(57)【要約】【課題】この発明は、内燃機関の制御装置に関し、異常燃焼の発生確率を運転領域毎に学習できるようにすることを目的とする。【解決手段】筒内圧センサを利用してノックを検出する。点火時期と吸入空気量とをマップ軸として含み、複数の格子点を有し、ノック発生確率の学習値が上記複数の格子点にそれぞれ更新可能に対応付けられたノック発生確率の学習マップを備える。内燃機関の運転中に上記学習マップを用いてノック発生確率を学習する。この学習は、学習マップ上における学習対象格子点と学習データとの距離に応じた重みｗｋを利用して当該学習対象格子点の学習値を更新する重み付け学習である。そして、ノック発生の有無を１と０で示す変数ｑｋを学習データとして用い、変数ｑｋに重みｗｋを付けて重み付け平均を行うことによってノック発生確率の学習値を算出する。【選択図】図１
2015222059.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異常燃焼を検出する異常燃焼検出手段と、
内燃機関の運転領域を規定する領域規定パラメータをマップ軸として含み、複数の格子点を有し、異常燃焼の発生確率の学習値が前記複数の格子点にそれぞれ更新可能に対応付けられた学習マップと、
内燃機関の運転中に前記学習マップを用いて異常燃焼の発生確率を学習する異常燃焼学習手段と、
を備え、
前記学習マップの学習は、異常燃焼の発生確率の学習データが取得されたときに、前記学習マップ上における学習対象格子点と当該学習データとの距離が近いほど、当該学習データの重みを大きく設定し、かつ、異常燃焼の発生確率の学習データが取得される毎に、学習対象格子点において前記重みが大きいほど学習データが学習値に大きく反映されるように当該学習対象格子点の学習値を更新する重み付け学習であって、
前記異常燃焼学習手段は、異常燃焼の発生の有無を１と０で示す変数を学習データとして用い、当該変数に前記重みを付けて重み付け平均を行うことによって異常燃焼の発生確率の学習値を算出することを特徴とする内燃機関の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、内燃機関の制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば特許文献１には、内燃機関の制御装置が開示されている。この従来の制御装置は、燃焼速度と相関のある燃焼速度パラメータに基づいてプレイグニッションが発生し易い状態であるか否かを判断している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−１０４３２３号公報
【特許文献２】特開２００５−０８４８３４号公報
【特許文献３】特開２００４−３０８４５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のプレイグニッション、さらにはノックおよび失火等の異常燃焼の発生確率を内燃機関の運転領域（例えば、点火時期と吸入空気量とで規定される領域）毎にマップ化して学習することができれば、取得した発生確率を利用したエンジン制御（例えば、点火時期の制御）を好適に行えるようになる。しかしながら、異常燃焼の発生確率は、統計量であり、瞬時値として得られるものではない。このため、発生確率の取得中に運転領域が変化してしまうと、正しい統計が得られず、運転領域毎に適切なマップを得ることができないという問題がある。
【０００５】
この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、異常燃焼の発生確率を運転領域毎に学習できるようにした内燃機関の制御装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の発明は、内燃機関の制御装置であって、
異常燃焼を検出する異常燃焼検出手段と、
内燃機関の運転領域を規定する領域規定パラメータをマップ軸として含み、複数の格子点を有し、異常燃焼の発生確率の学習値が前記複数の格子点にそれぞれ更新可能に対応付けられた学習マップと、
内燃機関の運転中に前記学習マップを用いて異常燃焼の発生確率を学習する異常燃焼学習手段と、
を備え、
前記学習マップの学習は、異常燃焼の発生確率の学習データが取得されたときに、前記学習マップ上における学習対象格子点と当該学習データとの距離が近いほど、当該学習データの重みを大きく設定し、かつ、異常燃焼の発生確率の学習データが取得される毎に、学習対象格子点において前記重みが大きいほど学習データが学習値に大きく反映されるように当該学習対象格子点の学習値を更新する重み付け学習であって、
前記異常燃焼学習手段は、異常燃焼の発生の有無を１と０で示す変数を学習データとして用い、当該変数に前記重みを付けて重み付け平均を行うことによって異常燃焼の発生確率の学習値を算出することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
第１の発明によれば、異常燃焼の発生確率の取得中に運転領域が変化した場合であっても、本来的に統計量である異常燃焼の発生確率を運転領域毎に学習できるようになる。そして、運転領域毎に異常燃焼の発生確率を学習可能とした学習マップを取得できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】ノック確率マップ、ノック強度マップ、および、これらのマップを組み合わせて得られるノック限界ラインのマップを表した図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施の形態１．
［内燃機関のシステム構成］
本実施形態の内燃機関は、火花点火式の内燃機関である。内燃機関は、各気筒に吸入空気を取り入れるための吸気通路を備えている。吸気通路には、吸入空気量を調整するために電子制御式のスロットルバルブが設けられている。また、内燃機関の各気筒には、吸気ポートに燃料を噴射するための燃料噴射弁と、混合気に点火するための点火プラグとが備えられている。
【００１０】
次に、内燃機関の制御系統について説明する。本実施形態のシステムは、内燃機関の運転に必要な各種のセンサ（以下に一部を例示）が含まれるセンサ系統と、内燃機関の運転状態を制御するＥＣＵ（Electronic Control Unit）とを備えている。まず、センサ系統について述べると、クランク角センサは、クランク軸の回転に同期した信号を出力するもので、エアフローメータは吸入空気量を計測する。また、筒内圧センサは、筒内圧を検出する。
【００１１】
ＥＣＵ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により構成されている。ＥＣＵの不揮発性メモリには、後述する学習マップが記憶されている。また、ＥＣＵの入力側には、センサ系統の各センサがそれぞれ接続されている。ＥＣＵの出力側には、スロットルバルブ、燃料噴射弁、および、点火プラグを有する点火装置等のアクチュエータが接続されている。そして、ＥＣＵは、センサ系統により検出した内燃機関の運転情報に基づいて各アクチュエータを駆動し、運転制御を行う。
【００１２】
［実施の形態１で行われるマップ学習］
上述した筒内圧センサによれば、内燃機関の１サイクル中の筒内圧波形を取得することができる。ノックが発生すると、筒内圧波形に高周波の振動波形が検出される。この振動波形を利用することで、ノックの発生の有無とノック強度の算出が可能となる。すなわち、この振動波形の発生の有無に基づいてノックの発生の有無を判定することができる。また、上記振動波形の振幅に基づいてノック強度を算出することができる。なお、ノックの発生の有無の判定、およびノック強度の算出は、筒内圧センサを利用した手法以外にも、例えば、異常燃焼検出手段としてノックセンサを利用した手法を用いて行われるものであってもよい。
【００１３】
図１は、ノック確率マップ、ノック強度マップ、および、これらのマップを組み合わせて得られるノック限界ラインのマップを表した図である。本実施形態では、内燃機関１０の運転中に（すなわち、オンボードで）図１（Ａ）に示すノック発生確率マップと図１（Ｂ）に示すノック強度マップとが学習処理を伴って作成される。そして、これらのマップにより得られたノック発生確率とノック強度とを踏まえて、ノック発生確率とノック強度とが事前に決められた限度内に収まるノック限界ライン（太い破線）のマップが図１（Ｃ）に示すように作成される。これらのマップは、何れも、内燃機関１０の運転領域を規定する領域規定パラメータ（ここでは、一例として点火時期と吸入空気量）をマップ軸として用いたものである。
【００１４】
図１（Ａ）に示すノック発生確率マップでは、ノック発生確率のレベルに応じて運転領域が４つに分けられている。すなわち、図１（Ａ）中の「ノック無し」領域は、ノック発生確率がゼロとなる運転領域を示し、「ノック確率小」領域は、ノック発生確率がゼロよりも大きく、第１所定値よりも小さい運転領域を示し、「ノック確率中」領域は、ノック発生確率が第１所定値以上、かつ第２所定値よりも小さい領域を示し、「ノック確率大」領域は、ノック発生確率が第２所定値以上となる領域を示している。同様に、図１（Ｂ）に示すノック強度マップも、ノック強度のレベルに応じて運転領域が４つに分けられている。
【００１５】
図１（Ｃ）に示すノック限界ラインのマップによれば、現在の吸入空気量の下でノック限界ラインを超えないノック限界点火時期を求めることができる。したがって、このマップを利用して、ノック限界点火時期を超えて進角しないように現在の吸入空気量の下での点火時期を制御することで、ノック発生確率およびノック強度が所定レベル以上となるノックの発生を抑制できるようになる。
【００１６】
（ノック発生確率マップの学習）
本実施形態のシステムは、ノック発生確率マップの学習手法に主たる特徴を有している。ここで、一般的には、ノック発生確率Ｐは、次の（１）式にしたがってすることができる。
【数１】
2015222059.tif 000003
ただし、上記（１）式において、ｎｐはノックの発生回数であり、ｎはノック発生確率Ｐの算出のためのデータの取得回数（言い換えれば、ノック発生確率の算出対象となるエンジンサイクル数）である。
【００１７】
上記のように一般的に用いられるノック発生確率Ｐは、統計量であり、瞬時値として得られるものではない。このため、ノック発生確率の取得中に運転領域が変化してしまうと、正しい統計が得られなくなるので、運転領域毎に適切なマップを得ることができないという問題がある。そこで、本実施形態では、ノック発生確率マップの学習のために、重み付きでノック発生確率Ｐ（ｎ）を算出することとした。なお、ノック強度は、ノック発生確率とは異なり、１サイクル中の筒内圧データで算出可能な値である。このため、もう一方のノック強度マップについては、公知の重み付け学習手法（例えば、国際特許出願の国際公開第２０１４／００２１８９号に記載されている手法）を用いて学習することができる。
【００１８】
ノック発生確率マップは、点火時期および吸入空気量（領域規定パラメータ）をマップ軸として含み、複数の格子点を有し、異常燃焼の発生確率の学習値が各格子点にそれぞれ更新可能に対応付けられた学習マップである。そして、この学習マップの学習は、異常燃焼の発生確率の学習データが取得されたときに、学習マップ上（運転領域上）における学習対象格子点と学習データとの距離が近いほど、当該学習データの重みｗｋを大きく設定し、かつ、異常燃焼の発生確率の学習データが取得される毎に、学習対象格子点において重みｗｋが大きいほど学習データが学習値に大きく反映されるように当該学習対象格子点の学習値を更新する重み付け学習である。そのうえで、本実施形態では、ノック発生の有無を１と０で示す変数ｑｋを学習データとして用いられる。そして、当該変数ｑｋに重みｗｋを付けて重み付け平均を行うことで、異常燃焼の発生確率Ｐ（ｎ）が学習対象格子点の学習値として算出される。
【００１９】
具体的には、異常燃焼の発生確率Ｐ（ｎ）は、変数ｑｋと重みｗｋとを用いて、次の（２）式のように表すことができる。（２）式の分子は、ｎ回分の変数ｑｋと重みｗｋの積の和であり、（２）式の分母は、データ取得回数ｎ回分の重みｗｋの和である。（２）式の分子と分母を漸化式にて表すと、データ取得回数がｋ回目である時の分子Ｎ（ｎ）および分母Ｍ（ｎ）は、それぞれ次の（３）および（４）式のようになる。また、Ｎ（１）およびＭ（１）の式は、初期値（ｋ＝１のときの値）を定義するためのものである。格子点と学習データとの距離に応じた重みｗｋの設定は、例えば、上記文献（国際公開第２０１４／００２１８９号）に開示されているように、ガウス関数を用いて行うことが好適であり、また、ガウス関数に限らず、一次関数または三角関数等を用いることもできる。
【数２】
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【００２０】
ノック発生確率マップの学習のためには、学習データ（変数ｑｋ）が取得される毎に（すなわち、ノック発生確率Ｐの算出対象となるエンジンサイクル毎に）当該マップの各格子点の異常燃焼の発生確率Ｐ（ｎ）の学習値を、上記の（２）〜（４）式を用いて算出すればよい。
【００２１】
以上説明したように、重みｗｋを用いた重み付きでノック発生確率Ｐを算出するようにしたことで、ノック発生確率マップの運転領域上での格子点に対する学習データ（変数ｑｋ）の距離の違いをノック発生確率Ｐの計算に反映させることが可能となる。言い換えると、本手法によれば、ある格子点でのノック発生確率Ｐを計算する場合には、ノックが発生した時に単にノック発生回数ｎＰを１だけ増やすのではなく、当該格子点とノック発生の有無を示す変数ｑｋとの距離に応じて（すなわち、重みｗｋの大きさに応じて）、当該変数ｑｋがノック発生確率Ｐに反映される度合いが変更される。
【００２２】
以上のように、本手法によれば、発生したノックの運転領域上の位置を考慮した重み付きでノック発生確率Ｐを算出するようにしたことで、各運転領域にある格子点の学習を行えるようになる。このため、ノック発生確率の取得中に運転領域が変化した場合であっても、本来的に統計量であるノック発生確率を運転領域毎に学習できるようになる。そして、図１（Ａ）に表したように運転領域毎にノック発生確率Ｐを学習可能としたノック発生確率マップを取得できるようになる。
【００２３】
ところで、上述した実施の形態１においては、異常燃焼の一態様であるノックを例に挙げてノック発生確率マップの学習のためのノック発生確率を重み付きで計算する手法について説明した。しかしながら、上記の手法は、ノック以外のプレイグニッションまたは失火といった他の態様の異常燃焼の発生確率を学習する学習マップのために用いられるようになっていてもよい。具体的には、プレイグニッションの発生の有無についても、例えば筒内圧センサを利用して検出することができる。このため、プレイグニッションの場合にも、上記手法を適用することができる。また、失火が発生すると、筒内の燃焼による発熱量がゼロになることから、サイクル毎の失火発生の有無についても、例えば筒内圧センサを利用して検出することができる。さらに、失火の場合には、点火時期、吸入空気量および燃料噴射量をマップ軸とする失火発生確率マップに対して、上記手法を適用することが好適である。そして、失火発生確率マップを利用して失火発生確率が所定の閾値以下になるように点火時期と燃料噴射量とを制御することが好適である。
【図１】
2015222059.tif 000005