JPH0618466A - Gas sensor - Google Patents

Gas sensor

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JPH0618466A
JPH0618466A JP23900292A JP23900292A JPH0618466A JP H0618466 A JPH0618466 A JP H0618466A JP 23900292 A JP23900292 A JP 23900292A JP 23900292 A JP23900292 A JP 23900292A JP H0618466 A JPH0618466 A JP H0618466A
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sensor signal
signal
gas sensor
detection
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Akira Shioiri
明 塩入
Shigeyo Sonoda
茂代 園田
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Abstract

PURPOSE:To eliminate the random fluctuation of gas sensor signals, and detect gas quickly and accurately by correcting the signals obtained from local behavior, using the wide range features of the signals. CONSTITUTION:A differentiation circuit 16 detects gas generated due to smoking, via the single or double differentiation of a gas sensor signal. A time constant used for the single or double differentiation is, for example, approximately between 2 to 10 seconds. Also, a time interval is shortened within a range where gas can be identified from a noise signal for quickly detecting gas due to smoking. A noise filter 18 detects a random noise having a small time constant without any directivity from a gas sensor signal V, generated by wind or the like from a window or a door. A counter 20 is added, for example, with a value of one, when DELTAV obtained with the circuit 16 is equal to or above a detection threshold D, while being subtracted, for example, by a value of two at DELTAV less than D. The target value of the counter 20 is determined by the signal of the filter 18, and made to increase according to a noise rise. When the counter 20 counts values up to the target, an air cleaner 12 is caused to operate.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の利用分野】この発明はガス検出装置に関し、特
に自動車の空気清浄器等の制御や、ノイズの存在下での
リアルタイムでのガスの検出に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a gas detection device, and more particularly to control of an air purifier of an automobile and detection of gas in real time in the presence of noise.

【0002】[0002]

【従来技術】SnO2等の金属酸化物半導体ガスセンサ
を用い、自動車の空調を制御することが提案されてい
る。検出の目標は喫煙に伴うガスであり、ガスセンサの
周囲温度や周囲の湿度、経時変化等によるドリフトを補
正するため、ガスセンサ信号の包絡線を取り出し、包絡
線からのずれによって喫煙を検出することが提案されて
いる。
2. Description of the Related Art It has been proposed to control the air conditioning of automobiles by using a metal oxide semiconductor gas sensor such as SnO2. The target of detection is the gas accompanying smoking, and in order to correct the drift due to the ambient temperature and humidity of the gas sensor, changes over time, etc., the envelope of the gas sensor signal can be extracted and smoking can be detected by the deviation from the envelope. Proposed.

【0003】しかしながら発明者らは自動車の空気清浄
器の制御において、次のような問題に直面した。 1) 空調装置のクーラーやヒーターの動作や、自動車内
の乗員の数等により、ガスセンサ信号にドリフトが生じ
る。ドリフトは大きくかつ外気の温湿度の変動等に比べ
れば速やかで、包絡線の検出では喫煙との区別が困難と
なる。このため特に自動車に多数の乗客が乗り込むと、
ガスセンサ信号が増加し空気清浄器が動作してしまう。 2) 自動車の窓を開けて走行すると、ガスセンサの信号
に著しいノイズが生じる。特に前後の2枚の窓を開けて
走行する際には、喫煙による信号よりも大きな信号が生
じる。ノイズの問題は、自動車のドアを開けた際にも生
じ、ドアを開けると強く大きなランダムノイズが生じ
る。ドア開放時のセンサ信号の変化は喫煙によるセンサ
信号の変化と区別し難い。
However, the inventors have encountered the following problems in controlling the air purifier of a vehicle. 1) Drift occurs in the gas sensor signal due to the operation of the air conditioner cooler and heater, the number of passengers in the car, and so on. The drift is large and is quicker than the fluctuation of the temperature and humidity of the outside air, and it is difficult to distinguish it from smoking by detecting the envelope. For this reason, especially when a large number of passengers board a car,
The gas sensor signal increases and the air purifier operates. 2) When running with the car window open, the signal from the gas sensor will generate significant noise. In particular, when traveling with two front and rear windows opened, a signal larger than that due to smoking is generated. The noise problem occurs even when the door of a car is opened, and when the door is opened, strong and large random noise is generated. Changes in the sensor signal when the door is open are difficult to distinguish from changes in the sensor signal due to smoking.

【0004】ここで関連する先行技術を示すと、特公平
3−14133号公報は、ガスセンサ信号の包絡線を求
め、包絡線からのずれによりガスを検出することを提案
している。また特開平3−271,020号公報は、包
絡線検出による自動車用の空気清浄器の問題点として、
ドアの開放により著しいノイズが生じ、空気清浄器が誤
動作することを報告している。
As a related prior art, Japanese Patent Publication No. 3-14133 proposes to obtain an envelope of a gas sensor signal and detect a gas by a deviation from the envelope. Further, Japanese Unexamined Patent Publication (Kokai) No. 3-271,020 discloses a problem of an air cleaner for an automobile by envelope detection.
It has been reported that the air purifier malfunctions when the door is opened causing significant noise.

【0005】自動車用の空気清浄器での基本的な課題
は、喫煙を速やかに検出することである。喫煙を速やか
に検出するためにはガスセンサ信号の小さな変化を取り
出すことが必要で、これは窓やドアからのノイズやドリ
フトの問題と矛盾する。
A basic problem with air purifiers for automobiles is to detect smoking quickly. Rapid detection of smoking requires the extraction of small changes in the gas sensor signal, which is inconsistent with the noise and drift problems from windows and doors.

【0006】ここでは自動車の空気清浄器について、従
来技術を示した。しかしながらこのような問題は、例え
ば居室用での空気清浄機の制御や、ノイズの存在下でリ
アルタイムにガスを検出する場合にも同様である。
Here, the prior art is shown for the air cleaner of the automobile. However, such a problem also applies to, for example, control of an air purifier for a living room or when gas is detected in real time in the presence of noise.

【0007】[0007]

【発明の課題】この発明の基本的課題は、ノイズに対す
るS/Nが高いガス検出装置を提供することにある。
SUMMARY OF THE INVENTION A basic object of the present invention is to provide a gas detection device having a high S / N ratio against noise.

【0008】[0008]

【発明の構成】この発明のガス検出装置は、ガスセンサ
信号の局所的な挙動からガスを検出するための手段と、
ガスセンサ信号の過去の大域的な挙動から、ガスセンサ
信号の大域的な特徴を抽出するための手段と、局所的な
挙動から求めたガスの検出信号を、ガスセンサ信号の大
域的な特徴で修正するための手段とを設けたことを特徴
とする。またこの発明のガス検出装置は、ガスセンサ信
号を少なくとも1階以上微分し、ガスを検出するための
手段と、ガスセンサ信号のランダムな変動を検出するた
めの手段と、ガス検出手段の信号とランダム変動の検出
手段の信号を組合せ、空調装置を制御するための手段を
設けたことを特徴とする。この発明のガス検出装置はさ
らに、ガスセンサ信号を少なくとも1階以上微分し、ガ
スを検出するための手段と、ガスセンサ信号の急激な低
下を検出するための手段と、ガスセンサ信号の急激な低
下の検出後は、ガス検出手段でのガスの検出をガスの検
出を抑制するように修正するための手段とを設けたこと
を特徴とする。
The gas detector of the present invention comprises means for detecting gas from the local behavior of the gas sensor signal,
A means for extracting the global characteristics of the gas sensor signal from the past global behavior of the gas sensor signal, and for correcting the gas detection signal obtained from the local behavior with the global characteristics of the gas sensor signal. And means are provided. Further, the gas detecting device of the present invention differentiates the gas sensor signal by at least one or more steps to detect the gas, a means for detecting a random fluctuation of the gas sensor signal, a signal of the gas detecting means and a random fluctuation. It is characterized in that means for controlling the air conditioner is provided by combining the signals of the detecting means of. The gas detection device of the present invention further comprises means for differentiating the gas sensor signal by at least one or more levels to detect gas, means for detecting a sharp drop in the gas sensor signal, and detection of a sharp drop in the gas sensor signal. After that, a means for correcting the gas detection by the gas detection means so as to suppress the gas detection is provided.

【0009】[0009]

【発明の作用】この発明では、過去のガスセンサ信号の
大域的な挙動から、ガスセンサ信号の大域的な特徴を抽
出する。大域的な特徴を抽出するとは、ガスセンサが置
かれた雰囲気のノイズの程度を評価することや、自動車
の空調の場合例えば、窓やドアの開放状態、窓やドアを
閉じた後のドリフト状態、ドリフト終了後の安定状態等
に雰囲気を分類することを意味する。またバックグラウ
ンドのガス濃度や湿度等を反映した信号を得、例えばガ
スセンサ信号の非線形性の補償に用い得ることを意味す
る。ガスセンサの信号は一般にガス濃度に非線形である
が、バックグラウンドのガス濃度や湿度等のおおよその
影響を大域的特徴から知れば、近似的に非線形性を補償
できる。例えば長時間に渡るセンサ信号の平均値には、
バックグラウンドの影響は基本的に無いものと仮定す
る。次にこれに対する現在付近のガスセンサ信号の比や
差は、長時間平均からのバックグラウンドのガス濃度や
湿度の変化を示している。そこでこの比や差から、非線
形性を近似的に補正できる。このように大域的な特徴を
抽出すれば、検出のS/Nを向上させ、あるいはセンサ
の非線形性を補償する等のことができる。
According to the present invention, the global characteristics of the gas sensor signal are extracted from the past global behavior of the gas sensor signal. Extracting the global characteristics is to evaluate the degree of noise in the atmosphere in which the gas sensor is placed, and in the case of automobile air conditioning, for example, the open state of windows and doors, the drift state after closing windows and doors, This means classifying the atmosphere into stable states after the end of drift. It also means that a signal that reflects the background gas concentration, humidity, etc. can be obtained and used, for example, to compensate for the non-linearity of the gas sensor signal. The signal of the gas sensor is generally non-linear with respect to the gas concentration, but if the rough influence of the background gas concentration and humidity is known from the global characteristics, the non-linearity can be approximately compensated. For example, for the average value of the sensor signal over a long time,
It is assumed that there is basically no background effect. Next, the ratio or the difference of the gas sensor signal in the vicinity of the present shows the change of the background gas concentration and the humidity from the long time average. Therefore, the non-linearity can be approximately corrected from this ratio or difference. By extracting the global characteristics in this way, it is possible to improve the S / N of the detection or to compensate the non-linearity of the sensor.

【0010】車両の空調制御の場合を例にこの発明を説
明すると、検出を速めるため1階あるいは2階等の微分
でガスを検出する。次にガスセンサ信号のランダムな変
動を抽出し、ドアや窓が開いていることを検出する。ラ
ンダム変動の抽出が大域的な特徴の抽出である。好まし
くはランダム変動の抽出結果をある程度の時定数で修正
すれば、窓やドアを閉じた後のドリフトの初期にもラン
ダム変動の抽出結果の影響が残り、ドリフトの初期を検
出できる。これは車室の雰囲気を、窓やドアの開放状
態、その後のドリフト、ドリフト終了後の安定期の3つ
に分類し、検出条件を修正することに他ならない。車室
の雰囲気の分類はガスセンサの置かれた雰囲気を大域的
に分類することであり、これはセンサ信号の長期的平均
や、センサ信号の長期間に渡る信号を何等かの意味で平
均化したものを用いても実現できる。例えば時定数30
分〜4時間程度で、過去のガスセンサ信号をたたみ込み
積分した平均値を用いる。なお時定数は原則として、入
力が無い状態で信号が1/eに低下するまでの時間とす
る。この平均値と現在のガスセンサ信号との差や比等
は、窓やドアの開放、ドリフト、安定期に雰囲気を分類
することに役立つ。現在のガスセンサ信号が最も小さい
のが窓やドアの開放期の特徴で、次に小さいのがドリフ
ト期の特徴である。現在のガスセンサ信号が最も大きい
のが安定期の特徴である。ドリフトや安定期ではガスセ
ンサ信号は滑らかで、ランダムノイズは極端に小さい。
そこでセンサ信号の微分値を例えばバンドパスフィルタ
で処理すれば、ドリフト期や安定期の特徴を抽出でき
る。例えばドリフト期の信号を通過させるバンドパスフ
ィルタを設け、センサ信号の微分係数がバンドパスフィ
ルタの帯域に入るとカウンタを加算し、窓やドアの開放
状態での微分信号をパスさせるバンドパスフィルタを設
けて、この信号でカウンタを減算あるいはリセットす
る。カウンタの信号はドリフト期に入ってからの時間を
示し、カウンタの信号で雰囲気を窓やドアの開放期,ド
リフト期、安定期に分類できる。
The present invention will be described by taking the case of air-conditioning control of a vehicle as an example. In order to speed up the detection, the gas is detected by the differential of the first floor or the second floor. Next, the random fluctuation of the gas sensor signal is extracted to detect that the door or window is open. The extraction of random fluctuations is the extraction of global features. Preferably, if the extraction result of the random fluctuation is corrected with a certain time constant, the influence of the extraction result of the random fluctuation remains in the initial stage of the drift after closing the window or door, and the initial stage of the drift can be detected. This is nothing but correcting the detection conditions by classifying the atmosphere in the passenger compartment into three states: the open state of windows and doors, the subsequent drift, and the stable period after the end of the drift. The classification of the atmosphere in the passenger compartment is to globally classify the atmosphere in which the gas sensor is placed. This is an average of the long-term average of the sensor signal and the signal of the sensor signal over a long period. It can be realized by using one. For example, time constant 30
An average value obtained by convoluting the past gas sensor signals by convolution is used for about 4 minutes to 4 hours. The time constant is, in principle, the time until the signal drops to 1 / e with no input. The difference, ratio, etc. between this average value and the current gas sensor signal is useful in classifying the atmosphere during window and door opening, drift, and stable periods. The smallest gas sensor signal at present is the characteristic of the opening period of windows and doors, and the next smallest is the characteristic of the drift period. The largest current gas sensor signal is characteristic of the stable period. The gas sensor signal is smooth and the random noise is extremely small during the drift and stable periods.
Therefore, if the differential value of the sensor signal is processed by, for example, a bandpass filter, the characteristics of the drift period and the stable period can be extracted. For example, a bandpass filter that passes signals in the drift period is provided, a counter is added when the differential coefficient of the sensor signal enters the band of the bandpass filter, and a bandpass filter that passes differential signals when the window or door is open is used. The counter is subtracted or reset by this signal. The signal of the counter indicates the time after entering the drift period, and the signal of the counter can classify the atmosphere into the opening period of the windows and doors, the drift period, and the stable period.

【0011】窓やドアが開いたことの特徴は、最初にセ
ンサ信号が急減することである。そこでこの急減を検出
し、窓やドアが開いたことを検出しても良い。
A characteristic of the opening of the windows and doors is that the sensor signal drops off first. Therefore, this sudden decrease may be detected to detect the opening of the window or door.

【0012】[0012]

【発明の効果】この発明では、過去のガスセンサ信号の
大域的特徴に着目し、ガス検出装置のS/Nを向上させ
る。このことは車両用の空気清浄器の場合、窓やドアが
開いたことによる誤動作、窓やドアが閉じた後のドリフ
トによる誤動作を除去できることを意味する。また誤動
作を小さくできるので、微分により検出速度を速めるこ
とが容易になる。また大域的特徴から、ガスセンサの非
線形性の補正ができる。
According to the present invention, attention is paid to the global characteristics of past gas sensor signals, and the S / N ratio of the gas detection device is improved. This means that in the case of an air purifier for a vehicle, malfunctions due to opening of windows and doors and malfunctions due to drift after the windows and doors are closed can be eliminated. In addition, since malfunctions can be reduced, it becomes easy to increase the detection speed by differentiation. In addition, the non-linearity of the gas sensor can be corrected from the global characteristics.

【0013】[0013]

【実施例】図1に、自動車用の空気清浄器の制御装置に
ついて、実施例の要部を示す。図において2は金属酸化
物半導体ガスセンサで、4はそのヒータ、6はその金属
酸化物半導体である。金属酸化物半導体6には、例えば
SnO2,WO3,In2O3等のものを用いれば良い。金
属酸化物半導体ガスセンサ2以外に、例えば可燃性ガス
の燃焼による温度変化を利用した接触燃焼式ガスセン
サ、あるいは喫煙によって生じるH2,COの検出を利
用したプロトン導電体ガスセンサ等も用いることができ
る。8はバッテリー等の電源で、RLは金属酸化物半導
体6の負荷抵抗である。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS FIG. 1 shows a main part of an embodiment of a control device for an air purifier for an automobile. In the figure, 2 is a metal oxide semiconductor gas sensor, 4 is its heater, and 6 is its metal oxide semiconductor. The metal oxide semiconductor 6 may be made of SnO2, WO3, In2O3, or the like. In addition to the metal oxide semiconductor gas sensor 2, for example, a catalytic combustion type gas sensor utilizing temperature change due to combustion of combustible gas, or a proton conductor gas sensor utilizing detection of H2 and CO generated by smoking can be used. Reference numeral 8 is a power source such as a battery, and RL is a load resistance of the metal oxide semiconductor 6.

【0014】10は信号処理用のマイクロコンピュータ
で、ここでは4ビットの1チップマイクロコンピュータ
とする。12は空気清浄器で、例えば電気集塵機で喫煙
に伴う煙を除去し、オゾン発生器で喫煙に伴う臭いを除
去するものとする。空気清浄器12に替えて、換気装置
や外気の導入装置、空気浄化触媒を制御しても良い。
A signal processing microcomputer 10 is a 4-bit 1-chip microcomputer. Reference numeral 12 denotes an air purifier, for example, an electric dust collector that removes smoke associated with smoking, and an ozone generator that removes odor associated with smoking. Instead of the air purifier 12, a ventilation device, an outside air introduction device, and an air purification catalyst may be controlled.

【0015】マイクロコンピュータ10の構成を示す
と、14はADコンバータ、16は微分回路で、ガスセ
ンサ信号の1階微分あるいは2階微分等により、喫煙に
伴うガスを検出する。1階微分や2階微分に用いる時定
数は例えば2秒から10秒程度とし、ノイズとの識別性
が得られる範囲で時間幅を短縮し、速やかに喫煙による
ガスを検出する。18はノイズフィルタで、窓やドアか
らの風等のノイズによる、ガスセンサ信号Vのランダム
で方向性の無い時定数の短いノイズを検出する。20は
カウンタで、微分回路16で求めた微分信号△Vが検出
いき値D以上で例えば1加算され、△V<Dで例えば2
減算される。カウンタ20の目標値Jはノイズフィルタ
18の信号で定まり、ノイズが激しいほどJを大きく
し、カウンタ20の値がJに達すると、空気清浄器12
を動作させる。22は空気清浄器12の停止制御回路で
ある。
The structure of the microcomputer 10 is shown. Reference numeral 14 is an AD converter, and 16 is a differentiating circuit, which detects the gas accompanying smoking by the first-order differentiation or second-order differentiation of the gas sensor signal. The time constant used for the first-order differential or the second-order differential is, for example, about 2 seconds to 10 seconds, the time width is shortened within a range where the distinctiveness from noise is obtained, and the gas due to smoking is promptly detected. A noise filter 18 detects random and non-directional noise having a short time constant of the gas sensor signal V due to noise such as wind from a window or a door. Reference numeral 20 denotes a counter, for example, 1 is added when the differential signal ΔV obtained by the differentiating circuit 16 is the detection threshold value D or more, and when ΔV <D, for example, 2
Is subtracted. The target value J of the counter 20 is determined by the signal of the noise filter 18, and J is increased as the noise becomes more intense. When the value of the counter 20 reaches J, the air purifier 12
To operate. Reference numeral 22 is a stop control circuit for the air purifier 12.

【0016】図2に、マイクロコンピュータ10の内部
構成を示す。16は前記の微分回路で1階微分を行い、
ノイズフィルタ18では式(1),(2)に従い、負の微分信
号を時定数kでたたみ込み積分する。時定数kは、△V
≧0が続いた際に、Fの値が1/eに減少するまでの時
間で30〜120秒程度とする。式(1)がたたみ込み
で、式(2)がノイズFの規格化である。 F=F・k+|△V| △V<0 (1) F′=F/V (2) デジタル1階微分のオペレータは例えば式(3)で定め
る。 △V=V1−V2 (3) (V1はセンサ信号Vの現在値,V2は1秒前の値) 停止制御回路22は、喫煙検出時のセンサ信号Vonを記
憶するためのメモリ23とタイマ24,乗算回路25,
比較回路26からなり、式(4)を空気清浄器12の停止
条件とする。 Von(1+T)≧V (4)
FIG. 2 shows the internal structure of the microcomputer 10. 16 is the above-mentioned differentiating circuit for performing first-order differentiation,
The noise filter 18 convolves the negative differential signal with the time constant k according to the equations (1) and (2). The time constant k is ΔV
When ≧ 0 continues, the time until the value of F decreases to 1 / e is about 30 to 120 seconds. Expression (1) is the convolution, and Expression (2) is the normalization of the noise F. F = F · k + | ΔV | ΔV <0 (1) F ′ = F / V (2) The operator of the digital first derivative is determined by, for example, the formula (3). ΔV = V1−V2 (3) (V1 is the current value of the sensor signal V, V2 is the value one second before) The stop control circuit 22 has a memory 23 and a timer 24 for storing the sensor signal Von when smoking is detected. , Multiplication circuit 25,
It is composed of a comparison circuit 26, and formula (4) is a condition for stopping the air purifier 12. Von (1 + T) ≧ V (4)

【0017】[0017]

【実施例2】図3に0−クロッシング法に類似のノイズ
の検出を示し、図3以降において図1,図2と同一の符
号は同じものを現す。31は平均値の算出回路で、単純
平均や畳み込み等でセンサ信号Vの時間平均を求める。
32は比較回路で、平均値と平均値より△1並びに△2
だけ小さな点(△2>△1)の3本の検出ラインを引
き、センサ信号Vが検出ラインを通過するとカウンタ3
3を加算する。加算の値は例えば、平均値とクロスする
と1、平均値−△1をクロスすると2、平均値−△2で
は3とする。34はタイマで、例えば30秒毎にカウン
タ33のデータを1ずつ減算し、カウンタ33には負数
の発生やオーバーフローに対する防止回路を設ける。
Second Embodiment FIG. 3 shows the detection of noise similar to the 0-crossing method, and in FIG. 3 and subsequent figures, the same reference numerals as those in FIGS. Reference numeral 31 is an average value calculation circuit, which calculates the time average of the sensor signal V by simple averaging or convolution.
Reference numeral 32 is a comparison circuit, which is an average value and Δ1 and Δ2 from the average value
The three detection lines at points (Δ2> Δ1) that are only small are drawn, and when the sensor signal V passes through the detection lines, the counter 3
Add 3 For example, the addition value is set to 1 when the average value is crossed, 2 when the average value-Δ1 is crossed, and 3 when the average value-Δ2 is crossed. Reference numeral 34 is a timer, which subtracts the data of the counter 33 by 1 every 30 seconds, for example, and the counter 33 is provided with a circuit for preventing generation of a negative number and overflow.

【0018】[0018]

【実施例3】図4に実施例3を示す。41はエッジ検出
回路で、微分回路16の1階微分信号△Vをさらにデジ
タル微分し、デジタル2階微分信号△2Vを求める。デ
ジタル2階微分には例えば(V1−2V2+V3)のオペ
レータを用い、V1からV3(V1はセンサ信号Vの現在
値,V3は2秒前のセンサ信号)への2秒間を用いて検
出する。
Third Embodiment FIG. 4 shows a third embodiment. An edge detection circuit 41 further digitally differentiates the first-order differential signal ΔV of the differentiating circuit 16 to obtain a digital second-order differential signal Δ 2 V. For example, an operator of (V1-2V2 + V3) is used for the digital second-order differentiation, and detection is performed using two seconds from V1 to V3 (V1 is the current value of the sensor signal V, V3 is the sensor signal two seconds before).

【0019】[0019]

【実施例4】図5に実施例4を示す。実験によると、窓
やドアが開くと最初にセンサ信号Vが減少する。これは
気流によってガスセンサ2が冷却されることへの応答で
あろう。喫煙の場合センサ信号Vは増加するので、セン
サ信号の急激な減少は窓やドアが開いたことの徴候であ
る。図5において、51はノイズ検出回路でセンサ信号
Vのデジタル1階微分信号△Vが−B以下である時にノ
イズとし、比較回路52では△Vがいき値A以上で喫煙
とする。論理回路53ではノイズ検出時にタイマ34を
起動してフラグを立て、フラグが立っている間アンド回
路54で空気清浄器12の動作を禁止し、フラグが無く
喫煙検出信号がある場合に空気清浄器12を駆動する。
好ましくは−Bをいき値とし、1階微分信号の大きさ
(絶対値)が−Bから大きくなる程、フラグを立てる時
間を延長する。
Fourth Embodiment FIG. 5 shows a fourth embodiment. According to experiments, the sensor signal V decreases first when the window or door opens. This would be a response to the gas sensor 2 being cooled by the air flow. Since the sensor signal V increases when smoking, a sharp decrease in the sensor signal is an indication that the window or door has opened. In FIG. 5, reference numeral 51 denotes a noise detection circuit that causes noise when the digital first-order differential signal ΔV of the sensor signal V is −B or less, and smoking is performed by the comparison circuit 52 when ΔV is the threshold value A or more. In the logic circuit 53, when the noise is detected, the timer 34 is activated to set a flag, the AND circuit 54 prohibits the operation of the air purifier 12 while the flag is set, and when there is no flag and there is a smoking detection signal, the air purifier is detected. Drive twelve.
Preferably, -B is used as a threshold value, and the flag setting time is extended as the magnitude (absolute value) of the first-order differential signal increases from -B.

【0020】[0020]

【実施例5】図6に実施例5を示す。微分回路16でセ
ンサ信号Vのデジタル1階微分信号△Vを求め、エッジ
検出回路41でこれをさらにデジタル微分してデジタル
2階微分信号△2Vを求める。そしてデジタル2階微分
信号がいき値D2以上で、喫煙とする。一方デジタル1
階微分信号△Vが−B以下で窓やドア等によるノイズが
生じているものとし、図5の実施例と同様に、タイマ3
4を起動してフラグを立てる。アンド回路54では、喫
煙に伴うエッジが生じ、かつノイズに対するフラグが無
い場合に空気清浄器12を動作させる。
Fifth Embodiment FIG. 6 shows a fifth embodiment. The differentiating circuit 16 obtains the digital first-order differential signal ΔV of the sensor signal V, and the edge detection circuit 41 further digitally differentiates this to obtain the digital second-order differential signal Δ 2 V. Then, if the digital second-order differential signal is greater than or equal to the threshold value D2, smoking is assumed. On the other hand, digital 1
Assuming that the floor differential signal ΔV is −B or less and noise due to windows, doors, etc. has occurred, the timer 3 is used as in the embodiment of FIG.
4 is activated and a flag is set. The AND circuit 54 operates the air purifier 12 when an edge caused by smoking occurs and there is no flag for noise.

【0021】[0021]

【実施例6】図7に実施例6を示す。図において71,
72は加算回路で、加算回路71はガスセンサ信号Vの
変化分の絶対値を加算し、加算回路72はガスセンサ信
号Vのデジタル1階微分信号△Vを符号付きで加算す
る。ノイズが生じている場合、△Vの絶対値加算の加算
回路71の出力は大きく、△Vを符号付きで加算した加
算回路72の出力はこれに比べて小さい。そこで割り算
回路73でこれらの比を求めると、ノイズか喫煙かの識
別ができる。これをアンド回路54に入力し、デジタル
1階微分回路16からの喫煙検出信号が有り、割り算回
路73からのノイズ検出信号が無い場合に、空気清浄器
12を駆動する。
Sixth Embodiment FIG. 7 shows a sixth embodiment. 71 in the figure,
Reference numeral 72 denotes an addition circuit, which adds the absolute values of the changes in the gas sensor signal V, and the addition circuit 72 adds the digital first-order differential signal ΔV of the gas sensor signal V with a sign. When noise is generated, the output of the adding circuit 71 for adding the absolute value of ΔV is large, and the output of the adding circuit 72 for adding ΔV with a sign is smaller than this. Therefore, if these ratios are calculated by the division circuit 73, it is possible to discriminate between noise and smoking. This is input to the AND circuit 54, and when there is a smoking detection signal from the digital first-order differentiation circuit 16 and there is no noise detection signal from the division circuit 73, the air purifier 12 is driven.

【0022】これらの実施例では、特定の例を示したが
これに限るものではない。例えばデジタル1階微分信号
△Vやデジタル2階微分信号△2Vは、デジタル微分に
よらずアナログ微分によって求めても良い。図5〜図7
の実施例ではノイズの発生時に微分回路16等からの信
号を無効とし、空気清浄器12を動作させないこととし
た。これに対して図1〜図4の実施例では、カウンタ2
0を用いてノイズ発生時に検出を遅らせ、長時間(20
〜50秒間)単調にセンサ信号Vが増加し続ける場合に
検出を限るようにした。
In these embodiments, a specific example is shown, but the present invention is not limited to this. For example, the first digital differential signal ΔV and the second digital differential signal Δ 2 V may be obtained by analog differentiation instead of digital differentiation. 5 to 7
In the embodiment, the signal from the differentiating circuit 16 is invalidated when the noise is generated, and the air purifier 12 is not operated. On the other hand, in the embodiment shown in FIGS.
0 is used to delay detection when noise occurs,
The detection is limited to the case where the sensor signal V continues to increase monotonously (up to 50 seconds).

【0023】[0023]

【実施例の動作】図8に、図2のマイクロコンピュータ
10を用いた際の実施例の動作を示す。なお図3〜図7
の実施例での動作は、図8の説明から自明である。マイ
クロコンピュータ10は、例えば1秒毎にガスセンサ信
号VをAD変換し、微分回路16で1階微分する。デジ
タル1階微分信号△Vとセンサ信号Vとの比を求め、こ
の値がD以上で喫煙とする。ノイズフィルタ18では畳
込みでセンサ信号の1秒毎の微分値を、微分値が負の場
合に限って30〜120秒程度の時定数で積算してノイ
ズ量Fを求め、ノイズ量Fとガスセンサ信号Vとの比か
らノイズF′を検出する。カウンタ20の目標値Jは、
J0(例えば2)を最小とし、定数p1を用いてF′に応
じて増加させ、ノイズが激しいほど長時間単調に続くセ
ンサ信号Vの増加のみを検出するようにし、ノイズが小
さいあるいはノイズが無い時には速やかに喫煙を検出す
る。
[Operation of Embodiment] FIG. 8 shows an operation of the embodiment when the microcomputer 10 of FIG. 2 is used. 3 to 7
The operation in this embodiment is obvious from the description of FIG. The microcomputer 10 AD-converts the gas sensor signal V every one second, for example, and differentiates it by the first order by the differentiating circuit 16. The ratio between the digital first-order differential signal ΔV and the sensor signal V is obtained, and smoking is carried out when this value is D or more. The noise filter 18 calculates the noise amount F by convoluting the differential value of the sensor signal every second by convolution with a time constant of about 30 to 120 seconds only when the differential value is negative, and calculates the noise amount F and the gas sensor. The noise F'is detected from the ratio with the signal V. The target value J of the counter 20 is
J0 (for example, 2) is minimized and increased in accordance with F'using a constant p1 so that only the increase in the sensor signal V that continues monotonically for a long time is detected as the noise is severe, and the noise is small or no noise. Sometimes smoking is detected promptly.

【0024】図9に各実施例での動作波形を示す。喫煙
によるガスセンサ信号Vの特徴は、図9の右側に示すよ
うに単純かつ単調にセンサ信号Vが増加することであ
る。そこで例えばセンサ信号Vをデジタル1階微分すれ
ば、喫煙を検出することができる。またセンサ信号Vを
デジタル2階微分すれば、喫煙の開始に伴うセンサ信号
Vの増加のエッジから喫煙を検出できる。窓やドア等に
よるノイズの特徴は、図9の左側に示すように、ランダ
ムなセンサ信号Vの変動にあり、これを検出して喫煙検
出信号を抑制する。なお図9の左側の小さな0印は、ノ
イズの中のエッジである。喫煙を検出すると、空気清浄
器12の停止いき値Von(1+T)をタイマ24で徐々
に増加させ、センサ信号Vとクロスした点で空気清浄器
12を停止させる。この結果空気清浄器12の動作時間
は喫煙によるセンサ信号Vの増加分に比例し、発生した
ガスの量が多いほど動作時間も長くなる。
FIG. 9 shows operation waveforms in each embodiment. A characteristic of the gas sensor signal V due to smoking is that the sensor signal V increases simply and monotonously as shown on the right side of FIG. 9. Therefore, for example, if the sensor signal V is subjected to digital first-order differentiation, smoking can be detected. Further, if the sensor signal V is subjected to digital second-order differentiation, smoking can be detected from the edge of the increase in the sensor signal V accompanying the start of smoking. As shown in the left side of FIG. 9, a characteristic of noise due to windows, doors, etc. is a random fluctuation of the sensor signal V, which is detected to suppress the smoking detection signal. The small 0 mark on the left side of FIG. 9 is an edge in noise. When smoking is detected, the stop threshold value Von (1 + T) of the air purifier 12 is gradually increased by the timer 24, and the air purifier 12 is stopped at the point where the sensor signal V is crossed. As a result, the operating time of the air purifier 12 is proportional to the increase in the sensor signal V due to smoking, and the operating time becomes longer as the amount of generated gas increases.

【0025】図10,11に、喫煙信号と、乗員から生
じる水蒸気、臭気、エアコンの動作等によるセンサ信号
のドリフト、ドアからのノイズを示す。図12に、80
km/hrで自動車を走行させ、時刻1〜6分の間、前
後2枚の窓を開き車室内に風を流した際の、ノイズを示
す。図12で時刻4分頃にセンサ抵抗が低下するのは、
周囲をトラックが通過し悪臭を吸い込んだためである。
これらの図では、センサ信号Vの逆数のセンサ抵抗RS
を縦軸に示し、特に図10,11ではセンサ抵抗の最大
値を1に規格化して示した。図10,11に示すように
エアコンディショナーや乗員から生じる水蒸気、臭い等
によるドリフトは緩慢で、図10の喫煙信号とは微分係
数で区別できる。ドアを開けた際のノイズは、前記の畳
み込み積算の時定数を30秒(1秒毎に畳込みを行う場
合、定数kが0.97)とすれば大部分解消する。図1
2の場合、窓が開いている間はセンサ抵抗のランダム変
動が続き、誤動作を防止できる。ドアや窓を閉じると、
ノイズフィルタ18の時定数が30〜120秒と長いた
め、ドリフトの初期ではノイズフィルタ18により一時
的に検出いき値D以上の勾配のドリフトが生じても、空
気清浄器12は誤動作しない。図1〜図4の実施例では
カウンタ20を用いるため、窓やドアの開放時には例え
ばセンサ信号Vが50秒以上いき値Dを越えた場合に、
空気清浄器12を動作させ、ドリフト期には例えば20
秒以上続けてDを越えたときに空気清浄器12を動作さ
せ、ドリフトが終ると例えばD以上が2秒で空気清浄器
12を動作させる。即ちノイズが激しいほど検出速度を
犠牲にしてより確実な信号のみを取り出し、ノイズが小
さいときには速やかに検出する。
10 and 11 show a smoking signal, water vapor and odor generated by an occupant, drift of a sensor signal due to operation of an air conditioner, and noise from a door. In FIG. 12, 80
2 shows noise when the vehicle is run at km / hr and two windows are opened in the front and back to blow air into the passenger compartment for 1 to 6 minutes. In FIG. 12, the sensor resistance decreases at about 4 minutes,
This is because the truck passed around and inhaled the bad odor.
In these figures, the sensor resistance RS which is the reciprocal of the sensor signal V
Is shown on the vertical axis, and particularly in FIGS. 10 and 11, the maximum value of the sensor resistance is normalized to 1. As shown in FIGS. 10 and 11, drift caused by water vapor, odor, etc. generated from the air conditioner and passengers is slow, and can be distinguished from the smoking signal of FIG. 10 by a differential coefficient. Most of the noise when the door is opened can be eliminated by setting the time constant of the above convolution integration to 30 seconds (constant k is 0.97 when performing convolution every 1 second). Figure 1
In the case of 2, the sensor resistance continues to fluctuate randomly while the window is open, and malfunction can be prevented. If you close the door or window,
Since the time constant of the noise filter 18 is as long as 30 to 120 seconds, the air purifier 12 does not malfunction even if the noise filter 18 temporarily drifts with a gradient of the detection threshold D or more in the initial stage of the drift. Since the counter 20 is used in the embodiments of FIGS. 1 to 4, when the window or door is opened, for example, when the sensor signal V exceeds the threshold value D for 50 seconds or more,
The air purifier 12 is operated and, for example, 20 during the drift period.
The air purifier 12 is operated when it exceeds D for a second or more continuously, and when the drift ends, for example, the air purifier 12 is operated in 2 seconds for D or more. That is, as the noise becomes more severe, the detection speed is sacrificed, and only a more reliable signal is taken out. When the noise is small, the signal is detected promptly.

【0026】[0026]

【実施例7】図13において、2は前記のガスセンサ、
8は前記の電源である。負荷抵抗RLへのセンサ出力V
を抵抗R2を用いて取り出し、コンデンサC1と抵抗R4
とからなる時定数1〜2秒程度の微分回路でセンサ出力
Vを微分する。微分出力が負にならないように抵抗R
3,R4を用いて微分出力に正のバイアスを加え、これを
増幅回路A1で例えば10倍程度増幅する。このように
してADコンバータの前段で増幅し、分解能を向上させ
る。
Seventh Embodiment In FIG. 13, 2 is the gas sensor,
Reference numeral 8 is the power source. Sensor output V to load resistance RL
Is taken out using a resistor R2, and a capacitor C1 and a resistor R4
The sensor output V is differentiated by a differentiating circuit having a time constant of about 1 to 2 seconds. Resistor R so that the differential output does not become negative
A positive bias is applied to the differential output using 3 and R4, and this is amplified by, for example, about 10 times in the amplifier circuit A1. In this way, amplification is performed in the preceding stage of the AD converter to improve the resolution.

【0027】100は新たなマイクロコンピュータで、
102は例えば2ポートのADコンバータ、104はセ
ンサ信号Vの対数微分を用いた喫煙検出回路、106は
センサ出力のランダムノイズを検出するためのランダム
ノイズ検出回路で|dlnV/dt|の積算を用い、1
08はセンサ出力Vの急激な低下から窓あるいはドアが
開いたことを検出するための窓の開放検出回路、110
はセンサ出力Vの長期平均を求めるための長期平均検出
回路、112は空気清浄器の停止レベルを発生させるた
めの停止レベル発生回路、114はセンサ出力Vの一時
メモリである。また116はノアゲート、118はアン
ドゲート、120,122はインバータ、124はコン
パレータである。窓の開放検出回路108は設けなくて
も良い。
100 is a new microcomputer,
Reference numeral 102 is, for example, a 2-port AD converter, 104 is a smoking detection circuit using logarithmic differentiation of the sensor signal V, and 106 is a random noise detection circuit for detecting random noise of the sensor output, which uses | dlnV / dt | integration. 1
Reference numeral 08 denotes a window opening detection circuit for detecting the opening of a window or a door from a sudden decrease in the sensor output V, 110
Is a long-term average detection circuit for obtaining a long-term average of the sensor output V, 112 is a stop level generation circuit for generating a stop level of the air purifier, and 114 is a temporary memory of the sensor output V. Further, 116 is a NOR gate, 118 is an AND gate, 120 and 122 are inverters, and 124 is a comparator. The window open detection circuit 108 may not be provided.

【0028】実施例7での信号の流れを図14に示す。
センサ出力VをコンデンサC1でアナログ微分し、増幅
回路A1で増幅して、センサ出力の微分信号dV/dt
を取り出す。これをADコンバータ102のポートP1
から入力し、対数微分dlnV/dtとして喫煙検出回
路104、ランダムノイズ検出回路106、窓の開放検
出回路108に供給する。ADコンバータ102のポー
トP2にセンサ出力Vを加え、これをセンサ出力の長期
平均検出回路110と空気清浄器の停止レベル発生回路
112、一時メモリ114に供給する。
FIG. 14 shows the signal flow in the seventh embodiment.
The sensor output V is analog-differentiated by the capacitor C1 and amplified by the amplifier circuit A1, and the sensor output differential signal dV / dt
Take out. This is port P1 of AD converter 102.
And supplies it as a logarithmic differential dlnV / dt to the smoking detection circuit 104, the random noise detection circuit 106, and the window opening detection circuit 108. The sensor output V is applied to the port P2 of the AD converter 102, and this is supplied to the sensor output long-term average detection circuit 110, the air purifier stop level generation circuit 112, and the temporary memory 114.

【0029】図12に示したように、窓が開くとセンサ
抵抗RSが増加し、センサ出力Vは減少する。図10,
図11に示したように、ドアが開いた際にもセンサ出力
Vは減少する。しかしドアが開いた際のセンサ出力Vの
低下は、窓が開いた際の低下に比べて小さい。窓の開放
検出回路108では、dlnV/dtがいき値−Xより
も負であることを検出して、窓やドアの開放信号とす
る。窓の開放検出回路108にはタイマが内蔵されてお
り、窓やドアが開いたことを検出すると、例えば1〜2
分間タイマを起動する。ランダムノイズの検出回路10
6では、ゲートGを設けて、センサ出力Vの対数微分が
負の時にのみ対数微分信号をパスさせる。メモリに記憶
したランダムノイズ量Cに、乗算回路Mで修正定数kを
乗算してk・Cとし、これに加算回路でセンサ出力Vの
対数微分を加える(負の信号なので絶対値引算)。メモ
リには k・C−dlnV/dt がフィードバックさ
れ、これをコンパレータCでいき値と比較し、いき値を
越えるとランダム信号の検出回路F2を発生する。一方
喫煙検出回路104は、センサ出力Vの対数微分d(l
nV)/dtがいき値k1よりも大きいことから喫煙を
検出する。
As shown in FIG. 12, when the window opens, the sensor resistance RS increases and the sensor output V decreases. Figure 10,
As shown in FIG. 11, the sensor output V decreases even when the door is opened. However, the decrease in the sensor output V when the door is opened is smaller than the decrease when the window is opened. The window opening detection circuit 108 detects that dlnV / dt is more negative than the threshold value -X, and outputs the window or door opening signal. The window opening detection circuit 108 has a built-in timer, and when it is detected that a window or door is opened, for example, 1-2
Start the minute timer. Random noise detection circuit 10
In 6, the gate G is provided to pass the logarithmic differential signal only when the logarithmic differential of the sensor output V is negative. The random noise amount C stored in the memory is multiplied by a correction constant k in the multiplication circuit M to obtain k · C, and the logarithmic differentiation of the sensor output V is added to this by an addition circuit (absolute value subtraction since it is a negative signal). K · C-dlnV / dt is fed back to the memory, and this is compared with the threshold value by the comparator C. When the threshold value is exceeded, a random signal detection circuit F2 is generated. On the other hand, the smoking detection circuit 104 uses the logarithmic derivative d (l
Smoking is detected because nV) / dt is larger than the threshold value k1.

【0030】センサ出力の長期平均検出回路110で
は、ノアゲート116を利用し、喫煙の検出信号が無
く、ランダムノイズが検出されず、窓の開放検出信号が
無い場合に、センサ出力Vの長期平均Lを修正する。長
期平均Lの修正には、例えばたたみ込みを用いる。長期
平均の時定数は例えば10分〜1時間とし、修正の定数
をk3とする。これは窓とドアが閉じ喫煙が無い場合
の、センサ出力の平均値を求めることに相当する。ある
いは長期平均を求める替わりに、窓が開く直前のセンサ
出力を記憶しても良い。センサ出力の長期平均検出回路
110では、センサ出力の現在値Vと長期平均Lとの比
を求め、この比V/Lによって参照表から、喫煙検出回
路104での検出いき値k1と、空気清浄器の停止レベ
ル発生回路112での停止レベルの修正定数k2とを定
める。V/Lの値が小さい程喫煙の検出いき値k1を大
きくし、空気清浄器の停止レベルL2の修正常数k2を大
きくする。このことは例えば図12において、窓が開き
センサ出力Vが減少した状態で喫煙の検出いき値k1を
大きくし、喫煙に対する感度を低下させることを意味す
る。また時刻6分以降の窓が閉じた状態では、センサ出
力Vが単調に増加する。この間センサ出力Vは長期平均
Lに比べて小さく、k1を大きくすることで検出感度を
低下させ、誤動作を防止する。なおここに喫煙が重なれ
ば、喫煙によるセンサ出力の増加と窓が閉じたことによ
るセンサ出力の増加とが重なり、いき値k1を増加させ
ても喫煙を検出できる。同様の効果が、図10,図11
でのドアが閉じた後のセンサ出力の増加ドリフトに対し
ても得られる。ドアが開いている状態ではセンサ出力V
は小さく、ドアが閉じた後のセンサ出力のドリフトに対
して、V/Lが小さい程喫煙への検出いき値k1を増加
させると、ドリフトによる誤動作を防止できる。ここに
喫煙が重なれば、dlnV/dtは通常の場合に比べ大
きいので、喫煙を検出できる。
The long-term average detection circuit 110 of the sensor output utilizes the NOR gate 116. When there is no smoking detection signal, no random noise is detected, and there is no window opening detection signal, the long-term average L of the sensor output V is detected. To fix. For example, convolution is used to correct the long-term average L. The long-term average time constant is, for example, 10 minutes to 1 hour, and the correction constant is k3. This corresponds to finding the average value of the sensor output when the window and door are closed and there is no smoking. Alternatively, instead of obtaining the long-term average, the sensor output immediately before the window opens may be stored. In the long-term average detection circuit 110 of the sensor output, the ratio between the current value V of the sensor output and the long-term average L is obtained, and the detection threshold value k1 in the smoking detection circuit 104 and the air cleanliness are obtained from the reference table by this ratio V / L. The correction constant k2 of the stop level in the stop level generation circuit 112 of the reactor is determined. The smaller the value of V / L, the larger the smoking detection threshold value k1 and the larger the correction constant k2 of the stop level L2 of the air purifier. This means that, for example, in FIG. 12, the smoking detection threshold value k1 is increased in a state where the window is opened and the sensor output V is decreased to reduce the sensitivity to smoking. Further, when the window is closed after 6 minutes, the sensor output V monotonically increases. During this period, the sensor output V is smaller than the long-term average L, and the detection sensitivity is lowered by increasing k1 to prevent malfunction. If smoking overlaps here, the increase in the sensor output due to smoking and the increase in the sensor output due to the closing of the window overlap, and smoking can be detected even if the threshold value k1 is increased. Similar effects are obtained in FIG. 10 and FIG.
It is also obtained for the increased drift of the sensor output after the door is closed at. Sensor output V when the door is open
Is small, and with respect to the drift of the sensor output after the door is closed, the malfunction threshold due to drift can be prevented by increasing the detection threshold value k1 for smoking as V / L becomes smaller. If smoking overlaps here, smoking can be detected because dlnV / dt is larger than in the normal case.

【0031】図13の実施例では、喫煙の検出信号F1
が生じ、ランダムノイズの検出信号F2や窓の開放信号
F3が無い場合にのみ、空気清浄器12を駆動する。空
気清浄器12を動作させると、喫煙検出の前のセンサ出
力Vを、空気清浄器の停止レベルL2の初期値として記
憶する。空気清浄器12は喫煙に伴う煙を除去するだけ
でガスを除去せず、空気清浄器12を動作させてもセン
サ出力Vは低下しない。喫煙によるセンサ出力Vの増加
分(喫煙によるピークの高さ)に応じて、空気清浄器1
2の動作時間を定める。これによって空気清浄器12の
動作時間を、発生した煙濃度に対応させる。センサ出力
Vはガス濃度に比例せず、ガス濃度の0.6乗等に比例
する。またバックグラウンドのガス濃度や湿度が高いほ
ど、喫煙により発生したガスに対するセンサ出力の増加
が小さい。そこでセンサ出力Vとセンサ出力の長期平均
値Lとの比V/Lから、参照表で修正定数k2を定め、
V/Lが大きい程バックグラウンドのガス濃度や湿度が
高くセンサが見かけ上低感度になっているものとして、
停止レベルL2の修正常数k2を小さくする。
In the embodiment of FIG. 13, smoking detection signal F1
Occurs, and the air purifier 12 is driven only when there is no random noise detection signal F2 or window opening signal F3. When the air purifier 12 is operated, the sensor output V before smoking detection is stored as the initial value of the stop level L2 of the air purifier. The air purifier 12 only removes smoke accompanying smoking and does not remove gas, and the sensor output V does not decrease even when the air purifier 12 is operated. According to the increase in the sensor output V due to smoking (peak height due to smoking), the air purifier 1
2. Determine the operating time. Thereby, the operating time of the air purifier 12 is made to correspond to the generated smoke concentration. The sensor output V is not proportional to the gas concentration but to the 0.6th power of the gas concentration. Further, the higher the background gas concentration and humidity, the smaller the increase in the sensor output with respect to the gas generated by smoking. Therefore, from the ratio V / L of the sensor output V and the long-term average value L of the sensor output, the correction constant k2 is determined in the reference table
As the V / L increases, the background gas concentration and humidity increase, and the sensor has an apparently low sensitivity.
The correction constant k2 of the stop level L2 is reduced.

【0032】空気清浄器の停止レベル発生回路112で
は、喫煙の検出前のセンサ出力Vを停止レベルL2とし
て記憶し、図示しないタイマを用いて所定の時間毎にL
2に修正常数k2(0<k2<1)を乗算し、これを新た
な停止レベルL2とする。これは例えば図10におい
て、喫煙の検出直前のセンサ抵抗RSから、RSが減少す
る側に斜めの曲線を引き、この曲線と実際のセンサ抵抗
RSが交わるまで空気清浄器12を動作させることを意
味する。そしてこの時間は、図10での喫煙によるセン
サ抵抗の減少の谷の深さの関数となり、バックグラウン
ドの湿度や外気から入り込んだ可燃性ガス、続けて喫煙
した際の前の喫煙によるガスの影響を補償し、発生した
煙濃度に比例した時間となる。また車両の空気が入れ替
わりセンサ出力Vが減少すれば、空気清浄器12の動作
時間はそれに応じて短縮される。必要な空気清浄器12
の動作時間は、車両の内容積,空気清浄器12の能力,
発生した煙濃度で定まる。空気清浄器12の能力は既知
であり、上記の処理で発生した煙濃度をガス濃度から求
めれば、ほぼ空気清浄器12を適切に制御できる。
In the stop level generation circuit 112 of the air purifier, the sensor output V before the detection of smoking is stored as the stop level L2, and the timer output (L) is set to L at predetermined intervals by using a timer (not shown).
2 is multiplied by the modified constant k2 (0 <k2 <1), and this is set as a new stop level L2. This means that, for example, in FIG. 10, an oblique curve is drawn from the sensor resistance RS immediately before the detection of smoking on the side where RS decreases, and the air purifier 12 is operated until this curve intersects the actual sensor resistance RS. To do. Then, this time becomes a function of the depth of the valley of the decrease in the sensor resistance due to smoking in FIG. 10, and the influence of the background humidity and the combustible gas that has entered from the outside air, and the effect of the gas from the previous smoking when continuously smoking. Is compensated for, and the time is proportional to the generated smoke concentration. If the vehicle air is replaced and the sensor output V decreases, the operating time of the air purifier 12 is shortened accordingly. Required air purifier 12
Operating time depends on the internal volume of the vehicle, the capacity of the air purifier 12,
Determined by the smoke density generated. The capacity of the air purifier 12 is known, and if the smoke concentration generated in the above process is obtained from the gas concentration, the air purifier 12 can be controlled appropriately.

【0033】ここではセンサ出力Vと長期平均Lとの比
V/Lにより、喫煙の検出いき値k1を修正することを
示した。しかし単純に、比V/Lが所定の範囲よりも減
少した際に、喫煙の検出を禁止しても良い。この場合に
窓やドアが長期間開き続け、記憶した長期平均Lの意味
が失われることに備え、V/Lが所定値以下の場合、徐
々にLを減少させ、長期間経過するとV/Lが増加して
喫煙の検出を再開するようにしても良い。
Here, it is shown that the detection threshold value k1 of smoking is corrected by the ratio V / L of the sensor output V and the long-term average L. However, simply detecting smoking may be prohibited when the ratio V / L decreases below a predetermined range. In this case, in case the window or door keeps opening for a long period of time and the meaning of the stored long-term average L is lost, when V / L is below a predetermined value, L is gradually decreased, and after a long period of time V / L May be increased and detection of smoking may be restarted.

【0034】[0034]

【実施例8】図15に実施例8の基本構成を示す。図に
おいて、202はガスセンサで、例えば金属酸化物半導
体ガスセンサやプロトン導電体ガスセンサ、固体電解質
ガスセンサ等を用いる。204は微分回路で、206は
微分信号の信頼性を評価するための補助信号を発生させ
るためのフィルタである。208は比較回路で、フィル
タ206から検出いき値を入力し、センサ信号の時間微
分がこの検出いき値以上でガスの検出信号を発生する。
実施例では微分回路204に1階の微分回路を用いた
が、2階以上の微分回路を用いても良い。実施例では、
ガスセンサ202自体の信号からフィルタ206により
補助信号を発生させたが、例えば図15のフィルタ20
6の入力側に湿度センサ等の補償用のセンサを配置し、
補償用のセンサの信号をフィルタ206で処理して補助
信号を発生させても良い。微分回路204,フィルタ2
06,比較回路208は例えばマイクロコンピュータで
実現する。
Eighth Embodiment FIG. 15 shows the basic configuration of the eighth embodiment. In the figure, 202 is a gas sensor, for example, a metal oxide semiconductor gas sensor, a proton conductor gas sensor, a solid electrolyte gas sensor, or the like is used. Reference numeral 204 is a differentiating circuit, and 206 is a filter for generating an auxiliary signal for evaluating the reliability of the differential signal. Reference numeral 208 denotes a comparison circuit, which receives a detection threshold value from the filter 206 and generates a gas detection signal when the time derivative of the sensor signal is equal to or greater than this detection threshold value.
In the embodiment, the first-order differentiating circuit is used as the differentiating circuit 204, but a second-order or higher-order differentiating circuit may be used. In the example,
Although the auxiliary signal is generated by the filter 206 from the signal of the gas sensor 202 itself, for example, the filter 20 of FIG.
A compensation sensor such as a humidity sensor is arranged on the input side of 6.
The signal of the sensor for compensation may be processed by the filter 206 to generate the auxiliary signal. Differentiating circuit 204, filter 2
06, the comparison circuit 208 is realized by a microcomputer, for example.

【0035】図16〜図19に、フィルタ206の例を
示す。図16のノイズフィルタ226は、ガスセンサ2
02の信号を2階微分回路222で2階微分し、積算回
路224で2階微分の絶対値の畳み込み積分を行い、セ
ンサ信号のランダムな変動を検出する。
16 to 19 show examples of the filter 206. The noise filter 226 of FIG.
The signal of No. 02 is subjected to the second differentiation by the second differentiation circuit 222, and the integration circuit 224 performs the convolution integration of the absolute value of the second differentiation to detect the random fluctuation of the sensor signal.

【0036】図20に自動車用の空気清浄器の制御に用
いる場合について、車室内でのガスセンサ202の信号
波形を示す。車室内での雰囲気は、ドアや窓を開けてい
る状態と、その後のドリフト期、ドリフト終了後の安定
期の3つに分類することができる。ドアや窓を開けた際
の特徴は、センサ信号Vが急激に減少しかつ激しいラン
ダムな変動が生じる点にある。ドリフトの特徴は、セン
サ信号Vが徐々にかつ長い時間にわたって単調に増加し
続けることにある。ドリフトが終了すると、センサ信号
Vはほぼ一定になる。しかし実際には正確な意味での安
定期というものは存在せず、単にドリフトの速度が充分
に小さくなるということに過ぎないようである。空気清
浄器の制御での検出目的は喫煙の検出であり、窓やドア
を開けているときの喫煙は検出する必要がなく、ドリフ
ト期や安定期での喫煙のみを検出すれば良い。喫煙の特
徴は、センサ信号Vが急激に増加する点にある。
FIG. 20 shows a signal waveform of the gas sensor 202 inside the vehicle when it is used to control an air purifier for an automobile. The atmosphere in the passenger compartment can be classified into three states: a state where a door or a window is opened, a drift period thereafter, and a stable period after the drift ends. A characteristic of opening a door or a window is that the sensor signal V sharply decreases and intense random fluctuations occur. The characteristic of the drift is that the sensor signal V continues to increase gradually and monotonically over a long period of time. When the drift ends, the sensor signal V becomes almost constant. However, in reality, there is no stable period in the exact sense, and it seems that the velocity of drift is merely sufficiently small. The purpose of detection in the control of the air purifier is to detect smoking, it is not necessary to detect smoking when the window or door is opened, and it is sufficient to detect only smoking in the drift period or the stable period. The characteristic of smoking is that the sensor signal V rapidly increases.

【0037】[0037]

【表1】 プログラムの要部 図16のノイズフィルタ READ VS センサ出力Vsを読む(1秒毎) V6=V5: V5=V4: V4=V3: V3=V2: V2=V1: V1=VS 最新の出力をV1に5つ前をV6に入力 D1=(V1+V2-V3-V4)/V1 1階微分 (時定数2秒) D2=(V1+V2-2*V3-2*V4+V5+V6)/V1 2階微分 (時定数2秒) IF D2≦0 THEN F=F*(1-P)+ABS(D2) ELSE F=F*(1-P) ノイズフィルタでノイズを評価、負のエッジ をたたみ込み J=INT(F)*K1+J0 ノイズフィルタの出力Fに応じいき値をJ0 か ら増加 IF D1≧J THEN X=1 いき値以上の微分信号で空気清浄器を駆動[Table 1] Main part of program Read the noise filter READ VS sensor output Vs in Fig. 16 (every second) V6 = V5: V5 = V4: V4 = V3: V3 = V2: V2 = V1: V1 = VS Latest Output 5 to V1 and input 5 to V6 D1 = (V1 + V2-V3-V4) / V1 1st derivative (time constant 2 seconds) D2 = (V1 + V2-2 * V3-2 * V4 + V5 + V6) / V1 2nd derivative (time constant 2 seconds) IF D2 ≦ 0 THEN F = F * (1-P) + ABS (D2) ELSE F = F * (1-P) Evaluate noise with a noise filter, negative Convolve the edge of J = INT (F) * K1 + J0 Increase the threshold value from J0 according to the output F of the noise filter IF D1 ≧ J THEN X = 1 Drive the air purifier with the differential signal above the threshold value.

【0038】表1と図20とを参照して、図15,図1
6の実施例の動作を説明する。センサ信号Vを1秒毎に
読み込み、時定数2秒で1階微分と2階微分とを行う。
2階微分が負の場合、即ちセンサ信号Vが減少する側の
エッジを検出すると、その絶対値を積算する。積算の時
定数は定数Pで定め、例えば30秒〜120秒毎に積算
値が1/eに減少する(ノイズの入力が無い場合)よう
にする。図20から明らかなように、ドアや窓が開いて
いる状態ではセンサ信号Vは激しく変動するので、多数
のエッジが発生し2階微分は0ではなくなる。一方ドリ
フト期や喫煙期あるいは安定期には、センサ信号Vはほ
ぼ直線状に変化し2階微分は小さい。実施例ではドリフ
ト期や安定期での喫煙に伴うセンサ信号の増加のエッジ
をノイズフィルタ226で検出することを避けるため、
負の2階微分のみを積算した。このためノイズフィルタ
226の出力はドアや窓が開くと増大し、ドアや窓が閉
じると30〜120秒程度の時定数で減少する。センサ
信号Vの1階微分信号D1に対する検出いき値Jは、J0
を最小値としてノイズフィルタ226の出力で定める。
この結果ドアや窓が開いているときには検出いき値Jが
大きくなり、一時的に喫煙と区別できない勾配の微分信
号が発生しても、誤動作を防止することができる。また
ドリフトの初期では、ノイズフィルタ226の出力は時
定数が30〜120秒と長いため依然として残り、この
間に偶発的に大きな勾配のドリフトが発生しても、空気
清浄器の誤動作を防止することができる。ノイズフィル
タ226の出力はドリフトが終了すると小さくなり、微
分の検出いき値は安定期で最も小さくなる。このためノ
イズの少ない安定期では小さな微分信号でも喫煙を検出
する。
Referring to Table 1 and FIG. 20, FIG. 15 and FIG.
The operation of the sixth embodiment will be described. The sensor signal V is read every 1 second, and the first-order differentiation and the second-order differentiation are performed with a time constant of 2 seconds.
When the second differential is negative, that is, when the edge on the side where the sensor signal V decreases is detected, the absolute value thereof is integrated. The integration time constant is determined by a constant P, and the integration value is reduced to 1 / e every 30 seconds to 120 seconds (when no noise is input). As is apparent from FIG. 20, the sensor signal V fluctuates drastically when the door or window is open, so that many edges occur and the second derivative is not zero. On the other hand, during the drift period, smoking period, or stable period, the sensor signal V changes substantially linearly and the second derivative is small. In the embodiment, in order to prevent the noise filter 226 from detecting the edge of the increase in the sensor signal due to smoking in the drift period or the stable period,
Only the negative second derivative was integrated. Therefore, the output of the noise filter 226 increases when the door or window is opened, and decreases with a time constant of about 30 to 120 seconds when the door or window is closed. The detection threshold value J of the sensor signal V with respect to the first-order differential signal D1 is J0
Is defined as the minimum value by the output of the noise filter 226.
As a result, the detection threshold value J increases when the door or window is open, and even if a differential signal having a gradient indistinguishable from smoking is temporarily generated, it is possible to prevent malfunction. Further, in the initial stage of drift, the output of the noise filter 226 remains because the time constant is as long as 30 to 120 seconds, and even if an accidentally large gradient drift occurs during this period, malfunction of the air purifier can be prevented. it can. The output of the noise filter 226 becomes small when the drift ends, and the differential detection threshold becomes the smallest in the stable period. Therefore, smoking is detected even with a small differential signal in the stable period with little noise.

【0039】微分の検出いき値Jをノイズフィルタ22
6の信号で修正することには、ガスセンサ202の出力
の非線形性を補正するという意味もある。ガスセンサ2
02の信号は、ガス濃度の0.5乗等に比例し、バック
グラウンドのガス濃度が高いほど1本の喫煙当りのセン
サ信号Vの変化率が小さい。ドアや窓が開いている状態
は換気が進み、車室内のガス濃度が低下している状態で
ある。一方安定期は乗員から発生する体臭や芳香剤,車
両自体から発生する臭い,空気清浄器のフィルタから発
生する臭い等でバックグラウンドのガス濃度が増加して
いる状態である。このためノイズフィルタ226でドア
や窓が開いている状態での喫煙の検出を抑制し安定期で
の喫煙の検出を速めることは、バックグラウンドのガス
濃度が高い安定期での喫煙の検出を容易にし、ガスセン
サ202の非線形性を補正するという役割を持つ。
The differential detection threshold value J is set to the noise filter 22.
The correction with the signal of No. 6 also has the meaning of correcting the non-linearity of the output of the gas sensor 202. Gas sensor 2
The signal 02 is proportional to the 0.5th power of the gas concentration, and the higher the background gas concentration, the smaller the rate of change of the sensor signal V per cigarette. When the doors and windows are open, ventilation is progressing and the gas concentration inside the vehicle is decreasing. On the other hand, during the stable period, the background gas concentration is increasing due to body odors and fragrances generated by passengers, odors generated by the vehicle itself, and odors generated by the filter of the air purifier. Therefore, the noise filter 226 suppresses the detection of smoking in the state where the door or the window is open and speeds up the detection of smoking in the stable period. Therefore, it is easy to detect smoking in the stable period when the background gas concentration is high. And has a role of correcting the non-linearity of the gas sensor 202.

【0040】図17に変形例のノイズフィルタ236を
示す。またその動作を表2に示す。このノイズフィルタ
236では、ガスセンサ202の信号を一旦微分回路2
32で微分し、積算回路234でセンサ信号Vが減少す
る側の変化分のみを畳み込んで積算する。
FIG. 17 shows a modified noise filter 236. The operation is shown in Table 2. In the noise filter 236, the signal of the gas sensor 202 is once differentiated from the differential circuit 2
Differentiate by 32, and the integrating circuit 234 convolves and integrates only the change on the side where the sensor signal V decreases.

【0041】[0041]

【表2】 プログラムの要部 図17のノイズフィルタ READ VS センサ出力Vsを読む(1秒毎) V4=V3: V3=V2: V2=V1: V1=VS 最新の出力をV1に3つ前をV4に入力 D1=(V1+V2-V3-V4)/V1 1階微分 (時定数2秒) IF D1≦0 THEN F=F*(1-P)+ABS(D1) ELSE F=F*(1-P) ノイズフィルタでノイズを評価、負の差分 をたたみ込み J=INT(F)*K2+J0 ノイズフィルタの出力Fに応じいき値をJ0 か ら増加 IF D1≧J THEN X=1 いき値以上の微分信号で空気清浄器を駆動[Table 2] Main part of program Read noise filter READ VS sensor output Vs in Fig. 17 (every 1 second) V4 = V3: V3 = V2: V2 = V1: V1 = VS Input to V4 D1 = (V1 + V2-V3-V4) / V1 1st derivative (time constant 2 seconds) IF D1 ≦ 0 THEN F = F * (1-P) + ABS (D1) ELSE F = F * ( 1-P) Evaluate the noise with the noise filter and convolve the negative difference J = INT (F) * K2 + J0 Increase the value from J0 according to the output F of the noise filter IF D1 ≧ J THEN X = 1 Driving the air purifier with a differential signal above the specified value

【0042】図20から明らかなように、ドアや窓を開
けると最初にセンサ信号の減少が伴う。またその後もセ
ンサ信号Vはランダムに変動するので、センサ信号が減
少する側の差分を積算すると、窓やドアの開放時に大き
な値が得られる。これに対してドリフト期や喫煙期ある
いは安定期では、センサ信号は増加するかほぼ一定であ
るかのいずれかであり、センサ信号が減少する側の差分
を積算してもその値は小さい。そこで差分が負の場合に
のみ積算し、これを時定数30〜120秒程度で畳み込
めば、ドアや窓が開いている場合にはノイズフィルタ2
36は大きな信号を発生し、その後ドアや窓が閉じて6
0〜240秒程度の間ノイズ信号236は信号を発生し
続けることになる。なお信号が1/eに減少する時定数
を30〜60秒とし、これからノイズフィルタ236の
信号の持続時間を60〜240秒とした。この結果ドア
や窓が開いている場合には微分の検出いき値Jを最も大
きくし、ドリフト期には検出いき値を中程度の値とし、
それ以降の安定期では検出いき値を最小にして速やかに
喫煙を検出することができる。
As is apparent from FIG. 20, opening the door or window is accompanied by a decrease in the sensor signal at first. Further, since the sensor signal V also changes randomly thereafter, a large value can be obtained when the window or door is opened by integrating the difference on the side where the sensor signal decreases. On the other hand, in the drift period, the smoking period, or the stable period, the sensor signal either increases or is almost constant, and the value is small even if the difference on the side where the sensor signal decreases is integrated. Therefore, if the difference is negative, it is integrated and convolved with a time constant of about 30 to 120 seconds. If the door or window is open, the noise filter 2
36 emits a large signal, after which the doors and windows close and 6
The noise signal 236 continues to generate a signal for about 0 to 240 seconds. The time constant for the signal to decrease to 1 / e was set to 30 to 60 seconds, and the duration of the signal of the noise filter 236 was set to 60 to 240 seconds. As a result, when the door or window is open, the differential detection threshold value J is maximized, and the detection threshold value is set to an intermediate value during the drift period.
In the subsequent stable period, smoking can be detected quickly by minimizing the detection threshold.

【0043】[0043]

【表3】 プログラムの要部 図18の包絡線検出 READ VS センサ出力Vsを読む(1秒毎) V4=V3: V3=V2: V2=V1: V1=VS 最新の出力をV1に3つ前をV4に入力 D1=(V1+V2-V3-V4)/V1 1階微分 (時定数2秒) IF T MOD 10 =0 AND V1≧VH THEN VH=VH*(1+p2) IF T MOD 10 =0 AND V1≦VH THEN VH=VH*(1-p2) 10秒毎に修正定数P2で包絡線の値VHを修 正 Q=VH/V1 VHとV1の比を求める J=INT(Q*K3)+J0 比の値に応じいき値をJ0から増加 IF D1≧J THEN X=1 いき値以上の微分信号で空気清浄器を駆動[Table 3] Main parts of program Envelope detection READ VS Read sensor output Vs in Fig. 18 (every 1 second) V4 = V3: V3 = V2: V2 = V1: V1 = VS The latest output is 3 before V1. Input to V4 D1 = (V1 + V2-V3-V4) / V1 1st derivative (time constant 2 seconds) IF T MOD 10 = 0 AND V1 ≧ VH THEN VH = VH * (1 + p2) IF T MOD 10 = 0 AND V1 ≦ VH THEN VH = VH * (1-p2) Correct the envelope value VH with the correction constant P2 every 10 seconds Q = VH / V1 Find the ratio of VH and V1 J = INT (Q * K3) + J0 Increase the threshold value from J0 according to the ratio value IF D1 ≧ J THEN X = 1 Drive the air purifier with a differential signal above the threshold value

【0044】図18に大域フィルタ246を用いたフィ
ルタを示す。図において242は包絡線検出回路、24
4は除算回路である。図18の実施例の動作を表3に示
す。センサ信号Vに対して30分〜4時間程度の時定数
で追随する包絡線の値を求めると、これはセンサ信号V
の細かな挙動を省略したものとなる。言うなればこの値
はセンサ信号Vの長期平均値である。センサ信号Vの長
期平均とセンサ信号Vの現在値とを比較すると、窓やド
アが開いている場合にはセンサ信号Vの現在値が小さ
く、安定期や喫煙期ではセンサ信号Vの現在値が大きい
ことになる。そこで図18の大域フィルタ246では、
例えば10秒毎に包絡線の値VHの修正を行い、修正定
数P2(時定数としては30分〜4時間程度)を用い、
包絡線の値VHを徐々にセンサ信号Vに追随させる。な
お包絡線を用いることに替えて、センサ信号Vの過去の
単純平均等を用いてもよく、過去のガスセンサ信号を統
計化したものであれば良い。除算回路244で、包絡線
の値VHとガスセンサ信号の現在値V1との比を求め、こ
れにより比較回路208での微分の検出いき値を発生さ
せる。
FIG. 18 shows a filter using the global filter 246. In the figure, 242 is an envelope detection circuit, 24
Reference numeral 4 is a division circuit. Table 3 shows the operation of the embodiment shown in FIG. When the value of the envelope that follows the sensor signal V with a time constant of about 30 minutes to 4 hours is calculated, this is the sensor signal V
The detailed behavior of is omitted. This value is, so to speak, a long-term average value of the sensor signal V. Comparing the long-term average of the sensor signal V with the current value of the sensor signal V, the current value of the sensor signal V is small when the window or door is open, and the current value of the sensor signal V is stable during the stable period or smoking period. It will be big. Therefore, in the global filter 246 of FIG.
For example, the envelope value VH is corrected every 10 seconds, and the correction constant P2 (a time constant of about 30 minutes to 4 hours) is used.
The envelope value VH is made to follow the sensor signal V gradually. Note that instead of using the envelope, a past simple average of the sensor signal V or the like may be used, as long as the past gas sensor signal is statisticized. The dividing circuit 244 obtains the ratio between the envelope value VH and the current value V1 of the gas sensor signal, and thereby the differential detection threshold value in the comparing circuit 208 is generated.

【0045】図20に戻りこの場合の動作を説明する。
ドアや窓が開いている場合にはセンサ信号Vが減少し、
VH/V1が増加して微分の検出いき値Jが増加する。一
方ドリフトによりセンサ信号V1が増加すると、VH/V
1が徐々に減少し微分の検出いき値Jが徐々に減少す
る。そして安定期に移行するとVH/V1の値は小さくな
り、これに応じて微分の検出いき値Jは最小となる。図
18のフィルタ246も、ガスセンサ信号Vが小さいと
きに検出いき値を増加させ、ガスセンサ信号の非線形性
の補償をする作用がある。
Returning to FIG. 20, the operation in this case will be described.
When the door or window is open, the sensor signal V decreases,
VH / V1 increases and the differential detection threshold value J increases. On the other hand, if the sensor signal V1 increases due to drift, VH / V
1 gradually decreases and the differential detection threshold value J gradually decreases. The value of VH / V1 becomes smaller at the stable period, and accordingly the differential detection threshold value J becomes minimum. The filter 246 of FIG. 18 also has an effect of increasing the detection threshold value when the gas sensor signal V is small and compensating for the non-linearity of the gas sensor signal.

【0046】図19に微分信号へのバンドパスフィルタ
を利用したフィルタ256を示し、表4にその動作を示
す。図19において、252は微分回路、254,25
5は微分係数が所定の範囲にあるか否かを確認するウィ
ンドウで、258はカウンタである。ウィンドウ254
は、1階微分D1がa以上b以下でカウンタ258を例
えば1加算し、ウィンドウ255は1階微分D1が−c
以下でカウンタ258を例えば元の値の3/4に減算す
る。ここでc>b>aとする。
FIG. 19 shows a filter 256 using a bandpass filter for the differential signal, and Table 4 shows its operation. In FIG. 19, 252 is a differentiating circuit, 254, 25
Reference numeral 5 is a window for confirming whether the differential coefficient is within a predetermined range, and 258 is a counter. Window 254
Is 1 or more and less than or equal to b, the counter 258 is incremented by 1, and the window 255 has a first-order differential D1 of -c.
In the following, the counter 258 is subtracted, for example, to 3/4 of the original value. Here, c>b> a.

【0047】[0047]

【表4】 プログラムの要部 図19の微分フィルタ READ VS センサ出力Vsを読む(1秒毎) V4=V3: V3=V2: V2=V1: V1=VS 最新の出力をV1に3つ前をV4に入力 D1=(V1+V2-V3-V4)/V1 1階微分 (時定数2秒) IF D1≦b AND D1≧a THEN C2=C2+1 IF D1≦-C THEN C2=INT(3/4*C2) c>b>a 微分信号がドリフトの範囲にあればカウンタ を加算、センサ出力が急激に減少すればカウ ンタを減算 J=J0-C2*K4 カウンタの値で微分のいき値を修正 IF D1≧J THEN X=1 いき値以上の微分信号で空気清浄器を駆動[Table 4] Main part of program Read differential filter READ VS sensor output Vs in Fig. 19 (every 1 second) V4 = V3: V3 = V2: V2 = V1: V1 = VS Input to V4 D1 = (V1 + V2-V3-V4) / V1 1st derivative (time constant 2 seconds) IF D1 ≦ b AND D1 ≧ a THEN C2 = C2 + 1 IF D1 ≦ -C THEN C2 = INT (3 / 4 * C2) c>b> a If the differential signal is within the drift range, add the counter, and if the sensor output sharply decreases, subtract the counter. J = J0-C2 * K4 The differential value with the counter value. Correct IF D1 ≧ J THEN X = 1 Drive the air purifier with a differential signal above the threshold value

【0048】この場合の動作を図20で示すと、ドアや
窓が開くとセンサ信号Vは急激に減少するので1階微分
信号D1は−c以下となり、カウンタ258の値は急激
に減算される。一方ドリフト期に入りセンサ信号Vが勾
配aとbの間で増加すると、ウィンドウ254が開きカ
ウンタ258が加算される。この結果ドリフトが進行す
るとカウンタ258の値は増加し、ドアや窓が開くとカ
ウンタ258の値は急激に減少して0に近づく。そして
カウンタ258の値が大きいほど微分の検出いき値を小
さくし、カウンタ258の値が小さいほど微分の検出い
き値を大きくすると、ドアや窓が開いているときには微
分の検出いき値が最大となり、ドリフト期では微分の検
出いき値がやや大きな値となり、安定期で喫煙に対する
微分の検出いき値が最小となる。なおこのフィルタ25
6もガスセンサ信号の非線形性を補正し、見かけの感度
が小さくなる安定期で感度を増加させる役割を持つ。
The operation in this case is shown in FIG. 20. When the door or window is opened, the sensor signal V sharply decreases, so that the first-order differential signal D1 becomes -c or less and the value of the counter 258 is rapidly subtracted. . On the other hand, when the sensor signal V increases between the slopes a and b in the drift period, the window 254 is opened and the counter 258 is added. As a result, as the drift progresses, the value of the counter 258 increases, and when the door or window opens, the value of the counter 258 rapidly decreases and approaches 0. The larger the value of the counter 258, the smaller the differential detection threshold value, and the smaller the value of the counter 258, the larger the differential detection threshold value. When the door or window is open, the differential detection threshold value becomes the maximum. In the drift period, the differential detection threshold value becomes slightly large, and in the stable period, the differential detection threshold value for smoking becomes the minimum. Note that this filter 25
6 also has a role of correcting the non-linearity of the gas sensor signal and increasing the sensitivity in the stable period when the apparent sensitivity becomes small.

【0049】図16〜図19のいずれのフィルタも、動
作を図21のようにまとめることができる。図16〜図
19のフィルタは、いずれも何等かの意味で車室内の雰
囲気を窓やドアが開いている状態とドリフト状態並びに
安定期の3つに分類する。例えば図16や図17のフィ
ルタでは窓やドアが開いていることを検出し、フィルタ
の時定数を30〜120秒程度と長めに設定することに
よりその後のドリフトの初期を検出する。また図18の
フィルタ246では、包絡線の値VHとガスセンサ20
2の信号の現在値V1との比較から、文字どおりに窓や
ドアが開いた状態,ドリフト期,安定期の3つを検出す
る。図19のフィルタ256では、ウィンドウ254で
ドリフトを検出し、ウィンドウ255で窓やドアが開い
たことを検出してカウンタ258を減算する。この場合
の検出は、ウィンドウ254でドリフトを検出すること
を中心にしている。このようにして安定期やドリフト
期、窓やドアの開放期の3つに雰囲気を分類すると、そ
れに応じて微分の検出いき値Jを修正する。この結果微
分の検出いき値Jは図21のように、ノイズが激しけれ
ば激しいほど増加することになる。なおノイズが極端に
激しい場合、いき値Jを無限大にし、実質的に微分の検
出を禁止しても良い。
The operation of any of the filters shown in FIGS. 16 to 19 can be summarized as shown in FIG. Each of the filters in FIGS. 16 to 19 classifies the atmosphere in the vehicle compartment into three states of a state in which windows and doors are open, a drift state, and a stable period in some sense. For example, with the filters of FIGS. 16 and 17, it is detected that the window or door is open, and the initial time of the subsequent drift is detected by setting the time constant of the filter to a long time of about 30 to 120 seconds. In addition, in the filter 246 of FIG. 18, the envelope value VH and the gas sensor 20
From the comparison with the current value V1 of the signal of No. 2, three states, that is, the state where the window or door is opened literally, the drift period, and the stable period are detected. In the filter 256 of FIG. 19, the drift is detected in the window 254, the opening of the window or the door is detected in the window 255, and the counter 258 is subtracted. The detection in this case is centered on detecting the drift in the window 254. In this way, when the atmosphere is classified into the stable period, the drift period, and the window and door opening period, the differential detection threshold value J is corrected accordingly. As a result, the detection threshold value J of the differential increases as the noise becomes more intense as shown in FIG. If the noise is extremely intense, the threshold value J may be set to infinity to substantially prohibit the detection of the differential.

【0050】実施例ではノイズの検出時に微分信号を無
効とするのではなく、微分の検出いき値Jを修正するよ
うにしている。このことの今一つの意味を説明する。例
えば窓やドアが開いている状態でも、30秒程度の間単
調にセンサ信号Vが増加し続けることがある。ここで2
0秒程度の時定数のフィルタを用い、フィルタの信号で
微分の検出信号を無効にすると、短い時定数では誤動作
が生じ得る。しかしながらここでフィルタ206の時定
数を延ばすと、窓やドアが閉じた後のドリフト期にもそ
の間デッドタイムが生じることになる。しかし実際には
ドリフト期に喫煙が行われるとドリフトによるセンサ信
号の増加に喫煙によるセンサ信号の増加が加わり、セン
サ信号の微分係数はより大きくなる。そこで検出いき値
Jをノイズの大小により修正し、かつフィルタ206の
時定数を例えば30〜120秒程度と長くすれば、ドリ
フト期にデッドタイムをもたらすことなくノイズを除去
することができる。
In the embodiment, the differential detection threshold value J is corrected instead of invalidating the differential signal when noise is detected. I will explain another meaning of this. For example, even when the window or door is open, the sensor signal V may continuously increase for about 30 seconds. 2 here
If a filter with a time constant of about 0 seconds is used and the differential detection signal is invalidated by the signal of the filter, a malfunction may occur with a short time constant. However, if the time constant of the filter 206 is extended here, a dead time will occur during the drift period after the window or door is closed. However, when smoking is actually performed in the drift period, the increase in the sensor signal due to the drift is added to the increase in the sensor signal due to the drift, and the differential coefficient of the sensor signal becomes larger. Therefore, if the detection threshold value J is corrected according to the magnitude of noise and the time constant of the filter 206 is lengthened to, for example, about 30 to 120 seconds, noise can be removed without causing dead time in the drift period.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】 実施例の空調制御装置のブロック図FIG. 1 is a block diagram of an air conditioning control device according to an embodiment.

【図2】 実施例の空調制御装置の要部ブロック図FIG. 2 is a block diagram of a main part of an air conditioning control device according to an embodiment.

【図3】 第2の実施例の空調制御装置の要部ブロッ
ク図
FIG. 3 is a block diagram of a main part of an air conditioning control device according to a second embodiment.

【図4】 第3の実施例の空調制御装置の要部ブロッ
ク図
FIG. 4 is a block diagram of essential parts of an air conditioning control device according to a third embodiment.

【図5】 第4の実施例の空調制御装置の要部ブロッ
ク図
FIG. 5 is a block diagram of essential parts of an air conditioning control device according to a fourth embodiment.

【図6】 第5の実施例の空調制御装置の要部ブロッ
ク図
FIG. 6 is a block diagram of a main part of an air conditioning control device according to a fifth embodiment.

【図7】 第6の実施例の空調制御装置の要部ブロッ
ク図
FIG. 7 is a block diagram of a main part of an air conditioning control device according to a sixth embodiment.

【図8】 第1の実施例の動作アルゴリズムを示すフ
ローチャート
FIG. 8 is a flowchart showing an operation algorithm of the first embodiment.

【図9】 この発明の検出原理を示す、ガスセンサ信
号の特性図
FIG. 9 is a characteristic diagram of a gas sensor signal showing the detection principle of the present invention.

【図10】 ドア開放時と喫煙時の車両内でのガスセン
サ信号を示す特性図
FIG. 10 is a characteristic diagram showing gas sensor signals inside the vehicle when the door is open and when smoking.

【図11】 ドア開放時とドリフト時の車両内でのガス
センサ信号を示す特性図
FIG. 11 is a characteristic diagram showing gas sensor signals in the vehicle when the door is open and when the vehicle drifts.

【図12】 窓を開いた際のガスセンサ信号を示す特性
FIG. 12 is a characteristic diagram showing a gas sensor signal when a window is opened.

【図13】 第7の実施例の空調制御装置の要部ブロッ
ク図
FIG. 13 is a block diagram of essential parts of an air conditioning control device according to a seventh embodiment.

【図14】 第7の実施例の空調制御装置での信号の流
れを示す図
FIG. 14 is a diagram showing a signal flow in the air conditioning control device of the seventh embodiment.

【図15】 第8の実施例のガス検出装置のブロック図FIG. 15 is a block diagram of a gas detection device according to an eighth embodiment.

【図16】 第8の実施例で用いたノイズフィルタのブ
ロック図
FIG. 16 is a block diagram of a noise filter used in the eighth embodiment.

【図17】 他のノイズフィルタのブロック図FIG. 17 is a block diagram of another noise filter.

【図18】 第8の実施例で用いた大域フィルタのブロ
ック図
FIG. 18 is a block diagram of a global filter used in the eighth embodiment.

【図19】 第8の実施例で用いた微分フィルタのブロ
ック図
FIG. 19 is a block diagram of a differential filter used in the eighth embodiment.

【図20】 車室内でのガスセンサ信号の特性図FIG. 20 is a characteristic diagram of a gas sensor signal in the vehicle interior.

【図21】 第8の実施例でのノイズとガスセンサ信号
の微分への検出いき値の関係を示す特性図
FIG. 21 is a characteristic diagram showing a relationship between noise and a detection threshold value for differentiation of a gas sensor signal in the eighth embodiment.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

2 ガスセンサ 4 ヒータ 6 金属酸化物半導体 8 電源 10 マイクロコンピュータ 12 空気清浄器 14 ADコンバータ 16 微分回路 18 ノイズフィルタ 20 カウンタ 22 停止制御回路 31 平均値算出回路 32 比較回路 33 カウンタ 34 タイマ 41 エッジ検出回路 51 ノイズ検出回路 52 比較回路 54 アンド回路 71 加算回路 72 加算回路 R2〜R4 抵抗 C1 コンデンサ A1 増幅回路 100 マイクロコンピュータ 102 2ポートADコンバータ 104 喫煙検出回路 106 ランダムノイズ検出回路 108 窓の開放検出回路 110 センサ出力の長期平均検出回路 112 空気清浄器の停止レベル発生回路 114 センサ出力の一時メモリ 2 Gas Sensor 4 Heater 6 Metal Oxide Semiconductor 8 Power Supply 10 Microcomputer 12 Air Purifier 14 AD Converter 16 Differentiation Circuit 18 Noise Filter 20 Counter 22 Stop Control Circuit 31 Average Value Calculation Circuit 32 Comparison Circuit 33 Counter 34 Timer 41 Edge Detection Circuit 51 Noise detection circuit 52 Comparison circuit 54 AND circuit 71 Addition circuit 72 Addition circuit R2 to R4 Resistance C1 Capacitor A1 Amplification circuit 100 Microcomputer 102 2-port AD converter 104 Smoking detection circuit 106 Random noise detection circuit 108 Window open detection circuit 110 Sensor output Long-term average detection circuit 112 Air purifier stop level generation circuit 114 Temporary memory for sensor output

Claims (7)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 ガスセンサ信号の局所的な挙動からガス
を検出するための手段と、 ガスセンサ信号の過去の大域的な挙動から、ガスセンサ
信号の大域的な特徴を抽出するための手段と、 局所的な挙動から求めたガスの検出信号を、ガスセンサ
信号の大域的な特徴で修正するための手段とを設けた、
ガス検出装置。
1. A means for detecting a gas from a local behavior of a gas sensor signal, a means for extracting a global characteristic of the gas sensor signal from a past global behavior of the gas sensor signal, and a local means. And a means for correcting the detection signal of the gas obtained from various behaviors with the global characteristics of the gas sensor signal,
Gas detector.
【請求項2】 ガスセンサ信号の大域的な特徴を抽出す
るための手段では、ガスセンサ信号のランダムな変動の
程度を統計化するようにしたことを特徴とする、請求項
1に記載のガス検出装置。
2. The gas detecting device according to claim 1, wherein the means for extracting the global characteristic of the gas sensor signal is adapted to statistically quantify the degree of random fluctuation of the gas sensor signal. .
【請求項3】 ガスセンサ信号の大域的な特徴を抽出す
るための手段では、過去のガスセンサ信号を大域的に統
計化したものと、現在付近のガスセンサ信号とを比較す
るようにしたことを特徴とする、請求項1に記載のガス
検出装置。
3. A means for extracting global characteristics of a gas sensor signal is characterized in that a past statistical data of a gas sensor signal is globally statistically compared with a gas sensor signal in the vicinity of the present time. The gas detector according to claim 1.
【請求項4】 ガスセンサ信号の大域的な特徴を抽出す
るための手段では、ガスセンサ信号のドリフトが所定の
範囲内にあることを検出するようにしたことを特徴とす
る、請求項1に記載のガス検出装置。
4. The means for extracting the global characteristic of the gas sensor signal is adapted to detect that the drift of the gas sensor signal is within a predetermined range. Gas detector.
【請求項5】 車室内で発生したガスをガスセンサで検
出するための装置において、 ガスセンサ信号を少なくとも1階以上微分し、ガスを検
出するための手段と、 ガスセンサ信号のランダムな変動を検出するための手段
と、 ガス検出手段の信号とランダム変動の検出手段の信号を
組合せ、空調装置を制御するための手段を設けたことを
特徴とする、ガス検出装置。
5. A device for detecting a gas generated in a vehicle compartment by a gas sensor, for differentiating the gas sensor signal by at least one floor or more to detect the gas, and for detecting a random fluctuation of the gas sensor signal. And a means for controlling the air conditioner by combining the signal from the gas detection means and the signal from the random fluctuation detection means.
【請求項6】 空調装置を空気清浄器とし、検出対象ガ
スを喫煙によるガスとしたことを特徴とする、請求項5
に記載のガス検出装置。
6. The air conditioner is an air purifier, and the detection target gas is a smoking gas.
The gas detection device described in 1.
【請求項7】 車室内で発生したガスをガスセンサで検
出するための装置において、 ガスセンサ信号を少なくとも1階以上微分し、ガスを検
出するための手段と、 ガスセンサ信号の急激な低下を検出するための手段と、 ガスセンサ信号の急激な低下の検出後は、ガス検出手段
でのガスの検出をガスの検出を抑制するように修正する
ための手段とを設けたことを特徴とする、ガス検出装
置。
7. An apparatus for detecting gas generated in a vehicle compartment with a gas sensor, for differentiating a gas sensor signal by at least one floor to detect gas, and for detecting a sudden drop in the gas sensor signal. And a means for correcting the detection of the gas by the gas detection means so as to suppress the detection of the gas after the detection of the sudden drop of the gas sensor signal. .
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