特許 7513558 データ処理方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-07-01

(45)【発行日】2024-07-09

(54)【発明の名称】データ処理方法

(51)【国際特許分類】

   F02D 45/00 20060101AFI20240702BHJP

【ＦＩ】

F02D45/00 366

【請求項の数】 1

(21)【出願番号】P 2021051502

(22)【出願日】2021-03-25

(65)【公開番号】P2022149376

(43)【公開日】2022-10-06

【審査請求日】2023-06-01

(73)【特許権者】

【識別番号】000003207

【氏名又は名称】トヨタ自動車株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110004370

【氏名又は名称】弁理士法人片山特許事務所

(73)【特許権者】

【識別番号】000004260

【氏名又は名称】株式会社デンソー

(74)【代理人】

【識別番号】100087480

【弁理士】

【氏名又は名称】片山 修平

(72)【発明者】

【氏名】山田 貴文

(72)【発明者】

【氏名】阿久澤 博之

(72)【発明者】

【氏名】北原 昇

(72)【発明者】

【氏名】渡辺 太一

【審査官】津田 真吾

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１３－１４２２９２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－４７８９０（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｆ０２Ｄ ４５／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

内燃機関の吸気管に設けられたセンサから第１周期で送信され、前記吸気管内の吸気脈動により略正弦波状に変動する吸気量の測定データを、前記第１周期より長い第２周期で演算処理するデータ処理方法において、
該演算処理で得られる数値の、前記第１周期、前記第２周期、及び前記吸気脈動の周波数に基づく周期的な変動が、前記内燃機関の所定の回転数に応じた前記吸気脈動の周波数において発生しないように、前記測定データを、前記第１周期より長く、前記第２周期より短い一定の第３周期で取得し、
該取得した前記測定データの移動平均値を前記第２周期で算出して演算処理する、
データ処理方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、データ処理方法に関する。

【背景技術】

【0002】

例えばエンジンなどの内燃機関の制御に関し、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）は、一例としてエアフローメータから吸入空気量に関する測定データをＳＥＮＴ（Single Edge Nibble Transmission）通信により取得して、燃料噴射弁の噴射量の制御に関する演算処理を実行する（例えば特許文献１）。なお、測定データは圧力センサからＥＣＵに送信されることもある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１８－１５９３６９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ＥＣＵは、演算処理の負荷を抑制するため、エアフローメータのデータ送信周期より長い周期でデータ処理を実行する。このため、ＥＣＵがデータを取得して演算処理するタイミングはデータ送信タイミングに対して遅れ、その遅れ時間は周期的に変動する。

【0005】

また、内燃機関ではピストンの往復運動や吸気弁の開閉動作により吸気管内に吸気脈動が発生する。このため、エアフローメータから送信される測定データ値も吸気脈動に従って変動する。この吸気脈動の周期、及びデータ処理の遅れ時間の周期的変動のため、ＥＣＵが取得する測定データ値に誤差が生じ、演算処理で得られる数値が短い周期で変動するうねり現象が発生する。

【0006】

これにより、演算処理の精度が低下して制御に影響するおそれがある。これに対し、ＥＣＵの処理周期を短縮すれば、遅れ時間が低減されてうねり現象を抑制することができるが、演算処理の負荷が増加するため、高性能のＥＣＵが必要となりコストが増加する。このような問題は、内燃機関の吸入空気量に限られず、上記のように変動的な他のデータに関しても存在する。

【0007】

そこで本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであり、変動的な測定データの演算処理の負荷を抑制しつつ、演算処理の精度を向上することができるデータ処理方法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】

【0008】

本発明のデータ処理方法は、内燃機関の吸気管に設けられたセンサから第１周期で送信され、前記吸気管内の吸気脈動により略正弦波状に変動する吸気量の測定データを、前記第１周期より長い第２周期で演算処理するデータ処理方法において、該演算処理で得られる数値の、前記第１周期、前記第２周期、及び前記吸気脈動の周波数に基づく周期的な変動が、前記内燃機関の所定の回転数に応じた前記吸気脈動の周波数において発生しないように、前記測定データを、前記第１周期より長く、前記第２周期より短い一定の第３周期で取得し、該取得した前記測定データの移動平均値を前記第２周期で算出して演算処理する方法である。

【発明の効果】

【0009】

本発明によれば、変動的な測定データの演算処理の負荷を抑制しつつ、演算処理の精度を向上することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】ガソリンエンジンの吸気系を示す構成図である。

【図2】比較例におけるＥＣＵのデータ処理を示す図である。

【図3】測定データの送信タイミング及び処理タイミングの一例を示すタイムチャートである。

【図4】エアフローメータが送信する測定データ値の時刻変化の一例を示す図である。

【図5】比較例における格納部が取得する測定データ値の時刻変化の一例を示す図である。

【図6】比較例における遅れ時間周波数の強度を示すスペクトル図である。

【図7】比較例における吸気脈動の周波数に対するうねりの周波数の変化の一例を示す図である。

【図8】うねり現象の例を示す図である。

【図9】実施例におけるＥＣＵのデータ処理を示す図である。

【図10】実施例における格納部が取得する測定データ値（取得値）の時刻変化の一例を示す図である。

【図11】実施例における遅れ時間周波数の強度を示すスペクトル図である。

【図12】実施例における脈動周波数に対するうねり周波数の変化の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

（ガソリンエンジンの吸気系の構成例）
図１は、ガソリンエンジン（以下、エンジンと表記）２０の吸気系を示す構成図である。エンジン２０は、内燃機関の一例であるが、これに限定されず、エンジン２０に代えてディーゼルエンジンが用いられてもよい。エンジン２０は、ピストン２４が収納されたシリンダブロック２１上に設置されたシリンダヘッド２２内の燃焼室２３内で混合気を燃焼させて、ピストン２４を往復動させる。ピストン２４の往復動は、クランクシャフト２６の回転運動に変換される。なお、エンジン２０としては、例えば４つの気筒を有した直列４気筒エンジンが挙げられるが、これに限定されない。

【0012】

エンジン２０のシリンダヘッド２２には、吸気ポート１０ｉを開閉する吸気弁４２と、排気ポート３０ｅを開閉する排気弁４４とが気筒ごとに設けられている。また、シリンダヘッド２２の頂部には、燃焼室２３内の混合気に点火するための点火プラグ２７が気筒ごとに取り付けられている。

【0013】

各気筒の吸気ポート１０ｉは気筒毎の枝管を介してサージタンク１８に接続されている。サージタンク１８の上流側には吸気管１０が接続されており、吸気管１０の上流端にはエアクリーナ１９が設けられている。そして吸気管１０には、上流側から順に、吸入空気量を検出するためのエアフローメータ１５と、電子制御式のスロットルバルブ１３とが設けられている。

【0014】

また、各気筒の吸気ポート１０ｉには、燃料を吸気ポート１０ｉ内に噴射する燃料噴射弁１２が設置されている。燃料噴射弁１２から噴射された燃料は吸入空気と混合されて混合気が生成される。この混合気は、吸気弁４２の開弁時に燃焼室２３に吸入され、ピストン２４で圧縮され、点火プラグ２７で点火されることによって燃焼する。燃焼後の混合気は、ピストン２４により各気筒の排気ポート３０ｅを介して排気管３０に排出される。

【0015】

ＥＣＵ６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサ７０と、及びＲＡＭ(Random Access Memory)及びＲＯＭ（Read Only Memory）などのメモリ７１とを備える。プロセッサ７０は、メモリ７１に記憶されたプログラムを読み込んで実行する。これにより、ＥＣＵ６はエンジン２０を制御する。なお、ＥＣＵ６は、プロセッサ７０のソフトウェアに代えて、またはソフトウェアとともに、例えばＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specified Integrated Circuit）などのハードウェア（回路）をエンジン２０の制御に用いてもよい。

【0016】

ＥＣＵ６は、点火プラグ２７、スロットルバルブ１３、燃料噴射弁１２、エアフローメータ１５、及びスロットル開度センサ１４などの各種センサと電気的に接続されている。スロットル開度センサ１４はアクセル開度を検出する。ＥＣＵ６は、各種センサの検出値等に基づいて、所望の出力が得られるように、点火プラグ２７、スロットルバルブ１３、燃料噴射弁１２等を制御し、点火時期、燃料噴射量、燃料噴射時期、及びスロットル開度等を制御する。

【0017】

例えばＥＣＵ６は、エアフローメータ１５から送信される吸入空気量に関する測定データを演算処理することにより燃料噴射弁１２の燃料噴射量を制御する。ＥＣＵ６は、燃料噴射量に応じたデータを測定データから生成し燃料噴射弁１２に出力する。

【0018】

エアフローメータ１５は、センサの一例であり、一例としてＳＥＮＴ通信によりＥＣＵ６に測定データをデジタル信号として送信する。吸入空気量に関する測定データとしては、例えば吸入空気量に応じた電圧値が挙げられるが、これに限定されず、測定データは他の変動的なデータであってもよい。なお、エアフローメータ１５に代えて、圧力センサが用いられてもよい。この場合、ＥＣＵ６は、圧力センサから送信される圧力値を演算処理する。

【0019】

（比較例のデータ処理方法）
図２は、比較例におけるＥＣＵ６のデータ処理を示す図である。エアフローメータ１５は、一例として０．８４６（ms）の送信周期で測定データをＥＣＵ６に送信する。ここで、測定データの送信周期は第１周期の一例である。

【0020】

ＥＣＵ６は、プロセッサ７０がプログラムを読み込んで実行することにより、機能として通信処理部６０、格納部６１、及び演算処理部６２を形成する。なお、通信処理部６０、格納部６１、及び演算処理部６２のうち、少なくとも１つはＦＰＧＡなどの回路により形成されてもよい。

【0021】

通信処理部６０は、ＳＥＮＴ通信によりエアフローメータ１５から測定データを受信する。通信処理部６０は、エアフローメータ１５から測定データを受信して保持する。

【0022】

格納部６１は、一例として２（ms）の取得周期で通信処理部６０から測定データを取得する。格納部６１は、通信処理部６０から取得した測定データを例えばメモリ７１に一時的に格納する。なお、符号Ｆａは、後述する実施例と相違する部分である。

【0023】

演算処理部６２は、一例として２（ms）の処理周期で測定データを演算処理する。ここで、測定データの処理周期は、送信周期より長い第２周期の一例である。演算処理部６２は、演算処理の一例として、測定データの値の移動平均値を算出して、さらにエンジン２０の1行程ごとに平均化する。演算処理部６２は、演算結果の値を演算期間ごとに保持した階段状の量子化データを出力する。量子化データに基づき、各行程の平均値及びスロットル開度などからエンジン２０の過渡応答特性に従ってパルス信号が生成される。パルス信号は、燃料噴射量に対応した時間幅を示す信号であり、燃料噴射弁１２に出力される。

【0024】

図３は、測定データの送信タイミング及び処理タイミングの一例を示すタイムチャートである。図３において、横軸は時間を示し、実線は、エアフローメータ１５が測定データを送信する送信タイミングを示し、点線は演算処理部６２が測定データを演算処理する処理タイミングを示す。

【0025】

演算処理部６２の処理周期は、演算処理の負荷を抑制するため、エアフローメータ１５の送信周期より長く、エアフローメータ１５の送信周期の整数倍ではない。このため、処理タイミングは送信タイミングに対して遅れ、その遅れ時間は周期的に変動する。

【0026】

図４は、エアフローメータ１５が送信する測定データ値（以下、送信値と表記）の時刻変化の一例を示す図であり、図５は、比較例における格納部６１が取得する測定データ値（以下、取得値と表記）の時刻変化の一例を示す図である。図４及び図５において、点線は、エアフローメータ１５の測定対象の実際の値（以下、測定対象値と表記）の時刻変化を示す。

【0027】

エンジン２０ではピストン２４の往復運動や吸気弁４２の開閉動作により吸気管１０内に吸気脈動が発生する。このため、測定対象値は、吸気脈動に従って複数の回転時数の正弦波の重ね合わせ波形として表される。なお、図４及び図５では、測定対象値は模式的に正弦波として単純化して示す。エアフローメータ１５は、送信周期ごとに測定対象値を測定するため、測定対象値を離散化した送信値をＥＣＵ６に送信する。

【0028】

また、格納部６１は、通信処理部６０から送信値を、送信周期より長い取得周期ごとに取得するため、取得値は、送信値を間引きした値となる。このため、取得値の波形は、送信値と比べると元の測定対象値の波形から大きく歪んでしまう。この歪みに応じ、格納部６１が取得する取得値は、測定対象値に対する誤差が生ずる。この誤差は、測定データの送信タイミング及び処理タイミングの間の遅れ時間の周期的変動、及び吸気脈動の周期に応じて変動することにより依存する。

【0029】

Ｇecu（ｔ）＝Ａ_１ｓｉｎ｛２πｆ_１(ｔ－ΣＡ_ｉｓｉｎ（２πｆ_ｉｔ）)｝・・・（１）

【0030】

格納部６１がエアフローメータ１５から取得する測定データ値Ｇecu（ｔ）は、例えば、上記の式（１）により近似的に表される。式（１）において、Ａ_１は測定対象値の振幅を示し、ｆ_１は吸気脈動の周波数を示す。また、Ａ_ｉは遅れ時間の振幅を示し、ｆ_ｉは遅れ時間の変動の周波数（以下、遅れ時間周波数）を示す。

【0031】

取得値の誤差は、式（１）から、遅れ時間の周期的変動と吸気脈動の周波数の差に依存する。これにより、演算処理部６２の演算処理で得られる数値が短い周期で変動するうねり現象が発生する。

【0032】

図６は、比較例における遅れ時間周波数（ｆ_１）の強度を示すスペクトル図である。遅れ時間周波数の強度は、遅れ時間を高速フーリエ変換することにより得られる。本例では、遅れ時間周波数が７７．４（Hz）、１２８．２（Hz）、及び２０５．５（Hz）の近傍では強度が高い。強度の高い周波数近傍ではうねり現象の影響が大きい。

【0033】

図７は、比較例における吸気脈動の周波数（以下、脈動周波数と表記）に対するうねりの周波数（以下、うねり周波数の表記）の変化の一例を示す図である。図７において、横軸は脈動の周波数を示し、縦軸はうねり周波数を示す。

【0034】

符号Ｇ１は、７７．４（Hz）の遅れ時間周波数の成分に対応するうねり周波数を示し、符号Ｇ２は、１２８．２（Hz）の遅れ時間周波数の成分に対応するうねり周波数を示し、符号Ｇ３は、２０５．５（Hz）の遅れ時間周波数の成分に対応するうねり周波数を示す。

【0035】

演算処理部６２は、測定データをローパスフィルタによりフィルタリング処理した後で演算処理する。このため、ローパスフィルタのカットオフ周波数ｆｃより高いうねり周波数の高次成分は除去され、カットオフ周波数ｆｃ以下のうねり周波数の成分が演算処理に大きな誤差を生ずる要因となる。例えば、エンジン２０の回転数が２０００（rpm）である場合、２０００（rpm）に応じた脈動周波数Ｆｘ（Hz）は、およそ２（Hz）のうねり周波数を発生させ誤差を生じさせる。

【0036】

図８は、うねり現象の例を示す図である。図８には、回転数（１０００～３０００（rpm））及びスロットル開度ＴＡ（４０°，８７°）ごとのエンジン２０の吸入負荷率（％）の時間変化が示されている。エンジン２０の回転数が２０００（rpm）である場合、演算処理部により算出される吸入負荷率がおよそ２（Hz）で変動するうねり現象が発生しているが、他の回転数の場合、うねり現象は発生していない。

【0037】

（実施例のデータ処理方法）
図９は、実施例におけるＥＣＵ６のデータ処理を示す図である。図９において、図２と共通する構成には同一の符号を付し、その説明は省略する。ＥＣＵ６は、プロセッサ７０がプログラムを読み込んで実行することにより、機能として通信処理部６０、格納部６１ａ、平均化処理部６３、及び演算処理部６２を形成する。なお、符号Ｆｂは、図２に示される比較例の構成と相違する部分である。この部分の処理は比較例より高速化されている。

【0038】

格納部６１ａは、比較例における格納部６１より短い１（ｍｓ）の取得周期で通信処理部６０から測定データを取得して格納する。このとき、エアフローメータ１５からの測定データの送信周期は、比較例と同様に０．８４６（ms）である。このため、格納部６１ａは、エアフローメータ１５の送信値を比較例より頻繁に取得することができる。なお、格納部６１ａによる測定データの取得周期は第３周期の一例である。

【0039】

平均化処理部６３は、演算処理部６２の処理周期と同じ２（ms）の平均化周期で格納部６１ａから測定データを読み出し平均化する。平均化処理部６３は、例えば、測定データの移動平均値を算出する。

【0040】

Ｄｍ＝（Ｄ［ｉ］＋Ｄ［ｉ＋１］）／２ ・・・（２）

【0041】

例えば、平均化処理部６３は、上記の式（２）に従って、時刻ｉに読み出した測定データ値Ｄ［ｉ］、及び、時刻ｉ＋１に読み出した測定データ値Ｄ［ｉ＋１］の平均値Ｄｍを平均化周期で算出する。この平均化処理は、測定データ値の加算及びビットシフトを行う簡易な処理で実現できるため、ＥＣＵ６の処理の負荷にほとんど影響しない。平均化処理部６３は、平均値を演算処理部６２に出力する。

【0042】

演算処理部６２は、比較例と同じ２（ｍｓ）で測定データ値の平均値を演算処理して量子化データを生成する。このため、演算処理の負荷は、比較例における負荷と同じである。

【0043】

図１０は、実施例における格納部６１ａが取得する測定データ値（取得値）の時刻変化の一例を示す図である。図１０において、点線は、エアフローメータ１５の測定対象値の時刻変化を示す。

【0044】

図５と比較すると理解されるように、実施例における取得値の波形は、比較例における取得値の波形よりも測定対象値の波形からのずれが小さく、精度が高い。平均化処理部６３は、演算処理の処理周期と同じ平均化周期で取得値を平均化するため、演算処理の負荷の抑制及び精度の向上が可能となる。

【0045】

図１１は、実施例における遅れ時間周波数（ｆ_１）の強度を示すスペクトル図である。本例では、図７と比較すると、７７．４（Hz）及び１２８．２（Hz）の低い遅れ時間周波数の成分の強度が低下している。また、２０５．５（Hz）の近傍では、比較例より強度が増している。これは、図１０を参照して述べたように、取得値の波形と送信値の波形が近くなった結果、遅れ時間が減少し、うねり現象を発生させる遅れ時間周波数の成分が高周波数帯側にずれるためである。

【0046】

図１２は、実施例における脈動周波数に対するうねり周波数の変化の一例を示す図である。図１２において、横軸は脈動の周波数を示し、縦軸はうねり周波数を示す。

【0047】

遅れ時間の減少により、７７．４（Hz）及び１２８．２（Hz）の遅れ時間周波数の成分の強度が低下するため、２０５．５（Hz）の遅れ時間周波数の成分のみが演算処理にうねり現象を生じさせる。２０５．５（Hz）のような高い脈動周波数は、エンジン２０の回転数が高い、つまり吸気流速度が高い場合に生ずるため、この場合、エアフローメータ１５は吸気脈動に実質的には追従することができない。このため、うねり現象が疑似的に生じても、その演算処理への影響は無視することができる程度に抑えられる。

【0048】

しかし、例えば、エンジン２０の回転数が２０００（rpm）に応じた低い脈動周波数Ｆｘ（Hz）では、うねり現象は生じない。これは、上述したように、うねり現象を発生させる遅れ時間周波数の成分が高周波数帯側にずれるためである。このように、エンジン２０で実用的な回転数に対応する脈動周波数はうねり現象を発生させない。

【0049】

このように、ＥＣＵ６は、エアフローメータ１５から所定の送信周期で送信されるエンジン２０の吸入空気量に関する測定データを、送信周期より長い処理周期で演算処理するデータ処理方法を実行する。ＥＣＵ６は、測定データを、送信周期より長く、処理周期より短い取得周期で取得し、取得した測定データの平均値を、処理周期と同じ平均化周期で算出して演算処理する。

【0050】

上記の構成によると、ＥＣＵ６は、エアフローメータ１５から取得した測定データを、送信周期より長い処理周期で演算処理するため、演算処理の負荷が抑制される。また、ＥＣＵ６は、測定データを、送信周期より長く、処理周期より短い取得周期で取得し、取得した測定データの平均値を、処理周期と同じ平均化周期で算出して演算処理するため、測定データの送信周期及び取得周期を近づけることにより遅れ時間を比較例よりも減少させることができる。これにより、うねり現象を発生させる遅れ時間周波数の成分が高周波数帯側にずれるため、演算処理の精度が比較例より向上する。

【0051】

したがって、本例のデータ処理方法によると、測定データの演算処理の負荷を抑制しつつ、演算処理の精度を向上することができる。本例では、内燃機関の吸入空気量に関する測定データを挙げたが、他の運転状態を示す測定データに対して上記の処理を実行することによっても内燃機関の運転状態を改善することができる。

【0052】

上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。

【符号の説明】

【0053】

６ ＥＣＵ
１２ 燃料噴射弁
１５ エアフローメータ
２０ エンジン
６０ 通信処理部
６１，６１ａ 格納部
６２ 演算処理部
６３ 平均化処理部
７０ プロセッサ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】