KR20200026024A - 내연 기관의 제어 장치, 및 내연 기관의 제어 방법 - Google Patents

내연 기관의 제어 장치, 및 내연 기관의 제어 방법 Download PDF

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Abstract

내연 기관(2)을 위한 제어 장치(10)는, 적어도 하나의 프로세서(12)와, 프로그램을 기억하도록 구성되는 메모리(14)를 포함한다. 상기 적어도 하나의 프로세서(12)는, 상기 프로그램을 실행함으로써, 제어 입력값으로부터 소정의 변환 규칙에 준하여 상기 내연 기관의 조작량을 결정하는 처리와, 상기 제어량의 샘플값을 계산하는 처리와, 상기 제어 입력값으로부터 상기 제어량의 참고 기대값를 계산하는 처리와, 상기 제어량의 샘플값 중 최신의 소정수의 샘플값의 평균값과 상기 참고 기대값이 동등한 것을 귀무가설로서 가설 검정하는 처리와, 상기 귀무가설이 기각되는 경우, 적응 제어에 의해 상기 변환 규칙을 수정하는 처리를 실행하도록 구성된다.

Description

내연 기관의 제어 장치, 및 내연 기관의 제어 방법{CONTROL DEVICE FOR INTERNAL COMBUSTION ENGINE AND CONTROL METHOD FOR INTERNAL COMBUSTION ENGINE}
본 발명은, 내연 기관의 제어 장치에 관한 것이며, 상세하게는, 확률적인 분산(stochastic dispersion)을 가지는 제어 대상의 제어에 이용하여 바람직한 내연 기관의 제어 장치 및 내연 기관의 제어 방법에 관한 것이다.
확률적인 분산을 가지는 제어 대상의 제어량에 대하여 피드백 제어를 적용하는 경우, 제어 대상의 분산에 기인하는 과잉 제어를 방지하기 위해 보수적인 제어가 되지 않을 수 없다. 그러나, 보수적인 제어에서는, 제어량의 변화에 대한 즉응성(卽應性)을 담보하는 것이 어렵다.
제어량의 변화에는, 계(系)가 원래 가지는 확률적인 분산에 의한 변화와, 확률적인 요인 이외에 의한 변화가 포함된다. 피드백 제어에 의해 대응해야 할 제어량의 변화는, 제어 대상의 상태의 변화에 기인하는 후자의 변화이다. 따라서, 과잉 제어를 방지하면서 즉응성을 담보하기 위해서는, 제어량의 변화가 전자와 후자 중 어느 쪽의 변화인지를 판단하는 것이 요구된다. 그러나, 일반적으로는, 제어량의 변화의 원인을 통계적으로 판단하기 위해서는, 많은 데이터를 필요로 한다. 데이터수를 늘릴수록 판단의 확실도는 높아지지만, 데이터의 수집에 요하는 시간이 길어지기 때문에 즉응성은 저하되어버린다.
즉응성을 높이기 위해서는, 가능한 한 적은 데이터로 판단을 행하는 것이 필요해진다. 이 점에 관하여, 하기의 Jinwu Gao, Yuhu Wu, Tielong Shen, Astatistical combustion phase control approach of SI engines, Mechanical Systems and Signal Processing 85(2017)218-235에는, 가설 검정과 통계적 결정을 이용하여 제어량의 변화를 조작량에 피드백하는 제어 방법이 개시되어 있다. 구체예로서, Jinwu Gao, Yuhu Wu, Tielong Shen, Astatistical combustion phase control approach of SI engines, Mechanical Systems and Signal Processing 85(2017)218-235에는, 내연 기관의 연소압이 최대가 되는 크랭크 각도(이하, LPP라고 표기함)를 참고 기대값으로 제어하기 위한 피드백 제어에 대한 적용예가 개시되고 있다. 내연 기관의 연소는, 확률적인 분산을 가지는 제어 대상의 하나의 예이며, LPP는 그 제어량의 하나의 예이다.
LPP의 기대값이 참고 기대값과 동등하면, LPP의 평균값의 참고 기대값에 대한 편차를 평균값의 표준 오차로 나누어 얻어지는 값(이하, Z라고 표기함)은, 표준 정규 분포를 따른다. 1사이클째부터 n사이클째까지의 LPP의 데이터가 얻어졌다고 하면, 여기서 말하는 평균값은, 1사이클째부터 n사이클째까지의 n개의 데이터의 평균값이다. 또한, 평균값의 표준 오차는, LPP의 표준 편차를 데이터수의 평방근으로 나누어 얻어진다.
Z가 표준 정규 분포를 따르고 있는지 여부는, 유의 수준으로부터 계산되는 임계값과의 비교에 의해 판단할 수 있다. Z가 부의 임계값과 정의 임계값으로 규정되는 신뢰성 구간에 들어가 있지 않은 경우에는, Z는 표준 정규 분포를 따르고 있지 않은, 즉, LPP의 기대값은 참고 기대값과 동등하지 않다고 판단할 수 있다. Z가 신뢰성 구간에 들어가 있는 경우에는, Z는 표준 정규 분포를 따르고 있는, 즉, LPP의 기대값은 참고 기대값과 동등하다고 판단할 수 있다.
LPP의 기대값이 참고 기대값과 동등한 것은, LPP의 변화는, 계가 원래 가지는 확률적인 분산에 의한 변화인 것을 의미한다. 이에 비하여, LPP의 기대값이 참고 기대값과 동등하지 않은 것은, LPP의 변화가 확률적인 요인 이외에 의한 변화인 것을 의미한다. 따라서, 연소 사이클마다 Z를 계산하고, Z가 신뢰성 구간에 들어가 있는지 아닌지 조사함으로써, 피드백 제어에 의해 대응해야 할 LPP의 변화인지 아닌지 연소 사이클마다 판단할 수 있다.
Jinwu Gao, Yuhu Wu, Tielong Shen, Astatistical combustion phase control approach of SI engines, Mechanical Systems and Signal Processing 85(2017)218-235에 개시된 구체적인 피드백 제어에 의하면, LPP의 참고 기대값에 정의 임계값과 표준 오차와의 곱을 더해 얻어지는 값을 LPP의 상한값으로서 설정하고, LPP의 평균값이 상한값을 초과하는 경우에는, 점화 시기를 진각(advance)하는 것이 행해진다. 또한, LPP의 참고 기대값에 부의 임계값과 표준 오차와의 곱을 더해 얻어지는 값을 LPP의 하한값으로서 설정하고, LPP의 평균값이 하한값을 초과하는 경우에는, 점화 시기를 지각(retard)하는 것이 행해진다. Jinwu Gao, Yuhu Wu, Tielong Shen, Astatistical combustion phase control approach of SI engines, Mechanical Systems and Signal Processing 85(2017)218-235에 개시된 제어 방법에 의하면, 다수의 데이터를 필요로 하지 않고 통계적인 판단이 가능하므로, 이 판단에 의거하여 피드백 제어를 행함으로써, 확률적인 분산에 의한 제어량의 변화에 대한 과잉 제어를 방지하면서, 확률적인 요인 이외에 의한 제어량의 변화에 대한 즉응성을 담보할 수 있다.
또한, 일본공개특허 특개2007-198313, 일본공개특허 특개2002-322938, 및 일본공개특허 특개2011-089470은, 본 발명이 관계되는 기술 분야에 있어서의 기술 수준을 나타내는 문헌의 예이다.
그러나, Jinwu Gao, Yuhu Wu, Tielong Shen, Astatistical combustion phase control approach of SI engines, Mechanical Systems and Signal Processing 85(2017)218-235에 개시된 제어 방법에는, 확률적인 요인 이외에 의한 제어량의 변화에 대한 즉응성의 점에 있어서 새로운 개량의 여지가 있다.
따라서, 본 발명은, Jinwu Gao, Yuhu Wu, Tielong Shen, Astatistical combustion phase control approach of SI engines, Mechanical Systems and Signal Processing 85(2017)218-235에 개시된 제어 방법을 더 진화시킨 제어 방법에 의해, 확률적인 분산에 의한 제어량의 변화에 대한 과잉 제어를 방지하고, 확률적인 요인 이외에 의한 제어량의 변화에 대한 즉응성의 담보를 더욱 향상시킨다.
본 발명의 제 1 양태는, 내연 기관을 위한 제어 장치이다. 상기 제어 장치는, 적어도 하나의 프로세서와, 프로그램을 기억하도록 구성되는 메모리를 포함한다. 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 프로그램을 실행함으로써, 조작량 결정 처리와, 샘플값 계산 처리와, 기대값 계산 처리와, 가설 검정 처리와, 적응 제어 처리를 실행하도록 구성된다. 상기 조작량 결정 처리는, 확률적인 분산을 포함하는 제어량에 관계되는 제어 입력값으로부터 소정의 변환 규칙에 준하여 상기 내연 기관의 조작량을 결정한다. 상기 샘플값 계산 처리는, 상기 내연 기관의 상태를 검출하는 센서로부터의 정보에 의거하여, 샘플링 사이클마다 상기 제어량의 샘플값을 계산한다. 상기 기대값 계산 처리는, 상기 내연 기관의 규범 모델을 이용하여 상기 제어 입력값으로부터 상기 제어량의 참고 기대값를 계산한다. 상기 가설 검정 처리는, 상기 제어량의 샘플값 중 최신의 소정수의 샘플값의 평균값과 상기 참고 기대값이 동등한 것을 귀무가설로서 가설 검정한다. 상기 적응 제어 처리는, 상기 귀무가설이 기각되는 경우, 상기 평균값과 상기 참고 기대값과의 오차에 의거한 적응 제어에 의해 상기 소정의 변환 규칙을 수정한다.
상기 구성에 의하면, 가설 검정에 의한 확률적인 분산의 판단에 적응 제어를 조합함으로써, 확률적인 분산에 의한 제어량의 변화에 대한 과잉 제어의 방지와, 확률적인 요인 이외에 의한 제어량의 변화에 대한 즉응성의 담보의 가일층의 향상을 기대할 수 있다.
상기 제어 장치에 있어서, 상기 가설 검정 처리는, 채택 영역 계산 처리와, 판정 처리를 포함해도 된다. 상기 채택 영역 계산 처리는, 샘플 데이터수가 상기 소정수인 경우의 상기 제어량의 참고 정규 모집단의 표준 오차와 소정의 기각 한계값과의 곱셈에 의해 채택 영역의 상한값 및 상기 채택 영역의 하한값을 계산해도 된다. 상기 판정 처리는, 상기 평균값과 상기 참고 기대값과의 오차가 상기 채택 영역에 들어가 있지 않은 경우에 상기 귀무가설을 기각해도 된다. 상기 기대값 계산 처리는, 상기 참고 정규 모집단의 평균값을 상기 참고 기대값으로서 계산하는 처리여도 된다.
상기 제어 장치에 있어서, 상기 참고 정규 모집단은, 상기 제어량의 상기 소정수의 샘플값보다 과거의 샘플값의 집합이며, 상기 참고 기대값 및 상기 표준 오차는, 샘플링 사이클마다 갱신되어도 된다. 상기 제어 장치에 있어서, 상기 참고 정규 모집단은, 참고 내연 기관으로부터 얻어진 상기 제어량의 샘플값의 집합이며, 상기 참고 기대값 및 상기 표준 오차는, 상기 참고 정규 모집단으로부터 계산된 소정값이어도 된다.
상기 제어 장치에 있어서, 상기 조작량 결정 처리는, 상기 평균값과 상기 참고 기대값과의 오차로부터 상기 조작량의 피드백값을 산출하는 피드백 처리를 포함하고, 상기 적응 제어 처리는, 상기 피드백 처리에 있어서의 피드백 게인을 상기 평균값과 상기 참고 기대값과의 오차에 따라 수정하는 피드백 게인 수정 처리를 포함해도 된다.
상기 제어 장치에 있어서, 상기 조작량 결정 처리는, 상기 제어 입력값으로부터 상기 조작량의 피드 포워드값을 산출하는 피드 포워드 처리를 포함해도 된다. 상기 적응 제어 처리는, 상기 피드 포워드 처리에 있어서의 피드 포워드 맵을 상기 평균값과 상기 참고 기대값과의 오차에 따라 수정하는 피드 포워드 맵 수정 처리를 포함해도 된다.
본 발명의 제 2 양태는, 내연 기관의 제어 방법이다. 상기 내연 기관은, 프로그램을 기억하는 메모리와, 상기 프로그램을 실행하도록 구성되는 적어도 하나의 프로세서를 포함한다. 상기 제어 방법은, 확률적인 분산을 포함하는 제어량에 관계되는 제어 입력값으로부터 소정의 변환 규칙에 준하여 상기 내연 기관의 조작량을 결정하는 조작량 결정 처리를 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행하는 것; 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 내연 기관의 상태를 검출하는 센서로부터의 정보에 의거하여, 샘플링 사이클마다 상기 제어량의 샘플값을 계산하는 샘플값 계산 처리를 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행하는 것; 상기 내연 기관의 규범모델을 이용하여 상기 제어 입력값으로부터 상기 제어량의 참고 기대값를 계산하는 참고 기대값 계산 처리를 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행하는 것; 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제어량의 샘플값 중 최신의 소정수의 샘플값의 평균값과 상기 참고 기대값이 동등한 것을 귀무가설로서 가설 검정하는 가설 검정 처리를 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행하는 것; 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 귀무가설이 기각되는 경우, 상기 평균값과 상기 참고 기대값과의 오차에 의거한 적응 제어에 의해 상기 소정의 변환 규칙을 수정하는 적응 제어 처리를 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행하는 것을 포함한다.
상기 구성에 의하면, 가설 검정에 의한 확률적인 분산의 판단에 적응 제어를 조합함으로써, 확률적인 분산에 의한 제어량의 변화에 대한 과잉 제어의 방지와, 확률적인 요인 이외에 의한 제어량의 변화에 대한 즉응성의 담보의 가일층의 향상을 기대할 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시 형태의 특징, 이점, 및 기술적 그리고 산업적 중요성이 첨부 도면을 참조하여 하기에 기술될 것이며, 첨부 도면에서 동일한 도면 부호는 동일한 요소를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 실시 형태와 관련된 내연 기관의 제어 시스템의 하드웨어 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시 형태와 관련된 내연 기관의 제어 장치가 실행하는 처리를 나타내는 블록도이다.
도 3은 가설 검정 처리에서 이용하는 샘플링 데이터에 대하여 설명하는 도이다.
도 4는 가설 검정 처리에 대하여 설명하는 도이다.
도 5는 가설 검정 처리로부터 적응 제어 처리에 이르는 처리의 흐름을 나타내는 플로우 차트이다.
도 6은 본 발명의 실시 형태와 관련된 내연 기관의 제어 시스템의 소프트웨어 구성을 나타내는 블록도이다.
도 7은 본 발명의 실시 형태와 관련된 내연 기관의 제어 시스템을 구성하는 제어기의 상세한 소프트웨어 구성을 나타내는 블록도이다.
도 8은 점화 시기의 설정에 대하여 설명하는 도이다.
도 9는 본 발명의 실시 형태와 관련된 적응 제어의 점화 시기 제어의 피드 포워드 제어에 대한 적용예에 대하여 설명하는 도이다.
도 10은 본 발명의 실시 형태와 관련된 적응 제어의 점화 시기 제어의 피드백 제어에 대한 적용예에 대하여 설명하는 도이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시 형태에 대하여 설명한다. 단, 이하에 나타내는 실시 형태에 있어서 각 요소의 개수, 수량, 양, 범위 등의 수로 언급한 경우, 특히 명시한 경우나 원리적으로 분명하게 그 수로 특정되는 경우를 제외하고, 그 언급한 수로 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 또한, 이하에 나타내는 실시 형태에 있어서 설명하는 구조나 단계 등은, 특별히 명시한 경우나 명백하게 원리적으로 그것으로 특정되는 경우를 제외하고, 본 발명에 반드시 필수적인 것은 아니다.
도 1은, 본 발명의 실시 형태와 관련된 내연 기관의 제어 시스템의 하드웨어 구성을 나타내는 블록도이다. 제어 시스템은, 적어도 내연 기관(2), 내연 기관(2)의 상태를 검출하는 복수의 센서(4), 및 내연 기관(2)을 제어하는 제어 장치(전자 제어 유닛)(10)로부터 이루어진다.
내연 기관(2)은, 자동차에 탑재되는 내연 기관, 예를 들면 가솔린을 연료로 하는 불꽃 점화식의 내연 기관이다. 내연 기관(2)은, 점화 코일로의 통전 기간에 의해 점화 시기를 조정 가능한 점화 시스템을 구비한다. 복수의 센서(4)에는, 적어도, 연소압 센서와 크랭크 각도 센서가 포함된다. 연소압 센서는, 내연 기관(2)의 각 기통에 장착되고, 연소실 내의 연소 압력에 따른 신호를 출력한다. 크랭크 각도 센서는, 내연 기관(2)의 크랭크 각도에 따른 신호를 출력한다. 그 외에도, 노크 센서나 공연비 센서 등이 복수의 센서(4)에 포함되어 있어도 된다.
제어 장치(10)는, 엔진 제어용의 전자 제어 유닛이며, 센서(4)의 신호를 수신하고, 센서(4)의 신호에 포함되는 정보에 의거하여, 내연 기관(2)의 제어량을 계산한다. 제어 장치(10)는, 물리 구성으로서 프로세서(12)와 메모리(14)를 구비한다. 메모리(14)는 내연 기관(2)의 제어를 위한 프로그램을 기억하고, 프로세서(12)는 메모리(14)로부터 프로그램을 독출하여 실행한다. 또한, 제어 장치(10)는, 복수의 전자 제어 유닛의 집합이어도 된다.
도 2는, 제어 장치(10)가 실행하는 처리의 일부를 나타내는 블록도이다. 도 2에는, 제어 장치(10)가 실행하는 다양한 처리 중, 특히, 내연 기관(2)의 조작량의 결정에 관계되는 처리가 블록으로 표현되어 있다. 도 2에 나타내는 바와 같이, 제어 장치(10)에 의한 처리에는, 조작량 결정 처리(21), 샘플값 계산 처리(22), 참고 기대값 계산 처리(23), 가설 검정 처리(24), 및 적응 제어 처리(25)가 포함된다.
우선, 조작량 결정 처리(21)에 대하여 설명한다. 제어 장치(10)는, 조작량 결정 처리(21)에서는, 내연 기관(2)의 제어 대상을 제어하기 위한 조작량을 결정한다. 내연 기관(2)의 제어 대상에는, 예를 들면 연소나 배기 이미션 등, 확률적인 분산을 포함하는 제어 대상이 포함된다. 제어 대상이 확률적인 분산을 포함하는 경우, 그 상태량인 제어량도 확률적인 분산을 포함한다. 연소에 관한 제어량은, 예를 들면 CA50, 최대 연소압 크랭크 각도(LPP), 노크 개시 크랭크 각도, 최대 노크 발생 크랭크 각도, 노크 강도 등이다. 배기 이미션에 관한 제어량은, 예를 들면 공연비나 당량비이다. 제어 대상이 연소인 경우의 조작량은, 예를 들면 점화 시기이며, 제어 대상이 배기 이미션인 경우의 조작량은, 예를 들면 연료 분사량이다.
조작량 결정 처리(21)에서는, 제어 입력값으로부터 소정의 변환 규칙에 준하여 내연 기관(2)의 조작량을 결정한다. 제어 입력값은 제어량의 참고 기대값(목표값)에 관련지어져 있다. Jinwu Gao, Yuhu Wu, Tielong Shen, Astatistical combustion phase control approach of SI engines, Mechanical Systems and Signal Processing 85(2017)218-235에 개시된 제어 방법에서는, 제어 입력값은 제어량과 동차원일 필요가 있고, 제어량의 참고 기대값 그 자체가 제어 입력값으로서 입력된다. 한편, 본 실시 형태와 관련된 제어 장치(10)에서는, 후술하는 바와 같이, 제어 입력값으로서 제어량과는 상이한 차원의 파라미터를 이용할 수 있다. 일례를 들면, CA50이 제어량인 경우에는, 제어 입력값으로서 예를 들면 요구 토크나 요구 효율을 이용할 수 있다. 공연비가 제어량인 경우에는, 제어 입력값으로서 예를 들면 요구 NOx 농도나 요구 연비를 이용할 수 있다. 단, 제어량의 참고 기대값 그 자체를 제어 입력값으로서 입력할 수도 있다.
제어 입력값으로부터 조작량을 결정하기 위한 변환 규칙은, 구체적으로는, 맵 및/또는 함수로 구성되어 있다. 예를 들면, 제어 입력값으로부터 조작량을 결정하는데 피드백 제어가 이용되는 경우에는, 변환 규칙에는 피드백 처리와 관련된 변환 함수가 포함된다. 변환 함수의 피드백 게인은 가변이며, 후술하는 적응 제어 처리(25)에 의해 수정 가능하게 되어 있다. 또한, 예를 들면, 제어 입력값으로부터 조작량을 결정하는데 피드 포워드 제어가 이용되는 경우에는, 변환 규칙에는 피드 포워드 처리와 관련된 피드 포워드 맵이 포함된다. 피드 포워드 맵에서는, 제어 입력값에 조작량이 관련지어져 있다. 이 맵에 있어서의 제어 입력값과 조작량과의 관련지음의 수정은 가능하며, 후술하는 적응 제어 처리(25)에 의해 수정된다.
이어서, 샘플값 계산 처리(22)에 대하여 설명한다. 제어 장치(10)는, 샘플값 계산 처리(22)에서는, 센서(4)로부터의 정보에 의거하여 샘플링 사이클마다 제어량의 샘플값을 계산한다. 여기서 계산되는 제어량의 샘플값은 조작량의 결정 처리로 피드백되는 것이기 때문에, 샘플링 사이클은, 바람직하게는 조작량을 결정하는 사이클과 동등하다. 예를 들면, 내연 기관(2)의 연소 사이클을 샘플링 사이클로서 이용해도 된다.
제어량이 예를 들면 CA50인 경우, 제어 장치(10)는, 연소압 센서에 의해 계측되는 연소실 내의 압력으로부터 연소 사이클마다 CA50의 값을 계산한다. 구체적으로는, CA50이란, 연소 비율이 50%가 되는 크랭크 각도를 의미한다. 연소 비율은, 연소실 내에 공급된 1연소 사이클당의 연료의 질량 중 실제로 연소된 질량의 비를 의미한다. 임의의 크랭크 각도에 있어서의 연소 비율은, 최종적인 열 발생량에 대한 당해 크랭크 각도에서의 열 발생량의 비율로서 계산할 수 있다. 열 발생량은, 1연소 사이클에 있어서 연소실 내에서 발생한 열량의 연소의 개시로부터의 누계이다. 따라서, 당해 크랭크 각도에서의 열 발생량은, 연소 개시 각도로부터 당해 크랭크 각도까지를 적산 구간으로서, 단위 크랭크 각도마다 계산되는 열 발생율을 적산함으로써 산출된다. 열 발생률은, 연소실 내에서 발생한 단위 크랭크 각도당의 열량이며, 연소압 센서에 의해 계측되는 연소실 내의 압력으로부터 계산할 수 있다. 제어량이 CA50인 경우에는, 이와 같이 하여 연소 사이클마다 CA50의 값이 계산된다. 또한, 50%의 연소 비율은 1개의 기준이며, 연소 비율이 50퍼센트 이외의 소정 비율이 되는 크랭크 각도를 제어량으로서 이용해도 된다.
이어서, 참고 기대값 계산 처리(23)에 대하여 설명한다. 제어 장치(10)는, 참고 기대값 계산 처리(23)에서는, 내연 기관(2)의 규범 모델을 이용하여 제어 입력값으로부터 제어량의 참고 기대값를 계산한다. 규범 모델은, 내연 기관(2)의 요구 성능을 충족시키도록, 입력인 제어 입력값과 출력인 제어량과의 사이의 이상적인 입출력 특성을 모의한 모델이다. 이 규범 모델에 있어서 차원 변환이 행해지므로, 상술한 바와 같이 제어 입력값의 차원과 제어량의 차원은 상이해도 된다.
규범 모델은, 예를 들면 함수로 구성되며, 제어 입력값과 제어량의 실제의 데이터에 의거하여 함수의 파라미터가 학습되고 있다. 규범 모델의 학습에 이용되는 데이터는, 예를 들면, 참고 내연 기관으로부터 얻어진 데이터여도 된다. 참고 내연 기관이란, 설계된 대로 원하는 성능을 가지는 내연 기관이다. 이와 같은 데이터로 규범 모델이 학습되고 있는 경우, 규범 모델로부터 얻어진 참고 기대값과 샘플값 계산 처리(22)로 계산된 샘플값과의 괴리는, 내연 기관(2)의 현재의 상태와 적정한 상태와의 사이에 차이가 발생하고 있는 것을 의미한다.
또한, 규범 모델의 학습에 이용되는 데이터는, 예를 들면, 내연 기관(2)을 실제로 운전하여 얻어진 데이터여도 된다. 학습에 이용하는 데이터는 샘플링 사이클마다 갱신된다. 이와 같은 데이터로 규범 모델이 학습되고 있는 경우, 규범 모델로부터 얻어진 참고 기대값과 샘플값 계산 처리(22)로 계산된 샘플값과의 괴리는, 내연 기관(2)의 현재의 상태와 지금까지의 상태와의 사이에 차이가 발생하고 있는 것을 의미한다. 즉, 내연 기관(2)의 상태(특히, 제어 대상의 상태)에 변화가 있었던 것을 의미한다.
이어서, 가설 검정 처리(24)에 대하여 설명한다. 내연 기관(2)에는, 개체차나 경시 변화가 있기 때문에, 조작량이 동일해도, 얻어지는 제어량의 샘플값에는 샘플링 사이클마다의 분산이 있다. 단, 그 분산에는, 정규 분포를 따르는 확률적인 분산도 포함된다. 따라서, 제어 장치(10)는, 가설 검정 처리(24)에서는, 제어량의 샘플값 중 최신의 소정수의 샘플값의 평균값(이하, 최신 평균 샘플값이라고 함)과, 참고 기대값 계산 처리에서 계산된 참고 기대값이 동등한 것을 귀무가설로서 가설 검정한다.
여기서, 도 3에 나타내는 바와 같이, 현재, 1사이클째부터 N사이클째까지의 제어량의 샘플값이 취득되고 있는 것으로 한다. 이 중 최신의 nr사이클분의 제어량의 샘플값의 평균값을 최신 평균 샘플값으로서 산출한다. 여기서는, 최신 평균 샘플값을 Xave라고 표기한다. 또한, 1사이클째부터 N-nr사이클째까지의 제어량의 집합을 참고 정규 모집단으로 하여, 그 평균값을 참고 기대값으로서 산출한다. 여기서는, 제어량의 참고 기대값를 μo라고 표기한다. 단, 참고 기대값 μo는 전술한 바와 같이 참고 기대값 계산 처리(23)에 의해 계산된다. 참고 기대값 계산 처리(23)에서는, 참고 내연 기관으로부터 얻어진 제어량의 샘플값의 집합을 참고 정규 모집단으로 하여, 그 평균값을 참고 기대값으로서 산출해도 된다. 그 경우, 예를 들면 엔진 회전수와 엔진 부하에서 정의되는 운전 조건마다 참고 정규 모집단을 작성해도 된다.
최신 평균 샘플값 Xave가 참고 기대값 μo와 동등하다고 하는 귀무가설을 세우면, 이 귀무가설이 참인 경우, 이하의 식으로 계산되는 데이터 Z는 표준 정규 분포를 따른다. 이하의 식에 있어서, σo는, 참고 정규 모집단의 표준 편차이며, σo/nr 1/2은, 데이터수가 nr개인 경우의 참고 정규 모집단의 표준 오차이다.
Figure pat00001
유의 수준을 α라고 표기하고, 상기 데이터 Z에 대한 기각 한계값을 Zα/2라고 표기하면, 기각 한계값 Zα/2는 이하의 식으로 계산할 수 있다. 단, 유의 수준 α는 설계 시의 적합에 의해 결정되는 수치이다.
Figure pat00002
내연 기관(2)에 있어서의 제어량의 샘플링 사이클마다의 분산이 정규 분포를 따르는 확률적인 분산이면, 최신 평균 샘플값 Xave와 참고 기대값 μo와의 사이의 오차에 관하여 이하의 식이 성립한다. 표준 오차 σo/nr 1/2에 부의 기각 한계값 Zα/2을 곱셈하여 얻어지는 값이 제어량의 오차 Xave-μo의 하한값이 되고, 표준 오차 σo/nr 1/2에 정의 기각 한계값 Zα/2를 곱셈하여 얻어지는 값이 제어량의 오차 Xave-μo의 상한값으로 되어 있다. 이하의 식이 성립되지 않는 경우, 제어량의 샘플값의 분산에는 확률적 요인 이외에 의한 것이 포함되어 있는 것을 의미한다.
Figure pat00003
도 4는, 상기 식을 그래프로 나타낸 도이다. 그래프에 있어서 정의 오차 영역에 그어진 곡선은, 상기 식의 상한값인 Zα/2*σo/nr 1/2의 계열을 나타내는 곡선이며, 부의 오차 영역에 그어진 곡선은, 상기 식의 하한값인 -Zα/2*σo/nr 1/2의 계열을 나타내는 곡선이다. 하한값을 초과하는 오차 범위 및 상한값을 초과하는 오차 범위를 기각 영역(Region of Reject)이라고 칭한다. 또한, 하한값으로부터 상한값에서의 오차 범위를 채택 영역(Region of Acceptance)이라고 칭한다. 제어량의 오차 Xave-μo가 채택 영역에 들어가 있지 않은 경우, 최신 평균 샘플값 Xave가 참고 기대값 μo와 동등하다고 하는 귀무가설은 기각된다.
또한, 도 4에 나타내는 그래프로부터 알 수 있는 바와 같이, 중심 극한 정리에 의해, 채택 영역은 최신 평균 샘플값 Xave의 샘플 데이터수 nr이 커질수록 좁아진다. 즉, 샘플 데이터수 nr이 작을 때에는 큰 오차가 허용되지만, 샘플 데이터수 nr이 커질수록 허용되는 오차는 작아진다. 샘플 데이터수 nr은 고정값이어도 되고, 예를 들면 내연 기관(2)의 운전 조건에 따라 변경되는 가변값이어도 된다.
마지막으로, 적응 제어 처리(25)에 대하여 설명한다. 가설 검정 처리(24)에 있어서, 최신 평균 샘플값 Xave가 참고 기대값 μo와 동등하다고 하는 귀무가설이 기각되는 경우, 제어량의 샘플값의 분산에는 확률적 요인 이외에 의한 것이 포함되어 있다. 그 주된 요인은, 환경 조건의 변화나 내연 기관(2)의 시간에 따른 변화 등에 의한 제어 대상의 상태의 변화, 즉, 실제의 제어 대상의 상태와 규범 모델에 있어서의 제어 대상의 상태와의 괴리이다. 따라서, 제어 장치(10)는, 적응 제어 처리(25)에서는, 가설 검정 처리(24)에 있어서 전술의 귀무가설이 기각되는 경우, 제어량의 오차 Xave-μo에 의거한 적응 제어에 의해, 조작량 결정 처리(21)에 의해 조작량의 결정에 이용하는 변환 규칙을 수정한다.
도 5는, 가설 검정 처리(24)로부터 적응 제어 처리(25)에 이르는 처리의 흐름을 나타내는 플로우 차트이다. 가설 검정 처리(24)는 샘플링 사이클마다 매회 실행된다(단계 S101). 그리고, 제어량의 오차 Xave-μo가 채택 영역 밖인지 채택 영역 내인지가 판정된다(단계 S102). 이 판정의 결과, 제어량의 오차 Xave-μo가 채택 영역 밖인 경우에는, 적응 제어 처리(25)가 실행된다(단계 S103). 그러나, 제어량의 오차 Xave-μo가 채택 영역 내인 경우에는, 적응 제어 처리(25)는 실행되지 않고, 조작량 결정 처리(21)에 의해 조작량의 결정에 이용하는 변환 규칙의 수정은 행해지지 않는다.
적응 제어 처리(25)에 의한 변환 규칙의 수정은, 제어량의 오차 Xave-μo가 채택 영역에 수렴되도록, 제어량의 오차 Xave-μo의 크기와 부합의 정부(正負)에 의거하여 행해진다. 구체적인 수정 대상은, 변환 규칙을 구성하는 맵이나 함수이다. 예를 들면, 변환 규칙이 함수로 구성되는 경우에는, 적어도 일부의 항의 게인이 제어량의 오차 Xave-μo의 크기에 따라 수정된다. 조작량의 결정에 피드백 제어가 이용되고 있는 경우에는, 변환 규칙에는 피드백 처리와 관련된 변환 함수가 포함되고, 적어도 일부의 피드백 게인이 적응 제어의 수정 대상이 된다.
변환 규칙이 맵으로 구성되는 경우에는, 예를 들면, 제어량의 오차 Xave-μo의 크기 및/또는 부합의 정부에 따라 일부 혹은 전부의 맵 값이 수정된다. 이에 따라, 맵에 있어서의 제어 입력값과 조작량과의 관련지음이 수정되게 된다. 조작량의 결정에 피드 포워드 제어가 이용되고 있는 경우에는, 변환 규칙에는 피드 포워드 처리와 관련된 피드 포워드 맵이 포함되고, 적어도 일부의 맵값이 적응 제어의 수정 대상이 된다.
도 6은, 본 발명의 실시 형태와 관련된 내연 기관의 제어 시스템의 소프트웨어 구성을 나타내는 블록도이다. 제어 시스템의 제어 대상은 내연 기관(2)에 있어서의 물리 현상이며, 그 제어를 위해 제어기(31), 제어량 샘플값 계산부(32), 규범 모델(33), 가설 검정부(34), 및 적응 제어부(35)가 마련되어 있다. 단, 이들은 하드웨어로서 존재하는 것은 아니고, 제어 장치(10)의 메모리(14)에 기억된 프로그램이 프로세서(12)에 의해 실행되었을 때에 소프트웨어적으로 실현된다. 도 6에 나타내는 각 블록은 각각 상기 서술의 처리 21-25에 대응하고 있으며, 블록간의 화살표는 정보의 흐름을 나타내고 있다.
제어기(31)는, 전술의 조작량 결정 처리(21)를 실행한다. 제어기(31)에는, 도면에 나타나 있지 않은 상위 시스템으로부터 제어 입력값이 입력된다. 제어기(31)는, 입력된 제어 입력값으로부터 조작량을 결정한다. 내연 기관(2)은, 조작량 결정 처리(21)에 의해 결정된 조작량에 따라 조작된다. 예를 들면, 제어 대상이 연소이며 그 제어량이 CA50인 경우에는, 제어기(31)에 의해 결정된 점화 시기에 따라 내연 기관(2)이 조작된다.
제어량 샘플값 계산부(32)는, 전술의 샘플값 계산 처리(22)를 실행한다. 제어량 샘플값 계산부(32)는, 센서(4)가 출력하는 센서 정보를 취득하고, 취득한 센서 정보로부터 제어량의 샘플값을 샘플링 사이클마다 계산한다. 예를 들면, 제어량이 CA50인 경우에는, 연소압 센서로부터 1연소 사이클에 걸쳐 연소압을 취득하고, 취득한 연소압에 의거하여 CA50의 샘플값을 계산한다. 또한, 제어량 샘플값 계산부(32)는, 이번에 계산한 제어량의 샘플값을 포함한 최신의 소정수 nr의 샘플값의 평균값, 즉, 최신 평균 샘플값 Xave를 계산한다.
규범 모델(33)은, 전술의 참고 기대값 계산 처리(23)를 실행한다. 규범 모델(33)에는, 도면에 나타나 있지 않은 상위 시스템으로부터 제어 입력값이 입력된다. 규범 모델(33)은, 모델화된 이상적인 입출력 특성에 의거하여, 입력된 제어 입력값으로부터 제어량의 참고 기대값 μo를 계산한다. 또한, 규범 모델(33)은, 규범 모델(33)의 학습에 이용된 참고 정규 모집단의 표준 편차 σo를 계산하고, 또한, 데이터수가 nr개인 경우의 참고 정규 모집단의 표준 오차 σo/nr 1/2도 계산한다.
가설 검정부(34)는, 전술의 가설 검정 처리(24)를 실행한다. 가설 검정부(34)에는, 제어량 샘플값 계산부(32)로부터 계산되는 최신 평균 샘플값 Xave와, 규범 모델(33)로부터 출력되는 참고 기대값 μo와의 오차 Xave-μo가 입력된다. 또한, 도면에 나타내고 있지는 않지만, 가설 검정부(34)에는, 규범 모델(33)로 계산된 참고 정규 모집단의 표준 오차 σo/nr 1/2도 입력된다. 가설 검정부(34)는, 표준 오차 σo/nr 1/2을 이용하여 채택 영역 및 기각 영역을 설정하고, 제어량의 오차 Xave-μo가 어느 영역에 있는지 판정한다. 또한, 가설 검정부(34)에는, 크랭크각 센서로부터 연소 사이클에 동기하여 발생하는 크랭크각 신호가 갱신 신호로서 입력된다. 가설 검정부(34)는 갱신 신호의 입력을 받아 가설 검정 결과를 갱신한다.
적응 제어부(35)는, 전술의 적응 제어 처리(25)를 실행한다. 가설 검정부(34)에 있어서 제어량의 오차 Xave-μo가 기각 영역에 있다고 판정된 경우, 적응 제어부(35)에는, 가설 검정부(34)로부터 제어량의 오차 Xave-μo가 입력된다. 적응 제어부(35)는, 제어기(31)의 변환 규칙에 대하여 적응 제어의 적응칙(adaptation law)을 적용하고, 입력된 제어량의 오차 Xave-μo에 의거하여 변환 규칙을 수정한다.
도 7은 제어기(31)의 상세한 소프트웨어 구성을 나타내는 블록도이다. 여기서는, 제어기(31)는, 일례로서, 피드 포워드 제어기(41)와 피드백 제어기(42)로 구성되어 있다. 피드 포워드 제어기(41)에는, 제어 입력값이 입력된다. 피드 포워드 제어기(41)에서는, 피드 포워드 맵을 이용하여 제어 입력값이 대응하는 맵값으로 변환되어, 조작량의 피드 포워드 값으로서 출력된다. 적응 제어의 적응칙은, 맵값에 대하여 적용된다.
피드백 제어기(42)에는, 제어 입력값과 제어량의 오차 Xave-μo가 입력된다. 단, 도 7에서는, 제어 입력값은 제어량과 동차원이 되고, 제어 입력값을 오차 Xave-μo로 보정한 보정 입력값이 피드백 제어기(42)에 입력되어 있다. 피드백 제어기(42)에서는, 변환 함수를 이용하여 보정 입력값이 조작량의 피드백값으로 변환된다. 적응 제어의 적응칙은, 변환 함수의 피드백 게인에 대하여 적용된다.
이어서, 적응 제어의 적응칙의 구체예로서, 적응 제어를 점화 시기 제어에 적용한 경우에 대하여 설명한다. 우선, 도 8은, 점화 시기의 설정에 대하여 설명하기 위한 점화 시기와 토크와의 관계를 나타내는 도면이다. 이 도면에 나타내는 바와 같이, 특징적인 점화 시기로서, MBT와 트레이스 노크 점화 시기가 존재한다. MBT는 토크가 최대가 되는 점화 시기이며, 트레이스 노크 점화시기는 노크가 발생하지 않는 범위에서 최대한으로 진각된 점화 시기이다. 도 8에서는, MBT보다 트레이스 노크 점화 시기가 지각측에 위치하고 있지만, 운전 조건에 따라서는 MBT의 쪽이 트레이스 노크 점화 시기보다 지각측에 위치하는 경우가 있다.
도 9는, 적응 제어의 점화 시기 제어의 피드 포워드 제어로의 적용예에 대하여 설명하는 도이다. 피드 포워드 제어에서 이용하는 피드 포워드 맵에는, MBT와 트레이스 노크 점화 시기 중 지각측에 위치하는 쪽이 맵값(F/F맵값)으로서 기억되어 있다. 적응 제어에서는, 이 맵값이 예를 들면 CA50의 오차 Xave-μo의 크기와 부합의 정부에 따라 수정된다. 구체적으로는, CA50의 오차 Xave-μo의 부합이 정인 경우에는, 점화 시기가 과잉으로 지각되고 있는 것이 상정된다. 따라서, 이 경우에는, 점화 시기를 진각측으로 보정하도록 맵 값이 수정된다. 반대로, CA50의 오차 Xave-μo의 부합이 부인 경우에는, 점화 시기가 과잉으로 진각되고 있는 것이 상정된다. 따라서, 이 경우에는, 점화 시기를 지각측으로 보정하도록 맵값이 수정된다. 또한, CA50의 오차 Xave-μo의 크기가 클수록, 점화 시기의 보정량이 커지도록 맵 값이 수정된다. 이와 같은 적응칙을 맵값에 대하여 적용함으로써, 도 9에 나타내는 바와 같이, 제어 대상의 상태가 변화되는 것에 대응하여, 맵값을 천천히 변화시켜 나갈 수 있다. 단, 맵값을 수정하는 방법으로서, CA50의 오차 Xave-μo의 크기에 관계없이 항상 일정량만큼 맵값을 수정하도록 해도 된다.
도 10은, 적응 제어의 점화 시기 제어의 피드백 제어에 대한 적용예에 대하여 설명하는 도이다. 적응 제어에서는, 피드백 제어의 피드백 게인(F/B 게인)이 CA50의 오차 Xave-μo의 크기에 따라 수정된다. 즉, CA50의 오차 Xave-μo의 크기가 클수록, 점화 시기의 보정량이 커지도록 피드백 게인이 수정된다. 이와 같은 적응칙을 피드백 게인에 대하여 적용함으로써, 도 10에 나타내는 바와 같이, 제어 대상의 상태가 변화된 것에 대응하여, 현상의 발생 빈도에 따라 원하는 수속율이 얻어지도록 피드백 게인을 변화시켜 나갈 수 있다. 단, 피드백 게인을 수정하는 방법으로서, CA50의 오차 Xave-μo의 크기에 관계없이 항상 일정량만큼 피드백 게인을 수정하도록 해도 된다.
상기 서술의 실시 형태에서는, 가설 검정 처리(24)에 있어서 Z 검정을 이용하고 있다. 그러나, 가설 검정 처리(24)에서는 t 검정이나 H 검정 등의 각종 검정 방법을 이용할 수도 있다. 예를 들면, Z 검정 대신에 t 검정을 이용하는 경우에는, 참고 정규 모집단으로부터 표본을 추출하고, 그 표본 평균과, 표본 평균으로부터 산출한 표준 편차를 이용하여 가설 검정을 행할 수 있다.
본 발명은, 압축 자착화식 엔진의 제어 장치에도 적용 가능하다. 이 경우, 제어량으로서 CA50이나 LPP 등을 이용할 수 있다. 또한, 조작량으로서 연료 분사 시기나 EGR 밸브 개방도 등을 이용할 수 있다.

Claims (7)

  1. 내연 기관(2)을 위한 제어 장치(10)로서,
    적어도 하나의 프로세서(12)와,
    프로그램을 기억하도록 구성되는 메모리(14)를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서(12)는, 상기 프로그램을 실행함으로써, 조작량 결정 처리와, 샘플값 계산 처리와, 기대값 계산 처리와, 가설 검정 처리와, 적응 제어 처리를 실행하도록 구성되며,
    상기 조작량 결정 처리는, 확률적인 분산을 포함하는 제어량에 관계되는 제어 입력값으로부터 소정의 변환 규칙에 준하여 상기 내연 기관의 조작량을 결정하고,
    상기 샘플값 계산 처리는, 상기 내연 기관의 상태를 검출하는 센서로부터의 정보에 의거하여 샘플링 사이클마다 상기 제어량의 샘플값을 계산하며,
    상기 기대값 계산 처리는, 상기 내연 기관의 규범 모델을 이용하여 상기 제어 입력값으로부터 상기 제어량의 참고 기대값를 계산하고,
    상기 가설 검정 처리는, 상기 제어량의 샘플값 중 최신의 소정수의 샘플값의 평균값과 상기 참고 기대값이 동등한 것을 귀무가설로서 가설 검정하며,
    상기 적응 제어 처리는, 상기 귀무가설이 기각되는 경우, 상기 평균값과 상기 참고 기대값과의 오차에 의거한 적응 제어에 의해 상기 소정의 변환 규칙을 수정하는 것을 특징으로 하는 내연 기관을 위한 제어 장치(10).
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 가설 검정 처리는, 채택 영역 계산 처리와, 판정 처리를 포함하고,
    상기 채택 영역 계산 처리는, 샘플 데이터수가 상기 소정수의 경우인 상기 제어량의 참고 정규 모집단의 표준 오차와 소정의 기각 한계값과의 곱셈에 의해 채택 영역의 상한값 및 상기 채택 영역의 하한값을 계산하며,
    상기 판정 처리는, 상기 평균값과 상기 참고 기대값과의 오차가 상기 채택 영역에 들어가 있지 않은 경우에 상기 귀무가설을 기각하고,
    상기 기대값 계산 처리는, 상기 참고 정규 모집단의 평균값을 상기 참고 기대값으로서 계산하는 처리인 것을 특징으로 하는 내연 기관을 위한 제어 장치(10).
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 참고 정규 모집단은, 상기 제어량의 상기 소정수의 샘플값보다 과거의 샘플값의 집합이며, 상기 참고 기대값 및 상기 표준 오차는, 샘플링 사이클마다 갱신되는 것을 특징으로 하는 내연 기관을 위한 제어 장치(10).
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 참고 정규 모집단은, 참고 내연 기관으로부터 얻어진 상기 제어량의 샘플값의 집합이며, 상기 참고 기대값 및 상기 표준 오차는, 상기 참고 정규 모집단으로부터 계산된 소정값인 것을 특징으로 하는 내연 기관을 위한 제어 장치(10).
  5. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 조작량 결정 처리는, 상기 평균값과 상기 참고 기대값과의 오차로부터 상기 조작량의 피드백값을 산출하는 피드백 처리를 포함하고,
    상기 적응 제어 처리는, 상기 피드백 처리에 있어서의 피드백 게인을 상기 평균값과 상기 참고 기대값과의 오차에 따라 수정하는 피드백 게인 수정 처리를 포함하는 것을 특징으로 하는 내연 기관을 위한 제어 장치(10).
  6. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 조작량 결정 처리는, 상기 제어 입력값으로부터 상기 조작량의 피드 포워드값을 산출하는 피드 포워드 처리를 포함하고,
    상기 적응 제어 처리는, 상기 피드 포워드 처리에 있어서의 피드 포워드 맵을 상기 평균값과 상기 참고 기대값과의 오차에 따라 수정하는 피드 포워드 맵 수정 처리를 포함하는 것을 특징으로 하는 내연 기관을 위한 제어 장치(10).
  7. 내연 기관(2)의 제어 방법에 있어서,
    상기 내연 기관(2)은, 프로그램을 기억하는 메모리(14)와, 상기 프로그램을 실행하도록 구성되는 적어도 하나의 프로세서(12)를 포함하고,
    상기 제어 방법은,
    확률적인 분산을 포함하는 제어량에 관계되는 제어 입력값으로부터 소정의 변환 규칙에 준하여 상기 내연 기관의 조작량을 결정하는 조작량 결정 처리를 상기 적어도 하나의 프로세서(12)에 의해 실행하는 것;
    상기 내연 기관의 상태를 검출하는 센서로부터의 정보에 의거하여, 샘플링 사이클마다 상기 제어량의 샘플값을 계산하는 샘플값 계산 처리를 상기 적어도 하나의 프로세서(12)에 의해 실행하는 것;
    상기 내연 기관의 규범 모델을 이용하여 상기 제어 입력값으로부터 상기 제어량의 참고 기대값를 계산하는 기대값 계산 처리를 상기 적어도 하나의 프로세서(12)에 의해 실행하는 것;
    상기 제어량의 샘플값 중 최신의 소정수의 샘플값의 평균값과 상기 참고 기대값이 동등한 것을 귀무가설로서 가설 검정하는 가설 검정 처리를 상기 적어도 하나의 프로세서(12)에 의해 실행하는 것;
    상기 귀무가설이 기각되는 경우, 상기 평균값과 상기 참고 기대값과의 오차에 의거한 적응 제어에 의해 상기 소정의 변환 규칙을 수정하는 적응 제어 처리를 상기 적어도 하나의 프로세서(12)에 의해 실행하는 것을 포함하는 내연 기관을 위한 제어 방법.
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