(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
エンジンに吸入された空気／燃料混合気の点火進角、前記混合気の組成、および点火スパークのエネルギーのうちの少なくとも１つを補正することにより、内燃機関の動作に悪影響を与えるノッキング現象を抑圧する方法において、
ノッキング現象の瞬時エネルギーを測定し、該測定の瞬時値に依存する量を計算するステップを有し、ただし、前記量は下記の表現
0003732505.tif 000007
から計算されるものであり、ここで、Ｒｉは前記量であり、ｖａｌｃｌｑはノッキング現象のエネルギーの測定の瞬時値であり、ｃｌｑｍｏｙは前記測定の移動平均値であり、Ｋ１およびＫ２は定数であり、
最も古い変数Ｒｉが最も軽い重みを有するのに対して、考慮される最も新しい変数Ｒｉが最大の重みを有するように忘却係数により重み付けして前記量の移動平均値を計算するステップを有し、
適用すべき補正量を所定のファジー論理規則の集合から前記量および前記加重移動平均値の瞬時値の関数として選択されたファジー論理規則から計算するステップを有することを特徴とする、内燃機関の動作に悪影響を与えるノッキング現象を抑圧する方法。
【請求項２】
前記量（Ｒｉ）はサンプリングされ、重み付けされる量（Ｒｉ）の移動平均値（Ｒｍ）は次式
0003732505.tif 000008
に従って計算され、移動平均値（Ｒｍ）は、それぞれ忘却係数１／（Ｎ−ｊ＋１）により重み付けされたＲｉ(j)から得られる最新のＮ個のサンプルの合計であることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記量（Ｒｉ）と平均値（Ｒｍ）を”ファジー”変数に変換し、補正値（ＲＡ）を（Ｒｉ）と（Ｒｍ）が供給される推論エンジンから得る請求項１または２記載の方法。
【請求項４】
推論エンジンを次のテーブルで、
0003732505.tif 000009
かつメンバシップ集合（ＴＦからＧ）と（ＺＥからＴＧ）とにそれぞれ対応するファジー変数（Ｒｉ）と（Ｒｍ）との所定のメンバシップ関数により定義し、前記テーブルの前件部の規則を求めるファジー変数（Ｒｉ）と（Ｒｍ）の瞬時値により、１つまたは複数のメンバシップ集合（ＺＥからＴＧ）に対応するファジー補正値（ＲＡ）を推論することを特徴とする請求項３記載の方法。
【請求項５】
点火進角補正の数値を、ファジー量（ＲＡ）のメンバシップ集合を集めることにより、ファジー量（ＲＡ）の値から得ることを特徴とする請求項４記載の方法。
【発明の詳細な説明】
従来の技術
本発明は、内燃機関の動作に悪影響を与えるノッキング現象を抑圧する方法に関し、より詳細には、エンジンの動作パラメーターの”ファジー” 論理制御を用いたノッキング現象を抑圧する方法に関する。
内燃機関に吸入された空気／燃料混合気の異常燃焼は、強い圧力波を惹起し、”ノッキング”として周知の音響雑音を引き起こすことが知られている。後者が激しくなると、エンジンを損傷させ、たとえばシリンダヘッドとピストンの腐食、ピストンランドとピストンリングの破砕、シリンダヘッドガスケットの破損、またはバルブの劣化等を招くことがある。
たとえば、第８４０４４７号のｔｈｅ  Ｓｏｃｉｅｔｙ  ｏｆ  Ａｕｔｏｍｏｔｉｖｅ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓから公開された刊行物”Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｓｐａｒｋ  Ｃｏｎｔｔｒｏｌ  ｗｉｔｈ  ｋｎｏｃｋ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ”から公知のように、そのようなノッキング現象の悪影響を与えるエンジンの劣化を防止するように構成された従来の装置の作動線図は、添付図面の図１に示されている。装置は、たとえば加速度計等から成るノッキングセンサー１を有し、エンジンに固定されているので、エンジンの各シリンダ内で起こるノッキングに感応し、センサーは信号を送出し、信号は調整段２で処理され、点火遅角量ＲAを計算するために手段３に供給され、手段３は種々のストラティジーとしての役割を果たし、これらの手段は計算された遅角量関数として、ノッキングが検出されたシリンダに配設されたエンジンスパークプラグの点火時期を補正する。このような補正にノッキングを抑制する作用があることが知られている。ノッキングが消失すると、計算手段は点火進角を公称値に復帰させる。
より詳細には、各エンジンサイクル期間中のノッキングを検出するために用いられる現在の技術によると、ノッキングの発生した各シリンダにおけるノッキングの平均エネルギを計算し、この平均エネルギ（ｃｌｑｍｏｙ）を、図２のグラフに示されるように、瞬時ノッキングエネルギ（ｖａｌｃｌｑ）と比較する。右側に位置するノッキングが起こる領域を、ノッキングが起こらない左側に位置する領域から分離する帯域がこのグラフに示されている。分離帯は勾配（ｃｌｑｇｎ）と、原点から右境界線までの横座標（ｃｌｑｏｆ）を有している。
したがって、次の条件でノッキングが発生すると想定される。
ｃｌｑｍｏｙ＜（ｖａｌｃｌｑ−ｃｌｑｏｆ）×ｃｌｑｇｎ
ノッキングが検出された場合、図１の装置は、ノッキングを起こしているシリンダに、大きな点火遅角量ＲA（たとえば約７°）を行い、次のエンジンサイクルにおいて、まだノッキングが残っているとこの点火遅角を繰り返す。したがって、点火時期は全部で１４°だけ上死点（ＴＤＣ）に近づけられる。点火進角の公称値への復帰はノッキングが消失した後で、たとえば２．５秒毎に約１°復帰する割合で行われる。エンジンの焼付きや経年変化、冷却回路の効率低下、燃料の品質等のための点火を調整するために、補正をもっとゆっくり行うこともできる。
ノッキングを抑圧し、減少させる前述の技術は、種々の不都合な制限を受ける。第２図のグラフからすぐに分かるとおり、この技術によると、ノッキングの検出は”オールオアナッシング”の形態を成す。すなわち、ノッキングが発生しているか否かであり、初期のノッキングと強烈なノッキングとは何ら区別されない。したがって、前記の補正による点火遅角の振幅は、ノッキングの強さに関わらず同じである。このことは、特にトルクや燃料消費の点で、点火進角が不適切に設定されることにより、エンジンの性能を悪化させる結果になる。
ファジー論理制御の導入にあたって、特にファジー制御によりもたらされる”円滑化”により旧来の制御技術を改善することのできるプロセスで、ファジー技術を実行しようとする種々の試みが行われてきた。日本国特許第１１００３７７号明細書に、エンジンの回転速度に基づいて、アイドリング状態で点火時期を制御するためにファジー理論を用いることが提案されている。より一般的には、日本国特許第１１１３５７４号明細書に、エンジンコントローラのどのような機能（点火時期、空気／燃料比の制御、．．．）に対しても、過渡状態の検出値に応じてメンバシップ関数を変化させる性能を有するファジー論理制御を用いることが提案されている。ごく最近では、日本国特許第２１８８６７６号明細書は、エンジンの負荷変動に対処するように、点火時期を補正するために、エンジン負荷、速度およびノック情報から進角を得るファジー推論を用いることを説明している。
したがって、本発明の課題は、前述の欠点のない内燃機関の動作に悪影響を与えるノッキング現象を抑圧する方法を提供することであり、前記方法は、点火遅角の最適かつ可能な調整値を、ノッキング補正フェーズに適用することができ、これらの点火遅角の適用時間を最小にすることができる。
また、本発明の課題は、エンジンをノッキングによる損傷から保護している間に、エンジンの燃料消費を低減することのできる前記方法を提供することである。以下に記述する他の説明と同様に、本発明のこれらの課題は、エンジンに吸入された空気／燃料混合気の点火進角、この混合気の組成、および点火スパークのエネルギーから成る一群の、少なくとも一つの量を補正することにより、内燃機関の動作に悪影響を与えるノッキング現象を抑圧する方法と、ノッキング現象の瞬時エネルギーを測定し、この瞬時測定値に依存する量Ｒｉを計算する方法とを用いて達成される。本発明によると、量Ｒｉの移動平均値Ｒｍを計算し、忘却係数により重み付けし、供給されるべき補正値ＲＡを一組のそのような関係から得られた所定の関係から計算し、量Ｒｉの瞬時値と重み付けされた移動平均値Ｒｍの関数として選択する。
本発明による方法の有利な実施例によると、量Ｒｉは次式から計算される。
0003732505.tif 000002
ここで、ｖａｌｃｌｑは、測定したノッキング現象のエネルギーの瞬時値であり、ｃｌｑｍｏｙは、この測定の移動平均値であり、Ｋ１とＫ２は定数である。
この量Ｒｉの数式化により、従来技術のような単純にノッキングの有無ということではなく、ノッキング現象を計量化することができる。
さらに本発明によると、量Ｒｉはサンプリングされ、重み付けされる量Ｒｉの移動平均値Ｒｍを次のように計算する。
0003732505.tif 000003
上式は、それぞれ忘却係数１／（Ｎ−ｊ＋１）により重み付けされたＲｉ(j)から得られる最新のＮ個のサンプルの合計である。
本発明による方法の有利な特性によると、量Ｒｉと平均値Ｒｍをファジー変数に変換し、補正値ＲＡを、ＲｉとＲｍが供給される推論エンジンから得る。
したがって、本発明による方法のファジー論理を用いることにより、この論理の有利な特性は、当業者すなわちノッキングの抑圧における習熟者が経験から得られた抑制の規則を実行するのに役立ち、ほとんど開発時間を必要としない簡単な方法で行うことができる。また、ファジー論理は、本発明による方法から、応答時間、正確さ、”ロバスト”に関して良好な性能を得ることができる。
本発明の他の特徴および利点は、以下の説明および添付図面から明らかである。
図面
図１は、ノッキング現象を抑圧するために、点火進角を補正する従来の方法の作動線図である。
図２は、ノッキング現象のエネルギーを本発明によりどのように計量化するかを説明するための本発明の冒頭で説明したグラフであり、このグラフは後で再び説明する。
図３は、ファジー論理を用いて実行される本発明によるノッキングを抑圧する方法の動作図である。
図４は、図３に示された本発明による方法に用いられる推論エンジンを構成する規則を集めたテーブルである。
図５、図６、および図７は、メンバシップのファジー集合と、それぞれ本発明に用いられるファジー変数Ｒｉ、Ｒｍ、およびＲＡのメンバシップ集合のメンバシップのグレードを示す。
図８は、本発明によるファジー論理の基で設定される点火進角の特別な計算例を示す。
実施例
本発明によるノッキングを抑圧する方法の基本となる量ＲｉとＲｍを最初に決定する。
不定の量Ｒｉは、次の式を介して計算される。
0003732505.tif 000004
ここでｃｌｑｏｆは、実験から求められた”オフセット”の値であり、
ｃｌｑｇｎは、実験から求められたゲインであり、
ｖａｌｃｌｑは、図１の調整段２の出力側で測定されるノッキングエネルギーの瞬時値である。
ｃｌｑｍｏｙは、瞬時ノッキングエネルギー信号の移動平均値である。この技術において公知のように、サンプリングされるシステムについては、たとえば次に表すことができる。
ｃｌｑｍｏｙｉ＝ｃｌｑｍｏｙｉ−１＋Ｋ（ｖａｌｃｌｑｉ−ｃｌｑｍｏｙｉ−１）
ここで、ｋは１より小さい重み付け係数であり、
ｃｌｑｍｏｙｉは、平均エネルギーの現在の値であり、ｃｌｑｍｏｙｉ−１は、平均エネルギーの前の値である。
量ｃｌｑｍｏｙを計算する目的は、考慮しなければ多少なりともノッキング現象をマスクする可能性のある暗騒音の平均エネルギーを考慮するためである。
量Ｒｉはこのように決定され、図２のより具体的な意味を考えるために図２に戻る。このグラフにおいて、Ｒｉの異なる値に相当する３つのゾーンが示されている。これらのゾーンの内２つは、勾配ｃｌｑｇｎの分離帯により分離されている。この分離帯は、０．８＜Ｒｉ＜１に相当している。この分離帯とｃｌｑｍｏｙの値に対する軸との間に位置するスペースに関して、量Ｒｉは１より十分に小さい。よって、ノッキングは起こらないものと推定される。勾配ｃｌｑｇｎの分離帯とｖａｌｃｌｑの値に対する軸との間に位置するスペースは、Ｒｉが１より大きいゾーンに相当するので、ノッキングが発生する。これらの２つのゾーンを分離する分離帯は、あいまいなゾーンを構成する。
本発明によるＲｉに採用される定義により、従来技術において通常用いられてきた方法と反対の進歩的でかつ”オールオアナッシング”でない方法でノッキングを計量する量が得られることが明らかである。したがって、この量は、点火進角の最適値と関連する点火進角の補正に関して、伝達することのできる最適トルクと比較してエンジンの出力トルクを低減するコストのかかるエネルギーの超過を伴わずに、ノッキングを抑圧するのに求められる点火進角の補正にできる限り厳密に近似される点火進角の補正を用いて、ノッキング現象に応答することができる。
本発明は、有利には量Ｒｉの連続するサンプルを利用するデジタル制御のためにサンプリングされる装置で実行される。本発明によると、変数ＲｉのＮ個のサンプルの重み付けされた合計を示す第２の量Ｒｍが決定される。本発明によると、平均値において、重み付けは、最も古い変数Ｒｉが最も軽い重みを有するのに対して、考慮される最も新しい変数Ｒｉが最大の重みを有するという方法で行われる。換言すると、サンプルが新しくなるにつれて、Ｒｍの値の中での重みが大きくなる。Ｒｍの値は、このように″忘却係数により重み付けされた平均値″を形成する。繰り返しになるが次の式を用いてＲｍを数学的に表す。
0003732505.tif 000005
ここで、Ｎは計算される平均値にわたるサンプル数を示し、
ｊは、１からＮまでの添え字であり、
Ｒｉは前述のように計算されるノッキングの瞬時エネルギーであり、
ｊ＝Ｎは最も新しいサンプルであり、ｊ＝１は最も古いサンプルである。
Ｒｍに対する前記の式を展開すると次式を得る。
0003732505.tif 000006
この展開式は、量Ｒｍが、新しく得られたＮ個のサンプルにより定義される横軸にわたってメモリ効果を示すことを表している。したがって、Ｒｍは、忘却係数１／（Ｎ−ｊ＋１）により重み付けされた移動平均値を構成する。このメモリ効果により、種々の履歴を有するノッキング現象を、平均の振幅等の履歴が、例えばただ１つの単発のノックを有するのか、いくつかの連続するノックを有するのかに依存して別々に処理することができる。そのような連続するノックは、加えられた補正が十分に大きくない場合に発生することがある。次に、後で分かるように、ノッキングを抑圧するための本発明による点火進角の補正のレベルは、とりわけ変数Ｒｍの値に依存する。この変数の値の増加は、補正レベルを増加させる。
変数Ｒｍは、変数Ｒｉと反対に、次第にゼロに収束するという別の注目すべき点がある。ノッキングは自己持続現象であるので、変数Ｒｍが有利にもある期間を維持するように、進みの補正はある期間を維持されなければならず、補正が行われている間、この補正の持続時間は発生したノッキングのレベルに比例する。
ノッキング現象を抑圧するための本発明による方法で用いられる変数ＲｍとＲｉがこのように定義されたので、次に、ノッキング現象を抑圧するのに必要な進み補正の”ファジー”論理制御の方法を説明する。
この方法は、点火遅角量ＲＡを量ＲｉとＲｍに関してなされる観測の関数として計算することを目的としている。図３に示すように、”ファジー”制御は、”ファジー化”と称する変数ＲｉとＲｍをコード化する前置操作を必要とし、このように処理された”ファジー”変数ＲｉとＲｍは、ファジー論理の規則の集合により構成される推論エンジンで処理される。この処理から、加えられる補正値ＲＡに対する”ファジー”表示が形成され、それからファジー化された補正値ＲＡは、点火進角補正の有用な所定の値を形成するために”デファジー化”されなければならない。
ファジー化の操作により、図５と図６でそれぞれ示される種々のメンバシップ関数の各入力変数のＲｉとＲｍのメンバシップのグレードを決定することができる。
このようにして、６つのメンバシップの集合が変数Ｒｉに対して定義され、メンバシップの相応するグレードを示す図５で、ＴＦ、Ｆ、Ｕ、Ｐ、Ｍ、Ｇと分類され、それらは（ＴＦとＧを除いて）、関連する集合の中間を中心とする三角のグラフ関数μから形成される。もちろん、”ファジー”制御の分野で公知のとおり、種々の形を表すメンバシップ関数を選ぶことができる。ここでは、次のとおり定義する。
ＴＦは”ｖｅｒｙ  ｗｅａｋ”メンバシップ集合であり、
Ｆは”ｗｅａｋ”メンバシップ集合であり、
Ｕは”ｕｎｉｔ”メンバシップ集合であり、
Ｐは”ｓｍａｌｌ”メンバシップ集合であり、
Ｍは”ａｖｅｒａｇｅ”メンバシップ集合であり、
Ｇは”ｌａｒｇｅ”メンバシップ集合である。
図６に示すように、変数Ｒｍは、５つのメンバシップ集合、つまりＺ（ｚｅｒｏ）、Ｐ（ｓｍａｌｌ）、Ｍ（ａｖｅｒａｇｅ）、Ｇ（ｌａｒｇｅ）、およびＴＧ（ｖｅｒｙ  ｌａｒｇｅ）の定義を用いる類似のプロセス則の主語を形成する。
図７に示すように、出力変数ＲＡは変数ＲｉとＲｍに対応するメンバシップ集合に関して、点火進角補正領域を部分的にオーバーラップするメンバシップ集合（Ｚ、Ｐ、Ｍ、Ｇ、ＴＧ）のカバーする範囲に応じてラベリングされる。このように、たとえばＲＡがＭであるメンバシップ集合は、８°を中心とする三角のメンバシップ関数を用いて４°から１２°まで拡がり、メンバシップ集合ＰとＧは、それぞれ集合Ｍの領域と半分オーバーラップしている。
図５から図７までに示されるメンバシップ関数は、変数Ｒｉ、ＲｍおよびＲＡにそれぞれ対応する所定の各メンバシップ集合のメンバシップのグレードμＲｉ、μＲｍ、およびμＲＡを定める。したがって、実施例を通して単に選択して、示された三角のメンバシップ関数は、各メンバシップ集合の中央で最大値１をとる０と１の間で一様に変化するメンバシップのグレードを表している。
ＲｉとＲｍとの観測から供給される進み補正ＲＡを得るために、適用されるファジー論理規則を決めるテーブルを図４に示す。そのような規則の集合は、従来”推論エンジン”と呼ばれている。当業者の経験に基づいて確立される規則から成る推論エンジンは、与えられた時点に変数ＲｉとＲｍが属するメンバシップ集合に対応するＲＡを求めるのに適用できる規則を実時間で選択することを可能にする。これらの変数は、いくつかのメンバシップ集合に同時に属することがあるので、複数の規則を、以下の実施例に示すとおり、ファジー論理の原理により同時に適用することができる。
推論エンジンの４つの規則ａ、ｂ、ｃ、ｄに基づいて実行され、実施例をとおして選択される特定値ＲｉとＲｍにより実行されるファジー論理の演算の集合は、図８に示されている。
実行された各規則から得られる結果は、変数ＲｉとＲｍのメンバシップのグレードで重み付けされる（フェーズ１、図８）。次に、各規則が変数ＲＡの新規のメンバシップ集合を決定（フェーズ４）するためのロジック”ＡＮＤ”タイプの演算（フェーズ２）と、”ＴＨＥＮ”タイプの演算（フェーズ３）が実行される。次に、このように得られたＲＡのメンバシップ集合の一組は集められ（”ＯＲ”機能）、特定の入力値ＲｉとＲｍに対応するＲＡの広域のメンバシップ集合を形成する（フェーズ５）。
検出されたノッキングを消失させるのに適する点火進角の補正値ＲＡの特定値を設定する必要がある。このために、たとえばフェーズ５で生成されたメンバシップ集合の集りの重心を計算する。次に、この重心の横座標ＲＡが横軸にマークされる。
次に、値ＲＡを設定する手順を例を上げて説明する。図８に示す本実施例によると、ノッキングセンサー１（図１参照）により供給される信号に基づく本実施例における条件は、ＲｉとＲｍの瞬時値が次のように設定されることである。
Ｒｉ(t)＝１．１５
Ｒｍ(t)＝１．４
図５と図６において、次のことが分かる。
Ｒｉ(t)は、集合ＰとＭとに属し、
Ｒｍ(t)は、集合ＭとＧとに属する。
実行されるファジー論理規則は、次のように図４のテーブルから明らかになる。
規則  ａ  ：ｉｆ  Ｒｉ∈Ｐ  ａｎｄ  ｉｆ  Ｒｍ∈Ｍ，ｔｈｅｎ  ＲＡ∈Ｍ
規則  ｂ  ：ｉｆ  Ｒｉ∈Ｍ  ａｎｄ  ｉｆ  Ｒｍ∈Ｍ，ｔｈｅｎ  ＲＡ∈Ｇ
規則  ｃ  ：ｉｆ  Ｒｉ∈Ｐ  ａｎｄ  ｉｆ  Ｒｍ∈Ｇ，ｔｈｅｎ  ＲＡ∈Ｇ
規則  ｄ  ：ｉｆ  Ｒｉ∈Ｍ  ａｎｄ  ｉｆ  Ｒｍ∈Ｇ，ｔｈｅｎ  ＲＡ∈ＴＧ
前述のロジック関数により、各規則に対して相応する集合のＲＡのメンバシップのグレードを計算することができる。このために、フェーズ２において規則により決定される集合のＲＡのメンバシップのグレードは、次の演算により計算される。
ｍｉｎ〔μＲｉ(Ｒｉ(t))，μＲｍ(Ｒｍ(t))〕
フェーズ３で決定されるメンバシップ群は、このように計算されたメンバシップのグレードの値にクリップされる（フェーズ４参照）。次に、クリップされた４つのメンバシップ集合は、ロジックの”ＯＲ”機能によりフェーズ５で集められる。以前に検出されたノッキングを抑圧するために、このように得られた集合範囲の重心Ｇは、本発明により計算される点火進角補正値ＲＡ（示される実施例においてはＲＡ＝１１°）の特定値を決定する横座標値になる。
もちろん、本発明は、単に例を上げて説明した、上述の実施例に限定されない。したがって、ノッキングを除去するために、たとえば空気／燃料混合気または点火スパークのエネルギー等の点火進角以外の量を制御することもできる。
【図１】
0003732505.tif 000010
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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