JPH1027008A - モデルベース制御方法および装置 - Google Patents
モデルベース制御方法および装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 制御対象をモデル化し、これを順モデルとし
て、無駄時間や高次の遅れ要素がある制御対象であって
も、その逆モデルを容易に実現し、過渡特性に優れたモ
デル制御方法および装置を提供する。 【解決手段】 制御対象の逆モデルを用いて制御を行う
制御方法において、制御対象の順モデル２とフィードバ
ック８とを組合せて前記逆モデル３０を構成する。この
場合、制御対象内のフィードバックループを構成する系
４を１次遅れ＋無駄時間でモデル化し、そこから無駄時
間を取除いてフィードバック系の順モデルとして用い、
それ以外の系３に対しては、上記無駄時間分の位相を進
めて順モデルとして用いる。
て、無駄時間や高次の遅れ要素がある制御対象であって
も、その逆モデルを容易に実現し、過渡特性に優れたモ
デル制御方法および装置を提供する。 【解決手段】 制御対象の逆モデルを用いて制御を行う
制御方法において、制御対象の順モデル２とフィードバ
ック８とを組合せて前記逆モデル３０を構成する。この
場合、制御対象内のフィードバックループを構成する系
４を１次遅れ＋無駄時間でモデル化し、そこから無駄時
間を取除いてフィードバック系の順モデルとして用い、
それ以外の系３に対しては、上記無駄時間分の位相を進
めて順モデルとして用いる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は制御対象のモデルを
ベースとした制御に関し、特にエンジンの空燃比制御に
適用するのに適したモデルベース制御方法および装置に
関するものである。
ベースとした制御に関し、特にエンジンの空燃比制御に
適用するのに適したモデルベース制御方法および装置に
関するものである。
【０００２】
【従来の技術】例えば電子制御式エンジンの空燃比を制
御する場合、従来はマップを用いた制御が行われてい
た。このマップは、予め実験等により、あるエンジン回
転数およびスロットル開度のときの燃料噴射量データを
求め、これをメモリに格納して作成するものである。実
際の使用時には、エンジン回転数およびスロットル開度
を検出し、この検出結果をマップに当てはめてそのとき
の噴射量を求め、さらにその運転状態において最適な補
正量を算出し或いは別のマップより求め、この値を操作
量として駆動装置側に入力して所望の空燃比を得るもの
である。
御する場合、従来はマップを用いた制御が行われてい
た。このマップは、予め実験等により、あるエンジン回
転数およびスロットル開度のときの燃料噴射量データを
求め、これをメモリに格納して作成するものである。実
際の使用時には、エンジン回転数およびスロットル開度
を検出し、この検出結果をマップに当てはめてそのとき
の噴射量を求め、さらにその運転状態において最適な補
正量を算出し或いは別のマップより求め、この値を操作
量として駆動装置側に入力して所望の空燃比を得るもの
である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前記マ
ップによる制御は、定常状態の運転状態であれば適正な
空燃比を得ることができるが、例えば加速時や減速時等
のスロットル開度が変化する過渡状態の場合には、スロ
ットル開度変化が起きてからこれを検出して空燃比を制
御するため、過渡時の空気又は燃料流量に対応した制御
量を算出できず、適正な空燃比制御ができなかった。
ップによる制御は、定常状態の運転状態であれば適正な
空燃比を得ることができるが、例えば加速時や減速時等
のスロットル開度が変化する過渡状態の場合には、スロ
ットル開度変化が起きてからこれを検出して空燃比を制
御するため、過渡時の空気又は燃料流量に対応した制御
量を算出できず、適正な空燃比制御ができなかった。
【０００４】このような過渡時のマップ制御を補正する
ため、フィードバック制御を併用する場合もあるが、ゲ
インをあまり大きくできないため過渡状態には対応しき
れず、補正には限界があり、充分適正な空燃比制御はで
きない。
ため、フィードバック制御を併用する場合もあるが、ゲ
インをあまり大きくできないため過渡状態には対応しき
れず、補正には限界があり、充分適正な空燃比制御はで
きない。
【０００５】一方、制御対象をモデル化してモデルの出
力と制御対象の出力とが一致するようにコントローラで
制御して制御性を向上させたモデル制御方法が開発され
ている。このモデル制御の一形態として、モデルによる
フィードフォワード制御により過渡時の制御性を向上さ
せ、合わせてフィードバック制御を行って定常時の制御
性の向上を図ったモデル制御が考えられている。ここ
で、制御対象の伝達関数をＦ（ｓ）としたとき、モデル
としてその逆関数１／Ｆ（ｓ）を用いれば、フィードバ
ック制御系を除いた系全体の伝達関数は、 （１／Ｆ（ｓ））×Ｆ（ｓ）＝１ となり、制御量を常に目標値に等しくすることができ
る。しかしながら、実際には完全な逆モデルを実現する
ことは無理であり、特にモデルが非線形の場合、直接逆
モデルを求めることはほとんど不可能である。
力と制御対象の出力とが一致するようにコントローラで
制御して制御性を向上させたモデル制御方法が開発され
ている。このモデル制御の一形態として、モデルによる
フィードフォワード制御により過渡時の制御性を向上さ
せ、合わせてフィードバック制御を行って定常時の制御
性の向上を図ったモデル制御が考えられている。ここ
で、制御対象の伝達関数をＦ（ｓ）としたとき、モデル
としてその逆関数１／Ｆ（ｓ）を用いれば、フィードバ
ック制御系を除いた系全体の伝達関数は、 （１／Ｆ（ｓ））×Ｆ（ｓ）＝１ となり、制御量を常に目標値に等しくすることができ
る。しかしながら、実際には完全な逆モデルを実現する
ことは無理であり、特にモデルが非線形の場合、直接逆
モデルを求めることはほとんど不可能である。
【０００６】また、例えばエンジン等の無駄時間や高次
の遅れ要素がある制御対象にフィードバック制御を行っ
た場合、フィードバック要素のゲインを大きくしてこれ
を制御対象の完全な逆関数とすれば、常に制御量と目標
値が一致して、フィードバック要素は、制御対象の目標
値を入力することによりそれに必要な操作量を出力する
逆関数が実現できる。しかしながら、実際には、無駄時
間や高次の遅れ要素の影響でフィードバック要素のゲイ
ンを大きくできず、したがって、フィードバック要素が
完全な逆関数にならず過渡特性を向上させることができ
ない。もしこのような系に対しフィードバックのゲイン
を大きくすれば、出力が振動的となって不安定系とな
り、適正な制御ができなくなる。
の遅れ要素がある制御対象にフィードバック制御を行っ
た場合、フィードバック要素のゲインを大きくしてこれ
を制御対象の完全な逆関数とすれば、常に制御量と目標
値が一致して、フィードバック要素は、制御対象の目標
値を入力することによりそれに必要な操作量を出力する
逆関数が実現できる。しかしながら、実際には、無駄時
間や高次の遅れ要素の影響でフィードバック要素のゲイ
ンを大きくできず、したがって、フィードバック要素が
完全な逆関数にならず過渡特性を向上させることができ
ない。もしこのような系に対しフィードバックのゲイン
を大きくすれば、出力が振動的となって不安定系とな
り、適正な制御ができなくなる。
【０００７】本発明は上記の点に鑑みなされたものであ
って、制御対象をモデル化し、これを順モデルとして、
無駄時間や高次の遅れ要素がある制御対象であっても、
その逆モデルを容易に実現し、過渡特性に優れたモデル
制御方法および装置の提供を目的とする。
って、制御対象をモデル化し、これを順モデルとして、
無駄時間や高次の遅れ要素がある制御対象であっても、
その逆モデルを容易に実現し、過渡特性に優れたモデル
制御方法および装置の提供を目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するた
め、本発明では、制御対象の逆モデルを用いて制御を行
う制御方法において、制御対象の順モデルとフィードバ
ックとを組合せて前記逆モデルを構成することを特徴と
するモデルベース制御方法を提供する。
め、本発明では、制御対象の逆モデルを用いて制御を行
う制御方法において、制御対象の順モデルとフィードバ
ックとを組合せて前記逆モデルを構成することを特徴と
するモデルベース制御方法を提供する。
【０００９】さらに本発明では、制御対象の運転状態を
検出する運転状態検出手段と、この運転状態検出手段の
検出結果に基づいて制御対象の状態を予測する状態予測
手段と、予測した状態に対応して状態制御のための操作
量を演算する操作量決定手段と、制御対象の状態を制御
するための状態制御駆動手段とを備え、前記状態予測手
段は、制御対象の伝達関数Ｆ（ｓ）を順モデルとしたと
き、その逆関数１／Ｆ（ｓ）を逆モデルとして用いた制
御プログラムからなるモデルベース制御装置において、
前記順モデルとそのフィードバックとにより逆モデルを
構成したことを特徴とするモデルベース制御装置を提供
する。
検出する運転状態検出手段と、この運転状態検出手段の
検出結果に基づいて制御対象の状態を予測する状態予測
手段と、予測した状態に対応して状態制御のための操作
量を演算する操作量決定手段と、制御対象の状態を制御
するための状態制御駆動手段とを備え、前記状態予測手
段は、制御対象の伝達関数Ｆ（ｓ）を順モデルとしたと
き、その逆関数１／Ｆ（ｓ）を逆モデルとして用いた制
御プログラムからなるモデルベース制御装置において、
前記順モデルとそのフィードバックとにより逆モデルを
構成したことを特徴とするモデルベース制御装置を提供
する。
【００１０】即ち、本発明では、実際の制御対象をモデ
ル化し、実際の系ではなく、モデルを用いてフィードバ
ック系を構成することにより、逆関数（逆モデル）の実
現を図るものである。前述のように、フィードバック系
で逆関数が実現できない理由は、制御対象の無駄時間や
高次遅れのためであり、モデル化においては、これらを
取除いて逆関数を実現できるようにする。具体的には、
後述のように、一次遅れ＋無駄時間により制御対象をモ
デル化し、その後、そのモデルから無駄時間を取除きそ
の系の位相を進める。このとき、無駄時間のない要素に
ついては、後述のように、最小二乗法やニューラルネッ
トワークにより位相を進める。
ル化し、実際の系ではなく、モデルを用いてフィードバ
ック系を構成することにより、逆関数（逆モデル）の実
現を図るものである。前述のように、フィードバック系
で逆関数が実現できない理由は、制御対象の無駄時間や
高次遅れのためであり、モデル化においては、これらを
取除いて逆関数を実現できるようにする。具体的には、
後述のように、一次遅れ＋無駄時間により制御対象をモ
デル化し、その後、そのモデルから無駄時間を取除きそ
の系の位相を進める。このとき、無駄時間のない要素に
ついては、後述のように、最小二乗法やニューラルネッ
トワークにより位相を進める。
【００１１】このようなモデル化を行うことにより、安
定なフィードバック系が構成できるため、フィードバッ
ク系のゲインを大きくすることができ、逆関数（逆モデ
ル）が容易に実現でき、過渡特性に優れた制御を行うこ
とができる。
定なフィードバック系が構成できるため、フィードバッ
ク系のゲインを大きくすることができ、逆関数（逆モデ
ル）が容易に実現でき、過渡特性に優れた制御を行うこ
とができる。
【００１２】図１は、このような本発明の原理説明図で
ある。１はフィードバックを表わす関数Ｇ（ｓ）であ
り、２は制御対象の順モデルを表わす伝達関数Ｆ（ｓ）
である。本発明では、制御対象をモデル化してその順モ
デルの伝達関数をＦ（ｓ）とし、これをフィードバック
してフィードバックの関数Ｇ（ｓ）と組合せて、逆モデ
ルを構成する。
ある。１はフィードバックを表わす関数Ｇ（ｓ）であ
り、２は制御対象の順モデルを表わす伝達関数Ｆ（ｓ）
である。本発明では、制御対象をモデル化してその順モ
デルの伝達関数をＦ（ｓ）とし、これをフィードバック
してフィードバックの関数Ｇ（ｓ）と組合せて、逆モデ
ルを構成する。
【００１３】図１において、Ｇ（ｓ）・Ｆ（ｓ）＞＞１
であれば、伝達関数は、 Ｇ（ｓ）／（１＋Ｇ（ｓ）・Ｆ（ｓ））＝Ｇ（ｓ）／（Ｇ（ｓ）・Ｆ（ｓ）） ＝１／Ｆ（ｓ） となり逆モデルが得られる。
であれば、伝達関数は、 Ｇ（ｓ）／（１＋Ｇ（ｓ）・Ｆ（ｓ））＝Ｇ（ｓ）／（Ｇ（ｓ）・Ｆ（ｓ）） ＝１／Ｆ（ｓ） となり逆モデルが得られる。
【００１４】
【発明の実施の形態】好ましい実施の形態においては、
制御対象内のフィードバックを構成する系を、位相遅れ
が１８０度未満となる系＋無駄時間、でモデル化するこ
とを特徴としている。
制御対象内のフィードバックを構成する系を、位相遅れ
が１８０度未満となる系＋無駄時間、でモデル化するこ
とを特徴としている。
【００１５】この場合、「位相遅れが１８０度未満とな
る系」とは、１次遅れ或いは１次遅れの組合せ等から構
成される系である。また、無駄時間は値が「０」の場合
を含むものである。具体的には、無駄時間の値が０のも
のとしては、後述の第１実施例であるＥＦＩの場合があ
る。また、無駄時間が所定の値をとるものとしては、後
述の第２実施例であるキャブレタの場合がある。
る系」とは、１次遅れ或いは１次遅れの組合せ等から構
成される系である。また、無駄時間は値が「０」の場合
を含むものである。具体的には、無駄時間の値が０のも
のとしては、後述の第１実施例であるＥＦＩの場合があ
る。また、無駄時間が所定の値をとるものとしては、後
述の第２実施例であるキャブレタの場合がある。
【００１６】さらに好ましい実施の形態においては、制
御対象内のフィードバックを構成する系を位相遅れが１
８０度未満となる系＋無駄時間でモデル化し、そこから
無駄時間を取除いてフィードバック系の順モデルとして
用い、それ以外の系に対しては、上記無駄時間分の位相
を進めて順モデルとして用いることを特徴としている。
なお、この場合、無駄時間を取除くのは、フィードバッ
クのゲインを大きくして逆モデルを作成するためであ
り、フィードバックを構成する系以外の系については、
無駄時間を取除く必要はない。
御対象内のフィードバックを構成する系を位相遅れが１
８０度未満となる系＋無駄時間でモデル化し、そこから
無駄時間を取除いてフィードバック系の順モデルとして
用い、それ以外の系に対しては、上記無駄時間分の位相
を進めて順モデルとして用いることを特徴としている。
なお、この場合、無駄時間を取除くのは、フィードバッ
クのゲインを大きくして逆モデルを作成するためであ
り、フィードバックを構成する系以外の系については、
無駄時間を取除く必要はない。
【００１７】さらに好ましい実施の形態においては、前
記位相を進める方法として、制御対象への入力情報を最
小２乗法またはニューラルネットワークを用いて位相を
進めることを特徴としている。
記位相を進める方法として、制御対象への入力情報を最
小２乗法またはニューラルネットワークを用いて位相を
進めることを特徴としている。
【００１８】さらに別の好ましい実施の形態において
は、前記逆モデルを用いた制御とこれを補正するための
フィードバック制御とを併用することを特徴としてい
る。
は、前記逆モデルを用いた制御とこれを補正するための
フィードバック制御とを併用することを特徴としてい
る。
【００１９】さらに別の好ましい実施の形態において
は、前記モデル制御を補正するためのフィードバック制
御に加えてニューラルネットワークによる学習制御を併
用することを特徴としている。
は、前記モデル制御を補正するためのフィードバック制
御に加えてニューラルネットワークによる学習制御を併
用することを特徴としている。
【００２０】さらに別の好ましい実施の形態において
は、前記補正用フィードバック制御の目標値に前記無駄
時間分の位相遅れを設けることを特徴としている。
は、前記補正用フィードバック制御の目標値に前記無駄
時間分の位相遅れを設けることを特徴としている。
【００２１】さらに別の好ましい実施の形態において
は、制御対象がエンジンであることを特徴としている。
は、制御対象がエンジンであることを特徴としている。
【００２２】本発明のモデルベース制御装置の好ましい
実施の形態においては、前記制御対象はエンジンであ
り、前記運転状態検出手段は、エンジン回転数および／
または吸気スロットル開度の検出手段を含み、エンジン
の空燃比を制御するように構成したことを特徴としてい
る。
実施の形態においては、前記制御対象はエンジンであ
り、前記運転状態検出手段は、エンジン回転数および／
または吸気スロットル開度の検出手段を含み、エンジン
の空燃比を制御するように構成したことを特徴としてい
る。
【００２３】
【実施例】以下、制御対象をエンジンとした実施例につ
いて図面に基づいて説明する。図２は、一次遅れと無駄
時間を有するエンジンをモデル化した例を示す。このエ
ンジンの順モデル２は、無駄時間５と一次遅れ６とを有
する燃料系３と、一次遅れのみを有する空気系４とで構
成される。
いて図面に基づいて説明する。図２は、一次遅れと無駄
時間を有するエンジンをモデル化した例を示す。このエ
ンジンの順モデル２は、無駄時間５と一次遅れ６とを有
する燃料系３と、一次遅れのみを有する空気系４とで構
成される。
【００２４】図３は、図２の順モデルを用いて構成した
逆モデルを示す。順モデル２の燃料系３から無駄時間５
を除去し一次遅れ６のみとする。この除去した無駄時間
に対応して空気系４に位相進み部９を付加して燃料系３
との位相を合せる。このように順モデル２から無駄時間
を省くことにより、フィードバックのゲインを大きくす
ることができる。この順モデル２をフィードバックして
フィードバック演算部８に入力させて組合せることによ
り逆モデル３０を構成する。この逆モデル３０の伝達関
数は、順モデル２の伝達関数をＦ（ｓ）とすれば、前述
のように、１／Ｆ（ｓ）となる。したがって、この逆モ
デル３０に目標値を入力して得た出力（操作量）を制御
対象（順モデル）に入力すれば、全体の伝達関数が１で
あるため、制御対象からは目標値と同じ出力（制御量）
が得られる。
逆モデルを示す。順モデル２の燃料系３から無駄時間５
を除去し一次遅れ６のみとする。この除去した無駄時間
に対応して空気系４に位相進み部９を付加して燃料系３
との位相を合せる。このように順モデル２から無駄時間
を省くことにより、フィードバックのゲインを大きくす
ることができる。この順モデル２をフィードバックして
フィードバック演算部８に入力させて組合せることによ
り逆モデル３０を構成する。この逆モデル３０の伝達関
数は、順モデル２の伝達関数をＦ（ｓ）とすれば、前述
のように、１／Ｆ（ｓ）となる。したがって、この逆モ
デル３０に目標値を入力して得た出力（操作量）を制御
対象（順モデル）に入力すれば、全体の伝達関数が１で
あるため、制御対象からは目標値と同じ出力（制御量）
が得られる。
【００２５】図４は、このような逆モデルを用いたモデ
ルベース制御による空燃比制御システムのブロック図で
ある。運転状態検出手段１０は、スロットル開度および
エンジン回転数、さらに吸気温度、エンジン温度、その
他空燃比およびその変化を算出するのに必要な各種ファ
クターを検出するためのセンサーからなる。この運転状
態検出手段１０からの検出出力がエンジン状態予測手段
１１に入力される。
ルベース制御による空燃比制御システムのブロック図で
ある。運転状態検出手段１０は、スロットル開度および
エンジン回転数、さらに吸気温度、エンジン温度、その
他空燃比およびその変化を算出するのに必要な各種ファ
クターを検出するためのセンサーからなる。この運転状
態検出手段１０からの検出出力がエンジン状態予測手段
１１に入力される。
【００２６】エンジン状態予測手段１１は、運転状態の
データに基づいて、上記逆モデルを用いて、運転状態に
対応して必要なエンジンの操作量を予測する。例えば、
目標値が与えられた場合には、スロットル開度等のデー
タに基づいて、エンジン（順モデル）の目標値に対する
変化が演算され、これに対応してエンジンを目標値に戻
すために必要な操作すべき量が演算される。したがっ
て、制御対象であるエンジンが完全に順モデルと同じ関
数であれば、この逆モデルを用いた演算結果によりエン
ジンは目標値に維持される。
データに基づいて、上記逆モデルを用いて、運転状態に
対応して必要なエンジンの操作量を予測する。例えば、
目標値が与えられた場合には、スロットル開度等のデー
タに基づいて、エンジン（順モデル）の目標値に対する
変化が演算され、これに対応してエンジンを目標値に戻
すために必要な操作すべき量が演算される。したがっ
て、制御対象であるエンジンが完全に順モデルと同じ関
数であれば、この逆モデルを用いた演算結果によりエン
ジンは目標値に維持される。
【００２７】しかしながら、実際にはエンジンの高次遅
れや使用期間や環境に応じた特性の経時変化等により目
標値とのずれが生じる。このずれを補正するために、操
作量決定手段１２において、フィードバック制御等を用
いて実際のエンジンに合わせて目標値の維持に必要な操
作量が演算される。この操作量に基づいて、エンジン制
御手段（この例ではＡ／Ｆ（空燃比）制御手段）１３に
よりインジェクタ等の空燃比制御に必要な実際の装置の
駆動手段が駆動制御される。
れや使用期間や環境に応じた特性の経時変化等により目
標値とのずれが生じる。このずれを補正するために、操
作量決定手段１２において、フィードバック制御等を用
いて実際のエンジンに合わせて目標値の維持に必要な操
作量が演算される。この操作量に基づいて、エンジン制
御手段（この例ではＡ／Ｆ（空燃比）制御手段）１３に
よりインジェクタ等の空燃比制御に必要な実際の装置の
駆動手段が駆動制御される。
【００２８】以下本発明のさらに具体的な実施例につい
て、図面に基づいて説明する。図５は、本発明を電子制
御燃料噴射（ＥＦＩ）方式のエンジンにおける空燃比制
御のために適用した例を示す。エンジン１４に、エアク
リーナ１５を通して吸気管１６が接続される。吸気管１
６には、電子制御式のインジェクタ１７がスロットルバ
ルブ１８の上流側に設けられる。エンジン１４にはさら
に排気管１９が接続され、この排気管１９上に酸素濃度
センサー２０が装着される。エンジン１４のクランク軸
およびスロットルバルブ１８には、それぞれエンジン回
転数センサー（図示しない）およびスロットル開度セン
サー（図示しない）が設けられ、各センサーは酸素濃度
センサー２０とともにコントローラ２１に接続される。
コントローラ２１は、各センサーからの入力データに基
づいて、空燃比制御に必要な演算を行い、インジェクタ
１７の駆動時間を制御する。
て、図面に基づいて説明する。図５は、本発明を電子制
御燃料噴射（ＥＦＩ）方式のエンジンにおける空燃比制
御のために適用した例を示す。エンジン１４に、エアク
リーナ１５を通して吸気管１６が接続される。吸気管１
６には、電子制御式のインジェクタ１７がスロットルバ
ルブ１８の上流側に設けられる。エンジン１４にはさら
に排気管１９が接続され、この排気管１９上に酸素濃度
センサー２０が装着される。エンジン１４のクランク軸
およびスロットルバルブ１８には、それぞれエンジン回
転数センサー（図示しない）およびスロットル開度セン
サー（図示しない）が設けられ、各センサーは酸素濃度
センサー２０とともにコントローラ２１に接続される。
コントローラ２１は、各センサーからの入力データに基
づいて、空燃比制御に必要な演算を行い、インジェクタ
１７の駆動時間を制御する。
【００２９】図６は、コントローラ２１内の演算処理回
路におけるエンジンの順モデルを示す。空気系３におい
ては、スロットル開度とエンジン回転数のデータから吸
気管内の空気の流れ状態が解析され、シリンダに入る推
定空気量が演算される。一方、燃料系４においては、そ
の時点でのインジェクタ駆動量から噴射燃料の量が分か
り、その状態における燃料の蒸発量や吸気管壁への付着
量が算出でき、これに基づいて、シリンダに入る推定燃
料量が演算される。これらの空気系３および燃料系４の
モデル演算において推定したシリンダに入る空気量およ
び燃料量から推定空燃比が算出される。
路におけるエンジンの順モデルを示す。空気系３におい
ては、スロットル開度とエンジン回転数のデータから吸
気管内の空気の流れ状態が解析され、シリンダに入る推
定空気量が演算される。一方、燃料系４においては、そ
の時点でのインジェクタ駆動量から噴射燃料の量が分か
り、その状態における燃料の蒸発量や吸気管壁への付着
量が算出でき、これに基づいて、シリンダに入る推定燃
料量が演算される。これらの空気系３および燃料系４の
モデル演算において推定したシリンダに入る空気量およ
び燃料量から推定空燃比が算出される。
【００３０】図７は、図６の順モデル２を用いて構成し
た逆モデル３０を示す。この逆モデル３０は、順モデル
２をフィードバックして作成したものであり、８は比例
と積分のフィードバック演算部を表わす。この逆モデル
３０により、目標空燃比が与えられたときの、モデルに
よる燃料噴射量が演算され、モデルベースの操作量出力
５が得られる。なお、前述のように、順モデル２による
推定演算は、無駄時間を省き一次遅れのみとして、空気
系３と燃料系４の位相を合わせて演算される。また、フ
ィードバック演算部８においては、遅れの原因となる積
分成分は小さくしてゲインを大きくするために比例演算
中心の制御が行われる。
た逆モデル３０を示す。この逆モデル３０は、順モデル
２をフィードバックして作成したものであり、８は比例
と積分のフィードバック演算部を表わす。この逆モデル
３０により、目標空燃比が与えられたときの、モデルに
よる燃料噴射量が演算され、モデルベースの操作量出力
５が得られる。なお、前述のように、順モデル２による
推定演算は、無駄時間を省き一次遅れのみとして、空気
系３と燃料系４の位相を合わせて演算される。また、フ
ィードバック演算部８においては、遅れの原因となる積
分成分は小さくしてゲインを大きくするために比例演算
中心の制御が行われる。
【００３１】図８は、逆モデル３０を用いたモデルベー
スの操作量出力５によりエンジンを駆動した結果の空燃
比を酸素濃度センサーで検出しこれをフィードバックし
て、実際のエンジンの高次遅れ等に基づくモデルとのず
れを補正するためのフィードバック制御部２２を備えた
コントローラ２１の構成を示す。このフィードバック制
御部２２は、前述の逆モデル作成のためのフィードバッ
ク演算部８と異なり、実際のエンジンの定常偏差を補正
する制御であるため、ゲインを小さくして積分動作中心
の演算を行う。このようにして、逆モデルを用いたモデ
ルベース制御により過渡時の制御性を向上させ、さらに
これをフィードバック制御により補正して定常時の制御
性を向上させることができる。
スの操作量出力５によりエンジンを駆動した結果の空燃
比を酸素濃度センサーで検出しこれをフィードバックし
て、実際のエンジンの高次遅れ等に基づくモデルとのず
れを補正するためのフィードバック制御部２２を備えた
コントローラ２１の構成を示す。このフィードバック制
御部２２は、前述の逆モデル作成のためのフィードバッ
ク演算部８と異なり、実際のエンジンの定常偏差を補正
する制御であるため、ゲインを小さくして積分動作中心
の演算を行う。このようにして、逆モデルを用いたモデ
ルベース制御により過渡時の制御性を向上させ、さらに
これをフィードバック制御により補正して定常時の制御
性を向上させることができる。
【００３２】図９は、本発明のモデルベース制御を適用
してエンジンの空燃比を制御する場合の制御ブロック図
である。モデルベース制御部は、前述の逆モデル３０を
用いた演算処理部であり、目標空燃比とエンジン回転数
およびスロットル開度の検出データを入力することによ
り、エンジンモデルの空燃比を演算推定する。この推定
演算結果が実際のエンジン１４に入力されフィードバッ
ク制御部２２でフィードバック制御され、前述のよう
に、モデルの制御量と実際のエンジンの制御量とのずれ
を補正する。
してエンジンの空燃比を制御する場合の制御ブロック図
である。モデルベース制御部は、前述の逆モデル３０を
用いた演算処理部であり、目標空燃比とエンジン回転数
およびスロットル開度の検出データを入力することによ
り、エンジンモデルの空燃比を演算推定する。この推定
演算結果が実際のエンジン１４に入力されフィードバッ
ク制御部２２でフィードバック制御され、前述のよう
に、モデルの制御量と実際のエンジンの制御量とのずれ
を補正する。
【００３３】この実施例においては、フィードバック制
御部２２に対し、位相遅れ部３１を介して目標空燃比が
入力される。これについて以下に説明する。空燃比をフ
ィードバック制御する場合、目標値に対応して演算され
たインジェクタ駆動時間の制御信号を入力した後、実際
にインジェクタが駆動され、燃料が燃焼室で燃焼するま
でには、インジェクタのソレノイドバルブの動作時間や
インジェクタからの燃料が実際に燃焼室で燃焼するまで
の時間等の無駄時間が発生する。すなわち、目標値に対
応して制御すべき量を出力しても、無駄時間の間は結果
に反映されないので、実際に結果に反映されるのは、こ
の無駄時間の経過後である。したがって、目標値に対す
る制御演算量を出力した時点において、フィードバック
された検出データは、この無駄時間分だけ前の時点で出
力された制御演算量に対応するデータである。すなわ
ち、ある時点での目標値に対するフィードバック制御
は、それより無駄時間分だけ前の時点の目標値に対する
検出データに基づいて行われることになる。これは、目
標値が一定に継続している間は問題ないが、目標値が変
化した場合に問題となる。すなわち、目標値が変った
後、無駄時間の間は、変化前の制御量に基づいて補正を
行うため、補正量の積分誤差が累積し、無駄時間経過後
に極端に大きな操作量となって、空燃比が大きく変動す
る。このような不具合を防止するため、フィードバック
制御の目標値に無駄時間に相当する位相遅れを設け、フ
ィードバック制御は常に無駄時間分だけ遅れて行われる
ように構成する。これにより、目標値の変化時点とその
目標値に対するフィードバック制御データの変化時点が
一致するため、常に適正なフィードバック制御により目
標値に対する補正が行われる。
御部２２に対し、位相遅れ部３１を介して目標空燃比が
入力される。これについて以下に説明する。空燃比をフ
ィードバック制御する場合、目標値に対応して演算され
たインジェクタ駆動時間の制御信号を入力した後、実際
にインジェクタが駆動され、燃料が燃焼室で燃焼するま
でには、インジェクタのソレノイドバルブの動作時間や
インジェクタからの燃料が実際に燃焼室で燃焼するまで
の時間等の無駄時間が発生する。すなわち、目標値に対
応して制御すべき量を出力しても、無駄時間の間は結果
に反映されないので、実際に結果に反映されるのは、こ
の無駄時間の経過後である。したがって、目標値に対す
る制御演算量を出力した時点において、フィードバック
された検出データは、この無駄時間分だけ前の時点で出
力された制御演算量に対応するデータである。すなわ
ち、ある時点での目標値に対するフィードバック制御
は、それより無駄時間分だけ前の時点の目標値に対する
検出データに基づいて行われることになる。これは、目
標値が一定に継続している間は問題ないが、目標値が変
化した場合に問題となる。すなわち、目標値が変った
後、無駄時間の間は、変化前の制御量に基づいて補正を
行うため、補正量の積分誤差が累積し、無駄時間経過後
に極端に大きな操作量となって、空燃比が大きく変動す
る。このような不具合を防止するため、フィードバック
制御の目標値に無駄時間に相当する位相遅れを設け、フ
ィードバック制御は常に無駄時間分だけ遅れて行われる
ように構成する。これにより、目標値の変化時点とその
目標値に対するフィードバック制御データの変化時点が
一致するため、常に適正なフィードバック制御により目
標値に対する補正が行われる。
【００３４】本実施例では、このような位相遅れ部３１
を介したフィードバック制御により、モデルベース制御
を実際のエンジンに合わせて適正に補正するとともに、
さらに後述のように、ニューラルネットワーク２５によ
る学習制御を併用し、目標値に対するずれ補正の応答性
の向上を図っている。
を介したフィードバック制御により、モデルベース制御
を実際のエンジンに合わせて適正に補正するとともに、
さらに後述のように、ニューラルネットワーク２５によ
る学習制御を併用し、目標値に対するずれ補正の応答性
の向上を図っている。
【００３５】図１０は、図９のモデルベース制御部（逆
モデル３０）の構成を示すブロック図である。前述のよ
うに、エンジンは、空気系と燃料系を有し、空気系の順
モデルは流体力学に基づいた式で表わされ、燃料系の順
モデルは一次遅れの組合せで表わされる。このような空
気系および燃料系の順モデルによりシリンダに入る空気
量および燃料量の推定値が演算され、これらの推定空気
量および推定燃料量に基づいて、モデルにおける推定空
燃比が算出される。この順モデルの空燃比演算部とこの
モデルデータをフィードバック制御するフィードバック
演算部８とで逆モデル３０を構成し、モデルにおける目
標空燃比とするための噴射量を演算して出力する。この
逆モデルを作成するためのフィードバック演算部８にお
いては、ゲインを大きくするため、遅れの原因となる積
分成分は小さくして、比例成分中心の演算が行われる。
モデル３０）の構成を示すブロック図である。前述のよ
うに、エンジンは、空気系と燃料系を有し、空気系の順
モデルは流体力学に基づいた式で表わされ、燃料系の順
モデルは一次遅れの組合せで表わされる。このような空
気系および燃料系の順モデルによりシリンダに入る空気
量および燃料量の推定値が演算され、これらの推定空気
量および推定燃料量に基づいて、モデルにおける推定空
燃比が算出される。この順モデルの空燃比演算部とこの
モデルデータをフィードバック制御するフィードバック
演算部８とで逆モデル３０を構成し、モデルにおける目
標空燃比とするための噴射量を演算して出力する。この
逆モデルを作成するためのフィードバック演算部８にお
いては、ゲインを大きくするため、遅れの原因となる積
分成分は小さくして、比例成分中心の演算が行われる。
【００３６】図１１は、図１０の空気系順モデルの構成
を示すブロック図である。前述のように、空気系順モデ
ルは、燃料系の無駄時間分の位相を進ませて燃料系との
位相を合わせている。したがって、スロットル開度信号
αおよびエンジン回転数信号ｎともにそれぞれ位相進み
部３２を介してモデル内の演算回路に入力される。入力
されたスロットル開度αに基づいて、空気量演算部３３
において、そのときの吸気管内の負圧Ｐｍａｎのデータ
に基づいて、シリンダに入る吸入空気量が演算される。
ここで演算された空気量に基づいて、圧力変換部３４お
よび吸気負圧演算部３５において、吸気管内の容積Ｖや
時定数τおよび体積効率η等に基づいて、吸気負圧Ｐｍ
ａｎが算出される。体積効率ηは、体積効率演算部３６
において、位相進み部３２を介して入力されたエンジン
回転数データｎと吸気負圧演算部３５で演算した吸気負
圧Ｐｍａｎとに基づいて演算され、吸気負圧演算部３５
に送られる。このような回路構成により、空気系順モデ
ルにおいて、シリンダに入る空気量が演算される。
を示すブロック図である。前述のように、空気系順モデ
ルは、燃料系の無駄時間分の位相を進ませて燃料系との
位相を合わせている。したがって、スロットル開度信号
αおよびエンジン回転数信号ｎともにそれぞれ位相進み
部３２を介してモデル内の演算回路に入力される。入力
されたスロットル開度αに基づいて、空気量演算部３３
において、そのときの吸気管内の負圧Ｐｍａｎのデータ
に基づいて、シリンダに入る吸入空気量が演算される。
ここで演算された空気量に基づいて、圧力変換部３４お
よび吸気負圧演算部３５において、吸気管内の容積Ｖや
時定数τおよび体積効率η等に基づいて、吸気負圧Ｐｍ
ａｎが算出される。体積効率ηは、体積効率演算部３６
において、位相進み部３２を介して入力されたエンジン
回転数データｎと吸気負圧演算部３５で演算した吸気負
圧Ｐｍａｎとに基づいて演算され、吸気負圧演算部３５
に送られる。このような回路構成により、空気系順モデ
ルにおいて、シリンダに入る空気量が演算される。
【００３７】なお、ＥＦＩの実施例における燃料系は、
無駄時間を無視して０としてモデルを作成することがで
きる。この場合には、空気系において、位相進み部３２
を設ける必要はなく、スロットル開度データおよびエン
ジン回転数データを、それぞれ直接空気量演算部３３お
よび体積効率演算部３６に入力させる。図１１の位相進
み部３２は、燃料系のモデルに無駄時間を設けた場合に
必要になる演算部である。
無駄時間を無視して０としてモデルを作成することがで
きる。この場合には、空気系において、位相進み部３２
を設ける必要はなく、スロットル開度データおよびエン
ジン回転数データを、それぞれ直接空気量演算部３３お
よび体積効率演算部３６に入力させる。図１１の位相進
み部３２は、燃料系のモデルに無駄時間を設けた場合に
必要になる演算部である。
【００３８】次に、図１２を参照して、このような空気
系における吸気管内の空気量および圧力について説明す
る。図１２は、吸気管１６における空気の流れを示し、
１８はスロットルバルブ、３７は吸気バルブを表わして
いる。吸気管１６内の圧力は、以下の（数１）の式
（１）に示すように、スロットルバルブ１８から吸気バ
ルブ３７の間の質量保存を考慮することにより導かれ
る。
系における吸気管内の空気量および圧力について説明す
る。図１２は、吸気管１６における空気の流れを示し、
１８はスロットルバルブ、３７は吸気バルブを表わして
いる。吸気管１６内の圧力は、以下の（数１）の式
（１）に示すように、スロットルバルブ１８から吸気バ
ルブ３７の間の質量保存を考慮することにより導かれ
る。
【００３９】
【数１】
【００４０】上記数式において、吸気バルブから出て行
く空気ｍap’は以下の（数２）の式（２）で表わされ
る。
く空気ｍap’は以下の（数２）の式（２）で表わされ
る。
【００４１】
【数２】
【００４２】また、吸気管内の空気ｍa’は以下の（数
３）の式（３）で表わされる。
３）の式（３）で表わされる。
【００４３】
【数３】
【００４４】上記式（２）と式（３）を式（１）に代入
すると、以下の（数４）の式（４）または式（５）に示
すように、吸気管負圧Ｐman’が得られる。
すると、以下の（数４）の式（４）または式（５）に示
すように、吸気管負圧Ｐman’が得られる。
【００４５】
【数４】
【００４６】また、体積効率ηvol は以下の（数５）の
式（７）で表わされる。
式（７）で表わされる。
【００４７】
【数５】
【００４８】スロットルバルブを通過する空気量は、圧
縮流体が断面積Ａt＝（π／４）Ｄ2のノズルを通過する
際の流れと近似できる。したがって、吸入空気量ｍat’
は以下の（数６）の式（８）で表わされる。
縮流体が断面積Ａt＝（π／４）Ｄ2のノズルを通過する
際の流れと近似できる。したがって、吸入空気量ｍat’
は以下の（数６）の式（８）で表わされる。
【００４９】
【数６】
【００５０】図１３は、図１０の燃料系順モデルの例を
示すブロック図である。この例は、インジェクタから噴
射される燃料噴射量Ｍｆｉからシリンダに入る燃料量Ｍ
ｆを算出するためのブロック図であり、無駄時間を除き
一次遅れのみを付加した状態を示す。スロットル開度α
に応じて燃料の吸気管への付着率Ｘが定まる。したがっ
て、吸気管を通過する燃料（１−Ｘ）が分かり、これに
一次遅れを付加し、さらに所定の時間遅れで吸気管壁か
ら分離して流入する燃料量を付加してシリンダに入る燃
料量Ｍｆが求まる。なお、この場合、吸気管を通過する
燃料率（１−Ｘ）に対しては、通常は一次遅れをゼロに
するが、本実施例の場合、ゼロにするとモデル内の演算
周期が無駄時間になってしまうためゲインが上げられな
くなる。そこでゼロにせず所定の一次遅れをもたせてい
る。
示すブロック図である。この例は、インジェクタから噴
射される燃料噴射量Ｍｆｉからシリンダに入る燃料量Ｍ
ｆを算出するためのブロック図であり、無駄時間を除き
一次遅れのみを付加した状態を示す。スロットル開度α
に応じて燃料の吸気管への付着率Ｘが定まる。したがっ
て、吸気管を通過する燃料（１−Ｘ）が分かり、これに
一次遅れを付加し、さらに所定の時間遅れで吸気管壁か
ら分離して流入する燃料量を付加してシリンダに入る燃
料量Ｍｆが求まる。なお、この場合、吸気管を通過する
燃料率（１−Ｘ）に対しては、通常は一次遅れをゼロに
するが、本実施例の場合、ゼロにするとモデル内の演算
周期が無駄時間になってしまうためゲインが上げられな
くなる。そこでゼロにせず所定の一次遅れをもたせてい
る。
【００５１】図１４は、図１１のスロットル開度信号に
対する位相進み部３２の例を示す。この例はニューラル
ネットワークにより位相を進ませるものである。図示し
たように、多数の過去のデータ、すなわち、この例で
は、時刻ｔ，ｔ−１，ｔ−２，．．．ｔ−ｎにおけるス
ロットル開度のデータに基づき、これから先の状態であ
る時刻ｔ＋ｍでのスロットル開度を予測するようにネッ
トワークが構築される。このようなニューラルネットワ
ーク技術を用いることにより、前述の燃料系モデルの無
駄時間に相当する時間ｍだけ位相を進ませたときのスロ
ットル開度が算出される。これによって、前述のよう
に、フィードバックのゲインを大きくして逆モデルを作
成するために、燃料系から無駄時間を省き、その分空気
系の位相を進ませて、燃料系と空気系との位相を合せる
ことができる。
対する位相進み部３２の例を示す。この例はニューラル
ネットワークにより位相を進ませるものである。図示し
たように、多数の過去のデータ、すなわち、この例で
は、時刻ｔ，ｔ−１，ｔ−２，．．．ｔ−ｎにおけるス
ロットル開度のデータに基づき、これから先の状態であ
る時刻ｔ＋ｍでのスロットル開度を予測するようにネッ
トワークが構築される。このようなニューラルネットワ
ーク技術を用いることにより、前述の燃料系モデルの無
駄時間に相当する時間ｍだけ位相を進ませたときのスロ
ットル開度が算出される。これによって、前述のよう
に、フィードバックのゲインを大きくして逆モデルを作
成するために、燃料系から無駄時間を省き、その分空気
系の位相を進ませて、燃料系と空気系との位相を合せる
ことができる。
【００５２】なお、このようなニューラルネットワーク
を用いて位相を進ませる構成に代えて、最小二乗法を用
いて、過去のスロットル開度データを関数化し、時間ｍ
だけ先の時点での関数値により位相が進んだ時点でのス
ロットル開度を予測するように構成してもよい。
を用いて位相を進ませる構成に代えて、最小二乗法を用
いて、過去のスロットル開度データを関数化し、時間ｍ
だけ先の時点での関数値により位相が進んだ時点でのス
ロットル開度を予測するように構成してもよい。
【００５３】図１５は、図９に示したニューラルネット
ワーク２５の具体例を示す。前述のように、モデルベー
ス制御における高次遅れや経時変化によるモデルと実際
のエンジンとのずれを補正するために、フィードバック
制御部２２（図９）において空燃比のフィードバックを
行っている。しかしながら、このフィードバック制御
は、実際の排気ガス中の酸素濃度を検出して空燃比を算
出しこれを演算処理するものであって、ゲインを小さく
して定常状態での偏差を効果的に補正するものであり、
応答性が悪いため過渡時の補正は困難である。そこで、
このようなフィードバック制御の応答性の点を補償する
ために、ニューラルネットワーク２５による学習制御を
併用する。
ワーク２５の具体例を示す。前述のように、モデルベー
ス制御における高次遅れや経時変化によるモデルと実際
のエンジンとのずれを補正するために、フィードバック
制御部２２（図９）において空燃比のフィードバックを
行っている。しかしながら、このフィードバック制御
は、実際の排気ガス中の酸素濃度を検出して空燃比を算
出しこれを演算処理するものであって、ゲインを小さく
して定常状態での偏差を効果的に補正するものであり、
応答性が悪いため過渡時の補正は困難である。そこで、
このようなフィードバック制御の応答性の点を補償する
ために、ニューラルネットワーク２５による学習制御を
併用する。
【００５４】この学習制御は、逆モデル３０による操作
量演算の際にモデルベース制御部（図９）に入力される
エンジン回転数データおよびスロットル開度データをニ
ューラルネットワーク２５にも入力し、そのデータにつ
いてのフィードバック制御による補正後の制御量データ
（噴射量のデータ）を学習データとして記憶させ、この
ようなデータ群を累積させ蓄積してニューロ形式のネッ
トワークを構築するものである。このようなニューラル
ネットワークを用いれば、エンジン回転数とスロットル
開度の値を入力するだけで、過去の学習データから、そ
のときの目標値に応じて、モデルと実際のエンジンとの
空燃比のずれを補正した燃料噴射量がほぼリアルタイム
で得られる。
量演算の際にモデルベース制御部（図９）に入力される
エンジン回転数データおよびスロットル開度データをニ
ューラルネットワーク２５にも入力し、そのデータにつ
いてのフィードバック制御による補正後の制御量データ
（噴射量のデータ）を学習データとして記憶させ、この
ようなデータ群を累積させ蓄積してニューロ形式のネッ
トワークを構築するものである。このようなニューラル
ネットワークを用いれば、エンジン回転数とスロットル
開度の値を入力するだけで、過去の学習データから、そ
のときの目標値に応じて、モデルと実際のエンジンとの
空燃比のずれを補正した燃料噴射量がほぼリアルタイム
で得られる。
【００５５】このようなニューラルネットワークによる
学習制御をフィードバック制御と併用することにより、
応答性の高い補正制御が可能になり、定常時および過渡
時の空燃比制御の追従性がさらに高まる。なお、このよ
うな制御システムの使用初期における学習データが少な
い段階では、フィードバック制御による補正を主として
行い、学習データの蓄積とともに徐々にニューロによる
制御を増加させ、最終的にはスロットル開度およびエン
ジン回転数の蓄積データ値の中間値データに対する演算
処理も含めて全面的にニューロによる補正制御に切り換
えることが応答性を高める上で望ましい。
学習制御をフィードバック制御と併用することにより、
応答性の高い補正制御が可能になり、定常時および過渡
時の空燃比制御の追従性がさらに高まる。なお、このよ
うな制御システムの使用初期における学習データが少な
い段階では、フィードバック制御による補正を主として
行い、学習データの蓄積とともに徐々にニューロによる
制御を増加させ、最終的にはスロットル開度およびエン
ジン回転数の蓄積データ値の中間値データに対する演算
処理も含めて全面的にニューロによる補正制御に切り換
えることが応答性を高める上で望ましい。
【００５６】図１６から図１９は本発明の別の実施例を
示す。この実施例は、エアブリード制御の電子制御キャ
ブレタにより空燃比を制御する例である。図１６は、こ
の別の実施例の構成図である。エンジン１４の吸気管１
６に、スロットルバルブ１８とともにその上流側にキャ
ブレタ２２が備る。キャブレタ２２は、吸気負圧により
燃料が吸出されるポートに装着されたニードル弁２３お
よびエアブリード用のソレノイド２４を備える。コント
ローラ２１は、このエアブリード用ソレノイド２４のデ
ューティ比を制御することにより、エアブリード量を調
整して空燃比を制御する。前述の実施例と同様に、コン
トローラ２１には、スロットル開度センサーおよび酸素
濃度センサー２０からの検出信号が入力される。
示す。この実施例は、エアブリード制御の電子制御キャ
ブレタにより空燃比を制御する例である。図１６は、こ
の別の実施例の構成図である。エンジン１４の吸気管１
６に、スロットルバルブ１８とともにその上流側にキャ
ブレタ２２が備る。キャブレタ２２は、吸気負圧により
燃料が吸出されるポートに装着されたニードル弁２３お
よびエアブリード用のソレノイド２４を備える。コント
ローラ２１は、このエアブリード用ソレノイド２４のデ
ューティ比を制御することにより、エアブリード量を調
整して空燃比を制御する。前述の実施例と同様に、コン
トローラ２１には、スロットル開度センサーおよび酸素
濃度センサー２０からの検出信号が入力される。
【００５７】図１７は、エンジンの順モデルを示す。こ
の実施例では、図示したように、エンジンを空気系、燃
料系およびエアブリード系に分け、それぞれ一次遅れで
近似し、エアブリード系にのみ無駄時間があるものとし
て構成している。スロットル開度センサーからのスロッ
トル開度検出信号（ＴＨＬ）は、空気系、燃料系および
エアブリード系にそれぞれ入力され、コントローラから
のデューティ比制御信号（ＤＵＴＹ）はエアブリード系
に入力される。
の実施例では、図示したように、エンジンを空気系、燃
料系およびエアブリード系に分け、それぞれ一次遅れで
近似し、エアブリード系にのみ無駄時間があるものとし
て構成している。スロットル開度センサーからのスロッ
トル開度検出信号（ＴＨＬ）は、空気系、燃料系および
エアブリード系にそれぞれ入力され、コントローラから
のデューティ比制御信号（ＤＵＴＹ）はエアブリード系
に入力される。
【００５８】図１８は、図１７の順モデルを用いて構成
した逆モデルを示す。前述のＥＦＩの実施例と同様に、
無駄時間のあるエアブリードの系から無駄時間を除き、
この無駄時間分に対応して空気系および燃料系の位相を
進ませて３つの系の位相を揃えている。この無駄時間を
除いたエアブリード系をフィードバックして逆モデルを
構成し、前記実施例と同様に、逆モデルによる操作量
（デューティ比）を出力する。
した逆モデルを示す。前述のＥＦＩの実施例と同様に、
無駄時間のあるエアブリードの系から無駄時間を除き、
この無駄時間分に対応して空気系および燃料系の位相を
進ませて３つの系の位相を揃えている。この無駄時間を
除いたエアブリード系をフィードバックして逆モデルを
構成し、前記実施例と同様に、逆モデルによる操作量
（デューティ比）を出力する。
【００５９】なお、このキャブレタの逆モデルにおいて
は、前述のＥＦＩの場合と異なり、エアブリードの無駄
時間（図１７参照）が無視できないレベルであるため、
この無駄時間に対応して位相進み部を必ず設ける必要が
ある（前述のように、ＥＦＩでは位相進み部３２（図１
１）を省略できる場合があった）。
は、前述のＥＦＩの場合と異なり、エアブリードの無駄
時間（図１７参照）が無視できないレベルであるため、
この無駄時間に対応して位相進み部を必ず設ける必要が
ある（前述のように、ＥＦＩでは位相進み部３２（図１
１）を省略できる場合があった）。
【００６０】図１９は、前述のＥＦＩの実施例と同様
に、モデルベース制御とそのずれを補正するためのフィ
ードバック制御とを組合せたコントローラの構成を示
す。このように補正用フィードバック制御を併用したコ
ントローラの作用および効果は前記ＥＦＩの実施例と同
様である。なお、無駄時間に相当して位相を進ませるた
めの位相進み部の構成や、補正用フィードバック制御部
の前に位相遅れ部を設ける構成あるいはこの補正用フィ
ードバック制御とともにニューラルネットワークによる
学習制御を併用する構成等については、前述のＥＦＩの
実施例と同様に適用可能である。
に、モデルベース制御とそのずれを補正するためのフィ
ードバック制御とを組合せたコントローラの構成を示
す。このように補正用フィードバック制御を併用したコ
ントローラの作用および効果は前記ＥＦＩの実施例と同
様である。なお、無駄時間に相当して位相を進ませるた
めの位相進み部の構成や、補正用フィードバック制御部
の前に位相遅れ部を設ける構成あるいはこの補正用フィ
ードバック制御とともにニューラルネットワークによる
学習制御を併用する構成等については、前述のＥＦＩの
実施例と同様に適用可能である。
【００６１】図２０は、電子制御キャブレタの実施例に
おける、本発明の効果を示すグラフである。（Ａ）図は
従来のマップ制御によるグラフであり、（Ｂ）図は本発
明によるモデルベース制御によるグラフである。各図に
おいて、Ｌ１は空燃比の変動を表わし、Ｌ２はスロット
ルの開閉動作を表わし、Ｌ３はエアブリード用ソレノイ
ドのデューティ比を表わしている。図から分かるよう
に、（Ａ）のマップ制御においては、スロットルの開閉
動作に応じて、デューティ比が一定形状の矩形パルス状
に変化し、スロットルの開度変化時（過渡時）に空燃比
が大きく変動している。これに対し、（Ｂ）のモデルベ
ース制御においては、スロットル開度変化時のデューテ
ィ比の立上がりおよび立下がりの直前にデューティ比が
逆方向に大きく変動し、空燃比はほぼ安定した状態に保
たれている。これは、マップ制御では、単にスロットル
の変化に追従して変化後にデューティ比が変化するのに
対し、本発明のモデル制御では、スロットル変化の過渡
時に変化を予測して、これに対処したデューティ比を出
力するため、過渡時の空燃比変動が抑えられるからであ
る。
おける、本発明の効果を示すグラフである。（Ａ）図は
従来のマップ制御によるグラフであり、（Ｂ）図は本発
明によるモデルベース制御によるグラフである。各図に
おいて、Ｌ１は空燃比の変動を表わし、Ｌ２はスロット
ルの開閉動作を表わし、Ｌ３はエアブリード用ソレノイ
ドのデューティ比を表わしている。図から分かるよう
に、（Ａ）のマップ制御においては、スロットルの開閉
動作に応じて、デューティ比が一定形状の矩形パルス状
に変化し、スロットルの開度変化時（過渡時）に空燃比
が大きく変動している。これに対し、（Ｂ）のモデルベ
ース制御においては、スロットル開度変化時のデューテ
ィ比の立上がりおよび立下がりの直前にデューティ比が
逆方向に大きく変動し、空燃比はほぼ安定した状態に保
たれている。これは、マップ制御では、単にスロットル
の変化に追従して変化後にデューティ比が変化するのに
対し、本発明のモデル制御では、スロットル変化の過渡
時に変化を予測して、これに対処したデューティ比を出
力するため、過渡時の空燃比変動が抑えられるからであ
る。
【００６２】
【発明の効果】以上説明したように、本発明において
は、制御対象の逆モデルを用いてその動きを予測し、そ
の結果に応じて制御対象を制御することにより、過渡時
の制御性を向上させることができる。この場合、順モデ
ルとフィードバックを組合せて逆モデルを形成するた
め、容易に逆モデルが得られ、簡単な構成で制御回路を
構成できる。また、逆モデル作成の際のフィードバック
ループを構成する系を位相遅れが１８０度未満となる系
＋無駄時間（０の場合を含む）で近似することにより、
モデル形成が容易にできる。さらにこの場合、無駄時間
を除いて順モデルを形成し、他の系に対しては無駄時間
分の位相を進めて順モデルとすることにより、モデル構
成が簡単にできるとともに、フィードバックのゲインを
大きくして逆モデル作成の演算処理が容易に確実にでき
る。また、ゲインを変えることにより、モデルの特性を
実際の制御対象の特性に合せることができる。
は、制御対象の逆モデルを用いてその動きを予測し、そ
の結果に応じて制御対象を制御することにより、過渡時
の制御性を向上させることができる。この場合、順モデ
ルとフィードバックを組合せて逆モデルを形成するた
め、容易に逆モデルが得られ、簡単な構成で制御回路を
構成できる。また、逆モデル作成の際のフィードバック
ループを構成する系を位相遅れが１８０度未満となる系
＋無駄時間（０の場合を含む）で近似することにより、
モデル形成が容易にできる。さらにこの場合、無駄時間
を除いて順モデルを形成し、他の系に対しては無駄時間
分の位相を進めて順モデルとすることにより、モデル構
成が簡単にできるとともに、フィードバックのゲインを
大きくして逆モデル作成の演算処理が容易に確実にでき
る。また、ゲインを変えることにより、モデルの特性を
実際の制御対象の特性に合せることができる。
【００６３】また、本発明の制御対象をエンジンとする
ことにより、無駄時間や高次の遅れをもつエンジンが容
易にモデル化され、これから容易に逆モデルを作成して
モデルベース制御を行うとともに、モデルと実際のエン
ジンとのずれを補正するためのフィードバック制御とを
組合せることにより、定常時および過渡時ともに、制御
性がさらに高められる。これにより、信頼性の高いエン
ジンの空燃比制御が達成され、エンジン出力を最大限に
発揮させることが可能になる。
ことにより、無駄時間や高次の遅れをもつエンジンが容
易にモデル化され、これから容易に逆モデルを作成して
モデルベース制御を行うとともに、モデルと実際のエン
ジンとのずれを補正するためのフィードバック制御とを
組合せることにより、定常時および過渡時ともに、制御
性がさらに高められる。これにより、信頼性の高いエン
ジンの空燃比制御が達成され、エンジン出力を最大限に
発揮させることが可能になる。
【図１】 本発明の原理説明図である。
【図２】 エンジンの順モデル構成例のブロック図であ
る。
る。
【図３】 エンジンの逆モデル構成例のブロック図であ
る。
る。
【図４】 本発明の制御システムの一例の構成図であ
る。
る。
【図５】 本発明が適用されるＥＦＩエンジンの要部構
成図である。
成図である。
【図６】 図５のエンジンの順モデルの説明図である。
【図７】 図５のエンジンの逆モデルの説明図である。
【図８】 図５のエンジンのコントローラの説明図であ
る。
る。
【図９】 本発明に係るエンジンの制御システムのブロ
ック図である。
ック図である。
【図１０】 図９のシステムのモデルベース制御部のブ
ロック図である。
ロック図である。
【図１１】 図１０の空気系順モデルのブロック図であ
る。
る。
【図１２】 吸気管内の空気量算出のための説明図であ
る。
る。
【図１３】 図１０の燃料系順モデルのブロック図であ
る。
る。
【図１４】 位相を進めるためのニューロ制御の説明図
である。
である。
【図１５】 フィードバック制御を補正するためのニュ
ーロ制御の説明図である。
ーロ制御の説明図である。
【図１６】 本発明が適用されるエアブリード式電子制
御キャブレタを備えたエンジンの要部構成図である。
御キャブレタを備えたエンジンの要部構成図である。
【図１７】 図１６のエンジンの順モデルのブロック図
である。
である。
【図１８】 図１６のエンジンの逆モデルのブロック図
である。
である。
【図１９】 図１６のエンジンのコントローラのブロッ
ク図である。
ク図である。
【図２０】 図１６のエンジンの空燃比制御における、
従来のマップ制御と本発明のモデルベース制御との効果
の比較を示すグラフである。
従来のマップ制御と本発明のモデルベース制御との効果
の比較を示すグラフである。
１：フィードバックの関数、２：制御対象の順モデル、
３：燃料系、４：空気系、５：無駄時間、６，７：一次
遅れ、８：フィードバック演算部、９：位相進み部、１
０：運転状態検出手段、１１：エンジン状態予測手段、
１２：操作量決定手段、１３：空燃比制御手段、１４：
エンジン、１５：エアクリーナ、１６：吸気管、１７：
インジェクタ、１８：スロットルバルブ、１９：排気
管、２０：酸素濃度センサー、２１：コントローラ、２
２：フィードバック制御部、３０：逆モデル。
３：燃料系、４：空気系、５：無駄時間、６，７：一次
遅れ、８：フィードバック演算部、９：位相進み部、１
０：運転状態検出手段、１１：エンジン状態予測手段、
１２：操作量決定手段、１３：空燃比制御手段、１４：
エンジン、１５：エアクリーナ、１６：吸気管、１７：
インジェクタ、１８：スロットルバルブ、１９：排気
管、２０：酸素濃度センサー、２１：コントローラ、２
２：フィードバック制御部、３０：逆モデル。
Claims (10)
- 【請求項１】 制御対象の逆モデルを用いて制御を行う
制御方法において、制御対象の順モデルとフィードバッ
クとを組合せて前記逆モデルを構成することを特徴とす
るモデルベース制御方法。 - 【請求項２】 請求項１の制御方法において、制御対象
内のフィードバックを構成する系を、位相遅れが１８０
度未満となる系＋無駄時間、でモデル化することを特徴
とする請求項１に記載のモデルベース制御方法。 - 【請求項３】 請求項１の制御方法において、制御対象
内のフィードバックを構成する系を、位相遅れが１８０
度未満となる系＋無駄時間、でモデル化し、そこから無
駄時間を取除いてフィードバック系の順モデルとして用
い、それ以外の系に対しては、上記無駄時間分の位相を
進めて順モデルとして用いることを特徴とする請求項１
に記載のモデルベース制御方法。 - 【請求項４】 請求項３の制御方法において、前記位相
を進める方法として、制御対象への入力情報を最小２乗
法またはニューラルネットワークを用いて位相を進める
ことを特徴とする請求項３に記載のモデルベース制御方
法。 - 【請求項５】 請求項１〜４のいずれかの制御方法にお
いて、前記逆モデルを用いた制御とこれを補正するため
のフィードバック制御とを併用することを特徴とする請
求項１から４までのいずれかに記載のモデルベース制御
方法。 - 【請求項６】 請求項５の制御方法において、前記モデ
ル制御を補正するためのフィードバック制御に加えてニ
ューラルネットワークによる学習制御を併用することを
特徴とする請求項５に記載のモデルベース制御方法。 - 【請求項７】 請求項５または６の制御方法において、
前記補正用フィードバック制御の目標値に前記無駄時間
分の位相遅れを設けることを特徴とする請求項５または
６に記載のモデルベース制御方法。 - 【請求項８】 請求項１〜７のいずれかの制御方法にお
いて、制御対象がエンジンであることを特徴とする請求
項１から７のいずれかに記載のモデルベース制御方法。 - 【請求項９】 制御対象の運転状態を検出する運転状態
検出手段と、この運転状態検出手段の検出結果に基づい
て制御対象の状態を予測する状態予測手段と、予測した
状態に対応して状態制御のための操作量を演算する操作
量決定手段と、制御対象の状態を制御するための状態制
御駆動手段とを備え、 前記状態予測手段は、制御対象の伝達関数Ｆ（ｓ）を順
モデルとしたとき、その逆関数１／Ｆ（ｓ）を逆モデル
として用いた制御プログラムからなるモデルベース制御
装置において、 前記順モデルとそのフィードバックとにより逆モデルを
構成したことを特徴とするモデルベース制御装置。 - 【請求項１０】 前記制御対象はエンジンであり、前記
運転状態検出手段は、エンジン回転数および／または吸
気スロットル開度の検出手段を含み、エンジンの空燃比
を制御するように構成したことを特徴とする請求項９に
記載のモデルベース制御装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP18046796A JP3703117B2 (ja) | 1996-07-10 | 1996-07-10 | モデルベース制御方法および装置 |
| US08/893,440 US5925089A (en) | 1996-07-10 | 1997-07-10 | Model-based control method and apparatus using inverse model |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP18046796A JP3703117B2 (ja) | 1996-07-10 | 1996-07-10 | モデルベース制御方法および装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1027008A true JPH1027008A (ja) | 1998-01-27 |
| JP3703117B2 JP3703117B2 (ja) | 2005-10-05 |
Family
ID=16083739
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP18046796A Expired - Fee Related JP3703117B2 (ja) | 1996-07-10 | 1996-07-10 | モデルベース制御方法および装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5925089A (ja) |
| JP (1) | JP3703117B2 (ja) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| KR20210068309A (ko) * | 2019-11-29 | 2021-06-09 | (주)컨트롤웍스 | 자동차 엔진의 체적효율 추정방법 및 장치 |
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