JP2021183825A - 燃温推定システム、データ解析装置、燃料供給装置の制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】温度センサを用いずに燃料温度を推定可能にする。【解決手段】記憶装置は、燃温変数の前回推定値、燃料ポンプの状態に関するポンプ変数、エンジンの状態に関する第１エンジン変数、外気温に関する外気温変数を含む第１入力変数を入力とすると共に燃温変数を出力とする第１写像を記憶する。また、実行装置は、第１入力変数を取得し、取得した第１入力変数を第１写像に適用して燃温変数を推定する。したがって、第１入力変数を第１写像に適用して燃温変数を推定することにより、温度センサを設けることなく、燃温変数を推定することができる。【選択図】図２

Description

本発明は、燃温推定システム、データ解析装置、燃料供給装置の制御装置に関する。

従来、この種の技術としては、燃料ポンプからの燃料を貯留するコモンレールと、コモンレール内の燃料を噴射するインジェクタと、燃料ポンプからインジェクタに至るまでの所定部位の燃料温度を検出する温度センサと、を備えるエンジン装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。このエンジン装置では、温度センサにより、燃料温度を検出する。

特開２００９−８０６４号公報

上述のエンジン装置では、燃料温度を把握するために、温度センサを設ける必要がある。近年、部品数やコストの削減の観点から、温度センサを用いることなく燃料温度を推定する方法の考案が求められているものの、これまでは、適切な方法が考案されていなかった。

本発明の燃温推定システム、データ解析装置、燃料供給装置の制御装置は、温度センサを用いずに燃料温度を推定可能にすることを主目的とする。

本発明の燃温推定システム、データ解析装置、燃料供給装置の制御装置は、上述の主目的を達成するために以下の手段を採った。

本発明の燃温推定システムは、
燃料噴射弁を有するエンジンと、燃料タンク内の燃料を前記燃料噴射弁に接続された供給管に供給する燃料ポンプを有する燃料供給装置と、を備えるエンジン装置における燃料の温度である燃温に関する燃温変数を推定する燃温推定システムであって、
記憶装置および実行装置を備え、
前記記憶装置は、前記燃温変数の前回推定値、前記燃料ポンプの状態に関するポンプ変数、前記エンジンの状態に関する第１エンジン変数、外気温に関する外気温変数を含む第１入力変数を入力とすると共に前記燃温変数を出力とする第１写像を記憶し、
前記実行装置は、前記第１入力変数を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記第１入力変数を前記第１写像に適用して前記燃温変数を推定する推定部とを有する、
ことを要旨とする。

本発明の燃温推定システムでは、記憶装置は、燃温変数の前回推定値、燃料ポンプの状態に関するポンプ変数、エンジンの状態に関する第１エンジン変数、外気温に関する外気温変数を含む第１入力変数を入力とすると共に燃温変数を出力とする第１写像を記憶する。また、実行装置は、第１入力変数を取得し、取得した第１入力変数を第１写像に適用して燃温変数を推定する。発明者らは、実験や解析などにより、ポンプ変数、第１エンジン変数、外気温変数と燃温変数とが関係性を有する（前者が後者に影響を与える）ことを見出した。したがって、第１入力変数を第１写像に適用して燃温変数を推定することにより、温度センサを設けることなく、燃温変数を推定することができる。ここで、第１写像および以下の第２写像は、機械学習により定められるものとしてもよいし、人による実験や解析などにより定められるものとしてもよい。

本発明の燃温推定システムにおいて、前記第１写像は、前記第１入力変数のうち、燃料の熱量に関する熱量変数については、所定時間当たりの変化量を入力とし、燃料の熱容量および熱伝達に関する熱容量変数については、前記所定時間当たりの平均値を入力とするものとしてもよい。この場合、前記熱容量変数は、前記燃料タンク内の燃料量に関する燃料量変数、前記エンジンを冷却する冷却装置の状態に関する冷却装置変数、前記エンジン装置が搭載される車両の車速に関する車速変数のうちの少なくとも一部を含むものとしてもよい。

本発明の燃温推定システムにおいて、前記ポンプ変数は、前記燃料ポンプの回転数に関するポンプ回転数変数を含むものとしてもよい。また、前記第１エンジン変数は、前記エンジンの吸気温に関する吸気温変数、前記エンジンの空燃比に関する空燃比変数、前記エンジンの冷却水の温度に関する水温変数、前記エンジンの回転数に関するエンジン回転数変数のうちの少なくとも一部を含むものとしてもよい。

本発明の燃温推定システムにおいて、前記供給管は、前記燃料ポンプから燃料が供給される低圧供給管と、前記燃料噴射弁に接続された高圧供給管とを有し、前記燃料供給装置は、前記低圧供給管の燃料を加圧して前記高圧供給管に供給する高圧ポンプを更に有し、前記記憶装置は、前記高圧ポンプにおける前記低圧供給管側の燃料の温度である高圧ポンプ燃温に関する高圧ポンプ燃温変数の前回推定値、前記エンジンの状態に関する第２エンジン変数、前記高圧ポンプの吸入流量に関する高圧吸入流量変数、前記エンジン装置が搭載される車両の車速に関する車速変数を含む第２入力変数を入力とすると共に前記高圧ポンプ燃温変数を出力とする第２写像を記憶し、前記取得部は、前記第２入力変数を取得し、前記推定部は、前記取得部により取得された前記第２入力変数を前記第２写像に適用して前記高圧ポンプ燃温変数を推定するものとしてもよい。発明者らは、実験や解析などにより、第２エンジン変数、高圧吸入流量変数、車速変数と高圧ポンプ燃温変数とが関係性を有することを見出した。したがって、第２入力変数を第２写像に適用して高圧ポンプ燃温変数を推定することにより、高圧ポンプに燃温センサを設けることなく、高圧ポンプ燃温変数を推定することができる。

この場合、前記第２エンジン変数は、前記エンジンの吸気温に関する吸気温変数、前記エンジンの潤滑油の温度に関する油温変数、前記エンジンの回転数に関するエンジン回転数変数、前記エンジンの負荷率に関する負荷率変数のうちの少なくとも一部を含むものとしてもよい。

本発明の燃温推定システムにおいて、前記実行装置は、車両に搭載される第１実行装置と、前記車両の外部に配置される第２実行装置とを有し、前記第１実行装置は、前記取得部と、前記取得部により取得された取得データを前記第２実行装置に送信する車両側送信部と、前記第２実行装置から推定データを受信する車両側受信部とを有し、前記第２実行装置は、前記取得データを受信する外部側受信部と、前記推定部と、前記推定部により推定された前記推定データを前記第１実行装置に送信する外部側送信部とを有するものとしてもよい。こうすれば、第１実行装置の処理負荷を低減することができる。

実行装置が車両に搭載される第１実行装置と車両の外部に配置される第２実行装置とを有する態様の燃圧推定システムに用いられるデータ解析装置は、前記第２実行装置および前記記憶装置を備えることを要旨とする。こうすれば、データ解析装置を燃圧推定システムの一部として機能させることができる。

実行装置が車両に搭載される第１実行装置と車両の外部に配置される第２実行装置とを有する態様の燃圧推定システムに用いられる燃料供給装置の制御装置は、前記第１実行装置を備えることを要旨とする。こうすれば、燃料供給装置の制御装置を燃圧推定システムの一部として機能させることができる。

本発明の一実施例としての燃温推定システムを搭載する車両１０の構成の概略を示す構成図である。 タンク燃温推定ルーチンの一例を示フローチャートである。 アルコール濃度推定ルーチンの一例を示すフローチャートである。 タンク内圧推定ルーチンの一例を示すフローチャートである。 特性変数設定ルーチンの一例を示すフローチャートである。 圧損推定ルーチンの一例を示すフローチャートである。 高圧ポンプ燃温推定ルーチンの一例を示すフローチャートである。 低圧燃圧推定ルーチンの一例を示すフローチャートである。 低圧燃圧Ｐｆｌｏの様子の一例を示す説明図である。 機械学習により各写像を生成するための試験装置１１０および解析装置８６の構成の概略を示す構成図である。 タンク燃温写像（第１写像）の生成ルーチンの一例を示すフローチャートである。 アルコール濃度写像の生成ルーチンの一例を示すフローチャートである。 タンク内圧写像の生成ルーチンの一例を示すフローチャートである。 高圧ポンプ燃温写像（第２写像）の生成ルーチンの一例を示すフローチャートである。 ベース値写像や脈動写像、低圧燃圧写像の生成ルーチンの一例を示すフローチャートである。 アルコール濃度推定ルーチンの一例を示すフローチャートである。 特性変数設定ルーチンの一例を示すフローチャートである。 燃料タンク５１に給油が行なわれてからシステム起動したときの低圧供給管５３内の燃圧（実値）とフィードポンプ５２の作動電流Ｉｌｐおよび回転数Ｎｌｐと禁止フラグＦとの様子の一例を示す説明図である。 低圧燃圧推定ルーチンの一例を示すフローチャートである。 低圧燃圧推定ルーチンの一例を示すフローチャートである。 車両１０Ｂの構成の概略を示す構成図である。 車両１０Ｃの構成の概略を示す構成図である。 車両１０Ｄに搭載される電子制御ユニット７０Ｄと車両外部に配置されるサーバ９０との構成の概略を示す構成図である。 タンク燃温Ｔｆｔｎｋを推定する際の電子制御ユニット７０Ｄおよびサーバ９０の処理の流れの一例を示すフローチャートである。

次に、本発明を実施するための形態を実施例を用いて説明する。

図１は、本発明の一実施例としての燃温推定システムを搭載する車両１０の構成の概略を示す構成図である。実施例の車両１０は、図示するように、エンジン１２と、燃料供給装置５０と、冷却装置６０と、エンジン１２からの動力を変速して駆動輪ＤＷにデファレンシャルギヤＤＦを介して連結された駆動軸ＤＳに伝達する変速機ＴＭと、電子制御ユニット７０とを備える。なお、車両１０は、エンジン１２に加えてモータを有するハイブリッド車両として構成されるものとしてもよい。実施例の「燃温推定システム」としては、電子制御ユニット７０が相当する。

エンジン１２は、例えばガソリンや軽油などの燃料を用いて動力を出力する内燃機関として構成されている。このエンジン１２は、吸気ポートに燃料を噴射するポート噴射弁２５と、筒内に燃料を噴射する筒内噴射弁２６とを有する。エンジン１２は、ポート噴射弁２５と筒内噴射弁２６とを有することにより、ポート噴射モードと筒内噴射モードと共用噴射モードとのうちの何れかで運転が可能となっている。

ポート噴射モードでは、エアクリーナ２２により清浄された空気を吸気管２３に吸入してスロットルバルブ２４を通過させると共にポート噴射弁２５から燃料を噴射し、空気と燃料とを混合する。そして、この混合気を吸気バルブ２８を介して燃焼室２９に吸入し、点火プラグ３０による電気火花により爆発燃焼させる。そして、爆発燃焼によるエネルギにより押し下げられるピストン３２の往復運動をクランクシャフト１４の回転運動に変換する。筒内噴射モードでは、ポート噴射モードと同様に空気を燃焼室２９に吸入し、吸気行程の途中あるいは圧縮行程に至ってから筒内噴射弁２６から燃料を噴射し、点火プラグ３０による電気火花により爆発燃焼させてクランクシャフト１４の回転運動を得る。共用噴射モードでは、空気を燃焼室２９に吸入する際にポート噴射弁２５から燃料を噴射すると共に吸気行程や圧縮行程で筒内噴射弁２６から燃料を噴射し、点火プラグ３０による電気火花により爆発燃焼させてクランクシャフト１４の回転運動を得る。これらの噴射モードは、エンジン１２の運転状態に応じて切り替えられる。燃焼室２９から排気バルブ３１を介して排気管３３に排出される排気は、一酸化炭素（ＣＯ）や炭化水素（ＨＣ）、窒素酸化物（ＮＯｘ）の有害成分を浄化する浄化触媒（三元触媒）を有する浄化装置３４を介して外気に排出される。

燃料供給装置５０は、燃料タンク５１内の燃料をエンジン１２のポート噴射弁２５や筒内噴射弁２６に供給する装置として構成されている。燃料供給装置５０は、燃料タンク５１と、フィードポンプ５２と、低圧供給管５３と、逆止弁５４と、リリーフ流路５５と、リリーフバルブ５６と、高圧ポンプ５７と、高圧供給管５８とを備える。

フィードポンプ５２は、図示しないバッテリからの電力の供給を受けて作動する電動ポンプとして構成されており、燃料タンク５１内に配置されている。このフィードポンプ５２は、燃料タンク５１内の燃料を低圧供給管５３に供給する。低圧供給管５３は、ポート噴射弁２５に接続されている。逆止弁５４は、低圧供給管５３に設けられており、フィードポンプ５２側からポート噴射弁２５側の方向の燃料の流れを許容すると共に逆方向の燃料の流れを規制する。

リリーフ流路５５は、低圧供給管５３と燃料タンク５１とに接続されている。リリーフバルブ５６は、リリーフ流路５５に設けられ、低圧供給管５３内の燃圧が閾値Ｐｆｌｏｌｉｍ未満のときには閉弁すると共に低圧供給管５３内の燃圧が閾値Ｐｆｌｏｌｉｍ以上のときには開弁する。リリーフバルブ５６が開弁すると、低圧供給管５３内の燃料の一部がリリーフ流路５５を介して燃料タンク５１に戻される。このようにして、低圧供給管５３内の燃圧が過剰になるのを抑制する。

高圧ポンプ５７は、エンジン１２からの動力（実施例では、吸気バルブ２８を開閉するインテークカムシャフトの回転）により駆動されると共に低圧供給管５３の燃料を加圧して高圧供給管５８に供給するポンプとして構成されている。高圧ポンプ５７は、その吸入口に接続されて燃料を加圧する際に開閉する電磁バルブ５７ａと、その吐出口に接続されて燃料の逆流を規制すると共に高圧供給管５８内の燃圧を保持するチェックバルブ５７ｂと、エンジン１２の回転（インテークカムシャフトの回転）により作動する（図１における上下方向に移動する）プランジャ５７ｃとを有する。この高圧ポンプ５７は、エンジン１２の運転中に、電磁バルブ５７ａが開弁されたときに、低圧供給管５３の燃料を吸入し、電磁バルブ５７ａが閉弁されたときに、プランジャ５７ｃによって圧縮した燃料をチェックバルブ５７ｂを介して高圧供給管５８に断続的に送り込むことにより、高圧供給管５８に供給する燃料を加圧する。なお、高圧ポンプ５７の駆動時には、低圧供給管５３内の燃圧や高圧供給管５８内の燃圧（燃料の圧力）は、エンジン１２の回転（インテークカムシャフトの回転）に応じて脈動する。高圧供給管５８は、筒内噴射弁２６に接続されている。

冷却装置６０は、ラジエータ６１と、ラジエータファン６２と、冷却水の循環流路６３と、電動ポンプ６４とを備える。ラジエータ６１は、冷却水と空気との熱交換を行なう。ラジエータファン６２は、ラジエータ６１に空気を送風する。循環流路６３は、ラジエータ６１やエンジン１２を含んで形成されている。電動ポンプ６４は、循環流路６３に設けられ、冷却水を圧送する。

電子制御ユニット７０は、ＣＰＵ７１やＲＯＭ７２、ＲＡＭ７３、フラッシュメモリ７４、入出力ポートを有するマイクロコンピュータとして構成されている。実施例では、「実行装置」としてはＣＰＵ７１が該当し、「記憶装置」としてはフラッシュメモリ７４が該当する。

電子制御ユニット７０には、各種センサからの信号が入力ポートを介して入力される。電子制御ユニット７０に入力される信号のうちエンジン１２に関連する信号としては、例えば、エンジン１２のクランクシャフト１４の回転位置を検出するクランクポジションセンサ１５からのクランク角θｃｒや、エンジン１２の冷却水の温度を検出する水温センサ４０からの水温Ｔｗ、エンジン１２の潤滑油の温度を検出する油温センサ４２からの油温Ｔｏｉｌを挙げることができる。吸気バルブ２８を開閉するインテークカムシャフトの回転位置や排気バルブ３１を開閉するエキゾーストカムシャフトの回転位置を検出するカムポジションセンサ４４からのカム角θｃｉ，θｃｏも挙げることができる。スロットルバルブ２４のポジションを検出するスロットルポジションセンサ２４ａからのスロットル開度ＴＨや、吸気管２３に取り付けられたエアフローメータ２３ａからの吸入空気量Ｑａ、吸気管２３に取り付けられた温度センサ２３ｔからの吸気温Ｔａも挙げることができる。排気管３３の浄化装置３４よりも上流側に取り付けられた空燃比センサ３５からの空燃比ＡＦや、排気管３３の浄化装置３４よりも下流側に取り付けられた酸素センサ３６からの酸素信号Ｏ２も挙げることができる。

電子制御ユニット７０に入力される信号のうち燃料供給装置５０や冷却装置６０に関連する信号としては、例えば、フィードポンプ５２に取り付けられた状態検出装置５２ａからの、フィードポンプ５２の回転数Ｎｌｐや、図示しないバッテリからフィードポンプ５２に供給される作動電流Ｉｌｐおよび作動電圧Ｖｌｐを挙げることができる。燃料タンク５１内の燃料量を検出する燃料量センサ５１ａからの燃料量Ｑｆｔｎｋや、高圧供給管５８の筒内噴射弁２６付近（例えば、高圧デリバリパイプ）に取り付けられた燃圧センサ５８ｐからの高圧燃圧（高圧供給管５８内の燃料の圧力）Ｐｆｈｉも挙げることができる。ラジエータファン６２に取り付けられた回転数センサ６２ａからのラジエータファン６２の回転数Ｎｒｆも挙げることができる。

電子制御ユニット７０に入力される信号のうち上述以外の信号としては、例えば、変速機ＴＭからの信号や、外気温センサ８０からの外気温Ｔｏｕｔ、車速センサ８２からの車速Ｖを挙げることができる。何れも図示しないが、イグニッションスイッチからのイグニッション信号ＩＧや、シフトレバーの操作位置を検出するシフトポジションセンサからのシフトポジションＳＰ、アクセルペダルの踏み込み量を検出するアクセルポジションセンサからのアクセル開度Ａｃｃ、ブレーキペダルの踏み込み量を検出するブレーキポジションセンサからのブレーキポジションＢＰも挙げることができる。

電子制御ユニット７０からは、各種制御信号が出力ポートを介して出力される。電子制御ユニット７０から出力される信号としては、例えば、エンジン１２のスロットルバルブ２４への制御信号や、ポート噴射弁２５への制御信号、筒内噴射弁２６への制御信号、点火プラグ３０への制御信号を挙げることができる。燃料供給装置５０のフィードポンプ５２への制御信号や、高圧ポンプ５７の電磁バルブ５７ａへの制御信号も挙げることができる。冷却装置６０のラジエータファン６２への制御信号や、電動ポンプ６４への制御信号も挙げることができる。変速機ＴＭへの制御信号も挙げることができる。

電子制御ユニット７０は、エンジン１２の回転数Ｎｅや負荷率ＫＬ、トルクＴｅを演算する。エンジン１２の回転数Ｎｅは、クランクポジションセンサ１５からのクランク角θｃｒに基づいて演算される。エンジン１２の負荷率ＫＬは、エンジン１２の１サイクル当たりの行程容積に対する１サイクルで実際に吸入される空気の容積の比であり、エアフローメータ２３ａからの吸入空気量Ｑａとエンジン１２の回転数Ｎｅとに基づいて演算される。エンジン１２のトルクＴｅは、スロットルポジションセンサ２４ａからのスロットル開度ＴＨに基づいて演算（推定）される。また、電子制御ユニット７０は、ポート噴射弁２５および筒内噴射弁２６の消費流量Ｑｆｐｃ，Ｑｆｄｃやエンジン１２の消費流量Ｑｆｅｃも演算する。ポート噴射弁２５および筒内噴射弁２６の消費流量Ｑｆｐｃ，Ｑｆｄｃは、ポート噴射弁２５および筒内噴射弁２６の燃料噴射量Ｑｆｐ，Ｑｆｄに基づいて演算される。エンジン１２の消費流量Ｑｆｅｃは、ポート噴射弁２５および筒内噴射弁２６の消費流量Ｑｆｐｃ，Ｑｆｄｃの和として演算される。

こうして構成された実施例の車両１０では、電子制御ユニット７０のＣＰＵ７１は、エンジン１２を運転する際には、エンジン１２の吸入空気量制御や燃料噴射制御、点火制御を行なうと共に、燃料供給装置５０のフィードポンプ５２や高圧ポンプ５７（電磁バルブ５７ａ）の制御を行なう。

エンジン１２の吸入空気量制御は、例えば、アクセル開度Ａｃｃおよび車速Ｖに基づくエンジン１２の目標負荷率ＫＬ＊に基づいて目標吸入空気量Ｑａ＊を設定し、吸入空気量Ｑａが目標吸入空気量Ｑａ＊となるように目標スロットル開度ＴＨ＊を設定し、目標スロットル開度ＴＨ＊を用いてスロットルバルブ２４を制御することにより行なわれる。燃料噴射制御は、エンジン１２の回転数Ｎｅおよび負荷率ＫＬに基づいてポート噴射モード、筒内噴射モード、共用噴射モードから実行用噴射モードを設定し、吸入空気量Ｑａおよび実行用噴射モードに基づいて空燃比ＡＦが目標空燃比ＡＦ＊（例えば、理論空燃比）となるようにポート噴射弁２５および筒内噴射弁２６の目標噴射量Ｑｆｐ＊，Ｑｆｄ＊を設定し、目標噴射量Ｑｆｐ＊，Ｑｆｄ＊を用いてポート噴射弁２５および筒内噴射弁２６を制御することにより行なわれる。点火制御は、エンジン１２の回転数Ｎｅおよび目標負荷率ＫＬ＊に基づいて目標点火時期Ｔｉ＊を設定し、設定した目標点火時期Ｔｉ＊を用いて点火プラグ３０を制御することにより行なわれる。

燃料供給装置５０の制御は、例えば、以下のように行なわれる。最初に、エンジン１２の回転数Ｎｅおよび目標負荷率ＫＬ＊に基づいて、低圧供給管５３内および高圧供給管５８内の燃料の圧力である低圧燃圧および高圧燃圧の目標値である目標低圧燃圧Ｐｆｌｏ＊および目標高圧燃圧Ｐｆｈｉ＊を設定する。続いて、低圧燃圧Ｐｆｌｏが目標低圧燃圧Ｐｆｌｏ＊となるようにフィードポンプ５２の目標吐出流量Ｑｆｌｐｏ＊または目標回転数Ｎｌｐ＊を設定し、目標吐出流量Ｑｆｌｐｏ＊または目標回転数Ｎｌｐ＊に基づいてフィードポンプ５２の目標デューティＤｌｐ＊を設定し、目標デューティＤｌｐ＊を用いてフィードポンプ５２を制御する。また、高圧燃圧Ｐｆｈｉが目標高圧燃圧Ｐｆｈｉ＊となるように高圧ポンプ５７の目標吐出流量Ｑｆｈｐｏ＊を設定し、目標吐出流量Ｑｆｈｐｏ＊に基づいて高圧ポンプ５７の電磁バルブ５７ａの目標デューティＤｈｐ＊を設定し、目標デューティＤｈｐ＊を用いて電磁バルブ５７ａを制御する。低圧燃圧Ｐｆｌｏは、後述の処理により推定された値が用いられ、高圧燃圧Ｐｆｈｉは、燃圧センサ５８ｐにより検出された値が用いられる。

次に、こうして構成された実施例の車両１０の動作について説明する。特に、燃料タンク５１内の燃料の温度であるタンク燃温Ｔｆｔｎｋや、燃料種類としてのアルコール濃度Ｃｆａｌ、燃料タンク５１内の圧力であるタンク内圧Ｐｔｎｋ、フィードポンプ５２の特性（個体差）に関する特性変数Ａｌｐを設定する処理について説明する。また、低圧供給管５３の圧損Ｌｌｏを推定する処理や、高圧ポンプ５７における低圧供給管５３側の燃料の温度である高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐを推定する処理についても説明する。さらに、低圧燃圧Ｐｆｌｏやそのベース値Ｐｆｌｏｂｓおよび脈動成分Ｐｆｌｏｐｌを推定する処理についても説明する。

図２は、タンク燃温推定ルーチンの一例を示フローチャートである。図３は、アルコール濃度推定ルーチンの一例を示すフローチャートである。図４は、タンク内圧推定ルーチンの一例を示すフローチャートである。図５は、特性変数設定ルーチンの一例を示すフローチャートである。図６は、圧損推定ルーチンの一例を示すフローチャートである。図７は、高圧ポンプ燃温推定ルーチンの一例を示すフローチャートである。図８は、低圧燃圧推定ルーチンの一例を示すフローチャートである。図２〜図８の各ルーチンは、電子制御ユニット７０により、ＲＯＭ７２に記憶されているプログラムを読み込んで実行される。以下、順に説明する。

図２のタンク燃温推定ルーチンを用いて、タンク燃温Ｔｆｔｎｋを推定する処理について説明する。このルーチンは、図５の特性変数設定ルーチンにより実行が禁止されているときを除いて、電子制御ユニット７０により繰り返し実行される。なお、図５の特性変数設定ルーチンにより実行が禁止されているときには、実施例では、タンク燃温Ｔｆｔｎｋについては前回値を保持するものとした。図２のタンク燃温推定ルーチンでは、電子制御ユニット７０のＣＰＵ７１は、最初に、フィードポンプ５２の回転数変動量ΔＮｌｐとエンジン１２の吸気温変動量ΔＴａや空燃比変動量ΔＡＦ、水温変動量ΔＴｗ、回転数変動量ΔＮｅと外気温変動量ΔＴｏｕｔとを取得する（ステップＳ１００）。

実施例では、フィードポンプ５２の回転数変動量ΔＮｌｐとエンジン１２の吸気温変動量ΔＴａや空燃比変動量ΔＡＦ、水温変動量ΔＴｗ、回転数変動量ΔＮｅと外気温変動量ΔＴｏｕｔとについて、それぞれ、フィードポンプ５２の回転数Ｎｌｐとエンジン１２の吸気温Ｔａや空燃比ＡＦ、水温Ｔｗ、回転数Ｎｅと外気温Ｔｏｕｔとの所定時間Δｔ１の逐次値（所定時間Δｔ１前から現在までの各時刻の値）を用いて、所定時間Δｔ１の変動量（最大値と最小値との差分）として演算した値を取得する。所定時間Δｔ１としては、例えば、２０秒〜６０秒程度が用いられる。

ここで、フィードポンプ５２の回転数Ｎｌｐについては、それぞれ、状態検出装置５２ａにより検出された値を取得する。エンジン１２の吸気温Ｔａについては、エアフローメータ２３ａにより検出された値を取得する。空燃比ＡＦについては、空燃比センサ３５により検出された値を取得する。水温Ｔｗについては、水温センサ４０により検出された値を取得する。回転数Ｎｅについては、クランクポジションセンサ１５により検出されたクランク角θｃｒに基づいて演算した値を取得する。外気温Ｔｏｕｔについては、外気温センサ８０により検出された値を取得する。

続いて、燃料タンク５１内の平均燃料量Ｑｆｔｎｋａｖとラジエータファン６２の平均回転数Ｎｒｆａｖと平均車速Ｖａｖと前回に推定したタンク燃温（前回Ｔｆｔｎｋ）とを取得する（ステップＳ１１０）。実施例では、燃料タンク５１内の平均燃料量Ｑｆｔｎｋａｖとラジエータファン６２の平均回転数Ｎｒｆａｖと平均車速Ｖａｖとについて、それぞれ、燃料タンク５１内の燃料量Ｑｆｔｎｋとラジエータファン６２の回転数Ｎｒｆと車速Ｖとの所定時間Δｔ１の逐次値を用いて、所定時間Δｔ１の平均値として演算した値を取得する。ここで、燃料タンク５１内の燃料量Ｑｆｔｎｋについては、燃料量センサ５１ａにより検出された値を取得する。ラジエータファン６２の回転数Ｎｒｆについては、回転数センサ６２ａにより検出された値を取得する。車速Ｖについては、車速センサ８２により検出された値を取得する。

そして、ステップＳ１００，Ｓ１１０で取得した、フィードポンプ５２の回転数変動量ΔＮｌｐとエンジン１２の吸気温変動量ΔＴａや空燃比変動量ΔＡＦ、水温変動量ΔＴｗ、回転数変動量ΔＮｅと外気温変動量ΔＴｏｕｔと燃料タンク５１内の平均燃料量Ｑｆｔｎｋａｖとラジエータファン６２の平均回転数Ｎｒｆａｖと平均車速Ｖａｖと前回に推定したタンク燃温（前回Ｔｆｔｎｋ）と、タンク燃温写像（第１写像）と、を用いてタンク燃温Ｔｆｔｎｋを推定して（ステップＳ１２０）、本ルーチンを終了する。

ここで、タンク燃温写像（第１写像）は、フィードポンプ５２の回転数変動量ΔＮｌｐとエンジン１２の吸気温変動量ΔＴａや空燃比変動量ΔＡＦ、水温変動量ΔＴｗ、回転数変動量ΔＮｅと外気温変動量ΔＴｏｕｔと燃料タンク５１内の平均燃料量Ｑｆｔｎｋａｖとラジエータファン６２の平均回転数Ｎｒｆａｖと平均車速Ｖａｖと前回に推定したタンク燃温（前回Ｔｆｔｎｋ）とを含む入力変数（第１入力変数）を入力とすると共にタンク燃温Ｔｆｔｎｋを出力とする写像であり、フラッシュメモリ７４に記憶されている。

ステップＳ１２０の処理は、フィードポンプ５２の回転数変動量ΔＮｌｐとエンジン１２の吸気温変動量ΔＴａや空燃比変動量ΔＡＦ、水温変動量ΔＴｗ、回転数変動量ΔＮｅと外気温変動量ΔＴｏｕｔと燃料タンク５１内の平均燃料量Ｑｆｔｎｋａｖとラジエータファン６２の平均回転数Ｎｒｆａｖと平均車速Ｖａｖと前回に推定したタンク燃温（前回Ｔｆｔｎｋ）とをそれぞれタンク燃温写像の入力変数ｘ［１］〜ｘ［１０］に設定し、設定した入力変数ｘ［１］〜ｘ［１０］をタンク燃温写像に適用してタンク燃温Ｔｆｔｎｋを導出することにより行なわれる。

実施例では、タンク燃温写像は、中間層（隠れ層）がα個であり、各中間層の活性化関数ｈ１〜ｈαがハイパボリックタンジェント関数であり、出力層の活性化関数ｆがＲｅＬＵ（ランプ関数）であるニューラルネットワークにより構成されている。なお、各中間層の活性化関数ｈ１〜ｈαは、ハイパボリックタンジェント関数に限定されるものではなく、シグモイド関数などとしてもよい。出力層の活性化関数ｆは、ＲｅＬＵに限定されるものではなく、例えば、恒等関数などとしてもよい。値αは、２以上に限定されるものではなく、１であってもよい。

式（１）は、タンク燃温写像の一例を示す関係式である。式（１）中、変数ｉ，ｊ，・・・，ｐは、第１中間層、第２中間層、・・・第α中間層の各中間層の各ノードを示す。積算数１０は、入力層のノード数（入力変数の数）を示し、積算数ｎ１，・・・，ｎαは、第１中間層、・・・、第α中間層の各ノード数を示す。変数ｘ［ｉ］は、上述の入力変数ｘ［１］〜ｘ［１０］を示し、係数ｗ［１，ｊ，ｉ］，ｗ［２，ｋ，ｊ］，・・・は、第１中間層、第２中間層、・・・の各中間層の各ノードの入力値の規定用の係数を示し、ｗ［ｏｕｔ，１，ｐ］は、出力層の入力値の規定用の係数を示す。係数ｗ［１，ｊ，０］，ｗ［２，ｋ，０］，・・・，ｗ［ｏｕｔ，１，０］は、バイアスパラメータであり、ｘ［０］は、１と定義した。

このようにして、タンク燃温Ｔｆｔｎｋを推定することができる。これにより、燃料タンク５１内に燃温センサを設けなくてよいから、部品数やコストの低減を図ることができる。なお、タンク燃温写像の生成方法については後述する。

次に、図３のアルコール濃度推定ルーチンを用いて、アルコール濃度Ｃｆａｌを推定する処理について説明する。このルーチンは、図５の特性変数設定ルーチンにより実行が禁止されているときを除いて、電子制御ユニット７０により繰り返し実行される。なお、図５の特性変数設定ルーチンにより実行が禁止されているときには、実施例では、アルコール濃度Ｃｆａｌについては前回値を保持するものとした。図３のアルコール濃度推定ルーチンでは、電子制御ユニット７０のＣＰＵ７１は、最初に、エンジン１２の平均吸気温Ｔａａｖや平均空燃比ＡＦａｖ、平均水温Ｔｗａｖ、平均油温Ｔｏｉｌａｖ、平均回転数Ｎｅａｖ、平均負荷率ＫＬａｖ、平均トルクＴｅａｖ、平均点火時期Ｔｉａｖを取得する（ステップＳ２００）。

実施例では、エンジン１２の平均吸気温Ｔａａｖや平均空燃比ＡＦａｖ、平均水温Ｔｗａｖ、平均油温Ｔｏｉｌａｖ、平均回転数Ｎｅａｖ、平均負荷率ＫＬａｖ、平均トルクＴｅａｖ、平均点火時期Ｔｉａｖについて、それぞれ、エンジン１２の吸気温Ｔａや空燃比ＡＦ、水温Ｔｗ、油温Ｔｏｉｌ、回転数Ｎｅ、負荷率ＫＬ、トルクＴｅ、点火時期Ｔｉの所定時間Δｔ２の逐次値（所定時間Δｔ２前から現在までの各時刻の値）を用いて、所定時間Δｔ２の平均値として演算した値を取得する。所定時間Δｔ２としては、例えば、８０秒〜１２０秒程度が用いられる。

ここで、吸気温Ｔａについては、エアフローメータ２３ａにより検出された値を取得する。空燃比ＡＦについては、空燃比センサ３５により検出された値を取得する。水温Ｔｗについては、水温センサ４０により検出された値を取得する。油温Ｔｏｉｌについては、油温センサ４２により検出された値を取得する。回転数Ｎｅについては、クランクポジションセンサ１５により検出されたクランク角θｃｒに基づいて演算した値を取得する。負荷率ＫＬについては、吸入空気量Ｑａとエンジン１２の回転数Ｎｅとに基づいて演算した値を取得する。トルクＴｅについては、スロットルポジションセンサ２４ａにより検出されたスロットル開度ＴＨに基づいて演算（推定）した値を取得する。点火時期Ｔｉについては、点火制御で設定した目標点火時期Ｔｉ＊を取得する。

続いて、ステップＳ２００で取得した、エンジン１２の平均吸気温Ｔａａｖや平均空燃比ＡＦａｖ、平均水温Ｔｗａｖ、平均油温Ｔｏｉｌａｖ、平均回転数Ｎｅａｖ、平均負荷率ＫＬａｖ、平均トルクＴｅａｖ、平均点火時期Ｔｉａｖと、アルコール濃度写像と、を用いて燃料のアルコール濃度Ｃｆａｌを推定して（ステップＳ２１０）、本ルーチンを終了する。

ここで、アルコール濃度写像は、エンジン１２の平均吸気温Ｔａａｖや平均空燃比ＡＦａｖ、平均水温Ｔｗａｖ、平均油温Ｔｏｉｌａｖ、平均回転数Ｎｅａｖ、平均負荷率ＫＬａｖ、平均トルクＴｅａｖ、平均点火時期Ｔｉａｖとを含む入力変数を入力とすると共に燃料のアルコール濃度Ｃｆａｌを出力とする写像であり、フラッシュメモリ７４に記憶されている。

ステップＳ２１０の処理は、エンジン１２の平均吸気温Ｔａａｖや平均空燃比ＡＦａｖ、平均水温Ｔｗａｖ、平均油温Ｔｏｉｌａｖ、平均回転数Ｎｅａｖ、平均負荷率ＫＬａｖ、平均トルクＴｅａｖ、平均点火時期Ｔｉａｖとをそれぞれアルコール濃度写像の入力変数ｘ［１］〜ｘ［８］に設定し、設定した入力変数ｘ［１］〜ｘ［８］をアルコール濃度写像に適用して燃料のアルコール濃度Ｃｆａｌを導出することにより行なわれる。実施例では、アルコール濃度写像は、タンク燃温写像と同様に、ニューラルネットワークにより構成されている。このようにして、燃料のアルコール濃度Ｃｆａｌを推定することができる。これにより、燃料のアルコール濃度Ｃｆａｌを検出するセンサを設けなくてよいから、部品数やコストの低減を図ることができる。なお、アルコール濃度写像の生成方法については後述する。

次に、図４のタンク内圧推定ルーチンを用いて、タンク内圧Ｐｔｎｋを推定する処理について説明する。このルーチンは、電子制御ユニット７０により繰り返し実行される。図４のタンク内圧推定ルーチンでは、電子制御ユニット７０のＣＰＵ７１は、最初に、燃料タンク５１内の燃料量Ｑｆｔｎｋを取得する（ステップＳ３００）。ここで、燃料タンク５１内の燃料量Ｑｆｔｎｋについては、燃料量センサ５１ａにより検出された値を取得する。

続いて、ステップＳ３００で取得した燃料タンク５１内の燃料量Ｑｆｔｎｋとタンク内圧写像とを用いてタンク内圧Ｐｔｎｋを推定して（ステップＳ３１０）、本ルーチンを終了する。ここで、タンク内圧写像は、燃料タンク５１内の燃料量Ｑｆｔｎｋを含む入力変数を入力とすると共にタンク内圧Ｐｔｎｋを出力とする写像であり、フラッシュメモリ７４に記憶されている。

ステップＳ３１０の処理は、燃料タンク５１内の燃料量Ｑｆｔｎｋをタンク内圧写像の入力変数ｘ［１］に設定し、設定した入力変数ｘ［１］をタンク内圧写像に適用してタンク内圧Ｐｔｎｋを導出することにより行なわれる。実施例では、タンク内圧写像は、ニューラルネットワークにより構成されている。このようにして、タンク内圧Ｐｔｎｋを推定することができる。これにより、燃料タンク５１に内圧センサを設けなくてよいから、部品数やコストの低減を図ることができる。なお、タンク内圧写像の生成方法については後述する。

次に、図５の特性変数設定ルーチンを用いて、フィードポンプ５２の特性変数Ａｌｐを設定する処理について説明する。このルーチンは、燃料タンク５１に給油が行なわれてからシステム起動したときに、電子制御ユニット７０により実行される。なお、給油の有無は、例えば、燃料タンク５１内の燃料量Ｑｆｔｎｋの増加の有無を調べたり、給油スタンドとの通信結果を調べたりすることにより行なわれる。特性変数Ａｌｐについて、実施例では、基準値を１としたときの相対値として表現するものとした。図５の特性変数設定ルーチンが実行されると、電子制御ユニット７０は、最初に、図２のタンク燃温推定ルーチンや図３のアルコール濃度推定ルーチン、図８の低圧燃圧推定ルーチンの実行を禁止し（ステップＳ４００）、リリーフ圧制御の実行を開始する（ステップＳ４１０）。

ここで、リリーフ圧制御は、低圧供給管５３内の燃圧が閾値Ｐｆｌｏｌｉｍ以上になってリリーフバルブ５６が開弁するようにフィードポンプ５２を制御することにより行なわれる。このリリーフ圧制御は、例えば、リリーフバルブ５６がない場合に低圧供給管５３内の燃圧が閾値Ｐｆｌｏｌｉｍよりもある程度大きくなるフィードポンプ５２の目標吐出流量Ｑｆｌｐｏ＊または目標回転数Ｎｌｐ＊を設定し、目標吐出流量Ｑｆｌｐｏ＊または目標回転数Ｎｌｐ＊に基づいてフィードポンプ５２の目標デューティＤｌｐ＊を設定し、目標デューティＤｌｐ＊を用いてフィードポンプ５２を制御することにより行なわれる。

燃料タンク５１に給油が行なわれたときには、給油された燃料の性状（温度やアルコール濃度）が給油前の燃料の性状とは異なる可能性がある。給油された燃料の性状が給油前の燃料の性状とは異なる場合、低圧供給管５３内の燃圧を閾値Ｐｆｌｏｌｉｍよりもある程度低い範囲内で調節しようとすると、低圧供給管５３内の燃圧が給油後に不安定になり、燃料噴射制御などに悪影響を与える可能性がある。これに対して、実施例では、リリーフ圧制御を実行することにより、給油された燃料の性状が給油前の燃料の性状とは異なる場合でも、低圧供給管５３内の燃圧を閾値Ｐｆｌｏｌｉｍで安定させることができ、燃料噴射制御などに悪影響を与えるのを抑制することができる。

また、給油された燃料の性状が給油前の燃料の性状とは異なる場合、燃料タンク５１内で燃料が混合されても、低圧供給管５３内などには給油前の燃料が残っており、燃料タンク５１内と低圧供給管５３内などとで燃料の性状が異なる可能性がある。このときに、タンク燃温Ｔｆｔｎｋやアルコール濃度Ｃｆａｌ、低圧燃圧Ｐｆｌｏを推定すると、これらの推定精度がそれほど高くない可能性がある。これを踏まえて、実施例では、図２のタンク燃温推定ルーチンや図３のアルコール濃度推定ルーチン、図８の低圧燃圧推定ルーチンの実行を禁止するものとした。これにより、タンク燃温Ｔｆｔｎｋやアルコール濃度Ｃｆａｌ、低圧燃圧Ｐｆｌｏの低精度での推定を回避することができる。

そして、エンジン１２の消費流量積算値Ｑｆｅｃｓｕｍを取得する（ステップＳ４２０）。ここで、エンジン１２の消費流量積算値Ｑｆｅｃｓｕｍについては、エンジン１２の消費流量Ｑｆｅｃの本ルーチンの実行開始からの積算値として演算した値を取得する。エンジン１２の消費流量Ｑｆｅｃは、ポート噴射弁２５および筒内噴射弁２６の燃料噴射量Ｑｆｐ，Ｑｆｄに基づくポート噴射弁２５および筒内噴射弁２６の消費流量Ｑｆｐｃ，Ｑｆｄｃの和として演算される。

さらに、エンジン１２の消費流量積算値Ｑｆｅｃｓｕｍが閾値Ｑｆｅｃｓｕｍｒｅｆ以上に至ったか否かを判定する（ステップＳ４３０）。ここで、閾値Ｑｆｅｃｓｕｍｒｅｆは、低圧供給管５３内や高圧供給管５８内に残っていた給油前の燃料の全てがポート噴射弁２５や筒内噴射弁２６から噴射されたか否か、即ち、給油前後の燃料が燃料タンク５１内や低圧供給管５３内、高圧供給管５８内で十分に混合されたか否かを判定するのに用いられる閾値である。この閾値Ｑｆｅｃｓｕｍｒｅｆは、低圧供給管５３や高圧供給管５８の容積などに基づいて定められる。実施例では、エンジン１２の消費流量積算値Ｑｆｅｃｓｕｍが閾値Ｑｆｅｃｓｕｍｒｅｆ以上に至った条件をリリーフ圧制御の解除条件として用いるものとした。

エンジン１２の消費流量積算値Ｑｆｅｃｓｕｍが閾値Ｑｆｅｃｓｕｍｒｅｆ未満のときには、リリーフ圧制御の解除条件が成立していないと判断し、ステップＳ４２０に戻る。そして、ステップＳ４２０，Ｓ４３０の処理を繰り返し実行して、ステップＳ４３０でエンジン１２の消費流量積算値Ｑｆｅｃｓｕｍが閾値Ｑｆｅｃｓｕｍｒｅｆ以上に至ると、リリーフ圧制御の解除条件が成立したと判断する。

そして、図２のタンク燃温推定ルーチンや図３のアルコール濃度推定ルーチン、図８の低圧燃圧推定ルーチンの実行を許可し（ステップＳ４４０）、その後に、リリーフ圧制御の解除条件の成立時のフィードポンプ５２の回転数Ｎｌｐや作動電流Ｉｌｐ、作動電圧Ｖｌｐ、タンク燃温Ｔｆｔｎｋを取得する（ステップＳ４５０）。ここで、リリーフ圧制御の解除条件の成立時のフィードポンプ５２の回転数Ｎｌｐや作動電流Ｉｌｐ、作動電圧Ｖｌｐについては、それぞれ、リリーフ圧制御の解除条件の成立後に、状態検出装置５２ａにより検出された値を取得する。リリーフ圧制御の解除条件の成立時のタンク燃温Ｔｆｔｎｋについては、リリーフ圧制御の解除条件の成立後に、図２のタンク燃温推定ルーチンにより推定した値を取得する。

さらに、ステップＳ４５０で取得した、リリーフ圧制御の解除条件の成立時のフィードポンプ５２の回転数Ｎｌｐや作動電流Ｉｌｐ、作動電圧Ｖｌｐ、タンク燃温Ｔｆｔｎｋと、特性変数写像と、を用いてフィードポンプ５２の特性変数Ａｌｐを設定し（ステップＳ４６０）、リリーフ圧制御の実行を終了して（ステップＳ４７０）、本ルーチンを終了する。

ここで、特性変数写像は、リリーフ圧制御の解除条件の成立時のフィードポンプ５２の回転数Ｎｌｐや作動電流Ｉｌｐ、作動電圧Ｖｌｐ、タンク燃温Ｔｆｔｎｋとを入力変数とすると共にフィードポンプ５２の特性変数Ａｌｐを出力とする写像であり、フラッシュメモリ７４に記憶されている。

ステップＳ４６０の処理は、リリーフ圧制御の解除条件の成立時のフィードポンプ５２の回転数Ｎｌｐや作動電流Ｉｌｐ、作動電圧Ｖｌｐ、タンク燃温Ｔｆｔｎｋとを特性変数写像の入力変数ｘ［１］〜ｘ［４］に設定し、設定した入力変数ｘ［１］〜ｘ［４］を特性変数写像に適用してフィードポンプ５２の特性変数Ａｌｐを導出することにより行なわれる。実施例では、特性変数写像は、人による実験や解析などによりマップや演算式などとして定められている。このようにして、フィードポンプ５２の特性変数Ａｌｐを設定することができる。

図５の特性変数設定ルーチンでは、燃料タンク５１に給油が行なわれてからシステム起動したときには、リリーフ圧制御の解除条件が成立するまで、図２のタンク燃温推定ルーチンや図３のアルコール濃度推定ルーチン、図８の低圧燃圧推定ルーチンの実行を禁止することにより、タンク燃温Ｔｆｔｎｋやアルコール濃度Ｃｆａｌ、低圧燃圧Ｐｆｌｏの低精度での推定を回避することができる。

次に、図６の圧損推定ルーチンを用いて、低圧供給管５３の圧損Ｌｌｏを推定する処理について説明する。このルーチンは、電子制御ユニット７０により繰り返し実行される。図６の圧損推定ルーチンでは、電子制御ユニット７０のＣＰＵ７１は、最初に、エンジン１２の消費流量Ｑｆｅｃを取得する（ステップＳ５００）。ここで、エンジン１２の消費流量Ｑｆｅｃについては、ポート噴射弁２５および筒内噴射弁２６の燃料噴射量Ｑｆｐ，Ｑｆｄに基づくポート噴射弁２５および筒内噴射弁２６の消費流量Ｑｆｐｃ，Ｑｆｄｃの和として演算した値を取得する。

続いて、ステップＳ５００で取得したエンジン１２の消費流量Ｑｆｅｃと圧損写像とを用いて低圧供給管５３の圧損Ｌｌｏを推定して（ステップＳ５１０）、本ルーチンを終了する。ここで、圧損写像は、エンジン１２の消費流量Ｑｆｅｃを含む入力変数を入力とすると共に低圧供給管５３の圧損Ｌｌｏを出力とする写像であり、フラッシュメモリ７４に記憶されている。

ステップＳ５１０の処理は、エンジン１２の消費流量Ｑｆｅｃを圧損写像の入力変数ｘ［１］に設定し、設定した入力変数ｘ［１］を圧損写像に適用して低圧供給管５３の圧損Ｌｌｏを導出することにより行なわれる。実施例では、圧損写像は、人による実験や解析などによりマップや演算式などとして定められている。このようにして、低圧供給管５３の圧損Ｌｌｏを推定することができる。

次に、図７の高圧ポンプ燃温推定ルーチンを用いて、高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐを推定する処理について説明する。このルーチンは、電子制御ユニット７０により繰り返し実行される。図７の高圧ポンプ燃温推定ルーチンでは、電子制御ユニット７０のＣＰＵ７１は、最初に、エンジン１２の吸気温Ｔａや油温Ｔｏｉｌ、回転数Ｎｅ、負荷率ＫＬ、高圧ポンプ５７の吸入流量Ｑｆｈｐｉ（低圧供給管５３から高圧ポンプ５７に供給される燃料の流量）と車速Ｖと前回に推定した高圧ポンプ燃温（前回Ｔｆｈｐ）を取得する（ステップＳ６００）。

ここで、エンジン１２の吸気温Ｔａについては、エアフローメータ２３ａにより検出された値を取得する。油温Ｔｏｉｌについては、油温センサ４２により検出された値を取得する。回転数Ｎｅについては、クランクポジションセンサ１５により検出されたクランク角θｃｒに基づいて演算した値を取得する。負荷率ＫＬについては、吸入空気量Ｑａとエンジン１２の回転数Ｎｅとに基づいて演算した値を取得する。高圧ポンプ５７の吸入流量Ｑｆｈｐｉについては、筒内噴射弁２６の消費流量Ｑｆｄｃと高圧ポンプ５７の吸入流量Ｑｆｈｐｉとが等しいとみなして、筒内噴射弁２６の目標噴射量Ｑｆｐ＊に基づいて演算した筒内噴射弁２６の消費流量Ｑｆｄｃを取得する。車速Ｖについては、車速センサ８２により検出された値を取得する。

続いて、ステップＳ６００で取得した、エンジン１２の吸気温Ｔａや油温Ｔｏｉｌ、回転数Ｎｅ、負荷率ＫＬ、高圧ポンプ５７の吸入流量Ｑｆｈｐｉと車速Ｖと前回に推定した高圧ポンプ燃温（前回Ｔｆｈｐ）と、高圧ポンプ燃温写像（第２写像）と、を用いて高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐを推定して（ステップＳ６１０）、本ルーチンを終了する。

ここで、高圧ポンプ燃温写像（第２写像）は、エンジン１２の吸気温Ｔａや油温Ｔｏｉｌ、回転数Ｎｅ、負荷率ＫＬ、高圧ポンプ５７の吸入流量Ｑｆｈｐｉと車速Ｖと前回に推定した高圧ポンプ燃温（前回Ｔｆｈｐ）とを含む入力変数（第２入力変数）を入力とすると共に高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐを出力とする写像であり、フラッシュメモリ７４に記憶されている。

ステップＳ６１０の処理は、エンジン１２の吸気温Ｔａや油温Ｔｏｉｌ、回転数Ｎｅ、負荷率ＫＬ、高圧ポンプ５７の吸入流量Ｑｆｈｐｉと車速Ｖと前回に推定した高圧ポンプ燃温（前回Ｔｆｈｐ）とをそれぞれ高圧ポンプ燃温写像の入力変数ｘ［１］〜ｘ［７］に設定し、設定した入力変数ｘ［１］〜ｘ［７］を高圧ポンプ燃温写像に適用して高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐを導出することにより行なわれる。実施例では、高圧ポンプ燃温写像は、タンク燃温写像と同様に、ニューラルネットワークにより構成されている。このようにして、高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐを推定することができる。これにより、高圧ポンプ５７に燃温センサを設けなくてよいから、部品数やコストの低減を図ることができる。なお、高圧ポンプ燃温写像の生成方法については後述する。

次に、図８の低圧燃圧推定ルーチンを用いて、低圧燃圧Ｐｆｌｏやそのベース値Ｐｆｌｏｂｓおよび脈動成分Ｐｆｌｏｐｌを推定する処理について説明する。このルーチンは、図５の特性変数設定ルーチンにより実行が禁止されているときを除いて、電子制御ユニット７０により繰り返し実行される。なお、図５の特性変数設定ルーチンにより実行が禁止されているときには、リリーフ圧制御を実行しているから、実施例では、低圧燃圧Ｐｆｌｏやベース値Ｐｆｌｏｂｓについては閾値Ｐｆｌｏｌｉｍであると推定し、脈動成分Ｐｆｌｏｐｌについては略値０であると推定するものとした。

図８の低圧燃圧推定ルーチンでは、電子制御ユニット７０のＣＰＵ７１は、最初に、フィードポンプ５２の回転数Ｎｌｐや作動電流Ｉｌｐ、作動電圧Ｖｌｐ、特性変数Ａｌｐとエンジン１２の消費流量Ｑｆｅｃとタンク燃温Ｔｆｔｎｋと燃料のアルコール濃度Ｃｆａｌとタンク内圧Ｐｔｎｋと低圧供給管５３の圧損Ｌｌｏと高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐとを取得する（ステップＳ７００）。

ここで、フィードポンプ５２の回転数Ｎｌｐや作動電流Ｉｌｐ、作動電圧Ｖｌｐについては、それぞれ状態検出装置５２ａにより検出された値を取得する。フィードポンプ５２の特性変数Ａｌｐについては、図５の特性変数設定ルーチンにより推定した値を取得する。燃料タンク５１内の燃料量Ｑｆｔｎｋについては、燃料量センサ５１ａにより検出された値を取得する。エンジン１２の消費流量Ｑｆｅｃについては、ポート噴射弁２５および筒内噴射弁２６の燃料噴射量Ｑｆｐ，Ｑｆｄに基づくポート噴射弁２５および筒内噴射弁２６の消費流量Ｑｆｐｃ，Ｑｆｄｃの和として演算した値を取得する。タンク燃温Ｔｆｔｎｋについては、図２のタンク燃温推定ルーチンにより推定した値を取得する。燃料のアルコール濃度Ｃｆａｌについては、図３のアルコール濃度推定ルーチンにより推定した値を取得する。タンク内圧Ｐｔｎｋについては、図４のタンク内圧推定ルーチンにより推定した値を取得する。低圧供給管５３の圧損Ｌｌｏについては、図６の圧損推定ルーチンにより推定した値を取得する。高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐについては、図７の高圧ポンプ燃温推定ルーチンにより推定した値を取得する。

続いて、エンジン１２の現在および過去のカム角θｃｉ，θｃｉ１，θｃｉ２や現在および過去の回転数Ｎｅ，Ｎｅ１，Ｎｅ２、現在および過去の負荷率ＫＬ，ＫＬ１，ＫＬ２と高圧ポンプ５７の現在および過去の吐出流量Ｑｆｈｐｏ，Ｑｆｈｐｏ１，Ｑｆｈｐｏ２と現在および過去の高圧燃圧Ｐｆｈｉ，Ｐｆｈｉ１，Ｐｆｈｉ２とを取得する（ステップＳ７１０）。

ここで、現在および過去のカム角θｃｉ，θｃｉ１，θｃｉ２については、それぞれ、カムポジションセンサ４４により最新、所定時間Δｔ３だけ前、所定時間Δｔ４だけ前に検出された値を取得する。所定時間Δｔ３としては、例えば、数ｍｓｅｃ程度が用いられ、所定時間Δｔ４としては、例えば、所定時間Δｔ３の２倍の時間が用いられる。現在および過去の回転数Ｎｅ，Ｎｅ１，Ｎｅ２については、クランクポジションセンサ１５により逐次検出されるクランク角θｃｒに基づいて最新、所定時間Δｔ３だけ前、所定時間Δｔ４だけ前に演算した値を取得する。現在および過去の負荷率ＫＬ，ＫＬ１，ＫＬ２については、エアフローメータ２３ａにより逐次検出される吸入空気量Ｑａと逐次演算される回転数Ｎｅとに基づいて最新、所定時間Δｔ３だけ前、所定時間Δｔ４だけ前に演算した値を取得する。高圧ポンプ５７の現在および過去の吐出流量Ｑｆｈｐｏ，Ｑｆｈｐｏ１，Ｑｆｈｐｏ２については、上述の高圧ポンプ５７の吸入流量Ｑｆｈｐｉ（ステップＳ６００参照）や、カムポジションセンサ４４により検出されたカム角θｃｉに基づくインテークカムシャフトの回転数などに基づいて演算した値を取得する。現在および過去の高圧燃圧Ｐｆｈｉ，Ｐｆｈｉ１，Ｐｆｈｉ２については、それぞれ、燃圧センサ５８ｐにより最新、所定時間Δｔ３だけ前、所定時間Δｔ４だけ前に検出された値を取得する。

そして、フィードポンプ５２の回転数変動量ΔＮｌｐや作動電流変動量ΔＩｌｐ、作動電圧変動量ΔＶｌｐとエンジン１２の消費流量変動量ΔＱｆｅｃとを取得する（ステップＳ７２０）。実施例では、フィードポンプ５２の回転数変動量ΔＮｌｐや作動電流変動量ΔＩｌｐ、作動電圧変動量ΔＶｌｐとエンジン１２の消費流量変動量ΔＱｆｅｃとについて、それぞれ、フィードポンプ５２の回転数Ｎｌｐや作動電流Ｉｌｐ、作動電圧Ｖｌｐとエンジン１２の消費流量Ｑｆｅｃとの所定時間Δｔ５の逐次値（所定時間Δｔ５前から現在までの各時刻の値）を用いて、所定時間Δｔ５の変動量として演算した値を取得する。フィードポンプ５２の回転数Ｎｌｐや作動電流Ｉｌｐ、作動電圧Ｖｌｐとエンジン１２の消費流量Ｑｆｅｃの取得方法については上述した。所定時間Δｔ５としては、例えば、５〜２５ｍｓｅｃ程度が用いられる。

こうして各種データを取得すると、ステップＳ７００で取得した、フィードポンプ５２の回転数Ｎｌｐや作動電流Ｉｌｐ、作動電圧Ｖｌｐ、特性変数Ａｌｐとエンジン１２の消費流量Ｑｆｅｃとタンク燃温Ｔｆｔｎｋと燃料のアルコール濃度Ｃｆａｌとタンク内圧Ｐｔｎｋと低圧供給管５３の圧損Ｌｌｏと高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐと、ベース値写像と、を用いて低圧燃圧Ｐｆｌｏのベース値Ｐｆｌｏｂｓを推定する（ステップＳ７３０）。

ここで、ベース値写像は、フィードポンプ５２の回転数Ｎｌｐや作動電流Ｉｌｐ、作動電圧Ｖｌｐ、特性変数Ａｌｐとエンジン１２の消費流量Ｑｆｅｃとタンク燃温Ｔｆｔｎｋと燃料のアルコール濃度Ｃｆａｌとタンク内圧Ｐｔｎｋと低圧供給管５３の圧損Ｌｌｏと高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐとを含む入力変数を入力とすると共にベース値Ｐｆｌｏｂｓを出力とする写像であり、フラッシュメモリ７４に記憶されている。

ステップＳ７３０の処理は、フィードポンプ５２の回転数Ｎｌｐや作動電流Ｉｌｐ、作動電圧Ｖｌｐ、特性変数Ａｌｐとエンジン１２の消費流量Ｑｆｅｃとタンク燃温Ｔｆｔｎｋと燃料のアルコール濃度Ｃｆａｌとタンク内圧Ｐｔｎｋと低圧供給管５３の圧損Ｌｌｏと高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐとをそれぞれベース値写像の入力変数ｘ［１］〜ｘ［１０］に設定し、設定した入力変数ｘ［１］〜ｘ［１０］をベース値写像に適用してベース値Ｐｆｌｏｂｓを導出することにより行なわれる。実施例では、ベース値写像は、タンク燃温写像と同様に、ニューラルネットワークにより構成されている。このようにして、ベース値Ｐｆｌｏｂｓを推定することができる。なお、ベース値写像の生成方法については後述する。

そして、ステップＳ７１０で取得した、エンジン１２の現在および過去のカム角θｃｉ，θｃｉ１，θｃｉ２や現在および過去の回転数Ｎｅ，Ｎｅ１，Ｎｅ２、現在および過去の負荷率ＫＬ，ＫＬ１，ＫＬ２と高圧ポンプ５７の現在および過去の吐出流量Ｑｆｈｐｏ，Ｑｆｈｐｏ１，Ｑｆｈｐｏ２と現在および過去の高圧燃圧Ｐｆｈｉ，Ｐｆｈｉ１，Ｐｆｈｉ２と、脈動写像と、を用いて低圧燃圧Ｐｆｌｏの脈動成分Ｐｆｌｏｐｌを推定する（ステップＳ７４０）。上述したように、高圧ポンプ５７の駆動時には、低圧供給管５３内の燃圧（燃料の圧力）や高圧供給管５８内の燃圧がエンジン１２の回転（インテークカムシャフトの回転）に応じて脈動する。脈動成分Ｐｆｌｏｐｌは、この脈動を反映する値である。

ここで、脈動写像は、エンジン１２の現在および過去のカム角θｃｉ，θｃｉ１，θｃｉ２や現在および過去の回転数Ｎｅ，Ｎｅ１，Ｎｅ２、現在および過去の負荷率ＫＬ，ＫＬ１，ＫＬ２と高圧ポンプ５７の現在および過去の吐出流量Ｑｆｈｐｏ，Ｑｆｈｐｏ１，Ｑｆｈｐｏ２と現在および過去の高圧燃圧Ｐｆｈｉ，Ｐｆｈｉ１，Ｐｆｈｉ２とを含む入力変数を入力とすると共に脈動成分Ｐｆｌｏｐｌを出力とする写像であり、フラッシュメモリ７４に記憶されている。

ステップＳ７４０の処理は、エンジン１２の現在および過去のカム角θｃｉ，θｃｉ１，θｃｉ２や現在および過去の回転数Ｎｅ，Ｎｅ１，Ｎｅ２、現在および過去の負荷率ＫＬ，ＫＬ１，ＫＬ２と高圧ポンプ５７の現在および過去の吐出流量Ｑｆｈｐｏ，Ｑｆｈｐｏ１，Ｑｆｈｐｏ２と現在および過去の高圧燃圧Ｐｆｈｉ，Ｐｆｈｉ１，Ｐｆｈｉ２とをそれぞれ脈動写像の入力変数ｘ［１］〜ｘ［１５］に設定し、設定した入力変数ｘ［１］〜ｘ［１５］を脈動写像に適用して脈動成分Ｐｆｌｏｐｌを導出することにより行なわれる。実施例では、脈動写像は、タンク燃温写像と同様に、ニューラルネットワークにより構成されている。このようにして、脈動成分Ｐｆｌｏｐｌを推定することができる。なお、脈動写像の生成方法については後述する。

さらに、ベース値Ｐｆｌｏｂｓと、脈動成分Ｐｆｌｏｐｌと、ステップＳ７２０で取得したフィードポンプ５２の回転数変動量ΔＮｌｐや作動電流変動量ΔＩｌｐ、作動電圧変動量ΔＶｌｐとエンジン１２の消費流量変動量ΔＱｆｅｃと、低圧燃圧写像と、を用いて低圧燃圧Ｐｆｌｏを推定して（ステップＳ７５０）、本ルーチンを終了する。

ここで、低圧燃圧写像は、ベース値Ｐｆｌｏｂｓと、脈動成分Ｐｆｌｏｐｌと、フィードポンプ５２の回転数変動量ΔＮｌｐや作動電流変動量ΔＩｌｐ、作動電圧変動量ΔＶｌｐとエンジン１２の消費流量変動量ΔＱｆｅｃとを含む入力変数と、を入力とすると共に低圧燃圧Ｐｆｌｏを出力とする写像であり、フラッシュメモリ７４に記憶されている。

ステップＳ７５０の処理は、ベース値Ｐｆｌｏｂｓと脈動成分Ｐｆｌｏｐｌとフィードポンプ５２の回転数変動量ΔＮｌｐや作動電流変動量ΔＩｌｐ、作動電圧変動量ΔＶｌｐとエンジン１２の消費流量変動量ΔＱｆｅｃとをそれぞれ低圧燃圧写像の入力変数ｘ［１］〜ｘ［６］に設定し、設定した入力変数ｘ［１］〜ｘ［６］を低圧燃圧写像に適用することにより行なわれる。実施例では、低圧燃圧写像は、タンク燃温写像と同様に、ニューラルネットワークにより構成されている。このようにして、低圧燃圧Ｐｆｌｏを推定することができる。これにより、低圧供給管５３に燃圧センサを設けなくてよいから、部品数やコストの低減を図ることができる。なお、低圧燃圧写像の生成方法については後述する。

図９は、低圧燃圧Ｐｆｌｏの様子の一例を示す説明図である。図示するように、低圧燃圧Ｐｆｌｏは、ベース値Ｐｆｌｏｂｓを略中心に脈動する。また、低圧燃圧Ｐｆｌｏが増加した際には、低圧燃圧Ｐｆｌｏのベース値Ｐｆｌｏｂｓがその後の値（安定後の値）にしてオーバーシュートする。発明者らは、実験や解析などにより、このベース値Ｐｆｌｏｂｓのオーバーシュート量Ｐｆｌｏｏｓが、フィードポンプ５２の回転数変動量ΔＮｌｐや作動電流変動量ΔＩｌｐ、作動電圧変動量ΔＶｌｐとエンジン１２の消費流量変動量ΔＱｆｅｃとに基づくことを見出した。これを踏まえて、実施例では、ベース値Ｐｆｌｏｂｓと、脈動成分Ｐｆｌｏｐｌと、フィードポンプ５２の回転数変動量ΔＮｌｐや作動電流変動量ΔＩｌｐ、作動電圧変動量ΔＶｌｐ、エンジン１２の消費流量変動量ΔＱｆｅｃ（これらに基づくオーバーシュート量Ｐｆｌｏｏｓ）とに基づいて低圧燃圧Ｐｆｌｏを推定するものとした。これにより、ベース値Ｐｆｌｏｂｓ、脈動成分Ｐｆｌｏｐｌ、オーバーシュート量Ｐｆｌｏｏｓを反映した低圧燃圧Ｐｆｌｏを推定することができる。この結果、低圧供給管５３に燃圧センサを設けなくてよいから、部品数やコストの低減を図ることができる。

次に、タンク燃温写像（第１写像）、アルコール濃度写像、タンク内圧写像、高圧ポンプ燃温写像（第２写像）、ベース値写像、脈動写像、低圧燃圧写像の各写像の生成方法について説明する。

図１０は、機械学習により各写像を生成するための試験装置１１０および解析装置８６の構成の概略を示す構成図である。試験装置１１０のハード構成は、駆動軸ＤＳにデファレンシャルギヤＤＦや駆動輪ＤＷに代えてダイナモメータＤＭが取り付けられる点や、燃温センサ５１ｔやアルコール濃度センサ５１ｃ、内圧センサ５１ｐ、燃圧センサ５３ｐ、燃温センサ５８ｔを備える点を除いて、図１の車両１０と同様である。なお、試験装置１１０では、駆動軸ＤＳに駆動輪ＤＷに代えてダイナモメータＤＭが取り付けられるため、車速センサ８２は、駆動軸ＤＳの回転数から車速Ｖを推定するものとした。また、試験装置１１０は、設備内に収容されており、種々の試験条件（エンジン１２や燃料供給装置５０、冷却装置６０、変速機ＴＭの状態に関する条件、外気温や吸気温に関する条件、走行風に関する条件など）で試験を実施可能となっている。なお、試験装置１１０は、車両１０と同様に、駆動軸ＤＳにデファレンシャルギヤＤＦや駆動輪ＤＷが取り付けられ、走行可能としてもよい。

燃温センサ５１ｔは、燃料タンク５１に取り付けられ、タンク燃温を検出タンク燃温Ｔｆｔｎｋｄｔとして検出して電子制御ユニット７０に送信する。内圧センサ５１ｐは、燃料タンク５１に取り付けられ、タンク内圧を検出タンク内圧Ｐｔｎｋｄｔとして検出して電子制御ユニット７０に送信する。燃圧センサ５３ｐは、低圧供給管５３のポート噴射弁２５付近（例えば、低圧デリバリパイプ）に取り付けられ、低圧燃圧を検出低圧燃圧Ｐｆｌｏｄｔとして検出して電子制御ユニット７０に送信する。燃温センサ５８ｔは、高圧ポンプ５７における低圧供給管５３側（電磁バルブ５７ａ付近）に取り付けられ、高圧ポンプ燃温を検出高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐｄｔとして検出して電子制御ユニット７０に送信する。

解析装置８６は、汎用コンピュータとして構成されており、ＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、大容量記憶装置（例えば、ＨＤＤやＳＳＤなど）、入出力ポート、通信ポートを備える。解析装置８６には、入力装置や表示装置が接続されている。入力装置としては、例えば、マウスやキーボードなどが挙げられる。解析装置８６は、試験装置１１０の電子制御ユニット７０と通信可能となっている。

図１１は、タンク燃温写像（第１写像）の生成ルーチンの一例を示すフローチャートである。図１２は、アルコール濃度写像の生成ルーチンの一例を示すフローチャートである。図１３は、タンク内圧写像の生成ルーチンの一例を示すフローチャートである。図１４は、高圧ポンプ燃温写像（第２写像）の生成ルーチンの一例を示すフローチャートである。図１５は、ベース値写像や脈動写像、低圧燃圧写像の生成ルーチンの一例を示すフローチャートである。これらのルーチンは、解析装置８６のＣＰＵにより、解析装置８６のＲＯＭに記憶されたプログラムを読み込んで実行される。以下、順に説明する。

図１１のタンク燃温写像（第１写像）の生成ルーチンについて説明する。なお、発明者らは、この生成処理に先立って、実験や解析などにより、図２のタンク燃温推定ルーチンのステップＳ１００，Ｓ１１０で取得するデータとタンク燃温Ｔｆｔｎｋとが関連性を有する（前者が後者に影響を与える）ことを見出した。具体的には、燃料の熱量に関する熱量変数については、単位時間当たりの変化量がタンク燃温Ｔｆｔｎｋに影響を与え、燃料の熱容量および熱伝達に関する熱容量変数については、単位時間当たりの平均値がタンク燃温Ｔｆｔｎｋに影響を与えることを見出した。そして、熱量変数には、フィードポンプ５２の回転数Ｎｌｐとエンジン１２の吸気温Ｔａや空燃比ＡＦ、水温Ｔｗ、回転数Ｎｅと外気温Ｔｏｕｔとが含まれ、熱容量変数については、燃料タンク５１内の燃料量Ｑｆｔｎｋとラジエータファン６２の回転数Ｎｒｆと車速Ｖとが含まれることを見出した。

図１１のタンク燃温写像の生成ルーチンでは、解析装置８６は、最初に、図２のタンク燃温推定ルーチンのステップＳ１００，Ｓ１１０の処理と同一のデータを訓練データとして取得すると共に（ステップＳ１００Ｂ，Ｓ１１０Ｂ）、検出タンク燃温Ｔｆｔｎｋｄｔを訓練データのうちの教師データとして取得する（ステップＳ１２０Ｂ）。ここで、検出タンク燃温Ｔｆｔｎｋｄｔについては、燃温センサ５１ｔにより検出された値を取得する。

続いて、教師データ以外の訓練データ（ステップＳ１００Ｂ，１１０Ｂで取得したデータ）とニューラルネットワークにより構成されたタンク燃温写像とを用いて、図２のタンク燃温推定ルーチンのステップＳ１２０の処理と同様にタンク燃温Ｔｆｔｎｋを推定する（ステップＳ１３０Ｂ）。そして、教師データ以外の訓練データと推定したタンク燃温Ｔｆｔｎｋと教師データとしての検出タンク燃温Ｔｆｔｎｋｄｔとを関連付けてサンプルデータＤ１を生成する（ステップＳ１４０Ｂ）。

さらに、サンプルデータＤ１の数Ｎ１を閾値Ｎ１ｒｅｆと比較し（ステップＳ１５０Ｂ）、サンプルデータＤ１の数Ｎ１が閾値Ｎ１ｒｅｆ未満のときには、ステップＳ１００Ｂに戻る。なお、実施例では、試験条件を変更しながらサンプルデータＤ１を収集するものとした。

ステップＳ１５０ＢでサンプルデータＤ１の数Ｎ１が閾値Ｎ１ｒｅｆ以上のときには、ニューラルネットワークにより構成されたタンク燃温写像における中間層や出力層の各ノードの入力値の規定用の係数（上述の係数ｗ［１，ｊ，ｉ］など、以下、「ノード規定係数」という）を更新し、更新した各ノード規定係数を含むタンク燃温写像を電子制御ユニット７０に送信して（ステップＳ１６０Ｂ）、本ルーチンを終了する。この処理は、例えば、各サンプルデータＤ１の教師データとしての検出タンク燃温ＴｆｔｎｋｄｔとステップＳ１３０Ｂで推定したタンク燃温Ｔｆｔｎｋとの誤差の二乗和が小さくなるように誤差逆伝搬法を用いてノード規定係数を更新することにより行なわれる。電子制御ユニット７０は、解析装置８６から受信したタンク燃温写像をフラッシュメモリ７４に記憶させる。

次に、図１２のアルコール濃度写像の生成ルーチンについて説明する。なお、発明者らは、この生成処理に先立って、実験や解析などにより、図３のアルコール濃度推定ルーチンのステップＳ２００で取得するデータとアルコール濃度Ｃｆａｌとが関連性を有する（前者が後者に影響を与える）ことを見出した。

図１２のアルコール濃度写像の生成ルーチンでは、解析装置８６は、最初に、図３のアルコール濃度推定ルーチンのステップＳ２００の処理と同一のデータを訓練データとして取得すると共に（ステップＳ２００Ｂ）、検出アルコール濃度Ｃｆａｌｄｔを訓練データのうちの教師データとして取得する（ステップＳ２１０Ｂ）。ここで、検出アルコール濃度Ｃｆａｌｄｔについては、アルコール濃度センサ５１ｃにより検出された値を取得する。

続いて、教師データ以外の訓練データ（ステップＳ２００Ｂで取得したデータ）とニューラルネットワークにより構成されたアルコール濃度写像とを用いて、図３のアルコール濃度推定ルーチンのステップＳ２１０の処理と同様にアルコール濃度Ｃｆａｌを推定する（ステップＳ２２０Ｂ）。そして、教師データ以外の訓練データと推定したアルコール濃度Ｃｆａｌと教師データとしての検出アルコール濃度Ｃｆａｌｄｔとを関連付けてサンプルデータＤ２を生成する（ステップＳ２３０Ｂ）。

さらに、サンプルデータＤ２の数Ｎ２を閾値Ｎ２ｒｅｆと比較し（ステップＳ２４０Ｂ）、サンプルデータＤ２の数Ｎ２が閾値Ｎ２ｒｅｆ未満のときには、ステップＳ２００Ｂに戻る。なお、実施例では、試験条件を変更しながらサンプルデータＤ２を収集するものとした。

ステップＳ２４０ＢでサンプルデータＤ２の数Ｎ２が閾値Ｎ２ｒｅｆ以上のときには、図１１のタンク燃温写像の生成処理のステップＳ１６０Ｂの処理と同様に、ニューラルネットワークにより構成されたアルコール濃度写像の各ノード規定係数を更新し、更新した各ノード規定係数を含むアルコール濃度写像を電子制御ユニット７０に送信して（ステップＳ２５０Ｂ）、本ルーチンを終了する。電子制御ユニット７０は、解析装置８６から受信したアルコール濃度写像をフラッシュメモリ７４に記憶させる。

次に、図１３のタンク内圧写像の生成ルーチンについて説明する。なお、発明者らは、この生成処理に先立って、実験や解析などにより、図４のタンク内圧推定ルーチンのステップＳ３００で取得するデータとタンク内圧Ｐｔｎｋとが関連性を有する（前者が後者に影響を与える）ことを見出した。

図１３のタンク内圧写像の生成ルーチンでは、解析装置８６は、最初に、図４のタンク内圧写像推定ルーチンのステップＳ３００の処理と同一のデータ、具体的には、燃料タンク５１内の燃料量Ｑｆｔｎｋを訓練データとして取得すると共に（ステップＳ３００Ｂ）、検出タンク内圧Ｐｔｎｋｄｔを訓練データのうちの教師データとして取得する（ステップＳ３１０Ｂ）。ここで、検出タンク内圧Ｐｔｎｋｄｔについては、内圧センサ５１ｐにより検出された値を取得する。

続いて、教師データ以外の訓練データ（燃料量Ｑｆｔｎｋ）とニューラルネットワークにより構成されたタンク内圧写像とを用いて、図４のタンク内圧推定ルーチンのステップＳ３１０の処理と同様にタンク内圧Ｐｔｎｋを推定し（ステップＳ３２０Ｂ）、教師データ以外の訓練データと推定したタンク内圧Ｐｔｎｋと教師データとしての検出タンク内圧Ｐｔｎｋｄｔとを関連付けてサンプルデータＤ３を生成する（ステップＳ３３０Ｂ）。

さらに、サンプルデータＤ３の数Ｎ３を閾値Ｎ３ｒｅｆと比較し（ステップＳ３４０Ｂ）、サンプルデータＤ３の数Ｎ３が閾値Ｎ３ｒｅｆ未満のときには、ステップＳ３００Ｂに戻る。なお、実施例では、試験条件（燃料タンク５１内の燃料量Ｑｆｔｎｋ）を変更しながらサンプルデータＤ３を収集するものとした。

ステップＳ３４０ＢでサンプルデータＤ３の数Ｎ３が閾値Ｎ３ｒｅｆ以上のときには、図１１のタンク燃温写像の生成処理のステップＳ１６０Ｂの処理と同様に、ニューラルネットワークにより構成されたタンク内圧写像の各ノード規定係数を更新し、更新した各ノード規定係数を含むタンク内圧写像を電子制御ユニット７０に送信して（ステップＳ３５０Ｂ）、本ルーチンを終了する。電子制御ユニット７０は、解析装置８６から受信したタンク内圧写像をフラッシュメモリ７４に記憶させる。

次に、図１４の高圧ポンプ燃温写像（第２写像）の生成ルーチンについて説明する。なお、発明者らは、この生成処理に先立って、実験や解析などにより、図７の高圧ポンプ燃温推定ルーチンのステップＳ６００で取得するデータと高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐとが関連性を有する（前者が後者に影響を与える）ことを見出した。

図１４の高圧ポンプ燃温写像の生成ルーチンでは、解析装置８６は、最初に、図７の高圧ポンプ燃温推定ルーチンのステップＳ６００の処理と同一のデータを訓練データとして取得すると共に（ステップＳ６００Ｂ）、検出高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐｄｔを訓練データのうちの教師データとして取得する（ステップＳ６１０Ｂ）。ここで、検出高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐｄｔについては、燃温センサ５８ｔにより検出された値を取得する。

続いて、教師データ以外の訓練データ（ステップＳ６００Ｂで取得したデータ）とニューラルネットワークにより構成された高圧ポンプ燃温写像とを用いて、図４の高圧ポンプ燃温推定ルーチンのステップＳ６１０の処理と同様に高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐを推定する（ステップＳ６２０Ｂ）。そして、教師データ以外の訓練データと推定した高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐと教師データとしての検出高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐｄｔとを関連付けてサンプルデータＤ４を生成する（ステップＳ６３０Ｂ）。

さらに、サンプルデータＤ４の数Ｎ４を閾値Ｎ４ｒｅｆと比較し（ステップＳ６４０Ｂ）、サンプルデータＤ４の数Ｎ４が閾値Ｎ４ｒｅｆ未満のときには、ステップＳ６００Ｂに戻る。なお、実施例では、試験条件を変更しながらサンプルデータＤ４を収集するものとした。

ステップＳ６４０ＢでサンプルデータＤ４の数Ｎ４が閾値Ｎ４ｒｅｆ以上のときには、図１１のタンク燃温写像の生成処理のステップＳ１６０Ｂの処理と同様に、ニューラルネットワークにより構成された高圧ポンプ燃温写像の各ノード規定係数を更新し、更新した各ノード規定係数を含む高圧ポンプ燃温写像を電子制御ユニット７０に送信して（ステップＳ２５０Ｂ）、本ルーチンを終了する。電子制御ユニット７０は、解析装置８６から受信した高圧ポンプ燃温写像をフラッシュメモリ７４に記憶させる。

次に、図１５のベース値写像や脈動写像、低圧燃圧写像の生成ルーチンについて説明する。なお、発明者らは、これらの生成処理に先立って、実験や解析などにより、図８の低圧燃圧推定ルーチンのステップＳ７００で取得するデータとベース値Ｐｆｌｏｂｓとが関連性を有する（前者が後者に影響を与える）ことを見出した。また、ステップＳ７１０で取得するデータと脈動成分Ｐｆｌｏｐｌとが関連性を有することも見出した。さらに、ベース値Ｐｆｌｏｂｓおよび脈動成分ＰｆｌｏｐｌおよびステップＳ７２０で取得するデータと低圧燃圧Ｐｆｌｏとが関連性を有することも見出した。

図１５のベース値写像や脈動写像、低圧燃圧写像の生成ルーチンでは、解析装置８６は、最初に、図８の低圧燃圧推定ルーチンのステップＳ７００〜Ｓ７２０の処理と同一の処理を実行する（ステップＳ７００Ｂ〜Ｓ７２０Ｂ）。続いて、検出低圧燃圧Ｐｆｌｏｄｔや検出ベース値Ｐｆｌｏｂｓｄｔ、検出脈動成分Ｐｆｌｏｐｌを取得する（ステップＳ７３０Ｂ）。ここで、検出低圧燃圧Ｐｆｌｏｄｔについては、燃圧センサ５３ｐにより検出された値を取得する。検出ベース値Ｐｆｌｏｂｓｄｔについては、検出低圧燃圧Ｐｆｌｏｄｔに緩変化処理（なまし処理やレート処理）を施した値を取得する。検出脈動成分Ｐｆｌｏｐｌについては、検出低圧燃圧Ｐｆｌｏｄｔから検出ベース値Ｐｆｌｏｂｓを減じた値を取得する。

そして、ステップＳ７００Ｂで取得したデータをベース値写像用の訓練データとすると共に、ステップＳ７３０Ｂで取得した検出ベース値Ｐｆｌｏｂｓｄｔをベース値写像用の訓練データのうちの教師データとする。そして、ベース値写像用の教師データ以外の訓練データとニューラルネットワークにより構成されたベース値写像とを用いて、図８の低圧燃圧推定ルーチンのステップＳ７３０の処理と同様にベース値Ｐｆｌｏｂｓを推定する（ステップＳ７４０Ｂ）。そして、ベース値写像用の教師データ以外の訓練データと推定したベース値Ｐｆｌｏｂｓとベース値写像用の教師データとしての検出ベース値Ｐｆｌｏｂｓｄｔとを関連付けてサンプルデータＤ５ａを生成する（ステップＳ７５０Ｂ）。

さらに、ステップＳ７１０Ｂで取得したデータを脈動写像用の訓練データとすると共に、ステップＳ７３０Ｂで取得した検出脈動成分Ｐｆｌｏｐｌｄｔを脈動写像用の訓練データのうちの教師データとする。そして、脈動写像用の教師データ以外の訓練データとニューラルネットワークにより構成された脈動写像とを用いて、図８の低圧燃圧推定ルーチンのステップＳ７４０の処理と同様に脈動成分Ｐｆｌｏｐｌを推定する（ステップＳ７６０Ｂ）。そして、脈動写像用の教師データ以外の訓練データと推定した脈動成分Ｐｆｌｏｐｌと脈動写像用の教師データとしての検出脈動成分Ｐｆｌｏｐｌｄｔとを関連付けてサンプルデータＤ５ｂを生成する（ステップＳ７７０Ｂ）。

加えて、ステップＳ７４０Ｂで推定したベース値ＰｆｌｏｂｓとステップＳ７６０Ｂで推定した脈動成分ＰｆｌｏｐｌとステップＳ７２０Ｂで取得したデータとを低圧燃圧写像用の訓練データとすると共に、ステップＳ７３０Ｂで取得した検出低圧燃圧Ｐｆｌｏｄｔを低圧燃圧写像用の訓練データのうちの教師データとする。そして、低圧燃圧写像用の教師データ以外の訓練データとニューラルネットワークにより構成された低圧燃圧写像とを用いて、図８の低圧燃圧推定ルーチンのステップＳ７５０の処理と同様に低圧燃圧Ｐｆｌｏを推定する（ステップＳ７８０Ｂ）。そして、低圧燃圧写像用の教師データ以外の訓練データと推定した低圧燃圧Ｐｆｌｏと低圧燃圧写像用の教師データとしての検出低圧燃圧Ｐｆｌｏｄｔとを関連付けてサンプルデータＤ５ｃを生成する（ステップＳ７９０Ｂ）。なお、ステップＳ７４０Ｂで推定したベース値ＰｆｌｏｂｓおよびステップＳ７６０Ｂで推定した脈動成分Ｐｆｌｏｐｌに代えて、検出ベース値Ｐｆｌｏｂｓｄｔおよび検出脈動成分Ｐｆｌｏｐｌｄｔを訓練データとして、低圧燃圧Ｐｆｌｏを推定するものとしてもよい。

続いて、サンプルデータＤ５ａ，Ｄ５ｂ，Ｄ５ｃの数Ｎ５を閾値Ｎ５ｒｅｆと比較し（ステップＳ８００Ｂ）、サンプルデータ数Ｎ５が閾値Ｎ５ｒｅｆ未満のときには、ステップＳ７００Ｂに戻る。なお、実施例では、試験条件を変更しながらサンプルデータを収集するものとした。

ステップＳ８００Ｂでサンプルデータ数Ｎ５が閾値Ｎ５ｒｅｆ以上のときには、図１１のタンク燃温写像の生成処理のステップＳ１６０Ｂの処理と同様に、ニューラルネットワークにより構成されたベース値写像や脈動写像、低圧燃圧写像の各ノード規定係数を更新し、更新した各ノード規定係数をそれぞれ含むベース値写像や脈動写像、低圧燃圧写像を電子制御ユニット７０に送信して（ステップＳ８１０Ｂ）、本ルーチンを終了する。電子制御ユニット７０は、解析装置８６から受信したベース値写像や脈動写像、低圧燃圧写像をフラッシュメモリ７４に記憶させる。

以上説明した実施例の車両１０では、燃温推定システムとしての電子制御ユニット７０は、フィードポンプ５２の回転数変動量ΔＮｌｐとエンジン１２の吸気温変動量ΔＴａや空燃比変動量ΔＡＦ、水温変動量ΔＴｗ、回転数変動量ΔＮｅと外気温変動量ΔＴｏｕｔと燃料タンク５１内の平均燃料量Ｑｆｔｎｋａｖとラジエータファン６２の平均回転数Ｎｒｆａｖと平均車速Ｖａｖと前回に推定したタンク燃温（前回Ｔｆｔｎｋ）と、タンク燃温写像（第１写像）と、を用いてタンク燃温Ｔｆｔｎｋを推定する。このようにして、タンク燃温Ｔｆｔｎｋを推定することができる。これにより、燃料タンク５１に燃温センサ５１ｔ（図１０参照）を設けなくてよいから、部品数やコストの低減を図ることができる。

また、電子制御ユニット７０は、エンジン１２の吸気温Ｔａや油温Ｔｏｉｌ、回転数Ｎｅ、負荷率ＫＬ、高圧ポンプ５７の吸入流量Ｑｆｈｐｉと車速Ｖと前回に推定した高圧ポンプ燃温（前回Ｔｆｈｐ）と、高圧ポンプ燃温写像（第２写像）と、を用いて高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐを推定する。このようにして、高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐを推定することができる。これにより、高圧ポンプ５７に燃温センサ５８ｔ（図１０参照）を設けなくてよいから、部品数やコストの低減を図ることができる。

さらに、電子制御ユニット７０は、フィードポンプ５２の回転数Ｎｌｐや作動電流Ｉｌｐ、作動電圧Ｖｌｐ、特性変数Ａｌｐとエンジン１２の消費流量Ｑｆｅｃとタンク燃温Ｔｆｔｎｋと燃料のアルコール濃度Ｃｆａｌとタンク内圧Ｐｔｎｋと低圧供給管５３の圧損Ｌｌｏと高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐと、ベース値写像と、を用いてベース値Ｐｆｌｏｂｓを推定する。続いて、エンジン１２の現在および過去のカム角θｃｉ，θｃｉ１，θｃｉ２や現在および過去の回転数Ｎｅ，Ｎｅ１，Ｎｅ２、現在および過去の負荷率ＫＬ，ＫＬ１，ＫＬ２と高圧ポンプ５７の現在および過去の吐出流量Ｑｆｈｐｏ，Ｑｆｈｐｏ１，Ｑｆｈｐｏ２と現在および過去の高圧燃圧Ｐｆｈｉ，Ｐｆｈｉ１，Ｐｆｈｉ２と、脈動写像と、を用いて脈動成分Ｐｆｌｏｐｌを推定する。そして、ベース値Ｐｆｌｏｂｓと脈動成分Ｐｆｌｏｐｌとフィードポンプ５２の回転数変動量ΔＮｌｐや作動電流変動量ΔＩｌｐ、作動電圧変動量ΔＶｌｐとエンジン１２の消費流量変動量ΔＱｆｅｃと、低圧燃圧写像と、を用いて低圧燃圧Ｐｆｌｏを推定する。このようにして、ベース値Ｐｆｌｏｂｓ、脈動成分Ｐｆｌｏｐｌ、オーバーシュート量Ｐｆｌｏｏｓを反映した低圧燃圧Ｐｆｌｏを推定することができる。これにより、低圧供給管５３に燃圧センサ５３ｐ（図１０参照）を設けなくてよいから、部品数やコストの低減を図ることができる。

加えて、電子制御ユニット７０は、車両１０の電子制御ユニット７０は、エンジン１２の平均吸気温Ｔａａｖや平均空燃比ＡＦａｖ、平均水温Ｔｗａｖ、平均油温Ｔｏｉｌａｖ、平均回転数Ｎｅａｖ、平均負荷率ＫＬａｖ、平均トルクＴｅａｖ、平均点火時期Ｔｉａｖと、アルコール濃度写像と、を用いて燃料のアルコール濃度Ｃｆａｌを推定する。このようにして、アルコール濃度Ｃｆａｌを推定することができる。これにより、燃料タンク５１にアルコール濃度センサ５１ｃ（図１０参照）を設けなくてよいから、部品数やコストの低減を図ることができる。

また、電子制御ユニット７０は、車両１０の電子制御ユニット７０は、燃料タンク５１内の燃料量Ｑｆｔｎｋと、タンク内圧写像と、を用いてタンク内圧Ｐｔｎｋを推定する。このようにして、タンク内圧Ｐｔｎｋを推定することができる。これにより、燃料タンク５１に内圧センサ５１ｐ（図１０参照）を設けなくてよいから、部品数やコストの低減を図ることができる。

電子制御ユニット７０は、リリーフ圧制御の解除条件の成立時のフィードポンプ５２の回転数Ｎｌｐや作動電流Ｉｌｐ、作動電圧Ｖｌｐ、タンク燃温Ｔｆｔｎｋと、特性変数写像と、を用いてフィードポンプ５２の特性変数Ａｌｐを設定する。このようにして、フィードポンプ５２の特性変数Ａｌｐを推定することができる。

電子制御ユニット７０は、エンジン１２の消費流量Ｑｆｅｃと圧損写像とを用いて低圧供給管５３の圧損Ｌｌｏを推定する。このようにして、低圧供給管５３の圧損Ｌｌｏを推定することができる。

実施例の車両１０では、図２のタンク燃温写像推定ルーチンで用いられるタンク燃温写像（第１写像）の入力は、ステップＳ１００，Ｓ１１０で取得するデータを含むものとした。ここで、ステップＳ１００で取得するデータは、具体的には、フィードポンプ５２の回転数変動量ΔＮｌｐとエンジン１２の吸気温変動量ΔＴａや空燃比変動量ΔＡＦ、水温変動量ΔＴｗ、回転数変動量ΔＮｅと外気温変動量ΔＴｏｕｔとである。ステップＳ１１０で取得するデータは、具体的には、燃料タンク５１内の平均燃料量Ｑｆｔｎｋａｖとラジエータファン６２の平均回転数Ｎｒｆａｖと平均車速Ｖａｖと前回に推定したタンク燃温（前回Ｔｆｔｎｋ）とである。

しかし、タンク燃温写像（第１写像）の入力は、フィードポンプ５２の回転数変動量ΔＮｌｐに関連する値として、フィードポンプ５２の制御に用いる目標吐出流量Ｑｆｌｐｏ＊や目標回転数Ｎｌｐ＊、目標デューティＤｌｐ＊のうちの何れかの所定時間Δｔ１の変動量ΔＱを含むものとしてもよい。また、フィードポンプ５２の回転数変動量ΔＮｌｐまたはこれに関連する値に加えて、フィードポンプ５２の作動電流変動量ΔＩｌｐや作動電圧変動量ΔＶｌｐなどのうちの少なくとも一部を含むものとしてもよい。

また、タンク燃温写像（第１写像）の入力は、エンジン１２の吸気温変動量ΔＴａや空燃比変動量ΔＡＦ、水温変動量ΔＴｗ、回転数変動量ΔＮｅのうちの一部だけを含むものとしてもよい。また、これらのうちの少なくとも一部に加えて、エンジン１２の吸入空気量Ｑａや油温Ｔｏｉｌ、負荷率ＫＬ、トルクＴｅ、点火時期Ｔｉ、ポート噴射弁２５や筒内噴射弁２６の目標噴射量Ｑｆｐ＊，Ｑｆｄ＊や燃料噴射量Ｑｆｐ，Ｑｆｄなどのうちの少なくとも一部の所定時間Δｔ１の変動量を含むものとしてもよい。

さらに、タンク燃温写像（第１写像）の入力は、燃料タンク５１内の平均燃料量Ｑｆｔｎｋａｖとラジエータファン６２の平均回転数Ｎｒｆａｖと平均車速Ｖａｖとのうちの少なくとも一部だけを含むものとしてもよいし、これらの全てを含まないものとしてもよい。また、燃料タンク５１内の平均燃料量Ｑｆｔｎｋａｖに代えて、燃料量Ｑｆｔｎｋを含むものとしてもよい。ラジエータファン６２の平均回転数Ｎｒｆａｖに代えて、ラジエータファン６２の回転数Ｎｒｆや、ラジエータファン６２の制御に用いる目標回転数Ｎｒｆ＊の所定時間Δｔ１の平均値、目標回転数Ｎｒｆ＊のうちの何れかを含むものとしてもよい。平均車速Ｖａｖに代えて、車速Ｖを含むものとしてもよい。

実施例の車両１０では、電子制御ユニット７０は、図３のアルコール濃度推定ルーチンにより、アルコール濃度Ｃｆａｌを推定するものとした。しかし、これに代えて、図１６のアルコール濃度推定ルーチンにより、アルコール濃度Ｃｆａｌを推定するものとしてもよい。図１６のルーチンは、ステップＳ２０２，Ｓ２０４の処理が追加された点を除いて、図３のルーチンと同一である。したがって、図１６のルーチンのうち図３のルーチンと同一の処理については、同一のステップ番号を付し、詳細な説明を省略する。

図１６のアルコール濃度推定ルーチンでは、電子制御ユニット７０は、ステップＳ２００でデータを入力すると、エンジン１２の平均回転数Ｎｅａｖおよび平均トルクＴｅａｖが値０であるか否かを判定する（ステップＳ２０２，Ｓ２０４）。そして、エンジン１２の平均回転数Ｎｅａｖおよび平均トルクＴｅａｖが何れも値０でないときには、アルコール濃度写像を用いて燃料のアルコール濃度Ｃｆａｌを推定して（ステップＳ２１０）、本ルーチンを終了する。

ステップＳ２０２でエンジン１２の平均回転数Ｎｅａｖが値０のときや、ステップＳ２０４でエンジン１２の平均トルクＴｅａｖが値０のときには、アルコール濃度Ｃｆａｌを推定することなく、本ルーチンを終了する。アルコール濃度写像がニューラルネットワークにより構成される場合、エンジン１２の平均回転数Ｎｅａｖや平均トルクＴｅａｖが値０のとき、即ち、アルコール濃度写像の入力の一部が値０のときには、アルコール濃度Ｃｆａｌを適切に推定できない可能性がある。したがって、この変形例では、エンジン１２の平均回転数Ｎｅａｖや平均トルクＴｅａｖが値０のときには、アルコール濃度Ｃｆａｌを推定しないものとした。これにより、アルコール濃度Ｃｆａｌの低精度での推定を回避することができる。

図１６のアルコール濃度推定ルーチンでは、エンジン１２の平均回転数Ｎｅａｖや平均トルクＴｅａｖが値０のときに、アルコール濃度Ｃｆａｌを推定しないものとした。しかし、エンジン１２の平均回転数Ｎｅａｖおよび平均トルクＴｅａｖが値０のときに、アルコール濃度Ｃｆａｌを推定しないものとしてもよい。

実施例の車両１０では、図３や図１６のアルコール濃度推定ルーチンで用いられるアルコール濃度写像の入力は、ステップＳ２００で取得するデータを含むものとした。ここで、ステップＳ２００で取得するデータは、具体的には、エンジン１２の平均吸気温Ｔａａｖや平均空燃比ＡＦａｖ、平均水温Ｔｗａｖ、平均油温Ｔｏｉｌａｖ、平均回転数Ｎｅａｖ、平均負荷率ＫＬａｖ、平均トルクＴｅａｖ、平均点火時期Ｔｉａｖである。

しかし、アルコール濃度写像の入力は、エンジン１２の平均吸気温Ｔａａｖや平均空燃比ＡＦａｖ、平均水温Ｔｗａｖ、平均油温Ｔｏｉｌａｖ、平均回転数Ｎｅａｖ、平均負荷率ＫＬａｖ、平均トルクＴｅａｖ、平均点火時期Ｔｉａｖのうちの一部だけを含むものとしてもよい。また、エンジン１２の平均吸気温Ｔａａｖや平均空燃比ＡＦａｖ、平均水温Ｔｗａｖ、平均油温Ｔｏｉｌａｖ、平均回転数Ｎｅａｖ、平均負荷率ＫＬａｖ、平均トルクＴｅａｖ、平均点火時期Ｔｉａｖに代えて、エンジン１２の吸気温Ｔａ、空燃比ＡＦ、水温Ｔｗ、油温Ｔｏｉｌ、回転数Ｎｅ、負荷率ＫＬ、トルクＴｅ、点火時期Ｔｉのうちの少なくとも一部を含むものとしてもよい。

実施例の車両１０では、電子制御ユニット７０は、図５の特性変数設定ルーチンを実行するものとした。しかし、これに代えて、図１７の特性変数設定ルーチンを実行するものとしてもよい。図１７の特性変数設定ルーチンは、ステップＳ４２０，Ｓ４３０の処理がステップＳ４２０Ｃ，４３０Ｃの処理に置き換えられた点を除いて、図５の特性変数設定ルーチンと同一である。したがって、図１７のルーチンのうち図５のルーチンと同一の処理については、同一のステップ番号を付し、詳細な説明を省略する。

図１７の特性変数設定ルーチンでは、電子制御ユニット７０のＣＰＵ７１は、ステップＳ４１０でリリーフ圧制御の実行を開始すると、フィードポンプ５２の作動電流変動量ΔＩｌｐ２を取得する（ステップＳ４２０Ｃ）。ここで、フィードポンプ５２の作動電流変動量ΔＩｌｐ２については、フィードポンプ５２の作動電流Ｉｌｐの所定時間Δｔ６当たりの変動量として演算した値を取得する。フィードポンプ５２の作動電流Ｉｌｐの取得方法については上述した。所定時間Δｔ６としては、例えば、２０〜１００μｓｅｃ程度が用いられる。

こうしてデータを取得すると、フィードポンプ５２の作動電流変動量ΔＩｌｐ２の絶対値が閾値ΔＩｌｐ２ｒｅｆ以下であるか否かを判定する（ステップＳ４３０Ｃ）。ここで、閾値ΔＩｌｐ２ｒｅｆは、フィードポンプ５２の作動電流Ｉｌｐが十分に収束したか否かを判定するのに用いられる閾値である。この変形例では、フィードポンプ５２の作動電流変動量ΔＩｌｐ２の絶対値が閾値ΔＩｌｐ２ｒｅｆ以下に至った条件をフィードポンプ５２の解除条件として用いるものとした。

ステップＳ４３０Ｃでフィードポンプ５２の作動電流変動量ΔＩｌｐ２の絶対値が閾値ΔＩｌｐ２ｒｅｆよりも大きいときには、リリーフ圧制御の解除条件が成立していないと判断し、ステップＳ４２０Ｃに戻る。そして、ステップＳ４２０Ｃ，Ｓ４３０Ｃの処理を繰り返し実行して、ステップＳ４３０でフィードポンプ５２の作動電流変動量ΔＩｌｐ２の絶対値が閾値ΔＩｌｐ２ｒｅｆ以下に至ると、リリーフ圧制御の解除条件が成立したと判断し、ステップＳ４４０以降の処理を実行する。

図１８は、燃料タンク５１に給油が行なわれてからシステム起動したときの低圧供給管５３内の燃圧（実値）とフィードポンプ５２の作動電流Ｉｌｐおよび回転数Ｎｌｐと禁止フラグＦとの様子の一例を示す説明図である。ここで、禁止フラグＦは、図２のタンク燃温推定ルーチンや図３のアルコール濃度推定ルーチン、図８の低圧燃圧推定ルーチンの実行禁止の有無を示すフラグである。燃料タンク５１に給油が行なわれてからシステム起動すると（時刻ｔ１１）、禁止フラグＦを値０から値１に切り替えると共にリリーフ圧制御の実行を開始する。そして、低圧供給管５３内の燃圧（実値）が閾値Ｐｆｌｏｌｉｍ以上に至ると（時刻ｔ１２）、リリーフバルブ５６が開弁し、その後にフィードポンプ５２の作動電流変動量ΔＩｌｐ２の絶対値が閾値ΔＩｌｐ２ｒｅｆ以下に至ると、リリーフ圧制御の解除条件が成立したと判断し、禁止フラグＦを値１から値０に切り替える。

実施例や変形例の車両１０では、電子制御ユニット７０は、図５や図１７の特性変数設定ルーチンにより、燃料タンク５１に給油が行なわれてからシステム起動したときには、リリーフ圧制御の解除条件が成立するまで、図２のタンク燃温推定ルーチンや、図３のアルコール濃度推定ルーチン、図８の低圧燃圧推定ルーチンの実行を禁止するものとした。しかし、この間でも、これらのうちの少なくとも一部のルーチンについて実行を禁止しないものとしてもよい。即ち、この間でも、タンク燃温Ｔｆｔｎｋやアルコール濃度Ｃｆａｌ、低圧燃圧Ｐｆｌｏ（ベース値Ｐｆｌｏｂｓや脈動成分Ｐｆｌｏｐｌを含む）のうちの少なくとも一部の推定を行なうものとしてもよい。

実施例や変形例の車両１０では、電子制御ユニット７０は、燃料タンク５１に給油が行なわれてからシステム起動したときに、図５や図１７の特性変数設定ルーチンを実行するものとした。しかし、これに限定されるものではなく、例えば、所定距離（例えば、数百〜千ｋｍ程度）走行するごとに、図５や図１７の特性変数設定ルーチンを実行するものとしてもよい。この場合、燃料タンク５１内の燃料が変化する訳ではないから、図２のタンク燃温推定ルーチンや図３のアルコール濃度推定ルーチン、図７の高圧ポンプ燃温推定ルーチン、図８の低圧燃圧推定ルーチンの実行を禁止しなくてよい。

実施例の車両１０では、図７の高圧ポンプ燃温推定ルーチンで用いられる高圧ポンプ燃温写像（第２写像）の入力は、ステップＳ６００で取得するデータを含むものとした。ここで、ステップＳ６００で取得するデータは、エンジン１２の吸気温Ｔａや油温Ｔｏｉｌ、回転数Ｎｅ、負荷率ＫＬ、高圧ポンプ５７の吸入流量Ｑｆｈｐｉと車速Ｖと前回に推定した高圧ポンプ燃温（前回Ｔｆｈｐ）である。しかし、高圧ポンプ燃温写像（第２写像）の入力は、これらのうちの一部だけを含むものとしてもよい。

実施例の車両１０では、電子制御ユニット７０は、ベース値写像を用いてベース値Ｐｆｌｏｂｓを推定し、脈動写像を用いて脈動成分Ｐｆｌｏｐｌを推定し、低圧燃圧写像を用いて低圧燃圧Ｐｆｌｏを推定するものとした。しかし、脈動成分Ｐｆｌｏｐｌを推定することなく、低圧燃圧Ｐｆｌｏを推定するものとしてもよい。

図１９は、この場合の低圧燃圧推定ルーチンの一例を示すフローチャートである。このルーチンは、ステップＳ７４０の処理が除かれた点や、ステップＳ７５０の処理がステップＳ７５０Ｃの処理に置き換えられた点を除いて、図８の低圧燃圧推定ルーチンと同一である。したがって、図１９のルーチンのうち図８のルーチンと同一の処理については、同一のステップ番号を付し、詳細な説明を省略する。

図１９の低圧燃圧推定ルーチンでは、電子制御ユニット７０は、ステップＳ７３０でベース値Ｐｆｌｏｂｓを推定すると、ベース値ＰｆｌｏｂｓとステップＳ７１０，Ｓ７２０で取得したデータと第２低圧燃圧写像とを用いて低圧燃圧Ｐｆｌｏを推定して（ステップＳ７５０Ｃ）、本ルーチンを終了する。

ここで、第２低圧燃圧写像は、ベース値Ｐｆｌｏｂｓと、エンジン１２の現在および過去のカム角θｃｉ，θｃｉ１，θｃｉ２や現在および過去の回転数Ｎｅ，Ｎｅ１，Ｎｅ２、現在および過去の負荷率ＫＬ，ＫＬ１，ＫＬ２と高圧ポンプ５７の現在および過去の吐出流量Ｑｆｈｐｏ，Ｑｆｈｐｏ１，Ｑｆｈｐｏ２と現在および過去の高圧燃圧Ｐｆｈｉ，Ｐｆｈｉ１，Ｐｆｈｉ２とフィードポンプ５２の回転数変動量ΔＮｌｐや作動電流変動量ΔＩｌｐ、作動電圧変動量ΔＶｌｐとエンジン１２の消費流量変動量ΔＱｆｅｃとを含む入力変数と、を入力とすると共に低圧燃圧Ｐｆｌｏを出力とする写像であり、フラッシュメモリ７４に記憶される。

ステップＳ７５０Ｃの処理は、ベース値Ｐｆｌｏｂｓとエンジン１２の現在および過去のカム角θｃｉ，θｃｉ１，θｃｉ２や現在および過去の回転数Ｎｅ，Ｎｅ１，Ｎｅ２、現在および過去の負荷率ＫＬ，ＫＬ１，ＫＬ２と高圧ポンプ５７の現在および過去の吐出流量Ｑｆｈｐｏ，Ｑｆｈｐｏ１，Ｑｆｈｐｏ２と現在および過去の高圧燃圧Ｐｆｈｉ，Ｐｆｈｉ１，Ｐｆｈｉ２とフィードポンプ５２の回転数変動量ΔＮｌｐや作動電流変動量ΔＩｌｐ、作動電圧変動量ΔＶｌｐとエンジン１２の消費流量変動量ΔＱｆｅｃとをそれぞれ第２低圧燃圧写像の入力変数ｘ［１］〜ｘ［２０］に設定し、設定した入力変数ｘ［１］〜ｘ［２０］を第２低圧燃圧写像に適用することにより行なわれる。

この変形例では、第２低圧燃圧写像は、タンク燃温写像と同様に、ニューラルネットワークにより構成されている。したがって、ステップＳ７５０Ｃの処理は、入力変数ｘ［１］〜ｘ［２０］をニューラルネットワークにより構成された第２低圧燃圧写像に適用して低圧燃圧Ｐｆｌｏを導出する処理となる。この場合でも、実施例と同様に、低圧燃圧Ｐｆｌｏを推定することができる。なお、第２低圧燃圧写像は、低圧燃圧写像と同様の方法により生成することができる。

実施例の車両１０では、電子制御ユニット７０は、ベース値写像を用いてベース値Ｐｆｌｏｂｓを推定し、脈動写像を用いて脈動成分Ｐｆｌｏｐｌを推定し、低圧燃圧写像を用いて低圧燃圧Ｐｆｌｏを推定するものとした。しかし、ベース値Ｐｆｌｏｂｓや脈動成分Ｐｆｌｏｐｌを推定することなく、低圧燃圧Ｐｆｌｏを推定するものとしてもよい。

図２０は、この場合の低圧燃圧推定ルーチンの一例を示すフローチャートである。このルーチンは、ステップＳ７３０，Ｓ７４０の処理が除かれた点や、ステップＳ７５０の処理がステップＳ７５０Ｄの処理に置き換えられた点を除いて、図８の低圧燃圧推定ルーチンと同一である。したがって、図２０のルーチンのうち図８のルーチンと同一の処理については、同一のステップ番号を付し、詳細な説明を省略する。

図２０の低圧燃圧推定ルーチンでは、電子制御ユニット７０は、ステップＳ７００〜Ｓ７２０の処理でデータを取得すると、取得したデータと第３低圧燃圧写像とを用いて低圧燃圧Ｐｆｌｏを推定して（ステップＳ７５０Ｄ）、本ルーチンを終了する。

ここで、第３低圧燃圧写像は、フィードポンプ５２の回転数Ｎｌｐや作動電流Ｉｌｐ、作動電圧Ｖｌｐ、特性変数Ａｌｐとエンジン１２の消費流量Ｑｆｅｃとタンク燃温Ｔｆｔｎｋと燃料のアルコール濃度Ｃｆａｌとタンク内圧Ｐｔｎｋと低圧供給管５３の圧損Ｌｌｏと高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐとエンジン１２の現在および過去のカム角θｃｉ，θｃｉ１，θｃｉ２や現在および過去の回転数Ｎｅ，Ｎｅ１，Ｎｅ２、現在および過去の負荷率ＫＬ，ＫＬ１，ＫＬ２と高圧ポンプ５７の現在および過去の吐出流量Ｑｆｈｐｏ，Ｑｆｈｐｏ１，Ｑｆｈｐｏ２と現在および過去の高圧燃圧Ｐｆｈｉ，Ｐｆｈｉ１，Ｐｆｈｉ２とフィードポンプ５２の回転数変動量ΔＮｌｐや作動電流変動量ΔＩｌｐ、作動電圧変動量ΔＶｌｐとエンジン１２の消費流量変動量ΔＱｆｅｃとを含む入力変数を入力とすると共に低圧燃圧Ｐｆｌｏを出力とする写像であり、フラッシュメモリ７４に記憶される。

ステップＳ７５０Ｄの処理は、フィードポンプ５２の回転数Ｎｌｐや作動電流Ｉｌｐ、作動電圧Ｖｌｐ、特性変数Ａｌｐとエンジン１２の消費流量Ｑｆｅｃとタンク燃温Ｔｆｔｎｋと燃料のアルコール濃度Ｃｆａｌとタンク内圧Ｐｔｎｋと低圧供給管５３の圧損Ｌｌｏと高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐとエンジン１２の現在および過去のカム角θｃｉ，θｃｉ１，θｃｉ２や現在および過去の回転数Ｎｅ，Ｎｅ１，Ｎｅ２、現在および過去の負荷率ＫＬ，ＫＬ１，ＫＬ２と高圧ポンプ５７の現在および過去の吐出流量Ｑｆｈｐｏ，Ｑｆｈｐｏ１，Ｑｆｈｐｏ２と現在および過去の高圧燃圧Ｐｆｈｉ，Ｐｆｈｉ１，Ｐｆｈｉ２とフィードポンプ５２の回転数変動量ΔＮｌｐや作動電流変動量ΔＩｌｐ、作動電圧変動量ΔＶｌｐとエンジン１２の消費流量変動量ΔＱｆｅｃとをそれぞれ第２低圧燃圧写像の入力変数ｘ［１］〜ｘ［２９］に設定し、設定した入力変数ｘ［１］〜ｘ［２９］を第３低圧燃圧写像に適用することにより行なわれる。

この変形例では、第３低圧燃圧写像は、タンク燃温写像と同様に、ニューラルネットワークにより構成されている。したがって、ステップＳ７５０Ｄの処理は、入力変数ｘ［１］〜ｘ［２９］をニューラルネットワークにより構成された第３低圧燃圧写像に適用して低圧燃圧Ｐｆｌｏを導出する処理となる。この場合でも、実施例と同様に、低圧燃圧Ｐｆｌｏを推定することができる。なお、第３低圧燃圧写像は、低圧燃圧写像と同様の方法により生成することができる。

実施例や変形例の車両１０では、図８や図１９、図２０の低圧燃圧推定ルーチンで用いられる、低圧燃圧写像や第２低圧燃圧写像、第３低圧燃圧写像の入力は、ステップＳ７２０で取得するデータ、具体的には、フィードポンプ５２の回転数変動量ΔＮｌｐや作動電流変動量ΔＩｌｐ、作動電圧変動量ΔＶｌｐとエンジン１２の消費流量変動量ΔＱｆｅｃとを含むものとした。しかし、ステップＳ７２０で取得するデータのうちの一部だけを含むものとしてもよい。また、ステップＳ７２０で取得するデータの全てを含まないものとしてもよい。この場合、低圧供給管５３内の燃圧のベース値に対するオーバーシュート量を考慮せずに、低圧燃圧Ｐｆｌｏを推定することになる。

実施例や変形例の車両１０では、図８や図１９、図２０の低圧燃圧推定ルーチンで用いられる、脈動写像や、第２低圧燃圧写像、第３低圧燃圧写像の入力は、ステップＳ７１０で取得するデータ、具体的には、エンジン１２の現在および過去のカム角θｃｉ，θｃｉ１，θｃｉ２や現在および過去の回転数Ｎｅ，Ｎｅ１，Ｎｅ２、現在および過去の負荷率ＫＬ，ＫＬ１，ＫＬ２と高圧ポンプ５７の現在および過去の吐出流量Ｑｆｈｐｏ，Ｑｆｈｐｏ１，Ｑｆｈｐｏ２と現在および過去の高圧燃圧Ｐｆｈｉ，Ｐｆｈｉ１，Ｐｆｈｉ２とを含むものとした。

しかし、現在および過去のカム角θｃｉ，θｃｉ１，θｃｉ２を含むものであればよく、現在および過去の回転数Ｎｅ，Ｎｅ１，Ｎｅ２を含まないものとしてもよいし、現在および過去の負荷率ＫＬ，ＫＬ１，ＫＬ２を含まないものとしてもよいし、高圧ポンプ５７の現在および過去の吐出流量Ｑｆｈｐｏ，Ｑｆｈｐｏ１，Ｑｆｈｐｏ２を含まないものとしてもよいし、現在および過去の高圧燃圧Ｐｆｈｉ，Ｐｆｈｉ１，Ｐｆｈｉ２を含まないものとしてもよい。

また、カム角θｃｉや回転数Ｎｅ、負荷率ＫＬ、吐出流量Ｑｆｈｐｏ、高圧燃圧Ｐｆｈｉについての過去のデータ数は、２つに限定されるものではなく、１つでもよいし、３つ以上でもよい。

さらに、低圧燃圧写像の入力は、脈動成分Ｐｆｌｏｐｌを含まないものとしてもよい。また、第２低圧燃圧写像や第３低圧燃圧写像の入力は、ステップＳ７１０で取得するデータの全てを含まないものとしてもよい。これらの場合、低圧供給管５３内の燃圧の脈動を考慮せずに、低圧燃圧Ｐｆｌｏを推定することになる。

実施例や変形例の車両１０では、電子制御ユニット７０は、図８の低圧燃圧推定ルーチンにより、脈動写像を用いて脈動成分Ｐｆｌｏｐｌを推定するものとした。しかし、脈動成分Ｐｆｌｏｐｌを推定しないものとしてもよい。このとき、図８の低圧燃圧推定ルーチンで用いられる低圧燃圧写像の入力は、脈動成分Ｐｆｌｏｐｌを含まないことになる。

実施例や変形例の車両１０では、図８や図１９、図２０の低圧燃圧推定ルーチンで用いられる、ベース値写像や第３低圧燃圧写像の入力は、ステップＳ７００で取得するデータ、具体的には、フィードポンプ５２の回転数Ｎｌｐや作動電流Ｉｌｐ、作動電圧Ｖｌｐ、特性変数Ａｌｐとエンジン１２の消費流量Ｑｆｅｃとタンク燃温Ｔｆｔｎｋと燃料のアルコール濃度Ｃｆａｌとタンク内圧Ｐｔｎｋと低圧供給管５３の圧損Ｌｌｏと高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐとを含むものとした。

しかし、フィードポンプ５２の回転数Ｎｌｐに関連する値として、フィードポンプ５２の制御に用いる目標吐出流量Ｑｆｌｐｏ＊や目標回転数Ｎｌｐ＊、目標デューティＤｌｐ＊のうちの何れかを含むものとしてもよい。フィードポンプ５２の作動電圧Ｖｌｐを含まないものとしてもよい。フィードポンプ５２の特性変数Ａｌｐを含まないものとしてもよい。

また、タンク燃温Ｔｆｔｎｋおよび燃料のアルコール濃度Ｃｆａｌのうちの何れかを含まないものとしてもよい。タンク燃温Ｔｆｔｎｋに代えて、タンク燃温Ｔｆｔｎｋの推定に用いた、フィードポンプ５２の回転数変動量ΔＮｌｐとエンジン１２の吸気温変動量ΔＴａや空燃比変動量ΔＡＦ、水温変動量ΔＴｗ、回転数変動量ΔＮｅと外気温変動量ΔＴｏｕｔと燃料タンク５１内の平均燃料量Ｑｆｔｎｋａｖとラジエータファン６２の平均回転数Ｎｒｆａｖと平均車速Ｖａｖとのうちの少なくとも一部を含むものとしてもよい。アルコール濃度Ｃｆａｌに代えて、アルコール濃度Ｃｆａｌの推定に用いた、エンジン１２の平均吸気温Ｔａａｖや平均空燃比ＡＦａｖ、平均水温Ｔｗａｖ、平均油温Ｔｏｉｌａｖ、平均回転数Ｎｅａｖ、平均負荷率ＫＬａｖ、平均トルクＴｅａｖ、平均点火時期Ｔｉａｖとのうちの少なくとも一部を含むものとしてもよい。

さらに、タンク内圧Ｐｔｎｋを含まないものとしてもよい。タンク内圧Ｐｔｎｋに代えて、タンク内圧Ｐｔｎｋの推定に用いた燃料タンク５１内の燃料量Ｑｆｔｎｋを含むものとしてもよい。特性変数Ａｌｐを含まないものとしてもよい。特性変数Ａｌｐの設定に用いた、リリーフ圧制御の解除条件成立したときのフィードポンプ５２の回転数Ｎｌｐや作動電流Ｉｌｐ、作動電圧Ｖｌｐ、タンク燃温Ｔｆｔｎｋのうちの少なくとも一部を含むものとしてもよい。低圧供給管５３の圧損Ｌｌｏを含まないものとしてもよい。高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐを含まないものとしてもよい。高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐに代えて、高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐの推定に用いた、エンジン１２の吸気温Ｔａや油温Ｔｏｉｌ、回転数Ｎｅ、負荷率ＫＬ、高圧ポンプ５７の吸入流量Ｑｆｈｐｉと車速Ｖとのうちの少なくとも一部を含むものとしてもよい。

実施例や上述の変形例の車両１０では、図１に示したように、エンジン１２は、ポート噴射弁２５および筒内噴射弁２６を備えるものとした。しかし、図２１の車両１０Ｂに示すように、エンジン１２Ｂがポート噴射弁２５を備えないものとしてもよい。車両１０Ｂのハード構成の場合、電子制御ユニット７０は、実施例や上述の変形例と同様に、図２のタンク燃温推定ルーチンや、図３のアルコール濃度推定ルーチン、図４のタンク内圧推定ルーチン、図５の特性変数設定ルーチン、図６の圧損推定ルーチン、図７の高圧燃圧推定ルーチン、図８の低圧燃圧推定ルーチンなどを実行すればよい。これにより、タンク燃温Ｔｆｔｎｋやアルコール濃度Ｃｆａｌ、タンク内圧Ｐｔｎｋ、フィードポンプ５２の特性変数Ａｌｐ、低圧供給管５３の圧損Ｌｌｏ、高圧燃圧Ｐｆｈｉ、ベース値Ｐｆｌｏｂｓ、脈動成分Ｐｆｌｏｐｌ、低圧燃圧Ｐｆｌｏを推定することができる。

実施例や上述の変形例の車両１０では、図１に示したように、エンジン１２は、ポート噴射弁２５および筒内噴射弁２６を備えるものとした。しかし、図２２の車両１０Ｃに示すように、エンジン１２Ｃがポート噴射弁２５を備えないと共に、燃料供給装置５０Ｃが高圧ポンプ５７や高圧供給管５８、燃圧センサ５８ｐを備えないものとしてもよい。車両１０Ｃのハード構成の場合、電子制御ユニット７０は、図２のタンク燃温推定ルーチンや、図３のアルコール濃度推定ルーチン、図４のタンク内圧推定ルーチン、図５の特性変数設定ルーチン（図７の高圧燃圧推定ルーチンに対する実行禁止や実行許可を除く）、図６の圧損推定ルーチンなどの高圧ポンプ５７や高圧供給管５８に無関係なルーチンについては、実施例や上述の変形例と同様に実行すればよい。これにより、タンク燃温Ｔｆｔｎｋやアルコール濃度Ｃｆａｌ、タンク内圧Ｐｔｎｋ、フィードポンプ５２の特性変数Ａｌｐ、低圧供給管５３の圧損Ｌｌｏを推定することができる。車両１０Ｃは、高圧ポンプ５７や高圧供給管５８を備えないから、図７の高圧燃圧推定ルーチンを実行する必要がない。車両１０Ｃは、高圧ポンプ５７や高圧供給管５８を備えないと共に高圧ポンプ５７の駆動による低圧供給管５３内の燃圧の脈動が生じないから、図８などの低圧燃圧推定ルーチンでは、高圧ポンプ燃温や低圧供給管５３内の燃圧の脈動を考慮せずに、低圧燃圧Ｐｆｌｏを推定すればよい。

実施例や上述の変形例の車両１０，１０Ｂ，１０Ｃでは、電子制御ユニット７０が、アルコール濃度写像を用いて燃料のアルコール濃度Ｃｆａｌを推定するものとした。しかし、車両１０，１０Ｂ，１０Ｃがアルコール濃度センサ５１ｃ（図１０参照）を備えるものとしてもよい。

実施例や上述の変形例の車両１０，１０Ｂ，１０Ｃでは、電子制御ユニット７０が、タンク内圧写像を用いてタンク内圧Ｐｔｎｋを推定するものとした。しかし、車両１０，１０Ｂ，１０Ｃが内圧センサ５１ｐ（図１０参照）を備えるものとしてもよい。

実施例や上述の変形例の車両１０，１０Ｂでは、電子制御ユニット７０が、高圧ポンプ燃温写像（第２写像）を用いて高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐを推定するものとした。しかし、車両１０，１０Ｂが燃温センサ５８ｔ（図１０参照）を備えるものとしてもよい。

実施例や上述の車両１０では、電子制御ユニット７０が、タンク燃温写像（第１写像）やアルコール濃度写像、タンク内圧写像、特性変数写像、圧損写像を用いてタンク燃温Ｔｆｔｎｋやアルコール濃度Ｃｆａｌ、タンク内圧Ｐｔｎｋ、特性変数Ａｌｐ、低圧供給管５３の圧損Ｌｌｏなどを推定するものとした。また、ベース値写像や脈動写像、低圧燃圧写像を用いてベース値Ｐｆｌｏｂｓや脈動成分Ｐｆｌｏｐｌ、低圧燃圧Ｐｆｌｏを推定するものとした。車両１０Ｂ，１０Ｃについても同様である。しかし、これらの推定を車両外部で行なうものとしてもよい。図２３は、車両１０Ｄに搭載される電子制御ユニット７０Ｄと車両外部に配置されるサーバ９０との構成の概略を示す構成図である。車両１０Ｄは、車両１０，１０Ｂ，１０Ｃのうちの何れかと同様に構成されている。この変形例の「燃温推定システム」としては、電子制御ユニット７０Ｄおよびサーバ９０が相当し、「燃料供給装置の制御装置」としては、電子制御ユニット７０Ｄが相当し、「データ解析装置」としては、サーバ９０が相当する。

車両１０Ｄの電子制御ユニット７０Ｄは、実施例の車両１０などの電子制御ユニット７０と同様のＣＰＵ７１やＲＯＭ７２、ＲＡＭ７３、フラッシュメモリ７４を備えるのに加えて、通信機７５を備える。車両１０Ｄのフラッシュメモリ７４には、車両１０，１０Ｂ，１０Ｃのフラッシュメモリ７４に記憶される各写像（低圧燃圧写像など）が記憶されていない。なお、フラッシュメモリ７４を備えないものとしてもよい。通信機７５は、ネットワークを介してサーバ９０と通信を行なう。

サーバ９０は、車両１０Ｄを含む各車両からのデータを解析する装置として構成されている。このサーバ９０は、ＣＰＵ７１やＲＯＭ７２、ＲＡＭ７３、大容量記憶装置（例えば、ＨＤＤやＳＳＤなど）７４、通信機７５を備える。大容量記憶装置９３は、車両１０，１０Ｂ，１０Ｃのフラッシュメモリ７４に記憶される各写像（低圧燃圧写像など）が記憶されている。通信機７５は、ネットワークを介して車両１０Ｄを含む各車両と通信を行なう。

図２４は、タンク燃温Ｔｆｔｎｋを推定する際の電子制御ユニット７０Ｄおよびサーバ９０の処理の流れの一例を示すフローチャートである。図示するように、最初に、車両１０Ｄの電子制御ユニット７０Ｄが、図２のタンク燃温推定ルーチンのステップＳ１００，Ｓ１１０の処理と同様のデータを取得し（ステップＳ８００，Ｓ８１０）、取得したデータを、車両１０Ｄの識別番号である車両ＩＤと共にサーバ９０に送信する（ステップＳ８２０）。

サーバ９０は、車両１０Ｄからデータを受信すると（ステップＳ８３０）、図２のタンク燃温推定ルーチンのステップＳ１２０の処理と同様に、受信したデータとタンク燃温写像（第１写像）とを用いてタンク燃温Ｔｆｔｎｋを推定し（ステップＳ８４０）、推定したタンク燃温Ｔｆｔｎｋを車両１０Ｄに送信する（ステップＳ８５０）。そして、車両１０Ｄがタンク燃温Ｔｆｔｎｋを受信する（ステップＳ８６０）ことにより、この一連の流れを終了する。こうした一連の処理により、車両１０ＤのＣＰＵ７１の処理負荷を低減することができる。

図２４では、タンク燃温Ｔｆｔｎｋを推定する際の電子制御ユニット７０Ｄおよびサーバ９０の処理の流れについて説明した。アルコール濃度Ｃｆａｌやタンク内圧Ｐｔｎｋ、特性変数Ａｌｐ、圧損Ｌｌｏ、ベース値Ｐｆｌｏｂｓ、脈動成分Ｐｆｌｏｐｌ、低圧燃圧Ｐｆｌｏなどを推定する際の電子制御ユニット７０Ｄおよびサーバ９０の処理の流れについても同様に考えることができる。即ち、電子制御ユニット７０Ｄが、各種データを取得してサーバ９０に送信し、サーバ９０が、電子制御ユニット７０Ｄから各種データを受信してアルコール濃度Ｃｆａｌやタンク内圧Ｐｔｎｋ、特性変数Ａｌｐ、圧損Ｌｌｏ、ベース値Ｐｆｌｏｂｓ、脈動成分Ｐｆｌｏｐｌ、低圧燃圧Ｐｆｌｏなどを推定して電子制御ユニット７０Ｄに送信し、電子制御ユニット７０Ｄが、アルコール濃度Ｃｆａｌやタンク内圧Ｐｔｎｋ、特性変数Ａｌｐ、圧損Ｌｌｏ、ベース値Ｐｆｌｏｂｓ、脈動成分Ｐｆｌｏｐｌ、低圧燃圧Ｐｆｌｏなどを受信すればよい。

図２３に示したように、車両１０Ｄに搭載される電子制御ユニット７０Ｄと車両外部に配置されるサーバ９０とを有する燃温推定システムの形態について説明した。しかし、この燃温推定システムに用いられるデータ解析装置としてのサーバ９０の形態としてもよいし、燃温推定システムに用いられる燃料供給装置５０の制御装置としての電子制御ユニット７０Ｄの形態としてもよい。

実施例や上述の変形例では、タンク燃温写像（第１写像）やアルコール濃度写像、タンク内圧写像、高圧ポンプ燃温写像（第２写像）、ベース値写像、脈動写像、低圧燃圧写像などの各写像は、機械学習の手法として、ニューラルネットワークにより生成するものとした。しかし、ニューラルネットワーク以外の手法、例えば、ランダムフォレストや、サポートベクターマシン、ＬＳＴＭ（Long Short Term Memory）などにより生成されるものとしてもよい。また、人による実験や解析などによりマップや演算式などとして生成されるものとしてもよい。

実施例や上述の変形例では、特性変数写像や圧損写像は、人による実験や解析などによりマップや演算式などとして定められるものとした。しかし、機械学習により定められるものとしてもよい。

実施例や上述の変形例では、燃料の温度として、タンク燃温Ｔｆｔｎｋや高圧ポンプ燃温Ｔｆｈｐを推定するものとした。しかし、タンク燃温Ｔｆｔｎｋに代えて、低圧供給管５３内の燃料の温度を推定するものとしてもよい。

実施例や上述の変形例では、燃料種類として、アルコール濃度Ｃｆａｌを推定するものとした。しかし、アルコール濃度Ｃｆａｌに加えてまたは代えて、例えば、粘度ηｆを推定するものとしてもよい。

実施例の主要な要素と課題を解決するための手段の欄に記載した発明の主要な要素との対応関係について説明する。実施例では、エンジン１２が「エンジン」に相当し、燃料供給装置５０が「燃料供給装置」に相当し、電子制御ユニット７０が「燃温推定システム」に相当し、フラッシュメモリ７４が「記憶装置」に相当し、ＣＰＵ７１が「実行装置」に相当する。

なお、実施例の主要な要素と課題を解決するための手段の欄に記載した発明の主要な要素との対応関係は、実施例が課題を解決するための手段の欄に記載した発明を実施するための形態を具体的に説明するための一例であることから、課題を解決するための手段の欄に記載した発明の要素を限定するものではない。即ち、課題を解決するための手段の欄に記載した発明についての解釈はその欄の記載に基づいて行なわれるべきものであり、実施例は課題を解決するための手段の欄に記載した発明の具体的な一例に過ぎないものである。

以上、本発明を実施するための形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、種々なる形態で実施し得ることは勿論である。

本発明は、燃温推定システムの製造産業などに利用可能である。

１０，１０Ｂ，１０Ｃ，１０Ｄ 車両、１２，１２Ｂ，１２Ｃ エンジン、１４ クランクシャフト、１５ クランクポジションセンサ、２２ エアクリーナ、２３ 吸気管、２３ａ エアフローメータ、２３ｔ 温度センサ、２４ スロットルバルブ、２４ａ スロットルポジションセンサ、２５ ポート噴射弁、２６ 筒内噴射弁、２８ 吸気バルブ、２９ 燃焼室、３０ 点火プラグ、３１ 排気バルブ、３２ ピストン、３３ 排気管、３４ 浄化装置、３５ 空燃比センサ、３６ 酸素センサ、４０ 水温センサ、４２ 油温センサ、４４ カムポジションセンサ、５０，５０Ｃ 燃料供給装置、５１ 燃料タンク、５１ａ 燃料量センサ、５１ｃ アルコール濃度センサ、５１ｐ 内圧センサ、５１ｔ 燃温センサ、５２ フィードポンプ、５２ａ 状態検出装置、５３ 低圧供給管、５３ｐ 燃圧センサ、５４ 逆止弁、５５ リリーフ流路、５６ リリーフバルブ、５７ 高圧ポンプ、５７ａ 電磁バルブ、５７ｂ チェックバルブ、５７ｃ プランジャ、５８ 高圧供給管、５８ｐ 燃圧センサ、５８ｔ 燃温センサ、６０ 冷却装置、６１ ラジエータ、６２ ラジエータファン、６２ａ 回転数センサ、６３ 循環流路、６４ 電動ポンプ、７０，７０Ｄ 電子制御ユニット、７１ ＣＰＵ、７２ ＲＯＭ、７３ ＲＡＭ、７４ フラッシュメモリ、７５ 通信機、８０ 外気温センサ、８２ 車速センサ、８６ 解析装置、９０ サーバ、９３ 大容量記憶装置、１１０ 試験装置、ＤＦ ディファレンシャルギヤ、ＤＭ ダイナモメータ、ＤＳ 駆動軸、ＴＭ 変速機。

Claims (10)

1. 燃料噴射弁を有するエンジンと、燃料タンク内の燃料を前記燃料噴射弁に接続された供給管に供給する燃料ポンプを有する燃料供給装置と、を備えるエンジン装置における燃料の温度である燃温に関する燃温変数を推定する燃温推定システムであって、
   記憶装置および実行装置を備え、
   前記記憶装置は、前記燃温変数の前回推定値、前記燃料ポンプの状態に関するポンプ変数、前記エンジンの状態に関する第１エンジン変数、外気温に関する外気温変数を含む第１入力変数を入力とすると共に前記燃温変数を出力とする第１写像を記憶し、
   前記実行装置は、前記第１入力変数を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記第１入力変数を前記第１写像に適用して前記燃温変数を推定する推定部とを有する、
   燃温推定システム。
2. 請求項１記載の燃温推定システムであって、
   前記第１写像は、前記第１入力変数のうち、燃料の熱量に関する熱量変数については、所定時間当たりの変化量を入力とし、燃料の熱容量および熱伝達に関する熱容量変数については、前記所定時間当たりの平均値を入力とする、
   燃温推定システム。
3. 請求項２記載の燃温推定システムであって、
   前記熱量変数は、前記ポンプ変数、前記第１エンジン変数、前記外気温変数を含み、
   前記熱容量変数は、前記燃料タンク内の燃料量に関する燃料量変数、前記エンジンを冷却する冷却装置の状態に関する冷却装置変数、前記エンジン装置が搭載される車両の車速に関する車速変数のうちの少なくとも一部を含む、
   燃温推定システム。
4. 請求項１ないし３のうちの何れか１つの請求項に記載の燃温推定システムであって、
   前記ポンプ変数は、前記燃料ポンプの回転数に関するポンプ回転数変数を含む、
   燃温推定システム。
5. 請求項１ないし４のうちの何れか１つの請求項に記載の燃温推定システムであって、
   前記第１エンジン変数は、前記エンジンの吸気温に関する吸気温変数、前記エンジンの空燃比に関する空燃比変数、前記エンジンの冷却水の温度に関する水温変数、前記エンジンの回転数に関するエンジン回転数変数のうちの少なくとも一部を含む、
   燃温推定システム。
6. 請求項１ないし５のうちの何れか１つの請求項に記載の燃温推定システムであって、
   前記供給管は、前記燃料ポンプから燃料が供給される低圧供給管と、前記燃料噴射弁に接続された高圧供給管とを有し、
   前記燃料供給装置は、前記低圧供給管の燃料を加圧して前記高圧供給管に供給する高圧ポンプを更に有し、
   前記記憶装置は、前記高圧ポンプにおける前記低圧供給管側の燃料の温度である高圧ポンプ燃温に関する高圧ポンプ燃温変数の前回推定値、前記エンジンの状態に関する第２エンジン変数、前記高圧ポンプの吸入流量に関する高圧吸入流量変数、前記エンジン装置が搭載される車両の車速に関する車速変数を含む第２入力変数を入力とすると共に前記高圧ポンプ燃温変数を出力とする第２写像を記憶し、
   前記取得部は、前記第２入力変数を取得し、
   前記推定部は、前記取得部により取得された前記第２入力変数を前記第２写像に適用して前記高圧ポンプ燃温変数を推定する、
   燃温推定システム。
7. 請求項６記載の燃温推定システムであって、
   前記第２エンジン変数は、前記エンジンの吸気温に関する吸気温変数、前記エンジンの潤滑油の温度に関する油温変数、前記エンジンの回転数に関するエンジン回転数変数、前記エンジンの負荷率に関する負荷率変数のうちの少なくとも一部を含む、
   燃温推定システム。
8. 請求項１ないし７のうちの何れか１つの請求項に記載の燃温推定システムであって、
   前記実行装置は、車両に搭載される第１実行装置と、前記車両の外部に配置される第２実行装置とを有し、
   前記第１実行装置は、前記取得部と、前記取得部により取得された取得データを前記第２実行装置に送信する車両側送信部と、前記第２実行装置から推定データを受信する車両側受信部とを有し、
   前記第２実行装置は、前記取得データを受信する外部側受信部と、前記推定部と、前記推定部により推定された前記推定データを前記第１実行装置に送信する外部側送信部とを有する、
   燃温推定システム。
9. 請求項８記載の燃温推定システムに用いられるデータ解析装置であって、
   前記第２実行装置および前記記憶装置を備える、
   データ解析装置。
10. 請求項８記載の燃温推定システムに用いられる燃料供給装置の制御装置であって、
    前記第１実行装置を備える、
    燃料供給装置の制御装置。

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