＜内燃機関の全体構成＞
図１に内燃機関の全体図を示し、図２に内燃機関の側面断面図を示す。図２を参照すると、１は機関本体、２はシリンダブロック、３はシリンダヘッド、４はシリンダブロック２内で往復動するピストン、５は燃焼室、６は吸気弁、７は機関によって駆動される吸気弁用カムシャフト、８は吸気ポート、９は排気弁、１０は機関によって駆動される排気弁用カムシャフト、１１は排気ポート、１２は各燃焼室５内に配置された点火栓、１３は各吸気ポート８内に燃料、例えば、ガソリンを供給するための燃料噴射弁、１４は各燃焼室５内に燃料、例えば、ガソリンを供給するための燃料噴射弁、１５は吸気弁６の開弁時期を制御するための可変バルブタイミング機構を夫々示す。
<Overall configuration of internal combustion engine>
FIG. 1 shows an overall view of the internal combustion engine, and FIG. 2 shows a side sectional view of the internal combustion engine. Referring to FIG. 2, 1 is the engine body, 2 is the cylinder block, 3 is the cylinder head, 4 is the piston that reciprocates in the cylinder block 2, 5 is the combustion chamber, 6 is the intake valve, and 7 is driven by the engine. Camshaft for intake valve, 8 is intake port, 9 is exhaust valve, 10 is camshaft for exhaust valve driven by engine, 11 is exhaust port, 12 is ignition plug arranged in each combustion chamber 5, 13 is A fuel injection valve for supplying fuel, for example, gasoline into each intake port 8, 14 is a fuel injection valve for supplying fuel, for example, gasoline in each combustion chamber 5, and 15 is an opening of an intake valve 6. The variable valve timing mechanism for controlling the timing is shown respectively.
図１および図２を参照すると、吸気ポート８は夫々対応する吸気枝管１６を介してサージタンク１７に連結され、サージタンク１７は吸気ダクト１８および吸入空気量検出器１９を介してエアクリーナ２０に連結される。吸気ダクト１８内にはスロットル弁２１が配置される。一方、排気ポート１１は排気マニホルド２２に連結され、排気マニホルド２２は排気ガス再循環（以下、ＥＧＲと称す）通路２３およびＥＧＲ制御弁２４を介してサージタンク１７に連結される。ＥＧＲ通路２３内には、ＥＧＲガスを冷却するためのＥＧＲクーラ２５が配置される。なお、図１において、２６は燃料タンクを示しており、２７はラジエータを示しており、２８はラジエータ２７の電動冷却ファンを示しており、２９は車室用の空調装置、即ち、エアコンを示している。
Referring to FIGS. 1 and 2, the intake port 8 is connected to the surge tank 17 via the corresponding intake branch pipe 16, and the surge tank 17 is connected to the air cleaner 20 via the intake duct 18 and the intake air amount detector 19. Be connected. A throttle valve 21 is arranged in the intake duct 18. On the other hand, the exhaust port 11 is connected to the exhaust manifold 22, and the exhaust manifold 22 is connected to the surge tank 17 via the exhaust gas recirculation (hereinafter referred to as EGR) passage 23 and the EGR control valve 24. An EGR cooler 25 for cooling the EGR gas is arranged in the EGR passage 23. In FIG. 1, 26 indicates a fuel tank, 27 indicates a radiator, 28 indicates an electric cooling fan of the radiator 27, and 29 indicates an air conditioner for a passenger compartment, that is, an air conditioner. ing.
図１および図２に示されるように、燃料噴射弁１３は、各燃料噴射弁１３に低圧燃料を分配するための低圧燃料分配管３１に連結されており、燃料噴射弁１４は、各燃料噴射弁１４に高圧燃料を分配するための高圧燃料分配管３０に連結されている。一方、燃料タンク２６内には低圧燃料ポンプ３２が配置されており、機関本体１のシリンダヘッド３上には高圧燃料ポンプ３３が配置されている。図１に示されるように、燃料タンク２６内の燃料は、低圧燃料ポンプ３２により、一方では燃料供給管３４を介して低圧燃料分配管３１に連結されており、他方では燃料供給管３４から分岐した燃料供給管３５を介して高圧燃料ポンプ３３に連結されている。高圧燃料ポンプ３３から吐出された高圧燃料は、燃料供給管３６を介して高圧燃料分配管３０に供給される。
As shown in FIGS. 1 and 2, the fuel injection valve 13 is connected to a low-pressure fuel distribution pipe 31 for distributing low-pressure fuel to each fuel injection valve 13, and the fuel injection valve 14 is connected to each fuel injection. It is connected to a high-pressure fuel distribution pipe 30 for distributing high-pressure fuel to the valve 14. On the other hand, a low-pressure fuel pump 32 is arranged in the fuel tank 26, and a high-pressure fuel pump 33 is arranged on the cylinder head 3 of the engine body 1. As shown in FIG. 1, the fuel in the fuel tank 26 is connected to the low pressure fuel distribution pipe 31 by the low pressure fuel pump 32 on the one hand via the fuel supply pipe 34 and branched from the fuel supply pipe 34 on the other hand. It is connected to the high pressure fuel pump 33 via the fuel supply pipe 35. The high-pressure fuel discharged from the high-pressure fuel pump 33 is supplied to the high-pressure fuel distribution pipe 30 via the fuel supply pipe 36.
また、図１に示されるように、機関本体１には、機関により駆動されるオイルポンプ３７が取付けられており、機関本体１内の潤滑オイルが、オイルポンプ３７により、オイル供給管３８を介して高圧燃料ポンプ３３に供給される。また、図１に示されるように、吸気ダクト１８内には、吸入空気温を検出するための吸入空気温センサ４０が配置されており、高圧燃料分配管３０内には、高圧燃料分配管３０内の燃料圧を検出するための燃料圧センサ４１が配置されており、機関本体１には機関冷却水温を検出するための水温センサ４２および潤滑オイル温を検出するための潤滑オイル温センサ４３が取り付られている。
Further, as shown in FIG. 1, an oil pump 37 driven by an engine is attached to the engine main body 1, and lubricating oil in the engine main body 1 is supplied by the oil pump 37 via an oil supply pipe 38. Is supplied to the high-pressure fuel pump 33. Further, as shown in FIG. 1, an intake air temperature sensor 40 for detecting the intake air temperature is arranged in the intake duct 18, and the high-pressure fuel distribution pipe 30 is inside the high-pressure fuel distribution pipe 30. A fuel pressure sensor 41 for detecting the fuel pressure inside is arranged, and a water temperature sensor 42 for detecting the engine cooling water temperature and a lubricating oil temperature sensor 43 for detecting the lubricating oil temperature are arranged in the engine main body 1. It is attached.
一方、図１において５０は、機関の運転を制御するための電子制御ユニットを示している。図１に示されるように、電子制御ユニット５０はデジタルコンピュータからなり、双方向性バス５１によって互いに接続された記憶装置５２、即ち、メモリ５２と、ＣＰＵ（マイクロプロセッサ）５３と、入力ポート５４および出力ポート５５を具備する。入力ポート５４には、吸入空気量検出器１９の出力信号、吸入空気温センサ４０の出力信号、燃料圧センサ４１の出力信号、水温センサ４２の出力信号および潤滑オイル温センサ４３の出力信号が、夫々対応するＡＤ変換器５６を介して入力される。
On the other hand, in FIG. 1, 50 shows an electronic control unit for controlling the operation of the engine. As shown in FIG. 1, the electronic control unit 50 comprises a digital computer and is connected to each other by a bidirectional bus 51, that is, a memory 52, a CPU (microprocessor) 53, an input port 54, and a storage device 52. It includes an output port 55. The input port 54 has an output signal of the intake air amount detector 19, an output signal of the intake air temperature sensor 40, an output signal of the fuel pressure sensor 41, an output signal of the water temperature sensor 42, and an output signal of the lubricating oil temperature sensor 43. It is input via the corresponding AD converter 56, respectively.
また、アクセルペダル６０にはアクセルペダル６０の踏込み量に比例した出力電圧を発生する負荷センサ６１が接続され、負荷センサ６１の出力電圧は対応するＡＤ変換器５６を介して入力ポート５４に入力される。更に入力ポート５４にはクランクシャフトが例えば３０°回転する毎に出力パルスを発生するクランク角センサ６２が接続される。ＣＰＵ５３内ではクランク角センサ６２の出力信号に基づいて機関回転数が算出される。また、入力ポート５４には、車速に比例した出力パルスを発生する車速センサ６３が接続される。また、天候に関する情報を受信するための受信装置６４を具備しており、受信装置６４において受信された天候に関する情報が入力ポート５４に入力される。
Further, a load sensor 61 that generates an output voltage proportional to the amount of depression of the accelerator pedal 60 is connected to the accelerator pedal 60, and the output voltage of the load sensor 61 is input to the input port 54 via the corresponding AD converter 56. To. Further, a crank angle sensor 62 that generates an output pulse every time the crankshaft rotates, for example, 30 ° is connected to the input port 54. In the CPU 53, the engine speed is calculated based on the output signal of the crank angle sensor 62. Further, a vehicle speed sensor 63 that generates an output pulse proportional to the vehicle speed is connected to the input port 54. Further, a receiving device 64 for receiving information on the weather is provided, and the information on the weather received by the receiving device 64 is input to the input port 54.
一方、出力ポート５５は対応する駆動回路５７を介して各気筒の点火栓１２、各気筒の燃料噴射弁１３および１４、可変バルブタイミング機構１５、ＥＧＲ制御弁２４、電動ファン２８、エアコン２９、低圧燃料ポンプ３２および高圧燃料ポンプ３３に接続される。
On the other hand, the output port 55 has a spark plug 12 for each cylinder, fuel injection valves 13 and 14 for each cylinder, a variable valve timing mechanism 15, an EGR control valve 24, an electric fan 28, an air conditioner 29, and a low pressure via a corresponding drive circuit 57. It is connected to the fuel pump 32 and the high pressure fuel pump 33.
図３は、高圧燃料ポンプ３３を図解的に表した側面断面図を示している。図３を参照すると、７０はポンププランジャ、７１は燃料で満たされた加圧室、７２は開口７３の開閉作業を行う電磁式スピル弁を夫々示している。図３に示される例では、ポンププランジャ７０は、排気弁用カムシャフト１０に形成されたカムにより、機関運転中、常時、上下に往復動せしめられ、高圧燃料ポンプ３３内には潤滑オイル供給管３８から潤滑オイルが供給されている。図３においてポンププランジャ７０が下降しているときには、電磁式スピル弁７２は開弁しており、このとき、低圧燃料ポンプ３２から吐出された低圧燃料が開口７３を介して加圧室７１内に供給される。
FIG. 3 shows a side sectional view schematically showing the high-pressure fuel pump 33. Referring to FIG. 3, 70 is a pump plunger, 71 is a fuel-filled pressurizing chamber, and 72 is an electromagnetic spill valve that opens and closes an opening 73. In the example shown in FIG. 3, the pump plunger 70 is constantly reciprocated up and down during engine operation by the cam formed on the camshaft 10 for the exhaust valve, and the lubricating oil supply pipe is inside the high-pressure fuel pump 33. Lubricating oil is supplied from 38. When the pump plunger 70 is lowered in FIG. 3, the electromagnetic spill valve 72 is open, and at this time, the low pressure fuel discharged from the low pressure fuel pump 32 enters the pressurizing chamber 71 through the opening 73. Will be supplied.
一方、ポンププランジャ７０が上昇しているときには、ポンププランジャ７０の上昇中に電磁式スピル弁７２が一時的に閉弁せしめられる。ポンププランジャ７０の上昇中に電磁式スピル弁７２が閉弁せしめられると、加圧室７１内の燃料が加圧され、加圧室７１内の燃料圧が、高圧燃料分配管３０内の燃料圧よりも高くなると、加圧室７１内の高圧燃料が、加圧室７１から高圧燃料分配管３０に向けてのみ流通可能な逆止弁７４を介して、高圧燃料分配管３０に送り込まれる。このとき高圧燃料分配管３０に送り込まれる高圧燃料量は、ポンププランジャ７０の上昇中に電磁式スピル弁７２が閉弁せしめられている時間に依存しており、従って、電磁式スピル弁７２が閉弁時間を制御することにより、高圧燃料分配管３０内の燃料圧を任意に制御可能となる。なお、燃料噴射弁１４からの燃料噴射が停止されたときには、電磁式スピル弁７２は開弁状態に保持され、このとき高圧燃料分配管３０への高圧燃料の送り込み作用は停止される。
On the other hand, when the pump plunger 70 is raised, the electromagnetic spill valve 72 is temporarily closed while the pump plunger 70 is raised. When the electromagnetic spill valve 72 is closed while the pump plunger 70 is rising, the fuel in the pressurizing chamber 71 is pressurized, and the fuel pressure in the pressurizing chamber 71 becomes the fuel pressure in the high-pressure fuel distribution pipe 30. When it becomes higher than, the high-pressure fuel in the pressurizing chamber 71 is sent to the high-pressure fuel distribution pipe 30 via the check valve 74 which can flow only from the pressurizing chamber 71 toward the high-pressure fuel distribution pipe 30. At this time, the amount of high-pressure fuel sent to the high-pressure fuel distribution pipe 30 depends on the time during which the electromagnetic spill valve 72 is closed while the pump plunger 70 is rising, and therefore the electromagnetic spill valve 72 is closed. By controlling the valve time, the fuel pressure in the high-pressure fuel distribution pipe 30 can be arbitrarily controlled. When the fuel injection from the fuel injection valve 14 is stopped, the electromagnetic spill valve 72 is held in the valve open state, and at this time, the action of feeding the high pressure fuel to the high pressure fuel distribution pipe 30 is stopped.
本発明による実施例では、燃料噴射弁１３から吸気ポート８内に燃料を噴射するポート噴射と、燃料噴射弁１４から燃焼室５内に燃料を噴射する筒内噴射が行われる。図４は、これらポート噴射と筒内噴射とが行われる運転領域の一例を示している。なお、図４において、縦軸Ｌは機関負荷を示しており、横軸ＮＥは機関回転数を示している。図４に示されるように、この例では、機関低負荷低速運転時にはポート噴射が行われ、機関高負荷運転時或いは機関高速運転時には筒内噴射が行われる。
In the embodiment according to the present invention, port injection for injecting fuel from the fuel injection valve 13 into the intake port 8 and in-cylinder injection for injecting fuel from the fuel injection valve 14 into the combustion chamber 5 are performed. FIG. 4 shows an example of an operating region in which these port injections and in-cylinder injections are performed. In FIG. 4, the vertical axis L indicates the engine load, and the horizontal axis NE indicates the engine speed. As shown in FIG. 4, in this example, port injection is performed during low engine load low-speed operation, and in-cylinder injection is performed during high engine load operation or high-speed engine operation.
図５は、本発明による実施例において用いられている燃料の蒸気圧曲線ＫＫを示している。なお、図５において、縦軸は飽和蒸気圧（ｋＰa）を示しており、横軸は燃料温度（℃）を示している。この図５において蒸気圧曲線ＫＫよりも上方の領域は、燃料内にベーパが発生しない領域を示しており、蒸気圧曲線ＫＫよりも下方の領域は、燃料内に燃料ベーパの発生するベーパ発生領域を示している。従って、例えば、図５において、燃料圧がＰ１（３００ｋＰa）であったとすると、燃料の温度がＴ１ (約８０℃）よりも低いときには燃料内に燃料ベーパが発生しておらず、燃料の温度がＴ１を越えると燃料内に燃料ベーパが発生することになる。同様に、燃料圧がＰ２（４００ｋＰa）であるときには、燃料の温度がＴ２を越えると燃料内に燃料ベーパが発生し、燃料圧がＰ３（５３０ｋＰa）であるときには、燃料の温度がＴ３を越えると燃料内に燃料ベーパが発生することになる。
FIG. 5 shows the vapor pressure curve KK of the fuel used in the examples according to the present invention. In FIG. 5, the vertical axis represents the saturated vapor pressure (kPa), and the horizontal axis represents the fuel temperature (° C.). In FIG. 5, the region above the vapor pressure curve KK indicates a region where vapor is not generated in the fuel, and the region below the vapor pressure curve KK is a region where vapor vapor is generated in the fuel. Is shown. Therefore, for example, in FIG. 5, assuming that the fuel pressure is P1 (300 kPa), when the fuel temperature is lower than T1 (about 80 ° C.), no fuel vapor is generated in the fuel and the fuel temperature is high. If it exceeds T1, fuel vapor will be generated in the fuel. Similarly, when the fuel pressure is P2 (400 kPa), fuel vapor is generated in the fuel when the fuel temperature exceeds T2, and when the fuel pressure is P3 (530 kPa), when the fuel temperature exceeds T3. Fuel vapor will be generated in the fuel.
ところで低圧燃料ポンプ３２では、燃料の温度はさほど上昇せず、従って、燃料供給管３４および低圧燃料分配管３１内では燃料内に燃料ベーパが発生しない。これに対し、高圧燃料ポンプ３３内では、ポンププランジャ７０による燃料の加圧作用が行われるために、燃料の温度が高くなる。その結果、高圧燃料ポンプ３３により加圧された燃料内には燃料ベーパが発生する危険性がある。この場合、燃料ベーパは最初に、高圧燃料ポンプ３３、燃料供給管３６および高圧燃料分配管３０からなる高圧燃料供給系内に存在する加圧燃料の中で、最も温度の高い加圧燃料内に発生し、従って、燃料ベーパが発生するか否かは、高圧燃料供給系内に存在する加圧燃料の中で、最も温度が高い加圧燃料の温度によって左右されることになる。
By the way, in the low pressure fuel pump 32, the temperature of the fuel does not rise so much, and therefore, fuel vapor is not generated in the fuel in the fuel supply pipe 34 and the low pressure fuel distribution pipe 31. On the other hand, in the high-pressure fuel pump 33, the temperature of the fuel rises because the pump plunger 70 pressurizes the fuel. As a result, there is a risk that fuel vapor will be generated in the fuel pressurized by the high-pressure fuel pump 33. In this case, the fuel vapor is first placed in the hottest pressurized fuel among the pressurized fuels existing in the high pressure fuel supply system including the high pressure fuel pump 33, the fuel supply pipe 36 and the high pressure fuel distribution pipe 30. Whether or not fuel vapor is generated will depend on the temperature of the hottest pressurized fuel among the pressurized fuels present in the high-pressure fuel supply system.
ところで、高圧燃料供給系内に存在する加圧燃料の中で、最も温度が高くなる加圧燃料は、加圧室７１から高圧燃料分配管３０に向けて吐出した直後の加圧燃料、例えば、図３において矢印７５で示される位置付近を流通している、逆止弁７４を通過した直後の加圧燃料であり、従って、燃料ベーパが発生するか否かは、加圧室７１から高圧燃料分配管３０に向けて吐出した直後の加圧燃料の温度によって左右されることになる。なお、本発明による実施例では、以下、加圧室７１から高圧燃料分配管３０に向けて吐出した直後の加圧燃料の温度を、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦと称する。従って、本発明による実施例では、燃料ベーパが発生するか否かは、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦによって左右されることになる。
By the way, among the pressurized fuels existing in the high-pressure fuel supply system, the pressurized fuel having the highest temperature is the pressurized fuel immediately after being discharged from the pressurizing chamber 71 toward the high-pressure fuel distribution pipe 30, for example. It is the pressurized fuel immediately after passing through the check valve 74 that is circulating near the position indicated by the arrow 75 in FIG. 3, and therefore, whether or not fuel vapor is generated depends on the high pressure fuel from the pressurizing chamber 71. It depends on the temperature of the pressurized fuel immediately after being discharged toward the distribution pipe 30. In the embodiment according to the present invention, the temperature of the pressurized fuel immediately after being discharged from the pressurizing chamber 71 toward the high-pressure fuel distribution pipe 30 is referred to as the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33. Therefore, in the embodiment according to the present invention, whether or not fuel vapor is generated depends on the fuel temperature TF discharged from the high-pressure fuel pump 33.
さて、高圧燃料供給系の中で燃料ベーパが発生すると、燃料噴射弁１４からの燃料噴射量が要求噴射量から大きくずれ、正常な燃料噴射制御を行うことが不可能となる。従って、高圧燃料供給系の中で燃料ベーパが発生するのを回避する必要がある。そこで本発明による実施例では、燃料ベーパが発生することがないように、図５に示される如く、燃料噴射弁１４の目標噴射圧、即ち、高圧燃料分配管３０内の目標燃料圧を、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦが高くなるにつれて、Ｐ１からＰ２へ、次いでＰ３へと徐々に増大させている。なお、この場合、図５の横軸は、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦを表している。
When fuel vapor is generated in the high-pressure fuel supply system, the fuel injection amount from the fuel injection valve 14 deviates significantly from the required injection amount, making it impossible to perform normal fuel injection control. Therefore, it is necessary to avoid the generation of fuel vapor in the high-pressure fuel supply system. Therefore, in the embodiment according to the present invention, as shown in FIG. 5, the target injection pressure of the fuel injection valve 14, that is, the target fuel pressure in the high-pressure fuel distribution pipe 30, is set to a high pressure so that fuel vapor is not generated. As the discharge fuel temperature TF from the fuel pump 33 increases, the temperature is gradually increased from P1 to P2 and then to P3. In this case, the horizontal axis of FIG. 5 represents the fuel temperature TF discharged from the high-pressure fuel pump 33.
ところで、高圧燃料分配管３０内の目標燃料圧が高くなると、高圧燃料ポンプ３３の駆動エネルギが増大するため、燃費が悪化する。従って、高圧燃料分配管３０内の目標燃料圧は、可能な範囲で、できる限り低くすること、即ち、図５に示される例では、Ｐ１に維持することが好ましい。しかしながら、高圧燃料分配管３０内の目標燃料圧をＰ１に維持しておくと、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦが上昇したときには、燃料ベーパが発生することになる。従って、燃料ベーパの発生を回避するために、図５に示される例では、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦが設定値ＴＬを越えると、高圧燃料分配管３０内の目標燃料圧がＰ１からＰ２に引き上げられ、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦが設定値ＴＭを越えると、高圧燃料分配管３０内の目標燃料圧がＰ２からＰ３に引き上げられる。
By the way, when the target fuel pressure in the high-pressure fuel distribution pipe 30 becomes high, the driving energy of the high-pressure fuel pump 33 increases, so that the fuel consumption deteriorates. Therefore, it is preferable that the target fuel pressure in the high-pressure fuel distribution pipe 30 is as low as possible, that is, maintained at P1 in the example shown in FIG. However, if the target fuel pressure in the high-pressure fuel distribution pipe 30 is maintained at P1, fuel vapor will be generated when the discharge fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 rises. Therefore, in order to avoid the generation of fuel vapor, in the example shown in FIG. 5, when the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 exceeds the set value TL, the target fuel pressure in the high-pressure fuel distribution pipe 30 becomes P1. When the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 exceeds the set value TM, the target fuel pressure in the high-pressure fuel distribution pipe 30 is raised from P2 to P3.
一方、図５において高圧燃料分配管３０内の目標燃料圧がＰ３であるときに、燃料噴射弁１４から燃料噴射が行われているときには、即ち、筒内噴射が行われているときには、高圧燃料ポンプ３３に流入する低温の燃料により高圧燃料ポンプ３３が冷却され続けているので、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦが、図３に示されるベーパ発生温度Ｔ３を越えることはない。しかしながら、噴射形態が筒内噴射からポート噴射に移行すると、低温の燃料による高圧燃料ポンプ３３の冷却作用が生じなくなるため、何らかの理由により、高圧燃料供給系内の燃料温が上昇し、それにより高圧燃料供給系内の燃料内に燃料ベーパが発生する危険性がある。
On the other hand, in FIG. 5, when the target fuel pressure in the high-pressure fuel distribution pipe 30 is P3, when fuel injection is performed from the fuel injection valve 14, that is, when in-cylinder injection is performed, high-pressure fuel Since the high-pressure fuel pump 33 continues to be cooled by the low-temperature fuel flowing into the pump 33, the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 does not exceed the vapor generation temperature T3 shown in FIG. However, when the injection mode shifts from in-cylinder injection to port injection, the cooling action of the high-pressure fuel pump 33 by the low-temperature fuel does not occur, so that the fuel temperature in the high-pressure fuel supply system rises for some reason, resulting in high pressure. There is a risk of fuel vapor being generated in the fuel in the fuel supply system.
そこで本発明による実施例では、ポート噴射が行われているときに、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦが、図５に示される設定値ＴＨを越えたときには、ポート噴射から筒内噴射に切換え、低温の燃料による高圧燃料ポンプ３３の冷却作用により、高圧燃料供給系内の燃料温を低下させるようにしている。この場合、図５に示される例では、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦが、設定値ＴＨから破線の矢印で示されるように、例えば、設定値ＴＬと設定値ＴＭの中間温度に低下するまで、筒内噴射が行われる。
Therefore, in the embodiment according to the present invention, when the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 exceeds the set value TH shown in FIG. 5 while the port injection is being performed, the port injection is changed to the in-cylinder injection. By switching and cooling the high-pressure fuel pump 33 with low-temperature fuel, the fuel temperature in the high-pressure fuel supply system is lowered. In this case, in the example shown in FIG. 5, the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 drops from the set value TH to, for example, an intermediate temperature between the set value TL and the set value TM as indicated by the broken line arrow. In-cylinder injection is performed until this is done.
さて、上述したように、燃費を向上するためには、高圧燃料分配管３０内の目標燃料圧を、できる限り低い圧力に維持することが必要であり、そのためには、図５において、設定値ＴＬおよび設定値ＴＭを、夫々、できる限りＴ１およびＴ２に近づけることが必要となる。しかしながら、設定値ＴＬおよび設定値ＴＭを、夫々、限りＴ１およびＴ２に近づけた場合、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの正確な値がわからないと、燃料ベーパが発生してしまう危険性がある。即ち、燃料ベーパが発生しないようにしつつ、設定値ＴＬおよび設定値ＴＭを、夫々、Ｔ１およびＴ２に近づけるためには、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの正確な値を入手する必要がある。
By the way, as described above, in order to improve the fuel efficiency, it is necessary to maintain the target fuel pressure in the high-pressure fuel distribution pipe 30 as low as possible, and for that purpose, the set value in FIG. It is necessary to bring the TL and the set value TM as close to T1 and T2 as possible, respectively. However, when the set value TL and the set value TM are brought close to T1 and T2, respectively, there is a risk that fuel vapor will be generated unless the exact value of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is known. is there. That is, in order to bring the set value TL and the set value TM closer to T1 and T2, respectively, while preventing the generation of fuel vapor, it is necessary to obtain an accurate value of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33. is there.
ところが、通常は、コスト上の問題から、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦを検出するための燃料温センサを設置しておらず、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦとして、例えば、吸入空気温センサにより検出された吸入空気温を代用している、しかしながら、吸入空気温と高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦとの間には大きな温度差がある。従って、吸入空気温と高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦとの温度差が大きくなっても、燃料ベーパが発生することがないように、設定値ＴＬをＴ１に対してかなり小さい値に設定し、設定値ＴＭをＴ２に対してかなり小さい値に設定しているのが現状である。
However, usually, due to cost problems, a fuel temperature sensor for detecting the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is not installed, and as the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33, for example, The intake air temperature detected by the intake air temperature sensor is substituted, however, there is a large temperature difference between the intake air temperature and the discharge fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33. Therefore, the set value TL is set to a considerably smaller value than T1 so that fuel vapor is not generated even if the temperature difference between the intake air temperature and the discharge fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 becomes large. However, the current situation is that the set value TM is set to a value considerably smaller than that of T2.
しかしながら、このように高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの正確な値を入手することなく、高圧燃料分配管３０内の燃料圧を目標燃料圧に制御している限り、燃費を向上させることはできない。そこで本発明による実施例では、ニューラルネットワークを用いて、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦを正確に推定し、それにより燃費を向上させるようにしている。
＜ニューラルネットワークの概要＞
However, as long as the fuel pressure in the high-pressure fuel distribution pipe 30 is controlled to the target fuel pressure without obtaining the accurate value of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 in this way, the fuel efficiency is improved. Can't. Therefore, in the embodiment according to the present invention, the neural network is used to accurately estimate the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33, thereby improving the fuel efficiency.
<Overview of neural network>
上述したように、本発明による実施例では、ニューラルネットワークを用いて高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦを推定するようにしている。そこで最初にニューラルネットワークについて簡単に説明する。図６は簡単なニューラルネットワークを示している。図６における丸印は人工ニューロンを表しており、ニューラルネットワークにおいては、この人工ニューロンは、通常、ノード又はユニットと称される（本願では、ノードと称す）。図６においてL＝１は入力層、L＝２および L＝３は隠れ層、L＝４は出力層を夫々示している。また、図６において、ｘ１およびｘ２ は入力層 ( L＝１) の各ノードからの出力値を示しており、ｙ１ およびｙ２ は出力層 ( L＝４) の各ノードからの出力値を示しており、ｚ（２） １、ｚ（２） ２ およびｚ（２） ３ は隠れ層 ( L＝２) の各ノードからの出力値を示しており、ｚ（３） １、ｚ（３） ２ およびｚ（３） ３は隠れ層 ( L＝３) の各ノードからの出力値を示している。なお、隠れ層の層数は、１個又は任意の個数とすることができ、入力層のノードの数および隠れ層のノードの数も任意の個数とすることができる。また、出力層のノードの数は１個とすることもできるし、複数個とすることもできる。
As described above, in the embodiment according to the present invention, the discharge fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is estimated by using a neural network. Therefore, the neural network will be briefly described first. FIG. 6 shows a simple neural network. The circles in FIG. 6 represent artificial neurons, and in neural networks, these artificial neurons are usually referred to as nodes or units (in the present application, they are referred to as nodes). In FIG. 6, L = 1 indicates an input layer, L = 2 and L = 3 indicate a hidden layer, and L = 4 indicates an output layer, respectively. Further, in FIG. 6, x 1 and x 2 indicate output values from each node of the input layer (L = 1), and y 1 and y 2 are outputs from each node of the output layer (L = 4). The values are shown, and z (2) 1, z (2) 2 and z (2) 3 show the output values from each node of the hidden layer (L = 2), and z (3) 1, z. (3) 2 and z (3) 3 indicate the output value from each node of the hidden layer (L = 3). The number of hidden layers can be one or any number, and the number of nodes in the input layer and the number of nodes in the hidden layer can also be any number. Further, the number of nodes in the output layer can be one or a plurality of nodes.
入力層の各ノードでは入力がそのまま出力される。一方、隠れ層 ( L＝２) の各ノードには、入力層の各ノードの出力値ｘ１およびｘ２ が入力され、隠れ層 ( L＝２) の各ノードでは、夫々対応する重みｗおよびバイアスｂを用いて総入力値ｕが算出される。例えば、図６において隠れ層 ( L＝２) のｚ（２） ｋ（ｋ＝１，２，３）で示されるノードにおいて算出される総入力値ｕｋは、次式のようになる。
次いで、この総入力値ｕｋは活性化関数ｆにより変換され、隠れ層 ( L＝２) のｚ（２） ｋで示されるノードから、出力値ｚ（２） ｋ(= f (ｕｋ)) として出力される。一方、隠れ層 ( L＝３) の各ノード には、隠れ層 ( L＝２) の各ノードの出力値ｚ（２） １、ｚ（２） ２ およびｚ（２） ３が入力され、隠れ層 ( L＝3 ) の各ノードでは、夫々対応する重みｗおよびバイアスｂを用いて総入力値ｕ（Σｚ・ｗ＋ｂ）が算出される。この総入力値ｕは同様に活性化関数により変換され、隠れ層 ( L＝3 ) の各ノードから、出力値ｚ（３） １、ｚ（３） ２ およびｚ（３） ３として出力される、この活性化関数としては、例えば、シグモイド関数σが用いられる。
The input is output as it is at each node of the input layer. On the other hand, each node of the hidden layer (L = 2), the output value x 1 and x 2 of each node in the input layer is inputted, in each node of the hidden layer (L = 2), respectively corresponding weight w and The total input value u is calculated using the bias b. For example, the total input value u k calculated in the node indicated by the hidden layer (L = 2) of z (2) k (k = 1,2,3) in FIG. 6, the following equation.
Then, the total input value u k is converted by the activation function f, the hidden layer (L = 2) of z (2) from the node indicated by k, the output value z (2) k (= f (u k) ) Is output. On the other hand, the output values z (2) 1, z (2) 2 and z (2) 3 of each node of the hidden layer (L = 2) are input to each node of the hidden layer (L = 3), and are hidden. At each node of the layer (L = 3), the total input value u (Σz · w + b) is calculated using the corresponding weights w and bias b, respectively. This total input value u is similarly converted by the activation function and output as output values z (3) 1, z (3) 2 and z (3) 3 from each node of the hidden layer (L = 3). , For example, a sigmoid function σ is used as this activation function.
一方、出力層 ( L＝４) の各ノード には、隠れ層 ( L＝３) の各ノードの出力値ｚ（３） １、ｚ（３） ２ およびｚ（３） ３が入力され、出力層 の各ノードでは、夫々対応する重みｗおよびバイアスｂを用いて総入力値ｕ（Σｚ・ｗ＋ｂ）が算出されるか、又は、夫々対応する重みｗのみを用いて総入力値ｕ（Σｚ・ｗ）が算出される。本発明による実施例では、出力層のノードでは恒等関数が用いられており、従って、出力層のノードからは、出力層のノードにおいて算出された総入力値ｕが、そのまま出力値ｙとして出力される。
＜ニューラルネットワークにおける学習＞
On the other hand, the output values z (3) 1, z (3) 2 and z (3) 3 of each node of the hidden layer (L = 3) are input to each node of the output layer (L = 4) and output. At each node of the layer, the total input value u (Σz · w + b) is calculated using the corresponding weights w and the bias b, respectively, or the total input value u (Σz · w) is calculated using only the corresponding weights w. w) is calculated. In the embodiment according to the present invention, the identity function is used in the node of the output layer. Therefore, the total input value u calculated in the node of the output layer is directly output as the output value y from the node of the output layer. Will be done.
<Learning in neural networks>
さて、ニューラルネットワークの出力値ｙの正解値を示す教師データをｙｔとすると、ニューラルネットワークにおける各重みｗおよびバイアスｂは、出力値ｙと教師データをｙｔとの差が小さくなるように、誤差逆伝播法を用いて学習される。この誤差逆伝播法は周知であり、従って、誤差逆伝播法についてはその概要を以下に簡単に説明する。なお、バイアスｂは重みｗの一種なので、以下、バイアスｂも含めて重みｗと称する。さて、図６に示すようなニューラルネットワークにおいて、Ｌ＝２，Ｌ＝３又は Ｌ＝４の各層のノードへの入力値ｕ（Ｌ）における重みをｗ（Ｌ）で表すと、誤差関数Ｅの重みｗ（Ｌ）による微分、即ち、勾配∂Ｅ/∂ｗ（Ｌ）は、書き換えると、次式で示されるようになる。
ここで、ｚ（Ｌ−１）・∂ｗ（Ｌ）＝ ∂ｕ（Ｌ）であるので、（∂Ｅ/∂ｕ（Ｌ））＝δ（Ｌ）とすると、上記（１）式は、次式でもって表すことができる。
Now, assuming that the teacher data indicating the correct answer value of the output value y of the neural network is y t , each weight w and the bias b in the neural network are set so that the difference between the output value y and the teacher data y t becomes small. Learned using the backpropagation method. This backpropagation method is well known, and therefore the outline of the backpropagation method will be briefly described below. Since the bias b is a kind of the weight w, it will be referred to as the weight w including the bias b below. By the way, in the neural network as shown in FIG. 6, when the weight at the input value u (L) to the node of each layer of L = 2, L = 3 or L = 4 is expressed by w (L) , the error function E The derivative by the weight w (L) , that is, the gradient ∂E / ∂w (L) can be rewritten by the following equation.
Here, since z (L-1) and ∂w (L) = ∂u (L) , if (∂E / ∂u (L) ) = δ (L) , the above equation (1) is It can be expressed by the following equation.
ここで、ｕ（Ｌ）が変動すると、次の層の総入力値ｕ（Ｌ＋１）の変化を通じて誤差関数Ｅの変動を引き起こすので、δ（Ｌ）は、次式で表すことができる。
ここで、z（Ｌ）＝ｆ(u（Ｌ）) と表すと、上記（３）式の右辺に現れる入力値ｕk （Ｌ＋１）は、次式で表すことができる。
ここで、上記（３）式の右辺第１項（∂Ｅ/∂ｕ（Ｌ＋１））はδ（Ｌ＋１）であり、上記（３）式の右辺第２項（∂uｋ （Ｌ＋１） /∂u（Ｌ））は、次式で表すことができる。
従って、δ（Ｌ）は、次式で示される。
即ち、δ（Ｌ＋１）が求まると、δ（Ｌ）を求めることができることになる。
Here, when u (L) fluctuates, the error function E fluctuates through a change in the total input value u (L + 1) of the next layer, so δ (L) can be expressed by the following equation.
Here, when expressed as z (L) = f (u (L)), the input values u k appearing in the right side of the above (3) (L + 1) can be expressed by the following equation.
Here, the first term (∂E / ∂u (L + 1) ) on the right side of the above equation (3) is δ (L + 1) , and the second term (∂u k (L + 1) / ∂ ) on the right side of the above equation (3). u (L) ) can be expressed by the following equation.
Therefore, δ (L) is expressed by the following equation.
That is, when δ (L + 1) is obtained, δ (L) can be obtained.
さて、出力層 ( L＝４) のノードが一個であって、或る入力値に対して教師データｙｔが求められており、この入力値に対する出力層からの出力値がｙであった場合において、誤差関数として二乗誤差が用いられている場合には、二乗誤差Ｅは、Ｅ＝１/２(ｙ−ｙｔ)２で求められる。この場合、出力層（Ｌ＝４）のノードでは、出力値ｙ＝ ｆ(u（Ｌ）) となり、従って、この場合には、出力層（Ｌ＝４）のノードにおけるδ（Ｌ）の値は、次式で示されるようになる。
この場合、本発明による実施例では、前述したように、ｆ(u（Ｌ）) は恒等関数であり、ｆ’(u（Ｌｌ）) ＝ １となる。従って、δ（Ｌ）＝ｙ−ｙｔ となり、δ（Ｌ）が求まる。
Now, a node is one of the output layer (L = 4), and the teacher data y t is determined for a certain input value, when the output value from the output layer to the input value was y in the case where square error is used as an error function, the square error E is calculated by E = 1/2 (y- y t) 2. In this case, at the node of the output layer (L = 4), the output value y = f (u (L) ), and therefore, in this case, the value of δ (L) at the node of the output layer (L = 4). Is expressed by the following equation.
In this case, in the embodiment according to the present invention, as described above, f (u (L) ) is an identity function, and f'(u (Ll) ) = 1. Therefore, δ (L) = y- y t becomes, [delta] (L) is obtained.
δ（Ｌ）が求まると、上式（６）を用いて前層のδ（Ｌ−１）が求まる。このようにして順次、前層のδが求められ、これらδの値を用いて、上式（２）から、各重みｗについて誤差関数Ｅの微分、即ち、勾配∂Ｅ/∂ｗ（Ｌ）か求められる。勾配∂Ｅ/∂ｗ（Ｌ）か求められると、この勾配∂Ｅ/∂ｗ（Ｌ）を用いて、誤差関数Ｅの値が減少するように、重みｗが更新される。即ち、重みｗの学習が行われることになる。なお、図６に示されるように、出力層 ( L＝４) が複数個のノードを有する場合には、各ノードからの出力値をｙ１、ｙ１・・・、対応する教師データｙｔ１、ｙｔ２・・・とすると、誤差関数Ｅとして、次の二乗和誤差Ｅが用いられる。
この場合も、出力層 ( L＝４) の各ノードにおけるδ（Ｌ）の値は、δ（Ｌ）＝ｙ−ｙtk （ｋ＝１，２・・・ｎ）となり、これらδ（Ｌ）の値から上式（６）を用いて前層のδ（Ｌ−１）が求まる。
＜本発明による実施例＞
When δ (L) is obtained, δ (L-1) of the front layer can be obtained using the above equation (6). In this way, the δ of the presheaf is sequentially obtained, and using the values of these δ, the derivative of the error function E for each weight w, that is, the gradient ∂E / ∂w (L) , is obtained from the above equation (2 ). Is asked. When the gradient ∂E / ∂w (L) is obtained, the weight w is updated by using this gradient ∂E / ∂w (L) so that the value of the error function E decreases. That is, the weight w is learned. As shown in FIG. 6, when the output layer (L = 4) has a plurality of nodes, the output values from each node are y 1 , y 1, ..., And the corresponding teacher data y t1. , Y t2 ... Then, the following squared sum error E is used as the error function E.
In this case as well, the value of δ (L ) at each node of the output layer (L = 4) is δ (L) = y−y tk (k = 1, 2, ... n), and these δ (L) From the value of, the δ (L-1) of the front layer can be obtained by using the above equation (6).
<Example according to the present invention>
最初に、図７を参照しつつ、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定方法について説明する。なお、図７は、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの時間的変化を示している。図７において、時刻ｔｎと時刻ｔｎ＋１に着目すると、時刻ｔｎにおける機関の状態から一定時間（ｔｎ＋１―ｔｎ）内における高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの温度上昇量（ＴＦｎ＋１―ＴＦｎ）を推定することができる。即ち、機関の状態が定まると、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦを上昇させる発熱因子の発熱量，高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦを上昇させる加熱因子の加熱量、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦを低下させる冷却因子の冷却量、および高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦを低下させる放熱因子の放熱量が定まるので、時刻ｔｎにおける機関の状態から、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの温度上昇量（ＴＦｎ＋１―ＴＦｎ）が推定できることになる。別の言い方をすると、時刻ｔｎ（ＴＦ＝ＴＦｎ）における機関の状態から一定時間（ｔｎ＋１―ｔｎ）後における高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦｎ＋１を推定できることになる。
First, a method of estimating the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 will be described with reference to FIG. 7. Note that FIG. 7 shows the temporal change of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33. Focusing on the time t n and the time t n + 1 in FIG. 7, the temperature rise amount (TF) of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 within a certain time (t n + 1 −t n ) from the state of the engine at the time t n . n + 1- TF n ) can be estimated. That is, when the state of the engine is determined, the calorific value of the heating factor that raises the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33, the heating amount of the heating factor that raises the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33, and the high-pressure fuel pump cooling amount of the cooling agent to reduce the discharge fuel temperature TF from 33, and since the heat radiation amount of the heat dissipation factor to decrease the fuel discharged temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is determined, the state of the engine at time t n, the high-pressure fuel The amount of temperature rise (TF n + 1- TF n ) of the discharged fuel temperature TF from the pump 33 can be estimated. In other words, the discharged fuel temperature TF n + 1 from the high-pressure fuel pump 33 after a certain period of time (t n + 1 −t n ) can be estimated from the state of the engine at time t n (TF = TF n ).
この場合、本発明による実施例では、ニューラルネットワークを用いて、時刻ｔｎにおける機関の状態（ＴＦ＝ＴＦｎ）から一定時間（ｔｎ＋１―ｔｎ）後における高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦｎ＋１を推定するようにしており、時刻ｔｎにおける機関の状態（ＴＦ＝ＴＦｎ）から一定時間（ｔｎ＋１―ｔｎ）後における高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦｎ＋１を推定するために、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定モデルが作成される。そこで最初に、この高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温推定モデルの作成に用いられるニューラルネットワークについて図８を参照しつつ説明する。図８を参照すると、このニューラルネットワーク８０においても、図６に示されるニューラルネットワークと同様に、L＝１は入力層、L＝２および L＝３は隠れ層、L＝４は出力層を夫々示している。図８に示されるように、入力層 ( L＝１) がｎ個のノードからなり、ｎ個の入力値ｘ１、ｘ２・・・ｘｎ−１、ｘｎが、入力層 ( L＝１) の各ノードに入力されている。一方、図８には隠れ層 ( L＝２)および隠れ層 ( L＝３)が記載されているが、これら隠れ層の層数は、１個又は任意の個数とすることができ、またこれら隠れ層のノードの数も任意の個数とすることができる。なお、出力層 ( L＝４) のノードの数は１個とされており、出力層のノードからの出力値がｙで示されている。この場合、出力値ｙは、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定値となる。
In this case, in the embodiment according to the present invention, by using a neural network, fuel discharged from the high-pressure fuel pump 33 in the engine at time t n state (TF = TF n) from a fixed time (t n + 1 -t n) after temperature the TF n + 1 has to be estimated, the engine at time t n state (TF = TF n) from a fixed time (t n + 1 -t n) to estimate the fuel discharged temperature TF n + 1 from the high-pressure fuel pump 33 after An estimation model of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is created. Therefore, first, the neural network used for creating the discharge fuel temperature estimation model from the high-pressure fuel pump 33 will be described with reference to FIG. Referring to FIG. 8, also in this neural network 80, as in the neural network shown in FIG. 6, L = 1 is an input layer, L = 2 and L = 3 are hidden layers, and L = 4 is an output layer, respectively. Shown. As shown in FIG. 8, the input layer (L = 1) consists of n nodes, and the n input values x 1 , x 2 ... X n-1 , x n are the input layers (L =). It is input to each node of 1). On the other hand, although the hidden layer (L = 2) and the hidden layer (L = 3) are shown in FIG. 8, the number of layers of these hidden layers can be one or any number, and these can be set. The number of hidden layer nodes can also be arbitrary. The number of nodes in the output layer (L = 4) is one, and the output value from the node in the output layer is indicated by y. In this case, the output value y is an estimated value of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33.
次に、図８における入力値ｘ１、ｘ２・・・ｘｎ−１、ｘｎについて、図９に示される一覧表を参照しつつ説明する。さて、上述したように、機関の状態が定まると、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦを上昇させる発熱因子の発熱量，高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦを上昇させる加熱因子の加熱量、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦを低下させる冷却因子の冷却量、および高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦを低下させる放熱因子の放熱量が定まり、従って。時刻ｔｎにおける機関の状態から、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの温度上昇量（ＴＦｎ＋１―ＴＦｎ）、即ち、一定時間（ｔｎ＋１―ｔｎ）後における高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦｎ＋１を推定することができる。
Next, the input values x 1 , x 2 ... X n-1 , x n in FIG. 8 will be described with reference to the list shown in FIG. By the way, as described above, when the state of the engine is determined, the calorific value of the heat generating factor that raises the discharged fuel temperature TF from the high pressure fuel pump 33 and the heating of the heating factor that raises the discharged fuel temperature TF from the high pressure fuel pump 33. The amount, the cooling amount of the cooling factor that lowers the discharged fuel temperature TF from the high pressure fuel pump 33, and the heat dissipation amount of the heat dissipation factor that lowers the discharged fuel temperature TF from the high pressure fuel pump 33 are determined, and therefore. From the state of the engine at time t n, the temperature rise of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 (TF n + 1- TF n ), that is, from the high-pressure fuel pump 33 after a certain period of time (t n + 1- t n ). The discharged fuel temperature TF n + 1 can be estimated.
図９には、これら発熱因子、加熱因子、冷却因子および放熱因子となるニューラルネットワークへの入力パラメータが列挙されている。更に、図９には、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの変化に強い影響を与える入力パラメータが、必須の入力パラメータとして列挙されており、必須の入力パラメータほどではないが、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの変化に影響を与える入力パラメータが、補助的な入力パラメータとして列挙されている。図９からわかるように、機関回転数、機関負荷、潤滑オイル温、高圧燃料ポンプ３３への供給燃料量、吸入空気温、車速および高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦが必須の入力パラメータとされている。これら必須の入力パラメータのうちで機関回転数が発熱因子であり、機関回転数、機関負荷、潤滑オイル温が加熱因子であり、高圧燃料ポンプ３３への供給燃料量が冷却因子であり、吸入空気温および車速は放熱因子である。
FIG. 9 lists the input parameters to the neural network that serve as the heat generation factor, the heating factor, the cooling factor, and the heat dissipation factor. Further, in FIG. 9, input parameters that strongly affect the change in the discharge fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 are listed as essential input parameters, and although not as much as the essential input parameters, the high-pressure fuel pump The input parameters that affect the change in the discharged fuel temperature TF from 33 are listed as auxiliary input parameters. As can be seen from FIG. 9, engine speed, engine load, lubricating oil temperature, amount of fuel supplied to the high-pressure fuel pump 33, intake air temperature, vehicle speed, and exhaust fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 are essential input parameters. Has been done. Of these essential input parameters, the engine speed is the heat generation factor, the engine speed, engine load, and lubricating oil temperature are the heating factors, the amount of fuel supplied to the high-pressure fuel pump 33 is the cooling factor, and the suction air is empty. Temperature and vehicle speed are heat dissipation factors.
機関回転数が高くなると、高圧燃料ポンプ３３内でのポンププランジャ７０による加圧作業の頻度が増大し、その結果、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦが高くなる。従って、機関回転数は、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料の発熱因子となる。また、機関回転数が高くなるほど機関の発熱量が増大するので高圧燃料ポンプ３３に対する加熱量が大きくなり、機関負荷が高くなるほど機関の発熱量が増大するので高圧燃料ポンプ３３に対する加熱量が大きくなる。また、高圧燃料ポンプ３３には潤滑オイルが供給されているので、潤滑オイル温が高くなるほど高圧燃料ポンプ３３に対する加熱量が大きくなる。従って、機関回転数、機関負荷および潤滑オイル温は、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料の加熱因子となる。
As the engine speed increases, the frequency of pressurization work by the pump plunger 70 in the high-pressure fuel pump 33 increases, and as a result, the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 increases. Therefore, the engine speed becomes a heat generating factor of the fuel discharged from the high-pressure fuel pump 33. Further, as the engine speed increases, the calorific value of the engine increases, so that the heating amount for the high-pressure fuel pump 33 increases, and as the engine load increases, the calorific value of the engine increases, so that the heating amount for the high-pressure fuel pump 33 increases. .. Further, since the lubricating oil is supplied to the high-pressure fuel pump 33, the higher the lubricating oil temperature, the larger the amount of heating for the high-pressure fuel pump 33. Therefore, the engine speed, the engine load, and the lubricating oil temperature are heating factors for the fuel discharged from the high-pressure fuel pump 33.
また、説明するまでもなく、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦは、必須の入力パラメータである。本発明による一実施例では、これら必須の入力パラメータのみの値が図８における入力値ｘ１、ｘ２・・・ｘｎ−１、ｘｎとされる。
Further, needless to say, the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is an indispensable input parameter. In one embodiment according to the present invention, the values of only these essential input parameters are the input values x 1 , x 2 ... X n-1 , x n in FIG.
一方、図９に示されるように、点火時期、ＥＧＲ率、吸気弁６の開閉バルブタイミング、機関冷却水温、エアコン２９の稼働、電動冷却ファン２８および天候情報が補助的な入力パラメータとされている。これら点火時期、ＥＧＲ率、吸気弁６の開閉バルブタイミング、機関冷却水温およびエアコン２９の稼働は、発熱因子であり、電動冷却ファン２８は冷却因子である。即ち、点火時期は進角されると燃焼温が上昇し、ＥＧＲ率が高くなると燃焼温が低下する。また、吸気弁６の開弁時期が進角され、吸気弁６と排気弁９とが共に開弁するバルブオーバラップ期間が長くなると、排気ポート１１から燃焼室５内に吹き戻す排気ガス量が増大し。その結果、燃焼温が低下する。
On the other hand, as shown in FIG. 9, ignition timing, EGR rate, opening / closing valve timing of intake valve 6, engine cooling water temperature, operation of air conditioner 29, electric cooling fan 28 and weather information are used as auxiliary input parameters. .. The ignition timing, the EGR rate, the opening / closing valve timing of the intake valve 6, the engine cooling water temperature, and the operation of the air conditioner 29 are heat generating factors, and the electric cooling fan 28 is a cooling factor. That is, when the ignition timing is advanced, the combustion temperature rises, and when the EGR rate increases, the combustion temperature decreases. Further, when the valve opening timing of the intake valve 6 is advanced and the valve overlap period in which both the intake valve 6 and the exhaust valve 9 are opened becomes long, the amount of exhaust gas blown back into the combustion chamber 5 from the exhaust port 11 increases. Increased. As a result, the combustion temperature drops.
また、機関冷却水温が低下すると、燃焼温が低下する。一方、エアコン２９では、機関本体１から送り込まれた機関冷却水温の熱を利用して暖房或いは除湿が行われている。従って、エアコン２９が稼働されると、機関冷却水温が低下し、燃焼温が低下する。このように点火時期、ＥＧＲ率、吸気弁６の開閉バルブタイミング、機関冷却水温およびエアコン２９の稼働状態は、燃焼温に影響を与えるので、これら点火時期、ＥＧＲ率、吸気弁６の開閉バルブタイミング、機関冷却水温およびエアコン２９の稼働状態は、発熱因子となる。一方、電動冷却ファン２８が駆動されると、電動冷却ファン２８によって機関本体１周りに外気が流通せしめられるために、高圧燃料ポンプ３３が冷却される。従って、電動冷却ファン２８の駆動状態は、冷却因子となる。
Further, when the engine cooling water temperature decreases, the combustion temperature decreases. On the other hand, in the air conditioner 29, heating or dehumidification is performed by utilizing the heat of the engine cooling water temperature sent from the engine main body 1. Therefore, when the air conditioner 29 is operated, the engine cooling water temperature is lowered and the combustion temperature is lowered. In this way, the ignition timing, EGR rate, open / close valve timing of the intake valve 6, engine cooling water temperature, and operating state of the air conditioner 29 affect the combustion temperature. Therefore, these ignition timing, EGR rate, and open / close valve timing of the intake valve 6 are affected. , The engine cooling water temperature and the operating state of the air conditioner 29 are heat generating factors. On the other hand, when the electric cooling fan 28 is driven, the high-pressure fuel pump 33 is cooled because the outside air is circulated around the engine body 1 by the electric cooling fan 28. Therefore, the driving state of the electric cooling fan 28 becomes a cooling factor.
一方、天候については、加熱因子となることもあるし、冷却因子となることもある。例えば、気温が高く、晴れているときには加熱因子となり、雨或いは雪のときには冷却因子となる。ところで、上述したように、必須の入力パラメータのみの値を図８における入力値ｘ１、ｘ２・・・ｘｎ−１、ｘｎとすることもできる。無論、必須の入力パラメータの値に加えて、補助的な入力パラメータの値を図８における入力値ｘ１、ｘ２・・・ｘｎ−１、ｘｎとすることもできる。なお、以下、必須の入力パラメータの値に加えて、補助的な入力パラメータの値も図８における入力値ｘ１、ｘ２・・・ｘｎ−１、ｘｎとした場合を例にとって、本発明による実施例について説明する。
On the other hand, the weather may be a heating factor or a cooling factor. For example, it becomes a heating factor when the temperature is high and sunny, and it becomes a cooling factor when it is raining or snowing. By the way, as described above, the values of only the essential input parameters may be the input values x 1 , x 2 ... x n-1 , x n in FIG. Of course, in addition to the values of the essential input parameters, the values of the auxiliary input parameters can be the input values x 1 , x 2 ... X n-1 , x n in FIG. In the following, in addition to the essential input parameter values, the auxiliary input parameter values are also set to the input values x 1 , x 2 ... X n-1 , x n in FIG. Examples according to the invention will be described.
図１０は、入力値ｘ１、ｘ２・・・ｘｎ−１、ｘｎと、教師データｙｔとを用いて作成された訓練データセットを示している。この図１０において、入力値ｘ１、ｘ２・・・ｘｎ−１、ｘｎは、夫々、機関回転数、機関負荷、潤滑オイル温、高圧燃料ポンプ３３への供給燃料量、吸入空気温、車速、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦ、点火時期、ＥＧＲ率、吸気弁６の開閉バルブタイミング、機関冷却水温、エアコン２９の稼働状態、電動冷却ファン２８の駆動状態および天候情報を示している。この場合、機関回転数は、電子制御ユニット３０内において算出されており、機関負荷としては、吸入空気量検出器１９により検出されている機関への吸入空気量が用いられている。従って、機関負荷は、吸入空気量検出器１９により検出されている。
FIG. 10 shows a training data set created by using the input values x 1 , x 2 ... X n-1 , x n and the teacher data yt. In FIG. 10, the input values x 1 , x 2 ... X n-1 , x n are the engine speed, the engine load, the lubricating oil temperature, the amount of fuel supplied to the high-pressure fuel pump 33, and the intake air temperature, respectively. , Vehicle speed, fuel temperature TF discharged from high-pressure fuel pump 33, ignition timing, EGR rate, open / close valve timing of intake valve 6, engine cooling water temperature, operating state of air conditioner 29, driving state of electric cooling fan 28, and weather information. ing. In this case, the engine speed is calculated in the electronic control unit 30, and the intake air amount to the engine detected by the intake air amount detector 19 is used as the engine load. Therefore, the engine load is detected by the intake air amount detector 19.
また、潤滑オイル温は、潤滑オイル温センサ４３により検出されており、高圧燃料ポンプ３３への供給燃料量は、例えば、低圧燃料ポンプ３２の燃料吐出量、例えば、低圧燃料ポンプ３２の駆動電力から算出される。また、吸入空気温は吸入空気温センサ４０により検出されており、車速は車速センサ６３により検出されている。また、点火時期、ＥＧＲ率および吸気弁６の開閉バルブタイミングは、電子制御ユニット３０内において算出されており、機関冷却水温は水温センサ４２により検出されている。エアコン２９の稼働状態は、電子制御ユニット３０内において求められている稼働指令から判別され、例えば、エアコン２９の稼働指令が発せられていないときには、エアコン２９の稼働状態を示す指標が零とされ、稼働指令が発せられているときには、エアコン２９の稼働状態を示す指標が１とされる。
Further, the lubricating oil temperature is detected by the lubricating oil temperature sensor 43, and the amount of fuel supplied to the high-pressure fuel pump 33 is, for example, from the fuel discharge amount of the low-pressure fuel pump 32, for example, the driving power of the low-pressure fuel pump 32. It is calculated. Further, the intake air temperature is detected by the intake air temperature sensor 40, and the vehicle speed is detected by the vehicle speed sensor 63. Further, the ignition timing, the EGR rate, and the opening / closing valve timing of the intake valve 6 are calculated in the electronic control unit 30, and the engine cooling water temperature is detected by the water temperature sensor 42. The operating state of the air conditioner 29 is determined from the operating command required in the electronic control unit 30, and for example, when the operating state of the air conditioner 29 is not issued, the index indicating the operating state of the air conditioner 29 is set to zero. When the operation command is issued, the index indicating the operating state of the air conditioner 29 is set to 1.
一方、電動冷却ファン２８の駆動状態は、電子制御ユニット３０内において求められている駆動指令から判別され、電動冷却ファン２８の駆動指令が発せられていないときには、例えば電動冷却ファン２８の駆動状態を示す指標が零とされ、駆動指令が発せられているときには、電動冷却ファン２８の駆動状態を示す指標が１とされる。また、受信装置６４により受信されている天候情報に対する入力値は、例えば、晴れていて気温が一定温度以上のときには、天候状態を示す指標が零とされ、晴れていて気温が一定温度以下のときには天候状態を示す指標が１とされ、雨のときには天候状態を示す指標が２とされ、雪のときには天候状態を示す指標が３とされる。
On the other hand, the drive state of the electric cooling fan 28 is determined from the drive command required in the electronic control unit 30, and when the drive command of the electric cooling fan 28 is not issued, for example, the drive state of the electric cooling fan 28 is set. When the indicator indicating is zero and the drive command is issued, the indicator indicating the drive state of the electric cooling fan 28 is set to 1. Further, the input value for the weather information received by the receiving device 64 is, for example, when it is sunny and the temperature is above a certain temperature, the index indicating the weather condition is set to zero, and when it is sunny and the temperature is below a certain temperature. The index indicating the weather condition is 1, the index indicating the weather condition is 2 when it is raining, and the index indicating the weather condition is 3 when it is snowing.
一方、図７における時刻ｔｎおよびｔｎ＋１を用いて説明すると、図１０における入力値ｘ１、ｘ２・・・ｘｎ−１、ｘｎは時刻ｔｎにおける入力値を示しており、図１０における教師データｙｔは一定時間（ｔｎ＋１―ｔｎ）後における高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの実測値を示している。図１０に示されるように、この訓練データセットでは、入力値ｘ１、ｘ２・・・ｘｎ−１、ｘｎと教師データｙｔとの関係を表すｍ個のデータが取得されている。例えば、２番目のデータ（No. 2）には、取得された入力値ｘ１２、ｘ２２・・・ｘｍ−１２、ｘｍ２と教師データｙｔ２とが列挙されており、ｍ−１番目のデータ（No. ｍ−１）には、取得された入力パラメータの入力値ｘ１ｍ−１、ｘ２ｍ−１・・・ｘｎ−１ｍ−１、ｘｎｍ−１と教師データｙｔｍ−１が列挙されている。
On the other hand, when the time t n and t n + 1 in FIG. 7 are used for explanation, the input values x 1 , x 2 ... X n-1 , and x n in FIG. 10 indicate the input values at the time t n . The teacher data yt in No. 10 shows the measured value of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 after a certain period of time (t n + 1 −t n ). As shown in FIG. 10, in this training data set, m data representing the relationship between the input values x 1 , x 2 ... x n-1 , x n and the teacher data yt are acquired. For example, in the second data (No. 2), the acquired input values x 12 , x 22 ... x m-12 , x m2 and the teacher data yt 2 are listed, and m-1st. The data (No. m-1) includes the input values of the acquired input parameters x 1 m-1 , x 2 m-1 ... x n-1 m-1 , x nm-1 and the teacher data yt m-1. Are listed.
次に、図１０に示される訓練データセットの作成方法について説明する。図１１Ａおよび図１１Ｂに、訓練データセットの作成方法の一例が示されている。図１１Ａを参照すると、種々の気象状態を実現することのできる試験室９０内のシャシ台９１上には、図１に示される機関本体１を備えた車両Ｖが設置され、試験装置９２によりシャシ台９１上において車両Ｖの疑似走行が行われる。車両Ｖの疑似走行が行われたときの走行風は、送風機９３によって付与される。また、図１１Ａに示される車両では、図１に示される全てのセンサに加えて、訓練データセット作成用の燃料温センサ９７が、図１１Ｂに示されるように、高圧燃料ポンプ３３内の図３において矢印７５で示される位置に取り付けられており、この燃料温センサ９７によって、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦが検出される。
Next, a method of creating the training data set shown in FIG. 10 will be described. 11A and 11B show an example of how to create a training data set. Referring to FIG. 11A, a vehicle V equipped with the engine body 1 shown in FIG. 1 is installed on the chassis table 91 in the test room 90 capable of realizing various weather conditions, and the chassis is provided by the test device 92. A simulated run of the vehicle V is performed on the platform 91. The running wind when the simulated running of the vehicle V is performed is given by the blower 93. Further, in the vehicle shown in FIG. 11A, in addition to all the sensors shown in FIG. 1, the fuel temperature sensor 97 for creating the training data set is shown in FIG. 3 in the high-pressure fuel pump 33 as shown in FIG. 11B. Is attached at the position indicated by the arrow 75, and the fuel temperature sensor 97 detects the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33.
この試験装置９２により行われる車両Ｖの疑似走行では、天候が、例えば、晴れていて気温が一定温度以上のときと、晴れていて気温が一定温度以下のときと、雨のときと、雪のときとの四つの天候状態に順次変更され、変更された各天候状態において、機関回転数、機関負荷、吸入空気温、車速、点火時期、ＥＧＲ率、吸気弁６の開閉バルブタイミング、エアコン２９の稼働状態および電動冷却ファン２８の駆動状態の組み合わせを順次変更しつつ、繰り返し車両Ｖの疑似走行が行われる。即ち、機関回転数、機関負荷、吸入空気温、車速、点火時期、ＥＧＲ率および吸気弁６の開閉バルブタイミングと、エアコン２９の稼働状態、電動冷却ファン２８の駆動状態および天候状態からなる操作パラメータの組み合わせを順次変更しつつ、繰り返し車両Ｖの疑似走行が行われる。なお、車両Ｖの疑似走行が繰り返し行われているときには、図４からわかるように、筒内噴射が行われる場合と、ポート噴射が行われる場合とがある。
In the simulated running of the vehicle V performed by the test device 92, the weather is, for example, when it is sunny and the temperature is above a certain temperature, when it is sunny and the temperature is below a certain temperature, when it is raining, and when it is snow. The weather conditions were changed to four, and in each of the changed weather conditions, the engine speed, engine load, intake air temperature, vehicle speed, ignition timing, EGR rate, intake valve 6 open / close valve timing, and air conditioner 29. The simulated running of the vehicle V is repeatedly performed while sequentially changing the combination of the operating state and the driving state of the electric cooling fan 28. That is, an operating parameter consisting of engine speed, engine load, intake air temperature, vehicle speed, ignition timing, EGR rate, open / close valve timing of intake valve 6, operating state of air conditioner 29, driving state of electric cooling fan 28, and weather state. The simulated running of the vehicle V is repeatedly performed while sequentially changing the combination of the above. When the simulated running of the vehicle V is repeatedly performed, as can be seen from FIG. 4, there are cases where in-cylinder injection is performed and cases where port injection is performed.
この疑似走行が行われている間、訓練データセットを作成するのに必要なデータが取得される。即ち、操作パラメータの組み合わせが変更されると、変更された操作パラメータの組み合わせの下で疑似走行が行われ、この疑似走行が行われている間、図７において各時刻ｔｎ（ｎ＝０，１，２・・・）で示されるような一定時間毎の機関回転数、機関負荷、潤滑オイル温、高圧燃料ポンプ３３への供給燃料量、吸入空気温、車速、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦ、点火時期、ＥＧＲ率、吸気弁６の開閉バルブタイミング、機関冷却水温の実測値、エアコン２９の稼働状態を示す指標、電動冷却ファン２８の駆動状態を示す指標および天候状態を示す指標が、例えば、試験装置９２内に記憶される。
While this simulated run is taking place, the data needed to create the training dataset is acquired. That is, when the combination of operating parameters is changed, a simulated run is performed under the changed combination of operating parameters, and while this simulated run is being performed, each time t n (n = 0, 1,2, ...) The engine speed, engine load, lubricating oil temperature, amount of fuel supplied to the high-pressure fuel pump 33, intake air temperature, vehicle speed, discharge from the high-pressure fuel pump 33, as shown by). Fuel temperature TF, ignition timing, EGR rate, open / close valve timing of intake valve 6, measured value of engine cooling water temperature, index showing operating state of air conditioner 29, index showing driving state of electric cooling fan 28, and index showing weather condition Is stored, for example, in the test apparatus 92.
図１２は、試験装置９２内において実行されている訓練データセットの作成ルーチンを示している。このルーチンは一定時間毎、例えば、１秒毎の割り込みによって実行される。
図１２を参照すると、まず初めに、ステップ１００において、最初の割り込み時であるか否かが判別される。最初の割り込み時であるときにはステップ１０１に進んで、機関回転数、機関負荷、吸入空気温、車速、点火時期、ＥＧＲ率および吸気弁６の開閉バルブタイミングと、エアコン２９の稼働状態、電動冷却ファン２８の駆動状態および天候状態からなる操作パラメータの値又は状態が、予め定められている初期値又は予め定められている初期状態に設定される。次いで、ステップ１０２では、設定された操作パラメータの値又は状態の下で車両Ｖの疑似走行が行われる。次いで、ステップ１０３では、このときの機関回転数、機関負荷、潤滑オイル温の実測値、高圧燃料ポンプ３３への供給燃料量、吸入空気温の実測値、車速、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの実測値、点火時期、ＥＧＲ率、吸気弁６の開閉バルブタイミングおよび機関冷却水温の実測値、エアコン２９の稼働状態を示す指標、電動冷却ファン２８の駆動状態を示す指標および天候状態を表す指標が、時刻ｔｎにおけるデータとして取得され、これらデータが試験装置９２のメモリ内に記憶される。
FIG. 12 shows a training data set creation routine running within test equipment 92. This routine is executed by interrupts at regular time intervals, for example, every second.
With reference to FIG. 12, first of all, in step 100, it is determined whether or not it is the first interrupt. At the time of the first interruption, the process proceeds to step 101, the engine speed, the engine load, the intake air temperature, the vehicle speed, the ignition timing, the EGR rate, the opening / closing valve timing of the intake valve 6, the operating state of the air conditioner 29, and the electric cooling fan. The value or state of the operation parameter consisting of the driving state and the weather state of 28 is set to a predetermined initial value or a predetermined initial state. Next, in step 102, the simulated running of the vehicle V is performed under the value or state of the set operating parameter. Next, in step 103, the engine speed, the engine load, the measured value of the lubricating oil temperature, the amount of fuel supplied to the high-pressure fuel pump 33, the measured value of the intake air temperature, the vehicle speed, and the fuel discharged from the high-pressure fuel pump 33 at this time. Measured value of temperature TF, ignition timing, EGR rate, measured value of open / close valve timing of intake valve 6 and engine cooling water temperature, index showing operating state of air conditioner 29, index showing driving state of electric cooling fan 28, and weather condition. The index to be represented is acquired as data at time t n , and these data are stored in the memory of the test apparatus 92.
次いで、ステップ１０４では、予め定められた一定時間、例えば、１０秒が経過したか否かが判別される。予め定められた一定時間が経過していないときには、処理サイクルを終了する。次の処理サイクルでは、ステップ１００からステップ１０２にジャンプする。このとき、ステップ１０２では、このときの機関回転数、機関負荷、潤滑オイル温の実測値、高圧燃料ポンプ３３への供給燃料量、吸入空気温の実測値、車速、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの実測値、点火時期、ＥＧＲ率、吸気弁６の開閉バルブタイミングおよび機関冷却水温の実測値、エアコン２９の稼働状態を示す指標、電動冷却ファン２８の駆動状態を示す指標および天候状態を表す指標が、時刻ｔｎ＋１におけるデータとして取得され、これらデータが試験装置９２のメモリ内に記憶される。このようにして予め定められた一定時間が経過するまで、割り込み時間毎の各時刻ｔｎ、ｔｎ＋１、ｔｎ＋２に、ｔｎ＋４・・・におけるこれらのデータが試験装置９２のメモリ内に記憶される。
Next, in step 104, it is determined whether or not a predetermined fixed time, for example, 10 seconds has elapsed. When a predetermined fixed time has not elapsed, the processing cycle is terminated. In the next processing cycle, the process jumps from step 100 to step 102. At this time, in step 102, the engine speed, the engine load, the measured value of the lubricating oil temperature, the amount of fuel supplied to the high-pressure fuel pump 33, the measured value of the intake air temperature, the vehicle speed, and the discharge from the high-pressure fuel pump 33 at this time. Measured fuel temperature TF, ignition timing, EGR rate, open / close valve timing of intake valve 6, measured engine cooling water temperature, index showing operating state of air conditioner 29, index showing driving state of electric cooling fan 28, and weather condition The index representing the above is acquired as data at time t n + 1 , and these data are stored in the memory of the test apparatus 92. Until a predetermined fixed time elapses in this way, these data at t n + 4 ... Are stored in the memory of the test apparatus 92 at each time t n , t n + 1 , t n + 2 for each interrupt time. To.
次いで、ステップ１０４において、一定時間が経過したと判別されたときには、ステップ１０５に進む。ステップ１０５では、ステップ１０３において記憶されたデータに基づき、最初に、時刻ｔｎにおける機関回転数、機関負荷、潤滑オイル温の実測値、高圧燃料ポンプ３３への供給燃料量、吸入空気温の実測値、車速、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの実測値、点火時期、ＥＧＲ率、吸気弁６の開閉バルブタイミングおよび機関冷却水温の実測値、エアコン２９の稼働状態を示す指標、電動冷却ファン２８の駆動状態を示す指標および天候状態を表す指標を、入力値ｘ１、ｘ２・・・ｘｎ−１、ｘｎとし、時刻ｔｎ＋１における高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの実測値を教師データｙｔとするデータの組み合わせ作業が行われる。次いで、このような、データの組み合わせ作業が、各時刻ｔｎ、ｔｎ＋１、ｔｎ＋２に、ｔｎ＋４・・・における各データについて行われ、これらのデータの組み合わせが、訓練データとして、試験装置９２のメモリ内に記憶される。
Then, when it is determined in step 104 that a certain time has passed, the process proceeds to step 105. In step 105, based on the data stored in step 103, first, the engine speed at time t n, the engine load, the actual measurement value of the lubricating oil temperature, the amount of fuel supplied to the high pressure fuel pump 33, the actual measurement of the intake air temperature Value, vehicle speed, measured value of fuel temperature TF discharged from high-pressure fuel pump 33, ignition timing, EGR rate, measured value of open / close valve timing of intake valve 6 and engine cooling water temperature, index showing operating state of air conditioner 29, electric cooling The index indicating the driving state of the fan 28 and the index indicating the weather condition are input values x 1 , x 2 ... X n-1 , x n, and the discharge fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 at time t n + 1 is set. The work of combining data with the actually measured value as the teacher data yt is performed. Next, such data combination work is performed for each data at each time t n , t n + 1 , t n + 2 , t n + 4, ..., And the combination of these data is used as training data in the test apparatus 92. It is stored in the memory of.
次いで、ステップ１０６では、機関回転数、機関負荷、吸入空気温、車速、点火時期、ＥＧＲ率および吸気弁６の開閉バルブタイミングと、エアコン２９の稼働状態、電動冷却ファン２８の駆動状態および天候状態のからなる操作パラメータの全ての組み合わせが完了したか否かが判別される。これら操作パラメータの全ての組み合わせが完了していないと判別されたときには、ステップ１０７に進んで、操作パラメータが更新される。操作パラメータが更新されると、ステップ１０２では、更新された操作パラメータの下で車両Ｖの疑似走行が行われ、ステップ１０３では、新たなデータの取得および記憶が行われる。この操作パラメータの更新作用は、操作パラメータの全ての組み合わせが完了するまで行われる。このようにして図１０に示される訓練データセットのＮｏ．１からＮｏ．ｍの入力値ｘ１ｍ、ｘ２ｍ・・・ｘｎｍ−１、ｘｎｍと教師データｙｔｍ（ｍ＝１，２，３・・・ｍ）とが、試験装置９２のメモリ内に記憶される。
Next, in step 106, the engine speed, engine load, intake air temperature, vehicle speed, ignition timing, EGR rate, open / close valve timing of the intake valve 6, the operating state of the air conditioner 29, the driving state of the electric cooling fan 28, and the weather state. It is determined whether or not all combinations of operating parameters consisting of are completed. When it is determined that all combinations of these operating parameters have not been completed, the process proceeds to step 107 to update the operating parameters. When the operation parameters are updated, in step 102, the simulated running of the vehicle V is performed under the updated operation parameters, and in step 103, new data is acquired and stored. This operation of updating the operation parameters is performed until all combinations of the operation parameters are completed. In this way, the No. 1 of the training data set shown in FIG. 1 to No. The input values of m x 1 m , x 2 m ... x nm-1 , x nm and the teacher data yt m (m = 1, 2, 3 ... m) are stored in the memory of the test apparatus 92. ..
このようにして訓練データセットが作成されと、この訓練データセットの電子データを用いて、図８に示されるニューラルネットワーク８０の重みの学習が行われる。図１１Ａ
に示される例では、ニューラルネットワークの重みの学習を行うための学習装置９４が設けられている。この学習装置９４としてパソコンを用いることもできる。図１１Ａに示されるように、この学習装置９４は、ＣＰＵ（マイクロプロセッサ）９５と、記憶装置９６、即ち、メモリ９６を具備している。図１１Ａに示される例では、図８に示されるニューラルネットワーク８０のノード数、および作成された訓練データセットの電子データが学習装置９４のメモリ９６内に記憶され、ＣＰＵ９５においてニューラルネットワーク８０の重みの学習が行われる。
When the training data set is created in this way, the weights of the neural network 80 shown in FIG. 8 are trained using the electronic data of the training data set. FIG. 11A
In the example shown in, a learning device 94 for learning the weight of the neural network is provided. A personal computer can also be used as the learning device 94. As shown in FIG. 11A, the learning device 94 includes a CPU (microprocessor) 95 and a storage device 96, that is, a memory 96. In the example shown in FIG. 11A, the number of nodes of the neural network 80 shown in FIG. 8 and the electronic data of the created training data set are stored in the memory 96 of the learning device 94, and the weight of the neural network 80 is stored in the CPU 95. Learning takes place.
図１３は、学習装置９４において行われるニューラルネットワーク８０の重みの学習処理ルーチンを示す。
図１３を参照すると、まず初めに、ステップ２００において、学習装置９４のメモリ９６に記憶されているニューラルネットワーク８０に対する訓練データセットの各データが読み込まれる。次いで、ステップ２０１において、ニューラルネットワーク８０の入力層 ( L＝１) のノード数、隠れ層 ( L＝２)および隠れ層 ( L＝３)のノード数および出力層 ( L＝４) のノード数が読み込まれ、次いで、ステップ２０２において、これらノード数に基づき、図８に示されるようなニューラルネットワーク８０が作成される。
FIG. 13 shows a weight learning processing routine of the neural network 80 performed in the learning device 94.
Referring to FIG. 13, first, in step 200, each data of the training data set for the neural network 80 stored in the memory 96 of the learning device 94 is read. Then, in step 201, the number of nodes in the input layer (L = 1), the number of nodes in the hidden layer (L = 2) and the hidden layer (L = 3), and the number of nodes in the output layer (L = 4) of the neural network 80. Is read, and then in step 202, a neural network 80 as shown in FIG. 8 is created based on the number of these nodes.
次いで、ステップ２０３では、ニューラルネットワーク８０の重みの学習が行われる。このステップ２０３では、最初に、図１０の１番目（No. 1）の入力値ｘ１、ｘ２・・・ｘｎ−１、ｘｎがニューラルネットワーク８０の入力層 ( L＝１) の各ノードに入力される。このときニューラルネットワーク８０の出力層からは、一定時間（図７におけるｔｎ＋１―ｔｎ）後の高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定値を示す出力値ｙが出力される。ニューラルネットワーク８０の出力層から出力値ｙが出力されると、この出力値ｙと１番目（No. 1）の教師データｙｔ１との間の二乗誤差Ｅ＝１/２(ｙ−ｙｔ１)２が算出され、この二乗誤差Ｅが小さくなるように、前述した誤差逆伝播法を用いて、ニューラルネットワーク８０の重みの学習が行われる。
Next, in step 203, the weight of the neural network 80 is learned. In this step 203, first, the first (No. 1) input values x 1 , x 2 ... X n-1 , and x n in FIG. 10 are the input layers (L = 1) of the neural network 80. Input to the node. At this time, the output layer of the neural network 80 outputs an output value y indicating an estimated value of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 after a certain period of time (t n + 1 −t n in FIG. 7). When the output value y is output from the output layer of the neural network 80, the output value y and the first (No. 1) squared error E between the teacher data yt 1 of = 1/2 (y-y t1) 2 is calculated, and the weight of the neural network 80 is learned by using the error back propagation method described above so that the square error E becomes small.
図１０の１番目（No. 1）のデータに基づくニューラルネットワーク８０の重みの学習が完了すると、次に、図１０の２番目（No. ２）のデータに基づくニューラルネットワーク８０の重みの学習が、誤差逆伝播法を用いて行われる。同様にして、図１０のｍ番目（No. ｍ）まで順次、ニューラルネットワーク８０の重みの学習が行われる。図１０の１番目（No. 1）からｍ番目（No. ｍ）までの全てについてニューラルネットワーク８０の重みの学習が完了すると、ステップ２０４に進む。
When the learning of the weight of the neural network 80 based on the first (No. 1) data in FIG. 10 is completed, then the learning of the weight of the neural network 80 based on the second (No. 2) data in FIG. 10 is performed. , The error backpropagation method is used. Similarly, the weights of the neural network 80 are learned sequentially up to the mth (No. m) in FIG. When the learning of the weights of the neural network 80 is completed for all of the first (No. 1) to the mth (No. m) in FIG. 10, the process proceeds to step 204.
ステップ２０４では、例えば、図１０の１番目（No. 1）からｍ番目（No. ｍ）までのニューラルネットワーク８０の全ての出力値ｙと教師データｙｔとの間の二乗和誤差Ｅが算出され、この二乗和誤差Ｅが、予め設定された設定誤差以下になったか否かが判別される。二乗和誤差Ｅが、予め設定された設定誤差以下になっていないと判別されたときには、ステップ２０３に戻り、再度、図１０に示される訓練データセットに基づいて、ニューラルネットワーク８０の重み学習が行われる。次いで、二乗和誤差Ｅが、予め設定された設定誤差以下になるまで、ニューラルネットワーク８０の重みの学習が続行される。ステップ２０４において、二乗和誤差Ｅが、予め設定された設定誤差以下になったと判別されたときには、ステップ２０５に進んで、ニューラルネットワーク８０の学習済み重みが学習装置９４のメモリ９６に記憶される。このようにして高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定モデルが作成される。
In step 204, for example, the sum of squares error E between all the output values y of the neural network 80 from the first (No. 1) to the mth (No. m) in FIG. 10 and the teacher data yt is calculated. , It is determined whether or not this sum of squares error E is equal to or less than a preset setting error. When it is determined that the sum of squares error E is not less than or equal to the preset setting error, the process returns to step 203, and the weight learning of the neural network 80 is performed again based on the training data set shown in FIG. It is said. Next, learning of the weight of the neural network 80 is continued until the sum of squares error E becomes equal to or less than the preset setting error. When it is determined in step 204 that the sum of squares error E is equal to or less than the preset setting error, the process proceeds to step 205, and the learned weight of the neural network 80 is stored in the memory 96 of the learning device 94. In this way, an estimation model of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is created.
本発明による実施例では、このようにして作成された高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定モデルを用いて、市販車両における高圧燃料ポンプ３３の制御が行われ、そのためにこの高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定モデルが市販車両の電子制御ユニット５０に格納される。図１４は、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定モデルを市販車両の電子制御ユニット５０に格納するために、電子制御ユニット５０において行われる電子制御ユニットへのデータ読み込みルーチンを示している。
In the embodiment according to the present invention, the high-pressure fuel pump 33 in a commercial vehicle is controlled by using the estimation model of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 thus created, and therefore, the high-pressure fuel pump 33 is controlled. The estimation model of the discharged fuel temperature TF from 33 is stored in the electronic control unit 50 of the commercial vehicle. FIG. 14 shows a data reading routine to the electronic control unit performed in the electronic control unit 50 in order to store the estimation model of the discharged fuel temperature TF from the high pressure fuel pump 33 in the electronic control unit 50 of the commercial vehicle. ..
図１４を参照すると、まず初めに、ステップ３００において、図８に示されるニューラルネットワーク８０の入力層 ( L＝１) のノード数、隠れ層 ( L＝２)および隠れ層 ( L＝３)のノード数および出力層 ( L＝４) のノード数が電子制御ユニット５０のメモリ５２に読み込まれ、次いで、ステップ３０１において、これらノード数に基づき、図８に示されるようなニューラルネットワーク８０が作成される。次いで、ステップ３０２において、このニューラルネットワーク８０の学習済み重みが電子制御ユニット５０のメモリ５２に読み込まれる。それにより高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定モデルが市販車両の電子制御ユニット５０に格納される。
Referring to FIG. 14, first, in step 300, the number of nodes in the input layer (L = 1) of the neural network 80 shown in FIG. 8, the hidden layer (L = 2) and the hidden layer (L = 3). The number of nodes and the number of nodes in the output layer (L = 4) are read into the memory 52 of the electronic control unit 50, and then in step 301, a neural network 80 as shown in FIG. 8 is created based on these numbers of nodes. Ru. Then, in step 302, the learned weight of the neural network 80 is read into the memory 52 of the electronic control unit 50. As a result, the estimation model of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is stored in the electronic control unit 50 of the commercial vehicle.
図１５は、高圧燃料ポンプ３３の制御ルーチンを示している。この制御ルーチンは一定時間毎の割り込みによって実行される。なお、この制御ルーチンの割り込み時間は、図１２に示される訓練データセットの作成ルーチンの割り込み時間と同一時間であって、例えば１秒とされている。
FIG. 15 shows a control routine for the high pressure fuel pump 33. This control routine is executed by interrupts at regular intervals. The interrupt time of this control routine is the same as the interrupt time of the training data set creation routine shown in FIG. 12, and is set to, for example, 1 second.
図１５を参照すると、まず初めに、ステップ４００において、機関回転数の実測値、機関負荷を表す吸入空気量の実測値、潤滑オイル温の実測値、高圧燃料ポンプ３３への供給燃料量、吸入空気温の実測値、車速の実測値、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦ、点火時期、ＥＧＲ率、吸気弁６の開閉バルブタイミングおよび機関冷却水温の実測値、、エアコン２９の稼働状態を示す指標、電動冷却ファン２８の駆動状態を示す指標および天候状態を表す指標、即ち、入力値ｘ１、ｘ２・・・ｘｎ−１、ｘｎが読み込まれる。次いで、ステップ４０１では、これら入力値ｘ１、ｘ２・・・ｘｎ−１、ｘが、ニューラルネットワーク８０の入力層 ( L＝１)に入力される。このとき、ニューラルネットワーク８０からは、１秒後における高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定値ｙが出力され、それによりステップ４０２に示されているように、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定値ｙが取得される。
Referring to FIG. 15, first, in step 400, the measured value of the engine rotation speed, the measured value of the intake air amount representing the engine load, the measured value of the lubricating oil temperature, the amount of fuel supplied to the high-pressure fuel pump 33, and the suction. Measured air temperature, vehicle speed, fuel temperature TF discharged from high-pressure fuel pump 33, ignition timing, EGR rate, open / close valve timing of intake valve 6 and measured engine cooling water temperature, operating state of air conditioner 29 The index, the index indicating the driving state of the electric cooling fan 28, and the index indicating the weather condition, that is, the input values x 1 , x 2 ... X n-1 , x n are read. Next, in step 401, these input values x 1 , x 2 ... X n-1 , x are input to the input layer (L = 1) of the neural network 80. At this time, the neural network 80 outputs the estimated value y of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 after 1 second, thereby discharging from the high-pressure fuel pump 33 as shown in step 402. The estimated value y of the fuel temperature TF is acquired.
ところで、上述したように、ステップ４００では、入力値の一つとして高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦが読み込まれており、ステップ４０１では、入力値の一つとして高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦが、ニューラルネットワーク８０の入力層 ( L＝１)に入力されている。この場合、機関の運転開始に伴い、図１５に示される制御ルーチンの実行が開始された後、初めてステップ４００に進んだときには、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦを表す初期値として、例えば、吸入空気温の実測値が用いられる。即ち、このときには、ステップ４００では、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦとして、吸入空気温の実測値が読み込まれ、ステップ４０１では、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦとして、吸入空気温の実測値が、ニューラルネットワーク８０の入力層 ( L＝１)に入力される。
By the way, as described above, in step 400, the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is read as one of the input values, and in step 401, the discharge from the high-pressure fuel pump 33 is read as one of the input values. The fuel temperature TF is input to the input layer (L = 1) of the neural network 80. In this case, when the first step 400 is performed after the execution of the control routine shown in FIG. 15 is started with the start of operation of the engine, for example, as an initial value representing the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33, for example. , The measured value of the intake air temperature is used. That is, at this time, in step 400, the measured value of the intake air temperature is read as the discharge fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33, and in step 401, the intake air temperature is read as the discharge fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33. The measured value of is input to the input layer (L = 1) of the neural network 80.
一方、ステップ４０２において、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定値ｙが取得されると、次の割り込み時には、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦとして、この高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定値ｙが用いられる。即ち、ステップ４００では、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦとして、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定値ｙが読み込まれ、ステップ４０１では、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦとして、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定値ｙが、ニューラルネットワーク８０の入力層 ( L＝１)に入力される。
On the other hand, when the estimated value y of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is acquired in step 402, the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is set as the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 at the next interruption. The estimated value y of the discharged fuel temperature TF is used. That is, in step 400, the estimated value y of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is read as the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33, and in step 401, the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is read. As a result, the estimated value y of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is input to the input layer (L = 1) of the neural network 80.
ステップ４０２において高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定値ｙが取得されると、ステップ４０３に進み、この取得された高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定値ｙに基づいて、高圧燃料分配管３０内の目標燃料圧が制御される。即ち、ステップ４０３では、機関の運転状態が図４に示される筒内噴射領域にあるか否かが判別される。機関の運転状態が図４に示される筒内噴射領域にあると判別されたときにはステップ４０４に進んで、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定値ｙが、図５に示される設定値ＴＬよりも低いか否かが判別される。
When the estimated value y of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is acquired in step 402, the process proceeds to step 403, and based on the acquired estimated value y of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33, the process proceeds to step 403. The target fuel pressure in the high-pressure fuel distribution pipe 30 is controlled. That is, in step 403, it is determined whether or not the operating state of the engine is in the in-cylinder injection region shown in FIG. When it is determined that the operating state of the engine is in the in-cylinder injection region shown in FIG. 4, the process proceeds to step 404, and the estimated value y of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is the set value shown in FIG. Whether it is lower than TL is determined.
高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定値ｙが、図５に示される設定値ＴＬよりも低いときには、ステップ４０５に進んで、高圧燃料分配管３０内の燃料圧が、図５に示される目標燃料圧Ｐ１となるように、高圧燃料ポンプ３３の電磁式スピル弁７２の閉弁時間が制御される。このとき本発明による実施例では、燃料圧センサ４１の出力信号に基づいて、高圧燃料分配管３０内の燃料圧が目標燃料圧Ｐ１となるように、高圧燃料ポンプ３３の電磁式スピル弁７２の閉弁時間がフィードバック制御される。次いで、ステップ４０９に進み、噴射圧がＰ１の下で燃料噴射弁１４から筒内噴射が行われる。
When the estimated value y of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is lower than the set value TL shown in FIG. 5, the process proceeds to step 405, and the fuel pressure in the high-pressure fuel distribution pipe 30 is shown in FIG. The closing time of the electromagnetic spill valve 72 of the high-pressure fuel pump 33 is controlled so that the target fuel pressure P1 is obtained. At this time, in the embodiment according to the present invention, the electromagnetic spill valve 72 of the high-pressure fuel pump 33 is set so that the fuel pressure in the high-pressure fuel distribution pipe 30 becomes the target fuel pressure P1 based on the output signal of the fuel pressure sensor 41. The valve closing time is feedback controlled. Then, the process proceeds to step 409, and in-cylinder injection is performed from the fuel injection valve 14 while the injection pressure is P1.
一方、ステップ４０４において、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定値ｙが、図５に示される設定値ＴＬよりも低くないと判別されたときには、ステップ４０６に進んで、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定値ｙが、図５に示される設定値ＴＭよりも低いか否かが判別される。高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定値ｙが、設定値ＴＭよりも低いときには、ステップ４０７に進んで、高圧燃料分配管３０内の燃料圧が、図５に示される目標燃料圧Ｐ２となるように、高圧燃料ポンプ３３の電磁式スピル弁７２の閉弁時間が制御される。このとき本発明による実施例では、燃料圧センサ４１の出力信号に基づいて、高圧燃料分配管３０内の燃料圧が目標燃料圧Ｐ２となるように、高圧燃料ポンプ３３の電磁式スピル弁７２の閉弁時間がフィードバック制御される。次いで、ステップ４０９に進み、噴射圧がＰ２の下で燃料噴射弁１４から筒内噴射が行われる。
On the other hand, in step 404, when it is determined that the estimated value y of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is not lower than the set value TL shown in FIG. 5, the process proceeds to step 406 and the high-pressure fuel pump 33 It is determined whether or not the estimated value y of the discharged fuel temperature TF from the above is lower than the set value TM shown in FIG. When the estimated value y of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is lower than the set value TM, the process proceeds to step 407, and the fuel pressure in the high-pressure fuel distribution pipe 30 is the target fuel pressure P2 shown in FIG. The closing time of the electromagnetic spill valve 72 of the high-pressure fuel pump 33 is controlled so as to be. At this time, in the embodiment according to the present invention, the electromagnetic spill valve 72 of the high-pressure fuel pump 33 is set so that the fuel pressure in the high-pressure fuel distribution pipe 30 becomes the target fuel pressure P2 based on the output signal of the fuel pressure sensor 41. The valve closing time is feedback controlled. Then, the process proceeds to step 409, and in-cylinder injection is performed from the fuel injection valve 14 under an injection pressure of P2.
一方、ステップ４０６において、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定値ｙが、図５に示される設定値ＴＭよりも低くないと判別されたときには、ステップ４０８に進んで、高圧燃料分配管３０内の燃料圧が、図５に示される目標燃料圧Ｐ３となるように、高圧燃料ポンプ３３の電磁式スピル弁７２の閉弁時間が制御される。このとき本発明による実施例では、燃料圧センサ４１の出力信号に基づいて、高圧燃料分配管３０内の燃料圧が目標燃料圧Ｐ３となるように、高圧燃料ポンプ３３の電磁式スピル弁７２の閉弁時間がフィードバック制御される。次いで、ステップ４０９に進み、噴射圧がＰ３の下で燃料噴射弁１４から筒内噴射が行われる。
On the other hand, in step 406, when it is determined that the estimated value y of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is not lower than the set value TM shown in FIG. 5, the process proceeds to step 408 and the high-pressure fuel distribution piping is performed. The closing time of the electromagnetic spill valve 72 of the high-pressure fuel pump 33 is controlled so that the fuel pressure in 30 becomes the target fuel pressure P3 shown in FIG. At this time, in the embodiment according to the present invention, the electromagnetic spill valve 72 of the high-pressure fuel pump 33 is set so that the fuel pressure in the high-pressure fuel distribution pipe 30 becomes the target fuel pressure P3 based on the output signal of the fuel pressure sensor 41. The valve closing time is feedback controlled. Then, the process proceeds to step 409, and in-cylinder injection is performed from the fuel injection valve 14 under an injection pressure of P3.
一方、ステップ４０３において、機関の運転状態が図４に示される筒内噴射領域にないと判別されたとき、即ち、機関の運転状態が図４に示されるポート噴射領域にあるときにはステップ４１０に進んで、高圧燃料ポンプ３３を冷却すべきであることを示す冷却用噴射フラグがセットされているか否かが判別される。冷却用噴射フラグがセットされていないときには、ステップ４１１に進んで、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定値ｙが、図５に示される設定値ＴＨよりも高いか否かが判別される。高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定値ｙが、設定値ＴＨよりも高くないときには、ステップ４１８にジャンプし、燃料噴射弁１３からポート噴射が行われる。このときには、高圧燃料ポンプ３３の電磁式スピル弁７２は開弁状態に保持される。
On the other hand, in step 403, when it is determined that the operating state of the engine is not in the in-cylinder injection region shown in FIG. 4, that is, when the operating state of the engine is in the port injection region shown in FIG. 4, the process proceeds to step 410. It is determined whether or not the cooling injection flag indicating that the high-pressure fuel pump 33 should be cooled is set. When the cooling injection flag is not set, the process proceeds to step 411 to determine whether or not the estimated value y of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is higher than the set value TH shown in FIG. To. When the estimated value y of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is not higher than the set value TH, the process jumps to step 418 and the port injection is performed from the fuel injection valve 13. At this time, the electromagnetic spill valve 72 of the high-pressure fuel pump 33 is held in the open state.
これに対し、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定値ｙが、図５に示される設定値ＴＨよりも高いと判別されたときにはステップ４１２に進んで、冷却用噴射フラグがセットされ、次いで、ステップ４１３に進む。冷却用噴射フラグがセットされると、次の処理サイクルでは、ステップ４１０からステップ４１３にジャンプする。ステップ４１３では、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定値ｙが、図５に示される設定値ＴＭよりも低いか否かが判別される。高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定値ｙが、設定値ＴＭよりも低くないと判別されたときには、ステップ４１４に進んで、高圧燃料分配管３０内の燃料圧が、図５に示される目標燃料圧Ｐ３となるように、高圧燃料ポンプ３３の電磁式スピル弁７２の閉弁時間が制御される。このとき本発明による実施例では、燃料圧センサ４１の出力信号に基づいて、高圧燃料分配管３０内の燃料圧が目標燃料圧Ｐ３となるように、高圧燃料ポンプ３３の電磁式スピル弁７２の閉弁時間がフィードバック制御される。次いで、ステップ４１６に進む。
On the other hand, when it is determined that the estimated value y of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is higher than the set value TH shown in FIG. 5, the process proceeds to step 412, and the cooling injection flag is set. Then, the process proceeds to step 413. When the cooling injection flag is set, the process jumps from step 410 to step 413 in the next processing cycle. In step 413, it is determined whether or not the estimated value y of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is lower than the set value TM shown in FIG. When it is determined that the estimated value y of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is not lower than the set value TM, the process proceeds to step 414, and the fuel pressure in the high-pressure fuel distribution pipe 30 is shown in FIG. The closing time of the electromagnetic spill valve 72 of the high-pressure fuel pump 33 is controlled so that the target fuel pressure P3 is obtained. At this time, in the embodiment according to the present invention, the electromagnetic spill valve 72 of the high-pressure fuel pump 33 is set so that the fuel pressure in the high-pressure fuel distribution pipe 30 becomes the target fuel pressure P3 based on the output signal of the fuel pressure sensor 41. The valve closing time is feedback controlled. Then, the process proceeds to step 416.
これに対し、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定値ｙが、設定値ＴＭよりも低いと判別されたときには、ステップ４１５に進んで、高圧燃料分配管３０内の燃料圧が、図５に示される目標燃料圧Ｐ２となるように、高圧燃料ポンプ３３の電磁式スピル弁７２の閉弁時間が制御される。このとき本発明による実施例では、燃料圧センサ４１の出力信号に基づいて、高圧燃料分配管３０内の燃料圧が目標燃料圧Ｐ２となるように、高圧燃料ポンプ３３の電磁式スピル弁７２の閉弁時間がフィードバック制御される。次いで、ステップ４１６に進む。
On the other hand, when it is determined that the estimated value y of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is lower than the set value TM, the process proceeds to step 415, and the fuel pressure in the high-pressure fuel distribution pipe 30 is shown in FIG. The closing time of the electromagnetic spill valve 72 of the high-pressure fuel pump 33 is controlled so that the target fuel pressure P2 shown in 5 is obtained. At this time, in the embodiment according to the present invention, the electromagnetic spill valve 72 of the high-pressure fuel pump 33 is set so that the fuel pressure in the high-pressure fuel distribution pipe 30 becomes the target fuel pressure P2 based on the output signal of the fuel pressure sensor 41. The valve closing time is feedback controlled. Then, the process proceeds to step 416.
ステップ４１６では、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定値ｙが、例えば、図５に示される設定値ＴＬとＴＨとの中間値（ＴＬ＋ＴＭ）/２よりも低くなったか否かが判別される。高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定値ｙが、（ＴＬ＋ＴＭ）/２よりも低くないと判別されたときには、ステップ４０９に進み、高圧燃料ポンプ３３からの吐出燃料温ＴＦの推定値ｙが、（ＴＬ＋ＴＭ）/２よりも低くなったと判別されたときには、ステップ４１７において冷却用噴射フラグがリセットされた後、ステップ４０９に進む。ステップ４０９では、機関の運転状態が図４に示されるポート噴射領域にあるにも拘わらず、燃料噴射弁１４から筒内噴射が行われる。
In step 416, it is determined whether or not the estimated value y of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is lower than, for example, the intermediate value (TL + TM) / 2 between the set value TL and TH shown in FIG. Will be done. When it is determined that the estimated value y of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 is not lower than (TL + TM) / 2, the process proceeds to step 409, and the estimated value y of the discharged fuel temperature TF from the high-pressure fuel pump 33 However, when it is determined that the fuel level is lower than (TL + TM) / 2, the cooling injection flag is reset in step 417, and then the process proceeds to step 409. In step 409, in-cylinder injection is performed from the fuel injection valve 14 even though the operating state of the engine is in the port injection region shown in FIG.
このように、本発明による実施例では、機関により駆動されて燃料噴射弁３１に燃料を供給する燃料噴射用高圧燃料ポンプ３３の制御装置において、機関回転数と、機関負荷と、潤滑オイル温と、高圧燃料ポンプへの供給燃料量と、機関への吸入空気温と、高圧燃料ポンプからの吐出燃料温と、車速からなる少なくとも七つのパラメータ値を取得して、取得された該七つのパラメータ値をニューラルネットワークの入力値とし、これら七つのパラメータ値の取得時から一定時間後に取得された高圧燃料ポンプからの吐出燃料温を教師データとして重みの学習が行われた学習済みニューラルネットワークが記憶されている。この学習済みニューラルネットワークを用いて、現在の機関回転数と、機関負荷と、潤滑オイル温と、高圧燃料ポンプへの供給燃料量と、機関への吸入空気温と、高圧燃料ポンプからの吐出燃料温と、車速から、一定時間後の高圧燃料ポンプからの吐出燃料温が推定される。この場合、現在の機関回転数と、機関負荷と、潤滑オイル温と、高圧燃料ポンプへの供給燃料量と、機関への吸入空気温と、車速については実測値が用いられると共に現在の高圧燃料ポンプからの吐出燃料温については学習済みニューラルネットワークを用いて推定された推定値が用いられる。学習済みニューラルネットワークを用いて推定された一定時間後の高圧燃料ポンプからの吐出燃料温の推定値に基づいて、燃料噴射弁からの噴射燃料圧が制御される。
As described above, in the embodiment according to the present invention, in the control device of the fuel injection high-pressure fuel pump 33 that is driven by the engine and supplies fuel to the fuel injection valve 31, the engine speed, the engine load, and the lubricating oil temperature are determined. , At least seven parameter values consisting of the amount of fuel supplied to the high-pressure fuel pump, the temperature of the intake air to the engine, the temperature of the discharged fuel from the high-pressure fuel pump, and the vehicle speed are acquired, and the acquired seven parameter values are obtained. Is used as the input value of the neural network, and the trained neural network in which the weight is learned is stored using the discharged fuel temperature from the high-pressure fuel pump acquired after a certain period of time from the acquisition of these seven parameter values as training data. There is. Using this trained neural network, the current engine speed, engine load, lubricating oil temperature, amount of fuel supplied to the high-pressure fuel pump, intake air temperature to the engine, and fuel discharged from the high-pressure fuel pump. From the temperature and the vehicle speed, the temperature of the discharged fuel from the high-pressure fuel pump after a certain period of time is estimated. In this case, the current engine speed, engine load, lubricating oil temperature, amount of fuel supplied to the high-pressure fuel pump, intake air temperature to the engine, and vehicle speed are measured values and the current high-pressure fuel is used. For the fuel discharge temperature from the pump, the estimated value estimated using the trained neural network is used. The injected fuel pressure from the fuel injection valve is controlled based on the estimated value of the discharged fuel temperature from the high-pressure fuel pump after a certain period of time estimated using the trained neural network.
この場合、本発明による別の実施例では、上述の七つのパラメータ値に加え、点火時期、ＥＧＲ率、吸気弁の開弁タイミングおよび機関冷却水温がニューラルネットワークの入力値とされる。また、本発明による更に別の実施例では、更に、エアコンの稼働状態を表す指標、電動冷却ファンの作動状態を表す指標および天候状態を表す指標がニューラルネットワークの入力値とされる。
In this case, in another embodiment according to the present invention, in addition to the above-mentioned seven parameter values, the ignition timing, the EGR rate, the valve opening timing of the intake valve, and the engine cooling water temperature are set as the input values of the neural network. Further, in still another embodiment according to the present invention, an index indicating the operating state of the air conditioner, the index indicating the operating state of the electric cooling fan, and the index representing the weather condition are used as input values of the neural network.
