JP3301250B2

JP3301250B2 - 空燃比制御装置

Info

Publication number: JP3301250B2
Application number: JP01173895A
Authority: JP
Inventors: 明石田; 益生瀧川; 達矢中村; 典宏藤岡
Original assignee: Panasonic Corp; Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Corp; Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1995-01-27
Filing date: 1995-01-27
Publication date: 2002-07-15
Anticipated expiration: 2017-07-15
Also published as: JPH08200130A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、内燃エンジンの燃料噴
射制御方式のガソリンエンジンに係り、特にニューラル
ネットワークを応用してエンジンの空燃比を制御する制
御装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来空燃比制御は、０₂センサや空燃比
センサによるフィードバックありのＰＩＤ制御が一般に
行われており、アイドル時などの定常運転域で特に成果
を納めている。

【０００３】また、加減速などの過渡状態においては、
燃料の増量補正、減量補正をしているが、噴射した燃料
が吸気管壁面や吸気バルブなどに付着、もしくはそこか
ら蒸発してくる燃料があるために、加減速時などの過渡
状態においては、空燃比を正確に目標値に制御すること
はできない。

【０００４】一方、この付着燃料に着目して、特許公告
平５−７３９０８のように加減速時の空燃比補正を噴射
燃料がバルブ、壁面へ付着する付着率とそこから蒸発す
る蒸発時定数を定義することでモデル化しておこなう手
法などが提案されている。

【０００５】図２４は、モデル化手法の例であるが、燃
料の壁面付着に着目した吸気管燃料搬送モデル（特公平
５−７３９０８号公報）を表したものである。図２４に
おいて、Ｇ_f は吸気管に噴射される燃料噴射量を示し、
Ｘは壁面への燃料付着率、Ｍｆは吸気管内面などに付着
している燃料量の総量で液膜量、τは液膜量Ｍｆから蒸
発する燃料の蒸発時定数、Ｇ_feは、実際に燃料が気筒に
流入する量で気筒流入燃料量である。

【０００６】このモデルは以下の式で表現される。ｄＭｆ／ｄｔ＝−Ｍｆ／τ＋ＸＧｆＧｆｅ＝Ｍｆ／τ＋（１−Ｘ）Ｇｆところが、蒸発時定数、付着率は吸気マニホールドを通
過する空気量、吸気管温度、燃料の質、個別ばらつきな
ど多くの複雑な要素の影響で決まるため、これらのパラ
メータを求めることは非常に困難であり、手法として
は、たとえば燃料入力のステップ応答を各運転条件下で
求めてパラメータのマトリックスデータ群を作成する等
を行わなければならない。

【０００７】また、モデル化したものと実際のエンジン
とのマッチングのため、シミュレーション応答と実際の
エンジン応答の誤差を最小化するなどをおこなう必要も
ある。すなわち、このモデルを実用化して、目標とする
空燃比にエンジンを制御するためには、多大の時間と制
御上の味付けが必要である。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】以上のように従来のア
プローチでは、ＰＩＤ制御もしくは燃料の壁面付着モデ
ルを用いた制御を使うにせよ、空燃比に影響を与える機
関の構造、パラメータをまず決めなければならない。

【０００９】また、そのパラメータのデータはあらかじ
め実験、シミュレーション等により決定し、運転条件等
によりデータを持ち換える必要性がある。また、空燃比
制御を高精度に行うためには、実験、シミュレーション
を繰り返し、データ量も多くせざるを得ない。

【００１０】燃料壁面付着以外に、空燃比が変動する要
因は、（ａ）吸入空気量もしくはＯ２センサ検出時期と燃料噴
射時期との関係で決まる遅れ（ｂ）吸入空気信号の電気的処理による遅れ（ｃ）スロットル変化検出の遅れ（ｄ）加速判定遅れによる制御遅れ（ｅ）インジェクタの機械的開弁遅れおよび燃料の流体
遅れ（ｆ）燃料噴射タイミングずれと吸気弁開閉タイミング
との関係で決まる遅れ（ｇ）その他熱的な応答遅れに起因する制御誤差などなどがあり、構造が複雑でモデル化するのは容易ではな
く、多数のデータマップを持つ必要がある。

【００１１】これに対し、特開平３−２３５７２３号公
報に示すように、上記エンジンの燃料付着等の非線形要
素をニューラルネットワークにより学習させ、直接燃料
噴射量を算出する構成とし、パラメータ調整時間を短縮
し、且つ過渡時の応答性能の向上を図ろうとしているも
のもある。

【００１２】しかし、学習に於いて学習精度と制御性能
に関する汎化性とはトレードオフの関係があり、全運転
領域を学習させる学習データの選定が困難で、結果的に
多大のデータ群を用いて学習させる必要がある。

【００１３】また、直接制御入力である燃料噴射量を演
算する構成となっているため、制御系の安定性を補償で
きない構造であり、制御特性を変えようとする場合、論
理立った方法がなく、試行錯誤で学習を繰り返しながら
決定するしかないと言う問題がある。

【００１４】本発明は、ニューロを用い、この制御の構
造設計の困難さ、アルゴリズムの複雑性、空燃比制御の
高精度化のためのデータ決定手続きの長時間化を解消
し、かつ制御系の安定性を補償しつつ、容易に制御特性
を変更できる高精度空燃比制御システムを提供すること
を目的とする。

【００１５】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、空燃比に関わるエンジンの非線形構造を階層型ニュ
ーラルネットワーク（以後ＮＮと略す）で学習させる。

【００１６】このあらかじめ学習させたＮＮを用いて制
御対象であるエンジンのパラメータ同定を行い、この同
定モデルを用いて燃料噴射補正量を算出し、基本燃料噴
射量を補正することにより、過渡時の空燃比変動を抑
え、目標空燃比とすることができる。

【００１７】具体的には図１に示すように、内燃エンジ
ンの機関回転数を検出する回転数検出センサ１１と、吸
気管内圧を検出する吸気圧センサ１２と、スロットル開
度を検出するスロットル開度センサ１３と、吸入空気温
を検出する吸気温センサ１４と、冷却水温を検出する冷
却水温センサ１５と、前記各センサ出力値と、予め設定
されたデータ群より、基本燃料噴射量を演算する基本燃
料演算手段１６により空燃比制御を行う内燃エンジンの
空燃比制御装置に於て、ＥＧＲ量を検出するＥＧＲ量検
出手段１０と、機関の排気空燃比を検出する空燃比セン
サ１７と、エンジン回転ステップ毎（１８０度クランク
角毎）に、各気筒に噴射された燃料噴射量を、（気筒数
＋１）個分の過去のデータを、最新のデータに更新しな
がら格納していく燃料噴射量格納手段１８と、前記燃料
噴射量格納手段１８で格納されているデータ内から、ニ
ューロの入力として用いるデータを選択する噴射量入力
選定手段１１５と、前記センサ群の各検出値と前記ＥＧ
Ｒ量と前記噴射量入力選定手段１１５で選定された燃料
噴射量格納値とが、ニューラルネットワーク（以下Ｎ
Ｎ）の入力項となるように変換する変換手段１９と、前
記変換手段１９により変換された各値を入力項とし、内
燃エンジンに於ける一つの状態量である空燃比を出力と
するニューラルネットワークの演算をリアルタイムで行
うニューロ演算手段１１０と、前記空燃比を、前記変換
手段１９で得られるＮＮの各入力項を内部状態量とする
非線形関数ｆ_nnで表し、ｆ_nnを前記内部状態量で偏微分
して得られる関数ＦNNの各係数を前記ニューロ演算手段
１１０の各結合係数および中間層の出力より推定する微
分係数同定手段１１１と、前記空燃比が目標空燃比とな
るように、前記微分係数同定手段１１１により得られる
パラメータを用いて、燃料噴射補正量を算出する制御補
正量算出手段１１２と、前記基本燃料演算手段１６によ
り算出された基本燃料噴射量と前記燃料噴射補正量を加
算した値をエンジン１１３に噴射する燃料噴射手段１１
４を有するものである。

【００１８】

【作用】本発明によれば、内燃エンジンメカニズムのパ
ラメータを具体的に選定する作業、選定パラメータへの
影響要因の把握、個別パラメータの実験データ取得など
の作業をすることなく、エンジンモデルをＮＮの出力値
を用いた偏微分方程式で記述でき、制御に利用できる。

【００１９】

【実施例】多気筒のエンジンの場合、各気筒毎に空燃比
センサを用いることができれば、精度のよい空燃比フィ
ードバック制御を行うことができるが、空燃比センサは
高価なため、現実は、全ての気筒の排出ガスが一つにま
とまった所に、空燃比センサを１個取り付けて制御を行
っている。

【００２０】しかし、この場合、空燃比センサの出力値
は、全気筒で燃料噴射を行い、点火した時の排出ガスが
混合した結果であり、この出力値を用いて気筒毎の制御
を行うことはできず、例えばオブザーバ等で推定して気
筒毎の制御を行っていた。

【００２１】また、ニューロを用いて、空燃比を推定す
る場合でも、空燃比センサが一つの場合は同様の問題が
あり、従来のニューロ構成では、スロットルを急開した
時のような過渡時においては、推定値が大きくずれてし
まうと言う問題があった。

【００２２】そこで、以下の構成にすることにより、過
渡時における空燃比の推定精度を向上することができ
る。

【００２３】図１に、本発明の第１実施例に於ける空燃
比制御装置のブロック構成図を示す。内燃エンジンの機
関回転数を検出する回転数検出センサ１１と、吸気管内
圧を検出する吸気圧センサ１２と、スロットル開度を検
出するスロットル開度センサ１３と、吸入空気温を検出
する吸気温センサ１４と、冷却水温を検出する冷却水温
センサ１５と、前記各センサ出力値と、予め設定された
データ群より、基本燃料噴射量を演算する基本燃料演算
手段１６により空燃比制御を行う内燃エンジンの空燃比
制御装置に於て、ＥＧＲ量を検出するＥＧＲ量検出手段
１０と、機関の排気空燃比を検出する空燃比センサ１７
と、エンジン回転ステップ毎（１８０度クランク角毎）
に、各気筒に噴射された燃料噴射量を、（気筒数＋１）
個分の過去のデータを、最新のデータに更新しながら格
納していく燃料噴射量格納手段１８と、前記燃料噴射量
格納手段１８で格納されているデータ内から、ニューロ
の入力として用いるデータを選択する噴射量入力選定手
段１１５と、前記センサ群の各検出値と前記ＥＧＲ量と
前記噴射量入力選定手段１１５で選定された燃料噴射量
格納値とが、ニューラルネットワーク（以下ＮＮ）の入
力項となるように変換する変換手段１９と、前記変換手
段１９により変換された各値を入力項とし、内燃エンジ
ンに於ける一つの状態量である空燃比を出力とするニュ
ーラルネットワークの演算をリアルタイムで行うニュー
ロ演算手段１１０と、内燃エンジンに於ける一つの状態
量である空燃比を、前記変換手段１９で得られるＮＮの
各入力項を内部状態量とする非線形関数ｆ_nnで表し、ｆ
_nnを前記内部状態量で偏微分して得られる関数ＦNNの各
係数を前記ニューロ演算手段１１０の各結合係数および
中間層の出力より推定する微分係数同定手段１１１と、
前記空燃比が目標空燃比となるように、前記微分係数同
定手段１１１により得られるパラメータを用いて、燃料
噴射補正量を算出する制御補正量算出手段１１２を有
し、前記基本燃料演算手段１６により算出された基本燃
料噴射量と前記燃料噴射補正量を加算した値をエンジン
１１３に噴射する燃料噴射手段１１４を有する構成とす
る。

【００２４】上記構成の燃料噴射量格納手段１８によ
り、エンジン回転ステップ毎（１８０度クランク角毎）
に、各気筒に噴射された燃料噴射量を、（気筒数＋１）
個分の過去のデータを、最新のデータに更新しながら格
納し、この格納値をニューロの入力層への入力とするこ
とにより、他の気筒の空燃比への影響度合を学習するこ
とが可能となり、推定精度を向上させることができる。

【００２５】図２に、本発明第１実施例の燃料噴射量補
正制御の制御フローを示す。この処理はエンジン回転ス
テップ毎に一巡して行うものとする。

【００２６】まず、ＳＴＥＰ２１で、各種センサの出力
値およびＥＧＲ量を格納する。ＳＴＥＰ２２で、各セン
サの出力値を用いて、基本燃料制御量をマップ引き等に
より算出する。

【００２７】ＳＴＥＰ２２Ａに於て、ＳＴＥＰ２９で得
られる燃料噴射量格納値内から、Ｎ．Ｎ．入力となる噴
射量の選定を行い、ＳＴＥＰ２３において、Ｎ．Ｎ．の
入力層への入力値となるように各センサ出力値及び、Ｅ
ＧＲ量および噴射量選定値の正規化を行い、ＳＴＥＰ２
４に於いて、空燃比を出力とするニューロ演算を行う。

【００２８】次にＳＴＥＰ２５によりＮ．Ｎ．の結合係
数と、ＳＴＥＰ２４で得られる中間層の各ユニットの出
力値とを用いて、燃料噴射量から空燃比までのエンジン
モデルのパラメータを算出する。

【００２９】ＳＴＥＰ２６により、ＳＴＥＰ２５で算出
されたパラメータを用いて、空燃比が目標空燃比となる
ように基本燃料噴射量を補正する補正量を算出し、ＳＴ
ＥＰ２７により、基本燃料噴射量と燃料補正量とを加算
した値を燃料噴射量とし、ＳＴＥＰ２８でエンジンに噴
射する。ＳＴＥＰ２９により基本燃料噴射量と燃料補正
量とを加算した燃料噴射量値を、気筒数＋１個分づつ格
納し、最新のデータに更新していく。

【００３０】ＳＴＥＰ２１０により、エンジンが停止し
ているかどうかの判断を行い、停止していなければＳＴ
ＥＰ２１に戻り空燃比制御を続けて行う。

【００３１】また、以下の発明により、過渡時における
空燃比の推定精度を更に向上させることができる。

【００３２】図３に、本発明第２実施例に於ける空燃比
制御装置のブロック構成図を示す。内燃エンジンの機関
回転数を検出する回転数検出センサ１１と、吸気管内圧
を検出する吸気圧センサ１２と、スロットル開度を検出
するスロットル開度センサ１３と、吸入空気温を検出す
る吸気温センサ１４と、冷却水温を検出する冷却水温セ
ンサ１５と、前記各センサ出力値と、予め設定されたデ
ータ群より、基本燃料噴射量を演算する基本燃料演算手
段１６により空燃比制御を行う内燃エンジンの空燃比制
御装置に於て、ＥＧＲ量を検出するＥＧＲ量検出手段１
０と、機関の排気空燃比をエンジン回転ステップ毎（１
８０度クランク角毎）のタイミングで検出する空燃比セ
ンサ１７と、前記空燃比センサ１７の検出値をエンジン
回転ステップ毎に、気筒数個分の過去のデータを、最新
のデータに更新しながら格納していく空燃比格納手段３
１と、前記空燃比格納手段３１で格納されているデータ
内から、ニューロの入力として用いるデータを選択する
空燃比入力選定手段３２と、エンジン回転ステップ毎
に、各気筒に噴射された燃料噴射量を、（気筒数＋１）
個分の過去のデータを、最新のデータに更新しながら格
納していく燃料噴射量格納手段１８と、前記燃料噴射量
格納手段１８で格納されているデータ内から、ニューロ
の入力として用いるデータを選択する噴射量入力選定手
段１１５と、前記センサ群の各検出値と前記ＥＧＲ量と
前記噴射量入力選定手段１５で選定された燃料噴射量格
納値と、前記空燃比入力選定手段３２で選定された空燃
比格納値とが、ニューラルネットワークの入力項となる
ように変換する変換手段１９と、前記変換手段１９によ
り変換された各値を入力項とし、内燃エンジンに於ける
一つの状態量である空燃比を出力とするニューラルネッ
トワークの演算をリアルタイムで行うニューロ演算手段
１１０と、内燃エンジンに於ける一つの状態量である空
燃比を、前記変換手段１９で得られるＮＮの各入力項を
内部状態量とする非線形関数ｆ_nnで表し、ｆ_nnを前記内
部状態量で偏微分して得られる関数ＦNNの各係数を前記
ニューロ演算手段１１０の各結合係数および中間層出力
より推定する微分係数同定手段１１１と、前記空燃比が
目標空燃比となるように、前記微分係数同定手段１１１
により得られるパラメータを用いて、燃料噴射補正量を
算出する制御補正量算出手段１１２を有し、前記基本燃
料演算手段１６により算出された基本燃料噴射量と前記
燃料噴射補正量を加算した値をエンジン１１３に噴射す
る燃料噴射手段１１４を有する構成とする。

【００３３】一般に、燃料噴射の変化から、空燃比の変
化までを表すモデルは、高次の遅れ系で表すことができ
る。上記、空燃比格納手段３１および燃料噴射量格納手
段１８により、過去のデータ群をＮ．Ｎ．の入力とする
ことにより、高次の非線形モデルを表現することが可能
となり、推定精度を向上させることができる。

【００３４】図１６に４気筒の場合に於ける、入力層、
中間層、出力層の三層で与えられるニューロ構成を示
す。ここで、ｋはエンジン回転ステップ（１８０度クラ
ンク角）毎に更新される値であり、Ｇｆは、燃料噴射
量、Ｐｂは吸気管内圧力、ｎｅは回転数、θはスロット
ル開度、Ｔａは吸入空気温度、Ｔｗは冷却水温度、ＥＧ
ＲはＥＧＲ量であり、バルブ開閉時間、Ａ／Ｆは空燃比
である。

【００３５】また、ニューロ演算手段１１０により、空
燃比を出力とするニューロ構成を構築し、微分係数同定
手段１１１に於て、その結合係数と、中間層の出力値よ
り、燃料噴射量から空燃比までのエンジンモデルのパラ
メータを求めることにより、運転状態に応じ複雑に変化
する対象モデルの同定をオンラインで得ることができ
る。

【００３６】これを用いて、制御補正量算出手段１１２
により、現状の動作点周りに於ける安定な制御系を、線
形制御理論を用いて設計することができる。この制御系
設計方法としては、どの様な方法を用いても良いが、本
発明では、極配置により設計した。

【００３７】以下、パラメータ同定から燃料補正量算出
までの具体的な説明を行う。学習して求めた図１６のＮ
Ｎは、空燃比（以下Ａ／Ｆ）を出力とする一種の非線形
関数ｆ_nnと考えることができる。全ての格納値を用いた
場合次式となる。

【００３８】すなわち、

【００３９】

【数１】

【００４０】ここで、Ｐｂ_k-1、ｎ_ek-1、θ_k-1、ＥＧＲ
_k-1は外乱扱いとし、この関数ｆ_nnを全微分すると

【００４１】

【数２】

【００４２】となる。ここで、上記方程式の係数である ∂ｆ_nn／∂Ｇ_fｉ(i=k、・・k-4)、∂ｆ_nn／∂Ａ／Ｆｊ(j=
k-1、・・k-4) の求め方に付いて説明する。

【００４３】いま、図１６で表されるニューロの、入力
層から中間層への結合係数をＷｍｎ、中間層から出力層
への結合係数をＷｎとする。ここで、入力層出力Ｉｍ、
中間層出力Ｈｎ、出力層出力ｙ（＝Ａ／Ｆ）とすると、
次式の関係で表すことができる。

【００４４】

【数３】

【００４５】ここで、θｎ、θは各々中間層、出力層で
のしきい値である。また、関数ｆは、シグモイド関数と
する。即ちｆ（ｘ）＝１／（１＋ｅｘｐ（−ｘ））であ
る。

【００４６】このとき、次式により偏微分係数が求めら
れる。

【００４７】

【数４】

【００４８】よって、上式を用いて、（数２）の係数
q、・・q4、p1、・・p4を求めることができる。

【００４９】（数２）を離散化すると次式となる。

【００５０】

【数５】

【００５１】即ち、燃料噴射量から空燃比までの同定を
逐次行っていることとなる。このモデルを用いて、制御
量補正量を算出すれば良い。説明を簡単にするため、噴
射量入力選定手段１１５と空燃比入力選定手段３２によ
り、以下の入力選定が行われた場合の、即ち一つの気筒
のみに着目した場合の制御量補正量算出方法に付いて説
明する。

【００５２】

【数６】

【００５３】この場合、（数２）は次式となる。

【００５４】

【数７】

【００５５】いま、４ステップの周期で上式を離散化す
ると、次式となる。

【００５６】

【数８】

【００５７】上式において、新たな状態量として、Ｘ＝
［ΔＡ／Ｆ、Ａ／Ｆ、ΔＧｆ］^Tを用いて、拡大系を構
築すると、次式で与えられる。

【００５８】

【数９】

【００５９】これをブロック線図化すると図１７のよう
になる。上式で表されるシステムにフィードバック行列
Ｋを用いた図１８のような制御系を構築することを考え
る。

【００６０】フィードバック行列Ｋを決定する手法とし
て様々な方法があるが、本実施例では極指定法を用い
る。即ち、図１８の特性方程式の特性根が複素平面内の
単位円内の任意の位置となるように、フィードバック行
列Ｋを決定する。

【００６１】図１８において、

【００６２】

【数１０】

【００６３】であるから、（数９）に上式を代入する
と、図１８の特性方程式が次式のように得られる。ここ
で、λは固有値、Ｉは３＊３の単位行列である。

【００６４】

【数１１】

【００６５】上式が図１８に於ける閉ループ系の挙動を
示す式である。今、任意の応答となる安定な極（固有
値）をα（｜α｜＜１）とすると、特性方程式は次式と
なる。

【００６６】

【数１２】

【００６７】（数１１）＝（数１２）となるように、フ
ィードバックゲインＫ＝［K1、K2、K3］を求めれば良
い。

【００６８】また、Ａ／Ｆが目標値Ｒとなる条件より
（数１０）に於けるＲのゲインｇは

【００６９】

【数１３】

【００７０】で与えられる。以上の動作をまとめると、
ニューロ演算手段１１０及び微分係数同定手段１１１に
より、運転状態に応じたエンジンモデルのパラメータ
q、q4、p4が逐次計算され、制御補正量算出手段１１２
により、運転状況に応じて安定となるフィードバックゲ
インＫが、前記q、q4、p4および指定極αを用いて算出
され、（数１０）により、補正量が演算される。

【００７１】図４に、本発明第２実施例の燃料噴射量補
正制御の制御フローを示す。まず、ＳＴＥＰ２１で、各
種センサの出力値を格納する。ＳＴＥＰ４１で、空燃比
センサにより検出された値を、気筒数個分過去のデータ
を格納し、最新のデータに更新していく。ＳＴＥＰ４２
に於て、前記空燃比格納値内から、Ｎ．Ｎ．の入力とな
る空燃比の選定を行う。

【００７２】ＳＴＥＰ２２で、各センサの出力値を用い
て、基本燃料制御量をマップ引き等により算出する。

【００７３】ＳＴＥＰ２２Ａに於て、ＳＴＥＰ２９で得
られる燃料噴射量格納値内から、Ｎ．Ｎ．入力となる噴
射量の選定を行い、ＳＴＥＰ２３において、Ｎ．Ｎ．の
入力層への入力値となるように各センサ出力値及び、Ｓ
ＴＥＰ４２で得られる空燃比選定値及び、ＳＴＥＰ２２
Ａで得られる燃料噴射量選定値の正規化を行い、ＳＴＥ
Ｐ２４に於いて、空燃比を出力とするニューロ演算を行
う。

【００７４】次にＳＴＥＰ２５によりＮ．Ｎ．の結合係
数と、ＳＴＥＰ２４で得られる中間層の各ユニットの出
力値とを用いて、燃料噴射量から空燃比までのエンジン
モデルのパラメータを算出する。

【００７５】ＳＴＥＰ２６により、ＳＴＥＰ２５で算出
されたパラメータを用いて、空燃比が目標空燃比となる
ように基本燃料噴射量を補正する補正量を算出し、ＳＴ
ＥＰ２７により、基本燃料噴射量と燃料補正量とを加算
した値を燃料噴射量とし、ＳＴＥＰ２８でエンジンに噴
射する。ＳＴＥＰ２９により基本燃料噴射量と燃料補正
量とを加算した燃料噴射量値を、気筒数＋１個分づつ格
納し、最新のデータに更新していく。

【００７６】ＳＴＥＰ２１０により、エンジンが停止し
ているかどうかの判断を行い、停止していなければＳＴ
ＥＰ２１に戻り空燃比制御を続けて行う。

【００７７】しかし、Ｎ．Ｎ．の演算は多数の積和演算
の繰り返しであり、実際にプログラムで実行するのに、
多くの時間が掛かり、エンジンが高回転になると、各気
筒毎のＮ．Ｎ．演算が間に合わなくなると言う問題点が
あった。そこで、以下の構成とすることにより、解決す
ることができる。

【００７８】図５に、本発明第３実施例に於ける空燃比
制御装置のブロック構成図を示す。前記制御補正量算出
手段１１２に於て、制御補正量算出式は、エンジン回転
ステップのｋ倍ごと（ｋ：気筒数以下の自然数）に離散
化したシステムとして表現し、制御周期変更手段５１に
より、回転数に応じて前記ｋを切り換え、ｋステップご
とに、ニューロ演算および制御補正量算出を行い、制御
補正量更新手段５２により、ｋステップ毎に前記制御補
正量の更新を行い、全気筒に対し更新された制御補正量
で補正噴射する。

【００７９】上記構成により、Ｎ．Ｎ．演算時間による
限界に応じて、最適な制御周期を与えることができる。

【００８０】図６に、本発明第３実施例の燃料噴射量補
正制御の制御フローを示す。ＳＴＥＰ６１により回転数
に応じて制御補正量演算周期をエンジン回転ステップの
ｋ倍（ｋ：エンジン気筒数以下の自然数）となるように
切り替える。

【００８１】次にＳＴＥＰ６２によりエンジン回転ステ
ップ数がＳＴＥＰ６１で決められたｋの倍数になってい
るかどうかを判定し、ｋの倍数で有ればＳＴＥＰ２４、
２５、２６に行き、ニューロ演算及びパラメータ演算お
よび燃料補正量を演算する。

【００８２】そして、ＳＴＥＰ６３により、制御補正量
をＳＴＥＰ２６で算出された燃料補正量の値に更新し、
ＳＴＥＰ６４により最終燃料噴射量を演算する。

【００８３】ＳＴＥＰ６２によりｋの倍数で無ければ、
ＳＴＥＰ６４に進み、既に以前ｋの倍数になったときに
算出されている燃料補正量である制御補正量を用いて最
終燃料噴射量を演算する。

【００８４】例えば、４気筒のエンジンでは、低回転で
はｋ＝１とし、毎回ニューロ演算を行い、各気筒毎に補
正量が算出され、基本燃料噴射量を補正し、回転数が上
がるにつれてｋを増やし、最大ｋ＝４までの値をとる。
ｋ＝４の時、ある気筒のタイミングで４回に一回づつニ
ューロ演算を行い燃料補正量を算出し、この燃料補正量
を用いて他の気筒も同様に補正制御を行う。

【００８５】エンジンは、運転状態に応じて動特性が大
きく変化する非線形性の強い制御対象であり、一つのニ
ューロで全運転領域を表現させるためには、中間素子数
が非常に大きくなり、且つ学習データの量も多くなるた
め、学習時間が膨大となり開発効率が極端に悪くなって
しまう。

【００８６】また、全体を精度良く表現できるニューロ
の結合係数を得ることは非常に困難である。

【００８７】そこで、学習領域を分割することにより、
各々に対し小さなニューロで学習させることができる。
このため、学習時間を短縮することができ、更に領域の
特性に応じた学習方法を設定することができるようにな
る。

【００８８】例えば、線形性の強い領域と、非線形性の
強い領域と、その中間領域とに分け、線形性の強い領域
での学習では、少ない学習データで高精度の学習をさ
せ、非線形性の強い領域での学習では、多くの学習デー
タを用いた学習を行い、結合係数を決定する。この様
に、分割して学習したニューロの結合係数をマップ値と
して持ち、以下の構成によりニューロ結合係数を切り換
えることにより、各領域に応じた精度のよいニューロ演
算を行うことが可能となる。

【００８９】図７に、本発明第４実施例に於ける空燃比
制御装置のブロック構成図を示す。前記回転数検出セン
サ１１で検出された内燃エンジンの機関回転数と、前記
吸気圧センサ１２で検出された吸気管内圧より、前記ニ
ューロ演算手段１１０で用いるニューラルネットワーク
を切り換えるニューロ切り替え手段７１を有する。

【００９０】図８に、本発明第４実施例の燃料噴射量補
正制御の制御フローを示す。予め、回転数と吸気管内圧
の値で区切ったいくつかの領域で学習したニューロの結
合係数をデータ群として持ち、ＳＴＥＰ８１により、各
センサで検出された回転数および、吸気管内圧の値に対
応する領域の結合係数に切り換える。そして、切り換え
られた結合係数を用いて、ＳＴＥＰ２４によりニューロ
演算を行う。上記構成により、全運転領域に対して精度
のよいニューロ演算を行うことができる。

【００９１】また、フルスロットル時は補正しない等、
全領域をカバーする必要が無く、通常の運転領域のみ補
正したい場合や演算時間の問題等でニューロの構成をで
きるだけ小さくしたい場合には、以下のような構成とす
れば良い。

【００９２】図９に、本発明第５実施例に於ける空燃比
制御装置のブロック構成図を示す。エンジンが所定の運
転状態に有るかどうかを回転数、吸気管内圧、冷却水温
度により判定する運転状態判定手段９１と、所定の運転
状態にあると判定されたとき、前記制御補正量算出手段
１１２により算出された燃料噴射補正量の基本燃料噴射
量への加算許可を出す補正許可手段９２を有する構成と
する。

【００９３】図１０に、本発明第５実施例の燃料噴射量
補正制御の制御フローを示す。ＳＴＥＰ１０１に於て、
回転数、吸気管内圧力、冷却水温度よりどの様な運転状
態であるのかを判定する。

【００９４】ＳＴＥＰ１０２において、前記判定された
運転状態が、予め設定されたニューロ演算領域であるか
の判定を行い、ニューロ演算領域で有れば、ＳＴＥＰ２
６に於て演算された燃料補正量を用いて、ＳＴＥＰ２７
により燃料噴射量を演算する。ＳＴＥＰ１０２で、ニュ
ーロ演算領域でないと判定された場合、ＳＴＥＰ１０３
へ行き、燃料補正量をゼロとして、ＳＴＥＰ２７へ進
む。

【００９５】上記構成により、全ての領域のニューロデ
ータを用いることなく、小さな構成で補正制御を実現す
ることができる。

【００９６】エンジン特性は、その運転状態に応じて様
々な変化を示し、運転領域によって無駄時間が異なる。
そこで、無駄時間の大きな領域では、フィードバックゲ
インを高くすると発振してしまう問題があり、全ての領
域で同じ極を用い安定に制御を行う為には、極を大きく
（フィードバックゲインを小さく）しなければならいと
言う問題がある。

【００９７】そこで、領域に応じて最適な極（フィード
バックゲイン）に変更することにより、全運転領域にお
いて精度の良い制御を行うことが可能となる。以下に、
上記対策を実現する構成に付いて説明する。

【００９８】図１１に、本発明第６実施例に於ける空燃
比制御装置のブロック構成図を示す。前記制御補正量算
出手段１１２に於て、制御補正量は、前記微分係数同定
手段１１１により得られるパラメータを用いて極指定法
で算出し、前記極は、極算出手段１１Ａにより前記回転
数検出センサ１１、吸気圧センサ１２等で検出された状
態に応じて決定される。

【００９９】図１２に、本発明第６実施例の燃料噴射量
補正制御の制御フローを示す。予め、回転数及び吸気管
内圧に応じた極をマップとして持ち、ＳＴＥＰ１２Ａに
於て、各センサで検出された回転数および、吸気管内圧
の値に対応する領域の極に切り換える。そして、切り換
えられた極を用いて、ＳＴＥＰ２６により制御補正量演
算を行う。

【０１００】上記構成により、領域に応じた最適な空燃
比制御を行うことが出来る。また、以下のように、直接
無駄時間をもとめ、制御量演算に反映する構成としても
良い。

【０１０１】図１３に、本発明第７実施例に於ける空燃
比制御装置のブロック構成図を示す。内燃エンジンの機
関回転数を検出する回転数検出センサ１１と、吸気管内
圧を検出する吸気圧センサ１２と、スロットル開度を検
出するスロットル開度センサ１３と、吸入空気温を検出
する吸気温センサ１４と、冷却水温を検出する冷却水温
センサ１５と、前記各センサ出力値と、予め設定された
データ群より、基本燃料噴射量を演算する基本燃料演算
手段１６により空燃比制御を行う内燃エンジンの空燃比
制御装置に於て、ＥＧＲ量を検出するＥＧＲ量検出手段
１０と、機関の排気空燃比をエンジン回転ステップ毎
（１８０度クランク角毎）のタイミングで検出する空燃
比センサ１７と、前記空燃比センサの検出値をエンジン
回転ステップ毎に、気筒数個分の過去のデータを、最新
のデータに更新しながら格納していく空燃比格納手段３
１と、前記空燃比格納手段３１で格納されているデータ
内から、ニューロの入力として用いるデータを選択する
空燃比入力選定手段３２と、エンジン回転ステップ毎
に、各気筒に噴射された燃料噴射量を、（気筒数＋１）
個分の過去のデータを、最新のデータに更新しながら格
納していく燃料噴射量格納手段１８と、前記燃料噴射量
格納手段１８で格納されているデータ内から、ニューロ
の入力として用いるデータを選択する噴射量入力選定手
段１１５と、前記センサ群の各検出値と前記ＥＧＲ量と
前記噴射量入力選定手段１５で選定された燃料噴射量格
納値と、前記空燃比入力選定手段３２で選定された空燃
比格納値とが、ニューラルネットワーク（以下ＮＮ）の
入力項となるように変換する変換手段１９と、前記変換
手段１９により変換された各値を入力項とし、燃料噴射
量の変化から空燃比の変化までの応答遅れ時間（無駄時
間）を出力とするニューラルネットワークの演算をリア
ルタイムで行う無駄時間演算手段１３Ａと、前記変換手
段１９により変換された各値を入力項とし、内燃エンジ
ンに於ける一つの状態量である空燃比を出力とするニュ
ーラルネットワークの演算をリアルタイムで行うニュー
ロ演算手段１１０と、前記空燃比を、前記変換手段１９
で得られるＮＮの各入力項を内部状態量とする非線形関
数ｆ_nnで表し、ｆ_nnを前記内部状態量で偏微分して得ら
れる関数ＦNNの各係数を前記ニューロ演算手段１１０の
各結合係数および中間層出力より推定する微分係数同定
手段１１１と、前記空燃比が目標空燃比となるように、
前記微分係数同定手段１１１により得られるパラメータ
と、前記無駄時間演算手段１１Ａにより得られる無駄時
間を用いて、燃料噴射補正量を算出する第２制御補正量
算出手段１３Ｂを有し、前記基本燃料演算手段１６によ
り算出された基本燃料噴射量と前記燃料噴射補正量を加
算した値をエンジン１１３に噴射する燃料噴射手段１１
４を有する。

【０１０２】図１４に、本発明第７実施例の燃料噴射量
補正制御の制御フローを示す。ＳＴＥＰ２３で変換され
たデータを、ＳＴＥＰ１４Ａに於て、階層型ニューロの
入力層の入力とし、燃料噴射量の変化から空燃比の変化
までの応答遅れ時間（無駄時間）の推定値を出力する。
ＳＴＥＰ２４、２５により、エンジンモデルのパラメー
タを推定し、この値と前記無駄時間とを用いて、ＳＴＥ
Ｐ１４Ｂにより系の無駄時間を考慮に入れた燃料補正量
の演算を行う。

【０１０３】上記無駄時間を考慮にいれた制御系設計法
に付いては、以下の文献、渡辺、伊藤：入、出力にむだ
時間を含むシステムの制御、システムと制御、Vol.28、
No.5、1984に詳細な説明がなされている。

【０１０４】また、エンジンに於て、燃料噴射量から空
燃比までは無駄時間を有する系であるため、上記ニュー
ロ演算手段の出力値である空燃比予測推定値は、過渡時
に於て実空燃比に対し精度良く推定できず一致しない。
そこで、ニューロの入力層にセンサ出力値の予測項とな
る変化量、即ち微分値を与えることにより、無駄時間を
有している対象に対しても精度の良い推定が行える。以
下、この構成に付いて説明する。

【０１０５】図１５に、本発明第８実施例に於ける空燃
比制御装置のブロック構成図を示す。内燃エンジンの機
関回転数を検出する回転数検出センサ１１と、吸気管内
圧を検出する吸気圧センサ１２と、スロットル開度を検
出するスロットル開度センサ１３と、吸入空気温を検出
する吸気温センサ１４と、冷却水温を検出する冷却水温
センサ１５と、前記各センサ検出値と、予め設定された
データ群より、基本燃料噴射量を演算する基本燃料演算
手段１６により空燃比制御を行う内燃エンジンにおい
て、前記スロットル開度の変化量をエンジン回転ステッ
プのｋ倍毎（１８０度クランク角のｋ倍毎：ｋは自然
数）のタイミングで算出するスロットル開度変化量算出
手段１５Ａと、機関の排気空燃比を検出する空燃比セン
サ１７と、ＥＧＲ量を検出するＥＧＲ量検出手段１０
と、実際に各気筒に噴射された燃料噴射量を最新のデー
タに更新しながら格納していく燃料噴射量格納手段１８
と、前記センサ群の各検出値と前記スロットル開度変化
量と前記ＥＧＲ量および前記燃料噴射量格納手段の燃料
噴射量格納値が、ニューラルネットワーク（以下ＮＮと
表記）の入力項となるように変換する変換手段と１９、
前記変換手段１９により変換された各値を入力項とし、
内燃エンジンにおける一つの状態量である空燃比の予測
推定値を出力とするＮＮの演算をリアルタイムで行うニ
ューロ演算手段１１０と、前記空燃比予測推定値を用い
て、空燃比が目標空燃比となるような燃料噴射補正量を
算出する第３制御補正量算出手段１５Ｂと、前記基本燃
料演算手段１６により算出された基本燃料噴射量と前記
燃料噴射補正量を加算した値を内燃エンジンに噴射する
燃料噴射手段１１４を有する構成とする。

【０１０６】更に、以下の構成としても良い。図１６
に、本発明第９実施例に於ける空燃比制御装置のブロッ
ク構成図を示す。内燃エンジンの機関回転数を検出する
回転数検出センサ１１と、吸気管内圧を検出する吸気圧
センサ１２と、スロットル開度を検出するスロットル開
度センサ１３と、吸入空気温を検出する吸気温センサ１
４と、冷却水温を検出する冷却水温センサ１５と、前記
各センサ検出値と、予め設定されたデータ群より、基本
燃料噴射量を演算する基本燃料演算手段１６により空燃
比制御を行う内燃エンジンにおいて、前記吸気管内圧の
変化量をエンジン回転ステップのｋ倍毎（１８０度クラ
ンク角のｋ倍毎：ｋは自然数）のタイミングで算出する
吸気圧変化量算出手段１６Ａと、機関の排気空燃比を検
出する空燃比センサ１７と、ＥＧＲ量を検出するＥＧＲ
量検出手段１０と、実際に各気筒に噴射された燃料噴射
量を最新のデータに更新しながら格納していく燃料噴射
量格納手段１８と、前記センサ群の各検出値と前記吸気
圧変化量と前記ＥＧＲ量および前記燃料噴射量格納手段
１８の燃料噴射量格納値が、ＮＮの入力項となるように
変換する変換手段１９と、前記変換手段１９により変換
された各値を入力項とし、内燃エンジンにおける一つの
状態量である空燃比の予測推定値を出力とするＮＮの演
算をリアルタイムで行うニューロ演算手段１１０と、前
記空燃比予測推定値を用いて空燃比が目標空燃比とな
るような燃料噴射補正量を算出する第３制御補正量算出
手段１５Ｂと、前記基本燃料演算手段１６により算出さ
れた基本燃料噴射量と前記燃料噴射補正量を加算した値
を内燃エンジンに噴射する燃料噴射手段１１４を有する
構成とする。

【０１０７】また、以下の構成にすることにより、更に
推定精度が向上する。図１７に、本発明第１０実施例に
於ける空燃比制御装置のブロック構成図を示す。

【０１０８】内燃エンジンの機関回転数を検出する回転
数検出センサ１１と、吸気管内圧を検出する吸気圧セン
サ１２と、スロットル開度を検出するスロットル開度セ
ンサ１３と、吸入空気温を検出する吸気温センサ１４
と、冷却水温を検出する冷却水温センサ１５と、前記各
センサ検出値と、予め設定されたデータ群より、基本燃
料噴射量を演算する基本燃料演算手段１６により空燃比
制御を行う内燃エンジンにおいて、前記吸気管内圧の変
化量をエンジン回転ステップのｋ倍毎（１８０度クラン
ク角のｋ倍毎：ｋは自然数）のタイミングで算出する吸
気圧変化量算出手段１６Ａと、前記スロットル開度の変
化量をエンジン回転ステップのｋ倍毎のタイミングで算
出するスロットル変化量算出手段１５Ａと、機関の排気
空燃比を検出する空燃比センサ１７と、ＥＧＲ量を検出
するＥＧＲ量検出手段１０と、実際に各気筒に噴射され
た燃料噴射量を最新のデータに更新しながら格納してい
く燃料噴射量格納手段１８と、前記燃料噴射量の変化量
をエンジン回転ステップのｋ倍毎のタイミングで算出す
る噴射量変化量算出手段１７Ａと、前記センサ群の各検
出値と前記燃料噴射量格納手段１８の燃料噴射量格納値
と、前記ＥＧＲ量と、前記噴射量変化量と、前記吸気圧
変化量および前記スロットル変化量が、ＮＮの入力項と
なるように変換する変換手段１９と、前記変換手段１９
により変換された各値を入力項とし、内燃エンジンにお
ける一つの状態量である空燃比の予測推定値を出力とす
るＮＮの演算をリアルタイムで行うニューロ演算手段１
１０と、前記空燃比予測推定値を用いて空燃比が目標空
燃比となるような燃料噴射補正量を算出する第３制御補
正量算出手段１５Ｂと、前記基本燃料演算手段１６によ
り算出された基本燃料噴射量と前記燃料噴射補正量を加
算した値を内燃エンジンに噴射する燃料噴射手段１１４
を有する構成とする。

【０１０９】また、以下のような構成としても良い。図
１８に、本発明第１１実施例に於ける空燃比制御装置の
ブロック構成図を示す。

【０１１０】内燃エンジンの機関回転数を検出する回転
数検出センサ１１と、吸気管内圧を検出する吸気圧セン
サ１２と、スロットル開度を検出するスロットル開度セ
ンサ１３と、吸入空気温を検出する吸気温センサ１４
と、冷却水温を検出する冷却水温センサ１５と、前記各
センサ検出値と、予め設定されたデータ群より、基本燃
料噴射量を演算する基本燃料演算手段１６により空燃比
制御を行う内燃エンジンにおいて、ＥＧＲ量を検出する
ＥＧＲ量検出手段１０と、実際に各気筒に噴射された燃
料噴射量を検出する噴射量検出手段１８Ａと、機関の排
気空燃比を検出する空燃比センサ１７と、前記各センサ
検出値と前記ＥＧＲ量および前記燃料噴射量を１８０度
クランク角毎のタイミングでｋ個分、最新のデータに更
新しながら格納していくデータ格納手段１８Ｂと、前記
データ格納手段１８Ｂの格納値が、ＮＮの入力項となる
ように変換する変換手段１９と、前記変換手段１９によ
り変換された各値を入力項とし、内燃エンジンにおける
一つの状態量である空燃比の予測推定値を出力とするＮ
Ｎの演算をリアルタイムで行うニューロ演算手段１１０
と、前記空燃比予測推定値を用いて空燃比が目標空燃比
となるように燃料噴射補正量を算出する第３制御補正量
算出手段１５Ｂと、前記基本燃料演算手段１６により算
出された基本燃料噴射量と前記燃料噴射補正量を加算し
た値を内燃エンジンに噴射する燃料噴射手段１１４を有
する構成とする。

【０１１１】上記構成により、各センサ値および検出値
の変化量、即ち微分値をニューロの入力層に加えること
により、予測機能を持つニューロ構成とすることがで
き、系に無駄時間を有する空燃比の予測推定値を精度良
く求めることが可能となる。

【０１１２】以上の構成では、すべてニューロの入力に
空燃比センサの出力を用いていたが、現行の空燃比制御
においては、空燃比センサの装着されている乗用車は少
なく、Ｏ2センサで制御しているものが多い。

【０１１３】しかし、Ｏ2センサ出力値は、２値出力の
ため、リニアに空燃比を求めることが出来ず、目標空燃
比に精度良く追従させる制御系を構成するのは困難であ
った。そこで、Ｏ2センサの出力値をニューロの入力層
への入力とし、予め空燃比センサの出力値を教師信号と
して学習させたニューロを設計する。そして、このニュ
ーロを用いることにより、空燃比センサを用いることな
くＯ2センサのみでも、構成度に空燃比制御を行える。
この、構成を以下に示す。

【０１１４】図１９に、本発明第１２実施例に於ける空
燃比制御装置のブロック構成図を示す。

【０１１５】内燃エンジンの機関回転数を検出する回転
数検出センサ１１と、吸気管内圧を検出する吸気圧セン
サ１２と、スロットル開度を検出するスロットル開度セ
ンサ１３と、吸入空気温を検出する吸気温センサ１４
と、冷却水温を検出する冷却水温センサ１５と、機関の
排気中の酸素濃度を検出するＯ2センサ１９Ａと、前記
各センサ出力値と、予め設定されたデータ群より、基本
燃料噴射量を演算する基本燃料演算手段１６により空燃
比制御を行う内燃エンジンの空燃比制御装置に於て、Ｅ
ＧＲ量を検出するＥＧＲ量検出手段１０と、前記Ｏ2セ
ンサの出力値を積分し、酸素濃度積分値を演算する酸素
濃度積分手段１９Ｂと、前記Ｏ2センサの出力値の変化
量を算出する酸素濃度変化量算出手段１９Ｃと、各気筒
に噴射された燃料噴射量を検出する噴射量検出手段１８
Ａと、前記センサ群の各検出値と、前記ＥＧＲ量と、前
記燃料噴射量検出値と、前記酸素濃度積分値および前記
酸素濃度微分値とが、ニューラルネットワーク（以下Ｎ
Ｎ）の入力項となるように変換する変換手段１９と、前
記変換手段１９により変換された各値を入力項とし、内
燃エンジンに於ける一つの状態量である空燃比の予測推
定値を出力とするニューラルネットワークの演算をリア
ルタイムで行うニューロ演算手段１１０と、前記空燃比
予測推定値を用いて空燃比が目標空燃比となるように、
燃料噴射補正量を算出する第３制御補正量算出手段１５
Ｂと、前記基本燃料演算手段１６により算出された基本
燃料噴射量と前記燃料噴射補正量を加算した値をエンジ
ンに噴射する燃料噴射手段１１４を有する構成とする。

【０１１６】上記構成により、Ｏ2センサ出力値から、
ニューロ演算によりリニアな空燃比を求めることによ
り、高精度の空燃比制御を行うことが可能となる。

【０１１７】ニューロ構成に付いて、実行プログラムの
処理時間およびＲＡＭ容量に余裕がある場合、以下の構
成とすることにより、エンジン特性の領域分割を行って
学習しなくても、全運転領域の一括学習で、非線形特性
の急激な変化に対しても精度良く表現できる。

【０１１８】図２０に、本発明第１３実施例に於けるニ
ューラルネットワークの構造を示す。この様に、中間層
を２個とする４層構造とすることにより、３層構造で行
っていた学習領域を分割してニューロ学習させる必要が
無くなり、全運転領域で一括した学習を行うことができ
る。

【０１１９】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、上記構成
の燃料噴射量格納手段１８により、エンジン回転ステッ
プ毎（１８０度クランク角毎）に、各気筒に噴射された
燃料噴射量を、（気筒数＋１）個分の過去のデータを、
最新のデータに更新しながら格納し、この格納値をニュ
ーロの入力層への入力とすることにより、他の気筒の空
燃比への影響度合を学習することが可能となり、推定精
度を向上させることができる。

【０１２０】また、空燃比格納手段３１および燃料噴射
量格納手段１８により、過去のデータ群をＮ．Ｎ．の入
力とすることにより、高次の非線形モデルを表現するこ
とが可能となり、推定精度を向上させることができる。

【０１２１】また、ニューロ演算手段１１０により、空
燃比を出力とするニューロ構成を構築し、微分係数同定
手段１１１に於て、その結合係数と、中間層の出力値よ
り、燃料噴射量から空燃比までのエンジンモデルのパラ
メータを求めることにより、運転状態に応じ複雑に変化
する対象モデルの同定をオンラインで得ることができ
る。これを用いて、制御補正量算出手段１１２により、
現状の動作点周りに於ける安定な制御系を、線形制御理
論を用いて設計することができる。

【０１２２】また、制御周期変更手段５１および制御補
正量更新手段５２により、Ｎ．Ｎ．演算時間による限界
に応じて、最適な制御周期を与えることができる。

【０１２３】更に、運転領域を分割して学習したニュー
ロの結合係数をマップ値として持ち、ニューロ切り替え
手段７１により、ニューロ結合係数を切り換えることに
より、各領域に応じた精度のよいニューロ演算を行うこ
とが可能となる。また、学習領域を分割することにより
ニューロ構成が小さくなり学習時間を短縮することがで
きると言う効果もある。

【０１２４】また、運転状態判定手段９１および補正許
可手段９２により、全ての領域のニューロデータを用い
ることなく、小さな構成で補正制御を実現することがで
きる。

【０１２５】更に、極算出手段１１Ａにより、領域に応
じて最適な極（フィードバックゲイン）に変更すること
により、全運転領域において精度の良い制御を行うこと
が可能となる。

【０１２６】また、無駄時間演算手段１３Ａにより、直
接無駄時間をもとめ、第２制御補正量算出手段１３Ｂに
より、制御量演算に反映する構成とすることにより、発
振を抑え、精度の良い目標値追従制御を行うことが出来
る。

【０１２７】また、ニューラルネットワークの構造を、
中間層を２層とする４層構造とすることにより、３層構
造で行っていた学習領域を分割してニューロ学習させる
必要が無くなり、全運転領域で一括した学習を行うこと
ができ非線形特性の急激な変化に対しても精度良く表現
できると言う効果を有する。

【０１２８】また、スロットル開度変化量算出手段１５
Ａおよび吸気圧変化量算出手段１６Ａおよび噴射量変化
量算出手段１７Ａおよびデータ格納手段１８Ｂにより、
各センサ値および検出値の変化量、即ち微分値をニュー
ロの入力層に加えることにより、予測機能を持つニュー
ロ構成とすることができ、系に無駄時間を有する空燃比
の予測推定値を精度良く求めることが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明第１の実施例のブロック構成図

【図２】本発明第１の実施例のフローチャート

【図３】本発明第２の実施例のブロック構成図

【図４】本発明第２の実施例のフローチャート

【図５】本発明第３の実施例のブロック構成図

【図６】本発明第３の実施例のフローチャート

【図７】本発明第４の実施例のブロック構成図

【図８】本発明第４の実施例のフローチャート

【図９】本発明第５の実施例のブロック構成図

【図１０】本発明第５の実施例のフローチャート

【図１１】本発明第６の実施例のブロック構成図

【図１２】本発明第６の実施例のフローチャート

【図１３】本発明第７の実施例のブロック構成図

【図１４】本発明第７の実施例のフローチャート

【図１５】本発明第８の実施例のブロック構成図

【図１６】本発明第９の実施例のブロック構成図

【図１７】本発明第１０の実施例のブロック構成図

【図１８】本発明第１１の実施例のブロック構成図

【図１９】本発明第１２の実施例のブロック構成図

【図２０】本発明第１３の実施例のニューロ構成図

【図２１】本発明第１、２、３、４、５、６、７の実施
例で用いるニューロ構成図

【図２２】エンジン特性を表すブロックモデル図

【図２３】極指定法を用いた制御ブロック図

【図２４】吸気管内燃料付着モデルの概念図

【符号の説明】

１０ＥＧＲ検出手段１１回転数検出センサ１２吸気圧センサ１３スロットル開度センサ１４吸気温センサ１５冷却水温センサ１６基本燃料演算手段１７空燃比センサ１８燃料噴射量格納手段１９変換手段１１０ニューロ演算手段１１１微分係数同定手段１１２制御補正量算出手段１１３エンジン１１４燃料噴射手段３１空燃比格納手段３２空燃比入力選定手段５１制御周期変更手段５２制御補正量更新手段７１ニューロ切り替え手段９１運転状態判定手段９２補正許可手段１１Ａ極算出手段１３Ａ無駄時間演算手段１３Ｂ第２制御補正量算出手段１５Ａスロットル開度変化量算出手段１５Ｂ第３制御補正量算出手段１６Ａ吸気圧変化量算出手段１７Ａ噴射量変化量算出手段１８Ａ噴射量検出手段１８Ｂデータ格納手段１９ＡＯ2センサ１９Ｂ酸素濃度積分手段１９Ｃ酸素濃度変化量算出手段

フロントページの続き (72)発明者藤岡典宏神奈川県横浜市港北区綱島東四丁目３番１号松下通信工業株式会社内 (56)参考文献特開平８−93541（ＪＰ，Ａ) 特開平３−96636（ＪＰ，Ａ) 特開平６−42385（ＪＰ，Ａ) 特開平７−151010（ＪＰ，Ａ) 特開平８−74636（ＪＰ，Ａ) 特開平４−231647（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) F02D 41/00 - 45/00 395

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】内燃エンジンの機関回転数を検出する回転
数検出センサと、吸気管内圧を検出する吸気圧センサ
と、スロットル開度を検出するスロットル開度センサ
と、吸入空気温を検出する吸気温センサと、冷却水温を
検出する冷却水温センサと、前記各センサ出力値と、予
め設定されたデータ群より、基本燃料噴射量を演算する
基本燃料演算手段により空燃比制御を行う内燃エンジン
の空燃比制御装置に於て、ＥＧＲ量を検出するＥＧＲ量
検出手段と、機関の排気空燃比を検出する空燃比センサ
と、エンジン回転ステップ毎（１８０度クランク角毎）
に、各気筒に噴射された燃料噴射量を（気筒数＋１）個
分の過去のデータを、最新のデータに更新しながら格納
していく燃料噴射量格納手段と、前記燃料噴射量格納手
段で格納されているデータ内から、ニューロの入力とし
て用いるデータを選択する噴射量入力選定手段と、前記
センサ群の各検出値と前記ＥＧＲ量と前記噴射量入力選
定手段で選定された燃料噴射量格納値とが、ニューラル
ネットワーク（以下ＮＮ）の入力項となるように変換す
る変換手段と、前記変換手段により変換された各値を入
力項とし、内燃エンジンに於ける一つの状態量である空
燃比を出力とするニューラルネットワークの演算をリア
ルタイムで行うニューロ演算手段と、前記空燃比を、前
記変換手段で得られるＮＮの各入力項を内部状態量とす
る非線形関数ｆ_nnで表し、ｆ_nnを前記内部状態量で偏微
分して得られる関数ＦNNの各係数を前記ニューロ演算手
段の各結合係数および中間層出力より推定する微分係数
同定手段と、前記空燃比が目標空燃比となるように、前
記微分係数同定手段により得られるパラメータを用い
て、燃料噴射補正量を算出する制御補正量算出手段と、
前記基本燃料演算手段により算出された基本燃料噴射量
と前記燃料噴射補正量を加算した値をエンジンに噴射す
る燃料噴射手段を有することを特徴とする空燃比制御装
置。
【請求項２】内燃エンジンの機関回転数を検出する回転
数検出センサと、吸気管内圧を検出する吸気圧センサ
と、スロットル開度を検出するスロットル開度センサ
と、吸入空気温を検出する吸気温センサと、冷却水温を
検出する冷却水温センサと、前記各センサ出力値と、予
め設定されたデータ群より、基本燃料噴射量を演算する
基本燃料演算手段により空燃比制御を行う内燃エンジン
の空燃比制御装置に於て、ＥＧＲ量を検出するＥＧＲ量
検出手段と、機関の排気空燃比をエンジン回転ステップ
毎（１８０度クランク角毎）のタイミングで検出する空
燃比センサと、前記空燃比センサの検出値をエンジン回
転ステップ毎に、気筒数個分の過去のデータを、最新の
データに更新しながら格納していく空燃比格納手段と、
前記空燃比格納手段で格納されているデータ内から、ニ
ューロの入力として用いるデータを選択する空燃比入力
選定手段と、エンジン回転ステップ毎に、各気筒に噴射
された燃料噴射量を、（気筒数＋１）個分の過去のデー
タを、最新のデータに更新しながら格納していく燃料噴
射量格納手段と、前記燃料噴射量格納手段で格納されて
いるデータ内から、ニューロの入力として用いるデータ
を選択する噴射量入力選定手段と、前記センサ群の各検
出値と前記ＥＧＲ量と前記噴射量入力選定手段で選定さ
れた燃料噴射量格納値と、前記空燃比入力選定手段で選
定された空燃比格納値とが、ニューラルネットワーク
（以下ＮＮ）の入力項となるように変換する変換手段
と、前記変換手段により変換された各値を入力項とし、
内燃エンジンに於ける一つの状態量である空燃比を出力
とするニューラルネットワークの演算をリアルタイムで
行うニューロ演算手段と、前記空燃比を、前記変換手段
で得られるＮＮの各入力項を内部状態量とする非線形関
数ｆ_nnで表し、ｆ_nnを前記内部状態量で偏微分して得ら
れる関数ＦNNの各係数を前記ニューロ演算手段の各結合
係数および中間層出力より推定する微分係数同定手段
と、前記空燃比が目標空燃比となるように、前記微分係
数同定手段により得られるパラメータを用いて、燃料噴
射補正量を算出する制御補正量算出手段と、前記基本燃
料演算手段により算出された基本燃料噴射量と前記燃料
噴射補正量を加算した値をエンジンに噴射する燃料噴射
手段を有することを特徴とする空燃比制御装置。
【請求項３】前記制御補正量算出手段に於て、制御補正
量算出式は、エンジン回転ステップのｋ倍ごと（ｋ：気
筒数以下の自然数）に離散化したシステムとして表現
し、制御周期変更手段により、回転数に応じて前記ｋを
切り換え、ｋステップごとに、ニューロ演算および制御
補正量算出を行い、制御補正量更新手段により、ｋステ
ップ毎に前記制御補正量の更新を行い、全気筒に対し更
新された制御補正量で補正噴射することを特徴とする請
求項１または２記載の空燃比制御装置。
【請求項４】前記回転数検出センサで検出された内燃エ
ンジンの機関回転数と、前記吸気圧センサで検出された
吸気管内圧より、前記微分係数同定手段で用いるニュー
ラルネットワークを切り換えるニューロ切り替え手段を
有することを特徴とする請求項１または２記載の空燃比
制御装置。
【請求項５】エンジンが所定の運転状態に有るかどうか
を回転数、吸気管内圧、冷却水温度により判定する運転
状態判定手段と、所定の運転状態にあると判定されたと
き、前記制御補正量算出手段により算出された燃料噴射
補正量の基本燃料噴射量への加算許可を出す補正許可手
段を有することを特徴とする請求項１または２記載の空
燃比制御装置。
【請求項６】前記制御補正量算出手段に於て、制御補正
量は、前記微分係数同定手段により得られるパラメータ
を用いて極指定法で算出し、前記極は、極算出手段によ
り前記回転数検出センサ等で検出された状態に応じて決
定されることを特徴とする請求項１または２記載の空燃
比制御装置。
【請求項７】内燃エンジンの機関回転数を検出する回転
数検出センサと、吸気管内圧を検出する吸気圧センサ
と、スロットル開度を検出するスロットル開度センサ
と、吸入空気温を検出する吸気温センサと、冷却水温を
検出する冷却水温センサと、前記各センサ出力値と、予
め設定されたデータ群より、基本燃料噴射量を演算する
基本燃料演算手段により空燃比制御を行う内燃エンジン
の空燃比制御装置に於て、ＥＧＲ量を検出するＥＧＲ量
検出手段と、機関の排気空燃比をエンジン回転ステップ
毎（１８０度クランク角毎）のタイミングで検出する空
燃比センサと、前記空燃比センサの検出値をエンジン回
転ステップ毎に、気筒数個分の過去のデータを、最新の
データに更新しながら格納していく空燃比格納手段と、
前記空燃比格納手段で格納されているデータ内から、ニ
ューロの入力として用いるデータを選択する空燃比入力
選定手段と、エンジン回転ステップ毎に、各気筒に噴射
された燃料噴射量を、（気筒数＋１）個分の過去のデー
タを、最新のデータに更新しながら格納していく燃料噴
射量格納手段と、前記燃料噴射量格納手段で格納されて
いるデータ内から、ニューロの入力として用いるデータ
を選択する噴射量入力選定手段と、前記センサ群の各検
出値と前記ＥＧＲ量と前記噴射量入力選定手段で選定さ
れた燃料噴射量格納値と、前記空燃比入力選定手段で選
定された空燃比格納値とが、ニューラルネットワーク
（以下ＮＮ）の入力項となるように変換する変換手段
と、前記変換手段により変換された各値を入力項とし、
燃料噴射量の変化から空燃比の変化までの応答遅れ時間
（無駄時間）を出力とするニューラルネットワークの演
算をリアルタイムで行う無駄時間演算手段と、前記変換
手段により変換された各値を入力項とし、内燃エンジン
に於ける一つの状態量である空燃比を出力とするニュー
ラルネットワークの演算をリアルタイムで行うニューロ
演算手段と、前記空燃比を、前記変換手段で得られるＮ
Ｎの各入力項を内部状態量とする非線形関数ｆ_nnで表
し、ｆ_nnを前記内部状態量で偏微分して得られる関数Ｆ
NNの各係数を前記ニューロ演算手段の各結合係数および
中間層出力より推定する微分係数同定手段と、前記空燃
比が目標空燃比となるように、前記微分係数同定手段に
より得られるパラメータと、前記無駄時間演算手段によ
り得られる無駄時間を用いて、燃料噴射補正量を算出す
る第２制御補正量算出手段と、前記基本燃料演算手段に
より算出された基本燃料噴射量と前記燃料噴射補正量を
加算した値をエンジンに噴射する燃料噴射手段を有する
ことを特徴とする空燃比制御装置。
【請求項８】内燃エンジンの機関回転数を検出する回転
数検出センサと、吸気管内圧を検出する吸気圧センサ
と、スロットル開度を検出するスロットル開度センサ
と、吸入空気温を検出する吸気温センサと、冷却水温を
検出する冷却水温センサと、前記各センサ検出値と、予
め設定されたデータ群より、基本燃料噴射量を演算する
基本燃料演算手段により空燃比制御を行う内燃エンジン
において、前記スロットル開度の変化量をエンジン回転
ステップのｋ倍毎（１８０度クランク角のｋ倍毎：ｋは
自然数）のタイミングで算出するスロットル開度変化量
算出手段と、機関の排気空燃比を検出する空燃比センサ
と、ＥＧＲ量を検出するＥＧＲ量検出手段と、実際に各
気筒に噴射された燃料噴射量を最新のデータに更新しな
がら格納していく燃料噴射量格納手段と、前記センサ群
の各検出値と前記スロットル開度変化量と前記ＥＧＲ量
および前記燃料噴射量格納手段の燃料噴射量格納値が、
ニューラルネットワーク（以下ＮＮと表記）の入力項と
なるように変換する変換手段と、前記変換手段により変
換された各値を入力項とし、内燃エンジンにおける一つ
の状態量である空燃比の予測推定値を出力とするＮＮの
演算をリアルタイムで行うニューロ演算手段と、前記空
燃比予測推定値を用いて、空燃比が目標空燃比となるよ
うな燃料噴射補正量を算出する第３制御補正量算出手段
と、前記基本燃料演算手段により算出された基本燃料噴
射量と前記燃料噴射補正量を加算した値を内燃エンジン
に噴射する燃料噴射手段を有することを特徴とする空燃
比制御装置。
【請求項９】内燃エンジンの機関回転数を検出する回転
数検出センサと、吸気管内圧を検出する吸気圧センサ
と、スロットル開度を検出するスロットル開度センサ
と、吸入空気温を検出する吸気温センサと、冷却水温を
検出する冷却水温センサと、前記各センサ検出値と、予
め設定されたデータ群より、基本燃料噴射量を演算する
基本燃料演算手段により空燃比制御を行う内燃エンジン
において、前記吸気管内圧の変化量をエンジン回転ステ
ップのｋ倍毎（１８０度クランク角のｋ倍毎：ｋは自然
数）のタイミングで算出する吸気圧変化量算出手段と、
機関の排気空燃比を検出する空燃比センサと、ＥＧＲ量
を検出するＥＧＲ量検出手段と、実際に各気筒に噴射さ
れた燃料噴射量を最新のデータに更新しながら格納して
いく燃料噴射量格納手段と、前記センサ群の各検出値と
前記吸気圧変化量と前記ＥＧＲ量および前記燃料噴射量
格納手段の燃料噴射量格納値が、ＮＮの入力項となるよ
うに変換する変換手段と、前記変換手段により変換され
た各値を入力項とし、内燃エンジンにおける一つの状態
量である空燃比の予測推定値を出力とするＮＮの演算を
リアルタイムで行うニューロ演算手段と、前記空燃比予
測推定値を用いて空燃比が目標空燃比となるような燃
料噴射補正量を算出する第３制御補正量算出手段と、前
記基本燃料演算手段により算出された基本燃料噴射量と
前記燃料噴射補正量を加算した値を内燃エンジンに噴射
する燃料噴射手段を有することを特徴とする空燃比制御
装置。
【請求項１０】内燃エンジンの機関回転数を検出する回
転数検出センサと、吸気管内圧を検出する吸気圧センサ
と、スロットル開度を検出するスロットル開度センサ
と、吸入空気温を検出する吸気温センサと、冷却水温を
検出する冷却水温センサと、前記各センサ検出値と、予
め設定されたデータ群より、基本燃料噴射量を演算する
基本燃料演算手段により空燃比制御を行う内燃エンジン
において、前記吸気管内圧の変化量をエンジン回転ステ
ップのｋ倍毎（１８０度クランク角のｋ倍毎：ｋは自然
数）のタイミングで算出する吸気圧変化量算出手段と、
前記スロットル開度の変化量をエンジン回転ステップの
ｋ倍毎のタイミングで算出するスロットル変化量算出手
段と、機関の排気空燃比を検出する空燃比センサと、Ｅ
ＧＲ量を検出するＥＧＲ量検出手段と、実際に各気筒に
噴射された燃料噴射量を最新のデータに更新しながら格
納していく燃料噴射量格納手段と、前記燃料噴射量の変
化量をエンジン回転ステップのｋ倍毎のタイミングで算
出する噴射量変化量算出手段と、前記センサ群の各検出
値と前記燃料噴射量格納手段の燃料噴射量格納値と、前
記ＥＧＲ量と、前記噴射量変化量と、前記吸気圧変化量
および前記スロットル変化量が、ＮＮの入力項となるよ
うに変換する変換手段と、前記変換手段により変換され
た各値を入力項とし、内燃エンジンにおける一つの状態
量である空燃比の予測推定値を出力とするＮＮの演算を
リアルタイムで行うニューロ演算手段と、前記空燃比予
測推定値を用いて空燃比が目標空燃比となるような燃料
噴射補正量を算出する第３制御補正量算出手段と、前記
基本燃料演算手段により算出された基本燃料噴射量と前
記燃料噴射補正量を加算した値を内燃エンジンに噴射す
る燃料噴射手段を有することを特徴とする空燃比制御装
置。
【請求項１１】内燃エンジンの機関回転数を検出する回
転数検出センサと、吸気管内圧を検出する吸気圧センサ
と、スロットル開度を検出するスロットル開度センサ
と、吸入空気温を検出する吸気温センサと、冷却水温を
検出する冷却水温センサと、前記各センサ検出値と、予
め設定されたデータ群より、基本燃料噴射量を演算する
基本燃料演算手段により空燃比制御を行う内燃エンジン
において、ＥＧＲ量を検出するＥＧＲ量検出手段と、実
際に各気筒に噴射された燃料噴射量を検出する噴射量検
出手段と、機関の排気空燃比を検出する空燃比センサ
と、前記各センサ検出値と前記ＥＧＲ量および前記燃料
噴射量を１８０度クランク角毎のタイミングでｋ個分、
最新のデータに更新しながら格納していくデータ格納手
段と、前記データ格納手段の格納値が、ＮＮの入力項と
なるように変換する変換手段と、前記変換手段により変
換された各値を入力項とし、内燃エンジンにおける一つ
の状態量である空燃比の予測推定値を出力とするＮＮの
演算をリアルタイムで行うニューロ演算手段と、前記空
燃比予測推定値を用いて空燃比が目標空燃比となるよう
に燃料噴射補正量を算出する制御補正量算出手段と、前
記基本燃料演算手段により算出された基本燃料噴射量と
前記燃料噴射補正量を加算した値を内燃エンジンに噴射
する燃料噴射手段を有することを特徴とする空燃比制御
装置。
【請求項１２】内燃エンジンの機関回転数を検出する回
転数検出センサと、吸気管内圧を検出する吸気圧センサ
と、スロットル開度を検出するスロットル開度センサ
と、吸入空気温を検出する吸気温センサと、冷却水温を
検出する冷却水温センサと、機関の排気中の酸素濃度を
検出するＯ2センサと、前記各センサ出力値と、予め設
定されたデータ群より、基本燃料噴射量を演算する基本
燃料演算手段により空燃比制御を行う内燃エンジンの空
燃比制御装置に於て、ＥＧＲ量を検出するＥＧＲ量検出
手段と、前記Ｏ2センサの出力値を積分し、酸素濃度積
分値を演算する酸素濃度積分手段と、前記Ｏ2センサの
出力値の変化量を算出する酸素濃度変化量算出手段と、
各気筒に噴射された燃料噴射量を検出する燃料噴射量検
出手段と、前記センサ群の各検出値と、前記ＥＧＲ量
と、前記燃料噴射量検出値と、前記酸素濃度積分値およ
び前記酸素濃度微分値とが、ニューラルネットワーク
（以下ＮＮ）の入力項となるように変換する変換手段
と、前記変換手段により変換された各値を入力項とし、
内燃エンジンに於ける一つの状態量である空燃比の予測
推定値を出力とするニューラルネットワークの演算をリ
アルタイムで行うニューロ演算手段と、前記空燃比予測
推定値を用いて空燃比が目標空燃比となるように、燃料
噴射補正量を算出する第３制御補正量算出手段と、前記
基本燃料演算手段により算出された基本燃料噴射量と前
記燃料噴射補正量を加算した値をエンジンに噴射する燃
料噴射手段を有することを特徴とする空燃比制御装置。
【請求項１３】前記微分係数同定手段で用いるニューラ
ルネットワークは入力層１、中間層２、出力層１の４層
構造であることを特徴とする請求項１、２、７の何れか
に記載の空燃比制御装置。