(57)【要約】【課題】過給機が出力する空気における過給圧の精度を維持する技術を提供する。【解決手段】エンジン１は、燃料を給気と混合して燃焼させることにより車両の駆動力を発生する。過給機２は、エンジン１からの排気によって駆動され、給気を圧縮して給気圧を高める。加給圧センサ１４は、過給機２が圧縮した給気の過給圧を計測する。ノズル制御部１０６は、過給機２を駆動させる排気の流速を調整するためのノズルの絞り量を制御する判定部１０１は、車両の状態が、過給圧に関する学習をするための所定の学習条件を満たしているか否かを判定する。学習部１０２は、判定部１０１によって車両の状態が学習条件を満たしていると判定された場合、ノズルの絞り量Ｎにおける過給圧の理論値Ｐｔと、加給圧センサ１４が計測した実際の過給圧Ｐｒとの関係を定める関数を算出して記憶する。【選択図】図１
2017190690.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
燃料を給気と混合して燃焼させることにより車両の駆動力を発生するエンジンと、
前記エンジンからの排気によって駆動され、前記給気を圧縮して給気圧を高める過給機と、
前記過給機が圧縮した給気の過給圧を計測する過給圧センサと、
前記過給機を駆動させる排気の流速を調整するためのノズルの絞り量を制御するノズル制御部と、
前記車両の状態が、前記過給圧に関する学習をするための所定の学習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条件を満たしていると判定された場合、前記ノズルの絞り量Ｎにおける前記過給圧の理論値Ｐｔと、前記過給圧センサが計測した実際の過給圧Ｐｒ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】
前記ノズル制御部は、前記学習部が算出した関数に基づいて、前記実際の過給圧Ｐｒが前記理論値Ｐｔとなるように、前記ノズルの絞り量Ｎ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、前記実際の過給圧Ｐｒを第１の軸、前記理論値Ｐｔの値を第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Ｐｔと前記実際の過給圧Ｐｒ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】
前記学習条件は、（１）外気温が所定の温度範囲内、（２）前記排気の温度が所定の閾温度以上、（３）環流調整バルブが閉、（４）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、（５）前記エンジンの気筒内に噴射される燃料の噴射量の変動が所定の噴射量範囲内、かつ（６）前記車両が前記排気の量と前記給気の量とに基づいてフィードバック制御によって前記給気の量を調整しているときである、
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、過給機の過給圧を制御するための学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
エンジンに過給機を取り付けることが広く一般におこなわれている。過給機は一般に、エンジンが排出した排気ガスの運動エネルギーにより駆動されるタービンと、そのタービンのトルクにより駆動されて空気を圧縮するコンプレッサとを備える。過給機を使用すれば、エンジンの燃焼室に供給する空気の充填量を増大できるので、エンジンの出力トルクを大きくすることができる。このような過給機の中には、タービンの回転数の変化率とコンプレッサにより圧縮された空気の圧力との関係を学習する学習制御手段を備えているものも存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１５０３２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
過給機は経年変化等によって初期の出力性能が変化する。仮に、タービンの回転数の変化率とコンプレッサにより圧縮された空気の圧力との関係を学習できたとしても、初期の出力性能とは異なる性能を持つ過給機が出力した空気の圧力を本来目標値にするためには、フィードバック制御が必要となる。このため、経年変化等によって出力性能が変化した過給機では、空気の圧力を本来の目標圧力にするためには時間を要することになり、結果としてエンジンの出力トルクを大きくするために要する時間も増大してしまう。
【０００５】
本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、過給機が出力する空気における過給圧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、燃料を給気と混合して燃焼させることにより車両の駆動力を発生するエンジンと、前記エンジンからの排気によって駆動され、前記給気を圧縮して給気圧を高める過給機と、前記過給機が圧縮した給気の過給圧を計測する過給圧センサと、前記過給機を駆動させる排気の流速を調整するためのノズルの絞り量を制御するノズル制御部と、前記車両の状態が、前記過給圧に関する学習をするための所定の学習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条件を満たしていると判定された場合、前記ノズルの絞り量Ｎにおける前記過給圧の理論値Ｐｔと、前記過給圧センサが計測した実際の過給圧Ｐｒ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】
前記ノズル制御部は、前記学習部が算出した関数に基づいて、前記実際の過給圧Ｐｒが前記理論値Ｐｔとなるように、前記ノズルの絞り量Ｎを変更してもよい。
【０００８】
前記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、前記実際の過給圧Ｐｒを第１の軸、前記理論値Ｐｔの値を第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Ｐｔと前記実際の過給圧Ｐｒ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】
前記学習条件は、（１）外気温が所定の温度範囲内、（２）前記排気の温度が所定の閾温度以上、（３）環流調整バルブが閉、（４）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、（５）前記エンジンの気筒内に噴射される燃料の噴射量の変動が所定の噴射量範囲内、かつ（６）前記車両が前記排気の量と前記給気の量とに基づいてフィードバック制御によって前記給気の量を調整しているときであってもよい。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、過給機が出力する空気における過給圧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】本発明を適用する車両の主要部を模式的に示す図である。
【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】実施の形態に係るノズル制御部が実行するノズルの絞り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供給する空気の充填量を大きくするために設けられた過給機の初期性能を維持することを目的とする学習装置に関する。学習装置は、過給機の初期性能における過給圧を算出するためのモデルを備えており、初期性能における過給圧と、現状の性能における過給圧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、過給機を含む車両の主要部の概要についてまず説明する。
【００１４】
＜車両の主要部の概要＞
図１は、本発明を適用する車両の主要部を模式的に示す図である。
エンジン１は、燃料を給気と混合して燃焼させることにより車両の駆動力を発生する。なお、インジェクタ１２が、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が制御する。
【００１５】
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。
【００１６】
過給機２は、エンジン１からの排気によって駆動され、給気を圧縮してその圧力を高める。加給圧センサ１４は、過給機２が圧縮した給気の過給圧を計測する。加給圧センサ１４は、計測した過給圧を制御部１０に出力する。
給気管４は過給機２のコンプレッサ出口からエンジン１まで延在し、給気スロットル５によって開閉される。環流調整バルブ３は、エンジン１へ給気するための給気管４に、エンジン１からの排気の一部を還流させる排気環流（Exhaust Gas Recirculation；ＥＧＲ）量を調整する。
【００１７】
排気管６は、過給機２のタービン出口から車両の外部まで延在する。排気スロットル７は、排気管６を開閉する。ダクト８は、外気から過給機２のコンプレッサ入口に至る位置に設置される。ＭＡＦセンサ９はダクト８に設置され、車両の外部から給気管４に吸い込む気体の流量であるＭＡＦ（MAss Flow）流量を計測する。
【００１８】
実施の形態に係る過給機２はＶＧＳ（Variable Geometry Turbocharger System）ターボとも呼ばれ、エンジン１の低回転時等において排気エネルギーが低いときでも効率よく過給することができる過給機である。このため過給機２を構成するタービンは、排気の流速を調整するためのノズルを備えるノズル付タービン１５である。
【００１９】
回転数計測部１３は、エンジン１の回転数を計測する。回転数計測部１３は、計測した回転数を制御部１０に出力する。また差圧センサ１６は、環流調整バルブ３を挟んで前後の気体の圧力差を計測する。差圧センサ１６は計測した圧力差を制御部１０に出力する。
【００２０】
制御部１０内のノズル制御部１０６は、過給機２を駆動させる排気の流速を調整するために、上述したノズル付タービン１５のノズルの絞り量を制御する。また制御部１０内の開度制御部１０７は、環流調整バルブ３の開度を制御する。
なお、これらの他にも車両には、既知のセンサ、アクチュエータ、制御器などが設けられるが、説明は省略する。
【００２１】
図１に示す各部を搭載する車両が生産された後、過給機２が圧縮する空気の過給圧を目標の値とすることができるようにするために、ノズル付タービン１５のノズルの絞り量とそのときの過給圧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、ノズル制御部１０６は、過給機２が圧縮する空気の過給圧を高精度で制御することができるようになる。
【００２２】
なお、過給機２はエンジン１の出力を向上するために設けられる。上記のキャリブレーションによって求めたノズルの絞り量と過給圧との関係は、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。
【００２３】
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、マスターモデルはノズル付タービン１５におけるノズルの絞り量Ｎと、そのときの過給圧Ｐとの関係が表形式で記憶部１０５に格納されている。ノズル制御部１０６は記憶部１０５に格納された表を参照することにより、過給機２が出力する圧縮空気の圧力が、目標とする過給圧Ｐとなるためのノズルの絞り量Ｎを取得することができる。
【００２４】
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ノズルの絞り量Ｎと過給圧Ｐ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過給圧を、過給圧の「理論値Ｐｔ」又は「過給圧Ｐｔ」と記載することがある。さらに、実際に過給機２が出力した空気の圧力を「過給圧Ｐｒ」と記載することがある。
【００２５】
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過給機２の性能は徐々に変化する。
【００２６】
具体的には、過給機２のノズル付タービン１５は、エンジン１が排出した排気ガスの運動エネルギーにより駆動される。排気ガスは、燃料と空気との混合が燃焼して生成された気体であるため、煤等が含まれる場合がある。煤等が車両の使用とともにノズル付タービン１５に固着することにより、ノズル付タービン１５の動きのなめらかさが損なわれることもある。この結果、ノズル制御部１０６が指示する指示量が同一であったとしてもノズルの絞り量Ｎが想定より大きくなって排気ガスの流速が想定よりも遅くなることも起こりうる。そのようなことが起こると、ノズル付タービン１５の回転数が想定よりも小さくなり、結果として過給機２が出力する空気の過給圧が想定よりも低下することになる。反対に、ノズルの絞り量Ｎが小さくなると、ノズル制御部１０６が指示する指示量が同一であったとしてもノズル付タービン１５の回転数が大きくなり、過給機２が出力する空気の過給圧は上昇する。
【００２７】
排気ガスに含まれる煤の量は、燃焼に用いられた燃料によっても異なり、またエンジン１の動作のさせ方、すなわち燃料の燃焼のさせ方によっても変わると考えられる。
このように、ノズルの絞り量Ｎと過給圧Ｐ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も変わってくる。この結果、車両の初期性能が維持できなくなりうる。
【００２８】
このような状況に対応するために、車両が満たすべき性能の基準に対して車両の初期性能を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。
【００２９】
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理論値である過給圧Ｐｔと、実際に過給機２が出力する空気の圧力である過給圧Ｐｒとの関係を定める関数を算出して記憶する。ノズル制御部１０６は、学習部１０２が算出した関数に基づいて、過給機２による実際の過給圧Ｐｒが、マスターモデルにしたがう理論値Ｐｔとなるように、ノズルの絞り量Ｎを変更する。これにより車両の経年変化等の要因でノズルの絞り量Ｎと過給圧Ｐとの関係がマスターモデルから乖離したとしても、記憶部１０５はマスターモデルにしたがう量の過給圧を得ることができる。
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。
【００３０】
＜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。
【００３１】
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が過給圧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。具体的には車両が安定状態となる条件である。
【００３２】
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）外気温が所定の温度範囲内であること。
外気温度センサ（図示せず）で測定された外気の温度があらかじめ設定された下限値未満であるか上限値を超えていると、学習部１０２は学習しない。これは、温度によって空気の密度が大きく変わると、加給圧センサ１４の読み値が影響を受けるからである。
【００３３】
（条件２）排気の温度が所定の閾温度以上であること。
排気温度センサ（図示せず）で測定された排気の温度があらかじめ設定された閾温度を下回っている場合、学習部１０２は学習しない。これは、排気の温度が低い場合排気密度も低くなるため、ノズル付タービン１５の駆動力が影響を受けるからである。
【００３４】
（条件３）環流調整バルブ３が閉じていること。
ＥＧＲ動作時には学習部１０２は学習しない。これは、ノズル付タービン１５は排気によって駆動されるため、ＥＧＲ動作時にはノズル付タービン１５の駆動力が影響を受けるからである。
【００３５】
（条件４）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、吸入空気量が安定しないので、学習はしない。なお、回転数変動範囲の具体的な値はエンジン１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。
【００３６】
（条件５）エンジン１の気筒内に噴射される燃料の噴射量の変動が所定の噴射量範囲内であること。
燃料の噴射量が極端に変化する場合にはエンジン回転数の変動も大きくなると考えられる。この場合も吸入空気量が安定しないので、学習はしない。なお、噴射量変動範囲の具体的な値はエンジン１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。
【００３７】
（条件６）車両が排気の量と給気の量とに基づいてフィードバック制御によって給気の量を調整しているときであること。
【００３８】
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、ノズル付タービン１５の回転数を制御するためのノズル付タービン１５のノズルの絞り量Ｎを設定し（Ｓ６）、ノズル制御部１０６にノズル付タービン１５のノズルの絞り量Ｎを制御させる。
【００３９】
学習部１０２は、加給圧センサ１４が計測した過給圧、すなわち過給機２が実際に出力した空気の圧力である過給圧Ｐｒ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、設定したノズルの絞り量Ｎにおける過給圧の理論値Ｐｔを取得し（Ｓ１０）、過給圧Ｐｒと関連付けて記憶部１０５に格納する。理論値Ｐｔと、実際の過給圧Ｐｒとの組み合わせが、学習部１０２の学習データとなる。実際の過給圧Ｐｒと理論値Ｐｔ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Ｐｔと、実際の過給圧Ｐｒ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。
【００４０】
詳細は後述するが、実施の形態に係る学習部１０２は、過給圧の理論値Ｐｔと実際の過給圧Ｐｒ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はノズルの絞り量Ｎ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。
【００４１】
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は過給圧の理論値Ｐｔと実際の過給圧Ｐｒ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。
【００４２】
なお、一例として、学習部１０２はノズル付タービン１５のノズルが完全に閉じた状態、すなわちノズルの開度が０％の状態から、ノズルが全開の状態、すなわちノズルの開度が１００％の状態となるまで１０％ずつ大きくなるようにノズルの絞り量Ｎを設定する。また学習部１０２は、同一のノズルの絞り量Ｎ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。
【００４３】
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、加給圧センサ１４が計測した過給機２の実際の過給圧ＰｒをＸ軸、学習部１０２がマスターモデルから算出した過給圧の理論値Ｐｔ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、過給圧の理論値Ｐｔと実際の過給圧Ｐｒとの関係を表す近似曲線Ｆである。過給圧の理論値Ｐｔと実際の過給圧Ｐｒ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。
【００４４】
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は実際の過給圧Ｐｒであり、Ｙは過給圧の理論値Ｐｔ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。
【００４５】
＜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、実際の過給圧Ｐｒの値をＸｎ、Ｘｎに対応する過給圧の理論値Ｐｔ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】
2017190690.tif 000003
【００４６】
式（２）を行列を用いて書き直すと以下の式（３）を得る。
【数２】
2017190690.tif 000004
【００４７】
式（３）において、左辺は過給圧の理論値Ｐｔ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、加給圧センサ１４が計測した実際の過給圧Ｐｒ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。
【００４８】
過給圧の理論値Ｐｔを並べた列ベクトルをＴ、実際の過給圧Ｐｒ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、実際の過給圧Ｐｒを用いて過給圧の理論値Ｐｔを説明するためのモデルパラメータとも言える。
【００４９】
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、実際の過給圧Ｐｒで過給圧の理論値Ｐｔを説明するためのモデルのモデル化誤差とも言える。
【００５０】
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】
2017190690.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】
2017190690.tif 000006
【００５１】
式（７）を用いることにより、学習部１０２は、実際の過給圧Ｐｒを第１の軸（Ｘ軸）、理論値Ｐｔ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Ｐｔと実際の過給圧Ｐｒ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。
【００５２】
＜近似曲線Ｆを用いた過給圧の補正＞
図４は、実施の形態に係るノズル制御部１０６が実行するノズルの絞り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、過給機２による実際の過給圧Ｐｒがマスターモデルにしたがう理論値Ｐｔ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。
【００５３】
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Ｐｔの値が０からＰｅ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Ｐｔが過給機２による実際の過給圧Ｐｒよりも高いことを示している。したがって、ノズル制御部１０６がマスターモデルにしたがう理論値Ｐｔの空気を出力させるべくノズルの絞り量Ｎを設定しても、過給機２による実際の過給圧Ｐｒがマスターモデルにしたがう理論値Ｐｔよりも低くなることを意味する。したがって、図４において過給圧Ｐｔの値が０からＰｅまでの領域は、いわば「過給圧不足領域」といえる。
【００５４】
一方、理論値Ｐｔの値がＰｅ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、過給機２による実際の過給圧Ｐｒがマスターモデルにしたがう理論値Ｐｔよりも多くなっていることを示している。したがって、過給圧ＰｔがＰｅ以上の領域は、いわば「過給圧過多領域」といえる。
【００５５】
ノズル制御部１０６は、目標とする理論値Ｐｔが過給圧過多領域に含まれる場合、ノズル付タービン１５の回転数が小さくなるようにノズルの絞り量Ｎを変更する。反対にノズル制御部１０６は、目標とする理論値Ｐｔが過給圧不足領域に含まれる場合、ノズル付タービン１５の回転数が大きくなるようにノズルの絞り量Ｎを変更する。
【００５６】
例えば図４に示す例において、過給圧の目標とする理論値ＰｔがＰ１である場合、Ｐ１は過給圧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Ｐ１に対応する実際の過給圧Ｐ２は、Ｐ１よりもΔＰだけ多くなる。つまり、ノズル制御部１０６がマスターモデルにしたがって過給圧がＰ１となるようにノズルの絞り量Ｎを設定すると、過給機２による実際の過給圧Ｐ２は、理論値Ｐ２に対してΔＰだけ多くなる。
【００５７】
そこでノズル制御部１０６は、実際の過給圧ＰｒをＰ１とするために、ノズル付タービン１５の回転数が小さくなるようにノズルの絞り量Ｎ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において実際の過給圧ＰｒがＰ１のときの理論値Ｐｔの値はＰ３（＜Ｐ１）であるので、ノズル制御部１０６は、マスターモデルにしたがった過給圧がＰ３となるようにノズルの絞り量Ｎを設定する。
【００５８】
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ノズルの絞り量Ｎと過給圧Ｐとの関係がマスターモデルから乖離したとしても、ノズル制御部１０６はマスターモデルにしたがう過給圧の空気を過給機２に出力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。
【００５９】
＜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、過給機２が出力する空気における過給圧の精度を維持する技術を提供することができる。
特に、ノズル制御部１０６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過給圧の理論値Ｐｔと実際に過給機２が出力する空気の過給圧Ｐｒとの関係を表す近似曲線Ｆにしたがってノズル付タービン１５のノズルの絞り量を制御するため、過給機２の初期性能を維持することができる。
【００６０】
また、本発明の実施の形態に係る学習装置は、あらかじめ車両が安定する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は過給圧の理論値Ｐｔと実際の過給圧Ｐｒとの関係を正確に求めることができ、学習後のノズル付タービン１５のノズルの絞り量の補正も正確になる。
【００６１】
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、過給機２の経時変化やユーザが使用する燃料の相違等を吸収することができる。
【００６２】
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。
【００６３】
＜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６）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６）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。
【００６４】
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６）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。
【００６５】
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。
【００６６】
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。
【００６７】
＜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。
【００６８】
＜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、実際の過給圧Ｐｒと理論値Ｐｔ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】
【００６９】
１・・・エンジン
２・・・過給機
３・・・環流調整バルブ
４・・・給気管
５・・・給気スロットル
６・・・排気管
７・・・排気スロットル
８・・・ダクト
９・・・ＭＡＦセンサ
１０・・・制御部
１２・・・インジェクタ
１３・・・回転数計測部
１４・・・加給圧センサ
１５・・・ノズル付タービン
１６・・・差圧センサ
１０１・・・判定部
１０２・・・学習部
１０５・・・記憶部
１０６・・・ノズル制御部
１０７・・・開度制御部
【図１】
2017190690.tif 000007
【図２】
2017190690.tif 000008
【図３】
2017190690.tif 000009
【図４】
2017190690.tif 000010