JP6651040B1 - Knock determination device - Google Patents

Abstract

【課題】判定結果の裏付けとなる物理量を推定するための学習装置及び推定装置を提供する。【解決手段】ノッキング判定装置１０は、入力物理量に含まれるノイズ成分を除去し、前記ノイズ成分が除去された入力物理量から所望の物理量を推定し、ノッキングの有無を判定する。ノッキング判定装置１０は、ニューラルネットワークにより、入力物理量に含まれるノイズ成分を除去するマスクを生成するネットワークの重み、及び／又は、マスクによりノイズ成分が除去された入力物理量を所望の物理量に変換する伝達関数を学習する学習部２１を備える。【選択図】図３A learning device and an estimation device for estimating a physical quantity that supports a determination result are provided. Kind Code: A1 A knocking determination device removes a noise component included in an input physical quantity, estimates a desired physical quantity from the input physical quantity from which the noise component has been removed, and determines whether knocking has occurred. The knocking determination device 10 uses a neural network to transmit a weight of a network that generates a mask that removes a noise component included in the input physical quantity and / or a conversion that converts the input physical quantity from which the noise component has been removed by the mask into a desired physical quantity. A learning unit 21 for learning a function is provided. [Selection diagram] FIG.

Description

本発明は、雑音が除去されたノッキング音を推定するノッキング判定装置に関する。 The present invention relates to a knocking determination device for estimating a knocking sound noise has been removed.

ガソリンエンジンなどの内燃機関における点火時期は、出力トルクの向上を目的として、ノッキングが発生しないクランク角度の範囲内において可能な限り進角されることが一般的である。そこで、点火時期を調整する過程では、ノッキングが発生しているか否かが試験者又はノッキング判定装置によって判定される。こうしたノッキング判定装置の一例が特許文献１に記載されている。   In general, the ignition timing of an internal combustion engine such as a gasoline engine is advanced as much as possible within a range of a crank angle at which knocking does not occur for the purpose of improving output torque. Therefore, in the process of adjusting the ignition timing, whether or not knocking has occurred is determined by a tester or a knocking determination device. An example of such a knocking determination device is described in Patent Document 1.

特許文献１に記載のノッキング判定装置は、ノッキングの有無が判定される判定信号と比較される対象信号とを、判定信号との関係（例えば、時間的な関係や運転条件における関係）で定まる条件に基づいて選択する。   The knocking determination device described in Patent Literature 1 uses a determination signal for determining the presence or absence of knocking and a target signal to be compared with a target signal to be compared with a determination signal (for example, a time relationship or a relationship in operating conditions). Select based on

特開２０１７−４４１４８号公報JP 2017-44148 A

しかしながら、特許文献１に記載のノッキング判定装置では、ノッキング有無の判定結果しか外部に提示できず、判定結果の裏付けをとることが困難である。そこで、前記したノッキング判定装置には、判定結果の裏付けとなる所望の物理量を推定することが望まれている。   However, in the knocking determination device described in Patent Literature 1, only the determination result of the presence or absence of knocking can be presented to the outside, and it is difficult to support the determination result. Therefore, it is desired for the above-described knocking determination device to estimate a desired physical quantity that supports the determination result.

一般的に、ノッキングの評価は、ノッキング音の大きさ及びノッキングの発生頻度により行われている。前記したノッキング判定装置では、ノッキング有無によりノッキングの発生頻度のみを評価するに留まり、ノッキング音を外部に提示できず、ノッキング音の大きさを評価することが困難である。   Generally, knocking is evaluated based on the loudness of knocking sound and the frequency of occurrence of knocking. The knocking determination device described above only evaluates the frequency of occurrence of knocking depending on whether knocking is present, and cannot present a knocking sound to the outside, making it difficult to evaluate the magnitude of the knocking sound.

本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、雑音が除去されたノッキング音を推定するノッキング判定装置を提供することにある。 The present invention has been made in view of such circumstances, and its object is to provide a knocking determination device for estimating a knocking sound noise has been removed.

参考発明に係る学習装置は、入力物理量に含まれるノイズ成分を除去し、前記ノイズ成分が除去された入力物理量から所望の物理量を推定するための学習装置であって、ニューラルネットワークにより、前記入力物理量に含まれるノイズ成分を除去するマスクを生成するネットワークの重み、及び／又は、前記マスクにより前記ノイズ成分が除去された入力物理量を前記所望の物理量に変換する伝達関数を学習する学習部、を備える。   A learning device according to a reference invention is a learning device for removing a noise component included in an input physical quantity and estimating a desired physical quantity from the input physical quantity from which the noise component has been removed. And / or a learning unit for learning a weight of a network for generating a mask for removing a noise component included in the mask and / or a transfer function for converting an input physical quantity from which the noise component has been removed by the mask into the desired physical quantity. .

このような構成によれば、学習装置は、所望の物理量を推定するためのマスクを生成でき、伝達関数を学習する。これにより、マスクを用いて、入力物理量に含まれるノイズ成分を除去し、伝達関数を用いて、ノイズ成分が除去された入力物理量から所望の物理量を推定することができる。つまり、前記したマスクや伝達関数を用いて、判定結果を裏付ける所望の物理量を外部に提示することができる。   According to such a configuration, the learning device can generate a mask for estimating a desired physical quantity and learn a transfer function. Thus, the noise component included in the input physical quantity is removed using the mask, and the desired physical quantity can be estimated from the input physical quantity from which the noise component has been removed using the transfer function. That is, a desired physical quantity that supports the determination result can be presented to the outside using the mask and the transfer function described above.

ここで、学習装置は、マスクを生成するネットワークの重み及び伝達関数の両方を学習してもよく、マスクを生成するネットワークの重み又は伝達関数の一方のみを学習してもよい。また、入力物理量及び所望の物理量は、同種の物理量であってもよく、異なる種類の物理量であってもよい。なお、物理量の一例として、音圧、圧力、又は振動（変位、速度、加速度）がある。   Here, the learning device may learn both the weight and the transfer function of the network that generates the mask, or may learn only one of the weight and the transfer function of the network that generates the mask. Further, the input physical quantity and the desired physical quantity may be the same kind of physical quantity or different kinds of physical quantities. Note that examples of physical quantities include sound pressure, pressure, or vibration (displacement, velocity, acceleration).

参考発明に係る学習装置において、前記ノイズ成分は、内燃機関で発生するノッキング音以外の雑音であり、前記入力物理量は、前記雑音及び前記ノッキング音が含まれる前記内燃機関の音圧であり、前記所望の物理量は、ノッキング発生時の前記内燃機関の筒内圧であり、前記学習部は、前記ニューラルネットワークにより、前記雑音を除去し、かつ、前記ノッキング音を抽出するマスクを生成するネットワークの重み、及び／又は、前記マスクにより抽出されたノッキング音を前記ノッキング発生時の内燃機関の筒内圧に変換する伝達関数を学習する。   In the learning device according to the reference invention, the noise component is noise other than knocking noise generated in the internal combustion engine, the input physical quantity is a sound pressure of the internal combustion engine including the noise and the knocking noise, The desired physical quantity is an in-cylinder pressure of the internal combustion engine when knocking occurs, and the learning unit removes the noise by the neural network, and weights a network that generates a mask for extracting the knocking sound. And / or learning a transfer function for converting the knocking sound extracted by the mask into the in-cylinder pressure of the internal combustion engine when the knocking occurs.

このような構成によれば、学習装置は、内燃機関の筒内圧推定を信号分離問題（音分離問題）及び伝達関数の推定問題として捉え、ニューラルネットワークにより、マスクを生成するネットワークの重みや伝達関数を学習する。これにより、マスクを用いて、内燃機関の音圧からノッキング音を分離して抽出し、伝達関数を用いて、ノッキング音からノッキング発生時の内燃機関の筒内圧を推定することができる。つまり、前記したマスクや伝達関数を用いて、ノッキング有無の判定結果を裏付ける、ノッキング発生時の内燃機関の筒内圧を外部に提示することができる。   According to such a configuration, the learning device regards the estimation of the in-cylinder pressure of the internal combustion engine as a signal separation problem (sound separation problem) and a transfer function estimation problem, and uses a neural network to weight and transfer functions of a network that generates a mask. To learn. Thus, the knocking noise is separated and extracted from the sound pressure of the internal combustion engine using the mask, and the cylinder pressure of the internal combustion engine when knocking occurs can be estimated from the knocking noise using the transfer function. That is, the cylinder pressure of the internal combustion engine at the time of knocking can be presented to the outside, which supports the determination result of the presence or absence of knocking using the mask and the transfer function described above.

参考発明に係る学習装置において、前記学習部は、畳み込みニューラルネットワークにより前記マスクを生成するネットワークの重みを学習し、前記伝達関数として、前記マスクにより前記ノイズ成分が除去された入力物理量に乗じる重みを学習する。   In the learning device according to the reference invention, the learning unit learns a weight of a network that generates the mask by using a convolutional neural network, and uses, as the transfer function, a weight by which the input physical quantity from which the noise component has been removed by the mask is multiplied. learn.

このような構成によれば、マスクを生成するネットワークの重みや伝達関数を適切に学習できるので、所望の物理量をより正確に推定することができる。なお、畳み込みニューラルネットワークの一例として、Ｕ−Ｎｅｔがある。このＵ−Ｎｅｔでマスクを生成するネットワークの重みを学習すると、そのマスクが入力物理量に応じて適切に変化するものとなる。また、伝達関数は、周波数軸方向で時間不変のフィルタとして機能する。   According to such a configuration, the weight and transfer function of the network for generating the mask can be appropriately learned, so that the desired physical quantity can be more accurately estimated. U-Net is an example of a convolutional neural network. When the weight of the network for generating the mask is learned by the U-Net, the mask changes appropriately according to the input physical quantity. The transfer function functions as a time-invariant filter in the frequency axis direction.

参考発明に係る学習装置において、ニューラルネットワークにより、前記マスク及び前記伝達関数を用いて、前記入力物理量から前記所望の物理量を推定する第１推定部と、前記第１推定部が推定した所望の物理量を所定時間毎に総和し、総和した前記所望の物理量の中央値を算出し、算出した前記中央値を基準として閾値を設定する閾値算出部と、をさらに備える。
このような構成によれば、閾値を適切に設定できるので、所望の物理量に対する閾値判定をより正確に行うことが可能となる。 In the learning device according to the reference invention, a first estimator for estimating the desired physical quantity from the input physical quantity using the mask and the transfer function by a neural network; and a desired physical quantity estimated by the first estimator. And a threshold calculating unit that calculates a median value of the desired physical quantities, and sets a threshold based on the calculated median value.
According to such a configuration, the threshold value can be appropriately set, so that the threshold value determination for a desired physical quantity can be performed more accurately.

参考発明に係る学習装置において、ニューラルネットワークにより、前記マスクを用いて、前記ノイズ成分が含まれる入力物理量から前記ノイズ成分が除去された入力物理量を推定する第１推定部と、前記第１推定部が推定した入力物理量を所定時間毎に総和し、総和した前記入力物理量の中央値を算出し、算出した前記中央値を基準として閾値を設定する閾値算出部と、をさらに備える。
このような構成によれば、閾値を適切に設定できるので、ノイズ成分が除去された入力物理量に対する閾値判定をより正確に行うことが可能となる。 In the learning device according to the reference invention, a first estimating unit that estimates an input physical quantity from which the noise component has been removed from the input physical quantity including the noise component by using a mask by using a neural network, and the first estimating unit. And a threshold calculating unit that sums the estimated input physical quantities at predetermined time intervals, calculates a median of the summed input physical quantities, and sets a threshold based on the calculated median.
According to such a configuration, the threshold value can be appropriately set, so that the threshold value determination for the input physical quantity from which the noise component has been removed can be performed more accurately.

参考発明に係る推定装置は、入力物理量に含まれるノイズ成分を除去し、前記ノイズ成分が除去された入力物理量から所望の物理量を推定する推定装置であって、ニューラルネットワークにより、前記入力物理量に含まれるノイズ成分を除去するマスクと、前記マスクにより前記ノイズ成分が除去された入力物理量を所望の物理量に変換する伝達関数とを用いて、前記入力物理量から前記所望の物理量を推定する第２推定部、を備える。   An estimation device according to a reference invention is an estimation device that removes a noise component included in an input physical quantity and estimates a desired physical quantity from the input physical quantity from which the noise component has been removed. A second estimating unit that estimates the desired physical quantity from the input physical quantity using a mask that removes a noise component to be removed and a transfer function that converts the input physical quantity from which the noise component has been removed by the mask into a desired physical quantity. , Is provided.

このような構成によれば、マスクを用いて、入力物理量に含まれるノイズ成分を除去し、伝達関数を用いて、ノイズ成分が除去された入力物理量から所望の物理量を推定することができる。つまり、前記したマスクや伝達関数を用いて、判定結果を裏付ける所望の物理量を外部に提示することができる。   According to such a configuration, a noise component included in the input physical quantity is removed using the mask, and a desired physical quantity can be estimated from the input physical quantity from which the noise component has been removed using the transfer function. That is, a desired physical quantity that supports the determination result can be presented to the outside using the mask and the transfer function described above.

例えば、マスクを用いて、内燃機関の音圧からノッキング音を分離して抽出し、伝達関数を用いて、ノッキング音からノッキング発生時の内燃機関の筒内圧を推定することができる。これにより、ノッキング有無の判定結果を裏付ける、ノッキング発生時の内燃機関の筒内圧を外部に提示することができる。   For example, the knocking noise can be separated and extracted from the sound pressure of the internal combustion engine using a mask, and the cylinder pressure of the internal combustion engine when knocking occurs can be estimated from the knocking noise using the transfer function. Thus, the in-cylinder pressure of the internal combustion engine at the time of knocking, which supports the determination result of the presence or absence of knocking, can be presented to the outside.

参考発明に係る推定装置において、予め設定された閾値と、前記第２推定部が推定した所望の物理量との閾値判定を行う閾値判定部、をさらに備える。
このような構成によれば、所望の物理量に対する閾値判定をより正確に行うことができる。例えば、推定した内燃機関の筒内圧について、ノッキングの有無をより正確に判定することができる。 The estimation device according to the reference invention further includes a threshold determination unit that performs a threshold determination between a preset threshold and a desired physical quantity estimated by the second estimation unit.
According to such a configuration, a threshold value determination for a desired physical quantity can be performed more accurately. For example, the presence or absence of knocking can be more accurately determined for the estimated in-cylinder pressure of the internal combustion engine.

前記課題を解決するノッキング判定装置は、内燃機関で発生するノッキング音以外の雑音を除去し、前記雑音が除去されたノッキング音を推定するノッキング判定装置であって、ニューラルネットワークにより、前記雑音を除去し、かつ、前記ノッキング音を抽出するマスクを生成するネットワークの重み、及び、前記マスクにより抽出されたノッキング音をノッキング発生時の内燃機関の筒内圧に変換する伝達関数を学習する学習部と、ニューラルネットワークにより、前記マスクを用いて、前記雑音が含まれるノッキング音から前記雑音が除去されたノッキング音を推定する第２推定部と、を備える。 Knock determination device for solving the above problems is a knocking determination device that removes noise other than knocking sound, estimates the knocking sound the noise has been removed to occur in the internal combustion engine, by the neural network, removing the noise And, a learning unit that learns a weight of a network that generates a mask that extracts the knocking sound, and a transfer function that converts the knocking sound extracted by the mask into an in-cylinder pressure of the internal combustion engine when knocking occurs. the neural network, prior to using the KOR disk, and a second estimation unit for estimating the noise knocking sound has been removed from the knock sound including the said noise.

このような構成によれば、マスクを用いて、内燃機関の音圧に含まれる雑音を除去し、ノッキング音以外の雑音が除去された内燃機関の音圧を推定することができる。例えば、前記したマスクを用いて、ノッキングの評価に必要となる、ノッキング音の大きさを外部に提示することができる。   According to such a configuration, it is possible to remove noise included in the sound pressure of the internal combustion engine by using the mask and estimate the sound pressure of the internal combustion engine from which noise other than knocking noise has been removed. For example, using the above-described mask, the magnitude of the knocking sound required for knocking evaluation can be presented to the outside.

前記推定装置において、予め設定された閾値と、前記第２推定部が推定したノッキング音との閾値判定を行う閾値判定部、をさらに備える。
このような構成によれば、雑音が除去されたノッキング音に対する閾値判定をより正確に行うことが可能となる。例えば、推定したノッキング音の大きさについて、ノッキングの有無をより正確に判定することができる。 The estimation device further includes a threshold determination unit that determines a threshold between a preset threshold and a knocking sound estimated by the second estimation unit.
According to such a configuration, it is possible to more accurately perform the threshold determination for the knocking sound from which noise has been removed. For example, the presence or absence of knocking can be determined more accurately for the estimated loudness of knocking sound.

本発明によれば、雑音が除去されたノッキング音を推定することができる。 According to the present invention, it is possible to estimate the knock sound noise has been removed.

（ａ）は音分離問題を説明する説明図、（ｂ）は伝達関数の推定問題を説明する説明図。(A) is an explanatory view explaining a sound separation problem, and (b) is an explanatory view explaining a transfer function estimation problem. 参考例に係るノッキング判定システムの全体構成を示すブロック図。FIG. 1 is a block diagram showing the overall configuration of a knocking determination system according to a reference example. 参考例に係るノッキング判定装置の構成を示すブロック図。FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of a knocking determination device according to a reference example. 参考例において、音圧信号の切り出しを説明する説明図。FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating cutout of a sound pressure signal in a reference example. 参考例において、マスクを生成するネットワークの重み及び伝達関数の学習を説明する説明図。FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating learning of a weight and a transfer function of a network for generating a mask in the reference example. 参考例において、（ａ）は雑音が含まれるエンジンの近傍音を短時間フーリエ変換した時間−周波数マップの一例、（ｂ）はマスクの時間−周波数マップの一例、（ｃ）は雑音が除去されたエンジンの近傍音の時間−周波数マップの一例、（ｄ）は推定筒内圧の時間−周波数マップの一例。In the reference example, (a) is an example of a time-frequency map obtained by short-time Fourier transforming a nearby sound of an engine containing noise, (b) is an example of a time-frequency map of a mask, and (c) is noise-removed. (D) is an example of a time-frequency map of the estimated in-cylinder pressure. 参考例において、マスクを生成するネットワークの重み及び伝達関数を学習するニューラルネットワークの一例を説明する説明図。FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating an example of a neural network that learns weights and transfer functions of a network that generates a mask in the reference example. 参考例において、ノッキング判定装置のデータ収集処理を示すフローチャート。9 is a flowchart illustrating a data collection process of the knocking determination device in the reference example. 参考例において、ノッキング判定装置の学習処理を示すフローチャート。9 is a flowchart illustrating a learning process of the knocking determination device in the reference example. 参考例において、ノッキング判定装置の閾値算出処理を示すフローチャート。9 is a flowchart illustrating a threshold calculation process of the knocking determination device in the reference example. 参考例において、ノッキング判定装置の判定処理を示すフローチャート。9 is a flowchart illustrating a determination process of a knocking determination device in a reference example. 実施形態において、マスクを生成するネットワークを説明する説明図。FIG. 3 is an explanatory diagram illustrating a network for generating a mask in the embodiment. 実施形態に係るノッキング判定装置の構成を示すブロック図。FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a knocking determination device according to an embodiment.

（音分離問題、伝達関数の推定問題）
まず、図１を参照し、参考例に係るノッキング判定装置を説明する前提として、信号分離問題の一例である音分離問題、及び、伝達関数の推定問題について説明する。その後、ノッキング判定装置について説明する。なお、参考例及び実施形態において、同一の手段には同一の符号を付し、説明を省略した。 (Sound separation problem, transfer function estimation problem)
First, with reference to FIG. 1, a description will be given of a sound separation problem, which is an example of a signal separation problem, and a transfer function estimation problem, as a premise for describing the knocking determination device according to the reference example. After that, the knocking determination device will be described. In the reference example and the embodiment, the same means is denoted by the same reference numeral, and the description is omitted.

内燃機関の一例である車両用のエンジン１の試験では、例えば、点火タイミングの進角量の調整等の試験もしくは調整された点火タイミングの確認試験が行われる。これらの点火タイミングの試験において、ノッキングによってピストンが破損しないように、ノッキングの有無が判定される。このノッキングの有無は、熟練した試験者の主観により判定されており、その判定結果を裏付ける情報を外部に提示できない。そこで、ノッキング有無の判定結果を裏付ける情報を推定したいという要望がある。   In the test of the vehicle engine 1 which is an example of the internal combustion engine, for example, a test such as adjustment of the advance amount of the ignition timing or a confirmation test of the adjusted ignition timing is performed. In these ignition timing tests, the presence or absence of knocking is determined so that the piston is not damaged by knocking. The presence or absence of this knocking is determined by the subjectivity of a skilled tester, and information supporting the determination result cannot be presented to the outside. Therefore, there is a demand for estimating information supporting the determination result of the presence or absence of knocking.

ここで、ノッキングとは、エンジン１の気筒内において発生した異常燃焼が生じさせる圧力変動（衝撃波）が気筒の固有振動数で増幅されてエンジン１に大きな振動が発生する現象である。つまり、エンジン１には気筒内での異常燃焼の際に発生する圧力変動に基づく振動が生じ、この振動がエンジン１から音として放射される。そこで、エンジン１の近傍で測定した音からノッキング音の性質を学習し、ノッキング音を分離したいが、教師データとして理想的なノッキング音の測定が困難である。このため、エンジン１の燃焼騒音の逆算により、エンジン１の筒内圧を推定する手法を検討する。以後、エンジン１の近傍で測定した音を「近傍音」と記載し、推定したエンジン１の筒内圧を「推定筒内圧」と記載する場合がある。   Here, knocking is a phenomenon in which pressure fluctuations (shock waves) caused by abnormal combustion occurring in the cylinders of the engine 1 are amplified at the natural frequency of the cylinders, and large vibrations are generated in the engine 1. That is, vibrations are generated in the engine 1 based on pressure fluctuations generated at the time of abnormal combustion in the cylinder, and the vibrations are emitted from the engine 1 as sound. Therefore, it is desired to learn the properties of the knocking sound from the sound measured near the engine 1 and to separate the knocking sound, but it is difficult to measure the ideal knocking sound as teacher data. Therefore, a method of estimating the in-cylinder pressure of the engine 1 by back calculation of the combustion noise of the engine 1 will be examined. Hereinafter, the sound measured near the engine 1 may be referred to as “near sound”, and the estimated in-cylinder pressure of the engine 1 may be referred to as “estimated in-cylinder pressure”.

エンジン１の燃焼騒音は、エンジン１の筒内圧の時間周波数成分に構造減衰補正量を乗じたものとなる。構造減衰補正量とは、エンジン燃焼時の筒内圧がエンジン１を通り、音となって音圧センサに到達するまでの伝達特性のことである。ここで、エンジン１の燃焼騒音レベルが音圧であることや、構造減衰補正量を乗算していることに着目する。すなわち、音圧であるエンジン１の近傍音に構造減衰補正量の逆数を乗算すれば、エンジン１の推定筒内圧が求められる。そこで、エンジン１の近傍音からエンジン１の筒内圧を推定する手法を検討する。   The combustion noise of the engine 1 is obtained by multiplying the time frequency component of the in-cylinder pressure of the engine 1 by the structural attenuation correction amount. The structural damping correction amount refers to a transfer characteristic until the in-cylinder pressure at the time of combustion of the engine passes through the engine 1 and becomes a sound and reaches the sound pressure sensor. Here, attention is paid to the fact that the combustion noise level of the engine 1 is a sound pressure and that the engine 1 is multiplied by the structural attenuation correction amount. That is, the estimated in-cylinder pressure of the engine 1 can be obtained by multiplying the sound near the engine 1 which is the sound pressure by the reciprocal of the structural attenuation correction amount. Therefore, a method of estimating the in-cylinder pressure of the engine 1 from the sound near the engine 1 will be examined.

図１（ａ）に示すように、ノッキング発生時、エンジン１の近傍音には、エンジン１自体の音であるエンジン音、ノッキング音、及び、ノッキング以外の雑音であるノイズ成分が含まれている。このエンジン１の近傍音にマスクを乗じることで、ノッキング音のみを分離できる。なお、マスクは、雑音を除去し（雑音成分＝０）、かつ、ノッキング音を抽出するものである（ノッキング音成分＝１）。従って、マスクを正しく推定できれば、エンジン１の近傍音からノッキング音を分離して抽出できるので、ノッキング音を分離する音分離問題として捉えることができる。   As shown in FIG. 1A, when knocking occurs, the sound near the engine 1 includes an engine sound that is a sound of the engine 1 itself, a knocking sound, and a noise component that is noise other than knocking. . By multiplying the nearby sound of the engine 1 by a mask, only the knocking sound can be separated. The mask removes noise (noise component = 0) and extracts knocking sound (knocking sound component = 1). Therefore, if the mask can be correctly estimated, the knocking sound can be separated and extracted from the sounds near the engine 1, and can be regarded as a sound separation problem for separating the knocking sound.

図１（ｂ）に示すように、ノッキング音に構造減衰補正量の逆数を乗算すれば、ノッキング時におけるエンジン１の筒内圧を推定することができる。この構造減衰補正量の逆数は、ある入力物理量（例えば、音圧）を所望の物理量（例えば、筒内圧）に変換する伝達関数であると言える。従って、伝達関数を正しく推定できれば、ノッキング音からノッキング発生時の筒内圧を求められるので、伝達関数の推定問題として捉えることができる。
なお、図１では、エンジン１の近傍音や筒内圧は、これらを短時間フーリエ変換した時間−周波数マップを表している。 As shown in FIG. 1B, the in-cylinder pressure of the engine 1 at the time of knocking can be estimated by multiplying the knocking sound by the reciprocal of the structural attenuation correction amount. The reciprocal of the structural attenuation correction amount can be said to be a transfer function for converting a certain input physical quantity (for example, sound pressure) into a desired physical quantity (for example, in-cylinder pressure). Therefore, if the transfer function can be correctly estimated, the in-cylinder pressure at the time of occurrence of knocking can be obtained from the knocking sound, which can be regarded as a transfer function estimation problem.
In FIG. 1, the sound near the engine 1 and the in-cylinder pressure represent a time-frequency map obtained by performing a short-time Fourier transform on these.

前記した音分離問題及び伝達関数の推定問題は、以下のように計算式で表すことができる。エンジン１の近傍音ｙのパワースペクトル｜Ｙ｜^２から、エンジン１の筒内圧ｘのパワースペクトル｜Ｘ｜^２を求めることとする。この場合、パワースペクトル｜Ｙ｜^２は、式（１）〜式（４）で表される。 The sound separation problem and the transfer function estimation problem described above can be expressed by the following formulas. The power spectrum | X | ² of the in-cylinder pressure x of the engine 1 is determined from the power spectrum | Y | ² of the nearby sound y of the engine 1. In this case, the power spectrum | Y | ² is represented by Expressions (1) to (4).

但し、各式では、以下のとおり定義される。
ｘ：エンジンの筒内圧
Ｘ：エンジンの筒内圧のフーリエスペクトル
ｙ：エンジンの近傍音
Ｙ：エンジンの近傍音のフーリエスペクトル
ｈ：インパルス応答
Ｈ：インパルス応答の伝達関数
ｅ：ノッキング音以外の雑音信号
Ｅ：雑音信号のフーリエスペクトル However, each expression is defined as follows.
x: In-cylinder pressure of the engine X: Fourier spectrum of the in-cylinder pressure of the engine y: Sound near the engine Y: Fourier spectrum of the sound near the engine h: Impulse response H: Transfer function of the impulse response e: Noise signal E other than knocking sound ： Fourier spectrum of noise signal

ここで、式（５）〜式（７）のように、スペクトルの加法性が近似的に成立することとする。この場合、エンジン１の筒内圧ｘのパワースペクトル推定値｜Ｘ＾｜^２は、以下の式（８）で表される。なお、αは、パワースペクトルのマスクである（０≦α≦１）。 Here, it is assumed that the additivity of the spectrum is approximately established as in Expressions (5) to (7). In this case, the power spectrum estimated value | X ＾ | ² of the in-cylinder pressure x of the engine 1 is represented by the following equation (8). Here, α is a power spectrum mask (0 ≦ α ≦ 1).

従って、以下の手順でエンジン１の筒内圧を推定できる。まず、エンジン１の近傍音ｙと、教師データとして、実測したエンジン１の筒内圧ｘとを収集する。以後、実測したエンジン１の筒内圧を「実測筒内圧」と記載する場合がある。エンジン１の近傍音ｙ及びエンジン１の実測筒内圧ｘを用いて、式（８）の未知数であるマスクαを生成するネットワークの重み及び伝達関数Ｈをニューラルネットワークにより学習する。そして、学習したネットワークが生成したマスクα及び伝達関数Ｈを用いて、試験時に測定したエンジン１の近傍音ｙから、エンジン１の筒内圧ｘを推定する。   Therefore, the in-cylinder pressure of the engine 1 can be estimated by the following procedure. First, the near sound y of the engine 1 and the actually measured in-cylinder pressure x of the engine 1 are collected as teacher data. Hereinafter, the actually measured in-cylinder pressure of the engine 1 may be referred to as “actually measured in-cylinder pressure”. Using the neighborhood sound y of the engine 1 and the measured in-cylinder pressure x of the engine 1, the weight and the transfer function H of the network for generating the mask α, which is the unknown of the equation (8), are learned by the neural network. Then, using the mask α and the transfer function H generated by the learned network, the in-cylinder pressure x of the engine 1 is estimated from the nearby sound y of the engine 1 measured during the test.

（参考例）
［ノッキング判定システムの全体構成］
図２を参照し、参考例に係るノッキング判定システム１００の全体構成について説明する。図２に示すように、ノッキング判定システム１００は、試験対象となるエンジン１のノッキングの有無を判定するものであり、音圧センサ４と、筒内圧センサ５と、データ収集装置６と、モニタ７と、ノッキング判定装置１０とを備える。 (Reference example)
[Overall configuration of knocking determination system]
The overall configuration of knocking determination system 100 according to the reference example will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 2, the knocking determination system 100 determines the presence or absence of knocking of the engine 1 to be tested, and includes a sound pressure sensor 4, an in-cylinder pressure sensor 5, a data collection device 6, and a monitor 7. And a knocking determination device 10.

図２に示すように、試験対象のエンジン１は、車両３に搭載されている。なお、試験対象のエンジン１は、車両３に搭載されない状態、例えば単独の状態で用いられてもよい。エンジン１には、エンジン１の駆動を制御するエンジンＥＣＵ（Electronic Control Unit）２が接続されている。エンジンＥＣＵ２は、エンジンコントロールユニットであって、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random access memory）、その他の記憶装置等で構成されている。エンジンＥＣＵ２は、ＲＯＭや記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵで演算処理することで、エンジン１の駆動制御に必要な各種情報をエンジンＥＣＵ２の外部から取得しながらエンジン１の駆動を制御する。   As shown in FIG. 2, the engine 1 to be tested is mounted on a vehicle 3. The engine 1 to be tested may be used in a state where it is not mounted on the vehicle 3, for example, in a single state. The engine 1 is connected to an engine ECU (Electronic Control Unit) 2 that controls the driving of the engine 1. The engine ECU 2 is an engine control unit, and includes a central processing unit (CPU), a read only memory (ROM), a random access memory (RAM), and other storage devices. The engine ECU 2 controls the driving of the engine 1 while obtaining various information necessary for controlling the driving of the engine 1 from outside the engine ECU 2 by performing arithmetic processing of a program stored in a ROM or a storage device by the CPU.

エンジンＥＣＵ２は、エンジン１の現在の回転角度を表す角度情報をデータ収集装置６に出力する。角度情報には、例えば回転パルスとクランク角度パルスとが含まれる。回転パルスは、クランク軸の回転角度が原点として定められた角度で出力される信号であって、例えば、クランク軸が１回転するごとに１パルス出力される。クランク角度パルスは、クランク軸の回転角度が単位角度進むごとに出力される信号であって、例えば、１°毎に１パルスが出力される場合、吸入、圧縮、燃焼及び排気の４行程を１サイクルとする４ストロークエンジンにおいて、１サイクルにクランク軸が回転する２回転の間に７２０パルス出力される。なお、角度情報がデータ収集装置６に入力されるのであれば、エンジンＥＣＵ２を介さず、クランク軸の回転角度の原点を検出する原点センサや、クランク軸の回転角度を検出する角度センサからの角度情報がデータ収集装置６に入力されてもよい。   The engine ECU 2 outputs angle information indicating the current rotation angle of the engine 1 to the data collection device 6. The angle information includes, for example, a rotation pulse and a crank angle pulse. The rotation pulse is a signal output at an angle defined by the rotation angle of the crankshaft as an origin. For example, one pulse is output each time the crankshaft makes one rotation. The crank angle pulse is a signal that is output each time the rotation angle of the crankshaft advances by a unit angle. For example, when one pulse is output every 1 °, four strokes of suction, compression, combustion, and exhaust are performed by one. In a four-stroke engine having a cycle, 720 pulses are output during two rotations of the crankshaft in one cycle. If the angle information is input to the data collection device 6, the angle from the origin sensor for detecting the origin of the rotation angle of the crankshaft or the angle sensor for detecting the rotation angle of the crankshaft without the intervention of the engine ECU 2. Information may be input to the data collection device 6.

エンジン１の近くには、音圧センサ４が設置されている。音圧センサ４は、エンジン１から発生する音を検出し、この検出した音に基づく音圧信号をデータ収集装置６に出力する。詳述すると、音圧センサ４は、エンジン１に発生する圧力変動に基づく物理量の一例である音圧を検出し、検出された音圧の大きさを示す音圧信号を生成する。よって、エンジン１にノッキングが発生していないとき、音圧センサ４から出力される音圧信号には、ノッキングに相関のある音は含まれない。一方、エンジン１にノッキングが発生しているとき、音圧センサ４から出力される音圧信号には、ノッキングに相関のある音が含まれている。   A sound pressure sensor 4 is installed near the engine 1. The sound pressure sensor 4 detects a sound generated from the engine 1 and outputs a sound pressure signal based on the detected sound to the data collection device 6. More specifically, the sound pressure sensor 4 detects a sound pressure, which is an example of a physical quantity based on a pressure change generated in the engine 1, and generates a sound pressure signal indicating a magnitude of the detected sound pressure. Therefore, when knocking has not occurred in engine 1, the sound pressure signal output from sound pressure sensor 4 does not include a sound correlated with knocking. On the other hand, when knocking occurs in engine 1, the sound pressure signal output from sound pressure sensor 4 includes a sound correlated with knocking.

エンジン１には、エンジン１の筒内圧を検出する筒内圧センサ５を取り付ける。筒内圧センサ５は、筒内の燃焼ガス振動に応じた波形成分を含む筒内圧信号をデータ収集装置６に出力する。ここで、エンジン１にノッキングが発生していないとき、筒内圧センサ５から出力される筒内圧信号には、ノッキングに相関した成分が含まれない。一方、エンジン１にノッキングが発生しているとき、筒内圧センサ５から出力される筒内圧信号には、ノッキングに相関した成分が含まれている。筒内圧センサ５は、点火プラグと一体化したものを用いてもよいし、点火プラグとは別個に構成されたものを用いてもよい。   The in-cylinder pressure sensor 5 for detecting the in-cylinder pressure of the engine 1 is attached to the engine 1. The in-cylinder pressure sensor 5 outputs to the data collection device 6 an in-cylinder pressure signal including a waveform component corresponding to the combustion gas vibration in the cylinder. Here, when knocking does not occur in the engine 1, the in-cylinder pressure signal output from the in-cylinder pressure sensor 5 does not include a component correlated to knocking. On the other hand, when knocking occurs in the engine 1, the in-cylinder pressure signal output from the in-cylinder pressure sensor 5 contains a component correlated to knocking. The in-cylinder pressure sensor 5 may be one integrated with a spark plug or one configured separately from the spark plug.

データ収集装置６は、音圧センサ４からの音圧信号を入力してＡ／Ｄ変換する。また、データ収集装置６は、音圧信号を入力するタイミングで、エンジンＥＣＵ２から現在の角度情報を取得する。そして、データ収集装置６は、角度情報に基づいてエンジン１の１サイクル分の音圧信号を取得する。よって、４ストローク単気筒エンジンを例とすると、データ収集装置６は、単位時間当たりのエンジン１の回転速度に応じた数、例えば、回転速度が３０００［ｒ／ｍｉｎ］であれば一分間に１５００個の音圧信号を生成する。また、データ収集装置６は、一部又は全部の音圧信号に角度情報を関連付ける。そして、データ収集装置６は、角度情報が関連付けられた音圧信号をノッキング判定装置１０に出力する。なお、データ収集装置６は、音圧信号を一時的に保持したり、一旦蓄えたりしてからノッキング判定装置１０に出力してもよい。また、データ収集装置６は、音圧信号に時刻情報を関連付けてもよい。   The data collection device 6 inputs a sound pressure signal from the sound pressure sensor 4 and performs A / D conversion. Further, the data collection device 6 acquires the current angle information from the engine ECU 2 at the timing when the sound pressure signal is input. Then, the data collection device 6 acquires a sound pressure signal for one cycle of the engine 1 based on the angle information. Therefore, assuming a four-stroke single cylinder engine as an example, the data collection device 6 has a number corresponding to the rotation speed of the engine 1 per unit time, for example, 1500 per minute if the rotation speed is 3000 [r / min]. Generate sound pressure signals. Further, the data collection device 6 associates angle information with some or all of the sound pressure signals. Then, the data collection device 6 outputs a sound pressure signal associated with the angle information to the knocking determination device 10. The data collection device 6 may temporarily hold the sound pressure signal or temporarily store the sound pressure signal before outputting it to the knocking determination device 10. Further, the data collection device 6 may associate time information with the sound pressure signal.

モニタ７は、ノッキング判定装置１０が推定したエンジン１の筒内圧や、ノッキング判定装置１０によるノッキング有無の判定結果を表示する。なお、モニタ７の一例として、一般的なフラットパネルディスプレイがある。   The monitor 7 displays the in-cylinder pressure of the engine 1 estimated by the knocking determination device 10 and the result of the knocking determination device 10 determining the presence or absence of knocking. An example of the monitor 7 is a general flat panel display.

ノッキング判定装置１０は、マスクαを生成するネットワークの重み及び伝達関数Ｈを学習する。また、ノッキング判定装置１０は、学習したネットワークにより生成されたマスクα及び伝達関数Ｈを用いて、エンジン１の筒内圧を推定し、推定したエンジン１の筒内圧に基づいて、ノッキングの有無を判定する。そして、ノッキング判定装置１０は、推定したエンジン１の筒内圧や、ノッキング有無の判定結果をモニタ７に表示する。   The knocking determination device 10 learns the weight and the transfer function H of the network that generates the mask α. The knocking determination device 10 estimates the in-cylinder pressure of the engine 1 using the mask α and the transfer function H generated by the learned network, and determines the presence or absence of knocking based on the estimated in-cylinder pressure of the engine 1. I do. Then, knocking determination device 10 displays on monitor 7 the estimated in-cylinder pressure of engine 1 and the determination result of the presence or absence of knocking.

ここで、ノッキング判定装置１０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、その他の記憶装置等で構成されている。ノッキング判定装置１０は、ＲＯＭや記憶装置に記憶されているプログラムをＣＰＵで演算処理する。なお、ノッキング判定装置１０は、以下の処理を実行するプログラムを有するパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等であってもよい。   Here, knocking determination device 10 includes a CPU, a ROM, a RAM, and other storage devices. The knocking determination device 10 uses a CPU to perform arithmetic processing on a program stored in a ROM or a storage device. Note that knocking determination device 10 may be a personal computer (PC) having a program for executing the following processing.

本参考例では、ノッキング判定装置１０は、学習モード、閾値算出モード、判定モードという３つの動作モードで動作する。１つ目の学習モードは、マスクαを生成するネットワークの重み及び伝達関数Ｈを学習する動作モードである。２つ目の閾値算出モードは、マスクαを生成するネットワークの重み及び伝達関数Ｈの学習後、ノッキングの有無を閾値判定するときの閾値を算出する動作モードである。３つ目の判定モードは、学習したネットワークにより生成されたマスクα及び伝達関数Ｈを用いて、ノッキングの有無を判定する動作モードである。これら３つの動作モードは、任意に切り替えることができる。例えば、図示を省略した管理装置により、ＣＡＮ（Controller Area Network）を介して、ノッキング判定装置１０の動作モードを切り替えることができる。また、図示を省略したマウス、キーボード等の操作手段を用いて、ノッキング判定装置１０の動作モードを切り替えてもよい。   In the present reference example, knocking determination device 10 operates in three operation modes: a learning mode, a threshold calculation mode, and a determination mode. The first learning mode is an operation mode for learning the weight of the network for generating the mask α and the transfer function H. The second threshold value calculation mode is an operation mode in which, after learning the weight of the network for generating the mask α and the transfer function H, a threshold value for judging the presence or absence of knocking is calculated. The third determination mode is an operation mode in which the presence or absence of knocking is determined using the mask α and the transfer function H generated by the learned network. These three operation modes can be arbitrarily switched. For example, the operation mode of the knocking determination device 10 can be switched by a management device (not shown) via a CAN (Controller Area Network). Further, the operation mode of knocking determination device 10 may be switched using an operation unit such as a mouse or a keyboard (not shown).

学習モードの場合、ノッキングが発生する運転条件、及び、ノッキングが発生しない運転条件でそれぞれエンジン１を運転し、データ収集装置６が、教師データとして、筒内圧信号を収集することとする。このとき、データ収集装置６は、筒内圧センサ５からの筒内圧信号を入力してＡ／Ｄ変換し、これを音圧信号に関連付けておく。
閾値算出モードの場合、ノッキングが発生しない運転条件でエンジン１を運転し、データ収集装置６が、音圧信号を収集することとする。
なお、閾値算出モード又は判定モードの場合、データ収集装置６が、筒内圧信号を収集する必要はない。 In the case of the learning mode, the engine 1 is operated under operating conditions in which knocking occurs and operating conditions in which knocking does not occur, and the data collection device 6 collects in-cylinder pressure signals as teacher data. At this time, the data collection device 6 inputs the in-cylinder pressure signal from the in-cylinder pressure sensor 5, performs A / D conversion, and associates this with the sound pressure signal.
In the case of the threshold value calculation mode, the engine 1 is operated under operating conditions in which knocking does not occur, and the data collection device 6 collects sound pressure signals.
In the case of the threshold calculation mode or the determination mode, the data collection device 6 does not need to collect the in-cylinder pressure signal.

［ノッキング判定装置の構成］
図３を参照し、ノッキング判定装置１０の構成について説明する。図３に示すように、ノッキング判定装置１０は、信号切出部１１と、スペクトル算出部１２と、信号記憶部１３と、スイッチ１４と、学習処理部（学習装置）２０と、判定処理部（推定装置）３０とを備える。ここで、ノッキング判定装置１０は、データ収集装置６から、音圧信号と、この音圧信号に関連付けられた角度情報とが入力される。さらに、学習モードの場合、ノッキング判定装置１０は、データ収集装置６から筒内圧信号が入力される。 [Configuration of knocking determination device]
The configuration of knocking determination device 10 will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 3, the knocking determination device 10 includes a signal extraction unit 11, a spectrum calculation unit 12, a signal storage unit 13, a switch 14, a learning processing unit (learning device) 20, a determination processing unit ( Estimating device) 30. Here, knocking determination device 10 receives as input a sound pressure signal and angle information associated with the sound pressure signal from data collection device 6. Further, in the case of the learning mode, the knocking determination device 10 receives an in-cylinder pressure signal from the data collection device 6.

信号切出部１１は、データ収集装置６から入力された角度情報に基づいて、所定の切出角度範囲を音圧信号から切り出す。例えば、切出角度範囲は、点火位置やＴＤＣ（Top Dead Center）付近から約９０°の角度範囲である。本参考例では、点火タイミングが変更されても切出角度範囲は固定されたままであるが、点火タイミングの変更に応じて切出角度範囲を変更してもよい。   The signal extraction unit 11 extracts a predetermined extraction angle range from the sound pressure signal based on the angle information input from the data collection device 6. For example, the cutout angle range is an angle range of about 90 ° from the vicinity of the ignition position or TDC (Top Dead Center). In the present embodiment, the cutout angle range remains fixed even when the ignition timing is changed. However, the cutout angle range may be changed according to the change in the ignition timing.

図４に示すように、一般的には、エンジン１が４気筒の場合、１気筒目と２気筒目の燃焼行程が５４０°ずれる。また、１気筒目と３気筒目の燃焼行程が１８０°ずれ、１気筒目と４気筒目の燃焼行程が３６０°ずれる。そこで、信号切出部１１は、角度情報から各気筒の燃焼行程タイミングを算出し、算出した燃焼行程タイミングに合わせて、４気筒分の音圧信号を切り出す。このとき、信号切出部１１は、切り出した音圧信号に、各気筒を一意に識別する識別情報を関連付けてもよい。
その後、信号切出部１１は、切り出した音圧信号をスペクトル算出部１２に出力する。 As shown in FIG. 4, in general, when the engine 1 has four cylinders, the combustion strokes of the first cylinder and the second cylinder are shifted by 540 °. Further, the combustion strokes of the first cylinder and the third cylinder are shifted by 180 °, and the combustion strokes of the first cylinder and the fourth cylinder are shifted by 360 °. Therefore, the signal extracting unit 11 calculates the combustion stroke timing of each cylinder from the angle information, and cuts out the sound pressure signals for four cylinders in accordance with the calculated combustion stroke timing. At this time, the signal cutout unit 11 may associate identification information for uniquely identifying each cylinder with the cutout sound pressure signal.
After that, the signal extracting unit 11 outputs the extracted sound pressure signal to the spectrum calculating unit 12.

スペクトル算出部１２は、信号切出部１１が切り出した音圧信号に対して時間周波数領域で離散フーリエ変換を行い、音圧信号の時間周波数成分（スペクトル）を算出する。離散フーリエ変換は、例えば、離散フーリエ変換を高速に計算する高速フーリエ変換により行われる。
その後、スペクトル算出部１２は、時間周波数領域に変換した音圧信号を信号記憶部１３に書き込む。 The spectrum calculation unit 12 performs a discrete Fourier transform on the sound pressure signal cut out by the signal cutout unit 11 in the time-frequency domain, and calculates a time-frequency component (spectrum) of the sound pressure signal. The discrete Fourier transform is performed by, for example, a fast Fourier transform that calculates the discrete Fourier transform at high speed.
After that, the spectrum calculation unit 12 writes the sound pressure signal converted into the time frequency domain into the signal storage unit 13.

信号記憶部１３は、スペクトル算出部１２が変換した音圧信号を記憶するメモリ、ＨＤＤ(Hard Disk Drive)、ＳＳＤ(Solid State Drive)等の記憶装置である。なお、学習モードの場合、信号記憶部１３は、データ収集装置６から入力された筒内圧信号を、教師データとして記憶してもよい。   The signal storage unit 13 is a storage device such as a memory for storing the sound pressure signal converted by the spectrum calculation unit 12, a hard disk drive (HDD), and a solid state drive (SSD). In the case of the learning mode, the signal storage unit 13 may store the in-cylinder pressure signal input from the data collection device 6 as teacher data.

スイッチ１４は、ノッキング判定装置１０の動作モードに応じて、信号記憶部１３に記憶されている信号の出力先を選択し、選択した出力先に信号を出力する。学習モードの場合、スイッチ１４は、後記する学習部２１を出力先として選択し、信号記憶部１３に記憶されている音圧信号及び筒内圧信号を学習部２１に出力する。閾値算出モードの場合、スイッチ１４は、後記する第１推定部２３を出力先として選択し、信号記憶部１３に記憶されている音圧信号を第１推定部２３に出力する。判定モードの場合、スイッチ１４は、後記する第２推定部３１を出力先として選択し、信号記憶部１３に記憶されている音圧信号を第２推定部３１に出力する。   The switch 14 selects the output destination of the signal stored in the signal storage unit 13 according to the operation mode of the knocking determination device 10, and outputs the signal to the selected output destination. In the case of the learning mode, the switch 14 selects a learning unit 21 described later as an output destination, and outputs the sound pressure signal and the in-cylinder pressure signal stored in the signal storage unit 13 to the learning unit 21. In the case of the threshold value calculation mode, the switch 14 selects a later-described first estimating unit 23 as an output destination, and outputs the sound pressure signal stored in the signal storage unit 13 to the first estimating unit 23. In the determination mode, the switch 14 selects a later-described second estimating unit 31 as an output destination, and outputs the sound pressure signal stored in the signal storage unit 13 to the second estimating unit 31.

＜学習処理部＞
学習処理部２０は、学習モードにおいて、マスクαを生成するネットワークの重み及び伝達関数Ｈを学習する学習処理（図９）を行い、閾値算出モードにおいて、エンジン１の推定筒内圧の閾値判定に用いる閾値を算出する閾値算出処理（図１０）を行う。図３に示すように、学習処理部２０は、学習部２１と、学習済みパラメータ記憶部２２と、第１推定部２３と、閾値算出部２４と、閾値記憶部２５とを備える。 <Learning processing unit>
The learning processing unit 20 performs learning processing (FIG. 9) for learning the weight of the network for generating the mask α and the transfer function H in the learning mode, and uses the processing for determining the threshold value of the estimated in-cylinder pressure of the engine 1 in the threshold calculation mode. A threshold value calculation process (FIG. 10) for calculating a threshold value is performed. As shown in FIG. 3, the learning processing unit 20 includes a learning unit 21, a learned parameter storage unit 22, a first estimating unit 23, a threshold calculation unit 24, and a threshold storage unit 25.

学習部２１は、学習モードにおいて、ニューラルネットワークにより、雑音を除去し、かつ、ノッキング音を抽出するマスクαを生成するネットワークの重みと、学習したネットワークにより生成されたマスクαで抽出したノッキング音をノッキング発生時のエンジン１の筒内圧に変換する伝達関数Ｈとを学習する。本参考例では、学習部２１は、スイッチ１４から入力された音圧信号及び筒内圧信号を用いて、マスクαを生成するネットワークの重み及び伝達関数Ｈを学習する。
その後、学習部２１は、学習したマスクαを生成するネットワークの重み及び伝達関数Ｈを学習済みパラメータ記憶部２２に書き込む。 In the learning mode, the learning unit 21 uses a neural network to remove noise and generate a mask α for extracting a knocking sound, and a knocking sound extracted by the mask α generated by the learned network. A transfer function H that converts the knocking into the in-cylinder pressure of the engine 1 when knocking occurs is learned. In the present reference example, the learning unit 21 learns the weight and the transfer function H of the network that generates the mask α using the sound pressure signal and the in-cylinder pressure signal input from the switch 14.
Thereafter, the learning unit 21 writes the weight of the network that generates the learned mask α and the transfer function H into the learned parameter storage unit 22.

＜＜マスクαを生成するネットワークの重み及び伝達関数Ｈの学習＞＞
図５〜図７を参照し、マスクαを生成するネットワーク（マスク生成ネットワーク９４Ａ）の重み及び伝達関数Ｈの学習について説明する。図５に示すように、雑音が含まれるエンジン近傍音９０にマスクαを乗じると、その雑音が除去されたエンジン近傍音９１を求めることができる。そして、雑音が除去されたエンジン近傍音９１に伝達関数Ｈを乗じると、音圧から筒内圧に物理量が変換され、エンジン１の推定筒内圧９２を求めることができる。 << Learning of Network Weight and Transfer Function H for Generating Mask α >>
With reference to FIGS. 5 to 7, learning of the weight of the network for generating the mask α (mask generation network 94A) and the transfer function H will be described. As shown in FIG. 5, by multiplying the noise near the engine 90 by the mask α, the noise near the engine 91 from which the noise is removed can be obtained. Then, when the transfer function H is multiplied by the noise near the engine 91 from which noise has been removed, a physical quantity is converted from the sound pressure to the in-cylinder pressure, and the estimated in-cylinder pressure 92 of the engine 1 can be obtained.

なお、雑音が含まれるエンジン近傍音９０を短時間フーリエ変換した時間−周波数マップの一例を図６（ａ）に示し、マスクαの時間−周波数マップの一例を図６（ｂ）に示した。また、雑音を除去したエンジン近傍音９１の時間−周波数マップの一例を図６（ｃ）に示し、推定筒内圧９２の時間−周波数マップの一例を図６（ｄ）に示した。   FIG. 6A shows an example of a time-frequency map obtained by performing a short-time Fourier transform on the noise 90 including the noise, and FIG. 6B shows an example of the time-frequency map of the mask α. FIG. 6C shows an example of a time-frequency map of the noise near the engine 91 from which noise has been removed, and FIG. 6D shows an example of a time-frequency map of the estimated in-cylinder pressure 92.

そこで、学習部２１は、教師データである実測筒内圧９３と推定筒内圧９２との誤差が最小となるように、ニューラルネットワーク９４により、マスクαを生成するネットワークの重み及び伝達関数Ｈを学習すればよい。本参考例では、学習部２１は、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional Neural Network）によりマスクαを生成するネットワークの重みを学習する。さらに、学習部２１は、伝達関数Ｈとして、音圧信号の時間周波数成分に乗じる重みを学習する。   Therefore, the learning unit 21 needs to learn the weight and the transfer function H of the network for generating the mask α by using the neural network 94 so that the error between the measured cylinder pressure 93 and the estimated cylinder pressure 92 as the teacher data is minimized. I just need. In the present reference example, the learning unit 21 learns the weight of a network that generates the mask α by using a convolutional neural network (CNN). Further, the learning unit 21 learns, as the transfer function H, a weight by which the time frequency component of the sound pressure signal is multiplied.

図７に示すように、マスクαを生成するネットワークの重みを学習する畳み込みニューラルネットワークの一例として、Ｕ−Ｎｅｔ９５がある。このＵ−Ｎｅｔ９５は、Ｅｎｃｏｄｅｒ‐Ｄｅｃｏｄｅｒモデルの一種で、画像認識や音の分離に使用されている深層学習の一手法である。音の分離において、Ｕ−Ｎｅｔ９５では、下向きパス９６（Ｅｎｃｏｄｅｒ）で畳み込み（ストライドは２以上）を行い、階層９７が深くなるにつれて音の特徴を抽出する。一方、上向きパス９８（Ｄｅｃｏｄｅｒ）では、抽出された音の特徴から逆畳み込みとＵＰサンプリング（膨張）を行うことによりマスクαを生成する。ここまでは、一般的なＥｎｃｏｄｅｒ‐Ｄｅｃｏｄｅｒモデルの構成である。さらに、Ｕ−Ｎｅｔ９５では、各Ｅｎｃｏｄｅｒの畳み込み層からの出力９９をＤｅｃｏｄｅｒの畳み込み層にマージする。これにより、Ｕ−Ｎｅｔ９５では、一般的なＥｎｃｏｄｅｒ‐Ｄｅｃｏｄｅｒモデルよりも高精度なマスクαを生成できる。   As shown in FIG. 7, there is a U-Net 95 as an example of a convolutional neural network for learning the weight of the network for generating the mask α. The U-Net 95 is a kind of the Encoder-Decoder model, and is a method of deep learning used for image recognition and sound separation. In sound separation, the U-Net 95 performs convolution (a stride is 2 or more) with a downward path 96 (Encoder), and extracts sound characteristics as the hierarchy 97 becomes deeper. On the other hand, in the upward path 98 (Decoder), a mask α is generated by performing deconvolution and UP sampling (expansion) from the characteristics of the extracted sound. The configuration up to this point is a general Encoder-Decoder model. Further, the U-Net 95 merges the output 99 from the convolution layer of each encoder into the convolution layer of the decoder. As a result, the U-Net 95 can generate a mask α with higher precision than a general Encoder-Decoder model.

このように、学習部２１がＵ−Ｎｅｔでマスクαを生成するネットワークの重みを学習するので、学習したネットワークにより生成されたマスクαがエンジン１の近傍音に応じて適切に変化するものとなる。これにより、ノッキング判定装置１０は、エンジン１の筒内圧を正確に推定することができる。   As described above, since the learning unit 21 learns the weight of the network that generates the mask α using the U-Net, the mask α generated by the learned network changes appropriately in accordance with the nearby sound of the engine 1. . Thus, knocking determination device 10 can accurately estimate the in-cylinder pressure of engine 1.

なお、Ｕ−Ｎｅｔは、下記の参考文献に詳細に記載されているため、これ以上の説明を省略する。
参考文献：SINGING VOICE SEPARATION WITH DEEP U-NET CONVOLUTIONAL NETWORKS, Andreas Jansson , Proceedings of the 18th ISMIR Conference, Suzhou, China, October 23-27, 2017 Note that U-Net is described in detail in the following references, and further description will be omitted.
References: SINGING VOICE SEPARATION WITH DEEP U-NET CONVOLUTIONAL NETWORKS, Andreas Jansson, Proceedings of the 18th ISMIR Conference, Suzhou, China, October 23-27, 2017

また、図７に示すように、伝達関数Ｈは、周波数軸方向で時間不変のフィルタとして機能する。本参考例では、マスクαにより抽出されたノッキング音（雑音を除去したエンジン近傍音９１）と同じ時間幅まで伝達関数Ｈを複製し、マスクαにより抽出されたノッキング音（雑音を除去したエンジン近傍音９１）と複製した伝達関数Ｈとの要素積を求める。   Further, as shown in FIG. 7, the transfer function H functions as a time-invariant filter in the frequency axis direction. In the present reference example, the transfer function H is copied up to the same time width as the knocking sound extracted by the mask α (the noise near the engine 91 from which noise is removed), and the knocking sound extracted by the mask α (the noise near the engine from which the noise is removed) is copied. An element product of the sound 91) and the copied transfer function H is obtained.

図３に戻り、ノッキング判定装置１０の構成について説明を続ける。
学習済みパラメータ記憶部２２は、学習済みのパラメータ（マスクαを生成するネットワークの重み及び伝達関数Ｈ）を記憶するメモリ、ＨＤＤ、ＳＳＤ等の記憶装置である。 Returning to FIG. 3, the description of the configuration of knocking determination device 10 will be continued.
The learned parameter storage unit 22 is a storage device such as a memory, an HDD, or an SSD that stores the learned parameters (the weight of the network generating the mask α and the transfer function H).

第１推定部２３は、閾値算出モードにおいて、ニューラルネットワークにより、学習したネットワークにより生成されたマスクα及び伝達関数Ｈを用いて、音圧信号からエンジン１の筒内圧を推定する。この第１推定部２３が推定した筒内圧は、後記する閾値を算出するときに利用される。具体的には、第１推定部２３は、学習済みパラメータ記憶部２２のマスクαを生成するネットワークの重み及び伝達関数Ｈが反映されたニューラルネットワークに、スイッチ１４から入力された音圧信号を入力する。すると、学習したネットワークにより生成されたマスクαが、音圧信号に含まれる雑音を除去し、かつ、音圧信号からノッキング音を抽出する。そして、伝達関数Ｈが、マスクαにより抽出されたノッキング音をノッキング発生時の筒内圧に変換する。
その後、第１推定部２３は、推定筒内圧を閾値算出部２４に出力する。 In the threshold value calculation mode, the first estimating unit 23 estimates the in-cylinder pressure of the engine 1 from the sound pressure signal using the neural network using the mask α and the transfer function H generated by the learned network. The in-cylinder pressure estimated by the first estimating unit 23 is used when calculating a threshold described later. Specifically, the first estimating unit 23 inputs the sound pressure signal input from the switch 14 into the neural network in which the weight and the transfer function H of the network for generating the mask α in the learned parameter storage unit 22 are reflected. I do. Then, the mask α generated by the learned network removes noise included in the sound pressure signal and extracts a knocking sound from the sound pressure signal. Then, the transfer function H converts the knocking sound extracted by the mask α into the in-cylinder pressure at the time of knocking.
After that, the first estimating unit 23 outputs the estimated in-cylinder pressure to the threshold value calculating unit 24.

閾値算出部２４は、第１推定部２３が推定したエンジン１の筒内圧に基づいて閾値を算出する。具体的には、閾値算出部２４は、推定筒内圧の時間周波数成分を所定時間（例えば、エンジン１の１サイクル）毎に総和する。例えば、図６（ｄ）の推定筒内圧を総和すると、気筒別に１つのスコアが求められる。続いて、閾値算出部２４は、所定時間毎に総和した推定筒内圧の中央値を算出する。例えば、閾値算出部２４は、全てのサイクルについて、推定筒内圧の総和の中央値を算出する。このとき、閾値算出部２４は、任意の値で予め設定したマージンを中央値に加算し、閾値とする。なお、閾値算出部２４は、気筒毎に推定筒内圧を総和して中央値を求め、気筒毎の閾値を算出してもよい。一方、閾値算出部２４は、各気筒で推定筒内圧を総和し、全気筒で中央値を求め、全気筒で共通の閾値を算出してもよい。
その後、閾値算出部２４は、算出した閾値を閾値記憶部２５に書き込む。 The threshold calculator 24 calculates a threshold based on the in-cylinder pressure of the engine 1 estimated by the first estimator 23. Specifically, the threshold value calculation unit 24 sums the time-frequency components of the estimated in-cylinder pressure for each predetermined time (for example, one cycle of the engine 1). For example, when the estimated in-cylinder pressure in FIG. 6D is summed, one score is obtained for each cylinder. Subsequently, the threshold value calculation unit 24 calculates the median value of the estimated in-cylinder pressures summed up at every predetermined time. For example, the threshold value calculation unit 24 calculates the median value of the sum of the estimated in-cylinder pressures for all the cycles. At this time, the threshold value calculation unit 24 adds a margin set in advance with an arbitrary value to the median value to obtain a threshold value. Note that the threshold value calculation unit 24 may calculate the threshold value for each cylinder by obtaining the median value by summing the estimated in-cylinder pressures for each cylinder. On the other hand, the threshold value calculation unit 24 may sum the estimated in-cylinder pressure in each cylinder, obtain a median value in all cylinders, and calculate a common threshold value in all cylinders.
After that, the threshold calculator 24 writes the calculated threshold into the threshold storage 25.

閾値記憶部２５は、閾値算出部２４が算出した閾値を記憶するメモリ、ＨＤＤ、ＳＳＤ等の記憶装置である。   The threshold storage unit 25 is a storage device such as a memory, an HDD, or an SSD that stores the threshold calculated by the threshold calculation unit 24.

判定処理部３０は、判定モードにおいて、音圧信号からエンジン１の筒内圧を推定し、ノッキングの有無を判定する判定処理（図１１）を行う。図３に示すように、判定処理部３０は、第２推定部３１と、閾値判定部３２とを備える。   In the determination mode, the determination processing unit 30 estimates the in-cylinder pressure of the engine 1 from the sound pressure signal and performs a determination process (FIG. 11) for determining whether knocking has occurred. As illustrated in FIG. 3, the determination processing unit 30 includes a second estimation unit 31 and a threshold determination unit 32.

第２推定部３１は、判定モードにおいて、ニューラルネットワークにより、学習したネットワークにより生成されたマスクα及び伝達関数Ｈを用いて、音圧信号から推定筒内圧を推定する。この第２推定部３１が推定した筒内圧は、後記する閾値判定に利用される。なお、第２推定部３１の処理内容は、第１推定部２３と同様のため、説明を省略する。
その後、第２推定部３１は、推定筒内圧を閾値判定部３２に出力する。 In the determination mode, the second estimating unit 31 estimates the estimated in-cylinder pressure from the sound pressure signal using the neural network and the mask α and the transfer function H generated by the learned network. The in-cylinder pressure estimated by the second estimating unit 31 is used for threshold determination described later. Note that the processing content of the second estimating unit 31 is the same as that of the first estimating unit 23, and thus the description is omitted.
Thereafter, the second estimating unit 31 outputs the estimated in-cylinder pressure to the threshold value determining unit 32.

閾値判定部３２は、判定モードにおいて、閾値記憶部２５に記憶されている閾値と、第２推定部３１が推定した筒内圧との閾値判定により、ノッキングの有無を判定する。具体的には、閾値判定部３２は、閾値算出部２４と同様、推定筒内圧の時間周波数成分を所定時間毎に総和する。そして、閾値判定部３２は、総和した推定筒内圧と閾値とを比較し、推定筒内圧が閾値を超えている場合にはノッキング有りと判定し、推定筒内圧が閾値未満の場合にはノッキング無しと判定する。
その後、閾値判定部３２は、ノッキング有無の判定結果と、第２推定部３１から入力された推定筒内圧の時間−周波数マップとをモニタ７（図２）に出力する。 In the determination mode, the threshold determination unit 32 determines the presence or absence of knocking by threshold determination of the threshold stored in the threshold storage unit 25 and the in-cylinder pressure estimated by the second estimation unit 31. Specifically, the threshold determination unit 32 sums the time-frequency components of the estimated in-cylinder pressure at predetermined time intervals, similarly to the threshold calculation unit 24. Then, the threshold determination unit 32 compares the total estimated in-cylinder pressure with the threshold, determines that knocking is present when the estimated in-cylinder pressure exceeds the threshold, and does not knock when the estimated in-cylinder pressure is less than the threshold. Is determined.
Thereafter, the threshold determination unit 32 outputs the determination result of the presence or absence of knocking and the time-frequency map of the estimated in-cylinder pressure input from the second estimation unit 31 to the monitor 7 (FIG. 2).

［ノッキング判定装置の動作］
以下、ノッキング判定装置１０の動作について説明する。学習モードの場合、ノッキング判定装置１０は、図８のデータ収集処理を行った後、図９の学習処理を行う。閾値算出モードの場合、ノッキング判定装置１０は、図８のデータ収集処理を行った後、図１０の閾値算出処理を行う。判定モードの場合、ノッキング判定装置１０は、図８のデータ収集処理を行った後、図１１の判定処理を行う。 [Operation of knocking determination device]
Hereinafter, the operation of knocking determination device 10 will be described. In the case of the learning mode, the knocking determination device 10 performs the data collection process of FIG. 8 and then performs the learning process of FIG. In the case of the threshold value calculation mode, the knocking determination device 10 performs the threshold value calculation process of FIG. 10 after performing the data collection process of FIG. In the case of the determination mode, the knocking determination device 10 performs the data collection process of FIG. 8 and then performs the determination process of FIG.

＜データ収集処理＞
図８を参照し、学習モード、閾値算出モード及び判定モードで実行されるデータ収集処理を説明する。
図８に示すように、ステップＳ２０において、データ収集装置６が、音圧信号、筒内圧力信号（教師データ）、及び、角度情報を信号切出部１１に入力する。なお、閾値算出モード又は判定モードの場合、ステップＳ２０では、筒内圧力信号を入力する必要がない。
ステップＳ２１において、信号切出部１１は、角度情報から各気筒の燃焼行程タイミングを算出する。
ステップＳ２２において、信号切出部１１は、ステップＳ２１で算出した燃焼行程タイミングに合わせて、ＴＤＣ付近の音圧信号を切り出す。
ステップＳ２３において、スペクトル算出部１２は、ステップＳ２２で切り出した音圧信号に対して高速フーリエ変換を行い、時間周波数成分を算出する。
ステップＳ２４において、スペクトル算出部１２は、時間周波数領域に変換した音圧信号を信号記憶部１３に書き込む。 <Data collection processing>
With reference to FIG. 8, the data collection processing executed in the learning mode, the threshold calculation mode, and the determination mode will be described.
As shown in FIG. 8, in step S20, the data collection device 6 inputs the sound pressure signal, the in-cylinder pressure signal (teacher data), and the angle information to the signal cutout unit 11. In the case of the threshold calculation mode or the determination mode, it is not necessary to input the in-cylinder pressure signal in step S20.
In step S21, the signal extracting unit 11 calculates the combustion stroke timing of each cylinder from the angle information.
In step S22, the signal extracting unit 11 extracts a sound pressure signal near TDC in accordance with the combustion stroke timing calculated in step S21.
In step S23, the spectrum calculation unit 12 performs a fast Fourier transform on the sound pressure signal extracted in step S22, and calculates a time-frequency component.
In step S24, the spectrum calculation unit 12 writes the sound pressure signal converted into the time-frequency domain into the signal storage unit 13.

＜学習処理＞
図９を参照し、学習モードで実行される学習処理を説明する。
図９に示すように、ステップＳ３０において、スイッチ１４は、信号記憶部１３から音圧信号及び筒内圧信号を読み出して、学習部２１に入力する。
ステップＳ３１において、学習部２１は、ステップＳ３０で入力された音圧信号及び筒内圧信号を用いて、マスクαを生成するネットワークの重み及び伝達関数Ｈを学習する。学習部２１は、畳み込みニューラルネットワーク（例えば、Ｕ−Ｎｅｔ）によりマスクαを生成するネットワークの重みを学習し、伝達関数Ｈとして、音圧信号の時間周波数成分に乗じる重みを学習する。
ステップＳ３２において、学習部２１は、学習したマスクαを生成するネットワークの重み及び伝達関数Ｈを学習済みパラメータ記憶部２２に書き込む。 <Learning process>
The learning process executed in the learning mode will be described with reference to FIG.
As shown in FIG. 9, in step S <b> 30, the switch 14 reads out the sound pressure signal and the in-cylinder pressure signal from the signal storage unit 13 and inputs them to the learning unit 21.
In step S31, the learning unit 21 learns the weight and the transfer function H of the network that generates the mask α using the sound pressure signal and the in-cylinder pressure signal input in step S30. The learning unit 21 learns the weight of the network that generates the mask α by using a convolutional neural network (for example, U-Net), and learns, as the transfer function H, the weight by which the time frequency component of the sound pressure signal is multiplied.
In step S32, the learning unit 21 writes the weight of the network that generates the learned mask α and the transfer function H into the learned parameter storage unit 22.

＜閾値算出処理＞
図１０を参照し、閾値算出モードで実行される閾値算出処理を説明する。
図１０に示すように、ステップＳ４０において、第１推定部２３は、ニューラルネットワークにより、信号記憶部１３のマスクα及び伝達関数Ｈを用いて、音圧信号からエンジン１の筒内圧を推定する。
ステップＳ４１において、閾値算出部２４は、エンジン１の各サイクルで推定筒内圧の時間周波数成分を総和する。
ステップＳ４２において、閾値算出部２４は、全サイクルにおいて、総和した推定筒内圧の中央値を算出する。
ステップＳ４３において、閾値算出部２４は、予め設定したマージンを中央値に加算し、閾値とする。
ステップＳ４４において、閾値算出部２４は、算出した閾値を閾値記憶部２５に書き込む。 <Threshold calculation processing>
With reference to FIG. 10, the threshold value calculation processing executed in the threshold value calculation mode will be described.
As shown in FIG. 10, in step S40, the first estimating unit 23 estimates the in-cylinder pressure of the engine 1 from the sound pressure signal using the neural network with the mask α and the transfer function H of the signal storage unit 13.
In step S41, the threshold calculator 24 sums the time-frequency components of the estimated in-cylinder pressure in each cycle of the engine 1.
In step S42, the threshold value calculation unit 24 calculates the median value of the total estimated in-cylinder pressure in all cycles.
In step S43, the threshold value calculation unit 24 adds a preset margin to the median value to set a threshold value.
In step S44, the threshold calculator 24 writes the calculated threshold into the threshold storage 25.

＜判定処理＞
図１１を参照し、判定モードで実行される判定処理を説明する。
図１１に示すように、ステップＳ５０において、第２推定部３１は、ニューラルネットワークにより、学習済みパラメータ記憶部２２のマスクαを生成するネットワークの重み及び伝達関数Ｈを用いて、信号記憶部１３より入力された音圧信号からエンジン１の筒内圧を推定する。
ステップＳ５１において、閾値判定部３２は、エンジン１の各サイクルで推定筒内圧の時間周波数成分を総和する。
ステップＳ５２において、閾値判定部３２は、閾値記憶部２５に記憶済みの閾値と、総和した推定筒内圧とを比較し、推定筒内圧が閾値を超えているか否かを判定する。
推定筒内圧が閾値を超えている場合（ステップＳ５２でＹｅｓ）、閾値判定部３２は、ノッキング有りと判定する（ステップＳ５３）。
推定筒内圧が閾値未満の場合、（ステップＳ５２でＮｏ）、閾値判定部３２は、ノッキング無しと判定する（ステップＳ５４）。
ステップＳ５５において、閾値判定部３２は、閾値判定の結果及び推定筒内圧をモニタ７に出力する。 <Judgment process>
The determination process executed in the determination mode will be described with reference to FIG.
As shown in FIG. 11, in step S50, the second estimating unit 31 sends a signal from the signal storage unit 13 to the learned parameter storage unit 22 using the weight of the network that generates the mask α and the transfer function H using a neural network. The in-cylinder pressure of the engine 1 is estimated from the input sound pressure signal.
In step S51, the threshold determination unit 32 sums the time frequency components of the estimated in-cylinder pressure in each cycle of the engine 1.
In step S52, the threshold determination unit 32 compares the threshold stored in the threshold storage 25 with the total estimated in-cylinder pressure, and determines whether the estimated in-cylinder pressure exceeds the threshold.
When the estimated in-cylinder pressure exceeds the threshold (Yes in step S52), the threshold determination unit 32 determines that knocking has occurred (step S53).
When the estimated in-cylinder pressure is less than the threshold value (No in step S52), the threshold value determination unit 32 determines that there is no knocking (step S54).
In step S55, the threshold determination unit 32 outputs the result of the threshold determination and the estimated in-cylinder pressure to the monitor 7.

［作用・効果］
以上説明したように、本参考例によれば、以下に記載の効果を奏することができる。
（１）このような構成によれば、学習処理部２０は、所望の物理量を推定するためのマスクαを生成するネットワークの重みや伝達関数Ｈを学習する。これにより、学習したネットワークにより生成されたマスクαを用いて、入力物理量に含まれるノイズ成分を除去し、伝達関数Ｈを用いて、ノイズ成分が除去された入力物理量から所望の物理量を推定することができる。つまり、前記したマスクαや伝達関数Ｈを用いて、判定結果を裏付ける所望の物理量を外部に提示することができる。 [Action / Effect]
As described above, according to this embodiment, the following effects can be obtained.
(1) According to such a configuration, the learning processing unit 20 learns the weight and transfer function H of the network that generates the mask α for estimating a desired physical quantity. Thus, the noise component included in the input physical quantity is removed by using the mask α generated by the learned network, and the transfer function H is used to estimate a desired physical quantity from the input physical quantity from which the noise component has been removed. Can be. That is, using the mask α and the transfer function H described above, a desired physical quantity that supports the determination result can be presented to the outside.

（２）学習処理部２０は、エンジン１の筒内圧の推定を音分離問題及び伝達関数の推定問題として捉え、ニューラルネットワークにより、マスクαを生成するネットワークの重みや伝達関数Ｈを学習する。これにより、学習したネットワークにより生成されたマスクαを用いて、エンジン１の近傍音からノッキング音を抽出し、伝達関数Ｈを用いて、ノッキング音からノッキング発生時のエンジン１の筒内圧を推定することができる。つまり、前記したマスクαや伝達関数Ｈを用いて、ノッキング有無の判定結果を裏付ける、ノッキング発生時のエンジン１の筒内圧を外部に提示することができる。これにより、試験者が主観評価しているノッキングの有無を、エンジン１の推定筒内圧により客観評価することができる。さらに、マスクαを適用し、ノッキング音のみを抽出した音源を提示することで、試験者の技能承継に役立てることもできる。 (2) The learning processing unit 20 regards the estimation of the in-cylinder pressure of the engine 1 as a sound separation problem and a transfer function estimation problem, and learns the weight of the network for generating the mask α and the transfer function H using a neural network. As a result, the knocking sound is extracted from the sound near the engine 1 using the mask α generated by the learned network, and the in-cylinder pressure of the engine 1 when knocking occurs is estimated from the knocking sound using the transfer function H. be able to. That is, the in-cylinder pressure of the engine 1 at the time of knocking, which supports the determination result of the presence or absence of knocking, can be presented to the outside using the mask α and the transfer function H described above. Thus, the presence or absence of knocking, which is subjectively evaluated by the tester, can be objectively evaluated based on the estimated cylinder pressure of the engine 1. Further, by applying the mask α and presenting a sound source in which only the knocking sound is extracted, the skill of the tester can be used.

（３）学習処理部２０は、マスクαを生成するネットワークの重みや伝達関数Ｈを適切に学習できるので、エンジン１の筒内圧をより正確に推定することができる。
（４）学習処理部２０は、閾値を適切に設定できるので、エンジン１の推定筒内圧に対する閾値判定をより正確に行うことが可能となる。 (3) Since the learning processing unit 20 can appropriately learn the weight and the transfer function H of the network that generates the mask α, the in-cylinder pressure of the engine 1 can be more accurately estimated.
(4) Since the learning processing unit 20 can appropriately set the threshold value, it is possible to more accurately determine the threshold value for the estimated in-cylinder pressure of the engine 1.

（５）判定処理部３０は、学習したネットワークにより生成されたマスクαを用いて、入力物理量に含まれるノイズ成分を除去し、伝達関数Ｈを用いて、ノイズ成分が除去された入力物理量から所望の物理量を推定することができる。つまり、前記したマスクαや伝達関数Ｈを用いて、判定結果を裏付ける所望の物理量を推定することができる。例えば、マスクαを用いて、エンジン１の近傍音からノッキング音を抽出し、伝達関数Ｈを用いて、ノッキング音からノッキング発生時のエンジン１の筒内圧を推定することができる。これにより、ノッキング有無の判定結果を裏付ける、ノッキング発生時のエンジン１の推定筒内圧を外部に提示することができる。 (5) The determination processing unit 30 removes a noise component included in the input physical quantity using the mask α generated by the learned network, and uses the transfer function H to determine a desired value from the input physical quantity from which the noise component has been removed. Can be estimated. That is, a desired physical quantity that supports the determination result can be estimated using the mask α and the transfer function H described above. For example, the knocking sound is extracted from the sound near the engine 1 using the mask α, and the in-cylinder pressure of the engine 1 when knocking occurs can be estimated from the knocking sound using the transfer function H. Thereby, the estimated in-cylinder pressure of the engine 1 at the time of knocking, which supports the determination result of the presence or absence of knocking, can be presented to the outside.

（６）判定処理部３０は、所望の物理量に対する閾値判定をより正確に行うことができる。例えば、推定したエンジン１の推定筒内圧について、ノッキングの有無をより正確に判定できる。 (6) The determination processing unit 30 can more accurately perform a threshold determination on a desired physical quantity. For example, with respect to the estimated in-cylinder pressure of the engine 1, the presence or absence of knocking can be more accurately determined.

（実施形態）
前記した参考例は、これを適宜変更した以下の形態にて実施することもできる。
本実施形態では、マスクα及び伝達関数Ｈを用いて、雑音が含まれるエンジン近傍音９０からエンジン１の推定筒内圧９２を求める場合を例示した（図５）。しかし、図１２に示すように、マスクαを用いて、雑音が含まれるエンジン近傍音９０から、雑音が含まれないエンジン近傍音（ノッキング音）９１を推定してもよい。これにより、雑音が含まれないエンジン近傍音９１の大きさを外部に提示可能となる。 (Embodiment)
The above-described reference example can also be implemented in the following modes in which this is appropriately changed.
In the present embodiment, the case where the estimated in-cylinder pressure 92 of the engine 1 is obtained from the noise 90 near the engine using the mask α and the transfer function H is illustrated (FIG. 5). However, as shown in FIG. 12, the noise near the engine (knocking sound) 91 may be estimated from the noise near the engine 90 using the mask α. This makes it possible to present the loudness of the near-engine sound 91 that does not include noise to the outside.

［ノッキング判定装置の構成］
図１３を参照し、本実施形態に係るノッキング判定装置１０Ｂの構成について、参考例と異なる点を説明する。 [Configuration of knocking determination device]
With reference to FIG. 13, the configuration of the knocking determination device 10B according to the present embodiment will be described, focusing on differences from the reference example.

図１３に示すように、ノッキング判定装置１０Ｂは、信号切出部１１と、スペクトル算出部１２と、信号記憶部１３と、スイッチ１４と、学習処理部（学習装置）２０Ｂと、判定処理部（推定装置）３０Ｂとを備える。
なお、学習処理部２０Ｂ及び判定処理部３０Ｂ以外は、参考例と同様のため、説明を省略する。 As shown in FIG. 13, the knocking determination device 10B includes a signal extraction unit 11, a spectrum calculation unit 12, a signal storage unit 13, a switch 14, a learning processing unit (learning device) 20B, and a determination processing unit ( Estimating device) 30B.
Except for the learning processing unit 20B and the determination processing unit 30B, the description is omitted because it is the same as the reference example.

学習処理部２０Ｂは、学習モードにおいて、マスクαを生成するネットワークの重み及び伝達関数Ｈを学習する学習処理を行い、閾値算出モードにおいて、ノッキング音の閾値判定に用いる閾値を算出する閾値算出処理を行う。図１３に示すように、学習処理部２０Ｂは、学習部２１と、学習済みパラメータ記憶部２２と、第１推定部２３Ｂと、閾値算出部２４Ｂと、閾値記憶部２５とを備える。なお、学習モードの処理内容は、参考例と同様のため、説明を省略する。   The learning processing unit 20B performs a learning process of learning the weight of the network that generates the mask α and the transfer function H in the learning mode, and performs a threshold calculation process of calculating a threshold used for determining the threshold value of the knocking sound in the threshold calculation mode. Do. As shown in FIG. 13, the learning processing unit 20B includes a learning unit 21, a learned parameter storage unit 22, a first estimation unit 23B, a threshold calculation unit 24B, and a threshold storage unit 25. Note that the processing content of the learning mode is the same as that of the reference example, and thus the description is omitted.

第１推定部２３Ｂは、閾値算出モードにおいて、ニューラルネットワークにより、学習したネットワークにより生成されたマスクαを用いて、音圧信号からノッキング音を推定する。そして、第１推定部２３Ｂは、推定したノッキング音を閾値算出部２４Ｂに出力する。なお、ノッキング音の推定手法は、参考例と同様のため、説明を省略する。   In the threshold calculation mode, the first estimating unit 23B estimates the knocking sound from the sound pressure signal using the neural network using the mask α generated by the learned network. Then, the first estimating unit 23B outputs the estimated knocking sound to the threshold value calculating unit 24B. The method of estimating the knocking sound is the same as that of the reference example, and thus the description is omitted.

閾値算出部２４Ｂは、第１推定部２３Ｂが推定したノッキング音に基づいて閾値を算出する。そして、閾値算出部２４Ｂは、算出した閾値を閾値記憶部２５に書き込む。なお、閾値の算出手法は、エンジン１の推定筒内圧の代わりにノッキング音を用いる以外、参考例と同様のため、説明を省略する。   The threshold calculator 24B calculates a threshold based on the knocking sound estimated by the first estimator 23B. Then, the threshold calculator 24B writes the calculated threshold into the threshold storage 25. The method of calculating the threshold value is the same as that of the reference example except that the knocking sound is used instead of the estimated in-cylinder pressure of the engine 1, and therefore the description is omitted.

判定処理部３０Ｂは、判定モードにおいて、音圧信号からノッキング音を推定し、ノッキングの有無を判定する判定処理を行う。図１３に示すように、判定処理部３０Ｂは、第２推定部３１Ｂと、閾値判定部３２Ｂとを備える。   In the determination mode, the determination processing unit 30B estimates a knocking sound from the sound pressure signal and performs a determination process of determining whether knocking has occurred. As illustrated in FIG. 13, the determination processing unit 30B includes a second estimation unit 31B and a threshold determination unit 32B.

第２推定部３１Ｂは、判定モードにおいて、ニューラルネットワークにより、学習したネットワークにより生成されたマスクαを用いて、音圧信号からノッキング音を推定する。そして、第２推定部３１Ｂは、推定したノッキング音を閾値判定部３２Ｂに出力する。なお、ノッキング音の推定手法は、参考例と同様のため、説明を省略する。   In the determination mode, the second estimating unit 31B estimates the knocking sound from the sound pressure signal using the neural network and the mask α generated by the learned network. Then, the second estimating unit 31B outputs the estimated knocking sound to the threshold value determining unit 32B. The method of estimating the knocking sound is the same as that of the reference example, and thus the description is omitted.

閾値判定部３２Ｂは、判定モードにおいて、閾値記憶部２５に記憶されている閾値と、第２推定部３１Ｂが推定したノッキング音との閾値判定により、ノッキングの有無を判定する。そして、閾値判定部３２Ｂは、ノッキング有無の判定結果と、第２推定部３１Ｂから入力されたノッキング音の時間−周波数マップとをモニタ７（図２）に出力する。   In the determination mode, the threshold determination unit 32B determines the presence or absence of knocking by performing threshold determination of the threshold stored in the threshold storage unit 25 and the knocking sound estimated by the second estimation unit 31B. Then, threshold determination section 32B outputs the determination result of the presence or absence of knocking and the time-frequency map of the knocking sound input from second estimation section 31B to monitor 7 (FIG. 2).

なお、閾値判定の手法は、エンジン１の推定筒内圧の代わりにノッキング音を用いる以外、参考例と同様のため、説明を省略する。また、図３の閾値判定部３２が、本実施形態と同様、ノッキング音の時間−周波数マップをモニタ７に出力するように構成してもよい。   The method of determining the threshold value is the same as that of the reference example except that a knocking sound is used instead of the estimated in-cylinder pressure of the engine 1, and thus the description is omitted. Further, the threshold determination unit 32 in FIG. 3 may be configured to output a time-frequency map of the knocking sound to the monitor 7 as in the present embodiment.

このように、ノッキング判定装置１０Ｂは、ノッキングの評価に必要となる、ノッキング音の大きさを外部に提示し、ノッキングの有無を判定することができる。   As described above, knocking determination device 10B can determine the presence or absence of knocking by presenting the loudness of knocking sound required for knocking evaluation to the outside.

（変形例）
以上、本発明の実施形態を詳述してきたが、本発明は前記した実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
前記した実施形態では、入力物理量がエンジンの近傍音（音圧）であり、所望の物理量がエンジン１の推定筒内圧（圧力）であることとして説明したが、物理量の種類はこれらに限定されない。つまり、本発明で推定可能な所望の物理量は、前記した信号分離問題及び伝達関数の推定問題として扱うことが可能なものであればよい。これら所望の物理量の一例として、音圧、圧力、又は振動（変位、速度、加速度）がある。
また、入力物理量及び所望の物理量は、異なる種類の物理量だけでなく、同種の物理量であってもよい。例えば、入力物理量が車外の音であり、所望の物理量が車内空間の音であってもよい。 (Modification)
As described above, the embodiments of the present invention have been described in detail. However, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes design changes and the like without departing from the gist of the present invention.
In the embodiment described above, the input physical quantity is the sound near the engine (sound pressure) and the desired physical quantity is the estimated in-cylinder pressure (pressure) of the engine 1. However, the type of the physical quantity is not limited to these. That is, the desired physical quantity that can be estimated in the present invention may be any physical quantity that can be treated as the above-described signal separation problem and the transfer function estimation problem. Examples of these desired physical quantities include sound pressure, pressure, or vibration (displacement, velocity, acceleration).
Further, the input physical quantity and the desired physical quantity may be not only different types of physical quantities but also the same type of physical quantities. For example, the input physical quantity may be sound outside the vehicle, and the desired physical quantity may be sound inside the vehicle.

前記した実施形態では、マスクを生成するネットワークの重み及び伝達関数の両方を学習することとして説明したが、マスクを生成するネットワークの重み又は伝達関数の一方のみを学習してもよい。
例えば、ボア径等の関係により、ノッキング音の時間周波数特性が変化しない一方、ボディ構造やマイクの位置及び周波数特性の関係により、伝達関数が変化する場合がある。この場合、マスク生成に必要なネットワークの重みを学習せず、伝達関数を学習すればよい。
また、伝達関数が既知の一方、ノッキング音の時間周波数特性が未知の場合がある。この場合、伝達関数を学習せず、マスク生成に必要なネットワークの重みを学習すればよい。 In the above-described embodiment, both the weight and the transfer function of the network for generating the mask are described. However, only one of the weight and the transfer function of the network for generating the mask may be learned.
For example, while the time-frequency characteristic of the knocking sound does not change due to the relationship of the bore diameter and the like, the transfer function may change due to the relationship between the body structure, the position of the microphone, and the frequency characteristic. In this case, the transfer function may be learned without learning the network weight required for generating the mask.
In some cases, while the transfer function is known, the time-frequency characteristic of the knocking sound is unknown. In this case, instead of learning the transfer function, the weight of the network required for generating the mask may be learned.

前記した実施形態では、信号切出部が、角度情報に基づいて音圧信号を切り出すこととして説明したが、これに限定されない。例えば、データ収集装置が角度情報を収集せず、信号切出部が音圧信号をランダムに切り出してもよい。   In the above-described embodiment, the signal extracting unit is described as extracting the sound pressure signal based on the angle information. However, the present invention is not limited to this. For example, the data collection device may not collect the angle information, and the signal extraction unit may randomly extract the sound pressure signal.

前記した実施形態では、ノッキング判定装置が学習処理部及び判定処理部を備えることとして説明したが、これに限定されない。つまり、学習処理部を学習装置とし、判定処理部を推定装置として、それぞれを独立した装置として構成してもよい。   In the above-described embodiment, the knocking determination device has been described as including the learning processing unit and the determination processing unit, but is not limited thereto. That is, the learning processing unit may be configured as a learning device, the determination processing unit may be configured as an estimation device, and each may be configured as an independent device.

前記した実施形態では、エンジンが４気筒であることとして説明したが、その気筒数は特に限定されない。さらに、エンジン以外の試験対象について所望の物理量を推定してもよい。   In the embodiment described above, the engine is described as having four cylinders, but the number of cylinders is not particularly limited. Further, a desired physical quantity may be estimated for a test object other than the engine.

前記した実施形態では、ノッキング判定装置を独立した装置として説明したが、本発明は、これに限定されない。例えば、本発明は、コンピュータが備えるＣＰＵ、メモリ、ハードディスク等のハードウェア資源を、前記したノッキング判定装置として協調動作させるプログラムで実現することもできる。これらのプログラムは、通信回線を介して配布してもよく、ＣＤ−ＲＯＭやフラッシュメモリ等の記録媒体に書き込んで配布してもよい。   In the above embodiment, the knocking determination device has been described as an independent device, but the present invention is not limited to this. For example, the present invention can also be realized by a program that causes hardware resources such as a CPU, a memory, and a hard disk of a computer to cooperate as the knocking determination device described above. These programs may be distributed via a communication line, or may be distributed by writing to a recording medium such as a CD-ROM or a flash memory.

１…エンジン、２…エンジンＥＣＵ、３…車両、４…音圧センサ、５…筒内圧センサ、６…データ収集装置、７…モニタ、１０，１０Ｂ…ノッキング判定装置、１１…信号切出部、１２…スペクトル算出部、１３…信号記憶部、１４…スイッチ、２０，２０Ｂ…学習処理部（学習装置）、２１…学習部、２２…学習済みパラメータ記憶部、２３，２３Ｂ…第１推定部、２４，２４Ｂ…閾値算出部、２５…閾値記憶部、３０，３０Ｂ…判定処理部（推定装置）、３１，３１Ｂ…第２推定部、３２，３２Ｂ…閾値判定部、１００，１００Ｂ…ノッキング判定システム   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Engine, 2 ... Engine ECU, 3 ... Vehicle, 4 ... Sound pressure sensor, 5 ... In-cylinder pressure sensor, 6 ... Data collection device, 7 ... Monitor, 10, 10B ... Knocking determination device, 11 ... Signal extraction part, 12: spectrum calculation unit, 13: signal storage unit, 14: switch, 20, 20B: learning processing unit (learning device), 21: learning unit, 22: learned parameter storage unit, 23, 23B: first estimating unit, 24, 24B: threshold calculation unit, 25: threshold storage unit, 30, 30B: determination processing unit (estimation device), 31, 31B: second estimation unit, 32, 32B: threshold determination unit, 100, 100B: knocking determination system

Claims (2)

内燃機関で発生するノッキング音以外の雑音を除去し、前記雑音が除去されたノッキング音を推定するノッキング判定装置であって、
ニューラルネットワークにより、前記雑音を除去し、かつ、前記ノッキング音を抽出するマスクを生成するネットワークの重み、及び、前記マスクにより抽出されたノッキング音をノッキング発生時の内燃機関の筒内圧に変換する伝達関数を学習する学習部と、
ニューラルネットワークにより、前記マスクを用いて、前記雑音が含まれるノッキング音から前記雑音が除去されたノッキング音を推定する第２推定部と、
を備えることを特徴とするノッキング判定装置。 A knock determination device eliminates noise other than knocking sound, estimates the knocking sound the noise has been removed to occur in the internal combustion engine,
The weight of a network for generating a mask for removing the noise and extracting the knocking sound by a neural network, and transmitting the knocking sound extracted by the mask to the in-cylinder pressure of the internal combustion engine when knocking occurs A learning unit for learning the function,
The neural network, before using Kemah disk, a second estimation unit that estimates a knocking sound the noise has been removed from the knock sound including the said noise,
A knocking determination device comprising: 予め設定された閾値と、前記第２推定部が推定したノッキング音との閾値判定を行う閾値判定部、
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のノッキング判定装置。 A threshold determination unit that performs a threshold determination of a preset threshold and a knocking sound estimated by the second estimation unit;
The knocking determination device according to claim 1, further comprising: