JPS6098152A - Engine condition estimation device - Google Patents

Engine condition estimation device

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JPS6098152A
JPS6098152A JP20592883A JP20592883A JPS6098152A JP S6098152 A JPS6098152 A JP S6098152A JP 20592883 A JP20592883 A JP 20592883A JP 20592883 A JP20592883 A JP 20592883A JP S6098152 A JPS6098152 A JP S6098152A
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state
data
pattern data
control
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Akio Hosaka
保坂 明夫
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Nissan Motor Co Ltd
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    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02DCONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/24Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means
    • F02D41/2406Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means using essentially read only memories

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  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Electrical Control Of Air Or Fuel Supplied To Internal-Combustion Engine (AREA)
  • Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)

Abstract

PURPOSE:To perform fine control/diagnosis with high responce, in an electronic controller for car engine by predicting the operating stage of engine accurately and reflecting it onto control thereby predicting future phenomena such as engine stall. CONSTITUTION:An electronic engine controller is provided with various sensors for detecting the operating state of engine or auxiliary machines, operating means 21 for performing various operations required for control or display, variour actuators functionable with correspondence to the results from the operating means 21 and display means 22. An actual operation pattern measuring means 23 will sample/store signals from sensor group 20 with predetermined period. State pattern memory means 24 is storing operating pattern data corresponding with specific engine state. Furhtermore, an engine state predicting means 25 will compare between the pattern data from measuring means 23 and memory means 24 to predict whether engine is in specific state on the basis whether they are similar patterns or not.

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は、主として自動車用のエンジンたとえば内燃機
関の燃料供給量、噴射時期、吸入空気量一点火時期等を
制御する電子制御装置に関し、特にエンジンの動作状態
を推定することによって精密な制御を行なう技術に関す
るものである。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Field of Application of the Invention] The present invention relates to an electronic control device that mainly controls the fuel supply amount, injection timing, intake air amount, ignition timing, etc. of an automobile engine, such as an internal combustion engine. This technology relates to precise control by estimating the operating state of a vehicle.

〔従来技術〕[Prior art]

従来の総合的なエンジン電子制御装置としては−1例え
ば第1図及び第2図に示すごときものがある。。
As a conventional comprehensive engine electronic control system, for example, there is one shown in FIGS. 1 and 2. .

上記の装置は、SAEペーパー800056及び同80
0825に記載されたものであり、第1図はハードウェ
アの構成図、第2図は制御系のセンサ、信号、アクチュ
エータの対応図である。
The above device is compatible with SAE paper 800056 and 80
0825, FIG. 1 is a hardware configuration diagram, and FIG. 2 is a correspondence diagram of control system sensors, signals, and actuators.

第1図において、1は吸入空気量を検出するエアフロー
センサ、2はスロットル弁全閉時を検出するスロットル
位置スイッチ、乙はアイドル回転速度を制御するだめに
吸入空気量を調節するAACバルブ、4は排気還流量を
制御するEGR制御バルブ、5はAACバルブ3とE(
3R制御バルブ4との開度な制御する負圧変換器(定圧
弁とオンオフ電磁弁との合成体)、6は燃料噴射弁、7
は酸素センサ、8は点火コイル、9はディストリビュー
タ、10は三元触媒、11は排気温度センサ、12は変
速機の中立位置を検出する二一一トラルスイノチ、16
はクランク軸の回転角度を検出するクランク軸センサ、
14は冷却水温センサ、15は燃料ポンプ、16は燃料
ポンプリレー、17は車速センサ、18はニアコンディ
ショナースイッチである。
In Fig. 1, 1 is an air flow sensor that detects the amount of intake air, 2 is a throttle position switch that detects when the throttle valve is fully closed, 2 is an AAC valve that adjusts the amount of intake air to control the idle rotation speed, and 4 5 is the EGR control valve that controls the amount of exhaust gas recirculation, and 5 is the AAC valve 3 and E (
A negative pressure converter (a combination of a constant pressure valve and an on/off solenoid valve) that controls the opening with the 3R control valve 4, 6 a fuel injection valve, 7
is an oxygen sensor; 8 is an ignition coil; 9 is a distributor; 10 is a three-way catalyst; 11 is an exhaust temperature sensor;
is a crankshaft sensor that detects the rotation angle of the crankshaft,
14 is a cooling water temperature sensor, 15 is a fuel pump, 16 is a fuel pump relay, 17 is a vehicle speed sensor, and 18 is a near conditioner switch.

上記の装置においては、第2図に示すごとき各種センサ
からの入力信号を、図示しないマイクロコンピュータに
入力し、図示のごとき各種のアクチュエータを総合的に
制御するように構成されている。
The above-mentioned apparatus is configured to input signals from various sensors as shown in FIG. 2 to a microcomputer (not shown) to comprehensively control various actuators as shown.

上記の装置の制御内容としては下記のものがある。The control contents of the above device are as follows.

(1)吸入空気量に応じた燃料供給量制御(Eat)。(1) Fuel supply amount control (Eat) according to intake air amount.

(2) アイドル時のエンジン回転速度を一定に保つ空
気供給量の制御(ISC)。
(2) Air supply amount control (ISC) that keeps the engine speed constant at idle.

(3) 工/ジン回転速度とエンジン負荷とに応じた点
火時期制御(IGN)。
(3) Ignition timing control (IGN) according to engine/engine rotational speed and engine load.

(4) エンジン回転速度とエンジン負荷とに応じた排
気還流量制御(EGR,)。
(4) Exhaust gas recirculation amount control (EGR) according to engine speed and engine load.

上記の制御内容は、各種の運転状態に応じて変えるよう
になっている。
The above control contents are changed according to various operating conditions.

しかしながら上記のごとき従来装置においては、エンジ
ンの運転状態を各種センサからの信号の瞬時値のみ、あ
るいはせいぜい2点のデータからの傾斜から推定するよ
うになっていただめ、次のごとき欠点があった。
However, in the conventional device as described above, the engine operating state was estimated from only the instantaneous values of the signals from various sensors, or from the slope of data from two points at most, resulting in the following drawbacks: .

す々わち、(1)複雑なエンジン運転状態を推定できな
い、(2)エンジンの運転状態を正確に推定することが
出来ない、(6)将来のエンジン運転状態を正確に予測
することが出来ない。
(1) It is not possible to estimate complex engine operating conditions, (2) it is not possible to accurately estimate the engine operating condition, and (6) it is not possible to accurately predict the future engine operating condition. do not have.

しだがってエンジンの運転状態に最適の制御をすること
が出来ず、そのため過渡時における排気浄化性能や燃費
が悪化したり、エンジンストール(いわゆるエンスト)
を事前に察知して自動的に回避制御を行なう等の高度な
制御を行なうことが出来なかった。
Therefore, it is not possible to control the engine optimally depending on the operating state of the engine, resulting in deterioration of exhaust purification performance and fuel efficiency during transient periods, and engine stalling (so-called engine stalling).
It was not possible to perform advanced control such as detecting the situation in advance and automatically performing avoidance control.

〔発明の目的〕[Purpose of the invention]

本発明は上記の問題を解決するだめになされたものであ
り、エンジンの運転状態を正確に推定し、それを制御に
反映することの出来るエンジンの電子制御装置を提供す
ることを目的とする。
The present invention has been made to solve the above problems, and an object of the present invention is to provide an electronic control device for an engine that can accurately estimate the operating state of the engine and reflect it in control.

〔発明の概要〕[Summary of the invention]

第6図は本発明の全体の構成を示すブロック図である。 FIG. 6 is a block diagram showing the overall configuration of the present invention.

まず第6図(A)において、20はエンジンや補機類(
変速機やエアコン等)の動作状態(車両に用いるエンジ
ンでは車両の状態たとえば車速も含む0、以下一括して
エンジンの動作状態と記す)を検出1゜する各種センサ
群(後記第4図の200.210.220.230.2
50.270.280等)、21は制御や表示用の各種
演算を行なう演算手段、22は演算手段21の演算結果
に応じて作動する各種アクチーエータや表示手段(後記
第4図の35.68.41.42.60−170.80
等)である。
First, in Figure 6 (A), 20 is the engine and auxiliary machinery (
A group of various sensors (200 in Figure 4 below) that detect the operating state of the transmission, air conditioner, etc. .210.220.230.2
50, 270, 280, etc.), 21 is a calculation means for performing various calculations for control and display, and 22 is various actuators and display means that operate according to the calculation results of the calculation means 21 (35.68. 41.42.60-170.80
etc.).

寸た26は実動作パターン言−1測手段であり、センサ
群20から与えられるエンジンの動作信号を所定周期で
サンプリングし、所定期間のサンプリング・データを時
系列的パターン・データとして記憶する。
Reference numeral 26 denotes an actual operation pattern measuring means, which samples the engine operation signal given from the sensor group 20 at a predetermined period and stores the sampled data for a predetermined period as time-series pattern data.

24は、状態別動作パターン記憶手段であシ、所定のエ
ンジン状態(複数の状態可)に対応した動作パターン・
データを記憶している。
Reference numeral 24 is a state-specific operation pattern storage means, which stores an operation pattern corresponding to a predetermined engine state (a plurality of states are possible).
remembers data.

25は、エンジン状態推定手段であり、実動作パ5ター
ン計測手段23の記憶したパターン・データと状態別動
作パターン記憶手段の記憶しているパターン・データと
を比較照合し、両者が近似したパターンであるか否かに
よってそのときのエンジン状態が所定のエンジン状態で
あるかどうかを推定する。
Reference numeral 25 denotes an engine state estimating means, which compares and matches the pattern data stored in the actual operation pattern measurement means 23 and the pattern data stored in the state-specific operation pattern storage means, and determines a pattern that is similar to both. It is estimated whether the engine state at that time is a predetermined engine state based on whether or not the engine state is a predetermined engine state.

演算手段21は、センサ群20から与えられるエンジン
の動作信号と、エンジン状態推定手段25から与えられ
る推定情報とに基づいて演算を行ない、その結果に基づ
いてアクチーエータを制御したり、表示手段に推定結果
を表示する。また故障検出や制御状態の自己診断を行な
うことも出来る。
The calculation means 21 performs calculations based on the engine operating signal given from the sensor group 20 and the estimated information given from the engine state estimation means 25, and controls the actuator based on the results or displays the estimated information on the display means. View results. It is also possible to perform failure detection and self-diagnosis of control status.

上記のようにエンジンの状態を推定する機能を有し、推
定情報を制御に加味することによシ、各種制御を正確に
、かつきめ細かく行なうことが出来る。
As described above, the engine has a function of estimating the state of the engine, and by taking the estimated information into consideration in the control, various controls can be performed accurately and in detail.

次に第6図(B)は、本発明の他の構成を示すブロック
図であり、(A)と同符号は同一物を示す。
Next, FIG. 6(B) is a block diagram showing another configuration of the present invention, and the same reference numerals as in FIG. 6(A) indicate the same components.

第6図(B)において、26は実動作パターン特徴算出
手段であり、実動作パターン計測手段26で記憶したパ
ターン・データの特徴、すなわち・くターン・データの
平均値、極大値、極小値及び振動周期の内の少なくとも
一つを特徴データとして算出する。
In FIG. 6(B), reference numeral 26 denotes an actual operation pattern feature calculating means, which calculates the characteristics of the pattern data stored in the actual operation pattern measuring means 26, that is, the average value, local maximum value, local minimum value, etc. of the pattern data. At least one of the vibration periods is calculated as characteristic data.

1だ27は状態別動作パターン特徴記憶手段であり、所
定のエンジン状態(複数の状態可)に対応した動作パタ
ーン・データの特徴データを記憶している。
Reference numeral 1 and 27 denotes a state-specific operation pattern characteristic storage means, which stores characteristic data of operation pattern data corresponding to a predetermined engine condition (a plurality of conditions are possible).

28はエンジン状態推定手段であり、実動作特徴手段2
6で算出した特徴データと、状態別動作パターン特徴記
憶手段27の記憶している特徴データとを比較照合し、
両者が所定の許容範囲内で一致しているか否かによって
そのときのエンジン状態が所定のエンジン状態であるか
どうかを推定する。
28 is an engine state estimation means, and the actual operation characteristic means 2
Comparing and collating the feature data calculated in step 6 with the feature data stored in the state-specific motion pattern feature storage means 27,
Based on whether the two match within a predetermined tolerance range, it is estimated whether the engine state at that time is a predetermined engine state.

第6図(A)の装置のように、動作パターン・データを
その捷ま記憶したり、比較照合を行なったりすると、メ
モリの量が多くなったり、プログラムの実行時間が長く
なるという問題があるが、第6図(B)の装置のごとく
、動作パターン・データの特徴部分のみを記憶し、比較
照合するように構成すれば、メモリ量が少なくて済み、
捷だプログラムの実行時間が短くなるので、他の制御プ
ログラムの実行に支障を来すこともないという長所があ
る。
As with the device shown in Figure 6(A), if the operation pattern data is stored in a shuffled manner or compared and verified, there are problems in that the amount of memory increases and the program execution time increases. However, if the device is configured to store only the characteristic parts of the motion pattern data and compare and match, as in the device shown in FIG. 6(B), the amount of memory can be reduced.
Since the execution time of the short program is shortened, it has the advantage that it does not interfere with the execution of other control programs.

なお第5図(A)、(B)において、エンジン状態推定
手段25.28の出力をそのまま表示手段に与えて推定
内容を表示するように構成しても良い。
In FIGS. 5(A) and 5(B), the output of the engine state estimating means 25, 28 may be directly applied to the display means to display the estimation contents.

〔発明の実施例〕[Embodiments of the invention]

以下、実施例に基づいて本発明の詳細な説明する。 Hereinafter, the present invention will be described in detail based on Examples.

まず本発明の電子制御装置のシステムの概要を第4図に
基づいて説明する。
First, the outline of the system of the electronic control device of the present invention will be explained based on FIG.

第4図は4サイクル6気筒エンジ/に適用した場合につ
いて示しであるが、制御の対象は次のとおりである。
FIG. 4 shows the case where the system is applied to a 4-stroke, 6-cylinder engine, and the objects to be controlled are as follows.

(1) エンジノの各気筒に設けられたインジェクタ6
5の開弁開始時期と開弁時間を制御して行なう燃料噴射
(EGI ) 制御(EGI OL[” 110 )。
(1) Injector 6 installed in each cylinder of the engine
Fuel injection (EGI) control (EGI OL["110) performed by controlling the valve opening start timing and valve opening time of No. 5.

(2) イグニッション・コイル38の1次コイルの通
電・遮断を制御して点火時期と通電時間の制御を行なう
点火(I GN )制御(ION OUi’ 120 
)。
(2) Ignition (IGN) control (ION OUi' 120) that controls energization/cutoff of the primary coil of the ignition coil 38 and controls ignition timing and energization time.
).

(3) E G Rバルブ60のリフト量をVCMバル
ブ40を用いて負圧制御することによって行なう排気還
流(EGR)制御(EGROUT 130 )。
(3) Exhaust gas recirculation (EGR) control (EGROUT 130 ) performed by controlling the lift amount of the EGR valve 60 using the VCM valve 40 under negative pressure.

(4)AACパルプ50のリフト量をvCMバルブ40
ヲ用いて負圧制御することにより、スロットル・バルブ
510をバイパスする空気の量を制御して行なうアイド
ル回転(Isc)制御(I SCOU’l”150)。
(4) Adjust the lift amount of AAC pulp 50 to vCM valve 40
Idle rotation (ISC) control (ISCOU'l''150) is performed by controlling the amount of air bypassing the throttle valve 510 by controlling the negative pressure using the ISCOU'l''150.

以上が主要な制御の対象であるが、この他にイ・]随的
な制御あるいは情報出力として以下のものがある。(5
)燃料ポンプリレー60の制御による燃料ポンプ530
のオン・オフ制御(1;’/P O1J’l’ 160
 )(6)燃料消費量データの燃料消費針70への出力
(FCM OUT 170 )、(7)システムの自己
診断とチェッカ2000あるいは車両情報提供装置25
00とのデータ交換(CIIECK )、(8)自己診
断結果による警報のアラーム・ランプ80への出力(A
LAI(MOUT180)、(9)自己診断結果等の表
示器1900への表示(MONI’ll” )。(io
) ニアコンディショナ(エアコン)のオン・オフを行
なうエアコンリレー90に対するエアコン制御信号(A
/C0UT190)による制御(AI I(CON )
The above are the main objects of control, but in addition to these, there are the following as optional controls or information output. (5
) Fuel pump 530 controlled by fuel pump relay 60
On/off control (1;'/P O1J'l' 160
) (6) Outputting fuel consumption data to the fuel consumption needle 70 (FCM OUT 170 ), (7) System self-diagnosis and checker 2000 or vehicle information providing device 25
Data exchange with 00 (CIIECK), (8) Output of alarm based on self-diagnosis results to alarm lamp 80 (A
LAI (MOUT 180), (9) Display of self-diagnosis results, etc. on the display 1900 (MONI'll''). (io
) Air conditioner control signal (A) to air conditioner relay 90 that turns on and off the near conditioner (air conditioner)
/C0UT190) control (AI I(CON)
.

以上の制御、出力を行なうために、エンジンおよび車両
の各部から以下の制御情報を得る。
In order to perform the above control and output, the following control information is obtained from the engine and each part of the vehicle.

(1) デイストリビーータ520に内蔵されたクラン
ク角セノザ200かも、クランク軸の回転角(デイスト
リビーータの回転角の2倍)で1200毎に立上るI(
E Jパ信号201と1°毎に立」ニリと立下りが交互
に発生する1、) OS信号202を得る。
(1) The crank angle sensor 200 built into the distribeater 520 has an I(
An OS signal 202 is obtained in which rises, dips, and falls alternately occur every 1° with the EJPA signal 201.

このP OS信号202を所定時間カウントすることに
よりエンジン回転速度信号20ろが得られる。
By counting this POS signal 202 for a predetermined period of time, an engine rotational speed signal 20 is obtained.

(2) エンジンの吸入空気量Qaはエアフローメータ
210により検出する。なお吸入空気量Qaはエアフロ
ーメータ出力電圧信号(AFM)211と反比例の関係
になっている。
(2) The intake air amount Qa of the engine is detected by the air flow meter 210. Note that the intake air amount Qa is inversely proportional to the air flow meter output voltage signal (AFM) 211.

(3)02センサ220は排気ガス中の酸素濃度に応じ
て出力電圧が変化し、空燃比に応じた信号(02) 2
21が得られる。
(3) The output voltage of the 02 sensor 220 changes according to the oxygen concentration in the exhaust gas, and a signal (02) 2 according to the air-fuel ratio is output.
21 is obtained.

(4)水温センサ2ろ0によりエンジンの温度を代表す
る電圧信号(Tw)261が得られる。
(4) A voltage signal (Tw) 261 representative of the engine temperature is obtained by the water temperature sensor 2-0.

(5)車載のバッチ1J240は制御系各部に電気を供
給スル。コントロール・ユニット1000へはコン−ト
ロール・ユニット・リレー540 ヲ介Lり主N源24
1と、バッテリ240から直接入る補助電源242とが
供給される。主電源の電圧信号(VB)241も制御の
だめの情報として利用する。なお、イグニッション・ス
イッチ260のON端子262はON位置では勿論のこ
と、S i” A R1’位置でもバッテリ電圧が掛る
ため、クランキング中もコノトロール・ユニット100
0には主電源241が供給される。
(5) The onboard batch 1J240 supplies electricity to each part of the control system. Control unit relay 540 is connected to control unit 1000, and main N source 24 is connected to control unit 1000.
1 and an auxiliary power source 242 that comes directly from a battery 240. The main power supply voltage signal (VB) 241 is also used as control information. Note that since the battery voltage is applied to the ON terminal 262 of the ignition switch 260 not only in the ON position but also in the S i'' A R1' position, the control unit 100 remains active even during cranking.
0 is supplied with a main power supply 241.

(6) 車速センサ250により車速に比例したノζル
ス密度を有する信号(VSP)251が得られる。
(6) A signal (VSP) 251 having a noise density proportional to the vehicle speed is obtained by the vehicle speed sensor 250.

(7)イグニッション・スイッチ260ハエンジンの始
動、運転などを運転者が操作するスイッチで、ソノ5T
AIt’l” ff1irt子ノ!圧信号(5TAH1
1’ ) 261 Kよって、クランキング中であるか
どうかを知ることができる。
(7) Ignition switch 260 is a switch that the driver operates to start and operate the engine.
AIt'l" ff1irt child! Pressure signal (5TAH1
1') 261 K Therefore, it is possible to know whether or not cranking is in progress.

(8) スロットルバルブ・センサ270ハ、スロット
ルバルブの開度に比例しだスロットル開度信号(TVO
) 271を出力する。
(8) The throttle valve sensor 270 generates a throttle opening signal (TVO) proportional to the opening of the throttle valve.
) Outputs 271.

(9) エアコン・スイッチ280 uニアコンディシ
ョナを作動さぜた時に閉じるスイッチで、その端子電圧
信号(A、/C) 281によってエアコン作動中かど
うかを検知する。
(9) Air conditioner switch 280 U This is a switch that closes when the near conditioner is activated, and detects whether the air conditioner is in operation based on its terminal voltage signal (A, /C) 281.

(10)ニー−i−ラル・スイッチ29[] N: l
−ランスミノ/口/のギヤ位置がニュートラルかあるい
はパーキングの位置にある時閉じるスイッチで、その開
閉信号(NEUT)291によってトラノスミノノリノ
のギヤ位置を検知する。
(10) Knee-i-ral switch 29 [] N: l
- This is a switch that closes when the gear position of the Transmino/mouth/ is in the neutral or parking position, and the gear position of the Transmino Norino is detected by the opening/closing signal (NEUT) 291.

以」−説明した各信号はコントロール・ユニット100
0に入出力される。コントロール・ユニット1000へ
の入出力としては他に、制御系の診断を行なったり、そ
の結果を表示するだめのチェッカ2000がチェック用
コネクタ2010を介して接続される。捷だ車両情報提
供装置2500とはデータ転送用コネクタ2510を介
して接続される。コントロール・ユニット1000id
マイクロコンピユータヲ有シ、上記各制御情報(入力信
号)を基に各制御対象の制御状態を決めて制御信号(出
力信号)を出し、エンジンを最適に制御すると共に、こ
の制御に関連した情報を出力する。
- Each of the described signals is transmitted to the control unit 100.
Input/output to 0. In addition to input/output to the control unit 1000, a checker 2000 for diagnosing the control system and displaying the results is connected via a check connector 2010. It is connected to the vehicle information providing device 2500 via a data transfer connector 2510. control unit 1000id
The microcomputer is equipped with a microcomputer, which determines the control state of each controlled object based on the above control information (input signals), issues control signals (output signals), optimally controls the engine, and outputs information related to this control. Output.

前記第5図の21.26.24.25.26.27.2
8等の機能は、上記のコントロール・ユ= ノl−10
0Qに含まれている。
21.26.24.25.26.27.2 in Figure 5 above
Functions such as 8 etc. are the same as the control unit 10 above.
Included in 0Q.

次に上述のような制御を総合的に行なうコントロール・
ユニノ) 1000の回路構成を第5図に基づいて説明
する。
Next, we will introduce a control system that comprehensively performs the above-mentioned control.
The circuit configuration of UNINO) 1000 will be explained based on FIG.

第5図において、1100は信号整形回路であり、エン
ジンや車両各部からの各種人力信号を入力し、この各種
入力信号のノイズ除去、ザージの吸収を行すって、コン
トロール・ユニノl−1000ノ/ (ズによる誤動作
やザージによる破壊を防止すると共に、各種入力信号を
増幅したり変換したりして、次の入力インターフェース
回路1200が正しく動作できるような形に整える。1
200は人力インターフェース回路であり、信号整形回
路1100で整形された各種入力信号をアナログ−ディ
ジタル(AD)変換したり、所定時間の間のパルス数を
カウントしたりして、次の中央演算処理装置(CPU)
 130[1が人力データとして読み込めるようにディ
ジタル・コード信号に変換し、入力データとして内部に
有するレジスタに格納する。1300は中央演算処理装
置(CI’U)で水晶振動子1610の発振信号161
1をベースにしたクロック信号に同期して動作し、バス
1620を介して各部と接続され、メモリ1400のマ
スクILOM1410およびPiもOM 1420に記
憶されているプログラムを実行し、人力インターフェー
ス回路1200内の各レジスタから各種人力データを読
み込み、演算処理して各種出力データを算出し、出力イ
ンターフェース回路1500内のレジスタに所定のタイ
ミングで出力データを送出する。メモ1J1400はデ
ータの記憶装置で、マスクROM141o: PILO
M 1420.1%AM1430および記憶保持用メモ
リ1440を有する。そしてマスクlLOM1410は
CPU1300が実行するプログラムとプログラム実行
時に使用するデータをIC製造時に永久的に記憶させ、
PROM 1420は車種やエンジンの種類に応じて変
更する可能性の大きいマスクI(OM 141自と同様
のプログラムやデータをコントロール・ユニ7 ) 1
00[]に組み込む前に永久的に書き込んで記憶させる
。まだRAM 1430は読出し書込み可能メモリで、
演算処理の途中データや結果データで出力インターフェ
ース回路1500に送出される前に一時的に記憶保持し
ておくもの々どが記憶され、この記憶内容はイグニノン
ヨン・スイッチ260がオフになり主電源241が切れ
ると保持されない。1だ記憶保持メモ1J1440は演
算処理の結果データや途中データを、イグニノンヨン・
スイッチ260がオフになった時、すなわち自動車が運
転されていない時も記憶保持しておく。
In FIG. 5, 1100 is a signal shaping circuit which inputs various human input signals from the engine and various parts of the vehicle, removes noise from these various input signals, absorbs surges, (In addition to preventing malfunctions due to noise and destruction due to surges, various input signals are amplified and converted to prepare them so that the next input interface circuit 1200 can operate correctly.1
200 is a human interface circuit that performs analog-to-digital (AD) conversion of various input signals shaped by the signal shaping circuit 1100, counts the number of pulses during a predetermined time, and converts various input signals shaped by the signal shaping circuit 1100 to the next central processing unit. (CPU)
130[1 is converted into a digital code signal so that it can be read as manual data, and stored in an internal register as input data. 1300 is a central processing unit (CI'U) which generates an oscillation signal 161 of a crystal oscillator 1610.
The mask ILOM 1410 and Pi of the memory 1400 operate in synchronization with a clock signal based on OM 1420 and are connected to each part via the bus 1620. Various types of manual data are read from each register, arithmetic processing is performed to calculate various output data, and the output data is sent to a register in the output interface circuit 1500 at a predetermined timing. Memo 1J1400 is a data storage device, mask ROM141o: PILO
M1420.1%AM1430 and memory holding memory 1440 are included. The mask LOM 1410 permanently stores the program executed by the CPU 1300 and the data used when executing the program during IC manufacturing.
PROM 1420 is Mask I (controls the same programs and data as OM 141), which is likely to change depending on the car model and engine type.
It is permanently written and stored before being incorporated into 00[]. RAM 1430 is still readable and writable memory.
Data in the middle of arithmetic processing and result data that are temporarily stored before being sent to the output interface circuit 1500 are stored, and the stored contents are stored when the ignition switch 260 is turned off and the main power supply 241 is turned off. If it breaks, it won't hold. 1 Memory Retention Memo 1J1440 stores data as a result of arithmetic processing and data in progress.
The memory is retained even when the switch 260 is turned off, that is, when the vehicle is not being driven.

1650は演算タイマ回路であり、CPU1300の機
能を増強するものであり、演算処理の高速化を図るだめ
の乗算回路、所定時間周期毎にCPU1300に割込み
信号を送出するインターバル・タイマ、CPU1300
が所定の事象から次の事象までの経過時間や事象発生時
刻を知るだめのフリーラン・カウンタなどを有している
。1500ば出力インターフェース回路であり、CPU
 1300がらの出力データを内部のレジスタに受け取
り、所定のタイミングと時間幅、あるいは所定の周期と
デー−ティ比を有するパルス信号に変換したり、” 1
 ”、o″′のスイッチング信号に変換して駆動回路1
600に送出する。駆動回路1600は電力増幅回路で
あり出力インターフェース回路1500がらの信号を受
けて、トランジスタ等で電圧・電流増幅を行なって各種
アクチーエータを駆動したり、表示を行なっタリ、ある
いはコントロール・ユニノ)1000に:1ネクタ20
10を介しで接続されて制御系の診断を行なったり、そ
の結果を表示したりするだめのチェッカ2000に出力
信号を送出しだりする。
1650 is an arithmetic timer circuit that enhances the functions of the CPU 1300, and includes a multiplication circuit for speeding up arithmetic processing, an interval timer that sends an interrupt signal to the CPU 1300 at every predetermined time period, and the CPU 1300
It has a free-run counter, etc. that is used to know the elapsed time from one predetermined event to the next event and the time when the event occurred. 1500 is an output interface circuit, and the CPU
1300 to an internal register and convert it into a pulse signal with a predetermined timing and time width, or a predetermined period and data ratio.
", o"' is converted into a switching signal and sent to the drive circuit 1.
600. The drive circuit 1600 is a power amplification circuit that receives the signal from the output interface circuit 1500 and amplifies the voltage and current using a transistor or the like to drive various actuators, perform display, or control unit 1000: 1 nector 20
It sends an output signal to a checker 2000 which is connected via a checker 10 to diagnose the control system and display the results.

1700はバックアップ回路であり、駆動回路1600
の信号をモニタして故障を検出し、CI) U1600
、メモリ1400などが故障して正常に動作しなくなっ
た時に、信号整形回路1100からの信号の一部を受け
、−ンジンが回転して自動門を運転。
1700 is a backup circuit, and a drive circuit 1600
Detects failure by monitoring the signal of CI) U1600
When the memory 1400 or the like fails and does not operate normally, the engine rotates upon receiving part of the signal from the signal shaping circuit 1100 and operates the automatic gate.

できるだめの必要最少限の制御出力を発すると共に、故
障発生を知らせる切換信号1701を発する。
It emits the minimum necessary control output possible and also emits a switching signal 1701 to notify of the occurrence of a failure.

1750は切換回路であり、バックアップ回路1700
からの切換信号1701によって出カイツターフェース
回路1500からの信号を遮断し、バックアップ回路1
700からの信号を通過させる。
1750 is a switching circuit, and a backup circuit 1700
The signal from the output interface circuit 1500 is cut off by the switching signal 1701 from the backup circuit 1.
The signal from 700 is passed through.

1800は電源回路であり、各部に安定化した電源電圧
1810.1820.1860.1880.1890を
供給すると共に、CPU 1300の動作を制御するR
1う81号′1゛信号1840、I−I A L T信
号1850、バッテリ電圧信号18ろOなどを出力する
1800 is a power supply circuit which supplies stabilized power supply voltage 1810.1820.1860.1880.1890 to each part and controls the operation of CPU 1300.
It outputs a signal 1840, an I-I ALT signal 1850, a battery voltage signal 18, and the like.

次に、第6図は、本発明を適用した制御系の一実施例と
信号の流れを示すブロック図である。
Next, FIG. 6 is a block diagram showing an embodiment of a control system to which the present invention is applied and the flow of signals.

実際のシステムでは、第6図に示す各ブロックは、第5
図のハードウェアとC1,’U 、1300が実行する
プログラムで実現されるが、システムを判り易くするた
めにブロック図の形で示し7である。
In an actual system, each block shown in FIG.
Although it is realized by the hardware shown in the figure and the program executed by C1,'U, 1300, it is shown in block diagram form 7 to make the system easier to understand.

以下、全体の構成と概略動作を説明する。The overall configuration and general operation will be explained below.

まず実動作パターン計測手段3100は、各種入力信号
203.211.271等を入力し、所定のインターバ
ル毎に所ボ期間の間サンプリングし、順次記憶して、エ
ンジン回転速度、吸入空気量、スロットル開度などがど
のような動作パターンになっているかをパターン・デー
タの形で実動作パターン・データ3101として記憶す
る。
First, the actual operation pattern measuring means 3100 inputs various input signals 203, 211, 271, etc., samples them for a predetermined interval at predetermined intervals, and sequentially stores them to determine engine speed, intake air amount, throttle opening, etc. The actual operation pattern data 3101 is stored in the form of pattern data as to what kind of operation pattern there is in terms of speed, etc.

一方、動作変化分パターン作成手段6200にも各種入
力信号281.291等が入り、その信号の動きに応じ
て、エンジン回転速度、吸入空気量などの変化分として
予測される動作パターン・データを選択し、動作変化分
パターン・データ3201として出力する。
On the other hand, various input signals 281, 291, etc. are also input to the operation change pattern creation means 6200, and according to the movement of the signals, operation pattern data predicted as changes in engine speed, intake air amount, etc. are selected. Then, it is output as motion change pattern data 3201.

予測動作パターン合成手段3600は、実動作パターン
・データ6101と、動作変化分パターン・データ32
01 とを入力し、両者を合成、処理して、今後の回転
、吸入空気量、スロットル等の動作パターンがどうなる
かを予測した予測動作パターン・データ6501を作成
する。動作変化分パターンがゼロの場合には予測動作パ
ターン・データ3301は実動作パターン・データ61
01と同じものKなる。
Predicted motion pattern synthesis means 3600 combines actual motion pattern data 6101 and motion change pattern data 32.
01 is input, and the two are combined and processed to create predicted operation pattern data 6501 that predicts future operation patterns such as rotation, intake air amount, throttle, etc. If the motion change pattern is zero, the predicted motion pattern data 3301 is the actual motion pattern data 61.
The same thing as 01 is K.

実状態判別手段6400は、各種入力信号203.21
1.251.271.281.291等から、エンジン
の状態、例エバエンジン・ストール(エンスト)、加速
、減速、ギヤ・チェンジなどの非定常状態を判別し、実
状態データ6401を出力する。
The actual state determining means 6400 receives various input signals 203.21.
1.251.271.281.291, etc., the state of the engine, for example, an unsteady state such as Eva engine stall, acceleration, deceleration, gear change, etc. is determined, and actual state data 6401 is output.

状態別動作パターン記憶手段6500は、実状態データ
6401に応じて、各種エンジン状態毎に区別して、そ
のエンジン状態が発生した時の回転、吸入空気量、スロ
ットル開度などの実動作パターン・データ3101を状
態別動作パターン・データ3501として記憶する。
The state-specific operation pattern storage means 6500 distinguishes each engine state according to the actual state data 6401, and stores actual operation pattern data 3101 such as rotation, intake air amount, throttle opening, etc. when the engine state occurs. is stored as state-specific operation pattern data 3501.

″なお状態別動作パターン・データ6501は、前記の
ごとく、エンジン使用中に発生し、記憶した実動作パタ
ーン・データ3101以外に、制御装置製造時に予め記
憶させであるデータも含んでいる。
``In addition to the actual operation pattern data 3101 generated and stored during engine use, the state-specific operation pattern data 6501 also includes data stored in advance at the time of manufacturing the control device, as described above.

エンジン状態推定手段6600は、前記予測動作パター
ン・データ6601と状態別動作パターン・データ65
01を比較照合し、一致あるいは近似的に一致した場合
にエンジンの状態が、一致した状°態別動作パターン・
データに対応するエンジン状態であることを推定してエ
ンジン状態推定データ6601を出力する。
The engine state estimation means 6600 uses the predicted operation pattern data 6601 and the state-specific operation pattern data 65.
01, and if they match or approximately match, the engine state is determined by the matching state-specific operation pattern.
It estimates that the engine state corresponds to the data and outputs engine state estimation data 6601.

制御出力演算手段6700は、各種入力信号を基に、1
シGi、ION、EG几、ISO等の制御出力(110
,120,130,150,190等)を算出して出力
するが、その算出方式あるいは補正データをエンジン状
態推定デークロロ01に応じて変える。
The control output calculation means 6700 calculates 1 based on various input signals.
Control output (110
, 120, 130, 150, 190, etc.) are calculated and output, but the calculation method or correction data is changed depending on the engine state estimation data 01.

なお第6図の実施例においては、予測動作パターン合成
手段6600や実状態判別手段6400等も含めた構成
となっているが、本発明社最小限、実動作パターン4測
手段3100、状態別動作パターン記憶手段6500及
びエンジン状態推定手段6600から構成することが出
来る。
In the embodiment shown in FIG. 6, the configuration includes a predicted motion pattern synthesis means 6600, an actual state determination means 6400, etc., but the present invention has at least four actual motion pattern measuring means 3100, a state-based motion It can be composed of pattern storage means 6500 and engine state estimation means 6600.

すなわち実動作パターン開側手段6100の出力と状態
別動作パターン記憶手段3500の出力とをエンジン状
態推定手段ろ600に与えて、エンジン状態を推定する
ように構成する。そしてその推定した結果を用いて、エ
ンジンを制御したり、エンジン状態を診断したりするこ
とが出来る。
That is, the output of the actual operation pattern open side means 6100 and the output of the state-specific operation pattern storage means 3500 are provided to the engine state estimation means 600 to estimate the engine state. Using the estimated results, it is possible to control the engine and diagnose the engine condition.

次に、前記第6図の動作を実例に基づいて詳細に説明す
る。
Next, the operation shown in FIG. 6 will be explained in detail based on an actual example.

この実例は、エンジン回転速度の変化からエンストしそ
うな状態を予測し、それを回避するように制御する例で
ある。
This example is an example in which a state where the engine is likely to stall is predicted from a change in engine rotational speed, and control is performed to avoid it.

第7図は、エンスト前後のエンジン回転のパターンを示
す図である。
FIG. 7 is a diagram showing the engine rotation pattern before and after the engine stalls.

第7図において、Aの区間は減速の区間である、減速の
終りでクラッチを切ると、負荷が減るのでエンジン回転
速度は一度」二昇し、再び減少し始める。この時、エン
ジンの例えば燃料供給系の部品が経時変化していて、燃
料供給1ii−(混合比)が適切でなかったり、クラッ
チを切るタイミングが遅くて回転速度の落ち込みが大き
すぎたり、点火時期が適切でなかったり、スロットル・
バルブ伺近が汚れていたりして混合気が安定的に供給さ
れないような場合には、エンジンは安定的にアイドル状
態に収束しないでノ・ンチング現象を起し、次第に回転
速度が低下して(Bの区間)、ついには工ンストに到る
(C区間)ことがある。
In FIG. 7, section A is a deceleration section. When the clutch is disengaged at the end of deceleration, the load is reduced, so the engine speed increases once and then begins to decrease again. At this time, for example, parts of the engine's fuel supply system may have changed over time, and the fuel supply 1ii- (mixture ratio) may not be appropriate, the timing of disengaging the clutch may be too late and the rotational speed may drop too much, or the ignition timing may be is not appropriate, or the throttle
If the air-fuel mixture is not stably supplied due to dirt near the valves, the engine will not stably reach an idling state and will cause a noching phenomenon, and the rotational speed will gradually decrease ( Section B), and may eventually lead to a construction strike (Section C).

ここで、例えばDの区間の回転の動作パターンを測定し
、図のようなパターンになっているかどうかを判断(パ
ターン認識)して、エンストしそうなパターンになって
いると判断した場合即ちエンストが推定された場合には
、1)区間の終りで例えば混合気の量を多くして、エン
ジンの発生トルクを大きくしてやれば、エンストしない
ようにすることができる。
Here, for example, we measure the rotation movement pattern in section D, judge whether the pattern is as shown in the figure (pattern recognition), and if it is determined that the pattern is likely to stall, that is, if the engine stalls. If it is estimated, 1) the engine can be prevented from stalling by increasing the amount of air-fuel mixture at the end of the section to increase the torque generated by the engine.

第8図は実動作パターン開側手段6100としてC,P
U 1300が実行するプログラム6150のフローチ
ャートである。
FIG. 8 shows C and P as the actual operation pattern opening means 6100.
6 is a flowchart of a program 6150 executed by U 1300.

このプログラムは、前述のインターバル・タイマから一
定時間毎に送出される割込み信号によって起動される定
時割込のプログラムである。
This program is a regular interrupt program that is activated by an interrupt signal sent from the above-mentioned interval timer at regular intervals.

まず6151で計測区間かどうかが判断される。First, in 6151, it is determined whether it is a measurement section.

計測区間とは例えば第7図の1〕の区間である。この判
定は、スロットル開度と車速から減速を判断し、エンジ
ン回転速度が所定値になったがどうかで区間の開始を判
断し、所定時間経過したがどうかで区間の終りを判断す
ることによって行なわれる。計測区間内である場合には
、3152で、測定したデータを順次サンプリングして
RAM1430に記憶していく。これによって実際のエ
ンジンの回転のパターンが実動作パターン・データ31
01 トして計測され、記憶される。
The measurement section is, for example, the section 1] in FIG. 7. This determination is made by determining deceleration based on the throttle opening and vehicle speed, determining the start of a section based on whether the engine speed has reached a predetermined value, and determining the end of the section based on whether a predetermined time has elapsed. It will be done. If it is within the measurement interval, the measured data is sequentially sampled and stored in the RAM 1430 in 3152. As a result, the actual engine rotation pattern becomes the actual operation pattern data 31.
01 is measured and stored.

次に動作変化分パターン作成手段620oの動作を、エ
アコンのオン・オフ時の動作を例として説明する。
Next, the operation of the operation change pattern creation means 620o will be explained using an example of an operation when an air conditioner is turned on and off.

第9図は、エアコンのオン・オフ時におけるエンジン回
転速度の変化を示す図である。
FIG. 9 is a diagram showing changes in engine rotation speed when the air conditioner is turned on and off.

エアコンのオン、オフによってエンジン回転速度は図の
ように変化することが実験的に知られている。この回転
変化パターンをあらかじめデータとして記憶しておき、
例えば、エアコン・スイッチがオンになった場合には、
それを検出し、その時を起点として区間Aに図示するよ
うに回転速度が変化するものとして予測する。
It has been experimentally known that the engine speed changes as shown in the figure, depending on whether the air conditioner is turned on or off. This rotational change pattern is stored in advance as data,
For example, when the air conditioner switch is turned on,
This is detected, and the rotational speed is predicted to change as shown in section A starting from that time.

第10図は動作変化分パターン・データ62o1を算出
するプログラム625oのフローチャートである。マイ
クロコンピュータにはあらかじめ、エアコン・オン時の
回転速度の変化分(第9図の区間Aの起点をゼロとしだ
値)のパターン・データと、エアコ/・オフ時の回転速
度の変化分(第9図の区間Bの起点をゼロとしだ値)の
パターン・データとが記憶されている。定時割込で起動
されたプログラムは、6251でエアコンがオンになっ
た時かどうかをエアコン・スイッチのデータから判断し
、YESの場合は、6252で、あらかじめ記憶されて
いるエアコン・オン時の変化分のパターン・データを選
択して、動作変化分パターン・データ6201として出
力する。同様にオフ時には3253と6254でオフ時
のデータを選択し出力する。
FIG. 10 is a flowchart of a program 625o that calculates motion change pattern data 62o1. The microcomputer is stored in advance with pattern data of the change in rotational speed when the air conditioner is turned on (the value starting from the starting point of section A in Figure 9 as zero) and the change in rotational speed when the air conditioner is turned off (value starting from zero). The starting point of section B in FIG. 9 is set to zero and the pattern data is stored. The program started by the scheduled interrupt determines whether or not the air conditioner is turned on from the air conditioner switch data in 6251, and if YES, in 6252, the change when the air conditioner is turned on is stored in advance. The minute pattern data is selected and output as motion change pattern data 6201. Similarly, when off, 3253 and 6254 select and output data when off.

次に予測動作パターン合成手段6600の動作を、減速
中にエアコンがオンになった場合を例として説明する。
Next, the operation of the predicted operation pattern synthesis means 6600 will be explained using an example in which the air conditioner is turned on during deceleration.

第11図は減速中にエアコンがオンになった場合のエン
ジン回転速度の変化を示す図である。
FIG. 11 is a diagram showing changes in engine rotational speed when the air conditioner is turned on during deceleration.

第11図において、減速中で、回転速度がラインaのよ
うに変化している場合に、時点■でエアコンがオンにな
ったとすると、回転速度はbのように変化する。この場
合は回転速度が十分高くエンストの心配はない。一方、
時点■でエアコンがオンになった場合には、Cのように
変化し、回転速度は著るしく低下してエンストに到る可
能性が強い。
In FIG. 11, when the rotational speed is changing as shown by line a during deceleration, if the air conditioner is turned on at time point (2), the rotational speed changes as shown in line b. In this case, the rotational speed is high enough so that there is no need to worry about the engine stalling. on the other hand,
If the air conditioner is turned on at time point ■, the change will occur as shown in point C, and there is a strong possibility that the rotational speed will drop significantly and the engine will stall.

第12図は上に説明したような回転の予測を行なう予測
動作パターン・データ6301を作成するプログラム6
650のフローチャートである。
FIG. 12 shows a program 6 for creating predicted motion pattern data 6301 for predicting rotation as described above.
650 is a flowchart.

まず6351は例えば第11図の時点■、■で実行され
、その時点での実動作パターン・データ3101から外
挿して、その後の回転変化ノζターンを算出する。すな
わちラインaの延長を推定する。
First, step 6351 is executed, for example, at time points ■ and ■ in FIG. 11, and is extrapolated from the actual operation pattern data 3101 at that time point to calculate the subsequent rotational change ζ turn. That is, the extension of line a is estimated.

6ろ52では動作変化分パターン・データ6201を、
前記外挿データに加算する。これによって、l〕、Cな
どの予測動作パターン・データ6601が作成される。
6ro 52, the operation change pattern data 6201,
Add to the extrapolated data. As a result, predicted motion pattern data 6601 such as [l], C, etc. is created.

なお変化がゆるやかな場合には外挿しないで■、■の時
点の回転速度に動作変化分)パターン・データ6201
を継げるだけでもよい。またエアコン、オン、オフ等の
動作がない場合には動作変化分パターン・データ620
1はゼロなので、予測動作パターン・データ3601は
実動作パターン・データろ101そのものになる。第7
図の減速ハンチングなどの場合がそれに当る。
In addition, if the change is gradual, do not extrapolate it, and use the rotation speed at the time of ■ and ■ as the amount of operation change) pattern data 6201
It would be good if you could just inherit it. In addition, if there is no operation such as turning on or off the air conditioner, operation change pattern data 620
Since 1 is zero, the predicted motion pattern data 3601 becomes the actual motion pattern data 101 itself. 7th
This is the case with deceleration hunting shown in the figure.

次に第16図は実状態データ3401を作成するプログ
ラム6450のフローチャートである。
Next, FIG. 16 is a flowchart of a program 6450 for creating actual state data 3401.

まず6451でエンジン回転速度をチェックして、20
 rpm以下の場合には3452でデータ3401をエ
ンストを表わすデータにする。そうでない場合には64
56で、データ6401をエンジン回転中を表わすデー
タにする。尚、エンスト判定には、エンジン回転以外に
も吸入空気量、油圧なども使える。
First, check the engine rotation speed with 6451, and then
If the engine speed is lower than the rpm, the data 3401 is changed to data representing engine stalling at step 3452. otherwise 64
In step 56, data 6401 is set to data indicating that the engine is rotating. In addition to the engine rotation, intake air volume, oil pressure, etc. can also be used to determine whether the engine stalls.

寸だ、スロットルや吸入空気量などの動きから加減速i
どの実際のエンジンの状態を判別することもできる。
Acceleration and deceleration from movements such as throttle and intake air amount
Any actual engine condition can also be determined.

次に第14図は状態別動作パターン・データ6501を
作成するプログラム3550のフローチャートチある。
Next, FIG. 14 is a flowchart of a program 3550 for creating state-specific operation pattern data 6501.

まず6551で実状態データ6401をチェックし、エ
ンストの場合には3552で、その直前の実動作パター
ン・データ3101 (第7図の区間1)のパターン・
データ)をエンスト時の動作パターン・データとして記
憶する。このデータは記憶保持用メモリ1440 (第
5図参照)に記憶させ、イグニッション・スイッチ26
0がオフになって主電源が切れても記憶が保持されてい
るようにする。
First, the actual state data 6401 is checked at 6551, and if the engine stalls, the actual state data 6401 is checked at 3552, and the pattern of the immediately preceding actual operation pattern data 3101 (section 1 in Fig. 7) is checked.
data) is stored as operation pattern data when the engine stalls. This data is stored in the storage memory 1440 (see FIG. 5), and the ignition switch 26
0 is turned off and the main power is turned off, the memory is retained.

これによって、エンジン使用中に実際にエンストが起っ
た時のエンジン回転の動作パターンが記憶される。
As a result, the operating pattern of the engine rotation when the engine stall actually occurs while the engine is in use is stored.

尚、前記データとは別に、開発実験なとにおいて起った
エンスト時の動作パターンをあらかじめ別なエンスト時
の運転パターン・データろ501として記憶させておく
。具体的には制御装置製造時にマスク枕0M11N(:
l、P、l(、OM 142[1などに記憶させておく
。寸だ加速や減速などのエンジンの状態に応じた動作パ
ターン・データを記憶させることも同様なプログラムの
追加によってできる。
In addition to the above-mentioned data, an operation pattern when the engine stalls that occurs during a development experiment is stored in advance as another driving pattern data 501 when the engine stalls. Specifically, when manufacturing the control device, the mask pillow 0M11N (:
1, P, 1 (, OM 142[1, etc.). It is also possible to store operation pattern data according to engine conditions such as acceleration and deceleration by adding a similar program.

次にエンジン状態推定手段6600の動作を説明する。Next, the operation of engine state estimating means 6600 will be explained.

第15図は、エンスト時の予測動作パターン・データ6
601と状態別動作パターン・データろ501との関係
を示す図である。
Figure 15 shows predicted movement pattern data 6 at the time of engine stall.
601 is a diagram showing the relationship between the state-specific operation pattern data 501 and the state-specific operation pattern data 501.

第15図において、ラインaは、状態別動作パターン記
憶手段6500に記憶されているデータであり、減速時
にエアコンがオンになり、エンストシた時の動作パター
ン・データ6501である。実際には図の区間130部
分が記憶されているが、わかり易くするため、その前後
の区間A、Cのエンジン回転の様子も図示しである。
In FIG. 15, line a is data stored in the state-specific operation pattern storage means 6500, and is operation pattern data 6501 when the air conditioner is turned on during deceleration and the engine stalls. Actually, the section 130 in the figure is stored, but for the sake of clarity, the state of engine rotation in sections A and C before and after it is also shown.

ライン1〕は、時点■でエアコンがオンになった場合に
おける前述の予測動作パターン合成手段6300で作成
された予測動作パターン・データ3301 である。状
態別動作パターン・データ3501と同様に、その前後
の回転の様子も図示しである。
Line 1] is predicted operation pattern data 3301 created by the aforementioned predicted operation pattern synthesis means 6300 when the air conditioner is turned on at time point (2). Similar to the state-specific operation pattern data 3501, the state of rotation before and after is also illustrated.

エンジン状態推定手段6600は図のハンチング部分(
区間Bのラインaとbで四重れる部分)の面積をめ、そ
の大きさが所定値より大きいか小さいかで、このまま放
置しておくとエンストに到るか到らないかを判断し、所
定値より小さい場合にはエンジン状態をエンストに到る
ものと予測、判定する。
The engine state estimating means 6600 is the hunting part (
Calculate the area of the quadrupled area of lines a and b in section B, and determine whether the area is larger or smaller than a predetermined value to determine whether or not the engine will stall if left as it is. If it is smaller than a predetermined value, the engine state is predicted and determined to be at risk of stalling.

次に第16図は、エンジン状態推定手段3600がエン
ジン状態推定データ3601を算出するプログラム66
50のフローチャートである。
Next, FIG. 16 shows a program 66 by which the engine state estimation means 3600 calculates engine state estimation data 3601.
50 is a flowchart.

まず6651で、予測動作パターン・データ6301と
複数記憶されている状態別動作パターン・デークロ50
1の内の第1のパターン・データ3501−1(例えば
、これを減速中にエアコノ・オンにしてエンストした時
のパターン・データとする)の各時点における差(33
01−3501−1)を逐次、区間B全域にわたって算
出し積算する。これによって、第15図のライン1〕と
aの差面積データが符号(マjきで算出される。この差
面積データを6652で所定値と比較する。所定値より
大きければラインb(予測した回転の動作パターン)は
相対的にラインa(実際にエンストを起した時の回転の
動作パターン)より上にあり、エンストする恐れはない
First, in 6651, predicted motion pattern data 6301 and a plurality of state-specific motion pattern data 50 are stored.
The difference (33
01-3501-1) is sequentially calculated and integrated over the entire section B. As a result, the difference area data between line 1] and a in FIG. The rotational movement pattern) is relatively above line a (the rotational movement pattern when the engine actually stalls), and there is no risk of engine stalling.

所定値より小さい場合には、ライン])が相対的にライ
ンaに近いか、ラインaより下にあり、工ンス)・する
恐れが強いので、エンストが起ると判断され、6653
で、エンジン状態推定デークロロ01を、エンストを表
わすデータにする。
If it is smaller than the predetermined value, it is determined that line ]) is relatively close to line a or below line a, and there is a strong possibility that engine stall will occur, and 6653
Then, the engine state estimation data 01 is set to data representing engine stalling.

6654.3655以下では、第2、第6(例えば第7
図の減速ハンチングによるエンスト時のパターン・デー
タ等)のエンジン状態別運転パターン・データについて
同様な処理を行なう。
6654.3655 and below, the second, sixth (for example, seventh)
Similar processing is performed for the engine state-specific driving pattern data (eg, the pattern data at the time of engine stall due to deceleration hunting shown in the figure).

これによって、今捷でにエンストに到った回転の動作パ
ターンと一致するか、あるいは相対的にそれより回転速
度が低くなり、エンストするということが推定される。
From this, it is estimated that the rotational speed matches the rotational movement pattern that has already caused the engine to stall, or that the rotational speed becomes relatively lower than that and the engine stalls.

尚、本例ではエンストの判定だけなので、差を初号イχ
1でめ、判定もエンストかそうで々いかだけとしたが、
エンスト以外のエンジン状態、例えば加速、減速なども
識別する場合には、差の絶対値を積算して面積そのもの
を算出して比較し、その結果に応じてエンジン状態推定
データを別々な値にすれば、複数の動作パターンのどれ
に一致あるいは近似的に一致したかを識別できる。エン
ストの場合でも複数のパターンがあるので、どの状態の
エンストかを識別できる。
In addition, in this example, only the engine stall is judged, so the difference is calculated by
1, and the judgment was only whether the engine stalled or not,
If you want to identify engine states other than engine stalling, such as acceleration or deceleration, calculate and compare the area itself by integrating the absolute values of the differences, and set the engine state estimation data to different values according to the results. For example, it is possible to identify which of a plurality of motion patterns the motion pattern matches or approximately matches. Even in the case of engine stalling, there are multiple patterns, so it is possible to identify which state the engine is in.

次に第17図は制御出力演算手段6700として実行さ
れるプログラム6750の一部を示すフローチャートで
ある。
Next, FIG. 17 is a flowchart showing a part of a program 6750 executed as the control output calculation means 6700.

このプログラムは回転同期、即ちクラ/り角センサ20
0からのクランク角120°毎のイハ号(IINF信号
201)による割込み信号によって起動されるプログラ
ムである。
This program is rotationally synchronous, that is, the angle sensor 20
This is a program that is activated by an interrupt signal from IHA (IINF signal 201) every 120 degrees of crank angle from 0.

捷ず6751で、エンジン状態推定データ6601をチ
ェックしてエンストと推定されるかどうかを区別する。
At step 6751, engine state estimation data 6601 is checked to determine whether or not the engine is estimated to be stalled.

エンストには到らないと判断された場合は3752で通
常の制御を行なう。通常の制御内容については前述の5
A1i1iペーパー800056.800825等で周
知であるので省略する。エンストと推定された場合には
、3756でISCによる空気量(即ち混合気量)を増
して、回転トルクを増大さぜる方向に制御する。具体的
には、ISOの制御目標回転数を上げ、フィードバック
制御の中で間接的に空気量を増す方法と、ISCの制御
出力をフィードフォワード制御で直接的に空気量を増す
方法とが適用できるが、後者の方が応答性は良い。ただ
し後者の方法では、回転速度がどの程度上昇するかは厳
密には管理できないので、上昇幅を一定にしたい場合に
は、短時間フィードフオワードで制御し、徐々にフィー
ドバックに移していくような方式をとればよい。
If it is determined that the engine will not stall, normal control is performed at 3752. Regarding the normal control contents, see 5 above.
Since it is well known from A1i1i Paper 800056.800825, etc., the description will be omitted. If it is estimated that the engine has stalled, control is performed to increase the amount of air (that is, the amount of air mixture) by ISC in step 3756 to increase the rotational torque. Specifically, two methods can be applied: increasing the ISO control target rotation speed and indirectly increasing the air amount through feedback control, and directly increasing the air amount through feedforward control of the ISC control output. However, the latter has better responsiveness. However, with the latter method, it is not possible to strictly control how much the rotation speed increases, so if you want to keep the rate of increase constant, you can control it with feed forward for a short time and gradually shift to feedback. All you have to do is take the method.

ろ754では点火時期を、トルクが増大する方向、即ち
進角させる方向に補正する。
At filter 754, the ignition timing is corrected in the direction of increasing torque, that is, in the direction of advancing the ignition timing.

尚、点火エネルギー不足でエンスト以外易い場合もあイ
)ので、点火エイ・ルキーな増す、即ち、点火コイルへ
の通電時間を増す制御も効果がある。
Note that there may be cases where the engine stalls due to lack of ignition energy, so it is also effective to increase the ignition energy, that is, increase the energization time to the ignition coil.

3755ではE G Rを減らし、燃焼状態を良くする
方向に制御する。この他に、エンスト防止のために針、
混合気の混合比をトルク増大の方向に制御(E Ci 
l制御)したり、エンジンの負荷を減らす(例えばエア
コンを切る)などの制御も有効である。
In 3755, EGR is reduced and controlled to improve the combustion state. In addition to this, a needle is also used to prevent engine stalling.
Controls the mixture ratio of the air-fuel mixture in the direction of increasing torque (E Ci
control) or reducing the engine load (for example, turning off the air conditioner) are also effective.

これ寸での説明は、エンストの予測と回避の例で説明し
てきたが、その他に、加減速やギヤチェンジなどを検出
することにも適用できる。また回転速度以外の運転デー
タ、例えば吸入空気量信号(AP、M信号211)、ス
ロットル開度信号(’rv。
This detailed explanation has been given using the example of predicting and avoiding engine stalling, but it can also be applied to detecting acceleration/deceleration, gear changes, etc. In addition, operation data other than rotational speed, such as intake air amount signal (AP, M signal 211), throttle opening signal ('rv.

信号271)などを用いるとともできる。This can also be done by using a signal 271) or the like.

以下それらを説明する。These will be explained below.

例えばギヤチェンジについてみると、クラッチなどの動
作を検出することによってギヤチェンジの有無は検出で
きるが、何速から何速へのギヤチェンジかは区別できな
い。区別するためには、ギヤ位置を全て識別する複雑な
センサが必要で高価、複雑になる。しかし本発明の方法
を適用し、吸入空気量やスロットル開度、エンジン回転
などの変化パターンを検出し、あらかじめ実験的に測定
され製造時に記憶されているパターン・データと照合す
ることにより、どのよう外ギヤチェンジがが正確に、早
く推定できる。そしてその結果を制御に加味することに
より、各エンジン状態に適した制御が行なえる。−例と
しては、排気ガスの有害成分の排出量をできるだけ少な
くするように、ギヤチェンジのパターンに応じて、燃料
の供給パターンを制御する方法が考えられる。
For example, when it comes to gear changes, it is possible to detect the presence or absence of a gear change by detecting the operation of a clutch, etc., but it is not possible to distinguish from what speed to what speed the gear change is being made. In order to distinguish between them, a complicated sensor is required to identify all gear positions, which is expensive and complicated. However, by applying the method of the present invention to detect change patterns in intake air amount, throttle opening, engine rotation, etc., and comparing them with pattern data that has been experimentally measured in advance and stored at the time of manufacturing, it is possible to External gear changes can be estimated accurately and quickly. By taking the results into consideration in the control, control suitable for each engine state can be performed. - For example, a method may be considered in which the fuel supply pattern is controlled according to the gear change pattern so as to reduce the amount of harmful exhaust gas emissions as much as possible.

また、加速や減速等についても、単に加速あるいは減速
という判別だけでなく、坂道(上り下り別々に)での加
減速の識別とか、加減速の程度なども区別して推定でき
る。
Further, regarding acceleration and deceleration, it is possible to estimate not only acceleration or deceleration, but also identification of acceleration and deceleration on a slope (separately on uphill and downhill roads), and the degree of acceleration and deceleration.

これによって排気ガスの有害成分の排出量を少なくする
ような燃料や点火、EG几のきめ細かな制御ができる。
This allows fine control of fuel, ignition, and EG to reduce the amount of harmful exhaust gas emissions.

次に、これまで述べた実施例においては、実動作パター
ン・データをそのまま記憶して比較照合するようになっ
ているので、推定するエンジン状態の種類が多い場合に
は、メモリの量が多量になったり、プログラムの実行時
間が長くなって他の制御の演算に支障を来たすおそれが
ある。
Next, in the embodiments described so far, the actual operation pattern data is stored as is and compared and verified, so if there are many types of engine states to be estimated, the amount of memory will be large. Otherwise, the program execution time may become longer, which may interfere with other control operations.

上記の問題を解決するには、実動作パターン・データの
特徴だけを抽出して記憶し、予め記憶していた特徴デー
タと比較照合するように構成すれば良い。
In order to solve the above problem, only the features of the actual operation pattern data may be extracted and stored, and the system may be configured to be compared with previously stored feature data.

以下、その実施例について説明する。Examples thereof will be described below.

第18図は、実動作パターン・データの特徴デー、り3
102を計測するプログラム616oのフローチャート
である。
Figure 18 shows the characteristic data of the actual operation pattern data.
102 is a flowchart of a program 616o for measuring 102.

定時割込みで開始されたプログラムは、第8図に示した
プログラム3150を実行した後、6161で全測定区
間の内の初期の所定区間(第7図の区間E)のデータの
平均値Xiを算出する。6162では後期の所定区間(
第7図の区間■パ)のデータの平均値Xcを算出する。
The program started by a scheduled interrupt executes the program 3150 shown in FIG. 8, and then calculates the average value Xi of the data in an initial predetermined section (section E in FIG. 7) among all measurement sections in 6161. do. In 6162, the predetermined section of the latter half (
Calculate the average value Xc of the data in section ■Pa) in FIG.

6166では時系列データな逐時比較して行き、増加方
向から減少方向に変化した時点のデータを極大値データ
MAX(複数の場合もあり得る)として算出する。31
64では6166と同様に比較して減少から増加に変化
した時点のデータを極小値データMIN (複数の場合
もあり得る)として算出する。
At 6166, time-series data are compared one by one, and the data at the time when the data changes from the increasing direction to the decreasing direction is calculated as local maximum value data MAX (there may be a plurality of data). 31
At 64, similarly to 6166, the data at the time of change from decrease to increase is calculated as minimum value data MIN (there may be more than one).

6165では極大と極大の間の時間、又は極小と極小の
間の時間、あるいは極大と極小または極小と極大の間の
時間を算出して振動の周期データ′1゛Pを算出する。
In step 6165, the periodic data '1'P of vibration is calculated by calculating the time between maximums, the time between minimums, or the time between maximums and minimums, or between minimums and maximums.

これらのデータはパターン・データの特徴を表わすデー
タであり、平均値、平均勾配、振幅、周期などを代表す
るデータである。これを実動作パターン特徴データ61
02として記憶する。
These data are data representing the characteristics of the pattern data, and are representative data such as average value, average slope, amplitude, period, etc. Actual operation pattern characteristic data 61
Store as 02.

また、状態別動作パターン・データ6501の代りに、
そのパターン・データの特徴データ6502を記憶した
り、予め記憶させておき、前記の実動作パターン特徴デ
ータ6102と比較照合することによってエンジン状態
を推定する。
Also, instead of the state-specific operation pattern data 6501,
The characteristic data 6502 of the pattern data is stored or stored in advance, and the engine state is estimated by comparing and collating it with the actual operation pattern characteristic data 6102.

上記のように、パターン・データの特徴を抽出し、特徴
データとして整理して記憶したり、比較照合を行なうよ
うに構成すれば、メモリ量が少なくて済むと共に演算時
間も短くなるので、効率が良く、低価格になり、かつ他
の演算に支障を来たすおそれもなくなる。
As mentioned above, if the features of pattern data are extracted, organized and stored as feature data, and compared and matched, the amount of memory will be small and the calculation time will be shortened, increasing efficiency. It is good and inexpensive, and there is no possibility of interfering with other calculations.

次に、これ捷での実施例においては、エンジン状態を推
定した結果に応じてエンジンを制御する場合を説明した
が、推定機能をエンジンの診断表示に用いることも出来
る。
Next, in this embodiment, a case has been described in which the engine is controlled according to the result of estimating the engine state, but the estimation function can also be used for engine diagnostic display.

第19図は、エンジンの状態を推定して表示、出力する
場合の機能を示すブロック図であり、第6図と同一のも
のは同一の番号で示しである。
FIG. 19 is a block diagram showing functions for estimating, displaying, and outputting the state of the engine, and the same parts as in FIG. 6 are indicated by the same numbers.

第19図において、6100は実動作パターン・データ
6101を前述のような方法で算出する実動作パターン
計測手段である。
In FIG. 19, reference numeral 6100 is an actual operation pattern measuring means for calculating actual operation pattern data 6101 using the method described above.

6500は、状態別動作パターン記憶手段であり、様々
なエンスト発生時の運転パターン・データ3501 が
あらかじめ記憶されている。
Reference numeral 6500 denotes a state-specific operation pattern storage means, in which various driving pattern data 3501 when an engine stall occurs is stored in advance.

6600はエンジン状態推定手段で前述のように両パタ
ーン・データ31旧と6501を比較照合し、エンジン
状態推定データ3601を出力する。
Reference numeral 6600 is an engine state estimating means that compares and collates both pattern data 31 old and 6501 as described above, and outputs engine state estimation data 3601.

これを第4図、第5図の表示器1900あるいはチェッ
カ2000、車両情報提供装置2500等の表示手段で
表示する。
This is displayed on display means such as the display 1900, checker 2000, vehicle information providing device 2500, etc. in FIGS. 4 and 5.

これによって、エンストが発生した時、どのようなパタ
ーンでエンストが発生したかが診断、識別でき、修理や
エンジン調整を行々う上で有益な情報が得られ、効果的
なサービスができる。
As a result, when an engine stall occurs, it is possible to diagnose and identify the pattern in which the engine stall occurs, obtain useful information for repairs and engine adjustments, and provide effective service.

〔発明の効果〕 以上説明したごとく本発明によれば、■ 所定期間のパ
ターン・データによって推定するので、エンジン状態の
推定が正確に行なえる。■ 所定期間のパターン・デー
タで推定するため、複数の類似のエンジン状態を分解能
よく推定できる。■同じく、瞬時値の組合せでは推定し
にくい複雑なエンジン状態が推定できる。■ 多くの数
のセンサ信号を必要としないでエンジン状態が推定でき
る。例えばトランスミッションのギヤ位置センサなしで
ギヤの変速パターンが推定できる。■類似パターンとの
比較照合を行なうことによってエンストなどの将来の現
象を予測することができるので、制御や診断を正確に、
きめ細かく、応答性良く、安価に出来る等の優れた効果
がある。
[Effects of the Invention] As explained above, according to the present invention, (1) Estimation is performed using pattern data for a predetermined period, so that the engine state can be accurately estimated. ■ Since the estimation is based on pattern data over a predetermined period of time, multiple similar engine conditions can be estimated with good resolution. ■Similarly, complex engine conditions that are difficult to estimate using a combination of instantaneous values can be estimated. ■ Engine status can be estimated without requiring a large number of sensor signals. For example, the gear shift pattern can be estimated without a transmission gear position sensor. ■Future phenomena such as engine stalling can be predicted by comparing and matching similar patterns, allowing accurate control and diagnosis.
It has excellent effects such as being fine-grained, responsive, and inexpensive.

またパターン・データの特徴を抽出して記憶、比較照合
するものにおいては、メモリ量や演算時間を減少させる
ことが出来、効率の良い制御を行なうことが出来るとい
う効果もある。
Furthermore, in the case of extracting the characteristics of pattern data, storing them, and comparing and collating them, it is possible to reduce the amount of memory and calculation time, and there is also the effect that efficient control can be performed.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of drawings]

第1図は従来装置の一例図、第2図は第1図の装置の制
御系の対応図、第6図は本発明の全体の構成を示すブロ
ック図、第4図は本発明の電子制御装置の全体の構成図
、第5図はコントロール・ユニット1130i:lの回
路構成図、第6図は本発明な一適用した制御系の一実施
例を示すブロック図、第7図はエンスト前後におけるエ
ンジン回転のパターンを示す図、第8図は実動作パター
ン計測手段としてC1)Uが実行するプログラムのフロ
ーチャー)、第9図はエアコンのオン・オフ時における
エンジン回転速度の変化を示す図、第10図は動作変化
分パターン・データ6201を算出するプログラムのフ
ローチャート、第11図は減速中にエアコンがオンにな
った場合のエンジン回転速度の変化を示す図、第12図
は予測動作パターン・データ3301 を作成するプロ
グラムのフローチャート、第13図は実状態データ64
01を作成するプログラムのフローチャート、第14図
は状態別動作パターン・データ3501を作成するプロ
グラムのフローチャート、第15図はエンスト時の予測
動作パターン・データ6301と状態別動作パターン・
データ3501との関係を示す図、第16図はエンジン
状態推定データ6601を算出するプログラム3650
のフローチャート、第17図は制御出力演算手段370
0として実行されるプログラムのフローチャート、第1
8図は実動作パターン・データの特徴データ3102を
計測するプログラムのフローチャート、第19図はエン
ジンの状態を推定して表示・出力する場合の機能を示す
ブロック図である。 符号の説明 20・・・センサ群 21・・・演算手段22・・・ア
クチーエータ又は表示手段23・・・実動作パターン計
測手段 24・・・状態別動作パターン記憶手段25・・・エン
ジン状態推定手段 26・・実動作パターン特徴算出手段 27・・・状態別動作パターン特徴記憶手段28・・・
エンジン状態推定手段 代理人弁理士 中村純之助 1’7図 矛8間 才10日へ @@14M 卆10図 せ8図より f12図へ す11図 せ10回より せ13図へ り−15図 経過時閉 1F16図 1−14図よす 117図 十18図 寸10図へ
FIG. 1 is an example of a conventional device, FIG. 2 is a diagram corresponding to the control system of the device in FIG. 1, FIG. 6 is a block diagram showing the overall configuration of the present invention, and FIG. 4 is an electronic control system of the present invention. FIG. 5 is a circuit diagram of the control unit 1130i:l, FIG. 6 is a block diagram showing an embodiment of the control system to which the present invention is applied, and FIG. A diagram showing the engine rotation pattern, Figure 8 is a flowchart of a program executed by C1) as an actual operation pattern measurement means, and Figure 9 is a diagram showing changes in engine rotation speed when the air conditioner is turned on and off. Figure 10 is a flowchart of the program that calculates the operation change pattern data 6201, Figure 11 is a diagram showing changes in engine speed when the air conditioner is turned on during deceleration, and Figure 12 is the predicted operation pattern. The flowchart of the program for creating data 3301, FIG. 13 is the actual state data 64.
14 is a flowchart of a program to create state-specific motion pattern data 3501, and FIG. 15 shows predicted motion pattern data 6301 at engine stall and state-specific motion pattern data 3501.
A diagram showing the relationship with data 3501, FIG. 16 is a program 3650 for calculating engine state estimation data 6601.
The flowchart in FIG. 17 shows the control output calculation means 370.
Flowchart of the program executed as 0, 1st
FIG. 8 is a flowchart of a program for measuring characteristic data 3102 of actual operation pattern data, and FIG. 19 is a block diagram showing functions for estimating and displaying/outputting the engine state. Explanation of symbols 20...Sensor group 21...Calculating means 22...Actuator or display means 23...Actual operation pattern measuring means 24...Status-specific operation pattern storage means 25...Engine state estimation means 26...Actual motion pattern feature calculation means 27...Status-specific motion pattern feature storage means 28...
Engine condition estimation means agent Patent attorney Junnosuke Nakamura 1'7 figure 8 years old 10 days @ @ 14M Book 10 figure 8 to f12 figure 11 figure 10 twists 13 edges - 15 time elapsed Closed 1F16 Figure 1-14 Figure 117 Figure 118 Figure Dimensions 10

Claims (2)

【特許請求の範囲】[Claims] (1) エンジンや補機類の動作状態を検出するセンサ
と、該センサの出力を所定周期でサンプリングし、所定
期間のサンプリング・データを時系列的パターン・デー
タとして記憶する第1の手段と、所定のエンジン状態に
対応した動作パターン・データを記憶している第2の手
段と、上記第1の手段で計測・記憶したパターン・デー
タと上記第2の手段で記憶している動作パターン・デー
タとを比較・照合することによってそのときのエンジン
状態が所定のエンジン状態であるか否かを推定する第3
の手段と、上記センサの出力と上記第6の手段の推定結
果とに基づいてエンジンの制御や診断を行なう第4の手
段とを備え、パターン・データの対比によってエンジン
状態を推定する機能を有することを特徴とする題記装置
(1) A sensor that detects the operating state of the engine and auxiliary equipment, and a first means that samples the output of the sensor at a predetermined period and stores the sampled data for the predetermined period as time-series pattern data; a second means for storing operational pattern data corresponding to a predetermined engine state; pattern data measured and stored by the first means; and operational pattern data stored by the second means. A third method for estimating whether or not the engine state at that time is a predetermined engine state by comparing and collating the
and fourth means for controlling and diagnosing the engine based on the output of the sensor and the estimation result of the sixth means, and has a function of estimating the engine state by comparing pattern data. A title device characterized by:
(2) エンジンの動作状態を検出するセンサと、該セ
ンサの出力を所定周期でサンプリングし、所定期間のサ
ンプリング・データを時系列的パターン・データとして
記憶する第1の手段と、上記パターン・データの平均値
、極大値、極小値及び振動周期のうちの少なくとも一つ
を特徴データとして算出する第5′の手段と、所定のエ
ンジン状態に対応した動作パターン・データの特徴デー
タを記憶している第6の手段と、上記第5の手段の記憶
した特徴データと上記第6の手段で記憶している特徴デ
ータとを比較・照合することによってそのときのエンジ
ン状態が所定のエンジン状態であるか否かを推定する第
7の手段と、上記センサの出力と上記第7の手段の推定
結果とに基づいてエンジンの制御や診断を行なう第8の
手段とを備え、パターン・データの特徴データの対比に
よってエンジン状態を推定する機能を有することを特徴
とする題記装置。
(2) a sensor for detecting the operating state of the engine; a first means for sampling the output of the sensor at a predetermined period; and storing the sampling data for the predetermined period as time-series pattern data; 5' means for calculating at least one of the average value, local maximum value, local minimum value, and vibration period as characteristic data; and storing characteristic data of operation pattern data corresponding to a predetermined engine state. A sixth means determines whether the engine state at that time is a predetermined engine state by comparing and collating the characteristic data stored by the fifth means and the characteristic data stored by the sixth means. and an eighth means for controlling and diagnosing the engine based on the output of the sensor and the estimation result of the seventh means. The claimed device has a function of estimating an engine condition through comparison.
JP58205928A 1983-11-04 1983-11-04 Engine state estimation device Expired - Lifetime JPH06100144B2 (en)

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