JP4998521B2 - 学習装置 - Google Patents
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Description
図1は、上記エンジンの各気筒に搭載された燃料噴射弁10(制御対象)、燃料噴射弁10に搭載された燃圧センサ20、及び車両に搭載された電子制御装置であるECU30(制御装置に相当)等を示す模式図である。
上記第1実施形態では、全ての領域i−1,i,i+1において、補正ベクトルTDiamの算出に用いる所定割合Gを同一の値に設定しているが、本実施形態では、領域i−1,i,i+1毎に異なる値に所定割合Gを設定している。
上記第1実施形態では、燃圧pの全領域を等間隔で区分けしているが、本実施形態では、複数の領域i−1,i,i+1を異なる間隔(図6中の符号Wi,Wi+1参照)に区分けしている。
上記第1実施形態では、td,te,dqmax等の噴射率モデルパラメータ(制御パラメータ)及び燃圧p(基準変数)を軸とするマップ領域を複数領域i−1,i,i+1に区分けし、区分けされた領域毎に学習ベクトルを1つ割り当てている。これに対し本実施形態では、噴射率モデルパラメータ及び燃圧pを軸とするマップ領域において、複数の領域に区分けすることを廃止して、取得した計測ベクトルTDに最も近い位置の既存の学習ベクトルを、更新対象として計測ベクトルTDに基づき補正して記憶更新させる。
上記第4実施形態では、上記マップ領域中に存在する学習ベクトルの個数を一定の個数に固定している。これに対し本実施形態では、上記第4実施形態と同様にして計測ベクトルTDに最も近い位置の学習ベクトルを更新対象とすることに加え、マップ領域中に存在する学習ベクトルの個数を可変設定する。
上記第1実施形態では、記憶更新した学習ベクトルをそのまま用いて学習マップMを作成し、当該学習マップMに基づき噴射指令信号t1、t2、Tqを設定している。これに対し本実施形態では、学習が終了した学習ベクトルに基づき、燃圧p(基準変数)の特定値(例えば図7中の30MPa,50MPa,80MPa)に対する遅れ時間td(制御パラメータ)の値を線形補間により算出し、その算出値を前記特定値と関連付けて制御マップを作成し、その制御マップに記憶された遅れ時間tdを用いて、噴射率モデルを算出して噴射指令信号を設定するようにしてもよい。
本発明は上記実施形態の記載内容に限定されず、以下のように変更して実施してもよい。また、各実施形態の特徴的構成をそれぞれ任意に組み合わせるようにしてもよい。
Claims (15)
- 制御対象の制御内容を決定するのに用いる制御パラメータを、基準変数と関連付けて学習する学習装置において、
前記制御パラメータ及び前記基準変数を要素とした学習ベクトルを記憶する記憶手段と、
前記制御パラメータの計測値及び前記基準変数の計測値を要素とした計測ベクトルを取得する計測ベクトル取得手段と、
前記計測ベクトルに基づき前記学習ベクトルを補正して前記記憶手段に記憶更新させる補正手段と、
を備え、
前記制御対象は、内燃機関の燃焼に供する燃料を噴射する燃料噴射弁であり、
前記燃料噴射弁には、燃料圧力を検出する燃圧センサが搭載されており、
前記計測ベクトル取得手段は、前記燃圧センサの検出値に基づき、前記燃料噴射弁の噴射特性を定量化したパラメータを前記制御パラメータとして取得し、前記燃料圧力を前記基準変数として取得し、
前記制御パラメータ及び前記基準変数を軸とするマップ領域全体を前記基準変数の領域毎に予め区分けし、区分けされた領域毎に前記学習ベクトルを1つ割り当て、取得した前記計測ベクトルに該当する領域の学習ベクトルを補正して記憶更新させ、
前記学習ベクトルを用いて前記燃料噴射弁の噴射指令信号を設定することを特徴とする学習装置。 - 前記補正手段は、
取得した前記計測ベクトルと前記学習ベクトルとの差分に、所定割合を乗じて補正ベクトルを算出する補正ベクトル算出手段を有するとともに、
学習前の前記学習ベクトルに前記補正ベクトルを加算して前記学習ベクトルの記憶更新を行うことを特徴とする請求項1に記載の学習装置。 - 学習回数に応じて前記所定割合を可変設定することを特徴とする請求項2に記載の学習装置。
- 前記制御対象の始動開始からの経過時間に応じて前記所定割合を可変設定することを特徴とする請求項2又は3に記載の学習装置。
- 複数の前記学習ベクトルのうち前記制御内容の決定に用いられた使用頻度に応じて、複数の前記領域を異なる間隔に区分けすることを特徴とする請求項1〜4のいずれか1つに記載の学習装置。
- 複数の前記領域を等間隔に区分けすることを特徴とする請求項1〜4のいずれか1つに記載の学習装置。
- 前記制御パラメータ及び前記基準変数を軸とするマップ領域において、前記学習ベクトルの個数を可変設定することを特徴とする請求項1〜6のいずれか1つに記載の学習装置。
- 複数の前記学習ベクトルのうち前記制御内容の決定に用いられた使用頻度に応じて、前記学習ベクトルの個数を可変設定することを特徴とする請求項7に記載の学習装置。
- 隣り合う前記学習ベクトルの距離が所定値以下である場合に、隣り合う前記学習ベクトルのうちいずれか一方を削除することを特徴とする請求項7又は8に記載の学習装置。
- 隣り合う前記学習ベクトルの距離が所定値以下である場合に、隣り合う前記学習ベクトルの間に新たな学習ベクトルを追加することを特徴とする請求項7又は8に記載の学習装置。
- 所定回数以上の記憶更新が為された前記学習ベクトルについては、学習を終了させることを特徴とする請求項1〜10のいずれか1つに記載の学習装置。
- 前記学習ベクトルの学習期間が所定期間を超えた場合には、全ての前記学習ベクトルについて、その学習を終了させることを特徴とする請求項1〜11のいずれか1つに記載の学習装置。
- 学習が終了した前記学習ベクトルに基づき、前記基準変数の特定値に対する前記制御パラメータの値を線形補間により算出し、その算出値を前記特定値と関連付けて制御マップを作成し、前記制御マップに記憶された前記制御パラメータを用いて前記制御内容を決定することを特徴とする請求項1〜12のいずれか1つに記載の学習装置。
- 学習が終了した前記学習ベクトルの前記制御パラメータの値を、その学習ベクトルの基準変数と関連付けて制御マップを作成し、前記制御マップに記憶された前記制御パラメータを用いて前記制御内容を決定することを特徴とする請求項1〜13のいずれか1つに記載の学習装置。
- 前記学習ベクトルは、複数の前記制御パラメータ及び前記基準変数を要素とした3次元以上のベクトルであることを特徴とする請求項1〜14のいずれか1つに記載の学習装置。
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