JP7199487B1 - 内燃機関制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ノッキングをより正確に検出することができ、ノッキング強度の推定精度を向上させることができる内燃機関制御装置を得ることを目的とする。【解決手段】ＳＴＦＴ処理部３４ａは、ノックセンサ１１からの信号を短時間フーリエ変換することにより、観測行列Ｚを生成する。ＳＳＮＭＦ処理部３４ｂは、ノイズ基底行列Ｆと観測行列Ｚとを、半教師あり非負値行列因子分解することにより、それぞれノッキングに伴う振動のデータであるノック基底行列及びノックアクティベーション行列Ｕを更新する。ノッキング強度推定部３４ｃは、更新されたノックアクティベーション行列Ｕに基づいて、ノッキング強度を推定する。【選択図】図３

Description

本開示は、内燃機関制御装置に関するものである。

従来のノック制御装置では、内燃機関の吸気弁及び排気弁の少なくともいずれか一方の開閉タイミングに基づいて、ノック分析区間が変更されて周波数分析が行われる（例えば、特許文献１参照）。

特開２００４－５２６１４号公報

上記のような従来のノック制御装置では、吸気弁及び排気弁の開閉タイミングと、ノッキングが発生するタイミングとが重なった場合に、ノッキングを検出することができず、ノッキング強度を推定することもできなかった。

本開示は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、ノッキングをより正確に検出することができ、ノッキング強度の推定精度を向上させることができる内燃機関制御装置を得ることを目的とする。

本開示に係る内燃機関制御装置は、内燃機関の振動を検出するノックセンサからの信号が入力される電子制御装置を備え、電子制御装置は、ノックセンサからの信号を短時間フーリエ変換することにより、観測行列を生成し、ノッキング以外の機械振動が発生している状態におけるノックセンサからの信号を非負値行列因子分解することにより得たノイズ基底行列と、観測行列とを、半教師あり非負値行列因子分解することにより、それぞれノッキングに伴う振動のデータであるノック基底行列及びノックアクティベーション行列を更新し、更新されたノックアクティベーション行列に基づいてノッキング強度を推定する。

本開示の内燃機関制御装置によれば、ノッキングをより正確に検出することができ、ノッキング強度の推定精度を向上させることができる。

実施の形態１による内燃機関及び吸気系を示す概略の構成図である。 図１の内燃機関の制御系を示すブロック図である。 図２の電子制御装置の要部を示すブロック図である。 図３の電子制御装置によるノック判定処理を示すフローチャートである。 実施の形態１によるノッキング強度推定方法の一部を示す説明図である。 ノッキング強度と、実施の形態１によるノッキング強度推定値との関係の一例を示すグラフである。

以下、実施の形態について、図面を参照して説明する。
実施の形態１．
図１は、実施の形態１による内燃機関及び吸気系を示す概略の構成図である。内燃機関１は、シリンダ２、ピストン３、点火プラグ４、点火コイル５、可変吸気バルブ機構６、インジェクタ７、クランクシャフト８、検出板９、クランク角センサ１０、及びノックセンサ１１を有している。

ピストン３は、シリンダ２内に設けられている。点火プラグ４は、シリンダ２に設けられている。また、点火プラグ４は、シリンダ２内の混合気に点火する。点火コイル５は、点火プラグ４に接続されている。また、点火コイル５は、点火プラグ４が放電するための高電圧を生成する。

可変吸気バルブ機構６は、吸気バルブを有している。吸気バルブは、シリンダ２の吸気ポートを開閉する。また、可変吸気バルブ機構６においては、吸気バルブの開閉タイミング又は吸気バルブのリフト量が制御可能になっている。

インジェクタ７は、シリンダ２の吸気ポートに設けられている。また、インジェクタ７は、吸気ポートに燃料を噴射する。なお、インジェクタ７は、シリンダ２内に燃料を直接噴射できるように配置されてもよい。

クランクシャフト８には、クランクを介してピストン３が連結されている。クランクシャフト８は、ピストン３の往復運動によって回転する。検出板９は、クランクシャフト８に固定されている。これにより、検出板９は、クランクシャフト８と一体に回転する。

クランク角センサ１０は、検出板９のエッジを検出する。ノックセンサ１１は、内燃機関１の振動を検出する。

吸気系２１は、吸気管２２、エアフローセンサ２３、電子制御式スロットルバルブ２４、開度センサ２５、サージタンク２６、及びインテークマニホールド圧センサ２７を有している。

吸気管２２の下流端は、シリンダ２の吸気ポートに接続されている。エアフローセンサ２３は、吸気管２２に設けられている。また、エアフローセンサ２３は、吸入空気流量を検出する。

電子制御式スロットルバルブ２４は、エアフローセンサ２３よりも内燃機関１側において、吸気管２２に設けられている。電子制御式スロットルバルブ２４の開度は、吸入空気流量を調整するために電子的に制御される。開度センサ２５は、電子制御式スロットルバルブ２４の開度を検出する。

なお、電子制御式スロットルバルブ２４の代わりに、図示しない機械式スロットルバルブが用いられてもよい。機械式スロットルバルブは、図示しないアクセルペダルにワイヤを介して繋がれる。

サージタンク２６は、電子制御式スロットルバルブ２４よりも内燃機関１側において、吸気管２２に設けられている。また、サージタンク２６は、空気の流量の増減を平準化する。インテークマニホールド圧センサ２７は、サージタンク２６内の圧力を検出する。

なお、エアフローセンサ２３及びインテークマニホールド圧センサ２７のいずれか一方が省略されてもよい。

図２は、図１の内燃機関１の制御系を示すブロック図である。内燃機関１及び吸気系２１を制御する内燃機関制御装置は、電子制御装置３１を備えている。

電子制御装置３１には、クランク角センサ１０からの信号、ノックセンサ１１からの信号、エアフローセンサ２３からの信号、開度センサ２５からの信号、及びインテークマニホールド圧センサ２７からの信号が入力される。

また、電子制御装置３１には、上記以外の各種センサ１２からの信号、及び他のコントローラ１３からの信号も入力される。

電子制御装置３１は、点火コイル５、可変吸気バルブ機構６、インジェクタ７、及び電子制御式スロットルバルブ２４を制御する。また、電子制御装置３１は、上記以外の各種アクチュエータ１４も制御する。

図３は、図２の電子制御装置３１の要部を示すブロック図である。図３では、電子制御装置３１におけるノック判定処理に関連する部分のみが示されている。

電子制御装置３１は、Ａ／Ｄ変換部３２、内蔵メモリ３３、及びプロセッサ３４を有している。ノックセンサ１１からの信号は、Ａ／Ｄ変換部３２に入力され、Ａ／Ｄ変換される。

内蔵メモリ３３には、ｍ行ｋ列からなるノイズ基底行列Ｆが保存されている。ノイズ基底行列Ｆは、予め学習により取得されている。

また、ノイズ基底行列Ｆは、ノッキング以外の機械振動が発生している状態におけるノックセンサ１１からの信号を非負値行列因子分解することにより得られたデータである。言い換えると、ノイズ基底行列Ｆは、ノッキングが発生しない点火時期におけるノックセンサ１１による観測値を、機械ノイズのみ存在するデータとして、非負値行列因子分解することにより導出したデータである。

プロセッサ３４は、機能ブロックとして、ＳＴＦＴ（Short-Time Fourier Transform）処理部３４ａ、抽出部としてのＳＳＮＭＦ（Semi-Supervised Non-negative Matrix Factorization）処理部３４ｂ、ノッキング強度推定部３４ｃ、及びノック判定部３４ｄを有している。

ＳＴＦＴ処理部３４ａは、Ａ／Ｄ変換部３２からの観測信号を、ＳＴＦＴ、即ち短時間フーリエ変換する。これにより、ＳＴＦＴ処理部３４ａは、ｍ行ｎ列からなる周波数－時間－スペクトル特性、即ち音響データの周波数スペクトル特性を示す観測行列Ｚを生成する。観測行列Ｚは、ＳＳＮＭＦ処理部３４ｂに入力される。

観測行列Ｚの列に相当する時間方向のｎは、特定の時間ｔごとに、ＳＴＦＴ処理によって取り出される。但し、ｎを取り出すタイミングは、内燃機関１の特定のクランク角度間ごとでもよい。特定のクランク角度は、例えば、ＢＴＤＣ（Before Top Dead Center）２０°ＣＡ（Crank Angle）～ＡＴＤＣ（After Top Dead Center）８０°ＣＡである。

ＳＳＮＭＦ処理部３４ｂは、内蔵メモリ３３からノイズ基底行列Ｆを読み出す。また、ＳＳＮＭＦ処理部３４ｂは、ノイズ基底行列Ｆと観測行列Ｚとを、ＳＳＮＭＦ、即ち半教師あり非負値行列因子分解する。これにより、ＳＳＮＭＦ処理部３４ｂは、観測行列Ｚを、ノッキングに伴う振動のデータであるノッキング振動データと、ノッキング以外の振動に伴う振動のデータである機械振動データとに分ける。

具体的には、ＳＳＮＭＦ処理部３４ｂは、以下の式により、ノック基底行列Ｈと、ノックアクティベーション行列Ｕと、ノイズアクティベーション行列Ｇとを更新する。ノック基底行列Ｈ及びノックアクティベーション行列Ｕは、ノッキング振動データである。ノイズ基底行列Ｆ及びノイズアクティベーション行列Ｇは、機械振動データである。更新式としては、様々な式があるが、以下に示すのはユークリッドダイバージェンスに基づく更新式である。

なお、式中の「・」は行列の内積を表す。また、式の更新は、表記の上から順に行われる。また、ノック基底行列Ｈはｍ行ｋ列からなり、ノックアクティベーション行列Ｕとノイズアクティベーション行列Ｇとはそれぞれｋ行ｎ列からなる。また、「Ｔ」が付けられている行列は、転置行列である。

上式による値の更新は、予め定めた回数繰り返したり、下式のような誤差関数を定義して設定誤差を下回るまで繰り返したりしてもよい。

上記の関係性は、音響データの周波数スペクトルが様々な音の周波数スペクトルの合成で成り立っていることから成立している。観測行列をＺとして、その特性を行列Ｘと行列Ｙとの合成で表す式は、以下のようになる。

Ｚ＝Ｘ＋Ｙ

この説明では、Ｘをノイズ除去後観測行列とし、Ｙをノイズ観測行列とする。また、音響データの周波数スペクトル自体も、ＮＭＦ（Non-negative Matrix Factorization）、即ち非負値行列因子分解の考え方に基づき、基底行列とアクティベーション行列とに分解可能である。

ノッキング振動データであるノイズ除去後観測行列Ｘと、機械振動データであるノイズ観測行列Ｙとは、それぞれ以下の式で表すことができる。

上式のように、それぞれノック振動データを構成するノック基底行列Ｈとノックアクティベーション行列Ｕとを用い、内積を取ることによって、ノイズ除去後観測行列

が生成される。ここで、ノイズ除去後観測行列をＸではなく

と表記しているのは、真のノイズ除去後観測行列であるＸに対して、若干の誤差を残すためである。厳密には、ノイズ除去後観測行列には若干の誤差が含まれるが、そこまでの厳密性は必ずしも必要ではないとも言える。

なお、本実施の形態では、ノイズ除去後観測行列

の生成は、省略してもよい。

ノッキング強度推定部３４ｃは、更新されたノックアクティベーション行列Ｕに基づいて、ノッキング強度推定値を求める。具体的には、ノッキング強度推定部３４ｃは、ｋ行ｎ列からなるノックアクティベーション行列Ｕを列ｎ方向に順次参照し、ｋ個の値から上位に位置する複数個の値を取り出し、平均値を求める。そして、ノッキング強度推定部３４ｃは、求めたｎ個の平均値から最大値を検索し、その値をノッキング強度推定値とする。

また、ノッキング強度推定部３４ｃには、参照クランク角度範囲が設定されている。参照クランク角度範囲は、内燃機関１におけるクランク角度の変化周期の一部であり、ノッキングが発生する可能性のある角度範囲である。上記のＳＳＮＭＦ処理部３４ｂに設定された特定のクランク角度がＢＴＤＣ２０°ＣＡ～ＡＴＤＣ８０°ＣＡである場合、参照クランク角度範囲もＢＴＤＣ２０°ＣＡ～ＡＴＤＣ８０°ＣＡである。

ノッキング強度推定部３４ｃは、参照クランク角度範囲ごとにノックアクティベーション行列Ｕを参照した演算を行う。

なお、ノッキング強度推定部３４ｃには、参照クランク角度範囲の代わりに、参照時間帯が設定されていてもよい。参照時間帯は、内燃機関１におけるクランク角度の変化周期の一部に対応した時間帯であり、ノッキングが発生する可能性のある角度範囲に対応した時間帯である。この場合、ノッキング強度推定部３４ｃは、参照時間帯ごとにノックアクティベーション行列Ｕを参照した演算を行う。

ノック判定部３４ｄは、ノッキング強度推定部３４ｃにより求められたノッキング強度推定値に基づいて、過大なノッキングの有無を判定する。

ノック判定部３４ｄには、ノック判定閾値が設定されている。ノック判定閾値は、過大なノッキングの発生の有無の基準となる閾値である。ノック判定部３４ｄは、ノッキング強度推定値がノック判定閾値よりも高い場合に、過大なノッキングが発生していると判定する。

電子制御装置３１は、ノック判定部３４ｄにおける判定結果に応じた指令、例えば点火時期遅角制御指令を外部に出力する。

点火時期を進角させると、内燃機関１の出力トルクは向上するものの、ノッキングは発生し易くなる。逆に、点火時期を遅角させると、内燃機関１の出力トルクは低下するものの、ノッキングは発生しにくくなる。

そこで、過大なノッキングが検出された場合には、点火時期を遅角側に補正してノッキングを抑制する。この後、過大なノッキングが検出されなくなった後に、点火時期を進角側に復帰させることにより、出力トルクの低下が最小限に抑えられる。

図４は、図３の電子制御装置３１によるノック判定処理を示すフローチャートである。電子制御装置３１は、図３のノック判定処理を周期的に繰り返し実行する。

電子制御装置３１は、ステップＳ１０１において、ノックセンサ１１からの信号をＡ／Ｄ変換して観測信号を生成する。続いて、電子制御装置３１は、ステップＳ１０２において、観測信号を短時間フーリエ変換することにより、観測行列Ｚを生成する。

この後、電子制御装置３１は、ステップＳ１０３において、内蔵メモリ３３からノイズ基底行列Ｆを読み出す。そして、電子制御装置３１は、ステップＳ１０４において、ノイズ基底行列Ｆと観測行列Ｚとを、半教師あり非負値行列因子分解することにより、ノック基底行列Ｈと、ノックアクティベーション行列Ｕと、ノイズアクティベーション行列Ｇとを更新する。

次に、電子制御装置３１は、ステップＳ１０５において、ノックアクティベーション行列Ｕに基づいて、ノッキング強度推定値を求める。

この後、電子制御装置３１は、ステップＳ１０６において、ノッキング強度推定値に基づいて、ノッキングに関する判定を行う。そして、電子制御装置３１は、ステップＳ１０７において、判定結果に応じた指令信号を外部に出力し、処理を終了する。

以下、ノッキング強度の推定方法について、さらに詳細に説明する。
本実施の形態では、ノッキング強度に相当する値を間接的に推定することを目的として、半教師あり非負値行列因子分解により、ノッキングとノイズとの分離が行われる。そして、ノック基底行列Ｈと対になるノックアクティベーション行列Ｕの値に基づいて、ノッキング強度が推定される。

即ち、ノッキングの特徴を表す基底行列を予め持つのではなく、半教師あり非負値行列因子分解により都度計算されるノック基底行列Ｈと対になるノックアクティベーション行列Ｕの値に基づいて、ノッキング強度が推定される。

また、本実施の形態では、図５に示すように、観測行列Ｚが、２つの基底行列と、２つのアクティベーションとの計４つの行列に分解され、ノイズが除かれた状態で、ノッキング強度が推定される。

なお、ノイズに対応する周波数特徴パターン数と、ノックに対応する周波数パターン数とは、それぞれ無関係に存在するため、互いに異なっている。これを表現するため、図５では、異なる変数Ｉ及びｋが用いられている。２種類の基底行列とアクティベーション行列とにおいて、それぞれの行数と列数とが異なっていても、次式のように、足し合わせた場合における行列数は、ｍ×ｎとなる。

Ｆ(ｍ×ｋ)・Ｇ(ｋ×ｎ)＋Ｈ(ｍ×Ｉ)・Ｕ(Ｉ×ｎ)＝ＦＧ(ｍ×ｎ)＋ＨＵ(ｍ×ｎ)

図５ではＵ(Ｉ×ｎ)としたが、以下の説明では、ノイズ除去後のノックアクティベーション行列Ｕは、上述の通りｋ行ｎ列で構成されているものとする。

ノッキング強度推定値を求めるためには、代表値を抽出する必要がある。ノックアクティベーション行列Ｕに含まれる行方向のｋ個の値は、それぞれノック基底行列Ｈにより定義されるｋ種類の周波数パターンにおける信号強度にそれぞれ対応しており、それぞれアクティベーション値と呼ばれる。

内燃機関１が多気筒エンジンである場合、１つのノックセンサ１１が多気筒エンジンのほぼ中央にのみ設置されている。このため、複数のシリンダ２とノックセンサ１１との位置関係は、シリンダ２ごとに異なり、ノックセンサ１１に伝達される振動の減衰度合い、及びノックセンサ１１までの振動の伝達経路は、シリンダ２ごとに異なっている。これにより、ノックセンサ１１により検出される振動パターンはシリンダ２ごとに異なり、ｋ種類の周波数パターンが存在している。

ｋ種類ある振動パターンのうち、パターンがマッチしたパターンと対になるノックアクティベーション行列Ｕ側の値が大きくなる。例えば、ノック基底行列Ｈ側のｋ＝５とマッチした場合、ノックアクティベーション行列Ｕ側のｋ＝５の値が大きくなる。

このように、ノック基底行列Ｈ側の周波数パターン１～ｋは、それぞれシリンダ２ごとに異なる周波数パターンに分離される。そして、各周波数パターンと対になるノックアクティベーション行列Ｕは、ノック基底行列Ｈ側の周波数パターンとマッチしたものは、大きなレベルを出力し、マッチしないものは小さなレベルを出力する。

即ち、ノックアクティベーション行列Ｕに含まれるアクティベーション値が大きい場合に、ノック基底行列Ｈにおける振動パターンと、ノックアクティベーション行列Ｕにおける振動パターンとがマッチしたと言える。

よって、何れかのノックパターンと一致してかつレベルが大きいものは、大きなレベルを出力する。また、何れかのノックパターンと一致せず、又は一致してもレベルが小さいものは、小さなレベルを出力する。

この関係を考慮し、ノックアクティベーション行列Ｕをｎ方向、即ち時間方向又は角度方向へ順次サーチし、ｋ種類の値の最大値を取り出すことにより、代表値を抽出することができる。

但し、偶発的なノイズの影響を考慮すると、単純に最大値を求める方法ではなく、統計的手法を適用することが好適である。即ち、上位２個以上の値を取り出して平均化する手法を適用することによって、偶発的な要因による値の上昇による影響を低減することができる。

なお、偶発的なノイズの影響が少ないシステムの場合、ｋ個の値から複数個の値を取り出して平均値を求めるのではなく、ｋ個の値から最大値を求めてもよい。

上記の方法により演算されたノッキング強度推定値は、図６に示すように、実際のノッキングによる圧力振動を観測した値と強い相関が得られる。図６の横軸は、筒内圧センサによる筒内圧力振動を周波数解析したもので、ノッキングと非常に高い相関があると言われている。

ノックセンサ１１を含むシステムのばらつきは、主に振動に対する感度のばらつきとして現れる。具体的には、システムのばらつきは、同一振動に対する電圧変換ゲインのばらつきとして現れる。そして、有効周波数範囲においては、ばらつき度合いが一定に調整されていることが多い。

実施の形態１では、このようなばらつきを含むノックセンサ１１が用いられ、半教師あり非負値行列因子分解により、ノイズが分離され、ノックアクティベーション行列Ｕとノック基底行列Ｈとが更新される。この場合、非負値行列因子分解が持つノック基底行列Ｈ側になるべく共通な特徴が抽出され、ノックアクティベーション行列Ｕ側がスパースな状態に誘導される効果がある。このため、全てのシステムばらつきは、ノック基底行列Ｈ側に吸収される。そして、システムばらつきが除かれたノックアクティベーション行列Ｕが得られる。

このような内燃機関制御装置では、ノックセンサ１１からの信号を短時間フーリエ変換することにより、観測行列が生成される。また、ノイズ基底行列と観測行列とを、半教師あり非負値行列因子分解することにより、それぞれノッキングに伴う振動のデータであるノック基底行列Ｈ及びノックアクティベーション行列Ｕが更新される。そして、更新されたノックアクティベーション行列Ｕに基づいて、ノッキング強度が推定される。

このため、ノック判定を行う前段階において、入力信号から機械ノイズを除去することが可能となる。これにより、複雑な制御を必要とせず、シンプルな構成により、ノッキングをより正確に検出することができる。従って、異常燃焼によるノッキングの検出性を損なうことなく、ノッキング以外の機械振動による誤ったノック判定を抑制することができ、ノッキング強度の推定精度を向上させることができる。

また、システムばらつきが除かれたノックアクティベーション行列Ｕを得ることができ、システムばらつきに対する耐性の高いノック判定を行うことができる。

また、機械振動が発生する動作タイミングを、ノッキングが発生する可能性がある区間を除いた区間に設定する制御方法に比べて、制御上の制限を少なくし、内燃機関の性能の悪化を抑制することができる。

また、ノイズが多いことを想定してノック判定閾値を予め大きくする場合に比べ、過大なノッキングの検出漏れを抑制することができる。

また、電子制御装置３１は、ノックアクティベーション行列Ｕを構成する同じ列に存在する複数の行の値の最大値に基づいて、ノッキング強度を推定する。このため、簡単な処理により、ノッキング強度の推定精度を向上させることができる。

他の方法として、電子制御装置３１は、ノックアクティベーション行列Ｕを構成する同じ列に存在する複数の行の値の上位から２つ以上の値を取り出して平均化した値に基づいて、ノッキング強度を推定する。この場合、ノックアクティベーション行列Ｕに突発的なノイズが含まれていても、そのノイズに過度に影響されることを抑制することができる。

また、電子制御装置３１は、参照クランク角度範囲ごと、又は参照時間帯ごとに、ノックアクティベーション行列Ｕを参照した演算を行う。このため、ノッキング強度の推定区間をノッキングが発生する可能性がある区間に制限することができ、耐ノイズ性をさらに向上させることができる。

なお、実施の形態１では、ノイズ基底行列は、ノッキングが無い運転状態において予め学習することにより内蔵メモリ３３に格納されている。しかし、ノイズ基底行列は、ノッキングが無い運転状態のときに、随時学習することにより、更新されてもよい。この場合、非負値行列因子分解の手法により、ノッキング無し状態における観測行列Ｚ’を基底行列とアクティベーション行列とに分解し、基底行列を機械ノイズ周波数パターンの基底行列、即ちノイズ基底行列Ｆとする。

１ 内燃機関、１１ ノックセンサ、３１ 電子制御装置。

Claims (5)

1. 内燃機関の振動を検出するノックセンサからの信号が入力される電子制御装置
   を備え、
   前記電子制御装置は、
   前記ノックセンサからの信号を短時間フーリエ変換することにより、観測行列を生成し、
   ノッキング以外の機械振動が発生している状態における前記ノックセンサからの信号を非負値行列因子分解することにより得たノイズ基底行列と、前記観測行列とを、半教師あり非負値行列因子分解することにより、それぞれノッキングに伴う振動のデータであるノック基底行列及びノックアクティベーション行列を更新し、
   更新された前記ノックアクティベーション行列に基づいてノッキング強度を推定し、
   前記ノイズ基底行列は、ノッキングが発生しない点火時期における前記ノックセンサによる観測値を、機械ノイズのみ存在するデータとして、非負値行列因子分解することにより導出したデータである内燃機関制御装置。
2. 前記電子制御装置は、前記ノックアクティベーション行列を構成する同じ列に存在する複数の行の値の最大値に基づいて、前記ノッキング強度を推定する請求項１記載の内燃機関制御装置。
3. 前記電子制御装置は、前記ノックアクティベーション行列を構成する同じ列に存在する複数の行の値の上位から２つ以上の値を取り出して平均化した値に基づいて、前記ノッキング強度を推定する請求項１記載の内燃機関制御装置。
4. 前記電子制御装置には、前記内燃機関におけるクランク角度の変化周期の一部である参照クランク角度範囲が設定されており、
   前記電子制御装置は、前記参照クランク角度範囲ごとに前記ノックアクティベーション行列を参照した演算を行う請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載の内燃機関制御装置。
5. 前記電子制御装置には、参照時間帯が設定されており、
   前記参照時間帯は、前記内燃機関におけるクランク角度の変化周期の一部に対応した時間帯であり、
   前記電子制御装置は、前記参照時間帯ごとに前記ノックアクティベーション行列を参照した演算を行う請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載の内燃機関制御装置。

Images