JP7414828B2 - 物理量検出装置 - Google Patents

Description

本発明は、物理量検出装置に関する。

特許文献１には、オフセット電圧補正装置に関し、「オフセット電圧補正装置は、所定の温度範囲を所定の間隔で分割した補正対象温度ごとに対応する補正データを記憶するＥＥＰＲＯＭと、加速度センサの温度を検出する温度センサと、検出された検出温度に対して互いに隣接するとともに、検出温度よりも低い第１の補正対象温度に対応する第１の補正データと、検出温度よりも高い第２の補正対象温度に対応する第２の補正データとをＥＥＰＲＯＭから読み出すＲＯＭ・Ｉ／Ｆと、読み出された第１の補正データと第２の補正データとの差分を、温度センサからの出力値の全ビットから補正データに使用されるビットを減算した残りのビット数で除算した値を検出温度の補正データとして算出する補正演算回路とを備える」ことが記載されている。

特開２００４－２９４１１０号公報

内燃機関に吸入される吸入空気の流量を検出する物理量検出装置（例えば、エアフローセンサなど）では、吸入空気の流量が少ないと、かかる流量を示す入力値をＡＤ変換した１６ビット相当のデジタル値の変化量が非常に小さくなり、分解能不足による出力特性のばらつきが生じてしまう。そのため、物理量検出装置のＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）におけるＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）の演算分解能を向上させることにより、出力特性のばらつきを低減させる方法が考えられる。

演算分解能を従来の１６ビットから２０ビットに上げた場合、通常、演算に用いる定数などを格納しているＬＳＩ内部のメモリについても２０ビットのものを用いる。その場合、従来のメモリ（１６ビット）に比べて１６倍もの容量を有するメモリを用いることになるため、要求されるスペックに対して高機能なメモリを備えることになり、コスト高になってしまう。そのため、メモリのスペックを抑えつつ、演算分解能を向上させることが求められている。

特許文献１に記載のオフセット電圧補正装置では、補正マップ入力値を温度値と補完演算値に分割し、補正マップの格子点間の差分を補完演算値で除算して補完値を算出することでメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）に格納する補正マップのデータ点数（容量）を削減している。しかしながら、メモリおよび補正演算回路は、いずれも同じ分解能（１６ビット）であるため、同文献ではメモリのスペックを抑えつつ、演算分解能を向上させることについて考慮されていない。

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、メモリ容量の増加を抑制しつつ、演算分解能を向上させることができる物理量検出装置を提供することである。

上記課題を解決する本発明の物理量検出装置は、被計測気体の物理量を検出する物理量検出センサと、該物理量検出センサの検出値に応じた補正量を記録した格納部と、前記検出値と前記補正量とを用いて、前記検出値の出力調整を行う演算部と、を備え、前記格納部の分解能は、前記演算部の演算分解能よりも低いことを特徴とする。

本発明によれば、メモリ容量の増加を抑制しつつ、演算分解能を向上させることができる。本発明に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、上記した以外の、課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

第一実施形態の物理量検出装置（エアフローセンサ）における内部構成の一例を示した図。 演算部の内部構成の一例を示した図。 ２０ビットのデータ幅における入力値の割り当て状況の一例を示した図。 エアフローセンサのセンサ特性の一例を示した図。 図４における補正量（補正マップの出力値）ΔＸと吸入した空気流量との関係の一例を示した図。 第二実施形態のエアフローセンサにおける演算部の内部構成概要の一例を示した図。 ２０ビットのデータ幅における入力値の割り当て状況の一例を示した図。 ゲイン項の切り替えによる補正量特性の一例を示した図。 吸入した空気流量に関する検知誤差の改善の一例を示した図。 エアフローセンサにおける演算部の内部構成の一例を示した図。

以下、本発明の一実施形態について説明する。

＜第一実施形態＞
図１は、本実施形態に係る物理量検出装置における内部構成の一例を示した図である。
本実施形態の物理量検出装置は、例えば内燃機関に吸入される吸入空気の流量を検出するエアフローセンサ１００を想定する。エアフローセンサ１００は、吸入空気（被計測気体）の物理量を検出し、検出信号を出力する物理量検出センサと、ＬＳＩとを備えている。

エアフローセンサ１００は、物理量検出センサにより検出された空気流量の出力値（検出値）を補正するために、ＬＳＩ内部の演算部１１０により補正演算を行う。具体的には、エアフローセンサ１００は、物理量検出センサから出力された空気流量を示す検出信号（例えば、空気流量を示す電圧値を含んだ信号）をＬＳＩ内のＡ／Ｄ変換器でデジタル値に変換し、演算部１１０による補正演算の後、信号変換してセンサ出力する。

ＬＳＩは、図示するように、演算部１１０（例えば、ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）と、メモリ１２０（例えば、ＥＥＰＲＯＭ）とを備え、メモリ１２０は１６ビット演算領域に属し、演算部１１０は２０ビット演算領域に属している。また、１６ビット演算領域内のメモリ１２０には、検出した空気流量の検出値に応じた補正量であって、検出値を補正するための補正演算に用いられる定数が格納（記録）されている。すなわち、情報の格納部として機能するメモリ１２０の補正量分解能は１６ビットであり、これは演算部１１０の演算分解能（２０ビット）に比べて低分解能に設定されている。

演算部１１０は、検出した空気流量の検出値を補正する補正演算を行うことで出力調整を行う。演算部１１０は、補正演算を行う前に、メモリ１２０内の補正量ΔＸをテーブル変換により参照し、１６ビットのメモリ１２０と、２０ビットの演算部１１０との分解能差（４ビット）を低減するための演算処理を行い、分解能差を低減した補正量を算出する。また、演算部１１０は、算出した補正量の値を用いて検出値の補正演算を行う。演算部１１０は、高分解能（２０ビット）で検出値の演算処理を行い、演算結果の値Ｙを信号変換して最終出力値としてセンサ出力する際に出力分解能（１６ビット）にスケーリング変換を行う。

図２は、演算部１１０の内部構成の一例を示した図である。図示するように、演算部１１０は、Ａ／Ｄ変換された空気流量の検出値Ｘに対してスケーリング変換を行い、変換後の値Ｘ１を算出する。また、演算部１１０は、１６ビット演算領域内のメモリ１２０を参照し、空気流量の検出値Ｘ（あるいはＸ１）に応じた補正量ΔＸを補正マップ１５０に格納する。また、演算部１１０は、補正量ΔＸにオフセット項Ｋ１（１６０）を加算した値ΔＸ１に対してゲイン項Ｇ１（１７０）を乗算することにより、メモリ１２０と演算部１１０との分解能差を低減した補正量ΔＸｎ（図２ではΔＸ４）を算出する。なお、オフセット項Ｋ１（１６０）の加算に関する説明は、後述の図５を用いて行う。

図３は、２０ビットのデータ幅における入力値の割り当て状況の一例を示した図である。図示するように、２０ビットのデータ幅において、ビット番号１９に近い側が上位ビットであり、ビット番号０に近い側が下位ビットである。２０ビットの演算分解能で補正演算を行う場合、上位ビット側に高流量域を表現する入力値が割り当てられ、下位ビット側に低流量域を表現する入力値が割り当てられる。なお、「＊」は、対応するビット番号に対応する流量域を表すための値が入力されていることを示している。

図３の行Ｐは、補正量ΔＸが、ビット番号０～１５に入力値を有する１６ビットの情報であり、高流量域を表現する上位４ビット分の情報が含まれていないことを示している。
なお、補正量ΔＸが上位４ビット分の情報を有しないのは、補正量ΔＸが１６ビット演算領域にあるメモリ１２０内に格納されていた１６ビットの情報であり、２０ビット演算領域内の演算部１１０との分解能差に起因するものである。

ここで、図２および図３を用いて、メモリ１２０と演算部１１０との分解能差を低減するための演算処理について説明する。

演算部１１０は、メモリ１２０から参照した補正マップ１５０を用いて補正量ΔＸを算出し、その算出した補正量ΔＸに対し、オフセット項Ｋ１（１６０）を加算してΔＸ１を求める。そして、ΔＸ１にゲイン項Ｇ１（１７０）＝１６を乗算した場合、図３の行Ｑに示すように、入力値を有するビット番号は、ΔＸ１と比較して左側に４ビット分シフトする。すなわち、ゲイン項Ｇ１（１７０）の乗算により、下位側４ビット（ビット番号０～３）分の情報が失われ、１刻みではなく１６（４ｂｉｔ）刻みのＥＥＰＲＯＭ定数設定となるが、上位側４ビット（ビット番号１６～１９）分の情報が得られる。

また、ΔＸ１にゲイン項Ｇ１（１７０）＝８を乗算した場合、図３の行Ｒに示すように、入力値を有するビット番号は、ΔＸ１と比較して左側に３ビット分シフトする。すなわち、ゲイン項Ｇ１（１７０）の乗算により、下位側３ビット（ビット番号０～２）分の情報が失われるが、上位側３ビット（ビット番号１６～１８）分の情報が得られる。

なお、ΔＸ１に所定値のゲイン項Ｇ１（１７０）を乗算した場合、図３の行Ｓに示すように、入力値を有するビット位置は、ΔＸ１と比較して左側に２ビット分シフトする。すなわち、ゲイン項Ｇ１（１７０）の乗算により、入力値を有していないビット位置を上位側と下位側とに各々２ビット分ずつ配置することができる。

演算部１１０は、補正量ΔＸ１にゲイン項Ｇ１（１７０）を乗算することにより、入力値を有しないビット位置を適宜調整することができる。

そして、補正量ΔＸ１に対してゲイン項Ｇ１（１７０）を含む演算式により、低分解能であるメモリ１２０と高分解能の演算部１１０との分解能差を低減させた補正量を算出することができる。

なお、演算部１１０は、オフセット項Ｋ１（１６０）およびゲイン項Ｇ１（１７０）を含む演算（演算式：ΔＸ４＝ΔＸ＋Ｋ１×Ｇ１）の実施後、かかる補正量ΔＸ４とＸ１とを用いて補正演算を行い、値Ｙを求める。

このようなエアフローセンサ１００によれば、メモリ容量の増加を抑制しつつ、演算分解能を向上させることができる。特に、エアフローセンサは、所定の演算式を用いて、低分解能のメモリと高分解能の演算部との分解能差を低減させた補正量を用いて補正演算を行う。これにより、エアフローセンサは、メモリ容量の増加を抑制しつつ、演算分解能の向上を実現することができる。

図４は、エアフローセンサ１００のセンサ特性の一例を示した図である。図示するように、横軸は吸入した空気流量の大きさＱａｉｒ［Ｋｇ／ｈ］を示し、縦軸はエアフローセンサの出力値ＡＦＳ［ｄｉｇｉｔ］を示している。また、破線で示した曲線はスケーリング変換前における空気流量（生データ）の検出値Ｘを示し、実線で示した曲線はスケーリング変換後の検出値Ｘ１を示している。また、一点鎖線で示した直線は、補正演算後の値Ｙの目標特性を示している。

図５は、図４における補正量（補正マップ１５０の出力値）ΔＸと吸入した空気流量との関係の一例を示した図である。図示するように、横軸は空気流量の大きさＱａｉｒ［Ｋｇ／ｈ］を示し、縦軸は補正量［ｄｉｇｉｔ］を示している。また、破線で示した曲線は検出値Ｘに対してスケーリング変換を行っていない補正量ΔＸを示し、実線で示した曲線は、検出値Ｘに対してスケーリング変換を行った場合の補正量ΔＸを示している。

ここで、図４および図５を用いて、図２に示すスケーリング変換（二点調整）の処理について説明する。図４に示すように、破線で示す検出値Ｘと実線で示す値Ｙの目標特性との間には比較的広い間隔が空いており、補正量ΔＸが大きいことが分かる。そのため、図５に示すように、スケーリング変換を行わない場合、補正量ΔＸの範囲Ａが広く、補正量ΔＸを表現するのに２０ビットのデータ範囲を用いることが必要となっている。

これに対し、検出値Ｘに対してスケーリング変換を行った場合、図４における破線Ｘは実線Ｘ１に変換される。実線Ｘ１は、スケーリング変換を行わない破線Ｘと比べて、値Ｙの目標特性までの間隔が小さくなる。これは、補正量ΔＸの値が小さく設定できることを示しており、そのため、図５に示すように、補正量ΔＸのデータ範囲を範囲Ａから範囲Ｂに縮小することができ、補正量ΔＸを１９ビットのデータ範囲内に収めることができるようになる。

すなわち、検出値Ｘに対してスケーリング変換を行うことで、補正マップ１５０への入力時点の出力特性Ｘ１と、補正演算後の値Ｙの目標特性との差分を小さくし、その結果、補正量ΔＸを表現するために用いるデータ範囲を縮小することができる。そのため、演算分解能のデータ範囲（２０ビット）を全て用いることなく補正量ΔＸを表現することができるようになる。その結果、エアフローセンサ１００は、メモリ容量の増加を抑制しつつ、演算分解能を向上させることができる。

なお、スケーリング変換は、検出値Ｘに対してｎ次式（ｎは整数）を用いた演算を行うことで実現される。例えば、図４に示す実線Ｘ１は、一次式（ｙ＝ａｘ＋ｂ、ａ，ｂは定数）を用いたスケーリング変換により破線Ｘを変換したものである。一次式では、定数ａ、ｂのみを用いたシンプルな演算式のため、扱い易いというメリットがある。また、一次式のスケーリング変換は、用いる定数の数が少ないため、メモリ容量の増加を抑制し、演算部の処理負担を軽減できるメリットがある。

また、スケーリング変換に二次式（例えば、ｙ＝ａｘ^２＋ｂｘ＋ｃ）あるいはｍ次式（ｍは３以上の整数）を用いた場合、スケーリング変換後の曲線の形状を細かく調整することができる。そのため、直線で示す値Ｙの目標特性との間の間隔をより細かく狭めることができ、補正量ΔＸのデータ幅（データ範囲）をより小さくできるメリットがある。なお、一次式では、ｘ＝流量の検出値Ｘを用いたが、ｍ次式の場合、例えばｘ１＝流量の検出値α、ｘ２＝温度β、ｘ３＝湿度γなど所定の要素に対応する値が用いられれば良い。

ここで、図２に示すオフセット項Ｋ１（１６０）を用いた演算について説明する。図５に示すように、スケーリング変換後の補正量ΔＸを示す曲線は、１９ビットのデータ範囲の中でも下側半分に位置している。ここで、所定値のオフセット項Ｋ１（１６０）を補正量ΔＸに加算すると、補正量ΔＸの曲線の位置を上下方向に平行にシフト（移動）させることができる。具体的には、所定値であるオフセット項Ｋ１（１６０）を補正量ΔＸに加算することにより、補正量ΔＸの曲線位置を上方向にシフトさせ、１８ビットのデータ範囲内に収まるように調整することができる。

このように、補正量ΔＸにオフセット項Ｋ１（１６０）を加算することで、補正量ΔＸの用いるデータ範囲をより狭めることができる。すなわち、オフセット項Ｋ１（１６０）による演算を行うことにより、演算部との分解能差を小さくすることができるため、その結果として、エアフローセンサ１００は、メモリ容量の増加を抑制しつつ、演算分解能を向上させることができる。

＜第二実施形態＞
図６は、第二実施形態のエアフローセンサ１００における演算部１１０の内部構成の一例を示した図である。図示するように、本実施形態に係る演算部１１０は、補正マップ１５０から出力された補正量ΔＸの大きさに応じて、演算に用いるゲイン項Ｇ１（１８０）およびゲイン項Ｇ２（１９０）を切り替えて選択する、という特徴を有している。なお、図示するＫ１は、第一実施形態で説明したオフセット項による演算処理と同様であるため、詳細な説明は省略する。

具体的には、演算部１１０は、補正マップ１５０から出力された補正量ΔＸと所定の閾値（例えば、メモリ１２０内に格納されているものとする）とを比較する。そして、補正量ΔＸが閾値以上の場合、演算部１１０は、ゲイン項Ｇ２（１９０）を乗算し、入力値を有しないビット位置を上位ビット側にシフトさせる。一方で、補正量ΔＸが閾値未満の場合、演算部１１０は、ゲイン項Ｇ１（１８０）を乗算し、入力値を有しないビット位置を下位ビット側にシフトさせる。なお、ゲイン項Ｇ１（１８０）またはＧ２（１９０）を用いた演算後の補正量を各々、補正量ΔＸ１またはΔＸ２とし、図示するΔＸ３は、ΔＸ１またはΔＸ２のいずれか一方の補正量を示すものである。

図７は、２０ビットのデータ幅における入力値の割り当て状況の一例を示した図である。同図の行Ｑ１に示すように、補正量ΔＸにゲイン項Ｇ１（１８０）を乗算することにより、入力値を有するビット位置を高流量域側にシフトさせることができる。すなわち、ゲイン項Ｇ１（１８０）を用いた演算により、演算部１１０は、ビット番号１６～１８といった上位ビット側に入力値を割り当てることができる。このような演算により、高流量域側をより重点的に補正可能な補正量ΔＸ１を算出することができる。

また、同図の行Ｒ１に示すように、補正量ΔＸにゲイン項Ｇ２（１９０）を乗算することにより、入力値を有するビット位置を低流量域側にシフトさせることができる。すなわち、ゲイン項Ｇ２（１９０）を用いた演算により、演算部１１０は、ビット番号０～２といった下位ビット側に入力値を割り当てることができる。このような演算により、低流量域側をより重点的に補正可能な補正量ΔＸ２を算出することができる。

演算部１１０は、補正量ΔＸの値に応じて、異なるゲイン項を含む複数の演算式を適宜切り替えて選択する。補正量ΔＸが閾値以上の場合、補正量ΔＸにゲイン項Ｇ２（１９０）を乗算する演算式が選択され、その演算結果である補正量ΔＸ２が補正量ΔＸ３とされる。そして、補正量ΔＸが閾値未満の場合、補正量ΔＸにゲイン項Ｇ１（１８０）を乗算する演算式が選択され、その演算結果である補正量ΔＸ１が補正量ΔＸ３とされる。これにより、演算部１１０は、高演算精度が求められる閾値以上の補正量領域において、上位ビットを用いないようにスケーリング変換が行われ、重点的に演算分解能を向上させることができる。

図８は、ゲイン項の切り替えによる補正量特性の一例を示した図である。図示するように、横軸は、吸入した空気流量の大きさＱａｉｒ［Ｋｇ／ｈ］を示し、縦軸は補正量［ｄｉｇｉｔ］を示している。基準線Ｌ１は、ゲイン項を切り替えるための閾値（基準値）を示している。実線３０２は、補正量ΔＸ３を示している。破線３０１は、補正量ΔＸ＊Ｇ１を示している。低流量域の補正量ΔＸ２は、高分解能化（Ｇ１／Ｇ２）されている。一点鎖線３０３は、補正量ΔＸ４を示している。補正量ΔＸ４の曲線は、補正量ΔＸ３にオフセット項Ｋ２を加算したものであり、補正量ΔＸ３の曲線をオフセット項Ｋ２の分だけ下位方向に平行シフトしたものである。

図示するように、補正量ΔＸが閾値（基準値Ｌ１）以上の領域では、補正量ΔＸは低流量域にある。低流量域は、下位側の１６ビットのデータ範囲で表現できる。したがって、演算部１１０は、入力値を有するビット位置を下位ビット側に重点的に割り当てるために、低流量域用のゲイン項Ｇ２（１９０）を使用して補正量ΔＸ２（＝ΔＸ＊Ｇ２）を算出する。これにより、閾値以上の領域における補正量ΔＸ３は、実線３０２で示すように、１６ビットのデータ範囲に収まる。

また、補正量ΔＸが閾値（基準値Ｌ１）未満の領域では、補正量ΔＸは比較的高流量域にある。この場合、演算部１１０は、入力値を有するビット位置を上位ビット側に重点的に割り当てるために、乗算に用いる対象をゲイン項Ｇ１（１８０）に切り替える。つまり、高流量域用のゲイン項Ｇ１（１８０）を使用して補正量ΔＸ１（＝ΔＸ＊Ｇ１）を算出する演算式が選択される。

演算部１１０は、補正量ΔＸにゲイン項Ｇ１（１８０）を乗算して算出された補正量ΔＸ１を補正量ΔＸ３とする。図８に示すように、閾値未満の領域における補正量ΔＸ３は、実線３０２で示す曲線で表すことができる。

図９は、吸入した空気流量に関する検知誤差の改善の一例を示した図である。図示するように、横軸は、吸入した空気流量の大きさＱａｉｒ［Ｋｇ／ｈ］を示し、縦軸は空気流量の検知誤差の大きさｄＱ／Ｑ［％］を示している。また、破線で示す曲線３１１は１６ビット演算精度を示し、一点鎖線で示す曲線３１２は、オフセット項Ｋ１（１６０）を加算した演算による２０ビット相当の演算精度を示している。また、実線で示す曲線３１３は、低流量域におけるゲイン項Ｇ２（１９０）を用いた演算による２０ビット相当の演算精度を示している。なお、一点鎖線の曲線３１２と実線の曲線３１３とが合流する段差３１４は、ゲイン項の切り替え点を示している。

図９において曲線３１１で示すように、１６ビットの演算精度では、低流量域における分解精度が足りないため、演算誤差が大きいことが分かる。一方で、オフセット項Ｋ１（１６０）による演算処理を行った場合、曲線３１２で示すように、低流量域における演算誤差が約半分程度に改善されていることが分かる。

さらに、所定の閾値（基準値）に対する補正量ΔＸの大きさに応じてゲイン項の大小（Ｇ２、Ｇ１）を切り替えることにより、適宜、表現したい流量域に対応するビット位置に入力値を割り当てることができる。そのため、曲線３１３で示すように、検知流量の演算誤差を著しく低減させることができる。

このように、本実施形態に係るエアフローセンサによれば、閾値に対する補正量の大小に応じて適宜、ゲイン項を切り替えることにより、表現したい流量域のビット位置に対して適宜、入力値を割り当てることができる。これにより、演算部は、高演算精度が求められる補正量領域において、重点的に演算分解能を向上させることができる。

なお、演算部１１０は、空気流量の検出値Ｘ（生データ）に対して閾値を持たせ、閾値以上の検出値すなわち高流量の場合と、閾値未満の検出値すなわち低流量の場合とで、演算に用いるゲイン項を切り替えるようにしても良い。

このようなエアフローセンサによっても、補正量ΔＸに対して閾値を持たせた場合と同様に、演算部は、高演算精度が求められる補正量領域において、重点的に演算分解能を向上させることができる。また、スケーリング変換後の検出値Ｘ１に対して閾値を持たせても良い。

図１０は、検出値Ｘ１に対して閾値を持たせた場合のエアフローセンサ１００における演算部１１０の内部構成の一例を示した図である。図示するように、演算部１１０は、スケーリング変換後の検出値Ｘ１が閾値以上の場合（すなわち、高流量の場合）と、閾値未満の場合（すなわち、低流量の場合）とで、演算に用いるゲイン項を切り替える。このようなエアフローセンサによっても、高演算精度が求められる補正量領域において、重点的に演算分解能を向上させることができる。

なお、前述の実施形態では、低流量域および高流量域について重点的に演算分解能を向上させることについて説明したが、本発明では、例えば中流領域について重点的に演算分解能を向上させることも可能である。具体的には、前述のスケーリング変換において、ｍ次式（ｍは３以上の整数）を用いることでスケーリング変換後の曲線形状を所望の形状となるよう調整し、さらに補正量ΔＸに対する閾値を設けることにより、中流量域において重点的に演算分解能を向上させることができる。

以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は、前記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の精神を逸脱しない範囲で、種々の設計変更を行うことができるものである。例えば、前記の実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態や変形例の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

１００・・・エアフローセンサ（物理量検出装置）、１１０・・・演算部、１２０・・・メモリ、１５０・・・補正マップ、１６０・・・オフセット項、１７０、１８０、１９０・・・ゲイン項

Claims (5)

1. 被計測気体の物理量を検出する物理量検出センサと、
   該物理量検出センサの検出値に応じた補正量を記録した格納部と、
   前記検出値と前記補正量とを用いて、前記検出値の出力調整を行う演算部と、
   を備え、
   前記格納部の分解能は、前記演算部の演算分解能よりも低く、
   前記演算部は、
   前記物理量検出センサの検出値を用いて、前記補正量のデータ範囲を縮小させるスケーリング変換を行い、
   前記演算部は、
   前記格納部から参照した前記補正量に対して前記格納部の分解能と前記演算部の演算分解能との分解能差を低減する演算を行い、
   前記スケーリング変換による算出値と、該算出値に対する所定の閾値との関係に応じて、前記演算に用いる所定の演算式を切り替える
   ことを特徴とする物理量検出装置。
2. 前記演算部は、
   一次式を用いて前記スケーリング変換を行う
   ことを特徴とする請求項１に記載の物理量検出装置。
3. 被計測気体の物理量を検出する物理量検出センサと、
   該物理量検出センサの検出値に応じた補正量を記録した格納部と、
   前記検出値と前記補正量とを用いて、前記検出値の出力調整を行う演算部と、
   を備え、
   前記格納部の分解能は、前記演算部の演算分解能よりも低く、
   前記演算部は、
   前記格納部から参照した前記補正量に対して前記格納部の分解能と前記演算部の演算分解能との分解能差を低減する演算を行い、
   前記演算部は、
   前記補正量と、該補正量に対する所定の閾値との関係に応じて前記演算に用いる所定の演算式を切り替える
   ことを特徴とする物理量検出装置。
4. 被計測気体の物理量を検出する物理量検出センサと、
   該物理量検出センサの検出値に応じた補正量を記録した格納部と、
   前記検出値と前記補正量とを用いて、前記検出値の出力調整を行う演算部と、
   を備え、
   前記格納部の分解能は、前記演算部の演算分解能よりも低く、
   前記演算部は、
   前記格納部から参照した前記補正量に対して前記格納部の分解能と前記演算部の演算分解能との分解能差を低減する演算を行い、
   前記演算部は、
   前記物理量検出センサの検出値と、該検出値に対する所定の閾値との関係に応じて、前記演算に用いる所定の演算式を切り替える
   ことを特徴とする物理量検出装置。
5. 前記演算部は、
   前記検出値が前記閾値以上の場合、演算分解能のデータ範囲の上位ビット側に情報を割り当てるための前記演算式を選択し、
   前記検出値が前記閾値未満の場合、演算分解能のデータ範囲の下位ビット側に情報を割り当てるための前記演算式を選択する
   ことを特徴とする請求項４に記載の物理量検出装置。

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