(57)【要約】【課題】冷態始動直後の空燃比をニューラルネットワークを用いて精度よく推定することができ、冷態始動直後の排出ガスを低減することが可能な空燃比制御装置を提供する。【解決手段】冷態始動後に複数の時間領域Ａ〜Ｅを設定するとともに時間領域Ｂ〜Ｄにおいて得られる複数の物理量の検出値を入力とし空燃比を出力としてそれぞれの時間領域Ｂ，Ｃ，Ｄごとにニューラルネットワーク３４に学習を行わせてニューラルネットワークモデルＮＮ−１，ＮＮ−２，ＮＮ−３を構成するニューラルネットワーク学習部３３を設け、時間領域Ｂ〜Ｄにおける空燃比の推定値Ａ／Ｆ＿ｎを、各々の時間領域Ｂ〜Ｄに対応するように構成されたニューラルネットワークモデルＮＮ−１，ＮＮ−２，ＮＮ−３を用いて導出するようにした。【選択図】図４
2009167966.tif 000002
【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することにより冷態始動時の空燃比を制御する空燃比調整手段とを備えた空燃比制御装置において、
前記空燃比調整手段が、
前記エンジン始動後の時間領域を複数に区切った各々の時間領域ごとに該時間領域に対応するようにそれぞれ学習された別々のニューラルネットワークモデルを用いて空燃比の推定値を導出する
ことを特徴とする空燃比制御装置。
【請求項２】
前記複数の時間領域に対応するようにそれぞれ構成された前記ニューラルネットワークモデルを構築する際に用いる物理量が、前記時間領域ごとに異な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】
前記時間領域のうち始動時に近い時間領域に対応する前記ニューラルネットワークモデルほど、前記ニューラルネットワークに学習させる際に用いる物理量を多く設定することを特徴とする請求項２に記載の空燃比制御装置。
【請求項４】
前記空燃比調整手段は前記複数時間領域のうち始動時に近い時間領域ほど、推定空燃比に基づくフィードバック制御のフィードバックゲインが大きく設定されていることを特徴とする請求項１乃至３に記載の空燃比制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空燃比制御装置に関し、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、このように始動直後から空燃比センサによって検出した値を用いて空燃比のフィードバック制御を可能と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、冷態始動直後は、筒内温度、吸気バルブ温度、ポート壁面温度、吸気マニホールド内温度の変化が大きいため、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、実際問題として空燃比を高精度で推定することが困難であるという問題があった。
【０００６】
このようなことから本発明は、冷態始動直後の空燃比をニューラルネットワークを用いて精度よく推定することができ、冷態始動直後の排出ガスを低減することが可能な空燃比制御装置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】
上記の課題を解決するための第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冷態始動時の空燃比を制御する空燃比調整手段とを備えた空燃比制御装置において、前記空燃比調整手段が、前記エンジン始動後の時間領域を複数に区切った各々の時間領域ごとに該時間領域に対応するようにそれぞれ学習された別々のニューラルネットワークモデルを用いて空燃比の推定値を導出することを特徴とする。
【０００８】
上記の課題を解決するための第２の発明に係る空燃比制御装置は、第１の発明において、前記複数の時間領域に対応するようにそれぞれ構成された前記ニューラルネットワークモデルを構築する際に用いる物理量が、前記時間領域ごとに異なることを特徴とする。
【０００９】
上記の課題を解決するための第３の発明に係る空燃比制御装置は、第２の発明において、前記時間領域のうち始動時に近い時間領域に対応する前記ニューラルネットワークモデルほど、前記ニューラルネットワークに学習させる際に用いる物理量を多く設定することを特徴とする。
【００１０】
上記の課題を解決するための第４の発明に係る空燃比制御装置は、第１乃至第４の発明において、前記空燃比調整手段は前記複数時間領域のうち始動時に近い時間領域ほど、推定空燃比に基づくフィードバック制御のフィードバックゲインが大きく設定されていることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
上述した第１の発明によれば、空燃比調整手段が、ニューラルネットワークを用いて空燃比を制御する間の時間を区切って複数の時間領域を設定し、時間領域ごとに別々のニューラルネットワークモデルを用いて空燃比の推定値を導出するようにしたため、より冷態始動後の時間領域毎にそれぞれ適切なニューラルネットワークモデルを使用することができるようになり空燃比推定精度を格段に向上させることができ、排ガスの低減を向上させることができる。
【００１２】
また、第２の発明によれば、複数の時間領域に対応するようにそれぞれ構成されたニューラルネットワークモデルを構成する際に用いる物理量が、時間領域ごとに異なるようにしたため、第１の発明の効果に加えて、複数の時間領域ごとに好適な物理量を用いてニューラルネットワークを構成することができ、より効率よくニューラルネットワークの学習を行うことができる。
【００１３】
また、第３の発明によれば、時間領域のうち始動時に近い時間領域に対応するニューラルネットワークモデルほど、ニューラルネットワークに学習させる際に用いる物理量を多く設定するようにしたため、温度等の状況変化が比較的大きい始動直後は多くの物理量を用いて高精度に空燃比を制御し、始動直後に比較して温度等の状況変化が小さい時間領域においては最低限必要な物理量を用いて演算負荷を軽減しながら効率よく空燃比を制御するというように、時間領域に応じた空燃比制御を行うことができる。
【００１４】
また、第４の発明によれば、時間領域のうち始動時に近い時間領域ほど、推定空燃比に基づくフィードバック制御のフィードバックゲインを大きく設定しているため、状況変化が比較的大きい始動直後における制御応答性を高くして排ガス性能を効率良く向上させることができる。
【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の詳細を以下の実施例において詳細に説明する。
【実施例１】
【００１６】
以下、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は本実施例においてニューラルネットワークを構成する物理量の時系列的な変化を複数の領域に分けた例を示す説明図、図４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５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ためのセンサとして、クランクシャフト１１に設けられてエンジン回転数Ｎｅを検出するクランク角センサ２１、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を検出する吸入空気圧センサ２２、ウォータージャケット１３の冷却水出口等に設けられてエンジン水温（冷却水温）ＷＴを検出する冷却水温センサ２３、吸気温度Ｔａを検出する吸気温センサ２５、燃料の温度Ｔｅを検出する燃温センサ２６、及び、エンジンに接続される自動変速機内の潤滑油の温度であるＡＴＦ油温Ｔｏを検出する油温センサ２７が設けられており、エンジンコントロールユニット（ＥＣＵ）３内で演算される燃料気化猶予時間（噴射終了時期〜点火時期の間の時間）ｔｗも複数の物理量の１つとして算出される。このほか、センサとしては排気マニホールド１４に設けられて空燃比Ａ／Ｆを検出する空燃比センサ（本実施例ではＯ２センサ）２４も設けられている。
【００１９】
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の出力に基づくフィードバック制御は該空燃比センサ２４が活性化した後に実施される）。
【００２０】
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手段としての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。
【００２１】
基本インジェクタ駆動時間演算部３１は、状態検出部２で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、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等が入力される。この基本インジェクタ駆動時間演算部３１から出力される基本インジェクタパルス幅Ｐｗ＿ｂは後述の空燃比補正量演算部３５の出力により補正された後で最終的なインジェクタパルス幅Ｐｗとして出力される。
【００２２】
また、学習データ蓄積部３２は、予め試験を行って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、インジェクタパルス幅Ｐｗ、吸気マニホールド内の吸気温度Ｔａ、燃料の温度Ｔｅ、ＡＴＦ油温Ｔｏ、燃料気化猶予時間ｔｗ）の時系列データを保存しておく部分である。
【００２３】
また、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に保存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の学習を実行する部分であり、本実施例においては、後述するように冷態始動直後の時間領域を区切って複数の時間領域を設定し、該複数の時間領域ごとに各々に対応するニューラルネットワークモデルを構成する部分である。
【００２４】
なお、ニューラルネットワーク３４は、状態検出部２において検出するのと同様の物理量を入力とし、空燃比Ａ／Ｆを出力として予め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において検出した物理量、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により算出された推定空燃比に基づいて現時点での推定空燃比Ａ／Ｆ＿ｎを算出するように構成されている。
【００２５】
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、通常走行時には空燃比センサ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。
【００２６】
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。
【００２７】
以下に、図３を用いて本実施例に係る空燃比制御の時間領域の設定例を説明する。図３に示すように、本実施例においては冷態始動後、少なくとも空燃比センサ２４が確実に活性化するまでの時間（図３では２０秒間）を複数の時間領域（本実施例では領域Ａ〜Ｄ）に分けるとともに、所望の時間領域（本実施例では領域Ｂ〜Ｄ）においては該時間領域に対応するニューラルネットワークモデル（本実施例ではＮＮ−１〜ＮＮ−３）を用いて空燃比（Ａ／Ｆ）の制御を行うようにしている。
【００２８】
詳述すると、冷態始動後第一所定時間Ｔ０（例えば、始動から３秒後）までを一つの時間領域（領域Ａ）、第一所定時間Ｔ０から第二所定時間（例えば、第一所定時間Ｔ０の３秒後）Ｔ１までを一つの時間領域（領域Ｂ）、第二所定時間Ｔ１から第三所定時間（例えば、第二所定時間Ｔ１の３秒〜７秒後）Ｔ２までを一つの時間領域（領域Ｃ）、第三所定時間Ｔ２から第四所定時間（例えば、第三所定時間Ｔ２の７秒〜１３秒後）Ｔ３までを一つの時間領域（領域Ｄ）、第四所定時間Ｔ３以降を他の時間領域（領域Ｅ）というように、冷態始動後、空燃比センサ２４が活性化するまでの時間を複数に分けるように時間領域Ａ〜Ｅを設定する。
【００２９】
そして、冷態始動直後の各物理量ごとの値の変化が大きい時間領域Ａにおいてオープン制御を行う一方、時間領域Ｂ，Ｃ，Ｄにおいては、各々に対応するニューラルネットワークモデルＮＮ−１，ＮＮ−２，ＮＮ−３を用いて推定空燃比Ａ／Ｆ＿ｎを算出し、この推定空燃比Ａ／Ｆ＿ｎをフィードバックすることにより冷態始動直後の空燃比制御を行う。
【００３０】
以下に、本実施例において時間領域Ｂ，Ｃ，Ｄに対応するようにニューラルネットワーク３４に学習を行わせることにより構成されるニューラルネットワークモデルＮＮ−１，ＮＮ−２，ＮＮ−３について具体的に説明する。
【００３１】
本実施例においては、例えば、時間領域Ｂに対応するニューラルネットワークモデルＮＮ−１として、試験的に様々なパターンを網羅するように予め取得した時間領域Ｂにおける物理量の値、具体的には、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、吸気マニホールド内の吸気温度Ｔａ、燃料の温度Ｔｅ、ＡＴＦ油温Ｔｏ、燃料気化猶予時間ｔｗ、及び空燃比Ａ／Ｆを入力とし、空燃比Ａ／Ｆを出力として学習させたものを用いる。
【００３２】
また、時間領域Ｃに対応するニューラルネットワークモデルＮＮ−２として、試験的に様々なパターンを網羅するように予め取得した時間領域Ｃにおける物理量の値、具体的には、時間領域Ｂに対応するニューラルネットワークモデルに比較して、該時間領域Ｃでは変化がほぼ無視できる燃料気化猶予時間を除いたエンジン回転数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、吸気マニホールド内の吸気温度Ｔａ、燃料の温度Ｔｅ、ＡＴＦ油温Ｔｏ、及び空燃比Ａ／Ｆを入力とし、空燃比Ａ／Ｆを出力として学習させたものを用いる。
【００３３】
そして、時間領域Ｄに対応するニューラルネットワークモデルＮＮ−３として、試験的に様々なパターンを網羅するように予め取得した時間領域Ｄにおける物理量の値、具体的には、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、及び空燃比Ａ／Ｆを入力とし、空燃比Ａ／Ｆを出力として学習させたものを用いる。図５は時間領域Ｄに対応するニューラルネットワークモデルＮＮ−３を構成する例である。
【００３４】
なお、本実施例においては、該時間領域Ｄに対応するニューラルネットワークモデルＮＮ−３を構成する物理量が時間領域Ｂ，Ｃに対応するニューラルネットワークモデルＮＮ−１，ＮＮ−２を構成する物理量に比較して少なく、該時間領域Ｃに対応するニューラルネットワークモデルＮＮ−２を構成する物理量が時間領域Ｂに対応するニューラルネットワークモデルＮＮ−１を構成する物理量に比較して少ないが、これは、始動後後期の時間領域における空燃比の要求精度が、始動後早期の時間領域における空燃比の要求精度に比較して低いことや、始動後早期の時間領域であるほど温度等の状況変化が比較的大きく推定精度を確保するためにも多数のパラメータを用いて精度を確保する必要があるためである。
【００３５】
また、空燃比センサ２４が活性化した後の領域Ｅにおいては該空燃比センサ２４によって検出した空燃比の値を用いたフィードバック制御を行う。
【００３６】
続いて、図４に基づいて本実施例に係る空燃比制御装置による冷態始動後の空燃比の推定の流れを説明する。
【００３７】
図４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、冷態始動後の経過時間を監視し、まず、冷態始動後の経過時間ｔが０＜ｔ≦Ｔ０を満たすか否か、換言すると、時間領域Ａの範囲内か否かの判定を行う（ステップＳ１）。
【００３８】
そして、ステップＳ１による判定の結果、経過時間ｔが０＜ｔ≦Ｔ０を満たし時間領域Ａの範囲内であると判断された場合（ＹＥＳ）には基本インジェクタ駆動時間演算部３１により通常のオンライン制御を実施する（ステップＳ６）。
【００３９】
一方、ステップＳ１において、経過時間ｔがＴ０を超過していて時間領域Ａの範囲内にないと判断された場合（ＮＯ）には引き続き経過時間ｔがＴ０＜ｔ≦Ｔ１を満たすか否か、即ち時間領域Ｂの範囲内か否かの判定を行う（ステップＳ２）。判定の結果、経過時間ｔがＴ０＜ｔ≦Ｔ１を満たし時間領域Ｂの範囲内であると判断された場合（ＹＥＳ）には、予め時間領域Ｂに対応する時間帯における所望の物理量と空燃比Ａ／Ｆとの関係を学習させて構築した始動直後用のニューラルネットワークモデルＮＮ−１を適用し、該ニューラルネットワークモデルＮＮ−１を用いて推定空燃比Ａ／Ｆ＿ｎを導出し、これに基づいてインジェクタパルス幅Ｐｗを決定する処理を行う（ステップＳ７）。
【００４０】
一方、ステップＳ２において経過時間ｔがＴ１を超過していて時間領域Ｂの範囲内にないと判断された場合（ＮＯ）には続いて経過時間ｔがＴ１＜ｔ≦Ｔ２を満たすか否か、即ち、時間領域Ｃの範囲内にあるか否かの判定を行う（ステップＳ３）。判定の結果、経過時間ｔがＴ１＜ｔ≦Ｔ２を満たし時間領域Ｃの範囲内であると判断された場合（ＹＥＳ）には、時間領域Ｃに対応する時間帯における所望の物理量と空燃比Ａ／Ｆとの関係を学習させて構築したファーストアイドル（ＦＩＤ）前半用のニューラルネットワークモデルＮＮ−２を適用し、該ニューラルネットワークモデルＮＮ−２を用いて推定空燃比Ａ／Ｆ＿ｎを導出し、これに基づいてインジェクタパルス幅Ｐｗを決定する処理を行う（ステップＳ８）。
【００４１】
一方、ステップＳ３において経過時間ｔがＴ２を超過していて時間領域Ｃの範囲内にないと判断された場合（ＮＯ）には続いて経過時間ｔがＴ２＜ｔ≦Ｔ３を満たすか否か、即ち、時間領域Ｄの範囲内にあるか否かの判定を行う（ステップＳ４）。判定の結果、経過時間ｔがＴ２＜ｔ≦Ｔ３を満たし時間領域Ｄの範囲内であると判断された場合（ＹＥＳ）には、時間領域Ｄに対応する時間帯における所望の物理量と空燃比Ａ／Ｆとの関係を学習させて構築したファーストアイドル（ＦＩＤ）後半用のニューラルネットワークモデルＮＮ−３を用いて推定空燃比Ａ／Ｆ＿ｎを導出し、これに基づいてインジェクタパルス幅Ｐｗを決定する処理を行う（ステップＳ９）。
【００４２】
一方、ステップＳ４において経過時間ｔがＴ３を超過していて時間領域Ｄの範囲内にないと判断された場合（ＮＯ）には、空燃比センサ２４が活性化したとみなして空燃比センサ２４によって検出した空燃比をフィードバックして基本インジェクタパルス幅Ｐｗ＿ｂを算出し、算出した結果をインジェクタ４に出力する通常の空燃比フィードバック制御を開始する（ステップＳ５）。
【００４３】
なお、本実施例における時間領域Ｂ，Ｃ，Ｄにおけるフィードバック制御の制御ゲインは時間領域Ｂ，Ｃ，Ｄの順に大きく設定されている。これは始動直後に近いほど状況変化が比較的大きく出やすいので制御応答性を高くして安定した制御を実現して排ガス性能を効率良く向上させるためである。
【００４４】
以上に説明したように、本実施例に係る空燃比制御装置にあっては、冷態始動後、空燃比センサが活性化するまでの時間を複数の時間領域に分けて所望の時間領域に各々対応する複数のニューラルネットワークモデルを構築し、それぞれの時間領域において時間領域ごとに最適な制御を行うようにしたため、より冷態始動後の空燃比を向上し、排ガスを低減する効果を得ることができる。
【００４５】
なお、上述した実施例においては、ニューラルネットワークを構築する時間領域に対し、時間領域ごとに異なる物理量のデータに基づいてニューラルネットワークの学習を行う例を示したが、本発明は上述した実施例に限定されるものではなく、例えば、全てのニューラルネットワークモデルＮＮ−１〜ＮＮ−３を各々同一の物理量のデータを用いて学習させる、または、エンジン機種の特性に応じて入力数や組み合わせを適宜変更する等、要求精度の確保を図ることができれば、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能であることはいうまでもない。
【００４６】
また、上述した構成に加えて、時間領域の境界においてニューラルネットワークモデルの切換を円滑に行うための手段を設けるようにしてもよい。また、上述した実施例においてはニューラルネットワーク３４を用いて空燃比を制御する時間領域を３つ（時間領域Ｂ，Ｃ，Ｄ）に分割する例を示したが、例えば、前記時間領域を２つに分割するなど、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００４７】
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】
【００４８】
【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】本発明の実施例においてニューラルネットワークを構成する物理量の時系列的な変化を複数の領域に分けた例を示す説明図である。
【図４】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５】本発明の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。
【符号の説明】
【００４９】
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
２５  吸気温センサ
２６  燃温センサ
２７  油温センサ
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】
2009167966.tif 000003
【図２】
2009167966.tif 000004
【図３】
2009167966.tif 000005
【図４】
2009167966.tif 000006
【図５】
2009167966.tif 000007