JP2020033930A - 内燃機関の制御装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】確率的なばらつきによる制御量の変化に対する過剰制御の防止と、確率的な要因以外による制御量の変化に対する即応性の担保とのさらなる向上が期待できる内燃機関の制御装置を提供する。【解決手段】内燃機関の制御装置は、確率的なばらつきを含む制御量に関係する制御入力値から所定の変換規則に則って内燃機関の操作量を決定する操作量決定部３１と、センサからの情報に基づいてサンプリングサイクル毎に制御量のサンプル値を計算するサンプル値計算部３２と、規範モデルを用いて制御入力値から制御量の参考期待値を計算する参考期待値計算部３３と、制御量のサンプル値のうち最新の所定数のサンプル値の平均値と参考期待値とが等しいことを帰無仮説として仮説検定する仮説検定部３４と、帰無仮説が棄却される場合、平均値と参考期待値との誤差に基づく適応制御により変換規則を修正する適応制御部３５と、から構成される。【選択図】図６

Description

本発明は、内燃機関の制御装置に関し、詳しくは、確率的なばらつきを持つ制御対象の制御に用いて好適な内燃機関の制御装置に関する。
確率的なばらつきを持つ制御対象の制御量に対してフィードバック制御を適用する場合、制御対象のばらつきに起因する過剰制御を防ぐために保守的な制御にならざるを得ない。しかし、保守的な制御では、制御量の変化に対する即応性を担保することが難しい。
制御量の変化には、系が本来もつ確率的なばらつきによる変化と、確率的な要因以外による変化とが含まれる。フィードバック制御によって対応すべき制御量の変化は、制御対象の状態の変化に起因する後者の変化である。ゆえに、過剰制御を防ぎつつ即応性を担保するためには、制御量の変化が前者と後者のどちらの変化なのかを判断することが求められる。しかし、一般的には、制御量の変化の原因を統計的に判断するためには、多くのデータを必要とする。データ数を増やすほど判断の確度は高まるが、データの収集に要する時間が長くなるために即応性は低下してしまう。
即応性を高めるためには、できる限り少ないデータで判断を行うことが必要になる。この点に関し、下記の非特許文献１には、仮説検定と統計的決定とを用いて制御量の変化を操作量にフィードバックする制御手法が開示されている。具体例として、非特許文献１には、内燃機関の燃焼圧が最大になるクランク角度（以下、ＬＰＰと表記する）を参考期待値に制御するためのフィードバック制御への適用例が開示されている。内燃機関の燃焼は、確率的なばらつきを持つ制御対象の１つの例であり、ＬＰＰはその制御量の１つの例である。
ＬＰＰの期待値が参考期待値に等しければ、ＬＰＰの平均値の参考期待値に対する偏差を平均値の標準誤差で除算して得られる値（以下、Ｚと表記する）は、標準正規分布に従う。１サイクル目からｎサイクル目までのＬＰＰのデータが得られたとすると、ここでいう平均値は、１サイクル目からｎサイクル目までのｎ個のデータの平均値である。また、平均値の標準誤差は、ＬＰＰの標準偏差をデータ数の平方根で除算して得られる。
Ｚが標準正規分布に従っているかどうかは、有意水準から計算される閾値との比較で判断することができる。Ｚが負の閾値と正の閾値とで規定される信頼性区間に入っていない場合は、Ｚは標準正規分布に従っていない、つまり、ＬＰＰの期待値は参考期待値に等しくないと判断することができる。Ｚが信頼性区間に入っている場合は、Ｚは標準正規分布に従っている、つまり、ＬＰＰの期待値は参考期待値に等しいと判断することができる。
ＬＰＰの期待値が参考期待値に等しいことは、ＬＰＰの変化は、系が本来もつ確率的なばらつきによる変化であることを意味する。これに対し、ＬＰＰの期待値が参考期待値に等しくないことは、ＬＰＰの変化が確率的な要因以外による変化であることを意味する。ゆえに、燃焼サイクル毎にＺを計算し、Ｚが信頼性区間に入っているかどうか調べることで、フィードバック制御によって対応すべきＬＰＰの変化なのかどうか燃焼サイクル毎に判断することができる。
非特許文献１に開示された具体的なフィードバック制御によれば、ＬＰＰの参考期待値に正の閾値と標準誤差との積を加えて得られる値をＬＰＰの上限値として設定し、ＬＰＰの平均値が上限値を超える場合には、点火時期を進角することが行われる。また、ＬＰＰの参考期待値に負の閾値と標準誤差との積を加えて得られる値をＬＰＰの下限値として設定し、ＬＰＰの平均値が下限値を超える場合には、点火時期を遅角することが行われる。非特許文献１に開示された制御手法によれば、多数のデータを必要とすることなく統計的な判断が可能であるので、この判断に基づきフィードバック制御を行うことにより、確率的なばらつきによる制御量の変化に対する過剰制御を防ぎつつ、確率的な要因以外による制御量の変化に対する即応性を担保することができる。
なお、下記に列挙する特許文献１、特許文献２、及び特許文献３は、本発明が関係する技術分野における技術水準を示す文献の例である。
特開２００７−１９８３１３号公報 特開２００２−３２２９３８号公報 特開２０１１−０８９４７０号公報
Jinwu Gao, Yuhu Wu, Tielong Shen, A statistical combustion phase control approach of SI engines, Mechanical Systems and Signal Processing 85(2017) 218-235
しかし、非特許文献１に開示された制御手法には、確率的な要因以外による制御量の変化に対する即応性の点においてさらなる改良の余地がある。
そこで、本発明は、非特許文献１に開示された制御手法をさらに進化させた制御手法により、確率的なばらつきによる制御量の変化に対する過剰制御の防止と、確率的な要因以外による制御量の変化に対する即応性の担保とのさらなる向上が期待できる内燃機関の制御装置を提供する。
本発明に係る内燃機関の制御装置は、少なくとも一つのプロセッサと、プログラムを記憶するメモリとを備える。プログラムは、少なくとも一つのプロセッサにより実行されることで、少なくとも一つのプロセッサに、操作量決定処理と、サンプル値計算処理と、参考期待値計算処理と、仮説検定処理と、適応制御処理と、を含む処理を実行させる。各処理の内容は以下の通りである。
操作量決定処理では、制御装置は、確率的なばらつきを含む制御量に関係する制御入力値から所定の変換規則に則って内燃機関の操作量を決定する。サンプル値計算処理では、制御装置は、内燃機関の状態を検出するセンサからの情報に基づいて、サンプリングサイクル毎に制御量のサンプル値を計算する。参考期待値計算処理では、制御装置は、内燃機関の規範モデルを用いて制御入力値から制御量の参考期待値を計算する。仮説検定処理では、制御装置は、制御量のサンプル値のうち最新の所定数のサンプル値の平均値（以下、最新平均サンプル値という）と、参考期待値計算処理で計算された参考期待値とが等しいことを帰無仮説として仮説検定する。そして、適応制御処理では、制御装置は、仮説検定処理において帰無仮説が棄却される場合、制御量の最新平均サンプル値と参考期待値との誤差に基づく適応制御により、操作量決定処理で操作量の決定に用いる変換規則を修正する。
仮説検定処理の１つの態様として、制御装置は、採択域計算処理と判定処理とを実行してもよい。採択域計算処理では、制御装置は、サンプルデータ数が所定数（最新平均サンプル値の計算に用いたサンプル値のデータ数と同数）の場合の制御量の参考正規母集団の標準誤差と所定の棄却限界値との掛け算によって採択域の上限値及び下限値を計算する。判定処理では、制御装置は、制御量の最新平均サンプル値と参考期待値との誤差が採択域に入っていない場合に帰無仮説を棄却する。この場合、参考期待値計算処理では、制御装置は、参考正規母集団の平均値を参考期待値として計算してもよい。
採択域計算処理の１つの例では、参考正規母集団は、最新平均サンプル値の計算に用いたサンプル値よりも過去の制御量のサンプル値の集合であってもよく、その場合、参考期待値及び標準誤差は、サンプリングサイクル毎に更新されてもよい。採択域計算処理の別の例では、参考正規母集団は、参考内燃機関から得られた制御量のサンプル値の集合であってもよく、その場合、参考期待値及び標準誤差は、参考正規母集団から計算された所定値であってもよい。
操作量決定処理の１つの態様として、制御装置は、制御量の最新平均サンプル値と参考期待値との誤差から操作量のフィードバック値を算出するフィードバック処理を実行してもよい。その場合、適応制御処理では、制御装置は、フィードバック処理におけるフィードバックゲインを制御量の最新平均サンプル値と参考期待値との誤差に応じて修正するフィードバックゲイン修正処理を実行してもよい。
操作量決定処理の１つの態様として、制御装置は、制御入力値から操作量のフィードフォワード値を算出するフィードフォワード処理を実行してもよい。その場合、適応制御処理では、制御装置は、フィードフォワード処理におけるフィードフォワードマップを制御量の最新平均サンプル値と参考期待値との誤差に応じて修正するフィードフォワードマップ修正処理を実行してもよい。
上記のとおり構成された本発明に係る内燃機関の制御装置は、制御入力値から所定の変換規則に則って内燃機関の操作量を決定する。そして、その操作量で操作された内燃機関の状態をセンサで検出し、センサからの情報に基づいてサンプリングサイクル毎に制御量のサンプル値を計算するとともに、内燃機関の規範モデルを用いて制御入力値から制御量の参考期待値を計算する。そして、制御量の最新平均サンプル値と参考期待値とが等しいことを帰無仮説として仮説検定し、帰無仮説が棄却される場合、制御量の最新平均サンプル値と参考期待値との誤差に基づく適応制御によって操作量の決定に用いる変換規則を修正する。
上記のとおり動作する本発明に係る内燃機関の制御装置によれば、仮説検定による確率的なばらつきの判断に適応制御を組み合わせたことにより、確率的なばらつきによる制御量の変化に対する過剰制御の防止と、確率的な要因以外による制御量の変化に対する即応性の担保とのさらなる向上が期待できる。
本発明の実施の形態に係る内燃機関の制御システムのハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係る内燃機関の制御装置が実行する処理を示すブロック図である。 仮説検定処理で用いるサンプリングデータについて説明する図である。 仮説検定処理について説明する図である。 仮説検定処理から適応制御処理に至る処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る内燃機関の制御システムのソフトウェア構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係る内燃機関の制御システムを構成する制御器の詳細なソフトウェア構成を示すブロック図である。 点火時期の設定について説明する図である。 本発明の実施の形態に係る適応制御の点火時期制御のフィードフォワード制御への適用例について説明する図である。 本発明の実施の形態に係る適応制御の点火時期制御のフィードバック制御への適用例について説明する図である。
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。ただし、以下に示す実施の形態において各要素の個数、数量、量、範囲等の数に言及した場合、特に明示した場合や原理的に明らかにその数に特定される場合を除いて、その言及した数にこの発明が限定されるものではない。また、以下に示す実施の形態において説明する構造やステップ等は、特に明示した場合や明らかに原理的にそれに特定される場合を除いて、この発明に必ずしも必須のものではない。
１．内燃機関の制御システムのハードウェア構成
図１は、本発明の実施の形態に係る内燃機関の制御システムのハードウェア構成を示すブロック図である。制御システムは、少なくとも内燃機関２、内燃機関２の状態を検出する複数のセンサ４、及び内燃機関２を制御する制御装置１０からなる。
内燃機関２は、自動車に搭載される内燃機関、例えばガソリンを燃料とする火花点火式の内燃機関である。内燃機関２は、点火コイルへの通電期間によって点火時期を調整可能な点火システムを備える。複数のセンサ４には、少なくとも、燃焼圧センサとクランク角度センサとが含まれる。燃焼圧センサは、内燃機関２の各気筒に取り付けられ、燃焼室内の燃焼圧力に応じた信号を出力する。クランク角度センサは、内燃機関２のクランク角度に応じた信号を出力する。その他にも、ノックセンサや空燃比センサ等が複数のセンサ４に含まれていてもよい。
制御装置１０は、エンジン制御用の電子制御ユニットであり、センサ４の信号を受信し、センサ４の信号に含まれる情報に基づいて、内燃機関２の制御量を計算する。制御装置１０は、物理構成としてプロセッサ１２とメモリ１４とを備える。メモリ１４は内燃機関２の制御のためのプログラムを記憶し、プロセッサ１２はメモリ１４からプログラムを読み出して実行する。なお、制御装置１０は、複数の電子制御ユニットの集合であってもよい。
２．内燃機関の制御装置が実行する処理
図２は、制御装置１０が実行する処理の一部を示すブロック図である。図２には、制御装置１０が実行する種々の処理のうち、特に、内燃機関２の操作量の決定に関係する処理がブロックで表現されている。図２に示すように、制御装置１０による処理には、操作量決定処理２１、サンプル値計算処理２２、参考期待値計算処理２３、仮説検定処理２４、及び適応制御処理２５が含まれる。
まず、操作量決定処理２１について説明する。制御装置１０は、操作量決定処理２１では、内燃機関２の制御対象を制御するための操作量を決定する。内燃機関２の制御対象には、例えば燃焼や排気エミッション等、確率的なばらつきを含む制御対象が含まれる。制御対象が確率的なばらつきを含む場合、その状態量である制御量も確率的なばらつきを含む。燃焼に関する制御量は、例えばＣＡ５０、最大燃焼圧クランク角度（ＬＰＰ）、ノック開始クランク角度、最大ノック発生クランク角度、ノック強度等である。排気エミッションに関する制御量は、例えば空燃比や当量比である。制御対象が燃焼である場合の操作量は、例えば点火時期であり、制御対象が排気エミッションである場合の操作量は、例えば燃料噴射量である。
操作量決定処理２１では、制御入力値から所定の変換規則に則って内燃機関２の操作量を決定する。制御入力値は制御量の参考期待値（目標値）に関連付けられている。非特許献１に開示された制御手法では、制御入力値は制御量と同次元である必要があり、制御量の参考期待値そのものが制御入力値として入力される。一方、本実施の形態に係る制御装置１０では、後述するように、制御入力値として制御量とは異なる次元のパラメータを用いることができる。一例を挙げると、ＣＡ５０が制御量である場合は、制御入力値として例えば要求トルクや要求効率を用いることができる。空燃比が制御量である場合は、制御入力値として例えば要求ＮＯｘ濃度や要求燃費を用いることができる。ただし、制御量の参考期待値そのものを制御入力値として入力することもできる。
制御入力値から操作量を決定するための変換規則は、具体的には、マップ及び／又は関数で構成されている。例えば、制御入力値から操作量を決定するのにフィードバック制御が用いられる場合には、変換規則にはフィードバック処理に係る変換関数が含まれる。変換関数のフィードバックゲインは可変であり、後述する適応制御処理２５によって修正可能とされている。また、例えば、制御入力値から操作量を決定するのにフィードフォワード制御が用いられる場合には、変換規則にはフィードフォワード処理に係るフィードフォワードマップが含まれる。フィードフォワードマップでは、制御入力値に操作量が関連付けられている。このマップにおける制御入力値と操作量との関連付けの修正は可能であり、後述する適応制御処理２５によって修正される。
次に、サンプル値計算処理２２について説明する。制御装置１０は、サンプル値計算処理２２では、センサ４からの情報に基づきサンプリングサイクル毎に制御量のサンプル値を計算する。ここで計算される制御量のサンプル値は操作量の決定処理にフィードバックされるものであるから、サンプリングサイクルは、好ましくは操作量を決定するサイクルに等しい。例えば、内燃機関２の燃焼サイクルをサンプリングサイクルとして用いてもよい。
制御量が例えばＣＡ５０である場合、制御装置１０は、燃焼圧センサによって計測される燃焼室内の圧力から燃焼サイクル毎にＣＡ５０の値を計算する。具体的には、ＣＡ５０とは、燃焼割合が５０％になるクランク角度を意味する。燃焼割合は、燃焼室内に供給された１燃焼サイクルあたりの燃料の質量のうち実際に燃焼した質量の比を意味する。任意のクランク角度における燃焼割合は、最終的な熱発生量に対する当該クランク角度での熱発生量の割合として計算することができる。熱発生量は、１燃焼サイクルにおいて燃焼室内で発生した熱量の燃焼の開始からの累計である。よって、当該クランク角度での熱発生量は、燃焼開始角度から当該クランク角度までを積算区間として、単位クランク角度ごとに計算される熱発生率を積算することによって算出される。熱発生率は、燃焼室内で発生した単位クランク角度当たりの熱量であり、燃焼圧センサによって計測される燃焼室内の圧力から計算することができる。制御量がＣＡ５０である場合には、このようにして燃焼サイクル毎にＣＡ５０の値が計算される。なお、５０％の燃焼割合は１つの目安であり、燃焼割合が５０パーセント以外の所定割合となるクランク角度を制御量として用いてもよい。
次に、参考期待値計算処理２３について説明する。制御装置１０は、参考期待値計算処理２３では、内燃機関２の規範モデルを用いて制御入力値から制御量の参考期待値を計算する。規範モデルは、内燃機関２の要求性能を満たすように、入力である制御入力値と出力である制御量との間の理想的な入出力特性を模擬したモデルである。この規範モデルにおいて次元変換が行われるので、前述のように制御入力値に次元と制御量の次元とは異なっていてもよい。
規範モデルは、例えば関数で構成され、制御入力値と制御量の実際のデータに基づいて関数のパラメータが学習されている。規範モデルの学習に用いられるデータは、例えば、参考内燃機関から得られたデータでもよい。参考内燃機関とは、設計通りの所望の性能を有する内燃機関である。このようなデータで規範モデルが学習されている場合、規範モデルから得られた参考期待値とサンプル値計算処理２２で計算されたサンプル値との乖離は、内燃機関２の現在の状態と適正な状態との間にずれが生じていることを意味する。
また、規範モデルの学習に用いられるデータは、例えば、内燃機関２を実際に運転して得られたデータでもよい。学習に用いるデータはサンプリングサイクル毎に更新される。このようなデータで規範モデルが学習されている場合、規範モデルから得られた参考期待値とサンプル値計算処理２２で計算されたサンプル値との乖離は、内燃機関２の現在の状態とこれまでの状態との間にずれが生じていることを意味する。つまり、内燃機関２の状態（特に、制御対象の状態）に変化があったことを意味する。
次に、仮説検定処理２４について説明する。内燃機関２には、個体差や経時変化があるため、操作量が同じであっても、得られる制御量のサンプル値にはサンプリングサイクル毎のばらつきがある。ただし、そのばらつきには、正規分布に従う確率的なばらつきも含まれる。そこで、制御装置１０は、仮説検定処理２４では、制御量のサンプル値のうち最新の所定数のサンプル値の平均値（以下、最新平均サンプル値という）と、参考期待値計算処理で計算された参考期待値とが等しいことを帰無仮説として仮説検定する。
ここで、図３に示すように、現在、１サイクル目からＮサイクル目までの制御量のサンプル値が取得されているとする。このうち最新のｎｒサイクル分の制御量のサンプル値の平均値を最新平均サンプル値として算出する。ここでは、最新平均サンプル値をＸａｖｅと表記する。また、１サイクル目からＮ−ｎｒサイクル目までの制御量の集合を参考正規母集団として、その平均値を参考期待値として算出する。ここでは、制御量の参考期待値をμｏと表記する。ただし、参考期待値μｏは前述のとおり参考期待値計算処理２３で計算される。参考期待値計算処理２３では、参考内燃機関から得られた制御量のサンプル値の集合を参考正規母集団として、その平均値を参考期待値として算出してもよい。その場合、例えばエンジン回転数とエンジン負荷とで定義される運転条件ごとに参考正規母集団を作成してもよい。
最新平均サンプル値Ｘａｖｅが参考期待値μｏに等しいという帰無仮説を立てると、この帰無仮説が真である場合、以下の式で計算されるデータＺは標準正規分布に従う。以下の式において、σｏは、参考正規母集団の標準偏差であり、σｏ／ｎｒ １/２は、データ数がｎｒ個である場合の参考正規母集団の標準誤差である。
Figure 2020033930
有意水準をαと表記し、上記データＺに対する棄却限界値をＺα/２と表記すると、棄却限界値Ｚα/２は以下の式で計算することができる。ただし、有意水準αは設計時の適合によって決定される数値である。
Figure 2020033930
内燃機関２における制御量のサンプリングサイクル毎のばらつきが正規分布に従う確率的なばらつきであるならば、最新平均サンプル値Ｘａｖｅと参考期待値μｏとの間の誤差に関して以下の式が成立する。標準誤差σｏ／ｎｒ １/２に負の棄却限界値Ｚα/２を掛け算して得られる値が制御量の誤差Ｘａｖｅ−μｏの下限値となり、標準誤差σｏ／ｎｒ １/２に正の棄却限界値Ｚα/２を掛け算して得られる値が制御量の誤差Ｘａｖｅ−μｏの上限値となっている。以下の式が成立しない場合、制御量のサンプル値のばらつきには確率的要因以外によるものが含まれていることを意味する。
Figure 2020033930
図４は、上記式をグラフで表した図である。グラフにおいて正の誤差領域に引かれた曲線は、上記式の上現値であるＺα/２＊σｏ／ｎｒ １/２の系列を示す曲線であり、負の誤差領域に引かれた曲線は、上記式の下限値である−Ｚα/２＊σｏ／ｎｒ １/２の系列を示す曲線である。下限値を超える誤差範囲及び上限値を超える誤差範囲を棄却域（Region of Reject）と称する。また、下限値から上限値での誤差範囲を採択域（Region of Acceptance）と称する。制御量の誤差Ｘａｖｅ−μｏが採択域に入っていない場合、最新平均サンプル値Ｘａｖｅが参考期待値μｏに等しいという帰無仮説は棄却される。
なお、図４に示すグラフから分かるように、中心極限定理により、採択域は最新平均サンプル値Ｘａｖｅのサンプルデータ数ｎｒが大きくなるほど狭くなる。つまり、サンプルデータ数ｎｒが小さいときには大きな誤差が許容されるが、サンプルデータ数ｎｒが大きくなるほど許容される誤差は小さくなる。サンプルデータ数ｎｒは固定値でもよいし、例えば内燃機関２の運転条件に応じて変更される可変値でもよい。
最後に、適応制御処理２５について説明する。仮説検定処理２４において、最新平均サンプル値Ｘａｖｅが参考期待値μｏに等しいという帰無仮説が棄却される場合、制御量のサンプル値のばらつきには確率的要因以外によるものが含まれている。その主たる要因は、環境条件の変化や内燃機関２の経時変化等による制御対象の状態の変化、つまり、実際の制御対象の状態と規範モデルにおける制御対象の状態との乖離である。そこで、制御装置１０は、適応制御処理２５では、仮説検定処理２４において前述の帰無仮説が棄却される場合、制御量の誤差Ｘａｖｅ−μｏに基づく適応制御により、操作量決定処理２１で操作量の決定に用いる変換規則を修正する。
図５は、仮説検定処理２４から適応制御処理２５に至る処理の流れを示すフローチャートである。仮説検定処理２４はサンプリングサイクル毎に毎回実行される（ステップＳ１０１）。そして、制御量の誤差Ｘａｖｅ−μｏが採択域外か採択域内かが判定される（ステップＳ１０２）。この判定の結果、制御量の誤差Ｘａｖｅ−μｏが採択域外である場合には、適応制御処理２５が実行される（ステップＳ１０３）。しかし、制御量の誤差Ｘａｖｅ−μｏが採択域内である場合には、適応制御処理２５は実行されず、操作量決定処理２１で操作量の決定に用いる変換規則の修正は行われない。
適応制御処理２５による変換規則の修正は、制御量の誤差Ｘａｖｅ−μｏが採択域に収まるように、制御量の誤差Ｘａｖｅ−μｏの大きさと符合の正負とに基づいて行われる。具体的な修正対象は、変換規則を構成するマップや関数である。例えば、変換規則が関数で構成される場合には、少なくとも一部の項のゲインが制御量の誤差Ｘａｖｅ−μｏの大きさに応じて修正される。操作量の決定にフィードバック制御が用いられている場合には、変換規則にはフィードバック処理に係る変換関数が含まれ、少なくとも一部のフィードバックゲインが適応制御の修正対象とされる。
変換規則がマップで構成される場合には、例えば、制御量の誤差Ｘａｖｅ−μｏの大きさ及び／又は符合の正負に応じて一部或いは全部のマップ値が修正される。これにより、マップにおける制御入力値と操作量との関連付けが修正されることになる。操作量の決定にフィードフォワード制御が用いられている場合には、変換規則にはフィードフォワード処理に係るフィードフォワードマップが含まれ、少なくとも一部のマップ値が適応制御の修正対象とされる。
３．内燃機関の制御システムのソフトウェア構成
図６は、本発明の実施の形態に係る内燃機関の制御システムのソフトウェア構成を示すブロック図である。制御システムの制御対象は内燃機関２における物理現象であり、その制御のために制御器３１、制御量サンプル値計算部３２、規範モデル３３、仮説検定部３４、及び適応制御部３５が設けられている。ただし、これらはハードウェアとして存在するものではなく、制御装置１０のメモリ１４に記憶されたプログラムがプロセッサ１２で実行されたときにソフトウェア的に実現される。図６に示す各ブロックはそれぞれ上述の処理２１−２５に対応しており、ブロック間の矢印は情報の流れを示している。
制御器３１は、前述の操作量決定処理２１を実行する。制御器３１には、図示しない上位システムから制御入力値が入力される。制御器３１は、入力された制御入力値から操作量を決定する。内燃機関２は、操作量決定処理２１で決定された操作量にしたがって操作される。例えば、制御対象が燃焼であってその制御量がＣＡ５０である場合には、制御器３１で決定された点火時期に従って内燃機関２が操作される。
制御量サンプル値計算部３２は、前述のサンプル値計算処理２２を実行する。制御量サンプル値計算部３２は、センサ４が出力するセンサ情報を取得し、取得したセンサ情報から制御量のサンプル値をサンプリングサイクル毎に計算する。例えば、制御量がＣＡ５０である場合には、燃焼圧センサから１燃焼サイクルにわたって燃焼圧を取得し、取得した燃焼圧に基づいてＣＡ５０のサンプル値を計算する。さらに、制御量サンプル値計算部３２は、今回計算した制御量のサンプル値を含めた最新の所定数ｎｒのサンプル値の平均値、つまり、最新平均サンプル値Ｘａｖｅを計算する。
規範モデル３３は、前述の参考期待値計算処理２３を実行する。規範モデル３３には、図示しない上位システムから制御入力値が入力される。規範モデル３３は、モデル化された理想的な入出力特性に基づき、入力された制御入力値から制御量の参考期待値μｏを計算する。また、規範モデル３３は、規範モデル３３の学習に用いられた参考正規母集団の標準偏差σｏを計算し、さらに、データ数がｎｒ個である場合の参考正規母集団の標準誤差σｏ／ｎｒ １/２も計算する。
仮説検定部３４は、前述の仮説検定処理２４を実行する。仮説検定部３４には、制御量サンプル値計算部３２から計算される最新平均サンプル値Ｘａｖｅと、規範モデル３３から出力される参考期待値μｏとの誤差Ｘａｖｅ−μｏが入力される。また、図示はしていないが、仮説検定部３４には、規範モデル３３で計算された参考正規母集団の標準誤差σｏ／ｎｒ １/２も入力される。仮説検定部３４は、標準誤差σｏ／ｎｒ １/２を用いて採択域及び棄却域を設定し、制御量の誤差Ｘａｖｅ−μｏがどちらの領域にあるのか判定する。また、仮説検定部３４には、クランク角センサから燃焼サイクルに同期して発せられるクランク角信号が更新信号として入力される。仮説検定部３４は更新信号の入力を受けて仮説検定結果を更新する。
適応制御部３５は、前述の適応制御処理２５を実行する。仮説検定部３４において制御量の誤差Ｘａｖｅ−μｏが棄却域にあると判定された場合、適応制御部３５には、仮説検定部３４から制御量の誤差Ｘａｖｅ−μｏが入力される。適応制御部３５は、制御器３１の変換規則に対して適応制御の適応則を適用し、入力された制御量の誤差Ｘａｖｅ−μｏに基づき変換規則を修正する。
図７は制御器３１の詳細なソフトウェア構成を示すブロック図である。ここでは、制御器３１は、一例として、フィードフォワード制御器４１とフィードバック制御器４２とで構成されている。フィードフォワード制御器４１には、制御入力値が入力される。フィードフォワード制御器４１では、フィードフォワードマップを用いて制御入力値が対応するマップ値に変換され、操作量のフィードフォワード値として出力される。適応制御の適応則は、マップ値に対して適用される。
フィードバック制御器４２には、制御入力値と制御量の誤差Ｘａｖｅ−μｏとが入力される。ただし、図７では、制御入力値は制御量と同次元とされ、制御入力値を誤差Ｘａｖｅ−μｏで補正した補正入力値がフィードバック制御器４２に入力されている。フィードバック制御器４２では、変換関数を用いて補正入力値が操作量のフィードバック値に変換される。適応制御の適応則は、変換関数のフィードバックゲインに対して適用される。
４．適応制御の適応則の具体例
次に、適応制御の適応則の具体例として、適応制御を点火時期制御へ適用した場合について説明する。まず、図８は、点火時期の設定について説明するための点火時期とトルクとの関係を示す図である。この図に示すように、特徴的な点火時期として、ＭＢＴとトレースノック点火時期とが存在する。ＭＢＴはトルクが最大になる点火時期であり、トレースノック点火時期はノックが発生しない範囲で最大限に進角された点火時期である。図８では、ＭＢＴよりもトレースノック点火時期が遅角側に位置しているが、運転条件によってはＭＢＴのほうがトレースノック点火時期よりも遅角側に位置する場合がある。
図９は、適応制御の点火時期制御のフィードフォワード制御への適用例について説明する図である。フィードフォワード制御で用いるフィードフォワードマップには、ＭＢＴとトレースノック点火時期のうち遅角側に位置するほうがマップ値（Ｆ／Ｆマップ値）として記憶されている。適応制御では、このマップ値が例えばＣＡ５０の誤差Ｘａｖｅ−μｏの大きさと符合の正負とに応じて修正される。具体的には、ＣＡ５０の誤差Ｘａｖｅ−μｏの符合が正である場合には、点火時期が過剰に遅角されていることが想定される。ゆえに、この場合は、点火時期を進角側に補正するようにマップ値が修正される。逆に、ＣＡ５０の誤差Ｘａｖｅ−μｏの符合が負である場合には、点火時期が過剰に進角されていることが想定される。ゆえに、この場合は、点火時期を遅角側に補正するようにマップ値が修正される。また、ＣＡ５０の誤差Ｘａｖｅ−μｏの大きさが大きいほど、点火時期の補正量が大きくなるようにマップ値が修正される。このような適応則をマップ値に対して適用することにより、図９に示すように、制御対象の状態が変化したことに対応して、マップ値をゆっくりと変化させていくことができる。ただし、マップ値を修正する方法として、ＣＡ５０の誤差Ｘａｖｅ−μｏの大きさによらず常に一定量だけマップ値を修正するようにしてもよい。
図１０は、適応制御の点火時期制御のフィードバック制御への適用例について説明する図である。適応制御では、フィードバック制御のフィードバックゲイン（Ｆ／Ｂゲイン）がＣＡ５０の誤差Ｘａｖｅ−μｏの大きさに応じて修正される。つまり、ＣＡ５０の誤差Ｘａｖｅ−μｏの大きさが大きいほど、点火時期の補正量が大きくなるようにフィードバックゲインが修正される。このような適応則をフィードバックゲインに対して適用することにより、図１０に示すように、制御対象の状態が変化したことに対応して、事象の発生頻度に応じて所望の収束率が得られるようにフィードバックゲインを変化させていくことができる。ただし、フィードバックゲインを修正する方法として、ＣＡ５０の誤差Ｘａｖｅ−μｏの大きさによらず常に一定量だけフィードバックゲインを修正するようにしてもよい。
５．その他実施の形態．
上述の実施の形態では、仮説検定処理２４においてＺ検定を利用している。しかし、仮説検定処理２４ではｔ検定やＨ検定等の各種検定手法を利用することもできる。例えば、Ｚ検定に代えてｔ検定を用いる場合には、参考正規母集団から標本を抽出し、その標本平均と、標本平均から算出した標準偏差とを用いて仮説検定を行うことができる。
本発明は、圧縮自着火式エンジンの制御装置にも適用可能である。この場合、制御量としてＣＡ５０やＬＰＰ等を用いることができる。また、操作量として燃料噴射時期やＥＧＲ弁開度等を用いることができる。
２ 内燃機関
４ センサ
１０ 制御装置
１２ プロセッサ
１４ メモリ
３１ 制御器
３２ 制御量サンプル値計算部
３３ 規範モデル
３４ 仮説検定部
３５ 適応制御部
４１ フィードフォワード制御器
４２ フィードバック制御器

Claims (6)

  1. 内燃機関の制御装置であって、
    少なくとも一つのプロセッサと、
    プログラムを記憶するメモリと、を備え、
    前記プログラムは、前記少なくとも一つのプロセッサにより実行されることで、前記少なくとも一つのプロセッサに、
    確率的なばらつきを含む制御量に関係する制御入力値から所定の変換規則に則って前記内燃機関の操作量を決定する操作量決定処理と、
    前記内燃機関の状態を検出するセンサからの情報に基づいて、サンプリングサイクル毎に前記制御量のサンプル値を計算するサンプル値計算処理と、
    前記内燃機関の規範モデルを用いて前記制御入力値から前記制御量の参考期待値を計算する参考期待値計算処理と、
    前記制御量のサンプル値のうち最新の所定数のサンプル値の平均値と前記参考期待値とが等しいことを帰無仮説として仮説検定する仮説検定処理と、
    前記帰無仮説が棄却される場合、前記平均値と前記参考期待値との誤差に基づく適応制御により前記変換規則を修正する適応制御処理と、を含む処理を実行させる
    ことを特徴とする内燃機関の制御装置。
  2. 前記仮説検定処理は、
    サンプルデータ数が前記所定数の場合の前記制御量の参考正規母集団の標準誤差と所定の棄却限界値との掛け算によって採択域の上限値及び下限値を計算する採択域計算処理と、
    前記平均値と前記参考期待値との誤差が前記採択域に入っていない場合に前記帰無仮説を棄却する判定処理と、を含み、
    前記参考期待値計算処理は、前記参考正規母集団の平均値を前記参考期待値として計算する処理である
    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. 前記参考正規母集団は、前記制御量の前記所定数のサンプル値よりも過去のサンプル値の集合であって、前記参考期待値及び前記標準誤差は、サンプリングサイクル毎に更新される
    ことを特徴とする請求項２に記載の内燃機関の制御装置。
  4. 前記参考正規母集団は、参考内燃機関から得られた前記制御量のサンプル値の集合であって、前記参考期待値及び前記標準誤差は、前記参考正規母集団から計算された所定値である
    ことを特徴とする請求項２に記載の内燃機関の制御装置。
  5. 前記操作量決定処理は、
    前記平均値と前記参考期待値との誤差から前記操作量のフィードバック値を算出するフィードバック処理を含み、
    前記適応制御処理は、
    前記フィードバック処理におけるフィードバックゲインを前記平均値と前記参考期待値との誤差に応じて修正するフィードバックゲイン修正処理を含む
    ことを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の内燃機関の制御装置。
  6. 前記操作量決定処理は、
    前記制御入力値から前記操作量のフィードフォワード値を算出するフィードフォワード処理を含み、
    前記適応制御処理は、
    前記フィードフォワード処理におけるフィードフォワードマップを前記平均値と前記参考期待値との誤差に応じて修正するフィードフォワードマップ修正処理を含む
    ことを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の内燃機関の制御装置。
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