JP6273167B2 - ノッキング検出装置およびノッキング検出方法 - Google Patents

Description

本発明は、エンジンのノッキングを検出するノッキング検出装置およびノッキング検出方法に関する。

従来より、エンジンの点火タイミング調整試験等において、ノッキングが発生しない範囲内で最直な点火タイミング等を探るために、エンジンのノッキングの検出が行われている。

このような目的のためのノッキング検出方法として、従来、エンジンの筒内圧の時間変化を計測し、その筒内圧変化に基づいてノッキングが検出されている（例えば、特許文献１参照）。

しかしながらエンジンの筒内圧を計測するにはエンジンを加工してエンジンの内部にセンサを取り付ける必要があり、計測のための準備が大変である。また、エンジンを加工したり、そのエンジンの中にセンサを取り付けたりすることによって、エンジンの特性が変化し、点火タイミング調整等の精度が低下するおそれがある。また、テスト用のエンジンを用いた試験で点火タイミングの調整等を行なった後、実車試験が行われるが、実車のエンジンにそのような筒内圧を計測するセンサを取り付ける訳にはいかず、実車におけるノッキングの発生の有無は熟練者が自分の聴覚で聴き分けているのが現状であり、最終的には熟練者の聴覚によりノッキング判定をしている。また、テスト用のエンジンを用いた試験でもノッキングの発生の有無は熟練者がノッキング判定しているが、エンジンの特性が変化し、テスト用のエンジンの場合ではノッキングしていない条件でも、実車試験ではノッキングが発生してしまい、ノッキング条件にずれがあることも指摘されている。

エンジンを加工せずに済む、エンジンのノッキング検出用のセンサとして、いわゆるノックセンサと呼ばれるセンサが知られている（例えば、特許文献２〜５参照）。このノックセンサは、エンジンの外表面に取り付ければよく、筒内圧の計測と比べ、センサの取付けは容易である。しかしながら、このノックセンサは、エンジンが破損するかも知れないような強いノッキングを検出するものであって、点火タイミングを少しずつ調整しながらノッキングが発生し始めたか否かを検出するといった微妙なノッキング検出は難しい。

また、エンジン燃焼に伴う音や振動をピックアップしてその信号に基づいてエンジンのノッキングを検出する試みがなされている（例えば、特許文献６〜９参照）。エンジン燃焼に伴う音や振動からノッキングを十分な精度で検出することができれば、エンジンの加工は不要であり、熟練者の聴覚によるノッキング判定との間のずれも解消することが期待される。

しかしながら、エンジン燃焼に伴う音や振動に基づいて十分な精度のノッキング検出が可能なのは、低い回転速度領域のみであって、エンジン試験 において必要となる高い回転速度をカバーするには到底及ばない。

このように、音や振動に基づくノッキングの検出は、回転速度がエンジン試験において必要となる回転速度全域に及ばないことから、音や振動に基づくノッキング検出は、試みられているものの十分には実用化されていないのが現状である。

特開２００３−３１４３４９号公報 特開平４−３３９１５７号公報 特開平５−２６７２１号公報 特開２００５−８３３１４号公報 特開２００５−１８８２９７号公報 特開平４−１５２２３９号公報 ＷＯ２０１０／０１３６６３号公報 特開２０１２−１０３１５７号公報 特開２０１４−２９１２１号公報

本発明は、上記事情に鑑み、エンジン燃焼に伴う振動に起因する、例えば音や振動自体といった物理量に基づいて、エンジン試験で必要となる回転速度全域のノッキングを、エンジン試験で必要とする十分な精度で検出することのできるノッキング検出装置およびノッキング検出方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成する本発明のノッキング検出装置は、
エンジン燃焼に伴う振動に起因する物理量をピックアップしてその物理量の時間変化を表わす原信号を生成するセンサで生成された原信号を取得する原信号取得部と、
エンジンの回転角度の、少なくとも原点位置情報を含む角度情報を取得する角度情報取得部と、
角度情報取得部で取得した角度情報に基づいて、上記原信号から、切出し角度範囲内の信号を切り出す信号切出部と、
信号切出部で切り出された信号に基づいてバイコヒーレンスＳ（ｆ１，ｆ２）（但し、ｆ１，ｆ２はいずれも周波数を表わす）を算出するバイコヒーレンス算出部と、
バイコヒーレンス算出部で算出されたバイコヒーレンスＳ（ｆ１，ｆ２）のうちのｆ１＝ｆ２近傍の値から、２次の調和成分が含まれているレベルを表わす特徴量を算出し、前記エンジンの、少なくとも１つの振動モードにおける固有振動数近傍の周波数帯域内の前記特徴量のうちの代表値を算出して、その代表値由来の値を、エンジンのノッキングの指標となる指標値とする指標値算出部と、
指標値算出部で算出された指標値に由来する情報を提示する情報提示部とを備えたことを特徴とする。

本発明は、ノッキングの原因や現象を探り、ノッキングの検出に適合すると思われる様々な演算手法を試みた結果、本発明の完成に到達したのである。本発明は、バイコヒーレンスを算出し、ノッキングの指標となる指標値をバイコヒーレンスに基づいて算出しているため、エンジン試験に必要な広範な回転速度域内にわたるノッキングをエンジン試験に必要な十分な精度をもって検出することができる。

ここで、ノッキングはエンジン燃焼の異常で各気筒の固有振動数（共振周波数）での振動が増幅され、衝撃波が発生する現象である。この衝撃波は、各気筒の固有振動数（共振周波数）の２倍の振動数（周波数）での振動を伴っている。分析対象としている物理量にある周波数成分とその２倍の周波数成分とからなる２次の調和成分が含まれていた場合、その２次の調和成分はバイコヒーレンスのｆ１＝ｆ２のライン上の値としてあらわれる一方、ノイズ成分は、ｆ１＝ｆ２のラインから外れた位置にあらわれる。ただし、演算には誤差を伴うことから、その誤差分を含め、ｆ１＝ｆ２近傍の値から特徴量を算出する。ここで、エンジンの固有振動数（共振周波数）は、計算や観察等によりあらかじめ知ることができるが、エンジン燃焼に伴う発熱により変化する。このため、特徴量を算出した後、固有振動数（共振周波数）の変動範囲を含む周波数帯域内の特徴量に基づいて代表値を算出する。本発明によれば、このようにして算出された代表値由来の値を上記指標値とすることにより、高精度なノッキング検出を行なうことができる。

ここで、本発明のノッキング検出装置において、上記センサが、エンジン燃焼に伴う振動に起因する、上記物理量としての音をピックアップするセンサであることが好ましい。

エンジンの音をピックアップしてそれを原信号として用いると、エンジンに一切触れることなく、テスト用エンジンと実車とで同一のノッキング検出を行なうことができる。また、音をベースとすることで熟練者の聴覚によるノッキングの判定に最も適合した判定を行なうことが可能となる。

あるいは、本発明のノッキング検出装置において、上記センサが、エンジン燃焼に伴う振動自体を前記物理量としてピックアップするセンサであってもよい。

本発明のノッキング検出装置は、音に限らず、振動や、その他エンジン燃焼に伴う振動に起因しノッキングの周波数に追随して変化する物理量であれば、その物理量に基づいてノッキングを検出することができる。

また、上記目的を達成する本発明の、ノッキング検出方法は、コンピュータに、
エンジン燃焼に伴う振動に起因する物理量の時間変化を表わす原信号を取得するとともに、エンジンの回転角度の、少なくとも原点位置情報を含む角度情報を取得し、
取得した角度情報に基づいて、上記原信号から、切出し角度範囲内の信号を切り出し、
切り出された信号に基づいてバイコヒーレンスＳ（ｆ１，ｆ２）（但し、ｆ１，ｆ２はいずれも周波数を表わす）を算出し、
算出されたバイコヒーレンスＳ（ｆ１，ｆ２）のうちのｆ１＝ｆ２近傍の値から、２次の調和成分が含まれているレベルを表わす特徴量を算出し、エンジンの、少なくとも１つの振動モードにおける固有振動数近傍の周波数帯域内の特徴量のうちの代表値を算出し、
その代表値由来の値を、エンジンのノッキングの指標となる指標値として、その指標値に由来する情報を提示する処理を実行させることを特徴とする。

以上の本発明によれば、エンジン燃焼に伴う振動に起因する、例えば音や振動自体といった物理量に基づいて、エンジン試験で必要となる広範な回転速度域内のノッキングを検出することができる。

本発明の一実施形態としてのノッキング検出装置を採用した、テスト用のエンジンを試験対象としたときのエンジン試験システムの概要を示した図である。 本発明の一実施形態としてのノッキング検出装置を採用した、実車を試験対象としたときのエンジン試験システムの概要を示した図である。 図１に示すノートＰＣにおける演算内容を示すブロック図である。 信号切出しの説明図である。 図３に示す信号切出部から指標値算出部に至る処理の流れを示した図である。 バイコヒーレンスの算出結果の一例を示した図である。 特徴量算出処理をモデル化して示した図である。 図３における指標値算出部で実行される、図５（Ｆ）の指標値算出処理をモデル化して示した図である。 エンジンの各気筒の固有振動数（共振周波数）の説明図である。 これまで説明してきた演算の流れを示すフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態を説明する。

図１，図２は、本発明の一実施形態としてのノッキング検出装置を採用したエンジン試験システムの概要を示した図である。

図１ではテスト用のエンジンを試験対象としたエンジンベンチ試験を示しており、図２では実車を試験対象とした実車試験を示している。

図１に示すテスト用エンジン１は、ダイナモ２に連結されており、様々な負荷条件下でのエンジンの試験が行なわれる。図２に示す自動車３は、図１に示すテスト用エンジンと同型のエンジンが搭載された自動車である。この自動車３は、試験運転用の試験台４の上に載せられており、試験台４では様々な負荷条件が再現されて、それら様々な負荷条件下での運転試験が行なわれる。

例えば点火タイミングの調整試験は、図１に示すテスト用エンジンで行なわれ、最適と考えられる点火タイミングが決まると、自動車３はその調整された条件下で運転されてその調整の良否の確認が行なわれる。

ここでは、図１に示すエンジンベンチ試験の場合も図２に示す実車試験の場合も共通に、エンジン１の近くにセンサ５が配置される。本実施形態におけるセンサ５は、エンジン１の燃焼に伴う振動に起因する物理量としての音をピックアップして音圧信号を生成するセンサである。

このセンサ５でピックアップされた音圧信号は、ノッキング検出装置１０に入力される。

また、エンジン１の回転を制御するＥＣＵ（Ｅｎｇｉｎｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）からはエンジン１の回転角度を表わす角度信号が取り出される。

本実施形態では、この角度信号には、エンジン１回転につき１パルスの、回転角度の原点を表わす回転パルスと、エンジン１回転につき７２０パルスのクランク角度パルスとが含まれている。尚、図２において、ＥＣＵ６が自動車２とは別に示されているが、これは分かり易さのために別々に示したのであって、図２におけるＥＣＵ６は自動車３に内蔵されている要素である。

図１および図２のいずれの場合も、センサ５でのエンジン音のピックアップにより得られた音圧信号およびＥＣＵからの角度信号は、ノッキング検出装置１０に入力される。このように、本実施形態のノッキング検出装置１０は、エンジンベンチ試験の場合（図１の場合）も実車試験の場合（図２の場合）も共通に使用される。

このノッキング検出装置１０は、データ収集装置２０とノート型パーソナルコンピュータ（以下、単に「ノートＰＣ」と略記する）３０とで構成されている。データ収集装置２０は、センサ５からの音圧信号をＡ／Ｄ変換し、角度信号とともにその内部に一旦蓄えた後、それらのデータをノートＰＣ３０に渡す。ノートＰＣ３０は、データ収集装置２０からデータを受け取り、ノッキングの検出に関する後述する演算を実行して、その演算結果をデータ収集装置２０に送る。データ収集装置２０はノートＰＣからその演算結果を受け取って操作盤４０に送る。

操作盤４０は図１に示すエンジンベンチ試験の際にオペレータ５０によって操作され、点火時期やその他エンジン１の様々なパラメータの調整を行なう操作盤である。この操作盤４０のモニタ画面４０ａ上には、エンジン１の、調整しようとしているパラメータに応じて、様々な情報が表示される。エンジン１の点火タイミングの調整にあたっては、ノッキング検出装置１０から送られてきたノッキングに関する演算結果がモニタ画面４０ａ上に表示される。オペレータはその表示を見ながら点火タイミングを調整する。

また、ノートＰＣ３０での演算結果は、ノートＰＣ３０自体の表示画面３０ａ上に表示することもできる。

操作盤４０では、図２に示す実車試験の際は、基本的には点火タイミング調整等のエンジンの調整は行なわれない。操作盤４０では、実車試験の際は、モニタ画面４０ａ上への様々な情報の表示と、エンジンの様々な状態やその変化のデータの収集が行なわれている。

図３は、図１に示すノートＰＣにおける演算内容を示すブロック図である。

音圧信号取得部３１は、図１，図２に示すセンサ５でピックアップされてデータ収集装置２０でＡ／Ｄ変換された音圧信号を取得する役割りを担っている。この音圧信号取得部３１は、ノートＰＣのハードウエア上は、データ入力ポートおよび入力インタフェース回路が担当する。

また、角度信号取得部３２は、図１，図２に示すＥＣＵ６から取り出されてデータ収集装置２０を経由してきた角度信号を取得する役割りを担っている。この角度信号取得部３２も、ハードウエア上はデータ入力ポートおよび入力インタフェースが担当している。

ここで、これら音圧信号取得部３１および角度信号取得部３２は、本発明にいう、原信号取得部および角度情報取得部の各一例に相当する。また、音圧信号取得部３１で取得される音圧信号は本発明にいう原信号の一例に相当する。

信号切出部３３は、角度信号取得部３２で取得された角度信号を参照して、音圧信号取得部３１で取得された音圧信号の中から特定の角度範囲内の信号を切り出す。

図４は、信号切出しの説明図である。

この図４には、エンジンの筒内圧力変化カーブ（図４（Ａ））、音圧信号（図４（Ｂ））、１回転７２０パルスのクランク角度パルス、および１回転１パルスの回転速度パルス（図４（Ｄ））が示されている。図４（Ｅ）は、図４（Ａ）〜（Ｄ）の一部区間を時間的に引き延ばして示した拡大図である。これらのうちの図４（Ａ）に示すエンジンの筒内圧力変化カーブは、参考のために示したのであって、ここで説明しているノッキング検出装置１０には不要の情報である。

ここでは、図４（Ｄ）に示す回転パルスの発生を契機にして図４（Ｃ）に示すクランク角度パルスを計数し、その計数値に基づいてノッキングが発生し得る角度範囲を決定し、図４（Ｂ）に示す音圧信号のうちのその決定された角度範囲（切出し角度範囲）内の音圧信号が切り出される。具体的には、ここでは、点火位置やＴＤＣ（Ｔｏｐ Ｄｅａｄ Ｃｅｎｔｅｒ）付近から約９０度の角度範囲内の音圧信号が切り出される。

ここで、本実施形態では、点火タイミングが変更されても切出し角度範囲は固定されたままである。ただし、点火タイミングの変更に応じて切出しの角度範囲を変更してもよい。

また、本実施形態では、１回転７２０パルスのクランク角度パルスを計数することで切出し角度範囲を決定しているが、１回転１パルスの回転パルス（図４（Ｄ））のみに基づいて、隣接する回転パルスの間隔からエンジン回転速度（１回転に要する時間）を求め、その１回転に要する時間の中の特定の時間領域を切出し角度範囲としてもよい。あるいは回転パルス（図４（Ｄ））などによる角度の原点情報と、クランク角度パルスよりも分解能の低い角度信号とに基づいて、切出し角度範囲を決定してもよい。

図３に戻って説明を続ける。

信号切出部３３で切り出された音圧信号は、バイコヒーレンス算出部３４に入力され、バイコヒーレンスが算出される。

図５は、図３に示す信号切出部から指標値算出部に至る処理の流れを示した図である。ここで、図５（Ａ）は、信号切出部３３による信号切出し処理を示している。縦軸は、音圧、横軸はクランク角度であり、上述の通り、特定の切出し角度範囲内の音圧信号が切り出される。図５（Ｂ）のＦＦＴ処理、図５（Ｃ）のバイスペクトル算出処理、および図５（Ｄ）のバイコヒーレンス算出処理は、図３に示すバイコヒーレンス算出部３４が担当している。このバイコヒーレンス算出部３４は、信号切出部３３で切り出された音圧信号にＦＦＴ処理を施し、そのＦＦＴ処理結果からバイスペクトルを算出し、さらにその算出されたバイスペクトルからバイコヒーレンスを算出する。

ここでは、信号切出部３３で切り出された音圧信号を、

で表わす。ただし、ｔは時刻を表わしている。

この音圧信号ｘ（ｔ）にＦＦＴ処理が施され、周波数ｆを変数とする周波数データ

が算出される。

次にこの周波数データＸ（ｆ）に基づいて、バイスペクトル

が算出される。ここで、ｆ_１，ｆ_２は周波数、＊は複素共役を表わしている。

次に、上記のようにして算出したバイスペクトルＢ（ｆ_１，ｆ_２）から、バイコヒーレンス

ただし、Ｐ（ｆ）は、周波数ｆにおけるパワーであって、

で表わされる。

式（４）に示すバイコヒーレンスＳ（ｆ_１，ｆ_２）は、バイスペクトルＢ（ｆ_１，ｆ_２）をパワースペクトルで正規化したものであり、全周波数範囲内において０〜１の範囲内の値を持つ関数である。

信号切出部３３では、エンジンの各１回転ごとの同一の切出し角度範囲内の音圧信号が順次切り出され、バイコヒーレンス算出部３４では、それに伴って、順次切り出された音圧信号に順次ＦＦＴ処理を施して順次バイスペクトルＢ（ｆ_１，ｆ_２）を算出し、Ｔ回繰り返して、バイスペクトルの平均値とパワースペクトルの平均値からバイコヒーレンスＳ（ｆ_１，ｆ_２）を算出する。

図６は、バイコヒーレンスの算出結果の一例を示した図である。

ここでは、１ｋＨｚの正弦波信号と２ｋＨｚの正弦波信号を重畳した信号に対して、上記の演算により算出されたバイコヒーレンスＳ（ｆ_１，ｆ_２）を表わしている。横軸も縦軸も周波数であって、例えば横軸がｆ_１，縦軸がｆ_２である。

この図６には、ｆ_１＝ｆ_２の対角線上であって、ｆ_１，ｆ_２＝１ｋＨｚの位置に大きな値ａが表われている。このように、バイコヒーレンスＳ（ｆ_１，ｆ_２）は、分析対象としている信号に、ある周波数成分（ここではｆとする）とその２倍の周波数成分（２ｆ）からなる２次の調和成分が含まれていたときに、ｆ_１＝ｆ_２の対角線上の、ｆ_１＝ｆ_２＝ｆの位置に大きな値が表われるという性質がある。

ノッキングは、エンジンの一種の共振現象であり、ノッキングが発生すると気筒内に衝撃波が発生し、エンジンの振動や音には、そのエンジンの、ある１つの固有振動数（共振周波数）の成分とその高調波成分（特に２倍の周波数成分）が含まれる。ここでは、この点に着目し、バイコヒーレンスをノッキングの検出に採用して成功したものである。

図３におけるバイコヒーレンス算出部３４で算出されたバイコヒーレンスＳ（ｆ_１，ｆ_２）は、指標値算出部３５に入力される。

この指標値算出部３５では、図５（Ｅ）に示す特徴量算出処理と、図５（Ｆ）に指標値算出処理が行なわれる。すなわち、この指標値算出部３５では、特徴量が算出され、その算出された特徴量に基づいて指標値が算出される。ここで、特徴量は、各周波数における２次の調和成分の大きさを表わし、指標値は、ノッキングの指標となる値を表わしている。

図７は、特徴量算出処理をモデル化して示した図である。

上述の通り、バイコヒーレンスＳ（ｆ_１，ｆ_２）を算出すると、その分析対象の信号に２次の調和成分（周波数ｆと２ｆ）が含まれていたときに、対角線上のｆ_１＝ｆ_２＝ｆの位置に大きな値が表われる。

そこで図７（Ａ）に示す例では、バイコヒーレンスＳ（ｆ_１,ｆ_２）の対角線ｆ_１＝ｆ_２上のデータが抽出され、その抽出されたデータがｆ_１＝ｆ_２＝ｆにおける特徴量とされている。

また、図７（Ｂ）は、対角線ｆ_１＝ｆ_２上の点を中心とする３×３の領域内のデータの平均値が算出され、その平均値がｆ_１＝ｆ_２＝ｆにおける特徴量とされる。

ここで、３×３の領域とはいっても、バイコヒーレンスＳ（ｆ_１，ｆ_２）の性質上ｆ_１＝ｆ_２の対角線を対称軸とするｆ_１＞ｆ_２の領域とｆ_１＜ｆ_２の領域とで同一のデータがあらわれる。そこでここでは、３×３の領域のうちｆ_１≧ｆ_２の領域の６つのデータの平均値が算出され、その平均値がその周波数ｆ_１＝ｆ_２＝ｆの特徴量とされる。

これは、理論上はｆ_１＝ｆ_２の対角線上に２次の調和成分の大きさを表わす数値が表われるものの、演算の誤差等により少しずれた位置に表われることも考えられる。そこで、図７（Ｂ）の例では、３×３の領域内のデータの平均値を特徴量として採用しているのである。尚、ここでは平均値を採用しているが、その３×３の領域内の最大値を、その領域の中心の周波数ｆ_１＝ｆ_２＝ｆにおける特徴量としてもよい。その他、２次の調和成分が含まれているレベルを表わす量であれば特徴量として採用し得る。

ここまでの演算処理の説明では、エンジンのサイクル数（行程）には言及しなかったが、以上の音圧信号の切出しから特徴量の算出までの一連の処理は、エンジンの単位時間あたりの各サイクル数（行程）ごとに繰り返し実行される。「単位時間あたりの」という言葉については、以下、省略する。

図８は、図３における指標値算出部で実行される、図５（Ｆ）の指標値算出処理をモデル化して示した図である。

図８（Ａ）には、多数のサイクル数にわたる、各サイクル数ごとの多数のバイコヒーレンスの算出結果が概念的に示されている。

図３におけるバイコヒーレンス算出部３４では、あらかじめ定めておいた所要のサイクル数範囲内について、各サイクル数ごとにバイコヒーレンスＳ（ｆ_１，ｆ_２）が算出され、指標値算出部３５では、それら各サイクル数ごとに特徴量が算出される。各サイクル数ごとの特徴量は周波数ｆの関数である。

図８（Ｂ）は、各サイクル数ごとの特徴量を周波数とサイクル数を変数とした２次元平面上に並べて表現した図である。縦軸は、特徴量である、
周波数方向に延びる複数の矩形は、その矩形内の一列の特徴量が、１つのサイクル数について算出された、周波数ｆの関数としての特徴量であることを表わしている。

図８（Ｃ）は、図８（Ｂ）と同一の特徴量分布を表わした図である。ただし、この図８（Ｃ）には、いくつかの周波数についてサイクル数方向に延びる楕円が示されている。すなわち、ここでは、いくつかの特定の周波数における、サイクル数を変数とした特徴量に着目する。これらいくつかの特定の周波数は、エンジンの固有振動数（共振周波数）に対応している。

図９は、エンジンの固有振動数（共振周波数）の説明図である。

エンジンの固有振動数（共振周波数）ｆ_ｍ，ｎは、

ただし、Ｃは音速
Ｂは、ボア径
ｍ,ｎは、振動モード
Ρ_ｍ，ｎは、振動モード（ｍ，ｎ）における定数
を表わしている。

図９に示すように、例えば振動モードが（１，０）モードのときは、定数Ρ_１，０＝１．８４１であり、ボア径Ｂが８７ｍｍのときの固有振動数（共振周波数）は、ｆ_１，０＝６７１２Ｈｚである。他の振動モード（ｍ，ｎ）のときも同様である。「気筒内振動モード」の図は、ボア内の気体の振動の様子を図解したものである。

ここには、固有振動数（共振周波数）ｆ_ｍ，ｎの低い順に（３，０）モードまで示されている。解析学的にはさらに高次の振動モードも存在するが、エンジン試験で実用上重要なのは、ここに示した範囲内の振動モードである。

図８に戻って説明を続ける。

図８（Ｃ）に示す長楕円は、各振動モードにおける、サイクル数を変数とした特徴量を囲っている。エンジンの固有振動数（共振周波数）は、式（６）で表わされるが、エンジンのその時々の運転状況によってエンジン内の温度が変化し、これにより音速Ｃが変化する。また、演算誤差等、様々な誤差要因もある。

そこでここでは、各振動モードごとにサーチの周波数帯域を定め、各サイクル数ごとにその周波数帯域内の特徴量の最大値を探索し、探索された最大値を、その振動モードの、そのサイクル数の指標値とする。ただし、最大値を指標値とするのではなく、その周波数帯域内の特徴量の複数のピーク値の平均値を算出するなど、そのサイクル数においてその振動モードのノッキングが発生しているか否かの指標となる指標値を算出すればよい。

図８（Ｄ）は、各振動モード（ｍ，ｎ）における、サイクル数を変数とする指標値を示している。この指標値は、０〜１の範囲内の値であり、１に近いほど強いノッキングが発生していることを表わしている。

図３における指標値算出部３５では、以上のようにして各振動モードごとの、サイクル数を変数とした指標値が算出される。

図３の情報提示部３６では、指標値算出部３５で算出された指標値に由来する情報、例えば図８（Ｄ）に示すようなグラフ等が提示される。具体的には、例えば図８（Ｄ）に示すようなグラフを表わす画像情報が作成されて図１，図２に示す操作盤４０に送る。操作盤４０では、送られてきた画像情報に基づく画像がモニタ画面４０ａ上に表示されオペレータ５０の観察に供される。あるいは、この情報提示部３６は、必要に応じて、ノートＰＣ３０の表示画面３０ａ上にも画像を表示する。

尚、情報提示部３６による指標値由来の情報は、上記のようなグラフに限られるものではなく、オペレータ５０によるノッキングの発生やノッキングの程度の評価に資する情報であればよい。また、情報提示方法は表示に限るものでもない。例えば、０〜１の指標値を、閾値処理により、ノッキングなし、弱いノッキング有り、中程度のノッキング有り、強いノッキング有り等の複数の段階に区分けして、そのノッキングの現在の段階を表示し、あるいは音で知らせてもよい。

図１０は、これまで説明してきた演算の流れを示すフローチャートである。

ここでは、エンジンの負荷条件を一定に保ち、その一定の負荷条件の下でこの図１０に示す処理が実行される。

エンジンをある１つのサイクル数（行程）で動作させておいて、音圧信号（図４（Ｂ））や角度信号（クランク角度パルス（図４（Ｃ））および回転パルス（図４（Ｄ））を取得して（ステップＳ０１）、切出し角度範囲内の音圧信号を切り出す（ステップＳ０２）。

次に、その切り出した音圧信号をＦＦＴ処理し（ステップＳ０３）、バイスペクトル（式（３）参照）を算出し（ステップＳ０４）、ここでは、ステップＳ０1〜Ｓ０４がＴ回繰り返されて（ステップＳ０５）、得られたバイスペクトルとパワースペクトルの平均化処理が行なわれる（ステップＳ０６）。さらにバイコヒーレンス（式（４）参照）を算出する（ステップＳ０７）。
次に、特徴量の算出（図６参照）を行なう（ステップ Ｓ０８）。次にそれらの特徴量を基に指標値の算出（図８参照）を行ない（ステップＳ０９）、算出した指標値由来の情報が提示される（ステップＳ１０）。

この図１０に示す処理が、エンジンの負荷条件を変更しながら、各負荷条件ごとに行なわれる。

本実施形態では、上記の通り、音圧信号に含まれる２次の調和成分を抽出することでノッキングを検出しており、従来の手法では様々な雑音でほとんど掻き消されてしまって検出が不可能であった微弱なノッキングやエンジンの高回転速度領域のノッキングでも検出することを可能としている。

尚、ここでは、エンジン燃焼に伴う振動に起因する音をピックアップして音圧信号を得、その音圧信号に基づいてノッキングを検出する例について説明したが、本発明のノッキング検出装置およびノッキング検出方法は、音圧信号に基づいてノッキングを検出するのではなく、エンジンの振動を捉えるセンサでピックアップされた信号など、エンジン燃焼に伴う振動に起因する、ノッキングの周波数に追随する物理量であればその物理量に基づいてノッキングを検出することができる。

１ エンジン
２ ダイナモ
３ 自動車
４ 試験台
５ センサ
６ ＥＣＵ
１０ ノッキング検出装置
２０ データ収集装置
３０ ノート型パーソナルコンピュータ
３０ａ 表示画面
３１ 音圧信号取得部
３２ 角度信号取得部
３３ 信号切出部
３４ バイコヒーレンス算出部
３５ 指標値算出部
３６ 情報提示部
４０ 操作盤
４０ａ モニタ画面
５０ オペレータ

Claims (4)

1. エンジン燃焼に伴う振動に起因する物理量をピックアップして該物理量の時間変化を表わす原信号を生成するセンサで生成された該原信号を取得する原信号取得部と、
   前記エンジンの回転角度の、少なくとも原点位置情報を含む角度情報を取得する角度情報取得部と、
   前記角度情報取得部で取得した角度情報に基づいて、前記原信号から、切出し角度範囲内の信号を切り出す信号切出部と、
   前記信号切出部で切り出された信号に基づいてバイコヒーレンスＳ（ｆ１，ｆ２）（但し、ｆ１，ｆ２はいずれも周波数を表わす）を算出するバイコヒーレンス算出部と、
   前記バイコヒーレンス算出部で算出されたバイコヒーレンスＳ（ｆ１，ｆ２）のうちのｆ１＝ｆ２近傍の値から、２次の調和成分が含まれているレベルを表わす特徴量を算出し、前記エンジンの、少なくとも１つの振動モードにおける固有振動数近傍の周波数帯域内の前記特徴量のうちの代表値を算出して、該代表値由来の値を、前記エンジンのノッキングの指標となる指標値とする指標値算出部と、
   前記指標値算出部で算出された指標値に由来する情報を提示する情報提示部とを備えたことを特徴とするノッキング検出装置。
2. 前記センサが、前記エンジン燃焼に伴う振動に起因する、前記物理量としての音をピックアップするセンサであることを特徴とする請求項１記載のノッキング検出装置。
3. 前記センサが、前記エンジン燃焼に伴う振動自体を前記物理量としてピックアップするセンサであることを特徴とする請求項１記載のノッキング検出装置。
4. コンピュータに、
   エンジン燃焼に伴う振動に起因する物理量の時間変化を表わす原信号を取得するとともに、該エンジンの回転角度の、少なくとも原点位置情報を含む角度情報を取得し、
   取得した角度情報に基づいて、前記原信号から、切出し角度範囲内の信号を切り出し、
   切り出された信号に基づいてバイコヒーレンスＳ（ｆ１，ｆ２）（但し、ｆ１，ｆ２はいずれも周波数を表わす）を算出し、
   算出されたバイコヒーレンスＳ（ｆ１，ｆ２）のうちのｆ１＝ｆ２近傍の値から、２次の調和成分が含まれているレベルを表わす特徴量を算出し、前記エンジンの、少なくとも１つの振動モードにおける固有振動数近傍の周波数帯域内の前記特徴量のうちの代表値を算出し、
   前記代表値由来の値を、前記エンジンのノッキングの指標となる指標値として、該指標値に由来する情報を提示する処理を実行させることを特徴とするノッキング検出方法。

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