JPH0777147A

JPH0777147A - エンジンノック制御方法

Info

Publication number: JPH0777147A
Application number: JP6192546A
Authority: JP
Inventors: Rimas S Milunas; リマス・ステイシーズ・ミルナス; William Joseph Bolander; ウィリアム・ジョセフ・ボランダー
Original assignee: Saturn Corp
Current assignee: Saturn Corp
Priority date: 1993-08-16
Filing date: 1994-08-16
Publication date: 1995-03-20
Also published as: DE69432112T2; CA2125934A1; DE69432112D1; EP0639711A2; EP0639711A3; CA2125934C; US5560337A; EP0639711B1

Abstract

(57)【要約】【目的】内燃機関のエンジンノック制御のための点火
時期の修正を高精度で行なえるようにする。【構成】ファジイ論理を適用して、内燃機関の点火時
期の修正を、ノック状態の検出結果に応じ、且つ、エン
ジンノック発生傾向の判定結果に応じて行なう。所定の
知識ルールベースを備えた推論エンジンが、入力信号集
合の適用に応答してメンバシップ関数集合から真理値集
合を生成する。真理値集合に含まれる複数の真理値を、
各々の真理値がエンジンノック発生傾向を表わす相対強
度と絶対強度との両方に応じて組み合わせて信頼度の値
を求め、この信頼度の値に基づいて点火遅角の修正量を
決定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、点火時期を制御する方
法と、内燃機関の点火時期に補正を加える方法とに関す
る。

【０００２】

【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】内燃機
関であるエンジンのシリンダノックを検出するというこ
とは、既に公知となっている。例えば、ある周波数を有
するエンジンの振動の振幅及び持続時間が、シリンダノ
ックの存在の有無を示す指標となり得ることが知られて
いる。そのため従来のノック検出方法では、例えば、校
正して決定したある周波数を有するエンジンの振動エネ
ルギを計測して、その振動エネルギの持続時間と大きさ
とに基づいてノックの存在の有無を診断するようにして
いた。また、その診断によってノックが存在しているこ
とが判明した場合に、そのノックを軽減ないし除去する
ように点火時期を修正するということも行なわれてい
た。しかしながら、このノック制御のための点火時期の
修正は、通常、それを行なうことによって、エンジン性
能や燃料消費量といった、ノック制御以外の制御目標の
達成度を低下させることになるため、その修正を行なう
か否かは、慎重に判断せねばならない。より具体的に
は、ノック制御のための点火時期の修正を行なうのは、
ノックに伴う周知の様々な悪影響を緩和することが真に
必要とされているときにだけに限るべきである。点火時
期の修正が真に必要とされているか否かを診断するため
には高精度のノック検出が必要である。

【０００３】簡単な周波数解析に基づいてノックの存在
の有無を診断する従来のノック検出方式は、その診断に
とって重要な周波数を有するノイズがあると、それによ
って大きな影響を受ける。通常の内燃機関のノック検出
を行なう場合には、この種のノイズは、例えばピストン
とシリンダ壁との接触や、吸排気弁の弁座への着座等
の、周期的事象に原因して発生することがある。ノイズ
によって大きな影響を受けるようであると、誤ったノッ
ク検出結果を発生してしまうおそれがあり、ひいては不
必要で有害な点火時期の修正が行なわれることにもな
る。

【０００４】ある種のエンジン動作状態とエンジンのノ
ック発生傾向との間には、関数関係が存在するというこ
とが指摘されている。そこで、動作状態の検出結果によ
って示された、エンジンの現在動作レベルにおける、そ
のエンジンのノック発生傾向の評価結果を用いて、検出
された振動が単なるノイズではなくノックを表わしてい
るという判断の信頼度を判定することができる。

【０００５】幾つかのエンジン動作状態の検出結果と、
それら動作状態に対応した夫々の固定スレショルド値と
を比較することによって、エンジンのノック発生傾向を
評価するという方法が提案されている。この方法では、
ある動作状態の検出結果の値がそれに対応した固定スレ
ショルド値より大きいかそれとも小さいかという二値的
比較結果を、夫々の動作状態について導出し、それら一
連の二値的比較結果に基づいてノック発生傾向を評価す
ることになる。このような二値的比較結果に基づいた評
価では、夫々のパラメータの検出値と、それらに対応し
た夫々の固定スレショルド値との間の差の大きさという
価値ある情報が廃棄されてしまうため、ノック発生傾向
の評価結果の精度が低くなっており、一方、点火時期を
不必要なときにも遅らせてエンジン性能を損なってしま
う可能性が高くなっている。

【０００６】本発明の目的は、点火時期を制御するため
の、改良した方法を提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明は、その１つの局
面においては、内燃機関のシリンダ内のノック状態の検
出結果に応じて点火時期を制御する方法を提供するもの
であり、この方法は、ノック状態の検出結果に応じて点
火遅角コマンドを決定するステップと、所定エンジン動
作状態集合に含まれる複数のエンジン動作状態を検出す
るステップと、前記所定エンジン動作状態集合に含まれ
る前記複数のエンジン動作状態の検出結果に基づいて複
数のメンバシップ関数を設定するステップと、設定した
前記複数のメンバシップ関数を、知識ルールベースを有
するファジイ推論エンジンに適用して、設定した前記複
数のメンバシップ関数の適用に対する応答としての複数
の真理値から成る真理値集合を生成するステップと、前
記真理値集合に含まれる前記複数の真理値の所定関数と
して点火遅角修正量を算出するステップと、算出した前
記点火遅角修正量に基づいて前記点火遅角コマンドに修
正を加えるステップとを含んでいることを特徴とする方
法である。

【０００８】本発明は、その別の１つの局面において
は、所定ルールベースを備えた推論エンジンに複数の入
力値を適用することによって内燃機関の点火時期に補正
を加える方法を提供するものであり、この方法は、エン
ジンノックを検出するステップと、所定エンジン動作状
態集合に含まれる複数のエンジン動作状態を検出するス
テップと、前記所定エンジン動作状態集合に含まれる前
記複数のエンジン動作状態をそれらエンジン動作状態に
対応したメンバシップ関数集合に含まれる複数の所定メ
ンバシップ関数に適用することによって、複数の入力値
から成る入力値集合を生成するステップと、前記入力値
集合に含まれる前記複数の入力値を前記推論エンジンに
適用することによって、該入力値集合に対応した複数の
真理値から成る真理値集合を生成するステップと、前記
真理値集合に含まれる前記複数の真理値の所定関数とし
てエンジンノック発生傾向の評価結果を生成する評価結
果生成ステップと、エンジンノックの検出結果に応じ、
且つ、エンジンノック発生傾向の前記評価結果に応じ
て、前記点火時期に補正を加えるステップとを含んでい
ることを特徴とする方法である。

【０００９】以上の方法はいずれもファジイ論理を用い
たものであり、そのため、固定したスレショルドと二値
的比較結果とを採用した場合に生じる欠点が回避されて
いると共に、制御における評価を行なうために知識ルー
ルベースの全体を利用することが可能となっている。

【００１０】好適実施例においては、複数のエンジン動
作パラメータを検出し、検出したそれら複数のエンジン
動作パラメータに対して、複数の重み付けしたメンバシ
ップ関数から成るメンバシップ関数集合による正規化を
施すようにしている。更に、それら正規化を施したパラ
メータを、所定のルールベースに従ってエンジンモデル
（推論エンジン）の中を通過させることによって、複数
の真理値から成る真理値集合を形成し、それら複数の真
理値は、その各々がエンジンノック発生傾向についての
情報を提供するものである。それら真理値に対して個々
にポジション付けを行ない、このポジション付けは、そ
れら真理値の個々の、判断を誤らせるノック情報の原因
になる可能性に応じて行なう。更にそれら真理値に対し
て、それら真理値どうしの間の相対的な重み付けをし
て、ノック発生傾向の評価結果へのそれら真理値の相対
的な寄与の大きさを表わすようにする。続いて、ポジシ
ョン付けして重み付けしたそれら真理値を組み合わせ
て、１つのノック信頼度の値を形成する。このノック信
頼度の値の大きさは、検出した複数のエンジン動作パラ
メータから成るエンジン動作パラメータ集合に対応した
ノック状態の検出結果におくべき、信頼度を表わしてい
る。

【００１１】このノック信頼度の値に基づいてノック対
応点火遅角信号に修正を施すようにすれば、その点火遅
角が適切であるということについての、判定された信頼
性レベルを反映させることができるようになる。

【００１２】或いはまた、エンジンの使用寿命が尽きる
までの間、そのエンジン動作レベルの関数として、ノッ
ク対応遅角値に学習を施し、その遅角値を格納し、その
遅角値に修正を施し続けるようにした適合性点火遅角方
式に、上記のノック信頼度の値を利用して、その信頼度
の値に応じて、その学習の程度が修正されるようにする
こともできる。

【００１３】以上によって、ノック制御プロセスが、ノ
ック発生傾向を評価し、且つ、ノック状態の検出結果に
対しては直接的にそれに応じ、エンジン動作状態の検出
結果に対しては学習性をもってそれに応じて、エンジン
ノックを補償している間中、様々なエンジン動作パラメ
ータについての価値ある情報が維持されるようにしてい
る。

【００１４】

【実施例】以下に図面を参照しつつ、本発明の実施例に
ついて説明して行く。先ず図１について説明すると、内
燃機関であるエンジン１０へは吸気管１４を介して吸入
空気と燃料とが供給されており、この吸気管１４におい
て、一般的な吸気管絶対温度センサ１６で吸気管空気温
度ＭＡＴを測定すると共に、一般的なＭＡＰセンサ１８
で吸気管絶対空気圧力ＭＡＰを測定している。

【００１５】エンジンのクランクシャフト（不図示）等
のエンジン出力軸と一体にディスク４０が回転するよう
にしてある。また、一般的な可変磁気抵抗センサ４２を
備えている。可変磁気抵抗センサ４２は、ディスク４０
上に形成されている複数の歯部が傍らを通過するのを検
出して周期的信号ＲＰＭを出力することができる位置に
配設してあり、この周期的信号ＲＰＭは、ディスク４０
の回転速度に比例した周波数、従って、エンジン出力軸
の回転速度に比例した周波数を持った信号になる。一般
的な熱電対等で構成した温度センサ２０をエンジンに取
付けてあり、この温度センサ２０は、エンジン冷却水温
度を検出してその温度を表わす信号ＴＥＭＰを出力する
ことができる位置に配設してある。

【００１６】更には、ノック・センサ２２を備えてお
り、このノック・センサ２２には適当な振動センサを使
用すれば良く、また、ノックに関連したエンジン・パラ
メータを表わす信号を発生するその他の種類のセンサを
使用しても良く、例えば、所定周波数範囲内の周波数を
持ったエンジン振動エネルギを検出するセンサ等を使用
することができる。ノック・センサ２２からの出力信号
はノック処理装置２４へ供給されており、このノック処
理装置２４は、ノック・センサ２２からの出力信号に含
まれているノイズを大幅に減少させてノック信号ＫＮＯ
ＣＫＣＮＴを生成するように構成してある。ノック信号
ＫＮＯＣＫＣＮＴは、例えばカウント値の形態の信号で
あって、そのカウント値を、ノック・センサ２２がノッ
ク事象を検出したことが識別される度にインクリメント
し、且つ、周期的にクリアするようにしたものとすれば
良い。

【００１７】エンジン制御装置２６は、中央処理装置
（ＣＰＵ）２８と、幾種類かのデータ記憶装置とを含ん
でおり、それらはいずれも従来公知の構成要素である。
またそれらデータ記憶装置には、リード・オンリ・メモ
リ（ＲＯＭ）３２、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡ
Ｍ）３４、それに不揮発性ランダム・アクセス・メモリ
（ＮＶＲＡＭ）３０が含まれている。このエンジン制御
装置２６は、ＭＡＴ、ＭＡＰ、ＴＥＭＰ、ＫＮＯＣＫＣ
ＮＴ、それにＲＰＭ等の入力信号を処理して、様々なエ
ンジン制御アクチュエータへ向けた出力コマンドを発生
する。それらエンジン制御アクチュエータには、例えば
エンジン１０への燃料供給量や空気供給量を制御するも
のや、エンジン１０の点火を制御するものがある。エン
ジンへの燃料供給量や空気供給量の制御は、一般的な方
式によって行なわれ、例えば所望のエンジン性能、燃料
消費量、それにエンジン排気ガス中汚染物質レベル等が
得られる空燃比を維持することを目的として行なわれ
る。

【００１８】エンジン制御装置２６が発生する点火コマ
ンドは、従来の一般的なものであるが、ただしその点火
コマンドの点火時期の制御を、本実施例では、図２、図
３、及び図４のルーチンに従った算出処理によって行な
っている。エンジン制御装置２６は、それらの図のルー
チンを点火制御の分野において広く知られている方式で
周期的に実行して、ＳＰＡＲＫ・ＣＯＭＭＡＮＤの値を
算出する。算出したＳＰＡＲＫ・ＣＯＭＭＡＮＤの値は
エンジン制御装置２６の中の記憶装置（例えばＲＡＭ３
４）に格納しておき、複数の点火プラグ３８のうちの少
なくとも１個を点火させるときに、その格納してある値
を点火制御装置３６へ送出する。点火を行なうには、信
号ＲＰＭによって表わされるエンジンの角度位置に基づ
いて、周知のエンジン制御方式に従って行なうようにす
れば良い。点火制御装置３６はＳＰＡＲＫ・ＣＯＭＭＡ
ＮＤに必要な調節を施して、複数の点火プラグ３８のう
ちの該当する点火プラグへ適切なコマンドを送出し、こ
れもまた当業界において広く知られている方式で行なわ
れる。

【００１９】本好適実施例の点火制御は、ノックを緩和
するために、エンジンノック状態の検出結果に応じ、更
にエンジンノック発生傾向の評価結果にも応じて、点火
時期に修正を加えるようにしたものである。本好適実施
例においては、エンジン制御装置２６が一連のステップ
を実行することによって、それらの処理が行なわれるよ
うにしてあり、例えば、ＲＯＭ３２に一連の処理操作を
記憶させておき、それら一連の処理操作を、エンジン制
御装置２６の動作中に、このエンジン制御装置２６が、
例えば１２．５ミリ秒に１回という頻度で周期的に実行
するようにしておけば良い。

【００２０】更に詳しく説明すると、図２、図３、及び
図４に示したそれら一連の処理操作は、図２のステップ
６０から開始される。このルーチンは、開始されたなら
ばステップ６２へ進み、そこでは、ＫＮＯＣＫＣＮＴ、
ＴＥＭＰ、ＭＡＰ、ＲＰＭ、それにＭＡＴ等の入力信号
の現在値を読み取る。これら入力信号に対しては、エン
ジン制御装置２６において、アナログ信号を処理するた
めの一般的なフィルタ処理方法を用いてフィルタ処理を
施し、信号ノイズ等をはじめとするそれら入力信号の中
に存在している妨害成分を減少させるようにしてもよ
い。

【００２１】その具体的な例を挙げるならば、例えば米
国特許第５１６３４０４号に記載されているように、信
号ＫＮＯＣＫＣＮＴに対して先ず、エンジン制御装置２
６の中に設定したタイミング・ウィンドウによってフィ
ルタ処理を施し、その後に、その処理を施した信号ＫＮ
ＯＣＫＣＮＴを図２及び図３のルーチンで使用するよう
にし、またその際に、エンジン制御装置２６が、シリン
ダ上死点ＴＤＣを基準として表わした、ノック状態が発
生しているエンジン回転位置とエンジン回転位置ウィン
ドウとの間の関係に基づいて、ノック処理装置２４から
供給されるＫＮＯＣＫＣＮＴに対して、選択的にフィル
タ処理を施すようにすれば良い。

【００２２】入力信号を読み取ったならば、続いてこの
ルーチンはステップ６４へ進み、そこでは基礎点火時期
を決定する。基礎点火時期の決定には、当業界において
広く知られている方法を用いれば良く、例えば、エンジ
ン１０から検出したＲＰＭやＭＡＰ等をはじめとするエ
ンジン動作に関する入力値の関数として、基礎点火時期
を決定するようにしても良い。更に具体的な例を挙げる
ならば、例えばＲＰＭ及びＭＡＰに基づいた２次元行列
の形のルックアップ・テーブルを予め作成してＲＯＭ３
２に格納しておき、ＲＰＭ信号及びＭＡＰ信号の現在検
出値に従ってそのルックアップ・テーブルから値を取り
出すことによって、基礎点火時期の値をＲＯＭ３２から
取り出せるようにしておいても良い。更には、こうして
得られた基礎点火時期の値に、当業界において広く知ら
れているように、ＴＥＭＰや燃料組成等をはじめとする
その他の様々なエンジン動作パラメータによる修正を加
えるようにしても良い。この基礎点火時期の値は、エン
ジンの、これから点火しようとしているシリンダのシリ
ンダ上死点ＴＤＣを基準として、そこからの角度によっ
て表わすようにするのが好都合である。

【００２３】ステップ６４で基礎点火時期を求めたなら
ば、続いてステップ６６において、ノック・カウント値
の変化分ＤＥＬＴＡＫを、現在ノック・カウント値ＫＮ
ＯＣＫＣＮＴと、図２及び図３のルーチンを前回実行し
たときに得られたノック・カウント値ＯＬＤＫＮＯＣＫ
ＣＮＴとの差分に比例する値として算出する。このＤＥ
ＬＴＡＫは、潜在的エンジンノック状態が新たに検出さ
れたことを表わすものである。続いてステップ６８にお
いて、現在カウント値ＫＮＯＣＫＣＮＴを、ＯＬＤＫＮ
ＯＣＫＣＮＴの値として格納する。続いてこのルーチン
はステップ７０へ進み、そこではＡＴＴＡＣＫ・ＲＡＴ
Ｅを算出する。このＡＴＴＡＣＫ・ＲＡＴＥは、ノック
と点火遅角との間に存在する一般的に知られている関係
を利用して、検出されたノック・カウント値の変化分に
基づいてノック対応遅角の角度を算出するための変換係
数である。広く知られているように、このＡＴＴＡＣＫ
・ＲＡＴＥの値は、エンジン回転速度ＲＰＭの関数とし
て求めることができ、例えばＲＯＭ３２の中に設定した
ルックアップ・テーブルから取り出せるようにしておけ
ば良い。ＡＴＴＡＣＫ・ＲＡＴＥの値を求めたならば、
続いてこのルーチンはステップ７２〜８８へ進み、それ
らのステップでは、現在検出されているノック状態に適
合した遅角の角度を求める。

【００２４】それらステップ７２〜８８について更に詳
しく説明すると、このルーチンは、ステップ７２へ進ん
だならば、先にステップ６２で読み取った入力信号に基
づいて、一連のメンバシップ関数、即ち、パラメータ・
スレショルドを求める。図５〜図１４に、本実施例で使
用しているメンバシップ関数の集合に含まれる個々のメ
ンバシップ関数を示した。それらメンバシップ関数は、
一般的なファジイ論理による制御に適合したものであ
り、入力信号を所定のルールベースのドメインに従って
カテゴリに区分し、そして各カテゴリの中で入力信号を
正規化するものである。本実施例においては、ルールベ
ースが、メンバシップ関数のカテゴリとして以下に示す
カテゴリを必要とすることが分かっている。入力信号カテゴリ変数名ＴＥＭＰ低冷却水温度ＬＯＣＴ高冷却水温度ＨＩＣＴ非低冷却水温度ＮＯＴＬＯＣＴＭＡＰ低圧力ＬＯＭＡＰ高圧力ＨＩＭＡＰＲＰＭ低回転速度ＬＯＲＰＭ高回転速度ＨＩＲＰＭＴＯＴＡＬ・ＲＥＴＡＲＤ小遅角総計ＬＯＲＥＴＡＲＤ大遅角総計ＨＩＲＥＴＡＲＤＭＡＴ高空気温度ＨＩＭＡＴ

【００２５】メンバシップ関数の出力の大きさは、その
メンバシップ関数に対応したカテゴリへの「帰属度」を
表わす。例えば、低冷却水温度メンバシップ関数の出力
ＬＯＣＴは、図５に示すように、冷却水温度が低冷却水
温度領域に帰属する程度を一般的に表わすものである。
図６は、高冷却水温度メンバシップ関数の出力ＨＩＣＴ
の大きさの中に反映された高冷却水温度領域における同
様の関係を表わしている。冷却水温度の検出値ＴＥＭＰ
が低冷却水温度領域に帰属しない程度は、図７に示すよ
うに「非低」冷却水温度メンバシップ関数の出力ＮＯＴ
ＬＯＣＴの大きさによって表わされる。

【００２６】エンジン吸気管絶対圧力ＭＡＰを本実施例
の推論エンジンのルールベースに適用できるようにする
ために、２つのメンバシップ関数によってこのエンジン
吸気管絶対圧力ＭＡＰを量的に表わすようにしている。
更に詳しく説明すると、図８に示すように、出力ＬＯＭ
ＡＰを発生するメンバシップ関数が、低圧力領域へのＭ
ＡＰの「帰属度」を表わし、また、図９に示すように、
出力ＨＩＭＡＰを発生するメンバシップ関数が、高圧力
領域へのＭＡＰの「帰属度」を表わすようにしている。

【００２７】エンジン回転速度ＲＰＭを本実施例の推論
エンジンのルールベースに適用できるようにするため
に、２つのメンバシップ関数によってこのエンジン回転
速度ＲＰＭを量的に表わすようにしている。それらのう
ちの１つは出力ＬＯＲＰＭを発生するメンバシップ関数
であり、これは図１０に示すように、低エンジン回転速
度領域へのＲＰＭの「帰属度」を表わし、もう１つは出
力ＨＩＲＰＭを発生するメンバシップ関数であり、これ
は図１１に示すように、高エンジン回転速度領域へのＲ
ＰＭの「帰属度」を表わす。

【００２８】エンジン点火遅角総計ＴＯＴＡＬ・ＲＥＴ
ＡＲＤには、本実施例において考慮される推論エンジン
のルールベースの必要に従って、２つのカテゴリを割当
ててある。更に詳しく説明すると、図１２に示すよう
に、出力ＨＩＲＥＴＡＲＤを発生するメンバシップ関数
が、大点火遅角総計領域へのＴＯＴＡＬ・ＲＥＴＡＲＤ
の「帰属度」を表わし、また、図１３に示すように、出
力ＬＯＲＥＴＡＲＤを発生するメンバシップ関数が、小
点火遅角総計領域へのＴＯＴＡＬ・ＲＥＴＡＲＤの「帰
属度」を表わすようにしている。ＴＯＴＡＬ・ＲＥＴＡ
ＲＤは、当業者の間では広く知られているように、ノッ
ク対応遅角を含めた、エンジン点火遅角への全ての寄与
要因を加え合わせた総計である。ＴＯＴＡＬ・ＲＥＴＡ
ＲＤに関係した以上の２つのメンバシップ関数には、最
新に算出したＴＯＴＡＬ・ＲＥＴＡＲＤの値を、即ち、
図２及び図３のルーチンを前回実行したときに算出した
ＴＯＴＡＬ・ＲＥＴＡＲＤの値を使用すれば良い。

【００２９】最後に、吸気管空気温度ＭＡＴには、本実
施例において考慮される推論エンジンのルールベースに
適用するためのカテゴリとして、１つのカテゴリだけが
割当てられており、このカテゴリに関しては、図１４に
示すように、出力ＨＩＭＡＴを発生するメンバシップ関
数が、この高空気温度領域へのＭＡＴの「帰属度」を表
わすようにしている。

【００３０】図５〜図１４に示した具体的なメンバシッ
プ関数は、あくまでも本発明の一実施例を説明するため
の具体例に過ぎず、なぜならば、エンジンノック発生傾
向を評価するためにそれに関連したルールベースが必要
に応じて利用する入力信号の組合せには、様々なものが
あり得るからである。

【００３１】説明を図２のステップ７２へ戻し、図５〜
図１４に示した様々な関係に基づいて夫々のメンバシッ
プ関数の出力値を決定したならば、続いてこのルーチン
はステップ７４へ進み、そこでは、それらメンバシップ
関数を知識ルールベースに適用して、一般的なファジイ
論理を利用した制御技法に従ってそれらメンバシップ関
数の夫々に対応した真理値を算出することにより、それ
ら真理値から成る真理値集合を求める。それらメンバシ
ップ関数からこの真理値集合への変換は、図４に示して
あり、これについては後に詳細に説明する。メンバシッ
プ関数の変換に使用するルールベースを構成する個々の
ルールは、それらメンバシップ関数の、エンジンノック
発生傾向への影響度を解析することによって求めること
ができ、更に具体的には、例えば制御されたテスト環境
において、選択した１つまたは幾つかのエンジン入力信
号を変化させつつエンジンノック発生傾向を解析し、そ
して、変化させた複数のエンジン入力信号の各々につい
ての、ないしは、変化させた複数のエンジン入力信号の
各々の組合せについての関数として、エンジンノック発
生傾向の感受性を記録するようにすれば良い。

【００３２】ステップ７４で一連の真理値を求めたなら
ば、続いて、この図２及び図３のルーチンはステップ７
６へ進み、そこでは、この図２及び図３のルーチンの今
回の実行において、エンジンノック発生傾向を表わす信
頼度の値を算出するために使用する、局所変数の初期化
を行なう。更に具体的には、ステップ７６では、指数
「ｎ」を「１」に設定し、変数ＮＵＭ及び変数ＤＥＮＵ
Ｍをクリアする。

【００３３】続いてこのルーチンはステップ７８〜８６
へ進み、それらステップでは、先にステップ７４で求め
た一連の真理値の、重み付け合計値であるＫＣＯＮＦＩ
Ｄを算出する。更に詳しく説明すると、このルーチンは
先ずステップ７８へ進み、そこでは、指数「ｎ」が
「８」を超えているか否かを判定し、この「８」という
値は、本実施例において算出処理にかかわる真理値の個
数である。「ｎ」が「８」を超えていたならば、このル
ーチンはステップ８６へ進み、このステップ８６につい
ては後に詳述する。一方、「ｎ」が「８」以下であった
ならば、このルーチンはステップ８０へ進み、そこで
は、次の式に従って、「ｎ」で表わされている真理値に
重み付けした値をＮＵＭの現在値へ加える。ＮＵＭ＝ＮＵＭ＋ＴＲＵＴＨ（ｎ）＊ＰＯＳ（ｎ）＊Ｗ
ＥＩＧＨＴ（ｎ）この式において、ＴＲＵＴＨ（ｎ）は、先にステップ７
４で求めた一連の真理値のうちの第ｎ番真理値であり、
ＰＯＳ（ｎ）は、第ｎ番ポジション値であり、また、Ｗ
ＥＩＧＨ（ｎ）は、第ｎ番重み値である。これらのうち
ポジション値は、例えば校正を実行する際に求めておく
値であり、そのポジション値が付随している真理値が、
エンジンノック発生傾向をどの程度の強度で表わす真理
値であるかということを示した値である。本実施例で
は、このポジション値を、正規化して「０」と「１０」
との間の値にしている。ある真理値に付随しているポジ
ション値が例えば「０」のような小さな値であれば、そ
の真理値によって表わされているエンジン動作状態は小
さなノック発生傾向を伴うエンジン動作状態であり、一
方、ある真理値に付随しているポジション値が例えば
「１０」のような大きな値であれば、その真理値によっ
て表わされているエンジン動作状態は大きなノック発生
傾向を伴うエンジン動作状態である。

【００３４】前述の重み値は、個々のルールがエンジン
ノック発生傾向を表わす程度の間の相違を反映させるこ
とを目的として、真理値どうしの間の相対的な重み付け
のために使用している値である。本実施例では、この重
み値を、正規化して「０」と「１０」との間の値にして
いる。ある真理値に付随している重み値が「０」に近い
値であれば、それは、その真理値が、エンジンノック発
生傾向の徴候を殆ど提供しない真理値であり、より大き
な重み値が付随している別の真理値によって容易に克服
される真理値であることを表わしている。一方、ある真
理値に付随している重み値が「１０」に近い値であれ
ば、それは、その真理値が、その他の真理値と比較し
て、エンジンノック発生傾向についてのより多くの情報
を提供する真理値であることを表わしている。

【００３５】本好適実施例において、夫々の真理値に付
随させるポジション値及び重み値の典型的な値は次に示
すとおりである。真理値ポジション値重み値１０１０２７．５２．５３０１０４２．５２５０１０６８２７１０２．５８１０２．５この表の第１番から第８番までの真理値が、具体的にど
の真理値であるのかは、図４に示した通りである。例え
ば第７番と第８番の真理値はそれらに付随するポジショ
ン値が「１０」であり、このことは、第７番の真理値ま
たは第８番の真理値が充分な値をもっているときには、
最大級に大きなノック発生傾向が存在しているというこ
とを示している。しかしながら、それら真理値に付随し
ている重み値は「２．５」という比較的小さな値であ
り、このことは、第７番ないし第８番の真理値以外の別
の真理値が充分な値をもってノック発生傾向の存在を示
している場合には、第７番ないし第８番の真理値が、そ
の別の真理値と比べて、比較的劣勢であるということを
示している。従って、例えば第１番、第３番、第５番の
真理値のように大きな重み値が付随している真理値が、
第７番ないし第８番の真理値と同程度の大きさをもって
存在している場合には、その大きな重み値が付随してい
る真理値によって、第７番ないし第８番の真理値は圧倒
される。

【００３６】更に詳しく説明すると、第１番、第３番、
及び第５番の真理値は、付随しているポジション値が
「０」であり、このことは、それら真理値が充分な値を
もっているときには、小さなノック発生傾向しか存在し
ないということを示している。そのため、たとえ第７番
ないし第８番の真理値が充分な値をもっていても、それ
と同時に、第１番、第３番、ないし第５番の真理値が充
分な値をもっているならば、ノック発生傾向が存在する
ことの信頼度は低くあるべきであり、そうするために、
第１番、第３番、ないし第５番の真理値には比較的大き
な重み値を付随させてある。

【００３７】図２のステップ８０に説明を戻して、この
ステップ８０の第ｎ回目の反復実行を行なってＮＵＭを
算出したところであるものとする。続いてこのルーチン
はステップ８２へ進み、そこでは、次の式に従ってＤＥ
ＮＵＭを算出する。ＤＥＮＵＭ＝ＤＥＮＵＭ＋ＴＲＵＴＨ（ｎ）＊ＷＥＧＨ
Ｔ（ｎ）続いてこのルーチンは指数「ｎ」をインクリメントし、
そして再びステップ７８を実行する。

【００３８】以上のステップ７８〜８４の処理を、この
ファジイ論理制御のためのルールベースの全ての真理値
について完了したならば、このルーチンはステップ８６
へ進み、そこでは、ノック信頼度の値であるＫＣＯＮＦ
ＩＤを、ＮＵＭをＤＥＮＵＭで割った商として算出す
る。このＫＣＯＮＦＩＤは、正規化して「０」と「１」
との間の値にし、また一般的に「ＰＯＳ（）入力」（ポ
ジション値入力）の正規化を反映した値にする。ＫＣＯ
ＮＦＩＤの値が「０」であれば、それは、ルールベース
の全体の判断として、現在エンジン動作レベルには、エ
ンジンノック発生傾向が殆ど全く付随していないと判断
されたことを表わしており、一方、ＫＣＯＮＦＩＤの値
が「１」であれば、それは、ルールベースの全体の判断
として、現在エンジン動作レベルには、非常に大きなエ
ンジンノック発生傾向が付随していると判断されたこと
を表わしている。後に説明するように、従来の一般的な
ノック検出方法によってノック状態を検出したならば、
その検出結果の値をＫＣＯＮＦＩＤを用いて減少させ、
その後に、その減少させた値を用いて適切なノック対応
点火遅角を決定したり、その減少させた値を適合性ノッ
ク制御方法に適用したりすることができる。

【００３９】ステップ８６でＫＣＯＮＦＩＤを算出した
ならば、続いてこのルーチンはステップ８８へ進み、そ
こでは、ノック対応点火遅角値であるＫＲＥＴＡＲＤの
値を次の式に従って算出する。ＫＲＥＴＡＲＤ＝ＯＬＤＫＲＥＴＡＲＤ＋ＤＥＬＴＡＫ
＊ＡＴＴＡＣＫ・ＲＡＴＥ＊ＫＣＯＮＦＩＤこの式において、ＯＬＤＫＲＥＴＡＲＤは、元々は、図
２及び図３のルーチンを前回実行したときに算出したノ
ック対応点火遅角値であるが、ただし、周期的に減衰処
理を施して「ゼロ遅角」へ近付けて行くようにしている
値であり、これについては後に説明する。上式を用いる
ことによって、検出された潜在的ノック状態に応じてノ
ック対応点火遅角値に施す修正の修正量が、ＫＣＯＮＦ
ＩＤによって減少させられており、即ち、ノック信頼度
が高ければ（ＫＣＯＮＦＩＤが大きければ）一度に大き
な修正を加えることが許されるが、ＫＣＯＮＦＩＤが小
さくなるにつれて修正量が縮小され、ＫＣＯＮＦＩＤが
「０」のときには、遅角の修正は全く許されなくなる。
ＫＣＯＮＦＩＤが「０」であるということは、現在エン
ジン動作レベルではエンジンノックは発生しないはずで
あると判断されたことを表わしている。

【００４０】ステップ８８（図３）でＫＲＥＴＡＲＤを
算出したならば、続いてこのルーチンはステップ９０へ
進み、そこでは、ＫＲＥＴＡＲＤをＯＬＤＲＥＴＡＲＤ
とすることによってＯＬＤＲＥＴＡＲＤの値を更新す
る。このＯＬＤＲＥＴＡＲＤの値には、ノック対応点火
遅角の一般的な制御方法で行なわれているように、その
値を「ゼロ遅角」へ近付けて行くための減衰処理を周期
的に施すようにし、この処理は、例えば、所定時間ごと
に割込みによって起動されるルーチンを利用して行なう
ことができる。更に具体的には、本実施例では、エンジ
ン制御装置２６の動作中に約１００ミリ秒ごとに、ＯＬ
ＤＫＲＥＴＡＲＤとして格納してある値をその大きさの
２６％ずつ減少させるようにしており、それによって、
ノック対応点火遅角を「０」へ近付くように減衰させて
いる。本実施例における、ＯＬＤＫＲＥＴＡＲＤを減衰
させるルーチンは図示していないが、例えば、ＲＯＭ３
２に一連の命令を格納しておき、エンジン制御装置２６
の所定時間ごとの周期的な割込みの発生時に、それら一
連の命令を実行するようにしておけば良い。

【００４１】説明を図３に戻して、ステップ９０でＯＬ
ＤＫＲＥＴＡＲＤの値を更新したならば、続いてこのル
ーチンはステップ９２へ進み、そこでは、図２及び図３
のルーチンを今回実行している間に潜在的エンジンノッ
ク状態が検出されたか否かを判定する。もしそれが検出
されていたならば、ステップ６６に関して先に説明した
ように、ＫＮＯＣＫＣＮＴの値の増大という結果が生じ
ているはずである。そこで、ＤＥＬＴＡＫが「０」を超
えておらず、従って、図２及び図３のルーチンを前回実
行してから後、ＫＮＯＣＫＣＮＴが増大していなかった
ならば、このルーチンはステップ１００〜１０２へ進
み、そこでは、先に求めたノック信頼度の値を、適合性
学習方式のノック対応点火遅角方法に適用する。適用対
象のノック対応点火遅角方法は、従来の一般的な点火遅
角学習アルゴリズムのうちの適宜のもので良い。

【００４２】その具体例について説明すると、例えば米
国特許第５０９０３８２号に示されている適合性学習方
式の点火遅角方法では、先ず、エンジン回転速度やエン
ジン負荷等のエンジン動作レベルの関数として、一連の
複数のセルを規定する。そして、それら複数のセルの各
々に対応した夫々のノック対応点火遅角値を、不揮発性
メモリ（ＮＶＲＡＭ）３０に格納し、検出されたノック
状態に応じてそれら遅角値に必要な修正を加えるように
している。そして、アクティブ・セルから取り出した学
習性遅角値をフィードフォワード方式で利用して、その
遅角値に応じた修正を点火時期に施すようにしている。

【００４３】更に、エンジンがノックを発生していなけ
れば、例えば所定の減衰速度で、アクティブ・セル内の
学習性遅角値を徐々に小さくして行くことによって、不
必要な遅角をできる限りなくすようにしている。一方、
エンジン１０にノック状態が存在していることが検出さ
れているときには、検出されているノック状態の強度な
いし持続時間に比例して点火遅角を増大させることも可
能である。

【００４４】図２及び図３のルーチンでは、前述したよ
うにして求めた信頼度の値ＫＣＯＮＦＩＤを利用するこ
とによって、アクティブ・セル内の遅角値の学習の程度
に対し、検出されたノック状態の信頼度に応じて影響を
及ぼすことができるようにしてあり、この点に関して従
来は一般的に、検出されたノック状態そのものによっ
て、その学習の程度が制御されていた。図３のステップ
１００〜１０２は、本好適実施例において、ノック状態
が検出されていないときにこの学習をどのように行なう
かを示しており、一方、後に説明するステップ９４〜９
６は、ノック状態が検出されているときにこの学習をど
のように行なうかを示している。

【００４５】更に詳しく説明すると、ステップ９２にお
いて、ＤＥＬＴＡＫが「０」より大きくなかったなら
ば、従って、最新のサンプリング期間中に追加のノック
・カウント値を受け取らなかったことが示されていたな
らば、このルーチンはステップ１００へ進み、そこで
は、アクティブ・セル内の学習性遅角値を減少させる減
少量の値であるＡＤＰＴＯＵＴを次の式に従って算出す
る。ＡＤＰＴＯＵＴ＝ＫＯＵＴ＊ＫＣＯＮＦＩＤこの式において、ＫＯＵＴは、例えば米国特許第５０９
０３８２号に示されている公知の適合性方式の遅角方法
等で使用されている、学習性遅角値を減少させる単位時
間あたり減少量の校正値を表わした定数である。従って
上式を用いることによって、アクティブ・セル内の学習
性遅角値の減少量が、先に求めた信頼度の値ＫＣＯＮＦ
ＩＤに応じて削減されるため、検出されたノック状態の
うち、付随している信頼度の値が大きいノック状態だけ
が、各々のセルの中に格納されている学習性遅角値に対
して影響を及ぼすことになる。続いてこのルーチンは、
ステップ１０２へ進み、そこでは、ステップ１００で算
出したＡＤＰＴＯＵＴの値に従って、現在アクティブ・
セルを（即ち、そのセルの遅角値を）更新する。続いて
このルーチンはステップ９８へ進むが、このステップ９
８については後に説明する。

【００４６】説明をステップ９２に戻して、ＤＥＬＴＡ
Ｋが「０」より大きかったならば、このルーチンはステ
ップ９４へ進み、そこでは、アクティブ・セル内の学習
性遅角値を増大させる増大量の値であるＡＤＰＴＩＮ
を、検出された現在ノック状態に応じて、次の式に従っ
て算出する。ＡＤＰＴＩＮ＝ＫＣＯＮＦＩＤ＊（ＭＸＲＴＤ−ＫＴＨ
ＲＥＳＨ）この式において、ＭＸＲＴＤは、所定の期間（例えば、
最後に潜在ノック状態が検出されてからその時点までの
間）における、ＫＲＥＴＡＲＤの最大値であり、ＫＴＨ
ＲＥＳＨは、ＫＲＥＴＡＲＤの値がそれ以下の場合には
学習を施さないようにする、ＫＲＥＴＡＲＤ（点火遅
角）のスレショルド・レベルである。このように、ＫＴ
ＨＲＥＳＨを使用して、検出されたノック状態がより重
大なものである場合に限って学習を施すようにしている
のは、対応する点火遅角値がＫＴＨＲＥＳＨより小さい
些細なノック状態は、この適合性学習方式を用いずとも
満足の行く修正が可能であると考えられるからである。

【００４７】ステップ９４でＡＤＰＴＩＮを算出したな
らば、続いてこのルーチンはステップ９６へ進み、そこ
では、算出したＡＤＰＴＩＮの値に従って、現在アクテ
ィブ・セルを（従って、そのセルの遅角値を）更新す
る。続いてこのルーチンはステップ９８へ進み、そこで
は、ＴＯＴＡＬ・ＲＥＴＡＲＤを更新する。このＴＯＴ
ＡＬ・ＲＥＴＡＲＤは、当業界において広く知られてい
るように、様々な遅角成分の総計であり、ここでいう様
々な遅角成分に該当するものとしては、先ずＫＲＥＴＡ
ＲＤがあり、現在アクティブ・セルに格納されている遅
角値があればそれも遅角成分であり、また、エンジン冷
却水温度ＴＥＭＰや吸気管空気温度ＭＡＴ等のエンジン
動作パラメータに対応した一般的に知られている様々な
遅角値があり、更には、変速器のシフトアップ時に必要
なことがある変速器対応遅角値や、牽引対応遅角値等が
ある。このルーチンの今回の実行に関するＴＯＴＡＬ・
ＲＥＴＡＲＤの値を算出したならば、続いてこのルーチ
ンはステップ１０４へ進み、そこでは、そのＴＯＴＡＬ
・ＲＥＴＡＲＤの値を点火時期コマンドに適用して、点
火時期をＴＯＴＡＬ・ＲＥＴＡＲＤの値に応じて遅らせ
る。エンジン１０の回転位置が然るべき位置にきたとき
に、図２及び図３のステップの実行によって遅角を設定
された点火時期コマンドが送出され、エンジン１０の該
当する点火プラグを点火させる。

【００４８】ステップ１０４で点火時期を遅らせたなら
ば、続いてこのルーチンはステップ１０６へ進み、そこ
では、このルーチンが開始された時点で先に動作状態に
あったルーチンへリターンする。既述の如く、図２及び
図３に示したこのルーチンは周期的に（例えば、約１
２．５ミリ秒という所定時間ごとに）反復して実行され
るものであり、それによって、次々と生じるエンジンが
必要とすることを反映させるようにＴＯＴＡＬ・ＲＥＴ
ＡＲＤを更新して行く。

【００４９】次に図４について説明すると、同図には、
本実施例において考慮される推論エンジンが扱う８つの
真理値を示してあり、それら真理値は、一般的なファジ
イ論理の設計及び校正手順によって生成される。この手
順においては、先ず、エンジン動作パラメータどうしの
間の関係を解析して、例えばある種の状態の下でエンジ
ンがノックを発生する傾向等の、システムのある種の挙
動を、特徴的に記述したルールを生成する。

【００５０】図４に示したステップは、図２のステップ
７４からコールされて実行され、前述の複数のメンバシ
ップ関数を、エンジンモデルの中を通過させることによ
り、複数の真理値から成る真理値集合を算出する。図４
のルーチンは、図２のルーチンのステップ７４からコー
ルされたならば、ステップ１１０で開始し、そこからす
ぐに、ステップ１１２にリストで示した一連の複数のル
ールへ進み、それらルールのうち、第１番ルールから第
６番ルールまでは、図示の如くメンバシップ関数そのも
のであり、それらのルールは、そのまま推論エンジンの
中を通されて、第１番真理値から第６番真理値になる。

【００５１】ＴＲＵＴＨ（７）を定義しているルールは
２つのメンバシップ関数を組み合わせたものであり、こ
れは次の式で表わされる。ＴＲＵＴＨ（７）＝ｍｉｎ（ＨＩＭＡＴ，ＮＯＴＬＯＣ
Ｔ）これは、所定グループに所属する複数のメンバシップ関
数の値のうちの最も小さな値をもって真理値にするとい
う、ファジイ論理設計の分野では広く知られているルー
ル形式に則ったものである。

【００５２】本好適実施例に関しては吸気管空気温度Ｍ
ＡＴとエンジン冷却水温度ＴＥＭＰとの組合せからエン
ジンノック発生傾向についての特別の情報が得られると
いうことが分かっている。それら２つの入力のメンバシ
ップ関数の適切なスケーリングを定め、そして、上に示
したＴＲＵＴＨ（７）を定義しているルールのように適
切なルールを設計することによって、この特別の情報
を、エンジンノック発生傾向の評価結果の中に正確に組
み入れることができる。

【００５３】上に示したＴＲＵＴＨ（７）を定義してい
るルールは、図１４のメンバシップ関数ＨＩＭＡＴと、
図７のメンバシップ関数ＮＯＴＬＯＣＴとを相互に関連
させて、それら２つのメンバシップ関数のうちの、小さ
い方のメンバシップ関数が、ＴＲＵＴＨ（７）の強度な
いし大きさを定めるようにしたものである。

【００５４】同様に、吸気管絶対圧力ＭＡＰとエンジン
回転速度ＲＰＭとを相互に関連させることによって、Ｍ
ＡＰが大きくＲＰＭが小さいときにはノック発生傾向が
大きくなるというエンジンノック発生傾向についての情
報が得られることが分かっている。ＭＡＰとＲＰＭとの
この相互関連性を、ＴＲＵＴＨ（８）を定義しているル
ールの中に特徴的に記述してあり、それによってこの情
報をノック発生傾向の評価結果の中に組み入れている。
更に詳しく説明すると、ＴＲＵＴＨ（８）は、次の式で
定義される。ＴＲＵＴＨ（８）＝ｍｉｎ（ＨＩＭＡＰ，ＬＯＲＰＭ）この式において、ＴＲＵＴＨ（８）は、図９に示されて
いるＨＩＭＡＰの大きさと、図１０に示されているＬＯ
ＲＰＭの大きさとのうちの、小さい方の大きさであると
定められている。

【００５５】８つのＴＲＵＴＨを、推論エンジンの中に
定めたならば、この図４のルーチンはステップ１１４を
介して、図２及び図３のルーチンへリターンする。

【図面の簡単な説明】

【図１】エンジンとそれに付随した本発明の実施例に係
るノック制御のための制御装置のハードウェアとを示し
た模式図である。

【図２】本発明の実施例に係る制御プロセスを実行する
ために用いるステップを示したフローチャートの一部で
あり、図３と組み合わさって１つのフローチャートを形
成する図である。

【図３】本発明の実施例に係る制御プロセスを実行する
ために用いるステップを示したフローチャートの一部で
あり、図２と組み合わさって１つのフローチャートを形
成する図である。

【図４】本発明の実施例に係る制御プロセスを実行する
ために用いるステップを示した更に別のフローチャート
である。

【図５】図２、図３、及び図４に示した本発明の実施例
に係る制御プロセスに用いるパラメータ・スレショルド
のうちの１つを示したグラフである。

【図６】図２、図３、及び図４に示した本発明の実施例
に係る制御プロセスに用いるパラメータ・スレショルド
のうちの１つを示したグラフである。

【図７】図２、図３、及び図４に示した本発明の実施例
に係る制御プロセスに用いるパラメータ・スレショルド
のうちの１つを示したグラフである。

【図８】図２、図３、及び図４に示した本発明の実施例
に係る制御プロセスに用いるパラメータ・スレショルド
のうちの１つを示したグラフである。

【図９】図２、図３、及び図４に示した本発明の実施例
に係る制御プロセスに用いるパラメータ・スレショルド
のうちの１つを示したグラフである。

【図１０】図２、図３、及び図４に示した本発明の実施
例に係る制御プロセスに用いるパラメータ・スレショル
ドのうちの１つを示したグラフである。

【図１１】図２、図３、及び図４に示した本発明の実施
例に係る制御プロセスに用いるパラメータ・スレショル
ドのうちの１つを示したグラフである。

【図１２】図２、図３、及び図４に示した本発明の実施
例に係る制御プロセスに用いるパラメータ・スレショル
ドのうちの１つを示したグラフである。

【図１３】図２、図３、及び図４に示した本発明の実施
例に係る制御プロセスに用いるパラメータ・スレショル
ドのうちの１つを示したグラフである。

【図１４】図２、図３、及び図４に示した本発明の実施
例に係る制御プロセスに用いるパラメータ・スレショル
ドのうちの１つを示したグラフである。

【符号の説明】

１０エンジン１６、１８、２０、２２センサ２４ノック処理装置２６エンジン制御装置２８中央処理装置３２、３４、３６記憶装置３６点火制御装置３８点火プラグ４０センサ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】内燃機関のシリンダ内のノック状態の検
出結果に応じて点火時期を制御する方法において、ノック状態の検出結果に応じて点火遅角コマンドを決定
するステップと、所定エンジン動作状態集合に含まれる複数のエンジン動
作状態を検出するステップと、前記所定エンジン動作状態集合に含まれる前記複数のエ
ンジン動作状態の検出結果に基づいて複数のメンバシッ
プ関数を設定するステップと、設定した前記複数のメンバシップ関数を、知識ルールベ
ースを有するファジイ推論エンジンに適用して、設定し
た前記複数のメンバシップ関数の適用に対する応答とし
ての複数の真理値から成る真理値集合を生成するステッ
プと、前記真理値集合に含まれる前記複数の真理値の所定関数
として点火遅角修正量を算出するステップと、算出した前記点火遅角修正量に基づいて前記点火遅角コ
マンドに修正を加えるステップと、を含んでいることを
特徴とする方法。
【請求項２】 (a) アクティブ学習用セルを選択し、
(b) 選択した前記アクティブ学習用セルに対応した学習
性点火遅角値に、ノック状態の検出結果と前記真理値集
合との両方の所定関数として修正を加え、そして、(c)
修正を加えた前記学習性点火遅角値に基づいて、前記点
火遅角コマンドに補正を加える、ことによって学習性点
火遅角値を適合させる適合ステップを含んでいることを
特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】所定ルールベースを備えた推論エンジン
に複数の入力値を適用することによって内燃機関の点火
時期に補正を加える方法において、エンジンノックを検出するステップと、所定エンジン動作状態集合に含まれる複数のエンジン動
作状態を検出するステップと、前記所定エンジン動作状態集合に含まれる前記複数のエ
ンジン動作状態をそれらエンジン動作状態に対応したメ
ンバシップ関数集合に含まれる複数の所定メンバシップ
関数に適用することによって、複数の入力値から成る入
力値集合を生成するステップと、前記入力値集合に含まれる前記複数の入力値を前記推論
エンジンに適用することによって、該入力値集合に対応
した複数の真理値から成る真理値集合を生成するステッ
プと、前記真理値集合に含まれる前記複数の真理値の所定関数
としてエンジンノック発生傾向の評価結果を生成する評
価結果生成ステップと、エンジンノックの検出結果に応じ、且つ、エンジンノッ
ク発生傾向の前記評価結果に応じて、前記点火時期に補
正を加えるステップと、を含んでいることを特徴とする
方法。
【請求項４】エンジンノック発生傾向の評価結果を生
成する前記評価結果生成ステップが、前記真理値集合に含まれる前記複数の真理値に、それら
真理値の各々がエンジンノック状態の存在を表わすとき
の相対的強度に応じて、正規化を施すステップと、前記真理値集合に含まれる前記複数の真理値に正規化を
施したものに、それら真理値の各々がエンジンノック状
態の存在を表わすときの絶対的強度に応じて、ポジショ
ン付けを施すステップと、前記真理値集合に含まれる前記複数の真理値に正規化を
施してポジション付けを施したものの所定関数として、
エンジンノック発生傾向の評価結果を生成するステップ
と、を含んでいることを特徴とする請求項３記載の方
法。
【請求項５】 (a) アクティブ学習用セルを選択し、
(b) 選択した前記アクティブ学習用セルに対応した学習
性点火遅角値に、エンジンノック状態の検出結果とエン
ジンノック発生傾向の評価結果との両方の所定関数とし
て修正を加え、そして、(c) 修正を加えた前記学習性点
火遅角値に基づいて、点火時期に補正を加える、ことに
よって学習性点火遅角値を適合させる適合ステップを含
んでいることを特徴とする請求項３記載の方法。