(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも第１のニューラルネットワークと前記第１のニューラルネットワークより出力速度が速い第２のニューラルネットワークを含むカスケード式ニューラルネットワークを用いて、エンジンを制御するための方法であって、
メモリにカスケード式ニューラルネットワークに対応するデータを格納するステップと、
複数のエンジンセンサによって生成される信号をカスケード式ニューラルネットワークに入力するステップと、
第１の速度で、前記第１のニューラルネットワークの出力と共に、前記第２のニューラルネットワークを更新するステップであって、前記出力が入力信号に基づくステップと、
第２の速度で、前記第２のニューラルネットワークからの少なくとも１つのエンジン制御信号を出力するステップと、を含み、
前記第２の速度が前記第１の速度より高速である方法。
【請求項２】
メモリにカスケード式ニューラルネットワークを構成する少なくとも第１のニューラルネットワークと前記第１のニューラルネットワークより出力速度が速い第２のニューラルネットワークに対応するデータを格納するステップと、
複数のエンジンセンサによって生成される信号を前記第１のニューラルネットワークに入力するステップと、
第１の速度で、前記第１のニューラルネットワークからの少なくとも１つのエンジン制御信号を出力するステップと、
第２の速度で、前記第２のニューラルネットワークからの少なくとも第２のエンジン制御信号を出力するステップと、を含み、少なくとも前記第２の信号が前記第１のニューラルネットワークからの第２の出力に左右され、前記第２の速度が前記第１の速度より高速であるエンジンを制御するための方法。
【請求項３】
機械による実行可能な命令を格納する機械可読記憶媒体であり、前記命令の実行がエンジンを制御するための方法を実行するように適合され、この方法が、
メモリに、カスケード式ニューラルネットワークを構成する少なくとも第１のニューラルネットワークと前記第１のニューラルネットワークより出力速度が速い第２のニューラルネットワークに対応するデータを格納するステップと、
複数のエンジンセンサによって生成される信号を前記第１のニューラルネットワークに入力するステップと、
第１の速度で、前記第１のニューラルネットワークからの少なくとも第１のエンジン制御信号を出力するステップと、
第２の速度で、前記第２のニューラルネットワークからの少なくとも第２のエンジン制御信号を出力するステップと、を含み、
少なくとも前記第２の信号が前記第１のニューラルネットワークからの第２の出力に左右され、前記第２の速度が前記第１の速度より高速である機械可読記憶媒体。
【請求項４】
少なくとも第１のニューラルネットワークと前記第１のニューラルネットワークより出力速度が速い第２のニューラルネットワークを含むカスケード式ニューラルネットワークを用いて、エンジンを制御するための装置であって、
カスケード式ニューラルネットワークに対応するデータを含むマイクロプロセッサと、
複数のエンジンセンサによって生成される信号をカスケード式ニューラルネットワークに受信するように構成されるモジュールと、
第１の速度で、前記第１のニューラルネットワークの出力と共に、前記第２のニューラルネットワークを更新するように構成されるモジュールであって、前記出力が入力信号に基づくモジュールと、
第２の速度で、前記第２のニューラルネットワークからの少なくとも１つのエンジン制御信号を出力するように構成されるモジュールと、を含み、
前記第２の速度が前記第１の速度より高速である装置。
【請求項５】
カスケード式ニューラルネットワークを構成する少なくとも第１のニューラルネットワークと前記第１のニューラルネットワークより出力速度が速い第２のニューラルネットワークに対応するデータを含むマイクロプロセッサと、
複数のエンジンセンサによって生成される信号を前記第１のニューラルネットワークに受信するように構成されるモジュールと、
第１の速度で、前記第１のニューラルネットワークからの少なくとも第１のエンジン制御信号を出力するように構成されるモジュールと、
第２の速度で、前記第２のニューラルネットワークからの少なくとも第２のエンジン制御信号を出力するように構成されるモジュールと、を含み、少なくとも前記第２の信号が前記第１のニューラルネットワークからの第２の出力に左右され、前記第２の速度が前記第１の速度より高速であるエンジンを制御するための装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、一般に内燃機関の動作を監視して制御するためのシステムおよび方法に関し、さらに詳細にはニューラルネットワークを用いてエンジンの動作を監視して制御するためのシステムおよび方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
内燃機関は、乗用車、トラクタートレーラー、アースムーバー、軍用車両などの動力源として長年にわたって広く使用されている。エンジンがさらに複雑になり、性能要件がさらに制限されるようになっているため、エンジンを監視し、燃焼工程を制御するための方法が多くなってきた。たとえば、燃焼型ガスタービンは、直列フロー関係において、吸気口（または入口）、圧縮機、燃焼室、タービン、ガス出口（または排気ノズル）を一般に含むガス経路を有する。ガス経路全体にわたってさまざまな位置に配置されるセンサは、１つ以上の比例積分微分（ＰＩＤ）制御装置へのフィードバックを提供し、次にそのフィードバックを所望の所定値と比較する。予期しない差が存在する場合には、出力値を許容可能な範囲に戻すために、入力変数を変更する。ＰＩＤ制御装置は、その力学が比較的小さい範囲内で変化する多くの単一入力／単一出力システムに対し十分な制御挙動を提供する。しかし、現代のターボチャージ型ディーゼルエンジンの効率的な動作（たとえば、所望の燃費を実現し、所望のパワー出力を確立して維持し、排気レベルを低減すること）は、燃料流量や配分、および吸気流量の最適設定を決定するために、さまざまな相関関係があるが、簡単に測定しにくいエンジンおよびタービンの動作変数を処理する必要がある。各ＰＩＤ制御装置は、１つの入力変数および１つの出力変数のみを有するため、多変数入力および出力を伴うシステムを制御することができない。
【０００３】
このことは、エンジン設計者や製造業者がエンジン動作を制御するための他のより有能な方法を探ることにつながっている。そのような１つの方法は、ニューラルネットワーク制御装置の利用である。ＰＩＤ（または従来の）制御装置とは異なり、ニューラルネットワーク制御装置は、場当たり的な制御関係を解決する。言い換えれば、ニューラルネットワークは、制御している特定のシステムの支配方程式を「知る」必要はない。ニューラルネットワークは、将来、システムを制御するための制御規則を作成するために、学習期間中にシステムから蓄積される出力および入力の複数の組合せを必要とするだけである。特に人気のあるニューラルネットワーク制御装置は、バックプロバゲーション（ＢＰ）として公知であり、連続層のユニット間の相互連結を伴う層に配置されるニューラルユニットと呼ばれる複数の処理素子を含む。一般に、ＢＰニューラルネットワークは、入力層、出力層、および中間にある１層以上の「隠れ」層を有する。非線形問題を解くことができるようにするために、隠れ層が必要である。各ユニットは、生物の神経細胞に類似した方法で機能し、ユニットは受信する入力信号およびそのユニットに固有の閾値の加重和によって決定される出力信号を生成することができる。ユニットは、（ネットワーク外からまたは他のユニットからのいずれかの）入力を備え、これらを用いて線形出力または非線形出力を算出する。ユニットの出力は、次の層の他のユニットまたはネットワーク外のいずれかに送られる。各ユニットへの入力信号は、学習過程において導出された因数によって、正または負のいずれかに重み付けされる。
【０００４】
重み因子および閾値因子がレベルを補正するために設定された場合には、入力層における複雑な刺激パターンが、隠れ層間を連続的に伝搬し、著しく強い出力を有する唯一の出力層などのより簡素な出力パターンを生じる。ネットワークは、入力パターンおよび対応する所期の出力パターンの連続を供給することによって「教えられる」。ネットワークは、（各出力ユニットにおける）所期の出力パターンとちょうど生成されたパターンとの間の差を測定することによって「学習する」。これを行うと、内部の重みおよび閾値は、学習アルゴリズムによって修正され、所期の出力パターンにより近くに概算される出力パターンを形成すると同時に、入力パターンのスペクトルにわたって誤差を最小限に抑える。ニューラルネットワーク学習は、複数の「レッスン」を伴う反復プロセスである。ニューラルネットワークは、雑音の多いまたは不完全なデータが存在する情報を処理し、なおかつ正解な解放を一般化することができる。
【０００５】
ＢＰニューラルネットワークは、エンジン動作を正確にモデル化し、制御するのに非常に適している場合が多いとはいえ、そのような用途のすべてに理想的に適していわけではない。ＢＰニューラルネットワークの１つの欠点は、一定の小さなコンピュータアプリケーションでは、広範囲にわたる数学的操作に時間がかかるため、実際の物理システムでは実時間で制御することができないことである。そのようなアプリケーションの場合には、システム設計者は従来、性能の落ちる小脳モデル算術計算機（ＣＭＡＣ）ネットワークを導入してきた。このネットワークは、ＢＰニューラルネットワークほど計算能力が高いわけではない。ＣＭＡＣは、各入力変数を重みの一意の１組を選択するために結合される１組の中間変数に変換することによって機能する。次に、これらの重みは合計されて、出力を形成する。可能な入力ベクトルそれぞれは一意の唯一の位置ではなく、一意の１組のメモリ位置を選択するという事実から、ＣＭＡＣは、各入力ベクトルに関して選択されるメモリ位置の組を重ねる程度を制御することによって一般化する（類似の入力に対して類似の出力を形成する）ことができる。ＣＭＡＣネットワークは複数の出力を生成するために、複数の入力を効率的に処理することができないため、最も現代的な燃焼機関における利用にはあまり有効ではない。
【０００６】
従来、１つ以上のニューラルネットワークを共に連結したり、カスケードしたりすることによって、複雑な多変数処理をモデル化する機能を向上させてきた。残念なことに、向上した処理能力は一般に、ＣＰＵによってより低い処理スループットを生じている。たとえば、Ｈａｎｓｅｎらに付与された特許文献１は、基礎処理が測定されない外乱、モデル化誤差、および予測不可能な処理変化を含む場合には、最適な性能を実現するために、カスケード式制御装置を含む多変数非線形処理制御装置を開示している。しかし、この参考文献は、性能が落ちるニューラルネットワークに通常関連する速度における処理能力の向上を提供することができるかどうかについては触れていない。
【０００７】
【特許文献１】
米国特許第５，５７０，２８２号明細書
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
したがって、ＢＰニューラルネットワークに関連するロバスト計算を実行することができ、ＣＭＡＣネットワークに通常関連する速度を提供することができる制御システムが必要とされている。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の実施形態によれば、少なくとも第１のニューラルネットワークと前記第１のニューラルネットワークより出力速度が速い第２のニューラルネットワークを含むカスケード式ニューラルネットワークを用いて、エンジンを制御するための方法が開示されている。この方法は、エンジン制御モニタによって実行可能な複数の命令を含むカスケード式ニューラルネットワークに対応するデータおよびカスケード式ニューラルネットワークの複数のノードに対応する重みを示すデータをメモリに格納するステップを含む。次に、複数のエンジンセンサによって生成される信号が、カスケード式ニューラルネットワークに入力される。続いて、カスケード式ニューラルネットワーク内の第２のニューラルネットワークが、第１のニューラルネットワークの出力と共に、第１の速度で更新される。この出力は入力される信号に基づく。次いで、カスケード式ニューラルネットワークが、第２の速度で第２のニューラルネットワークからの少なくとも１つのエンジン制御信号を出力する。尚、第２の速度は、第１の速度より高速である。本発明はまた、機械による実行可能な命令を格納する機械可読記憶媒体も含み、命令の実行は前述の方法を実行することによって適合される。
【００１０】
【発明の実施の形態】
本発明の原理の理解を促進するために、図面に示された実施形態を参照し、同実施形態を説明するために特定の言葉を用いるものとする。しかし、それによって本発明の範囲を限定することを意図しているわけではないことを理解されたい。本発明は、図示された装置および説明された方法、当業者には本発明が関連すると通常わかるであろう本発明の原理の別用途における何らかの変更およびさらなる修正を含むものとする。
【００１１】
図１を参照するに、本発明の実施形態は、エンジンを監視し、制御するように適合されている。図１に示されているように、エンジン１０２は、吸気システム１１４、排気システム１１６、燃焼システム１１７、ターボチャージャ１１８を具備している。吸気システム１１４は、エアフィルタまたはクリーナ１２８、後部冷却器１２６、吸気マニホールド１２２を具備することができる。排気システム１１６は、排気マニホールド１２０およびマフラー１２４を具備することができる。
【００１２】
ターボチャージャ１１８は、圧縮機１３０、タービン１３２、シャフト１３４を具備することができる。圧縮機１３０は、後部冷却器１２６とエアフィルタ１２８との間で吸気システム１１４に連結される。タービン１３２は、排気マニホールド１２０とマフラー１２４との間に排気システム１１６の中で連結される。シャフト１３４は、圧縮機１３０をタービン１３２に連結する。
【００１３】
燃焼システム１１７は、少なくとも１つのシリンダ１０４およびクランクシャフト１０６を具備している。各シリンダ１０４は一般に、関連ピストン１０８およびコネクティングロッド１０９を有する。説明のため、１つのみのシリンダ１０４、ピストン１０８、コネクティングロッド１０９が示されている。各シリンダ１０４は一般に、シリンダライナ１１０を具備している。各シリンダ１０４はまた、シリンダヘッド１１２を含むことができ、または一般的なヘッド配置が用いられる。ピストン１０８、シリンダライナ１１０、シリンダヘッド１１２が、燃焼室１１３を形成する。シリンダヘッド１１２は、吸気マニホールド１２２および排気マニホールド１２０から燃焼室１１３までの通路を形成する。シリンダヘッド１１２はまた、燃料供給システムが燃料を燃焼室１１３に導入することができる経路を形成する。具体的な一実施形態において、燃料は、電子燃料噴射器１３７によって燃焼室１１３に噴射されるが、他のタイプの燃料噴射器または燃料供給システム（たとえば気化器）を用いることも可能である。
【００１４】
エンジン１０２は、それに限定されるわけではないが、気圧、入口環境温度、吸気マニホールド温度／圧力、パイロット数、噴射持続期間、エンジン速度、エンジンへの燃料供給速度、エンジンへの供給空燃比、燃料温度、油圧、油温、エンジン速度、排気温度などのエンジンのさまざまな応答変パラメータを検知するために動作可能な複数のセンサ（図示せず）を具備している。ターボチャージャ１１８は、他の応答パラメータ（たとえば、圧縮機出口温度／圧力、タービン入口温度／圧力、ブースト圧力）を検知するためのセンサ（図示せず）を具備してもよい。トルクコンバータ（図示せず）が、クランクシャフト１０６に間接連結され、トルクコンバータにおけるトルクを検知するためのセンサを具備してもよい。センサはすべて、当業界で公知のさまざまな設計であってもよい。
【００１５】
本発明の一実施形態による図２に示されるように、エンジン１０２の動作は、エンジン制御モジュール（ＥＣＭ）２０２によって管理される。エンジン制御モジュール２０２は、ＣＰＵ２０４およびメモリ２０６を具備している。他の構成部材も存在するが、本発明のこの実施形態の特異な態様を説明しやすくするために、これらの構成部材を示していない。ＣＰＵ２０４は、入力として上述のセンサのセンサ出力２１０を用い、エンジン１０２へのフィードバックのために少なくとも１つの制御信号２２０を生成する二ューラルネットワークのモデル化および動作を可能にするマイクロプロセッサを具備している。メモリ２０６は、エンジン全体にわたるさまざまなセンサからの情報を受信し、この情報をＥＣＭ２０２に格納されたエンジン制御アルゴリズムに渡す複数のソフトウェアルーチン２０５を具備している。一実施形態において、ソフトウェアルーチン２０５は、エンジン１０２とのインターフェイスで接続する複数のモジュール（図示せず）を含む。センサ出力２１０は、エンジン１０２からＥＣＭ２０２に伝送される。次に、ＥＣＭ２０２は、センサ出力２１０に応じて、制御信号２２０を生成する。一度生成されると、制御信号２２０は、エンジンの動作を制御するために、ＥＣＭ２０２からエンジン１０２に送信される。各制御信号２２０には特定の目的があり、エンジン１０２に一意のメッセージを通信することを意図している。たとえば、ＥＣＭ２０２は、第１の周波数（たとえば、１５ｍｓごと）で変速機へ１つのトルク制御信号を出力し、第２の周波数（たとえば、１２０ｍｓごと）で燃料噴射器制御機構へ第２の制御信号を出力してもよい。
【００１６】
図３を参照するに、本発明の具体的な一実施形態によるカスケード式ニューラルネットワーク３００が示されている。動作中、カスケード式ニューラルネットワーク３００は、複数の入力を受諾し、入力部で一連の動作を行い、１つ以上の出力を生成する。当業界において公知であるように、カスケード式ニューラルネットワーク３００のようなニューラルネットワークは、人間の脳の生物学的神経回路網のシミュレーションである。ここでは、カスケード式ニューラルネットワーク３００は、複数のエンジンセンサから受信された信号を処理するために、少なくとも２つのニューラルネットワークを具備している。エンジンセンサからの信号は、１つ以上のカスケード式ニューラルネットワークに入力される。１つのニューラルネットワークが入力を処理する場合には、第２のニューラルネットワークに少なくとも１つの処理した信号を出力し、カスケード効果を生じる。カスケード式ニューラルネットワーク３００から出力される信号は、２つのニューラルネットワークのうちの一方からもたらされてもよく（言い換えれば、第１のニューラルネットワークからの信号はすべて、次にカスケード式ニューラルネットワークの出力を生成する第２のニューラルネットワークに供給される）、または信号は、両方のニューラルネットワークからもたらされてもよい（すなわち、第１のニューラルネットワークはその信号の一部を第２のニューラルネットワークに出力することができ、他の信号はＥＣＭ２０２に出力される）。カスケード式ニューラルネットワークを構成するニューラルネットワークのそれぞれによって生成される信号は、同期して生成されるか、または非同期的に生成される。
【００１７】
本願明細書は、２つのニューラルネットワークを含むカスケード式ニューラルネットワーク３００を説明しているが、当業者は、本発明の精神および範囲を逸脱することなく、カスケード式ニューラルネットワークが共にカスケードされる複数のニューラルネットワークを具備してもよく、さらに複素多項式（たとえばＡｘ＋Ｂｙ＝Ｃ）にカスケードされる少なくとも１つのニューラルネットワークを具備してもよいことを十分に理解されたい。動作中、ニューラルネットワークは、変数ｘ、ｙに関連する係数（または重み）を更新し、ＥＣＭ２０２はＣ値を周期的に出力する。
【００１８】
図３において、カスケード式ニューラルネットワーク３００は、小脳モデル算術計算機（ＣＭＡＣ）ニューラルネットワーク３６０にカスケードされた逆伝播（ＢＰ）ニューラルネットワーク３１０を具備している。また、他のタイプのニューラルネットワークを用いてもよい。本願明細書では、ＢＰニューラルネットワーク３１０は、３層、すなわち入力層３１２、隠れ層３１４、出力層３１６からなる。図３に示されているように、入力層３１２は、ＢＰニューラルネットワーク３１０への入力パターンを表す３つの入力を含む。
【００１９】
入力層３１２は、重みを介して隠れ層３１４に連結され、今度は、隠れ層が重み付け連結によって出力層３１６に連結される。隠れノードおよび隠れ層の数は、任意の変数であってもよく、最適な結果を提供する隠れノードおよび隠れ層の数を決定するために、試行錯誤によって得られる。図示の実施形態において図３に示されているように、出力層３１６は、ニューラルネットワークの出力パターンを表す３つの出力を含む。例示の一実施形態において、入力層３１２は、エンジン速度、燃料噴射量（パイロット数および主燃料量）、タイミングを含むことができ、出力層３１６は、燃料速度を含むことができる。別の具体的な実施形態において、入力層３１２は、エンジン速度、気圧、吸気マニホールド圧力および温度を含むことができ、出力層３１６は、排気マニホールド温度を含むことができる。別の具体的な実施形態において、入力層３１２は、エンジン速度、噴射量（パイロット数および主燃料量）、タイミングを含むことができ、出力層３１６は、トルクを含むことができる。さらに別の具体的な実施形態において、入力層３１２は、エンジン速度、気圧、吸気マニホールド圧力および温度を含むことができ、出力層３１６は、ターボ速度を含むことができる。さらに具体的な実施形態において、入力層３１２は、エンジン速度、噴射量（パイロット数および主燃料量）、タイミングを含むことができ、出力層３１６は、窒素酸化物（ＮＯｘ）生成物を含むことができる。示されているように、ＢＰニューラルネットワーク３１０の出力は、ＥＣＭ２０２に直接伝送され、および／またはＣＭＡＣニューラルネットワーク３６０に伝送される。
【００２０】
ＣＭＡＣニューラルネットワーク３６０は、複数の列３７０および複数の行３７５を含むデータ空間３６５を含み、各列３７０はデータ空間３６５の底部に示されている一意の３文字の組合せ（Ａ〜Ｍ）によって識別可能であり、各行３７５はデータ空間３６５の左側に示されている一意の３文字の組合せ（ａ〜ｍ）によって識別可能である。列および行の組合せは、複数のセル３８０を生じる。複数のセル３８０が特定のエンジンの動作特性を表すデータによって占められている場合には、データ空間３６５は、所定の設計パラメータおよび制御パラメータの関数として車両の構成部材の性能を特徴付ける総合マップである。各セル３８０は、対応する６文字の記号（３つの大文字および３つの小文字）によって識別される。各セルに関する６文字の記号は、セルからＸ軸（Ｘ軸に隣接する文字）に仮想直線を引き、セルからＹ軸（Ｙ軸に隣接する文字）に別の仮想直線を引くことによって決定される。２つの直線が交差する６文字は、セルに関する６文字の記号である。各セルを一意に識別することに加えて、６文字の記号は、所与のセルに適用される重みを表す。したがって、複数のセル３８０は、６つの対応する重み値を含む。たとえば、データ空間３６５の右上隅のセルは、「Ｍ−Ｉ−Ｄ−ｍ−ｉ−ｄ」として識別することが可能である。そのような６文字の組合せおよびそのような６文字のそれぞれに関連する重みは、特定のセルに対して一意である。訓練されていないニューラルネットワークでは、各セル３８０に関連する数値は、ランダムに割り当てられる。訓練したニューラルネットワークでは、当業者に公知の方法によってその神経が一部であるニューラルネットワークを訓練することによって、数値が決定される。
【００２１】
カスケード式ニューラルネットワーク３００がエンジンの動作を制御するために用いられる前に、カスケード式ニューラルネットワーク３００を訓練しなければならない。一実施形態において、エンジン１０２の正常動作中に、カスケード式ニューラルネットワーク３００は訓練される。動作中、以下のステップを用いて、ＥＣＭ２０２は、エンジン１０２を監視し、制御するために用いられる。第一に、エンジンの動作条件を選択するために、複数の初期値またはモデル定数が決定される。次に、複数のモデル化されたエンジン応答は、選択された制御信号および初期値の関数として決定される。続いて、エンジン１０２の次の動作中に、センサ出力２１０が検知され、検知された出力２１０とモデル化されたエンジン値との差が決定される。これらの差は、ニューラルネットワークの重みを調整するために用いられる。逆伝播ニューラルネットワークでは、誤差値は、重みを調整するために逆伝搬され、ＣＭＡＣニューラルネットワークでは、誤差値は重みの数によって除算され、各重みに等しく加えられる。
【００２２】
図４を参照するに、本発明の一実施形態によるカスケード式ニューラルネットワークを用いて、エンジンを監視し、制御するための例示的な方法の高次流れ図を示している。開始時に、重みがランダム値に初期化される。ランダム値は、正または負の整数または分数のいずれかである（ステップ４１０）。開始とは、カスケード式ニューラルネットワーク３００の初期化を指す。エンジン１０２が停止すると、予め算出された重みが不揮発性メモリに格納され、エンジンが次に再始動されるときに呼出されるようになっているが、必ずしも必要ではない。エンジン１０２の寿命にわたってカスケード式ニューラルネットワーク３００が何度も初期化（または始動）されるか、または重み値が訓練によってのみ変更されるように一度初期化されたのみでもよい。一度、カスケード式ニューラルネットワーク３００が初期化されると、センサ出力から得られた入力は、ＢＰニューラルネットワーク３１０に提示され、処理される（ステップ４２０）。第２の例示的な実施形態において、センサ出力から得られた入力は、ＢＰニューラルネットワーク３１０および／またはＣＭＡＣニューラルネットワーク３６０に提示される。ＢＰニューラルネットワーク３１０が処理を完了した後、１つ以上のセンサ出力２１０に関する出力パターンは、同一のエンジン応答に関するＣＭＡＣニューラルネットワーク３６０の出力と比較される（ステップ４３０）。たとえば、ＢＰニューラルネットワーク３１０はトルクに関する１つの値を算出することができ、ＣＭＡＣニューラルネットワーク３６０は第２の値を算出することができる。ＢＰニューラルネットワーク３１０に提示されるセンサ出力の集合または複数の部分集合、たとえばデータ空間３６５のＸＹ座標に対応する２つの現在の検知信号（たとえば、ＥＲＰＭおよび燃料量）を用いて、データ空間３６５を入力することによって、ＣＭＡＣニューラルネットワーク３６０から抽出された値が得られる。２つのトルク値は互いに比較され（図３のΣ３９０）、ＢＰニューラルネットワーク３１０から得られた値とＣＭＡＣニューラルネットワーク３６０から得られた値の差を表す誤差値が算出される（ステップ４４０）。
【００２３】
一実施形態において、次に、誤差値は６で除算され、ＣＭＡＣニューラルネットワーク３６０において識別されるセルに対応する重みが加えられる（ステップ４５０）。たとえば、誤差値が算出される前に、識別されたセルが重み（Ｍ−Ｉ−Ｄ−ｍ−ｉ−ｄ）に関連する以下の６つの重みを有する場合には、現在の検知信号に関して、加えられた新たな重みを有するＣＭＡＣネットワーク３６０からの出力がＢＰニューラルネットワーク３１０からの出力と同一であるように、これらの６つの重みはそれぞれ、６によって除算された総誤差によって表される数によって調整される。所定の時間で、トルクに関する更新信号が算出され、ＥＣＭ２０２から出力される（ステップ４６０）。したがって、ＣＭＡＣネットワーク３６０の出力パターンの関数として制御される。一実施形態において、ＣＭＡＣニューラルネットワーク３６０の各セルに関連する重みは、第１の周波数で更新され、ＥＣＭ２０２は、第２の周波数で制御信号（たとえば、トルク）を出力することができる。第２の実施形態において、重みが更新され、制御信号が同一の周波数で出力される。
【００２４】
本発明の実施形態は従来のエンジンに関連して本願明細書に記載されているが、当業者にとって明白である適切な修正を伴うフリーピストンエンジンまたはロータリエンジンにも用いることが可能である。
【００２５】
（産業上の利用可能性）
カスケード式ニューラルネットワークを用いて、エンジンを監視し、制御するための本発明の装置および方法は、実時間で、一般的な動作条件、複数の故障条件および個別の故障条件のオンボード診断が望ましい、さまざまな機械用途に関して有用であると考えられる。本発明の一態様は、初期値および検知パラメータの関数としてニューラルネットワークへ有効な入力を提供することができることと、制御モジュール要件に応じて、異なる速度で初期値およびネットワークの重みを更新することができることである。
【００２６】
カスケード式ニューラルネットワークは、利用可能なハードウェアセンサフィードバック信号の関数として、たとえば、燃料速度、排気温度、ターボ速度、エンジントルクなどのエンジン条件を予測するために、仮想センサとして用いられる。本発明のカスケード式ニューラルネットワークはまた、生成されるさまざまな窒素酸化物（ＮＯｘ）の量を算出し、ＮＯｘ排出を制御するために、噴射タイミングを調節するための信号を出力することもできる。本発明の実施形態はまた、排気マニホールド温度を算出し、排気温度を制御するために、燃料消費量を調整するための信号を出力するためにも用いられることができる。
【００２７】
決定される条件の過剰値が予測される場合には、エンジンは、設計限界を満たすために必要な程度まで出力レベルを下げられる。本発明は、第２のニューラルネットワーク（または複素多項式）とカスケードされる逆伝播ニューラルネットワークを利用することによって、物理センサを追加することなく、これを行うことができる機能を提供する。過度の排気温度およびターボ速度の事例数を制限することによって、排気マニホールドおよびタービン筐体の故障を少なくし、保証請求問題を低減し、顧客満足度を高めることになる。本発明の実施形態に関して、燃料速度およびエンジントルクを予測することのさらなる潜在的な利点は、燃料消費推定をより正確にし、自動変速機使用時のシフト制御をより精密にすることである。
【００２８】
ＢＰニューラルネットワークはきわめて計算量が多いため、一般的なＥＣＭは、ＢＰニューラルネットワークからの更新信号を比較的ゆっくり（たとえば、１２０ｍｓに１回）出力することができるだけである。所定のエンジンサブシステム（たとえば、変速機）にＢＰニューラルネットワークに通常関連する速度よりはるかに高速で更新値（たとえば、トルク）を提供するために、本発明の実施形態は、１つの速度で誤差値を算出し、より高速に更新される所望の信号（たとえば、トルク）を出力するように適合されている。たとえば、ＢＰニューラルネットワーク３１０が、１２０ｍｓごとにトルクに関する新しい誤差値を出力することができる場合には、変速機に関連するプロセッサは、１５ｍｓごとに更新されるトルク信号を必要とするが、本システムは、８回のトルク出力ごとに１回、ＢＰニューラルネットワーク３１０の出力に基づくＣＭＡＣネットワーク３６０（または複素多項式）に提供される更新された重みに関して、必須周波数でＣＭＡＣネットワーク３６０からのトルク信号を出力する。このように、ＢＰニューラルネットワークに通常関連するよりはるかに高速で、ＣＭＡＣネットワークが通常関連するより精密に、変速機サブシステムにデータが提供される。
【００２９】
別の実施形態は、本発明の関連する当業者には、本発明の精神および範囲を逸脱することなく明白となるであろう。したがって、本発明の範囲は、上述の説明ではなく、特許請求の範囲によって定義される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態による例示的エンジンの概略線図である。
【図２】本発明の実施形態による例示的エンジンおよびエンジン制御モジュール（ＥＣＭ）の概略線図である。
【図３】本発明の一実施形態によるカスケード式ニューラルネットワークの図である。
【図４】本発明の例示的一実施形態の一般的動作を示す流れ図である。
【符号の説明】
１０２  エンジン
１０４  シリンダ
１０６  クランクシャフト
１０８  ピストン
１０９  コネクティングロッド
１１０  シリンダライナ
１１２  シリンダヘッド
１１３  燃焼室
１１４  吸気システム
１１６  排気システム
１１７  燃焼システム
１１８  ターボチャージャ
１２０  排気マニホールド
１２２  吸気マニホールド
１２４  マフラー
１２６  後部冷却器
１２８  エアフィルタまたはクリーナ
１３０  圧縮機
１３２  タービン
１３４  シャフト
１３７  電子燃料噴射器
２０２  エンジン制御モジュール（ＥＣＭ）
２０４  ＣＰＵ
２０５  ソフトウェアルーチン
２０６  メモリ
２１０  センサ出力
２２０  制御信号
３００  カスケード式ニューラルネットワーク
３１０  逆伝播（ＢＰ）ニューラルネットワーク
３１２  入力層
３１４  隠れ層
３１６  出力層
３６０  小脳モデル算術計算機（ＣＭＡＣ）（ニューラル）ネットワーク
３６５  データ空間
３７０  列
３７５  行
３８０  セル
４１０  重みがランダム値に初期化されるステップ
４２０  センサ出力がＢＰニューラルネットワークに提示されるステップ
４３０  ＢＰニューラルネットワーク出力が推定値と比較されるステップ
４４０  誤差値が算出されるステップ
４５０  ＣＭＡＣネットワークデータ空間がＢＰニューラルネットワークからの入力を受信するステップ
４６０  更新されたトルク値がエンジンに適用されるステップ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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