JPH0491348A

JPH0491348A - 自動車制御装置

Info

Publication number: JPH0491348A
Application number: JP2202401A
Authority: JP
Inventors: Mamoru Fujieda; 藤枝　護; Minoru Osuga; 稔大須賀; Toshiji Nomoto; 野本　利治; Takashige Oyama; 宜茂大山
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1990-08-01
Filing date: 1990-08-01
Publication date: 1992-03-24

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】［産業上の利用分野〕本発明は、階層型神経回路モデルによる信号処理機能を
備えた自動車制御装置に係り、特にガソリンエンジンを
動力源とした自動車に好適な制御装置に関する。

〔従来の技術〕

近年、複雑なプログラムが不要で、汎用性に富んだ応用
が可能であるなどの理由により、階層型神経回路モデル
による信号処理方式が注目゛を集めており、この時流に
乗って、自動車の制御装置にもこの方式を適用したもの
が見られるようになり、その例として、特開平１−３０
１９４６号公報の記載を挙げることができる。

そして、この公報に記載の技術では、エンジンシリンダ
燃焼室内の圧力を検出し、それを階層型神経回路モデル
に入力することにより、エンジンの各種の燃焼状態を予
測するようになっている。

【！＠明が解決しようとする課題〕

上記公報に記載の従来技術は、自動車の制御に必要な情
報の多様化について配慮がされておらず、得られる情報
が、エンジンのノッキングや失火など燃焼圧力に関連す
る情報に限られてしまうという問題があった。

本発明の目的は、自動車の制御に必要な各種の情報が、
従来からエンジンに備えられていることが多い一般的な
センサからの信号により、それぞれ任意に、且つ容易に
得ることができ、常に的確な制御が可能な自動車制御装
置を提供することにある。

［課題を解決するための手段］。

本発明は、自動車のエンジンや車体などに現われる各種
の異常現象は、多種類の信号の総合判断によってのみ、
始めて検知が可能になる点に着目してなされたもので、
このため、本発明では、上記目的を達成するために、エ
ンジンの回転速度、ノック、排気温度、排気中での酸素
濃度、潤滑油一温度、冷却水温度などの多種多様なデータを入力信号と
して階層型神経回路モデルに入力し、重み定数を乗算し
た後で加算し、非線形変換して得られる最終出力値を設
定値として、自動車を制御するようにしたもので、個別
的には、以下の手段を採用したものである。

まず、本発明の第１の発明では、階層型神経回路モデル
の入力層にエンジンの回転速度信号と、ノック信号、排
気温度信号、空燃比信号、冷却水温度信号、それに潤滑
油温度信号の６種の信号を入力する手段を設けたもので
ある。

同じく第２の発明では、階層型神経回路モデルの入力層
にエンジンの回転速度変動信号と一排気温度信号、空燃
比信号、それに冷却水温度信号の４種の信号を入力する
手段を設けたものである。

また、同じく第３の発明では、階層型神経回路モデルの
入力層にエンジンの回転速度変動信号と自動車の車体振
動信号の２種の信号を入力する手段と、上記階層型神経
回路モデルのバックプロパゲーシヨンに必要な教師デー
タとして運転者が設定する許容安定度信号を入力する手
段とを設けたものである。

同様に、第４の発明では、階層型神経回路モデルの入力
層にエンジンの回転速度変動信号とクランク軸ねじれ信
号の２種の信号を入力する手段を設けたものである。

又、同じく第５の発明では、階層型神経回路モデルの入
力層にエンジンの排ガス処理用触媒温度信号と排気温度
信号、それに空燃比信号の３種の信号をパノＪする手段
を設けたものである。

更にまた、第６の発明では、階層型神経回路モデルの入
力層にエンジンの回転速度信号を所定の周期毎に所定個
数の時系列信号に変換して人力する手段を設けたもので
ある。

〔作用］階層型神経回路モデルは、教師データにより重み定数を
バックプロパゲーションにより学習する。

このため、入力信号と教師データを適切に選定すること
により、それぞれの階層型神経回路モデルから得られる
最終出力値は、必要とする所定の制御信号となる。

これを個別に説明すると、以下のようになる。

第１の発明では、エンジンの回転速度信号と、ノック信
号、排気温度信号、空燃比信号、冷却水温度信号、それ
に潤滑油温度信号の６種の信号が階層型神経回路モデル
に入力されているので、その出力層からはエンジンシリ
ンダ壁面の焼損発生の可能性を表わす情報が取り出され
るように働く。

第２の発明では、エンジンの回転速度変動信号と、排気
温度信号、空燃比信号、それに冷却水温度信号の４種の
信号が階層型神経回路モデルの入力層に入力されるので
、その出力層からはエンジンの実質空燃比を表わす情報
が取り出されるように働く。

第３の発明では、エンジンの回転速度変動信号と自動車
の車体振動信号の２種の信号が階層型神経回路モデルの
入力層に入力され、上記階層型神経回路モデルのバック
プロパゲーシヨンに必要な教師データとして運転者が設
定する許容安定度信号が入力されるので、その出力層か
らは、エンジンの駆動力伝達系がオーバートップ状態に
あるときでの搭乗者が実感する安定度を表わす情報が取
り出されるように働く。

第４の発明では、エンジンの回転速度変動信号とクラン
ク軸ねじれ信号の２種の信号が階層型神経回路モデルの
入力層に入力されるので、その出力層からエンジンの出
力トルクを表わす情報が取り出されるように働く。

第５の発明では、エンジンの排ガス処理用触媒温度信号
と排気温度信号、それに空燃比信号の３種の信号が階層
型神経回路モデルの入力層に入力されるので、その出力
層からエンジン排気中でのＮＯｘ排出流量を表わす情報
が取り出されるように働く。

第６の発明では、エンジンの回転速度信号を所定の周期
毎に所定個数の時系列信号に変換して階層型神経回路モ
デルの入力層に入力されるので、その出力層からエンジ
ンの失火シリンダを表わす情報が取り出されるように働
く。

〔実施例〕

以下、本発明による自動車制御装置について、図示の実
施例により詳細に説明する。

第１図は本発明の一実施例の全体構成図で、図において
、１はエンジン本体で、エンジン制御回路２により制御
されるようになっている。

エンジン本体ｌには回転速度検出器３．０．センサ４、
エアフロメータ（吸気流量計）５、ノックセンサ６、冷
却水温センサ７、排気温センサ８、油温センサ９などの
各種の検出器が設けられており、エンジン制御回路２は
、これらの検出器から必要な信号を取り込み、所定の演
算処理を実行して、必要とする種々の制御信号を作成し
、点火コイル１０に点火信号を供給して点火プラグ１１
に所定の点火動作を行なわせ、インジェクタ１２に燃料
噴射信号を供給して燃料供給量を制御すると共に、冷却
ファン１３の回転速度を制御してエンジン温度を所定値
に保つように制御する。

なお、この図で、２０は吸気管、２１は排気管であり、
２２はラジェータである。

ところで、以上は一般的なエンジン制御システムと同じ
であるが、この実施例では、更に階層型神経回路モデル
１５が設けられており、これに上記した各種の検出器か
らの６種類の信号が、それぞれのバッファアンプ１６ａ
−１６ｆを介して入力されている。そして、この階層型
神経回路モデル１５の最終出力信号りはエンジン制御回
路２に供給され、エンジン制御に使用されるようになっ
ている。

まず、バッファアンプ１６ａを介しては、冷却水温セン
サ７で検出した、エンジン１の冷却水温度を表わす信号
Ｔｗが入力される。

次に、バッファアンプ１６ｂを介しては、ノックセンサ
６で検出した、ノック発生を表わず信号Ｋが入力され、
以下、同様に、０２センサ４で検出した、排ガス中での
酸素濃度を表わす信号０２、排気温センサ８で検出した
、排ガスの温度を表わす信号Ｔ。、回転速度検出器３で
検出したエンジンの回転速度を表わす信号Ｎ、それに油
温センサ９で検出した、エンジンの潤滑油温度を表わす
信号Ｔ。が、それぞれのバッファアンプ１６ｃ、１６ｄ
、１６ｅ、１６ｆを介して入力される。

この結果、階層型神経回路モデル１５は、エンジン１の
シリンダ壁面の焼損発生の可能性を表わす信号りを、そ
の最終出力として発生し、この信号りをエンジン制御回
路２に入力する。

そこで、エンジン制御回路２は、この信号りに応じて冷
却ファン１３の回転速度を上げ、ラジェータ２２の放熱
能力を増加させ、冷却水温を下げ、エンジン１の焼き付
き発生を未然に防止するように制御するのである。

次に、この階層型神経回路モデルによる信号処理動作に
ついて、第２図により説明する。

この第２図は階層型神経回路モデル２３’（１５）のシ
ナラプスｉについて、その入力と出力の関係を示したも
ので、前段のシナラプスに１ｊ、ｆｌからの出力信号を
それぞれＯｋ、　Ｏｊ％Ｏｎとし、これらの出力信号を
入力するに際して、まず、各々の入力信号にシナラプス
加重Ｗｉを付加し、信号Ｗｉｋ、Ｗｉｊ、ＷｉＱとして
入力する。

そうすると、シナラプスｉの出力Ｏｉは次式で表わされ
る。

Ｏｆ　＝ｆ　（ｎｅｔ）−ｅ＝げ（ΣＷｉｊ　０ｊ）−
〇）−−（１）ここで、θ：しきい値ｎｅｔ　ｉ　：入力の総和第３図は、このしきい値Ｏの一例で、入力の総和ｎｅｔ
　ｉの変化に対してステップ的に変化する場合で、入力
の総和ｎｅｔ　ｉがθよりも多きくなると、“１′″の
出力になる。

第４図は、所定の関数になってる場合で、このときには
、出力ｆｉは次式のとおりとなる。

ｆｉ＝□　　　　　　　　　　　　　・・・・・（２）
１＋ｅ”’ 次に、この階層型神経回路モデル２３（１５）の各シナ
ラプス加重の学習を行なわせるためのバックプロパゲー
ション処理について、第５図により説明する９この第５図は、出力層ｆ３での出力信号ｙ、に着目して
、これが教師信号ｙ、に一致させるためのある。

まず、出力信号ｙ、と教師信号ｙ、との誤差ｅは次式の
とおりとなる。

ｅ＝　ｙｔ　−ｙｓ・・・・・・（３）次に、ユニットの、成る動作レベルＵ、における誤差の
影響度をｄ、とすると、ｄ、＝ｅ　−ｆ、’　　（Ｕ。）・・・・・・（４）となる。

但し、ここで、ｆ″（Ｕ）は、次式の通りである。

ｆｄｌｆ’　（Ｕ）＝７丁＝ａｕ（１ヤ。４−・・・・（５）従って、この階層型神経回路モデルの出力層における５
番目の入力部であるシナラプス加重Ｗ、。

２ｊの修正量ΔＷ、、　２　ｊ（Ｎ＋１）は次式で表わ
される。

△Ｗ、、２ｊ（Ｎ＋１）＝ηｄｓ　３’　ｔ　４・・・
・・・（６）シナラプス加重のための修正手順を示したものでここで
、Ｎ：前回を表わす記号 η：学習定数ｙＩＪ：中間層のｊ番目の出力但し、安定した収束を実現するために、この（６）式で
得た修正量をそのまま使用せず、次式により、これを、
新たなシナラプス加重Ｗ−ｒ２Ｊ　（Ｎ＋１）に修正し
て使用する。

Ｗ−＋　２　Ｊ　（Ｎ＋　１）　；Ｗ−ｒ　２　Ｊ　（
Ｎ）＋ΔＷ、、　２ｊ（Ｎ＋１）＋αΔＷ−＋　２　Ｊ
（Ｎ）・・・・・・（７）ここで、α：安定化定数以上のようにして、出力層の入力部におけるシナラプス
加重が修正される。

次に、中間層の場合についての説明に進むが、この第５
図では、中間層の３番目のユニットのｉ番゛目の入力部
におけるシナラプス加重Ｗｊ、、　１　、について説明
する。

まず、ユニットの動作レベルＵ１における誤差の影響度
をｄ、ｊとすると、これは次式で表わせる。

ｄｙ＝　”ｙ（Ｕ−ｉ）ｄ、Ｗ、、２　ｊ　　　　　・
・・・・・（８）従って、中間層１番目のユニットのｉ
番目の入力部にあるシナラプス加重Ｗ、、、　ｌ　、の
修正量ΔＷ−Ｊｓ　１　＋　（Ｎ＋１）は次式の通りに
なる。

Δｗ、、、　１　＋（Ｎ＋１）＝ηＬＪ　ｙ＋＋　　　
　　・・・・・・（９）ここで、’ｌ　＋　ｔ　’入力
層ｉ番目の出力信号しかしながら、ここでも安定な収束
を得るため、新たなシナラプス加重Ｗ１ｒ　＋　ｉ　ｌ
（Ｎ＋１）を次式で求める。

Ｗ、　４．１　ｌ（Ｎ＋１）　＝Ｗ−ｔｓ　１　ｔ　（
Ｎ）十ΔＷ、Ｊ、　１　、（Ｎ＋１）十αΔｗ＊、、　
１　＋（Ｎ＋Ｉ）・・・・・・（１０）従って、これら（３）〜（ｌＯ）式の演算処理を繰り返
すことにより、誤差ｅを最小にするのに必要なシナラプ
ス加重を特定することができ、第１図の実施例のように
、階層型神経回路モデル１５に、エンジン１の冷却水温
度を表わす信号Ｔｗ、ノック発生を表わす信号Ｋ、排□
ガス中での酸素濃度を表わす信号０１、排ガスの温度を
表わす信号Ｔ。、エンジンの回転速度を表わす信号Ｎ、
それにエンジンの潤滑油温度を表わす信号Ｔ。を入力す
ることにより、この階層型神経回路モデル１５の出力層
からは、エンジンのシリンダ壁面の焼損発生の可能性を
表わす情報りが得られることになるのである。

ここで、以上に説明した本発明の第１の実施例における
階層型神経回路モデル１５の入力信号と出力信号との関
係を模式的に示すと、第６図のようになる。

入力信号が、上記したように６種なので、階層型神経回
路モデル１５の入力層シナラプスは６個になるが、中間
層では５個、そして出力層では１個にしたものである。

なお、中間層での個数は２以上あればよいが、個数が多
くなるにつれて計測精度が増す。そこで、これに伴う回
路構成の複雑化と学習時間の増加との兼ね合いで、任意
の個数に決めれば良い。

なお、第１図の実施例では、エンジン制御回路２は、エ
ンジンのシリンダ壁面の焼損発生の可能性を表わす情報
りに応じて冷却ファン１３の送風能力を増加させ、これ
により冷却水温度の上昇を抑えるように制御しているが
、これに代えて、或いは、これに加えて、図示してない
オイルクーラーの能力を制御し、潤滑油温度を下げるよ
うにし、でも良い。

従って、この第１図と第６図で説明した実施例によれば
、情報りによりシリンダ壁面の温度上昇による焼損発生
の可能性発生を予測し、これにより冷却水温度や潤滑油
温度の制御による対処ができるので、従来技術のように
、高負荷時など、シリンダ壁面の温度上昇の虞れがある
ことを想定して、空燃比を予め過濃しておくなどの必要
ガなくなり、排ガス浄化の向上と、燃費の低減とを充分
に得ることができる。

第７図は本発明の他の一実施例で、第１図における階層
型神経回路モデル１５として、エンジン回転速度Ｎの変
動を表わす信号ｄＮ／ｄｔと、排ガスの温度を表わす信
号ＴＯ１排ガス中での酸素濃度を表わす信号０２、それ
に冷却水温度を表わす信号Ｔｗの４種の信号を入力し、
これにより、その出力層から、エンジンのシリンダ内で
の実質的な空燃比を表わす情報Ｂを出力するように構成
したものを用いている。

従って、この第７図の実施例では、この階層型神経回路
モデル１５の入力層は４個のシナラプスを有するものと
なるが、中間層としても４個用い、１個の出力層とした
ものである。

そして、この階層型神経回路モデル１５から出力される
実質空燃比情報Ｂはエンジン制御回路２に入力され、エ
ンジンが、低温時など所定の運転条件にあるとき、定常
時での０．センサ４からの信号Ｏ１に代えて空燃比フィ
ードバック制御に使用され、この結果、この実施例によ
れば、低温時などでエンジンの空燃比が過濃になるのが
効果的に防止され、エンジンの運転条件のいかんを問わ
ず、常に高精度の空燃比制御を容易に保ことができる。

第８図も本発明の一実施例で、自動車走行駆動力伝達系
がオーバートップに設定されているときでの、搭乗者に
感じる走行安定度を表わす情報Ｃを階層型神経回路モデ
ル１５から得るようにしたもので、このため、入力信号
として、エンジンの回転速度の変動を表わす信号ｄＮ／
ｄｔと、自動車の車体の振動を表わす信号Ｖ、の２種の
信号を用い、且つ、上記した階層型神経回路モデル１５
のバックプロパゲーシヨンに必要な教師データとして、
運転者（搭乗者）の操作により入力設定される、許容安
定度を表わす信号Ｓｅを使用するようにしたものである
。なお、この車体の振動を表わす信号Ｖ、は、第１図に
は図示してないが、所定の振動検知用のセンサを自動車
に設置して得るようにすればよく、他方、信号Ｓｅの入
力、設定は、デジタルスイッチや、押しボタンスイッチ
などの入力装置を設けておき、予め、自動車がオーバー
トップで走行時に、運転者が自分自身で感じた安定度を
、上記した入力装置の操作により入力するようになって
いる。

そこで、この第８図の実施例では、信号Ｓｅを教師デー
タとして階層型神経回路モデル１５のシナップス加重が
変更されてゆき、所定の出力が得られるように設定され
るので、この走行安定度を表わす情報Ｃをエンジン制御
回路２に入力し、そのレベルにより、その運転者が許容
し得る安定度の限界を知り、このレベルが所定値を越え
たらオーバートップの使用を止めさせるように、第１図
には図示されていない変速機を制御するのである。

なお、このときの階層型神経回路モデル１５のシナラプ
ス加重の状態は、所定の不、揮発性メモリなどに保存し
、自動車の搭乗者が同じときには、最初からその状態に
設定されるようにすれば、同一搭乗者（運転者）につい
ては、２度目以降はバックプロパゲーシヨンに必要な時
間は不要にな゛る。

従って、この実施例によれば、過度のオーバートップ使
用による自動車の走行安定性の喪失が未然に防止でき、
乗り心地のよい走行状態を容易に得ることができる。

また、これとは反対に、この第８図の実施例によれば、
安定度を損なわないオーバートップ・の使用限界を確実
に知ることが出来るので、乗り心地が悪化する限度−杯
まで、安心してオーバートップ走行が可能になるから、
その使用範囲が広く出来、良好な燃費を容易に得ること
ができる。

第９図も本発明の一実施例で、この実施例は、階層型神
経回路モデル１５にエンジンの回転速度変動を表わす信
号ｄＮ／ｄｔと、エンジンのクランク軸のねじれ量を表
わす信号Ｘの２種の信号を入力し、これにより、その出
力からエンジンの出力トルクを表わす情報りを得るよう
に、この階層型神経回路モデル１５を構成したものであ
る。

このとき、上記したバックプロパゲーシヨンに必要な教
師データとしては、エンジンに一時的に取付けたトルク
計（動力計、ダイナモメータ）からのデータを使用する
ようにし、階層型神経回路モデル１５のシナラプス加重
の設定を終わったら、このトルク計は不要になる。

次に、第１０図の実施例は、入力信号としてエンジンの
排ガス処理用触媒コンバータの温度を表わす信号Ｔｃと
、排ガスの温度を表わす信号Ｔ。、それに排ガス中での
酸素濃度を表わす信号Ｏ１の３種の信号を用い、これに
より、上記階層型神経回路モデル１５の出力層から、エ
ンジン排気中でのＮＯｘ排出流量を表わす情報Ｅが得ら
れるよう（こ構成したものである。

そして、エンジン制御回路２（第１図）は、このエンジ
ン排気中でのＮＯｘ排出流量を表わす情報Ｅを入力し、
これによりＮＯｘ排出流量を知り、必要に応じてエンジ
ンのＥＧＲ量を制御するのである。

従って、この実施例によれば、エンジン排気中でのＮＯ
ｘ排出流量をリアルタイムで正確に知ることが出来るか
ら、エンジン性能を犠牲にすることなく確実にＮＯｘ排
出流量を低減させる゛ことができる。

第１１図の実施例は、多気筒エンジンにおける失火気筒
判別を可能にした本発明の一実施例で、図において、３
０はサンプルホールド回路で、エンジン回転速度変動を
表わす信号ｄＮ／ｄｔを入力し、所定の頻度でサンプリ
ングし、所定の一定期間（４サイクルエンジンではクラ
ンク軸が２回転する期間）にわたってホールドすること
により、逐次、時系列的に現われる信号ｄＮ／ｄｔを空
間信号に変換して階層型神経回路モデル１５に入力する
働きをする。

一方、この実施例では、階層型神経回路モデル１５は、
その入力層のシナラプス個数はサンプルホールド回路３
０による上記一定周期間でのサンプリング個数に等しく
、出力層のシナラプス個数はエンジンの気筒数ｎに等し
い構成にしである。

いま、サンプルホールド回路３０から出力される空間信
号についてみると、エンジンのストロークごとでの上ル
ク変動と、複数のシリンダ（気筒）が存在することとに
より、特有の回転変動パターンを呈している。

そこで、何れのシリンダにも失火が発生していないとき
の信号パターンを教師データとして、階層型神経回路モ
デル１５のバックプロパゲーションを行なっておけば、
失火が現われたときでのパターン変化から、失火を生じ
たシリンダを特定し、それを判別する情報Ｆ１〜Ｆ、を
得ることができ、従って、この実施例によれば、特別な
失火検出用のセンサを使用することなく、エンジンの運
転状態を常に確実に、リアルタイムで把握することがで
きる。

〔発明の効果〕

本発明は、従来技術では把握出来なかった、真にエンジ
ンの制御に必要な情報を、特別なセンサを要せず、リア
ルタイムで容易に得ることが出来るから、より一層、決
め細かな自動車の制御が可能になり、性能や乗り心地の
充分な向上を図ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による自動車制御装置のｎ実施例を示す
全体構成図、第２図は階層型神経回路モデルの説明図、
第３図及び第４図はそれぞれシナラプスの出力特性の説
明図、第５図は階層型神経回路モデルのバックプロパゲ
ーシヨン動作の説明図、第６図、第７図、第８図、第９
図、第１Ｏ図それに第１１図はそれぞれ本発明の一実施
例を示す説明図である。１・・・・・・エンジン、２・・・・・・エンジン制御
回路、３・・・・°・・回転速度検出器、４・・・・・
・０１センサ、５・・・・・・エアフロメータ（吸気流
量計）、６・・・・・・ノックセンサ、７・・・・・・
冷却水温センサ、８・・・・・・排気温センサ、９・・
・・・・油温センサ、１５・・・・・・階層型神経回路
モデル。

Claims

【特許請求の範囲】

　１．自動車の運行制御に必要な情報を階層型神経回路
モデルから得るようにした自動車制御装置において、上
記階層型神経回路モデルの入力層にエンジンの回転速度
信号と、ノック信号、排気温度信号、空燃比信号、冷却
水温度信号、それに潤滑油温度信号の６種の信号を入力
する手段を設け、これにより上記階層型神経回路モデル
の出力層からエンジンシリンダ壁面の焼損発生の可能性
を表わす情報が取り出されるように構成したことを特徴
とする自動車制御装置。
　２．自動車の運行制御に必要な情報を階層型神経回路
モデルから得るようにした自動車制御装置において、上
記階層型神経回路モデルの入力層にエンジンの回転速度
変動信号と、排気温度信号、空燃比信号、それに冷却水
温度信号の４種の信号を入力する手段を設け、これによ
り上記階層型神経回路モデルの出力層からエンジンの実
質空燃比を表わす情報が取り出されるように構成したこ
とを特徴とする自動車制御装置。
　３．自動車の運行制御に必要な情報を階層型神経回路
モデルから得るようにした自動車制御装置において、上
記階層型神経回路モデルの入力層にエンジンの回転速度
変動信号と自動車の車体振動信号の２種の信号を入力す
る手段と、上記階層型神経回路モデルのバックプロパゲ
ーシヨンに必要な教師データとして運転者が設定する許
容安定度信号を入力する手段とを設け、これにより上記
階層型神経回路モデルの出力層から、エンジンの駆動力
伝達系がオーバートップ状態にあるときでの搭乗者が実
感する安定度を表わす情報が取り出されるように構成し
たことを特徴とする自動車制御装置。
　４．自動車の運行制御に必要な情報を階層型神経回路
モデルから得るようにした自動車制御装置において、上
記階層型神経回路モデルの入力層にエンジンの回転速度
変動信号とクランク軸ねじれ信号の２種の信号を入力す
る手段を設け、これにより上記階層型神経回路モデルの
出力層からエンジンの出力トルクを表わす情報が取り出
されるように構成したことを特徴とする自動車制御装置
。
　５．自動車の運行制御に必要な情報を階層型神経回路
モデルから得るようにした自動車制御装置において、上
記階層型神経回路モデルの入力層にエンジンの排ガス処
理用触媒温度信号と排気温度信号、それに空燃比信号の
３種の信号を入力する手段を設け、これにより上記階層
型神経回路モデルの出力層からエンジン排気中でのＮＯ
＿ｘ排出流量を表わす情報が取り出されるように構成し
たことを特徴とする自動車制御装置。
　６．自動車の運行制御に必要な情報を階層型神経回路
モデルから得るようにした自動車制御装置において、上
記階層型神経回路モデルの入力層にエンジンの回転速度
信号を所定の周期毎に所定個数の時系列信号に変換して
入力する手段を設け、これにより上記階層型神経回路モ
デルの出力層からエンジンの失火シリンダを表わす情報
が取り出されるように構成したことを特徴とする自動車
制御装置。