(57)【要約】      （修正有）【課題】推論センサ・モジュールのモデルベースを較正する。【解決手段】推論センサ・モジュールは、エンジン・シミュレーション・モデルに組み込まれる。推論センサ・モジュールの一つ以上のパラメータは、一つ以上のエンジン測定データおよびエンジン・シミュレーション・モデルを使用して較正される。推論センサ・モジュールによって予測される推定された信号とエンジンで測定された信号との間の差が最小化されるように、較正は実行される。推論センサ・モジュールおよび１つ以上の調整されたパラメータは、推定された変数を予測するためにエンジン制御ユニットに搭載される。【選択図】図１
2013144975.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
エンジン・シミュレーション・モデルをストアし（３０５）、
エンジン・シミュレーション・モデルに推論センサ・モジュールを組み込み（３１５）、
推論センサ・モジュールによって予測された推定された信号と、エンジンで測定された信号との差が最小になるように、１つ以上のエンジン測定データおよびエンジン・シミュレーション・モデルを用いて推論センサ・モジュールに関する１つ以上のパラメータを較正する（３２０）
ように較正された１つ以上のコンピュータ記憶装置（２４０）およびコンピュータプロセッサ（２５０）を有することを特徴とするシステム。
【請求項２】
前記コンピュータプロセッサが、推論センサ・モジュールに対する全ての入力がエンジン測定データを介して利用できるとき、推論センサ・モジュールを較正するように構成されるが、これらの入力のサブセットは、エンジン・シミュレーション・モデルによって予測された信号によって置換され、又は、前記コンピュータプロセッサが、推論センサ・モジュールに対する１以上の入力が推論センサ・モジュールの較正のために用いられるエンジン測定データにおいて利用できないとき、推論センサ・モジュールを較正するように構成され、エンジン・シミュレーション・モデルによって予測された信号を受信し、利用できないエンジン測定データに関するエンジン・シミュレーション・モデル信号を置換するように較正される（３４０）ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
エンジン・シミュレーション・モデルを１以上のコンピュータプロセッサおよびコンピュータ記憶装置にストアするステップ（３０５）と、
推論センサ・モジュールをエンジン・シミュレーション・モデルに組み入れるステップ（３１５）と、
推論センサ・モジュールによって予測された推定された信号と、エンジンで測定された信号との差が最小になるように、１つ以上のエンジン測定データおよびエンジン・シミュレーション・モデルを用いて推論センサ・モジュールに関する１つ以上のパラメータを較正する（３２０）ステップと
を有することを特徴とする方法。
【請求項４】
エンジン・シミュレーション・モデルを１以上のコンピュータプロセッサおよびコンピュータ記憶装置にストアし（３０５）、
エンジン・シミュレーション・モデルに推論センサ・モジュールを組み込み（３１５）、
推論センサ・モジュールによって予測された推定された信号と、エンジンで測定された信号との差が最小になるように、１つ以上のエンジン測定データおよびエンジン・シミュレーション・モデルを用いて推論センサ・モジュールに関する１つ以上のパラメータを較正する（３２０）
ステップを有するプロセスを実行するプロセッサによって実行される命令（２４０）を有するコンピュータ読取可能記憶装置（２５０）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
[0001]  本開示は、推論検知に関し、特に推論検知のモデルベース較正に関するが、それに限定されるわけではない。
【背景技術】
【０００２】
[0002]  ディーゼルエンジンおよびほかの応用において、頻繁に、制御デザイナーは、「推論センサ」信号をつくるのを望む。これらは、困難か直接測定するのに高価である変数が、一つ以上のセンサから受け取られる情報を結合することによって推定される信号であり、各々異なるプロパティを測定する。センサ信号のこの一組は、所望の量が推定されるアルゴリズムへの入力である。推論センサのデザイナーが直面する課題は、それらがアルゴリズムを調整するために十分なエンジニアリング時間およびテスト・セル測定値が充分な精度を成し遂げることを必要とするということである。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
[0003]  このプロセスは、図１において例示され、推定値（図１のＺ）が十分に正確であるように、エンジン制御ユニット（ECU）較正要員は較正パラメータ（図１のΘ）の値を決める。多くの場合、図１の方法を使用することにおいて、推論検知アルゴリズムの較正は、較正パラメータの手動操作によって成し遂げられ、受け入れられるパフォーマンスが観察されるまで、すなわち、シータ（Θ）の数値を操る。この手動又は半手動のプロセスは、著しい量の高価なエンジニアリングおよびエンジン・テスト・セル時間を必要とする。
【０００４】
[0004]  具体的には、これを達成するために、エンジニアはエンジンに一組のセンサを備え、エンジン制御装置が利用できるこれらのセンサ（図1のy）の信号を作る。
エンジニアは更に、エンジンにセンサ（それは、高価で、複雑であるが、頑強すぎず、および／または、あまり精密でない）を使用して所望のエンジン出力または変数（zmeas）を測定するために準備をさせる。エンジニアは、次いで、エンジンの操作のいくつかのポイントで、変数yおよびzmeasを測定する。知られているように、手動または半手動の技術は、シータのための数値を算出するために用いられ、モデル化された関数z = f(y, シータ)は、測定された値（zmeas）に近づく。他の方法では、推定されたzと測定されたzmeasとの間の差の標準（norm）は最小化される。次いで、所望のzと測定されたzとの差が最小化されるまで、このプロセスはポイントを操作して異なるエンジンで繰り返される。
【０００５】
[0005]  これは、骨が折れ、時間がかかり、正確でなく、高価なプロセスであるので、デザイナーはしばしば、標準以下の較正で「耐える」か、または著しいコストを所望の精度を得るのに費やす。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】[0006]  図１は、エンジン・システムの価値を推定するための推理検知アルゴリズムおよび較正パラメータの使用を例示しているブロック図である。
【図２】[0007]  図２は、エンジン制御ユニットに組み込まれる推論センサ・モジュールを例示しているブロック図であり、推論センサ・モジュールはエンジン・シミュレーション・モデルを使用して調整されたパラメータを含む。
【図３Ａ】[0008]  図3Aは、エンジン・シミュレーション・モデルを使用している推論センサを調整するために方法の実施形態を例示している線図である。
【図３Ｂ】図3Bは、エンジン・シミュレーション・モデルを使用している推論センサを調整するために方法の実施形態を例示している線図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
[0009]  以下の説明では、この一部を形成する添付の図面を参照して、実装されることができる説明の特定の実施形態を介して示される。これらの実施形態は、当業者が本発明を実施することができるように充分に詳細に記載され、他の実施形態が利用されることができると理解され、構造的、電気的および光学変更は本発明の範囲内において、なされることができる。例示の実施形態の説明は、限定されたセンサを採用するものではなく、本発明の範囲は添付の請求の範囲によって定義される。
【０００８】
[0010]  一つ以上の実施形態は、自動的に中程度の忠実度、グレーボックス（grey box）、ターボ付きエンジンの制御指向モデル（control-oriented model、COM）、および、後処理システムの機能性を含む技術を導入することによって、推論検知の手動および／または半手動較正と関連する課題に対処する。具体的には、実施形態では、エンジニアは推論検知アルゴリズム（すなわちシータの数値）を調整するためにCOMに影響を及ぼすことができる。COMは、エンジンの一般の中程度の忠実度モデルでありえる。周知のように、COMは一組の非線形常微分方程式を含み、それは多種多様な出力信号をエンジン（例えば圧力、フロー、温度およびガス組成物）から作り出すことが可能である。更に公知技術では、特定のCOMの方程式は、使用されているエンジンを含むいくつかの要因に依存する。この種のCOMがエンジン制御ユニットにおいて動くにはあまりに複雑であり、その出力が推論検知アルゴリズム(z = f(y, シータ))のより単純な構造を調整するために影響を及ぼす。
【０００９】
[0011]  オフラインの環境（すなわち、ＥＣＵ内ではない）で始まり、エンジニアは彼または彼女の特定のアプリケーションに適しているエンジン・シミュレーション・モデル（図2、No.220）を選ぶ。このモデルは通常物理の第１の原理に基づくが、これは絶対に必要ではない。エンジン・シミュレーション・モデルは、様々なエンジン特性（例えば圧力、温度、フローおよびガス組成物）を予測するために用いる。ある実施形態では、エンジン・シミュレーション・モデルは、典型的な入力信号（例えばアクチュエータ位置、注射量および環境状況）を含むオン・エンジン（on-engine）データおよびさまざまなエンジン特性の測定に調整される。
【００１０】
[0012]  エンジン・シミュレーション・モデル、推論検知モジュールまたはアルゴリズムの較正の間か後のどちらでも、組み込まれるかまたはエンジン・シミュレーション・モデル（図2、No.230）に埋め込まれる。エンジン測定データ（図2、No.210）は、モデル入力信号（アクチュエータ位置、注射量、周囲状況など）を含む。エンジン測定データは、テスト・セル装置によって同様に測定されるが、しかし、また、プロダクションセンサ（オフライン、ISAを調整する手順）で測定される。エンジン・データは、モデルおよびISAへの全ての入力、推定値、および、モデルによって予測されるできる限り他の信号の測定を含む。ISAを含むエンジン・モデルおよびエンジン・データを使用し、ISAによって予測される推定された信号およびデータにおいて測定されるものの違いが最小化されるように、ISAの較正パラメータは調整される。
【００１１】
[0013]  調整された推論検知モジュール（特に較正パラメータΘ）は、エンジン制御ユニット（図2、No.240、250）に入れられる。推論検知モジュールを含んでいるエンジン制御ユニットは、一組のオン・エンジン測定値（例えば圧力、温度、フローおよびガス組成物）を用いて、生産エンジンで直接測定されないエンジン特性を推定することができる。推論された信号は様々なタイプ、例えば圧力、温度または同様の非物理的な信号、若しくは、EGRフラクション又は摂取量の不活性ガスのフラクションのようなそれらの有用な機能であってよい。エンジン制御ユニットの推論検知モジュールは、測定され又はモデル化されたエンジン・データの関数として計算される較正パラメータを含む。
【００１２】
[0014]  推論センサ・モジュールの較正に関して、推理のモジュール(f(y,θ))は、全体的なエンジン・シミュレーション・モデルに統合される。次いで、エンジン・シミュレーション・モデルの較正は、推論センサ・モジュールを調整するために、すなわち、θを決定するために、影響を及ぼされる。その後、θの数値は、COMから抽出されて、ECUに書き込まれる。エンジン・シミュレーション・モデルおよび推論センサ・モジュールを使用するこのアプローチは、組織的で最適であり、アルゴリズム(f)の特定の入力信号（y）が利用できない場合であっても、それは作用する。これは、従来の手動および／または半手動アプローチではできない。その上、従来の方法の較正が、各々のケースのために修正されなければならないのに対し、この方法はさまざまな推論センサストラクチャに関してフレキシブルである。
【００１３】
[0015]  電流アプローチの利点、及び、手動/半手動アプローチの欠点は、更に説明されることができる。推論センサ・アルゴリズムに対する入力yは、時々理想的に測定されることができない理論上の（理想的な）値である。例えば、温度は通常小さい遅延（概して２、３秒）なしで測定することができない。この遅延は、一時的現象の間、推論センサ精度を悪化させる。また、温度測定値が他の場所に出入りする寄生的な伝熱に影響を受けないことを確実にするのは難しい。その上、それらが測定されなければならない場所で、フローはしばしば正確に測定できない。例えば、シリンダ内へのフローを測定することはほとんど可能でない。しかし、空気がシリンダに供給される吸気マニホルドに対しては、空気のフローを測定することが可能である。この測定値は、前者と置換することができる。また、一時的現象の間、定誤差があり、そのとき、吸気マニホルドの圧力は急速に変化している。さらに、濃度計は化学反応がしばしば起こる複雑な装置である。測定値の力学は、しばしばゆっくりであり、温度に依存し、測定されるのを要求されるそれら以外の合成物によって影響を受ける。精密なガス分析器の時間反応は、何十秒でもあってもよい。より速いアナライザは、より正確ではない。また、充分な精度を有するいくつかのフローを判断することは、むずかしい。しかし、圧力は充分な精度によって比較的容易に測定されることができる。開口部によるフローは、吸排気圧および温度から推定され得る。
【００１４】
[0016]  前のパラグラフの実施形態は、式z=f(y,θ)において、いくつかのデータzおよびyは、実際に利用できないか理想的でない。しかし、近い測定値によって、それらは通常置換される。例えば、知られているように、シリンダに対するフローが吸気マニホルド内へのフローと置換され、ガス温度は温度計温度と置換され、そして、シリンダの濃度はテールパイプの濃度と置換される。さらに、yのいくつかは、圧力、温度またはフロー計算のような他の推論機構によって実際に置換される。
【００１５】
[0017]  しかし、これらの課題または懸念は、現在の開示のアプローチによって、適切に対処される。エンジン・シミュレーション・モデルまたはCOMにおいて、全ての変数は利用でき、ほとんど測定することができないそれらを含む。測定値をフィッティングしているモデルを較正するとき、測定において利用できる全ての情報は利用される。それから、モデル-予測・フローは、フロー測定および圧力/温度測定によって実際には調整される。このように、データ有効性および精度問題の前に言及された課題は、緩和される。全ての測定値をモデル較正のために利用して、yの典型的なベースの予測に正確な値（それらを近い置換と取り替えないこと）を作ることは、有効性および精度問題を解決する。特にy（組織的に遅延せず）に関するより正確な値を原因として生じるので、一時的現象の間、新規なアプローチの正確さはよりよい。
【００１６】
[0018]  要約すると、エンジン・シミュレーション・モデルおよび推論検知モジュールアプローチは、メーターが利用できるかどうかにもかかわらず、そして、メーターが一時的現象の間、十分に急速かどうかにもかかわらず、モデル導出量を使用する。モデル/モジュールアプローチは、全ての測定を利用する。したがって、それはフローyが、圧力および／または温度に由来するかどうか、または、センサが使われるかどうか決めるのに必要でない。それらを、全て使うことができる。最後に、新規な方法は、いくつかの量を再建するために他のパラメータで式z=f(y, θ)を補強しない。むしろ、それはこの目的のためにモデルを使用する。新規なアプローチでは、経験的な部分が、最低限に区切られる、すなわちz=f(y,θ)。第１の原理ベースのモデルが使われるので、それはより経験的な式で補強されない。
【００１７】
[0019]  図3Aおよび3Bは、エンジン・シミュレーション・モデルを使用している推論センサを調整する例示プロセス300のフローチャートである。図3Aおよび3Bは、多くのプロセスブロック305-350を含む。図3Aおよび3Bの実施形態において、連続的に配列されるにもかかわらず、他の実施形態はブロックを再び整理することができ、一つ以上のブロックを省略することができ、および／または、平行して使用している多数のプロセッサの２以上のブロックまたは２つ以上のバーチャル・マシンまたはサブプロセッサとして構成されるシングルプロセッサを実行することができる。さらに、他の実施形態では、一つ以上の特定の相互接続されたハードウェア、若しくは、モジュール間およびモジュールを介して通信されるデータ信号及び県連するコントロールを備えた集積回路モジュールを実装することが出来る。このように、いかなるプロセスフローも、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェアおよびハイブリッド実装に適用できる。
【００１８】
[0020]  図3Aおよび3Bを参照すると、305で、エンジン・シミュレーション・モデルは、1つ以上のコンピュータプロセッサおよびコンピュータ記憶装置にストアされる。310で、エンジン・シミュレーション・モデルは、複数のエンジン特性を予測するように構成される。315で、推論センサ・モジュールは、エンジン・シミュレーション・モデルに組み込まれる。320で、エンジン・シミュレーション・モデルは、測定されたオン・エンジン・データ、モデル入力信号から成るオン・エンジン・データおよび複数のエンジン特性の測定を使用して調整される。325で、エンジン測定データは、圧力、フロー、温度、速度、ガス組成の一つ以上と、圧力、フロー、温度、速度またはガス組成のファンクションとを備える。330で、推論センサ・モジュールの一つ以上のパラメータは、エンジン測定データおよびエンジン・シミュレーション・モデルの一つ以上を使用して較正される。推論センサ・モジュールによって予測される推定された信号と、エンジンで測定された信号との間の差が、最小になるように、パラメータは調整される。推論センサ・モジュールへの全ての入力が、エンジン測定データを介して利用できる時、335で、コンピュータプロセッサは、推論センサ・モジュールを較正するように構成されるが、これらの入力のサブセットが、エンジン・シミュレーション・モデルによって予測された信号によって置換される。340で、コンピュータプロセッサは、推論センサ・モジュールへの一つ以上の入力が、推論センサ・モジュールの較正のために使われるエンジン測定データにおいて利用できないとき、推論センサ・モジュールを構成するように構成され、そして、エンジン・シミュレーション・モデルによって予測される信号を受信して、利用できないエンジン測定データに関するエンジン・シミュレーション・モデルを置換するように構成される。345で、推論センサ・モジュールおよび一つ以上の較正されたパラメータは、エンジン制御ユニットに発信され、格納される。350で、エンジン制御ユニットは、推定された変数を予測するために、推論センサ・モジュール及び一つ以上の較正されたパラメータを使用する。
【００１９】
[0021]  例えば、他の変形の実施態様および本発明およびそのさまざまな態様の変更態様が従来技術において当業者に理解され、本発明は本願明細書において記載されている特定の実施形態によって限定されない。上述の特徴および実施形態は、異なる組合せの各々と結合されることができる。したがって、全ての変更態様、バリエーションは、考察される本発明の範囲内の組合せまたは均等の範囲でカバーされる。
【００２０】
[0022]  要約書は、読者が早急に自然および技術的な開示の主旨を確認することができるように提供される（37 C.F.R.§1.72(b)）。それは特許請求の範囲の意味を解釈するかまたは制限するように用いないという了解の下で提出される。
【００２１】
[0023]  実施形態の前述の説明において、さまざまな特徴は、開示を合理的にするために単一の形態でグループ化した。むしろ、以下の請求項が反映するように、発明の内容が単一の開示された実施形態の全ての特徴より少ない。このように、別々の例示の実施形態としてそれ自身のものの上に立っている各々の請求項については、以下の請求項は、これによって実施形態の説明に組み込まれる。
【図１】
2013144975.tif 000003
【図２】
2013144975.tif 000004
【図３Ａ】
2013144975.tif 000005
【図３Ｂ】
2013144975.tif 000006
【外国語明細書】
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