WO2020235689A1 - エンジン制御方法、エンジン制御システム、及び船舶 - Google Patents

エンジン制御方法、エンジン制御システム、及び船舶 Download PDF

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rotation speed
control
control parameter
model
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オレクシー ボンダレンコ
哲吾 福田
泰士 北川
出口　誠
真 藤原
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国立研究開発法人 海上・港湾・航空技術研究所
ナブテスコ株式会社
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    • F02D2200/101—Engine speed

Definitions

  • the present invention relates to an engine control method, an engine control system, and a ship that can improve engine performance.
  • Patent Document 1 the actual rotation speed of the spindle connected to the main engine is detected, the rotation speed command and the deviation of the actual rotation speed are subjected to PID calculation in the control calculation unit, and the governor obtained by the PID calculation is performed.
  • the command is output to the governor, the amount of fuel supplied to the main engine is controlled, and the governor command and the actual rotation speed are input to the observer to be controlled to estimate the propeller inflow speed fluctuation, and the calculation unit changes the propeller inflow speed fluctuation.
  • a marine engine control system that corrects the rotation speed command by multiplying it by a predetermined gain and adding it to the rotation speed command is disclosed.
  • the propeller inflow velocity considering the hull motion for various combinations of wave height, wave period, speed against water, ship weight, etc. is calculated by simulation, and the calculated propeller inflow velocity is calculated.
  • the fluctuation of the main engine speed is calculated from the fluctuation to obtain the standard deviation, and these results are used as the reference deviation database, and the wave height, wave period, anti-water vessel speed, and ship weight during navigation are used with reference to the reference deviation database.
  • the standard deviation is calculated, the permissible rotation speed deviation is calculated, the PID control of the main engine is performed in the control unit, multiple control modes with different gains are provided, and the control unit is based on the comparison between the rotation speed deviation and the permissible rotation speed deviation in the comparison unit.
  • Patent Document 3 The main engine control system of a ship that switches the control mode of the ship is disclosed. Further, in Patent Document 3, the deviation between the rotation speed command and the measured rotation speed of the spindle or the main engine is input to the PID calculation unit to feedback-control the amount of fuel supplied from the fuel injection device to the main engine to the propeller.
  • a marine engine control system is disclosed that detects the propeller inflow speed of the above and inputs it to the calculation unit, and modifies the rotation speed command so that the control point moves along the efficiency curve in response to the fluctuation of the propeller inflow speed.
  • Patent Document 4 is an engine control method in which an engine provided with an exhaust valve and fuel adjusting means is controlled by using an engine state observer that estimates the engine state by an engine model, and at least the engine rotation speed is detected. It is disclosed that the engine state observer is input to the engine state observer, the engine state observer estimates at least the excess air rate as the engine state, and the exhaust valve is controlled as a control target based on the estimated excess air rate.
  • Patent Document 1 to Patent Document 3 performs feedforward control on the engine. Further, Patent Document 4 estimates the excess air ratio as the engine state and controls the exhaust valve based on the estimated excess air ratio, but there is no detailed explanation about feedforward control. Therefore, an object of the present invention is to provide a ship equipped with an engine control method, an engine control system, and an engine control system that improve engine performance by feedforward control.
  • the engine model setting step for setting the engine model of the engine, the set rotation speed acquisition step for acquiring the set rotation speed of the engine, and the load fluctuation of the engine are predicted.
  • the first aspect of the present invention it is possible to improve the engine performance by performing feedforward control for predicting the load fluctuation on the engine by observing the state.
  • To set the engine model acquire the conditions of the engine model from the beginning, then acquire the variables in the model to build the engine model, and acquire the variables in the model of the engine model that have already been set. It shall include linking with other devices and computers for which model parameters have already been input.
  • the present invention according to claim 2 is characterized in that the parameters acquired in the parameter acquisition step are the engine speed and the fuel supply amount. According to the second aspect of the present invention, the accuracy of the prediction result of the load fluctuation by the state observation can be improved, and the accuracy of the feedforward control parameter can be improved.
  • the present invention according to claim 3 is characterized in that, in the state observation step, a load variation prediction result is obtained based on an engine load estimation result obtained by applying a parameter to an engine model. According to the third aspect of the present invention, the estimated engine load can be reflected in the prediction result of the load fluctuation.
  • the present invention according to claim 4 is characterized in that, in the control parameter derivation step, the feedforward control parameter is derived by applying the load fluctuation prediction result and the set rotation speed to the system transfer function model. According to the fourth aspect of the present invention, the feedforward control parameter can be derived more accurately by using the system transfer function model.
  • the present invention according to claim 5 is characterized in that, in the control parameter derivation step, feedforward compensation is performed on the load fluctuation prediction result and the set rotation speed based on the Kalman filter, and the feedforward control parameter is derived.
  • the feedforward control parameter can be derived more accurately by using the Kalman filter.
  • the present invention according to claim 6 is characterized in that, in the control parameter derivation step, feedforward compensation is performed on the load fluctuation prediction result and the set rotation speed based on fuzzy inference, and the feedforward control parameter is derived.
  • the feedforward control parameter can be derived more accurately by using fuzzy inference.
  • the present invention according to claim 7 is characterized in that, in the engine control step, a command rotation speed is output as a feedforward control parameter to a governor provided in the engine. According to the seventh aspect of the present invention, it is possible to perform control for improving fuel efficiency by accelerating the response of the engine to load fluctuations and reducing unnecessary movement.
  • the present invention according to claim 8 is characterized in that the load fluctuation of the engine is a fluctuation due to the disturbance of the propeller connected to the engine.
  • the eighth aspect of the present invention it is possible to perform control that predicts propeller load fluctuations that have a large effect on engine load fluctuations. It is also possible to execute the engine model setting step, the set rotation speed acquisition step, the parameter acquisition step, the state observation step, the control parameter derivation step, and the engine control step in any one of claims 1 to 8 as a computer program. it can. Further, even if the recording medium is readable by a computer on which a program is recorded, its action and effect can be similarly exerted by operating the computer.
  • the engine the rotation speed setting means for setting the rotation speed of the engine, the parameter acquisition means for acquiring the parameters for predicting the load fluctuation of the engine, and the engine of the engine. It was set by the engine model setting unit that sets the model, the state observation unit that applies the acquired parameters to the engine model and observes the state including the load fluctuation of the engine, and the prediction result of the load fluctuation by the state observation and the rotation speed setting means. It is provided with a control means having a control parameter derivation unit for deriving a feed forward control parameter for deriving a feed forward control parameter for controlling the engine based on a set rotation speed, and is characterized in that the engine is controlled based on the derived feed forward control parameter. According to the ninth aspect of the present invention, the engine performance can be improved by performing feedforward control for predicting load fluctuations by performing state observation.
  • the present invention according to claim 10 is characterized in that the parameter acquisition means is an engine speed sensor and a fuel supply amount sensor. According to the tenth aspect of the present invention, it is possible to improve the accuracy of the prediction result of the load fluctuation in the state observing unit, and eventually to improve the accuracy of deriving the feedforward control parameter in the control parameter deriving unit.
  • the present invention according to claim 11 is characterized in that, in the state observing unit, a load fluctuation prediction result is obtained based on an engine load estimation result obtained by applying a parameter to an engine model. According to the eleventh aspect of the present invention, the estimated engine load can be reflected in the prediction result of the load fluctuation.
  • the present invention according to claim 12 is characterized in that, in the control parameter derivation unit, a feedforward control parameter is derived by applying a load fluctuation prediction result and a set rotation speed to a system transfer function model. According to the twelfth aspect of the present invention, the feedforward control parameter can be derived more accurately by using the system transfer function model.
  • the present invention according to claim 13 is characterized in that, in the control parameter derivation unit, feedforward compensation is performed on the load fluctuation prediction result and the set rotation speed based on the Kalman filter, and the feedforward control parameter is derived.
  • the feedforward control parameter can be derived more accurately by using the Kalman filter.
  • the present invention according to claim 14 is characterized in that, in the control parameter derivation unit, feedforward compensation is performed on the prediction result of load fluctuation and the set rotation speed based on fuzzy inference, and the feedforward control parameter is derived.
  • the feedforward control parameter can be derived more accurately by using fuzzy inference.
  • control means controls a governor provided in the engine with a command rotation speed as a feedforward control parameter. According to the fifteenth aspect of the present invention, it is possible to perform control for improving fuel efficiency by accelerating the response of the engine to load fluctuations and reducing unnecessary movement.
  • a ship corresponding to claim 16 is characterized in that the engine control system is mounted on a ship having a propeller means driven by an engine. According to the sixteenth aspect of the present invention, it is possible to provide a ship equipped with an engine control system for improving engine performance.
  • the present invention according to claim 17 is characterized in that the state observation is performed by observing the change due to the disturbance of the propeller means as the load change of the engine in the state observation unit. According to the 17th aspect of the present invention, it is possible to perform control that predicts propeller load fluctuations that have a large effect on engine load fluctuations.
  • feedforward control that predicts load fluctuation can be performed on the engine by observing the state, and the engine performance can be improved.
  • the accuracy of the load fluctuation prediction result by state observation can be improved, and the accuracy of the feed forward control parameter can be improved. it can.
  • the state observation step when the load fluctuation prediction result is obtained based on the engine load estimation result obtained by applying the parameters to the engine model, the estimated engine load is reflected in the load fluctuation prediction result. be able to.
  • the feed forward control parameter is used by using the system transfer function model. Can be derived more accurately.
  • feedforward compensation is performed for the load fluctuation prediction result and the set rotation speed based on the Kalman filter, and when the feedforward control parameter is derived, the Kalman filter is used for feedforward control.
  • the parameters can be derived more accurately.
  • feedforward compensation is performed for the load fluctuation prediction result and the set rotation speed based on fuzzy inference, and when the feedforward control parameter is derived, feedforward control is performed by using fuzzy inference.
  • the parameters can be derived more accurately.
  • the engine control step when the command rotation speed is output to the governor provided in the engine as a feedforward control parameter, the engine's response to the load fluctuation is accelerated and unnecessary movement is reduced to improve fuel efficiency. It can be performed.
  • the load fluctuation of the engine is a fluctuation due to the disturbance of the propeller connected to the engine, it is possible to perform control by predicting the propeller load fluctuation having a large influence on the load fluctuation of the engine.
  • feedforward control that predicts load fluctuation can be performed on the engine by observing the state, and the engine performance can be improved.
  • the parameter acquisition means is an engine rotation speed sensor and a fuel supply amount sensor
  • the accuracy of the load fluctuation prediction result in the state observation unit is improved, and the accuracy of the feed forward control parameter derivation in the control parameter derivation unit is improved. Can be improved.
  • the state observation unit obtains the load fluctuation prediction result based on the engine load estimation result obtained by applying the parameters to the engine model, the estimated engine load is reflected in the load fluctuation prediction result. be able to.
  • the feed forward control parameter is used by using the system transfer function model. Can be derived more accurately.
  • feedforward compensation is performed for the load fluctuation prediction result and the set rotation speed based on the Kalman filter, and when the feedforward control parameter is derived, the Kalman filter is used for feedforward control.
  • the parameters can be derived more accurately.
  • the load fluctuation prediction result and the set rotation speed are fed-forward compensated based on the fuzzy inference, and when the feed-forward control parameter is derived, the feed-forward control is performed by using the fuzzy inference.
  • the parameters can be derived more accurately.
  • control means controls the governor provided in the engine by the command rotation speed as a feedforward control parameter
  • the control means improves the fuel efficiency by accelerating the response of the engine to the load fluctuation and reducing unnecessary movement. It can be performed.
  • Block diagram of the engine control system according to the embodiment of the present invention Flow diagram of the engine control method Explanatory drawing when a system transfer function model is used as an example of the feedforward control. Explanatory drawing when a Kalman filter is used as an example of the feedforward control. Explanatory drawing when fuzzy inference is used as an example of the feedforward control
  • FIG. 1 is a block diagram of an engine control system according to the present embodiment.
  • the engine control system includes an engine 10 provided with a governor 11, a rotation speed setting means 20 for setting the rotation speed of the engine 10, a parameter acquisition means 30 for acquiring parameters for predicting load fluctuations of the engine 10, and a parameter acquisition means 30.
  • the control means 40 is provided.
  • the control means 40 includes an engine model setting unit 42 that sets the engine model 41 of the engine 10, a state observation unit 43 that applies the acquired parameters to the engine model 41 and performs state observation including load fluctuations of the engine 10, and state observation. It has a control parameter deriving unit 44 for deriving a feed forward control parameter for controlling the engine 10 based on the prediction result of the load fluctuation according to the above and the set rotation speed set by the rotation speed setting means 20.
  • the engine control system is mounted on a ship having a propeller means (propeller) 12 driven by an engine 10.
  • the engine control system controls the engine 10 based on the feedforward control parameters derived by the control parameter derivation unit 44. By observing the state, feedforward control that predicts load fluctuations can be performed on the engine 10 to improve engine performance.
  • the parameter acquisition means 30 includes an engine speed sensor 31 that detects the engine speed (engine speed) of the engine 10 and a fuel supply amount sensor 32 that detects the fuel supply amount to the engine 10.
  • the detection of the fuel supply amount includes the detection of the fuel pump rack position, the measurement of the fuel flow rate, and the like.
  • the rotation speed setting means 20, the parameter acquisition means 30, and the control means 40 are connected to the computer 50 having the engine control program via an interface.
  • the computer 50 can include a part or all of the control means 40.
  • the computer 50 includes a part of the control means 40, the other part is configured by using another computer or a hard circuit.
  • FIG. 2 is a flow chart of an engine control method according to the present embodiment.
  • the engine model 41 of the engine 10 is set by using the engine model setting unit 42 (engine model setting step S1).
  • the engine model 41 is a model in which a physical model representing the response of each component of the engine 10 is combined.
  • Physical models include a physical mathematical model that mathematically expresses the state of a component of the engine 10, a machine learning (ML) model, a nonlinear regression (NLR) model, a transfer function (TF) model, and the like.
  • ML machine learning
  • NLR nonlinear regression
  • TF transfer function
  • the machine learning (ML) model has a slightly complicated configuration, it is faithful to the engine 10 if the measurement accuracy of the measuring means 40 is sufficient and there is model creation data.
  • the nonlinear regression (NLR) model is simple in construction, but the accuracy is slightly inferior even if there are many measured values by the measuring means 30.
  • the transfer function (TF) model is simple to configure, but it may be sufficient depending on the components of the main engine 10 (eg, cooler, etc.). Although these models have advantages and disadvantages, it is desirable to use them properly according to the data items and amount available.
  • a physical model is constructed only by a physical mathematical model of a marine diesel engine will be described.
  • governor 11 for controlling the speed of the engine speed.
  • the governor 11 determines the fuel input amount for generating engine torque according to a defined control setting, and when targeting a mechanical governor, a time constant or a proportional gain coefficient that reflects the control setting.
  • the model is represented by a first-order differential equation including the above, and in the case of an electronic governor, the model conforms to the PID control law.
  • the engine torque generation model is a model of engine torque generation due to fuel combustion.
  • the fuel input amount, engine speed, and supercharger speed output from the governor model are variables, and the generated power torque and shaft system It is generally a model with friction subtracted. If the turbocharger speed is not measured, the value is calculated using the turbocharger speed model.
  • This model is often obtained by the axial motion differential equation with the turbine torque and compressor torque of the turbocharger as the external force term, and the characteristic equation is calculated considering the scavenging air and exhaust of the combustion chamber when calculating the turbine torque and compressor torque. ..
  • These calculations include a calculation method in which the combustion problem is handled individually for each cylinder, and a calculation method in which the combustion problem of all cylinders is handled as a representative of the average value of one rotation cycle.
  • the response model of the engine speed is obtained by the axial motion differential equation of the propulsion shaft system with the external force load torque such as engine torque and propeller torque as the external force term.
  • the engine model setting unit 42 may be configured by another computer or the like without being included in the control means 40, and the engine model 41 may be set in the control means 40 in advance by using the engine model setting unit 42. it can.
  • the control means 40 is composed of a computer (including a case where it is composed of a computer 50)
  • the engine model setting unit 42 acquires the input conditions of the engine model 41, further acquires the variables in the model, and the engine.
  • Build and set the model 41 acquire and set the input in-model variables of the engine model 41 that has already been set, and link with the engine model 41 of another computer or device for which the model parameters have already been input. Including that.
  • the set rotation speed of the engine 10 set by the rotation speed setting means 20 is acquired (set rotation speed acquisition step S2).
  • the acquired set rotation speed is transmitted to the control means 40.
  • the parameter acquisition means 30 is used to acquire parameters for predicting the load fluctuation of the engine 10 (parameter acquisition step S3).
  • the parameters acquired in the parameter acquisition step S3 are preferably the engine rotation speed acquired by the engine rotation speed sensor 31 and the fuel supply amount to the engine 10 acquired by the fuel supply amount sensor 32.
  • the engine speed sensor 31 can be adopted by various sensors that directly detect the speed of the engine 10 (photocoupler, rotary encoder, etc.) or indirectly detect it (propeller shaft tachometer, etc.).
  • the state observation unit 43 applies the parameters acquired by using the parameter acquisition means 30 to the engine model 41, performs calculations, and performs state observation including load fluctuations of the engine 10 (state observation step S4). It is preferable that the state observation unit 43 obtains the prediction result of the load fluctuation based on the estimation result of the engine load obtained by applying the parameters to the engine model 41. As a result, the estimated engine load can be reflected in the load fluctuation prediction result. Further, in the present embodiment, the load fluctuation of the engine 10 is a fluctuation due to the disturbance of the propeller means 12 connected to the engine 10. As a result, it is possible to perform control that predicts the propeller load fluctuation that has a large influence on the load fluctuation of the engine 10.
  • the feedforward control parameter for controlling the engine 10 is derived based on the prediction result of the load fluctuation by the state observation in the state observation unit 43 and the set rotation speed of the engine 10. (Control parameter derivation step S5).
  • control means 40 applies the derived feedforward control parameter to the control of the engine 10 (engine control step S6).
  • the control parameter derivation unit 44 derives a command rotation speed as a feedforward control parameter
  • the control means 40 controls the governor 11 provided in the engine 10 with the command rotation speed as a feedforward control parameter. ..
  • deriving the command rotation speed as a feedforward control parameter and controlling the governor 11 means predictive control by replacing the set rotation speed of the engine 10 set by the rotation speed setting means 20 with the command rotation speed. ..
  • FIG. 3 is an explanatory diagram when a system transfer function model is used as an example of feedforward control according to the present embodiment.
  • FIG. 3A shows the configuration of the engine control system.
  • the propeller means 12, the rotation speed setting means 20, the parameter acquisition means 30, the engine model setting unit 42, and the computer 50 are not shown.
  • the engine model 41 and the state monitoring section 43, a parameter of the engine 10 acquired by the parameter acquisition unit 30 (engine speed n e, the fuel supply amount h p, supercharger speed n TC, scavenging air pressure P s, and the average The effective pressure Pe ) is input.
  • the turbocharger rotation speed n TC , the sweep pressure P s , and the mean effective pressure P e may be estimated using the engine model 41.
  • State observing unit 43 performs state observer by applying the obtained parameters to the engine model 41, the estimated value u p ( "u propeller inflow velocity (propeller disturbances) as a prediction result of the load variations of the engine 10 is in the upper” With “" is output.
  • Control parameter derivation unit 44 the estimated value u p of the propeller inflow rate to the system transfer function model ( "u is” attached “preceding the top) to apply the setting speed and to derive a feed-forward control parameter.
  • feedforward control parameters can be derived more accurately, which can lead to improvement of fuel efficiency and the like.
  • FIG. 3B is a diagram showing a system transfer function model.
  • "n sp" is the set rotational speed of the engine 10
  • "FF" is a feed-forward filter
  • "W G” is the governor response (transfer) function
  • "W h” fuel supply outputted by the governor the transfer function from quantity h p to the engine speed n e
  • W nt is over the transfer function from the supercharger to the engine speed n e
  • "W ne” the transfer function to the supercharger from the engine speed n e
  • "W th” is a transfer function from the governor 11 to the supercharger.
  • the output Y is obtained by multiplying the transfer function W ss by the state X. Further, the control value [Delta] n sp setting rotational speed n sp is the estimate u p propeller inflow velocity to the inverse of the transfer function W ss ( "u is" attached "preceding the top) obtained by multiplying the.
  • the control means 40 transmits a command rotation speed noder as a feedforward control parameter to the governor 11.
  • Governor 11 adjusts the fuel supply quantity h p on the basis of the command rpm n order.
  • the control unit 40 adjusts the gain of the feedforward filter of the control parameter derivation unit 44, it is possible to reduce the adverse effects on the engine speed n e.
  • the gain is a value (proportional gain) that determines whether or not the control value ⁇ n sp , which is a control parameter, is significantly changed.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram when a Kalman filter is used as an example of feedforward control according to the present embodiment.
  • the propeller means 12, the rotation speed setting means 20, the parameter acquisition means 30, the engine model setting unit 42, and the computer 50 are not shown.
  • the engine model 41 and the state monitoring section 43, a parameter of the engine 10 acquired by the parameter acquisition unit 30 (engine speed n e, the fuel supply amount h p, supercharger speed n TC, scavenging air pressure P s, and the average The effective pressure Pe ) is input.
  • the turbocharger rotation speed n TC , the sweep pressure P s , and the mean effective pressure P e may be estimated using the calculation results of the engine model 41.
  • State observing unit 43 performs a state observed by calculated by applying the obtained parameters to the engine model 41, the estimated value u p ( "u propeller inflow rate as the prediction result of the load variations of the engine 10 (propeller disturbance) Top (With “ ⁇ ”) is output.
  • Control parameter derivation unit 44 the estimated value u p of the propeller inflow rate ( “u on the top” with - ”) to the feed-forward compensation on the basis of the set rotation speed n sp and the Kalman filter, derive a feed-forward control parameter To do.
  • feedforward control parameters can be derived more accurately, leading to improved fuel efficiency and the like.
  • an extended Kalman filter (EKF), an unsented Kalman filter (UKF), or the like can be used.
  • the feedforward control parameter is derived by the following equation (1).
  • h 'p fuel supply amount correction value K G is the Kalman gain
  • P i is the state covariance.
  • the control means 40 transmits a command rotation speed noder as a feedforward control parameter to the governor 11.
  • Governor 11 adjusts the fuel supply quantity h p replacing the set rotational speed set by the revolution speed setting means 20 to the predictive control command rotation speed n order.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram when fuzzy inference is used as an example of feedforward control according to the present embodiment.
  • FIG. 5A shows the configuration of the engine control system.
  • the propeller means 12, the rotation speed setting means 20, the parameter acquisition means 30, the engine model setting unit 42, and the computer 50 are not shown.
  • the engine model 41 and the state monitoring section 43, a parameter of the engine 10 acquired by the parameter acquisition unit 30 (engine speed n e, the fuel supply amount h p, supercharger speed n TC, scavenging air pressure P s, and the average The effective pressure Pe ) is input.
  • the turbocharger rotation speed n TC , the sweep pressure P s , and the mean effective pressure P e may be estimated using the calculation results of the engine model 41.
  • State observing unit 43 performs a state observed by calculated by applying the obtained parameters to the engine model 41, the estimated value u p ( "u propeller inflow rate as the prediction result of the load variations of the engine 10 (propeller disturbance) Top (With “ ⁇ ”) is output.
  • Control parameter derivation unit 44 the estimated value u p of the propeller inflow rate ( “u on the top” with - ”) to the feed-forward compensation on the basis of the set rotation speed n sp and the fuzzy inference, derives feedforward control parameters To do.
  • feedforward control parameters can be derived more accurately, leading to improved fuel efficiency and the like.
  • FIG. 5B is a diagram showing the derivation of feedforward control parameters based on fuzzy inference.
  • “&” is an AND operation and “
  • the control parameter derivation unit 44 combines the engine torque and the propeller torque, and derives the feed forward control parameter using fuzzy inference based on the imbalance between the propeller torque and the engine torque.
  • the control means 40 transmits a command rotation speed noder as a feedforward control parameter to the governor 11.
  • Governor 11 adjusts the fuel supply quantity h p replacing the set rotational speed set by the revolution speed setting means 20 to command rotation speed n order. It is possible to compensate for the disturbance due to variations in the propeller inflow velocity u p by changing the command rotational speed n order.
  • the feed-forward control parameter used to measure the propeller inflow velocity u p directly You can also do it.
  • the present invention can also be expressed as follows.
  • (Appendix 1) On the computer The engine model setting step to set the engine model of the engine and The set rotation speed acquisition step for acquiring the set rotation speed of the engine and A parameter acquisition step for acquiring parameters for predicting the load fluctuation of the engine, and A state observation step in which the acquired parameters are applied to the engine model and state observation including the load fluctuation of the engine is performed.
  • a control parameter derivation step for deriving a feedforward control parameter for controlling the engine based on the prediction result of the load fluctuation by the state observation and the set rotation speed of the engine.
  • An engine control program for executing an engine control step that applies the derived feedforward control parameter to the control of the engine.
  • Appendix 2 The engine control program according to Appendix 1, wherein the parameters acquired in the parameter acquisition step are an engine speed and a fuel supply amount.
  • Appendix 3 The engine according to Appendix 1 or Appendix 2, wherein in the state observation step, the prediction result of the load fluctuation is obtained based on the estimation result of the engine load obtained by applying the parameter to the engine model.
  • Control program. (Appendix 4) In the control parameter derivation step, any one of Addendums 1 to 3 is characterized in that the feedforward control parameter is derived by applying the prediction result of the load fluctuation and the set rotation speed to the system transfer function model. The engine control program described in the section.
  • the present invention can predict load fluctuations by feedforward control for a marine engine or other engine to improve performance and improve fuel efficiency. Further, the present invention can be developed as a recording medium for recording a program and a program in addition to an engine control method and a system.

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Abstract

フィードフォワード制御によりエンジン性能を改善するエンジン制御方法、エンジン制御システム、及びエンジン制御システムを搭載した船舶を提供することを課題とし、エンジンモデル４１を設定するエンジンモデル設定ステップＳ１と、エンジン１０の設定回転数ｎｓｐを取得する設定回転数取得ステップＳ２と、エンジン１０の負荷変動を予測するためのパラメータを取得するパラメータ取得ステップＳ３と、パラメータをエンジンモデル４１に適用し、エンジン１０の負荷変動を含む状態観測を行う状態観測ステップＳ４と、負荷変動の予測結果と、設定回転数ｎｓｐに基づきエンジン１０を制御するためのフィードフォワード制御パラメータを導出する制御パラメータ導出ステップＳ５と、フィードフォワード制御パラメータをエンジン１０の制御に適用するエンジン制御ステップＳ６を実行させる。

Description

エンジン制御方法、エンジン制御システム、及び船舶
　本発明は、エンジン性能を改善できるエンジン制御方法、エンジン制御システム、及び船舶に関する。
　ＥＥＤＩ（エネルギー効率設計指標）規制やＣＯ２排出規制の強化に応じ、舶用エンジンは船舶の大きさに比べ小型化する傾向にある。エンジンの小型化が更に進むと、現状のガバナによる回転数フィードバック制御だけでは、実海域におけるプロペラ負荷変動によるエンジンへの悪影響を避けることはできない。
　従来、負荷変動の大きさに応じて、ガバナのゲインを変えて制御したり、設定回転数を予め下げたりする調整が行われているが、プロペラ負荷変動のエンジンへの影響を小さくし燃費を最適にする制御はできていない。
　ここで、特許文献１には、主機に連結された主軸の実回転数を検出し、回転数指令及び実回転数の偏差に対し制御演算部においてＰＩＤ演算を施し、ＰＩＤ演算により得られたガバナ指令をガバナに出力し、主機へ供給される燃料量を制御し、更に、ガバナ指令および実回転数を制御対象のオブザーバに入力しプロペラ流入速度変動を推定し、演算部においてプロペラ流入速度変動に所定ゲインを掛け回転数指令に加算し、回転数指令を補正する舶用エンジン制御システムが開示されている。
　また、特許文献２には、様々な波高、波周期、対水船速、船舶の重量等の組合せに対して船体運動を考慮したプロペラ流入速度をシミュレーションにより算出し、算出されたプロペラ流入速度の変動から主機回転数の変動を算出してその標準偏差を求め、これらの結果を基準偏差データベースとし、基準偏差データベースを参照して航行中の波高、波周期、対水船速、船舶の重量から標準偏差を求め許容回転数偏差を算出し、制御部において主機のＰＩＤ制御を行い、ゲインの異なる複数の制御モードを設け、比較部における回転数偏差と許容回転数偏差の比較に基づいて制御部の制御モードを切り替える船舶の主機制御システムが開示されている。
　また、特許文献３には、回転数指令と実測された主軸又は主機の回転数の偏差をＰＩＤ演算部に入力して燃料噴射装置から主機へ供給される燃料の量をフィードバック制御し、プロペラへのプロペラ流入速度を検出し演算部に入力し、プロペラ流入速度の変動に対応して制御ポイントが効率曲線に沿って移動するように回転数指令を修正する舶用エンジン制御システムが開示されている。
　また、特許文献４には、排気弁と燃料調節手段を備えたエンジンをエンジンモデルによりエンジン状態を推定するエンジン状態観測器を用いて制御するエンジン制御方法であって、少なくともエンジンの回転数を検出してエンジン状態観測器に入力し、エンジン状態観測器でエンジン状態として少なくとも空気過剰率を推定し、推定した空気過剰率に基づいて制御対象として少なくとも排気弁を制御することが開示されている。
特開２０１２－５７５２３号公報 特開２０１１－２１４４７１号公報 特開２０１０－２３６４６３号公報 特開２０１９－１９７８３号公報
　特許文献１～特許文献３は、いずれもエンジンに対してフィードフォワード制御を行うものではない。
　また、特許文献４は、エンジン状態として空気過剰率を推定し、推定した空気過剰率に基づいて排気弁の制御を行うものであるが、フィードフォワード制御についての詳細説明は見当たらない。
　そこで本発明は、フィードフォワード制御によりエンジン性能を改善するエンジン制御方法、エンジン制御システム、及びエンジン制御システムを搭載した船舶を提供することを目的とする。
　請求項１記載に対応したエンジン制御方法においては、エンジンのエンジンモデルを設定するエンジンモデル設定ステップと、エンジンの設定回転数を取得する設定回転数取得ステップと、エンジンの負荷変動を予測するためのパラメータを取得するパラメータ取得ステップと、取得したパラメータをエンジンモデルに適用し、エンジンの負荷変動を含む状態観測を行う状態観測ステップと、状態観測による負荷変動の予測結果と、エンジンの設定回転数に基づきエンジンを制御するためのフィードフォワード制御パラメータを導出する制御パラメータ導出ステップと、導出したフィードフォワード制御パラメータをエンジンの制御に適用するエンジン制御ステップとを実行することを特徴とする。
　請求項１に記載の本発明によれば、状態観測を行なうことにより負荷変動を予測したフィードフォワード制御をエンジンに対して行い、エンジン性能を改善することができる。
　なお、エンジンモデルを設定することには、最初からエンジンモデルの条件を取得し、さらにモデル内変数を取得しエンジンモデルを構築すること、既に設定されたエンジンモデルのモデル内変数を取得すること、既にモデルパラメータも入力された他の装置やコンピュータと連係させること等を含むものとする。
　請求項２記載の本発明は、パラメータ取得ステップで取得するパラメータは、エンジン回転数と燃料供給量であることを特徴とする。
　請求項２に記載の本発明によれば、状態観測による負荷変動の予測結果の精度を向上させ、ひいてはフィードフォワード制御パラメータの精度を向上させることができる。
　請求項３記載の本発明は、状態観測ステップにおいて、パラメータをエンジンモデルに適用して得られるエンジン負荷の推定結果に基づいて、負荷変動の予測結果を得ることを特徴とする。
　請求項３に記載の本発明によれば、推定したエンジン負荷を負荷変動の予測結果に反映することができる。
　請求項４記載の本発明は、制御パラメータ導出ステップにおいて、システム伝達関数モデルに負荷変動の予測結果と設定回転数を適用し、フィードフォワード制御パラメータを導出することを特徴とする。
　請求項４に記載の本発明によれば、システム伝達関数モデルを用いることで、フィードフォワード制御パラメータをより精度よく導出することができる。
　請求項５記載の本発明は、制御パラメータ導出ステップにおいて、負荷変動の予測結果と設定回転数をカルマンフィルターに基づいてフィードフォワード補償をし、フィードフォワード制御パラメータを導出することを特徴とする。
　請求項５に記載の本発明によれば、カルマンフィルターを用いることで、フィードフォワード制御パラメータをより精度よく導出することができる。
　請求項６記載の本発明は、制御パラメータ導出ステップにおいて、負荷変動の予測結果と設定回転数をファジイ推論に基づいてフィードフォワード補償をし、フィードフォワード制御パラメータを導出することを特徴とする。
　請求項６に記載の本発明によれば、ファジイ推論を用いることで、フィードフォワード制御パラメータをより精度よく導出することができる。
　請求項７記載の本発明は、エンジン制御ステップにおいて、エンジンに設けたガバナにフィードフォワード制御パラメータとして指令回転数を出力することを特徴とする。
　請求項７に記載の本発明によれば、負荷変動に対するエンジンの応答を速め、無駄な動きを小さくすることで燃費を向上させる制御を行うことができる。
　請求項８記載の本発明は、エンジンの負荷変動は、エンジンに連結されるプロペラの外乱による変動であることを特徴とする。
　請求項８に記載の本発明によれば、エンジンの負荷変動に影響の大きいプロペラ負荷変動を予測した制御を行うことができる。
　なお、請求項１から請求項８のいずれかにおける、エンジンモデル設定ステップ、設定回転数取得ステップ、パラメータ取得ステップ、状態観測ステップ、制御パラメータ導出ステップ、エンジン制御ステップをコンピュータのプログラムとして実行させることもできる。また、プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であっても、コンピュータを機能させることにより、その作用と効果は、同様に発揮できる。
　請求項９記載に対応したエンジン制御システムにおいては、エンジンと、エンジンの回転数を設定する回転数設定手段と、エンジンの負荷変動を予測するためのパラメータを取得するパラメータ取得手段と、エンジンのエンジンモデルを設定するエンジンモデル設定部、取得したパラメータをエンジンモデルに適用しエンジンの負荷変動を含む状態観測を行う状態観測部、及び状態観測による負荷変動の予測結果と回転数設定手段で設定された設定回転数に基づきエンジンを制御するためのフィードフォワード制御パラメータを導出する制御パラメータ導出部を有した制御手段とを備え、導出したフィードフォワード制御パラメータに基づいてエンジンを制御することを特徴とする。
　請求項９に記載の本発明によれば、状態観測を行なうことにより負荷変動を予測したフィードフォワード制御をエンジンに対して行い、エンジン性能を改善することができる。
　請求項１０記載の本発明は、パラメータ取得手段は、エンジン回転数センサと燃料供給量センサであることを特徴とする。
　請求項１０に記載の本発明によれば、状態観測部における負荷変動の予測結果の精度を向上させ、ひいては制御パラメータ導出部におけるフィードフォワード制御パラメータの導出精度を向上させることができる。
　請求項１１記載の本発明は、状態観測部において、パラメータをエンジンモデルに適用して得られるエンジン負荷の推定結果に基づいて、負荷変動の予測結果を得ることを特徴とする。
　請求項１１に記載の本発明によれば、推定したエンジン負荷を負荷変動の予測結果に反映することができる。
　請求項１２記載の本発明は、制御パラメータ導出部において、システム伝達関数モデルに負荷変動の予測結果と設定回転数を適用し、フィードフォワード制御パラメータを導出することを特徴とする。
　請求項１２に記載の本発明によれば、システム伝達関数モデルを用いることで、フィードフォワード制御パラメータをより精度よく導出することができる。
　請求項１３記載の本発明は、制御パラメータ導出部において、負荷変動の予測結果と設定回転数をカルマンフィルターに基づいてフィードフォワード補償をし、フィードフォワード制御パラメータを導出することを特徴とする。
　請求項１３に記載の本発明によれば、カルマンフィルターを用いることで、フィードフォワード制御パラメータをより精度よく導出することができる。
　請求項１４記載の本発明は、制御パラメータ導出部において、負荷変動の予測結果と設定回転数をファジイ推論に基づいてフィードフォワード補償をし、フィードフォワード制御パラメータを導出することを特徴とする。
　請求項１４に記載の本発明によれば、ファジイ推論を用いることで、フィードフォワード制御パラメータをより精度よく導出することができる。
　請求項１５記載の本発明は、制御手段は、エンジンに設けたガバナをフィードフォワード制御パラメータとしての指令回転数で制御することを特徴とする。
　請求項１５に記載の本発明によれば、負荷変動に対するエンジンの応答を速め、無駄な動きを小さくすることで燃費を向上させる制御を行うことができる。
　請求項１６記載に対応した船舶においては、エンジン制御システムを、エンジンにより駆動されるプロペラ手段を有した船舶に搭載したことを特徴とする。
　請求項１６に記載の本発明によれば、エンジン性能を改善するエンジン制御システムが搭載された船舶を提供することができる。
　請求項１７記載の本発明は、プロペラ手段の外乱による変動を状態観測部におけるエンジンの負荷変動として状態観測を行なうことを特徴とする。
　請求項１７に記載の本発明によれば、エンジンの負荷変動に影響の大きいプロペラ負荷変動を予測した制御を行うことができる。
　本発明のエンジン制御方法によれば、状態観測を行なうことにより負荷変動を予測したフィードフォワード制御をエンジンに対して行い、エンジン性能を改善することができる。
　また、パラメータ取得ステップで取得するパラメータは、エンジン回転数と燃料供給量である場合には、状態観測による負荷変動の予測結果の精度を向上させ、ひいてはフィードフォワード制御パラメータの精度を向上させることができる。
　また、状態観測ステップにおいて、パラメータをエンジンモデルに適用して得られるエンジン負荷の推定結果に基づいて、負荷変動の予測結果を得る場合には、推定したエンジン負荷を負荷変動の予測結果に反映することができる。
　また、制御パラメータ導出ステップにおいて、システム伝達関数モデルに負荷変動の予測結果と設定回転数を適用し、フィードフォワード制御パラメータを導出する場合には、システム伝達関数モデルを用いることで、フィードフォワード制御パラメータをより精度よく導出することができる。
　また、制御パラメータ導出ステップにおいて、負荷変動の予測結果と設定回転数をカルマンフィルターに基づいてフィードフォワード補償をし、フィードフォワード制御パラメータを導出する場合には、カルマンフィルターを用いることで、フィードフォワード制御パラメータをより精度よく導出することができる。
　また、制御パラメータ導出ステップにおいて、負荷変動の予測結果と設定回転数をファジイ推論に基づいてフィードフォワード補償をし、フィードフォワード制御パラメータを導出する場合には、ファジイ推論を用いることで、フィードフォワード制御パラメータをより精度よく導出することができる。
　また、エンジン制御ステップにおいて、エンジンに設けたガバナにフィードフォワード制御パラメータとして指令回転数を出力する場合には、負荷変動に対するエンジンの応答を速め、無駄な動きを小さくすることで燃費を向上させる制御を行うことができる。
　また、エンジンの負荷変動は、エンジンに連結されるプロペラの外乱による変動である場合には、エンジンの負荷変動に影響の大きいプロペラ負荷変動を予測した制御を行うことができる。
　また、本発明のエンジン制御システムによれば、状態観測を行なうことにより負荷変動を予測したフィードフォワード制御をエンジンに対して行い、エンジン性能を改善することができる。
　また、パラメータ取得手段は、エンジン回転数センサと燃料供給量センサである場合には、状態観測部における負荷変動の予測結果の精度を向上させ、ひいては制御パラメータ導出部におけるフィードフォワード制御パラメータの導出精度を向上させることができる。
　また、状態観測部において、パラメータをエンジンモデルに適用して得られるエンジン負荷の推定結果に基づいて、負荷変動の予測結果を得る場合には、推定したエンジン負荷を負荷変動の予測結果に反映することができる。
　また、制御パラメータ導出部において、システム伝達関数モデルに負荷変動の予測結果と設定回転数を適用し、フィードフォワード制御パラメータを導出する場合には、システム伝達関数モデルを用いることで、フィードフォワード制御パラメータをより精度よく導出することができる。
　また、制御パラメータ導出部において、負荷変動の予測結果と設定回転数をカルマンフィルターに基づいてフィードフォワード補償をし、フィードフォワード制御パラメータを導出する場合には、カルマンフィルターを用いることで、フィードフォワード制御パラメータをより精度よく導出することができる。
　また、制御パラメータ導出部において、負荷変動の予測結果と設定回転数をファジイ推論に基づいてフィードフォワード補償をし、フィードフォワード制御パラメータを導出する場合には、ファジイ推論を用いることで、フィードフォワード制御パラメータをより精度よく導出することができる。
　また、制御手段は、エンジンに設けたガバナをフィードフォワード制御パラメータとしての指令回転数で制御する場合には、負荷変動に対するエンジンの応答を速め、無駄な動きを小さくすることで燃費を向上させる制御を行うことができる。
　また、本発明の船舶によれば、エンジン性能を改善するエンジン制御システムが搭載された船舶を提供することができる。
　また、プロペラ手段の外乱による変動を状態観測部におけるエンジンの負荷変動として状態観測を行なう場合には、エンジンの負荷変動に影響の大きいプロペラ負荷変動を予測した制御を行うことができる。
本発明の実施形態によるエンジン制御システムのブロック図 同エンジン制御方法のフロー図 同フィードフォワード制御の例として、システム伝達関数モデルを用いる場合の説明図 同フィードフォワード制御の例として、カルマンフィルターを用いる場合の説明図 同フィードフォワード制御の例として、ファジイ推論を用いる場合の説明図
　以下に、本発明の実施形態によるエンジン制御方法、エンジン制御システム、及び船舶について説明する。
　図１は本実施形態によるエンジン制御システムのブロック図である。
　エンジン制御システムは、ガバナ１１が設けられたエンジン１０と、エンジン１０の回転数を設定する回転数設定手段２０と、エンジン１０の負荷変動を予測するためのパラメータを取得するパラメータ取得手段３０と、制御手段４０を備える。
　制御手段４０は、エンジン１０のエンジンモデル４１を設定するエンジンモデル設定部４２と、取得したパラメータをエンジンモデル４１に適用しエンジン１０の負荷変動を含む状態観測を行う状態観測部４３と、状態観測による負荷変動の予測結果及び回転数設定手段２０で設定された設定回転数に基づきエンジン１０を制御するためのフィードフォワード制御パラメータを導出する制御パラメータ導出部４４を有する。
　エンジン制御システムは、エンジン１０により駆動されるプロペラ手段（プロペラ）１２を有した船舶に搭載されている。
　エンジン制御システムは、制御パラメータ導出部４４が導出したフィードフォワード制御パラメータに基づいてエンジン１０を制御する。状態観測を行なうことにより負荷変動を予測したフィードフォワード制御をエンジン１０に対して行い、エンジン性能を改善することができる。
　パラメータ取得手段３０は、エンジン１０のエンジン回転数（エンジン速度）を検出するエンジン回転数センサ３１と、エンジン１０への燃料供給量を検出する燃料供給量センサ３２を有する。なお、燃料供給量の検出には、燃料ポンプラック位置の検出や、燃料流量計測等が含まれる。
　回転数設定手段２０、パラメータ取得手段３０及び制御手段４０は、エンジン制御プログラムを有するコンピュータ５０とインターフェースを介して接続されている。
　なお、コンピュータ５０は、制御手段４０の一部、又は全てを含むことができる。コンピュータ５０が、制御手段４０の一部を含む場合は、他の部分は他のコンピュータやハード回路を用いて構成される。
　図２は本実施形態によるエンジン制御方法のフロー図である。
　まず、エンジンモデル設定部４２を用いて、エンジン１０のエンジンモデル４１を設定する（エンジンモデル設定ステップＳ１）。
　エンジンモデル４１は、エンジン１０の構成要素ごとの応答を表す物理モデルを組み合わせたモデルである。物理モデルには、エンジン１０の構成要素の状態を数学的に表現した物理数学モデル、機械学習（ＭＬ）モデル、非線形回帰（ＮＬＲ）モデル、伝達関数（ＴＦ）モデル等がある。ここで、物理数学モデルは、モデル作成のデータがあればエンジン１０を忠実に再現できる。また、機械学習（ＭＬ）モデルは、構成が若干複雑であるが、計測手段４０の計測精度が十分でありモデル作成のデータがあればエンジン１０に忠実である。非線形回帰（ＮＬＲ）モデルは、構成は簡単であるが、計測手段３０による多くの計測値があっても精度がやや劣る。 伝達関数（ＴＦ）モデルは、構成は簡単であるが、主機１０の構成要素（例えば冷却器等）によっては、これで十分な場合もある。これらモデルは一長一短があるものの、入手できるデータ項目や量に応じて使い分けることが望ましい。
　ここでは、代表例として舶用ディーゼルエンジンの物理数学モデルのみで物理モデルを構成する例を述べる。
　まず、エンジン回転数の調速のためのガバナ１１のモデルが挙げられる。ガバナ１１はエンジントルク発生のための燃料投入量を定められた制御設定に応じて決定するものであり、機械式ガバナを対象とする場合は制御上の設定が反映された時定数や比例ゲイン係数を含んだ一次の微分方程式で表されるモデルであることが多く、電子ガバナの場合はＰＩＤ制御則に則ったモデルとなる。エンジントルク発生モデルは燃料燃焼によるエンジントルク発生をモデル化したものであり、ガバナモデルから出力される燃料投入量やエンジン回転数及び過給機回転数が変数となり、発生したパワートルクと軸系の摩擦を差し引いたモデルとなることが一般的である。過給機回転数が計測されない場合は過給機回転数モデルにより値を計算する。このモデルは過給機のタービントルクとコンプレッサートルクを外力項とした軸運動微分方程式によって求めることが多く、タービントルクやコンプレッサートルクの計算に燃焼室の掃気及び排気を考慮した特性方程式の計算を行う。これらの計算には燃焼問題をシリンダごとに個別に扱う計算法や、全てのシリンダの燃焼問題を１回転サイクルの平均値に代表させて取り扱う計算法もある。エンジン回転数の応答モデルはエンジントルクとプロペラトルク等の外力負荷トルクを外力項とした推進軸系の軸運動微分方程式によって求める。
　舶用ディーゼルエンジンの物理モデルを物理数学モデルで構成する場合は以上の構成が一般的である。
　なお、エンジンモデル設定部４２は、制御手段４０に含めずに、他のコンピュータ等で構成し、このエンジンモデル設定部４２を用いて、予め制御手段４０にエンジンモデル４１を設定しておくこともできる。
　制御手段４０がコンピュータ（コンピュータ５０で構成される場合を含む）で構成されている場合、エンジンモデル設定部４２は、エンジンモデル４１の入力された条件を取得し、さらにモデル内変数を取得しエンジンモデル４１を構築して設定すること、既に設定されたエンジンモデル４１の入力されたモデル内変数を取得し設定すること、既にモデルパラメータも入力された他のコンピュータや装置のエンジンモデル４１と連係させることを含む。
　モデル内変数（係数・定数）を同定するためには、エンジン１０と同型のエンジンの陸上運転結果などの船舶就航前に収集可能なデータを用いるか、就航後に取得できるデータを用いる。就航後に取得したデータを用いモデル内変数を更新することで、エンジン制御システムの経年劣化に対応できる。
　次に、回転数設定手段２０で設定されたエンジン１０の設定回転数を取得する（設定回転数取得ステップＳ２）。
　取得した設定回転数は、制御手段４０へ送信される。
　次に、パラメータ取得手段３０を用いて、エンジン１０の負荷変動を予測するためのパラメータを取得する（パラメータ取得ステップＳ３）。
　パラメータ取得ステップＳ３において取得するパラメータは、エンジン回転数センサ３１によって取得するエンジン回転数と、燃料供給量センサ３２によって取得するエンジン１０への燃料供給量であることが好ましい。これにより、状態観測による負荷変動の予測結果の精度を向上させ、ひいてはフィードフォワード制御パラメータの精度を向上させることができる。なお、エンジン回転数センサ３１はエンジン１０の回転数を直接検出（フォトカプラ、ロータリーエンコーダ等）、また間接的に検出（プロペラ軸回転計等）する各種のセンサが採用し得る。
　次に、状態観測部４３において、パラメータ取得手段３０を用いて取得したパラメータをエンジンモデル４１に適用し、計算を行ってエンジン１０の負荷変動を含む状態観測を行う（状態観測ステップＳ４）。
　状態観測部４３においては、パラメータをエンジンモデル４１に適用して得られるエンジン負荷の推定結果に基づいて、負荷変動の予測結果を得ることが好ましい。これにより、推定したエンジン負荷を負荷変動の予測結果に反映することができる。
　また、本実施形態では、エンジン１０の負荷変動は、エンジン１０に連結されるプロペラ手段１２の外乱による変動としている。これにより、エンジン１０の負荷変動に影響の大きいプロペラ負荷変動を予測した制御を行うことができる。
　次に、制御パラメータ導出部４４を用いて、状態観測部４３における状態観測による負荷変動の予測結果と、エンジン１０の設定回転数に基づき、エンジン１０を制御するためのフィードフォワード制御パラメータを導出する（制御パラメータ導出ステップＳ５）。
　次に、制御手段４０は、導出したフィードフォワード制御パラメータをエンジン１０の制御に適用する（エンジン制御ステップＳ６）。
　エンジン１０の制御として例えば、制御パラメータ導出部４４がフィードフォワード制御パラメータとして指令回転数を導出し、制御手段４０は、エンジン１０に設けたガバナ１１をフィードフォワード制御パラメータとしての指令回転数で制御する。これにより、負荷変動に対するエンジン１０の応答を速め、無駄な動きを小さくすることで燃費を向上させる制御を行うことができる。
　なお、フィードフォワード制御パラメータとして指令回転数を導出し、ガバナ１１を制御することは、回転数設定手段２０で設定されたエンジン１０の設定回転数を指令回転数に置き換えて予測制御することになる。
　図３は本実施形態によるフィードフォワード制御の例として、システム伝達関数モデルを用いる場合の説明図である。
　図３（ａ）はエンジン制御システムの構成を示している。なお、プロペラ手段１２、回転数設定手段２０、パラメータ取得手段３０、エンジンモデル設定部４２、及びコンピュータ５０については図示を省略している。
　エンジンモデル４１及び状態観測部４３には、パラメータ取得手段３０で取得したエンジン１０のパラメータ（エンジン回転数ｎｅ、燃料供給量ｈｐ、過給機回転数ｎＴＣ、掃気圧Ｐｓ、及び平均有効圧力Ｐｅ）が入力される。なお、過給機回転数ｎＴＣ、掃気圧Ｐｓ、及び平均有効圧力Ｐｅは、エンジンモデル４１を用いて推定してもよい。
　状態観測部４３は、取得したパラメータをエンジンモデル４１に適用して状態観測を行い、エンジン１０の負荷変動の予測結果としてプロペラ流入速度（プロペラ外乱）の推定値ｕｐ（「ｕは上部に「～」付）を出力する。
　制御パラメータ導出部４４は、システム伝達関数モデルにプロペラ流入速度の推定値ｕｐ（「ｕは上部に「～」付）と設定回転数を適用し、フィードフォワード制御パラメータを導出する。システム伝達関数モデルを用いることで、フィードフォワード制御パラメータをより精度よく導出し、燃費の向上等に繋げることができる。
　図３（ｂ）はシステム伝達関数モデルを示す図である。図３（ｂ）において、「ｎｓｐ」はエンジン１０の設定回転数、「ＦＦ」はフィードフォワードフィルタ、「ＷＧ」はガバナ応答（伝達）機能、「Ｗｈ」はガバナが出力する燃料供給量ｈｐからエンジン回転数ｎｅへの伝達関数、「Ｗｕ」は外乱ｕｐ（「ｕは上部に「～」付）からエンジン回転数ｎｅへの伝達関数、「Ｗｎｔ」は過給機からエンジン回転数ｎｅへの伝達関数、「Ｗｎｅ」はエンジン回転数ｎｅから過給機への伝達関数、「Ｗｔｈ」はガバナ１１から過給機への伝達関数である。
　出力Ｙは、伝達関数Ｗｓｓに状態Ｘを乗じることで求められる。また、設定回転数ｎｓｐの制御値Δｎｓｐは、伝達関数Ｗｓｓの逆数にプロペラ流入速度の推定値ｕｐ（「ｕは上部に「～」付）を乗じることで求められる。
　制御手段４０は、フィードフォワード制御パラメータとしての指令回転数ｎｏｒｄｅｒをガバナ１１へ送信する。ガバナ１１は指令回転数ｎｏｒｄｅｒに基づいて燃料供給量ｈｐを調整する。これにより、プロペラ流入速度ｕｐの変動による外乱を補償して過給機の速度が安定する。このことは、燃料消費量に大きな影響を与える。また、制御手段４０は、制御パラメータ導出部４４のフィードフォワードフィルタのゲインを調整して、エンジン回転数ｎｅへの悪影響を減らすことができる。ここでゲインとは、制御パラメータである制御値Δｎｓｐを大きく変えるかどうかを決める値（比例ゲイン）である。
　図４は本実施形態によるフィードフォワード制御の例として、カルマンフィルターを用いる場合の説明図である。なお、プロペラ手段１２、回転数設定手段２０、パラメータ取得手段３０、エンジンモデル設定部４２、及びコンピュータ５０については図示を省略している。
　エンジンモデル４１及び状態観測部４３には、パラメータ取得手段３０で取得したエンジン１０のパラメータ（エンジン回転数ｎｅ、燃料供給量ｈｐ、過給機回転数ｎＴＣ、掃気圧Ｐｓ、及び平均有効圧力Ｐｅ）が入力される。なお、過給機回転数ｎＴＣ、掃気圧Ｐｓ、及び平均有効圧力Ｐｅは、エンジンモデル４１による計算結果を用いて推定してもよい。
　状態観測部４３は、取得したパラメータをエンジンモデル４１に適用して計算により状態観測を行い、エンジン１０の負荷変動の予測結果としてプロペラ流入速度（プロペラ外乱）の推定値ｕｐ（「ｕは上部に「～」付）を出力する。
　制御パラメータ導出部４４は、プロペラ流入速度の推定値ｕｐ（「ｕは上部に「～」付）と設定回転数ｎｓｐをカルマンフィルターに基づいてフィードフォワード補償をし、フィードフォワード制御パラメータを導出する。カルマンフィルターを用いることで、フィードフォワード制御パラメータをより精度よく導出し、燃費の向上等に繋げることができる。なお、カルマンフィルターとしては、拡張カルマンフィルター（ＥＫＦ）、又はアンセンテッドカルマンフィルター（ＵＫＦ）等を用いることができる。
　フィードフォワード制御パラメータは下式（１）により導出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 ここで、ｈ’ｐは燃料供給量補正値、ＫＧはカルマンゲイン、Ｐｉは状態共分散である。
　制御手段４０は、フィードフォワード制御パラメータとしての指令回転数ｎｏｒｄｅｒをガバナ１１へ送信する。ガバナ１１は、回転数設定手段２０で設定された設定回転数を予測制御指令回転数ｎｏｒｄｅｒに置き換えて燃料供給量ｈｐを調整する。これにより、プロペラ流入速度ｕｐの変動による外乱を補償することができる。
　図５は本実施形態によるフィードフォワード制御の例として、ファジイ推論を用いる場合の説明図である。
　図５（ａ）はエンジン制御システムの構成を示している。なお、プロペラ手段１２、回転数設定手段２０、パラメータ取得手段３０、エンジンモデル設定部４２、及びコンピュータ５０については図示を省略している。
　エンジンモデル４１及び状態観測部４３には、パラメータ取得手段３０で取得したエンジン１０のパラメータ（エンジン回転数ｎｅ、燃料供給量ｈｐ、過給機回転数ｎＴＣ、掃気圧Ｐｓ、及び平均有効圧力Ｐｅ）が入力される。なお、過給機回転数ｎＴＣ、掃気圧Ｐｓ、及び平均有効圧力Ｐｅは、エンジンモデル４１による計算結果を用いて推定してもよい。
　状態観測部４３は、取得したパラメータをエンジンモデル４１に適用して計算により状態観測を行い、エンジン１０の負荷変動の予測結果としてプロペラ流入速度（プロペラ外乱）の推定値ｕｐ（「ｕは上部に「～」付）を出力する。
　制御パラメータ導出部４４は、プロペラ流入速度の推定値ｕｐ（「ｕは上部に「～」付）と設定回転数ｎｓｐをファジイ推論に基づいてフィードフォワード補償をし、フィードフォワード制御パラメータを導出する。ファジイ推論を用いることで、フィードフォワード制御パラメータをより精度よく導出し、燃費の向上等に繋げることができる。
　図５（ｂ）はファジイ推論に基づくフィードフォワード制御パラメータの導出を示す図である。図５（ｂ）において、「＆」はＡＮＤ演算、「||」はＯＲ演算である。
　制御パラメータ導出部４４は、エンジントルクとプロペラトルクを組み合わせ、プロペラトルクとエンジントルクとの不均衡に基づいてファジイ推論を使用しフィードフォワード制御パラメータを導出する。
　制御手段４０は、フィードフォワード制御パラメータとしての指令回転数ｎｏｒｄｅｒをガバナ１１へ送信する。ガバナ１１は、回転数設定手段２０で設定された設定回転数を指令回転数ｎｏｒｄｅｒに置き換えて燃料供給量ｈｐを調整する。指令回転数ｎｏｒｄｅｒを変更することによってプロペラ流入速度ｕｐの変動による外乱を補償することができる。
　なお、上記の例ではエンジン１０の負荷変動の予測結果としてプロペラ流入速度（プロペラ外乱）の推定値ｕｐを用いたが、プロペラ流入速度ｕｐを直接計測して用いフィードフォワード制御パラメータを導出することもできる。
　以上の説明は、本開示による典型的な実施の形態の説明のためのものであり、限定するためのものではない。本開示が、本明細書に明示的に記載された形態と異なる形態で実施されてもよく、請求の範囲と一致する範囲で、様々な修正、最適化及び変形が、当業者によって実現され得る。
　［付記］
　 なお、本発明は、次のように表現することも可能である。
　（付記１）
　コンピュータに、
エンジンのエンジンモデルを設定するエンジンモデル設定ステップと、
前記エンジンの設定回転数を取得する設定回転数取得ステップと、
前記エンジンの負荷変動を予測するためのパラメータを取得するパラメータ取得ステップと、
前記取得した前記パラメータを前記エンジンモデルに適用し、前記エンジンの前記負荷変動を含む状態観測を行う状態観測ステップと、
前記状態観測による前記負荷変動の予測結果と、前記エンジンの前記設定回転数に基づき前記エンジンを制御するためのフィードフォワード制御パラメータを導出する制御パラメータ導出ステップと、
導出した前記フィードフォワード制御パラメータを前記エンジンの制御に適用するエンジン制御ステップと
を実行させることを特徴とするエンジン制御プログラム。
　（付記２）
　前記パラメータ取得ステップで取得する前記パラメータは、エンジン回転数と燃料供給量であることを特徴とする付記１に記載のエンジン制御プログラム。
　（付記３）
　前記状態観測ステップにおいて、前記パラメータを前記エンジンモデルに適用して得られるエンジン負荷の推定結果に基づいて、前記負荷変動の前記予測結果を得ることを特徴とする付記１又は付記２に記載のエンジン制御プログラム。
　（付記４）
　前記制御パラメータ導出ステップにおいて、システム伝達関数モデルに前記負荷変動の前記予測結果と前記設定回転数を適用し、前記フィードフォワード制御パラメータを導出することを特徴とする付記１から付記３のいずれか１項に記載のエンジン制御プログラム。
　（付記５）
　前記制御パラメータ導出ステップにおいて、前記負荷変動の前記予測結果と前記設定回転数をカルマンフィルターに基づいてフィードフォワード補償をし、前記フィードフォワード制御パラメータを導出することを特徴とする付記１から付記３のいずれか１項に記載のエンジン制御プログラム。
　（付記６）
　前記制御パラメータ導出ステップにおいて、前記負荷変動の前記予測結果と前記設定回転数をファジイ推論に基づいてフィードフォワード補償をし、前記フィードフォワード制御パラメータを導出することを特徴とする付記１から付記３のいずれか１項に記載のエンジン制御プログラム。
　（付記７）
　前記エンジン制御ステップにおいて、前記エンジンに設けたガバナに前記フィードフォワード制御パラメータとして指令回転数を出力することを特徴とする付記１から付記６のいずれか１項に記載のエンジン制御プログラム。
　（付記８）
　前記エンジンの前記負荷変動は、前記エンジンに連結されるプロペラの外乱による変動であることを特徴とする付記１から付記７のいずれか１項に記載のエンジン制御プログラム。
　（付記９）
　付記１から付記８のいずれか１項に記載のエンジン制御プログラムを記録したことを特徴とするエンジン制御プログラムの記録媒体。
　本発明は、舶用エンジン又はその他のエンジンについて、フィードフォワード制御により負荷変動を予測して性能を改善し、燃費を向上させることができる。また、本発明は、エンジン制御の方法、システムの他、ブログラム、プログラムを記録した記録媒体として展開可能である。
１０　エンジン
１１　ガバナ
１２　プロペラ手段（プロペラ）
２０　回転数設定手段
３０　パラメータ取得手段
３１　エンジン回転数センサ
３２　燃料供給量センサ
４０　制御手段
４１　エンジンモデル
４２　エンジンモデル設定部
４３　状態観測部
４４　制御パラメータ導出部
５０　コンピュータ
Ｓ１　エンジンモデル設定ステップ
Ｓ２　設定回転数取得ステップ
Ｓ３　パラメータ取得ステップ
Ｓ４　状態観測ステップ
Ｓ５　制御パラメータ導出ステップ
Ｓ６　エンジン制御ステップ
ｈｐ　燃料供給量
ｎｅ　エンジン回転数
ｎｏｒｄｅｒ　指令回転数
ｎｓｐ　設定回転数

Claims (17)

  1. 　エンジンのエンジンモデルを設定するエンジンモデル設定ステップと、
    前記エンジンの設定回転数を取得する設定回転数取得ステップと、
    前記エンジンの負荷変動を予測するためのパラメータを取得するパラメータ取得ステップと、
    前記取得した前記パラメータを前記エンジンモデルに適用し、前記エンジンの前記負荷変動を含む状態観測を行う状態観測ステップと、
    前記状態観測による前記負荷変動の予測結果と、前記エンジンの前記設定回転数に基づき前記エンジンを制御するためのフィードフォワード制御パラメータを導出する制御パラメータ導出ステップと、
    導出した前記フィードフォワード制御パラメータを前記エンジンの制御に適用するエンジン制御ステップと
    を実行することを特徴とするエンジン制御方法。
  2. 　前記パラメータ取得ステップで取得する前記パラメータは、エンジン回転数と燃料供給量であることを特徴とする請求項１に記載のエンジン制御方法。
  3. 　前記状態観測ステップにおいて、前記パラメータを前記エンジンモデルに適用して得られるエンジン負荷の推定結果に基づいて、前記負荷変動の前記予測結果を得ることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のエンジン制御方法。
  4. 　前記制御パラメータ導出ステップにおいて、システム伝達関数モデルに前記負荷変動の前記予測結果と前記設定回転数を適用し、前記フィードフォワード制御パラメータを導出することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のエンジン制御方法。
  5. 　前記制御パラメータ導出ステップにおいて、前記負荷変動の前記予測結果と前記設定回転数をカルマンフィルターに基づいてフィードフォワード補償をし、前記フィードフォワード制御パラメータを導出することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のエンジン制御方法。
  6. 　前記制御パラメータ導出ステップにおいて、前記負荷変動の前記予測結果と前記設定回転数をファジイ推論に基づいてフィードフォワード補償をし、前記フィードフォワード制御パラメータを導出することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のエンジン制御方法。
  7. 　前記エンジン制御ステップにおいて、前記エンジンに設けたガバナに前記フィードフォワード制御パラメータとして指令回転数を出力することを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載のエンジン制御方法。
  8. 　前記エンジンの前記負荷変動は、前記エンジンに連結されるプロペラの外乱による変動であることを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか１項に記載のエンジン制御方法。
  9. 　エンジンと、前記エンジンの回転数を設定する回転数設定手段と、前記エンジンの負荷変動を予測するためのパラメータを取得するパラメータ取得手段と、前記エンジンのエンジンモデルを設定するエンジンモデル設定部、前記取得した前記パラメータを前記エンジンモデルに適用し前記エンジンの前記負荷変動を含む状態観測を行う状態観測部、及び前記状態観測による前記負荷変動の予測結果と前記回転数設定手段で設定された設定回転数に基づき前記エンジンを制御するためのフィードフォワード制御パラメータを導出する制御パラメータ導出部を有した制御手段とを備え、導出した前記フィードフォワード制御パラメータに基づいて前記エンジンを制御することを特徴とするエンジン制御システム。
  10. 　前記パラメータ取得手段は、エンジン回転数センサと燃料供給量センサであることを特徴とする請求項９に記載のエンジン制御システム。
  11. 　前記状態観測部において、前記パラメータを前記エンジンモデルに適用して得られるエンジン負荷の推定結果に基づいて、前記負荷変動の前記予測結果を得ることを特徴とする請求項９又は請求項１０に記載のエンジン制御システム。
  12. 　前記制御パラメータ導出部において、システム伝達関数モデルに前記負荷変動の前記予測結果と前記設定回転数を適用し、前記フィードフォワード制御パラメータを導出することを特徴とする請求項９から請求項１１のいずれか１項に記載のエンジン制御システム。
  13. 　前記制御パラメータ導出部において、前記負荷変動の前記予測結果と前記設定回転数をカルマンフィルターに基づいてフィードフォワード補償をし、前記フィードフォワード制御パラメータを導出することを特徴とする請求項９から請求項１１のいずれか１項に記載のエンジン制御システム。
  14. 　前記制御パラメータ導出部において、前記負荷変動の前記予測結果と前記設定回転数をファジイ推論に基づいてフィードフォワード補償をし、前記フィードフォワード制御パラメータを導出することを特徴とする請求項９から請求項１１のいずれか１項に記載のエンジン制御システム。
  15. 　前記制御手段は、前記エンジンに設けたガバナを前記フィードフォワード制御パラメータとしての指令回転数で制御することを特徴とする請求項９から請求項１４のいずれか１項に記載のエンジン制御システム。
  16. 　請求項９から請求項１５のいずれか１項に記載のエンジン制御システムを、前記エンジンにより駆動されるプロペラ手段を有した船舶に搭載したことを特徴とする船舶。
  17. 　前記プロペラ手段の外乱による変動を前記状態観測部における前記エンジンの前記負荷変動として状態観測を行なうことを特徴とする請求項１６に記載の船舶。
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