JPH10122017A - エンジン制御方式 - Google Patents

エンジン制御方式

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JPH10122017A
JPH10122017A JP8271188A JP27118896A JPH10122017A JP H10122017 A JPH10122017 A JP H10122017A JP 8271188 A JP8271188 A JP 8271188A JP 27118896 A JP27118896 A JP 27118896A JP H10122017 A JPH10122017 A JP H10122017A
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JP
Japan
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fuel
model
control system
amount
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JP8271188A
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Masashi Yamaguchi
昌志 山口
Yoko Fujime
葉子 藤目
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Yamaha Motor Co Ltd
Original Assignee
Yamaha Motor Co Ltd
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Publication date
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 従来の問題点を解決し、かつ、市場からの要
望に応えるために、モデル化が困難なエンジンを正確に
モデル化し、過渡状態、環境変化、及び経時変化に対応
できるエンジン制御方式を提供すること。 【解決手段】 本発明に係るエンジン制御方式は、エン
ジンの順モデルを空気系順モデル(21)及び燃料系順モデ
ル(22)を用いて構成し、この順モデルから得られる推定
制御量をフィードバックして該推定制御量に基づいてエ
ンジンの操作量を算出する第１のフィードバックループ
を構成することによりエンジンの逆モデルを構成し、該
逆モデルからの操作量を用いてエンジンの制御を行う。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、逆モデルを用いて
エンジンを制御する方式に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来から、燃料噴射量を操作量とし空燃
比を制御量としたエンジンの逆モデルを作りエンジンの
空燃比を制御する試みがなされている。しかし実際に
は、エンジンから実際に出力される制御量（空燃比）を
フィードバックして、該空燃比の実測値と目標空燃比と
からエンジンの燃料噴射装置に対する操作量（燃料噴射
量）を求めるフィードバックループを構成することによ
り擬似的に逆モデルを作り、該類似的な逆モデルにより
エンジンを制御することが行われている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、通常、エンジ
ンでは燃料噴射装置から噴射した噴射燃料が実際にシリ
ンダ内に入るまでの無駄時間が存在するため、エンジン
から実際に出力される制御量をフィードバックする方法
では、例えば、エンジンの運転状態が過渡状態にある時
に、フィードバックゲインを大きくすることができず、
その結果、例えば、スロットルが開かれた直後や、閉じ
られた直後等の過渡状態の時には、適正な操作量を得る
ことができず、エンジンの過渡時の追従性が悪くなると
いう問題がある。また、エンジンは環境変化の影響を受
けやすく、かつ使用による経時劣化の影響も受けやすい
ため、上記した従来の制御方法では、これらの環境変化
や経時変化により出力する操作量にずれが生じる可能性
があるという問題がある。さらに、近年の排ガス規制の
強化に伴い、過渡時においても正確な空燃比制御を行う
ことが市場から強く要望されている。本発明は、上記し
た従来の問題点を解決し、かつ、市場からの要望に応え
るために、モデル化が困難なエンジンを正確にモデル化
し、過渡状態、環境変化、及び経時変化に対応できるエ
ンジン制御方式を提供することを目的としている。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記した課題を解決する
ために、本発明に係るエンジン制御方式は、エンジンの
順モデルを学習可能な制御系を用いて構成し、かつ、該
順モデルの制御量をフィードバックして該制御量に基づ
いてエンジンの操作量を算出する第１のフィードバック
ループを構成することによりエンジンの逆モデルを構成
し、少なくとも該逆モデルからの操作量を用いてエンジ
ンの制御を行うことを特徴とするものである。
【０００５】
【発明の実施の形態】以下、添付図面に示した一実施例
を参照して、本発明に係るエンジン制御方式の実施の形
態について説明する。図１は、エンジン１と本発明に係
るエンジン制御方式を実行する制御装置１０との関係を
示す概略図である。制御装置１０は、エンジン１の空燃
比Ａ／Ｆを所望の値にするためのものであり、図面に示
すように、スロットル開度に関する信号α、エンジン回
転数に関する信号ｎ、及び排気管２に設けられた酸素セ
ンサ３から得られる実際の制御量Ｅ（空燃比Ａ／Ｆの逆
数Ｆ／Ａ）を入力し、これら入力情報に基づいて、吸気
管４に設けられた燃料噴射装置５の操作量Ｍｆ（即ち、
燃料噴射量）を決定して出力するように構成されてい
る。尚、図１中、符号６はスロットルバルブを、符号７
はエアクリーナを、また、符号８はシリンダを各々示し
ている。
【０００６】図２は、制御装置１０の構成を示す概略ブ
ロック図である。制御装置１０は、モデルベース制御部
２０と、エンジン１及びフィードバック制御部３０を含
むフィードバックループ（以下、便宜上、第２フィード
バックループと称する。）と備えている。モデルベース
制御部２０は、実際の制御量Ｅ、目標制御量Ｅｐ、エン
ジン回転数信号ｎ、及びスロットル開度信号α、及び吸
気管壁温Ｔｅを入力し、これらの情報に基づいて燃料噴
射装置５の基本操作量Ｍｆｎを決定する。第２フィード
バックループにおけるフィードバック制御部３０は、エ
ンジン１から実際の制御量Ｅをフィードバックし、この
制御量Ｅと目標値Ｅｐを比較して、該比較結果に基づい
て前記モデルベース制御部２０で決められた基本操作量
Ｍｆｎの補正値Ｍｆａを決定する。モデルベース制御部
２０からの基本操作量Ｍｆｎとフィードバック制御部３
０からの補正値Ｍｆａとは加算され、その後、変換部４
０でエンジン１の燃料噴射サイクルに変換されて操作量
Ｍｆとして制御装置１０から出力される。尚、フィード
バック制御部３０の上流側には、位相遅れ部３１が設け
られている。この位相遅れ部３１は、エンジン１におい
て燃料が燃料噴射装置５で噴射されてから実際にシリン
ダ８内に入るまでの無駄時間分だけ目標値Ｅｐの位相を
遅らせ、これにより、無駄時間に起因して生じるオーバ
ーシュートを最小源に抑えるようにしている（図３参
照）。
【０００７】（モデルベース制御部について）以下、図
４〜図１１を参照してモデルベース制御部２０の構成を
詳細に説明する。図４は、図２におけるモデルベース制
御部２０の構成を示す概略ブロック図である。モデルベ
ース制御部２０は、吸気管４内の空気の挙動をモデル化
した空気系順モデル２１、燃料噴射装置５から噴射され
た燃料の挙動をモデル化した燃料系順モデル２２、及び
各順モデル２１及び２２から出力される推定空気量Ａｖ
及び推定燃料量Ｆｖに基づいて推定制御量Ｅｖ（推定空
燃比逆数Ｆ／Ａ）を算出する推定制御量演算部２３を備
えている。また、モデルベース制御部２０は、推定制御
量演算部２３から出力される推定制御量Ｅｖを基本操作
量演算部２４にフィードバックするフィードバックルー
プ（以下、便宜上、このフィードバックループを第１フ
ィードバックループと称する。）を備えており、前記基
本操作量演算部２４では、推定制御量Ｅｖと目標制御量
Ｅｐとを入力してエンジン１の燃料噴射装置５に対する
基本操作量Ｍｆｎ（基本燃料噴射量）を算出する。この
基本操作量Ｍｆｎは、モデルベース制御部２０から出力
されると共に、燃料系順モデル２２にも入力される。上
記したように、モデルベース制御部２０では、空気系順
モデル２１、燃料系順モデル２２、及び推定制御量演算
部２３によりエンジン１の順モデルを構成し、かつ、前
記燃料系順モデル２２、推定制御量演算部２３、及び基
本操作量演算部２４を含む第１フィードバックループを
用いて前記エンジン１の順モデルから出力される推定制
御量Ｅｖをフィードバックして、基本操作量演算部２４
で推定制御量Ｅｖと目標制御量Ｅｐとを入力し基本操作
量Ｍｆｎを出力するエンジンの逆モデルを構成してい
る。尚、このモデルベース制御部２０において、空燃比
Ａ／Ｆを制御するのに、推定制御量Ｅｖとして空燃比の
逆数Ｆ／Ａを用いているのは、フィードバック制御を行
う時に、空燃比Ａ／Ｆのように操作量（即ち、燃料噴射
量）が分母になるパラメータを制御量としてフィードバ
ックすると、目標値と制御量とを比較して、例えば、制
御量が目標値より大きい時に、本来なら空燃比Ａ／Ｆが
大きいのだから燃料噴射量としての操作量は大きくしな
ければならないところと、制御量が目標値より大きいか
ら操作量を減らすように操作量演算部が作用してしまう
という不具合が生じるからである。前述したフィードバ
ック制御部３０に入力する実際の制御量Ｅが空燃比の逆
数Ｆ／Ａであることも同じ理由である。
【０００８】（燃料系順モデルについて）図５は、前記
燃料系順モデル２２の構成を示す概略ブロック図であ
る。この燃料系順モデル２２は、前述したように燃料噴
射装置５から噴射された燃料の挙動をモデル化したもの
である。この燃料系順モデル２２は、非付着燃料演算部
２２ａ、付着燃料演算部２２ｂ、一次遅れ部２２ｃ，２
２ｄ、燃料付着率推定部２２ｅ、及び蒸発時定数推定部
２２ｆを備え、前記基本操作量演算部２４から入力され
る基本操作量Ｍｆｎ（基本燃料噴射量）から、実際にシ
リンダ８内に入る燃料量Ｆｖを推定する。前記燃料付着
率推定部２２ｅは、エンジン回転数信号ｎ及びスロット
ル開度信号αを入力し、これらの情報に基づいて、燃料
噴射装置５から噴射された燃料が吸気管４等の壁面に付
着する割合ｘ（以下、燃料付着率ｘ）を推定する。ま
た、前記蒸発時定数演算部２２ｆは、エンジン回転数
ｎ、スロットル開度α、及び吸気管壁温Ｔｅ（エンジン
水温）を入力し、これらの情報に基づいて、壁面に付着
した燃料が蒸発する時定数τ（以下、蒸発時定数τ）を
推定する。非付着燃料演算部２２ａは、前記燃料付着率
推定部２２ｅから得られる燃料付着率ｘに基づいて、基
本操作量演算部２４から入力される基本燃料噴射量Ｍｆ
ｎ（基本操作量）において燃料噴射装置５から直接シリ
ンダ８内に入る燃料量を算出する。付着燃料演算部２２
ｂは、前記燃料付着率推定部２２ｅから得られる燃料付
着率ｘに基づいて、基本操作量演算部２４から入力され
る基本燃料噴射量Ｍｆｎ（基本操作量）において一度壁
面に付着した後でシリンダ８内に入る燃料量を算出す
る。前記非付着燃料演算部２２ａ及び付着燃料演算部２
２ｂから得られる燃料量は、各々一次遅れ部２２ｃ，２
２ｄで、蒸発時定数演算部２２ｆから得られる蒸発時定
数τ１，τ２に基づいて一次遅れ系にて近似された後、
加算され推定燃料量Ｆｖとして燃料系順モデル２２から
出力される。尚、通常、エンジン１における燃料噴射装
置５から噴射された燃料の挙動をモデル化する場合、噴
射燃料が燃料噴射装置５からシリンダ８内に入るまでの
無駄時間を考慮して、図５に破線で示すように無駄時間
分だけ位相を遅らせる無駄時間用位相遅れ部２２ｇを設
ける必要があるが、本実施例における燃料系順モデル２
２では、前記無駄時間分だけ燃料系順モデルの位相を遅
らせることで無駄時間用位相遅れ部２２ｇを設ける必要
をなくしている。これにより、燃料系順モデル２２は単
純な一次遅れ系になるので、燃料系順モデル２２の出力
を用いてフィードバック制御を行う場合に、フィードバ
ックゲインを大きくすることが可能になり、過渡時にも
適正な基本操作量が得られる正確な逆モデルを構成して
いる。
【０００９】（燃料付着率ｘに関するファジーニューラ
ル回路網について）次に前記燃料付着率推定部２２ｅの
構成について図６及び図７を参照してさらに詳細に説明
する。燃料付着率ｘを数式によりモデル化することがで
きないので、燃料付着率推定部２２ｅでは、ファジーニ
ューラル回路網を用いて燃料付着率ｘをモデル化してい
る。図６は、燃料付着率ｘを求めるファジーニューラル
回路網の概略構成図である。図面に示すようにこのファ
ジーニューラル回路網は、６つの処理層を備えた階層型
ファジーニューラル回路網から成り、第１層から第４層
までで前件部を構成し、第５層及び第６層で後件部を構
成し、前件部で、入力したエンジン回転数及びスロット
ル開度が、所定のルールにどの程度適合しているかをフ
ァジー推論し、前件部で得られた値を用いて後件部で重
心法を用いて燃料付着率ｘを求める。前記したルール
は、入力情報であるエンジン回転数及びスロットル開度
に対応する各３個の条件Ａ11、Ａ21、Ａ31、及びＡ12、
Ａ22、Ａ32と、入力情報の条件に対応する９個の結論Ｒ
1〜Ｒ9から成る。図７は、ルールをマップの形式で表し
た図であり、縦軸がスロットル開度に対する条件Ａ12、
Ａ22、Ａ32を、横軸がエンジン回転数に対する条件Ａ1
1、Ａ21、Ａ31を各々示し、これらスロットル開度及び
エンジン回転数により形成される２次元空間を各条件に
対応するように分割した９個の領域が結論Ｒ1〜Ｒ9を示
している。この場合、前記条件Ａ11はエンジン回転数が
「低回転域」、条件Ａ21はエンジン回転数が「中回転
域」、条件Ａ31はエンジン回転数が「高回転域」、条件
Ａ12はスロットル開度が「小さい」、条件Ａ22はスロッ
トル開度が「中くらい」、及び条件Ａ32はスロットル開
度が「大きい」という条件を各々示しており、また、結
論Ｒ１〜Ｒ９はエンジン回転数の大きさとスロットル開
度の大きさに対応する燃料付着率ｘを示している。これ
らの条件及び結論により、ルールは、例えば、「エンジ
ン回転数が高回転域にあり、スロットル開度が中くらい
の場合は、燃料付着率は５０％である。」、又は「エン
ジン回転数が低回転域にあり、スロットル開度が小さい
場合は、燃料付着率は７０％である。」等の９個のルー
ルに分かれる。前記した、前件部を構成する第１層から
第４層までは、エンジン回転数に対する処理とスロット
ル開度に対する処理とが分かれており、第１層でエンジ
ン回転数信号ｎ及びスロットル開度信号αを各々入力信
号ｘｉ（ｉ＝１又は２）として入力し、第２層から第４
層までで、各々入力信号ｘｉ（エンジン回転数信号ｎ及
びスロットル開度信号α）の、各条件Ａ11、Ａ21、Ａ3
1、及びＡ12、Ａ22、Ａ32に対する寄与率ａｉｊを求め
る。具体的には、この寄与率ａｉｊは、式（１）に示す
シグモイド関数ｆ（ｘｉ）により求めらる。 尚、上記式（１）中、ｗｇ及びｗｃは、各々シグモイド
関数の傾き及び中心値に関する係数である。上記したシ
グモイド関数により、第４層で、入力信号ｘｉ（エンジ
ン回転数信号ｎ及びスロットル開度信号α）の各条件
（Ａ11、Ａ21、Ａ31、Ａ12、Ａ22、Ａ32）に対する寄与
率ａｉｊを得た後、第５層で、式（２）を用いて前記寄
与率ａｉｊから、入力したエンジン回転数信号及びスロ
ットル開度信号の９個の結論Ｒ1〜Ｒ9に対する適合度μ
ｉを求め、さらに式（３）を用いて適合度μｉを正規化
した正規化適合度を求める。第６層では、式（４）を用
いて、式（３）で得られた各結論に対する正規化適合度
と、ファジールールの各出力値ｆｉ（即ち、各結論Ｒ1
〜Ｒ9に対応する出力値）との加重平均をとって燃料付
着率ｘを求める。 尚、この図６に示したファジーニューラル回路網は、単
なる一例であって、例えば、入力されるエンジン回転数
やスロットル開度をさらに細かい条件に分けて９個以上
の結論を用いて燃料付着率ｘを求めるように構成しても
よいことは勿論である。また、この燃料付着量推定部２
２ｅは学習可能に構成されており、初期状態において
は、実験的に求めた燃料付着率とファジーニューラル回
路網が出力する燃料付着率ｘとを直接比較し、両者の誤
差が小さくなるように、各パラメータＷｃ、Ｗｇ，Ｗｆ
（ファジールールの出力値ｆｉを意味する結合係数）を
修正することによりファジーニューラル回路網の学習を
行い、その後は、酸素センサ３から得られる実際の制御
量Ｅ（Ｆ／Ａ）と制御量の目標値Ｅｐとを入力し、エン
ジンの運転状態が過渡状態にある時のこれらの比較結果
に基づいて教師データを更新させ、「スロットルがステ
ップ的に開かれた時に燃料付着率ｘを大きくすると、実
際の制御量Ｅ（Ｆ／Ａ）は大きくなる」という燃料付着
率ｘと制御量Ｅとの関係に基づいて、実際の制御量Ｅと
目標値Ｅｐとの誤差が小さくなるように各パラメータＷ
ｃ、Ｗｇ，Ｗｆを修正することによりファジーニューラ
ル回路網の学習を行う。具体的には、例えば、スロット
ルがステップ的に開かれた場合において実際の制御量Ｅ
が目標制御量Ｅｐより大きい場合には、燃料系順モデル
２２から出力される推定燃料量Ｆｖが多すぎると判断し
て、入力されたエンジン回転数及びスロットル開度に対
してルールから得られる燃料付着率ｘが小さくなるよう
に、シグモイド関数の係数Ｗｃ、Ｗｇと、加重平均率Ｗ
ｆとを変更する（図１２参照、本図は、スロットル開度
に対する排気空燃比の関係を、燃料付着率・蒸発時定数
が正しくないときと、学習により燃料付着率・蒸発時定
数が正しくなった時とに分けて示した図である。）。
【００１０】（蒸発時定数τに関するファジーニューラ
ル回路網について）次に前記蒸発時定数推定部２２ｆの
構成について図８を参照してさらに詳細に説明する。蒸
発時定数τを数式によりモデル化することができないの
で、蒸発時定数推定部２２ｆでは、ファジーニューラル
回路網を用いて蒸発時定数τをモデル化している。図８
は、蒸発時定数τを求めるファジーニューラル回路網の
概略構成図である。図面に示すようにこのファジーニュ
ーラル回路網は、６つの処理層を備えた階層型ファジー
ニューラル回路網から成り、第１層から第４層までで前
件部を構成し、第５層及び第６層で後件部を構成し、前
件部で、入力したエンジン回転数信号ｎ、スロットル開
度信号α、及び吸気管壁温Ｔｅが、所定のルールにどの
程度適合しているかをファジー推論し、前件部で得られ
た値を用いて後件部で重心法を用いて蒸発時定数τを求
める。前記ルールは、入力情報であるエンジン回転数、
スロットル開度、及び吸気管温度に対応する各３個の条
件と、入力情報の条件に対応する２７個の結論との組合
せから成る。また、この蒸発時定数推定部２２ｆも燃料
付着率推定部２２ｅと同様学習可能に構成されており、
初期状態においては、実験的に求めた蒸発時定数とファ
ジーニューラル回路網が出力する蒸発時定数τとを直接
比較し、両者の誤差が小さくなるように、各パラメータ
Ｗｃ、Ｗｇ，Ｗｆを修正することによりファジーニュー
ラル回路網の学習を行い、その後は、酸素センサ３から
得られる実際の制御量Ｅ（Ｆ／Ａ）と制御量の目標値Ｅ
ｐとを入力し、エンジンの運転状態が過渡状態にある時
のこれらの比較結果に基づいて教師データを更新させ、
「蒸発時定数τを大きくすると、実際の制御量Ｅ（Ｆ／
Ａ）は大きくなる」という蒸発時定数τと制御量Ｅとの
関係に基づいて各パラメータＷｃ、Ｗｇ，Ｗｆを修正す
ることによりファジーニューラル回路網の学習を行う
（図１２参照、本図は、スロットル開度に対する排気空
燃比の関係を、燃料付着率・蒸発時定数が正しくない時
と、学習により燃料付着率・蒸発時定数が正しくなった
時とに分けて示した図である。）。前件部及び後件部で
の具体的な処理は、燃料付着率ｘを求めるファジーニュ
ーラル回路網と同じであるので説明は省略する。
【００１１】（空気系順モデルについて）図９は、前記
空気系順モデル２１の構成を示す概略ブロック図であ
る。この空気系順モデル２１は、スロットル開度用位相
進み部２１ａ、空気量演算部２１ｂ、圧力変換部２１
ｃ、吸気負圧演算部２１ｄ、体積効率演算部２１ｅ、及
びエンジン回転数用位相進み部２１ｆを備えている。
【００１２】（各位相進み部２１ａ及び２１ｆについ
て）前記スロットル開度用位相進み部２１ａ及びエンジ
ン回転数用位相進み部２１ｆは、前記燃料系順モデル２
２において、取り除いた無駄時間（即ち、噴射燃料が燃
料噴射装置５からシリンダ８内に入るまでの時間）分だ
け入力されるスロットル開度信号α及びエンジン回転数
信号ｎの位相を進める。具体的には、各位相進み部２１
ａ及び２１ｆは、時刻に対するエンジン回転数又はスロ
ットル開度の変化パターンを予め学習したニューラル回
路網を各々備えており（図１０参照）、このニューラル
回路網により、過去の複数の時刻におけるエンジン回転
数又はスロットル開度に基づいてエンジン回転数又はス
ロットル開度の未来値を求めることにより、位相を進め
る。このように、空気系順モデル２１において、スロッ
トル開度及びエンジン回転数の位相を無駄時間分だけ進
めることにより、燃料系順モデル２２及び空気系順モデ
ル２１の両方の位相を無駄時間分だけ進めることにな
り、燃料系順モデル２２で無駄時間を取り除いたことに
よる推定燃料量Ｆｖと推定空気量Ａｖとの位相のずれが
なくなり、推定制御量演算部２３で適正な推定制御量を
推定することが可能になる。また、例えば、筒内噴射式
のエンジンのように、噴射燃料が燃料噴射装置からシリ
ンダ内に入るまでの無駄時間が存在しないものや、前記
無駄時間が無視できる程小さいものの場合には、噴射燃
料の挙動をモデル化する時に、始めから無駄時間用位相
遅れ部を設ける必要がないので、空気系順モデル２１に
おける各位相進み部２１ａ及び２１ｆも設ける必要はな
い。尚、各位相の進め方はニューラル回路網を用いる方
法に限らず、最小二乗法等を用いてもよい。
【００１３】空気量Ｍａ及び吸気負圧Ｐｍａｎの演算部
２１ｂ、２１ｃは流体力学的な数式（５），（６）での
モデル化を行う。また、体積効率ηに関しては数式によ
るモデル化が困難なため、体積効率推定部２１ｅは、エ
ンジン回転数と吸気負圧を入力データとするファジーニ
ューラル回路網によるモデル化を行う。 ここで、Ｍａは吸入空気量、Ｃｔはスロットルでの流量
計数、Ｄはスロットルの直径、Ｐａｍｂは大気圧、ｋは
空気の比熱、Ｔａｍｂは大気温、Ｒは気体定数、Ｍａｏ
は補正計数、Ｐｍａｎは吸気管圧力（吸気負圧）、Ｔｍ
ａｎは吸気管温度、Ｖは吸気管体積、β１はスロットル
開度に依存する計数、β２は吸気管圧力に依存する計数
である。図９からも明らかなように、この空気系順モデ
ル２１では、空気量Ｍａを求めるのにスロットル開度ｎ
及び吸気負圧Ｐｍａｎがパラメータとして必要であり、
吸気負圧Ｐｍａｎを求めるのにエンジン回転数ｎ、体積
効率η、及び空気量Ｍａがパラメータとして必要であ
り、かつ、体積効率ηを求めるのにエンジン回転数ｎ及
び吸気負圧Ｐｍａｎがパラメータとして必要であり、即
ち、空気量Ｍａ、吸気負圧Ｐｍａｎ、及び体積効率ηは
相互にパラメータとして必要な関係にある。従って、吸
気負圧Ｐｍａｎだけは、圧力センサを用いて検出した測
定値等、適当な値を予め初期値として入力するものと
し、これにより、空気量演算部２１ｂで空気量Ｍａが得
られ、また、体積効率演算部２１ｅで体積効率ηが得ら
れ、これら空気量Ｍａ及び体積効率ηにより吸気負圧演
算部２１ｄで吸気負圧Ｐｍａｎが得られるようになる。
【００１４】（体積効率推定部のファジーニューラル回
路網について）図１１は、体積効率ηを求めるファジー
ニューラル回路網の概略構成図である。図面に示すよう
にこのファジーニューラル回路網は、エンジン回転数信
号ｎ及び吸気負圧Ｐｍａｎを入力して体積効率ηを求め
るもので、６つの処理層を備えた階層型ファジーニュー
ラル回路網から成り、第１層から第４層までで前件部を
構成し、第５層及び第６層で後件部を構成し、前件部
で、入力したエンジン回転数信号ｎ及び吸気負圧Ｐｍａ
ｎが、所定のルールにどの程度適合しているかをファジ
ー推論し、前件部で得られた値を用いて後件部で重心法
を用いて体積効率ηを求める。前記ルールは、入力情報
であるエンジン回転数及び吸気負圧に対応する各３個の
条件と、入力情報の条件に対応する９個の結論との組合
せから成る。また、この体積効率推定部２２ｆは学習可
能に構成されており、初期状態においては、実験的に求
めた体積効率とファジーニューラル回路網が出力する体
積効率ηを直接比較し、両者の誤差が小さくなるよう
に、各パラメータＷｃ、Ｗｇ，Ｗｆを修正することによ
りファジーニューラル回路網の学習を行い、その後は、
酸素センサ３から得られる実際の制御量Ｅ（Ｆ／Ａ）と
制御量の目標値Ｅｐとを入力し、エンジンの運転状態が
定常状態にある時のこれらの比較結果に基づいて教師デ
ータを更新させ、「体積効率ηを大きくすると、実際の
制御量Ｅ（Ｆ／Ａ）は大きくなる」という体積効率ηと
制御量Ｅとの関係に基づいて、実際の制御量Ｅと目標値
Ｅｐとの誤差が小さくなるように各パラメータＷｃ、Ｗ
ｇ，Ｗｆを修正することによりファジーニューラル回路
網の学習を行う（図１２参照、本図は、スロットル開度
に対する排気空燃比の関係を、体積効率が正しくない時
と、学習により体積効率が正しくなった時とに分けて示
した図である。）。前件部及び後件部での具体的な処理
は、前述した燃料付着率ｘを求めるファジーニューラル
回路網と同じであるので説明は省略する。
【００１５】（実施例効果）以上説明したように、本実
施例の制御装置１０は、モデルベース制御部２０におい
て、空気量Ａｖ及び燃料量Ｆｖを推定する空気系順モデ
ル２１及び燃料系順モデル２２を無駄時間分だけ位相を
進めて構成し、これら順モデル２１及び２２からの推定
空気量Ａｖ及び推定燃料量Ｆｖから得られる推定制御量
Ｅｖをフィードバックして基本操作量Ｍｆｎを求める逆
モデルを構成することにより、逆モデルを構成するフィ
ードバックループに含まれる燃料系順モデル２２を単な
る一次遅れ系にして、逆モデルにおけるフィードバック
ゲインを大きくすることができるようにしているので、
図１３に示すように、例えばマップ制御と比較して、エ
ンジンの運転状態が過渡状態にある時の空燃比の制御性
が格段に向上し、過渡時に空燃比が目標値から急激にリ
ッチ側やリーン側に外れることがなくなる。また、本実
施例の制御装置１０は、モデルベース制御部２０の空気
系順モデル２１において、制御実行中の吸気負圧Ｐｍａ
ｎを数式モデルで演算するように構成しているので、吸
気負圧を負圧センサ等で測定する場合に比べ、フィルタ
リング処理が不要で、応答性のよい、かつ細かいサイク
ルでの制御が可能になり、かつ、負圧センサを設ける必
要がない分、構造が簡単になり、製造コストを低減する
ことができる。さらに、本実施例の制御装置１０は、モ
デルベース制御部２０における体積効率推定部２１ｅ、
燃料付着率推定部２２ｅ、及び蒸発時定数推定部２２ｆ
を各々ファジーニューラル回路網で構成しているので、
学習対象となる各パラメータＷｃ、Ｗｇ，Ｗｆの出力に
対する影響度が明確になり、追加学習が行い易くなる。
さらにまた、本実施例の制御装置１０は、モデルベース
制御とフィードバック制御とを併用して、フィードバッ
ク制御部３０で実際の制御量Ｅをフィードバックし、実
際の制御量Ｅと目標値Ｅｐとの誤差をなくすように、モ
デルベース制御部２０から出力される基本操作量Ｍｆｎ
をさらに補正するようにしているので、より正確な空燃
比制御を実行することができる。
【００１６】（その他）本実施例では、モデルベース制
御部２０における学習可能な制御系をファジーニューラ
ル回路網を用いて構成しているが、これは本実施例に限
定されることなく、学習可能な制御系であれば他の形式
の制御系でもよく、例えば、ニューラル回路網やＣＭＡ
Ｃ(Cerebellar Model Arithmetic Computer)等を用いて
もよい。また、本実施例では、吸気管４に燃料噴射装置
５が設けられたエンジン１の空燃比を制御する例につい
て説明しているが、制御すべきエンジンの形式は本実施
例に限定されることなく、例えば、筒内噴射式のエンジ
ン等、様々な形式のエンジンに適用できる。また、本実
施例では、エンジン１の空燃比を制御する例について説
明しているが、制御量は、本実施例に限定されることな
く、例えば点火時期や各種バルブタイミングでもよい。
【００１７】
【発明の効果】以上説明した本発明に係るエンジン制御
方式によれば、エンジンの順モデルを構成し、順モデル
から得られる制御量に基づいて操作量を求めるように逆
モデルを構成しているので、正確な逆モデルを構成する
ことが可能になり、エンジンをより正確に制御すること
ができるようになるという効果をそうする。また、請求
項２に係るエンジン制御方式によれば、制御系が学習可
能に構成されているので、過渡時、環境の変化、又は経
時変化に追従した制御を行うことができる。さらに、請
求項３に係るエンジン制御方式によれば、学習可能な制
御系をファジーニューラル回路網、ニューラル回路網、
又はＣＭＡＣの少なくとも一つで構成しているので、例
えば、吸気管内の空気や燃料の挙動等の非線形性の強い
対象に対しても正確にモデル化を行うことができる。ま
た、請求項４に係るエンジン制御方式によれば、エンジ
ンからの実際の制御量に基づいて教師データの学習を行
うので、制御すべきエンジンの運転状態に適合した正確
な学習を行うことができる。さらに、請求項５に係るエ
ンジン制御方式によれば、学習可能な制御系の出力とは
異なる物理量により学習を行うので、学習可能な制御系
の出力の種類が学習を行うための情報となる物理量に制
限されることなく、制御系の設計許容度を広げることが
できる。また、請求項６に係るエンジン制御方式によれ
ば、教師データの初期値を予め設定するので、初期状態
においては、例えば、実験において求めた値等、任意の
適当なデータで学習可能な制御系を学習させることがで
き、効率的な学習ができる。さらに、請求項７に係るエ
ンジン制御方式によれば、エンジンの体積効率及び吸気
管における噴射燃料の挙動をモデル化することにより、
適正な空燃比制御を行うことができる。また、請求項８
に係るエンジン制御方式によれば、噴射燃料のシリンダ
内に入る前の任意の壁面への付着率又は前記任意の壁面
へ付着した噴射燃料の蒸発時定数の少なくとも一つをモ
デル化するので、正確な噴射燃料の挙動を得ることが可
能になる。さらにまた、請求項９に係るエンジン制御方
式によれば、エンジンの作動状態が過渡状態にある時
に、噴射燃料の挙動の順モデルの学習を行うので、過渡
追従性が向上する。また、請求項１３に係るエンジン制
御方式によれば、吸気負圧を数式モデルにより得るの
で、吸気負圧を検出するために複数のセンサ等を設ける
必要がなくなり、また、吸気負圧をセンサ等で検出して
用いる場合に比べて、フィルタリング処理が不要で、応
答性のよい、細かいサイクルでの制御が可能になる。さ
らに、請求項１４に係るエンジン制御方式によれば、エ
ンジンのモデル化すべき部分が無駄時間を含む場合でも
無駄時間分の位相を進めてモデル化し、順モデルを第１
のフィードバックループにおける一次遅れ系とするの
で、フィードバック制御におけるフィードバックゲイン
を大きくすることができる。また、請求項１５に係るエ
ンジン制御方式によれば、エンジンから得られる制御量
をフィードバックし、該制御量と目標制御量とを比較し
て前記逆モデルから出力される操作量の補正値を決定す
る第２のフィードバックループを構成し、該第２のフィ
ードバックループの補正値で逆モデルから出力される操
作量を補正するので、さらに正確な制御を行うことが可
能になる。さらに、請求項１６に係るエンジン制御方式
によれば、第２のフィードバックループにおける目標制
御量の位相を、第１のフィードバックにおける無駄時間
分だけ遅らせるので、エンジンの無駄時間に起因したフ
ィードバック部の積分誤差の増大を防止することができ
る。
【図面の簡単な説明】
【図１】 エンジン１と本発明に係るエンジン制御方式
を実行する制御装置１０との関係を示す概略図である。
【図２】 制御装置１０の構成を示す概略ブロック図で
ある。
【図３】 （ａ）は目標空燃比を示すグラフであり、
（ｂ）は第２フィードバックループにおける目標値の位
相を遅らせずに制御を行った場合の実際の空燃比を示す
グラフであり、また、（ｃ）は第２フィードバックルー
プにおける目標値の位相を遅らせて制御を行った場合の
実際の空燃比を示すグラフである。
【図４】 図２におけるモデルベース制御部２０の構成
を示す概略ブロック図である。
【図５】 燃料系順モデル２２の構成を示す概略ブロッ
ク図である。
【図６】 燃料付着率ｘを求めるファジーニューラル回
路網の概略構成図である。
【図７】 ルールをマップの形式で表した図である。
【図８】 蒸発時定数τを求めるファジーニューラル回
路網の概略構成図である。
【図９】 空気系順モデル２１の構成を示す概略ブロッ
ク図である。
【図１０】 空気系順モデル２１における位相進み部を
構成するニューラル回路網の概略構成図である。
【図１１】 体積効率ηを求めるファジーニューラル回
路網の概略構成図である。
【図１２】 （ａ）はスロットル開度の変化を示すグラ
フ、（ｂ）は体積効率及び燃料付着率・蒸発時定数が正
しい時の排気空燃比を示すグラフ、（ｃ）が体積効率が
正しくない時の排気空燃比と学習後の排気空燃比とを示
すグラフ、及び、（ｄ）は燃料付着率・蒸発時定数が正
しくないときの排気空燃比と学習後の排気空燃比とを示
すグラフである。
【図１３】 マップ制御方式と本実施例の制御方式との
燃料噴射量と排気空燃比を比較するグラフである。
【符号の説明】
１ エンジン ２ 排気管 ３ 酸素センサ ４ 吸気管 ５ 燃料噴射装置 ６ スロットルバルブ ７ エアクリーナ ８ シリンダ １０ 制御装置 ２０ モデルベース制御部 ２１ 空気系順モデル ２１ａ スロットル開度用位相進み部 ２１ｂ 空気量演算部２１ｂ ２１ｃ 圧力変換部 ２１ｄ 吸気負圧演算部 ２１ｅ 体積効率推定部 ２１ｆ エンジン回転数用位相進み部 ２２ 燃料系順モデル ２２ａ 非付着燃料演算部 ２２ｂ 付着燃料演算部 ２２ｃ 一次遅れ部 ２２ｄ 一次遅れ部 ２２ｅ 燃料付着率推定部 ２２ｆ 蒸発時定数推定部 ２２ｇ 無駄時間用位相遅れ部 ２３ 推定制御量演算部 ２４ 基本操作量演算部 ３０ フィードバック制御部 ３１ 位相遅れ部 ４０ 変換部 Ｅ 制御量（空燃比の逆数Ｆ／Ａ） Ｅｐ 目標値（目標空燃比の逆数Ｆ／Ａ） Ｅｖ 推定制御量（推定空燃比の逆数Ｆ／Ａ） Ｍｆ 操作量（燃料噴射量） Ｍｆｎ 基本操作量 Ｍｆａ 補正量 Ａｖ 推定空気量 Ｆｖ 推定燃料量 ｎ エンジン回転数 α スロットル開度 Ｔｅ 吸気管壁温 ｘ 燃料付着率 τ 蒸発時定数 Ｍａ 吸入空気量 Ｃｔ スロットルでの流量計数 Ｄ スロットルの直径 Ｐａｍｂ 大気圧 ｋ 空気の比熱 Ｔａｍｂ 大気温 Ｒ 気体定数 Ｍａｏ 補正計数 Ｐｍａｎ 吸気管圧力（吸気負圧） Ｔｍａｎ 吸気管温度 Ｖ 吸気管体積 β１ スロットル開度に依存する計数 β２ 吸気管圧力に依存する係数

Claims (16)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 エンジンの順モデルを制御系を用いて構
    成し、かつ、該順モデルの制御量をフィードバックして
    該制御量に基づいてエンジンの操作量を算出する第１の
    フィードバックループを構成することによりエンジンの
    逆モデルを構成し、少なくとも該逆モデルからの操作量
    を用いてエンジンの制御を行うことを特徴とするエンジ
    ン制御方式。
  2. 【請求項２】 前記制御系が学習可能に構成されている
    ことを特徴とする請求項１に記載のエンジン制御方式。
  3. 【請求項３】 前記学習可能な制御系がファジーニュー
    ラル回路網、ニューラル回路網、又はＣＭＡＣの少なく
    とも一つであることを特徴とする請求項２に記載のエン
    ジン制御方式。
  4. 【請求項４】 学習可能な制御系が、エンジンから得ら
    れる制御量と目標制御量とを比較した比較結果に基づい
    て教師データを用いて学習を行うことを特徴とする請求
    項２又は３に記載のエンジン制御方式。
  5. 【請求項５】 学習可能な制御系が、エンジンから得ら
    れる学習可能な制御系の出力とは異なる物理量と目標物
    理量とを比較した比較結果に基づいて教師データを用い
    て学習を行うことを特徴とする請求項２又は３に記載の
    エンジン制御方式。
  6. 【請求項６】 前記教師データの初期値を予め設定する
    ことを特徴とする請求項４又は５に記載のエンジン制御
    方式。
  7. 【請求項７】 制御量がエンジンの空燃比であり、かつ
    操作量が燃料噴射量であり、前記順モデルが、エンジン
    の体積効率及び吸気管における噴射燃料の挙動をモデル
    化したものを含むことを特徴とする請求項１〜６の何れ
    か一項に記載のエンジン制御方式。
  8. 【請求項８】 前記噴射燃料の挙動のモデル化が、噴射
    燃料のシリンダ内に入る前の任意の壁面への付着率又は
    前記任意の壁面へ付着した噴射燃料の蒸発時定数の少な
    くとも一つをモデル化することであることを特徴とする
    請求項７に記載のエンジン制御方式。
  9. 【請求項９】 エンジンの作動状態が定常状態にある時
    に、目標空燃比と実際の空燃比との誤差を用いて前記体
    積効率の順モデルの学習を行い、エンジンの作動状態が
    過渡状態にある時に、目標空燃比と実際の空燃比との誤
    差を用いて前記噴射燃料の挙動の順モデルの学習を行う
    ことを特徴とする請求項７又は８に記載のエンジン制御
    方式。
  10. 【請求項１０】 前記体積効率の順モデルにおける学習
    可能な制御系の入力情報が吸気負圧を含み、該学習可能
    な制御系の出力情報が体積効率であることを特徴とする
    請求項７〜９の何れか一項に記載のエンジン制御方式。
  11. 【請求項１１】 前記付着率の順モデルにおける学習可
    能な制御系の入力情報がエンジン回転数及びスロットル
    開度の少なくとも一つを含み、該学習可能な制御系の出
    力情報が付着率であることを特徴とする請求項７〜１０
    の何れか一項に記載のエンジン制御方式。
  12. 【請求項１２】 前記蒸発時定数の順モデルにおける学
    習可能な制御系の入力情報がエンジン回転数、スロット
    ル開度、吸気管壁温、冷却水温の少なくとも一つを含
    み、該学習可能な制御系の出力情報が蒸発時定数である
    ことを特徴とする請求項８〜１１の何れか一項に記載の
    エンジン制御方式。
  13. 【請求項１３】 前記体積効率の順モデルが、前記吸気
    負圧を出力とした数式モデルを含み、該順モデルにおけ
    る学習可能な制御系が、予め決められた値の吸気負圧を
    入力情報の初期値として入力し、エンジン作動後は、前
    記数式モデルにより得られる吸気負圧を入力情報として
    入力することを特徴とする請求項８〜１２に記載のエン
    ジン制御方式。
  14. 【請求項１４】 順モデルを、前記第１のフィードバッ
    クループにおける一次遅れ系又は一次遅れ系及び無駄時
    間として構成し、順モデルを一次遅れ系及び無駄時間で
    構成する場合、順モデル全体の位相を無駄時間分だけ進
    めることで順モデルを前記第１のフィードバックループ
    における一次遅れ系とすることを特徴とする請求項１〜
    １３の何れか一項に記載のエンジン制御方式。
  15. 【請求項１５】 エンジンから得られる制御量をフィー
    ドバックし、該制御量と目標制御量とを比較して前記逆
    モデルから出力される操作量の補正値を決定する第２の
    フィードバックループを構成し、該第２のフィードバッ
    クループの補正値で逆モデルから出力される操作量を補
    正することを特徴とする請求項１〜１４に記載のエンジ
    ン制御方式。
  16. 【請求項１６】 前記第２のフィードバックループにお
    ける目標制御量の位相を、前記第１のフィードバックル
    ープにおける無駄時間に対応した位相遅れ分だけ遅らす
    ことを特徴とする請求項１５に記載のエンジン制御方
    式。
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