(57)【要約】  エンジンの制御方法および制御装置を提供する。制御手段は、エンジン制御中において、エンジンの異なる目標ごとにフィードバックされる実際の目標値に対し自己適応学習を行い、ダイナミックマップ生成ポリシーに従って、同一の運転状態、同一の操作条件における自己適応学習パラメータと基本マップのパラメータとに対し最適化のための比較・判断を行い、条件を満たさない場合、基本マップのパラメータを保持し、条件を満たす場合、ダイナミックマップのパラメータを生成し、ダイナミックマップ組合せポリシーに従って、基本マップのパラメータと生成されたダイナミックマップのパラメータにより組合せマップのパラメータを構成し、基本マップのパラメータの代わりに組合せマップのパラメータを用いる。【選択図】図１
2010523886.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御手段により、基本操作条件と各センサの特性信号値に応じて現在の運転状態を特定してから、基本マップのパラメータに基づき前記現在の運転状態におけるエンジンの異なる目標ごとの予測目標値を生成し、前記基本マップのパラメータを修正ポリシーに従って修正後、エンジンの異なる目標に対し制御を行なうステップを含む、エンジンの制御方法であって、
前記制御手段は、エンジン制御中において、
前記エンジンの異なる目標ごとにフィードバックされる実際の目標値に対し自己適応学習を行い、ダイナミックマップ生成ポリシーに従って、同一の運転状態および同一の基本操作条件における前記自己適応学習のパラメータと前記基本マップのパラメータとに対し最適化のための比較・判断を行い、条件を満たさない場合、前記基本マップのパラメータを保持し、条件を満たす場合、ダイナミックマップのパラメータを生成するステップＳ１と、
ダイナミックマップ組合せポリシーに従って、前記基本マップのパラメータと生成された前記ダイナミックマップのパラメータとにより組合せマップのパラメータを構成し、前記基本マップのパラメータの代わりに前記組合せマップのパラメータを用いるステップＳ２と、
を実行するエンジンの制御方法。
【請求項２】
前記運転状態は、中低負荷運転状態、高負荷運転状態、始動運転状態、加減速運転状態およびアイドル運転状態を含む請求項１に記載のエンジンの制御方法。
【請求項３】
前記組合せマップのパラメータには、エンジン点火組合せマップのパラメータ、エンジン燃料噴射組合せマップのパラメータ、エンジン吸気組合せマップのパラメータ、エンジンアイドル制御組合せマップのパラメータ、ＥＧＲ率組合せマップのパラメータおよびエンジン点火ドエル角組合せマップのパラメータが含まれる請求項１に記載のエンジンの制御方法。
【請求項４】
前記基本マップのパラメータには、エンジンベンチテストによりキャリブレーションされたマップのパラメータと、エンジンベンチテストおよび道路パラメータにより最適化キャリブレーションされたマップのパラメータとが含まれる請求項１に記載のエンジンの制御方法。
【請求項５】
前記修正ポリシーに従って前記基本マップのパラメータを修正するステップは、
エンジン運転状態を反映する関連する各センサからの特性信号値を用いて、前記基本マップのパラメータを修正するステップと、
新しい関連する各センサの特性信号値の処理方法を用いて、直接測定が不可な量に対しソフト測定方法による推定を行ない、該推定によりソフト測定の特性信号の値を取得して、前記基本マップのパラメータを修正するステップと、
予測目標値と実際の目標値による偏差修正中における加重値マッチングにより自己適応学習を行なった関連する各センサの特性信号の値を用いて、前記基本マップのパラメータを修正するステップと、
を含み、
関連する各センサの特性信号には、エンジンにおける各センサの信号、およびソフト測定方法により推定される特性信号が含まれ、エンジンのクランクシャフト位置および回転速度の信号、上死点信号、トルク信号、燃料噴射パルス幅信号、スロットルバルブ位置信号、酸素センサの信号、燃料温度信号、エンジン・オイル温度信号、大気圧信号、給電回路電圧信号、冷却水温度センサの信号、排気温度信号、吸気圧信号，空燃比信号、ノック信号、火炎伝播角信号、および幾つかのサイクルにおけるノック信号の選択周波数の確率分布、火炎伝播角信号が時間閾値を越える確率が含まれる請求項１〜請求項４のいずれか１つに記載のエンジンの制御方法。
【請求項６】
前記ステップＳ１は、前記運転状態および前記操作条件の変化とエンジン自己要素の変化とに対する学習に基づき、一連の自己適応学習パラメータを生成し、前記自己適応学習パラメータを、前記運転状態，前記操作条件ごとに、経験によるクラスタリングを行って一時的に格納するステップと、エンジンの異なる目標に対する制御中において、ダイナミックマップ生成ポリシーに従って、同一の運転状態、同一の操作条件における前記基本マップのパラメータと一時的に格納された前記自己適応学習パラメータとに対して最適化条件に基づく比較・判定を行ない続けて、前記一時的に格納された自己適応学習パラメータが前記ダイナミックマップ生成ポリシーを満たす場合、該運転状態、該操作条件におけるダイナミックマップのパラメータを生成するステップと、を含み、以降の制御中に学習し続けて、以上のステップを繰り返すことにより更新し続ける請求項１〜請求項４のいずれか１つに記載のエンジンの制御方法。
【請求項７】
前記ダイナミックマップ生成ポリシーに従ってダイナミックマップのパラメータを生成するステップは、
同一の運転状態、同一の操作条件における、ある制御目標の基本マップパラメータ、およびこのときの運転状態と操作条件を示す関連する各特性信号の値をデータノードとし、該ノードの基本修正マップのパラメータｙを中心値とし、予測制御目標の値と実際の制御目標の値との偏差を基本参考半径として、ダイナミックマップ生成領域（ｙ−△ｙ，ｙ＋△ｙ）を探し出す、ダイナミックマップ生成領域を特定するためのａステップと、
同次元の空間領域において、前記データノード中の運転状態を示す関連する各特性信号の値の変化率の大きさを用いて、ダイナミックマップの生成傾向の判定を行なうことにより、より小さい領域が（ｙ−△ｙ）側にあるか、若しくは（ｙ＋△ｙ）側にあるかの判定を行なった後、（ｙ−△ｙ）または（ｙ＋△ｙ）の領域の中間値を目標アプローチ後の新しいノードとするとともに、該目標を中心としてアプローチ後の新しいダイナミックマップ生成領域を特定するという処理を繰り返すことにより、最適化領域である最小の領域ｍｉｎ（ｙ−△ｙ，ｙ＋△ｙ）が現れるまでアプローチし続ける、ダイナミックマップ生成の最適化領域を特定するためのｂステップと、
前記運転状態を示す関連する各特性信号の値が、０に近似する１つの定数εに近づく場合、および確率統計処理を行なった関連する特性信号の確率分布が許容の範囲内である場合、ｍｉｎ（ｙ−△ｙ，ｙ＋△ｙ）中の中間値点ｙｍを、生成するダイナミックマップのパラメータとして特定する、ダイナミックマップを生成するためのｃステップと、
以上のステップａ〜ｃを繰り返して、経験によるクラスタリングを行ない、関連する各特性信号の値の変化率εおよび関連する特性信号の確率分布が許容の変化範囲内に安定している場合、該ダイナミックマップにおけるパラメータを特定して、強誘電体メモリ中に格納し、かつ、このとき、特定されたダイナミックマップのパラメータとそれに対応する関連する各特性信号の値は１組のデータノードであり、該データノードがダイナミックマップのパラメータである、ダイナミックマップを特定するためのｄステップと、
生成されたダイナミックマップは、制御中において、エンジン自己特性および操作環境の変化がその制御目標に対してもある程度の変化をもたらすため、該構成されたデータノードは、ａ〜ｄのステップを実行する際に、該関連する各特性信号の値の変化率εの変化および関連する特性信号の確率分布が許容の変化範囲内でないと特定された場合、新しいダイナミックマップにおけるパラメータを新たに生成し、経験によるクラスタリングを行って特定することにより、元のデータノードのアドレスユニットを更新する、ダイナミックマップを更新するためのｅステップと、を含む請求項６に記載のエンジンの制御方法。
【請求項８】
前記ステップＳ２は、
同一運転状態、同一条件における、または同一運転状態、非常に近似している条件における基本マップのパラメータと、生成されたダイナミックマップのパラメータと、を比較するａステップと、
データノードを構成する要素中、関連する各特性信号の値は等しいが目標パラメータは異なる場合、関連する各特性信号の値の変化率に基づき、前記ダイナミックマップのパラメータの全部または一部分をエンジンの組合せマップのパラメータとして設定するとともに、それに対応する基本マップのパラメータを遮蔽し、かつ、ここで、関連する各特性信号の値の変化率に基づき、前記ダイナミックマップのパラメータの全部または一部分をエンジンの組合せマップのパラメータに設定するステップとして、特定・操作されるダイナミックマップのパラメータにより目標に対する制御を行なう際に、関連する各特性信号の値の変化率が許容の範囲内に安定できない場合、該ダイナミックマップのパラメータを廃棄し、該運転状態、該条件における基本マップのパラメータをエンジンの組合せマップのパラメータとして設定するとともに、ダイナミックマップのパラメータを新たに生成するステップを含む、ｂステップと、
関連する各特性信号の値は完全に等しくないが目標パラメータは等しい場合、該等しくない特性信号の値に対し、すぐ前のサイクルにおける値と現在のサイクルにおける値のそれぞれに基づき変化率を算出し、該変化率の比較により小さい値をとるような最適化判断を行うことにより、ダイナミックマップのパラメータの全部または一部分を含む組合せマップにおけるパラメータを特定するｃステップと、
を含む請求項１〜請求項４のいずれか１つに記載のエンジンの制御方法。
【請求項９】
マイクロプロセッサと、それぞれマイクロプロセッサと接続される電源検出・定電圧回路、通信インターフェイスＣＡＮ、ＬＩＮおよび外部診断回路、高出力駆動回路、スイッチ量駆動回路および駆動回路を備え、各センサからのアナログ信号の一部分は、入力調整回路、アナログ信号チャンネルを介してマイクロプロセッサに接続され、前記アナログ信号の他の一部分は、入力調整バッファー回路、デジタル信号チャンネルを介してマイクロプロセッサに接続され、各センサからのデジタル信号は、入力調整バッファー回路、デジタル信号チャンネルを介してマイクロプロセッサに接続され、
前記マイクロプロセッサは、基本操作条件、アナログ信号およびデジタル信号に基づき、現在の運転状態を特定するとともに、基本マップのパラメータに基づき、現在の運転状態におけるエンジンの異なる目標ごとの予測目標値を生成し、修正ポリシーに従って修正後、エンジンの異なる目標ごとに制御を行なう、請求項１〜請求項８のいずれか１つに記載のエンジン制御方法に基づくエンジンの制御装置であって、
小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣと強誘電体メモリとをさらに備え、前記強誘電体メモリは小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣと接続され、小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣはマイクロプロセッサと接続され、
小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣは、制御中において、エンジンの異なる目標ごとにフィードバックされる実際の目標値に対し自己適応学習を行なうとともに、ダイナミックマップ生成ポリシーに従って、前記自己適応学習パラメータと基本マップのパラメータとに対し最適化のための比較・判断を行い、条件を満たす場合、新しいダイナミックマップのパラメータを生成して強誘電体メモリ中に格納し、
前記マイクロプロセッサは、ダイナミックマップ組合せポリシーに従って、前記基本マップのパラメータと、前記強誘電体メモリ中に格納されたダイナミックマップのパラメータとにより組合せマップにおけるパラメータを構成し、前記基本マップのパラメータの代わりに前記組合せマップのパラメータを用いるエンジンの制御装置。
【請求項１０】
前記アナログ信号は、吸気圧／吸気流量信号、スロットルバルブ位置信号、大気圧信号、吸気温度信号、冷却水温度信号、酸素センサの信号、環境温度信号、アクセル信号、システム電圧変動信号を含み、前記デジタル信号は、クランクシャフト位置信号、燃料噴射パルス幅信号、車速信号、ノック信号、エアコン要求信号、パワーステアリング要求信号、ニュートラル・ポジション信号、ヘッドライト・スイッチ信号を含む請求項９に記載のエンジン制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エンジンの制御方法および制御装置に関し、特に、ガソリンエンジンの制御技術分野に属する。
【背景技術】
【０００２】
車両用ガソリンエンジンに対する主な制御として、点火制御と、燃料噴射弁制御とがある。
【０００３】
制御手段は、制御中、基本的な制御条件に基づいて制御マップのパラメータを検索し、各センサが反映するエンジン状態に基づいて、制御マップのパラメータを修正して出力することにより、複数のアクチュエータを制御して、目標に対する制御を行なう。この制御には、開ループ制御と閉ループ制御がある。
【０００４】
エンジンの点火タイミングの開ループ制御は、主に、吸気流量信号とスロットルバルブ信号により特定されるエンジン負荷信号と、エンジン回転速度信号と、およびクランクシャフト位置信号とに基づいて行われ、閉ループ制御は、ノックセンサのフィードバック信号に基づいて、点火システムを調整することにより実行される。
【０００５】
燃料噴射弁制御として、主に、吸気流量を測定し、吸気流量信号および他のセンサの信号に基づいて、異なる運転状態ごとの燃料噴射時間を演算することにより、燃料噴射量を決定するので、燃料噴射量の制御とは、実質的には空燃比の制御である。閉ループ制御では、酸素センサで排気中の酸素含有量を測定することにより、エンジンの燃焼室内における混合気の空燃比の度合いを計測し、その信号をエンジンコントロールユニット（ＥＣＵ）にフィードバックし、設定された目標空燃比と比較することにより誤差信号を求めて燃料噴射パルス幅を特定し、もって空燃比が設定された目標値の近傍に維持されるようにする。従来の空燃比の閉ループ制御では、空燃比を理論空燃比である１４.７の近傍の狭い範囲内に抑制することが一般的であった。その理由は、排気規制を満たすために３次元触媒装置を用いるためであり、その代償として経済性及び動力性能の一部が犠牲にされている。大部分の運転状態（例えば、エンジンの始動、暖機、アイドル速度、高負荷、加減速）では、閉ループ制御を解除してから開ループ制御に入ることが必要である。
【０００６】
エンジンに対する他の制御として、アイドル制御、ＥＧＲ制御（排気再循環システム）、吸気制御などがある。吸気制御は、ＶＴＥＣ制御（Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｖａｌｖｅ Ｔｉｍｉｎｇ ａｎｄ Ｖａｌｖｅ Ｌｉｆｅ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ）、ターボ過給制御、可変吸気管長さおよび可変吸気マニホルド長さの制御、レゾネータ吸気イナーシャ制御を含む。
【０００７】
エンジンのアイドル制御は吸気量の閉ループ制御である。排気再循環（ＥＧＲ）制御は開ループ制御であり、同制御のパラメータとして、エンジン冷却水温度、吸気温度、回転速度およびスロットルバルブ開度がある。また、吸気制御システムにおいて、ＶＴＥＣ制御は機械的な制御システムであり、固定的なバルブストロークを、エンジンの回転速度の変化に従って変化する可変ストロークに変化させる機能を発揮するものである。ターボ過給制御は、吸気系の可変断面を制御する。可変吸気管長さ及び可変吸気マニホルド長さの制御と、レゾネータ吸気慣性制御と、は、吸気圧力波の特性を利用した圧力波慣性過給制御である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上記の制御方法は、ガソリンエンジンにおいて好ましい効果が得られているが、従来のマップのパラメータによる制御ポリシーでは、下記のような問題点に対して全く対応できないのが現状である。
【０００９】
（１）センサおよびアクチュエータの製造ばらつき、一定の期間の使用による磨耗及び劣化による動作特性の変化、部品の交換によるマッチングばらつきなど、による制御精度の低下。
（２）環境、季節の変化、各種の作動媒体の変化（例えば機械油の粘度の変化など）、各種の電気機器および補助動力の接続状態の変化、エンジンの操作制御などによる負荷の変化。
（３）ベンチテストにおいてコントロールユニットの最適化を行なう際の、測定機器および処理手段により生じる測定誤差、および考慮したことのない他の不確定要素。
（４）各センサの信号伝送の遅れ、コントロールユニットの演算処理の遅れ、アクチュエータの動作遅れなどによる制御の即時性の誤差など。
【００１０】
これらの要素の影響により、ベンチテストで最適化された基本点火マップのパラメータ、基本燃料噴射マップのパラメータおよびその他の制御マップのパラメータを適用しても、制御の目標から外れてしまうことは、当然のことである。また、各センサからフィードバックされた各種の状態信号を用いる場合、各種の時間遅れ効果のため、制御偏差を部分的には修正できるが、完全な修正を実現することはできず、エンジンを効率的に運転することができない。
【００１１】
本発明が解決しようとする技術課題は、現状のガソリンエンジンの制御方法に存在する問題を解決するために、動作中において、エンジンの関連特性の変化およびエンジンの使用条件の変化に基づき、ダイナミックマップのパラメータの自己適応・生成が可能なポリシーを提供し、さらに、元の基本マップのパラメータとの組合わせにより得られた組合せマップのパラメータを用いたエンジンの制御方法および制御装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記の目的を達成するために、本発明の実施形態は、下記のようなエンジンの制御方法を提供する。
該エンジンの制御方法は、制御手段により、基本操作条件と各センサの特性信号値に応じて現在の運転状態を特定してから、基本マップのパラメータに基づき現在の運転状態におけるエンジンの異なる目標ごとの予測目標値を生成し、前記基本マップのパラメータを修正ポリシーに従って修正後、エンジンの異なる目標に対し制御を行なうステップを含む。
【００１３】
前記制御手段は、エンジン制御中において、
前記エンジンの異なる目標ごとにフィードバックされる実際の目標値に対し自己適応学習を行い、ダイナミックマップ生成ポリシーに従って、同一運転状態および同一操作条件における前記自己適応学習パラメータと前記基本マップのパラメータとに対し最適化のための比較・判断を行い、条件を満たさない場合、前記基本マップのパラメータを保持し、条件を満たす場合、ダイナミックマップのパラメータを生成するステップＳ１と、
【００１４】
ダイナミックマップ組合せポリシーに従って、前記基本マップのパラメータと生成された前記ダイナミックマップのパラメータにより組合せマップのパラメータを構成し、前記基本マップのパラメータの代わりに前記組合せマップのパラメータを用いるステップＳ２と、
を実行する。
前記運転状態としては、中低負荷運転状態、高負荷運転状態、起動運転状態、加減速運転状態およびアイドル運転状態が含まれる。
【００１５】
前記組合せマップのパラメータとしては、エンジン点火組合せマップのパラメータ、エンジン燃料噴射組合せマップのパラメータ、エンジン吸気組合せマップのパラメータ、エンジンアイドル制御組合せマップのパラメータ、ＥＧＲ率組合せマップのパラメータおよびエンジン点火ドエル角組合せマップのパラメータが含まれる。
前記基本マップのパラメータとしては、ベンチキャリブレーションされたマップのパラメータと、ベンチテストおよび道路パラメータにより最適化キャリブレーションされたマップのパラメータとが含まれる。
【００１６】
前記修正ポリシーに従って前記基本マップのパラメータを修正するステップは、エンジン運転状態を反映する関連する各センサからの特性信号値を用いて、前記基本マップのパラメータを修正するステップと、新しい関連する各センサの特性信号の処理方法を用いて、直接測定が不可な量に対しソフト測定方法による推定を行ない、該推定によりソフト測定の特性信号の値を取得して、前記基本マップのパラメータを修正するステップと、予測目標値と実際の目標値による偏差修正中における加重値マッチングにより自己適応学習を行なった関連する各センサの特性信号の値を用いて、前記基本マップのパラメータを修正するステップと、を含む。ここで、関連する各センサの特性信号は、エンジンにおける各センサの信号、およびソフト測定方法により推定される特性信号を含み、エンジンのクランクシャフト位置および回転速度の信号、上死点信号、トルク信号、燃料噴射パルス幅信号、スロットルバルブ位置信号、酸素センサの信号、燃料温度信号、エンジン・オイル温度信号、大気圧信号、給電回路電圧信号、冷却水温度センサの信号、排気温度信号、吸気圧信号，空燃比信号、ノック信号、火炎伝播角信号、および幾つかのサイクルにおけるノック信号の選択周波数の確率分布、火炎伝播角信号が時間閾値を越える確率を含む。
【００１７】
前記ステップＳ１は、運転状態および操作条件の変化とエンジン自己要素の変化とに対する学習に基づき、一連の自己適応パラメータを生成し、前記自己適応パラメータを、運転状態、操作条件ごとに、経験によりクラスタリングして一時的に格納するステップと、エンジンの異なる目標に対する制御中において、ダイナミックマップ生成ポリシーに従って、同一運転状態、同一操作状態における前記基本マップのパラメータと一時的に格納された自己適応学習パラメータとに対して最適化条件に基づく比較・判定を行ない続けて、一時的に格納された自己適応学習パラメータがダイナミックマップ生成ポリシーを満たす場合、該運転状態、該操作条件におけるダイナミックマップのパラメータを生成するステップと、を含み、以降の制御中に学習し続けて、以上のステップを繰り返すことにより更新し続ける。
【００１８】
ここでダイナミックマップ生成ポリシーに従ってダイナミックマップのパラメータを生成するステップは、
同一運転状態、同一操作条件における、ある制御目標の基本マップパラメータ、およびこのときの運転状態と操作条件を示す関連する各特性信号の値をデータノードとし、該ノードの基本修正マップのパラメータｙを中心値とし、予測制御目標の値と実際の制御目標の値との偏差を基本参考半径として、ダイナミックマップ生成領域（ｙ−△ｙ，ｙ＋△ｙ）を探し出す、ダイナミックマップ生成領域を特定するためのａステップと、
【００１９】
同次元の空間領域において、前記データノード中の運転状態を示す関連する各特性信号の値の変化率の大きさを用いて、ダイナミックマップの生成傾向の判定を行なうことにより、より小さい領域が（ｙ−△ｙ）側にあるか、それとも（ｙ＋△ｙ）側にあるかの判定を行なった後、（ｙ−△ｙ）または（ｙ＋△ｙ）の領域の中間値を目標アプローチ後の新しいノードとするとともに、該目標を中心として、アプローチ後の新しいダイナミックマップ生成領域を特定し、このように繰り返すことにより、最適化領域である最小の領域ｍｉｎ（ｙ−△ｙ，ｙ＋△ｙ）が現れるまでアプローチし続ける、ダイナミックマップ生成の最適化領域を特定するためのｂステップと、
【００２０】
前記運転状態を示す関連する各特性信号の値が、０に近似する１つの定数εに近づく場合、および確率統計処理を行なった関連する特性信号の確率分布が許容の範囲内である場合、ｍｉｎ（ｙ−△ｙ，ｙ＋△ｙ）中の中間値点ｙｍを、生成するダイナミックマップのパラメータとして特定する、ダイナミックマップを生成するためのｃステップと、
以上のステップａ〜ｃを繰り返して、経験によるクラスタリングを行ない、関連する各特性信号の値の変化率εおよび関連する特性信号の確率分布が許容の変化範囲内に安定している場合、該ダイナミックマップのパラメータを特定して、強誘電体メモリに格納し、かつ、このとき、特定されたダイナミックマップのパラメータとそれに対応する関連する各特性信号の値は１組のデータノードであり、該データノードがダイナミックマップのパラメータである、ダイナミックマップを特定するためのｄステップと、
生成されたダイナミックマップは、制御中において、エンジン自己特性および使用環境の変化がその制御目標に対してもある程度の変化をもたらすため、該構成されたデータノードは、ａ〜ｄのステップを実行する際に、該関連する各特性信号の値の変化率εの変化および関連する特性信号の確率分布が許容の変化範囲内でないと特定された場合、新しいダイナミックマップのパラメータを新たに生成し、経験によるクラスタリングを行って特定することにより、元のデータノードのアドレスユニットを更新する、ダイナミックマップを更新するためのｅステップと、を含む
【００２１】
前記ステップＳ２は、
同一運転状態、同一操作条件における、または同一運転状態、非常に近似している操作条件における基本マップのパラメータと、生成されたダイナミックマップのパラメータと、を比較するａステップと、
データノードを構成する要素中、関連する各特性信号の値は等しいが目標パラメータは異なる場合、関連する各特性信号の値の変化率に基づき、前記ダイナミックマップのパラメータの全部または一部分をエンジンの組合せマップのパラメータとして設定するとともに、それに対応する基本マップのパラメータを遮蔽し、かつ、ここで、関連する各特性信号の値の変化率に基づき、前記ダイナミックマップのパラメータの全部または一部分をエンジンの組合せマップのパラメータに設定するステップとして、特定されたダイナミックマップのパラメータにより目標に対する制御を行なう際に、関連する各特性信号の値の変化率が許容の範囲内に安定できない場合、該ダイナミックマップのパラメータを廃棄し、該運転状態、該操作条件における基本マップのパラメータをエンジンの組合せマップのパラメータとして設定するとともに、ダイナミックマップのパラメータを新たに生成するステップを含む、ｂステップと、
関連する各特性信号の値は完全に等しくないが目標パラメータは等しい場合、該等しくない特性信号の値に対し、すぐ前のサイクルにおける値と現在のサイクルにおける値のそれぞれに基づき変化率を算出し、該変化率の比較により小さい値をとるような最適化判断を行うことにより、ダイナミックマップのパラメータの全部または一部分を含む組合せマップのパラメータを特定するｃステップと、
を含む。
【００２２】
本発明の実施形態は、前記エンジンの制御方法に基づき、さらに、エンジンの制御装置を提供する。該エンジンの制御装置は、マイクロプロセッサと、それぞれマイクロプロセッサと接続される電源検出・定電圧回路、通信インターフェイスＣＡＮ、ＬＩＮおよび外部診断回路、高出力駆動回路、スイッチ量駆動回路および駆動回路を備え、各センサからのアナログ信号の一部分は、入力調整回路、アナログ信号チャンネルを介してマイクロプロセッサに接続され、前記アナログ信号の他の一部分は、入力調整バッファ回路、デジタル信号チャンネルを介してマイクロプロセッサに接続され、各センサからのデジタル信号は、入力調整バッファ回路、デジタル信号チャンネルを介してマイクロプロセッサに接続され、前記マイクロプロセッサは、基本操作条件、アナログ信号およびデジタル信号に基づき、現在の運転状態を特定するとともに、基本マップのパラメータに基づき、現在の運転状態におけるエンジンの異なる目標ごとの予測目標値を生成し、修正ポリシーに従って修正後、エンジンの異なる目標ごとに制御を行なう、エンジンの制御装置であって、
小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣと強誘電体メモリとをさらに備え、前記強誘電体メモリは小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣと接続され、小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣはマイクロプロセッサと接続され、
小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣは、制御中において、エンジンの異なる目標ごとにフィードバックされる実際の目標値に対し自己適応学習を行なうとともに、ダイナミックマップ生成ポリシーに従って、前記自己適応学習パラメータと基本マップのパラメータとに対し最適化のための比較・判断を行い、条件を満たす場合、新しいダイナミックマップのパラメータを生成して強誘電体メモリに格納し、
前記マイクロプロセッサは、ダイナミックマップ組合せポリシーに従って、前記基本マップのパラメータと、前記強誘電体メモリに格納されたダイナミックマップのパラメータとにより組合せマップのパラメータを構成し、前記基本マップのパラメータの代わりに前記組合せマップのパラメータを用いる。
【００２３】
前記アナログ信号には、吸気圧／吸気流量信号、スロットルバルブ位置信号、大気圧信号、吸気温度信号、冷却水温度信号、酸素センサの信号、環境温度信号、アクセル信号、システム電圧変動信号を含み、前記デジタル信号は、クランクシャフト位置信号、燃料噴射パルス幅信号、車速信号、ノック信号、エアコン要求信号、パワーステアリング要求信号、ニュートラル・ポジション信号、ヘッドライト・スイッチ信号が含まれる。
【００２４】
制御システムは、エンジンの関連する各センサの特性信号の変化率に基づき、運転状態の変化傾向に対する判定を行なうことにより、時間遅れの偏差が過大である一部分の制御目標に対し、所定の希望値の予測制御を行なうとともに、予測制御の目標値をデータノードとし、小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣの自己適応調整および学習の能力を用いて、いろいろな信号の遅れによる誤差を低減または解消するようにする。
【発明の効果】
【００２５】
本発明の組合せマップによるエンジンの制御方法は、従来の技術に比べて、自己適応学習方法により合成された組合せマップのパラメータによる制御方法を用いて、被制御システムにおいて発生した変化、および未知の変化によりエンジンに与えられる影響を修正することができるので、制御の精度および速度を向上することができる、という有益な技術的効果を有する。また、ダイナミックマップのパラメータに対するプランニングおよび生成を利用して、エンジン自己条件が変化する際に制御システムが応答できないことを改善し、また、自己適応学習制御によりダイナミックマップのパラメータを生成するポリシーに従って、事前に予測制御を行なうことにより、時間遅れ効果による各種の制御の遅れを最大限修正し、制御の即時性を向上させることができる。
【００２６】
以下の、図面を参照しながら行なわれる本発明の好ましい実施形態に対する説明により、本発明の上記のおよび他の目的、特徴、利点は、さらに明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】図１は、本発明に係るエンジンの制御装置の原理を示す電気回路ブロック図である。
【図２】図２は、図１に示す電気回路ブロック図に基づき、本発明に係るエンジンの制御方法における自己適応学習の原理を示す模式図である。
【図３Ａ】図３Ａは、小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣによる制御のフローチャートである。
【図３Ｂ】図３Ｂは、本発明に係るエンジンの制御方法の全体的フローチャートである。
【図４】図４は、図３に示す方法において、燃料噴射組合せマップのパラメータを用いてエンジンに対し燃料噴射パルス幅制御を行なう実施形態の模式図である。
【図５】図５は、図３に示す方法において、点火組合せマップのパラメータを用いてエンジンに対し点火タイミング制御を行なう実施形態の模式図である。
【図６】図６は、図３に示す方法において、吸気組合せマップのパラメータを用いてエンジンに対し吸気制御を行なう実施形態の模式図である。
【図７】図７は、図３に示す方法において、アイドル制御組合せマップのパラメータを用いてエンジンに対しアイドル制御を行なう実施形態の模式図である。
【図８】図８は、図３に示す方法において、ＥＧＲ率組合せマップのパラメータを用いてエンジンに対しＥＧＲ率制御を行なう実施形態の模式図である。
【図９】図９は、本発明に係るエンジンの制御装置における、センサに関する実施形態の電気回路図。
【図１０】図１０は、本発明に係るエンジンの制御装置、駆動に関する実施形態の電気回路図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、ここで説明する実施形態は、例示であって、本発明に対する限定ではないことに、注意すべきである。
【００２９】
本発明に係る組合せマップによるエンジンの制御方法および制御装置は、通常の制御器（中央コントローラＥＣＵ）と小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣを用いて、制御ポリシーに従ってエンジンに対する制御機能を実現する。ここで、制御ポリシーは、修正ポリシー、ダイナミックマップ生成ポリシーおよびダイナミックマップ組合せポリシーを含み、制御機能として、燃料噴射制御、点火制御（点火進角と点火ドエル角）、吸気制御、アイドル制御、排気制御（チャコールキャニスタ蒸発、排気再循環システムＥＧＲ）および補助制御（電気的負荷、パワーステアリング、オイルポンプ、エアコンなど）を含む。以下、それぞれの実施方法について説明する。
【００３０】
上記のエンジンの制御方法は、制御手段により、基本操作条件と各センサの特性信号値に応じて現在の運転状態を特定してから、基本マップのパラメータに基づき現在の運転状態におけるエンジンの異なる目標ごとの予測目標値を生成し、基本マップのパラメータを修正ポリシーに従って修正後、エンジンの異なる目標に対し制御を行なうステップを含む。
【００３１】
ここで、制御手段は、エンジンの制御中において、さらに、以下のステップＳ１とステップＳ２を実行する。
【００３２】
ステップＳ１において、エンジンの異なる目標ごとにフィードバックされる実際の目標値に対し自己適応学習を行い、ダイナミックマップ生成ポリシーに従って、同一運転状態、同一操作条件における自己適応学習パラメータと基本マップのパラメータとに対し最適化のための比較・判断を行い、条件を満たさない場合、該基本マップのパラメータを保持し、条件を満たす場合、ダイナミックマップのパラメータを生成する。
【００３３】
ステップＳ２において、ダイナミックマップ組合せポリシーに従って、該基本マップのパラメータと生成されたダイナミックマップのパラメータにより組合せマップのパラメータを構成し、基本マップのパラメータの代わりに該組合せマップのパラメータを用いる。
【００３４】
該運転状態としては、中低負荷運転状態、高負荷運転状態、始動運転状態、加減速運転状態およびアイドル運転状態が含まれる。
【００３５】
該組合せマップのパラメータとしては、エンジン点火組合せマップのパラメータ、エンジン燃料噴射組合せマップのパラメータ、エンジン吸気組合せマップのパラメータ、エンジンアイドル制御組合せマップのパラメータ、ＥＧＲ率組合せマップのパラメータおよびエンジン点火ドエル角組合せマップのパラメータが含まれる。
【００３６】
前記基本マップのパラメータとしては、ベンチキャリブレーションされたマップのパラメータと、ベンチテストおよび道路パラメータにより最適化キャリブレーションされたマップのパラメータとが含まれる。
【００３７】
さらに、図１に示されたエンジンの制御装置を参照して、上記のエンジンの制御方法に関して説明する。図１に示したように、該エンジンの制御装置は、マイクロプロセッサと、該マイクロプロセッサにそれぞれ接続されている電源検出・定電圧回路、通信インターフェイスＣＡＮ、ＬＩＮおよび外部診断回路、高出力駆動回路、スイッチ量駆動回路および駆動回路とを含み、各センサからのアナログ信号の一部分は、入力調整回路、アナログ信号チャンネルを介してマイクロプロセッサに接続され、該アナログ信号の他の一部分は、入力調整バッファ回路、デジタル信号チャンネルを介してマイクロプロセッサに接続され、各センサからのデジタル信号は、入力調整バッファ回路、デジタル信号チャンネルを介してマイクロプロセッサに接続されるように構成されている。ここで、マイクロプロセッサは、基本操作条件、アナログ信号およびデジタル信号に基づき現在の運転状態を特定するとともに、基本マップのパラメータに基づき現在の運転状態におけるエンジンの異なる目標ごとの予測目標値を生成し、修正ポリシーに従って修正後、エンジンの異なる目標ごとに制御を行なう。
【００３８】
該エンジンの制御装置は、小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣと強誘電体メモリとをさらに含むように構成される。該強誘電体メモリは小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣに接続され、該小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣはマイクロプロセッサに接続されている。ここで、小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣは、制御中において、エンジンの異なる目標ごとにフィードバックされた実際の目標値に対し自己適応学習を行うとともに、ダイナミックマップ生成ポリシーに従って、前記自己適応学習パラメータと基本マップのパラメータとに対し最適化のための比較・判断を行い、条件を満たす場合、新しいダイナミックマップのパラメータを生成して強誘電体メモリに格納し、該マイクロプロセッサは、ダイナミックマップ組合せポリシーに従って、前記基本マップのパラメータと強誘電体メモリに格納されたダイナミックマップのパラメータにより組合せマップのパラメータを構成し、基本マップのパラメータの代わりに前記組合せマップのパラメータを用いる。
【００３９】
ここで、外部センサのアナログ信号は、入力調整回路を介してマイクロプロセッサに入力される。入力調整回路によるアナログ信号の処理は、２つの部分に分けて行なわれる。一部分の入力調整回路は、信号をデジタル信号に調整して、デジタル信号チャンネルを介してマイクロプロセッサに入力させる。他の一部分の入力調整回路は、信号を直接アナログ信号チャンネルを介してマイクロプロセッサ内部のＡ／Ｄポートに入力させる。アナログ信号は、主に、吸気圧／吸気流量信号、スロットルバルブ位置信号、大気圧信号、吸気温度信号、冷却水温度信号、酸素センサの信号、環境温度信号、アクセル信号、システム電圧変動信号などを含む。
【００４０】
外部センサのデジタル信号は、入力調整バッファ回路によりマイクロプロセッサが受信可能な入力信号に変換される。入力調整バッファ回路の機能としては、センサのデジタル信号の振幅、波形および妨害に対する処理、即ちフィルタリング処理を行なうことである。デジタル信号として、主に、クランクシャフト位置信号、燃料噴射パルス幅信号、車速信号、ノック信号、エアコン要求信号、パワーステアリング要求信号、ニュートラル・ポジション信号、ヘッドライト・スイッチ信号などがある。
【００４１】
電圧信号は、電源検出・定電圧回路により処理され後にマイクロプロセッサに入力される。電源検出・定電圧回路の主な機能として、システムに対する定電圧電源の供給、センサに対する作動電源の供給、およびＲＡＭの電源保持である。電源検出・定電圧回路は、ＤＣ／ＤＣ変換器、過電流・過電圧プロテクター、電圧変動信号送信機および妨害防止回路により構成される。
【００４２】
通信インターフェイス回路には、エラー診断インターフェイスと車載ネットワーク・インターフェイスとが含まれ、車載ネットワーク・インターフェイスには、通信バスＣＡＮ-ＢＵＳと通信バスＬＩＮ-ＢＵＳとが含まれ、これらの通信バスは、エラー診断規格ＯＢＤ-II／ｉｓｏ-９１４１Ｋラインを採用するとともに、それぞれ、メータおよび車体の制御システムなどを接続するために用いられる。これらのシステムの信号のそれぞれは、ネットワークバスおよびそのバスドライバーにより、マイクロプロセッサとの情報の交換が確保される。
【００４３】
マイクロプロセッサは３２ビットのＣＰＵ内核により構成され、その内部に、通常の制御器の制御ポリシーおよびアルゴリズム、各種のマップおよび他の関連する制御目標のデータおよび通信バス処理器などが備えられている。
【００４４】
小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣは、内核としての他の３２ビットのマイクロプロセッサと、外部電気回路とにより構成される。その内部には、自己適応学習アルゴリズムおよび制御ポリシーが備えられ、メイン・マイクロプロセッサと共同に制御システムのコアを構成して、外部信号の変化を受け付けて自己適応学習を行なうことにより、ダイナミックマップのパラメータに対してクラスタリング・更新（ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｕｐｄａｔｅ）を行なう。
【００４５】
強誘電体メモリは、システムの基本マップのパラメータに対しバックアップを行なう。自己適応学習を経た、運転状態の制御に係わった後に、システムを要求に従って安定的に動作させると判断された部分のダイナミックマップのパラメータも、経験データとして強誘電体メモリに格納される。マイクロプロセッサは、システムが制御不能になったと判断した場合、基本マップのパラメータを、自動的に強誘電体メモリからマイクロプロセッサに書き込む。
【００４６】
高出力駆動回路は、専用の制御駆動チップと周辺回路とを用いて、燃料噴射弁、点火モジュール、吸気システムのサーボモーターおよび電磁バルブなどを駆動するためのものである。
【００４７】
スイッチ量駆動回路は、アイドルバルブ、吸気レゾナンス・インジェクタースイッチ、燃料ポンプスイッチ、チャコールキャニスタ電磁バルブスイッチ、ＥＧＲ電磁バルブスイッチ、エラー指示警報スイッチ、エアコンパワースイッチ、高低速ファンスイッチを駆動するためのものである。
駆動回路には、４つの予備用のミドルパワー制御ドライバーが与えられている。
【００４８】
ここで、特に、本発明では、新しい制御方法と区別するための便宜上、例えばＰＩＤ制御ポリシーの使用などの伝統的な処理方法と方式のいずれもが、通常の制御器により実行されるように定義している。通常の制御器は制御装置の一部分であり、制御装置の他の一部分を小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣと称している。
【００４９】
本発明に係るエンジンの制御方法は、上記のエンジンの制御装置に基づき、図２に示す方式に従って実現することができる。
【００５０】
まず、マイクロプロセッサにより、修正ポリシーに従って、異なる目標ごとに制御を実施する。
【００５１】
通常の場合、マイクロプロセッサは、例えば燃料噴射サイクルの制御には「１」の組合せを、点火タイミングの制御には「２」の組合せを、……、ｎ番目の制御には「ｎ」の組合せを用いるなど、異なる基本マップのパラメータを用いるため、各基本マップのパラメータは、異なる運転状態に応じて異なる目標値を与えるようし、該目標値は、様々な使用環境、操作条件、伝送の遅れ、機構伝達の遅れ、特性の差異などにより、実際の目標値との間に偏差が生じるようになる。例えば、実際の目標値に対するフィードバック信号の偏差は、センサの特性、信号伝送の遅れ、信号演算処理における遅れなど、ランダムに発生される妨害と妨害によるデバイス特性の急変などに依存し、制御の即時性と正確性は、上記全ての要因の存在によって影響を受ける。さらに、エンジンベンチテストにより割り付けられる基本マップのパラメータでは前記変化に応じた調整が行えないため、制御目標を制御システムによって正確に特定することができない。
【００５２】
また、一旦使用に供されたエンジンの場合、初めは、エンジンベンチテストにより最適化された基本マップのパラメータに応じて運転されるが、その後、自己適応ポリシーの働きにより自己適応されて、最適化された新しいダイナミックマップのパラメータを生成し続けるため、一定期間運転後のエンジンの場合、既に、これら基本マップのパラメータに多かれ少なかれ何らかの変化が発生するようになる。そのため、同時に使用に供され、かつ同一の運転期間が経過した後のエンジン同士であっても、それらの同一の制御目標に対する基本マップのパラメータにもかかわらず、変化されて、もはや等しくならなくなってしまう。これは、装置の製造ばらつき、取り付けのプロセスおよびデバイス自己特性上の相違、エンジンの使用環境の違い、操作条件の違い、操作方法の相違などによると考えられる。
【００５３】
上記の問題点を克服するために、本発明に係るエンジンの制御方法は、伝統的なＰＩＤ制御の自己適応制御ポリシーと結び付けることにより、２つの局面から制御を実施するようにする。１つの局面として、制御目標の偏差に対し、修正ポリシーに従って自己適応制御、即ちシステムの安定を確保するための自己適応制御と制御目標の最適性能を保証するための自己修正の自己適応制御（オンライン識別システム）を行なう。もう１つの局面として、制御目標の関連センサの信号に対し、変化率を追跡する自己適応学習制御、即ちセンサのフィードバック量の変化率の傾向を採取して、システムの安定性のクラスターアプローチ、および目標を安定させた後の自己学習の調整の遅れ特性を判断する予測的リアルタイム制御を行なう。
【００５４】
一方、通常の修正ポリシーに従って基本マップのパラメータを修正するステップには、エンジンの運転状態を反映する関連する各センサからの特性信号の値を用いて、前記基本マップのパラメータを修正するステップと、新しい関連する各センサの特性信号の処理方法を用いて、直接測定できない量に対しソフト測定方法による推定を行ない、該推定によりソフト測定特性信号を取得し、該取得した特性信号値用いて、前記基本マップのパラメータに対し修正を行なうステップと、予測目標値と実際の目標値による偏差修正中において加重値マッチングにより自己適応学習を行う関連する各センサの特性信号値を用いて、前記基本マップのパラメータを修正するステップと、が含まれ、関連する各センサの特性信号には、エンジンにおける各センサの信号およびソフト測定方法により推定される特性信号が含まれ、エンジンのクランクシャフト位置および回転速度の信号、上死点信号、トルク信号、燃料噴射パルス幅信号、スロットルバルブ位置信号、酸素センサの信号、燃料温度信号、エンジン・オイル温度信号、大気圧信号、給電回路電圧信号、冷却水温度センサの信号、排気温度信号、吸気圧信号，空燃比信号、ノック信号、火炎伝播角信号、および幾つかのサイクルにおけるノック信号の選択周波数の確率分布、火炎伝播角信号の時間閾値を越える確率が含まれる。
【００５５】
もう一方の、制御目標の関連センサの信号に対し変化率の追跡を行なう自己適応学習制御には、下記のような処理が含まれる。現在の学習および制御の段階において、制御システム中の小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣは、すぐ前のサイクルにおけるセンサの信号および該信号と関連するセンサの信号の変化率に基づき、次のサイクルの予測出力を決定する。そして、まず、すぐ前のサイクルにおけるマップのパラメータを中心とし、該信号と関連するセンサの信号の変化範囲（例えば回転速度）および信号の変化率の範囲に基づき、運転状態の入力空間Ｕｇ＝［ａ，ｂ］×［ｃ，ｄ］を特定し、予測目標と実際の目標との偏差範囲および偏差変化率範囲に基づき、マップのパラメータ追跡修正空間Ｕｍ＝［ｅ，ｆ］×［ｇ，ｈ］を特定する。例えば、ステッピング・モーターの調整ストロークが１から１.６までの範囲内に調整され、その変化率が０から１であるとすれば、標準直積空間はＵｇ＝［１，１.６］×［０，１］になる。そして、適切な定量化級数を選択して、初期加重係数のマトリックスを与え、現在の、該信号と関連するセンサの信号の変化および信号変化率と、現在のアクチュエータ位置信号および信号変化率とをノードとし、適切なパラメータと空間幾何体の半径を選択し、与えられたサンプルに基づき、該ノードを含むスーパー空間幾何体を探し出すことにより、マトリックスＳを選択・特定する。この場合、小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣの出力は、アクティブノードを中心とするスーパー幾何体上の基本関数の線形結合、即ち次式(1)に定義される。
【数１】
2010523886.tif 000003
ただし、Ｂ（ｘｔ），ｑは加重係数ベクトルであり、Ｓｍ＝[Ｓｔ，ｍ]ｎ×ｍは加重係数選択ベクトルである。
このようにすれば、各サンプルごとに、部分的に加重係数を調整すればよい。このように、学習および制御をし続けて、上記の処理を繰り返し、学習と制御とを交互に行ない続けることにより、要求を満たすダイナミックマップのパラメータを生成して、次のサイクルにおけるセンサの信号に対し予測制御を行なうことができる。一定期間（複数のサイクル）にわたる学習・クラスタリングを経て、複数回のアプローチを通じて実際の目標値に達することにより、時間遅れによる制御偏差が最大限解消でき、エンジンに対する精確な制御を実現することができる。
【００５６】
具体的には、本発明に係るエンジンの制御方法は、図２に示すように、以下のステップを含んでいる。
【００５７】
（１）被制御出力量を、ｙｊ（j=１，２，３…）、即ち基本マップのパラメータの予測制御目標値とした場合、該予測制御目標値を適用する条件で、エンジンのｎ回のサイクルの時間ｔｉと回転速度信号、スロットルバルブ位置信号、燃料噴射パルス幅信号、吸気圧信号、酸素センサの信号、ノック信号、大気圧信号、冷却水温度信号、燃料温度信号、エンジン・オイル温度およびエンジン・オイル圧力の信号、ＶＮＴ断面開度（ターボ過給器が設けられた場合）とＥＧＲバルブ開度信号、蓄電池電圧信号、およびこれらの各信号の変化率を連続的に測定する。但し、酸素センサとノックセンサの信号に対しては、特別に取扱うようにする。例えば、酸素センサのフィードバック量の変化率の変化傾向に基づき、ソフト測定方法による目標空燃比の制御を行なう。また、ノックセンサの信号を周波数選択検波器により処理後、ｎ回のサイクルにおいてノックが発生する確率が２％〜５％の範囲内である場合、最適点火調整閾値として、伝統的なノック安全角を置換する。ここで、ｎの値は、ベンチテストによりキャリブレーションされる。
【００５８】
制御システムは、上記の信号に対し、以下の式(2)を用いてフィッティング演算処理を行なうことにより、基本制御目標ｙｉを取得する。
【数２】
2010523886.tif 000004
【００５９】
上記の式(2)において、ａ０は、基本マップのパラメータの値またはセンサの信号の値であり、ａ１は、制御目標の変化率またはセンサの信号の変化率であり、ｔｉは、ｉ番目サイクルの時間であり、ｙｉは、ｉ番目サイクルにおける制御目標の平均変化量である。
【００６０】
（２）フィッティングされたデータに対し、再び、関係式Δｙ＝ｆ（ｄ１／ｄｔ,ｄ２／ｄｔ,…，ｄｎ／ｄｔ）を用いてフィッティングを行なう。但し、ｄ１／ｄｔ,ｄ２／ｄｔ, …，ｄｎ／ｄｔのそれぞれは関連測定値の変化率である。被制御出力量は、ｙｊ=ｙｊ−１＋△ｙ，（ｉ=１，２，３…）に変更されるようになる。
【００６１】
（３）設計制御法則ロジックにより、被制御出力量がｙｊ−１からｙｊに変更された後、エンジンの各被測定量、即ち関連センサの特性信号の変化率が０に近づくようになったことが特定された場合、該０に近づく値εは最適条件と見なされ、該条件における目標値ｙが最適選択されて新しい制御目標となり、それに対応するルックアップテーブル条件が変わるようになる。
ｙｊ−ｙｊ−１＞０の場合、ｂｊ−ｂｊ−１＞εであれば、ｙｊ＋１＝ｙｊ＋△ｙ（△ｙ＞０）
ｙｊ−ｙｊ−１＜０の場合、ｂｊ−ｂｊ−１＜εであれば、ｙｊ＋１＝ｙｊ＋△ｙ（△ｙ＞０）
ｙｊ−ｙｊ−１＞０の場合、ｂｊ−ｂｊ−１＜εであれば、ｙｊ＋１＝ｙｊ＋△ｙ（△ｙ＞０）
ｙｊ−ｙｊ−１＜０の場合、ｂｊ−ｂｊ−１＞εであれば、ｙｊ＋１＝ｙｊ＋△ｙ（△ｙ＞０）
【００６２】
（４）以上は、エンジンの各関連センサの測定値およびその変化ベクトルをフィードバックパラメータとして、ｙに対して自己適応制御を行う処理である。該処理中、ｎ回の運転サイクルにおいてエンジンが安定的に運転される場合（各条件パラメータの変化が大きくない場合、即ち０に近づくεが存在し、関連する特性信号の確率分布が許容の範囲内である場合）、制御目標ｙは、（ｙ−△ｙ，ｙ＋△ｙ）の幾何学領域内に定義され、制御目標空間領域が得られ、領域に対して、等ステップ毎の補間処理を繰り返し実行して極小空間領域にアプローチする制御を行なう。このときに現れるエンジンの各パラメータがエンジンの最適条件パラメータであり、該条件における目標値が最適選択された制御目標である。
【００６３】
（５）制御ポリシーは、変化傾向がｎ回のサイクルにおいて安定された場合、または最適条件が現れた場合には、マイクロプロセッサおよびエンジンの各時間遅れ効果に対して、学習モードに基づく制御ポリシーによって予測解消を行ない、同様のイベントが再び発生した場合には、関連した制御を行ない、運転状態が変化する場合、または同様の運転状態下で操作状態が変化する場合には、再び上記の原則に基づく制御に戻る。このような制御を繰り返す。
【００６４】
（６）上記処理において、ｎは、安定したロバスト性の境界に基づいて決定され、ε値は、複数の要素と関連のある微小定数である。この２つのパラメータは、ベンチテストデータの際に何回もの検証により確認されたものである。
【００６５】
上記のエンジン制御中において、修正された基本マップのパラメータと、該修正パラメータを適用する際の各関連センサの信号値とは、小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣによりクラスタリング・最適化されて格納される。最適化の原則は、次のような２つの局面に分かれる。１番目の局面として、基本的な運転状態および記憶された操作条件において、ダイナミックマップのパラメータ値の傾向に基づき最適化領域を探し出し続けることにより、アプローチ制御を繰り返し実行し、最適条件εが現れる際のデータノードを特定するようにする。このようにすれば、空間の占用率が低減できるとともに、ダイナミックマップのパラメータの生成周期を短縮することができる。２番目の局面として、コンパクト・アドレス空間記憶ポリシーを用いることにより、冗長ユニットに再びアドレスが振り分けられることを回避するようにする。即ち、統合アドレス剰余演算によりトレーニング加重値の格納のための空間を取得することにより、ハードウェア実装の要求を満たすようにする。クラスタリング・最適化を実現する具体的な方法は、下記のようなステップを含む。第１ステップでは、各位置状態信号の測定により、すぐ前のサイクルにおけるアクチュエータの目標位置決め状況をフィードバックし、制御システムは、実際の目標値と出力された修正目標値との偏差および偏差の変化率を演算して小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣに入力させ、自己適応による加重値の修正を行なう。第２のステップでは、フィードフォワード方式によりトレーニング・追跡を行なうことにより被制御目標のモデルを取得し、ｘ（ｋ）によりシステム状態を示し、ｕ（ｋ）により制御ベクトルを示す場合、アクチュエータに対する制御は、ｘ（ｋ＋１）＝ｇ[ｘ（ｋ），ｕ（ｋ）]と表現することができる。第３のステップでは、制御システムは、制御目標に関するセンサの信号に対して、所定のサイクル周期内における該信号量の変化率を算出し、該変化率により変化傾向を特定することにより、制御の方向を決定し、制御ポリシーに従って、該変化傾向を用いて予測出力目標を予測して与えるとともに、該出力目標と実測目標との偏差および偏差の変化率の算出、および各関連センサの信号の変化率の算出を通じて、加重値を修正し続けることにより、各変化率が０に近づく安定的傾向に従って、制御目標にアプローチする。
【００６６】
上記の自己適応学習パラメータがクラスタリングされて一時的に格納された上で、ＣＭＡＣは、ダイナミックマップのパラメータのプリストア期間内において制御器として使用される。即ち、この段階において、制御ポリシーはＣＭＡＣ制御器により実行され、アプローチ制御により最適化を行ない、クランクシャフト回転角加速度の変化率が０に近い定数に接近した際に、ダイナミックマップのパラメータを生成し、制御権をマイクロプロセッサに移転する。その具体的なステップは以下の通りである。
【００６７】
ａ）ダイナミックマップ生成領域の特定：同一の運転状態、同一の操作条件における、ある制御目標の基本マップパラメータ、およびこのときの運転状態と条件を示す関連する各特性信号の値をデータノードとし、該ノードの基本修正マップのパラメータｙを中心値とし、予測制御目標と実際の制御目標との偏差を基本参考半径として、ダイナミックマップ生成領域（ｙ−△ｙ，ｙ＋△ｙ）を探し出す。
【００６８】
ｂ）ダイナミックマップ生成の最適化領域の特定：同次元の空間領域において、該データノード中の、該運転状態を示す関連する各特性信号値の変化率の大きさを用いて、ダイナミックマップの生成傾向の判定を行なうことにより、より小さい領域が（ｙ−△ｙ）側にあるか、それとも（ｙ＋△ｙ）側にあるかの判定を行ない、特定後は、（ｙ−△ｙ）または（ｙ＋△ｙ）の領域の中間値を目標アプローチ後の新しいノードとするとともに、該目標を中心として、アプローチ後の新しいダイナミックマップ生成領域を特定する。かかる処理を繰り返すことにより、最適化領域である最小領域ｍｉｎ（ｙ−△ｙ，ｙ＋△ｙ）が現れるまでアプローチし続ける。
【００６９】
ｃ）ダイナミックマップの生成：運転状態を示す関連する各特性信号の値が０に近似する１つの定数εに近づく場合、および確率統計処理を行なった関連する特性信号の確率分布が許容の範囲内である場合、ｍｉｎ（ｙ−△ｙ，ｙ＋△ｙ）中の中間値点ｙｍを特定する。該点は、生成されるダイナミックマップのパラメータの値として、レジスタに送られ、制御目標の出力として用いられる。上記の処理を繰り返して、すぐ前のサイクルにおける各関連する変化率を算出し続けることにより、現在のサイクルにおいて制御・学習を行ない、次のサイクルにおいて予測出力を行なう。この段階において、学習と制御とを交互に行なうが、制御の場合も小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣにより行なわれる。
【００７０】
ｄ）ダイナミックマップの特定：上記の処理ａ〜ｃを繰り返して、経験によるクラスタリングを行ない、関連する各特性信号の値の変化率εおよび関連する特性信号の確率分布が許容の変化範囲内に安定している場合、即ち安定的な閾値が現れた場合、該予測制御目標のダイナミックマップのパラメータの値、即ち特定されたダイナミックマップのパラメータは、強誘電体メモリに格納される。安定的な閾値が現れる際の各センサの信号の値は、１組のデータノードであり、該ダイナミックマップのパラメータの出力を決定する運転状態信号として特定され、被制御目標と共にデータノードを構成する。その後、小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣは再び自己適応学習状態に戻って、マイクロプロセッサにより、制御ポリシーに基づく、エンジンの異なる目標に対する制御を行なう。
【００７１】
ｅ）ダイナミックマップの更新：制御中、エンジンの特性変化および使用環境の変化に応じて、生成されたダイナミックマップの制御目標もある程度変化する。このため、前記複合データノードに上記ａ〜ｄの処理を実行する際に、該関連する各特性信号値の変化率εおよび関連する特性信号の確率分布が許容の変化範囲内でないと特定された場合、新たなダイナミックマップのパラメータを再生成し、経験によりクラスタリングを行って特定し、元のデータノードのアドレスユニットの更新に使用する。
【００７２】
図３Ａは、上記処理中に、小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣによって、自己適応パラメータを、運転状態、条件ごとに、経験によりクラスタリングして一時的に格納するとともに、ダイナミックマップの生成を制御する、操作の流れを示す。
【００７３】
また、図３Ｂに示すように、エンジンの制御中において、エンジンに対する制御権がマイクロプロセッサと小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣとの間で連続的に切換えられることにより、ダイナミックマップのパラメータの更新および組合せ制御を実現できることがわかる。図３Ｂに示すように、エンジンの運転が開始される際に、制御システムは、異なる操作条件および各センサの状態信号により、エンジンの現在の運転状態の種類を判定する。即ち、基本操作条件と現在の関連センサの状態により、制御システムが選択した運転状態に関する現在の基本運転状態が構成されるが、制御システムは、前記条件により現在の運転状態を特定し、該運転状態における基本マップのパラメータを算出して出力する。この処理中に、自己適応学習により生成されたダイナミックマップのパラメータが存在する場合、制御システムは、安定性の最適化のための比較・判定を行ない、該ダイナミックマップのパラメータが基本マップのパラメータより優れている場合、該ダイナミックマップのパラメータを出力する。換言すれば、ダイナミックマップ組合せポリシーに従って、基本マップのパラメータと生成されたダイナミックマップのパラメータにより組合せマップのパラメータを構成し、基本マップのパラメータの代わりに組合せマップのパラメータを用いて、エンジンに対する制御を行なう。これには、以下のステップが含まれる。ａ）同一運転状態、同一操作条件における、または同一運転状態、非常に近似している操作条件における基本マップのパラメータと生成されたダイナミックマップのパラメータとを比較する。ｂ）データノードを構成する要素中、関連する各特性信号の値は等しいが目標パラメータは異なる場合、関連する各特性信号の値の変化率に基づき、前記ダイナミックマップのパラメータの全部または一部をエンジンの組合せマップのパラメータとして設定するとともに、それに対応する基本マップのパラメータを遮蔽する。ここで、関連する各特性信号の値の変化率に基づき、前記ダイナミックマップのパラメータの全部または一部分をエンジンの組合せマップのパラメータに設定するステップとして、特定・使用されるダイナミックマップのパラメータにより目標に対する制御を行なう際に、関連する各特性信号の値の変化率が許容の範囲内に安定できない場合、該ダイナミックマップのパラメータを廃棄し、該運転状態、該操作条件における基本マップのパラメータをエンジンの組合せマップのパラメータとして設定するとともに、ダイナミックマップのパラメータを新たに生成するステップを含む。ｃ）関連する各特性信号の値は完全に等しくないが目標パラメータは等しい場合、該等しくない特性信号の値に対し、すぐ前のサイクルにおける値と現在のサイクルの値とに基づき変化率を算出し、該変化率の比較により小さい値をとるような最適化判断を行うことにより、ダイナミックマップのパラメータの全部または一部分を含む組合せマップのパラメータを特定する。
【００７４】
これら組合せマップのパラメータは、新しい基本マップのパラメータとして、センサのフィードバック信号により修正され、修正後の組合せマップのパラメータにより、各アクチュエータのそれぞれが制御される。例えば、燃料噴射弁を制御して燃料噴射パルス幅を决定することにより空燃比を変化させ、点火モジュールを制御することにより点火タイミングを决定し、アイドルバルブを制御することによりアイドル回転速度を決定し、吸気システムを制御することにより吸気充填効率および空燃比を調整し、ＥＧＲバルブを制御することにより排気を改善する、などの制御が行なわれる。
【００７５】
以下、異なる組合せマップのパラメータのそれぞれを例にして、本発明に係るエンジンの制御方法の詳細を説明する。
【００７６】
図４には、燃料噴射組合せマップのパラメータを適用してエンジンに対する燃料噴射パルス幅制御を行なう実施形態が示されている。制御システムは、回転速度信号、吸気圧信号、および操作状態を反映するスロットルバルブ位置信号に基づき、燃料噴射パルス幅制御ポリシーに従って基本燃料噴射マップのパラメータを与えている。制御システムが閉ループ制御状態である場合、基本燃料噴射マップのパラメータの制御ポリシーは、酸素センサの信号のフィードバックにより調整されるだけでなく、組合せ制御ポリシーにより整合・調整される。
【００７７】
エンジンの関連運転状態パラメータ（例えば、冷却水温度、燃料温度、吸気温度など）のフィードバックにより、システムは、異なる運転状態の要求ごとに、通常の制御器を制御して、運転状態パラメータにより基本燃料噴射マップのパラメータを修正し、修正後の燃料噴射マップのパラメータを小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣと燃料噴射弁とに与える。小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣは、修正された燃料噴射弁制御目標（マップのパラメータ）に対し自己適応学習および追跡を行なうとともに、エンジンの関連運転状態パラメータの変化率、酸素センサの信号の変化率、燃料噴射パルス幅の偏差および偏差の変化率に基づき、図２および図３に示された方法により、燃料噴射パルス幅のダイナミックマップのパラメータを生成する。該ダイナミックマップのパラメータは、最適化条件により特定された後、強誘電体メモリに書き込まれる。燃料噴射パルス幅制御ポリシーに基づく比較・判定により、組合せマップのパラメータポリシーを適用することが特定された場合、燃料噴射パルス幅のダイナミックマップのパラメータは、組合せ制御ポリシーの働きにより、基本燃料噴射マップのパラメータと共に組合せマップのパラメータを合成して、エンジンの燃料噴射弁に対し燃料噴射パルス幅の自己適応制御を行なう。
【００７８】
また、制御システムは、上記の運転状態パラメータに基づき、エンジンの現在の運転状態に対して、単一目標の最適化方向、即ちパワー性目標、経済性目標および通常目標をファジー判定する。該最適化目標が選択されると、制御システムは、空燃比の目標を与えて（即ち、燃料噴射パルス幅を与えるか、もしくは、燃料噴射パルス幅および吸気量に対しソフト測定を行なって混合比を決定するための２因子結合調整より空燃比を与えて）予測閉ループ制御を行なう。
【００７９】
予測閉ループ制御および予測制御に対する特定は、制御システムが酸素センサの信号の変化率に対して変化方向に基づく傾向判別を行うことにより行なわれる。このようにすれば、時間遅れによる影響を最大限最小にすることができる。時間遅れによる擾乱に対しては、小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣにより、偏差解消および妨害防止処理がなされるが、それは、被制御の空燃比の目標が予測ダイナミック特性に沿って希望（予測）の空燃比を追跡するようにすることにより、システムを安定にする精確な制御を実現するためである。
【００８０】
図５には、点火組合せマップのパラメータを適用してエンジンの点火タイミング制御を行なう実施形態が示されている。制御システムは、回転速度と上死点位置とを反映するクランクシャフト位置信号、負荷の大きさを反映する吸気圧信号、空燃比状况を反映する燃料噴射パルス幅信号、運転操作意図を反映するスロットルバルブ位置信号、およびこれらの信号の多要素相関性に基づき、点火タイミング制御ポリシーに従って基本点火タイミングマップのパラメータを与えている。
【００８１】
点火タイミング制御に関する運転状態パラメータを特定する処理は、制御システム中において１つの多要素相関処理であり、点火タイミングは、エンジンの回転速度、負荷、空燃比、冷却水温度、圧縮比、吸気圧、燃料オクタン価、混合ガス乱流レベル、ＥＧＲ率および燃焼室の形状などのいずれもと関係している。制御が実施されるとき、制御システムは、点火タイミングと関連のあるエンジンの運転状態パラメータ、および閉ループ制御時のノック信号を収集するが、必要に応じて、火炎信号角（火炎電離センサの信号）に対しても確率統計処理を行なった場合、より好ましい効果が得られる。これは、該センサが燃焼過程を表しているからである。つまり、火炎前面の到達時刻を測定し、乱流、燃焼学的な統計理論および小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣによるソフト測定処理機能を利用して、層流火炎伝播速度を算出することにより、燃焼持続角を算出して、点火タイミングマップのパラメータに対して自己適応修正を行なうようにしている。特に、基本点火タイミングマップのパラメータは、以上の関連要素を基本条件として、点火制御ポリシーにより、運転状態および操作条件により区分された経済性、動力性、排気エミッション性および総合性のパラメータに分けられ、制御中において自己適応選択される。
【００８２】
通常の制御器は、点火タイミングに関する運転状態パラメータを収集しつつ、基本点火タイミングマップのパラメータを修正して出力する。この修正は、関連する選択スイッチの影響を受ける。該選択スイッチは、燃料オクタン価および圧縮比に対して設けられたものである。これは、オクタン価により燃焼速度が変わり、また、圧縮比により火炎伝播距離および伝播時間が変わるためである。ここで、オクタン価の選択は、単位時間におけるノック信号の確率密度、または火炎伝播角信号およびクランクシャフト位置信号の加速度により決定され、圧縮比の選択は、エンジンごとに圧縮比が異なることに基づき、ベンチテストにより１つの影響定数を特定することにより行なわれる。特に、組合せマップのパラメータによる制御ポリシーの、通常の制御器に入力される点火タイミングマップのパラメータに対する働きに関して説明する。組合せ制御ポリシーの働きの下で、適切なダイナミックマップのパラメータが該制御によって判別され、エンジンを最も安定させる条件の下で特定されたダイナミックマップのパラメータが、該全ての条件を備えている場合、元のベンチキャリブレーションされた基本点火タイミングマップのパラメータの全部または一部分を置換することができる。このときに、点火タイミング制御ポリシーは、組合せ制御ポリシーに従って、強誘電体メモリ中の前記運転状態及び運転操作条件におけるダイナミックマップのパラメータを直接通常の制御器に送り込み、通常の制御器による修正処理を経て点火タイミングの修正マップのパラメータを出力する。該ダイナミックマップのパラメータは、点火制御モジュールを駆動して点火プラグの点火を制御する。
【００８３】
小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣは、修正された点火モジュールの制御目標（マップのパラメータ）に対し自己適応学習および追跡を行なうとともに、エンジンの関連する運転状態パラメータの変化率、ノックセンサの信号の確率密度分布、吸気圧変化率、燃料噴射パルス幅変化率、スロットルバルブ位置変化率、クランクシャフト回転角加速度、点火遅延角および燃焼持続角の偏差と偏差変化率に基づき、図２および図３に示された方法により、点火タイミング・ダイナミックマップのパラメータを生成する。該ダイナミックマップのパラメータは、最適化条件により特定された後、強誘電体メモリに書き込まれる。点火タイミング制御ポリシーが比較・判定により組合せマップのパラメータポリシーを適用することになった場合、点火タイミング・ダイナミックマップのパラメータは、組合せ制御ポリシーの働きにより、基本燃料噴射マップのパラメータと共に組合せマップのパラメータを合成し、エンジンの点火制御モジュールに対して点火タイミングの自己適応制御を行なう。
【００８４】
点火タイミングに対する自己適応制御には、火炎伝播角信号の働きが結合されている（閾値の確率測定を行なって、ノックセンサの信号との融合処理を行なうことを含む）。例えば、ノックセンサの信号が周波数選択検波器により処理後、ｎ個のサイクルにおけるノックの発生確率が２％〜５％の範囲以内であれば、最適点火調整目標閾値とし、ノックの発生確率がこの閾値を越える場合、点火角を遅延させる。この範囲内における関連センサの信号がクラスタリング判別により該ダイナミック点火マップのパラメータの最適条件として特定された場合、一部の条件が変化すると、小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣは、該閾値を予測目標として学習および制御を実行し続けることにより、伝統的なノック安全角距離を置換することができる。
【００８５】
図６には、吸気組合せマップのパラメータを用いてエンジンの吸気制御を行なう実施形態が示されている。エンジンの吸気は、吸気管１とエアークリーナ２、定圧チャンバー４、吸気流量検出器５、電子スロットルバルブ制御器６およびインジェクション・チャンバー１３を介して、吸気マニホルドからエンジン１４に入り込む。空燃比目標に対し強制的調整が行なわれた場合、吸気管１およびエアーフィルタ２を介して定圧チャンバー４に到達した吸気は、さらに、バイパス配管７およびバイパス吸気電磁バルブ８を介して補助定圧チャンバー１２に入り込んでから、速度調整電子制御コンプレッサー９、比例電磁バルブ２１またはインジェクション空気噴射口１１を介して、インジェクション・チャンバー１３および吸気マニホルドからエンジン１４に入り込む。
【００８６】
制御実施中において、制御器１０は、吸気温度センサ３の信号、アクセル位置信号１８、電子スロットルバルブ制御器６の位置信号、燃料噴射弁１５の燃料噴射パルス幅信号、酸素センサ１７の信号およびエンジン１４からの吸気に関する他の状態信号２２（例えば、回転速度信号、吸気圧信号、冷却水温度信号、火炎伝播角信号など）に基づいて、バイパス吸気電磁バルブ８、速度調整電子制御コンプレッサー９、比例電磁バルブ２１などの吸気システムのアクチュエータを制御することにより、エンジン１４に対して吸気制御を行なう。
【００８７】
制御のメカニズムとして、下記の幾つかがある。その１は、バイパス配管７の気体経路の作用により、吸気の一部が吸気流量検出器５および電子スロットルバルブ制御器６を迂回するようになり、一定量の空気が、速度調整電子制御コンプレッサー９、比例電磁バルブ２１、インジェクション空気噴射口１１およびインジェクション・チャンバー１３を通りながら該経路を通過するので、その空燃比が強制的に調整され、吸気が補償制御されるようになる。その２は、定圧チャンバー４および補助定圧チャンバー１２を用いるとともに、両者は、異なる運転状態ごとに、程度の異なる並列連結を採用しており、定圧チャンバーはヘルムホルツ共鳴器の効果を有し、吸気が定圧チャンバー４を通過する際に吸気管内の圧力波の振幅値および位相が調整されるため、イナーシャ空気波増圧効果が変化されるとともに、速度調整電子制御コンプレッサー９および吸気システムによるノイズも低減されるようになる。その３は、速度調整電子制御コンプレッサー９、インジェクション空気噴射口１１およびインジェクション・チャンバー１３、比例電磁バルブ２１の作用により、吸気マニホルドに入り込んだ気流に対し渦流強度の調整を行なうことができるとともに、燃料の霧化および燃焼にも有利になる。
【００８８】
制御中おいて、制御器１０は、上記の関連制御信号およびアクセル操作信号２０に基づき、バイパス吸気電磁バルブ８の制御信号、電子スロットルバルブ制御器６の制御マップ、速度調整電子制御コンプレッサー９の制御マップ、比例電磁バルブ２１の制御マップを出力する。以上の出力信号および出力マップは、制御器１０中の通常の制御器により、電子スロットルバルブ制御器６の位置センサの信号、燃料噴射弁１５の燃料噴射パルス幅信号、酸素センサ１７の信号、および吸気圧、温度および冷却水温度などの他の信号に基づき、修正して出力される。出力処理は、制御器１０の小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣが、自己適応追跡・学習を行なうとともに、クランクシャフト位置加速度、燃料噴射パルス幅変化率、酸素センサ１７の信号変化率、吸気圧および吸気流量変化率に基づき、図１乃至図３に示す制御および学習を行う処理である。ダイナミック制御マップが生成された場合、制御器１０は、内部に搭載された制御ポリシーおよび組合せ制御ポリシーに基づき、組合せマップを出力することにより、以上のアクチュエータに対して制御を行なう。
【００８９】
図７には、アイドル制御組合せマップのパラメータを適用してエンジンのアイドル制御を行なう実施形態が示されている。本実施形態では、組合せマップのパラメータによる制御方法に従って電子スロットルバルブの閉ループ制御を行なうことにより、スロットルバルブの開度を相対的に固定されたアイドル位置に安定させるようにしている。
【００９０】
制御システムは、エンジンのアイドル運転状態信号、即ちスロットルバルブ位置信号、吸気流量信号、回転速度信号、冷却水温度信号、燃料噴射パルス幅信号、および大気圧、吸気温度などの他の関連信号に基づき、制御ポリシーに従って、ベンチキャリブレーションされたスロットルバルブ・トルクモーターの基本マップのパラメータを調べ出して、通常の制御器により前記パラメータを修正して出力することにより、スロットルバルブ・トルクモーターの動作を制御する。
【００９１】
通常の制御器は、その内部にアイドル速度のＰＩＤファジー制御ポリシーが搭載されており、アイドル運転状態におけるエンジンの、冷却水温度および大気圧などの各状態パラメータを用いて、また、すぐ前のサイクルにおける、クランクシャフト回転角加速度および回転速度の偏差のような関連状態パラメータの変化率および偏差、およびエアコンのオン・オフのような各補助電気機器のオン・オフ状態を用いて、基本マップのパラメータを修正して出力する。
【００９２】
小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣは、スロットルバルブ・トルクモーターを制御するために出力される基本マップのパラメータに対し自己適応学習追跡を行なうとともに、制御ポリシーに基づき、対応するダイナミックマップのパラメータを生成し、クラスタリングして一時的に格納する。該ダイナミックマップのパラメータは、組合せ制御ポリシーを通じて制御目標に対する制御に係わるようになる。幾つかのサイクルにわたる何回の検証、比較・判定、および修正、クラスタリングと連想に係わり続けることにより、エンジンがアイドル運転状態において最安定となる運転状態条件が現れた場合、該ダイナミックマップのパラメータおよび安定条件を特定する。特定されたダイナミックマップのパラメータは、強誘電体メモリに格納され、基本アイドルマップのパラメータの代わりに目標に対し制御を行なう。
【００９３】
デバイス特性および使用環境に変化がある場合、以上の処理を繰り返すことにより制御を行なう。負荷が急変する場合、制御システムは、エンジンの各状態信号の伝送の時間遅れ効果を十分考慮し、クラスタリングされた連想記憶学習経験に基づき、目標に対し予測制御を行なうとともに、幾つかのサイクル内において、運転状態信号の変化率の傾向判定を行なうことにより、該状態を、できるだけ速く自己適応学習してからクラスタリングして一時的に格納する。類似する状態が連続的に発生する場合、自己適応追跡により調整修正を行なうことにより、ダイナミックマップのパラメータを生成する。類似する状態がランダムに発生する場合、クラスタリング記憶により、急変発生の際のダイナミックマップのパラメータおよび運転状態条件を生成して、再び発生しないように予測制御を行なう。
【００９４】
図８には、ＥＧＲ率組合せマップのパラメータを適用してエンジンに対してＥＧＲ率制御を行なう実施形態が示されている。図８において、制御要求として、部分的負荷においてＥＧＲ率を用い、全負荷およびスロットルバルブの開度が２０％未満の運転状態においては、ＥＧＲ率を０とする。ＥＧＲ率の制御範囲は、５％〜２５％とする。
【００９５】
制御中、制御システムは、スロットルバルブ位置信号およびクランクシャフト位置センサにより測定された回転速度信号に基づき、ＥＧＲ率制御ポリシーに従って、ＥＧＲ率の基本マップのパラメータを検索する。通常の制御器は、スロットルバルブ位置信号、回転速度信号、吸気圧信号、冷却水温度信号に基づいて現在の運転状態を特定し、ＥＧＲ率の制御要求を満たす運転状態に対して、該運転状態における関連センサの信号によりＥＧＲ率マップのパラメータを調整・修正後、ＥＧＲ率修正マップのパラメータを出力し、ＥＧＲ率比例電磁バルブの作動を制御する。
【００９６】
小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣは、ＥＧＲ率比例電磁バルブを制御するためのＥＧＲ率修正マップのパラメータに対し自己適応追跡および学習を行なう。ここで、特に、小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣは、スロットルバルブ位置の偏差およびクランクシャフト回転角加速度の変化を用いて、ＥＧＲ率の制御修正に対しソフト測定方法による推定を行なうことにより、ＥＧＲ率が５％〜２５％の範囲内において自己適応最適比率を取るようにする。小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣは、もう１つの働きとして、自己適応学習を通じて、前述した本発明の自己適応制御ポリシーおよびダイナミックマップパラメータ生成ポリシーに従ってダイナミックマップのパラメータを生成する。該ダイナミックマップのパラメータは、比較・判定により、目標に対する制御に適することになった場合、組合せマップのパラメータによる制御ポリシーに従って、ＥＧＲ率基本マップのパラメータの全部または一部を置換し、上記の処理を繰り返す。
【００９７】
本発明に係るエンジンの制御装置は、図９および図１０に示す詳細な電気回路により実施されてもよい。
【００９８】
ここで、図９は、本発明に係るエンジンの制御装置中の、センサに関する実施形態の電気回路である。マイクロプロセッサＵ１のピン３１、３２は、それぞれメモリＵ１６のピン２９、２４に接続され、ピン４０は、抵抗Ｒ１を介してハイレベルＶＣＣに接続されるとともに、コンデンサＣ１を介して接地され、かつスイッチＳ１を介して接地される。マイクロプロセッサＵ１のピン７３、７４の間には、水晶発振器Ｙ１が接続されるとともに、コンデンサＣ２、Ｃ３を介して接地されている。
【００９９】
吸気圧センサ、大気圧センサの信号は、キャッシュメモリＵ２を介して位相ロックループＵ３に入力されてＶ／Ｆ変換処理されてから、フォトカプラーＯＰ１を介してマイクロプロセッサＵ１のＡ／ＤポートのピンＰ５０、Ｐ５１に入力されることにより、マイクロプロセッサＵ１により収集されて解析・演算処理に用いられる。
【０１００】
酸素センサの信号は、演算増幅器Ｕ４により１０倍増幅されてからログ増幅器Ｕ５に入力され、ログ増幅器Ｕ５により増幅されてからログ増幅器Ｕ５のピン１０から出力され、さらに、演算増幅器Ｕ６のＩ−Ｖ変換により５〜０Ｖの電圧信号に変換された後、マイクロプロセッサＵ１のＡ／ＤポートのピンＰ５２に入力されることにより、マイクロプロセッサＵ１による空燃比の解析・判定に用いられる。
【０１０１】
冷却水温度信号、吸気温度信号、環境温度信号は、直列接続された電圧分圧抵抗によりアナログ電圧信号に変換されて、コンパレータＵ７による比較・判定に用いられる。コンパレータＵ７から順次出力されたデジタル信号は、マイクロプロセッサＵ１のＡ／ＤポートのピンＰ５４、Ｐ５５、Ｐ５６に入力され、マイクロプロセッサＵ１によるエンジンの運転状態の解析・判断に用いられる。
【０１０２】
クランクシャフト位置センサの信号は、磁気コンバータＵ８に入力されて変換処理後、マイクロプロセッサＵ１のＡ／ＤポートのピンＰ５７に入力されて、マイクロプロセッサＵ１による解析・演算処理に用いられる。
【０１０３】
スロットルバルブ位置信号及びアクセル信号は、電圧が下げられた後、演算増幅器Ｕ９に入力され増幅処理を経てから、マイクロプロセッサＵ１のＡ／ＤポートのピンＰ４６、Ｐ４７に入力されて、マイクロプロセッサＵ１による解析・演算処理に用いられる。
【０１０４】
ノック信号は、演算増幅器１０およびその周辺回路からなる信号周波数選択増幅回路により増幅処理後、演算増幅器１０Ｅからなる検波回路に入力される。検波回路からの出力信号は、ＮＯＴゲートによりバッファ処理後、マイクロプロセッサＵ１のピンＰ１６に入力されて、マイクロプロセッサＵ１による解析・演算処理に用いられる。
【０１０５】
インバータＵ１１とゲート回路Ｕ１２とにより、燃料噴射信号パルス幅検出回路が構成される。燃料噴射信号は、マイクロプロセッサＵ１のＩＮＴＰ０ポートのピンＰ０１に入力されて、マイクロプロセッサＵ１による解析・演算処理に用いられる。
【０１０６】
ＣＡＮ通信レシーバＵ１３により、ＣＡＮ通信モジュールの受信ノードユニットが構成される。
【０１０７】
非同期シリアル通信プロセッサＵ１４、通信ポートＤＢ９および電子スイッチＵ１５などにより、システムのプログラム書き込み通信回路が構成される。レジスタＵ１６および８セグ・ニキシー管ＤＳによりシステムエラーコード表示回路が構成され、該回路は、システムエラー情報に対して比較・判定を行なう。
【０１０８】
電離センサの信号は、低消費電力の演算増幅器Ｕ１８、Ｕ１７およびその周辺回路からなる定電位回路と電流検出回路により処理後、センサの信号の電位が一定値に制御される。センサの信号は、このような処理を経た後マイクロプロセッサＵ１のピンＰ２７に入力されて、マイクロプロセッサＵ１による解析・演算処理に用いられる。 
【０１０９】
電圧信号は、位相ロックループＵ１９からなる電源検出回路により処理後、フォトカプラーＯＰ３を介してマイクロプロセッサＵ１のピンＰ２６に入力されるため、リアルタイムで蓄電器の電圧値を測定することができ、システムに定電圧直流電源を確実に供給することができる。
【０１１０】
ヘッドライト・スイッチ信号、ニュートラル・ポジション信号、パワーステアリング信号、エアコン要求信号は、直列接続された電圧分圧抵抗によりアナログ電圧信号に変換されてシュミットトリガーＵ２０により整形後、順次にデジタル信号を出力して、マイクロプロセッサＵ１のピンＰ２１、Ｐ２２、Ｐ２３、Ｐ２４に入力して、マイクロプロセッサＵ１によるエンジンの運転状態の判断・解析に用いられる。
【０１１１】
回転速度信号は、タイムベース回路Ｕ２１により調整後、フォトカプラーＯＰ４を介してマイクロプロセッサＵ１のピンＰ２０に入力され、マイクロプロセッサＵ１による解析・演算処理に用いられる。
【０１１２】
マイクロプロセッサＵ２４、ラッチメモリＵ２２、ダイナミックメモリＵ２３により構成された小脳モデル関節制御器ＣＭＡＣは、マイクロプロセッサＵ１による制御の下で、内蔵された制御ポリシーに基づき自己適応学習を行なうとともに、空燃比の目標値に対し調整・アプローチを行なう。ダイナミックメモリＵ２３は、パラメータをクラスタリング調整して更新・格納を行なうフラッシュメモリであり、マイクロプロセッサＵ２４による制御の下で、新しい運転状態における制御器による制御に係わる。
【０１１３】
拡張ポートＵ２６およびメモリＵ２５により予備拡張フラッシュメモリを構成し、システムマップＭＡＰのデータを格納する。
【０１１４】
図１０は、本発明に係るエンジンの制御装置中の、駆動に関する実施形態の電気回路である。マイクロプロセッサＵ１は、そのＩ／ＯポートＰ７０〜Ｐ７７を用いて、スイッチ量ドライバーＵ３７、Ｕ３８により、燃料噴射信号に対し収集、フィードバック解析、および比較・判定処理を行った後、パワードライバーＱ１１〜Ｑ１４によりエンジンの燃料噴射に対してリアルタイムに制御を行なう。
【０１１５】
マイクロプロセッサＵ１は、そのＩ／ＯポートＰ１２０〜Ｐ１２７介して制御信号を出力する。該制御信号は、フォトカプラーＯＰ３１〜ＯＰ２４からなる妨害防止回路により隔離処理後、スイッチ量ドライバーＵ３５、Ｕ３６により、信号に対して収集、フィードバック解析、および比較・判定処理を行った後、パワードライバーＢＴ１２〜ＢＴ１５からなる駆動回路により、エラー指示警報スイッチ、吸気レゾナンス・インジェクションスイッチ、ＥＧＲ電磁バルブスイッチおよびチャコールキャニスタ電磁バルブスイッチに対するスイッチ量を駆動制御する。
【０１１６】
マイクロプロセッサＵ１は、そのＩ／ＯポートＰ３０〜Ｐ３７を用いて、スイッチ量ドライバーＵ３３、Ｕ３４により、点火信号に対して収集、フィードバック解析、および比較・判定処理を行った後、パワードライバーＢＴ８〜ＢＴ１１によりエンジン点火のリアルタイム制御を行なう。
【０１１７】
マイクロプロセッサＵ１は、そのＩ／ＯポートＰ１１０〜Ｐ１１１を用いてステッピング・モーターおよび電磁バルブの駆動信号を出力する。これらの駆動信号は、フォトカプラーＯＰ２２、ＯＰ２３からなる妨害防止回路により隔離処理後、それぞれ、三極管、Ｈブリッジ回路およびパワードライバーＱＥ１回路を駆動して、ステッピング・モーターＭＧ１の動作および電磁バルブＤＪ１の動作を駆動することにより、吸気流量の制御を行なう。
【０１１８】
マイクロプロセッサＵ１は、そのＩ／ＯポートＰ１００〜Ｐ１０７を用いて制御信号を出力する。該制御信号は、フォトカプラーＯＰ１４〜ＯＰ２１からなる妨害防止回路により隔離処理後、スイッチ量ドライバーＵ３０、Ｕ３１により、信号に対し収集、フィードバック解析、および比較・判定処理を行った後、パワードライバーＢＴ５〜ＢＴ７、高出力ドライバーＵ３２からなる駆動回路により、スイッチ量に対する制御を行なう。
【０１１９】
制御信号は、マイクロプロセッサＵ１により駆動され、フォトカプラーＯＰ１３により隔離処理後、三極管Ｑ２により増幅されてから電力管Ｑ３を駆動して、電子スロットルバルブを駆動するための高／低電位を制御する。また、信号増幅器Ｕ２９からなる電流モニタリング回路により処理後、マイクロプロセッサＵ１のＡ／ＤポートのピンＰ４６に入力されることにより、電流をリアルタイムにモニタリングすることができるとともに、位置のフィードバック処理に用いられる。
【０１２０】
マイクロプロセッサＵ１は、そのＩ／ＯポートＰ１５０〜Ｐ１５７を用いて制御信号を出力する。該制御信号は、フォトカプラーＯＰ５〜ＯＰ１２からなる妨害防止回路により隔離処理後、パワードライバーＢＴ１〜ＢＴ４からなる駆動回路により、予備用スイッチの値を駆動制御する。
【０１２１】
マイクロプロセッサＵ１のピンＰ１３０、Ｐ１３１は、それぞれＰＷＭ１、ＰＷＭ２の制御信号を出力する。これらの制御信号は、パワードライバーＱ１５〜Ｑ１８からなるＨブリッジ駆動回路により、定電圧整流ダイオードＤ１１〜Ｄ１４からなる整流隔離回路を介して、スロットルバルブ・モーターＭＧ２を駆動制御する。
【０１２２】
以上、幾つかの典型的な実施形態を参照して本発明について説明したが、説明に用いられた用語は、ただ説明および例示のためのものであって、限定的なものではないと理解すべきである。本発明は、本発明の精神および趣旨を逸脱しない範囲で、様々な形態により実施され得るので、上記の各実施形態中のいずれかの具体的内容により限定されるものではなく、添付の特許請求の範囲により限定される発明の精神と範囲内において幅広く解釈されると理解すべきである。そのため、特許請求の範囲およびそれに均等する範囲内に入る全ての変形および改善のすべてが、添付の特許請求の範囲内に入ると理解すべきである。
【符号の説明】
【０１２３】
１…吸気管、２…エアーフィルタ、３…吸気温度センサ、４…定圧チャンバー、５…吸気流量検出器、６…電子スロットルバルブ制御器、７…バイパス配管、８…バイパス吸気電磁バルブ、９…速度調整電子制御コンプレッサー、１０…制御器、１１…インジェクション空気噴射口、１２…補助定圧チャンバー、１３…インジェクション・チャンバー、１４…エンジン、１５…燃料噴射弁、１６…排気管、１７…酸素センサ、１８…アクセル位置信号、１９…スロットルバルブ・トルクモーター駆動信号、２０…アクセル操作信号、２１…比例電磁バルブ、２２…他のセンサの信号、Ｕ１…マイクロプロセッサ、Ｕ２…キャッシュメモリ、Ｕ３…位相ロックループ、Ｕ４、Ｕ６…演算増幅器、Ｕ５…ログ増幅器、Ｕ７…コンパレータ、Ｕ８…磁気コンバータ、Ｕ９…演算増幅器、Ｕ１０…演算増幅器、Ｕ１１…インバータ、Ｕ１２…ゲート回路、Ｕ１３…ＣＡＮ通信レシーバ、Ｕ１４…非同期シリアル通信プロセッサ、Ｕ１５…電子スイッチ、Ｕ１６…レジスタ、Ｕ１７、Ｕ１８…低消費電力演算増幅器、Ｕ１９…位相ロックループ、Ｕ２０…シュミットトリガー、Ｕ２１…タイムベース回路、Ｕ２２…ラッチメモリ、Ｕ２３…ダイナミックメモリ、Ｕ２４…マイクロプロセッサ、Ｕ２５…メモリ、Ｕ２６…拡張ポート、Ｕ２７、Ｕ２８…スイッチ量ドライバー、Ｕ２９…信号増幅器、Ｕ３０、Ｕ３１…スイッチ量ドライバー、Ｕ３２…高出力ドライバー、Ｕ３３〜Ｕ３８…スイッチ量ドライバー、ＤＳ…８セグ・ニキシー管、ＤＢ９…通信ポート、ＯＰ１〜ＯＰ３１…フォトカプラー、Ｍ１〜Ｍ４…燃料噴射弁、Ｔ１〜Ｔ４…昇圧器、ＭＧ１…ステッピング・モーター、ＭＧ２…スロットルバルブ・モーター、ＤＪ１…電磁バルブ、ＢＴ１〜ＢＴ５…パワードライバー、ＤＥ３〜ＤＥ６…定電圧ダイオード、Ｑ３、Ｑ１０、Ｑ１１〜Ｑ１８…パワードライバー、ＱＥ１…パワードライバー、Ｒ１〜Ｒ１４０…抵抗 、ＶＲ１〜ＶＲ２…可変抵抗、Ｃ２〜Ｃ６２…コンデンサ、Ｄ１〜Ｄ１２…定電圧整流ダイオード、Ｑ１〜Ｑ２、Ｑ４〜Ｑ９…三極管、Ｌ１〜Ｌ２…インダクタンス、Ｙ１〜Ｙ２…水晶発振器、ＤＥ１〜ＤＥ２…定電圧ダイオード
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【国際調査報告】
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