JP6063428B2 - タイヤ空気圧低下検出装置、方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明はタイヤ空気圧低下検出装置、方法及びプログラムに関する。さらに詳しくは、走行中の車両のタイヤの捻り共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するタイヤ空気圧低下検出装置、方法及びプログラムに関する。

自動車が安全に走行できるための要素の１つとして、タイヤの空気圧をあげることができる。空気圧が適正値よりも低下すると、操縦安定性や燃費が悪くなり、タイヤバーストの原因となる場合がある。このため、タイヤ空気圧の低下を検出し、運転者に警報を出して適切な処置を促すタイヤ空気圧警報装置（Ｔｉｒｅ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ；ＴＰＭＳ）は、環境の保護や運転者の安全性の確保という見地から重要な技術である。

従来の警報装置は、直接検知型と間接検知型の２つに分類できる。直接検知型は、タイヤホイール内部に圧力センサを組み込むことでタイヤの空気圧を直接計測するものである。空気圧の低下を高精度に検出することができる一方で、電池寿命やメンテナンス、実環境での耐故障性能に問題があることなど、技術的、コスト的な課題を残している。

一方、間接検知型はタイヤの回転情報から空気圧を推定する方法であり、動荷重半径（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｌｏａｄｅｄ Ｒａｄｉｕｓ；ＤＬＲ）方式と、共振周波数（Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ；ＲＦＭ）方式に細分類することができる。このうち、ＲＦＭ方式は、ＤＬＲ方式における問題点（車輪回転速度の相対比較を基本原理とすることから、４輪同時減圧が検出できないなどの問題点）を解決できるものとして種々の技術が提案されている。

ＲＦＭ方式は、タイヤの捻り共振周波数が減圧により低下するという特性を利用し、タイヤの回転速度情報又は回転加速度情報からタイヤの捻り共振周波数を時系列推定することにより当該タイヤの空気圧低下を検出するものである。

ところが、ＲＦＭ方式においてタイヤの共振周波数を推定するに際し、車輪速スペクトル中のタイヤ共振周波数付近にノイズによるピークがあると、共振周波数の推定精度が低下する。例えば、エンジンノイズに代表されるような周期性ノイズがタイヤの共振周波数付近に重畳すると、共振周波数の推定精度に大きな影響を与える。

エンジンノイズは、エンジンの回転ムラやトルクムラが主たる原因であることから、通常、駆動輪の左輪と右輪に同位相で現れる。
そこで、このような同位相のノイズの影響をなくすために、左右輪の車輪速の差分をとることが提案されている（例えば、特許文献１及び非特許文献１参照）。特許文献１及び非特許文献１記載のタイヤ空気圧推定法では、前述したエンジンノイズが左輪と右輪とで同位相で現れることに鑑み、当該エンジンノイズを除去するために左右輪の車輪速の差分をとっている。

また、車輪速信号をＦＦＴ処理し、平均化処理などによりスペクトルを平滑化し、ノイズに起因するピークを切り取ることで当該ノイズを消去することが提案されている（例えば、特許文献２参照）。

特許第３４３５６３４号公報 特開平７−１３７５０９号公報

梅野孝治、「車輪速センサを用いたタイヤ空気圧推定法の開発」、豊田中央研究所Ｒ＆Ｄレビュー、１９９７年１２月、Ｖｏｌ．３２、Ｎｏ．４、ｐ．４５−５２

しかし、特許文献１及び非特許文献１記載の技術のように左右輪の差分をとる方法では、左右輪の車輪速信号を差し引きしても、エンジンノイズを取り除くことができない場合がある。すなわち、ＦＦ車でよくみられるアクスルシャフトの左右不等長や、左右の剛性差、左右タイヤの特性差などにより、デファレンシャルギヤからタイヤまでの伝達特性が左右で異なる場合があるためである。

また、特許文献２記載の装置のような間接式空気圧低下検出装置は、車両に搭載されるＡＢＳなどのＣＰＵに組み込まれることが一般的であるが、この場合、ＦＦＴを多用することはＣＰＵリソースの点から問題である。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、周期性ノイズの影響を排除してタイヤ共振周波数の推定精度を向上させることができるタイヤ空気圧低下検出装置、方法及びプログラムを提供することを目的としている。

（１）本発明の第１の観点に係るタイヤ空気圧低下検出装置（以下、単に「検出装置」ともいう）は、車両の各車輪の回転速度情報を検出する回転速度情報検出部と、
前記回転速度情報検出部により得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の捻り共振周波数を時系列推定する共振周波数推定部と、
推定された捻り共振周波数に基づいて前記各車輪に装着されたタイヤの空気圧の低下を判定する判定部と
を備えており、
前記共振周波数推定部は、前記回転速度情報である車輪速信号に重畳するノイズをアクティブノイズコントロール技術を用いて車輪毎に除去するノイズ除去部を備える。

（２）本発明の第２の観点に係る検出装置は、車両の各車輪の回転速度情報を検出する回転速度情報検出部と、
前記回転速度情報検出部により得られる回転速度情報から、車輪の回転加速度情報を演算する回転加速度情報演算部と、
前記回転加速度情報演算部により演算された回転加速度情報から、当該回転加速度情報の捻り共振周波数を時系列推定する共振周波数推定部と、
推定された捻り共振周波数に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定部と
を備えており、
前記共振周波数推定部は、前記回転加速度情報である車輪加速度信号に重畳するノイズをアクティブノイズコントロール技術を用いて車輪毎に除去するノイズ除去部を備える。

本発明の検出装置では、アクティブノイズコントロール（Ａｃｔｉｖｅ Ｎｏｉｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）技術（以下、単に「ＡＮＣ技術」ともいう）を用いることにより車輪速信号又は車輪加速度信号に重畳する周期性ノイズを車輪毎に除去することができ、その結果、タイヤの捻り共振周波数の推定精度を向上させることができる。また、ここで用いるＡＮＣ技術は、ＦＦＴを使用しない技術であることから、多大なＣＰＵリソースを必要としないので、通常の車載コンピュータに容易に搭載することができる。

（３）上記（１）又は（２）の検出装置において、前記アクティブノイズコントロール技術を、ディレイド−エックス・ハーモニクス・シンセサイザー（ＤＸＨＳ）とすることができる。
（４）上記（３）の検出装置において、前記ノイズが、エンジンの爆発に起因する周期ノイズであり、
前記周期ノイズの周波数が、エンジン回転数と気筒数とから算出され、
算出された周波数が２５〜６５Ｈｚの範囲内に場合に前記ノイズ除去部が機能するものとすることができる。

（５）上記（１）又は（２）の検出装置において、前記アクティブノイズコントロール技術が、制御対象である車輪速信号又は車輪加速度信号の過去信号を参照信号とし、適応アルゴリズムとしてＬＭＳアルゴリズムを用いたＦＩＲ型適応デジタルフィルタとすることができる。
（６）上記（３）又は（５）の検出装置において、前記ノイズ除去部が、３０〜１２０ｋｐｈの車両速度で機能し、前記ノイズ除去部の計算周期が３〜１０ｍｓｅｃであることが望ましい。

（７）上記（５）の検出装置において、前記ＦＩＲ型適応デジタルフィルタのタップ数をＮとし、除去しようとするノイズの数をＫとすると
Ｋ×４≦Ｎ≦５０
であることが望ましい。
（８）上記（５）の検出装置において、参照信号として用いる前記過去信号の取得時刻と現在時刻との時間差Δｔ（ｓｅｃ）が、
・ １６≦Δｔ≦０．３５
であることが望ましい。

（９）上記（１）又は（２）の検出装置において、前記アクティブノイズコントロール技術が、エンジンノイズを除去しようとする車輪と同軸の他の車輪の車輪速信号又は車輪加速度信号を参照信号とし、適応アルゴリズムとしてＬＭＳアルゴリズムを用いたＦＩＲ型適応デジタルフィルタとすることができる。
（１０）上記（１）又は（２）の検出装置において、前記アクティブノイズコントロール技術が、周期性路面ノイズを除去しようとする車輪と同側の他の車輪の車輪速信号又は車輪加速度信号を参照信号とし、適応アルゴリズムとしてＬＭＳアルゴリズムを用いたＦＩＲ型適応デジタルフィルタとすることができる。

（１１）上記（９）の検出装置において、参照信号として用いる前記信号の取得時刻と現在時刻との時間差Δｔ（ｓｅｃ）が、
０≦Δｔ≦０．３５
であり、ここで、
参照信号の取得時刻＝現在時刻−Δｔ
であることが望ましい。
（１２）上記（１０）の検出装置において、参照信号として用いる前記信号の取得時刻と現在時刻との時間差Δｔ（ｓｅｃ）が、
０≦Δｔ≦ホイールベース（ｍ）÷車両速度（ｍ／ｓｅｃ）×３
であり、ここで、
前輪を参照信号として後輪を制御する場合は、
参照信号の取得時刻＝現在時刻−Δｔであり、
後輪を参照信号として前輪を制御する場合は、
参照信号の取得時刻＝現在時刻＋Δｔ
であることが望ましい。

（１３）本発明の第３の観点に係るタイヤ空気圧低下検出方法（以下、単に「検出方法」ともいう）は、車両の各車輪の回転速度情報を検出する回転速度情報検出工程と、
前記回転速度情報検出工程において得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の捻り共振周波数を時系列推定する共振周波数推定工程と、
推定された捻り共振周波数に基づいて前記各車輪に装着されたタイヤの空気圧の低下を判定する判定工程と
を含んでおり、
前記共振周波数推定工程は、前記回転速度情報である車輪速信号に重畳するノイズをアクティブノイズコントロール技術を用いて車輪毎に除去するノイズ除去工程を含む。

（１４）本発明の第４の観点に係る検出方法は、車両の各車輪の回転速度情報を検出する回転速度情報検出工程と、
前記回転速度情報検出工程において得られる回転速度情報から、車輪の回転加速度情報を演算する回転加速度情報演算工程と、
前記回転加速度情報演算工程において演算された回転加速度情報から、当該回転加速度情報の捻り共振周波数を時系列推定する共振周波数推定工程と、
推定された捻り共振周波数に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定工程と
を含んでおり、
前記共振周波数推定工程は、前記回転加速度情報である車輪加速度信号に重畳するノイズをアクティブノイズコントロール技術を用いて車輪毎に除去するノイズ除去工程を含む。

本発明の検出方法では、ＡＮＣ技術を用いることにより車輪速信号又は車輪加速度信号に重畳する周期性ノイズを車輪毎に除去することができ、その結果、タイヤの捻り共振周波数の推定精度を向上させることができる。また、ここで用いるＡＮＣ技術は、ＦＦＴを使用しない技術であることから、多大なＣＰＵリソースを必要としないので、通常の車載コンピュータに容易に搭載することができる。

（１５）上記（１３）又は（１４）の検出方法において、前記アクティブノイズコントロール技術が、制御対象である車輪速信号又は車輪加速度信号の過去信号を参照信号とし、適応アルゴリズムとしてＬＭＳアルゴリズムを用いたＦＩＲ型適応デジタルフィルタとすることができる。
（１６）上記（１５）の検出方法において、前記ＦＩＲ型適応デジタルフィルタのタップ数をＮとし、除去しようとするノイズの数をＫとすると
Ｋ×４≦Ｎ≦５０
であることが望ましい。

（１７）上記（１５）の検出方法において、参照信号として用いる前記過去信号の取得時刻と現在時刻との時間差Δｔ（ｓｅｃ）が、
・ １６≦Δｔ≦０．３５
であることが望ましい。

（１８）本発明の第５の観点に係るタイヤ空気圧低下検出プログラム（以下、単に「プログラム」ともいう）は、走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するためにコンピュータを、車両の各車輪の回転速度情報を検出する回転速度情報検出部により得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の捻り共振周波数を時系列推定する共振周波数推定部、及び、推定された捻り共振周波数に基づいて前記各車輪に装着されたタイヤの空気圧の低下を判定する判定部として機能させ、
前記共振周波数推定部は、前記回転速度情報である車輪速信号に重畳するノイズをアクティブノイズコントロール技術を用いて車輪毎に除去するノイズ除去部を備える。

（１９）本発明の第６の観点に係るプログラムは、走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するためにコンピュータを、車両の各車輪の回転速度情報を検出する回転速度情報検出部により得られる回転速度情報から、車輪の回転加速度情報を演算する回転加速度情報演算部、前記回転加速度情報演算部により演算された回転加速度情報から、当該回転加速度情報の捻り共振周波数を時系列推定する共振周波数推定部、及び、推定された捻り共振周波数に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定部として機能させ、
前記共振周波数推定部は、前記回転加速度情報である車輪加速度信号に重畳するノイズをアクティブノイズコントロール技術を用いて車輪毎に除去するノイズ除去部を備える。

本発明のタイヤ空気圧低下検出装置、方法及びプログラムによれば、周期性ノイズの影響を排除してタイヤ共振周波数の推定精度を向上させることができる。

本発明の検出装置の一実施形態を示すブロック図である。 図１に示される検出装置の電気的構成を示すブロック図である。 ＤＸＨＳのシステムフローを示す図である。 制御対象信号（＝ｄ（ｎ））と参照信号（＝ノイズ源ｘ（ｎ））とが別々である場合のシステムフローを示す図である。 制御対象信号と参照信号が同じ場合のシステムフローを示す図である。 ノイズ数が９の場合において、タップ数を変化させたときのノイズキャンセル性能を示す図である。 ノイズ数が５の場合において、タップ数を変化させたときのノイズキャンセル性能を示す図である。 ノイズ数が３の場合において、タップ数を変化させたときのノイズキャンセル性能を示す図である。 ノイズ数が２の場合において、タップ数を変化させたときのノイズキャンセル性能を示す図である。 ノイズ数が５であり、タップ数が３０であるデータ列に対して遅延サンプル数を変化させたときのノイズキャンセル性能を示す図である。 ノイズ数が５であり、タップ数が３０であるデータ列に対して遅延サンプル数を変化させたときのノイズキャンセル性能を示す図である。 周期性路面ノイズのある実車データに対して遅延サンプル数を変化させたときのノイズキャンセル性能を示す図である。 周期性路面ノイズのある実車データに対して遅延サンプル数を変化させたときのノイズキャンセル性能を示す図である。 ＡＮＣを内蔵した検出装置の動作を示すフローチャートである。 第１実施形態に係るＤＸＨＳを用いてエンジンノイズを消去した例を示す図である。 第２実施形態に係るＦＩＲ型適応デジタルフィルタとＬＭＳアルゴリズムとを用いてエンジンノイズを消去した例を示す図である。 従来の差分法を用いてエンジンノイズを消去した例を示す図である。 ＦＩＲ型適応デジタルフィルタとＬＭＳアルゴリズムとを用いてエンジンノイズを消去した例を示す図である。 ＦＩＲ型適応デジタルフィルタとＬＭＳアルゴリズムとを用いて周期性路面ノイズを消去した例を示す図である。

以下、添付図面を参照しつつ、本発明の検出装置、方法及びプログラムの実施の形態を詳細に説明する。なお、本発明はこれらの例示に限定されるものではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

図１は、本発明の一実施形態に係る検出装置を示すブロック図であり、 図２は、図１に示される検出装置の電気的構成を示すブロック図である。
図１に示されるように、本発明の一実施形態に係る検出装置は、４輪車両の左前輪（ＦＬ）、右前輪（ＦＲ）、左後輪（ＲＬ）及び右後輪（ＲＲ）の回転速度情報を検出するため、各輪に関連して設けられた通常の車輪速度検出部（回転速度情報検出部）１を備えている。

前記車輪速度検出部１としては、電磁ピックアップなどを用いて回転パルスを発生させ、パルスの数やパルス間隔（ｓｅｃ）から回転角速度及び車輪速度を測定するための車輪速センサや、ダイナモのように回転を利用して発電を行い、この電圧から回転角速度及び車輪速度を測定するためのものを含む角速度センサなどを用いることができる。前記車輪速度検出部１の出力は、ＡＢＳなどのコンピュータである制御ユニット２に与えられる。この制御ユニット２には、例えばタイヤが減圧していることを表示するための液晶表示素子、プラズマ表示素子又はＣＲＴなどで構成された表示器３、ドライバーによって操作することができる初期化ボタン４、及びタイヤ減圧であることをドライバーに知らせる警報器５が接続されている。

制御ユニット２は、図２に示されるように、外部装置との信号の受け渡しに必要なＩ／Ｏインターフェース２ａと、演算処理の中枢として機能するＣＰＵ２ｂと、このＣＰＵ２ｂの制御動作プログラムが格納されたＲＯＭ２ｃと、前記ＣＰＵ２ｂが制御動作を行う際にデータなどが一時的に書き込まれたり、その書き込まれたデータが読み出されたりするＲＡＭ２ｄとから構成されている。

前記車輪速度検出部１では、タイヤの回転数に対応したパルス信号（以下、「車輪速パルス」ともいう）が出力され、車輪速信号の時系列データを得ることができる。着目するタイヤのねじり方向の共振周波数は数十Ｈｚ付近に現れるため、ナイキスト周波数内にそれが含まれるようにサンプリング周期を設定する必要がある。

本実施形態に係る検出装置は、車輪速度検出部（回転速度情報検出部）１と、この車輪速度検出部１により得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の捻り共振周波数を時系列推定する共振周波数推定部と、推定された捻り共振周波数に基づいて前記各車輪に装着されたタイヤの空気圧の低下を判定する判定部とで主に構成されている。前記共振周波数推定部は、前記回転速度情報である車輪速信号に重畳するノイズをＡＮＣ技術を用いて車輪毎に除去するノイズ除去部を備えている。そして、本実施形態に係るプログラムは、前記制御ユニット２にインストールされており、当該制御ユニット２を、ノイズ除去部を備えた共振周波数推定部、及び判定部として機能させる。

捻り共振周波数は、例えば回転速度情報又は回転加速度情報を２次の自己回帰（Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ；ＡＲ）モデルに基づいて時系列解析を行ったり、例えば特開２０１１−１０２０７７号公報に開示されているように、回転加速度情報を時系列信号として、以下の式（１）のｎ次（ｎは３以上の整数）の線形モデルとして各パラメータを時系列推定したりすることで、推定することができる。式（１）において、ｙ（ｋ）は車輪回転加速度の時系列信号、ｎはモデル次数（３以上の整数）、ａ_ｉは各パラメータ、ｗ（ｋ）は外乱である。

そして、得られる捻り共振周波数が、例えば初期化時に算出され前記ＲＡＭ２ｄに記憶されている基準の捻り共振周波数よりも所定の閾値（例えば、２Ｈｚ）を超えて小さくなったときに、タイヤが減圧していると判定し、前記警報器５により警報が発せられる。

本発明は、捻り共振周波数の変化に着目してタイヤ空気圧の低下を判定するに際し、エンジンの回転ムラやトルクムラなどによってタイヤの捻り共振周波数付近に周期性ノイズが発生し、これが原因で誤報や未警報の惧れがあることに鑑み、前記周期性ノイズを除去するものである。その際、本発明では、ＡＮＣ技術を用いて車両の車輪毎に前記周期性ノイズを除去する。以下、かかるＡＮＣ技術の利用態様について説明する。

〔第１実施形態〕
本実施形態では、ＡＮＣ技術として、エンジンの爆発に起因するエンジンノイズなどの周期性ノイズの除去に特化されたアルゴリズムである、ディレイド−エックス・ハーモニクス・シンセサイザー（ＤＸＨＳ：Ｄｅｌａｙｅｄ−Ｘ Ｈａｒｍｏｎｉｃｓ Ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｒ）を用いる。

エンジンノイズの周波数は、エンジン回転数情報であるエンジン回転数及び気筒数から算出することができる。また、本実施形態では、算出された周波数が２５〜６５Ｈｚの範囲内の場合に前記ノイズ除去部が機能するように構成されている。本実施形態に係る検出装置又は方法が前提としているＲＦＭ方式は、４０Ｈｚ付近のタイヤ捻り共振を対象としているので、２５Ｈｚ未満や６５Ｈｚを超える周波数のノイズの影響は受けにくいので、このようなノイズを除去する必要がない。

計算精度、計算速度及び共振ピークの特定のし易さの点から、ＡＮＣを３０〜１２０ｋｐｈの車両速度で機能させることが望ましい。また、計算資源に制約があることから、ＡＮＣの計算周期は３〜１０ｍｓｅｃであることが望ましい。

図３は、前記ＤＸＨＳのシステムフローを示す図である。当該システムフローにおいて、二次経路がなく、制御対象信号（＝ｄ（ｎ））が周期性のノイズであると仮定すると、当該ｄ（ｎ）は、
ｄ（ｎ）＝α（ｎ）・ｃｏｓ（ω（ｎ）・ｎ・Ｔ）＋β（ｎ）・ｓｉｎ（ω（ｎ）・ｎ・Ｔ）
と表される。一方、これを踏まえて、制御信号（＝ｙ（ｎ））も

と表される。すなわち、ノイズ（＝ｄ（ｎ））は、α（ｎ）とβ（ｎ）、ω（ｎ）で決まるゲインと位相・周波数をもった正弦波（周期性ノイズ）であり、このノイズを当該ノイズと同じゲインと逆位相をもった正弦波（＝ｙ（ｎ））を加えることで消去するのが「ＤＸＨＳ」である。

〔第２実施形態〕
本実施形態では、ＡＮＣ技術が、制御対象である車輪速信号又は車輪加速度信号の過去信号を参照信号とし、適応アルゴリズムとしてＬＭＳアルゴリズムを用いたＦＩＲ型適応デジタルフィルタである。すなわち、本実施形態では、制御対象信号と参照信号が同じである。
まず、参考のために、制御対象信号（＝ｄ（ｎ））と参照信号（＝ノイズ源ｘ（ｎ））とが別々である場合について説明する。

図４は、制御対象信号（＝ｄ（ｎ））と参照信号（＝ノイズ源ｘ（ｎ））とが別々である場合のシステムフローを示す図である。この場合、制御信号（＝ｙ（ｎ））及び誤差信号（＝ｅ（ｎ））は、以下の式（２）〜（３）で表され、フィルター係数ベクトル（＝ｈ（ｋ，ｎ））は以下の式（４）に従って更新される。

ここで、ノイズを含む制御対象信号及び参照信号は、それぞれｄ（ｎ）及びｘ（ｎ）であり、また、タップ数及びステップサイズは、それぞれＮ_ｈ及びμである。

通常、図４のシステムフローに示されるように、ノイズを含んだ制御対象信号（＝ｄ（ｎ））とは別に、参照信号（ノイズ源であり、当該ノイズと相関のある信号＝ｘ（ｎ））を取ることができる場合、かかる参照信号を用いてＦＩＲ型適応デジタルフィルタを構成し、制御対象信号（＝ｄ（ｎ））に加えることで、参照信号と相関のある信号（＝ノイズ）を消去することができる。

しかし、本実施形態は、このような参照信号（＝ノイズ源）がないことを前提とした実施形態である。
本発明が除去対象としている周期性ノイズとは別のノイズ源がなく、前記のような参照信号を取ることができない場合は、過去の制御対象信号自身を「参照信号」とすると、過去の信号と相関のある信号、すなわち除去対象とするノイズを消去することができる。

車輪速信号に含まれるエンジンノイズなどの周期性ノイズは、車輪速信号自身の過去の信号と相関をもっている。したがって、過去信号を参照信号とすることで前記周期性ノイズを消去することができる。タイヤの減圧を検出するために利用している当該タイヤの捻り共振はランダムな信号であり、過去信号と相関をもたないので、本実施形態によりノイズを除去したとしても、当該捻り共振の信号が影響を受けることがない。

図５は、制御対象信号と参照信号が同じ場合のシステムフローを示す図である。この場合、制御信号（＝ｙ（ｎ））及び誤差信号（＝ｅ（ｎ））は、以下の式（５）〜（６）で表され、フィルター係数ベクトル（＝ｈ（ｋ，ｎ））は以下の式（７）に従って更新される。

ここで、ノイズを含む制御対象信号はｄ（ｎ）であり、また、タップ数、ステップサイズ及び遅延サンプル数は、それぞれＮ_ｈ、μ及びＮ_ｚである。
なお、ｄ（ｎ−Ｎ_ｚ−ｋ）は、（Ｎ_ｚ＋ｋ）サンプル前の制御対象信号を表す。フィルター係数ベクトルが最適化されると、誤差信号（＝ｅ（ｎ）＝Ｏｕｔｐｕｔ）には、過去の制御対象信号（＝参照信号＝ｄ（ｎ−Ｎ_ｚ−ｋ））と相関のある信号（＝ノイズ）は存在しない。

ＦＩＲ型適応デジタルフィルタのタップ数をＮとし、除去しようとするノイズの数をＫとしたとき、Ｋ×４≦Ｎ≦５０であることが望ましい。
図６〜９は、ノイズ数を２〜９とし、タップ数を変化させたときのノイズキャンセル性能を示す図であり、シミュレーションにより求めた図である。図６〜９は、それぞれノイズ数が９、５，３及び２の場合を示している。また、図６〜９において、破線は制御前のゲインを示しており、実線は制御後のゲインを示している。
乱数（０〜０．５）に複数の周波数の正弦波を加えて制御対象データ列（＝ｄ（ｎ））とし、正弦波だけを消去するべく、「ＦＩＲ型デジタルフィルタ＋ＬＭＳアルゴリズム」の制御シミュレーションを行った。図６〜９より、タップ数が増えるほど、ノイズの消去性能が向上し、かつ、ノイズ以外の部分への影響が小さくなっていることがわかる。

より詳細には、図６に示されるように、９個のノイズが消去できたのはタップ数が４０のときであり、図７〜８に示されるように、５個又は３個のノイズが消去できたのはタップ数が２０のときであり、さらに、図９に示されるように、２個のノイズが消去できたのはタップ数が１０のときである。これらの結果より、ノイズ数がＫの信号におけるノイズを消去するためには、４×Ｋ以上のタップ数が必要であることがわかる。一方、タップ数の上限は、車両に搭載されているＣＰＵの能力に依存し、少ない方が低コストであるが、ノイズの除去性能が高く、かつ、ノイズ以外の必要とする信号、例えば、タイヤのネジリ共振への影響が少ないという観点から、５０以下程度とすることが望ましい。

また、参照信号として用いる過去信号の取得時刻と現在時刻との時間差Δｔ（ｓｅｃ）は、０．１６≦Δｔ≦０．３５であることが望ましい。時間差Δｔが小さ過ぎると、参照信号が、必要とする信号（消去したくない信号）との相関をもつため、当該必要とする信号が消去されてしまう惧れがあり、一方、時間差Δｔが大き過ぎると、消去したいノイズとの相関が小さくなり、十分にノイズ消去を行うことができなくなる。

図１０〜１１は、ノイズ数が５であり、タップ数が３０であるデータ列に対して遅延サンプル数を変化させたときのノイズキャンセル性能を示す図であり、シミュレーションにより求めた図である。また、図１２〜１３は、周期性路面ノイズを含む実車計測データに対して遅延サンプル数を変化させたときのノイズキャンセル性能を示す図である。図１０〜１３において、破線は制御前のゲインを示しており、実線は制御後のゲインを示している。

遅延サンプル数を８０（≒０．３２〜０．４秒）まで変化させたシミュレーション結果より、遅延サンプル数は多い方がノイズ消去後のスペクトル形状が良好であり、ノイズ以外の信号への影響も少ないことがわかる。遅延サンプル数は、少な過ぎると、ノイズ以外の信号への影響が大きく、また、図１２〜１３の実車データ解析では、遅延サンプル数が６０を超えたあたりからノイズ残りが多くなることから、遅延サンプル数が多すぎると、ノイズ信号の減衰のため、参照信号との相関性が失われてノイズキャンセル性能が低下すると考えられる。
以上の結果より、望ましい最少遅延サンプル数は４０程度（≒０．１６秒：４ｍｓｅｃ×４０）であり、一方、望ましい最大遅延サンプル数は７０程度（≒０．３５秒：５ｍｓｅｃ×７０）であると考えられる。

次に、第１実施形態又は第２実施形態に係る検出装置の動作又は検出方法について説明する。図１４はＡＮＣを内蔵した検出装置の動作を示すフローチャートである。
（１）まず、ステップＳ１において、制御ユニット２は、車輪速度検出部により検出された車輪の回転信号を所定の周期にしたがって再サンプリングすることで車輪速信号（車輪速度）を得る。その周期は、着目するタイヤの捻り方向の共振周波数を考慮して決める必要がある。具体的には、サンプリング周期は、着目している捻り方向の共振周波数が数十Ｈｚ付近に現れることから、１００Ｈｚ以上のサンプリング周波数とすることが望ましい。

（２）ついで、ステップＳ２において、ステップＳ１で取得した車輪速信号をハイパスフィルタ（Ｈｉｇｈ Ｐａｓｓ Ｈｉｌｔｅｒ）に通過させて、当該車輪速信号に含まれる直流成分を取り除く。なお、車輪速信号ではなく加速度信号を取得する場合は、当該加速度信号には直流成分が含まれていなので、ステップＳ２を省略することができる。

（３）ついで、ステップＳ３において、制御ユニット２は、車両速度が所定の範囲（例えば、３０〜１２０ｋｐｈ）内であるか否かの判断を行う。車両速度が所定の範囲内であると判断されると、ステップＳ４へ処理を進める。

（４）ついで、ステップＳ４において、制御ユニット２は、エンジン回転数と気筒数とから周期性ノイズであるエンジンノイズの周波数を算出する。なお、ＡＮＣが周波数推定機能を有する場合は、当該ステップＳ４における周波数算出は不要である。また、第２実施形態のように、「ＦＩＲ型適応デジタルフィルタ＋ＬＭＳアルゴリズム」を用いる場合も、周波数に関係なく、参照信号（この場合は、自身の過去信号）と相関のある信号を選択的に除去できるので当該ステップＳ４における周波数算出は不要である。

（５）ついで、ステップＳ５において、制御ユニット２は、ノイズの周波数が所定の範囲（例えば、２５〜６５Ｈｚ）内であるか否かの判断を行う。周波数が所定の範囲内であると判断されると、ステップＳ６へ処理を進める。なお、「ＦＩＲ型適応デジタルフィルタ＋ＬＭＳアルゴリズム」を用いる場合は、周波数に関係なく参照信号（この場合は、自身の過去信号）と相関のある信号を選択的に除去できるので、当該ステップＳ５における周波数範囲の判断は、不要である。

（６）ついで、ステップＳ６において、前述した第１実施形態又は第２実施形態に示される方法にしたがって、ノイズが除去される。

（７）ついでステップＳ７において、制御ユニット２は、ノイズが除去された状態の車輪速信号に基づいて推定された共振周波数と、基準の共振周波数とを比較し、その差ΔＦを推定し、続くステップＳ８において、推定された差ΔＦが所定の閾値（例えば、２Ｈｚ）よりも大きいか否かの判断を行う。前記基準の共振周波数は、タイヤ交換後又は空気圧調整後の初期化時に推定され、制御ユニット２のＲＡＭ２ｄに記憶される。

（８）ステップＳ８において、差ΔＦが所定の閾値よりも大きいと判断されると、制御ユニット２は、タイヤが減圧していると判断し、警報器５に警報を発せさせる。

〔実施例〕
つぎに本発明の検出方法の実施例を説明するが、本発明はかかる実施例のみに限定されるものではない。
[実施例１]
３気筒エンジンの小型ＦＦ（フロントエンジン、フロントドライブ）車をテストコース（周回路）で走行させ、フロント２輪の車輪速を計測した。前記ＦＦ車はマニュアル車であり、ギアシフトの位置を「５速」として６０ｋｐｈで走行したときに得られたデータを用いた。第１実施形態に係るＤＸＨＳを用いて３９Ｈｚ付近のエンジンノイズを消去した。結果を図１５に示す。図１５において、破線は制御前のゲインを示しており、実線は制御後のゲインを示している。

[実施例２]
第１実施形態に係るＤＸＨＳに代えて、第２実施形態に係るＦＩＲ型適応デジタルフィルタとＬＭＳアルゴリズムとを用いた以外は実施例１と同様にして３９Ｈｚ付近のエンジンノイズを消去した。サンプル遅延時間は０．１６ｓｅｃであり、タップ数は２０であった。結果を図１６に示す。図１６において、破線は制御前のゲインを示しており、実線は制御後のゲインを示している。

［比較例］
特許文献１及び非特許文献１などに示される従来の差分法を用いた以外は実施例１と同様にして３９Ｈｚ付近のエンジンノイズを消去した。結果を図１７に示す。
図１５〜１７よりわかるように、単にＦＬ輪信号とＦＲ輪信号の差分をとった従来法（比較例）では、差分をとっても３９Ｈｚ付近にエンジンノイズが残っているが、ＤＸＨＳ（実施例１）又はＦＩＲ型適応デジタルフィルタとＬＭＳアルゴリズム（実施例２）を用いた場合は、当該エンジンノイズが消去されていることがわかる。

〔その他の変形例〕
本発明は前述した実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲内において種々の変更が可能である。
例えば、前述した実施形態では、時系列推定により回転速度情報である車輪速の捻り共振周波数を求めているが、車輪速に代えて、回転加速度情報である車輪加速度の捻り共振周波数を時系列推定により求めることもできる。この場合、回転速度情報検出部により得られる回転速度情報から、回転加速度情報演算部として機能する制御ユニットにより回転加速度情報が演算される。そして、演算された回転加速度情報から、共振周波数推定部として機能する制御ユニットにより前記回転加速度情報の捻り共振周波数が時系列推定される。

また、前述した実施形態では、ＬＭＳアルゴリズムを用いたＦＩＲ型適応デジタルフィルタを用いたシステムを適用するに当たって、制御対象である信号の過去信号を参照信号として用いているが、本発明における「参照信号」は、これに限定されるものではない。例えば、ある車輪のエンジンノイズを除去する場合に、当該ある車輪と同軸の反対車輪の信号を参照信号とすることもできる。具体的に、左前輪のエンジンノイズを除去する場合は、右前輪の信号を参照信号とすることができ、逆に、右前輪のエンジンノイズを除去する場合は、左前輪の信号を参照信号とすることができる。この場合においても、過去信号を参照信号とする場合と同様のノイズ除去効果が得られることがわかっている。従来技術のように単に差分をとるのとは異なり、左右輪に重畳したノイズにゲイン差や位相差があっても、ノイズを除去することができる。
その際、参照信号として用いる前記信号の取得時刻と現在時刻との時間差Δｔ（ｓｅｃ）が、
０≦Δｔ≦０．３５
であり、ここで、
参照信号の取得時刻＝現在時刻−Δｔ
であることが望ましい。

図１８は、ＦＩＲ型適応デジタルフィルタとＬＭＳアルゴリズムとを用いてエンジンノイズを消去した例を示す図であり、左前輪のエンジンノイズを右前輪の信号を参照信号として除去（制御）した例を示している。実施例１と同様に、３気筒エンジンの小型ＦＦ車をテストコースで走行させ、フロント２輪の車輪速を計測した。前記ＦＦ車はマニュアル車であり、ギアシフトの位置を「５速」として６０ｋｐｈで走行したときに得られたデータを用いた。タップ数は５０であった。図１８において、破線は制御前のゲインを示しており、実線は制御後のゲインを示している。左前輪のエンジンノイズを除去するに際し、同軸の右前輪の信号を参照信号とすることで当該エンジンノイズが除去されていることがわかる。

また、ある車輪の周期性路面ノイズを除去する場合に、当該ある車輪と同側の反対車輪の信号を参照信号とすることもできる。具体的に、右前輪の周期性路面ノイズを除去する場合は、右後輪の信号を参照信号とすることができ、逆に、右後輪の周期性路面ノイズを除去する場合は、右前輪の信号を参照信号とすることができる。周期性路面ノイズの場合、同じ路面を前輪と後輪が、ホイールベース（ｍ）÷車両速度（ｍ／ｓｅｃ）の時間差で通過するので、例えば右前輪の周期性路面ノイズを除去するのに、右後輪の信号を参照信号とすることができる。
その際、参照信号として用いる前記信号の取得時刻と現在時刻との時間差Δｔ（ｓｅｃ）が、
０≦Δｔ≦ホイールベース（ｍ）÷車両速度（ｍ／ｓｅｃ）×３
であり、ここで、
前輪を参照信号として後輪を制御する場合は、
参照信号の取得時刻＝現在時刻−Δｔであり、
後輪を参照信号として前輪を制御する場合は、
参照信号の取得時刻＝現在時刻＋Δｔ
であることが望ましい。

図１９は、ＦＩＲ型適応デジタルフィルタとＬＭＳアルゴリズムとを用いて周期性路面ノイズを消去した例を示す図であり、左後輪の周期性路面ノイズを左前輪の信号を参照信号として除去（制御）した例を示している。ここでは、排気量２．４リットルのＦＦ車を周期性路面のある一般道で走行させ、左後輪および左前輪の車輪速を計測した。前記ＦＦ車はオートマチック車であった。図１９において、破線は制御前のゲインを示しており、実線は制御後のゲインを示している。左後輪の周期性路面ノイズを除去するに際し、同側の左前輪の信号を参照信号とすることで当該周期性路面ノイズが除去されていることがわかる。

１ 車輪速度検出部
２ 制御ユニット
２ａ インターフェース
２ｂ ＣＰＵ
２ｃ ＲＯＭ
２ｄ ＲＡＭ
３ 表示器
４ 初期化ボタン
５ 警報器

Claims (21)

1. 車両の各車輪の回転速度情報を検出する回転速度情報検出部と、
   前記回転速度情報検出部により得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の捻り共振周波数を時系列推定する共振周波数推定部と、
   推定された捻り共振周波数に基づいて前記各車輪に装着されたタイヤの空気圧の低下を判定する判定部と
   を備えており、
   前記共振周波数推定部は、前記回転速度情報である車輪速信号に重畳するノイズをアクティブノイズコントロール技術を用いて車輪毎に除去するノイズ除去部を備えており、
   前記アクティブノイズコントロール技術が、ディレイド−エックス・ハーモニクス・シンセサイザー（ＤＸＨＳ）であり、
   前記ノイズが、エンジンの爆発に起因する周期性ノイズであり、
   前記周期性ノイズの周波数が、エンジン回転数と気筒数とから算出され、
   算出された周波数が２５〜６５Ｈｚの範囲内に場合に前記ノイズ除去部が機能する、タイヤ空気圧低下検出装置。
2. 車両の各車輪の回転速度情報を検出する回転速度情報検出部と、
   前記回転速度情報検出部により得られる回転速度情報から、車輪の回転加速度情報を演算する回転加速度情報演算部と、
   前記回転加速度情報演算部により演算された回転加速度情報から、当該回転加速度情報の捻り共振周波数を時系列推定する共振周波数推定部と、
   推定された捻り共振周波数に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定部と
   を備えており、
   前記共振周波数推定部は、前記回転加速度情報である車輪加速度信号に重畳するノイズをアクティブノイズコントロール技術を用いて車輪毎に除去するノイズ除去部を備えており、
   前記アクティブノイズコントロール技術が、ディレイド−エックス・ハーモニクス・シンセサイザー（ＤＸＨＳ）であり、
   前記ノイズが、エンジンの爆発に起因する周期性ノイズであり、
   前記周期性ノイズの周波数が、エンジン回転数と気筒数とから算出され、
   算出された周波数が２５〜６５Ｈｚの範囲内に場合に前記ノイズ除去部が機能する、タイヤ空気圧低下検出装置。
3. 車両の各車輪の回転速度情報を検出する回転速度情報検出部と、
   前記回転速度情報検出部により得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の捻り共振周波数を時系列推定する共振周波数推定部と、
   推定された捻り共振周波数に基づいて前記各車輪に装着されたタイヤの空気圧の低下を判定する判定部と
   を備えており、
   前記共振周波数推定部は、前記回転速度情報である車輪速信号に重畳するノイズをアクティブノイズコントロール技術を用いて車輪毎に除去するノイズ除去部を備えており、
   前記アクティブノイズコントロール技術が、制御対象である車輪速信号の過去信号を参照信号とし、適応アルゴリズムとしてＬＭＳアルゴリズムを用いたＦＩＲ型適応デジタルフィルタである、タイヤ空気圧低下検出装置。
4. 車両の各車輪の回転速度情報を検出する回転速度情報検出部と、
   前記回転速度情報検出部により得られる回転速度情報から、車輪の回転加速度情報を演算する回転加速度情報演算部と、
   前記回転加速度情報演算部により演算された回転加速度情報から、当該回転加速度情報の捻り共振周波数を時系列推定する共振周波数推定部と、
   推定された捻り共振周波数に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定部と
   を備えており、
   前記共振周波数推定部は、前記回転加速度情報である車輪加速度信号に重畳するノイズをアクティブノイズコントロール技術を用いて車輪毎に除去するノイズ除去部を備えており、
   前記アクティブノイズコントロール技術が、制御対象である車輪加速度信号の過去信号を参照信号とし、適応アルゴリズムとしてＬＭＳアルゴリズムを用いたＦＩＲ型適応デジタルフィルタである、タイヤ空気圧低下検出装置。
5. 前記ノイズ除去部が、３０〜１２０ｋｐｈの車両速度で機能し、前記ノイズ除去部の計算周期が３〜１０ｍｓｅｃである、請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載のタイヤ空気圧低下検出装置。
6. 前記ＦＩＲ型適応デジタルフィルタのタップ数をＮとし、除去しようとするノイズの数をＫとすると
   Ｋ×４≦Ｎ≦５０
   である、請求項３又は請求項４に記載のタイヤ空気圧低下検出装置。
7. 参照信号として用いる前記過去信号の取得時刻と現在時刻との時間差Δｔ（ｓｅｃ）が、
   ０．１６≦Δｔ≦０．３５
   である、請求項３又は請求項４に記載のタイヤ空気圧低下検出装置。
8. 車両の各車輪の回転速度情報を検出する回転速度情報検出部と、
   前記回転速度情報検出部により得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の捻り共振周波数を時系列推定する共振周波数推定部と、
   推定された捻り共振周波数に基づいて前記各車輪に装着されたタイヤの空気圧の低下を判定する判定部と
   を備えており、
   前記共振周波数推定部は、前記回転速度情報である車輪速信号に重畳するノイズをアクティブノイズコントロール技術を用いて車輪毎に除去するノイズ除去部を備えており、
   前記アクティブノイズコントロール技術が、エンジンノイズを除去しようとする車輪と同軸の他の車輪の車輪速信号を参照信号とし、適応アルゴリズムとしてＬＭＳアルゴリズムを用いたＦＩＲ型適応デジタルフィルタである、タイヤ空気圧低下検出装置。
9. 車両の各車輪の回転速度情報を検出する回転速度情報検出部と、
   前記回転速度情報検出部により得られる回転速度情報から、車輪の回転加速度情報を演算する回転加速度情報演算部と、
   前記回転加速度情報演算部により演算された回転加速度情報から、当該回転加速度情報の捻り共振周波数を時系列推定する共振周波数推定部と、
   推定された捻り共振周波数に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定部と
   を備えており、
   前記共振周波数推定部は、前記回転加速度情報である車輪加速度信号に重畳するノイズをアクティブノイズコントロール技術を用いて車輪毎に除去するノイズ除去部を備えており、
   前記アクティブノイズコントロール技術が、エンジンノイズを除去しようとする車輪と同軸の他の車輪の車輪加速度信号を参照信号とし、適応アルゴリズムとしてＬＭＳアルゴリズムを用いたＦＩＲ型適応デジタルフィルタである、タイヤ空気圧低下検出装置。
10. 車両の各車輪の回転速度情報を検出する回転速度情報検出部と、
    前記回転速度情報検出部により得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の捻り共振周波数を時系列推定する共振周波数推定部と、
    推定された捻り共振周波数に基づいて前記各車輪に装着されたタイヤの空気圧の低下を判定する判定部と
    を備えており、
    前記共振周波数推定部は、前記回転速度情報である車輪速信号に重畳するノイズをアクティブノイズコントロール技術を用いて車輪毎に除去するノイズ除去部を備えており、
    前記アクティブノイズコントロール技術が、周期性路面ノイズを除去しようとする車輪と同側の他の車輪の車輪速信号を参照信号とし、適応アルゴリズムとしてＬＭＳアルゴリズムを用いたＦＩＲ型適応デジタルフィルタである、タイヤ空気圧低下検出装置。
11. 車両の各車輪の回転速度情報を検出する回転速度情報検出部と、
    前記回転速度情報検出部により得られる回転速度情報から、車輪の回転加速度情報を演算する回転加速度情報演算部と、
    前記回転加速度情報演算部により演算された回転加速度情報から、当該回転加速度情報の捻り共振周波数を時系列推定する共振周波数推定部と、
    推定された捻り共振周波数に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定部と
    を備えており、
    前記共振周波数推定部は、前記回転加速度情報である車輪加速度信号に重畳するノイズをアクティブノイズコントロール技術を用いて車輪毎に除去するノイズ除去部を備えており、
    前記アクティブノイズコントロール技術が、周期性路面ノイズを除去しようとする車輪と同側の他の車輪の車輪加速度信号を参照信号とし、適応アルゴリズムとしてＬＭＳアルゴリズムを用いたＦＩＲ型適応デジタルフィルタである、タイヤ空気圧低下検出装置。
12. 参照信号として用いる前記信号の取得時刻と現在時刻との時間差Δｔ（ｓｅｃ）が、
    ０≦Δｔ≦０．３５
    であり、ここで、
    参照信号の取得時刻＝現在時刻−Δｔ
    である、請求項８又は請求項９に記載のタイヤ空気圧低下検出装置。
13. 参照信号として用いる前記信号の取得時刻と現在時刻との時間差Δｔ（ｓｅｃ）が、
    ０≦Δｔ≦ホイールベース（ｍ）÷車両速度（ｍ／ｓｅｃ）×３
    であり、ここで、
    前輪を参照信号として後輪を制御する場合は、
    参照信号の取得時刻＝現在時刻−Δｔであり、
    後輪を参照信号として前輪を制御する場合は、
    参照信号の取得時刻＝現在時刻＋Δｔ
    である、請求項１０又は請求項１１に記載のタイヤ空気圧低下検出装置。
14. 車両の各車輪の回転速度情報を検出する回転速度情報検出工程と、
    前記回転速度情報検出工程において得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の捻り共振周波数を時系列推定する共振周波数推定工程と、
    推定された捻り共振周波数に基づいて前記各車輪に装着されたタイヤの空気圧の低下を判定する判定工程と
    を含んでおり、
    前記共振周波数推定工程は、前記回転速度情報である車輪速信号に重畳するノイズをアクティブノイズコントロール技術を用いて車輪毎に除去するノイズ除去工程を含んでおり、
    前記アクティブノイズコントロール技術が、制御対象である車輪速信号の過去信号を参照信号とし、適応アルゴリズムとしてＬＭＳアルゴリズムを用いたＦＩＲ型適応デジタルフィルタである、タイヤ空気圧低下検出方法。
15. 車両の各車輪の回転速度情報を検出する回転速度情報検出工程と、
    前記回転速度情報検出工程において得られる回転速度情報から、車輪の回転加速度情報を演算する回転加速度情報演算工程と、
    前記回転加速度情報演算工程において演算された回転加速度情報から、当該回転加速度情報の捻り共振周波数を時系列推定する共振周波数推定工程と、
    推定された捻り共振周波数に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定工程と
    を含んでおり、
    前記共振周波数推定工程は、前記回転加速度情報である車輪加速度信号に重畳するノイズをアクティブノイズコントロール技術を用いて車輪毎に除去するノイズ除去工程を含んでおり、
    前記アクティブノイズコントロール技術が、制御対象である車輪加速度信号の過去信号を参照信号とし、適応アルゴリズムとしてＬＭＳアルゴリズムを用いたＦＩＲ型適応デジタルフィルタである、タイヤ空気圧低下検出方法。
16. 前記ＦＩＲ型適応デジタルフィルタのタップ数をＮとし、除去しようとするノイズの数をＫとすると
    Ｋ×４≦Ｎ≦５０
    である、請求項１４又は請求項１５に記載のタイヤ空気圧低下検出方法。
17. 参照信号として用いる前記過去信号の取得時刻と現在時刻との時間差Δｔ（ｓｅｃ）が、
    ０．１６≦Δｔ≦０．３５
    である、請求項１４又は請求項１５に記載のタイヤ空気圧低下検出方法。
18. 走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するためにコンピュータを、車両の各車輪の回転速度情報を検出する回転速度情報検出部により得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の捻り共振周波数を時系列推定する共振周波数推定部、及び、推定された捻り共振周波数に基づいて前記各車輪に装着されたタイヤの空気圧の低下を判定する判定部として機能させ、
    前記共振周波数推定部は、前記回転速度情報である車輪速信号に重畳するノイズをアクティブノイズコントロール技術を用いて車輪毎に除去するノイズ除去部を備えており、
    前記アクティブノイズコントロール技術が、ディレイド−エックス・ハーモニクス・シンセサイザー（ＤＸＨＳ）であり、
    前記ノイズが、エンジンの爆発に起因する周期性ノイズであり、
    前記周期性ノイズの周波数が、エンジン回転数と気筒数とから算出され、
    算出された周波数が２５〜６５Ｈｚの範囲内に場合に前記ノイズ除去部が機能する、タイヤ空気圧低下検出プログラム。
19. 走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するためにコンピュータを、車両の各車輪の回転速度情報を検出する回転速度情報検出部により得られる回転速度情報から、車輪の回転加速度情報を演算する回転加速度情報演算部、前記回転加速度情報演算部により演算された回転加速度情報から、当該回転加速度情報の捻り共振周波数を時系列推定する共振周波数推定部、及び、推定された捻り共振周波数に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定部として機能させ、
    前記共振周波数推定部は、前記回転加速度情報である車輪加速度信号に重畳するノイズをアクティブノイズコントロール技術を用いて車輪毎に除去するノイズ除去部を備えており、
    前記アクティブノイズコントロール技術が、ディレイド−エックス・ハーモニクス・シンセサイザー（ＤＸＨＳ）であり、
    前記ノイズが、エンジンの爆発に起因する周期性ノイズであり、
    前記周期性ノイズの周波数が、エンジン回転数と気筒数とから算出され、
    算出された周波数が２５〜６５Ｈｚの範囲内に場合に前記ノイズ除去部が機能する、タイヤ空気圧低下検出プログラム。
20. 走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するためにコンピュータを、車両の各車輪の回転速度情報を検出する回転速度情報検出部により得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の捻り共振周波数を時系列推定する共振周波数推定部、及び、推定された捻り共振周波数に基づいて前記各車輪に装着されたタイヤの空気圧の低下を判定する判定部として機能させ、
    前記共振周波数推定部は、前記回転速度情報である車輪速信号に重畳するノイズをアクティブノイズコントロール技術を用いて車輪毎に除去するノイズ除去部を備えており、
    前記アクティブノイズコントロール技術が、制御対象である車輪速信号の過去信号を参照信号とし、適応アルゴリズムとしてＬＭＳアルゴリズムを用いたＦＩＲ型適応デジタルフィルタである、タイヤ空気圧低下検出プログラム。
21. 走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するためにコンピュータを、車両の各車輪の回転速度情報を検出する回転速度情報検出部により得られる回転速度情報から、車輪の回転加速度情報を演算する回転加速度情報演算部、前記回転加速度情報演算部により演算された回転加速度情報から、当該回転加速度情報の捻り共振周波数を時系列推定する共振周波数推定部、及び、推定された捻り共振周波数に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定部として機能させ、
    前記共振周波数推定部は、前記回転加速度情報である車輪加速度信号に重畳するノイズをアクティブノイズコントロール技術を用いて車輪毎に除去するノイズ除去部を備えており、
    前記アクティブノイズコントロール技術が、制御対象である車輪加速度信号の過去信号を参照信号とし、適応アルゴリズムとしてＬＭＳアルゴリズムを用いたＦＩＲ型適応デジタルフィルタである、タイヤ空気圧低下検出プログラム。