JPH0635939B2

JPH0635939B2 - 内燃機関のノッキング検出装置

Info

Publication number: JPH0635939B2
Application number: JP19047490A
Authority: JP
Inventors: 渡邊　　悟
Original assignee: Unisia Jecs Corp
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1990-07-20
Filing date: 1990-07-20
Publication date: 1994-05-11
Anticipated expiration: 2009-05-11
Also published as: JPH0477629A

Description

【発明の詳細な説明】〈産業上の利用分野〉本発明は内燃機関のノッキング検出装置に関し、詳しく
は、機関振動の検出信号からノッキング発生を精度良く
検出し得るノッキング検出装置に関する。

〈従来の技術〉内燃機関において、所定レベル以上のノッキングが発生
すると、出力を低下させるのみならず、衝撃により吸・
排気バルブやピストンに悪影響を及ぼすため、ノッキン
グを検出して点火時期を補正することにより速やかにノ
ッキングを回避するようにした点火時期制御装置を備え
ているものがある（特開昭５８−１０５０３６号公報等
参照）。

かかるノッキング発生による点火時期補正のためのノッ
キング検出は以下のようにして行っていた。

即ち、第８図に示すように、圧電素子によって振動レベ
ルに応じた検出信号を出力するノックセンサ11を機関12
のシリンダブロック等に取付け、このノックセンサ11か
らの検出信号をバンドパスフィルタ13に入力させてノッ
キング特有の中心周波数付近の信号のみを通過させ、半
波整流を行った後、積分器14で所定の積分区間（例えば
ＡＴＤＣ10゜〜60゜）だけ積分し、かかる積分器14にお
ける積分値のピーク値（積分区間における特定周波数成
分強度の総和）をＡ／Ｄ変換器15でＡ／Ｄ変換してマイ
クロコンピュータ16に入力させる。マイクロコンピュー
タ16では、ノッキング発生時における前記積分値のピー
クと、ノッキング非発生時（機械振動レベル）における
積分値のピークとの差に基づいて、ノッキングが発生し
ているか否かを判別する。

〈発明が解決しようとする課題〉ところで、ノッキングの振動波形は、振動レベルが所定
の区間で局所的に増大する傾向を有している。

したがって、上記のようにノッキング発生を、積分値の
ピークレベル、即ち、積分区間における特定周波数成分
の強度の総和で判別する構成では、ノッキング以外の要
因で機械振動レベルが検出区間で平均的に増大したよう
な場合でもノッキング有りと誤検出されるおそれがあっ
た。

特に、機関の形状やノックセンサの取付位置等の条件に
よって信号レベルの小さい領域では前記総和の差を充分
確保することができない場合があり、この場合ノッキン
グ発生の有無によって前記総和に明確な差異が発生しな
いために、ノッキングを誤検出する確率が増大する。

本発明は上記問題点に鑑みなされたものであり、ノッキ
ング特性に見合ったノッキング検出方式により、ノッキ
ングセンサからの信号レベルが小さい場合あっても、ノ
ッキングを精度良く検出できるノッキング検出装置を提
供することを目的とする。

〈課題を解決するための手段〉そのため本発明にかかる内燃機関のノッキング検出装置
は第１図に示すように構成される。

第１図において、振動センサは機関本体に付設されて機
関振動を検出し、特定周波数成分抽出手段は該振動セン
サの検出信号から特定周波数成分を抽出する。

強度サンプリング手段は、前記抽出された特定周波数成
分の強度を、所定区間内で所定期間毎にサンプリングす
る。

最大レベル演算手段は、各特定周波数成分の所定区間に
おいて複数個サンプリングされた強度の最大値の総和を
最大レベルとして演算する。

平均レベル演算手段は、各特定周波数成分の所定区間に
おいて複数個サンプリングされた強度の平均値の総和を
平均レベルとして演算する。

ノッキング判別手段は、最大レベル演算手段によって演
算された最大レベルと前記平均レベル演算手段によって
演算された平均レベルとの差を、バックグラウンドレベ
ルと比較してノッキングの有無を判別する。

バックグラウンドレベル演算手段は、最大レベル演算手
段によって演算された最大レベルと平均レベル演算手段
によって演算された平均レベルとの差を、前記ノッキン
グ判別手段によりノッキング無しと判定されたときに、
加重平均した加重平均値をバックグラウンドレベルとし
て演算する。

また、特定周波数成分毎に当該特定周波数成分のノッキ
ングに寄与する周波数寄与率を記憶した周波数寄与率記
憶手段を備え、最大レベル演算手段及び平均レベル演算
手段は、特定周波数成分の最大値及び平均値に、対応す
る周波数成分の周波数寄与率を乗じたものの総和を最大
値レベル及び平均値レベルとして演算する構成としても
よい。

また、第１図に鎖線で示すように、特定周波数成分毎に
当該特定周波数成分のノッキングに寄与する周波数寄与
率を記憶した周波数寄与率記憶手段を備え、最大レベル
演算手段及び平均レベル演算手段は、特定周波数成分の
最大値及び平均値を対応する周波数成分の周波数寄与率
によって補正した値の総和を最大レベル及び平均レベル
として演算するように構成してもよい。

また、第１図に点線で示すように、特定周波数成分毎に
強度変化を検出する強度変化検出手段と、該強度変化検
出手段で検出された特定周波数成分の強度変化と所定の
規範変化特性とを比較して強度変化補正係数を演算する
強度変化補正係数演算手段と、を備え、平均レベル演算
手段により演算される平均レベル又は最大レベル演算手
段により演算される最大レベルは、前記強度変化補正係
数によって補正して求めるよに構成してもよい。

また、バックグラウンドレベル演算手段におけるバック
グラウンドレベルの演算に用いる重み付け係数を、強度
変化補正係数演算手段によって演算された強度補正係数
の関数として設定する構成としてもよい。

〈作用〉かかる構成によると、強度が所定期間毎にサンプリング
される所定区間内における、強度の最大レベルと平均レ
ベルとの差に基づいてノッキング検出が行われるため、
ノッキング振動特性に見合った高精度なノッキング検出
を行える。

また、周波数寄与率を用いて強度の最大レベルと平均レ
ベルとを補正する構成とすれば、ノッキングに寄与する
度合いの大きい周波数の強度をノッキング検出により大
きい割合で反映させることができるため、ノッキング検
出精度がより向上する。

更に、強度変化補正係数により平均レベル又は最大レベ
ルを、前記強度変化補正係数で補正する構成とすれば、
強度変化によって推定される振動特性がノッキング振動
特性に近い場合には平均レベル又は最大レベルをノッキ
ングと判定されやすくなる方向に補正することにより、
ノッキング検出精度が更に向上し、同様にバックグラウ
ンドレベルの演算に使用される重み付け係数を強度変化
補正係数で補正する構成とすれば、更に一層ノッキング
検出精度が向上する。

〈実施例〉以下に本発明の実施例を説明する。

一実施例を示す第２図において、図示しない内燃機関の
シリンダブロックに付設されたノックセンサ（振動セン
サ）１は、厚電素子を内蔵し、機関振動に応じた波形の
検出（電圧）信号を出力する。

前記ノックセンサ１の検出信号（アナログ信号）は、Ａ
／Ｄ変換器２でＡ／Ｄ変換されてくし形フィルタ３に入
力される。

前記くし形フィルタ３は、複数段の単位遅延素子からな
る遅延回路４と、この遅延回路４を迂回したデータから
遅延回路４の出力データを減算する加算器５とから構成
さてれており、このくし形フィルタ３には、ノックセン
サ１の検出信号から抽出したい周波数の数に対応する数
の共振器６ａ〜６ｅが並列接続された回路が縦接接続さ
れている。

前記共振器６ａ〜６ｅは、相互に異なる周波数成分に共
振するようにしてあり、本実施例では、かかる共振周波
数を、ノッキング振動が顕著に表されるとされている周
波数域７ｋＨｚ〜９ｋＨｚに従って７ｋＨｚ，８ｋＨ
ｚ，９ｋＨｚ，10ｋＨｚ，11ｋＨｚとしてある。

前記くし形フィルタ３において、遅延回路４をバイパス
させたデータから遅延回路４で遅延されたデータを減算
することによって、検出信号レベルを全体的に減衰させ
ると共に、特に遅延時間に対応する周波数を加算器５で
消し合わせて、周波数特性として所謂くし形となる結果
が得るようになっている。

これにより、加算器５で消し合わされる信号に基づいて
各共振器６ａ〜６ｅが共振し続けることを抑止でき、各
周波数成分の強度が遂次得られるものである。上記くし
形フィルタ３及び共振器６ａ〜６ｅによって本実施例に
おける特定周波数成分抽出手段が構成される。

尚、本実施例では、上記のようにくし形フィルタ３と共
振器６ａ〜６ｅとの構成によってノックセンサ１からの
信号から特定周波数成分を抽出するようにしたが、特定
周波数抽出手段としてアナログのバンドパスフィルター
を必要とする周波数の数に対応させて設け、各バンドパ
ルフィルターの出力をＡ／Ｄ変換してマイクロコンピュ
ータ７に読み込ませるようにしても良い。

前記各共振器６ａ〜６ｅの出力、即ち、各周波数成分毎
の強度信号は、マイクロコンピュータ７に入力されるよ
うになっており、マイクロコンピュータ７は、クランク
角センサ８からの検出信号に基づいて検出される所定の
周波数分析区間において前記各共振器６ａ〜６ｅを介し
て入力されるノックセンサ１の特定周波数成分に基づ
き、図示しない内燃機関におけるノッキング発生を検出
する。

かかるノッキング発生検出の内容を、第３図のフローチ
ャートに従って次に説明する。尚、本実施例において、
強度サンプリング手段，最大レベル演算手段，平均レベ
ル演算手段，ノッキング判別手段，バックグラウンドレ
ベル演算手段としての機能は、前記第３図のフローチャ
ートに示すように前記マイクロコンピュータ７がソフト
ウェア的に備えており、周波数寄与率記憶手段はマイク
ロコンピュータ７内蔵の不揮発性メモリによって構成さ
れる。

第３図のフローチャートに示すノッキング発生検出は、
所定の周波数分析区間において行われるものであり、前
記所定の周波数分析区間とは、例えば点火雑音を避けて
各気筒の燃焼振動をサンプリングできる区間であり、例
えば６気筒機関においてはＡＴＤＣ10゜〜ＡＴＤＣ60゜
とし、クランク角センサ８からの検出信号に基づいてか
かる所定の周波数分析区間を検出する。

周波数分析区間に入ると、前記共振器６ａ〜６ｅから所
定時間（所定期間）毎に出力させる第７図に示すような
周波数スペクトルを順に記憶することで、第４図及び第
５図に示すように、分析区間内において所定時間毎に得
られる各周波数成分ｆ_ｊ（ｊ＝０〜ｎ）の強度（ｆ₀₀，
ｆ₁₀，ｆ₂₀，ｆ₃₀……ｆ_m0）、（ｆ₀₁，ｆ₁₁，ｆ₂₁，ｆ
₃₁……ｆ_m1）、（ｆ₀₂，ｆ₁₂，ｆ₂₂，ｆ₃₂……ｆ_m2）…
…（ｆ_0n，ｆ_1n，ｆ_2n，ｆ_2n，ｆ_3n……ｆ_mn）をサンプ
リングする（Ｓ１）。この機能が強度サンプリング手段
に相当する。

次に、これらのサンプリングされた強度のデータに基づ
いて、全周波数を総合した強度の最大レベルKSi を次式
により演算する（Ｓ２）。この機能が、最大レベル演算
手段に相当する。

KSi ＝ｆ_m0(max) ×KF_０＋ｆ_m1(max) ×KF_１＋……＋ｆ
_mn(max) ×KF_n ここで、ｆ_mj(max) は周波数成分ｆ_ｊのサンプリング強
度（ｆ_0j，ｆ_1j，ｆ_2j，ｆ_3j……ｆ_mi）の中の最大値で
あり、KF_ｉは周波数成分ｆ_ｉがノッキングに寄与する度
合いを示す周波数寄与率である。周波数寄与率KF_ｉは気
筒や機関回転速度によってばらつきであるので、気筒及
び機関回転速度に対して三次元マップに記憶したものか
ら検索によって求めるようにすれば、精度を高められ
る。

この最大レベルKSLiは、ノッキングの大きさを表す指標
となる値である。

次に、同じく強度データに基づいて、全周波数を総合し
た強度の平均レベルSLi を次式により演算する（Ｓ
３）。この機能が平均レベル演算手段に相当する。

SLi＝｛KF₀/m Σｆ_m0＋KF₁/mΣｆ_m1＋……KF_n /mΣ
ｆ_mn｝このようにして求められた最大レベルKSLiと平均レベル
SLi との差を、バックグラウンドBGLiと比較してノッキ
ングの有無を判別する（Ｓ４）。即ち、BGLi＋α＜KSi
−SLi であるときには、ノッキングが発生していると判
定し（Ｓ５）、BGLi≧KSLi−SLi ＋α（αはしきい値）
であるときには、ノッキングが発生していないと判定す
る（Ｓ６）。この機能がノッキング判別手段に相当す
る。

前記バックグラウンドレベルBGLiは、上記当該BGLiと比
較される最大レベルKSi と平均レベルSLiとの差を、上
記のノッキング判別でノッキング無しと判定されたとき
に次式により加重平均演算して求められる（Ｓ７）。こ
の機能が、バックグラウンド演算手段に相当する。

かかるノッキング判別によれば、最大レベルKSiと平均
レベルSLi との差は、基本的に振動レベルの最大値と平
均値との差の総和であり、ノッキング発生時には、前述
したノッキング振動の局所的に振動レベルが増大すると
いう特性により、この差は増大する。

一方、バックグラウンドレベルBGLiは、非ノッキング時
における最大レベルKSi と平均レベルSLiとの差の総和
の加重平均値である。

したがって、ノッキング発生時には、（KSi −SLi）の
値はBGLiに比較して十分大きな値となり、レベルの小さ
い信号に対しても、正確なノッキング判別を行えるので
ある。

また、ノッキングに対する寄与率の高い特定周波数を複
数選択し、強度の総和でノッキング判別を行うため、ノ
ッキング検出精度が向上し、特に本実施例では、周波数
成分毎に周波数寄与率を用いて重み付けを行って総和を
採るようにしたためノッキング検出精度はより向上す
る。

次に、ノッキング振動特性をより正確に捕らえて機械振
動とを区別をより明確にしてノッキング判別を行う実施
例について説明する。

このものでは、平均レベルSLi の演算に際し、前記実施
例同様にして求めた周波数別の強度平均値の総和を、強
度変化補正係数KLP なる値で補正を行う。また、BGLiの
演算に際し、重み付けｘを強度変化補正係数KLP の関数
として設定する。前記強度補正係数KLP を用いてノッキ
ング検出を行う本実施例のルーチンを第６図のフローチ
ャートに従って説明する。

まず、第３図のＳ１同様にして周波数成分別の強度を所
定時間毎にサンプリングした後（Ｓ11）、該周波数分析
区間に入って初めて求められる各特定周波数成分の強度
（ｆ₀₀，ｆ₁₀……ｆ_n0）を、夫々初期値として記憶する
（Ｓ12）。

そして、各周波数成分毎に記憶された初期値が夫々変わ
らず、前記周波数分析区間において一定レベルの強度が
続くと仮定し、このときの前記強度の積分値の時間軸変
化を標本周期と前記初期値とに基づいて設定し、これを
規範変化特性とする（Ｓ13）。

次に、実際に入力される各周波数成分毎に求められる強
度の時間的推移（第７図参照）に基づき、かかる強度を
それぞれ時間軸上に標本周期ごとに積分し、周波数分析
区間内における強度変化の特性を検出する（Ｓ14）。こ
の機能が、強度変化検出手段に相当する。

そして、前述のように強度が不変であると仮定して得た
各周波数成分毎の規範変化特性と、実際に検出された各
周波数成分毎の強度積分値の変化の特性とを比較する。
（Ｓ15）。

ここで、規範変化特性は、強度変化がないことを前提と
しているのでリニアに増大することになるが、これに対
し、実際の検出信号に基づいて得た強度積分値の変化特
性が合致しない場合には、その周波数成分にノッキング
振動が含まれているために、一定の強度で安定していな
いものと推定される。そこで、周波数成分別に所定時間
毎に強度積分値が規範変化特性に合致しているか否かを
判定し、検出区間内で合致しない場合の総数Ｃをカウン
タで計測する。

そして、前記総数Ｃに応じて強度変化補正係数KLP を設
定する。具体的には、総数Ｃが大きいほど、ノッキング
振動が含まれる割合が大きいのでノッキング判定がなさ
れやすくなる方向、つまり平均レベルSLi を減少させて
最大レベルKSi との差を最大させるべく小さい値に設定
する（Ｓ16）。

前記Ｓ15と、このＳ16の機能とで強度変化補正係数演算
手段が構成される。

そして、強度の最大レベルKSi を第３図のＳ２と同様に
して演算した後（Ｓ17）、上記のようにして設定された
強度変化補正係数KLP により、平均レベルSLi を次式に
より演算する（Ｓ18）。

SLi＝｛KF₀/m Σｆ_m0＋KF₁/m Σｆ_m1＋……KF_n /mΣｆ
_mn｝…KLP 次いで、最大レベルKSi と平均レベルSLi との差をバッ
クグラウンドレベルBGLiと比較してノッキングの有無を
判別し、（Ｓ19）、BGLi＋α＜KSi −SLi のときは、ノ
ッキング有りと判定し（Ｓ20）、BGLi＋α≧KSi −SLi
のときは、ノッキング無しと判定する（Ｓ21）。

ノッキング無しと判定されたときは、バックグラウンド
レベルBGLiを演算して更新するが、その前に該演算に使
用される重み付け係数ｘを、強度補正係数KLP の関数と
して設定する。具体的には、KLP が大きいほどノッキン
グ振動を含む割合が小さいから、そのときのKSi −SLi
の重みを大きくしてBGLiを演算すべく、重み付け係数ｘ
を小さい値として設定する（Ｓ22）。

このようにして設定されたｘを使用して、第３図のＳ７
で用いた式を用いてBGLiを演算する（Ｓ23）。

このように、強度補正係数KLP を用いることにより、ノ
ッキングの強度変化特性を捕らえて更に高精度にノッキ
ング検出を行える。

尚、本実施例では、強度変化補正係数KLP を平均レベル
を補正する値として設定したが、最大レベルを補正する
値として設定してもよい。

〈発明の効果〉以上説明したように、本発明によると、振動センサから
の検出信号から複数の特定周波数成分の強度を、所定区
間内で所定期間毎にサンプリングし、その最大レベルと
平均的な値である平均レベルとの差に基づいてノッキン
グ検出を行うようにしたため、ノッキング特性に見合っ
た高精度な検出を行える。また、周波数寄与率や強度変
化補正係数を用いて補正演算することにより、ノッキン
グ精度を更に高めることができるという効果が得られ
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の構成を示すブロック図、第２図は本発
明の一実施例を示すシステムブロック図、第３図は同上
実施例におけるノッキング検出制御の内容を示すフロー
チャート、第４図及び第５図はそれぞれ同上実施例にお
ける特定周波数成分毎の強度のサンプリングの様子を示
すタイムチャート、第６図は別の実施例ににおけるノッ
キング検出制御の内容を示すフローチャート、第７図は
同上実施例における周波数スペクトルの一例を示す線
図、第８図は従来のノッキング検出装置の一例を示すブ
ロック図である。１……ノックセンサ（振動センサ）、２……Ａ／Ｄ変換
器、３……くし形フィルタ、４……遅延回路、５……加
算器、６ａ〜６ｅ……共振器、７……マイクロコンピュ
ータ、８……クランク角センサ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】機関本体に付設されて機関振動を検出する
振動センサと、該振動センサの検出信号から複数の特定周波数成分を抽
出する特定周波数成分抽出手段と、該特定周波数成分抽出手段で抽出された複数の特定周波
数成分の強度を夫々所定区間内で所定期間毎にサンプリ
ングする強度サンプリング手段と、前記各特定周波数成分の所定区間において複数個サンプ
リングされた強度の最大値の総和を最大レベルとして演
算する最大レベル演算手段と、前記各特定周波数成分の所定区間において複数個サンプ
リングされた強度の平均値の総和を平均レベルとして演
算する平均レベル演算手段と、前記最大レベル演算手段によって演算された最大レベル
と前記平均レベル演算手段によって演算された平均レベ
ルとの差を、バックグラウンドレベルと比較してノッキ
ングの有無を判別するノッキング判別手段と、前記最大レベル演算手段によって演算された最大レベル
と前記平均レベル演算手段によって演算された平均レベ
ルとの差を、前記ノッキング判別手段によりノッキング
無しと判定されたときに加重平均した加重平均値をバッ
クグラウンドレベルとして演算するバックグラウンドレ
ベル演算手段と、を含んで構成されたことを特徴とする
内燃機関のノッキング検出装置。
【請求項２】特定周波数成分毎に当該特定周波数成分の
ノッキングに寄与する周波数寄与率を記憶した周波数寄
与率記憶手段を備え、最大レベル演算手段及び平均レベ
ル演算手段は、特定周波数成分の最大値及び平均値を対
応する周波数成分の周波数寄与率によって補正した値の
総和を最大レベル及び平均レベルとして演算してなる請
求項１に記載の内燃機関のノッキング検出装置。
【請求項３】特定周波数成分毎に強度変化を検出する強
度変化検出手段と、該強度変化検出手段で検出された特
定周波数成分の強度変化と所定の規範変化特性とを比較
して強度変化補正係数を演算する強度変化補正係数演算
手段と、を備え、平均レベル演算手段により演算される
平均レベル又は最大レベル演算手段により演算される最
大レベルは、前記強度変化補正係数によって補正して求
められる請求項１又は２に記載の内燃機関のノッキング
検出装置。
【請求項４】バックグラウンドレベル演算手段における
バックグラウンドレベルの演算に用いる重み付け係数
を、強度変化補正係数演算手段によって演算された強度
補正係数の関数として設定してなる請求項３に記載の内
燃機関のノッキング検出装置。