株式会社小野測器の深層学習（AI）を応用したガソリンエンジンにおけるノッキング解析技術が、 このたび公益法人自動車技術会が主催する 第72回自動車技術会賞「論文賞」を受賞しました。
自動車技術会賞は、1951年に自動車工学および自動車技術の向上発展を奨励することを目的として設けられ、自動車技術における多大な貢献・功績に対し贈られます。
「論文賞」は、過去3年間に自動車工学または自動車技術の発展に寄与する論文を発表した個人および共著者に贈られます。
論文賞
受賞対象
深層学習によるエンジン放射音からのノッキング音と筒内圧の推定方法（第1報～第3報）
受賞者
笠原 太郎（かさはら たろう）
渡部 光（わたべ ひかる）
池田 太一（いけだ たいち）
吉越 洋志（よしこし ひろし）
受賞理由
内燃機関の表面から放射される音（以下、放射音）には、エンジンを運転する際のエンジンを構成する構造体の機械的振動に起因するものと、燃焼騒音に起因するものとが混在する。
本論文では、エンジン放射音をマイクロホンで計測し、放射音のペクトログラム（各時間周波数の音圧強度を表す二次元マップ）から機械的振動による音と燃焼騒音とを分離するフィルターを生成する Deep Neural Networkを用いることで、エンジン放射音からノッキング音を分離できることを実証しました。
この技術開発により、エンジン燃焼室に筒内圧力センサーを装着すること無しに放射音からノッキングの発生を検出し、ノッキング音の大きさを評価することを可能にした。
この技術はエンジンの点火時期適合試験における工数の削減と、燃費向上および静粛化に資するものであり高く評価される。
※受賞理由：公益社団法人 自動車技術会HP「自動車技術会賞 技術教育賞リーフレット」より引用
【ご参考】
