CN1683781A - 内燃机的控制装置及控制方法 - Google Patents
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Abstract
每次点火时从爆震传感器的输出求表示爆震的特征的两个数据(峰值和形状相关系数)，分别对这两个数据进行钝化处理、近似地求各数据的平均值。然后，对钝化处理前的数据和钝化处理后的数据之间的偏差的平方值进行钝化处理、近似地求方差V，计算该方差V的平方根、近似地求标准偏差σ。使用平均值和标准偏差规格化各数据。然后，求关于规格化后的两个数据的分布，计算表示该分布和理想爆震分布的相关性的爆震判定用相关系数。根据该爆震判定用相关系数修正在每一次燃烧的爆震判定中使用的爆震判定阈值。因此，可以用较少的RAM容量计算数据的平均值和标准偏差。
Description
技术领域
本发明涉及对检测内燃机运行状态的传感器的输出进行统计处理，并使用由该统计处理而得到的结果来控制内燃机运行的、内燃机的控制装置及控制方法。
背景技术
在控制内燃机的运行时，有时需要统计处理检测内燃机的运行状态的传感器的输出。例如，在爆震判定中，如日本专利文献特公平6-60621号公报记载的那样，每次点火时采样爆震传感器的输出后抽出峰值，用统计方法分析把该峰值进行对数变换的值的分布形状来判断爆震发生状态，修正爆震判定阈值。
一般，作为使用统计方法判断数据的分布形状的指标，多使用平均值和标准偏差σ。这里，标准偏差σ是取方差V的平方根的值，作为表示数据的偏差的程度的指标被广泛使用。方差V是对各数据与平均值之间偏差的平方值进行合计，并将该合计值除以数据数而得的值。
例如，设n个数据为X1、X2、……Xn，平均值Xav、方差V、标准偏差σ如下定义。
平均值Xav＝(X1+X2+……+Xn)/n
方差V＝{(X1-Xav)2+(X2-Xav)2+……+(Xn-Xav)2}/n
标准偏差σ＝V
在使用这些定义式计算平均值Xav和标准偏差σ的时候，需要庞大的RAM容量来存储规定期间数量的很多数据。像发动机控制那样，在各气缸的每次点火时在需要更新每次燃料喷射等时各种信息的***中，因为在平均值Xav和标准偏差σ的计算中可以使用的RAM容量也受限，所以原封不变实施使用各定义式的计算方法在现实中是很困难的。
另外，因为发动机的运行条件变化的话，爆震传感器的输出及其峰值也变化，所以在RAM中积累峰值的数据期间发动机运行条件变化的话，就变成了计算不同的发动机运行条件混合的平均值Xav和标准偏差σ，存在平均值Xav和标准偏差σ的精度恶化的问题。亦即，在使用各定义式的计算方法中，存在在过渡状态下平均值Xav和标准偏差σ的追随性差的问题。
因此，在上述日本专利文献特公平6-60621号公报中，在判断把爆震传感器的输出的峰值进行了对数变换的值的分布形状时，不计算平均值Xav和标准偏差σ，在每次点火时更新分布的累积10％点、50％点、累积90％点，从这些累积10％点、50％点、累积90％点之比来判断爆震发生状态。
虽然可以使用该累积％点来近似地计算平均值Xav和标准偏差σ，但是因为爆震发生时的特征显著显现这种情况是分布的上位累积数％点(例如累积97％点)，所以，为要在平均值Xav和标准偏差σ的计算值中反映爆震发生时的特征，需要使用上位累积数％点(例如累积97％点)计算平均值Xav和标准偏差σ。但是，即使爆震发生频度相同，因为爆震的大小(峰值的大小)的分散度范围大，所以有上位累积数％点大大偏离的倾向。因此，在使用上位累积数％点计算平均值Xav和标准偏差σ时，由于上位累积数％点的偏差，平均值Xav和标准偏差σ的计算值相对于各自的真值偏离很大的可能性很高。
发明内容
本发明的目的是提供一种内燃机的控制装置及控制方法，其在对检测内燃机的运行状态的传感器的输出进行周期采样并进行统计处理时，能够用较小的RAM容量高精度地近似计算表示数据的平均值和该数据的分散程度的指标，并可以提高过渡状态下的追随性。
为实现上述目的，本发明提供的内燃机的控制装置配有对检测内燃机的运行状态的传感器的输出进行周期采样并进行统计处理的统计处理部，使用该统计处理部的处理结果控制内燃机的运行。上述统计处理部在每次采样上述传感器的输出时，钝化处理采样的数据、近似地求该数据的平均值，然后使用该钝化处理前的数据和钝化处理后的数据之间的偏差的平方值，计算表示数据的分散程度的指标(以下称“数据分散程度指标”)。
如本发明这样，如果使用钝化处理的话，在每次采样传感器的输出时，可以逐次更新平均值和数据分散程度指标。因此，不需要在车载计算机的RAM中继续存储大量数据，而能够以较小的RAM容量来近似地计算平均值和数据分散程度指标。而且，因为不使用上位累积数％点，所以不受分布的上位偏差的影响，可以计算平均值和数据分散程度指标，可以提高平均值和数据分散程度指标的近似精度。再有，通过使用钝化处理，也可以提高过渡状态下的追随性。
这里，作为数据分散程度指标，例如考虑方差V和标准偏差σ。使用上述的定义式的话，平均值是对全部数据进行相加平均的值，方差V是对按各数据求得的(数据平均值)2进行相加平均的值，标准偏差是V。
如本发明这样，如果在方差V[(数据平均值)2的相加平均值]的计算方法中应用通过数据的钝化处理值近似平均值(数据的相加平均值)的方法的话，则可以明白方差V[(数据平均值)2的相加平均]可以用(数据平均值)2的钝化处理值近似。在本发明中，因为用数据的钝化处理值来近似平均值，所以(数据平均值)2变成钝化处理前的数据和钝化处理后的数据之间偏差的平方值。
因此，也可以对钝化处理前的数据和钝化处理后的数据之间偏差的平方值进行钝化处理、近似地求方差V，计算该方差V的平方根，近似地求标准偏差σ。这样做的话，可以通过钝化处理简单地计算平均值及标准偏差σ两者。
再有，所述统计处理部也可以包含使用平均值和标准偏差σ来规格化(标准化，无量纲化)采样的数据的规格化部。这样做的话，即使发动机的运行条件发生变化，也可以把在该变化前后各自的采样数据修正为在任何标准的发动机运行条件下的数据。由此，不需要按发动机运行条件进行区分来统计处理数据，从而可以减轻统计处理的负担，并可以避免由于发动机运行条件的变化引起的统计处理精度的降低。
在对爆震判定使用本发明的场合，作为上述传感器，可以使用输出具有对应内燃机的爆震状态的波形的信号的传感器。于是，每次对传感器的输出信号进行采样时，将峰值和形状相关系数作为上述数据求出，其中所述峰值是该输出信号中的爆震频率分量中的峰值，所述形状相关系数表示该输出信号的波形与表示爆震特有的波形的理想爆震波形的相关性。所述峰值和形状相关系数分别通过所述规格化部被规格化。求出关于规格化了的峰值和形状相关系数的规定点火次数数量的分布，根据该分布的形状是否具有爆震发生时显现的特征来判定爆震的发生状态。
这样做的话，与如所述日本专利文献特公平6-60621号公报那样只有传感器输出的峰值的分布不同，可以制作能够区别噪声和爆震的分布。这样，可以解决由噪声引起的爆震判定精度恶化的问题，可以提高爆震判定精度、可靠性。而且，因为规格化两个数据(峰值和形状相关系数)、求规格化数据的分布，所以可以制作没有由于发动机运行条件引起的差别的普遍的分布。因此，不需要按每一发动机运行条件制作分布，可以减轻分布制作的处理负担，并可以避免由于发动机运行条件引起的分布的精度降低。
另外，也可以使钝化处理用的钝化系数对应内燃机的运行状态而变化。这样做的话，例如在发动机的恒定运行时进行重视平均值、标准偏差σ的正确性的设定，在发动机的过渡运行时进行重视追随性的设计的做法，具有可以按照内燃机的运行状态调整正确性和追随性的优点。
本发明还提供了一种统计处理周期采样检测内燃机的运行状态的传感器的输出、使用通过该统计处理得到的结果控制内燃机的运行的内燃机的控制方法。所述统计处理包括：在每次采样上述传感器的输出时钝化处理采样的数据、近似地求该数据的平均值；使用上述钝化处理前的数据和钝化处理后的数据之间偏差的平方值，计算表示数据的分散程度的指标。
附图说明
图1是在本发明的一个实施例中的发动机控制***全体的概略结构图；
图2是表示爆震判定阈值修正例程的处理流的流程图；
图3是表示形状相关系数计算例程的处理流的流程图；
图4是表示规格化例程的处理流的流程图；
图5是表示检测波形s[θ]以及理想爆震波形a [θ]的一例的示意图；
图6是表示峰值前形状相关系数c[θ]的一例的示意图；
图7是表示峰值后形状相关系数c[θ]的一例的示意图。
具体实施方式
下面说明对爆震判定处理使用本发明的一个实施例。首先根据图1说明发动机控制***全体的概略结构。在作为内燃机的发动机11的吸气管12的最上游部，设置空气滤清器13，在该空气滤清器13的下游侧设置检测吸入空气量的气流计14。在该气流计14的下游侧设置通过电动机10进行开度调节的节流阀15及检测节气门开度的节气门开度传感器16。
再有，在节流阀15的下游侧，设置与所述吸气管12相连的平衡罐17，在该平衡罐17上设置检测吸气管压力的吸气管压力传感器18。另外，在平衡罐17上连接向发动机11的多个气缸分别导入空气的吸气多支管19。吸气多支管19从平衡罐17分支并延伸到多个气缸的吸气口。在吸气多支管19上安装喷射燃料的燃料喷射阀20，使其分别位于这些吸气口附近。另外，在发动机11的气缸头上，按每一气缸来安装火花塞21，通过各火花塞21的火花放电，点燃对应的气缸内的混合气体。
另一方面，在发动机11的排气管22中设置净化排出气体中的CO、HC、NOx等的三元催化剂等的催化剂23，在该催化剂23的上游侧设置检测排出气体的空燃比的空燃比传感器24。另外，发动机11的气缸体上安装检测冷却水温度的冷却水温度传感器25、检测爆震震动的爆震传感器28、在发动机11的曲柄轴每转动规定的曲柄角时输出脉冲信号的曲柄角传感器26。根据该曲柄角传感器26的输出信号检测曲柄角或发动机转动速度。
这些各种传感器的输出都被输入到发动机控制单元(以下记为“ECU”)27。该ECU 27以微型计算机作为主体构成。通过执行在内置ROM(存储介质)中存储的各种发动机控制程序，控制燃料喷射阀20的燃料喷射量或火花塞21的点火时期。
另外，该ECU 27通过执行后述的图2至图4的爆震判定用的各例程，每次点火时从爆震传感器28的输出(以下简称“传感器输出”)抽出表示爆震特征的两个数据(峰值和形状相关系数)。然后ECU 27分别钝化处理这两个数据，近似地求各数据的平均值，并对钝化处理前的数据和钝化处理后的数据之间的偏差的平方值进行钝化处理，近似地求方差V，计算该方差V的平方根，近似地求标准偏差σ。其后，ECU 27使用平均值和标准偏差σ规格化(标准化，无量纲化)各数据，求关于规格化了的两数据(峰值及形状相关系数)的规定点火次数数量的分布。ECU 27进而作为表示爆震水平(爆震发生频度)的指标计算表示这一分布和理想爆震分布的相关性(类似性)的爆震判定用的相关系数(类似度)，根据这一爆震判定用的相关系数修正在每一次燃烧的爆震判定中使用的爆震判定阈值。另外，ECU 27在每一次燃烧时比较爆震判定用的相关系数与上述爆震判定阈值，在每一次燃烧时判定有无爆震。ECU 27进行这样的爆震控制，使在判定有爆震时对点火时期进行延迟修正、抑制爆震，在无爆震的状态继续时对点火时期进行超前修正。由此，在听觉可以允许的爆震声音的范围内使点火时期超前，提高发动机输出功率和燃油效率。
以下详细说明该爆震判定方法。
(1)从传感器输出抽出的数据
从传感器输出抽出的数据是表示爆震的特征的数据。在本实施例中，作为该数据，使用在传感器输出中的爆震频率分量中的峰值、和表示相关性的形状相关系数，其中所述相关性是指该传感器输出的波形和表示爆震特有的波形的理想爆震波形之间的相关性。该形状相关系数的计算如下进行。首先，在尖峰前后的规定期间中把表示理想形状的爆震波形作为理想爆震波形确定。然后，如果在尖峰前的传感器输出波形的上升率比理想爆震波形的上升率急剧的话，则原样积分理想爆震波形，求尖峰前的波形面积。另一方面，如果在尖峰前的传感器输出波形的上升率比理想爆震波形的上升率平缓的话，则对应传感器输出波形和理想爆震波形的差对理想爆震波形积分规定量少许修正的值，求尖峰前的波形面积。
关于尖峰后的波形面积，对应尖峰后的传感器输出波形和理想爆震波形的差对理想爆震波形积分少许修正的值，求尖峰后的波形面积。这样，结束关于尖峰前、后各自的波形面积的计算后，合计尖峰前的波形面积和尖峰后的波形面积，求从尖峰前到尖峰后的规定期间的波形面积。然后，把该波形面积除以理想爆震波形的面积而得到的值作为形状相关系数。
(2)数据的规格化
为规格化各数据(峰值以及形状相关系数中的各个)，需要平均值和标准偏差σ，为计算标准偏差σ，需要方差V。
例如，设n个数据为X1、X2、…Xn，平均值Xav、方差V、标准偏差σ如下定义。
平均值Xav＝(X1+X2+……+Xn)/n
方差V＝{(X1-Xav)2+(X2-Xav)2+……+(Xn-Xav)2}/n
标准偏差σ＝V
在使用这些定义式计算平均值Xav及标准偏差σ的时候，需要庞大的RAM容量来存储规定期间数量的很多数据。像发动机控制那样，在各气缸的每次点火时需要更新每次燃料喷射等时各种信息的***中，因为在平均值Xav及标准偏差σ的计算中可以使用的RAM容量也受限，所以原封不变实施使用各定义式的计算方法在现实中是很困难的。
因此，在本实施例中，在每次从传感器输出中抽出数据时，在钝化处理该数据后近似地求该数据的平均值，并使用该钝化处理前的数据和钝化处理后的数据之间的偏差的平方值，近似地求标准偏差σ。
根据上述的定义式，平均值是对全部数据进行相加平均而得的值，方差V是对按每一数据求得的(数据平均值)2进行相加平均而得的值，标准偏差σ是V。如本实施例这样，如果在方差V[(数据平均值)2的相加平均值]的计算方法中应用以数据的钝化处理值来近似平均值(数据的相加平均值)的方法的话，则可知方差V[(数据平均值)2的相加平均]可以用(数据平均值)2的钝化处理值近似。在本实施例中，因为用数据的钝化处理值来近似平均值，所以(数据平均值)2变成钝化处理前的数据和钝化处理后的数据之间偏差的平方值。从这一关系出发。在本实施例中，对钝化处理前的数据和钝化处理后的数据之间的偏差的平方值进行钝化处理并近似地求方差V，计算该方差V的平方根，近似地求标准偏差σ。
如以上那样，每次通过钝化处理对峰值及形状相关系数分别计算平均值及标准偏差σ时，使用该平均值和标准偏差σ，根据下式规格化(标准化，无量纲化)峰值和形状相关系数。
规格化峰值Sp＝(峰值-峰值平均值)/峰值标准偏差
规格化形状相关系数Sc
＝(形状相关系数-形状相关系数平均值)/形状相关系数标准偏差
通过该规格化，可以求没有由发动机的运行条件引起的差别的普遍的数据(峰值和形状相关系数)。
(3)检测分布的制作
判断峰值和形状相关系数的各自的规格化数据(Sp，Sc)相应于预先区分的多个区域的何处，将相应的区域的计数器加起来。通过重复规定点火次数的这一处理来制作检测分布。
此时，也可以精细区分具有检测分布存在可能性的全部区域，在每一区域上设置计数器，制作检测分布。在这种情况下，有计数器数量过多、ECU27的RAM使用量过多的缺点。
因此，在本实施例中，通过从具有检测分布存在可能性的区域中抽出显著显现爆震特征的少数区域(以下称“特征区域”)，在每一特征区域上设置计数器，在每次点火时将计数峰值和形状相关系数的规格化数据(Sp，Sc)所属特征区域的计数器相加起来，求规格化数据(Sp，Sc)的分布。这样做的话，由于只要对显著显现爆震特征的少数特征区域的规格化数据(Sp，Sc)进行计数即可，因此具有可以大幅度节约RAM使用量的优点。而且，因为可以只选择地抽出显著显现爆震特征的部分，因此也可以充分确保爆震判定的精度、可靠性。
(4)检测分布和理想爆震分布的相关性(爆震水平的判定)
计算表示根据规格化数据(Sp，Sc)的检测分布和理想爆震分布的相关性(类似性)的爆震判定用的相关系数(类似度)。该爆震判定用的相关系数成为判定检测分布的形状是否具有爆震发生时显现的特征的指标。
这里，理想爆震分布是在超过预先允许水平的爆震发生时用上述方法计算的规格化数据(Sp，Sc)的分布，在ECU 27的ROM等非易失存储器中存储。爆震判定用的相关系数可以将检测分布的图形和理想爆震分布的图形的内积用范数的积来除而求出。通过用范数的积来除，爆震判定用的相关系数的绝对值始终小于等于1(-1≤爆震判定用的相关系数≤1)，检测分布和理想爆震分布的相关性越高，爆震判定用的相关系数越接近1。因此，爆震判定用的相关系数成为表示爆震水平(爆震发生频度)的指标，爆震判定用的相关系数越接近1，可以判定爆震水平就越大(爆震发生频度高)。
(5)爆震判定阈值的修正
比较爆震判定用的相关系数与预先设定的爆震判定阈值，如果该爆震判定用的相关系数为爆震判定阈值以上，则判断发生了超过允许水平的爆震，进行修正来减小在每一次燃烧的爆震判定中使用的爆震判定阈值。由此，可以检测更小的爆震。
相反，如果爆震判定用的相关系数比爆震判定阈值小的话，则判断爆震水平低于允许水平。在这种情况下，存在点火时期被爆震控制延迟到所需程度以上，从而使发动机转矩降低的可能。因此，进行修正来增大爆震判定阈值，使得只检测出更大的爆震。此外，在把爆震判定用的相关系数收纳到相当于适当的爆震状态的规定范围内时，也可以不修正爆震判定阈值。
通过这样的处理，可以追随由于发动机的制造误差或者老化引起的震动水平的变化，自动修正爆震判定阈值。因此，可以总是使用适当的爆震判定阈值进行精度良好的爆震判定。此外，在设计、开发技术人员使爆震判定阈值与发动机适配时，还具有不需要详细研究发动机的制造误差或者老化的影响，能够简化爆震判定阈值与发动机适配的作业的优点。
以上说明的爆震判定阈值的修正由ECU 27遵照图2至图4的各例程执行。以下，说明这些各个例程的处理内容。
[爆震判定阈值修正例程]
图2的爆震判定阈值修正例程在发动机运行当中周期性地执行。起动本例程后，首先在步骤101中，ECU 27将计数从传感器输出抽出的数据(峰值P和形状相关系数C)的采样数的总计数器相加起来。接着，在步骤102中，ECU 27在每次点火时检测传感器输出中的爆震频率分量中的峰值P，并在步骤103中，执行后述图3的形状相关系数计算例程，计算形状相关系数C。
其后，ECU 27前进到步骤104，执行后述图4的规格化例程。亦即，ECU 27通过钝化处理计算关于峰值P和形状相关系数C各自的平均值和标准偏差σ，然后使用平均值和标准偏差σ对抽出数据进行规格化(标准化，无量纲化)。其后，ECU 27进入步骤105，执行检测分布制作例程(未图示)，如下面那样制作检测分布。在本实施例中，从有检测分布存在可能性的区域中抽出显著显现爆震特征的少数区域(以下称“特征区域”)，在每一特征区域设置计数器。然后判定峰值P及形状相关系数C的规格化数据(Sp，Sc)是否相应于某一个特征区域，如果有相应的特征区域的话，则将该特征区域的计数器相加起来，如果没有相应的特征区域的话，则不相加任何特征区域的计数器。
此后，ECU 27前进到步骤106，判定总计数器的值是否达到规定值，如果总计数器的值没有达到规定值，则重复上述步骤101～105的处理。由此，重复峰值P和形状相关系数C的采样、这些数据的规格化、以及检测分布的制作，直至峰值P和形状相关系数C的采样数成为各自的规定值。
然后，在总计数器的值达到规定值的时刻，ECU 27前进到步骤107，执行爆震判定用相关系数计算例程(未图示)，根据规格化数据(Sp，Sc)计算表示检测分布与理想爆震分布的相关性的爆震判定用的相关系数。该爆震判定用的相关系数是用范数的积除基于规格化数据(Sp，Sc)的检测分布的图形和理想爆震分布的图形的内积来求得的。
此后，ECU 27进入步骤108，比较爆震判定用的相关系数与预先设定的爆震判定阈值，如果该相关系数为爆震判定阈值以上，则判断发生了超过允许水平的爆震，前进到步骤109。在步骤109中，ECU 27进行修正来减小在每一次燃烧的爆震判定中使用的爆震判定阈值。由此，可以检测更小的爆震。相反，如果爆震判定用的相关系数比爆震判定阈值小的话，则ECU 27判断爆震水平低于允许水平。在这种情况下，存在点火时期被爆震控制延迟到所需时间以上，使发动机转矩降低的可能性。因此，ECU 27前进到步骤110，使爆震判定阈值变大进行修正，使只检测出较大的爆震。其后，ECU 27前进到步骤111，复位在本例程中使用的全部计数器，结束本例程。
[形状相关系数计算例程]
图3的形状相关系数计算例程是在上述图2的爆震判定阈值修正例程的步骤103中执行的子例程。本例程起动后，ECU 27首先在步骤201中，对检测到的传感器输出的波形(以下称“检测波形”)的尖峰位置进行检测(参照图5)。
然后，ECU 27在下面的步骤202中比较尖峰前的检测波形s[θ]与理想爆震波形a[θ]，如下面那样计算尖峰前的形状相关系数c[θ]。亦即，ECU 27判定在尖峰前的曲柄角θ中的检测波形s[θ]是为理想爆震波形a[θ]以下。如果尖峰前的曲柄角θ中的检测波形s[θ]小于等于理想爆震波形a[θ]，则ECU 27设定尖峰前的曲柄角θ中的尖峰前形状相关系数c[θ]为1。另一方面，如果尖峰前的曲柄角θ中的检测波形s[θ]大于理想爆震波形a[θ]，则ECU 27按照下式计算尖峰前的曲柄角θ中的尖峰前形状相关系数c[θ]。
c[θ]＝1-{s[θ]-a[θ]}/a[θ]
此时，因为检测波形s[θ]和理想爆震波形a[θ]之间的偏差{s[θ]-a[θ]}越大则相关性越低，因此尖峰前形状相关系数c[θ]减少。图6中示出了尖峰前形状相关系数c[θ]的计算例。
另外，ECU 27在步骤203中，使用尖峰后的检测波形s[θ]和理想爆震波形a[θ]，根据下式计算尖峰后的曲柄角θ中的尖峰后形状相关系数c[θ]。
c[θ]＝1-|s[θ]-a[θ]|/a[θ]
在此情况下，也因为检测波形s[θ]和理想爆震波形a[θ]之间的偏差的绝对值|s[θ]-a[θ]|越大则相关性越低，因此尖峰后形状相关系数c[θ]减少。图7中示出了尖峰后形状相关系数c[θ]的计算例。
如以上那样，在对横跨从尖峰前到尖峰后的规定期间的全部曲柄角θ重复计算形状相关系数c[θ]的处理后，ECU 27前进到步骤204，按照下式计算最终的形状相关系数C。
C＝∑c[θ]·a[θ]/∑a[θ]
由此，形状相关系数C始终小于等于1(0≤C≤1)，检测波形s[θ]和理想爆震波形a[θ]的相关性越高，形状相关系数C越接近于1。
[规格化例程]
图4的规格化例程是在上述图2的爆震判定阈值修正例程的步骤104中执行的子例程。执行图4的规格化例程的ECU 27起着统计处理设备(或者统计处理部)以及规格化设备(或者规格化部)的作用。本例程起动后，ECU 27首先在步骤301中读入在ECU 27的RAM中存储的、上次计算出来的峰值P的平均值Pav(i-1)和形状相关系数C的平均值Cav(i-1)。
此后，ECU 27前进到步骤302，使用下面的钝化处理的公式计算此次的峰值P的平均值Pav(i)。
Pav(i)＝α1·P+(1-α1)·Pav(i-1)
在上式中，α1是钝化系数。
同样，ECU 27使用下面的钝化处理的公式计算此次的形状相关系数C的平均值Cav(i)。
Cav(i)＝α2·P+(1-α2)·Cav(i-1)
在上式中，α2是钝化系数。此时，为简化运算处理，钝化系数α1、α2可以取固定值，但是也可以对应发动机运行状态通过映射或者数学公式等使钝化系数α1、α2变化。这样做的话，例如在发动机的恒定运行时进行重视平均值Pav(i)、Cav(i)的正确性的设定，在发动机过渡运行时进行重视追随性的设计的做法，具有可以按照发动机运行状态调整正确性和追随性的优点。
此后，ECU 27前进到步骤303，读入在ECU 27的RAM中存储的、上次计算出来的峰值P的方差Vp(i-1)和形状相关系数C的方差Vc(i-1)。此后，ECU 27前进到步骤304，使用下面的钝化处理的公式计算此次的峰值P的方差Vp(i)。
Vp(i)＝β1·{P-Pav(i)}2+(1-β1)·Vp(i-1)
在上式中，β1是钝化系数。
同样，ECU 27使用下面的钝化处理的公式计算此次的形状相关系数C的方差Vc(i)。
Vc(i)＝β2·{C-Cav(i)}2+(1-β2)·Vc(i-1)
在上式中，β2是钝化系数。在这种情况下，为简化运算处理钝化系数β1、β2也可以取固定值，但是也可以按照发动机运行状态通过映射或者数学公式等使钝化系数β1、β2变化。这样做的话，例如在发动机的恒定运行时进行重视方差Vp、Vc的正确性的设定，在发动机过渡运行时进行重视追随性的设计的做法，具有可以按照发动机运行状态调整正确性和追随性的优点。
此后，ECU 27前进到步骤305，在计算峰值P的方差Vp(i)的平方根、求峰值P的标准偏差σp的同时，计算形状相关系数C的方差Vc(i)的平方根、求形状相关系数C的标准偏差σc(参照下式)。
σp＝Vp(i)
σc＝Vc(i)
此后，ECU 27前进到步骤306，分别按照下式计算峰值P的规格化数据Sp和形状相关系数C的规格化数据Sc。
Sp＝{P-Pav(i)}/σp
Sc＝{C-Cav(i)}/σc
此后，ECU 27前进到步骤307，为准备下次的规格化计算，把此次的平均值Pav(i)、Cav(i)和此次的方差Vp(i)、Vc(i)作为各自上次的值Pav(i-1)、Cav(i-1)、Vp(i-1)、Vc(i-1)存储在RAM中，结束本例程。
在以上说明的本实施例中，每次点火时从爆震传感器28的输出中抽出表示爆震的特征的两个数据(峰值和形状相关系数)，对这两个数据分别进行钝化处理、近似求各数据的平均值。然后，钝化处理前的数据和钝化处理后的数据之间的偏差的平方值进行钝化处理，近似地求方差V，计算该方差V的平方根，近似地求标准偏差σ。因此，在每次数据采样时可以逐次更新平均值和标准偏差σ，不需要在ECU 27的RAM中继续存储大量数据，从而可以用较少的RAM容量近似计算平均值和标准偏差σ。而且，因为不使用上位累积数％点，所以可以不受分布的上位偏差的影响计算平均值和标准偏差σ，从而可以提高平均值和标准偏差σ的近似精度。再有，通过使用钝化处理，也可以提高过渡状态下的追随性。
再有，在本实施例中，因为使用平均值和标准偏差σ对数据进行规格化(标准化，无量纲化)，因此即使发动机的运行条件变化，也可以把在其变化前后分别采样的数据修正为任一标准的发动机运行条件下的数据。由此，不需要按发动机运行条件进行区分来统计处理数据，从而可以减轻统计处理的负担，并避免由于发动机运行条件的变化引起统计处理精度降低。
另外，在本实施例中，从爆震传感器28的输出求表示爆震特征的两个数据(峰值和形状相关系数)，将这两个数据规格化，然后求与规格化了的两个数据相关的、规定点火次数数量的分布。因此，与如上述日本专利文献特公平6-60621号公报那样只使用传感器的输出的峰值的分布不同，可以制作能够区分噪声和爆震的分布，可以解决由于噪声引起的爆震判定精度恶化的问题，可以提高爆震判定的精度、可靠性。
再有，在本实施例中，把表示检测分布和理想爆震分布的相关性(类似性)的爆震判定用的相关系数作为爆震水平的指标计算出来，根据该爆震判定用的相关系数(爆震水平)修正在每一次燃烧的爆震判定中使用的爆震判定阈值。因此，即使在传感器输出上重叠机械的或者电气的噪声，也可以高精度地修正爆震判定阈值，可以防止由于噪声引起的爆震精度的降低。而且，可以追随由于发动机的制造误差或者老化引起的震动水平的变化，自动修正爆震判定阈值。因此，可以始终使用适当的爆震判定阈值进行高精度的爆震判定。此外，在设计、开发技术人员使爆震判定阈值与发动机适配时，还具有不需要详细研究发动机制造误差或者老化的影响、能够简化爆震判定阈值与发动机适配的作业的优点。
此外，在本实施例中，作为输出具有对应爆震状态波形的信号的传感器，使用检测气缸体的振动的爆震传感器28，但是也可以使用检测燃烧压力的燃烧压力传感器。
另外，本发明的使用范围不限于爆震判定，在周期采样检测发动机运行状态的传感器的输出进行统计处理的***中，可以在需要计算平均值和标准偏差σ的各种控制中使用和实施本发明。
Claims (7)
1.一种内燃机控制装置，具有周期采样检测内燃机的运行状态的传感器的输出而进行统计处理的统计处理部，使用该统计处理部的处理结果控制内燃机的运行，其特征在于，所述统计处理部具有：
在每次采样所述传感器的输出时，钝化处理采样的数据、近似地求该数据的平均值的计算部；和
使用所述钝化处理前的数据和钝化处理后的数据之间的偏差的平方值，来计算表示数据的分散程度的指标的计算部。
2.如权利要求1所述的控制装置，其特征在于，表示所述数据的分散程度的指标是标准偏差σ，所述统计处理部对所述钝化处理前的数据和钝化处理后的数据之间的偏差的平方值进行钝化处理来近似地求方差V，计算该方差V的平方根来近似地求标准偏差σ。
3.如权利要求2所述的控制装置，其特征在于，所述统计处理部包含使用所述平均值和所述标准偏差σ对采样的数据进行规格化的规格化部。
4.如权利要求3所述的控制装置，其特征在于，
所述传感器输出具有对应内燃机的爆震状态的波形的信号，
所述统计处理部每次采样所述传感器的输出信号时，作为所述数据来获得峰值和形状相关系数，其中所述峰值是该输出信号中的爆震频率分量中的峰值，所述形状相关系数表示该输出信号的波形与表示爆震特有的波形的理想爆震波形的相关性，分别通过所述规格化部规格化所述峰值和形状相关系数，求关于规格化了的峰值和形状相关系数的规定点火次数数量的分布，根据该分布的形状是否具有爆震发生时显现的特征来判定爆震的发生状态。
5.如权利要求1到4中任一项所述的控制装置，其特征在于，所述统计处理部使用规定的钝化系数执行上述钝化处理，该统计处理部对应内燃机的运行状态变化所述钝化系数。
6.一种内燃机的控制方法，使用该方法周期采样检测内燃机的运行状态的传感器的输出而进行统计处理，使用通过该统计处理得到的结果控制内燃机的运行，其特征在于，所述统计处理包括：
在每次采样所述传感器的输出时，对采样的数据进行钝化处理、近似地求该数据的平均值；
使用所述钝化处理前的数据和钝化处理后的数据之间的偏差的平方值，来计算表示数据的分散程度的指标。
7.如权利要求6所述的控制方法，其特征在于，表示数据的分散程度的指标的计算包括：
对所述钝化处理前的数据和钝化处理后的数据的偏差的平方值进行钝化处理、近似地求方差V；
计算所述方差V的平方根、近似地求标准偏差σ。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20100616 Termination date: 20210415 |