KR20160108184A - 노크 센서를 사용하여 메이팅 실린더의 헬스를 도출하기 위한 방법 및 시스템 - Google Patents

노크 센서를 사용하여 메이팅 실린더의 헬스를 도출하기 위한 방법 및 시스템 Download PDF

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이야드 바탈
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Abstract

왕복 디바이스에서의 제1 실린더의 헬스를 도출하는 방법은 제1 실린더 근처의 제1 노크 센서로부터 제1 신호를 수신하는 단계, 제2 실린더 근처의 제2 노크 센서로부터 제2 신호를 수신하는 단계, 제1 신호 및 제2 신호를 프로세싱하는 단계, 및 제1 신호가 제2 신호와 간섭하는지 여부를 결정함으로써 제1 실린더의 헬스를 도출하는 단계를 포함한다.

Description

노크 센서를 사용하여 메이팅 실린더의 헬스를 도출하기 위한 방법 및 시스템{METHODS AND SYSTEMS TO DERIVE HEALTH OF MATING CYLINDER USING KNOCK SENSORS}
본원에 개시되는 발명은 노크 센서(knock sensor)에 관한 것으로, 더 구체적으로, 멀티-실린더 왕복 디바이스(multi-cylinder reciprocating device)에 장착되는 노크 센서에 관한 것이다.
연소 기관(combustion engine)은 거리에 걸쳐 컴포넌트를 이동시키기 위해, 전형적으로 천연 가스(natural gas), 가솔린(gasoline), 디젤(diesel) 등과 같은 탄소계 연료를 연소시키고, 엔진의 특정 컴포넌트, 예를 들어 실린더에 배치되는 피스톤(piston)에 힘을 가하도록 고온 및 고압 가스의 대응하는 팽창을 이용한다. 각 실린더는 탄소계 연료의 연소와 상관하여 개폐하는 하나 이상의 밸브를 포함할 수 있다. 예를 들어, 흡기 밸브(intake valve)는 공기와 같은 산화제를 실린더 내로 지시할(direct) 수 있고, 이 산화제는 그 후에 연료와 혼합되고 연소된다. 연소 유체, 예를 들어 고압 가스는 그 후에 배기 밸브(exhaust valve)를 통해 실린더를 빠져나오도록 지시될 수 있다. 따라서, 탄소계 연료는 로드(load)를 구동시키는데(driving) 있어서 유용한 기계적 운동으로 변환된다. 예를 들어, 로드는 전기 파워를 생산하는 발생기(generator)일 수 있다.
노크 센서는 멀티-실린더 왕복 디바이스를 모니터하기 위해 사용될 수 있다. 노크 센서는 실린더의 외부에 장착될 수 있고 왕복 디바이스가 원하는 대로 실행되는지 아닌지를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 노크 센서는 때때로 오동작하고(malfunction), 동작 동안 파손되거나(break), 잘못된 실린더에 와이어링(wired)될 수 있다. 따라서, 노크 센서에 의해 수집되는 데이터를 검사하는 방식을 가지고, 및/또는 1차 노크 센서가 동작 동안 작동을 중단하는 경우에 다른 실린더 상에 장착되는 노크 센서를 사용하여 실린더의 측정을 수행하는 방식을 가지는 것이 유익할 것이다.
본래 청구 발명의 범위에 따르는 특정 실시예가 이하에 요약된다. 이들 실시예는 청구 발명의 범위를 제한하도록 의도되는 것이 아니라, 오히려 이들 실시예는 단지 본 발명의 가능한 형태의 간략한 요약을 제공하려는 것이다. 또한, 본 발명은 이하에 설명되는 실시예와 유사할 수 있거나 다를 수 있는 다양한 형태를 망라할 수 있다.
제1 실시예에서, 왕복 디바이스에서 제1 실린더의 헬스를 도출하는 방법은 제1 실린더 근처의 제1 노크 센서로부터 제1 신호를 수신하는 단계, 제2 실린더 근처의 제2 노크 센서로부터 제2 신호를 수신하는 단계, 제1 신호 및 제2 신호를 프로세싱하는 단계, 및 제1 신호가 제2 신호와 간섭하는지 여부를 결정함으로써 제1 실린더의 헬스를 도출하는 단계를 포함한다.
제2 실시예에서, 시스템은 왕복 엔진을 제어하도록 구성되는 제어기를 포함하고, 제어기는 제1 실린더 근처의 제1 노크 센서로부터 제1 신호를 수신하도록, 제2 실린더 근처의 제2 노크 센서로부터 제2 신호를 수신하도록, 제1 신호 및 제2 신호를 프로세싱하도록, 및 제1 신호가 제2 센서와 간섭하는지 여부를 결정함으로써 제1 실린더의 헬스를 도출하도록 구성되는 프로세서를 포함한다.
제3 실시예에서, 비-일시적 컴퓨터 판독가능한 매체는 실행될 때 프로세서로 하여금 제1 실린더 근처의 제1 노크 센서로부터 제1 신호를 수신하게 하고, 제2 실린더 근처의 제2 노크 센서로부터 제2 신호를 수신하게 하고, 여기서 제1 실린더는 제2 실린더와 360도의 크랭크 각도로 위상을 벗어나 있고, 제1 신호 및 제2 신호를 프로세싱하게 하고, 및 제1 신호가 제2 센서와 간섭하는지 여부를 결정하는 것을 포함하여 제1 실린더의 헬스를 도출하게 하는 실행가능한 명령어를 포함한다.
본 발명의 이들 및 다른 피처, 양상 및 장점은 다음의 상세한 설명이 첨부하는 도면을 참조하여 숙독될 때 더 잘 이해될 것이고, 유사 문자는 도면 전반의 유사 부분을 나타낸다:
도 1은 본 개시물의 양상에 따른 엔진 구동 파워 발생 시스템(engine driven power generation system)의 실시예의 블록도이다.
도 2는 본 개시물의 양상에 따른 피스톤 어셈블리(piston assembly)의 일 실시예의 측단면도이다.
도 3은 본 개시물의 양상에 따라 도 2에 도시되는 노크 센서에 의해 측정되는 데이터의 엔진 잡음 플롯(engine noise plot)의 실시예이다.
도 4는 본 개시물의 양상에 따른 제1 완성 흡기, 압축, 연소 및 배기 사이클에 걸쳐 플롯팅되는(plotted) 연소 시그니처(signature) 및 밸브 시그니처의 실시예이다.
도 5는 본 개시물의 양상에 따라 오버레이된 도출 이벤트와 크랭크 각도로 플롯팅되는 제1 완성 흡기, 압축, 연소 및 배기 사이클에 걸쳐 플롯팅되는 연소 시그니처(signature) 및 밸브 시그니처의 실시예이다.
도 6은 본 개시물의 양상에 따른 메이팅 실린더와의 간섭성에 대해 검사하기 위해 360도 크랭크 각도로 시프팅되는 연소 시그니처의 실시예이다.
도 7은 본 개시물의 양상에 따라 도 3에 도시되는 샘플 엔진 잡음 플롯의 스케일 버전의 실시예이다.
도 8은 본 개시물의 양상에 따라 중복된 공격(attack), 쇠퇴(decay), 지속(sustain), 방출(release)(ADSR)의 4개의 주된 파라미터로 도 4에 도시되는 샘플 스케일(sample scaled) 엔진 잡음 플롯의 실시예이다.
도 9는 본 개시물의 양상에 따른 피처 벡터를 사용하는 2-상태 기계 학습 모델(two-state machine learning model)의 실시예이다.
도 10은 본 개시물의 양상에 따른 예측 주파수 대역 및 단시간 퓨리에 변환을 이용하는 모델의 실시예이다.
도 11은 본 개시물의 양상에 따라 노크 센서를 사용하여 메이팅 실린더의 헬스를 도출하기 위한 프로세스의 다수의 실시예를 도시하는 흐름도이다.
본 발명의 하나 이상의 특정 실시예가 이하에 설명될 것이다. 이들 실시예의 간략한 설명을 제공하기 위해, 실제구현의 모든 피처가 명세서에 설명되지는 않을 수 있다. 그와 같은 실제구현의 개발에 있어서, 임의의 엔지니어링 또는 설계 프로젝트에서와 같이, 일 구현에서 다른 구현으로 변화할 수 있는, 시스템-관련 및 비즈니스-관련(business-related) 제약에 따르는 것과 같은, 개발자의 특정 목표를 달성하기 위해 수많은 구현-특정 판정(decision)이 이루어져야 한다. 더욱이, 그와 같은 개발 노력이 복잡하고 시간 소모적일 수 있지만, 그럼에도 불구하고 본 개시물의 이익을 가지는 당업자에 대해 설계, 제작 및 제조를 착수하는 루틴(routine)이 될 것임이 인식되어야 한다.
본 발명의 다양한 실시예의 엘리먼트를 도입할 때, 관사 "a" 및 "an", "the" 및 "said"는 하나 이상의 엘리먼트가 존재함을 의미하도록 의도된다. 용어 "포함하는(comprising)", "포함하는(including)" 및 "가지는(having)"은 내포적인 것으로 의도되고 정렬된 엘리먼트와 다른 추가적인 엘리먼트가 존재할 수 있음을 의미한다.
노크 센서는 때때로 원하지 않는 유지보수 이벤트(maintenace event)를 경험한다. 따라서, 노크 센서에 의해 수집되는 데이터를 검증하기 위한 방식을 가지고 및/또는 1차 노크 센서가 동작 동안 작동을 중단하는 경우에 다른 실린더 상에 장착되는 노크 센서를 사용하여 실린더의 측정을 행하는 것이 유익할 것이다. 제1 실린더의 노크 센서로부터 신호를 사용함으로써, 왕복 시스템은 제2 실린더(예를 들어, 메이팅 실린더)에 대한 신호에 더 견고하게 질문할 수 있거나 제2 실린더의 노크 센서가 엔진 동작 동안 비기능적인 것으로 결정된다면 "고장 보호(limp home)"(즉 측정 실린더의 헬스를 결정)하도록 제1 실린더의 노크 센서를 사용할 수 있다.
본원에 설명된 기술은 제1 실린더 근처의 제1 노크 센서로부터 제1 신호를 수신하도록, 제2 실린더 근처의 제2 노크 센서로부터 제2 신호를 수신하도록, 제1 신호 및 제2 신호를 프로세싱하도록, 및 제1 신호가 제2 신호와 간섭하는지 여부를 결정함으로써 제1 실린더의 헬스를 도출하도록 제공한다. 프로세싱은 시그니처 분석, ADSR(또는 ASDR) 엔벨로프(envelope)의 적용, 기계 학습 등을 포함할 수 있다. 기계 학습은 피처 벡터 또는 예측 주파수 대역의 사용을 포함할 수 있다. 프로세싱은 또한 신호를 평활화하는 것을 포함할 수 있다. 동일한 시스템 및 개시된 방법은 또한 다른 실린더로부터의 노크 센서 신호를 사용하여 일 실린더의 헬스를 도출하기 위해 사용될 수 있다.
도면을 참조하면, 도 1은 엔진 구동 파워 발생 시스템(10)의 일부분의 실시예의 블록도를 도시한다. 이하에 상세하게 설명되는 바와 같이, 시스템(10)은 하나 이상의 연소 챔버(14)(예를 들어, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 또는 그 이상의 연소 챔버(14))를 가지는 엔진(12)(예를 들어, 왕복 내연 기관)을 포함한다. 도 1은 내연 기관(12)을 도시하더라도, 임의의 왕복 디바이스가 사용될 수 있음이 이해되어야 한다. 에어 서플라이(air supply)(16)는 공기, 산소, 산소-풍부(oxygen-enriched) 공기, 산소-부족(oxygen-reduced) 공기, 또는 그 임의의 조합과 같은 가압 산화제(18)를 각 연소 챔버(14)에 제공하도록 구성된다. 연소 챔버(14)는 또한 연료 공급부(22)로부터 연료(20)(예를 들어, 액체 및/또는 가스 연료)를 수신하도록 구성되고, 연료-공기 혼합물(fuel-air mixture)은 점화하고 각 연소 챔버(14) 내에서 연소한다. 고온의 가압된 연소 가스는 각 연소 챔버(14)에 인접한 피스톤(24)으로 하여금 실린더(26) 내에서 선형적으로 이동하게 하여 가스에 의해 가해지는 압력을 회전 운동으로 변환하여, 샤프트(28)가 회전하게 야기시킨다. 또한, 샤프트(28)는 샤프트(28)의 회전을 통해 파워링되는 로드(30)에 커플링된다. 예를 들어, 로드(30)는 전기 발생기와 같은 시스템(10)의 회전 출력을 통해 파워를 발생시킬 수 있는 임의의 적합한 디바이스일 수 있다. 추가로, 다음의 논의는 산화제(18)로서 공기를 지칭하더라도, 임의의 적합한 산화제가 개시된 실시예에 사용될 수 있다. 유사하게, 연료(20)는 예를 들어, 천연 가스, 관련된 석유 가스(petroleum gas), 프로판(propane), 바이오가스(biogas), 하수 가스(sewage gas), 매립지 가스(landfill gas), 탄광 가스(coal mine gas)와 같은 임의의 적합한 가스 연료일 수 있다.
본원에 개시된 시스템(10)은 정지형 애플리케이션(예를 들어, 산업적 파워 발로 엔진) 또는 이동형 애플리케이션(예를 들어, 차량 또는 비행기)에서의 사용을 위해 적응될 수 있다. 엔진(12)은 2-스트로크 엔진(two-stroke engine), 3-스트로크 엔진, 4-스트로크 엔진, 5-스트로크 엔진 또는 6-스트로크 엔진일 수 있다. 엔진(12)은 또한 임의의 수의 연소 챔버(14), 피스톤(24) 및 관련 실린더(26)(예를 들어, 1-24)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 특정 실시예에서, 시스템(10)은 실린더(26)에서 왕복 운동하는 4, 6, 8, 10, 16, 24 또는 그 이상의 피스톤(24)을 가지는 큰-규모의(large-scale) 산업적 왕복 엔진(12)을 포함할 수 있다. 일부 그와 같은 경우에, 실린더(26) 및/또는 피스톤(24)은 대략 13.5 - 34 센티미터(cm) 사이의 직경을 가질 수 있다. 일부 실시예에서, 실린더(26) 및/또는 피스톤(24)은 대략 10-40 cm, 15-25 cm 또는 약 15 cm의 직경을 가질 수 있다. 시스템(10)은 10 kW 내지 10 MW 사이의 범위에 있는 파워를 발생시킬 수 있다. 일부 실시예에서, 엔진(12)은 대략 분당 1800 레볼루션(RPM) 미만으로 동작할 수 있다. 일부 실시예에서, 엔진(12)은 대략 2000 RPM, 1900 RPM, 1700 RPM, 1600 RPM, 1500 RPM, 1400 RPM, 1300 RPM, 1200 RPM, 1000 RPM, 900 RPM 또는 750 RPM 미만에서 동작할 수 있다. 일부 실시예에서, 엔진(12)은 대략 750-2000 RPM, 900-1800 RPM 또는 1000-1600 RPM 사이에서 동작할 수 있다. 일부 실시예에서, 엔진(12)은 대략 1800 RPM, 1500 RPM, 1200 RPM, 1000 RPM, 또는 900 RPM에서 동작할 수 있다. 예시적인 엔진(12)은 General Electric Company의 Jenbacher 엔진(예를 들어, Jenbacher 타입 2, 타입 3, 타입 4, 타입 6 또는 J920 FleXtra) 또는 Waukesha 엔진(예를 들어, Waukesha VGF, VHP, APG, 275GL)을 포함할 수 있다.
구동 파워 발생 시스템(10)은 엔진 "노크" 및/또는 엔진(12)의 다른 실행 특성을 검출하기 위해 적합한 하나 이상의 노크 센서(32)를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 노크 센서는 엔진 헤드의 실린더(26)에 장착될 수 있다. 그러나, 노크 센서(32)는 진동을 감지하기 위해 실린더에 장착되지 않아도 된다. 일부 실시예에서, 노크 센서(32)는 실린더(26) 근처에 배치될 수 있다. 노크 센서(32)는 폭발(detonation), 조기점화(pre-ignition) 및/또는 핑잉(pinging)으로 인한 진동과 같이 엔진(12)에 의해 야기되는 진동을 감지하도록 구성되는 임의의 센서일 수 있다. 노크 센서(32)는 제어기(예를 들어, 왕복 디바이스 제어기), 엔진 제어 유닛(ECU)(34)에 통신적으로 커플링된 것으로 도시된다. 동작 동안, 노크 센서(32)로부터의 신호는 노킹 조건(예를 들어, 핑잉) 또는 다른 행동이 존재하는지 여부를 결정하기 위해 ECU(34)에 전달된다. ECU(34)는 그 후에 바람직하지 않은 조건을 개선하거나 회피하기 위해 특정 엔진(12) 파라미터를 조정할 수 있다. 예를 들어, ECU(34)는 점화 타이밍을 조정할 수 있고 및/또는 노킹을 회피하기 위해 부스트 압력을 조정할 수 있다. 본원에 더 설명되는 바와 같이, 노크 센서(32)는 노킹을 넘어선 다른 진동을 추가로 검출할 수 있다. 컴포넌트 헬스를 분석하기 위한 다음의 기술은 내연 기관의 관점에서 논의되더라도, 컴프레서(compressor)와 같은 다른 왕복 디바이스에 동일한 기술이 적용될 수 있다.
멀티-실린더 엔진(12)의 일부 실시예에서, 실린더(26)는 메이팅 실린더를 가질 수 있다. 메이팅 실린더는 문제의 실린더(26)와 360도 크랭크 각도로 위상을 벗어난 것이다. 즉, 일부 실시예에서, 실린더(26)는 크랭크샤프트(crankshaft)의 720도의 2번의 완전한 회전에 걸쳐 완성 흡기, 압축, 연소, 배기 사이클을 겪는다. 메이팅 실린더는 문제의 실린더(26)와 360도 크랭크각도로 위상을 벗어난 실린더이다. 이 때문에, 실린더(26)의 피스톤(24) 및 메이팅 실린더는 동일한 포지션에 있지만, 실린더는 연소 사이클의 반대측 위상에 있다. 실린더(26) 상에 장착되는 노크 센서(32)는 메이팅 실린더로부터의 진동을 검출할 수 있다. 예를 들어, 실린더(26) 상에 장착된 노크 센서는 메이팅 실린더에서 연소 이벤트(예를 들어, 피크 점화 압력)를 감지할 수 있다. 따라서, 실린더(26)에 장착되는 노크 센서(32)는 메이팅 실린더에 관한 정보를 도출하기 위해 사용될 수 있다. 더욱이, 실린더 및 메이팅 실린더의 위상은 알려지기 때문에, 각 실린더 상에 장착된 노크 센서(32)로부터의 신호는 시프트될 수 있고 서로 비교될 수 있다.
도 2는 왕복 엔진(12)의 실린더(26)(예를 들어, 엔진 실린더) 내에 배치되는 피스톤(24)을 가지는 피스톤 어셈블리(36)의 실시예의 측단면도이다. 실린더(26)는 실린더 공동(40)(예를 들어, 보어(bore))을 정의하는 내부 환형 벽(inner annular wall)(38)을 가진다. 피스톤(24)은 축의 축 또는 방향(42), 방사상 축 또는 방향(44) 및 원주 축 또는 방향(46)에 의해 정의될 수 있다. 피스톤(24)은 최상부 부분(48)(예를 들어, 톱 랜드(top land))을 포함한다. 최상부 부분(48)은 일반적으로 연료(20) 및 공기(18), 또는 연료-공기 혼합물이, 피스톤(24)의 왕복 운동 동안 연소 챔버(14)로부터 탈출하는 것을 차단한다.
도시된 바와 같이, 피스톤(24)은 연결 로드(connecting rod)(52) 및 핀(54)을 통해 크랭크샤프트(50)에 부착된다. 크랭크샤프트(50)는 피스톤(24)의 왕복 선형 운동을 회전 운동으로 변환한다. 상기에 논의된 바와 같이, 피스톤(24)이 이동함에 따라, 크랭크샤프트(50)는 (도 1에 도시되는) 로드(30)를 파워링하기 위해 회전한다. 도시된 바와 같이, 연소 챔버(14)는 피스톤(24)의 톱 랜드(48)에 인접하게 포지셔닝된다. 연료 주입부(56)는 연료(20)를 연소 챔버(14)에 제공하고, 흡기 밸브(58)는 연소 챔버(14)에 대한 공기(18)의 전달을 제어한다. 배기 밸브(60)는 엔진(12)으로부터의 배기가스의 방전을 제어한다. 그러나, 연료(20) 및 공기(18)를 연소 챔버(14)에 제공하기 위한 및/또는 배기가스를 방전시키기 위한 임의의 적합한 엘리먼트 및/또는 기술이 활용될 수 있고, 일부 실시예에서, 연료 주입이 사용되지 않는 것이 이해되어야 한다. 동작에서, 연소 챔버(14)에서의 연료(20)와 공기(18)의 연소는 피스톤(24)으로 하여금 실린더(26)의 공동(40) 내에서 축방향(42)으로 왕복 방식으로(예를 들어, 앞뒤로) 이동하게 한다.
동작 동안, 피스톤(24)이 실린더(26)에서 최고 포인트에 있을 때 피스톤(24)은 톱 데드 센터(top dead center: TDC)라 칭해지는 포지션에 있다. 피스톤(24)이 실린더(26)에서의 최저 포인트에 있을 때, 피스톤(24)은 보텀 데드 센터(bottom dead center: BDC)라 칭해지는 포지션에 있다. 피스톤(24)이 최상부로부터 바닥부로 또는 바닥부로부터 최상부로 이동함에 따라, 크랭크샤프트(50)는 1/2 레볼루션을 회전한다. 최상부로부터 바닥부로 또는 바닥부로부터 최상부로의 피스톤(24)의 각각의 이동은 스트로크라 칭해지고, 엔진(12) 실시예는 2-스트로크 엔진, 3-스트로크 엔진, 4-스트로크 엔진, 5-스트로크 엔진, 6-스트로크 엔진 또는 그 이상을 포함할 수 있다.
엔진(12) 동작 동안, 흡기 프로세스, 압축 프로세스, 파워 프로세스 및 배기 프로세스를 포함하는 시퀀스가 전형적으로 발생한다. 흡기 프로세스는 연료 및 공기와 같은 연소가능 혼합물이 실린더(26) 내로 들어가게 할 수 있고, 따라서 흡기 밸브(58)가 개방하고 배기 밸브(60)는 닫힌다. 압축 프로세스는 연소가능 혼합물을 더 작은 공간 내로 압축하고, 따라서 흡기 밸브(58) 및 배기 밸브(60) 둘 다가 닫힌다. 파워 프로세스는 스파크 플러그 시스템(spark plug system)을 통한 스파크 점화, 및/또는 압축 가열을 통한 압축 점화를 포함할 수 있는 압축 연료-공기 혼합물을 점화시킨다. 연소로부터의 최종 압력은 그 후에 피스톤(24)을 BDC로 강제시킨다. 배기 프로세스는 전형적으로 배기 밸브(60)를 개방 상태로 유지하면서 피스톤(24)을 TDC로 리턴시킨다. 배기 프로세스는 따라서 사용후(spent) 연료-공기 혼합물을 배기 밸브(60)를 통해 축출시킨다. 하나 이상의 흡기 밸브(58) 및 배기 밸브(60)가 실린더(26) 당 사용될 수 있음이 주목될 것이다.
엔진(12)은 또한 크랭크샤프트 센서(62), 하나 이상의 노크 센서(32) 및 엔진 제어 유닛(ECU)(34)을 포함할 수 있고, 엔진 제어 유닛(34)은 프로세서(64) 및 메모리(66)(예를 들어, 비-일시적 컴퓨터 판독가능한 매체)를 포함한다. 크랭크샤프트 센서(62)는 크랭크샤프트(50)의 포지션 및/또는 회전 속도를 센싱한다. 따라서, 크랭크 각도 또는 크랭크 타이밍 정보가 도출될 수 있다. 즉, 내연 기관을 모니터링할 때, 타이밍은 크랭크샤프트(50) 각도의 관점으로 빈번하게 표현된다. 예를 들어, 4 스트로크 엔진(12)의 풀 사이클(full cycle)은 720°사이클로서 측정될 수 있다. 하나 이상의 노크 센서(32)는 압전 가속도계(Piezo-electric accelerometer), 마이크로전기기계 시스템(microelectro mechanical system: MEMS) 센서, 홀 이펙트 센서(Hall effect sensor), 자기변형 센서(magnetostrictive sensor) 및/또는 진동, 가속, 사운드 및/또는 이동을 센싱하도록 설계되는 임의의 다른 센서일 수 있다. 다른 실시예에서, 센서(32)는 전통적인 의미에서의 노크 센서가 아닐 수 있지만, 진동, 압력, 가속, 편향(deflection) 또는 이동을 센싱할 수 있는 임의의 센서일 수 있다.
엔진(12)의 타진적(percussive) 본질때문에, 노크 센서(32)는 실린더(26)의 외부 상에 장착된 때조차 시그니처를 검출할 수 있다. 노크 센서(32)는 또한 하나 이상의 메이팅 실린더(80)(즉, 실린더(2)와 360도 크랭크각도로 위상을 벗어난 실린더)로부터 시그니처를 검출할 수 있다. 노크 센서(32)는 또한 다른 이웃하는 실린더로부터 진동을 검출할 수 있다. 하나 이상의 노크 센서(32)는 엔진(12) 상의 많은 서로 다른 위치에 배치될 수 있다. 예를 들어, 도 2에서, 하나의 노크 센서(32)가 실린더(26)의 헤드 상에 도시된다. 다른 실시예에서, 하나 이상의 노크 센서(32)가 실린더(26)의 측면 상에, 실린더 헤드 상에, 실린더 헤드 볼트 상에, 엔진 블록 상에, 또는 엔진 메인 베어링 크로스-타이 볼트(main bearing cross-tie bolt) 상에 장착될 수 있다. 추가로, 일부 실시예에서, 단일 노크 센서(32)는 예를 들어, 하나 이상의 인접한 실린더(26)와 공유될 수 있다. 다른 실시예에서, 각 실린더(26)는 실린더(26)의 어느 한 쪽 또는 양쪽 상에 하나 이상의 노크 센서(32)를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 노크 센서는 실린더와 전혀 접촉하지 않을 수 있지만, 단지 실린더의 근처에 있을 수 있다. 크랭크샤프트 센서(62) 및 노크 센서(32)는 엔진 제어 유닛(ECU)(34)과 전자 통신 상태로 도시된다. ECU(34)는 프로세서(64) 및 메모리(66)를 포함한다. 메모리(66)는 프로세서(64)에 의해 실행될 수 있는 비-일시적 코드 또는 컴퓨터 명령어를 저장할 수 있다. ECU(34)는 예를 들어, 스파크 타이밍, 밸브(58, 60) 타이밍을 조정함으로써, 연료 및 산화제(예를 들어, 공기)의 전달을 조정함으로써 등에 의해 엔진(12)의 동작을 모니터하고 제어한다.
노크 센서(32)는 엔진 노크를 검출하기 위해 사용된다. 엔진 노크는 정상 연소의 엔벨로프 밖의 연료의 예상보다 이른 연소이다. 일부 경우에, ECU(34)는 엔진의 동작 파라미터를 조정함으로써 엔진 노크가 발생할 때 그것을 감소시키거나 회피하려 시도할 수 있다. 예를 들어, ECU(34)는 엔진 노크를 감소시키거나 회피하기 위해 공기/연료 혼합, 점화 타이밍, 부스트 압력 등을 조정할 수 있다. 그러나, 노크 센서는 또한 엔진 노크에 관련되지 않는 엔진에서의 다른 진동을 검출하기 위해 사용될 수 있다.
도 3은 x-축(70)이 시간이고 y-축(72)이 생(raw) 잡음 진폭인 단일 실린더(26) 상에 장착되는 단일 노크 센서(32)에 의해 측정되는 잡음 데이터의 (예를 들어, ECU(34)에 의해) 도출된 로 엔진 잡음 플롯(68)의 실시예이다. 도시된 실시예에서, 노크 센서(32)의 진폭 곡선(74)이 도시된다. 즉, 생 신호(74)는 노크 센서(32)를 통해 센싱되고 시간에 대해 플롯팅되는 진동 데이터(예를 들어, 잡음, 사운드 데이터)의 진폭 측정을 포함한다. 이것은 단지 샘플 데이터 세트의 플롯(68)이고, ECU(34)에 의해 발생되는 플롯을 제한하도록 의도되지 않음이 이해되어야 한다. 플롯(68)은 일 실린더(26)에 장착되는 일 노크 센서(32)로부터의 시그니처임이 또한 이해되어야 한다. 다른 실시예에서 다수의 실린더, 예를 들어, 메이팅 실린더에 장착되는 다수의 노크 센서로부터의 다수의 시그니처가 존재할 수 있다. 이하에 설명되는 바와 같이, 생 신호(74)는 그 후에 더 프로세싱될 수 있다.
제1 실린더(26) 상에 또는 그 근처에 배치되는 노크 센서(32)를 사용함으로써 제2(예를 들어, 메이팅) 실린더(80)의 헬스를 도출하기 위해 적합한 다수의 기술이 본원에 설명된다. 메이팅 실린더(80)의 헬스를 도출하기 위해 적합한 제1 기술은 시그니처 분석을 적용하는 것이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 신호는 연소 시그니처(76) 및 밸브 시그니처(78)로 필터링될 수 있다. 시그니처(76, 78)는 노크 센서(32)로부터의 신호를 통해 도출되는 메이팅 실린더를 위한 시그니처에 대응할 수 있거나 그와 상관될 수 있다. 측정 실린더(26)와 메이팅 실린더(80)(즉, 측정 실린더(26)와 360도 위상을 벗어난 엔진에서의 실린더) 사이에 검사되는 이벤트의 시그니처와 타이밍으로부터의 이벤트가 그 후에 도출될 수 있다. 일단 하나 이상의 노크 센서(32)로부터의 데이터가 수집되면, 연소 시그니처(76)(즉, 연소 이벤트에 기인하는 잡음) 및 밸브 시그니처(78)(즉, 밸브(58, 60) 이동에 기인하는 잡음)를 도출하기 위해 데이터에 하나 이상의 필터가 적용될 수 있다. 도 11에 관하여 논의된 바와 같이, 연소 시그니처(76) 및 밸브 시그니처(78)는 필터, 고속 퓨리에 변환(FFT)을 적용함으로써, 또는 다른 디지털 신호 프로세싱(digital signal processing: DSP) 기술을 샘플링 데이터에 적용함으로써 도출될 수 있다. 예를 들어, ECU(34)는 1200Hz에서 로우 패스 필터를 또는 0.5Hz 내지 1200Hz에서 대역 통과 필터를 적용함으로써 연소 시그니처(76)를 도출할 수 있다. 밸브 시그니처는 12kHz 내지 18kHz의 대역 통과 필터를 사용하여 도출될 수 있다. 도 4는 제1 완성 흡기, 압축, 연소 및 배기 사이클에 걸친 연소 시그니처(76) 및 밸브 시그니처(78)의 샘플 플롯(82)의 실시예이다. x-축(84)은 초 단위 시간으로서 도시되지만, 또한 크랭크 각도로서 도시될 수 있다(도 5를 참조). 좌측 상의 y-축(86)은 밸브 시그니처(78)에 대응하고, 우측 상의 y-축(88)은 연소 시그니처(76)에 대응한다. y-축(86, 88)의 각각은 대응하는 잡음 시그니처(76, 78)의 진폭을 나타낸다. 측정 기술 및 사용자의 선호도에 따라, 단위는 dB, 볼트, 또는 일부 다른 단위일 수 있다. 2개의 시그니처(76, 78)의 진폭이 서로 다른 경향이 있기 때문에 y-축(86, 88)의 스케일은 서로 다를 수 있음을 주목한다. 도 4는 예를 들어, 도 5, 6 및 11에 관하여 더 상세하게 설명되는 프로세스를 통해, 데이터 프로세싱을 겪을 수 있는 데이터를 예시한다. 도 4에 대한 데이터는 일단 ECU(34)가 디지털 신호 프로세싱(DSP) 기술을 이용하여 데이터로부터 연소 시그니처(76) 및 밸브 시그니처(78)를 도출하였다면 노크 센서(32) 및 크랭크 각도 센서(62)를 통해 전송되는 데이터를 포함할 수 있다. 더욱이, 명확성을 위해, 단지 단일 연소 시그니처 및 단일 밸브 시그니처가 도 4에 도시된다. 그러나, 하나 이상의 실린더에 장착되는 하나 이상의 노크 센서(32) 상에 동일하거나 유사한 프로세싱이 수행될 수 있음이 이해되어야 한다.
연소 시그니처(76)는 측정 실린더(26) 및 메이팅 실린더(80)(즉, 측정 실린더(26)와 360도 위상을 벗어난 엔진에서의 실린더) 둘 다의 피크 점화 압력(peak firing pressure: PFP)과 같은 상당한 연소 이벤트를 포함한다. 밸브 시그니처(78)는 흡기 밸브(58) 및 배기 밸브(60)의 닫음을 포함한다. (측정 실린더(26) 및 메이팅 실린더(80) 둘 다의) PFP와 같은 일부 연소 이벤트는 연소 시그니처(76) 및 밸브 시그니처(78) 둘 다에서 나타날 수 있다. 도 4는 하나 이상의 완성 연소 사이클, 또는 크랭크샤프트(50)에서의 720도 회전(2개의 완성 레볼루션)을 도시한다. 각 사이클은 흡기, 압축, 연소 및 배기를 포함한다.
도 5는 중복된 이벤트를 가지는 완성 흡기, 압축, 연소 및 배기 사이클에 걸친 연소 시그니처(76) 및 밸브 시그니처(78)의 플롯(82)의 실시예이다. x-축(84)은 도 단위의 크랭크 각도로서 도시된다. 이것은 크랭크샤프트 센서(62)로부터 샘플링된 데이터의 타이밍 및 노크 센서(32)로부터 샘플링된 데이터를 정렬함으로써 달성될 수 있다. 엔진 타이밍은 공통으로 크랭크 각도로 표현되더라도, 일부 실시예에서 x-축은 도 3 및 4에서와 같은 시간(예를 들어, 초)으로 표현될 수 있다. 도 4에서와 같이, 플롯(82)의 좌측 상의 y-축(86)은 밸브 시그니처(78)에 대응하고, 플롯(82)의 우측 상의 y-축(88)은 연소 시그니처(76)에 대응한다. y-축(86, 88)은 잡음 진폭을 나타내고, 특정 기술 및 사용자의 선호도에 따라, 단위는 dB, 볼트, 또는 일부 다른 단위일 수 있다. 또한 도 4에서와 같이, 2개의 시그니처의 진폭이 서로 다르기 때문에 2개의 y-축(86, 88)의 스케일은 서로 다르다. 이벤트는 시한 스파크(timed spark)(90), 모니터링 실린더(26)의 피크 점화 압력(PFP)(92), 메이팅 실린더(80)의 PFP(100), 흡기 밸브 닫힘(IVC)(96), 및 배기 밸브 닫힘(EVC)(98)을 포함할 수 있다. 메이팅 실린더(80)는 측정 실린더(26)와 360도 위상을 벗어난 엔진에서의 실린더이다(즉, 메이팅 실린더(80) 및 측정 실린더(26)의 피스톤은 동일한 포지션에 있지만, 실린더(26, 80)는 연소 사이클의 반대편 위상에 있다).
ECU(34)는 스파크 타이밍을 제어하기 때문에 시한 스파크(90)의 타이밍이 알려진다. 스파크는 흡기 밸브 닫힘(IVC)(96)과 연소(PFP)(92) 사이에 발생하는 것으로 알려지기 때문에, ECU(34)는 노크 센서(32) 신호에서의 이벤트의 시퀀스를 스파크(90)의 알려진 타이밍과 비교함으로써 노크 센서(32)로부터의 신호의 위상을 검사할 수 있다. 이것은 또한 도 11에 관하여 논의될 것이다. 연소 시그니처(76)의 진폭의 증가는 측정 실린더(26) 및 메이팅 실린더(80)에서의 연소 이벤트에 기인한다. 예상되는 바와 같이, 진폭은 일반적으로 메이팅 실린더(80)의 연소 이벤트보다 측정 실린더(26)의 연소 이벤트에 대해 더 크다. 연소 시그니처(76)의 진폭에서의 피크는 측정 실린더(26)에서의 피크 점화 압력(PFP)(92) 및 메이팅 실린더 PFP(94)를 나타낸다. 밸브 시그니처(78)에서의 진폭의 증가는 흡기 밸브(58)의 닫힘(IVC, 96) 및 배기 밸브(60)의 닫힘(EVC 98)을 나타낸다. 밸브 시그니처(78)는 또한 측정 실린더(26)에서의 PFP(92) 및 메이팅 실린더(80)의 PFP(94)로 인한 진폭에서의 증가를 나타낼 수 있다. 이들 이벤트는 알려진 순서로(예를 들어, IVC(96), PFP(92), EVC(98), 메이팅 실린더 PFP(94), IVC(96) 등), 알려진 크랭크 각도 포지션에서 발생하고, 서로 다른 진폭을 생산하기 때문에(예를 들어, 측정 실린더(26)의 PFP(92)는 메이팅 실린더 PFP(94)보다 더 큰 진폭을 생성할 것임), ECU(34)는 어느 진폭에서의 증가가 특정 이벤트에 대응하는지를 결정할 수 있다. 이것은 도 11에 관하여 더 논의될 것이다. 그러나, 이들 이벤트는 단지 예이고 ECU(34)는 이들 이벤트 중 일부 또는 전부 뿐 아니라, 도 5에 도시되지 않은 이벤트를 도출할 수 있음이 이해되어야 한다.
도 6은 측정 실린더(26)의 연소 시그니처(76) 및 메이팅 실린더(80)의 연소 시그니처(102)의 플롯(100)의 실시예이다. x-축(104)은 크랭크샤프트 각도를 도 단위로 나타낸다. y-축(106)은 연소 시그니처(76, 102)의 잡음 진폭을 나타낸다. 일 실린더(26)의 노크 센서(32) 측정을 검사하기 위해, 연소 시그니처(76)는 시간 또는 크랭크샤프트 각도 간격(108)(예를 들어, 360도 크랭크 각도)만큼 시프트될 수 있고, 그 후에 시그니처(76, 102)는 간섭성을 위해 서로에 대해 검사된다. 간섭성은 연소 이벤트의 위상 및 시퀀스에 의해, 신호의 ADSR 벡터를 비교함으로써, 다양한 시간에서 진폭을 비교함으로써, 또는 일부 다른 방법에 의해 결정될 수 있다. 메이팅 실린더(80)의 피스톤은 측정 실린더의 피스톤(24)에서와 동일한 포지션에 있지만, 연소 사이클의 반대편 부분에 있기 때문에, 측정 실린더는 메이팅 실린더와 대략 360도 크랭크샤프트 각도로 위상을 벗어나 있어야 한다. 이러한 상관관계(즉, 메이팅 실린더(80)가 측정 실린더(26)와 360도 위상을 벗어남)는 엔진에서의 임의의 실린더에 적용할 수 있다. 일단 시그니처가 실질적으로 서로 동위상에 있도록 시프트되었다면, ECU(34)는 도출 이벤트의 타이밍을 사용하여, 룩업 테이블(lookup table) 또는 모델을 참조하여, 또는 일부 다른 방법으로 실린더(26, 80) 사이의 간섭성에 대해 검사할 수 있다. 추가로, 메이팅 실린더(80) 상의 오동작 노크 센서(32)의 경우에, ECU(34)는 "고장 보호"하도록 측정 실린더의 시그니처(예를 들어, 메이팅 실린더 PFP(94)) 상에 나타나는 메이팅 실린더 이벤트를 사용할 수 있고 여전히 긴급 또는 안전 실행 모드로 진행할 필요 없이 메이팅 실린더(80)에서 발생하는 것이 무엇인지를 생각할 수 있다. 이러한 사상은 반대의 방식으로 작동할 수 있음을 주목한다. 즉, 측정 실린더(26) 상의 노크 센서(32)가 오동작한다면, 노크 센서는 "고장 보호"하도록 메이팅 실린더(80) 상의 노크 센서(32)로부터의 시그니처를 사용할 수 있다.
메이팅 실린더의 헬스를 도출하기 위한 제2 기술은 하나 이상의 ADSR 엔벨로프를 사용하는 것이고, 그 후에 2개의 신호 사이의 벡터를 비교하는 것이다. ADSR 엔벨로프 기술을 적용하기 전에, ECU(34)는 도 3으로부터의 로 엔진 잡음 신호(74)를 스케일해야 한다. 도 7은 ECU(34)에 의해 도출될 수 있는 스케일 엔진 잡음 플롯(112)의 실시예이다. x-축(114)은 시간 또는 크랭크샤프트 각도를 나타낼 수 있다. y-축(116)은 1.0의 최대 진폭을 가지는 스케일 잡음 진폭을 나타낸다. 스케일 플롯(112)에서, 도 3에 도시되는 진폭 플롯(68)으로부터의 로 엔진 잡음(74)은 스케일 진폭 곡선(118)을 도출하도록 스케일되었다. 이 경우에, 단일 승수는 스케일 진폭 곡선(118)의 최대 양의 값이 1이도록 각 데이터 포인트에 적용되었다. 1의 최대 양의 값을 생산하기 위해 곡선(118)의 각 포인트에 적용되는 승수는 -1보다 작거나 큰 음의 값을 발생시킬 수 있음을 주목한다. 즉, 도 7에 도시된 스케일 엔진 잡음 플롯(112)에 나타난 바와 같이, 최대 음의 값은 -0.5일 수 있거나, -1.9일 수 있다.
도 8은 공격, 쇠퇴, 지속, 방출(ADSR) 엔벨로프(122)의 4개의 벡터를 나타내는 스케일 엔진 잡음 플롯(120)의 실시예이다. x-축(124)은 시간 또는 크랭크샤프트 각도를 나타낼 수 있다. y-축(126)은 1.0의 최대 진폭을 가지는 스케일 잡음 진폭을 나타낸다. ADSR 엔벨로프(122)는 전형적으로 음악 악기의 사운드를 흉내내기 위해 음악 신디사이저(synthesizer)에서 사용된다. 유용하게, 본원에 설명되는 기술은 이하에 더 설명되는 바와 같이, 더 빠르고 효율적으로 특정 잡음 분석을 제공하기 위해 노크 센서(32) 데이터에 ADSR 엔벨로프(122)를 적용한다. ADSR 엔벨로프의 4개의 주된 파라미터(또는 벡터)는 공격(128), 쇠퇴(130), 지속(132) 및 방출(134)이다. 공격(128)은 잡음의 시작으로부터 스케일 곡선(118)의 피크 진폭(136)까지 발생한다. 쇠퇴(130)는 피크 진폭(136)의 축소로부터 최대 진폭(136)의 일부 특정 퍼센트일 수 있는 지시된 지속(132) 레벨까지 발생한다.
4개의 벡터의 순서가 공격(128), 쇠퇴(130), 지속(132) 및 방출(134)이어야 하는 것은 아님이 이해되어야 한다. 예를 들어, 일부 잡음에 대해, 순서는 공격(128), 지속(132), 쇠퇴(130) 및 방출(134)일 수 있다. 그와 같은 경우에, ADSR보다는 오히려 ASDR 엔벨로프가 적용될 것이다. 명확성을 위해, 이것은 "ADSR 엔벨로프"로 지칭될 것이지만, 그 용어가 파라미터의 순서에 관계없이 잡음에 적용하는 것이 이해되어야 한다. 지속(132) 레벨은 잡음의 지속기간 동안의 메인 레벨이다. 일부 실시예에서, 지속(132) 레벨은 최대 진폭의 55%에서 발생할 수 있다. 다른 실시예에서, 지속(132) 레벨은 최대 진폭의 35%, 40%, 50%, 60% 또는 65%일 수 있다. 사용자 또는 ECU(34)는 지속(132) 레벨이 시그니처의 지속기간의 적어도 15%동안 유지되는지 여부를 결정함으로써 지속 레벨이 원하는대로인지 여부를 검사할 수 있다. 지속(132)은 시그니처의 지속기간의 15% 이상을 지속한다면, 지속(132) 레벨은 원하는대로 설정된다. 지속(132) 레벨로부터 제로로의 축소 동안 방출(134)이 발생한다. 일단 ADSR 벡터가 측정 실린더(26) 및 메이팅 실린더(80)의 신호로부터 도출되었다면, 벡터는 간섭성을 위해 서로에 대해 검사될 수 있다.
메이팅 실린더(80)의 헬스를 모니터링하기 위한 제3 기술은 2가지 방식: 피처 벡터 및 예측 주파수 대역을 사용하여 달성될 수 있는 기계 학습을 이용하는 것이다. 메이팅 실린더(80)의 헬스를 모니터하기 위해 피처 벡터를 사용하는 것은 도 9의 실시예에 도시된 바와 같이, 검출되는(예를 들어, PFP(92), IVC(96), EVC(98) 등) 엔진 이벤트(140)를 포함하는 신호의 세그먼트를 모델링하기 위해 음향 신호의 비-정지형, 확률 모델(138)을 활용할 수 있다. 급격한 온셋 엔진 이벤트(onset engine event)(140)는 스펙트럼에 걸친 광대역의, 극적인 에너지의 증가에 의해 주파수에서 특성화된다. 신호는 먼저 일부 다변수의, 주파수-기반 변환을 이용하여 D-길이 피처 벡터(142, 144)의 시퀀스로 변환된다. 이벤트 전의 N/2 피처 벡터(142)(상태 1) 및 이벤트 후의 N/2 벡터(144)(상태 2)의 2 상태 모델(138)이 도 9에 도시된다. 가우시안 혼합 모델과 같은 통계 모델이 상태 1 및 2에 대해 트레이닝된다. 일단 모델이 트레이닝되면, 이벤트(14)를 검출하는 것은 이벤트(140)의 공칭 또는 예상 시간 발생 시에 N-길이 윈도우(window)를 센터링(centering)함으로써 이루어진다. 길이, N은 이벤트(140)가 높은 확률로 N-길이 윈도우(146)에서 발생하도록 되어 있다. 가우시안 혼합 모델은 다음의 방정식에 의해 지배될 수 있다:
Figure pat00001
(1)
Figure pat00002
(2)
Figure pat00003
(3)
Figure pat00004
(4)
여기서 X는 피처 벡처의 NxD 매트릭스(matrix)이고, w는 1s 및 2s의 시퀀스이다. 이벤트 발생 시간은 선택의 통계 모델에 따라 공동 가능성(joint likelihood) 또는 사후 확률(posterior probability) p(X, w)를 최대화하는 시퀀스
Figure pat00005
를 구함으로써 결정된다. 모든 허용가능한 시퀀스의 목록은 모두 1로 시작해야 하고, 모두 2로 끝나야 하기 때문에, N-길이 시퀀스에 대해 N+1 가능성만이 존재한다. 이벤트(140)의 추정 발생 시간은 상태가 1로부터 2로 변화하는 시간이다.
기계 학습을 이용하여 메이팅 실린더(80)의 헬스를 모니터하는 제2 방식은 도 10에서의 실시예에 도시된 바와 같이, 예측 주파수 대역(PFB) 모델(148)을 사용하는 것이다. 모델(148)을 트레이닝하기 위해 , 모델(148)은 입력으로서 노크 센서(32) 신호뿐 아니라 (예를 들어, 테스트 벤치(test bench) 또는 현장에서의 압력 센서를 사용하여 실린더-내 압력의 직접 측정으로부터 결정되는) 실제PFP(92) 위치를 취한다. 진짜 PFP 위치는 트레이닝 모드에서 알려지기 때문에, PFP(92) 이벤트(서브-신호(sub-signal))가 발생하는 동안의 윈도우는 포지티브(positive)로 라벨링되고 다른 서브-신호는 네거티브(negative)로서 라벨링된다. 모델은 PFP(92)의 발생을 표시하는 시그니처를 학습하기 위해 노크 신호를 분석하도록 신호 프로세싱 및 기계 학습 기술을 적용한다. 모델은 시간에 걸쳐 신호의 주파수 성분(content)을 획득하기 위해 단시간 퓨리에 변환을 적용하고, 그 후에 신호의 나머지로부터 PFP 이벤트를 구별하기 위해 가장 중요한 예측 주파수 대역을 마이닝(mine)한다.
서로 다른 윈도우(양 및 음 양쪽)에서 서브-신호의 파워 스펙트럼 밀도 표현으로부터 시작하여, 모델은 스펙트럼에서의 모든 이산 주파수의 구별되는 파워를 평가한다. 구체적으로, 주파수 Fa를 평가하기 위해, 모든 서브-신호에 대해 Fa에서의 에너지가 계산되고 최상부 k가 선택되고, 여기서 k는 양의 총 수이다. 구별되는 스코어(D-스코어)는 최상부 k에서의 진짜 양(진짜 PFP(92))의 비율이다. 특정 주파수 Fa에서의 에너지를 나타내는 실제라인 상에 모든 경우가 추정된다. 각 주파수에 대한 D-스코어를 계산한 후에, 방법은 구별을 개선하기 위해 더 큰 주파수 간격을 생성하려 시도한다. 이들 간격은 노드(149)로서 도시되는 예측 주파수 대역(PFB)으로 지칭된다. 예를 들어, Fa 및 F(a+1)은 스펙트럼에서의 2개의 인접한 주파수라면, 대역(Fa, F(a+1))에서의 에너지를 획득하기 위해 그 에너지가 합산될 수 있다. 모델(148)은 그 D-스코어가 Fa 및 F(a+1)의 D-스코어보다 더 크다면 대역(149)을 유지한다. 각 단계에서, 모델은 최고 D-스코어를 유도하는 한 쌍의 인접 주파수(또는 대역(149))를 선택한다. 모든 이산 주파수로부터 시작하여, 도 10에 도시된 바와 같이 점점 더 큰 간격이 상향식 방식(bottom-up fashion)으로 생성된다.
모델(148)은 D-스코어를 감소시키지 않고서 어떠한 인접 주파수(또는 대역(149))도 조합될 수 없을 때까지 계속한다. PFB(149)를 식별한 후에, 모든 서브-신호(특정 윈도우 위치에서의 노크 신호의 일부분)가 피처-벡터 표현으로 변환되고, 여기서 제n 피처는 제n PFB에서의 서브-신호의 에너지에 대응한다. 예를 들어, 대역 100-300 Hz가 PFB인 것으로 식별된다면, 이 범위에서의 에너지에 대응하는 피처는 모든 서브-신호에 대해 생성된다. 모델은 그 후에 새로운 신호에서의 PFP(92)의 확률을 예측할 수 있는 모델을 학습하기 위한 기계-학습 알고리즘을 호출(invoke)한다. 트레이닝 프로세스는 메이팅 실린더(80)의 헬스를 도출하기 위해 노크 센서(32)를 사용하기 전에 수행되고, 대부분의 경우에, 사용자는 예를 들어, 엔진 시스템(10)의 제조업자에 의해 이미 트레이닝된 모델의 실시예를 획득할 것이고, 트레이닝 프로세스를 경험하지 않을 수 있음이 이해되어야 한다. 그와 같이, 트레이닝 프로세스는 명확성을 위해 본원에 설명되고 일부 경우에 본원에 설명된 시스템 및 방법을 사용할 때 생략될 수 있다.
동작 모드에서, 모델(148)은 노크 센서로부터 새로운 신호를 수신한다. PFB(149) 및 트레이닝 모드에서 학습된 예측 모델을 사용하면, 모델(148)은 단시간 퓨리에 변환을 노크 신호에 적용하고, (PFB(149)에 기초하여) 각 윈도우 위치에서 서브-신호의 피처를 도출하고, 그 후에 매번 PFP(149)의 확률을 계산하기 위해 모델을 적용한다. 각 엔진 사이클에 대해, 최대 확률을 가지는 시간은 예측된 PFP(92) 위치이다. 이들 2가지 기계 학습 기술(즉, 도 9에 도시되는 피처 벡터 및 도 10에 도시되는 예측 주파수 대역) 중 어느 하나는 측정 실린더(26) 상에 장착되는 노크 센서(32)로부터의 신호를 사용하여 메이팅 실린더(80)에서의 특정 이벤트의 타이밍을 예측하기 위해 그리고 그에 따라 메이팅 실린더의 헬스를 도출하기 위해 이용될 수 있다.
도 11은 시그니처 분석, ADSR 분석 및/또는 기계 학습을 이용하여 메이팅 실린더(80)의 헬스를 도출하기 위한 프로세스(150)의 실시예를 도시하는 흐름도이다. 프로세스(150)는 메모리(66)에 저장되고 ECU(34)의 프로세서(64)에 의해 실행가능한 컴퓨터 명령어 또는 실행가능한 코드로서 구현될 수 있다. 블록(152)에서, 데이터의 샘플은 노크 센서(32) 및 크랭크샤프트 센서(62)를 사용하여 취해진다. 예를 들어, 센서(32, 62)는 신호 또는 데이터를 수집하고 그 후에 신호 또는 데이터를 ECU(34)에 전송한다. 프로세스(150)는 그 후에 측정 실린더(26) 및 메이팅 실린더(80)의 헬스를 결정하기 위해 시그니처 분석(154), ADSR 분석(156) 및/또는 기계 학습(158)을 이용할 수 있다. 대안적으로, 메이팅 실린더(80)에 부착되는 노크 센서(32)가 오동작하는 경우에, 측정 실린더(26)의 노크 센서(32) 신호에만 기초하여 메이팅 실린더의 헬스를 결정하기 위해 동일한 기술이 이용될 수 있다.
블록(160)에서, 프로세스(150)가 시그니처 분석(154)을 이용하면, 프로세스(150)는 도 4에 도시되는 바와 같이 로깅된 다양한 사이클에 대해 연소 시그니처(76) 및 밸브 시그니처(78)를 도출하기 위해 데이터를 프로세싱한다. 블록(160)은 연소 시그니처(76) 및 밸브 시그니처(78)를 도출하기 위해 필터, 고속 퓨리에 변환(FFT)을 적용하는 것, 또는 다른 디지털 신호 프로세싱(DSP) 기술을 적용하는 것에 관련할 수 있다. 예를 들어, 프로세스(150)는 1200Hz 또는 연소 이벤트에 대해 검출될 수 있는 다른 자연 주파수에서 로우 패스 필터를 적용함으로써 연소 시그니처(76)를 도출할 수 있다. 로우 패스 필터는 또한 900Hz, 1000Hz, 1100Hz, 1300Hz, 1400Hz 또는 1500Hz에 있을 수 있다. 대안적으로, 프로세스(150)는 0.5Hz 내지 1200Hz로 대역 통과 필터를 적용함으로써 연소 시그니처를 도출할 수 있다. 유사하게, 대역 통과 필터의 하이 및 로우 엔드(end)는 변화할 수 있다. 예를 들어, 대역 통과 필터의 로우 엔드는 0.1Hz, 0.3Hz, 1Hz, 3Hz, 5Hz 또는 10Hz일 수 있다. 대역 통과 필터의 하이 엔드는 900Hz, 1000Hz, 1100Hz, 1300Hz, 1400Hz 또는 1500Hz일 수 있다. 밸브 시그니처는 12kHz로부터 18kHz까지의 대역 통과 필터를 사용하여 도출될 수 있다. 다시, 대역 통과 필터의 하이 및 로우 엔드는 변화할 수 있다. 예를 들어, 대역 통과 필터의 로우 엔드는 9kHz, 10kHz, 11kHz, 13kHz 또는 15kHz일 수 있다. 대역 통과 필터의 하이 엔드는 16kHz, 17kHz, 19kHz, 20kHz 또는 21kHz일 수 있다. 일반적으로, 연소 시그니처(76)는 밸브 시그니처(78)보다 낮은 주파수 신호일 것이다.
블록(162)에서 시그니처를 평활화하기 위해 연소 시그니처(76) 및 밸브 시그니처(78)가 프로세싱될 수 있다. 블록(162)은 시그니처(76, 78)를 평활화하기 위해 이동 추세선(moving trend line) 또는 폴리-곡선 피트(poly-curve fit)에 관련할 수 있다. 프로세싱 후에 시그니처(76, 78)가 충분히 평활하다면, 평활화는 필요하지 않을 수 있다.
블록(164)에서, 프로세스(150)는 도 5에 관하여 설명된 바와 같이, 알려진 크랭크샤프트(50) 각도 및 시한 스파크(90)를 사용하여 이벤트의 세트를 도출한다. 이벤트는 시한 스파크(90), 모니터링 실린더(26)의 피크 점화 압력(PFP)(92), 메이팅 실린더(80)의 PFP(94), 흡기 밸브 닫힘(IVC)(96) 및 배기 밸브 닫힘(EVC)(98)을 포함한다. ECU(34)가 스파크 타이밍을 제어하기 때문에 시한 스파크(90)의 타이밍은 알려진다. 연소 시그니처(76)의 진폭의 증가는 측정 실린더(26) 및 메이팅 실린더(80)에서의 연소 이벤트에 기인한다. 예상되는 바와 같이, 진폭은 메이팅 실린더(80)의 연소 이벤트보다 측정 실린더(26)의 연소 이벤트에 대해 더 크다. 연소 시그니처(76)의 진폭에서의 피크는 측정 실린더에서의 피크 점화 압력(PFP)(92) 및 메이팅 실린더(80) PFP(94)를 나타낸다. 밸브 시그니처(78)에서의 진폭에서의 피크는 흡기 밸브(58)의 닫힘(IVC, 96) 및 배기 밸브(60)의 닫힘(EVC(98))을 나타낸다. 밸브 시그니처(78) 진폭은 또한 측정 실린더(26)에서의 PFP(92) 및 메이팅 실린더(80)의 PFP(94)로 인해 피크일 수 있다. 이들 이벤트는 알려진 순서로(예를 들어, IVC(96), PFP(92), EVC(98), 메이팅 실린더 PFP(94), IVC(96) 등), 알려진 크랭크 각도 포지션 및 알려진 시한 스파크(90)에 대해 발생하고, 서로 다른 진폭을 생산하기 때문에(예를 들어, 측정 실린더(26)의 PFP(92)는 메이팅 실린더 PFP(94)보다 더 큰 진폭을 생성할 것이기 때문에), 프로세스(150)는 어느 진폭에서의 증가가 특정 이벤트에 대응하는지를 결정할 수 있다.
블록(166)에서, 측정 실린더(26)의 노크 센서(32) 측정을 검사하기 위해, 프로세스(150)는 시간 또는 크랭크샤프트 각도 간격(108)에 의해, 연소 시그니처(76), 밸브 시그니처(78)를 시프팅할 수 있고, 그 후에 간섭성에 대해 서로에 대해 2개의 실린더(26, 80)로부터의 시그니처를 검사할 수 있다. 이러한 시프트의 일 예는 도 6에 관하여 이전에 논의되었다. 메이팅 실린더(80)의 피스톤은 측정 실린더(26)의 피스톤(24)와 동일한 포지션에 있지만, 연소 사이클의 반대측 부분에 있기 때문에, 측정 실린더는 대략 360도 크랭크샤프트 각도로 메이팅 실린더와 위상을 벗어나 있다. 이러한 상관관계(즉, 메이팅 실린더(80)가 측정 실린더와 360도 위상을 벗어남)는 엔진에서의 임의의 실린더에 적용할 수 있다. 프로세스(150)는 그 후에 2개의 실린더(26, 80) 사이의 이벤트의 위상을 비교할 수 있고, 메이팅 실린더의 헬스를 도출하기 위해 모델 또는 룩업 테이블을 참조할 수 있다. 판정(170)에서, 측정 실린더(26)와 메이팅 실린더(80) 사이에 간섭성이 존재하면, 프로세스(150)는 블록(152)으로 리턴하고 더 많은 데이터를 샘플링한다. 측정 실린더(26)와 메이팅 실린더(80) 사이에 간섭성이 존재하지 않는다면, 프로세스(150)는 사용자에게 경보를 울린다(블록(184)). 사용자는 디스플레이를 통한 사유 에러 코드(proprietary error code), 텍스트(text)를 통한 디스플레이 상의 사운드 또는 오디오 통지를 포함하는 다수의 서로 다른 방식으로 경보를 받을 수 있다.
블록(172)에서, 사용자가 ADSR 분석(156)을 사용하면, 프로세스(150)는 노크 센서(32) 데이터를 프리-컨디셔닝(precondition)한다. 블록(156)은 크랭크샤프트(50) 포지션에 대해 생 노크 센서(32) 데이터를 플롯팅하는 것을 포함한다. 샘플의 로 엔진 잡음 플롯(68)은 진폭 플롯(74)으로서 도 3에 도시되었다. 블록(172)은 로 엔진 잡음 데이터를 스케일링하는 것을 포함한다. 데이터를 스케일링하기 위해, 프로세스(150)는 양의 1의 최대 진폭을 발생시키는 승수를 결정한다. 최대 음의 값은 승수 선택에 영향을 미치지 않음이 주목되어야 한다. 프로세스(150)는 그 후에 도 7에 도시된 바와 같이, 스케일된 진폭 곡선(118)을 도출하기 위해, 각 데이터 포인트(예를 들어, 진폭 곡선(74)에서의 데이터 포인트)를 승수로 곱한다. 스케일된 진폭 곡선(118)을 나타내는 도 7에서의 스케일된 엔진 잡음 플롯(112)은 단지 일 예이고 스케일된 엔진 잡음 플롯(118)과 동일하거나 유사게 보이는 플롯에 본 개시물의 범위를 제한하도록 의도되지 않음이 이해되어야 한다.
블록(174)에서, 프로세스(150)는 ASDR 엔벨로프를 엔진(12) 잡음 신호에 적용한다. 이 블록에서의 프로세싱은 도 8을 설명하는데 논의되었다. ASDR 엔벨로프(122)는 4개의 서로 다른 파라미터 또는 벡터(공격(128), 쇠퇴(130), 지속(132), 방출(134))로 잡음 데이터 세트를 분할하기 위해 사용된다. 이전에 논의된 바와 같이, 4개의 파라미터의 순서는 반드시 공격, 쇠퇴, 지속 및 방출이어야 하는 것이 아님이 이해되어야 한다. 예를 들어, 일부 잡음에 대해, 순서는 공격, 지속, 쇠퇴 및 방출일 수 있다. 간략화를 위해, 이것은 "ADSR 엔벨로프"로 지칭될 것이지만, 그 용어는 파라미터의 순서에 관계없이 잡음에 적용하는 것이 이해되어야 한다. 전통적으로, ASDR 엔벨로프(122)는 트럼펫과 유사한 음악 사운드를 재생하는 프로세스에서 사용된다. 그러나, 본원에 설명되는 기술에서, ASDR 엔벨로프는 잡음을 카테고리화하고 특성화하기 위해 사용될 수 있어서 서로에 대해 비교될 수 있다. ADSR 엔벨로프(122)의 4개의 주된 파라미터는 공격(128), 쇠퇴(130), 지속(132) 및 방출(134)이다. 공격(128)은 잡음의 시작으로부터 피크 진폭(136)까지 발생한다. 쇠퇴(130)는 피크 진폭(136)의 축소로부터 최대 진폭(136)의 일부 특정 퍼센트일 수 있는 지시된 지속(132) 레벨까지 발생한다. 지속(132) 레벨은 잡음의 지속기간 동안의 메인 레벨이다. 일부 실시예에서, 지속(132) 레벨은 최대 진폭의 55%에서 발생할 수 있다. 다른 실시예에서, 지속(132) 레벨은 최대 진폭의 35%, 40%, 50%, 60% 또는 65%일 수 있다. 프로세스(150)는 지속(132) 레벨이 시그니처의 지속기간의 적어도 15%동안 유지되는지 여부를 결정함으로써 지속 레벨이 원하는대로인지 여부를 검사할 수 있다. 지속(132)은 시그니처의 지속기간의 15% 이상을 지속한다면, 지속(132) 레벨은 원하는대로 설정된다. 지속(132) 레벨로부터 제로로의 축소 동안 방출(134)이 발생한다. 프로세스(150)는 제로로부터 최대 진폭(136)까지의 시간을 측정한다(최대 진폭은 1의 값을 가져야 한다). 프로세스(150)는 그 후에 최대 진폭(136)으로부터 지시된 지속 레벨(132)까지의 축소 시간을 측정한다. 프로세스(150)는 그 후에 잡음이 지속하는 레벨 및 시간을 측정한다. 마지막으로, 프로세스(150)는 잡음이 지속 레벨(132)로부터 제로까지 축소하는 동안 소요된 시간을 측정한다. 프로세스(150)는 그 후에 ADSR 엔벨로프(122)를 정의하는 ADSR 벡터 또는 세그먼트를 로깅한다.
블록(174)에서, 프로세스(150)는 또한 데이터로부터의 톤 정보(tonal information)(예를 들어, 음악 톤)를 도출할 수 있다. 프로세스(150)는 데이터에서 3개로부터 5개의 가장 강한 톤을 식별하는, 톤 정보를 데이터로부터 추출한다. ECU(25)는 데이터로부터 5개 또는 그 이상의 톤을 도출할 수 있다. 프로세스(150)는 그 후에 기본적인 도출 톤의 주파수(즉, 최저 주파수 톤), 기본적인 도출 톤의 순서, 고조파 도출 톤(harmonic derived tone)의 주파수(즉, 기본적인 주파수의 정수 배수인 주파수를 가지는 톤), 고조파 도출 톤의 순서 및 임의의 다른 관련 톤 정보를 포함할 수 있는 도출 톤 정보를 로깅한다. 블록(174)에서 프로세스(150)는 또한 ASDR 엔벨로프(122) 및 도출된 톤 정보에 기초하여 지문을 생성할 수 있다. 지문은 신호를 그 성분 부분(예를 들어, ADSR 엔벨로프(122) 성분(128, 130, 132, 134)으로 분해하는, 실린더 신호의 특성화를 포함한다.
블록(176)에서 프로세스(150)는 측정 실린더(26)와 메이팅 실린더(80) 사이의 지문(즉, ADSR 벡터 및 때때로 추출된 톤 정보)을 비교한다. 판정(170)에서, 측정 실린더(26)와 메이팅 실린더(80) 사이에 간섭성이 존재한다면, 프로세스(150)는 블록(152)으로 리턴하고 더 많은 데이터를 샘플링한다. 측정 실린더(26)와 메이팅 실린더(80) 사이에 간섭성이 존재하지 않는다면, 프로세스(150)는 사용자에게 경보를 울린다(블록(184)). 사용자는 사용자는 디스플레이를 통한 사유 에러 코드(proprietary error code), 텍스트(text)를 통한 디스플레이 상의 사운드 또는 오디오 통지를 포함하는 다수의 서로 다른 방식으로 경보를 받을 수 있다.
프로세스(150)가 기계 학습(158)을 이용한다면, 프로세스(150)는 피처 벡터 또는 예측 주파수 대역(PFB)을 사용할 수 있다. 피처 벡터를 사용하기 위해, 블록(178)에서, 프로세스(150)는 피처 벡터를 사용하는 2-상태 모델을 적용한다. 모델은 이벤트 전의 하나 및 이벤트 후의 하나인, N/2 피처 벡처의 2가지 상태를 포함할 수 있다. 이것은 도 9에 관하여 더 상세하게 설명되었다. 블록(180)에서, 프로세스(150)는 메이팅 실린더에서의 이벤트의 타이밍을 예측하기 위해 가우시안 혼합 모델을 사용한다. 프로세스(150)는 이벤트의 공동 가능성을 최대화하는 시퀀스
Figure pat00006
를 구함으로써 이를 수행한다. 이것은 또한 도 9에 관하여 설명되었다. 블록(182)에서, 프로세스는 메이팅 실린더의 헬스를 도출하기 위해 메이팅 실린더에서의 예측 이벤트를 측정 실린더에서 센싱되는 이벤트와 비교한다.
대안적으로, 프로세스(150)는 예측 주파수 대역(PFB)으로 기계 학습을 활용할 수 있다. 블록(184)에서, 프로세스(150)는 예측 주파수 대역을 신호에 적용한다. 이것은 도 10에 관하여 이전에 상세하게 설명되었다.
블록(186)에서, 프로세스(150)는 단시간 퓨리에 변환을 노크 신호에 적용하고, (PFB에 기초하여) 각 윈도우 위치에서 서브-신호의 피처를 도출하고, 그 후에 매번 PFP(92)(또는 다른 이벤트)의 확률을 계산하기 위해 모델을 적용한다. 각 엔진 사이클에 대해, 최대 확률을 가지는 시간은 예측 PFP(92)(또는 다른 이벤트) 위치이다. 블록(182)에서, 프로세스는 메이팅 실린더의 헬스를 도출하기 위해 메이팅 실린더에서의 예측 이벤트를 측정 실린더에 센싱되는 이벤트와 비교한다. 판정(170)에서, 측정 실린더(26)와 메이팅 실린더(80) 사이에 간섭성이 존재하면, 프로세스(150)는 블록(152)으로 리턴하고 더 많은 데이터를 샘플링한다. 측정 실린더(26)와 메이팅 실린더(80) 사이에 간섭성이 존재하지 않는다면, 프로세스(150)는 사용자에게 경보를 울린다(블록(184)). 사용자는 디스플레이를 통한 사유 에러 코드, 텍스트를 통한 디스플레이 상의 사운드 또는 오디오 통지를 포함하는 다수의 서로 다른 방식으로 경보를 받을 수 있다. 사용자는 그 후에 앞으로 무슨 동작을 취할지를(예를 들어, 엔진 셧다운(shut down), 엔진을 안전 모드로 실행, 계획대로 동작을 계속함 등) 판정할 수 있다.
본 개시물의 기술적 효과는 왕복 디바이스에서의 제1 실린더의 헬스를 도출하기 위한 시스템 및 방법을 포함한다. 본원에 설명되는 시스템 및 방법은 제1 실린더 근처의 제1 노크 센서로부터 제1 신호를 수신하는 단계, 제2 실린더 근처의 제2 노크 센서로부터 제2 신호를 수신하는 단계, 제1 신호 및 제2 신호를 프로세싱하는 단계, 및 제1 신호가 제2 신호와 간섭하는지 여부를 결정함으로써 제1 실린더의 헬스를 도출하는 단계를 포함한다. 프로세싱은 시그니처 분석, ADSR(또는 ASDR) 엔벨로프의 적용, 기계 학습 등을 포함할 수 있다. 기계 학습은 피처 벡터 또는 예측 주파수 대역의 사용을 포함할 수 있다. 프로세싱은 또한 신호를 평활화하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 메이팅 실린더는 360도 크랭크 각도로 서로 위상을 벗어날 수 있다. 개시된 동일한 시스템 및 방법은 또한 다른 실린더로부터의 노크 센서 신호를 사용하여 일 실린더의 헬스를 도출하기 위해 사용될 수 있다.
본 개시된 설명은 최선 모드를 포함하여, 본 발명을 개시하기 위해 예를 사용하고, 또한 당업자가 임의의 디바이스 또는 시스템을 제조하고 사용하고 임의의 통합 방법을 수행하는 것을 포함하여, 본 발명을 실시하게 할 수 있게 한다. 본 발명의 특허가능 범위는 청구범위에 의해 정의되고, 당업자에게 발생하는 다른 예를 포함할 수 있다. 그와 같은 다른 예는 청구범위의 문자 그대로의 언어와 다르지 않은 구조적 엘리먼트를 가진다면, 또는 청구범위의 문자 그대로의 언어와 큰 차이가 없는 동등한 구조적 엘리먼트를 가진다면 청구범위의 범위 내에 있도록 의도된다.

Claims (20)

  1. 왕복 디바이스(reciprocating device)에서 제1 실린더의 헬스(health)를 도출하는 방법에 있어서,
    상기 제1 실린더 근처의 제1 노크 센서(knock sensor)로부터 제1 신호를 수신하는 단계;
    제2 실린더 근처의 제2 노크 센서로부터 제2 신호를 수신하는 단계;
    상기 제1 신호 및 상기 제2 신호를 프로세싱하는 단계; 및
    상기 제1 신호가 상기 제2 신호와 간섭하는지 여부를 결정함으로써 상기 제1 실린더의 헬스를 도출하는 단계
    를 포함하는,
    왕복 디바이스에서 제1 실린더의 헬스를 도출하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 실린더는 상기 제2 실린더와 360도 크랭크 각도(crank angle)로 위상을 벗어난(out of phase) 것인,
    왕복 디바이스에서 제1 실린더의 헬스를 도출하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제1 신호 및 상기 제2 신호를 프로세싱하는 단계는,
    대역 통과 또는 로우 패스 필터를 적용함으로써 상기 제1 신호 및 제2 신호로부터 제1 연소 시그니처(combustion signature) 및 제2 연소 시그니처를 도출하는 단계;
    대역 통과 필터를 적용함으로써 상기 제1 신호 및 제2 신호로부터 제1 밸브 시그니처(valve signature) 및 제2 밸브 시그니처를 도출하는 단계;
    상기 제1 연소 시그니처 및 제2 연소 시그니처와 상기 제1 밸브 시그니처 및 제2 밸브 시그니처로부터 하나 이상의 이벤트를 도출하는 단계; 및
    상기 제1 연소 시그니처 및 상기 제1 밸브 시그니처 또는 상기 제2 연소 시그니처 및 상기 제2 밸브 시그니처를 360도 크랭크 각도로 시프팅(shifting)하는 단계
    를 포함하는 것인,
    왕복 디바이스에서 제1 실린더의 헬스를 도출하는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 하나 이상의 이벤트는 피크 점화 압력(peak firing pressure), 흡기 밸브 닫힘(intake valve closure), 배기 밸브 닫힘(exhaust valve closure) 또는 그 조합을 포함하는 것인,
    왕복 디바이스에서 제1 실린더의 헬스를 도출하는 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 제1 신호 및 상기 제2 신호를 프로세싱하는 단계는 상기 제1 연소 시그니처 및 제2 연소 시그니처와 상기 제1 밸브 시그니처 및 제2 밸브 시그니처를 평활화하는(smoothing) 단계를 포함하는 것인,
    왕복 디바이스에서 제1 실린더의 헬스를 도출하는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제1 신호 및 상기 제2 신호를 프로세싱하는 단계는,
    상기 제1 신호 및 제2 신호―상기 제1 신호 및 제2 신호에 포함되는 각 데이터 포인트는 상기 제1 신호 및 제2 신호의 각각이 1의 최대 진폭을 가지도록 승수에 의해 곱해짐―를 스케일링(scaling)하는 단계;
    상기 스케일 신호의 시작과 상기 스케일 신호가 최대 진폭에 도달하는 시간 사이의 제1 시간 주기를 측정하는 단계;
    상기 스케일 신호가 상기 최대 진폭에 도달하는 시간과 상기 스케일 신호가 지속 레벨(sustain level)로 축소되는 제2 시간 사이의 제2 시간 주기를 측정하는 단계;
    상기 스케일 신호가 지속되는 동안의 제3 시간 주기를 측정하는 단계; 및
    상기 스케일 신호가 상기 지속 레벨로부터 제로(zero)로 축소되는 동안의 제4 시간 주기를 측정하는 단계
    를 포함하는 것인,
    왕복 디바이스에서 제1 실린더의 헬스를 도출하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 제1 신호 및 상기 제2 신호를 프로세싱하는 단계는, 상기 제1 신호 및 제2 신호에서의 하나 이상의 이벤트의 발생을 예측하기 위해 기계 학습 기술(machine learning technique)을 적용하는 단계를 포함하는 것인,
    왕복 디바이스에서 제1 실린더의 헬스를 도출하는 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 기계 학습 기술을 적용하는 단계는,
    피처 벡터(feature vector)를 사용하여 2-상태 모델(two-state model)을 적용하는 단계; 및
    상기 제1 실린더 또는 제2 실린더에서의 하나 이상의 이벤트의 발생을 예측하기 위해 가우시안 혼합 모델(Gausian mixture model)을 사용하는 단계
    를 포함하는 것인,
    왕복 디바이스에서 제1 실린더의 헬스를 도출하는 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 기계 학습 기술을 적용하는 단계는,
    예측 주파수 대역(predictive frequency band)을 상기 제1 신호 및 제2 신호에 적용하는 단계; 및
    상기 제1 실린더 또는 제2 실린더에서의 하나 이상의 이벤트의 발생을 예측하기 위해 상기 제1 신호 및 제2 신호에 단시간 퓨리에 변환(short time Fourier transform)을 적용하는 단계
    를 포함하는 것인,
    왕복 디바이스에서 제1 실린더의 헬스를 도출하는 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 제1 노크 센서가 오작동한(malfunction) 것으로 결정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 제1 실린더의 헬스를 도출하는 단계는,
    대역 통과 또는 로우 패스 필터를 적용함으로써 상기 제2 신호로부터 연소 시그니처(combustion signiture)를 도출하는 단계;
    대역 통과 필터를 적용함으로써 상기 제2 신호로부터 밸브 시그니처(valve signiture)를 도출하는 단계;
    상기 연소 시그니처 및 상기 밸브 시그니처로부터 하나 이상의 이벤트를 도출하는 단계; 및
    알려진 시간에서 또는 알려진 크랭크샤프트(crankshaft) 각도 포지션(position)에서 상기 왕복 디바이스의 동작 동안 상기 하나 이상의 이벤트 중 어느 것이 발생되어야 하는지를 결정하기 위해 룩업 테이블(lookup table)을 사용하는 단계
    를 포함하는 것인,
    왕복 디바이스에서 제1 실린더의 헬스를 도출하는 방법.
  11. 시스템에 있어서,
    왕복 엔진(reciprocating engine)을 제어하도록 구성되는 제어기를 포함하고, 상기 제어기는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
    제1 실린더 근처의 제1 노크 센서(knock sensor)로부터 제1 신호를 수신하고;
    제2 실린더 근처의 제2 노크 센서로부터 제2 신호를 수신하고;
    상기 제1 신호 및 상기 제2 신호를 프로세싱하고;
    상기 제1 신호가 상기 제2 신호와 간섭하는지 여부를 결정함으로써 상기 제1 실린더의 헬스를 도출하도록 구성되는 것인,
    시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 제1 실린더는 상기 제2 실린더와 360도 크랭크 각도(crank angle)로 위상을 벗어난(out of phase) 것인,
    시스템.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 제1 신호 및 상기 제2 신호를 프로세싱하는 것은,
    대역 통과 또는 로우 패스 필터를 적용함으로써 상기 제1 신호 및 제2 신호로부터 제1 연소 시그니처(combustion signature) 및 제2 연소 시그니처를 도출하는 것;
    대역 통과 필터를 적용함으로써 상기 제1 신호 및 제2 신호로부터 제1 밸브 시그니처(valve signature) 및 제2 밸브 시그니처를 도출하는 것;
    상기 제1 연소 시그니처 및 제2 연소 시그니처와 상기 제1 밸브 시그니처 및 제2 밸브 시그니처를 평활화하는(smoothing) 것;
    상기 제1 연소 시그니처 및 제2 연소 시그니처와 상기 제1 밸브 시그니처 및 제2 밸브 시그니처로부터 하나 이상의 이벤트를 도출하는 것; 및
    상기 제1 연소 시그니처 및 상기 제1 밸브 시그니처 또는 상기 제2 연소 시그니처 및 상기 제2 밸브 시그니처를 360도 크랭크 각도로 시프팅(shifting)하는 것
    을 포함하는 것인,
    시스템.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 하나 이상의 이벤트는, 피크 점화 압력(peak firing pressure), 흡기 밸브 닫힘(intake valve closure), 배기 밸브 닫힘(exhaust valve closure) 또는 그 조합을 포함하는 것인,
    시스템.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 제1 신호 및 상기 제2 신호를 프로세싱하는 것은,
    상기 제1 신호 및 제2 신호―상기 제1 신호 및 제2 신호에 포함되는 각 데이터 포인트는 상기 제1 신호 및 제2 신호의 각각이 1의 최대 진폭을 가지도록 승수에 의해 곱해짐―를 스케일링하는 것;
    상기 스케일 신호의 시작과 상기 스케일 신호가 최대 진폭에 도달하는 시간 사이의 제1 시간 주기를 측정하는 것;
    상기 스케일 신호가 상기 최대 진폭에 도달하는 시간과 상기 스케일 신호가 지속 레벨(sustain level)로 축소되는 제2 시간 사이의 제2 시간 주기를 측정하는 것;
    상기 스케일 신호가 지속되는 동안의 제3 시간 주기를 측정하는 것; 및
    상기 프리컨디셔닝된(preconditioned) 신호가 상기 지속 레벨로부터 제로(zero)로 축소되는 동안의 제4 시간 주기를 측정하는 것
    을 포함하는 것인,
    시스템.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 제1 신호 및 상기 제2 신호를 프로세싱하는 것은, 상기 제1 신호 및 제2 신호에서 하나 이상의 이벤트의 발생을 예측하기 위해 피처 벡터(feature vector) 또는 예측 주파수 대역(predictive frequency band)을 적용하는 것을 포함하는 것인,
    시스템.
  17. 실행가능한 명령어를 포함하는 비-일시적 컴퓨터 판독가능한 매체(non-transitory computer readable medium)에 있어서,
    상기 실행가능한 명령어는, 실행될 때 프로세서로 하여금,
    제1 실린더 근처의 제1 노크 센서(knock sensor)로부터 제1 신호를 수신하게 하고;
    제2 실린더―상기 제1 실린더는 상기 제2 실린더와 360도 크랭크 각도로 위상을 벗어남(out of phase)― 근처의 제2 노크 센서로부터 제2 신호를 수신하게 하고;
    상기 제1 신호 및 상기 제2 신호를 프로세싱하게 하고;
    상기 제1 신호가 상기 제2 신호와 간섭하는지 여부를 결정하는 것을 포함하는 상기 제1 실린더의 헬스를 도출하게 하는 것인,
    실행가능한 명령어를 포함하는 비-일시적 컴퓨터 판독가능한 매체.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 제1 신호 및 상기 제2 신호를 프로세싱하는 것은,
    대역 통과 또는 로우 패스 필터를 적용함으로써 상기 제1 신호 및 제2 신호로부터 제1 연소 시그니처(combustion signature) 및 제2 연소 시그니처를 도출하는 것;
    대역 통과 필터를 적용함으로써 상기 제1 신호 및 제2 신호로부터 제1 밸브 시그니처(valve signature) 및 제2 밸브 시그니처를 도출하는 것;
    상기 제1 연소 시그니처 및 제2 연소 시그니처와 상기 제1 밸브 시그니처 및 제2 밸브 시그니처로부터 하나 이상의 이벤트를 도출하는 것; 및
    상기 제1 연소 시그니처 및 상기 제1 밸브 시그니처 또는 상기 제2 연소 시그니처 및 상기 제2 밸브 시그니처를 360도 크랭크 각도(crank angle)로 시프팅(shifting)하는 것
    을 포함하는 것인,
    실행가능한 명령어를 포함하는 비-일시적 컴퓨터 판독가능한 매체.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 제1 신호 및 상기 제2 신호를 프로세싱하는 것은,
    상기 제1 신호 및 제2 신호―상기 제1 신호 및 제2 신호에 포함되는 각 데이터 포인트는 상기 제1 신호 및 제2 신호의 각각이 1의 최대 진폭을 가지도록 승수에 의해 곱해짐―를 스케일링(scaling)하는 것;
    상기 스케일 신호의 시작과 상기 스케일 신호가 최대 진폭에 도달하는 시간 사이의 제1 시간 주기를 측정하는 것;
    상기 스케일 신호가 상기 최대 진폭에 도달하는 시간과 상기 스케일 신호가 지속 레벨(sustain level)로 축소되는 제2 시간 사이의 제2 시간 주기를 측정하는 것;
    상기 스케일 신호가 지속되는 동안의 제3 시간 주기를 측정하는 것; 및
    상기 프리컨디셔닝된(preconditioned) 신호가 상기 지속 레벨로부터 제로(zero)로 축소되는 동안의 제4 시간 주기를 측정하는 것
    을 포함하는 것인,
    실행가능한 명령어를 포함하는 비-일시적 컴퓨터 판독가능한 매체.
  20. 제17항에 있어서,
    상기 제1 신호 및 상기 제2 신호를 프로세싱하는 것은, 상기 제1 신호 및 제2 신호에서 하나 이상의 이벤트의 발생을 예측하기 위해 피처 벡터(feature vector) 또는 예측 주파수 대역(predictive frequency band)을 적용하는 것을 포함하는 것인,
    실행가능한 명령어를 포함하는 비-일시적 컴퓨터 판독가능한 매체.
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