DE112020002177T5

DE112020002177T5 - Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung

Info

Publication number: DE112020002177T5
Application number: DE112020002177.7T
Authority: DE
Inventors: Kunihiko Suzuki
Original assignee: Hitachi Astemo Ltd
Current assignee: Hitachi Astemo Ltd
Priority date: 2019-09-26
Filing date: 2020-08-14
Publication date: 2022-01-20
Also published as: US20220316435A1; JPWO2021059791A1; JP7206407B2; US11655791B2; WO2021059791A1

Abstract

Es wird eine Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung geschaffen, die in der Lage ist, einen Steuerfehler der Zündzeiteinstellung im Vergleich zu der herkömmlichen Technik zu verringern. Die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung der vorliegenden Offenbarung enthält ein Modell eines neuronalen Netzes, das drei oder mehr Variable, die wenigstens eine Drehzahl, eine Last und eine weitere spezifische Variable einer Brennkraftmaschine enthalten, als Eingaben empfängt und einen Steuerbetrag der Brennkraftmaschine ausgibt. Das Modell eines neuronalen Netzes enthält ein erstes Modell eines neuronalen Netzes mit einem Referenzwert der spezifischen Variablen als eine Eingabe und ein zweites Modell eines neuronalen Netzes mit einem aktuellen Wert der spezifischen Variablen als eine Eingabe. Die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung der vorliegenden Offenbarung korrigiert unter Verwendung einer Differenz oder eines Verhältnisses zwischen der Ausgabe des ersten Modells eines neuronalen Netzes und der Ausgabe des zweiten Modells eines neuronalen Netzes als ein Korrekturbetrag einen auf der Grundlage der Drehzahl und der Last berechneten Referenzwert des Steuerbetrags.

Description

Technisches Gebiet
Die vorliegende Offenbarung betrifft eine Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung.
Stand der Technik
Herkömmlich ist eine Erfindung bekannt, die die Zündzeiteinstellungssteuerung einer Brennkraftmaschine betrifft, die einen Mechanismus für variables Verdichtungsverhältnis enthält, der ein Verdichtungsverhältnis variiert (siehe PTL 1 unten). Diese herkömmliche Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung ermöglicht die leichte und hochgenaue Steuerung der Zündzeiteinstellung in Übereinstimmung mit einem variabel gesteuerten Verdichtungsverhältnis (siehe Zusammenfassung und dergleichen von PTL 1).
Diese herkömmliche Steuervorrichtung stellt ein Grundverdichtungsverhältnis in Übereinstimmung mit einem Kraftmaschinenbetriebszustand ein und detektiert ein tatsächliches Verdichtungsverhältnis. Daraufhin stellt die herkömmliche Steuervorrichtung aufeinanderfolgend einen Spätverstellungs-Korrekturkoeffizienten und einen Spätverstellungs-Korrekturbetrag in Übereinstimmung mit dem Vorzeichen (positiv oder negativ) einer Verdichtungsverhältnisabweichung ΔCR ((tatsächliches Verdichtungsverhältnis - (Grundverdichtungsverhältnis)) ein und verstellt sie die in Übereinstimmung mit einem Kraftmaschinenbetriebszustand eingestellte Grundzündzeiteinstellung nach spät, wenn ΔCR > 0 ist. Außerdem stellt die herkömmliche Steuervorrichtung aufeinanderfolgend einen Frühverstellungs-Korrekturkoeffizienten und einen Frühverstellungs-Korrekturbetrag ein, um die Zündzeiteinstellung nach früh zu verstellen, wenn ΔCR < 0 ist (siehe Zusammenfassung und dergleichen von PTL 1).
Liste der Entgegenhaltungen
Patentliteratur
PTL 1: JP 2005-069130 A
Zusammenfassung der Erfindung
Technisches Problem
Die herkömmliche Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung steuert die Zündzeiteinstellung nur auf der Grundlage des Verdichtungsverhältnisses. In einer derartigen Steuerung kann in Abhängigkeit von der Betriebsbedingung der Brennkraftmaschine wegen des Einflusses anderer Parameter als des Verdichtungsverhältnisses auf die Zündzeiteinstellung ein Steuerfehler der Zündzeiteinstellung auftreten. Falls der Steuerfehler der Zündzeiteinstellung ein Fehler auf der Seite der Frühverstellung ist, kann in der Brennkraftmaschine Klopfen, d. h. eine nicht ordnungsgemäße Verbrennung, auftreten. Falls der Steuerfehler der Zündzeiteinstellung ein Fehler auf der Seite der Spätverstellung ist, kann in der Brennkraftmaschine eine Verschlechterung des thermischen Wirkungsgrads oder eine Verbrennungsschwankung auftreten.
Die vorliegende Offenbarung schafft eine Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung, die in der Lage ist, einen Steuerfehler der Zündzeiteinstellung im Vergleich zu der herkömmlichen Technik zu verringern.
Lösung des Problems
Ein Aspekt der vorliegenden Offenbarung ist eine Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung, die enthält: ein Modell eines neuronalen Netzes, das drei oder mehr Variablen, die wenigstens eine Drehzahl, eine Last und eine weitere spezifische Variable einer Brennkraftmaschine enthalten, als Eingaben empfängt und einen Steuerbetrag der Brennkraftmaschine ausgibt, wobei das Modell eines neuronalen Netzes ein erstes Modell eines neuronalen Netzes mit einem Referenzwert der spezifischen Variablen als eine Eingabe und ein zweites Modell eines neuronalen Netzes mit einem aktuellen Wert der spezifischen Variablen als eine Eingabe enthält, und ein Referenzwert des Steuerbetrags, der auf der Grundlage der Drehzahl und der Last berechnet wird, unter Verwendung einer Differenz oder eines Verhältnisses zwischen der Ausgabe des ersten Modells eines neuronalen Netzes und der Ausgabe des zweiten Modells eines neuronalen Netzes als ein Korrekturbetrag korrigiert wird.
Vorteilhafte Wirkungen der Erfindung
Gemäß der vorliegenden Offenbarung ist es möglich, eine Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung zu schaffen, die in der Lage ist, einen Steuerfehler der Zündzeiteinstellung im Vergleich zu der herkömmlichen Technik zu verringern.
Figurenliste
Es zeigen:

1 eine schematische Darstellung einer ersten Ausführungsform einer Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung gemäß der vorliegenden Offenbarung;
2 einen Funktionsblockschaltplan der in 1 dargestellten Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung;
3A eine erläuternde schematische Darstellung eines in 2 dargestellten Modells eines neuronalen Netzes;
3B eine erläuternde schematische Darstellung des in 2 dargestellten Modells eines neuronalen Netzes;
3C eine erläuternde schematische Darstellung des in 2 dargestellten Modells eines neuronalen Netzes;
4 eine erläuternde schematische Darstellung eines Beispiels einer in 2 dargestellten Referenzkarte;
5A eine erläuternde schematische Darstellung eines in 2 dargestellten Modells eines neuronalen Bestimmungsnetzes;
5B eine erläuternde schematische Darstellung des in 2 dargestellten Modells eines neuronalen Bestimmungsnetzes;
5C eine erläuternde schematische Darstellung des in 2 dargestellten Modells eines neuronalen Bestimmungsnetzes;
6 eine erläuternde schematische Darstellung eines in 2 dargestellten Modells eines neuronalen Bestimmungsnetzes;
7 einen Ablaufplan zur Erläuterung eines Prozessablaufs der in 1 dargestellten Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung;
8 einen Graphen zur Erläuterung eines Betriebsgebiets, in dem die Verdichtungsverhältnissteuerung durch einen Mechanismus für variables Verdichtungsverhältnis ausgeführt wird;
9 einen Graphen zur Erläuterung eines Betriebsgebiets, in dem die AGR eingeführt wird;
10A ein Diagramm zur Erläuterung von Hubmustern eines Einlassventils und eines Auslassventils;
10B ein Diagramm zur Erläuterung von Hubmustern eines Einlassventils und eines Auslassventils;
10C ein Diagramm zur Erläuterung von Hubmustern eines Einlassventils und eines Auslassventils;
11 einen Graphen zur Erläuterung der Steuerung eines Mechanismus für variables Ventil eines Einlassventils und eines Auslassventils;
12 eine schematische Darstellung eines Beispiels einer Korrekturkarte einer Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung gemäß einer Vergleichsausführungsform;
13A einen Graphen der Beziehung zwischen der Fülleffizienz und der Zündzeiteinstellung unter einer Referenzbedingung;
13B einen Graphen der Beziehung zwischen der Fülleffizienz und der Zündzeiteinstellung unter einer ersten Korrekturbedingung;
13C einen Graphen der Beziehung zwischen der Fülleffizienz und der Zündzeiteinstellung unter einer zweiten Korrekturbedingung;
14 eine schematische Darstellung einer zweiten Ausführungsform einer Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung gemäß der vorliegenden Offenbarung;
15A eine erläuternde schematische Darstellung eines Verfahrens zum Erfassen von Lehrerdaten des MBT;
15B eine erläuternde schematische Darstellung eines Verfahrens zum Erfassen von Lehrerdaten des MBT;
16A eine erläuternde schematische Darstellung eines Verfahrens zum Erfassen von Lehrerdaten einer Spur-Klopf-Zeiteinstellung;
16B eine erläuternde schematische Darstellung eines Verfahrens zum Erfassen von Lehrerdaten einer Spur-Klopf-Zeiteinstellung;
16C eine erläuternde schematische Darstellung eines Verfahrens zum Erfassen von Lehrerdaten einer Spur-Klopf-Zeiteinstellung;
16D eine erläuternde schematische Darstellung eines Verfahrens zum Erfassen von Lehrerdaten einer Spur-Klopf-Zeiteinstellung; und
17 einen Ablaufplan eines Prozessablaufs der in 14 dargestellten Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung.

Beschreibung von Ausführungsformen
Im Folgenden wird eine Ausführungsform einer Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung gemäß der vorliegenden Offenbarung anhand der Zeichnungen beschrieben.
(Erste Ausführungsform)
1 ist eine schematische Darstellung einer Ausführungsform einer Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung gemäß der vorliegenden Offenbarung. Eine Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform ist z. B. durch eine elektronische Steuereinheit (ECU) konfiguriert, die eine Kraftmaschine 210 eines Fahrzeugs wie etwa eines Kraftfahrzeugs steuert, oder bildet einen Teil der ECU. Die ECU ist z. B. ein Mikrocontroller und enthält eine Zentraleinheit (CPU) (nicht dargestellt), eine Ablagespeichervorrichtung wie etwa einen ROM und einen Flash-Speicher, verschiedene Computerprogramme und Daten, die in der Ablagespeichervorrichtung gespeichert sind, einen Zeitgeber und eine Eingabe/Ausgabe-Einheit, die mit Peripherievorrichtungen kommuniziert.
In dem in 1 dargestellten Beispiel steuert die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 gemäß der vorliegenden Ausführungsform die in einem Fahrzeug wie etwa einem Kraftfahrzeug angebrachte Kraftmaschine 210 zum Erzeugen von Leistung und ein Kraftmaschinensystem 200, das die Peripherievorrichtungen davon enthält. Das Kraftmaschinensystem 200 enthält z. B. die Kraftmaschine 210, die eine Brennkraftmaschine ist, und einen Einlassströmungsweg und einen Auslassströmungsweg, die mit der Kraftmaschine 210 verbunden sind. Der Einlassströmungsweg der Kraftmaschine 210 ist mit einem Luftströmungssensor 201, mit einem Turbolader 202, mit einem Luftumgehungsventil 203, mit einem Zwischenkühler 204, mit einem Ladetemperatursensor 205, mit einer Drosselklappe 206, mit einem Einlasskrümmer 207, mit einem Ladedrucksensor 208 und mit einem Strömungsverbesserungsventil 209 versehen.
Außerdem enthält die Kraftmaschine 210 z. B. ein Einlassventil 211, ein Auslassventil 212, Öffnungs-/Schließpositionssensoren 213 und 214, ein Kraftstoffeinspritzventil 215, eine Zündkerze 216, einen Klopfsensor 217, einen Kurbelwinkelsensor 218 und einen Mechanismus 219 für variables Verdichtungsverhältnis. Der Auslassströmungsweg der Kraftmaschine 210 ist z. B. mit einem Ladedruckregelventil 220, mit einem Luft-Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 221, mit einem Abgasreinigungskatalysator 222, mit einem Abgasrückführungsrohr (AGR-Rohr) 223, mit einem AGR-Kühler 224, mit einem AGR-Temperatursensor 225, mit einem AGR-Ventil 226 und mit einem Druckdifferenzsensor 227 versehen.
Der Luftströmungssensor 201 enthält z. B. einen Temperatursensor, einen Durchflussmengensensor und einen Feuchtigkeitssensor, misst die Temperatur, die Durchflussmenge und die Feuchtigkeit der in den Einlassströmungsweg angesaugten Luft und gibt das Messergebnis an die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 aus. Der Turbolader 202 enthält einen Verdichter 202a und eine Turbine 202b, dreht die Turbine 202b durch das über den Abgasströmungsweg strömende Gas und dreht den Verdichter 202a durch die Drehung der Turbine 202b und führt die in den Einlassströmungsweg angesaugte Luft unter Druck in die Kraftmaschine 210 zu.
Das Luftumgehungsventil 203 ist z. B. in einem Umgehungsströmungsweg vorgesehen, der den Turbolader 202 in dem Einlassströmungsweg umgeht, und wird durch ein Steuersignal von der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 geöffnet und geschlossen, um zu verhindern, dass der Druck der Luft zwischen dem Verdichter 202a und der Drosselklappe 206 übermäßig zunimmt. Das Luftumgehungsventil 203 wird z. B. in Übereinstimmung mit der Steuerung der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 geöffnet, wenn der Einlasskrümmer 207 in dem aufgeladenen Zustand schnell geschlossen wird. Auf diese Weise strömt die Druckluft auslassseitig des Verdichters 202a über den Umgehungsströmungsweg zu der Einlassseite des Verdichters 202a zurück und nimmt der Ladedruck ab.
Der Zwischenkühler 204 kühlt die Einlassluft, deren Temperatur durch adiabatische Verdichtung durch den Verdichter 202a erhöht worden ist, um die Temperatur zu verringern. Der Ladetemperatursensor 205 misst die Temperatur (Ladetemperatur) der durch den Zwischenkühler 204 gekühlten Einlassluft und gibt das Messergebnis an die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 aus. Die Drosselklappe 206 ist z. B. auslassseitig des Ladetemperatursensors 205 vorgesehen, um durch Steuern des Öffnungsgrads durch die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 die Menge der in den Zylinder der Kraftmaschine 210 strömenden Einlassluft zu steuern. Die Drosselklappe 206 enthält z. B. ein Schmetterlingsventil, das in der Lage ist, durch ein Steuersignal von der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 einen Ventilöffnungsgrad unabhängig von einem Niederdrückungsgrad eines Fahrpedals durch einen Fahrer des Fahrzeugs zu steuern.
Der Einlasskrümmer 207 ist auslassseitig der Drosselklappe 206 vorgesehen und daran ist ein Ladedrucksensor 208 montiert. Der Ladedrucksensor 208 misst den Druck (d. h. den Ladedruck) der Einlassluft in dem Einlasskrümmer 207 und gibt das Messergebnis an die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 aus.
Der Einlasskrümmer 207 und der Zwischenkühler 204 können integriert sein. In diesem Fall kann das Volumen des Einlassströmungswegs von dem Verdichter 202a zu dem Zylinder der Kraftmaschine 210 verringert sein und kann die Ansprechempfindlichkeit der Beschleunigung/Verlangsamung des Fahrzeugs verbessert sein.
Das Strömungsverbesserungsventil 209 ist auslassseitig des Einlasskrümmers 207 vorgesehen, um eine Drift in der Einlassluft zu erzeugen und die in der Strömung des Luft-Kraftstoff-Gemischs in dem Zylinder der Kraftmaschine 210 erzeugte Turbulenz zu verstärken. Sowohl das Einlassventil 211 als auch das Auslassventil 212 wird durch die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 gesteuert und enthält einen Mechanismus für variables Ventil zum ununterbrochenen Ändern der Phase der Ventil-Öffnungs-/Schließposition. Die Öffnungs-/Schließpositionssensoren 213 und 214 sind in dem Mechanismus für variables Ventil des Einlassventils 211 bzw. des Auslassventils 212 vorgesehen, um die Phasen der Öffnungs-/Schließpositionen des Einlassventils 211 und des Auslassventils 212 zu detektieren und die Phasen an die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 auszugeben.
Das Kraftstoffeinspritzventil 215 ist z. B. ein Ventil vom Direkteinspritzungstyp, das in dem Zylinder der Kraftmaschine 210 vorgesehen ist, um Kraftstoff direkt in den Zylinder einzuspritzen. Das Kraftstoffeinspritzventil 215 kann ein Ventil vom Einzeleinspritzungstyp sein, das Kraftstoff in die Einlassöffnung einspritzt. Die Zündkerze 216 ist in dem Zylinder der Kraftmaschine 210 vorgesehen, um das brennbare Luft-Kraftstoff-Gemisch in dem Zylinder durch einen Zündfunken eines Elektrodenabschnitts zu zünden, der in einem Kopf des Zylinders freiliegt. Der Klopfsensor 217 ist in einem Zylinderblock der Kraftmaschine 210 vorgesehen, um die Anwesenheit oder Abwesenheit von in der Verbrennungskammer erzeugtem Klopfen zu detektieren.
Der Kurbelwinkelsensor 218 ist an einer Kurbelwelle der Kraftmaschine 210 montiert, um an die Kraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 in jedem Verbrennungszyklus ein Signal, das einem Drehwinkel der Kurbelwelle entspricht, als ein Signal, das eine Drehzahl der Kurbelwelle angibt, auszugeben. Der Mechanismus 219 für variables Verdichtungsverhältnis ist in dem Kurbelmechanismus der Kraftmaschine 210 vorgesehen und kann durch Ändern des Verdichtungsverhältnisses in Übereinstimmung mit der Steuerung der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 in Übereinstimmung mit dem Betriebszustand der Kraftmaschine 210 die maximale Ausgabe verbessern, während er den thermischen Wirkungsgrad in dem optimalen Zustand aufrechterhält.
Das Ladedruckregelventil 220 ist z. B. ein elektrisches Ventil, das in einem Umgehungsströmungsweg vorgesehen ist, der den Turbolader 202 in dem Abgasströmungsweg umgeht und dessen Öffnungsgrad durch ein Steuersignal von der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 gesteuert wird. Die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 stellt z. B. den Öffnungsgrad des Ladedruckregelventils 220 auf der Grundlage des durch den Ladedrucksensor 208 gemessenen Ladedrucks ein, wodurch es möglich ist zu unterdrücken, dass ein Teil des Abgases über den Umgehungsströmungsweg des Abgasströmungswegs geht, um an die Turbine 202b des Turboladers 202 geliefert zu werden. Im Ergebnis kann der Ladedruck auf dem Zielladedruck gehalten werden.
Der Luft-Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 221 ist z. B. auslassseitig des Ladedruckregelventils 220 des Abgasströmungswegs vorgesehen, um die Sauerstoffkonzentration des Abgases, d. h. das Luft-Kraftstoff-Verhältnis, zu messen und das Messergebnis an die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 auszugeben. Der Abgasreinigungskatalysator 222 ist z. B. auslassseitig des Luft-Kraftstoff-VerhältnisSensors 221 in dem Abgasströmungsweg vorgesehen, um schädliche Abgaskomponenten wie etwa Kohlenmonoxid, Stickstoffverbindungen und unverbrannten Kohlenwasserstoff in dem Abgas durch eine katalytische Reaktion zu reinigen.
Das AGR-Rohr 223 verbindet einen Abschnitt des Abgasströmungswegs auf der Auslassseite des Abgasreinigungskatalysators 222 und einen Abschnitt des Einlassströmungswegs auf der Einlassseite des Verdichters 202a des Turboladers 202 und führt einen Teil des Abgases, das durch den Abgasreinigungskatalysator 222 gegangen ist, zu dem Einlassströmungsweg auf der Einlassseite des Verdichters 202a zurück. Der AGR-Kühler 224 ist in dem AGR-Rohr 223 vorgesehen, um das durch das AGR-Rohr 223 gehende Abgas zu kühlen. Der AGR-Temperatursensor 225 ist z. B. zwischen dem AGR-Kühler 224 und dem AGR-Ventil 226 vorgesehen, um die Temperatur des über das AGR-Rohr 223 strömenden Abgases zu messen und die gemessene Temperatur an die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 auszugeben.
Das AGR-Ventil 226 ist z. B. zwischen dem AGR-Temperatursensor 225 und dem Einlassströmungsweg vorgesehen, um durch Steuern des Öffnungsgrads durch die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 die Durchflussmenge des Abgases zu steuern, das von dem Auslassströmungsweg zu dem Einlassströmungsweg zurückgeführt wird. Der Druckdifferenzsensor 227 ist in dem AGR-Rohr 223 vorgesehen und auf der Einlassseite und auf der Auslassseite des AGR-Ventils 226 eingebaut, um eine Druckdifferenz zwischen dem Druck des Abgases auf der Einlassseite des AGR-Ventils 226 und dem Druck des Abgases auf der Auslassseite des AGR-Ventils 226 zu messen und um die Druckdifferenz an die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 auszugeben.
Wie oben beschrieben wurde, ist die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 z. B. mit verschiedenen Sensoren, die das Kraftmaschinensystem 200 bilden, und mit einem Aktuator, der jede Einheit des Kraftmaschinensystems 200 ansteuert, verbunden. Die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 steuert z. B. Betriebe von Aktuatoren wie etwa der Drosselklappe 206, des Einlassventils 211 und des Auslassventils 212, die den Mechanismus für variables Ventil enthalten, des Kraftstoffeinspritzventils 215 und des AGR-Ventils 226. Außerdem detektiert die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 auf der Grundlage von Signalen, die von verschiedenen Sensoren eingegeben werden, den Betriebszustand der Kraftmaschine 210 und zündet sie die Zündkerze 216 zu der in Übereinstimmung mit dem Betriebszustand bestimmten Zeiteinstellung.
Der Steuerfehler der Zündzeiteinstellung der Zündkerze 216 der Kraftmaschine 210 kann Probleme wie etwa Klopfen, Verschlechterung der Verbrennungseffizienz oder Verbrennungsschwankung verursachen. Die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 gemäß der vorliegenden Ausführungsform weist eine im Folgenden beschriebene Konfiguration auf, um einen Steuerfehler der Zündzeiteinstellung im Vergleich zu der herkömmlichen Technik zu verringern und Probleme wie etwa Klopfen, Verschlechterung der Verbrennungseffizienz oder Verbrennungsschwankung zu verhindern.
2 ist ein Funktionsblockschaltplan der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform. Obwohl Einzelheiten später beschrieben werden, weist die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform die folgende Konfiguration als ein Hauptmerkmal auf.
Die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform enthält z. B. ein Modell 110 eines neuronalen Netzes, das drei oder mehr Variable einschließlich wenigstens der Drehzahl RS, der Last L und einer weiteren spezifischen Variablen V der Kraftmaschine 210, die eine Brennkraftmaschine ist, als Eingaben empfängt und einen Steuerbetrag CV der Kraftmaschine 210 ausgibt. Das Modell 110 eines neuronalen Netzes enthält ein erstes Modell 111 eines neuronalen Netzes mit einem Referenzwert Vr einer spezifischen Variablen V als eine Eingabe und ein zweites Modell 112 eines neuronalen Netzes mit einem aktuellen Wert Vp der spezifischen Variablen V als eine Eingabe. Die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 korrigiert einen Referenzwert CVr des Steuerbetrags CV, der auf der Grundlage der Drehzahl RS und der Last L berechnet wird, unter Verwendung einer Differenz ΔOUT oder eines Verhältnisses R_OUT zwischen der Ausgabe OUT1 des ersten Modells 111 eines neuronalen Netzes und der Ausgabe OUT2 des zweiten Modells 112 eines neuronalen Netzes als ein Korrekturbetrag.
In der vorliegenden Ausführungsform ist der Steuerbetrag CV der Kraftmaschine 210, die eine Brennkraftmaschine ist, z. B. eine optimale Zündzeiteinstellung. Die optimale Zündzeiteinstellung ist z. B. die minimale Verstellung nach früh für das beste Drehmoment (MBT) oder die Spur-Klopf-Zeiteinstellung [engl. „trace knock timing“], die die kritische Zündzeiteinstellung ist, bei der Klopfen auftritt.
In der vorliegenden Ausführungsform ist die spezifische Variable V der Kraftmaschine 210, die eine Brennkraftmaschine ist, z. B. der Betriebsbetrag des Mechanismus 219 für variables Verdichtungsverhältnis, der Betriebsbetrag des Mechanismus für variables Ventil des Einlassventils 211 und des Auslassventils 212, die Kühlwassertemperatur der Kraftmaschine 210, die Abgasrückführungsrate durch das AGR-Rohr 223, der Betriebsbetrag des Strömungsverbesserungsventils 209, die Oktanzahl des Kraftstoffs der Kraftmaschine 210, die Einlasslufttemperatur, die Einlassluftfeuchtigkeit, die Kraftstoffeinspritzzeiteinstellung, die Kraftstoffeinspritzrate oder das Luft-Kraftstoff-Verhältnis.
Im Folgenden wird die Konfiguration der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 gemäß der vorliegenden Ausführungsform ausführlicher beschrieben. In dem in 2 dargestellten Beispiel enthält die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 zusätzlich zu dem oben beschriebenen Modell 110 eines neuronalen Netzes z. B. eine Referenzkarte 120 und ein Modell 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes. Die Referenzkarte 120 ist dafür konfiguriert, unter Verwendung der Drehzahl RS und der Last L der Kraftmaschine 210 als Eingaben den Referenzwert CVr des Steuerbetrags CV der Kraftmaschine 210 auszugeben. Das Modell 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes ist dafür konfiguriert, die Drehzahl RS der Kraftmaschine 210, die Last L und den aktuellen Wert Vp der spezifischen Variablen V als Eingaben zu empfangen und ein Bestimmungsergebnis DR, ob sie innerhalb oder außerhalb eines Anpassungsgebiets liegen, auszugeben.
3A bis 3C sind beispielhafte schematische Darstellungen eines Beispiels des Modells 110 eines neuronalen Netzes. Das Modell 110 eines neuronalen Netzes ist ein mathematisches Modell, das einen Mechanismus einer menschlichen Hirnnervenschaltung nachbildet, wobei für jedes Neuron (jede Einheit), das das Modell bildet, ein Gewicht und ein Bias eingestellt werden. Außerdem ist für Neuronen eine Funktion definiert, die eine Aktivierungsfunktion genannt wird. Ein Beispiel davon ist in den folgenden Formeln (1) und (2) gezeigt. Es wird angemerkt, dass in Formel (1) w ein Gewicht ist und b ein Bias ist. $z = w 1 \cdot a 1 + w 2 \cdot a 2 + \dots + Wn \cdot an + b$
$a = f (z)$
Wie in 3B und 3C dargestellt ist, enthält das Modell 110 eines neuronalen Netzes Schichten einer Eingangsschicht Li, einer Zwischenschicht Lm und einer Ausgangsschicht Lo. Jede dieser Schichten enthält mehrere Neuronen. Durch Erhöhen der Anzahl der Neuronen und der Anzahl von Zwischenschichten Lm kann eine komplexere nichtlineare Eingabe/Ausgabe-Beziehung genähert werden.
Wie in dem Graphen auf der rechten Seite in 3A dargestellt ist, werden z. B. eine Logistikfunktion f_log und eine lineare Funktion f_lin geeignet ausgewählt und als die Aktivierungsfunktion y = f(x) eingestellt. Zum Beispiel wird in dem Modell 110 eines neuronalen Netzes die Logistikfunktion f_log als die Aktivierungsfunktion y = f(x) der Zwischenschicht Lm eingestellt und die lineare Funktion f_lin als die Aktivierungsfunktion y = f(x) der Ausgangsschicht Lo eingestellt. Zwischen der Näherungsgenauigkeit und dem Modellumfang gibt es eine Abwägungsbeziehung, wobei die Näherungsgenauigkeit und der Modellumfang in der Weise eingestellt werden, dass sowohl die Anforderungen der Näherungsgenauigkeit als auch die des Modellumfangs erfüllt sind.
Wie in dem in 3B dargestellten überwachten Lernen wird in der Eingangsschicht Li z. B. der Betriebszustand der Kraftmaschine 210 wie etwa die Drehzahl RS, die Last L und die spezifische Variable V der Kraftmaschine 210 eingestellt. Ferner wird z. B. in der Ausgangsschicht Lo der Steuerbetrag CV, der die optimale Zündzeiteinstellung wie etwa die MBT und die Spur-Klopf-Zeiteinstellung enthält, eingestellt. Daraufhin kann die Eingabe/Ausgabe-Beziehung des Betriebszustands der Kraftmaschine 210 durch Ausführen von maschinellem Lernen an dem Gewicht w und dem Bias b jedes Neurons genähert werden. Auf einen Algorithmus des maschinellen Lernens kann ein Fehlerrückführungsverfahren angewendet werden.
Wie oben beschrieben wurde, ist das Modell 110 eines neuronalen Netzes in der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform ein Mehrschichtmodell eines neuronalen Netzes, das die Eingangsschicht Li, die Zwischenschicht Lm und die Ausgangsschicht Lo enthält. In jeder Einheit der Eingangsschicht Li werden wenigstens die Drehzahl RS, die Last L und die spezifische Variable V eingestellt, in jeder Einheit der Zwischenschicht Lm werden das Gewicht w, der Bias b und die Aktivierungsfunktion y = f(x) eingestellt und in der Einheit der Ausgangsschicht Lo wird der Steuerbetrag CV eingestellt.
Wie in 2 und 3C dargestellt ist, kann das gelernte Modell 110 eines neuronalen Netzes auf diese Weise eine Berechnung ausführen, in der die Drehzahl RS, die Last L und eine weitere spezifische Variable V als Eingaben verwendet sind und der Steuerbetrag CV wie etwa die optimale Zündzeiteinstellung als die Ausgaben OUT1 und OUT2 eingestellt ist.
4 ist eine erläuternde schematische Darstellung eines Beispiels der in 2 dargestellten Referenzkarte 120. Wie oben beschrieben wurde, ist die Referenzkarte 120 dafür konfiguriert, z. B. unter Verwendung der Drehzahl RS und der Last L der Kraftmaschine 210 als Eingaben den Referenzwert CVr des Steuerbetrags CV der Kraftmaschine auszugeben. Hier ist in der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform z. B. die Fülleffizienz als die Last L der Kraftmaschine 210 definiert. Die Fülleffizienz ist ein Verhältnis einer Luftmasse, die in einem Takt in den Zylinder angesaugt wird, zu einer Luftmasse in einem Standardzustand, die einem Volumen des Zylinders der Kraftmaschine 210 entspricht.
In dem in 4 dargestellten Beispiel ist die Referenzkarte 120 eine Tabelle, in der der Referenzwert CVr des Steuerbetrags CV der Kraftmaschine 210 in Übereinstimmung mit der Drehzahl RS der Kraftmaschine 210 und der Fülleffizienz, die die Last L der Kraftmaschine 210 ist, definiert ist. Mit anderen Worten, die Referenzkarte 120 ist eine zweidimensionale Karte, in der die horizontale Achse die Drehzahl RS der Kraftmaschine 210 ist, die vertikale Achse die Fülleffizienz ist, die die Last L der Kraftmaschine 210 ist, und der Zündzeiteinstellungs-Steuerbetrag als der Referenzwert CVr des Steuerbetrags CV der Kraftmaschine 210 definiert ist.
Mit einer derartigen Konfiguration ist die Referenzkarte 120 dafür konfiguriert, unter Verwendung der Drehzahl RS der Kraftmaschine 210 und der Fülleffizienz, die die Last L der Kraftmaschine 210 ist, als Eingaben den Referenzwert CVr des Steuerbetrags CV der Kraftmaschine 210 auszugeben. Der Referenzwert CVr ist hier z. B. ein Zündzeiteinstellungs-Steuerbetrag unter der Referenzbedingung. Die Referenzbedingung sind verschiedene Vorrichtungszustände und Standardatmosphärenbedingungen, die durch die Drehzahl RS und durch die Last L der Kraftmaschine 210 definiert sind.
5A bis 5C sind erläuternde schematische Darstellungen eines Beispiels des in 2 dargestellten Modells 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes. 5A ist ein Graph, der ein Beispiel eines Verfahrens zum Bestimmen eines Interpolationsgebiets IA, das ein Lerngebiet durch das Modell 110 eines neuronalen Netzes ist, und eines Extrapolationsgebiets EA, das ein Nicht-Lern-Gebiet ist, mit einer horizontalen Achse als dem Eingangsparameter A und mit einer vertikalen Achse als einem Eingangsparameter B darstellt. Die Eingangsparameter A und B sind z. B. zwei beliebige Parameter der Drehzahl RS, der Last L und der spezifischen Variablen V, die in das Modell 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes in 2 eingegeben werden.
Im Allgemeinen ist das Modell 110 eines neuronalen Netzes ein Regressionsmodell und ist die Vorhersagefähigkeit des Interpolationsgebiets IA der Lehrerdaten hoch, während die Vorhersagefähigkeit des Extrapolationsgebiets EA niedrig ist. Um den Fehler zu verringern, ist es somit notwendig, das Rechenergebnis des Extrapolationsgebiets EA geeignet auszuschließen. In dem in 5A dargestellten Beispiel kann bestimmt werden, dass die Position das Extrapolationsgebiet EA ist, wenn in den Gebieten a, b und d die Position außerhalb der unteren Grenzwerte A_min und B_min der Eingangsparameter A und B ist oder wenn die Position außerhalb der oberen Grenzwerte der Eingangsparameter A und B ist.
Allerdings können das Interpolationsgebiet IA und das Extrapolationsgebiet EA in dem in 5A dargestellten Beispiel nicht nur durch die unteren Grenzwerte A_min und B_min oder durch die oberen Grenzwerte der Eingangsparameter A und B bestimmt werden, wenn die Position innerhalb der unteren Grenzwerte A_min und B_min oder der oberen Grenzwerte der Eingangsparameter A und B, aber, wie in den Gebiet c, außerhalb des Anpassungsgebiets liegt. Somit enthält die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform das Modell 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes, das das Interpolationsgebiet IA, das das Anpassungsgebiet ist, und das Extrapolationsgebiet EA, das ein Nicht-Anpassungs-Gebiet ist, bestimmt.
Wie in 5B und 5C dargestellt ist, ist die Logistikfunktion f_log auf die Aktivierungsfunktion y = f(x) der Zwischenschicht Lm und der Ausgangsschicht Lo des Modells 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes eingestellt. Das Modell 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes lernt dadurch, dass in der Ausgangsschicht Lo für alle Eingangsbedingungen im Voraus (0,0) eingestellt wird, was einen ungelernten Zustand angibt. Darüber hinaus wird das Lernen in der Weise ausgeführt, dass in der Eingangsschicht Li der Betriebszustand der Kraftmaschine 210 eingestellt wird, wenn die Zündzeiteinstellung wie etwa die MBT und das Spur-Klopfen gelernt wird, und in der Ausgangsschicht Lo (1,0) eingestellt wird, was angibt, dass das Lernen ausgeführt worden ist.
Durch Ausführen eines derartigen Lernens ist es möglich, das Modell 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes vom Logistikregressionstyp zu konstruieren, das in der Nähe der gelernten Betriebsbedingung einen Wert nahe (1,0) ausgibt und in der ungelernten Betriebsbedingung einen Wert nahe (0,0) ausgibt. Wie z. B. in 2 dargestellt ist, ist es unter Verwendung des Modells 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes möglich, das Interpolationsgebiet IA und das Extrapolationsgebiet EA selbst dann zu bestimmen, wenn die Position innerhalb der unteren Grenzwerte A_min oder B_min oder der oberen Grenzwerte der Eingangsparameter A und B und außerhalb des Interpolationsgebiets IA, wie in dem in 5A dargestellten Gebiet c, liegt.
6 ist eine erläuternde schematische Darstellung des Berechnungsverfahrens der Ausgangsschicht Lo, wenn sich der Eingangsparameter A und B des Modells 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes in dem Extrapolationsgebiet EA befinden, das ein Nicht-Lern-Gebiet ist. Der Minimalwert Min und der Maximalwert Max jeder Einheit werden aus der Häufigkeitsverteilung jedes Einheitswerts der letzten Schicht der Zwischenschicht Lm, d. h. aus der Schicht vor der Ausgangsschicht Lo in Bezug auf die Eingangsparameter A und B aller Lernbedingungen, definiert. Solange die Eingangsparameter A und B des Modells 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes in dem Interpolationsgebiet IA, das das Lerngebiet ist, vorhanden sind, wird betrachtet, dass der Wert jeder Einheit in der letzten Schicht der Zwischenschicht Lm in einem Bereich zwischen dem Maximalwert Max und dem Minimalwert Min für jede Einheit vorhanden ist.
Wenn bestimmt wird, dass sich die Eingangsparameter A und B des Modells 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes in dem Extrapolationsgebiet EA befinden, das das Nicht-Lern-Gebiet ist, wird der Wert jeder Einheit der letzten Schicht der Zwischenschicht Lm diagnostiziert. Wenn der Einheitswert einen Wert gleich oder größer als der Maximalwert Max angibt, wird der Maximalwert Max eingestellt, und wenn der Einheitswert einen Wert gleich oder kleiner als der Minimalwert Min angibt, wird der Minimalwert Min eingestellt. Mit anderen Worten, wenn das Modell 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes, das das Modell eines neuronalen Netzes vom logistischen Regressionstyp ist, einen Index ausgibt, der angibt, dass er außerhalb des Bereichs der Lernbedingung ist, wird der Wert der Einheit, die die letzte Schicht der Zwischenschicht Lm des Modells 110 eines neuronalen Netzes bildet, auf der Grundlage des Maximalwerts Max und des Minimalwerts Min jeder Einheit auf den Bereich des oberen und des unteren Grenzwerts beschränkt. Dadurch, dass die Verarbeitung des oberen und des unteren Grenzwerts auf diese Weise ausgeführt wird, ist es selbst dann möglich, geeignet zu verhindern, dass das Modell 110 eines neuronalen Netzes einen anomalen Wert ausgibt, wenn sich die Eingangsparameter A und B in dem Extrapolationsgebiet EA befinden.
Wie oben beschrieben wurde, enthält die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform das Modell 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes, das ein Modell eines neuronalen Netzes vom Logistikregressionstyp ist, das wenigstens die Drehzahl RS, die Last L und die spezifische Variable V als Eingaben empfängt und einen Index ausgibt, der angibt, ob die Drehzahl RS, die Last L und die spezifische Variable V innerhalb des Bereichs der Lernbedingung des Modells 110 eines neuronalen Netzes liegen. Außerdem wird eine Logistikfunktion f_log als die Aktivierungsfunktion y = f(x) der Zwischenschicht Lm und der Ausgangsschicht Lo des Modells 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes eingestellt.
Darüber hinaus kann das Modell 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes als eine Diagnoseeinheit eine Funktion aufweisen, die das Modell 110 eines neuronalen Netzes z. B. auf der Grundlage eines Vergleichs zwischen dem Wert jeder Einheit der Zwischenschicht Lm und dem Maximalwert Max und dem Minimalwert Min jeder Einheit der Zwischenschicht Lm diagnostiziert. In diesem Fall kann das Modell 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes als die Diagnoseeinheit das Diagnoseergebnis zu der Zeit der Ausführung der Arithmetikoperation des Modells 110 eines neuronalen Netzes ausgeben.
Im Folgenden wird der Betrieb der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 gemäß der vorliegenden Ausführungsform beschrieben.
Wie in 1 dargestellt ist, berechnet die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 z. B. unter Verwendung der von verschiedenen Sensoren, die das Kraftmaschinensystem 200 bilden, als Eingaben ausgegebenen Messergebnisse die Drehzahl RS, die Last L und die spezifische Variable V der Kraftmaschine 210. Genauer berechnet die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 z. B. den Referenzwert Vr und den aktuellen Wert Vp der spezifischen Variablen V.
Die Last L ist hier z. B. die Fülleffizienz der Kraftmaschine 210. Die spezifische Variable V ist z. B. eine oder mehrere Variablen, die aus der Gruppe ausgewählt werden, die aus dem Betriebsbetrag des Mechanismus 219 für variables Verdichtungsverhältnis der Kraftmaschine 210, aus dem Betriebsbetrag des Mechanismus für variables Ventil, aus der Kühlwassertemperatur, aus der Abgasrückführungsrate, aus dem Betriebsbetrag des Strömungsverbesserungsventils 209, aus dem Oktanwert des Kraftstoffs, aus der Einlasslufttemperatur, aus der Einlassluftfeuchtigkeit, aus der Kraftstoffeinspritzzeiteinstellung, aus der Kraftstoffeinspritzrate und aus dem Luft-Kraftstoff-Verhältnis besteht.
Wie in 2 dargestellt ist, berechnet die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 nachfolgend durch die Referenzkarte 120 unter Verwendung der berechneten Drehzahl RS und Last L als Eingaben den Referenzwert CVr des Steuerbetrags CV. Wie in 4 dargestellt ist, gibt die Referenzkarte 120 genauer den Referenzwert CVr des Steuerbetrags CV in Übereinstimmung mit der Eingangsdrehzahl RS und mit der Last L aus.
Die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 verwendet die berechnete Drehzahl RS, die berechnete Last L und den berechneten Referenzwert Vr der spezifischen Variablen V als Eingaben, um unter Verwendung des ersten Modells 111 eines neuronalen Netzes einen Schätzwert des Zielwerts (Referenzwert) der Zündzeiteinstellung zu berechnen und auszugeben (Ausgabe OUT1). Außerdem verwendet die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 die berechnete Drehzahl RS, die berechnete Last L und den berechneten aktuellen Wert Vp der spezifischen Variablen V als Eingaben, um unter Verwendung des zweiten Modells 112 eines neuronalen Netzes einen Schätzwert der aktuellen Zündzeiteinstellung zu berechnen und auszugeben (Ausgabe OUT2).
Darüber hinaus berechnet die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 eine Differenz ΔOUT oder ein Verhältnis R_OUT zwischen der Ausgabe OUT1 des ersten Modells 111 eines neuronalen Netzes und der Ausgabe OUT2 des zweiten Modells 112 eines neuronalen Netzes. Daraufhin korrigiert die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 auf der Grundlage der Drehzahl RS und der Last L unter Verwendung der berechneten Differenz ΔOUT oder des Verhältnisses R_OUT zwischen der Ausgabe OUT1 und der Ausgabe OUT2 als der Korrekturbetrag den Referenzwert CVr des Steuerbetrags CV, der die durch die Referenzkarte 120 berechnete Zündzeiteinstellung ist.
Falls im Fall der Verwendung eines Modells eines neuronalen Netzes ein Versuch unternommen wird, den Fehler des Steuerbetrags unter der Referenzbedingung so weit wie möglich mit der Näherungsgenauigkeit des Modells eines neuronalen Netzes zu verringern, gibt es im Allgemeinen ein Problem, dass der Umfang des Modells übermäßig groß wird und die Betriebslast zunimmt.
Andererseits berechnet die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform durch die Referenzkarte 120 unter Verwendung der Drehzahl RS und der Last L als Eingaben den Referenzwert CVr des Steuerbetrags CV, der die Zündzeiteinstellung ist. Daraufhin wird der Referenzwert CVr des Steuerbetrags CV durch die Differenz ΔOUT oder durch das Verhältnis R_OUT zwischen der Ausgabe OUT1 und der Ausgabe OUT2 des Modells 110 eines neuronalen Netzes, das den Referenzwert Vr und den aktuellen Wert Vp der von der Drehzahl RS und der Last L verschiedenen spezifischen Variablen V als Eingaben empfängt, korrigiert.
Das heißt, in der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform wird unter der Referenzbedingung der Korrekturbetrag durch das Modell 110 eines neuronalen Netzes zu 0 und wird der Referenzwert CVr des Steuerbetrags CV, der die Ausgabe der Referenzkarte 120 ist, angenommen. Auf diese Weise kann die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform die Genauigkeit des Steuerbetrags CV unter der Referenzbedingung maximieren und sowohl den Berechnungsumfang des Modells als auch die Genauigkeit des Modells mit der Abwägungsbeziehung verwirklichen.
In dem in 2 dargestellten Beispiel enthält die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 das Modell 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes. Das Modell 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes ist ein Modell eines neuronalen Netzes vom Logistikregressionstyp, das wenigstens die Drehzahl RS, die Last L und den aktuellen Wert Vp der spezifischen Variablen V als Eingaben empfängt und einen Index ausgibt, der angibt, ob die Drehzahl RS, die Last L und der aktuelle Wert Vp innerhalb des Bereichs der Lernbedingung des Modells 110 eines neuronalen Netzes liegen. Wie in 5A und 5B dargestellt ist, wird außerdem z. B. eine Logistikfunktion f_log als die Aktivierungsfunktion y = f(x) der Zwischenschicht Lm und der Ausgangsschicht Lo des Modells 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes eingestellt.
Wie in 5A dargestellt ist, verwendet das Modell 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes mit einer solchen Konfiguration die Drehzahl RS, die Last L (Fülleffizienz) und den aktuellen Wert Vp der spezifischen Variablen V als Eingaben, um zu bestimmen, ob sie innerhalb des Gebiets des Anpassungsgebiets (Interpolationsgebiet IA) oder außerhalb des Gebiets des Anpassungsgebiets (Extrapolationsgebiet EA) liegen. Im Folgenden wird anhand von 7 ein Beispiel des Betriebs des Modells 110 eines neuronalen Netzes und des Modells 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes beschrieben.
7 ist ein Ablaufplan, der einen Verarbeitungsablauf der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 darstellt. In dem Prozess P1 erfasst die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 z. B. die Drehzahl RS, die Last L und die spezifische Variable V (den aktuellen Wert Vp und den Referenzwert Vr) als Eingangswerte des Modells 110 eines neuronalen Netzes. Nachfolgend normiert die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 in dem Prozess P2 die in das Modell 110 eines neuronalen Netzes eingegebenen Werte mit dem Maximalwert Max und mit dem Minimalwert Min, die zum Zeitpunkt des Lernens, wie in 6 dargestellt ist, im Voraus definiert worden sind. Durch Ausführen dieser Normierung wird verhindert, dass Eingangsparameter in dem Nicht-Lern-Gebiet (Extrapolationsgebiet EA) in das Modell 110 eines neuronalen Netzes eingegeben werden.
Nachfolgend führt die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 in dem Prozess P3 durch das Modell 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes einen Extrapolationsbestimmungsprozess der Bestimmung, ob die Eingangswerte in dem Lerngebiet (Interpolationsgebiet IA) oder in dem Nicht-Lern-Gebiet (Extrapolationsgebiet EA) liegen, aus. Wenn das Modell 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes in dem Prozess P3 bestimmt, dass die Eingangswerte in dem Interpolationsgebiet IA liegen (NEIN), geht der Prozess zu dem Prozess P4 über.
In dem Prozess P4 führt die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 eine Berechnung unter Verwendung des Modells 110 eines neuronalen Netzes aus und führt sie daraufhin den später beschriebenen Prozess P8 aus. Andererseits führt die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 den Prozess P5 aus, wenn das Modell 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes in dem Prozess P3 bestimmt, dass die Eingangswerte in dem Extrapolationsgebiet EA liegen (JA).
In dem Prozess P5 diagnostiziert die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 den Wert jeder Einheit in der letzten Schicht der Zwischenschicht Lm des Modells 110 eines neuronalen Netzes. Genauer bestimmt die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 z. B., ob der Wert jeder Einheit in der letzten Schicht der Zwischenschicht Lm des Modells 110 eines neuronalen Netzes größer oder gleich dem vorgeschriebenen Maximalwert Max oder kleiner oder gleich dem Minimalwert Min ist.
Wenn die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 in dem vorhergehenden Prozess P5 diagnostiziert, dass der Wert jeder Einheit gleich oder größer dem Maximalwert Max ist, wird nachfolgend in dem Prozess P6 für jede Einheit in der letzten Schicht der Zwischenschicht Lm des Modells 110 eines neuronalen Netzes der Maximalwert Max eingestellt. Außerdem wird in dem Prozess P6 für jede Einheit in der letzten Schicht der Zwischenschicht Lm des Modells 110 eines neuronalen Netzes der Minimalwert Min eingestellt, wenn die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 in dem vorhergehenden Prozess P5 diagnostiziert, dass der Wert jeder Einheit gleich oder kleiner dem Minimalwert Min ist.
Nachfolgend führt die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 in dem Prozess P7 die Berechnung der Ausgangsschicht Lo des Modells 110 eines neuronalen Netzes aus und führt sie daraufhin den Prozess P8 aus. In dem Prozess P8 werden eine Ausgabe OUT1 und eine Ausgabe OUT2 als Rechenergebnisse des Modells 110 eines neuronalen Netzes ausgegeben.
Wie oben beschrieben wurde, enthält die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform das Modell 110 eines neuronalen Netzes, in das drei oder mehr Variable einschließlich wenigstens der Drehzahl RS der Kraftmaschine 210, der Last L und einer weiteren spezifischen Variablen V eingegeben werden und von dem der Steuerbetrag CV der Kraftmaschine 210 ausgegeben wird. Das Modell 110 eines neuronalen Netzes enthält das erste Modell 111 eines neuronalen Netzes mit dem Referenzwert Vr der spezifischen Variablen V als eine Eingabe und das zweite Modell 112 eines neuronalen Netzes mit dem aktuellen Wert Vp der spezifischen Variablen V als eine Eingabe. Daraufhin korrigiert die Brennkraftmaschinen-Steuereinheit 100 der vorliegenden Ausführungsform unter Verwendung der Differenz ΔOUT oder des Verhältnisses R_OUT zwischen der Ausgabe OUT1 des ersten Modells 111 eines neuronalen Netzes und der Ausgabe OUT2 des zweiten Modells 112 eines neuronalen Netzes als der Korrekturbetrag den auf der Grundlage der Drehzahl RS und der Last L berechneten Referenzwert CVr des Steuerbetrags CV. Außerdem ist der Steuerbetrag CV der Kraftmaschine 210 in der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform z. B. die optimale Zündzeiteinstellung.
Mit einer derartigen Konfiguration kann der Steuerbetrag CV durch das Modell 110 eines neuronalen Netzes selbst dann genau korrigiert werden, wenn der Steuerbetrag CV einen großen Einfluss der Wechselwirkung zwischen den Korrekturvariablen wie etwa der Drehzahl RS, der Last L und der spezifischen Variablen V, z. B. der optimalen Zündzeiteinstellung wie etwa der MBT oder der Spur-Klopf-Zeiteinstellung, besitzt. Darüber hinaus wird in der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform der Referenzwert CVr des Steuerbetrags CV, der die Ausgabe der Referenzkarte 120 auf der Grundlage der Drehzahl RS und der Last L ist, unter der Referenzbedingung angenommen. Somit ist es gemäß der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform möglich, zwischen der Rechenlast und der Genauigkeit des Steuerbetrags CV eine Abwägungsbeziehung zu erzielen, ohne dass eine Näherung eines Modells eines großen neuronalen Netzes erforderlich ist. Der Steuerbetrag CV ist nicht auf die optimale Zündzeiteinstellung beschränkt und kann ein anderer Steuerbetrag der Kraftmaschine 210 sein.
In der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 gemäß der vorliegenden Ausführungsform ist die spezifische Variable V der Kraftmaschine 210 z. B. der Betriebsbetrag des Mechanismus 219 für variables Verdichtungsverhältnis, die Betriebsbeträge der Mechanismen für variables Ventil des Einlassventils 211 und des Auslassventils 212, die Kühlwassertemperatur, die Abgasrückführungsrate (AGR-Rate), der Betriebsbetrag des Strömungsverbesserungsventils 209, die Oktanzahl des Kraftstoffs, die Einlasslufttemperatur, die Einlassluftfeuchtigkeit, die Kraftstoffeinspritzzeiteinstellung, die Kraftstoffeinspritzrate oder das Luft-Kraftstoff-Verhältnis.
Im Folgenden wird anhand von 8 bis 12 unter Verwendung des Betriebsbetrags des Mechanismus 219 für variables Verdichtungsverhältnis, der AGR-Rate, der Betriebsbeträge der Mechanismen für variables Ventil des Einlassventils 211 und des Auslassventils 212 und der Kühlwassertemperatur als Beispiele die Beziehung zwischen der Drehzahl RS der Kraftmaschine 210, der Last L und der weiteren spezifischen Variablen V beschrieben.
8 ist ein Graph zur Beschreibung eines Betriebsgebiets, in dem die Verdichtungsverhältnissteuerung durch den Mechanismus 219 für variables Verdichtungsverhältnis ausgeführt wird. In 8 ist das Betriebsgebiet der Kraftmaschine 210 mit der Drehzahl RS als die horizontale Achse und mit der Fülleffizienz als die Last L als die vertikale Achse definiert. Die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 steuert den Betriebsbetrag des Mechanismus 219 für variables Verdichtungsverhältnis in einem Betriebsgebiet, in dem die Fülleffizienz verhältnismäßig niedrig ist, die Last niedrig ist und die Drehzahl niedrig ist, und betreibt die Kraftmaschine 210 in einem Gebiet mit hohem Verdichtungsverhältnis HCR mit einem verhältnismäßig hohen Verdichtungsverhältnis.
Auf diese Weise kann die Verbrennungsenergie in dem Zylinder der Kraftmaschine 210 effizient in kinetische Energie umgewandelt werden und kann ein hoher thermischer Wirkungsgrad verwirklicht werden.
Andererseits ist es wahrscheinlich, dass in einem Betriebsgebiet mit verhältnismäßig hoher Last, in dem die Fülleffizienz der Kraftmaschine 210 hoch ist, eine nicht ordnungsgemäße Verbrennung auftritt, die Klopfen genannt wird, wenn das Verdichtungsverhältnis erhöht wird. Wenn die Zündzeiteinstellung nach spät verstellt wird, um das Klopfen zu verhindern, wird der thermische Wirkungsgrad verschlechtert. Das heißt, ein übermäßig hohes Verdichtungsverhältnis veranlasst eher eine Verschlechterung des thermischen Wirkungsgrads. Somit steuert die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 den Betriebsbetrag des Mechanismus 219 für variables Verdichtungsverhältnis in dem Betriebsgebiet mit verhältnismäßig hoher Last, in dem die Fülleffizienz hoch ist, und betreibt sie die Kraftmaschine 210 in einem Gebiet LCR mit niedrigem Verdichtungsverhältnis, in dem das Verdichtungsverhältnis verhältnismäßig niedrig ist. Auf diese Weise können Klopfen und Verschlechterung des thermischen Wirkungsgrads unterdrückt werden, können thermischer Wirkungsgrad und Ausgabe auf verträgliche Weise verwirklicht werden und kann das Verdichtungsverhältnis auf der Grundlage des Betriebszustands der Kraftmaschine 110 geeignet gesteuert werden. Somit kann der thermische Wirkungsgrad der gesamten Kraftmaschine 210 verbessert werden.
Wie oben beschrieben ist, steuert die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 den Betriebsbetrag des Mechanismus 219 für variables Verdichtungsverhältnis auf der Grundlage der Drehzahl RS der Kraftmaschine 210 und der Fülleffizienz, die die Last L ist, und steuert sie das Verdichtungsverhältnis der Kraftmaschine 210 auf den stationären Zielzustand. Da der Mechanismus 219 für variables Verdichtungsverhältnis selbst unter einer Betriebsbedingung, in der die Drehzahl RS und die Last L dieselbe sind, eine Ansprechverzögerung hervorruft, kann der Mechanismus für variables Verdichtungsverhältnis allerdings in Abhängigkeit von dem unmittelbar vorhergehenden Zustand verschiedene Verdichtungsverhältnisse zeigen.
Zum Beispiel wird das Verdichtungsverhältnis unter einer Beschleunigungsbedingung zum Verschieben des Betriebszustands von einer Bedingung niedriger Last, die in einem Gebiet HCR mit hohem Verdichtungsverhältnis eingestellt ist, auf eine Bedingung hoher Last (Aufladegebiet SCR) in einem Gebiet HCR mit hohem Verdichtungsverhältnis über eine Bedingung mittlerer Last (Nicht-Auflade-Gebiet NSCR), das in einem Gebiet MCR mit mittlerem Verdichtungsverhältnis eingestellt ist, wegen der Ansprechverzögerung des Mechanismus 219 für variables Verdichtungsverhältnis auf die Seite des höheren Verdichtungsverhältnisses als der stationäre Zielzustand eingestellt. Da in diesem Fall Klopfen auftreten kann, muss die Zündzeiteinstellung der Kraftmaschine 210 in Übereinstimmung mit dem aktuellen Verdichtungsverhältnis auf der Grundlage des Betriebsbetrags des Mechanismus 219 für variables Verdichtungsverhältnis geeignet korrigiert und gesteuert werden.
Gemäß der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform kann die Zündzeiteinstellung der Kraftmaschine 210 wegen der in 2 dargestellten Konfiguration in Übereinstimmung mit dem aktuellen Verdichtungsverhältnis auf der Grundlage des Betriebsbetrags des Mechanismus 219 für variables Verdichtungsverhältnis unter Verwendung des Betriebsbetrags des Mechanismus 219 für variables Verdichtungsverhältnis als die spezifische Variable V der Kraftmaschine 210 geeignet korrigiert und gesteuert werden.
9 ist ein Graph, der ein Betriebsgebiet darstellt, in dem die AGR eingeführt wird. In 9 ist das Betriebsgebiet der Kraftmaschine 210 ähnlich 8 mit der Drehzahl RS als die horizontale Achse und mit der Fülleffizienz als die Last L als die vertikale Achse definiert. Das Betriebsgebiet der Kraftmaschine 210 ist etwa in ein Nicht-Auflade-Gebiet NSCR und in ein Aufladegebiet SCR geteilt. Die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 steuert den Öffnungsgrad der Drosselklappe 206 in dem Nicht-Auflade-Gebiet NSCR und steuert den Öffnungsgrad des Ladedruckregelventils 220 durch Öffnen der Drosselklappe 206 in dem Aufladebereich und steuert dadurch den Ladedruck und die Fülleffizienz. Wie oben beschrieben wurde, kann durch Schalten des Mittels zum Einstellen des Drehmoments der Kraftmaschine 210 zwischen dem Nicht-Auflade-Gebiet NSCR und dem Aufladegebiet SCR der in der Kraftmaschine 210 auftretende Pumpverlust verringert werden und der kraftstoffeffiziente Betrieb verwirklicht werden.
Darüber hinaus enthält das Kraftmaschinensystem 200, das durch die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform gesteuert werden soll, das AGR-System, das das AGR-Rohr 223, den AGR-Kühler 224, den AGR-Temperatursensor 225, das AGR-Ventil 226 und den Druckdifferenzsensor 227 enthält. Zum Beispiel wälzt das AGR-System das Abgas, das durch den Abgasreinigungskatalysator 222 gegangen und durch den AGR-Kühler 224 gekühlt worden ist, in dem Aufladebereich SCR von einer Bedingung mit verhältnismäßig hoher Last des Nicht-Auflade-Gebiets NSCR der Kraftmaschine 210 zu dem Zylinder der Kraftmaschine 210 um. Auf diese Weise wird das in den Zylinder der Kraftmaschine 210 angesaugte Gas mit dem Abgas, das ein Inertgas ist, verdünnt und ist es möglich, eine nicht ordnungsgemäße Verbrennung, die Klopfen genannt wird, die unter einer Bedingung hoher Last wahrscheinlich auftritt, zu unterdrücken. Durch Unterdrücken des Klopfens kann die Zündzeiteinstellung geeignet nach früh verstellt werden und kann der kraftstoffeffiziente Betrieb verwirklicht werden.
Auf diese Weise wird die AGR durch Steuern des Öffnungsgrads des AGR-Ventils 226 auf der Grundlage der Drehzahl und der Last der Kraftmaschine 210 durch die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 auf die stationäre Ziel-AGR-Rate gesteuert. Andererseits hält die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 die AGR unter der Bedingung niedriger Temperatur, in der das Kondenswasser erzeugt wird, an. Wie in 1 dargestellt ist, kann die AGR-Rate in dem Zylinder nicht sofort auf den Zielwert gesteuert werden, selbst wenn das AGR-Ventil 226 gesteuert wird, da das AGR-System an einer von dem Zylinder der Kraftmaschine 210 entfernten Position vorgesehen ist.
Somit können selbst unter derselben Bedingung der Drehzahl RS und der Last L verschiedene AGR-Raten gezeigt werden. Das heißt, wenn das AGR-Ventil 226 zur Zeit der Beschleunigung der Verschiebung von einer Bedingung niedriger Last, in der die AGR angehalten ist, zu einer Bedingung hoher Last, in der die AGR eingeführt wird, geöffnet wird, kann die AGR-Rate in dem Zylinder wegen einer durch die Strömung der Luft in dem Einlassrohr verursachten Ansprechverzögerung der AGR niedriger als der stationäre Zielwert werden. In diesem Fall kann die Zündzeiteinstellung der Kraftmaschine 210 zu weit nach früh verstellt werden, was Klopfen verursacht. Somit ist es notwendig, die Zündzeiteinstellung der Kraftmaschine 210 in Übereinstimmung mit der aktuellen AGR-Rate in dem Zylinder geeignet zu korrigieren und zu steuern.
Gemäß der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform ist es wegen der oben beschriebenen in 2 dargestellten Konfiguration möglich, unter Verwendung der AGR-Rate als die spezifische Variable V der Kraftmaschine 210 die Zündzeiteinstellung der Kraftmaschine 210 in Übereinstimmung mit der AGR-Rate geeignet zu korrigieren und zu steuern.
10A bis 10C sind Diagramme zur Erläuterung von Hubmustern des Einlassventils 211 und des Auslassventils 212, die mit einem Phasenänderungsmechanismus versehen sind. In der in 10A dargestellten Standardbedingung DEF stellt die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 die Hubmuster des Einlassventils 211 und des Auslassventils 212 auf die Zeiteinstellung ein, zu der das Auslassventil 212 schließt und das Einlassventil 211 in der Nähe des oberen Totpunkts TDC öffnet.
Außerdem verstellt die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 in der in 10B dargestellten Überlappungsbedingung OLC das Hubmuster des Einlassventils 211 in Bezug auf das durch eine Strichlinie dargestellte Hubmuster der Standardbedingung DEF nach früh und das Hubmuster des Auslassventils 212 nach spät. Dadurch, dass die Mechanismen für variables Ventil des Einlassventils 211 und des Auslassventils 212 durch die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 auf diese Weise gesteuert werden, ist es möglich, eine Überlappungszeitdauer bereitzustellen, in der sowohl das Einlassventil 211 als auch das Auslassventil 212 gleichzeitig geöffnet sind.
Falls der Druck des Auslassströmungswegs höher als der Druck des Einlassströmungswegs ist, ist es, wie in 10B dargestellt ist, durch Bereitstellen einer Überlappungszeitdauer in den Hubmustern des Einlassventils 211 und des Auslassventils 212 möglich, eine interne AGR zu implementieren, in der verbranntes Gas zu dem Einlassströmungsweg zurückströmt. Außerdem kann durch Bereitstellen einer Überlappungszeitdauer in den Hubmustern des Einlassventils 211 und des Auslassventils 212 verbranntes Gas in dem Zylinder der Kraftmaschine 210 zu dem Auslassströmungsweg gespült werden, wenn der Einlassdruck höher als der Auslassdruck ist.
In der in 10C dargestellten Bedingung DEL eines langsamen Schließens des Einlasses/Auslasses wird das Hubmuster des Einlassventils 211 in Bezug auf die durch die Strichlinie angegebene Standardbedingung nach spät verstellt und das Hubmuster des Auslassventils 212 nach spät verstellt. Dadurch, dass der Mechanismus für variables Ventil des Einlassventils 211 und des Auslassventils 212 durch die Steuervorrichtung 100 auf diese Weise gesteuert wird, kann die Schließzeiteinstellung des Auslassventils 212 von dem unteren Totpunkt BDC nach spät verstellt werden und kann das effektive Verdichtungsverhältnis verringert werden. Dadurch, dass das effektive Verdichtungsverhältnis auf diese Weise verringert wird, kann der Miller-Zyklus verwirklicht werden.
Außerdem wird dadurch, dass das Auslassventil 212 in derselben Weise wie das Einlassventil 211 nach spät verstellt wird, das Auftreten einer negativen Überlappung, die eine Zeitdauer ist, bis das Einlassventil 211 geöffnet ist, nachdem das Auslassventil 212 geschlossen worden ist, verhindert. Dadurch, dass das Auftreten der negativen Überlappung verhindert wird, kann nicht nur der Pumpverlust der Kraftmaschine 210 verringert werden, sondern kann ebenfalls die Ventilöffnungszeiteinstellung des Auslassventils 212 in die Nähe des unteren Totpunkts BDC eingestellt werden, so dass das Expansionsverhältnis maximiert werden kann. Das Verfahren zum Steuern der Hubmuster des Einlassventils 211 und des Auslassventils 212 ist nicht auf das Verfahren unter Verwendung des Mechanismus für variables Ventil beschränkt. Das heißt, in einem System mit variablem Ventil von einem Nockenschaltungstyp und in einem System mit variablem Hub kann dieselbe Wirkung erhalten werden.
11 ist ein Graph zur Erläuterung der Steuerung des Betriebsbetrags des Mechanismus für variables Ventil des Einlassventils 211 und des Auslassventils 212. In 11 ist das Betriebsgebiet der Kraftmaschine 210 ähnlich 8 und 9 mit der Drehzahl RS als die horizontale Achse und mit der Fülleffizienz als die Last L als die vertikale Achse definiert.
In dem in 11 dargestellten Betriebsgebiet mit niedriger Drehzahl und hoher Last wird die in 10B dargestellte Überlappungsbedingung OLC durch Verstellen des Einlassventils 211 nach früh und Verstellen des Auslassventils 212 nach spät in Bezug auf die in 10A dargestellte Standardbedingung DEF eingestellt.
In dem Kraftmaschinensystem 200, das den Turbolader 202 enthält, ist in einem Gebiet niedriger Drehzahl und niedriger Last der Druck des Einlassströmungswegs höher als der Druck des Auslassströmungswegs. Somit kann das verbleibende verbrannte Gas in dem Zylinder der Kraftmaschine 210 durch Einstellen der Hubmuster des Einlassventils 211 und des Auslassventils 212 in der Weise, dass sie in diesem Betriebsgebiet überlappen, gespült werden. Durch Spülen des verbrannten Gases in dem Zylinder der Kraftmaschine 210 kann nicht nur mehr Frischluft in den Zylinder angesaugt werden, sondern kann ebenfalls die Temperatur des Gases in dem Zylinder verringert werden. Dementsprechend kann Klopfen, das eine nicht ordnungsgemäße Verbrennung ist, verhindert werden.
Aus den obigen Wirkungen ist es durch Einstellen der Hubmuster des Einlassventils 211 und des Auslassventils 212 auf die Überlappungsbedingung OLC in dem Betriebsgebiet mit niedriger Drehzahl und niedriger Last möglich, die Beschleunigung der Kraftmaschine 210 in dem Kraftmaschinensystem 200, das den Turbolader 202 enthält, stark zu verbessern.
Wie in 11 dargestellt ist, wird in dem Betriebsgebiet mit niedriger Drehzahl und niedriger Last (niedriger Fülleffizienz) in Bezug auf die Standardbedingung DEF das Einlassventil 211 nach spät verstellt und das Auslassventil 212 nach spät verstellt und wird die Bedingung DEL eines langsamen Schließens des Einlasses/Auslasses eingestellt. Wie oben beschrieben wurde, ist es durch Steuern des Mechanismus für variables Ventil des Einlassventils 211 und des Auslassventils 212 durch die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 möglich, durch Verringern des effektiven Verdichtungsverhältnisses und Erhöhen des Expansionsverhältnisses den Miller-Zyklus zu verwirklichen und den thermischen Wirkungsgrad der Kraftmaschine 210 zu verbessern.
Wie in 11 dargestellt ist, werden die Mechanismen für variables Ventil des Einlassventils 211 und des Einlassventils 211 in dem Betriebsgebiet mit hoher Drehzahl durch die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 ebenfalls auf die Bedingung DEL eines langsamen Schließens des Einlasses/Auslasses eingestellt. In dem Betriebsgebiet mit hoher Drehzahl kann die Einlassluftmenge in dem Zylinder der Kraftmaschine 210 erhöht werden, da die Phasen des Einlassventils 211 und des Auslassventils 212 wegen der Trägheitswirkung des Einlassgases nach spät verstellt sind. Somit kann die maximale Ausgabe der Kraftmaschine 210 in dem Betriebsgebiet mit hoher Drehzahl durch Einstellen der Bedingung DEL eines langsamen Schließens des Einlasses/Auslasses verbessert werden.
Wie oben beschrieben wurde, werden die Phasen der Hubmuster des Einlassventils 211 und des Auslassventils 212 durch Steuern des Betriebsbetrags des Mechanismus für variables Ventil auf der Grundlage der Drehzahl RS und der Last L der Kraftmaschine 210 durch die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 auf die stationäre Zielphase gesteuert. Allerdings kann der Mechanismus für variables Ventil selbst unter der Bedingung, dass die Drehzahl RS und die Last L dieselben sind, in Abhängigkeit von dem unmittelbar vorhergehenden Zustand unterschiedliche Phasen zeigen, da die Mechanismen für variables Ventil des Einlassventils 211 und des Auslassventils 212 eine Ansprechverzögerung hervorrufen.
Das heißt, der Betrieb des Einlassventils 211 wird in dem Beschleunigungszustand des Verschiebens von dem Betriebsgebiet mit niedriger Last, in dem das Einlassventil 211 auf den nach spät verstellten Zustand eingestellt ist, auf das Betriebsgebiet mit hoher Last, in dem das Einlassventil 211 nach spät verstellt ist, verzögert und auf die Überlappungsbedingung OLC eingestellt. Wegen der Verzögerung des Betriebs des Einlassventils 211 wird das Spülen durch die AGR in dem Zylinder der Kraftmaschine 210 bis zu dem stationären Zielzustand nicht ausreichend ausgeführt, wird die Zündzeiteinstellung zu weit nach früh verstellt und kann Klopfen auftreten. Somit muss die Zündzeiteinstellung in Übereinstimmung mit den aktuellen Phasen des Einlassventils 211 und des Auslassventils 212 geeignet korrigiert und gesteuert werden.
Gemäß der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform kann wegen der in 2 dargestellten oben beschriebenen Konfiguration der Betriebsbetrag des Mechanismus für variables Ventil des Einlassventils 211 und des Auslassventils 212 als die spezifische Variable V der Kraftmaschine 210 verwendet werden. Auf diese Weise kann die Zündzeiteinstellung der Kraftmaschine 210 in Übereinstimmung mit den aktuellen Phasen des Einlassventils 211 und des Auslassventils 212 auf der Grundlage des Betriebsbetrags des Mechanismus für variables Ventil des Einlassventils 211 und des Auslassventils 212 geeignet korrigiert und gesteuert werden.
Die Zielsteuerbeträge verschiedener Vorrichtungen, die das Kraftmaschinensystem 200 bilden, werden z. B. auf der Grundlage der Temperatur des Kühlwassers der Kraftmaschine 210 auf verschiedene Werte eingestellt. Genauer steigt die Temperatur des Kühlwassers von dem Niveau der Atmosphärentemperatur unmittelbar nach dem Start der Kraftmaschine 210 und wird sie unter der Bedingung warmer Luft durch den Thermostat auf eine konstante Temperatur gesteuert. Wenn die Temperatur des Kühlwassers niedrig ist, ist der Wärmeverlust wegen der Wandoberfläche des Zylinders der Kraftmaschine 210 hoch und tritt im Vergleich zu der Bedingung warmer Luft Klopfen weniger wahrscheinlich auf. Somit wird die Zündzeiteinstellung in der Weise eingestellt, dass sie unter der Bedingung hoher Last auf die weiter nach früh verstellte Seite korrigiert wird.
12 ist eine schematische Darstellung, die ein Beispiel von Korrekturkarten 120a, 120b, 120c, 120d, ... usw. darstellt, die in einer Brennkraftmaschinensteuervorrichtung einer Vergleichsausführungsform, die von der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform verschieden ist, verwendet sind. Wie oben beschrieben wurde, kann die durch die wie in 4 dargestellte Referenzkarte 120 erhaltene Zündzeiteinstellung nicht verwendet werden, wenn die Kraftmaschine 210 unter anderen Bedingungen als der Referenzbedingung betrieben wird. Somit muss die herkömmliche Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung, wie in 12 dargestellt ist, z. B. zusätzlich zu der wie in 4 dargestellten Referenzkarte 120 mehrere Korrekturkarten 120a, 120b, 120c, 120d, ... usw. verwenden, in denen die Zündzeiteinstellung, die der Steuerbetrag CV ist, in Übereinstimmung mit der Drehzahl RS und der Fülleffizienz, die die Last L der Kraftmaschine 210 ist, definiert ist.
Genauer ist in dem in 12 dargestellten Beispiel die Korrekturkarte 120a z. B. eine Korrekturkarte, die der Temperatur des Kühlwassers entspricht, und ist die Korrekturkarte 120b z. B. eine Korrekturkarte, die dem Verdichtungsverhältnis, d. h. dem Betriebsbetrag des Mechanismus 219 für variables Verdichtungsverhältnis, entspricht. Die Korrekturkarte 120c ist z. B. eine Korrekturkarte, die der AGR-Rate entspricht, und die Korrekturkarte 120d ist z. B. eine Korrekturkarte, die dem Betriebsbetrag des Mechanismus für variables Ventil des Einlassventils 211 und des Auslassventils 212 entspricht. Außerdem ist es in der herkömmlichen Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung notwendig, den Betriebsbetrag des Strömungsverbesserungsventils 209, die Oktanzahl des Kraftstoffs, die Einlasslufttemperatur, die Einlassluftfeuchtigkeit, die Kraftstoffeinspritzzeiteinstellung, die Kraftstoffeinspritzrate, das Luft-Kraftstoff-Verhältnis und dergleichen als die Korrekturkarte zu berücksichtigen, um die Genauigkeit des Steuerbetrags CV zu verbessern. Wenn dagegen die Anzahl der Korrekturkarten erhöht ist, ist die Genauigkeit des Steuerbetrags CV verbessert, wobei es aber ein Problem gibt, dass die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung groß und komplex wird.
13A bis 13C sind Graphen, die die Beziehung zwischen der Fülleffizienz und der Zündzeiteinstellung unter Bedingungen darstellen, unter denen die Drehzahl dieselbe ist und das Verdichtungsverhältnis und/oder die Temperatur des Kühlwassers verschieden sind. 13A stellt die Beziehung zwischen der Fülleffizienz und der Zündzeiteinstellung unter der Referenzbedingung dar. 13B stellt die Beziehung zwischen der Fülleffizienz und der Zündzeiteinstellung unter einer ersten Korrekturbedingung mit einem höheren Verdichtungsverhältnis als die Referenzbedingung dar. 13C stellt die Beziehung zwischen der Fülleffizienz und der Zündzeiteinstellung unter einer zweiten Korrekturbedingung mit einem höheren Verdichtungsverhältnis und einer höheren Temperatur des Kühlwassers als die Referenzbedingung dar.
Unter der in 13A dargestellten Referenzbedingung sind die Spur-Klopf-Zeiteinstellung TKL und die MBT in der Weise eingestellt, dass sie auf der Seite der Spätverstellung sind, während die Fülleffizienz, die die Last L der Kraftmaschine 210 ist, zunimmt, um Klopfen zu verhindern. Wie in 13B dargestellt ist, sind sowohl die Spur-Klopf-Zeiteinstellung TKL1 als auch die MBT (MBT1) unter der ersten Korrekturbedingung mit einem höheren Verdichtungsverhältnis als die Referenzbedingung eingestellt, damit sie von der Spur-Klopf-Zeiteinstellung TKL und von der MBT unter der Referenzbedingung auf der Seite der Spätverstellung sind. Dies ist so, da die Verbrennungsgeschwindigkeit und die Selbstzündungsreaktionsgeschwindigkeit durch Erhöhen der Temperatur und des Drucks des Gases in dem Zylinder der Kraftmaschine 210 beschleunigt werden.
Wie ferner in 13C dargestellt ist, sind die Spur-Klopf-Zeiteinstellung TKL 2 unter der zweiten Korrekturbedingung mit einem höheren Verdichtungsverhältnis und mit einer höheren Temperatur des Kühlwassers als unter der Referenzbedingung eingestellt, damit sie gegenüber der Spur-Klopf-Zeiteinstellung TKL1 unter der ersten Korrekturbedingung in Bezug auf die Spur-Klopf-Zeiteinstellung TKL unter der Referenzbedingung auf der Seite einer weiteren Spätverstellung sind. Die MBT (MBT2) unter der zweiten Korrekturbedingung ist in Bezug auf die Spur-Klopf-Zeiteinstellung TKL unter der Referenzbedingung ähnlich der Spur-Klopf-Zeiteinstellung TKL1 unter der ersten Korrekturbedingung auf die Seite der Spätverstellung eingestellt. Dies ist so, da der Einfluss der Kühlwassertemperatur auf die Beschleunigung der Selbstzündungsreaktionsgeschwindigkeit stark auf die Beschleunigungswirkung der Verbrennungsgeschwindigkeit ausgeübt wird.
Wie oben beschrieben wurde, zeigt der Einfluss der Drehzahl RS, der Last L und der weiteren spezifischen Variablen V der Kraftmaschine 210 auf den Korrekturbetrag des Steuerbetrags CV der Kraftmaschine 210 eine Nichtlinearität mit einer Wechselwirkung, die sich in Abhängigkeit von der Variablen V ändert. Somit ist es bei der Berechnung des Korrekturbetrags des Steuerbetrags CV der Kraftmaschine 210 wichtig, geeignet in einen Abschnitt, der durch die lineare Summe der Korrekturbeträge berechnet werden kann, und in einen Abschnitt, der eine Berechnung durch eine nichtlineare Funktion unter Berücksichtigung der Wechselwirkung erfordert, zu klassifizieren.
Wie hier in 2 und 3A bis 3C dargestellt ist, ist das Modell 110 eines neuronalen Netzes in der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform ein Mehrschichtmodell eines neuronalen Netzes, das die Eingangsschicht Li, die Zwischenschicht Lm und die Ausgangsschicht Lo enthält. In jeder Einheit der Eingangsschicht Li werden wenigstens die Drehzahl RS, die Last L und die spezifische Variable V eingestellt, in jeder Einheit der Zwischenschicht Lm werden das Gewicht w, der Bias b und die Aktivierungsfunktion y = f(x) eingestellt und in der Einheit der Ausgangsschicht Lo wird der Steuerbetrag CV eingestellt. Außerdem wird in der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform in dem Modell 110 eines neuronalen Netzes z. B. die Logistikfunktion f_log als die Aktivierungsfunktion y = f(x) der Zwischenschicht Lm eingestellt und die lineare Funktion f_lin als die Aktivierungsfunktion y = f(x) der Ausgangsschicht Lo eingestellt.
Mit dieser Konfiguration kann die Eingabe/Ausgabe-Beziehung durch Einstellen des Betriebszustands der Kraftmaschine 210 auf die Eingangsschicht Li, Einstellen der Zündzeiteinstellung wie etwa der MBT und des Spur-Klopfens auf die Ausgangsschicht Lo und Ausführen von überwachtem maschinellem Lernen an dem Gewicht w und dem Bias b jedes Neurons genähert werden. Somit sind gemäß der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform eine große Anzahl von Korrekturkarten 120a, 120b, 120c, 120d, ... usw., wie sie in 12 dargestellt sind, nicht erforderlich, und ist es möglich, eine Abwägungsbeziehung zwischen Miniaturisierung und Vereinfachung der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 und hoher Genauigkeit des Steuerbetrags CV zu erzielen.
Außerdem enthält die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform, wie in 2, 5A bis 5C, 6 und 7 dargestellt ist, das Modell 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes, das ein Modell eines neuronalen Netzes vom Logistikregressionstyp ist, das wenigstens die Drehzahl RS, die Last L und die spezifische Variable V als Eingaben empfängt und einen Index, der angibt, ob die Drehzahl RS, die Last L und die spezifische Variable V innerhalb des Bereichs der Lernbedingung des neuronalen Netzes 110 liegen, ausgibt. Zum Beispiel wird eine Logistikfunktion l_log als die Aktivierungsfunktion y = f(x) der Zwischenschicht Lm und der Ausgangsschicht Lo des Modells 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes eingestellt. Wenn das Modell 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes daraufhin einen Index ausgibt, der angibt, dass der Wert außerhalb des Bereichs der Lernbedingung ist, wird der Wert der Einheit, die die letzte Schicht der Zwischenschicht Lm des Modells 110 eines neuronalen Netzes bildet, auf der Grundlage des Maximalwerts Max und des Minimalwerts Min jeder Einheit auf den Bereich des oberen und des unteren Grenzwerts begrenzt.
Wie oben beschrieben wurde, kann die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform betrachten, dass der Wert außerhalb des Bereichs der Zulassung zur Verwendung des Modells 110 eines neuronalen Netzes liegt, und kann sie an der Ausgabe des Modells 110 eines neuronalen Netzes die Verarbeitung des oberen und des unteren Grenzwerts ausführen, falls der Wert außerhalb des Gebiets (innerhalb des Extrapolationsgebiets EA) des Interpolationsgebiets IA liegt, das das Lerngebiet des Modells 110 eines neuronalen Netzes ist. Somit kann der Steuerbetrag CV, der die Zündzeiteinstellung der Kraftmaschine 210 ist, gemäß der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform geeignet korrigiert werden.
Es wird angemerkt, dass die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform z. B. eine Diagnoseeinheit enthalten kann, die ein Diagnoseergebnis ausgibt, wenn das Modell 110 eines neuronalen Netzes ausgeführt wird. Die Diagnoseeinheit diagnostiziert das Modell 110 eines neuronalen Netzes auf der Grundlage des Vergleichs zwischen dem Wert der Einheit der Zwischenschicht Lm des Modells 110 eines neuronalen Netzes und dem Maximalwert und dem Minimalwert jeder Einheit der Zwischenschicht Lm.
Wie oben beschrieben wurde, enthält die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der vorliegenden Ausführungsform außerdem das Modell 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes, das ein Modell eines neuronalen Netzes vom Logistikregressionstyp ist, das wenigstens die Drehzahl RS, die Last L und die spezifische Variable V als Eingaben empfängt und einen Index ausgibt, der angibt, ob die Drehzahl RS, die Last L und die spezifische Variable V innerhalb des Bereichs der Lernbedingung des Modells 110 eines neuronalen Netzes liegen. In diesem Fall kann die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 der ersten Ausführungsform das Lernen des Modells 130 eines neuronalen Netzes zur Zeit des Lernens des Modells 110 eines neuronalen Netzes ausführen.
Wie oben beschrieben wurde, ist es gemäß der vorliegenden Ausführungsform möglich, die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 zu schaffen, die in der Lage ist, den Steuerfehler der Zündzeiteinstellung im Vergleich zu der herkömmlichen Technik zu verringern.
(Zweite Ausführungsform)
Im Folgenden wird anhand von 1, 3A bis 3C, 4 bis 6 und 8 bis 11 und 14 bis 17 eine zweite Ausführungsform der Brennkraftmaschine gemäß der vorliegenden Offenbarung beschrieben.
14 ist eine schematische Darstellung der zweiten Ausführungsform der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung gemäß der vorliegenden Offenbarung. Eine Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A der vorliegenden Ausführungsform unterscheidet sich von der oben beschriebenen Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 gemäß der ersten Ausführungsform hauptsächlich dadurch, dass die Anzahl der Modelle 110 eines neuronalen Netzes anders ist und dass anstelle des Modells 130 eines neuronalen Bestimmungsnetzes eine Einheit 140 zum Lernen eines Modells eines neuronalen Netzes enthalten ist. Da die anderen Punkte der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A der vorliegenden Ausführungsform ähnlich jenen der oben beschriebenen Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 gemäß der ersten Ausführungsform sind, tragen dieselben Teile dieselben Bezugszeichen und wird ihre Beschreibung weggelassen.
Die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A der vorliegenden Ausführungsform enthält z. B. zwei oder mehr Sätze erster Modelle 111A und 111B eines neuronalen Netzes und zweiter Modelle 112A und 112B eines neuronalen Netzes.
Zum Beispiel empfängt das erste Modell 111A eines neuronalen Netzes die Ausgabe des Klopfsensors 217 oder eines Zylinder-Innendruck-Sensors (nicht dargestellt) als den Referenzwert VrA der Drehzahl RS, der Last L und der spezifischen Variablen V als eine Eingabe und gibt die Zündzeiteinstellung, die der Steuerbetrag CV ist, als eine Ausgabe OUT1 A aus. Außerdem empfängt das zweite Modell 112A eines neuronalen Netzes z. B. die Ausgabe des Klopfsensors 217 oder des Zylinder-Innendruck-Sensors (nicht dargestellt) als den aktuellen Wert VpA der Drehzahl RS, der Last L und der spezifischen Variablen V als eine Eingabe und gibt die Zündzeiteinstellung, die der Steuerbetrag CV ist, als eine Ausgabe OUT2A aus.
Das andere erste Modell 111B eines neuronalen Netzes empfängt z. B. die Ausgabe des Zylinder-Innendruck-Sensors (nicht dargestellt) oder des Kurbelwinkelsensors 218 als den Referenzwert VrB der Drehzahl RS, der Last L und der spezifischen Variablen V als eine Eingabe und gibt die Zündzeiteinstellung, die der Steuerbetrag CV ist, als eine Ausgabe OUT1B aus. Außerdem empfängt z. B. das andere zweite Modell 112B eines neuronalen Netzes die Ausgabe des Zylinder-Innendruck-Sensors (nicht dargestellt) oder des Kurbelwinkelsensors 218 als den aktuellen Wert VpB der Drehzahl RS, der Last L und der spezifischen Variablen V als eine Eingabe und gibt die Zündzeiteinstellung, die der Steuerbetrag CV ist, als eine Ausgabe OUT2B aus.
Die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A berechnet eine Differenz ΔOUTA zwischen der Ausgabe OUT1A des ersten Modells 111A eines neuronalen Netzes und der Ausgabe OUT2A des zweiten Modells 112A eines neuronalen Netzes als einen ersten Korrekturbetrag des Referenzwerts CVr des Steuerbetrags CV, der die Ausgabe der Referenzkarte 120 ist. Außerdem berechnet die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A eine Differenz ΔOUTB zwischen der Ausgabe OUT1B des ersten Modells 111B eines neuronalen Netzes und der Ausgabe OUT2B des zweiten Modells 112B eines neuronalen Netzes als den Korrekturbetrag des Referenzwerts CVr des Steuerbetrags CV, der die Ausgabe der Referenzkarte 120 ist.
Zum Beispiel berechnet die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A auf der Grundlage des aktuellen Werts VpA der spezifischen Variablen V, die die Ausgabe des Klopfsensors 217 ist, oder des Zylinder-Innendruck-Sensors der Kraftmaschine 210, die die Brennkraftmaschine ist, die Lehrerdaten TDA der Spur-Klopf-Zeiteinstellung, die die optimale Zündzeiteinstellung ist. Ferner berechnet die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A z. B. auf der Grundlage des aktuellen Werts VpB der spezifischen Variablen V, die die Ausgabe des Zylinder-Innendruck-Sensors ist, oder des Kurbelwinkelsensors 218 der Kraftmaschine 210 die Lehrerdaten TDB der MBT, die die optimale Zündzeiteinstellung ist.
Die Einheit 140 zum Lernen eines Modells eines neuronalen Netzes enthält z. B. eine Modellauswahleinheit 141 und eine Modelllerneinheit 142. Die Modellauswahleinheit 141 verwendet z. B. den Absolutwert der Differenz ΔOUTA zwischen der Ausgabe OUT1A des ersten Modells 111A eines neuronalen Netzes und der Ausgabe OUT2A des zweiten Modells 112A eines neuronalen Netzes als eine Eingabe. Außerdem verwendet die Modellauswahleinheit 141 z. B. den Absolutwert der Differenz ΔOUTB zwischen der Ausgabe OUT1B des ersten Modells 111B eines neuronalen Netzes und der Ausgabe OUT2B des zweiten Modells 112B eines neuronalen Netzes als eine Eingabe. Daraufhin spezifiziert die Modellauswahleinheit 141 auf der Grundlage des eingegebenen Absolutwerts der Differenz ΔOUTA und Absolutwerts der Differenz ΔOUTB das Modell 110 eines neuronalen Netzes, das einen Fehler des Steuerbetrags CV verursacht, oder berechnet sie den Beitrag jedes Modells 110 eines neuronalen Netzes.
Zum Beispiel stellt die Modelllerneinheit 142 wenigstens die Drehzahl RS, die Last L und den aktuellen Wert VpA der spezifischen Variablen V als Eingangsvariable ein und stellt sie die Spur-Klopf-Zeiteinstellung als die Lehrerdaten TDA als eine Ausgangsvariable ein. Auf diese Weise lernt die Modelllerneinheit 142 z. B. das Gewicht w und den Bias b des durch die Modellauswahleinheit 141 ausgewählten Modells 110 eines neuronalen Netzes, z. B. des ersten Modells 111A eines neuronalen Netzes und des zweiten Modells 112A eines neuronalen Netzes, wenn der Lernberechtigungsmerker F EIN ist.
Außerdem stellt die Modelllerneinheit 142 z. B. wenigstens die Drehzahl RS, die Last L und den aktuellen Wert VpB der spezifischen Variablen V als Eingangsvariable ein und stellt sie die MBT als die Lehrerdaten TDB als Ausgangsvariable ein. Auf diese Weise lernt die Modelllerneinheit 142 das Gewicht w und den Bias b des durch die Modellauswahleinheit 141 ausgewählten Modells 110 eines neuronalen Netzes, z. B. des ersten Modells 111B eines neuronalen Netzes und des zweiten Modells 112B eines neuronalen Netzes.
Es wird angemerkt, dass als ein Lernalgorithmus der Modelllerneinheit 142 z. B. ein Fehlerrückführungsverfahren angewendet werden kann. Die Einheit 140 zum Lernen eines Modells eines neuronalen Netzes widerspiegelt z. B. in dem durch die Modellauswahleinheit 141 ausgewählten Modell 110 eines neuronalen Netzes das Gewicht w und den Bias b, die Parameter des Modells 110 eines neuronalen Netzes sind, die durch das Fehlerrückführungsverfahren gelernt werden.
Anhand von 15A und 15B wird hier ein Beispiel eines Verfahrens des Erfassens der Lehrerdaten TDB der MBT durch die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100 beschrieben. 15A ist eine vergrößerte Ansicht der Peripherie des Einlasskrümmers 207 und der Brennkraftmaschine 210, die in 1 dargestellt sind. Der obere Graph in 15B ist ein Graph, in dem die horizontale Achse der Kurbelwinkel ist und die vertikale Achse der Zylinder-Innendruck ist, und der untere Graph in 15B ist ein Graph, in dem die horizontale Achse der Kurbelwinkel ist und die vertikale Achse die Wärmeerzeugungsrate ist.
Auf der Grundlage des Drucks in dem Zylinder der Kraftmaschine 210 in Bezug auf den Kurbelwinkel, d. h. des Zylinder-Innendrucks, können verschiedene physikalische Größen in Bezug auf die Verbrennungszeiteinstellung der Kraftmaschine 210 berechnet werden. Wie in 15B dargestellt ist, kann die Zeiteinstellung, zu der der Zylinder-Innendruck maximal wird, als die Informationen des Zylinder-Innendrucks definiert werden, wobei der thermische Wirkungsgrad den Maximalwert zeigt, wenn die Zündzeiteinstellung in der Weise eingestellt ist, dass die Zeiteinstellung z. B. etwa 13 Grad nach dem oberen Totpunkt TDC ist.
Zum Beispiel wird betrachtet, dass in Bezug auf den wahren Wert der MBT ein Fehler auf der Seite der Frühverstellung auftritt, wenn die Zeiteinstellung θ1, bei der der durch den Zylinder-Innendruck-Sensor 217a gemessene Zylinder-Innendruck das Maximum ist, in Bezug auf die aktuelle Zündzeiteinstellung auf der Seite der Frühverstellung der Ziel-Zeiteinstellung θt ist. In diesem Fall wird die MBT, zu der der Fehler Δθ addiert wird, als die Lehrerdaten TDB eingestellt. Die Lehrerdaten TDB können mit einer ähnlichen Idee für den Fehler auf der Seite der Spätverstellung eingestellt werden.
Andere Beispiele der physikalischen Größe in Bezug auf die Verbrennungszeiteinstellung der Kraftmaschine 210 als die Zeiteinstellung, zu der der Zylinder-Innendruck maximal wird, enthalten eine Verbrennungsmassenverhältnis-Zeiteinstellung wie etwa eine Zeiteinstellung von 50 % Verbrennungsmasse [engl. „combustion mass 50 % timing“] und eine Zeiteinstellung von 90 % Verbrennungsmasse, eine Zeiteinstellung der Wärmeerzeugungsratenspitze und eine Zeiteinstellung der Momentandrehmomentspitze. Die Wärmeerzeugungsrate und das Verbrennungsmassenverhältnis können auf der Grundlage des Detektionswerts des Zylinder-Innendruck-Sensors 217a und des Zylinder-Innenvolumens, d. h. des Volumens des Zylinders der Kraftmaschine 210, durch eine durch den folgenden Ausdruck (3) ausgedrückte Wärmeerzeugungsraten-Berechnungsformel berechnet werden. In Gleichung (3) ist V das Volumen des Zylinders, ist k das Verhältnis spezifischer Wärmen, ist p der Druck in dem Zylinder (Zylinder-Innendruck) und ist θ der Kurbelwinkel. Die Zeiteinstellung der Momentandrehmomentspitze kann von dem zeitlichen Änderungsverhalten des Kurbelwinkelsensors abgeleitet werden. $\frac{dQ}{d θ} = \frac{V}{I - 1} {\frac{dp}{d θ} + \frac{kp}{V} \frac{dV}{d θ}}$
Nachfolgend wird anhand von 16A bis 16C ein Beispiel eines Verfahrens zum Erfassen der Lehrerdaten TDA der Spur-Klopf-Zeiteinstellung durch die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A beschrieben.
Wenn die Lehrerdaten TDA der Spur-Klopf-Zeiteinstellung unter Verwendung der Ausgabe des in 1 dargestellten Klopfsensors 217 erfasst werden, wird auf der Grundlage der Ausgabe des Klopfsensors 217 die Schwingung des Zylinderblocks der Kraftmaschine 210 wegen Klopfen detektiert. Da die Schwingung des Zylinderblocks eine andere Signalkomponente als das durch den Betrieb des Kraftstoffeinspritzventils 215 und durch die Betriebe des Einlassventils 211 und des Auslassventils 212 verursachte Klopfen enthält, wird ein Detektionsfenster eingestellt.
16A ist ein Graph, der ein Verfahren zum Erfassen der Lehrerdaten TDA der Spur-Klopf-Zeiteinstellung unter Verwendung des in 15A dargestellten Zylinder-Innendruck-Sensors 217a darstellt. Wenn die Lehrerdaten TDA der Spur-Klopf-Zeiteinstellung unter Verwendung der Ausgabe des Zylinder-Innendruck-Sensors 217a erfasst werden, wird die Ausgabe des Zylinder-Innendruck-Sensors 217a durch ein Hochpassfilter verarbeitet, um eine wie in 16B dargestellte Normalverbrennungssignalform zu entfernen, um eine anomale Signalform WA wegen Klopfen zu detektieren.
Nachfolgend wird an der Ausgabe des Klopfsensors 217 in dem Detektionsfenster oder an der Ausgabe des Zylinder-Innendruck-Sensors 217a, die der Hochpassfilterverarbeitung ausgesetzt worden ist, eine Signalverarbeitung wie etwa eine schnelle Fourier-Transformation ausgeführt. Wie in 16C dargestellt ist, ist es auf diese Weise möglich, die Leistung für jede Frequenz in Bezug auf die Ausgabe des Klopfsensors 217 oder die Ausgabe des Zylinder-Innendruck-Sensors 217a zu berechnen und aus einem integrierten Wert der Leistung der Frequenzen in Bezug auf eine Klopfschwingungskomponente die Anwesenheit des Auftretens von Klopfen und die Klopfstärke zu berechnen.
Wie z. B. in 16D gezeigt ist, ist es schließlich auf der Grundlage der Beziehung des Spätverstellungsbetrags RET der Zündzeiteinstellung in Übereinstimmung mit der Klopfstärke möglich zu wissen, bei welcher Zeiteinstellung in Bezug auf die aktuelle Zündzeiteinstellung ein wahres Klopfen vorhanden ist. Die Parameter des Modells 110 eines neuronalen Netzes können unter Verwendung der wahren Spur-Klopf-Zeiteinstellung als die Lehrerdaten TDA gelernt werden.
Im Folgenden wird anhand von 17 der Betrieb der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A der vorliegenden Ausführungsform beschrieben.
17 ist ein Ablaufplan, der einen Verarbeitungsablauf der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A der vorliegenden Ausführungsform darstellt.
Zunächst detektiert die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A in dem Prozess P1 auf der Grundlage der Ausgaben verschiedener Sensoren, die das Kraftmaschinensystem 200 bilden, den Verbrennungszustand der auf der Grundlage des durch die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A ausgegebenen Steuerbetrags CV gesteuerten Brennkraftmaschine 210.
In dem Prozess P1 enthalten Beispiele des Sensors, der den Verbrennungszustand der Kraftmaschine 210 detektiert, den Zylinder-Innendruck-Sensor 217a, den Klopfsensor 217 und den Kurbelwinkelsensor 218. Beispiele des Verbrennungszustands der Kraftmaschine 210 enthalten die Zeiteinstellung des maximalen Zylinder-Innendrucks, die diejenige Zeiteinstellung ist, wenn der Druck in dem Zylinder maximal wird, und die Klopfstärke.
Nachfolgend bestimmt die Brennkraftmaschine-Steuervorrichtung 100A in dem Prozess P2 das Auftreten eines Fehlers des Steuerbetrags CV. In dem Prozess P2 bestimmt die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A z. B., dass ein Fehler aufgetreten ist (JA), falls ein Zahlenwert, der den Verbrennungszustand der Kraftmaschine 210 angibt, einen Abweichungszustand angibt, in dem der Zahlenwert gleich oder größer einem im Voraus eingestellten vorgegebenen Schwellenwert ist, und führt sie daraufhin den Prozess P3 aus.
Wenn die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A in dem Prozess P2 andererseits bestimmt, dass kein Fehler aufgetreten ist (NEIN), wird der später zu beschreibende Prozess P9 ausgeführt.
In dem Prozess P3 bestimmt die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A, ob es eine Bedingung für das Ausführen des Lernens gibt. Zum Beispiel wird angenommen, dass das Lernen des Modells 110 eines neuronalen Netzes nicht normal ausgeführt werden kann, wenn das Kraftmaschinensystem 200 in einem Übergangszustand ist. Somit bestimmt die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A z. B. in dem Prozess P3, dass das Lernen des Modells 110 eines neuronalen Netzes verboten ist (NEIN), und führt sie den später zu beschreibenden Prozess P9 aus, wenn bestimmt wird, dass das Kraftmaschinensystem 200 in dem Übergangszustand ist. Andererseits bestimmt die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A z. B., dass das Lernen des Modells 110 eines neuronalen Netzes zugelassen ist (JA), und führt sie den Prozess P4 aus, wenn in dem Prozess P3 bestimmt wird, dass das Kraftmaschinensystem 200 in dem stationären Zustand ist.
In dem Prozess P4 berechnet die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A für die Ausgangsschicht Lo des Modells 110 eines neuronalen Netzes eingestellte Lehrerdaten TDA und TDB. Wie in der oben beschriebenen 16D dargestellt ist, kann als die Lehrerdaten TDA der Spur-Klopf-Zeiteinstellung die Ziel-Zündzeiteinstellung θt verwendet werden, in der zu der aktuellen Spur-Klopf-Zeiteinstellung der Spätverstellungsbetrag RET, der der Spätverstellungsbetrag der Zündzeiteinstellung in Bezug auf die Klopfstärke ist, addiert wird.
Außerdem kann als die Lehrerdaten TDB der MBT ein Wert, der durch Addieren der Differenz zwischen der aktuellen Zeiteinstellung des maximalen Zylinder-Innendrucks und der Ziel-Zeiteinstellung des maximalen Zylinder-Innendrucks erhalten wird, d. h. der Fehler Δθ zwischen der Zeiteinstellung θ1, zu der der durch den in 15B dargestellten Zylinder-Innendruck-Sensor 217a gemessene Zylinder-Innendruck maximal wird, und der Ziel-Zeiteinstellung θt auf die aktuelle MBT, verwendet werden. Als ein Verfahren zum Detektieren der wahren MBT können ebenfalls z. B. eine Verbrennungsmassenverhältnis-Zeiteinstellung wie etwa eine Zeiteinstellung von 50 % Verbrennungsmasse und eine Zeiteinstellung von 90 % Verbrennungsmasse, eine Zeiteinstellung der Wärmeerzeugungsratenspitze, eine Zeiteinstellung der Momentandrehmomentspitze und dergleichen verwendet werden.
Nachfolgend spezifiziert die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A z. B. in dem Prozess P5 auf der Grundlage der Größenbeziehung zwischen den Absolutwerten der Differenzen ΔOUTA und ΔOUTB, die die Korrekturbeträge sind, das Modell 110 eines neuronalen Netzes, in dem ein Fehler in der Zündzeiteinstellung, die der Steuerbetrag CV ist, auftritt, oder berechnet sie den Grad des Beitrags durch die in 14 dargestellte Modellauswahleinheit 141.
Nachfolgend führt die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A in dem Prozess P6 bis zu dem Prozess P8 durch die Einheit 140 zum Lernen eines Modells eines neuronalen Netzes ein integriertes Lernen für das Modell 110 eines neuronalen Netzes aus. In der Eingangsschicht Li des Modells 110 eines neuronalen Netzes werden die Drehzahl RS, die Last L (Fülleffizienz) und die Referenzwerte VrA und VrB der spezifischen Variablen V als Lehrerdaten eingestellt und in der Ausgangsschicht Lo desselben Modells werden die wahre MBT und die Spur-Klopf-Zeiteinstellung auf der Grundlage des Detektionswerts des Sensors eingestellt. Als ein Lernalgorithmus des Modells 110 eines neuronalen Netzes wird ein Fehlerrückführungsverfahren angewendet. Die Einheit 140 zum Lernen eines Modells eines neuronalen Netzes widerspiegelt die durch das Fehlerrückführungsverfahren in dem Modell 110 eines neuronalen Netzes gelernten Parameter (Gewicht w und Bias b) des Modells 110 eines neuronalen Netzes und führt den Prozess P9 aus.
In dem Prozess P9 stellt die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A den neuesten Parameter in jedem Modell 110 eines neuronalen Netzes, das das Zündzeiteinstellungs-Steuermodell bildet, ein. Auf diese Weise ist es durch das integrierte Lernen der Parameter des Modells 110 eines neuronalen Netzes auf der Grundlage der Ausgaben der Sensoren, die das Kraftmaschinensystem 200 bilden, möglich, einen stationären Steuerfehler, der durch zeitliche Änderungen der Charakteristiken oder einzelne Änderungen der Kraftmaschine 210 und des Kraftmaschinensystems 200 verursacht wird, geeignet zu korrigieren.
Nachfolgend diagnostiziert die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A in dem Prozess P10 auf der Grundlage des Ergebnisses des integrierten Lernens der Parameter des Modells 110 eines neuronalen Netzes unter Verwendung der Ausgabe des Sensors den Grad der Verschlechterung der Eigenschaften der Brennkraftmaschine, d. h. der Kraftmaschine 210 oder des Kraftmaschinensystems 200. Falls z. B. gelernt wird, dass die MBT gegenüber einem vorgegebenen Wert nach früh verstellt ist, kann dies als ein anomaler Zustand, in dem die Verbrennungsgeschwindigkeit stärker als erwartet verlangsamt ist, oder als ein Vorzeichen, das zu einem anomalen Zustand führt, angesehen werden. Somit gibt die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A ein Diagnoseergebnis aus, um das Vorzeichen mitzuteilen. Außerdem kann es als ein anomaler Zustand, in dem das Auftreten von Klopfen stärker als erwartet bemerkbar ist, oder als ein Vorzeichen, das zu einem anomalen Zustand führt, angesehen werden, falls gelernt wird, dass die Spur-Klopf-Zeiteinstellung gegenüber einem vorgegebenen Wert nach spät verstellt ist. Somit gibt die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A ein Diagnoseergebnis aus, um das Vorzeichen mitzuteilen.
Wie oben beschrieben wurde, ist es gemäß der vorliegenden Ausführungsform ähnlich der oben beschriebenen ersten Ausführungsform möglich, die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A zu schaffen, die in der Lage ist, den Steuerfehler der Zündzeiteinstellung im Vergleich zur herkömmlichen Technik zu verringern.
Außerdem enthält die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A der vorliegenden Ausführungsform die Einheit 140 zum Lernen eines Modells eines neuronalen Netzes zum Lernen des Gewichts w und des Bias b des Modells 110 eines neuronalen Netzes. Darüber hinaus berechnet die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A auf der Grundlage der Ausgabe des Klopfsensors 217 oder des Zylinder-Innendruck-Sensors 217a der Kraftmaschine 210, die die Brennkraftmaschine ist, die Lehrerdaten TDA der Spur-Klopf-Zeiteinstellung, die die optimale Zündzeiteinstellung ist. Daraufhin stellt die Einheit 140 zum Lernen eines Modells eines neuronalen Netzes wenigstens die Drehzahl RS, die Last L und die spezifische Variable V als Eingangsvariable ein und stellt sie die Spur-Klopf-Zeiteinstellung als die Lehrerdaten TDA als eine Ausgangsvariable ein.
Außerdem enthält die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A der vorliegenden Ausführungsform die Einheit 140 zum Lernen eines Modells eines neuronalen Netzes zum Lernen des Gewichts w und des Bias b des Modells 110 eines neuronalen Netzes. Darüber hinaus berechnet die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A auf der Grundlage der Ausgabe des Zylinder-Innendruck-Sensors 217a oder des Kurbelwinkelsensors 218 der Kraftmaschine 210, die die Brennkraftmaschine ist, die Lehrerdaten TDB der MBT, die die optimale Zündzeiteinstellung ist. Daraufhin stellt die Einheit 140 zum Lernen eines Modells eines neuronalen Netzes wenigstens die Drehzahl RS, die Last L und die spezifische Variable V als Eingangsvariable ein und stellt sie die MBT als die Lehrerdaten TDB als eine Ausgangsvariable ein.
Außerdem diagnostiziert die Einheit 140 zum Lernen eines Modells eines neuronalen Netzes in der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A der vorliegenden Ausführungsform einen anomalen Zustand oder ein Vorzeichen, das zu einer Anomalität führt, und gibt sie ein Diagnoseergebnis aus, wenn gelernt wird, dass die Spur-Klopf-Zeiteinstellung von dem Schwellenwert nach spät verstellt ist. Außerdem diagnostiziert die Einheit 140 zum Lernen eines Modells eines neuronalen Netzes in der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A gemäß der vorliegenden Ausführungsform einen anomalen Zustand oder ein Vorzeichen, das zu einer Anomalie führt, und gibt sie ein Diagnoseergebnis aus, wenn gelernt wird, dass die MBT gegenüber dem Schwellenwert nach früh verstellt ist. Darüber hinaus bestimmt die Einheit 140 zum Lernen eines Modells eines neuronalen Netzes in der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A der vorliegenden Ausführungsform, ob die Kraftmaschine 210, die eine Brennkraftmaschine ist, oder das Kraftmaschinensystem 200 in einem Übergangszustand ist, und verbietet sie das Lernen, wenn bestimmt wird, dass die Kraftmaschine in einem Übergangszustand ist.
Mit der obigen Konfiguration kann durch die Sensoren wie etwa den Zylinder-Innendruck-Sensor 217a, den Klopfsensor 217 und den Kurbelwinkelsensor 218 der Verbrennungszustand detektiert werden, wenn die Kraftmaschine 210 als die Brennkraftmaschine in Übereinstimmung mit dem Steuerbetrag CV der aktuellen Zündzeiteinstellung gesteuert wird. Auf diese Weise kann der Grad der Abweichung zwischen dem aktuellen Steuerbetrag CV und dem wahren Steuerzustand indirekt detektiert werden. Außerdem ist es durch Bereitstellen des Modells 110 eines neuronalen Netzes für jede spezifische Variable V, die ein Korrekturparameter ist, und Auswählen des Modells 110 eines neuronalen Netzes, das gelernt werden soll, auf der Grundlage der Größenbeziehung zwischen den Absolutwerten der Differenzen ΔOUTA und ΔOUTB, die Korrekturbeträge sind, möglich, die für das Lernen erforderliche Arithmetiklast zu verringern.
Außerdem kann die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung 100A der vorliegenden Ausführungsform z. B. die Einheit 140 zum Lernen eines Modells eines neuronalen Netzes enthalten, die auf der Grundlage des Korrekturbetrags das zu lernende Modell 110 eines neuronalen Netzes auswählt und das Lernen ausführt, falls die Differenz zwischen der Ausgabe des Sensors, der den Verbrennungszustand der Kraftmaschine 210, die die Brennkraftmaschine ist, detektiert und dem Referenzwert des Steuerbetrags CV, der durch die Differenz ΔOUTA und durch die Differenz ΔOUTB, die die Korrekturbeträge sind, korrigiert ist, gleich oder größer einem Schwellenwert ist.
Obwohl die Ausführungsformen der Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtungen gemäß der vorliegenden Offenbarung anhand der Zeichnungen ausführlich beschrieben worden sind, ist die spezifische Konfiguration nicht auf diese Ausführungsformen beschränkt und sind Änderungen des Entwurfs und dergleichen, ohne von dem Hauptpunkt der vorliegenden Offenbarung abzuweichen, ebenfalls in der vorliegenden Offenbarung enthalten.
Zum Beispiel wird in der oben beschriebenen Ausführungsform die optimale Zündzeiteinstellung (MBT-Zeiteinstellung oder Spur-Klopf-Zeiteinstellung) auf die Ausgabe des Modells eines neuronalen Netzes eingestellt, wobei die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung gemäß der vorliegenden Offenbarung darauf aber nicht beschränkt ist. Zum Beispiel können als die Ausgabe des Modells eines neuronalen Netzes das Drehmoment, die Abgastemperatur und die Abgaszusammensetzung eingestellt werden und kann die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung als Schätzmittel verwendet werden.
Bezugszeichenliste

100: Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung
100A: Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung
110: Modell eines neuronalen Netzes
111: erstes Modell eines neuronalen Netzes
111A: erstes Modell eines neuronalen Netzes
111B: erstes Modell eines neuronalen Netzes
112: zweites Modell eines neuronalen Netzes
112A: zweites Modell eines neuronalen Netzes
112B: zweites Modell eines neuronalen Netzes
130: Modell eines neuronalen Bestimmungsnetzes (Modell eines neuronalen Netzes vom Logistikregressionstyp)
140: Einheit zum Lernen eines Modells eines neuronalen Netzes
200: Kraftmaschinensystem (Brennkraftmaschine)
209: Strömungsverbesserungsventil
210: Kraftmaschine (Brennkraftmaschine)
217: Klopfsensor
217a: Zylinder-Innendruck-Sensor
218: Kurbelwinkelsensor
219: Mechanismus für variables Verdichtungsverhältnis
b: Bias
CV: Steuerbetrag
CVr: Referenzwert des Steuerbetrags
f_log: Logistikfunktion
f_lin: lineare Funktion
L: Last
Li: Eingangsschicht
Lm: Zwischenschicht
Lo: Ausgangsschicht
Max: Maximalwert
Min: Minimalwert
RS: Drehzahl
R_OUT: Verhältnis (Korrekturbetrag)
TDA: Lehrerdaten der Spur-Klopf-Zeiteinstellung
TDB: MBT-Lehrerdaten
V: spezifische Variable
Vr: Referenzwert der spezifischen Variablen
Vp: aktueller Wert der spezifischen Variablen
w: Gewicht
y = f(x): Aktivierungsfunktion
ΔOUT: Differenz (Korrekturbetrag)
ΔOUTA: Differenz (Korrekturbetrag)
ΔOUTB: Differenz (Korrekturbetrag)

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

JP 2005069130 A [0004]

Claims

Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung, die ein Modell eines neuronalen Netzes umfasst, das drei oder mehr Variable, die wenigstens eine Drehzahl, eine Last und eine weitere spezifische Variable einer Brennkraftmaschine enthalten, als Eingaben empfängt und einen Steuerbetrag der Brennkraftmaschine ausgibt, wobei das Modell eines neuronalen Netzes ein erstes Modell eines neuronalen Netzes mit einem Referenzwert der spezifischen Variablen als eine Eingabe und ein zweites Modell eines neuronalen Netzes mit einem aktuellen Wert der spezifischen Variablen als eine Eingabe enthält, und ein Referenzwert des Steuerbetrags, der auf der Grundlage der Drehzahl und der Last berechnet wird, unter Verwendung einer Differenz oder eines Verhältnisses zwischen der Ausgabe des ersten Modells eines neuronalen Netzes und der Ausgabe des zweiten Modells eines neuronalen Netzes als ein Korrekturbetrag korrigiert wird.
Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung nach Anspruch 1, wobei der Steuerbetrag der Brennkraftmaschine eine optimale Zündzeiteinstellung ist.
Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung nach Anspruch 1, wobei die spezifische Variable der Brennkraftmaschine ein Betriebsbetrag eines Mechanismus für variables Verdichtungsverhältnis, ein Betriebsbetrag eines Mechanismus für variables Ventil, eine Kühlwassertemperatur, eine Abgasrückführungsrate, ein Betriebsbetrag eines Strömungsverbesserungsventils, eine Oktanzahl des Kraftstoffs, eine Einlasslufttemperatur, eine Einlassluftfeuchtigkeit, eine Kraftstoffeinspritzzeiteinstellung, eine Kraftstoffeinspritzrate oder ein Luft-Kraftstoff-Verhältnis ist.
Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung nach Anspruch 1, wobei das Modell eines neuronalen Netzes ein Mehrschichtmodell eines neuronalen Netzes ist, das eine Eingangsschicht, eine Zwischenschicht und eine Ausgangsschicht enthält, für jede Einheit der Eingangsschicht wenigstens die Drehzahl, die Last und die spezifische Variable eingestellt werden, und für jede Einheit der Zwischenschicht ein Gewicht, ein Bias und eine Aktivierungsfunktion eingestellt werden, und in einer Einheit der Ausgangsschicht der Steuerbetrag eingestellt wird.
Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung nach Anspruch 4, die ferner eine Einheit zum Lernen eines Modells eines neuronalen Netzes umfasst, die das Gewicht und den Bias des Modells eines neuronalen Netzes lernt, wobei die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung auf der Grundlage einer Ausgabe eines Klopfsensors oder eines Zylinder-Innendruck-Sensors der Brennkraftmaschine Lehrerdaten einer Spur-Klopf-Zeiteinstellung berechnet, und die Einheit zum Lernen eines Modells eines neuronalen Netzes wenigstens die Drehzahl, die Last und die spezifische Variable als Eingangsvariable einstellt und die Spur-Klopf-Zeiteinstellung als die Lehrerdaten als eine Ausgangsvariable einstellt.
Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung nach Anspruch 4, die ferner eine Einheit zum Lernen eines Modells eines neuronalen Netzes umfasst, die das Gewicht und den Bias des Modells eines neuronalen Netzes lernt, wobei die Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung auf der Grundlage einer Ausgabe eines Zylinder-Innendrucksensors oder eines Kurbelwinkelsensors der Brennkraftmaschine Lehrerdaten einer MBT berechnet, und die Einheit zum Lernen eines Modells eines neuronalen Netzes wenigstens die Drehzahl, die Last und die spezifische Variable als Eingangsvariable einstellt und die MBT als die Lehrerdaten als eine Ausgangsvariable einstellt.
Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung nach Anspruch 4, wobei als die Aktivierungsfunktion der Zwischenschicht eine Logistikfunktion eingestellt wird, und als die Aktivierungsfunktion der Ausgangsschicht eine lineare Funktion eingestellt wird.
Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung nach Anspruch 4, die ferner eine Diagnoseeinheit umfasst, die ein Diagnoseergebnis ausgibt, wenn das Modell eines neuronalen Netzes ausgeführt wird, wobei die Diagnoseeinheit das Modell eines neuronalen Netzes auf der Grundlage eines Vergleichs zwischen einem Wert der Einheit der Zwischenschicht und einem Maximalwert und einem Minimalwert jeder der Einheiten der Zwischenschicht diagnostiziert.
Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung nach Anspruch 1, die ferner ein Modell eines neuronalen Netzes vom Logistikregressionstyp umfasst, das wenigstens die Drehzahl, die Last und die spezifische Variable als Eingaben empfängt und einen Index ausgibt, der angibt, ob die Drehzahl, die Last und die spezifische Variable innerhalb eines Bereichs einer Lernbedingung des Modells eines neuronalen Netzes liegen.
Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung nach Anspruch 9, wobei als eine Aktivierungsfunktion einer Zwischenschicht und einer Ausgangsschicht des Modells eines neuronalen Netzes vom Logistikregressionstyp eine Logistikfunktion eingestellt wird.
Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung nach Anspruch 9, wobei Werte von Einheiten, die eine letzte Schicht der Zwischenschicht des Modells eines neuronalen Netzes bilden, auf der Grundlage eines Maximalwerts und eines Minimalwerts jeder der Einheiten auf einen Bereich eines oberen oder eines unteren Grenzwerts begrenzt werden, falls das Modell eines neuronalen Netzes vom Logistikregressionstyp einen Index ausgibt, der angibt, dass die Eingangswerte außerhalb des Bereichs der Lernbedingung liegen.
Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung nach Anspruch 1, die ferner eine Einheit zum Lernen eines Modells eines neuronalen Netzes umfasst, die das zu lernende Modell eines neuronalen Netzes auf der Grundlage des Korrekturbetrags auswählt und das Lernen ausführt, falls eine Differenz zwischen einer Ausgabe eines Sensors, der einen Verbrennungszustand der Brennkraftmaschine detektiert, und dem durch den Korrekturbetrag korrigierten Referenzwert gleich oder größer einem Schwellenwert ist.
Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung nach Anspruch 12, die ferner ein Modell eines neuronalen Netzes vom Logistikregressionstyp umfasst, das wenigstens die Drehzahl, die Last und die spezifische Variable als Eingaben empfängt und einen Index ausgibt, der angibt, ob die Drehzahl, die Last und die spezifische Variable innerhalb eines Bereichs einer Lernbedingung des Modells eines neuronalen Netzes liegen, wobei das Lernen des Modells eines neuronalen Netzes vom Logistikregressionstyp zur Zeit des Lernens des Modells eines neuronalen Netzes ausgeführt wird.
Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung nach Anspruch 5, wobei die Einheit zum Lernen eines Modells eines neuronalen Netzes einen anomalen Zustand oder ein Vorzeichen, das zu einer Anomalie führt, diagnostiziert und ein Diagnoseergebnis ausgibt, wenn gelernt wird, dass die Spur-Klopf-Zeiteinstellung gegenüber einem Schwellenwert nach spät verstellt ist.
Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung nach Anspruch 6, wobei die Einheit zum Lernen eines Modells eines neuronalen Netzes einen anomalen Zustand oder ein Vorzeichen, das zu einer Anomalie führt, diagnostiziert und ein Diagnoseergebnis ausgibt, wenn gelernt wird, dass die MBT gegenüber einem Schwellenwert nach früh verstellt ist.
Brennkraftmaschinen-Steuervorrichtung nach Anspruch 5 oder 6, wobei die Einheit zum Lernen eines Modells eines neuronalen Netzes bestimmt, ob die Brennkraftmaschine in einem Übergangszustand ist, und das Lernen verhindert, wenn bestimmt wird, dass die Brennkraftmaschine in dem Übergangszustand ist.