JP2023173800A

JP2023173800A - 内燃機関の制御装置

Info

Publication number: JP2023173800A
Application number: JP2022086295A
Authority: JP
Inventors: 昇吾南波; Shogo Namba; 敦史島田; Atsushi Shimada; 義寛助川; Yoshihiro Sukegawa
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2022-05-26
Filing date: 2022-05-26
Publication date: 2023-12-07
Also published as: WO2023228679A1

Abstract

【課題】筒内圧センサの検出結果を用いなくても、内燃機関の燃料流量を推定可能な内燃機関の制御装置を提供する。【解決手段】内燃機関の制御装置（１）は、内燃機関と接続された電動機から電流情報を取得する電流情報取得部（１１）と、電流情報取得部（１１）から取得した電流情報を基に、内燃機関の燃料流量を推定する燃料流量推定部（１５）と、を備える。【選択図】図３

Description

本発明は、内燃機関の制御装置に関する。

例えば自動車用内燃機関では、内燃機関を制御する内燃機関の制御装置は、内燃機関の燃焼状態を適切に保つため、各部に取り付けたセンサ情報を基に燃焼状態を推定する。それと同時に、内燃機関に制御指令を発してアクチュエータを動作させるエンジンコントロールユニットは、操作者のアクセル開度指令に対して、アクチュエータの制御パラメータを決定する。

発電用の定置型内燃機関では、内燃機関と発電用モータとが連結されており、内燃機関で発生させた回転トルクを発電用モータによって電力に変換し、電力系統へ供給する。

どちらの内燃機関においても、内燃機関の燃焼状態を適切に保つことで、破損及び異常振動を回避できる。その他にも、特に直接電力系統に連係している定置型内燃機関においては、燃焼状態を詳細にモニタリングし、電力系統への電源供給バラツキを最小限に抑える制御ができる。

燃焼状態のモニタリング手法としては、一般的に失火が発生した場合の検知手段として失火センサ、異常燃焼が発生した場合の検知手段としてノッキングセンサ、及び、内燃機関の各気筒の筒内圧力を計測する筒内圧センサが用いられる。

特に筒内圧センサを用いたモニタリング手法では、内燃機関の各気筒の筒内圧力を測定できるため、異常燃焼を検知できる。その他にも、筒内圧センサを用いたモニタリング手法では、内燃機関の機械的な計算式を用いれば、筒内圧力から内燃機関のトルクを算出することも可能である。このため、特に直接電力系統に連係している定置型内燃機関においては、電力系統への電源供給バラツキを最小限に抑える制御を実施する際に、筒内圧センサの搭載が必須となっている。

例えば、特許文献１の要約書には、「水素を燃料とする内燃機関におけるバックファイアの発生を良好に抑止」する目的が記載されている。そして、解決手段として、「各気筒筒内圧及びクランクアングルに基づき、各気筒におけるプレイグニッションのバックファイアの発生の有無を検知し、プレイグニッションの発生が検知された各気筒に対しては、燃焼速度を上昇させるための制御を行い、バックファイアの発生が検知された各気筒に対しては、筒内温度を低下させるための制御を行う。」が記載されている。

また、同文献の請求項１には、「各気筒の吸気バルブよりも上流側の吸気経路から各気筒に水素燃料が供給される内燃機関の制御装置において、前記内燃機関のクランクアングルを検出するクランクアングル検出手段と、前記内燃機関の各気筒に設けられた筒内圧センサと、各筒内圧センサにより検出される筒内圧と前記クランクアングル検出手段により検出されるクランクアングルとに基づき、気筒毎に異常燃焼検知処理を行うことによって、各気筒におけるプレイグニッションの発生の有無とバックファイアの発生の有無とを検知する異常燃焼検知手段」が記載されている。

すなわち、特許文献１によれば、各筒内圧センサとクランクアングルセンサとを用いることで、気筒毎の異常燃焼検知が可能であり、検知情報に基づいて、内燃機関における異常燃焼発生を良好に抑止する内燃機関の制御装置が提供できる。

特開２０１６－１３０４７３号公報

しかしながら、特許文献１の筒内圧センサは、非常に高価である。このため、筒内圧センサを各気筒に取り付けると、相応の高価なシステムとなり、コストがかかる。

その上、筒内圧センサを既存のシステムに搭載すると、内燃機関を一度解体した後、エンジンヘッド部分に穴を空けて筒内圧センサを挿入する必要がある。このため、筒内圧センサが搭載されていない内燃機関に、特許文献１のシステムを搭載するのは実質困難である。

本発明は、筒内圧センサの検出結果を用いなくても、内燃機関の燃料流量を推定可能な内燃機関の制御装置を提供することを目的とする。

本発明の一態様による内燃機関の制御装置は、前記内燃機関と接続された電動機から電流情報を取得する電流情報取得部と、前記電流情報取得部から取得した前記電流情報を基に、前記内燃機関の燃料流量を推定する燃料流量推定部と、を備える。

本発明によれば、筒内圧センサの検出結果を用いなくても、内燃機関の燃料流量を推定可能な内燃機関の制御装置を提供することができる。

図１は、第１実施形態に係る燃料流量を学習中のエンジンシステムを示す構成図である。図２は、第１実施形態に係る燃料流量を推定中のエンジンシステムを示す構成図である。図３は、第１実施形態に係る内燃機関の制御装置を示す機能ブロック図である。図４は、第１実施形態に係る電流情報を用いた気筒判別方法を示す説明図である。図５は、第１実施形態に係るトルク成分の演算方法を示す説明図である。図６Ａは、第１実施形態に係るトルクピークと燃料流量との相関関係を示す説明図である。図６Ｂは、第１実施形態に係るトルクピーク角度と燃料流量との相関関係を示す説明図である。図７は、第１実施形態に係る燃料流量の推定方法を示す説明図である。図８は、第１実施形態に係る燃料流量の学習処理を示すフローチャート図である。図９は、第１実施形態に係る燃料流量の推定処理を示すフローチャート図である。図１０Ａは、第２実施形態に係るトルクピークと主燃料流量との相関関係を示す説明図である。図１０Ｂは、第２実施形態に係るトルクピーク角度と主燃料流量との相関関係を示す説明図である。図１１は、第２実施形態に係る主燃料流量の推定方法を示す説明図である。図１２は、第２実施形態に係る副燃料流量の学習処理を示すフローチャート図である。図１３は、第２実施形態に係る副燃料流量の推定処理を示すフローチャート図である。

以下、実施形態に係る内燃機関の制御装置について、図面を参照して詳細に説明する。なお、以下に説明する実施形態に限定されるものではない。実施形態では、内燃機関を定置型の４気筒エンジンとして、電動機の対象を同期モータとして、説明している。しかし、内燃機関の制御装置は、それに限定されるものではなく、内燃機関であれば、気筒数や直列又はＶ型等の気筒配置等によることなく適用できる。また、電動機であれば、誘導モータ、永久磁石モータ等のモータ種類によることなく適用できる。また、以下の説明において使用する各図面において、共通する各装置、各機器には同一の符号を付しており、既に説明した各装置、機器および動作の説明を省略する場合がある。

＜第１実施形態＞
［エンジンシステム１００］
図１は、第１実施形態に係る燃料流量を学習中のエンジンシステム１００を示す構成図である。図２は、第１実施形態に係る燃料流量を推定中のエンジンシステム１００を示す構成図である。

図１及び図２には、内燃機関２の制御装置１と、その制御対象である内燃機関２と、電動機３と、を含むエンジンシステム１００が示されている。エンジンシステム１００には、電源４と、コントロールユニット５と、電流センサ６と、が設けられている。

ここに例示する内燃機関２は、４つの気筒を有する４気筒エンジンである。内燃機関２は、コントロールユニット５の制御指令に対して、アクチュエータを動作させて、所望の燃焼トルクを発生させる。内燃機関２を燃焼させる燃料は、レギュラーガソリン又はハイオクタンガソリン、軽油、食廃油、水素又はバイオマス燃料である。

内燃機関２は、第一気筒の気筒燃焼区間の始まりを知らせるカムトリガ信号と各気筒燃焼区間を知らせるカムトリガ信号とを発するカムセンサ７を有する。

図１に示されるように、燃料流量を学習する内燃機関２には、内燃機関２に供給される燃料流量を計測する燃料流量計８が取り付けられている。図２に示されるように、燃料流量を推定する運転中の内燃機関２では、内燃機関２に供給される燃料流量を計測する燃料流量計８が取り外されている。

例示する電動機３は、三相交流同期モータであり、内燃機関の回転速度と同じ速度で回転して、電磁誘導により回生電力を生成する。すなわち、電動機３は、内燃機関２と同じ速度で回転して電磁誘導によって回生電力を生成する３相を有する交流モータである。

電源４は、電力会社が供給する電力系統を示し、電動機３によって生成した電力を電力系統に供給することができる。ここで、電源４は、電力会社の電力系統として説明しているが、構成としての蓄電池としてもよいし、コンデンサとしてもよい。

コントロールユニット５は、内燃機関２に制御指令を発してアクチュエータを動作させる。

電流センサ６は、電動機３の電流情報Ｉを取得する。電動機３の電流情報Ｉを取得する際に、クランプ型の電流センサを用いる方法とロゴスキー型の電流センサを用いる方法とがある。電動機３から取得する電流情報Ｉは、最低でも２相を取得する必要がある。つまり、電流センサ６は、電動機３と電動機３により生成された回生電力が供給される電力系統との間を２相以上の数で電流を伝達する２以上の電線それぞれから電流情報Ｉを検出する。

ここで、電流センサ６が電流情報Ｉの２相を取得する場合には、３相目の電流情報Ｉは、１相目と２相目との電流情報Ｉを足し合わせた際にゼロとなる交流電流の特徴を活用して求める。

［内燃機関２の制御装置１］
図３は、第１実施形態に係る内燃機関２の制御装置１を示す機能ブロック図である。図３に示されるように、内燃機関２の制御装置１は、電流情報取得部１１と、トルク成分演算部１２と、燃料流量学習部１３と、燃料流量推定部１５と、を備える。

内燃機関２の制御装置１は、メモリ１４と、表示部１６と、報知部１７と、を有する。メモリ１４は、半導体メモリ等の記憶装置である。表示部１６及び報知部１７は、操作者等に情報を通知する通知部である。

内燃機関２の制御装置１は、具体的には、ＣＰＵ等の演算装置、半導体メモリ等の主記憶装置、ハードディスク等の補助記憶装置、及び、通信装置等のハードウェアを備えたコンピュータである。内燃機関２の制御装置１は、補助記憶装置に記録されたデータを参照しながら、演算装置によって主記憶装置にロードされたプログラムを実行することで、上記の各機能を実現する。

以下では、内燃機関２の制御装置１の周知技術を適宜省略しながら、電流情報取得部１１、トルク成分演算部１２、燃料流量学習部１３及び燃料流量推定部１５の詳細を説明する。

［電流情報取得部１１］
電流情報取得部１１は、内燃機関２と接続された電動機３から電流情報Ｉを取得する。電流情報取得部１１は、電流センサ６から電流情報Ｉを取得する。電流センサ６から取得される電流情報Ｉは、少なくとも３相（Ｕ相、Ｖ相、Ｗ相）交流モータの中から少なくとも２相分の電流情報Ｉを取得できることが望ましい。電流情報取得部１１が例えばＵ相、Ｖ相の２相分の電流情報Ｉを取得した場合には、Ｗ相の電流情報Ｉは、（式１）から求める。

（式１）のＩｕ、Ｉｖ、ＩｗはそれぞれＵ相、Ｖ相、Ｗ相の各電線から取得した電流情報Ｉを示す。

電流情報Ｉを用いた気筒判別方法が図４を用いて例示されている。図４は、第１実施形態に係る電流情報Ｉを用いた気筒判別方法を示す説明図である。図４の上段図は、電流情報取得部１１によって取得した電流値の１相分を抜き出したデータを示す。図４の中段図は、内燃機関２のカムシャフト部分に取り付けられているカムセンサ電圧の履歴を示している。図４の下段図は、タイミング上のデータ数を示している。

電流情報Ｉは、例示として四極モータの電流情報を示している。電気角２周期が機械角１８０度に相当する。このため、各気筒燃焼区間を知らせるカムトリガ信号のカムセンサ電圧の立ち上がりが電気角２周期と同期する。

ここで、カムセンサ７は、機械角１８０度ごとに１回各気筒燃焼区間を知らせるカムトリガ信号が発生するセンサである。かつ、カムセンサ７は、第一気筒の気筒燃焼区間の始まりを知らせる時にカムトリガ信号が発生するセンサである。

ここでは、図４に示されるように、気筒判別のために第一気筒が判別できるように、第一気筒の気筒燃焼区間の始まりを知らせる時に、カムトリガ信号が２本立つカムセンサ７が例示されている。

このように、同期モータを採用する場合には、通常、内燃機関２の回転速度と電動機３の回転速度とが同期する。このため、誘導モータのようなすべりが発生することもない。つまり、本実施形態では、内燃機関２の制御において、カムセンサ７が気筒判別のための手段として用いられる。

なお、同期モータの電流情報Ｉの特性を生かして、カムセンサ信号を使わず、電動機３の極数から求めた電気角から気筒判別することも可能である。

電流情報取得部１１は、カムセンサ７の第一気筒の気筒燃焼区間の始まりを知らせる時及び各気筒燃焼区間を知らせるカムトリガ信号時に発するカムトリガ信号と、電流情報Ｉから得られる交流電流値の振幅データ数と、をカウントして内燃機関２の各気筒の上死点を０度とした機械角を求める。

具体的には、気筒判別時の電流情報Ｉのデータ数をカウントして、（式２）を用いて各気筒の上死点を０度とした機械角を求めることができる。

ここで、Ｌ１は、あるカムトリガ信号と次のカムトリガ信号までのデータ数を表している。Ｌｔ１は、求めたい機械角θ１までのカムトリガ信号からの電流情報Ｉのデータ数を表している。Ｌ２は、あるトリガ信号から次々気筒のカムトリガ信号までのデータ数である。Ｌｔ２は、求めたい機械角θ２までのカムトリガ信号からのデータ数を表している。

なお、電流情報取得部１１は、電流情報Ｉに基づいて、内燃機関２と回転速度が同期する電動機３の極数から電気角を求めることもできる。

以上のように、電流情報取得部１１は、電流センサ６が検出する電流情報Ｉを用いて、内燃機関２の電気角及び機械角の少なくとも１つを演算する。

［トルク成分演算部１２］
トルク成分演算部１２は、内燃機関２における電流情報Ｉを用いて、内燃機関２のトルク成分を演算する。すなわち、トルク成分演算部１２は、電流情報取得部１１から取得した電流情報Ｉを同時に演算した内燃機関２の電気角及び機械角の少なくとも１つを考慮して内燃機関２の気筒別の角度同期電流情報に変換し、電流情報Ｉで得られたピーク特性を角度同期することによって、内燃機関２のトルクピーク並びにトルクピーク角度の少なくとも１つを演算する。

具体的には、トルク成分演算部１２は、３相分の電流情報Ｉを用いて、電動機３にかかるトルク成分を演算する。トルク成分は、（式３）のＩｑで求める。

これにより、電流情報Ｉを気筒別の角度同期電流情報へ変換して、電流情報Ｉによって得られたピーク特性を角度同期することが可能となっている。

トルク成分演算部１２によって演算したトルク成分の波形を図５に例示して説明する。図５は、第１実施形態に係るトルク成分の演算方法を示す説明図である。

トルク成分演算部１２によって演算したトルク成分は、例えば図５のような波形になる。この波形は、（式３）で得られたトルク成分が電動機３側にて検出されたトルク成分のため、内燃機関２のトルク成分として、正負が反転する事実に則っている。図５に示すデータは、各気筒の燃焼前にピストンを上死点に押し上げる必要があるためにトルクが負の値を示すが、気筒燃焼後では、トルクが正の値として電動機３へ仕事を行うためこれらの値を示す。

ここで、第一気筒の燃焼後のトルクピークは、例えば図５に示すＰ点が選択される。内燃機関２にて燃焼トルクが発生後に、フライホイールの慣性の影響を受けて電動機３に動力が伝えられる。

また、Ｐ点のトルクピークが検出されたクランク角度をトルクピーク角度θＰと定義する。ここで、トルクピークＰの平均をＰａ、トルクピーク角度θＰの平均をトルクピーク角度θＰａと定義する。ここでの平均とは、サイクル平均を意味し、例えば１００サイクルの平均を取得して得られている。

［燃料流量学習部１３］
燃料流量学習部１３は、内燃機関２における電流情報Ｉを用いて、トルク成分演算部１２により演算された内燃機関２のトルク成分から内燃機関２の各気筒燃焼後でのトルクピーク及びトルクピーク角度を演算する。燃料流量学習部１３は、トルクピーク及びトルクピーク角度の少なくとも１つと燃料流量計８から取得した燃料流量との相関関係を学習することで学習モデルを生成する。

次に、燃料流量の学習方法を説明する。図６Ａは、第１実施形態に係るトルクピークと燃料流量との相関関係を示す説明図である。具体的には、図６Ａは、ある気筒でのトルクピークＰの平均Ｐａと平均燃料流量Ｆａとを示している。平均燃料流量Ｆａは，学習時のみ燃料流量計８を設置して取得してもよいし、内燃機関２に搭載されている燃料タンクのメモリ線から取得してもよい。

図６Ｂは、第１実施形態に係るトルクピーク角度と燃料流量との相関関係を示す説明図である。図６Ｂは、ある気筒でのトルクピーク角度平均θＰａと平均燃料流量Ｆａを示している。

内燃機関２は、電力系統の要求電力量から燃料流量Ｆを決定して制御しており、トルクピークＰａとトルクピーク角度平均θＰａと、は平均燃料流量Ｆａとそれぞれ異なる比例関係を示す。この比例関係は、発明者の鋭意研究から分かっている。

例えば、内燃機関２の運転トルク条件の指令値が変更されると、それに伴いコントロールユニット５の燃料流量制御指令値が変更される。これにより、トルクピーク平均Ｐａとトルクピーク角度平均θＰａとは、相関関係を有しながら値が変動する。つまり、運転トルク条件に紐づけたトルクピークＰの値を学習することによって、内燃機関２の燃料流量を推定することが可能となる。

ここでのトルクピーク平均Ｐａとトルクピーク角度平均θＰａとの学習としては、以下の学習を指す。まず、運転トルク条件の指令値に紐づけたトルクピーク平均Ｐａとトルクピーク角度平均θＰａとのどちらか少なくとも一方が燃料流量との比例関係として関数化される。次に、関数化した比例関係が燃料流量学習モデルＭＢとして学習される。

［燃料流量推定部１５］
燃料流量推定部１５は、電流情報取得部１１から取得した電流情報Ｉを基に、内燃機関２の燃料流量を推定する。

詳しくは、燃料流量推定部１５は、内燃機関２における電流情報Ｉを用いて、トルク成分演算部１２により演算された内燃機関２のトルク成分から内燃機関２の各気筒燃焼後でのトルクピーク及びトルクピーク角度の少なくとも１つを演算した演算結果、かつ、燃料流量学習モデルＭＢにおけるトルクピーク及びトルクピーク角度の少なくとも１つと燃料流量との相関関係に基づき、運転中の内燃機関２の燃料流量を推定する。

図７は、第１実施形態に係る燃料流量の推定方法を示す説明図である。図７は、トルクピーク平均Ｐａ又はトルクピーク角度平均θＰａから推定した平均燃料流量推定値Ｆ’ａを時系列ごとにプロットした図である。

燃料流量推定部１５は、燃料流量学習部１３によって燃料流量学習モデルＭＢから平均燃料流量推定値Ｆ’ａと上限閾値Ｆ’ａｍａｘと下限閾値Ｆ’ａｍｉｎとを出力する。上限閾値Ｆ’ａｍａｘと下限閾値Ｆ’ａｍｉｎとは、予め設定した内燃機関２の燃料流量の正常と燃料流量の異常とを分ける値である。上限閾値Ｆ’ａｍａｘと下限閾値Ｆ’ａｍｉｎとは、例えば、学習時に収集したデータに基づき決定される。

つまり、燃料流量推定部１５は、推定した内燃機関２の燃料流量が予め設定した燃料流量の正常と燃料流量の異常とを分ける閾値を超えた場合に、運転中の内燃機関２の燃焼状態を異常と判定する。

ここで、平均燃料流量推定値Ｆ’ａが上限閾値Ｆ’ａｍａｘを上回っている場合や、平均燃料流量推定値Ｆ’ａが下限閾値Ｆ’ａｍｉｎより下回っている場合には、表示部１６にて燃料流量の異常である状態を表示する。また同時に、報知部１７にて文字、音声、光等で操作者に燃料流量の異常であることの報知を実施する。

表示部１６では、燃料流量推定部１５によって推定した燃料流量状態のリアルタイムな時系列データを表示し、操作者が燃焼状態の監視を確認できるようにする。

表示部１６は、内燃機関２の制御装置１と物理的に接続してあってもよいし、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＷｉ－Ｆｉ（登録商標）のように無線で接続してあってもよい。

報知部１７は、燃料流量推定部１５によって燃料流量が異常と判定された場合に、操作者や監視者に燃焼状態の異常状態を報知する。報知部１７は、ブザーで報知する音響装置や視覚で報知する点滅装置が考えられる。

表示部１６及び報知部１７は、運転中の内燃機関２の燃焼状態が異常である場合に、燃焼状態の異常を通知する通知部である。

［学習処理］
ここで、図８のフローチャート図を用いて、内燃機関２の制御装置１での学習処理の詳細を説明する。図８は、第１実施形態に係る燃料流量の学習処理を示すフローチャート図である。なお、この学習処理は、一定時間経過毎に実施してもよいし、操作者からの指令に応じて実施してもよい。ここで、学習処理中の内燃機関には、内燃機関２に供給される燃料流量を計測する燃料流量計８が取り付けられている。

ステップＳ８０１では、電流情報取得部１１が電流情報Ｉを取得する。ステップＳ８０１の処理の後、処理がステップＳ８０２に進む。

ステップＳ８０２では、トルク成分演算部１２がステップＳ８０１で取得した電流情報Ｉからトルク成分を演算する。ステップＳ８０２の処理の後、処理がステップＳ８０３に進む。

ステップＳ８０３では、内燃機関２に取り付けられた燃料流量計８が平均燃料流量Ｆａを取得する。なお、平均燃料流量Ｆａの取得は、内燃機関２に取り付けられた燃料流量計８を用いてもよいし、燃料タンクのメモリを測定者が読んでもよい。ステップＳ８０３で平均燃料流量Ｆａを求めた後、処理がステップＳ８０４に進む。

ステップＳ８０４では、燃料流量学習部１３がステップＳ８０２で取得したトルク成分（Ｐａ、θＰａ）とステップＳ８０３で取得した平均燃料流量Ｆａとから燃料流量学習モデルＭＢを生成する。燃料流量学習モデルＭＢは、メモリ１４内に記憶される。ステップＳ８０４の処理の後、学習処理が終了する。

［推定処理］
ここで、図９のフローチャート図を用いて、内燃機関２の制御装置１での推定処理の詳細を説明する。図９は、第１実施形態に係る燃料流量の推定処理を示すフローチャート図である。なお、この推定処理は、一定時間経過毎に実施してもよいし、操作者からの指令に応じて実施してもよい。ここで、燃料流量推定部１５が燃料流量を推定する運転中の内燃機関２では、内燃機関２に供給される燃料流量を計測する燃料流量計８が取り外されている。

ステップＳ９０１では、電流情報取得部１１が電流情報Ｉを取得する。ステップＳ９０１の処理の後、処理がステップＳ９０２に進む。

ステップＳ９０２では、トルク成分演算部１２がステップＳ９０１で取得した電流情報Ｉからトルク成分を演算する。ステップＳ９０２の処理の後、処理がステップＳ９０３に進む。

ステップＳ９０３では、燃料流量推定部１５がメモリ１４内からステップＳ９０２で演算したトルク成分に紐づいた燃料流量学習モデルＭＢを読み込む。ステップＳ９０３の処理の後、処理がステップＳ９０４に進む。

ステップＳ９０４では、燃料流量推定部１５がステップＳ９０３で読み込んだ燃料流量学習モデルＭＢから運転中の内燃機関２の燃料流量を推定する。ステップＳ９０４の処理の後、処理がステップＳ９０５に進む。

ステップＳ９０５では、燃料流量推定部１５によって燃料流量が予め設定した閾値を超えて燃料流量の異常があって燃焼状態の異常があるか否か判定する。燃料流量推定部１５によって燃料流量が予め設定した閾値を超えて燃焼状態の異常が判定された場合に、処理がステップＳ９０６に進む。また、燃料流量推定部１５によって燃料流量が予め設定した閾値を超えずに燃焼状態の異常が判定されなかった場合に、燃焼状態が正常であるとして推定処理が終了する。

ステップＳＳ９０６では、燃料流量推定部１５によって燃焼状態の異常が発生している旨を操作者に伝えるため、燃焼状態の異常を表示部１６に表示又は報知部１７に報知をし、推定処理が終了する。

なお、燃料の補給や燃料の継ぎ足し等があった場合には、推定処理から学習処理に一旦戻る。

＜＜本実施形態の効果＞＞
燃料流量推定部１５は、燃料流量学習部１３がメモリ１４に保存した燃料流量学習モデルＭＢを利用し、電流情報取得部１１が得た電流情報Ｉから燃料流量を推定する。

本実施形態によれば、電流情報Ｉから燃料流量を推定する燃料流量学習モデルＭＢにより、例えば内燃機関２の制御装置１内にノックセンサや筒内圧センサが無い又は故障した場合でも、効果的に操作者に対して燃焼状態の異常を伝えることが可能となる。

＜第２実施形態＞
次に、第２実施形態の内燃機関２の制御装置１について説明する。なお、第１実施形態との共通点は、重複説明を省略する。第２実施形態では，燃料として、２種類以上の燃料を使用する場合について説明する。例えば、主燃料に軽油を導入し、副燃料に水素を導入した場合を想定する。

ここで、学習中の内燃機関２には、内燃機関２に供給される主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つを計測する燃料流量計８が取り付けられている。主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つを推定する運転中の内燃機関２では、内燃機関２に供給される主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つを計測する燃料流量計が取り外されている。ここでは、燃料流量計８は、主燃料流量を計測する。燃料流量計８は、主燃料流量又は副燃料流量のどちらか一方を計測できればよい。

［燃料流量学習部１３］
燃料流量学習部１３は、内燃機関２における電流情報Ｉを用いて、トルク成分演算部１２により演算された内燃機関２のトルク成分から内燃機関２の各気筒燃焼後でのトルクピークとトルクピーク角度とを演算する。燃料流量学習部１３は、トルクピークとトルクピーク角度と燃料流量計８から取得した主燃料流量との相関関係を学習することで燃料流量学習モデルＭＢを生成する。

図１０Ａは、第２実施形態に係るトルクピークと主燃料流量との相関関係を示す説明図である。図１０Ａは、ある気筒でのトルクピークＰの平均Ｐａと平均主燃料流量Ｆａ１を示している。

平均主燃料流量Ｆａ１は、学習時のみ燃料流量計８を設置して取得する。なお、平均主燃料流量Ｆａ１は、内燃機関２に搭載されている燃料タンクのメモリ線から取得してもよい。

ここで、図１０Ａの実線を挟んだ２つの破線は、主燃料と副燃料とを併用した場合のトルクピーク平均Ｐａの範囲を示している。トルクピーク平均Ｐａの範囲は、平均副燃料流量Ｆａ２の導入量によってトルクピークが異なってくるため所定の幅を有する。これは、主燃料と副燃料との配合比が異なる混焼によって、燃焼エネルギが変動するためである。

図１０Ｂは、第２実施形態に係るトルクピーク角度と主燃料流量との相関関係を示す説明図である。図１０Ｂは、ある気筒でのトルクピーク角度平均θＰａと平均主燃料流量Ｆａ１とを示している。

ここで、図１０Ｂの実線を挟んだ２つの破線は、主燃料と副燃料とを併用した場合のトルクピーク角度平均θＰａの範囲を示している。トルクピーク角度平均θＰａの範囲は、平均副燃料流量Ｆａ２の導入量によってトルクピーク角度平均θＰａが異なってくるため所定の幅を有する。これは、主燃料と副燃料との配合比が異なる混焼によって、燃焼エネルギが変動するためである。

内燃機関２は、電力系統の要求電力量から主燃料流量及び副燃料流量を決定して制御している。トルクピークＰａ及びトルクピーク角度平均θＰａは、平均主燃料流量Ｆａ１と平均副燃料流量Ｆａ２との配合量によって変動することが発明者の鋭意研究から分かっている。

例えば、内燃機関２の運転トルク条件の指令値を変更すると、それに伴いコントロールユニット５内にて主燃料流量と副燃料流量との配合量がマップ参照により導出される。そして、燃料流量制御指令値が変更され、トルクピーク平均Ｐａ及びトルクピーク角度平均θＰａは、相関関係をもって値が変動する。

つまり、運転トルク条件に紐づけたトルクピーク平均Ｐａとトルクピーク角度平均θＰａとのどちらか少なくとも一方の値を学習することによって、平均主燃料流量Ｆａ１又は平均副燃料流量Ｆａ２のどちらか一方を取得できれば、内燃機関２の主燃料流量又は副燃料流量を推定することが可能となる。

図１０Ａ及び図１０Ｂに示されるように、運転トルク条件に紐づけたトルクピーク平均Ｐａと平均主燃料流量Ｆａ１又は平均副燃料流量Ｆａ２のどちらか一方の推定値と、トルクピーク角度平均θＰａと平均主燃料流量Ｆａ１又は平均副燃料流量Ｆａ２のどちらか一方の推定値と、は、それぞれ異なる比例関係を有する。このため、トルクピーク平均Ｐａ及びトルクピーク角度平均θＰａの双方についての比例関係を考慮することで、内燃機関２の主燃料流量又は副燃料流量をより精度良く推定できる。

ここでのトルクピーク平均Ｐａとトルクピーク角度平均θＰａとの学習とは、以下の学習を指す。まず、運転トルク条件の指令値に紐づけたトルクピーク平均Ｐａとトルクピーク角度平均θＰａとのどちらか少なくとも一方が主燃料流量又は副燃料流量燃料流量との比例関係として関数化される。次に、関数化した比例関係が燃料流量学習モデルＭＢとして学習される。

［燃料流量推定部１５］
燃料流量推定部１５は、内燃機関２における電流情報Ｉを用いて、トルク成分演算部１２により演算された内燃機関２のトルク成分から内燃機関２の各気筒燃焼後でのトルクピークとトルクピーク角度とを演算した演算結果、かつ、燃料流量学習モデルＭＢにおけるトルクピークとトルクピーク角度と主燃料流量との相関関係に基づき、運転中の内燃機関２の副燃料流量を推定する。

図１１は、第２実施形態に係る主燃料流量の推定方法を示す説明図である。図１１は、トルクピーク平均Ｐとトルクピーク角度平均θＰａと平均主燃料流量Ｆａ１とにおける平均副燃料流量Ｆａ２のマップを示している。

平均主燃料流量Ｆａ１と平均副燃料流量Ｆａ２との配合量により、トルクピーク平均Ｐとトルクピーク角度平均θＰとが図１１のヒートマップのように変化することが分かっている。ヒートマップは、濃淡で示しており、濃い程平均副燃料流量Ｆａ２が多いことを示している。これによれば、トルクピーク平均Ｐａとトルクピーク角度平均θＰａと平均主燃料流量Ｆａ１との関係性の学習により、平均副燃料流量Ｆａ２を導出することが可能になる。

また、燃料流量推定部１５は、推定した副燃料流量が予め設定した燃料流量の正常と燃料流量の異常とを分ける閾値を超えた場合に、運転中の内燃機関２の燃焼状態を異常と判定する。

［学習処理］
ここで、図１２のフローチャート図を用いて、内燃機関２の制御装置１での学習処理の詳細を説明する。図１２は、第２実施形態に係る燃料流量の学習処理を示すフローチャート図である。なお、この学習処理は、一定時間経過毎に実施してもよいし、操作者からの指令に応じて実施してもよい。ここで、学習処理中の内燃機関２には、内燃機関２に供給される主燃料流量を計測する燃料流量計８が取り付けられている。

ステップＳ１２０１では、電流情報取得部１１が電流情報Ｉを取得する。ステップＳ１２０１の処理の後、処理がステップＳ１２０２に進む。

ステップＳ１２０２では、トルク成分演算部１２がステップＳ１２０１で取得した電流情報Ｉからトルク成分としてトルクピーク平均Ｐａとトルクピーク角度平均θＰａとを演算する。ステップＳ１２０２の処理の後、処理がステップＳ１２０３に進む。

ステップＳ１２０３では、内燃機関２に取り付けられた燃料流量計８が平均主燃料流量Ｆａ１を取得する。なお、平均主燃料流量Ｆａ１の取得は、内燃機関２に取り付けられた燃料流量計を用いてもよいし、燃料タンクのメモリを測定者が読んでもよい。ステップＳ１２０３で平均主燃料流量Ｆａ１を求めた後、処理がステップＳ１２０４に進む。

ステップＳ１２０４では、燃料流量学習部１３がステップＳ１２０２で取得したトルク成分としてトルクピーク平均Ｐａ及びトルクピーク角度平均θＰａとステップＳ１２０３で取得した平均主燃料流量Ｆａ１とから燃料流量学習モデルＭＢ（関数化されたトルクピーク平均Ｐａ、トルクピーク角度平均θＰａ及び平均副燃料流量Ｆａ２の比例関係）を生成する。

なお、図１０Ａ及び図１０Ｂに示されるように、運転トルク条件に紐づけたトルクピーク平均Ｐａと平均主燃料流量Ｆａ１の推定値とから平均副燃料流量Ｆａ２が推定できる。また、トルクピーク角度平均θＰａと平均主燃料流量Ｆａ１推定値とから平均副燃料流量Ｆａ２が推定できる。このため、トルクピーク平均Ｐａ及びトルクピーク角度平均θＰａの双方についての比例関係を考慮することで、平均主燃料流量Ｆａ１の推定値が分かれば内燃機関２の平均副燃料流量Ｆａ２が推定することができる。

そして、燃料流量学習モデルＭＢは、メモリ１４内に記憶される。ステップＳ１２０４の処理の後、学習処理が終了する。

［推定処理］
ここで、図１３のフローチャート図を用いて、内燃機関２の制御装置１での推定処理の詳細を説明する。図１３は、第２実施形態に係る燃料流量の推定処理を示すフローチャート図である。なお、この推定処理は、一定時間経過毎に実施してもよいし、操作者からの指令に応じて実施してもよい。ここで、燃料流量推定部１５が燃料流量を推定する運転中の内燃機関２では、内燃機関２に供給される主燃料流量を計測する燃料流量計８が取り外されている。

ステップＳ１３０１では、電流情報取得部１１が電流情報Ｉを取得する。ステップＳ１３０１の処理の後、処理がステップＳ１３０２に進む。

ステップＳ１３０２では、トルク成分演算部１２がステップＳ１３０１で取得した電流情報Ｉからトルク成分としてトルクピーク平均Ｐａ及びトルクピーク角度平均θＰａを演算する。ステップＳ１３０２の処理の後、処理がステップＳ１３０３に進む。

ステップＳ１３０３では、燃料流量推定部１５がメモリ１４内からステップＳ１３０２で演算したトルク成分に紐づいた燃料流量学習モデルＭＢ（関数化されたトルクピーク平均Ｐａ、トルクピーク角度平均θＰａ及び平均副燃料流量Ｆａ２の比例関係）を読み込む。ステップＳ１３０３の処理の後、処理がステップＳ１３０４に進む。

ステップＳ１３０４では、燃料流量推定部１５がステップＳ１３０３で読み込んだ燃料流量学習モデルＭＢ（関数化されたトルクピーク平均Ｐａ、トルクピーク角度平均θＰａ及び平均副燃料流量Ｆａ２の比例関係）から運転中の内燃機関２の平均副燃料流量Ｆａ２を推定する。つまり、ステップＳ１３０４では、トルクピーク平均Ｐａ及びトルクピーク角度平均θＰａから平均主燃料流量Ｆａ１を推定し、燃料流量学習モデルＭＢを用いてトルクピーク平均Ｐａ又はトルクピーク角度平均θＰａの少なくとも１つと平均主燃料流量Ｆａ１とから平均副燃料流量Ｆａ２を推定する。ステップＳ１３０４の処理の後、処理がステップＳ１３０５に進む。

ステップＳ１３０５では、燃料流量推定部１５によって平均副燃料流量Ｆａ２が予め設定した閾値を超えて燃料流量の異常があって燃焼状態の異常があるか否か判定する。燃料流量推定部１５によって平均副燃料流量Ｆａ２が予め設定した閾値を超えて燃焼状態の異常がされた場合に、処理がステップＳ１３０６に進む。また、燃料流量推定部１５によって平均副燃料流量Ｆａ２が予め設定した閾値を超えずに燃焼状態の異常が判定されなかった場合に、燃焼状態が正常であるとして推定処理が終了する。

ステップＳ１３０６では、燃料流量推定部１５によって燃焼状態の異常が発生している旨を操作者に伝えるため、燃焼状態の異常を表示部１６に表示又は報知部１７に報知をし、推定処理が終了する。

なお、主燃料又は副燃料の少なくとも一方の補給や主燃料又は副燃料の少なくとも一方の継ぎ足し等があった場合には、推定処理から学習処理に一旦戻る。

本実施形態では、学習処理にて平均主燃料流量Ｆａ１の燃料流量学習モデルＭＢが学習され、推定処理にて平均副燃料流量Ｆａ２が推定されている。しかし、これに限られない。例えば、学習処理にて平均副燃料流量Ｆａ２の燃料流量学習モデルＭＢが学習され、推定処理にて平均主燃料流量Ｆａ１が推定されてもよい。また、学習処理にて平均主燃料流量Ｆａ１又は平均副燃料流量Ｆａ２のどちらか一方の燃料流量学習モデルＭＢが学習され、推定処理にて平均主燃料流量Ｆａ１及び平均副燃料流量Ｆａ２の双方が推定されてもよい。

＜＜本実施形態の効果＞＞
燃料流量推定部１５は、燃料流量学習部１３がメモリ１４に保存した燃料流量学習モデルＭＢを利用して、電流情報取得部１１が得た電流情報Ｉから燃焼状態を推定する。

本実施形態によれば、電流情報Ｉから燃焼状態を推定する燃料流量学習モデルＭＢにより、例えば内燃機関２の制御装置１内にノックセンサや筒内圧センサ及び燃料流量センサが無い又は故障した場合でも、効果的に操作者に対して燃焼状態の異常を伝えることが可能となる。

また、水素を予混合気として導入し、軽油を主燃焼として噴射するような異種燃料を混焼するディーゼルエンジンを想定した場合に、筒内圧センサを用いないので燃焼変動の原因特定がし易い。

＜＜従来技術との相違点の効果＞＞
（Ａ）
内燃機関２の制御装置１は、内燃機関２と接続された電動機３から電流情報Ｉを取得する電流情報取得部１１を備える。内燃機関２の制御装置１は、電流情報取得部１１から取得した電流情報Ｉを基に、内燃機関２の燃料流量を推定する燃料流量推定部１５を備える。

この構成によれば、筒内圧センサの検出結果を用いなくても、内燃機関２の燃料流量を推定可能な内燃機関２の制御装置１を提供することができる。ここで、内燃機関２の制御装置１は、筒内圧センサが搭載されていない既存のシステムや筒内圧センサが故障した内燃機関２のシステムを制御対象とする場合がある。その場合でも、内燃機関２の燃料流量を推定することで、内燃機関２の燃焼変動を抑制しつつ電力系統への安定的な電力を供給する安価なシステムを構築することができる。

（Ｂ）
内燃機関２の制御装置１は、内燃機関２における電流情報Ｉを用いて、内燃機関２のトルク成分を演算するトルク成分演算部１２を備える。内燃機関２の制御装置１は、内燃機関２における電流情報Ｉを用いて、トルク成分演算部１２により演算された内燃機関２のトルク成分から内燃機関２の各気筒燃焼後でのトルクピーク及びトルクピーク角度の少なくとも１つを演算し、トルクピーク及びトルクピーク角度の少なくとも１つと燃料流量との相関関係を学習することで燃料流量学習モデルＭＢを生成する燃料流量学習部１３を備える。燃料流量推定部１５は、内燃機関２における電流情報Ｉを用いて、トルク成分演算部１２により演算された内燃機関２のトルク成分から内燃機関２の各気筒燃焼後でのトルクピーク及びトルクピーク角度の少なくとも１つを演算した演算結果、かつ、燃料流量学習モデルＭＢにおけるトルクピーク及びトルクピーク角度の少なくとも１つと燃料流量との相関関係に基づき、内燃機関２の燃料流量を推定する。

この構成によれば、燃料流量学習部１３によって学習されたトルクピーク及びトルクピーク角度の少なくとも１つと燃料流量との相関関係に基づき、内燃機関２の燃料流量を推定することができる。

（Ｃ）
燃料流量推定部１５は、推定した内燃機関２の燃料流量が予め設定した燃料流量の正常と燃料流量の異常とを分ける閾値を超えた場合に、内燃機関２の燃焼状態を異常と判定する。

この構成によれば、推定された内燃機関２の燃料流量によって、内燃機関２の燃焼状態を適切に制御することができる。

（Ｄ）
内燃機関２の制御装置１は、内燃機関２における電流情報Ｉを用いて、内燃機関２のトルク成分を演算するトルク成分演算部１２を備える。内燃機関２の制御装置１は、内燃機関２における電流情報Ｉを用いて、トルク成分演算部１２により演算された内燃機関２のトルク成分から内燃機関２の各気筒燃焼後でのトルクピークとトルクピーク角度とを演算し、トルクピークとトルクピーク角度と主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つとの相関関係を学習することで燃料流量学習モデルＭＢを生成する燃料流量学習部１３を備える。燃料流量推定部１５は、内燃機関２における電流情報Ｉを用いて、トルク成分演算部１２により演算された内燃機関２のトルク成分から内燃機関２の各気筒燃焼後でのトルクピークとトルクピーク角度とを演算した演算結果、かつ、燃料流量学習モデルＭＢにおけるトルクピークとトルクピーク角度と主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つとの相関関係に基づき、内燃機関の副燃料流量を推定する。

この構成によれば、燃料流量学習部１３によって学習されたトルクピークとトルクピーク角度と主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つとの相関関係に基づき、内燃機関２の副燃料流量を推定することができる。

（Ｅ）
燃料流量推定部１５は、推定した主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つが予め設定した主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つの正常と主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つの異常とを分ける閾値を超えた場合に、内燃機関２の燃焼状態を異常と判定する。

この構成によれば、燃料流量推定部１５が燃料流量学習部１３にて推定した主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つの燃料流量学習モデルＭＢを用いて内燃機関２の運転中の主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つを推定することができる。そして、燃料流量推定部１５が推定した主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つが予め設定した閾値を超えた場合に、内燃機関２の燃焼状態を異常と判定することができる。このように、運転中の内燃機関２の主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つを推定し、内燃機関２の燃焼状態を適切に制御することができる。

（Ｆ）
内燃機関２を燃焼させる燃料は、レギュラーガソリン又はハイオクタンガソリン、軽油、食廃油、水素又はバイオマス燃料である。

この構成では、高価な筒内圧センサの情報を用いることなく、種々の燃料を用いる内燃機関２を適切に制御できる。

（Ｇ）
電動機３は、内燃機関２と同じ速度で回転して電磁誘導によって回生電力を生成する３相を有する交流モータである。電動機３と電動機３により生成された回生電力が供給される電力系統との間を２相以上の数で電流を伝達する２以上の電線それぞれから電流情報を検出する電流センサ６が設けられている。電流情報取得部１１は、電流センサ６が検出する電流情報Ｉを用いて、内燃機関２の電気角及び機械角の少なくとも１つを演算する。

この構成では、内燃機関２から駆動を受ける電動機３から取得した電流情報Ｉを用いて、内燃機関２の燃料流量を推定できる。これにより、高価な筒内圧センサの情報を用いることなく、運転中の内燃機関２の燃料流量を推定し、内燃機関２を適切に制御することができる。したがって、内燃機関２の燃料流量を推定することで、内燃機関２の燃焼変動を抑制しつつ電力系統への安定的な電力を供給する安価なシステムを構築することができる。

（Ｈ）
内燃機関２は、第一気筒の気筒燃焼区間の始まりを知らせるカムトリガ信号と各気筒燃焼区間を知らせるカムトリガ信号とを発するカムセンサ７を有する。電流情報取得部１１は、カムセンサ７の第一気筒の気筒燃焼区間の始まりを知らせる時及び各気筒燃焼区間を知らせるカムトリガ信号時に発するカムトリガ信号と、電流情報Ｉから得られる交流電流値の振幅データ数と、をカウントして内燃機関２の各気筒の上死点を０度とした機械角を求める。

この構成では、電動機３の電流情報Ｉを用いて演算される内燃機関２の機械角を基に、運転中の内燃機関２の燃料流量を推定できる。これにより、高価な筒内圧センサの情報を用いることなく、内燃機関２を適切に制御できる。したがって、内燃機関２の燃料流量を推定することで、内燃機関２の燃焼変動を抑制しつつ電力系統への安定的な電力を供給する安価なシステムを構築することができる。

（Ｉ）
電流情報取得部１１は、電流情報Ｉに基づいて、内燃機関２と回転速度が同期する電動機３の極数から電気角を求める。

この構成では、電動機３の電流情報Ｉを用いて演算される内燃機関２の電気角を基に、運転中の内燃機関２の各気筒の燃料流量を推定できる。これにより、高価な筒内圧センサの情報を用いることなく、内燃機関２を適切に制御できる。したがって、内燃機関２の燃料流量を推定することで、内燃機関２の燃焼変動を抑制しつつ電力系統への安定的な電力を供給する安価なシステムを構築することができる。

（Ｊ）
電動機３は、内燃機関２と同じ速度で回転して電磁誘導によって回生電力を生成する３相を有する交流モータである。電動機３と電動機３により生成された回生電力が供給される電力系統との間を２相以上の数で電流を伝達する２以上の電線それぞれから電流情報Ｉを検出する電流センサ６が設けられている。電流情報取得部１１は、電流センサ６が検出する電流情報Ｉを用いて、内燃機関２の電気角及び機械角の少なくとも１つを演算する。内燃機関２には、内燃機関２に供給される燃料流量を計測する燃料流量計８が取り付けられている。内燃機関２の制御装置１は、電流情報取得部１１から取得した電流情報Ｉを内燃機関２の気筒別の角度同期電流情報に変換し、電流情報Ｉで得られたピーク特性を角度同期することによって、内燃機関２のトルクピーク及びトルクピーク角度の少なくとも１つを演算するトルク成分演算部１２を備える。内燃機関２の制御装置は、内燃機関２における電流情報Ｉを用いて、トルク成分演算部１２により演算された内燃機関２のトルク成分から内燃機関２の各気筒燃焼後でのトルクピーク及びトルクピーク角度の少なくとも１つを演算し、トルクピーク及びトルクピーク角度の少なくとも１つと燃料流量計８から取得した燃料流量との相関関係を学習することで燃料流量学習モデルＭＢを生成する燃料流量学習部１３を備える。

この構成によれば、燃料流量学習部１３が電流情報取得部１１から取得した電流情報Ｉ及び燃料流量計８から取得した燃料流量を基に、内燃機関２の燃料流量を学習することができる。したがって、筒内圧センサの検出結果を用いなくても、内燃機関２の燃料流量を推定可能な内燃機関２の制御装置１を提供することができる。ここで、内燃機関２の制御装置１は、筒内圧センサが搭載されていない既存のシステムや筒内圧センサが故障した内燃機関２のシステムを制御対象とする場合がある。その場合でも、内燃機関２の燃料流量を推定することで、内燃機関２の燃焼変動を抑制しつつ電力系統への安定的な電力を供給する安価なシステムを構築することができる。

（Ｋ）
燃料流量推定部１５は、内燃機関２における電流情報Ｉを用いて、トルク成分演算部１２により演算された内燃機関２のトルク成分から内燃機関２の各気筒燃焼後でのトルクピーク及びトルクピーク角度の少なくとも１つを演算した演算結果、かつ、燃料流量学習モデルＭＢにおけるトルクピーク及びトルクピーク角度の少なくとも１つと燃料流量との相関関係に基づき、運転中の内燃機関２の燃料流量を推定し、運転中の内燃機関２の燃料流量が予め設定した燃料流量の正常と燃料流量の異常とを分ける閾値を超えた場合に、運転中の内燃機関２の燃焼状態を異常と判定する。内燃機関２の制御装置１は、運転中の内燃機関２の燃焼状態が異常である場合に、燃焼状態の異常を通知する表示部１６及び報知部１７を備える。

この構成によれば、燃料流量推定部１５が電流情報Ｉを用いて演算した内燃機関２のトルク成分と、燃料流量学習部１３にて学習した燃料流量学習モデルＭＢにおけるトルクピーク及びトルクピーク角度の少なくとも１つと燃料流量との相関関係と、を用いて運転中の内燃機関２の燃料流量を推定することができる。そして、燃料流量推定部１５が推定した燃料流量が予め設定した閾値を超えた場合に、運転中の内燃機関２の燃焼状態を異常と判定することができる。このように、内燃機関２の燃料流量を推定し、内燃機関２の燃焼状態を適切に制御することができる。

（Ｌ）
燃料流量推定部１５が燃料流量を推定する運転中の内燃機関２では、内燃機関２に供給される燃料流量を計測する燃料流量計８が取り外されている。

この構成によれば、運転中の内燃機関２では必要の無い燃料流量計８が取り外され、単純なシステムを構築することができる。

（Ｍ）
電動機３は、内燃機関２と同じ速度で回転して電磁誘導によって回生電力を生成する３相を有する交流モータである。電動機３と電動機３により生成された回生電力が供給される電力系統との間を２相以上の数で電流を伝達する２以上の電線それぞれから電流情報Ｉを検出する電流センサ６が設けられている。電流情報取得部１１は、電流センサ６が検出する電流情報Ｉを用いて、内燃機関２の電気角及び機械角の少なくとも１つを演算する。内燃機関２には、内燃機関２に供給される主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つを計測する燃料流量計８が取り付けられている。内燃機関２の制御装置１は、電流情報取得部１１から取得した電流情報Ｉを内燃機関２の気筒別の角度同期電流情報に変換し、電流情報Ｉで得られたピーク特性を角度同期することによって、内燃機関２のトルクピークとトルクピーク角度とを演算するトルク成分演算部１２を備える。内燃機関２の制御装置は、内燃機関２における電流情報Ｉを用いて、トルク成分演算部１２により演算された内燃機関２のトルク成分から内燃機関２の各気筒燃焼後でのトルクピークとトルクピーク角度とを演算し、トルクピークとトルクピーク角度と燃料流量計８から取得した主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つとの相関関係を学習することで燃料流量学習モデルＭＢを生成する燃料流量学習部１３を備える。

この構成によれば、燃料流量学習部１３が電流情報取得部１１から取得した電流情報Ｉ及び燃料流量計８から取得した主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つを基に、内燃機関２の主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つを学習することができる。したがって、筒内圧センサの検出結果を用いなくても、内燃機関２の主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つを推定可能な内燃機関２の制御装置１を提供することができる。ここで、内燃機関２の制御装置１は、筒内圧センサが搭載されていない既存のシステムや筒内圧センサが故障した内燃機関２のシステムを制御対象とする場合がある。その場合でも、内燃機関２の燃料流量を推定することで、内燃機関２の燃焼変動を抑制しつつ電力系統への安定的な電力を供給する安価なシステムを構築することができる。

（Ｎ）
燃料流量推定部１５は、内燃機関２における電流情報Ｉを用いて、トルク成分演算部１２により演算された内燃機関２のトルク成分から内燃機関２の各気筒燃焼後でのトルクピークとトルクピーク角度とを演算した演算結果、かつ、燃料流量学習モデルＭＢにおけるトルクピークとトルクピーク角度と主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つとの相関関係に基づき、運転中の内燃機関２の主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つを推定する。燃料流量推定部１５は、運転中の内燃機関２の主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つが予め設定した主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つが正常か異常かを分ける閾値を超えた場合に、運転中の内燃機関２の燃焼状態を異常と判定する。内燃機関２の制御装置１は、運転中の内燃機関２の燃焼状態が異常である場合に、運転中の内燃機関２の燃焼状態が異常を通知する表示部１６及び報知部１７を備える。

この構成によれば、燃料流量推定部１５が電流情報Ｉを用いて演算した内燃機関の２トルク成分、かつ、燃料流量学習部１３にて学習した燃料流量学習モデルＭＢにおけるトルクピークとトルクピーク角度と主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つとの相関関係を用いて運転中の内燃機関２の主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つを推定することができる。そして、燃料流量推定部１５が推定した主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つが予め設定した主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つの正常と異常とを分ける閾値を超えた場合に、運転中の内燃機関２の燃焼状態を異常と判定することができる。このように、内燃機関２の主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つを推定し、内燃機関２の燃焼状態を適切に制御することができる。

（Ｏ）
燃料流量推定部１５が主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つを推定する運転中の内燃機関２では、内燃機関２に供給される主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つを計測する燃料流量計８が取り外されている。

以上、実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の適用例の一部を示したに過ぎず、本発明の技術的範囲を上記実施形態の具体的構成に限定する趣旨ではない。

１…内燃機関の制御装置、２…内燃機関、３…電動機、４…電源、５…コントロールユニット、６…電流センサ、７…カムセンサ、８…燃料流量計、１１…電流情報取得部、１２…トルク成分演算部、１３…燃料流量学習部、１４…メモリ、１５…燃料流量推定部、１６…表示部、１７…報知部、１００…エンジンシステム。

Claims

内燃機関の制御装置であって、
前記内燃機関と接続された電動機から電流情報を取得する電流情報取得部と、
前記電流情報取得部から取得した前記電流情報を基に、前記内燃機関の燃料流量を推定する燃料流量推定部と、
を備える
内燃機関の制御装置。
請求項１に記載の内燃機関の制御装置であって、
前記内燃機関における前記電流情報を用いて、前記内燃機関のトルク成分を演算するトルク成分演算部と、
前記内燃機関における前記電流情報を用いて、前記トルク成分演算部により演算された前記内燃機関のトルク成分から前記内燃機関の各気筒燃焼後でのトルクピーク及びトルクピーク角度の少なくとも１つを演算し、トルクピーク及びトルクピーク角度の少なくとも１つと燃料流量との相関関係を学習することで学習モデルを生成する燃料流量学習部と、
を備え、
前記燃料流量推定部は、前記内燃機関における前記電流情報を用いて、前記トルク成分演算部により演算された前記内燃機関のトルク成分から前記内燃機関の各気筒燃焼後でのトルクピーク及びトルクピーク角度の少なくとも１つを演算した演算結果、かつ、前記学習モデルにおけるトルクピーク及びトルクピーク角度の少なくとも１つと燃料流量との相関関係に基づき、前記内燃機関の燃料流量を推定する
内燃機関の制御装置。
請求項１に記載の内燃機関の制御装置であって、
前記燃料流量推定部は、推定した前記内燃機関の燃料流量が予め設定した燃料流量の正常と燃料流量の異常とを分ける閾値を超えた場合に、前記内燃機関の燃焼状態を異常と判定する
内燃機関の制御装置。
請求項１に記載の内燃機関の制御装置であって、
前記内燃機関における前記電流情報を用いて、前記内燃機関のトルク成分を演算するトルク成分演算部と、
前記内燃機関における前記電流情報を用いて、前記トルク成分演算部により演算された前記内燃機関のトルク成分から前記内燃機関の各気筒燃焼後でのトルクピーク及びトルクピーク角度を演算し、トルクピークとトルクピーク角度と主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つとの相関関係を学習することで学習モデルを生成する燃料流量学習部と、
を備え、
前記燃料流量推定部は、前記内燃機関における前記電流情報を用いて、前記トルク成分演算部により演算された前記内燃機関のトルク成分から前記内燃機関の各気筒燃焼後でのトルクピーク及びトルクピーク角度を演算した演算結果、かつ、前記学習モデルにおけるトルクピークとトルクピーク角度と主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つとの相関関係と、に基づき、運転中の前記内燃機関の主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つを推定する
内燃機関の制御装置。
請求項４に記載の内燃機関の制御装置であって、
前記燃料流量推定部は、推定した主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つが予め設定した主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つの正常と異常とを分ける閾値を超えた場合に、前記内燃機関の燃焼状態を異常と判定する
内燃機関の制御装置。
請求項１に記載の内燃機関の制御装置であって、
前記内燃機関を燃焼させる燃料は、レギュラーガソリン又はハイオクタンガソリン、軽油、食廃油、水素又はバイオマス燃料である
内燃機関の制御装置。
請求項１に記載の内燃機関の制御装置であって、
前記電動機は、前記内燃機関と同じ速度で回転して電磁誘導によって回生電力を生成する３相を有する交流モータであり、
前記電動機と前記電動機により生成された回生電力が供給される電力系統との間を２相以上の数で電流を伝達する２以上の電線それぞれから前記電流情報を検出する電流センサが設けられ、
前記電流情報取得部は、前記電流センサが検出する前記電流情報を用いて、前記内燃機関の電気角及び機械角の少なくとも１つを演算する
内燃機関の制御装置。
請求項７に記載の内燃機関の制御装置であって、
前記内燃機関は、第一気筒の気筒燃焼区間の始まりを知らせるカムトリガ信号と各気筒燃焼区間を知らせるカムトリガ信号とを発するカムセンサを有し、
前記電流情報取得部は、前記カムセンサの第一気筒の気筒燃焼区間の始まりを知らせる時及び各気筒燃焼区間を知らせるカムトリガ信号時に発するカムトリガ信号と、前記電流情報から得られる交流電流値の振幅データ数と、をカウントして前記内燃機関の各気筒の上死点を０度とした機械角を求める
内燃機関の制御装置。
請求項７に記載の内燃機関の制御装置であって、
前記電流情報取得部は、前記電流情報に基づいて、前記内燃機関と回転速度が同期する前記電動機の極数から電気角を求める
内燃機関の制御装置。
請求項１に記載の内燃機関の制御装置であって、
前記電動機は、前記内燃機関と同じ速度で回転して電磁誘導によって回生電力を生成する３相を有する交流モータであり、
前記電動機と前記電動機により生成された回生電力が供給される電力系統との間を２相以上の数で電流を伝達する２以上の電線それぞれから前記電流情報を検出する電流センサが設けられ、
前記電流情報取得部は、前記電流センサが検出する前記電流情報を用いて、前記内燃機関の電気角及び機械角の少なくとも１つを演算し、
前記内燃機関には、前記内燃機関に供給される燃料流量を計測する燃料流量計が取り付けられ、
前記電流情報取得部から取得した前記電流情報を前記内燃機関の気筒別の角度同期電流情報に変換し、前記電流情報で得られたピーク特性を角度同期することによって、前記内燃機関のトルクピーク及びトルクピーク角度の少なくとも１つを演算するトルク成分演算部と、
前記内燃機関における前記電流情報を用いて、前記トルク成分演算部により演算された前記内燃機関のトルク成分から前記内燃機関の各気筒燃焼後でのトルクピーク及びトルクピーク角度の少なくとも１つを演算し、トルクピーク及びトルクピーク角度の少なくとも１つと前記燃料流量計から取得した燃料流量との相関関係を学習することで学習モデルを生成する燃料流量学習部と、
を備える
内燃機関の制御装置。
請求項１０に記載の内燃機関の制御装置であって、
前記燃料流量推定部は、前記内燃機関における前記電流情報を用いて、前記トルク成分演算部により演算された前記内燃機関のトルク成分から前記内燃機関の各気筒燃焼後でのトルクピーク及びトルクピーク角度の少なくとも１つを演算した演算結果、かつ、前記学習モデルにおけるトルクピーク及びトルクピーク角度の少なくとも１つと燃料流量との相関関係と、に基づき、運転中の前記内燃機関の燃料流量を推定し、運転中の前記内燃機関の燃料流量が予め設定した燃料流量の正常と燃料流量の異常とを分ける閾値を超えた場合に、運転中の前記内燃機関の燃焼状態を異常と判定し、
運転中の前記内燃機関の燃焼状態が異常である場合に、燃焼状態の異常を通知する通知部を備える
内燃機関の制御装置。
請求項１１に記載の内燃機関の制御装置であって、
前記燃料流量推定部が燃料流量を推定する運転中の前記内燃機関では、前記内燃機関に供給される燃料流量を計測する燃料流量計が取り外されている
内燃機関の制御装置。
請求項１に記載の内燃機関の制御装置であって、
前記電動機は、前記内燃機関と同じ速度で回転して電磁誘導によって回生電力を生成する３相を有する交流モータであり、
前記電動機と前記電動機により生成された回生電力が供給される電力系統との間を２相以上の数で電流を伝達する２以上の電線それぞれから前記電流情報を検出する電流センサが設けられ、
前記電流情報取得部は、前記電流センサが検出する前記電流情報を用いて、前記内燃機関の電気角及び機械角の少なくとも１つを演算し、
前記内燃機関には、前記内燃機関に供給される主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つを計測する燃料流量計が取り付けられ、
前記電流情報取得部から取得した前記電流情報を前記内燃機関の気筒別の角度同期電流情報に変換し、前記電流情報で得られたピーク特性を角度同期することによって、前記内燃機関のトルクピーク及びトルクピーク角度を演算するトルク成分演算部と、
前記内燃機関における前記電流情報を用いて、前記トルク成分演算部により演算された前記内燃機関のトルク成分から前記内燃機関の各気筒燃焼後でのトルクピーク及びトルクピーク角度を演算し、トルクピークとトルクピーク角度と前記燃料流量計から取得した主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つとの相関関係を学習することで学習モデルを生成する燃料流量学習部と、
を備える
内燃機関の制御装置。
請求項１３に記載の内燃機関の制御装置であって、
前記燃料流量推定部は、前記内燃機関における前記電流情報を用いて、前記トルク成分演算部により演算された前記内燃機関のトルク成分から前記内燃機関の各気筒燃焼後でのトルクピーク及びトルクピーク角度を演算した演算結果、かつ、前記学習モデルにおけるトルクピークとトルクピーク角度と主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つとの相関関係と、に基づき、運転中の前記内燃機関の主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つを推定し、運転中の前記内燃機関の主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つが予め設定した主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つの正常と異常とを分ける閾値を超えた場合に、運転中の前記内燃機関の燃焼状態を異常と判定し、
運転中の前記内燃機関の燃焼状態が異常である場合に、燃焼状態の異常を通知する通知部を備える
内燃機関の制御装置。
請求項１４に記載の内燃機関の制御装置であって、
前記燃料流量推定部が主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つを推定する運転中の前記内燃機関では、前記内燃機関に供給される主燃料流量及び副燃料流量の少なくとも１つを計測する燃料流量計が取り外されている
内燃機関の制御装置。