JPS6325174B2 - - Google Patents
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- JPS6325174B2 JPS6325174B2 JP57116938A JP11693882A JPS6325174B2 JP S6325174 B2 JPS6325174 B2 JP S6325174B2 JP 57116938 A JP57116938 A JP 57116938A JP 11693882 A JP11693882 A JP 11693882A JP S6325174 B2 JPS6325174 B2 JP S6325174B2
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- internal combustion
- combustion engine
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Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
- F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
- F02D37/00—Non-electrical conjoint control of two or more functions of engines, not otherwise provided for
- F02D37/02—Non-electrical conjoint control of two or more functions of engines, not otherwise provided for one of the functions being ignition
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Output Control And Ontrol Of Special Type Engine (AREA)
- Electrical Control Of Air Or Fuel Supplied To Internal-Combustion Engine (AREA)
- Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)
- Electrical Control Of Ignition Timing (AREA)
- Exhaust-Gas Circulating Devices (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
(技術分野)
この発明は、内燃機関のアイドル時の回転速度
の制御方法に関し、より詳細には、従来一般的な
PID(比例積分微分)制御とは異なり、内燃機関
の内部状態を考慮して機関をダイナミツク(動
的)なシステムとして捕え、内部状態を規定する
状態変数によつて機関の動的な振舞いを推定しな
がら、機関の入力変数を決定する状態変数制御の
手法を用いて、アイドル回転速度を制御する方法
に関する。
の制御方法に関し、より詳細には、従来一般的な
PID(比例積分微分)制御とは異なり、内燃機関
の内部状態を考慮して機関をダイナミツク(動
的)なシステムとして捕え、内部状態を規定する
状態変数によつて機関の動的な振舞いを推定しな
がら、機関の入力変数を決定する状態変数制御の
手法を用いて、アイドル回転速度を制御する方法
に関する。
(従来技術)
従来の内燃機関におけるアイドル回転速度制御
方法としては、例えば第1図に示すようなものが
ある。アイドル回転速度制御用のAACバルブ1
は、VCMバルブ2の制御ソレノイド3の駆動パ
ルス幅PAをデユーテイ制御することによつてリ
フト量が変わり、スロツトルバルブ4のバイパス
5を通過するバイパス空気量が変化して、アイド
ル回転速度が制御される。
方法としては、例えば第1図に示すようなものが
ある。アイドル回転速度制御用のAACバルブ1
は、VCMバルブ2の制御ソレノイド3の駆動パ
ルス幅PAをデユーテイ制御することによつてリ
フト量が変わり、スロツトルバルブ4のバイパス
5を通過するバイパス空気量が変化して、アイド
ル回転速度が制御される。
コントロールユニツト6は、スロツトルバルブ
スイツチ7によるアイドル(IDLE)信号、ニユ
ートラルスイツチ8によるニユートラル
(NEUT)信号、車速センサ9による車速
(VSP)信号などによつて機関がアイドル状態に
あることを検知すると、水温センサ10による冷
却水温度(Tw)に応じた1次元テーブルルツク
アツプによつて、アイドル回転速度の基本目標値
を算出する。そして、エアコンスイツチ11によ
るエアコン(A/C)信号、ニユートラル
(NEUT)信号、バツテリ電圧(VB)信号など
に応じた補正を行なつて最終的に算出されたアイ
ドル回転速度の目標値Nrに対し、機関の実際の
アイドル回転速度Nとその目標値Nrとの偏差SA
が小さくなるように制御ソレノイド3のパルス幅
PAを比例、積分(PI)のデユーテイ制御をし
て、目標回転速度Nrにフイードバツク制御する。
スイツチ7によるアイドル(IDLE)信号、ニユ
ートラルスイツチ8によるニユートラル
(NEUT)信号、車速センサ9による車速
(VSP)信号などによつて機関がアイドル状態に
あることを検知すると、水温センサ10による冷
却水温度(Tw)に応じた1次元テーブルルツク
アツプによつて、アイドル回転速度の基本目標値
を算出する。そして、エアコンスイツチ11によ
るエアコン(A/C)信号、ニユートラル
(NEUT)信号、バツテリ電圧(VB)信号など
に応じた補正を行なつて最終的に算出されたアイ
ドル回転速度の目標値Nrに対し、機関の実際の
アイドル回転速度Nとその目標値Nrとの偏差SA
が小さくなるように制御ソレノイド3のパルス幅
PAを比例、積分(PI)のデユーテイ制御をし
て、目標回転速度Nrにフイードバツク制御する。
以上の制御方法を流れ図で示したのが、第2図
である。
である。
しかしながら、このような従来の内燃機関のア
イドル回転制御方法にあつては、機関、アクチユ
エータおよびセンサの動特性を効果的に用いた
PI制御を行なつている訳ではなく、さらには、
制御手法としてのPI制御は多入出力システムに
対する制御には不向きなものとなつていたため、
機関が他の運転状態からアイドル状態に入る時、
またはアイドル状態から出る時、さらには種々の
負荷外乱が加わつた直後等の、機関がダイナミツ
クな振舞いを呈する時には、制御追従性すなわち
過度応答が悪いという問題があつた。また、他の
制御入力を加えて制御の自由度を上げ、制御性を
高めようとする時には、PI制御の手法では適用
が難しいという問題があつた。
イドル回転制御方法にあつては、機関、アクチユ
エータおよびセンサの動特性を効果的に用いた
PI制御を行なつている訳ではなく、さらには、
制御手法としてのPI制御は多入出力システムに
対する制御には不向きなものとなつていたため、
機関が他の運転状態からアイドル状態に入る時、
またはアイドル状態から出る時、さらには種々の
負荷外乱が加わつた直後等の、機関がダイナミツ
クな振舞いを呈する時には、制御追従性すなわち
過度応答が悪いという問題があつた。また、他の
制御入力を加えて制御の自由度を上げ、制御性を
高めようとする時には、PI制御の手法では適用
が難しいという問題があつた。
そして特に、冷却水温度やO2センサの活性状
態等の変化により、機関ダイナミクスが変化した
時には、最適な制御を続けることは不可能で、と
りわけ外乱が加わつた時の過渡制御性が悪化し、
エンストするとか、アイドル正常安定性が悪いと
いう問題点があつた。
態等の変化により、機関ダイナミクスが変化した
時には、最適な制御を続けることは不可能で、と
りわけ外乱が加わつた時の過渡制御性が悪化し、
エンストするとか、アイドル正常安定性が悪いと
いう問題点があつた。
(発明の目的)
この発明は、このような従来の問題点に着目し
てなされたもので、機関が他の運転状態からアイ
ドル状態へ入る時、またはアイドル状態から出る
時、さらには負荷外乱が加わつた直後等の、機関
がダイナミツクな振舞いを呈する時の制御追従性
すなわち過渡応答を最適にし、さらに、多数の制
御入力変数を加えて制御自由度を上げ、制御性を
高めることを容易にし、もつてより安定なアイド
ル回転制御を行なうことを目的とする。そして特
に、機関のダイナミクスが変化した時にも、安定
して制御することを目的とする。
てなされたもので、機関が他の運転状態からアイ
ドル状態へ入る時、またはアイドル状態から出る
時、さらには負荷外乱が加わつた直後等の、機関
がダイナミツクな振舞いを呈する時の制御追従性
すなわち過渡応答を最適にし、さらに、多数の制
御入力変数を加えて制御自由度を上げ、制御性を
高めることを容易にし、もつてより安定なアイド
ル回転制御を行なうことを目的とする。そして特
に、機関のダイナミクスが変化した時にも、安定
して制御することを目的とする。
(発明の構成および作用)
そこでこの発明は、内燃機関、アクチユエータ
およびセンサの動特性をモデル化したものをマイ
クロコンピユータ等からなるコントローラに記憶
しておき、空気量(もしくは相当量)、点火時期、
燃料供給量(もしくは相当量)および排気還流
(EGR)量(もしくは相当量)のうちのいずれか
1つまたは任意の2つ以上の組合せを制御入力と
し、かつアイドル回転速度を制御出力とし、機制
御入力と制御出力から、ダイナミツクモデルであ
る内燃機関等の内部状態を代表する状態変数量を
推定し、その推定値とアイドル回転速度の目標値
と実際値の偏差の積分値とを用いて、制御入力値
を決定し、内燃機関のアイドル回転速度を目標値
にフイードバツク制御することを特徴とする。こ
の制御手法は、従来一般的なPID制御に代わり、
多数の入出力変数を総合的に制御する多変数制御
の手法を用いるものである。そして特に、機関の
ダイナミクスが変化した時に、ダイナミツクモデ
ル並びに制御ゲインを切り換えることを特徴とす
るものである。
およびセンサの動特性をモデル化したものをマイ
クロコンピユータ等からなるコントローラに記憶
しておき、空気量(もしくは相当量)、点火時期、
燃料供給量(もしくは相当量)および排気還流
(EGR)量(もしくは相当量)のうちのいずれか
1つまたは任意の2つ以上の組合せを制御入力と
し、かつアイドル回転速度を制御出力とし、機制
御入力と制御出力から、ダイナミツクモデルであ
る内燃機関等の内部状態を代表する状態変数量を
推定し、その推定値とアイドル回転速度の目標値
と実際値の偏差の積分値とを用いて、制御入力値
を決定し、内燃機関のアイドル回転速度を目標値
にフイードバツク制御することを特徴とする。こ
の制御手法は、従来一般的なPID制御に代わり、
多数の入出力変数を総合的に制御する多変数制御
の手法を用いるものである。そして特に、機関の
ダイナミクスが変化した時に、ダイナミツクモデ
ル並びに制御ゲインを切り換えることを特徴とす
るものである。
以下、この発明を図面に基づいて説明する。
第3図は、この発明による内燃機関のアイドル
回転速度制御方法の一実施例を実現する装置の構
成図である。
回転速度制御方法の一実施例を実現する装置の構
成図である。
同図において、12は制御対象である内燃機関
で、アイドル回転速度制御の他、空燃比フイード
バツク制御を含む燃料噴射制御その他を行なつて
いる。制御対象12の制御出力をアイドル回転速
度とした場合、制御入力としては、空気量、点火
時期、燃料供給量および排気還流量のうちいずれ
か1つまたは任意の2つ以上の組合せをとり得
る。本実施例では、2制御入力として、アイドル
時のバイパス空気量を調整するためのVCMバル
ブ2の制御ソレノイド(第1図)を駆動するパル
ス幅PA(すなわちバイパス空気量に相当する量)
と点火時期ITとをとる。制御出力はアイドル回
転速度Nで、1出力である。
で、アイドル回転速度制御の他、空燃比フイード
バツク制御を含む燃料噴射制御その他を行なつて
いる。制御対象12の制御出力をアイドル回転速
度とした場合、制御入力としては、空気量、点火
時期、燃料供給量および排気還流量のうちいずれ
か1つまたは任意の2つ以上の組合せをとり得
る。本実施例では、2制御入力として、アイドル
時のバイパス空気量を調整するためのVCMバル
ブ2の制御ソレノイド(第1図)を駆動するパル
ス幅PA(すなわちバイパス空気量に相当する量)
と点火時期ITとをとる。制御出力はアイドル回
転速度Nで、1出力である。
13は、制御対象である機関12のダイナミツ
クモデルを記憶していて、上記3つの制御入出力
情報PA,IT,Nから機関のダイナミツクな内部
状態を推定する状態観測器(オブザーバ)であ
り、内部状態を代表する状態変数量x(例えば4
つの量x1,x2,x3,x4のベクトル表示)の推定値
x^を計算する。
クモデルを記憶していて、上記3つの制御入出力
情報PA,IT,Nから機関のダイナミツクな内部
状態を推定する状態観測器(オブザーバ)であ
り、内部状態を代表する状態変数量x(例えば4
つの量x1,x2,x3,x4のベクトル表示)の推定値
x^を計算する。
状態観測器13は制御対象である機関をシミユ
レーシヨンするもので、ダイナミツクな内部状態
を状態変数x(n次のベクトルx1〜xo)で代表す
る。制御対象である機関12の内部状態を表わす
状態変数は、具体的には例えばインテークマニホ
ールドの絶対圧や吸入負圧、実際にシリンダに吸
入された空気量、燃焼の動的挙動、機関トルク等
が挙げられる。これらの値をセンサにより検出で
きれば、その検出値を用いることによつて、動的
な振舞いを把握し、制御に用いることによつて制
御をより精密に行なうことができる。しかしなが
ら現時点ではそれらの値を検出できる実用的セン
サはあまり存在しない。そこで機関の内部状態を
状態変数xで代表させるが、但し状態変数xは実
際の内部状態を表わす種々の物理量に対応させる
必要はなく、全体として機関をシミユレーシヨン
させるものである。状態変数xの次数nは、nが
大きい程シミユレーシヨンが精確になるが、反面
計算が複雑になる。そこでモデルとしては低次元
化近似されたものを使用し、近似誤差又は機関個
体差による誤差を積分動作で吸収する。この発明
における2入力1出力の場合には、n=4程度が
適当である。
レーシヨンするもので、ダイナミツクな内部状態
を状態変数x(n次のベクトルx1〜xo)で代表す
る。制御対象である機関12の内部状態を表わす
状態変数は、具体的には例えばインテークマニホ
ールドの絶対圧や吸入負圧、実際にシリンダに吸
入された空気量、燃焼の動的挙動、機関トルク等
が挙げられる。これらの値をセンサにより検出で
きれば、その検出値を用いることによつて、動的
な振舞いを把握し、制御に用いることによつて制
御をより精密に行なうことができる。しかしなが
ら現時点ではそれらの値を検出できる実用的セン
サはあまり存在しない。そこで機関の内部状態を
状態変数xで代表させるが、但し状態変数xは実
際の内部状態を表わす種々の物理量に対応させる
必要はなく、全体として機関をシミユレーシヨン
させるものである。状態変数xの次数nは、nが
大きい程シミユレーシヨンが精確になるが、反面
計算が複雑になる。そこでモデルとしては低次元
化近似されたものを使用し、近似誤差又は機関個
体差による誤差を積分動作で吸収する。この発明
における2入力1出力の場合には、n=4程度が
適当である。
第3図において、14は積分動作とゲインブロ
ツクで、機関回転速度の指定された目標値Nrと
実際値Nとの偏差SAを積分した量および状態観
測器13で計算された状態変数量xから、2つの
制御入力PAとITの値を計算する(第5図参照)。
そして、上記状態観測器13と積分動作とゲイン
ブロツク14とでコントローラを構成する。
ツクで、機関回転速度の指定された目標値Nrと
実際値Nとの偏差SAを積分した量および状態観
測器13で計算された状態変数量xから、2つの
制御入力PAとITの値を計算する(第5図参照)。
そして、上記状態観測器13と積分動作とゲイン
ブロツク14とでコントローラを構成する。
次に作用を説明する。
制御対象である機関12は2入力1出力システ
ムで、この入出力間の回転同期サンプル値系のあ
る基準設定値近辺で求められた線形近似された伝
達関数行列T(z)から、制御対象12のダイナ
ミツクな内部状態を推定することが可能である。
その1つの手法として状態観測器13がある。ア
イドル回転速度近辺の運転条件で、制御対象12
の伝達関数行列T(z)が実際的に求まり、 T(z)=〔T1(z) T2(z)〕 (1) となる。但し、zは入出力信号のサンプル値のz
―変換を示し、T1(z)とT2(z)は例えばzの
2次伝達関数である。
ムで、この入出力間の回転同期サンプル値系のあ
る基準設定値近辺で求められた線形近似された伝
達関数行列T(z)から、制御対象12のダイナ
ミツクな内部状態を推定することが可能である。
その1つの手法として状態観測器13がある。ア
イドル回転速度近辺の運転条件で、制御対象12
の伝達関数行列T(z)が実際的に求まり、 T(z)=〔T1(z) T2(z)〕 (1) となる。但し、zは入出力信号のサンプル値のz
―変換を示し、T1(z)とT2(z)は例えばzの
2次伝達関数である。
入力、出力および伝達関数T1(z),T2(z)の
関係を示す制御対象(機関)12のモデル構造を
第4図に示す。但し、入出力はそれぞれ基準設定
値からのズレδPA,δIT,δNを用いている。
関係を示す制御対象(機関)12のモデル構造を
第4図に示す。但し、入出力はそれぞれ基準設定
値からのズレδPA,δIT,δNを用いている。
この伝達関数行列T(z)から、次の様に状態
観測器13を構成することができる。
観測器13を構成することができる。
先ず、T(z)から機関の動的な振舞いを記述
する状態変数モデル x(n)=Ax(n−1)+Bu(n−1) (2) y(n−1)=Cx(n−1) (3) を導く。ここで、各量のカツコ内の(n)は現時
点を、また(n−1)は1つ前のサンプル時点を
表わす。u(n−1)は制御入力ベクトルで、あ
る基準設定値からの線形近似が成り立つ範囲内で
の摂動分を表わす、制御ソレノイド3のパルス幅
δPA(n−1)と点火時期δITを要素とする。す
なわち、 u(n−1)= δPA(n−1)〕 δIT(n−1) (4) また、y(n−1)は制御出力で、制御入力ベ
クトルと同様に、ある基準回転速度Na(例えば
650rpm)からの摂動分を表わすδN(n−1)を
要素とする。すなわち、 y(n−1)=δN(n−1) (5) x(・)は状態変数ベクトルであり、行列A,
B,Cは伝達関数行列T(z)の係数から決まる
定数行列である。
する状態変数モデル x(n)=Ax(n−1)+Bu(n−1) (2) y(n−1)=Cx(n−1) (3) を導く。ここで、各量のカツコ内の(n)は現時
点を、また(n−1)は1つ前のサンプル時点を
表わす。u(n−1)は制御入力ベクトルで、あ
る基準設定値からの線形近似が成り立つ範囲内で
の摂動分を表わす、制御ソレノイド3のパルス幅
δPA(n−1)と点火時期δITを要素とする。す
なわち、 u(n−1)= δPA(n−1)〕 δIT(n−1) (4) また、y(n−1)は制御出力で、制御入力ベ
クトルと同様に、ある基準回転速度Na(例えば
650rpm)からの摂動分を表わすδN(n−1)を
要素とする。すなわち、 y(n−1)=δN(n−1) (5) x(・)は状態変数ベクトルであり、行列A,
B,Cは伝達関数行列T(z)の係数から決まる
定数行列である。
ここで、次の様なアルゴリズムを持つ状態観測
器を構成する。
器を構成する。
x^(n)=(A−GC)x^(n−1)
+Bu(n−1)+Gy(n−1) (6)
ここに、Gは任意に与えられる行列で、x^(・)
は機関12の内部状態変数x(・)の推定値であ
る。(2)(3)(6)式より変形すると、 〔x(n)−x^(n)〕=(A−GC) 〔x(n−1)−x^(n−1)〕 (7) となり、行列(A−GC)の固有値が単位円内に
あるようにGを選べば、 n→大で x^(n)→x(n) (8) となり、内部状態変数量x(n)を入力u(・)と
出力y(・)から推定することができる。また、
行列Gを適当に選び、行列(A−GC)の固有値
を全て零にすることも可能で、この時状態観測器
13は有限整定状態観測器となる。
は機関12の内部状態変数x(・)の推定値であ
る。(2)(3)(6)式より変形すると、 〔x(n)−x^(n)〕=(A−GC) 〔x(n−1)−x^(n−1)〕 (7) となり、行列(A−GC)の固有値が単位円内に
あるようにGを選べば、 n→大で x^(n)→x(n) (8) となり、内部状態変数量x(n)を入力u(・)と
出力y(・)から推定することができる。また、
行列Gを適当に選び、行列(A−GC)の固有値
を全て零にすることも可能で、この時状態観測器
13は有限整定状態観測器となる。
このようにして推定された状態変数x(・)と、
目標回転速度Nrと現在の実際の回転速度N(・)
との偏差SA=(Nr−N(・))の情報を用いて、
制御入力である制御ソレノイド3の駆動パルス幅
の基準設定値(PA)aからの線形近似が成り立つ
範囲内での増量分δPA(・)と、点火時期の基準
設定値からの線形近似が成り立つ範囲内での増量
分δIT(・)を決定し、機関のアイドル回転速度
Nの最適レギユレータ制御を行なう。レギユレー
タ制御とは、アイドル回転速度Nを一定値である
目標回転速度Nrに合致するように制御する定値
制御を意味する。
目標回転速度Nrと現在の実際の回転速度N(・)
との偏差SA=(Nr−N(・))の情報を用いて、
制御入力である制御ソレノイド3の駆動パルス幅
の基準設定値(PA)aからの線形近似が成り立つ
範囲内での増量分δPA(・)と、点火時期の基準
設定値からの線形近似が成り立つ範囲内での増量
分δIT(・)を決定し、機関のアイドル回転速度
Nの最適レギユレータ制御を行なう。レギユレー
タ制御とは、アイドル回転速度Nを一定値である
目標回転速度Nrに合致するように制御する定値
制御を意味する。
尚本発明では、前述した様に実験的に求めたモ
デルが低次元化された近似モデルである為、その
近次誤差を吸収する為のI(積分)動作を付加し
ているが、ここではI動作を含めての最適レギユ
レータ制御を行う。
デルが低次元化された近似モデルである為、その
近次誤差を吸収する為のI(積分)動作を付加し
ているが、ここではI動作を含めての最適レギユ
レータ制御を行う。
この発明の制御対象である機関は、前述したよ
うに2入力1出力システムであり、これを最適に
レギユレータ制御するものであるが、一般的な多
変数システムの最適レギユレータ制御アルゴリズ
ムは、例えば古田勝久「線形システム制御理論」
(昭和51年)昭晃堂その他に説明されているので、
ここでは詳細な説明は省略する。結果のみを記述
すると、いま、 δu(n)=u(n)−u(n−1) (9) δe(n)=Nr−N(n) (10) とし、評価関数Jを、 J=∞ 〓K=0 〔δe(k)2+δut(k)Rδu(k)〕 (11) とする。ここでRは重みパラメータ行列、tは転
置を示す。kは制御開始時点を0とするサンプル
回数で、(11)式の右辺第2項は(9)式の2乗(Rを対
角行列とすると)を表わす。又(11)式の第2項を、
(9)式の様な制御入力の差分の2次形式としている
が、これは第5図の様にI(積分)動作を付加し
たためである。(11)式の評価関数Jを最小とする最
適制御入力u*(k)は、 となる。(12)式で K=−(R+tP)-1 tP (13) とおくと、Kは最適ゲイン行列である。また(12)式
において であり、Pは、 のリカツテイ(Riccati)方程式の解である。
うに2入力1出力システムであり、これを最適に
レギユレータ制御するものであるが、一般的な多
変数システムの最適レギユレータ制御アルゴリズ
ムは、例えば古田勝久「線形システム制御理論」
(昭和51年)昭晃堂その他に説明されているので、
ここでは詳細な説明は省略する。結果のみを記述
すると、いま、 δu(n)=u(n)−u(n−1) (9) δe(n)=Nr−N(n) (10) とし、評価関数Jを、 J=∞ 〓K=0 〔δe(k)2+δut(k)Rδu(k)〕 (11) とする。ここでRは重みパラメータ行列、tは転
置を示す。kは制御開始時点を0とするサンプル
回数で、(11)式の右辺第2項は(9)式の2乗(Rを対
角行列とすると)を表わす。又(11)式の第2項を、
(9)式の様な制御入力の差分の2次形式としている
が、これは第5図の様にI(積分)動作を付加し
たためである。(11)式の評価関数Jを最小とする最
適制御入力u*(k)は、 となる。(12)式で K=−(R+tP)-1 tP (13) とおくと、Kは最適ゲイン行列である。また(12)式
において であり、Pは、 のリカツテイ(Riccati)方程式の解である。
(11)式の評価関数Jの意味は、制御入力u(・)
の動きを制約しつつ、制御出力y(・)であるア
イドル回転速度Nの目標値Nrからの偏差SA(回
転変動)を最小にしようと意図したもので、その
制約の重みづけは重みパラメータ行列Rで変える
ことができる。従つて、適当なRを選択し、アイ
ドル時の機関のダイナミツクモデル(状態変数モ
デル)を用い、(16)式を解いたPを用いて計算
した(13)式の最適ゲイン行列Kをマイクロコン
ピユータに記憶し、アイドル回転速度の目標値
Nrと実際値Nの偏差SAの積分値および推定され
た状態変数x(k)から、(12)式によつて最適制御入力
値u*(k)を簡単に決定することができる。また前
述したように、機関のダイナミツクな状態変数の
推定値x(k)を求めるには、行列A,B,C,Gの
値をマイクロコンピユータに記憶しておき、(6)式
により計算すればよい。
の動きを制約しつつ、制御出力y(・)であるア
イドル回転速度Nの目標値Nrからの偏差SA(回
転変動)を最小にしようと意図したもので、その
制約の重みづけは重みパラメータ行列Rで変える
ことができる。従つて、適当なRを選択し、アイ
ドル時の機関のダイナミツクモデル(状態変数モ
デル)を用い、(16)式を解いたPを用いて計算
した(13)式の最適ゲイン行列Kをマイクロコン
ピユータに記憶し、アイドル回転速度の目標値
Nrと実際値Nの偏差SAの積分値および推定され
た状態変数x(k)から、(12)式によつて最適制御入力
値u*(k)を簡単に決定することができる。また前
述したように、機関のダイナミツクな状態変数の
推定値x(k)を求めるには、行列A,B,C,Gの
値をマイクロコンピユータに記憶しておき、(6)式
により計算すればよい。
特に、機関12の冷却水温度や酸素濃度センサ
の活性状態が変わると、機関のダイナミクスが変
わつてくる。
の活性状態が変わると、機関のダイナミクスが変
わつてくる。
例えば、冷却水温度が10℃の時と60℃の時で
は、機関の振舞いは変わつてくる。この様に、機
関のダイナミクスが大幅に変化する時は、機関の
ある1つの所定条件で実験的に求められた前述の
(2),(3)式によるダイナミツクモデルだけでは、最
適な制御を続けることは期待できず、何らかの形
で適応することが望ましい。
は、機関の振舞いは変わつてくる。この様に、機
関のダイナミクスが大幅に変化する時は、機関の
ある1つの所定条件で実験的に求められた前述の
(2),(3)式によるダイナミツクモデルだけでは、最
適な制御を続けることは期待できず、何らかの形
で適応することが望ましい。
従つて、機関のダイナミクスが変わつたことを
検知するパラメータ(例えば冷却水温度)を決
め、そのパラメータの種々の値に応じてダイナミ
ツクモデルを記憶しておき、そのパラメータの値
に応じてダイナミツクモデルを切り換えて制御し
ていくことで、最適な制御を続けることてができ
る。この場合、状態観測器15の定数行列A,
B,C,G((2),(3),(6),(7),式)も変え、また、
(13)式の最適ゲインKも切り換えていく。
検知するパラメータ(例えば冷却水温度)を決
め、そのパラメータの種々の値に応じてダイナミ
ツクモデルを記憶しておき、そのパラメータの値
に応じてダイナミツクモデルを切り換えて制御し
ていくことで、最適な制御を続けることてができ
る。この場合、状態観測器15の定数行列A,
B,C,G((2),(3),(6),(7),式)も変え、また、
(13)式の最適ゲインKも切り換えていく。
また、酸素濃度センサが冷えて、空燃比のリツ
チ(燃料費)―リーン(燃料薄)の判定が不能に
なると、空燃比フイードバツク制御は一定値にク
ランプされ、酸素濃度センサが不活性の間は、混
合気濃度がリツチ側かあるいはリーン側に片寄つ
てしまう。この場合、機関のダイナミクスはかな
り変化し、アイドル回転速度の制御性の悪化を呈
することになる。
チ(燃料費)―リーン(燃料薄)の判定が不能に
なると、空燃比フイードバツク制御は一定値にク
ランプされ、酸素濃度センサが不活性の間は、混
合気濃度がリツチ側かあるいはリーン側に片寄つ
てしまう。この場合、機関のダイナミクスはかな
り変化し、アイドル回転速度の制御性の悪化を呈
することになる。
従つて、酸素濃度センサの活性状態が変化した
場合にも、変化したその活性状態に応じて、状態
観測器13の定数行例A,B,C,Gおよび最適
ゲインKを切り換えていく。
場合にも、変化したその活性状態に応じて、状態
観測器13の定数行例A,B,C,Gおよび最適
ゲインKを切り換えていく。
以上のアイドル回転速度制御の手順を示したの
が、第6図である。手順を説明すると、ステツプ
30では、エアコンのオン―オフ状態、水温Tw
の値等によりアイドル回転速度の目標値Nrを決
める。ステツプ31では、冷却水温度Twまたは
酸素濃度(O2)センサの活性状態を検出し、そ
れに応じたダイナミツクモデルおよび最適ゲイン
K(bij,gi,kij)を記憶装置からルツクアツプす
る。ステツプ32では、アイドル回転速度の目標
値Nrと実際値Nの偏差SAを計算する。ステツプ
33では、制御を始めてから前の周期までの回転
速度の偏差SAを加算していて、結果をDUNとい
うレジスタに移す。ステツプ34では、回転速度
の実際値Nの基準設定値Na(例えば650rpm)か
らのズレを、δNを計算する。ステツプ35では、
前の制御周期で推定された機関のダイナミツクな
内部状態を表わす状態変数量x1 *〜x5 *と、計算さ
れた制御入力値δPAおよびδITと、さらに制御出
力値であるδNとを重みづけ加算して各状態変数
量x1〜x4を計算する。但し(6)式の行列(A―GC)
は、 の形で、有限整定オブザーバを形成した例であ
る。尚、(A,B,C)は可観測正準形を用いて
いる。
が、第6図である。手順を説明すると、ステツプ
30では、エアコンのオン―オフ状態、水温Tw
の値等によりアイドル回転速度の目標値Nrを決
める。ステツプ31では、冷却水温度Twまたは
酸素濃度(O2)センサの活性状態を検出し、そ
れに応じたダイナミツクモデルおよび最適ゲイン
K(bij,gi,kij)を記憶装置からルツクアツプす
る。ステツプ32では、アイドル回転速度の目標
値Nrと実際値Nの偏差SAを計算する。ステツプ
33では、制御を始めてから前の周期までの回転
速度の偏差SAを加算していて、結果をDUNとい
うレジスタに移す。ステツプ34では、回転速度
の実際値Nの基準設定値Na(例えば650rpm)か
らのズレを、δNを計算する。ステツプ35では、
前の制御周期で推定された機関のダイナミツクな
内部状態を表わす状態変数量x1 *〜x5 *と、計算さ
れた制御入力値δPAおよびδITと、さらに制御出
力値であるδNとを重みづけ加算して各状態変数
量x1〜x4を計算する。但し(6)式の行列(A―GC)
は、 の形で、有限整定オブザーバを形成した例であ
る。尚、(A,B,C)は可観測正準形を用いて
いる。
ステツプ36では、推定された機関のダイナミ
ツクな内部状態変数量x1〜x6とDUNに最適ゲイ
ンKの要素kijを乗じて加算し、基準設定値
(PA)aおよびITaに対し制御入力値をどれだけ増
量するかを計算する。
ツクな内部状態変数量x1〜x6とDUNに最適ゲイ
ンKの要素kijを乗じて加算し、基準設定値
(PA)aおよびITaに対し制御入力値をどれだけ増
量するかを計算する。
第6図の係数bij,gi,kij等は、冷却水温度Tw
および酸素濃度センサの活性状態に応じた値を予
め求めておいて、マイクロコンピユータ等に記憶
しておく。
および酸素濃度センサの活性状態に応じた値を予
め求めておいて、マイクロコンピユータ等に記憶
しておく。
以上の手順で、アイドル回転速度が一定の状態
における種々の外乱に対する過度応答と、アイド
ル回転速度の目標値を変更した場合の過渡応答を
実験した結果を、従来のRI制御とこの発明によ
る多数制御とで比較したのが第7図ないし第10
図である。
における種々の外乱に対する過度応答と、アイド
ル回転速度の目標値を変更した場合の過渡応答を
実験した結果を、従来のRI制御とこの発明によ
る多数制御とで比較したのが第7図ないし第10
図である。
第7図はクラツチ接続時(t0点で半クラツチ接
続、但しブレーキを踏んでいる)のアイドル回転
速度Nの過渡応答を示し、Aは従来のPI制御、
Bはこの発明の多数変数制御の場合である。第8
図はクラツチ遮断時(t0点で遮断)の過渡応答を
示し、Aは従来方法、Bはこの発明の方法の場合
である。第9図はエアコンをオンし、目標アイド
ル回転速度を800rpmに移行した場合、およびエ
アコンをオフし、目標アイドル回転速度を
650rpmに戻した場合の過渡応答を示し、Aは従
来方法、Bはこの発明の方法の場合である。第1
0図は無負荷高回転状態から目標値650rpmにコ
ーステイングする場合の過渡応答を示し、Aは従
来の方法、Bはこの発明の方法の場合である。第
7図ないし第10図から明らかなように、いずれ
の場合もこの発明による方法によつて、過渡制御
性が大幅に改善されていることが判る。なお第7
図Aではアイドル回転速度が目標値に整定しな
い。
続、但しブレーキを踏んでいる)のアイドル回転
速度Nの過渡応答を示し、Aは従来のPI制御、
Bはこの発明の多数変数制御の場合である。第8
図はクラツチ遮断時(t0点で遮断)の過渡応答を
示し、Aは従来方法、Bはこの発明の方法の場合
である。第9図はエアコンをオンし、目標アイド
ル回転速度を800rpmに移行した場合、およびエ
アコンをオフし、目標アイドル回転速度を
650rpmに戻した場合の過渡応答を示し、Aは従
来方法、Bはこの発明の方法の場合である。第1
0図は無負荷高回転状態から目標値650rpmにコ
ーステイングする場合の過渡応答を示し、Aは従
来の方法、Bはこの発明の方法の場合である。第
7図ないし第10図から明らかなように、いずれ
の場合もこの発明による方法によつて、過渡制御
性が大幅に改善されていることが判る。なお第7
図Aではアイドル回転速度が目標値に整定しな
い。
第11図A,Bは、冷却水温度Twに拘らずダ
イナミツクモデルを単一とした場合Aと、冷却水
温度Twに応じてダイナミツクモデルを切り換え
た場合Bの、実験結果を示す。第11図Aは、Tw
=60〜80℃位でモデリングしたものを基に制御系
を設計し、その時の最適ゲインKと状態観測器モ
デルで、冷却水温度Twが20℃の時に空吹しを行
なつた結果であり、第11図Bは、Tw=10〜30
℃位でモデリングしたものを基に制御系を設計
し、その時の最適ゲインKと状態観測器モデル
で、冷却水温度20℃の時に空吹しを行なつた結果
である。いずれも目標回転速度Nrは1200rpmで
ある。図から、冷却水温度Twに応じてダイナミ
ツクモデルを切り換えた方が、良好な制御性が得
られることが判る。
イナミツクモデルを単一とした場合Aと、冷却水
温度Twに応じてダイナミツクモデルを切り換え
た場合Bの、実験結果を示す。第11図Aは、Tw
=60〜80℃位でモデリングしたものを基に制御系
を設計し、その時の最適ゲインKと状態観測器モ
デルで、冷却水温度Twが20℃の時に空吹しを行
なつた結果であり、第11図Bは、Tw=10〜30
℃位でモデリングしたものを基に制御系を設計
し、その時の最適ゲインKと状態観測器モデル
で、冷却水温度20℃の時に空吹しを行なつた結果
である。いずれも目標回転速度Nrは1200rpmで
ある。図から、冷却水温度Twに応じてダイナミ
ツクモデルを切り換えた方が、良好な制御性が得
られることが判る。
第12図A,Bは、酸素濃度センサの活性状態
に拘らずダイナミツクモデルを単一した場合A
と、活性状態に応じてダイナミツクモデルを切り
換えた場合Bに、実験結果を示す。第12図A
は、酸素濃度センサが活性の場合でモデリングし
たものを基に制御系を設計し、その時の最適ゲイ
ンKと状態観測器モデルで、酸素濃度センサが不
活性でリツチ側に片寄つた時に空吹しを行なつた
結果であり、第11図Bは、酸素濃度センサが不
活性でリツチ側に片寄つた場合でモデリングした
ものを基に制御系を設計し、その時の最適ゲイン
Kと状態観測器モデルで、酸素濃度センサがリツ
チ側に片寄つた時に空吹しを行なつた結果であ
る。図から、酸素濃度センサの活性状態に応じて
ダイナミツクモデルを切り換えた方が、良好な制
御性が得れることが判る。
に拘らずダイナミツクモデルを単一した場合A
と、活性状態に応じてダイナミツクモデルを切り
換えた場合Bに、実験結果を示す。第12図A
は、酸素濃度センサが活性の場合でモデリングし
たものを基に制御系を設計し、その時の最適ゲイ
ンKと状態観測器モデルで、酸素濃度センサが不
活性でリツチ側に片寄つた時に空吹しを行なつた
結果であり、第11図Bは、酸素濃度センサが不
活性でリツチ側に片寄つた場合でモデリングした
ものを基に制御系を設計し、その時の最適ゲイン
Kと状態観測器モデルで、酸素濃度センサがリツ
チ側に片寄つた時に空吹しを行なつた結果であ
る。図から、酸素濃度センサの活性状態に応じて
ダイナミツクモデルを切り換えた方が、良好な制
御性が得れることが判る。
前述したように、この発明における内燃機関の
制御出力をアイドル回転速度とした時に、制御入
力としては、空気量(または相当量)、点火時期、
燃料供給量(または相当量)および排気還流量
(または相当量)のいずれか1つまたは任意の2
つ以上の組合せを用いることができ、上述の実施
例では、バイパス空気量の相当量であるVCMバ
ルブの制御ソレノイドのパルス幅と点火時期とを
制御入力とする場合について説明した。
制御出力をアイドル回転速度とした時に、制御入
力としては、空気量(または相当量)、点火時期、
燃料供給量(または相当量)および排気還流量
(または相当量)のいずれか1つまたは任意の2
つ以上の組合せを用いることができ、上述の実施
例では、バイパス空気量の相当量であるVCMバ
ルブの制御ソレノイドのパルス幅と点火時期とを
制御入力とする場合について説明した。
(発明の効果)
以上説明したように、この発明によれば、内燃
機関のダイナミツクなモデルに基づく多変数制御
手法を適用してアイドル回転制御を行ない、しか
も内燃機関のダイナミツクな状態を推定する手順
を付加し尚かつ、オブザーバ内のエンジンモデル
を低次元化したものを用い計算時間を短縮し、そ
の近似誤差分は、積分動作で吸収する様にしたた
め、アイドル状態で問題となる失火外乱や負荷外
乱などの外乱に対する制御過渡応答を最適にで
き、しかも制御自由度を上げ制御性を高めるため
に多変数制御入力を加えて制御することも容易で
あり、より安定なアイドル回転速度制御が実現で
きるという効果が得られる。
機関のダイナミツクなモデルに基づく多変数制御
手法を適用してアイドル回転制御を行ない、しか
も内燃機関のダイナミツクな状態を推定する手順
を付加し尚かつ、オブザーバ内のエンジンモデル
を低次元化したものを用い計算時間を短縮し、そ
の近似誤差分は、積分動作で吸収する様にしたた
め、アイドル状態で問題となる失火外乱や負荷外
乱などの外乱に対する制御過渡応答を最適にで
き、しかも制御自由度を上げ制御性を高めるため
に多変数制御入力を加えて制御することも容易で
あり、より安定なアイドル回転速度制御が実現で
きるという効果が得られる。
そして特に、機関の冷却水温度の変化や酸素濃
度センサの活性状態の変化等により機関のダイナ
ミクスが変化した時に、ダイナミツクモデル並び
に制御ゲインを切り換える構成としたため、機関
のアイドル回転速度制御を、機関のダイナミクス
に応じて最適に行なうことができ、より安定なア
イドル運転を実現することができるという効果が
得られる。
度センサの活性状態の変化等により機関のダイナ
ミクスが変化した時に、ダイナミツクモデル並び
に制御ゲインを切り換える構成としたため、機関
のアイドル回転速度制御を、機関のダイナミクス
に応じて最適に行なうことができ、より安定なア
イドル運転を実現することができるという効果が
得られる。
第1図は従来の内燃機関のアイドル回転速度制
御装置の構成図、第2図は従来のアイドル回転速
度制御方法を示すフローチヤート、第3図はこの
発明による内燃機関のアイドル回転速度制御方法
を実現する制御装置の構成図、第4図は第3図の
制御入出力と機関の関係を示すブロツク図、第5
図は、積分+ゲインブロツクの詳細を示す図、第
6図はこの発明による制御方法を説明するフロー
チヤート、第7図はA,Bはクラツチ接続時の過
渡応答の実験結果を示す図、第8図A,Bはクラ
ツチ遮断時の過渡応答の実験結果を示す図、第9
図A,Bはエアコンのオンオフ時の過渡応答の実
験結果を示す図、第10図A,Bはコーテイング
時の過渡応答の実験結果を示す図、第11図A,
Bは機関の冷却水温度に応じてダイナミツクモデ
ルを切り換えない場合と切り換えた場合の実験結
果を示す図、第12図A,Bは酸素濃度センサの
活性状態に応じてダイナミツクモデルを切り換え
ない場合と切り換えた場合の実験結果を示す図で
ある。 1…AACバルブ、2…VCMバルブ、3…制御
ソレノイド、4…スロツトルバルブ、5…バイパ
ス、7…スロツトルバルブスイツチ、8…ニユー
トラルスイツチ、10…水温センサ、11…エア
コンスイツチ、12…内燃機関(制御対象)、1
3…状態観測器、14…積分動作+ゲインブロツ
ク、Nr…アイドル回転速度の目標値、N…アイ
ドル回転速度の実際値、Na…アイドル回転速度
の基準設定値、SA…アイドル回転速度の目標値
と実際値の偏差、PA…バイパス空気量を規定す
る制御ソレノイドの駆動パルス幅、IT…点火時
期、xi…状態変数量、xi…状態変数の推定量。
御装置の構成図、第2図は従来のアイドル回転速
度制御方法を示すフローチヤート、第3図はこの
発明による内燃機関のアイドル回転速度制御方法
を実現する制御装置の構成図、第4図は第3図の
制御入出力と機関の関係を示すブロツク図、第5
図は、積分+ゲインブロツクの詳細を示す図、第
6図はこの発明による制御方法を説明するフロー
チヤート、第7図はA,Bはクラツチ接続時の過
渡応答の実験結果を示す図、第8図A,Bはクラ
ツチ遮断時の過渡応答の実験結果を示す図、第9
図A,Bはエアコンのオンオフ時の過渡応答の実
験結果を示す図、第10図A,Bはコーテイング
時の過渡応答の実験結果を示す図、第11図A,
Bは機関の冷却水温度に応じてダイナミツクモデ
ルを切り換えない場合と切り換えた場合の実験結
果を示す図、第12図A,Bは酸素濃度センサの
活性状態に応じてダイナミツクモデルを切り換え
ない場合と切り換えた場合の実験結果を示す図で
ある。 1…AACバルブ、2…VCMバルブ、3…制御
ソレノイド、4…スロツトルバルブ、5…バイパ
ス、7…スロツトルバルブスイツチ、8…ニユー
トラルスイツチ、10…水温センサ、11…エア
コンスイツチ、12…内燃機関(制御対象)、1
3…状態観測器、14…積分動作+ゲインブロツ
ク、Nr…アイドル回転速度の目標値、N…アイ
ドル回転速度の実際値、Na…アイドル回転速度
の基準設定値、SA…アイドル回転速度の目標値
と実際値の偏差、PA…バイパス空気量を規定す
る制御ソレノイドの駆動パルス幅、IT…点火時
期、xi…状態変数量、xi…状態変数の推定量。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 1 内燃機関のアイドル時に、アイドル回転速度
の目標値Nrと実際値Nの偏差SAに基づいて、ア
イドル回転速度をフイードバツク制御する方法に
おいて、コントローラに記憶された前記内燃機関
のダイナミツクモデルに基づき、前記内燃機関の
制御入力値である該内燃機関に供給される空気量
もしくは該空気量に相当する量および該内燃機関
の点火時期および該内燃機関への燃料供給量もし
くは該燃料供給量に相当する量および排気還流量
もしくは該排気還流量に相当する量から選択され
るいずれか1つまたは任意の2つ以上の組合せ
と、該内燃機関の制御出力値であるアイドル回転
速度とから、該内燃機関のダイナミツクな内部状
態を代表する適当な次数の状態変数量xi(i=1,
2,……n)を推定し、該推定された状態変数量
x^i(i=1,2,…n)と前記回転速度の偏差SA
を積分した量とから、前記制御入力の値を決定
し、さらに、前記内燃機関のダイナミクスが変化
した時に、その変化した状態に合致したダイナミ
ツクモデル並びに制御ゲインに切り換え、該内燃
機関の状態推定を行ない、制御入力値を決定して
いくことを特徴とする内燃機関のアイドル回転速
度制御方法。 2 前記ダイナミツクモデル並びに制御ゲインの
切換えを、前記内燃機関の冷却水温度に応じて行
なう特許請求の範囲第1項記載の方法。 3 前記ダイナミツクモデル並びに制御ゲインの
切換えを、前記内燃機関の排気中の酸素濃度を検
出する酸素濃度センサの活性状態に応じて行なう
特許請求の範囲第1項記載の方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57116938A JPS597752A (ja) | 1982-07-07 | 1982-07-07 | 内燃機関のアイドル回転速度制御方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57116938A JPS597752A (ja) | 1982-07-07 | 1982-07-07 | 内燃機関のアイドル回転速度制御方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS597752A JPS597752A (ja) | 1984-01-14 |
| JPS6325174B2 true JPS6325174B2 (ja) | 1988-05-24 |
Family
ID=14699419
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57116938A Granted JPS597752A (ja) | 1982-07-07 | 1982-07-07 | 内燃機関のアイドル回転速度制御方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS597752A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2020079886A1 (en) | 2018-10-15 | 2020-04-23 | Mujin, Inc. | Control apparatus, work robot, program, and control method |
| US11498210B2 (en) | 2018-09-10 | 2022-11-15 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Object handling device and computer program product |
| US11745337B2 (en) | 2019-08-29 | 2023-09-05 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Handling device, control device, and computer program product |
Families Citing this family (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61220907A (ja) * | 1985-03-26 | 1986-10-01 | Nippon Denso Co Ltd | 自動車用空気調和装置 |
| JPS61220908A (ja) * | 1985-03-27 | 1986-10-01 | Nippon Denso Co Ltd | 自動車用空気調和装置 |
| JPS61132774A (ja) * | 1984-11-30 | 1986-06-20 | Nippon Denso Co Ltd | エンジンの点火時期制御装置 |
| JPS6245957A (ja) * | 1985-08-21 | 1987-02-27 | Nippon Denso Co Ltd | 内燃機関の制御装置 |
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1982
- 1982-07-07 JP JP57116938A patent/JPS597752A/ja active Granted
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS597752A (ja) | 1984-01-14 |
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