(57)【要約】【課題】コモンレールに燃料を圧送するポンプが吐出する燃料の吐出量の精度を維持する技術を提供する。【解決手段】コモンレール２１は、エンジン１に噴射供給するための高圧燃料を蓄圧する。燃料供給ポンプ１９は、コモンレール２１に燃料を加圧して圧送する。吐出量制御部１０３は、吐出量制御弁２０の駆動電流を変化させて燃料供給ポンプ１９がコモンレール２１に圧送する燃料の吐出量を制御する。吐出量計測部２３は、燃料供給ポンプ１９がコモンレール２１に圧送する燃料の吐出量を計測する。判定部１０１は、エンジン１を搭載する車両の状態が所定の学習実行条件を満たしているかを判定する。学習部１０２は、車両の状態が前記学習実行条件を満たしている場合、吐出量制御弁２０の駆動電流Ｉにおける燃料の吐出量の理論値Ｑｔと、吐出量計測部２３が計測した実際の吐出量Ｑｒとの関係を定める関数を算出して記憶する。【選択図】図１
2017190689.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
エンジンに噴射供給するための高圧燃料を蓄圧するコモンレールと、
前記コモンレールに燃料を加圧して圧送する燃料供給ポンプと、
前記燃料供給ポンプが前記コモンレールに圧送する燃料の吐出量を変更する吐出量制御弁と、
前記吐出量制御弁の駆動電流を変化させて前記燃料の吐出量を制御する吐出量制御部と、
前記燃料供給ポンプが前記コモンレールに圧送する燃料の吐出量を計測する吐出量計測部と、
前記エンジンを搭載する車両の状態が、前記吐出量に関する学習をするための所定の学習実行条件を満たしているか否かを判定する判定部と、
前記判定部によって前記車両の状態が前記学習実行条件を満たしていると判定された場合、前記吐出量制御弁の駆動電流Ｉにおける前記燃料の吐出量の理論値Ｑｔと、前記吐出量計測部が計測した実際の吐出量Ｑｒとの関係を定める関数を算出して記憶する学習部と、
を備えることを特徴とする学習装置。
【請求項２】
前記吐出量制御部は、前記学習部が算出した関数に基づいて、前記実際の吐出量Ｑｒが前記理論値Ｑｔとなるように、前記吐出量制御弁の駆動電流Ｉを変更する、
ことを特徴とする請求項１に記載の学習装置。
【請求項３】
前記学習装置を搭載する車両の走行距離を計測する距離計測部をさらに備え、
前記学習部は、前回学習を実行してから前記車両が走行した走行距離が所定の距離よりも長くなった後に前記学習実行条件を満たした場合、前記関数を再計算して記憶する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の学習装置。
【請求項４】
前記学習部は、前記実際の吐出量Ｑｒを第１の軸、前記理論値Ｑｔを第２の軸とする直交座標系にプロットした場合における前記理論値Ｑｔと前記実際の吐出量Ｑｒとの関係を近似するＫ次多項式（Ｋは３以上の整数）の係数を算出する、
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の学習装置。
【請求項５】
前記学習実行条件は、（１）前記コモンレールの圧力変動が所定の圧力変動範囲内であり、（２）前記コモンレールから前記エンジンに燃料を噴射供給するインジェクタの噴射量の変動が所定の噴射量変動範囲であり、かつ（３）前記エンジンの回転数の変動が所定の回転数変動範囲内である、
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は学習装置に関し、特に、コモンレールに燃料を圧送する燃料供給ポンプの吐出量を制御するための学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
コモンレール内に高圧燃料を蓄圧し、コモンレールより分岐した燃料配管の下流端に接続されたインジェクタからエンジン内の各気筒に燃料を噴射供給するように構成された蓄圧式燃料噴射装置が知られている。このような蓄圧式燃料噴射装置の中には、コモンレール内の燃料圧力が目標燃料圧力と一致するように、燃料供給ポンプより吐出される燃料の吐出量をフィードバック制御するものも存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−２１８６１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般に、蓄圧式燃料噴射装置の経年変化等に起因して、燃料供給ポンプが吐出する燃料の吐出量が、初期の想定量から徐々に乖離することがある。フィードバック制御によって燃料供給ポンプより吐出される燃料の吐出量を制御する場合、特に初出の吐出量が目標とする吐出量と大きく乖離する場合等には、燃料供給ポンプが目標とする吐出量の燃料を吐出するようになるまでには時間を要する。結果として、蓄圧式燃料噴射装置を搭載する車両の燃費性能等が初期性能よりも悪化することも起こりうる。
【０００５】
本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、コモンレールに燃料を圧送するポンプが吐出する燃料の吐出量の精度を維持する技術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】
本発明のある態様は、学習装置である。この装置は、エンジンに噴射供給するための高圧燃料を蓄圧するコモンレールと、前記コモンレールに燃料を加圧して圧送する燃料供給ポンプと、前記燃料供給ポンプが前記コモンレールに圧送する燃料の吐出量を変更する吐出量制御弁と、前記吐出量制御弁の駆動電流を変化させて前記燃料の吐出量を制御する吐出量制御部と、前記燃料供給ポンプが前記コモンレールに圧送する燃料の吐出量を計測する吐出量計測部と、前記エンジンを搭載する車両の状態が、前記吐出量に関する学習をするための所定の学習実行条件を満たしているか否かを判定する判定部と、前記判定部によって前記車両の状態が前記学習実行条件を満たしていると判定された場合、前記吐出量制御弁の駆動電流Ｉにおける前記燃料の吐出量の理論値Ｑｔと、前記吐出量計測部が計測した実際の吐出量Ｑｒとの関係を定める関数を算出して記憶する学習部と、を備える。
【０００７】
前記吐出量制御部は、前記学習部が算出した関数に基づいて、前記実際の吐出量Ｑｒが前記理論値Ｑｔとなるように、前記吐出量制御弁の駆動電流Ｉを変更してもよい。
【０００８】
前記学習装置を搭載する車両の走行距離を計測する距離計測部をさらに備えてもよく、前記学習部は、前回学習を実行してから前記車両が走行した走行距離が所定の距離よりも長くなった後に前記学習実行条件を満たした場合、前記関数を再計算して記憶してもよい。
【０００９】
前記学習部は、前記実際の吐出量Ｑｒを第１の軸、前記理論値Ｑｔを第２の軸とする直交座標系にプロットした場合における前記理論値Ｑｔと前記実際の吐出量Ｑｒとの関係を近似するＫ次多項式（Ｋは３以上の整数）の係数を算出してもよい。
【００１０】
前記学習実行条件は、（１）前記コモンレールの圧力変動が所定の圧力変動範囲内であり、（２）前記コモンレールから前記エンジンに燃料を噴射供給するインジェクタの噴射量の変動が所定の噴射量変動範囲であり、かつ（３）前記エンジンの回転数の変動が所定の回転数変動範囲内であってもよい。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、コモンレールに燃料を圧送するポンプが吐出する燃料の吐出量の精度を維持する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】コモンレールを説明するための図である。
【図２】実施の形態に係る学習部が実行する学習処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図３】実施の形態に係る学習部が取得した学習データを２次元直交座標系にプロットしたグラフを模式的に示す図である。
【図４】実施の形態に係る吐出量制御部が実行する吐出量の補正処理を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明の実施の形態の概要を述べる。本発明の実施の形態は、主に車両に搭載されるディーゼルエンジンに噴射供給するための高圧燃料を蓄圧するコモンレールに、燃料を加圧して圧送する燃料供給ポンプの初期性能を維持するための学習装置に関する。学習装置は初期性能におけるポンプの吐出量を算出するためのモデルを備えており、初期性能における吐出量と、現状の性能における吐出量との関係を学習する。この学習装置における学習処理は、ＥＣＵ（Engine Control Unit）によって実現される。
以下、実施の形態に係る学習装置が実行する学習処理の前提として、コモンレールの概要についてまず説明する。
【００１４】
＜コモンレール＞
図１は、コモンレール２１を説明するための図である。図１を参照して、燃料の流れを説明する。
エンジン１は、車両の駆動力を発生させる。以下本明細書において車両は例えばバスやトラック等の大型車両であり、エンジン１はディーゼルエンジンであることを前提とする。制御部１０はＥＣＵであり、エンジン１を含め車両全体の動作を制御する。なお図１において、破線で示す矢印は、制御部１０とその制御対象との間における制御信号や、制御部１０が制御に用いるために各種センサが計測した計測データの流れを示す。
【００１５】
燃料タンク１７は、エンジン１に供給する燃料を貯蔵する容器である。エンジン１がディーゼルエンジンである場合、燃料タンク１７が貯蔵する燃料は軽油か、又は軽油とバイオ燃料との混合である。燃料フィルタ１８は、燃料タンク１７の燃料に含まれる錆や水分等の不純物を取り除く。燃料フィルタ１８は、燃料タンク１７の燃料を燃料供給ポンプ１９に引き込む経路上に設けられる。
【００１６】
燃料供給ポンプ１９は、燃料フィルタ１８を通過した燃料を加圧してコモンレール２１に圧送する。コモンレール２１は、燃料供給ポンプ１９から圧送されてエンジン１に噴射供給するための高圧燃料を蓄圧する。ここで燃料供給ポンプ１９には吐出量制御弁２０が設けられている。吐出量制御弁２０は駆動電流によって開度が変わる電磁弁であり、燃料供給ポンプ１９がコモンレール２１に圧送する燃料の吐出量を変更する。
【００１７】
制御部１０の吐出量制御部１０３は、吐出量制御弁２０の駆動電流を変化させて燃料供給ポンプ１９がコモンレール２１に圧送する燃料の吐出量を制御する。より具体的には、吐出量制御部１０３が吐出量制御弁２０の駆動電流を変化させて弁の開度を大きくすると、燃料供給ポンプ１９からコモンレール２１に圧送される燃料が増加し、コモンレール２１内の燃料の圧力が増加する。
【００１８】
レール圧力センサ２２は、コモンレール２１内の燃料の圧力を計測する。レール圧力センサ２２が計測した圧力の値は、制御部１０に出力される。また吐出量計測部２３は、燃料供給ポンプ１９がコモンレール２１に圧送する燃料の吐出量を計測する。レール圧力センサ２２が計測した圧力の値と同様に、吐出量計測部２３が計測した吐出量も制御部１０に出力される。
【００１９】
インジェクタ１２は、コモンレール２１からエンジン１に燃料を噴射供給する。インジェクタ１２がエンジン１に噴射供給する燃料の量は、制御部１０における噴射制御部１０４が制御する。より具体的には、噴射制御部１０４は、コモンレール２１内の燃料の圧力とエンジン１に噴射供給すべき燃料の目標量とに基づいて、インジェクタ１２に燃料を噴射供給させる時間を制御する。噴射制御部１０４は、同一量の燃料をインジェクタ１２に噴射させる場合であっても、コモンレール２１内の燃料の圧力が低い場合は、高い場合よりも、インジェクタ１２に噴射させる時間を長くする。コモンレール２１内の燃料の圧力が低い場合は、高い場合よりも、インジェクタ１２が単位時間当たりに噴射する燃料の量が少なくなるからである。
【００２０】
なお、コモンレール２１からインジェクタ１２に送られたもののエンジン１に噴射供給されなかった燃料は、燃料タンク１７に戻される。
【００２１】
インジェクタ１２がコモンレール２１に蓄圧された燃料をエンジン１に噴射供給すると、コモンレール２１内の燃料の圧力は低下する。したがって、コモンレール２１内の燃料の圧力の大きさは、燃料供給ポンプ１９がコモンレール２１に燃料を圧送することによる増加と、インジェクタ１２がエンジン１へ燃料を噴射供給することによる減少とによって脈動する。
【００２２】
コモンレール２１にはレール圧力制限部２４が設けられており、コモンレール２１内の燃料の圧力が所定の値以上となると燃料の一部が燃料タンク１７に戻される。これにより、コモンレール２１内の燃料の圧力が上昇しすぎることが抑制される。
【００２３】
図１に示すコモンレール２１を搭載する車両が生産された後、コモンレール２１内の燃料の圧力を目標の値とすることができるようにするために、吐出量制御弁２０を駆動する駆動電流の値と燃料の吐出量とのキャリブレーションが行われる。これにより、車両の個体差や車両の販売地によって異なる外部環境の相違が吸収される。結果として、吐出量制御部１０３はコモンレール２１内の燃料の圧力Ｐを制御するために必要な量の燃料を、燃料供給ポンプ１９からコモンレール２１に高精度で圧送させることができるようになる。
【００２４】
なお、噴射制御部１０４はコモンレール２１内の燃料の圧力に基づいてインジェクタ１２に燃料を噴射供給させ、これによってエンジン１に求められる燃費や環境性能等を満たすように設計されている。この意味で、上記のキャリブレーションによって求めた吐出量制御弁２０の駆動電流Ｉと吐出量制御弁２０の燃料の吐出量Ｑとの関係は、車両の初期性能を維持するための理論値を定めるマスターモデルとも言える。
【００２５】
マスターモデルは、制御部１０内の記憶部１０５に格納される。図示はしないが、マスターモデルは吐出量制御弁２０がコモンレール２１に圧送する燃料の吐出量Ｑと、そのときの吐出量制御弁２０の駆動電流Ｉとの関係が表形式で記憶部１０５に格納されている。吐出量制御部１０３は記憶部１０５に格納された表を参照することにより、燃料供給ポンプ１９がコモンレール２１に圧送する燃料の吐出量が、目標とする吐出量Ｑとなるための駆動電流Ｉを取得することができる。
【００２６】
以下本明細書において、車両が生産された後のキャリブレーションによって定められた吐出量制御弁２０を駆動させるための駆動電流Ｉと吐出量制御弁２０による燃料の吐出量Ｑとの関係を、「マスターモデル」と記載することがある。また、マスターモデルにしたがって算出された吐出量を吐出量の「理論値Ｑｔ」、又は「吐出量Ｑｔ」と記載することがある。さらに、実際に吐出量制御弁２０が吐出した燃料の量を「吐出量Ｑｒ」と記載することがある。
【００２７】
上述のキャリブレーションにより、いずれの車両も同様の初期性能を備える。しかしながら、一般に車両がユーザに使用されるにしたがって各部の性能は徐々に変化する。例えば、燃料フィルタ１８は使用によって徐々に根詰まりを起こし、同様の吸引力で燃料供給ポンプ１９が燃料タンク１７から燃料を吸い上げても、実際に吸引できる燃料の量は時間と共に少なくなる可能性がある。
【００２８】
燃料供給ポンプ１９が燃料タンク１７から吸い上げる燃料の量が少なくなれば、燃料供給ポンプ１９がコモンレール２１に圧送できる燃料の吐出量Ｑｒは理論値Ｑｔよりも少なくなる。結果として、吐出量制御部１０３がマスターモデルにしたがって吐出量制御弁２０を開弁しても、コモンレール２１内の燃料の圧力Ｐを十分に高めることができなくなる。
【００２９】
ここで、燃料フィルタ１８が交換されれば燃料供給ポンプ１９が燃料タンク１７から吸い上げる燃料の量も初期性能に戻すことができるとも考えられる。しかしながら、燃料フィルタ１８の交換が法令等で義務づけられない場合等には、必ずしも燃料フィルタ１８が適切に交換されるとは限らない。また仮に燃料フィルタ１８が交換されたとしても、交換後の燃料フィルタ１８の性能が、マスターモデルが想定する性能を達成していることが保証されるものではない。
【００３０】
また、ユーザが燃料タンク１７に貯蔵する燃料の種類が、マスターモデルが前提とする燃料と異なれば、吐出量制御弁２０の開度が同じであっても吐出量Ｑｒは理論値Ｑｔから外れることになる。例えば、エンジン１の燃料は軽油が前提とされるが、軽油にはバイオ燃料が混合されることがあり、さらにこのバイオ燃料の混合の割合が国や地域によって異なることがある。
【００３１】
一般に、軽油に混合されたバイオ燃料の割合が高いほど、燃料の粘性が低くなる。燃料供給ポンプ１９が燃料タンク１７から吸い上げた燃料の粘性がマスターモデルの前提となった燃料の粘性よりも低い場合、吐出量制御部１０３がマスターモデルにしたがって吐出量制御弁２０を開弁すると、マスターモデルから算出される理論値Ｑｔよりも実際の吐出量Ｑｒが多くなる。この結果、コモンレール２１内の燃料の圧力Ｐが想定よりも高くなる。
【００３２】
さらに、吐出量制御弁２０の経年変化によっても燃料供給ポンプ１９からコモンレール２１に実際に圧送される燃料の吐出量Ｑｒも変化する。例えば燃料の固着等の理由によって吐出量制御弁２０の弁の開閉に必要な力が大きくなった場合、吐出量制御部１０３がマスターモデルにしたがった駆動電流Ｉで吐出量制御弁２０を駆動させても、必要な開度が得られなくなる。この結果、マスターモデルから算出される理論値Ｑｔよりも実際の吐出量Ｑｒが減少し、コモンレール２１内の燃料の圧力Ｐを十分に高められなくなる。
【００３３】
反対に、吐出量制御弁２０が閉じづらくなった場合には、吐出量制御部１０３がマスターモデルにしたがって駆動電流Ｉで吐出量制御弁２０を駆動させてもマスターモデルが想定する以上に弁が開き、実際の吐出量Ｑｒが多くなってしまうかもしれない。この他、燃料供給ポンプ１９のポンプの性能が経年変化によって変わっても、駆動電流Ｉとそのときの実際の吐出量Ｑｒとの関係は、マスターモデルから外れてくる。
【００３４】
このように、駆動電流Ｉと吐出量Ｑとの関係は、車両の経年変化にしたがってマスターモデルから徐々に乖離し、またその乖離の度合いも各車両の使用状況によって変わってくる。上述したように、制御部１０はコモンレール２１内の燃料の圧力Ｐが正確に制御できることを前提としてインジェクタ１２に燃料を噴射供給させる。したがって、コモンレール２１内の燃料の圧力が正確に制御できなくなると、車両の初期性能が維持できなくなりうる。
【００３５】
このような状況に対応するために、車両が満たすべき燃費や環境性能等の基準に対して車両の初期性能が十分に高く設定される。より具体的には、万が一車両の初期性能が発揮できなくなったとしても基準を満たすことができるように設計される。しかしながら、このような対応は車両のコスト高の要因となり得る。
【００３６】
そこで実施の形態に係る学習部１０２は、マスターモデルにおける吐出量制御弁２０の燃料吐出量の理論値である吐出量Ｑｔと、実際に吐出量制御弁２０が吐出する燃料の吐出量Ｑｒとの関係を定める関数を算出して記憶する。吐出量制御部１０３は、学習部１０２が算出した関数に基づいて、吐出量制御弁２０による実際の吐出量Ｑｒが、マスターモデルにしたがう理論値Ｑｔとなるように、吐出量制御弁２０の駆動電流Ｉを変更する。これにより車両の経年変化等の要因で駆動電流Ｉと吐出量Ｑとの関係がマスターモデルから乖離したとしても、吐出量制御部１０３はマスターモデルにしたがう量の燃料を吐出量制御弁２０に吐出させることができる。
以下、実施の形態に係る学習部１０２が実行する学習についてより詳細に説明する。
【００３７】
＜学習のフロー＞
図２は、実施の形態に係る学習部１０２が実行する学習処理の流れを説明するためのフローチャートである。本フローチャートにおける処理は、例えばエンジン１を搭載する車両が始動したときに開始する。
【００３８】
判定部１０１は、エンジン１を搭載する車両の状態が、学習部１０２が吐出量に関する学習を実行するための所定の学習実行条件を満たしているか否かを判定する（Ｓ２）。「所定の学習実行条件」は、学習部１０２による学習結果が信頼できる結果となるための条件である。具体的にはコモンレール２１を備える車両が安定状態となる条件である。
【００３９】
判定部１０１は、少なくとも以下に列記する全ての条件が満たされたときに学習実行条件が成立したと判断する。
（条件１）コモンレール２１内の燃料の圧力変動が所定の圧力変動範囲内であること。
実施の形態に係る学習部１０２は、燃料供給ポンプ１９がコモンレール２１に圧送させる燃料の吐出量Ｑに関する学習を実行する。このため、コモンレール２１内の燃料の圧力Ｐの脈動が大きい場合には吐出量Ｑにも影響しうると考えられるので、学習に適しない。
なお、圧力変動範囲の具体的な値はエンジン１やコモンレール２１によって異なるので、これらの性能等を考慮して実験により定めればよいが、例えば１０ＭＰａの範囲内である。
【００４０】
（条件２）コモンレール２１からエンジン１に燃料を噴射供給するインジェクタ１２の噴射量の変動が所定の噴射量変動範囲であること。
コモンレール２１からエンジン１に燃料を噴射供給するインジェクタ１２の噴射量が極端に変化する場合には、コモンレール２１内の燃料の圧力変動も大きくなり、吐出量Ｑにも影響しうる。このため、車両の状態が条件２から外れる場合には学習に適しない。なお、噴射量変動範囲の具体的な値はエンジン１やインジェクタ１２によって異なるため、これらの性能等を考慮して実験により定めればよいが、車両の通常の使い方において想定される範囲内である。
【００４１】
（条件３）エンジン１の回転数の変動が所定の回転数変動範囲内であること。
エンジン１がハンチングしていてエンジン回転数の変動が大きいときは、燃料供給ポンプ１９がコモンレール２１に圧送させる燃料の吐出量Ｑが安定しないので、学習には適しない。なお、回転数変動範囲はエンジン１によって異なるため、エンジン１の特性等を考慮して実験により定めればよいが、車両の通常の使い方において想定される範囲内である。
【００４２】
判定部１０１は、車両の状態が学習実行条件を満たしていないと判定している間は（Ｓ４のＮｏ）、ステップＳ２に戻って学習実行条件の判定を継続する。判定部１０１が、車両の状態が学習実行条件を満たしていると判定した場合（Ｓ４のＹｅｓ）、学習部１０２は、吐出量制御弁２０を開弁させるための駆動電流Ｉを設定し（Ｓ６）、吐出量制御部１０３に吐出量制御弁２０の開弁を制御させる。
【００４３】
学習部１０２は、吐出量計測部２３が計測した吐出量、すなわち燃料供給ポンプ１９がコモンレール２１に実際に圧送した燃料の吐出量Ｑｒを取得し（Ｓ８）、記憶部１０５に格納する。また学習部１０２は、記憶部１０５に格納されているマスターモデルを読み出して、設定した駆動電流Ｉにおける吐出量の理論値Ｑｔを取得し（Ｓ１０）、吐出量Ｑｒと関連付けて記憶部１０５に格納する。理論値Ｑｔと、実際の吐出量Ｑｒとの組み合わせが、学習部１０２の学習データとなる。実際の吐出量Ｑｒと理論値Ｑｔとをそれぞれ２次元直交座標系におけるＸ座標、Ｙ座標と見なすと、理論値Ｑｔと、実際の吐出量Ｑｒとの一つの組み合わせは、２次元直交座標系における１点となる。
【００４４】
詳細は後述するが、実施の形態に係る学習部１０２は、吐出量の理論値Ｑｔと実際の吐出量Ｑｒとの関係を、３次多項式を用いて近似する。３次多項式は４つの係数によって一意に定まるため、学習部１０２は駆動電流Ｉの設定値を変更し、学習データを少なくとも４点取得すれば、３次多項式を特定できる。
【００４５】
学習データが揃っていない場合（Ｓ１２のＮｏ）、学習部１０２はステップＳ６に戻って、ステップＳ６からステップＳ１０までの学習データ取得処理を継続する。学習データが全て揃うと（Ｓ１２のＹｅｓ）、学習部１０２は吐出量の理論値Ｑｔと実際の吐出量Ｑｒとの関係を表す３次多項式の係数を決定し（Ｓ１４）、記憶部１０５に記憶させる（Ｓ１６）。学習部１０２が３次多項式の係数を決定し終えると、本フローチャートにおける処理は終了する。
【００４６】
なお、一例として、学習部１０２は吐出量制御弁２０が完全に閉じた状態、すなわち弁の開度が０％の状態から、吐出量制御弁２０が全開の状態、すなわち弁の開度が１００％の状態となるまで、弁の開度が１０％ずつ大きくなるように駆動電流Ｉを設定する。また学習部１０２は、同一の駆動電流Ｉに対して１０個の学習データを取得する。この場合、学習部１０２は１１０点の学習データを取得することになる。
【００４７】
図３は、実施の形態に係る学習部１０２が取得した学習データを２次元直交座標系にプロットしたグラフを模式的に示す図である。より具体的には、図３は、吐出量計測部２３が計測した吐出量制御弁２０の実際の吐出量ＱｒをＸ軸、学習部１０２がマスターモデルから算出した吐出量の理論値ＱｔをＹ軸としてプロットしたグラフを示す。また図３において、符号Ｆで示す曲線は３次関数であり、吐出量の理論値Ｑｔと実際の吐出量Ｑｒとの関係を表す近似曲線Ｆである。吐出量の理論値Ｑｔと実際の吐出量Ｑｒとが一致する場合には、近似曲線Ｆは傾きが４５度の直線となる。
【００４８】
いま近似曲線Ｆが４つの係数Ａ、Ｂ、Ｃ、及びＤを用いて以下の式（１）で表せるとする。
Ｙ（Ｘ）＝ＡＸ３＋ＢＸ２＋ＣＸ＋Ｄ    （１）
ここでＸは実際の吐出量Ｑｒであり、Ｙは吐出量の理論値Ｑｔを表す。学習部１０２は、取得した学習データから、近似曲線Ｆを特定する４つの係数を算出する。以下、学習部１０２が実行する係数算出処理について説明する。
【００４９】
＜近似曲線Ｆの係数算出処理＞
学習部１０２は、取得した学習データを表現する近似曲線Ｆの係数を、最小二乗法を用いて算出する。
いま、実際の吐出量Ｑｒの値をＸｎ、Ｘｎに対応する吐出量の理論値Ｑｔの値をＹｎとする。ｎは１以上Ｎ以下の自然数であり、Ｎ点の学習データそれぞれに一意に定められたインデックスである。上記の例では、学習部１０２は１１０点の学習データを取得するため、ｎは１から１１０の間のいずれかの整数値となる。Ｘｎ、Ｙｎを式（１）に代入すると、以下の式（２）を得る。
【数１】
2017190689.tif 000003
【００５０】
式（２）を行列を用いて書き直すと以下の式（３）を得る。
【数２】
2017190689.tif 000004
【００５１】
式（３）において、左辺は吐出量の理論値Ｑｔを並べた列ベクトルであり、既知である。また右辺第１項は、吐出量計測部２３が計測した実際の吐出量Ｑｒを用いて構成される行列であり、既知である。右辺第２項は、近似曲線Ｆを特定する４つの係数を並べた列ベクトルであり、未知である。式（３）からＡ、Ｂ、Ｃ、及びＤを求める問題は、未知数の数が４であり式の数が１１０である優決定問題となる。
【００５２】
吐出量の理論値Ｑｔを並べた列ベクトルをＴ、実際の吐出量Ｑｒを用いて構成される行列をＲ、４つの係数を並べた列ベクトルをｍとすると、式（３）は以下の式（４）となる。
Ｔ＝Ｒｍ    （４）
ベクトルｍは、実際の吐出量Ｑｒを用いて吐出量の理論値Ｑｔを説明するためのモデルパラメータとも言える。
【００５３】
ｍが適切に設定されれば、ＴとＲｍとの誤差が小さくなる。そこでＴとＲｍと誤差を並べた列ベクトルｅを、以下の式（５）で定義する。
ｅ＝Ｔ−Ｒｍ    （５）
ベクトルｅは、実際の吐出量Ｑｒで吐出量の理論値Ｑｔを説明するためのモデルのモデル化誤差とも言える。
【００５４】
式（５）で示される誤差ベクトルｅの２ノルムの２乗、すなわちｅＴｅを最小にするという意味での最適解ｍｏｐｔは最小二乗解として周知であり、以下の式（６）で得られる。
【数３】
2017190689.tif 000005
ここで、「Ｔ」はベクトル又は行列の転置を表し、「−１」は逆行列を表す。ベクトル及び行列の要素を用いて式（６）を書き下すと以下の式（７）を得る。
【数４】
2017190689.tif 000006
【００５５】
式（７）を用いることにより、学習部１０２は、実際の吐出量Ｑｒを第１の軸（Ｘ軸）、理論値Ｑｔを第２の軸（Ｙ軸）とする直交座標系にプロットした場合における、理論値Ｑｔと実際の吐出量Ｑｒとの関係を近似する３次多項式の係数を算出することができる。学習部１０２は、式（７）に基づいて算出した４つの係数Ａ、Ｂ、Ｃ、及びＤを、記憶部１０５に格納して記憶させる。
【００５６】
＜近似曲線Ｆを用いた吐出量の補正＞
図４は、実施の形態に係る吐出量制御部１０３が実行する吐出量の補正処理を説明するための図である。図４において符号Ｌで示す破線は、Ｙ＝Ｘで表される直線であり、吐出量制御弁２０による実際の吐出量Ｑｒがマスターモデルにしたがう理論値Ｑｔと一致する場合のグラフである。以下説明の便宜上、符号Ｌで示す破線を「理論直線Ｌ」と記載することがある。
【００５７】
図４に示す例では、Ｙ軸の値、すなわちマスターモデルにしたがう理論値Ｑｔの値が０からＱｅまでの間は、近似曲線Ｆが理論直線Ｌよりも上側に来ている。これは、マスターモデルにしたがう理論値Ｑｔが吐出量制御弁２０による実際の吐出量Ｑｒよりも多いことを示している。したがって、吐出量制御部１０３がマスターモデルにしたがう理論値Ｑｔを吐出させるべく駆動電流Ｉを設定しても、吐出量制御弁２０による実際の吐出量Ｑｒがマスターモデルにしたがう理論値Ｑｔよりも少なくなることを意味する。したがって、図４において吐出量Ｑｔの値が０からＱｅまでの領域は、いわば「吐出不足領域」といえる。
【００５８】
一方、理論値Ｑｔの値がＱｅ以上の領域は、近似曲線Ｆが理論直線Ｌよりも下側に来ている。これは、吐出量制御弁２０による実際の吐出量Ｑｒがマスターモデルにしたがう理論値Ｑｔよりも多くなっていることを示している。したがって、吐出量ＱｔがＱｅ以上の領域は、いわば「吐出過多領域」といえる。
【００５９】
吐出量制御部１０３は、吐出目標とする理論値Ｑｔが吐出過多領域に含まれる場合、燃料供給ポンプ１９が圧送する燃料が少なくなるように駆動電流Ｉを変更する。反対に吐出量制御部１０３は、吐出目標とする理論値Ｑｔが吐出不足領域に含まれる場合、吐出量制御弁２０が圧送する燃料が多くなるように駆動電流Ｉを変更する。
【００６０】
例えば図４に示す例において、吐出目標とする理論値ＱｔがＱ１である場合、Ｑ１は吐出過多領域に含まれる。このため、図４に示す近似曲線Ｆにおいて理論値Ｑ１に対応する実際の吐出量Ｑ２は、Ｑ１よりもΔＱだけ多くなる。つまり、吐出量制御部１０３がマスターモデルにしたがって吐出量がＱ１となるように駆動電流Ｉを設定すると、吐出量制御弁２０による実際の吐出量Ｑ２は、理論値Ｑ２に対してΔＱだけ多くなる。
【００６１】
そこで吐出量制御部１０３は、実際の吐出量ＱｒをＱ１とするために、吐出量制御弁２０の開度が小さくなるように駆動電流Ｉを調整する。より具体的には、図４に示すように、近似曲線Ｆにおいて実際の吐出量ＱｒがＱ１のときの理論値Ｑｔの値はＱ３（＜Ｑ１）であるので、吐出量制御部１０３は、マスターモデルにしたがった吐出量がＱ３となるように駆動電流Ｉを設定する。
【００６２】
学習部１０２は、判定部１０１によって車両の状態が学習実行条件を満たしていると判定されるたびに、近似曲線Ｆの係数を学習によって更新していく。これにより、車両の経年変化等の要因で駆動電流Ｉと吐出量Ｑとの関係がマスターモデルから乖離したとしても、吐出量制御部１０３はマスターモデルにしたがう量の燃料を吐出量制御弁２０に吐出させることができる。結果として、車両の初期性能を維持することができる。
【００６３】
＜実施の形態の効果＞
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る学習装置によれば、コモンレール２１に燃料を圧送する燃料供給ポンプ１９が吐出する燃料の吐出量の精度を維持する技術を提供することができる。
特に、実施の形態に係る学習部１０２は、エンジン１がアイドリング時の回転域のみならず、車両の通常走行時における回転域においても近似曲線Ｆの係数を学習する。このため、エンジン１の広い回転域において正確に吐出量Ｑを補正することができる。
【００６４】
吐出量制御部１０３は学習部１０２の学習によって得られた結果、すなわちマスターモデルにしたがう吐出量の理論値Ｑｔと実際に吐出量制御弁２０がコモンレール２１に吐出する燃料の吐出量Ｑｒとの関係を表す近似曲線Ｆにしたがって吐出量制御弁２０を制御するため、吐出量制御の初期性能を維持することができる。
【００６５】
また、本発明の実施の形態に係る学習装置は、あらかじめコモンレール２１内の燃料の圧力が安定する車両状態を学習実行条件としておき、車両状態が学習実行条件を満たすとき学習部１０２が学習を実行する。このため、学習部１０２は吐出量の理論値Ｑｔと実際の吐出量Ｑｒとの関係を正確に求めることができ、学習後の吐出量制御部１０３による補正も正確になる。
【００６６】
さらに、本発明の実施の形態に係る学習装置において、学習部１０２は学習を実行するたびに近似曲線Ｆを定める係数を更新する。このため、燃料フィルタ１８や吐出量制御弁２０の経時変化、及びユーザが燃料タンク１７に貯蔵する燃料の相違等を吸収することができる。
【００６７】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。そのような変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。以下そのような変形例を説明する。
【００６８】
＜第１の変形例＞
上記では、学習部１０２が、判定部１０１によって車両の状態が学習実行条件を満たしていると判定されるたびに近似曲線Ｆの係数を学習によって更新する場合について説明した。しかしながら、学習部１０２による学習実行条件は上述した（条件１）〜（条件３）に限られず、さらに条件を追加してもよい。例えば（条件１）〜（条件３）に加えて、車両の走行距離に関する条件を追加してもよい。追加された条件に関する判定処理も、判定部１０１が実行する。
【００６９】
この場合、学習部１０２は、前回学習を実行してから車両が走行した走行距離が所定の距離よりも長くなった後に、車両の状態が上述の（条件１）〜（条件３）に示す学習実行条件を満たした場合、近似曲線Ｆを決定する関数の係数を再計算して記憶部１０５に記憶させてもよい。なお車両の走行距離は、図示しない距離計測部を設けることで計測すればよい。
【００７０】
なお所定の距離は、想定される車両の使用態様等を考慮して定めればよいが、例えば５００ｋｍである。これにより、短期間のうちに学習部１０２が幾度も近似曲線Ｆの係数を再計算することを抑制できる。
【００７１】
また学習部１０２は、車両の走行距離に関する条件の追加に代えて、あるいはこれに加えて、車両の走行時間に関する条件を追加してもよい。この場合、学習部１０２は、前回学習を実行してから車両のエンジン１が動作した時間が所定の時間（例えば１ヶ月間）よりも長くなることも、学習実行の条件とする。これにより、短期間のうちに学習部１０２が幾度も近似曲線Ｆの係数の再計算を実行することを抑制できる。
【００７２】
＜第２の変形例＞
上記では、学習部１０２は学習によって算出した近似曲線Ｆの係数を記憶部１０５に記憶させる場合について説明した。ここで学習部１０２は、記憶部１０５に記憶させた係数を上書きせずに、計算を実行した日時と紐付けて時系列データとして残してもよい。近似曲線Ｆはいわば車両の性能を端的に示す情報であるため、近似曲線Ｆの係数を時系列データとして保存することにより、車両の性能の時間変動をモニタすることができる。
【００７３】
＜第３の変形例＞
上記では、近似曲線Ｆを３次の多項式で近似する場合について説明した。しかしながら、近似する多項式の次数は３次に限らず、Ｋ次（Ｋは３以上の整数）であってもよい。近似する多項式の次数は、実際の吐出量Ｑｒと理論値Ｑｔとの関係を表すグラフの形状や学習部１０２の処理性能等を考慮して実験により定めればよい。
【符号の説明】
【００７４】
１・・・エンジン
１０・・・制御部
１２・・・インジェクタ
１７・・・燃料タンク
１８・・・燃料フィルタ
１９・・・燃料供給ポンプ
２０・・・吐出量制御弁
２１・・・コモンレール
２２・・・レール圧力センサ
２３・・・吐出量計測部
２４・・・レール圧力制限部
１０１・・・判定部
１０２・・・学習部
１０３・・・吐出量制御部
１０４・・・噴射制御部
【図１】
2017190689.tif 000007
【図２】
2017190689.tif 000008
【図３】
2017190689.tif 000009
【図４】
2017190689.tif 000010