JP3760911B2 - モデル作成方法、モデル作成プログラム及びシミュレーション装置 - Google Patents
モデル作成方法、モデル作成プログラム及びシミュレーション装置 Download PDFInfo
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- G05B17/00—Systems involving the use of models or simulators of said systems
- G05B17/02—Systems involving the use of models or simulators of said systems electric
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、対象の状態を推定するモデルを作成するモデル作成方法、モデル作成プログラム及びシミュレーション装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
対象の物理的なモデルを正確に得ることができれば、ある目的に適合するように所要の操作を加えて対象を精密に制御することが可能である。しかし、実際の対象は、各種の要素が相互に複雑に関係しており、正確な物理モデルを構築することは困難であることが多い。そこで、対象の入力出力特性を計測して得た計測データに基づいて、指数関数近似法を用いて入出力特性を示す関数を近似的に導出する技術が知られている（例えば、特許文献１）。
【０００３】
また、予め物理的なモデルを用意し、モデルから得られる出力と実際の対象から得られる出力との差分を無くすようにモデルのパラメータを調整する技術も知られている（例えば、特許文献２）。
【０００４】
【特許文献１】
特開２０００−３２１１７４号公報（請求項１及び段落番号０００９）
【０００５】
【特許文献２】
特開平９−１４２２８０号公報（図３）
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許文献１に記載されている技術は、指数関数近似法といった統計的手法を用いて入出力特性を近似している。ここで、計測データは離散的にサンプリングされたものであるため、ある計測点と次の計測点との間の対象の挙動はモデルに反映されない。従って、正確なモデルを構築することが困難である。また、モデルの精度を上げるために計測点数を増やすと計測工数が増加するといった不都合がある。
【０００７】
また、特許文献２に記載された技術では、物理的なモデルのパラメータを調整する必要があるが、各種の要素が複雑に関係する対象をモデル化した場合、パラメータの制御則、即ち、どのパラメータをどの程度変更するかを定めることは容易ではない。また、パラメータの制御則が得られたとしても、正確な物理モデルを得るためには、多くの計測点について実測して膨大な計算を実行する必要がある。従って、特許文献２に記載された技術には、計測データを取得するのに長期間を要し、計算負荷が大きいといった問題があった。
【０００８】
そこで、本発明は、計測工数を減らした簡易な方法によって、対象の挙動を示すモデルを作成できるモデル作成方法、モデル作成プログラム、及びこれらを用いたシミュレーション装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明に係るモデル作成方法は、所定の制御条件の下で対象の状態を推定するモデルを作成するものであって、入力データに対する前記対象の状態を計測して得られた実測データと前記対象の物理的な性質を考慮した物理モデルに前記入力データを入力して得られたシミュレーションデータとの差を示す誤差データを算出するステップと、前記入力データに対する前記誤差データの変化に基づいて、前記シミュレーションデータを補正して前記実測データに近付ける修正関数を導出するステップと、前記物理モデルと前記修正関数とを組み合わせて前記対象の最終モデルを生成するステップとを備え、前記修正関数を導出するステップは、前記入力データに対する前記誤差データの変化に基づいて、制御条件の各因子及びそれらの組合せからなる変数とパラメータを含む数式を決定するステップと、前記数式に前記シミュレーションデータを入力して得られる修正データが前記実測データに近づくように前記パラメータの値を決定するステップと、を備える（請求項１）。
【００１０】
この発明によれば、最終モデルを作成するためのベースとなるのは、物理モデルである。物理モデルには対象の物理的な性質が考慮されているので、実測データとシミュレーションデータとが完全に一致しなくても、対象の挙動の傾向は概略一致する。そして、入力データに対する誤差データの変化は、誤差の傾向を表しているから、これに基づいてシミュレーションデータを適切に補正する修正関数を導出することができる。これにより、最終モデルを得るために対象を実際に計測する工数を大幅に削減することが可能となる。この結果、対象が大規模で複雑なものであっても、そのモデルを短期間で作成することができる。本発明は制御条件の各因子及びそれらの組合せからなる変数とパラメータを含む数式を決定し、その後、パラメータの値を決定する。パラメータの値は、最小二乗法等の統計的処理によって決定することが好ましい。
【００１１】
ここで、対象には、機械的なもの、電気的なもの、及び化学的なものが含まれる。対象は、例えば、車両の駆動源であるエンジンや化学プラント等が該当する。また、制御条件とは制御対象の入力のことであり、例えば、対象がエンジンであればエンジンの運転条件が該当する。なお、上述したモデル作成方法では、何等かの方法で対象の物理モデルが得られていることを前提としたが、対象の物理モデルを設定するステップを有するものであってもよい。
【００１２】
次に、本発明に係るシミュレーション装置は、所定の制御条件の下で対象の状態を推定するモデルを作成するシミュレーション装置において、入力データに対する前記対象の状態を計測して得られた実測データと前記対象の物理的な性質を考慮した物理モデルに前記入力データを入力して得られるシミュレーションデータとの差を示す誤差データを算出する誤差データ生成手段と、前記入力データに対する前記誤差データの変化に基づいて、前記シミュレーションデータを補正して前記実測データに近付ける修正関数を生成する修正関数生成手段と、前記物理モデルと前記修正関数とを組み合わせて前記対象の最終モデルを生成する最終モデル生成手段とを備え、前記修正関数生成手段は、利用者に対して前記入力データに対する前記誤差データの変化を提示して、制御条件の各因子及びそれらの組合せからなる変数とパラメータを含む数式の入力を促す提示手段と、前記利用者の操作に応じた出力信号を出力する入力手段と、前記出力信号に基づいて前記数式を特定し、前記数式に前記シミュレーションデータを入力して得られる修正データが前記実測データに近づくように前記パラメータの値を決定するパラメータ決定手段と、を備えたことを特徴とする（請求項２）。
【００１３】
この発明によれば、物理モデルをベースとして、これに修正関数を組み合わせて最終モデルを生成する。物理モデルには対象の物理的な性質が考慮されているので、計測点数が少なくても適切な修正関数を導出することができる。従って、最終モデルを得るために対象を実際に計測する工数を大幅に削減することが可能となる。この結果、対象が大規模で複雑なものであっても、そのモデルを短期間で作成することができる。また、この発明では、利用者に対して誤差データの変化が提示されるから、利用者に制御条件の各因子及びそれらの組合せからなる変数とパラメータを含む数式を決定するために有用な情報を提供することができる。
【００１４】
また、本発明に係る他のシミュレーション装置は、所定の制御条件の下で対象の状態を推定するモデルを作成するシミュレーション装置において、入力データに対する前記対象の状態を計測して得られた実測データと前記対象の物理的な性質を考慮した物理モデルに前記入力データを入力して得られるシミュレーションデータとの差を示す誤差データを算出する誤差データ生成手段と、前記入力データに対する前記誤差データの変化に基づいて、前記シミュレーションデータを補正して前記実測データに近付ける修正関数を生成する修正関数生成手段と、前記物理モデルと前記修正関数とを組み合わせて前記対象の最終モデルを生成する最終モデル生成手段とを備え、前記修正関数生成手段は、制御条件の各因子及びそれらの組合せからなる変数とパラメータを含む数式を記憶しており、前記数式に前記シミュレーションデータを入力して得られる修正データが前記実測データに近づくように前記パラメータの値を決定することを特徴とする（請求項３）。
【００１５】
この発明によれば、上述した発明と同様に、物理モデルをベースとして、これに修正関数を組み合わせて最終モデルを生成する。物理モデルには対象の物理的な性質が考慮されているので、計測点数が少なくても適切な修正関数を導出することができる。従って、最終モデルを得るために対象を実際に計測する工数を大幅に削減することが可能となる。この結果、対象が大規模で複雑なものであっても、そのモデルを短期間で作成することができる。また、この発明では、制御条件の各因子及びそれらの組合せからなる変数とパラメータを含む数式が予め定められているから、自動的に最終モデルを作成することができる。このシミュレーション装置は、類似の対象について上記数式が既に得られている場合に有用である。
【００１６】
本発明に係る更なる他のシミュレーション装置は、所定の制御条件の下で対象の状態を推定するモデルを作成するシミュレーション装置において、入力データに対する前記対象の状態を計測して得られた実測データと前記対象の物理的な性質を考慮した物理モデルに前記入力データを入力して得られるシミュレーションデータとの差を示す誤差データを算出する誤差データ生成手段と、前記入力データに対する前記誤差データの変化に基づいて、前記シミュレーションデータを補正して前記実測データに近付ける修正関数を生成する修正関数生成手段と、前記物理モデルと前記修正関数とを組み合わせて前記対象の最終モデルを生成する最終モデル生成手段とを備え、前記修正関数生成手段は、前記入力データに対する前記誤差データの変化に基づいて、制御条件の各因子及びそれらの組合せからなる変数とパラメータを含む数式を所定の演算によって決定し、前記数式に前記シミュレーションデータを入力して得られる修正データが前記実測データに近づくように前記パラメータの値を決定することを特徴とする（請求項４）。
【００１７】
この発明によれば、上述した発明と同様に、物理モデルをベースとして、これに修正関数を組み合わせて最終モデルを生成する。物理モデルには対象の物理的な性質が考慮されているので、計測点数が少なくても適切な修正関数を導出することができる。従って、最終モデルを得るために対象を実際に計測する工数を大幅に削減することが可能となる。この結果、対象が大規模で複雑なものであっても、そのモデルを短期間で作成することができる。また、この発明では、制御条件の各因子及びそれらの組合せからなる変数とパラメータを含む数式を誤差データの変化に基づいて自動的に決定することができる。なお、所定の演算は、誤差の傾向を解析して上記数式を定めるものであればどのようなものであってもよい。例えば、制御条件の各因子及びそれらの組合せからなる複数の変数を特定し、各変数と誤差データとの相関値が予め定められた基準値よりも高いものを選択し、選択された各変数と各パラメータとの積からなる各項を含む多項式を上記数式とすればよい。
【００１８】
また、上述したシミュレーション装置は、前記最終モデルに前記対象の制御条件を入力し、前記対象の状態を示す適合データを生成する適合データ生成手段を備えることが望ましい（請求項５）。この適合データをマップとして用いることによって、対象を制御することが可能となる。ここで、前記適合データ生成手段によって生成される前記適合データの数は、前記実測データを計測した計測点数よりも多いことが好ましい（請求項６）。最終モデルは、物理モデルをベースとしてこれに修正を施したものであるから、計測点間の対象の挙動を精度よく推定することができる。従って、実際に制御に用いる適合データの数が最終モデルを生成するために用いる計測データの数よりも多くても問題はなく、対象を計測する工数を大幅に削減することが可能となる。
【００１９】
また、上述したシミュレーション装置において、前記対象は燃料を燃焼させる内燃機関であって、前記制御条件は前記内燃機関の運転条件であることが好ましい（請求項７）。この場合、最終モデルは所定の運転条件の下で内燃機関の挙動を予測するモデルとなる。なお、シミュレーション装置は、車両のエンジンを制御するエンジン制御装置（ＥＣＵ）の一部であってもよいことは勿論である。
【００２０】
次に、本発明に係るモデル作成プログラムは、所定の制御条件の下で対象の状態を推定するモデルを作成するモデル作成プログラムにおいて、コンピュータに、入力データに対する前記対象の状態を計測して得られた実測データと前記対象の物理的な性質を考慮した物理モデルに前記入力データを入力して得られたシミュレーションデータとの差を示す誤差データを算出するステップと、前記入力データに対する前記誤差データの変化に基づいて、前記シミュレーションデータを補正して前記実測データに近付ける修正関数を導出するステップと、前記物理モデルと前記修正関数とを組み合わせて前記対象の最終モデルを生成するステップとを実行させ、前記修正関数を導出するステップは、前記入力データに対する前記誤差データの変化に基づいて、制御条件の各因子及びそれらの組合せからなる変数とパラメータを含む数式を決定するステップと、前記数式に前記シミュレーションデータを入力して得られる修正データが前記実測データに近づくように前記パラメータの値を決定するステップと、含むことを特徴とする（請求項８）。この発明によれば、最終モデルを得るために対象を実際に計測する工数を大幅に削減することが可能となる。この結果、対象が大規模で複雑なものであっても、そのモデルを短期間で作成することができる。また、モデル作成プログラムは情報記録媒体に記録されていてもよい。情報記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭの他、半導体素子としてのＲＯＭ等が該当する。
【００２１】
【発明の実施の形態】
車両に搭載される内燃機関としてのエンジンを制御するためには、所定の運転条件の下でエンジンの挙動を知る必要がある。このため、エンジンにおける燃料の燃焼を制御する制御装置は、エンジンの状態を示すマップＭを各種の運転条件毎に予め記憶しており、マップＭを参照して制御量を定めるのが一般的である。制御対象であるエンジンの実際の挙動にマップＭに記憶するデータの値を合わせこむことを適合という。また、マップＭに記憶されるデータ値を適合値という。本実施形態は、本発明に係るシミュレーション装置を適用してマップＭを作成するマップ作成システムに関するものである。
【００２２】
図１は、本発明の一実施形態に係るシミュレーション装置を用いたマップ作成システムのブロック図である。このマップ作成システムは、コンピュータ１、計測装置２、及び制御対象たるエンジン３を備える。エンジン３には、温度センサ、トルクセンサ、及び吸気センサ等の各種のセンサが取り付けられている。各センサの出力信号は計測装置２に取り込まれる。また、計測装置２は、エンジン３の吸気バルブ及び排気バルブの動作タイミングやリフト量や、燃料噴射弁の開度等を制御できる。コンピュータ１と計測装置２とは接続されており、計測装置２は、コンピュータ１からの指令に従って、所定の運転条件の下でエンジン３を運転する。エンジン３の状態は各種センサによって計測される。計測装置２はそれらセンサの出力信号に基づいて計測データを生成し、これをコンピュータ１に送信する。
【００２３】
コンピュータ１は、ＣＰＵ１０、ＲＯＭ１１、ＲＡＭ１２、ハードディスク１３、入力装置１４、ディスプレイ１５及びインターフェース１６を備え、これらの構成はバスを介して接続されている。ＣＰＵ１０は、コンピュータ１の制御中枢として機能し、マップ作成プログラム等の各種のプログラムを実行する。ＲＯＭ１１には起動時に実行されるブートプログラムが記憶されている。ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１０の作業領域として機能し、そこには処理途中のデータ等が記憶される。ハードディスク１３には、シュミレーションモデルが記憶されている。シュミレーションモデルはＣＰＵ１０によってＲＡＭ１２にロードされるようになっている。
【００２４】
入力装置１４は、オペレータが指示を入力するための入力手段として機能し、オペレータの操作に応じた信号を出力する。入力装置１４には、例えば、キーボードやマウスが含まれる。インターフェース１６は、外部機器との間で通信を行う機能を有する。ＣＰＵ１０は、インターフェース１６を介して計測装置２へ指令を送信したり、計測装置２から計測データを取得することができる。なお、既に計測済みの計測データを、他のコンピュータからインターフェース１６を介して取り込むことも可能である。
【００２５】
図２にマップ作成システムにおける最終モデルを導出する手順の概略を示す。第１に、コンピュータ１によりシミュレーションモデルが生成される。このシミュレーションモデルは、対象の物理的な性質を考慮した物理モデルとして与えられる。
【００２６】
第２に、所定の運転条件の下で実機を計測する。この計測では、マップＭとして記憶する総ての運転条件について計測するのではなく、粗く計測点を設定する。例えば、エンジンの負荷（Ｎ・ｍ）として２０、４０、６０、８０、及び１００、エンジンの回転数（ｒｐｍ）として８００、１６００、２４００、３２００、及び４０００の各組み合わせが運転条件となっている場合を想定する。この場合には、２５通りの運転条件があるが、実際に計測するのは、図２に濃く示した１３通りの運転条件で計測する。
【００２７】
第３に、シミュレーションモデルによって得られたシミュレーションデータを実測データに近付ける修正関数を、シミュレーションデータと実測データとの差分に基づいて導出する。第４に、シミュレーションモデルで算出したシミュレーションデータを修正関数で修正して最終的な適合値とする。即ち、最初に設定したシミュレーションモデルと修正関数とを組み合わせて最終モデルを生成する。
【００２８】
図３に、最終モデルの挙動を説明するための概念図を示す。図３（Ａ）に示す実線は最終モデルに基づく制御対象の入出力特性を示す。黒く塗り潰した点は実際に計測した計測点であり、斜線の点はマップＭを作成するに当たり内挿する必要がある点である。また、点線は計測点のデータに最小二乗法等の統計的処理を施して得られる曲線である。この例では、実際の計測点が３個で、計測点間に２個の点を内挿する。統計的処理による曲線（点線）では、計測点間の脈動による特異的変化を予測することができないが、本実施形態の最終モデルには計測点間の脈動が反映されている。これは、最初に設定されるシミュレーションモデルが物理モデルであることに起因する。
【００２９】
物理モデルには制御対象の物理的な性質が考慮されているので、実験値と計算値が完全に一致しなくても、挙動の傾向は概略一致する。具体的には、図３（Ｂ）に示すように実験値曲線の山及び谷に対応する入力値は、シミュレーションモデル曲線（計算１及び計算２）の山及び谷に対応する入力値と略一致する。逆に、計算３のように、それらの曲線の山及び谷が大幅にずれる場合には、そのシミュレーションモデルに制御対象の物理的な性質が充分考慮されていない。
【００３０】
上述した手法によれば、最終モデルのベースとなるシミュレーションモデルに制御対象の物理的な性質を考慮した物理モデルを採用するので、計測点間の脈動を予測することが可能となる。従って、マップＭに記憶する総ての適合値について実機で計測することなく、その一部について実機で計測することにより、最終モデルを作成し、総ての適合値を得ることができる。この結果、実測工数を大幅に削減することができ、大規模で複雑な制御システムを短期間で開発することが可能となる。
【００３１】
次に、マップ作成システムの動作について具体的に説明する。以下の説明では、吸気管圧力と充填効率との関係を定めるマップＭを作成する場合を一例として取り挙げる。図４は、マップ作成システムの動作を示すフローチャートである。オペレータが入力装置１４を操作してマップ作成プログラムを起動すると、ＣＰＵ１０はシミュレーションモデルの作成処理を実行する（ステップＳ１）。この処理では、エンジン３の吸排気系についてシミュレーションモデルが作成される。シミュレーションモデルの作成処理は、対象の物理的な性質（例えば、形状や熱伝導率等）を考慮した物理モデルを作成するものであって、単に、実測データの計測点を統計的手法により円滑な曲線によって結ぶ処理とは異なる。
【００３２】
より具体的には、シリンダ数やマニホールドの長さといったエンジン設計上の各パラメータをオペレータが入力することによりシミュレーションモデルが作成される。あるいは、既に設計されているエンジンの各要素をＣＰＵ１０が読み出して自動的にシミュレーションモデルが作成される。また、各要素の構造を予め指定するブロックをライブラリとして複数登録しておき、これらをディスプレイ１５の画面上で適宜組み合わせることによって、シミュレーションモデルを作成してもよい。
【００３３】
次に、ステップＳ２の処理では、適合範囲の指定が行われる。適合範囲は、作成しようとするマップＭに記述される適合値の範囲のことである。次に、ステップＳ３の処理では、実機における計測点の特定が行われる。この際、マップＭを作成するのに必要な総ての計測点を特定するのではなく、計測点を間引いて一部について特定する。
【００３４】
次に、ステップＳ４の処理では、実機であるエンジン３の計測が実行される。この場合、コンピュータ１からステップＳ３で特定された計測点を指示する指令が計測装置２に送信される。計測装置２は指令に従ってエンジン３を運転して計測データを取得し、これをコンピュータ１へ返信する。上述したように計測点は、マップＭに記述される適合値の数より少ないので、計測時間を大幅に短縮することが可能となる。
【００３５】
次に、ステップＳ５の処理では、計測データとシミュレーションデータとの誤差を解析して修正関数を導出する。修正関数は多項式等の数式で表される。多項式以外の数式としては、例えば、Ｅｒｒ＝Ｘ／（１＋ｅＸ）等がある。修正関数が多項式で与えられる場合、定数を除く各項は制御条件を示す変数又は対象の状態を示す変数と係数との積で与えられる。修正関数の型、即ち、多項式に含まれる項は、オペレータによって入力される。この例では、修正関数を例えば、以下に示す式１で与えられる。
Ｅｒｒ＝ａ＋ｂＮＥ＋ｃＩＮ＋ｄＥＸ＋ｅＩＮ／ＰＭ＋ｇＩＮ／ＮＥ＋ｈＥＸ／ＮＥ＋ｉＰＭ／ＫＬ…式１
【００３６】
ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆ、ｇ、ｈ、ｉは係数でありパラメータとして機能する。ＮＥは回転数、ＩＮは吸気バルブの位相、ＥＸは排気バルブの位相、ＰＭは吸気管圧力、ＫＬは充填効率である。
【００３７】
オペレータが修正関数を入力するに当たり、コンピュータ１はディスプレイ１５に誤差の傾向を示すグラフを表示させる。図５は、ステップＳ５の処理において表示される画面を示す概念図である。この例では、まず、回転数ＮＥが大きくなる程、修正量は小さくなる傾向がある。従って、式１の第２項「ｂＮＥ」が修正に役立つことが分かる。また、排気バルブの位相ＥＸが大きくなる程、修正量が大きくなる傾向がある。従って、式１の第２項「ｄＥＸ」が修正に役立つことが分かる。さらに吸気管圧力ＰＭが大きくなる程、修正量が小さくなる傾向がある。従って、式１の第５項「ｅＩＮ／ＰＭ」のようにＰＭで割る項が修正に役立つことが分かる。このように、様々な運転条件における入出力特性を示すグラフを表示させることにより、オペレータは誤差の傾向を把握して、修正関数の型を決定することが可能となる。
【００３８】
なお、ＣＰＵ１０が誤差の傾向を解析して修正関数Ｅｒｒの型を決定してもよい。この場合には、第１に、修正関数Ｅｒｒを構成する各項の要素となる変数が設定される。変数は運転条件（制御条件）の各因子及びそれらの組合せとすればよい。変数としては、例えば、「ＮＥ」、「ＩＮ」、及び「ＥＸ」等の因子、「ＩＮ／ＰＭ」、「ＩＮ／ＮＥ」、「ＥＸ／ＮＥ」、及び「ＰＭ／ＫＬ」等の因子の組合せが該当する。第２に、各変数と誤差データとの相関値を算出する。第３に、相関値が予め定められた基準値よりも高い変数を修正関数Ｅｒｒの要素として採用する。第４に、選択された各変数と各パラメータとの積からなる各項を含む多項式を修正関数の型とすればよい。例えば、「ＮＥ」、「ＥＸ」、及び「ＰＭ／ＫＬ」について相関性が高いと判定された場合には、修正関数として、Ｅｒｒ＝ｂＮＥ＋ｄＥＸ＋ｉＰＭ／ＫＬを採用する。この場合、「ｂ」、「ｄ」及び「ｉ」がパラメータとなる。
【００３９】
また、修正関数Ｅｒｒの型を予め定めておいてもよい。既存のエンジンについて修正関数Ｅｒｒが既に知られており、モデル作成の対象となるエンジンが既存のエンジンの一部を変更したに過ぎない場合には、既存のエンジンのモデル作成に用いた修正関数Ｅｒｒの型を採用してもよい。
【００４０】
次に、ステップＳ６の処理においては、修正関数Ｅｒｒが導出される。具体的には、ＣＰＵ１０は、ステップＳ５で決定した修正関数Ｅｒｒのパラメータである係数を決定する。この際、最小二乗法等の統計処理の手法を用いてパラメータを計算することが可能である。
【００４１】
次に、ステップＳ７では、修正関数Ｅｒｒを用いてシミュレーションモデルを修正して最終モデルとする。即ち、シミュレーションモデルを表す関数をｆｓ（ｘ）とし修正関数をＥｒｒ（ｘ）とすると、最終モデルを示す関数はｆｓ（ｘ）とＥｒｒ（ｘ）との積又は和で与えられる。このようにして得られた最終モデルにマップＭの作成に必要な吸気管圧力ＰＭの各データ値を代入して充填効率ＫＬを算出する。そして、所定の運転条件における吸気管圧力ＰＭのデータ値と充填効率ＫＬのデータ値とを対応付けることによってマップＭを作成する。このようにして生成されたマップＭは、車両のエンジン制御装置（ＥＣＵ）を構成するＲＯＭに書き込まれ、エンジン３の吸気バルブ及び排気バルブの開閉時期やそれらのリフト量、あるいは燃料噴射量を決定するために用いられる。
【００４２】
上述した実施形態では、マップＭを予めＥＣＵのＲＯＭに書き込んだが、本発明はこれに限定されるものではなく、ＥＣＵ自体でマップＭを生成・更新してもよいことは勿論である。図６は、そのようなＥＣＵと周辺構成とを示すブロック図である。このＥＣＵ１００は、シミュレーションモデル１１０を記憶しており、シミュレーションモデル１１０を利用して運転条件に応じたシミュレーションデータＤＳを出力するようになっている。また、ＥＣＵ１００は、エンジン３に取り付けられたセンサ３０から出力信号に基づいて実際の計測データＤＭを取得し、減算器１２０によって計測データＤＭとシミュレーションデータＤＳとの差分を演算して誤差データＤＥを生成する。そして、誤差データＤＥに基づいて修正関数１３０のパラメータを調整するようになっている。ここで、修正関数１３０は、例えば、多項式で表され、その型については予め決定されており、パラメータを変更できるようになっている。誤差データＤＥに統計的処理を施すことによってパラメータの生成・更新が実行される。そして、ＥＣＵ１００はシミュレーションモデル１１０と修正関数１３０とを用いてマップＭの適合値を生成・更新する。
【００４３】
この応用例では、車両自体にシミュレーションモデル１１０と修正関数１３０とを搭載して、走行しながら修正関数１３０が生成・更新されるから、個々の車両の個体差や経年変化をマップＭに反映させることができる。この結果、より一層精度のよい制御を実現でき、運転性及び燃費の向上やエミションを削減することが可能となる。なお、シミュレーションモデル１１０は制御対象の物理的な性質を考慮して得られたものであればよいから、物理モデルに基づくマップであってもよい。この場合には、ＥＣＵ１００の演算負荷を軽減することが可能となり、その演算能力を修正関数１３０のパラメータの調整に振り向けることができる。
【００４４】
さらに、上述した応用例において、マップＭを省略してもよい。即ち、ＥＣＵ１００に、物理モデルとして機能するシミュレーションモデル１１０と修正関数１３０とを予め記憶しておく。そして、運転条件をシミュレーションモデル１１０に入力してシミュレーションデータを算出し、さらにシュミレーションデータを修正関数１３０に入力することによって適合値を算出する。これにより、マップＭに記憶するデータをリアルタイムで算出することができる。
【００４５】
以上、車両のエンジンを制御対象とするモデル作成システム及びモデルを用いたエンジン制御装置を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、制御の対象はどのようなものであってもよく、最終モデルによって対象の挙動を推定することが可能である。
【００４６】
【発明の効果】
以上に説明したように、本発明のモデル作成方法によれば、物理モデルをベースとして、これに修正関数を組み合わせて最終モデルを生成するから、実機の計測点数が少なくても精度の高い最終モデルを作成することができる。従って、最終モデルを得るために対象を実際に計測する工数を大幅に削減することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係るシミュレーション装置を用いたマップ作成システムのブロック図である。
【図２】マップ作成システムにおける最終モデルを導出する手順の概略を示す概念図である。
【図３】最終モデルの挙動を説明するための概念図である。
【図４】マップ作成システムの動作を示すフローチャートである。
【図５】図４に示すステップＳ５の処理において表示される画面を示す概念図である。
【図６】ＥＣＵと周辺構成とを示すブロック図である。
【符号の説明】
１ コンピュータ
２ 計測装置
３ エンジン
１１０ シミュレーションモデル
１３０ 修正関数
Ｍ マップ
【発明の属する技術分野】
本発明は、対象の状態を推定するモデルを作成するモデル作成方法、モデル作成プログラム及びシミュレーション装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
対象の物理的なモデルを正確に得ることができれば、ある目的に適合するように所要の操作を加えて対象を精密に制御することが可能である。しかし、実際の対象は、各種の要素が相互に複雑に関係しており、正確な物理モデルを構築することは困難であることが多い。そこで、対象の入力出力特性を計測して得た計測データに基づいて、指数関数近似法を用いて入出力特性を示す関数を近似的に導出する技術が知られている（例えば、特許文献１）。
【０００３】
また、予め物理的なモデルを用意し、モデルから得られる出力と実際の対象から得られる出力との差分を無くすようにモデルのパラメータを調整する技術も知られている（例えば、特許文献２）。
【０００４】
【特許文献１】
特開２０００−３２１１７４号公報（請求項１及び段落番号０００９）
【０００５】
【特許文献２】
特開平９−１４２２８０号公報（図３）
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許文献１に記載されている技術は、指数関数近似法といった統計的手法を用いて入出力特性を近似している。ここで、計測データは離散的にサンプリングされたものであるため、ある計測点と次の計測点との間の対象の挙動はモデルに反映されない。従って、正確なモデルを構築することが困難である。また、モデルの精度を上げるために計測点数を増やすと計測工数が増加するといった不都合がある。
【０００７】
また、特許文献２に記載された技術では、物理的なモデルのパラメータを調整する必要があるが、各種の要素が複雑に関係する対象をモデル化した場合、パラメータの制御則、即ち、どのパラメータをどの程度変更するかを定めることは容易ではない。また、パラメータの制御則が得られたとしても、正確な物理モデルを得るためには、多くの計測点について実測して膨大な計算を実行する必要がある。従って、特許文献２に記載された技術には、計測データを取得するのに長期間を要し、計算負荷が大きいといった問題があった。
【０００８】
そこで、本発明は、計測工数を減らした簡易な方法によって、対象の挙動を示すモデルを作成できるモデル作成方法、モデル作成プログラム、及びこれらを用いたシミュレーション装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明に係るモデル作成方法は、所定の制御条件の下で対象の状態を推定するモデルを作成するものであって、入力データに対する前記対象の状態を計測して得られた実測データと前記対象の物理的な性質を考慮した物理モデルに前記入力データを入力して得られたシミュレーションデータとの差を示す誤差データを算出するステップと、前記入力データに対する前記誤差データの変化に基づいて、前記シミュレーションデータを補正して前記実測データに近付ける修正関数を導出するステップと、前記物理モデルと前記修正関数とを組み合わせて前記対象の最終モデルを生成するステップとを備え、前記修正関数を導出するステップは、前記入力データに対する前記誤差データの変化に基づいて、制御条件の各因子及びそれらの組合せからなる変数とパラメータを含む数式を決定するステップと、前記数式に前記シミュレーションデータを入力して得られる修正データが前記実測データに近づくように前記パラメータの値を決定するステップと、を備える（請求項１）。
【００１０】
この発明によれば、最終モデルを作成するためのベースとなるのは、物理モデルである。物理モデルには対象の物理的な性質が考慮されているので、実測データとシミュレーションデータとが完全に一致しなくても、対象の挙動の傾向は概略一致する。そして、入力データに対する誤差データの変化は、誤差の傾向を表しているから、これに基づいてシミュレーションデータを適切に補正する修正関数を導出することができる。これにより、最終モデルを得るために対象を実際に計測する工数を大幅に削減することが可能となる。この結果、対象が大規模で複雑なものであっても、そのモデルを短期間で作成することができる。本発明は制御条件の各因子及びそれらの組合せからなる変数とパラメータを含む数式を決定し、その後、パラメータの値を決定する。パラメータの値は、最小二乗法等の統計的処理によって決定することが好ましい。
【００１１】
ここで、対象には、機械的なもの、電気的なもの、及び化学的なものが含まれる。対象は、例えば、車両の駆動源であるエンジンや化学プラント等が該当する。また、制御条件とは制御対象の入力のことであり、例えば、対象がエンジンであればエンジンの運転条件が該当する。なお、上述したモデル作成方法では、何等かの方法で対象の物理モデルが得られていることを前提としたが、対象の物理モデルを設定するステップを有するものであってもよい。
【００１２】
次に、本発明に係るシミュレーション装置は、所定の制御条件の下で対象の状態を推定するモデルを作成するシミュレーション装置において、入力データに対する前記対象の状態を計測して得られた実測データと前記対象の物理的な性質を考慮した物理モデルに前記入力データを入力して得られるシミュレーションデータとの差を示す誤差データを算出する誤差データ生成手段と、前記入力データに対する前記誤差データの変化に基づいて、前記シミュレーションデータを補正して前記実測データに近付ける修正関数を生成する修正関数生成手段と、前記物理モデルと前記修正関数とを組み合わせて前記対象の最終モデルを生成する最終モデル生成手段とを備え、前記修正関数生成手段は、利用者に対して前記入力データに対する前記誤差データの変化を提示して、制御条件の各因子及びそれらの組合せからなる変数とパラメータを含む数式の入力を促す提示手段と、前記利用者の操作に応じた出力信号を出力する入力手段と、前記出力信号に基づいて前記数式を特定し、前記数式に前記シミュレーションデータを入力して得られる修正データが前記実測データに近づくように前記パラメータの値を決定するパラメータ決定手段と、を備えたことを特徴とする（請求項２）。
【００１３】
この発明によれば、物理モデルをベースとして、これに修正関数を組み合わせて最終モデルを生成する。物理モデルには対象の物理的な性質が考慮されているので、計測点数が少なくても適切な修正関数を導出することができる。従って、最終モデルを得るために対象を実際に計測する工数を大幅に削減することが可能となる。この結果、対象が大規模で複雑なものであっても、そのモデルを短期間で作成することができる。また、この発明では、利用者に対して誤差データの変化が提示されるから、利用者に制御条件の各因子及びそれらの組合せからなる変数とパラメータを含む数式を決定するために有用な情報を提供することができる。
【００１４】
また、本発明に係る他のシミュレーション装置は、所定の制御条件の下で対象の状態を推定するモデルを作成するシミュレーション装置において、入力データに対する前記対象の状態を計測して得られた実測データと前記対象の物理的な性質を考慮した物理モデルに前記入力データを入力して得られるシミュレーションデータとの差を示す誤差データを算出する誤差データ生成手段と、前記入力データに対する前記誤差データの変化に基づいて、前記シミュレーションデータを補正して前記実測データに近付ける修正関数を生成する修正関数生成手段と、前記物理モデルと前記修正関数とを組み合わせて前記対象の最終モデルを生成する最終モデル生成手段とを備え、前記修正関数生成手段は、制御条件の各因子及びそれらの組合せからなる変数とパラメータを含む数式を記憶しており、前記数式に前記シミュレーションデータを入力して得られる修正データが前記実測データに近づくように前記パラメータの値を決定することを特徴とする（請求項３）。
【００１５】
この発明によれば、上述した発明と同様に、物理モデルをベースとして、これに修正関数を組み合わせて最終モデルを生成する。物理モデルには対象の物理的な性質が考慮されているので、計測点数が少なくても適切な修正関数を導出することができる。従って、最終モデルを得るために対象を実際に計測する工数を大幅に削減することが可能となる。この結果、対象が大規模で複雑なものであっても、そのモデルを短期間で作成することができる。また、この発明では、制御条件の各因子及びそれらの組合せからなる変数とパラメータを含む数式が予め定められているから、自動的に最終モデルを作成することができる。このシミュレーション装置は、類似の対象について上記数式が既に得られている場合に有用である。
【００１６】
本発明に係る更なる他のシミュレーション装置は、所定の制御条件の下で対象の状態を推定するモデルを作成するシミュレーション装置において、入力データに対する前記対象の状態を計測して得られた実測データと前記対象の物理的な性質を考慮した物理モデルに前記入力データを入力して得られるシミュレーションデータとの差を示す誤差データを算出する誤差データ生成手段と、前記入力データに対する前記誤差データの変化に基づいて、前記シミュレーションデータを補正して前記実測データに近付ける修正関数を生成する修正関数生成手段と、前記物理モデルと前記修正関数とを組み合わせて前記対象の最終モデルを生成する最終モデル生成手段とを備え、前記修正関数生成手段は、前記入力データに対する前記誤差データの変化に基づいて、制御条件の各因子及びそれらの組合せからなる変数とパラメータを含む数式を所定の演算によって決定し、前記数式に前記シミュレーションデータを入力して得られる修正データが前記実測データに近づくように前記パラメータの値を決定することを特徴とする（請求項４）。
【００１７】
この発明によれば、上述した発明と同様に、物理モデルをベースとして、これに修正関数を組み合わせて最終モデルを生成する。物理モデルには対象の物理的な性質が考慮されているので、計測点数が少なくても適切な修正関数を導出することができる。従って、最終モデルを得るために対象を実際に計測する工数を大幅に削減することが可能となる。この結果、対象が大規模で複雑なものであっても、そのモデルを短期間で作成することができる。また、この発明では、制御条件の各因子及びそれらの組合せからなる変数とパラメータを含む数式を誤差データの変化に基づいて自動的に決定することができる。なお、所定の演算は、誤差の傾向を解析して上記数式を定めるものであればどのようなものであってもよい。例えば、制御条件の各因子及びそれらの組合せからなる複数の変数を特定し、各変数と誤差データとの相関値が予め定められた基準値よりも高いものを選択し、選択された各変数と各パラメータとの積からなる各項を含む多項式を上記数式とすればよい。
【００１８】
また、上述したシミュレーション装置は、前記最終モデルに前記対象の制御条件を入力し、前記対象の状態を示す適合データを生成する適合データ生成手段を備えることが望ましい（請求項５）。この適合データをマップとして用いることによって、対象を制御することが可能となる。ここで、前記適合データ生成手段によって生成される前記適合データの数は、前記実測データを計測した計測点数よりも多いことが好ましい（請求項６）。最終モデルは、物理モデルをベースとしてこれに修正を施したものであるから、計測点間の対象の挙動を精度よく推定することができる。従って、実際に制御に用いる適合データの数が最終モデルを生成するために用いる計測データの数よりも多くても問題はなく、対象を計測する工数を大幅に削減することが可能となる。
【００１９】
また、上述したシミュレーション装置において、前記対象は燃料を燃焼させる内燃機関であって、前記制御条件は前記内燃機関の運転条件であることが好ましい（請求項７）。この場合、最終モデルは所定の運転条件の下で内燃機関の挙動を予測するモデルとなる。なお、シミュレーション装置は、車両のエンジンを制御するエンジン制御装置（ＥＣＵ）の一部であってもよいことは勿論である。
【００２０】
次に、本発明に係るモデル作成プログラムは、所定の制御条件の下で対象の状態を推定するモデルを作成するモデル作成プログラムにおいて、コンピュータに、入力データに対する前記対象の状態を計測して得られた実測データと前記対象の物理的な性質を考慮した物理モデルに前記入力データを入力して得られたシミュレーションデータとの差を示す誤差データを算出するステップと、前記入力データに対する前記誤差データの変化に基づいて、前記シミュレーションデータを補正して前記実測データに近付ける修正関数を導出するステップと、前記物理モデルと前記修正関数とを組み合わせて前記対象の最終モデルを生成するステップとを実行させ、前記修正関数を導出するステップは、前記入力データに対する前記誤差データの変化に基づいて、制御条件の各因子及びそれらの組合せからなる変数とパラメータを含む数式を決定するステップと、前記数式に前記シミュレーションデータを入力して得られる修正データが前記実測データに近づくように前記パラメータの値を決定するステップと、含むことを特徴とする（請求項８）。この発明によれば、最終モデルを得るために対象を実際に計測する工数を大幅に削減することが可能となる。この結果、対象が大規模で複雑なものであっても、そのモデルを短期間で作成することができる。また、モデル作成プログラムは情報記録媒体に記録されていてもよい。情報記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭの他、半導体素子としてのＲＯＭ等が該当する。
【００２１】
【発明の実施の形態】
車両に搭載される内燃機関としてのエンジンを制御するためには、所定の運転条件の下でエンジンの挙動を知る必要がある。このため、エンジンにおける燃料の燃焼を制御する制御装置は、エンジンの状態を示すマップＭを各種の運転条件毎に予め記憶しており、マップＭを参照して制御量を定めるのが一般的である。制御対象であるエンジンの実際の挙動にマップＭに記憶するデータの値を合わせこむことを適合という。また、マップＭに記憶されるデータ値を適合値という。本実施形態は、本発明に係るシミュレーション装置を適用してマップＭを作成するマップ作成システムに関するものである。
【００２２】
図１は、本発明の一実施形態に係るシミュレーション装置を用いたマップ作成システムのブロック図である。このマップ作成システムは、コンピュータ１、計測装置２、及び制御対象たるエンジン３を備える。エンジン３には、温度センサ、トルクセンサ、及び吸気センサ等の各種のセンサが取り付けられている。各センサの出力信号は計測装置２に取り込まれる。また、計測装置２は、エンジン３の吸気バルブ及び排気バルブの動作タイミングやリフト量や、燃料噴射弁の開度等を制御できる。コンピュータ１と計測装置２とは接続されており、計測装置２は、コンピュータ１からの指令に従って、所定の運転条件の下でエンジン３を運転する。エンジン３の状態は各種センサによって計測される。計測装置２はそれらセンサの出力信号に基づいて計測データを生成し、これをコンピュータ１に送信する。
【００２３】
コンピュータ１は、ＣＰＵ１０、ＲＯＭ１１、ＲＡＭ１２、ハードディスク１３、入力装置１４、ディスプレイ１５及びインターフェース１６を備え、これらの構成はバスを介して接続されている。ＣＰＵ１０は、コンピュータ１の制御中枢として機能し、マップ作成プログラム等の各種のプログラムを実行する。ＲＯＭ１１には起動時に実行されるブートプログラムが記憶されている。ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１０の作業領域として機能し、そこには処理途中のデータ等が記憶される。ハードディスク１３には、シュミレーションモデルが記憶されている。シュミレーションモデルはＣＰＵ１０によってＲＡＭ１２にロードされるようになっている。
【００２４】
入力装置１４は、オペレータが指示を入力するための入力手段として機能し、オペレータの操作に応じた信号を出力する。入力装置１４には、例えば、キーボードやマウスが含まれる。インターフェース１６は、外部機器との間で通信を行う機能を有する。ＣＰＵ１０は、インターフェース１６を介して計測装置２へ指令を送信したり、計測装置２から計測データを取得することができる。なお、既に計測済みの計測データを、他のコンピュータからインターフェース１６を介して取り込むことも可能である。
【００２５】
図２にマップ作成システムにおける最終モデルを導出する手順の概略を示す。第１に、コンピュータ１によりシミュレーションモデルが生成される。このシミュレーションモデルは、対象の物理的な性質を考慮した物理モデルとして与えられる。
【００２６】
第２に、所定の運転条件の下で実機を計測する。この計測では、マップＭとして記憶する総ての運転条件について計測するのではなく、粗く計測点を設定する。例えば、エンジンの負荷（Ｎ・ｍ）として２０、４０、６０、８０、及び１００、エンジンの回転数（ｒｐｍ）として８００、１６００、２４００、３２００、及び４０００の各組み合わせが運転条件となっている場合を想定する。この場合には、２５通りの運転条件があるが、実際に計測するのは、図２に濃く示した１３通りの運転条件で計測する。
【００２７】
第３に、シミュレーションモデルによって得られたシミュレーションデータを実測データに近付ける修正関数を、シミュレーションデータと実測データとの差分に基づいて導出する。第４に、シミュレーションモデルで算出したシミュレーションデータを修正関数で修正して最終的な適合値とする。即ち、最初に設定したシミュレーションモデルと修正関数とを組み合わせて最終モデルを生成する。
【００２８】
図３に、最終モデルの挙動を説明するための概念図を示す。図３（Ａ）に示す実線は最終モデルに基づく制御対象の入出力特性を示す。黒く塗り潰した点は実際に計測した計測点であり、斜線の点はマップＭを作成するに当たり内挿する必要がある点である。また、点線は計測点のデータに最小二乗法等の統計的処理を施して得られる曲線である。この例では、実際の計測点が３個で、計測点間に２個の点を内挿する。統計的処理による曲線（点線）では、計測点間の脈動による特異的変化を予測することができないが、本実施形態の最終モデルには計測点間の脈動が反映されている。これは、最初に設定されるシミュレーションモデルが物理モデルであることに起因する。
【００２９】
物理モデルには制御対象の物理的な性質が考慮されているので、実験値と計算値が完全に一致しなくても、挙動の傾向は概略一致する。具体的には、図３（Ｂ）に示すように実験値曲線の山及び谷に対応する入力値は、シミュレーションモデル曲線（計算１及び計算２）の山及び谷に対応する入力値と略一致する。逆に、計算３のように、それらの曲線の山及び谷が大幅にずれる場合には、そのシミュレーションモデルに制御対象の物理的な性質が充分考慮されていない。
【００３０】
上述した手法によれば、最終モデルのベースとなるシミュレーションモデルに制御対象の物理的な性質を考慮した物理モデルを採用するので、計測点間の脈動を予測することが可能となる。従って、マップＭに記憶する総ての適合値について実機で計測することなく、その一部について実機で計測することにより、最終モデルを作成し、総ての適合値を得ることができる。この結果、実測工数を大幅に削減することができ、大規模で複雑な制御システムを短期間で開発することが可能となる。
【００３１】
次に、マップ作成システムの動作について具体的に説明する。以下の説明では、吸気管圧力と充填効率との関係を定めるマップＭを作成する場合を一例として取り挙げる。図４は、マップ作成システムの動作を示すフローチャートである。オペレータが入力装置１４を操作してマップ作成プログラムを起動すると、ＣＰＵ１０はシミュレーションモデルの作成処理を実行する（ステップＳ１）。この処理では、エンジン３の吸排気系についてシミュレーションモデルが作成される。シミュレーションモデルの作成処理は、対象の物理的な性質（例えば、形状や熱伝導率等）を考慮した物理モデルを作成するものであって、単に、実測データの計測点を統計的手法により円滑な曲線によって結ぶ処理とは異なる。
【００３２】
より具体的には、シリンダ数やマニホールドの長さといったエンジン設計上の各パラメータをオペレータが入力することによりシミュレーションモデルが作成される。あるいは、既に設計されているエンジンの各要素をＣＰＵ１０が読み出して自動的にシミュレーションモデルが作成される。また、各要素の構造を予め指定するブロックをライブラリとして複数登録しておき、これらをディスプレイ１５の画面上で適宜組み合わせることによって、シミュレーションモデルを作成してもよい。
【００３３】
次に、ステップＳ２の処理では、適合範囲の指定が行われる。適合範囲は、作成しようとするマップＭに記述される適合値の範囲のことである。次に、ステップＳ３の処理では、実機における計測点の特定が行われる。この際、マップＭを作成するのに必要な総ての計測点を特定するのではなく、計測点を間引いて一部について特定する。
【００３４】
次に、ステップＳ４の処理では、実機であるエンジン３の計測が実行される。この場合、コンピュータ１からステップＳ３で特定された計測点を指示する指令が計測装置２に送信される。計測装置２は指令に従ってエンジン３を運転して計測データを取得し、これをコンピュータ１へ返信する。上述したように計測点は、マップＭに記述される適合値の数より少ないので、計測時間を大幅に短縮することが可能となる。
【００３５】
次に、ステップＳ５の処理では、計測データとシミュレーションデータとの誤差を解析して修正関数を導出する。修正関数は多項式等の数式で表される。多項式以外の数式としては、例えば、Ｅｒｒ＝Ｘ／（１＋ｅＸ）等がある。修正関数が多項式で与えられる場合、定数を除く各項は制御条件を示す変数又は対象の状態を示す変数と係数との積で与えられる。修正関数の型、即ち、多項式に含まれる項は、オペレータによって入力される。この例では、修正関数を例えば、以下に示す式１で与えられる。
Ｅｒｒ＝ａ＋ｂＮＥ＋ｃＩＮ＋ｄＥＸ＋ｅＩＮ／ＰＭ＋ｇＩＮ／ＮＥ＋ｈＥＸ／ＮＥ＋ｉＰＭ／ＫＬ…式１
【００３６】
ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆ、ｇ、ｈ、ｉは係数でありパラメータとして機能する。ＮＥは回転数、ＩＮは吸気バルブの位相、ＥＸは排気バルブの位相、ＰＭは吸気管圧力、ＫＬは充填効率である。
【００３７】
オペレータが修正関数を入力するに当たり、コンピュータ１はディスプレイ１５に誤差の傾向を示すグラフを表示させる。図５は、ステップＳ５の処理において表示される画面を示す概念図である。この例では、まず、回転数ＮＥが大きくなる程、修正量は小さくなる傾向がある。従って、式１の第２項「ｂＮＥ」が修正に役立つことが分かる。また、排気バルブの位相ＥＸが大きくなる程、修正量が大きくなる傾向がある。従って、式１の第２項「ｄＥＸ」が修正に役立つことが分かる。さらに吸気管圧力ＰＭが大きくなる程、修正量が小さくなる傾向がある。従って、式１の第５項「ｅＩＮ／ＰＭ」のようにＰＭで割る項が修正に役立つことが分かる。このように、様々な運転条件における入出力特性を示すグラフを表示させることにより、オペレータは誤差の傾向を把握して、修正関数の型を決定することが可能となる。
【００３８】
なお、ＣＰＵ１０が誤差の傾向を解析して修正関数Ｅｒｒの型を決定してもよい。この場合には、第１に、修正関数Ｅｒｒを構成する各項の要素となる変数が設定される。変数は運転条件（制御条件）の各因子及びそれらの組合せとすればよい。変数としては、例えば、「ＮＥ」、「ＩＮ」、及び「ＥＸ」等の因子、「ＩＮ／ＰＭ」、「ＩＮ／ＮＥ」、「ＥＸ／ＮＥ」、及び「ＰＭ／ＫＬ」等の因子の組合せが該当する。第２に、各変数と誤差データとの相関値を算出する。第３に、相関値が予め定められた基準値よりも高い変数を修正関数Ｅｒｒの要素として採用する。第４に、選択された各変数と各パラメータとの積からなる各項を含む多項式を修正関数の型とすればよい。例えば、「ＮＥ」、「ＥＸ」、及び「ＰＭ／ＫＬ」について相関性が高いと判定された場合には、修正関数として、Ｅｒｒ＝ｂＮＥ＋ｄＥＸ＋ｉＰＭ／ＫＬを採用する。この場合、「ｂ」、「ｄ」及び「ｉ」がパラメータとなる。
【００３９】
また、修正関数Ｅｒｒの型を予め定めておいてもよい。既存のエンジンについて修正関数Ｅｒｒが既に知られており、モデル作成の対象となるエンジンが既存のエンジンの一部を変更したに過ぎない場合には、既存のエンジンのモデル作成に用いた修正関数Ｅｒｒの型を採用してもよい。
【００４０】
次に、ステップＳ６の処理においては、修正関数Ｅｒｒが導出される。具体的には、ＣＰＵ１０は、ステップＳ５で決定した修正関数Ｅｒｒのパラメータである係数を決定する。この際、最小二乗法等の統計処理の手法を用いてパラメータを計算することが可能である。
【００４１】
次に、ステップＳ７では、修正関数Ｅｒｒを用いてシミュレーションモデルを修正して最終モデルとする。即ち、シミュレーションモデルを表す関数をｆｓ（ｘ）とし修正関数をＥｒｒ（ｘ）とすると、最終モデルを示す関数はｆｓ（ｘ）とＥｒｒ（ｘ）との積又は和で与えられる。このようにして得られた最終モデルにマップＭの作成に必要な吸気管圧力ＰＭの各データ値を代入して充填効率ＫＬを算出する。そして、所定の運転条件における吸気管圧力ＰＭのデータ値と充填効率ＫＬのデータ値とを対応付けることによってマップＭを作成する。このようにして生成されたマップＭは、車両のエンジン制御装置（ＥＣＵ）を構成するＲＯＭに書き込まれ、エンジン３の吸気バルブ及び排気バルブの開閉時期やそれらのリフト量、あるいは燃料噴射量を決定するために用いられる。
【００４２】
上述した実施形態では、マップＭを予めＥＣＵのＲＯＭに書き込んだが、本発明はこれに限定されるものではなく、ＥＣＵ自体でマップＭを生成・更新してもよいことは勿論である。図６は、そのようなＥＣＵと周辺構成とを示すブロック図である。このＥＣＵ１００は、シミュレーションモデル１１０を記憶しており、シミュレーションモデル１１０を利用して運転条件に応じたシミュレーションデータＤＳを出力するようになっている。また、ＥＣＵ１００は、エンジン３に取り付けられたセンサ３０から出力信号に基づいて実際の計測データＤＭを取得し、減算器１２０によって計測データＤＭとシミュレーションデータＤＳとの差分を演算して誤差データＤＥを生成する。そして、誤差データＤＥに基づいて修正関数１３０のパラメータを調整するようになっている。ここで、修正関数１３０は、例えば、多項式で表され、その型については予め決定されており、パラメータを変更できるようになっている。誤差データＤＥに統計的処理を施すことによってパラメータの生成・更新が実行される。そして、ＥＣＵ１００はシミュレーションモデル１１０と修正関数１３０とを用いてマップＭの適合値を生成・更新する。
【００４３】
この応用例では、車両自体にシミュレーションモデル１１０と修正関数１３０とを搭載して、走行しながら修正関数１３０が生成・更新されるから、個々の車両の個体差や経年変化をマップＭに反映させることができる。この結果、より一層精度のよい制御を実現でき、運転性及び燃費の向上やエミションを削減することが可能となる。なお、シミュレーションモデル１１０は制御対象の物理的な性質を考慮して得られたものであればよいから、物理モデルに基づくマップであってもよい。この場合には、ＥＣＵ１００の演算負荷を軽減することが可能となり、その演算能力を修正関数１３０のパラメータの調整に振り向けることができる。
【００４４】
さらに、上述した応用例において、マップＭを省略してもよい。即ち、ＥＣＵ１００に、物理モデルとして機能するシミュレーションモデル１１０と修正関数１３０とを予め記憶しておく。そして、運転条件をシミュレーションモデル１１０に入力してシミュレーションデータを算出し、さらにシュミレーションデータを修正関数１３０に入力することによって適合値を算出する。これにより、マップＭに記憶するデータをリアルタイムで算出することができる。
【００４５】
以上、車両のエンジンを制御対象とするモデル作成システム及びモデルを用いたエンジン制御装置を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、制御の対象はどのようなものであってもよく、最終モデルによって対象の挙動を推定することが可能である。
【００４６】
【発明の効果】
以上に説明したように、本発明のモデル作成方法によれば、物理モデルをベースとして、これに修正関数を組み合わせて最終モデルを生成するから、実機の計測点数が少なくても精度の高い最終モデルを作成することができる。従って、最終モデルを得るために対象を実際に計測する工数を大幅に削減することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係るシミュレーション装置を用いたマップ作成システムのブロック図である。
【図２】マップ作成システムにおける最終モデルを導出する手順の概略を示す概念図である。
【図３】最終モデルの挙動を説明するための概念図である。
【図４】マップ作成システムの動作を示すフローチャートである。
【図５】図４に示すステップＳ５の処理において表示される画面を示す概念図である。
【図６】ＥＣＵと周辺構成とを示すブロック図である。
【符号の説明】
１ コンピュータ
２ 計測装置
３ エンジン
１１０ シミュレーションモデル
１３０ 修正関数
Ｍ マップ
Claims (8)
- 所定の制御条件の下で対象の状態を推定するモデルを作成するモデル作成方法において、
入力データに対する前記対象の状態を計測して得られた実測データと前記対象の物理的な性質を考慮した物理モデルに前記入力データを入力して得られたシミュレーションデータとの差を示す誤差データを算出するステップと、
前記入力データに対する前記誤差データの変化に基づいて、前記シミュレーションデータを補正して前記実測データに近付ける修正関数を導出するステップと、
前記物理モデルと前記修正関数とを組み合わせて前記対象の最終モデルを生成するステップとを備え、
前記修正関数を導出するステップは、
前記入力データに対する前記誤差データの変化に基づいて、制御条件の各因子及びそれらの組合せからなる変数とパラメータを含む数式を決定するステップと、
前記数式に前記シミュレーションデータを入力して得られる修正データが前記実測データに近づくように前記パラメータの値を決定するステップと、を備えることを特徴とするモデル作成方法。 - 所定の制御条件の下で対象の状態を推定するモデルを作成するシミュレーション装置において、
入力データに対する前記対象の状態を計測して得られた実測データと前記対象の物理的な性質を考慮した物理モデルに前記入力データを入力して得られるシミュレーションデータとの差を示す誤差データを算出する誤差データ生成手段と、
前記入力データに対する前記誤差データの変化に基づいて、前記シミュレーションデータを補正して前記実測データに近付ける修正関数を生成する修正関数生成手段と、
前記物理モデルと前記修正関数とを組み合わせて前記対象の最終モデルを生成する最終モデル生成手段と
を備え、
前記修正関数生成手段は、
利用者に対して前記入力データに対する前記誤差データの変化を提示して、制御条件の各因子及びそれらの組合せからなる変数とパラメータを含む数式の入力を促す提示手段と、
前記利用者の操作に応じた出力信号を出力する入力手段と、
前記出力信号に基づいて前記数式を特定し、前記数式に前記シミュレーションデータを入力して得られる修正データが前記実測データに近づくように前記パラメータの値を決定するパラメータ決定手段と、
を備えたことを特徴とするシミュレーション装置。 - 所定の制御条件の下で対象の状態を推定するモデルを作成するシミュレーション装置において、
入力データに対する前記対象の状態を計測して得られた実測データと前記対象の物理的な性質を考慮した物理モデルに前記入力データを入力して得られるシミュレーションデータとの差を示す誤差データを算出する誤差データ生成手段と、
前記入力データに対する前記誤差データの変化に基づいて、前記シミュレーションデータを補正して前記実測データに近付ける修正関数を生成する修正関数生成手段と、
前記物理モデルと前記修正関数とを組み合わせて前記対象の最終モデルを生成する最終モデル生成手段と
を備え、
前記修正関数生成手段は、制御条件の各因子及びそれらの組合せからなる変数とパラメータを含む数式を記憶しており、前記数式に前記シミュレーションデータを入力して得られる修正データが前記実測データに近づくように前記パラメータの値を決定することを特徴とするシミュレーション装置。 - 所定の制御条件の下で対象の状態を推定するモデルを作成するシミュレーション装置において、
入力データに対する前記対象の状態を計測して得られた実測データと前記対象の物理的な性質を考慮した物理モデルに前記入力データを入力して得られるシミュレーションデータとの差を示す誤差データを算出する誤差データ生成手段と、
前記入力データに対する前記誤差データの変化に基づいて、前記シミュレーションデータを補正して前記実測データに近付ける修正関数を生成する修正関数生成手段と、
前記物理モデルと前記修正関数とを組み合わせて前記対象の最終モデルを生成する最終モデル生成手段と
を備え、
前記修正関数生成手段は、前記入力データに対する前記誤差データの変化に基づいて、制御条件の各因子及びそれらの組合せからなる変数とパラメータを含む数式を所定の演算によって決定し、前記数式に前記シミュレーションデータを入力して得られる修正データが前記実測データに近づくように前記パラメータの値を決定することを特徴とするシミュレーション装置。 - 前記最終モデルに前記対象の制御条件を入力し、前記対象の状態を示す適合データを生成する適合データ生成手段を備えることを特徴とする請求項２乃至４のうちのいずれか１項に記載のシミュレーション装置。
- 前記適合データ生成手段によって生成される前記適合データの数は、前記実測データを計測した計測点数よりも多いことを特徴とする請求項５に記載のシミュレーション装置。
- 前記対象は燃料を燃焼させる内燃機関であって、
前記制御条件は前記内燃機関の運転条件であることを特徴とする請求項５又は６に記載のシミュレーション装置。 - 所定の制御条件の下で対象の状態を推定するモデルを作成するモデル作成プログラムにおいて、
コンピュータに、
入力データに対する前記対象の状態を計測して得られた実測データと前記対象の物理的な性質を考慮した物理モデルに前記入力データを入力して得られたシミュレーションデータとの差を示す誤差データを算出するステップと、
前記入力データに対する前記誤差データの変化に基づいて、前記シミュレーションデータを補正して前記実測データに近付ける修正関数を導出するステップと、
前記物理モデルと前記修正関数とを組み合わせて前記対象の最終モデルを生成するステップとを
実行させ、
前記修正関数を導出するステップは、
前記入力データに対する前記誤差データの変化に基づいて、制御条件の各因子及びそれらの組合せからなる変数とパラメータを含む数式を決定するステップと、
前記数式に前記シミュレーションデータを入力して得られる修正データが前記実測データに近づくように前記パラメータの値を決定するステップと、含む
ことを特徴とするモデル作成プログラム。
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