JP2010121606A - エンジン制御パラメータの最適化方法 - Google Patents

Abstract

【課題】エンジン燃焼の前後において炭素および酸素の原子数（モル数）に変化がないことに着目して、燃料成分および排ガス分析結果から固体炭素（ＰＭ）への反応速度およびＮＯ_Ｘへの反応速度を算出し、該反応速度に基づいて、排出黒煙およびＮＯ_Ｘの低減、さらに燃費向上に適するディーゼルエンジンの制御パラメータを設定することを目的とする。
【解決手段】排ガス成分分析の結果から炭素の主反応物（ＣＯ_２）および副反応物（固体炭素）の反応速度を求め、さらに酸素の主反応物（ＣＯ_２）および副反応物（ＮＯ_ｘ）の反応速度をそれぞれ求め、求めた前記炭素の主反応物への反応速度および酸素の主反応物への反応速度を上げるように、さらに炭素の副反応物への反応速度および酸素の副反応物への反応速度を下げるようにエンジン制御パラメータの最適な組み合わせをタグチメソッドの手法を用いて選定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、ディーゼルエンジンの排ガス中に含まれる黒煙およびＮＯ_xの排出量の低減および燃費向上のためのエンジンパラメータの最適化方法に関するものであり、具体的にはディーゼルエンジンの燃料噴射タイミングや圧縮比やスワール比等のようなエンジンの燃焼にかかわる種々の制御パラメータを黒煙、ＮＯ_xの低減と燃費向上のための最適化方法に関するものである。

従来からディーゼルエンジンの排ガス中の黒煙、ＮＯ_Ｘの低減および燃費向上のためのエンジン制御パラメータ、すなわち、燃料噴射タイミングや圧縮比やスワール比等の制御パラメータの設定には種々の手法が用いられている。たとえば、これら制御因子を１つずつ取り上げて、黒煙排出試験やＮＯ_Ｘ排出試験をそれぞれ行って最適化する１因子実験方法によって行われている。

また、特許文献１（特許３９５９９８０号公報）で示すような実験計画法を用いて、直交表にエンジン制御パラメータを割りつけて、直交表に従って実験を行い、実験データを入手し、分散分析を行い、推定式を作成し、最適条件を決定するようにして排気黒煙濃度やＮＯ_Ｘ排出を減少するための運転パラメータの最適化方法が知られている。
なお、ここでいう最適化とは単に排気黒煙、ＮＯ_Ｘ排出濃度および燃費を最小化することではなく、他の最適化対象（例えば、ＣＯ、ＨＣ排出濃度等）をも含めて最小化することをいう。

特開２００４−２９３３４０号公報

しかし、前記のようなエンジン制御パラメータを１因子ずつ取り上げて、黒煙排出試験、ＮＯ_Ｘ排出試験、燃費試験を行って最適仕様を選択するには、制御因子が多数あり、実験によるデータ取得作業に工数を要し効率的ではない。
また、規制物質のＰＭ（粒子状物質）を低減するのに、正確な排出ＰＭ量（黒煙質量）を測定する必要があるが計測が困難なため、黒煙の質量に代えて黒煙濃度で代用して判定しているが、ＰＭは黒煙の質量に比例するのに対して、黒煙濃度とは比例しないため、黒煙濃度から推定するＰＭ量による最適化手法では精度に限界がある。

また、特許文献１に示される手法の実験計画法に基づく直交表に従ってのデータ入手においても、前記のように黒煙量ではなく濃度を代用して測定しているため、正確な黒煙の量を検出し難く、実験データに基づく推定値の再現性が低く実測値と開きが生じる傾向があり、黒煙排出に対する精度の高い最適化手法が必要とされている。

また、排ガス濃度、ＰＭ、燃費という複数の指標に対して多次元のパラメータに対する効果を効率的かつ正確に判断することが困難な状況にあり、このような中で、１つの指標を用いて燃焼効率の良さと、排出ガス成分の低減を明確に方向付けできるような最適化手法が必要とされていた。

そこで、本発明はかかる従来技術の課題に鑑み、エンジン燃焼の前後において炭素および酸素の原子数（モル数）に変化がないことに着目して、燃料成分および排ガス分析結果から固体炭素（ＰＭ）への反応速度およびＮＯ_Ｘへの反応速度を算出し、該反応速度に基づいて、または指標にして排出黒煙およびＮＯ_Ｘの低減、さらに燃費向上に適するディーゼルエンジンの制御パラメータを設定する最適化方法を提供することを目的とする。

本発明はかかる課題を解決するもので、ディーゼルエンジンから排出される黒煙、ＮＯｘの排出量を低減するとともに燃費を向上するためのエンジン制御パラメータの最適化方法において、
排ガス（ＣＯ_２、ＣＯ、ＨＣ、Ｈ_２Ｏ、Ｏ_２）成分分析の結果から炭素原子が変化した不十分反応物（ＣＯ、ＨＣ）および主反応物（ＣＯ_２）および副反応物の固体炭素（Ｃ）の割合を算出し、さらに、上記成分分析結果から空気中の酸素原子が変化した不十分反応物（ＣＯ、Ｏ_２）および主反応物（ＣＯ_２、Ｈ_２Ｏ）および副反応物の窒素酸化物（ＮＯ_ｘ）の割合を算出し、前記それぞれの算出割合から炭素の反応から見た前記主反応物（ＣＯ_２）および副反応物（固体炭素）の反応速度、および酸素の反応から見た前記主反応物（ＣＯ_２、Ｈ_２Ｏ）および副反応物（ＮＯ_ｘ）の反応速度をそれぞれ算出し、前記反応速度によりエンジン制御パラメータを選定することを特徴とするエンジン制御パラメータの最適化方法を提供する。

本発明によれば、エンジンに供給される燃料成分中の炭素原子数およびエンジンに供給される空気中の酸素原子数は、燃焼中の化学反応を経ても変化しないことに基づいて、排ガス（ＣＯ_２、ＣＯ、ＨＣ、Ｈ_２Ｏ、Ｏ_２）成分分析の結果から燃料中の炭素が不十分反応物（ＣＯ、ＨＣ）および主反応物（ＣＯ_２）および副反応物の固体炭素（Ｃ）に変化した炭素数または炭素モル数の関係から、それぞれの反応物に変化した炭素の割合を算出する。
さらに、燃焼室に入って燃焼に寄与した酸素についても同様に、排ガス（ＣＯ_２、ＣＯ、ＨＣ、Ｈ_２Ｏ、Ｏ_２）成分分析の結果から酸素が不十分反応物（ＣＯ、Ｏ_２）および主反応物（ＣＯ_２、Ｈ_２Ｏ）および副反応物の窒素酸化物（ＮＯ_ｘ）に変化した酸素数またはモル数の関係から、それぞれの反応物に変化した酸素の割合を算出する。

そして、この炭素量の変化割合から炭素の前記主反応物（ＣＯ_２）および副反応物（固体炭素）の反応速度を求め、さらに、酸素量の変化割合から酸素の前記主反応物（ＣＯ_２）および副反応物（ＮＯ_ｘ）の反応速度をそれぞれ求める。

そして、求めた前記炭素の主反応物（ＣＯ_２）への反応速度および前記酸素の主反応物（ＣＯ_２）への反応速度を上げるように、さらに前記炭素の副反応物（固体炭素）への反応速度および前記酸素の副反応物（ＮＯ_Ｘ）への反応速度を下げるようにエンジン制御パラメータの最適な組み合わせを選定する。

従って、主反応物（ＣＯ_２）への反応速度を上げることは燃焼効率の向上であり、燃費向上を意味し、副反応物（固体炭素、ＮＯ_Ｘ）への反応速度を下げることはＰＭ排出量の低減およびＮＯ_Ｘ排出量の低減を意味し、一つの指標としての燃焼速度で燃焼効率の良さと排出ガス成分の低減とを明確に方向付けができ、燃焼の総合判断ができるようになる。その結果、エンジン開発の効率化が図れる。

また、黒煙であるＰＭ量を黒煙濃度計測でなく、エンジンに供給される燃料成分中の炭素原子数が、燃焼中の化学反応を経て固体炭素とガス状炭素へと変化することに基づいて、排ガス（ＣＯ_２、ＣＯ、ＨＣ）濃度を測定してガス状炭素の原子数（モル数）を求めて、前記燃料成分中の炭素原子数より減算して固体炭素（Ｃ）の原子数（モル数）を算出することによって求めることができるので、従来のような黒煙濃度の計測、たとえば黒煙粒子の反射光による濃度測定では、ＰＭ質量を正確に測定できなかったが、そのような問題が解消されてＰＭ質量を精度良く推定できる。

図４に、炭素、酸素の反応状態を示す。
炭素の場合には、ディーゼルエンジン１の燃焼室に供給される燃料３はＨＣ成分からなり、燃焼室での化学反応を経て、ＣＯ_２、ＣＯ、ＨＣ、Ｃ（固体）の生成物５が排出される。
燃料３と空気７をシリンダ内で化学反応させて、ＣがＯとだけ化学反応をして、ＣＯ_２に変化すれば理想的な反応である。しかし、反応はそれだけではなく、燃料のＨＣからＨが遊離して固体炭素（Ｃ）が発生する。これがＰＭとして排出される。
従って、主反応（起こってほしい反応）が、Ｃ＋Ｏ_２→ＣＯ_２であり、副反応（起こらないでほしい反応）がＨＣ→Ｈ＋Ｃである。
そこで、ガス状炭素のうちの二酸化炭素（ＣＯ_２）への反応速度を上げ、前記方法で推定した固体炭素（Ｃ）への反応速度を下げるようにエンジン制御パラメータの最適な組み合わせを選定することで、燃費を向上しつつ黒煙の排出を抑えたエンジン制御パラメータの設定が可能となる。

また、酸素について、燃料３と空気７をシリンダ内で化学反応させて、ＯがＣおよびＨとだけ化学反応をして、ＣＯ_２およびＨ_２Ｏだけに変化すれば理想的な反応である。しかし、反応はそれだけではなく、空気中のＮと反応してＮＯ_Ｘが発生して生成物９が排出される。
従って、主反応（起こってほしい反応）が、Ｏ_２＋Ｃ→ＣＯ_２、Ｏ_２＋Ｈ→Ｈ_２Ｏであり、副反応（起こらないでほしい反応）がＯ_２＋Ｎ→ＮＯ_Ｘである。
そこで、主反応の二酸化炭素（ＣＯ_２）への反応速度を上げ、副反応の窒素酸化物（ＮＯ_Ｘ）への反応速度を下げるようにエンジン制御パラメータの最適な組み合わせを選定することで、燃費を向上しつつＮＯ_Ｘの排出を抑えたエンジン制御パラメータの設定が可能となる。

本発明において好ましくは、初期濃度Ａとし反応時間Ｔ後に残存する濃度Ｙとすると、反応速度βは、Ｙ＝Ａｅ^−βＴの関係式によって表され、該式を用いて前記それぞれの反応速度が算出されるとよい。
化学反応は初期濃度をＡとしたとき、反応時間Ｔ後に残存する濃度は、一般的に式（１）で表せる。
Ｙ＝Ａｅ^−βＴ （１）
ここでβは反応速度を示す。
従って、式（１）で設定される反応速度βを用いて評価することで、エンジン制御パラメータの設定が可能となる。

また、本発明において好ましくは、前記選定はタグチメソッドの最適化手法を用いて、前記炭素の主反応の反応速度β_Ｃ１と前記酸素の主反応の反応速度β_Ｏ１は望大特性のＳＮ比η_１のη_１＝１０ｌｏｇ（（β_Ｃ１＋β_Ｏ１）／２）^２によってあらわされ、前記炭素の副反応の反応速度β_Ｃ２と前記酸素の副反応の反応速度β_Ｏ２は望小特性のＳＮ比η_２のη_２＝−１０ｌｏｇ（（β_Ｃ２＋β_Ｏ２）／２）^２によってあらわされ、前記主反応と副反応とのＳＮ比を合成したＳＮ比η＝η_１＋η_２が、ＳＮ比の平均値より大きくなる制御パラメータを選択するとよい。

タグチメソッド（田口法）は、「直交表」を用いた実験と、「ＳＮ比」と呼ばれるばらつき（誤差）による評価法とを特長としている。「直交表」とは、試験するパラメータの組み合わせを表す表であり、試験者は試験するパラメータを選定しそのパラメータに応じて予め用意されている「直交表」を選択しさえすれば、実験回数と試験条件が決まり、それに従って実験を進めれば良いようになっている。
また、その結果得られたデータに「分散分析」と呼ばれる統計解析処理を施すことで、各パラメータの効果の大きさを数値として評価することができる。

本発明では、タグチメソッドの最適化手法のうち、反応速度比法または機能窓法と呼ばれる手法を用いて評価する。その際に、制御因子としてエンジン制御パラメータである、圧縮比、燃焼室形状（ピストン頂部のキャビティ形状）、スワール比、噴射角（燃料噴射ノズルからの噴射角度）、噴射時期、コモンレール圧力、ＥＧＲ（排ガス再循環）弁開度、ＶＧ開度（可変過給機制御弁開度）等を選択し、誤差因子であるエンジンの運転条件の変動に対してロバスト性のある制御因子の値を選択できるようにしたものである。

すなわち、ｎ個の誤差因子で試験した場合の排ガス（ＣＯ_２、ＣＯ、ＨＣ、Ｈ_２Ｏ、Ｏ_２）をとり成分分析をする。図５に示すように燃料中の炭素の総量が燃焼によってサイクル時間Ｔ後に不十分反応物（ＣＯ、ＨＣ）に変化した炭素数または炭素モル数の割合ｐ_１および主反応物（ＣＯ_２）に変化した炭素数または炭素モル数の割合ｑ_１および副反応物の固体炭素（Ｃ）に入った炭素数または炭素モル数の割合（１−ｐ_１−ｑ_１）を求める。
同様に、図６に示すように酸素の総量が燃焼によってサイクル時間Ｔ後に不十分反応物（ＣＯ、Ｏ_２）に入った酸素数または酸素モル数の割合ｐ_２、および主反応物（ＣＯ_２、Ｈ_２Ｏ）に変化した酸素数または酸素モル数の割合ｑ_２、および副反応物の窒素酸化物（ＮＯ_Ｘ）に変化した酸素数または酸素モル数の割合（１−ｐ_２−ｑ_２）を求める。

そして、式（１）を用いて、炭素の主反応物（ＣＯ_２）の主反応速度β_Ｃ１、および副反応物（固体炭素）の副反応速度β_Ｃ２を式（２）、（３）によって求める。
ｐ_１＝ｅ^{−βＣ１Ｔ} （２）
ｐ_１＋ｑ_１＝ｅ^{−βＣ２Ｔ} （３）

さらに、酸素の主反応物（ＣＯ_２）の主反応速度βｏ１、および副反応物（ＮＯ_ｘ）の副反応速度βｏ２を式（４）、（５）によって求める。
ｐ_２＝ｅ^{−βＯ１Ｔ} （４）
ｐ_２＋ｑ_２＝ｅ^{−βＯ２Ｔ} （５）

炭素の反応から言うと、主反応速度βｃ_１が大きいほどよく図５のｑ_１が広いほうがよい。酸素の反応から言うと、主反応速度βｏ_１が大きいほどよく図６のｑ_２が広いほうがよい。
この図５、および図６に示される、ｑ_１、ｑ_２の領域、すなわち、反応速度線図βｏ_１、βｏ_２で挟まれる領域、βｃ_１、βｃ_２で挟まれた領域をそれぞれ機能窓といい、この領域が広いほど良い反応ということができる。

また、本発明において好ましくは、前記反応時間Ｔを横軸にとり炭素量を縦軸にとり炭素量の時間的変化を示した第１反応速度マップと、反応時間前Ｔを横軸にとり酸素量を縦軸にとり酸素の時間的変化を示した第２反応速度マップとを、前記時間軸で合わせて合成して新たな評価軸を縦軸にとった第３反応速度マップを作成し、該第３反応速度マップの縦軸に、炭素の主反応速度β_Ｃ１と酸素の主反応速度β_Ｏ１との合成反応速度と、炭素の副反応速度β_Ｃ２と酸素の副反応速度β_Ｏ２との合成反応速度とをそれぞれ表すとよい。

炭素の主反応速度β_Ｃ１と、酸素の主反応速度β_Ｏ１との両方を同時に評価する手法として、図５（第１反応速度マップＭ１）の機能窓と、図６（第２反応速度マップＭ２）の機能窓とを時間軸で合わせて合成して新たな評価軸を縦軸にとった第３反応速度マップＭ３を作成し、該第３反応速度マップＭ３（図７（Ｂ））の縦軸に、炭素の主反応速度β_Ｃ１と酸素の主反応速度β_Ｏ１との合成反応速度と、炭素の副反応速度β_Ｃ２と酸素の副反応速度β_Ｏ２との合成反応速度とを表すことで、１つの機能窓で炭素の反応速度と酸素の反応速度とを同時に評価できる。

新たな第３反応速度マップＭ３の機能窓によって得られるＳＮ比をもとにＮＯ_ＸとＰＭとのトレードオフ関係の改善を表現できるようになる。
このＳＮ比は前記したように、望大特性のＳＮ比η_１をη_１＝１０ｌｏｇ（（β_Ｃ１＋β_Ｏ１）／２）^２であり、望小特性のＳＮ比η_２をη_２＝−１０ｌｏｇ（（β_Ｃ１＋β_Ｏ１）／２）^２であり、主反応と副反応とのＳＮ比を合成したＳＮ比η＝η_１＋η_２によって評価する。

本発明によれば、黒煙濃度の計測値を用いることなく、黒煙量が算出可能になるとともに、エンジン燃焼の前後において炭素および酸素の原子数（モル数）に変化がないことに着目して、燃料成分および排ガス分析結果から固体炭素（ＰＭ）への反応速度およびＮＯ_Ｘへの反応速度を算出し、該反応速度に基づいて、または指標にして排出黒煙およびＮＯ_Ｘの低減、さらに燃費向上に適するディーゼルエンジンの制御パラメータを設定する最適化方法を提供できる。

以下、本発明を図に示した実施例を用いて詳細に説明する。但し、この実施例に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対配置などは特に特定的な記載がない限り、この発明の範囲をそれのみに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。

本発明をディーゼルエンジンから排出される黒煙（ＰＭ）、ＮＯ_Ｘの低減、および燃費向上に適用した一実施形態を図１〜図９に基づいて説明する。
図１に本実施形態の手順を示す。まずステップＳ１で、システムの明確化を行う。すなわち、最適化の目的を明確化する。ここでは、黒煙（ＰＭ）、ＮＯ_Ｘの低減、および燃費向上を目的としたエンジン仕様の最適化を目的とする。

次に、ステップＳ２で、エンジンの基本機能を定義する。
図４において、エンジン１の燃焼室に供給される燃料３はＨＣ成分からなり、燃焼室での化学反応を経て、ＣＯ_２、ＣＯ、ＨＣ、Ｃ（固体）を生成する。また、燃焼室に供給された空気７はＯ_２、Ｎ_２成分からなり、燃焼室で化学反応を経てＣＯ_２、ＣＯ、ＮＯ_Ｘ、Ｈ_２Ｏを生成する。
エンジンは燃料３と空気７をシリンダ内で化学反応させて、ＣがＯとだけ化学反応をして、ＣＯ_２に変化すれば理想的な反応である。しかし、反応はそれだけではなく、燃料のＨＣからＨが遊離して固体炭素（Ｃ）が発生する。これがＰＭとして排出されることを定義する。また、空気中のＮ_２と酸素とが化合して排出されるのがＮＯ_Ｘであると定義する。

次にステップＳ３で、ディーゼルエンジン１の制御因子（制御パラメータ）を選択する。Ａ：圧縮比、Ｂ：燃焼室形状（ピストン頂部のキャビティ形状）、Ｃ：スワール比、Ｄ：噴射角（燃料噴射ノズルからの噴射角度）、Ｅ：噴射時期、Ｆ：コモンレール圧力、Ｇ：ＥＧＲ（排ガス再循環）弁開度、Ｈ：ＶＧ開度（可変過給機制御弁開度）を制御因子として選択する。そしてそれぞれの制御因子について水準を設定する。
例えば、圧縮比の大を第１基準に、小を第２基準の２水準に設定し、燃焼室形状では、ピストン頂部のキャビティ形状に応じて２水準に設定し、さらに、スワール比であれば、大を第１基準に、中を第２基準に、小を第３基準のように３水準に設定し、さらに、同様に、噴射角を３水準、噴射時期を３水準、コモンレール圧を３水準、ＥＧＲ弁開度を３水準、ＶＧ開度を３水準についてもそれぞれ設定する。

また、誤差因子としては、例えば、試験時のエンジン回転数と負荷との組み合わせとして、低回転Ｎｅ_１、中回転Ｎｅ_２、高回転Ｎｅ_３の３つの誤差因子を設定して、それぞれについて低負荷Ｌ_１１、Ｌ_２１、Ｌ_３１と、高負荷Ｌ_１２、Ｌ_２２、Ｌ_３２との２水準に設定する、また、負荷を一定にして始動時と一定時間後のようなに２水準として設定してもよい。

また、測定すべき特性を決定する。本実施形態の場合には、前記誤差因子の運転条件で運転するとともに、まず、燃料成分中の炭素数と水素数との数量比を把握する。これは燃料メーカからの成分データ等に基づいて把握することができる。
エンジンに供給される燃料成分中の炭素原子数および空気中の酸素原子数は、燃焼中の化学反応を経ても変化しないことに基づいて、排ガス（ＣＯ_２、ＣＯ、ＨＣ、Ｈ_２Ｏ、Ｏ_２）成分分析の結果から燃料中の炭素が不十分反応物（ＣＯ、ＨＣ）および主反応物（ＣＯ_２）および副反応物の固体炭素（Ｃ）に変化した割合を算出し、さらに、空気中の酸素が不十分反応物（ＣＯ、Ｏ_２）および主反応物（ＣＯ_２、Ｈ_２Ｏ）および副反応物の窒素酸化物（ＮＯ_ｘ）に変化した割合を算出する。

次にステップＳ４に進んで、図２に示すような制御因子、誤差因子の直交表への割り付けを行う。
その後、ステップＳ５で、誤差因子の運転条件に基づいて試験を行い、図３に示すような動的機能窓のデータを算出および収集する。そのデータを基にＳＮ比、感度を算出する。

排ガス（ＣＯ_２、ＣＯ、ＨＣ、Ｈ_２Ｏ、Ｏ_２）をとり成分分析をする。図５に示すように燃料中の炭素の総量が燃焼によって燃焼サイクル時間（反応時間）Ｔ後に不十分反応物（ＣＯ、ＨＣ）に入った炭素数または炭素モル数の割合ｐ_１および主反応物（ＣＯ_２）に入った炭素数または炭素モル数の割合ｑ_１および副反応物の固体炭素（Ｃ）に入った炭素数または炭素モル数の割合（１−ｐ_１−ｑ_１）を求める。
不十分反応物（ＣＯ、ＨＣ）の割合ｐ_１と副反応物（Ｃ）の割合（１−ｐ_１−ｑ_１）とに挟まれた領域が目的物（ＣＯ_２）の割合ｑ_１が得られ、この割合ｑ１の領域を機能窓という。そして、ここでの狙いは、不十分反応物の割合ｐ_１と副反応物の割合（１−ｐ_１−ｑ_１）を小さくして、目的物の割合ｑ_１の領域（機能窓）を拡大することにある。

同様に、図６に示すように酸素の総量が燃焼によって燃焼サイクル時間（反応時間）Ｔ後に不十分反応物（ＣＯ、Ｏ_２）に入った酸素数または酸素モル数の割合ｐ_２、および主反応物（ＣＯ_２、Ｈ_２Ｏ）に入った酸素数または酸素モル数の割合ｑ_２、および副反応物の窒素酸化物（ＮＯ_Ｘ）に入った酸素数または酸素モル数の割合（１−ｐ_２−ｑ_２）を求める。
不十分反応物（ＣＯ、Ｏ_２）の割合ｐ_２と副反応物（ＮＯ_Ｘ）の割合（１−ｐ_２−ｑ_２）とに挟まれた領域が目的物（ＣＯ_２）の割合ｑ_２が得られ、この割合ｑ_２の領域を機能窓という。そして、ここでの狙いは、不十分反応物の割合ｐ_２と副反応物の割合（１−ｐ_２−ｑ_２）を小さくして、目的物の割合ｑ_２の領域（機能窓）を拡大することにある。
この機能窓の拡大のための制御因子の選択手法として、タグチメソッドの機能窓法を用いる。

初期濃度Ａと一定時間Ｔ後に残存する濃度Ｙには、式（１）で示すようにＹ＝Ａｅ^−βＴの関係があり、この式（１）を用いて、炭素の主反応物（ＣＯ_２）の主反応速度β_Ｃ１、および副反応物（固体炭素）の副反応速度β_Ｃ２を式（２）、（３）によって求める。
ｐ_１＝ｅ^{−βＣ１Ｔ} （２）
ｐ_１＋ｑ_１＝ｅ^{−βＣ２Ｔ} （３）

さらに、酸素の主反応物（ＣＯ_２）の主反応速度β_Ｏ１、および副反応物（ＮＯ_ｘ）の副反応速度β_Ｏ２を式（４）、（５）によって求める。
ｐ_２＝ｅ^{−βＯ１Ｔ} （４）
ｐ_２＋ｑ_２＝ｅ^{−βＯ２Ｔ} （５）

炭素の反応から言うと、主反応速度β_Ｃ１が大きいほどよく図５のｑ_１が広いほうがよい。酸素の反応から言うと、主反応速度β_Ｏ１が大きいほどよく図６のｑ_２が広いほうがよい。
この図５、および図６に示される、ｑ_１、ｑ_２の領域、すなわち、反応速度線図β_Ｃ１、β_Ｃ２で挟まれる領域、β_Ｏ１、β_Ｏ２で挟まれた領域をそれぞれ機能窓といい、この領域が広いほど良い反応ということができる。

炭素の主反応速度β_Ｃ１と、酸素の主反応速度β_Ｏ１との両方を同時に評価する手法として、図５（第１反応速度マップＭ１）の機能窓と、図６（第２反応速度マップＭ２）の機能窓とを時間軸で合わせて直交させ、機能窓を含む評価軸を両軸に取った新たな平面に、各値を合成した結果として面積で表現（機能窓の二次元化）する。
また、これらの面積をさらに平方することで合成された一つの機能窓を表現する。すなわち、図７（Ａ）において、
（ａ）の面積：Ｓａ＝ｐ_１・ｐ_２
（ｂ）の面積：Ｓｂ＝ｑ_１・ｑ_２
（ｃ）の面積：Ｓｃ＝（１−ｐ_１−ｑ_１）・（１−ｐ_２−ｑ_２）
（ｄ）の面積：Ｓｄ＝（ｐ_１＋ｑ_１）（ｐ_２＋ｑ_２）
と表わせて、これらの面積をさらに平方することで合成された一つの機能窓を表現する。

前記第３反応速度マップＭ３の縦軸に、炭素の主反応速度β_Ｃ１と酸素の主反応速度β_Ｏ１との合成反応速度と、炭素の副反応速度β_Ｃ２と酸素の副反応速度β_Ｏ２との合成反応速度とを表すことで、１つの機能窓で炭素の反応速度と酸素の反応速度とを同時に評価できる。
この第３反応速度マップの詳細を図７（Ｂ）に示す。
縦軸に合成した炭素量と酸素量との合成量をとり、横軸に時間をとる。第３反応速度マップＭ３の機能窓によって得られるＳＮ比について説明する。

（６）式でβ_１＝（β_Ｃ１＋β_Ｏ１）／２
（７）式でβ_２＝（β_Ｃ２＋β_Ｏ２）／２
と置き換えると、
ｐ＝ｅ^{−β１／Ｔ} （６'）
ｑ＝ｅ^{−β２／Ｔ} （７'）
となる。

（６'）は望大特性であり、ｎ個の誤差因子で試験した場合、主反応のＳＮ比η_１は、

によってあらわされる
ここで、β_１ｉ＝（β_Ｃ１ｉ＋β_Ｏ１ｉ）／２である。
（７'）は望小特性であり、ｎ個の誤差因子で試験した場合、副反応のＳＮ比η_２は、

によってあらわされる。
ここでβ_２ｉ＝（β_Ｃ２ｉ＋β_Ｏ２ｉ）／２である。

従って、合成したＳＮ比ηは、η＝η_１＋η_２＝１０ｌｏｇ（β_１ ^２／β_２ ^２）となり、ηという１つの指標で表現できる。また、感度は、入力条件のエンジンの運転条件に対して出力の大きさを示すη_１＝１０ｌｏｇβ_１ ^２を用いて表す。

ステップＳ５では、図３に示すような動的機能窓のデータの収集を行い、前記したＳＮ比、感度の算出式に基づいて算出し、その結果を図２の直交表に割りつけていく。
すなわち、前記したようにエンジンの運転条件を誤差因子として、試験時のエンジン回転数と負荷との組み合わせとして、低回転Ｎｅ_１、中回転Ｎｅ_２、高回転Ｎｅ_３の３つの誤差因子を設定して、それぞれについて低負荷Ｌ_１１、Ｌ_２１、Ｌ_３１と、高負荷Ｌ_１２、Ｌ_２２、Ｌ_３２との２水準に設定する、また、負荷を一定にして始動時と一定時間後のようなに２水準として設定して、そのときの排ガスデータを採取して分析して、炭素量（モル数）、酸素量（モル数）を算出して、燃焼室に供給されて燃焼に寄与した炭素量に対して、それぞれの反応物への割合ｐ_１、ｑ_１、１−ｐ_１−ｑ_１を求める。また、同様に酸素量に対しても、それぞれの反応物への割合ｐ_２、ｑ_２、１−ｐ_２−ｑ_２を求める。
そして、前記したＳＮ比、感度の算出式に基づいて算出した結果を図２の直交表に記載する。
なお、反応時間Ｔは、本実施形態では燃焼サイクル時間を用いて、図３、５、６における反応時間ｔは、反応開始からの燃焼時間であり１サイクルでの燃焼行程の時間に相当し、エンジン回転数の逆数に対応して算出する。

以上のように、図３の動的機能窓のデータについて収集、算出し、さらにＳＮ比の算出を行った次に、ステップＳ６では、前記ステップＳ５で求めたＳＮ比、感度に関する要因効果図を作成する。
図９に示すように、望大特性のＳＮ比η_１（感度Ｓ）に関する要因効果図が作成される。また、図８に示すように、望大特性のＳＮ比η_１と望小特性のＳＮ比η_２とからＳＮ比η＝η_１＋η_２に関する要因効果図が作成される。
そして、これら要因効果図を基に、ＳＮ比η＝η_１＋η_２がＳＮ比の平均値より大きくなる制御パラメータを選定することで、ノイズの影響を受けにくいロバスト性が高い制御パラメータ、さらに感度が高く効率のよい制御パラメータを選定することができる。

次に、ステップＳ７で、利得と再現性の確認を行う。図８、９の要因効果図を用いて、全ての制御パラメータの最適水準を抽出し、その後、ＳＮ比の平均値に対し、それぞれのパラメータの最適水準の効果を足し合わせて、どのくらいの効果があるかを推定する。

また、初期の水準でのＳＮ比も求めておいて、その値と最適水準でのＳＮ比を比較し、その差を推定利得として求めておく。次に最適水準で試験を実施し、実験的にＳＮ比を求める。初期の水準でのＳＮ比も求めておいて、推定ＳＮ比と同様に実験での利得も求める。
そして、指標の正しさを確認するために、推定利得と実験利得とを比較し、同等であれば、この指標の正しさを証明することができる。

以上のように、本実施形態によれば、タグチメソッドの機能窓法を採用して、複数の制御因子（Ａ：圧縮比、Ｂ：燃焼室形状（ピストン頂部のキャビティ形状）、Ｃ：スワール比、Ｄ：噴射角（燃料噴射ノズルからの噴射角度）、Ｅ：噴射時期、Ｆ：コモンレール圧力、Ｇ：ＥＧＲ（排ガス再循環）弁開度、Ｈ：ＶＧ開度（可変過給機制御弁開度））を選択すると共に、エンジン回転数と、負荷または始動からの時間等を、誤差因子として、すなわちＰＭ排出力が多い条件の場合と、少ない条件の場合とを誤差因子とし、これらをＬ１８直交表に割りつけて試験を実施し、パラメータのどの水準がＰＭ、ＮＯ_Ｘの排出量および燃費で良好かを求めることができる。

最適化手法の適用に際して、炭素の主反応速度β_Ｃ１と、酸素の主反応速度β_Ｏ１との両方を同時に評価するため、図５（第１反応速度マップＭ１）の機能窓と、図６（第２反応速度マップＭ２）の機能窓とを時間軸で合わせて合成して新たな評価軸を縦軸にとった第３反応速度マップＭ３を作成し、該第３反応速度マップＭ３の縦軸に、炭素の主反応速度β_Ｃ１と酸素の主反応速度β_Ｏ１との合成反応速度と、炭素の副反応速度β_Ｃ２と酸素の副反応速度β_Ｏ２との合成反応速度とを表すことで、１つの機能窓で炭素の反応速度と酸素の反応速度とを同時に評価できる。
そして、新たな第３反応速度マップＭ３の機能窓によって得られるＳＮ比をもとに評価することで、ＮＯ_ＸとＰＭとのトレードオフ関係を改善できる制御パラメータの選定ができるようになる。

本発明によれば、黒煙濃度の計測値を用いることなく、黒煙量が算出可能になるとともに、エンジン燃焼の前後において炭素および酸素の原子数（モル数）に変化がないことに着目して、燃料成分および排ガス分析結果から固体炭素（ＰＭ）への反応速度およびＮＯ_Ｘへの反応速度を算出し、該反応速度に基づいて、または指標にして排出黒煙およびＮＯ_Ｘの低減、さらに燃費向上に適するディーゼルエンジンの制御パラメータを設定できるので、エンジン制御パラメータの最適化方法に適用して有用である。

本発明の実施形態にかかるエンジン制御パラメータの最適化方法を示すフローチャートである。 実施形態の直交表の概要図である。 実施形態の動的機能のデータを示す説明図である。 エンジン内部での化学反応を示す説明図である。 実施形態における第１反応速度マップの説明図である。 実施形態における第２反応速度マップの説明図である。 （Ａ）は第１反応速度マップと第２反応速度マップとを合成して第３反応速度マップの作成を示す説明図であり、（Ｂ）は第３反応速度マップの説明図である。 ＳＮ比に関する要因効果図の一例である。 感度Ｓに関する要因効果図の一例である。

符号の説明

１ ディーゼルエンジン
３ 燃料
５、９ 生成物
７ 空気
Ｍ１ 第１反応速度マップ
Ｍ２ 第２反応速度マップ
Ｍ３ 第３反応速度マップ

Claims (4)

1. ディーゼルエンジンから排出される黒煙、ＮＯｘの排出量を低減するとともに燃費を向上するためのエンジン制御パラメータの最適化方法において、
   排ガス（ＣＯ_２、ＣＯ、ＨＣ、Ｈ_２Ｏ、Ｏ_２）成分分析の結果から炭素原子が変化した不十分反応物（ＣＯ、ＨＣ）および主反応物（ＣＯ_２）および副反応物の固体炭素（Ｃ）の割合を算出し、
   さらに、上記成分分析結果から空気中の酸素原子が変化した不十分反応物（ＣＯ、Ｏ_２）および主反応物（ＣＯ_２、Ｈ_２Ｏ）および副反応物の窒素酸化物（ＮＯ_ｘ）の割合を算出し、
   前記それぞれの算出割合から炭素の反応から見た前記主反応物（ＣＯ_２）および副反応物（固体炭素）の反応速度、および酸素の反応から見た前記主反応物（ＣＯ_２、Ｈ_２Ｏ）および副反応物（ＮＯ_ｘ）の反応速度をそれぞれ算出し、
   前記反応速度によりエンジン制御パラメータを選定することを特徴とするエンジン制御パラメータの最適化方法。
2. 初期濃度Ａとし反応時間Ｔ後に残存する濃度Ｙとすると、反応速度βは、Ｙ＝Ａｅ^−βＴの関係式によって表され、該式を用いて前記それぞれの反応速度が算出されることを特徴とする請求項１記載のエンジン制御パラメータの最適化方法。
3. 前記選定はタグチメソッドの最適化手法を用いて、前記炭素の主反応の反応速度β_Ｃ１と前記酸素の主反応の反応速度β_Ｏ１は望大特性のＳＮ比η_１のη_１＝１０ｌｏｇ（（β_Ｃ１＋β_Ｏ１）／２）^２によってあらわされ、前記炭素の副反応の反応速度β_Ｃ２と前記酸素の副反応の反応速度β_Ｏ２は望小特性のＳＮ比η_２のη_２＝−１０ｌｏｇ（（β_Ｃ２＋β_Ｏ２）／２）^２によってあらわされ、前記主反応と副反応とのＳＮ比を合成したＳＮ比η＝η_１＋η_２が、ＳＮ比の平均値より大きくなる制御パラメータを選択することを特徴とする請求項２記載のエンジン制御パラメータの最適化方法。
4. 前記反応時間Ｔを横軸にとり炭素量を縦軸にとり炭素量の時間的変化を示した第１反応速度マップと、反応時間Ｔを横軸にとり酸素量を縦軸にとり酸素の時間的変化を示した第２反応速度マップとを、前記時間軸で合わせて合成して新たな評価軸を縦軸にとった第３反応速度マップを作成し、該第３反応速度マップの縦軸に、炭素の主反応速度β_Ｃ１と酸素の主反応速度β_Ｏ１との合成反応速度と、炭素の副反応速度β_Ｃ２と酸素の副反応速度β_Ｏ２との合成反応速度とをそれぞれ表したことを特徴とする請求項３記載のエンジン制御パラメータの最適化方法。

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