(57)【要約】【課題】精度の高い推定を行う。【解決手段】エンジンＥＣＵ１０には、メモリ１２が接続され、このメモリ１２に回帰式が記憶されている。この回帰式は、装置の運転条件の他に、装置の動作における発生現象の物理的メカニズムを考慮したパラメータを回帰要因としている。この回帰式には、装置の実際の運転時における回帰要因および性能のデータを入力して、この回帰式における各回帰要因の係数が決定されている。そして、この回帰式を用いてエンジン１４の動作を予測する。【選択図】図５
2008232085.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
装置の性能を予測する予測装置であって、
装置の運転条件の他に、装置の動作における発生現象の物理的メカニズムを考慮したパラメータを回帰要因とした回帰式を記憶しており、
装置の実際の運転時における回帰要因および性能のデータを入力して、前記回帰式について、回帰式における各回帰要因の係数を推定し、
推定して得た係数で特定した回帰式を用いて前記性能を予測することを特徴とする予測装置。
【請求項２】
請求項１に記載の予測装置において、
前記装置は、エンジンであり、
前記予測する性能は、エンジンの出力トルクまたは出力トルク変動であることを特徴とする予測装置。
【請求項３】
請求項２に記載の予測装置において、
前記物理的メカニズムを考慮したパラメータは、エンジンの最小化火炎伝播エネルギーであることを特徴とする予測装置。
【請求項４】
請求項２または３に記載の予測装置において得られた、係数を特定した回帰式を記憶した制御装置であって、
車両に搭載され、その車両のエンジンを制御することを特徴とする制御装置。
【請求項５】
装置の性能を予測する予測プログラムであって、
コンピュータに、
装置の運転条件の他に、装置の動作における発生現象の物理的メカニズムを考慮したパラメータを回帰要因とした回帰式を記憶させ、
装置の実際の運転時における回帰要因および性能のデータを入力して、前記回帰式について、回帰式における各回帰要因の係数を推定させ、
推定して得た係数で特定した回帰式を用いて前記性能を予測させることを特徴とする予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エンジンなどの装置についての性能の予測に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、各種の装置では、実際に各種条件で運転を行い、その性能を調べている。しかし、エンジンなど運転条件が多数あるものでは、すべての条件における性能を確認することは、難しい。
【０００３】
そこで、装置を模擬するモデルを作り、このモデルを利用したシミュレーションによって、各種条件における装置の性能を予測することが行われている。
【０００４】
そして、このようなシミュレーションの結果を用いて、各種条件に適合した装置の運転制御が行われる。
【０００５】
例えば、特許文献１においては、良好なるドライバビリティーを維持しつつ触媒の早期活性化を図るために、運転者が操作したアクセル開度等に基づいてエンジンの燃焼によって発生する要求トルクを算出するとともに、その都度、ＭＢＴ（最適点火時期）推定トルクおよび遅角限界推定トルクを算出している。
【０００６】
また、特許文献２では、可及的に僅かな測定コストでもって内燃機関のモデルが可及的に正確にデータ化でき、内燃機関の制御に対して最適な特性量が得られるように改善を行うことを目指して、内燃機関の所定の動作毎に例えば比較的低いオーダーの少なくとも一つの局所的モデルをデータ化している。
【０００７】
【特許文献１】特開２００５−１７１９７９号公報
【特許文献２】特開２０００−２４８９９１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、上記従来例においては、適合の要求精度を満足するトルクおよびトルク変動推定モデルが存在せず、従ってドライバビリティーとエミッションを両立するための適合等については、十分な工数低減が実現していない。また、要求される制御性能（例えば、ドライバビリティーとエミッションの両立）が実現していない。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、装置の性能を予測する予測装置であって、装置の運転条件の他に、装置の動作における発生現象の物理的メカニズムを考慮したパラメータを回帰要因とした回帰式を記憶しており、装置の実際の運転時における回帰要因および性能のデータを入力して、前記回帰式について、回帰式における各回帰要因の係数を推定し、推定して得た係数で特定した回帰式を用いて前記性能を予測することを特徴とする。
【００１０】
また、前記装置は、エンジンであり、前記予測する性能は、エンジンの出力トルクまたは出力トルク変動であることが好適である。
【００１１】
また、前記物理的メカニズムを考慮したパラメータは、エンジンの最小化火炎伝播エネルギーであることが好適である。
【００１２】
また、上記予測装置において得られた、係数を特定した回帰式を記憶した制御装置であって、車両に搭載され、その車両のエンジンを制御することが好適である。
【００１３】
また、本発明は、装置の性能を予測する予測プログラムであって、コンピュータに、装置の運転条件の他に、装置の動作における発生現象の物理的メカニズムを考慮したパラメータを回帰要因とした回帰式を記憶させ、装置の実際の運転時における回帰要因および性能のデータを入力して、前記回帰式について、回帰式における各回帰要因の係数を推定させ、推定して得た係数で特定した回帰式を用いて前記性能を予測させることが好適である。
【発明の効果】
【００１４】
このように、本発明によれば、運転条件などの顕在化した回帰要因だけではなく、現象の物理的メカニズムまで考慮した情報を回帰要因に加えることにより、より精度の高い予測または推定を行うことができる。また、精度を向上させることにより、試験点数および試験工数の大幅な削減に必要な要求精度を満足することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の実施形態について、図面に基づいて説明する。
【００１６】
本実施形態では、エンジンの制御を適切に行うために、エンジンのトルク変動、トルクを推定するためのモデルを求めるが、本実施形態におけるモデルはすべて回帰式である。
【００１７】
回帰式を求めるために、まず回帰要因をどれにするかを検討する。表１は、検討した回帰要因を示したものである。試験を行って、これら回帰要因に基づいて、エンジンのトルク変動、トルクを推定する回帰式を同定するが、この回帰式の同定は、すべてＰａｒｔｉａｌ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅｓ（ＰＬＳ）を用いて行う。
【００１８】
【表１】
2008232085.tif 000003
*回帰では、各回帰要因の変動幅で規格化（スケーリング）を行う。
【００１９】
ここで、表１の中には、ＰＬＳによる検討の結果、最終的な回帰式には用いられない回帰要因が多数ある。また、トルク変動およびトルクには、それぞれ３種類のものがあるが、トルク変動の回帰には、たとえ種類が異なってもトルク変動を回帰要因にしていない。トルクも同様である。
【００２０】
［物理ベース回帰式］
ここで、本実施形態では、単なる運転条件や試験データの数値のみを回帰要因とするのではなく、トルク変動およびトルク自体の物理的意味ないし由来を考察することによって、重要な物理量を見出し、それを回帰要因に加えている。すなわち、表１においては、最小火炎伝播エネルギーを回帰要因としている。この火炎伝播エネルギーは、エンジンのトルク変動やトルクについて重要な物理量であり、これを回帰要因とする本実施形態の回帰式を、物理ベース回帰式（Ｐｈｙｓｉｃｓ−Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）と呼ぶ。
【００２１】
［回帰用データ］
回帰式の同定に用いたエンジン試験データは、７５４運転条件のデータ（表１の最小火炎伝播エネルギーを除く２７項目）である。表２に試験条件の概略を示す。このように、各種の運転条件において、各回帰要因、トルク変動、トルクを測定した。
【００２２】
【表２】
2008232085.tif 000004
【００２３】
［トルク変動推定モデル］
エンジンのトルク変動の原因が燃焼変動であるとすると、火炎の安定性を決定する要因が重要と思われる。しかし、トルク変動、すなわちサイクル変動のメカニズムは明らかでなく、それを予測可能な物理モデルは知られていない。
【００２４】
そこで、採取したエンジン試験データをもとに、そのときの運転条件と各種データを回帰要因として、トルク変動の回帰式を作成することとした。ただし、本実施形態では、物理的なメカニズムを考慮するために、最小火炎伝播エネルギーを回帰要因に加えて、回帰式の予測精度向上を図った。
【００２５】
［最小火炎伝播エネルギー］
ガソリンエンジンのトルク変動は、サイクル変動の現れの一つと考えられるが、それが極端な場合には、失火サイクルが出現する。失火の原因としては、二つのものが考えられる。一つは、火花点火の失敗であり、もう一つは、火炎伝播が遅過ぎて、火炎が燃焼室全体を覆う前に排気弁が開いてしまう場合である。
【００２６】
まず、火花点火の失敗について考える。火花点火のエネルギーが十分でないと、火花点火によって伝播可能な火炎は形成されない。混合気の着火に必要な最小のエネルギーを最小点火エネルギーと呼ぶが、それは一般に次のような式（１）で表現される（”Ｃｏｍｂｕｓｔｉｏｎ  Ｔｈｅｏｒｙ，  Ｓｅｃｏｎｄ  Ｅｄｉｔｉｏｎ”，  Ｆ．Ａ．Ｗｉｌｌｉａｍｓ，  Ｂｅｎｊａｍｉｎ／Ｃｕｍｍｉｎｇｓ，  Ｍｅｎｌｏ  Ｐａｒｋ，  １９８５．参照）。
【００２７】
【数１】
2008232085.tif 000005
【００２８】
ただし、α：最小点火エネルギー、Ｑspark：火花のエネルギー、Ｑloss：点火電極等へのエネルギー損失、δ：層流火炎の厚み、ρu：未燃混合気の密度、Ｃpu：未燃混合気の定圧比熱、Ｔf：混合気の断熱火炎温度、Ｔu：未燃混合気の温度である。
【００２９】
式（１）の項δ2は、火花点火によって形成される火炎核の形状が円筒状であることを仮定した場合であり、αの単位は、［エネルギー／長さ］となっている。火炎核の形状が平面であれば、δ2の代わりにδを使うべきであり、その場合のαの単位は、［エネルギー／長さの２乗］となる。また、火炎核の形状が球であれば、δ3を用いるべきで、その場合のαの単位は、［エネルギー］となる。
【００３０】
一方、火炎伝播が終わる前に排気弁が開くという状況は、点火時期を大きく遅角させた場合に対応する。試験データでは、このようなサイクルも存在することが確認されている。ただし、火花点火が失敗したサイクルは無い。すなわち、トルク変動は、これらの失火サイクルの無い運転条件でも存在するのであるから、そのような運転条件における燃焼変動ないし火炎の安定性を記述可能な回帰要因を探す必要がある。
【００３１】
そこで、次のように、式１の最小点火エネルギーを解釈し直して、燃焼変動ないし火炎の安定性を記述する回帰要因を見出した。
【００３２】
［最小点火エネルギーの解釈］
最小点火エネルギーは、未燃混合気に何らかの手段でエネルギーを与えて、その温度を断熱火炎温度まで上昇させる際に必要な最小のエネルギーである。したがって、その値は火花点火に限らず、火花点火後の火炎伝播においても成り立つものである。すなわち、図１に示すように、層流火炎においては、熱伝導により既燃側から未燃側へエネルギーが移動し、未燃部の着火（火炎伝播）が起きている。従って、火炎伝播に必要な最小のエネルギーは、最小点火エネルギーに等しい。
【００３３】
エンジン燃焼における火炎は乱流火炎であるが、多くの場合、その構造は皺状の層流火炎で記述できると云われているので、エンジン筒内の火炎伝播に必要なエネルギー（最小火炎伝播エネルギー）は最小点火エネルギーに等しい、と考えられる。
【００３４】
ここで、最小火炎伝播エネルギーと火炎の安定性ないし燃焼変動との間の数式的関係は不明である。しかし、何らかの原因により、最小火炎伝播エネルギーの値のまわりで、既燃側から未燃側へのエネルギーの移動量が揺らぐのであれば、最小火炎伝播エネルギーは、火炎の安定性ないし燃焼変動に大きな影響を与えると考えられる。そこで、最小火炎伝播エネルギー（＝最小点火エネルギー：ＭＦＰＥ）を燃焼変動ないし火炎の安定性を記述する回帰要因の候補として選ぶことにした。
【００３５】
なお、本実施形態では、最小火炎伝播エネルギーの値は、点火時期における未燃混合気の温度、圧力、組成を基に、燃料はノルマルヘプタンと仮定し求めた。しかし、実際には、対象とする装置に対応して、適宜条件を選択して求めればよい。
【００３６】
［トルク変動の回帰］
トルク変動は、燃焼変動ないし火炎の不安定に起因すると考え、最小火炎伝播エネルギー（ＭＦＰＥ）を用いる回帰を行なった。
【００３７】
図２には、圧縮＋膨張工程におけるトルク変動（図示トルク変動）の回帰精度を示してある。なお、１サイクル分のトルク変動（図示トルク変動）の回帰精度は、圧縮＋膨張工程のトルク変動とほぼ同等の精度が得られることが確認されている。
【００３８】
上述の７５４運転条件で得られた試験データについて、ＰＬＳにより処理を行い、トルク変動に影響の少ない回帰要因を除去し、式（２）の回帰式が得られた。なお、この回帰式においては、表２に示す運転条件と、排気温度を回帰要因から除いている。また、回帰では、各回帰要因の変動幅で規格化（スケーリング）を行っている。
【００３９】
トルク変動（Ｎｍ）＝Ｃ0＋Ｃ1＊ＫＬ（％）＋Ｃ2＊図示トルク（Ｎｍ）＋Ｃ3＊Ｇa（ｇ／ｓ）＋Ｃ4＊サージタンク圧力（ａｂｓ．ｋＰａ）＋Ｃ5＊ＭＦＰＥ（ｅｒｇ／ｃｍ3）＋Ｃ6＊冷却水温度（℃）＋Ｃ7＊点火時期（ｄｅｇＢＴＤＣ）・・・（２）
【００４０】
ここで、ＫＬ：負荷、Ｇa：吸気流量、ＭＦＰＥ：最小火炎伝播エネルギーである。また、＊はかけ算を表す。
【００４１】
図２（Ａ）には、式（２）の回帰式から得られるトルク変動の推定値と実際の値（観測値）を示す。一方、図２（Ｂ）には、式２から最小火炎伝播エネルギー（ＭＦＰＥ）を除いた場合の回帰結果を示す。
【００４２】
図２（Ａ）と図２（Ｂ）とを比較すると、ＭＦＰＥを回帰要因に含めることにより、回帰精度が顕著に向上していることがわかる。すなわち、ＭＦＰＥがトルク変動の値を決める重要な要因の一つであることがわかる。
【００４３】
また、式（２）に含まれる回帰要因を眺めると、図示トルク、ＭＦＰＥ、冷却水温度、点火時期以外の要因は、負荷ＫＬ、吸気流量Ｇａ、サージタンク圧力であり、いずれも吸気に関わる量である。すなわち、トルク変動に対して吸気工程の影響が大きいことがわかる。なお、図２におけるσは、誤差（回帰値−観測値）の標準偏差であり、ＭＦＰＥを含む場合は約０．２９４Ｎｍ、ＭＦＰＥを含まない場合は約０．３９５Ｎｍであり、ＭＦＰＥを考慮することで、回帰精度が高くなることが理解される。
【００４４】
［トルクの回帰］
トルク自体は、燃焼変動とは少なくとも直接の関係は無いので、ＭＦＰＥを回帰要因に加えることには、一見意味がないように思われる。しかし、ＭＦＰＥは火炎の発熱量でもあるので（図１参照）、トルクの決定に大きく関与しているはずである。そこで、ＭＦＰＥを回帰要因に加えて、式（３）のトルクの回帰式を決定した。この決定は、ＰＬＳを用いて行った。
【００４５】
図３には、圧縮＋膨張工程におけるトルク（図示トルク）の回帰精度を示してある。なお、１サイクル分のトルク（図示トルク）の回帰精度は、圧縮＋膨張工程のトルクとほぼ同等の精度が得られることが確認されている。
【００４６】
トルク（Ｎｍ）＝Ｃ0＋Ｃ1＊エンジン回転数（ｒｐｍ）＋Ｃ2＊負荷（％）＋Ｃ3＊空燃比＋Ｃ4＊点火時期（ｄｅｇＢＴＤＣ）＋Ｃ5＊冷却水温度（°Ｃ）＋Ｃ6＊ＭＦＰＥ（ｅｒｇ／ｃｍ3）・・・（３）
【００４７】
この回帰式から得られるトルクの推定値と実際の値（観測値）を図３（Ａ）に示す。一方、図３（Ｂ）は、式（３）から最小火炎伝播エネルギー（ＭＦＰＥ）を除いた場合の回帰結果である。図３（Ａ）と図３（Ｂ）とを比較すると、ＭＦＰＥを回帰要因に含めることにより、回帰精度が顕著に向上していることがわかる。すなわち、ＭＦＰＥがトルクの値を決める重要な要因の一つであることがわかる。なお、図３におけるσは、誤差（回帰値−観測値）の標準偏差であり、ＭＦＰＥを含む場合は約５．１４９Ｎｍ、ＭＦＰＥを含まない場合は約８．４５９Ｎｍであり、ＭＦＰＥを考慮することで、回帰精度が高くなることが理解される。
【００４８】
［最小火炎伝播エネルギーの単位］
上述したように、火花点火における火炎核の形状によって、式（１）の項δ2の代わりにδやδ3を用いて、最小点火エネルギーが表現され、その単位が異なる。しかし、火花点火ではなく、火炎伝播における火炎の安定性を記述するには、最小火炎伝播エネルギー（ＭＦＰＥ）として、どのような単位を用いるのが適切かは、当初、不明であった。そこで、式１の項δ2の部分に、δやδ3用いる場合や何も用いない場合のＭＦＰＥを回帰要因に加えて、回帰精度を検討した。
【００４９】
その結果、式（１）の項δ2またはδやδ3を全く用いない場合のＭＦＰＥ（ｅｒｇ／ｃｍ3）が、トルク変動およびトルクの回帰精度を最も向上させることが見出された。
【００５０】
すなわち、式（４）で示されるＭＦＰＥを回帰要因として用いることがトルク変動およびトルクの回帰精度を向上させる。
【００５１】
【数２】
2008232085.tif 000006
【００５２】
また、式（４）のＭＦＰＥ（ｅｒｇ／ｃｍ3）の代わりに、未燃混合気の単位質量当たりの最小火炎伝播エネルギーＭＦＰＥ（ｅｒｇ／ｇ）と未燃混合気の密度ρuを同時に回帰要因とすることによって、ＭＦＰＥ（ｅｒｇ／ｃｍ3）と同等の回帰精度向上が得られることも確認した。すなわち、最小火炎伝播エネルギーＭＦＰＥについては、式（５）を用い、未燃混合気の密度ρuを回帰要因に加えることも好適である。
【００５３】
【数３】
2008232085.tif 000007
【００５４】
以上のように、エンジンのトルク変動、トルクを推定するための回帰式の回帰要因として、最小火炎伝播エネルギーＭＦＰＥを用いることで、回帰精度の高い回帰式が得られることがわかった。
【００５５】
図４には、本発明における処理のフローチャートを示してある。まず、推定したい対象について、それを左右する回帰要因を決定する（Ｓ１１）。そして、決定された回帰要因を用いた回帰式をコンピュータに入力する。ここで、この回帰要因の中には、対象の物理メカニズムを考慮した要因を含める。
【００５６】
次に、実機を用いて、各種条件での試験を行い、データを収集する（Ｓ１２）。そして、得られたデータをコンピュータに入力する。コンピュータは、記憶されているアプリケーションプログラムを実行し、ＰＬＳにより、回帰式の各回帰要因の係数を決定し、回帰式を求める（Ｓ１３）。そして、得られた回帰式を実機に実装し、対象の制御に利用する。
【００５７】
図５は、エンジン制御に適用した例である。エンジンＥＣＵ１０には、回帰式を記憶するメモリ１２が接続されている。エンジンＥＣＵ１０は、エンジン１４への燃料供給、点火時期などを制御する。例えば、エンジンＥＣＵ１０は、アクセルの踏み込み状態から、エンジン１４の目標出力トルクを決定し、エンジン１４への制御の際には、燃料供給、点火時期を決定するが、この際にメモリ１２に記憶されている回帰式を利用して、トルク変動やトルクを推定する。そして、この推定結果を利用してエンジン１４を制御することで、エミッションを適切なものに維持しつつ、トルク変動を抑え、目標トルクを出力するように、エンジン１４の運転を制御することができる。
【００５８】
このように、ＥＣＵへの上記回帰式からなるモデルの車両へ実装することにより、車両のＥＣＵにおいてエンジンのトルク変動、トルクの推定が可能となる。従って、エンジンのトルク変動およびトルクを推定しつつ、所与の目標設定（例えば、エミッションとドライバビリティーの両立）を達成するエンジン制御を容易に行うことができる。すなわち、ＥＣＵに実装し、エンジンのトルク制御、回転数制御、空燃比制御、点火時期制御、吸排気弁制御など、各種アクチュエータの制御にトルク変動、トルクの推定値を用いることが好適である。
【００５９】
なお、ＥＣＵに実装するのではなく、上述のようにして得た回帰式を用いて、コンピュータに各種条件における対象の動作を推定させ、この推定結果を利用して、対象の制御手法を決定することも好適である。
【００６０】
このように、運転条件などの顕在化した回帰要因だけではなく、現象の物理的メカニズムまで考慮した情報を回帰要因に加えることにより、より精度の高い予測または推定を行うことができる。また、精度を向上させることにより、試験点数および試験工数の大幅な削減に必要な要求精度を満足することが可能になる。
【００６１】
さらに、次のような現象についても、その現象の物理的メカニズムまで考慮した情報を回帰要因に加えることが好適である。
（１）エンジン排気中の炭化水素濃度を推定するための回帰式の回帰要因として、エンジン燃焼室内の消炎層の厚みや混合気密度、またはそれらの積を加える。あるいは、消炎層の厚みの代わりに、消炎層の厚みを決定する要因の一つである排気温度、層流燃焼速度、発熱量、混合気密度、混合気圧力、燃焼室の壁温度などを加える。想定される物理的メカニズムは、消炎によって混合気中の燃料が燃え残り、それがエンジン排気中に放出されると考えられることである。
（２）エンジン排気中のＮＯｘ濃度を推定するための回帰式の回帰要因として、排気温度を加える。想定される物理的メカニズムは、既燃ガスの温度が高いほどＮＯｘ濃度が高くなるいわゆる拡大Ｚｅｌｄｏｖｉｃｈ機構である。
【００６２】
なお、本実施形態における回帰式における係数の同定は、ＰＬＳ演算を含む演算処理を行うためのプログラムを汎用のコンピュータにインストールしこれを実行することによって行う。試験データの入力は、測定機器からの出力をメモリに記憶しておき、そのメモリから読み出して行うが、キーボードなどを利用してもよい。すでに入力されているデータを通信ポートを介し入力してもよい。また、処理結果はディスプレイに表示するとともに、プリンタなどから出力する。また、プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等の記憶媒体により提供されるのが一般的であるが、所定のサイトからダウンロードすることで提供してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】層流火炎伝播の仕組みを表す図である。
【図２】トルク変動の回帰精度を示す図である。
【図３】トルクの回帰精度を示す図である。
【図４】全体処理のフローチャートである。
【図５】ＥＣＵへの実装を示す図である。
【符号の説明】
【００６４】
１０  エンジンＥＣＵ、１２  メモリ、１４  エンジン。
【図１】
2008232085.tif 000008
【図２】
2008232085.tif 000009
【図３】
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【図４】
2008232085.tif 000011
【図５】
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