JP7319092B2 - Control device for internal combustion engine - Google Patents
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Description
本発明は、内燃機関の制御装置に関する。 The present invention relates to a control device for an internal combustion engine.
近年、自動車等の車両において、燃費及び排気に対する規制が強化されている。これらの規制は、今後も益々強くなると考えられている。特に、燃費に対する規制は、近年の燃料価格におけるボラティリティの高さ、地球温暖化への影響、及びエネルギ資源枯渇の問題に関連して、極めて関心の高い事項である。 In recent years, in vehicles such as automobiles, regulations on fuel consumption and exhaust gas have been strengthened. These regulations are expected to become stronger in the future. In particular, regulations on fuel consumption are a matter of great concern in connection with the recent high volatility in fuel prices, the impact on global warming, and the problem of depletion of energy resources.
このような状況下において、例えば、自動車産業では、車両の燃費性能及び排気性能の向上を目的とした様々な技術開発が進められている。燃費性能の向上を目的とした技術の一例としては、内燃機関の圧縮比を上げる高圧縮比化技術がある。 Under such circumstances, for example, in the automobile industry, various technical developments are being made for the purpose of improving fuel efficiency and exhaust performance of vehicles. One example of technology aimed at improving fuel efficiency is a high compression ratio technology that increases the compression ratio of an internal combustion engine.
ところで、前記した高圧縮比化技術では、内燃機関の圧縮比を上げるため、熱効率が向上して、燃費は改善する。しかし、高圧縮比化技術では、燃焼室内の温度が上昇するため、ノッキングが発生し易くなることが知られている。 By the way, in the technique for increasing the compression ratio described above, the compression ratio of the internal combustion engine is increased, so the thermal efficiency is improved and the fuel consumption is improved. However, it is known that the technology for increasing the compression ratio increases the temperature in the combustion chamber, making knocking more likely to occur.
このような問題に対し、特許文献1には、「複数のノック周波数帯で得られる一次的な複数のノック判断結果に基づいて最終的にノック発生と判断することによって、ノックの発生を精度よく判別できる」ことが開示されている。 In order to solve such a problem, Japanese Patent Laid-Open No. 2002-200001 discloses that knock is accurately determined by finally determining that knock has occurred based on a plurality of primary knock determination results obtained in a plurality of knock frequency bands. It is disclosed that it can be determined.
しかし、内燃機関の振動(ノッキング)は、内燃機関の運転状態に応じて大きく変化するため、ノッキングセンサの周波数信号だけでは高精度に検出することができない。ノッキングは、エンジンを破損させる可能性があるため、防止する必要がある。ノッキングの発生を抑えるためには、点火時期を遅らせること(リタード)が有効である。一方、点火時期のリタードは、燃費を悪化させてしまう。 However, since the vibration (knocking) of the internal combustion engine greatly changes according to the operating state of the internal combustion engine, it cannot be detected with high accuracy only by the frequency signal of the knocking sensor. Knocking can damage the engine and must be prevented. Delaying the ignition timing (retarding) is effective in suppressing the occurrence of knocking. On the other hand, retarding the ignition timing deteriorates the fuel consumption.
さらに、ノッキングの検出精度が低い場合、ノッキングを検出できない可能性がある。したがって、安全性を考慮すると、点火時期を予め全体的に遅く設定しなければならなくなり、燃費を悪化させる。特に、内燃機関の過渡運転領域には、ノッキングが発生しやすく、大きくリタードさせてノッキングの発生を防ぐ必要があり、大幅に燃費を悪化させてしまうことがある。 Furthermore, if the knocking detection accuracy is low, there is a possibility that knocking cannot be detected. Therefore, in consideration of safety, the ignition timing must be set late overall in advance, which deteriorates fuel consumption. In particular, knocking is likely to occur in the transient operating region of the internal combustion engine, and it is necessary to prevent knocking by greatly retarding the engine, which may greatly deteriorate fuel efficiency.
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、ノッキングの判定精度を高めることができる技術を提供することにある。 SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object thereof is to provide a technique capable of improving the accuracy of knocking determination.
上記する課題を解決するため一の観点に係る内燃機闘の制御装置は、内燃機関のノッキングの周波数を含む検出信号が入力される周波数入力部と、前記検出信号に基づいてノッキングの周波数帯域毎の周波数強度を算出する周波数強度算出部と、前記内燃機関の運転状態を取得する内燃機関状態取得部と、前記ノッキングの周波数帯域毎の周波数強度、前記内燃機関の運転状態及びノッキング状態を学習データとして構成されたノッキング判定モデルを記憶し、当該ノッキング判定モデルに前記ノッキングの周波数帯域毎の周波数強度及び前記内燃機関の運転状態を入力することによってノッキング状態を判定するノッキング判定部と、を備える。 In order to solve the above-described problems, an internal combustion engine control apparatus according to one aspect includes a frequency input section to which a detection signal including the frequency of knocking of the internal combustion engine is input, and a knocking frequency band for each knocking frequency band based on the detection signal. a frequency intensity calculation unit that calculates frequency intensity; an internal combustion engine state acquisition unit that acquires an operating state of the internal combustion engine; a knocking determination unit that stores a configured knocking determination model, and determines a knocking state by inputting the frequency intensity for each frequency band of knocking and the operating state of the internal combustion engine into the knocking determination model.
本発明によれば、ノッキングの判定精度を高めることができる。 According to the present invention, it is possible to improve the accuracy of knocking determination.
以下、図面を用いて、実施形態に係る内燃機関の制御システムについて詳細に説明する。本実施形態は、本発明を実現するための一例に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではないことに注意すべきである。 A control system for an internal combustion engine according to an embodiment will be described in detail below with reference to the drawings. It should be noted that this embodiment is merely an example for realizing the present invention and does not limit the technical scope of the present invention.
図1は、第1実施形態に係る内燃機関の制御システムの構成図である。 FIG. 1 is a configuration diagram of an internal combustion engine control system according to the first embodiment.
内燃機関の制御システムは、「内燃機関」の一例としてのエンジン101と、「制御装置」の一例としてのECU(Electronic Control Unit)111とを備える。エンジン101は、例えば、4つの気筒(シリンダ)105を備えた火花点火式の多気筒ガソリンエンジンである。ECU111は、プロセッサ(以下、CPU)およびメモリを備えている。
A control system for an internal combustion engine includes an
各シリンダ105には、燃焼室107が画成されると共に、燃焼室107内に燃料を噴射する燃料噴射装置102が設けられている。各燃焼室107には、点火装置103から高電圧化された点火信号が供給される点火プラグが臨設されている。燃焼室107は、吸気管106及び排気管109と連通している。吸気管106は、エアフローセンサ122と、スロットルバルブ123と、コレクタ120とを備えている。燃料の燃焼に必要な空気は、吸気管106を通り、その吸気管106の下流端となる吸気ポートに配設された吸気カム104により開閉駆動される吸気バルブ112を介して、各燃焼室107に吸入される。吸気カム104には、カム角センサ114が配置されている。
Each
スロットルバルブ123は、運転者のアクセル操作量を検出するアクセル操作センサ118の検出信号と、ブレーキ操作センサ119の検出信号とに応じて適切な開度となるように制御される。これにより、スロットルバルブ123は、コレクタ120及び吸気管106を通って気筒内107へ吸入する吸入空気量を制御する。エアフローセンサ122は、この吸入空気量を計測してECU111へ出力する。
The
さらに、吸気カム104が吸気バルブ112を開くことによって、吸気管106から燃焼室内107へ取り入れた空気と、燃料噴射装置102から噴射された燃料とを混合した混合空気は、点火装置103によって着火されることによって燃焼する。これにより、燃焼室内107に爆発が起こり、車両の駆動力としてクランクシャフトへトルクが出力される。
Further, when the
この時、燃焼室内107内に噴射される燃料は、ECU111が燃料噴射装置102を制御することによって噴射制御される。例えば、ECU111は、燃料の燃料噴射量と、噴射タイミングとを制御する。噴射された燃料は、同様にECU111によって点火制御され、制御されたタイミングで点火装置103によって着火される。
At this time, the fuel injected into the
ECU111には、アクセル操作センサ118、ブレーキ操作センサ119、カム角センサ114、クランク角センサ115、水温センサ124、及びノックセンサ113の検出信号と、他の入力パラメータとが入力される。ECU111は、入力されたセンサの検出信号に基づき、エンジン101の燃料噴射制御及び点火制御を実行する。
Detection signals from the
カム角センサ114は、吸気カム104の角度を検出する。クランク角センサ115は、エンジン101の回転数を検出する。水温センサ124は、エンジン101の冷却水温を検出するために燃焼室107に取り付けられている。ノックセンサ113は、エンジン101の異常燃焼によるノッキングを検出するために燃焼室107に取り付けられている。
燃焼室107で爆発した後の排気ガスは、排気バルブ108が開いたときに、排気管109を通り、触媒110で排気ガス中の有害ガスが除去された後、車外へ排気される。この際、排気ガス中の有害ガスは、触媒110の前後に取り付けたA/Fセンサ116及びO2センサ117によって検出され、その検出信号がECU111に出力される。
After exploding in the
図2は、第2実施形態に係るECUのブロック図である。 FIG. 2 is a block diagram of an ECU according to the second embodiment.
ECU111は、周波数入力部201と、周波数強度算出部202と、「内燃機関状態取得部」の一例としてのエンジン運転状態取得部203と、ノッキング判定部204とを備えている。これら周波数入力部201、周波数強度算出部202、エンジン運転状態取得部203、及びノッキング判定部204は、CPUで構成してよい。
The ECU 111 includes a
周波数入力部201には、ノックセンサ113からエンジン101のノッキングの周波数を含む検出信号が入力される。周波数強度算出部202は、ノックセンサ113の検出信号に基づいてノッキングの周波数帯域毎の周波数強度を算出する。エンジン運転状態取得部203は、エンジン101の運転状態を取得する。ノッキング判定部204は、ノッキングの周波数帯域毎の周波数強度、エンジン101の運転状態及びノッキング状態を学習データとして構築されたノッキング判定モデル(決定木とも呼ぶ)を記憶する。ノッキング判定部204は、ノッキング判定モデルにノッキングの周波数帯域毎の周波数強度、エンジン101の運転状態を入力することによってノッキング状態を判定する。
ここで、ノッキング判定部204は、ノッキングの周波数帯域毎の周波数強度の他に、エンジン101の運転状態に基づいてノッキング状態を判定する。
Here,
図3は、第1実施形態に係るエンジン運転状態計測部のブロック図である。 FIG. 3 is a block diagram of an engine operating state measuring unit according to the first embodiment.
エンジン運転状態取得部203は、ノッキング判定部204がノッキング状態の判定に必要となるパラメータを学習データとして取得する。即ち、エンジン運転状態取得部203には、エンジン101に設けられた各種センサによって計測されたエンジン101の運転状態が学習データとして入力されてもよい。あるいは、エンジン運転状態取得部203は、エンジン101に設けられた各種センサによって計測された運転状態に基づいて学習データを算出してよい。このように、ノッキング判定部204は、ノッキング状態を判定するために、エンジン101の運転状態、あるいはその運転状態を左右する外界の情報が必要となる。
An engine operating
代表的なパラメータは、エンジン101の点火時期、シリンダ内圧、冷却水温、吸気湿度、油温、シリンダ排気温度、回転数、シリンダ吸気温度、負荷、吸排気バルブの作動状態、トルクコンバータの状態、クラッチ情報、及び勾配情報でよい。
Typical parameters of the
即ち、エンジン運転状態取得部203は、冷却水温計測部303、油温計測部305、エンジン回転数計測部307、エンジン負荷計測部309、バルブ作動状態計測部310、トルクコンバータ状態計測部311、クラッチ情報計測部312、及び勾配情報計測部313を備える。さらに、エンジン運転状態取得部203は、点火時期算出部301、シリンダ内圧算出部302、吸気湿度算出部304、シリンダ排気温度算出部306、及びシリンダ吸気温度算出部308を備える。
That is, the engine operating
このように、エンジン101のノッキング状態の判定に用いるパラメータとして、ノックセンサ113の検出信号以外のパラメータを選択肢に加えることによって、より高精度にノッキングを検出することが可能となる。
In this way, by adding a parameter other than the detection signal of
ノッキング判定部204は、学習により構築されたノッキング判定モデルを記憶しており、必要に応じてパラメータを選択してノッキングを判定する。ノッキング判定部204は、これら全てのパラメータを使用しなくてもよいし、必要であればこれらの他にパラメータを追加してもよい。
Knocking
図4は、第1実施形態に係る決定木によるノッキング判定の説明図である。 FIG. 4 is an explanatory diagram of knocking determination using a decision tree according to the first embodiment.
ノッキング判定モデル401は、決定木学習によって構築される。ノッキング判定モデル401は、ノックセンサ113の検出信号に基づいて算出されたノッキングの周波数帯域毎の周波数強度の他、エンジン101の運転状態に関するパラメータの値が学習データとして入力されることによって構築される。
Knocking
周波数入力部201は、特定の周波数帯域以外のノッキングの検出信号を除去するフィルタ部402を有する。特定の周波数帯域は、ノッキング判定モデル401の学習結果に基づいて設定されてよい。これにより、周波数入力部201には、ノッキング判定モデル401からノッキングの判定に必要な周波数が入力される。例えば、周波数入力部201に入力される周波数は、7.8kHz、8.0kHz、24.2kHz、12.2kHz、12.8kHz、6.4kHz、5.0kHz、25.0kHzでよい。
The
周波数強度算出部202には、周波数入力部201からノッキングの検出信号及びノッキングの判定に必要な周波数が入力される。周波数強度算出部202は、ノッキングの判定に必要な周波数帯域毎にノッキングの検出信号を周波数強度に変換する。
Frequency
エンジン運転状態取得部203には、ノッキング判定モデル401の学習結果に基づいて、ノッキングの判定に必要なパラメータが入力される。例えば、エンジン運転状態取得部203に入力されるパラメータは、点火時期、エンジン回転数、負荷の少なくとも何れかでよい。
Based on the learning result of knocking
ノッキング判定部204は、ノッキング判定モデル401の学習結果に従った判定ロジックに基づいて、ノッキング判定モデル401にノッキングの周波数帯域毎の周波数強度と、エンジン101の運転状態に関するパラメータの値とが入力される。これにより、ノッキング判定部204は、決定木判定を行ってノッキングの発生の有無を判定する。
Knocking
図5は、第1実施形態に係る決定木によるノッキング判定モデルの説明図である。 FIG. 5 is an explanatory diagram of a knocking determination model based on a decision tree according to the first embodiment.
例えば、ノッキング判定モデル401では、7.8kHz帯の周波数強度が0.0026未満(7.8kHz<0.0026)であるか否かを判定する。この判定結果が真である場合、点火時期が33°未満(SPT<33)であるか否かを判定する。そして、この判定結果が偽の場合、ノッキングが発生していると判定する。
For example, the knocking
この構成によれば、エンジン101のECU111は、周波数入力部201と、周波数強度算出部202と、エンジン運転状態取得部203と、ノッキング判定部204とを備える。周波数入力部201には、エンジン101のノッキングの周波数を含む検出信号が入力される。周波数強度算出部202は、検出信号に基づいてノッキングの周波数帯域毎の周波数強度を算出する。エンジン運転状態取得部203は、エンジン101の運転状態を取得する。ノッキング判定部204は、ノッキングの周波数帯域毎の周波数強度、エンジン101の運転状態及びノッキング状態を学習データとして構築されたノッキング判定モデル401を記憶し、ノッキング判定モデル401にノッキングの周波数帯域毎の周波数強度及びエンジン101の運転状態を入力することによってノッキング状態を判定する。
According to this configuration,
これにより、ノックセンサ113の検出信号だけでなくエンジン101の運転状態を含めてノッキング状態の判定に必要なパラメータを重要な順に整理して比較することができる。このため、高精度なノッキングの検出が可能であるにもかかわらず、判定ロジックは、YESまたはNO方式の木構造のため、簡易かつ演算の容易なロジックとすることができる。
As a result, the parameters necessary for determining the knocking state, including not only the detection signal of
さらに、エンジン運転状態取得部203は、エンジン101に設けれたセンサが計測したエンジン101の運転状態に基づいて、学習データを算出する。これにより、ノッキング判定モデル401に適切な学習データを入力することができ、ノッキングの判定精度を高めることができる。
Furthermore, the engine operating
さらに、エンジン運転状態取得部203は、エンジン101の複数の運転状態を取得し、ノッキング判定部204は、エンジン運転状態取得部203が取得したエンジン101の複数の運転状態の中からノッキングの周波数帯域毎の周波数強度に応じた運転状態を選択し、選択した運転状態及びノッキングの周波数帯域毎の周波数強度をノッキング判定モデル401に入力することによってノッキングの状態を判定する。これにより、ノッキングの判定に適切なエンジン101の運転状態を選択することができる。
Furthermore, the engine operating
尚、ノッキング判定モデル401は、決定木学習以外の任意の統計的機械学習、例えば、SVM(Support Vector Machine)、最小二乗確率的分類法、ベイズ推定、ニューラルネットワークの手法によって学習されて構築されてもよい。これらの方法でも高精度にノッキングを検出することが可能である。
The knocking
入力情報は、予め定められた複数のノッキング判定、例えば、ノッキング無し、トレースノック、ヘビーノックのいずれに該当するかを決定するものでもよいし、これら複数のノッキング状態に対する確からしさ(確率)を算出するものでもよい。確率を算出する場合、複数回の判定結果を踏まえて、ノッキングの発生の有無を確定させてもよい。 The input information may determine whether a plurality of predetermined knocking determinations, such as no knocking, trace knocking, or heavy knocking, may be used, and the likelihood (probability) of these multiple knocking states may be calculated. It may be something to do. When calculating the probability, the presence or absence of the occurrence of knocking may be determined based on the determination results of a plurality of times.
ノッキング判定部204は、エンジン101の複数の運転状態を判定してもよいし、ノッキング無し、トレースノックだけのように、ノッキングの有無だけを判定してもよい。
Knocking
さらに、必要であれば、決定木を個別に準備して、トレースノック判定用決定木と、ヘビーノック判定用決定木としてもよい。 Furthermore, if necessary, decision trees may be separately prepared as a decision tree for determining a trace knock and a decision tree for determining a heavy knock.
図6は、第2実施形態に係る複数の決定木による運転領域分割方法の説明図である。 FIG. 6 is an explanatory diagram of the operating region dividing method using a plurality of decision trees according to the second embodiment.
図6は、機関回転数と、負荷とに応じて、5つの決定木A~Eを準備した例である。例えば、期間回転数が2000rpm、負荷が“60”の場合、決定木C601が選択され、決定木C601を用いてノッキング判定が行われる。 FIG. 6 shows an example in which five decision trees A to E are prepared according to the engine speed and load. For example, when the period rotation speed is 2000 rpm and the load is "60", decision tree C601 is selected, and knocking determination is performed using decision tree C601.
ここで、エンジン101の全ての運転領域の学習を決定木に対して行った場合、精度よくノッキングを判定しようとすると、非常に多くの周波数帯域を使用した巨大な決定木が必要となる。一方、ECUは、一度に計測できるノックセンサの周波数帯域の数に限りがあることが一般的である。このため、エンジン101の全ての運転状態に対して一つの決定木を作成するのではなく、あるパラメータによって運転領域を分割し、複数の決定木を作成して、使用する決定木を運転領域毎に切り替えてもよい。
Here, when the decision tree is used to learn all the operating regions of the
これにより、限られたノッキングセンサ113の周波数帯域の数でも、全ての運転領域に対して精度よくノッキングを検出することが可能となる。
As a result, even with a limited number of frequency bands of the
尚、図6は、機関回転数と、負荷とに応じた場合分けの例を記載した。しかし、他のパラメータによって場合分けしてもよいし、1つあるいは3つ以上の条件で場合分けしてもよい。 It should be noted that FIG. 6 describes an example of classification according to the engine speed and the load. However, cases may be classified according to other parameters, or cases may be classified according to one or three or more conditions.
図7は、第3実施形態に係る分割した運転領域の決定木の学習範囲の説明図である。 FIG. 7 is an explanatory diagram of the learning range of the decision tree of the divided operating regions according to the third embodiment.
複数の決定木を準備する場合、使用する決定木が切り替わる運転領域で判定結果が大きく異なってしまう懸念がある。したがって、決定木は、実際にノッキングを判定する運転領域701だけでなく、隣接する運転領域の決定木が本来判定すべき部分まで含めたより広い運転領域702で学習を行うのが望ましい。即ち、決定木は、他の決定木との境界領域に互いの運転領域の学習データが入力されて構築されてもよい。
When preparing a plurality of decision trees, there is a concern that the determination results may differ greatly depending on the operating region where the decision trees to be used are switched. Therefore, it is desirable to learn the decision tree not only in the
これによって、運転領域が切り替わる境界領域の判定の段差(ノッキング判定の結果のずれ)を抑えることができ、リニアなノッキング判定を実現することが可能となる。 As a result, it is possible to suppress a step in determination of the boundary region where the operating region is switched (deviation in the result of knocking determination), and it is possible to realize linear knocking determination.
図8は、第4実施形態に係る決定木構造の判定方法の説明図である。 FIG. 8 is an explanatory diagram of a decision tree structure determination method according to the fourth embodiment.
運転領域を分けると、多くの決定木のロジックを作らなければいけないという課題がある。そのため、多くのロジックができてしまうと、容量を多く使用してしまう。これに対し、図8に記載するようなマスターとなる木構造のロジックを準備して、これに各運転領域で判定するために必要なデータを渡して判定させる方法であれば、一つの木構造を共有して使いまわすことができる。 If we divide the operation area, there is a problem that we have to create many decision tree logics. Therefore, when a lot of logic is created, a lot of capacity is used. On the other hand, if a master tree-structured logic is prepared as shown in FIG. can be shared and reused.
具体的には、R=0,1,2,3が決定木の階層構造を表し、決定木の判定を行う度、次の階層の該当するセルの情報を読み込んで判定を繰り返し、結果が出るまでこれを継続する。各セルの情報には、比較対象のパラメータと、その閾値と、パラメータ>閾値(=Y)の時の結果と、パラメータ≦閾値(=N)の時の結果とが含まれる。結果は、0/1または1の確率が決定し判定が終了するか、もしくは継続が選択される。継続が選択された場合、次の当該セルの情報を読み出し、判定を繰り返す。 Specifically, R = 0, 1, 2, 3 represents the hierarchical structure of the decision tree. Continue this until The information of each cell includes a parameter to be compared, its threshold, the result when the parameter>threshold (=Y), and the result when the parameter≦threshold (=N). The outcome is determined by a probability of 0/1 or 1 and the determination ends, or continuation is selected. If continuation is selected, the information of the next relevant cell is read and the determination is repeated.
図9は、第4実施形態に係る決定木構造の判定方法のフローチャートである。 FIG. 9 is a flowchart of a decision tree structure determination method according to the fourth embodiment.
まず、ECU111は、初回のR=0,C=0を設定する(S901)。次に、ECU111は、R,Cの情報(パラメータ、その閾値、パラメータ>閾値(=Y)の時の結果、及びパラメータ≦閾値(=N)の時の結果)を読み込む(S902)。
First, the
次に、ECU111は、パラメータ>閾値(=Y)か否かを判定する(S903)。S903の判定結果が真の場合、ECU111は、この判定結果を維持するか否かを判定する(S904)。S904の判定結果が真の場合、ECU111は、次の情報の列を選択する(S905)。次に、ECU111は、次の情報の行を選択する(S906)。
Next, the
一方、S904の判定結果が偽の場合、ECU111は、パラメータ>閾値(=Y)の時の結果を返す(S907)。
On the other hand, if the determination result of S904 is false, the
さらに、S903の判定結果が偽の場合、ECU111は、パラメータ≦閾値(=N)の時の結果を維持するか否かを判定する(S908)。S908の判定結果が真の場合、ECU111は、次の情報の列を選択する(S909)。S908の判定結果が偽の場合、ECU111は、パラメータ≦閾値(=N)の時の結果を返す(S910)。
Furthermore, if the determination result of S903 is false, the
これによって、学習結果毎に判定ロジックをつくる必要が無くなり、他制御でも共通で使用できる再利用可能な制御構造とすることができる。 This eliminates the need to create a determination logic for each learning result, making it possible to provide a reusable control structure that can be commonly used for other controls.
尚、データ構造は、図8に示すような二次元配列の構成でなくてもよい。適切な情報を読み出すことができれば、一次元配列でもよいし、特定のデータ番号を情報に追加して選択できる方式としてもよい。 Note that the data structure does not have to be a two-dimensional array configuration as shown in FIG. As long as appropriate information can be read out, a one-dimensional array may be used, or a system in which a specific data number is added to the information and selected may be used.
101…エンジン、111…ECU、201…周波数入力部、202…周波数強度算出部、203…エンジン運転状態取得部、204…ノッキング判定部、401…ノッキング判定モデル、402…フィルタ部、601…運転領域
DESCRIPTION OF
Claims (7)
前記検出信号に基づいて前記ノッキングの周波数帯域毎の周波数強度を算出する周波数強度算出部と、
前記内燃機関の運転状態を取得する内燃機関状態取得部と、
前記ノッキングの周波数帯域毎の前記周波数強度、前記内燃機関の運転状態及びノッキング状態を学習データとして構築されたノッキング判定モデルを記憶し、当該ノッキング判定モデルに前記ノッキングの周波数帯域毎の周波数強度及び前記内燃機関の運転状態を入力することによってノッキング状態を判定するノッキング判定部と、を備え、
前記ノッキング判定モデルは、複数の運転領域のうち前記ノッキングを判定する運転領域に隣接する運転領域の前記学習データの一部が入力されることによって構築される内燃機関の制御装置。 a frequency input unit to which a detection signal including the knocking frequency of the internal combustion engine is input;
a frequency strength calculation unit that calculates the frequency strength for each frequency band of the knocking based on the detection signal;
an internal combustion engine state acquisition unit that acquires an operating state of the internal combustion engine;
A knocking determination model constructed using the frequency intensity for each knocking frequency band, the operating state of the internal combustion engine, and the knocking state as learning data is stored, and the knocking determination model stores the frequency intensity for each of the knocking frequency bands and the knocking determination model. a knocking determination unit that determines a knocking state by inputting an operating state of the internal combustion engine ;
The knocking determination model is a control device for an internal combustion engine constructed by inputting a part of the learning data of an operating region adjacent to the knocking determining operating region among a plurality of operating regions.
請求項1に記載の内燃機関の制御装置。 The internal combustion engine state acquisition unit calculates the learning data based on the operating state of the internal combustion engine measured by a sensor provided in the internal combustion engine.
The control device for an internal combustion engine according to claim 1.
前記ノッキング判定部は、前記内燃機関状態取得部が取得した前記内燃機関の複数の運転状態の中から前記ノッキングの周波数帯域毎の周波数強度に応じた運転状態を選択し、当該選択した運転状態及び前記ノッキングの周波数帯域毎の周波数強度を前記ノッキング判定モデルに入力することによってノッキング状態を判定する、
請求項1に記載の内燃機関の制御装置。 The internal combustion engine state acquisition unit acquires a plurality of operating states of the internal combustion engine,
The knocking determining unit selects an operating state corresponding to the frequency intensity of each frequency band of the knocking from among the plurality of operating states of the internal combustion engine acquired by the internal combustion engine state acquiring unit, and selects the operating state and Determining a knocking state by inputting the frequency intensity of each knocking frequency band into the knocking determination model;
The control device for an internal combustion engine according to claim 1.
請求項1に記載の内燃機関の制御装置。 The frequency input unit has a filter unit that removes the detection signal outside a specific frequency band,
The control device for an internal combustion engine according to claim 1.
複数の前記ノッキング判定モデルを有しており、
前記複数のノッキング判定モデルの中から前記内燃機関の運転状態に応じたノッキング判定モデルを選択する、
請求項4に記載の内燃機関の制御装置。 The knocking determination unit
having a plurality of knocking determination models,
selecting a knocking determination model according to the operating state of the internal combustion engine from among the plurality of knocking determination models;
The control device for an internal combustion engine according to claim 4.
請求項1に記載の内燃機関の制御装置。 the knocking determination model is constructed by decision tree learning;
The control device for an internal combustion engine according to claim 1.
請求項1に記載の内燃機関の制御装置。 the knocking determination model is constructed by statistical machine learning;
The control device for an internal combustion engine according to claim 1.
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