JP2022015997A - エンジン特性推定装置、エンジン特性推定方法、エンジン特性推定プログラム、およびエンジン状態推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】エンジンの特性の変化を高精度に推定することのできるエンジン特性推定装置を提供する。
【解決手段】エンジン特性推定装置１００は、第１計算モデルとエンジン２００への燃料供給量とに基づいて第１エンジン状態パラメータＸ１を計算する第１計算部と、第２計算モデルとエンジン２００の動作データとに基づいて第２エンジン状態パラメータＸ２を計算する第２計算部と、第１エンジン状態パラメータＸ１および第２エンジン状態パラメータＸ２に基づいて、エンジン２００の特性を推定するエンジン特性推定部１３０とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明はエンジンの特性推定技術および状態推定技術に関する。

エンジンは船舶、自動車、航空機等で広く利用されているが、環境問題への意識の高まりもあって、近年さらなる高効率化が求められている。エンジンの効率を高めるためには、エンジンの状態を高精度に推定し、その推定結果に基づきエンジンを最適に制御する必要がある。

特表２００９－５１０３２７号公報 特開２０１５－２２２０７４号公報

特許文献１には、状態オブザーバによってエンジンの状態を推定する技術が開示されている。状態オブザーバは、エンジンの特性を表す行列を用い、エンジンの各種の測定データから、エンジンの状態を表すパラメータを演算する。この演算では、行列がエンジンの特性を正確に表している場合は、エンジンの状態パラメータを高精度に算出することができる。一方で、経年劣化や吸気温度等の外部環境の変化によりエンジンの特性が変化した場合は、行列がエンジンの特性を正確に反映したものではなくなるため、エンジンの状態の推定精度が低下してしまう。

本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、エンジンの特性が
変化した場合であっても、それを高精度に推定することのできるエンジン特性推定装置を提供することにある。また、本発明の他の目的は、エンジンの状態を高精度に推定することのできるエンジン状態推定装置を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある態様のエンジン特性推定装置は、エンジンの特性を表す第１計算モデルと、任意の時点においてエンジンに供給される燃料供給量とに基づいて、エンジンの状態変数である第１エンジン状態パラメータを計算する第１計算部と、エンジンの特性を表す第１計算モデルと異なる第２計算モデルと、任意の時点において駆動されているエンジンの動作に関する動作データとに基づいて、エンジンの状態変数である第２エンジン状態パラメータを計算する第２計算部と、第１エンジン状態パラメータおよび第２エンジン状態パラメータに基づいて、任意の時点におけるエンジンの特性を推定するエンジン特性推定部とを備える。

この態様において、第１計算部の計算で使用される燃料供給量は、経年劣化や吸気温度等の外部環境の変化によるエンジンの特性変化の影響を受けないデータであるため、その計算結果である第１エンジン状態パラメータはエンジンの特性変化の影響を受けない。これに対して、第２計算部の計算で使用されるエンジンの動作データは、エンジンの特性変化の影響を受けるデータであるため、その計算結果である第２エンジン状態パラメータはエンジンの特性変化の影響を受ける。このようにエンジン特性変化の影響が異なる二種類のエンジン状態パラメータを用いることにより、エンジン特性推定部はエンジンの特性変化を高精度に推定することができる。なお、エンジンの特性変化がない場合でも、計算モデルの異なる二つの計算部を併用することにより、エンジンの状態を高精度に推定することができる。

本発明の別の態様は、エンジン特性推定方法である。この方法は、エンジンの特性を表す第１計算モデルと、任意の時点においてエンジンに供給される燃料供給量とに基づいて、エンジンの状態変数である第１エンジン状態パラメータを計算する第１計算ステップと、エンジンの特性を表す第１計算モデルと異なる第２計算モデルと、任意の時点において駆動されているエンジンの動作に関する動作データとに基づいて、エンジンの状態変数である第２エンジン状態パラメータを計算する第２計算ステップと、第１エンジン状態パラメータおよび第２エンジン状態パラメータに基づいて、任意の時点におけるエンジンの特性を推定するエンジン特性推定ステップとを有する。

本発明の別の態様は、エンジン状態推定装置である。この装置は、エンジンの特性を表す第１計算モデルと、任意の時点においてエンジンに供給される燃料供給量とに基づいて、エンジンの状態変数である第１エンジン状態パラメータを計算する第１計算部と、エンジンの特性を表す第１計算モデルと異なる第２計算モデルと、任意の時点において駆動されているエンジンの動作に関する動作データとに基づいて、エンジンの状態変数である第２エンジン状態パラメータを計算する第２計算部と、第１エンジン状態パラメータおよび第２エンジン状態パラメータに基づいて、任意の時点におけるエンジンの状態を推定するエンジン状態推定部とを備える。

この態様によれば、計算モデルの異なる二つの計算部を併用することにより、エンジンの状態を高精度に推定することができる。

なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。

本発明によれば、エンジンの特性が変化した場合であっても、それを高精度に推定することができる。また、エンジンの状態を高精度に推定することができる。

実施の形態に係るエンジン特性推定装置の全体構成を示す図である。 エンジンの構成を示す図である。 他のエンジンの構成を示す図である。 シミュレータとオブザーバの構成を示す図である。 エンジン特性推定部の構成を示す図である。 エンジン特性推定装置によるエンジン特性推定の処理フローを示すフローチャートである。 エンジン特性推定装置によるエンジン特性推定の一例を示す模式図である。

図１は、本実施の形態に係るエンジン特性推定装置１００の全体構成を示す模式図である。まず、エンジン特性推定装置１００による特性推定の対象であるエンジン２００は、１燃焼当たりの燃料供給量Ｕで指定される量の燃料の供給を受けて駆動され、動力を発生する。そして、その動作状態に応じてエンジン２００の状態変数である状態パラメータＸ０が変化する。ここで、Ｘ０は複数のパラメータを含むベクトルである（２以上の自然数ｎをパラメータ数として、各パラメータをＸ０１、Ｘ０２、…、Ｘ０ｎと表す）。エンジン２００の状態パラメータＸ０として何を選択するかは、エンジンシステムの制御目標や仕様に応じて適宜決定することができるが、典型的にはエンジン本体の回転数、排気圧、排気温、排気量等を選択するのが好ましい。また、エンジン本体に流入する空気の圧力を高める過給器を用いる場合は、過給器のパラメータ、例えば、回転数、給気温、給気圧、給気量、掃気温、掃気圧、掃気量等を状態パラメータＸ０の中に含めることが好ましい。

なお、本実施の形態のエンジン特性推定においては、エンジン２００が外部に対して発生する動力よりも、エンジン２００内部の状態パラメータＸ０に着目することが重要であるので、エンジン２００は１燃焼当たりの燃料供給量Ｕの入力に基づき状態パラメータＸ０を出力するブロックとして図示されている。

エンジン特性推定装置１００は、エンジン２００の特性推定を行う装置であり、第１計算部としてのシミュレータ１１０と、第２計算部としてのオブザーバ１２０と、エンジン特性推定部１３０と、計算モデル更新部１４０と、計算モデル更新モード実行部１５０を備える。

シミュレータ１１０は、エンジン２００の特性を表す第１計算モデルと、任意の時点においてエンジン２００に供給される１燃焼当たりの燃料供給量Ｕとに基づいて、エンジン２００の状態変数である第１エンジン状態パラメータＸ１を計算する。ここで、Ｘ１は複数のパラメータを含むベクトルである（パラメータ数は状態パラメータＸ０と同じくｎであり、各パラメータをＸ１１、Ｘ１２、…、Ｘ１ｎとする）。

オブザーバ１２０は、エンジン２００の特性を表す第１計算モデルと異なる第２計算モデルと、任意の時点において駆動されているエンジン２００の動作に関する動作データＸ０´および１燃焼当たりの燃料供給量Ｕに基づいて、エンジン２００の状態変数である第２エンジン状態パラメータＸ２を計算する。ここで、Ｘ２は複数のパラメータを含むベクトルである（パラメータ数は状態パラメータＸ０と同じくｎであり、ベクトルの要素をＸ２１、Ｘ２２、…、Ｘ２ｎとする）。

オブザーバ１２０への入力である動作データＸ０´は、エンジン２００の状態パラメータＸ０に含まれる一部（１以上ｎ未満）の状態パラメータである。実際のエンジン２００においては、状態パラメータＸ０に含まれるｎ個全てのパラメータを測定するセンサを設けることはコストや設置上の制約により現実的ではないため、一部のパラメータＸ０´のみが測定されてオブザーバ１２０への入力とされる。その一部のパラメータＸ０´を補完し、全ての状態パラメータＸ２を推定するのがオブザーバ１２０の基本的な機能である。

エンジン特性推定部１３０は、第１エンジン状態パラメータＸ１および第２エンジン状態パラメータＸ２に基づいて、任意の時点におけるエンジン２００の特性を推定する。具体的には、第１エンジン状態パラメータＸ１と第２エンジン状態パラメータＸ２の差分を演算し、それに基づいてエンジン２００の特性を推定する。

計算モデル更新部１４０は、エンジン特性推定部１３０で推定されたエンジン２００の特性に基づきオブザーバ１２０の第２計算モデルを更新する。
計算モデル更新モード実行部１５０は、計算モデル更新部１４０による第２計算モデルの更新を行うための更新モードを実行する。

続いて、上記の各構成を他の図を参照してより詳細に説明する。
図２は、エンジン２００の構成を示す模式図である。本実施の形態において、エンジン２００の用途は限定されず、船舶用、車両用、航空機用等の様々なエンジン２００を用いることができる。エンジン２００は、燃料の燃焼により動力を発生するエンジン本体２１０と、燃料を燃焼させる空気をエンジン本体２１０に供給する吸気路２２０と、エンジン本体２１０における燃焼後の気体を排出する排気路２３０と、吸気路２２０を通じてエンジン本体２１０に供給される空気の圧力を高める過給器２４０を備える。

エンジン本体２１０は、空気による燃料の燃焼が起こる燃焼室２１１と、燃焼室２１１内に１燃焼当たりの燃料供給量Ｕにより指定される量の燃料を供給する燃料供給ノズル２１２と、吸気路２２０からの空気の燃焼室２１１への供給を制御する吸気弁２１３と、燃焼室２１１から排気路２３０への空気の排出を制御する排気弁２１４と、燃焼室２１１における燃料の燃焼に応じて直線上に駆動されるピストン２１５と、ピストン２１５の直線上の運動に伴って回転駆動されるクランクシャフト２１６と、一端がピストン２１５に固定され他端がクランクシャフト２１６に固定されてピストン２１５の直線運動をクランクシャフト２１６の回転運動に変換するコネクティングロッド２１７を備える。なお、上記では燃料供給ノズル２１２により燃料を燃焼室２１１内に直接供給する構成としたが、ガソリン等の揮発性の高い燃料を使用する場合は、吸気路２２０内に燃料を噴射し、空気と混合した状態で燃焼室２１１内に供給してもよい。

上記の構成において、エンジン２００は以下のサイクルで駆動される。ここで、エンジン２００は前サイクル以前の駆動によって動作状態にあるものとし、慣性により回転を続けるクランクシャフト２１６の動作に応じてピストン２１５が上昇と下降を繰り返すものとする。

（１）吸気：吸気弁２１３が開き、排気弁２１４が閉じ、ピストン２１５が下降することで、吸気路２２０から燃焼室２１１に空気が供給される。
（２）圧縮：吸気弁２１３が閉じ、ピストン２１５が上昇することで、燃焼室２１１内の空気が圧縮される。
（３）燃焼：燃料供給ノズル２１２から燃焼室２１１内に１燃焼当たりの燃料供給量Ｕにより指定される量の燃料が供給され、圧縮された空気とともに燃焼される。これによって動力が発生し、ピストン２１５が下降する。
（４）排気：排気弁２１４が開き、ピストン２１５が上昇することで、燃焼後の気体が燃焼室２１１から排気路２３０に排出される。

過給器２４０は、いわゆるターボチャージャであり、吸気路２２０に設けられたコンプレッサ２４１と、排気路２３０に設けられたタービン２４２と、コンプレッサ２４１およびタービン２４２を同軸上で結合する軸２４３を備える。排気路２３０から排出される気体によりタービン２４２が回転し、その回転が軸２４３を介してコンプレッサ２４１に伝わる。このように回転されるコンプレッサ２４１によって、吸気路２２０に供給される空気が圧縮されるため、燃焼室２１１に供給される空気の圧力を高めることができる。

なお、図２では（１）吸気、（２）圧縮、（３）燃焼、（４）排気の４つの行程を１サイクルとするいわゆる４ストロークエンジンを例に挙げて説明したが、本実施の形態では、エンジンのタイプはこれに限定されず、様々なタイプのエンジンを使用することができる。例えば、図３に示されるいわゆる２ストロークエンジンを使用することができる（図２と対応する構成要素については同一の符号を付している）。

２ストロークエンジンのエンジン本体２１０は、上述の４ストロークエンジンと同様に、燃焼室２１１における燃料の燃焼によってピストン２１５を直線上に駆動し、それをクランクシャフト２１６の回転動力に変換するものである。両タイプのエンジンにおいて主要な構造はほとんど共通であるが、２ストロークエンジンでは、エンジン本体２１０においてクランクシャフト２１６を収容するクランクケース２１８と燃焼室２１１を連結する掃気路２１９が設けられている点が一つの違いである。

ピストン２１５が下降している図示の状態において、クランクケース２１８、掃気路２１９、燃焼室２１１、排気路２３０を通る経路は気体が流通可能となっており、クランクケース２１８内の新しい空気が、掃気路２１９を通じて燃焼室２１１に流入するとともに、その勢いで燃焼後の気体を排気路２３０に排出する（掃気）。

それに続いてピストン２１５が上昇すると、掃気路２１９および排気路２３０を閉塞し、燃焼室２１１が密閉されてその圧力が上昇する。そして、高圧になった燃焼室２１１内に燃料供給ノズル２１２から燃料を供給することにより燃焼が引き起こされ、ピストン２１５を再び下降させる動力が発生する。一方、ピストン２１５の上昇時にはクランクケース２１８と吸気路２２０が連通し、新しい空気が吸気路２２０からクランクケース２１８内に流入する。このように、ピストン２１５の上昇時には、燃焼室２１１における燃焼とクランクケース２１８における吸気が同時に行われる。

以上のように、２ストロークエンジンにおいては、ピストン２１５の一回の下降と一回の上昇の合計２ストロークで１サイクルが完了する。このような２ストロークエンジンにおいて、図２に示される過給器２４０を使用すると、ピストン２１５上昇時におけるクランクケース２１８への吸気と、ピストン２１５下降時における燃焼室２１１への掃気の圧力を高めることができる。

なお、２ストロークエンジンとしては、特許文献２に開示されているような掃気用の空気を収容する掃気レシーバを有するものを使用してもよい。この場合、図３についての上記の掃気の説明と同様に、ピストン（４１：特許文献２中の符号（以下同じ））が下降している状態において、掃気レシーバ（２）、クランクケース２１８および掃気路２１９に対応する掃気口（１７）、燃焼室２１１に対応するシリンダ（１）、排気路２３０に対応する排気ダクト（６）を通る経路は気体が流通可能となっており、掃気レシーバ内の新しい空気が、掃気口を通じてシリンダに流入するとともに、その勢いで燃焼後の気体を排気ダクトに排出する掃気動作が行われる。また、このような構成において過給器２４０を使用すると、掃気レシーバ内の掃気の圧力を高めることができる。

上記のように本実施の形態は、様々なタイプのエンジン２００に対して適用することができるが、特に定格回転数が毎分１０００回転以下の船舶用のエンジンに対して使用するのが好適である。一般的に、船舶用のエンジンは車両用のエンジンと比較して上記のような低い定格回転数で駆動される。そして、特に大型の船舶においては、エンジンで発生された動力が船舶の実際の動きに反映されるまでに時間を要するため、正確なエンジン駆動が求められる。このように、船舶用のエンジンにおいては、エンジンの特性変化や状態を高精度に推定して正確な駆動を行う要求が高く、本実施の形態のエンジン特性推定装置１００を使用するのが好ましい。

ここで、エンジン特性推定装置１００によって推定を行うエンジン２００の特性としては以下のものが例示される。
・燃焼効率：燃焼室２１１における燃焼の効率。熱効率とも呼ばれる。
・動力伝達効率：エンジン本体２１０で発生したトルクに対する、各機械部分での損失を差し引いた実効トルクの比。機械伝達効率とも呼ばれる。
・動特性：複数のパラメータ間の時間を考慮した関係。温度変化に対する圧力の応答性等。
・過給器２４０の効率：コンプレッサ２４１の効率、タービン２４２の効率等。
・外乱影響：エンジン２００が吸入する外気の温度（大気温）、圧力（大気圧）、船舶用エンジンにあっては駆動対象であるプロペラから流入する波等による負荷等。
なお、上記の外乱は、実際のエンジン２００の動作に大きな影響を及ぼす重要なものであり、かつ図４に関して後述する数学モデルにおいては他の特性と同等に扱うことができる。

以上で例を挙げて説明したエンジン２００において、その特性推定や制御に使用する状態パラメータＸ０は例えば以下の各パラメータにより構成することができる。

エンジン本体２１０の動作に関するパラメータ：
・クランクシャフト２１６の回転数（エンジン本体２１０の回転数Ｎｅ）
・排気路２３０から排出される気体の温度（エンジン本体２１０の排気温Ｔｅｘ）
・排気路２３０から排出される気体の圧力（エンジン本体２１０の排気圧Ｐｅｘ）
・排気路２３０から排出される気体の流量（エンジン本体２１０の排気量Ｇｅｘ）

過給器２４０の動作に関するパラメータ：
・コンプレッサ２４１、タービン２４２、軸２４３の回転数（過給器２４０の回転数Ｎｔｃ）
・掃気動作を行わない図２の４ストロークエンジン等において過給器２４０を介して吸気路２２０から燃焼室２１１に供給される空気の温度（過給器２４０の給気温Ｔｂ）
・掃気動作を行わない図２の４ストロークエンジン等において過給器２４０を介して吸気路２２０から燃焼室２１１に供給される空気の圧力（過給器２４０の給気圧Ｐｂ）
・掃気動作を行わない図２の４ストロークエンジン等において過給器２４０を介して吸気路２２０から燃焼室２１１に供給される空気の流量（過給器２４０の給気量Ｇｂ）
・掃気動作を行う図３や特許文献２等の２ストロークエンジンにおいて、掃気路２１９から燃焼室２１１に供給される空気の圧力や掃気レシーバ内の空気の温度（過給器２４０の掃気温Ｔｓ）
・掃気動作を行う図３や特許文献２等の２ストロークエンジンにおいて、掃気路２１９から燃焼室２１１に供給される空気の圧力や掃気レシーバ内の空気の圧力（過給器２４０の掃気圧Ｐｓ）
・掃気動作を行う図３や特許文献２等の２ストロークエンジンにおいて、掃気路２１９から燃焼室２１１に供給される空気の圧力や掃気レシーバ内の空気の流量（過給器２４０の掃気量Ｇｓ）

なお、過給器２４０が設けられない場合、燃焼室２１１への給気（４ストロークエンジンの場合）および燃焼室２１１への掃気（２ストロークエンジンの場合）は、エンジン本体２１０の動作となるため、上記の給気温Ｔｂ、給気圧Ｐｂ、給気量Ｇｂ、掃気温Ｔｓ、掃気圧Ｐｓ、掃気量Ｇｓは、それぞれエンジン本体２１０の動作に関するパラメータとなる。

上記の各パラメータは、いずれも適当なセンサを設けることにより測定可能であるが、実際のエンジン２００ではコストや設置上の制約により全てのパラメータを測定するのは現実的ではなく、一部のパラメータＸ０´が測定され、オブザーバ１２０への入力とされる。測定するパラメータＸ０´の選択はエンジンシステムの制御目標や仕様に応じて適宜決定することができるが、例えば、以下のような基準で選択することが好ましい。

エンジン本体２１０の動作に関するパラメータ（エンジン本体データ）および過給器２４０の動作に関するパラメータ（過給器データ）からそれぞれ少なくとも一つのパラメータを測定する。エンジン本体データとしては、先に列挙した回転数Ｎｅ、排気温Ｔｅｘ、排気圧Ｐｅｘ、排気量Ｇｅｘが例示される。過給器データとしては、先に列挙した回転数Ｎｔｃ、給気温Ｔｂ（４ストロークエンジンの場合）、給気圧Ｐｂ（同前）、給気量Ｇｂ（同前）、掃気温Ｔｓ（２ストロークエンジンの場合）、掃気圧Ｐｓ（同前）、掃気量Ｇｓ（同前）が例示される。このように測定するパラメータを選択すれば、エンジン本体２１０と過給器２４０のそれぞれの測定データに基づき、エンジン２００のシステム全体の状態をオブザーバ１２０で高精度に推定することができる。

他の基準として、エンジン２００の機械的な動作に関するパラメータ（機械的データ）およびエンジン２００の熱力学的状態に関するパラメータ（熱力学的データ）からそれぞれ少なくとも一つのパラメータを測定する。機械的データとしては、先に列挙したエンジン本体２１０の回転数Ｎｅ、過給器２４０の回転数Ｎｔｃが例示される。熱力学的データとしては、先に列挙した、排気温Ｔｅｘ、排気圧Ｐｅｘ、排気量Ｇｅｘ、給気温Ｔｂ（４ストロークエンジンの場合）、給気圧Ｐｂ（同前）、給気量Ｇｂ（同前）、掃気温Ｔｓ（２ストロークエンジンの場合）、掃気圧Ｐｓ（同前）、掃気量Ｇｓ（同前）が例示される。このように測定するパラメータを選択すれば、機械的データと熱力学的データのそれぞれの測定データに基づき、オブザーバ１２０はエンジン２００の機械的側面と熱力学的側面を考慮して高精度に状態を推定することができる。

実際の設計においては、上記の二つの基準を同時に満たす測定パラメータを選択するのが最適である。例えば、エンジン本体２１０の回転数Ｎｅと、過給器２４０の掃気圧Ｐｓを測定パラメータとして選択するとよい。ここで、回転数Ｎｅはエンジン本体データかつ機械的データであり、掃気圧Ｐｓは過給器データかつ熱力学的データであり、上記の二つの基準を同時に満たしている。

なお、エンジン２００への駆動入力である１燃焼当たりの燃料供給量Ｕは、エンジン本体２１０の回転数Ｎｅの測定データに基づいて設定される。すなわち、エンジン本体２１０の目標回転数をＮｅ０としたときに、測定値であるＮｅと目標値であるＮｅ０の差分が演算され、その差分が少なくなるような１燃焼当たりの燃料供給量Ｕが所定のテーブルやアルゴリズムに基づいて設定される。

続いて、図４を参照して、シミュレータ１１０とオブザーバ１２０の構成を説明する。

シミュレータ１１０は、エンジン２００に供給される１燃焼当たりの燃料供給量Ｕを入力として、第１計算モデルに基づき、ｎ個の要素を持つベクトルとしての第１エンジン状態パラメータＸ１＝（Ｘ１１、Ｘ１２、・・・、Ｘ１ｎ）を計算する。ここで、第１エンジン状態パラメータＸ１とエンジン２００の状態パラメータＸ０の要素数は等しく、Ｘ１の各要素はＸ０の各要素の推定値となる。例えば、エンジン２００の状態パラメータＸ０の第１要素Ｘ０１が回転数Ｎｅ、第２要素Ｘ０２が掃気圧Ｐｓである場合、第１エンジン状態パラメータＸ１の第１要素Ｘ１１は回転数Ｎｅの推定値、第２要素Ｘ１２は掃気圧Ｐｓの推定値となる。

シミュレータ１１０の第１計算モデルは、エンジン２００の所定の基準時点のエンジンの特性を表しており、その基準時点のエンジン２００の状態パラメータＸ０をシミュレートするものである。ここで、第１計算モデルを設定する際には、エンジン２００への外乱がない理想的な状態を前提としているため、計算結果としての第１エンジン状態パラメータＸ１は、基準時点におけるエンジン２００の理想的な状態パラメータＸ０を表す。第１計算モデルを規定する基準時点としては、典型的には、エンジン２００の初期時点が選択される。この場合、第１エンジン状態パラメータＸ１は、初期状態から特性劣化のない理想的なエンジン２００が外乱のない状態に置かれた場合の理想的な状態パラメータＸ０をシミュレートしたものとなる。

続いて、エンジン２００の状態空間表現と、それに対応する状態空間表現を持つオブザーバ１２０について説明する。図４において、エンジン２００はシステム係数行列Ａによって定義される線形システムであるとする。具体的には、エンジン２００の状態は以下の式により記述される。

ｄＸ０／ｄｔ＝Ａ・Ｘ０＋Ｂ・Ｕ
Ｘ０´＝Ｃ・Ｘ０
ここで、各パラメータは以下を表す。
Ｕ：エンジン２００への燃料供給量
Ｘ０：エンジン２００の状態パラメータ
Ｘ０´：オブザーバ１２０への入力（上述の通り、状態パラメータＸ０に含まれる一部の動作パラメータを測定したもの）
Ａ：エンジン２００のシステム係数行列
Ｂ：Ｕをシステムに入力する入力ベクトル
Ｃ：Ｘ０からＸ０´を抽出する出力ベクトル
なお、図示されているエンジン２００の状態空間表現は上記の式を表したものであ
る。

オブザーバ１２０は、上記のエンジン２００と同様の状態空間表現を持つ。すなわち、オブザーバ１２０はエンジン２００と同一のシステム係数行列Ａ、入力ベクトルＢ、出力ベクトルＣを持つ。エンジン２００との大きな違いは、エンジン２００の動作データＸ０´がオブザーバゲインＨを介してオブザーバ１２０に入力される点である。このように、オブザーバ１２０は、システム係数行列ＡおよびオブザーバゲインＨによって定義される第２計算モデルを持ち、１燃焼当たりの燃料供給量Ｕと動作データＸ０´を入力として、第２エンジン状態パラメータＸ２を計算する。

第２エンジン状態パラメータＸ２はｎ個の要素（Ｘ２１、Ｘ２２、・・・、Ｘ２ｎ）を持つベクトルである。上述した第１エンジン状態パラメータＸ１と同様に、第２エンジン状態パラメータＸ２とエンジン２００の状態パラメータＸ０の要素数は等しく、Ｘ２の各要素はＸ０の各要素の推定値となる。例えば、エンジン２００の状態パラメータＸ０の第１要素Ｘ０１が回転数Ｎｅ、第２要素Ｘ０２が掃気圧Ｐｓである場合、第２エンジン状態パラメータＸ２の第１要素Ｘ２１は回転数Ｎｅの推定値、第２要素Ｘ２２は掃気圧Ｐｓの推定値となる。

ある基準時点における理想的な状態パラメータＸ１を計算するシミュレータ１１０と異なり、オブザーバ１２０はエンジン２００のリアルタイムの状態パラメータＸ２を計算する。なお、エンジン２００の全ての状態パラメータＸ０が測定される場合はオブザーバ１２０を設ける必要はないが、全パラメータを測定するのは現実的ではないため、オブザーバ１２０を用いて状態パラメータＸ２の推定を行う。

なお、上記ではエンジン２００が線形システムである場合を例にとって説明したが、非線形システムである場合も同様にオブザーバ１２０を構成することができる。すなわち、オブザーバ１２０は、エンジン２００のシステム特性を表す要素（図４の例ではシステム係数行列）を第２計算モデル中に含んでいればよく、エンジン２００が線形システムであるか非線形システムであるかは本実施の形態において本質的ではない。

図５は、エンジン特性推定部１３０の構成を示す模式図である。エンジン特性推定部１３０は、差分演算部１３１と、絶対値演算部１３２と、重み付け演算部１３３と、加算部１３４と、閾値比較部１３５とを備え、差分演算部１３１における差分演算結果をエンジン２００の特性推定出力とするものである。

差分演算部１３１は、第１エンジン状態パラメータＸ１と第２エンジン状態パラメータＸ２の差分を演算する。具体的には、Ｘ１およびＸ２の要素数ｎと等しい個数の差分器１３１－１、１３１－２、…、１３１―ｎを有する。各差分器は、Ｘ１とＸ２の対応するパラメータの差分ｅ１、ｅ２、…、ｅｎを演算する。上述の例のように、状態パラメータＸ０の第１要素Ｘ０１が回転数Ｎｅ、第２要素Ｘ０２が掃気圧Ｐｓである場合、第１の差分器１３１－１は、それぞれ回転数Ｎｅの推定値であるＸ１１とＸ２１の差分ｅ１を演算し、第２の差分器１３１－２は、それぞれ掃気圧Ｐｓの推定値であるＸ１２とＸ２２の差分ｅ２を演算する。これらの差分演算結果ｅ１、ｅ２、…、ｅｎは、エンジン２００の特性推定出力として後段の計算モデル更新部１４０に供給される。

絶対値演算部１３２、重み付け演算部１３３、加算部１３４、閾値比較部１３５は、その一連の演算結果に応じて、後段の計算モデル更新部１４０における計算モデル更新処理のトリガーをかけるものである。
絶対値演算部１３２は、差分演算部１３１からの差分ｅ１、ｅ２、…、ｅｎのそれぞれの絶対値を演算する。

重み付け演算部１３３は、絶対値演算部１３２からのｎ個の演算結果に対して、所定の重みｗ１、ｗ２、…、ｗｎを乗算する。ここで、それぞれの重みは、本実施の形態におけるエンジン特性推定における各パラメータの重要度に応じて適宜設定されるものである。例えば、上述の例において、第１パラメータである回転数Ｎｅが第２パラメータである掃気圧Ｐｓよりもエンジン特性推定において重視される場合は、第１の重みｗ１を第２の重みよりも大きく設定するとよい。

加算部１３４は、重み付け演算部１３３からのｎ個の演算結果を加算する。
閾値比較部１３５は、加算部１３４からの演算結果を所定の閾値と比較する。加算部１３４からの演算結果が閾値を超えた場合、後段の計算モデル更新部１４０における計算モデル更新処理のトリガー信号Ｔを生成する。

以上のように、差分演算部１３１からの差分ｅ１、ｅ２、…、ｅｎに関して所定の基準が満たされた場合のみ計算モデル更新部１４０へのトリガー信号Ｔが生成されるので、計算モデル更新処理の頻度が高くなりすぎるのを防止し、システムの安定性を向上させることができる。なお、閾値比較部１３５は、加算部１３４からの演算結果が閾値を超える状態が所定時間継続した場合にトリガー信号Ｔを生成するように構成することもできる。この場合、瞬間的な異常値によってトリガー信号Ｔが生成されることがなくなるので、システムの安定性が更に向上する。

なお、上記の絶対値演算部１３２、重み付け演算部１３３、加算部１３４、閾値比較部１３５という一連の構成は一例に過ぎず、差分演算部１３１の差分演算結果ｅ１、ｅ２、…、ｅｎに基づいて、計算モデル更新部１４０へのトリガー信号Ｔを生成するものであれば様々な構成を採用することができる。例えば、複数の差分演算結果のうち、ある一つの差分演算結果（例えばｅ２）のみが重要な場合は、他の差分演算結果は考慮せずにその大きさだけに基づいてトリガー信号Ｔを生成してもよい。この場合、重み付け演算部１３３や加算部１３４を設ける必要がなくなる。

図１に戻り、計算モデル更新部１４０は、エンジン特性推定部１３０からのトリガー信号Ｔを受け、エンジン特性推定部１３０からの特性推定出力ｅ１、ｅ２、…、ｅｎを入力として、所定のアルゴリズムに基づきオブザーバ１２０の第２計算モデルを更新する。図４において説明したように、第２計算モデルはシステム係数行列ＡとオブザーバゲインＨを含む計算モデルである。ここで、計算モデル更新部１４０は所定のアルゴリズムに基づき、システム係数行列ＡおよびオブザーバゲインＨの少なくとも一つを更新する。行列であるシステム係数行列ＡとベクトルであるオブザーバゲインＨはそれぞれ複数の要素を持つので、その少なくとも一つの要素を更新すればよい。

特にエンジン２００の経年劣化や吸気温度等の外部環境の変化による特性変化に対応する場合は、システム係数行列Ａを更新するのが好ましい。エンジン２００の特性が変化している場合、すなわち上記で例示したような燃焼効率、動力伝達効率、動特性、過給器効率、外乱影響等が変化している場合は、図４におけるエンジン２００のシステム係数行列Ａが変化してしまっているので、その変化に合わせてオブザーバ１２０のシステム係数行列Ａを更新すればよい。これにより、オブザーバ１２０の第２計算モデルがエンジン２００の特性を反映するものとなるため、オブザーバ１２０によるエンジン２００の状態推定精度を向上させることができる。

なお、計算モデル更新部１４０による計算モデル更新処理に使用されるアルゴリズムは、オブザーバ１２０の第２計算モデルが実際のエンジン２００の特性をよりよく反映することを目標として適宜設計することができる。単純な例としては、次のような試行錯誤型のアルゴリズムが挙げられる。このアルゴリズムでは、予め用意されている複数の更新処理のオプションを順次試し、特性推定出力ｅ１、ｅ２、…、ｅｎが最も改善したオプションを採用する。また、アルゴリズムは予めプログラムされたものに限らず、実際の処理結果に応じた機械学習により更新可能なものとしてもよい。

計算モデル更新モード実行部１５０は、計算モデル更新部１４０による第２計算モデルの更新を行うための更新モードを実行する。更新モードが実行されていない間は、エンジン特性推定部１３０からトリガー信号Ｔが生成されていても計算モデル更新部１４０は第２計算モデルの更新を行わない。一方、更新モードが実行されている間に、エンジン特性推定部１３０からトリガー信号Ｔが生成されると、計算モデル更新部１４０は特性推定出力ｅ１、ｅ２、…、ｅｎに基づき第２計算モデルの更新を行う。なお、更新モードは、ユーザ操作に基づいて実行することもできるし、所定頻度で自動的に実行することもできる。このような専用の更新モードを設けることにより、計算モデル更新処理の頻度が高くなりすぎるのを防止し、システムの安定性を向上させることができる。一方で、このような専用の更新モードを設けず、任意の時点においてエンジン特性推定部１３０からのトリガー信号Ｔに基づいて第２計算モデルの更新処理が随時行われる構成とすることももちろん可能である。

図６は、以上の構成を有するエンジン特性推定装置１００によるエンジン特性推定の処理フローを示す。
ステップＳ１０では、計算モデル更新モード実行部１５０によって更新モードが実行されているかどうかが判定される。
更新モードが実行されている場合、ステップＳ２１においてシミュレータ１１０が第１エンジン状態パラメータＸ１を計算し、それと並行するステップＳ２２においてオブザーバ１２０が第２エンジン状態パラメータＸ２を計算する。

ステップＳ３０では、エンジン特性推定部１３０が、第１エンジン状態パラメータＸ１と第２エンジン状態パラメータＸ２の各要素の差分ｅ１、ｅ２、…、ｅｎ（特性推定出力）を演算する。
ステップＳ４０では、エンジン特性推定部１３０が、特性推定出力ｅ１、ｅ２、…、ｅｎに基づき計算モデル更新部１４０に対するトリガー信号Ｔを生成したかどうかが判定される。
トリガー信号Ｔが生成された場合、ステップＳ５０において、計算モデル更新部１４０が、特性推定出力ｅ１、ｅ２、…、ｅｎに基づきオブザーバ１２０の第２計算モデルの更新を行う。

図７は、以上で説明したエンジン特性推定装置１００によるエンジン特性推定の一例を示す模式図である。図１と同様に、エンジン２００、シミュレータ１１０、オブザーバ１２０を、エンジン２００の状態パラメータを出力とするブロックとして示している。また、以下の説明は、エンジン２００への外乱の影響がない理想的な状態を前提にして行うが、本実施の形態は外乱がある場合にも同様に適用可能である。

図７（Ａ）は、エンジン２００の初期状態を示す。
エンジン２００は、その初期状態の特性を表すシステム係数行列Ａ０によって記述され、１燃焼当たりの燃料供給量Ｕの入力に対して状態パラメータＸ０を出力する。
シミュレータ１１０は、初期状態のエンジン２００の特性を表す第１計算モデルに基づいて、１燃焼当たりの燃料供給量Ｕの入力から第１エンジン状態パラメータを計算する。シミュレータ１１０は、初期状態のエンジン２００を正確に再現するものであり、その出力である第１エンジン状態パラメータは、上記の初期状態におけるエンジン２００の状態パラメータＸ０と一致する。

オブザーバ１２０は、初期状態のエンジン２００と同一のシステム係数行列Ａ０を含む第２計算モデルに基づいて、１燃焼当たりの燃料供給量Ｕおよび動作データＸ０´の入力から第２エンジン状態パラメータを計算する。ここで、オブザーバ１２０はシステム係数行列Ａ０に基づいてエンジン２００の初期状態を推定するものであり、その推定精度を１００％と仮定すれば、第２エンジン状態パラメータは上記の初期状態におけるエンジン２００の状態パラメータＸ０と一致する。
したがって、図７（Ａ）の初期状態においては、エンジン２００、シミュレータ１１０、オブザーバ１２０の出力が一致している。そして、シミュレータ１１０およびオブザーバ１２０の出力の差分を演算する差分演算部１３１の出力はゼロとなる。

図７（Ｂ）は、初期状態から時間が経過して、劣化によりエンジン２００の特性が変化した状態を示す。
エンジン２００のシステム係数行列は、エンジン２００の劣化のため、初期状態のＡ０からＡ１に変化しているものとする。また、システム係数行列の変化によって、その状態パラメータも初期状態のＸ０からＸに変化している。
シミュレータ１１０の第１計算モデルは初期状態から変わらない。また、シミュレータ１１０への入力である１燃焼当たりの燃料供給量Ｕはエンジン２００の劣化とは無関係の駆動入力量であるため、シミュレータ１１０の出力である第１エンジン状態パラメータは、初期状態から変わらずＸ０で表される。

オブザーバ１２０の第２計算モデルも初期状態から変わらず、エンジン２００の初期状態のシステム係数行列Ａ０を含んでいる。一方、エンジン２００からオブザーバ１２０に入力される動作データＸ´はエンジン２００の劣化の影響を受けているため、初期状態におけるオブザーバ１２０への入力Ｘ０´から変化している。この結果、オブザーバ１２０の出力である第２エンジン状態パラメータは、初期状態のＸ０とは異なるＸ２に変化している。

このように、図７（Ｂ）に示される劣化状態においては、第１エンジン状態パラメータＸ１（Ｘ０に等しい）と第２エンジン状態パラメータＸ２（Ｘ０と異なる）に乖離が生じ、差分演算部１３１の出力がゼロではなくなる（Ｘ２－Ｘ０）。このように、本実施の形態のエンジン特性推定装置１００によれば、この乖離に基づいてエンジン２００の劣化、すなわちシステム係数行列のＡ０からＡ１への変化を推定することができる。

図７（Ｃ）は、図７（Ｂ）で推定されたエンジン２００の劣化を踏まえ、計算モデル更新部１４０がオブザーバ１２０の更新処理を行った状態を示す。計算モデル更新部１４０は、劣化状態で計算された上記の乖離データＸ２－Ｘ０に基づいて、エンジン２００の劣化後のシステム係数行列Ａ１を推定し、オブザーバ１２０の第２計算モデル中のシステム係数行列をＡ０からＡ１に更新する。これによってオブザーバ１２０のシステム係数行列が、劣化後のエンジン２００の特性を反映したものとなり、オブザーバ１２０によるエンジン２００の推定精度が向上する。ここで、推定精度が１００％であると仮定すると、オブザーバ１２０の出力はエンジン２００の出力Ｘと完全に一致する。

以上のように、本実施の形態のエンジン特性推定装置１００によれば、エンジン２００の劣化を推定し、それに基づきオブザーバ１２０の更新処理を行うことにより、エンジン２００の状態推定精度を向上させることができる。

なお、図７（Ｃ）の更新状態において、オブザーバ１２０の出力Ｘとシミュレータ１１０の出力Ｘ０との間に定常的な乖離Ｘ－Ｘ０が生じることになるが問題ない。更新状態後、乖離がＸ－Ｘ０に留まっていればエンジン２００に更なる劣化が生じていないということが分かるので、計算モデル更新部１４０による更なる計算モデル更新を行う必要はなく、その状態で正常にシステムを運用することができる。一方、エンジン２００に更なる劣化が生じ、乖離がＸ－Ｘ０から更に変化した場合は、計算モデル更新部１４０による更なる計算モデル更新を行うことで、オブザーバ１２０のシステム係数行列が最新のエンジン２００の特性を反映したものとすることができる。

なお、図７（Ａ）においては、初期状態においてシミュレータ１１０とオブザーバ１２０の出力が一致する場合を例に挙げて説明したが、異なっていても構わない。ここで、シミュレータ１１０の初期出力をＸ０、オブザーバ１２０の初期出力をＸと置けば、初期状態の乖離はＸ―Ｘ０と表される。これは、図７（Ｃ）に関して説明した定常的な乖離Ｘ－Ｘ０が存在する状況と実質的に同じである。

また、上記のような定常的な乖離を見かけ上なくすために、シミュレータ１１０の第１計算モデルを更新することも可能である。すなわち、図７（Ａ）の初期時点や、図７（Ｃ）の更新時点等の所定の基準時点において、シミュレータ１１０の第１エンジン状態パラメータＸ１とオブザーバ１２０の第２エンジン状態パラメータＸ２との間に定常的な乖離Ｘ２―Ｘ１が存在する場合、シミュレータ１１０の第１計算モデルを更新することにより、シミュレータ１１０の出力をＸ１からＸ２に補正する。これにより、シミュレータ１１０およびオブザーバ１２０の出力がいずれもＸ２となるため、上記の定常的な乖離を見かけ上なくすことができる。

このようにシミュレータ１１０の第１計算モデルの更新を行う場合であっても、初期状態に対応する第１計算モデルは保持し続けることが好ましい。初期状態はエンジン２００の特性推定や制御を行う上での絶対的な基準となる状態であるので、常に参照できるようにしておくとよい。例えば、図７（Ｃ）の更新状態において、シミュレータ１１０の第１計算モデルの更新を行う場合、初期状態に対応した第１計算モデルはそのまま保持し、更新状態に対応した新たな第１計算モデルを追加することができる。この場合、シミュレータ１１０は初期状態に対応した第１エンジン状態パラメータと、更新状態に対応した第１エンジン状態パラメータをそれぞれ計算する。そして、差分演算部１３１において、それぞれの第１エンジン状態パラメータと、第２エンジン状態パラメータの差分を演算することにより、エンジン２００の初期状態からの劣化と、更新状態からの劣化をそれぞれ推定することができる。

以上で説明した内容に加え、本実施の形態は例えば以下の作用や効果を奏する。
シミュレータ１１０の計算で使用される１燃焼当たりの燃料供給量Ｕは、経年劣化や吸気温度等の外部環境の変化によるエンジン２００の特性変化の影響を受けないデータであるため、その計算結果である第１エンジン状態パラメータＸ１はエンジン２００の特性変化の影響を受けない。これに対して、オブザーバ１２０の計算で使用されるエンジン２００の動作データは、エンジン２００の特性変化の影響を受けるデータであるため、その計算結果である第２エンジン状態パラメータＸ２はエンジン２００の特性変化の影響を受ける。このようにエンジン特性変化の影響が異なる二種類のエンジン状態パラメータＸ１、Ｘ２の差分である特性推定出力を用いることにより、エンジン特性推定部１３０はエンジン２００の特性変化（システム係数行列のＡ０からＡ１への変化）を高精度に推定することができる。なお、エンジン２００の特性変化がない場合でも、計算モデルの異なる二つの計算部を併用することにより、エンジン２００の状態を高精度に推定することができる。

シミュレータ１１０の第１計算モデルおよびオブザーバ１２０の第２計算モデルとして、エンジン２００の初期状態の特性を表すものを使用することにより、エンジン２００の初期状態からの特性変化を効果的に推定することができる。

エンジン特性推定部１３０で推定されたエンジン２００の特性に基づきオブザーバ１２０の第２計算モデルを更新する計算モデル更新部１４０を設けることにより、エンジン２００が劣化した場合であっても、オブザーバ１２０によるエンジン２００の状態推定の精度を高く維持することができる。

第１エンジン状態パラメータＸ１および第２エンジン状態パラメータＸ２を構成するパラメータの中には非線形性を示すものも存在するが、その差分を演算することにより非線形性を低減することができる場合がある。本実施の形態では、差分演算部１３１が、第１エンジン状態パラメータＸ１と第２エンジン状態パラメータＸ２の差分を演算することにより、非線形性を低減した扱いやすい形に変換してエンジン２００の特性推定を行うことができる。

以上、本発明を実施の形態に基づいて説明した。実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。

実施の形態では、エンジン特性推定部１３０が、第１エンジン状態パラメータＸ１と第２エンジン状態パラメータＸ２の差分を演算する差分演算部１３１を備え、当該差分に基づいてエンジン２００の特性を推定する構成としたが、それ以外の演算に基づいてエンジン２００の特性を推定する構成としてもよい。例えば、シミュレータ１１０とオブザーバ１２０の入力データと計算モデルが違うことから、Ｘ１とＸ２の単純な差分を用いたのでは推定精度を最大化できない可能性もある。その場合、両者の入力データと計算モデルの違いを踏まえてエンジン特性推定部１３０において特性推定の演算を行う関数を最適化することができる。このような関数を一般化してｆ（Ｘ１、Ｘ２）と置けば、エンジン特性推定部１３０は、Ｘ１とＸ２を入力として特性推定出力ｆ（Ｘ１、Ｘ２）を出力する演算部と捉えることができる。実施の形態で説明した差分演算の例においては、ｆ（Ｘ１、Ｘ２）＝Ｘ２－Ｘ１である。

実施の形態では、第１計算モデルにより第１エンジン状態パラメータＸ１を計算する第１計算部としてのシミュレータ１１０と、第２計算モデルにより第２エンジン状態パラメータＸ２を計算する第２計算部としてのオブザーバ１２０と、Ｘ１およびＸ２に基づいてエンジン２００の特性を推定するエンジン特性推定部１３０とを備えるエンジン特性推定装置１００について説明したが、エンジン特性推定部１３０を設けずに、シミュレータ１１０とオブザーバ１２０によってエンジン２００の状態を推定するエンジン状態推定装置を構成することもできる。このエンジン状態推定装置によれば、計算モデルの異なる二つの計算部を併用することにより、エンジン２００の状態を高精度に推定することができる。例えば、エンジン２００の状態パラメータとして掃気圧を推定する場合、その推定値がシミュレータ１１０からの第１エンジン状態パラメータＸ１およびオブザーバ１２０からの第２エンジン状態パラメータＸ２の両者に含まれているので、その二つの推定値の平均値等を演算することにより掃気圧を高精度に推定することができる。一般化すれば、各計算モデルの違いを踏まえてエンジン２００の状態推定用に最適化された関数ｇ（Ｘ１、Ｘ２）を用意し、Ｘ１とＸ２を入力として状態推定出力ｇ（Ｘ１、Ｘ２）を出力する演算部としてのエンジン状態推定部を構成すればよい。上記の平均値を演算する例においては、ｇ（Ｘ１、Ｘ２）＝（Ｘ１＋Ｘ２）／２である。また、エンジン状態推定部はＸ１とＸ２の瞬時データのみならず、過去の一定期間のＸ１とＸ２の履歴データも含めてｇ（Ｘ１、Ｘ２）による演算を行う構成としてもよい。

なお、実施の形態で説明した各装置の機能構成はハードウェア資源またはソフトウェア資源により、あるいはハードウェア資源とソフトウェア資源の協働により実現できる。ハードウェア資源としてプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、その他のＬＳＩを利用できる。ソフトウェア資源としてオペレーティングシステム、アプリケーション等のプログラムを利用できる。

本明細書で開示した実施の形態のうち、複数の機能が分散して設けられているものは、当該複数の機能の一部又は全部を集約して設けても良く、逆に複数の機能が集約して設けられているものを、当該複数の機能の一部又は全部が分散するように設けることができる。機能が集約されているか分散されているかにかかわらず、発明の目的を達成できるように構成されていればよい。

１００…エンジン特性推定装置、１１０…シミュレータ、１２０…オブザーバ、１３０…エンジン特性推定部、１３１…差分演算部、１４０…計算モデル更新部、１５０…計算モデル更新モード実行部、２００…エンジン、２１０…エンジン本体、２２０…吸気路、２３０…排気路、２４０…過給器、Ｘ１…第１エンジン状態パラメータ、Ｘ２…第２エンジン状態パラメータ。

Claims (21)

1. エンジンの特性を表す第１計算モデルと、任意の時点において前記エンジンに供給される燃料供給量とに基づいて、前記エンジンの状態変数である第１エンジン状態パラメータを計算する第１計算部と、
   前記エンジンの特性を表す前記第１計算モデルと異なる第２計算モデルと、前記任意の時点において駆動されている前記エンジンの動作に関する動作データとに基づいて、前記エンジンの状態変数である第２エンジン状態パラメータを計算する第２計算部と、
   前記第１エンジン状態パラメータおよび前記第２エンジン状態パラメータに基づいて、前記任意の時点における前記エンジンの特性を推定するエンジン特性推定部と
   を備えるエンジン特性推定装置。
2. 前記第１計算モデルは、前記エンジンの初期状態の特性を表す
   請求項１に記載のエンジン特性推定装置。
3. 前記エンジン特性推定部で推定された前記エンジンの特性に基づき前記第２計算モデルを更新する計算モデル更新部を備える
   請求項１または２に記載のエンジン特性推定装置。
4. 前記第２計算モデルは、前記第２計算部の特性を表すシステム係数行列を含み、
   前記計算モデル更新部は、前記システム係数行列中の少なくとも一つの要素を更新する
   請求項３に記載のエンジン特性推定装置。
5. 前記エンジン特性推定部は、前記第１エンジン状態パラメータと前記第２エンジン状態パラメータの差分を演算する差分演算部を備え、当該差分に基づいて前記エンジンの特性を推定し、
   前記計算モデル更新部は、前記差分が所定の閾値を超えた場合に前記第２計算モデルを更新する
   請求項３または４に記載のエンジン特性推定装置。
6. 前記計算モデル更新部は、前記差分が前記閾値を超える状態が所定時間継続した場合に前記第２計算モデルを更新する
   請求項５に記載のエンジン特性推定装置。
7. 前記計算モデル更新部による前記第２計算モデルの更新を行うための更新モードを実行する計算モデル更新モード実行部を備え、
   前記計算モデル更新部は、前記更新モード中に前記エンジン特性推定部で推定された前記エンジンの特性に基づき、前記第２計算モデルを更新する
   請求項３から６のいずれかに記載のエンジン特性推定装置。
8. 前記エンジン特性推定部は、前記エンジンの特性として、燃焼効率、動力伝達効率、動特性、エンジン本体に流入する空気の圧力を高める過給器の効率、エンジンへの外乱影響の少なくとも一つを推定する
   請求項１から７のいずれかに記載のエンジン特性推定装置。
9. 前記エンジン特性推定部は、前記第１エンジン状態パラメータと前記第２エンジン状態パラメータの差分を演算する差分演算部を備え、当該差分に基づいて前記エンジンの特性を推定する
   請求項１から８のいずれかに記載のエンジン特性推定装置。
10. 前記差分演算部は、複数の差分器を備え、
    当該複数の差分器は、前記第１エンジン状態パラメータに含まれる複数のパラメータと、それらに対応する前記第２エンジン状態パラメータに含まれる複数のパラメータのそれぞれの差分を演算する
    請求項９に記載のエンジン特性推定装置。
11. 前記動作データは、エンジン本体の動作に関するエンジン本体データと、前記エンジン本体に流入する空気の圧力を高める過給器の動作に関する過給器データとを含む
    請求項１から１０のいずれかに記載のエンジン特性推定装置。
12. 前記エンジン本体データは、前記エンジン本体の回転数、排気温、排気圧、排気量の少なくとも一つを含む
    請求項１１に記載のエンジン特性推定装置。
13. 前記過給器データは、前記過給器の回転数、給気温、給気圧、給気量、掃気温、掃気圧、掃気量の少なくとも一つを含む
    請求項１１または１２に記載のエンジン特性推定装置。
14. 前記動作データは、前記エンジンの機械的な動作に関する機械的データと、前記エンジンの熱力学的状態に関する熱力学的データとを含む
    請求項１から１３のいずれかに記載のエンジン特性推定装置。
15. 前記機械的データは、エンジン本体の回転数、前記エンジン本体に流入する空気の圧力を高める過給器の回転数の少なくとも一つを含む
    請求項１４に記載のエンジン特性推定装置。
16. 前記熱力学的データは、排気温、排気圧、排気量、給気温、給気圧、給気量、掃気温、掃気圧、掃気量の少なくとも一つを含む
    請求項１４または１５に記載のエンジン特性推定装置。
17. 前記第２計算部は、前記動作データに加え前記燃料供給量に基づいて前記第２エンジン状態パラメータを計算する
    請求項１から１６のいずれかに記載のエンジン特性推定装置。
18. 前記エンジンは、定格回転数が毎分１０００回転以下の船舶用のエンジンである
    請求項１から１７のいずれかに記載のエンジン特性推定装置。
19. エンジンの特性を表す第１計算モデルと、任意の時点において前記エンジンに供給される燃料供給量とに基づいて、前記エンジンの状態変数である第１エンジン状態パラメータを計算する第１計算ステップと、
    前記エンジンの特性を表す前記第１計算モデルと異なる第２計算モデルと、前記任意の時点において駆動されている前記エンジンの動作に関する動作データとに基づいて、前記エンジンの状態変数である第２エンジン状態パラメータを計算する第２計算ステップと、
    前記第１エンジン状態パラメータおよび前記第２エンジン状態パラメータに基づいて、前記任意の時点における前記エンジンの特性を推定するエンジン特性推定ステップと
    を有するエンジン特性推定方法。
20. エンジンの特性を表す第１計算モデルと、任意の時点において前記エンジンに供給される燃料供給量とに基づいて、前記エンジンの状態変数である第１エンジン状態パラメータを計算する第１計算ステップと、
    前記エンジンの特性を表す前記第１計算モデルと異なる第２計算モデルと、前記任意の時点において駆動されている前記エンジンの動作に関する動作データとに基づいて、前記エンジンの状態変数である第２エンジン状態パラメータを計算する第２計算ステップと、
    前記第１エンジン状態パラメータおよび前記第２エンジン状態パラメータに基づいて、前記任意の時点における前記エンジンの特性を推定するエンジン特性推定ステップと
    をコンピュータに実行させるエンジン特性推定プログラム。
21. エンジンの特性を表す第１計算モデルと、任意の時点において前記エンジンに供給される燃料供給量とに基づいて、前記エンジンの状態変数である第１エンジン状態パラメータを計算する第１計算部と、
    前記エンジンの特性を表す前記第１計算モデルと異なる第２計算モデルと、前記任意の時点において駆動されている前記エンジンの動作に関する動作データとに基づいて、前記エンジンの状態変数である第２エンジン状態パラメータを計算する第２計算部と、
    前記第１エンジン状態パラメータおよび前記第２エンジン状態パラメータに基づいて、前記任意の時点における前記エンジンの状態を推定するエンジン状態推定部と
    を備えるエンジン状態推定装置。

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