(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
エンジンの状態を表す複数の物理量を検出する状態検出手段と、前記複数の物理量をパラメータとして入力しニューラルネットワークを用いて導出した推定空燃比に基づいて燃料噴射量を調整可能な空燃比調整手段とを備えた空燃比制御装置において、
前記複数の物理量の一つとして前記エンジンの実際の空燃比を検出する実空燃比検出手段と、
前記実空燃比検出手段によって検出された実際の空燃比と前記推定空燃比との差が予め設定する所定値以上である場合にこのとき検出された前記実際の空燃比を含む前記複数の物理量のデータを蓄積するデータ蓄積手段と、
前記エンジンが停止状態にあるときに前記データ蓄積手段に蓄積された前記実際の空燃比を含む前記物理量のデータを前記ニューラルネットワークに入力して該ニューラルネットワークに再学習を行わせるニューラルネットワーク学習手段とを備えた
ことを特徴とする空燃比制御装置。
【請求項２】
前記状態検出手段が、少なくともエンジン回転数を検出するセンサと、吸入空気圧を検出するセンサと、エンジンの冷却水の水温を検出するセンサとを備えることを特徴とする請求項１記載の空燃比制御装置。
【請求項３】
エンジンの状態を表す複数の物理量のデータを入力してニューラルネットワークを用いて推定空燃比を算出し、算出された前記推定空燃比に基づいて冷態始動時の空燃比の制御を行う空燃比制御方法において、
前記推定空燃比と実際に検出した空燃比との差が予め設定する所定値より大きい場合に前記実際に検出した空燃比を含む前記物理量のデータを蓄積し、
エンジンが停止状態にあるときに蓄積した前記実際に検出した空燃比を含む前記物理量のデータをニューラルネットワークに入力して該ニューラルネットワークの再学習を行う
ことを特徴とする空燃比制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空燃比制御装置及び空燃比制御方法に関し、とくに冷態始動時にニューラルネットワークを用いて空燃比の制御を行う空燃比制御装置及び空燃比制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、自動車からの排出ガスを低減するために、冷態始動直後からＯ２センサ、リニア空燃比センサ（ＬＡＦＳ）等の空燃比センサによって検出した値を燃料噴射量にフィードバックして空燃比（Ａ／Ｆ）を制御できるようにすることが望まれている。しかし、このような制御を実現するためには始動時に空燃比センサが活性化している必要がある。空燃比センサを早期に活性化させる手段としては空燃比センサのプリヒートが公知であるが、条件によってはプリヒートによる空燃比センサの活性化が始動に間に合わない場合も多い。
【０００３】
このような中、冷態始動直後の空燃比制御として、エンジンの状態を表す低温時でも測定可能な複数の物理量の検出を行い、検出された物理量をパラメータとしてこの物理量と空燃比との関係をニューラルネットワーク（ＮＮ）に学習させ、その結果を利用して適切な空燃比制御を行うようにした空燃比制御装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開平１０−１７６５７８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述したようなニューラルネットワークを利用した空燃比制御にあっても、例えば、経年劣化等の影響によって物理量と空燃比との関係が変化する等により、ニューラルネットワークを用いて算出した推定空燃比と、実際の走行において測定される空燃比との間にズレが生じる可能性を否定できず、推定空燃比と実走行時の空燃比との間にズレが生じた場合、冷態始動時の空燃比制御の精度が低下し排出ガスを低減する効果が低下するおそれがあった。
【０００６】
このようなことから本発明は、ニューラルネットワークを用いて算出した推定空燃比と実走行時の空燃比との間にズレが生じることを抑制し、排出ガスを低減することが可能な空燃比制御装置及び空燃比制御方法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】
【０００７】
上記課題を解決する第１の発明に係る空燃比制御装置は、エンジンの状態を表す複数の物理量を検出する状態検出手段と、前記複数の物理量をパラメータとして入力しニューラルネットワークを用いて導出した推定空燃比に基づいて燃料噴射量を調整することにより空燃比を調整可能な空燃比調整手段とを備えた空燃比制御装置において、前記複数の物理量の一つとして前記エンジンの実際の空燃比を検出する実空燃比検出手段と、前記実空燃比検出手段によって検出された実際の空燃比と前記推定空燃比との差が予め設定する所定値以上である場合にこのとき検出された前記実際の空燃比を含む前記複数の物理量のデータを蓄積するデータ蓄積手段と、前記エンジンが停止状態にあるときに前記データ蓄積手段に蓄積された前記実際の空燃比を含む前記複数の物理量のデータを前記ニューラルネットワークに入力して該ニューラルネットワークに再学習を行わせるニューラルネットワーク学習手段とを備えたことを特徴とする。
【０００８】
上記課題を解決する第２の発明に係る空燃比制御装置は、第１の発明において、前記状態検出手段が、少なくともエンジン回転数を検出するセンサと、吸入空気圧を検出するセンサと、エンジンの冷却水の水温を検出するセンサとを備えることを特徴とする。
【００１０】
上記課題を解決する第３の発明に係る空燃比制御方法は、エンジンの状態を表す複数の物理量のデータを入力してニューラルネットワークを用いて推定空燃比を算出し、算出された前記推定空燃比に基づいて冷態始動時の空燃比の制御を行う空燃比制御方法において、前記推定空燃比と実際に検出した空燃比との差が予め設定する所定値より大きい場合に前記実際に検出した空燃比を含む前記物理量のデータを蓄積し、エンジンが停止状態にあるときに蓄積した前記実際に検出した空燃比を含む前記物理量のデータをニューラルネットワークに入力して該ニューラルネットワークの再学習を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
上述した第１の発明に係る空燃比制御装置によれば、ニューラルネットワークを用いて冷態始動時における空燃比を調整可能な空燃比制御装置において、複数の物理量の一つとしてエンジンの実際の空燃比を検出する実空燃比検出手段と、実空燃比検出手段によって検出された実際の空燃比と推定空燃比との差が予め設定する所定値以上である場合にこのとき検出された実際の空燃比を含む物理量のデータを蓄積するデータ蓄積手段と、エンジンが停止状態にあるときにデータ蓄積手段に蓄積された実際の空燃比を含む物理量のデータをニューラルネットワークに入力して該ニューラルネットワークに再学習を行わせるニューラルネットワーク学習手段とを備えているため、経年劣化等により生じる実際の空燃比と推定空燃比との差が拡大することを再学習により効果的に防止して始動直後から高精度に空燃比のフィードバック制御を行い排出ガスを低減することができるとともに、エンジン停止中に再学習するため走行中にエンジンコントロールユニットにおける計算負荷が増加することを防止し、効率よくニューラルネットワークの再学習を実施することができる。
【００１２】
また、第２の発明に係る空燃比制御装置によれば、状態検出手段が、少なくともエンジン回転数を検出するセンサと、吸入空気圧を検出するセンサと、エンジンの冷却水の水温を検出するセンサとを備えるようにしたため、冷態始動直後から安定した情報を検出できるセンサを有効活用してニューラルネットワークを利用することにより高精度に空燃比を制御することができ、冷態始動時における排出ガスを低減することができる。
【００１４】
また、第３の発明に係る空燃比制御方法によれば、ニューラルネットワークを用いて冷態始動時における空燃比の制御を行う空燃比制御方法において、推定空燃比と実際に検出した空燃比との差が予め設定する所定値より大きい場合に実際に検出した空燃比を含む物理量のデータを蓄積し、エンジンが停止状態にあるときに蓄積した実際に検出した空燃比を含む物理量のデータをニューラルネットワークに入力して該ニューラルネットワークの再学習を行うようにしたため、経年劣化等により生じる実際の空燃比と推定空燃比との差が拡大することを再学習により効果的に防止して始動直後から高精度に空燃比のフィードバック制御を行い排出ガスを低減することができるとともに、エンジン停止中に再学習するため走行中にエンジンコントロールユニットにおける計算負荷が増加することを防止し、効率よくニューラルネットワークの再学習を実施することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
本発明の実施の形態を以下の実施例において詳細に説明する。
【実施例】
【００１６】
図を用いて本発明の一実施例を説明する。図１は本実施例に係る空燃比制御装置の構成を示すブロック図、図２は本実施例に係る空燃比制御装置を示す概略構成図、図３は本実施例に係る空燃比制御装置の動作を表すフローチャート、図４は本実施例におけるニューラルネットワークの学習過程の一例を表す説明図である。
【００１７】
図１に示すように、本実施例に係る空燃比制御装置は主にエンジン１の状態を検出する状態検出手段としての状態検出部２と、空燃比調整手段としてのエンジンコントロールユニット（ＥＣＵ）３とから構成されている。
【００１８】
状態検出部２はエンジン１の状態を表す複数の物理量を検出する部分であり、本実施例では、図２に示すように、低温時でも検出可能な複数の物理量を検出する状態検出手段としてのクランク角センサ２１、吸入空気圧センサ２２、及び冷却水温センサ２３と、実空燃比検出手段としての空燃比センサ（本実施例ではＬＡＦＳ）２４とを有して構成される。
【００１９】
ここで、クランク角センサ２１はクランクシャフト１１に設けられてエンジン回転数Ｎｅを検出するセンサ、吸入空気圧センサ２２は吸気マニホールド１２に設けられて吸入空気圧（インマニ圧力）Ｐｂを検出するセンサ、冷却水温センサ２３はウォータージャケット１３に設けられてエンジン水温ＷＴを検出するセンサ、空燃比センサ２４は排気マニホールド１４に設けられて排気中の酸素濃度を基に空燃比Ａ／Ｆを検出するセンサである。
【００２０】
また、エンジンコントロールユニット３は状態検出部２から入力された複数の物理量、即ち、上述した各種センサ２１〜２４によって検出したエンジン回転数Ｎｅ、吸入空気圧Ｐｂ、エンジン水温ＷＴ、及び空燃比Ａ／Ｆを用いて、空燃比を所定の一定値に保つようなインジェクタパルス幅Ｐｗを算出し、算出した結果をインジェクタ４へ出力する機能を備えている。インジェクタ４はエンジンコントロールユニット３から入力されたインジェクタパルス幅Ｐｗに基づいてエンジン１内に燃料を噴射する（但し、空燃比センサ２４の出力は該空燃比センサ２４が活性化した後に実施される）。
【００２１】
より詳しく説明すると、本実施例においてエンジンコントロールユニット３は、上述した空燃比Ａ／Ｆを所定の値に保つようなインジェクタパルス幅Ｐｗを算出する手段として、基本インジェクタ駆動時間演算部３１、学習データ蓄積部３２、ニューラルネットワーク学習部３３、ニューラルネットワーク３４、空燃比補正量演算部３５を備えている。
【００２２】
基本インジェクタ駆動時間演算部３１は、状態検出部２で各種センサ２１〜２４によって検出された物理量に基づき、マップを用いたフィードフォワード制御により、また空燃比センサ２４が使用できる温度域においてはフィードバック制御をも加味して基本インジェクタパルス幅Ｐｗ＿ｂを公知の手法によって算出する部分である。本実施例において、該基本インジェクタ駆動時間演算部３１には状態検出部２で検出されたエンジン回転数Ｎｅ、吸入空気圧Ｐｂ、エンジン水温ＷＴ、空燃比Ａ／Ｆが入力される。通常定常時にはこの基本インジェクタ駆動時間演算部３１のみで空燃比Ａ／Ｆの値は所定の一定値に保たれる。
【００２３】
また、学習データ蓄積部３２は、様々なパターンを網羅するように試験を行う等により予め取得した複数の物理量（ここでは、エンジン回転数Ｎｅ、吸入空気圧Ｐｂ、エンジン水温ＷＴ、空燃比Ａ／Ｆ）の時系列データが保存されているとともに、状態検出部２で各種センサ２１〜２４によって検出された物理量（本実施例ではエンジン回転数Ｎｅ、吸入空気圧Ｐｂ、エンジン水温ＷＴ、空燃比Ａ／Ｆ）のデータを追加して記憶する部分である。
【００２４】
該学習データ蓄積部３２においては、空燃比センサ２４が活性化した後に該空燃比センサ２４によって検出される実際の空燃比Ａ／Ｆと、ニューラルネットワーク３４を用いて算出した推定空燃比Ａ／Ｆ＿ｎとの差が予め設定する一定値より大きくなった場合に、状態検出部２において検出した上記物理量のデータを追加保存する。
【００２５】
ニューラルネットワーク学習部３３は、学習データ蓄積部３２に蓄積された物理量をパラメータとして後述するニューラルネットワーク３４の再学習を実行する部分であって、エンジン１の状態を監視し、エンジン１が停止状態となった後にニューラルネットワーク３４の再学習を実行させる機能を備えている。つまり、ニューラルネットワーク学習部３３は、エンジン１が停止している状態であってもニューラルネットワーク３４の再学習を行うことができるように構成され、車両の走行中等のエンジン１が停止していない状態にあっては、ニューラルネットワーク３４の再学習の実施を抑制するように構成されている。
【００２６】
そして、ニューラルネットワーク３４は、図４に示すように冷態始動時におけるエンジン回転数Ｎｅ、吸入空気圧Ｐｂ、インジェクタパルス幅Ｐｗ、エンジン水温ＷＴ、空燃比Ａ／Ｆの時系列的なデータを入力とし、空燃比Ａ／Ｆを出力として学習させたものであり、冷態始動時において、状態検出部２でクランク角センサ２１、吸入空気圧センサ２２、冷却水温センサ２３によってそれぞれ検出したエンジン回転数Ｎｅ、吸入空気圧Ｐｂ、エンジン水温ＷＴ、および前回の制御周期において本ニューラルネットワーク３４により算出された空燃比の推定値（以下、推定空燃比という）に基づいて推定空燃比Ａ／Ｆ＿ｎを算出するように構成されている。
【００２７】
また、該ニューラルネットワーク３４は、車両の走行時に学習データ蓄積部３２に新たに蓄積されたエンジン回転数Ｎｅ、吸入空気圧Ｐｂ、インジェクタパルス幅Ｐｗ、エンジン水温ＷＴ、及び、空燃比Ａ／Ｆのデータを入力して再学習を行うことにより、適宜更新されるようになっている。なお、ニューラルネットワーク３４を用いて算出された推定空燃比と空燃比センサ２４によって検出した実際の空燃比Ａ／Ｆとの比較はエンジン１が暖機後でアイドル領域にある間中行うものとする。
【００２８】
また、空燃比補正量演算部３５は、基本インジェクタ駆動時間演算部３１により算出された基本インジェクタパルス幅Ｐｗ＿ｂの冷態始動時等における補正量（以下、インジェクタパルス幅の補正量という）ΔＰｗを算出する部分である。該空燃比補正量演算部３５においては、始動直後はニューラルネットワーク３４において導出した推定空燃比Ａ／Ｆ＿ｎおよび前回の制御周期においてニューラルネットワーク３４により算出された推定空燃比Ａ／Ｆ＿ｎと目標空燃比とのズレからインジェクタパルス幅補正量ΔＰｗを算出する。なお、通常走行時は空燃比センサ２４によって検出した実際の空燃比Ａ／Ｆと目標空燃比とのズレに基づいてインジェクタパルス幅補正量ΔＰｗを算出する。
【００２９】
即ち、本実施例では、冷態始動時には基本インジェクタ駆動時間演算部３１において算出した基本インジェクタパルス幅Ｐｗ＿ｂに、推定空燃比を基に空燃比補正量演算部３５において算出したインジェクタパルス幅補正量ΔＰｗを加算して得られたインジェクタパルス幅Ｐｗをインジェクタ４へ出力して空燃比Ａ／Ｆを制御し、通常走行時には基本インジェクタ駆動時間演算部３１において算出した基本インジェクタパルス幅Ｐｗ＿ｂに、実空燃比を基に空燃比補正量演算部３５において算出したインジェクタパルス幅補正量ΔＰｗを加算して得られたインジェクタパルス幅Ｐｗをインジェクタ４へ出力して空燃比Ａ／Ｆを制御するようにしている。
【００３０】
以下に、図３に基づいて本実施例に係る空燃比制御装置の動作について説明する。図３に示すように、本実施例に係る空燃比制御装置においては、冷態始動後、まず空燃比センサ（ＬＡＦＳ）２４が活性化した状態か否か、例えば、空燃比センサ２４が使用できる温度域にあるか否かの判定を行う（ステップＳ１）。
【００３１】
ステップＳ１において空燃比センサ２４が活性化していないと判定された場合（ＮＯ）は状態検出部２で各種センサ２１〜２３によって検出したエンジン回転数Ｎｅ、吸入空気圧Ｐｂ、エンジン水温ＷＴに基づきニューラルネットワーク３４を用いて推定空燃比Ａ／Ｆ＿ｎを算出し、空燃比補正量演算部３５において実際の空燃比Ａ／Ｆが該推定空燃比Ａ／Ｆ＿ｎに保たれるように、インジェクタパルス幅補正量ΔＰｗを算出し、これを基本インジェクタ駆動時間演算部３１が算出した基本インジェクタパルス幅Ｐｗ＿ｂに加算した結果をインジェクタ４へ出力する（ステップＳ８）。
【００３２】
一方、空燃比センサ２４が活性化していると判定された場合（ＹＥＳ）は空燃比センサ２４によって検出した空燃比Ａ／Ｆを用いてフィードバック制御を開始し（ステップＳ２）、更にエンジン１がアイドル領域にあるか否かの判定を行う（ステップＳ３）。
そして、ステップＳ３においてエンジン１がアイドル領域にないと判定された場合（ＮＯ）はステップＳ１の処理に戻る。
【００３３】
一方、ステップＳ３における判定の結果、エンジン１がアイドル領域にあると判定された場合（ＹＥＳ）は、続いて、状態検出部２で各種センサ２１〜２３によって検出したエンジン回転数Ｎｅ、吸入空気圧Ｐｂ、及びエンジン水温ＷＴに基づきニューラルネットワーク３４を用いて算出した推定空燃比Ａ／Ｆ＿ｎと、空燃比センサ２４が検出した実際の空燃比Ａ／Ｆとの差（以下、空燃比差という）ΔＡ／Ｆが、予め設定する一定値以内にあるか否かの判定を行う（ステップＳ４）。
【００３４】
そして、ステップＳ４において、空燃比差ΔＡ／Ｆの絶対値が予め設定する一定値以内にある（一時的に空燃比差ΔＡ／Ｆの絶対値が予め設定する一定値を超えた場合であって、その継続時間が予め設定する所定時間より短い場合を含む）と判定された場合（ＹＥＳ）は推定空燃比Ａ／Ｆ＿ｎが精度よく算出されているとしてステップＳ１の処理に戻り、空燃比Ａ／Ｆ制御処理を継続する。
【００３５】
一方、ステップＳ４において、空燃比差ΔＡ／Ｆの絶対値が予め設定する一定値を超えている（本実施例では、空燃比差ΔＡ／Ｆの絶対値が予め設定する一定値を超えており、かつその継続時間があらかじめ設定する所定時間を越えている）と判定された場合（ＮＯ）は、空燃比差ΔＡ／Ｆの絶対値が予め設定する一定値を超えている間、学習データ蓄積部３２により状態検出部２で各種センサ２１〜２４が検出した物理量のデータを保存する（ステップＳ５）。
【００３６】
続いてエンジン１が停止したか否かの判定を行い（ステップＳ６）、エンジン１が稼動していると判定された場合（ＮＯ）はステップＳ１の処理に戻り、空燃比Ａ／Ｆ制御処理を継続する。
【００３７】
一方、ステップＳ６においてエンジン１が停止していると判定された場合（ＹＥＳ）は、ニューラルネットワーク学習部３３において学習データ蓄積部３２に蓄積された物理量を入力としてニューラルネットワーク３４に再学習を行わせる処理を行う（ステップＳ７）。
【００３８】
上述した本実施例に係る空燃比制御装置によれば、エンジン１の始動後であって空燃比センサ２４が活性化した後、ニューラルネットワーク３４を用いて導出した推定空燃比Ａ／Ｆ＿ｎと、空燃比センサ２４によって検出した実際の空燃比Ａ／Ｆとの差を監視し、該ニューラルネットワーク３４を用いて導出した推定空燃比Ａ／Ｆ＿ｎと、空燃比センサ２４によって検出した実際の空燃比Ａ／Ｆとの差が予め設定した一定値以上である場合にのみ空燃比センサ２４が活性化した後に取得したデータ（本実施例ではエンジン回転数Ｎｅ、吸入空気圧Ｐｂ、インジェクタパルス幅Ｐｗ、エンジン水温ＷＴ、空燃比Ａ／Ｆ等）を学習データ蓄積部３２に保存するとともに、新たにデータが追加された場合にのみ、エンジン１が停止した後にニューラルネットワーク３４の再学習を行うようにしたため、エンジンコントロールユニット３における計算負荷を低減しつつ始動直後から空燃比のフィードバック制御を高精度に実施することが可能となり、始動直後の排出ガスを抑制することが可能となる。
【００３９】
なお、状態検出部２によって検出する物理量は上述した実施例において説明したものに限られるものではなく、該状態検出部２を構成するセンサとして上述したものに加えて適宜他のセンサを設け、さらに多くの物理量を検出するようにしてもよいことはいうまでもない。
【産業上の利用可能性】
【００４０】
本発明は、冷態始動時にニューラルネットワークを用いて空燃比の制御を行う空燃比制御装置及び空燃比制御方法に利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の実施例に係る空燃比制御装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施例に係る空燃比制御装置を示す概略構成図である。
【図３】本発明の実施例に係る空燃比制御装置の動作を表すフローチャートである。
【図４】本発明の実施例におけるニューラルネットワークの構成例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００４２】
１  エンジン
２  状態検出部
３  エンジンコントロールユニット
４  インジェクタ
２１  クランク角センサ
２２  吸入空気圧センサ
２３  冷却水温センサ
２４  空燃比センサ
３１  基本インジェクタ駆動時間演算部
３２  学習データ蓄積部
３３  ニューラルネットワーク学習部
３４  ニューラルネットワーク
３５  空燃比補正量演算部
【図１】
0004930389.tif 000002
【図２】
0004930389.tif 000003
【図３】
0004930389.tif 000004
【図４】
0004930389.tif 000005