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Fターム[2G087FF18]の内容

Fターム[2G087FF18]に分類される特許

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【課題】 使用するセンサ数を少なくすることができ、信号処理についても装置の負担を軽減し、高速な処理が可能で自動用オンボード制御パネル等にも使用することができる複数シリンダの作動状態の弁別測定技術を提供すること。
【解決手段】 運転状態にある容積型機械における複数のシリンダを含むシリンダ構造物2の挙動を検出する挙動センサ7をシリンダ内の燃焼ガスとは非接触に前記シリンダ構造物2に取り付け、前記センサからの信号から弁別手段によりそれぞれのシリンダに対応したシリンダ毎の個別の信号を弁別し、前記個別の信号を用いてそれぞれのシリンダの作動状態を表わす信号を導出する。 (もっと読む)


【課題】内燃機関のシリンダごとの燃焼特性を従来技術においてよりもコスト的に有利に決定する燃焼特性の決定方法および装置を提供する。
【解決手段】シリンダごとの燃焼特性(ψVL、T)が、クランク軸回転速度(n)を表わす変数、特にクランク軸伝送器またはカム軸伝送器の信号から決定される、内燃機関のシリンダごとの燃焼特性(ψVL、T)の決定方法において、シリンダごとの燃焼特性が、少なくとも1つのシリンダの燃焼位置(ψVL)およびクランク軸のトルク(T)の少なくともいずれかを含む。 (もっと読む)


【課題】発電用内燃機関の失火を精度良く判定することが出来て、サンプリングレートを遅くすること出来る発電用内燃機関の失火検出方法及び装置の提供。
【解決手段】排気温度の変化率(dT/dt)を求め、発電電力の変化率(|dP/dt|)を求め、排気温度の変化率(dT/dt)と閾値(SLT)とを比較し、発電電力の変化率(dP/dt)と閾値(SLP)とを比較し、両者が閾値よりも失火側にある場合に失火と判定し、それ以外の場合を失火ではないと判定する。或いは、排気温度の変化率と、発電電力の変化率に、それぞれ重み付けをした組み合わせ量(a*dT/dt+b*dP/dt)を求め、係る組み合わせ量を対応する閾値と比較して、失火を判定する。 (もっと読む)


本発明は内燃機関(10)のシャフト(12)に沿った第1の箇所(24)における第1の回転特性量(w1)が測定され、該第1の回転特性量(w1)を利用してシリンダ個別の回転特性量(MF1,wZ1,KWW_Z1,MR1…MFn,wZn,KWW_Zn,MRn)が算出される内燃機関(10)の作動方法に関している。この方法は、前記シャフト(12)に沿った第2の箇所(26)における第2の回転特性量(w2)が測定され、前記第1の回転特性量(w1)と当該第2の回転特性量(w2)とを用いてシリンダ個別の回転特性量(MF1,wZ1,KWW_Z1,MR1…MFn,wZn,KWW_Zn,MRn)が求められる点で傑出している。
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【課題】 この発明は、失火を検出し、その失火気筒を特定するための内燃機関の失火検出装置に関し、判定精度を良好に維持しつつ判定処理を簡素化することができ、これにより、正確かつ判定洩れのない失火検出を可能とすることを目的とする。
【解決手段】 エンジン回転数情報として、爆発サイクル毎に点火或いは着火直後の各気筒のクランク角時間Tを取得する。今回の爆発気筒におけるクランク角時間Tをx座標値とし、前回の爆発気筒におけるクランク角時間Tn−1をy座標値として、xy平面上に今回のプロット点Pをプロットする。前回のプロット点Pn−1から今回のプロット点Pに向かう判定ベクトルPn−1を算出する。判定ベクトルPn−1が、所定の判定基準ベクトルと同一方向であって当該判定基準ベクトル以上の大きさである場合に、前回の爆発気筒に失火が生じていたと判定する。 (もっと読む)


【課題】 内燃機関でのさまざまな用途においてできる限り融通を利かせて使用できるように燃焼室壁に装着する光学装置のための覗き構造を改良すること。
【解決手段】 燃焼室壁3の孔2に装着されたケーシング4を備えた光学装置用覗き構造1。ケーシング4の燃焼室側に入射・出射光学素子6が備えられ、入射・出射光学素子6とは反対側に自動調芯位置決め座7が設けられ、光学装置10の終端部分11に自動調芯位置決め座7が接続する。自動調芯位置決め座7が円錐状座面8を有し、光学装置10を固定する組み付けねじ部9を設けた円筒状のガイド部材が前記円錐状座面8に接続している。 (もっと読む)


内燃機関と共に使用する仮想シリンダ圧力センサ。このセンサは、それぞれ異なるシリンダ圧力変数を推定するために使用される1つまたは複数の独立モジュールを有する。各モジュールは、物理的なシリンダ圧力センサおよび実際のエンジンからの測定データを使用して訓練される。モジュールは、訓練された後、同じエンジン・タイプのエンジン制御ユニットに組み込まれ、それらが訓練された値を推定し、予測するために使用することができる。
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