DE69635429T2 - Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem - Google Patents

Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem Download PDF

Info

Publication number
DE69635429T2
DE69635429T2 DE69635429T DE69635429T DE69635429T2 DE 69635429 T2 DE69635429 T2 DE 69635429T2 DE 69635429 T DE69635429 T DE 69635429T DE 69635429 T DE69635429 T DE 69635429T DE 69635429 T2 DE69635429 T2 DE 69635429T2
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
air
fuel ratio
fuel
amount
correction amount
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
DE69635429T
Other languages
English (en)
Other versions
DE69635429D1 (de
Inventor
Akira Sakai-shi Ishida
Masuo Ikoma-shi Takigawa
Tatsuya Yokohama-shi Nakamura
Norihiro Fujisawa-shi Fujioka
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Panasonic Holdings Corp
Original Assignee
Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from JP01173895A external-priority patent/JP3301250B2/ja
Priority claimed from JP25598595A external-priority patent/JP3508328B2/ja
Application filed by Matsushita Electric Industrial Co Ltd filed Critical Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Application granted granted Critical
Publication of DE69635429D1 publication Critical patent/DE69635429D1/de
Publication of DE69635429T2 publication Critical patent/DE69635429T2/de
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
    • F02D41/14—Introducing closed-loop corrections
    • F02D41/1438—Introducing closed-loop corrections using means for determining characteristics of the combustion gases; Sensors therefor
    • F02D41/1444—Introducing closed-loop corrections using means for determining characteristics of the combustion gases; Sensors therefor characterised by the characteristics of the combustion gases
    • F02D41/1454—Introducing closed-loop corrections using means for determining characteristics of the combustion gases; Sensors therefor characterised by the characteristics of the combustion gases the characteristics being an oxygen content or concentration or the air-fuel ratio
    • F02D41/1458—Introducing closed-loop corrections using means for determining characteristics of the combustion gases; Sensors therefor characterised by the characteristics of the combustion gases the characteristics being an oxygen content or concentration or the air-fuel ratio with determination means using an estimation
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
    • F02D41/14—Introducing closed-loop corrections
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
    • F02D41/04—Introducing corrections for particular operating conditions
    • F02D41/047—Taking into account fuel evaporation or wall wetting
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
    • F02D41/14—Introducing closed-loop corrections
    • F02D41/1401—Introducing closed-loop corrections characterised by the control or regulation method
    • F02D41/1405—Neural network control
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/24—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means
    • F02D41/26—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means using computer, e.g. microprocessor
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
    • G05B13/027—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion using neural networks only
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02B—INTERNAL-COMBUSTION PISTON ENGINES; COMBUSTION ENGINES IN GENERAL
    • F02B1/00—Engines characterised by fuel-air mixture compression
    • F02B1/02—Engines characterised by fuel-air mixture compression with positive ignition
    • F02B1/04—Engines characterised by fuel-air mixture compression with positive ignition with fuel-air mixture admission into cylinder
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
    • F02D41/14—Introducing closed-loop corrections
    • F02D41/1401—Introducing closed-loop corrections characterised by the control or regulation method
    • F02D2041/1413—Controller structures or design
    • F02D2041/1415—Controller structures or design using a state feedback or a state space representation
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
    • F02D41/14—Introducing closed-loop corrections
    • F02D41/1401—Introducing closed-loop corrections characterised by the control or regulation method
    • F02D2041/1413—Controller structures or design
    • F02D2041/1422—Variable gain or coefficients
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
    • F02D41/14—Introducing closed-loop corrections
    • F02D41/1401—Introducing closed-loop corrections characterised by the control or regulation method
    • F02D2041/1413—Controller structures or design
    • F02D2041/1426—Controller structures or design taking into account control stability
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
    • F02D41/14—Introducing closed-loop corrections
    • F02D41/1401—Introducing closed-loop corrections characterised by the control or regulation method
    • F02D2041/1413—Controller structures or design
    • F02D2041/143—Controller structures or design the control loop including a non-linear model or compensator
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
    • F02D41/14—Introducing closed-loop corrections
    • F02D41/1401—Introducing closed-loop corrections characterised by the control or regulation method
    • F02D2041/1413—Controller structures or design
    • F02D2041/1431—Controller structures or design the system including an input-output delay
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
    • F02D41/14—Introducing closed-loop corrections
    • F02D41/1401—Introducing closed-loop corrections characterised by the control or regulation method
    • F02D2041/1433—Introducing closed-loop corrections characterised by the control or regulation method using a model or simulation of the system
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D2250/00—Engine control related to specific problems or objectives
    • F02D2250/12—Timing of calculation, i.e. specific timing aspects when calculation or updating of engine parameter is performed
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
    • F02D41/14—Introducing closed-loop corrections
    • F02D41/1438—Introducing closed-loop corrections using means for determining characteristics of the combustion gases; Sensors therefor
    • F02D41/1444—Introducing closed-loop corrections using means for determining characteristics of the combustion gases; Sensors therefor characterised by the characteristics of the combustion gases
    • F02D41/1454—Introducing closed-loop corrections using means for determining characteristics of the combustion gases; Sensors therefor characterised by the characteristics of the combustion gases the characteristics being an oxygen content or concentration or the air-fuel ratio

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Electrical Control Of Air Or Fuel Supplied To Internal-Combustion Engine (AREA)
  • Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)

Description

  • Hintergrund der Erfindung
  • 1. Gebiet der Erfindung
  • Die vorliegende Erfindung betrifft einen Verbrennungsmotor (Ottomotor) mit gesteuerter bzw. geregelter Kraftstoffeinspritzung und insbesondere ein Steuersystem zur Steuerung bzw. Regelung des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses im Motor.
  • 2. Stand der Technik
  • Bekannte Steuerungen des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses im Motor sind normalerweise PID-Regler mit O2-Sensor oder einem Sensor für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis. Die Steuerung arbeitet erfolgreich im stationären Betriebszustand, beispielsweise während Totzeiten. Sie erhöht oder vermindert die Kraftstoffzufuhr in Übergangszuständen, beispielsweise während Beschleunigungs- und Bremsvorgängen. Allerdings fällt ein Teil des eingespritzten Kraftstoffs aus dem Luft/Kraftstoff-Gemisch aus und bleibt an der Wand des Ansaugkrümmers und des Einlassventils haften, während ein Teil des anhaftenden Treibstoffs verdunstet und wieder in das Gemisch eingeht. Daher kann sie das Luft-Kraftstoff-Gemisch in Übergangszuständen, beispielsweise bei Beschleunigungs- und Bremsvorgängen, nicht auf einen exakten Sollwert hin steuern.
  • Andererseits wurden Techniken zur Schaffung eines Modells vorgeschlagen, das anhaftenden Kraftstoff berücksichtigt. Beispielsweise werden im japanischen Patent Kokoku Hei 5-73908 die Menge des am Ventil und an der Wand anhaftenden eingespritzten Kraftstoffs und eine Verdunstungszeitkonstante definiert, um das Luft/Kraftstoff-Gemisch zu korrigieren. 16 zeigt ein Beispiel für ein solches Modell, nämlich das Krümmer-Kraftstofftransport-Modell des japanischen Patents Kokoku Hei. 5-73908.
  • In 16 ist mit Gf die eingespritzte Kraftstoffmenge, mit X die Kraftstoffanhaftmenge, mit Mf die Flüssigkeitsfilmmenge, die die Gesamtmenge des an der Krümmerwand und dergleichen anhaftenden Kraftstoffs ist, mit τ die Verdunstungszeitkonstante und mit Gfe die in den Zylinder strömende Kraftstoffmenge, also die tatsächlich in den Zylinder strömende Kraftstoffmenge, bezeichnet. Bei diesem Modell werden diese Variablen und Parameter in folgenden Gleichungen miteinander in Beziehung gesetzt: dMf/dt = –Mf/τ + XGf Gfe = Mf/τ + (1 – X)Gf
  • Allerdings sind die Verdunstungszeitkonstante und die Anhaftrate abhängig von einer Vielzahl komplexer Faktoren; beispielsweise von der durch den Krümmer strömenden Luftmenge, der Temperatur des Krümmers, der Kraftstoffqualität und Einzelabweichungen. Deshalb lassen sich für diese Parameter schlecht Werte bestimmen. Beispielsweise müssen wir ein Verfahren zum Erzeugen einer Matrixdatengruppe von Parametern anwenden, indem wir schrittweise Reaktionen auf die Kraftstoffeinspeisung unter unterschiedlichen Bedingungen im laufenden Motor gewinnen. Um das Modell auf einen echten Motor anzuwenden, müssen außerdem für die Reaktionen des echten Motors die Abweichungen (Fehler) simulierter Reaktionen minimiert werden. Folglich sind für die Umsetzung des Modells zur Steuerung des Motors auf einen Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses hin viel Zeit und eine große Anzahl von Abwandlungen erforderlich.
  • Wie oben erwähnt, müssen bei den bisherigen Lösungsversuchen entweder mit PID-Steuerung oder einem Kraftstoffanhaftungsmodell zunächst die konstruktiven Elemente und die Parameter des Motors, die das Luft/Kraftstoff-Verhältnis beeinflussen, bestimmt werden. Die Daten der Parameter müssen vorab durch Experimente und Simulationen gewonnen und in Abhängigkeit von den Betriebsbedingungen ausgetauscht werden. Die Experimente und die Simulationen sollten wiederholt und die Datenmenge erhöht werden, um die Luft/Kraftstoff-Verhältnisse mit großer Genauigkeit zu steuern.
  • Außer dem anhaftenden Kraftstoff gibt es beispielsweise noch folgende Faktoren für unterschiedliche Luft/Kraftstoff-Verhältnisse:
    • 1. eine Zeitverzögerung durch die Zeitverzögerung zwischen der Erfassungszeit des O2-Sensors oder des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensors und der Kraftstoffeinspritzzeit,
    • 2. eine Zeitverzögerung durch die elektrische Verarbeitung des Ansaugluftsignals,
    • 3. eine Verzögerung bei der Erfassung von Änderungen der Drosselklappenstellung,
    • 4. eine Steuerungsverzögerung durch eine Verzögerung bei der Beschleunigungsbeurteilung,
    • 5. eine Verzögerung bei der mechanischen Öffnung der Einspritzdüse und eine Verzögerung des Kraftstoffflusses,
    • 6. eine Verzögerung durch Verschiebung der Kraftstoffeinspritzzeiten und durch die zeitliche Abstimmung des Öffnens und Schließens des Einlassventils.
    • 7. Steuerungsabweichungen (Fehler) durch Verzögerungen bei der Temperaturanstiegsrate.
  • Somit ist die Konstruktion des Motors komplex, so dass die Modellbildung schwierig ist und eine Vielzahl von Datenabbildungen erforderlich ist. Insbesondere bei der Verzögerung nach 1. ist die Transportverzögerung zwischen dem Auslassventil und dem Sensorort groß, und der Betrag der Verzögerung ändert sich in Abhängigkeit von den Betriebsbedingungen (Motordrehzahl, Ansaugkrümmerdruck und dergleichen). Daher ist die Totzeit des gesteuerten Systems zeitabhängig, d.h. eine stabile und exakte Regelung ist nur schwer zu erreichen.
  • Als Ansatz zur Ausräumung dieser Schwierigkeiten gibt es das Modell eines neuronalen Netzes, das nichtlineare Faktoren wie die Kraftstoffanhaftung am Motor lernt, um die Kraftstoffeinspritzmenge direkt zu berechnen. Ziel dieses Ansatzes ist die Verkürzung der Zeit für die Anpassung der Parameter und gleichzeitig die Verbesserung der Reaktionscharakteristik im Übergangszustand. Genaues Lernen und universelle Steuerleistung stehen jedoch in einer Entweder-oder-Beziehung. Die Datenauswahl für das Trainieren des neuronalen Netzes im gesamten Betriebsbereich ist nämlich schwierig, so dass eine riesige Datengruppe nötig ist. Außerdem wird die Kraftstoffeinspritzmenge, die die Steuereingabe für das gesteuerte System ist, unmittelbar berechnet, so dass die Stabilität des Steuersystems nicht garantiert werden kann. Bei diesem Modell gibt es keine logische Methode zum Ändern der Steuercharakteristik außer der Bestimmung der Werte von Steuervariablen nach dem Muster von Versuch und Irrtum beim wiederholten Lernen.
  • Das US-Patent 5,247,445 offenbart eine Steuerung für einen Verbrennungsmotor, die Schwankungen in der Einspritzventil-Durchsatzcharakteristik durch Erfassen des Betriebszustands des Motors und anschließende Verwendung dieser Zustandsinformation zur Berechnung der richtigen Luft- und Kraftstoffzufuhrmenge kompensiert. Die Verbrennungsgasbestandteile werden erfasst und dann zur Korrektur der berechneten Luft- oder Kraftstoffzufuhrmenge verwendet. Die Steuerung vergleicht die Verbrennungsgasbestandteile mit vorgegebenen Werten und verwendet dann ein neuronales Netz zur Steuerung der Luft- und der Kraftstoffzufuhrmenge, um eine Abweichung der Verbrennungsgasbestandteile von dem vorgegebenen Wert auf annähernd null zu bringen.
  • Feldkamp L.A. et al. beschreiben in "Trainable Fuzzy and Neural Fuzzy System for Idle-speed Control", Proceedings of the International Conference on Fuzzy Systems, San Francisco, 28. März – 1. April 1993, Band 1, Nr. Conf. 2, 28. März 1993, Seite 45 bis 51 die Anwendung eines Verfahrens auf der Basis eines neuronalen Netzes, um Fuzzy-Systeme oder Hybridsysteme aus einem neuronalen Netz und einem Fuzzy-System als Fahrzeug-Leerlauf-Steuerungen zu trainieren.
  • Die Schrift EP 0 441 522 A2 offenbart eine Steuerung für Kraftfahrzeuge, die mindestens einen Sensor zum Erfassen des Betriebszustands des Kraftfahrzeugs hat. Das Ausgangssignal des Sensors wird einer Abtast-Halte-Schaltung zugeführt, die dazu eingerichtet ist, ein zeitversetztes Ausgangssignal an eine hierarchische Gruppe neuronaler Elemente abzugeben.
  • Zusammenfassung der Erfindung
  • Eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es somit, bei der Luft/Kraftstoff-Steuerung unter Verwendung eines neuronalen Netzes Schwierigkeiten mit der Gestaltung des Steuerungsaufbaus, der Komplexität von Algorithmen und langen Verfahren zur Datenerhebung für die Genauigkeit auszuräumen. Eine andere Aufgabe ist es, exakt arbeitende Luft/Kraftstoff-Steuersysteme zur Verfügung zu stellen, die Steuercharakteristika leicht ändern können und gleichzeitig die Stabilität des gesteuerten Objekts mit Totzeit gewährleisten.
  • Eine weitere Aufgabe ist es, ein Durchgehen und ein Abschalten des Motors durch Sensorversagen oder Drahtunterbrechung zu verhindern.
  • Noch eine Aufgabe der Erfindung ist es, das tatsächliche Luft/Kraftstoff-Verhältnis selbst in einem Betriebsbereich mit geringer oder abnehmender Genauigkeit der neuronalen Schätzwerte mit hoher Präzision auf einen Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses hin zu steuern.
  • Eine weitere Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, die Präzision der Schätzwerte eines neuronalen Netzes zu erhöhen.
  • Noch eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, das Luft/Kraftstoff-Verhältnis mit hoher Genauigkeit ohne Verwendung eines Sensors für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis zu steuern.
  • Noch eine Aufgabe ist es, die Auswirkungen einer Störung wie der Tankentlüftungsmenge zu reduzieren.
  • Diese Aufgaben werden erfindungsgemäß durch ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem nach Anspruch 1 gelöst.
  • Zur Lösung der genannten Aufgabe, ein exaktes Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem zur Verfügung zu stellen, trainiert die vorliegende Erfindung ein hierarchisch aufgebautes neuronales Netz (im folgenden mit NN abgekürzt) mit der nichtlinearen Struktur des Steuersystems, um unter Verwendung des Ausgangssignals oder der Konnektivitätskoeffizienten des NN den Steuerbetrag zu berechnen.
  • Zur Fahrzeugsteuerung und insbesondere zur Motorsteuerung bei einem Steuerobjekt, das eine situationsabhängige Totzeit zwischen Eingang und Ausgang hat, hat das erfindungsgemäße Steuersystem in einem Fahrzeug oder einem Motor folgende Komponenten:
    Ein Datensampling-Mittel, das eine Eingangsdatensequenz aus Ausgangsdaten verschiedener Sensoren sampelt, die die Eingangs- und die Ausgangswerte des gesteuerten Objekts und mindestens einen der Parameterwerte, die zu Faktoren für die Totzeit werden, enthalten.
  • Ein Trainingsdatenerzeugungsmittel, das für jedes Element der Eingabedatensequenz eine Trainingsdatensequenz erzeugt, indem die Totzeit in Abhängigkeit von den Werten von Parametern, die Faktoren für die Totzeit werden, variiert wird.
  • Ein Konnektivitätskoeffizienten-Lernmittel, das Merkmale des gesteuerten Objekts, das eine Totzeit hat, lernt, um auf der Grundlage der Eingabedatensequenz und der Trainingsdatensequenz Konnektivitätskoeffizienten zu bestimmen.
  • Ein neuronales Rechenmittel, das zum Zeitpunkt k das Ausgabeergebnis mit Totzeit, das der Eingabe zum Zeitpunkt k entspricht, unter Verwendung der Konnektivitätskoeffizienten abschätzt.
  • Ein Steuermengenberechnungsmittel, das die Steuermenge auf der Grundlage der Ausgabe des neuronalen Rechenmittels als Regelmenge anstelle der vom Datensamplingmittel erhaltenen Ausgabe berechnet.
  • Daraufhin können die von dem neuronalen Rechenmittel verwendeten Konnektivitätskoeffizienten auch offline berechnet werden.
  • Bei einem Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem werden an das NN während dessen Lernphase insbesondere Daten über die Totzeit gegeben, und die Steuerkorrekturmenge für den eingespritzten Kraftstoff wird auf der Grundlage der Ausgabe des trainierten NN berechnet. Auf diese Weise wird die Kraftstoffgrundeinspritzmenge korrigiert, so dass Schwankungen im Luft/Kraftstoff-Verhältnis im Übergangszustand reduziert werden und das angestrebte Luft/Kraftstoff- Verhältnis erreicht werden kann. Im einzelnen hat das Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem die folgenden Grundkomponenten.
  • Eine Zustandserfassungssensorgruppe, die den Betriebszustand des Verbrennungsmotors erfasst.
  • Eine Luftmengenerfassungssensorgruppe, die die angesaugte Luftmenge erfasst.
  • Einen Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor, der das Luft/Kraftstoff-Verhältnis im Abgas des Motors erfasst.
  • Ein Kraftstoffgrundmengen-Berechnungsmittel, das die Kraftstoffgrundeinspritzmenge auf der Grundlage der Ausgabe der genannten Sensorgruppen und einer vorgegebenen Datengruppe berechnet.
  • Außerdem hat das Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem folgende Komponenten.
  • Ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Speichermittel, das die früheren, vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor erfassten Daten speichert und die gespeicherten Werte in jedem Steuerungszyklus durch die neuesten n Abtastwerte ersetzt.
  • Ein Kraftstoffeinspritzmengen-Speichermittel, das die früheren Daten der in die einzelnen Zylinder eingespritzten Kraftstoffmenge speichert und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neusten m Abtastwerte ersetzt.
  • Ein Konvertierungsmittel, das jeden Wert der von den genannten Sensorgruppen erfassten Daten und jeden in den genannten Speichermitteln gespeicherten Wert in Daten für ein NN konvertiert.
  • Ein vorwärtsgerichtetes neuronales Rechenmittel, das die vom Konvertierungsmittel bereitgestellten Eingabedaten liest und in Echtzeit die neuronale Berechnung des trainierten NN vornimmt, um einen Schätzwert A/FNN für das zum Zeitpunkt k + n erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis A/F(k + n) auszugeben, wobei n die Zeitverzögerung zwischen der Kraftstoffeinspritzung zum Zeitpunkt k und dem Erfassungszeitpunkt ist und sich mit den Betriebsbedingungen ändert.
  • Ein Korrekturmengen-Berechnungsmittel, das eine Steuerkorrekturmenge für den eingespritzten Kraftstoff auf der Grundlage der Ausgabe A/FNN des vorwärtsgerichteten neuronalen Rechenmittels berechnet, um das Luft/Kraftstoff-Verhältnis A/F(k + n) dem Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses anzugleichen.
  • Ein Kraftstoffeinspritzmittel, das die Kraftstoffmenge, die durch Addition der Grundeinspritzmenge und der Korrektureinspritzmenge erhalten wurde, in den Motor einspritzt.
  • Die vorliegende Erfindung ermöglicht die stabile Steuerung eines gesteuerten Objekts, das eine Totzeit hat, ohne Parameter des Verbrennungsmechanismus auszuwählen, ohne Faktoren zu erfassen, die Einfluss auf die gewählten Parameter haben, und ohne Versuchsdaten für einzelne Parameter zu gewinnen. Außerdem wird ein Motormodell durch partielle Differentialgleichungen unter Verwendung der Ausgabe des NN beschrieben und kann auf die Berechnung des Stellfaktors angewendet werden.
  • Gemäß obiger Konfiguration gibt es keine Totzeit zwischen der Ausgabe des neuronalen Rechenmittels und der Eingabe in das gesteuerte Objekt. Daher kann jederzeit eine stabile Regelung erreicht werden, indem die Ausgabe des neuronalen Rechenmittels zur Berechnung der Steuermenge verwendet wird. Außerdem verwendet das vorwärtsgerichtete neuronale Rechenmittel Konnektivitätskoeffizienten, um zum Zeitpunkt k einen Schätzwert für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis für den zum Zeitpunkt k eingespritzten Kraftstoff auszugeben, so dass Schätzwerte für Luft/Kraftstoff-Verhältnisse, die Zeitverzögerungen (Totzeit) beinhalten, erhalten werden können. Daher kann die vorliegende Erfindung durch Verwendung der Schätzwerte die Steuerleistung im Übergangszustand verbessern, ohne dass ein komplexes Steuersystem für ein gesteuertes Objekt mit Totzeit konstruiert werden muss.
  • Außerdem kann ein Stellfaktor-Änderungsmittel den Stellfaktor entsprechend den Betriebsbedingungen ändern, so dass die vorliegende Erfindung günstige Wirkungen im Hinblick auf die Verbesserung von Stabilität und Zuverlässigkeit hat.
  • Außerdem kann ein Korrekturmengenberechnungsmittel so gestaltet werden, dass die Kraftstoffeinspritz-Korrekturmenge durch Regelung der Abweichung (des Fehlers) e vom Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses und vorwärtsgerichtete Steuerung unter Verwendung mehrerer Eingabewerte für das NN berechnet wird. In diesem Fall passt ein Stellfaktoranpassungsmittel den Stellfaktor der Regelung und die vorwärtsgerichtete Regelung unter Verwendung der Konnektivitätskoeffizienten, der Zwischenschichtausgabe und der Ausgabeschichtausgabe des NN online an. Daher kann die vorliegende Erfindung die Kraftstoffeinspritz-Korrekturmenge in Abhängigkeit von den Betriebsbedingungen ermitteln und die Steuerleistung insbesondere im Übergangszustand verbessern.
  • Außerdem kann ein rückgekoppeltes neuronales Rechenmittel in Echtzeit die Berechnung eines NN durchführen, das die Kraftstoffeinspritz-Korrekturmenge ausgibt, so dass das tatsächliche Luft/Kraftstoff-Verhältnis dem Soll-Luft/Kraftstoff-Verhältnis entspricht. Daher wird mit der vorliegenden Erfindung die Gestaltung eines Steuersystems vermieden und damit die Anzahl der Entwicklerstunden reduziert.
  • Außerdem gewinnt ein Differentialquotientenidentifizierungsmittel die Parameter eines Motormodells auf der Grundlage der Konnektivitätskoeffizienten und der Ausgabe der Zwischenschicht des neuronalen Rechenmittels. Das Differentialquotientenidentifizierungsmittel kann auf diese Weise ein gesteuertes Objekt, das sich mit den Betriebsbedingungen ändert, online identifizieren. Auf der Grundlage dieses Ergebnisses kann ein Korrekturmengenberechnungsmittel unter Nutzung der Theorie der linearen Regelung ein stabiles Steuersystem um den aktuellen Betriebspunkt entwerfen.
  • Außerdem können ein Steuerzyklusänderungsmittel und ein Steuermengenaktualisierungsmittel in Abhängigkeit von den Beschränkungen des NN und der erforderlichen Rechenzeit einen optimalen Steuerzyklus festlegen.
  • Außerdem können ein Betriebsbedingungen-Beurteilungsmittel und ein Korrekturermöglichungsmittel die Korrektursteuerung mit einer kleinen Konfiguration erreichen, ohne dass die neuronalen Daten über den gesamten Betriebsbereich verwendet werden.
  • Außerdem ermöglicht ein Polberechnungsmittel eine exakte Steuerung über den gesamten Betriebsbereich durch Anpassung des Rückkopplungsfaktors an einen optimalen Pol für jeden Teilbereich.
  • Außerdem stellt die vorliegende Erfindung die folgenden Mittel zur Verfügung, um sowohl ein Durchgehen als auch den Stillstand des Motors durch Versagen eines Sensors oder Lösen einer Drahtverbindung zu vermeiden: Ein Fehlerbeurteilungsmittel kann erkennen, dass durch Ausfall mindestens eines der Sensoren oder Lösen einer Verdrahtung ein Fehler aufgetreten ist, wenn der Unterschied zwischen dem als Ausgabe des neuronalen Rechenmittels errechneten Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Schätzwert und der Ausgabe des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensors einen voreingestellten Wert überschreitet. In diesem Fall gibt ein Korrekturstopsignalerzeugungsmittel ein Korrekturstopsignal an das Korrekturmengenberechnungsmittel aus, das dann die Korrekturmenge auf null setzt.
  • Außerdem setzt ein Korrekturmengenbeurteilungsmittel die Korrekturmenge auf null, wenn das Beurteilungsergebnis eines Kraftstoffzufuhrunterbrechungszustand-Beurteilungsmittels eine Kraftstoffzufuhrunterbrechung anzeigt. Ist das nicht der Fall, und liegt das vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis unter einem voreingestellten Wert, beginnt das Korrekturmengen-Beurteilungsmittel mit der Kraftstoffkorrektur unter Verwendung der Ausgabe des Korrekturmengenberechnungsmittels. Auf diese Weise räumt die vorliegende Erfindung mit nutzlosen Kraftstoffeinspritzungen auf und führt nach einer Kraftstoffzufuhrunterbrechung reibungslos eine Korrektursteuerung durch.
  • Die vorliegende Erfindung stellt außerdem folgende Mittel zur präzisen Steuerung des tatsächlichen Luft/Kraftstoff-Verhältnisses auf einen Sollwert hin selbst in einem Betriebsbereich, in dem die Exaktheit der neuronal ermittelten Schätzwerte gering ist oder sich verschlechtert, zur Verfügung: Ein Korrekturmengenberechnungsmittel kann als Steuersystem mit 2 Freiheitsgraden gestaltet werden und eine Rückkopplung bei einer Abweichung e des von einem Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor erfassten Luft/Kraftstoff-Verhältnisses von einem Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses sowie eine vorwärtsgerichtete Steuerung der Drosselklappenstellung vorsehen, die von einem Drosselklappenstellungssensor erfasst wird, um die Kraftstoffeinspritz-Korrekturmenge zu berechnen. Auf diese Weise kann das tatsächliche Luft/Kraftstoff-Verhältnis selbst bei leicht abnehmender Genauigkeit der Schätzwerte auf dem Sollwert gehalten werden.
  • Außerdem wendet ein Filterverarbeitungsmittel einen Hochpassfilter auf die Regelungskorrekturmenge ΔGf1 an, die von einem ersten Korrekturmengenberechnungsmittel unter Verwendung des Schätzwerts für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis, der als Ausgabe des vorwärtsgerichteten neuronalen Rechenmittels erhalten wurde, berechnet wurde. Das Filterverarbeitungsmittel wendet auch einen Tiefpassfilter auf die Regelungskorrekturmenge Gf2 an, die von einem zweiten Korrekturmengenberechnungsmittel unter Verwendung des Ausgangssignals eines Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensors berechnet wurde. Dann addiert das Filterverarbeitungsmittel die Ausgangssignale der zwei Filter, um die tatsächliche Korrekturmenge zu erhalten. Auf diese Weise kann das erfindungsgemäße Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem die Regelung für einen Luft/Kraftstoff-Sensor im stationären Zustand und für Schätzwerte des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses im Übergangszustand vornehmen. Selbst wenn Schätzwerte einen systematischen Fehler enthalten, nimmt das tatsächliche Luft/Kraftstoff-Verhältnis folglich den Sollwert für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis an, so dass die vorliegende Erfindung die Steuerleistung sowohl im stationären Zustand als auch im Übergangszustand verbessert.
  • Wenn ein Beurteilungsmittel für den stationären Zustand feststellt, dass der aktuelle Betriebszustand der stationäre Zustand ist, überprüft außerdem ein Schwellenwertüberprüfungsmittel den Schwellenwert in der Ausgabeschicht des vorwärtsgerichteten neuronalen Rechenmittels auf der Grundlage der Abweichung e eines Schätzwerts für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis vom Ausgangssignal des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensors. Folglich kann das erfindungsgemäße Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem die Abweichung eines Schätzwerts für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis vom Ausgangssignal des Luft/Kraftstoff-Verhältnis- Sensors aufgrund von Unterschieden bei einzelnen Fahrzeugen und Sensoren oder von außerordentlichen Änderungen online revidieren.
  • Wenn das Beurteilungsmittel für den stationären Zustand feststellt, dass der aktuelle Betriebszustand der stationäre Zustand ist, revidiert außerdem ein Koeffizientenrevisionsmittel die Konnektivitätskoeffizienten und die Schwellenwerte des rückgekoppelten oder rekurrenten neuronalen Rechenmittels unter Verwendung der vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor erfassten Abweichung des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses vom Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses, wobei die Abweichung von einem Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Fehlererfassungsmittel erhalten wird. Auf diese Weise kann das erfindungsgemäße Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem die Steuerleistung auch dann aufrechterhalten, wenn zwischen dem tatsächlichen Luft/Kraftstoff-Verhältnis und dem Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses ein systematischer Fehler bleibt, oder wenn die neuronal ermittelte Korrekturmenge durch Unterschiede bei einzelnen Fahrzeugen und Sensoren oder durch außerordentliche Änderungen einen unpassenden Wert annimmt.
  • Bei allen obengenannten Konfigurationen wird als Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor ein LAF-Sensor verwendet, der Eingangsdaten für das neuronale Netz liefert. Allerdings haben von den derzeitigen Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystemen in Personenkraftwagen nur wenige einen LAF-Sensor, während heute viele Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersysteme in Personenkraftwagen einen O2-Sensor haben, der die Sauerstoffkonzentration im Verbrennungsgas erfasst. Jedoch ist das Ausgangssignal eines O2-Sensors zweiwertig, so dass das Luft/Kraftstoff-Verhältnis nicht linear bestimmt werden kann. Folglich war es bisher schwierig, ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem zu konstruieren, das exakt auf den Sollwert eines Luft/Kraftstoff-Verhältnisses reagiert. Deshalb entwirft die vorliegende Erfindung ein NN, das vorab nach einem Trainingssignal, welches das Ausgangssignal eines LAF-Sensors ist, und Eingangsdaten, die von folgenden Mitteln erzeugt werden, lernt: einem Sauerstoffkonzentration-Integrationsmittel, das das Ausgangssignal des O2-Sensors integriert, und einem Sauerstoffkonzentration-Differenzierungsmittel, das den Änderungsbetrag im Ausgangssignal des O2-Sensors gewinnt. Dann werden die Ausgangssignale des O2-Sensors, des Sauerstoffkonzentration-Integrationsmittels und des Sauerstoff konzentration-Differenzierungsmittels in die Eingabeschicht des NN eingespeist. Durch Nutzung eines solchen trainierten NN kann das erfindungsgemäße Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem auch ohne teuren LAF-Sensor eine exakte Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuerung vornehmen.
  • Zur Verbesserung der Genauigkeit der neuronalen Schätzwerte sieht die vorliegende Erfindung außerdem das folgende Mittel vor: Ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Speichermittel und ein Kraftstoffeinspritzmenge-Speichermittel speichern die vorangegangenen Werte. Ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Eingabe-Auswählmittel und ein Kraftstoffeinspritzmengeneingabe-Auswählmittel wählen unter den letzten Daten Eingabedaten für ein NN aus. Ein nichtlineares Modell höherer Ordnung kann durch diese Mittel wiedergegeben werden, so dass die Genauigkeit von neuronalen Schätzwerten verbessert wird. Außerdem können ein Drosselklappenstellung-Differenzierungsmittel, ein Ansaugluftdruck-Differenzierungsmittel, ein Kraftstoffeinspritzmengen-Differenzierungsmittel und ein Datenspeichermittel zusätzlich die Differentiale der erfassten Sensorwerte in die Eingabeschicht eines NN einspeisen. Auf diese Weise erhält das NN Erwartungsfunktionen, so dass die Genauigkeit der Schätzwerte für ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem mit Totzeit verbessert werden kann.
  • Zur exakten Steuerung des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses ohne Verwendung eines Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensors sieht die vorliegende Erfindung außerdem folgendes Mittel vor: Ein Speichermittel für das geschätzte Luft/Kraftstoff-Verhältnis speichert die von einem NN ausgegebenen Schätzwerte für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis, wobei die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neuesten n Abtastwerte ersetzt werden. Die gespeicherten Daten werden dann in die Eingabeschicht des NN eingespeist. Dadurch kann das neuronale Rechenmittel Schätzwerte für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis ohne Verwendung eines Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensors berechnen.
  • Um die Auswirkungen einer Störung wie der Tankentlüftungsmenge zu reduzieren, sieht die vorliegende Erfindung folgendes Mittel vor: Ein Mittel zur Abschätzung der Entlüftungsmenge schätzt die Zunahme der Entlüftungsmenge aus den vorhergehenden k Daten, nämlich dem geschätzten Luft/Kraftstoff-Verhältnis und dem gemessenen Luft/Kraftstoff-Verhältnis, die von einem NN bzw. einem Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor ausgegeben werden. Ein Korrekturmengenberechnungsmittel addiert dann einen Term hinzu, der die Korrekturmenge invers zur Zunahmemenge revidiert.
  • Außerdem erfasst ein Ventilstellungserfassungsmittel die Zeit für den Befehl, das Ventil zu öffnen, um diese zusätzlich in das NN einzuspeisen. Dann lernt das NN, wie die Entlüftungsmenge sich in Abhängigkeit von den äußeren Bedingungen ändert, aus der Eingabe und den Trainingsdaten, die als Unterschied zwischen dem Ausgangssignal des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensors und der Ausgabe des NN, das in der Zeit des Entlüftungsstops gelernt hat, erhalten werden. Ein Entlüftungsmengenberechnungsmittel berechnet dann die geschätzte Entlüftungsmenge, und ein Korrekturmengenberechnungsmittel revidiert die Korrekturmenge unter Verwendung der geschätzten Entlüftungsmenge, so dass die Auswirkungen einer Störung wie der Tankentlüftungsmenge reduziert werden können.
  • Kurzbeschreibung der Zeichnungen
  • Die genannten und weitere Aufgaben und Merkmale der vorliegenden Erfindung werden aus nachfolgender Beschreibung anhand der bevorzugten Ausführungsbeispiele und unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen deutlich. In den Zeichnungen sind gleiche Teile jeweils durchgehend mit demselben Bezugszeichen bezeichnet; es zeigen:
  • 1 ein Blockdiagramm eines ersten Ausführungsbeispiels der Erfindung;
  • 2 ein Blockdiagramm eines zweiten Ausführungsbeispiels der Erfindung;
  • 3 ein Blockdiagramm eines anderen zweiten Ausführungsbeispiels der Erfindung;
  • 4 ein Blockdiagramm eines anderen zweiten Ausführungsbeispiels der Erfindung;
  • 5 ein Blockdiagramm eines anderen zweiten Ausführungsbeispiels der Erfindung;
  • 6 ein Blockdiagramm eines anderen zweiten Ausführungsbeispiels der Erfindung;
  • 7 ein Blockdiagramm eines anderen zweiten Ausführungsbeispiels der Erfindung;
  • 8 ein Blockdiagramm eines anderen zweiten Ausführungsbeispiels der Erfindung;
  • 9 ein Blockdiagramm eines anderen zweiten Ausführungsbeispiels der Erfindung;
  • 10 in Blockdiagramm eines dritten Ausführungsbeispiels der Erfindung;
  • 11 ein Blockdiagramm eines vierten Ausführungsbeispiels der Erfindung;
  • 12 ein Blockdiagramm eines weiteren vierten Ausführungsbeispiels der Erfindung;
  • 13 ein Blockdiagramm eines fünften Ausführungsbeispiels der Erfindung;
  • 14 ein Blockdiagramm eines weiteren fünften Ausführungsbeispiels der Erfindung;
  • 15 den Aufbau des neuronalen Netzes, das bei dem zweiten und dem dritten Ausführungsbeispiel der Erfindung verwendet wird;
  • 16 eine Prinzipdarstellung eines Modells für am Ansaugrohr anhaftenden Kraftstoff;
  • 17 ein Blockdiagramm eines Modells, das die Motorkennwerte wiedergibt;
  • 18 ein Blockdiagramm eines sechsten Ausführungsbeispiels der Erfindung;
  • 19 ein Blockdiagramm eines Modells, das ein Polzuweisungsverfahren verwendet;
  • 20 ein Ablaufdiagramm des sechsten Ausführungsbeispiels der Erfindung;
  • 21 ein Blockdiagramm eines siebten Ausführungsbeispiels der Erfindung;
  • 22 ein Ablaufdiagramm des siebten Ausführungsbeispiels der Erfindung;
  • 23 ein Blockdiagramm eines achten Ausführungsbeispiels der Erfindung;
  • 24 ein Ablaufdiagramm des achten Ausführungsbeispiels der Erfindung;
  • 25 ein Blockdiagramm eines neunten Ausführungsbeispiels der Erfindung;
  • 26 ein Blockdiagramm des neunten Ausführungsbeispiels der Erfindung;
  • 27 ein Blockdiagramm eines zehnten Ausführungsbeispiels der Erfindung;
  • 28 ein Blockdiagramm eines elften Ausführungsbeispiels der Erfindung.
  • Ausführliche Beschreibung der bevorzugten Ausführungsbeispiele
  • Nachstehend werden die bevorzugten Ausführungsbeispiele der Erfindung unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen beschrieben.
  • Erstes Ausführungsbeispiel
  • Bei der Fahrzeugsteuerung, insbesondere der Motorsteuerung, wird die Steuerung des diskreten Systems bei gesteuerten Objekten höherer Ordnung komplex, wenn es bei dem gesteuerten Objekt eine Totzeit zwischen Eingabe und Ausgabe gibt. Wenn die Totzeit je nach den Betriebsbedingungen stark wechselt, kann eine gute Steuerungsleistung außerdem nicht mit einem einzigen Steuersystem erreicht werden. Bei der nachstehend beschriebenen Konfiguration jedoch erbringt ein einziges Steuersystem eine gute Leistung, selbst wenn die Totzeit des gesteuerten Systems deutlich variiert.
  • 1 ist ein Blockdiagramm eines ersten Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Fahrzeugsteuersystems. Das erste Ausführungsbeispiel des Steuersystems bei einem Fahrzeug oder einem Motor 11 weist folgende Komponenten auf.
  • Ein Datenabtastmittel 12, das eine Eingabedatensequenz aus den Ausgabedaten verschiedener Sensoren abtastet, die Eingabe- und Ausgabewerte des gesteuerten Objekts und wenigstens einen Parameter, der ein Faktor für die Totzeit wird, enthalten.
  • Ein Trainingsdatenerzeugungsmittel 13, das eine Trainingsdatensequenz aus der Eingabedatensequenz erzeugt, die von dem Datenabtastmittel 12 abgetastet wurde, wobei die Totzeit in Abhängigkeit von Parameterwerten variiert wurde, die zu Faktoren für die Totzeit werden.
  • Ein Konnektivitätskoeffizientenlernmittel 14, das die Eigenschaften eines gesteuerten Systems mit Totzeit lernt, um Konnektivitätskoeffizienten auf der Grundlage der Eingabedatensequenz und der Trainingsdatensequenz festzulegen.
  • Ein neuronales Rechenmittel 15, das zum Zeitpunkt k unter Verwendung der Konnektivitätskoeffizienten das Ausgabeergebnis mit Totzeit abschätzt, das der Eingabe zum Zeitpunkt k entspricht.
  • Ein Steuermengenberechnungsmittel 16, das auf der Grundlage der Ausgabe des neuronalen Rechenmittels 15 die Steuermenge als Regelmenge anstelle der Ausgabe an das gesteuerte System, die von dem Datenabtastmittel 12 erhalten wurde, berechnet.
  • Bei vorstehender Konfiguration gibt es keine Totzeit zwischen der Ausgabe des neuronalen Rechenmittels 15 und der Eingabe in das gesteuerte System. Deshalb kann durch Nutzung der neuronalen Ausgabe zur Berechnung der Steuermenge jederzeit eine stabile und reaktionsschnelle Steuerung erreicht werden.
  • Daraufhin können das Trainingsdatenerzeugungsmittel 13 und das Konnektivitätskoeffizientenlernmittel 14 unter Verwendung der zuvor vom Datenabtastmittel 12 abgetasteten Daten offline arbeiten, um die Konnektivitätskoeffizienten für das neuronale Rechenmittel 15 zu berechnen.
  • Zweites Ausführungsbeispiel
  • Ein Beispiel für die Fahrzeugsteuerung mit Totzeit ist die im folgenden beschriebene Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuerung. Bei einem Mehrzylindermotor kann eine exakte Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Regelung erreicht werden, wenn für jeden Zylinder ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor verwendet wird. Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensoren sind jedoch teuer, so dass in der Praxis ein einziger Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor zur Steuerung an der Stelle installiert wird, an der die Verbrennungsgase aller Zylinder zusammenkommen. In diesem Fall gibt der Wert des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensors jedoch das Ergebnis des Gemischs der Verbrennungsgase aus Kraftstoffeinspritzung und Zündung in allen Zylindern wieder. Außerdem ist durch die Transportverzögerung im Verteiler und anderswo eine hohe Totzeit gegeben. Deshalb kann mit diesem Ausgabewert nicht für jeden Zylinder eine gesonderte Steuerung vorgenommen werden, es sei denn durch Verwendung von Schätzwerten von Beobachtern für jeden Zylinder. Das Problem bleibt bestehen, wenn von einem neuronalen Netz Schätzwerte für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis ausgegeben werden. Daher besteht bei den bekannten Luft/Kraftstoff-Steuerungen, die ein neuronales Netz verwenden, das Problem, dass die Schätzwerte deutlich abweichen und sich die Steuerleistung in dem durch rasches Öffnen der Drosselklappe bedingten Übergangszustand verschlechtert. Folgende erfindungsgemäße Konfiguration kann die Steuerleistung im Übergangszustand verbessern:
  • 2 ist ein Blockdiagramm eines zweiten Ausführungsbeispiels der Erfindung. Das Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem dieses Ausführungsbeispiels hat bei einem Verbrennungsmotor 26 folgende Grundkomponenten.
  • Eine Zustandserfassungssensorgruppe 21, die den Betriebszustand der Verbrennungsmaschine 26 erfasst.
  • Eine Luftmengenerfassungssensorgruppe 22, die die angesaugte Luftmenge erfasst.
  • Einen Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23, der das Luft/Kraftstoff-Verhältnis im Verbrennungsgas des Motors 26 erfasst.
  • Ein Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25, das die Kraftstoff-Grundeinspritzmenge auf der Grundlage der Ausgabe der obengenannten Sensorgruppen und einer vorgegebenen Datengruppe 24 berechnet.
  • Das Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem hat außerdem folgende Komponenten.
  • Ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Speichermittel 27, das die von dem Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23 früher erfassten Daten speichert und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neuesten n Abtastwerte aktualisiert.
  • Ein Kraftstoffeinspritzmengenspeichermittel 28, das die früheren Daten der Kraftstoffmenge speichert, die in die einzelnen Zylinder eingespeist wurde, und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neuesten m Abtastwerte aktualisiert.
  • Ein Konvertierungsmittel 29, das jeden von den vorgenannten Sensorgruppen erfassten Wert und jeden in den genannten Speichermitteln gespeicherten Wert für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis und die Kraftstoffeinspritzmenge in Eingabedaten für ein neuronales Netz (im folgenden mit NN abgekürzt) konvertiert.
  • Ein rückkopplungsloses bzw. vorwärtsgerichtetes neuronales Rechenmittel 210, das die vom Konvertierungsmittel 29 bereitgestellten Eingabedaten liest und als vorab trainiertes NN in Echtzeit die neuronale Berechnung durchführt, um zum Zeitpunkt k einen Schätzwert A/FNN für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis A/F(k + n), das zum Zeitpunkt k + n erfasst wurde, auszugeben, wobei n die Zeitverzögerung zwischen der Kraftstoffeinspritzung zum Zeitpunkt k und der Erfassung zum Zeitpunkt k + n ist, die sich mit den Betriebsbedingungen ändert.
  • Ein Korrekturmengenberechnungsmittel 211, das die Kraftstoffeinspritz-Korrekturmenge auf der Grundlage der Ausgabe A/FNN des vorwärtsgerichteten neuronalen Rechenmittels 210 berechnet, um das Luft/Kraftstoff-Verhältnis A/F(k + n) auf den Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses zu bringen.
  • Ein Kraftstoffeinspritzmittel 212, das in den Motor 26 die Kraftstoffmenge einspritzt, die durch Addition der vom Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25 erhaltenen Grundeinspritzmenge und der vom Korrekturmengenberechnungsmittel 211 erhaltenen Einspritzkorrekturmenge erhalten wurde.
  • In der Zustandserfassungssensorgruppe 21, die den Betriebszustand des Motors erfasst, sind Kühlmitteltemperatursensoren und anderes enthalten. In der Luftmengenerfassungssensorgruppe 22, die die angesaugte Luftmenge erfasst, sind ein Motordrehzahlerfassungssensor, der die Motordrehzahl erfasst, und ein Saugrohrdrucksensor, der den Druck im Saugrohr erfasst, sowie ein Sensor, der die Luftmenge unmittelbar erfasst, enthalten.
  • Das vorgenannte NN bildet ein Motormodell ab, das die Menge des eingespritzten Kraftstoffs aufnimmt und Luft/Kraftstoff-Verhältnisse ausgibt. Die beim Lernen verwendeten Trainingsdaten sollten die Werte sein, die von dem Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor entsprechend dem zum Zeitpunkt k eingespritzten Kraftstoff erfasst wurden.
  • Die Hauptfaktoren für die Verzögerung (Totzeit) bis zur Erfassung des dem eingespritzten Kraftstoff entsprechenden Luft/Kraftstoff-Verhältnisses sind die Transportverzögerung im Auspuffkrümmer, die solange dauert, bis das Abgas sich von den Abgasventilen zum Luft/Kraftstoff-Gassensor bewegt hat, und die Erfassungsverzögerung im Sensor. Diese Verzögerungen werden besonders beeinflusst durch die Schwankungen der Motordrehzahl und des Ansaugkrümmerdrucks. Deshalb werden die Werte dieser Parameter ebenfalls in das NN eingegeben. Die beim Lernen verwendeten Trainingsdaten werden erhalten durch Verschieben der Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Daten um die von diesen Parametern abhängige Zeit. Ein Schätzwert für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis, das dem zum Zeitpunkt k eingespritzten Kraftstoff entspricht, kann zum Zeitpunkt k als Ausgabe des NN erhalten werden, das auf diese Weise gelernt hat.
  • Das vorwärtsgerichtete neuronale Rechenmittel 210 verwendet, wie oben beschrieben, durch Lernen erhaltene Konnektivitätskoeffizienten, so dass Schätzwerte für Luft/Kraftstoff-Verhältnisse, die Zeitverzögerungen (Totzeit) beinhalten, erhalten werden können. Durch Verwendung dieser Schätzwerte kann die vorliegende Erfindung daher die Steuerleistung im Übergangszustand verbessern, ohne dass ein komplexes Steuersystem für ein gesteuertes System mit Totzeit konstruiert werden müsste.
  • Die vorliegende Erfindung kann die Leistung der Luft/Kraftstoff-Steuerung außerdem durch folgende Konfiguration verbessern:
  • 3 zeigt ein Blockdiagramm eines anderen zweiten Ausführungsbeispiels der Erfindung. Dieses Ausführungsbeispiel des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystems hat
    eine Zustandserfassungssensorgruppe 21, die den Betriebszustand eines Verbrennungsmotors 26 erfasst,
    eine Luftmengenerfassungssensorgruppe 22, die die Ansaugluftmenge erfasst, einen Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23, der das Luft/Kraftstoff-Verhältnis im Verbrennungsgas des Motors 26 erfasst, und
    ein Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25, das die Kraftstoffeinspritzgrundmenge auf der Grundlage der Ausgabe der genannten Sensorgruppen und einer vorgegebenen Datengruppe 24 berechnet.
  • Außerdem hat das Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem:
    ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Speichermittel 27, das die zuletzt vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23 erfassten Daten speichert und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neuesten n Abtastwerte ersetzt,
    ein Kraftstoffeinspritzmengen-Speichermittel 28, das die letzten Daten der in die einzelnen Zylinder eingespritzten Kraftstoffmenge speichert und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neuesten m Abtastwerte ersetzt,
    ein Konvertierungsmittel 29, das jeden von den genannten Sensorgruppen erfassten Wert und jeden von den genannten Speichermitteln gespeicherten Wert für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis und die eingespritzte Kraftstoffmenge in Eingabedaten für ein neuronales Netz (kurz „NN") konvertiert,
    ein rückkopplungsloses bzw. vorwärtsgerichtetes neuronales Rechenmittel 210, das die vom Konvertierungsmittel 29 bereitgestellten Eingabedaten liest und als vorab trainiertes NN in Echtzeit die neuronale Berechnung ausführt, um einen Schätzwert A/FNN für das erfasste und mit Verzögerung variierende Luft/Kraftstoff-Verhältnis auszugeben,
    ein Korrekturmengenberechnungsmittel 211, das die Korrekturmenge für den eingespritzten Kraftstoff auf der Grundlage der Ausgabe des vorwärtsgerichteten neuronalen Rechenmittels 210 berechnet, um das erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis an den Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses A/FSolllwert anzugleichen,
    ein Kraftstoffeinspritzmittel 212, das in den Motor 26 die Kraftstoffmenge einspritzt, die durch Addition der vom Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25 erhaltenen Grundeinspritzmenge und der vom Korrekturmengenberechnungsmittel 211 erhaltenen Einspritzkorrekturmenge erhalten wurde, und
    ein Stellfaktoränderungsmittel 31, das den Stellfaktor des Korrekturmengenberechnungsmittels 211 in Abhängigkeit von der vom Kraftstoffeinspritzmittel 212 eingespritzten Kraftstoffmenge ändert.
  • Eine Methode der Stellfaktoränderung durch das Stellfaktoränderungsmittel 31 wird durch folgende Gleichung ausgedrückt: K ← Kc·Gf·(A/FNN – A/FSollwert)/A/FSollwert, (1)wobei K der geänderte Stellfaktor, Kc eine Konstante und Gf die eingespritzte Kraftstoffmenge ist. Alternativ dazu kann das Stellfaktoränderungsmittel 31 den Stellfaktor in Abhängigkeit vom Ansaugkrümmerdruck und/oder vom Drossel klappenwinkel ändern. Auf diese Weise kann das Stellfaktoränderungsmittel 31 den Stellfaktor in Abhängigkeit von den Betriebsbedingungen ändern, so dass die vorliegende Erfindung die Stabilität und die Ansprechbarkeit verbessern kann.
  • Die vorliegende Erfindung verbessert die Leistung der Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuerung außerdem durch folgende Konfiguration:
  • 4 ist ein Blockdiagramm eines weiteren zweiten Ausführungsbeispiels der vorliegenden Erfindung. Dieses Ausführungsbeispiel des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystems hat
    eine Zustandserfassungssensorgruppe 21, die den Betriebszustand eines Verbrennungsmotors 26 erfasst,
    eine Luftmengenerfassungssensorgruppe 22, die die Ansaugluftmenge erfasst, einen Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23, der das Luft/Kraftstoff-Verhältnis im Verbrennungsgas des Motors 26 erfasst, und
    ein Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25, das die Kraftstoffeinspritzgrundmenge auf der Grundlage der Ausgabe der genannten Sensorgruppen und einer vorgegebenen Datengruppe 24 berechnet.
  • Außerdem besitzt das Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem:
    ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Speichermittel 27, das die letzten vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23 erfassten Daten speichert und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neuesten n Abtastwerte ersetzt,
    ein Kraftstoffeinspritzmengen-Speichermittel 28, das die letzten Daten der in die einzelnen Zylinder eingespritzten Kraftstoffmenge speichert und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neuesten m Abtastwerte ersetzt,
    ein Konvertierungsmittel 29, das jeden von den genannten Sensorgruppen erfassten Wert und jeden vom genannten Speichermittel gespeicherten Wert für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis und die Kraftstoffeinspritzmenge in Eingabedaten für ein neuronales Netz (kurz „NN") konvertiert,
    ein vorwärtsgerichtetes neuronales Rechenmittel 210, das die vom Konvertierungsmittel 29 bereitgestellten Eingabedaten liest und als vorab trainiertes NN in Echtzeit die neuronale Berechnung ausführt, um einen Schätzwert A/FNN für das erfasste, mit Verzögerung variierende Luft/Kraftstoff-Verhältnis auszugeben,
    ein Korrekturmengenberechnungsmittel 41, das die Kraftstoffeinspritz-Korrekturmenge berechnet, um das erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis durch Regelungsausgleich der Abweichung (des Fehlers) e des Luft/Kraftstoff-Schätzwertes A/FNN vom Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses und vorwärtsgerichtete Steuerung bzw. Optimalwertsteuerung unter Verwendung mehrerer Eingabewerte für das NN auf den Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses zu bringen,
    en Kraftstoffeinspritzmittel 212, das in den Motor 26 die Kraftstoffmenge einspritzt, die durch Addition der vom Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25 erhaltenen Grundeinspritzmenge und der vom Korrekturmengenberechnungsmittel 41 erhaltenen Korrektureinspritzmenge erhalten wurde, und
    ein Stellfaktoranpassungsmittel 42, das den Stellfaktor der Regelung und den Stellfaktor der Optimalwertsteuerung unter Verwendung der Konnektivitätskoeffizienten, der Ausgabe der Zwischenschicht und der Ausgabe der Ausgabeschicht des NN online anpasst.
  • Mittels des Korrekturmengenberechnungsmittels 41 und des Stellfaktoranpassungsmittels 42, die mit Regelung und Optimalwertsteuerung arbeiten, kann die vorliegende Erfindung die Kraftstoffeinspritzkorrekturmenge in Abhängigkeit von den Betriebsbedingungen erhalten und die Steuerleistung insbesondere im Übergangszustand verbessern. Das Korrekturmengenberechnungsmittel 41 und das Stellfaktoranpassungsmittel 42 werden im folgenden näher beschrieben.
  • Grundsätzlich ist ein Modell, das die Beziehung zwischen den Änderungen der Kraftstoffeinspritzmenge und des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses abbildet, ein Verzögerungssystem höherer Ordnung. Im vorliegenden Fall können das Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Speichermittel 27 und das Kraftstoffeinspritzmengen-Speichermittel 28 das nichtlineare Modell höherer Ordnung durch Einspeisung früherer Daten in das NN bilden.
  • 15 zeigt den Aufbau des NN aus drei Schichten, nämlich Eingabeschicht, Zwischenschicht und Ausgabeschicht, für einen Vierzylindermotor. In 15 ist k ein Wert, der in jedem Steuerzyklus aktualisiert wird, Gf die Menge des eingespritzten Kraftstoffs, Pb der Druck im Krümmer und A/F das Luft/Kraftstoff-Verhältnis.
  • Außerdem konstruiert das vorwärtsgerichtete neuronale Rechenmittel 210 die Struktur des NN, das Luft/Kraftstoff-Verhältnisse ausgibt, und das Stellfaktoranpassungsmittel 42 gewinnt auf der Grundlage der Konnektivitätskoeffizienten, der Ausgabewerte der Zwischenschicht und der Ausgabewerte der Ausgabeschicht des NN Parameter für das Motormodell, das die Beziehung zwischen Änderungen bei der Kraftstoffeinspritzmenge und Änderungen im Luft/Kraftstoff-Verhältnis wiedergibt. Dann berechnet das Stellfaktoranpassungsmittel 42 auf der Grundlage der Parameter den Stellfaktor. Auf diese Weise ergibt sich ein Steuersystem, das im Bereich des aktuellen Betriebspunkts stabil ist. Als Verfahren zur Berechnung des Stellfaktors kann ein System auf der Grundlage der Linearregelungstheorie entworfen, ein optimaler Regler konstruiert oder ein Polstellenzuweisungsverfahren verwendet werden.
  • Das trainierte NN von 15 kann als eine Art nichtlineare Funktion fNN betrachtet werden, die Luft/Kraftstoff-Verhältnisse A/FNN ausgibt. Beispielsweise wird A/FNN durch folgende Gleichung wiedergegeben, wenn die Speicherzahlen n und m n = 1 bzw. m = 2 sind: A/FNN = fNN(Gfk, Gfk-1, A/Fk, Pbk), (2)wobei Pbk als Störung betrachtet wird. Dann wird durch vollständige Ableitung von fNN folgende Eingabe/Ausgabe-Beziehung erhalten: ΔA/FNN = δfNN/δGfk·ΔGfk + δfNN/δGfk-1·ΔGfk-1 + δfNN/δA/Fk·ΔA/Fk = q·ΔGfk + q1 ·ΔGfk-1 + p1ΔA/Fk· (3)
  • Die Differentialquotienten q = δfNN/δGfk, q1 = δfNN/δGfk-1, p1 = δfNN/δA/Fk von (3) können wie folgt erhalten werden:
    Die Konnektivitätskoeffizienten zwischen der Eingabe- und der Zwischenschicht seien Wij, und die Konnektivitätskoeffizienten zwischen der Eingabe- und der Ausgabeschicht Wj. Die Eingabevariablen der Eingabeschicht seien Ii, und die Ausgabevariablen der Zwischenschicht seien Hj, und die Ausgabevariable der Ausgabeschicht sei y (= A/FNN). In diesem Beispiel ist I1 = Gfk, I2 = Gfk-1 und I3 = A/Fk· Daraus ergeben sich folgende Gleichungen: Hj = f(Uj), Uj = ΣWij·Ij – θj, y = fNN = ΣWj·Hj – θ, (4)wobei θj der Schwellenwert der Zwischenschicht und Θ der Schwellenwert der Ausgabeschicht ist. Die Funktion f ist eine sigmoide Funktion, die durch f(x) = 1/(1 + exp(–x)) gegeben ist. Die obigen partiellen Differentialquotienten q, q1, p1 werden dann durch folgende Gleichung erhalten: δfNN/δIj = Σ(δy/δHj)·(δHj/δUj)·(δUj/δIi) = ΣWj·Hj·(1-Hj)·Wij (5)
  • Die Gleichung (3) kann wie folgt diskretisiert werden.
  • z sei der Verschiebungsoperator, der für jede Zeitsequenz (ak) definiert ist durch ak+1 = z·ak, ak+2 = z2·ak, ak-1 = Z–1·ak·
  • Im Idealfall sei A/Fk+1 = A/FNN· Dann gilt ΔA/Fk+1 = q·Gfk + q1·ΔGfk-1 + p1·ΔA/Fk· d.h. z·ΔA/Fk = q·Gfk + q1·z–1·ΔGfk + p1·ΔA/Fk
  • Daher ist (z – p1)ΔA/Fk = (q + q1·z–1)·ΔGfk· ΔA/Fk = (q + q1·z–1)/(z – p1)·ΔGfk = (q·z + q1)/(Z2 – p1·z)·ΔGfk·
  • Wenn ΔA/Fk durch ΔA/F(z) und ΔGfk durch ΔGf(z) ausgedrückt wird, dann gilt ΔA/F(z) = (q·z + q1)/(z2 – p1·z)·ΔGf(z). (6)
  • Diese Gleichung zeigt, dass die Luft/Kraftstoff-Verhältnisse iterativ aus der eingespritzten Kraftstoffmenge entnommen werden. Der Stellfaktor K und die Korrekturmenge werden unter Verwendung dieser Gleichung berechnet.
  • Wir haben Pbk als Störung betrachtet. Jedoch handelt es sich um eine bekannte Störung, die in das NN eingegeben wird, so dass sie in die vorliegende Steuerung integriert werden kann. In diesem Fall wird die folgende Gleichung als Gleichung (6) aus der Gleichung (2) abgeleitet: ΔA/F(z) = (q·z + q1)/(Z2 – p1·z)·ΔGf(z) + r·z/(Z2 – p1·z)·ΔPb(z), (7) wobei r = δfNN/δPbk und ΔPb(z) = ΔPbk ist. Daher wird folgender Wert als Störungsausgleichsterm zur Korrekturmenge addiert: Δg(z) = –r·z/(q·z + q1)·ΔPb(z). (8)
  • Der Stellfaktor K wird aus den Parametern p, q, q1 berechnet, und die Kraftstoffeinspritzkorrekturmenge ΔGf(z) wird durch folgende Gleichung ausgedrückt: ΔGf(z) = K·(A/FNN – A/FSollwert) – r·z/(q·z + q1,)·ΔPb(z), (9)wobei A/FNN der Schätzwert für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis und A/FSollwert der Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses ist.
  • Obiges Verfahren lässt sich wie folgt zusammenfassen:
  • Die Parameter q, q1, p1, r werden nacheinander von dem vorwärtsgerichteten neuronalen Rechenmittel 210 und dem Stellfaktoranpassungsmittel 42 berechnet. Der Stellfaktor K, der das Steuersystem stabilisiert und von den Betriebsbedingungen abhängig ist, wird unter Verwendung der Parameter q, q1 und p1 berechnet. Die Kraftstoffeinspritzkorrekturmenge wird mit Gleichung (9) vom Korrekturmengenberechnungsmittel 211 berechnet.
  • Außerdem kann die vorliegende Erfindung die Leistung der Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuerung durch folgende Konfiguration verbessern:
  • 5 ist ein Blockdiagramm eines weiteren zweiten Ausführungsbeispiels der Erfindung. Dieses Ausführungsbeispiel des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystems hat
    eine Zustandserfassungssensorgruppe 21, die den Betriebszustand des Verbrennungsmotors 26 erfasst,
    eine Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Erfassungssensorgruppe 22, die die Ansaugluftmenge erfasst,
    einen Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23, der das Luft/Kraftstoff-Verhältnis im Abgas des Motors 26 erfasst, und
    ein Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25, das die Kraftstoffgrundeinspritzmenge auf der Grundlage der Ausgangssignale der genannten Sensorgruppen und einer Gruppe 24 mit vorgegebenen Daten berechnet.
  • Außerdem besitzt das Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem:
    ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Speichermittel 27, das die letzten vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23 erfassten Daten speichert und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neuesten n Abtastwerte ersetzt,
    ein Kraftstoffeinspritzmengen-Speichermittel 28, das die letzten Daten der in die einzelnen Zylinder eingespritzten Kraftstoffmenge speichert und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neuesten m Abtastwerte ersetzt,
    ein Konvertierungsmittel 29, das jeden von den genannten Sensorgruppen erfassten Wert und jeden von genannten Speichermitteln gespeicherten Wert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses und der Kraftstoffeinspritzmenge in Eingabedaten für ein neuronales Netz (kurz „NN") konvertiert,
    ein vorwärtsgerichtetes neuronales Rechenmittel 210, das die vom Konvertierungsmittel 29 bereitgestellten Eingabedaten liest und als vorab trainiertes NN in Echtzeit die neuronale Berechnung vornimmt, um einen Schätzwert für das erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis auszugeben, das mit einer Verzögerung variiert,
    ein Korrekturmengenberechnungsmittel 52, das die Kraftstoffeinspritzkorrekturmenge berechnet, um das erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis an den Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses anzugleichen, und zwar nach den Steuerregeln eines Steuersystems mit 2 Freiheitsgraden, das eine Regelung für die Abweichung (den Fehler) e des vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23 erfassten Luft/Kraftstoff-Verhältnisses vom Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses und
    eine vorwärtsgerichtete Steuerung bzw. Optimalwertsteuerung für den von einem Drosselklappenstellungssensor 51 erfassten Drosselklappenwinkel umfasst,
    ein Kraftstoffeinspritzmittel 212, das in den Motor 26 die Kraftstoffmenge einspritzt, die durch Addition der vom Korrekturmengenberechnungsmittel 52 erhaltenen Korrekturmenge und der vom Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25 erhaltenen Grundeinspritzmenge erhalten wurde, und
    ein Stellfaktoranpassungsmittel 42, das den Stellfaktor der Regelung und den Stellfaktor der vorwärtsgerichteten Steuerung unter Verwendung der Konnektivitätskoeffizienten sowie der Ausgabe der Zwischenschicht und der Ausgabeschicht des NN online anpasst.
  • Das Korrekturmengenberechnungsmittel 52 ist als Steuersystem mit 2 Freiheitsgraden gestaltet und besteht aus einer Regelung für die Abweichung e des vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23 gemessenen Luft/Kraftstoff-Verhältnisses vom Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses und einer vorwärtsgerichteten Steuerung für den vom Drosselklappenstellungssensor 51 erfassten Drosselklappenwinkel, um die Kraftstoffeinspritzkorrekturmenge zu berechnen. Auf diese Weise können die tatsächlichen Luft/Kraftstoff-Verhältnisse auch bei sich leicht verschlechternden Schätzwerten auf dem Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses gehalten werden.
  • Das Korrekturmengenberechnungsmittel 52 berechnet die Korrekturmenge ΔGf(z) beispielsweise nach folgender Gleichung: ΔGf(z) = K·(A/F(z) – A/FSollwert – r1·z/(q·z + q1)·Δθ(z), (10)wobei Δθ die Änderung des Drosselklappenwinkels, r1 der partielle Differentialquotient bezogen auf die Änderung des Drosselklappenwinkels ist, die durch die Gleichungen (4) und (5) gegeben ist.
  • Bei einem Steuersystem, das die Ausgabe eines NN in der beschriebenen Weise unmittelbar verwendet, werden die Eingabedaten irrelevant und damit die Ausgabe des NN absurd, wenn einer der Sensoren, die Daten in das NN einspeisen, ausgefallen ist oder wenn der sie verbindende Draht durchtrennt ist. Daher kann die vorliegende Erfindung dank des folgenden Mittels eine zu hohe Kraftstoffeinspritzung oder einen Stillstand des Motors verhindern.
  • 6 ist ein Blockdiagramm eines anderen zweiten Ausführungsbeispiels der Erfindung. Dieses Ausführungsbeispiel des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystems hat
    eine Zustandserfassungssensorgruppe 21, die den Betriebszustand des Verbrennungsmotors 26 erfasst,
    eine Luftmengenerfassungssensorgruppe 22, die die Ansaugluftmenge erfasst,
    einen Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23, der das Luft/Kraftstoff-Verhältnis im Abgas des Motors 26 erfasst, und
    ein Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25, das die Kraftstoffeinspritzgrundmenge auf der Grundlage der Ausgabe der genannten Sensorgruppen und
    einer Gruppe 24 von vorgegebenen Daten berechnet.
  • Ferner hat das Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem 27
    ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Speichermittel 27, das die vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23 zuletzt erfassten Daten speichert und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neuesten n Abtastwerte ersetzt,
    ein Kraftstoffeinspritzmengenspeichermittel 28, das die letzten Daten der in die einzelnen Zylinder eingespritzten Kraftstoffmenge speichert und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die jüngsten m Abtastwerte ersetzt,
    ein Konvertierungsmittel 29, das jeden von den genannten Sensorgruppen erfassten Wert und jeden von den genannten Speichermitteln gespeicherten Wert für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis und die Kraftstoffeinspritzmenge in Eingabedaten für ein neuronales Netz (kurz „NN") konvertiert,
    ein vorwärtsgerichtetes neuronales Rechenmittel 210, das die vom Konvertierungsmittel 29 gelieferten Eingabedaten liest und als trainiertes NN in Echtzeit die neuronale Berechnung vornimmt, um einen Schätzwert für das erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis, das mit einer Verzögerung variiert, auszugeben,
    ein Korrekturmengenberechnungsmittel 211, das die Kraftstoffeinspritzkorrekturmenge auf der Grundlage der Ausgabe des vorwärtsgerichteten neuronalen Rechenmittels 210 berechnet, um das erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis auf den Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses zu bringen,
    ein Kraftstoffeinspritzmittel 212, das in den Motor 26 die Kraftstoffmenge einspritzt, die durch Addition der vom Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25 erhaltenen Einspritzgrundmenge und der vom Korrekturmengenberechnungsmittel 211 erhaltenen Korrekturmenge erhalten wurde,
    ein Abweichungsberechnungsmittel 61, das die Abweichung des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Schätzwerts A/FNN des NN von dem vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23 erfassten Luft/Kraftstoff-Verhältnis berechnet,
    ein Fehlerbeurteilungsmittel 62, das feststellt, dass ein Fehler durch Ausfall eines Sensors oder Trennung einer Drahtverbindung aufgetreten ist, wenn der absolute Wert der Abweichung, der vom Abweichungsberechnungsmittel 61 ausgegeben worden ist, einen voreingestellten Wert übersteigt, und
    ein Korrekturstopsignalerzeugungsmittel 63, das ein Korrekturstopsignal an das Korrekturmengenberechnungsmittel 211 ausgibt, das dann die Korrekturmenge auf null setzt.
  • Das Fehlerbeurteilungsmittel 62 kann speziell dann feststellen, dass ein Fehler durch Ausfall mindestens eines Sensors, der das NN speist, oder Unterbrechung einer Drahtverbindung aufgetreten ist, wenn der absolute Werte der Abweichung, der vom Abweichungsberechnungsmittel 61 ausgegeben worden ist, größer 1 ist.
  • Alternativ dazu kann das Fehlerbeurteilungsmittel 62 feststellen, dass ein Fehler aufgetreten ist, wenn der absolute Werte der Abweichung, der vom Abweichungsberechnungsmittel 61 ausgegeben worden ist, T ms lang einen voreingestellten Wert übersteigt. Auf diese Weise kann die vorliegende Erfindung das Durchgehen und den Stillstand des Motors verhindern.
  • Außerdem ist es nötig, die Korrektur der Kraftstoffeinspritzung bei einer Kraftstoffunterbrechung zu beenden und nach Beendigung der Kraftstoffunterbrechung wieder aufzunehmen. Die vorliegende Erfindung erlaubt einen glatten Übergang zwischen diesen Zuständen durch die folgende Konfiguration:
  • 7 ist ein Blockdiagramm eines anderen zweiten Ausführungsbeispiels der Erfindung. Dieses Ausführungsbeispiel des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystems hat
    eine Zustandserfassungssensorgruppe 21, die den Betriebszustand des Verbrennungsmotors 26 erfasst,
    eine Luftmengenerfassungssensorgruppe 22, die die Ansaugluftmenge erfasst,
    einen Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23, der das Luft/Kraftstoff-Verhältnis im Abgas des Motors 26 erfasst,
    ein Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25, das die Kraftstoffeinspritzgrundmenge auf der Grundlage der Ausgabe der genannten Sensorgruppen und
    einer Gruppe 24 vorgegebener Daten berechnet,
    ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Speichermittel 27, das die letzten vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23 erfassten Daten speichert und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neuesten n Abtastwerte ersetzt,
    ein Kraftstoffeinspritzmengenspeichermittel 28, das die letzten Daten der in die einzelnen Zylinder eingespritzten Kraftstoffmenge speichert und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neuesten m Abtastwerte ersetzt,
    ein Konvertierungsmittel 29, das jeden von den genannten Sensorgruppen erfassten Wert und jeden von den genannten Speichermitteln gespeicherten Wert für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis und die Kraftstoffeinspritzmenge in Eingabedaten für ein neuronales Netz (kurz „NN") konvertiert,
    ein vorwärtsgerichtetes neuronales Rechenmittel 210, das die vom Konvertierungsmittel 29 bereitgestellten Eingabedaten liest und als trainiertes NN in Echtzeit die neuronale Berechnung vornimmt, um einen Schätzwert für das erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis, das mit einer Verzögerung variiert, auszugeben,
    ein Korrekturmengenberechnungsmittel 211, das die Kraftstoffeinspritzkorrekturmenge auf der Grundlage der Ausgabe des vorwärtsgerichteten neuronalen Rechenmittels 210 berechnet, um das erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis auf den Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses zu bringen,
    ein Kraftstoffeinspritzmittel 212, das in den Motor 26 die Kraftstoffmenge einspritzt, die durch Addition der vom Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25 erhaltenen Grundeinspritzmenge und der vom Korrekturmengenberechnungsmittel 211 erhaltenen Korrektureinspritzmenge erhalten wurde,
    ein Kraftstoffunterbrechungszustand-Beurteilungsmittel 71, das feststellt, ob der aktuelle Betriebszustand der Kraftstoffunterbrechungszustand ist, und
    ein Korrekturmengenbeurteilungsmittel 72, das die Korrekturmenge auf null setzt, wenn das Beurteilungsergebnis des Kraftstoffunterbrechungszustand-Beurteilungsmittels 71 den Kraftstoffunterbrechungszustand anzeigt.
  • Wenn der Betriebszustand den Kraftstoffunterbrechungszustand wieder verlässt und das vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis unter einem voreingestellten Luft/Kraftstoff-Verhältnis liegt, setzt das Korrekturmengenbeurteilungsmittel 72 die Korrekturmenge auf den Ausgabepegel des Korrekturmengenberechnungsmittels 211. Beispielsweise setzt das Korrekturmengenberechnungsmittel 72 die Korrekturmenge auf den Ausgabepegel des Korrekturmengenberechnungsmittels 211, wenn der Betriebszustand den Kraftstoffunterbrechungszustand wieder verlässt und wenn das vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis zwischen zwei Sollwerten für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis liegt. Wenn der Sollwert für das Luft/Kraftstoff- Verhältnis beispielsweise das theoretisch optimale Luft/Kraftstoff-Verhältnis 14,7 ist, verwendet das Kraftstoffeinspritzmittel 212 die Ausgabe des Korrekturmengenberechnungsmittels 211. Auf diese Weise vermeidet die vorliegende Erfindung nutzlose Kraftstoffeinspritzungen und führt nach einer Kraftstoffunterbrechung reibungslos wieder die Korrektursteuerung aus.
  • Wenn die Abweichung (der Fehler) eines von einem NN ausgegebenen Schätzwertes für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis vom Sollwert für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis unmittelbar an das Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem rückgemeldet wird, entspricht das tatsächliche Luft/Kraftstoff-Verhältnis nicht immer dem Sollwert für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis, selbst wenn das geschätzte Luft/Kraftstoff-Verhältnis dem Sollwert entspricht. Das kommt vor, wenn das geschätzte Verhältnis einen kleinen systemabhängigen Fehler enthält. Deshalb sieht die vorliegende Erfindung folgende Konfiguration vor, um das tatsächliche Luft/Kraftstoff-Verhältnis auf den Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses zu bringen.
  • 8 ist ein Blockdiagramm eines weiteren zweiten Ausführungsbeispiels der Erfindung. Dieses Ausführungsbeispiel des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystems hat
    eine Zustandserfassungssensorgruppe 21, die den Betriebszustand des Verbrennungsmotors 26 erfasst,
    eine Luftmengenerfassungssensorgruppe 22, die die Ansaugluftmenge erfasst,
    einen Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23, der das Luft/Kraftstoff-Verhältnis im Abgas des Motors 26 erfasst,
    ein Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25, das die Kraftstoffeinspritzgrundmenge auf der Grundlage der Ausgabe der genannten Sensorgruppen und
    einer Gruppe 24 vorgegebener Daten berechnet,
    ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Speichermittel 27, das die letzten vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23 erfassten Daten speichert und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neuesten n Abtastwerte ersetzt,
    ein Kraftstoffeinspritzmengenspeichermittel 28, das die letzten Daten der in die einzelnen Zylinder eingespritzten Kraftstoffmenge speichert und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neuesten m Abtastwerte ersetzt,
    ein Konvertierungsmittel 29, das jeden von den genannten Sensorgruppen erfassten Wert und jeden von den genannten Speichermitteln gespeicherten Wert für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis und die eingespritzte Kraftstoffmenge in Eingabedaten für ein neuronales Netz (kurz „NN") konvertiert,
    ein vorwärtsgerichtetes neuronales Rechenmittel 210, das die vom Konvertierungsmittel 29 bereitgestellten Eingabedaten liest und als vorab trainiertes NN in Echtzeit die neuronale Berechnung durchführt, um einen Schätzwert für das erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis, das mit einer Verzögerung variiert, auszugeben,
    ein erstes Korrekturmengenberechnungsmittel 81, das die Kraftstoffeinspritzkorrekturmenge auf der Grundlage der Ausgabe des vorwärtsgerichteten neuronalen Rechenmittels 210 berechnet, um das erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis auf den Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses zu bringen,
    ein zweites Korrekturmengenberechnungsmittel 82, das die Kraftstoffeinspritzkorrekturmenge durch Rückmeldung der Abweichung (des Fehlers) der Ausgabe des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensors 23 vom Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses berechnet,
    ein Filterverarbeitungsmittel 83, das an den Ausgang des ersten Korrekturmengenberechnungsmittels 81 einen Hochpassfilter anlegt und an den Ausgang des zweiten Korrekturmengenberechnungsmittels 82 einen Tiefpassfilter anlegt, um die Summe der beiden Ergebnisse zur Kraftstoffeinspritzkorrekturmenge zu machen, und
    ein Kraftstoffeinspritzmittel 212, das in den Motor 26 die Kraftstoffmenge einspritzt, die durch Addition der vom Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25 erhaltenen Grundeinspritzmenge und der vom Filterverarbeitungsmittel 83 erhaltenen Korrekturmenge erhalten wurde.
  • ΔGf1 sei die Ausgabe des ersten Korrekturmengenberechnungsmittels 81, d.h. die durch Rückmeldung der vom NN ausgegebenen Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Schätzwerte erhaltene Korrekturmenge. ΔGf2 sei die Ausgabe des zweiten Korrekturmengenberechnungsmittels 82, d.h. die durch Rückmeldung der vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor erfassten Luft/Kraftstoff-Verhältnisse erhaltene Korrekturmenge. Dann führt das Filterverarbeitungsmittel 83 folgende Berechnung aus: ΔGf = (b – b·z–1)/(a + b + (a – b)·z–1)·ΔGf1 + (a + a·z–1)/(a + b + (a – b)·z–1)·ΔGf2, (11) wobei a und b Konstanten sind, die durch die Abtastperiode und die Grenzfrequenz bestimmt werden. Beispielsweise kann der Wert 0,1 Hz als Grenzfrequenz verwendet werden.
  • Mittels obiger Konfiguration nimmt das hier behandelte Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystems die Regelung des Luft/Kraftstoff-Sensors im stationären Zustand vor, und zwar unter Verwendung der Schätzwerte für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis im Übergangszustand. Folglich kommt das tatsächliche Luft/Kraftstoff-Verhältnis selbst dann auf den Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses, wenn die Schätzwerte einen systematischen Fehler enthält, so dass die vorliegende Erfindung die Steuerleistung sowohl im stationären Zustand als auch im Übergangszustand verbessert.
  • Daraufhin kann die Grenzfrequenz, statt einen festen Wert zu haben, in Abhängigkeit von den Betriebsbedingungen variiert werden. Beispielsweise kann die Grenzfrequenz auf einen niedrigen Wert eingestellt werden, wenn die Motordrehzahl niedrig ist, und auf einen hohen Wert, wenn die Motordrehzahl hoch ist. Außerdem kann die Grenzfrequenz für zwei Filter unterschiedlich sein. Jedoch sollte die Grenzfrequenz des Tiefpassfilters immer niedriger als oder gleich der Grenzfrequenz des Hochpassfilters eingestellt werden.
  • Es besteht das Problem, dass die vom NN ausgegebenen Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Schätzwerte durch individuelle Unterschiede bei Fahrzeugen und Sensoren von der Ausgabe des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensors abweichen. Deshalb revidiert die vorliegende Erfindung die Ausgabe des NN mittels folgender Konfiguration online:
  • 9 ist ein Blockdiagramm eines anderen zweiten Ausführungsbeispiels der Erfindung. Dieses Ausführungsbeispiel des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystems hat
    eine Zustandserfassungssensorgruppe 21, die den Betriebszustand des Verbrennungsmotors 26 erfasst,
    eine Luftmengenerfassungssensorgruppe 22, die die Ansaugluftmenge erfasst,
    einen Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23, der das Luft/Kraftstoff-Verhältnis im Abgas des Motors 26 erfasst,
    ein Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25, das die Kraftstoffeinspritzgrundmenge auf der Grundlage der Ausgabe der genannten Sensorgruppen und
    einer Gruppe 24 vorgegebener Daten berechnet,
    ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Speichermittel 27, das die letzten vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23 erfassten Daten speichert und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neuesten n Abtastwerte ersetzt,
    ein Kraftstoffeinspritzmengenspeichermittel 28, das die letzten Daten der in die einzelnen Zylinder eingespritzten Kraftstoffmenge speichert und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neuesten m Abtastwerte ersetzt,
    ein Konvertierungsmittel 29, das jeden von den genannten Sensorgruppen erfassten Wert und jeden vom genannten Speichermittel gespeicherten Wert für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis und die Kraftstoffeinspritzmenge in Eingabedaten für ein neuronales Netz (kurz „NN") konvertiert,
    ein vorwärtsgerichtetes neuronales Rechenmittel 210, das die vom Konvertierungsmittel 29 bereitgestellten Eingabedaten liest und als vorab trainiertes NN in Echtzeit die neuronale Berechnung ausführt, um einen Schätzwert A/FNN für das erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis auszugeben, das mit einer Verzögerung variiert,
    ein Fehlerberechnungsmittel 92, das die Abweichung (den Fehler) e des vom NN ausgegebenen Schätzwertes A/FNN für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis von dem vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23 erfassten Luft/Kraftstoff-Verhältnis berechnet,
    ein Beurteilungsmittel 91 für den stationären Zustand, das auf der Grundlage der letzten Aufzeichnung der Ausgabeänderungsrate eines der Sensoren oder des NN beurteilt, ob der Betriebszustand der stationäre Zustand ist,
    ein Schwellenwertrevidierungsmittel 93, das im Übergangszustand den Schwellenwert in der Ausgabeschicht eines vorwärtsgerichteten neuronalen Rechenmittels 210 auf der Grundlage der vom Abweichungsberechnungsmittel 92 erhaltenen Abweichung (des Fehlers) e revidiert,
    ein Korrekturmengenberechnungsmittel 211, das die Kraftstoffeinspritzkorrekturmenge auf der Grundlage der Ausgabe des vorwärtsgerichteten neuronalen Rechenmittels 210 berechnet, um das erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis auf den Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses zu bringen, und
    ein Kraftstoffeinspritzmittel 212, das in den Motor 26 die Kraftstoffmenge einspritzt, die durch Addition der vom Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25 erhaltenen Grundeinspritzmenge und der vom Korrekturmengenberechnungsmittel 211 erhaltenen Korrekturmenge erhalten wurde.
  • Beispielsweise stellt das Beurteilungsmittel 91 für den stationären Zustand fest, dass der Betriebszustand der stationäre Zustand ist, wenn der Durchschnitt der letzten vom NN ausgegebenen aufeinanderfolgenden k Absolutwerte der Ausgabeänderungsrate ΔA/FNN unter 0,1 liegt. Daraufhin können stattdessen die letzten aufeinanderfolgenden k Absolutwerte der Ausgabeänderungsrate eines der Sensoren verwendet werden. Alternativ dazu kann das Beurteilungsmittel 91 für den stationären Zustand feststellen, dass der Betriebszustand der stationäre Zustand ist, wenn die Absolutwerte der Ausgabeänderungsrate mehrerer Sensoren gleichzeitig unter einem voreingestellten Wert liegen.
  • Wird vom Beurteilungsmittel 91 für den stationären Zustand festgestellt, dass der Betriebszustand der stationäre Zustand ist, revidiert das Schwellenwertrevidierungsmittel 93 den Schwellenwert in der Ausgabeschicht des vorwärtsgerichteten neuronalen Rechenmittels 210 auf der Grundlage der Abweichung e eines Schätzwerts für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis von der Ausgabe des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensors. Wenn beispielsweise die Abweichung positiv ist, d.h. der Schätzwert für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis über dem erfassten Wert für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis liegt (magere Seite), wird der Schwellenwert der Ausgabeschicht heraufgesetzt, so dass der in die Funktion, beispielsweise eine sigmoide Tangentenfunktion, der Ausgabeschicht eingehende Wert kleiner ist. Auf diese Weise wird der vom NN ausgegebene Schätzwert für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis kleiner (fette Seite), und die Abweichung nimmt ab. Ist die Abweichung e dagegen negativ, wird der Schwellenwert der Ausgabeschicht herabgesetzt.
  • Folglich kann dieses Ausführungsbeispiel des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystems die durch Unterschiede bei einzelnen Fahrzeugen oder Sensoren oder gravierende Änderungen bedingte Abweichung der Schätzwerte für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis von der Ausgabe des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensors online revidieren.
  • Drittes Ausführungsbeispiel
  • Im folgenden wird eine Konfiguration beschrieben, die ohne den Einsatz eines Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensors eine gleichwertige Steuerungsleistung erbringt.
  • 10 ist ein Blockdiagramm eines dritten Ausführungsbeispiels der vorliegenden Erfindung. Dieses Ausführungsbeispiel des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystems hat
    eine Zustandserfassungssensorgruppe 21, die den Betriebszustand eines Verbrennungsmotors 26 erfasst,
    eine Luftmengenerfassungssensorgruppe 22, die die Luftansaugmenge erfasst,
    und
    ein Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25, das die Kraftstoffgrundeinspritzmenge auf der Grundlage der Ausgangssignale der genannten Sensorgruppen und einer Gruppe 24 vorgegebener Daten berechnet.
  • Außerdem hat das Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem:
    ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Schätzwert-Speichermittel 101, das die von einem neuronalen Netz (im folgenden mit „NN" abgekürzt) ausgegebenen Schätzwerte für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis speichert und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neuesten n Abtastwerte ersetzt,
    ein Kraftstoffeinspritzmengenspeichermittel 28, das die letzten Daten für die in die einzelnen Zylinder eingespritzte Kraftstoffmenge speichert und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neuesten m Abtastwerte ersetzt,
    ein Konvertierungsmittel 29, das jeden von den genannten Sensorgruppen erfassten Wert und jeden in den obengenannten Speichermitteln gespeicherten Wert für das geschätzte Luft/Kraftstoff-Verhältnis und für die eingespritzte Kraftstoffmenge in Eingabedaten für das NN konvertiert,
    ein neuronales Rechenmittel 102, das die vom Konvertierungsmittel 29 bereitgestellten Eingangsdaten liest und in Echtzeit die neuronale Berechnung des vorab trainierten NN ausführt, um einen Schätzwert für das tatsächliche Luft/Kraftstoff-Verhältnis, das sich mit Verzögerung ändert, auszugeben,
    ein Korrekturmengenberechnungsmittel 211, das die Korrekturmenge für den eingespritzten Kraftstoff auf der Grundlage der Ausgabe des vorwärtsgerichteten neuronalen Rechenmittels 210 berechnet, um das tatsächliche Luft/Kraftstoff-Verhältnis auf den Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses zu bringen,
    ein Kraftstoffeinspritzmittel 212, das in den Motor 26 die Kraftstoffmenge einspritzt, die erhalten wurde durch Addieren der vom Kraftstoffgrundeinspritzmengenberechnungsmittel 25 erhaltenen Grundeinspritzemenge und der vom Korrekturmengenberechnungsmittel 211 erhaltenen Korrektureinspritzmenge.
  • Das hier behandelte Ausführungsbeispiel der erfindungsgemäßen Luft/Kraftstoff-Steuerung kann durch obige Konfiguration ohne Einsatz eines Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensors Schätzwerte für das tatsächliche Luft/Kraftstoff-Verhältnis berechnen.
  • Viertes Ausführungsbeispiel
  • Die vorliegende Erfindung stellt noch eine andere Konfiguration der Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuerung zur Verfügung, die nachstehend beschrieben wird.
  • 11 ist ein Blockdiagramm, das ein viertes Ausführungsbeispiel der Erfindung zeigt. Dieses Ausführungsbeispiel der Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuerung weist auf:
    eine Zustandserfassungssensorgruppe 21, die den Betriebszustand eines Verbrennungsmotors 26 erfasst,
    eine Luftmengenerfassungssensorgruppe 22, die die Luftansaugmenge erfasst,
    einen Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23, der das Luft/Kraftstoff-Verhältnis im Abgas des Motors 26 erfasst, und
    ein Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25, das die Kraftstoffgrundeinspritzmenge auf der Grundlage der Ausgabe der genannten Sensorgruppen und
    einer Gruppe 24 vorgegebener Daten berechnet.
  • Die Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuerung hat außerdem
    ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Speichermittel 27, das die letzten vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23 erfassten Daten speichert und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neuesten n Abtastwerte ersetzt,
    ein Kraftstoffeinspritzmengenspeichermittel 28, das die letzten Daten der in die einzelnen Zylinder eingespritzten Kraftstoffmenge speichert und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neuesten m Abtastwerte ersetzt,
    ein Konvertierungsmittel 29, das jeden von den vorgenannten Sensorgruppen erfassten Wert, jeden Schätzwert für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis und jede Kraftstoffeinspritzmenge, die in den genannten Speichermitteln gespeichert sind, und einen Sollwert 112 für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis in Eingangsdaten für ein neuronales Netz (kurz NN) konvertiert,
    ein rückgekoppeltes (backward) neuronales Rechenmittel 111, das die vom Konvertierungsmittel 29 bereitgestellten Eingangsdaten liest und in Echtzeit die neuronale Berechnung des NN ausführt, um die Kraftstoffeinspritzkorrekturmenge auszugeben und so das erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis auf den Sollwert 112 zu bringen, und
    ein Kraftstoffeinspritzmittel 212, das in den Motor 26 die Kraftstoffmenge einspritzt, die erhalten wird durch Addieren der vom Kraftstoffgrundmengen-Berechnungsmittel 25 erhaltenen Grundeinspritzmenge und der vom rückgekoppelten neuronalen Rechenmittel 111 erhaltenen Korrekturmenge.
  • Durch obige Konfiguration macht das vorliegende Ausführungsbeispiel den Entwurf einer Steuerung unnötig und verringert dadurch die Anzahl der Mannstunden in der Entwicklung.
  • Bei direkter Berechnung der Korrekturmenge durch ein NN kann eine systematische Abweichung zwischen dem tatsächlichen Luft/Kraftstoff-Verhältnis und dem Sollwert für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis bleiben. Die vorliegende Erfindung löst dieses Problem durch die im folgenden dargestellte Konfiguration.
  • 12 ist ein Blockdiagramm, das ein weiteres viertes Ausführungsbeispiel der Erfindung zeigt. Dieses Ausführungsbeispiel der Erfindung hat
    eine Zustandserfassungssensorgruppe 21, die den Betriebszustand eines Verbrennungsmotors 26 erfasst,
    eine Luftmengenerfassungssensorgruppe 22, die die Luftansaugmenge erfasst,
    einen Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23, der das Luft/Kraftstoff-Verhältnis im Abgas des Motors 26 erfasst, und
    ein Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25, das die Kraftstoffgrundeinspritzmenge auf der Grundlage der Ausgangssignale der obengenannten Sensorgruppen und einer Gruppe 24 vorgegebener Daten berechnet.
  • Die Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuerung hat außerdem:
    ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Speichermittel 27, das die letzten vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23 erfassten Daten speichert und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neuesten n Abtastwerte ersetzt,
    ein Kraftstoffeinspritzmengen-Speichermittel 28, das die letzten Daten der in die einzelnen Zylinder eingespritzten Kraftstoffmenge speichert und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neuesten m Abtastwerte ersetzt,
    ein Konvertierungsmittel 29, das jeden von den vorgenannten Sensorgruppen erfassten Wert, jeden Schätzwert für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis und jeden Wert der Kraftstoffeinspritzmenge, die in den obigen Speichermitteln gespeichert sind, sowie einen Sollwert 112 für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis in Eingangsdaten für ein neuronales Netz (kurz „NN") konvertiert,
    ein rückgekoppeltes neuronales Rechenmittel 111, das die vom Konvertierungsmittel 29 bereitgestellten Eingangsdaten liest und in Echtzeit die neuronale Berechnung eines NN ausführt, um die Korrekturmenge für die Kraftstoffeinspritzung auszugeben und damit das erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis auf den Sollwert 112 für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis zu bringen,
    ein Kraftstoffeinspritzmittel 212, das in den Motor 26 die Kraftstoffmenge einspritzt, die erhalten wurde durch Addieren der vom Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25 erhaltenen Kraftstoffmenge und der vom rückgekoppelten neuronalen Rechenmittel 111 erhaltenen Korrekturmenge,
    ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Abweichungsberechnungsmittel 121, das die Abweichung des vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23 erfassten Luft/Kraftstoff-Verhältnisses vom Sollwert 112 des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses berechnet, ein Beurteilungsmittel 91 für den stationären Zustand, das auf der Grundlage der zurückliegenden Aufzeichnung der Änderungsrate der Ausgangssignale eines der Sensoren oder des NN beurteilt, ob der Betriebszustand der stationäre Zustand ist, und
    ein Koeffizientenrevidierungsmittel 122, das mittels obiger Abweichung die Konnektivitätskoeffizienten und die Schwellwerte des rückgekoppelten bzw. rückwärtsgerichteten neuronalen Rechenmittels 111 revidiert.
  • Durch obige Konfiguration kann das vorliegende Beispiel der Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuerung die Steuerung selbst dann, wenn eine systematische Abweichung zwischen dem tatsächlichen Luft/Kraftstoff-Verhältnis und dem Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses verbleibt, oder wenn die vom neuronalen Netz ausgegebene Korrekturmenge durch Unterschiede bei einzelnen Fahrzeugen und Sensoren oder durch größere Änderungen ungeeignet wird, online vornehmen.
  • Fünftes Ausführungsbeispiel
  • Um die Präzision der Steuerleistung von Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuerungen zu steigern, darf die Auswirkung der Tankentlüftungsmenge nicht außer Acht gelassen werden. Die Tankentlüftung bedeutet eine Störung für das System und kann mit normalen Mitteln nicht festgestellt werden. Es fragt sich, wie damit umgegangen werden soll. Daher stellt die vorliegende Erfindung die folgende Konfiguration der Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuerung zur Verfügung, um den Änderungsgrad der Entlüftungsmenge indirekt zu erfassen und die Kraftstoffeinspritzkorrekturmenge mit größerer Genauigkeit zu berechnen.
  • 13 ist ein Blockdiagramm, das ein fünftes Ausführungsbeispiel der Erfindung zeigt. Dieses Ausführungsbeispiel der Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuerung weist auf:
    eine Zustandserfassungssensorgruppe 21, die den Betriebszustand eines Verbrennungsmotors 26 erfasst,
    eine Luftmengenerfassungssensorgruppe 22, die die Ansaugluftmenge erfasst, einen Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23, der das Luft/Kraftstoff-Verhältnis im Abgas des Motors 26 erfasst,
    ein Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25, das auf der Grundlage der Ausgangssignale der vorgenannten Sensorgruppen und einer Gruppe 24 vorgegebener Daten die Kraftstoffgrundeinspritzmenge berechnet,
    ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Speichermittel 27, das die zuletzt vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23 erfassten Daten speichert und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neuesten n Abtastwerte ersetzt,
    ein Kraftstoffeinspritzmengenspeichermittel 28, das die Daten der zuletzt in die einzelnen Zylinder eingespritzten Kraftstoffmenge speichert und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neuesten m Abtastwerte ersetzt,
    ein Konvertierungsmittel 29, das jeden von den vorgenannten Sensorgruppen erfassten Wert, jeden Wert für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis und jede Kraftstoffeinspritzmenge, die in den obigen Speichermitteln gespeichert sind, in Eingangsdaten für ein neuronales Netz (kurz „NN") konvertiert,
    ein vorwärtsgerichtetes neuronales Rechenmittel 210, das die vom Konvertierungsmittel 29 bereitgestellten Eingangsdaten liest und in Echtzeit die neuronale Berechnung des trainierten NN ausführt, um einen Schätzwert A/FNN für das erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis auszugeben, das mit Verzögerung variiert.

  • ein Entlüftungsmengenschätzmittel 131, das die Zunahme der Entlüftungsmenge aus den zurückliegenden k Daten, die die Schätzwerte A/FNN und die erfassten Luft/Kraftstoff-Verhältnisse sind, die vom vorwärtsgerichteten neuronalen Rechenmittel 210 bzw. vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23 ausgegeben wurden,
    ein Korrekturmengenberechnungsmittel 132, das auf der Grundlage der Ausgabe des vorwärtsgerichteten neuronalen Rechenmittels 210 und der Ausgabe des Entlüftungsmengenschätzmittels 131 die Kraftstoffeinspritzkorrekturmenge berechnet, um das erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis auf den Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses zu bringen, und
    ein Kraftstoffeinspritzmittel 212, das in den Motor 26 die Kraftstoffmenge einspritzt, die erhalten wurde durch Addieren der vom Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25 erhaltenen Grundeinspritzmenge und der vom Korrekturmengenberechnungsmittel 132 erhaltenen Korrektureinspritzmenge.
  • Das Entlüftungsmengenschätzmittel 131 beurteilt, ob die Entlüftungsmenge zunimmt oder nicht und schätzt die Zunahme der Entlüftungsmenge aus den zurückliegenden k Daten ab, die das geschätzte Luft/Kraftstoff-Verhältnis A/FNN und das erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis sind, die vom vorwärtsgerichteten neuronalen Rechenmittel 210 bzw. vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23 ausgegeben wurden. Das Entlüftungsmengenabschätzmittel 131 stellt speziell fest, dass die Entlüftungsmenge zunimmt, wenn die geschätzten Luft/Kraftstoff-Verhältnisse sich bei den letzten k Abtastwerten nicht geändert haben, und wenn sich die erfassten Luft/Kraftstoff-Verhältnisse gleichzeitig gleichmäßig geändert haben. In diesem Fall ermittelt das Entlüftungsmengenabschätzmittel 131 indirekt die Zunahmerate der Entlüftungsmenge aus der Änderung der Werfe bei den letzten k Abtastwerten des erfassten Luft/Kraftstoff-Verhältnisses. Das Korrekturmengenberechnungsmittel 131 berechnet die Korrekturmenge für die Kraftstoffeinspritzung durch Addieren eines Terms, der die Korrekturmenge invers zur Zunahmerate der Entlüftungsmenge revidiert, zur Ausgabe des vorwärtsgerichteten neuronalen Rechenmittels 210. Durch obige Mittel und Konfiguration kann dieses Ausführungsbeispiel der Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuerung die Auswirkung der Tankentlüftung verringern, die für das System eine Störung darstellt.
  • Außerdem kann die nachstehende Konfiguration mit Hilfe eines neuronalen Netzes unmittelbar die Tankentlüftungsmenge berechnen.
  • 14 ist ein Blockdiagramm, das ein weiteres fünftes Ausführungsbeispiel der Erfindung zeigt. Dieses Ausführungsbeispiel der Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuerung weist auf:
    eine Zustandserfassungssensorgruppe 21, die den Betriebszustand eines Verbrennungsmotors 26 erfasst,
    eine Luftmengenerfassungssensorgruppe 22, die die Ansaugluftmenge erfasst, einen Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23, der das Luft/Kraftstoff-Verhältnis im Abgas des Motors 26 erfasst,
    ein Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25, das auf der Grundlage der Ausgangssignale obiger Sensorgruppen und einer Gruppe 24 vorgegebener Daten die Kraftstoffgrundeinspritzmenge berechnet,
    ein Ventilzustandserfassungsmittel 141, das den Zustand des Entlüftungsventils erfasst, das die Entlüftungsleitung öffnet und schließt,
    ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Speichermittel 27, das die zuletzt vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23 erfassten Daten speichert und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neuesten n Abtastwerte ersetzt,
    ein Speichermittel 28 für die eingespritzte Kraftstoffmenge, das die Daten der zuletzt in die einzelnen Zylinder eingespritzten Kraftstoffmenge speichert und die Speicherwerte in jedem Steuerzyklus durch die neusten m Abtastwerte ersetzt, ein Konvertierungsmittel 29, das jeden von den genannten Sensorgruppen erfassten Wert, den vom Ventilzustandserfassungsmittel 141 erfassten Ventilzustandswert und jeden in obigen Speichermitteln gespeicherten Wert für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis und die eingespritzte Kraftstoffmenge in Eingangsdaten für ein neuronales Netz (kurz „NN") konvertiert,
    ein Entlüftungsmengenberechnungsmittel 142, das die vom Konvertierungsmittel 29 ausgegebenen Werte liest und in Echtzeit die NN-Berechnung ausführt, um die Tankentlüftungsmenge auszugeben,
    ein Korrekturmengenberechnungsmittel 143, das auf der Grundlage des Ausgangssignals des Entlüftungsmengenberechnungsmittels 142 die Kraftstoffeinspritz-Korrekturmenge berechnet, um das erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis auf den Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses zu bringen, und
    ein Kraftstoffeinspritzmittel 212, das in den Motor 26 die Kraftstoffmenge einspritzt, die sich durch Addieren der vom Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25 erhaltenen Grundeinspritzmenge und der vom Korrekturmengenberechnungsmittel 143 erhaltenen Korrekturmenge ergibt.
  • Der vom Ventilzustandserfassungsmittel 141 erfasste Ventilzustandswert ist beispielsweise der Ventilöffnungsdauerbefehl. Außerdem ist die als Trainingsdaten für das NN verwendete Entlüftungsmenge die Differenz zwischen dem Ausgangssignal des NN, das in der Zeit, in der keine Entlüftung erfolgt, gelernt hat, und dem Ausgangssignal des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensors. Dann kann das NN lernen, wie sich die Entlüftungsmenge in Abhängigkeit von Umgebungsbedingungen ändert, indem die Ansauglufttemperatur und dergleichen zu den Eingangsdaten für das NN hinzugenommen werden. Durch Berichtigung der Korrekturmenge mittels der Entlüftungsmenge kann dieses Ausführungsbeispiel der Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuerung somit die Auswirkungen der Tankentlüftung verringern, die eine Störung für das System darstellt.
  • Sechstes Ausführungsbeispiel
  • Bei einem Mehrzylindermotor kann eine exakte Gemischregelung erreicht werden, wenn ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor, z.B. ein LAF-Sensor, für jeden Zylinder verwendet wird. Allerdings sind Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensoren teuer, so dass in der Praxis ein einziger Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor zur Steuerung an der Stelle eingebaut wird, an der die Abgase aller Zylinder zusammenkommen. In diesem Fall gibt der Wert des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensors jedoch das Ergebnis des Abgasgemischs wieder, das durch Kraftstoffeinspritzung und – verbrennung in allen Zylindern erhalten wurde. Daher kann mit diesem Ausgangswert keine gesonderte Steuerung für jeden einzelnen Zylinder vorgenommen werden, es sei denn, es werden Schätzwerte für jeden Zylinder durch Observer verwendet. Das Problem bleibt bestehen, wenn die Abschätzung des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses durch ein neuronales Netz vorgenommen wird. Daher gibt es bei der bekannten Luft/Kraftstoff-Steuerung unter Verwendung eines neuronalen Netzes das Problem, dass die Schätzwerte stark abweichend sind und die Steuerleistung im Übergangszustand, wie er beispielsweise durch rasches Öffnen des Drosselventils verursacht wird, sich verschlechtert. Jedoch kann die folgende erfindungsgemäße Konfiguration die Steuerleistung im Übergangszustand verbessern.
  • 18 zeigt ein Blockdiagramm eines sechsten Ausführungsbeispiels der Erfindung. Dieses Ausführungsbeispiel der Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuerung weist bei dem Verbrennungsmotor 26 folgende Grundkomponenten auf.
  • Einen Motordrehzahlerfassungssensor 182, der die Drehzahl des Verbrennungsmotors 26 erfasst.
  • Einen Ansaugkrümmerdrucksensor 183, der den Druck im Ansaugkrümmer erfasst.
  • Einen Drosselklappenstellungssensor 184, der die Stellung der Drosselklappe erfasst.
  • Einen Ansauglufttemperatursensor 185, der die Temperatur der Ansaugluft erfasst.
  • Einen Kühlmittel-Temperatursensor 186, der die Temperatur des Kühlmittels erfasst.
  • Ein Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25, das auf der Grundlage der Ausgangssignale obiger Sensoren und einer Gruppe vorgegebener Daten die Kraftstoff-Grundeinspritzmenge berechnet.
  • Außerdem weist die Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuerung folgende Komponenten auf.
  • Ein Abgasrückführungsmengen-Erfassungsmittel 181, das die Abgasrückführungsmenge erfasst.
  • Einen Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23, der das Luft/Kraftstoff-Verhältnis im Abgas des Motors 26 erfasst.
  • Ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Speichermittel 187, das die zuletzt vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23 erfassten Daten speichert und die Speicherwerte bei jedem Motorschritt (Umdrehung der Kurbelwelle um 180°) durch die neuesten n Abtastwerte ersetzt, wobei n die Anzahl der Zylinder angibt.
  • Ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Eingabe-Auswählmittel 188, das aus den im Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Speichermittel 187 gespeicherten Daten die Eingabedaten für ein neuronales Netz (kurz „NN") auswählt.
  • Ein Kraftstoffeinspritzmengenspeichermittel 28, das die Daten der zuletzt in die einzelnen Zylinder eingespritzten Kraftstoffmenge speichert und die Speicherwerte bei jedem Motortakt durch die neuesten n + 1 Abtastwerte ersetzt, wobei n die Anzahl der Zylinder angibt.
  • Ein Einspritzmengeneingabe-Auswählmittel 189, das aus den im Einspritzmengenspeichermittel 28 gespeicherten Daten die Eingabedaten für das NN auswählt:
    Ein Konvertierungsmittel 29, das jeden von den obigen Sensoren erfassten Wert, die Abgasrückführungsmenge, die vom Einspritzmengeneingabe-Auswählmittel 189 ausgewählten Einspritzmengen und die vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Eingabeauswählmittel 188 ausgewählten Luft/Kraftstoff-Verhältnisse in Eingabedaten für das NN konvertiert.
  • Ein neuronales Rechenmittel 18A, das die vom Konvertierungsmittel 29 bereitgestellten Eingabedaten liest und in Echtzeit die neuronale Berechnung des trai nierten NN ausführt, um ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis auszugeben, das der Wert einer internen Zustandsvariablen des Motors ist.
  • Ein Differentialquotienten-Erkennungsmittel 18B, das das vom neuronalen Rechenmittel 18A ausgegebene Luft/Kraftstoff-Verhältnis als Funktion fNN interner Zustandsvariabler ausdrückt, deren Werte die vom Konvertierungsmittel 29 erhaltenen Eingabedaten für das NN sind, und die Differentialquotienten der Funktion fNN auf der Grundlage der Konnektivitätskoeffizienten und der Zwischenschichtausgabe des neuronalen Rechenmittels 18A abschätzt.
  • Ein Korrekturmengenberechnungsmittel 18C, das die Kraftstoffeinspritzkorrekturmenge auf der Grundlage der Ausgabe des Differentialquotienten-Erkennungsmittels 18B berechnet, um das erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis auf den Zielwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses zu bringen.
  • Ein Kraftstoffeinspritzmittel 212, das in den Motor 26 die Kraftstoffmenge einspritzt, die durch Addieren der vom Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel erhaltenen Grundeinspritzmenge und des vom Korrekturmengenberechnungsmittel 18C erhaltenen Korrektureinspritzmenge erhalten wurde.
  • Grundsätzlich ist ein Modell, das die Beziehung zwischen Änderungen der Einspritzmenge und Änderungen des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses wiedergibt, ein Verzögerungssystem höherer Ordnung. Das hier besprochene Ausführungsbeispiel kann das nichtlineare Modell höherer Ordnung durch Eingabe der letzten Daten in das NN mittels des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Eingabeauswählmittels 188 und des Einspritzmengen-Eingabeauswählmittels 189 umsetzen, so dass die Exaktheit der Schätzwerte verbessert ist.
  • 15 zeigt die Struktur des aus drei Schichten – Eingabeschicht, Zwischenschicht und Ausgabeschicht – bestehenden NN für einen Vierzylindermotor. In 15 ist k eine ganze Zahl, die bei jedem Motorschritt (Kurbelwellenumdrehung von 180°) aktualisiert wird, Gf die Menge des eingespritzten Kraftstoffs, Pb der Druck im Krümmer, ne die Motordrehzahl, Θ der Drosselklappenwinkel, Ta die Temperatur der Ansaugluft, Tw die Temperatur des Kühlmittels, Abgasrückfüh rung (EGR) die Abgasrückführmenge, d.h. die Auslassventilöffnungszeit, und A/F das Luft/Kraftstoff-Verhältnis.
  • Das neuronale Rechenmittel 18A bildet das NN, das die in 15 angegebenen Luft/Kraftstoff-Verhältnisse ausgibt. Das Differentialquotientenerkennungsmittel 18B erkennt die Parameter des Motormodells auf der Grundlage der Konnektivitätskoeffizienten und der Ausgabe der Zwischenschicht des NN. Auf diese Weise kann das Differentialquotientenerkennungsmittel 18B das gesteuerte System online erkennen, das je nach den Betriebsbedingungen komplexe Veränderungen erfährt. Auf der Grundlage dieses Ergebnisses kann das Korrekturmengenberechnungsmittel 18C mittels der Theorie der linearen Regelung eine stabile Regelung um den aktuellen Betriebspunkt herum entwickeln. Die Methoden zur Entwicklung des Regelsystems sind flexibel, und die vorliegende Erfindung nutzt das Verfahren der Polzuordnung.
  • Das Verfahren zur Entwicklung des Regelsystems von der Identifizierung der Parameter bis zur Berechnung der Korrekturmenge für die Kraftstoffeinspritzung wird im folgenden näher beschrieben.
  • Das in 15 gezeigte NN kann als nichtlineare Funktion fNN angesehen werden, die entsprechend den Eingabedaten das Luft/Kraftstoff-Verhältnis A/FNN ausgibt. Wenn alle gespeicherten Daten verwendet werden, haben wir folgende Beziehung zwischen den Zustandsvariablen: A/Fk = fNN(Gfk, Gk-1, Gfk-2, Gfk-3, Gfk-4, A/Fk-1, A/Fk-2, A/Fk-3, A/Fk-4. Pbk-1, nek-1, θk-1, EGRk-1) (12)
  • Dabei wird A/Fk als A/FNN angenommen und Pbk-1, nek-1, θk-1, EGRk-1 werden als Störungen angesehen. Dann wird durch Gesamtdifferenzierung von fNN folgende Gleichung erhalten: FNN = ΔA/Fk = δfNN/δGk·ΔGfk + δfNN/δGfk-1ΔGfk-1 + δfNN/δGfk-2·ΔGfk-2 + δfNN/δGfk-3·ΔGfk-3 + δfNN/δGfk-4·Gfk-4 + δfNN/δA/Fk-1·ΔA/Fk-1 + δfNN/δA/Fk-2·ΔA/Fk-2 + δfNN/δA/Fk-3·ΔA/Fk-3 + δfN N/δA/Fk-4·ΔA/Fk-4 = q0·ΔGfk + q1 ΔGfk-1 + q2/δGfk-2·ΔGfk-2 + q3·ΔGfk-3 + q4·ΔGfk-4 + p1·ΔA/Fk-1 + p2·ΔA/Fk-2 + p3·ΔA/Fk-3 + p4·ΔA/Fk-4 (13)
  • Die Differentialquotienten qi = δfNN/δGfk-1 und pi = δfNN/δA/Fk-1 werden wie folgt erhalten.
  • Die Konnektivitätskoeffizienten zwischen der Eingabe- und der Zwischenschicht seien Wij und die Konnektivitätskoeffizienten zwischen der Zwischen- und der Ausgabeschicht seien Wj. Die Eingabevariablen für die Eingabeschicht seien Ii, die Ausgabevariablen der Zwischenschicht seien Hj, und die Ausgabevariable der Ausgabeschicht sei y (= A/FNN). Im Einzelfall ist I1 = Gfk, I2 = Gfk-1 usw. Dann erhält man folgende Gleichungen: Hj = f(Uj),Uj = ΣWij·Ij – θj, y = fNN = ΣWj·Hj – θ, (14)wobei θj und θ der Schwellenwert der Zwischenschicht bzw. der Ausgabeschicht sind. Die Funktion f ist eine sigmoide Funktion, die gegeben ist durch f(x) = 1/(1 + exp(–x)). Dann werden obige Partialdifterentialquotienten qi, pi durch folgende Gleichung erhalten: δfNN/δIi = Σ(δy/δHj)(δHj/δUj)(δUj/δIi) = ΣWj·Hj··(1 – Hj)·Wij. (15)
  • Gleichung (13) kann wie folgt diskretisiert werden: z sei der Verschiebungsoperator, der gegeben ist durch ak+1 = z·ak, ak+2 = z2·ak-1 = z–1 ak usw. Dann wird die Gleichung als Gleichung (6) zu folgender Gleichung (16) diskretisiert, wenn ΔA/Fk durch ΔA/F(z) gegeben ist und ΔGfk durch ΔGf(z) gegeben ist: ΔA/F(z) = (q0·z4 + q1·z3 + q2·z2 + q3·z + q4)/(z4 – p1·z3 – p2·z2 – p3·z – p4)·ΔGf(z) (16)
  • Diese Gleichung zeigt, dass das Luft/Kraftstoff-Verhältnis iterativ aus den eingespritzten Kraftstoffmengen identifiziert wird. Der Stellfaktor K und die Korrekturmenge werden mit dieser Gleichung errechnet.
  • Der Einfachheit halber werden im folgenden ein Verfahren zur Bestimmung des Stellfaktors K und der Einspritzkorrekturmenge für den Fall beschrieben, dass das Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Eingabeauswählmittel 188 und das Einspritzmengeneingabeauswählmittel 189 die Eingabeauswahl treffen, die ausdrücklich als Variable in folgender Gleichung (17) wiedergegeben ist, wobei nur ein Zylinder betrachtet wird. A/Fk = fNN(Gfk, Gfk-4 A/Fk-4, Pbk-1, nek-1, θk-1) (17)
  • In diesem Fall wird aus der Gleichung (13) FNN = ΔA/Fk = q0·ΔGfk + q4·ΔA/Fk + p4·ΔA/Fk-4 (18)
  • Für die 4-Schritt-Diskretisierung sei z der Verschiebungsoperator, der neu definiert ist durch ak+4 = z·ak, ak-4 = z–1·ak usw. Wenn ΔA/Fk gegeben ist durch ΔA/F(z) und ΔGfk durch ΔGf(z), erhalten wird entsprechend Gleichung (16) ΔA/F(z) = (q0·z + q4)/(z– p4)·ΔGf(z) (19)
  • Jetzt kann ein erweitertes System konstruiert werden, das die Zustandsvariablen X = (ΔA/F, A/F, ΔGf)T nutzt und durch folgende Gleichung gegeben ist: z·X(z) = P·X(z) + Q·z·ΔGf(z) (20),wobei
    Figure 00510001
  • Das Blockdiagramm dieses Systems ist in 17 wiedergegeben. Ein System, wie es in 19 wiedergegeben ist, wird dann wie folgt konstruiert, wobei der Stellfaktor K = (K1, K2, K3) verwendet wird: ΔGf(z) = g·R(z) – K·X(z), (21) wobei R der Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses ist und g der Stellfaktor von R.
  • Es gibt verschiedene Verfahren zur Festlegung des Stellfaktors K. Das vorliegende Ausführungsbeispiel verwendet das Verfahren der Zuordnung eines Pols bzw. einer Polstelle, d.h. es werden die charakteristischen Wurzeln der charakteristischen Gleichung (21) von beliebig gewählten Punkten innerhalb des Einheitskreises gezogen. Durch Substitution von ΔGf(z) in (20) durch (21) erhalten wir z·X(z) = (P – Q·K·z)·X(z) + Q·z·g·R(z).
  • Damit erhalten wir die folgende charakteristische Gleichung von (21), wobei I die Matrix mit 3 × 3 Einheiten ist:
    Figure 00520001
  • Diese Gleichung zeigt das Verhalten des geschlossenen Regelkreises von 19. α sei eine beliebige stabile Polstelle (Eigenwert), so dass |α| < 1. Dann lautet die charakteristische Gleichung f(λ) = (λ – α)3 = λ3 – 3α·λ2 + 3α2·λ2 + 3α2·λ – α3 (23)
  • Daher wird der Stellfaktor K = (K1, K2, K3) erhalten unter der Bedingung, dass die Gleichungen (22) und (23) identisch sind. Außerdem wird der Stellfaktor g von R in der Gleichung (21) erhalten unter der Bedingung, dass A/F zum Sollwert R wird. g = K2 (24)
  • Obiges Verfahren lässt sich wie folgt zusammenfassen.
  • Die Parameter q0, q4, p4, r werden in Abhängigkeit von den Betriebsbedingungen nacheinander von dem neuronalen Rechenmittel 18A und dem Differentialquotientenbestimmungsmittel 18B berechnet. Der Stellfaktor K, der das Steuersystem stabilisiert und von den Betriebsbedingungen abhängig ist, wird unter Ver wendung der Parameter q0, q4 und p4 und einer zugeordneten Polstelle vom Korrekturmengenberechnungsmittel 18C berechnet. Dann wird die Korrektureinspritzmenge nach Gleichung (21) vom Korrekturmengenberechnungsmittel 18C berechnet.
  • 20 ist ein Ablaufdiagramm, das den Regelablauf beim sechsten Ausführungsbeispiel des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Regelsystems darstellt. Die Schleife wird bei jedem Motorschritt wiederholt.
  • Zunächst werden im Schritt S21 die Ausgangswerte der einzelnen Sensoren und die Abgasrückführmenge gespeichert. Im Schritt S41 werden die vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor erfassten Werte gespeichert, um die Speicherwerte durch die neuesten n Daten zu ersetzen, wobei n die Anzahl der Zylinder ist. Im Schritt S42 werden unter den gespeicherten Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Werten diejenigen ausgewählt, die in das NN einzugeben sind. Im Schritt S22 wird die Grundeinspritzmenge durch Datenabtastung (map sampling) unter Verwendung der Sensorausgangssignale berechnet. Im Schritt S22A werden unter den im Schritt S29 gespeicherten Werten diejenigen ausgewählt, die in das NN einzugeben sind. Im Schritt S23 werden die in das NN einzugebenden Sensorausgangswerte ausgewählt. Im Schritt S24 erfolgt die neuronale Berechnung zur Ausgabe des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses. Im Schritt S25 werden unter Verwendung der Konnektivitätskoeffizienten und der im Schritt S24 erhaltenen Ausgabewerte der Zwischenschicht die Werte der Parameter des Motormodells berechnet. Im Schritt S26 wird unter Verwendung der im Schritt S25 berechneten Parameterwerte die Kraftstoffeinspritzkorrekturmenge berechnet, um das erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis auf den Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses zu bringen. Im Schritt S27 wird die Kraftstoffeinspritzmenge erhalten, indem die Korrekturmenge zur Grundeinspritzmenge addiert wird. Im Schritt S28 wird der Kraftstoff in den Motor eingespritzt. Im Schritt S29 wird die eingespritzte Kraftstoffmenge, die erhalten wurde durch Addieren der Korrekturmenge zur Grundeinspritzmenge, gespeichert, wobei die Speicherwerte durch die letzten n + 1 Werte aktualisiert werden, wobei n die Anzahl der Zylinder angibt. Im Schritt S210 wird festgestellt, ob der Motor zum Stillstand gekommen ist oder nicht. Ist der Motor nicht zum Stillstand gekommen, kehrt der Regelablauf zum Schritt S21 zurück, um die Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Regelung fortzusetzen.
  • Die neuronale Berechnung des NN besteht aus einer großen Zahl skalarer Produkte von zwei Vektoren, so dass es lange dauert, die Berechnung durch ein Rechenprogramm auszuführen. Bei zunehmender Motordrehzahl kann nämlich die Berechnung für die einzelnen Zylinder nicht mit der Drehzahl Schritt halten. Die vorliegende Erfindung löst dieses Problem durch die im folgenden beschriebene Konfiguration.
  • Siebtes Ausführungsbeispiel
  • 21 ist ein Blockdiagramm, das ein siebtes Ausführungsbeispiel der Erfindung darstellt. Im Korrekturmengenberechnungsmittel 18C wird die Formel zur Berechnung der Korrekturmenge diskretisiert durch die Periodeneinheit k multipliziert mit dem Motorschritt, wobei k kleiner als oder gleich der Anzahl der Zylinder ist. Dann schaltet ein Regelzyklusänderungsmittel 21A den Wert von k entsprechend der Motordrehzahl, und das Korrekturmengenberechnungsmittel 18C führt die neuronale Berechnung einmal alle k Motorschritte aus, um die Korrekturmenge zu berechnen. Dann aktualisiert ein Korrekturmengenaktualisierungsmittel 21B die Korrekturmenge einmal alle k Motorschritte, um in alle Zylinder unter Verwendung derselben aktualisierten Korrekturmenge Kraftstoff einzuspritzen.
  • Auf diese Weise kann dieses Ausführungsbeispiel des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Regelsystems durch obige Konfiguration einen optimalen Regelzyklus bereitstellen.
  • 22 ist ein Ablaufdiagramm zur Erläuterung des siebten Ausführungsbeispiels der Erfindung. Im Schritt S61 wird der Rechenzyklus für die Einspritzkorrekturmenge in Abhängigkeit von der Motordrehzahl auf das k-fache der Motorschritteinheit geschaltet, wobei k eine natürliche Zahl kleiner oder gleich der Zylinderzahl ist. Im Schritt S62 wird dann festgestellt, ob die Motorschrittzahl das im Schritt S61 festgelegte Vielfache von k ist.
  • Ist die aktuelle Motorschrittzahl ein Vielfaches von k, geht der Regelablauf zu Schritt S24 über, in dem die neuronale Berechnung erfolgt. Im Schritt S25 werden die Parameterwerte des Motormodells berechnet. Im Schritt S26 wird die Kraftstoffeinspritzkorrekturmenge berechnet. Im Schritt S63 wird die Kraftstoffeinspritzkorrekturmenge durch die im Schritt S26 berechnete Korrekturmenge aktualisiert.
  • Ist die aktuelle Motorschrittzahl kein Vielfaches von k, geht der Regelablauf zu Schritt S64 über, in dem die endgültige Einspritzmenge berechnet wird, und zwar unter Verwendung der Korrekturmenge, die unmittelbar zuvor, als die Motorschrittzahl ein Vielfaches von k war, berechnet wurde.
  • Bei einem 4-Zylinder-Motor wird k bei niedriger Motordrehzahl beispielsweise 1 gesetzt, so dass die neuronale Berechnung bei jedem Motorschritt vorgenommen, für jeden Zylinder eine Korrekturmenge berechnet und die Grundeinspritzmenge korrigiert werden. Mit zunehmender Motordrehzahl erhöht sich k, bis das Maximum von k = 4 erreicht ist. Wenn k = 4, wird die neuronale Berechnung einmal alle 4 Motorschritte für einen bestimmten Zylinder vorgenommen. Die Einspritzmenge für alle Zylinder wird unter Verwendung derselben, für diesen Zylinder durch neuronale Berechnung erhaltenen Korrekturmenge korrigiert.
  • Achtes Ausführungsbeispiel
  • Gilt die Anforderung, dass die Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Korrektur nur den normalen Betriebsbereich abdeckt, weil bei weit offener Drosselklappe keine Korrektur erfolgt, oder dass der Umfang des NN aus bestimmten Gründen, beispielsweise Rechenzeit, zu minimieren ist, stellt die vorliegende Erfindung folgende Konfiguration bereit.
  • 23 ist ein Blockdiagramm zur Darstellung eines achten Ausführungsbeispiels der Erfindung. Dieses Ausführungsbeispiel des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Regelsystems hat
    ein Betriebszustandsbeurteilungsmittel 231, das ausgehend von der Motordrehzahl, dem Druck im Ansaugkrümmer und der Kühlmitteltemperatur feststellt, ob die Betriebsbedingungen einem vorgegebenen Zustand entsprechen, und
    ein Korrekturtreigabemittel 232, das ein Freigabesignal für die Addition der vom Korrekturmengenberechnungsmittel 18C berechneten Korrekturmenge zur Grundeinspritzmenge abgibt.
  • 24 ist ein Ablaufdiagramm, das den Ablauf der Einspritzkorrekturmengenregelung beim achten Ausführungsbeispiel zeigt. Im Schritt S101 werden auf der Grundlage von Motordrehzahl, Druck im Ansaugkrümmer und Kühlmitteltemperatur die Betriebsbedingungen festgestellt. Im Schritt S102 wird festgestellt, ob die festgestellten Betriebsbedingungen in dem für die neuronale Berechnung vorgegebenen Bereich liegen. Liegen die Betriebsbedingungen im vorgegebenen Bereich, wird im Schritt S27 die Kraftstoffeinspritzmenge erhalten durch Addieren der im Schritt S27 berechneten Einspritzkorrekturmenge und der Grundeinspritzmenge. Wird festgestellt, dass die Betriebsbedingungen nicht im vorgegebenen Bereich der neuronalen Berechnung liegen, wird im Schritt S103 die Einspritzkorrekturmenge 0 gesetzt, und der Regelablauf wird mit Schritt S27 fortgesetzt.
  • Das hier beschriebene Ausführungsbeispiel des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Regelsystems kann die Korrekturregelung mit einer kleinen Konfiguration ohne Einsatz neuronaler Daten über den gesamten Betriebsbereich erreichen.
  • Neuntes Ausführungsbeispiel
  • Die Eigenschaften eines Motors ändern sich mit den Betriebsbedingungen, und seine Totzeit ist je nach seinen Betriebsbereichen unterschiedlich. Es gibt das Problem, dass die Steuerung in einem Betriebsbereich mit großer Totzeit abweicht, wenn der Stellfaktor vergrößert wird. Um eine stabile Regelung unter Einsatz einer einzigen Polstelle im gesamten Betriebsbereich zu erreichen, muss die zugeordnete Polstelle in diesem Fall so geändert werden, dass der Stellfaktor kleiner wird. Deshalb stellt die vorliegende Erfindung ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Regelsystem zur Verfügung, das eine exakte Regelung über den gesamten Betriebsbereich vornimmt, indem je nach Teilbetriebsbereichen eine optimale Polstelle (und damit der Stellfaktor) zugeordnet wird. Im folgenden wird die Konfiguration des Regelsystems beschrieben.
  • 25 ist ein Blockdiagramm, welches das hier beschriebene Ausführungsbeispiel darstellt. Gemäß 25 berechnet das Korrekturmengenberechnungsmittel 18C die Einspritzkorrekturmenge auf der Grundlage des Verfahrens der Zuord nung einer Polstelle unter Verwendung von Parametern, die durch das Differentialquotientenerkennungsmittel 18B erhalten wurden. Ein Polstellenberechnungsmittel 251 bestimmt die Polstelle in Abhängigkeit von den vom Motordrehzahlerfassungssensor 182, vom Ansaugkrümmerdrucksensor 183 etc. erfassten Werten.
  • 26 ist ein Ablaufdiagramm, welches den Regelablauf beim vorliegenden Ausführungsbeispiel darstellt. Die Polstellen werden vorab in Abhängigkeit von Motordrehzahl und Ansaugkrümmerdruck erfasst (mapped). Im Schritt S12A wird von der aktuellen Polstelle auf die Polstelle geschaltet, die der Motordrehzahl und dem Druck im Ansaugkrümmer entsprechen, die von den Sensoren erfasst wurden. Im Schritt S26 wird die Korrekturmenge unter Verwendung der umgeschalteten Polstelle berechnet.
  • Mit obiger Konfiguration kann das vorliegende Ausführungsbeispiel des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Regelsystems in Abhängigkeit von den Betriebsbereichen eine optimale Regelung vornehmen.
  • Zehntes Ausführungsbeispiel
  • Weil zwischen der Kraftstoffeinspritzung und der Erfassung des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses eine Totzeit liegt, entsprechen die vom NN ausgegebenen Schätzwerte für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis im Übergangszustand nicht genau dem tatsächlichen Luft/Kraftstoff-Verhältnis. Die vorliegende Erfindung verbessert somit die Exaktheit der neuronalen Schätzwerte durch Eingabe der Änderungsbeträge der von den Sensoren erfassten Werte.
  • 27 ist ein Blockdiagramm, das ein zehntes Ausführungsbeispiel der Erfindung darstellt. Dieses Ausführungsbeispiel des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystems hat
    einen Motordrehzahlerfassungssensor 182, der die Drehzahl eines Verbrennungsmotors 26 erfasst,
    einen Ansaugkrümmerdrucksensor 183, der den Druck im Ansaugkrümmer erfasst,
    einen Drosselklappenstellungssensor 184, der die Position der Drosselklappe erfasst,
    einen Ansauglufttemperatursensor 185, der die Temperatur der Ansaugluft erfasst,
    einen Kühlmitteltemperatursensor 186, der die Temperatur des Kühlmittels erfasst, und
    ein Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25, das die Kraftstoff-Grundeinspritzmenge auf der Grundlage der Ausgangssignale der genannten Sensoren und einer Gruppe vorgegebener Daten berechnet.
  • Ferner weist das Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem auf
    ein Abgasrückführungsmengenerfassungsmittel 181, das die Abgasrückführungsmenge (EGR-Menge) erfasst,
    ein Einspritzmengenerfassungsmittel 271, das die tatsächlich in die einzelnen Zylinder eingespritzte Kraftstoffmenge erfasst,
    einen Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor 23, der das Luft/Kraftstoff-Verhältnis im Abgas des Motors 26 erfasst,
    ein Datenspeichermittel 272, das die von den Sensoren erfassten Werte, die Abgasrückführungsmenge und die eingespritzte Kraftstoffmenge bei jedem Motorschritt (Kurbelwellenumdrehung um 180°) speichert und die Speicherwerte durch die neuesten Daten zu den Zeitpunkten k1 bis kn aktualisiert, wobei n die Anzahl der Zylinder ist,
    ein Konvertierungsmittel 29, das die vom Datenspeichermittel 272 gespeicherten Werte in Eingabedaten für das NN konvertiert,
    ein neuronales Rechenmittel 18A, das die vom Konvertierungsmittel 29 bereitgestellten Eingabedaten liest und in Echtzeit die neuronale Berechnung des traivierten NN ausführt, um einen Schätzwert für das erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis auszugeben, das ein Wert einer inneren Zustandsvariablen des Motors 26 ist,
    ein Korrekturmengenberechnungsmittel 273, das auf der Grundlage des Schätzwertes die Kraftstoffeinspritzkorrekturmenge berechnet, um das erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis auf den Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses zu bringen, und
    ein Kraftstoffeinspritzmittel 212, das in den Motor 26 die Kraftstoffmenge einspritzt, die durch Addieren der vom Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25 erhaltenen Einspritzgrundmenge und der vom Korrekturmengenberechnungsmittel 273 erhaltenen Einspritzkorrekturmenge erhalten wurde.
  • Das hier beschriebene Ausführungsbeispiel des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystems gibt zusätzlich die Änderungsbeträge, d.h. die Differentiale der von den Sensoren erfassten Werte, in die Eingabeschicht eines NN ein. Damit erhält das NN eine Erwartungsfunktion, so dass das Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem die Exaktheit der Schätzwerte eines Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystems mit Totzeiten verbessern kann.
  • Elftes Ausführungsbeispiel
  • Die bisher beschriebenen Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersysteme nutzen die Ausgangssignale von LAF-Sensoren zur Eingabe in das NN. Jedoch gibt es bei den derzeitigen Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystemen nur wenige Pkw mit LAF-Sensor, und viele der derzeitigen Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersysteme in Personenkraftwagen nutzen einen O2-Sensor, der die Sauerstoffkonzentration im Abgas misst. Jedoch ist die Ausgabe eines O2-Sensors zweiwertig, so dass das Luft/Kraftstoff-Verhältnis nicht linear erhalten werden kann. Folglich ist es bisher schwierig, ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem zu schaffen, das exakt auf einen Sollwert für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis reagiert. Deshalb gibt die vorliegende Erfindung ein NN vor, das vorab von einem Trainingssignal, das das Ausgangssignal eines LAF-Sensors ist, und von Eingabedaten, die vom O2-Sensor ausgegeben werden, lernt. Mittels dieses trainierten NN kann ein erfindungsgemäßes Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem bei Nutzung eines O2-Sensors anstelle eines LAF-Sensors das Luft/Kraftstoff-Verhältnis exakt steuern. Nachfolgend wird die Konfiguration eines solchen Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystems beschrieben.
  • 28 ist ein Blockdiagramm, das ein elftes Ausführungsbeispiel der Erfindung zeigt. Dieses Ausführungsbeispiel des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystems weist auf
    einen Motordrehzahlerfassungssensor 182, der die Drehzahl eines Verbrennungsmotors 26 erfasst,
    einen Ansaugkrümmerdrucksensor 183, der den Druck im Ansaugkrümmer erfasst,
    einen Drosselklappenstellungssensor 184, der die Stellung der Drosselklappe erfasst,
    einen Ansauglufttemperatursensor 185, der die Temperatur der Ansaugluft erfasst,
    einen Kühlmitteltemperatursensor 186, der die Temperatur des Kühlmittels erfasst, und
    ein Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25, das auf der Grundlage der Ausgangssignale obiger Sensoren und einer Gruppe vorgegebener Daten die Kraftstoffgrundeinspritzmenge berechnet.
  • Außerdem weist das Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem auf
    ein Abgasrückführmengenerfassungsmittel 181, das die Abgasrückführmenge erfasst,
    einen O2-Sensor 281, der die Sauerstoffkonzentration im Abgas erfasst,
    ein Sauerstoffkonzentration-Integrationsmittel 282, das das Ausgangssignal des O2-Sensors 281 integriert, um das Integral der Sauerstoffkonzentration zu berechnen,
    ein Sauerstoffkonzentration-Differenzierungsmittel 283, welches das Differential des Ausgangssignals des O2-Sensors 281 berechnet,
    ein Einspritzmengenerfassungsmittel 271, das die tatsächlich in die einzelnen Zylinder eingespritzte Kraftstoffmenge erfasst,
    ein Konvertierungsmittel 29, das die von den Sensoren erfassten Werte, die Abgasrückführmenge, die erfasste Kraftstoffeinspritzmenge, das Integral der Sauerstoffkonzentration und das Differential der Sauerstoffkonzentration in Eingabedaten für das NN konvertiert,
    ein neuronales Rechenmittel 18A, das die vom Konvertierungsmittel 29 bereitgestellten Eingabedaten liest und in Echtzeit die neuronale Berechnung des trainierten NN ausführt, um einen Schätzwert für tatsächliche Luft/Kraftstoff-Verhältnisse auszugeben, die Werte einer inneren Zustandsvariablen des Motors sind,
    ein Korrekturmengenberechnungsmittel 273, das auf der Grundlage des Schätzwerts die Kraftstoffeinspritz-Korrekturmenge berechnet, um das tatsächliche Luft/Kraftstoff-Verhältnis auf den Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses zu bringen, und
    ein Kraftstoffeinspritzmittel 212, das in den Motor 26 die Kraftstoffmenge einspritzt, die erhalten wurde durch Addieren der vom Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel 25 erhaltenen Kraftstoffgrundmenge und der vom Korrekturmengenberechnungsmittel 273 erhaltenen Korrektureinspritzmenge.
  • Dank obiger Konfiguration kann das vorliegende Ausführungsbeispiel des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystems das Luft/Kraftstoff-Verhältnis exakt steuern bzw. regeln, indem in Echtzeit ein auf dem Ausgangssignal des O2-Sensor basierender Schätzwert für das tatsächliche Luft/Kraftstoff-Verhältnis als Ausgabe des NN erhalten wird.
  • Auch wenn die vorliegende Erfindung anhand der bevorzugten Ausführungsbeispiele und unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen vollständig beschrieben worden ist, sei darauf hingewiesen, dass der Fachmann verschiedene Abwandlungsmöglichkeiten erkennen wird. Diese Abwandlungen sind als im Schutzumfang der in den anliegenden Ansprüchen definierten Erfindung enthalten anzusehen, sofern sie nicht davon abweichen.

Claims (10)

  1. Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem zur Steuerung des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses bei einem Verbrennungsmotor, wobei das System umfasst: eine Zustandserfassungssensorgruppe, die den Betriebszustand des Verbrennungsmotors erfasst; eine Luftmengenerfassungssensorgruppe, welche die Ansaugluftmenge erfasst; einen Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor, der das Luft/Kraftstoff-Verhältnis im Verbrennungsgas des Verbrennungsmotors erfasst; ein Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel, das die Grundeinspritzmenge von Kraftstoff auf der Grundlage der Ausgangsdaten der genannten Sensoren und einer festgelegten Datengruppe berechnet; ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Speichermittel, das frühere Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Daten speichert, die von dem Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor erfasst wurden, und die gespeicherten Daten in jedem Steuerzyklus durch die neuesten n Daten aktualisiert; ein Speichermittel für die eingespritzte Kraftstoffmenge, in dem Daten der früher in die einzelnen Zylinder des Verbrennungsmotors eingespritzten Kraftstoffmenge gespeichert werden und die gespeicherten Daten in jedem Steuerzyklus mit den neuesten m Daten aktualisiert werden; ein Konvertierungsmittel, das alle in den Speichermitteln gespeicherten Werte der von den Sensorgruppen erfassten Daten und alle Werte der Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Daten und der Kraftstoffeinspritzmengendaten in Eingabedaten für ein neuronales Netz konvertiert; ein rückkopplungsloses neuronales Rechenmittel, das die aus dem Konvertierungsmittel kommenden Eingabedaten für das neuronale Netz liest und in Echtzeit in dem zuvor trainierten neuronalen Netz eine neuronale Berechnung ausführt, um in der Zeit k einen Schätzwert A/FNN des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses A/F (k + n), das in der Zeit k + n erfasst wurde, auszugeben, wobei n die Zeitverzögerung zwischen der Kraftstoffeinspritzung und der Erfassung ihrer Auswirkung ist und sich mit den Betriebsbedingungen ändert; ein Kraftstoffeinspritz-Korrekturmittel, das entsprechend den Ausgabedaten des rückkopplungslosen neuronalen Rechenmittels einen Kraftstoffeinspritzmengenkorrekturwert berechnet; und ein Kraftstoffeinspritzmittel, das entsprechend der Kraftstoffmenge, die erhalten wird durch Addieren der Grundeinspritzmenge, die durch das Kraftstoffgrundmengenberechnungsmittel erhalten wurde, und der korrigierten Einspritzmenge, die durch das Kraftstoffeinspritzmengen-Korrekturmittel erhalten wurde, Kraftstoff in den Verbrennungsmotor einspritzt.
  2. Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem nach Anspruch 1, bei dem das Kraftstoffeinspritz-Korrekturmittel ein Korrekturmengenberechnungsmittel aufweist, das auf der Grundlage der Ausgabe A/FNN des rückkopplungslosen neuronalen Rechenmittels die Kraftstoffeinspritz-Korrekturmenge berechnet, um das Luft/Kraftstoff-Verhältnis A/F (k + n) an den Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses anzugleichen.
  3. Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem nach Anspruch 1, bei dem das Kraftstoffeinspritz-Korrekturmittel aufweist: ein Korrekturmengen-Berechnungsmittel, das auf der Grundlage der Ausgabe A/FNN des rückkopplungslosen neuronalen Rechenmittels die Kraftstoffeinspritz-Korrekturmenge berechnet, um das Luft/Kraftstoff-Verhältnis A/F (k + n) an den Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses anzugleichen, und ein Steuerstellfaktor-Änderungsmittel, das den Steuerstellfaktor des Korrekturmengen-Berechnungsmittels in Abhängigkeit von der von dem Kraftstoffeinspritzmittel eingespritzten Kraftstoffmenge ändert.
  4. Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem nach Anspruch 1, bei dem das Kraftstoffeinspritz-Korrekturmittel aufweist: ein Korrekturmengenberechnungsmittel, das die Kraftstoffeinspritz-Korrekturmenge berechnet, um das Luft/Kraftstoff-Verhältnis durch Rückkopplung einer Abweichung e des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Schätzwerts A/FNN, der eine Ausgabe des rückkopplungslosen neuronalen Rechenmittels ist, von dem Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses und durch Optimalwertsteuerung, die mindestens einen anderen Wert als das Luft/Kraftstoff-Verhältnis der Eingabeda ten für das neuronale Netz verwendet, an den Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses anzugleichen, und ein Stellfaktoranpassungsmittel, das den Stellfaktor der Rückkopplung und den Stellfaktor der Optimalwertsteuerung unter Nutzung von Konnektivitätskoeffizienten, Zwischenschicht-Ausgabedaten und Ausgabeschicht-Ausgabedaten des neuronalen Netzes, die in dem rückkopplungslosen neuronalen Rechenmittel verwendet werden, online anpasst.
  5. Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem nach Anspruch 1, außerdem aufweisend einen Drosselklappenstellungssensor zur Erfassung des Drosselklappenwinkels, wobei das Kraftstoffeinspritz-Korrekturmittel aufweist: ein Korrekturmengen-Berechnungsmittel, das die Kraftstoffeinspritz-Korrekturmenge berechnet, um das Luft/Kraftstoff-Verhältnis an den Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses anzugleichen, durch eine Steuerregel für ein Steuersystem mit 2 Freiheitsgraden, bestehend aus einer Rückkopplungsschleife für eine Abweichung e des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses, das von dem Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor erfasst wurde, von dem Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses und durch Optimalwertsteuerung des Drosselklappenwinkels, der von dem Drosselklappenstellungssensor erfasst wurde, und ein Stellfaktoranpassungsmittel, das den Stellfaktor der Rückkopplung und den Stellfaktor der Optimalwertsteuerung unter Nutzung von Konnektivitätskoeffizienten, Zwischenschicht-Ausgabedaten und Ausgabeschicht-Ausgabedaten des neuronalen Netzes, die in dem rückkopplungslosen neuronalen Rechenmittel verwendet werden, online anpasst.
  6. Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem nach Anspruch 1, bei dem das Kraftstoffeinspritzkorrekturmittel aufweist: ein Korrekturmengenberechnungsmittel, das die Kraftstoffeinspritz-Korrekturmenge auf der Grundlage des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Schätzwerts A/FNN des rückkopplungslosen neuronalen Rechenmittels berechnet, um das Luft/Kraftstoff-Verhältnis A/F (k + n) an den Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses anzugleichen; ein Abweichungsberechnungsmittel, das die Abweichung des vom neuronalen Netz ausgegebenen Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Schätzwerts A/FNN von dem vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor erfassten Luft/Kraftstoff-Verhältnis berechnet; ein Fehlerbeurteilungsmittel, das feststellt, dass durch Ausfall eines der Sensoren oder durch Unterbrechung einer Verdrahtung ein Fehler aufgetreten ist, wenn ein von dem Abweichungsberechnungsmittel berechneter absoluter Wert der Abweichung einen voreingestellten Wert überschreitet, und ein Korrekturstopsignalerzeugungsmittel, das ein Korrekturstopsignal an das Korrekturmengenberechnungsmittel ausgibt, wenn das Fehlerbeurteilungsmittel feststellt, dass der Fehler aufgetreten ist, wobei das Korrekturstopsignal die Korrektureinspritzmenge auf null setzt.
  7. Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem nach Anspruch 1, außerdem aufweisend ein Kraftstoffzufuhrunterbrechungszustand-Beurteilungsmittel, das beurteilt, ob der aktuelle Betriebszustand der Kraftstoffzufuhrunterbrechungszustand ist, wobei das Kraftstoffeinspritzkorrekturmittel aufweist: ein Korrekturmengenberechnungsmittel, das die Kraftstoffeinspritzkorrekturmenge auf der Grundlage des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Schätzwerts A/FNN des rückkopplungslosen neuronalen Rechenmittels berechnet, um das Luft/Kraftstoff-Verhältnis A/F (k + n) dem Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses anzugleichen, und ein Korrekturmengenbeurteilungsmittel, das die Korrektureinspritzmenge zwangsweise auf null setzt, wenn das Beurteilungsergebnis des Kraftstoffzufuhrunterbrechungszustand-Beurteilungsmittels den Kraftstoffzufuhrunterbrechungszustand feststellt und die Korrektureinspritzmenge auf den Ausgabewert des Korrekturmengenberechnungsmittels setzt, wenn der aktuelle Betriebszustand den Kraftstoffzufuhrunterbrechungszustand verlassen hat und wenn das Luft/Kraftstoff-Verhältnis unter dem. voreingestellten Wert für das Luft/Kraftstoff-Verhältnis liegt.
  8. Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem nach Anspruch 1, bei dem das Kraftstoffeinspritzkorrekturmittel aufweist: ein erstes Korrekturmengenberechnungsmittel, das auf der Grundlage der Ausgabedaten des rückkopplungslosen neuronalen Rechenmittels eine erste Kraftstoffeinspritzkorrekturmenge berechnet, um das Luft/Kraftstoff-Verhältnis an den Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses anzugleichen; ein zweites Korrekturmengenberechnungsmittel, das durch Rückführung einer Abweichung der Ausgabedaten des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensors vom Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses eine zweite Einspritzkorrekturmenge berechnet, und ein Filterverarbeitungsmittel, das einen Hochpassfilter auf die erste Einspritzkorrekturmenge, die von dem ersten Korrekturmengenberechnungsmittel berechnet wurde, anwendet und einen Tiefpassfilter auf die zweite Einspritzkorrekturmenge, die von dem zweiten Korrekturmengenberechnungsmittel berechnet wurde, anwendet, um die Kraftstoffeinspritzkorrekturmenge aus der Summe der zwei gefilterten Einspritzkorrekturmengen zu bilden.
  9. Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem nach Anspruch 1, bei dem das Kraftstoffeinspritzkorrekturmittel aufweist: ein Filterverarbeitungsmittel, das einen Hochpassfilter auf die Ausgabedaten des rückkopplungslosen neuronalen Berechnungsmittels anwendet und einen Tiefpassfilter auf die Ausgabedaten des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensormittels anwendet, um als Ausgabemenge die Summe der zwei gefilterten Ausgabedaten zu bilden, und ein Korrekturmengenberechnungsmittel, das die Kraftstoffeinspritzkorrekturmenge auf der Grundlage der Ausgabemenge des Filterverarbeitungsmittels berechnet, um das Luft/Kraftstoff-Verhältnis dem Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses anzugleichen.
  10. Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem nach Anspruch 1, bei dem das Kraftstoffeinspritzkorrekturmittel aufweist: ein Abweichungsberechnungsmittel, das die Abweichung e des Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Schätzwerts A/FNN des neuronalen Netzes von dem vom Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Sensor erfassten Luft/Kraftstoff-Verhältnis berechnet; ein Beurteilungsmittel für den stationären Zustand, das auf der Grundlage früherer Aufzeichnungen der Änderungsrate der Ausgabedaten von mindestens einem der Sensoren und der Ausgabedaten des neuronalen Netzes in dem rückkopplungslosen neuronalen Rechenmittel beurteilt, ob der aktuelle Betriebszustand der stationäre Zustand ist; ein Schwellenwertrevidierungsmittel, das im stationären Zustand einen Schwellenwert in der Ausgabeschicht des rückkopplungslosen neuronalen Rechenmit tels revidiert, um auf der Grundlage der durch das Abweichungsberechnungsmittel erhaltenen Abweichung e den Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Schätzwert dem erfassten Luft/Kraftstoff-Verhältnis anzugleichen; und ein Korrekturmengenberechnungsmittel, das auf der Grundlage der Ausgabedaten des rückkopplungslosen neuronalen Rechenmittels die Kraftstoffeinspritz-Korrekturmenge berechnet, um das erfasste Luft/Kraftstoff-Verhältnis dem Sollwert des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses anzugleichen.
DE69635429T 1995-01-27 1996-01-23 Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem Expired - Fee Related DE69635429T2 (de)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP1173895 1995-01-27
JP01173895A JP3301250B2 (ja) 1995-01-27 1995-01-27 空燃比制御装置
JP25598595A JP3508328B2 (ja) 1995-10-03 1995-10-03 空燃比制御装置
JP25598595 1995-10-03

Publications (2)

Publication Number Publication Date
DE69635429D1 DE69635429D1 (de) 2005-12-22
DE69635429T2 true DE69635429T2 (de) 2006-08-03

Family

ID=26347246

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE69635429T Expired - Fee Related DE69635429T2 (de) 1995-01-27 1996-01-23 Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem

Country Status (5)

Country Link
US (1) US5657737A (de)
EP (1) EP0724073B1 (de)
KR (1) KR0160396B1 (de)
CA (1) CA2168059C (de)
DE (1) DE69635429T2 (de)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102020213839A1 (de) 2020-11-04 2022-05-05 Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung Verfahren und elektronisches Steuergerät zum Betreiben eines Verbrennungsmotors

Families Citing this family (42)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09202131A (ja) * 1996-01-24 1997-08-05 Fuji Heavy Ind Ltd フューエル臭の車室内侵入防止装置
US5915368A (en) * 1996-05-28 1999-06-29 Matsushita Electric Industrial Co, Ltd Air/fuel ratio control apparatus that uses a neural network
GB2315133A (en) * 1996-07-08 1998-01-21 Richard Nigel Bushell Control system for internal combustion engine
JP3610682B2 (ja) * 1996-07-24 2005-01-19 トヨタ自動車株式会社 内燃機関の蒸発燃料処理装置
JP3825845B2 (ja) * 1996-09-27 2006-09-27 ヤマハ発動機株式会社 進化的制御方式
US6032139A (en) * 1996-09-27 2000-02-29 Yamaha Hatsudoki Kabushiki Kaisha Electronic controller using genetic evolution techniques suitable for controlling a motor
DE19741973C1 (de) * 1997-09-23 1999-04-22 Daimler Chrysler Ag Verfahren zur Bestimmung der Rußkonzentration von selbstzündenden Brennkraftmaschinen
BR9812867A (pt) * 1997-10-07 2000-08-08 Siemens Ag Processo de dispositivo para monitorar um motor de combustão interna
JPH11231907A (ja) 1998-02-12 1999-08-27 Yamaha Motor Co Ltd 学習可能な制御ロジックを用いたフィードフォワード制御における予測学習方法
US6122589A (en) * 1998-04-09 2000-09-19 Yamah Hatsudoki Kabushiki Kaisha Fuel injection control system for engine
US6678640B2 (en) * 1998-06-10 2004-01-13 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Method and apparatus for parameter estimation, parameter estimation control and learning control
JP2000018105A (ja) * 1998-07-07 2000-01-18 Nissan Motor Co Ltd 内燃機関の制御装置
JP3773684B2 (ja) * 1999-02-09 2006-05-10 本田技研工業株式会社 内燃機関の空燃比制御装置
US6708681B2 (en) * 2000-07-07 2004-03-23 Unisia Jecs Corporation Method and device for feedback controlling air-fuel ratio of internal combustion engine
DE10113538B4 (de) * 2001-03-20 2012-03-01 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Regelvorrichtung und Regelverfahren
US6523531B1 (en) * 2001-12-03 2003-02-25 Ford Global Technologies, Inc. Feed forward method for canister purge compensation within engine air/fuel ratio control systems having fuel vapor recovery
ITTO20020143A1 (it) * 2002-02-19 2003-08-19 Fiat Ricerche Metodo e dispositivo di controllo dell'iniezione in un motore a combustione interna, in particolare un motore diesel provvisto di un impiant
US7181334B2 (en) * 2003-05-14 2007-02-20 General Motors Corporation Method and apparatus to diagnose intake airflow
FR2867519B1 (fr) * 2003-12-10 2008-02-22 Renault Sas Dispositif de pilotage de moteur comprenant un reseau de neurones
US7134429B2 (en) * 2004-03-05 2006-11-14 Robert Bosch Gmbh Method and device for controlling an internal combustion engine
FR2867232B1 (fr) * 2004-03-05 2006-05-05 Inst Francais Du Petrole Methode d'estimation de la richesse en carburant dans un cylindre d'un moteur a combustion
EP1640195A3 (de) * 2004-09-27 2007-02-07 Sanden Corporation Steuerungseinrichtung
DE102004057210B4 (de) * 2004-11-26 2011-12-22 Continental Automotive Gmbh Verfahren zur Regelung einer Tankentlüftung
FR2886346B1 (fr) 2005-05-30 2010-08-27 Inst Francais Du Petrole Methode d'estimation par un filtre de kalman etendu de la richesse dans un cylindre d'un moteur a combustion
FR2886345B1 (fr) 2005-05-30 2010-08-27 Inst Francais Du Petrole Methode d'estimation par un filtre non-lineaire adaptatif de la richesse dans un cylindre d'un moteur a combustion
US20110010075A1 (en) * 2009-07-10 2011-01-13 Noah Rogers Method, apparatus, and system to measure, record, and control exhaust products from an ice
JP5395698B2 (ja) * 2010-02-12 2014-01-22 本田技研工業株式会社 汎用型エンジンの空燃比制御装置
JP5624357B2 (ja) * 2010-04-30 2014-11-12 株式会社ニッキ 電子ガバナシステム及びその制御装置
JP5590132B2 (ja) * 2010-09-23 2014-09-17 トヨタ自動車株式会社 内燃機関の制御装置
US9015093B1 (en) 2010-10-26 2015-04-21 Michael Lamport Commons Intelligent control with hierarchical stacked neural networks
US8775341B1 (en) 2010-10-26 2014-07-08 Michael Lamport Commons Intelligent control with hierarchical stacked neural networks
JP4975158B2 (ja) * 2010-11-08 2012-07-11 本田技研工業株式会社 プラントの制御装置
JP5616274B2 (ja) * 2011-03-31 2014-10-29 本田技研工業株式会社 空燃比制御装置
DE102014202877A1 (de) * 2014-02-05 2015-08-06 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Modellierung eines Totzeitverhaltens
KR102406117B1 (ko) * 2016-12-14 2022-06-07 현대자동차 주식회사 연료 분사 제어 장치 및 방법
US10578040B2 (en) * 2017-09-15 2020-03-03 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Smoothed and regularized Fischer-Burmeister solver for embedded real-time constrained optimal control problems in automotive systems
JP6501018B1 (ja) * 2018-04-20 2019-04-17 トヨタ自動車株式会社 未燃燃料量の機械学習装置
JP6690757B1 (ja) * 2019-04-16 2020-04-28 トヨタ自動車株式会社 燃料蒸気排出防止システムの異常検出装置
US11459962B2 (en) * 2020-03-02 2022-10-04 Sparkcognitton, Inc. Electronic valve control
DE102020116488B3 (de) * 2020-06-23 2021-03-25 Iav Gmbh Ingenieurgesellschaft Auto Und Verkehr Verfahren zum Betreiben einer Brennkraftmaschine, Steuergerät und Brennkraftmaschine
US11815875B2 (en) * 2020-09-30 2023-11-14 Gm Global Technology Operations, Llc Methods, systems, and apparatuses of purge content estimation logic for improved fuel control
CN113464289B (zh) * 2021-06-21 2022-05-24 中国科学院数学与系统科学研究院 一种电喷发动机空燃比控制方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS63314339A (ja) * 1987-06-17 1988-12-22 Hitachi Ltd 空燃比制御装置
JPH0711256B2 (ja) * 1989-09-06 1995-02-08 本田技研工業株式会社 内燃エンジンの制御装置
JP2792633B2 (ja) * 1990-02-09 1998-09-03 株式会社日立製作所 制御装置
EP0553570B1 (de) * 1991-12-27 1998-04-22 Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha Verfahren zum Feststellen und Steuern des Luft/Kraftstoffverhältnisses in einer Brennkraftmaschine
US5477825A (en) * 1993-02-26 1995-12-26 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Driving power control apparatus for vehicle
US5535135A (en) * 1993-08-24 1996-07-09 Motorola, Inc. State estimator based exhaust gas chemistry measurement system and method
US5539635A (en) * 1994-07-19 1996-07-23 Larson, Jr.; Ernest J. Radio station program identifier and distribution system

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102020213839A1 (de) 2020-11-04 2022-05-05 Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung Verfahren und elektronisches Steuergerät zum Betreiben eines Verbrennungsmotors

Also Published As

Publication number Publication date
US5657737A (en) 1997-08-19
EP0724073A2 (de) 1996-07-31
EP0724073A3 (de) 1998-09-30
CA2168059A1 (en) 1996-07-28
CA2168059C (en) 1999-08-17
KR960029602A (ko) 1996-08-17
EP0724073B1 (de) 2005-11-16
DE69635429D1 (de) 2005-12-22
KR0160396B1 (ko) 1999-01-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE69635429T2 (de) Luft/Kraftstoff-Verhältnis-Steuersystem
EP0763167B1 (de) Verfahren zur steuerung/regelung von prozessen in einem kraftfahrzeug
DE3333392C2 (de)
DE10126580B4 (de) Vorrichtung und Verfahren zur Abgasrückführung
DE2602989C3 (de) Elektronisches Brennstoffeinspritzsystem für eine Brennkraftmaschine
DE19915047C2 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Regelung der Kraftstoffzufuhr eines Motors
DE4219791C2 (de) System zur Regelung der Aufladung einer Brennkraftmaschine
DE4429763B4 (de) Regelungsvorrichtung für einen Verbrennungsmotor
EP1715352B1 (de) Verfahren und vorrichtung zur fehlerdiagnose mechatronischer systeme
WO1989010472A1 (en) Process and device for adjusting a fuel tank ventilator valve
DE102020116488B3 (de) Verfahren zum Betreiben einer Brennkraftmaschine, Steuergerät und Brennkraftmaschine
DE102017217706A1 (de) Steuervorrichtung für Verbrennungsmotor
DE602004012501T2 (de) Vorrichtung zur Steuerung der Ansaugluftmenge einer Brennkraftmaschine
DE4207541A1 (de) System zur steuerung einer brennkraftmaschine
DE112015000425T5 (de) Modellbasierte Zylinderfüllungserfassung für eine Brennkraftmaschine
DE3605117A1 (de) Vorrichtung zur regelung der fahrzeuggeschwindigkeit
EP0936351B1 (de) Verfahren und Einrichtung zur Optimalwertsteuerung eines Regelgegenstandes mit lernfähiger Steuerlogik
DE10129314B4 (de) Motordrehzahlregelung
EP0347446B1 (de) Verfahren und einrichtung zur beeinflussung der luftzumessung bei einer brennkraftmaschine, insbesondere im leerlauf und schubbetrieb
DE4029537A1 (de) Verfahren und vorrichtung zur steuerung und/oder regelung einer betriebsgroesse einer brennkraftmaschine
EP1705356A2 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Steuerung einer Brennkraftmaschine
DE19813717C2 (de) Drosselklappensteuerungsvorrichtung und -verfahren
DE19723639B4 (de) Automobilaktuatorschnittstelle
DE19624121A1 (de) Leerlaufdrehzahl-Steuersystem und -verfahren für einen Dieselmotor
DE3605282A1 (de) Regelvorrichtung fuer brennkraftmaschinen

Legal Events

Date Code Title Description
8364 No opposition during term of opposition
8339 Ceased/non-payment of the annual fee