JP6705539B1 - 失火検出装置、失火検出システムおよびデータ解析装置 - Google Patents
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Abstract
Description
1.実行装置と、記憶装置と、を備え、前記記憶装置には、車両に搭載される内燃機関のクランク角センサの検出値に基づく第1入力データを入力とし前記内燃機関の失火の有無に関する変数である第1失火変数の値を出力する第1写像を規定する第1写像データと、前記クランク角センサの検出値に基づく第2入力データを入力とし前記内燃機関の失火の有無に関する変数である第2失火変数の値を出力する第2写像を規定して且つ機械学習によって学習されたデータを含む第2写像データとが記憶されており、前記実行装置は、前記第1入力データを取得する第1取得処理と、前記第1取得処理によって取得された前記第1入力データを前記第1写像の入力として前記第1失火変数の値を算出する第1算出処理と、前記第2入力データを取得する第2取得処理と、前記第2取得処理によって取得された前記第2入力データを前記第2写像の入力として前記第2失火変数の値を算出する第2算出処理と、前記第2算出処理の算出結果と前記第1算出処理の算出結果とが整合するか否かを判定する判定処理と、前記判定処理によって整合しないと判定される連続回数をカウントするカウント処理と、所定期間において前記カウント処理によってカウントされた連続回数のうちの最大回数に対応する前記第2失火変数の値に関するデータと、該第2失火変数の値の算出に用いた前記第2入力データに関するデータと、を前記車両の外部に送信する送信処理と、を実行する失火検出装置である。
以下、失火検出システムにかかる第1の実施形態について図面を参照しつつ説明する。
図1に示す車両VC1に搭載された内燃機関10において、吸気通路12には、スロットルバルブ14が設けられている。吸気通路12から吸入された空気は、吸気バルブ16が開弁することによって各気筒#1〜#4の燃焼室18に流入する。燃焼室18には、燃料噴射弁20によって燃料が噴射される。燃焼室18において、空気と燃料との混合気は、点火装置22の火花放電によって燃焼に供され、燃焼によって生じたエネルギは、クランク軸24の回転エネルギとして取り出される。燃焼に供された混合気は、排気バルブ26の開弁に伴って、排気として、排気通路28に排出される。排気通路28には、酸素吸蔵能力を有した触媒30が設けられている。
データ解析センター100は、複数の車両VC1,VC2,…から送信されるデータを解析する。データ解析センター100は、CPU102、ROM104、記憶装置106、通信機107、および周辺回路108を備えており、それらがローカルネットワーク109によって通信可能とされるものである。ROM104には、複数の車両VC1,VC2,…から送信されたデータに基づき、評価写像データ76bを再学習させるためのデータを生成する処理を規定する再学習メインプログラム104aが記憶されている。また、記憶装置106には、複数の車両VC1,VC2,…から送信された、評価写像データ76bによって規定される写像を再学習させるためのデータである再学習用データ106aが記憶されている。
なお、CPU72は、S28,S30の処理が完了する場合や、S14,S24の処理において否定判定する場合には、図2に示す一連の処理を一旦終了する。
図4に、本実施形態にかかる評価写像データ76bの再学習に関する処理の手順を示す。図4(a)に示す処理は、図1に示すROM74に記憶されている再学習サブプログラム74bをCPU72が実行することにより実現される。また、図4(b)に示す処理は、ROM104に記憶されている再学習メインプログラム104aをCPU102が実行することにより実現される。以下では、再学習処理の時系列に沿って、図4に示す処理を説明する。
これに対し、CPU72は、フラグFが「1」であると判定する場合(S62:YES)、図2に示す処理による失火の判定結果と、図3に示す処理による失火の判定結果とが一致するか否かを判定する(S70)。そして、CPU72は、不一致と判定する場合(S70:NO)、S68の処理に移行する一方、一致すると判定する場合(S70:YES)、フラグFに「0」を代入する(S72)。そして、CPU72は、カウンタCが、最大値C0よりも大きいか否かを判定する(S74)。最大値C0は、実用写像データ76aを用いた判定結果と評価写像データ76bを用いた判定結果とが整合しないと判定される連続回数の最大回数である。そしてCPU72は、最大値C0よりも大きいと判定する場合(S74:YES)、最大値C0を、現在のカウンタCの値に更新するとともに、回転時間集合GrT30およびエクストラ情報集合GrEを更新する(S76)。
ここで、本実施形態の作用および効果について説明する。
そして、不一致が生じたときの熟練者の判断で、評価写像データ76bの方が信頼性が高いことが判明する場合には、更新された評価写像データ76bを実用写像データ76aとして失火の監視に利用することが可能となる。さらに、複数の車両VC1,VC2,…に搭載された生のデータによる学習済みモデル(写像データ)を、新たに開発した同一気筒数の内燃機関を備えた車両に搭載される制御装置に始めから実用写像データとして搭載することも可能となる。
(1)実用写像データ76aによる判定結果と評価写像データ76bによる判定結果とに不一致が生じる場合、不一致となった燃焼サイクルにおける微小回転時間T30(25)〜T30(48)のみならず、不一致から一致へと回復した燃焼サイクルにおける微小回転時間T30(49)〜T30(72)をデータ解析センター100に送信した。これにより、不一致が生じている状態に関する情報のみならず不一致が解消された状態に移行したときの情報が送信される。そのため、不一致となった1燃焼サイクルの波形データである微小回転時間T30(25)〜T30(48)のみを送信する場合と比較して、熟練者が、失火が生じているか否かをより高精度に判断することができる。
以下、第2の実施形態について、第1の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。
図7に示す記憶装置106には、ハイスペック写像データ106bが記憶されている。ハイスペック写像データ106bは、入力変数の次元数が大きく且つ写像の構造が複雑化することと引き換えに、熟練者を模擬した失火判定が可能なものである。ハイスペック写像データ106bの学習には、図4の処理における回転時間集合GrT30やエクストラ情報集合GrE、S94,S96の処理による熟練者の判断結果が訓練データとして用いられている。
図8に、ROM74に記憶された失火検出プログラム74aをCPU72が実行することによって実現される処理の一部を示す。図8に示す処理は、実用写像データ76aを利用した処理である。図8に示す処理は、たとえば所定周期でくり返し実行される。なお、図8において、図2および図3に示した処理に対応する処理については、便宜上、同一のステップ番号を付与している。
このように、本実施形態では、実用写像データ76aを用いた判定結果と評価写像データ76bを用いた判定結果とが整合しない場合、ハイスペック写像データ106bを用いた判定によって、評価写像データ76bを用いた判定結果を検証した。これにより、熟練者による判断に頼ることなく評価写像データ76bを用いた判定結果を検証できる。
上記実施形態における事項と、上記「課題を解決するための手段」の欄に記載した事項との対応関係は、次の通りである。以下では、「課題を解決するための手段」の欄に記載した解決手段の番号毎に、対応関係を示している。[1,2]実行装置は、CPU72およびROM74に対応し、記憶装置は、記憶装置76に対応する。第1写像データは、実用写像データ76aに対応する。第2写像データは、評価写像データ76bに対応する。第1取得処理は、図2のS10の処理や図8のS40の処理に対応する。第1算出処理は、図2のS16,S18の処理や、図8のS42,S44の処理に対応する。第2取得処理は、図3のS40の処理や図9のS40aの処理に対応する。第2算出処理は、図3のS42,S44の処理や、図9のS42a,S44aの処理に対応する。判定処理は、S64,S70の処理に対応する。送信処理は、S80の処理に対応する。[3]回転波形変数は、微小回転時間T30(1)〜T30(24)に対応する。瞬時速度変数は、微小回転時間T30に対応する。[4]第2間隔は、30°CAに対応し、第1間隔は、720°CAに対応する。[5,6]整合しないと判定されるときの瞬時速度変数は、T30(25)〜T30(48)に対応し、整合していると判定されるときの瞬時速度変数は、T30(49)〜T30(72)に対応する。[7]S78の処理において肯定判定される場合にS80の処理が実行されることに対応する。[8,11]第2実行装置は、CPU102およびROM104に対応する。受信処理は、S90の処理に対応する。再学習データ生成処理は、図4のS92〜S98の処理や、図10のS110,S112の処理に対応する。再学習処理は、図4のS102の処理や、図10のS102aの処理に対応する。[9]表示処理は、S92の処理に対応する。妥当性結果取込処理は、S94の処理に対応する。[10]第2記憶装置は、記憶装置106に対応する。第3写像データは、ハイスペック写像データ106bに対応する。第3算出処理は、S110,S112の処理に対応する。
なお、本実施形態は、以下のように変更して実施することができる。本実施形態および以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。
図1においては、実用写像データ76aとして、S16,S18の処理を実行するデータを例示したが、これに限らない。
第2写像データとしての評価写像データ76bとしては、中間層が1層のニューラルネットワークを規定するデータに限らない。たとえば、第2写像データとしては、中間層が2層以上のニューラルネットワークを規定するデータであってもよい。また活性化関数h1としては、ハイパボリックタンジェントに限らず、たとえばロジスティックジグモイド関数やReLUであってもよい。また、ニューラルネットワークの出力層のノードの数、すなわち次元を「(気筒数)+1」とするものに限らない。たとえば、気筒数に等しい個数とし、各出力値のうちの閾値を超えたものがある場合に失火があると判定してもよい。またたとえば、ニューラルネットワークの1度の出力に基づく失火の有無の判定対象となる気筒を1つとし、出力層のノードの数を1個としてもよい。なお、その場合、出力層はロジスティックジグモイド関数等によって出力値の取りうる値の範囲が規格化されることが望ましい。
上記実施形態では、第3写像データとして、評価写像データ76bによって規定される写像の入力よりも次元が大きく且つ、中間層の層数が多いものを例示したが、これに限らない。たとえば、次元数は同一であって中間層の層数が大きいものであってもよい。これは、たとえば、入力変数を、S42aにおいて例示したものと同一としつつも、中間層の層数を2層以上とすることにより実現できる。またたとえば、次元数は大きいものの、中間層の層数は同一であってもよい。
瞬時速度変数としては、第2の間隔の回転に要する時間である微小回転時間に限らない。たとえば、第2の間隔を微小回転時間で割った値であってもよい。
写像への入力となる瞬時速度変数を定義する第2間隔としては、30°CAに限らない。たとえば10°CA等、30°CAよりも小さい角度間隔であってもよい。もっとも30°CA以下の角度間隔に限らず、たとえば45°CA等であってもよい。
上記実施形態では、1燃焼サイクルである720°CAの回転角度間隔が分割された複数の間隔のそれぞれにおける微小回転時間T30を写像への入力としたが、これに限らない。たとえば、0〜720°CAのうちの、0〜20,40〜60,80〜100,120〜140,160〜180,…,700〜720のそれぞれを第2間隔として、それらの回転に要する時間を写像への入力としてもよい。
上記実施形態では、3燃焼サイクル分の微小回転時間T30の時系列データを送信したが、これに限らない。たとえば、実用写像データ76aを用いた判定結果と評価写像データ76bを用いた判定結果とが整合しないときの微小回転時間T30(25)〜T30(48)と、整合しないと判定される状態から整合していると判定される状態に移行した際の微小回転時間T30(49)〜T30(72)の2燃焼サイクル分の時系列データであってもよい。
図4および図10においては、更新されたパラメータである再学習済みのパラメータを、ネットワーク110を介して各車両VC1,VC2,…に送信したがこれに限らない。たとえば、車両の販売店に送信し、各車両VC1,VC2,…が販売店に入庫した際に記憶装置76内のデータを更新してもよい。その場合であっても、再学習済みのパラメータによって更新された評価写像データ76bの信頼性をさらに評価し、更新することが可能となる。
上記実施形態では、データ解析センター100に表示装置112を配置したが、これに限らず、記憶装置106等が配置されている拠点とは別の拠点に配置してもよい。
図4においては、評価写像データ76bを用いて算出した失火変数P(j),Pn(j)の算出に用いた入力データと、関連するデータとを表示装置112に表示することによって、誤判定であるか否かを熟練者が評価することとしたが、これに限らない。たとえば、ハイスペック写像データ106bを用いて自動で評価してもよい。なお、評価写像データ76bを用いて算出した失火変数P(j),Pn(j)を評価する際、失火変数P(j),Pn(j)の算出に用いた入力データ以外のデータをさらに加味して評価することは必須ではない。
上記実施形態では、報知処理として、車両に搭載されている警告灯90を操作する処理を例示したが、これに限らない。たとえばユーザの携帯端末に、異常が生じた旨の情報を表示させるために通信機77を操作する処理としてもよい。
上記実施形態では、制御装置70およびデータ解析センター100によって失火検出システムを構成したが、これに限らない。たとえば、制御装置70およびデータ解析センター100に加えて、携帯端末によって失火検出システムを構成してもよい。これは、たとえば、上記第1の実施形態において、図3の処理を携帯端末によって実行してその結果を制御装置70に送信することによって実現できる。
データ解析センター100に代えて携帯端末を用いてデータ解析装置を構成してもよい。これは、たとえば携帯端末の記憶装置にハイスペック写像データ106b等を記憶しておき、携帯端末によって図10(b)の処理を実行することなどにより実現できる。なお、その場合、車両VC1のユーザの携帯端末には、車両VC1に関するデータのみが送信されるものとしてもよい。
実行装置としては、CPU72(102)とROM74(104)とを備えて、ソフトウェア処理を実行するものに限らない。たとえば、上記実施形態においてソフトウェア処理されたものの少なくとも一部を、ハードウェア処理する専用のハードウェア回路(たとえばASIC等)を備えてもよい。すなわち、実行装置は、以下の(a)〜(c)のいずれかの構成であればよい。(a)上記処理の全てを、プログラムに従って実行する処理装置と、プログラムを記憶するROM等のプログラム格納装置とを備える。(b)上記処理の一部をプログラムに従って実行する処理装置およびプログラム格納装置と、残りの処理を実行する専用のハードウェア回路とを備える。(c)上記処理の全てを実行する専用のハードウェア回路を備える。ここで、処理装置およびプログラム格納装置を備えたソフトウェア実行装置や、専用のハードウェア回路は複数であってもよい。
上記実施形態では、評価写像データ76bや実用写像データ76aが記憶される記憶装置76と、再学習サブプログラム74bが記憶される記憶装置であるROM74とを別の記憶装置としたが、これに限らない。またたとえば、ハイスペック写像データ106bが記憶される記憶装置106と、再学習メインプログラム104aが記憶される記憶装置であるROM104とを別の記憶装置としたが、これに限らない。
上記実施形態では、燃料噴射弁として、燃焼室18内に燃料を噴射する筒内噴射弁を例示したがこれに限らない。たとえば吸気通路12に燃料を噴射するポート噴射弁であってもよい。またたとえば、ポート噴射弁と筒内噴射弁との双方を備えてもよい。
内燃機関が駆動系を構成すること自体必須ではない。たとえば、車載発電機にクランク軸が機械的に連結され、駆動輪60とは動力伝達が遮断されたいわゆるシリーズハイブリッド車に搭載されるものであってもよい。
車両としては、車両の推進力を生成する装置が内燃機関のみとなる車両に限らず、たとえば「内燃機関について」の欄に記載したシリーズハイブリッド車以外にも、パラレルハイブリッド車や、シリーズ・パラレルハイブリッド車であってもよい。
クランク軸と駆動輪との間に介在する駆動系装置としては、有段の変速装置に限らず、たとえば無段変速装置であってもよい。
Claims (11)
- 実行装置と、記憶装置と、を備え、
前記記憶装置には、車両に搭載される内燃機関のクランク角センサの検出値に基づく第1入力データを入力とし前記内燃機関の失火の有無に関する変数である第1失火変数の値を出力する第1写像を規定する第1写像データと、前記クランク角センサの検出値に基づく第2入力データを入力とし前記内燃機関の失火の有無に関する変数である第2失火変数の値を出力する第2写像を規定して且つ機械学習によって学習されたデータを含む第2写像データとが記憶されており、
前記実行装置は、前記第1入力データを取得する第1取得処理と、前記第1取得処理によって取得された前記第1入力データを前記第1写像の入力として前記第1失火変数の値を算出する第1算出処理と、前記第2入力データを取得する第2取得処理と、前記第2取得処理によって取得された前記第2入力データを前記第2写像の入力として前記第2失火変数の値を算出する第2算出処理と、前記第2算出処理の算出結果と前記第1算出処理の算出結果とが整合するか否かを判定する判定処理と、前記判定処理によって整合しないと判定される連続回数をカウントするカウント処理と、所定期間において前記カウント処理によってカウントされた連続回数のうちの最大回数に対応する前記第2失火変数の値に関するデータと、該第2失火変数の値の算出に用いた前記第2入力データに関するデータと、を前記車両の外部に送信する送信処理と、を実行する失火検出装置。 - 前記送信処理は、前記最大回数に対応する前記第2失火変数の値のうちの所定個数の値に関するデータと、該値のそれぞれの算出に用いた前記第2入力データに関するデータとに加えて、前記最大回数に関するデータを送信する処理を含む請求項1記載の失火検出装置。
- 前記第2入力データは、前記内燃機関の圧縮上死点の出現間隔よりも小さい角度間隔における前記内燃機関のクランク軸の回転速度である瞬時速度の互いに異なる前記角度間隔における値同士の相違に関する情報を含む変数である回転波形変数であり、
前記第2失火変数の値の算出に用いた前記第2入力データに関するデータは、前記判定処理によって整合しないと判定されたときの前記第2失火変数の値の算出に用いられた前記回転波形変数が示す前記瞬時速度同士の相違に関する情報が含まれる前記角度間隔のそれぞれにおける前記瞬時速度を示す変数である瞬時速度変数であり、
前記送信処理による送信対象となるデータには、前記算出に用いられた前記回転波形変数が示す前記瞬時速度同士の相違に関する情報が含まれる前記角度間隔とは時系列的に前または後に生じた複数の前記角度間隔のそれぞれにおける前記瞬時速度変数が含まれる請求項2記載の失火検出装置。 - 前記角度間隔は、第2間隔であり、
前記回転波形変数は、前記第2間隔よりも大きい第1間隔に含まれる連続する複数の前記第2間隔のそれぞれにおける前記瞬時速度変数自体によってそれら前記瞬時速度変数同士の差を示す変数として構成された時系列データであり、
前記送信処理によって送信される前記データは、前記判定処理によって整合しないと判定されるときの前記第1間隔に含まれる前記複数の前記第2間隔のそれぞれにおける前記瞬時速度変数に加えて、当該第1間隔に隣接して且つ連続する複数の前記第2間隔のそれぞれにおける前記瞬時速度変数を含む請求項3記載の失火検出装置。 - 前記送信処理によって送信される前記データは、前記判定処理によって整合しないと判定されるときにおける前記第2失火変数の値の算出に用いた前記回転波形変数に関する前記瞬時速度変数に加えて、前記判定処理によって整合していると判定されるときにおける前記瞬時速度変数を含む請求項3または4記載の失火検出装置。
- 前記送信処理によって送信される前記データは、前記判定処理によって整合しないと判定されるときにおける前記瞬時速度変数と、前記判定処理によって整合しないと判定される状態から整合していると判定される状態に移行した際の当該整合していると判定される状態における前記瞬時速度変数とを含む請求項5記載の失火検出装置。
- 前記実行装置は、前記車両の走行の終了時のうちの時系列的に互いに隣接する一対の終了時の時間間隔を前記所定期間とし、前記車両の走行の終了時に前記送信処理を実行する請求項1〜6のいずれか1項に記載の失火検出装置。
- 請求項1〜7のいずれか1項に記載の失火検出装置における前記実行装置および前記記憶装置を備え、
前記実行装置は、前記車両に搭載される第1実行装置であり、
車載装置とは別の第2実行装置を備え、
前記第2実行装置は、前記送信処理によって送信されたデータを受信する受信処理と、前記受信処理によって受信したデータに基づき、前記第2写像を再学習させるデータである再学習データを生成する再学習データ生成処理と、前記再学習データ生成処理によって生成された再学習データに基づき、前記第2写像データを再学習させる再学習処理と、を実行する失火検出システム。
- 前記再学習データ生成処理は、
前記受信処理によって受信されたデータを表示装置に表示させる表示処理と、
前記第2写像の出力値に誤りがあるか否かの情報を取り込む妥当性判定結果取込処理と、
前記妥当性判定結果取込処理によって取り込まれた情報に基づき、前記第2写像データを更新するためのデータを生成する処理と、を含む請求項8記載の失火検出システム。 - 前記記憶装置は、前記車両に搭載される第1記憶装置であり、車載装置とは別の第2記憶装置を備え、
前記第2記憶装置には、前記クランク角センサの検出値に基づく第3入力データを入力とし前記内燃機関の失火の有無に関する変数である第3失火変数の値を出力する第3写像を規定する第3写像データが記憶されており、
前記再学習データ生成処理は、
前記受信処理によって受信されたデータを前記第3写像に入力して前記第3失火変数の値を算出する第3算出処理と、
前記第3算出処理の算出結果と前記第2算出処理の算出結果との整合性の有無に基づき、前記第2写像データを更新するためのデータを生成する処理と、を含む請求項8記載の失火検出システム。 - 請求項8〜10のいずれか1項に記載の前記第2実行装置を備えるデータ解析装置。
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