(57)【要約】  【課題】内燃機関などの制御において最適な制御パラメータを探索する。  【解決手段】所与の制御パラメータに応じて、制御パラメータにより実現される出力を示す制御対象につき、制御対象の出力が最も大きくなる制御パラメータを複数の探索サイクルで探索する。所定のアルゴリズムにより探索サイクルごとに前記制御パラメータを提供し、制御パラメータに所定周期の周期関数および前回の探索サイクルで求められた修正値を加えて制御対象への入力パラメータとし、入力パラメータに応じて制御対象から得られる出力に周期関数を乗算し、その値の積分値に基づいて探索が収束に向かうよう制御パラメータを修正するための修正値を求める。制御対象の出力を極大とする入力パラメータを探索して探索サイクルを繰り返し、制御対象の出力がもっとも大きくなる入力パラメータを抽出する。   【選択図】図８
2008276323.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所与の制御パラメータに応じて、該制御パラメータにより実現される出力を示す制御対象につき、該制御対象の出力が最も大きくなる制御パラメータを複数の探索サイクルで探索するコンピュータ・プログラムであって、コンピュータに、
所定のアルゴリズムにより探索サイクルごとに前記制御パラメータを提供する機能と、
制御パラメータに所定周期の周期関数および前回の探索サイクルで求められた修正値を加えて前記対象への入力パラメータとする機能と、
前記入力パラメータに応じて前記制御対象から得られる出力に前記周期関数を乗算し、その値の積分値に基づいて探索が収束に向かうよう前記制御パラメータを修正するための修正値を求める機能と、
前記制御対象の出力を極大とする入力パラメータを探索して前記探索サイクルを繰り返し、前記制御対象の出力がもっとも大きくなる入力パラメータを抽出する極大値探索機能と、
を実現させるためのコンピュータ・プログラム。
【請求項２】
前記積分値の積分区間が、前記周期関数の周期の整数倍である請求項１に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項３】
前記周期関数は、複数の前記制御パラメータのそれぞれに対し異なる周期をもち、前記積分値の積分区間は、すべての前記周期関数の周期の公倍数の期間とする請求項１または２に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項４】
前記制御パラメータは、遺伝的アルゴリズムによって決定され、該遺伝的アルゴリズムにおけるDNAの更新は、前記入力パラメータを用いて探索された前記制御対象の出力に基づいて行われる請求項１、２または３に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項５】
前記遺伝的アルゴリズムが、現世代のDNAに基づいて探索された前記制御対象の出力を極大化する前記入力パラメータを用いて、次世代のDNAを構築する請求項１から４のいずれかに記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項６】
前記極大値探索の対象となる前記制御対象が、内燃機関である請求項１から５のいずれかに記載のコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、制御パラメータの探索技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
内燃機関制御装置として、特許文献１には、エンジンの性能特性を自動計測するためのハードウェア構成が示されている。しかしながら、この文献は、エンジン性能を自動で計測するシステム構成を示しているのみであり、人間の労力を軽減することはできても、制御パラメータ数が肥大化し、計測点数が膨大になってしまう。したがって、最近時のエンジンの性能特性をより短時間で計測したいという要求に答えることはできない。
【０００３】
また、AVL List GmbH社（オーストリア）の CAMEOシステムでは、実験計画法を用いてエンジン性能の自動計測を行っている。このシステムでは、実験計画法によりエンジン性能の計測点数を低減することによって、計測時間の短縮を図っている。しかしながら、制御パラメータに対して急な変化を示す最近時のエンジンの計測にこれを適用する場合、計測点を減らしすぎるとエンジン性能の凹凸変化を精確にとらえられない恐れがある。したがって、実際には十分に計測点を減らすことができない。また、自動計測を行う際、エンジン性能の変曲点の大まかな存在位置を予め入力する必要があるため、過去に計測を行ったことのないエンジンの自動計測が困難である。
【０００４】
現在のエンジンは、自在動弁系や1サイクルに数回の燃料噴射を行える直噴燃料系、可変ジオメトリ過給器など多くの可変デバイスを有するため、それらへの指令値、すなわち、制御パラメータの組み合わせの数が膨大化している。
【０００５】
このため、エンジンの性能特性を把握するためには、膨大な数の制御パラメータの組み合わせ条件の計測を行う必要があり、その計測に多大な時間を要している。また、ある所定の評価指標(燃費・出力・エミッション)に対して複数の制御パラメータの組み合わせを最適化するために、多くの条件での計測を行う必要がある。
【０００６】
このことから、図1に示すような実験計画法を用いて格子状に制御パラメータの組み合わせを定め、自動的に制御パラメータをそれぞれの設定値に一定保持しながら、自動的に計測を行う自動計測が行われている 。
【０００７】
図2に示した従来の自動計測手法では、制御パラメータを変更したあと、性能データが安定化するまで計測を停止し、その後の所定期間において計測を行うというシーケンスを採用している。このため、一つの計測点(制御パラメータの組み合わせ)に対する性能データの計測に数十秒から数分を要する。よって、実験計画法を用いたとしても、それによる計測点(制御パラメータの組み合わせ)の削減効果は十分ではなく、エンジンの全条件での性能把握を行うには、数週間や数ヶ月といった膨大な時間を要する。
【０００８】
また、前述のようなエンジンの特性は、図3のように制御パラメータに対して非常に複雑な凹凸曲面特性を有しており、その変化も非常に急峻である。このため、実験計画法を使って過度に計測点の数を減らしてしまうと、図4のように実際のエンジン特性の凹凸特性やピーク点をとらえることができなくなってしまう。特に、とらえることができなかったピーク点が本来得たい性能データの最適値だった場合には、エンジン性能を最大限に使用することができないことにより、この計測は意味を成さないことになる。これらのことから、現在の自動計測装置が用いている実験計画法を基にした手法では、実際には計測点をそれほど減らすことができず、計測時間の短縮は図れない。換言すると、計測点を減らした場合は、最適点や凹凸特性などを計測できていない可能性が高くなる。
【０００９】
このことから、計測点の削減を行うため、図4のような最適値Paを探索するため、制御パラメータAを計測点の条件としては設定せず、他のパラメータを一定値に保持した上で、図5に示すように、パラメータAのみを変更(スイープ)し、極大/小点を探索する手法(以下、スイープ法)がある。しかしながら、この手法は、図5(a)のように性能データが単一のピークをもつ特性(点火のMBT特性など)の場合は、ピーク値を探索することが可能であるが、図5(b)のように性能データが複数のピークをもつような特性の場合は、制御パラメータのスイープ方向と開始点によって、探索するピーク値が異なってしまう。いわゆる、最適化問題において課題となっているローカルミニマム問題に陥ってしまう。
【００１０】
このような極値を探索する手法としてExtremum Seeking（極値探索）アルゴリズムが知られている。非特許文献１は、Extremum Seeking法に関する参考書籍であり、200ページを超える内容である。
【００１１】
残念ながら、現在の自動運転装置では、単一ピーク特性の場合においても、そのピークが大まかにどの辺にあるかの情報を必要とするもの(AVL CAMEO)もあるほどであり、このローカルミニマム問題を解決できるようなものは存在していない。
【００１２】
また、単一の制御パラメータをスイープするのが現状の限界であり、複数のパラメータをスイープする場合には、より頻繁にローカルミニマム問題が発生し、ピーク点の位置をあらかじめ予測をすることも困難になることから、現在の自動運転装置では、複数パラメータのスイープは困難である。
【００１３】
さらに、図4のようなエンジン性能の計測において、最適点Paのみを知りたい場合がある。このとき、従来手法では、図4にあるように複数の条件においてエンジン性能を計測し、計測終了後に複数の計測データに基づいた最適化処理に行って、最適点Paを導出している。よって、最適点Paをより少ない計測時間にて知るためには、直説的に最適点Paを探索し、最適点Paでの性能データを計測することが望ましい。
【００１４】
これらのことから、より複雑なエンジン性能特性をより正確に把握でき、その把握のための計測時間を短縮するため、以下のような特徴を持つ、自動計測装置が望まれていた。
【００１５】
・エンジン性能特性が複数のピークをもつような(ローカルミニマムが存在するような)特性となっていても、最適点を探索できる。
・複数の制御パラメータを同時に可変し、エンジン性能データの最適点を探索できる。
・最適点の探索のために、最適点の存在場所などの事前情報を必要としない。
【特許文献１】特開2000-35379
【非特許文献１】Real-Time Optimization by Extremum Seeking Control, Kartik B. Ariyur, Miroslav Krstic, Wiley-Interscience, 2003/09
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
したがって、より複雑なエンジン性能特性をより正確に把握でき、その把握のための計測時間を短縮する内燃機関の自動計測装置が必要とされる。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
上記の課題を解決するため、この発明は、所与の制御パラメータに応じて、該制御パラメータにより実現される出力を示す制御対象につき、該制御対象の出力が最も大きくなる制御パラメータを複数の探索サイクルで探索する極大値探索プログラムを提供する。このプログラムは、所定のアルゴリズムにより探索サイクルごとに前記制御パラメータを提供する機能と、制御パラメータに所定周期の周期関数および前回の探索サイクルで求められた修正値を加えて前記制御対象への入力パラメータとする機能と、前記入力パラメータに応じて前記制御対象から得られる出力に前記周期関数を乗算し、その値の積分値に基づいて探索が収束に向かうよう前記制御パラメータを修正するための修正値を求める機能と、前記制御対象の出力を極大とする入力パラメータを探索して前記探索サイクルを繰り返し、前記制御対象の出力がもっとも大きくなる入力パラメータを抽出する極大値探索機能と、をコンピュータに実現させる。
【００１８】
これによって、制御対象が、複数の極大値を持つ特性であったとしても、最大値を達成する入力パラメータをより高い確率で探索することができる。
【００１９】
この発明の一形態では、前記積分値の積分区間は、周期関数の周期の整数倍である。
【００２０】
これによって、入力パラメータに加えた周期関数の周期的挙動によって探索された入力パラメータが振動的挙動を示すことを抑制できるため、最大値を達成する入力パラメータの探索精度を向上することができる。
【００２１】
この発明のもう一つの形態では、前記周期関数は、複数の前記制御パラメータのそれぞれに対し異なる周期をもち、前記積分値の積分区間は、すべての前記周期関数の周期の公倍数の期間とする。
【００２２】
これによって、他の入力パラメータに加えられた周期関数の周期的挙動によって、入力パラメータが振動的挙動になることを抑制できるため、入力パラメータが複数ある場合にも、最大値を達成する入力パラメータの探索精度を向上することができる。
【００２３】
この発明のさらに一形態では、前記制御パラメータは、遺伝的アルゴリズムによって決定され、この遺伝的アルゴリズムにおけるDNA(固体)の更新は、前記入力パラメータを用いて探索された制御対象の出力に基づいて行われる。これによって、制御対象が、複数の極大値を持つ特性であったとしても、最大値を達成する入力パラメータの探索確立をさらに高めることができる。
【００２４】
また、この発明の一形態では、遺伝的アルゴリズムは、現世代のDNAに基づいて探索された制御対象の出力を極大化する前記入力パラメータを用いて、次世代のDNAを構築する。これによって、探索ステップの大幅な短縮と、最大値を達成する入力パラメータを確実に探索することができる。
【００２５】
この発明の一形態では、極大値探索の対象は、内燃機関である。複雑な特性(複数の極大値を持つ特性)を持ったエンジン性能の最適点を探索する際、人間の労力を使わずして、実験計画法をもちいた従来の手法に比べて、短時間でより精確に最適点を探索することができる。また、エンジン性能の計測を行う際、エンジン性能の事前情報を必要とせず、自動計測を行うことができる。
【００２６】
本発明のその他の特徴及び利点については、以下の詳細な説明から明らかである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下に図面を参照しながらこの発明の実施形態を説明する。図7は、この発明の一実施例の自動計測アルゴリズムを示す流れ図である。
【００２８】
このアルゴリズムは、遺伝的アルゴリズム(以下、GA)とExtremum Seeking（極値探索）を融合させたものであり、概略としては、GAによりExtremum Seekingの初期値を決定し、Extremum Seekingによって探索された最適値をGAにおける次世代DNA決定時の親とすることによって最適化を行う。
【００２９】
以下に図7のアルゴリズムの各ステップの詳細を示す。
【００３０】
STEP 101： 条件設定用制御パラメータの設定と制御
自動計測を行う際にリアルタイムで可変制御する以外の制御パラメータ(以下、条件設定用制御パラメータ）α、βを設定し、それぞれのパラメータを設定値に保持する。このとき、条件設定用制御パラメータとしては、エンジン回転数や空燃比などがあり、これらのパラメータは、計測装置の制御量（エンジントルクなど）や制御対象すなわち探索対象（以下、探索対象という）への入力(スロットル開度や燃料噴射量など)をPID制御やスライディングモード制御により操作することによって設定値に保持される。この条件設定用制御パラメータを設定値に保持したうえで、探索対象の出力を最大にする、リアルタイムで可変制御する制御パラメータの最適値を求める。
【００３１】
STEP 102： 探索用制御パラメータの設定
自動計測を行う際のリアルタイムで可変制御する制御パラメータ(以下、探索用制御パラメータ）A、B、Cを定義する。探索用制御パラメータとしては、例えば、EGR率、点火時期、過給圧などがある。
【００３２】
STEP 103： 初期DNAの設定
探索用制御パラメータA、B、Cに対し、DNAコードを図6に示すようにAmn、Bmn、Cmnで定義する。mは、DNA固体を示す数値であり、この実施例では１から８とする。nは、世代を示す数値であり、この実施例では１から50とする。すなわち、この実施例では、１世代に８つのDNAがあり、最大50世代まで制御パラメータの探索が行われる。DNAコードの初期値は乱数により生成してもよく、経験的に求められた値を用いてもよい。
【００３３】
STEP 104： DNAを初期値とした最適値探索
ここで、探索対象をエンジンとし、探索用制御パラメータA、B、Cをベースとする探索対象への入力をU1、U2、U3とし、探索対象の出力(例えば、エンジントルク、エミッション低減量、エンジン効率など)を出力Yと定義する。
【００３４】
図8は、STEP3で定義したDNAを制御パラメータの初期値として、出力Yの極大値を探索するExtremum Seekingアルゴリズムを実行するシステムの機能ブロック図を示す。ここでは、極大値を探索するが、極小値を探索するには、探索対象の出力Yを「-Y」「1/Y」とすればよい。
【００３５】
このシステムは、汎用のコンピュータをプログラムすることによって実現することができる。このコンピュータは、プロセッサ（CPU）、CPUに作業領域を提供するランダムアクセスメモリ（RAM）、プログラムおよびデータを記憶する読み取り専用メモリ（ROM）を備えている。
【００３６】
Extremum Seeking アルゴリズムをベースとして、これにスライディングモードコントローラおよび遺伝的アルゴリズムを適用した本発明の実施例における探索対象20への入力U1、U2、U3は、次の式で得られる。
U1(k) = V1(k) + S1(k) + Amn
U2(k) = V2(k) + S2(k) + Bmn              (2-1)
U3(k) = V3(k) + S3(k) + Cmn
【００３７】
ここで、Vｉは、入力Ｕｉに対して設定されたスライディングモードコンローラ15の制御入力値で、この実施例ではｉ=1〜3である。Siは、参照入力で、たとえば図9に示すように、お互いの周期が割り切れない(周期が他のものの倍数となっていない)周期関数13である。振幅は同一でも、周期が短くなるほど振幅を大きくするなど、探索対象20の周波数ゲイン特性に応じて適宜設定してもよい。
【００３８】
フィルタ19の機能は次の式で表される。
Yh(k) = -0.5 Yh(k-1) + 0.5 Y(k)              (2-2)
【００３９】
フィルタ19は、入力Uiの変化に対する出力Yの変化を抽出するためのもので、定常成分を除去し、参照入力Siの周期を通過する特性のフィルタを設定する。入力毎に参照入力Siの周期を通すハイパスフィルタやバンドパスフィルタを個別に設定してもよい。
【００４０】
相関関数算出部18は、次の式にしたがって、参照入力Siとフィルタリング値Yｈの乗算値Ziを区間Kにわたって移動平均した値として、相関関数値Criを求める。
【数１】
2008276323.tif 000003
【００４１】
移動平均区間Kは、演算周期をΔＴ(例えば10msec) 、全ての参照入力の周期の公倍数の値をTaveとしたとき、  K=Tave/ΔT−１  と設定する。
【００４２】
このようにKを決定することによって、Criから参照入力の周波数成分を除去することができ、入力Ｕｉと出力Yの相関が一定の場合は、Criを一定値として算出できる。これが、一般的なExtremum Seekingに対する本発明の手法の利点の一つであり、最終的に算出したいＷｉ（後述の式2-9）を参照入力の周波数成分を除去した安定した値とすることができ、一般的なExtremum Seeking に比べ、GAを用いながらも、最適化の収束速度と安定性を向上できる。
【００４３】
スライディングモードコントローラ(SMC)15は、相関関数値Criを所定の値に向けて収束させるため入力に加える修正値Viを次のようにして求める。
【数２】
2008276323.tif 000004
【００４４】
式2-5は、切換関数と呼ばれ、相関関数値Criの収束特性を規定する。相関関数値Criは１に向けて収束することが望まれるので、切換関数の設定パラメータSを-1<S<0で、たとえば-0.8に設定し、σi(k)をゼロに設定すると、式2-5は、Cri(k-1)をｘ軸、Cri(k)をｙ軸とする２次元座標の原点を通る直線となる。この直線は切換直線と呼ばれる。スライディングモード制御は、Criを切換直線上に拘束し、外乱などに影響されることなく収束させるため、次の式で得られる修正値Vi(k)を制御入力として制御パラメータに加える。スライディングモード制御の詳細は、この出願人による特許出願に係る特願2002-233235に記載されている。
【数３】
2008276323.tif 000005
【００４５】
式2-6は、相関関数値Criを切換直線にのせるための到達則入力を表す。Krchiは、到達則のフィードバックゲインであり、切換直線への収束の安定性および速度などを考慮してシミュレーションなどに基づいてあらかじめ定められる。
【００４６】
式2-7は、モデル化誤差、外乱などを抑制して相関関数値Criを切換直線に載せるための適応則入力である。Kadpiは、適応則のフィードバックゲインであり、切換直線への収束の安定性および速度などを考慮してシミュレーションなどに基づいてあらかじめ定められる。Vi_Lおよび Vi_Hは、Uiに対するリミット値である。
【００４７】
式2-8は、相関関数値Criを収束させるために探索対象20への入力に加えられる修正値である。
【００４８】
この実施例では、スライディングモードコントローラSMC15を使用しているが、これに代えてPI制御、バックステッピング制御などのアルゴリズムを用いて修正値Viを算出することもできる。スライディングモード制御やバックスステッピング制御のように偏差(ここではCri)の収束挙動をオーバシュートのない指数関数的な挙動に指定できる制御の方が、他のＶｉとの干渉(振動的挙動)を発生しにくいので、PI制御のようなオーバシュートを生じやすい制御よりも適している。
【００４９】
STEP 105：探索値Amn’、Bmn’、Cmn’の算出
図8を参照すると、Extremum Seekingアルゴリズムにおいて、参照入力Siを含まない探索用制御パラメータの値W1、W2、W3を次の式で算出する。
W1(k) = Ｖ1(k) + Amn
W2(k) = Ｖ2(k) + Bmn                              (2-9)
W3(k) = Ｖ3(k) + Cmn
【００５０】
DNA個体（m=1〜M）それぞれについて、所定時間(kend)経過時のWiの値をExtremum Seekingアルゴリズムによる探索値Amn’、Bmn’、Cmn’とする。
【００５１】
１つのDNA個体、たとえば、A11, B11, C11で構成されるDNA No.1について、kend時間の期間、修正値Vを更新しながら、探索を繰り返し、kend経過時にW1、W2、W3を求める。１世代においてそれぞれのDNA個体について同様の演算を行う。
Amn’= W1(kend)
Bmn’ = W2(kend)                  (2-10)
Cmn’ = W3(kend)
【００５２】
または、WiやＹの変化量が少なくなってきた(収束した)ことを判定して、そのときのWiの値をAmn’、Bmn’、Cmn’とすることもできる。この場合、|Y(k)＋Y(k-1)| < δ の状態が所定時間（Tconv）の間継続するときのWiの値を、Amn’、Bmn’、Cmn’の値とする。δは収束判定閾値、Tconvは収束判定時間である。
Amn’= W1(k)
Bmn’ = W2(k)     
Cmn’ = W3(k)                                    (2-11)
Rmn ←探索値Amn’、Bmn’、Cmn’による出力Y          (2-12)
【００５３】
そして、図10に示すように、初期値Amn、Bmn、CmnのDNAを Amn’、Bmn’、Cmn’のDNA で置き換える。探索値Amn’、Bmn’、Cmn’によって実現される出力ＹをRmnとし、Rmnのなかでもっとも大きなものをR#nで表す。また、R#nを実現する制御パラメータをA#n、B#n、C#nで表す。図10の例では、R2nが最も大きいとし、これをR#nで表す。また、DNA No.2 を構成する制御パラメータA2n’、B2n’、C2n’をA#n、B#n、C#nで表す。つまり、A#n、B#n、C#nは、第ｎ世代における最適の探索値すなわち最適のDNAである。
【００５４】
STEP 106：最優秀DNAによる出力R#n評価
図7のアルゴリズムの収束状態をn世代の出力R#nと前回の世代n-1における値R#n-1との差の絶対値が所定値より小さいかどうかによって判定し、収束している場合はステップ112に進む。つまり、次式の関係が成立するとき、収束が完了したと判定する。
【数４】
2008276323.tif 000006
【００５５】
STEP 107：探索値Amn’、Bmn’、Cmn’の淘汰(selection)
図10に示した探索値Amn’、Bmn’、Cmn’に置き換わったDNA群を、図11に示すようにそれぞれに対応するRmnの値に応じて降順に並べ替え、上位Ms個を選抜し、新たに1’〜Ms’の番号を割り当てる。そして、下位のM-Ms個のDNAを消去(淘汰)する。このとき、Msは乱数に基づいて決定してもよいし、予め設定した値とすることもできる。
【００５６】
STEP 108：探索値Amn’、Bmn’、Cmn’の交叉(crossover)
図12に示すように、ステップ107で選抜したDNA No.1’ 〜 No. Ms’から乱数や決められた法則(上からMc番目までなど)に基づいて選んだペアにつき、DNAの内容を交換(交叉)した固体ペアを生成する。図12の例では、DNA No.1’とNo.2’をペアとして選び、DNAの要素BおよびCをそれぞれ交換して新たなDNAを生成している。また、DNA No. Ms-3’とNo. Ms’をペアとして選び、DNAの要素AおよびCをそれぞれ交換して新たなDNAを生成している。この処理によって、Mc個（Mc≦M-Ms）のDNAを生成する。Mcは、淘汰ステップ107で消去されたDNAの数以下とする。DNAの要素の交換の仕方は、乱数に基づいて決定してもよいし、予め設定した法則(例えば、Nc番目の前半と後半を入れ替えるなど)に従ってもよい。
【００５７】
STEP 109：突然変異DNA Amn*、Bmn*、Cmn*の生成(mutation)
図13に示すように、ステップ107で選抜したDNAから乱数や決められた法則(上からMc番目までなど)に基づき1つまたは複数Mm(Mm≦M-Ms-Mc)個選び、そのDNAの一部の内容を乱数を用いて決定した内容に交換し、新たなDNAを生成する。このプロセスは突然変異と呼ばれる。図13の例では、DNA No.1’の要素B1’n’を異なる要素B1n*で置き換えて新たなDNAを生成し、DNA No. Ms-3’の要素AMs-3’n’およびCMs-3’n’をそれぞれ異なる要素A2n*およびC2n*で置き換えて新たなDNAを生成している。また、DNA No. Ms’のすべての要素を異なる要素に置き換えて新たなDNAを生成している。
【００５８】
STEP 110： DNA Amn+1、Bmn+1、Cmn+1 の再構成
ステップ107で選抜されたDNA、ステップ108で交叉生成されたDNA、ステップ109で突然変異下DNAを図14のように合成(並べる)ことによって、次回、すなわち次世代の最適化のためのDNAを生成する。
【００５９】
STEP 111： 世代交代終了判断
世代を示すnを一つ進めてn+1として（ステップ111）、予め設定した世代数N（この実施例では50）に達していなければ、ステップ104に移り、n+1世代の最適値探索プロセスを実行する。
【００６０】
ステップ106にて最適化処理の収束が確認されないまま、世代交代数nが予め設定された最大値Nを超えた場合は、最適化を終了し、ステップ112に進む。
【００６１】
STEP 112：最優秀DNAによる出力Rnの計測と記録
最も優れた出力R# (最終のR#n)を実現する探索用制御パラメータA、B、Cの条件(A#、B#、C#(最終のA#n、B#n、C#n))にて、予め設定された時間の間、出力の計測を行い、その間の平均値を求める。このとき、図2のように出力の安定を待つための待機時間を設定してもよい。
【００６２】
シミュレーション比較
図7の新計測アルゴリズムの優位性を検証するため、探索制御パラメータをAとBの2つとした図15と図16に示すような単ピーク特性と多ピーク特性の探索対象における最適値の探索を次の４つの形態でシミュレーションした。
【００６３】
(1)従来のExtremum Seeking法
(2)相関関数算出を用いた新Extremum Seeking法
(3)図7および図8に示すこの発明の実施例から相関関数算出を取り除き従来の手法を用いた図17に示す構成のExtremum Seeking（すなわち、従来のExtremum Seeking法と遺伝的アルゴリズムとの融合）
(4)図7および図8に示す遺伝的アルゴリズムおよび相関関数算出を用いたこの発明の実施例のExtremum Seeking、
【００６４】
ここでは、 図7のステップ106の判断を停止し、世代数N=50とした。比較対象の(3)のExtremum Seekingを実行するシステムの構成を図17に示す。
【００６５】
比較対象の Extremum Seeking アルゴリズム
図17を参照すると探索対象20への入力は、次の式で算出される。
U1(k) = Ｖ1(k) + S1(k) + Amn
U2(k) = Ｖ2(k) + S2(k) + Bmn                      (3-1)
U3(k) = Ｖ3(k) + S3(k) + Cmn
【００６６】
Vｉは、入力Ｕｉに対して設定されたコントローラの制御入力値(ｉ=1〜3)であり、Siは、参照入力である。ここで、Amn、Bmn、Cmnは、制御パラメータA、B、Cがとりうる範囲の値において、乱数によって発生される。
【００６７】
フィルタ19は、次式の出力Yhを出す。
Yh(k) = -0.5 Yh(k-1) + 0.5 Y(k)        (3-2)
【００６８】
コントローラは、次式の演算を行う。
【数５】
2008276323.tif 000007
【００６９】
単ピーク特性の結果
図18は、(1)従来のExtremum Seekingを用いて単ピークの探索対象を探索したときの特性を示す。A、Bは探索値（制御パラメータ）であり、Aopt、Boptは最適値である。R*nは、探索対象の出力Yの探索値、Roptは最適値である。図に矢印で示すように、参照信号の揺らぎ（周期的挙動）が探索値を変動させるため、探索値が収束しきれていないことがわかる。
【００７０】
図19は、(2)相関関数算出を用いたExtremum Seekingを用いて単ピークの探索対象を探索したときの特性を示す。図に矢印で示すように、数世代で探索制御パラメータが最適値に収束していることがわかる。
【００７１】
図18と図19のExtremum Seekingの結果では、従来手法と新手法ともに、探索対象の出力R#nは、最適値Ropt近傍に収束している。しかしながら、新手法の制御パラメータA、Bは最適値Aopt、Boptに収束しているが、従来手法のBはBoptに収束しきっていない。これは、従来法では、図17および式3-1から式3-4に示すように、参照信号の周期的挙動をViから除去する機能がない。このため、Wiに周期的挙動が生じ、この影響によって生じている。
【００７２】
図20は、(3)図7および図8に示すこの発明の実施例から相関関数算出を取り除いた図17に示す構成のExtremum Seeking、を使用して単ピークの探索対象を探索したときの特性を示す。図に矢印で示すように、参照信号の揺らぎ（周期的挙動）が探索値を変動させるため、探索値が収束しきれないことが観察される。
【００７３】
図21は、(4)図7および図8に示す遺伝的アルゴリズムおよび相関関数算出を用いたこの発明の実施例のExtremum Seeking、を使用して単ピークの探索対象を探索したときの特性を示す。数世代で最適値に収束していることが観察される。
【００７４】
図20および図21は、図7に示したGAとExtremum Seekingを融合させた新アルゴリズムの結果であるが、図20はExtremum Seekingとして相関関数の算出を含まない従来法を使用し、図21は相関関数の算出を用いた新手法を使用している。図から明らかなように、この両者では、探索対象の出力R#nは、最適値Ropt近傍に収束している。新手法の制御パラメータA、Bは最適値Aopt、Boptに収束しているが、従来手法の制御パラメータBは、参照信号の周期的挙動がWiに影響を与えるため、Boptに収束しきっていない。
【００７５】
これらの結果より、図7の手法は、探索値A、Bの収束速度、安定性において、他の手法をはるかに上回っていることが分かる。
【００７６】
図26および27は、従来のExtremum Seeking法と新しいExtremum Seeking法における最適値探索挙動を比較した結果であるが、図から明らかなように、従来手法では、参照入力の周期的な挙動が探索値Wiに回り込んでおり、この影響により、Wiが最適値に対して定常偏差が生じている。一方、新手法では、移動平均処理によりWiにおける参照入力の周期的な挙動の影響が抑制させているため、 Wiは最適値に対し定常偏差なく収束している。
【００７７】
多ピーク特性の結果
図22は、(1)従来のExtremum Seeking法を、図23は、(2)相関関数算出を用いた新Extremum Seeking法を用いて、図16に示す多ピークの探索対象を探索したシミュレーション結果である。これらの結果では、従来手法と新手法ともに、探索値の初期値を乱数により変更しているが、初期値によっては図に矢印で示すようにローカル最適値（ローカルミニマム）に収束してしまう場合が生じる。
【００７８】
また、従来手法と新手法を比べると、図23の下段の曲線に矢印で示したように、新手法の方が、最適値に収束できた場合の収束度合いが良好である。
【００７９】
図24は、(3)図7および図8に示すこの発明の実施例から相関関数算出を取り除き従来の手法を用いた図17に示す構成のExtremum Seeking法（すなわち、遺伝的アルゴリズムと従来のExtermum Seeking法を融合させた形態）を用いた多ピークの探索対象の探索結果である。図25は、(4)図7および図8に示す遺伝的アルゴリズムおよび相関関数算出を用いたこの発明の実施例のExtremum Seeking法を用いて多ピークの探索対象を探索した結果である。
【００８０】
図から明らかなように、この両者では、探索対象の出力R*nは、最適値Ropt近傍に収束している。しかしながら、新手法の制御パラメータA、Bは最適値Aopt、Boptに収束しているのに対し、従来手法では、上述の参照信号の周期的挙動がWiに影響を与えるため、図24の上段の曲線に矢印で示す箇所に見られるように、制御パラメータA、Bは、Aopt、Boptに収束しきっていない。
【００８１】
これらの結果より、図7の手法は、探索値A、Bの収束速度、安定性において、他の従来手法をはるかに上回り、ローカル最適値をもつ探索対象においても、ローカル最適値に収束することなく、最適値を探索可能なことが分かる。
【００８２】
派生実施例
前述のように近年のガソリン/ディーゼルエンジンは、多くの制御パラメータを持つ．このため、その性能特性をより短時間に把握するためには、図7に示した自動計測アルゴリズムは有効である。
【００８３】
一方、自動計測アルゴリズムで得られたエンジン性能特性は、図3のように複雑なローカル最適値を持った応答曲面として与えられることが多い。よって、全ての運転条件に対して、エンジン性能を最適に保つような制御パラメータをマップ等により予め設定することは非常に困難である。
【００８４】
このことから、得られたエンジン性能をエンジンモデル(応答曲面モデル)として用いて、エンジン制御を行いながら、逐次的に最適化処理を行い制御パラメータの値を決定する手法が考えられる。
【００８５】
このアプローチの一つとしてあげられるのがモデル予測制御である。しかしながら、一般的なモデル予測制御の最適化アルゴリズム(ＱＰ法など)は、探索対象が二次関数的なローカル最適値を持たない対象を前提としている。このため、ローカル最適値が存在する場合には、制御入力がグローバルな最適値を実現するものとして与えられる補償がない。
【００８６】
よって、本発明では、図7の自動計測アルゴリズムの適用例として、図28のリアルタイム最適化エンジン制御システムを提案する。図28のエンジン制御における最適化アルゴリズム実行部51は、図7のステップ104からステップ111のアルゴリズムを用い、探索制御パラメータA、BをそれぞれEGRリフト、過給圧とし、探索対象53の出力をNox排出量をマイナス反転したーGnoxとする。最適化アルゴリズム実行部51は、この探索により得られた探索値であるA#、B#を最適EGRリフト、最適過給圧としてエンジン55に指令する。
【００８７】
図28に示すエンジン制御システムでは、ディーゼルエンジン55において、ドライバーの要求トルクに応じて燃料噴射量マップ57を参照して燃料噴射量Gfuelが決定され、同時に、最適化アルゴリズム実行部51により、Noxの排出量を最小にするようにEGRリフトと過給圧指令値がリアルタイム最適化される。
【００８８】
このとき、探索対象であるNox排出特性応答曲面53は、エンジン回転数NEと燃料噴射量Gfuelに応じて変化するが、リアルタイム最適化アルゴリズムを、燃料噴射量Gfuelやエンジン回転数NEの算出周期内に行えば、最適化演算が破綻することはない。
【００８９】
以上にこの発明を具体的な実施例について説明したが、この発明は、このような実施例に限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００９０】
【図１】実験計画法による制御パラメータ条件組み合わせを示す図。
【図２】従来の自動計測手法を示す図。
【図３】エンジン性能の特性を示す図。
【図４】実験計画法を用いた計測点削減の悪影響を示す図。
【図５】従来スイープ法の課題を示す図。
【図６】探索用制御パラメータA、B、Cに対する遺伝子コードを示す図。
【図７】新自動計測アルゴリズムを示す図。
【図８】改良型 Extremum Seeking アルゴリズムを示す図。
【図９】参照信号を示す図。
【図１０】置き換えた遺伝子コードを示す図。
【図１１】淘汰処理を示す図。
【図１２】交叉処理を示す図。
【図１３】突然変異を示す図。
【図１４】DNAの再構成を示す図。
【図１５】単ピーク特性を示す図。
【図１６】多ピーク特性を示す図。
【図１７】従来の Extremum Seeking アルゴリズムに遺伝的アルゴリズムを適用したシステムを示す図。
【図１８】一般的な Extremum Seekingにおける単ピークを示す図。
【図１９】この発明の一実施例の Extremum Seekingにおける単ピークを示す図。
【図２０】図7のアルゴリズムのExtremum Seekingを一般的な方法へ変更したときの単ピークを示す図。
【図２１】図7のアルゴリズムにおける単ピークを示す図。
【図２２】一般的な Extremum Seekingにおける多ピークを示す図。
【図２３】この発明の一実施例の Extremum Seekingにおける多ピークを示す図。
【図２４】図7のアルゴリズムのExtremum Seekingを一般的な方法へ変更したときの多ピークを示す図。
【図２５】図7のアルゴリズム における多ピークを示す図。
【図２６】一般的な Extremum Seeking の収束挙動を示す図。
【図２７】この発明の一実施例の Extremum Seeking の収束挙動を示す図。
【図２８】リアルタイム最適エンジン制御システムを示す図。
【符号の説明】
【００９１】
１１  DNA
１３  参照信号
１５  SMC
１７  移動平均部
１８  相関関数算出部
１９  フィルタ
２０  検索対象
【図１】
2008276323.tif 000008
【図２】
2008276323.tif 000009
【図３】
2008276323.tif 000010
【図４】
2008276323.tif 000011
【図５】
2008276323.tif 000012
【図６】
2008276323.tif 000013
【図７】
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【図８】
2008276323.tif 000015
【図９】
2008276323.tif 000016
【図１０】
2008276323.tif 000017
【図１１】
2008276323.tif 000018
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
2008276323.tif 000023
【図１７】
2008276323.tif 000024
【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
2008276323.tif 000027
【図２１】
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【図２２】
2008276323.tif 000029
【図２３】
2008276323.tif 000030
【図２４】
2008276323.tif 000031
【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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