JP2008106713A - 観測量学習システム - Google Patents

Abstract

【課題】観測量学習システムにおいて、記憶容量の増加を抑制しつつ過学習の発生を抑制することができる技術を提供する。
【解決手段】学習点における学習値を、該学習点の学習領域に属している観測点で観測された観測量と、隣接する学習領域の学習値と、に基づいて決定して記憶する観測量学習システムであって、隣接する学習点で夫々の学習領域の一部を互いに重ねる。学習点と観測点とが離れている場合には複数の学習領域における学習値が一度に変更される。
【選択図】図２

Description

本発明は、観測量学習システムに関する。

車両に搭載される観測量学習システム等においては、経時変化に伴うアクチュエータの動作量の変化を補償するために、所定の物理量を観測し、運転領域（学習領域）ごとにその物理量の代表値を不揮発性メモリ等に記憶しておき、制御量に反映させる制御が広く実施されている。このような制御は、学習制御と呼ばれ、また、領域ごとの代表値は学習値と呼ばれている。

ところで、広範囲な使用域をいくつかの領域に区切って学習領域を定める場合、その学習領域内のさらにローカルな領域での観測量は一定でないことが一般的である。したがって、学習領域ごとに観測量の代表値（学習値）を決定して記憶する場合、一般的に、学習領域の数を大きくして各領域の幅を狭くすると、学習値の精度が向上する反面、記憶容量が増大するという問題が生ずる。換言すれば、学習領域の数を小さくして各領域の幅を広くすると、記憶容量を削減することができる反面、学習値の精度が悪化するという問題が生ずる。

これに対し、学習領域ごとに観測量の代表値を決定して記憶する観測量学習システムであって、観測量と該観測量が観測された観測位置に応じて定められている重み係数とに基づいて該観測位置の属する学習領域の代表値を更新する段階と、観測量の観測位置に対する変化率に基づいて学習領域及び重み係数を変更する段階と、を具備する観測量学習システムが知られている（例えば特許文献１参照。）。
特開２００２−３２１０３号公報 特開平８−１５８９１８号公報 特開２００３−７６４０４号公報

しかし、少ない記憶容量で全領域を学習するためには各学習領域を広くする必要があるため、観測点と学習点との距離が長くなることにより学習値が変化し易くなる。また、重みづけ等を行なっても実際にどのような順序でどの観測位置で何回学習するかは特定できない。このようなことから、重み係数に基づいて学習値を更新するのみでは過学習が発生する虞がある。つまり、実際の誤差よりも大きな誤差があると学習してしまう。また、観測量の変化が複雑になると学習領域が多く必要となるため、前もって多くの記憶容量を確保しておく必要がある。

本発明は、上記したような問題点に鑑みてなされたものであり、観測量学習システムにおいて、記憶容量の増加を抑制しつつ過学習の発生を抑制することを目的とする。

上記課題を達成するために本発明による観測量学習システムは、
学習点における学習値を、該学習点の学習領域に属している観測点で観測された観測量と、隣接する学習領域の学習値と、に基づいて決定して記憶する観測量学習システムであって、
複数の学習点の学習領域の少なくとも一部を互いに重ねることを特徴とする。

つまり、一の学習領域内で学習点と観測点とがある程度離れていると、その観測点は他の学習領域内にも属することがある。すなわち、観測位置によっては、複数の学習点における学習値が変更される。「複数の学習点」は２つであっても良く、それよりも多くても良い。また、学習領域の「少なくとも一部」が重なっていれば良く、全部が重なっていても良い。

例えば内燃機関の空燃比を学習制御する場合に、内燃機関の運転状態（例えば機関回転数または燃料噴射量）が異なると、学習値も異なることがある。そのため、内燃機関の運転状態に応じて分けられる複数の運転領域毎に学習値を求めることがある。この運転領域は、例えば機関回転数または機関負荷を所定の幅で複数に区切ることにより設定することができる。

そして、学習は観測点が属する学習領域内で行なわれる。このときに、観測点において観測される観測量に応じて、その学習領域での代表値（学習値）が決定される。この場合、一の学習領域と他の学習領域とで同じ学習値としても良く、学習点と観測点との距離に応じて学習値を変更してもよい。

このように、学習点と観測点とが離れている場合には複数の学習領域における学習値が一度に変更されるので過学習が抑制される。また、学習点と観測点とが近い場合には、他の学習領域における学習値の影響を受け難くなるため、一つの学習領域における学習値のみを変更しても過学習が起こり難い。

また、本発明においては、学習が進行するほど学習領域を狭くすることができる。

学習が進行すると、隣接する学習領域の値の影響を受け難くなる。つまり、観測点が存在する学習領域も、その学習領域に隣接する学習領域も、学習が進行すると実際の誤差と学習値との差が小さくなる。このときに、学習領域が広いままだと、学習点から離れている観測点に応じた学習を続けることになる。この場合、学習点における実際の誤差と学習値との差がかえって大きくなることがある。一方、学習が進行すると隣接する学習領域における学習値の影響を受け難くなるため、学習領域を狭くすることができる。これにより、学習の速度が増し、且つ学習精度を向上させることができる。

本発明によれば、観測量学習システムにおいて、記憶容量の増加を抑制しつつ過学習の発生を抑制することができる。

以下、本発明に係る観測量学習システムの具体的な実施態様について図面に基づいて説明する。

図１は、本実施例に係る観測量学習システムを適用する内燃機関１とその吸気系及び排気系との概略構成を示す図である。図１に示す内燃機関１は、水冷式の４サイクルエンジンである。内燃機関１には、燃焼室内に燃料を噴射する燃料噴射弁２が取り付けられている。

内燃機関１には、燃焼室へ通じる吸気通路３が接続されている。この吸気通路３の途中には、内燃機関１の吸入空気量を測定するエアフローメータ４が取り付けられている。

また、内燃機関１には、燃焼室へ通じる排気通路５が接続されている。この排気通路５
の途中には、該排気通路５を流通する排気の空燃比を検出する空燃比センサ６が取り付けられている。

以上述べたように構成された内燃機関１には、該内燃機関１を制御するための電子制御ユニットであるＥＣＵ１０が併設されている。このＥＣＵ１０は、内燃機関１の運転条件や運転者の要求に応じて内燃機関１の運転状態を制御するユニットである。

ＥＣＵ１０には、エアフローメータ４および空燃比センサ６のほか、運転者がアクセルペダル７を踏み込んだ量に応じた電気信号を出力するアクセル開度センサ８、及び機関回転数に応じた信号を出力するクランクポジションセンサ９が電気配線を介して接続され、これらセンサの出力信号が入力されるようになっている。一方、ＥＣＵ１０には、燃料噴射弁２が電気配線を介して接続され、この燃料噴射弁２はＥＣＵ１０により制御される。

そして、本実施例では例えば空燃比センサ６で検出される空燃比が目標空燃比となるように、燃料噴射弁２からの燃料噴射量又はエアフローメータ４により検出される吸入空気量を学習補正する。なお、学習値としてＥＣＵ１０に記憶するのは、燃料噴射量の誤差、吸入空気量の誤差、又は空燃比センサ６で検出される空燃比と目標空燃比との差を例示することができる。また、他にも排気温度センサで検出される排気温度に基づいて学習補正を行うこともできる。

ところで、内燃機関の運転状態（例えば機関回転数または機関負荷）が異なると、空燃比センサ６で検出される空燃比と目標空燃比との差（以下、空燃比誤差という。）も変わることがあるため、前記学習値も異なることがある。そのため、例えば内燃機関の運転状態に応じて分けられる複数の運転領域毎に学習値を求めている。この運転領域は、例えば機関回転数または機関負荷を所定の幅で複数に区切ることにより設定することができる。なお、本実施例では空燃比誤差学習について説明する。

そして運転領域毎に、学習点が設定されている。この学習点における誤差がその運転領域における学習値としてＥＣＵ１０に記憶される。つまり学習点とは、例えば所定の機関回転数または機関負荷のことであり、このときの空燃比誤差等がその運転領域における学習値である。

さらに、機関回転数または機関負荷で区切られている学習領域が設定されている。そして、学習領域内で内燃機関１が運転されたときに観測される空燃比誤差に基づいて、学習点における学習値を算出する。ここで、実際に空燃比誤差が観測される機関回転数または機関負荷を観測点としている。つまり、観測点で得られる空燃比誤差に基づいて、学習点における空燃比誤差の学習値が求められる。

ここで、観測点が存在する運転領域（以下、対象運転領域という。）での学習値（以下、対象学習値）を求めるためには、観測点で観測される誤差（以下、観測量という。）の他に、隣接する運転領域（以下、隣接運転領域という。）の学習点における学習値（以下、隣接学習値という。）も考慮される。つまり、同じ運転領域内であっても、観測量と学習点における学習値とは異なることもあるため、観測量をそのまま学習値とするのではなく、観測点と学習点との距離（つまり、機関回転数や機関負荷の差）に応じて対象学習値を決定する。そのときに、観測点と学習点との距離、隣接学習値と観測量との差、及び、隣接する学習点（以下、隣接学習点という。）と観測点との距離に応じて決定する。

例えば、隣接学習値と観測量との差と、隣接学習点と観測点との距離と、の比が、観測量と対象学習値との差と、観測点と対象学習点との距離と、の比と等しくなるものと仮定して、対象学習値が決定される。このようにして得られる対象学習値をそのまま記憶する
と学習値が大きく変動する虞があるため、対象学習値を例えば１０分の１程度にした値を新たに学習値として決定し記憶しても良い。

ここで、図２から図４を用いて本実施例における観測量学習制御を説明する。図２は、第１学習点Ｐ１と第２学習点Ｐ２とにおける学習値を求める場合の観測位置と、学習値と、学習領域との関係を示している。第１学習点Ｐ１及び第２学習点Ｐ２は夫々学習領域を持っており、観測点Ｐが属する学習領域において観測量に基づいた学習値が求められる。そして、第１学習点Ｐ１の学習領域Ｒ１と、第２学習点Ｐ２の学習領域Ｒ２とは、夫々の一部が互いに重なり合っている。なお、図２は、学習値がまだ求められていない場合を示しており、第１学習点Ｐ１における学習値Ｑ１及び第２学習点Ｐ２における学習値Ｑ２の値は夫々０である。

図３は、学習領域が重なっているところに観測点Ｐが属する場合の各学習領域における学習値を示している。図３は、図２の状態から観測点Ｐにおいて観測量Ｑが得られた状態を示している。観測点Ｐが第１学習点Ｐ１の学習領域Ｒ１と、第２学習点Ｐ２の学習領域Ｒ２と、の両方に属しているため、第１学習点Ｐ１における学習値Ｑ１と第２学習点Ｐ２における学習値Ｑ２との両方が変更される。このときに、第１学習点Ｐ１における学習値Ｑ１及び第２学習点Ｐ２における学習値Ｑ２は、観測量Ｑと同じとされる。このように、第１学習点Ｐ１と第２学習点Ｐ２とにおける学習値を同時に変更することにより、過学習が抑制される。

次に、図４は、学習領域が重なっていないところに観測点Ｐが属する場合の各学習領域における学習値を示している。図４は、図２の状態から観測点Ｐにおいて観測量Ｑが得られた状態を示している。観測点Ｐは、第２学習点Ｐ２の学習領域Ｒ２に属しており、第１学習点Ｐ１の学習領域Ｒ１には属していない。このような場合には、第２学習点Ｐ２における学習値Ｑ２のみが変更され、第１学習点Ｐ１における学習値Ｑ１は変更されない。

このときに、例えば第１学習点Ｐ１における学習値Ｑ１（つまり０）と、観測点Ｐにおける観測量Ｑと、を通過する直線と、第２学習点Ｐ２と、の交点を第２学習点Ｐ２における学習値Ｑ２とする。このようにしても、観測点Ｐと第２学習点Ｐ２との距離が短いので、観測量Ｑと第２学習点Ｐ２における学習値Ｑ２との差が大きくなることが抑制されるため、第２学習点Ｐ２における実際の誤差と学習値Ｑ２との差も小さくなる。これにより、過学習が抑制される。

次に図５及び図６は、図２から４に示した場合と比較して、観測位置の変化に対する実際の誤差の変化が大きな場合を示している。

なお、図５は、学習値がまだ求められていない場合を示しており、第１学習点Ｐ１における学習値Ｑ１及び第２学習点Ｐ２における学習値Ｑ２の値は夫々０である。そして、図６では第１学習点Ｐ１の学習領域Ｒ１と第２学習点Ｐ２の学習領域Ｒ２とが重なっているところに、観測点Ｐが属している。この場合には、図３に示した場合と同様に、第１学習点Ｐ１における学習値Ｑ１と第２学習点Ｐ２における学習値Ｑ２との値が、観測量Ｑと等しくされる。これにより、第１学習点Ｐ１における学習値Ｑ１は実際の誤差よりも大きくなり、第２学習点Ｐ２における学習値Ｑ２は実際の誤差よりも小さくなっている。ただし、各学習値と実際の誤差との差は小さい。

ここで、図７から図９は、仮に学習領域が重なっていないとした場合の観測量学習制御時の学習値の変化を示している。図７は、学習値がまだ求められていない場合を示しており、第１学習点Ｐ１における学習値Ｑ１及び第２学習点Ｐ２における学習値Ｑ２の値は夫々０である。

そして、図８では第２学習点Ｐ２の学習領域Ｒ２に観測点Ｐが属している。そのため、第２学習点Ｐ２における学習値Ｑ２は変更されるが、第１学習点Ｐ１における学習値Ｑ１は変更されない。このときに、第１学習点Ｐ１における学習値Ｑ１（つまり０）と、観測点Ｐにおける観測量Ｑと、を通過する直線と、第２学習点Ｐ２と、の交点を第２学習点Ｐ２における学習値Ｑ２とする。このようにすると、観測点Ｐと第２学習点Ｐ２との距離が長いので、観測量Ｑと第２学習点Ｐ２における学習値Ｑ２との差が大きくなるため、第２学習点Ｐ２における実際の誤差と学習値Ｑ２との差が大きくなる。つまり、過学習が起こり得る。

また、図９は、仮に学習領域が重なっていないとした場合の観測量学習制御時の学習値の変化であって、観測位置の変化に対する実際の誤差の変化が大きな場合を示している。図９では第２学習点Ｐ２の学習領域Ｒ２に観測点Ｐが属している。このような場合でも同様に、第１学習点Ｐ１における学習値Ｑ１は変更されないので、観測点Ｐの位置によっては第２学習点Ｐ２における学習値Ｑ２と観測点Ｐにおける観測量Ｑとの差が大きくなり過学習が起こり得る。

このように、学習領域の一部が重なっていないと、過学習が起こる虞があるが、本実施例によれば隣接する学習領域の一部が互いに重なっているため、過学習が抑制される。また、学習値と実際の誤差との差が小さくなるため、学習精度が向上すると共に、学習の速度も上げることができる。さらに、学習領域の数を増加させる必要も無いため、多くの記憶容量を確保しておく必要もない。

なお、本実施例においては空燃比の学習制御について説明したが、他の学習制御についても同様に適用することができる。また、本実施例においては、第１学習点Ｐ１と第２学習点Ｐ２との２つの学習点における学習制御について説明したが、学習点が３点以上であっても同様に適用することができる。そして、３つ以上の学習領域が重なっていても良い。また、本実施例では一次元の学習について説明したが、二次元以上であっても適用することができる。

本実施例では、学習の進行度合いに応じてその学習領域を狭くする。これにより、学習速度を低下させることなく安定した学習が可能となる。他の装置については実施例１と同様なので説明を省略する。

ここで、学習前の各学習領域は図３に示したものと同じである。この図３に示した状態から学習が進むに従い学習領域をどう変化させるのか説明する。

図１０から図１３は、学習の進行度合いに応じて学習領域を狭くしたときの学習領域と学習値とを示している。図１０は例えば学習を１０回行った場合、図１１は例えば学習を１５回行なった場合、図１２は例えば学習を３０回行なった場合、図１３は例えば学習を４０回行なった場合を夫々示している。

図１０では、図３と学習領域が同じであり、第１学習点Ｐ１の学習領域Ｒ１と第２学習点Ｐ２の学習領域Ｒ２とで重なっている部分がある。そのため、観測点Ｐがこの学習領域の重なっている部分に属していると、第１学習点Ｐ１における学習値Ｑ１と第２学習点Ｐ２における学習値Ｑ２との両方が変更される。

図１１では学習が進み、第１学習点Ｐ１の学習領域Ｒ１と第２学習点Ｐ２の学習領域Ｒ２とが狭くされている。これにより、第１学習点Ｐ１の学習領域Ｒ１と第２学習点Ｐ２の
学習領域Ｒ２とで重なる部分が無い。そのため、観測点Ｐが両方の学習領域に属することがない。例えば図１１に示したように観測点Ｐが第２学習点Ｐ２の学習領域Ｒ２に属する場合には、第２学習点Ｐ２における学習値Ｑ２のみが変更され、第１学習点Ｐ１における学習値Ｑ１は変更されない。

このときには学習領域が重なっていないが、第１学習点Ｐ１における学習及び第２学習点Ｐ２における学習がある程度進んでおり、夫々の学習値が実際の誤差に近づいているので、図９に示したような過学習は起こり難い。

さらに図１２では第１学習点Ｐ１の学習領域Ｒ１と第２学習点Ｐ２の学習領域Ｒ２とが離れ、どちらの領域にも属さない観測位置が存在している。このどちらの領域にも属さない観測位置に観測点Ｐが存在していても、どちらの学習値も変更されない。例えば第２学習点Ｐ２の学習領域Ｒ２に観測点Ｐが属する場合には、第２学習点Ｐ２における学習値Ｑ２のみが変更される。

そして、図１３では第１学習点Ｐ１の学習領域Ｒ１と第２学習点Ｐ２の学習領域Ｒ２とがさらに狭くなっており、両学習領域の距離がさらに離れている。このような場合には、観測点Ｐが第１学習点Ｐ１又は第２学習点Ｐ２の何れか一方と距離が近くなければ学習が行なわれない。例えば図１３では観測点Ｐと第１学習点Ｐ１との距離が短く、観測点Ｐが第１学習点Ｐ１の学習領域Ｒ１に属している。このような場合に第１学習点Ｐ１における学習値Ｑ１を変更しても、観測点Ｐと第２学習点Ｐ２との距離に対して第１学習点Ｐ１と観測点Ｐとの距離が非常に近くなるため、第２学習点Ｐ２における学習値Ｑ２の影響を大きく受けることが抑制される。

このように、学習初期においては学習領域を広く取ることにより全学習値を実際の誤差に近づけ、学習が進むにつれて学習領域を狭くすることにより学習値の変動を抑制している。これにより、学習速度を上げることができ、さらに学習精度を高めることができる。また、実際の誤差が観測位置によって変化することがあっても学習値を実際の誤差に近づけることができる。

実施例に係る観測量学習システムを適用する内燃機関とその吸気系及び排気系との概略構成を示す図である。 実施例１に係る観測位置と学習値と学習領域との関係を示す図である。 実施例１に係る学習を行なったときであって、観測点が学習領域の重なり部分に属するときの学習値の変化を示す図である。 実施例１に係る学習を行なったときであって、観測点が学習領域の重なり部分に属さないときの学習値の変化を示す図である。 実施例１に係る観測位置により実際の誤差が変化する場合の観測位置と学習値と学習領域との関係を示す図である。 実施例１に係る実際の誤差変化が大きいときに学習を行なった場合であって、観測点が学習領域の重なり部分に属するときの学習値の変化を示す図である。 学習領域に重なり部分を設けない場合の観測位置と学習値と学習領域との関係を示す図である。 学習領域に重なり部分を設けずに学習を行なったときの学習値の変化を示す図である。 学習領域に重なり部分を設けずに学習を行なったときであって、実際の誤差変化が大きな場合の学習値の変化を示す図である。 実施例２に係る学習を行なったときであって、観測点が学習領域の重なり部分に属するときの学習値の変化を示す図である。 実施例２に係る学習が進んで学習領域の重なり部分がなくなったときの学習値の変化を示す図である。 実施例２に係る学習が進んで学習領域の距離が離れているときの学習値の変化を示す図である。 実施例２に係る学習が進んで学習領域が最も狭くなったときの学習値の変化を示す図である。

符号の説明

１ 内燃機関
２ 燃料噴射弁
３ 吸気通路
４ エアフローメータ
５ 排気通路
６ 空燃比センサ
７ アクセルペダル
８ アクセル開度センサ
９ クランクポジションセンサ
１０ ＥＣＵ

Claims (2)

1. 学習点における学習値を、該学習点の学習領域に属している観測点で観測された観測量と、隣接する学習領域の学習値と、に基づいて決定して記憶する観測量学習システムであって、
   複数の学習点の学習領域の少なくとも一部を互いに重ねることを特徴とする観測量学習システム。
2. 学習が進行するほど学習領域を狭くすることを特徴とする請求項１に記載の観測量学習システム。

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