JPH0874627A - 空燃比制御装置 - Google Patents
空燃比制御装置Info
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- JPH0874627A JPH0874627A JP20896494A JP20896494A JPH0874627A JP H0874627 A JPH0874627 A JP H0874627A JP 20896494 A JP20896494 A JP 20896494A JP 20896494 A JP20896494 A JP 20896494A JP H0874627 A JPH0874627 A JP H0874627A
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- fuel ratio
- air
- sensor
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- Exhaust Gas After Treatment (AREA)
- Electrical Control Of Air Or Fuel Supplied To Internal-Combustion Engine (AREA)
- Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 三元触媒と空燃比センサを有する内燃機関の
空燃比制御装置において、各有害成分の排出量を低減
し、三元触媒の劣化を防ぐ。 【構成】 エンジン１１の運転状態を検出するセンサ群
１２および空燃比センサ１４の出力信号から階層ニュー
ラルネットワークを用いた空燃比制御手段１５が、空燃
比を目標空燃比に近づけるように制御する空燃比制御装
置において、排気路中に設けた三元触媒１３の温度を検
出する温度センサ１６によって触媒の温度が所定値以上
になった場合に、空燃比補正手段１７によって目標空燃
比を理想空燃比よりリーン側の値に修正することより、
三元触媒の温度が上昇しすぎることを防ぐ。
空燃比制御装置において、各有害成分の排出量を低減
し、三元触媒の劣化を防ぐ。 【構成】 エンジン１１の運転状態を検出するセンサ群
１２および空燃比センサ１４の出力信号から階層ニュー
ラルネットワークを用いた空燃比制御手段１５が、空燃
比を目標空燃比に近づけるように制御する空燃比制御装
置において、排気路中に設けた三元触媒１３の温度を検
出する温度センサ１６によって触媒の温度が所定値以上
になった場合に、空燃比補正手段１７によって目標空燃
比を理想空燃比よりリーン側の値に修正することより、
三元触媒の温度が上昇しすぎることを防ぐ。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、内燃機関の浄化性能を
向上させるための空燃比制御装置に関する。
向上させるための空燃比制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、内燃機関の空燃比制御装置は、排
気路中に三元触媒を設け、少なくとも三元触媒の上流側
に空燃比センサを配置し、この空燃比センサの検出信号
が基準値に対してリーン側になった場合には、内燃機関
に供給される混合気の空燃比をリッチ側に変化させ、空
燃比センサの検出信号が基準値に対してリッチ側になっ
た場合には、内燃機関に供給される混合気の空燃比をリ
ーン側に変化させることにより、全体として排気ガスの
空燃比を所定の範囲内の値に維持するようにしたものが
一般的である。
気路中に三元触媒を設け、少なくとも三元触媒の上流側
に空燃比センサを配置し、この空燃比センサの検出信号
が基準値に対してリーン側になった場合には、内燃機関
に供給される混合気の空燃比をリッチ側に変化させ、空
燃比センサの検出信号が基準値に対してリッチ側になっ
た場合には、内燃機関に供給される混合気の空燃比をリ
ーン側に変化させることにより、全体として排気ガスの
空燃比を所定の範囲内の値に維持するようにしたものが
一般的である。
【０００３】このようなフィードバック制御には、空燃
比センサの検出信号をそのまま用いるもののほか、三元
触媒の下流側にも空燃比センサを設け、複数個の空燃比
センサの検出結果に応じて制御するもの等が知られてい
る。
比センサの検出信号をそのまま用いるもののほか、三元
触媒の下流側にも空燃比センサを設け、複数個の空燃比
センサの検出結果に応じて制御するもの等が知られてい
る。
【０００４】図５はこれらの制御の基本的な動作を示し
たものであり、（Ａ）は排気ガスの空燃比の変化状況
を、（Ｂ）は空燃比センサの検出信号の変化状況を、
（Ｃ）は混合気の空燃比状態たとえば燃料噴射量の変化
状況を示している。
たものであり、（Ａ）は排気ガスの空燃比の変化状況
を、（Ｂ）は空燃比センサの検出信号の変化状況を、
（Ｃ）は混合気の空燃比状態たとえば燃料噴射量の変化
状況を示している。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の空燃比制御装置においては、空燃比に影響を与える
内燃機関の構造モデルおよびパラメータを予め決めなけ
ればならず、またそれらパラメータは、実験、シュミレ
ーション等により決定し、運転状態毎にデ−タを決定し
てゆかなければならず、さらに、空燃比制御を高精度に
行なうためには、実験、シュミレーション等を繰り返し
行ない、デ−タ量も多くならざるを得ないという問題点
があった。
来の空燃比制御装置においては、空燃比に影響を与える
内燃機関の構造モデルおよびパラメータを予め決めなけ
ればならず、またそれらパラメータは、実験、シュミレ
ーション等により決定し、運転状態毎にデ−タを決定し
てゆかなければならず、さらに、空燃比制御を高精度に
行なうためには、実験、シュミレーション等を繰り返し
行ない、デ−タ量も多くならざるを得ないという問題点
があった。
【０００６】また、空燃比にのみ着目していると、三元
触媒の温度が上がりすぎて劣化を早め、長期的にはシミ
ュレーション等で決定したデ−タと経年変化した三元触
媒の特性が合わなくなり、空燃比も最適値からずれてし
まうという問題点があった。
触媒の温度が上がりすぎて劣化を早め、長期的にはシミ
ュレーション等で決定したデ−タと経年変化した三元触
媒の特性が合わなくなり、空燃比も最適値からずれてし
まうという問題点があった。
【０００７】本発明は、上記従来の問題点を解決するも
のであり、排気中の有害成分の低減を適切に行ない、し
かも三元触媒の劣化を防ぐことのできる空燃比制御装置
を提供することを目的とする。
のであり、排気中の有害成分の低減を適切に行ない、し
かも三元触媒の劣化を防ぐことのできる空燃比制御装置
を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達
成するために、階層ニューラルネットワークによって、
空燃比を目標値に制御するための燃料補正係数を算出し
て空燃比を制御するとともに、排気路中に設けた三元触
媒の温度を検出することによって触媒の温度が所定値以
上になった場合に、目標空燃比を理想空燃比よりリーン
側の値に修正するようにしたものである。
成するために、階層ニューラルネットワークによって、
空燃比を目標値に制御するための燃料補正係数を算出し
て空燃比を制御するとともに、排気路中に設けた三元触
媒の温度を検出することによって触媒の温度が所定値以
上になった場合に、目標空燃比を理想空燃比よりリーン
側の値に修正するようにしたものである。
【０００９】
【作用】したがって、本発明によれば、排気路中に設け
た三元触媒の温度が所定値以上になった場合に目標空燃
比を理想空燃比よりリーン側の値に修正することによ
り、触媒の温度上昇は一定範囲内に抑えられ、ＮＯｘの
発生を少なく抑えることができ、さらに三元触媒の劣化
を抑えることができる。
た三元触媒の温度が所定値以上になった場合に目標空燃
比を理想空燃比よりリーン側の値に修正することによ
り、触媒の温度上昇は一定範囲内に抑えられ、ＮＯｘの
発生を少なく抑えることができ、さらに三元触媒の劣化
を抑えることができる。
【００１０】
【実施例】図１は本発明の一実施例における空燃比制御
装置の構成を示すものである。図１において、１１は内
燃式のエンジン、１２はエンジン１１の運転状態を検出
するセンサ群、１３はエンジン１１の排気路中に設けら
れた三元触媒、１４はエンジンの排気路における空燃比
を検出するセンサ、１５はセンサ群１２および空燃比セ
ンサ１４の出力値と予め記憶してあるデータ群とを用い
て目標空燃比を算出するニューラルネットワークを用い
た空燃比制御手段、１６は三元触媒１３の温度を検出す
る温度センサ、１７は検出された三元触媒１３の温度が
所定値以上になった場合に目標空燃比を理想空燃比より
リーン側に修正する空燃比補正手段である。
装置の構成を示すものである。図１において、１１は内
燃式のエンジン、１２はエンジン１１の運転状態を検出
するセンサ群、１３はエンジン１１の排気路中に設けら
れた三元触媒、１４はエンジンの排気路における空燃比
を検出するセンサ、１５はセンサ群１２および空燃比セ
ンサ１４の出力値と予め記憶してあるデータ群とを用い
て目標空燃比を算出するニューラルネットワークを用い
た空燃比制御手段、１６は三元触媒１３の温度を検出す
る温度センサ、１７は検出された三元触媒１３の温度が
所定値以上になった場合に目標空燃比を理想空燃比より
リーン側に修正する空燃比補正手段である。
【００１１】図２は上記実施例におけるエンジンの概略
構成を示すものである。図２において、２１は燃焼室、
２２は吸気管、２３は排気管、２４は吸気管２２の中に
設けられたスロットルバルブ、２５はスロットルバルブ
２４の開閉を制御するスロットル開閉ステッピングモー
タ、２６はスロットルバルブ２４の開度を検出するスロ
ットル開度検出センサ、２７は吸気管２２の内圧を検出
する管内圧センサ、２８は吸気管２２内の空気中に燃料
を噴射するインジェクタ、２９は燃焼室２１内のガスに
点火する点火プラグ、３０は排気管２３内の空燃比を検
出する空燃比センサ、３１は排気管２３に設けられた三
元触媒、３１は三元触媒３０の前段に設けられた三元触
媒３０の温度を検出する温度センサである。これらのう
ち、スロットル開度検出センサ２６、管内圧センサ２７
は、図１の運転状態検出センサ群１２の一部を構成し、
空燃比センサ３０および温度センサ３２は、それぞれ図
１の空燃比センサ１４と温度センサ１６と同じである。
また温度センサ３２は、他の信号を基に触媒３１の温度
を推定するようなものであってもよい。
構成を示すものである。図２において、２１は燃焼室、
２２は吸気管、２３は排気管、２４は吸気管２２の中に
設けられたスロットルバルブ、２５はスロットルバルブ
２４の開閉を制御するスロットル開閉ステッピングモー
タ、２６はスロットルバルブ２４の開度を検出するスロ
ットル開度検出センサ、２７は吸気管２２の内圧を検出
する管内圧センサ、２８は吸気管２２内の空気中に燃料
を噴射するインジェクタ、２９は燃焼室２１内のガスに
点火する点火プラグ、３０は排気管２３内の空燃比を検
出する空燃比センサ、３１は排気管２３に設けられた三
元触媒、３１は三元触媒３０の前段に設けられた三元触
媒３０の温度を検出する温度センサである。これらのう
ち、スロットル開度検出センサ２６、管内圧センサ２７
は、図１の運転状態検出センサ群１２の一部を構成し、
空燃比センサ３０および温度センサ３２は、それぞれ図
１の空燃比センサ１４と温度センサ１６と同じである。
また温度センサ３２は、他の信号を基に触媒３１の温度
を推定するようなものであってもよい。
【００１２】図３は上記実施例における空燃比制御手段
１５におけるニューラルネットワークの構成を示してい
る。このニューラルネットワークは、入力層素子８、中
間層素子数１０、出力層素子数１によって構成されてい
る。各層の素子数は、経験的に求めたものであり、適性
な素子数は、適用するシステムにより異なり、本発明に
おいても、素子数を種々に変化するこたができる。
１５におけるニューラルネットワークの構成を示してい
る。このニューラルネットワークは、入力層素子８、中
間層素子数１０、出力層素子数１によって構成されてい
る。各層の素子数は、経験的に求めたものであり、適性
な素子数は、適用するシステムにより異なり、本発明に
おいても、素子数を種々に変化するこたができる。
【００１３】次に上記実施例の動作について説明する。
空燃比制御手段１５のニューラルネットワークに入力さ
れる信号は、空燃比センサ３０からの空燃比ＡＦ（Ｋ−
１）、温度センサ３２からの触媒温度ＴＣ（Ｋ−１）、
インジェクタ２８における燃料噴射量ＦＩ（Ｋ）、ＦＩ
（Ｋ−１）、管内圧センサ２７からの吸気管内圧ＰＢ
（Ｋ−１）、図示されないクランク角センサからのエン
ジン回転数ＮＥ（Ｋ−１）、スロットル開度検出センサ
２６からのスロットル開度ＴＨＬ（Ｋ−１）、図示され
ない速度センサからの車体速度ＶＳＰ（Ｋ−１）を使用
している。
空燃比制御手段１５のニューラルネットワークに入力さ
れる信号は、空燃比センサ３０からの空燃比ＡＦ（Ｋ−
１）、温度センサ３２からの触媒温度ＴＣ（Ｋ−１）、
インジェクタ２８における燃料噴射量ＦＩ（Ｋ）、ＦＩ
（Ｋ−１）、管内圧センサ２７からの吸気管内圧ＰＢ
（Ｋ−１）、図示されないクランク角センサからのエン
ジン回転数ＮＥ（Ｋ−１）、スロットル開度検出センサ
２６からのスロットル開度ＴＨＬ（Ｋ−１）、図示され
ない速度センサからの車体速度ＶＳＰ（Ｋ−１）を使用
している。
【００１４】ここで、（Ｋ−１）というのは１算出サイ
クル前の値の意味であり、内燃機関が構造的に一次遅れ
系になっているという理由から使用している。したがっ
て（Ｋ−２）であっても、（Ｋ−３）であっても本質的
には変わりない。また出力信号としては空燃比ＡＦ
（Ｋ）を使用し、このＡＦ（Ｋ）と空燃比の目標値の差
がゼロに収束するように学習を行なう。
クル前の値の意味であり、内燃機関が構造的に一次遅れ
系になっているという理由から使用している。したがっ
て（Ｋ−２）であっても、（Ｋ−３）であっても本質的
には変わりない。また出力信号としては空燃比ＡＦ
（Ｋ）を使用し、このＡＦ（Ｋ）と空燃比の目標値の差
がゼロに収束するように学習を行なう。
【００１５】この階層ニューラルネットワークをさまざ
まな運転状態で学習させる。学習方法は、バックプロパ
ゲーションと呼ばれる手法が一般的であるが、必ずしも
この手法に限る必要はなく、他の手法であっても問題な
い。
まな運転状態で学習させる。学習方法は、バックプロパ
ゲーションと呼ばれる手法が一般的であるが、必ずしも
この手法に限る必要はなく、他の手法であっても問題な
い。
【００１６】ここで例えば図４に示すように、排気路中
に設けられた三元触媒の温度ＴＣから目標空燃比を求め
る。本実施例では、ＴＣと目標空燃比の関係をグラフで
表現しているが、線型多項式で表現しても構わない。本
実施例では、三元触媒の温度が７００°Ｃ以下では目標
空燃比を理想空燃比の１４．７とし、７００°Ｃを越え
ると１４．７から１４．０まで一次的に減少させてゆく
設定としている。
に設けられた三元触媒の温度ＴＣから目標空燃比を求め
る。本実施例では、ＴＣと目標空燃比の関係をグラフで
表現しているが、線型多項式で表現しても構わない。本
実施例では、三元触媒の温度が７００°Ｃ以下では目標
空燃比を理想空燃比の１４．７とし、７００°Ｃを越え
ると１４．７から１４．０まで一次的に減少させてゆく
設定としている。
【００１７】上記ように目標空燃比を、触媒温度ＴＣに
応じて設定してゆきながら、さまざまな運転状態に対し
て学習してゆく。このように学習した階層ニューラルネ
ットワークは、空燃比制御の観点から見ると、同定され
た内燃機関のモデルそのものとなっている。
応じて設定してゆきながら、さまざまな運転状態に対し
て学習してゆく。このように学習した階層ニューラルネ
ットワークは、空燃比制御の観点から見ると、同定され
た内燃機関のモデルそのものとなっている。
【００１８】次に、この階層ニューラルネットワークか
ら適性ＦＩ（Ｋ）を求めるために、階層ニューラルネッ
トワークを非線型関数Ｆnnとみなす。この関数Ｆnnの構
造は、下記（１）式で表現される。 AF（K)＝Fnn(AF(K-1), TC(K-1), FI(K), FI(K-1),PB(K-1),NE(K-1),THL(K-1 ),VSP(K-1)) ・・・（１）
ら適性ＦＩ（Ｋ）を求めるために、階層ニューラルネッ
トワークを非線型関数Ｆnnとみなす。この関数Ｆnnの構
造は、下記（１）式で表現される。 AF（K)＝Fnn(AF(K-1), TC(K-1), FI(K), FI(K-1),PB(K-1),NE(K-1),THL(K-1 ),VSP(K-1)) ・・・（１）
【００１９】このＦnnの構造を決めている変数は、本実
施例の空燃比制御装置においては、ＡＦ（Ｋ−１），Ｆ
Ｉ（Ｋ），ＦＩ（Ｋ−１）であるため、その他は外乱扱
いとする。そこで、上記Ｆnnを、変数ＡＦ（Ｋ−１），
ＦＩ（Ｋ），ＦＩ（Ｋ−１）で偏微分して以下の式を得
る。 △AF(K) ＝P1＊△AF(K-1) ＋P2＊△FI(K-1) ＋Q ＊△FI(K) ・・・（２）
施例の空燃比制御装置においては、ＡＦ（Ｋ−１），Ｆ
Ｉ（Ｋ），ＦＩ（Ｋ−１）であるため、その他は外乱扱
いとする。そこで、上記Ｆnnを、変数ＡＦ（Ｋ−１），
ＦＩ（Ｋ），ＦＩ（Ｋ−１）で偏微分して以下の式を得
る。 △AF(K) ＝P1＊△AF(K-1) ＋P2＊△FI(K-1) ＋Q ＊△FI(K) ・・・（２）
【００２０】但し、Ｐ１，Ｐ２，ＱはそれぞれＦnnを、
ＡＦ（Ｋ−１），ＦＩ（Ｋ−１），ＦＩ（Ｋ）で偏微分
したものである。
ＡＦ（Ｋ−１），ＦＩ（Ｋ−１），ＦＩ（Ｋ）で偏微分
したものである。
【００２１】また、２つの以下の関係式は自明である。 AF(K) ＝AF(K-1) ＋ΔAF(K-1) ・・・（３） △FI(K) ＝△FI(K) ・・・（４） 以上（２）、（３）、（４）式を行列式で表記すると、
【００２２】
【表１】
【００２３】上記状態方程式に含められた行列式を解け
ば、△ＦＩ（Ｋ）を求めることができる。例えば極指定
法を用いれば、（５）式は△ＦＩ（Ｋ）について解くこ
とは可能であるが、本発明においては必ずしも解く手法
は限定しない。
ば、△ＦＩ（Ｋ）を求めることができる。例えば極指定
法を用いれば、（５）式は△ＦＩ（Ｋ）について解くこ
とは可能であるが、本発明においては必ずしも解く手法
は限定しない。
【００２４】これらの計算は、内燃機関サイクルに同期
した周期で実行し、運転条件変化による非線型性に対処
している。このようにして算出したＦＩ（Ｋ）を用い
て、空燃比制御を行なう。
した周期で実行し、運転条件変化による非線型性に対処
している。このようにして算出したＦＩ（Ｋ）を用い
て、空燃比制御を行なう。
【００２５】
【発明の効果】本発明は、上記実施例から明らかなよう
に、階層ニューラルネットワークによって空燃比を目標
値に制御するとともに、排気路中に設けた三元触媒の温
度が所定値以上になった場合に、目標空燃比を理想空燃
比よりリーン側の値に修正することにより、触媒の温度
上昇は一定範囲内に抑えられ、ＮＯｘの発生を少なく抑
えることができ、さらに三元触媒の劣化を少なく抑える
ことができるという利点を有する。
に、階層ニューラルネットワークによって空燃比を目標
値に制御するとともに、排気路中に設けた三元触媒の温
度が所定値以上になった場合に、目標空燃比を理想空燃
比よりリーン側の値に修正することにより、触媒の温度
上昇は一定範囲内に抑えられ、ＮＯｘの発生を少なく抑
えることができ、さらに三元触媒の劣化を少なく抑える
ことができるという利点を有する。
【図１】本発明の一実施例における空燃比制御装置の概
略ブロック図
略ブロック図
【図２】本発明の一実施例における内燃機関の概略構成
図
図
【図３】本発明の一実施例におけるニュ−ラルネットワ
ークの概略構成図
ークの概略構成図
【図４】本発明の一実施例における三元触媒温度と目標
空燃比の関係図
空燃比の関係図
【図５】従来の空燃比制御における動作説明図
１１ エンジン １２ 運転状態検出センサ群 １３ 三元触媒 １４ 空燃比センサ １５ 空燃比制御手段 １６ 温度センサ １７ 空燃比補正手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｆ０２Ｄ 45/00 ３２４
Claims (2)
- 【請求項１】 内燃機関の運転状態を検出するセンサ群
および排気路中に設けられた空燃比センサの出力値と予
め記憶してあるデ−タ群を用いて目標空燃比を算出する
空燃比制御手段と、前記内燃機関の排気路中に設けた三
元触媒の温度を検出する手段と、前記検出された三元触
媒の温度が所定値以上になった場合に前記目標空燃比を
理想空燃比よりリーン側の値に修正する空燃比補正手段
とを備えた空燃比制御装置。 - 【請求項２】 空燃比制御手段が、センサ群のうちの１
個以上の出力値を階層ニューラルネットワークに入力
し、空燃比センサの出力値が目標空燃比と一致するよう
にニューラルネットワークを学習することにより内燃機
関を同定し、前記同定されたニューラルネットワークの
出力である空燃比の入力変数に対する偏微分係数群を状
態方程式のパラメータとして燃料補正係数を算出するこ
とを特徴とする請求項１記載の空燃比制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6208964A JP3015259B2 (ja) | 1994-09-01 | 1994-09-01 | 空燃比制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6208964A JP3015259B2 (ja) | 1994-09-01 | 1994-09-01 | 空燃比制御装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0874627A true JPH0874627A (ja) | 1996-03-19 |
| JP3015259B2 JP3015259B2 (ja) | 2000-03-06 |
Family
ID=16565078
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6208964A Expired - Fee Related JP3015259B2 (ja) | 1994-09-01 | 1994-09-01 | 空燃比制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3015259B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008516141A (ja) * | 2004-10-06 | 2008-05-15 | ルノー・エス・アー・エス | 改良された排気ガスの温度推定方法及び装置並びに排気ガスの温度推定装置が装備された内燃エンジン |
| CN106767763A (zh) * | 2017-03-15 | 2017-05-31 | 北方工业大学 | 一种平面姿态测量传感器的环境补偿装置与方法 |
| KR102202926B1 (ko) * | 2020-01-10 | 2021-01-14 | 주식회사 현대케피코 | 딥러닝 기반 실시간 질소산화물 저감 엔진제어방법 |
-
1994
- 1994-09-01 JP JP6208964A patent/JP3015259B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008516141A (ja) * | 2004-10-06 | 2008-05-15 | ルノー・エス・アー・エス | 改良された排気ガスの温度推定方法及び装置並びに排気ガスの温度推定装置が装備された内燃エンジン |
| CN106767763A (zh) * | 2017-03-15 | 2017-05-31 | 北方工业大学 | 一种平面姿态测量传感器的环境补偿装置与方法 |
| KR102202926B1 (ko) * | 2020-01-10 | 2021-01-14 | 주식회사 현대케피코 | 딥러닝 기반 실시간 질소산화물 저감 엔진제어방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3015259B2 (ja) | 2000-03-06 |
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