JP2019125021A - Information processing device, information processing method, computer program, control device of internal combustion engine - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、情報処理装置に関する。 The present invention relates to an information processing apparatus.
各分野において、モデル予測制御(MPC:Model Predictive Control)を利用した制御手法が利用されている。モデル予測制御とは、なんらかの制御パラメータについて、各時刻において未来の応答を予測しながら最適化を行う(最適解を見つける)制御手法である。例えば、特許文献1には、モデル予測制御を利用した内燃機関の制御に関し、内燃機関の制御要素(例えば、ターボチャージャ、排気再循環)のモデルを用いた反復計算によって、有限区間内で制御要素の動作を最適化することが記載されている。例えば、特許文献2には、モデル予測制御を利用して、車両制御を行うためのテーブルや、車両の制御変数を算出する近似式を作成することが記載されている。
In each field, a control method using model predictive control (MPC) is used. Model predictive control is a control method of optimizing (finding an optimal solution) while predicting future response at each time with respect to some control parameter. For example,
特許文献1では、各時刻においてリアルタイムに、最適解を見つけるための反復計算を行っている。この反復計算には膨大な量の演算が必要であるため、処理負荷が高く、処理に時間を要し、リアルタイム処理が不可能な場合も生じるという課題があった。特許文献2では、予め反復計算によって得られたテーブルあるいは近似式を作成しているため、リアルタイムな反復計算を必要としない。しかし、例えば内燃機関の制御のように、制御パラメータの最適解を導出するために、多くの要素(例えば、数十個)が関連する初期条件を持つ複雑なシステムを対象とする場合、極めて多次元のテーブルあるいは近似式が必要となる。このように多くの要素を含む初期条件について、網羅的な試行によって多次元のテーブルあるいは近似式を作成することは、組み合わせ数の爆発的増加のため困難であるが、特許文献2では、このような課題について何ら記載されていない。
In
本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、モデル予測制御を利用した内燃機関の制御において、処理負荷の低減と処理時間の短縮とを図るとともに、初期条件生成の効率化を図ることを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and in the control of an internal combustion engine using model predictive control, the processing load is reduced and the processing time is shortened, and the efficiency of initial condition generation is improved. The aim is to
本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態として実現することが可能である。 The present invention has been made to solve at least a part of the above-mentioned problems, and can be realized as the following modes.
(1)本発明の一形態によれば、情報処理装置が提供される。この情報処理装置は、モデル式記憶部と、初期条件記憶部と、最適操作量記憶部と、初期条件生成部と、予測処理部と、学習処理部とを備える。モデル式記憶部は、内燃機関のアクチュエータの操作量の変化に応じた、内燃機関の制御対象部の状態の変化をモデル化したモデル式を予め記憶する。初期条件記憶部は、前記アクチュエータの操作量の時系列信号と、前記制御対象部の状態の時系列信号と、を少なくとも含む初期条件を記憶する。最適操作量記憶部は、前記初期条件記憶部内の各時刻における前記初期条件に対して、当該初期条件における前記アクチュエータの最適な操作量である最適操作量を対応付けて記憶する。初期条件生成部は、予め作成された前記アクチュエータの操作量の時系列信号を、前記モデル式記憶部内の前記モデル式に適用することで、前記制御対象部の状態の予測値の時系列信号を生成し、前記初期条件として前記初期条件記憶部に記憶させる。予測処理部は、前記初期条件記憶部内の前記初期条件と、前記モデル式記憶部内の前記モデル式を用いて推定された前記状態と、を用いた目的関数について、入力する前記操作量を変化させつつ評価を繰り返すことによって前記最適操作量を求め、前記最適操作量記憶部に記憶させる。学習処理部は、前記最適操作量記憶部内の前記初期条件と前記最適操作量との関係を表す近似式を求める。 (1) According to one aspect of the present invention, an information processing apparatus is provided. The information processing apparatus includes a model expression storage unit, an initial condition storage unit, an optimal operation amount storage unit, an initial condition generation unit, a prediction processing unit, and a learning processing unit. The model formula storage unit stores in advance a model formula that models a change in the state of the control target portion of the internal combustion engine according to the change in the operation amount of the actuator of the internal combustion engine. The initial condition storage unit stores an initial condition including at least a time-series signal of an operation amount of the actuator and a time-series signal of a state of the control target unit. The optimal operation amount storage unit stores the initial operation condition at each time in the initial condition storage unit in association with an optimal operation amount which is an optimal operation amount of the actuator under the initial condition. The initial condition generation unit applies a time series signal of the operation amount of the actuator created in advance to the model equation in the model equation storage unit to obtain a time series signal of the predicted value of the state of the control target unit. It is generated and stored in the initial condition storage unit as the initial condition. The prediction processing unit changes the operation amount to be input for an objective function using the initial condition in the initial condition storage unit and the state estimated using the model expression in the model expression storage unit. While repeating the evaluation, the optimal operation amount is determined and stored in the optimal operation amount storage unit. The learning processing unit obtains an approximate expression representing the relationship between the initial condition and the optimal operation amount in the optimal operation amount storage unit.
この構成によれば、予測制御部は、モデル予測制御を利用して予め、各初期条件に応じた内燃機関のアクチュエータの最適操作量を求めて、最適操作量記憶部に記憶させておく。そして、学習処理部は予め、最適操作量記憶部内の初期条件と最適操作量との関係を表す近似式を求めておくことができる。このため、本構成によれば、実際の内燃機関の制御では、リアルタイムな反復計算を必要とせず、学習処理部によって求められた近似式を利用することで、初期条件内の各要素に対応する各実際値(または推定値)に応じた内燃機関のアクチュエータの最適操作量を素早く求めることができ、処理負荷の低減と処理時間の短縮とを図ることができる。また、初期条件生成部は、初期条件を生成する際に、内燃機関のアクチュエータの操作量の変化に応じた、内燃機関の制御対象部の状態の変化をモデル化したモデル式を使用する。このため、初期条件を生成する際に、各要素を網羅的に組み合わせた試行を行う場合と比較して、演算量を減らすことができ、初期条件生成の効率化を図ることができる。 According to this configuration, the prediction control unit obtains in advance the optimal operation amount of the actuator of the internal combustion engine according to each initial condition using model predictive control, and stores it in the optimal operation amount storage unit. Then, the learning processing unit can obtain in advance an approximate expression that represents the relationship between the initial condition in the optimum operation amount storage unit and the optimum operation amount. For this reason, according to the present configuration, control of an actual internal combustion engine does not require real-time repetitive calculation, and by using the approximate expression obtained by the learning processing unit, each element in the initial condition is accommodated. The optimum operation amount of the actuator of the internal combustion engine according to each actual value (or estimated value) can be obtained quickly, and the processing load can be reduced and the processing time can be shortened. Further, when generating the initial condition, the initial condition generation unit uses a model expression that models a change in the state of the control target unit of the internal combustion engine according to the change in the operation amount of the actuator of the internal combustion engine. For this reason, when generating the initial condition, the amount of calculation can be reduced as compared with the case where a trial in which each element is comprehensively combined is performed, and efficient generation of the initial condition can be achieved.
(2)上記形態の情報処理装置において、前記学習処理部は、前記初期条件と前記最適操作量とを教師データとしたニューラルネットワークの教師あり学習によって前記近似式を求めてもよい。ニューラルネットワークは複雑な関数近似を行う事ができるため、数多くの要素を初期条件として含み得る内燃機関の制御に適している。この構成によれば、学習処理部は、このようなニューラルネットワークを用いて近似式を求めるため、近似式の精度を向上させることができる。 (2) In the information processing apparatus of the above aspect, the learning processing unit may obtain the approximate expression by supervised learning of a neural network in which the initial condition and the optimal operation amount are teacher data. Since neural networks can perform complex function approximation, they are suitable for control of an internal combustion engine that can include many elements as initial conditions. According to this configuration, since the learning processing unit obtains the approximate expression using such a neural network, the accuracy of the approximate expression can be improved.
(3)上記形態の情報処理装置では、さらに、実験計画法を用いて、前記アクチュエータの操作量の前記時系列信号を生成する実験計画処理部を備えてもよい。この構成によれば、実験計画処理部は、実験計画法を用いてアクチュエータの操作量の時系列信号を生成するため、組み合わせとして物理的に無理のない時系列信号を生成できる。 (3) The information processing apparatus according to the above aspect may further include an experimental plan processing unit that generates the time-series signal of the operation amount of the actuator using an experimental design method. According to this configuration, since the experimental design processing unit generates a time series signal of the operation amount of the actuator using the experimental design method, it is possible to generate a physically reasonable time series signal as a combination.
(4)上記形態の情報処理装置において、前記初期条件には、さらに、前記内燃機関に対する外乱と、前記制御対象部の出力と、前記制御対象部の出力の目標値と、のうちの少なくとも一部が含まれ、前記初期条件に前記外乱が含まれる場合、前記モデル式では、前記操作量及び前記外乱の変化に応じた前記状態の変化がモデル化され、前記初期条件に前記出力が含まれる場合、前記モデル式では、前記操作量の変化に応じた前記状態及び前記出力の変化がモデル化されていてもよい。この構成によれば、初期条件として、内燃機関に対する外乱、制御対象部の出力、制御対象部の出力の目標値等の様々な要素を考慮することができる。 (4) In the information processing apparatus of the above aspect, the initial condition further includes at least one of a disturbance to the internal combustion engine, an output of the control target unit, and a target value of an output of the control target unit. If the initial condition includes the disturbance, the model equation models changes in the state according to changes in the manipulated variable and the disturbance, and the output includes the initial condition. In this case, in the model equation, changes in the state and the output according to changes in the manipulated variable may be modeled. According to this configuration, various factors such as disturbance to the internal combustion engine, the output of the control target unit, and the target value of the output of the control target unit can be considered as the initial condition.
(5)上記形態の情報処理装置において、前記モデル式として、線形状態方程式及び非線形状態方程式を使用してもよい。この構成によれば、モデル式として、線形状態方程式及び非線形状態方程式を利用できる。 (5) In the information processing apparatus of the above aspect, a linear state equation and a non-linear state equation may be used as the model equation. According to this configuration, linear equation of state and nonlinear equation of state can be used as model equations.
(6)上記形態の情報処理装置において、前記モデル式として、NARXモデルを用いて構成された非線形方程式を使用してもよい。この構成によれば、モデル式として、NARXモデルを用いて構成された非線形方程式を利用するため、精度の高い予測結果を得ることができる。 (6) In the information processing apparatus of the above aspect, a non-linear equation configured using an NARX model may be used as the model equation. According to this configuration, since a non-linear equation configured using the NARX model is used as a model equation, a highly accurate prediction result can be obtained.
(7)上記形態の情報処理装置において、前記実験計画法として、ステップ関数やランプ関数の組み合わせで表現される信号を生成する第1の方法と、周波数が時間に依存して変化するチャープ信号で表現される信号を生成する第2の方法と、のいずれかを使用してもよい。この構成によれば、実験計画法として、ステップ関数やランプ関数の組み合わせで表現される信号を生成する第1の方法(例えば、APRBS法)と、周波数が時間に依存して変化するチャープ信号で表現される信号を生成する第2の方法(例えば、Sinusoidal Excitation法)と、のいずれかを利用できる。 (7) In the information processing apparatus of the above embodiment, as the experimental design method, a first method of generating a signal represented by a combination of a step function and a ramp function, and a chirp signal whose frequency changes depending on time. Any of the second methods of generating the signal to be represented may be used. According to this configuration, the first method (for example, the APRBS method) of generating a signal represented by a combination of a step function and a ramp function as an experimental design method, and a chirp signal whose frequency changes depending on time Either of the second method (e.g., Sinusoidal Excitation method) of generating a signal to be represented can be used.
(8)本発明の一形態によれば、内燃機関のアクチュエータの操作量の変化に応じた、内燃機関の制御対象部の状態の変化をモデル化したモデル式を利用した情報処理方法が提供される。この情報処理方法では、予め作成された前記アクチュエータの操作量の時系列信号を、前記モデル式に適用することで、前記制御対象部の状態の予測値の時系列信号を生成する工程と、前記アクチュエータの操作量の時系列信号と、生成された前記制御対象部の状態の時系列信号と、を初期条件として記憶させる工程と、前記初期条件と、前記モデル式を用いて推定された前記状態と、を用いた目的関数について、入力する前記操作量を変化させつつ評価を繰り返すことによって、当該初期条件における前記アクチュエータの最適な操作量である最適操作量を求める工程と、前記初期条件に対して、求めた前記最適操作量を対応付けて記憶させる工程と、前記初期条件と前記最適操作量との関係を表す近似式を求める工程と、を備える。この方法によれば、モデル予測制御を利用した内燃機関の制御において、処理負荷の低減と処理時間の短縮とを図るとともに、初期条件生成の効率化を図ることができる。 (8) According to one aspect of the present invention, there is provided an information processing method using a model expression that models a change in a state of a control target portion of an internal combustion engine according to a change in an operation amount of an actuator of the internal combustion engine Ru. In this information processing method, a time-series signal of a predicted value of the state of the control target unit is generated by applying a time-series signal of the operation amount of the actuator created in advance to the model equation, and Storing the time-series signal of the operation amount of the actuator and the generated time-series signal of the state of the control target unit as an initial condition, the initial condition, and the state estimated using the model equation And the step of obtaining an optimal operation amount, which is an optimum operation amount of the actuator under the initial condition, by repeating the evaluation while changing the input operation amount with respect to the objective function using and. And the step of correlating and storing the determined optimal operation amount, and the step of determining an approximate expression representing the relationship between the initial condition and the optimal operation amount. According to this method, in the control of the internal combustion engine using model predictive control, it is possible to reduce the processing load and shorten the processing time, and to improve the efficiency of the initial condition generation.
(9)本発明の一形態によれば、内燃機関のアクチュエータの操作量の変化に応じた、内燃機関の制御対象部の状態の変化をモデル化したモデル式を利用したコンピュータプログラムが提供される。このコンピュータプログラムでは、予め作成された前記アクチュエータの操作量の時系列信号を、前記モデル式に適用することで、前記制御対象部の状態の予測値の時系列信号を生成する機能と、前記アクチュエータの操作量の時系列信号と、生成された前記制御対象部の状態の時系列信号と、を初期条件として記憶させる機能と、前記初期条件と、前記モデル式を用いて推定された前記状態と、を用いた目的関数について、入力する前記操作量を変化させつつ評価を繰り返すことによって、当該初期条件における前記アクチュエータの最適な操作量である最適操作量を求める機能と、前記初期条件に対して、求めた前記最適操作量を対応付けて記憶させる機能と、前記初期条件と前記最適操作量との関係を表す近似式を求める機能と、を備える。このコンピュータプログラムによれば、モデル予測制御を利用した内燃機関の制御において、処理負荷の低減と処理時間の短縮とを図るとともに、初期条件生成の効率化を図ることができる。 (9) According to an aspect of the present invention, there is provided a computer program using a model expression that models a change in the state of a control target portion of an internal combustion engine according to a change in the operation amount of an actuator of the internal combustion engine. . In this computer program, a time-series signal of the predicted value of the state of the control target portion is generated by applying a time-series signal of the operation amount of the actuator created in advance to the model equation, and the actuator A function of storing, as an initial condition, a time-series signal of an operation amount of the control amount and a generated time-series signal of the state of the control target unit, the initial condition, and the state estimated using the model equation For the objective function using, the function of determining the optimum manipulated value, which is the optimum manipulated value of the actuator under the initial condition, by repeating the evaluation while changing the inputted manipulated variable, and the initial condition And a function of correlating and storing the determined optimal operation amount, and a function of determining an approximate expression representing a relationship between the initial condition and the optimal operation amount. That. According to this computer program, in control of an internal combustion engine using model predictive control, processing load can be reduced and processing time can be shortened, and efficient generation of initial conditions can be achieved.
(10)本発明の一形態によれば、アクチュエータと、制御対象部とを備える内燃機関の制御装置が提供される。この内燃機関の制御装置では、前記アクチュエータの操作量の時系列信号と、前記制御対象部の状態の時系列信号と、を少なくとも含む初期条件について、前記初期条件と各時刻における前記初期条件に対して求められた前記アクチュエータの最適な操作量である最適操作量との関係を表す近似式を記憶する記憶部と、実際の前記アクチュエータの操作量と、前記制御対象部の状態とを取得する情報取得部と、取得された前記操作量及び前記状態と、前記記憶部内の前記近似式とを用いて、実際の前記操作量と前記状態とに対応した前記最適操作量を求め、前記最適操作量に従って前記アクチュエータを動作させる制御部と、を備える。この構成によれば、制御部は、情報取得部によって取得された操作量及び状態(各実際値または推定値)と、記憶部内の近似式とを用いて、各実際値に応じた内燃機関のアクチュエータの最適操作量を素早く求めることができ、処理負荷の低減と処理時間の短縮とを図ることができる。 (10) According to one aspect of the present invention, there is provided a control device of an internal combustion engine including an actuator and a control target portion. In this control device for an internal combustion engine, with respect to initial conditions including at least a time-series signal of an operation amount of the actuator and a time-series signal of a state of the control target portion, the initial condition and the initial condition at each time are described. Storage unit for storing an approximate expression representing a relationship with the optimum operation amount which is the optimum operation amount of the actuator, information for acquiring the actual operation amount of the actuator, and the state of the control target portion The optimum operation amount corresponding to the actual operation amount and the state is determined using the acquisition unit, the acquired operation amount and the state, and the approximate expression in the storage unit, and the optimum operation amount is obtained. And a controller configured to operate the actuator according to. According to this configuration, the control unit uses the operation amount and the state (each actual value or estimated value) acquired by the information acquisition unit, and the approximate expression in the storage unit to calculate the internal combustion engine according to each actual value. The optimum operation amount of the actuator can be obtained quickly, and the processing load can be reduced and the processing time can be shortened.
なお、本発明は、種々の態様で実現することが可能であり、例えば、モデル予測制御を利用した内燃機関の制御のための近似式を求める情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム、コンピュータプログラム、モデル予測制御を利用した内燃機関の制御装置、制御方法、制御システム、コンピュータプログラム、内燃機関の制御装置の作成装置、作成方法、作成システム、コンピュータプログラム、これら各コンピュータプログラムを配布するためのサーバ装置、そのコンピュータプログラムを記憶した一時的でない記憶媒体等の形態で実現することができる。 The present invention can be realized in various aspects. For example, an information processing apparatus, an information processing method, an information processing system, and a computer for obtaining an approximate expression for control of an internal combustion engine using model predictive control Program, control device for internal combustion engine using model predictive control, control method, control system, computer program, production device for control device for internal combustion engine, production method, production system, computer program, for distributing these respective computer programs The present invention can be realized in the form of a server apparatus, a non-temporary storage medium storing the computer program, or the like.
<情報処理装置>
図1は、本発明の一実施形態としての情報処理装置1のブロック図である。情報処理装置1は、モデル予測制御(MPC:Model Predictive Control)を利用して、内燃機関の制御に使用するための近似式を求める装置である。本実施形態では、内燃機関の制御に使用する要素として、以下のa1〜a5の5つを例示する。要素a1〜a5はモデル予測制御の初期条件として使用されるため、要素a1〜a5を総称して「初期条件」とも呼ぶ。本実施形態の情報処理装置1は、要素a1〜a5からなる初期条件と、その初期条件に対応する内燃機関のアクチュエータの最適な操作量(最適操作量)と、の関係を表す近似式を求める装置である。情報処理装置1によって求められた近似式は、内燃機関の制御装置に搭載されて内燃機関の制御に使用される。詳細は後述する。
(a1)内燃機関のアクチュエータの操作量u
(a2)内燃機関に対する外乱w
(a3)内燃機関の制御対象部の状態x
(a4)内燃機関の制御対象部の出力y
(a5)内燃機関の制御対象部の出力の目標値r
<Information processing device>
FIG. 1 is a block diagram of an
(A1) Operating amount u of actuator of internal combustion engine
(A2) Disturbance w for internal combustion engine
(A3) State x of the control target portion of the internal combustion engine
(A4) Output y of control target of internal combustion engine
(A5) Target value r of output of control target portion of internal combustion engine
(a1)操作量uは、内燃機関において操作することが可能な1つまたは複数のアクチュエータの動作状況を表す物理量である。例えば、スロットル開度、排気再循環(EGR:Exhaust Gas Recirculation)システムにおけるEGRバルブ開度等が操作量uに相当する。(a2)外乱wは、内燃機関の出力に影響を及ぼす1つまたは複数の物理量であり、操作量uは除く。例えば、エンジン回転数、外気温度、外気圧力等が外乱wに相当する。(a3)状態xは、内燃機関に含まれる1つまたは複数の制御対象部の状態を表す物理量である。例えば、EGRシステムにおける排気温度や排気流量等が状態xに相当する。 (A1) The manipulated variable u is a physical quantity that represents the operating condition of one or more actuators that can be operated in the internal combustion engine. For example, the throttle opening degree, the EGR valve opening degree in an exhaust gas recirculation (EGR: Exhaust Gas Recirculation) system, or the like corresponds to the operation amount u. (A2) The disturbance w is one or more physical quantities that affect the output of the internal combustion engine, excluding the manipulated variable u. For example, the engine speed, the outside air temperature, the outside air pressure, etc. correspond to the disturbance w. (A3) The state x is a physical quantity that represents the state of one or more control target parts included in the internal combustion engine. For example, the exhaust temperature, the exhaust flow rate, and the like in the EGR system correspond to the state x.
(a4)出力yは、内燃機関に含まれる1つまたは複数の制御対象部の出力を表す物理量である。例えば、EGRシステムにおけるEGR率、過給機における過給圧等が出力yに相当する。(a5)目標値rは、内燃機関に含まれる1つまたは複数の制御対象部の出力(すなわち要素a4)の目標値である。なお、上述した5つの各要素a1〜a5は、それぞれ、複数の項目を含み得る。例えば、外乱wとしてエンジン回転数と外気温度と外気圧力との3項目を含んでもよい。また、上述した5つの各要素a1〜a5において挙げた項目はあくまで例示であり、種々の項目を採用できる。 (A4) The output y is a physical quantity that represents the output of one or more control target units included in the internal combustion engine. For example, the EGR rate in the EGR system, the supercharging pressure in the turbocharger, etc. correspond to the output y. (A5) The target value r is a target value of the output (that is, the element a4) of one or more control target parts included in the internal combustion engine. Each of the five elements a1 to a5 described above may include a plurality of items. For example, three items of the engine speed, the outside air temperature, and the outside air pressure may be included as the disturbance w. In addition, the items listed in the five elements a1 to a5 described above are merely examples, and various items can be adopted.
情報処理装置1は、記憶部100と、情報処理部200と、図示しないROM、RAM及び通信部を備え、各部は図示しないバスにより相互に接続されている。記憶部100は、ハードディスク、フラッシュメモリ、メモリカードなどで構成される。記憶部100には、モデル式記憶部110と、初期条件記憶部120と、最適操作量記憶部130と、近似式記憶部140とが含まれている。
The
モデル式記憶部110には、内燃機関のアクチュエータの操作量u、及び、内燃機関に対する外乱wの変化に応じた、内燃機関の制御対象部の状態x、及び、出力yの変化をモデル化したモデル式が予め記憶されている。モデル式は、予めの実験により求められ、操作量u、外乱w、状態x、出力yの現在及び過去の情報が含まれる。どの程度過去の情報が含まれるかはモデル式中の時間サンプル数に依存する。モデル式としては、例えば、線形状態方程式、非線形状態方程式、NARX(Nonlinear Auto-Regressive eXogenous)モデルを用いて構成された非線形方程式を使用できる。
The
線形状態方程式を使用した連続時間システムのモデル式は、操作量u、外乱w、状態x、出力yの各変数に対して、例えば次のように表せる。なお、tは時間、A,B,C,D,E,Fは適当な大きさの定数行列である。
・状態方程式:dx/dt=Ax+Bu+Ew ・・・(1)
・出力方程式:y=Cx+Du+Fw ・・・(2)
A model equation of a continuous time system using a linear equation of state can be expressed, for example, as follows for each variable of the manipulated variable u, the disturbance w, the state x, and the output y. Here, t is time, and A, B, C, D, E and F are constant matrices of appropriate sizes.
-Equation of state: dx / dt = Ax + Bu + Ew (1)
Output equation: y = Cx + Du + Fw (2)
線形状態方程式を使用した離散時間システムのモデル式は、上述の各変数と、離散時間kとを用いて、例えば次のように表せる。
・状態方程式:x[k+1]=Ax[k]+Bu[k]+Ew[k] ・・・(3)
・出力方程式:y[k]=Cx[k]+Du[k]+Fw[k] ・・・(4)
A model equation of a discrete time system using a linear equation of state can be expressed, for example, as follows, using each of the above-mentioned variables and a discrete time k.
-Equation of state: x [k + 1] = Ax [k] + Bu [k] + Ew [k] (3)
Output equation: y [k] = Cx [k] + Du [k] + Fw [k] (4)
非線形状態方程式を使用した連続時間システムのモデル式は、上述の各変数を用いて、例えば次のように表せる。なお、f,gはそれぞれx,yと同次元の出力を与える非線形ベクトル関数である。このため、非線形状態方程式では、線形状態方程式を包含していると言える。
・状態方程式:dx/dt=f(x,u,w) ・・・(5)
・出力方程式:y=g(x,u,w) ・・・(6)
A model equation of a continuous time system using a nonlinear equation of state can be expressed, for example, as follows, using each of the variables described above. Here, f and g are non-linear vector functions giving an output of the same dimension as x and y, respectively. For this reason, it can be said that the nonlinear equation of state includes a linear equation of state.
-Equation of state: dx / dt = f (x, u, w) (5)
Output equation: y = g (x, u, w) (6)
非線形状態方程式を使用した離散時間システムのモデル式は、上述の各変数と、離散時間kとを用いて、例えば次のように表せる。
・状態方程式:x[k+1]=f(x[k],u[k],w[k]) ・・・(7)
・出力方程式:y[k]=g(x[k],u[k],w[k]) ・・・(8)
A model equation of a discrete time system using a nonlinear equation of state can be expressed, for example, as follows, using each of the above-described variables and a discrete time k.
State equation: x [k + 1] = f (x [k], u [k], w [k]) (7)
Output equation: y [k] = g (x [k], u [k], w [k]) (8)
NARXモデルを用いて構成された非線形方程式のモデル式は、上述の各変数と、離散時間kとを用いて、例えば次のように表せる。なお、gはyと同次元の出力を与える非線形ベクトル関数であり、明示的に過去の時間を複数サンプルする点が上述の式8と異なる。
・y[k+1]=g(y[k],y[k−1],・・・,y[k+1−ny],u[k],u[k−1],・・・,u[k+1−nu]) ・・・(9)
The model equation of the nonlinear equation constructed using the NARX model can be expressed, for example, as follows, using the above-mentioned variables and the discrete time k. Here, g is a non-linear vector function giving an output of the same dimension as y, and is different from the above-mentioned
Y [k + 1] = g (y [k], y [k-1], ..., y [k + 1- ny ], u [k], u [k-1], ..., u [ k + 1−n u ]) (9)
このようにすれば、モデル式として、線形状態方程式、非線形状態方程式、及びNARXモデルを利用できる。 In this way, linear equation of state, nonlinear equation of state, and NARX model can be used as model equations.
図2は、予測学習処理について説明する図である。図2(A)は、初期条件記憶部120に記憶されている初期条件の一例を示す。図2(B)は、予測学習処理の各反復サイクルにおける、各要素の変化の一例を示す。図1の初期条件記憶部120には、操作量記憶部121と、外乱記憶部122と、状態記憶部123と、出力記憶部124と、目標値記憶部125とが含まれている。
FIG. 2 is a diagram for explaining prediction learning processing. FIG. 2A shows an example of the initial conditions stored in the initial
操作量記憶部121には、後述する予測学習処理のステップS110によって、内燃機関のアクチュエータの操作量uの複数時刻分の物理量の変化(換言すれば、継時的な物理量の変化)を表す時系列信号が記憶される。図2(A)では、操作量u1及び操作量u2として、操作量uに属する2つの項目の時系列信号を例示している。同様に、外乱記憶部122には、後述する予測学習処理のステップS110によって、内燃機関に対する外乱wの複数時刻分の物理量の変化を表す時系列信号が記憶される。図2(A)では、外乱w1として、外乱wに属する1つの項目の時系列信号を例示している。
When the operation amount storage unit 121 represents a change in physical quantity (in other words, a change in physical quantity over time) for a plurality of times of the operation quantity u of the actuator of the internal combustion engine by step S110 of prediction learning processing described later. Sequence signals are stored. In FIG. 2A, time series signals of two items belonging to the operation amount u are illustrated as the operation amount u1 and the operation amount u2. Similarly, in the
状態記憶部123には、後述する予測学習処理のステップS130によって、内燃機関の制御対象部の状態xの複数時刻分の物理量の変化を表す時系列信号が記憶される。図2(A)では、状態x1として、状態xに属する1つの項目の時系列信号を例示している。同様に、出力記憶部124には、後述する予測学習処理のステップS130によって、内燃機関の制御対象部の出力yの複数時刻分の物理量の変化を表す時系列信号が記憶される。図2(A)では、出力y1として、出力yに属する1つの項目の時系列信号を例示している。
The
目標値記憶部125には、後述する予測学習処理のステップS110によって、内燃機関の制御対象部の出力の目標値rの複数時刻分の物理量の変化を表す時系列信号が記憶される。なお、図2(A)では、目標値rの時系列信号の例示は省略している。
The target
最適操作量記憶部130には、後述する予測学習処理のステップS200によって、初期条件記憶部120内の各時刻における初期条件(操作量u、外乱w、状態x、出力y、目標値r)に対して、当該初期条件における内燃機関のアクチュエータの最適な操作量(最適操作量)が対応付けて記憶される。近似式記憶部140には、後述する予測学習処理のステップS300によって、最適操作量記憶部130内の初期条件と最適操作量とから得られた近似式が記憶される。
In the optimum operation
情報処理部200は、ROMに格納されているコンピュータプログラムをRAMに展開して実行することにより、情報処理装置1の各部を制御する。そのほか情報処理部200は、実験計画処理部210、初期条件生成部220、予測処理部230、学習処理部240として機能し、協働して後述する予測学習処理を実行する。実験計画処理部210は、実験計画法を用いて、初期条件のうち、操作量u、外乱w、目標値rの時系列信号を生成し、初期条件記憶部120に記憶させる。初期条件生成部220は、初期条件のうち、状態x、出力yの時系列信号を生成し、初期条件記憶部120に記憶させる。
The
予測処理部230は、初期条件記憶部120内の初期条件を用いてモデル予測制御によって、各時刻における初期条件(操作量u、外乱w、状態x、出力y、目標値r)に対応する最適操作量を求め、最適操作量記憶部130に記憶させる。学習処理部240は、最適操作量記憶部130内の初期条件と最適操作量とを教師データとしたニューラルネットワーク(NN:Neural Network)の教師あり学習によって近似式を求め、近似式記憶部140に記憶させる。
The
図3及び図4は、予測学習処理における処理の手順を示すフローチャートである。予測学習処理は、初期条件(操作量u、外乱w、状態x、出力y、目標値r)を生成すると共に、生成された初期条件と内燃機関のアクチュエータの最適な操作量(最適操作量)との関係を表す近似式を求める処理である。予測学習処理は、情報処理装置1において任意のタイミングで実行される。
FIG.3 and FIG.4 is a flowchart which shows the procedure of the process in a prediction learning process. The predictive learning process generates initial conditions (operation amount u, disturbance w, state x, output y, target value r), and the generated initial conditions and optimum operation amount of the actuator of the internal combustion engine (optimum operation amount) It is the process which calculates | requires the approximate expression showing the relationship with and. The prediction learning process is performed in the
図5は、予測学習処理の各ステップについて説明する図である。図5では、初期条件記憶部120に時系列信号として記憶されている初期条件の各要素について模式的に表している。縦軸には初期条件の各要素の名称を表し、横軸には時系列信号における各時刻を表している。通常、表の中には該当時刻における該当要素の物理量が表示されるが、図5では説明の便宜上、物理量の表示を省略して、説明のための文言を記載している。さらに、図3〜図5では説明の便宜上、初期条件の各要素が含み得る複数の項目について区別しない。例えば、操作量uが2つの項目、操作量u1及び操作量u2を含む場合、操作量u1及び操作量u2に対する処理は、以降説明する「操作量u」に対する処理と同じ処理を適用すればよい。
FIG. 5 is a diagram for explaining each step of the predictive learning process. In FIG. 5, each element of the initial conditions stored as a time-series signal in the initial
ステップS100では、多様な初期条件(操作量u、外乱w、状態x、出力y、目標値r)の生成を実行する。具体的には、ステップS110において実験計画処理部210は、実験計画法を用いて、操作量u、外乱w、目標値rの時系列信号を生成し、操作量記憶部121、外乱記憶部122、目標値記憶部125にそれぞれ記憶させる。実験計画処理部210は、実験計画法として例えば、以下の方法b1、b2のいずれかを用いることができる。
In step S100, generation of various initial conditions (operation amount u, disturbance w, state x, output y, target value r) is executed. Specifically, in step S110, the experimental
(b1)ステップ関数やランプ関数の組み合わせで表現される信号を生成する第1の方法:第1の方法としては、例えば、APRBS(Amplitude modulated Pseudo Random Binary Sequences)法を利用できる。APRBS法では、信号のレベルを連続的に扱い、多様な組合せを効率的に生成するラテン超方格計画やD最適計画などを用いて、疑似ランダム的に連続信号の組み合わせを生成する。APRBS法では、信号の1区間の長さや、区間の移り変わり時の信号変化速度なども計画の対象に含めることができるため、信号の値の組合せに加えて、信号変化速度の組合せについても多様性を確保できる。すなわち、APRBS法では、過渡変化を含めた実験計画が可能である。 (B1) A first method of generating a signal represented by a combination of a step function and a ramp function: As a first method, for example, APRBS (Amplitude modulated Pseudo Random Binary Sequences) method can be used. In the APRBS method, a continuous signal combination is generated pseudorandomly using a Latin hypersquare design or a D-optimal design which handles the signal levels continuously and efficiently generates various combinations. In the APRBS method, the length of one section of the signal and the signal change rate at the transition of the section can also be included in the plan, so in addition to the combination of the signal values, the combination of the signal change rates is also diverse. Can be secured. That is, in the APRBS method, an experimental design including transient change is possible.
(b2)周波数が時間に依存して変化するチャープ信号で表現される信号を生成する第2の方法:第2の方法としては、例えば、Sinusoidal Excitation法を利用できる。Sinusoidal Excitation法では、時間に依存して周波数が変化する正弦波信号を用いて連続信号の組み合わせを生成する。APRBS法により生成された信号よりも、信号レベルの時間変化率が多様である。 (B2) A second method of generating a signal represented by a chirp signal whose frequency changes depending on time: As a second method, for example, the Sinusoidal Excitation method can be used. In the Sinusoidal Excitation method, a combination of continuous signals is generated using sinusoidal signals whose frequency changes with time. The time change rate of the signal level is more varied than the signal generated by the APRBS method.
ステップS120において、初期条件生成部220の予測計算部221は、モデル式記憶部110に記憶されているモデル式と、操作量記憶部121に記憶されている操作量uの時系列信号と、外乱記憶部122に記憶されている外乱wの時系列信号と、をそれぞれ読み出す。ステップS130において、初期条件生成部220の予測計算部221は、読み出した操作量uと外乱wの時系列信号をモデル式に適用(印加)することで、状態xと出力yとの予測値の時系列信号を生成し、状態記憶部123と出力記憶部124とにそれぞれ記憶させる。
In step S120, the
このように、予測学習処理のステップS100では、モデル式を用いることで、物理的に発生する可能性の少ない初期条件の生成を回避すると共に、多様な初期条件を効率よく生成することができる。上述の通り、初期条件は、操作量u、外乱w、状態x、出力y、目標値rの5つの要素から構成されるが、それら5要素の組み合わせを生成する単純な方法は、5要素のすべてに上下限を設定し、上下限の範囲内で5要素を網羅的に組み合わせることである。しかし、網羅的な組み合わせにより生成された初期条件には、物理的に発生する可能性が極めて低い初期条件が含まれる。これは、状態xや出力yの挙動は、操作量uや外乱wに依存する物理的な因果関係に支配されていることに起因する。この点、予測学習処理のステップS100では、この因果関係を再現したモデル式を、ステップS200以降のモデル予測制御だけでなく、初期条件の生成の段階から使用することによって、組み合わせとして物理的に無理のない状態x及び出力yの時系列信号を生成できる。これにより、実際に起こり得る初期条件のみを効率的に生成することが可能となり、例えば内燃機関の制御のように、制御パラメータの最適解を導出するために、多くの要素(例えば、数十個)が関連する初期条件を持つ複雑なシステムにおいても、組み合わせ数の爆発的増加を招くことなく、初期条件を生成することが可能となる。 As described above, in step S100 of the predictive learning process, generation of initial conditions that are unlikely to occur physically can be avoided and various initial conditions can be efficiently generated by using a model expression. As described above, the initial condition consists of five elements of the manipulated variable u, the disturbance w, the state x, the output y, and the target value r, but a simple method of generating a combination of those five elements is five elements. The upper and lower limits are set for all, and five elements are comprehensively combined within the upper and lower limits. However, the initial conditions generated by the exhaustive combination include initial conditions that are extremely unlikely to occur physically. This is because the behavior of the state x and the output y is governed by a physical causality that depends on the operation amount u and the disturbance w. In this regard, in step S100 of the prediction learning process, it is physically impossible as a combination by using the model expression reproducing this causal relationship not only from model predictive control in step S200 onwards, but also from the stage of generation of initial conditions. It is possible to generate time-series signals of state x and output y without. As a result, it is possible to efficiently generate only the initial conditions that may actually occur. For example, as in the case of control of an internal combustion engine, many elements (eg, dozens of elements are required to derive an optimal solution of control parameters). Even in a complex system with an initial condition associated with), the initial condition can be generated without causing an explosive increase in the number of combinations.
ステップS200では、ステップS100で生成された多様な初期条件に対応する最適操作量を求める。具体的には、ステップS210において、予測処理部230の予測計算部231は、モデル式記憶部110に記憶されているモデル式を読み出す。
In step S200, the optimum operation amount corresponding to the various initial conditions generated in step S100 is obtained. Specifically, in step S210, the
ステップS220において、予測処理部230の予測計算部231は、初期条件記憶部120に記憶されている初期条件の時系列信号中の1時刻を起点とし、モデル予測制御による将来予測のために必要な時刻分の情報を読み出す。例えば、図5(A)において、時刻t0を起点とした場合、予測計算部231は、予測のために必要となる現在及び過去の時刻分の情報、具体的には、現在時刻t0の初期条件(外乱w、状態x、出力y、目標値r)と、過去時刻t−1の初期条件(操作量u)とを読み出す。ここで、操作量uのみ過去時刻t−1の初期条件を読み出すのは、現在時刻t0の操作量uが、後のステップにおける予測対象となるためである。なお、予測計算部231は、外乱w等についても、現在の初期条件に加えて、過去の数時刻分における初期条件の読み出しを行ってもよい。どれだけ過去に遡って情報の読み出しを行うかは、予測計算部231が使用するモデル式に依存する。
In step S220, the
ステップS230では、ステップS220で読み出した初期条件に対応する最適操作量を求める。具体的には、ステップS231において、予測処理部230の予測計算部231は、現在時刻から所定の将来時刻までの有限区間内における操作量u、外乱w、目標値rの時系列を決定する。この有限区間は、モデル予測制御における「予測ホライズン」に相当する。例えば、図5(B)に示すように予測計算部231は、現在時刻t0から所定の将来時刻t5までの有限区間内における操作量u、外乱w、目標値rを決定する。図5(B)の例では、予測計算部231は、操作量uには予め定められたデフォルト値(図5:D)を設定し、外乱w及び目標値rの将来時刻t1〜t5には、ステップS220で読み出した現在時刻t0の物理量(図5:現在)を設定している。なお、操作量uのデフォルト値の決定に際して、予測計算部231は、ステップS220で読み出された過去時刻t−1の操作量uを考慮してもよい。
In step S230, the optimum operation amount corresponding to the initial condition read out in step S220 is determined. Specifically, in step S231, the
ステップS232において、予測処理部230の予測計算部231は、モデル式を用いて、将来の有限区間内での状態x、出力yを予測する。具体的には、予測計算部231は、現在時刻の条件をステップS220で読み出した初期条件(操作量u、外乱w、状態x、出力y、目標値r)とし、ステップS210で読み出したモデル式に対して、ステップS231で決定された有限区間内の操作量u、外乱wの時系列信号を適用(印加)することで、有限区間内の状態xと出力yとの予測値の時系列信号を生成する。例えば、図5(C)に示すように予測計算部231は、所定の将来時刻t1からt5までの有限区間内における状態x、出力yを予測する(図5:予測)。
In step S232, the
ステップS233において、予測処理部230の評価部232は、ステップS231で決定された有限区間内の操作量u、外乱w、目標値rの時系列信号と、ステップS232で予測された有限区間内の状態x、出力yの時系列信号とを目的関数に入力して、目的関数を評価する。この目的関数は、制御性能を定量的に評価するための所定の式であり、記憶部100内に記憶されている。目的関数としては、例えば、有限区間内における出力(出力y)と目標(目標値r)の差の二乗和を利用できる。
In step S233, the
ステップS234において、予測処理部230の反復処理部233は、目的関数の値が収束したか否かを判定する。収束した場合(ステップS234:YES)、反復処理部233は、処理をステップS236へ遷移させる。
In step S234, the
一方、収束していない場合(ステップS234:NO)、反復処理部233は、目的関数値をより良くするように有限区間内における操作量uの時系列信号を修正し、処理をステップS232へ遷移させ、予測と評価を繰り返す。例えば、図5(D)に示すように反復処理部233は、現在時刻t0から所定の将来時刻t5までの有限区間内における操作量uを修正し、その後、予測計算部231は、図5(E)に示すように、修正した操作量uに基づく状態x、出力yを予測し、評価部232は、これらを用いた目的関数を評価する。例えば、図2(B)に示すように、有限区間(予測ホライズンHP)内の操作量u1及び操作量u2が反復サイクルC1、C2、C3と修正されていくにつれて、対応する有限区間(予測ホライズンHP)内の状態x1及び出力y1についても、サイクルC1、C2、C3に示すように変化していく。目的関数の値が収束した3回目のサイクルC3では、出力y1の時系列信号は、目標値rの時系列信号にほぼ一致していることがわかる。なお、反復処理部233は、勾配法、シューティング法、C/GMRES法といった既知の手法を利用してもよい。
On the other hand, if convergence has not occurred (step S234: NO), the
ステップS236において、予測処理部230の反復処理部233は、有限区間内における操作量uの時系列信号から、起点とした1時刻分の操作量uを「最適操作量」として取り出す。そして、反復処理部233は、この最適操作量と、ステップS220で読み出した初期条件(操作量u、外乱w、状態x、出力y、目標値r)とを対応付けて、最適操作量記憶部130に記憶させる。例えば、図5(F)に示すように、反復処理部233は、現在時刻t0の操作量uを最適操作量とし、ステップS220で読み出した初期条件(過去時刻t−1の操作量u、現在時刻t0の外乱w、状態x、出力y、目標値r)とを対応付けて、最適操作量記憶部130に記憶させる。
In step S236, the
ステップS240において、予測処理部230の反復処理部233は、初期条件記憶部120に記憶された初期条件の時系列について、全ての時刻分の処理を終了したか否かを判定する。全ての時刻分の処理を終了していない場合(ステップS240:NO)、ステップS250において反復処理部233は、起点とする時刻を1時刻進め、ステップS220以降の処理を繰り返す。全ての時刻分の処理を終了した場合(ステップS240:YES)、反復処理部233は、処理をステップS300へ遷移させる。
In step S240, the
このように、予測学習処理のステップS200では、ステップS100で生成された多様な初期条件に対してモデル予測制御を実行し、各時刻の初期条件に対応する最適操作量を求める。上述の通り、予測処理部230は、初期条件を読み出す起点となる時刻を1時刻分ずつ移動させつつ、各時刻の初期条件に対して最適操作量を求める、という処理を時系列信号の全時刻分に対して行う。このため、予測処理部230は、多様な初期条件に対する最適操作量を求めて、最適操作量記憶部130に記憶させておくことができる。
As described above, in step S200 of the predictive learning process, model predictive control is performed on various initial conditions generated in step S100, and an optimal operation amount corresponding to the initial conditions at each time is determined. As described above, the
ステップS300では、最適操作量記憶部130に記憶されている初期条件と最適操作量との関係を表す近似式を機械学習によって求める。具体的には、ステップS310において、学習処理部240のNN計算部241は、最適操作量記憶部130に記憶されている初期条件と最適操作量とのセットをすべて読みだす。ステップS320において、学習処理部240のNN計算部241は、ニューラルネットワーク(NN)中のパラメータを初期化する。
In step S300, an approximate expression representing the relationship between the initial condition and the optimal operation amount stored in the optimal operation
ステップS330において、学習処理部240のNN計算部241は、初期条件と最適操作量とを教師データとしたNNの教師あり学習によって近似式を求める。具体的には、NN計算部241は、ステップS310で読み出した初期条件をNNに与え(印加し)て、NNの出力を求める。ステップS340において、学習処理部240の評価部242は、NNの出力と、ステップS310で読み出した初期条件及び最適操作量とを目的関数に入力して、目的関数を評価することで、NNによる最適操作量の近似精度(誤差)を評価する。この目的関数としては、例えば、NNの出力と、読み出した最適操作量の差の二乗和を利用できる。
In step S330, the
ステップS350において、学習処理部240の反復処理部243は、目的関数の値が収束したか否かを判定する。収束した場合(ステップS350:YES)、反復処理部243は、処理をステップS370へ遷移させる。一方、収束していない場合(ステップS350:NO)、反復処理部243は、目的関数値をより良くするようにNNのパラメータを修正し、処理をステップS330へ遷移させ、NN出力と評価を繰り返す。なお、反復処理部243は、バックプロパゲーションといった既知の手法を利用してもよい。
In step S350, the
ステップS370において、学習処理部240の反復処理部243は、最新のNNと、NNのパラメータとを、学習済みNNとして近似式記憶部140に記憶させ、処理を終了する。
In step S370, the
このように、予測学習処理のステップS300では、最適操作量記憶部130に記憶されている初期条件と最適操作量との関係を表す近似式を機械学習によって求める。ステップS200で生成された初期条件と最適操作量との関係は、初期条件が決まれば最適操作量が決まる、という形の非線形関数として表現できる。ステップS300では、この関係から予め近似式を作成しておく。この近似式を利用すれば、実際の内燃機関の制御において、各時刻においてリアルタイムに、最適解を見つけるための反復計算(モデル予測制御)を行うことなく、最適操作量を高速に求めることが可能となる。ここで、初期条件と最適操作量との関係は一般的に極めて非線形性が高く、さらに、初期条件には数多くの要素が関連することから、多入力多出力の高次元な関係となるため、一般的な線形式やn次多項式では良好な近似精度が期待できない。この点、予測学習処理のステップS300では、多入力多出力、かつ、強い非線形性を効率的に近似可能な手法として、NNによる機械学習を使用している。NNを用いて初期条件と最適操作量との関係を学習する場合、バックプロパゲーションによりNN中のパラメータが目的関数値に及ぼす影響を計算でき、その情報を元に勾配法に基づく反復計算によって非線形関係を良好に再現する学習が可能となる。このように、十分に精度よく学習されたNNは、リアルタイムなモデル予測制御と同等の制御性能(予測性能)を、低演算負荷で実現することができる。
As described above, in step S300 of the predictive learning process, an approximate expression that represents the relationship between the initial condition and the optimal operation amount stored in the optimal operation
以上説明した通り、情報処理装置1によれば、予測処理部230は、モデル予測制御を利用して予め、各初期条件(操作量u、外乱w、状態x、出力y、目標値r)に応じた内燃機関のアクチュエータの最適操作量を求めて、最適操作量記憶部130に記憶させておく(図3:ステップS200)。そして、学習処理部240は予め、最適操作量記憶部130内の初期条件と最適操作量との関係を表す近似式(学習済みNNとパラメータ)を求めておくことができる(図4:ステップS300)。このため、本構成の情報処理装置1によれば、実際の内燃機関の制御では、リアルタイムな反復計算を必要とせず、学習処理部240によって求められた近似式(学習済みNNとパラメータ)を利用することで、初期条件内の各要素に対応する各実際値(または推定値)に応じた、内燃機関のアクチュエータの最適操作量を素早く求めることができ、処理負荷の低減と処理時間の短縮とを図ることができる。また、初期条件生成部220は、初期条件を生成する際に、内燃機関のアクチュエータの操作量u(及び外乱w)の変化に応じた、内燃機関の制御対象部の状態x(及び出力y)の変化をモデル化したモデル式を使用する。このため、初期条件を生成する際に、各要素を網羅的に組み合わせた試行を行う場合と比較して、演算量を減らすことができ、初期条件生成の効率化を図ることができる。
As described above, according to the
<内燃機関の制御装置>
図6は、本発明の一実施形態としての内燃機関の制御装置3のブロック図である。制御装置3は、情報処理装置1により作成された近似式を利用して、内燃機関を制御する装置である。内燃機関としては、例えば、ディーゼルエンジン、ガソリンエンジン等が挙げられる。制御装置3は、ドライバインターフェース(IF)310と、ECU(Electronic Control Unit)320と、ハードウェアシステム330とを備え、各部は図示しない車載ネットワークにより相互に接続されている。ドライバインターフェース310は、内燃機関の運転者による操作信号を取得するためのインタフェースであり、例えば、アクセル、ブレーキ等である。
<Control device for internal combustion engine>
FIG. 6 is a block diagram of a control device 3 of an internal combustion engine according to an embodiment of the present invention. The control device 3 is a device that controls an internal combustion engine by using the approximate expression created by the
ECU320は、内燃機関の運転を制御するマイクロコントローラ(マイコン)である。そのほかECU320は、目標値決定部321、制御部322、情報取得部323として機能し、協働して後述する内燃機関制御を実行する。目標値決定部321は、運転者による操作信号に応じた内燃機関の制御対象部の出力の目標値rを決定する。
The
制御部322は、情報処理装置1によって求められた近似式(学習済みNNとパラメータ)を利用して、アクチュエータ331の最適操作量を求め、アクチュエータ331を動作させる。なお、近似式は、例えば、制御装置3を搭載した車両の製造時に予め制御部322内の図示しない記憶部に記憶されてもよい。また、制御部322は、図示しない通信ネットワークを介して情報処理装置1と通信を行い、定期的に近似式を取得して制御部322内の記憶部に記憶させてもよい。
The
情報取得部323は、センサ333によって取得された検出値に基づいて、初期条件に対応した各要素(操作量u、外乱w、状態x、出力y)の各実際値を取得する。なお、情報取得部323は、センサ333によって取得された実際値から、制御対象のモデルに基づくオブザーバやカルマンフィルタなどを用いて、操作量u、外乱w、状態x、出力yの各推定値を求めてもよい。内燃機関の制御では、最適操作量を求めるために多くの要素(例えば、数十個)を必要とする。このため、情報取得部323は、一部の要素についてセンサ333により取得された実際値を用い、他の要素について推定した推定値を使用してもよい。なお、初期条件に対応した目標値rは、目標値決定部321によって別途設定される。
The
ハードウェアシステム330は、内燃機関に搭載されているハードウェアである。アクチュエータ331は、内燃機関において操作することが可能な1つまたは複数のアクチュエータであり、スロットルや、EGRシステムにおけるEGRバルブ等である。制御対象部332は、内燃機関に含まれる1つまたは複数の制御対象部であり、EGRシステムや、過給機等である。センサ333は、アクチュエータ331の動作状況(操作量u)、制御対象部332の状態x、制御対象部332の出力y、内燃機関に対する外乱wの各々を検出するためのセンサである。
図7は、内燃機関制御における処理の手順を示すフローチャートである。内燃機関制御は、情報処理装置1により作成された近似式を利用して求めた最適操作量を用いて、内燃機関(具体的にはアクチュエータ331)を制御する処理である。図7に示す内燃機関制御は、例えば制御装置3を搭載した車両の始動時に開始され、所定の制御周期ごとに繰り返し実行される。
FIG. 7 is a flowchart showing the procedure of processing in internal combustion engine control. The internal combustion engine control is processing for controlling the internal combustion engine (specifically, the actuator 331) using the optimal operation amount obtained using the approximate expression created by the
ステップS410において、ドライバインターフェース310は、アクセル開度やブレーキ開度から内燃機関の運転者による操作信号を取得し、目標値決定部321へと送信する。ステップS420において、ECU320の目標値決定部321は、取得した操作信号(運転者による操作信号)と、情報取得部323から取得した現在の操作量u、外乱w、状態x、出力yとを用いて、制御部322の出力yに対する目標値rを決定し、制御部322へ送信する。
In step S410, the
ステップS430において、ECU320の制御部322は、取得した目標値rと、情報取得部323から取得した現在の操作量u、外乱w、状態x、出力yとを近似式(学習済みNNとパラメータ)に適用する。これにより制御部322は、目標値決定部321より指定された目標値rを達成するための、内燃機関のアクチュエータ331の最適な操作量(最適操作量)を決定できる。ステップS440において、ECU320の制御部322は、決定した最適操作量でアクチュエータ331を動作させる。
In step S430, the
ステップS450において、アクチュエータ331の動作の結果として、制御対象部332の状態x及び出力yが変化する。ステップS460において、センサ333は、アクチュエータ331の動作状況(操作量u)、制御対象部332の状態x、制御対象部332の出力y、内燃機関に対する外乱wについて、最新の情報を検出し、検出信号を情報取得部323へと送信する。ステップS470において、ECU320の情報取得部323は、取得した最新の情報に基づく操作量u、外乱w、状態x、出力yの各実際値または各推定値を求める。
In step S450, as a result of the operation of the
図8は、内燃機関制御による動作の一例を示す。図8では、操作量uとして操作量u1〜u3の3項目、外乱wとして外乱w1〜w4の4項目、状態xとして状態x1〜x7の7項目、出力yとして出力y1〜y2の2項目、目標値rとして目標値r1〜r2の2項目を使用して、内燃機関制御を実行した場合の具体例を示す。図8(A)には、操作量u及び外乱wの時系列信号を図示し、図(B)には、出力y及び目標値rの時系列信号を図示している。図示の便宜上、状態xの時系列信号は省略している。図8(B)に示すように、最適操作量を求めるために多くの要素を必要とする多入力多出力の複雑なケースであっても、出力yの実際値は、設定された目標値rに適切に追従していることがわかる。 FIG. 8 shows an example of operation by internal combustion engine control. In FIG. 8, three items of operation amounts u1 to u3 as operation amount u, four items of disturbances w1 to w4 as disturbance w, seven items of states x1 to x7 as state x, and two items of outputs y1 to y2 as output y, The specific example at the time of performing internal combustion engine control is shown using two items of the target value r1-r2 as the target value r. FIG. 8A shows time-series signals of the operation amount u and the disturbance w, and FIG. 8B shows time-series signals of the output y and the target value r. For convenience of illustration, the time-series signal of the state x is omitted. As shown in FIG. 8 (B), the actual value of the output y is the set target value r even in the complex case of multiple inputs and multiple outputs that require many elements to obtain the optimum manipulated variable. Properly follow.
図9は、内燃機関制御に要した演算時間の一例を示す。図9の横軸には時間を、縦軸には制御装置3のECU320による演算に要した時間(ms)を示している。図9に示す通り、ECU320の1回あたりの演算時間は0.03ms〜0.06msであり、最大でも0.2ms以内であることがわかる。例えば、モデル予測制御の高速解法として知られているC/GMRES法を用いて、リアルタイムに内燃機関の制御を行った場合の従来例では、演算時間は約60msであった(仲田勇人ほか,“ディーゼルエンジン吸排気システムへのC/GMRESモデル予測制御の応用")。この従来例と比較すると、本実施形態の内燃機関制御では、演算速度を約1000倍以上も高速化できる。
FIG. 9 shows an example of calculation time required for internal combustion engine control. The horizontal axis in FIG. 9 represents time, and the vertical axis represents time (ms) required for calculation by the
以上説明した通り、内燃機関の制御装置3によれば、ECU320の制御部322は、情報取得部323によって取得された操作量u、外乱w、状態x、出力yの各実際値または推定値と、制御部322の記憶部内の近似式とを用いて、各実際値または推定値に応じた内燃機関のアクチュエータ331の最適操作量を素早く求めることができ、処理負荷の低減と処理時間の短縮とを図ることができる。
As described above, according to the control device 3 of the internal combustion engine, the
<本実施形態の変形例>
本発明は上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば次のような変形も可能である。
<Modification of this embodiment>
The present invention is not limited to the above embodiment, and can be implemented in various aspects without departing from the scope of the present invention. For example, the following modifications are possible.
[変形例1]
上記実施形態では、情報処理装置の構成の一例を示した。しかし、情報処理装置の構成は種々の変形が可能である。例えば、情報処理装置は、ネットワーク上に配置された複数の情報処理装置が協働することによって構成されてもよい。この場合、例えば、実験計画処理部、初期条件生成部、予測処理部、学習処理部のうちの少なくとも一部が異なる情報処理装置によって実現されてよい。
[Modification 1]
In the above embodiment, an example of the configuration of the information processing apparatus has been shown. However, the configuration of the information processing apparatus can be variously modified. For example, the information processing apparatus may be configured by cooperation of a plurality of information processing apparatuses arranged on a network. In this case, for example, at least a part of the experiment plan processing unit, the initial condition generation unit, the prediction processing unit, and the learning processing unit may be realized by a different information processing apparatus.
[変形例2]
上記実施形態では、モデル予測制御において初期条件として考慮すべき要素の一例を挙げた。しかし、モデル予測制御において、初期条件として考慮する要素a1〜a5のうちの少なくとも一部は、省略してもよく、さらなる他の要素を考慮してもよい。具体的には、要素a2の外乱w、要素a4の出力y、要素a5の目標値rのうちの少なくとも一部は省略してよい。例えば外乱wを省略する場合、モデル式における外乱wのパラメータは省略できる。また、予測学習処理(図3)のステップS100における外乱wの初期条件生成、ステップS200における初期条件としての外乱wの考慮は省略できる。また、内燃機関制御(図7)のステップS420、S430、S470における外乱wの考慮も省略してよい。出力y及び目標値rについても同様に、省略する場合は、モデル式と、予測学習処理と、内燃機関制御の各々について、省略された要素に対する考慮は省略してよい。
[Modification 2]
In the said embodiment, an example of the element which should be considered as an initial condition in model predictive control was mentioned. However, in model predictive control, at least a part of the elements a1 to a5 to be considered as initial conditions may be omitted, and further other elements may be considered. Specifically, at least a part of the disturbance w of the element a2, the output y of the element a4, and the target value r of the element a5 may be omitted. For example, when the disturbance w is omitted, the parameter of the disturbance w in the model equation can be omitted. Further, initial condition generation of the disturbance w in step S100 of the prediction learning process (FIG. 3) and consideration of the disturbance w as the initial condition in step S200 can be omitted. Further, consideration of the disturbance w in steps S420, S430, and S470 of the internal combustion engine control (FIG. 7) may be omitted. Similarly for the output y and the target value r, in the case of omission, consideration of the omitted elements may be omitted for each of the model equation, the prediction learning process, and the internal combustion engine control.
[変形例3]
上記実施形態では、予測学習処理の一例を示した(図3、図4)。しかし、予測学習処理は種々の変形が可能である。例えば、ステップS100において、実験計画法を用いずに操作量uなどの時系列信号を生成してもよい。例えば、ステップS300において、サポートベクターマシン(SVM:Support Vector Machine)等のNN以外の手段を用いることで近似式を求めてもよい。例えば、ステップS100、S200、S300は一連の処理として実行されず、個別に実行されてよい。
[Modification 3]
In the said embodiment, an example of the prediction learning process was shown (FIG. 3, FIG. 4). However, the prediction learning process can be variously modified. For example, in step S100, a time-series signal such as the operation amount u may be generated without using the experimental design method. For example, in step S300, an approximate expression may be obtained by using a means other than the NN, such as a support vector machine (SVM). For example, steps S100, S200, and S300 may not be performed as a series of processes, but may be performed individually.
例えば、予測学習処理では、上述した一部のステップを省略してもよく、さらなる他のステップを追加で実行してもよい。具体的には、例えば、ステップS100において、初期条件のうちの少なくとも一部の時系列信号を第1の方法(実験計画法)で生成し、残りの時系列信号を第2の方法で生成してもよい。例えば、モデル式記憶部に複数のモデル式を予め記憶させておき、ステップS130やステップS232において、初期条件のうちの少なくとも一部の特性や実際値に応じて、適用するモデル式を変更してもよい。例えば、ステップS300の終了後に、生成した近似式を内燃機関の制御装置へと配信してもよい。 For example, in the predictive learning process, some steps described above may be omitted, and other steps may be additionally performed. Specifically, for example, in step S100, a time-series signal of at least a part of the initial conditions is generated by the first method (experimental design method), and the remaining time-series signals are generated by the second method. May be For example, a plurality of model formulas are stored in advance in the model formula storage unit, and in step S130 or step S232, the model formula to be applied is changed according to at least a part of the initial conditions and the actual value. It is also good. For example, after the end of step S300, the generated approximate expression may be distributed to the control device of the internal combustion engine.
[変形例4]
上記実施形態では、内燃機関の制御装置の構成の一例を示した。しかし、内燃機関の制御装置の構成は種々の変形が可能である。例えば、制御装置は、モデル予測制御を利用して、内燃機関の制御に使用するための近似式を求める上述した情報処理装置の機能をさらに備えていてもよい。
[Modification 4]
In the said embodiment, an example of a structure of the control apparatus of an internal combustion engine was shown. However, the configuration of the control device for an internal combustion engine can be variously modified. For example, the control device may further include the function of the above-described information processing device for obtaining an approximate expression to be used for control of an internal combustion engine by using model predictive control.
[変形例5]
上記実施形態では、内燃機関制御の一例を示した(図7)。しかし、予測学習処理は種々の変形が可能である。例えば、上述した一部のステップを省略してもよく、さらなる他のステップを追加で実行してもよい。具体的には、例えば、ステップS470の終了後に、取得した操作量u、外乱w、状態x、出力yの実際値を情報処理装置へと送信して、近似式の精度向上に役立ててもよい。
[Modification 5]
In the said embodiment, an example of internal combustion engine control was shown (FIG. 7). However, the prediction learning process can be variously modified. For example, some steps described above may be omitted, and other steps may be additionally performed. Specifically, for example, after the end of step S470, actual values of the acquired operation amount u, disturbance w, state x, and output y may be transmitted to the information processing apparatus to help improve the accuracy of the approximate expression. .
以上、実施形態、変形例に基づき本態様について説明してきたが、上記した態様の実施の形態は、本態様の理解を容易にするためのものであり、本態様を限定するものではない。本態様は、その趣旨並びに特許請求の範囲を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本態様にはその等価物が含まれる。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することができる。 As mentioned above, although this aspect was demonstrated based on embodiment and a modification, embodiment of the above-mentioned aspect is for making an understanding of this aspect easy, and does not limit this aspect. The present embodiment can be modified and improved without departing from the spirit and the scope of the claims, and the present embodiment includes the equivalents thereof. In addition, if the technical feature is not described as essential in the present specification, it can be deleted as appropriate.
1…情報処理装置
3…内燃機関の制御装置
100…記憶部
110…モデル式記憶部
120…初期条件記憶部
121…操作量記憶部
122…外乱記憶部
123…状態記憶部
124…出力記憶部
125…目標値記憶部
130…最適操作量記憶部
140…近似式記憶部
200…情報処理部
210…実験計画処理部
220…初期条件生成部
221…予測計算部
230…予測処理部
231…予測計算部
232…評価部
233…反復処理部
240…学習処理部
241…NN計算部
242…評価部
243…反復処理部
310…ドライバインターフェース
321…目標値決定部
322…制御部
323…情報取得部
330…ハードウェアシステム
331…アクチュエータ
332…制御対象部
333…センサ
DESCRIPTION OF
Claims (10)
内燃機関のアクチュエータの操作量の変化に応じた、内燃機関の制御対象部の状態の変化をモデル化したモデル式を予め記憶するモデル式記憶部と、
前記アクチュエータの操作量の時系列信号と、前記制御対象部の状態の時系列信号と、を少なくとも含む初期条件を記憶する初期条件記憶部と、
前記初期条件記憶部内の各時刻における前記初期条件に対して、当該初期条件における前記アクチュエータの最適な操作量である最適操作量を対応付けて記憶する最適操作量記憶部と、
予め作成された前記アクチュエータの操作量の時系列信号を、前記モデル式記憶部内の前記モデル式に適用することで、前記制御対象部の状態の予測値の時系列信号を生成し、前記初期条件として前記初期条件記憶部に記憶させる初期条件生成部と、
前記初期条件記憶部内の前記初期条件と、前記モデル式記憶部内の前記モデル式を用いて推定された前記状態と、を用いた目的関数について、入力する前記操作量を変化させつつ評価を繰り返すことによって前記最適操作量を求め、前記最適操作量記憶部に記憶させる予測処理部と、
前記最適操作量記憶部内の前記初期条件と前記最適操作量との関係を表す近似式を求める学習処理部と、
を備える、情報処理装置。 An information processing apparatus,
A model expression storage unit for storing in advance a model expression that models a change in a state of a control target portion of the internal combustion engine according to a change in an operation amount of an actuator of the internal combustion engine;
An initial condition storage unit storing an initial condition including at least a time series signal of an operation amount of the actuator and a time series signal of a state of the control target unit;
An optimal operation amount storage unit that stores, in association with the initial condition at each time in the initial condition storage unit, an optimal operation amount that is an optimal operation amount of the actuator under the initial condition;
The time series signal of the predicted value of the state of the control target unit is generated by applying the previously generated time series signal of the operation amount of the actuator to the model expression in the model expression storage unit, and the initial condition An initial condition generation unit to be stored in the initial condition storage unit as
The evaluation is repeated while changing the input operation amount for an objective function using the initial condition in the initial condition storage unit and the state estimated using the model expression in the model expression storage unit. A prediction processing unit which obtains the optimal operation amount by the equation and stores the optimal operation amount in the optimal operation amount storage unit;
A learning processing unit for obtaining an approximate expression representing a relationship between the initial condition and the optimal operation amount in the optimal operation amount storage unit;
An information processing apparatus comprising:
前記学習処理部は、前記初期条件と前記最適操作量とを教師データとしたニューラルネットワークの教師あり学習によって前記近似式を求める、情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1, wherein
The information processing apparatus, wherein the learning processing unit obtains the approximate expression by supervised learning of a neural network using the initial condition and the optimal operation amount as teacher data.
実験計画法を用いて、前記アクチュエータの操作量の前記時系列信号を生成する実験計画処理部を備える、情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1 or 2, further comprising:
An information processing apparatus, comprising: an experiment plan processing unit that generates the time-series signal of the operation amount of the actuator using an experiment design method.
前記初期条件には、さらに、
前記内燃機関に対する外乱と、
前記制御対象部の出力と、
前記制御対象部の出力の目標値と、
のうちの少なくとも一部が含まれ、
前記初期条件に前記外乱が含まれる場合、前記モデル式では、前記操作量及び前記外乱の変化に応じた前記状態の変化がモデル化され、
前記初期条件に前記出力が含まれる場合、前記モデル式では、前記操作量の変化に応じた前記状態及び前記出力の変化がモデル化されている、情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein
In the initial condition, further,
Disturbance to the internal combustion engine,
An output of the control target unit;
A target value of the output of the control target unit;
Contains at least a portion of
When the initial condition includes the disturbance, the model equation models a change in the state according to a change in the operation amount and the disturbance.
The information processing apparatus according to any one of the first to third aspects, wherein when the output includes the output, the change in the state and the output according to a change in the operation amount is modeled in the model expression.
前記モデル式として、線形状態方程式及び非線形状態方程式を使用する、情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein
An information processing apparatus using linear equation of state and nonlinear equation of state as the model equation.
前記モデル式として、NARXモデルを用いて構成された非線形方程式を使用する、情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5, wherein
An information processing apparatus using a non-linear equation configured using an NARX model as the model equation.
前記実験計画法として、ステップ関数やランプ関数の組み合わせで表現される信号を生成する第1の方法と、周波数が時間に依存して変化するチャープ信号で表現される信号を生成する第2の方法と、のいずれかを使用する、情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 4 to 6, which is dependent on claim 3 or claim 3,
As the experimental design method, a first method of generating a signal represented by a combination of a step function and a ramp function, and a second method of generating a signal represented by a chirp signal whose frequency changes depending on time An information processing apparatus that uses either or.
予め作成された前記アクチュエータの操作量の時系列信号を、前記モデル式に適用することで、前記制御対象部の状態の予測値の時系列信号を生成する工程と、
前記アクチュエータの操作量の時系列信号と、生成された前記制御対象部の状態の時系列信号と、を初期条件として記憶させる工程と、
前記初期条件と、前記モデル式を用いて推定された前記状態と、を用いた目的関数について、入力する前記操作量を変化させつつ評価を繰り返すことによって、当該初期条件における前記アクチュエータの最適な操作量である最適操作量を求める工程と、
前記初期条件に対して、求めた前記最適操作量を対応付けて記憶させる工程と、
前記初期条件と前記最適操作量との関係を表す近似式を求める工程と、
を備える、情報処理方法。 An information processing method using a model expression that models a change in a state of a control target portion of an internal combustion engine according to a change in an operation amount of an actuator of the internal combustion engine,
Applying a time-series signal of the operation amount of the actuator created in advance to the model equation to generate a time-series signal of the predicted value of the state of the control target unit;
Storing, as an initial condition, a time-series signal of an operation amount of the actuator and a generated time-series signal of the state of the control target unit;
For the objective function using the initial condition and the state estimated using the model equation, the evaluation operation is repeated while changing the operation amount to be input, whereby the optimum operation of the actuator under the initial condition is performed. Determining an optimal operation amount which is an amount
Storing the determined optimal operation amount in association with the initial condition;
Obtaining an approximate expression representing a relationship between the initial condition and the optimal operation amount;
An information processing method comprising:
予め作成された前記アクチュエータの操作量の時系列信号を、前記モデル式に適用することで、前記制御対象部の状態の予測値の時系列信号を生成する機能と、
前記アクチュエータの操作量の時系列信号と、生成された前記制御対象部の状態の時系列信号と、を初期条件として記憶させる機能と、
前記初期条件と、前記モデル式を用いて推定された前記状態と、を用いた目的関数について、入力する前記操作量を変化させつつ評価を繰り返すことによって、当該初期条件における前記アクチュエータの最適な操作量である最適操作量を求める機能と、
前記初期条件に対して、求めた前記最適操作量を対応付けて記憶させる機能と、
前記初期条件と前記最適操作量との関係を表す近似式を求める機能と、
を備える、コンピュータプログラム。 A computer program using a model formula modeling a change in a state of a control target portion of an internal combustion engine according to a change in an operation amount of an actuator of the internal combustion engine,
A function of generating a time-series signal of a predicted value of the state of the control target unit by applying a time-series signal of the operation amount of the actuator created in advance to the model equation;
A function of storing, as an initial condition, a time-series signal of an operation amount of the actuator and a generated time-series signal of the state of the control target unit;
For the objective function using the initial condition and the state estimated using the model equation, the evaluation operation is repeated while changing the operation amount to be input, whereby the optimum operation of the actuator under the initial condition is performed. A function for determining an optimal operation amount which is an amount
A function of associating and storing the determined optimal operation amount with respect to the initial condition;
A function of obtaining an approximate expression representing a relationship between the initial condition and the optimal operation amount;
, A computer program.
前記アクチュエータの操作量の時系列信号と、前記制御対象部の状態の時系列信号と、を少なくとも含む初期条件について、前記初期条件と各時刻における前記初期条件に対して求められた前記アクチュエータの最適な操作量である最適操作量との関係を表す近似式を記憶する記憶部と、
実際の前記アクチュエータの操作量と、前記制御対象部の状態とを取得する情報取得部と、
取得された前記操作量及び前記状態と、前記記憶部内の前記近似式とを用いて、実際の前記操作量と前記状態とに対応した前記最適操作量を求め、前記最適操作量に従って前記アクチュエータを動作させる制御部と、
を備える、内燃機関の制御装置。 A control device for an internal combustion engine comprising an actuator and a control target portion, the control device comprising:
The initial condition including at least the time-series signal of the operation amount of the actuator and the time-series signal of the state of the control target portion, the optimum of the actuator determined for the initial condition and the initial condition at each time A storage unit that stores an approximate expression representing a relationship with an optimal operation amount, which is a simple operation amount;
An information acquisition unit that acquires an actual operation amount of the actuator and a state of the control target unit;
The optimum operation amount corresponding to the actual operation amount and the state is determined using the acquired operation amount and the state, and the approximate expression in the storage unit, and the actuator is determined according to the optimum operation amount. A control unit to operate;
A control device for an internal combustion engine, comprising:
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