JPH04152239A - エンジンのノッキング検出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は自動車などのスパーク点火式エンジンの微小な
ノッキングをノイズに影響されずに検出するための方法
に関する。

［従来の技術］ 自動車などのスパーク点火式エンジンのノッキング検出
のための従来方法としては、エンジンから検出した音響
信号を帯域フィルタに通した後に振幅を二乗することに
より得たパワーを、点火信号と同期をとりながら取り出
してこれを成るタイミングで成る時間に亘って積分し、
次いで閾値処理を経てノッキング検出のための測定出力
を得る方法がある。

［発明が解決しようとする課題］ ノッキングによる振動や音の出現周波数はエンジンのシ
リンダの口径に依存して異なるので、上記従来技術では
、エンジンが変更された場合には、その度ごとに帯域フ
ィルタの仕様の変更を必要とする。また、上記従来技術
ではノイズの影響で微小なノッキングは抽出できない。

本発明の目的は、この様な問題点を解決し、異なるエン
ジンに対しても仕様の変更の必要なしに通用可能であっ
て、しかも、低いＳ／Ｎ比の場合でもノッキングの特徴
を顕著に抽出し得るノッキング検出方法を提供すること
にある。

［課題を解決するための手段］ 上記目的の達成のため、本発明によるエンジンのノッキ
ング検出方法は特許請求の範囲の夫夫の請求項に記載し
た構成を有する。

［作　　　用］ エンジンの発する振動又は音の検出波形をＡ／Ｄ変換し
、これの短区間高速フーリエ変換を区間を逐次ずらせて
行ない、得られた各狭周波数帯域成分の振幅を二乗して
夫々のパワーを算出し、これを時間について移動平均す
ることによりローパスフィルタリング（平滑化）する。

この結果から、又は、それを更に同期加算平均した結果
から、ノッキングを改善されたＳ／Ｎ比を以て検出でき
る。これにより、例えば、どのクランク角のと台にどの
周波数の振動又は音の処理結果を用いればノッキングを
最も明瞭に検出できるかを知ることができる。

［実　　施　　例コ 第１図を参照して本発明の詳細な説明する。

エンジンの側面に振動ピックアップを取付け、又はエン
ジンの近傍に非接触的にマイクロホンを設置して、運転
中のエンジンの発する振動又は音響の波形を検出する。

この検出された波形を、第１図（１）のように、Ａ／Ｄ
変換器（アナログ／ディジタル変換器）に入力し、サン
プリング周波数ｆ、＝　５０ｋＨｚ　　（すなわちサン
プリング周期Ｔ、−１／ｆ、−２０μ秒）、量子化レベ
ル−１２ビツトにて合計１２８キロ点（１２８０００点
）のサンプリング及びＡ／Ｄ変換を行なう、これを合計
１２８キロ点について行なう所要時間は１２８０００ｘ
　２０μ秒＝２．５６秒であり、これはエンジンの百な
いし数百回転に相当する時間である。上記１２８キロ点
のＡ／Ｄ変換の結果は記憶される。

次に、上記Ａ／Ｄ変換によって得た波形データを用いて
、第１図（２）のように、１６点からなる順次の時間区
間において、８チヤンネルの狭周波帯域についてのＦＦ
Ｔ（高速フーリエ変換）を行なう。この１６点よりなる
各時間区間はエンジンの１サイクルの時間に比べて極め
て短時間である。この順次の短区間ＦＦＴを行う際には
、上記の第１図（１）のＡ／Ｄ変換で得た波形データに
下記の式（１） ％式％ で現されるハミング（Ｈａｍｍｉｎｇ）窓を掛けて各区
間の両端の信号振幅を小さくする操作を行った上で、Ｆ
ＦＴを行う。第３はこのハミング窓を図示したものであ
る。この様なハミング窓を掛けて波形の切出しを行うの
は、もし単にＷ（ｎ）＝１（矩形窓）で波形の切出しを
行うと、得られたスペクトルの特性が悪くなるからであ
る。

この１６点短区間ＦＦＴで求まる８チヤンネルの狭部波
数ＩＩＦ域は、夫々の中心周波数を記サンプリング周波
数）。第２図（イ）は上記ＦＦ、Ｔの行なわれる１６点
を含む１短時間区間の例示図、同図（ロ）は上記短区間
ＦＦＴの結果得られた８チャンネル狭周波数帯域成分の
夫々のフーリエ係数（複素数）の実部および虚部の大き
さを夫々示す例示図である。同図（ロ）の実部および虚
部の図はナイキスト周波数（＝　ｆｓ／２）を中心とし
て夫々軸対称および点対この様な１６点短区間ＦＦＴを
、少しづつ（本実施例では１点づつ）ずらした順次の短
時間区間ごとに行なう。その結果、順次ずれた各短時間
区間における８チャンネル狭周波数帯域の夫々について
の複素フーリエ係数が、前記１２８キロ点よりなる２、
５６秒の時間に亘る時間の関数として得られる（′ｔＳ
１図　（３））。

次に、′Ｍ１図（４）のように、上記の順次ずらせた短
時間区間のＦＦＴで得られた８チヤンネルの狭周波数帯
域（中心周波数は夫々ｆＯ，ｆｌ。

ｆ２．・・・、ｆ、）の夫々のフーリエ係数の実部の二
乗と虚部の二乗との和、つまり振幅の二乗（すなわちパ
ワー）を算出する。その結果、上記８チヤンネルの狭周
波数帯域成分のパワーを前記２．５６秒に亘る時間の経
過の関数として夫々示すグラフが得られる。

次に、第１図（５）のように、上記得られた８チヤンネ
ルの各狭周波数帯域成分のパワーを示す夫々のグラフの
成る時間区間（本実施例では３２点よりなる時間区間）
における平均値を、順次その時間区間を少しづつ（本実
施例では１点づつ）ずらせながら、算出する。すなわち
、移動平均パワーを求める。この移動平均を行う際には
、上記の第１図（４）の処理で得た８チャンネル狭周波
数帯域成分のパワーを示す夫々のグラフに前記（１）式
と同様のハミング窓（但し、この移動平均の場合は窓長
Ｎ＝３２とする）を掛けて行う。この移動平均の結果、
８チヤンネルの狭周波数帯域成分のパワーの時間移動平
均を前記２．５６秒に亘る時間の経過の関数として示す
グラフが８チヤンネルの各狭周波数帯域（中心周波数は
夫々ｆｏ、ｆ＋。

ｆ２．・・・、ｆ７）について得られる。

ここで、上記３２点区間移動平均を行う際の各時間区間
のずらせ方について付言する。移動がグラフに含まれて
いるが、移動平均はローパスフィルタリングであるから
、移動平均後に含まれない。

従って、 移動平均の周期は理論的 点図間は、本実施例の如く１点づつずらす代りに、理論
的には１５点間隔でずらすことができる。

次に、第１図（６）に示す処理を行なう、すなわち、上
記の様にして得た８チャンネル狭周波数帯域成分の夫々
のパワーの時間移動平均グラフから、エンジンの多数の
点火時点を含む前記２．５６秒に亘る期間において、各
点火時点に対して同一のタイミング関係を持つ各時点で
の同一チャンネル狭周波数帯域の上記パワー時間移動平
均グラフ上の値を加え合せて算術平均した僅を計算する
。これを上記タイミング関係を少しづつずらせて８チャ
ンネル狭周波数帯域（中心周波数は夫々　ｆｏ、ｆｉ、
　ｆｚ、・・・、ｆ７）め各々について行なう。

より詳しく述べれば、下記の如き計算を行なうのである
。例えば、前述の様にして算出されたチャンネル２（中
心周波数ｂ）のパワーの時間移動平均グラフを例にとっ
て考える。前記２．５６秒の期間おいて、１つの点火時
点から成る特定の時間α秒だけ経過した時点、次の点火
時点から同じくα秒だけ経過した時点、更にその次の点
火時点から同じくα秒だけ経過した時点、・・・　とい
う様な多数の時点をとり、これら多数の時点における上
記チャンネル２の移動平均グラフ上の値を加え合せてそ
の算術平均を計算する。このαの値を少しづつ変更して
同様の演算により夫々算術平均を計算する。この様な計
算をチャンネル２（中心周波数ｆａ）のみでなく、８チ
ャンネル周波数帯域（中心周波数は夫々　ｆＯ＋ｆｌ＋
ｆ２＋・・・、ｆ、）の夫々について行なう。

その結果、相隣る２点火時点間の時間に相当する長さの
時間区間Ｔに亘って種々のタイミングの時点における８
チャンネル狭周波数帯域ごとのパワーの同期加算平均を
夫々示すグラフが上記時間区間Ｔ内の時間の関数として
得られる。

なお上記の第１図（６）の演算処理では、エンジンから
前記Ａ／Ｄ変換器を経た点火信号（点線で示す）をタイ
ミング信号として用いる。

上記の第１図（６）の同期加算平均演算におけるタイミ
ングαを少しづつ変更する仕方について下記に付言する
。第１図（５）の３２点移動平均処理はローパスフィル
タリング処理であり、その力・トオフ周波数はｆ・×３
２π＝　３１２５）１・である（ここでｆｓは前述のサ
ンプリング周波数５０ｋＨ２）から、この移動平均如埋
の結果の各チャンネルの波形は上記カットオフ周波数以
下の周波数成分しか有しない、従ってタイミングαの変
更（ずらし）は１／３１２５Ｈ２＝　３２０μ秒おきで
よい（これ以上細かくしても結果は同じである）。

上述した第１図（６）の演算処理によって得られるグラ
フはエンジンの点火角θによって異なる。よって、上記
第１図（６）の演算処理で得られる同期加算平均パワー
のグラフは、周波数ｔ　（＝ｆｏ、ｆ＋、・・・、ｆ７
）、点火角θ、点火時点間の時間区間Ｔに依存するので
、これをＰ　（ｆ。

θ、Ｔ）と表現する。なお点火時点間の時間区間Ｔは一
定のエンジン回転速度のときには２点火時点間クランク
角と同等である。

本発明では、前述した第１図（５）の処理で得られた時
間移動平均パワーのグラフから、または、更に前述の第
１図（８）の処理によって得られた同期加算平均パワー
のグラフＰ　（ｆ、θ。

Ｔ）から、エンジンのノッキングを検出し得る。特に、
ノッキングが定常的に起きている場合には、第１図（６
）の同期加算平均処理の結果を示すグラフＰ　（ｆ、θ
、Ｔ）を用いる方が、ノッキングを鮮明に浮き出させて
検出できる利点がある。

以上述べた本実施例の各段階で得られたグラフの例を下
記に示す。

３４４図はエンジンの発する振動又は音をエンジン側面
に取付けた振動ピックアップ又はエンジン近傍に設置し
たマイクロホンで検出した波形をＡ／Ｄ変換（′ｓ１図
（１）の処理）した結果の波形を例示したものである。

第５図は、このＡ／Ｄ変換変換波形について前述の順次
ずらせた１６点短区間ＦＦＴ（第１図（２）の処理）を
行なった結果得られた８チヤンネル狭周波数帯域成分夫
々の複素フーリエ係数（第１図（３））の実部の振幅を
例示したグラフである。

第６図は第５図のグラフに前述の振幅二乗演算（第１図
（４）の処理）を施すことにより求めた８チヤンネル狭
周波数帯域成分の夫々のパワーを例示したグラフである
。

第７図は上記第６図のパワーのグラフに対して前述の３
２点区間移動平均（′ｆ％１図（５）の処理）を行なっ
た結果得られた時間移動平均パワーを例示したグラフで
ある。

￥Ｓ８図は、第７図のグラフについて前記２．５６秒間
の期間中での同一タイミング時点での値を加算して算術
平均をする処理（第１図（６）の処理〕を行なった結果
得られた同期加算平均パワーを例示したグラフである。

これら第４図ないし第８図のグラフは六気エンジンを２
０００ｒｐｍで運転した場合のものである。そのうち、
第４図から第７図までのグラフは前述の１２８キロ点を
含む２．５６秒間に亘って続くグラフであるが、図では
、相隣る２点火時点間の時間（この場合、１０ｍ秒に等
しい）だけの部分を取り出して示した。他方、第８図は
相隣る２点火時点間の区間Ｔ（１０ｍ秒）だけで完結し
ているグラフである。

なお、以上の実施例においては、１２８キロ点（２，５
８秒）の時間に亘って平均を求めているが、もっと短い
時間内のデータを用いてもよい。

さて、以下に、具体的な実験結果を述べる。

実験は四気筒エンジンおよび六気筒エンジンを回転速度
２０００ｒｐｍで稼働させて行なった。

始めに比較例として、本発明とは異なる方法で求めた第
９図および第１０図を示す。

第９図は四気筒エンジンの側面に振動ピックアップを取
付けて実験した場合を示す。同図（１−ａ）はノッキン
グがない正常運転のときの振動ピックアップが検出した
振動波形の振幅（を圧）を成る点火時点から１０ｍ秒の
時間内で示した図である。同図（１−ｂ）は（１−ａ）
の波形に窓長１０２４点Ｊ４２０　ｍ秒のハミング窓を
掛けＦＦＴを施して求めたパワースペクトル（加算平均
はしていない）を示す。同図（１−ｃ）は（１−ａ）の
波形に点火時点からのタイミングをとらずに、窓長１０
２４点は＃２０ｍ秒のハミング窓を掛けて切り出した相
互に重なりのない２５５区間に夫々ＦＦＴを施して合計
２２５個のパワースペクトル（ペリオドグラム）を得、
これを加算平均して求めたパワースペクトルを示す。

第９図（２−ａ）　、　（２−ｂ）　、　（２−ｃ）　
はへビーノッキングが起きているときの、上記と夫々対
応する図である。

′ｆＳＩＯ図は六気筒エンジンから上方に１１．５ｃ１
１離れた位置にマイクロホンを設けて実験した場合を示
す。同図（１−ａ）はノッキングがない正常運転のとき
のマイクロホンが検出した波形を成る点火時点から１０
ｍ秒の時間内で示した図である。同図（１−ｂ）はその
パワーのスペクトル、同図（１−ｃ）は加算平均パワー
スペクトルを示し、これらの求め方は第９図（１−ｂ）
　、　（１−ｃ）　　と同様である。

第１０図（２−ａ）　、　（２−ｂ）　、　（２−ｃ）
　はへビーノッキングが起きているときの、上記と夫々
対応する図である。

第９図の場合では、スペクトル上にもノッキングの特徴
が現われているが、第１０図の場合では、それが顕著に
はわからない、この差はセンサによるものではなくエン
ジンによるもので、％１０図の場合は非熟練者には聴覚
でもノッキングの判定は困難であった。

一方、第９図の場合と同じ四気筒エンジンから同じ振動
ピックアップで検出された振動の波形、および第１０図
の場合と同じ六気筒エンジンから同じマイクロホンで検
出された音の波形について、本発明に基づく前述した第
１図の一連の処理を行ない、第１図（６）の処理の結果
得られた同期加算平均パワーのグラフを、夫々、第１１
図および第１２図に示す、これらの図において、第１１
図では上記の同期加算平均パワーのグラフのうちチャン
ネル３の周波数帯域（中心周波数−ｆｓ　＝　９３７５
Ｈｚ、帯域幅＝±６２５０８Ｚ）のグラフを示してあり
、第１２図ではチャンネル０の周波数帯域（中心周波数
＝　ｆｏ＝　ＤＣ。

帯域幅＝±６２５０）１りのグラフを示しである。

これらの図において、横軸には相隣る２点火時点間の時
間区間Ｔに相当するクランク角度（四気筒エンジンの場
合である第１１図では１８０°、六気筒エンジンの場合
である第１２図では　１２０°）がとってあり、また、
ノッキングのない正常な場合（＄１１図では点火角θ＝
−１７°の場合、第１２図では点火角θ＝−２０゜の場
合）から、点火角θを進めた場合のパワーの増加分をハ
ツチングで示しである。これらの図から明らかなように
、四気筒エンジンの場合は勿論のこと、六気筒エンジン
の場合にもノッキングによるパワーの増加が明瞭に認識
で鮒、特にクランク角度２０°付近でノッキングによる
パワーの増加が見られる。

第１１図、第１２図における点火角θ＝−１７°、−２
０°のときをパワーを夫々基準にしてクランク角１０°
〜３０°付近のパワーの増加分の平均値、最大値を種々
の点火角θに対して示した図が、夫々、第１３図および
第１４図である０図かられかるように、点火角θを進め
るにつれてノッキングによるパワーの増加が大きくなる
。この様にしてノッキングを明瞭に検出でき、これによ
り、ノッキングを起さない限度で点火角をどの程度まで
進めることができるか、を知ることも可能になる。

′ｓ１５図は、第１１図の場合において、第１図（ｂ）
の処理の結果得た同期加算平均パワーのグラフのうちチ
ャンネル０の周波数帯域（中心周波数＝　ｆ、＝直流分
）のグラフを示し、他方、第１６図は、第１２図の場合
において、同様に得た同期加算平均パワーのグラフのう
ちチャンネル３の周波数ｆ域（中心周波数＝ｆ３；９３
７５）１２）のグラフを示したものである。これらの図
と第１１図、第１２図のグラフとの対比かられかるよう
に、どの周波数チャンネルのグラフを用いるかによって
、ノッキングの検出の明瞭さに差が生じる。従って、最
も明瞭にノッキング検出できる周波数チャンネルのグラ
フを選択するのがよい。

［発明の効果］ 本発明の方法によれば、それに用いる装置・機器の仕様
をエンジンの差異に対して変更する必要なしに、且つ良
好なＳ／Ｎ比を以て、ノッキングを明瞭に検出し得る０
本発明の方法を用いることにより、どのクランク角のと
きのエンジンの振動又は音のどの周波数成分を用いれば
最も明瞭にノッキングを検出でざるかを知るこができ、
また、ノッキングを起さないでどの程度まで点火角を進
めることが可能かも知ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明のノッキング検出方法の実施例の構成説
明図、第２図（イ）　、　（［１１、−４９Ｆ）はエン
ジンの発する振動又は音の検出波形のサンプリング結果
、及び、それの短区間ＦＦＴを行なった結果のフーリエ
係数の実部および虚部を夫々示す図、第３図はハミング
窓を示す図、第４図はエンジンの振動又は音の検出波形
のＡ／Ｄ変換後の波形の例示図、第５図は該波形につい
て区間をずらせながら行なった短区間ＦＦＴで得た各チ
ャンネルの実部の振幅を示す図、第６図は各チャンネル
の振幅を二乗して得たパワーを示す図、第７図は該パワ
ーの時間移動平均を示す図、第８図は該移動平均パワー
を点火時点に対しタイミングをとって加算平均した結果
を示す図、第９図（１−ａ）　、　（１−ｂ）　、　（
１−ｃ）は比較例として四気筒エンジンの正常運転時の
振動検出波形、パワースペクトル、および、より長時間
での平均パワースペクトルを夫々示す図、第９図（２−
ａ）　、　（２−ｂ）　、　（２−ｃ）は同上エンジン
のノッキンル、および、より長い時間での平均パワース
ペクトルを夫々示す図、第１１図および第１２図は、夫
々、上記四気筒エンジンおよび六気筒エンジンに対して
本発明に基づく第１図の処理によって得たグラフのうち
成る周波数チャンネルのグラフを種々の点火角の場合に
ついて示した図、第１３図および第１４図は夫々第１１
図および第１２図から求めたクランク角１０°〜３０°
付近のパワー増加分の平均値および最大値を示した図、
第１５図および第１６図は夫々第１１図および第１２図
の場合において、他の周波数チャンネルのグラフを種々
の点火角について示した図である。 他４名 第 図 （イ） （ロ） 第１１ 図 第１２図 クランク角度（度） 第１３ 図 第１４図 点火角θ（度） 点火角ｅ（度） 第１５図 クランク角度（度）

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １　エンジンの多数回転を含む期間に亘って、エンジン
   の発する振動又は音響の波形を検出し、一定の短いサン
   プリング周期で上記検出波形のアナログ−ディジタル変
   換を行ない、上記アナログ−ディジタル変換によって得
   られた波形データについて順次ずれた短時間区間の高速
   フーリエ分析を行なって複数チャンネルの狭周波数帯域
   ごとの複素フーリエ係数を夫々時系列として算出し、上
   記算出された夫々の複素フーリエ係数の振幅を二乗して
   上記複数チャンネルの狭周波数帯域ごとのパワーを時系
   列として夫々算出し、上記算出された夫々のパワーを順
   次ずれた一定時間区間ごとに平均して上記複数チャンネ
   ルの狭周波数帯域ごとの移動平均パワーを時系列として
   夫々算出し、上記算出された移動平均パワーから、エン
   ジンの多数点火時点を含む期間において各点火時点に対
   して同一のタイミング関係を持つ各時点での上記移動平
   均パワーの値を取り出してそれらを加え合せて算術平均
   した結果としての同期加算平均パワーを、前記複数チャ
   ンネルの狭周波数帯域ごとに相隣る２点火時点間に相当
   する時間に亘る時系列として算出し、上記の時系列とし
   て算出された同期加算平均パワーからエンジンのノッキ
   ングを検出することを特徴とするエンジンのノッキング
   検出方法。 ２　請求項１記載のエンジンのノッキング検出方法にお
   いて、前記算出された同期加算平均パワーからエンジン
   のノッキングを検出する代りに、前記算出された移動平
   均パワーから、エンジンのノッキングを検出することを
   特徴とするエンジンのノッキング検出方法。