JPH0323344A - エンジン発電機の電子制御式ガバナ - Google Patents

エンジン発電機の電子制御式ガバナ

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JPH0323344A
JPH0323344A JP15514889A JP15514889A JPH0323344A JP H0323344 A JPH0323344 A JP H0323344A JP 15514889 A JP15514889 A JP 15514889A JP 15514889 A JP15514889 A JP 15514889A JP H0323344 A JPH0323344 A JP H0323344A
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JP
Japan
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circuit
peak
voltage
signal
fuel supply
Prior art date
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Pending
Application number
JP15514889A
Other languages
English (en)
Inventor
Yasushi Matsuda
康 松田
Yasuichi Kamata
鎌田 保一
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Kubota Corp
Original Assignee
Kubota Corp
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Filing date
Publication date
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  • Electrical Control Of Air Or Fuel Supplied To Internal-Combustion Engine (AREA)
  • Control Of Vehicle Engines Or Engines For Specific Uses (AREA)

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 く産業上の利用分野〉 本発明は、エンジン発電機の電子制御式ガバナに関し、
特に、動作の安定性及び応答性がともに高められるよう
にした、エンジン発電機の電子制御式ガバナに関する。
〈従来の技術〉 従来のエンジン発電機の電子制御式ガバナとしては、例
えば第3図に示すものがある。
この従来例では、エンジンlで駆動される発電機2の出
力回路3にカレントトランス4、整流回路5及び電圧検
出装置としてのローバスフィルタ16を介して燃料供給
量演算装置7に負荷信号を入力し、燃料供給量演算装置
7の演算結果にしたがって燃料供給装置8の燃料調量用
アクチュエータ9を操作するように構成されている。
〈発明が解決しようとする課題〉 この従来例では、ローバスフィルタ16に人力される負
荷検出信号は例えば第2図の実線Aで示すようにサイン
半波状のパルス信号であるのに対して、ローパスフィル
タ16が出力する負荷信号は同図の実線Bで示すような
リフプルを伴った電圧信号となることが知られている。
このリップルが大きくなると電子制御式ガバナの動作の
安定性を高める上では不利になる.そこで、ローパスフ
ィルタ16の積分成分を大きくするとリソブルを小さく
することができる。
しかし、この反面、ローバスフィルタ16における信号
遅延時間が長くなるので、電子ガバナの応答性(感度〉
は悪くなる。
また、ローバスフィルタ16は積分或分を含んでいるの
で、信号遅延時間が長くなり、電子ガバナの応答性を高
める上で不利になる。
そこで、ローパスフィルタ16の積分成分を小さくする
と信号遅延時間が短くなり、電子ガバナの応答性を高め
ることができる。しかし、この反面、出力のリップルが
大きくなり、電子制御式ガバナの動作の安定性を高める
上で不利になる。
このように、従来のエンジン発電機の電子制御式ガバナ
では、動作の安定性と応答性とを共に高めることはでき
ないという問題がある。
本発明は、上記の事情を鑑みてなされたものであり、動
作の安定性及び応答性がともに高められるようにした、
エンジン発電機の電子制御式ガバナを提供することを目
的とする。
く課題を解決するための手段〉 本発明は、例えば第1図に示すように、エンジンlで駆
動される発電機2の出力回路3にカレントトランス4、
整流回路5、電圧検出装置6及び燃料供給量演算装置7
を介して燃料供給装置8の燃料調量用アクチュエータ9
を連係させた、エンジン発電機の電子制御式ガバナを前
提とするものであって、上記の目的を達或するため、次
のような手段を講じている。
すなわち、電圧検出装置6がピーク検出回路1lとA−
D変換回路12とで構成され、ピーク検出回路12は整
流回路5で整流された直流脈動電圧V1の各ピーク電圧
VPを検出し、そのピークに同期して割込指令信号を燃
料供給量演算装置7に出力するように構成され、A−D
変換回路12は、整流回路5で整流された直流脈動電圧
VIをデジタル信号からなる負荷信号に変換して燃料供
給量演算装置7に出力するように構成され、 燃料供給量演算装置7が、ピーク検出回路l1の割込指
令信号を入力した時にA−D変換回路12のその時点の
負荷信号を入力し、この負荷信号に基づき燃料供給量を
演算して燃料調量用アクチュエータ9の動作量を制御す
るように構成される。
〈作用〉 本発明においては、カレントトランス4及び整流回路5
を介して電圧検出装置6に人力される負荷検出信号がピ
ークに達するごとにそのピーク値がピーク検出回路1l
により検出され、A−D変換回路12でA−D変換され
た負荷信号が燃料供給量演算装置7に入力される。した
がって、電圧検出装置6では信号遅れを生じることなく
燃料供給量演3E装置7にはリアルタイムの負荷信号が
入力され、これに基づき燃料供給量を演算して燃料調量
用アクチュエータ9の動作量が制御されることになる。
く実施例〉 以下、本発明の実施例を図面に基づき説明する。
第1図は本発明の一実施例に係るエンジン発電機の電子
制御式ガバナの構成を示す構成図である。
このエンジン発電機の電子制御弐ガバナは、エンジンl
で駆動される発電機2の出力回路3にカレントトランス
4、整流回路5及び電圧検出装置6を介してマイクロコ
ンピュータからなる燃料供給量演算装置7が接続され、
この燃料供給量演算装置7の演算結果にしたがって燃料
供給装置8の燃料調量用アクチュエータ9が所要量作動
するようになっている。
整流回路5が出力する直流脈動電圧VPは雷圧検出装置
6を構成するピーク電圧検出回路l1及びA−D変換回
路12に入力される。
ピーク電圧検出回路11は直流脈動電圧V1のピーク電
圧VPを検出するごとに燃料供給量演算装置7に割込指
令信号を出力するように構成してあればよく、例えば入
力を微分する微分回路11aと、この微分結果を所定の
基準電圧と比較し、基準電圧が微分結果を上回る時に所
定値の出力を出力するパルス信号発生回路1lbとで構
成される。この場合には、パルス信号発生回路1lbが
出力するパルスの立ち下がりが直流脈動電圧VIのピー
クと同期することになる。
A−D変換回路12は直流脈動電圧■1をデジタル信号
からなる負荷信号に変換し、燃料供給量演算装置7に出
力するようになっている。
そして、燃料供給量演算装置7は、ピーク電圧検出回路
11から割込指令信号を入力した時にA−D変換回路1
2からその時の負荷信号、すなわち、ピーク値に対応す
る負荷信号を人力し、この負荷信号に基づき燃料噴射量
及びアクチュエータ9の動作量が演算され、その動作量
に対応する信号値の制御信号がアクチュエータ9に出力
されるようになっている。
尚、第1図において、13は燃料タンク、14は燃料ポ
ンプ、l5は圧力設定弁、17は燃料噴射ポンプ、l8
は燃料噴射量調整用ランクである。
このエンジン発電機の電子制御式ガバナにおいては、整
流回路5が出力する直流脈動電圧■1がピーク値に達す
るごとにA−D変換されたピーク電圧■,が負荷信号と
して燃料供給量演算装置7に読み出され、この負荷信号
に基づき燃料噴射量及びアクチュエータ9の動作量が演
算され、その動作量に対応する信号値の制御信号がアク
チュエータ9に出力されることになる。したがって、電
圧検出装置6における信号遅れは全くなくなり、電子制
御式ガバナの応答性が高められる。また、瞬間的に確定
されるピーク電圧をそのままA−D変換した負荷信号に
基づき制御が行われるので、リップルによって変動する
直流脈動電圧vlをローバスフィルタ16で濾波して得
た従来の負荷信号よりも正確に負荷変動を検出でき、制
御の安定性を高めることができる。
〈発明の効果〉 以上のように、本発明は、発電機の出力回路にカレント
トランス、整流回路及び電圧検出装置を介して燃料供給
量演算装置が接続され、この燃料供給量演算装置の演算
結果にしたがって燃料供給装置の燃料調量用アクチュエ
ー夕を所要量作動させるエンジン発電機の電子制御式ガ
バナにおいて、電圧検出装置のピーク検出回路によって
整流回路の出力がピーク値に達するタイミングを検出し
て燃料供給量演算装置に割込指令信号を出力する一方、
この割込指令信号を入力して燃料供給量演算装置が電圧
検出装置のA−D変換回路を介して整流回路出力のピー
ク値をデジタル信号からなる負荷信号として入力し、こ
の負荷信号に基づき燃料噴射量を演算して燃料調量用ア
クチュエー夕の動作量を制御するように構或してあるの
で、燃料供給量演算装置にはリップルがある従来の負荷
信号よりも信頼性の高い負荷信号がリアルタイムで入力
されることになる。したがって、電子制御式ガバナの応
答性が高められるとともに、負荷信号のリソブルによる
動作の変動をなくすことができ、電子制御式ガバナの動
作の安定性を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
第1図は本発明の一実施例に係るエンジン発電機の電子
制御式ガバナの構成を示す構成図、第2図はその電圧検
出装置の人力信号波形、燃料供給量演算装置の入力タイ
ミング及び入力値並びに従来の電圧検出装置の出力波形
を示す信号波形図、第3図は従来例の構戚図である。 l・・・エンジン、2・・・発電機、3・・・出力回路
、4・・・カレントトランス、5・・・整流回路、6・
・・電圧検出装置、7・・・燃料供給量演算装置、8・
・・燃料供給装置、9・・・アクチュエー夕、11・・
・ピーク検出回路、12・・・サンプルホールド回路1
2。

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 1、エンジン(1)で駆動される発電機(2)の出力回
    路(3)にカレントトランス(4)、整流回路(5)、
    電圧検出装置(6)及び燃料供給量演算装置(7)を介
    して燃料供給装置(8)の燃料調量用アクチュエータ(
    9)を連係させた、エンジン発電機の電子制御式ガバナ
    において、電圧検出装置(6)がピーク検出回路(11
    )とA−D変換回路(12)とで構成され、 ピーク検出回路(11)は整流回路(5)で整流された
    直流脈動電圧V_Iのピーク電圧V_Pを検出し、その
    ピークに同期して割込指令信号を燃料供給量演算装置(
    7)に出力するように構成され、 A−D変換回路(12)は、整流回路(5)で整流され
    た直流脈動電圧V_Iをデジタル信号からなる負荷信号
    に変換して燃料供給量演算装置(7)に出力し、 燃料供給量演算装置(7)が、ピーク検出回路(11)
    の割込指令信号を入力した時にA−D変換回路(12)
    のその時点の負荷信号を入力し、この負荷信号に基づき
    燃料供給量を演算して燃料調量用アクチュエータ(9)
    の動作量を制御するように構成された事を特徴とする、
    エンジン発電機の電子制御式ガバナ
JP15514889A 1989-06-16 1989-06-16 エンジン発電機の電子制御式ガバナ Pending JPH0323344A (ja)

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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5740274A (en) * 1991-09-12 1998-04-14 Fuji Photo Film Co., Ltd. Method for recognizing object images and learning method for neural networks
US6728404B1 (en) 1991-09-12 2004-04-27 Fuji Photo Film Co., Ltd. Method for recognizing object images and learning method for neural networks

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5740274A (en) * 1991-09-12 1998-04-14 Fuji Photo Film Co., Ltd. Method for recognizing object images and learning method for neural networks
US6208758B1 (en) 1991-09-12 2001-03-27 Fuji Photo Film Co., Ltd. Method for learning by a neural network including extracting a target object image for which learning operations are to be carried out
US6728404B1 (en) 1991-09-12 2004-04-27 Fuji Photo Film Co., Ltd. Method for recognizing object images and learning method for neural networks

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