JP2810039B2 - フィードフォワード型燃料供給方法 - Google Patents
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Description
【発明の詳細な説明】
[産業上の利用分野]
本発明は、自動車とエンジンの燃料供給制御に係り、
特に空燃比を適正値に保つ好適な方法に関する。 [従来の技術] 従来の燃料供給は第3図に示すタイミング・チャート
のように、n−1行程(nは行程を表わす添字)におい
て測定したマニホールド入口空気流量Qay(n−1)、
回転数N(n−1)から、次式のように基本供給量 ここに、k:補正係数 を決定し、この量の燃料をn行程において気筒に供給す
る。スロットルが開閉される非定常時は、これに補正量
が加えられる。この補正量を、スロットル開度の時間的
変動量Δθth(n−1)の関数として求められ、たとえ
ば次式 k=1+func(Δθth(n−1)) (2) のような形で式(1)に補正量が加えられて、供給すべ
き燃料量が算定される。 [発明が解決しようとする問題点] 上記、従来技術は、(1)式を基本としていることか
ら明らかなように、n−1行程での空気流量、回転など
の計測値を用いており、n行程で供給すべき燃料量を規
定するものではない。適切な燃料供給量はn行程での気
筒流入空気量に見合った値であるべきであるにもかかわ
らず、この気筒流入空気量が現状技術では測定できない
し、かつ、たとえ測定できたとしても演算遅れが存在す
るために、供給すべき燃料量算定には供し得ない。この
ために、過渡時において、空燃比制御性が著しく劣化
し、排ガス対策コスト(触媒コスト)、運転性の両面で
改善の余地がきわめて大きかった。(2)式は、スロッ
トル開度を用いて、この過渡時の燃料供給量の追従遅れ
を補償するためのものであるが、その理論的根拠があい
まいであるために、排ガス成分運転性の両面から試行錯
誤的に関数型funcが決定されており、この関数型funcの
決定に制御論理開発期間の50%以上を費し、しかしさら
に、空燃比の制御性は依然として低いという問題があっ
た。 本発明の目的は、上記の制御論理の構造を再構築し
て、過渡時においても空燃比の制御性が高く、かつ、種
々の型式エンジンへの制御論理の適合を短時間に行なえ
る制御の論理構造を提供するものである。 [問題を解決するための手段] 上記目的は、n−1行程以前の計測データからn行程
における気筒流入空気量を正確かつ合理的に予測する手
段の導入によって達成することができる。この手段とし
ては、(1)予測のための数式モデル、あるいは(2)
アクセル・ペダルとスロットル弁とのリンク機構にドラ
イバーが感知しない程度の遅れ時間を持つ要請を導入
し、この遅れ時間を利用して、n行程での気筒流入空気
量を予測する方法が考えられる。手段(2)では物理的
な遅れ要請を導入することにより、予測を容易にすると
いう利点があるが、一方、手段(1)では、現状のエン
ジン制御系のハードウェア構成に何ら手を加えることな
く実現できるという利点である。 いずれにおいても、気筒流入空気量を数式的に予測す
ることが基本となるが、予測の基本モデルをどのように
構成するか、さらに実現象と基本モデルとの不一致をど
のように吸収するかによって様々な気筒流入空気量の予
測方法が考えられる。しかし、予測論理の基本構成は、
第1図のごとく、統一的に表わすことができる。 [作用] 第1図に示すように、本発明の予測論理は、状態推定
部101と予測部102とから成る。状態推定部101では、予
測部102において必要となるn−1行程での物理量、あ
るいはパラメータのうち、計測できないものを対象特性
モデルと、計測値とによって推定する(ソフトウェア的
と計測する)。この具体的実施例は、周知のカルマン・
フィルター,オブザーバー理論など拡大適用することに
よって達成される。予測部102においては、計測値、状
態推定部によって得られた推定値を初期値とし、気筒流
入空気量の特性を表わすモデル等によって、n行程での
気筒流入空気量を予測する。n行程での供給燃料量は、
この気筒流入空気量予測値と、目標空燃比から定めるこ
とができる。このような論理構成をとることにより、従
来方式のごとく燃料供給時点の画前での計測値を操作量
(供給燃料量)決定に用いるのではなく、計測値と対象
特性知見とを総合的に利用することによって、オンボー
ド制御系では計測できない物理量を推定・予測し、これ
を操作量決定に用いることが可能となり、制御の論理構
造を明確化でき、制御論理を種々な型式のエンジンに容
易に適合させることができると同時に、空燃比の制御性
を高めることができる。 [実施例] 以下、本発明の実施例を説明する。第1図において示
すようにエンジンの状態を計測する手段として、マニホ
ールド入口の空気流量計1,クランク角計8,排気ガス空燃
比計8が設置され、また、スロットル角計2,アクセルペ
ダル角計3が設置され、エンジン電子制御装置にそれら
の信号を入力し演算された結果をインジェクタ5,点火装
置6に指令し、制御する構成となっている。 ここで、第1図のエンジン系の記号を示しておくと次
のようになる。 Qa,y:マニホールド流入空気量 Qth :スロットル角 Qac :アクセルペダル角 Qf :アクセルペダル角 Gf :燃料供給指令値 θadv:点火時期 eGf :燃料供給実行値 NFg :空燃比計測値 N :エンジン回転数 Tr :燃焼トルク L :回転負荷 これらの記号は、第3図で示す対象の因果関係でも用
いる。 第3図に示した、対象特徴の因果関係を示す。第3図
は、1行程毎の対象エンジンの特性を示している。左側
項目は、主要な物理量を示し、各々が行程毎にどのよう
な動きをするかを表わしている。例えば、気筒流入空気
量Qinは、行程毎に波うっているが、これは気筒内ピス
トンの往復運動や吸入弁の運動で空気の脈動が発生して
いるようすを示している。環境パラメータは、気圧、気
温等に依存するものであるから緩慢に変化する様子を示
している。スロットル角は、ここでは行程n−1で開動
作され始めていることがわかる。噴射量はインジェクタ
によって間欠的に噴射されていることを示している。こ
のように対象エンジンの動特性を表わす物理量の変化を
示した。図中の矢印は、起点を●印、行き先を→とし
て、各々の物理量の因果関係を示している。つまり、●
印は→は先で示す物理量の変化の要因となるという意味
を持つ。例えば、行程nのエンジン回転数N(n)は、
行程nのエンジン回転機N(n−1)と行程nの回転負
荷L(n)と行程nの燃焼トルクTr(n)が要因で変化
することを示している。この因果関係は、後述する
(4)式で示されるような関係式で表わせる。同様に、
矢印の先を示す行程nの気筒流入空気量Qin(n),行
程nの燃焼トルクTr(n),行程n+1の空燃比計測値
A/F(n+2)は、各々矢印の起点である●印を変化の
要因として表わしている。また、噴射量Grおよび点火時
期Qadvは、計測値に基づいた演算の結果、制御装置によ
って操作される量であるのでそれら矢印の起点は、制御
演算器(制御装置)である。以下のようにモデル化でき
る(nは行程を表わす添字)。 気筒流入空気量: Qin(n)=f({Qth(τ)|τεΘ(n)}, N(n),N(n−1),α(n)) (3) ここに Qth(τ):スロットル開度、τは行程nにおけるク
ランク角でありΘ(n)はその定義域 α(n) :緩慢に変化するパラメータ 回転数: ここに、 Δ(n−1):行程n−1の所要時間 I :回転モーメント Tr(n):燃焼トルク L(n):回転負荷 燃焼トルク: Tr(n)=g(Qin(n−2),e(n−2) ・Gf(n−2),N(n), θadv(n),β(n)) (5) ここに、 Gf(n−2):行程n−2における燃料供給指令値 e(n−2):行程n−2における燃料供給実効値 θadv(n) :行程nにおける点火時期 β(n) :緩慢に変化するパラメータ 流量計計測値(行程積分値): Qa,y(n−1)=h(Qin(n−1), {θth(τ)|τεΘ(n−1)}, N(n−1),N(n−2), γ(n−1) (6) ここに、 γ(n−1):緩慢に変化するパラメータ 空燃比計測値: A/Fy(n−1)=p(Qin(n−5), e(n−s)Gf(n−5))(7) 燃焼供給指令値: Gf(n)=in(n/n−1)/A/F*(n) (8) ここに、 A/F*(n):行程nにおける空燃比目標値 in(n/n−1):行程n−1までの計測摺報に基
づいて予測した行程nの気筒流入空気量予測値 点火時期指令値: θadv(n)=q((n/n−1), Qin(n−2), e(n−2)Gf(n−2), Tr*(n)) (9) ここに、 (n/n−1):行程n−1までの計測摺報に基づ
いて予測した行程nの回転数予測値 Tr*(n):目標トルク 上述のモデル式において、回転数Nは、1行程内におい
ても変化しうるが、ここではその代表値をとるものとす
る。これによる演算誤差の発生が、時間同期の積分を含
む(4)式において起こる可能性があるが、この場合に
は、(4)式の積分幅を小さくすればよい(但し、この
時には、燃焼トルクの発生パターンを点火時期をパラメ
ータとしてあらかじめ保持しておく必要がある。) 気筒流入空気量の予測の問題は、上述の(3)〜
(9)式のモデルに基づき、行程n−1までに計測され
ているスロットル開度{θth(τ)|τεΘ(i−
1)},回転数N(i−1),行程所要時間Δ(i−
1),流量計計測値Qa,y(i−1),空燃比計測値A/F
y(i−1),燃料供給指令値Gf(i−1),点火時期
指令値θadv(i−1)(ただしi≦n)から、行程n
の気筒流入空気量の予測値Qin(n/n−1)を合理的に求
めることである。 (3)〜(9)式には、α,β,γ,eというパラメー
タが含まれており、これらを推定する必要がある。さら
に回転負荷Lも実測できるものではない。しかし、これ
らは行程ごとに変化する物流量と比較すると、大気圧,
大気温,壁温,マニホールド,流量計の汚れ,燃料供給
装置(インジェクタ)の詰り、燃料質に依存するもので
あるため緩慢にしか変化せず、一定値に近いと考えてよ
い。したがって、これらの時間的変動モデルとしては、 X(n)=X(n−1)+ηx(n−1) (10) ここに、 ηx:ランダム変数 という形でとらえることができる。 このように、制御系の挙動をモデル化すると、カルマ
ン・フィルターに代表される推定理論を適用することが
できる。表現を簡単にするために、以下のようなベクト
ルを導入する。 状態量: DC:(n−1)=[Qin(n−1),Qin(n−2), Qin(n−3),Qin(n−4), Qin(n−5),N(n−1),N(n−2), A/Fy(n−1),Tr(n−1), α(n−1),β(−1),γ(n−1), e(n−3),e(n−5),L(n−1)]T 外部入力: 計測値: これらのスペクトルで(3)〜(10)式をまとめて表現
すると、 と表現できる(実際には系が非線形であるため状態ベク
トルはこのように単純には定められない。ここでは、高
次の揺れに対してはそれまでに得られている推定値で代
替することとしている)。第1図に示した、状態推定
は、推定理論によれば、次式 を演算することによって達成される。ここに、Kは、推
定理論によって求められるゲイン行列である。 (12)式は、 に関して再帰的な構造になっているので、行程の進展に
伴って、これを逐次演算するだけで、それまでに計測さ
れている摺報を最大限に利用した推定値を得ることがで
きる。第1図に示した各部を説明する。第1図の状態推
定部101は、計測値(計測ベクトル) 計測ベクトル相当推定値 および操作ベクトル を入力し、(12)式の演算を行ない、エンジン状態ベク
トル推定値 を演算する。第1図の観測行例9は、(11)式の第2式
あるいは(12)式中の第1次の観測行列Hである。予測
部102は、前記エンジン状態ベクトル推定値と操作ベクトル に基づき(12)式の第2式の演算を行ない(ここでinde
x n−2はn−1となる)エンジン状態予測ベクトル を予測する。操作量決定部103では、制御目標ベクトルD
C*になるように前記エンジン状態ベクトル推定値とエ
ンジン状態予測ベクトルを用いて操作ベクトルを決定す
る。 気筒流入空気量を予測するには、(11)式の一部であ
る(3)式および(10)式(xがαに対応)を用いれば
よいが、この中には、行程nでのスロットル開度が含ま
れており、これは、行程n−1においては未知である。
このために、次の方法のいずれかをとる。 (1)傾向値から予測 スロットル開度は直線的に変化することが多いので、
直線予測をする。具体的には、次式 ここに、 w(θth(t),Δtp):重みつけパラメータ Δt:スロットル開度の計測サンプリング周期 によって予測する(予測値が上下限を越えた時は上下限
値をその上、用いる)。この予測値は、時間軸上の値で
あるので、これを(4),(5)式によって定まる回転
数予測値(n|n−1)によってクランク角表現 に変換する。 (2)アクセルとスロットル間に遅れ要素を導入アクセ
ルとスロットルとは機構的に結合されている。この結合
に人間が感知できない程度に遅れ要素を導入し、アクセ
ル変化を検知し、結合伝送特性に基いてスロットル角を
予測するようにすれば予測のリード・タイムを稼げるこ
とになる。第1図の符号4のようにアクセルをスロット
ルの総合部に遅れ要請を導入する。完全遅れ要素を電気
的手段で実現すれば、スロットル角は、アクセル変位か
ら確実に予測することが可能になる。信頼性を重視する
と機械的手段で実現することが必須であるが、この場合
には完全遅れ要請を実現することが難しい。これに対応
するには、積分的な遅れを導入し、アクセル角自体を
(13)式のごとき方法で予測すればよい。具体的には、
次式のようにアクセル角を予測し、 ここに、 w′:みづけパラメータ θac:アクセル角覚測値 この結果を、次式のθac θth=G(s)θac (15) ここに、G(s)はアクセル角,スロットル角伝達関数
に導入することによってθthの予測値を得ることができ
る。 以上の実施例の全体構成を第2図に示す。第2図にお
いて、対象のエンジン系については第1図と同じであ
り、第2図の符号1〜符号7も同じであるので説明は略
す。また第2図は、制御系の全体構造を示すものである
が基本的な構造は第1図と同等である。第2図の比較要
素200は、第1図の104と同じである。第2図の状態推定
部201は、計測した空燃非A/Fy、計測したエンジン回転
数N,計測したマニホールド流の空気量θa,yと、推定し
た空燃比/Fy(n−1|n−1),推定回転数(n−1|
n−1),推定流入空気量 を各々比較したその偏差を入力し、操作量である燃料供
給量Gf、点火時期θadvを入力する。これらの信号を用
いて、状態推定部201は、気筒流入空気量in(n−2|n
−1),in(n−1|n−1)、実効燃料供給率(n
−2|n−1),回転負荷(n−1|n−1),緩慢に変化
するパラメータ 空燃比/Fy,エンジン回転数,マニホールド流入空気
量a,yを(12)式に基づき推定する。スロットル角予
測部203では、前記予測の傾向値からの予測方法(13)
式に基づくか、あるいは、アクセルとスロットル間に遅
れ要請を導入して(14)式および(15)式で予測するも
のである。気筒流入量Qinおよび回転数Nの予測部で
は、前記状態推定部より算出されたスロットル予測値Q
th(n|n−1),気筒流入空気量推定値an(n−1|n−
1)),回転負荷推定値L(n−1|n−1),回転の推
定値(n−1|n−1)およびパラメータ推定値 を用いて、気筒流入空気量Qin(n|n−1),エンジン回
転数(n|n−1)を予測する。燃料供給量、点火時期
決定部では、前記算出された情報を用いて、目標空燃比
A/F*,目標トルクTr*となるように(8)式,(9)
式を用いて燃料供給指令値Gf、点火時期θadvを決定す
る。ここで示した実施例は、これを規定する数式からみ
ても明らかなように、演算量が比較的大きい。したがっ
て、小規模の演算装置では実行不可能な場合がある。高
回転時においては、回転負荷に対してトルク慣性は大き
いので、行程毎に燃料供給量を算定せず、適切な行程サ
ンプリングで算定し、これをホールドして燃料供給指令
値として供することができるが、低回転時ではトルク慣
性が小さいため、外乱ファクタである回転負荷の影響を
強くうけ、行程毎の燃料供給量の正確な算定が必要とな
ってくる。小規模の演算装置で、上述の実施例を実現す
るたの簡易方式について以下に述べる。 (1)回転数による簡易予測方式 気筒流入空気量Qin(n)は、スロットル角(θ
th(τ)|τεΘ(i)},回転数N(i)(i≦n−
1)によって基本的には決定されるという考え方に基づ
く方式である。具体的には、 Qin(n)=fS1({θth(τ)|τεΘ(i)}, =N(i);pS1|τ≦n−1) (16) なる関数式fS1によりQin(n)を予測しようとするもの
で(pS1はパラメータ)、具体形式としては、 がある。(16)式ではパラメータpS1が含まれている
が、これは実測値から以下のようにして推定し、この結
果を逐次利用してゆく。 オンボード制御系によって、気筒流入空気量を計測す
るのは困難である。しかし、オフボード的には、計測可
能であり、これによって、空気量計測値Qa,y,スロッ
トル開度θth,回転数Nから関数式を次式のように求め
ることができる。 in(i)=gS1Qa,y(i), {θth(τ)|τεΘ(i)},N(I)) (18) ここに、inはモデル式によって求めた気筒流入空気量
である。この式では、説明要因として、同行程の計測値
を用いているが、さらに、その前後行程の計測値をつけ
加えてもよい。 (18)式のように、事後的に気筒流入空気量が算出で
きると、この結果を用いて が最小になるようにパラメータpS1を求める。ここに、
ρ(j)は重みづけ関数である。ここで求めたパラメー
タpS1に代入することにより、行程nでの気筒流入量を
求めることができる。(16)式は、スロットル開度を行
程n−1のものまで利用することとしているが、行程n
まで説明因子として含め、前述のスロットル開度予測方
式によって求めた予測値を用いてもよい。尚、(19)式
を最小とするパラメータpS1の算出は、更帰的関数式で
行なうことができるので、演算負荷は大きくはならな
い。また、(16)式においては、説明因子として空気流
量計測値Qa,y(i)を加えてもよい。これは、吸気管
内空気の慣性効果を反映する上で有用である。 排ガス空燃比センサの出入値は、燃料供給指令値G
f(n)に乗算した係数補正に用いる。これは空燃比が
目標値に保ち得ないのは、供給装置(インジェクタ)の
詰りや、燃料質に依存するという考えに基づく。補正係
数e(n)は次式 e(n)=e(n−1)+Ke(A/F*(n−5)−A/Fy(n−5)) (20) のごとく(Keは推定ゲイン)推定され、実燃料供給指令
は e(n)Gf(n)=e(n)A*/F(n)/in(n|n−1) (21) と算出される。 (2)トルク推定による簡易予測方式 本方式は、燃焼トルクが過去における気筒流入量推定
値、噴射量および点火時期から予測できることを利用し
て、この結果から回転数の変動を予測し、さらにスロッ
トル開度(予測値)を用いて気筒流入空気量を予測しよ
うとするものである。このために、各物理量に関するモ
デルを次のように定める。 気筒流入量: Qin(n)=fS2({θth(τ)|τεΘ(n),N(n)) (22) 回転数: 燃焼トルク: Tr(n)=gS2(Qin(i−2), e(n−2)Gf(n−2), N(n−1),θadv(n)) (24) 空燃比計測値: A/Fy(n−1)=p(Qin(n−5), e(n−5)Gf(n−5)) (25) 気筒流入量と空気流量計測値との関係: in(n−1)=gS1(Qa,y(n−1), {θth(τ)|τεΘi(n−1), N(n−1)) (26) 厳密なモデル式に基いた方法と本方法との相違は、(2
2)式は気筒流入量の予測のみに用いた空気流量計測値
との関係づけは(26)式を用いること、方程式系を極力
差分型式にし、同時方程式を解くことを不要としている
こと、指定すべきパラメータを受荷Lと供給実効値eの
みにし推定負荷を軽減している点にある。これらの方程
式系に基づく指定、予測は前述の方法と同時にして行な
うことができる。 以上、実施例を記載したが、制御系においては冷却水
温Wを計測している場合が多い。したがって、モデル式
中に含まれるパラメータをTWの関数式もしくはテーブル
であらかじめ設定しておくことは、推定負荷を低減する
上で有用である。第4図に、第1図の処理をマイクロプ
ロセッサなどで実行するときの処理手順のフローチャー
トを示す。 [発明の効果] 本発明によれば、従来の制御論理が定常時対応の構造
となっており、過渡時においては、状況対応的に補正が
加えられていたのに対し、動的な物理構造に基いて論理
が構築されているので、 (1)種々の型式のエンジンに対して制御論理を適令さ
せる上で50%以上の期間が、過渡時補正方式の開発に費
されていたのに対し、論理構造が明確なためこの期間を
大幅に削減することができる。 (2)論理そのものが動的な現象に基いて組立てられて
いるので、定常時、過渡時の全領域にわたって制御性能
が高く、かつ、現状では不可能であった過渡的に対する
制御論理のオンボード適応が可能となるという効果があ
る。
特に空燃比を適正値に保つ好適な方法に関する。 [従来の技術] 従来の燃料供給は第3図に示すタイミング・チャート
のように、n−1行程(nは行程を表わす添字)におい
て測定したマニホールド入口空気流量Qay(n−1)、
回転数N(n−1)から、次式のように基本供給量 ここに、k:補正係数 を決定し、この量の燃料をn行程において気筒に供給す
る。スロットルが開閉される非定常時は、これに補正量
が加えられる。この補正量を、スロットル開度の時間的
変動量Δθth(n−1)の関数として求められ、たとえ
ば次式 k=1+func(Δθth(n−1)) (2) のような形で式(1)に補正量が加えられて、供給すべ
き燃料量が算定される。 [発明が解決しようとする問題点] 上記、従来技術は、(1)式を基本としていることか
ら明らかなように、n−1行程での空気流量、回転など
の計測値を用いており、n行程で供給すべき燃料量を規
定するものではない。適切な燃料供給量はn行程での気
筒流入空気量に見合った値であるべきであるにもかかわ
らず、この気筒流入空気量が現状技術では測定できない
し、かつ、たとえ測定できたとしても演算遅れが存在す
るために、供給すべき燃料量算定には供し得ない。この
ために、過渡時において、空燃比制御性が著しく劣化
し、排ガス対策コスト(触媒コスト)、運転性の両面で
改善の余地がきわめて大きかった。(2)式は、スロッ
トル開度を用いて、この過渡時の燃料供給量の追従遅れ
を補償するためのものであるが、その理論的根拠があい
まいであるために、排ガス成分運転性の両面から試行錯
誤的に関数型funcが決定されており、この関数型funcの
決定に制御論理開発期間の50%以上を費し、しかしさら
に、空燃比の制御性は依然として低いという問題があっ
た。 本発明の目的は、上記の制御論理の構造を再構築し
て、過渡時においても空燃比の制御性が高く、かつ、種
々の型式エンジンへの制御論理の適合を短時間に行なえ
る制御の論理構造を提供するものである。 [問題を解決するための手段] 上記目的は、n−1行程以前の計測データからn行程
における気筒流入空気量を正確かつ合理的に予測する手
段の導入によって達成することができる。この手段とし
ては、(1)予測のための数式モデル、あるいは(2)
アクセル・ペダルとスロットル弁とのリンク機構にドラ
イバーが感知しない程度の遅れ時間を持つ要請を導入
し、この遅れ時間を利用して、n行程での気筒流入空気
量を予測する方法が考えられる。手段(2)では物理的
な遅れ要請を導入することにより、予測を容易にすると
いう利点があるが、一方、手段(1)では、現状のエン
ジン制御系のハードウェア構成に何ら手を加えることな
く実現できるという利点である。 いずれにおいても、気筒流入空気量を数式的に予測す
ることが基本となるが、予測の基本モデルをどのように
構成するか、さらに実現象と基本モデルとの不一致をど
のように吸収するかによって様々な気筒流入空気量の予
測方法が考えられる。しかし、予測論理の基本構成は、
第1図のごとく、統一的に表わすことができる。 [作用] 第1図に示すように、本発明の予測論理は、状態推定
部101と予測部102とから成る。状態推定部101では、予
測部102において必要となるn−1行程での物理量、あ
るいはパラメータのうち、計測できないものを対象特性
モデルと、計測値とによって推定する(ソフトウェア的
と計測する)。この具体的実施例は、周知のカルマン・
フィルター,オブザーバー理論など拡大適用することに
よって達成される。予測部102においては、計測値、状
態推定部によって得られた推定値を初期値とし、気筒流
入空気量の特性を表わすモデル等によって、n行程での
気筒流入空気量を予測する。n行程での供給燃料量は、
この気筒流入空気量予測値と、目標空燃比から定めるこ
とができる。このような論理構成をとることにより、従
来方式のごとく燃料供給時点の画前での計測値を操作量
(供給燃料量)決定に用いるのではなく、計測値と対象
特性知見とを総合的に利用することによって、オンボー
ド制御系では計測できない物理量を推定・予測し、これ
を操作量決定に用いることが可能となり、制御の論理構
造を明確化でき、制御論理を種々な型式のエンジンに容
易に適合させることができると同時に、空燃比の制御性
を高めることができる。 [実施例] 以下、本発明の実施例を説明する。第1図において示
すようにエンジンの状態を計測する手段として、マニホ
ールド入口の空気流量計1,クランク角計8,排気ガス空燃
比計8が設置され、また、スロットル角計2,アクセルペ
ダル角計3が設置され、エンジン電子制御装置にそれら
の信号を入力し演算された結果をインジェクタ5,点火装
置6に指令し、制御する構成となっている。 ここで、第1図のエンジン系の記号を示しておくと次
のようになる。 Qa,y:マニホールド流入空気量 Qth :スロットル角 Qac :アクセルペダル角 Qf :アクセルペダル角 Gf :燃料供給指令値 θadv:点火時期 eGf :燃料供給実行値 NFg :空燃比計測値 N :エンジン回転数 Tr :燃焼トルク L :回転負荷 これらの記号は、第3図で示す対象の因果関係でも用
いる。 第3図に示した、対象特徴の因果関係を示す。第3図
は、1行程毎の対象エンジンの特性を示している。左側
項目は、主要な物理量を示し、各々が行程毎にどのよう
な動きをするかを表わしている。例えば、気筒流入空気
量Qinは、行程毎に波うっているが、これは気筒内ピス
トンの往復運動や吸入弁の運動で空気の脈動が発生して
いるようすを示している。環境パラメータは、気圧、気
温等に依存するものであるから緩慢に変化する様子を示
している。スロットル角は、ここでは行程n−1で開動
作され始めていることがわかる。噴射量はインジェクタ
によって間欠的に噴射されていることを示している。こ
のように対象エンジンの動特性を表わす物理量の変化を
示した。図中の矢印は、起点を●印、行き先を→とし
て、各々の物理量の因果関係を示している。つまり、●
印は→は先で示す物理量の変化の要因となるという意味
を持つ。例えば、行程nのエンジン回転数N(n)は、
行程nのエンジン回転機N(n−1)と行程nの回転負
荷L(n)と行程nの燃焼トルクTr(n)が要因で変化
することを示している。この因果関係は、後述する
(4)式で示されるような関係式で表わせる。同様に、
矢印の先を示す行程nの気筒流入空気量Qin(n),行
程nの燃焼トルクTr(n),行程n+1の空燃比計測値
A/F(n+2)は、各々矢印の起点である●印を変化の
要因として表わしている。また、噴射量Grおよび点火時
期Qadvは、計測値に基づいた演算の結果、制御装置によ
って操作される量であるのでそれら矢印の起点は、制御
演算器(制御装置)である。以下のようにモデル化でき
る(nは行程を表わす添字)。 気筒流入空気量: Qin(n)=f({Qth(τ)|τεΘ(n)}, N(n),N(n−1),α(n)) (3) ここに Qth(τ):スロットル開度、τは行程nにおけるク
ランク角でありΘ(n)はその定義域 α(n) :緩慢に変化するパラメータ 回転数: ここに、 Δ(n−1):行程n−1の所要時間 I :回転モーメント Tr(n):燃焼トルク L(n):回転負荷 燃焼トルク: Tr(n)=g(Qin(n−2),e(n−2) ・Gf(n−2),N(n), θadv(n),β(n)) (5) ここに、 Gf(n−2):行程n−2における燃料供給指令値 e(n−2):行程n−2における燃料供給実効値 θadv(n) :行程nにおける点火時期 β(n) :緩慢に変化するパラメータ 流量計計測値(行程積分値): Qa,y(n−1)=h(Qin(n−1), {θth(τ)|τεΘ(n−1)}, N(n−1),N(n−2), γ(n−1) (6) ここに、 γ(n−1):緩慢に変化するパラメータ 空燃比計測値: A/Fy(n−1)=p(Qin(n−5), e(n−s)Gf(n−5))(7) 燃焼供給指令値: Gf(n)=in(n/n−1)/A/F*(n) (8) ここに、 A/F*(n):行程nにおける空燃比目標値 in(n/n−1):行程n−1までの計測摺報に基
づいて予測した行程nの気筒流入空気量予測値 点火時期指令値: θadv(n)=q((n/n−1), Qin(n−2), e(n−2)Gf(n−2), Tr*(n)) (9) ここに、 (n/n−1):行程n−1までの計測摺報に基づ
いて予測した行程nの回転数予測値 Tr*(n):目標トルク 上述のモデル式において、回転数Nは、1行程内におい
ても変化しうるが、ここではその代表値をとるものとす
る。これによる演算誤差の発生が、時間同期の積分を含
む(4)式において起こる可能性があるが、この場合に
は、(4)式の積分幅を小さくすればよい(但し、この
時には、燃焼トルクの発生パターンを点火時期をパラメ
ータとしてあらかじめ保持しておく必要がある。) 気筒流入空気量の予測の問題は、上述の(3)〜
(9)式のモデルに基づき、行程n−1までに計測され
ているスロットル開度{θth(τ)|τεΘ(i−
1)},回転数N(i−1),行程所要時間Δ(i−
1),流量計計測値Qa,y(i−1),空燃比計測値A/F
y(i−1),燃料供給指令値Gf(i−1),点火時期
指令値θadv(i−1)(ただしi≦n)から、行程n
の気筒流入空気量の予測値Qin(n/n−1)を合理的に求
めることである。 (3)〜(9)式には、α,β,γ,eというパラメー
タが含まれており、これらを推定する必要がある。さら
に回転負荷Lも実測できるものではない。しかし、これ
らは行程ごとに変化する物流量と比較すると、大気圧,
大気温,壁温,マニホールド,流量計の汚れ,燃料供給
装置(インジェクタ)の詰り、燃料質に依存するもので
あるため緩慢にしか変化せず、一定値に近いと考えてよ
い。したがって、これらの時間的変動モデルとしては、 X(n)=X(n−1)+ηx(n−1) (10) ここに、 ηx:ランダム変数 という形でとらえることができる。 このように、制御系の挙動をモデル化すると、カルマ
ン・フィルターに代表される推定理論を適用することが
できる。表現を簡単にするために、以下のようなベクト
ルを導入する。 状態量: DC:(n−1)=[Qin(n−1),Qin(n−2), Qin(n−3),Qin(n−4), Qin(n−5),N(n−1),N(n−2), A/Fy(n−1),Tr(n−1), α(n−1),β(−1),γ(n−1), e(n−3),e(n−5),L(n−1)]T 外部入力: 計測値: これらのスペクトルで(3)〜(10)式をまとめて表現
すると、 と表現できる(実際には系が非線形であるため状態ベク
トルはこのように単純には定められない。ここでは、高
次の揺れに対してはそれまでに得られている推定値で代
替することとしている)。第1図に示した、状態推定
は、推定理論によれば、次式 を演算することによって達成される。ここに、Kは、推
定理論によって求められるゲイン行列である。 (12)式は、 に関して再帰的な構造になっているので、行程の進展に
伴って、これを逐次演算するだけで、それまでに計測さ
れている摺報を最大限に利用した推定値を得ることがで
きる。第1図に示した各部を説明する。第1図の状態推
定部101は、計測値(計測ベクトル) 計測ベクトル相当推定値 および操作ベクトル を入力し、(12)式の演算を行ない、エンジン状態ベク
トル推定値 を演算する。第1図の観測行例9は、(11)式の第2式
あるいは(12)式中の第1次の観測行列Hである。予測
部102は、前記エンジン状態ベクトル推定値と操作ベクトル に基づき(12)式の第2式の演算を行ない(ここでinde
x n−2はn−1となる)エンジン状態予測ベクトル を予測する。操作量決定部103では、制御目標ベクトルD
C*になるように前記エンジン状態ベクトル推定値とエ
ンジン状態予測ベクトルを用いて操作ベクトルを決定す
る。 気筒流入空気量を予測するには、(11)式の一部であ
る(3)式および(10)式(xがαに対応)を用いれば
よいが、この中には、行程nでのスロットル開度が含ま
れており、これは、行程n−1においては未知である。
このために、次の方法のいずれかをとる。 (1)傾向値から予測 スロットル開度は直線的に変化することが多いので、
直線予測をする。具体的には、次式 ここに、 w(θth(t),Δtp):重みつけパラメータ Δt:スロットル開度の計測サンプリング周期 によって予測する(予測値が上下限を越えた時は上下限
値をその上、用いる)。この予測値は、時間軸上の値で
あるので、これを(4),(5)式によって定まる回転
数予測値(n|n−1)によってクランク角表現 に変換する。 (2)アクセルとスロットル間に遅れ要素を導入アクセ
ルとスロットルとは機構的に結合されている。この結合
に人間が感知できない程度に遅れ要素を導入し、アクセ
ル変化を検知し、結合伝送特性に基いてスロットル角を
予測するようにすれば予測のリード・タイムを稼げるこ
とになる。第1図の符号4のようにアクセルをスロット
ルの総合部に遅れ要請を導入する。完全遅れ要素を電気
的手段で実現すれば、スロットル角は、アクセル変位か
ら確実に予測することが可能になる。信頼性を重視する
と機械的手段で実現することが必須であるが、この場合
には完全遅れ要請を実現することが難しい。これに対応
するには、積分的な遅れを導入し、アクセル角自体を
(13)式のごとき方法で予測すればよい。具体的には、
次式のようにアクセル角を予測し、 ここに、 w′:みづけパラメータ θac:アクセル角覚測値 この結果を、次式のθac θth=G(s)θac (15) ここに、G(s)はアクセル角,スロットル角伝達関数
に導入することによってθthの予測値を得ることができ
る。 以上の実施例の全体構成を第2図に示す。第2図にお
いて、対象のエンジン系については第1図と同じであ
り、第2図の符号1〜符号7も同じであるので説明は略
す。また第2図は、制御系の全体構造を示すものである
が基本的な構造は第1図と同等である。第2図の比較要
素200は、第1図の104と同じである。第2図の状態推定
部201は、計測した空燃非A/Fy、計測したエンジン回転
数N,計測したマニホールド流の空気量θa,yと、推定し
た空燃比/Fy(n−1|n−1),推定回転数(n−1|
n−1),推定流入空気量 を各々比較したその偏差を入力し、操作量である燃料供
給量Gf、点火時期θadvを入力する。これらの信号を用
いて、状態推定部201は、気筒流入空気量in(n−2|n
−1),in(n−1|n−1)、実効燃料供給率(n
−2|n−1),回転負荷(n−1|n−1),緩慢に変化
するパラメータ 空燃比/Fy,エンジン回転数,マニホールド流入空気
量a,yを(12)式に基づき推定する。スロットル角予
測部203では、前記予測の傾向値からの予測方法(13)
式に基づくか、あるいは、アクセルとスロットル間に遅
れ要請を導入して(14)式および(15)式で予測するも
のである。気筒流入量Qinおよび回転数Nの予測部で
は、前記状態推定部より算出されたスロットル予測値Q
th(n|n−1),気筒流入空気量推定値an(n−1|n−
1)),回転負荷推定値L(n−1|n−1),回転の推
定値(n−1|n−1)およびパラメータ推定値 を用いて、気筒流入空気量Qin(n|n−1),エンジン回
転数(n|n−1)を予測する。燃料供給量、点火時期
決定部では、前記算出された情報を用いて、目標空燃比
A/F*,目標トルクTr*となるように(8)式,(9)
式を用いて燃料供給指令値Gf、点火時期θadvを決定す
る。ここで示した実施例は、これを規定する数式からみ
ても明らかなように、演算量が比較的大きい。したがっ
て、小規模の演算装置では実行不可能な場合がある。高
回転時においては、回転負荷に対してトルク慣性は大き
いので、行程毎に燃料供給量を算定せず、適切な行程サ
ンプリングで算定し、これをホールドして燃料供給指令
値として供することができるが、低回転時ではトルク慣
性が小さいため、外乱ファクタである回転負荷の影響を
強くうけ、行程毎の燃料供給量の正確な算定が必要とな
ってくる。小規模の演算装置で、上述の実施例を実現す
るたの簡易方式について以下に述べる。 (1)回転数による簡易予測方式 気筒流入空気量Qin(n)は、スロットル角(θ
th(τ)|τεΘ(i)},回転数N(i)(i≦n−
1)によって基本的には決定されるという考え方に基づ
く方式である。具体的には、 Qin(n)=fS1({θth(τ)|τεΘ(i)}, =N(i);pS1|τ≦n−1) (16) なる関数式fS1によりQin(n)を予測しようとするもの
で(pS1はパラメータ)、具体形式としては、 がある。(16)式ではパラメータpS1が含まれている
が、これは実測値から以下のようにして推定し、この結
果を逐次利用してゆく。 オンボード制御系によって、気筒流入空気量を計測す
るのは困難である。しかし、オフボード的には、計測可
能であり、これによって、空気量計測値Qa,y,スロッ
トル開度θth,回転数Nから関数式を次式のように求め
ることができる。 in(i)=gS1Qa,y(i), {θth(τ)|τεΘ(i)},N(I)) (18) ここに、inはモデル式によって求めた気筒流入空気量
である。この式では、説明要因として、同行程の計測値
を用いているが、さらに、その前後行程の計測値をつけ
加えてもよい。 (18)式のように、事後的に気筒流入空気量が算出で
きると、この結果を用いて が最小になるようにパラメータpS1を求める。ここに、
ρ(j)は重みづけ関数である。ここで求めたパラメー
タpS1に代入することにより、行程nでの気筒流入量を
求めることができる。(16)式は、スロットル開度を行
程n−1のものまで利用することとしているが、行程n
まで説明因子として含め、前述のスロットル開度予測方
式によって求めた予測値を用いてもよい。尚、(19)式
を最小とするパラメータpS1の算出は、更帰的関数式で
行なうことができるので、演算負荷は大きくはならな
い。また、(16)式においては、説明因子として空気流
量計測値Qa,y(i)を加えてもよい。これは、吸気管
内空気の慣性効果を反映する上で有用である。 排ガス空燃比センサの出入値は、燃料供給指令値G
f(n)に乗算した係数補正に用いる。これは空燃比が
目標値に保ち得ないのは、供給装置(インジェクタ)の
詰りや、燃料質に依存するという考えに基づく。補正係
数e(n)は次式 e(n)=e(n−1)+Ke(A/F*(n−5)−A/Fy(n−5)) (20) のごとく(Keは推定ゲイン)推定され、実燃料供給指令
は e(n)Gf(n)=e(n)A*/F(n)/in(n|n−1) (21) と算出される。 (2)トルク推定による簡易予測方式 本方式は、燃焼トルクが過去における気筒流入量推定
値、噴射量および点火時期から予測できることを利用し
て、この結果から回転数の変動を予測し、さらにスロッ
トル開度(予測値)を用いて気筒流入空気量を予測しよ
うとするものである。このために、各物理量に関するモ
デルを次のように定める。 気筒流入量: Qin(n)=fS2({θth(τ)|τεΘ(n),N(n)) (22) 回転数: 燃焼トルク: Tr(n)=gS2(Qin(i−2), e(n−2)Gf(n−2), N(n−1),θadv(n)) (24) 空燃比計測値: A/Fy(n−1)=p(Qin(n−5), e(n−5)Gf(n−5)) (25) 気筒流入量と空気流量計測値との関係: in(n−1)=gS1(Qa,y(n−1), {θth(τ)|τεΘi(n−1), N(n−1)) (26) 厳密なモデル式に基いた方法と本方法との相違は、(2
2)式は気筒流入量の予測のみに用いた空気流量計測値
との関係づけは(26)式を用いること、方程式系を極力
差分型式にし、同時方程式を解くことを不要としている
こと、指定すべきパラメータを受荷Lと供給実効値eの
みにし推定負荷を軽減している点にある。これらの方程
式系に基づく指定、予測は前述の方法と同時にして行な
うことができる。 以上、実施例を記載したが、制御系においては冷却水
温Wを計測している場合が多い。したがって、モデル式
中に含まれるパラメータをTWの関数式もしくはテーブル
であらかじめ設定しておくことは、推定負荷を低減する
上で有用である。第4図に、第1図の処理をマイクロプ
ロセッサなどで実行するときの処理手順のフローチャー
トを示す。 [発明の効果] 本発明によれば、従来の制御論理が定常時対応の構造
となっており、過渡時においては、状況対応的に補正が
加えられていたのに対し、動的な物理構造に基いて論理
が構築されているので、 (1)種々の型式のエンジンに対して制御論理を適令さ
せる上で50%以上の期間が、過渡時補正方式の開発に費
されていたのに対し、論理構造が明確なためこの期間を
大幅に削減することができる。 (2)論理そのものが動的な現象に基いて組立てられて
いるので、定常時、過渡時の全領域にわたって制御性能
が高く、かつ、現状では不可能であった過渡的に対する
制御論理のオンボード適応が可能となるという効果があ
る。
【図面の簡単な説明】
第1図は本発明の基本的構成図、第2図は実施例の全体
構成図、第3図は、エンジン制御に関する物理量および
計測、制御のタイミング・チャート、第4図は第1図の
制御をマイクロプロセッサなどで実行するときの制御手
順を示すフローチャートである。
構成図、第3図は、エンジン制御に関する物理量および
計測、制御のタイミング・チャート、第4図は第1図の
制御をマイクロプロセッサなどで実行するときの制御手
順を示すフローチャートである。
フロントページの続き
(72)発明者 大成 幹彦
川崎市麻生区王禅寺1099番地 株式会社
日立製作所システム開発研究所内
(72)発明者 高橋 信補
川崎市麻生区王禅寺1099番地 株式会社
日立製作所システム開発研究所内
(72)発明者 岡崎 剛己
川崎市麻生区王禅寺1099番地 株式会社
日立製作所システム開発研究所内
(56)参考文献 特開 昭60−169647(JP,A)
特開 昭62−157244(JP,A)
特開 昭63−143354(JP,A)
特開 昭63−65156(JP,A)
特開 昭63−9644(JP,A)
(58)調査した分野(Int.Cl.6,DB名)
F02D 41/00 - 41/40
F02D 9/02
F02D 11/10
Claims (1)
- (57)【特許請求の範囲】 1.エンジン状態の計測手段と、燃料供給量の算出手段
と、燃料供給手段を有する自動車エンジンの燃料供給シ
ステムにより、エンジン状態の計算値から現時点の次行
程において気筒に流入する空気量を予測し、予測された
空気量と所定の空燃比目標値から前記次行程において供
給すべき燃料量を算出するフィードフォワード型燃料供
給方法であって、 予めアクセル・ペダル角とスロットル開度とを一定値以
上の時定数を持つ伝達関数で結ばれるようアクセル・ペ
ダルとスロットルを結合しておき、 前記アクセル・ペダル角を検知し、 検知されたアクセル・ペダル角と前記伝達関数からスロ
ットル開度を予測し、 予測されたスロットル開度に基づいて、前記空気量を予
測することを特徴とするフィードフォワード型燃料供給
方法。
Priority Applications (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP62084737A JP2810039B2 (ja) | 1987-04-08 | 1987-04-08 | フィードフォワード型燃料供給方法 |
US07/177,970 US4987888A (en) | 1987-04-08 | 1988-04-05 | Method of controlling fuel supply to engine by prediction calculation |
KR1019880003885A KR920010307B1 (ko) | 1987-04-08 | 1988-04-07 | 예측연산을 실행하는 엔진의 연료공급 제어방법 및 시스템 |
DE8888105571T DE3874585T2 (de) | 1987-04-08 | 1988-04-07 | Verfahren zur vorausberechnung der parameter zur steuerung der kraftstoffzufuhr fuer eine brennkraftmaschine. |
EP88105571A EP0286104B1 (en) | 1987-04-08 | 1988-04-07 | Method of controlling fuel supply to engine by prediction calculation |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP62084737A JP2810039B2 (ja) | 1987-04-08 | 1987-04-08 | フィードフォワード型燃料供給方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS63253137A JPS63253137A (ja) | 1988-10-20 |
JP2810039B2 true JP2810039B2 (ja) | 1998-10-15 |
Family
ID=13839010
Family Applications (1)
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