(57)【要約】【課題】本発明は、制御パラメータの取得値の分布に偏りが存在する場合でも、学習値を正確に算出することができ、学習精度を向上させることを目的とする。【解決手段】ＥＣＵ３０は、制御パラメータの学習値を基準格子点毎に記憶するための学習マップと、重心算出手段と、学習値調整算出手段とを備える。重心算出手段は、学習対象格子点の学習値に割り当てられる複数の制御パラメータが取得されたときに、該各制御パラメータの取得値の重心を算出する。学習値調整算出手段は、学習対象格子点の学習値を算出するときに、重心が学習格子点から離れているほど、各制御パラメータの取得値が学習値に反映される反映度を小さくする。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御パラメータの学習値を記憶するためのデータマップであって、予め座標が設定された複数の基準格子点を有し、個々の前記基準格子点に前記学習値がそれぞれ割り当てられた学習マップと、
前記各基準格子点のうちの任意の格子点を学習対象格子点として、当該学習対象格子点の学習値に割り当てられる複数の制御パラメータが取得されたときに、該各制御パラメータの取得値の重心を算出する重心算出手段と、
前記各制御パラメータの取得値に基いて前記学習対象格子点の学習値を算出する手段であって、前記学習値を算出するときに、前記重心が前記学習対象格子点から離れているほど、前記各制御パラメータの取得値が前記学習値に反映される反映度を小さくする学習値調整算出手段と、
を備えることを特徴とする内燃機関の学習装置。
【請求項２】
前記学習値調整算出手段は、前記各制御パラメータの過去の取得値が反映された積算値と、前記各制御パラメータの最新の取得値が反映された最新演算値と、前記重心が前記学習格子点から離れているほど前記最新演算値を小さく補正する忘却係数とに基いて最新の学習値を算出する構成としてなる請求項１に記載の内燃機関の学習装置。
【請求項３】
前記学習値調整算出手段は、前記各制御パラメータの取得値の座標に対応する重みを該各取得値毎に算出し、該各重みを積算した重み積算値と、前記各制御パラメータの取得値を前記重みにより重み付けしてから積算した学習積算値とを算出する構成とし、
前記重み積算値を最大値以下に制限する制限手段と、
前記重心が前記学習格子点から離れているほど、前記最大値を小さくする最大値可変手段と、
を備えてなる請求項１に記載の内燃機関の学習装置。
【請求項４】
制御パラメータの学習値を記憶するためのデータマップであって、予め座標が設定された複数の基準格子点を有し、個々の前記基準格子点に前記学習値がそれぞれ割り当てられた学習マップと、
前記各基準格子点のうちの任意の格子点を学習対象格子点として、当該学習対象格子点の学習値に割り当てられる複数の制御パラメータが取得されたときに、当該制御パラメータの取得値の重み付け平均値を算出する平均値算出手段と、
前記重み付け平均値に対する前記各取得値のばらつきが反映された重み付き標準偏差を算出する重み付き標準偏差算出手段と、
を備えてなる内燃機関の学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、制御パラメータの学習マップを備えた内燃機関の学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来技術として、例えば特許文献１（特開２００９−０４６９８８号公報）に開示されているように、制御パラメータの学習マップを備えた内燃機関の学習装置が知られている。学習マップの各格子点には、制御パラメータの学習値がそれぞれ記憶されている。従来技術では、学習すべき制御パラメータを取得した場合に、学習マップ上で当該取得値の周囲に位置する４個の格子点を選択し、これら４個の格子点の学習値を更新する構成としている。この学習制御では、制御パラメータの取得値に重み付けをしてから周囲の格子点の学習値に反映させるが、このときの重み付けは、前記取得値の位置と格子点との距離が近いほど大きくなるように設定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−０４６９８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した従来技術による学習値の算出方法では、制御パラメータの取得値に偏りが存在すると、格子点上の学習値を正確に算出することができず、学習精度が低下するという問題がある。
【０００５】
本発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、本発明の目的は、制御パラメータの取得値に偏りが存在する場合でも、この偏りを考慮して適切な学習動作を行うことができ、学習精度を向上させることが可能な内燃機関の学習装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の発明は、制御パラメータの学習値を記憶するためのデータマップであって、予め座標が設定された複数の基準格子点を有し、個々の前記基準格子点に前記学習値がそれぞれ割り当てられた学習マップと、
前記各基準格子点のうちの任意の格子点を学習対象格子点として、当該学習対象格子点の学習値に割り当てられる複数の制御パラメータが取得されたときに、該各制御パラメータの取得値の重心を算出する重心算出手段と、
前記各制御パラメータの取得値に基いて前記学習対象格子点の学習値を算出する手段であって、前記学習値を算出するときに、前記重心が前記学習対象格子点から離れているほど、前記各制御パラメータの取得値が前記学習値に反映される反映度を小さくする学習値調整算出手段と、を備える。
【０００７】
第２の発明によると、前記学習値調整算出手段は、前記各制御パラメータの過去の取得値が反映された積算値と、前記各制御パラメータの最新の取得値が反映された最新演算値と、前記重心が前記学習格子点から離れているほど前記最新演算値を小さく補正する忘却係数とに基いて最新の学習値を算出する構成としている。
【０００８】
第３の発明によると、前記学習値調整算出手段は、前記各制御パラメータの取得値の座標に対応する重みを該各取得値毎に算出し、該各重みを積算した重み積算値と、前記各制御パラメータの取得値を前記重みにより重み付けしてから積算した学習積算値とを算出する構成とし、
前記重み積算値を最大値以下に制限する制限手段と、
前記重心が前記学習格子点から離れているほど、前記最大値を小さくする最大値可変手段と、を備える。
【０００９】
第４の発明は、制御パラメータの学習値を記憶するためのデータマップであって、予め座標が設定された複数の基準格子点を有し、個々の前記基準格子点に前記学習値がそれぞれ割り当てられた学習マップと、
前記各基準格子点のうちの任意の格子点を学習対象格子点として、当該学習対象格子点の学習値に割り当てられる複数の制御パラメータが取得されたときに、当該制御パラメータの取得値の重み付け平均値を算出する平均値算出手段と、
前記重み付け平均値に対する前記各取得値のばらつきが反映された重み付き標準偏差を算出する重み付き標準偏差算出手段と、を備える。
【発明の効果】
【００１０】
第１の発明によれば、重心には、制御パラメータの取得値の偏りを反映させることができる。そして、重心が学習格子点から離れているほど、各制御パラメータの取得値が学習値に反映される反映度を小さくして、学習の進行を抑制することができる。また、重心が学習対象格子点に近い場合には、前記取得値が学習値に反映される反映度を大きくして、学習を効率よく行うことができる。従って、制御パラメータの取得値に偏りが存在する場合でも、この偏りを考慮して適切な学習動作を行うことができ、学習精度を向上させることができる。
【００１１】
第２の発明によれば、忘却係数の値を調整することにより、学習の進行を制御することができる。即ち、重心が学習対象格子点から離れている場合には、忘却係数を減少させて学習の進行を抑制することができる。また、重心が学習対象格子点に近い場合には、忘却係数を増加させて学習を効率よく行うことができる。
【００１２】
第３の発明によれば、重み積算値を最大値以下に制限しつつ、重心が学習対象格子点から離れているほど、最大値を小さくすることができる。これにより、過去に取得した取得パラメータの偏りが大きいほど、最大値を減少させ、学習値に対する過去の取得パラメータの影響度を抑制することができる。従って、取得パラメータの分布に偏りが存在する場合でも、学習値を正確に算出し、学習精度を向上させることができる。
【００１３】
第４の発明によれば、取得パラメータのばらつきを重み付き標準偏差に反映させることができ、例えば各基準格子点の重み付き標準偏差を用いて信頼度マップを形成することができる。従って、制御パラメータの取得値に偏りが存在する場合でも、この偏りを考慮して適切な学習動作を行うことができ、学習精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施の形態１のシステム構成を説明するための全体構成図である。
【図２】１次元の学習マップにおいて、理想的な学習特性線と誤差が生じた学習特性線とを示す特性線図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
実施の形態１．
［実施の形態１の構成］
以下、図１及び図２を参照して、本発明の実施の形態１について説明する。図１は、本発明の実施の形態１のシステム構成を説明するための全体構成図である。本実施の形態のシステムは、内燃機関として多気筒型のエンジン１０を備えている。エンジン１０は、電子制御式のスロットルバルブ１２を備えており、また、各気筒には、燃料噴射弁１４、点火プラグ１６等が設けられている。また、本実施の形態のシステムは、各種のセンサが含まれるセンサ系統と、エンジンの運転状態を制御するＥＣＵ（Engine Control Unit）３０とを備えている。センサ系統には、クランク軸の回転に同期した信号を出力するクランク角センサ２０、吸入空気量を検出するエアフローセンサ２２、エンジン冷却水の水温を検出する水温センサ２４、筒内圧を検出する筒内圧センサ２６、排気空燃比を連続的な検出する空燃比センサ２８等が含まれている。
【００１６】
ＥＣＵ３０は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、不揮発性メモリ等からなる記憶回路と、入出力ポートとを備えた演算処理装置とにより構成されている。ＥＣＵ３０の不揮発性メモリには、後述する各種の学習マップが記憶されている。また、ＥＣＵ３０の入力側にはセンサ系統の各センサが個別に接続され、ＥＣＵ３０の出力側にはスロットルバルブ１２、燃料噴射弁１４、点火プラグ１６等のアクチュエータが接続されている。そして、ＥＣＵ３０は、センサ系統により検出したエンジンの運転情報に基いて各アクチュエータを駆動し、運転制御を行う。ＥＣＵ３０は、後述の学習制御に関連した各種のデータを記憶する記憶手段を構成している。
【００１７】
［実施の形態１の特徴］
一般に、エンジン制御では、各種の制御パラメータの取得値に基いて当該制御パラメータを学習する学習制御が行われる。制御パラメータの具体例としては、点火時期、空燃比フィードバック制御の噴射補正量、燃料噴射特性、バルブタイミング、ＥＧＲ量などが挙げられる。ＥＣＵ３０には、制御パラメータの学習値を記憶するためのデータマップである学習マップが記憶されている。
【００１８】
学習マップは、予め座標が設定された複数の基準格子点を有し、個々の基準格子点に学習値がそれぞれ割り当てられている。なお、本明細書中において、「取得」とは、検出、計測、測定、算出、推定等の意味を含むものとする。また、以下の説明では、学習マップ上の任意の基準格子点のうち、今回の演算処理で学習値を更新する格子点を「学習対象格子点」と表記する。
【００１９】
学習制御では、学習対象格子点の学習値に反映すべき複数の制御パラメータが取得されたときに、該各制御パラメータの取得値（取得パラメータ）に基いて学習値を算出する。具体例を挙げると、基準格子点（ｉ,ｊ,ｋ，…）の学習値Ｚi,j,k,…は、下記数１の式を用いて取得パラメータを重み付け平均することにより算出される。なお、この式では、ｍ個の取得パラメータに基いて学習値Ｚi,j,k,…を算出する場合を例示している。また、添字ｉ,ｊ,ｋ，…は、学習マップの次元数Ｎだけ存在するもので、１次元の学習マップではｉのみとなり、２次元の学習マップではｉ,ｊとなる。本実施の形態では、任意の次元数Ｎの学習マップを採用することができる。
【００２０】
【数１】
2014238046.tif 000003
【００２１】
上記数１の式において、Ｘi,j,k,…は、基準格子点（ｉ,ｊ,ｋ，…）の座標を表している。また、ｘは個々の取得パラメータの座標をまとめて表記したもので、ｘ＝（ｘ1,ｘ2,…,ｘm）を意味している。各取得パラメータの座標ｘ1,ｘ2,…, ｘmは、それぞれＮ次元のベクトル値である。また、ｙは個々の取得パラメータの値をまとめて表記したもので、ｙ＝（ｙ1, ｙ2,…,ｙm）を意味している。各取得パラメータの値ｙ1, ｙ2,…,ｙmは、スカラー値である。さらに、ｗpは、重み付け平均で用いる重みを表すもので、後述のように算出される。
【００２２】
また、ＥＣＵ３０は、各取得パラメータの座標ｘ1,ｘ2,…, ｘmと、重みｗpとに基いて、下記数２の式により各取得パラメータの重心Ｗi,j,k,…を算出する。各取得パラメータが学習対象格子点の周囲に均等に分散している場合には、重心Ｗi,j,k,…が学習対象格子点と一致する。これに対し、重心Ｗi,j,k,…は、各取得パラメータの偏りが大きいほど、学習対象格子点から離れることになる。
【００２３】
【数２】
2014238046.tif 000004
【００２４】
次に、重みｗpの算出方法について説明する。重みｗpは、例えばガウス関数を用いて下記数３の式により設定してもよい。この式中の右辺に示すガウス関数は、基準格子点の座標Ｘi,j,k,…と取得パラメータの座標ｘpとの距離が大きいほど増加し、この距離が小さくなるにつれて減少する。なお、式中のσは任意の値に設定可能な標準偏差である。
【００２５】
【数３】
2014238046.tif 000005
【００２６】
上記数３の式において、重みｗpは、取得パラメータの座標が学習対象格子点から離れるほど小さくなる。即ち、重みｗpを用いる前記数１及び数２の式では、取得パラメータの座標が学習対象格子点に近いほど、当該取得パラメータの値が学習値Ｚi,j,k,…に大きく反映されると共に、当該取得パラメータの座標が重心Ｗi,j,k,…に大きく反映される。また、ガウス関数は、学習対象格子点と取得パラメータとの距離がある程度以上大きくなると、殆ど零となる。このため、学習値Ｚi,j,k,…及び重心Ｗi,j,k,…には、学習対象格子点から一定の範囲内に存在する取得パラメータのみが反映される。この範囲は標準偏差σにより調整することができる。
【００２７】
一方、重みｗpの算出には、下記数４の式を用いてもよい。この式中のεは、任意の値に設定可能な有効範囲である。数４の式によれば、学習対象格子点から一定の有効範囲ε内に存在する取得パラメータの重みｗpは１に設定され、有効範囲εよりも遠い取得パラメータの重みｗpは零に設定される。このため、学習値Ｚi,j,k,…及び重心Ｗi,j,k,…には、学習対象格子点から一定の有効範囲ε内に存在する取得パラメータのみが反映される。
【００２８】
【数４】
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【００２９】
また、重みｗpは、取得パラメータの信頼度に応じて設定する構成としてもよい。具体的に述べると、現在記憶されている学習値と取得パラメータの値とのずれが閾値以上であれば、信頼度が低いエラーデータとみなして当該取得パラメータの重みｗpを零に設定する。一方、学習値と取得パラメータの値とのずれが前記閾値未満であれば、信頼度が高いデータとみなして当該取得パラメータの重みｗpを１に設定する。また、例えばセンサ出力の学習制御においては、取得パラメータとなるセンサ出力のノイズレベルを計測し、ノイズレベルが大きいほど、当該取得パラメータの信頼度を低く設定してもよい。
【００３０】
次に、取得パラメータの偏りに対処する方法について説明する。なお、以下の説明では、上記数１式の右辺の分母を重み積算値Ｍi,j,k,…と定義し、前記右辺の分子を学習積算値Ｎi,j,k,…と定義する。これらの定義は下記数５及び数６の式のように表される。
【００３１】
【数５】
2014238046.tif 000007
【数６】
2014238046.tif 000008
【００３２】
前述した方法により学習値Ｚi,j,k,…を算出する場合には、取得パラメータに座標の偏りが存在すると、基準格子点上の学習値が偏りの影響で正確に算出されない虞れがある。図２は、１次元の学習マップにおいて、理想的な学習特性線と誤差が生じた学習特性線とを示す特性線図である。この図において、Ｌｐは、誤差が存在せずに直線状に延びる理想的な学習特性線を示し、Ｌｅは、取得パラメータの偏りで誤差が生じた折れ線状の学習特性線を示している。また、ｘは学習マップの格子点の座標を示し、ｙは学習マップから得られる出力を示している。さらに、●印、○印、◇印は、それぞれ計測データ（取得パラメータ）、学習値、後述の重心を示している。
【００３３】
学習値には、学習マップ上の基準格子点を中心として算出された取得パラメータの平均値が記憶される。このため、取得パラメータの座標に偏りがあると、○印に示すように、学習値に誤差が生じ、これによって得られる学習特性線Ｌｅは、理想的な学習特性線Ｌｐからずれることになる。このような問題を解決するために、本実施の形態では、学習値の算出を下記数７乃至数９の式により実行する。
【００３４】
【数７】
2014238046.tif 000009
【００３５】
［数８］
Ｎi,j,k,…(k)＝Ｎi,j,k,…(k-1)α＋ｙkｗi,j,k,…
【００３６】
［数９］
Ｍi,j,k,…(k)＝Ｍi,j,k,…(k-1)α＋ｗi,j,k,…
【００３７】
上記数７乃至数９の式において、ｋは算出周期毎に１ずつ増加する添字であり、Ｎi,j,k,…(k-1)は、Ｎi,j,k,…(k)の１回前の算出タイミングで算出された値を示している。またｗi,j,k,…は、該当する座標の重みであり、ｙkは取得パラメータ（＝ｙp）を表している。なお、重み積算値Ｍi,j,k,…(k-1)及び学習積算値Ｎi,j,k,…(k-1)は、過去の取得パラメータが反映された積算値に相当し、加算値ｙkｗi,j,k,…，ｗi,j,k,…は、最新の取得パラメータが反映された最新演算値に相当している。
【００３８】
一方、αは０〜１の間で可変に設定される忘却係数であり、例えば下記数１０の式に示すガウス関数を用いて算出される。
【００３９】
【数１０】
2014238046.tif 000010
【００４０】
上記数１０の式によれば、学習対象格子点（基準格子点）と重心Ｗi,j,k,…との差分が大きいほど、即ち、重心Ｗi,j,k,…が学習対象格子点Ｘi,j,k,…から離れているほど、忘却係数αは小さくなる。そして、前記数８及び数９の式では、忘却係数αが小さくなるほど、過去の積算値Ｎi,j,k,…，Ｍi,j,k,…に対する今回の加算値（今回の学習により得られた加算値）ｙkｗi,j,k,…，ｗi,j,k,…の影響度が小さくなる。この結果、重み積算値Ｍi,j,k,…及び学習積算値Ｎi,j,k,…が変化し難くなるので、今回更新しようとする学習値Ｚi,j,k,…に対して取得パラメータが反映される反映度が小さくなり、学習値Ｚi,j,k,…の更新（学習の進行）を抑制することができる。
【００４１】
また、忘却係数αは、下記数１１及び数１２の式により算出する構成としてもよい。ここで、Ｍmaxは、重み積算値Ｍi,j,k,…の最大値を設定するためのパラメータであり、所望の最大値として設定される。これらの式により忘却係数αを設定すれば、重心Ｗi,j,k,…が学習対象格子点Ｘi,j,k,…と一致したときに、重み積算値Ｍi,j,k,…が最大値Ｍmaxと一致して最大となる。また、重心Ｗi,j,k,…が学習対象格子点Ｘi,j,k,…から離れているほど、重み積算値Ｍi,j,k,…が減少する。この結果、前記数１０の式を用いた場合と同様に、学習の進行を抑制することができる。
【００４２】
［数１１］
α＝１−βｗi,j,k,…
【００４３】
［数１２］
β＝（１＋｜Ｘi,j,k,…−Ｗi,j,k,…｜）／Ｍmax
【００４４】
以上詳述した通り、本実施の形態によれば、重心Ｗi,j,k,…には、取得パラメータの分布の偏りを反映させることができる。そして、学習対象格子点Ｘi,j,k,…と重心Ｗi,j,k,…との差分（ずれ）に基いて、忘却係数αの値を調整することにより、重心Ｗi,j,k,…が学習対象格子点Ｘi,j,k,…から離れている場合には、忘却係数αを減少させて学習の進行を抑制することができる。また、重心Ｗi,j,k,…が学習対象格子点Ｘi,j,k,…に近い場合には、忘却係数αを増加させて学習を効率よく行うことができる。
【００４５】
従って、制御パラメータの取得値に偏りが存在する場合でも、この偏りを考慮して適切な学習動作を行うことができ、学習精度を向上させることができる。また、学習の進行を抑制する場合には、忘却係数αを変化させることにより、加算値ｙkｗi,j,k,…，ｗi,j,k,…を小さく補正し、重み積算値Ｍi,j,k,…(k-1)及び学習積算値Ｎi,j,k,…(k-1)に対する加算値ｙkｗi,j,k,…，ｗi,j,k,…の反映度を減少させることができる。なお、前記実施の形態１では、前記数２乃至数４の式が重心算出手段の具体例を示し、前記数７乃至数１２の式が学習値調整算出手段の具体例を示している。
【００４６】
実施の形態２．
次に、本発明の実施の形態２について説明する。本実施の形態は、学習対象格子点（基準格子点）から重心が離れているときに、重みの最大値（Ｍmax）を制限することを特徴としている。具体的に述べると、(k+1)番目の演算サイクルで算出される学習値Ｚi,j,k,…(k+1)の算出時には、まず、重み積算値Ｍi,j,k,…に今回（最新）の重みｗi,j,k,…を加算した積算予定値（Ｍi,j,k,…＋ｗi,j,k,…）を算出する。そして、この積算予定値が最大値Ｍmaxよりも小さいか否かを、下記数１３に示す判定式により判定する。なお、最大値Ｍmaxは、後述の演算により設定される。
【００４７】
［数１３］
Ｍi,j,k,…＋ｗi,j,k,…＜Ｍmax
【００４８】
上記判定式が成立した場合には、下記数１４及び数１５の式により重み積算値Ｍi,j,k,…(k+1)及び学習積算値Ｎi,j,k,…(k+1)を算出する。これらの式は、前記数８及び数９の式とほぼ同様のものである。即ち、積算予定値（Ｍi,j,k,…＋ｗi,j,k,…）が最大値Ｍmaxよりも小さい場合には、前記実施の形態１とほぼ同様の方法で重み積算値Ｍi,j,k,…(k+1)及び学習積算値Ｎi,j,k,…(k+1)を算出する。そして、これらの算出結果に基いて、前記数７の式により、学習値Ｚi,j,k,…(k+1)を算出する。
【００４９】
［数１４］
Ｎi,j,k,…(k+1)＝Ｎi,j,k,…(k)α＋ｙkｗi,j,k,…
【００５０】
［数１５］
Ｍi,j,k,…(k+1)＝Ｍi,j,k,…(k)α＋ｗi,j,k,…
【００５１】
一方、前記判定式が成立しない場合、即ち、積算予定値（Ｍi,j,k,…＋ｗi,j,k,…）が最大値Ｍmax以上の場合には、下記数１６乃至数１８の式により重み積算値Ｍi,j,k,…(k+1)及び学習積算値Ｎi,j,k,…(k+1)を算出する。これらの式は、重み積算値Ｍi,j,k,…(k+1)が最大値Ｍmaxと等しい値に設定し、当該重み積算値が最大値以上とならないように制限すると共に、これに合わせて学習積算値Ｎi,j,k,…(k+1)も制限するものである。
【００５２】
［数１６］
Ｎi,j,k,…(k+1)＝Ｎi,j,k,…(k)ε＋ｙkｗi,j,k,…
［数１７］
ε＝（Ｍmax−ｗi,j,k,…）／Ｍmax
［数１８］
Ｍi,j,k,…(k+1)＝Ｍmax
【００５３】
次に、最大値Ｍmaxの設定方法について説明する。最大値Ｍmaxは、下記数１９の式に示すように、ガウス関数を用いて設定してもよい。この式は、重心Ｗi,j,k,…が学習対象格子点Ｘi,j,k,…から離れるほど、最大値Ｍmaxが小さくなるように設定されている。また、同式中のＭmax0は、最大値Ｍmaxの初期値として予め設定されるものである。
【００５４】
【数１９】
2014238046.tif 000011
【００５５】
また、最大値Ｍmaxは、下記数２０の式により設定してもよい。この式によっても、前記数１９の式とほぼ同様に、重心Ｗi,j,k,…が学習対象格子点Ｘi,j,k,…から離れるほど、最大値Ｍmaxを減少させることができる。
【００５６】
［数２０］
Ｍmax＝１／｜Ｘi,j,k,…−Ｗi,j,k,…｜
【００５７】
このように構成される本実施の形態でも、前記実施の形態１とほぼ同様の作用効果を得ることができる。そして、特に本実施の形態では、重み積算値Ｍi,j,k,…(k+1)を最大値Ｍmax以下に制限しつつ、重心Ｗi,j,k,…が学習対象格子点Ｘi,j,k,…から離れているほど、最大値Ｍmaxを小さくすることができる。これにより、過去に取得した取得パラメータの偏りが大きいほど、最大値Ｍmaxを減少させ、学習値に対する過去の取得パラメータの影響度を抑制することができる。従って、取得パラメータの分布に偏りが存在する場合でも、学習値を正確に算出し、学習精度を向上させることができる。なお、前記実施の形態２では、前記数１６乃至数１８の式が制限手段の具体例を示し、前記数１９及び数２０の式が最大値可変手段の具体例を示している。
【００５８】
実施の形態３．
次に、本発明の実施の形態３について説明する。本実施の形態は、重心に代えて学習値のばらつき（標準偏差）を学習し、指標にすることを特徴としている。取得パラメータのばらつきが大きい場合には、重心（学習値の座標）が学習対象格子点からずれていることが多い。この場合には、学習の進行を抑制する。具体的に述べると、本実施の形態では、まず、重心の場合と同様の計算方法（下記数２１及び数２２の式）に基いて、重み付けをした標準偏差（重み付き標準偏差σw）を算出する。なお、通常知られている標準偏差の式は、これらの式において、ｗp＝１とした場合に相当している。
【００５９】
【数２１】
2014238046.tif 000012
【数２２】
2014238046.tif 000013
【００６０】
本実施の形態では、上記式により算出した重み付き標準偏差σwに基いて、例えば個々の学習値（基準格子点）に対応する重み付き標準偏差σwを算出する。そして、算出した重み付き標準偏差σwを該当する学習値の信頼度として、前記実施の形態２と同様の信頼度マップに記憶させる。学習値の使用時には、重み付き標準偏差σwが小さいほど、信頼度が高いものとして学習値を取り扱う。
【００６１】
また、重み付き標準偏差σwの算出時には逐次計算が必要となるので、ＥＣＵ３０の負荷を軽減するために、下記数２３の式のように変形した計算式を用いてもよい。
【００６２】
【数２３】
2014238046.tif 000014
【００６３】
【数２４】
2014238046.tif 000015
【００６４】
［数２５］
Ｎ(n)＝Ｎ(n-1)＋ｗnｙn
【００６５】
［数２６］
Ｍ(n)＝Ｍ(n-1)＋ｗn
【００６６】
このように構成される本実施の形態によれば、取得パラメータのばらつきを重み付き標準偏差σwに反映させることができ、例えば各基準格子点の重み付き標準偏差σwを用いて信頼度マップを形成することができる。従って、制御パラメータの取得値に偏りが存在する場合でも、この偏りを考慮して適切な学習動作を行うことができ、学習精度を向上させることができる。なお、前記実施の形態３では、前記数２２の式が制御パラメータの取得値の重み付け平均値Ａを算出する平均値算出手段の具体例を示している。また、前記数２１の式は、重み付け平均値Ａに対する各取得パラメータのばらつきが反映された重み付き標準偏差を算出する重み付き標準偏差算出手段の具体例を示している。
【００６７】
一方、前記実施の形態１で用いた忘却係数αは、重み付き標準偏差σwを用いて下記数２７の式により算出する構成としてもよい。また、前記実施の形態２で用いた最大値Ｍmaxは、重み付き標準偏差σwを用いて下記数２８の式により算出する構成としてもよい。
【００６８】
【数２７】
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【００６９】
【数２８】
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【符号の説明】
【００７０】
１０  エンジン（内燃機関）
１２  スロットルバルブ
１４  燃料噴射弁
１６  点火プラグ
２０  クランク角センサ
２２  エアフローセンサ
２４  水温センサ
２６  筒内圧センサ
２８  空燃比センサ
３０  ＥＣＵ（記憶手段）
【図１】
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【図２】
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