JP2009041438A - 吸入空気量推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】コストをかけることなく過渡状態の吸入空気量を精度良く推定する。
【解決手段】面積変換部４０はスロットル開度Ｔｈに基づいて開口面積Ａを算出し、関数推定部４１はスロットルバルブ通過前の吸入空気量Ｇ１に基づいて圧力比関数φを推定する。続いて、空気量演算部４２は開口面積Ａと圧力比関数φとに基づきスロットルバルブ通過後の吸入空気量Ｇ２を演算する。なお、下流側圧力Ｐ２、温度Ｔおよびガス定数Ｒに対して所定値が入力される。次いで、演算された吸入空気量Ｇ２は、遅れモデル部４３を介してエアフローセンサ３１を通過する空気量に相当する吸入空気量Ｇ１’に変換された後に、関数推定部４１の入力側にフィードバックされる。そして、吸入空気量Ｇ２から変換された吸入空気量Ｇ１’が、エアフローセンサ３１に検出された吸入空気量Ｇ１に収束するように、吸入空気量Ｇ２を演算する際に用いられる圧力比関数φが再び推定される。
【選択図】図２

Description

本発明は、スロットルバルブ通過後の吸入空気量を推定する吸入空気量推定装置に関する。

エンジンの空燃比制御やトルクデマンド制御を実行する場合には、エアフローセンサによって検出された吸入空気量に基づき、スロットルバルブやインジェクタに対して制御信号が出力されている。したがって、空燃比制御やトルクデマンド制御を適切に実行するためには、エアフローセンサによる吸入空気量の検出精度を高めることが重要となっている。しかしながら、エアフローセンサはスロットルバルブ上流側の離れた位置に設置されることから、スロットルバルブの動作に伴って吸入空気量が増減する過渡状態においては、実際の吸入空気量と検出される吸入空気量との間にずれが生じ、エンジンの制御精度が低下してしまうという問題がある。

そこで、スロットルバルブの下流側に設置された圧力センサからの吸気管圧力を用いることにより、過渡状態における吸入空気量の推定精度を高めるようにした推定装置が提案されている(たとえば、特許文献１参照)。さらに、吸入空気量の推定精度を向上させるため、吸入空気量が増加する際に用いられる補正係数と、吸入空気量が減少する際に用いられる補正係数とを別個に設定するようにした推定装置も提案されている(たとえば、特許文献２参照)。
特開２００２−７０６３３号公報 特許第３３３７３３８号公報

しかしながら、特許文献１や特許文献２に記載される推定装置にあっては、吸気系に圧力センサ等を追加する必要があるため、推定装置の高コスト化を招くことになっていた。また、多くのセンサからの入力信号に基づいて吸入空気量を推定することは、制御プログラムやマップデータ等の複雑化を招くことにもなり、この点からも推定装置の高コスト化を招くことになっていた。

本発明の目的は、過渡状態の吸入空気量を精度良く推定することが可能な吸入空気量推定装置の低コスト化を達成することにある。

本発明の吸入空気量推定装置は、エンジンの吸気通路に開閉自在に設けられ、前記エンジンの吸入空気量を制御するスロットルバルブと、前記スロットルバルブの開度に基づいて、前記スロットルバルブの開口面積を算出する面積算出手段と、前記吸気通路に設けられ、前記スロットルバルブ通過前の第１空気量を検出するエアフローセンサと、前記スロットルバルブ通過後の第２空気量を演算する際に用いる演算情報を前記第１空気量に基づいて設定する情報設定手段と、前記開口面積と前記演算情報とに基づいて前記第２空気量を演算する空気量演算手段と、演算された前記第２空気量をフィードバックして前記演算情報を調整するフィードバック手段とを有することを特徴とする。

本発明の吸入空気量推定装置は、前記フィードバック手段は、吸入行程遅れモデルを介して前記第２空気量をフィードバックすることを特徴とする。

本発明の吸入空気量推定装置は、前記吸入行程遅れモデルは、吸入空気が前記エアフローセンサから前記スロットルバルブに達するまでの動きを示す時定数と前記エアフローセンサの時定数とを備える二次遅れフィルタによって構成されることを特徴とする。

本発明の吸入空気量推定装置は、前記情報設定手段は、むだ時間を補償する局所フィードバックを備えることを特徴とする。

本発明の吸入空気量推定装置は、前記情報設定手段はニューラルネットワークによって構築されることを特徴とする。

本発明の吸入空気量推定装置は、前記吸入行程遅れモデルはニューラルネットワークによって構築されることを特徴とする。

本発明の吸入空気量推定装置は、前記吸入行程遅れモデルの時定数は遺伝的アルゴリズムによって設定されることを特徴とする。

本発明の吸入空気量推定装置は、前記情報設定手段が備える局所フィードバックのフィードバックゲインは遺伝的アルゴリズムによって設定されることを特徴とする。

本発明によれば、エアフローセンサで検出された第１空気量に基づいて演算情報を設定し、演算情報を用いてスロットルバルブ通過後の第２空気量を演算した後に、第２空気量をフィードバックして演算情報を調整するようにしたので、吸気系に圧力センサを追加することなく、第２空気量を精度良く演算することが可能となる。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。図１は本発明の一実施の形態である吸入空気量推定装置を示す概略図である。図１に示すように、エンジン１０に対して吸入空気を案内する吸気系１１は、吸入空気中のダストを除去するエアクリーナ１２と、エンジン１０の吸気ポート１３に接続される吸気マニホールド１４と、エアクリーナ１２と吸気マニホールド１４とを接続する吸気通路としての吸気ダクト１５とによって構成されている。また、吸気ダクト１５にはスロットルバルブ１６が開閉自在に設けられており、スロットルバルブ１６の開度Ｔｈ(以下、スロットル開度という)を調整することによって吸入空気量を制御することが可能となっている。

エアクリーナ１２を経て吸気ダクト１５に取り込まれた吸入空気は、スロットルバルブ１６を介して流量調整された後に、吸気マニホールド１４のサージタンク１７から吸気管１８を経て各シリンダの吸気ポート１３に案内される。また、吸気管１８には吸入空気に燃料を噴射するインジェクタ１９が組み付けられており、吸入空気は混合気となって燃焼室に供給される。さらに、エンジン１０の排気ポート２０には排気マニホールド２１が接続されており、この排気マニホールド２１から燃焼ガスが図示しない触媒コンバータや消音器に向けて排出されることになる。

エンジン１０に供給する吸入空気量や燃料噴射量を制御するため、エンジン１０の吸気系１１には制御ユニット３０が接続されている。この制御ユニット３０は、図示しないマイクロプロセッサ(ＣＰＵ)を備えており、このＣＰＵにはバスラインを介してＲＯＭ、ＲＡＭおよびＩ／Ｏポートが接続される。ＲＯＭには制御プログラムや各種マップデータなどが格納され、ＲＡＭにはＣＰＵで演算処理したデータが一時的に格納される。また、Ｉ／Ｏポートを介してＣＰＵには各種センサから車両の走行状態を示す検出信号が入力される。

この制御ユニット３０に対して検出信号を入力する各種センサとしては、スロットルバルブ通過前の吸入空気量(第１空気量)Ｇ１を検出するエアフローセンサ３１、スロットル開度Ｔｈを検出するスロットル開度センサ３２、運転者によるアクセルペダル３３の踏み込み状況を検出するアクセルペダルセンサ３４、エンジン回転数を検出するエンジン回転数センサ３５等が設けられている。そして、制御ユニット３０は、アクセルペダル３３の踏み込み状況から運転者が要求するエンジントルクを推定した後に、この要求されたエンジントルクの出力に必要な吸入空気量や燃料噴射量が得られるように、スロットルバルブ１６やインジェクタ１９等に対して制御信号を出力することになる(トルクデマンド制御)。ここで、アクセルペダル３３の踏み込みに対するトルクデマンド制御の応答性を向上させるためには、スロットルバルブ１６によって実際に制御されたスロットルバルブ通過後の吸入空気量(第２空気量)Ｇ２を素早くかつ精度良く推定し、目標の吸入空気量が得られるようにスロットルバルブ１６をフィードバック制御することが重要となっている。

続いて、吸入空気量Ｇ２を推定する際の手順について説明する。図２は制御ユニット３０の一部を示すブロック線図である。スロットルバルブ通過後の吸入空気量Ｇ２を推定するため、図２に示すように、制御ユニット３０は、面積変換部４０、関数推定部４１、空気量演算部４２および遅れモデル部４３を備えている。面積算出手段としての面積変換部４０は、所定の演算式やマップデータ等を用いることにより、スロットル開度センサ３２からのスロットル開度Ｔｈに基づいて、スロットルバルブ１６の開口面積Ａを算出する。また、情報設定手段としての関数推定部４１は、エアフローセンサ３１から入力される吸入空気量Ｇ１に基づいて、スロットルバルブ１６の上流側圧力Ｐ１と下流側圧力Ｐ２との圧力比の関数である圧力比関数(演算情報)φを推定する。また、圧力比関数φを推定する際のむだ時間をキャンセルするため、関数推定部４１にはスミス法による局所フィードバック４４が設けられている。これにより、圧力比関数φを推定する比例制御の安定化を図りながら、比例制御におけるゲインＫｐを大きく設定することが可能となる。なお、圧力比関数φは以下の式(１)によって定義される関数であり、式(１)のγは吸入空気の比熱比を示している。

続いて、空気量演算部４２は、面積変換部４０から入力される開口面積Ａと、関数推定部４１から入力される圧力比関数φとを用い、以下の式(２)に基づいてスロットルバルブ通過後の吸入空気量Ｇ２を演算する。ここで、Ｒは吸入空気のガス定数、Ｔは吸入空気の温度であり、下流側圧力Ｐ２や温度Ｔには所定値が入力されている。すなわち、変動する下流側圧力Ｐ２と温度Ｔとを所定値として扱うことにより、開口面積Ａと圧力比関数φとを用いて吸入空気量Ｇ２を演算することが可能となっている。なお、演算に用いられる下流側圧力Ｐ２や温度Ｔの値が、実際の下流側圧力や温度から乖離することになるが、この乖離分を後述する圧力比関数φの調整によって吸収させることにより、吸入空気量Ｇ２の演算に影響を与えないようにしている。

続いて、空気量演算手段としての空気量演算部４２によって演算された吸入空気量Ｇ２は、吸入行程遅れモデルを構成する遅れモデル部４３を介して、エアフローセンサ通過時の空気量に相当する吸入空気量Ｇ１’に変換された後に、フィードバック手段としてのフィードバック経路４５を介して関数推定部４１の入力側にフィードバックされる。そして、関数推定部４１は、エアフローセンサ３１に検出された吸入空気量Ｇ１に対し、遅れモデル部４３を介して変換された吸入空気量Ｇ１’が収束するように、吸入空気量Ｇ２を演算する際に用いられる圧力比関数φを再び推定することになる。

ここで、図３は遅れモデル部４３を示すブロック線図である。図３に示すように、遅れモデル部４３には、エアフローセンサ３１を通過する空気量の変化からエアフローセンサ３１の出力信号が変化するまでの応答遅れを示す時定数Ｔｂが組み込まれたセンサ遅れフィルタ４６が設けられている。また、遅れモデル部４３には、増加する吸入空気がエアフローセンサ３１からスロットルバルブ１６に達するまでの応答遅れを示す時定数Ｔｃが組み込まれた増加時遅れフィルタ４７が設けられている。さらに、遅れモデル部４３には、減少する吸入空気がエアフローセンサ３１からスロットルバルブ１６に達するまでの応答遅れを示す時定数Ｔｄが組み込まれた減少時遅れフィルタ４８が設けられている。さらに、遅れモデル部４３には、スロットルバルブ１６の開閉動作を判定する開閉判定部４９と、この開閉判定部４９からの判定信号に基づいて増加時遅れフィルタ４７と減少時遅れフィルタ４８とを切り換えるスイッチ部５０とが設けられている。すなわち、スロットルバルブ１６が開放側に制御される状況においては、センサ遅れフィルタ４６と増加時遅れフィルタ４７とによって二次遅れフィルタが構成される一方、スロットルバルブ１６が遮断側に制御される状況においては、センサ遅れフィルタ４６と増加時遅れフィルタ４７とによって二次遅れフィルタが構成されることになる。これにより、吸入空気の挙動が互いに相違する増加時と減少時との空気流れを適切にモデル化することが可能となる。

このような遅れモデル部４３を介して吸入空気量Ｇ２を吸入空気量Ｇ１’に変換することにより、吸入空気量Ｇ２を得るためにスロットルバルブ１６を作動させた時点におけるスロットルバルブ上流側の吸入空気量Ｇ１’が算出される。そして、吸入空気量Ｇ２から変換された吸入空気量Ｇ１’が、エアフローセンサ３１によって検出される吸入空気量Ｇ１に対して収束するように、吸入空気量Ｇ２を演算する際に用いられる圧力比関数φが再び推定されることになる。これにより、吸入空気量Ｇ２を精度良く演算することができるだけでなく、空気量推定制御の応答性を向上させることが可能となる。しかも、エアフローセンサ３１およびスロットル開度センサ３２からの出力信号に基づいて吸入空気量Ｇ２を演算することができるため、吸気系１１に対して圧力センサや温度センサを追加する必要がなく、吸入空気量推定装置の低コスト化を達成することが可能となる。

ここで、図４および図５は吸入空気量Ｇ１，Ｇ２とスロットル通過空気量Ｇ３との関係を示す線図である。なお、スロットル通過空気量Ｇ３とはスロットルバルブ１６によって実際に調整された真の空気量である。空気量演算部４２によって演算される吸入空気量Ｇ２は、吸入空気量Ｇ１’が吸入空気量Ｇ１に収束するように推定された圧力比関数φを用いて演算した値であるため、図４および図５に示すように、エアフローセンサ３１によって検出される吸入空気量Ｇ１よりも、スロットル通過空気量Ｇ３に近づいて出力されるようになっている。このように、スロットルバルブ通過後の吸入空気量Ｇ２を素早くかつ精度良く推定することができるため、目標の吸入空気量に向けたスロットルバルブ制御の応答性を向上させることができ、運転者が要求するエンジントルクを素早く出力して車両品質を向上させることが可能となる。

また、図２および図３に示すように、関数推定部４１や遅れモデル部４３を設定する際には、関数推定部４１の比例ゲインＫｐ、局所フィードバック４４のフィードバックゲインＫｓ、各種時定数Ｔａ〜Ｔｄを決定する必要があるが、多数のパラメータを調整しながら適切な値に決定することは極めて困難である。そこで、本発明の吸入空気量推定装置にあっては、開発時に圧力センサや温度センサを用いてスロットル通過空気量を精度良く計測した上で、この計測結果を基に遺伝的アルゴリズムを用いて各種パラメータを決定するようにしている。これにより、吸入空気量推定装置の開発コストを削減することができるため、吸入空気量推定装置の低コスト化を達成することが可能となる。なお、遺伝的アルゴリズムとは、交叉や突然変異等の操作を繰り返しながら適応度の高い固体を選択して解を探索するアルゴリズムである。

さらに、各種パラメータを自動的に決定するだけでなく、遅れモデル部４３や関数推定部４１をニューラルネットワークによって自動的に構成するようにしても良い。このように、ニューラルネットワークを用いて遅れモデル部４３や関数推定部４１を構成することにより、吸入空気量推定装置の開発コストを削減することができるため、吸入空気量推定装置の低コスト化を達成することが可能となる。また、吸入空気量推定装置を開発する際にニューラルネットワークを用いて遅れモデル部４３や関数推定部４１を構成するだけでなく、走行時の車両状態を基にニューラルネットワークを用いて遅れモデル部４３や関数推定部４１を再構成しても良い。なお、ニューラルネットワークとは、学習によって人工神経細胞のシナプス結合の強度を変化させ、脳機能の処理能力を持たせるようにした数学モデルである。

本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。たとえば、関数推定部４１は、比例制御によって圧力比関数φを推定するようにしているが、微分制御や積分制御によって圧力比関数φを推定しても良く、これらの制御を組み合わせて圧力比関数φを推定しても良い。また、演算情報として圧力比関数φを推定するようにしているが、演算情報としては圧力比関数φに限られることはなく、圧力比関数φを所定値として扱うとともに関数推定部４１によって演算情報としての下流側圧力Ｐ２を推定しても良い。さらに、関数推定部４１によって圧力比関数φと下流側圧力Ｐ２とを乗算したもの演算情報として推定しても良い。このように圧力比関数φ以外の演算情報を推定し、この演算情報を用いて吸入空気量Ｇ２を演算した場合であっても、前述した効果と同様の効果を得ることが可能である。

なお、前述の説明では、本発明の吸入空気量推定装置をトルクデマンド制御に対して有効に適用できる旨を説明したが、トルクデマンド制御に限られることはなく、混合比を調整してエンジンの運転状態を制御するものであれば、あらゆる制御に対して本発明の吸入空気量推定装置を有効に適用することが可能である。

本発明の一実施の形態である吸入空気量推定装置を示す概略図である。 制御ユニットの一部を示すブロック線図である。 遅れモデル部を示すブロック線図である。 吸入空気量とスロットル通過空気量との関係を示す線図である。 吸入空気量とスロットル通過空気量との関係を示す線図である。

符号の説明

１０ エンジン
１５ 吸気ダクト(吸気通路)
１６ スロットルバルブ
４０ 面積変換部(面積算出手段)
４１ 関数推定部(情報設定手段)
４２ 空気量演算部(空気量演算手段)
４３ 遅れモデル部(吸入行程遅れモデル)
４４ 局所フィードバック
４５ フィードバック経路(フィードバック手段)
Ｇ１ 吸入空気量(第１空気量)
Ｇ２ 吸入空気量(第２空気量)
Ｔｈ スロットル開度(開度)
Ａ 開口面積
φ 圧力比関数(演算情報)
Ｐ２ 下流側圧力(演算情報)
Ｔｂ 時定数
Ｔｃ 時定数
Ｔｄ 時定数
Ｋｓ フィードバックゲイン

Claims (8)

1. エンジンの吸気通路に開閉自在に設けられ、前記エンジンの吸入空気量を制御するスロットルバルブと、
   前記スロットルバルブの開度に基づいて、前記スロットルバルブの開口面積を算出する面積算出手段と、
   前記吸気通路に設けられ、前記スロットルバルブ通過前の第１空気量を検出するエアフローセンサと、
   前記スロットルバルブ通過後の第２空気量を演算する際に用いる演算情報を前記第１空気量に基づいて設定する情報設定手段と、
   前記開口面積と前記演算情報とに基づいて前記第２空気量を演算する空気量演算手段と、
   演算された前記第２空気量をフィードバックして前記演算情報を調整するフィードバック手段とを有することを特徴とする吸入空気量推定装置。
2. 請求項１記載の吸入空気量推定装置において、
   前記フィードバック手段は、吸入行程遅れモデルを介して前記第２空気量をフィードバックすることを特徴とする吸入空気量推定装置。
3. 請求項１または２記載の吸入空気量推定装置において、
   前記吸入行程遅れモデルは、吸入空気が前記エアフローセンサから前記スロットルバルブに達するまでの動きを示す時定数と前記エアフローセンサの時定数とを備える二次遅れフィルタによって構成されることを特徴とする吸入空気量推定装置。
4. 請求項１〜３のいずれか１項に記載の吸入空気量推定装置において、
   前記情報設定手段は、むだ時間を補償する局所フィードバックを備えることを特徴とする吸入空気量推定装置。
5. 請求項１〜４のいずれか１項に記載の吸入空気量推定装置において、
   前記情報設定手段はニューラルネットワークによって構築されることを特徴とする吸入空気量推定装置。
6. 請求項２〜５のいずれか１項に記載の吸入空気量推定装置において、
   前記吸入行程遅れモデルはニューラルネットワークによって構築されることを特徴とする吸入空気量推定装置。
7. 請求項３〜６のいずれか１項に記載の吸入空気量推定装置において、
   前記吸入行程遅れモデルの時定数は遺伝的アルゴリズムによって設定されることを特徴とする吸入空気量推定装置。
8. 請求項４〜７のいずれか１項に記載の吸入空気量推定装置において、
   前記情報設定手段が備える局所フィードバックのフィードバックゲインは遺伝的アルゴリズムによって設定されることを特徴とする吸入空気量推定装置。

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