JP7005697B1 - 内燃機関の制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】点火時期を含む内燃機関の運転状態に対するトルク又は熱効率の特性を表すニューラルネットワークを用いた演算回数をできるだけ低減して、内燃機関の各種の制御量を算出することができる内燃機関の制御装置を提供する。【解決手段】運転状態及び点火時期と、内燃機関のトルク又は熱効率である出力情報との関係が予め学習されたニューラルネットワークを用い、現在の運転状態、及びＮ個の点火時期のそれぞれに対応するＮ個の出力情報を算出し、Ｎ個の点火時期とＮ個の出力情報との間の関係を近似した近似関数の係数を算出し、係数を用いて、制御用に設定された点火時期に対応する出力情報を算出し、算出した出力情報に基づいて、内燃機関の制御量を算出する内燃機関の制御装置。【選択図】図５

Description

本願は、内燃機関の制御装置に関する。

近年、ドライバ及び各車両システム（ハイブリッド用モータ制御、トランスミッション制御、ブレーキ制御、トラクション制御等）から受信する内燃機関出力の要求値として、車両の制御に直接作用する物理量である内燃機関のトルクを用い、これを内燃機関出力の目標値として内燃機関の制御量である空気量、燃料量、及び点火時期等を決定し、また、実際の内燃機関の運転状態から実トルクを推定して各車両システムへ送信することで協調制御を実現して良好な走行性能を得ることができる内燃機関の制御装置及び制御方法が提案されている。

このような制御方法は一般にトルクベース制御と呼ばれているが、この方式の制御方法においては、内燃機関の運転状態に基づいて実トルクを精度良く算出できることが重要となる。

なお、基本的に共通の制御指標としてトルクを使用するが、近年では更に制御に自由度を持たせるため、点火時期に対するトルク特性、及びそれを計算するためのパラメータ群（最終的に求めたいトルク又はトルク計算の基となる熱効率を構成する特性因子）を同時に共通の制御指標とする場合がある。

通常、内燃機関のトルクを推定するために、前述した点火時期に対するトルク特性を計算するためのパラメータごとに、運転状態に応じて分解を行い、別の特性因子である要素に分けたものを制御装置に予め記憶している。そして記憶したこれらの要素を使用し、運転状態に応じてパラメータを算出してトルクを推定することが多く、特許文献１にも示されている。

ところで、内燃機関の運転状態からトルクを推定する方法としては、上述のようなマップデータを用いた算出方法以外にも、例えば、特許文献２のような、ニューラルネットワーク技術を応用した方法も提案されている。ここでニューラルネットワークとは、脳機能に見られるいくつかの特性を計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデルであり、順伝播型ニューラルネットワーク（ＦＮＮ：Feedforward Neural Network）に予め入力値に対する出力値を教師データとして学習させておけば、学習した入力値と出力値の関係を模擬する汎用的な近似関数として用いることができる。なお、ニューラルネットワークの学習方法としては、一般的に誤差逆伝播法（バックプロパゲーション法）が知られている。

特許第３２２５０６８号 特開平１１－３５１０４５号公報

近年の燃費向上に向け複雑化する内燃機関制御用の機構に対し、内燃機関制御システムも同様に複雑化しており、適合工数の増大が大きな問題となっている。複雑化する内燃機関制御用の機構の例としては、吸排気ＶＶＴ（Variable Valve Timing）、可変バルブリフト、可変圧縮比、ターボチャージャ、スワールコントロールバルブ、タンブルコントロールバルブ等が知られている。特許文献１のようなマップデータを用いた制御方法の場合、内燃機関制御用の機構が複雑になると、それだけ多くのマップデータが必要になり、それに伴い、適合工数もまた増大するという課題がある。適合に必要な内燃機関の試験という観点では、近年、市販のＭＢＣ（Model Based Calibration）ツールが充実してきている。例えば、ＤＯＥ（Design of Experiments、実験計画法）に基づいて内燃機関の試験計画を立て、内燃機関の試験設備と連動してデータ採取を行い、その結果から内燃機関の統計的モデルを作成し、このモデルに基づいて制御に用いるマップデータを作成することができるようになっている。

しかしながら、ＭＢＣツールによりマップデータが作成できるとはいえ、多くのマップデータを作成するにはそれ相応の工数が必要となるし、内燃機関の機種毎にそのデータを管理することにもまた多くの工数が必要となる。更に、ＭＢＣツールの統計的モデルから制御用のマップデータを作成した場合には、考慮できる内燃機関の運転状態のパラメータ数が減るために精度が低下すると考えられるので、このマップデータを用いた制御精度の確認及び微調整にも多くの工数が必要となる。このように、従来のマップ制御ではＭＢＣツール等を導入しても依然として膨大な適合工数が必要となるという課題がある。

また、特許文献２のような順伝播型ニューラルネットワーク（ＦＮＮ）を用いて内燃機関の運転状態からトルクを推定する方法については、中間層が１層しかない従来の方法では、ＦＮＮを近似関数として用いても十分な精度を得ることができないという課題があった。近似精度という観点では、近年、深層学習（ディープラーニング）という手法が知られている。例えば、従来同様のニューラルネットワークを多層化（深層化）することで、近似関数としての精度を大幅に向上できるようになったものである。従来の学習方法では勾配消失問題などにより学習が良好に行えなかったのに対し、近年開発された様々な学習テクニックにより学習が良好に行えるようになった。なお、この深層学習は近年注目されている人工知能（ＡＩ）及び機械学習のひとつの方法としても知られている。

そこで、ＦＮＮを近似関数として用いて内燃機関の運転状態からトルク又は熱効率を推定するようにすれば、トルク及び熱効率の推定については、ＭＢＣツールにより教師データを作成し、それを学習させることで最低限の適合工数で良好に行えると考えられる。更に、ＭＢＣツールでも内燃機関の統計モデルを作成する手法のひとつとしてニューラルネットワークが用いられる場合もあるので、ＭＢＣツールで作成した内燃機関の統計モデルそのものを用いて内燃機関の運転状態からトルクを推定することもでき、この場合には更に工数を削減することができる。

しかし、このままではトルクを推定するだけであり、内燃機関の制御量である目標点火時期、目標吸入空気量を算出できない。例えば、点火時期又は吸入空気量を少しずつ変化させて、ＦＮＮ等の関数を用いてトルクを繰り返し算出すれば、目標トルクを実現する目標点火時期又は目標吸入空気量を探索することができる。しかし、ＦＮＮ等の関数を用いた演算を繰り返し行うと、演算負荷が増大する。特に、システム構成が複雑になり、ＦＮＮ等の関数が複雑化すると、ＦＮＮの演算負荷が大幅に増加する。また、内燃機関の制御量には、複数種類あり、その算出方法も制御量によって様々である。そのため、制御量の種類及び算出方法に対応させるために、ＦＮＮの演算回数が増加する。そのため、ＦＮＮ等の関数を用いた演算回数をできるだけ低減することが望まれる。

そこで、本願は、点火時期を含む内燃機関の運転状態に対するトルク又は熱効率の特性を表すニューラルネットワークを用いた演算回数をできるだけ低減して、内燃機関の各種の制御量を算出することができる内燃機関の制御装置を提供することを目的とする。

本願の内燃機関の制御装置は、
Ｎ個の係数算出用の点火時期（Ｎは、２以上の整数）を設定し、
内燃機関の出力算出用の運転状態及び点火時期と、内燃機関のトルク又は熱効率である出力情報との関係が予め学習されたニューラルネットワークを用い、現在の前記出力算出用の運転状態、及び前記Ｎ個の係数算出用の点火時期のそれぞれに対応するＮ個の前記出力情報を算出する点火対応出力算出部と、
前記Ｎ個の係数算出用の点火時期と前記Ｎ個の出力情報との間の関係を近似した近似関数の係数を算出する係数算出部と、
前記係数を用いて、制御用に設定された点火時期に対応する前記出力情報を算出し、算出した前記出力情報に基づいて、内燃機関の制御量を算出する制御量算出部と、
前記内燃機関の制御量に基づいて、内燃機関を制御するエンジン制御部と、
を備え、
前記制御量算出部は、制御用に設定された基準の点火時期に対応する基準の熱効率を、前記係数を用いて算出し、要求されているトルクを前記基準の熱効率で除算した値に基づいて、内燃機関の目標の吸入空気量を算出するものである。

内燃機関の制御装置によれば、現在の運転条件における、点火時期と出力情報との間の関係を近似した近似関数の係数を一旦算出すれば、係数を用いた処理負荷の小さい演算により、各種の制御用の点火時期に対応する出力情報を算出することができ、出力情報に基づいて、各種の内燃機関の制御量を算出することができる。よって、処理負荷の大きい、ニューラルネットワークを用いた演算を繰り返し行う必要がなく、演算処理負荷を低減することができる。

実施の形態１に係る内燃機関及び制御装置の概略構成図である。 実施の形態１に係る制御装置の概略ブロック図である。 実施の形態１に係る制御装置のハードウェア構成図である。 実施の形態１に係る出力特性のニューラルネットワークを示す図である。 実施の形態１に係るトルクインターフェイス部のブロック図である。 実施の形態１に係る近似関数を説明する図である。 実施の形態２に係るトルクインターフェイス部のブロック図である。 実施の形態２に係る近似関数を説明する図である。

実施の形態１．
実施の形態１に係る内燃機関の制御装置３０（以下、単に制御装置３０と称す）について図面を参照して説明する。図１は、本実施の形態に係る内燃機関１の概略構成図であり、図２は、本実施の形態に係る制御装置３０の概略ブロック図である。内燃機関１及び制御装置３０は、車両に搭載され、内燃機関１は、車両（車輪）の駆動力源となる。

１．内燃機関１の構成
図１に示すように、内燃機関１は、空気と燃料の混合気を燃焼する燃焼室２５を備えている。内燃機関１は、燃焼室２５に空気を供給する吸気管２３と、燃焼室２５で燃焼した排気ガスを排出する排気管１７とを備えている。燃焼室２５は、シリンダ（気筒）とピストンにより構成されている。以下では、燃焼室２５を気筒とも称す。内燃機関１は、ガソリンエンジンとされている。内燃機関１は、吸気管２３を開閉するスロットルバルブ６を備えている。スロットルバルブ６は、制御装置３０により制御される電気モータにより開閉駆動される電子制御式スロットルバルブとされている。スロットルバルブ６には、スロットルバルブ６の開度に応じた電気信号を出力するスロットル開度センサ７が設けられている。

スロットルバルブ６の上流側の吸気管２３には、吸気管２３に吸入される吸入空気流量に応じた電気信号を出力するエアフローセンサ３と、吸入空気の温度に応じた電気信号を出力する吸入空気温度センサ４と、が設けられている。吸入空気温度センサ４に検出された吸入空気の温度は、外気温に等しいとみなすことができる。

内燃機関１は、排気管１７から吸気マニホールド１２に排気ガスを還流するＥＧＲ流路２１と、ＥＧＲ流路２１を開閉するＥＧＲバルブ２２と、を有している。吸気マニホールド１２は、スロットルバルブ６の下流側の吸気管２３の部分である。ＥＧＲバルブ２２は、制御装置３０により制御される電気モータにより開閉駆動される電子制御式ＥＧＲバルブとされている。ＥＧＲバルブ２２には、ＥＧＲバルブ２２の開度に応じた電気信号を出力するＥＧＲ開度センサ２７が設けられている。なお、ＥＧＲは、排気ガス再循環、すなわち、Exhaust Gas Recirculationの頭文字である。ＥＧＲバルブ２２を介して排気ガスが再循環するＥＧＲを、外部ＥＧＲといい、吸排気バルブのバルブオーバーラップにより燃焼室内に排気ガスが残留するＥＧＲを、内部ＥＧＲという。以下、外部ＥＧＲを単にＥＧＲと称す。

吸気マニホールド１２には、吸気マニホールド１２内の気体の圧力であるマニホールド圧に応じた電気信号を出力するマニホールド圧センサ８と、吸気マニホールド１２内の気体の温度であるマニホールド温度に応じた電気信号を出力するマニホールド温度センサ９と、が設けられている。

内燃機関１には、燃焼室２５に燃料を供給するインジェクタ１３が設けられている。インジェクタ１３は、燃焼室２５内に直接燃料を噴射するように設けられている。インジェクタ１３は、吸気マニホールド１２の下流側の部分に燃料を噴射するように設けられてもよい。内燃機関１には、大気圧に応じた電気信号を出力する大気圧センサ２が設けられている。

燃焼室２５の頂部には、空気と燃料の混合気に点火する点火プラグと、点火プラグに点火エネルギーを供給する点火コイル１６と、が設けられている。また、燃焼室２５の頂部には、吸気管２３から燃焼室２５内に吸入される吸入空気量を調節する吸気バルブ１４と、燃焼室２５から排気管１７に排出される排気ガス量を調節する排気バルブ１５と、が設けられている。吸気バルブ１４には、そのバルブ開閉タイミングを可変にする吸気可変バルブタイミング機構が設けられている。排気バルブ１５には、そのバルブ開閉タイミングを可変にする排気可変バルブタイミング機構が設けられている。可変バルブタイミング機構１４、１５は、電動アクチュエータを有している。なお、可変バルブリフト、可変圧縮比、ターボチャージャ、スワールコントロールバルブ、タンブルコントロールバルブ等の機構が設けられてもよい。内燃機関１のクランク軸には、その回転角に応じた電気信号を出力するクランク角センサ２０が設けられている。シリンダブロックにはノックセンサ２８が固定されている。

排気管１７には、排気ガス中の空気と燃料との比率である空燃比ＡＦ（Ａｉｒ／Ｆｕｅｌ）に応じた電気信号を出力する空燃比センサ１８が設けられている。また、排気管１７には、排気ガスを浄化する触媒１９が設けられている。

２．制御装置３０の構成
次に、制御装置３０について説明する。制御装置３０は、内燃機関１を制御対象とする制御装置である。図２のブロック図に示すように、制御装置３０は、トルク制御部３１、トルクインターフェイス部３２、及びエンジン制御部３３等の制御部を備えている。制御装置３０の各制御部３１～３３等は、制御装置３０が備えた処理回路により実現される。具体的には、制御装置３０は、図３に示すように、処理回路として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算処理装置９０（コンピュータ）、演算処理装置９０とデータのやり取りをする記憶装置９１、演算処理装置９０に外部の信号を入力する入力回路９２、演算処理装置９０から外部に信号を出力する出力回路９３、及び通信回路９４等を備えている。

演算処理装置９０として、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＩＣ（Integrated Circuit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、各種の論理回路、及び各種の信号処理回路等が備えられてもよい。また、演算処理装置９０として、同じ種類のもの又は異なる種類のものが複数備えられ、各処理が分担して実行されてもよい。記憶装置９１として、演算処理装置９０からデータを読み出し及び書き込みが可能に構成されたＲＡＭ（Random Access Memory）、及び演算処理装置９０からデータを読み出し可能に構成されたＲＯＭ（Read Only Memory）等が備えられている。入力回路９２は、各種のセンサ及びスイッチが接続され、これらセンサ及びスイッチの出力信号を演算処理装置９０に入力するＡ／Ｄ変換器等を備えている。出力回路９３は、電気負荷が接続され、これら電気負荷に演算処理装置９０から制御信号を出力する駆動回路等を備えている。

通信回路９４は、変速機を制御する変速機制御装置９５、ハイブリッド車両に設けられたモータの制御を行うモータ制御装置９６、ブレーキ制御及びトラクション制御を行うブレーキ・トラクション制御装置９７等の外部の制御装置と、通信線を介して接続され、ＣＡＮ（Controller Area Network）等の通信プロトコルに基づいて有線通信を行う。

そして、制御装置３０が備える各制御部３１～３３等の各機能は、演算処理装置９０が、ＲＯＭ等の記憶装置９１に記憶されたソフトウェア（プログラム）を実行し、記憶装置９１、入力回路９２、及び出力回路９３等の制御装置３０の他のハードウェアと協働することにより実現される。なお、各制御部３１～３３等が用いるニューラルネットワーク、各関数、定数等の設定データは、ソフトウェア（プログラム）の一部として、ＲＯＭ等の記憶装置９１に記憶されている。

本実施の形態では、入力回路９２には、大気圧センサ２、エアフローセンサ３、吸入空気温度センサ４、スロットル開度センサ７、マニホールド圧センサ８、マニホールド温度センサ９、空燃比センサ１８、クランク角センサ２０、アクセル開度センサ２６、ＥＧＲ開度センサ２７、及びノックセンサ２８等が接続されている。出力回路９３には、スロットルバルブ６（電気モータ）、インジェクタ１３、吸気可変バルブタイミング機構１４、排気可変バルブタイミング機構１５、点火コイル１６、及びＥＧＲバルブ２２（電動アクチュエータ）等が接続されている。なお、制御装置３０には、図示していない各種のセンサ、スイッチ、及びアクチュエータ等が接続されている。

２－１．トルクベース制御
制御装置３０は、目標トルクに基づいて内燃機関１を制御するトルクベース制御を実行する。制御装置３０は、上述したように、概略的に、トルク制御部３１、トルクインターフェイス部３２、及びエンジン制御部３３を備えている。トルク制御部３１は、目標トルクの演算を行う。トルクインターフェイス部３２は、目標トルク等に基づいて、内燃機関の制御量の目標値を算出する。エンジン制御部３３は、制御量の目標値に基づいて、各種の電気負荷を駆動制御する。

＜トルク制御部３１＞
トルク制御部３１は、アクセル開度センサ２６により検出された実アクセル開度に基づいて、運転者が内燃機関１に要求しているトルクであるドライバ要求トルクを算出する。また、トルク制御部３１は、アイドリング運転時に回転速度を維持するために必要なトルクであるアイドリングトルクを算出する。また、トルク制御部３１は、変速機制御装置９５、モータ制御装置９６、及びブレーキ・トラクション制御装置９７等の外部の制御装置から要求されているトルクである外部要求トルクを算出する。そして、トルク制御部３１は、ドライバ要求トルク、アイドリングトルク、及び外部要求トルクの優先順位を判定して、目標トルクを算出する（このような演算をトルク調停とも言う）。

ここで、目標トルクには、低応答目標トルクＴｒｑｔｓと高応答目標トルクＴｒｑｔｆとがある。低応答目標トルクＴｒｑｔｓは、点火時期の遅角を伴わずに内燃機関に要求されているトルクであり、高応答目標トルクＴｒｑｔｆは、点火時期を遅角することを含み、内燃機関に要求されているトルクである。通常は、低応答目標トルクＴｒｑｔｓと高応答目標トルクＴｒｑｔｆとが一致しているが、点火時期の遅角によるトルクダウン要求があった場合に、高応答目標トルクＴｒｑｔｆが、低応答目標トルクＴｒｑｔｓよりも低くなる。

トルク制御部３１は、主に、ドライバ要求トルクと、定常時のアイドリングトルクとの大きいものに基づいて、低応答目標トルクＴｒｑｔｓを算出し、外部要求トルクと、負荷変化時のアイドリングトルクとに基づいて、高応答目標トルクＴｒｑｔｆを算出する。

＜トルクインターフェイス部３２＞
トルクインターフェイス部３２は、内燃機関の運転状態に基づいて、目標トルクと充填効率の相互変換、及び目標トルクと点火時期の相互変換を実施し、目標充填効率Ｅｃｔ、及び目標点火時期θｉｇｔを算出し、エンジン制御部３３に伝達する。また、トルクインターフェイス部３２は、内燃機関の運転状態に基づいて、実トルクＴｒｑｒを算出し、トルク制御部３１に伝達する。トルクインターフェイス部３２の詳細な処理は、後述する。

＜運転状態検出部３３０＞
エンジン制御部３３は、内燃機関の運転状態を検出する運転状態検出部３３０を備えている。運転状態検出部３３０は、各種のセンサの出力信号等に基づいて各種の運転状態を検出する。具体的には、運転状態検出部３３０は、大気圧センサ２の出力信号に基づいて実大気圧を検出し、エアフローセンサ３の出力信号に基づいて実吸入空気流量を検出し、吸入空気温度センサ４の出力信号に基づいて実外気温を検出し、スロットル開度センサ７の出力信号に基づいて実スロットル開度を検出し、マニホールド圧センサ８の出力信号に基づいて実マニホールド圧を検出し、マニホールド温度センサ９の出力信号等に基づいて吸気マニホールド１２内の気体の温度である実マニホールド温度を検出し、空燃比センサ１８の出力信号に基づいて、排気ガスの実空燃比ＡＦｒを検出し、アクセル開度センサ２６の出力信号に基づいて実アクセル開度を検出し、ＥＧＲ開度センサ２７の出力信号に基づいて実ＥＧＲ開度を検出する。

運転状態検出部３３０は、クランク角センサ２０の出力信号に基づいてクランク角度及び実回転速度Ｎｅｒを検出する。運転状態検出部３３０は、カム角センサ（不図示）のエッジと、クランク角度の位相差に基づいて、吸気可変バルブタイミング機構１４（以下、吸気ＶＶＴ１４と称す）の実位相角ＩＶＴｒ、及び排気可変バルブタイミング機構１５（以下、排気ＶＶＴ１５と称す）の実位相角ＥＶＴｒを検出する。

運転状態検出部３３０は、燃焼室２５内に吸入された空気量の情報である筒内吸気量情報を検出する。運転状態検出部３３０は、実吸入空気流量及び実回転速度Ｎｅｒ等に基づいて、筒内吸気量情報として、燃焼室２５内に吸入された実吸入空気量Ｑｃｒ[g/stroke]、及び実充填効率Ｅｃｒ[%]を算出する。例えば、運転状態検出部３３０は、実吸入空気流量[g/s]に、回転速度Ｎｅに応じた行程周期を乗算した値に、吸気マニホールドの遅れを模擬したフィルタ処理を行った値を、実吸入空気量Ｑｃｒ[g/stroke]として算出する。或いは、運転状態検出部３３０は、実マニホールド圧、実回転速度Ｎｅｒ等に基づいて実吸入空気量Ｑｃｒ[g/stroke]及び実充填効率Ｅｃｒ[%]を算出してもよい。

運転状態検出部３３０は、ＥＧＲ開度等に基づいて、燃焼室２５内に吸入された実排気ガス再循環量である実ＥＧＲ量[g/stroke]を算出する。例えば、運転状態検出部３３０は、ＥＧＲ開度及びマニホールド圧等に基づいて、ＥＧＲバルブ２２を通過する実ＥＧＲ流量[g/s]を算出し、実ＥＧＲ流量に行程周期を乗算した値に、フィルタ処理を行った値を、実ＥＧＲ量[g/stroke]として算出する。運転状態検出部３３０は、実吸入空気量に対する実ＥＧＲ量の比率である実ＥＧＲ率Ｒｅｇｒｒ[%]を算出する。

＜吸気量制御部３３１＞
エンジン制御部３３は、吸入空気量を制御する吸気量制御部３３１を備えている。吸気量制御部３３１は、目標充填効率Ｅｃｔから目標吸入空気量を算出し、目標吸入空気量から目標吸入空気流量を算出する。エンジン制御部３３は、目標吸入空気流量を達成するように、実吸入空気流量及び実マニホールド圧に基づいて、目標スロットル開度を算出し、スロットルバルブ６の電気モータを駆動制御する。

吸気量制御部３３１は、実回転速度Ｎｅｒ及び目標充填効率Ｅｃｔに基づいて、吸気ＶＶＴ１４の目標位相角ＩＶＴｔ（以下、目標吸気位相角ＩＶＴｔと称す）を算出し、吸気ＶＶＴ１４の電動アクチュエータを駆動制御する。吸気量制御部３３１は、実回転速度Ｎｅｒ及び目標充填効率Ｅｃｔに基づいて、排気ＶＶＴ１５の目標位相角ＥＶＴｔ（以下、目標排気位相角ＥＶＴｔと称す）を算出し、排気ＶＶＴ１５の電動アクチュエータを駆動制御する。吸気量制御部３３１は、実回転速度Ｎｅｒ及び目標充填効率Ｅｃｔに基づいて、目標ＥＧＲ開度を算出し、ＥＧＲバルブ２２の電動アクチュエータを駆動制御する。

＜燃料制御部３３２＞
エンジン制御部３３は、燃料噴射量を制御する燃料制御部３３２を備えている。燃料制御部３３２は、実充填効率Ｅｃｒに基づいて、目標空燃比ＡＦｔを達成するための燃料噴射量を算出し、インジェクタ１３を駆動制御する。燃料制御部３３２は、実回転速度Ｎｅｒ及び目標充填効率Ｅｃｔに基づいて、目標空燃比ＡＦｔを算出する。

＜点火制御部３３３＞
エンジン制御部３３は、点火コイルへの通電を行う点火制御部３３３を備えている。点火制御部３３３は、トルクインターフェイス部３２から伝達された目標点火時期θｉｇｔに基づいて、最終点火時期θｓａを決定する。点火制御部３３３は、ノックセンサ２８によりノックが検出されている場合は、ノックが発生しないように、目標点火時期θｉｇｔに対して遅角補正を行って、最終点火時期θｓａを算出する。また、点火制御部３３３は、失火防止のために遅角上限点火時期θｒｔｄよりも遅角側に最終点火時期θｓａが設定されないように、遅角上限点火時期θｒｔｄにより遅角側の点火時期を上限制限する遅角制限を行う。そして、点火制御部３３３は、最終点火時期θｓａに基づいて、点火コイル１６への通電制御を行う。この最終点火時期θｓａが、実点火時期θｓａとなる。本実施の形態では、点火時期は、クランク角度で設定されるものとする。

２－２．トルクインターフェイス部３２の詳細構成
上述したように、トルクインターフェイス部３２は、内燃機関の運転状態に基づいて、トルクと充填効率の相互変換、及びトルクと点火時期の相互変換を実施し、目標充填効率Ｅｃｔ、及び目標点火時期θｉｇｔを算出する。図５に示すように、トルクインターフェイス部３２は、点火対応出力算出部３２１、係数算出部３２２、及び制御量算出部３２３を備えている。

２－２－１．点火対応出力算出部３２１
＜出力特性のニューラルネットワーク＞
トルクインターフェイス部３２は、内燃機関の出力算出用の運転状態及び点火時期と、内燃機関のトルク又は熱効率である出力情報（本例では、熱効率η）との関係が予め学習されたニューラルネットワーク（以下、出力特性のニューラルネットワークと称す）を記憶している。

本実施の形態では、図４に示すように、出力特性のニューラルネットワークは、順伝播型のニューラルネットワーク（ＦＮＮ：Feedforward Neural Network）により構成されている。ＦＮＮは、階層上に並べられたユニット（ノード、ニューロンとも言う）が隣接する層間で結合した構造を持ち、情報が入力側から出力側に向かって伝播するよう構成されているネットワークである。ユニットで行われる演算は、前層の各ユニットから入力されてくる値に重みを掛け、更にバイアスを加えたものが、そのユニットへの総入力となり、この総入力を活性化関数へ通した後の出力が、ユニットの出力となる。

このようなユニットから構成されるＦＮＮを近似関数として用いるには、ＦＮＮのへ入力値とその出力値が所望の関係となるように、各ユニットの重み及びバイアスを調整しておく必要がある。この調整には教師データと呼ばれる入力値と出力値のデータセットを予め多数用意しておき、誤差逆伝播法（バックプロパゲーション法）と呼ばれる方法を適用することにより行われる。このように重み及びバイアスを調整することをニューラルネットワークの学習と言い、良好に学習することができると、ＦＮＮは教師データの持つ特徴を記憶した汎用的な関数として用いることができる。調整及び学習後のＦＮＮの構成、及び各ユニット（ニューロン）の重み及びバイアスは、予め記憶装置９１に記憶されている

なお、ＦＮＮの層の数が多いほど、また層に含まれるユニットの数が多いほど、近似精度が向上すると考えられているが、学習の状況によっては教師データと異なる点では精度が極端に悪化する場合（これを過学習又は過適合という）があり、このような場合には、学習を途中で打ち切って過学習を抑制する、教師データ数を増やす等して必要な近似精度が得られるよう調整を行う必要がある。以上がＦＮＮの概要であるが、ＦＮＮ及びその学習方法に関しては、公知の技術であるので、ここではＦＮＮは公知として説明する。

図４に示す例では、ＦＮＮの構成として、出力算出用の運転状態及び点火時期θｉｇが入力層に入力され、５個のユニットを持つ中間層が３層あり、出力層にて熱効率ηが出力される構成となっている。

本実施の形態では、出力算出用の運転状態は、回転速度Ｎｅ、充填効率Ｅｃ、ＥＧＲ率Ｒｅｇｒ、及び空燃比ＡＦとされている。出力算出用の運転状態として、水温、吸気温、大気圧、マニホールド温度等の環境条件が用いられてもよいし、吸気位相角ＩＶＴ、排気位相角ＥＶＴ、ＥＧＲバルブ開度のような他の内燃機関の運転状態が入力されるように構成されてもよい。また、内燃機関のシステム構成が異なる場合は、そのシステム構成の運転状態（例えば、可変バルブリフト、可変圧縮比等）が入力されるように構成されてもよい。また、中間層に関しても、各層のユニット数及び層数自体を増減させてもよい。これらは、事前に行われるＦＮＮの学習時に、近似精度に応じて調整するべきパラメータである。

本実施の形態では、出力情報として、ＦＮＮにより熱効率ηが算出される例を示しているが、出力情報として、ＦＮＮによりトルクＴｒｑが算出されるように構成されてもよい。熱効率η及びトルクＴｒｑのいずれが算出されても、式（３）等に示すように、熱効率ηとトルクＴｒｑとを、吸入空気量、空燃比、単位質量当たりの燃料の熱量等を用いて相互に変換することができる。なお、熱効率ηは、燃焼室に供給した燃料の熱量の内、トルクに変換される割合である。

＜Ｎ個の係数算出用の点火時期の設定＞
点火対応出力算出部３２１は、Ｎ個の係数算出用の点火時期（Ｎは、２以上の整数）を設定する。本実施の形態では、点火対応出力算出部３２１は、Ｎ個の係数算出用の点火時期として、内燃機関のトルクが最大になる点火時期である最大トルク点火時期θＭＢＴ、及び最大トルク点火時期よりも遅角側の点火時期である遅角側点火時期θｓｐｌの２個の係数算出用の点火時期を設定する。

点火対応出力算出部３２１は、内燃機関のＭＢＴ算出用の運転状態と、最大トルク点火時期θＭＢＴとの関係が予め設定されたＭＢＴ設定関数を用い、現在のＭＢＴ算出用の運転状態に対応する最大トルク点火時期θＭＢＴを算出する。ＭＢＴ算出用の運転状態は、回転速度Ｎｅ、充填効率Ｅｃ、ＥＧＲ率Ｒｅｇｒ、及び空燃比ＡＦ等の運転状態に設定にされる。本実施の形態では、ＭＢＴ算出用の運転状態は、出力算出用の運転状態と同じに設定されている。

ＭＢＴ設定関数は、ニューラルネットワークにより構成されてもよいし、複数のマップデータにより構成されてもよい。複数のマップデータにより構成される場合は、点火対応出力算出部３２１は、回転速度及び充填効率と最大トルク点火時期の基本値との関係が予め設定されたマップデータを用いて、現在の回転速度及び充填効率に対応する最大トルク点火時期の基本値を算出し、ＥＧＲ率と補正値との関係が予め設定されたマップデータ、及び空燃比と補正値との関係が予め設定されたマップデータを用い、現在のＥＧＲ率及び空燃比に対応する補正値を算出し、最大トルク点火時期の基本値を補正値で補正して、最大トルク点火時期θＭＢＴを算出する。

例えば、点火対応出力算出部３２１は、最大トルク点火時期θＭＢＴに、予め設定された遅角角度Δθｒｔｄ（例えば、１０度）を加算した角度を、遅角側点火時期θｓｐｌに設定する。或いは、点火対応出力算出部３２１は、後述する遅角上限点火時期θｒｔｄを遅角側点火時期θｓｐｌに設定してもよい。

＜Ｎ個の出力情報の算出＞
点火対応出力算出部３２１は、上述した出力特性のニューラルネットワークを用い、現在の出力算出用の運転状態、及びＮ個の係数算出用の点火時期のそれぞれに対応するＮ個の出力情報を算出する。本実施の形態では、点火対応出力算出部３２１は、出力特性のニューラルネットワークを用い、現在の出力算出用の運転状態、及び２個の係数算出用の点火時期θＭＢＴ、θｓｐｌのそれぞれに対応する２個の熱効率ηＭＢＴ、ηｓｐｌを算出する。最大トルク点火時期θＭＢＴに対応する熱効率ηＭＢＴを、ＭＢＴ熱効率ηＭＢＴと称し、遅角側点火時期θｓｐｌに対応する熱効率ηｓｐｌを、遅角側熱効率ηｓｐｌと称する。

具体的には、点火対応出力算出部３２１は、現在の出力算出用の運転状態（本例では、実回転速度Ｎｅｒ、実充填効率Ｅｃｒ、実ＥＧＲ率Ｒｅｇｒｒ、及び目標空燃比ＡＦｔ又は実空燃比ＡＦｒ）及び最大トルク点火時期θＭＢＴを、出力特性のニューラルネットワークに入力し、ニューラルネットワークの各ユニットの算出処理を行い、ニューラルネットワークから出力された熱効率ηを、ＭＢＴ熱効率ηＭＢＴとして算出する。また、点火対応出力算出部３２１は、現在の出力算出用の運転状態及び遅角側点火時期θｓｐｌを、出力特性のニューラルネットワークに入力し、ニューラルネットワークの各ユニットの算出処理を行い、ニューラルネットワークから出力された熱効率ηを、遅角側熱効率ηｓｐｌとして算出する。

なお、点火対応出力算出部３２１は、現在の出力算出用の運転状態とＭＢＴ熱効率ηＭＢＴとの関係が予め設定されたマップデータを用い、現在の出力算出用の運転状態に対応するＭＢＴ熱効率ηＭＢＴを算出するように構成されてもよい。この場合は、点火対応出力算出部３２１は、回転速度及び充填効率とＭＢＴ熱効率の基本値との関係が予め設定されたマップデータを用いて、現在の回転速度及び充填効率に対応するＭＢＴ熱効率の基本値を算出し、ＥＧＲ率と補正値との関係が予め設定されたマップデータ、及び空燃比と補正値との関係が予め設定されたマップデータを用い、現在のＥＧＲ率及び空燃比に対応する補正値を算出し、ＭＢＴ熱効率の基本値を補正値で補正して、ＭＢＴ熱効率ηＭＢＴを算出する。

２－２－２．係数算出部３２２
係数算出部３２２は、Ｎ個の係数算出用の点火時期とＮ個の出力情報との間の関係を近似した近似関数の係数（パラメータ）を算出する。本実施の形態では、係数算出部３２２は、最大トルク点火時期θＭＢＴ、及び最大トルク点火時期θＭＢＴに対応するＭＢＴ熱効率ηＭＢＴを、２次関数とした近似関数の極値に設定し、遅角側点火時期θｓｐｌ、及び遅角側点火時期θｓｐｌに対応する遅角側熱効率ηｓｐｌに基づいて、係数を算出する。

近似関数は、次式及び図６に示す２次関数に設定されている。
η＝ηＭＢＴ×｛１－Ｋａ×（θｉｇ－θＭＢＴ）^２｝ ・・・（１）
ここで、Ｋａは、２次関数の係数の１つであり、以下、感度係数Ｋａと称す。また、最大トルク点火時期θＭＢＴ、及びＭＢＴ熱効率ηＭＢＴも、２次関数の係数である。すなわち、最大トルク点火時期θＭＢＴ、ＭＢＴ熱効率ηＭＢＴ、及び感度係数Ｋａが、式（１）の２次関数の係数とされている。

そして、係数算出部３２２は、次式を用いて、感度係数Ｋａを算出する。式（２）は、式（１）に、遅角側点火時期θｓｐｌ及び遅角側熱効率ηｓｐｌを代入して、感度係数Ｋａについて整理した式である。
Ｋａ＝（１－ηｓｐｌ／ηＭＢＴ）／（θｓｐｌ－θＭＢＴ）^２ ・・・（２）

２－２－３．制御量算出部３２３
制御量算出部３２３は、係数を用いて、制御用に設定された点火時期に対応する出力情報を算出し、算出した出力情報に基づいて、内燃機関の制御量を算出する。制御量算出部３２３は、内燃機関の制御量として、内燃機関の目標の吸入空気量（本例では、目標充填効率Ｅｃｔ）、内燃機関の目標点火時期θｉｇｔ、及び内燃機関のトルクの１つ以上を算出する。

この構成によれば、現在の運転条件における、点火時期と出力情報との間の関係を近似した近似関数の係数を一旦算出すれば、係数を用いた処理負荷の小さい演算により、各種の制御用の点火時期に対応する出力情報を算出することができ、及び出力情報に基づいて、各種の内燃機関の制御量を算出することができる。よって、処理負荷の大きい、出力特性のニューラルネットワークを用いた演算を繰り返し行う必要がなく、演算処理負荷を低減することができる。

２－２－３－１．係数を用いた目標点火時期θｉｇｔの算出
制御量算出部３２３は、制御用に設定された基準の点火時期θｉｇｂに対応する基準のトルクＴｒｑｂを、係数を用いて算出し、基準のトルクＴｒｑｂにトルクの変化量ΔＴｒｑを加算して、目標トルクＴｒｑｔを算出し、目標トルクＴｒｑｔに対応する目標点火時期θｉｇｔを、係数を用いて算出する。

この構成によれば、係数を用いた処理負荷の小さい演算により、基準の点火時期θｉｇｂに対応する基準のトルクＴｒｑｂを算出することができる。また、係数を用いた処理負荷の小さい演算により、目標トルクＴｒｑｔに対応する目標点火時期θｉｇｔを算出することができる。特に、この目標トルクＴｒｑｔに対応する目標点火時期θｉｇｔの算出は、出力特性のニューラルネットワークの逆特性の演算であるので、出力特性のニューラルネットワークを用いて算出しようとすると、点火時期を少しずつ変化させて、出力特性のニューラルネットワークの演算処理を繰り返し行って、目標トルクＴｒｑｔに対応する点火時期を探索する必要があり、処理負荷が特に大きくなる。よって、演算処理負荷の低減効果が大きくなる。

＜点火時期の遅角によるトルクダウン要求＞
点火時期の遅角によるトルクダウン要求があった場合の、目標点火時期θｉｇｔについて説明する。なお、高応答目標トルクＴｒｑｔｆが低応答目標トルクＴｒｑｔｓに一致しており、点火時期の遅角によるトルクダウン要求がない場合は、制御量算出部３２３は、基準の点火時期θｉｇｂを目標点火時期θｉｇｔに設定する。高応答目標トルクＴｒｑｔｆが低応答目標トルクＴｒｑｔｓよりも低く、点火時期の遅角によるトルクダウン要求がある場合は、制御量算出部３２３は、以下で説明する係数を用いた演算により、目標点火時期θｉｇｔを設定する。

制御量算出部３２３は、次式に示すように、係数Ｋａ、θＭＢＴ、ηＭＢＴを用いて、基準の点火時期θｉｇｂに対応する基準の熱効率ηｂを算出し、基準の熱効率ηｂ、実吸入空気量Ｑｃｒ、及び目標空燃比ＡＦｔに基づいて、基準のトルクＴｒｑｂを算出する。
ηｂ＝ηＭＢＴ×｛１－Ｋａ×（θｉｇｂ－θＭＢＴ）^２｝
Ｔｒｑｂ＝Ｑｃｒ／ＡＦｔ×ＨＴ×ηｂ ・・・（３）
ここで、ＨＴは、単位質量当たりの燃料の発熱量であり、燃料の種類に応じて予め設定される。

また、制御量算出部３２３は、次式に示すように、ＭＢＴ熱効率ηＭＢＴ、実吸入空気量Ｑｃｒ、及び目標空燃比ＡＦｔに基づいて、点火時期が最大トルク点火時期θＭＢＴである場合の、トルクＴｒｑＭＢＴ（ＭＢＴトルクＴｒｑＭＢＴと称す）を算出する。
ＴｒｑＭＢＴ＝Ｑｃｒ／ＡＦｔ×ＨＴ×ηＭＢＴ ・・・（４）

制御量算出部３２３は、次式に示すように、低応答目標トルクＴｒｑｔｓから高応答目標トルクＴｒｑｔｆを減算して、トルクダウン量ΔＴｄｗｎを算出する。そして、制御量算出部３２３は、感度係数Ｋａ、基準のトルクＴｒｑｂ、ＭＢＴトルクＴｒｑＭＢＴ、及びトルクダウン量ΔＴｄｗｎに基づいて、目標点火時期θｉｇｔを算出する。

なお、制御量算出部３２３は、内燃機関の基準点火時期算出用の運転状態と、基準点火時期θｉｇｂとの関係が予め設定された基準点火時期設定関数を用い、現在の基準点火時期算出用の運転状態に対応する基準点火時期θｉｇｂを算出する。基準点火時期算出用の運転状態は、回転速度Ｎｅ、充填効率Ｅｃ、ＥＧＲ率Ｒｅｇｒ、及び空燃比ＡＦ等の運転状態に設定にされる。本実施の形態では、基準点火時期算出用の運転状態は、出力算出用の運転状態と同じに設定されている。

基準点火時期設定関数は、ニューラルネットワークにより構成されてもよいし、複数のマップデータにより構成されてもよい。複数のマップデータにより構成される場合は、制御量算出部３２３は、回転速度及び充填効率と基準点火時期の基本値との関係が予め設定されたマップデータを用いて、現在の回転速度及び充填効率に対応する基準点火時期の基本値を算出し、ＥＧＲ率と補正値との関係が予め設定されたマップデータ、及び空燃比と補正値との関係が予め設定されたマップデータを用い、現在のＥＧＲ率及び空燃比に対応する補正値を算出し、基準点火時期の基本値を補正値で補正して、基準点火時期θｉｇｂを算出する。

＜アイドリング時の目標点火時期＞
次に、アイドリング時の目標点火時期θｉｇｔの設定について説明する。制御量算出部３２３は、次式に示すように、係数Ｋａ、θＭＢＴ、ηＭＢＴを用いて、アイドリング時の基準の点火時期θｉｇｂ＿ｉｄｌに対応する基準の熱効率ηｂを算出し、基準の熱効率ηｂ、実吸入空気量Ｑｃｒ、及び目標空燃比ＡＦｔに基づいて、基準のトルクＴｒｑｂを算出する。
ηｂ＝ηＭＢＴ×｛１－Ｋａ×（θｉｇｂ＿ｉｄｌ－θＭＢＴ）^２｝
Ｔｒｑｂ＝Ｑｃｒ／ＡＦｔ×ＨＴ×ηｂ ・・・（６）

また、制御量算出部３２３は、次式に示すように、ＭＢＴ熱効率ηＭＢＴを用いて、点火時期が最大トルク点火時期θＭＢＴである場合の、トルクＴｒｑＭＢＴ（ＭＢＴトルクＴｒｑＭＢＴと称す）を算出する。
ＴｒｑＭＢＴ＝Ｑｃｒ／ＡＦｔ×ＨＴ×ηＭＢＴ ・・・（７）

制御量算出部３２３は、各負荷の作動状態、水温等に基づいて、アイドリング時の、基準のトルクＴｒｑｂからの加算トルクΔＴｉｄｌを算出する。負荷には、エアコンディショナーの作動状態、発電機の作動状態等がある。

そして、制御量算出部３２３は、次式に示すように、感度係数Ｋａ、基準のトルクＴｒｑｂ、ＭＢＴトルクＴｒｑＭＢＴ、及び加算トルクΔＴｉｄｌに基づいて、アイドリング時の目標点火時期θｉｇｔを算出する。

なお、制御量算出部３２３は、内燃機関のアイドルリング用の運転状態と、アイドルリング時の基準点火時期θｉｇｂ＿ｉｄｌとの関係が予め設定されたアイドルリング時の基準点火時期設定関数を用い、現在のアイドルリング用の運転状態に対応するアイドルリング時の基準点火時期θｉｇｂ＿ｉｄｌを算出する。アイドルリング用の運転状態は、回転速度Ｎｅ、充填効率Ｅｃ等の運転状態に設定にされる。アイドルリング時の基準点火時期設定関数は、マップデータにより構成されてもよいし、ニューラルネットワークにより構成されてもよい。

２－２－３－２．係数を用いた目標充填効率Ｅｃｔの算出
制御量算出部３２３は、制御用に設定された基準の点火時期θｉｇｂに対応する基準の熱効率ηｂを、係数を用いて算出し、要求されているトルクを基準の熱効率ηｂで除算した値に基づいて、内燃機関の目標の吸入空気量（本例では、目標充填効率Ｅｃｔ）を算出する。

この構成によれば、係数を用いた処理負荷の小さい演算により、基準の点火時期θｉｇｂに対応する基準の熱効率ηｂを算出することができる。

＜低応答目標トルクＴｒｑｔｓに対応する目標充填効率Ｅｃｔの設定＞
制御量算出部３２３は、次式に示すように、係数Ｋａ、θＭＢＴ、ηＭＢＴを用いて、基準の点火時期θｉｇｂに対応する基準の熱効率ηｂを算出する。
ηｂ＝ηＭＢＴ×｛１－Ｋａ×（θｉｇｂ－θＭＢＴ）^２｝ ・・・（９）

そして、制御量算出部３２３は、次式に示すように、低応答目標トルクＴｒｑｔｓ、基準の熱効率ηｂ、及び目標空燃比ＡＦｔに基づいて、目標充填効率Ｅｃｔを算出する。
Ｅｃｔ＝Ｔｒｑｔｓ／ηｂ／ＨＴ×ＡＦｔ／（ρ×Ｖｃｙｌ）×１００
・・・（１０）
ここで、ρは、空気密度であり、Ｖｃｙｌは、燃焼室の容積である。

＜アイドリング時の目標充填効率Ｅｃｔの設定＞
制御量算出部３２３は、次式に示すように、係数Ｋａ、θＭＢＴ、ηＭＢＴを用いて、アイドリング時の基準の点火時期θｉｇｂ＿ｉｄｌに対応する基準の熱効率ηｂを算出する。
ηｂ＝ηＭＢＴ×｛１－Ｋａ×（θｉｇｂ＿ｉｄｌ－θＭＢＴ）^２｝
・・・（１１）

そして、制御量算出部３２３は、次式に示すように、アイドリング時の要求トルクＴｒｑ＿ｉｄｌ、駆動系トルクＴｒｑｍ、基準の熱効率ηｂ、及び目標空燃比ＡＦｔに基づいて、目標充填効率Ｅｃｔを算出する。
Ｅｃｔ＝（Ｔｒｑ＿ｉｄｌ＋Ｔｒｑｍ）／ηｂ／ＨＴ×ＡＦｔ
／（ρ×Ｖｃｙｌ）×１００ ・・・（１２）

制御量算出部３２３は、回転速度Ｎｅ等の運転状態に基づいて、アイドリング時の要求トルクＴｒｑ＿ｉｄｌを算出する。また、制御量算出部３２３は、水温、発電機の作動状態等に基づいて、駆動系トルクＴｒｑｍを算出する。

＜点火時期の遅角時の目標充填効率Ｅｃｔの設定＞
触媒昇温等のために、点火時期の遅角が設定される場合があり、その場合の目標充填効率Ｅｃｔの設定について説明する。制御量算出部３２３は、制御用に設定された基準の点火時期θｉｇｂに対応する基準のトルクＴｒｑｂを、係数を用いて算出し、基準の点火時期θｉｇｂから遅角した目標点火時期θｉｇｔに対応する遅角後の熱効率ηｒｔｄを、係数を用いて算出し、基準のトルクＴｒｑｂを遅角後の熱効率ηｒｔｄで除算した値に基づいて、内燃機関の目標の吸入空気量（本例では、目標充填効率Ｅｃｔ）を算出する。

この構成によれば、係数を用いた処理負荷の小さい演算により、基準の点火時期θｉｇｂに対応する基準のトルクＴｒｑｂ、及び遅角後の目標点火時期θｉｇｔに対応する遅角後の熱効率ηｒｔｄを算出することができる。

制御量算出部３２３は、次式に示すように、係数Ｋａ、θＭＢＴ、ηＭＢＴを用いて、基準の点火時期θｉｇｂに対応する基準の熱効率ηｂを算出し、基準の熱効率ηｂ、実吸入空気量Ｑｃｒ、及び目標空燃比ＡＦｔに基づいて、基準のトルクＴｒｑｂを算出する。
ηｂ＝ηＭＢＴ×｛１－Ｋａ×（θｉｇｂ－θＭＢＴ）^２｝
Ｔｒｑｂ＝Ｑｃｒ／ＡＦｔ×ＨＴ×ηｂ ・・・（１３）

制御量算出部３２３は、次式に示すように、係数Ｋａ、θＭＢＴ、ηＭＢＴを用いて、遅角後の目標点火時期θｉｇｔに対応する遅角後の熱効率ηｒｔｄを算出する。
θｉｇｔ＝θｉｇｂ＋Δθｒｔｄ
ηｒｔｄ＝ηＭＢＴ×｛１－Ｋａ×（θｉｇｔ－θＭＢＴ）^２｝ ・・・（１４）
ここで、Δθｒｔｄは、点火時期の遅角量であり、水温等に基づいて設定される。

そして、制御量算出部３２３は、次式に示すように、基準のトルクＴｒｑｂ、遅角後の熱効率ηｒｔｄ、及び目標空燃比ＡＦｔに基づいて、目標充填効率Ｅｃｔを算出する。
Ｅｃｔ＝Ｔｒｑｂ／ηｒｔｄ／ＨＴ×ＡＦｔ／（ρ×Ｖｃｙｌ）×１００
・・・（１５）

なお、遅角時の目標充填効率Ｅｃｔの設定は、アイドリング時に行われてもよい。この場合は、式（１３）の基準の点火時期θｉｇｂが、アイドリング時の基準の点火時期θｉｇｂ＿ｉｄｌに設定される。

２－２－３－３．係数を用いた点火時期によるトルクの操作可能範囲の算出
制御量算出部３２３は、制御用に設定された基準の点火時期θｉｇｂに対応する基準のトルクＴｒｑｂを、係数を用いて算出し、制御用に設定された遅角側の上限の点火時期（本例では、上述した遅角上限点火時期θｒｔｄ）に対応する遅角側の上限のトルクＴｒｑｒｔｄを算出し、基準のトルクＴｒｑｂから遅角側の上限のトルクＴｒｑｒｔｄまでを、点火時期の遅角によるトルクの操作可能範囲として算出する。

この構成によれば、係数を用いた処理負荷の小さい演算により、基準の点火時期θｉｇｂに対応する基準のトルクＴｒｑｂ、及び遅角上限点火時期θｒｔｄに対応する遅角側の上限のトルクＴｒｑｒｔｄを算出し、点火時期の遅角によるトルクの操作可能範囲を算出することができる。

制御量算出部３２３は、次式に示すように、係数Ｋａ、θＭＢＴ、ηＭＢＴを用いて、基準の点火時期θｉｇｂに対応する基準の熱効率ηｂを算出し、基準の熱効率ηｂ、実吸入空気量Ｑｃｒ、及び目標空燃比ＡＦｔに基づいて、基準のトルクＴｒｑｂを算出する。
ηｂ＝ηＭＢＴ×｛１－Ｋａ×（θｉｇｂ－θＭＢＴ）^２｝
Ｔｒｑｂ＝Ｑｃｒ／ＡＦｔ×ＨＴ×ηｂ ・・・（１６）

また、制御量算出部３２３は、次式に示すように、係数Ｋａ、θＭＢＴ、ηＭＢＴを用いて、遅角上限点火時期θｒｔｄに対応する遅角側の上限の熱効率ηｒｔｄを算出し、遅角側の上限の熱効率ηｒｔｄ、実吸入空気量Ｑｃｒ、及び目標空燃比ＡＦｔに基づいて、遅角側の上限のトルクＴｒｑｒｔｄを算出する。
ηｒｔｄ＝ηＭＢＴ×｛１－Ｋａ×（θｒｔｄ－θＭＢＴ）^２｝
Ｔｒｑｒｔｄ＝Ｑｃｒ／ＡＦｔ×ＨＴ×ηｒｔｄ ・・・（１７）

制御量算出部３２３は、算出した基準のトルクＴｒｑｂから遅角側の上限のトルクＴｒｑｒｔｄまでの操作可能範囲を、目標トルクの設定に用いたり、外部の制御装置に伝達したりする。

２－２－３－４．係数を用いた実トルクＴｒｑｒの算出
制御量算出部３２３は、最終点火時期θｓａに対応する実トルクＴｒｑｒを、係数を用いて算出する。なお、ノックの検出による点火時期の遅角補正が行われていない場合は、最終点火時期θｓａの代わりに、目標点火時期θｉｇｔが用いられもよい。

この構成によれば、係数を用いた処理負荷の小さい演算により、最終点火時期θｓａに対応する実トルクＴｒｑｒを算出することができる。

制御量算出部３２３は、次式に示すように、係数Ｋａ、θＭＢＴ、ηＭＢＴを用いて、最終点火時期θｓａに対応する実熱効率ηｒを算出し、実熱効率ηｒ、実吸入空気量Ｑｃｒ、及び目標空燃比ＡＦｔに基づいて、実トルクＴｒｑｒを算出する。
ηｒ＝ηＭＢＴ×｛１－Ｋａ×（θｓａ－θＭＢＴ）^２｝
Ｔｒｑｒ＝Ｑｃｒ／ＡＦｔ×ＨＴ×ηｒ ・・・（１８）

２．実施の形態２
次に、実施の形態２に係る制御装置３０について説明する。上記の実施の形態１と同様の構成部分は説明を省略する。本実施の形態に係る制御装置３０の基本的な構成は実施の形態１と同様であるが、Ｎ個の係数算出用の点火時期の設定方法、及び係数の算出方法が、実施の形態１と異なる。図７に、本実施の形態に係るトルクインターフェイス部３２のブロック図を示す。

点火対応出力算出部３２１は、Ｎ個の係数算出用の点火時期として、互いに異なる３個の係数算出用の点火時期θｓｐｌ１、θｓｐｌ２、θｓｐｌ３を設定する。

例えば、次式に示すように、点火対応出力算出部３２１は、第１の係数算出用の点火時期θｓｐｌ１を、基準の点火時期θｉｇｂに設定し、第２の係数算出用の点火時期θｓｐｌ２を、基準の点火時期θｉｇｂよりも第１角度（例えば、５度）だけ遅角側に設定し、第３の係数算出用の点火時期θｓｐｌ３を、基準の点火時期θｉｇｂよりも第２角度（例えば、１０度）だけ遅角側に設定する。
θｓｐｌ１＝θｉｇｂ、θｓｐｌ２＝θｉｇｂ＋５、θｓｐｌ３＝θｉｇｂ＋１０
・・・（１９）

なお、第３の係数算出用の点火時期θｓｐｌ３が、遅角上限点火時期θｒｔｄに設定され、第２の係数算出用の点火時期θｓｐｌ２が、第１係数算出用の点火時期θｓｐｌ１と第３の係数算出用の点火時期θｓｐｌ３との中間角度に設定されてもよい。

そして、点火対応出力算出部３２１は、出力特性のニューラルネットワークを用い、現在の出力算出用の運転状態、及び３個の係数算出用の点火時期θｓｐｌ１、θｓｐｌ２、θｓｐｌ３のそれぞれに対応する３個の熱効率ηｓｐｌ１、ηｓｐｌ２、ηｓｐｌ３を算出する。

具体的には、点火対応出力算出部３２１は、現在の出力算出用の運転状態（本例では、実回転速度Ｎｅｒ、実充填効率Ｅｃｒ、実ＥＧＲ率Ｒｅｇｒｒ、及び目標空燃比ＡＦｔ又は実空燃比ＡＦｒ）及び第１の係数算出用の点火時期θｓｐｌ１を、出力特性のニューラルネットワークに入力し、ニューラルネットワークの算出処理を行い、ニューラルネットワークから出力された熱効率ηを、第１の熱効率ηｓｐｌ１として算出する。また、点火対応出力算出部３２１は、現在の出力算出用の運転状態及び第２の係数算出用の点火時期θｓｐｌ２を、出力特性のニューラルネットワークに入力し、ニューラルネットワークの算出処理を行い、ニューラルネットワークから出力された熱効率ηを、第２の熱効率ηｓｐｌ２として算出する。点火対応出力算出部３２１は、現在の出力算出用の運転状態及び第３の係数算出用の点火時期θｓｐｌ３を、出力特性のニューラルネットワークに入力し、ニューラルネットワークの算出処理を行い、ニューラルネットワークから出力された熱効率ηを、第３の熱効率ηｓｐｌ３として算出する。

そして、係数算出部３２２は、３個の係数算出用の点火時期θｓｐｌ１、θｓｐｌ２、θｓｐｌ３と３個の熱効率ηｓｐｌ１、ηｓｐｌ２、ηｓｐｌ３との間の関係を近似した近似関数としての２次関数の係数を算出する。

近似関数は、次式及び図８に示す２次関数に設定されている。
η＝Ａ×θｉｇ^２＋Ｂ×θｉｇ＋Ｃ ・・・（２０）
ここで、Ａは、２次の項の係数であり、Ｂは、１次の項の係数であり、Ｃは、０次の項の係数である。

係数算出部３２２は、次式を用い、３つの係数Ａ、Ｂ、Ｃを算出する。

なお、実施の形態２の３つの係数Ａ、Ｂ、Ｃと実施の形態１の３つの係数θＭＢＴ、ηＭＢＴ、Ｋａとの関係は次式となる。

よって、実施の形態１の式（３）から式（１８）に、式（２２）を代入すれば、本実施の形態に係る３つの係数Ａ、Ｂ、Ｃを用いて、制御量を算出することができる。或いは、式（３）から式（１８）を、３つの係数Ａ、Ｂ、Ｃに合わせて予め式変形を行っておいてもよい。

なお、Ｎが、４つ以上の数に設定されてもよく、この場合は、点火時期θｉｇとトルクＴｒｑとの関係が４点以上算出され、最小二乗法等の回帰分析の手法で、３つの係数Ａ、Ｂ、Ｃが算出されてもよい。

本願は、様々な例示的な実施の形態及び実施例が記載されているが、１つ、または複数の実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。従って、例示されていない無数の変形例が、本願明細書に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも１つの構成要素を抽出し、他の実施の形態の構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。

１ 内燃機関、３０ 内燃機関の制御装置、３２１ 点火対応出力算出部、３２２ 係数算出部、３２３ 制御量算出部、３３ エンジン制御部

Claims (8)

1. Ｎ個の係数算出用の点火時期（Ｎは、２以上の整数）を設定し、
   内燃機関の出力算出用の運転状態及び点火時期と、内燃機関のトルク又は熱効率である出力情報との関係が予め学習されたニューラルネットワークを用い、現在の前記出力算出用の運転状態、及び前記Ｎ個の係数算出用の点火時期のそれぞれに対応するＮ個の前記出力情報を算出する点火対応出力算出部と、
   前記Ｎ個の係数算出用の点火時期と前記Ｎ個の出力情報との間の関係を近似した近似関数の係数を算出する係数算出部と、
   前記係数を用いて、制御用に設定された点火時期に対応する前記出力情報を算出し、算出した前記出力情報に基づいて、内燃機関の制御量を算出する制御量算出部と、
   前記内燃機関の制御量に基づいて、内燃機関を制御するエンジン制御部と、
   を備え、
   前記制御量算出部は、制御用に設定された基準の点火時期に対応する基準の熱効率を、前記係数を用いて算出し、要求されているトルクを前記基準の熱効率で除算した値に基づいて、内燃機関の目標の吸入空気量を算出する内燃機関の制御装置。
2. Ｎ個の係数算出用の点火時期（Ｎは、２以上の整数）を設定し、
   内燃機関の出力算出用の運転状態及び点火時期と、内燃機関のトルク又は熱効率である出力情報との関係が予め学習されたニューラルネットワークを用い、現在の前記出力算出用の運転状態、及び前記Ｎ個の係数算出用の点火時期のそれぞれに対応するＮ個の前記出力情報を算出する点火対応出力算出部と、
   前記Ｎ個の係数算出用の点火時期と前記Ｎ個の出力情報との間の関係を近似した近似関数の係数を算出する係数算出部と、
   前記係数を用いて、制御用に設定された点火時期に対応する前記出力情報を算出し、算出した前記出力情報に基づいて、内燃機関の制御量を算出する制御量算出部と、
   前記内燃機関の制御量に基づいて、内燃機関を制御するエンジン制御部と、
   を備え、
   前記制御量算出部は、制御用に設定された基準の点火時期に対応する基準のトルクを、前記係数を用いて算出し、前記基準の点火時期から遅角した目標の点火時期に対応する遅角後の熱効率を、前記係数を用いて算出し、前記基準のトルクを前記遅角後の熱効率で除算した値に基づいて、内燃機関の目標の吸入空気量を算出する内燃機関の制御装置。
3. Ｎ個の係数算出用の点火時期（Ｎは、２以上の整数）を設定し、
   内燃機関の出力算出用の運転状態及び点火時期と、内燃機関のトルク又は熱効率である出力情報との関係が予め学習されたニューラルネットワークを用い、現在の前記出力算出用の運転状態、及び前記Ｎ個の係数算出用の点火時期のそれぞれに対応するＮ個の前記出力情報を算出する点火対応出力算出部と、
   前記Ｎ個の係数算出用の点火時期と前記Ｎ個の出力情報との間の関係を近似した近似関数の係数を算出する係数算出部と、
   前記係数を用いて、制御用に設定された点火時期に対応する前記出力情報を算出し、算出した前記出力情報に基づいて、内燃機関の制御量を算出する制御量算出部と、
   前記内燃機関の制御量に基づいて、内燃機関を制御するエンジン制御部と、
   を備え、
   前記制御量算出部は、制御用に設定された基準の点火時期に対応する基準のトルクを、前記係数を用いて算出し、制御用に設定された遅角側の上限の点火時期に対応する遅角側の上限のトルクを、前記係数を用いて算出し、前記基準のトルクから前記遅角側の上限のトルクまでを、点火時期の遅角によるトルクの操作可能範囲として算出する内燃機関の制御装置。
4. 前記制御量算出部は、最終の点火時期に対応するトルクを、前記係数を用いて算出する請求項１から３のいずれか一項に記載の内燃機関の制御装置。
5. 前記点火対応出力算出部は、内燃機関のＭＢＴ算出用の運転状態と、内燃機関のトルクが最大になる点火時期である最大トルク点火時期との関係が予め設定されたＭＢＴ設定関数を用い、現在の前記ＭＢＴ算出用の運転状態に対応する前記最大トルク点火時期を算出し、
   前記Ｎ個の係数算出用の点火時期として、前記最大トルク点火時期、及び前記最大トルク点火時期よりも遅角側の点火時期である遅角側点火時期の２個の係数算出用の点火時期を設定し、
   前記ニューラルネットワークを用い、現在の前記出力算出用の運転状態、及び前記２個の係数算出用の点火時期のそれぞれに対応する２個の前記出力情報を算出し、
   前記係数算出部は、前記最大トルク点火時期、及び前記最大トルク点火時期に対応する前記出力情報を、２次関数とした前記近似関数の極値に設定し、前記遅角側点火時期、及び前記遅角側点火時期に対応する前記出力情報に基づいて、前記係数を算出する請求項１から４のいずれか一項に記載の内燃機関の制御装置。
6. 前記係数算出部は、前記最大トルク点火時期を、θＭＢＴとし、前記最大トルク点火時期に対応する前記出力情報を、ＯＩＭＢＴとし、前記点火時期を、θｉｇとし、前記出力情報を、ＯＩとし、前記係数の１つである感度係数を、Ｋａとし、
   前記近似関数を、
   ＯＩ＝ＯＩＭＢＴ×｛１－Ｋａ×（θｉｇ－θＭＢＴ）^２｝
   の２次関数に設定し、
   前記遅角側点火時期を、θｓｐｌとし、前記遅角側点火時期に対応する前記出力情報を、ＯＩｓｐｌとし、前記係数の１つである感度係数を、Ｋａとし、
   Ｋａ＝（１－ＯＩｓｐｌ／ＯＩＭＢＴ）／（θｓｐｌ－θＭＢＴ）^２
   の算出式を用いて、前記感度係数を算出し、
   前記最大トルク点火時期に対応する前記出力情報、及び前記最大トルク点火時期を、残りの２つの前記係数として算出する請求項５に記載の内燃機関の制御装置。
7. 前記点火対応出力算出部は、前記ニューラルネットワークを用いず、前記出力算出用の運転状態と、前記最大トルク点火時期に対応する前記出力情報との関係が予め設定されたマップデータを用い、現在の前記出力算出用の運転状態に対応する、前記最大トルク点火時期に対応する前記出力情報を算出する請求項５又は６に記載の内燃機関の制御装置。
8. 前記点火対応出力算出部は、前記Ｎ個の係数算出用の点火時期として、互いに異なる３個の係数算出用の点火時期を設定し、
   前記ニューラルネットワークを用い、現在の前記出力算出用の運転状態、及び前記３個の係数算出用の点火時期のそれぞれに対応する３個の前記出力情報を算出し、
   前記係数算出部は、前記３個の係数算出用の点火時期と記３個の出力情報時期との間の関係を近似した前記近似関数としての２次関数の係数を算出する請求項１から４のいずれか一項に記載の内燃機関の制御装置。

Images