JP5511913B2 - Frequency component analyzer - Google Patents
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Description
本発明は、内燃機関の運転パラメータの検出値についての周波数成分分析を、機関回転に同期して行う周波数成分分析装置に関する。 The present invention relates to a frequency component analysis device that performs frequency component analysis on detected values of operating parameters of an internal combustion engine in synchronization with engine rotation.
特許文献1には、離散フーリエ変換(Discrete Fourier Transform)アルゴリズム(以下「DFTアルゴリズム」という)と、高速フーリエ変換(Fast Fourier Transform)アルゴリズム(以下「FFTアルゴリズム」という)とを用いて、内燃機関に装着されたノックセンサの出力信号の周波数成分分析を行う信号処理装置が示されている。FFTアルゴリズムは演算速度を高めるために特殊なアルゴリズムが採用されるため、必要な周波数成分(具体的にはノックセンサ出力信号の中心周波数成分)の強度が得られない場合がある。そこで、上記信号処理装置では、ノックセンサ出力信号の中心周波数成分(強度が最大の成分)についてはDFTアルゴリムを用いて強度が算出され、中心周波数成分以外の周波数成分についてはFFTアルゴリズムを用いて強度が算出される。
In
特許文献2には、DFTアルゴリズムを用いて、機関回転速度が高い状態での演算速度を高める手法が示されている。
ノッキングセンサ出力信号の周波数成分分析は、基本的に機関の回転に同期して行う必要があるため、機関回転速度が高い状態では、周波数成分分析の演算時間をより短縮することが必要となるが、特許文献1に示された装置ではこの点が考慮されていないため、周波数成分分析によって得られる周波数成分強度を用いたノッキングの判別処理に確保できる時間が短くなり、正確な判定が困難となるおそれがある。
Since the frequency component analysis of the knocking sensor output signal basically needs to be performed in synchronization with the rotation of the engine, it is necessary to further shorten the calculation time of the frequency component analysis when the engine rotational speed is high. Since this point is not taken into consideration in the apparatus shown in
特許文献2に示された手法は、DFTアルゴリズムのみを使用して、機関回転速度が高い状態での演算速度を高めることができるものであるが、機関回転速度が低い状態では、FFTアルゴリズムを使用する方が演算速度が高くなる。一方、特許文献1に示された装置では、演算速度の観点でDFTアルゴリズムまたはFFTアルゴリズムの一方を選択するものでなく、何れの文献に示された手法も改善の余地があった。
The technique disclosed in
本発明はこの点に着目してなされたものであり、検出パラメータの周波数成分分析を内燃機関の回転に同期して行う際に、周波数成分強度演算をより適切に実行し、機関回転速度の広い範囲で演算速度を高めることができる周波数成分分析装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made paying attention to this point, and when performing the frequency component analysis of the detection parameter in synchronization with the rotation of the internal combustion engine, the frequency component intensity calculation is more appropriately executed, and the engine rotational speed is wide. An object of the present invention is to provide a frequency component analyzer capable of increasing the calculation speed in a range.
上記目的を達成するため請求項1に記載の発明は、内燃機関の運転パラメータの検出値(VKNK)についての周波数成分分析を、前記機関の回転に同期して行う周波数成分分析装置において、前記運転パラメータを所定時間(TSMP)間隔でサンプリングし、サンプル値をデジタル値に変換するサンプリング手段と、前記検出値(VKNK)に含まれる複数の周波数成分の強度(STFT1)を高速フーリエ変換アルゴリズムを用いて算出するFFT演算手段と、前記検出値(VKNK)に含まれる複数の周波数成分の強度(STFT2)を離散フーリエ変換アルゴリズムを用いて算出するDFT演算手段と、前記機関の回転速度(NE)が設定閾値(NETH)より低いときは、前記FFT演算手段により前記複数の周波数成分の強度を算出し、前記機関回転速度(NE)が前記設定閾値(NETH)以上であるときは、前記DFT演算手段により前記複数の周波数成分の強度を算出する処理を前記機関の回転に同期して実行する演算制御手段とを備えることを特徴とする。
In order to achieve the above object, the invention according to
請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の周波数成分分析装置において、前記演算制御手段は、前記FFT演算手段による演算と前記DFT演算手段による演算との切換を、前記機関の所定クランク角度範囲(RCASW)において実行することを特徴とする。 According to a second aspect of the present invention, in the frequency component analyzing apparatus according to the first aspect, the calculation control means switches between the calculation by the FFT calculation means and the calculation by the DFT calculation means. It is performed in an angular range (RCASW).
請求項3に記載の発明は、請求項1または2に記載の周波数成分分析装置において、前記DFT演算手段は、前記複数の周波数成分に対応する、第1要素の強度(DMFTS)及び前記第1要素に対して位相が90度ずれた第2要素の強度(DMFTC)を、所定数(ND)のサンプル値について算出する要素強度算出手段と、前記第1要素強度(DMFTS)及び前記第2要素強度(DMFTC)を用いて前記複数の周波数成分の強度(STFT2)を算出する周波数成分強度算出手段とを備え、前記周波数成分強度算出手段は、前記第1要素強度の積算値の一部及び前記第2要素強度の積算値の一部をそれぞれ前回算出値(TRMS1,TRMC1)に置き換えて前記周波数成分の強度(STFT2)を算出することを特徴とする。 According to a third aspect of the present invention, in the frequency component analyzing apparatus according to the first or second aspect, the DFT calculation means includes the first element strength (DMFTS) and the first corresponding to the plurality of frequency components. Element strength calculating means for calculating the intensity (DMFTC) of the second element whose phase is shifted by 90 degrees with respect to the element for a predetermined number (ND) of sample values, the first element intensity (DMFTS), and the second element Frequency component intensity calculating means for calculating the intensity (STFT2) of the plurality of frequency components using intensity (DMFTC), wherein the frequency component intensity calculating means includes a part of an integrated value of the first element intensity and the frequency component intensity calculating means. The frequency component intensity (STFT2) is calculated by replacing a part of the integrated value of the second element intensity with the previously calculated values (TRMS1, TRMC1).
請求項4に記載の発明は、請求項3に記載の周波数成分分析装置において、前記設定閾値(NETH)は、前記周波数成分強度(STFT)の算出に必要とされる単位時間当たりの処理ステップ数(NS)に応じて設定されることを特徴とする。 According to a fourth aspect of the present invention, in the frequency component analyzer according to the third aspect, the set threshold (NETH) is the number of processing steps per unit time required for calculating the frequency component strength (STFT). It is set according to (NS).
請求項5に記載の発明は、請求項1から4の何れか1項に記載の周波数成分分析装置において、前記運転パラメータは、前記機関に装着されたノックセンサ(11)の検出信号であり、前記FFT演算手段またはDFT演算手段により算出される複数の周波数成分の強度(STFT1,STFT2)に基づいて前記機関におけるノッキングを判定するノッキング判定手段をさらに備え、前記FFT演算手段は、複数の第1周波数群(FG1)に対応する複数の第1周波数成分の強度(STFT1)を算出し、前記DFT演算手段は、前記第1周波数群(FG1)とは異なる第2周波数群(FG2)に対応する複数の第2周波数成分の強度(STFT2)を算出し、該ノッキング判定手段は、所定周波数範囲に含まれる前記第1または第2周波数成分の強度(STFT1,STFT2)の代表値(GSTFT1,GSTFT2)を選択する処理を、複数の所定周波数範囲について実行し、選択した複数の代表値(GSTFT1,GSTFT2)を用いて前記ノッキングの判定を行うことを特徴する。
The invention according to
請求項1に記載の発明によれば、内燃機関の運転パラメータが所定時間間隔でサンプリングされ、サンプル値がデジタル値に変換され、得られたデジタル値に基づいて複数の周波数成分の強度が算出される。機関の回転速度が設定閾値より低いときは、検出値に含まれる複数の周波数成分の強度が高速フーリエ変換アルゴリズム(FFTアルゴリズム)を用いて算出される一方、機関回転速度が設定閾値以上であるときは、検出値に含まれる複数の周波数成分の強度が離散フーリエ変換アルゴリズム(DFTアルゴリズム)を用いて算出され、周波数成分強度の算出処理は機関回転に同期して実行される。機関回転速度が設定閾値より低いときは、FFTアルゴリズムを使用することによってDFTアルゴリズムを使用する場合より演算速度を高めることができる。また機関回転速度が設定閾値以上であるきは、DFTアルゴリズムを改良することによってFFTアルゴリズムより演算速度を高めることができる。その結果、機関回転速度のより広い範囲で高い演算速度を実現することができる。 According to the first aspect of the present invention, the operating parameters of the internal combustion engine are sampled at predetermined time intervals, the sample values are converted into digital values, and the intensities of a plurality of frequency components are calculated based on the obtained digital values. The When the engine rotational speed is lower than the set threshold, the intensities of a plurality of frequency components included in the detected value are calculated using a fast Fourier transform algorithm (FFT algorithm), while the engine rotational speed is equal to or higher than the set threshold. The intensities of a plurality of frequency components included in the detected value are calculated using a discrete Fourier transform algorithm (DFT algorithm), and the frequency component intensity calculating process is executed in synchronization with the engine rotation. When the engine speed is lower than the set threshold, the calculation speed can be increased by using the FFT algorithm as compared with the case of using the DFT algorithm. When the engine speed is equal to or higher than the set threshold, the calculation speed can be increased as compared with the FFT algorithm by improving the DFT algorithm. As a result, a high calculation speed can be realized in a wider range of the engine rotation speed.
請求項2に記載の発明によれば、FFTアルゴリズムよる演算とDFTアルゴリズムによる演算との切換が、機関の所定クランク角度範囲において実行される。周波数成分強度演算を実行している期間中に切り換えると、切換前の演算が完了していないため、得られる演算結果が不完全なものとなる可能性がある。したがって、演算が実行されないクランク角度範囲において切換を行うことにより、切換による演算中断を回避し、円滑な切換を行うことができる。 According to the second aspect of the present invention, switching between the calculation by the FFT algorithm and the calculation by the DFT algorithm is executed within a predetermined crank angle range of the engine. If switching is performed during the period when the frequency component intensity calculation is being performed, the calculation result before the switching is not completed, and thus the obtained calculation result may be incomplete. Therefore, by performing switching in the crank angle range where the calculation is not executed, it is possible to avoid interruption of calculation due to switching and perform smooth switching.
請求項3に記載の発明によれば、DFTアルゴリズムによる演算を行うときに、第1要素の強度及び第1要素に対して位相が90度ずれた第2要素の強度が、所定数のサンプル値について算出され、第1要素強度及び第2要素強度を用いて、複数の周波数成分の強度が算出され、第1要素強度の積算値の一部及び第2要素強度の積算値の一部をそれぞれ前回算出値に置き換えて周波数成分強度が算出される。したがって、DFTアルゴリズムを用いて周波数成分強度を算出するときに、第1及び第2要素強度の積算演算の一部を再度行う必要がなくなり、演算速度を高めることができる。 According to the third aspect of the present invention, when performing the calculation by the DFT algorithm, the intensity of the first element and the intensity of the second element whose phase is shifted by 90 degrees with respect to the first element are the predetermined number of sample values The first element strength and the second element strength are used to calculate the intensity of a plurality of frequency components, and a part of the integrated value of the first element strength and a part of the integrated value of the second element strength are respectively calculated. The frequency component intensity is calculated in place of the previously calculated value. Therefore, when calculating the frequency component intensity using the DFT algorithm, it is not necessary to perform part of the integration calculation of the first and second element intensities again, and the calculation speed can be increased.
請求項4記載の発明によれば、機関回転速度の設定閾値は、周波数成分強度の算出に必要とされる単位時間当たりの処理ステップ数に応じて設定される。DFTアルゴリズムによる周波数成分強度の算出に適用する第1及び第2要素の強度の前回算出値と今回算出値の一部が重複するので、その重複している強度について前回算出値を使用することが可能となると、DFTアルゴリズムの単位時間当たりの処理ステップ数NSDは、機関回転速度が増加しても一定となる一方、FFTアルゴリズムの単位時間当たりの処理ステップ数NSFは、機関回転速度の増加に比例して増加する。したがって、処理ステップ数NSFが処理ステップ数NSDと等しくなる機関回転速度を設定閾値とすることにより、適切な演算アルゴリズムの切換を行うことができる。 According to the fourth aspect of the invention, the setting threshold value for the engine speed is set according to the number of processing steps per unit time required for calculating the frequency component intensity. Since the previously calculated values of the first and second element strengths applied to the calculation of the frequency component strength by the DFT algorithm partially overlap with the current calculated values, it is possible to use the previously calculated values for the overlapping strengths. When possible, the number of processing steps NSD per unit time of the DFT algorithm becomes constant even when the engine speed increases, while the number of processing steps NSF of the FFT algorithm per unit time is proportional to the increase of the engine speed. Then increase. Therefore, by setting the engine speed at which the processing step number NSF is equal to the processing step number NSD as the set threshold value, it is possible to switch the appropriate calculation algorithm.
請求項5に記載の発明によれば、第1周波数群に対応する第1周波数成分の強度がFFTアルゴリズムを使用して算出され、第1周波数群とは異なる第2周波数群に対応する第2周波数成分の強度がDFTアルゴリズムを使用して算出される。所定周波数範囲に含まれる第1または第2周波数成分の強度の代表値を選択する処理が、複数の所定周波数範囲について実行され、選択した複数の代表値を用いてノッキングの判定が行われる。FFTアルゴリズムにより算出される第1周波数成分と、DFTアルゴリズムにより算出される第2周波数成分とは、対応する周波数が一致しないので、所定周波数範囲に含まれる第1または第2周波数成分の強度の代表値を使用することによって、FFTアルゴリズムとDFTアルゴリズムとの切換を行っても、ノッキング判定処理を適切に行うことができる。 According to the fifth aspect of the present invention, the intensity of the first frequency component corresponding to the first frequency group is calculated using the FFT algorithm, and the second frequency group corresponding to the second frequency group different from the first frequency group is calculated. The intensity of the frequency component is calculated using the DFT algorithm. A process of selecting a representative value of the intensity of the first or second frequency component included in the predetermined frequency range is executed for a plurality of predetermined frequency ranges, and knocking is determined using the selected representative values. Since the corresponding frequency does not match between the first frequency component calculated by the FFT algorithm and the second frequency component calculated by the DFT algorithm, representative of the intensity of the first or second frequency component included in the predetermined frequency range By using the value, it is possible to appropriately perform the knocking determination process even when switching between the FFT algorithm and the DFT algorithm.
以下本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
図1は、本発明の一実施形態にかかる内燃機関(以下「エンジン」という)及びその制御装置の全体構成図であり、例えば4気筒のエンジン1の吸気管2の途中にはスロットル弁3が配されている。スロットル弁3にはスロットル弁開度THを検出するスロットル弁開度センサ4が連結されており、センサ4の検出信号は、電子制御ユニット(以下「ECU」という)5に供給される。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
FIG. 1 is an overall 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. It is arranged. A throttle
燃料噴射弁6はエンジン1とスロットル弁3との間かつ吸気管2の図示しない吸気弁の少し上流側に各気筒毎に設けられており、各噴射弁は図示しない燃料ポンプに接続されていると共にECU5に電気的に接続されて当該ECU5からの信号により燃料噴射弁6の開弁時間が制御される。エンジン1の各気筒には、点火プラグ7が設けられており、点火プラグ7はECU5に接続されている。ECU5は、点火プラグ7に点火信号を供給する。
The
スロットル弁3の下流側には吸気圧PBAを検出する吸気圧センサ8、及び吸気温TAを検出する吸気温センサ9が設けられている。エンジン1の本体には、エンジン冷却水温TWを検出する冷却水温センサ10及び非共振型のノックセンサ11が装着されている。センサ8〜11の検出信号は、ECU5に供給される。ノックセンサ11としては、例えば5kHzから25kHzまでの周波数帯域の振動を検出可能なものが使用される。
An
吸気管2のスロットル弁3の上流側には、吸入空気流量GAを検出する吸入空気流量センサ13が設けられており、その検出信号はECU5に供給される。
ECU5には、エンジン1のクランク軸(図示せず)の回転角度を検出するクランク角度位置センサ12が接続されており、クランク軸の回転角度に応じた信号がECU5に供給される。クランク角度位置センサ12は、エンジン1の特定の気筒の所定クランク角度位置でパルス(以下「CYLパルス」という)を出力する気筒判別センサ、各気筒の吸入行程開始時の上死点(TDC)に関し所定クランク角度前のクランク角度位置で(4気筒エンジンではクランク角180度毎に)TDCパルスを出力するTDCセンサ及びTDCパルスより短い一定クランク角周期(例えば6度周期)で1パルス(以下「CRKパルス」という)を発生するCRKセンサから成り、CYLパルス、TDCパルス及びCRKパルスがECU5に供給される。これらのパルスは、燃料噴射時期、点火時期等の各種タイミング制御、エンジン回転数(エンジン回転速度)NEの検出に使用される。
An intake air
A crank
エンジン1は、吸気弁(図示せず)の弁リフト量及び開角(開弁期間)を連続的に変更する第1弁作動特性可変機構と、吸気弁を駆動するカムの、クランク軸回転角度を基準とした作動位相を連続的に変更する第2弁作動特性可変機構とを有する弁作動特性可変装置20を備えている。ECU5は、弁作動特性可変装置20にリフト量制御信号及び作動位相制御信号を供給し、吸気弁の作動制御を行う。第1及び第2弁作動特性可変機構の構成は、それぞれ例えば特開2008−25418号公報及び特開2000−227013号公報に示されている。
The
ECU5は、各種センサからの入力信号波形を整形し、電圧レベルを所定レベルに修正し、アナログ信号値をデジタル信号値に変換する等の機能を有する入力回路、中央演算処理ユニット(以下「CPU」という)、該CPUで実行される各種演算プログラム及び演算結果等を記憶する記憶回路(メモリ)、燃料噴射弁6及び点火プラグ7に駆動信号を供給する出力回路等から構成される。
The
本実施形態では、ノックセンサ11の出力信号の周波数成分分析を行い、その分析の結果得られる周波数成分強度に基づいてノッキング判定を行う。そこで先ず、周波数成分分析の概要を説明する。図2(a)は、ノックセンサ11の出力信号波形を示し、図2(b)は、同図(a)の期間TSの波形を拡大して示す図である。本実施形態では、サンプリング周期TSMPを20マイクロ秒とし、連続して検出される64個のデータを対象とした高速フーリエ変換(以下「FFT」という)による周波数成分分析、または50個のデータを対象とした離散フーリエ変換(以下「DFT」という)による周波数成分分析を行う。その周波数成分分析の結果が図2(c)に示されている。図2(c)の縦軸はDFTアルゴリズムによって算出された周波数成分強度STFTであり、本実施形態では、5kHzから25kHzまでの周波数帯域における21個の所定周波数(5,6,7,…,24,25kHz)に対応する周波数成分強度STFTが、クランク角度6度毎に(エンジン1のクランク軸が6度回転する毎に)算出される。なお、以下の説明では、FFTアルゴリズムによって演算された周波数成分強度を「第1周波数成分強度STFT1」といい、DFTアルゴリズムによって演算された周波数成分強度を「第2周波数成分強度STFT2」といい、両者を含めるとき単に「周波数成分強度STFT」という。第1周波数成分強度STFT1に対応する複数の所定周波数は、DFTアルゴリズムの場合と異なり、5.467kHzから24.211kHzまでの「0.781kHz」間隔の周波数である。
In the present embodiment, frequency component analysis of the output signal of the
図3はFFTアルゴリズムによる周波数成分分析を説明するためのタイムチャートであり、図3(a)はノックセンサ11の出力信号を20マイクロ秒毎にサンプリングすることにより順次取得される検出データVKNK(デジタル値)が順次格納されるメモリのアドレスに対応するアドレス番号(1から50の範囲で繰り返す)を示す。図3(b)は、クランク角度位置センサ12から出力されるCRKパルスを示し、本実施形態ではCRKパルスの立ち下がり時期が演算実行時期の基準(以下「CRK割り込み」という)として使用される。本実施形態では、CRK割り込みが発生したタイミングを記憶しておき、そのタイミングを中心としたサンプリング期間TS中に得られる64個の検出データを使用してFFT演算が実行される。ここで「j1」は周波数を示すインデクスパラメータであり(以下「第1周波数インデクス」という)、j1=0,1,2,…,24が周波数5.467,6.248,7.029,…,24.211kHz(第1周波数群FG1)に対応する。「i」は、CRK割り込みが発生するクランク角度CA(ピストンが上死点に位置するときの角度位置を0度とする)を示すインデクスパラメータであり(以下「クランク角インデクス」という)、i=0,1,3,…,11が、クランク角度12,18,…,72度に対応する。
FIG. 3 is a time chart for explaining the frequency component analysis by the FFT algorithm. FIG. 3A shows detection data VKNK (digital) sequentially obtained by sampling the output signal of the
図3に示す例では、図3(c)に示すインデクスパラメータm(=1〜64)が、第1周波数成分強度STFT1(j1,i)の算出に適用されるデータを示す。最初のCRK割り込みタイミングでは、アドレス番号「5」の検出データ(m=32に対応する検出データ)を中心とした64個のデータを用いて第1周波数成分強度STFT1(j1,i)が算出され、次のCRK割り込みタイミングでは、アドレス番号「45」の検出データ(m=32に対応する検出データ)を中心とした64個のデータを用いて第1周波数成分強度STFT1(j1,i+1)が算出される。なお、周波数成分強度STFTは、相対強度を示す無次元量である。 In the example illustrated in FIG. 3, the index parameter m (= 1 to 64) illustrated in FIG. 3C indicates data applied to the calculation of the first frequency component strength STFT1 (j1, i). At the first CRK interrupt timing, the first frequency component strength STFT1 (j1, i) is calculated using 64 pieces of data centering on the detection data of the address number “5” (detection data corresponding to m = 32). At the next CRK interrupt timing, the first frequency component intensity STFT1 (j1, i + 1) is obtained using 64 pieces of data centering on the detection data of the address number “45” (detection data corresponding to m = 32). Is calculated. The frequency component intensity STFT is a dimensionless quantity indicating relative intensity.
第1周波数成分強度STFT1の算出に適用されるデータを、m=32に対応する検出データを中心とした64個のデータ、換言すれば、CRK割り込みの発生タイミングを中心としたサンプリング期間TS中に得られる64個の検出データとすることにより、対象とするクランク角度を中心とした周波数成分解析を行うことができる。その結果、CRK割り込みが発生した時点を始点とするサンプリング期間内またはCRK割り込みが発生した時点を終点とするサンプリング期間内でサンプリングされた検出データを用いる手法より、エンジン回転変動の影響を受け難くなるという効果が得られる。 The data applied to the calculation of the first frequency component intensity STFT1 is 64 data centered on detection data corresponding to m = 32, in other words, during the sampling period TS centering on the generation timing of the CRK interrupt. By using the 64 detection data obtained, frequency component analysis centered on the target crank angle can be performed. As a result, it is less susceptible to engine rotation fluctuations than the method using detection data sampled within the sampling period starting from the time when the CRK interrupt occurs or within the sampling period starting from the time when the CRK interrupt occurs. The effect is obtained.
図4は、DFTアルゴリズムによる周波数成分分析を説明するためのタイムチャートであり、図4(a)は図3(a)と同一である。図4(b)は検出データVKNKを用いて算出されるサイン波成分強度DMFTS及びコサイン波成分強度DMFTCが、検出データVKNKに対応してメモリに格納される状態を示している。アドレス番号は、図4(a)と同一であるが、1つの検出データVKNKのサンプル値に対応して、周波数5kHzから25kHzまでの21個の周波数に対応するサイン波成分強度DMFTS及びコサイン波成分強度DMFTCが1ミリ秒毎に算出され、メモリに格納される。 FIG. 4 is a time chart for explaining frequency component analysis by the DFT algorithm, and FIG. 4A is the same as FIG. 3A. FIG. 4B shows a state where the sine wave component intensity DMFTS and the cosine wave component intensity DMFTC calculated using the detection data VKNK are stored in the memory corresponding to the detection data VKNK. The address number is the same as that in FIG. 4A, but the sine wave component intensity DMFTS and cosine wave component corresponding to 21 frequencies from 5 kHz to 25 kHz corresponding to the sample value of one detection data VKNK. The intensity DMFTC is calculated every 1 millisecond and stored in the memory.
図4(c)は、図3(b)と同一である。DFTアルゴリズムによる演算では、CRK割り込みが発生したタイミングを中心としたサンプリング期間TS中に得られる50個の検出データに対応するサイン波成分強度DMFTS及びコサイン波成分強度DMFTCを用いて各周波数(5〜25kHz)に対応する成分強度、すなわち第2周波数成分強度STFT2(j2,i)が算出される(図4(d))。ここで「j2」はDFT演算において使用される周波数インデクスであり、j2=0,1,2,…,20が周波数5,6,7,…,25kHz(第2周波数群FG2)に対応する。クランク角インデクスiは、FFT演算と同一である。
FIG. 4C is the same as FIG. In the calculation by the DFT algorithm, each frequency (5 to 5) is used by using the sine wave component strength DMFTS and the cosine wave component strength DMFTC corresponding to 50 detection data obtained during the sampling period TS centering on the timing at which the CRK interrupt occurs. Component intensity corresponding to 25 kHz), that is, the second frequency component intensity STFT2 (j2, i) is calculated (FIG. 4D). Here, “j2” is a frequency index used in the DFT calculation, and j2 = 0, 1, 2,..., 20 corresponds to
図4に示す例では、図4(c)に示すインデクスパラメータm(=1〜50)が、第2周波数成分強度STFT2(j2,i)の算出に適用されるデータを示す。最初のCRK割り込みタイミングでは、アドレス番号「5」の検出データ(m=25に対応する検出データ)を中心とした50個のデータを用いて第2周波数成分強度STFT2(j2,i)が算出され、次のCRK割り込みタイミングでは、アドレス番号「45」の検出データ(m=25に対応する検出データ)を中心とした50個のデータを用いて第2周波数成分強度STFT2(j2,i+1)が算出される。 In the example illustrated in FIG. 4, the index parameter m (= 1 to 50) illustrated in FIG. 4C indicates data applied to the calculation of the second frequency component strength STFT2 (j2, i). At the first CRK interrupt timing, the second frequency component strength STFT2 (j2, i) is calculated using 50 pieces of data centering on the detection data of the address number “5” (detection data corresponding to m = 25). At the next CRK interrupt timing, the second frequency component intensity STFT2 (j2, i + 1) is obtained by using 50 data centered on the detection data of the address number “45” (detection data corresponding to m = 25). Is calculated.
図5は、CRK割り込みの発生周期CRMEと、周波数成分強度STFTの算出に適用される検出データのサンプリング期間(「STFT算出」と表示)TSとの関係を示す図である。図5(a)は、エンジン回転数NEが1000rpmの例を示し、サンプリング期間TSと割り込み発生周期CRMEとが一致している。したがって、エンジン回転数NEが1000rpmを超えると、サンプリング期間TSが一部重複する。図5(b)は、エンジン回転数NEが2000rpmより若干高い例を示し、サンプリング期間TSの重複部分が長くなっている。 FIG. 5 is a diagram showing the relationship between the CRK interrupt generation period CRME and the detection data sampling period (displayed as “STFT calculation”) TS applied to the calculation of the frequency component intensity STFT. FIG. 5A shows an example in which the engine speed NE is 1000 rpm, and the sampling period TS and the interrupt generation period CRME match. Therefore, when the engine speed NE exceeds 1000 rpm, the sampling periods TS partially overlap. FIG. 5B shows an example in which the engine speed NE is slightly higher than 2000 rpm, and the overlapping portion of the sampling period TS is long.
本実施形態では、図5(a)に示すようにサンプリング期間TSが重複していないか、重複している期間が比較的短い状態において、FFTアルゴリズムを用いて第1周波数成分強度STFT1を算出し、図5(b)に示すようにサンプリング期間TSの重複期間が比較的長い状態においては、DFTアルゴリズムを用いて第2周波数成分強度STFT2を算出し、重複部分に関わるサイン波成分強度DMFTSの積算値及びコサイン波成分強度DMFTCの積算値として前回算出値を用いることにより、第2周波数成分強度STFT2の算出に要する演算時間を短縮するようにしている。 In the present embodiment, as shown in FIG. 5A, the first frequency component strength STFT1 is calculated using the FFT algorithm in a state where the sampling periods TS do not overlap or the overlapping periods are relatively short. As shown in FIG. 5B, when the overlapping period of the sampling period TS is relatively long, the second frequency component intensity STFT2 is calculated using the DFT algorithm, and the sine wave component intensity DMFTS related to the overlapping part is integrated. By using the previously calculated value as the integrated value of the value and the cosine wave component intensity DMFTC, the calculation time required for calculating the second frequency component intensity STFT2 is shortened.
図6の示す実線L11は、本実施形態で使用するCPUにおける、前回算出値を使用した場合の単位時間当たりの処理ステップ数NSDと、エンジン回転数NEとの関係を示す図であり、回転数NESATに達するまでは、処理ステップ数NSDは増加し、NE≧NESATの範囲では一定値NSSATとなる。また図6に示す破線L12は、FFTアルゴリズムを使用した場合の、エンジン回転数NEと単位時間当たりの処理ステップ数NSFとの関係を示す。図6から明らかなようにFFTアルゴリズムを用いる場合には、エンジン回転数NEの増加に対して処理ステップ数NSFが直線的に増加するが、エンジン回転数NEが交差回転数NECRS以下の範囲では、処理ステップ数NSFがDFTアルゴリズムの処理ステップ数NSDより小さくなる。そこで、本実施形態では、回転数閾値NETHを交差回転数NECRSに設定し、エンジン回転数NEが回転数閾値NETHより低いときは、FFTアルゴリズムを使用して第1周波数成分強度STFT1を算出し、エンジン回転数NEが回転数閾値NETH以上であるときは、DFTアルゴリズムを使用して第2周波数成分強度STFT2を算出するようにしている。これにより、エンジン回転数NEに広い範囲で単位時間当たりの処理ステップ数の増加を抑制し、演算速度を高めることができる。 A solid line L11 shown in FIG. 6 is a diagram showing the relationship between the number of processing steps NSD per unit time and the engine speed NE when the previously calculated value is used in the CPU used in the present embodiment. Until reaching NESAT, the number of processing steps NSD increases, and becomes a constant value NSSAT in the range of NE ≧ NESAT. A broken line L12 shown in FIG. 6 indicates the relationship between the engine speed NE and the number of processing steps NSF per unit time when the FFT algorithm is used. As is apparent from FIG. 6, when the FFT algorithm is used, the processing step number NSF increases linearly with respect to the increase in the engine speed NE, but in the range where the engine speed NE is equal to or less than the crossing speed NECRS, The processing step number NSF is smaller than the processing step number NSD of the DFT algorithm. Therefore, in the present embodiment, the rotation speed threshold value NETH is set to the cross rotation speed NECRS, and when the engine rotation speed NE is lower than the rotation speed threshold value NETH, the first frequency component intensity STFT1 is calculated using the FFT algorithm, When the engine speed NE is equal to or higher than the speed threshold value NETH, the second frequency component strength STFT2 is calculated using the DFT algorithm. As a result, an increase in the number of processing steps per unit time can be suppressed in a wide range of the engine speed NE, and the calculation speed can be increased.
図7は周波数成分強度を算出する手順を示すフローチャートである。ステップS1では、検出データVKNKを取得し、ステップS2では、下記式(1)及び(2)によりサイン波成分強度DMFTS(j2,k)及びコサイン波成分強度DMFTC(j2,k)を算出する。ここでインデクスパラメータkは、図4(b)に示すアドレス番号であり、「1」からND(本実施形態では「50」)までの値をとる。またΔtは、(サンプリング周期×ND)に相当し、本実施形態では1ミリ秒である。
DMFTS(j2,k)=VKNK(k)×
sin{2π×(j2+5)×1000×Δt×k/ND} (1)
DMFTC(j2,k)=VKNK(k)×
cos{2π×(j2+5)×1000×Δt×k/ND} (2)
FIG. 7 is a flowchart showing a procedure for calculating the frequency component intensity. In step S1, detection data VKNK is acquired, and in step S2, sine wave component strength DMFTS (j2, k) and cosine wave component strength DMFTC (j2, k) are calculated by the following equations (1) and (2). Here, the index parameter k is an address number shown in FIG. 4B, and takes a value from “1” to ND (“50” in the present embodiment). Δt corresponds to (sampling period × ND), and is 1 millisecond in this embodiment.
DMFTS (j2, k) = VKNK (k) ×
sin {2π × (j2 + 5) × 1000 × Δt × k / ND} (1)
DMFTC (j2, k) = VKNK (k) ×
cos {2π × (j2 + 5) × 1000 × Δt × k / ND} (2)
ステップS1及びS2の処理は、サンプリング周期(20マイクロ秒)毎に実行される。 Steps S1 and S2 are executed every sampling period (20 microseconds).
ステップS3では、CRK割り込みが発生したか否かを判別し、発生していないときはステップS1に戻り、CRK割り込みが発生したタイミングで、エンジン回転数NEが回転数閾値NETH以上であるか否かを判別する。NE<NETHであるときは、FFTアルゴリズムによる第1周波数成分強度STFT1の算出を実行し(ステップS6)、NE≧NETHであるときは、DFTアルゴリズムによる第2周波数成分強度STFT2の算出を実行する(ステップS5)。 In step S3, it is determined whether or not a CRK interrupt has occurred. If not, the process returns to step S1 and whether or not the engine speed NE is equal to or greater than the speed threshold value NETH at the timing when the CRK interrupt occurs. Is determined. When NE <NETH, the first frequency component strength STFT1 is calculated by the FFT algorithm (step S6), and when NE ≧ NETH, the second frequency component strength STFT2 is calculated by the DFT algorithm (step S6). Step S5).
ステップS5では、具体的には下記式(3)により第2周波数成分強度STFT(j2,i)を算出する。インデクスパラメータmは、CRK割り込みが発生したときのアドレス番号kが「25」となるように設定される修正アドレス番号である(図4(d)参照)。インデクスパラメータmpは、前回算出時に適用された修正アドレス番号であり、mxは前回境界インデクスであり、myは今回境界インデクスであり、それぞれ下記式(4)及び(5)で与えられる。 In step S5, specifically, the second frequency component strength STFT (j2, i) is calculated by the following equation (3). The index parameter m is a modified address number that is set so that the address number k when the CRK interrupt occurs is “25” (see FIG. 4D). The index parameter mp is a modified address number applied at the time of previous calculation, mx is the previous boundary index, and my is the current boundary index, which are given by the following equations (4) and (5), respectively.
my=NV+1 (5)
ここでNVは前回のSTFT2算出に使用したデータのうち、今回のSTFT2算出に使用できるデータの数であり、データ数NVはエンジン回転数NEが高くなるほど増加する。
my = NV + 1 (5)
Here, NV is the number of data that can be used for the current STFT2 calculation among the data used for the previous STFT2 calculation, and the data number NV increases as the engine speed NE increases.
式(3)の第1項TRMS1及び第3項TRMC1が、積算値の前回算出値に相当し、第2項TRMS2及び第3項TRMC2が新たに算出する積算値に相当する。 In the equation (3), the first term TRMS1 and the third term TRMC1 correspond to the previous calculated value of the integrated value, and the second term TRMS2 and the third term TRMC2 correspond to the newly calculated integrated value.
このようにサイン波成分強度DMFTSの積算値の一部及びコサイン波成分強度DMFTCの積算値一部を、それぞれ前回算出値(TRMS1,TRMC1)に置き換えて、周波数成分強度STFT(j,i)の算出を行うことにより、第2周波数成分強度STFT2を算出するときに、サイン波成分強度DMFTS及びコサイン波成分強度DMFTCの積算演算の一部を再度行う必要がなくなり、演算速度を高めることができる。 In this way, a part of the integrated value of the sine wave component intensity DMFTS and a part of the integrated value of the cosine wave component intensity DMFTC are respectively replaced with the previously calculated values (TRMS1, TRMC1), and the frequency component intensity STFT (j, i) By calculating, when calculating the second frequency component intensity STFT2, it is not necessary to perform part of the integration calculation of the sine wave component intensity DMFTS and the cosine wave component intensity DMFTC again, and the calculation speed can be increased.
次にFFTアルゴリズムによる第1周波数成分強度STFT1の算出手法を説明する。FFTアルゴリズムは公知の演算手法であり、かつ数式による簡潔な説明が困難であるため、以下の説明では本実施形態で実行される演算の概要を説明する。
図8は、64個の検出データVKNKを用いて、コンピュータにより実行される演算の最初の3段階に対応する数式群を示す図である。これらの式における「W」は下記式(11)で定義される回転子と呼ばれる複素数の三角関数である。式(11)の「i」は虚数を示す記号として使用している。
FIG. 8 is a diagram showing a group of mathematical expressions corresponding to the first three stages of operations executed by the computer using 64 pieces of detection data VKNK. “W” in these equations is a complex trigonometric function called a rotator defined by the following equation (11). In equation (11), “i” is used as a symbol indicating an imaginary number.
数式群EG1のx(n)(n=0〜63)は、下記式(12)に示すように検出データVKNK(n)(n=0〜63)に相当する検出パラメータであるが、インデクスパラメータnについて、ビット反転の操作(*で示す)を行ったものである。
x(n)=VKNK(n*) (12)
X (n) (n = 0 to 63) in the mathematical expression group EG1 is a detection parameter corresponding to the detection data VKNK (n) (n = 0 to 63) as shown in the following expression (12). For n, a bit inversion operation (indicated by *) is performed.
x (n) = VKNK (n *) (12)
データ数が64(=2の6乗)であるので、例えばn=1を6ビットの2進数で表すと「000001」となり、ビット反転すると「100000」となり、これを10進数で示すと「32」となる。すなわち、x(1)=VKNK(32)となる。 Since the number of data is 64 (= 2 to the sixth power), for example, when n = 1 is represented by a 6-bit binary number, it becomes “000001”, when the bit is inverted, it becomes “100,000”, and this is represented by a decimal number “32”. " That is, x (1) = VKNK (32).
まず式(12)により変換された検出パラメータx(n)を数式群EG1に適用することにより、周波数成分強度パラメータX0が算出され、周波数成分強度パラメータX0を数式群EG2に適用することにより、周波数成分強度パラメータX1が算出され、周波数成分強度パラメータX1を数式群EG3に適用することにより、周波数成分強度パラメータX2が算出され、同様の演算を繰り返すことにより、周波数成分強度パラメータX5(0,jx)(jx=1〜31)が得られ、これが求めるべき周波数成分FFT(jx)に相当する。「jx」は、離散周波数であり、20マイクロ秒のサンプリング周期(サンプリング周波数50kHz)で、データ数64である場合において、(50×jx/64)[kHz]に相当する。
By applying the converted detected parameters x (n) to the equation group EG1 first by Equation (12), the calculated frequency component intensity parameters X 0, by applying the frequency component intensity parameter X 0 in formula group EG2 The frequency component strength parameter X 1 is calculated, and by applying the frequency component strength parameter X 1 to the mathematical formula group EG3, the frequency component strength parameter X 2 is calculated. By repeating the same operation, the frequency component strength parameter X 1 is calculated. 5 (0, jx) (jx = 1 to 31) is obtained, which corresponds to the frequency component FFT (jx) to be obtained. “Jx” is a discrete frequency, and corresponds to (50 × jx / 64) [kHz] when the sampling period is 20 microseconds (
したがって第1周波数成分強度STFT1は、下記式(13)で与えられる。式(13)の「Re」「Im」は、それぞれ複素数の実部及び虚部を示す。なお、上記第1周波数インデクスj1は、インデクスパラメータjxから「7」を減算したものに相当する。よって、式(13)を第1周波数インデクスj1を用いて表すと、式(13a)が得られ、これによりFFTアルゴリズムを用いた演算によって第1周波数成分強度STFT1(j1)が算出される。DFTアルゴリズムによる演算と同様に、周波数5kHzから25kHzの範囲の周波数成分強度を算出することとすると、インデクスパラメータjxは、「7」から「31」までの25個の値をとる。
図9は、図7のステップS4における判別結果が「YES」から「NO」へまたはその逆に変化し、演算アルゴリズムを切り換える際の切換時期を説明するためのタイムチャートであり、CRK割込の発生タイミング(クランク角6度)が縦線で示されている。本実施形態では、圧縮上死点後12度から72度の期間+α(その前後の(32×20マイクロ秒)または(25×20マイクロ秒))の期間で取得された検出データを用いてノッキング判定を行うので、ノッキング判定に用いるデータの取得期間TDRを避けて、圧縮上死点前96度から圧縮上死点までの期間を切換期間RCASWとしている。これにより、切換前後の周波数成分強度演算の中断を回避し、円滑な切換を行うことができる。
FIG. 9 is a time chart for explaining the switching timing when switching the calculation algorithm when the determination result in step S4 of FIG. 7 changes from “YES” to “NO” or vice versa. The generation timing (crank
次に図10及び図11を参照して、周波数成分強度STFT(STFT1またはSTFT2)を用いたノッキング判定手法の概要を説明する。
上述したように周波数成分強度STFTは、時系列データとして図10(a)または図10(b)に示すように2次元マトリクス(以下「スペクトル時系列マップ」という)として算出される。スペクトル時系列マップは縦方向が周波数fであり、横方向がクランク角度(燃焼行程が開始する圧縮上死点後のクランク角度)CAである。図10(a)は、FFTアルゴリズムを使用して演算される第1スペクトル時系列マップを示し、縦方向及び横方向のインデクスとしてそれぞれ周波数インデクスj1(j1=0〜24)及びクランク角インデクスi(i=0〜10)を用い、各格子点のマップ値を第1周波数成分強度STFT1(j1,i)と表示する。
Next, an outline of the knocking determination method using the frequency component intensity STFT (STFT1 or STFT2) will be described with reference to FIGS.
As described above, the frequency component intensity STFT is calculated as time series data as a two-dimensional matrix (hereinafter referred to as “spectrum time series map”) as shown in FIG. 10 (a) or FIG. 10 (b). In the spectrum time series map, the vertical direction is the frequency f, and the horizontal direction is the crank angle (crank angle after compression top dead center at which the combustion stroke starts) CA. FIG. 10A shows a first spectral time-series map calculated using the FFT algorithm, and the frequency index j1 (j1 = 0 to 24) and the crank angle index i ( i = 0 to 10), and the map value of each lattice point is displayed as the first frequency component intensity STFT1 (j1, i).
図10(b)は、DFTアルゴリズムを使用して演算される第2スペクトル時系列マップを示し、縦方向及び横方向のインデクスとしてそれぞれ周波数インデクスj2(j2=0〜20)及びクランク角インデクスi(i=0〜10)を用い、各格子点のマップ値を第2周波数成分強度STFT2(j2,i)と表示する。 FIG. 10B shows a second spectral time-series map calculated using the DFT algorithm, and the frequency index j2 (j2 = 0 to 20) and the crank angle index i ( i = 0 to 10), and the map value of each lattice point is displayed as the second frequency component intensity STFT2 (j2, i).
本実施形態では、図10(a)及び図10(b)に示すスペクトル時系列マップを、複数の所定周波数範囲Rf0〜Rf6までの7周波数範囲に分割し、各周波数範囲における周波数成分強度STFTの最大値を代表値として選択することにより、図11(a)及び図11(b)に示す代表値スペクトル時系列マップを生成する。そして、代表値スペクトル時系列マップを、ノッキング発生時の代表値スペクトル時系列マップに相当する基準スペクトル時系列マップ(図11(c))と比較することにより、ノッキング判定を行う。すなわち、代表値スペクトル時系列マップのマップ値と、基準スペクトル時系列マップのマップ値との適合率を算出し、適合率が判定閾値を超えたときにノッキングが発生したと判定する。 In the present embodiment, the spectral time-series maps shown in FIGS. 10A and 10B are divided into seven frequency ranges from a plurality of predetermined frequency ranges Rf0 to Rf6, and the frequency component intensity STFT in each frequency range is divided. By selecting the maximum value as the representative value, the representative value spectrum time-series map shown in FIGS. 11A and 11B is generated. Then, knocking determination is performed by comparing the representative value spectrum time series map with a reference spectrum time series map (FIG. 11C) corresponding to the representative value spectrum time series map at the time of occurrence of knocking. That is, the matching rate between the map value of the representative value spectrum time-series map and the map value of the reference spectrum time-series map is calculated, and it is determined that knocking has occurred when the matching rate exceeds the determination threshold.
本実施形態では、第1周波数範囲Rf0から第7周波数範囲Rf6は、以下のように定義されている。
Rf0 5kHz≦f<8kHz
Rf1 8kHz≦f<11kHz
Rf2 11kHz≦f<14kHz
Rf3 14kHz≦f<17kHz
Rf4 17kHz≦f<20kHz
Rf5 20kHz≦f<23kHz
Rf6 23kHz≦f<26kHz
In the present embodiment, the first frequency range Rf0 to the seventh frequency range Rf6 are defined as follows.
Rf0 5kHz ≦ f <8kHz
Rf1 8kHz ≦ f <11kHz
Rf3 14 kHz ≦ f <17 kHz
Rf4 17 kHz ≦ f <20 kHz
Rf5 20 kHz ≦ f <23 kHz
Rf6 23 kHz ≦ f <26 kHz
図11(a)は、図10(a)の第1スペクトル時系列マップから生成される第1代表値スペクトル時系列マップを示し、縦方向及び横方向のインデクスとしてそれぞれ周波数インデクスjg(jg=0〜7)及びクランク角インデクスi(i=0〜10)を用い、各格子点のマップ値を第1代表周波数成分強度GSTFT1(jg,i)と表示する。 FIG. 11A shows a first representative value spectrum time-series map generated from the first spectrum time-series map of FIG. 10A, and frequency indexes jg (jg = 0) as vertical and horizontal indexes, respectively. -7) and the crank angle index i (i = 0 to 10), the map value of each lattice point is displayed as the first representative frequency component intensity GSTFT1 (jg, i).
図11(b)は、図10(b)の第2スペクトル時系列マップから生成される第2代表値スペクトル時系列マップを示し、縦方向及び横方向のインデクスは、図11(a)と同一である。各格子点のマップ値は第2代表周波数成分強度GSTFT2(jg,i)と表示される。 FIG. 11B shows a second representative value spectrum time-series map generated from the second spectrum time-series map of FIG. 10B, and the vertical and horizontal indexes are the same as those in FIG. 11A. It is. The map value of each lattice point is displayed as the second representative frequency component intensity GSTFT2 (jg, i).
図11(c)は、ノッキング発生時の代表値スペクトルマップに相当する基準スペクトル時系列マップを示し、縦方向及び横方向のインデクスは、図11(a)と同一である。各格子点のマップ値は基準周波数成分強度RSTFT(jg,i)と表示される。 FIG. 11C shows a reference spectrum time-series map corresponding to the representative value spectrum map when knocking occurs, and the vertical and horizontal indexes are the same as those in FIG. The map value of each lattice point is displayed as the reference frequency component intensity RSTFT (jg, i).
代表値スペクトル時系列マップを生成することにより、第1及び第2代表値スペクトル時系列マップの形態(行数)が統一され、2つのアルゴリズムを切り換えて使用する場合において、図11(c)に示す1つの基準スペクトル時系列マップとの比較によって、ノッキング判定を行うことが可能となり、しかも比較に必要な演算量を低減することができる。 When the representative value spectrum time series map is generated, the forms (number of rows) of the first and second representative value spectrum time series maps are unified, and when two algorithms are switched and used, FIG. It is possible to perform knocking determination by comparing with one reference spectrum time series map shown in the figure, and it is possible to reduce the amount of calculation required for the comparison.
なお実際には、図12に示すようにノイズ除去処理及びマップ値の二値化処理を行い、該処理後の二値化代表値スペクトル時系列マップと、二値化基準スペクトル時系列マップとを比較することによってノッキング判定を行う。ノイズ除去処理、二値化処理、及び基準マップとの比較処理の詳細は、例えば上記特許文献2に示されている。
Actually, as shown in FIG. 12, noise removal processing and map value binarization processing are performed, and the binarized representative value spectrum time-series map and binarization reference spectrum time-series map after the processing are performed. Knocking determination is performed by comparing. Details of the noise removal process, the binarization process, and the comparison process with the reference map are disclosed in
図12は、上述した手法によりノッキング判定を行う処理のフローチャートであり、この処理はECU5のCPUでTDCパルスの発生に同期して実行される。
FIG. 12 is a flowchart of a process for performing knocking determination by the above-described method, and this process is executed by the CPU of the
ステップS11では、図10(a)または(b)に示すスペクトル時系列マップを算出し、ステップS12では、図10(a)または(b)に示すスペクトル時系列マップから代表値時系列マップを生成する。ステップS13では、ノッキングが発生していないときの代表値時系列マップから学習処理(ステップS20)により生成されるノイズマップを用いてノイズ除去処理を行う。ステップS14ではノイズ除去された代表値時系列マップのマップ値を「0」または「1」に二値化する処理を行い二値化代表値時系列マップを生成する。 In step S11, a spectrum time series map shown in FIG. 10A or 10B is calculated. In step S12, a representative value time series map is generated from the spectrum time series map shown in FIG. 10A or 10B. To do. In step S13, noise removal processing is performed using a noise map generated by learning processing (step S20) from the representative value time-series map when knocking has not occurred. In step S14, the binarized representative value time series map is generated by binarizing the map value of the representative value time series map from which noise has been removed to “0” or “1”.
ステップS15では、二値化代表値時系列マップのマップ値と、対応する基準時系列マップのマップ値との適合率算出処理を実行し、両者の適合率PFITを算出する。ステップS16では、エンジン回転数NE及び吸気圧PBAに応じて判定閾値SLVLを算出する。判定閾値SLVLは、エンジン回転数NEが高くなるほど増加し、吸気圧PBAが高くなるほど増加するように設定される。 In step S15, the matching rate calculation process of the map value of the binarized representative value time-series map and the map value of the corresponding reference time-series map is executed, and the matching rate PFIT of both is calculated. In step S16, a determination threshold SLVL is calculated according to the engine speed NE and the intake pressure PBA. Determination threshold SLVL is set so as to increase as engine speed NE increases and to increase as intake pressure PBA increases.
ステップS17では、ステップS15で算出される適合率PFITが判定閾値SLVLより大きいか否かを判別し、その答が肯定(YES)であるときは、ノッキングが発生したと判定し、ノッキングフラグFKNOCKを「1」に設定する(ステップS18)。 In step S17, it is determined whether or not the relevance ratio PFIT calculated in step S15 is larger than the determination threshold SLVL. If the answer is affirmative (YES), it is determined that knocking has occurred, and the knocking flag FKNOCK is set. “1” is set (step S18).
ステップS17でPFIT≦SLVLであるときは、ノッキングは発生していないと判定し、ノッキングフラグFKNOCKを「0」に設定する(ステップS19)。次いでステップS12で生成される代表値時系列マップに基づいてノイズ学習処理を実行し、ノイズマップの更新を行う(ステップS20)。 If PFIT ≦ SLVL in step S17, it is determined that knocking has not occurred, and the knocking flag FKNOCK is set to “0” (step S19). Next, noise learning processing is executed based on the representative value time series map generated in step S12, and the noise map is updated (step S20).
ノイズマップには、例えば吸気弁の着座ノイズのように定常的に発生するノイズが反映されるので、ノイズマップを用いたノイズ除去処理を行うことにより、定常的なノイズの影響を除いて高精度の判定を行うことが可能となる。図13には、着座ノイズの周波数スペクトル(実線)と、ノッキング発生時の周波数スペクトル(破線)が示されており、図12の処理により、このようなノイズの影響を確実に除去することができる。 The noise map reflects noise that occurs regularly, for example, the intake noise of the intake valve. For this reason, noise removal using the noise map eliminates the effects of stationary noise and provides high accuracy. Can be determined. FIG. 13 shows a frequency spectrum (solid line) of seating noise and a frequency spectrum (dashed line) at the time of occurrence of knocking, and the influence of such noise can be reliably removed by the processing of FIG. .
以上詳述したように本実施形態では、ノックセンサ11の出力信号がサンプリング周期TSMPでサンプリングされ、サンプル値がデジタル値に変換され、得られたデジタル値VKNKに基づいて5kHzから25kHzまでの周波数範囲内における複数の周波数成分の強度STFTが算出される。エンジン回転数NEが回転数閾値NETHより低いときは、FFTアルゴリズムを用いて周波数成分強度STFTが算出される一方、エンジン回転数NEが回転数閾値NETH以上であるときは、周波数成分強度STFTがDFTアルゴリズムを用いて算出され、周波数成分強度STFTの算出処理はエンジン回転に同期して実行される。エンジン回転数NEが回転数閾値NETHより低いときは、FFTアルゴリズムを使用することによってDFTアルゴリズムを使用する場合より演算速度を高めることができる。またエンジン回転数NEが回転数閾値NETH以上であるきは、DFTアルゴリズムを改良することによってFFTアルゴリズムより演算速度を高めることができる。その結果、エンジン回転数NEより広い範囲で高い演算速度を実現することができる。
As described above in detail, in this embodiment, the output signal of the
またFFTアルゴリズムよる演算とDFTアルゴリズムによる演算との切換が、所定クランク角度範囲RCASWにおいて実行される。周波数成分強度演算を実行している期間中に切り換えると、切換前の演算が完了していないため、得られる演算結果が不完全なものとなる可能性があるが、演算が実行されない所定クランク角度範囲RCASWにおいて切換を行うことにより、切換による演算中断を回避し、円滑な切換を行うことができる。 Further, switching between the calculation by the FFT algorithm and the calculation by the DFT algorithm is executed in the predetermined crank angle range RCASW. If switching during the period during which frequency component intensity calculation is being performed, the calculation before switching is not complete, so the calculation result obtained may be incomplete, but the predetermined crank angle at which calculation is not performed By performing switching in the range RCASW, it is possible to avoid computation interruption due to switching and perform smooth switching.
またDFTアルゴリズムを使用する場合においては、サイン波成分強度DMFTSの積算値の一部及びコサイン波成分強度DMFTCの積算値一部を、それぞれ前回算出値(TRMS1,TRMC1)に置き換えて、周波数成分強度STFT(j,i)の算出が行われるので、第2周波数成分強度STFT2を算出するときに、サイン波成分強度DMFTS及びコサイン波成分強度DMFTCの積算演算の一部を再度行う必要がなくなり、DFTアルゴリズムを使用したときの演算速度を高めることができる。 In addition, when using the DFT algorithm, a part of the integrated value of the sine wave component intensity DMFTS and a part of the integrated value of the cosine wave component intensity DMFTC are respectively replaced with the previous calculated values (TRMS1, TRMC1), respectively. Since STFT (j, i) is calculated, when calculating the second frequency component strength STFT2, it is not necessary to perform part of the integration calculation of the sine wave component strength DMFTS and the cosine wave component strength DMFTC again. The calculation speed when using the algorithm can be increased.
また回転数閾値NETHは、周波数成分強度の算出に必要とされる単位時間当たりの処理ステップ数に応じて設定される。DFTアルゴリズムを使用した場合に、サイン波成分強度DMFTSの積算値の一部及びコサイン波成分強度DMFTCの積算値一部を、それぞれ前回算出値(TRMS1,TRMC1)に置き換えて演算を行うことにより、DFTアルゴリズムの単位時間当たりの処理ステップ数NSDは、エンジン回転数NEが増加しても一定となる一方、FFTアルゴリズムの単位時間当たりの処理ステップ数NSFは、エンジン回転数NEの増加に比例して増加する(図6)。したがって、処理ステップ数NSFが処理ステップ数NSDと等しくなるエンジン回転数NEを回転数閾値NETHとすることにより、適切な演算アルゴリズムの切換を行うことができる。 The rotation speed threshold value NETH is set according to the number of processing steps per unit time required for calculating the frequency component intensity. When using the DFT algorithm, by replacing the part of the integrated value of the sine wave component intensity DMFTS and the part of the integrated value of the cosine wave component intensity DMFTC with the previous calculated values (TRMS1, TRMC1), respectively, The number of processing steps NSD per unit time of the DFT algorithm is constant as the engine speed NE increases, whereas the number of processing steps NSF of the FFT algorithm per unit time is proportional to the increase of the engine speed NE. Increase (Figure 6). Therefore, by setting the engine speed NE at which the process step number NSF is equal to the process step number NSD as the engine speed threshold value NETH, it is possible to switch the calculation algorithm appropriately.
また第1〜第7周波数範囲Rf0〜Rf6に含まれる第1周波数成分強度STFT1または第2周波数成分強度STFT2の代表値GSTFT1またはGSTFT2を選択する処理を行って、代表値スペクトル時系列マップ(図11(a)(b))が生成され、代表値スペクトル時系列マップを用いてノッキングの判定が行われる。FFTアルゴリズムにより算出される第1周波数成分強度STFT1と、DFTアルゴリズムにより算出される第2周波数成分強度STFT2とは、対応する周波数が一致しないので、周波数範囲Rf0〜Rf6に含まれる第1周波数成分強度STFT1または第2周波数成分強度STFT2の代表値を使用することによって、FFTアルゴリズムとDFTアルゴリズムとの切換を行っても、ノッキング判定処理を適切に行うことができる。 Further, a process of selecting the representative value GSTFT1 or GSTFT2 of the first frequency component intensity STFT1 or the second frequency component intensity STFT2 included in the first to seventh frequency ranges Rf0 to Rf6 is performed, and the representative value spectrum time series map (FIG. 11) is selected. (A) and (b)) are generated, and knocking is determined using the representative value spectrum time-series map. The first frequency component intensity STFT1 calculated by the FFT algorithm and the second frequency component intensity STFT2 calculated by the DFT algorithm do not coincide with each other, so the first frequency component intensity included in the frequency range Rf0 to Rf6. By using the representative value of STFT1 or second frequency component intensity STFT2, knocking determination processing can be performed appropriately even when switching between the FFT algorithm and the DFT algorithm.
本実施形態では、ECU5がサンプリング手段、FFT演算手段、DFT演算手段、演算制御手段、要素強度算出手段、周波数成分強度算出手段、及びノッキング判定手段を構成する。
In the present embodiment, the
なお本発明は上述した実施形態に限るものではなく、種々の変形が可能である。例えば、上述した実施形態では、スペクトル時系列マップから代表値スペクトル時系列マップを生成し、代表値スペクトル時系列マップを用いてノッキング判定を行うようにしたが、スペクトル時系列マップそのものと、対応する基準スペクトル時系列マップとを比較することにより、ノッキング判定を行うようにしてもよい。その場合には、基準スペクトル時系列マップとして、第1スペクトル時系列マップに対応するものと、第2スペクトル時系列マップに対応するものと使用して、比較処理を行う。あるいは、DFTアルゴリズムを使用して周波数成分強度を算出する第2周波数群FG2を、第1周波数群FG1と同一とするようにしてもよい。その場合には、基準スペクトル時系列マップは1つで足りる。 The present invention is not limited to the embodiment described above, and various modifications can be made. For example, in the above-described embodiment, the representative value spectrum time series map is generated from the spectrum time series map, and the knocking determination is performed using the representative value spectrum time series map. You may make it perform knocking determination by comparing with a reference | standard spectrum time series map. In that case, the comparison process is performed using the reference spectrum time-series map corresponding to the first spectrum time-series map and the one corresponding to the second spectrum time-series map. Or you may make it make the 2nd frequency group FG2 which calculates a frequency component intensity | strength using a DFT algorithm be the same as the 1st frequency group FG1. In that case, only one reference spectrum time-series map is sufficient.
また、ノックセンサ出力のサンプリング周期や周波数成分分析を行うクランク角度間隔は上述したもの(20マイクロ秒、6度)に限るものではなく、本発明の目的が達成される範囲内において変更可能である。また、スペクトル時系列マップ(上述した実施形態では31行×11列または21行×11列のマトリクスで構成)も同様に変更可能である。 Further, the sampling period of the knock sensor output and the crank angle interval for performing frequency component analysis are not limited to those described above (20 microseconds, 6 degrees), and can be changed within a range in which the object of the present invention is achieved. . Further, the spectrum time series map (configured by a matrix of 31 rows × 11 columns or 21 rows × 11 columns in the above-described embodiment) can be similarly changed.
また上述した実施形態では、ノックセンサによる検出値の周波数分析を行う装置を示したが、本発明はこれに限らず、エンジン運転パラメータ検出値の周波数成分分析を、エンジン回転(CRK割り込み)に同期して行う場合に適用可能である。例えば本発明は、CRKセンサから出力されされるCRKパルス(割り込み)の発生周期CRMEまたはその逆数として得られるエンジン1の瞬時回転速度の周波数成分分析などにも適用できる。
Further, in the above-described embodiment, the device for performing the frequency analysis of the detection value by the knock sensor is shown. However, the present invention is not limited to this, and the frequency component analysis of the engine operation parameter detection value is synchronized with the engine rotation (CRK interruption). It can be applied to For example, the present invention can also be applied to frequency component analysis of the instantaneous rotational speed of the
1 内燃機関
5 電子制御ユニット(サンプリング手段、FFT演算手段、DFT演算手段、演算制御手段、要素強度算出手段、周波数成分強度算出手段、ノッキング判定手段)
11 ノックセンサ
DESCRIPTION OF
11 Knock sensor
Claims (5)
前記運転パラメータを所定時間間隔でサンプリングし、サンプル値をデジタル値に変換するサンプリング手段と、
前記検出値に含まれる複数の周波数成分の強度を高速フーリエ変換アルゴリズムを用いて算出するFFT演算手段と、
前記検出値に含まれる複数の周波数成分の強度を離散フーリエ変換アルゴリズムを用いて算出するDFT演算手段と、
前記機関の回転速度が設定閾値より低いときは、前記FFT演算手段により前記複数の周波数成分の強度を算出し、前記機関回転速度が前記設定閾値以上であるときは、前記DFT演算手段により前記複数の周波数成分の強度を算出する処理を前記機関の回転に同期して実行する演算制御手段とを備えることを特徴とする周波数成分分析装置。 In the frequency component analysis device that performs frequency component analysis on the detected value of the operating parameter of the internal combustion engine in synchronization with the rotation of the engine,
Sampling means for sampling the operating parameters at predetermined time intervals and converting the sample values into digital values;
FFT calculation means for calculating the intensity of a plurality of frequency components included in the detected value using a fast Fourier transform algorithm;
DFT calculation means for calculating the intensity of a plurality of frequency components included in the detected value using a discrete Fourier transform algorithm;
When the rotational speed of the engine is lower than a set threshold value, the FFT calculation means calculates the intensity of the plurality of frequency components, and when the engine rotation speed is equal to or higher than the set threshold value, the DFT calculation means calculates the plurality of frequency components. And a calculation control means for executing a process of calculating the intensity of the frequency component in synchronization with the rotation of the engine.
前記第1要素強度及び前記第2要素強度を用いて前記複数の周波数成分の強度を算出する周波数成分強度算出手段とを備え、
前記周波数成分強度算出手段は、前記第1要素強度の積算値の一部及び前記第2要素強度の積算値の一部をそれぞれ前回算出値に置き換えて前記周波数成分の強度を算出することを特徴とする請求項1または2に記載の周波数成分分析装置。 The DFT calculation means calculates the intensity of the first element and the intensity of the second element that are 90 degrees out of phase with respect to the first element, corresponding to the plurality of frequency components, for a predetermined number of sample values. Intensity calculation means;
Frequency component intensity calculating means for calculating the intensity of the plurality of frequency components using the first element intensity and the second element intensity;
The frequency component intensity calculating means calculates the intensity of the frequency component by replacing a part of the integrated value of the first element intensity and a part of the integrated value of the second element intensity with the previous calculated value, respectively. The frequency component analyzer according to claim 1 or 2.
前記FFT演算手段またはDFT演算手段により算出される複数の周波数成分の強度に基づいて前記機関におけるノッキングを判定するノッキング判定手段をさらに備え、
前記FFT演算手段は、複数の第1周波数群に対応する複数の第1周波数成分の強度を算出し、前記DFT演算手段は、前記第1周波数群とは異なる第2周波数群に対応する複数の第2周波数成分の強度を算出し、
該ノッキング判定手段は、所定周波数範囲に含まれる前記第1または第2周波数成分の強度の代表値を選択する処理を、複数の所定周波数範囲について実行し、選択した複数の代表値を用いて前記ノッキングの判定を行うことを特徴する請求項1から4の何れか1項に記載の周波数成分分析装置。 The operating parameter is a detection signal of a knock sensor attached to the engine,
A knock determination unit for determining knocking in the engine based on the intensities of a plurality of frequency components calculated by the FFT calculation unit or the DFT calculation unit;
The FFT operation means calculates intensities of a plurality of first frequency components corresponding to the plurality of first frequency groups, and the DFT operation means includes a plurality of second frequency groups different from the first frequency group. Calculating the intensity of the second frequency component;
The knocking determination unit executes a process of selecting a representative value of the intensity of the first or second frequency component included in a predetermined frequency range for a plurality of predetermined frequency ranges, and uses the selected plurality of representative values. The frequency component analyzing apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein knocking is determined.
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