JPH05302850A - 振動パターンを検出するための装置及び方法 - Google Patents
振動パターンを検出するための装置及び方法Info
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- JPH05302850A JPH05302850A JP4250473A JP25047392A JPH05302850A JP H05302850 A JPH05302850 A JP H05302850A JP 4250473 A JP4250473 A JP 4250473A JP 25047392 A JP25047392 A JP 25047392A JP H05302850 A JPH05302850 A JP H05302850A
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- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01L—MEASURING FORCE, STRESS, TORQUE, WORK, MECHANICAL POWER, MECHANICAL EFFICIENCY, OR FLUID PRESSURE
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- G01L23/22—Devices or apparatus for measuring or indicating or recording rapid changes, such as oscillations, in the pressure of steam, gas, or liquid; Indicators for determining work or energy of steam, internal-combustion, or other fluid-pressure engines from the condition of the working fluid for detecting or indicating knocks in internal-combustion engines; Units comprising pressure-sensitive members combined with ignitors for firing internal-combustion engines
- G01L23/221—Devices or apparatus for measuring or indicating or recording rapid changes, such as oscillations, in the pressure of steam, gas, or liquid; Indicators for determining work or energy of steam, internal-combustion, or other fluid-pressure engines from the condition of the working fluid for detecting or indicating knocks in internal-combustion engines; Units comprising pressure-sensitive members combined with ignitors for firing internal-combustion engines for detecting or indicating knocks in internal combustion engines
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 エンジンの異常を修正的に調節して無駄なエ
ネルギー消費を無くすために、エンジンのノッキングの
振動パターンから異常事象の発生を検出して修正的にエ
ンジンの状態を調節する装置及び方法を提供する。 【構成】 本発明装置は、主に振動源２０と、調節装置
４０と、これらと接続されていて、センサー３１とマイ
クロプロセッサ３６とメモリ３７とアナログ−デジタル
（Ａ／Ｄ）変換器（コンバータ）３５と修正ルーチン３
８とデジタル特徴抽出ルーチン３２とをもつ振動検出装
置３０と、から構成される。
ネルギー消費を無くすために、エンジンのノッキングの
振動パターンから異常事象の発生を検出して修正的にエ
ンジンの状態を調節する装置及び方法を提供する。 【構成】 本発明装置は、主に振動源２０と、調節装置
４０と、これらと接続されていて、センサー３１とマイ
クロプロセッサ３６とメモリ３７とアナログ−デジタル
（Ａ／Ｄ）変換器（コンバータ）３５と修正ルーチン３
８とデジタル特徴抽出ルーチン３２とをもつ振動検出装
置３０と、から構成される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、電子検出装置に関し、
さらに特定すると、振動パターンを即座に検出するため
の電子検出装置に関する。
さらに特定すると、振動パターンを即座に検出するため
の電子検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】電子検出装置は、種々の振動源によって
発生した振動パターンを検出するためにしばしば使用さ
れる。典型的に、振動パターンは、同一視できる特徴を
もちある耳に聞こえる事象として表される。多くの相違
する応用分野において、これら振動パターンを発する特
殊な物理的事象を認識するためにこのような振動パター
ンを検出することは有用である。例えば、自動車工学の
分野において、電子ノッキング検出装置は、異常な機関
（エンジン）の燃焼によって発生する騒音性破裂音、つ
まり「ノッキング」を検出するのに使用される。これら
の事象を検出することによって、その後に、燃焼状態を
補正的に修正し、それにより、燃料の浪費を抑えてエン
ジンの寿命を延ばすことが可能となる。
発生した振動パターンを検出するためにしばしば使用さ
れる。典型的に、振動パターンは、同一視できる特徴を
もちある耳に聞こえる事象として表される。多くの相違
する応用分野において、これら振動パターンを発する特
殊な物理的事象を認識するためにこのような振動パター
ンを検出することは有用である。例えば、自動車工学の
分野において、電子ノッキング検出装置は、異常な機関
（エンジン）の燃焼によって発生する騒音性破裂音、つ
まり「ノッキング」を検出するのに使用される。これら
の事象を検出することによって、その後に、燃焼状態を
補正的に修正し、それにより、燃料の浪費を抑えてエン
ジンの寿命を延ばすことが可能となる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】次のような種々のノッ
キング検出装置が知られている。Chen他に付与された米
国特許番号第 4,364,260号は、多重周波数同調をもつノ
ッキング感知装置を装備したエンジンを開示している。
Bonitz他に付与された米国特許番号第 4,444,042号は、
エンジンのノッキングを検出するための方法及び装置を
開示している。Hartung 他に付与された米国特許番号第
4,466,406号は、内燃機関を調整するための装置を開示
している。Dreyer他に付与された米国特許番号第 4,63
7,247号は、内燃機関におけるノッキング信号を認識す
るための方法及び装置を開示している。Plito 他に付与
された米国特許番号第 4,943,776号は、制御点火機関に
おける「ピンキング」を検出するための装置及び方法を
開示している。Murakami他に付与された米国特許番号第
4,969,440号は、内燃機関のためのノッキング抑制装置
を開示している。しかしながら、従来の検出装置は、動
的な騒音性状態のもとでのみ発生する事象の振動パター
ンを検出するための性能に制限されている。
キング検出装置が知られている。Chen他に付与された米
国特許番号第 4,364,260号は、多重周波数同調をもつノ
ッキング感知装置を装備したエンジンを開示している。
Bonitz他に付与された米国特許番号第 4,444,042号は、
エンジンのノッキングを検出するための方法及び装置を
開示している。Hartung 他に付与された米国特許番号第
4,466,406号は、内燃機関を調整するための装置を開示
している。Dreyer他に付与された米国特許番号第 4,63
7,247号は、内燃機関におけるノッキング信号を認識す
るための方法及び装置を開示している。Plito 他に付与
された米国特許番号第 4,943,776号は、制御点火機関に
おける「ピンキング」を検出するための装置及び方法を
開示している。Murakami他に付与された米国特許番号第
4,969,440号は、内燃機関のためのノッキング抑制装置
を開示している。しかしながら、従来の検出装置は、動
的な騒音性状態のもとでのみ発生する事象の振動パター
ンを検出するための性能に制限されている。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明には、エンジンの
ノッキングのようなある事象期間中に発生する振動パタ
ーンを修正的に検出する性能が備わっている。検出は、
最初に広帯域トランスジューサを使用して振動の発生源
を感知し、その後感知した信号から、振動事象のエネル
ギー及びスペクトルの特徴、すなわち、振幅及び周波数
を抽出し、あるエネルギー及びスペクトルの閾値との比
較することによって達成できる。これらの閾値は、前も
って探知された（トラックされた）エネルギー及びスペ
クトルのデータ、特に、振動源の状態によって決定され
るようなある閾値係数を含んで広がったエネルギー及び
スペクトルの特徴の平均及び分散の測定値に応じて修正
される。好ましくは、検出は、さらに抽出されたエネル
ギー及びスペクトルの両方の特徴が、ある特定時間中の
それぞれのエネルギー及びスペクトルの閾値を越えてい
ると制御装置が判定したときに達成される。
ノッキングのようなある事象期間中に発生する振動パタ
ーンを修正的に検出する性能が備わっている。検出は、
最初に広帯域トランスジューサを使用して振動の発生源
を感知し、その後感知した信号から、振動事象のエネル
ギー及びスペクトルの特徴、すなわち、振幅及び周波数
を抽出し、あるエネルギー及びスペクトルの閾値との比
較することによって達成できる。これらの閾値は、前も
って探知された（トラックされた）エネルギー及びスペ
クトルのデータ、特に、振動源の状態によって決定され
るようなある閾値係数を含んで広がったエネルギー及び
スペクトルの特徴の平均及び分散の測定値に応じて修正
される。好ましくは、検出は、さらに抽出されたエネル
ギー及びスペクトルの両方の特徴が、ある特定時間中の
それぞれのエネルギー及びスペクトルの閾値を越えてい
ると制御装置が判定したときに達成される。
【０００５】
【実施例】図１において、好ましい振動検出装置３０
は、説明入りで図示され、振動源２０と調節装置４０に
接続されている。装置３０は、センサー３１と、マイク
ロプロセッサ３６とメモリ３７とアナログ−デジタル
（Ａ／Ｄ）変換器（コンバータ）３５と修正ルーチン３
８とデジタル特徴抽出ルーチン３２とから構成される制
御器部とを含んでいる。
は、説明入りで図示され、振動源２０と調節装置４０に
接続されている。装置３０は、センサー３１と、マイク
ロプロセッサ３６とメモリ３７とアナログ−デジタル
（Ａ／Ｄ）変換器（コンバータ）３５と修正ルーチン３
８とデジタル特徴抽出ルーチン３２とから構成される制
御器部とを含んでいる。
【０００６】別の振動検出装置１３０が、図２に説明入
りで図示されている。装置１３０は、同様に振動源２０
と調節装置４０に接続されていて、センサー３１と、マ
イクロプロセッサ３６とメモリ３７とアナログ−デジタ
ル（Ａ／Ｄ）変換器１３５と修正ルーチン３８とアナロ
グ特徴抽出ルーチン１３２とから構成される制御器部と
を含んでいる。
りで図示されている。装置１３０は、同様に振動源２０
と調節装置４０に接続されていて、センサー３１と、マ
イクロプロセッサ３６とメモリ３７とアナログ−デジタ
ル（Ａ／Ｄ）変換器１３５と修正ルーチン３８とアナロ
グ特徴抽出ルーチン１３２とから構成される制御器部と
を含んでいる。
【０００７】装置３０、１３０は共に、図９にフローチ
ャートによって示されるような事象の振動パターンを検
出するための方法を実行するための装置である。検出動
作を行う装置３０と１３０は、50ミリ秒の時間例に亙っ
て検出した典型的な騒音性破裂もしくは事象の振動パタ
ーンを示す図３〜８の関連するタイミング図によっても
示される。
ャートによって示されるような事象の振動パターンを検
出するための方法を実行するための装置である。検出動
作を行う装置３０と１３０は、50ミリ秒の時間例に亙っ
て検出した典型的な騒音性破裂もしくは事象の振動パタ
ーンを示す図３〜８の関連するタイミング図によっても
示される。
【０００８】好ましくは、本発明の装置と方法は、異常
なエンジン点火によって発生するエンジンのノッキング
事象を修正的に検出するためのノッキング検出装置とし
て適合される。振動源２０は、多数のシリンダ２２をも
つ自動車のエンジンである。調節装置４０は、振動源２
０に接続されていて、検出される例えばスパークタイミ
ング、空気及び燃料の組成等のような燃焼関連要素に応
答してエンジンの燃焼状態を調整するための調節信号５
９を供給する。装置４０は、自動車内のコンピュータも
しくはプロセッサ３６を介して機能し、すなわち、１分
間の現回転数（ＲＰＭ）のようなエンジン状態の情報を
プロセッサ３６に動的に供給することによって自動車内
の種々の電子及び機械装置を監視して制御することがで
きる。
なエンジン点火によって発生するエンジンのノッキング
事象を修正的に検出するためのノッキング検出装置とし
て適合される。振動源２０は、多数のシリンダ２２をも
つ自動車のエンジンである。調節装置４０は、振動源２
０に接続されていて、検出される例えばスパークタイミ
ング、空気及び燃料の組成等のような燃焼関連要素に応
答してエンジンの燃焼状態を調整するための調節信号５
９を供給する。装置４０は、自動車内のコンピュータも
しくはプロセッサ３６を介して機能し、すなわち、１分
間の現回転数（ＲＰＭ）のようなエンジン状態の情報を
プロセッサ３６に動的に供給することによって自動車内
の種々の電子及び機械装置を監視して制御することがで
きる。
【０００９】さらに、装置３０は、声の振動パターンの
検出を同様に必要とする声認識のような他の応用に利用
できることが予想される。このように、別の実施例にお
いては、振動源２０は、声の発生器であり、装置３０
は、はっきりと発音された話し声要素と関連した振動パ
ターンを検出する。
検出を同様に必要とする声認識のような他の応用に利用
できることが予想される。このように、別の実施例にお
いては、振動源２０は、声の発生器であり、装置３０
は、はっきりと発音された話し声要素と関連した振動パ
ターンを検出する。
【００１０】本発明の重要な態様に従うと、ノッキング
事象若しくははっきりと発音された単語のようなある振
動パターンが装置３０によって検出されると、検出した
事象信号５０を供給する。好ましくは、信号５０は、適
切な調整を行うための装置４０によって受信されてエン
ジンの燃焼状態を調整する。また、信号５０は、話し声
もしくは声の認識装置によって検出した声パターンの話
し声処理のためにも使用される。
事象若しくははっきりと発音された単語のようなある振
動パターンが装置３０によって検出されると、検出した
事象信号５０を供給する。好ましくは、信号５０は、適
切な調整を行うための装置４０によって受信されてエン
ジンの燃焼状態を調整する。また、信号５０は、話し声
もしくは声の認識装置によって検出した声パターンの話
し声処理のためにも使用される。
【００１１】さて、図１を参照すると、装置３０は、セ
ンサー３１を介して振動源２０に接続されている。セン
サー３１は、好ましくは０〜３２ＫＨｚの帯域幅をもつ
広帯域の加速度計あるいトランスジューサである。この
周波数において、ほとんどのノッキング事象は、6,000
ＲＰＭ以上で駆動しているエンジンに対してさえ検出さ
れそうである。センサー３１は、エンジンの振動源２０
の少なくとも一つのシリンダ２２に固定されている。セ
ンサー３１は、物理的振動を検出して、この機械的エネ
ルギーをアナログ形式の感知信号６１の電気エネルギー
に変換する。この段階は、図９のブロック６０によって
示される。図３のタイミング図は、特に、感知した騒音
性破裂音もしくは振動事象パターン２００、２０２、２
０４、２０６を表示した感知信号６１の電圧を示す。そ
の後、信号６１は、Ａ／Ｄ変換器３５によってデジタル
信号に変換される。
ンサー３１を介して振動源２０に接続されている。セン
サー３１は、好ましくは０〜３２ＫＨｚの帯域幅をもつ
広帯域の加速度計あるいトランスジューサである。この
周波数において、ほとんどのノッキング事象は、6,000
ＲＰＭ以上で駆動しているエンジンに対してさえ検出さ
れそうである。センサー３１は、エンジンの振動源２０
の少なくとも一つのシリンダ２２に固定されている。セ
ンサー３１は、物理的振動を検出して、この機械的エネ
ルギーをアナログ形式の感知信号６１の電気エネルギー
に変換する。この段階は、図９のブロック６０によって
示される。図３のタイミング図は、特に、感知した騒音
性破裂音もしくは振動事象パターン２００、２０２、２
０４、２０６を表示した感知信号６１の電圧を示す。そ
の後、信号６１は、Ａ／Ｄ変換器３５によってデジタル
信号に変換される。
【００１２】装置３０は、検出閾値と種々のタイミング
ウインドウのようなあるパラメータの特徴抽出と修正を
それぞれ行うためにメモリ３７に格納されていてプロセ
ッサ３６によって実行されるソフトウエアルーチン３
２、３８を含んでいる。プロセッサ３６は、特徴抽出ル
ーチン３２によるデジタル処理のために変換器３５から
のデジタル信号６２を受信する。ルーチン３２は、エネ
ルギー測定のサブルーチン３３とスペクトル測定のサブ
ルーチン３４を含んでいる。
ウインドウのようなあるパラメータの特徴抽出と修正を
それぞれ行うためにメモリ３７に格納されていてプロセ
ッサ３６によって実行されるソフトウエアルーチン３
２、３８を含んでいる。プロセッサ３６は、特徴抽出ル
ーチン３２によるデジタル処理のために変換器３５から
のデジタル信号６２を受信する。ルーチン３２は、エネ
ルギー測定のサブルーチン３３とスペクトル測定のサブ
ルーチン３４を含んでいる。
【００１３】タイミング図４に示される（目盛りなし）
ように、各サブルーチン３３、３４は、設定されたミク
ロ分析タイミングウインドウ２０８の間、処理のための
信号６２を受信する。ミクロ分析ウインドウ２０８は、
処理信号６２を、時間的に隣接するミクロ分析ウインド
ウ２０８と50％重複する120 マイクロ秒のウインドウに
時間的に区分することによって定義される。好ましく
は、ミクロ分析ウインドウ２０８の時間は、エンジンの
振動源２０の現ＲＰＭに反比例するように調節器４０か
らのエンジン状態の情報に応答してプロセッサ３６によ
り調整される。各ミクロ分析ウインドウ２０８の時間
は、典型的なノッキング事象の時間（例えば、6,000 Ｒ
ＰＭで１〜２ミリ秒、2,000 ＲＰＭで１〜４ミリ秒）よ
りも基本的に短くなる（例えば１０〜２０倍短い）よう
に設定されるため、信号６２は、過度にサンプリングさ
れて、微弱もしくは速い特徴パターンを示す振動事象が
検出される可能性を著しく改善する。
ように、各サブルーチン３３、３４は、設定されたミク
ロ分析タイミングウインドウ２０８の間、処理のための
信号６２を受信する。ミクロ分析ウインドウ２０８は、
処理信号６２を、時間的に隣接するミクロ分析ウインド
ウ２０８と50％重複する120 マイクロ秒のウインドウに
時間的に区分することによって定義される。好ましく
は、ミクロ分析ウインドウ２０８の時間は、エンジンの
振動源２０の現ＲＰＭに反比例するように調節器４０か
らのエンジン状態の情報に応答してプロセッサ３６によ
り調整される。各ミクロ分析ウインドウ２０８の時間
は、典型的なノッキング事象の時間（例えば、6,000 Ｒ
ＰＭで１〜２ミリ秒、2,000 ＲＰＭで１〜４ミリ秒）よ
りも基本的に短くなる（例えば１０〜２０倍短い）よう
に設定されるため、信号６２は、過度にサンプリングさ
れて、微弱もしくは速い特徴パターンを示す振動事象が
検出される可能性を著しく改善する。
【００１４】サブルーチン３３は、信号６２をその対応
するミクロ分析タイミングウインドウ２０８の間に測定
した信号６２の振幅を表すエネルギー信号５１に変換す
る。信号５１として測定されたエネルギー値は、平方平
均値（ＲＭＳ）単位でタイミング図５に示される。同様
に、サブルーチン３４は、信号６２を信号６２の通常の
自己相関関係を表すスペクトル信号５３に変換する。信
号５３として測定されたスペクトル値がタイミング図６
に示される。あるいはまた、サブルーチン３４は、信号
６２の零交差検波を行ってスペクトル信号５３のための
より低コストに推定値を提供する。
するミクロ分析タイミングウインドウ２０８の間に測定
した信号６２の振幅を表すエネルギー信号５１に変換す
る。信号５１として測定されたエネルギー値は、平方平
均値（ＲＭＳ）単位でタイミング図５に示される。同様
に、サブルーチン３４は、信号６２を信号６２の通常の
自己相関関係を表すスペクトル信号５３に変換する。信
号５３として測定されたスペクトル値がタイミング図６
に示される。あるいはまた、サブルーチン３４は、信号
６２の零交差検波を行ってスペクトル信号５３のための
より低コストに推定値を提供する。
【００１５】一般に、図１の装置３０の制御器部分は、
エネルギー（振幅）とスペクトル（周波数）の特徴をデ
ジタル数値として抽出するために感知信号６１を処理し
てエンジンのノッキングのようなある事象の発生を示す
振動パターンを検出する。装置３０は、その後検出した
事象信号５０を供給してノッキングの検出を示す。この
段階は、決定ブロック６１によって示される。
エネルギー（振幅）とスペクトル（周波数）の特徴をデ
ジタル数値として抽出するために感知信号６１を処理し
てエンジンのノッキングのようなある事象の発生を示す
振動パターンを検出する。装置３０は、その後検出した
事象信号５０を供給してノッキングの検出を示す。この
段階は、決定ブロック６１によって示される。
【００１６】装置３０と比較すると、図２にある装置１
３０は、基本的に同一の検出タスクを実行するために同
一もしくは同様の構成部材を含んでいる。しかしなが
ら、装置１３０は、アナログ近似を用いて特徴を特徴抽
出器１３２で抽出する。この特徴抽出器１３２は、ソフ
トウエアルーチンでなく従来のアナログフィルタ１３
３、１３４から構成される。フィルタ１３３は、感知信
号６１を受信してアナログエネルギー信号５２を供給す
る。信号５２は、対応するミクロ分析タイミングウイン
ドウ２０８の間に測定した信号６１の振幅を表す。信号
５２とする測定されたエネルギー値は、ＲＭＳ単位でタ
イミング図５に示される。さらに、フィルタ１３４は、
信号６１を信号６１の通常の自己相関関係を示すアナロ
グスペクトル信号５４に変換する。信号５４とする測定
されたスペクトル値は、タイミング図６によって示され
る。あるいはまた、フィルタ１３４は、信号６２に関す
る零交差検波を行ってより低コストに推定値のスペクト
ル信号５４を提供する。さらに、装置１３０において、
アナログ信号５２、５４は、Ａ／Ｄ変換器１３５によっ
てそれぞれデジタル信号５１、５３へ変換される。
３０は、基本的に同一の検出タスクを実行するために同
一もしくは同様の構成部材を含んでいる。しかしなが
ら、装置１３０は、アナログ近似を用いて特徴を特徴抽
出器１３２で抽出する。この特徴抽出器１３２は、ソフ
トウエアルーチンでなく従来のアナログフィルタ１３
３、１３４から構成される。フィルタ１３３は、感知信
号６１を受信してアナログエネルギー信号５２を供給す
る。信号５２は、対応するミクロ分析タイミングウイン
ドウ２０８の間に測定した信号６１の振幅を表す。信号
５２とする測定されたエネルギー値は、ＲＭＳ単位でタ
イミング図５に示される。さらに、フィルタ１３４は、
信号６１を信号６１の通常の自己相関関係を示すアナロ
グスペクトル信号５４に変換する。信号５４とする測定
されたスペクトル値は、タイミング図６によって示され
る。あるいはまた、フィルタ１３４は、信号６２に関す
る零交差検波を行ってより低コストに推定値のスペクト
ル信号５４を提供する。さらに、装置１３０において、
アナログ信号５２、５４は、Ａ／Ｄ変換器１３５によっ
てそれぞれデジタル信号５１、５３へ変換される。
【００１７】本発明の基本的な態様に従うと、事象の振
動パターンは、装置３０、１３０の制御器部分の修正ル
ーチン３８が比較を行ってエネルギー信号５１が適応設
定エネルギー閾値２１８を越え且つスペクトル信号５３
が適応スペクトル閾値２２０を越えていると判定すると
検出される。閾値２１８、２２０は、修正ルーチン３８
によって決定され、マイクロプロセッサ３６によって接
続されたメモリ３７に格納される。
動パターンは、装置３０、１３０の制御器部分の修正ル
ーチン３８が比較を行ってエネルギー信号５１が適応設
定エネルギー閾値２１８を越え且つスペクトル信号５３
が適応スペクトル閾値２２０を越えていると判定すると
検出される。閾値２１８、２２０は、修正ルーチン３８
によって決定され、マイクロプロセッサ３６によって接
続されたメモリ３７に格納される。
【００１８】エネルギー閾値２１８は、タイミング図５
によって示されている。エネルギー閾値２１８は、エネ
ルギー信号５１の（加重）平均と、エネルギー信号５１
の加重分散とエネルギーの閾値係数(e_fac) の積との合
計として定義される。ここにe_fac は、振動源の状態の
関数（例えば、エンジンの型、エンジンの年代、シリン
ダの形状、クランクの角度、トルクローディング、空気
及び燃料の構成、現ＲＰＭ、他）としてマイクロプロセ
ッサ３６によって定義される。エネルギー信号５１の分
散を計算する代わりに、時間的に加重した信号５１の絶
対偏差を、エネルギー閾値２１８を決定する際に計算し
てもよい。
によって示されている。エネルギー閾値２１８は、エネ
ルギー信号５１の（加重）平均と、エネルギー信号５１
の加重分散とエネルギーの閾値係数(e_fac) の積との合
計として定義される。ここにe_fac は、振動源の状態の
関数（例えば、エンジンの型、エンジンの年代、シリン
ダの形状、クランクの角度、トルクローディング、空気
及び燃料の構成、現ＲＰＭ、他）としてマイクロプロセ
ッサ３６によって定義される。エネルギー信号５１の分
散を計算する代わりに、時間的に加重した信号５１の絶
対偏差を、エネルギー閾値２１８を決定する際に計算し
てもよい。
【００１９】スペクトル閾値２２０は、タイミング図６
によって示されている。スペクトル閾値２２０は、スペ
クトル信号５３の（加重）平均と、スペクトル信号５３
の加重分散とスペクトルの閾値係数(s_fac) の積との合
計として定義される。ここでs_fac は、振動源の状態の
関数（例えば、エンジンの型、エンジンの年代、シリン
ダの形状、クランクの角度、トルクローディング、空気
及び燃料の構成、現ＲＰＭ、他）としてマイクロプロセ
ッサ３６によって定義される。スペクトル信号５３の分
散を計算する代わりに、時間的に加重した信号５３の絶
対偏差を、スペクトル閾値２２０を決定する際に計算し
てもよい。これらの段階はブロック６４に示されてい
て、後で詳細に説明する。
によって示されている。スペクトル閾値２２０は、スペ
クトル信号５３の（加重）平均と、スペクトル信号５３
の加重分散とスペクトルの閾値係数(s_fac) の積との合
計として定義される。ここでs_fac は、振動源の状態の
関数（例えば、エンジンの型、エンジンの年代、シリン
ダの形状、クランクの角度、トルクローディング、空気
及び燃料の構成、現ＲＰＭ、他）としてマイクロプロセ
ッサ３６によって定義される。スペクトル信号５３の分
散を計算する代わりに、時間的に加重した信号５３の絶
対偏差を、スペクトル閾値２２０を決定する際に計算し
てもよい。これらの段階はブロック６４に示されてい
て、後で詳細に説明する。
【００２０】さらに、事象振動パターンの検出は、少な
くとも二つの最も時間的に近接したミクロ分析ウインド
ウ２０８に対して、タイミング図５の測定されたエネル
ギー値２１０、２１６によって示されるように、エネル
ギー信号５１がエネルギー閾値２１８を越えていると修
正ルーチン３８が判定すると開始するように定めること
ができる。スペクトル信号５３は、測定されたスペクト
ル値２２２、２２８によって示されるようにスペクトル
閾値２２０を越えている。測定されたエネルギー値２１
２、２１４またはスペクトル値２２４、２２６が検出閾
値２１８、２２０を越えているという結果を得ない比較
的短いもしくは弱い振動の事象パターン２０２、２０４
は、ノッキング事象としては検出されない。
くとも二つの最も時間的に近接したミクロ分析ウインド
ウ２０８に対して、タイミング図５の測定されたエネル
ギー値２１０、２１６によって示されるように、エネル
ギー信号５１がエネルギー閾値２１８を越えていると修
正ルーチン３８が判定すると開始するように定めること
ができる。スペクトル信号５３は、測定されたスペクト
ル値２２２、２２８によって示されるようにスペクトル
閾値２２０を越えている。測定されたエネルギー値２１
２、２１４またはスペクトル値２２４、２２６が検出閾
値２１８、２２０を越えているという結果を得ない比較
的短いもしくは弱い振動の事象パターン２０２、２０４
は、ノッキング事象としては検出されない。
【００２１】ある事象振動パターン２００、２０６が検
出されると、トラッキング状態２３２は、マイクロプロ
セッサ３６によりメモリ３７のトラッキングフラグをセ
ットすることによって起動（すなわち、オンにセット）
される。この段階は、ブロック６９によって示され、さ
らにタイミング図８によっても示される。この起動は、
タイミング図７によって示されるような設定検出タイミ
ングウインドウ２３０の開始を定義する。好ましくは、
修正ルーチン３８は、トラッキング状態２３２がオンに
セットされると、閾値２１８、２２０を決定する。
出されると、トラッキング状態２３２は、マイクロプロ
セッサ３６によりメモリ３７のトラッキングフラグをセ
ットすることによって起動（すなわち、オンにセット）
される。この段階は、ブロック６９によって示され、さ
らにタイミング図８によっても示される。この起動は、
タイミング図７によって示されるような設定検出タイミ
ングウインドウ２３０の開始を定義する。好ましくは、
修正ルーチン３８は、トラッキング状態２３２がオンに
セットされると、閾値２１８、２２０を決定する。
【００２２】各検出ウインドウ２３０の時間中に、マイ
クロプロセッサ３６は検出した事象の振動パターンに対
するスコアを蓄積する。この蓄積されたスコアは、各検
出ウインドウ２３０の時間と、各トラックされた事象２
００、２０６とに関連付けられる全エネルギー値２１
０、２１６及び加重した平均のスペクトル値２２２、２
２８と、を含んでいる。さらに、この蓄積スコアは、マ
イクロプロセッサによってメモリ３７に格納され、感知
信号５０の形で供給される。
クロプロセッサ３６は検出した事象の振動パターンに対
するスコアを蓄積する。この蓄積されたスコアは、各検
出ウインドウ２３０の時間と、各トラックされた事象２
００、２０６とに関連付けられる全エネルギー値２１
０、２１６及び加重した平均のスペクトル値２２２、２
２８と、を含んでいる。さらに、この蓄積スコアは、マ
イクロプロセッサによってメモリ３７に格納され、感知
信号５０の形で供給される。
【００２３】事象の振動パターンが検出されているいな
いに拘らず、マイクロプロセッサ３６はトラッキングフ
ラグの状態を示すメモリ３７をチェックする。この段階
は、決定ブロック６２、６３によって示される。このよ
うに、装置３０が以前または現在の事象の振動パターン
を目下トラッキングしているとマイクロプロセッサ３６
が判定すると、マイクロプロセッサ３６は、以前検出し
た事象の振動パターンに対する蓄積したスコアを発生す
る（すなわち、事象の振動パターンが決定ブロック６１
で目下のところ検出されてないとき）か、現在の事象の
振動パターンから蓄積されたスコアを更新する（すなわ
ち、事象の振動パターンが目下のところ検出されている
とき）かのいずれか行う。これらの段階は、ブロック６
５、６７によってそれぞれ示される。
いに拘らず、マイクロプロセッサ３６はトラッキングフ
ラグの状態を示すメモリ３７をチェックする。この段階
は、決定ブロック６２、６３によって示される。このよ
うに、装置３０が以前または現在の事象の振動パターン
を目下トラッキングしているとマイクロプロセッサ３６
が判定すると、マイクロプロセッサ３６は、以前検出し
た事象の振動パターンに対する蓄積したスコアを発生す
る（すなわち、事象の振動パターンが決定ブロック６１
で目下のところ検出されてないとき）か、現在の事象の
振動パターンから蓄積されたスコアを更新する（すなわ
ち、事象の振動パターンが目下のところ検出されている
とき）かのいずれか行う。これらの段階は、ブロック６
５、６７によってそれぞれ示される。
【００２４】しかしながら、事象の振動パターンが検出
されずトラッキングフラグがセットされてないなら、マ
イクロプロセッサ３６は、振動源２０の騒音事象のパタ
ーンもしくはエンジンのノッキングの記録（例えば、メ
モリ３７に格納されたエネルギー及びスペクトルの閾値
２１８、２２０）についての統計データを修正する。特
に、マイクロプロセッサ３６は、前もって格納されてい
た閾値と動的に得られたエンジン状態もしくは振動源２
０の状態に応じた新たな閾値（すなわち、e_thresh, s_
thresh）を決定することによってこのようなデータを修
正する。この段階は、サブブロック６４Ａ〜６４Ｄに次
のように示されている。 ６４Ａ： e_varn+1 = e_varn + (e_var* - E*) / len ６４Ｂ： s_varn+1 = s_varn + (s_var* - S*) / len ６４Ｃ： e_threshn+1 = E* + e_fac* e_varn+1 ６４Ｄ： s_threshn+1 = S* + s_fac* s_varn+1
されずトラッキングフラグがセットされてないなら、マ
イクロプロセッサ３６は、振動源２０の騒音事象のパタ
ーンもしくはエンジンのノッキングの記録（例えば、メ
モリ３７に格納されたエネルギー及びスペクトルの閾値
２１８、２２０）についての統計データを修正する。特
に、マイクロプロセッサ３６は、前もって格納されてい
た閾値と動的に得られたエンジン状態もしくは振動源２
０の状態に応じた新たな閾値（すなわち、e_thresh, s_
thresh）を決定することによってこのようなデータを修
正する。この段階は、サブブロック６４Ａ〜６４Ｄに次
のように示されている。 ６４Ａ： e_varn+1 = e_varn + (e_var* - E*) / len ６４Ｂ： s_varn+1 = s_varn + (s_var* - S*) / len ６４Ｃ： e_threshn+1 = E* + e_fac* e_varn+1 ６４Ｄ： s_threshn+1 = S* + s_fac* s_varn+1
【００２５】ここで、e_varn+1は抽出したエネルギー信
号の分散の更新された推定値であり、 e_varn は抽出し
たエネルギー信号の分散の現在の推定値であり、e_var*
はミクロ分析タイミングウインドウに亙って集積され加
重した感知信号の振幅の推定値であり、E*は時間に亙っ
て集積され加重した抽出エネルギー信号の平均の推定値
であり、len は n = 0の場合の e_varn の初期推定値か
ら求まるミクロ分析タイミングウインドウの数である。
s_varn+1は抽出されたスペクトル信号の分散の更新され
た推定値であり、 s_varn は抽出されたスペクトル信号
の分散の現在の推定値であり、s_var*はミクロ分析タイ
ミングウインドウに亙って集積され加重した感知信号の
振幅の推定値であり、S*は時間に亙って集積され加重し
た抽出スペクトル信号の平均の推定値である。エネルギ
ー及びスペクトルの閾値係数であるe_fac と s_facは、
すでに述べた。こうして、サブブロック６４Ｃ、６４Ｄ
でのプロセッサ３６は修正ルーチン３８にエネルギー及
びスペクトル閾値２１８、２２０を修正させる。
号の分散の更新された推定値であり、 e_varn は抽出し
たエネルギー信号の分散の現在の推定値であり、e_var*
はミクロ分析タイミングウインドウに亙って集積され加
重した感知信号の振幅の推定値であり、E*は時間に亙っ
て集積され加重した抽出エネルギー信号の平均の推定値
であり、len は n = 0の場合の e_varn の初期推定値か
ら求まるミクロ分析タイミングウインドウの数である。
s_varn+1は抽出されたスペクトル信号の分散の更新され
た推定値であり、 s_varn は抽出されたスペクトル信号
の分散の現在の推定値であり、s_var*はミクロ分析タイ
ミングウインドウに亙って集積され加重した感知信号の
振幅の推定値であり、S*は時間に亙って集積され加重し
た抽出スペクトル信号の平均の推定値である。エネルギ
ー及びスペクトルの閾値係数であるe_fac と s_facは、
すでに述べた。こうして、サブブロック６４Ｃ、６４Ｄ
でのプロセッサ３６は修正ルーチン３８にエネルギー及
びスペクトル閾値２１８、２２０を修正させる。
【００２６】閾値２１８、２２０がサブブロック６４
Ｃ、６４Ｄで修正されると、マイクロプロセッサ３６
は、適当にメモリ３７のトラッキングフラグを反転させ
ることによってトラッキング状態を終了する（すなわ
ち、「オフ」にセットする）。この終了が、ブロック６
８に示されるように検出タイミングウインドウ２３０の
終了を定義する。好ましくは、検出ウインドウ２３０の
時間は、典型的に予想されたノッキング事象のための時
間（例えば、1 〜5 ミリ秒）よりも長いが、しかし特定
された上限（例えば、50ミリ秒）よりは短い。これは、
不完全な検出による異常な遅延を示すかもしれないから
である。
Ｃ、６４Ｄで修正されると、マイクロプロセッサ３６
は、適当にメモリ３７のトラッキングフラグを反転させ
ることによってトラッキング状態を終了する（すなわ
ち、「オフ」にセットする）。この終了が、ブロック６
８に示されるように検出タイミングウインドウ２３０の
終了を定義する。好ましくは、検出ウインドウ２３０の
時間は、典型的に予想されたノッキング事象のための時
間（例えば、1 〜5 ミリ秒）よりも長いが、しかし特定
された上限（例えば、50ミリ秒）よりは短い。これは、
不完全な検出による異常な遅延を示すかもしれないから
である。
【００２７】事象の振動パターンが検出されていてトラ
ッキングフラグがセットされてないなら、やがてマイク
ロプロセッサ３６は、メモリ３７に格納されているエネ
ルギー及びスペクトル閾値２１８、２２０として前もっ
て決定した初期設定値に応じて新たな事象の振動パター
ンのために蓄積されたスコアを初期化する。好ましく
は、設定エネルギー及びスペクトルの数値は、調節器４
０によってプロセッサ３６へ供給されるエンジンのＲＰ
Ｍに比例して別々に修正される。この段階は、ブロック
６６によって示される。
ッキングフラグがセットされてないなら、やがてマイク
ロプロセッサ３６は、メモリ３７に格納されているエネ
ルギー及びスペクトル閾値２１８、２２０として前もっ
て決定した初期設定値に応じて新たな事象の振動パター
ンのために蓄積されたスコアを初期化する。好ましく
は、設定エネルギー及びスペクトルの数値は、調節器４
０によってプロセッサ３６へ供給されるエンジンのＲＰ
Ｍに比例して別々に修正される。この段階は、ブロック
６６によって示される。
【００２８】以上の記述は、好ましい実施例の動作方法
を説明するためのものであって、発明の範囲を制限する
という意味ではない。発明の範囲は、特許請求の範囲に
よってのみ定義されるべきである。以上の討議から、多
くの変更が可能であることは当業者にとって明白であろ
う。かかる変更は全て本発明の主旨及び範囲によって包
含されるべきものである。
を説明するためのものであって、発明の範囲を制限する
という意味ではない。発明の範囲は、特許請求の範囲に
よってのみ定義されるべきである。以上の討議から、多
くの変更が可能であることは当業者にとって明白であろ
う。かかる変更は全て本発明の主旨及び範囲によって包
含されるべきものである。
【図１】振動源２０と調節装置４０に接続されていて、
デジタル抽出の手法を用い、センサー３１と、マイクロ
プロセッサ３６とメモリ３７とアナログ−デジタル変換
器３５と修正ルーチン３８と特徴抽出ルーチン３２から
なる制御器部分とを含んでいる振動抽出装置３０の図。
デジタル抽出の手法を用い、センサー３１と、マイクロ
プロセッサ３６とメモリ３７とアナログ−デジタル変換
器３５と修正ルーチン３８と特徴抽出ルーチン３２から
なる制御器部分とを含んでいる振動抽出装置３０の図。
【図２】振動源２０と調節装置４０に接続されていて、
デジタル抽出の手法を用い、センサー３１と、マイクロ
プロセッサ３６とメモリ３７とアナログ−デジタル変換
器１３５と修正ルーチン３８と特徴抽出器１３２からな
る制御器部分とを含んでいる別の振動抽出装置１３０の
図。
デジタル抽出の手法を用い、センサー３１と、マイクロ
プロセッサ３６とメモリ３７とアナログ−デジタル変換
器１３５と修正ルーチン３８と特徴抽出器１３２からな
る制御器部分とを含んでいる別の振動抽出装置１３０の
図。
【図３】感知した信号電圧ミクロ分析タイミングウイン
ドウ。
ドウ。
【図４】ミクロ分析タイミングウインドウ。
【図５】ウインドウされたエネルギーの測定値。
【図６】ウインドウされたスペクトルの測定値。
【図７】検出タイミングウインドウ。
【図８】トラック状態を示すグラフ。
【図９】事象の振動パターンを検出するために図１、２
の振動検出装置３０、１３０によって実施される方法の
フローチャート図。
の振動検出装置３０、１３０によって実施される方法の
フローチャート図。
２０ 振動源 ２２ シリンダ ３０、１３０ 振動検出装置 ３１ センサー ３２ 特徴抽出ルーチン ３３ エネルギー測定サブルーチン ３４ スペクトル測定サブルーチン ３５、１３５ アナログ−デジタル変換器 ３６ マイクロプロセッサ ３７ メモリ ３８ 修正ルーチン ４０ 調節装置 ５０ 事象信号 ５１ エネルギー信号 ５３ スペクトル信号 ５９ 調節信号 ６１ アナログ信号 ６５２ デジタル信号 １３３、１３４ 従来のアナログフィルタ ２００、２０２、２０４、２０６ 振動事象パターン ２０８ ミクロ分析のタイミングウインドウ ２１０、２１６ 全エネルギー値 ２１２、２１４ 測定されたエネルギー値 ２２２、２２８ 全スペクトル値 ２２４、２２６ 測定されたスペクトル値 ２３０ 設定検出タイミングウインドウ ２３２ トラッキング状態
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ガリー・チン アメリカ合衆国カリフォルニア州ロサンジ ェルス、ケトン・アベニュー1428
Claims (15)
- 【請求項１】 振動源に接続されていて、前記振動源か
らの振動を感知すると応答して感知信号を発生するため
の感知手段と、 前記感知手段と接続されていて、前記感知信号を受信し
て検出した事象信号を供給するための制御手段と、 を有していて、 前記制御手段は前記感知信号をエネルギー信号及びスペ
クトル信号へ変換するために前記感知手段に接続されて
いる特徴抽出手段を有し、前記制御手段は前記エネルギ
ー信号及び前記スペクトル信号を別々に修正的に処理す
るように構成され前記エネルギー信号を振動源の状態に
応じて動的に修正される設定エネルギー閾値と比較し且
つ前記スペクトル信号を振動源の状態に応じて動的に修
正される設定スペクトル閾値と比較することにより事象
振動パターンを検出して前記検出した事象信号を供給す
る、振動源からの事象の振動パターンを検出するための
前記装置。 - 【請求項２】 前記設定エネルギー閾値が、エネルギー
信号の平均と、エネルギー信号の分散と振動源の状態の
関数として制御手段によって定義されるエネルギー閾値
係数との積と、の合計によって定義される請求項１に記
載の装置。 - 【請求項３】 前記設定スペクトル閾値が、スペクトル
信号の平均と、スペクトル信号の分散と振動源の状態の
関数として制御手段によって定義されるスペクトル閾値
係数との積と、の合計によって定義される請求項１に記
載の装置。 - 【請求項４】 前記制御信号が、適当に設定された分析
時間ウインドウ内で処理するためにエネルギー信号とス
ペクトル信号に区分する請求項１に記載の装置。 - 【請求項５】 分析時間ウインドウが時間的に隣接する
分析時間ウインドウと重複し、各分析時間ウインドウの
時間が事象振動パターンの時間より基本的に短い請求項
４に記載の装置。 - 【請求項６】 前記パターン検出は、少なくとも二つの
最も時間的に近接した分析時間ウインドウに対して前記
エネルギー信号が設定エネルギー閾値を越え且つ前記ス
ペクトル信号が設定スペクトル閾値を越えていると判定
する制御信号に応答して開始する請求項５に記載の装
置。 - 【請求項７】 事象振動パターンを検出するとトラッキ
ング状態を起動する前記制御手段を含んでいる装置であ
って、 トラッキング状態の前記起動が、前記制御手段が検出し
た事象信号内に含まれるスコアのような検出した事象振
動パターンのスコアを蓄積する間に設定検出時間ウイン
ドウの開始を定義する、請求項１に記載の前記装置。 - 【請求項８】 事象振動パターンを検出しない時、前記
制御信号は、設定したエネルギー及びスペクトルの閾値
と現在の振動源の状態に応じて新たなエネルギー及びス
ペクトル閾値に修正する請求項１に記載の装置。 - 【請求項９】 前記特徴抽出手段が、感知信号に関する
自己相関関数をデジタル的に実施することによってエネ
ルギー信号を供給する請求項１に記載の装置。 - 【請求項１０】 前記特徴抽出手段が、感知信号に関す
る零交差検波関数をデジタル的に実施することによって
エネルギー信号を供給する請求項１に記載の装置。 - 【請求項１１】 前記制御手段が、 前記特徴抽出手段に接続されていて、エネルギー信号と
スペクトル信号とをそれぞれデジタルエネルギー信号と
デジタルスペクトル信号とに変換するための変換器と、 前記変換器に接続されていて、前記デジタルのエネルギ
ー信号及びスペクトル信号とを処理するためのマイクロ
プロセッサと、 前記マイクロプロセッサに接続されていて、エネルギー
及びスペクトルの閾値を格納するためのメモリと、をさ
らに有する請求項１に記載の装置。 - 【請求項１２】 前記感知手段と前記特徴抽出手段が接
続されている振動源は燃焼機関内にシリンダを有し、前
記制御手段によって検出される事象振動パターンはシリ
ンダ内の異常燃焼中に生じるノッキング事象を有する請
求項１に記載の装置。 - 【請求項１３】 前記制御手段と前記機関に接続されて
いる調節手段をさらに有する装置であって、 前記制御手段によって供給される検出した事象信号が、
前記制御手段によってシリンダ内の燃焼状態を調節する
と共にノッキング事象の発生を制限するための前記調節
手段に供給されるノッキングスコアを有する、請求項１
２に記載の装置。 - 【請求項１４】 前記感知手段が、０〜３２ＫＨｚの帯
域をもち前記シリンダに接続された広帯域トランスジュ
ーサを有する請求項１２に記載の装置。 - 【請求項１５】 振動源からの振動をセンサーで感知し
て感知信号を供給することと、 感知信号を別々にエネルギー信号とスペクトル信号とに
変換することと、 前記エネルギー信号と前記スペクトル信号を処理して、
エネルギー及びスペクトル閾値が現在の振動源の状態に
応答して動的に設定され、前記エネルギー信号が適当に
設定した前記エネルギー閾値を越え且つ前記スペクトル
信号が適当に設定した前記スペクトル閾値を越えている
ことに応答した事象振動パターンを検出することと、 事象振動パターンを検出することに応答して検出した事
象信号を発生すること、の段階からなる振動源からの事
象の振動パターンを検出するための方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US753432 | 1991-08-30 | ||
| US07/753,432 US5201292A (en) | 1991-08-30 | 1991-08-30 | Apparatus and method for detecting vibration patterns |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05302850A true JPH05302850A (ja) | 1993-11-16 |
Family
ID=25030609
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4250473A Withdrawn JPH05302850A (ja) | 1991-08-30 | 1992-08-27 | 振動パターンを検出するための装置及び方法 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5201292A (ja) |
| EP (1) | EP0529786A2 (ja) |
| JP (1) | JPH05302850A (ja) |
| CA (1) | CA2073230A1 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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