JP2004176631A - 絞り弁の電子制御システム設計のためのモデル作成方法 - Google Patents
絞り弁の電子制御システム設計のためのモデル作成方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2004176631A JP2004176631A JP2002344018A JP2002344018A JP2004176631A JP 2004176631 A JP2004176631 A JP 2004176631A JP 2002344018 A JP2002344018 A JP 2002344018A JP 2002344018 A JP2002344018 A JP 2002344018A JP 2004176631 A JP2004176631 A JP 2004176631A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- equation
- throttle valve
- model
- output
- error
- 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.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Control Of Throttle Valves Provided In The Intake System Or In The Exhaust System (AREA)
- Electrical Control Of Air Or Fuel Supplied To Internal-Combustion Engine (AREA)
- Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
【課題】非線形要素を含んでいる絞り弁の制御系に高精度の制御を行わせる制御システムの設計に役立つモデルを容易且つ適確に作成できるものとする。
【解決手段】実システム12の状態方程式、出力方程式からモデル14の状態方程式、出力方程式を外乱およびロバストスライディングモードオブザーバを用いて作り、これらを基に実システム12とモデル14との出力の誤差yn−yを表わす誤差方程式を作って同式中のオブザーバゲインKおよびその他のパラメータの値を遺伝的アルゴリズムを用いて同式の評価関数を最小とする値に設定することにより同時に決定する。
【選択図】 図2
【解決手段】実システム12の状態方程式、出力方程式からモデル14の状態方程式、出力方程式を外乱およびロバストスライディングモードオブザーバを用いて作り、これらを基に実システム12とモデル14との出力の誤差yn−yを表わす誤差方程式を作って同式中のオブザーバゲインKおよびその他のパラメータの値を遺伝的アルゴリズムを用いて同式の評価関数を最小とする値に設定することにより同時に決定する。
【選択図】 図2
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明はエンジン吸気系に設置される絞り弁を電子的に制御するシステムを設計するためのモデルを作成する方法、詳しくは非線形要素を含む系における制御システムのパラメータの決定が容易且つ適確であって高精度の制御を可能とするモデルを作成する方法、換言すればパラメータの同定に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
エンジン吸気系に設置された絞り弁を電子的に制御することは、例えば特開平5−33712号公報、特開平6−213012号公報、特開平6−221211号公報、特開平10−169475号公報に記載されていることからも判るように広く知られている技術であり、絞り弁を目標開度位置に駆動する電動アクチュエータと絞り弁の実際開度位置を検知する絞り弁位置センサとを含む構造部分、およびアクセル操作量と絞り弁位置とに基づいて電動アクチュエータに所要の駆動信号を送る電子制御装置によって制御系が構成されている。そして、構造部分は一般に絞り弁の閉弁ばねを具え、また電動アクチュエータが直流モータの場合は絞り弁との間に減速装置を具えている。
【0003】
即ち、絞り弁の電子制御システムは絞り弁に作用する負圧、絞り弁軸などの回転部分に発生する摩擦、更に閉弁ばねのばね特性、減速装置のがたつきやバックラッシなどの非線形要素を含んだ制御系である。このような非線形制御系について高精度の制御が可能な制御システムを構築するため、通常の線形化したモデルを作成し、このモデルを用いて行なったシミレーションの結果と実装して行なった実験の結果とを比較して、これらが満足できる程度に一致するまで試行錯誤的にシミュレーションと実験とを繰り返すことによりパラメータを決定するようにしている。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、非線形要素を含んでいる制御系について線形化したモデルを用いてシミュレーションと実験とを行なうことを、満足できる制御システムが得られるまで試行錯誤的に繰り返す、という前記従来の手法では制御システムのパラメータを決定するのにきわめて煩雑な手順と長い時間を要する、という課題を解決するためになされたものであって、その目的とするところは前記のような手順を試行錯誤的に繰り返すことなく容易に適確なパラメータを決定することができ、従って高精度の制御を可能とする制御システムを容易に構築できるモデル作成方法を提供することにある。
【0005】
【課題を解決するための手段】
前記課題を解決するために、本発明は(1)絞り弁を含む実システムの状態方程式および出力方程式を作ること、(2)モデルの全状態量を推定する外乱およびロバストスライディングモードオブザーバを使用して実システムの状態方程式および出力方程式を基にモデルの状態方程式および出力方程式を作ること、(3)各状態方程式、出力方程式を基に実システムとモデルとの誤差を表わす誤差方程式を作ること、(4)誤差方程式中のオブザーバゲインおよびその他のパラメータの値を、遺伝的アルゴリズムを用いて誤差方程式の評価関数を最小とする値に設定することにより同時に決定すること、を包含するプロセスによって制御系の要素に非線形要素を含んでいる絞り弁の電子制御システムを設計するためのモデルを得るものとした。
【0006】
非線形要素に対して外乱およびロバストスライディングモードオブザーバを用いることと、遺伝的アルゴリズムを適用することとにより、線形化したモデルを用いてシミュレーションと実験とを試行錯誤的に繰り返す、という煩雑な手間と長い時間を要することなく最適のモデルを得ることができ、絞り弁の電子制御を高精度で行なわせる制御システムを容易且つ適確に設計することを可能とする。
【0007】
【発明の実施の形態】
以下に図面を参照して本発明の実施の形態を説明すると、図1は本発明が適用される絞り弁駆動の機構部分の一例を示す配置図であって、スロットルボディ1に回転可能に支持され蝶形の絞り弁2を取り付けた絞り弁軸3に、直流モータからなる電動アクチュエータ4が歯車式の減速機5を介して接続されているとともに、ポテンショメータからなる絞り弁位置センサ6が結合されている。また、絞り弁2の閉じ方向へ働く閉弁ばね7が絞り弁軸3に作用させてある。尚、図1においてLおよびRaは直流モータの電機子のインダクタンスおよび抵抗、iaは電機子電流、Uaは入力電圧である。
【0008】
また、図2はモデルを作成する実施の形態を示すブロック線図であって、入力電圧Uaである入力信号11、実システム12、実システムの出力13、モデル14および推定値15によって構成される。
【0009】
図1の機構は絞り弁軸3などの回転部分の摩擦、絞り弁2に作用する負圧、減速機5のバックラッシ、閉弁ばね7のばね特性などの非線形要素を含んでいる。このようないくつかの非線形要素を含む制御系について、高精度の電子制御を可能とする制御システムのパラメータを決定する手順として、最初に実制御系12についての運動方程式を作るものとした。
【0010】
即ち、絞り弁2の角度をθ、絞り弁2に作用する負圧と定数をPとKb、系の絞り弁軸換算全慣性モーメントをJ、粘性摩擦係数およびクーロン摩擦をDおよびdk、閉弁ばね7の線形部分および非線形部分の各ばね定数をKsおよびKn(θ)、直流モータの電機子のトルクおよび誘起電圧定数をKtおよびKe、電機子の電磁的トルクをT(=Ktia)、減速機5のギヤ比およびバックラッシ量をNおよびΔSとして運動方程式を求めると、次の式1が得られる。
【式1】
【0011】
次に、実制御系12の状態方程式および出力方程式を作る。ここで、直流モータの電機子における電流と電圧の関係は次の式2によって表される。
【式2】
【0012】
式2の内でインダクタンスLを含む項を無視できるものとして式2を式1に代入すると次の式3が得られる。そして、この式3から実システム12の状態方程式および出力方程式を求めると、これらは式4および式5で表わされる。
【式3】
【式4】
【式5】
尚、式3および式4におけるθ1、θ2はθの1回微分、2回微分であり、式4においてa1=1、a2=−Ks/J、b1=0、b2=NKt/RaJであり、式5においてy=x1は観測値、即ち実システムの出力である。また式4におけるa3およびwは下記の式6および式7で表わされる。
【式6】
【式7】
【0013】
以上の手順によって実システム12が数式化されたので、式4および式5で表現される実システム12に対して適切なパラメータを決定する手順を以下に説明する。この手順を要約すると、式4および5を外乱およびロバストスライディングモードオブザーバを用いて書き換えることによって新しく状態方程式と出力方程式とを作り、この書き換えた方程式で表現される制御系をモデル14として実システム12とモデル14との誤差を表わす誤差方程式を作り、この式中のオブザーバゲインおよびその他のパラメータを遺伝的アルゴリズムを用いて誤差方程式の評価関数を最小とする値に設定することにより同時に決定するものである。
【0014】
先ず、式4の状態方程式において、同式中の状態変数をθ=x1、θ1=x2、w=x3とすると、実システム12の状態方程式はxd=f(x)+BUa(式8と称する。xdはxの微分値)、出力方程式はy=Cx(式9と称する)とそれぞれ書き直すことができる。尚、式9のxはx=[x1,x2,x3]と定義した。また、式8のBはB=[b1,b2,0]T、式9のCはC=[1,0,0]であり、式7のf(x)は下記の式10で表わされる。
【式10】
【0015】
ここで、パラメータを同定するにあたって、モデル14の状態を推定するために、式4を書き直した式8および式5を書き直した式9について、モデル14の全状態量を推定する外乱およびロバストスライディングモードオブザーバを適用して下記の式11で表わされる状態方程式
【式11】
および下記の式12で表される出力方程式
【式12】
を作る。但し、式11におけるsign(ym)は下記の式13で表わされる。
【式13】
【0016】
式11はモデル14の状態の推定値を表わす。また、式11および式12におけるxはθの実際値、xnはθの推定値、xpはθの推定値の1回微分、ymは実システム12とモデル14との出力の誤差、ynはモデル14の出力(推定値)、Kはオブザーバゲイン行列、Bsign(ym)はオブザーバの非線形補償入力項、ζはゲインである。
【0017】
更に、推定誤差をe=xn−xと置くと下記の式14で表わされる誤差方程式が得られる。また、その評価関数は下記の式15で表わされる。
【式14】
【式15】
【0018】
そして、式14のオブザーバゲインKおよび他のパラメータa1、b1、k(k1、k2、k3)、ζの値について、遺伝的アルゴリズムの手法を用いて式15の評価関数を最小とする値を求め、この値を採用することにより目標とする制御システムを設計することが可能となる。
【0019】
遺伝的アルゴリズムは最適解を求めるための一つの手法として知られており、本実施の形態ではステップ1でK、a1、b1、k、ζをそれぞれ二進法で表現した所定ビットの個体を想定して一つの文字列を作成して同様の文字列の多数個をランダムに発生させ、ステップ2でこれらをデコード化し、ステップ3で個体のパラメータを用いてシミュレーションを行なう。ステップ4でシミュレーション結果で得た応答を式15の評価関数に与えて個体の適応度を算出し、ステップ5で選択・交叉、ステップ6で突然変異を行なって、ステップ7で繰り返し指定した世代数に到達していなければステップ2に戻り、指定世代数に到達していれば終了し、全世代の内で最大の適応度をもつ個体を解とするものである。ここで、解が或る基準以上であればよい、即ち制御の精度が満足できるレベルであればよいとすれば、少ない世代数でパラメータを同定することができる。
【0020】
次に、前述の手法で決定したパラメータを用いて構築した制御システムによって図1に示す絞り弁に高精度の制御を行わせることが可能か否かを検討するため、入力信号即ち入力電圧Uaに対する実システム、モデルの応答に差異があるか否かの試験を行なった。
【0021】
図3は入力信号(入力電圧Ua)の波形図であり、図4の(A)は実システムの絞り弁角度(実出力)の波形図、(B)はモデルによる絞り弁角度(推定出力)の波形図、(C)は実出力と推定出力との誤差の大きさを示すグラフである。また、図5はロバスト推定器により推定された絞り弁の電子制御システムにおける非線形要素の推定値を示すグラフであって、ロバスト補償器として非線形部分を補償している。 図4から実システムの応答とモデルの応答とが一致していることが判り、このことから本発明によるパラメータ同定手法が非線形要素を含む制御系の高精度制御を実現可能とすることが確認された。
【0022】
【発明の効果】
以上のように、本発明のモデル作成方法によると非線形要素を含む絞り弁の電子制御システムについて、高精度の制御を行うことを可能とするパラメータを少ない手順で容易且つ適確に同定することができ、制御システムの設計に大きく貢献するものである。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明が適用される絞り弁駆動の機構部分の一例を示す配置図。
【図2】モデルを作成する実施の形態を示すブロック線図。
【図3】入力信号の波形図。
【図4】(A)は実システムの実出力の波形図、(B)はモデルの推定出力の波形図、(C)は(A)と(B)との誤差の大きさを示すグラフ。
【図5】非線形要素の推定値を示すグラフ。
【符号の説明】
2 絞り弁、4 電動アクチュエータ、5 減速機、6 絞り位置センサ、7閉弁ばね、11 入力信号、12 実システム、14 モデル、15 推定値
【発明の属する技術分野】
本発明はエンジン吸気系に設置される絞り弁を電子的に制御するシステムを設計するためのモデルを作成する方法、詳しくは非線形要素を含む系における制御システムのパラメータの決定が容易且つ適確であって高精度の制御を可能とするモデルを作成する方法、換言すればパラメータの同定に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
エンジン吸気系に設置された絞り弁を電子的に制御することは、例えば特開平5−33712号公報、特開平6−213012号公報、特開平6−221211号公報、特開平10−169475号公報に記載されていることからも判るように広く知られている技術であり、絞り弁を目標開度位置に駆動する電動アクチュエータと絞り弁の実際開度位置を検知する絞り弁位置センサとを含む構造部分、およびアクセル操作量と絞り弁位置とに基づいて電動アクチュエータに所要の駆動信号を送る電子制御装置によって制御系が構成されている。そして、構造部分は一般に絞り弁の閉弁ばねを具え、また電動アクチュエータが直流モータの場合は絞り弁との間に減速装置を具えている。
【0003】
即ち、絞り弁の電子制御システムは絞り弁に作用する負圧、絞り弁軸などの回転部分に発生する摩擦、更に閉弁ばねのばね特性、減速装置のがたつきやバックラッシなどの非線形要素を含んだ制御系である。このような非線形制御系について高精度の制御が可能な制御システムを構築するため、通常の線形化したモデルを作成し、このモデルを用いて行なったシミレーションの結果と実装して行なった実験の結果とを比較して、これらが満足できる程度に一致するまで試行錯誤的にシミュレーションと実験とを繰り返すことによりパラメータを決定するようにしている。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、非線形要素を含んでいる制御系について線形化したモデルを用いてシミュレーションと実験とを行なうことを、満足できる制御システムが得られるまで試行錯誤的に繰り返す、という前記従来の手法では制御システムのパラメータを決定するのにきわめて煩雑な手順と長い時間を要する、という課題を解決するためになされたものであって、その目的とするところは前記のような手順を試行錯誤的に繰り返すことなく容易に適確なパラメータを決定することができ、従って高精度の制御を可能とする制御システムを容易に構築できるモデル作成方法を提供することにある。
【0005】
【課題を解決するための手段】
前記課題を解決するために、本発明は(1)絞り弁を含む実システムの状態方程式および出力方程式を作ること、(2)モデルの全状態量を推定する外乱およびロバストスライディングモードオブザーバを使用して実システムの状態方程式および出力方程式を基にモデルの状態方程式および出力方程式を作ること、(3)各状態方程式、出力方程式を基に実システムとモデルとの誤差を表わす誤差方程式を作ること、(4)誤差方程式中のオブザーバゲインおよびその他のパラメータの値を、遺伝的アルゴリズムを用いて誤差方程式の評価関数を最小とする値に設定することにより同時に決定すること、を包含するプロセスによって制御系の要素に非線形要素を含んでいる絞り弁の電子制御システムを設計するためのモデルを得るものとした。
【0006】
非線形要素に対して外乱およびロバストスライディングモードオブザーバを用いることと、遺伝的アルゴリズムを適用することとにより、線形化したモデルを用いてシミュレーションと実験とを試行錯誤的に繰り返す、という煩雑な手間と長い時間を要することなく最適のモデルを得ることができ、絞り弁の電子制御を高精度で行なわせる制御システムを容易且つ適確に設計することを可能とする。
【0007】
【発明の実施の形態】
以下に図面を参照して本発明の実施の形態を説明すると、図1は本発明が適用される絞り弁駆動の機構部分の一例を示す配置図であって、スロットルボディ1に回転可能に支持され蝶形の絞り弁2を取り付けた絞り弁軸3に、直流モータからなる電動アクチュエータ4が歯車式の減速機5を介して接続されているとともに、ポテンショメータからなる絞り弁位置センサ6が結合されている。また、絞り弁2の閉じ方向へ働く閉弁ばね7が絞り弁軸3に作用させてある。尚、図1においてLおよびRaは直流モータの電機子のインダクタンスおよび抵抗、iaは電機子電流、Uaは入力電圧である。
【0008】
また、図2はモデルを作成する実施の形態を示すブロック線図であって、入力電圧Uaである入力信号11、実システム12、実システムの出力13、モデル14および推定値15によって構成される。
【0009】
図1の機構は絞り弁軸3などの回転部分の摩擦、絞り弁2に作用する負圧、減速機5のバックラッシ、閉弁ばね7のばね特性などの非線形要素を含んでいる。このようないくつかの非線形要素を含む制御系について、高精度の電子制御を可能とする制御システムのパラメータを決定する手順として、最初に実制御系12についての運動方程式を作るものとした。
【0010】
即ち、絞り弁2の角度をθ、絞り弁2に作用する負圧と定数をPとKb、系の絞り弁軸換算全慣性モーメントをJ、粘性摩擦係数およびクーロン摩擦をDおよびdk、閉弁ばね7の線形部分および非線形部分の各ばね定数をKsおよびKn(θ)、直流モータの電機子のトルクおよび誘起電圧定数をKtおよびKe、電機子の電磁的トルクをT(=Ktia)、減速機5のギヤ比およびバックラッシ量をNおよびΔSとして運動方程式を求めると、次の式1が得られる。
【式1】
【0011】
次に、実制御系12の状態方程式および出力方程式を作る。ここで、直流モータの電機子における電流と電圧の関係は次の式2によって表される。
【式2】
【0012】
式2の内でインダクタンスLを含む項を無視できるものとして式2を式1に代入すると次の式3が得られる。そして、この式3から実システム12の状態方程式および出力方程式を求めると、これらは式4および式5で表わされる。
【式3】
【式4】
【式5】
尚、式3および式4におけるθ1、θ2はθの1回微分、2回微分であり、式4においてa1=1、a2=−Ks/J、b1=0、b2=NKt/RaJであり、式5においてy=x1は観測値、即ち実システムの出力である。また式4におけるa3およびwは下記の式6および式7で表わされる。
【式6】
【式7】
【0013】
以上の手順によって実システム12が数式化されたので、式4および式5で表現される実システム12に対して適切なパラメータを決定する手順を以下に説明する。この手順を要約すると、式4および5を外乱およびロバストスライディングモードオブザーバを用いて書き換えることによって新しく状態方程式と出力方程式とを作り、この書き換えた方程式で表現される制御系をモデル14として実システム12とモデル14との誤差を表わす誤差方程式を作り、この式中のオブザーバゲインおよびその他のパラメータを遺伝的アルゴリズムを用いて誤差方程式の評価関数を最小とする値に設定することにより同時に決定するものである。
【0014】
先ず、式4の状態方程式において、同式中の状態変数をθ=x1、θ1=x2、w=x3とすると、実システム12の状態方程式はxd=f(x)+BUa(式8と称する。xdはxの微分値)、出力方程式はy=Cx(式9と称する)とそれぞれ書き直すことができる。尚、式9のxはx=[x1,x2,x3]と定義した。また、式8のBはB=[b1,b2,0]T、式9のCはC=[1,0,0]であり、式7のf(x)は下記の式10で表わされる。
【式10】
【0015】
ここで、パラメータを同定するにあたって、モデル14の状態を推定するために、式4を書き直した式8および式5を書き直した式9について、モデル14の全状態量を推定する外乱およびロバストスライディングモードオブザーバを適用して下記の式11で表わされる状態方程式
【式11】
および下記の式12で表される出力方程式
【式12】
を作る。但し、式11におけるsign(ym)は下記の式13で表わされる。
【式13】
【0016】
式11はモデル14の状態の推定値を表わす。また、式11および式12におけるxはθの実際値、xnはθの推定値、xpはθの推定値の1回微分、ymは実システム12とモデル14との出力の誤差、ynはモデル14の出力(推定値)、Kはオブザーバゲイン行列、Bsign(ym)はオブザーバの非線形補償入力項、ζはゲインである。
【0017】
更に、推定誤差をe=xn−xと置くと下記の式14で表わされる誤差方程式が得られる。また、その評価関数は下記の式15で表わされる。
【式14】
【式15】
【0018】
そして、式14のオブザーバゲインKおよび他のパラメータa1、b1、k(k1、k2、k3)、ζの値について、遺伝的アルゴリズムの手法を用いて式15の評価関数を最小とする値を求め、この値を採用することにより目標とする制御システムを設計することが可能となる。
【0019】
遺伝的アルゴリズムは最適解を求めるための一つの手法として知られており、本実施の形態ではステップ1でK、a1、b1、k、ζをそれぞれ二進法で表現した所定ビットの個体を想定して一つの文字列を作成して同様の文字列の多数個をランダムに発生させ、ステップ2でこれらをデコード化し、ステップ3で個体のパラメータを用いてシミュレーションを行なう。ステップ4でシミュレーション結果で得た応答を式15の評価関数に与えて個体の適応度を算出し、ステップ5で選択・交叉、ステップ6で突然変異を行なって、ステップ7で繰り返し指定した世代数に到達していなければステップ2に戻り、指定世代数に到達していれば終了し、全世代の内で最大の適応度をもつ個体を解とするものである。ここで、解が或る基準以上であればよい、即ち制御の精度が満足できるレベルであればよいとすれば、少ない世代数でパラメータを同定することができる。
【0020】
次に、前述の手法で決定したパラメータを用いて構築した制御システムによって図1に示す絞り弁に高精度の制御を行わせることが可能か否かを検討するため、入力信号即ち入力電圧Uaに対する実システム、モデルの応答に差異があるか否かの試験を行なった。
【0021】
図3は入力信号(入力電圧Ua)の波形図であり、図4の(A)は実システムの絞り弁角度(実出力)の波形図、(B)はモデルによる絞り弁角度(推定出力)の波形図、(C)は実出力と推定出力との誤差の大きさを示すグラフである。また、図5はロバスト推定器により推定された絞り弁の電子制御システムにおける非線形要素の推定値を示すグラフであって、ロバスト補償器として非線形部分を補償している。 図4から実システムの応答とモデルの応答とが一致していることが判り、このことから本発明によるパラメータ同定手法が非線形要素を含む制御系の高精度制御を実現可能とすることが確認された。
【0022】
【発明の効果】
以上のように、本発明のモデル作成方法によると非線形要素を含む絞り弁の電子制御システムについて、高精度の制御を行うことを可能とするパラメータを少ない手順で容易且つ適確に同定することができ、制御システムの設計に大きく貢献するものである。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明が適用される絞り弁駆動の機構部分の一例を示す配置図。
【図2】モデルを作成する実施の形態を示すブロック線図。
【図3】入力信号の波形図。
【図4】(A)は実システムの実出力の波形図、(B)はモデルの推定出力の波形図、(C)は(A)と(B)との誤差の大きさを示すグラフ。
【図5】非線形要素の推定値を示すグラフ。
【符号の説明】
2 絞り弁、4 電動アクチュエータ、5 減速機、6 絞り位置センサ、7閉弁ばね、11 入力信号、12 実システム、14 モデル、15 推定値
Claims (3)
- 制御系の要素に非線形要素を含んでいる絞り弁の電子制御システムを設計するためのモデルを作成する方法であって、
(1)前記絞り弁を含む実システムの状態方程式および出力方程式を作ること、(2)モデルの全状態量を推定する外乱およびロバストスライディングモードオブザーバを使用して前記実システムの状態方程式および出力方程式を基にモデルの状態方程式および出力方程式を作ること、
(3)前記各状態方程式、出力方程式を基に前記実システムとモデルとの誤差を表わす誤差方程式を作ること、
(4)前記誤差方程式中のオブザーバゲインおよびその他のパラメータの値を、遺伝的アルゴリズムを用いて前記誤差方程式の評価関数を最小とする値に設定することにより同時に決定すること、
を包含することを特徴とする絞り弁の電子制御システム設計のためのモデル作成方法。 - 前記実システムの状態方程式および出力方程式は、非線形要素の不確定変数を用いて作った実システムの運動方程式と、絞り弁駆動用電動アクチュエータの電流・電圧の関係とから作られるものである請求項1に記載した絞り弁の電子制御システム設計のためのモデル作成方法。
- 前記誤差方程式は前記実システムの出力と前記モデルの出力との
誤差を表わすものである請求項1に記載した絞り弁の電子制御システム設計のためのモデル作成方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2002344018A JP2004176631A (ja) | 2002-11-27 | 2002-11-27 | 絞り弁の電子制御システム設計のためのモデル作成方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2002344018A JP2004176631A (ja) | 2002-11-27 | 2002-11-27 | 絞り弁の電子制御システム設計のためのモデル作成方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2004176631A true JP2004176631A (ja) | 2004-06-24 |
Family
ID=32705655
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2002344018A Pending JP2004176631A (ja) | 2002-11-27 | 2002-11-27 | 絞り弁の電子制御システム設計のためのモデル作成方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2004176631A (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109143868A (zh) * | 2018-09-28 | 2019-01-04 | 东南大学 | 一种针对电子节气门系统的非线性抗干扰控制方法及装置 |
CN110080896A (zh) * | 2019-04-24 | 2019-08-02 | 河南省图天新能源科技有限公司 | 一种基于遗传算法的沼气发动机空燃比控制方法 |
-
2002
- 2002-11-27 JP JP2002344018A patent/JP2004176631A/ja active Pending
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109143868A (zh) * | 2018-09-28 | 2019-01-04 | 东南大学 | 一种针对电子节气门系统的非线性抗干扰控制方法及装置 |
WO2020062499A1 (zh) * | 2018-09-28 | 2020-04-02 | 东南大学 | 一种针对电子节气门系统的非线性抗干扰控制方法及装置 |
US11168623B2 (en) | 2018-09-28 | 2021-11-09 | Southeast University | Nonlinear disturbance rejection control apparatus and method for electronic throttle control systems |
CN110080896A (zh) * | 2019-04-24 | 2019-08-02 | 河南省图天新能源科技有限公司 | 一种基于遗传算法的沼气发动机空燃比控制方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Worden et al. | Identification of pre-sliding and sliding friction dynamics: Grey box and black-box models | |
EP1885054B1 (en) | Method of estimating the state of a system and related device for estimating position and speed of the rotor of a brushless motor | |
JP3510021B2 (ja) | 内燃機関の空燃比制御装置 | |
CN105159069B (zh) | 一种压电陶瓷作动器的位移控制方法 | |
CN108549235B (zh) | 一种电机驱动单连杆机械手的有限时神经网络控制方法 | |
Dong et al. | Identification of micropositioning stage with piezoelectric actuators | |
Choi et al. | Development of a novel dynamic friction model and precise tracking control using adaptive back-stepping sliding mode controller | |
Cılız et al. | Friction modelling and compensation for motion control using hybrid neural network models | |
CN110456641A (zh) | 一种固定时预定性能循环神经网络机械臂控制方法 | |
Jackiewicz | Manufacturing of instructional aids for students at low cost by means of 3D printing | |
Ti et al. | Generalization of orientation trajectories and force–torque profiles for learning human assembly skill | |
De León et al. | Parameter identification of a robot arm manipulator based on a convolutional neural network | |
JP2004176631A (ja) | 絞り弁の電子制御システム設計のためのモデル作成方法 | |
JPH01106102A (ja) | 電気機械的駆動装置の制御法及び装置 | |
Nentwig et al. | Throttle valve control using an inverse local linear model tree based on a fuzzy neural network | |
Aksman et al. | Force estimation based compliance control of harmonically driven manipulators | |
CN109709809B (zh) | 基于磁滞内核的电/磁流变执行器的建模方法及其跟踪方法 | |
Baddeley | Reinforcement learning in continuous time and space: Interference and not ill conditioning is the main problem when using distributed function approximators | |
CN114337427B (zh) | 一种带遗忘因子的递推最小二乘法的转动惯量辨识方法 | |
Bitó | A generalized Lorentz group-based adaptive control for DC drives driving mechanical components | |
US20020072811A1 (en) | Multiple region convolver with tapering | |
Bai et al. | Adaptive Backstepping Sliding‐Mode Control of the Electronic Throttle System in Modern Automobiles | |
Broenink et al. | A Variable Detail Model Simulation Methodology For Cyber-Physical Systems. | |
Dixit et al. | Adaptive observers for servo systems with friction | |
Aidi et al. | Flatness-based control of throttle valve using neural observer |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20051125 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20080303 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20080311 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20080708 |