WO2005028838A1 - 多信号解析装置 - Google Patents

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delay time
time
signal
correlation
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Mitsuharu Sugita
Yasunori Urano
Original Assignee
A & D Company, Ltd.
Hino Motors, Ltd.
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    • F02D41/04—Introducing corrections for particular operating conditions
    • F02D41/10—Introducing corrections for particular operating conditions for acceleration
    • F02D41/107—Introducing corrections for particular operating conditions for acceleration and deceleration

Definitions

  • the present invention relates to a multi-signal analyzer, and more particularly to an apparatus for analyzing, in a transient state, a correlation between a reference signal and a signal having a larger delay time than the reference signal.
  • the ECU is a microcomputer that precisely controls the fuel injection amount, injection timing, ignition timing, etc., based on information detected by various sensors installed around the engine so that the engine can always maintain the best condition. .
  • ECUs are required to optimize the engine from the viewpoint of not only generated torque but also exhaust gas. Also, in some countries, when measuring exhaust gas, it is decided to carefully determine complex time series patterns and vehicle speeds, and exhaust gas analysis items are also diverse! You.
  • Patent Document 1 JP-A-9 170967
  • Patent Document 1 merely arranges vehicle test data with a large number of items on the same screen in an easy-to-view manner, and requires separate analysis to find mutual correlation.
  • the characteristics of the engine are fuel injection characteristics and air intake characteristics.
  • the present invention has been made in view of such a conventional problem, and an object of the present invention is to analyze a correlation between a plurality of signals not only in a steady state but also in a transient state. It is an object of the present invention to provide a device capable of performing such operations.
  • a multi-signal analyzer of the present invention includes an AD converter for simultaneously inputting a plurality of time-series signals representing physicochemical phenomena and performing AD conversion, and an input to the AD converter.
  • a delay time calculating unit for calculating a delay time between any two of the signals, and a time axis of one of the two signals is advanced or advanced based on the delay time calculated by the delay time calculating unit.
  • a time axis adjustment unit that delays the two signals to have the same time axis and a data analysis unit that performs analysis such as comparing the two signals having the same time axis to obtain a cross-correlation coefficient. did.
  • the time axis adjusting unit can make other signals the same time axis based on the time axis of one selected signal among the signals input to the AD conversion.
  • the time-series signal is a signal including a transient state, and at least one of the time-series signals may have a delay time of 10 seconds or more compared to other signals. Good.
  • the time-series signal includes at least a fuel flow rate of an automobile engine, a generated torque number, an engine speed, and an exhaust gas amount, and the analysis result of the data analysis unit is Can be used for ECU control.
  • the exhaust gas amount of the automobile, the chemical reaction amount of the fuel cell, and the like have a particularly large delay time, and it is difficult to analyze the correlation with other signals in a transient state. Performing analysis on the same time axis as other signals will be useful for experiments on improving exhaust gas efficiency and fuel cell performance.
  • the multi-signal analysis device of the present invention a plurality of signals having different delay times are analyzed on the same time axis and analyzed, so that the time relationship between a plurality of time-series signals is not slowed down and transients are eliminated. Comparative analysis in the state becomes possible. In addition, it is possible to derive a reasonable analysis result without overlooking the correlation that tends to be buried among many acquired data.
  • the amount of exhaust gas of a vehicle, the amount of chemical reaction of a fuel cell, and the like have a large delay time, and it is difficult to analyze the correlation with other signals in a transient state. Performing analysis on the same time axis as other signals is useful for experiments on improving exhaust gas efficiency and fuel cell performance.
  • FIG. 1 to 3 show an embodiment of the multi-signal analyzer according to the present invention.
  • the multi-signal analyzer 1 of FIG. 1 includes an AD converter 11, a memory 13, a time window extracting unit 15, an operation input unit 17, a delay time calculating unit 19, a time axis adjusting unit 39, a data analyzing unit 41, The display unit 43 is provided.
  • the AD converter is a means for simultaneously inputting a plurality of signals to be analyzed for cross-correlation and the like, and AD-converting the input signals.
  • the input signal is a time-series signal related to an arbitrary physical phenomenon, such as the amount of injected fuel, the amount of generated torque, the number of engine revolutions, and the amount of exhaust gas required to control the ECU of an automobile engine. The amount corresponds to the input signal. These are detected by sensors installed in various parts of the vehicle and input to the AD converter 11.
  • the input signal may include not only a steady state but also a transient state.
  • the AD-converted signal is temporarily stored in the memory 13 for later analysis of the cross-correlation.
  • a transient state refers to a state in which a signal is unstable and reaches a steady state, and generally occurs at the start and end of energization, measurement, operation, and the like. It can also occur when effects or settings are changed.
  • the steady state generally refers to a state in which the state has settled to a constant value after a transient state. Therefore, generally, the input signal includes a transient state and a steady state.
  • the time window extracting unit 15 selects any two signals from the signals input to the AD converter 11 by an operation from the operation input unit 17, and performs an arbitrary analysis time interval on the selected two signals. This is a means for extracting a time window.
  • the extraction of the time window refers to cutting out a signal in a certain section (for example, 1024 points, 2048 points) from the signals sampled by the AD conversion lll for the subsequent processing.
  • the subsequent processing mainly refers to the processing of Fourier transform (conversion of time function x (t) to frequency function X (f)) and inverse Fourier transform.
  • the section where the waveform is cut out is generally fixed in the measurement system, but is always cut off with the signal period. If the cut section does not coincide with the integral multiple of the frequency of the signal, the start and end of the repetitive waveform are connected. Discontinuous points will occur and distorted signals that are different from the original clipped signal will be processed.
  • the time window extraction unit 15 multiplies a mountain-shaped weighting function such that both ends of a section where a waveform is cut out simply by cutting out the waveform become zero, so that the start end and the end are connected.
  • the error of the Fourier transform processing caused by the difference in the cutting position is reduced.
  • the weighting function used here is called a window function.
  • a typical example of the window function is a Hayung window.
  • a function suitable for processing is operated according to a signal input to the AD converter 11. Input from the input unit 17 can be specified.
  • the delay time calculation unit 19 is means for calculating the delay time between any two signals from which the time window has been extracted by the time window extraction unit 15.
  • An example of a detailed configuration diagram of the delay time calculation unit 19 is shown in FIGS.
  • the delay time calculation unit 19a shown in FIG. 2 calculates a delay time by calculating a cross-correlation function between two signals, and includes a delay time generation unit 21, a cross-correlation calculation unit 23, and a delay time control. It has a part 29.
  • the cross-correlation function refers to a waveform of one of the two signals (for example, x (t) of the input signals X (t) and y (t) shown in FIG. 2) and a delay time generation unit
  • This is a function of the shift amount ⁇ when delayed by a certain amount of time at 21, and is expressed by the following equation by the multiplication and integration of the multiplication unit 25 and the integration unit 27 in the cross-correlation calculation unit 23.
  • the cross-correlation function is an index indicating the similarity between two signals. If the two signals are completely different, the cross-correlation function approaches 0 regardless of the value of ⁇ . Utilizing this, the delay time control unit 29 finds a time when the cross-correlation function becomes maximum while controlling the amount of delay time ⁇ given to one signal by the delay time generation unit 21. This is the delay time occurring between the two signals.
  • the cross-correlation function is obtained by Fourier transforming two signals (input signals x (t) and y (t) shown in FIG.
  • the delay time calculation unit 19b shown in FIG. 3 is different from the delay time calculation unit 19a shown in FIG. 2 in that the means for calculating the delay time is different, and the delay time is calculated by obtaining the impulse response output. And an FFT operation unit 31 and an innorth response operation unit 33.
  • the impulse response output is obtained by performing Fourier transform on two signals (input signals X (t) and y (t) shown in Fig. 3) at FFT operation units 31a and 31b, respectively, and then X (f) and Y (f).
  • the cross spectrum calculator 35 in the impulse response calculator 33 multiplies the conjugate complex number of one signal (Y (f) in FIG. 3) by the other signal (X (f) in FIG. 3) and performs the same operation. This is obtained by multiplying the frequency components, averaging them in the averaging operation unit 37, and obtaining the cross spectrum W (f) also shown in Equation 2 above.
  • the X-axis of the impulse response output is represented by frequency
  • the y-axis is represented by the square of the amplitude (power vector for each frequency band).
  • a large value of the cross spectrum at a certain frequency indicates that the correlation between two signals at that frequency is large. Therefore, the time at which the value of this impulse response output peaks is determined as the delay time between the two signals.
  • the time axis adjustment unit 39 advances or delays one of the two signals stored in the memory 13 by the delay time based on the delay time between the two signals obtained by the delay time calculation unit 19. , Means for making the two signals the same time axis.
  • the form of the delay time calculation unit 19 may be realized by a configuration other than those shown in FIGS. 2 and 3. For example, it is also possible to obtain an impulse response output by inverse Fourier transform of a frequency response function. Yes, not necessarily in Figures 2 and 3. There is no need to determine the delay time with the configuration shown. In adjusting the time axis by the time axis adjusting section 39, the magnitude of the delay time does not matter.
  • the data analysis unit 41 is a means for comparing two signals on the same time axis and performing analysis such as obtaining a correlation coefficient.
  • the signal to be analyzed may be a signal including a transient state. Even in such a case, since a plurality of signals are on the same time axis, an appropriate analysis result can be obtained.
  • the analysis result is stored in the memory 13.
  • the display unit 43 is a means for displaying the analysis result of the data analysis unit 41 as a numerical value, a graph, or the like.
  • the signal on the same time axis before the analysis by the data analysis unit 41 or the delay time obtained by the delay time calculation unit 19 may be displayed.
  • FIG. 4 shows an arrangement diagram of sensors installed in various parts of the vehicle in order to analyze the engine of the vehicle using the multi-signal analysis device 1 of the present invention and to cause the ECU to perform efficient control. I have. Note that the detailed configuration of the multi-signal analyzer 1 is as described above, and a description thereof will be omitted.
  • Sensors are installed in various parts around the engine 51. Specifically, a fuel flow meter 55 installed in the fuel tank 53, a torque sensor 59 installed around the crankshaft 57 to detect the number of torques, and an engine
  • the exhaust gas sensor comprises a rotation sensor 61 for detecting the number of revolutions, and an exhaust NO sensor 65 for detecting the amount of NO in the exhaust gas exhausted from the muffler 63.
  • FIG. 5 is a graph in which time-series signals detected from the four sensors shown in FIG. 4 are simultaneously displayed for about two minutes from the start of the engine 51. Note that the graph of FIG. 5 can be obtained by the display unit 43 of the multi-signal analyzer 1 simply displaying simultaneously input signals, or can be displayed by other display devices.
  • Each signal displayed in this manner indicates a transient state in the initial stage (starting stage of the engine 51) of V and deviation, and at first glance, it has a waveform that is randomly and randomly varied.
  • the correlation is unknown.
  • the time from fuel combustion to torque generation, torque generation In the period up to engine rotation randomness delay occurs due to physical behavior, and furthermore, the delay due to chemical reaction, the delay due to physical clearance, the delay due to gas flow, Delays in which physical and chemical phenomena are intricately involved, such as electrical signal conversion delays of measurement system sensors and delays inherent in measuring instruments, occur. It is more complicated and difficult.
  • sensors related to exhaust gas include those with fast response times and those with slow response times. Sensors with slow response times have a delay of 10 seconds or more compared to signals from other sensors. In some cases, it takes time to settle down to a steady state, which causes a delay in analysis processing.
  • FIGS. 6 to 9 are graphs showing the cross-correlation between any two signals among the fuel flow rate, generated torque, engine speed, and NO amount.
  • the horizontal and vertical axes show the values of the two signals at the same time.
  • the cross-correlation coefficient between each of the two signals is obtained from the graphs in FIGS. 6 to 9, the cross-correlation coefficient between the fuel flow rate and the generated torque in FIG. 6 is 0.96, and the fuel in FIG.
  • the cross-correlation coefficient between the flow rate and the engine speed is 0.36
  • the cross-correlation coefficient between the fuel flow rate and the NO amount in Fig. 8 is 0.12
  • the cross-correlation between the generated torque and the NO amount in Fig. 9 The number is 0.16. The closer the cross-correlation coefficient is to 1, the higher the mutual correlation is.
  • the multi-signal analyzer 1 of the present invention arbitrary two signals are extracted from the signals input to the AD converter 11, and the delay time calculating unit 19 calculates the delay time between the extracted two signals. , And based on the calculated delay time, the time axis adjusting unit 39 changes the time axis of the two signals. Adjustment is made to have the same time axis, and a comparative analysis of the cross-correlation in the transient state is enabled in the data analysis unit 41, so that a more appropriate cross-correlation is derived.
  • the time-series signals of the respective sensors shown in FIG. 5 are simultaneously input to the AD converter when the engine 51 is started, and are stored in the memory 13 . From these, any two signals are selected from the operation input unit 17 (here, for example, the fuel flow rate and the NO amount are selected), and the detection start force of the sensor is also up to 40 seconds, and the sample time is 10 msec.
  • the operation input unit 17 here, for example, the fuel flow rate and the NO amount are selected
  • the detection start force of the sensor is also up to 40 seconds
  • the sample time is 10 msec.
  • the delay time between the two signals of the fuel flow rate and the NO amount is determined from the time when the value of the cross-correlation function reaches the peak A in the graph of FIG. I understand.
  • the delay time between the fuel flow rate and the generated torque and the delay time between the fuel flow rate and the engine speed are determined by selecting the corresponding two signals. As a result, it was calculated that the delay time between the fuel flow rate and the generated torque was 0.6 seconds, and the delay time between the fuel flow rate and the engine speed was 1.2 seconds.
  • one signal here, the fuel flow rate
  • the other signals have the same time axis with respect to the time axis of the one signal, so that the delay time between all the signals can be easily grasped.
  • the types of time-series signals input to the AD converter 11 and the combination of signals for which the delay time is calculated by the delay time calculation unit 19 are input in advance. Select from the unit 17 or store it in the memory 13, and at the same time as the signal input to the AD converter 11 starts to be stored in the memory 13 or after a predetermined time delay, the delay time calculation unit 19 Processing may be started. In this case, since the delay time calculation process is performed in parallel with the storage operation of the memory 13, the processing speed is increased. Furthermore, if there are a plurality of delay time calculation units 19, it is possible to simultaneously obtain the delay time between two sets of two signals, which contributes to further speeding up of processing.
  • the time axis adjustment unit 39 extracts the temporarily stored signal from the memory 13, and, based on the delay time obtained by the delay time calculation unit 19, converts the time series signal shown in FIG. Advance or delay based on the time axis of. The results are shown in FIG. Note that a display as shown in FIG. 11 may be displayed on the display unit 43. By displaying another signal on the same time axis with one signal as a reference, the cross-correlation becomes clear at a glance, and comparative analysis of a large number of signals becomes easy.
  • the data analysis unit 41 calculates the mutual correlation number in the transient state for each of the two signals in the same combination as obtained in Figs. 6 to 9. Ask for. The results are shown in Figs.
  • the cross-correlation coefficient between the fuel flow rate and the generated torque in FIG. 12 is 0.95
  • the cross-correlation coefficient between the fuel flow rate and the engine speed in FIG. 13 is 0.51
  • the cross-correlation coefficient between the flow rate and the NO amount is 0.90
  • the cross-correlation coefficient between the generated torque and the NO amount in Fig. 15 is 0.85.
  • the cross-correlation coefficient obtained in FIGS. 12 to 15 has a greater cross-correlation between the signals than the cross-correlation coefficient obtained in FIGS. 6 to 9. Therefore, it is possible to carry out an appropriate analysis for Engine 51.
  • the delay time between the fuel flow rate and the engine speed was 1.2 seconds as previously determined, but simply adjusting the time axis for 1.2 seconds would increase the correlation. It can be seen from the analysis result of the data analysis unit 41 of the present embodiment how the delay time in seconds is a numerical unit that greatly affects the correlation.
  • the data analysis unit 41 stores the analysis result in the memory 13, and the display unit 43 displays the result in a required display form (numerical value, graph, or the like).
  • the multi-signal analysis device 1 of the present invention converts a plurality of signals having different delay times into the same time. Since the analysis is performed on the axis, there is no delay in the time relation between a plurality of time-series signals, and comparative analysis in a transient state becomes possible. Further, the multi-signal analyzer 1 of the present invention is an effective means for leading a proper analysis result without overlooking a correlation that tends to be buried among a large number of acquired data.
  • the exhaust gas measurement has changed the measurement power in the steady state to the measurement in the non-steady state due to the exhaust gas measurement.
  • This is a useful means for an exhaust gas efficiency improvement experiment such as devising an exhaust path for the purpose of expressing the above.
  • the cross-correlation between the fuel flow rate and the NO amount of the engine 51 was analyzed, and CO, CO, THC, CH, and other components of the force exhaust gas were analyzed.
  • N 0, SO, and O can be similarly analyzed.
  • the multi-signal analyzer 1 of the present invention As for the three major bad gases, it is difficult to reduce them in a well-balanced manner because the generation factors, the method of reducing the generation amount, and the delay time differ depending on the nature of the gas. Therefore, if the multi-signal analyzer 1 of the present invention is used, the analysis of the cross-correlation between arbitrary signals can be easily performed, so that it is possible to comply with exhaust gas regulations.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a multi-signal analyzer according to the present invention.
  • FIG. 2 is an example of a detailed configuration diagram of a delay time calculator shown in FIG. 1.
  • FIG. 3 is an example of another detailed configuration diagram of the delay time calculation section shown in FIG. 1.
  • FIG. 4 is a layout view of sensors installed in various parts around an engine of an automobile.
  • FIG. 5 is a graph simultaneously displaying the time-series signals in which the sensor force shown in FIG. 4 is also detected.
  • FIG. 6 is a graph showing the cross-correlation between the fuel flow rate and the generated torque in the graph of FIG.
  • FIG. 7 is a graph showing a cross-correlation between a fuel flow rate and an engine speed in the graph of FIG.
  • FIG. 8 is a graph showing the cross-correlation between the fuel flow rate and the NOx amount in the graph of FIG.
  • FIG. 9 is a graph showing the cross-correlation between the generated torque and the NOx amount in the graph of FIG.
  • FIG. 10 is a graph showing an impulse response output between a fuel flow rate and an NO amount.
  • FIG. 11 is a graph obtained by advancing or delaying the time-series signal of FIG. 5 with reference to the time axis of the fuel flow rate.
  • FIG. 12 is a graph showing a cross-correlation between the fuel flow rate and the generated torque in the graph of FIG.
  • FIG. 13 is a graph showing a cross-correlation between a fuel flow rate and an engine speed in the graph of FIG.
  • FIG. 14 is a graph showing a cross-correlation between the fuel flow rate and the NO amount in the graph of FIG.
  • FIG. 15 is a graph showing the cross-correlation between the generated torque and the NO amount in the graph of FIG.
  • Delay time control unit FFT operation unit
  • Impulse response calculation unit Cross spectrum calculation unit: Averaging calculation unit: Time axis adjustment unit: Data analysis unit

Abstract

【課題】 　複数信号間の相互相関関係を過渡状態で解析可能とする。 【解決手段】 　物理化学現象を表す複数の時系列信号を同時に入力し、ＡＤ変換するＡＤ変換器１１と 、ＡＤ変換器１１に入力された任意の２信号ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ）間の遅延時間を演算する 遅延時間演算部１９と、遅延時間演算部１９で演算された遅延時間に基づいて、２信号の うち一方の信号の時間軸を前進又は遅延させ、２信号を同一時間軸化する時間軸調整部３ ９と、同一時間軸化された２信号について相互相関係数を求める等の解析を行うデータ解 析部４１とを有する多信号解析装置１である。

Description

明 細 書
多信号解析装置
技術分野
[0001] 本発明は多信号解析装置に関し、特に、基準信号と、これに比較して大きな遅延 時間を有する信号との相関関係を、過渡状態で解析する装置に関するものである。 背景技術
[0002] 自動車産業の発展を支える背景には、エンジンの技術的進歩が不可欠であるが、 近年、環境問題の影響で排気ガスェミッション規制が進む中、各国の自動車メーカ 一は、従来の排気ガス規制対応より、更に低公害規制に対応したエンジン設計へと シフトしつつある。
[0003] 現在、エンジン制御技術の主流となっているのは、 ECU (Engine Control Unit 又は Electric Control Unit)である。 ECUとは、エンジン周辺に設置された各種 センサが検知した情報に基づいて、エンジンが常に最高のコンディションを保てるよう 、燃料噴射量、噴射タイミング、点火時期等を精密に制御するマイクロコンピュータで める。
[0004] 排気ガス規制に伴い、 ECUには、発生トルクのみならず、排気ガスの観点からもェ ンジンを最適化することが求められている。し力も、国によっては、排気ガスを測定す るに際し、複雑な時系列パターンと車速とを細力べ決めて行うよう決められており、排 気ガスの分析項目も多岐に渡って!/ヽる。
[0005] このため、 ECUは、多数のセンサ力も得られる信号の相関関係を見いだし、ェンジ ン制御に反映させる必要がある。
[0006] 従来は、このような多数の信号を測定し、同一画面に表示することによって、相互の 相関関係を見いだそうとしていた (例えば、特許文献 1参照。 ) o
[0007] しかし、この場合、以下に説明する技術的な課題があった。
[0008] 特許文献 1 :特開平 9 170967号公報
発明の開示
発明が解決しょうとする課題 [0009] 特許文献 1に開示された発明は、単に、多項目力もなる自動車テストデータを同一 画面に見やすく配置したにすぎず、相互の相関関係を見いだすには別途解析が必 要となる。
[0010] し力も、エンジン発生トルク、排気ガス等の特性は、燃料注入特性、空気吸入特性
、点火時間、燃料噴射等の多数の要素が複雑に絡み合って生まれるものであり、容 易に解析できるものではな 、。
[0011] そのため、従来は、これらの要素の解析を定常状態で行っていたが、排気ガスに関 する信号は、化学反応による遅れ、物理的空間距離による遅れ、ガスの流速による 遅れ等のため、他の信号と比較して大きな遅延時間を有しており、定常状態での解 析を行うまでに時間が力かっていた。
[0012] 更に、排気ガス規制により、従来のような定常状態のみならず、過渡状態でェンジ ン解析を行うことも求められるようになつてきた力 上述したように排気ガスに関する信 号は、他の信号と比較して大きな遅延時間を有しているため、過渡状態での解析が 困難であった。
[0013] 本発明は、このような従来の問題点に鑑みてなされたものであって、その目的とす るところは、複数の信号間の相関関係を定常状態のみならず過渡状態でも解析する ことが出来る装置を提供することにある。
課題を解決するための手段
[0014] 上記目的を達成するため、本発明の多信号解析装置は、物理化学現象を表す複 数の時系列信号を同時に入力し、 AD変換する AD変換器と、前記 AD変換器に入 力された任意の 2信号間の遅延時間を演算する遅延時間演算部と、前記遅延時間 演算部で演算された遅延時間に基づいて、前記任意の 2信号のうち一方の信号の 時間軸を前進又は遅延させ、前記 2信号を同一時間軸化する時間軸調整部と、前記 同一時間軸化された 2信号について比較し、相互相関係数を求める等の解析を行う データ解析部とを有するようにした。
[0015] 以上のように構成した多信号解析装置では、異なる遅延時間を有する複数の信号 を同一時間軸化して解析するので、複数の時系列信号間での時間関係の遅速がな くなり、過渡状態での比較解析が可能となる。 [0016] 又、前記時間軸調整部は、前記 AD変翻に入力された信号のうち、選択された一 の信号の時間軸を基準として、その他の信号を同一時間軸化することが出来る。
[0017] このように、基準となる信号を設けることにより、多数の信号間の相関関係が一目瞭 然となるような表示が可能となる。
[0018] 又、前記時系列信号は、過渡状態を含む信号であり、前記時系列信号のうち少なく とも 1つは、他の信号と比較して 10秒以上の遅延時間を有していてもよい。
[0019] 詳細には、前記時系列信号は、自動車のエンジンの燃料流量、発生トルク数、ェン ジン回転数、排気ガス量を少なくとも有し、前記データ解析部の解析結果は、ェンジ ンの ECU制御に用いることが出来る。
[0020] 上記自動車の排気ガス量や、燃料電池の化学反応量等は、特に大きな遅延時間 を有するものであり、過渡状態で他の信号との相関関係等の解析が困難であることか ら、他の信号と同一時間軸化して解析を行うことは、排気ガス効率の改善実験や燃 料電池の性能改善実験に有用となる。
発明の効果
[0021] 本発明にかかる多信号解析装置によれば、異なる遅延時間を有する複数の信号を 同一時間軸化して解析するので、複数の時系列信号間での時間関係の遅速がなく なり、過渡状態での比較解析が可能となる。又、せつ力べ取得した多数のデータ間に 埋もれがちな相関関係を見落とすことなぐ妥当な解析結果を導くことが出来る。
[0022] 特に、自動車の排気ガス量や、燃料電池の化学反応量等は、大きな遅延時間を有 するものであり、過渡状態で他の信号との相関関係等の解析が困難であることから、 他の信号と同一時間軸化して解析を行うことは、排気ガス効率の改善実験や燃料電 池の性能改善実験に有用となる。
発明を実施するための最良の形態
[0023] 以下、本発明の好適な実施の形態について、添付図面に基づいて詳細に説明す る。図 1から図 3は、本発明にかかる多信号解析装置の一実施例を示している。
[0024] 図 1の多信号解析装置 1は、 AD変換器 11、メモリ 13、時間窓抽出部 15、操作入 力部 17、遅延時間演算部 19、時間軸調整部 39、データ解析部 41、表示部 43を有 する。 [0025] AD変 l lは、相互相関関係等を解析する対象となる複数の信号を同時に入力 し、入力された信号を AD変換する手段である。入力信号は、任意の物理現象ゃィ匕 学現象に関する時系列信号であり、例えば、自動車のエンジンの ECUを制御するた めに必要となる注入燃料量、発生トルク量、エンジン回転数、排気ガス量等が入力信 号に相当する。これらは、自動車の各部に設置されたセンサより検出され、 AD変換 器 11に入力される。入力信号には、定常状態のみならず、過渡状態が含まれている 場合もある。 AD変換された信号は、後に行う相互相関関係の解析のため、メモリ 13 に一時保存される。
[0026] 尚、過渡状態とは、信号が不安定で、定常状態に落ち着くまでの状態を指し、一般 的には通電、測定、稼動等の開始 ·終了時に発生するものであるが、外乱の影響や 設定の変更時にも発生する場合がある。又、定常状態は、通常、過渡状態を経て一 定値に落ち着いた状態を指す。従って、一般的には、入力信号には過渡状態と定常 状態が含まれるものである。
[0027] 時間窓抽出部 15は、操作入力部 17からの操作により、 AD変翻11に入力された 信号から任意の 2信号を選択し、選択された 2信号について、任意の解析時間間隔 で時間窓を抽出する手段である。
[0028] 時間窓の抽出とは、 AD変 l lでサンプリングされた信号のうち、ある区間（例え ば、 1024点、 2048点）の信号を、後段の処理のために切り取ることである。ここで、 後段の処理とは、主にフーリエ変換 (時間関数 x (t)を周波数関数 X(f)に変換するこ と）や逆フーリエ変換の処理を指す。
[0029] 本来、フーリエ変換は、無限長の信号を処理することで理論上定義付けられる。し かし、実際に AD変 l lに入力される信号は、有限長の信号であるため、時間窓 抽出部 15により時間窓を抽出し、抽出された区間の波形が無限に繰り返されるという 仮定のもとで処理がなされる。
[0030] 一方、フーリエ変換は、そもそも周期が不明の信号についてその処理が行われるこ とから、一般的には波形を切り取る区間はその測定系では一定とされるが、必ずしも 信号の周期と切り取る区間とがー致する訳ではなぐ切り取られた区間がその信号の 持つ周波数の整数倍と一致しな ヽ場合には、繰り返し波形の始端と終端がつながら ず不連続点が発生し、切り取られた元の信号とは異なるひずんだ信号が処理される ことになる。
[0031] そこで、時間窓抽出部 15では、単に波形を切り取るだけでなぐ波形が切り取られ る区間の両端がゼロとなるような山型の重み付け関数を掛け合わせ、始端と終端が つながるようにし、切り取り位置の相違によって生じるフーリエ変換処理の誤差が少な くなるようにしている。ここで使用される重み付け関数を窓関数といい、窓関数として はハユング窓が代表的であるが、本実施例では AD変換器 11に入力される信号に 応じて、処理に適した関数を操作入力部 17から入力し、指定することが出来る。
[0032] 遅延時間演算部 19は、時間窓抽出部 15で時間窓を抽出された任意の 2信号間の 遅延時間を演算する手段である。遅延時間演算部 19の詳細構成図の一例を、図 2、 図 3に示す。
[0033] 図 2に示す遅延時間演算部 19aは、 2信号間の相互相関関数を求めることにより遅 延時間を求めるものであり、遅延時間発生部 21、相互相関演算部 23、遅延時間制 御部 29を有する。
[0034] ここで、相互相関関数とは、 2信号のうち一方の波形 (例えば、図 2に示す入力信号 X (t)と y (t)のうち、 x (t) )を遅延時間発生部 21で時間てだけ遅延させた時のずらし 量 τの関数であり、相互相関演算部 23内の乗算部 25と積分部 27の乗算、積分によ り、次式で表される。
[0035] [数 1]
Rx x (t) y (t+ r ) dt
Figure imgf000007_0001
[0036] 相互相関関数は、 2信号間の類似度を表す指標であり、 2信号が完全に異なって いれば τの値にかかわらず、相互相関関数は 0に近づく。このことを利用し、遅延時 間制御部 29は、遅延時間発生部 21で一方の信号に与える遅延時間 τの量を制御 しながら、相互相関関数が最大になる時のてを見つける。このてが 2信号間に発生し ている遅延時間となる。 [0037] 尚、相互相関関数は、 2信号 (図 2に示す入力信号 x (t)と y(t) )をフーリエ変換して X(f)、 Y(f)とし、一方の信号 X(f)の共役複素数を X* (f)とすれば、次式で表される クロススペクトル W (f)を逆フーリエ変換することでも求められる。
XY
[0038] [数 2]
WY χYγ (f) =X* (f) Y (f)
[0039] 一方、図 3に示す遅延時間演算部 19bは、図 2に示した遅延時間演算部 19aとは 遅延時間の演算手段が異なり、インパルス応答出力を求めることにより、遅延時間を 求めるものであり、 FFT演算部 31、インノルス応答演算部 33を有する。
[0040] インパルス応答出力は、 2信号（図 3に示す入力信号 X (t)と y (t) )をそれぞれ FFT 演算部 31a, 31bで、フーリエ変換して X(f)、 Y(f)とし、インパルス応答演算部 33内 のクロススペクトル演算部 35で、一方の信号（図 3では Y(f) )の共役複素数と他方の 信号 (図 3では X(f) )との乗算を行い同じ周波数成分を掛け合わせ、平均化演算部 3 7で平均化し、先の数式 2にも示されたクロススペクトル W (f)を求めることにより得ら
XY
れる。
[0041] インパルス応答出力の X軸は周波数、 y軸は振幅の二乗 (周波数帯域毎のパワース ベクトル）で表される。ここで、ある周波数でクロススペクトルの値が大きいということは 、その周波数における 2信号間の相関が大きいことを示す。従って、このインパルス 応答出力の値がピークとなる時間が 2信号間の遅延時間として求められる。
[0042] 時間軸調整部 39は、遅延時間演算部 19で得られた 2信号間の遅延時間に基づい て、メモリ 13に保存されている 2信号のうち一方を遅延時間分だけ前進又は遅延させ 、 2信号を同一時間軸化する手段である。尚、遅延時間演算部 19の形態は、図 2、 図 3に示した以外の構成によって実現されてもよぐ例えば、周波数応答関数の逆フ 一リエ変換によりインパルス応答出力を求めることも可能であり、必ずしも図 2、図 3に 示した構成で遅延時間を求める必要はない。又、時間軸調整部 39で時間軸を調整 するに際し、遅延時間の大小は問わない。
[0043] データ解析部 41は、同一時間軸化された 2信号について比較し、相関係数を求め る等の解析を行う手段である。解析対象となる信号は過渡状態を含む信号であって もよぐその場合でも、複数の信号は同一時間軸化されているので、妥当な解析結果 が得られる。解析結果はメモリ 13に保存される。
[0044] 表示部 43は、データ解析部 41での解析結果を数値やグラフ等で表示する手段で ある。尚、データ解析部 41での解析が行われる前の同一時間軸化された信号や、遅 延時間演算部 19で求められた遅延時間を表示してもよい。
実施例
[0045] 以下、本発明の詳細な実施例について説明する。図 4は、本発明の多信号解析装 置 1を用いて、自動車のエンジン解析を行い、 ECUに効率的な制御を行わせるため に、自動車の各部に設置されるセンサの配置図を示している。尚、多信号解析装置 1の詳細構成については、先に説明した通りであるので、説明を省略する。
[0046] センサはエンジン 51周辺の各部に設置される力 具体的には、燃料タンク 53に設 置された燃料流量計 55、クランク軸 57周辺に設置されトルク数を検出するトルクセン サ 59とエンジン回転数を検出する回転センサ 61、マフラー 63から排出される排気ガ スの成分のうち NO量を検出する排気 NOセンサ 65からなる。
[0047] 尚、本実施例では、排気ガス成分については NOx量のみを検出するものとするが
、その他の成分であるところの CO、 CO、 T HC、 CH、 N 0、 SO、 Oを検出する
2 4 2 2 2 センサを有していてもよい。
[0048] 図 5は、図 4に示される 4つのセンサから検出される時系列信号をエンジン 51の始 動から約 2分間にわたり、同時に表示したグラフである。尚、図 5のグラフは、多信号 解析装置 1の表示部 43が、同時に入力された信号を、単に表示することによつても 得られるし、その他の表示装置によっても表示可能である。
[0049] このように表示された各信号は、 V、ずれも初期段階 (エンジン 51の始動段階)では 過渡状態を示しており、一見しただけではランダムでばらついた波形であり、各信号 間の相関関係が不明である。特に、燃料の燃焼からトルク発生までの時間、トルク発 生力 エンジン回転までの期間には、物理的挙動によるランダム性遅延が発生し、更 に、排気ガスの発生までには化学反応による遅れ、物理的空間距離による遅れ、ガ スの流速による遅れ、測定系のセンサの電気信号変換遅れ、測定器固有の遅れ等、 物理的、化学的現象が複雑に絡み合った遅延が発生しており、これらの遅延時間が 、多信号かつ過渡状態の比較解析をより複雑困難なものとしている。
[0050] そこで従来は、全てのセンサ力 検出される信号が定常状態に落ち着くのを待って 力も各信号間の解析を行っていた。
[0051] しかし、排気ガスに関するセンサの中には、応答時間が速いもの力も遅いものまで 存在しており、応答時間の遅いセンサについては、他のセンサの信号と比較して 10 秒以上の遅延時間を有している場合があり、定常状態に落ち着くのに時間がかかる ため、解析処理が遅れる原因となっていた。
[0052] そこで、検出された信号間の相互相関関係を過渡状態で求めようとすると、図 6から 図 9までのようなグラフとなる。図 6から図 9は、燃料流量、発生トルク、エンジン回転 数、 NO量のうち、任意の 2信号間の相互相関関係を示すグラフである。いずれのグ ラフも横軸と縦軸に同時間における 2信号の値を表したものである。
[0053] 図 6から図 9のグラフから、各 2信号間の相互相関係数を求めると、図 6の燃料流量 と発生トルクとの間の相互相関係数は 0. 96、図 7の燃料流量とエンジン回転数との 間の相互相関係数は 0. 36、図 8の燃料流量と NO量との相互相関係数は 0. 12、 図 9の発生トルクと NO量との相互相関係数は 0. 16である。尚、相互相関係数は 1 に近づく程相互の相関関係が高いことを表す。
[0054] 従って、図 5のように単に多数の時系列信号を同時に表示させた状態で、過渡状 態に於ける信号解析を行った場合、燃料流量と発生トルク間の相互相関係数を除い ては、いずれも 2信号間の相互相関関係が低いという結果が得られる。
[0055] しかし、これら信号間には相互相関関係がないはずはなぐこのような従来の方法 で相互相関解析を行っていると、誤った解析結果へと導かれてしまう。
[0056] そこで、本発明の多信号解析装置 1では、 AD変換器 11に入力された信号のうち 任意の 2信号を抽出し、遅延時間演算部 19で、抽出された 2信号間の遅延時間を演 算し、演算された遅延時間に基づいて時間軸調整部 39に於いて 2信号の時間軸を 調整して同一時間軸化し、データ解析部 41に於いて過渡状態での相互相関関係の 比較解析を可能とし、より妥当な相互相関関係が導き出されるようにしている。
[0057] 本発明の多信号解析装置 1を用いた場合、まず、図 5に示した各センサの時系列 信号はエンジン 51の始動とともに、同時に AD変 に入力され、メモリ 13に保 存される。この中から、任意の 2信号を操作入力部 17から選択し (ここでは、例えば、 燃料流量と NO量を選択する）、センサの検出開始力も 40秒経過までの間、サン プル時間 10msecで時間窓抽出部 15での時間窓抽出処理を行い、遅延時間演算 部 19で相互相関関数を求めると、図 10のような相互相関特性が得られる。尚、図 10 の相互相関関数は、図 3に示した遅延時間演算部 19bによって得られた、インパルス 応答出力を指している。
[0058] ここで、燃料流量と NO量との 2信号間の遅延時間は、図 10のグラフで相互相関関 数の値がピーク Aとなる時間から求められることから、 11秒であることが分かる。
[0059] 同様に、燃料流量と発生トルクとの間の遅延時間、燃料流量とエンジン回転数との 間の遅延時間についても、各々該当する 2信号を選択の上、求める。その結果、燃 料流量と発生トルクとの間の遅延時間は 0. 6秒、燃料流量とエンジン回転数との間 の遅延時間は 1. 2秒であると算出された。
[0060] 尚、多信号のうち、任意の 2信号間の遅延時間を求める際には、後の処理容易化 のため、本実施例のように、一の信号 (ここでは燃料流量)を必ず遅延時間の演算対 象となるように選択すれば、当該一の信号の時間軸を基準としてその他の信号が同 一時間軸化されるので、全ての信号間の遅延時間が容易に把握出来る。
[0061] 又、解析処理の高速ィ匕のため、 AD変換器 11に入力される時系列信号の種類及 び、遅延時間演算部 19で遅延時間を求める信号の組合わせについて、予め操作入 力部 17から選択しておくか又はメモリ 13に記憶させておき、 AD変翻11に入力さ れた信号力^モリ 13に保存され始めるのと同時又は所定時間遅れて、遅延時間演算 部 19の処理が開始されてもよい。この場合、メモリ 13の保存動作と平行して遅延時 間演算処理が行われるので、処理の高速化が図られる。更に、遅延時間演算部 19 が複数あれば、同時に複数組の 2信号間の遅延時間を求めることが可能となり、更な る処理の高速化に貢献する。 [0062] 時間軸調整部 39は、メモリ 13から一時保存された信号を抽出し、遅延時間演算部 19で求められた遅延時間に基づ 、て、先の図 5の時系列信号を燃料流量の時間軸 を基準として、前進又は遅延させる。その結果を図 11に示す。尚、図 11のようなダラ フが表示部 43に表示されてもよい。このように一の信号を基準として他の信号を同一 時間軸化して表示することにより、相互相関関係が一目瞭然となり、多数の信号の比 較解析を行うことが容易となる。
[0063] データ解析部 41は、図 11で遅延時間が調整された状態の時系列信号について、 図 6から図 9で求めたのと同じ組み合わせによる各 2信号につき、過渡状態で相互相 関係数を求める。その結果を図 12から図 15までに示す。
[0064] 図 12の燃料流量と発生トルクとの間の相互相関係数は 0. 95、図 13の燃料流量と エンジン回転数との間の相互相関係数は 0. 51、図 14の燃料流量と NO量との相互 相関係数は 0. 90、図 15の発生トルクと NO量との相互相関係数は 0. 85である。
[0065] このこと力 、図 12から図 15で求められた相互相関係数は、図 6から図 9で求めら れた相互相関係数よりは、各信号間の相互相関関係を増していることが分かり、ェン ジン 51について妥当な解析を行うことが可能となる。例えば、燃料流量とエンジン回 転数との間の遅延時間は先に求めたように 1. 2秒であつたが、 1. 2秒分時間軸を調 整しただけでも相関関係が増すことから、秒単位の遅延時間がいかに相関関係に大 きな影響を与える数値単位であるかが、本実施例のデータ解析部 41の解析結果か ら分かる。
[0066] データ解析部 41は、この解析結果をメモリ 13に保存し、表示部 43は、必要な表示 形態 (数値、グラフ等)で結果を表示する。
[0067] 以上のように、過渡状態を含む多数の信号間の相互相関関係についての解析を 行う場合に、本発明の多信号解析装置 1により、異なる遅延時間を有する複数の信 号を同一時間軸化して解析するので、複数の時系列信号間での時間関係の遅速が なくなり、過渡状態での比較解析が可能となる。又、本発明の多信号解析装置 1は、 せつ力べ取得した多数のデータ間に埋もれがちな相関関係を見落とすことなぐ妥当 な解析結果に導くための有効な手段となる。
[0068] 本実施例で説明したような任意の 2信号間には 1秒から 11秒という遅延時間があつ たが、これらは通常のセンサや電子回路により発生するミリ秒単位、マイクロ秒単位の 遅延時間と比べると非常に大きな数値である。このような大きな遅延時間（特に 11秒 の場合)を有する信号間の相互相関関係を解析する際には、定常状態になるまで待 つて 、たのでは解析に時間がかかり、過渡状態で解析したのでは現象が複雑で誤つ た解析結果が導かれてしまう。そこで、入力される時系列信号のうち少なくとも 1つが 、他の信号と比較して 10秒以上の遅延時間を有しているような場合に、本発明の多 信号解析装置 1を用いることで有効な解析結果が得られる。尚、本発明の多信号解 析装置 1は、当然、 2信号間の遅延時間が小さい場合にも用いることが可能である。
[0069] 特に、排気ガス規制に伴い、排気ガスの測定は定常状態での測定力も非定常状態 での測定へと変化していることからも、本発明の多信号解析装置 1は、排気ガスを現 象する目的で排気経路を工夫する等の排気ガス効率改善実験に有用な手段となる 。更に、自動車の様々な走行モードに対応して ECUを制御して排気ガス量を最小化 するために、本発明の多信号解析装置 1による解析結果を用いることも可能となる。
[0070] 又、本実施例ではエンジン 51の燃料流量と NO量との相互相関関係についての 解析を行った力 排気ガスのその他の成分であるところの CO、 CO、 T HC、 CH、
2 4
N 0、 SO、 Oについても同様に解析可能である。特に、 NO、 CO、 HCという排気
2 2 2
ガスの 3大悪玉と呼ばれる成分については、発生要因、発生量の減少方法、遅延時 間等が、ガスの性質によりそれぞれ異なるため、いずれもバランスよく減少させること は困難である。そこで、本発明の多信号解析装置 1を用いれば、任意の信号間の相 互相関関係の解析を容易に行うことが出来るので、排気ガス規制への対応も可能と なる。
[0071] 更に、自動車のエンジン改善や排気ガス最小化目的のみならず、電気化学反応に よる遅延、気体経路による流速遅延等の比較的大きな遅延を伴う燃料電池の性能改 善実験においても、本発明の多信号解析装置 1を用いて過渡状態での信号解析が 可能となる。
図面の簡単な説明
[0072] [図 1]本発明にかかる多信号解析装置の構成図である。
[図 2]図 1に示した遅延時間演算部の詳細構成図の一例である。 [図 3]図 1に示した遅延時間演算部の他の詳細構成図の一例である。
[図 4]自動車のエンジン周辺の各部に設置されるセンサの配置図である。
[図 5]図 4に示したセンサ力も検出される時系列信号を同時に表示したグラフである。
[図 6]図 5のグラフにおいて燃料流量と発生トルクとの間の相互相関関係を示すダラ フである。
[図 7]図 5のグラフにおいて燃料流量とエンジン回転数との間の相互相関関係を示す グラフである。
[図 8]図 5のグラフにおいて燃料流量と NOx量との間の相互相関関係を示すグラフで める。
[図 9]図 5のグラフにお 、て発生トルクと NOx量との間の相互相関関係を示すグラフ である。
[図 10]燃料流量と NO量との間のインパルス応答出力を表すグラフである。
[図 11]図 5の時系列信号を燃料流量の時間軸を基準として、前進又は遅延させたグ ラフである。
[図 12]図 11のグラフにお 、て燃料流量と発生トルクとの間の相互相関関係を示すグ ラフである。
[図 13]図 11のグラフにおいて燃料流量とエンジン回転数との間の相互相関関係を示 すグラフである。
[図 14]図 11のグラフにお 、て燃料流量と NO量との間の相互相関関係を示すグラフ である。
[図 15]図 11のグラフにお 、て発生トルクと NO量との間の相互相関関係を示すダラ フである。
符号の説明
1 :多信号解析装置
11 :AD変
13 :メモリ
15 :時間窓抽出部
17 :操作入力部 :遅延時間演算部:遅延時間発生部:相互相関演算部:乗算部
:積分部
:遅延時間制御部:FFT演算部
:インパルス応答演算部 ：クロススペクトル演算部:平均化演算部:時間軸調整部:データ解析部
:表示部
:エンジン
:燃料タンク
:燃料流量計
:クランク軸
:トルクセンサ
:回転センサ
:マフラー
:排気 NOセンサ

Claims

請求の範囲
[1] 物理化学現象を表す複数の時系列信号を同時に入力し、 AD変換する AD変換器 と、
前記 AD変換器に入力された任意の 2信号間の遅延時間を演算する遅延時間演 算部と、
前記遅延時間演算部で演算された遅延時間に基づ!、て、前記任意の 2信号のうち 一方の信号の時間軸を前進又は遅延させ、前記 2信号を同一時間軸化する時間軸 調整部と、
前記同一時間軸化された 2信号について比較し、相互相関係数を求める等の解析 を行うデータ解析部とを、
有することを特徴とする多信号解析装置。
[2] 前記遅延時間演算部は、
一方の信号に遅延時間を与える遅延時間発生部と、
前記遅延時間発生部で遅延された信号と、他方の信号との乗算後、積分を行い、 2信号間の類似度を表す相互相関関数を求める相互相関演算部と、
前記相互相関関数の値が最大となるよう前記遅延時間を制御して、その時の遅延 時間 τを 2信号間の遅延時間とする遅延時間制御部とを、
有することを特徴とする請求項 1に記載の多信号解析装置。
[3] 前記遅延時間演算部は、
2信号のそれぞれについて、時間関数力 周波数関数へのフーリエ変換処理を行 う FFT演算部と、
前記フーリエ変換処理された 2信号のうち、一方の信号の共役複素数と、他方の信 号との乗算後、平均化処理を行い、 2信号の相関度を表すインパルス応答出力を得 るインパルス応答演算部とを有し、
前記インパルス応答出力の値がピークとなる時間を 2信号間の遅延時間とする ことを特徴とする請求項 1に記載の多信号解析装置。
[4] 前記時間軸調整部は、
前記 AD変 に入力された信号のうち、選択された一の信号の時間軸を基準とし て、その他の信号を同一時間軸化する
ことを特徴とする請求項 1から請求項 3のいずれかに記載の多信号解析装置。
[5] 前記時系列信号は、過渡状態を含む信号であり、
前記時系列信号のうち少なくとも 1つは、他の信号と比較して 10秒以上の遅延時間 を有している
ことを特徴とする請求項 1から請求項 4のいずれかに記載の多信号解析装置。
[6] 前記時系列信号は、
自動車のエンジンの燃料流量、発生トルク数、エンジン回転数、排気ガス量を少な くとち有し、
前記データ解析部の解析結果は、エンジンの ECU制御に用いられる
ことを特徴とする請求項 1から請求項 5のいずれかに記載の多信号解析装置。
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