CN110242433A - 内燃机的控制装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及内燃机的控制装置。提供使用利用了高斯过程的模型的输出来合适地控制内燃机的控制装置。控制装置基于运转参数的值来控制作为控制对象的控制参数。控制装置构成为，取得运转参数的当前的值，基于所取得的运转参数的当前的值，使用模型算出对于控制参数的值的输出参数的发生概率的概率分布，基于所算出的输出参数的发生概率的概率分布，以使得输出参数的值成为目标值以上的概率最接近目标概率的方式，设定控制参数的目标值。控制参数、运转参数和输出参数为相互不同的参数。模型是利用了当输入运转参数的值以及控制参数的值时会输出所述输出参数的发生概率的概率分布的高斯过程的模型。

Description

内燃机的控制装置
技术领域
本发明涉及内燃机的控制装置。
背景技术
以往已知基于内燃机的数据制作函数模型，使用该函数模型来算出相对于输入的输出的值。另外，还已知在制作这样的函数模型时，使用高斯过程(例如，专利文献1)。
现有技术文献
专利文献1：日本特开2014-206975号公报
发明内容
发明要解决的问题
在使用了高斯过程的模型中，其输出成为预定参数的发生概率的概率分布的形式。因此，在将使用了高斯过程的模型用于内燃机的控制的情况下，也无法直接将该模型用于内燃机的控制。因此，为使用该模型来进行内燃机的控制，需要进行针对通过该模型输出的概率分布的处理。
本发明鉴于上述问题而提出，其目的在于提供使用利用了高斯过程的模型的输出来合适地控制内燃机的控制装置。
用于解决问题的技术方案
本发明为了解决上述问题而做出，其要旨如下。
(1)一种内燃机的控制装置，基于与内燃机的运转相关的多个运转参数的值来控制作为控制对象的控制参数，其中，所述控制装置构成为，取得所述运转参数的当前的值，基于所取得的所述运转参数的当前的值，使用模型算出对于所述控制参数的值的输出参数的发生概率的概率分布，基于所算出的所述输出参数的发生概率的概率分布，以使得所述输出参数的值成为基准值以上的概率最接近目标概率的方式，设定所述控制参数的目标值，所述控制参数、所述运转参数和所述输出参数为相互不同的参数，所述模型是利用了当输入所述运转参数的值以及所述控制参数的值时会输出所述输出参数的发生概率的概率分布的高斯过程的模型。
(2)根据上述(1)所述的内燃机的控制装置，所述内燃机具备对燃烧室内的混合气进行点火的火花塞，所述控制参数是点火正时，所述输出参数是爆震强度。
(3)一种内燃机的控制装置，基于与内燃机的运转相关的多个运转参数的值来控制作为控制对象的控制参数，其中，所述控制装置构成为，取得所述运转参数的当前的值，基于所取得的所述运转参数的当前的值，使用模型算出对于所述控制参数的值的输出参数的发生概率的概率分布，基于所算出的所述输出参数的发生概率的概率分布，以使得所述输出参数的值成为目标值的概率为最大的方式，设定所述控制参数的目标值，所述控制参数、所述运转参数和所述输出参数为相互不同的参数，所述模型是利用了当输入所述运转参数的值以及所述控制参数的值时会输出所述输出参数的发生概率的概率分布的高斯过程的模型。
(4)根据上述(3)所述的内燃机的控制装置，所述内燃机具备向燃烧室供给燃料的燃料喷射阀，所述控制参数是从所述燃料喷射阀喷射的燃料喷射量，所述输出参数是排气气体的空燃比。
(5)根据上述(1)～(4)中任一项所述的内燃机的控制装置，所述控制装置构成为，在所述内燃机的运转期间以车载方式更新所述模型，所述模型的更新，基于在所述内燃机的运转期间所取得的所述运转参数的值和所述控制参数的值，不更新表示所述模型的超参数，而是依次通过高斯过程来进行。
(6)根据上述(1)～(5)中任一项所述的内燃机的控制装置，所述模型是利用了方差根据所述运转参数的值以及所述控制参数的值而变化的异方差高斯过程的模型。
发明的效果
根据本发明，提供使用利用了高斯过程的模型的输出来合适地控制内燃机的控制装置。
附图说明
图1是概略地示出使用控制装置的内燃机的图。
图2是内燃机的控制装置的功能框图。
图3示出通过爆震强度模型算出的爆震强度的发生概率的概率分布。
图4示出图3所示的概率分布中的预定点火正时的爆震强度的对数值与发生概率的关系。
图5是示出基本点火正时算出部中的基本点火正时的算出控制的控制例程的流程图。
图6是内燃机的控制装置的功能框图。
图7示出通过空燃比模型算出的排气空燃比的发生概率的概率分布。
附图标记的说明
1内燃机；6进气门；8排气门；11火花塞；12燃料喷射阀；31ECU；39空气流量计；40节气门开度传感器；41爆震传感器
具体实施方式
以下，参照附图对本发明的实施方式详细地进行说明。此外，在以下的说明中，对于同样的构成要素标注同一附图标记。
此外，在本说明书中，基本上，以仅小写字符的字符串表示的参数(例如，esa)表示标量，以包括不含M的大写字符的字符串表示的参数(例如，X)表示矢量，以包括含有M的大写字符的字符串表示的参数(例如，MX)表示矩阵。
<第一实施方式>
《内燃机整体的说明》
图1是概略地示出使用第一实施方式的控制装置的内燃机的图。如图1所示，内燃机1具备内燃机主体2、汽缸体3、在汽缸体3内进行往复移动的活塞4、固定在汽缸体3上的汽缸盖5、进气门6、进气口7、排气门8、排气口9。在活塞4与汽缸盖5之间形成燃烧室10。进气门6对进气口7进行开闭，排气门8对排气口9进行开闭。另外，在内燃机主体2设置用于控制进气门6的气门正时的可变气门正时机构28。此外，也可以在内燃机主体2设置用于控制排气门8的气门正时的可变气门正时机构。
如图1所示，在汽缸盖5的内壁面的中央部配置火花塞11，在汽缸盖5的内壁面周边部配置燃料喷射阀12。火花塞11构成为根据点火信号而产生火花。另外，燃料喷射阀12根据喷射信号而将预定量的燃料向燃烧室10内喷射。此外，燃料喷射阀12也可以配置成向进气口7内喷射燃料。
各气缸的进气口7经由分别对应的进气歧管13而与稳压箱(surgetank)14连结，稳压箱14经由进气管15而与空气滤清器16连结。进气口7、进气歧管13、稳压箱14、进气管15形成进气通路。另外，在进气管15内配置通过节气门驱动制动器17驱动的节气门18。
另一方面，各气缸的排气口9与排气歧管19连结，排气歧管19与内置有排气净化催化剂20的壳体21连结。壳体21与排气管22连结。排气口9、排气歧管19、壳体21以及排气管22形成排气通路。
排气歧管19与稳压箱14通过EGR管24而相互连通。在EGR管24设置对从排气歧管19向稳压箱14在EGR管24内流动的EGR气体进行冷却的EGR冷却器25。此外，在EGR管24设置对向稳压箱14供给的EGR气体的流量进行控制的EGR控制阀26。EGR管24、EGR冷却器25以及EGR控制阀26构成将排气气体的一部分向进气通路供给的EGR机构。
另外，内燃机1具备电子控制单元(ECU)31。ECU31由数字计算机构成，具备经由双向总线32相互连接了的RAM(随机存取存储器)33、ROM(只读存储器)34、CPU(微处理器)35、输入端口36以及输出端口37。
在进气管15设置用于对在进气管15内流动的空气流量进行检测的空气流量计39，在节气门18设置对节气门18的开度进行检测的节气门开度传感器40。除此之外，在汽缸体3设置用于对爆震强度进行检测的爆震传感器41，在排气歧管19设置对在排气歧管19内流动的排气气体的空燃比(以下，也称为“排气空燃比”)进行检测的空燃比传感器42。这些空气流量计39、节气门开度传感器40、爆震传感器41以及空燃比传感器42的输出经由对应的AD变换器38向输入端口36输入。此外，在本实施方式中，通过爆震传感器41来检测爆震强度，但是，也可以在汽缸盖5设置对燃烧室10内的压力进行检测的缸内压传感器并且基于该缸内压传感器的输出来算出爆震强度。
另外，产生与加速器踏板43的踏入量成比例的输出电压的负荷传感器44与加速器踏板43连接，负荷传感器44的输出电压经由对应的AD变换器38向输入端口36输入。曲轴角传感器45例如每当曲轴旋转15度时产生输出脉冲，该输出脉冲向输入端口36输入。在CPU35中，根据该曲轴角传感器45的输出脉冲计算内燃机转速。
另一方面，输出端口37经由对应的驱动电路46而与火花塞11、燃料喷射阀12以及节气门驱动制动器17连接。因此，ECU31作为对火花塞11的点火正时、从燃料喷射阀12喷射燃料的燃料喷射正时和/或燃料喷射量、节气门18的开度等进行控制的控制装置而发挥功能。
《点火正时控制》
接着，参照图2，对本实施方式中的通过火花塞11对燃烧室10内的混合气进行点火的点火正时的目标值的算出方法进行说明。图2是本实施方式的ECU31的功能框图。
从图2可知，ECU31，在算出作为控制对象的控制参数即点火正时时，大致区分具有两个功能块。具体而言，ECU具备基于与内燃机1的运转相关的各种参数(以下，也称为“运转参数”)的值使用爆震强度模型来算出基本点火正时的模型利用部A和基于通过爆震传感器41检测出的爆震强度对点火正时进行反馈控制的FB控制部B。因此，模型利用部A进行基于各种运转参数的值来算出基本点火正时的前馈控制，FB控制部B进行基于检测出的爆震强度来算出点火正时的目标值的反馈控制。
模型利用部A具备基本点火正时算出部A1和模型更新部A2。在基本点火正时算出部A1中，基于各种运转参数的当前的值，算出基本点火正时esabase。作为向基本点火正时算出部A1输入的运转参数，具体而言，例如包含节气门18的开度θt、内燃机转速ne、向燃烧室10吸入的空气量(吸入空气量)mc、进气门6的气门正时ivt、以及控制阀26的开度degr等(此外，在本实施方式中，运转参数中不包含点火正时、爆震强度)。
另外，从RAM33向基本点火正时算出部A1读入表示通过模型更新部A2更新后的爆震强度模型的各参数(以下，也称为“模型参数”)的值。爆震强度模型，是表示对于上述的各种运转参数的值的爆震强度的发生概率的概率分布的模型。换言之，可以说本实施方式中的模型是表示对于运转参数的值的输出参数的发生概率的概率分布的模型。基本点火正时算出部A1，在基于各种运转参数的当前的值算出基本点火正时esabase时，使用爆震强度模型。关于基本点火正时算出部A1中的具体的点火正时的算出方法，将在后文进行描述。
除了向模型更新部A2输入与上述的内燃机1的运转状态相关的各种运转参数之外，还输入火花塞11中的点火正时esa和在该点火正时esa通过火花塞11对混合气进行了点火时的爆震强度ki。在模型更新部A2中，将这样输入的运转参数的值、点火正时esa、爆震强度ki作为学习数据，来更新爆震强度模型。模型更新部A2向RAM33写入表示这样更新后的爆震强度模型的各模型参数的值。关于爆震强度模型的具体的更新方法，将在后文进行描述。
FB控制部B具备点火正时算出部B1、爆震发生判定部B2、FB修正量算出部B3。点火正时算出部B1通过对从基本点火正时算出部A1输出的基本点火正时esabase加上通过FB修正量算出部算出的FB修正量Δesa，来算出点火正时esa(esa＝esabase+Δesa)。所算出的点火正时esa作为控制信号向火花塞11发送，火花塞11在该点火正时esa对混合气进行点火。
爆震发生判定部B2算出从通过爆震传感器41检测出的爆震强度ki减去爆震基准强度kiref而得到的爆震强度差Δki(Δki＝kiref-ki)。在本实施方式中，在爆震强度为爆震基准强度kiref以上的情况下，判定为发生了爆震。因此，在爆震发生判定部B2中算出的爆震强度差Δki是负的值的情况下，意味着判定为发生了爆震，相反，在爆震强度差Δki为正的值的情况下，意味着判定为未发生爆震。
FB修正量算出部B3基于爆震强度差Δki，算出FB修正量Δesa。具体而言，FB修正量Δesa基于下述式(1)来算出。
Δesak＝Δesak-1+a·Δki…(1)
在上述式(1)中，Δesak意味着本次要算出的FB修正量，Δesak-1意味着在FB修正量算出部B3中上次所算出的FB修正量。另外，a是预先设定的预定的正的常数。根据式(1)可知，在发生了爆震而爆震强度差Δki是负的值时FB修正量Δesa变小。相反，在未发生爆震而爆震强度差Δki为正的值时FB修正量Δesa变大。
通过FB修正量算出部B3算出的FB修正量Δesa，如上述那样在点火正时算出部B1中，被加到基本点火正时esabase上。在此，本实施方式中的点火正时，用从压缩上止点起的提前程度(°BTDC)来表示，因此，点火正时esa的值越大，点火正时越提前。在发生了爆震的情况下，FB修正量Δesa变小，因此，通过FB控制部B中的反馈控制，点火正时会延迟。另一方面，在未发生爆震的情况下，FB修正量Δesa变大，因此，通过FB控制部B中的反馈控制，点火正时会提前。
此外，上述的FB控制部B中的反馈控制是一个例子，在FB控制部B中，能够使用PID控制、PI控制等各种反馈控制。另外，从降低ECU31中的计算负荷这一观点来看，也可以不进行FB控制部B中的反馈控制。在该情况下，仅执行由模型利用部A进行的前馈控制，通过基本点火正时算出部A1算出的基本点火正时esabase作为控制信号向火花塞11发送。
《基本点火正时的算出》
接着，参照图3以及图4，对基本点火正时算出部A1中的基本点火正时的算出方法进行说明。图3示出通过爆震强度模型算出的爆震强度的发生概率的概率分布。图4示出图3所示的概率分布中的预定点火正时处的爆震强度的对数值与发生概率的关系。
在此，已知爆震强度即便内燃机1的运转状态相同也不一定为成为相同的值，而概率性地发生。特别地，爆震强度的发生概率的概率分布用对数正态分布来近似。因此，若将内燃机1的运转状态设为X，将各爆震强度的发生概率设为y，则爆震强度模型中的X和y的关系通过下述式(2)来表示。此外，X表示具有点火正时esa以及节气门的开度θt及内燃机转速ne等各种运转参数作为参数的矢量(X＝[esa，θt，ne，...])。
y|X～N(f(X)，σ2)…(2)
在上述式(2)中，f(X)表示平均值，σ2表示方差，另外N(μ，σ2)表示平均值为μ、方差为σ2的正态分布。因此，上述式(2)表示在爆震强度模型中，爆震强度的发生概率y遵循平均值为f(X)、方差为σ(X)的正态分布。
在点火正时以外的内燃机1的运转状态固定了的情况下，通过爆震强度模型算出的各爆震强度的发生概率y根据点火正时而变化。该情形在图3中示出。图3示出在点火正时以外的内燃机1的运转状态固定了的状态下，在爆震强度模型中算出的点火正时、爆震强度的对数值以及各爆震强度的发生概率的关系的一例。
图4是示出图3所示的概率分布中的某点火正时(例如，10°BTDC)处的爆震强度的对数值与其发生概率的关系的图。由于图4示出点火正时也固定了的情况下的概率分布，因此，可以说图4示出任意一个运转状态X下的爆震强度的发生概率y的概率分布。如图4所示，在本实施方式中，某运转状态X下的各爆震强度的发生概率y近似为遵循正态分布的概率。
在此，本实施方式中，在爆震强度ki为预定的基准值kiref以上时判定为内燃机1发生了爆震。因此，在某运转状态X下爆震强度ki小于基准值kiref的区域中的发生概率y的积分值(图4中的α)表示在该运转状态X下不发生爆震的概率pnt。另一方面，在某运转状态X下爆震强度ki为基准值kiref以上的区域中的发生概率y的积分值(图4中的β)表示在该运转状态X下发生爆震的概率(以下，也称为“爆震发生概率”)pkn。
并且，在本实施方式中，爆震发生概率pkn成为目标爆震发生概率ptrg的点火正时作为基准点火正时esabase而算出。爆震发生概率pkn成为目标爆震发生概率ptrg的点火正时基本上唯一确定，但是，在多个点火正时处爆震发生概率pkn成为目标爆震发生概率ptrg那样的情况下，这些多个点火正时中的最提前侧的点火正时作为基准点火正时esabase算出。
即，在本实施方式中，可以说是基于输出参数(爆震强度)的发生概率的概率分布，以使得输出参数的值成为基准值以上的概率(爆震发生概率)最接近目标概率(目标爆震发生概率)的方式，设定了控制参数(点火正时)的目标值。
不过，上述的爆震强度ki的算出，例如每预定角度(例如，0.1°)错开地输入点火正时来进行。因此，爆震发生概率pkn只能够在每预定角度的点火正时算出，因此，无法连续地算出对于点火正时的爆震发生概率pkn。因此，不一定能够算出与目标爆震发生概率ptrg一致的点火正时。于是，在本实施方式中，也可以使得将离散地输入的点火正时中的爆震发生概率pkn成为与目标爆震发生概率ptrg最接近的值的点火正时作为基准点火正时esabase算出。或者，将离散地输入的点火正时中的爆震发生概率pkn为目标爆震发生概率ptrg以下且成为最接近目标爆震发生概率ptrg的点火正时作为基准点火正时esabase算出。
此外，从图3可知，基本上，点火正时越提前、即图3中的点火正时的角度越大，则爆震强度的平均值(在各点火正时发生概率取峰值的爆震强度)越大。因此，基本上，点火正时越提前，则爆震发生概率pkn也越大。因此，爆震发生概率pkn成为目标爆震发生概率ptrg的点火正时会如上述那样唯一地确定。
另外，点火正时越提前，则爆震发生概率pkn越大。因此，以爆震发生概率pkn成为目标爆震发生概率ptrg或与其最接近的值的方式决定基本点火正时可以说实质上是将爆震发生概率pkn为目标爆震发生概率ptrg以下的点火正时中的最靠提前侧的点火正时设定为基准点火正时esabase。
而且，在上述实施方式中，以爆震发生概率pkn最接近目标爆震发生概率ptrg的方式设定了点火正时的目标值。但是，也可以以不发生爆震的概率pnt、即输出参数(爆震强度)的值成为基准值以下的概率最接近目标概率的方式设定控制参数(点火正时)的目标值。
在此，若点火正时延迟，则基本上燃烧室10内的伴随混合气的燃烧的热产生整体上会向延迟侧偏移，并且混合气的燃烧会变缓慢。因此，若点火正时延迟，则基本上热效率会恶化，因此，会导致燃料经济性、内燃机输出的恶化。因此，可以说在本实施方式中，以将爆震发生概率pkn维持在目标爆震发生概率ptrg以下、同时尽可能地提高燃料经济性、内燃机输出的方式设定了点火正时。
图5是示出基本点火正时算出部A1中的基本点火正时的算出控制的控制例程的流程图。图示的控制例程每隔一定时间间隔被执行。
如图5所示，首先，在步骤S11中取得各种运转参数的当前的值。具体而言，该运转参数包含例如节气门18的开度θt、内燃机转速ne、吸入空气量mc、进气门6的气门正时ivt以及EGR控制阀26的开度degr等中的至少某一个。
节气门18的开度θt通过节气门开度传感器40检测，内燃机转速ne基于曲轴角传感器45的输出来算出，吸入空气量mc基于空气流量计39的输出来算出。进气门6的气门正时ivt，既可以通过对进气门的气门正时进行检测的传感器(未图示)来检测，又可以基于向可变气门正时机构28的控制信号来算出。另外，EGR控制阀26的开度degr，既可以通过对EGR控制阀26的开度进行检测的传感器(未图示)来检测，又可以基于向EGR控制阀26的控制信号来算出。
接着，在步骤S12中，表示通过模型更新部A2算出的爆震强度模型的各模型参数从RAM33取得。在模型更新部A2中，通过学习而将表示爆震强度模型的各种模型参数的一部分的值更新，因此，在步骤S12中，具体而言取得更新后的各种参数的值。
接着，在步骤S13中，基于在步骤S11中取得的与内燃机1的运转状态相关的参数的当前的值，使用在步骤S12中取得的爆震强度模型，算出图3所示那样的对于点火正时的爆震强度的发生概率的概率分布。
接着，在步骤S14中，基于在步骤S13中算出的对于点火正时的爆震强度的发生概率的概率分布，算出各点火正时处的爆震发生概率pkn。然后，将所算出的爆震发生概率pkn成为最接近目标爆震发生概率ptrg的值的点火正时作为基本点火正时esabase算出。
《爆震强度模型》
接下来，对爆震强度模型的制作方法以及更新方法进行说明。如上所述，已知爆震现象在相同运转状态下也概率性地发生，尤其爆震强度的对数值的概率分布可用正态分布良好地近似。于是，在本实施方式中，使用高斯过程(Gaussian Process，GP)模型作为爆震强度模型。通过这样使用GP模型作为爆震强度模型，能够从少量的学习数据构建模型。
《爆震强度模型的制作》
首先，对爆震强度模型的制作方法进行说明。爆震强度模型的制作意味着设定表示作为GP模型的爆震强度模型的各模型参数的值。爆震强度模型的制作，例如在搭载有内燃机1的车辆的出厂前进行。在制作爆震强度模型时，利用多组的学习数据。
在此，在考虑了对制作爆震强度模型使用n组的学习数据时，将向爆震强度模型输入的学习数据设为MX＝[X1，X2，...，Xn]，将从爆震强度模型输出的学习数据设为Y＝[y1，y2，...，yn]T，将学习数据设为D＝(MX，Y)。输入的各学习数据Xn包括表示内燃机的运转状态的各种运转参数(节气门的开度θtn、内燃机转速nen等)以及点火正时esan。另外，输出的各学习数据包括通过爆震传感器41检测的爆震强度ki。
若将任意的核函数表示为k(·，·)(对·代入矢量、矩阵)，则在将GP的先验分布设为f(X)～GP(0，k(X，X’))、将观测噪声设为σ2时，即设为y|X～N(f(X)，σ2)时，预测分布如下述式(3)那样表示。
yt|X＊，Θ，D～N(μf＊，σ2 f＊)…(3)
在此，式(3)中的X＊表示在通过爆震强度模型实际算出爆震强度的发生概率的概率分布时的任意的输入数据，y＊表示与该输入数据对应的输出数据(即，爆震强度的发生概率的概率分布)。另外，Θ表示示出了爆震强度模型的模型参数。
此外，式(3)中的平均值μf＊以及方差σ2 f＊分别用下述式(4)以及(5)来表示。
μf＊＝k(X＊，MX)(MK+σ2MI)-1Y…(4)
σf＊＝k(X＊，X＊)-k(X＊，MX)(MK+σ2MI)-1k(MX，X＊)+σ2MI…(5)
在式(4)以及式(5)中，矩阵MI表示单位矩阵。另外，矩阵MK＝k(MX，MX)，在给出了矩阵X时，表示核函数的矩阵用下述式(6)以及式(7)来定义。
k(MX，MX)＝[kij]，kij＝k(Xi，Xj)…(6)
k(X＊，MX)＝[k(X＊，X1)，...，k(X＊，Xn)]＝k(MX，X＊)T…(7)
GP主要通过核函数k(·，·)来确定其性质。在本实施方式中，使用扩展了高斯核而得到的ARD核作为核。因此，本实施方式中的核函数如下述式(8)那样表示。
在式(8)中，MΛ＝diag(l1 2，l2 2，...，ld 2)，是对矢量X的各要素间的关系或矢量X的各要素对爆震强度的影响度赋予特征的换算(scale)。另外，λ2是表示潜在函数的方差的参数。这些所有的参数Θ＝[l1 2，l2 2，...，ld 2，λ2，σ2]被称为超参数(hyper parameter)，构成表示爆震强度模型的模型参数的一部分。
关于这些参数Θ，例如使用EM法通过下述式(9)所示的周边似然性最大化来求出最佳值。另外，式(9)中的log(p(Y|MX，Θ))通过下述式(10)表示。
通过使用上述的式(3)～式(10)，能够从n组学习数据(MX以及Y)制作爆震强度模型。具体而言，通过式(3)～式(10)，基于n组学习数据，算出爆震强度模型中的各模型参数的值。
在这样制作出的爆震强度模型中，若输入数据X＊被输入，则能够使用上述式(4)来算出平均值μf＊，能够使用上述式(5)算出方差即，若输入各种运转参数以及点火正时esa，则能够将该运转状态下的爆震强度的发生概率的概率分布作为平均值为μf＊、方差为的图4所示那样的正态分布算出。
此外，在上述实施方式中，使用了ARD核作为核。ARD核在学习模型为连续且平滑的情况下表现出优良的性能，因此，在本实施方式中也能够以比较高的精度算出爆震强度的发生概率的概率分布。但是，可以使用高斯核、Spectral Mixture(SM)核、神经网络核等各种核来作为核。
在该情况下，若使用高斯核，则虽然能够降低伴随学习计算的计算负荷，但与ARD核相比表现力会降低。另外，在SM核中，虽然可能在学习模型具有多个高频率分量的情况下表现出良好的性能，但是伴随学习计算的计算负荷会增大。
《爆震强度模型的更新》
对于内燃机1的各运转状态的爆震强度不一定是恒定的，随着内燃机1的运转时间变长而变化。这是由于例如在燃烧室10内附着碳等而燃烧室10内的混合气的燃烧状态变化而产生的。因此，为了将基于爆震强度模型的爆震强度的发生概率的概率分布的推定精度维持为高，需要以预定的间隔对爆震强度模型进行更新。
然而，在通过与上述的爆震强度模型的制作方法同样的方法来进行爆震强度模型的更新时，每当更新爆震强度模型时需要进行上述的所有的计算。爆震强度模型的更新，基本上需要在内燃机的运转期间以车载方式(on board)进行，因此，若这样进行爆震强度模型的更新，则ECU31中的计算负荷会极高。
在此，在仅考虑爆震边界附近的局部模型中，观测噪声能够以作为标量值的GP模型进行充分的近似。即，如果能够通过上述那样制作爆震强度模型来大致推定爆震边界，则具体的爆震边界的变化能够通过计算负荷低的GP来求出。于是，在本实施方式中，在进行爆震强度模型的更新时，依次使用高斯过程(Recursive Gaussian Process，RGP)。
具体而言，通过以下的方法来进行爆震强度模型的更新。首先，与GP同样地，定义为学习数据D＝(MX，Y)，F＝f(MX)。在此，假定F是具有初始分布p(F)＝N(F|μ0 f，MC0 f)的GP模型(此外，μ0 f表示矢量。以下，关于μ也同样)。在此，μ0 f在制作上述的爆震强度模型时算出，MC0 f＝k(MX，MX)。在GP模型中，一度定义了的先验分布不变，但是若给出了新输入的学习数据Xk和与其对应的输出的学习数据yk，则通过该学习数据以车载方式对RGP模型中的先验分布进行更新。爆震强度模型的更新与卡尔曼滤波器(Kalman filter)的更新规则同样，通过以下的计算式来进行。
首先，使用步骤k-1的后验分布，通过下述式(11)以及(12)计算步骤k中的预测分布p(Yk|Y1:k-1)＝N(Yk|μk p，MCk p+σ2MI)。另外，式(11)以及式(12)中的MJk以及式(12)中的MBk分别通过下述式(13)以及式(14)算出。
MJk＝k(xk，MX)·k(MX，MX)-1…(13)
MBk＝k(Xk,Xk)-MJtk(MX,Xk)…(14)
接着，使用新的输出的学习数据yk，通过下述式(15)以及(16)算出f的后验分布。另外，式(15)以及(16)中的MGk通过下述式(17)算出。
从上述式(11)～(17)可知，在本实施方式中的爆震强度模型的更新中，不进行超参数的更新。除此之外，在本实施方式中的爆震强度模型的更新中，仅对于新追加的学习数据进行计算，对于过去的学习数据不进行计算。因此，能够降低伴随爆震强度模型的更新的ECU31的计算负荷。
<第二实施方式>
接下来，对第二实施方式的控制装置进行说明。第二实施方式的控制装置中的结构以及控制，基本上与第一实施方式的控制装置中的结构以及控制同样。因此，以下，以与第一实施方式的控制装置不同的部分为中心进行说明。
在上述第一实施方式中，在求出式(3)的预测分布时，将GP的观测噪声σ2设为不取决于输入值的标量值。因此，在上述第一实施方式的爆震强度模型中，观测噪声σ2没有表现为具有取决于输入值的方差的模型。但是，由于认为爆震强度的发生概率的概率分布中的方差根据运转参数而变化，因此，在上述第一实施方式中的爆震强度模型中，存在不一定能够以高精度推定爆震强度的发生概率的概率分布的可能性。
于是，在本实施方式中，考虑追加了下述式(18)所示的噪声模型以使得能够表现取决于输入值、即运转参数的值的方差的异方差高斯过程(Heteroscedastic GaussianProcess，HGP)。
此外，式(18)及式(19)中，σn 2(X)表示取决于运转参数的值的方差。
由于v也遵循正态分布，因此，能够如下述式(20)那样表示。另外，在本实施方式中，由于关于v也使用ARD核，因此核函数如下述式(21)那样表示。
在此，MΛn＝diag(m1 2，m2 2，...，md 2)，是对矢量X的各要素间的关系或矢量X的各要素对方差的影响度赋予特征的换算。另外，λn 2是表示潜在函数的方差的参数。这些参数也是超参数，因此在本实施方式中的爆震强度模型中使用的超参数如Φ＝[l1 2，l2 2，...，ld 2，λ2，m1 2，m2 2，...，md 2，λn 2，σ2]那样表示。
此处的学习，例如通过应用期望值传播法、EM法来进行。在该学习中，将v的后验分布p(v|D)近似于高斯分布q(v|D)，通过周边似然性最大化来求出超参数Φ的最佳值。给出了输入数据X＊时的输出数据的预测值y＊使用以高斯分布近似后的通过下述式(22)来算出。式(22)中的平均值μ＊以及方差σ2 ＊分别用下述式(23)以及(24)来表示。
μ*＝μf*…(23)
在这样制作出的爆震强度模型中，若输入数据X＊被输入，则也能够使用上述式(4)以及式(23)来算出平均值μ＊，能够使用上述式(5)以及式(24)来算出方差σ2 ＊。即，若各种运转参数以及点火正时esa被输入，则能够将该运转状态下的爆震强度的发生概率的概率分布作为平均值为μf＊、方差为的图4所示那样的正态分布算出。
根据本实施方式，将爆震强度模型中的方差设为根据输入数据而变化的方差来算出爆震强度的发生概率的概率分布。因此，能够以更高的精度，求出爆震强度的发生概率的概率分布。
此外，在基于本实施方式的方法制作了爆震强度模型的情况下，爆震强度模型的更新也能够依次使用高斯过程。在该情况下，与上述第一实施方式同样，不进行超参数Φ的更新，因此，在本实施方式中，能够降低伴随爆震强度模型的更新的ECU31的计算负荷。
<第三实施方式>
接下来，对第三实施方式涉及的控制装置进行说明。第三实施方式的控制装置中的结构以及控制基本上与第一实施方式以及第二实施方式的控制装置中的结构以及控制同样。因此，以下，以与第一实施方式以及第二实施方式的控制装置不同的部分为中心进行说明。
在上述第一实施方式中，进行基于爆震强度的点火正时的控制。相对于此，在本实施方式中，进行基于排气空燃比的从燃料喷射阀12喷射的燃料喷射量的控制。
《燃料喷射量控制》
参照图6，对于本实施方式中的从燃料喷射阀12喷射的燃料喷射量的算出方法进行说明。图6是本实施方式的ECU31的功能框图。
从图6可知，ECU31，在算出作为控制对象的控制参数即燃料喷射量时，大致区分具有两个功能块。具体而言，ECU具备基于运转参数的值使用空燃比模型来算出基本燃料喷射量的模型利用部A和基于空燃比传感器42对燃料喷射量进行反馈控制的FB控制部B。因此，模型利用部A进行基于各种运转参数的值来算出基本喷射量的前馈控制，FB控制部B进行基于检测出的排气空燃比来算出燃料喷射量的反馈控制。
模型利用部A具备基本喷射量算出部A1和模型更新部A2。在基本喷射量算出部A1中，基于各种运转参数的当前的值，算出基本燃料喷射量qbase。此外，在本实施方式中，设为运转参数中不包含燃料喷射量、排气空燃比。
另外，从RAM33向基本喷射量算出部A1读入表示通过模型更新部A2更新后的空燃比模型的各模型参数的值。空燃比模型，是表示对于上述的各种运转参数的值的排气空燃比的发生概率的概率分布的模型。基本喷射量算出部A1，在基于各种运转参数的当前的值算出基本喷射量qbase时，使用空燃比模型。关于基本喷射量算出部A1中的具体的点火正时的算出方法，将在后文进行描述。
除了向模型更新部A2输入与上述的内燃机1的运转状态相关的各种运转参数之外，还输入燃料喷射量q、进行了该燃料喷射量q的燃料喷射时的空燃比af。在模型更新部A2中，将这样输入的运转参数的值、燃料喷射量q、空燃比af作为学习数据，来更新空燃比模型。模型更新部A2向RAM33写入表示这样更新后的空燃比模型的各模型参数的值。关于空燃比模型的具体的更新方法，将在后文进行描述。
FB控制部B具备喷射量算出部B1、空燃比差算出部B2、FB修正量算出部B3。喷射量算出部B1通过对从基本喷射量算出部A1输出的基本燃料喷射量qbase加上通过FB修正量算出部算出的FB修正量Δq来算出燃料喷射量q(q＝qbase+Δq)。所算出的燃料喷射量q作为控制信号向燃料喷射阀12发送，燃料喷射阀12以该燃料喷射量q进行燃料喷射。
空燃比差算出部B2算出从通过空燃比传感器42检测出的排气空燃比af减去目标空燃比aftgt而得到的空燃比差Δaf(Δaf＝af-aftgt)。FB修正量算出部B3基于空燃比差Δaf算出FB修正量Δq。具体而言，FB修正量Δq基于下述式(25)来算出。
Δqk＝Δqk-1+b·Δq…(25)
在上述式(25)中，Δqk意味着本次算出的FB修正量，Δqk-1意味着在FB修正量算出部B3中上次所算出的FB修正量。另外，b是预先设定的预定的正的常数。
此外，在本实施方式中，在FB控制部B中也能够使用各种的反馈控制。另外，也可以不进行FB控制部B中的反馈控制。
《基本燃料喷射量的算出》
接着，参照图7，对基本喷射量算出部A1中的基本燃料喷射量的算出方法进行说明。图7示出通过空燃比模型算出的排气空燃比的发生概率的概率分布。
在此，排气空燃比即便内燃机1的运转状态相同也不一定为成为相同的值，而概率性地发生。特别地，排气空燃比的发生概率的概率分布用对数正态分布来近似。因此，若将内燃机1的运转状态设为X，将各空燃比的发生概率设为y，则空燃比模型中的X和y的关系，与上述式(2)同样地通过下述式(26)来表示。此外，X表示具有燃料喷射量q以及节气门的开度θt及内燃机转速ne等各种运转参数作为参数的矢量(X＝[q，θt，ne，...])。
y|X～N(f(X)，σ2)…(26)
在燃料喷射量以外的内燃机1的运转状态固定了的情况下，通过空燃比模型算出的各空燃比的发生概率y根据燃料喷射量而变化。该情形在图7中示出。图7示出在燃料喷射量以外的内燃机1的运转状态固定了的状态下，在空燃比模型中算出的燃料喷射量、排气空燃比的对数值以及各空燃比的发生概率的关系的一例。
若能够求出图7所示那样的排气空燃比的发生概率的概率分布，则能够算出空燃比成为某特定的目标空燃比的概率最高的燃料喷射量。于是，在本实施方式中，将作为输出参数的空燃比成为目标空燃比的概率成为最大那样的燃料喷射量作为基本燃料喷射量qbase来算出。即，在本实施方式中，可以说是基于输出参数(空燃比)的发生概率的概率分布，以使得输出参数的值成为目标值(目标空燃比)的概率为最大的方式，设定了控制参数(燃料喷射量)的目标值。
此外，本实施方式中的空燃比模型也与上述第一实施方式以及第二实施方式中的爆震强度模型同样，使用高斯过程、异方差高斯过程来制作。除此之外，本实施方式中的空燃比模型也与上述第一实施方式以及第二实施方式中的爆震强度模型同样，依次使用高斯过程来更新。
此外，在本实施方式中，进行了基于排气空燃比的燃料喷射量的控制，但是，与本实施方式中的控制同样的控制也能够应用于其他的控制。例如，也能够将与本实施方式中的控制同样的控制用于基于向燃烧室10供给的EGR气体的供给量的EGR阀的开度的控制、基于向燃烧室10供给的EGR气体的供给量的进气门6的气门正时或排气门8的气门正时的控制。

Claims (6)

1.一种内燃机的控制装置，基于与内燃机的运转相关的多个运转参数的值来控制作为控制对象的控制参数，其中，
所述控制装置构成为，
取得所述运转参数的当前的值，
基于所取得的所述运转参数的当前的值，使用模型算出对于所述控制参数的值的输出参数的发生概率的概率分布，
基于所算出的所述输出参数的发生概率的概率分布，以使得所述输出参数的值成为基准值以上或基准值以下的概率最接近目标概率的方式，设定所述控制参数的目标值，
所述控制参数、所述运转参数和所述输出参数为相互不同的参数，
所述模型是利用了当输入所述运转参数的值以及所述控制参数的值时会输出所述输出参数的发生概率的概率分布的高斯过程的模型。
2.根据权利要求1所述的内燃机的控制装置，
所述内燃机具备对燃烧室内的混合气进行点火的火花塞，
所述控制参数是点火正时，所述输出参数是爆震强度。
3.一种内燃机的控制装置，基于与内燃机的运转相关的多个运转参数的值来控制作为控制对象的控制参数，其中，
所述控制装置构成为，
取得所述运转参数的当前的值，
基于所取得的所述运转参数的当前的值，使用模型算出对于所述控制参数的值的输出参数的发生概率的概率分布，
基于所算出的所述输出参数的发生概率的概率分布，以使得所述输出参数的值成为目标值的概率为最大的方式，设定所述控制参数的目标值，
所述控制参数、所述运转参数和所述输出参数为相互不同的参数，
所述模型是利用了当输入所述运转参数的值以及所述控制参数的值时会输出所述输出参数的发生概率的概率分布的高斯过程的模型。
4.根据权利要求3所述的内燃机的控制装置，
所述内燃机具备向燃烧室供给燃料的燃料喷射阀，
所述控制参数是从所述燃料喷射阀喷射的燃料喷射量，所述输出参数是排气气体的空燃比。
5.根据权利要求1～4中任一项所述的内燃机的控制装置，
所述控制装置构成为，在所述内燃机的运转期间以车载方式更新所述模型，
所述模型的更新，基于在所述内燃机的运转期间所取得的所述运转参数的值和所述控制参数的值，不更新表示所述模型的超参数，而是依次通过高斯过程来进行。
6.根据权利要求1～5中任一项所述的内燃机的控制装置，
所述模型是利用了方差根据所述运转参数的值以及所述控制参数的值而变化的异方差高斯过程的模型。
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