DE112009005254T5 - Control system for an internal combustion engine - Google Patents
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Abstract
Ein Regelungs-/Steuerungssystem für einen Verbrennungsmotor wird bereitgestellt. in diesem System wird ein Regelungs-/Steuerungsparameter des Motors unter Verwendung eines Dauerhafter-Zustand-Models und eines Vorübergehender-Zustand-Models berechnet. Das Dauerhafter-Zustand-Model entspricht einem dauerhaften Betrieb des Motors und gibt einen vorbestimmten Betriebsparameter des Motors unter Verwendung eines neuronalen Netzes aus und das Vorübergehender-Zustand-Model entspricht einem vorübergehenden Zustand des Motors und gibt den vorbestimmten Betriebsparameter unter Verwendung eines anderen neuronalen Netzes aus. Insbesondere wird es bestimmt, ob der Motor sich in dem vorübergehenden Betriebszustand befindet oder nicht und ein aus dem Dauerhafter-Zustand-Model und dem Vorübergehender-Zustand-Model wird gemäß dem Bestimmungsergebnis ausgewählt. Der Regelungs-/Steuerungsparameter wird gemäß der Ausgabe des ausgewählten Models berechnet.A control system for an internal combustion engine is provided. In this system, a control parameter of the engine is calculated using a persistent state model and a transient state model. The persistent state model corresponds to a persistent operation of the engine and outputs a predetermined operating parameter of the engine using a neural network and the transient state model corresponds to a transient state of the engine and outputs the predetermined operating parameter using another neural network , Specifically, it is determined whether or not the engine is in the transient operating state, and one of the persistent state model and the transient state model is selected according to the determination result. The control parameter is calculated according to the output of the selected model.
Description
TECHNISCHES GEBIETTECHNICAL AREA
Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Regelungs-/Steuerungssystem für einen Verbrennungsmotor, und insbesondere auf ein System zum Regeln/Steuern des Motors unter Verwendung eines neuronalen Netzes.The present invention relates to a control system for an internal combustion engine, and more particularly to a system for controlling the engine using a neural network.
HINTERGRUNDBACKGROUND
Das Patentdokument 1 (weiter unten gezeigt) zeigt eine Parameterschätzungsvorrichtung zum Schätzen eines Luft-Kraftstoff-Verhältnisses unter Verwendung eines neuronalen Netzes, in welches Parameter eingegeben werden, die einen Betriebszustand des Verbrennungsmotors, wie beispielsweise eine Drosselventilöffnung, einen Ansaugdruck, eine Motordrehgeschwindigkeit und eine Ansauglufttemperatur anzeigen.Patent Document 1 (shown below) shows a parameter estimating apparatus for estimating an air-fuel ratio using a neural network to which parameters are input that include an operating state of the internal combustion engine such as a throttle valve opening, an intake pressure, an engine rotational speed, and an intake air temperature Show.
In dieser Vorrichtung werden eine Mehrzahl von Motorbetriebsbereichen gemäß den Eingabeparametern eingestellt und der Berechnungspfad in dem verwendeten neuronalen Netz wird gemäß dem Motorbetriebsbereich verändert.In this apparatus, a plurality of engine operating regions are set according to the input parameters, and the calculation path in the neural network used is changed according to the engine operating region.
Stand der Technik DokumentState of the art document
PatentdokumentPatent document
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Patentdokument 1:
japanische Offenlegungsschrift Nr. H11-85719 Japanese Patent Laid-Open Publication No. H11-85719
ÜBERBLICK ÜBER DIE ERFINDUNGOVERVIEW OF THE INVENTION
Durch die Erfindung zu lösenden ProblemeProblems to be solved by the invention
Wenn ein Motorbetriebsparameter, wie beispielsweise das Luft-Kraftstoff-Verhältnis, in Anlehnung an anderen Motorbetriebsparametern geschätzt (berechnet) wird, kann sich die Schätzungsgenauigkeit stark ändern, abhängig davon, ob der Motorbetriebszustand ein dauerhafter Motorbetriebszustand oder ein vorübergehender Motorbetriebszustand ist. Die Vorrichtung aus Patentdokument 1 geht mit dem vorübergehenden Betriebszustand dadurch um, dass frühere Werte des Motorbetriebsparameters eingegeben werden. Allerdings besteht eine Möglichkeit, dass die Vorrichtung mit dem vorübergehenden Betriebszustand unter Verwendung von nur einem neuronalen Netz nicht umgehen kann. Ferner wird die Größe von einem neuronalen Netz sehr groß, wodurch der Aufwand an erforderlicher Berechnung zunimmt.When an engine operating parameter, such as the air-fuel ratio, is estimated (calculated) based on other engine operating parameters, the estimation accuracy may vary greatly depending on whether the engine operating condition is a permanent engine operating condition or a transient engine operating condition. The apparatus of
Die vorliegende Erfindung erfolgte unter Betrachtung dieses Aspekts und eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, ein Regelungs-/Steuerungssystem für einen Verbrennungsmotor bereitzustellen, welches das neuronale Netz nicht nur in dem dauerhaften Betriebszustand des Motors angemessen einsetzt, sondern auch in dem vorübergehenden Betriebszustand, wodurch möglich wird, eine Regelungs-/Steuerungsgenauigkeit bei Unterdrücken der Berechnungslast während des Motorbetriebs zu verbessern.The present invention has been made in consideration of this aspect, and an object of the present invention is to provide a control system for an internal combustion engine which adequately employs the neural network not only in the steady state operation of the engine but also in the temporary operation state becomes possible to improve a control accuracy in suppressing the computational load during engine operation.
Mittel zum Lösen der ProblemeMeans of solving the problems
Zum Lösen der obigen Aufgabe stellt die vorliegende Erfindung ein Regelungs-/Steuerungssystem für einen Verbrennungsmotor bereit, welches dadurch gekennzeichnet ist, dass es umfasst Regelungs-/Steuerungsparameter-Berechnungsmittel zum Berechnen eines Regelungs-/Steuerungsparameters (IDTH) des Motors unter Verwendung eines Dauerhafter-Zustand-Models und eines Vorübergehender-Zustand-Models. Das Dauerhafter-Zustand-Model entspricht einem dauerhaften Betrieb des Motors und gibt einen vorbestimmten Betriebsparameter (THCMD) des Motors unter Verwendung eines neuronalen Netzes (SOMSS) aus. Das Vorübergehender-Zustand-Model entspricht einem vorübergehenden Zustand des Motors und gibt den vorbestimmten Betriebsparameter (THCMD) unter Verwendung eines anderen neuronalen Netzes (SOMTS) aus. Die Regelungs-/Steuerungsparameter-Berechnungsmittel umfassen Vorübergehender-Zustand-Bestimmungsmittel und Auswahlmittel. Die Vorübergehender-Zustand-Bestimmungsmittel bestimmen, ob der Motor sich in dem vorübergehenden Betriebszustand befindet oder nicht. Die Auswahlmittel wählen eines aus dem Dauerhafter-Zustand-Model und dem Vorübergehender-Zustand-Model aus, gemäß dem Bestimmungsergebnis der Vorübergehender-Zustand-Bestimmungsmittel. Die Regelungs-/Steuerungsparameter-Berechnungsmittel berechnen den Regelungs-/Steuerungsparameter (IDTH) gemäß der Ausgabe des ausgewählten Models.In order to achieve the above object, the present invention provides a control system for an internal combustion engine, which is characterized by comprising control parameter calculating means for calculating a control parameter (IDTH) of the engine using a permanent State Models and a Temporary State Model. The persistent state model corresponds to a permanent operation of the engine and outputs a predetermined operating parameter (THCMD) of the engine using a neural network (SOMSS). The transient state model corresponds to a transient state of the engine and outputs the predetermined operating parameter (THCMD) using another neural network (SOMTS). The control parameter calculating means includes temporary state determining means and selecting means. The temporary state determining means determines whether or not the engine is in the temporary operating state. The selection means selects one of the persistent state model and the transient state model according to the determination result of the transient state determination means. The control / control parameter Calculation means calculates the control / control parameter (IDTH) according to the output of the selected model.
Mit dieser Konfiguration wird der Regelungs-/Steuerungsparameter des Motors unter Verwendung des Dauerhafter-Zustand-Models, welches einem dauerhaften Betrieb des Motors entspricht, und welches einen vorbestimmten Betriebsparameter des Motors unter Verwendung eines neuronalen Netzes ausgibt, und das Vorübergehender-Zustand-Model berechnet, welches einem vorübergehenden Zustand des Motors entspricht, und welches den vorbestimmten Betriebsparameter unter Verwendung eines anderen neuronalen Netzes ausgibt. Insbesondere wird es bestimmt, ob der Motor sich in dem vorübergehenden Betriebszustand befindet oder nicht, und ein aus dem Dauerhafter-Zustand-Model und dem Vorübergehender-Zustand-Model wird gemäß dem Bestimmungsergebnis ausgewählt und der Regelungs-/Steuerungsparameter wird gemäß der Ausgabe des ausgewählten Models berechnet. Somit kann der Regelungs-/Steuerungsparameter erhalten werden, welcher sowohl für den Zustand eines dauerhaften Betriebs als auch für den Zustand eines vorübergehenden Betriebs des Motors geeignet ist, wodurch die Regelungs-/Steuerungsgenauigkeit mit dem mittels dem Betriebsparameter berechneten Regelungs-/Steuerungsparameter erhöht wird.With this configuration, the control parameter of the engine is calculated by using the steady-state model corresponding to a long-term operation of the engine, which outputs a predetermined operating parameter of the engine using a neural network, and the transient-state model , which corresponds to a transient state of the motor, and which outputs the predetermined operating parameter using another neural network. Specifically, it is determined whether or not the engine is in the transient operating state, and one of the persistent state model and the transient state model is selected according to the determination result, and the control parameter is selected according to the output of the selected one Models calculated. Thus, the control parameter which is suitable for both the steady state and the temporary operation state of the engine can be obtained, thereby increasing the control accuracy with the control parameter calculated by the operation parameter.
Vorzugsweise wird ein erster Satz von Eingabeparametern (GAIRCMD, PB, PI, NE) in das Dauerhafter-Zustand-Model eingegeben und ein zweiter Satz von Eingabeparametern (DGAIRCMD, DPB, DPI, DNE), welcher von dem ersten Satz verschieden ist, wird in das Vorübergehender-Zustand-Model eingegeben, wobei die Regelungs-/Steuerungsparameter-Berechnungsmittel die Berechnung der Modelausgabe bezüglich nur eines durch die Auswahlmittel ausgewählten Models durchführen.Preferably, a first set of input parameters (GAIRCMD, PB, PI, NE) is input to the persistent state model and a second set of input parameters (DGAIRCMD, DPB, DPI, DNE) other than the first sentence is entered in the transient state model is entered, wherein the control parameter calculating means performs the calculation of the model output with respect to only one model selected by the selection means.
Mit dieser Konfiguration werden der erste und der zweite Satz von Eingabeparametern, welche voneinander verschieden sind, in das Dauerhafter-Zustand-Model und das Vorübergehender-Zustand-Model jeweils eingegeben und die Berechnung der Modelausgabe wird nur bezüglich eines durch die Auswahlmittel ausgewählten Models durchgeführt. Dementsprechend ist es nicht erforderlich die den neuronalen Netzen entsprechende Berechnungen in den zwei Modellen durchzuführen, wodurch die Berechnungslast unterdrückt wird.With this configuration, the first and second sets of input parameters, which are different from each other, are input to the persistent state model and the transient state model, respectively, and the calculation of the model output is performed only with respect to a model selected by the selection means. Accordingly, it is not necessary to perform the calculations corresponding to the neural networks in the two models, thereby suppressing the computation load.
Vorzugsweise bestimmen die Vorübergehender-Zustand-Bestimmungsmittel, dass der Motor sich in dem vorübergehenden Betriebszustand befindet, wenn wenigstens einer von Änderungsbeträgen der Eingabeparameter (GAIRCMD, PB, PI, NE), welche in das Dauerhafter-Zustand-Model eingegeben werden, größer als ein vorbestimmter Änderungsbetrag ist.Preferably, the transient state determining means determines that the engine is in the transient operating state when at least one of change amounts of the input parameters (GAIRCMD, PB, PI, NE) input to the persistent state model is greater than one is predetermined amount of change.
Mit dieser Konfiguration wird bestimmt, dass der Motor sich in dem vorübergehenden Betriebszustand befindet, wenn wenigstens einer der Änderungsbeträge der Eingabeparameter (GAIRCMD, PB, PI, NE), welche in das Dauerhafter-Zustand-Model eingegeben werden, größer als der vorbestimmte Änderungsbetrag ist. Dementsprechend kann der vorübergehende Betriebszustand, in welchem das Vorübergehender-Zustand-Model verwendet werden soll, angemessen bestimmt werden.With this configuration, it is determined that the engine is in the transient operating state when at least one of the change amounts of the input parameters (GAIRCMD, PB, PI, NE) input to the persistent state model is greater than the predetermined change amount , Accordingly, the temporary operation state in which the temporary state model is to be used can be appropriately determined.
KURZE BESCHREIBUNG DER FIGURENBRIEF DESCRIPTION OF THE FIGURES
MITTEL ZUM AUSFÜHREN DER ERFINDUNG Means for carrying out the invention
Bevorzugte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung werden nun mit Bezug auf die Figuren erläutert.Preferred embodiments of the present invention will now be explained with reference to the figures.
Der Motor
Die Turbine
Das Ansaugrohr
Ein Abgasrückführungsdurchgang
Ein Ansaugluftdurchsatz-Sensor
Ein mager NOx Katalysator
Ein Beschleunigungssensor
Die ECU
Die ECU
Die ECU
In dieser Ausführungsform wird die Zieldrosselventilöffnung THCMD mittels einer selbst-organisierenden Karte SOMSS eines Dauerhafter-Zustand-Models und einer selbst-organisierenden Karte SOMTS eines Vorübergehender-Zustand-Models berechnet. Die selbst-organisierende Karte SOMSS eines Dauerhafter-Zustand-Models entspricht einem dauerhaften Betriebszustand des Motors
Die selbst-organisierende Karte wird nachfolgend detailliert beschrieben.The self-organizing map is described in detail below.
Ein Eingabedatenvektor xj, welcher aus „N” Elemente besteht, ist durch die folgende Gleichung (1) definiert, und ein Gewichtungsvektor wi von jedem Neuron, welches die selbst-organisierende Karte bildet, ist durch die folgende Gleichung (2) definiert. Eine Anzahl von Neuronen ist durch „M” bezeichnet. D. h. ein Parameter „i” nimmt Werte von „1” bis „M” an. Ein Initialwert des Gewichtungsvektors wi ist unter Verwendung einer Zufallszahl gegeben.
Für jedes der „M” Neuronen wird ein euklidischer Abstand DWX (= |wi – xj|) zwischen dem Eingabedatenvektor xj und dem Gewichtungsvektor wi des entsprechenden Neurons berechnet. Ein Neuron, dessen Abstand DWX einen Minimalwert annimmt, wird als das Gewinnerneuron definiert. Der euklidische Abstand DWX wird durch die folgende Gleichung (3) berechnet. [Gl. 1] For each of the "M" neurons, an Euclidean distance DWX (= | wi-xj |) between the input data vector xj and the weighting vector wi of the corresponding neuron is calculated. A neuron whose distance DWX takes a minimum value is defined as the winner neuron. The Euclidean distance DWX is calculated by the following equation (3). [Eq. 1]
Als nächstes werden die Gewichtungsvektoren wi des Gewinnerneurons und der Neuronen, die in einer Neuronenmenge Nc in der Nachbarschaft des Gewinnerneurons enthalten sind, durch die folgende Gleichung (4) aktualisiert. in der Gleichung (4) bezeichnen „α(t)” einen Trainingskoeffizienten und „t” eine Anzahl der Trainingseinheiten (nachfolgend einfach als „Trainingsanzahl” bezeichnet). Der Trainingskoeffizient α(t) ist zum Beispiel auf „0,8” als Initialwert gesetzt, und wird derart eingestellt, dass er mit einer Zunahme der Trainingsanzahl „t” abnimmt:
Die Gewichtungsvektoren wi der Neuronen, die in der Neuronenmenge Nc nicht enthalten sind, behalten einen vorhergehenden Wert, wie durch die folgende Gleichung (5) gezeigt.
Es sei angemerkt, dass die Neuronenmenge Nc ebenfalls eine Funktion der Trainingsanzahl „t” ist, und derart eingestellt ist, dass ein Bereich der Nachbarschaft des Gewinnerneurons mit Zunahme der Trainingsanzahl „t” enger wird. Die Gewichtungsvektoren des Gewinnerneurons und der Neuronen in der Nachbarschaft des Gewinnerneurons werden durch Aktualisieren mit der Gleichung (4) verändert, um sich dem Eingabedatenvektor anzunähern.It should be noted that the neuron amount Nc is also a function of the training number "t", and is set so that an area of the vicinity of the winning neuron becomes narrower as the training number "t" increases. The weighting vectors of the winner neuron and the neurons in the neighborhood of the winner neuron are changed by updating with the equation (4) to approximate the input data vector.
Falls die Berechnung gemäß der oben beschriebenen Trainingsregel für viele Eingabedatenvektoren durchgeführt wird, widerspiegelt die Verteilung der „M” Neuronen die Verteilung der Eingabedatenvektoren. Zum Beispiel verteilen sich, dann, wenn die Eingabedatenvektoren zu zweidimensionalen Vektoren vereinfacht werden und die Verteilung der Eingabedatenvektoren auf einer zweidimensionalen Ebene dargestellt ist, die Neuronen gleichförmig über die Ebene, wenn die Eingabedatenvektoren sich über die Ebene gleichförmig verteilen. Falls Ungleichförmigkeit in der Verteilung der Eingabedatenvektoren herrscht (falls Änderungen in der Verteilungsdichte vorhanden sind), dann wird aus der Verteilung der Neuronen schließlich eine Verteilung, welche eine ähnliche Ungleichförmigkeit aufweist.If the calculation is performed according to the training rule described above for many input data vectors, the distribution of the "M" neurons reflects the distribution of the input data vectors. For example, when the input data vectors to two-dimensional vectors are simplified and the distribution of the input data vectors is represented on a two-dimensional plane, the neurons spread uniformly across the plane as the input data vectors spread uniformly across the plane. Finally, if there is nonuniformity in the distribution of the input data vectors (if there are changes in the distribution density), then the distribution of the neurons eventually becomes a distribution having similar nonuniformity.
Die selbst-organisierende Karte, welche wie oben beschrieben erhalten wurde, kann weiterhin durch Anwendung des Lernende-Vektorquantisierung-(LVQ)-Algorithmus modifiziert werden, wodurch eine geeignetere Verteilung der Neuronen erhalten wird.The self-organizing map obtained as described above may be further modified by application of the Learner Vector Quantization (LVQ) algorithm, thereby obtaining a more appropriate distribution of the neurons.
Die in
Beim Training der selbst-organisierenden Karte wird ein Gewichtungskoeffizientenvektor Ci (i = 1 bis M), welches durch folgende Gleichung (11) ausgedrückt ist, unter Verwendung des Eingabedatenvektors xTH und der tatsächlichen Drosselventilöffnung TH, welche dem Eingabedatenvektor xTH entspricht, berechnet und gespeichert. Der Gewichtungskoeffizientenvektor Ci wird entsprechend jedem Neuron NRi berechnet und gespeichert.
Bei dem tatsächlichen Regelungs-/Steuerungsvorgang wird der Bereich RNRi, welcher den gegenwärtigen Betriebspunkt auf der Karte umfasst, zuerst ausgewählt. Der Betriebspunkt ist durch die Zielansaugluftmenge GAIRCMD und den Ladedruck PB definiert, welche Elemente des Eingabedatenvektors xTH sind. Als nächstes werden der Gewichtungskoeffizientenvektor Ci, welcher dem den Bereich RNRi darstellenden Neuron NRi entspricht, und der Eingabedatenvektor xTH auf die folgende Gleichung (12) angewendet, um die Zieldrosselventilöffnung THCMD zu berechnen.
Andererseits werden die Änderungsbeträge, die den Eingabeparametern der selbst-organisierenden Karte SOMSS des Dauerhafter-Zustand-Models entsprechen auf die selbst-organisierende Karte SOMTS des Vorübergehender-Zustand-Models als Eingabeparameter angewandt. Insbesondere werden ein Zielansaugluftdurchsatz-Änderungsbetrag DGAIRCMD, ein Ladedruck-Änderungsbetrag DPB, ein Ansaugdruck-Änderungsbetrag DPI und ein Drehgeschwindigkeit-Änderungsbetrag DNE durch die folgenden Gleichungen (21)–(24) berechnet und als Eingabeparameter auf die selbst-organisierende Karte SOMTS des Vorübergehender-Zustand-Models angewandt. In diesen Gleichungen ist „k” eine mit einer Berechnungsperiode TC der Zieldrosselventilöffnung THCMD digitalisierten diskreten Zeit.
Ein durch die folgende Gleichung (26) gezeigter Gewichtungskoeffizientenvektor CDi (i = 1 – M) wird durch Trainieren mit derselben Methode berechnet, als die, die für das Trainieren der selbst-organisierenden Karte SOMSS des Dauerhafter-Zustand-Models verwendet wurde.
Wenn die selbst-organisierende Karte SOMTS des Vorübergehender-Zustand-Models verwendet wird, wird die Zieldrosselventilöffnung THCMD durch die folgende Gleichung (27) berechnet. Diese Gleichung (27) entspricht der Gleichung, die das Vorübergehender-Zustand-Model in dieser Ausführungsform definiert.
Wie aus
In Schritt S11 wird eine GAIRCMD-Karte (nicht gezeigt) gemäß dem Gaspedal-Betätigungsbetrag AP und der Motordrehgeschwindigkeit NE abgerufen, um den Zielansaugluftdurchsatz GAIRCMD zu berechnen. Die GAIRCMD-Karte ist derart eingestellt, dass der Zielansaugluftdurchsatz GAIRCMD mit Zunahme des Gaspedal-Betätigungsbetrages AP zunimmt, und der Zielansaugluftdurchsatz GAIRCMD mit Zunahme der Motordrehgeschwindigkeit NE zunimmt.In step S11, a GAIRCMD map (not shown) is retrieved according to the accelerator operation amount AP and the engine rotation speed NE to calculate the target intake air flow rate GAIRCMD. The GAIRCMD map is set such that the target intake air flow rate GAIRCMD increases as the accelerator pedal operation amount AP increases, and the target intake air flow rate GAIRCMD increases as the engine rotation speed NE increases.
Im Schritt S12 wird eine GAIRMAX-Karte (nicht gezeigt) gemäß der Motordrehgeschwindigkeit NE und dem Ladedruck PB abgerufen, um den maximalen Ansaugluftdurchsatz GAIRMAX zu berechnen. Die GAIRMAX-Karte ist derart eingestellt, dass der maximale Ansaugluftdurchsatz GAIRMAX mit Zunahme der Motordrehgeschwindigkeit NE zunimmt, und der maximale Ansaugluftdurchsatz GAIRMAX mit Zunahme des Ladedrucks PB zunimmt.In step S12, a GAIRMAX map (not shown) is retrieved according to the engine rotational speed NE and the boost pressure PB to calculate the maximum intake air flow rate GAIRMAX. The GAIRMAX map is set so that the maximum intake air flow GAIRMAX increases with increase in the engine rotation speed NE, and the maximum intake air flow GAIRMAX increases with increase of the boost pressure PB.
Im Schritt S13 wird der Bestimmungsschwellenwert GAIRTH durch Multiplizieren des vorbestimmten Schwellenwertkoeffizienten KTH mit dem maximalen Ansaugluftdurchsatz GAIRMAX berechnet. Im Schritt S14 wird bestimmt, ob der Zielansaugluftdurchsatz GAIRCMD kleiner als der Bestimmungsschwellenwert GAIRTH ist oder nicht. Falls die Antwort im Schritt S14 bejahend ist (JA), wird das in
Falls der Zielansaugluftdurchsatz GAIRCMD gleich dem oder größer als der Bestimmungsschwellenwert GAIRTH im Schritt S14 ist, wird die Zieldrosselventilöffnung THCMD auf die maximale Öffnung THMAX eingestellt.If the target intake air flow rate GAIRCMD is equal to or greater than the determination threshold GAIRTH in step S14, the target throttle valve opening THCMD is set to the maximum opening THMAX.
Im Schritt S21 aus
Im Schritt S22 wird bestimmt, ob der Ansaugluftdurchsatz-Änderungsbetrag DGAIRCMD größer als ein vorbestimmter Luftdurchsatz-Änderungsbetrag DGATH ist oder nicht. Falls die Antwort auf Schritt S22 negativ ist (NEIN) ist, wird es ferner bestimmt, ob der Ladedruck-Änderungsbetrag größer als ein vorbestimmter Ladedruck-Änderungsbetrag DPBTH ist oder nicht (Schritt S23). Falls die Antwort auf Schritt S23 negativ ist (NEIN), wird es ferner bestimmt, ob der Ansaugdruck-Änderungsbetrag DPI größer als ein vorbestimmter Ansaugdruck-Änderungsbetrag DPITH ist oder nicht (Schritt S24). Falls die Antwort auf Schritt S24 negativ ist (NEIN), wird ferner bestimmt, ob der Drehgeschwindigkeit-Änderungsbetrag DNE größer als ein vorbestimmter Drehgeschwindigkeit-Änderungsbetrag DNETH ist (Schritt S25).In step S22, it is determined whether or not the intake air flow rate change amount DGAIRCMD is greater than a predetermined air flow rate change amount DGATH. If the answer to step S22 is negative (NO), it is further determined whether or not the boost pressure changing amount is larger than a predetermined boost pressure changing amount DPBTH (step S23). If the answer to step S23 is negative (NO), it is further determined whether or not the intake pressure change amount DPI is larger than a predetermined intake pressure change amount DPITH (step S24). If the answer to step S24 is negative (NO), it is further determined whether the rotational speed change amount DNE is greater than a predetermined rotational speed change amount DNETH (step S25).
Falls irgendeiner der Antworten auf die Schritte S22–S25 bejahend (JA) ist, dann wird bestimmt, dass der Motor
Andererseits, falls die Antwort aus Schritt S25 negativ (NEIN) ist, dann wird bestimmt, dass der Motor
Die CPU in der ECU
Wie oben in dieser Ausführungsform beschrieben wird der Antriebsparameter IDTH des Aktuators
Der Zielansaugluftdurchsatz GAIRCMD, der Ladedruck PB, der Ansaugdruck PI und die Motordrehgeschwindigkeit NE werden in die selbst-organisierende Karte SOMSS des Dauerhafter-Zustand-Models eingegeben, während die Änderungsbeträge von denjenigen Eingabeparametern in die selbst-organisierende Karte SOMTS des Vorübergehender-Zustand-Models eingegeben werden. Ferner wird in dem dauerhaften Betriebszustand des Motors nur die Berechnung in Bezug auf die selbst-organisierende Karte SOMSS des Dauerhafter-Zustand-Models durchgeführt und in dem vorübergehenden Betriebszustand des Motors nur die Berechnung in Bezug auf die selbst-organisierende Karte SOMTS des Vorübergehender-Zustand-Models durchgeführt. Somit ist es nicht erforderlich, die Berechnungen, die den neuronalen Netze entsprechen, in den zwei Modellen durchzuführen, wodurch die Berechnungslast unterdrückt wird.The target intake air flow rate GAIRCMD, the boost pressure PB, the intake pressure PI, and the engine rotation speed NE are input to the self-organizing map SOMSS of the steady-state model, while the amounts of change from those input parameters to the self-organizing map SOMTS of the temporary state model be entered. Further, in the steady operation state of the engine, only the calculation is made with respect to the self-organizing map SOMSS of the persistent state model, and in the transient operating state of the engine, only the calculation with respect to the self-organizing map SOMTS of the transient state -Models performed. Thus, it is not necessary to perform the calculations corresponding to the neural networks in the two models, thereby suppressing the computation load.
Ferner wird es bestimmt, dass der Motor
in dieser Ausführungsform bildet die ECU
Die vorliegende Erfindung ist nicht auf der oben-beschriebenen Ausführungsform beschränkt und verschiedene Abwandlungen können vorgenommen werden. Beispielsweise wird in der oben-beschriebenen Ausführungsform ein Beispiel dafür gezeigt, dass die Zieldrosselventilöffnung THCMD der vorbestimmte Betriebsparameter ist. Alternativ kann, als der vorbestimmte Betriebsparameter ein aus dem Motor
Wenn der NOx-Betrag berechnet wird, werden die Motordrehgeschwindigkeit NE, die Kraftstoffzufuhrmenge (Kraftstoffeinspritzmenge), das Luft-Kraftstoff-Verhältnis, eine Temperatur der in die Turbine
Wenn das Verhältnis der Abgsrückführung berechnet wird, werden der Ladedruck PB, der Ansaugdruck PI, die EGR-Ventilöffnung, der Ansaugluftdurchsatz GAIR, das Kraftstoff-Luft-Verhältnis, die Motordrehgeschwindigkeit NE, die Schaufelöffnung θvgt der Turbine
Wenn der Ansaugluftdurchsatz berechnet wird, werden die Drosselventilöffnung TH, der Ladedruck PB, der Ansaugdruck PI und die Motordrehgeschwindigkeit NE als Eingabeparameter der selbst-organisierenden Karte des Dauerhafter-Zustand-Models angewandt, um den Ansaugluftdurchsatz zu berechnen, und die Änderungsbeträge, welche den Eingabeparametern der selbst-organisierenden Karte des Dauerhafter-Zustand-Models werden als die Eingabeparameter der selbst-organisierenden Karte des Vorübergehender-Zustand-Models angewandt.When the intake air flow rate is calculated, the throttle valve opening TH, the boost pressure PB, the intake pressure PI, and the engine rotation speed NE are used as input parameters of the self-organizing map of the durable state model to calculate the intake air flow rate and the change amounts corresponding to the input parameters of the self-organizing map of the persistent state model are applied as the input parameters of the self-organizing map of the transient state model.
Ferner wird in der oben-beschriebenen Ausführungsform die selbst-organisierende Karte als das neuronales Netz verwendet. Alternativ kann das neuronale Netz, das als sogenanntes „Perzeptron” bekannt ist, verwendet werden.Further, in the above-described embodiment, the self-organizing map is used as the neural network. Alternatively, the neural network known as the so-called "perceptron" may be used.
Die vorliegende Erfindung kann auch zur Regelung/Steuerung eines Antriebsmotors eines Wasserfahrzeugs, wie beispielsweise eines Außenbordmotors mit einer sich vertikal erstreckenden Kurbelwelle eingesetzt werden.The present invention can also be used to control a marine engine drive motor, such as an outboard motor having a vertically extending crankshaft.
BezugszeichenlisteLIST OF REFERENCE NUMBERS
- 11
- Verbrennungsmotorinternal combustion engine
- 22
- Ansaugrohrintake
- 1919
- Aktuatoractuator
- 2020
- elektronische Regelungs-/Steuerungseinheit (Regelnungs-/steuerungsparameter-Berechnungsmittel, Vorübergehender-Zustand-Bestimmungsmittel, Auswahlmittel)electronic control unit (control parameter calculating means, temporary state determining means, selecting means)
- 2222
- LadedrucksensorBoost pressure sensor
- 2424
- Ansaugdrucksensorintake pressure
- 2727
- Beschleunigungssensoraccelerometer
- 2828
- MotordrehgeschwindigkeitssensorMotor rotation speed sensor
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG QUOTES INCLUDE IN THE DESCRIPTION
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Zitierte PatentliteraturCited patent literature
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