(57)【要約】【課題】アイドリングの停止可否判定を高い精度で実行する内燃機関の制御装置を提供する。【解決手段】車両の内燃機関の運転を制御する内燃機関の制御装置であって、入力パラメータの値が入力されると、ニューラルネットワークを用いた第１の学習済モデルを用いて、内燃機関を停止させるか否かの判定を出力する判定部と、判定部から出力された判定に基づいて内燃機関を制御する機関制御部と、を備え、判定部の入力パラメータは、内燃機関の潤滑油を最後に交換した時からの経過時間と内燃機関の総運転時間又は車両の総走行距離との少なくともいずれか一方を含む、内燃機関の制御装置である。【選択図】図４
2020041505.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の内燃機関の運転を制御する内燃機関の制御装置であって、
入力パラメータの値が入力されると、ニューラルネットワークを用いた第１の学習済モデルを用いて、前記内燃機関を停止させるか否かの判定を出力する判定部と、
前記判定部から出力された前記判定に基づいて前記内燃機関を制御する機関制御部と、を備え、
前記判定部の入力パラメータは、前記内燃機関の潤滑油を最後に交換した時からの経過時間と前記内燃機関の総運転時間又は前記車両の総走行距離との少なくともいずれか一方を含む、内燃機関の制御装置。
【請求項２】
前記判定部の入力パラメータは、内燃機関の潤滑油の粘度グレードをさらに含む、請求項１に記載の内燃機関の制御装置。
【請求項３】
内燃機関の潤滑油の粘度グレードを示すユーザ入力が入力される入力部を更に備え、該入力部に入力されたユーザ入力が前記判定部の入力パラメータの値として前記判定部に入力される、請求項２に記載の内燃機関の制御装置。
【請求項４】
前記判定部の入力パラメータは、前記車両のバッテリーの残容量をさらに含み、前記第１の学習済モデルの出力パラメータは、前記判定である、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の内燃機関の制御装置。
【請求項５】
前記第１の学習済モデルの出力パラメータは、前記内燃機関の再始動に必要な消費電力量であり、
前記判定部は、前記第１の学習済モデルから出力された消費電力量が第１の閾値以下である場合、前記内燃機関を停止させる旨の前記判定を出力する、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の内燃機関の制御装置。
【請求項６】
前記内燃機関の再始動に用いられた消費電力量の実測値を含む教師データを用いてニューラルネットワークの重みを学習することにより前記第１の学習済モデルを更新する学習部をさらに備える、請求項５に記載の内燃機関の制御装置。
【請求項７】
前記判定部は、前記第１の学習済モデルから出力された消費電力量と前記内燃機関の再始動に用いられた消費電力量の実測値との差が予め定められた第２の閾値以上である場合、さらに、前記内燃機関の潤滑油が交換された旨の判定をする、請求項５又は６に記載の内燃機関の制御装置。
【請求項８】
入力パラメータの値が入力されると、ニューラルネットワークを用いた第２の学習済モデルを用いて、内燃機関の潤滑油の粘度グレードを出力する粘度出力部をさらに備え、
前記の入力パラメータは、前記粘度グレードをさらに含み、
前記第２の学習済モデルの入力パラメータは、前記内燃機関の再始動に用いられた消費電力量の実測値を含み、
前記第２の学習済モデルの出力パラメータは、前記粘度グレードを含み、
前記判定部には、前記判定部の入力パラメータである前記粘度グレードとして、前記粘度出力部から出力された前記粘度グレードが入力される、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の内燃機関の制御装置。
【請求項９】
前記判定部は、前記第１の学習済モデルから出力された消費電力量と前記内燃機関の再始動に用いられた消費電力量の実測値との差が予め定められた第２の閾値以上である場合、さらに、前記内燃機関の潤滑油が交換された旨の判定をし、
前記交換された旨の判定がされた場合、前記判定部には、前記判定部の入力パラメータである前記粘度グレードとして、前記粘度出力部から出力された前記粘度グレードが入力される、請求項８に記載の内燃機関の制御装置。
【請求項１０】
車両の内燃機関の潤滑油を最後に交換した時からの経過時間と前記内燃機関の総運転時間との少なくともいずれか一方を入力パラメータに含み、前記内燃機関を停止するか否かの判定を出力パラメータとし、前記内燃機関が実際に再始動したか否かを教師データとして重みが学習されたニューラルネットワークを用いて、前記判定を出力するよう、プロセッサを機能させる、内燃機関を制御するための学習済モデル。
【請求項１１】
車両の内燃機関の潤滑油を最後に交換した時からの経過時間と前記内燃機関の総運転時間との少なくともいずれか一方を入力パラメータに含み、前記内燃機関の再始動に必要な消費電力量を出力パラメータとし、前記内燃機関の再始動に用いられた消費電力量の実測値を教師データとして重みが学習されたニューラルネットワークを用いて、前記内燃機関の再始動に必要な消費電力量を出力するよう、プロセッサを機能させる、内燃機関を制御するための学習済モデル。
【請求項１２】
車両の内燃機関の運転を制御するための内燃機関の制御方法であって、
入力パラメータの値が入力されると、ニューラルネットワークを用いた第１の学習済モデルを用いて、前記内燃機関を停止させるか否かの判定を出力するステップと、
当該出力された判定に基づいて前記内燃機関を制御するステップと、をプロセッサに実行させ、
前記入力パラメータは、前記内燃機関の潤滑油を最後に交換した時からの経過時間と前記内燃機関の総運転時間との少なくともいずれか一方を含む、内燃機関の制御方法。
【請求項１３】
車両の内燃機関の運転を制御するための内燃機関の制御プログラムであって、
入力パラメータの値が入力されると、ニューラルネットワークを用いた第１の学習済モデルを用いて、前記内燃機関を停止させるか否かの判定を出力するステップと、
当該出力された判定に基づいて前記内燃機関を制御するステップと、をプロセッサに実行させ、
前記入力パラメータは、前記内燃機関の潤滑油を最後に交換した時からの経過時間と前記内燃機関の総運転時間との少なくともいずれか一方を含む、内燃機関の制御プログラム。
【請求項１４】
入力パラメータの値が入力されると、ニューラルネットワークを用いた学習済モデルを用いて、内燃機関を停止させるか否かの判定を出力し、当該出力された判定に基づいて前記内燃機関を制御する、電子制御ユニットと、
前記電子制御ユニットと通信可能に構成されたサーバと、
を備える、内燃機関の制御システムであって、
前記電子制御ユニットは、前記入力パラメータの値及び前記学習済モデルの出力パラメータの実測値を含むデータを取得し、前記データをサーバに送信し、
前記サーバは、前記データを受信し、前記データ内の前記入力パラメータの値及び前記出力パラメータの実測値を取得し、当該取得した入力パラメータの値及び出力パラメータの実測値の関係を示すデータセットを作成し、当該作成したデータセットにしたがって前記出力パラメータの実測値を教師データとして前記学習済モデルにおけるニューラルネットワークの重みの学習を行い、当該学習を行った学習済モデルを前記電子制御ユニットに送信し、
前記電子制御ユニットは、前記サーバから前記学習を行った学習済モデルを受信し、前記学習を行った学習済モデルによりニューラルネットワークの重みを更新し、
前記電子制御ユニットの入力パラメータは、前記内燃機関の潤滑油を最後に交換した時からの経過時間と前記内燃機関の総運転時間との少なくともいずれか一方を含む、内燃機関の制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、内燃機関の制御装置、内燃機関を制御するための学習済モデル、内燃機関の制御方法、内燃機関の制御プログラム及び内燃機関の制御システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、車両の燃費の向上等を目的として、車両の状態に応じて、車両の内燃機関のアイドリングを自動的に停止させ且つ内燃機関を自動的に再始動させるアイドリングストップ制御が知られている。アイドリングストップ制御では、信号待ち等による車両の停止時など所定の停止条件を満たした場合には内燃機関のアイドリングを停止し、ブレーキペダルの踏み込み解除など所定の再始動条件を満たした場合には内燃機関を再始動する制御が行われる。
【０００３】
このようなアイドリングストップ制御技術において、内燃機関を再始動できる状態であるか否かは、内燃機関のアイドリングの停止条件の１つである。例えば、特許文献１には、内燃機関の再始動の成否に影響を与える潤滑油の温度や冷却水の温度に基づいて、アイドリングの停止の可否を判定する技術が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−２６３１２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、内燃機関の再始動の成否は潤滑油の粘度に大きく依存するところ、潤滑油の粘度は潤滑油の温度や冷却水の温度の他にも様々な要因で変化する。そのため、特許文献１に記載のような従来技術では、アイドリング停止可否判定を必ずしも適切に行うことができず、潤滑油の温度や冷却水の温度に基づいてアイドリングを停止した場合であっても、内燃機関を再始動することができなくなるような状況が起こり得る。これを回避するためには、アイドリングの停止条件を厳しくする必要があるが、停止条件を厳しくすると停止条件が成立しにくくなってしまう。停止条件が成立しにくくなると、アイドリングの停止回数を十分に確保できず、その結果、燃費の向上を十分に実現できなくなってしまう。
【０００６】
本開示は、上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、アイドリングの停止の可否を適切に判定することができる内燃機関の制御装置、内燃機関を制御するための学習済モデル、内燃機関の制御方法、内燃機関の制御プログラム及び内燃機関の制御システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の要旨は以下のとおりである。
【０００８】
（１）車両の内燃機関の運転を制御する内燃機関の制御装置であって、入力パラメータの値が入力されると、ニューラルネットワークを用いた第１の学習済モデルを用いて、前記内燃機関を停止させるか否かの判定を出力する判定部と、前記判定部から出力された前記判定に基づいて前記内燃機関を制御する機関制御部と、を備え、前記判定部の入力パラメータは、前記内燃機関の潤滑油を最後に交換した時からの経過時間と前記内燃機関の総運転時間又は前記車両の総走行距離との少なくともいずれか一方を含む、内燃機関の制御装置。
【０００９】
（２）前記判定部の入力パラメータは、内燃機関の潤滑油の粘度グレードをさらに含む、上記（１）に記載の内燃機関の制御装置。
【００１０】
（３）内燃機関の潤滑油の粘度グレードを示すユーザ入力が入力される入力部を更に備え、該入力部に入力されたユーザ入力が前記判定部の入力パラメータの値として前記判定部に入力される、上記（２）に記載の内燃機関の制御装置。
【００１１】
（４）前記判定部の入力パラメータは、前記車両のバッテリーの残容量をさらに含み、前記第１の学習済モデルの出力パラメータは、前記判定である、上記（１）乃至（３）のいずれか１項に記載の内燃機関の制御装置。
【００１２】
（５）前記第１の学習済モデルの出力パラメータは、前記内燃機関の再始動に必要な消費電力量であり、前記判定部は、前記第１の学習済モデルから出力された消費電力量が第１の閾値以下である場合、前記内燃機関を停止させる旨の前記判定を出力する、上記（１）乃至（３）のいずれか１項に記載の内燃機関の制御装置。
【００１３】
（６）前記内燃機関の再始動に用いられた消費電力量の実測値を含む教師データを用いてニューラルネットワークの重みを学習することにより前記第１の学習済モデルを更新する学習部をさらに備える、上記（５）に記載の内燃機関の制御装置。
【００１４】
（７）前記判定部は、前記第１の学習済モデルから出力された消費電力量と前記内燃機関の再始動に用いられた消費電力量の実測値との差が予め定められた第２の閾値以上である場合、さらに、前記内燃機関の潤滑油が交換された旨の判定をする、上記（５）又は（６）に記載の内燃機関の制御装置。
【００１５】
（８）入力パラメータの値が入力されると、ニューラルネットワークを用いた第２の学習済モデルを用いて、内燃機関の潤滑油の粘度グレードを出力する粘度出力部をさらに備え、前記の入力パラメータは、前記粘度グレードをさらに含み、前記第２の学習済モデルの入力パラメータは、前記内燃機関の再始動に用いられた消費電力量の実測値を含み、前記第２の学習済モデルの出力パラメータは、前記粘度グレードを含み、前記判定部には、前記判定部の入力パラメータである前記粘度グレードとして、前記粘度出力部から出力された前記粘度グレードが入力される、上記（１）乃至（７）のいずれか１項に記載の内燃機関の制御装置。
【００１６】
（９）前記判定部は、前記第１の学習済モデルから出力された消費電力量と前記内燃機関の再始動に用いられた消費電力量の実測値との差が予め定められた第２の閾値以上である場合、さらに、前記内燃機関の潤滑油が交換された旨の判定をし、前記交換された旨の判定がされた場合、前記判定部には、前記判定部の入力パラメータである前記粘度グレードとして、前記粘度出力部から出力された前記粘度グレードが入力される、上記（８）に記載の内燃機関の制御装置。
【００１７】
（１０）車両の内燃機関の潤滑油を最後に交換した時からの経過時間と前記内燃機関の総運転時間との少なくともいずれか一方を入力パラメータに含み、前記内燃機関を停止するか否かの判定を出力パラメータとし、前記内燃機関が実際に再始動したか否かを教師データとして重みが学習されたニューラルネットワークを用いて、前記判定を出力するよう、プロセッサを機能させる、内燃機関を制御するための学習済モデル。
【００１８】
（１１）車両の内燃機関の潤滑油を最後に交換した時からの経過時間と前記内燃機関の総運転時間との少なくともいずれか一方を入力パラメータに含み、前記内燃機関の再始動に必要な消費電力量を出力パラメータとし、前記内燃機関の再始動に用いられた消費電力量の実測値を教師データとして重みが学習されたニューラルネットワークを用いて、前記内燃機関の再始動に必要な消費電力量を出力するよう、プロセッサを機能させる、内燃機関を制御するための学習済モデル。
【００１９】
（１２）車両の内燃機関の運転を制御するための内燃機関の制御方法であって、入力パラメータの値が入力されると、ニューラルネットワークを用いた第１の学習済モデルを用いて、前記内燃機関を停止させるか否かの判定を出力するステップと、当該出力された判定に基づいて前記内燃機関を制御するステップと、をプロセッサに実行させ、前記入力パラメータは、前記内燃機関の潤滑油を最後に交換した時からの経過時間と前記内燃機関の総運転時間との少なくともいずれか一方を含む、内燃機関の制御方法。
【００２０】
（１３）車両の内燃機関の運転を制御するための内燃機関の制御プログラムであって、入力パラメータの値が入力されると、ニューラルネットワークを用いた第１の学習済モデルを用いて、前記内燃機関を停止させるか否かの判定を出力するステップと、当該出力された判定に基づいて前記内燃機関を制御するステップと、をプロセッサに実行させ、前記入力パラメータは、前記内燃機関の潤滑油を最後に交換した時からの経過時間と前記内燃機関の総運転時間との少なくともいずれか一方を含む、内燃機関の制御プログラム。
【００２１】
（１４）入力パラメータの値が入力されると、ニューラルネットワークを用いた学習済モデルを用いて、内燃機関を停止させるか否かの判定を出力し、当該出力された判定に基づいて前記内燃機関を制御する、電子制御ユニットと、前記電子制御ユニットと通信可能に構成されたサーバと、を備える、内燃機関の制御システムであって、前記電子制御ユニットは、前記入力パラメータの値及び前記学習済モデルの出力パラメータの実測値を含むデータを取得し、前記データをサーバに送信し、前記サーバは、前記データを受信し、前記データ内の前記入力パラメータの値及び前記出力パラメータの実測値を取得し、当該取得した入力パラメータの値及び出力パラメータの実測値の関係を示すデータセットを作成し、当該作成したデータセットにしたがって前記出力パラメータの実測値を教師データとして前記学習済モデルにおけるニューラルネットワークの重みの学習を行い、当該学習を行った学習済モデルを前記電子制御ユニットに送信し、前記電子制御ユニットは、前記サーバから前記学習を行った学習済モデルを受信し、前記学習を行った学習済モデルによりニューラルネットワークの重みを更新し、前記電子制御ユニットの入力パラメータは、前記内燃機関の潤滑油を最後に交換した時からの経過時間と前記内燃機関の総運転時間との少なくともいずれか一方を含む、内燃機関の制御システム。
【発明の効果】
【００２２】
本開示によれば、アイドリングの停止の可否を適切に判定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】図１は、第１の実施形態に係る内燃機関及び内燃機関を制御するＥＣＵの概略構成図である。
【図２】図２は、ニューラルネットワークの一例を示す図である。
【図３】図３（ａ）乃至図３（ｅ）は、潤滑油の粘度、潤滑油交換後の経過時間、内燃機関の総運転時間、潤滑油中の燃料量及び油温と、内燃機関のフリクションとの関係をそれぞれ示す図である。
【図４】図４は、第１の実施形態において用いられる第１の学習済モデルにおけるニューラルネットワークの一例である。
【図５】図５は、第１の実施形態に係る内燃機関の制御装置におけるアイドリングストップ制御の制御ルーチンを説明するためのフローチャートである。
【図６】図６は、第２の実施形態に係る内燃機関の制御装置におけるアイドリングストップ制御の制御ルーチンを説明するためのフローチャートである。
【図７】図７は、第３の実施形態に係る内燃機関の制御装置において内燃機関の潤滑油が交換されたか否かを判定するための制御ルーチンを説明するためのフローチャートである。
【図８】図８は、第４の実施形態に係る制御部の機能ブロック図である。
【図９】図９は、第５の実施形態に係る機械学習システムの概略構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、図面を参照して実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明では、同様な構成要素には同一の参照番号を付す。
【００２５】
＜第１の実施形態＞
≪内燃機関の構成≫
図１は、第１の実施形態に係る内燃機関１００及び内燃機関１００を制御する制御装置（電子制御ユニット（ＥＣＵ）２００）の概略構成図である。図１に示されるように、内燃機関１００は、機関本体１と、吸気装置２０と、排気装置３０と、を備える。本実施形態では、内燃機関１００は、多気筒内燃機関（図１では１気筒のみ示す）である。
【００２６】
機関本体１は、シリンダブロック２と、シリンダブロック２の上面に固定されたシリンダヘッド３と、を備える。
【００２７】
シリンダブロック２には、複数のシリンダ４が形成される。各シリンダ４の内部には、燃焼圧力を受けてシリンダ４の内部を往復運動するピストン５が収容されている。シリンダヘッド３の内壁面、シリンダ４の内壁面及びピストン５の冠面によって区画された空間が燃焼室６となる。
【００２８】
シリンダヘッド３は、吸気ポート７と、排気ポート８と、を有する。シリンダヘッド３には、吸気弁９と、排気弁１０と燃料噴射弁１１と、点火プラグ１２と、が設けられている。
【００２９】
ピストン５は、コンロッド１３を介してクランクシャフト１４と連結されている。ピストン５の往復運動は、クランクシャフト１４の回転運動に変換される。
【００３０】
クランク角センサ１４ａは、機関回転速度などを算出するための信号として、クランクシャフト１４が例えば１５°回転する毎に出力パルスを発生する。
【００３１】
スターター１５は、クランクシャフト１４を駆動させることによって内燃機関１００を始動させるセルモーターである。スターター１５のロータ軸は、ベルト機構などの周知の動力伝達機構（図示せず）を介してクランクシャフト１４と動力伝達可能に接続されている。
【００３２】
バッテリー１６は、スターター１５等に電力を供給する。バッテリー１６は、内燃機関１００の運転時に内燃機関１００のクランクシャフト１４の動力を電気エネルギーに変換するオルタネータ（図示せず）によって充電される。バッテリー１６は、例えば、鉛蓄電池から構成されている。
【００３３】
バッテリーセンサ１６ａは、バッテリー１６の電圧、電流、温度、内部抵抗、容量、充電受入性、残容量（或いは、ＳＯＣ：State of charge）等を検出する。水温センサ１７は、機関本体１を冷却する冷却水の温度を検出する。油温センサ１８は、機関本体１の摩擦摺動部を潤滑する潤滑油の温度を検出する。
【００３４】
吸気装置２０は、吸気管２１と、スロットル弁２２と、吸気管２１内を流れてシリンダ４内に吸入される空気の流量を検出するエアフローメータ２３と、吸気管２１を通る吸気温度を検出する吸気温センサ２４と、を備える。スロットル弁２２は、スロットルアクチュエータ２２ａによって開閉駆動され、スロットルセンサ２２ｂによってその開度（スロットル開度）が検出される。
【００３５】
排気装置３０は、排気管３１と、排気管３１の途中に設けられ、三元触媒、酸化触媒、ＮＯｘ触媒等で構成された触媒３２と、排気管３１を通る排気ガスの空燃比を検出する空燃比センサ３３と、を備える。
【００３６】
ＥＣＵ２００は、双方性バス２０１によって互いに接続された記憶部２１０、制御部２２０、入力部２３０及び出力部２４０を備える。
【００３７】
記憶部２１０は、例えばＲＯＭ（リードオンリメモリ）やＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）等を含むことができる。記憶部２１０は、制御部２２０による処理に用いられる各種のプログラムや学習済モデル、各種のデータ（例えば、各種パラメータ、教師データ、及び各種閾値など）を記憶する。
【００３８】
制御部２２０は、例えばＣＰＵ及びその周辺回路等を有するプロセッサとすることができる。制御部２２０は、記憶部２１０に記憶された各種のプログラムを実行することにより車両の各種制御を実行することができる。
【００３９】
また、図１に示されるように、制御部２２０は、判定部２２１と、機関制御部２２２と、学習部２２３と、を含む。制御部２２０が有するこれらの各部は、制御部２２０が有するプロセッサ上で実行されるプログラムにより実装される機能モジュールである。
【００４０】
入力部２３０には、クランク角センサ１４ａ、バッテリーセンサ１６ａ、水温センサ１７、油温センサ１８、スロットルセンサ２２ｂ、エアフローメータ２３、吸気温センサ２４、空燃比センサ３３、大気圧を検出する大気圧センサ２５２などの出力信号が、対応する各ＡＤ変換器２３１を介して入力される。また、入力部２３０には、機関負荷を検出するための信号として、アクセルペダル２５１の踏み込み量に比例した出力電圧を発生する負荷センサ２５１ａの出力電圧が、対応するＡＤ変換器２３１を介して入力される。また、入力部２３０には、任意の入力デバイスへ入力されたユーザ入力に関する信号が入力される。また、入力部２３０には、機関回転速度などを算出するための信号として、クランクシャフト１４が例えば１５°回転する毎に出力パルスを発生するクランク角センサ１４ａの出力信号が入力される。このように、入力部２３０には、内燃機関１００を制御するために必要な各種センサの出力信号が入力される。
【００４１】
出力部２４０は、対応する駆動回路２４１を介して、燃料噴射弁１１、点火プラグ１２、スターター１５、スロットルアクチュエータ２２ａなどの各制御部品に電気的に接続されている。
【００４２】
ＥＣＵ２００は、入力部２３０に入力された各種センサの出力信号に基づいて、各制御部品を制御するための制御信号を出力部２４０から出力して内燃機関１００を制御する。
【００４３】
≪アイドリングストップ制御≫
本実施形態では、ＥＣＵ２００の機関制御部２２２は、内燃機関１００による動力が必要とされていないときに、内燃機関１００のアイドリングを自動的に停止させ且つその後自動的に再始動させるアイドリングストップ制御を実行する。このように内燃機関１００による動力が不要なときに内燃機関１００を停止させることにより、内燃機関１００を搭載した車両の燃費を向上させることができる。
【００４４】
内燃機関１００の動力が不要になるのは、例えば、車両が停止していると共にブレーキペダルが踏み込まれているような状態である。このような状態では、車両を駆動する必要がないため、機関制御部２２２は、内燃機関１００のアイドリングを自動的に停止させる。
【００４５】
一方、アイドリングストップ制御により内燃機関１００が停止されているときに、ブレーキペダルの踏み込みが解除された場合には、車両の駆動が必要になる。したがって、このような場合には、車両を駆動するために、機関制御部２２２は、内燃機関１００を自動的に再始動させる。
【００４６】
≪アイドリングストップ制御における問題点≫
ところで、アイドリングストップ制御では、アイドリングの停止可否を判定するに当たり、上述したような車両の走行状態やブレーキペダルの踏み込み量に加えて、バッテリーの残容量を考慮する必要がある。即ち、内燃機関をスターターによって再始動させるに当たっては、スターターに比較的大きな電力を供給することが必要になる。したがって、バッテリーの残容量が少ないにも関わらずアイドリングストップ制御によってアイドリングを停止させてしまうと、内燃機関を再始動させることができなくなってしまう。
【００４７】
このように内燃機関を再始動できなくなってしまうことを回避するために、アイドリングストップ制御によってアイドリングを停止させる前に内燃機関の再始動に必要な消費電力量を予測すると共に、この予想値が所定の閾値を超えない場合にアイドリングの停止を許可することが考えられる。しかしながら、斯かる消費電力量の予測精度が悪いと、上述した閾値における安全マージンを大きくとる必要がある。そして、このように安全マージンを大きくとってしまうと、アイドリングの停止が許可されにくくなり、よってアイドリングの停止回数を十分に確保できず、結果的に燃費の向上を十分に実現できなくなってしまう。
【００４８】
そこで、本実施形態では、以下で詳細に説明するように、ニューラルネットワークを用いた学習済モデルを用いることにより、内燃機関の再始動に必要な消費電力量に基づいて、アイドリングの停止の可否を適切に判定することができるようにしている。以下、本実施形態について詳細に説明する。
【００４９】
≪ニューラルネットワークの概要≫
まず、図２を参照して、判定部２２１において用いられるニューラルネットワークについて説明する。図２は、ニューラルネットワークの一例を示す。図２における丸印は、人工ニューロンを表している。ニューラルネットワークにおいては、この人工ニューロンは、通常、ノード又はユニットと称される（本明細書では、ノードと称す）。図２において、Ｌ＝１は入力層、Ｌ＝２およびＬ＝３は隠れ層、Ｌ＝４は出力層を各々示す。また、図２において、ｘ1およびｘ2は入力層（Ｌ＝１）のノード及びそのノードからの出力値を示し、ｙは出力層（Ｌ＝４）の各ノード及びそのノードからの出力値を示す。同様に、隠れ層（Ｌ＝２）のｚ1、ｚ2およびｚ3は隠れ層（Ｌ＝２）の各ノードからの出力値を示し、隠れ層（Ｌ＝３）のｚ1およびｚ2は隠れ層（Ｌ＝３）の各ノードからの出力値を示す。なお、隠れ層の層数は、１個又は任意の個数とすることができ、入力層のノードの数および隠れ層のノードの数も任意の個数とすることができる。なお、本実施形態では、出力層のノードの数は１個とされている。
【００５０】
入力層の各ノードでは、入力がそのまま出力される。一方、隠れ層（Ｌ＝２）の各ノードには、入力層の各ノードの出力値ｘ1およびｘ2が入力される。隠れ層（Ｌ＝２）の各ノードでは、各々対応する重みｗおよびバイアスｂを用いて総入力値ｕが算出される。例えば、図２において隠れ層（Ｌ＝２）のｚk（ｋ＝１，２，３）で示されるノードにおいて算出される総入力値ｕkは、次式のようになる（Ｍは入力層のノードの数）。
【数１】
2020041505.tif 000003
【００５１】
次いで、この総入力値ｕkは、活性化関数ｆにより変換され、隠れ層（Ｌ＝２）のｚkで示されるノードから、出力値ｚk（＝ｆ（ｕk））として出力される。一方、隠れ層（Ｌ＝３）の各ノードには、隠れ層（Ｌ＝２）の各ノードの出力値ｚ1、ｚ2およびｚ3が入力される。隠れ層（Ｌ＝３）の各ノードでは、各々対応する重みｗおよびバイアスｂを用いて総入力値ｕ（Σｚ・ｗ＋ｂ）が算出される。この総入力値ｕは、同様に活性化関数ｆにより変換され、隠れ層（Ｌ＝３）の各ノードから、出力値ｚ1、ｚ2として出力される。なお、本実施形態では、この活性化関数としてシグモイド関数σが用いられている。
【００５２】
一方、出力層（Ｌ＝４）のノードには、隠れ層（Ｌ＝３）の各ノードの出力値ｚ1およびｚ2が入力される。出力層のノードでは、各々対応する重みｗおよびバイアスｂを用いて総入力値ｕ（Σｚ・ｗ＋ｂ）が算出されるか、又は、各々対応する重みｗのみを用いて総入力値ｕ（Σｚ・ｗ）が算出される。本実施形態では、出力層のノードでは活性化関数として恒等関数が用いられており、したがって、出力層のノードからは、出力層のノードにおいて算出された総入力値ｕが、そのまま出力値ｙとして出力される。
【００５３】
≪ニューラルネットワークにおける学習≫
本実施形態では、誤差逆伝播法を用いて、ニューラルネットワーク内における各重みｗの値およびバイアスｂの値が学習される。この誤差逆伝播法は周知であり、したがって、誤差逆伝播法についてはその概要を以下に簡単に説明する。なお、バイアスｂは重みｗの一種なので、以下の説明では、バイアスｂは重みｗの一つとしている。
【００５４】
さて、図２に示すようなニューラルネットワークにおいて、Ｌ＝２、Ｌ＝３又はＬ＝４の各層のノードへの入力値ｕ(L)における重みをｗ(L)と表すと、誤差関数Ｅの重みｗ(L)による微分、即ち、勾配∂Ｅ/∂ｗ(L)は、次の（１）式で示される。
【数２】
2020041505.tif 000004
【００５５】
ここで、ｚ(L-1)・∂ｗ(L)＝∂ｕ(L)であるので、（∂Ｅ/∂ｕ(L)）＝δ(L)とすると、上記（１）式は、次の（２）式で表すことができる。
【数３】
2020041505.tif 000005
【００５６】
ここで、ｕ(L)が変動すると、次の層の総入力値ｕ(L+1)の変化を通じて誤差関数Ｅの変動を引き起こすので、δ(L)は、次の（３）式で表すことができる（ＫはＬ＋１層におけるノードの数）。
【数４】
2020041505.tif 000006
ここで、z(L)＝ｆ（ｕ(L)）と表すと、上記（３）式の右辺に現れる入力値ｕk(L+1)は、次の（４）式で表すことができる。
【数５】
2020041505.tif 000007
【００５７】
ここで、上記（３）式の右辺第１項（∂Ｅ/∂ｕ(L+1)）はδ(L+1)である。上記（３）式の右辺第２項（∂uk(L+1)/∂ｕ(L)）は、上記（４）式より、次の（５）式で表すことができる。
【数６】
2020041505.tif 000008
【００５８】
したがって、δ(L)は、上記（３）乃至（５）式より、次の（６）式で表すことができる。
【数７】
2020041505.tif 000009
【００５９】
即ち、δ(L+1)が求まると、δ(L)を求めることができる。
【００６０】
さて、或る入力値ｘ及びその入力値ｘに対する正解データｔを含む教師データが求められており、この入力値ｘに対する出力層からの出力値がｙであった場合、誤差関数として二乗誤差が用いられている場合には、二乗誤差Ｅは、Ｅ＝（ｙ−ｔ）2/２で求められる。図２に示される出力層（Ｌ＝４）のノードでは、出力値ｙ＝ｆ（ｕ(L)）となるため、この場合には、出力層（Ｌ＝４）のノードにおけるδ(L)の値は、次の（７）式で示される。
【数８】
2020041505.tif 000010
【００６１】
ところで、本実施形態では、前述したように、ｆ（ｕ(L)）は恒等関数であるため、ｆ’（ｕ(Ll)）＝１となる。したがって、δ(L)＝ｙ−ｔとなり、δ(L)を求めることができる。
【００６２】
δ(L)が求まると、上記（６）式を用いて前層のδ(L-1)を求めることができる。このようにして順次、前層のδが求められ、これらδの値を用いて、上記（２）式から、各重みｗについて誤差関数Ｅの微分、即ち、勾配∂Ｅ/∂ｗ(L)を求めることができる。
【００６３】
勾配∂Ｅ/∂ｗ(L)が求められると、この勾配∂Ｅ/∂ｗ(L)を用いて、誤差関数Ｅの値が減少するように、重みｗの値が更新される。即ち、重みｗの値の学習が行われる。なお、教師データとしてバッチ、又はミニバッチが用いられる場合には、誤差関数Ｅとして、次の（８）式で示される二乗和誤差Ｅが用いられる。ここで、Ｎは教師データの総数であり、ｉはＮ以下の自然数（ｉ＝１，２，…，Ｎ）であり、ｙi及びｔiは入力値ｘkiに対する出力値及び正解データをそれぞれ示す。
【数９】
2020041505.tif 000011
【００６４】
一方、二乗誤差を逐次算出して学習が行われる場合には、誤差関数Ｅとして、上述の二乗誤差Ｅ＝（ｙ−ｔ）2/２が用いられる。
【００６５】
≪具体的な構成例≫
次に、第１の実施形態に係る内燃機関の制御装置の具体的な構成例について説明する。本実施形態に係る内燃機関の制御装置の判定部２２１は、入力パラメータの値が入力されると、ニューラルネットワークを用いた学習済モデルを用いて、内燃機関を停止させるか否かの判定、すなわちアイドリングの停止可否の判定を出力する。特に本実施形態では、学習済モデルからは内燃機関１００の再始動に必要な消費電力量が出力パラメータとして出力される。判定部２２１は、学習済モデルから出力された消費電力に基づいて、アイドリングの停止可否の判定を実行する。
【００６６】
このようにニューラルネットワークを用いて内燃機関１００の再始動に必要な消費電力量を出力する場合には、ニューラルネットワークの入力（すなわち、学習済モデルの入力）として、内燃機関１００の再始動に必要な消費電力量に影響を与えるパラメータを多く用いることで、消費電力量の推定精度を高めることができる。
【００６７】
下記の表１には、本実施形態の判定部２２１で用いられるニューラルネットワークに入力される入力パラメータの一例が示されている。表１に示される例では、Ｎｏ.１からＮｏ.８までのパラメータ、即ち、内燃機関１００の潤滑油を最後に交換した時からの経過時間（以下、「潤滑油交換後の経過時間」という）、内燃機関の総運転時間、潤滑油の粘度グレード、油温、潤滑油中の燃料量、冷却水温、吸気温、大気圧が入力パラメータとして用いられている。また、Ｎｏ.９はニューラルネットワークの出力パラメータを示しており、表１に示される例では、この出力パラメータの値ｙ１は、内燃機関１００の再始動に必要な消費電力量である。なお、ディーゼル燃料を用いる場合、セタン価を入力パラメータとしてさらに含めてもよい。
【表１】
2020041505.tif 000012
【００６８】
表１に示されるように、Ｎｏ.１からＮｏ.８までの各入力パラメータの値は、ｘ１からｘ８で示され、出力パラメータの値はｙ１で示される。なお、以下の説明において、各入力パラメータ自体を、ｘ１からｘ８で示す場合もある。
【００６９】
これら入力パラメータの値ｘ１乃至ｘ８は、いずれも内燃機関の再始動に必要な消費電力量に影響を与えるパラメータであり、以下、その理由について簡単に説明する。
【００７０】
まず、これら入力パラメータの値ｘ１乃至ｘ８のうち入力パラメータの値ｘ１乃至ｘ５は、図３（ａ）乃至図３（ｅ）を用いて以下で説明するように、内燃機関のフリクションに影響を与える。内燃機関のフリクションは、内燃機関の再始動に必要なトルクに影響を与えるため、当該トルクを発生させるためにスターター１５で消費する電力量にも影響を与える。その結果、入力パラメータの値ｘ１乃至ｘ５は、内燃機関の再始動に必要な消費電力量に影響を与える。
【００７１】
図３（ａ）乃至図３（ｅ）は、潤滑油の粘度、潤滑油交換後の経過時間、内燃機関の総運転時間、潤滑油中の燃料量及び油温と、内燃機関のフリクションとの関係をそれぞれ示す。
【００７２】
図３（ａ）に示されるように、内燃機関のフリクションの大きさは潤滑油の粘度の大きさに比例するため、潤滑油の粘度グレードは内燃機関のフリクションに影響を与える。
【００７３】
図３（ｂ）に示されるように、時間の経過とともに潤滑油が劣化するにつれて内燃機関のフリクションも大きくなる。さらに、図３（ｂ）に示されるように、潤滑油が交換されると、内燃機関の潤滑油が劣化した状態から新しい状態になるため、内燃機関のフリクションが急激に低下する。その後、時間の経過とともに潤滑油が劣化して内燃機関のフリクションが徐々に増大していき、再び潤滑油が交換されると内燃機関のフリクションも急激に低下する。したがって、潤滑油を交換してからの経過時間は、内燃機関のフリクションに影響を与える。
【００７４】
図３（ｃ）に示されるように、内燃機関の総運転時間は、内燃機関の摩耗状態に影響する。内燃機関の使用開始直後においては、内燃機関はその製造時のバリなどによりそのフリクションが大きい状態であるが、その運転によってバリが摺合うことにより接触が減っていくため、その運転に伴い内燃機関のフリクションは徐々に小さくなっていく。その後、運転時間が大きくなっていくと、例えばシリンダブロック２の内側に形成された潤滑油を保持するための溝（図１では図示せず）が摩耗することによりシリンダブロック２の内側面で油膜を保持できないこと等により、内燃機関のフリクションが大きくなっていく。したがって、内燃機関の運転時間は、内燃機関のフリクションに影響を与える。
【００７５】
また、図３（ｄ）に示されるように、潤滑油が燃料で希釈されて潤滑油中の燃料量が多くなると、その粘度も小さくなるため、潤滑油中の燃料量は内燃機関のフリクションに影響を与える。さらに、図３（ｅ）に示されるように、油温が大きくなると、潤滑油の粘度は小さくなるため、油温は内燃機関のフリクションに影響を与える。
【００７６】
このように、入力パラメータの値ｘ１乃至ｘ５は、内燃機関のフリクションに影響を与えるため、内燃機関の再始動に必要な消費電力量に影響を与える。
【００７７】
次に、入力パラメータの値ｘ１乃至ｘ８のうち入力パラメータの値ｘ６乃至ｘ８が内燃機関の再始動に必要な消費電力量に影響を与える理由を説明する。冷却水温ｘ６はシリンダ壁温に影響を与え、吸気温ｘ７はシリンダ内ガス温度に影響を与え、大気圧ｘ８は燃焼室６内の圧縮端温度に影響を与える。したがって、これらの入力パラメータの値ｘ６乃至ｘ８は、いずれも機関本体の温度に影響を与えるため、燃料の着火性に影響を与える。なお、セタン価は、ディーゼル燃料の着火性を示すため、燃料の着火性に影響を与える。
【００７８】
内燃機関を再始動させるためには、内燃機関で完爆が生じるまでスターター１５を駆動する必要があるが、燃焼室６内での燃料の着火性が悪いと、内燃機関で完爆が生じるまでの時間が長くなるため、その分だけ内燃機関の停止から内燃機関の完爆時までにスターター１５で消費する電力量も大きくなる。したがって、燃焼室６内での燃料の着火性は、内燃機関の再始動に必要な消費電力量に影響を与える。
【００７９】
なお、ニューラルネットワークへの入力パラメータ（すなわち、判定部２２１への入力パラメータ）は必ずしも上述したｘ１乃至ｘ８の全てのパラメータを含んでいる必要は無く、これらパラメータのうち一部のみを含んでいても良い。しかしながら、このような場合であっても、ニューラルネットワークへの入力パラメータは、内燃機関１００の潤滑油交換後の経過時間と内燃機関１００の総運転時間との少なくともいずれか一方を含む。このような、内燃機関の再始動に必要な消費電力量に影響を与えつつも従来用いられていない入力パラメータを用いることにより、高い精度で出力パラメータである内燃機関の再始動に必要な消費電力量を出力することが可能となる。また、上述したような場合であっても、粘度グレードの内燃機関の再始動に必要な消費電力量への影響が大きいことから、ニューラルネットワークへの入力パラメータは、粘度グレートを含んでいることが好ましい。
【００８０】
また、各入力パラメータの値ｘ１乃至ｘ８は、例えば、表１に示された取得方法にて取得される。即ち、表１に示されるように、潤滑油交換後の経過時間ｘ１は、ＥＣＵ２００において潤滑油の交換時からの経過時間を計数することにより算出された算出値から取得される。潤滑油交換後の経過時間の計数開始時となる潤滑油の交換時は、例えば、任意の入力デバイスを介した入力部２３０へのユーザ入力により定めることができる。内燃機関の総運転時間ｘ２は、ＥＣＵ２００において内燃機関１００の運転時間を計数することにより算出された算出値から取得される。潤滑油の粘度グレードｘ３は、任意の入力デバイスを介した入力部２３０へのユーザ入力から取得される。油温ｘ４は、油温センサ１８の出力値から取得される。潤滑油中の燃料量ｘ５は、例えば空燃比センサ３３の出力値から公知の方法を用いてＥＣＵ２００において算出された算出値から取得される。冷却水温ｘ６は、水温センサ１７の出力値から取得され、吸気温ｘ７は、吸気温センサ２４の出力値から取得され、大気圧ｘ８は、大気圧センサ２５２の出力値から取得される。セタン価を入力パラメータとして用いる場合、セタン価は、任意の入力デバイスを介した入力部２３０へのユーザ入力や公知の算出方法によるＥＣＵ２００における算出値から取得される。なお、表１に示される各パラメータの値の取得方法は一例を示しており、表１に示される各パラメータの値は、他の方法によっても取得することもできる。
【００８１】
図４は、本実施形態において判定部２２１で用いられる第１の学習済モデルにおけるニューラルネットワークの一例である。以下、判定部２２１で用いられる学習済モデルを第１の学習済モデルとする。図４に示される第１の学習済モデルにおけるニューラルネットワークでは、上述したｘ１乃至ｘ８を入力パラメータとして、ニューラルネットワークの出力値である内燃機関の再始動に必要な消費電力量ｙ１を出力している。本実施形態では、ニューラルネットワークは、Ｐ層（Ｐは３以上の任意の整数）で構成され、各隠れ層におけるノード数は任意の個数とすることができる。また、図４に示される第１の学習済モデルにおけるニューラルネットワークにおいては、入力層（Ｌ＝１）は、８つの入力パラメータに対応して８個のノードを有しているが、入力パラメータの数に応じて８以外の任意の個数のノードを有していてもよい。
【００８２】
次に、本実施形態においてＥＣＵ２００が実施する制御について説明する。図５は、第１の実施形態に係る内燃機関の制御装置におけるアイドリングの停止可否判定の制御ルーチンを説明するためのフローチャートである。本制御ルーチンのフローは、制御部２２０のプロセッサが、記憶部２１０に記憶されているプログラムを実行することにより実現される。
【００８３】
まず、ステップＳ５０１において、判定部２２１が、所定のアイドリング停止条件が成立しているかどうかを判定する。所定のアイドリング停止条件は、例えば、車速が０ｋｍ／ｈ、エンジン回転数が１２００ｒｐｍ未満及びブレーキペダルの踏み込み量が一定量以上であるような場合に成立する。ただし、この所定のアイドリング停止条件は、例えば冷却水温や大気圧の条件等、本実施形態においてニューラルネットワークに入力されるパラメータに関する条件を含まない。
【００８４】
ステップＳ５０１において所定のアイドリング停止条件が成立していないと判定された場合、制御ルーチンはステップＳ５０２へと進む。ステップＳ５０２では、機関制御部２２２が内燃機関１００を停止せずに運転を継続するように内燃機関１００を制御する。
【００８５】
ステップＳ５０１において所定のアイドリング停止条件が成立していると判定された場合、制御ルーチンはステップＳ５０３へと進む。ステップＳ５０３では、判定部２２１に、各種入力パラメータの値が入力されると共に、判定部２２１の第１の学習済モデルから内燃機関１００の再始動に必要な消費電力量が出力される。各種入力パラメータの値は、上述した表１に示した方法によって取得される。
【００８６】
次に、ステップＳ５０４で、判定部２２１は、ステップＳ５０３において出力された消費電力量が第１の閾値以下であるか否かを判定する。ここで、第１の閾値は、判定部２２１がバッテリーセンサ１６ａから出力されるバッテリー１６の残容量に基づいて算出される。第１の閾値は、例えば、内燃機関１００の確実な再始動を実現するために、そのときのバッテリー１６の残容量以下の値とされる。
【００８７】
ステップＳ５０４において消費電力量が第１の閾値以下ではないと判定された場合、制御ルーチンはステップＳ５０５へと進む。ステップＳ５０５では、判定部２２１は、内燃機関１００を停止させない旨の判定を出力する。その後、ステップＳ５０２で、機関制御部２２２は、当該停止させない旨の判定に基づいて、内燃機関１００を停止せずに運転を継続するように内燃機関１００を制御する。
【００８８】
一方、ステップＳ５０４において消費電力量が第１の閾値以下であると判定された場合、ステップＳ５０６で、判定部２２１は、内燃機関１００を停止させる旨の判定を出力する。その後、ステップＳ５０７で、機関制御部２２２は、当該停止させる旨の判定に基づいて、内燃機関１００を停止するように内燃機関１００を制御する。
【００８９】
以上により、本制御ルーチンは終了する。
【００９０】
ここで、第１の学習済モデルに用いられるニューラルネットワークの重みの学習は、車両の出荷前に行うことができる。例えば、車両の出荷前に、外部のコンピュータが、上述した入力パラメータｘ１乃至ｘ８をそれぞれ様々な値に変更して、アイドリングの停止から内燃機関の再始動を繰り返すことにより、各再始動時の各入力パラメータの値と、各入力パラメータの値に対する再始動時の出力パラメータの正解データｔiとを含むＮ個の教師データを作成する。ここで、上述したようにＮは教師データの総数であってｉ＝１，２，…，Ｎであり、本実施形態における正解データｔは内燃機関の再始動に用いられた消費電力量の実測値である。そして、上述したように、外部のコンピュータが、各教師データ毎に、ニューラルネットワークの出力パラメータの値ｙ１iと対応する各正解データｔiとの二乗誤差Ｅの値が減少するように、ニューラルネットワークの重みｗの値の学習を行うことにより、第１の学習済モデルを作成する。車両のＥＣＵ２００では、このようにして学習された第１の学習済モデル（重みやバイアスのデータ）が記憶部２１０に記憶される。
【００９１】
また、学習部２２３は、車両の運転中に出力された各出力パラメータの値ｙ１と、その出力後に実際に取得された各正解データｔKを含むＮ個の教師データとを用いて、二乗誤差Ｅを算出してＥの値が減少するようにニューラルネットワークの重みｗの値の学習を行うことにより、記憶部２１０において第１の学習済モデルを更新してもよい。このとき、内燃機関の再始動に実際に用いられた消費電力量ｙ１の実測値（正解データ）は、表１に示されるように、バッテリーセンサ１６ａの出力値から取得される。なお、車両の運転中に学習を行わない場合には、ＥＣＵ２００は学習部２２３を含まなくてもよい。
【００９２】
以上、本実施形態によると、内燃機関の再始動に必要な消費電力量を高い精度で推定することが可能となるため、アイドリングの停止可否判定を高い精度で実行することが可能となる。それにより、アイドリングの停止条件を緩和することができ、よって停止条件が成立し易くなることから、十分なアイドリングの停止回数を確保でき、よって燃費の向上を実現することが可能となる。
【００９３】
なお、入力パラメータである内燃機関の総運転時間の代わりに、内燃機関の総運転時間が長くなるほど大きくなる他のパラメータ（例えば、車両の総走行距離）を用いてもよい。以下の実施形態でも同様である。
【００９４】
＜第２の実施形態＞
次に、第２の実施形態に係る内燃機関の制御装置について説明する。第２の実施形態に係る内燃機関の制御装置の構成は、基本的に第１の実施形態に係る内燃機関の制御装置の構成と同様である。以下では、第１の実施形態に係る内燃機関の制御装置の構成と異なる部分を中心に説明する。
【００９５】
本実施形態では、ニューラルネットワークを用いた第１の学習済モデルを用いて、内燃機関の停止可否の判定を出力する。本実施形態では、ニューラルネットワークの出力層の活性化関数としてシグモイド関数を用いる。なお、本実施形態では、ＥＣＵ２００は学習部２２３を含まなくてもよい。
【００９６】
下記の表２には、本実施形態の判定部２２１で用いられるニューラルネットワークに入力される入力パラメータの一例が示されている。表２に示される例では、第１の実施形態で上述した入力パラメータに加え、バッテリー１６の残容量が入力パラメータとして用いられている。また、Ｎｏ.１０は出力パラメータを示しており、表２に示される例では、この出力パラメータの値ｙ２は、内燃機関の停止可否の判定に関する数値である。上述したように、本実施形態では、ニューラルネットワークの出力層の活性化関数としてシグモイド関数を用いるため、例えば、第１の学習済モデルから出力された出力パラメータが０．５以上（ｙ２≧０．５）である場合には、判定部２２１が内燃機関を停止する旨の判定を出力することになる。逆に、第１の学習済モデルから出力された出力パラメータが０．５未満（ｙ２＜０．５）である場合には、判定部２２１が内燃機関を停止しない旨の判定を出力することになる。
【００９７】
【表２】
2020041505.tif 000013
【００９８】
バッテリーの残容量ｘ９は、表２に示されたように、バッテリーセンサ１６ａの出力値から取得される。なお、バッテリーの残容量ｘ９は、他の方法によっても取得されてもよい。また、他の入力パラメータの値ｘ１乃至ｘ８については、第１の実施形態において上述したような方法で取得される。
【００９９】
入力パラメータの値ｘ１乃至ｘ９が内燃機関の停止可否の判定ｙ２に影響を与える理由について説明する。上述したように、入力パラメータの値ｘ１乃至ｘ８は、内燃機関の再始動に必要な消費電力量に影響する。加えて、内燃機関の停止可否の判定は、内燃機関の再始動に必要な消費電力量及びバッテリーの残容量ｘ９の影響を受ける。したがって、これら入力パラメータｘ１乃至ｘ９は、内燃機関の停止可否の判定ｙ２に影響を与える。
【０１００】
ここで、入力パラメータは、内燃機関１００の潤滑油交換後の経過時間と内燃機関１００の総運転時間との少なくともいずれか一方を含む。このような内燃機関の停止可否の判定に影響を与えつつも従来用いられていない入力パラメータを用いることにより、高い精度で出力パラメータである内燃機関の停止可否の判定を出力することが可能となる。
【０１０１】
図６は、第２の実施形態に係る内燃機関の制御装置におけるアイドリングストップ制御の制御ルーチンを説明するためのフローチャートである。本制御ルーチンのフローは、制御部２２０が有するプロセッサが、記憶部２１０に記憶されているプログラムを実行することにより実現される。
【０１０２】
まず、ステップＳ６０１で、判定部２２１は、所定のアイドリング停止条件を満たしているかどうかを判定する。ステップＳ６０１で所定のアイドリング停止条件を満たしていないと判定された場合、ステップＳ６０２で、機関制御部２２２は内燃機関１００を停止せずに運転を継続するように内燃機関１００を制御する。
【０１０３】
ステップＳ６０１で所定のアイドリング停止条件を満たしていると判定された場合、制御ルーチンはステップＳ６０３へと進む。ステップＳ６０３では、判定部２２１に各種入力パラメータの値が入力されると共に、判定部２２１の第１の学習済モデルから内燃機関１００を停止させるか否かの判定が出力される。ステップＳ６０３で内燃機関１００を停止させない旨の判定が出力された場合、制御ルーチンはステップＳ６０２へと進み、機関制御部２２２が、内燃機関１００を停止せずに運転を継続するように内燃機関１００を制御する。
【０１０４】
ステップＳ６０２で内燃機関１００を停止させる旨の判定が出力された場合、制御ルーチンはステップＳ６０４へと進む。ステップＳ６０４では、機関制御部２２２が、内燃機関１００を停止するように内燃機関１００を制御する。
【０１０５】
以上により、本制御ルーチンは終了する。
【０１０６】
本実施形態では、第１の学習済モデルに用いられるニューラルネットワークの重みの学習は、車両の出荷前に行うことができる。例えば、車両の出荷前に、外部のコンピュータが、上述した入力パラメータの値ｘ１乃至ｘ９をそれぞれ様々な値に変更して、アイドリングの停止から内燃機関の再始動を繰り返すことにより、各再始動時の各入力パラメータの値と、各再始動時の各入力パラメータの値に対する各正解データｔiとを含むＮ個の教師データを作成する。ここで、上述したようにＮは教師データの総数であってｉ＝１，２，…，Ｎであり、本実施形態における正解データｔは内燃機関が実際に再始動に再始動したか否かを示すラベルである。本実施形態では、誤差関数として、次の式（９）に示す交差エントロピー誤差を用いる。
【数１０】
2020041505.tif 000014
【０１０７】
そして、外部のコンピュータは、各教師データ毎に、ニューラルネットワークの出力パラメータの値ｙ２iと対応する正解データｔiとから算出される交差エントロピー誤差Ｅの値が減少するように、ニューラルネットワークの重みｗの値の学習を行うことにより、第１の学習済モデルを作成する。車両のＥＣＵ２００では、このようにして学習された第１の学習済モデル（重みやバイアスのデータ）が記憶部２１０に記憶される。
【０１０８】
本実施形態によると、ニューラルネットワークを用いた第１の学習済モデルを用いて内燃機関の停止可否の判定を出力するため、アイドリングの停止可否判定を高い精度で実行することが可能となる。それにより、アイドリングの停止条件を緩和することができ、よって停止条件が成立し易くなることから、十分なアイドリングの停止回数を確保でき、よって燃費の向上を実現することが可能となる。
【０１０９】
＜第３の実施形態＞
次に、第３の実施形態に係る内燃機関の制御装置について説明する。第３の実施形態に係る内燃機関の制御装置の構成は、基本的に第１の実施形態に係る内燃機関の制御装置の構成と同様である。以下では、第１の実施形態に係る内燃機関の制御装置の構成と異なる部分を中心に説明する。
【０１１０】
本実施形態では、以下に説明するように、判定部２２１は、上記第１の実施形態に係る第１の学習済モデルの出力パラメータの値に基づいて、内燃機関の潤滑油が交換されたか否かの判定をすることができる。だだし、本実施形態では、第１の学習済モデルの入力パラメータである潤滑油交換後の経過時間を算出する際の潤滑油の交換時は、第１の実施形態のようにユーザ入力に応答して定められるのではなく、判定部２２１において内燃機関の潤滑油が交換されたと前回判定された時とされる。
【０１１１】
ここで、潤滑油を交換すると、図３（ｂ）を用いて上述したように、内燃機関のフリクションが急激に減少するため、内燃機関の再始動に用いられた消費電力量の実測値は急激に減少する。一方で、潤滑油の交換があった場合でも、内燃機関の潤滑油が交換された旨の判定がされない限り入力パラメータである潤滑油交換後の経過時間は０にリセットされずに計数を続ける。そのため、第１の学習済モデルでは、潤滑油の交換による内燃機関のフリクションの減少が反映されないことから、第１の学習済モデルから出力される内燃機関の再始動に必要な消費電力量（以下、「消費電力量の予測値」という）はほとんど変化しない。その結果、潤滑油の交換直後では、消費電力量の予測値と実測値との差は大きくなる。本実施形態では、これを利用して、内燃機関の潤滑油が交換されたか否かを判定する。
【０１１２】
図７は、第３の実施形態に係る内燃機関の制御装置において内燃機関の潤滑油が交換されたか否かを判定するための制御ルーチンを説明するためのフローチャートである。本制御ルーチンのフローは、制御部２２０が有するプロセッサが、記憶部２１０に記憶されているプログラムを実行することにより実現される。
【０１１３】
ステップＳ７０１では、判定部２２１が、内燃機関の再始動に用いられた消費電力量の実測値と消費電力量の予測値との差が予め定められた第２の閾値以上であるか否かを判定する。ここで、第２の閾値は、例えば、ノイズ等による潤滑油の交換の誤検出等がないように、適宜設定される。
【０１１４】
ステップＳ７０１において消費電力量の予測値と実測値との差が第２の閾値以上ではない旨の判定がされた場合、制御ルーチンは、ステップＳ７０２へと進み、判定部２２１が、内燃機関の潤滑油が交換されていない旨の判定をする。ステップＳ７０１において消費電力量の予測値と実測値との差が第２の閾値以上である旨の判定がされた場合、制御ルーチンはステップＳ７０３に進み、判定部２２１が、内燃機関の潤滑油が交換された旨の判定をする。次いで、ステップＳ７０４では、第１の学習済モデルの入力パラメータである潤滑油交換後の経過時間が０にリセットされ、０から計数が開始される。
【０１１５】
以上により、本制御ルーチンは終了する。
【０１１６】
また、本実施形態では、学習部２２３は、内燃機関の潤滑油が交換された旨の判定がなされた時に、好ましくは上述したようにＥＣＵ２００が潤滑油交換後の経過時間を０にリセットして０から計数を開始した時に、内燃機関の再始動に用いられた消費電力量の実測値を含む教師データを用いてニューラルネットワークの重みを学習することにより第１の学習済モデルを更新してもよい。
【０１１７】
本実施形態によると、入力パラメータである潤滑油交換後の経過時間の計数開始時となる潤滑油の交換時をユーザ入力により入力する必要がなくなるため、ユーザに対するサービス性を向上させることができる。
【０１１８】
＜第４の実施形態＞
次に、第４の実施形態に係る内燃機関の制御装置について説明する。第４の実施形態に係る内燃機関の制御装置の構成は、基本的に第４の実施形態に係る内燃機関の制御装置の構成と同様である。以下では、第１の実施形態に係る内燃機関の制御装置の構成と異なる部分を中心に説明する。
【０１１９】
図８は、第４の実施形態に係る制御部の機能ブロック図である。図８に示されるように、制御部２２０は、判定部２２１と、機関制御部２２２と、学習部２２３と、粘度出力部２２４と、を含む。
【０１２０】
本実施形態では、粘度出力部２２４は、入力パラメータの値が入力されると、ニューラルネットワークを用いた第２の学習済モデルを用いて、内燃機関の潤滑油の粘度グレードを出力する。以下、粘度出力部２２４で用いられる学習済モデルを第２の学習済モデルとする。
【０１２１】
下記の表３には、粘度出力部２２４で用いられるニューラルネットワークに入力される入力パラメータの一例が示されている。表３に示される例では、Ｎｏ.１からＮｏ.８までのｍ個（ｍ＝８）のパラメータ、即ち、潤滑油交換後の経過時間、内燃機関の総運転時間、油温、潤滑油中の燃料量、冷却水温、吸気温、大気圧、内燃機関の再始動に用いられた消費電力量が入力パラメータとして用いられている。また、Ｎｏ.９は出力パラメータを示しており、表３に示される例では、出力パラメータの値ｙ３は、内燃機関の潤滑油の粘度グレードである。
【０１２２】
【表３】
2020041505.tif 000015
【０１２３】
入力パラメータの値ｘ１、ｘ２、ｘ４乃至ｘ８、ｘ１０が潤滑油の粘度グレードｙ３に影響を与える理由について説明する。上述したように、潤滑油交換後の経過時間ｘ１、油温ｘ４、潤滑油中の燃料量ｘ５は、潤滑油の粘度グレードに影響を与える。冷却水温ｘ６、吸気温ｘ７及び大気圧ｘ８は、上述したように内燃機関の再始動に必要な消費電力量に影響を与えることから、図３（ａ）に示されるように潤滑油の粘度グレードにも影響を与える。また、上述したように、内燃機関の総運転時間ｘ２及び内燃機関の再始動に用いられた消費電力量ｘ１０は、内燃機関のフリクションに影響を与えるため、図３（ａ）に示されるように潤滑油の粘度グレードにも影響を与える。したがって、入力パラメータの値ｘ１、ｘ２、ｘ４乃至ｘ８、ｘ１０が潤滑油の粘度グレードｙ３に影響を与える。
【０１２４】
ここで、第２の学習モデルへの入力パラメータは、少なくとも内燃機関の再始動に用いられた消費電力量を含む。このような潤滑油の粘度グレードに影響を与えつつも従来用いられていない入力パラメータを用いることにより、高い精度で出力パラメータである内燃機関の潤滑油の粘度グレードを出力することが可能となる。
【０１２５】
また、本実施形態では、判定部２２１には、第１の学習済モデルの入力パラメータである粘度グレードとして、第１の実施形態のようにユーザ入力によって入力された粘度グレードではなく、粘度出力部２２４から出力された粘度グレードが入力されてもよい。また、粘度出力部２２４は、上記第３の実施形態において図７に示すステップＳ７０３で潤滑油が交換された旨の判定がされたときに、粘度グレードを算出するように構成されてもよい。
【０１２６】
本実施形態によると、入力パラメータである潤滑油の粘度グレードをユーザ入力により入力する必要がなくなるため、ユーザに対するサービス性を向上させることができる。
【０１２７】
＜第５の実施形態＞
図９は、第５の実施形態に係る内燃機関の制御システムの概略構成図である。図９には、車両３１０と、車両３１０の外部に設置されたサーバ３２０と、が示されている。図９に示されるように、車両３１０は、通信部３１１と、ＥＣＵ３１２と、を含む。ＥＣＵ３１２は、学習部２２３を含まない点を除いて、第１の実施形態に係るＥＣＵ２００と同様の構成を有する。
【０１２８】
ＥＣＵ３１２の判定部２２１は、各種入力パラメータの値が入力されると、ニューラルネットワークを用いた第１の学習済モデルを用いて、出力パラメータの値を出力する。ＥＣＵ３１２の判定部２２１は、入力パラメータ及び出力パラメータとして、上記第１の実施形態又は上記第２の実施形態でそれぞれ用いた入力パラメータ及び出力パラメータを用いることができる。
【０１２９】
また、ＥＣＵ３１２は、各種センサを用いて入力パラメータの値と出力パラメータの実測値とを取得して、当該取得した入力パラメータの値と出力パラメータの実測値とを含むデータを通信部３１１を介してサーバ３２０に送信する。
【０１３０】
また、図９に示されるように、サーバ３２０は、通信部３２１と、パラメータ値取得部３２２と、データセット作成部３２３と、学習部３２４と、を含む。サーバ３２０の通信部３２１は、車両３１０の通信部３１１と通信可能に構成されている。
【０１３１】
本実施形態に係る機械学習システムでは、車両３１０のＥＣＵ３１２は、各種センサを用いて取得した入力パラメータの値及び出力パラメータの実測値を含むデータを通信部３１１を介してサーバ３２０に送信する。
【０１３２】
サーバ３２０のパラメータ値取得部３２２は、車両３１０から送信されたデータを通信部３２１を介して受信し、当該データ中の入力パラメータの値と出力パラメータの実測値を取得する。サーバ３２０のデータセット作成部３２３は、パラメータ値取得部３２２で取得された入力パラメータの値とこれに対応する出力パラメータの実測値との関係を示すデータセットを作成する。学習部３２４は、データセット作成部３２３で作成されたデータセットにしたがって、出力パラメータの実測値を教師データとして第１の学習済モデルにおけるニューラルネットワークの重みの学習を行う。次いで、サーバ３２０の学習部３２４は、当該学習を行った第１の学習済モデルを通信部３２１を介して車両３１０に送信する。
【０１３３】
車両３１０のＥＣＵ３１２は、通信部３１１を介してサーバ３２０から送信された第１の学習済モデルを受信し、当該受信した第１の学習済モデルをＥＣＵ３１２の記憶部２１０に記憶することにより、第１の学習済モデルにおけるニューラルネットワークの重みを更新する。車両３１０のＥＣＵ３１２の判定部２２１は、入力パラメータの値が入力されると、当該更新した第１の学習済モデルにおけるニューラルネットワークの重みを用いて出力パラメータの値を出力し、当該出力パラメータの値に基づいて内燃機関を停止させるか否かの判定を出力する。車両３１０のＥＣＵ３１２の機関制御部２２２は、判定部２２１から出力された判定に基づいて、内燃機関１００を制御する。
【０１３４】
本実施形態によると、サーバ３２０においてニューラルネットワークの重みが学習された第１の学習済モデルを車両３１０のＥＣＵ３１２が受信することによって第１の学習済モデルを更新することができる。そのため、車両３１０のＥＣＵ３１２にニューラルネットワークの重みの学習を行うための高性能な演算処理装置を設ける必要がなくなることから、車両にかかるコストを低減しつつ、取得したパラメータの値に基づいて更新された第１の学習済モデルを用いてアイドリングの停止可否の判定に係る制御を実現することが可能となる。
【符号の説明】
【０１３５】
１    機関本体
２    シリンダブロック
３    シリンダヘッド
４    シリンダ
５    ピストン
６    燃焼室
７    吸気ポート
８    排気ポート
９    吸気弁
１０    排気弁
１１    燃料噴射弁
１２    点火プラグ
１３    コンロッド
１４    クランクシャフト
１４ａ    クランク角センサ
１５    スターター
１６    バッテリー
１６ａ    バッテリーセンサ
１７    水温センサ
１８    油温センサ
２０    吸気装置
２１    吸気管
２２    スロットル弁
２２ａ    スロットルアクチュエータ
２２ｂ    スロットルセンサ
２３    エアフローメータ
２４    吸気温センサ
３０    排気装置
３１    排気管
３２    触媒
３３    空燃比センサ
１００    内燃機関
２００    ＥＣＵ
２０１    双方性バス
２１０    記憶部
２２０    制御部
２２１    判定部
２２２    機関制御部
２２３    学習部
２２４    粘度出力部
２３０    入力部
２３１    ＡＤ変換器
２４０    出力部
２４１    駆動回路
２５２    大気圧センサ
【図１】
2020041505.tif 000016
【図２】
2020041505.tif 000017
【図３】
2020041505.tif 000018
【図４】
2020041505.tif 000019
【図５】
2020041505.tif 000020
【図６】
2020041505.tif 000021
【図７】
2020041505.tif 000022
【図８】
2020041505.tif 000023
【図９】
2020041505.tif 000024