JP2000170592A - ソフト計算に基づくエンジンのインテリジェント制御システム - Google Patents

ソフト計算に基づくエンジンのインテリジェント制御システム

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JP2000170592A
JP2000170592A JP11301764A JP30176499A JP2000170592A JP 2000170592 A JP2000170592 A JP 2000170592A JP 11301764 A JP11301764 A JP 11301764A JP 30176499 A JP30176499 A JP 30176499A JP 2000170592 A JP2000170592 A JP 2000170592A
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control system
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control
control signal
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V Uliyanov Sergei
ヴイ．ウリヤノフ セルゲイ
Masashi Yamaguchi
昌志 山口
Shigeki Hashimoto
茂喜 橋本
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Yamaha Motor Co Ltd
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Abstract

(57)【要約】 【課題】制御精度に重大な損失なしに使用するセンサの
数を削減できる新規のＡＩ制御システムを提供する。 【解決手段】非線形プラントとして機関の制御に適した
削減制御システム記載される。削減制御システムは、最
適サンサーセットをもつ最適制御システムと比較して、
制御品質（精度）の有意な損失も無く、プラントを制御
するために減らしたセンサーセットを使用するように構
成される。制御システムは、最適セットにより供給され
た情報内容と比較して削減センサーセットにより供給さ
れた情報内容を計算する。制御システムは、また、プラ
ントのエントロピー産出レートとコントローラのエント
ロピ産出レートとの間の差を計算する。遺伝的オプティ
マイザが、減少コントローラでのファジー神経回路網を
同調するのに使用される。遺伝的オプティマイザのため
の適合関数は、センサ情報内容を最大化すると共にエン
トロピ産出での差を最小にすることにより削減制御シス
テムでの最適制御精度を提供する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、一般的にエンジン
制御システムに関し、より詳細には内燃機関用の電子制
御システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】出力を目標値から変位させる外乱力に拘
わらず、動的システムの出力を目標値に維持するため
に、フィードバック制御システムが広く使用されてい
る。例えば、サーモスタットで制御される家庭用暖房機
はフィードバック制御システムの一例である。サーモス
タットは連続的に屋内の空気温度を測定していて、温度
が最低目標温度を下回ると暖房機をオンに切り替える。
空気が、暖房機により最低目標温度を超えて暖められる
と、サーモスタットは暖房機をオフに切り替える。サー
モスタット−暖房機システムは、屋外温度の低下等の外
乱に拘わらずに屋内温度を一定値に維持する。類似タイ
プのフィードバック制御は多くの用途で使用されてい
る。フィードバック制御システムにおける中心構成要素
は、出力変数制御される制御対象、つまりプロセス「プ
ラント」として知られるものである。上記例では、プラ
ントは家屋であり、出力変数は屋内の空気温度であり、
外乱は家屋の壁を抜ける熱の流れである。プラントは制
御システムで制御される。上記例では、制御システムは
暖房機につながるサーモスタットである。屋内温度を維
持するためにサーモスタット−暖房機システムで使用す
るのは、単純なオン−オフ・フィードバック制御であ
る。モータの軸位置やモータ速度の制御システム等、多
くの制御環境では単純なオン−オフ・フィードバック制
御では不充分である。より先進的な制御システムは、比
例フィードバック制御、積分フィードバック制御、およ
び微分フィードバック制御の組合せに依存している。Ｐ
ＩＤ制御システムは、プラントの動的モデルをベースと
する線形制御システムである。古典制御システムでは、
線形動的モデルは、運動方程式 (dynamic equation)、
通常は、常微分方程式の形式で得られる。プラントは相
対的に線形で時間変動がなく、安定している、と仮定さ
れている、しかし、現実のプラントの多くは、時間変動
があり、きわめて非線形で、かつ不安定である。例え
ば、動的モデルは、よく知られていないかまたは変化す
る環境に依存するパラメータ（例えば、質量、インダク
タンス、空気力学的係数等）を含んでいるかもしれな
い。パラメータ変動が小さく動的モデルが安定な場合に
は、ＰＩＤ制御で充分であろう。しかし、パラメータ変
動が大きい場合、または動的モデルが不安定な場合に、
ＰＩＤ制御システムへ適応／インテリジェント（ＡＩ）
制御を追加するのが一般的である。ＡＩ制御システム
は、オプティマイザ（最適化器）、典型的には非線形オ
プティマイザを使用してＰＩＤコントローラの操作をプ
ログラム化し、それにより制御システムの全体操作を改
善する。ＡＩ制御システムの多くで使用されているオプ
ティマイザは、遺伝的アルゴリズム (genetic algorith
m) に依存している。１セットの入力および適合関数 (f
itness function) を使用して、遺伝的アルゴリズムは
進化のプロセスと同様な方法で働き、目標として最適な
解に到達する。この遺伝的アルゴリズムは（可能な解に
対応する）染色体の（複数）セットを生成し、適合関数
を使用してそれぞれの解を評価することにより、染色体
を選別する。適合関数は、適合尺度上でそれぞれの解が
占める位を決める。より良く適合する染色体は、適合尺
度上で高く位する解に対応する染色体である。あまり適
合しない染色体は、適合尺度上で低く位する解に対応す
る染色体である。より良く適合する染色体は保存され
（生残り）、あまり適合しない染色体は捨てられる（死
ぬ）。新たな染色体が、既存の染色体を置換えて創生さ
れる。新たな染色体は、既存の染色体を交配させること
により、そして突然変異を導入することにより創生され
る。ＰＩＤコントローラは線形伝達関数を持っているの
で、プラントに対する動作の線形化方程式に基づいてす
るようになされている。ＰＩＤコントローラをプログラ
ムするのに使用される先行技術の遺伝的アルゴリズム
は、普通は単純な適合関数を使用しているので、線形化
モデルで普通に見られる制御性の悪さの問題を解決しな
い。ほとんどのオプティマイザの場合、最適化の成功と
失敗は、結局のところ、評価（適合）関数の選択に依存
することが多い。非線形プラントの動作特性評価作業
は、一部は、一般的な解析方法がないという理由で困難
なことが多い。従来、非線形動作特性をもつプラントを
制御する場合にはプラントの確かな平衡点（複数）を見
つけることが一般的で、プラントの動作特性は平衡点近
くの近傍で線形化される。そして、制御は、平衡点近く
の擬似（線形化）動作特性を評価することに基づいて制
御が行われる。この技法は、不安定な、または持続的な
モデルで説明されるプラントに対しては、全く駄目では
ないにしても、うまく働かない。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、制御精度の
有意な損失もなく、使用センサ数を削減できる新規なＡ
Ｉ制御システムを提供することにより、これらの問題お
よび他の問題を解決する。この新規なＡＩ制御システム
は自己組織系 (self-organizing) であり、最少エント
ロピの物理法則と最大量のセンサ情報とに基づいてする
適合（評価）関数を使用する。この自己組織制御系は、
非線形で、不安定な、かつ持続的なモデルで説明される
複合プラントを制御するのに使用してもよい。この削減
制御システム (reduced control system) はセンサ数の
削減にも拘わらず、最適制御システムと比較して制御品
質（精度）の有意な損失も無くプラントを制御する、ス
マート・シミュレーション技法を使用するように構成さ
れる。一実施形態では、この削減制御システムが、遺伝
子アナライザ (genetic analyzer) により訓練されるニ
ューラル回路網 を備える。遺伝子アナライザは、エン
トロピ産出を最少化する一方で、情報量を最大化する適
合関数を使用する。
【０００４】
【課題を解決するための手段】一実施形態では、削減制
御システムが内燃機関に適用され、例えば酸素センサ等
の余分なセンサを使用しない制御を提供する。削減制御
システムは、削減センサーセットから削減制御信号を発
生する。削減制御システムは、最適化制御システムが発
生する制御信号を使用する遺伝子アナライザにより訓練
される。この最適化制御システムは、温度センサ、空気
流センサ、および酸素センサから得られたデータに基づ
いて最適制御信号を供給する。オフライン学習モードで
は、最適制御信号が（削減制御システムにより発生し
た）削減制御信号から差引かれ、情報計算器へ供給され
る。情報計算器は、情報基準を遺伝子アナライザへ供給
する。削減センサーセットからのデータはまた、エント
ロピに基づいて物理基準を計算するエントロピーモデル
へ供給される。物理基準も遺伝子アナライザへ供給され
る。遺伝子アナライザは情報基準と物理基準の両方を使
用して、削減制御システムのための訓練信号を発生す
る。
【０００５】一実施形態において削減制御システムは、
車両サスペンションに適用され、数を削減したセンサか
らのデータを使用してサスペンション系の制御を提供す
る。削減制御システムは、削減センサーセットから削減
制御信号を発生する。削減制御システムは、最適化制御
システムが発生する制御信号を使用する遺伝子アナライ
ザにより訓練される。最適化制御システムは、複数の角
度・位置センサから得られたデータに基づいて最適制御
信号を供給する。オフライン学習モードで、最適制御信
号は、（削減制御システムが発生する）削減制御信号か
ら差引かれて情報計算器へ供給される。一実施形態にお
いて、削減制御システムは、車両中心付近へ取付けた垂
直加速度計を使用する。情報計算器は、情報基準を遺伝
子アナライザへ供給する。削減センサーセットからのデ
ータもエントロピーモデルへ供給され、このモデルはエ
ントロピに基づいて物理基準を算出する。この物理基準
もまた、遺伝子アナライザへ供給される。遺伝子アナラ
イザは、情報基準と物理基準の両方を使用して、削減制
御システム用の訓練信号を発生する。
【０００６】一実施形態において、本発明は、プラント
のエントロピの時間微分 (dSu/dt)とコントローラから
プラントへ供給されるエントロピの時間微分 (dSc/dt)
との間のエントロピ産出差を得ることにより非線形対象
（プラント）を制御する方法を包含する。適合（評価）
関数としてエントロピ産出差を使用する遺伝的アルゴリ
ズムは、ＰＩＤコントローラのような低レベルコントロ
ーラのための制御ルールを進化させる。プラントの非線
形安定性特性は リヤプノフ (リヤプノフ) 関数を使用
して評価される。進化させられた制御ルールは、最適セ
ンサーシステムから入手可能な情報を、削減センサーシ
ステムから入手可能な情報と比較する情報関数を用いた
更なる進化を利用して修正してもよい。遺伝子アナライ
ザは、エントロピを最少化し、センサ情報内容を最大化
する。いくつかの実施形態では、遺伝的アルゴリズムに
よってコントローラの変数に対する制御ルールを進化さ
せるステップを、制御方法に含めることもできる。遺伝
的アルゴリズムでは、プラントのエントロピの時間微分
(dSu/dt) と、プラントへ供給されるエントロピの時間
微分 (dSc/dt) との間の差に基づいて適合関数が使用さ
れる。この変数は進化させられた制御ルールを使用して
修正してよい。
【０００７】別の実施形態において、本発明は、非線形
プラントを制御するように成されたＡＩ制御システムを
備える。このＡＩ制御システムは、プラントの非線形動
作方程式の熱力学モデルを使用するように構成されたシ
ミュレータを含む。熱力学モデルは、リヤプノフ関数
（Ｖ）に基づいてし、シミュレータは、プラントの状態
安定性のための制御を解析するのに関数Ｖを使用する。
ＡＩ制御システムは、そのプラントのエントロピの時間
微分 (dSu/dt) と、プラントを制御する低レベルコント
ローラによりプラントへ供給されるエントロピの時間微
分 (dSc/dt) との間のエントロピ産出差を算出する。エ
ントロピ産出差は、遺伝的アルゴリズムに使用されて、
エントロピ産出差が最小化される適応関数を得る。遺伝
的アルゴリズムは、学習過程を用いることによりファジ
ールールを決定するファジーロジック分類器 (fuzzy lo
gic classifier) へティーチング（教示）信号 (teachi
ng signal) を供給する。ファジーコントローラも、低
レベルコントローラの制御変数を取り定める制御ルール
を形成するように構成されている。一実施形態におい
て、低レベルコントローラは、ＰＩＤコントローラのよ
うな線形コントローラである。学習過程は、ファジール
ールのためのルックアップ・テーブルを形成するように
構成されたファジー神経回路網により実行してもよい。
【０００８】更に別の実施形態において、本発明は、制
御品質のための新規な物理的測定方法を含み、この測定
方法は最少の産出エントロピに基づいてする方法であ
り、最適制御システム設計で遺伝的アルゴリズムの適合
関数のために使用される。この方法は、制御システムに
おけるローカルエントロピーフィードバックループを提
供する。エントロピーフィードバックループは、プラン
トの安定性（リヤプノフ関数を使用して）とプラントの
制御性（制御システムの産出エントロピに基づいて）と
を関連させることにより最適制御構成設計のために提供
される。制御システムは、例えば、機械系、生物機械
系、ロボット、電気機械系など他の制御システムを含
め、あらゆる制御システムに適用可能である。ここに開
示する発明の利点と特徴は、後述する詳細な説明を以下
の図面に関連して読む場合に、この技術に精通した者に
容易に分かるであろう。
【０００９】 １．３ 前車輪８０２、８１２に対する座標（指標 ｎ：
ｉ が左、ｉｉが右）は、以下のように生成される。{1
f} をベクトル (0, b2n, 0) を通して移転させること
が、変換行列1f 3nT をもつ局所座標系 x3n, y3n, z3n
{3n} を作る。 １．４ 行列のあるものは、計算を簡単にするようにサ
ブ組立てされる。 ２． 局所座標系、及び座標 {r} または {1f} への関
係、の両方でのモデルの全ての構成要素の説明。 ２．１ 局所座標系における説明。 ２．２ 大域的参照座標系 {r} における説明。 この幾何学的関係で車輪を支持するリンク機構の故に、
ここで ζn は、 ζn = -γn -θn により置換えられ
る。 ２．３ 局所座標系 {1f} におけるスタビライザ結合点
の説明。 スタビライザは、車体に固定された局所座標系 {1f} で
の両アーム間の変位の差に、力が比例するばねとして働
く。 3. ＜車体＞、＜懸架装置＞、＜アーム＞、＜車輪＞、
及び＜スタビライザ＞に対する、運動エネルギー、位置
エネルギー、及び、消散関数。運動エネルギーとばねに
よるものを除く位置エネルギーは、不動の大域的座標
{r} を参照する変位に基づいて計算される。ばねによる
位置エネルギー及び消散関数は、各局所座標での動きに
基づいて計算される。 ＜車体＞ ここで 及び そして、従って ＜懸架装置＞ ここで ＜アーム＞ ここで そして 従って ＜車輪＞ ここで アームに対する方程式で、ｍan を ｍWn で、 ｅ1n を
ｅ3n で置換して、車輪のための方程式を次のように与
える： ＜スタビライザ＞ ここで 従って全運動エネルギーは： ここで これ以降、指標 'n' を持つ変数と定数は、ｎ＝ｉ，ｉ
ｉ での合計を必要とすることを明示／黙示にかかわら
ず意味する。全位置エネルギーは： ここで 4. ラグランジュ (Lagrange) の方程式 ラグランジュ (Lagrange) の方程式は次のように書かれ
る。 消散関数は次式で表される。 制約は、幾何学的制約、及び道路と車輪の接触点にベー
スを置く。幾何学的制約は、次のように表現される。 道路と車輪の接触点は次のように定義される。 ここで Rn(t) は、各車輪での道路入力である。微分
は： これらの制約の微分は、次のように書けるので それで、値 alnj は、以下のように得られる。 上記から、ラグランジュ (Lagrange) 方程式は次となる ここで （ラグランジュ (Lagrange) 方程式は）以下のように得
られる： 微分された制約から、次式が得られる。 そして 式 (200) の２階微分により次式が得られる： 及び 後のエントロピ生成計算のための式 (199) の補助微分
により、次式が得られる。 従って または、制約の第三方程式からづ式が得られる。 ５． シミュレーションの要約 ＊λ3n の符号は、モデルの動きから判断して改変され
る。 上式で、スタビライザの位置エネルギーは、スタビライ
ザの左と右の部分があるので、半分にされる。 ここで 初期条件は次式で表される。 ここで、lsn は懸架装置ばねの自由長であり、ls0n は
１ｇでの懸架装置ばねの初期たわみであり、lWn は車輪
のばね部品の自由長であり、そして、lW0n は１ｇでの
車輪ばねの初期たわみである。 IV. エントロピ生成のための方程式 （遺伝的アルゴリズムの適合関数での使用のための）最
小エントロピ生成は、次のように表現される： 他の実施形態 以上、本発明の特定の実施の形態について説明し例示し
てきたが、特許請求の範囲により定義される本発明の範
囲と精神から逸脱することなく、当業者によって種々変
更及び変化され得る。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来技術のＡＩ制御方法の例を示すブロック図
である。
【図２】本発明の一局面によるＡＩ制御方法の実施形態
を示すブロック図である。
【図３】最適制御システムのブロック図である。
【図４】削減制御システムのブロック図である。
【図５】エントロピーベースのソフト計算を使用する削
減制御システムの概略ブロック図である。
【図６】エントロピベースのソフト計算使用する、削減
制御システムの詳細ブロック図である。
【図７】ファジーコントローラのシステムブロック図で
ある。
【図８】図７に示すファジーコントローラの計算ブロッ
ク図である。
【図９】センサのある内燃ピストン機関の図である。
【図１０】図９に示す内燃ピストン機関を制御するため
の制御システムのブロック図である。
【図１１】自動車懸架装置系の半分の概略図である。
【図１２】図１１に示す自動車懸架装置系を制御するた
めの制御システムのブロック図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｆ０２Ｄ 45/00 ３７２ Ｆ０２Ｄ 45/00 ３７２Ｚ ３７６ ３７６Ｂ 41/34 41/34 Ｗ Ｇ０５Ｂ 13/02 Ｇ０５Ｂ 13/02 Ｎ Ｌ Ｚ

Claims (22)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】内燃機関を制御するための方法であって、
    第１の複数のセンサを使用することにより前記機関から
    の第１情報を測定するステップと、前記機関に対し目標
    の精度を提供するように構成されかつ第１制御信号を発
    生する第１の機関制御システムへ前記第１情報を供給す
    るステップと、前記第１の複数のセンサより少ないセン
    サを備えた第２の複数のセンサを使用して前記機関から
    の第２情報を測定するステップと、第２制御信号を発生
    する第２の機関制御システムへ前記第２情報を供給する
    ステップと、前記第１の機関制御信号及び前記第２の機
    関制御信号を使用して前記第２の機関制御システムを構
    成するステップとを含むことを特徴とする内燃機関の制
    御方法。
  2. 【請求項２】前記構成するステップが、物理的基準を生
    成するステップと情報基準を生成するステップとを含む
    請求項１に記載の方法。
  3. 【請求項３】前記第２制御システムにおいて、前記物理
    的基準が、前記機関の熱力学的特性に基づいてエントロ
    ピーモデルにより計算される請求項２に記載の方法。
  4. 【請求項４】前記第２の制御システムにおいて、前記物
    理的基準がエントロピーモデルにより計算される請求項
    ３に記載の方法。
  5. 【請求項５】前記第２制御システムが、前記第２制御シ
    ステムおよび前記機関においてエントロピー生成を減ら
    すようにされる請求項４に記載の方法。
  6. 【請求項６】前記熱力学モデルが機関の空気温度および
    機関の水温に基づく請求項５に記載の方法。
  7. 【請求項７】オプティマイザが、適合関数を有する遺伝
    的アルゴリズムを使用し、前記適合関数の一部がエント
    ロピーに基づく請求項２に記載の方法。
  8. 【請求項８】構成する前記ステップがさらに、エントロ
    ピーに基づく前記適合関数を有する遺伝的アルゴリズム
    へ、前記物理的基準と前記情報基準を提供するステップ
    を含んでいる請求項２に記載の方法。
  9. 【請求項９】前記構成するステップがさらに、前記第２
    制御システムにおいてファジー神経回路網へ訓練信号を
    提供するステップを含んでいる請求項２に記載の方法。
  10. 【請求項１０】前記第１の複数のセンサおよび前記第２
    の複数のセンサが、温度センサを備える請求項１に記載
    の方法。
  11. 【請求項１１】前記第１の複数のセンサが酸素センサを
    備える請求項１に記載の方法。
  12. 【請求項１２】ファジー神経回路網がオフラインモード
    で訓練される請求項１に記載の方法。
  13. 【請求項１３】機関を制御するように構成された制御装
    置であって、前記機関を測定する複数のセンサからの情
    報に基づいて機関制御信号を生成するための機関制御手
    段を備え、前記機関制御手段が、訓練信号を生成するた
    めにオプティマイザ手段により訓練され、前記オプティ
    マイザ手段が、前記制御信号と、最適制御手段により提
    供される最適制御信号とを使用して前記訓練信号を生成
    するようにしたことを特徴とする制御装置。
  14. 【請求項１４】機関を制御するようにされた制御システ
    ムであって、前記機関についての第１情報を測定するよ
    うに構成された複数の削減センサと、前記第１情報の少
    なくとも一部分を受取るように構成された第１の機関コ
    ントローラとを備え、前記第１の機関コントローラが第
    １制御信号を生成するように訓練され、前記第１の機関
    コントローラが、前記プラントのエントロピー生成を減
    らすために前記第１情報信号の前記少なくとも一部分の
    比較的多くを使用するように訓練されることを特徴とす
    る制御システム。
  15. 【請求項１５】前記第１の機関コントローラが、第１適
    合関数を有する遺伝的アナライザにより訓練されるよう
    構成されているファジー神経回路網を備え、前記第１適
    合関数が、前記第１制御信号と第２制御信号との間の相
    互情報を増加させるように構成されており、前記第２制
    御信号が、第２の複数のセンサから情報を受取るように
    構成された第２コントローラにより提供され、前記第２
    の複数のセンサが前記第１の複数のセンサより多い請求
    項１４に記載の装置。
  16. 【請求項１６】前記遺伝的アナライザがさらに、前記機
    関のエントロピー生成レートを減らるように構成された
    第２適合関数を備えている請求項１５に記載の装置。
  17. 【請求項１７】前記遺伝的アナライザが、前記ファジー
    神経回路網においてノード修正を実現するよう前記第２
    適合関数を使用するよう構成される請求項１６に記載の
    装置。
  18. 【請求項１８】前記第１の複数のセンサが温度センサを
    備えている請求項１５に記載の装置。
  19. 【請求項１９】前記第２の複数のセンサが酸素センサを
    備えている請求項１５に記載の装置。
  20. 【請求項２０】前記第１の複数のセンサが、水温セン
    サ、空気温度センサ、および空気流センサを備えている
    請求項１５に記載の装置。
  21. 【請求項２１】前記第２の複数のセンサが、水温セン
    サ、空気温度センサ、空気流センサ、および酸素センサ
    を備えている請求項１５に記載の装置。
  22. 【請求項２２】前記第１制御信号が、燃料インジェクタ
    を制御するように構成されたインジェクタ制御信号を含
    む請求項１５に記載の装置。
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Families Citing this family (93)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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
US6324529B1 (en) * 1996-09-27 2001-11-27 Yamaha Hatsudoki Kabushiki Kaisha Evolutionary controlling system
EP0967534B1 (en) * 1998-05-20 2004-01-07 Yamaha Hatsudoki Kabushiki Kaisha Online learning method
US6505475B1 (en) 1999-08-20 2003-01-14 Hudson Technologies Inc. Method and apparatus for measuring and improving efficiency in refrigeration systems
DE60031401D1 (de) * 2000-03-09 2006-11-30 St Microelectronics Srl Verfahren und hardware-architektur zur prozesssteuerung oder zur datenverarbeitung mittels quantumsoftdatenverarbeitung
US6728610B1 (en) 2000-04-27 2004-04-27 General Electric Co. Methods and systems for performing maintenance services on aircraft engines
CN101745910B (zh) * 2002-03-18 2014-11-05 索尼株式会社 移动设备及其控制方法
US8150510B2 (en) * 2002-04-15 2012-04-03 Imperception, Inc. Shock timing technology
US7216071B2 (en) * 2002-04-23 2007-05-08 United Technologies Corporation Hybrid gas turbine engine state variable model
US7035834B2 (en) * 2002-05-15 2006-04-25 Caterpillar Inc. Engine control system using a cascaded neural network
JP2004048303A (ja) * 2002-07-11 2004-02-12 Yamaha Marine Co Ltd 船舶の情報通信装置及び情報通信方法
JP4033294B2 (ja) * 2002-07-11 2008-01-16 ヤマハマリン株式会社 船舶のネットワークにおけるデータ通信方法
JP3967221B2 (ja) * 2002-07-22 2007-08-29 ヤマハマリン株式会社 船舶の推進制御装置
JP4127490B2 (ja) * 2002-07-22 2008-07-30 ヤマハマリン株式会社 船用エンジン始動装置
US6950712B2 (en) * 2002-07-30 2005-09-27 Yamaha Hatsudoki Kabushiki Kaisha System and method for nonlinear dynamic control based on soft computing with discrete constraints
US20040039555A1 (en) * 2002-07-30 2004-02-26 Ulyanov Sergei V. System and method for stochastic simulation of nonlinear dynamic systems with a high degree of freedom for soft computing applications
US8463441B2 (en) * 2002-12-09 2013-06-11 Hudson Technologies, Inc. Method and apparatus for optimizing refrigeration systems
KR101338012B1 (ko) 2002-12-09 2013-12-09 허드슨 테크놀로지스, 인코포레이티드 냉각 시스템 최적화 방법 및 장치
WO2005013019A2 (en) * 2003-07-25 2005-02-10 Yamaha Motor Co., Ltd Soft computing optimizer of intelligent control system structures
BR0303623A (pt) * 2003-09-11 2005-05-03 Univ Minas Gerais Processo e dispositivo baseado em sistemas inteligentes - inteligência artificial - redes neurais artificiais, para determinação e controle em tempo real de contaminantes em sistemas fìsicos e/ou quìmicos e/ou biológicos
US8027349B2 (en) 2003-09-25 2011-09-27 Roy-G-Biv Corporation Database event driven motion systems
US20060064503A1 (en) 2003-09-25 2006-03-23 Brown David W Data routing systems and methods
US7251638B2 (en) 2004-03-03 2007-07-31 Yamaha Hatsudoki Kabushiki Kaisha Intelligent robust control system for motorcycle using soft computing optimizer
US7415328B2 (en) * 2004-10-04 2008-08-19 United Technologies Corporation Hybrid model based fault detection and isolation system
US8000837B2 (en) * 2004-10-05 2011-08-16 J&L Group International, Llc Programmable load forming system, components thereof, and methods of use
US7743606B2 (en) * 2004-11-18 2010-06-29 Honeywell International Inc. Exhaust catalyst system
US7182075B2 (en) * 2004-12-07 2007-02-27 Honeywell International Inc. EGR system
US7275374B2 (en) * 2004-12-29 2007-10-02 Honeywell International Inc. Coordinated multivariable control of fuel and air in engines
US7591135B2 (en) * 2004-12-29 2009-09-22 Honeywell International Inc. Method and system for using a measure of fueling rate in the air side control of an engine
US7467614B2 (en) 2004-12-29 2008-12-23 Honeywell International Inc. Pedal position and/or pedal change rate for use in control of an engine
US7165399B2 (en) * 2004-12-29 2007-01-23 Honeywell International Inc. Method and system for using a measure of fueling rate in the air side control of an engine
US7328577B2 (en) 2004-12-29 2008-02-12 Honeywell International Inc. Multivariable control for an engine
US20060168945A1 (en) * 2005-02-02 2006-08-03 Honeywell International Inc. Aftertreatment for combustion engines
US20060224547A1 (en) * 2005-03-24 2006-10-05 Ulyanov Sergey V Efficient simulation system of quantum algorithm gates on classical computer based on fast algorithm
US7752840B2 (en) * 2005-03-24 2010-07-13 Honeywell International Inc. Engine exhaust heat exchanger
US20060218108A1 (en) * 2005-03-24 2006-09-28 Sergey Panfilov System for soft computing simulation
US7469177B2 (en) * 2005-06-17 2008-12-23 Honeywell International Inc. Distributed control architecture for powertrains
US20060293817A1 (en) * 2005-06-23 2006-12-28 Takahide Hagiwara Intelligent electronically-controlled suspension system based on soft computing optimizer
US7389773B2 (en) * 2005-08-18 2008-06-24 Honeywell International Inc. Emissions sensors for fuel control in engines
US7769474B2 (en) * 2005-09-20 2010-08-03 Honeywell International Inc. Method for soft-computing supervision of dynamical processes with multiple control objectives
US7155334B1 (en) 2005-09-29 2006-12-26 Honeywell International Inc. Use of sensors in a state observer for a diesel engine
US7765792B2 (en) * 2005-10-21 2010-08-03 Honeywell International Inc. System for particulate matter sensor signal processing
US7357125B2 (en) * 2005-10-26 2008-04-15 Honeywell International Inc. Exhaust gas recirculation system
US20070144149A1 (en) * 2005-12-28 2007-06-28 Honeywell International Inc. Controlled regeneration system
US7415389B2 (en) * 2005-12-29 2008-08-19 Honeywell International Inc. Calibration of engine control systems
US7783409B2 (en) * 2006-04-24 2010-08-24 Gm Global Technology Operations, Inc. Airflow estimation method and apparatus for internal combustion engine
US20080154481A1 (en) * 2006-12-21 2008-06-26 Stroia Bradlee J Adaptive oxygen sensor methods, systems, and software
US7634323B2 (en) * 2007-02-23 2009-12-15 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Optimization-based modular control system
US8121708B1 (en) * 2007-03-21 2012-02-21 Sandia Corporation Control system design method
US7578177B2 (en) 2007-05-18 2009-08-25 Siemens Energy, Inc. MEMS emissions sensor system for a turbine engine
DE102007042440B3 (de) * 2007-09-06 2009-01-29 Siemens Ag Verfahren zur rechnergestützten Steuerung und/oder Regelung eines technischen Systems
US20090087114A1 (en) * 2007-09-28 2009-04-02 Advanced Micro Devices Response Time Compression Using a Complexity Value of Image Information
CA2717373A1 (en) * 2008-04-17 2009-12-03 Exxonmobil Upstream Research Company Robust optimization-based decision support tool for reservoir development planning
CN102007485B (zh) * 2008-04-18 2014-06-25 埃克森美孚上游研究公司 储层开发计划的基于markov决策过程的决策支持工具
CA2716976A1 (en) * 2008-04-21 2009-10-29 Vikas Goel Stochastic programming-based decision support tool for reservoir development planning
US8463457B2 (en) * 2008-06-13 2013-06-11 Schlumberger Technology Corporation Feedback control using a simulator of a subterranean structure
US8060290B2 (en) 2008-07-17 2011-11-15 Honeywell International Inc. Configurable automotive controller
DE102008043848A1 (de) * 2008-11-19 2010-05-20 Zf Friedrichshafen Ag Elektronische Regleranordnung zur Regelung der Drehzahl einer Brennkraftmaschine
US8620461B2 (en) 2009-09-24 2013-12-31 Honeywell International, Inc. Method and system for updating tuning parameters of a controller
US8612072B2 (en) * 2010-02-11 2013-12-17 Teleflex Canada, Inc. System for automatically instancing marine engines
US9677504B2 (en) * 2010-05-11 2017-06-13 Orbital Atk, Inc. Rockets, methods of rocket control and methods of rocket evaluation utilizing pressure compensation
US8504175B2 (en) 2010-06-02 2013-08-06 Honeywell International Inc. Using model predictive control to optimize variable trajectories and system control
US9677493B2 (en) 2011-09-19 2017-06-13 Honeywell Spol, S.R.O. Coordinated engine and emissions control system
US8788450B2 (en) 2011-10-14 2014-07-22 PronetLabs Ltd. Self-organizing quantum robust control methods and systems for situations with uncertainty and risk
US20130111905A1 (en) 2011-11-04 2013-05-09 Honeywell Spol. S.R.O. Integrated optimization and control of an engine and aftertreatment system
US9650934B2 (en) 2011-11-04 2017-05-16 Honeywell spol.s.r.o. Engine and aftertreatment optimization system
CN103197548B (zh) * 2013-02-28 2015-07-08 哈尔滨工业大学 一种适于调峰热力站的质调量调解耦控制方法
US10184532B2 (en) 2013-10-21 2019-01-22 Martin E. Lawson Electronics control of motorcycle clutch
CN104267673A (zh) * 2014-09-04 2015-01-07 河南智业科技发展有限公司 一种室内智慧生活环境系统及方法
RU2557483C1 (ru) * 2014-10-03 2015-07-20 Владимир Ефраимович Лихтенштейн Способ оптимального управления равновесным случайным процессом
US9777657B2 (en) * 2014-12-17 2017-10-03 GM Global Technology Operations LLC On-line adaptive PID control of air charging system
EP3051367B1 (en) 2015-01-28 2020-11-25 Honeywell spol s.r.o. An approach and system for handling constraints for measured disturbances with uncertain preview
EP3056706A1 (en) 2015-02-16 2016-08-17 Honeywell International Inc. An approach for aftertreatment system modeling and model identification
EP3091212A1 (en) 2015-05-06 2016-11-09 Honeywell International Inc. An identification approach for internal combustion engine mean value models
EP3125052B1 (en) 2015-07-31 2020-09-02 Garrett Transportation I Inc. Quadratic program solver for mpc using variable ordering
US10272779B2 (en) 2015-08-05 2019-04-30 Garrett Transportation I Inc. System and approach for dynamic vehicle speed optimization
US10415492B2 (en) 2016-01-29 2019-09-17 Garrett Transportation I Inc. Engine system with inferential sensor
US10124750B2 (en) 2016-04-26 2018-11-13 Honeywell International Inc. Vehicle security module system
US10036338B2 (en) 2016-04-26 2018-07-31 Honeywell International Inc. Condition-based powertrain control system
EP3548729B1 (en) 2016-11-29 2023-02-22 Garrett Transportation I Inc. An inferential flow sensor
CN107239634B (zh) * 2017-06-26 2019-10-11 大连理工大学 一种航空发动机过渡过程建模方法
CN107490760A (zh) * 2017-08-22 2017-12-19 西安工程大学 基于遗传算法改进模糊神经网络的断路器故障诊断方法
US11057213B2 (en) 2017-10-13 2021-07-06 Garrett Transportation I, Inc. Authentication system for electronic control unit on a bus
CN107544261B (zh) * 2017-10-26 2020-07-24 长春工业大学 不确定环境接触下的可重构机器人分散学习最优控制方法
US10848090B2 (en) 2018-06-28 2020-11-24 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Control methodology to reduce motor drive loss
CN108789417B (zh) * 2018-07-30 2021-06-22 长春工业大学 基于自适应动态规划的可重构机械臂保代价分散控制方法
US10626817B1 (en) * 2018-09-27 2020-04-21 General Electric Company Control and tuning of gas turbine combustion
JP7231144B2 (ja) * 2019-07-17 2023-03-01 株式会社トランストロン エンジン制御装置及びそれが有するニューラルネットワークプログラム
CN111505936B (zh) * 2020-06-09 2021-10-01 吉林大学 一种基于高斯过程pid控制参数的自动安全整定方法
DE102020129873B3 (de) * 2020-11-12 2022-03-03 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein Lernfähiges Steuergerät mit selbständiger Exploration eines Betriebsparameterraums
US11807236B2 (en) 2021-06-22 2023-11-07 International Engine Intellectual Property Company, Llc Coordinating apparatus and method between adaptive cruise control and predictive cruise control
CN113503158A (zh) * 2021-08-23 2021-10-15 重庆科技学院 页岩气储层焖井时间与产量关系的预测分析方法
CN114063438B (zh) * 2021-11-12 2023-09-22 辽宁石油化工大学 一种数据驱动的多智能体系统pid控制协议自学习方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5361628A (en) * 1993-08-02 1994-11-08 Ford Motor Company System and method for processing test measurements collected from an internal combustion engine for diagnostic purposes
US5539638A (en) * 1993-08-05 1996-07-23 Pavilion Technologies, Inc. Virtual emissions monitor for automobile
KR100194377B1 (ko) 1996-04-08 1999-06-15 윤종용 유전 이론을 이용한 피드 제어기의 이득 결정 장치및방법

Also Published As

Publication number Publication date
US6216083B1 (en) 2001-04-10
US6609060B2 (en) 2003-08-19
US20020016665A1 (en) 2002-02-07

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