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公开(公告)号：CN101790677A
公开(公告)日：2010-07-28
申请号：CN200880101840.X
申请日：2008-07-23
IPC: G01L23/22
CPC classification number: G01L23/225
Abstract: 爆震传感器的输出信号由多个带通滤波器过滤，以提取多个频带(f1-f4)的振动波形分量。乘到各个频带的振动波形分量上的加权系数(G1-G4)以这样的方式被建立以使其随着各个频带的噪声强度变得更大而成为小的值。因此，根据各个频带的噪声强度的影响，多个频带的振动波形分量通过加权被合成。即使当噪声被叠加到任意频带的振动波形分量上时，也可以减小噪声的影响和合成各个频带的振动波形分量，并且准确的爆震确定也可以基于复合振动波形而作出。
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公开(公告)号：CN101084423B
公开(公告)日：2012-05-02
申请号：CN200580044075.9
申请日：2005-12-20
IPC: G01L23/22
CPC classification number: G01L23/225
Abstract: 发动机ECU执行包含以下步骤的程序：通过在多个时刻上比较发动机的振动波形与预先存储的爆燃波形模型来计算相关系数K的步骤(S104)，K是和振动波形与爆燃波形模型之间的偏差有关的值；基于计算所得相关系数K中的最大相关系数K计算爆燃强度N的步骤(S106)；如果爆燃强度N大于预定基准值(S108中的是)，判定为发动机爆燃的步骤(S110)；如果爆燃强度N不大于预定基准值(S108中的否)，判定为发动机不爆燃的步骤(S114)。
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公开(公告)号：CN101413453B
公开(公告)日：2011-02-16
申请号：CN200810171176.8
申请日：2005-04-21
Abstract: 本发明公开一种内燃机爆震判定装置和包含该装置的点火控制系统。发动机ECU执行包括以下步骤的程序：在预定的爆震检测口处检测发动机的振动波形(S100)；判定所检测到的振动波形和存储在存储器中的爆震波形模型在预定的范围内是否匹配；如果模型和所检测到的振动波形在预定的范围内匹配(S102中的“是”)，则判定发动机爆震(S104)；如果模型和所检测到的振动波形在预定的范围内不匹配(S102中的“否”)，那么判定发动机没有爆震(S108)。
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公开(公告)号：CN101213435B
公开(公告)日：2010-12-01
申请号：CN200680024152.9
申请日：2006-06-19
IPC: G01L23/22
CPC classification number: G01L23/225
Abstract: 发动机ECU200包括带通滤波器(1)(410)、带通滤波器(2)(420)和带通滤波器(3)(430)。带通滤波器(1)(410)从爆震传感器检测到的振动中仅仅提取出第一频带A的振动。带通滤波器(2)(420)从爆震传感器检测到的振动中仅仅提取出第二频带B的振动。带通滤波器(3)(430)从爆震传感器检测到的振动中仅仅提取出第三频带C的振动。第一至第三频带A-C的带宽相同。发动机ECU(200)计算这些频带的合成波形中振动大小的峰值，并基于峰值判定是否发生爆震。
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公开(公告)号：CN101413453A
公开(公告)日：2009-04-22
申请号：CN200810171176.8
申请日：2005-04-21
Abstract: 本发明公开一种内燃机爆震判定装置和包含该装置的点火控制系统。发动机ECU执行包括以下步骤的程序：在预定的爆震检测口处检测发动机的振动波形(S100)；判定所检测到的振动波形和存储在存储器中的爆震波形模型在预定的范围内是否匹配；如果模型和所检测到的振动波形在预定的范围内匹配(S102中的“是”)，则判定发动机爆震(S104)；如果模型和所检测到的振动波形在预定的范围内不匹配(S102中的“否”)，那么判定发动机没有爆震(S108)。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101044383A
公开(公告)日：2007-09-26
申请号：CN200580012574.X
申请日：2005-04-21
IPC: G01L23/22
Abstract: 发动机ECU执行包括以下步骤的程序：在预定的爆震检测口处检测发动机的振动波形(S100)；判定所检测到的振动波形和存储在存储器中的爆震波形模型在预定的范围内是否匹配；如果模型和所检测到的振动波形在预定的范围内匹配(S102中的“是”)，则判定发动机爆震(S104)；如果模型和所检测到的振动波形在预定的范围内不匹配(S102中的“否”)，那么判定发动机没有爆震(S108)。
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公开(公告)号：CN112629648B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202010932405.4
申请日：2020-09-08
Applicant: 丰田自动车株式会社
IPC: G01H17/00
Abstract: 内燃机的点火正时控制装置包括存储装置和处理器。所述存储装置存储第1已学习神经网络和第2已学习神经网络。所述处理器构成为：在点火正时被延迟了的下一周期中，基于使用所述第2已学习神经网络算出的代表所述爆震强度的值的推定值的预测值与使用所述第1已学习神经网络算出的代表所述爆震强度的值的推定值之差，进行再下一周期中的所述点火正时的延迟控制。所述处理器构成为：在所述差比预先确定的设定值大时，不进行使所述再下一周期中的所述点火正时延迟的控制。
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公开(公告)号：CN112629650A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202010945152.4
申请日：2020-09-10
Applicant: 丰田自动车株式会社
Abstract: 内燃机的点火正时控制装置包括：存储装置，其存储有正常信号生成模型和第1已学习神经网络，所述正常信号生成模型构成为将爆震传感器的输出值作为输入，输出从该输出值除去了噪声成分值后的爆震成分值，所述第1已学习神经网络事先被进行了学习以使得在将爆震的输出值和所述已除去噪声输出值中的任一方作为输入，输出代表爆震强度的值的推定值；和处理器，其将爆震传感器的输出值输入到正常信号生成模型，并且，将已除去噪声输出值输入到第1已学习神经网络，取得所述推定值，基于所取得的所述推定值来进行点火正时的延迟控制。
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公开(公告)号：CN102227552A
公开(公告)日：2011-10-26
申请号：CN200980147905.9
申请日：2009-11-20
Applicant: 丰田自动车株式会社
CPC classification number: F02D41/2445 , F02D19/0628 , F02D19/0649 , F02D19/088 , F02D35/027 , F02D41/0025 , F02D41/2448 , F02D41/2451 , F02D41/248 , F02D2200/0612 , F02P5/152 , Y02T10/36 , Y02T10/46
Abstract: 使用对发动机的依赖于时间的变化引起的点火定时变化量进行补偿的多点学习值AGdp(n)以及用于对除上述发动机随时间变化以外的因素引起的点火定时变化量进行补偿的基本学习值AG(i)，本发明的设备对点火定时的控制目标值进行校正。在发动机的依赖于时间的变化以相当大的程度影响点火定时的多点学习范围n中，控制目标使用多点学习值AGdp(n)和基本学习值AG(i)来校正。在除多点学习范围n以外的范围内，控制目标仅仅使用基本学习值AG(i)进行校正。通常，仅仅在多点学习范围n中允许多点学习值AGdp(n)的学习，在除多点学习范围n以外的范围内仅仅允许基本学习值AG(i)的学习。当判断为存在燃料已被馈送到燃料箱的可能性时，禁止多点学习值AGdp(n)的学习达后续的预定时间段(如果步骤S103或步骤S104中为否)。
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公开(公告)号：CN112629649B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202010938991.3
申请日：2020-09-09
Applicant: 丰田自动车株式会社
IPC: G01H17/00
Abstract: 内燃机的点火正时控制装置具备多个带通滤波器、存储有多个第1已学习神经网络的存储装置以及处理器，该多个带通滤波器分别仅使爆震传感器的输出值的各自不同的频带通过，该多个第1已学习神经网络构成为分别被输入频带的带通滤波器的输出值。各神经网络被事先进行学习以使得在被输入了滤波后的带通滤波器的输出值时输出代表爆震强度的值的推定值。处理器使用从所取得的推定值除去了特异的推定值后的一部分推定值来算出最佳推定值，基于所算出的最佳推定值来进行点火正时的延迟控制。
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