れを適切に補償しながら、図示平均有効圧力Ｐ_miを精度良く算出することができる。さらに、第１ＣＲＫ信号の出力ごとにダウンサンプリングした筒内圧フィルタ値ＰＦ（ｎ）を図示平均有効圧力Ｐ_miの算出に用いるので、この演算に必要なデータの数を削減でき、データを間引くことができる。したがって、図示平均有効圧力Ｐ_miの演算負荷を軽減することができる。

なお、本実施形態では、容積データＶに筒内圧データＰと同じ位相遅れを与えるために、第２ＣＲＫ信号の出力ごとに、容積データＶを生成し、容積データフィルタ３１ｃでフィルタリングしたが、これに代えて、第１ＣＲＫ信号の出力ごとに、容積データＶを生成し、筒内圧フィルタ３１ａと同じ特性を有するフィルタでフィルタリングしてもよい。

また、本実施形態では、容積データＶをフィルタリングしたが、これに代えて、容積データＶに基づいて求めた容積変化率データｄＶを、フィルタリングしてもよい。さらに、本実施形態では、筒内圧フィルタ３１ａの遮断周波数ｆｃ’は、ダウンサンプリング周波数の１／２以下の値に設定されているが、これに限らず、図示平均有効圧力Ｐ_miの算出結果にエイリアシングの影響が及ばなければ、ダウンサンプリング周波数の１／２以上の値に設定してもよい。また、第１実施形態においても、本実施形態と同様に、筒内圧データＰを第１ＣＲＫ信号の出力ごとにサンプリングする前に、筒内圧フィルタ２１でフィルタリングすることによって、エイリアシングの発生を防止するようにしてもよいことはもちろんである。

なお、本発明は、説明した実施形態に限定されることなく、種々の態様で実施することができる。例えば、説明した実施形態では、筒内圧フィルタ２１、ｃｏｓ波およびｓｉｎ波フィルタ２３，２５、ならびに筒内圧フィルタ３１ａおよび容積データフィルタ３１ｃを互いに同じ特性を有するように構成したが、これに代えて、ほぼ同じ特性を有するように構成してもよい。この場合にも、前述した実施形態の効果をほぼ同様に得ることができる。また、実施形態では、筒内圧データＰにフィルタリング処理を施すフィルタとして、ローパスフィルタを用いたが、これに代えて、ほぼ値０から所定の低周波数までの周波数域の成分を通過させるようなバンドパスフィルタを用いてもよい。

さらに、実施形態は、筒内圧データＰにフィルタリング処理を施した場合の例であるが、そのような筒内圧データＰへのフィルタリング処理を施さない場合にも、ｃｏｓ波Ｃ_k 、ｓｉｎ波Ｓ_k および容積データＶにフィルタリング処理を施してもよい。この場合、筒内圧データＰへのフィルタリング処理以外の原因、例えば筒内圧センサ１１の応答遅れによって生じる筒内圧データＰの位相遅れと同じ位相遅れを与えることが好ましい。これにより、筒内圧データＰへのフィルタリング処理以外の原因による筒内圧データＰの位相遅れを適切に補償しながら、図示平均有効圧力Ｐ_miを精度良く算出することができる。また、実施形態では、仕事量パラメータとして、図示平均有効圧力Ｐ_miを算出したが、これに限らず、算出した図示平均有効圧力Ｐ_miに基づいて、図示出力やエンジン３のトルクを算出してもよい。さらに、実施形態は、本発明を車両に搭載されたエンジン３に適用した例であるが、本発明はこれに限らず、クランク軸を鉛直方向に配置した船外機などのような船舶推進機用エンジンを含む、様々な産業用の内燃機関に適用することができる。その他、本発明の趣旨の範囲内で、細部の構成を適宜、変更することが可能である。

算出装置およびこれを適用したエンジンの概略構成を示す図である。 第１実施形態による図示平均有効圧力Ｐ_miの算出方法の概念を説明するための数式を示す図である。 第１実施形態による図示平均有効圧力Ｐ_miの算出方法の概念を説明するための図である。 第１実施形態による図示平均有効圧力Ｐ_miの算出方法の概念を説明するための別の図である。 第１実施形態の算出装置のブロック図である。 筒内圧フィルタの（ａ）ゲイン特性、および（ｂ）位相特性を示す図である。 ｄＶテーブルの一例を示す図である。 フーリエ係数Ｐ_ak，Ｐ_bk，Ｖ_ak，Ｖ_bk、および図示平均有効圧力Ｐ_miを算出するための数式を示す図である。 実際の図示平均有効圧力Ｐ_miaとともに、（ａ）フィルタリング処理を施していないｃｏｓ波Ｃ_k およびｓｉｎ波Ｓ_k を用いて算出した図示平均有効圧力Ｐ_mi’を示す図、（ｂ）算出装置によって算出した図示平均有効圧力Ｐ_miを示す図である。 第２実施形態の算出装置のブロック図である。 Ｖテーブルの一例を示す図である。 第３実施形態の算出装置のブロック図である。

符号の説明

３ エンジン
３ｂ 燃焼室
２１ 筒内圧フィルタ（所定の第２フィルタ）
２３ ｃｏｓ波フィルタ（所定の第１フィルタ）
２５ ｓｉｎ波フィルタ（所定の第１フィルタ）
３１ａ 筒内圧フィルタ（所定の第２フィルタ）
３１ｃ 容積データフィルタ（所定の第１フィルタ）
Ｐｍｉ 図示平均有効圧力（仕事量パラメータ）
Ｐ 筒内圧データ
ＰＦ 筒内圧フィルタ値（第２フィルタリング処理を施した筒内圧データ）
Ｃｋ ｃｏｓ波（基準信号）
Ｓｋ ｓｉｎ波（基準信号）
Ｃｋ Ｆ ｃｏｓ波フィルタ値（第１フィルタリング処理を施した基準信号）
Ｓｋ Ｆ ｓｉｎ波フィルタ値（第１フィルタリング処理を施した基準信号）
Ｐａｋ フーリエ係数
Ｐｂｋ フーリエ係数
Ｐ（ｉ） 筒内圧データ（第１周期でサンプリングした筒内圧データ）
ＰＦ（ｎ） 筒内圧フィルタ値（第２周期でサンプリングした筒内圧データ）
Ｖ 容積データ
ｄＶ 容積変化率データ（容積データ）
ＶＦ 容積データフィルタ値（第１フィルタリング処理を施した容積データ）

Claims (3)

1. 燃焼室を有する内燃機関の仕事量を表す仕事量パラメータを算出する内燃機関の仕事量算出方法であって、
   前記燃焼室内の圧力を表す筒内圧データを検出し、
   前記検出された筒内圧データを所定の第１周期でサンプリングし、
   当該サンプリングした筒内圧データに、所定の第２フィルタを用いて、所定の第２フィルタリング処理を施し、
   当該第２フィルタリング処理を施した筒内圧データを、前記第１周期よりも長い所定の第２周期でサンプリングし、
   前記燃焼室の容積の変化状態を表す容積データを取得し、
   当該取得した容積データに、前記第２フィルタとほぼ同じ位相特性を有する所定の第１フィルタを用いて、所定の第１フィルタリング処理を施し、
   前記第２周期でサンプリングした筒内圧データ、および前記第１フィルタリング処理を施した容積データに基づいて、前記仕事量パラメータを算出することを特徴とする内燃機関の仕事量算出方法。
2. 燃焼室を有する内燃機関の仕事量を表す仕事量パラメータを算出する内燃機関の仕事量算出方法であって、
   前記燃焼室内の圧力を表す筒内圧データを検出し、
   当該筒内圧データのフーリエ係数を算出するための所定の基準信号に、所定の第１フィルタを用いて、所定の第１フィルタリング処理を施し、
   前記検出された筒内圧データに、前記第１フィルタとほぼ同じ位相特性を有する所定の第２フィルタを用いて、所定の第２フィルタリング処理を施し、
   当該第２フィルタリング処理を施した筒内圧データおよび前記第１フィルタリング処理を施した基準信号に基づいて、前記筒内圧データのフーリエ係数を算出し、
   当該算出された筒内圧データのフーリエ係数に基づいて、前記仕事量パラメータを算出することを特徴とする内燃機関の仕事量算出方法。
3. 前記検出された筒内圧データを所定の第１周期でサンプリングし、
   当該サンプリングした筒内圧データに前記第２フィルタリング処理を施し、
   当該第２フィルタリング処理を施した筒内圧データを、前記第１周期よりも長い所定の第２周期でサンプリングし、
   当該第２周期でサンプリングした筒内圧データを、前記仕事量パラメータの算出に用いることを特徴とする、請求項２に記載の内燃機関の仕事量算出方法。

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