JP2005207321A - 内燃機関の制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 本発明の目的は、蓄冷器による蓄熱を効率的に活用することのできる内燃機関の制御装置を提供すること。
【解決手段】 本発明の内燃機関の制御装置は、車両１に搭載された内燃機関２をエアコンディショナー１２と協調制御させるものであり、エアコン１２で生成した冷熱の少なくとも一部を蓄える蓄冷器１７と、蓄冷器１７に蓄えられている冷熱量を検出する蓄積冷熱量検出手段１８と、車両環境条件（車内温度、車内湿度、外気温度、日射量、エアコン設定温度など）を検出する環境条件検出手段１９〜２３と、環境条件検出手段１９〜２３の検出結果に基づいて空調に必要な冷熱量を算出する必要冷熱量算出手段１８と、上述した蓄積冷熱量及び必要冷熱量に基づいて内燃機関の運転状態を制御する制御手段３とを備えていることを特徴としている。
【選択図】 図１

Description

本発明は、車両に搭載された動力源及び補機類を協調制御する内燃機関の制御装置に関する。

下記［特許文献１］には、外部環境に基づいて蓄熱能力を算出すると共に将来の空調負荷を予測し、これらの算出結果及び予測結果に基づいて空調制御を行う装置が記載されている。
特開平９−７２５８０号公報

この［特許文献１］に記載の装置は車両に搭載されたものではないが、車両においてエアコンディショナー（エアコン）で生成した冷熱を蓄積する蓄冷器を用いて空調制御を行う場合には、どのようにして蓄冷器を活用すればエネルギー効率（燃費性能など）を向上させることができるかが重要である。具体的には、いかにして消費燃料が少ないエンジン負荷領域で蓄冷器に蓄冷させることができるか、あるいは、アイドル時や高負荷領域にどれだけエアコンコンプレッサを停止させることができるか、などが重要である。本発明の目的は、蓄冷器による蓄熱を効率的に活用することのできる内燃機関の制御装置を提供することにある。

請求項１に記載の内燃機関の制御装置は、車両に搭載された内燃機関を、該内燃機関の出力を利用して冷熱を生成するエアコンディショナーと協調制御させるものであり、エアコンで生成した冷熱の少なくとも一部を蓄える蓄冷器と、蓄冷器に蓄えられている冷熱量を検出する蓄積冷熱量検出手段と、車内温度、車内湿度、外気温度、日射量、エアコン設定温度のうちの少なくとも一つを含む車両環境条件を検出する環境条件検出手段と、環境条件検出手段の検出結果に基づいて空調に必要な冷熱量を算出する必要冷熱量算出手段と、蓄積冷熱量検出手段によって検出された蓄積冷熱量及び必要冷熱量算出手段によって算出された必要冷熱量とに基づいて内燃機関の運転状態を制御する制御手段とを備えていることを特徴としている。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の内燃機関の制御装置において、環境条件検出手段の検出結果に基づいて車両の搭乗者が要求する空調レベルを学習する空調要求学習手段をさらに備えており、必要冷熱量算出手段が、必要冷熱量算出時に空調要求学習手段の学習結果を利用することを特徴としている。

請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の内燃機関の制御装置において、走行経路上の短時間で変動しない非変動的な走行環境状況を取得する環境状況取得手段と、この環境状況取得手段によって取得された走行環境状況に基づいて前記内燃機関の負荷を予測する負荷予測手段とをさらに備えており、制御手段が、負荷予測手段による負荷予測を利用して内燃機関の運転状態を制御することを特徴としている。なお、短時間で変動しない非変動的な走行環境状況とは、交差点（信号）・踏切の有無や道路勾配などに関する情報を指す。また、環境状況取得手段の情報取得手段としては、予め情報が記憶されたものを車両に搭載しておき、これから情報を取得するような場合を含む。

請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の内燃機関の制御装置において、環境状況取得手段が、車両外部との通信手段を備えており、該通信手段によって非変動的な走行環境状況又は短時間で変動し得る変動的な走行環境状況を取得することが可能であることを特徴としている。通信手段としては、専用の通信インターフェースを有し、それ自身で通信機能が完結しているものの他、携帯電話などを利用するものもここに言う通信手段に含む。また、いわゆるＶＩＣＳや光ビーコン、ＦＭ通信などの利用もここに言う通信手段による通信形態に含まれる。さらに、短時間で変動し得る変動的な走行環境状況とは、上述した非変動的な走行環境状況に対して、気象（天候）や渋滞状況などに関する情報を指す。

請求項５に記載の発明は、請求項３又は４に記載の内燃機関の制御装置において、運転者のアクセルペダル操作、ブレーキ操作、ギヤシフト操作、ステアリング操作のうちの少なくとも一つを含む運転操作状況を検出する操作状況検出手段と、環境状況取得手段によって取得された非変動的な走行環境状況及び操作状況検出手段によって検出された運転操作状況に基づいて、走行環境情報に対する運転操作状況を学習する操作状況学習手段とをさらに備え、負荷予測手段が、操作状況学習手段による学習結果を利用して内燃機関の負荷予測を行うことを特徴としている。

請求項６に記載の発明は、請求項３〜５の何れか一項に記載の内燃機関の制御装置において、環境状況取得手段が、目的地を設定することで目的までの経路を決定し、決定した経路に基づく走行環境状況を取得する機能を有していることを特徴としている。

請求項１に記載の発明によれば、車両環境条件に基づいて必要冷熱量を算出すると共にすでに蓄えられている蓄積冷熱量も検出し、この両者に基づいて内燃機関の運転状態を制御する。即ち、必要冷熱量と蓄積冷熱量とからどの程度の冷熱を発生させる必要があるのか、また、どの程度の冷熱量を蓄冷器に蓄えておくことがエネルギー効率上効果的かを判断し、これに基づいて内燃機関の負荷領域を決定する。このようにすることで、エネルギー効率よく内燃機関を制御することができる。例えば、燃料消費率の少ない負荷領域をできるだけ使用するようにすれば燃費向上を実現できる。

請求項２に記載の発明によれば、空調要求学習手段によって、検出した車両環境条件と要求される空調レベルとの関係を学習する。そして、この学習結果を、必要冷熱量算出手段による必要冷熱量算出時に利用することで、必要冷熱量の算出精度を向上させることができ、エネルギー効率をより一層向上させることができる。

請求項３に記載の発明によれば、環境状況取得手段によって取得した非変動的な走行環境状況［交差点（信号）・踏切の有無や道路勾配など］を利用して、負荷予測手段が内燃機関の負荷を予測する。そして、この負荷予測を利用して内燃機関が制御されるので、エネルギー効率をより一層向上させることができる。

請求項４に記載の発明によれば、環境状況取得手段が車両外部との通信によって非変動的又は変動的な走行環境状況を取得することが可能であるので、走行環境状況の情報量が増え、負荷予測手段による負荷予測精度をより一層向上させることができる。

請求項５に記載の発明によれば、走行環境情報に対する運転操作状況を学習しておき、この学習結果を、負荷予測手段による負荷予測に利用することで、負荷予測精度をさらに向上させることができ、エネルギー効率をより一層向上させることができる。

請求項６に記載の発明によれば、環境状況取得手段が、目的地への経路に基づく走行環境状況を取得することができるので、より長い区間にわたる必要冷熱量の算出又は内燃機関の負荷予測を行うことが可能となり、必要冷熱量の算出精度又は内燃機関の負荷予測精度をより一層向上させることができ、エネルギー効率をより一層向上させることができる。

本発明の制御装置の一実施形態について以下に説明する。本実施形態の制御装置を有する車両の主要構成部を図１に示す。車両１を駆動させる駆動力は、内燃機関であるエンジン２によって生成される。エンジン２自体は公知の一般的なエンジンである。図示されていないが、エンジン２の出力は、トランスミッションやディファレンシャルギアを介して駆動輪に伝達され、車両１を駆動する。空燃比制御や燃料噴射量制御、点火時期制御などのエンジン２に関する制御は、エンジン用の電子制御コントロールユニット（ＥＣＵ）３によって総合的に制御されている。

エンジンＥＣＵ３には、クランクポジションセンサ４、シフトポジションセンサ５、アクセルポジションセンサ６、エアフロセンサ７、スロットルポジションセンサ８、車輪速センサ９、ブレーキマスタシリンダ圧センサ１０なども接続されている。クランクポジションセンサ４は、エンジン２のクランクシャフトの回転位置を検出するもので、エンジン回転数を検出することも可能である。シフトポジションセンサ５は、トランスミッションのギヤ段を検出するものである。オートマチックトランスミッションであれば、制御ＥＣＵ（エンジンＥＣＵ３やトランスミッションを制御するＥＣＵなど）が変速信号を出力するのでこれに基づいてギヤ段を検出すればよく、いわゆるセンサではない場合もあり得る。

アクセルポジションセンサ６は、車両１の運転者によるアクセルペダル操作量、即ち、アクセル開度を検出する。エアフロセンサ７は、吸気通路上に配設され、吸入空気量を検出する。本実施形態のエンジン２はいわゆる電子制御式スロットルバルブを有しており、スロットルポジションセンサ８はこのスロットルバルブの開度を検出する。電子制御スロットルバルブであるため、アクセルペダルとスロットルバルブとは機械的に直結されておらず、アクセル開度とスロットル開度とは別々に検出される。車輪速センサ９は、各車輪に取り付けられており各車輪の回転数を検出する。この検出結果からは、車両１の車速を検出することが可能である。

また、ブレーキマスタシリンダ圧センサ１０は、ブレーキのマスタシリンダ圧を検出するものであり、ここでは運転者のブレーキ操作状態を検出する。なお、ブレーキ機構を総合的に制御するブレーキＥＣＵが設けられる場合は、ブレーキマスタシリンダ圧センサ１０はブレーキＥＣＵに接続されるのが通常である。このような場合も、ブレーキＥＣＵとエンジンＥＣＵとは互いに接続されて協調制御を行うため、ブレーキマスタシリンダ圧センサ１０の検出結果はエンジンＥＣＵ３によって取得し得る。

エンジンＥＣＵ３は、車両１に搭載されたナビゲーションシステム１１とも接続されている。ナビゲーションシステム１１は、道路・地形情報やその他の情報（施設情報など）を記憶したハードディスクやＤＶＤディスクなどの記憶媒体を内蔵している。この記録媒体内の情報は、短時間で変動しない非変動的な交差点（信号）・踏切の有無や道路勾配（地形）などに関する情報（走行環境情報）である。また、ナビゲーションシステム１１は、通信機能（通信手段）を備えており、気象（天候）や渋滞状況などの短時間で変動し得る走行環境情報を車両１の外部から取得することもできる。なお、通信機能によって、上述した非変動的な走行環境情報を取得しても構わない。

通信機能としては、専用の通信インターフェースなどのように、それ自身で通信機能が完結しているものであってもよいし、携帯電話などを利用するものであってもよい。さらに、いわゆるＶＩＣＳや光ビーコン、ＦＭ通信などもここに言う通信機能の一つである。また、目的地を設定すれば、推奨経路と共にこの経路の全区間にわたる走行環境情報を取得することも可能である。なお、車両１の自車位置は、ＧＰＳやジャイロなどを用いて検出し得る。エンジンＥＣＵ３は、ナビゲーションシステム１１から上述した走行環境状況を情報として取得することができる。ナビゲーションシステム１１は環境状況取得手段として機能している。

車両１は、エアコンディショナー（エアコン）１２を有している。エアコン１２は、冷熱源となる熱交換器１３によって冷却された空気や、温熱源となるヒータコア（図示せず）によって暖められた空気をブロアファン１４によって車室内に導入させ、車室内の冷暖房（あるいは除湿）を行う。ヒータコアには、エンジン２の冷却液が分岐して循環されており、冷却液の持つ熱が利用されている。エアコン１２は、コンプレッサ１５、コンデンサ１６及び蓄冷器１７からなる冷媒の循環系を有している。また、蓄冷器１７と熱交換器１３との間に、もう一つの循環系が形成されている。

コンプレッサ１５はエンジン２の出力の一部を用いて冷媒を圧縮する。圧縮された冷媒は、コンデンサ１６で熱を奪われて液化し、蓄冷器１７に内蔵された一体化されたエキスパンジョンバルブで霧状にされて気化しやすくされる。冷媒はさらに、蓄冷器１７において気化され、このときの気化熱によって蓄冷器１７内部の蓄冷材が冷却される。蓄冷器１７は、内部の蓄冷材の温度を低く保つことで冷熱を蓄積している。蓄冷器１７から出た冷媒はコンプレッサ１５によって再度圧縮され、上述したコンプレッサ１５−コンデンサ１６−蓄冷器１７を繰り返し循環する。

さらに、蓄冷器１７−熱交換器１３との間の循環管の内部にも冷媒が充填されており、蓄冷器１７に蓄えられた冷熱がこの冷媒の循環によって車室内の熱交換器１３に伝えられる。熱交換器１３の持つ冷熱は、上述したブロアファン１４によって車室内に導入される。蓄冷器１７は、エアコンディショナー１２で生成させた冷熱エネルギーを蓄積する蓄積手段として機能している。上述した蓄冷器１７−熱交換器１３との間の循環管に充填される冷媒としては、水や塩水（ブライン）、エチレングリコール溶液などの液体や、二酸化炭素などの気体などが利用される。蓄冷器１７は、内部の蓄冷材温度と冷媒の温度とをそれぞれ検出する温度センサが内蔵されている。また、熱交換器１３も温度センサを内蔵している。

本実施形態のコンプレッサ１５は、外部制御式可変容量型のものであり、外部からの信号（DUTY信号）によって冷媒の圧縮吐出量を連続的に可変制御し得るものである。その構造は、公知の一般的な斜板式のものであり、この斜板の傾きを変えることで容量を変えている。コンプレッサ１５は、容量をゼロにして冷媒を吐出させないことも可能であり、クラッチなどを必要としない。コンプレッサ１５は、エアコン１２の駆動を総合的に制御するエアコンＥＣＵ１８に接続されており、上述した制御信号（DUTY信号）もエアコンＥＣＵ１８によって生成されている。

エアコンＥＣＵ１８には、エアコンの稼働に際して必要な各種情報を検出するセンサ類も接続されている。これらのセンサ類としては、車内温度センサ１９、車内湿度センサ２０、外気温センサ２１、日射センサ２２などがある。また、エアコンＥＣＵ１８には、エアコンの操作をする際に搭乗者によって操作される操作パネル２３や、送風場所を切り替えるためのダンパを動かすアクチュエータ２４も接続されている。操作パネル２３によって、設定温度や送風モードなどが設定される。上述したブロアファン１４のモータもエアコンＥＣＵ１８に接続されており、その駆動及び風量がＥＣＵ１８によって制御されている。

次に、上述した制御装置によるエンジン−エアコン協調制御について説明する。本制御のフローチャートを図２及び図３に示す。まず、図２に示されるように、エアコン１２が作動中であるか否かを判定する（ステップ２００）。エアコン１２が作動中であるか否かは、エアコンＥＣＵ１８によって把握されている。エアコン１２が作動中でなければ、エンジン２とエアコン１２との協調させる必要がないため、制御を終える。なお、所定時間毎に繰り返し実行されており、エアコン１２の作動状況はこのステップ２００によって常時監視されていることとなる。

一方、ステップ２００において、エアコン１２が作動中であると判定された場合は、車両環境条件を読み込む（ステップ２０５）。車両環境条件は、車内温度、車内湿度、外気温度、日射量、エアコン設定温度のうちの少なくとも一つを含んでいる。これらの値は、上述した車内温度センサ１９、車内湿度センサ２０、外気温センサ２１、日射センサ２２によって検出される。設定温度は、エアコン操作パネル２３による操作をエアコンＥＣＵ１８が検出している。即ち、これらのセンサ類等が環境条件検出手段として機能している。

ステップ２０５に続いて、検出した車両環境条件に対して要求される空調レベルを学習する（ステップ２１０）。学習結果は、ＥＣＵ１８内の記憶領域に蓄積され、このステップ２１０によって更新される。この学習結果は、例えば、外気温が○○度で、室内温度が□□度である場合には、エアコン操作パネル２３によってエアコンの動作がどのように操作され、どのような要求がなされるか（設定温度や送風モードなど）を過去の実績として学習する。この学習は、追って説明するステップ２２５又はステップ２３０における必要冷熱量の算出時に利用される。具体的には、図４（ａ）〜図４（ｃ）に示されるようなマップを作成し、随時行われる学習によって図４（ａ）〜図４（ｃ）に示される各係数曲線を修正していく。図４（ａ）〜図４（ｃ）の各マップは、マップ横軸に示した各種車両環境条件に基づいて、マップ縦軸に示した各係数を求める際に利用される。各係数の利用についてはステップ２２５についての説明時に説明する。

ステップ２１０に続いて、走行環境状況を取得する（ステップ２１５）。この走行環境状況には、上述した非変動的なものと変動的なものとが含まれている。短時間で変動しない非変動的な走行環境状況には交差点（信号）・踏切の有無や道路勾配などに関する情報などが含まれ、短時間で変動し得る走行環境状況には気象（天候）や渋滞状況などに関する情報などが含まれることは上述したとおりである。これらの走行環境状況は、ナビゲーションシステム１１によって取得（ナビゲーションシステム１１自身が記憶している場合も含む）される。即ち、ナビゲーションシステム１１は、環境状況取得手段として機能している。非変動的な環境状況はナビゲーションシステム１１自身が記憶しても支障はなく、また、ナビゲーションシステム１１の通信機能によって外部から取得することも可能である。変動的な走行環境状況は、通信機能によって車両１の外部との通信によって取得される。

ステップ２１５に続いて、上述したナビゲーションシステム１１によって目的地の設定がなされているかいないかを判定する（ステップ２２０）。目的地が設定されていれば、車両の現在位置から目的地までの全経路（ナビゲーションシステム１１において設定された経路）までの間に必要となる必要冷熱量を算出する（ステップ２２５）。この必要冷熱量の算出は、ステップ２０５において取得した車両環境条件に基づいて行われる。車両環境条件に基づいて必要冷熱量を算出するので、その算出精度を高くすることができる。

特に本実施形態では、必要冷熱量の算出時には、上述した車両環境条件に加えて、ステップ２１５で取得した走行環境状況に関する情報も加味される。このため、上述した算出精度をさらに高めることが可能となる。さらに本実施形態では、ステップ２１０において車両環境条件に対する要求空調レベルを学習したが、この学習結果も、ステップ２２５における必要冷熱量算出時に利用されている。即ち、この必要冷熱量の算出を行うエアコンＥＣＵ１８は、空調要求学習手段としても機能している。このような学習結果を利用することで、必要冷熱量を算出精度をより一層高くすることができる。

本実施形態においては、必要冷熱量Ｑの算出は次式（Ｉ）に基づいて行われ、上述したステップ２１０での学習結果が反映される。
Ｑ＝Ｑ４×（ｔ１＋ｔ２＋…＋ｔｎ）＝（ｑ１×ｔ１×ａ１×ｂ１×ｃ１）＋（ｑ２×ｔ２×ａ２×ｂ２×ｃ２）＋…＋（ｑｎ×ｔｎ×ａｎ×ｂｎ×ｃｎ） …（Ｉ）
ここで、Ｑ４は、空調負荷熱である。また、ｔ１〜ｔｎは冷熱量を算出する全時間を複数の制御時間に区分した際の各単位制御時間である。そして、ｑ１〜ｑｎは各制御時間に対応する単位時間あたりの車内熱負荷であり、ステップ２０５で検出した車両環境条件及びステップ２１５で検出された走行環境状況に基づいて算出されている。また、係数ａ，ｂ，ｃの値は、図４（ａ）〜図４（ｃ）を用いて求められた係数であり、ここでは各制御単位毎に求められている。上述した式（Ｉ）の演算はエアコンＥＣＵ１８によって行われる。即ち、エアコンＥＣＵ１８は、必要冷熱量算出手段として機能している。

一方、ステップ２２０において目的地が設定されていないと判断された場合は、車両の現在位置及び進行方向（ナビゲーションシステム１１によって検出される）に基づいて、その時点から一定時間走行後（あるいは一定距離走行後）までの必要冷熱量を算出する（ステップ２３０）。この必要冷熱量の算出も、ステップ２０５において取得した車両環境条件に基づいて行われる。このとき、ステップ２１５で取得した走行環境状況に関する情報が加味されるのは、上述したステップ２２５の場合と同様である。さらに、学習された必要冷熱量が利用されるのも、ステップ２２５の場合と同様である。

ステップ２２５又はステップ２３０に続いて、蓄冷器１７に蓄えられた蓄冷量が求められる。これに関する説明図を図５に示す。図５に示されるように、蓄冷器１７前の冷媒温度をＴ１、蓄冷器１７後の冷媒温度をＴ１’、その流量体積をＭ１とし、この冷媒の持つ熱量をＱ１とする。同様に、蓄冷器１７内の蓄冷材の温度をＴ２、その体積をＭ２とし、この蓄冷材の持つ熱量をＱ２とする。また、蓄冷器１７−熱交換器１３間を循環する冷媒の熱交換器１３前の温度をＴ３、熱交換器１３後の温度をＴ３’、その流量体積をＭ３とし、この冷媒の持つ熱量をＱ３とする。さらに、熱交換器１３の温度をＴ４、空調熱負荷は上述したようにＱ４とする。

このようにすると、熱量Ｑ２は下記式（ＩＩ）又は式（ＩＩＩ）によって示される。式（ＩＩ）は温度に基づいてＱ２を求めるものであり、式（ＩＩＩ）は熱量に基づいてＱ２を求めるものである。Ｔ２startは初期（常温）状態の蓄冷材の温度である。
Ｑ２＝（Ｔ４−Ｔ２）×Ｍ２ …（ＩＩ）
Ｑ２＝Ｑ１−Ｑ３−［（Ｔ２start−Ｔ４）×Ｍ２］
＝［（Ｔ１’−Ｔ１）×Ｍ１］−［（Ｔ３’−Ｔ３）×Ｍ３］−［（Ｔ２start−Ｔ４）×Ｍ２］ …（ＩＩＩ）

ステップ２３５の後、運転者の運転操作状況を監視し（ステップ２４０）、ステップ２１５において検出された走行環境状況に対応づけて運転操作状況を学習する（ステップ２４５）。例えば、車速や道路勾配がある値であるときに、運転者はどのようなシフト操作・アクセルワーク・ブレーキ操作をするのかをシフトポジションセンサ５やアクセルポジションセンサ６、マスタシリンダ圧センサ１０などから検出して学習する。即ち、これらのセンサ類が、操作状況検出手段として機能している。そして、検出結果に基づいて学習を行うエンジンＥＣＵ１８が操作状況学習手段として機能している。

この学習結果は、後述するステップ２５０におけるエンジン負荷予測に反映される。具体的には、図６に示されるようなマップを作成し、随時行われる学習によって図６に示される各係数曲線を修正していく。図６のマップは、マップ横軸に示した運転操作状態（アクセルワーク：アクセル開度）と、マップ中の複数の等ギヤ段曲線（道路勾配に対応すると判断することもできる）とに基づいて、マップ縦軸に示した負荷係数ｅを求める際に利用される。負荷係数ｅの利用については次のステップ２５０についての説明時に説明する。

ステップ２４５の後、エンジン負荷を予測する（ステップ２５０）。この予測は、ステップ２２５（目的地までの全区間）又はステップ２３０（所定の一定区間）の区間に対応して行われる。本実施形態においては、エンジン負荷ＴＱの算出は次式（ＩＶ）に基づいて行われ、上述したステップ２４５での学習結果が反映される。
ＴＱ＝（ｄ１×ｔ１×ｅ１）＋（ｄ２×ｔ２×ｅ２）＋…＋（ｄｎ×ｔｎ×ｅｎ） …（ＶＩ）

ここで、ｔ１〜ｔｎはエンジン負荷を算出する全時間を複数の制御時間に区分した際の各単位制御時間である。そして、ｄ１〜ｄｎは各単位時間あたりのエンジン負荷であり、各値はステップ２１５で検出された走行環境状況（ステップ２０５で検出した車両環境条件が加味されてもよい）に基づいて算出される。例えば、図７に、道路勾配（車両環境条件の一例）からエンジン負荷を求める際に用いるマップを示す。ここでは、このようなマップ（多次元でも良い）が予め実験などを通して作成されており、このようなマップによってエンジン負荷が求められる。また、係数ｅの値は、図６を用いて求められた係数であり、ここでは各制御単位毎に求められている。上述した式（ＶＩ）の演算はエンジンＥＣＵ３によって行われる。即ち、エンジンＥＣＵ３は、負荷予測手段として機能している。

次に、ステップ２５０で予測したエンジン負荷に基づいて、アイドル域、加速域、定常走行域、減速域毎にコンプレッサ１５を駆動させた場合の燃料消費量をマップから算出する（ステップ２５５）。このとき用いるマップを、図８（ａ）及び図８（ｂ）に示す。図８（ａ）は、コンプレッサ１５を駆動させた場合に、回転数に対する生成冷熱量を示している。このマップでは、複数の等温度曲線が示されており、外気温によって使用する曲線が異なる。このマップからは、コンプレッサ回転数（即ち、エンジン回転数）に対して生成し得る冷熱量が把握できる。また、図８（ａ）から分かるように、外気温が低いほど生成し得る冷熱量は多くなる。また、図８（ｂ）は、可変容量型のコンプレッサ１５の容量（コンプレッサ作動DUTY比によって制御される）に対する、各負荷領域における燃料消費量を把握できる。

ステップ２５５の後、必要冷熱量、蓄積冷熱量及び予測した燃料消費量に基づいて、燃料消費量が最小となるように冷熱量の収支スケジュールを設定する（ステップ２６０）。即ち、予測区間のどの区間で冷熱量をどの程度消費し、あるいは、どの程度生成させるかを決定する。そして、このスケジュールに基づいて、外気温センサ２１によって検出される外気温に基づいて補正を行いながらエンジン２とエアコン１２とを協調制御する（ステップ２６５）。エアコン１２に関しては容量（制御DUTY比）が制御され、エンジン２に関しては負荷領域が制御される。ステップ２６５の後は、ステップ２００から再度実行される。

このように、蓄冷器１７に蓄積されている蓄積冷熱量と車両環境条件から予測される必要冷熱量とに基づいて、エンジン２を制御することで効率的な蓄熱（蓄冷）制御を行うことができる。ここでは、高率な蓄熱（蓄冷）制御によって燃料消費量を向上させている。また、上述した実施形態では、車両環境条件に基づいて搭乗者の要求する空調レベルを学習し、必要冷熱量の算出時にこの学習結果を利用することで必要冷熱量の算出精度を向上させ、効率をさらに高めている。さらに、ここでは、走行環境状況も取得してエンジン２の負荷予測を行い、これを利用してエンジン２を制御するので、効率をさらに向上させている（上述した例では燃料消費量を低減させている）。

本発明の制御装置の一実施形態を有する車両の構成を示す構成図である。 本発明の制御装置の一実施形態による協調制御のフローチャート（前半）である。 本発明の制御装置の一実施形態による協調制御のフローチャート（後半）である。 車両環境状況と必要冷熱量算出時に用いる補正係数との関係を示すマップである。 エネルギー蓄積量（蓄冷量）算出に関する説明図である。 運転操作状況と内燃機関負荷予測時に用いる補正係数との関係を示すマップである。 走行環境状況と内燃機関負荷との関係を示すマップである。 最小燃料消費率算出時に用いるマップである。

符号の説明

１…車両、２…エンジン（内燃機関）、３…エンジンＥＣＵ（制御手段：負荷予測手段）、５…シフトポジションセンサ（操作状況検出手段）、６…アクセルポジションセンサ（操作状況検出手段）、８…スロットルポジションセンサ（操作状況検出手段）、１０…ブレーキマスタシリンダ圧センサ（操作状況検出手段）、１１…ナビゲーションシステム（環境状況取得手段）、１２…エアコンディショナー（エアコン）、１３…熱交換器、１４…ブロアファン、１５…コンプレッサ、１６…コンデンサ、１７…蓄冷器、１８…エアコンＥＣＵ１８（必要冷熱量算出手段：蓄積冷熱量検出手段）、１９…車内温度センサ（環境条件検出手段）、２０…車内湿度センサ（環境条件検出手段）、２１…外気温センサ（環境条件検出手段）、２２…日射センサ（環境条件検出手段）、２３…エアコン操作パネル（環境条件検出手段）。

Claims (6)

1. 車両に搭載された内燃機関を、該内燃機関の出力を利用して冷熱を生成するエアコンディショナーと協調制御させる内燃機関の制御装置であって、
   前記エアコンで生成した冷熱の少なくとも一部を蓄える蓄冷器と、
   前記蓄冷器に蓄えられている冷熱量を検出する蓄積冷熱量検出手段と、
   車内温度、車内湿度、外気温度、日射量、エアコン設定温度のうちの少なくとも一つを含む車両環境条件を検出する環境条件検出手段と、
   前記環境条件検出手段の検出結果に基づいて空調に必要な冷熱量を算出する必要冷熱量算出手段と、
   前記蓄積冷熱量検出手段によって検出された蓄積冷熱量及び前記必要冷熱量算出手段によって算出された必要冷熱量とに基づいて前記内燃機関の運転状態を制御する制御手段とを備えていることを特徴とする内燃機関の制御装置。
2. 前記環境条件検出手段の検出結果に基づいて前記車両の搭乗者が要求する空調レベルを学習する空調要求学習手段をさらに備えており、
   前記必要冷熱量算出手段が、必要冷熱量算出時に前記空調要求学習手段の学習結果を利用することを特徴とする請求項１に記載の内燃機関の制御装置。
3. 走行経路上の短時間で変動しない非変動的な走行環境状況を取得する環境状況取得手段と、前記環境状況取得手段によって取得された走行環境状況に基づいて前記内燃機関の負荷を予測する負荷予測手段とをさらに備えており、
   前記制御手段が、前記負荷予測手段による負荷予測を利用して前記内燃機関の運転状態を制御することを特徴とする請求項１又は２に記載の内燃機関の制御装置。
4. 前記環境状況取得手段が、車両外部との通信手段を備えており、該通信手段によって非変動的な走行環境状況又は短時間で変動し得る変動的な走行環境状況を取得することが可能であることを特徴とする請求項３に記載の内燃機関の制御装置。
5. 運転者のアクセルペダル操作、ブレーキ操作、ギヤシフト操作、ステアリング操作のうちの少なくとも一つを含む運転操作状況を検出する操作状況検出手段と、
   前記環境状況取得手段によって取得された非変動的な走行環境状況及び前記操作状況検出手段によって検出された運転操作状況に基づいて、走行環境情報に対する運転操作状況を学習する操作状況学習手段とをさらに備え、
   前記負荷予測手段が、前記操作状況学習手段による学習結果を利用して前記内燃機関の負荷予測を行うことを特徴とする請求項３又は４に記載の内燃機関の制御装置。
6. 前記環境状況取得手段が、目的地を設定することで目的までの経路を決定し、決定した経路に基づく走行環境状況を取得する機能を有していることを特徴とする請求項３〜５の何れか一項に記載の内燃機関の制御装置。

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