JP3772584B2 - 燃料性状検出装置 - Google Patents
燃料性状検出装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP3772584B2 JP3772584B2 JP09870999A JP9870999A JP3772584B2 JP 3772584 B2 JP3772584 B2 JP 3772584B2 JP 09870999 A JP09870999 A JP 09870999A JP 9870999 A JP9870999 A JP 9870999A JP 3772584 B2 JP3772584 B2 JP 3772584B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- fuel
- model
- fuel property
- frequency
- supply amount
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Testing Of Engines (AREA)
- Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は燃料性状を検出する装置、特にガソリンエンジン用燃料の燃料性状を検出するものに関する。
【０００２】
【従来の技術】
エンジンが不安定となる冷間始動時に、始動後増量補正係数により燃料増量を行い、空燃比を理論空燃比よりもリッチ側の値とすることによってエンジンを安定させるようにしたものがある（特開平６−１０５１２９号公報参照。）
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上記の噴射量補正が必要となる理由は次の通りである。吸気ポートに臨んで設けられている燃料噴射弁で具体的に述べると、噴射弁からの噴射燃料は、その全てが噴霧のまま気流に乗ってシリンダに導入されるのではなく、吸気弁傘裏部や吸気ポート壁に付着して液状となる。この吸気ポート壁に付着した燃料は、液状のままポート壁をゆっくりと伝いつつシリンダに到達する。つまり、この分の燃料（壁流燃料）だけは燃料供給遅れが生じてしまうのである。
【０００４】
この場合、冷却水温が低くなるほど大きくなるこの壁流燃料量は、さらに燃料の性状（特に揮発性）にも依存し、揮発性が悪い燃料ほど壁流燃料量が多くなる。こうした燃料の揮発性の違いによる燃料壁流量差を考慮し、従来の各種噴射量補正では、市販されている燃料のうち最も揮発性の悪い燃料（最重質ガソリン）が使用される場合でも、冷間時のエンジン回転が不安定とならないようにマッチングされている。上記の始動後増量補正係数であれば、始動後増量補正係数を演算する際に用いるテーブル値を最重質ガソリンに対してマッチングしておくわけである。
【０００５】
しかしながら、最重質ガソリンよりも揮発性の良い燃料が使用されるときは、各種噴射量補正量が大きくなり過ぎ、これによって最重質ガソリン使用時よりも空燃比がリッチ側に傾くため、排気エミッション（特にＣＯ、ＨＣ）が悪くなる。
【０００６】
そこで本発明は、過渡時に燃料噴射量に対する排気空燃比の応答波形をサンプリングし、これら過渡時データに基づいて、予めＥＣＭ（エレクトロニックコントロールモジュール）上に構築したプラントモデルのパラメータを、基準燃料に対するプラントモデルである規範モデルとの予測誤差が最小となるように調整することにより、使用燃料に対するプラントモデルを同定し、この同定したプラントモデルのカットオフ周波数と規範モデルに対するカットオフ周波数とを比較することにより、使用燃料の燃料性状の推定を可能とすることを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
第１の発明は、図２８に示すように、エンジンの運転条件に応じた燃料供給量を演算する手段５１と、この燃料供給量をエンジンに供給する手段５２と、エンジンの排気空燃比を検出する手段５３と、過渡時に前記燃料供給量を入力、前記排気空燃比を出力として現在の使用燃料での前記燃料供給量に対する排気空燃比の応答波形のデータをサンプリングする手段５４と、これら入出力データに基づいて、予め構築したプラントモデルのパラメータを規範モデルとの予測誤差が小さくなるように調整することにより、前記使用燃料に対するプラントモデルを同定する手段５５と、この同定されたプラントモデルのカットオフ周波数ｆｃRealを演算する手段５６と、このプラントモデルのカットオフ周波数ｆｃRealと規範モデルのカットオフ周波数ｆｃRefとを比較して前記使用燃料の燃料性状を推定する手段５７とを設けた。
【０００８】
第２の発明は、図２９に示すように、エンジンの運転条件に応じた燃料供給量を演算する手段５１と、この燃料供給量をエンジンに供給する手段５２と、エンジンの排気空燃比を検出する手段５３と、過渡時に前記燃料供給量を入力、前記排気空燃比を出力として現在の使用燃料での前記燃料供給量に対する排気空燃比の応答波形のデータをサンプリングする手段５４と、これら入出力データに基づいて、予め構築したプラントモデルのパラメータを規範モデルとの予測誤差が小さくなるように調整することにより、前記使用燃料に対するプラントモデルを同定する手段５５と、この同定されたプラントモデルのカットオフ周波数ｆｃRealを演算する手段５６と、このプラントモデルのカットオフ周波数ｆｃRealと規範モデルのカットオフ周波数ｆｃRefの差と許容範囲とを比較して前記使用燃料の燃料性状を推定する手段６１とを設けた。
【０００９】
第３の発明は、図３０に示すように、エンジンの運転条件に応じた燃料供給量を演算する手段５１と、この燃料供給量をエンジンに供給する手段５２と、エンジンの排気空燃比を検出する手段５３と、過渡時に前記燃料供給量を入力、前記排気空燃比を出力として現在の使用燃料での前記燃料供給量に対する排気空燃比の応答波形のデータをサンプリングする手段５４と、これら入出力データに基づいて、予め構築したプラントモデルのパラメータを規範モデルとの予測誤差が小さくなるように調整することにより、前記使用燃料に対するプラントモデルを同定する手段５５と、この同定されたプラントモデルのカットオフ周波数ｆｃRealを演算する手段５６と、カットオフ周波数に対する燃料性状推定値の特性を予め設定する手段７１と、前記演算されたカットオフ周波数ｆｃRealからこの特性を検索することにより燃料性状推定値を演算する手段７２とを設けた。
【００１０】
第４の発明では、第１または第２の発明において前記燃料性状の推定結果を不揮発性メモリ（たとえばＥＥＰＲＯＭ）に記憶させておく。
【００１１】
第５の発明では、第３の発明において前記燃料性状推定値を不揮発性メモリ（たとえばＥＥＰＲＯＭ）に記憶させておく。
【００１２】
第６の発明では、第１の発明において前記燃料性状の推定が、前記規範モデルを基準燃料に対してマッチングした場合に、前記同定したプラントモデルのカットオフ周波数が規範モデルのカットオフ周波数より高いとき、前記基準燃料よりも軽質であると推定することである。
【００１３】
第７の発明では、第２の発明において前記燃料性状の推定が、前記規範モデルを基準燃料に対してマッチングした場合に、前記同定したプラントモデルのカットオフ周波数と規範モデルのカットオフ周波数の差が許容範囲外であり、かつプラントモデルのカットオフ周波数が規範モデルのカットオフ周波数よりも大きいとき、前記基準燃料よりも軽質であると推定することである。
【００１４】
第８の発明では、第１から第７までのいずれか一つの発明において前記予測誤差が小さくなるように調整することが、予測誤差が最小となるように調整することである。
【００１５】
第９の発明では、第１から第８までのいずれか一つの発明において前記プラントモデルを、燃料挙動モデル、排気モデルおよび無駄時間の３つより構成する。
【００１６】
第１０発明では、第９の発明において前記燃料挙動モデルを分母２次、分子２次の２次遅れ系モデルとする。
【００１７】
第１１の発明では、第９の発明において前記排気モデルを分母１次の１次遅れ系モデルとする。
【００１８】
第１２の発明では、第９の発明において前記無駄時間を適合項と演算項と判定項の和とする。
【００１９】
第１３の発明では、第１から第１２までのいずれか一つの発明において前記同定の手法がＡＲＸモデルを用いた一括処理最小２乗法である。
【００２０】
第１４の発明では、第１から第１３までのいずれか一つの発明において前記燃料性状の推定が運転の開始から停止までの間に１回だけである。
【００２１】
【発明の効果】
プラントモデルのパラメータを規範モデルとの予測誤差が小さくなるように入出力データに基づいて調整することで、プラントモデルが同定される。このときのパラメータよりプラントモデルの伝達関数がわかり、これよりプラントモデルのカットオフ周波数が定まる。
【００２２】
ここで、規範モデルを基準燃料に対してマッチングしてある場合に、使用燃料が基準燃料よりも軽質であるときは、プラントモデルのカットオフ周波数のほうが基準燃料に対するよりも高くなる（この逆に、使用燃料が基準燃料よりも重質であるときは、プラントモデルのカットオフ周波数のほうが基準燃料に対するよりも低くなる）。これは、基準燃料よりも軽質の燃料のほうが基準燃料よりも燃料輸送遅れが小さくなるため、その燃料応答性が高くなり、基準燃料と比べ、高周波域まで応答ゲインを維持できるためである。
【００２３】
したがって、第１、第８、第９、第１２、第１３の発明によれば、プラントモデルのカットオフ周波数と規範モデルのカットオフ周波数とを比較することで、使用燃料の燃料性状を推定することが可能となる。たとえば、第６の発明のように規範モデルを基準燃料に対してマッチングしてある場合に、同定したプラントモデルのカットオフ周波数が規範モデルのカットオフ周波数より高いとき、また第７の発明のように規範モデルを基準燃料に対してマッチングしてある場合に、同定したプラントモデルのカットオフ周波数と規範モデルのカットオフ周波数の差が許容範囲外であり、かつプラントモデルのカットオフ周波数が規範モデルのカットオフ周波数よりも大きいとき、使用燃料は基準燃料よりも軽質であると推定すればよい。このようにして、燃料性状を推定することが可能となると、これを燃料供給量の補正に活かすことができる。
【００２４】
第２の発明によれば、基準燃料に対するカットオフ周波数がバラツクことがあっても、燃料性状の推定を安定して行うことができる。
【００２５】
第３の発明によれば、燃料供給量の演算精度を高めることができる。
【００２６】
第４、第５の発明によれば、次回の運転時に始動当初より燃料性状の推定結果や燃料性状推定値を利用できる。
【００２７】
燃料挙動に伴う無駄時間を燃料挙動の数学モデルに取り込んだのでは、モデル次数が上昇してしまうが、第１０の発明によれば、無駄時間を燃料挙動の数学モデルに取り込んでないので、モデル次数の上昇を抑えることができる。
【００２８】
排気系は遅れ系として、排気ガス輸送遅れ＋ガス混合遅れ＋センサ応答遅れが考えられ、それぞれが１次遅れ以上のモデルであるので、これを忠実に表現するとすれば、モデル次数が高次となってしまうのであるが、第１１の発明によれば、排気モデルを分母１次の１次遅れ系モデルとしたので、モデル次数の上昇を抑えることができる。また、排気系の無駄時間を排気モデルに取り込んだのでは、モデル次数が上昇してしまうが、第１１の発明によれば、無駄時間を排気モデルに取り込んでないので、モデル次数の上昇を抑えることができる。
【００２９】
運転中に何度も燃料性状の推定を行わせるのでは、演算負荷が大きくなるが、第１４の発明によれば１回だけの推定であるので、演算負荷を小さくすることができる。
【００３０】
【発明の実施の形態】
図１において、１はエンジン本体で、吸入空気はエアクリーナから吸気管８を通ってシリンダに供給される。燃料は、運転条件に応じて所定の空燃比となるようにＥＣＭ２よりの噴射信号に基づき燃料噴射弁７からエンジン１の吸気ポートに向けて噴射される。
【００３１】
ＥＣＭ２にはクランク角センサ４からのＲＥＦ信号（４気筒では１８０°ごと、６気筒では１２０°ごとに発生する気筒を識別するための信号）と１°信号、エアフローメータ６からの吸入空気量信号、三元触媒１０の上流側（排気マニフォールド集合部）に設置した広域空燃比センサ（以下単に「Ａ／Ｆセンサ」という）３からの空燃比信号、水温センサ１１からの冷却水温信号、スロットルセンサ１２からの絞り弁５開度信号等が入力され、これらに基づいてＥＣＭ２では、吸入空気量Ｑａとエンジン回転数Ｎｅとから基本噴射パルス幅Ｔｐを演算するとともに、加減速時にはこのＴｐに過渡補正量Ｋａｔｈｏｓを加算することによって壁流燃料に関する補正を行う。過渡補正量Ｋａｔｈｏｓは、加減速時に限らず、壁流燃料が大きく変化する始動時や燃料リカバー時、さらには後述する目標当量比Ｔｆｂｙａの切換時にも働く。
【００３２】
ＥＣＭ２ではまた、冷間始動時のエンジン安定性をよくしたり高負荷時の要求出力に応えるため目標当量比Ｔｆｂｙａを用いて燃料補正を行うほか、トランスミッションのギヤ位置センサ１３からのギヤ位置信号、車速センサ（図示しない）からの車速信号等に基づいて運転状態を判断しながら条件に応じてリーン空燃比と理論空燃比との制御を行う。排気管９には三元触媒１０が設置され、理論空燃比の運転時に最大の転換効率をもって、排気中のＮＯｘの還元とＨＣ、ＣＯの酸化を行う。この三元触媒１０はリーン空燃比のときはＨＣ、ＣＯは酸化するが、ＮＯｘの還元効率は低い。しかしながら、空燃比がリーン側に移行すればするほどＮＯｘの発生量は少なくなり、所定の空燃比以上では三元触媒１０で浄化するのと同じ程度にまで下げることができ、同時に、リーン空燃比になるほど燃費が改善される。したがって、負荷のそれほど大きくない所定の運転領域においては目標当量比Ｔｆｂｙａを１．０より小さな値とすることによってリーン空燃比による運転を行い、それ以外の運転領域ではＴｆｂｙａを１．０とすることにより空燃比を理論空燃比に制御するのである。
【００３３】
このように目標当量比Ｔｆｂｙａは運転条件の変化に応じて切換わるのであるが、上記の過渡補正量ＫａｔｈｏｓをＴｆｂｙａ＝１．０（つまり理論空燃比）に対する値として計算しているのでは、出力空燃比域（このときＴｆｂｙａは１．０より大きい）からの減速時などＴｆｂｙａの切換時に過渡補正量Ｋａｔｈｏｓに不足を生じて空燃比が一時的にオーバーリッチやオーバーリーンになり、制御空燃比の追従性が悪くなるので、これに対処するためＥＣＭ２では、平衡付着量Ｍｆｈを目標当量比Ｔｆｂｙａをもパラメータとして演算している。これを演算式で表すと、
Ｍｆｈ＝Ａｖｔｐ×Ｍｆｈｔｖｏ×Ｔｆｂｙａ×ＣＹＬＤＲＮ＃
ただし、Ｍｆｈ ：全気筒トータルでの平衡付着量、
Ａｖｔｐ ：噴射弁部空気量相当パルス幅、
Ｍｆｈｔｖｏ ：付着倍率、
ＣＹＬＤＲＮ＃：シリンダ数、
である（特開平１０−１８８８２号公報参照）。そして、この平衡付着量（壁流燃料の平衡値のこと）Ｍｆｈと現時点での付着量Ｍｆとの差に分量割合Ｋｍｆを乗じる演算により、つまり
Ｖｍｆ＝（Ｍｆｈ−Ｍｆ）×Ｋｍｆ
の式により付着速度（単位周期当たりの付着量のこと）Ｖｍｆ（１サイクル毎の値）を計算し、平衡付着量Ｍｆｈが増加する場合（たとえば加速時）にはこれを過渡補正量Ｋａｔｈｏｓとし、
ただし、Ｋａｔｈｏｓ：過渡補正量（１サイクル毎の値）、
α ：空燃比フィードバック補正係数、
Ｔｓ ：無効噴射パルス幅、
Ｃｈｏｓｎ1 ：気筒別壁流補正量（各気筒１サイクル毎の値）、の式により、シーケンシャル噴射（４気筒ではエンジン２回転毎に１回、各気筒の点火順序に合わせて噴射）時に燃料噴射弁に与える実噴射パルス幅ＣＴＩｎを気筒別に計算する。なお、「１サイクル毎の値」とは、１ＲＥＦ信号の入力毎の値、「各気筒１サイクル毎の値」とは４ＲＥＦ信号（４気筒の場合）の入力毎の値である。ＣＴＩｎとＣｈｏｓｎ1の「ｎ」は気筒番号を表す。
【００３４】
ここで、上記の気筒別壁流補正量Ｃｈｏｓｎについて説明すると、壁流燃料には直接にシリンダに流入される分が少なく比較的応答の遅いもの（低周波成分という）と、直接にシリンダに流入される分が主で応答の速いもの（高周波成分という）とがあり、上記のＶｍｆが低周波成分を対象とする壁流補正量であるのに対して、Ｃｈｏｓｎは高周波成分を対象とする補正量である。つまり、Ｖｍｆだけでは高周波成分に対して対処不可能なため、高周波成分に対する補正量であるＣｈｏｓｎを導入する必要があるわけである。具体的には、前回噴射からの噴射弁部空気量相当パルス幅Ａｖｔｐの変化量であるΔＡｖｔｐｎを用いて、Ａｖｔｐが増えているとき（加速時）であれば、
Ｃｈｏｓｎ＝ΔＡｖｔｐｎ×Ｇｚｔｗｐ
ただし、Ｇｚｔｗｐ：増量ゲイン、
の式により、またＡｖｔｐが減少しているとき（減速時）は
Ｃｈｏｓｎ＝ΔＡｖｔｐｎ×Ｇｚｔｗｍ
ただし、Ｇｚｔｗｍ：減量ゲイン、
の式により計算し、これを気筒別に同期噴射の燃料噴射パルス幅に加算することによって、高周波成分に対する壁流補正を行っている。なお、上記の増量ゲインＧｚｔｗｐ、減量ゲインＧｚｔｗｍは水温補正を行うためのものである。また、ΔＡｖｔｐｎの最後に添付されているｎは、ＣＴＩｎの場合と同じに気筒番号を表す。
【００３５】
このように低周波成分に対する壁流補正量に加えて高周波成分に対する壁流補正量を導入しているものにおいても、Ｃｈｏｓｎの演算にＴｆｂｙａが考慮されていないのでは、特に出力空燃比域からの減速時などＴｆｂｙａの切換時にＣｈｏｓｎに不足を生じて一時的にオーバーリッチやオーバーリーンが生じるので、これに対処するためＥＣＭ２では、高周波成分に対する壁流補正量であるＣｈｏｓｎについてもＴｆｂｙａに応じた値としている（特開平１０−１８８８２号公報参照）。これを演算式で表すと、
ただし、Ｃｈｏｓｎ1 ：１サイクル目のＣｈｏｓｎ、
Ｋａｔｈｏｓ-4Ref：各気筒１サイクル前（４ＲＥＦ信号前）のＫａｔｈｏｓ、
Ｇｚｔｗｃ ：増量ゲインＧｚｔｗｐまたは減量ゲインＧｚｔｗｍ、
Ａ ：低周波成分の１サイクル目の応答ゲイン、
である。
【００３６】
なお、燃料カット（燃料カットを気筒別に行う場合と全気筒同時に行う場合とがある）を考慮して燃料リカバー時の壁流補正量（Ｃｈｏｓｎ1 、Ｖｍｆ）を計算することにより、目標当量比Ｔｆｂｙａの切換を伴う燃料リカバー時にも、最適な壁流補正量を与えるようにしてもかまわない（特開平１０−１８８８２号公報参照）。
【００３７】
一方、エンジンが不安定となる冷間始動時には、始動後増量補正係数ＫＡＳにより燃料増量を行い、空燃比を理論空燃比よりもリッチ側の値とすることによってエンジンを安定させている（特開平６−１０１５２９号参照）。たとえば、後述する数３６式によりＫＡＳを計算しており、このときのＫＡＳは、概略、スタータスイッチのＯＮ時の値を初期値としてスタータスイッチのＯＦＦタイミングより急な勾配で直線的に減少し、途中からはより緩やかな勾配となって減少し、最後に０になる値である。
【００３８】
そして、この始動後増量補正係数ＫＡＳは、上記の目標当量比Ｔｆｂｙａの一部であり、たとえば、
Ｔｆｂｙａ＝Ｋｍｌ＋ＫＡＳ
ただし、Ｄｍｌ：燃空比補正係数、
の式により目標当量比Ｔｆｂｙａを算出している。
【００３９】
ここで、Ｋｍｌは、運転条件に応じた目標空燃比を定めるもので、エンジンの回転数と負荷をパラメータとするマップを検索することにより求められる。なお、目標空燃比の切換時にＫｍｌのマップ値を検索した上で所定のダンパ操作を行わせるものもある。
【００４０】
また、始動時には特別な燃料噴射パルス幅ＴＩＳＴを設定している（特開平７−６３０８２号公報参照）。急加速時のように特に大きなトルクが要求されるときは、加速時割り込み噴射パルス幅ＩＪＳＥＴｎが演算され、同期噴射の途中でも割り込み噴射が行われることがある。
【００４１】
さて、上記のＫＡＳなど各種噴射量補正が必要となる理由は、壁流燃料の分だけの燃料供給遅れが生じてしまうからであるが、この壁流燃料量は、さらに燃料性状（特に揮発性）にも依存し、揮発性が悪い燃料ほど壁流燃料量が多くなる。こうした燃料の揮発性の違いによる壁流燃料量差を考慮し、従来の各種噴射量補正（たとえば従来の始動後増量補正）では、最重質ガソリンが使用される場合でも、冷間時のエンジン回転が不安定とならないようにＫＡＳの演算に用いるテーブル値がマッチングされている。
【００４２】
しかしながら、最重質ガソリンよりも揮発性の良い燃料が使用されるときは、各種噴射量補正量が大きくなり過ぎ、これによって最重質ガソリンの使用時に期待される空燃比目標値よりも実際の空燃比がリッチ側に傾くため、排気エミッション（特にＣＯ、ＨＣ）が悪くなる。
【００４３】
そこで、壁流燃料量が多い領域での過渡時に、燃料噴射量に対する排気空燃比の応答波形をサンプリングし、これら過渡時データに基づいて予めＥＣＭ２上に構築したプラントモデルのパラメータを、規範モデルとの推定誤差が最小となるように調整することによりプラントモデルを同定し、前記調整されたパラメータに基づいてプラントモデルのカットオフ周波数を求め、これと基準燃料（Ｒｅｆ燃料）に対するプラントモデルである規範モデルのカットオフ周波数とを比較することにより、燃料性状を推定し、この推定した燃料性状に応じて各種噴射量補正量を演算する。
【００４４】
ＥＣＭ２で実行されるこの最適化制御を次に説明する。
【００４５】
図２は最適化制御の制御システムのブロック図である。
【００４６】
本制御システムは大きく分けて、プラント同定部２１、燃料性状推定部２２、トリガリング機能２３、コントローラ２４から構成されている。
【００４７】
図２を用いて制御の概要を説明し、その後にプラント同定について詳述する。
【００４８】
まず、プラント同定部２１の主な構成要素は、プラントモデル３１、誤差検出手段３２、最適化計算手段３３、入力（実噴射パルス幅）のバッファリング手段３４、出力（排気空燃比）のバッファリング手段３５からなっており、エンジンパラメータより判定されたトリガより、実噴射パルス幅ＣＴＩnおよびＡ／Ｆセンサ３出力電圧をサンプリングし、それぞれをプラントモデル３１の入出力信号としてその領域においてのプラントモデル３１の同定を行う。モデルの形式（次数）は予め物理モデルから設定してあり、実際の入出力信号に対して最適となるようにモデルパラメータを調整している。
【００４９】
ここで、プラントモデル３１は、燃料挙動特性を分母２次、分子２次の２次遅れ系モデル、排気動特性を分母１次の１次遅れ系モデルとした離散系カスケード結合のモデル（分母３次、分子３次の物理モデル）である。同定手法は最も一般的であるＡＲＸモデルを用いた一括処理最小２乗法としている。
【００５０】
燃料性状推定部２２は、基準燃料（Ｒｅｆ燃料）に対するプラントモデルである規範モデル３７、カットオフ周波数比較手段３８からなり、プラント同定部２１により同定されたプラントモデル３１のカットオフ周波数ｆｃRealと規範モデル３７のカットオフ周波数ｆｃRefとを比較手段３８において比較することにより燃料性状を判定する。
【００５１】
ここでは、説明の簡単化のため、使用燃料が２種類しかない場合（揮発性の悪い方の燃料を重質ガソリン、揮発性の良いほうの燃料を軽質ガソリンとする）で説明すると、重質ガソリンに対してマッチングした規範モデルを用いた場合、同定したプラントモデル３１のカットオフ周波数が規範モデルのカットオフ周波数より高いとき、軽質ガソリンが使用されていると判定できる。これは、軽質ガソリンのほうが重質ガソリンより燃料輸送遅れが小さくなるため、軽質ガソリンのほうが燃料応答性が高くなり、重質ガソリンと比べ、高周波域まで応答ゲインを維持できるためである。なお、燃料性状の推定前には、燃料性状の判定値を重質ガソリンに初期設定しておく。
【００５２】
本制御では１トリップ（エンジンの運転の開始から停止まで）の間にたとえば１回、燃料性状を推定し、その推定結果を不揮発性メモリ（本実施形態においてはＥＥＰＲＯＭ１４、図１参照）に記憶させておき、コントローラ２４により次回始動時の燃料制御に反映させる。
【００５３】
トリガリング機能２３は、プラント同定に必要な入出力信号をサンプリングするとともに、プラント同定を開始するトリガを発生させる条件を判定するものである。
【００５４】
ここで、一般的にシステムを同定するためには、広い帯域の周波数を含んだ入力が必要である。エンジンにおいては、Ｍ系列等の入力を生成するのは現実的でないので、入力がステップ的に変化する点をサンプリングトリガとする。また、ＥＧＲ（排気還流）やスワールコントロール等、燃料挙動に大きく影響を及ぼす条件も排除する必要がある。上記のような条件が同定するときのモード中に存在するかまたは同定用入力信号を生成する必要がある。
【００５５】
コントローラ２４は、具体的には始動後増量補正係数調整手段で、１トリップ中に推定された燃料性状に応じて、次回の始動直後の始動後増量補正量ＫＡＳを適切な値とする。調整する項目はＫＡＳの初期値と減衰割合である。
【００５６】
ここでは、前述のように制御の簡略化のため、重質ガソリン用か軽質ガソリン用かの２値切換で説明するが（したがって、始動後増量補正係数調整手段は始動後増量補正係数切換手段４０となる）、燃料性状の分離性能とエンジンの要求から燃料性状の切換の段数を決定すればよい。
【００５７】
燃料噴射量演算手段１５は、前述したＶｍｆ、ＣＴＩｎ、Ｃｈｏｓｎ1を演算するものである。
【００５８】
次に、プラントモデル３１の同定について、項を分けて詳述する。
【００５９】
１．プラントモデル
燃料性状を推定するためには、エンジンのダイナミクスから燃料挙動のダイナミクスだけを抽出する必要がある。４サイクルエンジン（プラント）は、図３に示すような要素から構成されると考えられる。観測できる入出力は吸入空気量Ｑａに基づいて基本噴射パルス幅Ｔｐを演算し、これに各種補正を行って求めた実噴射パルス幅ＣＴＩｎ（ただし、始動時は始動時噴射パルス幅ＴＩＳＴ、加速時割り込み噴射時はＩＪＳＥＴｎ）と、Ａ／Ｄ変換された排気マニフォールド集合部のＡ／Ｆセンサ出力値である。この入出力より得られるプラントモデルは、
１．１：燃料挙動モデル（無駄時間＋遅れ系）、
１．２：排気モデル（無駄時間＋遅れ系）および
１．３：各種演算および燃焼サイクルに依存する無駄時間
の３つより構成される。
【００６０】
１．１燃料挙動モデル
燃料噴射弁から噴射される燃料の挙動は、図４のようにモデル化でき、その数学モデルは次のように表される。
【００６１】
【数１】
Ｆfc＝(１−ｋWW)・Ｆfi＋Ｆfe
Ｆfe＝ｅ-t/TWW・ｋWW・Ｆfi／ＴWW
ＧWW(ｓ)＝(１−ｋWW)＋ｋWW／(ｓＴWW＋１)
ただし、ＧWW：燃料挙動の伝達関数、
Ｆfi：燃料噴射分、
Ｆfe：燃料蒸発分、
Ｆfc：シリンダ吸入燃料、
ｋWW：付着率、
ＴWW：蒸発の時定数、
この数学モデルは、一つの時定数（ＴWW）および一つのゲイン（ｋWW）で表されているが、燃料の振る舞いには、一般的に燃料の付着、蒸発による時定数と、シリンダ吸入遅れによる時定数とがあり、前述の表現でいえば、応答が遅いほうが低周波成分、応答が速いほうが高周波成分である。
【００６２】
そこで、応答の異なる２種燃料の挙動に対しては、数１式の数学モデルを並列結合すればよい。このときの数学モデルは次のように表せる。
【００６３】
【数２】
ただし、Ｔsample：サンプル周期（空燃比をサンプリングする周期）、
Ｔ1 ：低周波成分の時定数、
Ｔ2 ：高周波成分の時定数、
ｋ1 ：低周波成分のゲイン、
ｋ2 ：高周波成分のゲイン、
Ａ1 ：ｅ-Tsample/T1、
Ａ2 ：ｅ-Tsample/T2、
Ｂ1 ：ｋ1、
Ｂ2 ：ｋ2、
数２式において、１番目の式（連続値系）を離散値系に変換したものが２番目の式、この２番目の式にｚ＝ｅsTsampleを代入して整理したものが３番目の式である。また、３番目の式をブロック図で示したのが図５である。
【００６４】
なお、燃料挙動に伴う無駄時間については燃料挙動の数学モデルに取り込まず、出力信号を時系列的にオフセットさせることで、モデル次数の上昇を抑える（詳細は１．３で後述する）。
【００６５】
１．２排気モデル
排気モデルは、図６のように各気筒毎の排気ダイナミクス、排気マニフォールド集合部におけるガス混合ダイナミクス、センサ特性の３要素から構成されると考える。これらを総合すると、「無駄時間＋遅れ系」の物理モデルで表すことができる。遅れ系としては、排気ガス輸送遅れ＋ガス混合遅れ＋センサ応答遅れが考えられ、それぞれが１次遅れ以上のモデルである。ただし、今回はオンボードで（ＥＣＭ２上で）プラントモデルを同定することを考えると、なるべく高次となることを避ける必要があり、排気モデルとして１つの時定数で代表し、次のように１次遅れ系の数学モデルで記述する。
【００６６】
【数３】
Ｇex(ｓ)＝１／(ｓＴex＋１)
Ｇex(ｚ)＝(１−ｅ-Tsample/Tex)／(ｚ−ｅ-Tsample/Tex)
Ｇex(ｚ)＝(１−Ａ3)／(ｚ−Ａ3)
ただし、Ｇex ：排気動特性の伝達関数、
Ｔex ：蒸発時定数、
Ｔsample：サンプル周期、
Ａ3 ：ｅ-Tsample/Tex、
数３式においても、１番目の式を離散値系に変換したものが２番目の式、２番目の式にｚ＝ｅsTsampleを代入して整理したものが３番目の式である。
【００６７】
また、無駄時間については、燃料挙動モデルと同様に時系列的にオフセットさせることとし、排気モデルに取り込まない（１．３で後述する）。
【００６８】
１．３無駄時間モデル
本プラントモデル３１は、入力に実噴射パルス幅ＣＴＩｎ、出力にＡ／Ｆセンサ３出力電圧読み込み値とおいているため、図３に示したように、実噴射パルス幅ＣＴＩｎを演算してからＡ／Ｆセンサ出力値をＥＣＭ２が読み込むまでにはいくつかの無駄時間（図では「Delay」で表示）が存在する。そこで、改めて入出力間の無駄時間を図７に詳細に示す。
【００６９】
ここで、各無駄時間を説明する。
【００７０】
１）Delay１：噴射量演算から実噴射タイミングまでのディレイ、
実噴射パルス幅ＣＴＩｎは１０ｍｓ毎に演算しており、実際に燃料を噴射するタイミングまでは必ずしも毎サイクル同一ではない。そこで演算された噴射タイミング（燃料噴き始め）角度とそのときの回転数より、パルス幅演算タイミングからの時間を算出することにより無駄時間Delay１を求める。
【００７１】
２）Delay２：実噴射タイミングからＩＶＯ（吸気弁開）までのディレイ、これは、燃料を噴射し、吸気弁が開いて燃料がシリンダに吸入されるまでの時間である。本ディレイは燃料挙動特性により決まり、各運転条件および燃料性状によって設定する。たとえば、市販されている燃料のうち揮発性がほぼ中間の燃料を用いて、エンジン回転数と負荷毎に燃料をステップ的に変化させて実際に応答時間を計測しながら適切な値を設定する。
【００７２】
３）Delay３：ＩＶＯからＥＶＯ（排気弁開）まで（吸入→圧縮→燃焼→排気）のディレイ、
これは、燃料が吸気弁よりシリンダ内に吸入され、燃焼ガスが排気弁から排出されるまでの時間である。このディレイは回転数およびカムプロフィールから求めることができ、設計仕様より求められる。
【００７３】
４）Delay４：燃焼ガスが排気弁を出てからＡ／Ｆセンサに到達するまでのディレイ、
これは、シリンダ内の燃焼ガスが排気弁より排出されてから排気管を通りＡ／Ｆセンサ部に到達するまでの時間である。排気の流速（回転数、負荷等に依存）と排気長さ、Ａ／Ｆセンサ取り付け位置等によって設定する。なお、計算が複雑になるが、運転条件およびハードスペックから求めてもよい。
【００７４】
５）Delay５：センサ応答ディレイ、
これは、Ａ／Ｆセンサ部にガスが到達してからＡ／Ｆセンサが電圧を出力するまでの時間である。Ａ／Ｆセンサ自体は酸素量が変動すると、数ｍｓで反応するが、センサカバーによるガス混合遅れが支配的であり、その時間はセンサカバーの形状により大きく異なる。このため、本ディレイはDelay４と同様にして適切な値を設定する。
【００７５】
６）Delay６：センサ出力値をＡ／Ｄ変換しＥＣＭ２に取り込むまでのディレイ、
これは、Ａ／Ｆセンサが出力する電圧をＥＣＭ２に取り込むためにＡ／Ｄ変換を行うことによるディレイである。現在のハード構成ではＡ／ＦセンサのＡ／Ｄ変換は２ｍｓ毎に行っており、最大無駄時間は２ｍｓである。
【００７６】
７）Delay７：センサ出力値をメモリにバッファリングするまでのディレイ、
Ａ／Ｆセンサ出力値を１０ｍｓでサンプリングする場合に、サンプリングタイミングによっては最大１０ｍｓの無駄時間が生じるおそれがある。このため２ｍｓでＡ／Ｄ変換した値より算出した応答開始からサンプリングタイミングまでの無駄時間をDelay７として算出する。
【００７７】
８）Delay８：バラツキ分、
これは、Delay１〜７より求めた無駄時間以外に生じるバラツキ分である。機種間バラツキや適合のバラツキ等が考えられ、運転毎にも不確定であるため、Delay１〜７経過後の空燃比信号の立ち上がりを判定し決定する。
【００７８】
これで、各無駄時間の説明を終える。
【００７９】
上記のDelay１〜８を分析すると、無駄時間は
▲１▼運転条件により決定する項、
▲２▼演算タイミングより決定する事項、
▲３▼燃料性状等により変動する項
に分類することができる（図８参照）。よって、実際の無駄時間は、次の式で表すことができる。
【００８０】
無駄時間
＝適合項（運転条件により決定、テーブルやマップの検索）
＋演算項（演算タイミングより決定、タイミング信号を等を用いて演算）
＋判定項（燃料性状等のバラツキ等により変動するため、随時判定する）
２．プラントモデルの同定
２．１同定するモデルの作成
実際のエンジンは強い非線形性を有するが、本制御では、ある動作点近傍では線形でありかつ時不変である、いわゆる線形時不変システム（ＬＴＩ：Linear Time-Invariant System）であると仮定する。
【００８１】
また、離散時間系ＬＴＩシステムを、Ｚ領域ではなく時間領域で入出力を記述するため、シフトオペレータｑ-1を以下のように定義する。
【００８２】
【数４】
ｑ-1ｘ(ｋ)＝ｘ(ｋ−１)
ただし、離散時間＝ｋＴ（Ｔ：サンプリング周期、ｋ＝０，１，２，・・・）である。
【００８３】
これを用いて、離散値系の入力ｕ(ｔ)、出力ｙ(ｔ)のシステム伝達関数を記述すると、
【００８４】
【数５】
ｙ(ｋ)＝Ｇ(ｑ，θ)・ｕ(ｋ)
となる。θはモデルを記述するパラメータにより構成される。しかし、これは理想的な入出力であり、外部からの雑音を考慮すると、
【００８５】
【数６】
ｙ(ｋ)＝Ｇ(ｑ，θ)・ｕ(ｋ)＋Ｈ(ｑ，θ)・ｗ(ｋ)
と記述できる。ここで、Ｈ(ｑ，θ)は雑音モデルであり、一般的な離散時間系ＬＴＩシステムは、数６式で表すことができる。同システムのブロック図は図９である。
【００８６】
ここで、同システムの伝達関数Ｇ(ｑ)は、数２式の３番目の式と数３式の３番目の式の積であり、さらにＺ-1で記述されたものをシフトオペレータｑ-1で記述したものとなって、
【００８７】
【数７】
と表せる。このシステムの伝達関数Ｇ(ｑ)を、
【００８８】
【数８】
Ｇ(ｑ，θ)＝Ｂ(ｑ，θ)／Ａ(ｑ，θ)
の式で定義すると、システムの出力値ｙ(ｋ)は、
【００８９】
【数９】
ｙ(ｋ，θ)＝｛Ｂ(ｑ，θ)／Ａ(ｑ，θ)｝・ｕ(ｋ)＋Ｈ(ｑ，θ)・ｗ(ｋ)
と表すことができる。このように、同定するモデルとしては、プラントモデルであるＧ(ｑ)と、雑音モデルであるＨ(ｑ)を適切な形としたものとを組み合わせたものを採用する。
【００９０】
２．２同定手法
数６式で定義した離散時間系ＬＴＩシステムにおいて、時刻(ｋ−１)までに測定された入出力データに基づいた出力ｙ(ｋ)の一段先予測値ｙ(ｋ｜θ)は、
【００９１】
【数１０】
の式で表される。これにより、時刻ｋにおける出力を(ｋ−１)までに取得したデータで記述することができる。
【００９２】
予測誤差ε(ｋ｜θ)は
【００９３】
【数１１】
ε(ｋ｜θ)＝ｙ(ｋ)−ｙ(ｋ｜θ)
の式で表すことができる。
【００９４】
さて、パラメータ推定のための評価規範ＪN(θ)として、
【００９５】
【数１２】
を設定する。ここで、関数ｌ(ｋ，θ，ε(ｋ，θ))は予測誤差ε(ｋ，θ)の大きさを測る任意のスカラ値関数であり、どのようなノルムを選択するかは、同定結果の利用目的に依存する（２乗ノルムや対数尤度など）。このような評価規範を定義することによって、未知パラメータθの推定値（θ(Ｎ)とする）が決定される。つまり、
【００９６】
【数１３】
となるθを求めることである。
【００９７】
一般的に同定手法には様々な手法が提案されているが、エンジンのようなものは間欠的なイベント（燃焼サイクル等）であり、非常に非線形性が強い制御対象である。しかしながら、本制御ではアルゴリズムの簡略化のため、動作点周りでは線形時不変（ＬＴＩ）システムであると仮定している。
【００９８】
今回は演算量の少なさ、同定精度、対外乱性能を考慮し、線形モデルの同定手法の代表的なものである「パラメトリックモデル同定であるＡＲＸモデルを用いた一括同定手法」を採用する。
【００９９】
２．３ＡＲＸモデルの同定手法
ＡＲＸモデルは式誤差モデルと呼ばれ、次のように差分方程式の右辺に外乱項ｅ(ｋ)（ＡＲＸモデルでは白色雑音として仮定しており、ｗ(ｋ)とする）が入っている。
【０１００】
【数１４】
モデルを記述するパラメータベクトルθは、
【０１０１】
【数１５】
θ＝［ａ1，・・・，ａna，ｂ1，・・・，ｂnb］T
となる。データベクトル（回帰ベクトル）ψ(ｋ)を、
【０１０２】
【数１６】
と定義すると、出力ｙ(ｋ)は次式のように表現できる。
【０１０３】
【数１７】
ｙ(ｋ)＝θTψ(ｋ)＋ｗ(ｋ)
ＡＲＸモデルの一段先予測値ｙ(ｋ｜θ)は、数１０式より求めると、θに関して線形であり、
【０１０４】
【数１８】
ｙ(ｋ｜θ)＝θTψ(ｋ)
と表される。このときの予測誤差ε(ｋ，θ)は、
【０１０５】
【数１９】
ε(ｋ，θ)＝ｙ(ｋ)−θTψ(ｋ)
と表わすことができる。この線形回帰モデルに対して最小２乗法を適用すると、スカラ値関数ｌ(ｋ，θ，ε(ｋ，θ))は、
【０１０６】
【数２０】
ｌ(ｋ，θ，ε(ｋ，θ))＝ε2(ｋ，θ)
となり、パラメータ推定の評価規範ＪN(θ)は、
【０１０７】
【数２１】
となる。数２１式をさらに計算すると、
【０１０８】
【数２２】
【０１０９】
【数２３】
ＪN(θ)＝ｃ(Ｎ)−２θTｆ(Ｎ)＋θTＲ(Ｎ)θ
とおくことができる。
【０１１０】
ただし、数２３式のｃ(Ｎ)、ｆ(Ｎ)、Ｒ(Ｎ)は次の通りである。
【０１１１】
【数２４】
【０１１２】
【数２５】
【０１１３】
【数２６】
評価規範ＪN(θ)が最小となるのは、ＪN(θ)がθに関する二次関数であるため、最高次の係数が正であれば、ＪN(θ)の微分値がゼロとなるところである。数２３式の微分値＝０とすると、次の正規方程式（θに関する連立一次方程式）が得られる。
【０１１４】
【数２７】
これより、Ｒ(Ｎ)が正定値行列であれば、ＪN(θ)は微分値がゼロのとき最小となり（ＪN(θ)は下に凸の関数、図１０参照）、
【０１１５】
【数２８】
の式によりパラメータθ(Ｎ)を推定することができる。以上の同定手順を図１１に示す。
【０１１６】
なお、上記の正定値行列の条件には次の３つがある。
【０１１７】
１）同定対象がｎ次の場合は、入力信号ｕ(ｋ)はｎ個以上の正弦波を含んでいなければならない（ステップ入力信号に十分な周波数成分を含ませる）。
【０１１８】
２）同定対象は安定である（エンジンは定常では安定系と考えて差し支えない）。
【０１１９】
３）同定対象は可観測である。すなわち、Ａ(ｑ，θ)とＢ(ｑ，θ)は共通因子を持たない（本モデルは離散系であるためＢ(ｑ，θ)のほうが次数が高いが問題なし）。
【０１２０】
２．４実際のＡＲＸモデルの同定
本モデルは、数７式より分母３次、分子３次の離散系モデルであり、
【０１２１】
【数２９】
Ａ(ｑ)＝１＋ａ1・ｑ-1＋ａ2・ｑ-2＋ａ3・ｑ-3
【０１２２】
【数３０】
Ｂ(ｑ)＝ｂ1・ｑ-1＋ｂ2・ｑ-2＋ｂ3・ｑ-3
と表すことができる。よってパラメータベクトルθおよびデータベクトルψ(ｋ)は、以下のように表すことができる。
【０１２３】
【数３１】
θ＝［ａ1，ａ2，ａ3，ｂ1，ｂ2，ｂ3］T
【０１２４】
【数３２】
エンジン回転数が1200rpm時のサンプリング総数ＮをＮ＝128（1280ｍｓ）とすると、数２４式〜数２６式は、
【０１２５】
【数３３】
【０１２６】
【数３４】
【０１２７】
【数３５】
と表すことができる。
【０１２８】
２．５プラントモデル同定に必要な入力信号
システムの同定を行うためには、入力信号が、対象のもつ全てのモードを励起している必要がある。つまり、入力信号が多数の周波数成分を含んでいる必要がある。システムの同定においては、理想的には白色性入力が望ましいが、実際には疑似白色２値信号（Ｍ系列）が用いられる。しかし、エンジンの壁流応答のようなものでは、有効な周波数帯域は非常に低いところであり（応答が遅い）、Ｍ系列のような入力を加えてもほとんど応答波形を得ることができない。そこで、ステップ入力を与えることにより得られる波形（図１２参照）をもとに、システムを同定する。なお、ステップ入力のラプラス変換は１／ｓであるので、周波数ゲインは周波数に対して反比例で減少するため、パワースペクトルより有効な周波数域を決めておく必要がある。
【０１２９】
２．６実験結果
このようにして求めたパラメータθを用いれば、システムの伝達関数Ｇ(ｑ，θ)が定まるので、同定結果と実データを重ねたボード線図を図１３に示す（燃料性状が軽質であるほどカットオフ周波数が高くなる傾向がある）。実験結果によれば、吸気ポートに設けたスワールコントロールバルブが開状態、エンジン回転数が1200rpm近傍、冷却水温が４０℃近傍かつ低負荷域において±３σで燃料性状の異なる２つのガソリンを分離することができた。
【０１３０】
これで、項分け説明を終える。
【０１３１】
次に、ＥＣＭ２で実行される制御内容を、フローチャートにしたがって説明する。
【０１３２】
図１４は燃料性状を推定するためのもので、一定時間毎（１０ｍｓ毎）に実行する。ここでは、図１４をメインルーチン、図１５、図１６を図１４のサブルーチンとして構成しており、したがって、以下ではメインルーチンの説明途中でサブルーチンのあるステップになると、サブルーチンを説明する。
【０１３３】
図１４においてステップ１では燃料性状判定済みフラグをみる。まだ燃料性状を判定していないときは、ステップ２以降に進む。
【０１３４】
ステップ２〜６は排気の空燃比（出力データ）をサンプリングする部分である。ステップ２では、Ａ／Ｆセンサ３で検出される空燃比を読み込み、ステップ３でこの空燃比の読み込み数（サンプリング数）Ｓ１とサンプリング総数Ｎ（たとえば128）を比較する。Ｓ１≦Ｎであるときは、ステップ４に進んで、空燃比をバッファリングして今回の処理を終了する。Ｓ１＞Ｎとなる前はステップ２、４の処理を繰り返す。
【０１３５】
Ｓ１＞Ｎとなったタイミングでステップ３よりステップ５に進む。このとき、バッファにはＮ個の出力データが格納されている。たとえば、今回値をｙ(１)に、前回値をｙ(２)に、２回前の値をｙ(３)に、・・・、Ｎ−１回前の値をｙ(Ｎ)にというようにして、合計でＮ個の出力データが格納されている。
【０１３６】
ステップ５、６ではＮ回前の出力データをバッファから捨て、今回読み込んだ空燃比をバッファリングする。つまり、今回値をｙ(１)に格納する。なお、過去の出力データは１回ずつ古い側にシフトして格納されることはいうまでもない。
【０１３７】
図示しないが、ステップ応答時の実噴射パルス幅ＣＴＩｎ（入力データ）も、今回値をｕ(１)に、前回値をｕ(２)に、２回前の値をｕ(３)に、・・・、Ｎ−１回前の値をｕ(Ｎ)にというようにして合計でＮ個の入力データが格納されており、これらの入力データと上記の出力データとは前述した遅れ時間を考慮して対応付けられる。
【０１３８】
ステップ７、８では、これらＮ個ずつの入出力データを用いて実噴射パルス幅がステップ変化したときの排気空燃比の応答波形を解析し、その解析結果から使用燃料の燃料性状を推定する。
【０１３９】
ここで、「排気空燃比の応答波形の解析」とは、前述の表現によれば、入出力データに基づいてＡＲＸモデル（プラントモデル）のパラメータθを規範モデルとの予測誤差が最小となるように調整してＡＲＸモデルを同定することである。そこでＡＲＸモデルの同定を図１５のサブルーチンにより、また燃料性状の推定について図１６のサブルーチンにより説明する。
【０１４０】
まず図１５において、ステップ２１では、バッファにある入出力データ（入力についてｕ(１)〜ｕ(128)、出力について−ｙ(１)〜−ｙ(128)）より数３２式を用いてデータベクトルψ(ｋ)を作成する。
【０１４１】
ステップ２２ではこのデータベクトルψ(ｋ)から上記の数３３式を用いてＲ(Ｎ)を、またステップ２３では出力データｙ(ｋ)とこのデータベクトルψ(ｋ)から上記の数３４式を用いてｆ(Ｎ)を演算し、これらＲ(Ｎ)、ｆ(Ｎ)からステップ２４において上記の数２８式を用いてモデルパラメータθを演算する。
【０１４２】
次に、図１６に移り、このようにして求めたモデルパラメータθからステップ３１において離散時間系ＬＴＩシステムの伝達関数Ｇ(ｑ，θ)を演算する（θから上記の数２９式、数３０式を用いてＡ(ｑ)、Ｂ(ｑ)を作成し、この２つよりＧ(ｑ，θ)（＝Ｂ(ｑ)／Ａ(ｑ)）を算出する）。
【０１４３】
このシステム伝達関数Ｇ(ｑ，θ)からステップ３２においてＡＲＸモデルのカットオフ周波数ｆｃRealを演算する。ステップ３３ではこのカットオフ周波数ｆｃRealと規範モデルのカットオフ周波数ｆｃRefを比較する。
【０１４４】
ここで、基準燃料に重質ガソリンを用いているので、軽質ガソリンが使用されていればｆｃReal＞ｆｃRefとなり、重質ガソリンが使用されているときはｆｃR eal≦ｆｃRefとなる。したがって、ｆｃReal＞ｆｃRefのとき（軽質ガソリンの使用時）はステップ３４に進んで燃料性状切換フラグ＝１とし、これに対して、ｆｃReal≦ｆｃRefのとき（重質ガソリンの使用時）は、ステップ３３よりステップ３５に進んで燃料性状切換フラグ＝０とする。
【０１４５】
このようにしていずれの燃料が使用されているのかの判定が終了したら、図１４のステップ９に進み、燃料性状切換フラグの値（燃料性状の判定結果）をＥＥＰＲＯＭに格納したあと、ステップ１０において燃料性状判定済みフラグ＝１とする。この燃料性状判定済みフラグ＝１の処理により、次回以降は、図１４のステップ２以降に進むことができない（燃料性状の判定回数が１回だけとなる）。
【０１４６】
このようにして燃料性状の判定が可能になると、燃料噴射量の各種補正量や始動時燃料噴射量を燃料性状の違いに応じて与えることができる。これを具体的にＫＡＳの場合で説明する。
【０１４７】
図１７は、始動後増量補正係数ＫＡＳを演算するためのもので、一定時間毎（たとえば１０ｍｓ毎）に実行する。
【０１４８】
ステップ４１でＥＥＰＲＯＭに格納されている燃料性状切換フラグを読み込む。ステップ４２ではスタータスイッチをみてこれがＯＮのときは、ステップ４３に進み、冷却水温ＴＷと回転数Ｎｅを読み込む。このうち冷却水温ＴＷと燃料性状切換フラグの値から、ステップ４４、４５においてそれぞれ図１８、図１９を内容とするテーブルを検索することにより始動後増量水温補正値ＴＫＡＳ、第２始動後増量補正係数ＫＡＳＳを、また回転数Ｎｅと燃料性状切換フラグの値からステップ４６において図２０を内容とするテーブルを検索することにより始動後増量回転補正値ＴＮＫＡＳを演算し、これらの値を用いステップ４７において
【０１４９】
【数３６】
ＫＡＳ＝ＴＫＡＳ×ＴＮＫＡＳ＋ＫＡＳＳ
の式により始動後増量補正係数ＫＡＳを算出する。
【０１５０】
ステップ４８では、スタータスイッチがＯＦＦになってからの処理に備えるため、ＴＫＡＳの値をＴＫＡＳn-1に、ＫＡＳＳの値をＫＡＳＳn-1に移して今回の処理を終了する。ＴＫＡＳn-1、ＫＡＳＳn-1は前回値を保持するためのメモリである。
【０１５１】
やがてスタータスイッチがＯＦＦになると（始動完爆）、ステップ４２よりステップ４９以降の減衰操作に進む。
【０１５２】
ステップ４９では、燃料性状切換フラグの値と始動後時間ｔとから図２１を内容とするテーブルを検索することにより始動後増量減少時間割合ＴＭＫＡＳを演算し、ステップ５０でこの値だけ前回値を減少させた値を今回のＴＫＡＳ（＝ＴＫＡＳn-1−ＴＭＫＡＳ）として算出する。スタータスイッチがＯＦＦになった直後はＴＫＡＳ＞０であるので、そのままステップ５３に進む。
【０１５３】
ステップ５３〜５６はステップ４９〜５２と同様である。ステップ５３で燃料性状判定フラグの値と始動後時間ｔから図２２を内容とするテーブルを検索することにより第２始動後増量減少時間割合ＴＭＫＡＳＳを演算し、ステップ５４でこの値だけ前回値を減少させた値を今回のＫＡＳＳ（＝ＫＡＳＳn-1−ＴＭＫＡＳＳ）として算出する。このときも、ＫＡＳＳ＞０であるので、そのままステップ４６に進んでステップ４６以降の処理を実行する。
【０１５４】
次回以降はステップ４９、５０、５３、５４を繰り返すことになるので、やがてＴＫＡＳやＫＡＳＳが０以下となり、このときはステップ５２やステップ５６に進んでＴＫＡＳやＫＡＳＳを０に制限する。
【０１５５】
この結果、ＴＫＡＳ、ＫＡＳＳとも、スタータスイッチのＯＦＦ時の値を初期値として、スタータスイッチのＯＦＦ後に一定の割合で減衰して０になる（ただし、ＴＮＫＡＳが一定のとき）。ただし、ＴＫＡＳの初期値のほうがＫＡＳＳの初期値より大きく、かつＴＫＡＳの減少時間割合のほうがＫＡＳＳの減少時間割合より大きい。したがって、ＴＫＡＳとＫＡＳＳを加算した値であるＫＡＳは、スタータスイッチＯＦＦ時のＴＫＡＳの値とＫＡＳＳの値の合計を初期値として、スタータスイッチＯＦＦ後にまず急激な勾配で小さくなり、ＴＫＡＳが０になったタイミングからは緩やかな勾配に切換わって減少していく。
【０１５６】
この場合に、軽質ガソリンの使用時のほうが重質ガソリンの使用時よりもＴＫＡＳ、ＫＡＳＳの各初期値（図１８、図１９のテーブル値）を小さく、かつＴＫＡＳ、ＫＡＳＳの各減少時間割合（図２１、図２２のテーブル値）を大きくしているので、軽質ガソリン使用時のＫＡＳは、重質ガソリン使用時のＫＡＳより小さくなる（図２３参照）。つまり、燃料性状の判定を行っていないものでは、軽質ガソリンの使用時にも、重質ガソリンに対してマッチングしたテーブル値を用いることによる空燃比のリッチ化を招くのであるが、このように、軽質ガソリンの使用であることを判定したときは、次回の始動時のＫＡＳの演算に際して、軽質ガソリン用のＫＡＳを演算することで、軽質ガソリンの使用時にも空燃比がリッチ側に偏ることがなくなるのである。
【０１５７】
図２４のフローチャートは第２実施形態で、第１実施形態の図１６に対応する。図１６と同一部分には同一のステップ番号を付している。
【０１５８】
基準燃料に重質ガソリンを用いた第１実施形態に対して、第２実施形態は、市販されている燃料のうち揮発性が悪くもなく良くもないほぼ中間の燃料を基準燃料として、またこの基準燃料よりも揮発性の良い燃料を軽質ガソリン、この逆に基準燃料よりも揮発性の悪い燃料を重質ガソリンとして設定しておき、プラントモデルのカットオフ周波数と規範モデルのカットオフ周波数（つまり基準燃料に対するカットオフ周波数）の差を演算し、この周波数差と許容範囲とを比較して使用されている燃料の燃料性状を判定するようにしたもので、これによって、基準燃料に対するカットオフ周波数がバラツクことがあっても、燃料性状の推定を安定して行うことができる。
【０１５９】
図２４において、図１６と相違する部分を主に述べると、ステップ６１で
【０１６０】
【数３７】
Δｆｃ＝ｆｃReal−ｆｃRef
の式により基準燃料とのカットオフ周波数差Δｆｃを計算し、この周波数差Δｆｃの絶対値と許容範囲を定める所定値ａ（＞０）、あるいはΔｆｃとａをステップ６２、６３において比較する。｜Δｆｃ｜≦ａ（つまり基準燃料が使用されている）であれば、ステップ６２よりステップ６４に進んで燃料性状切換２フラグ＝０とし、｜Δｆｃ｜＞ａかつΔｆｃ＞ａ（つまり軽質ガソリンが使用されている）であるときはステップ６３よりステップ６５に進んで燃料性状切換２フラグ＝１とし、それ以外（つまり重質ガソリンが使用されている）のときはステップ６３よりステップ６６に進んで燃料性状切換２フラグ＝２とする。
【０１６１】
このように第２実施形態では、使用されている燃料が、基準燃料、軽質ガソリン、重質ガソリンのいずれであるかが判定された。
【０１６２】
ただし、第２実施形態のように、燃料性状判定値が３つの値になると、始動後増量補正係数ＫＡＳを演算するに際し、図１８〜図２２に対応して３種類のテーブル値を用意する必要がある。
【０１６３】
次に、図２５、図２６のフローチャートは第３実施形態で、それぞれ第１実施形態の図１４、図１６に対応する。図２５において図１４と同一部分に、また図２６において図１６と同一部分に同一のステップ番号を付している。
【０１６４】
前述の２つの実施形態が燃料性状判定値（つまり燃料性状切換フラグや燃料性状切換２フラグの値）が２値あるいは３値であったのに対して、第３実施形態は、燃料性状推定値を演算し、これをＥＥＰＲＯＭに格納するようにしたものである（図２５のステップ７１、７２）。この燃料性状推定値を用いることで、各種噴射量補正量の演算精度を高めることができる。
【０１６５】
燃料性状推定値の演算について具体的に図２６により説明すると、ステッ３１、３２で第１実施形態と同じにプラントモデルのカットオフ周波数を演算し、その演算したカットオフ周波数からステップ８１において図２７を内容とするテーブルを検索することにより燃料性状推定値を演算する。プラントモデルのカットオフ周波数と燃料性状推定値との関係は図２７のようになるので、同特性を予めマッチングにより定めておけば、プラントモデルのカットオフ周波数から使用燃料の燃料性状を推定できるのである。
【０１６６】
実施形態では、過渡時に燃料噴射量に対する排気空燃比の応答波形をサンプリングし、これら過渡時データに基づいて、予めＥＣＭ上に構築したプラントモデルのパラメータを、基準燃料に対するプラントモデルである規範モデルとの予測誤差が最小となるように調整することにより、使用燃料に対するプラントモデルを同定する場合で説明したが、これに限られるものでなく、燃料噴射量に代えて燃料供給量を用いることもできる。また、予測誤差が最小となるように調整するほか、予測誤差が小さくなるように調整することでもかまわない。
【図面の簡単な説明】
【図１】エンジン制御の制御システム図。
【図２】燃料性状の推定に関係する制御システム図。
【図３】エンジンプラントモデルのブロック図。
【図４】燃料挙動のモデル図。
【図５】燃料挙動のパラレルパスブロック図。
【図６】排気モデル図。
【図７】入出力間の無駄時間を表す波形図。
【図８】無駄時間を分類した表図。
【図９】ＬＴＩシステムの一般的なブロック図。
【図１０】評価関数（評価規範）の特性図。
【図１１】ＡＲＸモデルの同定手法を示すフローチャート。
【図１２】モデル同定に必要な入力信号とその応答を示す波形図。
【図１３】同定結果と実データを重ねて示すボード線図。
【図１４】燃料性状の推定を説明するためのフローチャート。
【図１５】ＡＲＸモデルの同定を説明するためのフローチャート。
【図１６】燃料性状の切換判定を説明するためのフローチャート。
【図１７】始動後増量補正係数ＫＡＳの演算を説明するためのフローチャート。
【図１８】始動後増量水温補正値（初期値）の特性図。
【図１９】第２始動後増量補正係数（初期値）の特性図。
【図２０】始動後増量回転補正値の特性図。
【図２１】始動後増量減少時間割合の特性図。
【図２２】第２始動後増量減少時間割合の特性図。
【図２３】始動後増量補正係数ＫＡＳの時系列イメージを示す波形図。
【図２４】第２実施形態の燃料性状の切換判定を説明するためのフローチャート。
【図２５】第３実施形態の燃料性状の推定を説明するためのフローチャート。
【図２６】第３実施形態の燃料性状推定値の演算を説明するためのフローチャート。
【図２７】カットオフ周波数に対する燃料性状推定値の特性図。
【図２８】第１の発明のクレーム対応図。
【図２９】第２の発明のクレーム対応図。
【図３０】第３の発明のクレーム対応図。
【符号の説明】
２ ＥＣＭ
３ Ａ／Ｆセンサ
７ 燃料噴射弁
１４ ＥＥＰＲＯＭ
２１ プラント同定部
２２ 燃料性状推定部
２３ トリガリング機能
２４ コントローラ
３１ プラントモデル
３７ 規範モデル
３８ 比較手段
【発明の属する技術分野】
この発明は燃料性状を検出する装置、特にガソリンエンジン用燃料の燃料性状を検出するものに関する。
【０００２】
【従来の技術】
エンジンが不安定となる冷間始動時に、始動後増量補正係数により燃料増量を行い、空燃比を理論空燃比よりもリッチ側の値とすることによってエンジンを安定させるようにしたものがある（特開平６−１０５１２９号公報参照。）
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上記の噴射量補正が必要となる理由は次の通りである。吸気ポートに臨んで設けられている燃料噴射弁で具体的に述べると、噴射弁からの噴射燃料は、その全てが噴霧のまま気流に乗ってシリンダに導入されるのではなく、吸気弁傘裏部や吸気ポート壁に付着して液状となる。この吸気ポート壁に付着した燃料は、液状のままポート壁をゆっくりと伝いつつシリンダに到達する。つまり、この分の燃料（壁流燃料）だけは燃料供給遅れが生じてしまうのである。
【０００４】
この場合、冷却水温が低くなるほど大きくなるこの壁流燃料量は、さらに燃料の性状（特に揮発性）にも依存し、揮発性が悪い燃料ほど壁流燃料量が多くなる。こうした燃料の揮発性の違いによる燃料壁流量差を考慮し、従来の各種噴射量補正では、市販されている燃料のうち最も揮発性の悪い燃料（最重質ガソリン）が使用される場合でも、冷間時のエンジン回転が不安定とならないようにマッチングされている。上記の始動後増量補正係数であれば、始動後増量補正係数を演算する際に用いるテーブル値を最重質ガソリンに対してマッチングしておくわけである。
【０００５】
しかしながら、最重質ガソリンよりも揮発性の良い燃料が使用されるときは、各種噴射量補正量が大きくなり過ぎ、これによって最重質ガソリン使用時よりも空燃比がリッチ側に傾くため、排気エミッション（特にＣＯ、ＨＣ）が悪くなる。
【０００６】
そこで本発明は、過渡時に燃料噴射量に対する排気空燃比の応答波形をサンプリングし、これら過渡時データに基づいて、予めＥＣＭ（エレクトロニックコントロールモジュール）上に構築したプラントモデルのパラメータを、基準燃料に対するプラントモデルである規範モデルとの予測誤差が最小となるように調整することにより、使用燃料に対するプラントモデルを同定し、この同定したプラントモデルのカットオフ周波数と規範モデルに対するカットオフ周波数とを比較することにより、使用燃料の燃料性状の推定を可能とすることを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
第１の発明は、図２８に示すように、エンジンの運転条件に応じた燃料供給量を演算する手段５１と、この燃料供給量をエンジンに供給する手段５２と、エンジンの排気空燃比を検出する手段５３と、過渡時に前記燃料供給量を入力、前記排気空燃比を出力として現在の使用燃料での前記燃料供給量に対する排気空燃比の応答波形のデータをサンプリングする手段５４と、これら入出力データに基づいて、予め構築したプラントモデルのパラメータを規範モデルとの予測誤差が小さくなるように調整することにより、前記使用燃料に対するプラントモデルを同定する手段５５と、この同定されたプラントモデルのカットオフ周波数ｆｃRealを演算する手段５６と、このプラントモデルのカットオフ周波数ｆｃRealと規範モデルのカットオフ周波数ｆｃRefとを比較して前記使用燃料の燃料性状を推定する手段５７とを設けた。
【０００８】
第２の発明は、図２９に示すように、エンジンの運転条件に応じた燃料供給量を演算する手段５１と、この燃料供給量をエンジンに供給する手段５２と、エンジンの排気空燃比を検出する手段５３と、過渡時に前記燃料供給量を入力、前記排気空燃比を出力として現在の使用燃料での前記燃料供給量に対する排気空燃比の応答波形のデータをサンプリングする手段５４と、これら入出力データに基づいて、予め構築したプラントモデルのパラメータを規範モデルとの予測誤差が小さくなるように調整することにより、前記使用燃料に対するプラントモデルを同定する手段５５と、この同定されたプラントモデルのカットオフ周波数ｆｃRealを演算する手段５６と、このプラントモデルのカットオフ周波数ｆｃRealと規範モデルのカットオフ周波数ｆｃRefの差と許容範囲とを比較して前記使用燃料の燃料性状を推定する手段６１とを設けた。
【０００９】
第３の発明は、図３０に示すように、エンジンの運転条件に応じた燃料供給量を演算する手段５１と、この燃料供給量をエンジンに供給する手段５２と、エンジンの排気空燃比を検出する手段５３と、過渡時に前記燃料供給量を入力、前記排気空燃比を出力として現在の使用燃料での前記燃料供給量に対する排気空燃比の応答波形のデータをサンプリングする手段５４と、これら入出力データに基づいて、予め構築したプラントモデルのパラメータを規範モデルとの予測誤差が小さくなるように調整することにより、前記使用燃料に対するプラントモデルを同定する手段５５と、この同定されたプラントモデルのカットオフ周波数ｆｃRealを演算する手段５６と、カットオフ周波数に対する燃料性状推定値の特性を予め設定する手段７１と、前記演算されたカットオフ周波数ｆｃRealからこの特性を検索することにより燃料性状推定値を演算する手段７２とを設けた。
【００１０】
第４の発明では、第１または第２の発明において前記燃料性状の推定結果を不揮発性メモリ（たとえばＥＥＰＲＯＭ）に記憶させておく。
【００１１】
第５の発明では、第３の発明において前記燃料性状推定値を不揮発性メモリ（たとえばＥＥＰＲＯＭ）に記憶させておく。
【００１２】
第６の発明では、第１の発明において前記燃料性状の推定が、前記規範モデルを基準燃料に対してマッチングした場合に、前記同定したプラントモデルのカットオフ周波数が規範モデルのカットオフ周波数より高いとき、前記基準燃料よりも軽質であると推定することである。
【００１３】
第７の発明では、第２の発明において前記燃料性状の推定が、前記規範モデルを基準燃料に対してマッチングした場合に、前記同定したプラントモデルのカットオフ周波数と規範モデルのカットオフ周波数の差が許容範囲外であり、かつプラントモデルのカットオフ周波数が規範モデルのカットオフ周波数よりも大きいとき、前記基準燃料よりも軽質であると推定することである。
【００１４】
第８の発明では、第１から第７までのいずれか一つの発明において前記予測誤差が小さくなるように調整することが、予測誤差が最小となるように調整することである。
【００１５】
第９の発明では、第１から第８までのいずれか一つの発明において前記プラントモデルを、燃料挙動モデル、排気モデルおよび無駄時間の３つより構成する。
【００１６】
第１０発明では、第９の発明において前記燃料挙動モデルを分母２次、分子２次の２次遅れ系モデルとする。
【００１７】
第１１の発明では、第９の発明において前記排気モデルを分母１次の１次遅れ系モデルとする。
【００１８】
第１２の発明では、第９の発明において前記無駄時間を適合項と演算項と判定項の和とする。
【００１９】
第１３の発明では、第１から第１２までのいずれか一つの発明において前記同定の手法がＡＲＸモデルを用いた一括処理最小２乗法である。
【００２０】
第１４の発明では、第１から第１３までのいずれか一つの発明において前記燃料性状の推定が運転の開始から停止までの間に１回だけである。
【００２１】
【発明の効果】
プラントモデルのパラメータを規範モデルとの予測誤差が小さくなるように入出力データに基づいて調整することで、プラントモデルが同定される。このときのパラメータよりプラントモデルの伝達関数がわかり、これよりプラントモデルのカットオフ周波数が定まる。
【００２２】
ここで、規範モデルを基準燃料に対してマッチングしてある場合に、使用燃料が基準燃料よりも軽質であるときは、プラントモデルのカットオフ周波数のほうが基準燃料に対するよりも高くなる（この逆に、使用燃料が基準燃料よりも重質であるときは、プラントモデルのカットオフ周波数のほうが基準燃料に対するよりも低くなる）。これは、基準燃料よりも軽質の燃料のほうが基準燃料よりも燃料輸送遅れが小さくなるため、その燃料応答性が高くなり、基準燃料と比べ、高周波域まで応答ゲインを維持できるためである。
【００２３】
したがって、第１、第８、第９、第１２、第１３の発明によれば、プラントモデルのカットオフ周波数と規範モデルのカットオフ周波数とを比較することで、使用燃料の燃料性状を推定することが可能となる。たとえば、第６の発明のように規範モデルを基準燃料に対してマッチングしてある場合に、同定したプラントモデルのカットオフ周波数が規範モデルのカットオフ周波数より高いとき、また第７の発明のように規範モデルを基準燃料に対してマッチングしてある場合に、同定したプラントモデルのカットオフ周波数と規範モデルのカットオフ周波数の差が許容範囲外であり、かつプラントモデルのカットオフ周波数が規範モデルのカットオフ周波数よりも大きいとき、使用燃料は基準燃料よりも軽質であると推定すればよい。このようにして、燃料性状を推定することが可能となると、これを燃料供給量の補正に活かすことができる。
【００２４】
第２の発明によれば、基準燃料に対するカットオフ周波数がバラツクことがあっても、燃料性状の推定を安定して行うことができる。
【００２５】
第３の発明によれば、燃料供給量の演算精度を高めることができる。
【００２６】
第４、第５の発明によれば、次回の運転時に始動当初より燃料性状の推定結果や燃料性状推定値を利用できる。
【００２７】
燃料挙動に伴う無駄時間を燃料挙動の数学モデルに取り込んだのでは、モデル次数が上昇してしまうが、第１０の発明によれば、無駄時間を燃料挙動の数学モデルに取り込んでないので、モデル次数の上昇を抑えることができる。
【００２８】
排気系は遅れ系として、排気ガス輸送遅れ＋ガス混合遅れ＋センサ応答遅れが考えられ、それぞれが１次遅れ以上のモデルであるので、これを忠実に表現するとすれば、モデル次数が高次となってしまうのであるが、第１１の発明によれば、排気モデルを分母１次の１次遅れ系モデルとしたので、モデル次数の上昇を抑えることができる。また、排気系の無駄時間を排気モデルに取り込んだのでは、モデル次数が上昇してしまうが、第１１の発明によれば、無駄時間を排気モデルに取り込んでないので、モデル次数の上昇を抑えることができる。
【００２９】
運転中に何度も燃料性状の推定を行わせるのでは、演算負荷が大きくなるが、第１４の発明によれば１回だけの推定であるので、演算負荷を小さくすることができる。
【００３０】
【発明の実施の形態】
図１において、１はエンジン本体で、吸入空気はエアクリーナから吸気管８を通ってシリンダに供給される。燃料は、運転条件に応じて所定の空燃比となるようにＥＣＭ２よりの噴射信号に基づき燃料噴射弁７からエンジン１の吸気ポートに向けて噴射される。
【００３１】
ＥＣＭ２にはクランク角センサ４からのＲＥＦ信号（４気筒では１８０°ごと、６気筒では１２０°ごとに発生する気筒を識別するための信号）と１°信号、エアフローメータ６からの吸入空気量信号、三元触媒１０の上流側（排気マニフォールド集合部）に設置した広域空燃比センサ（以下単に「Ａ／Ｆセンサ」という）３からの空燃比信号、水温センサ１１からの冷却水温信号、スロットルセンサ１２からの絞り弁５開度信号等が入力され、これらに基づいてＥＣＭ２では、吸入空気量Ｑａとエンジン回転数Ｎｅとから基本噴射パルス幅Ｔｐを演算するとともに、加減速時にはこのＴｐに過渡補正量Ｋａｔｈｏｓを加算することによって壁流燃料に関する補正を行う。過渡補正量Ｋａｔｈｏｓは、加減速時に限らず、壁流燃料が大きく変化する始動時や燃料リカバー時、さらには後述する目標当量比Ｔｆｂｙａの切換時にも働く。
【００３２】
ＥＣＭ２ではまた、冷間始動時のエンジン安定性をよくしたり高負荷時の要求出力に応えるため目標当量比Ｔｆｂｙａを用いて燃料補正を行うほか、トランスミッションのギヤ位置センサ１３からのギヤ位置信号、車速センサ（図示しない）からの車速信号等に基づいて運転状態を判断しながら条件に応じてリーン空燃比と理論空燃比との制御を行う。排気管９には三元触媒１０が設置され、理論空燃比の運転時に最大の転換効率をもって、排気中のＮＯｘの還元とＨＣ、ＣＯの酸化を行う。この三元触媒１０はリーン空燃比のときはＨＣ、ＣＯは酸化するが、ＮＯｘの還元効率は低い。しかしながら、空燃比がリーン側に移行すればするほどＮＯｘの発生量は少なくなり、所定の空燃比以上では三元触媒１０で浄化するのと同じ程度にまで下げることができ、同時に、リーン空燃比になるほど燃費が改善される。したがって、負荷のそれほど大きくない所定の運転領域においては目標当量比Ｔｆｂｙａを１．０より小さな値とすることによってリーン空燃比による運転を行い、それ以外の運転領域ではＴｆｂｙａを１．０とすることにより空燃比を理論空燃比に制御するのである。
【００３３】
このように目標当量比Ｔｆｂｙａは運転条件の変化に応じて切換わるのであるが、上記の過渡補正量ＫａｔｈｏｓをＴｆｂｙａ＝１．０（つまり理論空燃比）に対する値として計算しているのでは、出力空燃比域（このときＴｆｂｙａは１．０より大きい）からの減速時などＴｆｂｙａの切換時に過渡補正量Ｋａｔｈｏｓに不足を生じて空燃比が一時的にオーバーリッチやオーバーリーンになり、制御空燃比の追従性が悪くなるので、これに対処するためＥＣＭ２では、平衡付着量Ｍｆｈを目標当量比Ｔｆｂｙａをもパラメータとして演算している。これを演算式で表すと、
Ｍｆｈ＝Ａｖｔｐ×Ｍｆｈｔｖｏ×Ｔｆｂｙａ×ＣＹＬＤＲＮ＃
ただし、Ｍｆｈ ：全気筒トータルでの平衡付着量、
Ａｖｔｐ ：噴射弁部空気量相当パルス幅、
Ｍｆｈｔｖｏ ：付着倍率、
ＣＹＬＤＲＮ＃：シリンダ数、
である（特開平１０−１８８８２号公報参照）。そして、この平衡付着量（壁流燃料の平衡値のこと）Ｍｆｈと現時点での付着量Ｍｆとの差に分量割合Ｋｍｆを乗じる演算により、つまり
Ｖｍｆ＝（Ｍｆｈ−Ｍｆ）×Ｋｍｆ
の式により付着速度（単位周期当たりの付着量のこと）Ｖｍｆ（１サイクル毎の値）を計算し、平衡付着量Ｍｆｈが増加する場合（たとえば加速時）にはこれを過渡補正量Ｋａｔｈｏｓとし、
α ：空燃比フィードバック補正係数、
Ｔｓ ：無効噴射パルス幅、
Ｃｈｏｓｎ1 ：気筒別壁流補正量（各気筒１サイクル毎の値）、の式により、シーケンシャル噴射（４気筒ではエンジン２回転毎に１回、各気筒の点火順序に合わせて噴射）時に燃料噴射弁に与える実噴射パルス幅ＣＴＩｎを気筒別に計算する。なお、「１サイクル毎の値」とは、１ＲＥＦ信号の入力毎の値、「各気筒１サイクル毎の値」とは４ＲＥＦ信号（４気筒の場合）の入力毎の値である。ＣＴＩｎとＣｈｏｓｎ1の「ｎ」は気筒番号を表す。
【００３４】
ここで、上記の気筒別壁流補正量Ｃｈｏｓｎについて説明すると、壁流燃料には直接にシリンダに流入される分が少なく比較的応答の遅いもの（低周波成分という）と、直接にシリンダに流入される分が主で応答の速いもの（高周波成分という）とがあり、上記のＶｍｆが低周波成分を対象とする壁流補正量であるのに対して、Ｃｈｏｓｎは高周波成分を対象とする補正量である。つまり、Ｖｍｆだけでは高周波成分に対して対処不可能なため、高周波成分に対する補正量であるＣｈｏｓｎを導入する必要があるわけである。具体的には、前回噴射からの噴射弁部空気量相当パルス幅Ａｖｔｐの変化量であるΔＡｖｔｐｎを用いて、Ａｖｔｐが増えているとき（加速時）であれば、
Ｃｈｏｓｎ＝ΔＡｖｔｐｎ×Ｇｚｔｗｐ
ただし、Ｇｚｔｗｐ：増量ゲイン、
の式により、またＡｖｔｐが減少しているとき（減速時）は
Ｃｈｏｓｎ＝ΔＡｖｔｐｎ×Ｇｚｔｗｍ
ただし、Ｇｚｔｗｍ：減量ゲイン、
の式により計算し、これを気筒別に同期噴射の燃料噴射パルス幅に加算することによって、高周波成分に対する壁流補正を行っている。なお、上記の増量ゲインＧｚｔｗｐ、減量ゲインＧｚｔｗｍは水温補正を行うためのものである。また、ΔＡｖｔｐｎの最後に添付されているｎは、ＣＴＩｎの場合と同じに気筒番号を表す。
【００３５】
このように低周波成分に対する壁流補正量に加えて高周波成分に対する壁流補正量を導入しているものにおいても、Ｃｈｏｓｎの演算にＴｆｂｙａが考慮されていないのでは、特に出力空燃比域からの減速時などＴｆｂｙａの切換時にＣｈｏｓｎに不足を生じて一時的にオーバーリッチやオーバーリーンが生じるので、これに対処するためＥＣＭ２では、高周波成分に対する壁流補正量であるＣｈｏｓｎについてもＴｆｂｙａに応じた値としている（特開平１０−１８８８２号公報参照）。これを演算式で表すと、
Ｋａｔｈｏｓ-4Ref：各気筒１サイクル前（４ＲＥＦ信号前）のＫａｔｈｏｓ、
Ｇｚｔｗｃ ：増量ゲインＧｚｔｗｐまたは減量ゲインＧｚｔｗｍ、
Ａ ：低周波成分の１サイクル目の応答ゲイン、
である。
【００３６】
なお、燃料カット（燃料カットを気筒別に行う場合と全気筒同時に行う場合とがある）を考慮して燃料リカバー時の壁流補正量（Ｃｈｏｓｎ1 、Ｖｍｆ）を計算することにより、目標当量比Ｔｆｂｙａの切換を伴う燃料リカバー時にも、最適な壁流補正量を与えるようにしてもかまわない（特開平１０−１８８８２号公報参照）。
【００３７】
一方、エンジンが不安定となる冷間始動時には、始動後増量補正係数ＫＡＳにより燃料増量を行い、空燃比を理論空燃比よりもリッチ側の値とすることによってエンジンを安定させている（特開平６−１０１５２９号参照）。たとえば、後述する数３６式によりＫＡＳを計算しており、このときのＫＡＳは、概略、スタータスイッチのＯＮ時の値を初期値としてスタータスイッチのＯＦＦタイミングより急な勾配で直線的に減少し、途中からはより緩やかな勾配となって減少し、最後に０になる値である。
【００３８】
そして、この始動後増量補正係数ＫＡＳは、上記の目標当量比Ｔｆｂｙａの一部であり、たとえば、
Ｔｆｂｙａ＝Ｋｍｌ＋ＫＡＳ
ただし、Ｄｍｌ：燃空比補正係数、
の式により目標当量比Ｔｆｂｙａを算出している。
【００３９】
ここで、Ｋｍｌは、運転条件に応じた目標空燃比を定めるもので、エンジンの回転数と負荷をパラメータとするマップを検索することにより求められる。なお、目標空燃比の切換時にＫｍｌのマップ値を検索した上で所定のダンパ操作を行わせるものもある。
【００４０】
また、始動時には特別な燃料噴射パルス幅ＴＩＳＴを設定している（特開平７−６３０８２号公報参照）。急加速時のように特に大きなトルクが要求されるときは、加速時割り込み噴射パルス幅ＩＪＳＥＴｎが演算され、同期噴射の途中でも割り込み噴射が行われることがある。
【００４１】
さて、上記のＫＡＳなど各種噴射量補正が必要となる理由は、壁流燃料の分だけの燃料供給遅れが生じてしまうからであるが、この壁流燃料量は、さらに燃料性状（特に揮発性）にも依存し、揮発性が悪い燃料ほど壁流燃料量が多くなる。こうした燃料の揮発性の違いによる壁流燃料量差を考慮し、従来の各種噴射量補正（たとえば従来の始動後増量補正）では、最重質ガソリンが使用される場合でも、冷間時のエンジン回転が不安定とならないようにＫＡＳの演算に用いるテーブル値がマッチングされている。
【００４２】
しかしながら、最重質ガソリンよりも揮発性の良い燃料が使用されるときは、各種噴射量補正量が大きくなり過ぎ、これによって最重質ガソリンの使用時に期待される空燃比目標値よりも実際の空燃比がリッチ側に傾くため、排気エミッション（特にＣＯ、ＨＣ）が悪くなる。
【００４３】
そこで、壁流燃料量が多い領域での過渡時に、燃料噴射量に対する排気空燃比の応答波形をサンプリングし、これら過渡時データに基づいて予めＥＣＭ２上に構築したプラントモデルのパラメータを、規範モデルとの推定誤差が最小となるように調整することによりプラントモデルを同定し、前記調整されたパラメータに基づいてプラントモデルのカットオフ周波数を求め、これと基準燃料（Ｒｅｆ燃料）に対するプラントモデルである規範モデルのカットオフ周波数とを比較することにより、燃料性状を推定し、この推定した燃料性状に応じて各種噴射量補正量を演算する。
【００４４】
ＥＣＭ２で実行されるこの最適化制御を次に説明する。
【００４５】
図２は最適化制御の制御システムのブロック図である。
【００４６】
本制御システムは大きく分けて、プラント同定部２１、燃料性状推定部２２、トリガリング機能２３、コントローラ２４から構成されている。
【００４７】
図２を用いて制御の概要を説明し、その後にプラント同定について詳述する。
【００４８】
まず、プラント同定部２１の主な構成要素は、プラントモデル３１、誤差検出手段３２、最適化計算手段３３、入力（実噴射パルス幅）のバッファリング手段３４、出力（排気空燃比）のバッファリング手段３５からなっており、エンジンパラメータより判定されたトリガより、実噴射パルス幅ＣＴＩnおよびＡ／Ｆセンサ３出力電圧をサンプリングし、それぞれをプラントモデル３１の入出力信号としてその領域においてのプラントモデル３１の同定を行う。モデルの形式（次数）は予め物理モデルから設定してあり、実際の入出力信号に対して最適となるようにモデルパラメータを調整している。
【００４９】
ここで、プラントモデル３１は、燃料挙動特性を分母２次、分子２次の２次遅れ系モデル、排気動特性を分母１次の１次遅れ系モデルとした離散系カスケード結合のモデル（分母３次、分子３次の物理モデル）である。同定手法は最も一般的であるＡＲＸモデルを用いた一括処理最小２乗法としている。
【００５０】
燃料性状推定部２２は、基準燃料（Ｒｅｆ燃料）に対するプラントモデルである規範モデル３７、カットオフ周波数比較手段３８からなり、プラント同定部２１により同定されたプラントモデル３１のカットオフ周波数ｆｃRealと規範モデル３７のカットオフ周波数ｆｃRefとを比較手段３８において比較することにより燃料性状を判定する。
【００５１】
ここでは、説明の簡単化のため、使用燃料が２種類しかない場合（揮発性の悪い方の燃料を重質ガソリン、揮発性の良いほうの燃料を軽質ガソリンとする）で説明すると、重質ガソリンに対してマッチングした規範モデルを用いた場合、同定したプラントモデル３１のカットオフ周波数が規範モデルのカットオフ周波数より高いとき、軽質ガソリンが使用されていると判定できる。これは、軽質ガソリンのほうが重質ガソリンより燃料輸送遅れが小さくなるため、軽質ガソリンのほうが燃料応答性が高くなり、重質ガソリンと比べ、高周波域まで応答ゲインを維持できるためである。なお、燃料性状の推定前には、燃料性状の判定値を重質ガソリンに初期設定しておく。
【００５２】
本制御では１トリップ（エンジンの運転の開始から停止まで）の間にたとえば１回、燃料性状を推定し、その推定結果を不揮発性メモリ（本実施形態においてはＥＥＰＲＯＭ１４、図１参照）に記憶させておき、コントローラ２４により次回始動時の燃料制御に反映させる。
【００５３】
トリガリング機能２３は、プラント同定に必要な入出力信号をサンプリングするとともに、プラント同定を開始するトリガを発生させる条件を判定するものである。
【００５４】
ここで、一般的にシステムを同定するためには、広い帯域の周波数を含んだ入力が必要である。エンジンにおいては、Ｍ系列等の入力を生成するのは現実的でないので、入力がステップ的に変化する点をサンプリングトリガとする。また、ＥＧＲ（排気還流）やスワールコントロール等、燃料挙動に大きく影響を及ぼす条件も排除する必要がある。上記のような条件が同定するときのモード中に存在するかまたは同定用入力信号を生成する必要がある。
【００５５】
コントローラ２４は、具体的には始動後増量補正係数調整手段で、１トリップ中に推定された燃料性状に応じて、次回の始動直後の始動後増量補正量ＫＡＳを適切な値とする。調整する項目はＫＡＳの初期値と減衰割合である。
【００５６】
ここでは、前述のように制御の簡略化のため、重質ガソリン用か軽質ガソリン用かの２値切換で説明するが（したがって、始動後増量補正係数調整手段は始動後増量補正係数切換手段４０となる）、燃料性状の分離性能とエンジンの要求から燃料性状の切換の段数を決定すればよい。
【００５７】
燃料噴射量演算手段１５は、前述したＶｍｆ、ＣＴＩｎ、Ｃｈｏｓｎ1を演算するものである。
【００５８】
次に、プラントモデル３１の同定について、項を分けて詳述する。
【００５９】
１．プラントモデル
燃料性状を推定するためには、エンジンのダイナミクスから燃料挙動のダイナミクスだけを抽出する必要がある。４サイクルエンジン（プラント）は、図３に示すような要素から構成されると考えられる。観測できる入出力は吸入空気量Ｑａに基づいて基本噴射パルス幅Ｔｐを演算し、これに各種補正を行って求めた実噴射パルス幅ＣＴＩｎ（ただし、始動時は始動時噴射パルス幅ＴＩＳＴ、加速時割り込み噴射時はＩＪＳＥＴｎ）と、Ａ／Ｄ変換された排気マニフォールド集合部のＡ／Ｆセンサ出力値である。この入出力より得られるプラントモデルは、
１．１：燃料挙動モデル（無駄時間＋遅れ系）、
１．２：排気モデル（無駄時間＋遅れ系）および
１．３：各種演算および燃焼サイクルに依存する無駄時間
の３つより構成される。
【００６０】
１．１燃料挙動モデル
燃料噴射弁から噴射される燃料の挙動は、図４のようにモデル化でき、その数学モデルは次のように表される。
【００６１】
【数１】
Ｆfc＝(１−ｋWW)・Ｆfi＋Ｆfe
Ｆfe＝ｅ-t/TWW・ｋWW・Ｆfi／ＴWW
ＧWW(ｓ)＝(１−ｋWW)＋ｋWW／(ｓＴWW＋１)
ただし、ＧWW：燃料挙動の伝達関数、
Ｆfi：燃料噴射分、
Ｆfe：燃料蒸発分、
Ｆfc：シリンダ吸入燃料、
ｋWW：付着率、
ＴWW：蒸発の時定数、
この数学モデルは、一つの時定数（ＴWW）および一つのゲイン（ｋWW）で表されているが、燃料の振る舞いには、一般的に燃料の付着、蒸発による時定数と、シリンダ吸入遅れによる時定数とがあり、前述の表現でいえば、応答が遅いほうが低周波成分、応答が速いほうが高周波成分である。
【００６２】
そこで、応答の異なる２種燃料の挙動に対しては、数１式の数学モデルを並列結合すればよい。このときの数学モデルは次のように表せる。
【００６３】
【数２】
Ｔ1 ：低周波成分の時定数、
Ｔ2 ：高周波成分の時定数、
ｋ1 ：低周波成分のゲイン、
ｋ2 ：高周波成分のゲイン、
Ａ1 ：ｅ-Tsample/T1、
Ａ2 ：ｅ-Tsample/T2、
Ｂ1 ：ｋ1、
Ｂ2 ：ｋ2、
数２式において、１番目の式（連続値系）を離散値系に変換したものが２番目の式、この２番目の式にｚ＝ｅsTsampleを代入して整理したものが３番目の式である。また、３番目の式をブロック図で示したのが図５である。
【００６４】
なお、燃料挙動に伴う無駄時間については燃料挙動の数学モデルに取り込まず、出力信号を時系列的にオフセットさせることで、モデル次数の上昇を抑える（詳細は１．３で後述する）。
【００６５】
１．２排気モデル
排気モデルは、図６のように各気筒毎の排気ダイナミクス、排気マニフォールド集合部におけるガス混合ダイナミクス、センサ特性の３要素から構成されると考える。これらを総合すると、「無駄時間＋遅れ系」の物理モデルで表すことができる。遅れ系としては、排気ガス輸送遅れ＋ガス混合遅れ＋センサ応答遅れが考えられ、それぞれが１次遅れ以上のモデルである。ただし、今回はオンボードで（ＥＣＭ２上で）プラントモデルを同定することを考えると、なるべく高次となることを避ける必要があり、排気モデルとして１つの時定数で代表し、次のように１次遅れ系の数学モデルで記述する。
【００６６】
【数３】
Ｇex(ｓ)＝１／(ｓＴex＋１)
Ｇex(ｚ)＝(１−ｅ-Tsample/Tex)／(ｚ−ｅ-Tsample/Tex)
Ｇex(ｚ)＝(１−Ａ3)／(ｚ−Ａ3)
ただし、Ｇex ：排気動特性の伝達関数、
Ｔex ：蒸発時定数、
Ｔsample：サンプル周期、
Ａ3 ：ｅ-Tsample/Tex、
数３式においても、１番目の式を離散値系に変換したものが２番目の式、２番目の式にｚ＝ｅsTsampleを代入して整理したものが３番目の式である。
【００６７】
また、無駄時間については、燃料挙動モデルと同様に時系列的にオフセットさせることとし、排気モデルに取り込まない（１．３で後述する）。
【００６８】
１．３無駄時間モデル
本プラントモデル３１は、入力に実噴射パルス幅ＣＴＩｎ、出力にＡ／Ｆセンサ３出力電圧読み込み値とおいているため、図３に示したように、実噴射パルス幅ＣＴＩｎを演算してからＡ／Ｆセンサ出力値をＥＣＭ２が読み込むまでにはいくつかの無駄時間（図では「Delay」で表示）が存在する。そこで、改めて入出力間の無駄時間を図７に詳細に示す。
【００６９】
ここで、各無駄時間を説明する。
【００７０】
１）Delay１：噴射量演算から実噴射タイミングまでのディレイ、
実噴射パルス幅ＣＴＩｎは１０ｍｓ毎に演算しており、実際に燃料を噴射するタイミングまでは必ずしも毎サイクル同一ではない。そこで演算された噴射タイミング（燃料噴き始め）角度とそのときの回転数より、パルス幅演算タイミングからの時間を算出することにより無駄時間Delay１を求める。
【００７１】
２）Delay２：実噴射タイミングからＩＶＯ（吸気弁開）までのディレイ、これは、燃料を噴射し、吸気弁が開いて燃料がシリンダに吸入されるまでの時間である。本ディレイは燃料挙動特性により決まり、各運転条件および燃料性状によって設定する。たとえば、市販されている燃料のうち揮発性がほぼ中間の燃料を用いて、エンジン回転数と負荷毎に燃料をステップ的に変化させて実際に応答時間を計測しながら適切な値を設定する。
【００７２】
３）Delay３：ＩＶＯからＥＶＯ（排気弁開）まで（吸入→圧縮→燃焼→排気）のディレイ、
これは、燃料が吸気弁よりシリンダ内に吸入され、燃焼ガスが排気弁から排出されるまでの時間である。このディレイは回転数およびカムプロフィールから求めることができ、設計仕様より求められる。
【００７３】
４）Delay４：燃焼ガスが排気弁を出てからＡ／Ｆセンサに到達するまでのディレイ、
これは、シリンダ内の燃焼ガスが排気弁より排出されてから排気管を通りＡ／Ｆセンサ部に到達するまでの時間である。排気の流速（回転数、負荷等に依存）と排気長さ、Ａ／Ｆセンサ取り付け位置等によって設定する。なお、計算が複雑になるが、運転条件およびハードスペックから求めてもよい。
【００７４】
５）Delay５：センサ応答ディレイ、
これは、Ａ／Ｆセンサ部にガスが到達してからＡ／Ｆセンサが電圧を出力するまでの時間である。Ａ／Ｆセンサ自体は酸素量が変動すると、数ｍｓで反応するが、センサカバーによるガス混合遅れが支配的であり、その時間はセンサカバーの形状により大きく異なる。このため、本ディレイはDelay４と同様にして適切な値を設定する。
【００７５】
６）Delay６：センサ出力値をＡ／Ｄ変換しＥＣＭ２に取り込むまでのディレイ、
これは、Ａ／Ｆセンサが出力する電圧をＥＣＭ２に取り込むためにＡ／Ｄ変換を行うことによるディレイである。現在のハード構成ではＡ／ＦセンサのＡ／Ｄ変換は２ｍｓ毎に行っており、最大無駄時間は２ｍｓである。
【００７６】
７）Delay７：センサ出力値をメモリにバッファリングするまでのディレイ、
Ａ／Ｆセンサ出力値を１０ｍｓでサンプリングする場合に、サンプリングタイミングによっては最大１０ｍｓの無駄時間が生じるおそれがある。このため２ｍｓでＡ／Ｄ変換した値より算出した応答開始からサンプリングタイミングまでの無駄時間をDelay７として算出する。
【００７７】
８）Delay８：バラツキ分、
これは、Delay１〜７より求めた無駄時間以外に生じるバラツキ分である。機種間バラツキや適合のバラツキ等が考えられ、運転毎にも不確定であるため、Delay１〜７経過後の空燃比信号の立ち上がりを判定し決定する。
【００７８】
これで、各無駄時間の説明を終える。
【００７９】
上記のDelay１〜８を分析すると、無駄時間は
▲１▼運転条件により決定する項、
▲２▼演算タイミングより決定する事項、
▲３▼燃料性状等により変動する項
に分類することができる（図８参照）。よって、実際の無駄時間は、次の式で表すことができる。
【００８０】
無駄時間
＝適合項（運転条件により決定、テーブルやマップの検索）
＋演算項（演算タイミングより決定、タイミング信号を等を用いて演算）
＋判定項（燃料性状等のバラツキ等により変動するため、随時判定する）
２．プラントモデルの同定
２．１同定するモデルの作成
実際のエンジンは強い非線形性を有するが、本制御では、ある動作点近傍では線形でありかつ時不変である、いわゆる線形時不変システム（ＬＴＩ：Linear Time-Invariant System）であると仮定する。
【００８１】
また、離散時間系ＬＴＩシステムを、Ｚ領域ではなく時間領域で入出力を記述するため、シフトオペレータｑ-1を以下のように定義する。
【００８２】
【数４】
ｑ-1ｘ(ｋ)＝ｘ(ｋ−１)
ただし、離散時間＝ｋＴ（Ｔ：サンプリング周期、ｋ＝０，１，２，・・・）である。
【００８３】
これを用いて、離散値系の入力ｕ(ｔ)、出力ｙ(ｔ)のシステム伝達関数を記述すると、
【００８４】
【数５】
ｙ(ｋ)＝Ｇ(ｑ，θ)・ｕ(ｋ)
となる。θはモデルを記述するパラメータにより構成される。しかし、これは理想的な入出力であり、外部からの雑音を考慮すると、
【００８５】
【数６】
ｙ(ｋ)＝Ｇ(ｑ，θ)・ｕ(ｋ)＋Ｈ(ｑ，θ)・ｗ(ｋ)
と記述できる。ここで、Ｈ(ｑ，θ)は雑音モデルであり、一般的な離散時間系ＬＴＩシステムは、数６式で表すことができる。同システムのブロック図は図９である。
【００８６】
ここで、同システムの伝達関数Ｇ(ｑ)は、数２式の３番目の式と数３式の３番目の式の積であり、さらにＺ-1で記述されたものをシフトオペレータｑ-1で記述したものとなって、
【００８７】
【数７】
【００８８】
【数８】
Ｇ(ｑ，θ)＝Ｂ(ｑ，θ)／Ａ(ｑ，θ)
の式で定義すると、システムの出力値ｙ(ｋ)は、
【００８９】
【数９】
ｙ(ｋ，θ)＝｛Ｂ(ｑ，θ)／Ａ(ｑ，θ)｝・ｕ(ｋ)＋Ｈ(ｑ，θ)・ｗ(ｋ)
と表すことができる。このように、同定するモデルとしては、プラントモデルであるＧ(ｑ)と、雑音モデルであるＨ(ｑ)を適切な形としたものとを組み合わせたものを採用する。
【００９０】
２．２同定手法
数６式で定義した離散時間系ＬＴＩシステムにおいて、時刻(ｋ−１)までに測定された入出力データに基づいた出力ｙ(ｋ)の一段先予測値ｙ(ｋ｜θ)は、
【００９１】
【数１０】
【００９２】
予測誤差ε(ｋ｜θ)は
【００９３】
【数１１】
ε(ｋ｜θ)＝ｙ(ｋ)−ｙ(ｋ｜θ)
の式で表すことができる。
【００９４】
さて、パラメータ推定のための評価規範ＪN(θ)として、
【００９５】
【数１２】
【００９６】
【数１３】
【００９７】
一般的に同定手法には様々な手法が提案されているが、エンジンのようなものは間欠的なイベント（燃焼サイクル等）であり、非常に非線形性が強い制御対象である。しかしながら、本制御ではアルゴリズムの簡略化のため、動作点周りでは線形時不変（ＬＴＩ）システムであると仮定している。
【００９８】
今回は演算量の少なさ、同定精度、対外乱性能を考慮し、線形モデルの同定手法の代表的なものである「パラメトリックモデル同定であるＡＲＸモデルを用いた一括同定手法」を採用する。
【００９９】
２．３ＡＲＸモデルの同定手法
ＡＲＸモデルは式誤差モデルと呼ばれ、次のように差分方程式の右辺に外乱項ｅ(ｋ)（ＡＲＸモデルでは白色雑音として仮定しており、ｗ(ｋ)とする）が入っている。
【０１００】
【数１４】
【０１０１】
【数１５】
θ＝［ａ1，・・・，ａna，ｂ1，・・・，ｂnb］T
となる。データベクトル（回帰ベクトル）ψ(ｋ)を、
【０１０２】
【数１６】
【０１０３】
【数１７】
ｙ(ｋ)＝θTψ(ｋ)＋ｗ(ｋ)
ＡＲＸモデルの一段先予測値ｙ(ｋ｜θ)は、数１０式より求めると、θに関して線形であり、
【０１０４】
【数１８】
ｙ(ｋ｜θ)＝θTψ(ｋ)
と表される。このときの予測誤差ε(ｋ，θ)は、
【０１０５】
【数１９】
ε(ｋ，θ)＝ｙ(ｋ)−θTψ(ｋ)
と表わすことができる。この線形回帰モデルに対して最小２乗法を適用すると、スカラ値関数ｌ(ｋ，θ，ε(ｋ，θ))は、
【０１０６】
【数２０】
ｌ(ｋ，θ，ε(ｋ，θ))＝ε2(ｋ，θ)
となり、パラメータ推定の評価規範ＪN(θ)は、
【０１０７】
【数２１】
【０１０８】
【数２２】
【数２３】
ＪN(θ)＝ｃ(Ｎ)−２θTｆ(Ｎ)＋θTＲ(Ｎ)θ
とおくことができる。
【０１１０】
ただし、数２３式のｃ(Ｎ)、ｆ(Ｎ)、Ｒ(Ｎ)は次の通りである。
【０１１１】
【数２４】
【数２５】
【数２６】
【０１１４】
【数２７】
【０１１５】
【数２８】
【０１１６】
なお、上記の正定値行列の条件には次の３つがある。
【０１１７】
１）同定対象がｎ次の場合は、入力信号ｕ(ｋ)はｎ個以上の正弦波を含んでいなければならない（ステップ入力信号に十分な周波数成分を含ませる）。
【０１１８】
２）同定対象は安定である（エンジンは定常では安定系と考えて差し支えない）。
【０１１９】
３）同定対象は可観測である。すなわち、Ａ(ｑ，θ)とＢ(ｑ，θ)は共通因子を持たない（本モデルは離散系であるためＢ(ｑ，θ)のほうが次数が高いが問題なし）。
【０１２０】
２．４実際のＡＲＸモデルの同定
本モデルは、数７式より分母３次、分子３次の離散系モデルであり、
【０１２１】
【数２９】
Ａ(ｑ)＝１＋ａ1・ｑ-1＋ａ2・ｑ-2＋ａ3・ｑ-3
【０１２２】
【数３０】
Ｂ(ｑ)＝ｂ1・ｑ-1＋ｂ2・ｑ-2＋ｂ3・ｑ-3
と表すことができる。よってパラメータベクトルθおよびデータベクトルψ(ｋ)は、以下のように表すことができる。
【０１２３】
【数３１】
θ＝［ａ1，ａ2，ａ3，ｂ1，ｂ2，ｂ3］T
【０１２４】
【数３２】
【０１２５】
【数３３】
【数３４】
【数３５】
【０１２８】
２．５プラントモデル同定に必要な入力信号
システムの同定を行うためには、入力信号が、対象のもつ全てのモードを励起している必要がある。つまり、入力信号が多数の周波数成分を含んでいる必要がある。システムの同定においては、理想的には白色性入力が望ましいが、実際には疑似白色２値信号（Ｍ系列）が用いられる。しかし、エンジンの壁流応答のようなものでは、有効な周波数帯域は非常に低いところであり（応答が遅い）、Ｍ系列のような入力を加えてもほとんど応答波形を得ることができない。そこで、ステップ入力を与えることにより得られる波形（図１２参照）をもとに、システムを同定する。なお、ステップ入力のラプラス変換は１／ｓであるので、周波数ゲインは周波数に対して反比例で減少するため、パワースペクトルより有効な周波数域を決めておく必要がある。
【０１２９】
２．６実験結果
このようにして求めたパラメータθを用いれば、システムの伝達関数Ｇ(ｑ，θ)が定まるので、同定結果と実データを重ねたボード線図を図１３に示す（燃料性状が軽質であるほどカットオフ周波数が高くなる傾向がある）。実験結果によれば、吸気ポートに設けたスワールコントロールバルブが開状態、エンジン回転数が1200rpm近傍、冷却水温が４０℃近傍かつ低負荷域において±３σで燃料性状の異なる２つのガソリンを分離することができた。
【０１３０】
これで、項分け説明を終える。
【０１３１】
次に、ＥＣＭ２で実行される制御内容を、フローチャートにしたがって説明する。
【０１３２】
図１４は燃料性状を推定するためのもので、一定時間毎（１０ｍｓ毎）に実行する。ここでは、図１４をメインルーチン、図１５、図１６を図１４のサブルーチンとして構成しており、したがって、以下ではメインルーチンの説明途中でサブルーチンのあるステップになると、サブルーチンを説明する。
【０１３３】
図１４においてステップ１では燃料性状判定済みフラグをみる。まだ燃料性状を判定していないときは、ステップ２以降に進む。
【０１３４】
ステップ２〜６は排気の空燃比（出力データ）をサンプリングする部分である。ステップ２では、Ａ／Ｆセンサ３で検出される空燃比を読み込み、ステップ３でこの空燃比の読み込み数（サンプリング数）Ｓ１とサンプリング総数Ｎ（たとえば128）を比較する。Ｓ１≦Ｎであるときは、ステップ４に進んで、空燃比をバッファリングして今回の処理を終了する。Ｓ１＞Ｎとなる前はステップ２、４の処理を繰り返す。
【０１３５】
Ｓ１＞Ｎとなったタイミングでステップ３よりステップ５に進む。このとき、バッファにはＮ個の出力データが格納されている。たとえば、今回値をｙ(１)に、前回値をｙ(２)に、２回前の値をｙ(３)に、・・・、Ｎ−１回前の値をｙ(Ｎ)にというようにして、合計でＮ個の出力データが格納されている。
【０１３６】
ステップ５、６ではＮ回前の出力データをバッファから捨て、今回読み込んだ空燃比をバッファリングする。つまり、今回値をｙ(１)に格納する。なお、過去の出力データは１回ずつ古い側にシフトして格納されることはいうまでもない。
【０１３７】
図示しないが、ステップ応答時の実噴射パルス幅ＣＴＩｎ（入力データ）も、今回値をｕ(１)に、前回値をｕ(２)に、２回前の値をｕ(３)に、・・・、Ｎ−１回前の値をｕ(Ｎ)にというようにして合計でＮ個の入力データが格納されており、これらの入力データと上記の出力データとは前述した遅れ時間を考慮して対応付けられる。
【０１３８】
ステップ７、８では、これらＮ個ずつの入出力データを用いて実噴射パルス幅がステップ変化したときの排気空燃比の応答波形を解析し、その解析結果から使用燃料の燃料性状を推定する。
【０１３９】
ここで、「排気空燃比の応答波形の解析」とは、前述の表現によれば、入出力データに基づいてＡＲＸモデル（プラントモデル）のパラメータθを規範モデルとの予測誤差が最小となるように調整してＡＲＸモデルを同定することである。そこでＡＲＸモデルの同定を図１５のサブルーチンにより、また燃料性状の推定について図１６のサブルーチンにより説明する。
【０１４０】
まず図１５において、ステップ２１では、バッファにある入出力データ（入力についてｕ(１)〜ｕ(128)、出力について−ｙ(１)〜−ｙ(128)）より数３２式を用いてデータベクトルψ(ｋ)を作成する。
【０１４１】
ステップ２２ではこのデータベクトルψ(ｋ)から上記の数３３式を用いてＲ(Ｎ)を、またステップ２３では出力データｙ(ｋ)とこのデータベクトルψ(ｋ)から上記の数３４式を用いてｆ(Ｎ)を演算し、これらＲ(Ｎ)、ｆ(Ｎ)からステップ２４において上記の数２８式を用いてモデルパラメータθを演算する。
【０１４２】
次に、図１６に移り、このようにして求めたモデルパラメータθからステップ３１において離散時間系ＬＴＩシステムの伝達関数Ｇ(ｑ，θ)を演算する（θから上記の数２９式、数３０式を用いてＡ(ｑ)、Ｂ(ｑ)を作成し、この２つよりＧ(ｑ，θ)（＝Ｂ(ｑ)／Ａ(ｑ)）を算出する）。
【０１４３】
このシステム伝達関数Ｇ(ｑ，θ)からステップ３２においてＡＲＸモデルのカットオフ周波数ｆｃRealを演算する。ステップ３３ではこのカットオフ周波数ｆｃRealと規範モデルのカットオフ周波数ｆｃRefを比較する。
【０１４４】
ここで、基準燃料に重質ガソリンを用いているので、軽質ガソリンが使用されていればｆｃReal＞ｆｃRefとなり、重質ガソリンが使用されているときはｆｃR eal≦ｆｃRefとなる。したがって、ｆｃReal＞ｆｃRefのとき（軽質ガソリンの使用時）はステップ３４に進んで燃料性状切換フラグ＝１とし、これに対して、ｆｃReal≦ｆｃRefのとき（重質ガソリンの使用時）は、ステップ３３よりステップ３５に進んで燃料性状切換フラグ＝０とする。
【０１４５】
このようにしていずれの燃料が使用されているのかの判定が終了したら、図１４のステップ９に進み、燃料性状切換フラグの値（燃料性状の判定結果）をＥＥＰＲＯＭに格納したあと、ステップ１０において燃料性状判定済みフラグ＝１とする。この燃料性状判定済みフラグ＝１の処理により、次回以降は、図１４のステップ２以降に進むことができない（燃料性状の判定回数が１回だけとなる）。
【０１４６】
このようにして燃料性状の判定が可能になると、燃料噴射量の各種補正量や始動時燃料噴射量を燃料性状の違いに応じて与えることができる。これを具体的にＫＡＳの場合で説明する。
【０１４７】
図１７は、始動後増量補正係数ＫＡＳを演算するためのもので、一定時間毎（たとえば１０ｍｓ毎）に実行する。
【０１４８】
ステップ４１でＥＥＰＲＯＭに格納されている燃料性状切換フラグを読み込む。ステップ４２ではスタータスイッチをみてこれがＯＮのときは、ステップ４３に進み、冷却水温ＴＷと回転数Ｎｅを読み込む。このうち冷却水温ＴＷと燃料性状切換フラグの値から、ステップ４４、４５においてそれぞれ図１８、図１９を内容とするテーブルを検索することにより始動後増量水温補正値ＴＫＡＳ、第２始動後増量補正係数ＫＡＳＳを、また回転数Ｎｅと燃料性状切換フラグの値からステップ４６において図２０を内容とするテーブルを検索することにより始動後増量回転補正値ＴＮＫＡＳを演算し、これらの値を用いステップ４７において
【０１４９】
【数３６】
ＫＡＳ＝ＴＫＡＳ×ＴＮＫＡＳ＋ＫＡＳＳ
の式により始動後増量補正係数ＫＡＳを算出する。
【０１５０】
ステップ４８では、スタータスイッチがＯＦＦになってからの処理に備えるため、ＴＫＡＳの値をＴＫＡＳn-1に、ＫＡＳＳの値をＫＡＳＳn-1に移して今回の処理を終了する。ＴＫＡＳn-1、ＫＡＳＳn-1は前回値を保持するためのメモリである。
【０１５１】
やがてスタータスイッチがＯＦＦになると（始動完爆）、ステップ４２よりステップ４９以降の減衰操作に進む。
【０１５２】
ステップ４９では、燃料性状切換フラグの値と始動後時間ｔとから図２１を内容とするテーブルを検索することにより始動後増量減少時間割合ＴＭＫＡＳを演算し、ステップ５０でこの値だけ前回値を減少させた値を今回のＴＫＡＳ（＝ＴＫＡＳn-1−ＴＭＫＡＳ）として算出する。スタータスイッチがＯＦＦになった直後はＴＫＡＳ＞０であるので、そのままステップ５３に進む。
【０１５３】
ステップ５３〜５６はステップ４９〜５２と同様である。ステップ５３で燃料性状判定フラグの値と始動後時間ｔから図２２を内容とするテーブルを検索することにより第２始動後増量減少時間割合ＴＭＫＡＳＳを演算し、ステップ５４でこの値だけ前回値を減少させた値を今回のＫＡＳＳ（＝ＫＡＳＳn-1−ＴＭＫＡＳＳ）として算出する。このときも、ＫＡＳＳ＞０であるので、そのままステップ４６に進んでステップ４６以降の処理を実行する。
【０１５４】
次回以降はステップ４９、５０、５３、５４を繰り返すことになるので、やがてＴＫＡＳやＫＡＳＳが０以下となり、このときはステップ５２やステップ５６に進んでＴＫＡＳやＫＡＳＳを０に制限する。
【０１５５】
この結果、ＴＫＡＳ、ＫＡＳＳとも、スタータスイッチのＯＦＦ時の値を初期値として、スタータスイッチのＯＦＦ後に一定の割合で減衰して０になる（ただし、ＴＮＫＡＳが一定のとき）。ただし、ＴＫＡＳの初期値のほうがＫＡＳＳの初期値より大きく、かつＴＫＡＳの減少時間割合のほうがＫＡＳＳの減少時間割合より大きい。したがって、ＴＫＡＳとＫＡＳＳを加算した値であるＫＡＳは、スタータスイッチＯＦＦ時のＴＫＡＳの値とＫＡＳＳの値の合計を初期値として、スタータスイッチＯＦＦ後にまず急激な勾配で小さくなり、ＴＫＡＳが０になったタイミングからは緩やかな勾配に切換わって減少していく。
【０１５６】
この場合に、軽質ガソリンの使用時のほうが重質ガソリンの使用時よりもＴＫＡＳ、ＫＡＳＳの各初期値（図１８、図１９のテーブル値）を小さく、かつＴＫＡＳ、ＫＡＳＳの各減少時間割合（図２１、図２２のテーブル値）を大きくしているので、軽質ガソリン使用時のＫＡＳは、重質ガソリン使用時のＫＡＳより小さくなる（図２３参照）。つまり、燃料性状の判定を行っていないものでは、軽質ガソリンの使用時にも、重質ガソリンに対してマッチングしたテーブル値を用いることによる空燃比のリッチ化を招くのであるが、このように、軽質ガソリンの使用であることを判定したときは、次回の始動時のＫＡＳの演算に際して、軽質ガソリン用のＫＡＳを演算することで、軽質ガソリンの使用時にも空燃比がリッチ側に偏ることがなくなるのである。
【０１５７】
図２４のフローチャートは第２実施形態で、第１実施形態の図１６に対応する。図１６と同一部分には同一のステップ番号を付している。
【０１５８】
基準燃料に重質ガソリンを用いた第１実施形態に対して、第２実施形態は、市販されている燃料のうち揮発性が悪くもなく良くもないほぼ中間の燃料を基準燃料として、またこの基準燃料よりも揮発性の良い燃料を軽質ガソリン、この逆に基準燃料よりも揮発性の悪い燃料を重質ガソリンとして設定しておき、プラントモデルのカットオフ周波数と規範モデルのカットオフ周波数（つまり基準燃料に対するカットオフ周波数）の差を演算し、この周波数差と許容範囲とを比較して使用されている燃料の燃料性状を判定するようにしたもので、これによって、基準燃料に対するカットオフ周波数がバラツクことがあっても、燃料性状の推定を安定して行うことができる。
【０１５９】
図２４において、図１６と相違する部分を主に述べると、ステップ６１で
【０１６０】
【数３７】
Δｆｃ＝ｆｃReal−ｆｃRef
の式により基準燃料とのカットオフ周波数差Δｆｃを計算し、この周波数差Δｆｃの絶対値と許容範囲を定める所定値ａ（＞０）、あるいはΔｆｃとａをステップ６２、６３において比較する。｜Δｆｃ｜≦ａ（つまり基準燃料が使用されている）であれば、ステップ６２よりステップ６４に進んで燃料性状切換２フラグ＝０とし、｜Δｆｃ｜＞ａかつΔｆｃ＞ａ（つまり軽質ガソリンが使用されている）であるときはステップ６３よりステップ６５に進んで燃料性状切換２フラグ＝１とし、それ以外（つまり重質ガソリンが使用されている）のときはステップ６３よりステップ６６に進んで燃料性状切換２フラグ＝２とする。
【０１６１】
このように第２実施形態では、使用されている燃料が、基準燃料、軽質ガソリン、重質ガソリンのいずれであるかが判定された。
【０１６２】
ただし、第２実施形態のように、燃料性状判定値が３つの値になると、始動後増量補正係数ＫＡＳを演算するに際し、図１８〜図２２に対応して３種類のテーブル値を用意する必要がある。
【０１６３】
次に、図２５、図２６のフローチャートは第３実施形態で、それぞれ第１実施形態の図１４、図１６に対応する。図２５において図１４と同一部分に、また図２６において図１６と同一部分に同一のステップ番号を付している。
【０１６４】
前述の２つの実施形態が燃料性状判定値（つまり燃料性状切換フラグや燃料性状切換２フラグの値）が２値あるいは３値であったのに対して、第３実施形態は、燃料性状推定値を演算し、これをＥＥＰＲＯＭに格納するようにしたものである（図２５のステップ７１、７２）。この燃料性状推定値を用いることで、各種噴射量補正量の演算精度を高めることができる。
【０１６５】
燃料性状推定値の演算について具体的に図２６により説明すると、ステッ３１、３２で第１実施形態と同じにプラントモデルのカットオフ周波数を演算し、その演算したカットオフ周波数からステップ８１において図２７を内容とするテーブルを検索することにより燃料性状推定値を演算する。プラントモデルのカットオフ周波数と燃料性状推定値との関係は図２７のようになるので、同特性を予めマッチングにより定めておけば、プラントモデルのカットオフ周波数から使用燃料の燃料性状を推定できるのである。
【０１６６】
実施形態では、過渡時に燃料噴射量に対する排気空燃比の応答波形をサンプリングし、これら過渡時データに基づいて、予めＥＣＭ上に構築したプラントモデルのパラメータを、基準燃料に対するプラントモデルである規範モデルとの予測誤差が最小となるように調整することにより、使用燃料に対するプラントモデルを同定する場合で説明したが、これに限られるものでなく、燃料噴射量に代えて燃料供給量を用いることもできる。また、予測誤差が最小となるように調整するほか、予測誤差が小さくなるように調整することでもかまわない。
【図面の簡単な説明】
【図１】エンジン制御の制御システム図。
【図２】燃料性状の推定に関係する制御システム図。
【図３】エンジンプラントモデルのブロック図。
【図４】燃料挙動のモデル図。
【図５】燃料挙動のパラレルパスブロック図。
【図６】排気モデル図。
【図７】入出力間の無駄時間を表す波形図。
【図８】無駄時間を分類した表図。
【図９】ＬＴＩシステムの一般的なブロック図。
【図１０】評価関数（評価規範）の特性図。
【図１１】ＡＲＸモデルの同定手法を示すフローチャート。
【図１２】モデル同定に必要な入力信号とその応答を示す波形図。
【図１３】同定結果と実データを重ねて示すボード線図。
【図１４】燃料性状の推定を説明するためのフローチャート。
【図１５】ＡＲＸモデルの同定を説明するためのフローチャート。
【図１６】燃料性状の切換判定を説明するためのフローチャート。
【図１７】始動後増量補正係数ＫＡＳの演算を説明するためのフローチャート。
【図１８】始動後増量水温補正値（初期値）の特性図。
【図１９】第２始動後増量補正係数（初期値）の特性図。
【図２０】始動後増量回転補正値の特性図。
【図２１】始動後増量減少時間割合の特性図。
【図２２】第２始動後増量減少時間割合の特性図。
【図２３】始動後増量補正係数ＫＡＳの時系列イメージを示す波形図。
【図２４】第２実施形態の燃料性状の切換判定を説明するためのフローチャート。
【図２５】第３実施形態の燃料性状の推定を説明するためのフローチャート。
【図２６】第３実施形態の燃料性状推定値の演算を説明するためのフローチャート。
【図２７】カットオフ周波数に対する燃料性状推定値の特性図。
【図２８】第１の発明のクレーム対応図。
【図２９】第２の発明のクレーム対応図。
【図３０】第３の発明のクレーム対応図。
【符号の説明】
２ ＥＣＭ
３ Ａ／Ｆセンサ
７ 燃料噴射弁
１４ ＥＥＰＲＯＭ
２１ プラント同定部
２２ 燃料性状推定部
２３ トリガリング機能
２４ コントローラ
３１ プラントモデル
３７ 規範モデル
３８ 比較手段
Claims (14)
- エンジンの運転条件に応じた燃料供給量を演算する手段と、
この燃料供給量をエンジンに供給する手段と、
エンジンの排気空燃比を検出する手段と、
過渡時に前記燃料供給量を入力、前記排気空燃比を出力として現在の使用燃料での前記燃料供給量に対する排気空燃比の応答波形のデータをサンプリングする手段と、
これら入出力データに基づいて、予め構築したプラントモデルのパラメータを規範モデルとの予測誤差が小さくなるように調整することにより、前記使用燃料に対するプラントモデルを同定する手段と、
この同定されたプラントモデルのカットオフ周波数を演算する手段と、
このプラントモデルのカットオフ周波数と規範モデルのカットオフ周波数とを比較して前記使用燃料の燃料性状を推定する手段と
を設けたことを特徴とする燃料性状検出装置。 - エンジンの運転条件に応じた燃料供給量を演算する手段と、
この燃料供給量をエンジンに供給する手段と、
エンジンの排気空燃比を検出する手段と、
過渡時に前記燃料供給量を入力、前記排気空燃比を出力として現在の使用燃料での前記燃料供給量に対する排気空燃比の応答波形のデータをサンプリングする手段と、
これら入出力データに基づいて、予め構築したプラントモデルのパラメータを規範モデルとの予測誤差が小さくなるように調整することにより、前記使用燃料に対するプラントモデルを同定する手段と、
この同定されたプラントモデルのカットオフ周波数を演算する手段と、
このプラントモデルのカットオフ周波数と規範モデルのカットオフ周波数の差と許容範囲とを比較して前記使用燃料の燃料性状を推定する手段と
を設けたことを特徴とする燃料性状検出装置。 - エンジンの運転条件に応じた燃料供給量を演算する手段と、
この燃料供給量をエンジンに供給する手段と、
エンジンの排気空燃比を検出する手段と、
過渡時に前記燃料供給量を入力、前記排気空燃比を出力として現在の使用燃料での前記燃料供給量に対する排気空燃比の応答波形のデータをサンプリングする手段と、
これら入出力データに基づいて、予め構築したプラントモデルのパラメータを規範モデルとの予測誤差が小さくなるように調整することにより、前記使用燃料に対するプラントモデルを同定する手段と、
この同定されたプラントモデルのカットオフ周波数を演算する手段と、
カットオフ周波数に対する燃料性状推定値の特性を予め設定する手段と、
前記演算されたカットオフ周波数からこの特性を検索することにより燃料性状推定値を演算する手段と
を設けたことを特徴とする燃料性状検出装置。 - 前記燃料性状の推定結果を不揮発性メモリに記憶させておくことを特徴とする請求項１または２に記載の燃料性状検出装置。
- 前記燃料性状推定値を不揮発性メモリに記憶させておくことを特徴とする請求項３に記載の燃料性状検出装置。
- 前記燃料性状の推定は、前記規範モデルを基準燃料に対してマッチングした場合に、前記同定したプラントモデルのカットオフ周波数が規範モデルのカットオフ周波数より高いとき、前記基準燃料よりも軽質であると推定することであることを特徴とする請求項１に記載の燃料性状検出装置。
- 前記燃料性状の推定は、前記規範モデルを基準燃料に対してマッチングした場合に、前記同定したプラントモデルのカットオフ周波数と規範モデルのカットオフ周波数の差が許容範囲外であり、かつプラントモデルのカットオフ周波数が規範モデルのカットオフ周波数よりも大きいとき、前記基準燃料よりも軽質であると推定することであることを特徴とする請求項２に記載の燃料性状検出装置。
- 前記予測誤差が小さくなるように調整することは、予測誤差が最小となるように調整することであることを特徴とする請求項１から７までのいずれか一つに記載の燃料性状検出装置。
- 前記プラントモデルを、燃料挙動モデル、排気モデルおよび無駄時間の３つより構成することを特徴とする請求項１から８までのいずれか一つに記載の燃料性状検出装置。
- 前記燃料挙動モデルを分母２次、分子２次の２次遅れ系モデルとすることを特徴とする請求項９に記載の燃料性状検出装置。
- 前記排気モデルを分母１次の１次遅れ系モデルとすることを特徴とする請求項９に記載の燃料性状検出装置。
- 前記無駄時間を適合項と演算項と判定項の和とすることを特徴とする請求項９に記載の燃料性状検出装置。
- 前記同定の手法はＡＲＸモデルを用いた一括処理最小２乗法であることを特徴とする請求項１から１２までのいずれか一つに記載の燃料性状検出装置。
- 前記燃料性状の推定は運転の開始から停止までの間に１回だけであることを特徴とする請求項１から１３までのいずれか一つに記載の燃料性状検出装置。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP09870999A JP3772584B2 (ja) | 1999-04-06 | 1999-04-06 | 燃料性状検出装置 |
| US09/545,166 US6363313B1 (en) | 1999-04-06 | 2000-04-06 | Fuel property detecting system |
| DE10017100A DE10017100B4 (de) | 1999-04-06 | 2000-04-06 | System zur Erfassung einer Kraftstoffeigenschaft |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP09870999A JP3772584B2 (ja) | 1999-04-06 | 1999-04-06 | 燃料性状検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000291484A JP2000291484A (ja) | 2000-10-17 |
| JP3772584B2 true JP3772584B2 (ja) | 2006-05-10 |
Family
ID=14227051
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP09870999A Expired - Fee Related JP3772584B2 (ja) | 1999-04-06 | 1999-04-06 | 燃料性状検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3772584B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6619277B2 (en) | 2001-07-12 | 2003-09-16 | Nissan Motor Co., Ltd. | Engine air-fuel ratio control |
| JP3965947B2 (ja) | 2001-07-25 | 2007-08-29 | 日産自動車株式会社 | エンジンの空燃比制御装置 |
| WO2011125167A1 (ja) | 2010-04-05 | 2011-10-13 | トヨタ自動車株式会社 | 内燃機関の制御装置 |
-
1999
- 1999-04-06 JP JP09870999A patent/JP3772584B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2000291484A (ja) | 2000-10-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6327850B1 (en) | Air-fuel ratio control apparatus for multicylinder internal combustion engine | |
| JPH01216047A (ja) | エンジンの空燃比制御方法および装置 | |
| JP5273183B2 (ja) | 内燃機関の制御装置 | |
| US20130220284A1 (en) | Air amount estimating apparatus for internal combustion engine with supercharger | |
| JP3768780B2 (ja) | 内燃機関の空燃比制御装置 | |
| JPS63314339A (ja) | 空燃比制御装置 | |
| JP3039162B2 (ja) | 内燃機関の空燃比制御装置 | |
| US10240516B2 (en) | System for wastegate control | |
| CN101187341A (zh) | 内燃机的空气量运算装置及燃料控制装置 | |
| US9644549B2 (en) | Control apparatus for internal combustion engine | |
| JP3832137B2 (ja) | エンジンの燃料供給制御装置 | |
| JP3772584B2 (ja) | 燃料性状検出装置 | |
| JP3832136B2 (ja) | 燃料性状検出装置 | |
| KR920002456B1 (ko) | 엔진의 연료제어장치 | |
| JP3697934B2 (ja) | 燃料性状検出装置およびエンジンの燃料供給制御装置 | |
| JP2001132521A (ja) | 内燃機関の圧力検出器異常時制御方法 | |
| JPH06108901A (ja) | 内燃機関の空燃比制御装置 | |
| JP4385542B2 (ja) | 内燃機関の空燃比制御装置 | |
| Deur et al. | Influence of intake manifold heat transfer effects on accuracy of si engine air-charge prediction | |
| JP2002089338A (ja) | 内燃機関の燃料噴射制御装置 | |
| JPS62255554A (ja) | エンジン制御装置 | |
| JP2528279B2 (ja) | 内燃機関の電子制御燃料噴射装置 | |
| JPH0392567A (ja) | スロットル開度算出方法 | |
| JPH08128348A (ja) | エンジンの制御装置 | |
| JPH0763101A (ja) | 内燃機関の燃料噴射量制御装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20040819 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20050215 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20050411 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20060124 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20060206 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090224 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100224 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100224 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110224 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120224 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120224 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130224 Year of fee payment: 7 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |