特許 7522070 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】2024-07-16

(45)【発行日】2024-07-24

(54)【発明の名称】データ処理方法

(51)【国際特許分類】

   F02D 45/00 20060101AFI20240717BHJP

   F02D 41/26 20060101ALI20240717BHJP

【ＦＩ】

F02D45/00 372

F02D45/00 374

F02D41/26

【請求項の数】 3

(21)【出願番号】P 2021069518

(22)【出願日】2021-04-16

(65)【公開番号】P2022164186

(43)【公開日】2022-10-27

【審査請求日】2023-11-01

(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

(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】100107766

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠重

(74)【代理人】

【識別番号】100070150

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠彦

(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】大賀 隆史

(72)【発明者】

【氏名】渡辺 太一

【審査官】櫻田 正紀

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１８－１５９３６９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－１１０５００（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１３－１４１０８５（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｆ０２Ｄ ４５／００

Ｆ０２Ｄ ４１／２６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

ＥＣＵにおける周期的な変動を伴う変動的な測定データのデータ処理方法であって、
センサから前記ＥＣＵへの前記測定データの送信タイミング周期と前記ＥＣＵにおける前記測定データの処理タイミング周期とに基づく遅れ時間周波数と、前記測定データの脈動周波数とに基づいて、フィルタリング周波数を算出するフィルタリング周波数算出工程と、
前記測定データから、前記フィルタリング周波数算出工程において算出された前記フィルタリング周波数の成分を除去するフィルタ処理工程と
を含むことを特徴とするデータ処理方法。

【請求項2】

前記測定データは、車両の運転状態を示すデータであることを特徴とする
請求項１に記載のデータ処理方法。

【請求項3】

前記測定データは、内燃機関の運転状態を示すデータであることを特徴とする
請求項１に記載のデータ処理方法。

【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】

下記特許文献１には、車両に搭載されたＥＣＵ（Electronic Control Unit）が、エアフローセンサによる吸入空気量の測定データをＳＥＮＴ（Single Edge Nibble Transmission）通信によって取得して、取得された測定データに基づいて、燃料噴射弁の噴射量の制御に関する演算処理を行う技術が開示されている。

【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】

しかしながら、本発明の発明者らは、従来技術を用いた場合、ＳＥＮＴ通信のタイミングとＥＣＵ処理のタイミングとの差(遅れ時間)が周期的に変化することと、内燃機関の動作で周期的に吸気脈動することとに起因して、ＥＣＵが取得する測定データに誤差が生じ、平均化処理の処理結果データに、特定の回転数でうねり現象が発生する虞があることを見出した。

【課題を解決するための手段】

【0005】

上述した課題を解決するために、一実施形態に係るデータ処理方法は、ＥＣＵにおける変動的な測定データのデータ処理方法であって、測定データの送信タイミング周期とＥＣＵにおける測定データの処理タイミング周期とに基づく遅れ時間周波数と、測定データの脈動周波数とに基づいて、フィルタリング周波数を算出するフィルタリング周波数算出工程と、測定データから、フィルタリング周波数算出工程において算出されたフィルタリング周波数の成分を除去するフィルタ処理工程とを含む。

【発明の効果】

【0006】

一実施形態に係るデータ処理方法によれば、変動的な測定データに基づく演算処理による数値において、うねり現象が発生することを抑制することができる。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】一実施形態に係るデータ処理システムの構成を示す図

【図2】一実施形態に係るデータ処理システムにおいて生じる遅れ時間の周期的な変化の一例を示す図

【図3】一実施形態に係るデータ処理システムにおいて生じる遅れ時間周波数の一例を示す図

【図4】一実施形態に係るデータ処理システムにおけるうねり現象の発生条件の一例を示す図

【図5】一実施形態に係るデータ処理システムにおけるフィルタ処理の効果の一例を示す図

【図6】一実施形態に係るデータ処理システムにおいて生じるエアフローセンサの個体差による遅れ時間周波数の変化の一例を示す図

【発明を実施するための形態】

【0008】

以下、図面を参照して、本発明の一実施形態について説明する。

【0009】

（データ処理システム１０の構成）
図１は、一実施形態に係るデータ処理システム１０の構成を示す図である。図１に示すデータ処理システム１０は、自動車等の内燃機関を備えた車両に搭載されるシステムである。

【0010】

図１に示すように、データ処理システム１０は、エアフローセンサ１４およびＥＣＵ２０を備える。

【0011】

エアフローセンサ１４は、内燃機関の吸気通路１２における所定位置（例えば、エアクリーナとロットルバルブの間）に設けられている。エアフローセンサ１４は、吸気通路１２を流れる吸入空気量を検出する。エアフローセンサ１４は、吸気通路１２内に配置された発熱抵抗体１２Ａを有する。エアフローセンサ１４は、吸入空気量に応じて発熱抵抗体１２Ａの抵抗値が変化することにより、吸入空気量を検出することができる。

【0012】

エアフローセンサ１４は、通信路１６によって、ＥＣＵ２０と通信接続されている。これにより、エアフローセンサ１４は、通信路１６を介したＳＥＮＴ通信によって、エアフローセンサ１４によって検出された吸入空気量の測定データを、ＥＣＵ２０へ送信することができる。なお、エアフローセンサ１４は、所定の周期（例えば、０．８４６ｍｓ）毎に、吸入空気量の測定データを、ＥＣＵ２０へ送信する。

【0013】

なお、エアフローセンサ１４は、センサの一例であり、一例としてＳＥＮＴ通信により、ＥＣＵ２０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、これに限定されない。なお、エアフローセンサ１４の代わりに、圧力センサが用いられてもよい。この場合、ＥＣＵ２０は、圧力センサから送信される圧力値を演算する。

【0014】

ＥＣＵ２０は、「データ処理装置」の一例であり、エアフローセンサ１４から供給された吸入空気量の測定データを処理する。図１に示すように、ＥＣＵ２０は、取得部２１、記憶部２２、フィルタリング周波数算出部２３、フィルタ処理部２４、および平均化処理部２５を備える。

【0015】

＜取得部２１＞
取得部２１は、エアフローセンサ１４との通信を介して、エアフローセンサ１４から送信された吸入空気量の測定データを取得する（データ取得工程）。また、取得部２１は、取得された吸入空気量の測定データを、記憶部２２に格納する（データ格納工程）。なお、取得部２１は、エアフローセンサ１４から吸入空気量の測定データが所定の周期で送信される毎に、吸入空気量の測定データを取得し、取得された吸入空気量の測定データを記憶部２２に格納する。したがって、記憶部２２には、エアフローセンサ１４によって連続的に測定された複数の吸入空気量の測定データが蓄積されることとなる。

【0016】

＜フィルタリング周波数算出部２３＞
フィルタリング周波数算出部２３は、エアフローセンサ１４による測定データの送信タイミング周期と、ＥＣＵ２０における測定データの処理タイミング周期とに基づく遅れ時間周波数と、吸気脈動の脈動周波数とに基づいて、フィルタリング周波数を算出する（フィルタリング周波数算出工程）。「遅れ時間周波数」とは、エアフローセンサ１４の送信タイミングに対する、ＥＣＵ２０の処理タイミングの遅れ時間の周期的な変化（図２で後述する）の周波数である。

【0017】

例えば、フィルタリング周波数算出部２３は、下記式（１）により、フィルタリング周波数Ｆ０を算出する。

【0018】

Ｆ０＝ａｂｓ（Ｆ１－Ｆ２）・・・（１）

【0019】

但し、上記式（１）において、Ｆ１は、吸気脈動の脈動周波数を示す。また、Ｆ２は、遅れ時間周波数（図３で後述する）を示す。例えば、Ｆ１は、下記式（２）により求められる。

【0020】

Ｆ１＝ＮＥ／６０×２・・・（２）

【0021】

但し、上記式（２）において、ＮＥは、エンジン回転数を示す。

【0022】

＜フィルタ処理部２４＞
フィルタ処理部２４は、記憶部２２に蓄積された吸入空気量の測定データから、フィルタリング周波数算出部２３によって算出されたフィルタリング周波数の成分を除去する（フィルタ処理工程）。例えば、フィルタ処理部２４は、帯域除去フィルタを用いることにより、吸入空気量の測定データから、フィルタリング周波数の成分を除去することができる。

【0023】

＜平均化処理部２５＞
平均化処理部２５は、記憶部２２に蓄積された複数の吸入空気量の測定データを平均化する（平均化処理工程）。これにより、例えば、平均化処理部２５は、エアフローセンサ１４から取得した吸入空気量の測定データに含まれるノイズの影響を抑制することができる。ここで、平均化処理部２５は、フィルタ処理部２４によるフィルタ処理後の複数の吸入空気量の測定データを平均化することにより、当該平均化処理部２５による処理後の測定データにおいて、うねり現象が発生することを抑制することができる。

【0024】

なお、ＥＣＵ２０は、平均化処理部２５による処理後の測定データを外部へ出力する出力部、平均化処理部２５による処理後の測定データに基づく所定の制御（例えば、燃料噴射量の制御）を行う制御部、等をさらに備えてもよい。

【0025】

また、ＥＣＵ２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えて構成されている。上記したＥＣＵ２０の各機能は、例えば、ＥＣＵ２０において、ＲＯＭに記憶されているプログラムを、ＣＰＵが実行することによって実現される。

【0026】

（遅れ時間の周期的な変化の一例）
図２は、一実施形態に係るデータ処理システム１０において生じる遅れ時間の周期的な変化の一例を示す図である。図２に示すように、ＥＣＵ２０における測定データの処理タイミング周期は、エアフローセンサ１４による測定データの送信タイミング周期よりも長い。例えば、図２（ａ）に示す例では、ＥＣＵ２０における測定データの処理タイミング周期は、「１．０２４ｍｓ」または「２．０４８ｍｓ」である。また、図２（ｂ）に示す例では、エアフローセンサ１４による測定データの送信タイミング周期は、「０．８４６ｍｓ」である。このため、図２（ｃ）に示すように、エアフローセンサ１４の送信タイミングに対する、ＥＣＵ２０の処理タイミングの遅れ時間が、周期的に変化する。なお、図２（ａ）および図２（ｃ）において、点線は、ＥＣＵ２０における測定データの処理タイミング周期が「１．０２４ｍｓ」である場合を示しており、実線は、ＥＣＵ２０における測定データの処理タイミング周期が「２．０４８ｍｓ」である場合を示している。

【0027】

（遅れ時間周波数の一例）
図３は、一実施形態に係るデータ処理システム１０において生じる遅れ時間周波数の一例を示す図である。

【0028】

図３（ａ）は、エアフローセンサ１４による測定データの送信タイミング周期が「０．８４６ｍｓ」であり、且つ、ＥＣＵ２０における測定データの処理タイミング周期が「２．０４８ｍｓ」である場合に生じる遅れ時間のＦＦＴ解析結果を示している。図３（ａ）に示すＦＦＴ解析結果から、ＥＣＵ２０の処理タイミング周期が「２．０４８ｍｓ」である場合には、「７７．４Ｈｚ」、「１２８．２Ｈｚ」、および「２０５．５Ｈｚ」がピーク周波数（すなわち、遅れ時間周波数）として得られる。

【0029】

図３（ｂ）は、エアフローセンサ１４による測定データの送信タイミング周期が「０．８４６ｍｓ」であり、且つ、ＥＣＵ２０における測定データの処理タイミング周期が「１．０２４ｍｓ」である場合に生じる遅れ時間のＦＦＴ解析結果を示している。図３（ｂ）に示すＦＦＴ解析結果から、ＥＣＵ２０の処理タイミング周期が「１．０２４ｍｓ」である場合には、「２０５．５Ｈｚ」がピーク周波数（すなわち、遅れ時間周波数）として得られる。

【0030】

（うねり現象の発生条件の一例）
図４は、一実施形態に係るデータ処理システム１０におけるうねり現象の発生条件の一例を示す図である。図４では、うねり現象の発生条件の一例として、遅れ時間周波数（図３参照）毎に、脈動周波数［Ｈｚ］と、うねり現象の発生周波数［Ｈｚ］との関係が示されている。なお、図４（ａ）は、ＥＣＵ２０における測定データの処理タイミング周期が「２．０４８ｍｓ」である場合の、うねり現象の発生条件を示している。また、図４（ｂ）は、ＥＣＵ２０における測定データの処理タイミング周期が「１．０２４ｍｓ」である場合の、うねり現象の発生条件を示している。図４に示すように、うねり現象の想定すべき発生条件（発生周波数）に応じて、適切にフィルタリング周波数を設定するべきである。

【0031】

（フィルタ処理の効果の一例）
図５は、一実施形態に係るデータ処理システム１０におけるフィルタ処理の効果の一例を示す図である。図５において、点線は、フィルタ処理の適用前の吸入空気量の測定データを表す。また、図５において、実線は、フィルタ処理の適用後の吸入空気量の測定データを表す。

【0032】

図５（ａ）～図５（ｅ）に示すように、一実施形態に係るデータ処理システム１０は、フィルタ処理部２４によるフィルタ処理を行うことにより、各エンジン回転数（２０００～２８００ｒｐｍ）において、うねり現象を抑制できることができる。

【0033】

（変形例）
図６は、一実施形態に係るデータ処理システム１０において生じるエアフローセンサ１４の個体差による遅れ時間周波数の変化の一例を示す図である。図６は、サンプルとして３つのエアフローセンサ１４を用いた場合の、各々の遅れ時間のＦＦＴ解析結果を示している。

【0034】

３つのエアフローセンサ１４の各々は、測定データの送信タイミング周期にばらつきが生じている。このため、図６に示すように、３つのエアフローセンサ１４の各々は、測定データの送信タイミング周期に基づく遅れ時間周波数にばらつきが生じている。

【0035】

例えば、図６（ａ）に示すように、１番目のエアフローセンサ１４は、測定データの送信タイミング周期が、「０．８２２ｍｓ」と、「０．８１４ｍｓ」と、「０．８３０ｍｓ」と、「０．８０６ｍｓ」とに、ばらつきが生じている。このため、図６（ａ）に示すＦＦＴ解析結果では、４つのピーク周波数（すなわち、遅れ時間周波数）が生じている。

【0036】

また、例えば、図６（ｂ）に示すように、２番目のエアフローセンサ１４は、測定データの送信タイミング周期が、「０．８３８ｍｓ」と、「０．８４６ｍｓ」と、「０．８５４ｍｓ」と、「０．８６２ｍｓ」とに、ばらつきが生じている。このため、図６（ｂ）に示すＦＦＴ解析結果では、４つのピーク周波数（すなわち、遅れ時間周波数）が生じている。

【0037】

また、例えば、図６（ｃ）に示すように、３番目のエアフローセンサ１４は、測定データの送信タイミング周期が、「０．８８６ｍｓ」と、「０．８７８ｍｓ」と、「０．８７０ｍｓ」とに、ばらつきが生じている。このため、図６（ｃ）に示すＦＦＴ解析結果では、３つのピーク周波数（すなわち、遅れ時間周波数）が生じている。

【0038】

このように、エアフローセンサ１４の送信タイミング周期のばらつきが生じると、遅れ時間の周波数特性は変化する。同様に、ＥＣＵ２０における測定データの処理タイミング周期のばらつきが生じると、遅れ時間の周波数特性は変化する。

【0039】

そこで、一実施形態に係るＥＣＵ２０は、任意のタイミング（例えば、工場出荷時の検査工程、車両の走行中、等）で計測された、エアフローセンサ１４の送信タイミング周期のばらつき、および、ＥＣＵ２０の処理タイミング周期のばらつきに応じて、フィルタリング周波数を算出し、当該フィルタリング周波数の成分を除去するフィルタ処理を行うようにしてもよい。これにより、一実施形態に係るＥＣＵ２０は、フィルタリング周波数の帯域幅を狭くすることができ、よって、フィルタ処理の精度を高めることができる。

【0040】

以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形又は変更が可能である。

【0041】

例えば、フィルタリング周波数は、上記式（１）によらず、例えば、エンジン回転数毎に、計測、シミュレーション等によって、予め求められたものを用いてもよい。

【0042】

なお、実施形態では、「変動的な測定データ」の一例として、吸入空気量の測定データを用いているが、これに限らない。「変動的な測定データ」は、少なくとも、周期的な変動を伴う、車両の運転状態を示すデータ、または、内燃機関の運転状態を示すデータであれば、如何なる測定データであってもよい。したがって、「変動的な測定データ」は、エアフローセンサによって測定されるものに限らず、その他の如何なるセンサによって測定されるものであってもよい。

【符号の説明】

【0043】

１０ データ処理システム
１２ 吸気通路
１２Ａ 発熱抵抗体
１４ エアフローセンサ
１６ 通信路
２０ ＥＣＵ
２１ 取得部
２２ 記憶部
２３ フィルタリング周波数算出部
２４ フィルタ処理部
２５ 平均化処理部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】