JPH03235723A - 自動車の制御装置 - Google Patents

自動車の制御装置

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JPH03235723A
JPH03235723A JP2028291A JP2829190A JPH03235723A JP H03235723 A JPH03235723 A JP H03235723A JP 2028291 A JP2028291 A JP 2028291A JP 2829190 A JP2829190 A JP 2829190A JP H03235723 A JPH03235723 A JP H03235723A
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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】 〔産業上の利用分野〕 本発明は自動車の制御装置に係り、特にニューロ理論を
適用した新規な自動車の制御装置に関するものである。
〔従来の技術〕
現在適用されている自動車の制御装置においては燃料制
御に代表されるようにデジタルコンピュータを用いたプ
ログラム制御が主流である。
このようなプログラム制御の一例としては例えば、米国
特許第４，５４２，７３０号明細書や米国特許第４．７
８５，７８３号明細書に記載のものが知られている。
〔発明が解決しようとする課題〕
このような従来技術においては、自動車の運転状態（エ
ンジン、トランスミジョン、ブレーキ。
車高、サスペンション等の作動状態）を検出するのに数
多くのセンサが用いられている。
そして、これらのセンサ出力は単独で制御量に反映され
、又は単独で学習制御の補正量に反映されていた。
ところが、複雑な変化を行う信号や雑音を多く含んだ信
号を用いる場合はその抽出精度が悪いといった問題を有
している。
一方、自動車の制御量と自動車の乗員の間にはいわゆる
感性という評価の取り扱いが充分でないという問題を有
している。
〔課題を解決するための手段〕
本発明の第１の特徴はセンサからの出力信号を複数の信
号に変換して階層形ニューロ素子の入力層に入力し、そ
の入力信号に重み係数を反映させた信号を形成し、この
信号を自動車の制御用アクチュエータの制御量を定める
パラメータに用いるようにしたものである。
本発明の第２の特徴は複数のセンサからの出力信号を階
層形ニューロ素子の入力層に入力し、ニューロ素子の最
終出力の結果に基づき自動車の制御用アクチュエータを
制御するようにしたものである。
〔作用〕
第１の特徴によれば、センサ出力が複数に変換されてニ
ューロ素子に入力され、そこでニューロ素子の興奮パタ
ーンに従って出力されるようになる。
第２の特徴によれば、複数のセンサ出力がニューロ素子
に入力され、そこでニューロ素子の興奮パターンに従っ
て出力されるようになる。
〔実施例〕
以下本発明の一実施例を第１図に示す。エンジン１には
、吸気管２０．排気管２１がある。吸気管２ｏの一部に
燃料噴射弁６があり燃料が供給される。吸入空気量は、
空気量センサ２２で計量され、制御回路２に入力される
。その他制御回路２には、クランク軸の回転角検出器３
．酸素センサ４等の信号がエンジンより入力され、点火
コイル５を介して点火信号が点火プラグ７に入力される
。
エンジンの機械的な振動を検呂するノックセンサ８が、
エンジンブロックに付設されている。ノックセンサ８の
信号は、アンプ９を介してサンプルホールド回路１１に
入力される。この入力信号１０は、時系列信号である。
サンプルホールド回路１１は、時系列信号１０を一定の
時間周期でサンプルホールドし、入力順に１２ａ、１２
ｂ。
１２ｃ、・・・、１２ｎと空間的多変数信号としてニュ
ーロコンピュータ１３０入力相に入力する。ニューロコ
ンピュータの出力１４は、エンジンのノンキングの強度
に比例した電圧として出力され、制御回路２のＡ／Ｄコ
ンバータで、アナログ信号からディジタル信号に変換さ
れ点火時期の制御を行う。−力制御回路２からの信号１
５により、サンプルホールド回路１１を制御する。
第２図に点火時期θ８．の制御フローを示す。制御フロ
ーがスタートするとステップ２５で基本点火時期θ０を
メモリマツプから読出す。θ０はエンジン回転数と負荷
（燃料の噴射時間、絞り弁開度等）より決定される。ス
テップ２６で点火時期θがθ１ｔ＝００±Δθ　として
計算される。ここでΔθは補正的に計算された値である
。ステップ２７で０．ｇがセットされ点火される。ステ
ップ２８でニューロコンピュータ１３の出力１４よりノ
ック強度が測定される。ステップ２９で補正量ΔＯが計
算される。ここでΔθは、出力１４の大きさにより−Δ
Ｏ（遅角量）〜＋Δθ（進角量）まで計算される。
一般にエンジンのノッキングにより発生する筒内固有振
動数Ｆは、ドレーパにより次式で提唱されている。
Ｆ＝−Ｕｎ、　　　　　　　　　　　　　　　　　　・
・・（１）π　Ｂ ここでＢ　ニジリンダボア径 Ｃ：音速 Ｕｎｌｌ：振動モードによる固有値 （１）式によれば、ノッキングはＢとＣの関係で決まる
ものである。そのため、エンジンのボア径によりノッキ
ング周波数は変化する。
第３図にノックセンサ８の周波数と出力の関係を示す。
非共振型は周波数全域において出力は同じレベルにある
が、センサ出力は小さい。一方共撮型は、特定の周波数
でセンサ出力が大きくなる。
また広域共振型は共振点での出力は共振型より小さいが
、共振域が広い周波数帯に広がっている。
本発明には広域共振型が、第４図のノッキング周波数と
の関係で好適である。しかし共振型であっても、シリン
ダボア径に合せて共振点を設計することにより使用でき
る。
第４図は、ノック発生時とノックなし時の筒内圧力の圧
力比の周波数との関係と示したものである。第４図にお
いて、７．９ＫＨｚ、１３．８ＫＨｚ。
１８．５ＫＨｚ　　、２２ＫＨｚと圧力比が大きくなる
点があり、広い周波域においてノッキング時の圧力が大
きくなっていることがわかる。このため多くのノッキン
グ周波数が検出できる広域共振型が有利である。
第５図にクランク角とセンサ出力の関係を示す。
第５図（ａ）は共振型の場合である。ノッキング現象は
、シリンダ内で混合気が燃料中にシリンダ内圧力が上昇
することにより混合気が自発火し、シリンダ内を圧力波
が往復する時の圧力で発生する。このためノッキングの
発生時期は点火より遅れて発生する。共振型の場合は、
共振周波数でセンサ出力が発生する。−力筒５図（ｂ）
は広域共振型の場合である１図示のごとく多くの周波数
の合成波として出力される。いずれの場合もノッキング
発生は、点火が基点となりそれ以降に発生する。このた
めサンプルホールド回路１１を制御回路２により信号１
５で制御する場合は、点火を基点としてサンプル開始信
号を発生すればよい。
一方、サンプルホールド回路１１のサンプル周期につい
ては、広域共振型の場合最大測定周波数の１／１０程度
とすることが良い。つまりサンプル周期は、ノッキング
信号を間欠的に測定して、元信号の周波数変化が復元で
きる必要があるためである。またサンプル期間は、最小
測定周波数が最小１周期の期間以上あればよい。
共振型センサの場合は、共振周波数の１／１゜の周期で
１周期以上の間サンプルするのが良い。
第６図にニューロコンピュータ１３の構成要素であるニ
ューロ素子２３を示す。入力Ｏｋ、　ＯＪ。
０皿に対してそれぞれに重み係数Ｗ　ｌｋｌ　ＷＩＪＩ
Ｗ　ｌ　ｔを付け、出力Ｏ４は ０、、＝ｆ（ΣＷ　Ｉ　Ｊ　ＯＪ　）　−〇（２） ここにθ：しきい値 である。
また、出力Ｏｉ　は次のニューロ素子へ出力される。
一方出力Ｏ３には第７図に示すように、しきい値Ｏより
大きくなると出力が１とステップ的に変化するものや、
第８図に示すように とシグモイド（Ｓｉｇｍｏｉｃｌ）関数で出力されるも
のがある。本発明のごときノッキング強度と出力を比例
させる場合はシグモイド関数が有利である。
第９図はニューロコンピュータ内のニューロ素子の構成
の一部を示したものである。入力層として３０ａ、３０
ｂ、３０ｃがありサンプルホールド回路１１よりの信号
が各々１２ａ、１２ｂ。
１２ｃに順次入力される。ニューロ素子３０ａの出力は
中間層のニューロ素子３１ａ、３１ｂ。
３１ｃに各々重み係数が付加されて入力される。
同様にニューロ素子３０ｂ、３０ｃの出力信号も各々重
み係数が付加され中間層のニューロ素子３１ａ、３１ｂ
、３１ｃに入力される。中間層のニューロ素子３１ａ、
３１ｂ、３１ｃの出力はしきい値Ｏ１が付加され出力層
のニューロ素子３２に各々重み係数が付加されて入力さ
れ、ニューロ素子３２のしきい値０２で出力される。
ニューロコンピュータ１３の各々の重み係数、しきい値
の学習方法のフローを第１０図に示す。
ステップ３３でモデルデータを入力層に入力する。
そこでステップ３４で出力層に正しく出力されたかどう
かを判定する。Ｙｅｓの場合はステップ３５に進み、正
解径路の重み係数を大きくする。
同様にしきい値を小さくする。ステップ３７で正解との
差を判定し、誤差量が小さければ終了する。
誤差量が大きければステップ３４に戻り再度重み係数、
しきい値を調整し、誤差１小となるまでくり返す。以上
の方法で数種類のモデルデータについて学習することに
より、正解率が高くなる。
ノックセンサ８が広域共振型とした場合のニューロコン
ピュータの構成例を示す。ノッキング周波数７．９ＫＨ
ｚ、１３．８ＫＨｚ、１８．５ＫＨｚで共振するものと
すれば、 サンプル周期は ＝５．４μｓ　　　・・・（４） １８６００Ｘ１０ サンプル期間は ＝　１２６．６μＳ　　　　　　　・・・（５）９００ 又は ５．４μ５Ｘ３０＝１６２μｓ　　　　　−（６）入力
層　３０個 中間層　　３個 出力層　　１個 合計　　３４素子 となる。第１１図にその構成を示す。入力層は３０個と
し各々のニューロ素子の出力が中間層３個に入力される
。３個の中間層は１個の出力層に入力される。
第１１図の構成は、本発明の一実施例であり、入力層、
中間層の素子数を増加すれば、検出精度が向上する。
第１２図〜第１４図は第６図のニューロ素子２３の工学
的構成を示したものである。第１２図は、オペアンプで
ある。第１３図はトランスコンダクタンスアンプの場合
、第１４図は、インバータの場合である。いずれの場合
も Ｖｉ”、Ｖｉ　　：入力 Ｖｏ”、　Ｖｏ　　：出力 である。
第１５図、第１６図は、第１２図、第１３図の場合の入
力段の作動ペアのトランジスタの構成を示す。第１５図
はバイポーラ、第１６図はＣＭＯ５の場合である。
第１７図〜第１９図にニューロ素子２３の重み係数を工
学的に実現する方法を示す。第１７図はＦＥＴのトライ
オード領域を使用した場合、第１８図は、トランスコン
ダクタンスアンプを利用した場合である。第１９図は４
ビツトのキャパシタアレイを用いた場合である。
第２０図は学習した重み係数を記憶しておく場合の方法
を示したものである。制御回路内のコンピュータのメモ
リ４０に内蔵しておきＤ／Ａコンバータ４１でアナログ
に変換し、ＦＥＴを作動させる。
第２１図に他の実施例を示す。ノックセンサ８に共振型
を使用した場合である。ノックセンサ８の時系列信号を
サンプルホールド回路で空間的多変数信号に変化した出
力を１２ａ〜１２ｆとする。
この信号１２ａ〜１２ｆを入力層と出力層で構成された
ニューロコンピュータに入力する。ここで入力層と出力
層のニューロ素子を同数としておく。
またサンプリング周期は共振周波数の１／４とし、サン
プル時間も共振周波数と同じである。このため４３ａの
信号には共振周波数の成分がなくなり、ノイズ成分とな
る。そこで入力層に入力した元の信号と４３ａ〜４３ｆ
の信号を各々引けば、ノイズ信号が除去され共振周波数
の信号が残る。回路４２で４４ａ〜４４ｆの信号の最大
値と最小値の差を算出し、それをノッキング検出信号と
する。
第２２図は各部の信号である（ａ）は入力信号、（ｂ）
はノイズ信号、（ｃ）は共振周波数信号である。なおこ
の実施例ではサンプル周期を共振周波数の１／４とした
がサンプル周期を小さくすることにより測定精度が高く
なる。
第２３図にニューラルネットを用いた。エンジン制御装
置の構成を示した。ニューラルコントローラーに目標値
が入力されて、その結果を制御対象であるエンジン５１
に出力する。エンジン５１からの状態量を、ニュラルコ
ントローラー５０にフィードバックする。本装置では、
これに加えて、エラーフィードバック５２によるルーチ
ンがある。
このルーチンは、目標値と実際の状態量との差を一検出
して、差が大きい場合には、ニューラルコントローラー
５０のニューラルネット部の重み係数Ｗ又は、ニューロ
素子の変換関数を変更する。
第２３図の実施例は、エンジンの空燃比を制御するため
のシステムである。空燃比の目標値ｒはコントローラー
５３から与えられる。ニューラルコントローラー５０に
はその他に、水温Ｔ　、２回転数Ｎ、空気量（負荷）Ｑ
ｑ等の他の状態量が入力される。またニューラルコント
ローラ５０の出力は噴射弁の開弁時間Ｔである。このＴ
がエンジン５１に与えられて、その結果として、実際の
空燃比（Ａ／Ｆ）　　λが出力される。このλは、ニュ
ーラルコントローラー５０に入力されるとともに、エラ
ーフィードバック部５２にも入力される。このエラーフ
ィードバック部５２には、その他に目標値ｒが入力され
る。ここでは、λとｒの偏差（エラー）が検出される。
このエラーが大きい場合には、ニューラルコントローラ
ー５０の構成が不適当と判断され、これを再構成される
ことになる。この再構成は、ニューラルネットの重み係
数を書き換えるか、変換関数（シグモイド関数等）を書
き換えることにより実行される。
ニューラルネットの構成を第２４図に示した。
入力層λ、中間層ｊ、出力層にとなっている。中間層の
出力ＯＪは、 ０Ｊ＝ｆ（ΣＷ　Ｊ　ｔ　Ｏｔ　）　　　　　　　　　
　・・・（７）となる。このｆは、変換関数で、例えば
シグモイド関数である。出力Ｔは、 Ｔ＝ｆ’　　（ΣＷ□０．）　　　　　　　　　　　　
　・（８）となる。
動作の様子を第２５図に示す。第２５　（ａ）図は、中
間層ｊにおける関数変換の様子である。
θＪ（１）は、中間層の第１個目のニューロ素子におけ
る状態である。この素子への入力の総和は。
ΣＷ　ｌ　１０　＋　であり、この関数の出力は、非線
形関数変換されて、θＪ（１）となる。以下の中間層の
出力も同様に決定され、出力は、θＪ（２）、　　０ａ
（３）。
・・・、というふうになる。次に、これらの中間層の出
力の総和が第２５　（ｂ）図に示す出力層の素子の入力
となる。ここでも同様に関数変換されて。
出力Ｔを得る。このＴがエンジンＳ１に与えられる。
ここで、例えば、エンジンの過渡運転時の供給燃料の輸
送遅れを考慮して、Ｔを決定したい場合には、第２５　
（ａ）図の関数を所望の値に決定すれは良い。ニューラ
ルコントローラー５０は、エンジン５１の内部状態をモ
デル化したものと考えることができる。このため、後述
するように、学習による再構成をくり返えせば、燃料の
輸送遅れなどの数式では記述しにくい現象も補償される
ことになる。
ニューラルネットの再構成の様子を示した。第２６　（
ａ）図は、ニューロ素子の重み係数を書き換える方法で
ある。学習前は、（イ）の状態で、出力はＯ，＋（１）
となる。ここで重みを学習により書き換えて、Ｗｌ、′
　　とした場合には、（ロ）の状態となり、出力は、Ｌ
（１）’　　となる。このように重み係数を書き換える
ことによる前とは異なった出力が得られる。
第２６　（ｂ）図は、別の方法を示した。ここでは、変
換関数を、学習前の（イ）から（ロ）のように書き換え
る方法である。このようにすると、入力がΣＷ　１　ｔ
　Ｏｔ　と同じでも、出力は、Ｏｔ（’）から○、（１
）’　のように変化する。つまり関数の形を修正するこ
とによっても、学習することができる。
ニューラルコントローラー５０の学習のフローチャート
を第２７図に示す。この学習は、λのサンプル時期毎に
起動される。ステップ５４で目標値ｒをリードする。ス
テップ５５ではλをリードし１次にエラー変数ｅを求め
る。ｅは（５２）式となる。
ｅ＝ｋ（λ−ｒ）　　　　　　　　　　　　　　・・・
（９）このｅを基に、ステップ５７で、Ｔの修正量ΔＴ
が計算される。その後、ステップ５８で修正プログラム
を起動するゆ 第２８図に修正プログラムを示した。このプログラムが
起動されると、ステップ５９１，５９２で今回のΔＴ（
１）と、前回のΔＴ　（、−１）がリードされて、両者
の差であるΔＥをステップ５９３で求める。このΔＥの
大きさをステップ５９４〜５９７で基準値Ｔ１〜Ｔ４に
より判断し、それぞれの大きさに応じて、ステップ５９
８〜６０２で重み群Ｗの微修正を行う。
第２９図には、別の修正プログラムを示した。
ここでは、ステップ５９１〜５９７は同じで、ステップ
６０３〜６０７でΔＥの大きさに応じて、関数ｆ１〜ｆ
５の修正を行う。
第２８図、第２９図に示した重み群Ｗ　ａ　−Ｗ　ｅの
選択や、関数ｆ１〜ｆ５の選択は、あらかじめプログラ
ムしておき、それを書き換えるかは理論的に決定されて
いる。
第３０図には、修正値の記憶法を示した。第３０　（ａ
）図に示したように、修正プログラムが完了したら、修
正された値（重みまたは関数）をバッテリーバックアッ
プ可能な、メモリにただちに記憶しておく、これは、学
習効果を、保存するために行う。この修正値は、第３０
（ｂ）図に示したように、キースイッチＯＮ直後にメモ
リが読み出される。
第３１図には、学習の効果を示した。アクセル開度ｅ＆
ｃに対する空燃比λの変動を示した図である。（イ）→
（ロ）→（ハ）と学習をかさねるたびに、λの変動は小
さくなっている。
このように、ニューラルネットを用いた学習は、重み係
数を書き換えることにより達成されるので、エンジンの
モデルを明確に知らなくても大きな効果を得ることがで
きる。
第３２図は、多変数の制御の例を示した。この実施例で
は、コントローラー５３からは、目標値として、空燃比
Ａ／Ｆ、　トルクＴ、加速度ｇがニューラルコントロー
ラー５０に入力される。ニューラルコントローラー５０
からは、噴射弁の開弁時間Ｔｉ□２点火時期Ｔ　ｉ　ｘ
　、スロットル開示θｔｈ。
変速機の変速位置ｐｔｒ、ライン圧力ＯＰ１が出力され
る。これらの値が自動車６０に与えられる。
さらに自動車の実際のＡ　／　Ｆ　ｒ　、Ｔ　ｒ　＋　
ｇ　ｒを測定して、目標値とともにエラーフィードバッ
ク部５２に入力される。ここでは、第２７図から第３０
図に示したように、エラー、修正量を計算して、ニュー
ラルコントローラーを再構成する。このようにニューラ
ルコントロールは、多変数の制御にも応用することがで
きる。
第３３図には、ニューラルネットの構成を示した。入力
層ｉには、目標値Ａ／Ｆ、Ｔ、ｇの他に、水温、吸気湯
２回転数、負荷などの各種状態量を判断のために入力さ
れる。
第３４図は、ハード構成を示した。６１は、ニューラル
コントローラーを含む、コントローラー部である。
コントロール部６１への入力は、アクセス開度θａｃ６
２．空気量信号６３．トルク信号６４．加速度信号６５
などであり、出力は、スロットル６６を電気的に動作さ
せるアクチュエータ６７への信号６８２点火コイル６９
への点火信号７０゜噴射弁７１への開弁信号７２．変速
機７３への変速位置信号７４や、図示していないが、変
速機を制御する油圧のライン圧制御信号○Ｐ、である。
これらの変数が、ニューラルコントローラーによって制
御される。
第３５図には、目標値であるＡ／Ｆ、Ｔ、ｇの決定法の
一例を示した。ここでは、運転者の意図を判断して、車
の１−ルクＴ、加速度ｇを決定するので、アクセル開度
θａｃを入力とした。第３５図のように、θ＆Ｃとθａ
Ｃの変化分θ＆ＣによりＡ／Ｆ。
１９ｇの三種類のマツプから検索する。
第３６図には、別の目標値の決定法を示した。
この方法は、ニューラルコントローラー５０を２個用い
る方法である。ニューラルコントローラー５０（Ａ）で
は、アクセル開度θ＆Ｃ，ブレーキ踏角θＩ、車速■が
入力されて、自動車のおかれている環境が判断される。
つまり、環境が市街地。
高速道路、渋滞、悪路（じやり、水、氷）、登り。
下り坂などであるかを判断して、この環境に見合ったト
ルク、加速度を与えるように目標値を決定する。この目
標イ直は、ニューラルコントローラー５０（Ｂ）に入力
されて、前述のように自動車の各部を制御する。
つまり、第３２図の例は、運転者の意図を重視した。自
動車の制御であり、第３６図は、環境に合せて車が最適
な走りをする制御法である。
次に本発明の他の実施例を第３７　（ａ）図に示す。自
動車１１５．自動車制御装置１１６．エンジン軸トルク
検出装置１１７から構成される。エンジンの軸トルクを
エンジン軸トルク検出装置１１７で検出し、自動車制御
装置１１６で目標トルクであるかを判断し、目標トルク
でなければ、エンジン１１５の軸トルクを変化させるパ
ラメータを変更し、目標トルクとなるように制御する。
第３７　（ｂ）図に第３７　（ａ）図の制御フローを示
す。目標トルクマツプがメモリ１１８に格納されている
。メモリ１１８はたとえばＲＯＭ又はバッテリでバック
アップされたＲＡＭである。目標トルクはたとえばエン
ジン回転数と負荷のマツプとする（第３８図参照）。負
荷のかわりに、基本燃料噴射パルス幅、吸気圧力、絞り
弁開度、アクセル開度を選んでも良い。目標トルクは比
較手段１１９でエンジンの軸トルクと比較され、目標ト
ルクと一致しない場合には、トルク修正手段１２２で軸
トルクを変化させるパラメータが修正され、エンジン１
１５の軸トルクを変更する。トルク修正方法としては、
具体的には、絞り弁開度。
燃料量９点火時期を変更して行う。
また、エンジンの軸トルクはトルク検出手段１２１で検
出される。
第３９図にエンジン軸トルクの検出方法を示す。
クランク軸１０３には、４つのピストン１００が接続し
である。この例では４気筒エンジンである。
クランク軸の両端にはクランク軸の両端の回転角を検出
するセンサ１０１，１０２が取付けである。
センサ１０１及び１０２の信号を軸トルク検出手段１０
８で処理する。周知のようにクランク軸のねじれ角を検
出することによって、エンジン軸出力を検出できる。
第４０図に単気筒エンジンの軸トルクの測定した結果の
一例を示す。燃焼圧力及び慣性力が合成されて、クラン
ク角度とともに軸トルクは複雑な変化をする。多気筒ニ
ンジンでは、各気筒間の軸トルクが合成されたものが、
検出されるため、軸トルクの検出がむずかしい。
第４１図にセンサ信号の一例を示す。センサ１０１及び
センサ１０２はたとえば歯車と電磁ピックアップである
。クラン軸が回転すると、第４１図（ａ）、（ｂ）のよ
うな信号が得られる。
この２つの信号の位相差を求めると第４１図（ｃ）のよ
うな信号が得られる。この位相差はクランク軸のねしれ
角に相当する。すなわち、２つのセンサ信号の位相差に
よって、クラク軸のねじれ角を設けることができる。
Ｔｅ＝ｆ（Δθｃｒ）　　　　　　　　　　　　・（１
０）（１０）のように、ねじれ角Δθを求めれば、軸ト
ルクが求まる。しかしながら、前述のように軸トルクは
燃焼圧力が慣性力及び多気筒の影響によって、関数ｆ（
ΔθＣｒ）を求めることがむずかしい。
特に高回転時には処理時間が短かく、軸のねじれ角も大
きくなり、トルクを求めることがむずかしい、そのため
ｆ（Δθｃｒ）の近似モデルを用いたりするが、精度が
悪い。またモデルの精度を向上すると、軸トルクの計算
に時間を要し、実用的でない。
第４２図にニューロコンピュータを用いた１−ルク検出
法の説明を示す。ニューロコンピュータの入力層に時間
的に取り込んだ信号の位相差Δθ１゜Δ０２．Δθ３．
・・・、Δθ、を入力する。この場合、出力層には軸ト
ルクを出力させる。第４２（ａ）同図に示すように、初
期のうちは、各層の接続は均一であり、精度良く軸ｊ−
ルクを求めることができない。第４２（ｂ）図に示すよ
うに、ニューロコンピュータに正しい軸トルクを学習さ
せると各層の接続が最適化され、正しい軸トルクを求め
ることができる。すなわち、あらかじめ、軸トルクをニ
ューロコンピュータに与えて学習させることによって、
位相差に対する軸トルクの関係ｆ（Δθｃｒ）を求めな
くても、軸トルクを検出することができる。しかも、各
信号の計算は並列に行われるため、短時間で軸トルクの
計算が終了する。
第４３図に本発明の構成を示す。２つのセンサの信号θ
ａ、θｂを回路１２０に入力し、位相差Δθを求める。
位相差へ〇はピークホールド回路１０６に入力され、ピ
ークホールドされた信号はニューロコンピュータ１０７
に入力される。ピークホールド回路１０６はニューロコ
ンピュータの入力層１つに対して、１つ設ける。ニュー
ロコンピュータの各入力層に入力される信号は、時系列
的にづれた信号である。サンプル周期はクランク角１度
〜３０度の範囲とする。本発明では、そのほかの構成と
し、他の演算を行うＣＰｔ１１０８．プログラムを入力
するＲＯＭ１０９．ニューロコンピュータの学習パラメ
ータを記憶するバッテリバックアップＲＡＭｌｌ０．プ
ログラムを実行させたりするＲＡＭＩＩＩ。
アナログデータを入力するＡ／Ｄ変換器１２１より構成
される。
第４４図に本発明の他の実施例を示す。位相差信号をＡ
／Ｄ変換器１０８でディジタル信号に変換する。その後
、ＲＡＭ１１２にディジタル信号を格納する。ＲＡＭ１
１２には、Ａ／Ｄ変換値が時系列的に順番にＲＡＭ内の
メモリに記憶される。ＲＡＭ１．１２に記憶されたデー
タはニューロコンピュータ１０７に入力される。ＲＡＭ
１１２への時系列的なデータの取り込みはＣＰＵ１０８
で制御される。このような構成では、ピークホールド回
路を用いることなしに、データの取り込みができるので
、コンパクト化できる。
また信号がディジタル値であるので、信号処理が容易で
ある。
第４５図に本発明の他の実施例を示す。ＲＡＭ１．１２
へのデータの取り込みをメインＣＰＵ１０８とは別のＣ
ＰＵ　（メインＣＰＵより小規模）によって。
制御する。たとえばメインＣＰＵ３２ビツトに対し、８
ビツトで十分である。この場合、メインＣＰＵの介在な
しにデータの取り込みができるので、メインＣＰＵの割
込み処理などの負担を大幅に低減できる。
第４６図にニューロコンピュータの基本動作を示す。
外界にｘｔ、　ｘｚ、・・・＋　Ｘｉｔのに個の信号が
あった場合、 Ｓ　＝（Ｘ１＋　ｘｚ、　”’ｒ　Ｘｋ）と表わせる。
情報Ｓたとえば軸ねじれ角に接するうち、ニューロコン
ピュータは内部にＳの構造に適合するようにパラメータ
を修正する。これは、Ｓのモデルをニューロコンピュー
タ内部に自動的に形成し、これを用いてＳの情報を処理
することである。外部からの信号を受は取る神経場Ｆは
空間的に一様の構造をしていて、その相互の結果方式は
相互抑制形とする。すなわち、場の中の１つのニューロ
ンが信号を発すると、このニューロンの出力はごく近く
にある他のニューロンをも信号を発生させようとするが
、少し離れた場所にあるニューロンに対しては、抑制さ
せるように作用する。
各ニューロンは、入力信号Ｘがくると、それを自分の結
合荷重ベルトクＳを用いて受は取るから。
総和として内積 の強さの刺激を受ける。この他に抑制性の信号ｘＯを一
３ＯＸＯの強さで受は取るものとし、さらに他のニュー
ロンが出力をだしていれば、そこからの相互抑制形の作
用を受ける。こうしたすべての入力の総和が一定値を超
えれば、このニューロンは出力を出す。
ｕ＋　を第１番目のニューロンの平均電位、　Ｚｉをそ
の出力、Ｗ　Ｉ　Ｊをｊ番目のニューロンからｉ番目の
ニューロンへの結合の強さ、ＳＬ　をこのニューロンの
外界の信号Ｘに対する結合荷重とする。
Ｓｏｉを抑制入力Ｘｏに対する荷重とする。入力信号Ｘ
が入れば、ニューロンの興奮状態はｕｉ ｔ となる。
今、ニューロンが興奮すれば、そのときの入力の強さに
比例して興奮性結合Ｓｏｌも強まるとすると ｔ すなわち、定数Ｃ２Ｃ′がうまく選ばれていれば、ニュ
ーロコンピュータの中に、Ｓに対応したニューロンの結
合を構成できることが数字的に証明される。
以上より、たとえば、あらかじめ、エンジンの運転中に
別の手法で求めた軸トルクを与え、ニューロコンピュー
タのＷｉＪを最適化すれば、位相差Δｅｃｒより軸トル
クＴｅ　を求めることが可能となる。学習したＷ（ａは
バッテリバックアップメモリに記憶しておく。
第４７図に本発明の他の実施例を示す。自動車１４６に
前方発光素子１４１と受光素子１４２を設ける。発光素
子としてはたとえば、レーザ、赤外線ダイオードを用い
る。受光素子としてはたとえば、フォトトランジスタ、
フォトダイオードを用いる。発光素子１４１より発生さ
れた光は、路面で反射、散乱し、受光素子１４２に到達
する。
第４８図に示すように、受光素子１４４は２次元のアレ
イ状に複数個波べられている。受光素子１４４の信号は
、ニューロコンピュータ１０７の入力層に導かれる。
第４９図に示すように、各受光素子の位置によって、信
号の強さが異なる。路面の状況（乾燥。
雨、凍結など）、障害物の大きさ、形状によって、信号
の強さパターンが異なる。すなわち、これらの信号を前
述のようにニューロコンピュータで処理することによっ
て、高速に、障害物の形状、路面状況を検出することが
できる。
ニューロコンピュータの学習はあらかじめ、路面状況を
与えて、ニューロコンピュータ内の重み係数、しきい値
を最適化しておく。以上によって障害物の有無、路面状
況を正確に把握できるので、ドライバに警報もしくは、
運転パラメータを最適化することができる。
第５０図に、路面状況の検出の他の方式を示す。
車両前方より発したレーザ光を路面に当て、その反射光
をレンズ、フィルタの作用によりフーリエ変換し、光の
形状と強度分布を調べ、それによって、走路前方の路面
状況、道路の傾斜２曲率を判定することができる。
以上は発光素子の光の路面での反射、散乱による光を受
光素子で検出することによるが、たとえば、受光素子と
しての高感度のＣＣＤアレイを用いれば、外界からの光
のみで検出することができる。
第５１図に他の実施例を示す。加算器２００には、信号
１９８（例えばノッキング信号）と信号１９９（例えば
クランク軸前後の相対ねじれ角）が入力される。なお信
号１９９は、クランク軸前端の角度信号１９６．クラン
ク軸後端（リングギヤ）の角度信号１９７を減算器１９
５で減算（相対角度差）したものである。このため、信
号１９９はクランク軸のねじれ角となり、エンジン出力
に比例した信号を発生する。加算器２００の出力２０１
をサンプルホールド回路２１０に入力し、時系列信号を
空間的多変数列に変換しニューロコンピュータ２２０の
入力層に入力する。その結果ニューロコンピュータ２２
０の出力２２１にはノンキング信号、出力２２２にはエ
ンジン出力信号が発生する。またニューロコンピュータ
２２０を学習させる場合は、各々の信号１９６．信号１
９７゜信号１９８を入力して、測定時と同様に合成信号
で行えば良い。
本実施例は３個の信号で２個の出力を検出したが、２個
又は３個以上の入力で２個以上の出力を得ることができ
る。
第５２図は、触媒２３０の劣化度を測定する場合の実施
例である。触媒２３０の上流側の０２センサ２３１と下
流側の０２センサ２３２を減算器２３３に入力しその出
力２３７をサンプルホールド回路２３４に入力しニュー
ロコンピュータ２３５で演算し触媒劣化度信号２３６を
得る。
第５３図は触媒劣化度を検出する他の実施例である。ニ
ューロコンピュータ２４０の入力として触媒の上流側の
０２センサ２３１の信号２４６゜触媒の下流温度センサ
２４５の信号２４７．エンジン回転数信号２４２．スロ
ットル開度信号２４４を使用し、触媒劣化度信号２４１
を得る。ここでスロットル開度信号２４４を使用したが
エンジンの吸入空気量信号、や吸気管圧力でも良い。
第５４図に本発明の他の実施例を示す。神経回路鋼３０
０には、回転数、ノック信号、水温、油温、空気量、ギ
ヤ位置、車速、絞り弁開度、サスペンションの減衰率、
車体振動といった自動車の情報が入力される。また神経
回路鋼３００には最終出力がありこの最終出力と快適度
指標（運転者が自由に設定する）の差が発生すると重み
係数Ｗ１゜Ｗ　２　！　Ｗ　ａが変更され、最終出力と
快適度指標が一致する。一方中間出力３０１〜３０５は
各々ａ。
ｂの二方向に分岐し、３０１ａは神経回路鋼の最終段に
入力される。また３０１ｂは空燃比制御系の目標値とし
て入力される。また中間出力３０２ｂは点火時期制御系
の目標値、３０３ｂは変速機制御系の目標値、３０４ｂ
はサスペンション制御系の目標値、３０５ｂは絞り弁制
御系の目標値として使用される。以上のように運転者が
自分の好みに合った快適度指標を入力すると各々のエン
ジンの制御系の目標値が変更され、好みに合った運転性
が得られる。
第５５図は他の実施例で、快適指数の検出器として利用
できる。神経回路鋼３００には回転数。
ノック信号、水温、油温、空気量、ギヤ位置、車速、絞
り弁開度、サスペンションの減衰率、車体振動が入力さ
れる。神経回路鋼３００の出力を快適指数を教師データ
として重み係数の変更を行ない学習する。学習が完了す
れば、出力３１０は快適指数を表わす出力となる。他の
運転者が自分に合った快適指数を教師データとして示め
せば、その人に合った快適指数の発生器として再度重み
係数が変更される。
〔発明の効果〕
本発明の第１の特徴によれば、センサからの出力信号を
複数の信号に変換して階層形ニューロ素子の入力層に入
力し、その入力信号に重み係数を反映させた信号を形成
し、この信号を自動車の制御用アクチュエータの制御量
を定めるパラメータに用いるようにしたため、センサの
抽出精度が向上できるものである。
また、本発明の第２の特徴によれば複数のセンサからの
出力信号を階層形ニューロ素子の入力層に入力し、ニュ
ーロ素子の最終出力の結果に基づき自動車の制御用アク
チュエータを制御するようにしたため、運転者の感性に
あった自動車運動特性が得られるものである。
【図面の簡単な説明】
第１図、第２３図、第３２図、第３４図、第３６図、第
３７　（ａ）図、第４３図、第４４図。 第４５図、第５１図、第５２図、第５３図、第５４図及
び第５５図は本発明の実施例の概略図、第２図、第１０
図、第２７図、第２８図、第２９図、第３０図、第３７
（ｂ）図は制御フローチャート図、第３図、第４図、第
５（ｂ）図及び第５　（ａ）図はノックセンサの呂力持
性図、第６図。 第９図、第１１図、第２１図、第２４図、第３３図、第
４２　（ａ）図、第４２（ｂ）図及び第４６図はニュー
ロ素子の結合を示す図、第７図、第８図、第２２図、第
２５　（ａ）図、第２５　（ｂ）図、第２６　（ａ）図
及び第２６（ｂ）図はニューロ素子の興奮状態を示す図
、第１２図、第１３図、第１４図、第１５図、第１６図
、第１７図、第１８図。 第１９図及び第２ｏ図はニューロ素子の構成単位を示す
図、第３１図は絞弁の開きに対する空燃比変動を示す図
、第３５図は絞弁の開きと開き速度からきまる空燃比、
トルク、加速度をメモリしたマツプを示す図、第３８図
は負荷と回転数からきまるトルクをメモリしたマツプを
示す図、第３９図はトルク検出装置を示す図、第４０図
及び第４１図はトルク特性を示す図、第４７図は路面状
態を検出する構成図、第４８図はその検出原理を示す図
、第４９図は信号特性図、第５０図は他の検出方法を示
す図である。 ２・・・制御回路、１１・・サンプルホールド回路、第
２図 ノー−覧 第 ３ 図 ○ １゜ 周波数（ｋ　Ｈｚ　） ０ 第 図 ４　８　１２　１６　２０２４ 周波数（ｋＨｚ） 第５（ａ）図 第 ６（ｂ）図 点火 クランク角 第 ６ 図 第 ア 図 第 図 θ ｅｔ θ ｅｔ 第１０図 第 図 第１１ 図 第１２ 図 第１３ 図 第１４ 図 第１７ 図 ｃ ？ 第１８ 図 第１５ 図 第１６ 図 第１９ 図 第２０図 第２３図 第２４図 に ０、　＝　ｆ（Σ ωｊ ０＋） 第２１ 図 第２２図 第２５（ａ）図 第２５（ｂ　＞図 に Σω８．ｏ。 第２６（ａ）図 第２６（ｂ）図 Σω１．Ｏｉ 第２８図 第２７ 図 第２９図 第３Ｑ（ａ）図 チンへ 菓３０（ｂ）図 チンへ 第３１ 図 （ハ） 第３３図 第３４図 第３５ 図 θ、Ｃ 第３７（ａ）図 第３７１ｂｎ図 第３８　図 負荷 第４１ 図 第４２（ａ）図 第３９図 第４０図 第４３ 図 第４４ 図 第４５ 図 第 ７ 図 第 ８ 図 第 ９ 図 各受光素子の位置 第 ６ 図 第 ０ 図 第 １ 図 第 ５２ 図 ３０ 第 ４ 図 重み係数の更新

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 １、（ａ）、自動車の各要素の運転状態を検出するセン
    サ群； （ｂ）、前記センサ群のうちの少なくとも１つのセンサ
    出力を複数の信号に変換する変換手段； （ｃ）、前記変換手段の複数の信号が入力される階層形
    のニューロ素子； （ｄ）、前記ニューロ素子の出力に基づいて制御量を求
    める制御量決定手段； （ｅ）、前記制御量決定手段の制御量に基づいて自動車
    の各要素を制御するアクチュエータ とよりなる自動車の制御装置。 ２、（ａ）、自動車の各要素の運転状態を検出するセン
    サ群； （ｂ）、前記センサ群のうちの少なくとも１つのセンサ
    出力を複数の信号に変換する変換手段； （ｃ）、前記変換手段からの各信号に重み付けを行う重
    み付け手段； （ｄ）、前記変換手段の複数の信号が入力される階層形
    のニューロ素子； （ｅ）、前記ニューロ素子の出力に基づいて制御量を求
    める制御量決定手段； （ｆ）、前記制御量決定手段の制御量に基づいて自動車
    の各要素を制御するアクチュエータ とよりなる自動車の制御装置。 ３、（ａ）、自動車の各要素の運転状態を検出するセン
    サ群； （ｂ）、前記センサ群のうちの少なくとも１つのセンサ
    出力を複数の信号に変換する変換手段； （ｃ）、前記変換手段からの各信号に重み付けを行う重
    み付け手段； （ｄ）、前記重み付け手段の重み付けの割合を変える重
    み付け変更手段； （ｅ）、前記変換手段の複数の信号が入力される階層形
    のニューロ素子； （ｆ）、前記ニューロ素子の出力に基づいて制御量を求
    める制御量決定手段； （ｇ）、前記制御量決定手段の制御量に基づいて自動車
    の各要素を制御するアクチュエータ とよりなる自動車の制御装置。 ４、（ａ）、自動車の各要素の運転状態を検出するセン
    サ群； （ｂ）、前記センサ群のうちの少なくとも２個以上のセ
    ンサ出力信号が入力される階層形のニューロ素子； （ｃ）、前記ニューロ素子の出力に基づいて制御量を求
    める制御量決定手段； （ｄ）、前記制御量決定手段の制御量に基づいて自動車
    の各要素を制御するアクチュエータ とよりなる自動車の制御装置。 ５、（ａ）、自動車の各要素の運転状態を検出するセン
    サ群； （ｂ）、前記センサ群のうちの少なくとも２個以上のセ
    ンサ信号が入力される階層形のニューロ素子； （ｃ）、前記ニューロ素子に入るセンサ信号に重み付け
    を行う重み付け手段； （ｄ）、前記ニューロ素子の出力に基づいて制御量を求
    める制御量決定手段； （ｅ）、前記制御量決定手段の制御量に基づいて自動車
    の各要素を制御するアクチュエータ とよりなる自動車の制御装置。 ６、（ａ）、自動車の各要素の運転状態を検出するセン
    サ群； （ｂ）、前記センサ群のうちの少なくとも２個以上のセ
    ンサ信号が入力される階層形のニューロ素子； （ｃ）、前記ニューロ素子に入るセンサ信号に重み付け
    を行う重み付け手段； （ｄ）、前記重み付け手段の重み付けの度合を変更する
    重み付け変更手段； （ｅ）、前記ニューロ素子の出力に基づいて制御量を求
    める制御量決定手段； （ｆ）、前記制御量決定手段の制御量に基づいて自動車
    の各要素を制御するアクチュエータ とよりなる自動車の制御装置。
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Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5454358A (en) * 1993-02-26 1995-10-03 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Driving power control apparatus for internal combustion engine
US5477825A (en) * 1993-02-26 1995-12-26 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Driving power control apparatus for vehicle
US5532929A (en) * 1992-12-16 1996-07-02 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Apparatus for controlling vehicle driving power
JPH0996236A (ja) * 1995-10-03 1997-04-08 Matsushita Electric Ind Co Ltd 車両制御装置および空燃比制御装置
US6223121B1 (en) 1998-02-06 2001-04-24 Matsushita Electric Industrial Co. Air-to-fuel ratio control device
US6678640B2 (en) 1998-06-10 2004-01-13 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Method and apparatus for parameter estimation, parameter estimation control and learning control
JP2008146661A (ja) * 2001-02-21 2008-06-26 Sony Corp 信号処理装置およびプログラム
JP2018178810A (ja) * 2017-04-10 2018-11-15 株式会社デンソーテン ノック制御装置、ノック適合方法およびノック適合プログラム
JP2019526876A (ja) * 2016-09-07 2019-09-19 ロベルト・ボッシュ・ゲゼルシャフト・ミト・ベシュレンクテル・ハフツングＲｏｂｅｒｔ Ｂｏｓｃｈ Ｇｍｂｈ モデル計算ユニット、及び、多層パーセプトロンモデルを計算するための制御装置
JP2019530114A (ja) * 2016-09-07 2019-10-17 ロベルト・ボッシュ・ゲゼルシャフト・ミト・ベシュレンクテル・ハフツングＲｏｂｅｒｔ Ｂｏｓｃｈ Ｇｍｂｈ フィードフォーワード及びフィードバックが設けられた多層パーセプトロンモデルを計算のためのモデル計算ユニット及び制御装置
JP2019530113A (ja) * 2016-09-07 2019-10-17 ロベルト・ボッシュ・ゲゼルシャフト・ミト・ベシュレンクテル・ハフツングＲｏｂｅｒｔ Ｂｏｓｃｈ Ｇｍｂｈ 簡略化された活性化関数によって多層パーセプトロンモデルのニューロン層を計算する方法
JPWO2021059791A1 (ja) * 2019-09-26 2021-04-01
WO2021187161A1 (ja) * 2020-03-18 2021-09-23 日立Astemo株式会社 車両制御装置、車両制御方法および車両制御システム
CN117841591A (zh) * 2024-03-06 2024-04-09 江苏智能无人装备产业创新中心有限公司 基于改进模糊神经网络pid的isd悬架控制方法

Families Citing this family (81)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5608633A (en) * 1991-07-29 1997-03-04 Nissan Motor Co., Ltd. System and method for detecting knocking for internal combustion engine
JP2882232B2 (ja) * 1993-03-17 1999-04-12 三菱自動車工業株式会社 車体重心スリップ角計測装置
US5539638A (en) * 1993-08-05 1996-07-23 Pavilion Technologies, Inc. Virtual emissions monitor for automobile
JP3357159B2 (ja) * 1993-08-10 2002-12-16 三菱自動車工業株式会社 車両運転操作状態の推定方法および車両運転特性制御方法
DE4421950C2 (de) * 1993-12-09 1998-06-04 Peter Mueller Einrichtung zum Diagnostizieren und Regeln eines Verbrennungs- oder Elektromotors
US5517970A (en) * 1994-06-23 1996-05-21 Mitsubishi Jidosha Kogyo Kabushiki Kaisha Fuel feeding system and method for internal combustion engine
SE509805C2 (sv) * 1994-08-11 1999-03-08 Mecel Ab Metod och system för reglering av förbränningsmotorer
EP0724073B1 (en) * 1995-01-27 2005-11-16 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Air-fuel ratio control system
US5699253A (en) * 1995-04-05 1997-12-16 Ford Global Technologies, Inc. Nonlinear dynamic transform for correction of crankshaft acceleration having torsional oscillations
US5587524A (en) * 1995-05-03 1996-12-24 Ford Motor Company Misfire detection assembly
US5675505A (en) * 1995-07-10 1997-10-07 Chrysler Corporation Sine on random data analysis method for simulating engine vibration
US5745653A (en) * 1996-02-05 1998-04-28 Ford Global Technologies, Inc. Generic neural network training and processing system
US5781700A (en) * 1996-02-05 1998-07-14 Ford Global Technologies, Inc. Trained Neural network air/fuel control system
US6092018A (en) * 1996-02-05 2000-07-18 Ford Global Technologies, Inc. Trained neural network engine idle speed control system
JPH09257553A (ja) * 1996-03-22 1997-10-03 Yazaki Corp 自重測定装置
FR2747429B1 (fr) * 1996-04-16 1998-05-22 Renault Systeme de controle du moteur d'un vehicule automobile par reseaux de neurones
US5915368A (en) * 1996-05-28 1999-06-29 Matsushita Electric Industrial Co, Ltd Air/fuel ratio control apparatus that uses a neural network
US5835868A (en) * 1996-08-30 1998-11-10 Mcelroy; Alejandro S. Automated system for immobilizing a vehicle and method
US6032139A (en) * 1996-09-27 2000-02-29 Yamaha Hatsudoki Kabushiki Kaisha Electronic controller using genetic evolution techniques suitable for controlling a motor
JP3825845B2 (ja) * 1996-09-27 2006-09-27 ヤマハ発動機株式会社 進化的制御方式
JP3785703B2 (ja) * 1996-10-31 2006-06-14 株式会社明電舎 時系列データの識別方法およびその識別装置
US5732382A (en) * 1996-11-06 1998-03-24 Ford Global Technologies, Inc. Method for identifying misfire events of an internal combustion engine
US6236908B1 (en) * 1997-05-07 2001-05-22 Ford Global Technologies, Inc. Virtual vehicle sensors based on neural networks trained using data generated by simulation models
US5774823A (en) * 1997-09-04 1998-06-30 Ford Global Technologies, Inc. Method of generation correction tables for misfire detection using neural networks
US6018729A (en) * 1997-09-17 2000-01-25 Lockheed Martin Energy Research Corporation Neural network control of spot welding
DE19750338A1 (de) * 1997-11-13 1999-05-20 Siemens Ag Fahrtregelungssystem für Fahrzeuge, insbesondere für Kraftfahrzeuge
FR2772427B1 (fr) * 1997-12-12 2000-01-28 Renault Systeme de controle du moteur d'un vehicule par reseaux de neurones
GB9817579D0 (en) * 1998-08-12 1998-10-07 Lucas Ind Plc Method of and apparatus for controlling headway
US6397112B1 (en) 1998-12-18 2002-05-28 Chrysler Corporation Zone adaptive cell breakdown
US6240343B1 (en) * 1998-12-28 2001-05-29 Caterpillar Inc. Apparatus and method for diagnosing an engine using computer based models in combination with a neural network
DE19961943A1 (de) * 1999-12-22 2001-07-12 Bosch Gmbh Robert Verfahren und Einrichtung zum Betrieb einer Brennkraftmaschine
US7177743B2 (en) 2003-06-02 2007-02-13 Toyota Engineering & Manufacturing North America, Inc. Vehicle control system having an adaptive controller
DE102004031006A1 (de) * 2003-07-23 2005-04-28 Daimler Chrysler Ag Verbrennungsmotor und Verfahren zur Verbrennungskenngrößenbestimmung
WO2007020466A2 (en) * 2005-08-19 2007-02-22 Axeon Limited Data classification apparatus and method
JP4734292B2 (ja) * 2007-05-31 2011-07-27 本田技研工業株式会社 ノックセンサの配置
CN102224334B (zh) * 2009-09-30 2014-06-18 丰田自动车株式会社 减振控制装置
US8636620B2 (en) 2010-10-28 2014-01-28 Jatco Ltd Automatic transmission
JP5496855B2 (ja) 2010-11-01 2014-05-21 ジヤトコ株式会社 車両の制御装置
JP5693151B2 (ja) 2010-11-01 2015-04-01 ジヤトコ株式会社 車両の制御装置
JP5496854B2 (ja) 2010-11-01 2014-05-21 ジヤトコ株式会社 車両の制御装置
JP5383626B2 (ja) 2010-11-01 2014-01-08 ジヤトコ株式会社 車両の制御装置
JP5693152B2 (ja) 2010-11-01 2015-04-01 ジヤトコ株式会社 車両の油圧制御装置
JP5501937B2 (ja) * 2010-11-02 2014-05-28 ジヤトコ株式会社 ハイブリッド車両の制御装置
JP5501260B2 (ja) 2011-02-03 2014-05-21 ジヤトコ株式会社 車両の制御装置
JP5561283B2 (ja) * 2012-01-11 2014-07-30 株式会社デンソー センサ信号の処理装置
AU2013341156B2 (en) * 2012-11-07 2016-02-25 Polaris Industries Inc. Vehicle having suspension with continuous damping control
US9205717B2 (en) 2012-11-07 2015-12-08 Polaris Industries Inc. Vehicle having suspension with continuous damping control
US9446768B2 (en) * 2014-03-26 2016-09-20 Ford Global Technologies, Llc System and method for energy optimization in autonomous vehicle operation
WO2016069405A2 (en) 2014-10-31 2016-05-06 Polaris Industries Inc. System and method for controlling a vehicle
DE102014222779A1 (de) * 2014-11-07 2016-05-12 Schaeffler Technologies AG & Co. KG Verfahren zur Schwingungsdämpfung eines Antriebsstrangs mittels einer Elektromaschine
US9556810B2 (en) 2014-12-31 2017-01-31 General Electric Company System and method for regulating exhaust gas recirculation in an engine
US9752949B2 (en) 2014-12-31 2017-09-05 General Electric Company System and method for locating engine noise
US9803567B2 (en) 2015-01-07 2017-10-31 General Electric Company System and method for detecting reciprocating device abnormalities utilizing standard quality control techniques
US9874488B2 (en) 2015-01-29 2018-01-23 General Electric Company System and method for detecting operating events of an engine
US9528445B2 (en) 2015-02-04 2016-12-27 General Electric Company System and method for model based and map based throttle position derivation and monitoring
US9903778B2 (en) 2015-02-09 2018-02-27 General Electric Company Methods and systems to derive knock sensor conditions
US9791343B2 (en) 2015-02-12 2017-10-17 General Electric Company Methods and systems to derive engine component health using total harmonic distortion in a knock sensor signal
US10001077B2 (en) 2015-02-19 2018-06-19 General Electric Company Method and system to determine location of peak firing pressure
US9915217B2 (en) 2015-03-05 2018-03-13 General Electric Company Methods and systems to derive health of mating cylinder using knock sensors
US9695761B2 (en) 2015-03-11 2017-07-04 General Electric Company Systems and methods to distinguish engine knock from piston slap
US9435244B1 (en) 2015-04-14 2016-09-06 General Electric Company System and method for injection control of urea in selective catalyst reduction
US9784231B2 (en) 2015-05-06 2017-10-10 General Electric Company System and method for determining knock margin for multi-cylinder engines
US9933334B2 (en) 2015-06-22 2018-04-03 General Electric Company Cylinder head acceleration measurement for valve train diagnostics system and method
US9784635B2 (en) 2015-06-29 2017-10-10 General Electric Company Systems and methods for detection of engine component conditions via external sensors
US10393609B2 (en) 2015-07-02 2019-08-27 Ai Alpine Us Bidco Inc. System and method for detection of changes to compression ratio and peak firing pressure of an engine
CN106401757B (zh) * 2015-07-28 2019-07-05 长城汽车股份有限公司 发动机的断缸模式实现方法、系统及车辆
US9897021B2 (en) 2015-08-06 2018-02-20 General Electric Company System and method for determining location and value of peak firing pressure
JP6288066B2 (ja) * 2015-12-24 2018-03-07 マツダ株式会社 圧縮自己着火式エンジンの燃料噴射制御方法及び燃料噴射制御装置
JP6341235B2 (ja) * 2016-07-20 2018-06-13 トヨタ自動車株式会社 エンジンの空燃比制御装置
CN116176201A (zh) 2016-11-18 2023-05-30 北极星工业有限公司 具有可调节悬架的车辆
US10196997B2 (en) * 2016-12-22 2019-02-05 GM Global Technology Operations LLC Engine control system including feed-forward neural network controller
US10406884B2 (en) 2017-06-09 2019-09-10 Polaris Industries Inc. Adjustable vehicle suspension system
US10760543B2 (en) 2017-07-12 2020-09-01 Innio Jenbacher Gmbh & Co Og System and method for valve event detection and control
CN107856670B (zh) * 2017-11-06 2019-03-08 吉林大学 一种行星式混合动力系统的优化控制规则提取方法
JP6501018B1 (ja) * 2018-04-20 2019-04-17 トヨタ自動車株式会社 未燃燃料量の機械学習装置
CN109130759A (zh) * 2018-10-10 2019-01-04 鸿科（南京）汽车零部件有限公司 一种具有显示功能的空气悬架系统
US10987987B2 (en) 2018-11-21 2021-04-27 Polaris Industries Inc. Vehicle having adjustable compression and rebound damping
JP7231144B2 (ja) * 2019-07-17 2023-03-01 株式会社トランストロン エンジン制御装置及びそれが有するニューラルネットワークプログラム
US11459962B2 (en) * 2020-03-02 2022-10-04 Sparkcognitton, Inc. Electronic valve control
CA3182725A1 (en) 2020-07-17 2022-01-20 Polaris Industries Inc. Adjustable suspensions and vehicle operation for off-road recreational vehicles
US11434839B2 (en) * 2020-12-30 2022-09-06 Tula Technology, Inc. Use of machine learning for detecting cylinder intake and/or exhaust valve faults during operation of an internal combustion engine

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0221058A (ja) * 1988-07-06 1990-01-24 Nissan Motor Co Ltd 車両の変速制御装置
JPH0237015A (ja) * 1988-07-27 1990-02-07 Nissan Motor Co Ltd 車両のサスペンション制御装置
JPH02287860A (ja) * 1989-04-28 1990-11-27 Omron Corp 情報処理装置
JPH03132415A (ja) * 1989-10-17 1991-06-05 Mitsubishi Electric Corp 自動車制御装置
JPH03156601A (ja) * 1989-11-15 1991-07-04 Honda Motor Co Ltd 車両制御方法

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE3111135A1 (de) * 1980-06-20 1982-03-11 Robert Bosch Gmbh, 7000 Stuttgart Verfahren zum regeln der verbrennung in den brennraeumen einer brennkraftmaschine
JPH0650103B2 (ja) * 1982-01-18 1994-06-29 株式会社日立製作所 ノツク制御装置
JPS60163731A (ja) * 1984-02-07 1985-08-26 Nissan Motor Co Ltd 車速制御装置
US4617895A (en) * 1984-05-17 1986-10-21 Nippondenso Co., Ltd. Anti-knocking control in internal combustion engine
JPH0672563B2 (ja) * 1986-04-28 1994-09-14 マツダ株式会社 エンジンのスロツトル弁制御装置
GB8629346D0 (en) * 1986-12-09 1987-01-21 Lucas Ind Plc Engine control
JPS63250216A (ja) * 1987-04-06 1988-10-18 Nec Ic Microcomput Syst Ltd 誤動作防止回路
US4868755A (en) * 1987-05-18 1989-09-19 Texas Instruments Incorporated Expert vehicle control system
JP2717665B2 (ja) * 1988-05-31 1998-02-18 株式会社豊田中央研究所 内燃機関の燃焼予測判別装置
JP2762504B2 (ja) * 1989-01-09 1998-06-04 日産自動車株式会社 車両の変速制御装置
US5041976A (en) * 1989-05-18 1991-08-20 Ford Motor Company Diagnostic system using pattern recognition for electronic automotive control systems
US4971007A (en) * 1989-09-25 1990-11-20 Ford Motor Company System and method for combined knock and torque timing control
US5044195A (en) * 1990-08-24 1991-09-03 Ford Motor Company Misfire detection in an internal combustion engine

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0221058A (ja) * 1988-07-06 1990-01-24 Nissan Motor Co Ltd 車両の変速制御装置
JPH0237015A (ja) * 1988-07-27 1990-02-07 Nissan Motor Co Ltd 車両のサスペンション制御装置
JPH02287860A (ja) * 1989-04-28 1990-11-27 Omron Corp 情報処理装置
JPH03132415A (ja) * 1989-10-17 1991-06-05 Mitsubishi Electric Corp 自動車制御装置
JPH03156601A (ja) * 1989-11-15 1991-07-04 Honda Motor Co Ltd 車両制御方法

Cited By (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5532929A (en) * 1992-12-16 1996-07-02 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Apparatus for controlling vehicle driving power
US5454358A (en) * 1993-02-26 1995-10-03 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Driving power control apparatus for internal combustion engine
US5477825A (en) * 1993-02-26 1995-12-26 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Driving power control apparatus for vehicle
JPH0996236A (ja) * 1995-10-03 1997-04-08 Matsushita Electric Ind Co Ltd 車両制御装置および空燃比制御装置
US6223121B1 (en) 1998-02-06 2001-04-24 Matsushita Electric Industrial Co. Air-to-fuel ratio control device
US6678640B2 (en) 1998-06-10 2004-01-13 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Method and apparatus for parameter estimation, parameter estimation control and learning control
JP2008146661A (ja) * 2001-02-21 2008-06-26 Sony Corp 信号処理装置およびプログラム
JP2008159062A (ja) * 2001-02-21 2008-07-10 Sony Corp 信号処理装置およびプログラム
JP2019530114A (ja) * 2016-09-07 2019-10-17 ロベルト・ボッシュ・ゲゼルシャフト・ミト・ベシュレンクテル・ハフツングＲｏｂｅｒｔ Ｂｏｓｃｈ Ｇｍｂｈ フィードフォーワード及びフィードバックが設けられた多層パーセプトロンモデルを計算のためのモデル計算ユニット及び制御装置
US11216721B2 (en) 2016-09-07 2022-01-04 Robert Bosch Gmbh Method for calculating a neuron layer of a multi-layer perceptron model with simplified activation function
JP2019530113A (ja) * 2016-09-07 2019-10-17 ロベルト・ボッシュ・ゲゼルシャフト・ミト・ベシュレンクテル・ハフツングＲｏｂｅｒｔ Ｂｏｓｃｈ Ｇｍｂｈ 簡略化された活性化関数によって多層パーセプトロンモデルのニューロン層を計算する方法
JP2019526876A (ja) * 2016-09-07 2019-09-19 ロベルト・ボッシュ・ゲゼルシャフト・ミト・ベシュレンクテル・ハフツングＲｏｂｅｒｔ Ｂｏｓｃｈ Ｇｍｂｈ モデル計算ユニット、及び、多層パーセプトロンモデルを計算するための制御装置
US11599787B2 (en) 2016-09-07 2023-03-07 Robert Bosch Gmbh Model calculation unit and control device for calculating a multi-layer perceptron model
US11449737B2 (en) 2016-09-07 2022-09-20 Robert Bosch Gmbh Model calculation unit and control unit for calculating a multilayer perceptron model with feedforward and feedback
JP2018178810A (ja) * 2017-04-10 2018-11-15 株式会社デンソーテン ノック制御装置、ノック適合方法およびノック適合プログラム
JPWO2021059791A1 (ja) * 2019-09-26 2021-04-01
WO2021059791A1 (ja) * 2019-09-26 2021-04-01 日立Astemo株式会社 内燃機関の制御装置
US11655791B2 (en) 2019-09-26 2023-05-23 Hitachi Astemo, Ltd. Internal combustion engine control device
JPWO2021187161A1 (ja) * 2020-03-18 2021-09-23
KR20220110319A (ko) * 2020-03-18 2022-08-05 히다치 아스테모 가부시키가이샤 차량 제어 장치, 차량 제어 방법 및 차량 제어 시스템
WO2021187161A1 (ja) * 2020-03-18 2021-09-23 日立Astemo株式会社 車両制御装置、車両制御方法および車両制御システム
CN117841591A (zh) * 2024-03-06 2024-04-09 江苏智能无人装备产业创新中心有限公司 基于改进模糊神经网络pid的isd悬架控制方法
CN117841591B (zh) * 2024-03-06 2024-05-07 江苏智能无人装备产业创新中心有限公司 基于改进模糊神经网络pid的isd悬架控制方法

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