JP3445783B2 - 内燃機関のシリンダ内の圧力を表す関連変数を決定する方法 - Google Patents
内燃機関のシリンダ内の圧力を表す関連変数を決定する方法Info
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Description
【０００１】本発明は、内燃機関のシリンダ内圧を表す
関連変数を決定する方法に関し、この関連変数が請求項
１の前提部分による別に測定された変数から導かれるも
のである。本発明は、請求項１４による装置にも関す
る。米国特許第４，７６１，９９３号は、別の測定変数
として内燃機関の構造由来音の使用を開示する。この場
合、シリンダ内圧は、基準内燃機関内で測定され、内燃
機関の種々のポイントで記録される振動信号と相互相関
をとる。これらの信号を評価する周波数帯域は、この場
合は最大３０，０００Ｈｚと指定される。この場合は、
規定された負荷状態を生成するために、車両の保守中に
作業所で車両の機能試験を実行できるよう、記載された
方法を使用する。「Ｒｅｖｕｅ Ａｕｔｏｍｏｂｉｌ，
Ｂｄ．８５，Ｎｒ．１５，５ Ａｐｒｉｌ １９９０，
Ｓｅｉｔｅ １７，Ｂｅｒｎ／ＣＨ」という雑誌によ
り、シリンダ内圧に関する情報を獲得するために、エン
ジンで測定した振動信号とクランク角度位置との間で相
互相関をとることが知られている。「Ｐｒｏｃｅｅｄｉ
ｎｇｓ ｏｆ ＩＣＡＳＳＰ ‘９４，ＩＥＥＥ Ｉｎ
ｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ
Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ ａｎｄ Ｓｉｇ
ｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｂｄ．４ ９９−２２
Ａｐｒｉｌ １９９４，Ｓｅｉｔｅｎ ＩＶ−１４９
ｂｉｓ ＩＶ−１５２，Ａｄｅｌａｉｄｅ／ＡＵ」と
いう出版物は、このモデルによって、構造由来音測定信
号からシリンダ内圧を計算することにより、構造由来音
測定信号からシリンダ内圧に関する結論を引き出すのに
使用されるモデルを開示している。この場合、モデルの
限界条件として、内燃機関の一定速度が規定されてい
る。独国公開特許第４００６２７３Ａ１号は、さらに、
エンジン・ブロックで検出した変数の１つ、つまり行
程、速度または加速とシリンダ内圧との伝達関数の決定
について開示している。この場合では、対応する変数の
行程、速度または加速が、歪みゲージまたはレーザ・ド
ップラー効果を利用する構成によって検出される。伝達
関数は、適切な変数とシリンダ内圧との両方を試験台で
検出することにより決定される。測定した信号はその
後、周波数領域に変換され、次に、対応する信号に関連
する自己相関および相互相関を形成することによって、
周波数領域で伝達関数を獲得する。特定のエンジン形式
に関する伝達関数を試験台で獲得した後、このように獲
得した伝達関数は、測定信号からシリンダ内圧を決定で
きるように、対応するエンジン形式とともにその後使用
される。さらに、クランク角度に対するシリンダ内圧の
特徴をプロットできるように、クランク角度が決定され
る。圧力センサをシリンダ・ヘッド内に設置し、シリン
ダ圧力の時間的特性の検出に使用する方法も知られてい
る。シリンダ圧力は、この方法によって検出することが
できる。しかし、この場合は、センサの設置が比較的複
雑であることが欠点である。シリンダ数に従って、内燃
機関に複数のセンサを設置しなければならない。したが
って、このような方法は最初に言及した先行技術の場
合、比較的多数のモータを使用した場合に診断および／
または制御／調整のためにより単純な測定変数を使用で
きるよう、試験台でのみ使用されてきた。また、独国公
開特許第４４２１９５０Ａ１号には、内燃機関の診断お
よび調整のために、種々の入力変数を指定する方法が開
示されている。これらの入力変数の１つは、例えばマイ
クで検出し、ニューラル・ネットワークで評価する内燃
機関の可聴音でよい。米国特許第５，０９３，７９２号
は、例えば不点火、ノッキング（実際の点火ポイント前
に混合気が自己発火すること）などの障害状態の検出に
ついて開示している。これらの障害状態は、シリンダ内
圧が測定変数として入力部に供給されるニューラル・ネ
ットワークによって検出される。
関連変数を決定する方法に関し、この関連変数が請求項
１の前提部分による別に測定された変数から導かれるも
のである。本発明は、請求項１４による装置にも関す
る。米国特許第４，７６１，９９３号は、別の測定変数
として内燃機関の構造由来音の使用を開示する。この場
合、シリンダ内圧は、基準内燃機関内で測定され、内燃
機関の種々のポイントで記録される振動信号と相互相関
をとる。これらの信号を評価する周波数帯域は、この場
合は最大３０，０００Ｈｚと指定される。この場合は、
規定された負荷状態を生成するために、車両の保守中に
作業所で車両の機能試験を実行できるよう、記載された
方法を使用する。「Ｒｅｖｕｅ Ａｕｔｏｍｏｂｉｌ，
Ｂｄ．８５，Ｎｒ．１５，５ Ａｐｒｉｌ １９９０，
Ｓｅｉｔｅ １７，Ｂｅｒｎ／ＣＨ」という雑誌によ
り、シリンダ内圧に関する情報を獲得するために、エン
ジンで測定した振動信号とクランク角度位置との間で相
互相関をとることが知られている。「Ｐｒｏｃｅｅｄｉ
ｎｇｓ ｏｆ ＩＣＡＳＳＰ ‘９４，ＩＥＥＥ Ｉｎ
ｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ
Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ ａｎｄ Ｓｉｇ
ｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｂｄ．４ ９９−２２
Ａｐｒｉｌ １９９４，Ｓｅｉｔｅｎ ＩＶ−１４９
ｂｉｓ ＩＶ−１５２，Ａｄｅｌａｉｄｅ／ＡＵ」と
いう出版物は、このモデルによって、構造由来音測定信
号からシリンダ内圧を計算することにより、構造由来音
測定信号からシリンダ内圧に関する結論を引き出すのに
使用されるモデルを開示している。この場合、モデルの
限界条件として、内燃機関の一定速度が規定されてい
る。独国公開特許第４００６２７３Ａ１号は、さらに、
エンジン・ブロックで検出した変数の１つ、つまり行
程、速度または加速とシリンダ内圧との伝達関数の決定
について開示している。この場合では、対応する変数の
行程、速度または加速が、歪みゲージまたはレーザ・ド
ップラー効果を利用する構成によって検出される。伝達
関数は、適切な変数とシリンダ内圧との両方を試験台で
検出することにより決定される。測定した信号はその
後、周波数領域に変換され、次に、対応する信号に関連
する自己相関および相互相関を形成することによって、
周波数領域で伝達関数を獲得する。特定のエンジン形式
に関する伝達関数を試験台で獲得した後、このように獲
得した伝達関数は、測定信号からシリンダ内圧を決定で
きるように、対応するエンジン形式とともにその後使用
される。さらに、クランク角度に対するシリンダ内圧の
特徴をプロットできるように、クランク角度が決定され
る。圧力センサをシリンダ・ヘッド内に設置し、シリン
ダ圧力の時間的特性の検出に使用する方法も知られてい
る。シリンダ圧力は、この方法によって検出することが
できる。しかし、この場合は、センサの設置が比較的複
雑であることが欠点である。シリンダ数に従って、内燃
機関に複数のセンサを設置しなければならない。したが
って、このような方法は最初に言及した先行技術の場
合、比較的多数のモータを使用した場合に診断および／
または制御／調整のためにより単純な測定変数を使用で
きるよう、試験台でのみ使用されてきた。また、独国公
開特許第４４２１９５０Ａ１号には、内燃機関の診断お
よび調整のために、種々の入力変数を指定する方法が開
示されている。これらの入力変数の１つは、例えばマイ
クで検出し、ニューラル・ネットワークで評価する内燃
機関の可聴音でよい。米国特許第５，０９３，７９２号
は、例えば不点火、ノッキング（実際の点火ポイント前
に混合気が自己発火すること）などの障害状態の検出に
ついて開示している。これらの障害状態は、シリンダ内
圧が測定変数として入力部に供給されるニューラル・ネ
ットワークによって検出される。
【０００２】これに対して、運転進行中に容易に実現さ
れる方法で内燃機関のシリンダ圧力を検出する方法を提
案することが、本発明の目的である。さらにこの方法
は、種々の運転状態を可能な限り柔軟に支配することを
意図する。この目的は、請求項１による方法によって、
本発明により達成され、それによると、関連変数がニュ
ーラル・ネットワークを使用することによって、内燃機
関の構造由来音から導かれ、ニューラル・ネットワーク
は、関連変数を表す関連する測定信号を構造由来音信号
とともに使用することによって教育され、関連変数は、
その後、教育されたニューラル・ネットワークを使用す
ることによって測定構造由来音から導かれる。この場
合、種々の構造由来音は比較的容易に測定することがで
き、それに基づいて関連する変数を十分な精度で決定す
ることができることが分かる。ニューラル・ネットワー
クを使用することにより、測定信号から関連変数に関す
る結論を高精度で引き出すことができるが、これはニュ
ーラル・ネットワークがノイズの多い入力信号に対して
寛容だからである。本発明の理解に関して、特にニュー
ラル・ネットワークの有利な使用に関して、独国特許第
１９５２８７０８Ｃ２号をさらに参照することができ、
これはスタータを介して内燃機関を運転することによる
内燃機関の圧縮の決定を開示し、内燃機関は点火され
ず、さらにスタータの電流の評価を介して実行される圧
縮の評価を開示する。ここでは、圧縮損失がスタータの
電流に影響を与え、これは、ニューラル・ネットワーク
によって獲得される種々の較正曲線によって考慮される
ものであることが記載されている。この先行技術の方法
は、保守中の内燃機関の調査にも基づいている。進行中
の運転では継続的監視がない。請求項２による方法で
は、構造由来音信号を時間周波数領域に変換する。その
結果、構造由来音の周波数の経時変化が考慮される。信
号の周波数分析は、例えば実行されたばかりの点火の場
合の周波数スペクトルと、膨張行程終了時の周波数スペ
クトルとの差を識別できるよう、各場合に時間スロット
で実行される。請求項３による方法の場合は、それぞれ
のシリンダ内圧を表す全てのシリンダの関連変数を導く
ために、ニューラル・ネットワークを使用する。したが
って、学習相の間は支出が増加し、運転進行中には１つ
のニューラル・ネットワークしか存在しなくてよいので
有利である。請求項４による方法の場合は、ケースごと
に１つのシリンダの内圧を表す関連変数を導くために、
それぞれ１つのニューラル・ネットワークを使用する。
この場合は、各ニューラル・ネットワークが１つのシリ
ンダにおける状態しか学習しなくてよいので、学習相の
間の支出が減少する。請求項５による方法の場合は、ニ
ューラル・ネットワークの入力変数としてそれぞれのシ
リンダの１つまたは複数の排気弁の開放と時間的に一緒
に生成される構造由来音の信号を使用する。この構造由
来音の信号は、内燃機関のそれぞれの負荷の信号特性を
供給することが判明した。請求項６による方法の場合
は、ニューラル・ネットワークの入力変数として、内燃
機関の後続の膨張行程で、それぞれのシリンダの混合気
の点火中に生成される構造由来音の信号を使用する。こ
の場合、構造由来音は、その原因、つまり内燃機関の燃
焼と関連し、その結果、構造由来音と関連変数との間に
比較的良好な一意の関係を生成することが可能である。
請求項７による方法の場合は、ニューラル・ネットワー
クの入力変数として、構造由来音の信号のパワーを使用
する。この信号パワーは、比較的容易に決定できる変数
であり、関連変数と良好な相関結果を呈した。請求項８
による方法の場合は、ニューラル・ネットワークの入力
変数として、構造由来音の信号の絶対最大値を使用す
る。この変数も比較的容易に決定される。請求項９およ
び１０による方法の場合は、ニューラル・ネットワーク
の入力信号として１つの変数しか使用しないことが有利
であると判明している。ニューラル・ネットワークの学
習相でも、その後の評価相でも、計算支出は、構造由来
音の時間特性を表す信号と比較することによって大幅に
減少し、相応じて適切な数の補間ポイントで処理しなけ
ればならない。請求項９による方法の場合は、入力変数
として構造由来音の信号のパワーと構造由来音の信号の
絶対値との組合せを使用し、上側の負荷範囲内では、構
造由来音の信号のパワーが、構造由来音の信号の絶対値
より高く重み付けされ、下側の負荷範囲内では、構造由
来音の信号の絶対値が、構造由来音信号のパワーより高
く重み付けされる。この入力信号の組合せによって、入
力信号と関連変数との特に良好な相関を達成することが
可能であることが判明した。請求項１０による方法の場
合は、関連変数として指示されたシリンダ内圧の平均値
を使用する。ニューラル・ネットワークの学習した重み
付けのチェックにおいて、この変数は、内燃機関の制御
または調整に効果的に使用することができ、入力信号と
良好な相関を呈した。請求項１１による方法の場合は、
関連変数としてシリンダ内圧の最大値を使用する。請求
項１２による方法の場合は、関連変数としてクランク角
度にともなうシリンダ内圧の変化を使用する。請求項１
１および１２による変数の場合では、入力信号との良好
な相関もある。請求項１３による方法の場合は、関連変
数として、クランク角度の関数としてのシリンダ内圧の
特性を使用する。この信号特性は、最も有益な出力信号
であるが、記載された他の関連変数の場合より、計算支
出が大きい。請求項１４は、上述した方法の１つを実行
するための装置について記載し、それによると、構造由
来音のセンサを、それぞれのシリンダの燃焼室の領域で
エンジン・ブロックの外側に取り付ける。その結果、エ
ンジン・ブロックの構造由来音が、その発生原因が探求
されている位置のすぐ近傍で測定される。さらに、例え
ばウォーター・ポンプ、ジェネレータ、エアコンのコン
プレッサ、弁などの外部妨害ノイズが、ここではそれほ
ど顕著ではなくなる。請求項１５による装置の場合は、
構造由来音のセンサをエンジン・ブロックの吸気側に取
り付ける。この取付部位は、エンジン・ブロックが吸気
側は排気側ほど高温ではないという利点を有し、その結
果、接着剤によって、この側ではセンサに固定しやすく
なる。請求項１６による装置の場合は、構造由来音のセ
ンサをエンジン・ブロックの排気側に取り付ける。特
に、開放した排気弁に関して構造由来音信号を評価する
場合、このようなセンサの取付けは、検出される構造由
来音の原因に近いので、有利であることが判明してい
る。請求項１７による装置の場合は、構造由来音のセン
サをノッキング・センサとして同時に使用する。したが
って、複数の適用範囲について適切なセンサを評価する
と、センサ・システムに関して支出を節約することが可
能である。請求項１８による装置の場合は、複数の構造
由来音のセンサが存在する。したがって、信号を平均
し、その結果、よりよく評価できる信号にすることがで
きる。
れる方法で内燃機関のシリンダ圧力を検出する方法を提
案することが、本発明の目的である。さらにこの方法
は、種々の運転状態を可能な限り柔軟に支配することを
意図する。この目的は、請求項１による方法によって、
本発明により達成され、それによると、関連変数がニュ
ーラル・ネットワークを使用することによって、内燃機
関の構造由来音から導かれ、ニューラル・ネットワーク
は、関連変数を表す関連する測定信号を構造由来音信号
とともに使用することによって教育され、関連変数は、
その後、教育されたニューラル・ネットワークを使用す
ることによって測定構造由来音から導かれる。この場
合、種々の構造由来音は比較的容易に測定することがで
き、それに基づいて関連する変数を十分な精度で決定す
ることができることが分かる。ニューラル・ネットワー
クを使用することにより、測定信号から関連変数に関す
る結論を高精度で引き出すことができるが、これはニュ
ーラル・ネットワークがノイズの多い入力信号に対して
寛容だからである。本発明の理解に関して、特にニュー
ラル・ネットワークの有利な使用に関して、独国特許第
１９５２８７０８Ｃ２号をさらに参照することができ、
これはスタータを介して内燃機関を運転することによる
内燃機関の圧縮の決定を開示し、内燃機関は点火され
ず、さらにスタータの電流の評価を介して実行される圧
縮の評価を開示する。ここでは、圧縮損失がスタータの
電流に影響を与え、これは、ニューラル・ネットワーク
によって獲得される種々の較正曲線によって考慮される
ものであることが記載されている。この先行技術の方法
は、保守中の内燃機関の調査にも基づいている。進行中
の運転では継続的監視がない。請求項２による方法で
は、構造由来音信号を時間周波数領域に変換する。その
結果、構造由来音の周波数の経時変化が考慮される。信
号の周波数分析は、例えば実行されたばかりの点火の場
合の周波数スペクトルと、膨張行程終了時の周波数スペ
クトルとの差を識別できるよう、各場合に時間スロット
で実行される。請求項３による方法の場合は、それぞれ
のシリンダ内圧を表す全てのシリンダの関連変数を導く
ために、ニューラル・ネットワークを使用する。したが
って、学習相の間は支出が増加し、運転進行中には１つ
のニューラル・ネットワークしか存在しなくてよいので
有利である。請求項４による方法の場合は、ケースごと
に１つのシリンダの内圧を表す関連変数を導くために、
それぞれ１つのニューラル・ネットワークを使用する。
この場合は、各ニューラル・ネットワークが１つのシリ
ンダにおける状態しか学習しなくてよいので、学習相の
間の支出が減少する。請求項５による方法の場合は、ニ
ューラル・ネットワークの入力変数としてそれぞれのシ
リンダの１つまたは複数の排気弁の開放と時間的に一緒
に生成される構造由来音の信号を使用する。この構造由
来音の信号は、内燃機関のそれぞれの負荷の信号特性を
供給することが判明した。請求項６による方法の場合
は、ニューラル・ネットワークの入力変数として、内燃
機関の後続の膨張行程で、それぞれのシリンダの混合気
の点火中に生成される構造由来音の信号を使用する。こ
の場合、構造由来音は、その原因、つまり内燃機関の燃
焼と関連し、その結果、構造由来音と関連変数との間に
比較的良好な一意の関係を生成することが可能である。
請求項７による方法の場合は、ニューラル・ネットワー
クの入力変数として、構造由来音の信号のパワーを使用
する。この信号パワーは、比較的容易に決定できる変数
であり、関連変数と良好な相関結果を呈した。請求項８
による方法の場合は、ニューラル・ネットワークの入力
変数として、構造由来音の信号の絶対最大値を使用す
る。この変数も比較的容易に決定される。請求項９およ
び１０による方法の場合は、ニューラル・ネットワーク
の入力信号として１つの変数しか使用しないことが有利
であると判明している。ニューラル・ネットワークの学
習相でも、その後の評価相でも、計算支出は、構造由来
音の時間特性を表す信号と比較することによって大幅に
減少し、相応じて適切な数の補間ポイントで処理しなけ
ればならない。請求項９による方法の場合は、入力変数
として構造由来音の信号のパワーと構造由来音の信号の
絶対値との組合せを使用し、上側の負荷範囲内では、構
造由来音の信号のパワーが、構造由来音の信号の絶対値
より高く重み付けされ、下側の負荷範囲内では、構造由
来音の信号の絶対値が、構造由来音信号のパワーより高
く重み付けされる。この入力信号の組合せによって、入
力信号と関連変数との特に良好な相関を達成することが
可能であることが判明した。請求項１０による方法の場
合は、関連変数として指示されたシリンダ内圧の平均値
を使用する。ニューラル・ネットワークの学習した重み
付けのチェックにおいて、この変数は、内燃機関の制御
または調整に効果的に使用することができ、入力信号と
良好な相関を呈した。請求項１１による方法の場合は、
関連変数としてシリンダ内圧の最大値を使用する。請求
項１２による方法の場合は、関連変数としてクランク角
度にともなうシリンダ内圧の変化を使用する。請求項１
１および１２による変数の場合では、入力信号との良好
な相関もある。請求項１３による方法の場合は、関連変
数として、クランク角度の関数としてのシリンダ内圧の
特性を使用する。この信号特性は、最も有益な出力信号
であるが、記載された他の関連変数の場合より、計算支
出が大きい。請求項１４は、上述した方法の１つを実行
するための装置について記載し、それによると、構造由
来音のセンサを、それぞれのシリンダの燃焼室の領域で
エンジン・ブロックの外側に取り付ける。その結果、エ
ンジン・ブロックの構造由来音が、その発生原因が探求
されている位置のすぐ近傍で測定される。さらに、例え
ばウォーター・ポンプ、ジェネレータ、エアコンのコン
プレッサ、弁などの外部妨害ノイズが、ここではそれほ
ど顕著ではなくなる。請求項１５による装置の場合は、
構造由来音のセンサをエンジン・ブロックの吸気側に取
り付ける。この取付部位は、エンジン・ブロックが吸気
側は排気側ほど高温ではないという利点を有し、その結
果、接着剤によって、この側ではセンサに固定しやすく
なる。請求項１６による装置の場合は、構造由来音のセ
ンサをエンジン・ブロックの排気側に取り付ける。特
に、開放した排気弁に関して構造由来音信号を評価する
場合、このようなセンサの取付けは、検出される構造由
来音の原因に近いので、有利であることが判明してい
る。請求項１７による装置の場合は、構造由来音のセン
サをノッキング・センサとして同時に使用する。したが
って、複数の適用範囲について適切なセンサを評価する
と、センサ・システムに関して支出を節約することが可
能である。請求項１８による装置の場合は、複数の構造
由来音のセンサが存在する。したがって、信号を平均
し、その結果、よりよく評価できる信号にすることがで
きる。
【０００３】本発明の例示的実施形態について、図面で
さらに詳細に示す。図１は、ニューラル・ネットワーク
を、学習データによってステップ１０１において最初に
教育するブロック図を示す。ステップ１０２では、ニュ
ーラル・ネットワークのエラー限界をチェックするため
に、データでのチェックを実行する。このネットワーク
のリコールは、未知の学習データによって実行すること
が好ましい。これにより、エラー限界に到達したかどう
かを確証できるので有利である。エラーとは、例えば出
力測定変数とニューラル・ネットワークに基づく値との
差をとって、その２つの値を比較するようにして定義す
ることができる。例えば、エラーの二乗の合計によっ
て、エラーの評価を実行することが可能である。ステッ
プ１０３では、現在測定している入力変数から出力変数
を導くために、ニューラル・ネットワークを使用する。
診断の範囲内で、内燃機関の複数の作業サイクルにわた
って入力信号を平均することも考えられる。この場合
は、フィードフォワード・タイプのニューラル・ネット
ワークを使用すると有利であることが判明している。こ
のタイプのネットワークでは、データ処理に関する支出
が限界内に維持されるが、それでもなお良好な精度の出
力結果を獲得することが可能である。バックプロパゲー
ション学習法が、ニューラル・ネットワークの教育には
都合のよいことが判明している。というのは、この監視
された学習により、処理に関する支出が許容可能な状態
でエラーを最少にすることができるからである。モーメ
ント項のある勾配法、または例えばＬｅｖｅｎｂｅｒｇ
−Ｍａｒｑｕａｒｄｔの最適化が、エラーの評価には都
合がよい。出力変数は、内燃機関のシリンダ内圧を表す
関連変数を構成する。入力変数は、構造由来音の信号で
ある。構造由来音のセンサは、基本的に、分極電圧の変
化で圧力差に反応する圧電素子として構成することがで
きる。したがって、圧電素子の出力電圧は、優勢な圧力
に応じて変化し、圧電素子は、非常に短い時定数で、つ
まり高い時間解像度で圧力変動を表す。
さらに詳細に示す。図１は、ニューラル・ネットワーク
を、学習データによってステップ１０１において最初に
教育するブロック図を示す。ステップ１０２では、ニュ
ーラル・ネットワークのエラー限界をチェックするため
に、データでのチェックを実行する。このネットワーク
のリコールは、未知の学習データによって実行すること
が好ましい。これにより、エラー限界に到達したかどう
かを確証できるので有利である。エラーとは、例えば出
力測定変数とニューラル・ネットワークに基づく値との
差をとって、その２つの値を比較するようにして定義す
ることができる。例えば、エラーの二乗の合計によっ
て、エラーの評価を実行することが可能である。ステッ
プ１０３では、現在測定している入力変数から出力変数
を導くために、ニューラル・ネットワークを使用する。
診断の範囲内で、内燃機関の複数の作業サイクルにわた
って入力信号を平均することも考えられる。この場合
は、フィードフォワード・タイプのニューラル・ネット
ワークを使用すると有利であることが判明している。こ
のタイプのネットワークでは、データ処理に関する支出
が限界内に維持されるが、それでもなお良好な精度の出
力結果を獲得することが可能である。バックプロパゲー
ション学習法が、ニューラル・ネットワークの教育には
都合のよいことが判明している。というのは、この監視
された学習により、処理に関する支出が許容可能な状態
でエラーを最少にすることができるからである。モーメ
ント項のある勾配法、または例えばＬｅｖｅｎｂｅｒｇ
−Ｍａｒｑｕａｒｄｔの最適化が、エラーの評価には都
合がよい。出力変数は、内燃機関のシリンダ内圧を表す
関連変数を構成する。入力変数は、構造由来音の信号で
ある。構造由来音のセンサは、基本的に、分極電圧の変
化で圧力差に反応する圧電素子として構成することがで
きる。したがって、圧電素子の出力電圧は、優勢な圧力
に応じて変化し、圧電素子は、非常に短い時定数で、つ
まり高い時間解像度で圧力変動を表す。
【０００４】図２は、エンジン・ブロック２０２に構造
由来音センサ２０１を取り付ける適切な位置を示す。燃
焼音を検出するために、構造由来音センサ２０１をエン
ジン・ブロック２０２の上側領域、つまりシリンダ・ヘ
ッドの領域内に取り付けると都合がよいことが判明して
いる。さらに、妨害ノイズにより、例えばウォーター・
ポンプ、ジェネレータ、エアコンのコンプレッサなどの
補機から間隔を維持するとよい。さらに、カムシャフ
ト、スパーク・プラグなども妨害ノイズに寄与すること
に留意すべきである。構造由来音センサ２０１によって
燃焼音を拾えるために、構造由来音センサ２０１をエン
ジン・ブロック２０２の排気側に取り付けると都合がよ
いことが判明している。しかし、そこの温度は吸気側よ
り高く、これは接着する場合は不利である。例えば、学
習データを拾うための構造由来音センサ２０１を排気側
に取り付け、進行中の運転のための構造由来音センサ２
０１を吸気側に取り付けるなどの解決策が存在する。し
かし、状況によっては、学習データと運転進行中のデー
タとのために、構造由来音センサ２０１をエンジン・ブ
ロック２０２の同じ側に使用することも可能である。さ
らに、信号を評価するために、構造由来音センサの信号
を約１０００Ｈｚの遮断周波数を有する低域フィルタに
かけると都合がよいことが判明している。２００Ｈｚか
ら４００Ｈｚの周波数帯に、特に重大な結果が見られ
る。例えば、これによって数ｋＨｚの領域にあるスパー
ク・プラグの高周波ノイズ信号を遮ることが可能であ
る。実験に使用したエンジンは、約２０００回転／分の
速度の場合、約１７Ｈｚの励起周波数を呈した。さら
に、信号の評価では、時間の経過とともに評価されるの
は完全な信号ではなく、評価に関連する成分のみであ
る。例えば、排気音を評価する場合は、構造由来音をそ
れぞれのシリンダの弁が開く間の間隔だけ評価する。こ
れに対して、燃焼音を評価する場合は、それぞれのシリ
ンダの点火でほぼ開始し、例えばそれぞれのシリンダの
働き行程（膨張行程）の最後で終了する間隔の間、構造
由来音を評価する。
由来音センサ２０１を取り付ける適切な位置を示す。燃
焼音を検出するために、構造由来音センサ２０１をエン
ジン・ブロック２０２の上側領域、つまりシリンダ・ヘ
ッドの領域内に取り付けると都合がよいことが判明して
いる。さらに、妨害ノイズにより、例えばウォーター・
ポンプ、ジェネレータ、エアコンのコンプレッサなどの
補機から間隔を維持するとよい。さらに、カムシャフ
ト、スパーク・プラグなども妨害ノイズに寄与すること
に留意すべきである。構造由来音センサ２０１によって
燃焼音を拾えるために、構造由来音センサ２０１をエン
ジン・ブロック２０２の排気側に取り付けると都合がよ
いことが判明している。しかし、そこの温度は吸気側よ
り高く、これは接着する場合は不利である。例えば、学
習データを拾うための構造由来音センサ２０１を排気側
に取り付け、進行中の運転のための構造由来音センサ２
０１を吸気側に取り付けるなどの解決策が存在する。し
かし、状況によっては、学習データと運転進行中のデー
タとのために、構造由来音センサ２０１をエンジン・ブ
ロック２０２の同じ側に使用することも可能である。さ
らに、信号を評価するために、構造由来音センサの信号
を約１０００Ｈｚの遮断周波数を有する低域フィルタに
かけると都合がよいことが判明している。２００Ｈｚか
ら４００Ｈｚの周波数帯に、特に重大な結果が見られ
る。例えば、これによって数ｋＨｚの領域にあるスパー
ク・プラグの高周波ノイズ信号を遮ることが可能であ
る。実験に使用したエンジンは、約２０００回転／分の
速度の場合、約１７Ｈｚの励起周波数を呈した。さら
に、信号の評価では、時間の経過とともに評価されるの
は完全な信号ではなく、評価に関連する成分のみであ
る。例えば、排気音を評価する場合は、構造由来音をそ
れぞれのシリンダの弁が開く間の間隔だけ評価する。こ
れに対して、燃焼音を評価する場合は、それぞれのシリ
ンダの点火でほぼ開始し、例えばそれぞれのシリンダの
働き行程（膨張行程）の最後で終了する間隔の間、構造
由来音を評価する。
【０００５】原則的に、ニューラル・ネットワークを使
用して複数の、特に全てのシリンダの圧力特性を学習
し、または、代わりにそれぞれ１つのネットワークを利
用して、各シリンダの圧力特性を認識することが可能で
ある。最初の可能性の方が複雑であることが判明してい
るが、必要なネットワーク数は少なくなる。バックプロ
パゲーション学習法でフィードフォワード・ネットワー
クを使用すると都合がよいことが判明した。学習相は、
Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ最適化とモー
メントおよび適応学習規則での学習との両方で作動す
る。モーメントでの学習の場合、特定のエラー限界を下
回るようにするために、より多くの学習サイクルが必要
であった。判明した最小値は、Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍ
ａｒｑｕａｒｄｔの最適化によって決定した周波数ほど
良好な周波数ではなかった。しかし、この場合もＬｅｖ
ｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ最適化の時間利得の
一部が失われる。学習サイクル当たり必要とされる計算
時間が長くなるからである。Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａ
ｒｑｕａｒｄｔ最適化の主な欠点は、入力ニューロン
数、マスクされるニューロン、出力ニューロンおよび教
育パターンの数に応じて、格納すべき行列要素の数が増
加するために、格納要件が大きいことにある。シリンダ
内圧は、学習データを引き出すために検出される。測定
シリンダ内圧と構造由来音測定信号との相関をとるに
は、関連する時間の経過全体で、構造由来音とシリンダ
内圧の相関をとるよう試みるか、構造由来音信号と、エ
ンジンの制御または調整に直接使用できる、または単純
に変数を導くことができるシリンダ内圧の特性変数との
相関をとるよう試みることが可能である。これらの変数
は、例えば燃焼およびそれによってピストン上で実行さ
れる作業から決定される平均指示圧力ｐｍｉでよい。さ
らに、この変数はクランク角度に帰されるシリンダ内圧
の最大上昇値（ｄｐ／ｄα）ｍａｘ、またはクランク角
度に帰されるシリンダ内圧の最大圧力または最大上昇値
の、クランク角度に依存した位置でよい。最大圧力とク
ランク角度の関数であるその位置は、低負荷範囲におけ
る検出の問題により、出力変数として条件付きでのみ適
切であることが明らかになった。対照的に、排気音は燃
焼プロセスと相関があることが明らかになった。実施し
た実験で、時間フーリエ変換を実行した。つまり、測定
信号を周波数スペクトルに関して特定の時間間隔に分解
した。以下の特性変数の１つは、構造由来音の信号から
導けるので有利である。信号パワーＰ：
用して複数の、特に全てのシリンダの圧力特性を学習
し、または、代わりにそれぞれ１つのネットワークを利
用して、各シリンダの圧力特性を認識することが可能で
ある。最初の可能性の方が複雑であることが判明してい
るが、必要なネットワーク数は少なくなる。バックプロ
パゲーション学習法でフィードフォワード・ネットワー
クを使用すると都合がよいことが判明した。学習相は、
Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ最適化とモー
メントおよび適応学習規則での学習との両方で作動す
る。モーメントでの学習の場合、特定のエラー限界を下
回るようにするために、より多くの学習サイクルが必要
であった。判明した最小値は、Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍ
ａｒｑｕａｒｄｔの最適化によって決定した周波数ほど
良好な周波数ではなかった。しかし、この場合もＬｅｖ
ｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ最適化の時間利得の
一部が失われる。学習サイクル当たり必要とされる計算
時間が長くなるからである。Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａ
ｒｑｕａｒｄｔ最適化の主な欠点は、入力ニューロン
数、マスクされるニューロン、出力ニューロンおよび教
育パターンの数に応じて、格納すべき行列要素の数が増
加するために、格納要件が大きいことにある。シリンダ
内圧は、学習データを引き出すために検出される。測定
シリンダ内圧と構造由来音測定信号との相関をとるに
は、関連する時間の経過全体で、構造由来音とシリンダ
内圧の相関をとるよう試みるか、構造由来音信号と、エ
ンジンの制御または調整に直接使用できる、または単純
に変数を導くことができるシリンダ内圧の特性変数との
相関をとるよう試みることが可能である。これらの変数
は、例えば燃焼およびそれによってピストン上で実行さ
れる作業から決定される平均指示圧力ｐｍｉでよい。さ
らに、この変数はクランク角度に帰されるシリンダ内圧
の最大上昇値（ｄｐ／ｄα）ｍａｘ、またはクランク角
度に帰されるシリンダ内圧の最大圧力または最大上昇値
の、クランク角度に依存した位置でよい。最大圧力とク
ランク角度の関数であるその位置は、低負荷範囲におけ
る検出の問題により、出力変数として条件付きでのみ適
切であることが明らかになった。対照的に、排気音は燃
焼プロセスと相関があることが明らかになった。実施し
た実験で、時間フーリエ変換を実行した。つまり、測定
信号を周波数スペクトルに関して特定の時間間隔に分解
した。以下の特性変数の１つは、構造由来音の信号から
導けるので有利である。信号パワーＰ：
【０００６】
【数１】
【０００７】は、例えばそれぞれのシリンダの排気バル
ブの開口付近で燃焼の排気音に割り当てられる特定の時
間間隔などで決定することができる。最大振幅：
ブの開口付近で燃焼の排気音に割り当てられる特定の時
間間隔などで決定することができる。最大振幅：
【０００８】
【数２】
【０００９】は、対応する時間間隔の構造由来音信号の
絶対最大値に対応する。これらの変数を使用することに
より、各シリンダの膨張行程につき、１つの変数しか処
理する必要がないので、学習相でもその後の評価相でも
データの容量を小さくすることが可能であり有利であ
る。排気音の構造由来音、つまり２つの指定変数と、燃
焼の特性変数（平均指示圧力、最大圧力、最大圧力上昇
値）との間に、特に上側負荷範囲内で相関が見られた。
下側負荷範囲内で、一意の割当てが常に可能であるとは
限らず、そのために、ニューラル・ネットワークの学習
の場合、結果の再現性についての問題を生じることがあ
る。同様に、場合によっては、エンジンの牽引された運
転をエンジンの動力による運転から区別すると都合がよ
いことが判明した。というのは、スロットル・バルブの
位置が異なり、負荷状態が異なると、これら２つの運転
状態で同等の排気音になることがあるからである。この
ように運転状態を区別することにより、一意性を提供す
ることが可能である。
絶対最大値に対応する。これらの変数を使用することに
より、各シリンダの膨張行程につき、１つの変数しか処
理する必要がないので、学習相でもその後の評価相でも
データの容量を小さくすることが可能であり有利であ
る。排気音の構造由来音、つまり２つの指定変数と、燃
焼の特性変数（平均指示圧力、最大圧力、最大圧力上昇
値）との間に、特に上側負荷範囲内で相関が見られた。
下側負荷範囲内で、一意の割当てが常に可能であるとは
限らず、そのために、ニューラル・ネットワークの学習
の場合、結果の再現性についての問題を生じることがあ
る。同様に、場合によっては、エンジンの牽引された運
転をエンジンの動力による運転から区別すると都合がよ
いことが判明した。というのは、スロットル・バルブの
位置が異なり、負荷状態が異なると、これら２つの運転
状態で同等の排気音になることがあるからである。この
ように運転状態を区別することにより、一意性を提供す
ることが可能である。
【００１０】シリンダの膨張行程の構造由来音信号の絶
対最大値を、さらなる入力変数として選択した。構造由
来音信号の絶対最大値の代わりに、例えば入力変数とし
て絶対最大値と絶対最小値の合計をとることも可能であ
る。同様に、データの処理を倹約するために、膨張行程
の有意の部分として膨張行程の前半の間のみ、信号を評
価することも可能である。既に述べた特性変数を、出力
変数として使用する。この基準は、下側負荷範囲内では
相関を呈し、上側負荷範囲の方が一意性が低い。同様
に、場合によっては、エンジンの牽引による運転をエン
ジンの動力による運転から区別すると都合がよいことが
明らかになった。というのは、スロットル・バルブの位
置が異なり、負荷状態が異なると、これら２つの運転状
態で同等の排気音になることがあるからである。このよ
うに運転状態を区別することにより、一意性を提供する
ことが可能である。牽引による運転は、例えば１つまた
は複数の歪みゲージを使用することによって動力による
運転から区別することができ、その結果、パワー・トレ
インの捩れを検出することが可能である。この信号は、
例えばニューラル・ネットワークの追加の入力信号とし
て使用することができ、あるいは動力による運転と牽引
による運転とで、異なるネットワークを使用することが
できる。例えば、エンジンの動力による運転に対応する
データのみを使用することも考えられる。２つの基準を
重み付けした方法で組み合わせると、良好な全体的結果
が達成された。つまり、最初に記載した基準は、上側負
荷範囲により強く重み付けし、第２の基準は下側負荷範
囲により強く重み付けする。
対最大値を、さらなる入力変数として選択した。構造由
来音信号の絶対最大値の代わりに、例えば入力変数とし
て絶対最大値と絶対最小値の合計をとることも可能であ
る。同様に、データの処理を倹約するために、膨張行程
の有意の部分として膨張行程の前半の間のみ、信号を評
価することも可能である。既に述べた特性変数を、出力
変数として使用する。この基準は、下側負荷範囲内では
相関を呈し、上側負荷範囲の方が一意性が低い。同様
に、場合によっては、エンジンの牽引による運転をエン
ジンの動力による運転から区別すると都合がよいことが
明らかになった。というのは、スロットル・バルブの位
置が異なり、負荷状態が異なると、これら２つの運転状
態で同等の排気音になることがあるからである。このよ
うに運転状態を区別することにより、一意性を提供する
ことが可能である。牽引による運転は、例えば１つまた
は複数の歪みゲージを使用することによって動力による
運転から区別することができ、その結果、パワー・トレ
インの捩れを検出することが可能である。この信号は、
例えばニューラル・ネットワークの追加の入力信号とし
て使用することができ、あるいは動力による運転と牽引
による運転とで、異なるネットワークを使用することが
できる。例えば、エンジンの動力による運転に対応する
データのみを使用することも考えられる。２つの基準を
重み付けした方法で組み合わせると、良好な全体的結果
が達成された。つまり、最初に記載した基準は、上側負
荷範囲により強く重み付けし、第２の基準は下側負荷範
囲により強く重み付けする。
【００１１】マスクされた層の位相を有し、そのマスク
された層に約５から１０のニューロンを有するニューラ
ル・ネットワークが、これらの入力変数に適しているこ
とが判明した。状況によっては、複数の構造由来音セン
サの信号を構造由来音信号として組み合わせることも可
能である。シリンダ圧力の時間特性を完全に再構築する
ことも可能である。この場合は、入力信号として、帯域
フィルタによって２００Ｈｚから９００Ｈｚ、特に４０
０Ｈｚから６００Ｈｚに濾波した構造由来音信号を使用
することが適切であることが判明した。データの容量を
さらに制限するために、点火ポイントより前約２０度の
クランク角度から点火ポイント後約４０度のクランク角
度までのポイント中にのみ、構造由来音信号を評価し
た。ここでは、信号特性の明白な変動が負荷の関数とし
て観察され、これは割当ての一意性を可能にする。シリ
ンダ圧力の特性を完全に再構築するために、１つのマス
クされた層の位相で、そのマスクされた層に５０のニュ
ーロンがあるネットワークを使用した。 ［図面の簡単な説明］
された層に約５から１０のニューロンを有するニューラ
ル・ネットワークが、これらの入力変数に適しているこ
とが判明した。状況によっては、複数の構造由来音セン
サの信号を構造由来音信号として組み合わせることも可
能である。シリンダ圧力の時間特性を完全に再構築する
ことも可能である。この場合は、入力信号として、帯域
フィルタによって２００Ｈｚから９００Ｈｚ、特に４０
０Ｈｚから６００Ｈｚに濾波した構造由来音信号を使用
することが適切であることが判明した。データの容量を
さらに制限するために、点火ポイントより前約２０度の
クランク角度から点火ポイント後約４０度のクランク角
度までのポイント中にのみ、構造由来音信号を評価し
た。ここでは、信号特性の明白な変動が負荷の関数とし
て観察され、これは割当ての一意性を可能にする。シリ
ンダ圧力の特性を完全に再構築するために、１つのマス
クされた層の位相で、そのマスクされた層に５０のニュ
ーロンがあるネットワークを使用した。 ［図面の簡単な説明］
【図１】ニューラル・ネットワークが学習データを処理
する手順のモードを示す図である。
する手順のモードを示す図である。
【図２】内燃機関における適切なセンサ位置の原理を示
す図である。
す図である。
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 ホルトグレーヴェ，カイ
ドイツ国 シュヴァイクハイム シラー
シュトラーセ 41
(72)発明者 ネスター，ウルリッヒ
ドイツ国 シュトゥットガルト ゲッツ
ェンベルクシュトラーセ 19
(72)発明者 ピシンゲル，ステファン
ドイツ国 アーヘン マルテレンベルゲ
ルヴェーク 20ベー
(56)参考文献 特開 昭62−277535（ＪＰ，Ａ)
特開 平７−260633（ＪＰ，Ａ)
特開 平１−301946（ＪＰ，Ａ)
特表 平６−505090（ＪＰ，Ａ)
独国特許発明19529708（ＤＥ，Ｃ２)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G01L 23/24
G01M 15/00
G01M 17/007
Claims (18)
- 【請求項１】 内燃機関のシリンダ内圧を表す関連変数
を決定する方法であって、前記関連変数が別の測定変数
から導かれ、前記別の測定変数が内燃機関の構造由来音
である方法において、前記関連変数が、ニューラル・ネ
ットワークを使用することによって内燃機関の構造由来
音から導かれるものであり、前記ニューラル・ネットワ
ークが、前記関連変数を表す関連する測定信号を構造由
来音測定信号とともに使用することによって教育され
（１０１）、前記関連変数が、その後、教育されたニュ
ーラル・ネットワークを使用することによって前記測定
された構造由来音から導かれる（１０３）ものであり、
前記関連変数が前記内燃機関を制御するために使用され
るものであることを特徴とする方法。 - 【請求項２】 前記構造由来音信号が時間周波数領域に
変換される（１０１、１０３）ことを特徴とする請求項
１記載の方法。 - 【請求項３】 それぞれのシリンダ内圧を表す全てのシ
リンダの関連変数を導くためにニューラル・ネットワー
クが使用されることを特徴とする請求項１または２記載
の方法。 - 【請求項４】 各場合に１つのシリンダの内圧を表す関
連変数を導くために、１つのニューラル・ネットワーク
がそれぞれ使用されることを特徴とする請求項１または
２記載の方法。 - 【請求項５】 それぞれのシリンダの１つまたは複数の
排気バルブの開放と時間的に関連して生成される構造由
来音信号が、ニューラル・ネットワークの入力変数とし
て使用されることを特徴とする請求項１〜４のいずれか
に記載の方法。 - 【請求項６】 内燃機関の後続の膨張行程におけるそれ
ぞれのシリンダの混合気の点火中に生成される構造由来
音信号が、ニューラル・ネットワークの入力変数として
使用されることを特徴とする、請求項１〜４のいずれか
に記載の方法。 - 【請求項７】 構造由来音信号のパワーがニューラル・
ネットワークの入力変数として使用されることを特徴と
する請求項１〜６のいずれかに記載の方法。 - 【請求項８】 構造由来音信号の絶対最大値を含む変数
がニューラル・ネットワークの入力変数として使用され
ることを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の方
法。 - 【請求項９】 構造由来音信号のパワーと構造由来音信
号の最大値との組合せが入力変数として使用され、前記
構造由来音信号のパワーが、上側負荷範囲内で構造由来
音信号の最大値より高く重み付けされ、前記構造由来音
信号の最大値が、下側負荷範囲内で構造由来音信号のパ
ワーより高く重み付けされることを特徴とする請求項１
〜６のいずれかに記載の方法。 - 【請求項１０】 平均指示シリンダ内圧が関連変数とし
て使用されることを特徴とする請求項１〜９のいずれか
に記載の方法。 - 【請求項１１】 シリンダ内圧の最大値が関連変数とし
て使用されることを特徴とする請求項１〜９のいずれか
に記載の方法。 - 【請求項１２】 クランク角度にともなうシリンダ内圧
の変化が関連変数として使用されることを特徴とする請
求項１〜９のいずれかに記載の方法。 - 【請求項１３】 クランク角度の関数としてのシリンダ
内圧の特性が関連変数として使用されることを特徴とす
る請求項１〜９のいずれかに記載の方法。 - 【請求項１４】 構造由来音センサ（２０１）がエンジ
ン・ブロック（２０２）の外側でそれぞれのシリンダの
燃焼室領域内に取り付けられることを特徴とする請求項
１〜１３のいずれかに記載の方法を実行する装置。 - 【請求項１５】 構造由来音センサ（２１０）がエンジ
ン・ブロック（２０２）の吸気側に取り付けられること
を特徴とする請求項１４記載の装置。 - 【請求項１６】 構造由来音センサ（２０１）がエンジ
ン・ブロック（２０２）の排気側に取り付けられること
を特徴とする請求項１４記載の装置。 - 【請求項１７】 構造由来音センサ（２０１）がノッキ
ング・センサとして同時に使用されることを特徴とする
請求項１４〜１６のいずれかに記載の装置。 - 【請求項１８】 複数の構造由来音センサ（２０１）が
存在することを特徴とする請求項１４〜１７のいずれか
に記載の装置。
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