JPH10274082A - Engine control system - Google Patents
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- JPH10274082A JPH10274082A JP9078105A JP7810597A JPH10274082A JP H10274082 A JPH10274082 A JP H10274082A JP 9078105 A JP9078105 A JP 9078105A JP 7810597 A JP7810597 A JP 7810597A JP H10274082 A JPH10274082 A JP H10274082A
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Landscapes
- Electrical Control Of Air Or Fuel Supplied To Internal-Combustion Engine (AREA)
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Abstract
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、空燃比を所定の値
に制御するエンジン制御方式に関する。The present invention relates to an engine control system for controlling an air-fuel ratio to a predetermined value.
【0002】[0002]
【従来の技術】近年の排ガス規制の強化や、市場からの
燃費向上及び応答性の向上の要望等に対応するためにエ
ンジンの空燃比を目標とする空燃比に合わせるよう制御
することは行われている。このような空燃比の制御方式
としては、エンジンの排気系に酸素センサを設け、該酸
素センサの出力をフィードバックして燃料噴射量を補正
する、所謂O2フィードバック制御方式が従来から一般
的に用いられているが、この制御方式ではフィードバッ
ク制御なので特に過渡時の応答性が悪いという問題があ
った。2. Description of the Related Art In recent years, in order to respond to the demands for stricter exhaust gas regulations and to improve fuel efficiency and responsiveness from the market, control is performed so that the air-fuel ratio of an engine is adjusted to a target air-fuel ratio. ing. As such an air-fuel ratio control method, a so-called O2 feedback control method in which an oxygen sensor is provided in an exhaust system of an engine and the output of the oxygen sensor is fed back to correct the fuel injection amount has been conventionally used. However, this control method has a problem that the response is particularly poor in a transient state because of feedback control.
【0003】[0003]
【発明が解決しようとする課題】このような応答性の問
題を改善する制御方式として、出願人は、特願平7−2
71188号で、学習機能付きフィードフォワード制御
ロジックを用いてエンジンの順モデルを構成し、該順モ
デルの出力に基づいて燃料噴射量を決定するエンジンの
逆モデルで空燃比を制御すると共に、必要に応じて酸素
センサの出力をフィードバックして前記順モデルのずれ
を補正して学習する制御方式を既に提案している。この
制御方式によれば、エンジンの順モデルを学習機能付き
フィードフォワード制御ロジックを用いて構成している
ので、従来のフィードバック制御方式に比べて応答性が
良く、また、必要に応じて酸素センサから得られる実測
値に基づいて前記順モデルを補正して学習を行うので経
時変化にも十分に対応できるが、実際のエンジンでは燃
料噴射装置から噴射された燃料が全て直接筒内に入ら
ず、一部は吸気管の壁面等に付着した後、蒸発して筒内
に入るため、前記したようにエンジンの順モデルを構成
し、また、モデルと実際のエンジンとの間のずれの補正
を行い、それを学習するためには、噴射燃料の動的挙動
を正確に把握する必要があり、従って、エンジンの順モ
デルのずれを補正する場合にも噴射燃料の動的挙動を正
確に補正する必要が生じる。本発明は、前記噴射燃料の
動的挙動を正確に把握することのできる学習機能付きフ
ィードフォワード制御ロジックで構成されたエンジンの
順モデルを用いたエンジン制御方式を提供することを目
的としている。As a control method for improving such a response problem, the applicant of the present invention has disclosed a Japanese Patent Application No.
In No. 71188, a forward model of the engine is constructed using feedforward control logic with a learning function, and an air-fuel ratio is controlled by an inverse model of the engine that determines the fuel injection amount based on the output of the forward model, and the necessary A control method for learning by correcting the deviation of the forward model by feeding back the output of the oxygen sensor accordingly has already been proposed. According to this control method, the forward model of the engine is configured using the feedforward control logic with a learning function, so that the response is better than the conventional feedback control method, and if necessary, the response from the oxygen sensor is reduced. Since the learning is performed by correcting the forward model based on the actually measured values obtained, it is possible to sufficiently cope with changes over time. However, in an actual engine, all the fuel injected from the fuel injection device does not directly enter the cylinder. After the part adheres to the wall of the intake pipe, etc., it evaporates and enters the cylinder.Therefore, as described above, a forward model of the engine is configured, and a deviation between the model and the actual engine is corrected. In order to learn this, it is necessary to accurately grasp the dynamic behavior of the injected fuel, and therefore, it is necessary to accurately correct the dynamic behavior of the injected fuel even when correcting the deviation of the forward model of the engine. It occurs. An object of the present invention is to provide an engine control method using a forward model of an engine configured with a feedforward control logic with a learning function capable of accurately grasping the dynamic behavior of the injected fuel.
【0004】[0004]
【課題を解決するための手段】上記した目的を達成する
ために、本発明に係るエンジン制御方式は、少なくとも
学習機能付きフィードフォワード制御ロジックを用いて
燃料噴射装置から噴射された燃料の動的挙動を表すパラ
メータをモデル化した燃料系順モデルを有するエンジン
の順モデルによってエンジンの排気空燃比を目標とする
空燃比に合わせるエンジン制御方式において、空燃比セ
ンサを用いて排気空燃比をフィードバックし、該排気空
燃比と目標空燃比とのずれに基づいて前記パラメータの
補正を行うと共に、その補正結果を前記制御ロジックの
教師データとして獲得することを特徴とするものであ
る。In order to achieve the above-mentioned object, an engine control system according to the present invention provides a dynamic behavior of fuel injected from a fuel injector using at least a feedforward control logic with a learning function. In an engine control system that adjusts the exhaust air-fuel ratio of the engine to the target air-fuel ratio by a forward model of the engine having a fuel system forward model that models parameters representing the following, feedback of the exhaust air-fuel ratio using an air-fuel ratio sensor The method is characterized in that the parameters are corrected based on the difference between the exhaust air-fuel ratio and the target air-fuel ratio, and the correction result is obtained as teacher data of the control logic.
【0005】[0005]
【発明の実施の形態】以下、添付図面に示した一実施例
を参照して、本発明に係るエンジン制御方式の実施の形
態について説明する。図1は、エンジン1と本発明に係
るエンジン制御方式を実行可能な制御装置10との関係
を示す概略図である。エンジン1は、吸気管2に設けら
れたエアクリーナ3及び燃料噴射装置4を介してシリン
ダ5の燃焼室内に混合気を導入し、燃焼後の排気ガスを
排気管6を介して大気中に排気する4サイクルエンジン
であり、本図では吸気バルブや排気バルブ等の他の構成
部材については省略されている。尚、図1中、符号7は
クランクケースを、また、符号8はスロットルバルブを
各々示している。制御装置10は、燃料噴射装置4から
の燃料噴射量を操作して排気ガス中の空燃比の値を制御
するものである。この制御装置10は、図1に示すよう
に、スロットルバルブ8に設けられたスロットル開度検
知手段12から得られるスロットル開度に関する情報α
と、クランクケース7に設けられたクランク角検知手段
13から得られるクランク角に関する情報rと、吸気管
壁温に関する情報と、大気圧に関する情報とを入力し、
これらの入力情報に基づいて、吸気管2に設けられた燃
料噴射装置4の操作量Mf(即ち、燃料噴射量)を決定
して出力すると共に、排気管6に設けられた空燃比リニ
アセンサ15(以下、単にリニアセンサ15と称す
る。)から得られる空燃比の実測値の信号Eを入力し
て、必要に応じて、この情報に基づく補正及び学習を行
い常時最適な制御が行えるように構成されている。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of an engine control system according to the present invention will be described below with reference to an embodiment shown in the accompanying drawings. FIG. 1 is a schematic diagram showing a relationship between an engine 1 and a control device 10 capable of executing an engine control method according to the present invention. In the engine 1, an air-fuel mixture is introduced into a combustion chamber of a cylinder 5 via an air cleaner 3 and a fuel injection device 4 provided in an intake pipe 2, and exhaust gas after combustion is exhausted to the atmosphere via an exhaust pipe 6. This is a four-cycle engine, and other components such as an intake valve and an exhaust valve are omitted in the drawing. In FIG. 1, reference numeral 7 denotes a crankcase, and reference numeral 8 denotes a throttle valve. The control device 10 controls the value of the air-fuel ratio in the exhaust gas by operating the amount of fuel injection from the fuel injection device 4. As shown in FIG. 1, the control device 10 includes information α regarding the throttle opening obtained from a throttle opening detecting means 12 provided in the throttle valve 8.
And information r relating to the crank angle obtained from the crank angle detecting means 13 provided in the crankcase 7, information relating to the intake pipe wall temperature, and information relating to the atmospheric pressure.
Based on the input information, an operation amount Mf (that is, a fuel injection amount) of the fuel injection device 4 provided in the intake pipe 2 is determined and output, and the air-fuel ratio linear sensor 15 provided in the exhaust pipe 6 is determined. (Hereinafter, simply referred to as a linear sensor 15) A signal E of an actual measured value of the air-fuel ratio obtained from the input is input, and correction and learning based on this information are performed as necessary, so that optimal control can always be performed. Have been.
【0006】図2は、制御装置10の構成を示す概略ブ
ロック図である。制御装置10は、学習機能付きフィー
ドフォワード制御ロジックを用いてモデル化されたエン
ジンの順モデルの出力と目標空燃比Epとに基づいてエ
ンジンの逆モデルで燃料噴射量を決定するモデルベース
制御部20、前記目標空燃比Epを算出する目標空燃比
算出部30、エンジン回転数演算部40、変換部50、
及びエンジンの運転状態が過渡状態にある時にリニアセ
ンサ15の出力に基づいてモデルベース制御部20のず
れを補正する補正信号A(A1〜A3)を決定して前記
モデルベース制御部20に出力するずれ補正量決定部6
0を備えている。モデルベース制御部20は、エンジン
回転数演算部40で算出されたエンジン回転数n、スロ
ットル開度α、大気圧、及び吸気管壁温、及び目標空燃
比算出部30で算出された目標空燃比Epを入力し、こ
れらの情報に基づいて燃料噴射装置4の基本操作量Mf
nを決定し、変換部50で、前記基本操作量Mfnをエ
ンジン1の燃料噴射サイクルに変換して操作量Mfとし
て制御装置10から出力する。目標空燃比算出部30
は、エンジン回転数n、スロットル開度α、及びクラン
ク角rを入力し、これらの情報に基づいて、その時々の
エンジンの運転状態に合った目標空燃比Epを決定して
モデルベース制御部20に出力する。ずれ補正量決定部
60は、スロットル開度検知信号12のスロットル開度
信号αに基づいてエンジンの運転状態が過渡状態にある
か、定常状態にあるかを判断し、定常状態におけるモデ
ルベース制御部20と実際のエンジン1との間のずれ量
は、運転状態が定常状態にある間の所定の時期の目標空
燃比Epと空燃比の実測値Eとの差に基づいて検出し、
また、過渡状態におけるモデルベース制御部20と実際
のエンジン1との間のずれ量は、運転状態が過渡状態に
ある間の目標空燃比Epと空燃比の実測値Eとの差に基
づいて検出し、これらずれを補正する補正量A1〜A3
を決定してモデルベース制御部20に出力する。このず
れ補正量決定部60から出力される前記補正量A1〜A
3は、モデルベース制御部20のモデルのずれを補正す
るために用いられ、また、その補正結果はモデルベース
制御部20がずれの補正を学習するための教師データと
して用いられる。FIG. 2 is a schematic block diagram showing the configuration of the control device 10. The control device 10 determines a fuel injection amount by an inverse model of the engine based on the output of the forward model of the engine modeled using the feedforward control logic with the learning function and the target air-fuel ratio Ep. A target air-fuel ratio calculation unit 30 for calculating the target air-fuel ratio Ep, an engine speed calculation unit 40, a conversion unit 50,
And a correction signal A (A1 to A3) for correcting the displacement of the model base control unit 20 based on the output of the linear sensor 15 when the operating state of the engine is in a transient state, and outputs it to the model base control unit 20. Deviation correction amount determination unit 6
0 is provided. The model base control unit 20 calculates the engine speed n, the throttle opening α, the atmospheric pressure, the intake pipe wall temperature calculated by the engine speed calculation unit 40, and the target air-fuel ratio calculated by the target air-fuel ratio calculation unit 30. Ep, and inputs the basic operation amount Mf of the fuel injection device 4 based on the information.
n is determined, and the conversion unit 50 converts the basic operation amount Mfn into a fuel injection cycle of the engine 1 and outputs the operation amount Mf from the control device 10. Target air-fuel ratio calculation unit 30
Inputs the engine speed n, the throttle opening α, and the crank angle r, determines a target air-fuel ratio Ep that matches the engine operating state at that time based on these information, and determines the model-based control unit 20. Output to The shift correction amount determination unit 60 determines whether the operating state of the engine is in a transient state or a steady state based on the throttle opening signal α of the throttle opening detection signal 12, and determines whether the engine is in a steady state. The amount of deviation between the engine 20 and the actual engine 1 is detected based on the difference between the target air-fuel ratio Ep and the measured air-fuel ratio E at a predetermined time while the operating state is in the steady state,
In addition, the deviation between the model base control unit 20 and the actual engine 1 in the transient state is detected based on the difference between the target air-fuel ratio Ep and the measured air-fuel ratio E while the operating state is in the transient state. And correction amounts A1 to A3 for correcting these deviations.
Is determined and output to the model base control unit 20. The correction amounts A1 to A output from the shift correction amount determination unit 60
Reference numeral 3 is used to correct a model shift of the model-based control unit 20, and the correction result is used as teacher data for the model-based control unit 20 to learn the shift correction.
【0007】(モデルベース制御部について)以下、図
3〜図5を参照してモデルベース制御部20の構成につ
いて説明する。図3は、図2におけるモデルベース制御
部20の構成を示す概略ブロック図である。モデルベー
ス制御部20は、学習機能付きフィードフォワード制御
ロジックを用いて吸気管2内の空気の動的挙動をモデル
化した空気系順モデル21、学習機能付きフィードフォ
ワード制御ロジックを用いて燃料噴射装置4から噴射さ
れる燃料の動的挙動をモデル化した燃料系順モデル2
2、及び各順モデル21及び22から出力される推定空
気量Av及び推定燃料量Fvに基づいて推定空燃比Ev
を算出する推定空燃比演算部23を備えている。また、
モデルベース制御部20は、推定空燃比演算部23から
出力される推定空燃比Evを基本操作量演算部24にフ
ィードバックするフィードバックループを備えている。
前記基本操作量演算部24は、推定空燃比演算部23か
ら出力される推定空燃比Evと、目標空燃比算出部30
から出力される目標空燃比Epとを入力してエンジン1
の燃料噴射装置4に対する基本操作量Mfn(基本燃料
噴射量)を算出する。この基本操作量Mfnは、モデル
ベース制御部20から出力されると共に燃料系順モデル
22にも入力され、燃料系順モデル22は前記基本操作
量Mfnに基づいて推定燃料量Fvを求める。上記した
ように、モデルベース制御部20では、空気系順モデル
21、燃料系順モデル22、及び推定空燃比演算部23
によりエンジン1の順モデルを構成し、かつ、前記燃料
系順モデル22、推定空燃比演算部23、及び基本操作
量演算部24を含むフィードバックループを用いて前記
エンジン1の順モデルから出力される推定空燃比Evを
フィードバックして基本操作量Mfnを出力するエンジ
ンの逆モデルを構成している。(Regarding Model-Based Control Unit) The configuration of the model-based control unit 20 will be described below with reference to FIGS. FIG. 3 is a schematic block diagram showing the configuration of the model base control unit 20 in FIG. The model-based control unit 20 includes an air system forward model 21 that models the dynamic behavior of air in the intake pipe 2 using feedforward control logic with a learning function, and a fuel injection device using feedforward control logic with a learning function. Fuel system forward model 2 that models the dynamic behavior of the fuel injected from 4
2, and the estimated air-fuel ratio Ev based on the estimated air amount Av and the estimated fuel amount Fv output from the forward models 21 and 22.
Is calculated. Also,
The model-based control unit 20 includes a feedback loop that feeds back the estimated air-fuel ratio Ev output from the estimated air-fuel ratio calculation unit 23 to the basic operation amount calculation unit 24.
The basic manipulated variable calculator 24 includes an estimated air-fuel ratio Ev output from the estimated air-fuel ratio calculator 23 and a target air-fuel ratio calculator 30.
The target air-fuel ratio Ep output from the
The basic operation amount Mfn (basic fuel injection amount) for the fuel injection device 4 is calculated. The basic operation amount Mfn is output from the model base control unit 20 and also input to the fuel system forward model 22, and the fuel system forward model 22 calculates an estimated fuel amount Fv based on the basic operation amount Mfn. As described above, in the model-based control unit 20, the air system forward model 21, the fuel system forward model 22, and the estimated air-fuel ratio calculation unit 23
, And is output from the forward model of the engine 1 using a feedback loop including the fuel system forward model 22, the estimated air-fuel ratio calculation unit 23, and the basic operation amount calculation unit 24. An inverse model of the engine that outputs the basic operation amount Mfn by feeding back the estimated air-fuel ratio Ev is configured.
【0008】(燃料系順モデルについて)図4は、前記
燃料系順モデル22の構成を示す概略ブロック図であ
る。この燃料系順モデル22は、前述したように燃料噴
射装置4から噴射された燃料の動的挙動をモデル化した
ものである。この燃料系順モデル22は、非付着燃料演
算部22a、付着燃料演算部22b、一次遅れ部22
c,22d、及び燃料付着率・蒸発時定数推定部22e
を備え、前記基本操作量演算部24から入力される基本
操作量Mfn(基本燃料噴射量)から、実際にシリンダ
8内に入る燃料量を推定する。前記燃料付着率・蒸発時
定数推定部22eは、エンジン回転数n及びスロットル
開度αと燃料付着率x及び付着燃料の蒸発時定数τfと
の関係を予め学習させたファジーニューラル回路網を用
いて噴射燃料の動的挙動のパラメータとして燃料付着率
x及び蒸発時定数τfをモデル化したものであり(図5
参照)、エンジン回転数n及びスロットル開度αを入力
し、これらの情報に基づいて、燃料噴射装置4から噴射
された燃料が吸気管2等の壁面に付着する割合x(即
ち、燃料付着率x)と付着燃料が蒸発する時定数τf
(即ち、蒸発時定数τf)とを推定する。尚、燃料噴射
装置4から噴射されて直接筒内に入る燃料の蒸発時定数
τvは非常に小さい値であり、筒内に入る噴射燃料の推
定に対して影響を及ぼすものではないので、ここでは所
定の定数として演算している。非付着燃料演算部22a
は、前記燃料付着率・蒸発時定数推定部22eから得ら
れる燃料付着率xに基づいて、基本操作量演算部24か
ら入力される基本操作量Mfn(即ち、基本燃料噴射
量)における燃料噴射装置4から直接シリンダ5の燃焼
室内に入る燃料量を算出する。付着燃料演算部22b
は、前記燃料付着率・蒸発時定数推定部22eから得ら
れる燃料付着率xに基づいて、基本操作量演算部24か
ら入力される基本操作量Mfn(基本燃料噴射量)にお
いて一度壁面に付着した後でシリンダ5内に入る燃料量
を算出する。前記非付着燃料演算部22a及び付着燃料
演算部22bから得られる燃料量は、各々一次遅れ部2
2c,22dで、前記燃料付着率・蒸発時定数推定部2
2eから得られる蒸発時定数τfと定数τvに基づいて
一次遅れ系にて近似された後、加算され、推定燃料量F
vとして燃料系順モデル22から出力される。尚、通
常、エンジン1における燃料噴射装置4から噴射された
燃料の挙動をモデル化する場合、噴射燃料が燃料噴射装
置4からシリンダ5内に入るまでの無駄時間を考慮し
て、図4に破線で示すように無駄時間分だけ位相を遅ら
せる無駄時間用位相遅れ部22gを設ける必要がある
が、本実施例における燃料系順モデル22では、前記無
駄時間分だけ燃料系順モデルの位相を進ませることで無
駄時間用位相遅れ部22gを設ける必要をなくしてい
る。これにより、燃料系順モデル22は単純な一次遅れ
系になるので、燃料系順モデル22の出力を用いてフィ
ードバック制御を行う場合に、フィードバックゲインを
大きくすることが可能になり、過渡時にも適正な基本操
作量が得られる正確な逆モデルを構成している。FIG. 4 is a schematic block diagram showing the structure of the fuel system forward model 22. The fuel system forward model 22 models the dynamic behavior of the fuel injected from the fuel injection device 4 as described above. The fuel system forward model 22 includes a non-adhered fuel operation unit 22a, an adhering fuel operation unit 22b, a first-order lag unit 22
c, 22d, and a fuel adhesion rate / evaporation time constant estimating unit 22e
And estimates the amount of fuel actually entering the cylinder 8 from the basic operation amount Mfn (basic fuel injection amount) input from the basic operation amount calculation unit 24. The fuel adhesion rate / evaporation time constant estimating unit 22e uses a fuzzy neural network that has learned in advance the relationship between the engine speed n and the throttle opening α, the fuel adhesion rate x, and the evaporation time constant τf of the attached fuel. FIG. 5 shows a model of a fuel adhesion rate x and an evaporation time constant τf as parameters of the dynamic behavior of the injected fuel.
), The engine speed n and the throttle opening α are input, and based on these information, the ratio x (that is, the fuel adhesion rate) at which the fuel injected from the fuel injection device 4 adheres to the wall surface of the intake pipe 2 or the like. x) and the time constant τf at which the attached fuel evaporates
(That is, the evaporation time constant τf). Note that the evaporation time constant τv of the fuel injected from the fuel injection device 4 and directly entering the cylinder is a very small value and does not affect the estimation of the injected fuel entering the cylinder. The calculation is performed as a predetermined constant. Non-adhered fuel calculation unit 22a
Is based on the fuel adhesion rate x obtained from the fuel adhesion rate / evaporation time constant estimating unit 22e, the fuel injection device at the basic operation amount Mfn (that is, the basic fuel injection amount) input from the basic operation amount calculating unit 24. The amount of fuel directly entering the combustion chamber of the cylinder 5 from 4 is calculated. Adhered fuel calculation unit 22b
Is based on the fuel adhesion rate x obtained from the fuel adhesion rate / evaporation time constant estimating unit 22e and once adhered to the wall surface in the basic operation amount Mfn (basic fuel injection amount) input from the basic operation amount calculating unit 24. The amount of fuel entering the cylinder 5 later is calculated. The amount of fuel obtained from the non-adhered fuel calculating unit 22a and the amount of fuel obtained from the adhering fuel calculating unit 22b are respectively the first-order delay unit
2c and 22d, the fuel adhesion rate / evaporation time constant estimation unit 2
2e, is approximated by a first-order lag system based on the evaporation time constant τf and the constant τv, and is then added to obtain the estimated fuel amount F.
It is output from the fuel system forward model 22 as v. Normally, when modeling the behavior of the fuel injected from the fuel injection device 4 in the engine 1, the dead time until the injected fuel enters the cylinder 5 from the fuel injection device 4 is considered in FIG. Although it is necessary to provide a dead time phase delay unit 22g for delaying the phase by the dead time as shown by, the fuel system forward model 22 in the present embodiment advances the phase of the fuel system forward model by the dead time. This eliminates the need to provide the dead time phase delay unit 22g. As a result, the fuel system forward model 22 becomes a simple first-order lag system, so that when performing feedback control using the output of the fuel system forward model 22, it is possible to increase the feedback gain, and the proper It constitutes an accurate inverse model that can obtain a large basic operation amount.
【0009】上記したように構成された燃料系順モデル
22は、燃料系順モデル22と実際のエンジンとの間の
ずれを検出するずれ補正量決定部60から出力される補
正信号A1及びA2を教師データとして学習を行いモデ
ルのずれを補正する。ずれ補正量決定部60による燃料
系順モデル22と実際のエンジンとの間のずれの検出方
法については後で詳細に説明する。The fuel system forward model 22 configured as described above converts the correction signals A1 and A2 output from the shift correction amount determination unit 60 for detecting a shift between the fuel system forward model 22 and the actual engine. Learning is performed as teacher data to correct model deviation. A method of detecting a deviation between the fuel system forward model 22 and the actual engine by the deviation correction amount determining unit 60 will be described later in detail.
【0010】(空気系順モデルについて)図6は、前記
空気系順モデル21の構成を示す概略ブロック図であ
る。この空気系順モデル21は、スロットル開度用位相
進み部21a、空気量演算部21b、圧力変換部21
c、吸気負圧演算部21d、体積効率推定部21e、及
びエンジン回転数用位相進み部21fを備えている。FIG. 6 is a schematic block diagram showing the configuration of the air system forward model 21. The air system forward model 21 includes a throttle opening phase advance section 21a, an air amount calculation section 21b, a pressure conversion section 21
c, an intake negative pressure calculating unit 21d, a volume efficiency estimating unit 21e, and an engine speed phase lead unit 21f.
【0011】(各位相進み部21a及び21fについ
て)前記スロットル開度用位相進み部21a及びエンジ
ン回転数用位相進み部21fは、前記燃料系順モデル2
2において、取り除いた無駄時間(即ち、噴射燃料が燃
料噴射装置4から噴射された後、シリンダ5内に入るま
での時間)分だけ入力されるスロットル開度α及びエン
ジン回転数nの位相を進める。具体的には、各位相進み
部21a及び21fは、時刻に対するエンジン回転数又
はスロットル開度の変化パターンを予め学習したニュー
ラル回路網を各々備えており、このニューラル回路網に
より、過去の複数の時刻におけるエンジン回転数又はス
ロットル開度に基づいてエンジン回転数又はスロットル
開度の未来値を求めることにより、位相を進める。この
ように、空気系順モデル21において、スロットル開度
及びエンジン回転数の位相を無駄時間分だけ進めること
により、燃料系順モデル22及び空気系順モデル21の
両方の位相を無駄時間分だけ進めることになり、燃料系
順モデル22で無駄時間を取り除いたことにより推定燃
料量Fvと推定空気量Avとの位相のずれがなくなり、
推定空燃比演算部23で適正な推定空燃比を推定するこ
とが可能になる。また、例えば、筒内噴射式のエンジン
のように、噴射燃料が燃料噴射装置からシリンダ内に入
るまでの無駄時間が存在しないものや、前記無駄時間が
無視できる程小さいものの場合には、噴射燃料の挙動を
モデル化する時に、始めから無駄時間用位相遅れ部を設
ける必要がないので、空気系順モデル21における各位
相進み部21a及び21fも設ける必要はない。尚、各
位相の進め方はニューラル回路網を用いる方法に限られ
ず任意の方法でよく、例えば、最小二乗法等を用いても
よい。(Regarding each phase advance section 21a and 21f) The phase advance section 21a for the throttle opening and the phase advance section 21f for the engine speed are provided by the fuel system forward model 2
2, the phase of the throttle opening α and the phase of the engine speed n that are input are advanced by the removed dead time (that is, the time from when the injected fuel is injected from the fuel injection device 4 to when it enters the cylinder 5). . Specifically, each of the phase advance units 21a and 21f includes a neural network in which a change pattern of the engine speed or the throttle opening with respect to time is previously learned. The phase is advanced by obtaining a future value of the engine speed or the throttle opening based on the engine speed or the throttle opening at. As described above, in the air system forward model 21, the phases of the throttle opening and the engine speed are advanced by the dead time, so that the phases of both the fuel system forward model 22 and the air system forward model 21 are advanced by the dead time. In other words, the phase difference between the estimated fuel amount Fv and the estimated air amount Av is eliminated by removing the dead time in the fuel system forward model 22,
The estimated air-fuel ratio calculator 23 can estimate an appropriate estimated air-fuel ratio. Further, for example, in the case of an in-cylinder injection type engine in which there is no dead time until the injected fuel enters the cylinder from the fuel injection device, or in a case where the dead time is so small as to be negligible, the injected fuel is When the behavior is modeled, there is no need to provide a phase delay portion for dead time from the beginning, so that there is no need to provide each phase lead portion 21a and 21f in the air system forward model 21. The method of advancing each phase is not limited to a method using a neural network, but may be any method, for example, a least square method or the like.
【0012】空気量Av及び吸気負圧Pmanの演算部
21b、21dは流体力学的な数式(1),(2)での
モデル化を行う。 ここで、Ctはスロットルでの流量計数、Dはスロット
ルの直径、Pambは大気圧、kは空気の比熱、Tam
bは大気温、Rは気体定数、Maoは補正計数、Tma
nは吸気管温度、Vは吸気管体積、β1はスロットル開
度に依存する計数、β2は吸気管圧力に依存する計数で
ある。また、体積効率ηに関しては数式によるモデル化
が困難なため、体積効率推定部21eは、エンジン回転
数信号n及びスロットル開度αと体積効率ηとの関係を
予め学習させたファジーニューラル回路網(又はニュー
ラル回路網、CMAC等)によるモデル化を行う(図示
せず)。The calculation units 21b and 21d for the air amount Av and the intake negative pressure Pman perform modeling using hydrodynamic equations (1) and (2). Here, Ct is the flow rate count at the throttle, D is the diameter of the throttle, Pamb is the atmospheric pressure, k is the specific heat of air, Tam
b is the atmospheric temperature, R is the gas constant, Mao is the correction coefficient, Tma
n is the intake pipe temperature, V is the intake pipe volume, β1 is a count that depends on the throttle opening, and β2 is a count that depends on the intake pipe pressure. In addition, since it is difficult to model the volume efficiency η using mathematical formulas, the volume efficiency estimating unit 21e has learned the relationship between the engine speed signal n and the throttle opening α and the volume efficiency η in advance by using a fuzzy neural network ( Alternatively, modeling is performed using a neural network, CMAC, or the like (not shown).
【0013】上記したように構成された空気系順モデル
21も、燃料系順モデル22と同様、空気系順モデル2
1と実際のエンジンとの間のずれを検出するずれ補正量
決定部60から出力される補正信号A3により、その体
積効率推定部21eから出力される体積効率ηが、実際
のエンジンの状態に合わせて補正され、体積効率推定部
21eは、この補正信号A3による補正後の体積効率η
を教師データとして学習を行いモデルのずれを補正す
る。補正量決定部60による燃料系順モデル22と実際
のエンジンとの間のずれの検出及び補正の決定方法につ
いては後で詳細に説明する。The air system forward model 21 configured as described above also has an air system forward model 2 like the fuel system forward model 22.
The volume efficiency η output from the volume efficiency estimator 21e is adjusted to the actual engine state by the correction signal A3 output from the shift correction amount determiner 60 that detects the shift between the engine 1 and the actual engine. The volume efficiency estimating unit 21e calculates the volume efficiency η after the correction based on the correction signal A3.
Is used as teacher data to correct model deviation. The method of detecting the deviation between the fuel system forward model 22 and the actual engine by the correction amount determining unit 60 and determining the correction will be described later in detail.
【0014】(目標空燃比算出部30について)目標空
燃比算出部30は、スロットル開度α及びエンジン回転
数nを入力し、これらの情報に基づいて、その時々に最
適な目標空燃比を決定してモデルベース制御部20に出
力する。(Target Air-Fuel Ratio Calculating Unit 30) The target air-fuel ratio calculating unit 30 inputs the throttle opening α and the engine speed n, and determines the optimal target air-fuel ratio at each time based on these information. And outputs it to the model base control unit 20.
【0015】(補正量決定部60について)次に、補正
量決定部60によるモデルと実際のエンジンとの間のず
れの検出方法と補正量決定方法について説明する。補正
量決定部60は、スロットル開度検知手段12から得ら
れるスロットル開度信号αに加えて、リニアセンサ15
から得られる空燃比の実測値Eと目標空燃比算出部30
から得られる目標空燃比Epとを入力し、スロットル開
度信号αに基づいてエンジンの運転状態が定常状態にあ
るか過渡状態にあるかを判断し、空燃比の実測値Eと目
標空燃比Epとからモデルと実際のエンジンとの間のず
れを検出し、対応するモデル(燃料系順モデル22又は
空気系順モデル21)に学習させるための教師データと
しての補正量を決定する。(Regarding Correction Amount Determining Unit 60) Next, a method of detecting a deviation between the model and the actual engine and a method of determining the correction amount by the correction amount determining unit 60 will be described. The correction amount determining unit 60 includes a linear sensor 15 in addition to the throttle opening signal α obtained from the throttle opening detecting means 12.
And the target air-fuel ratio calculation unit 30
The target air-fuel ratio Ep obtained from the above is input, and it is determined whether the operating state of the engine is in a steady state or a transient state based on the throttle opening signal α, and the actual measured value E of the air-fuel ratio and the target air-fuel ratio Ep are determined. From this, the deviation between the model and the actual engine is detected, and the correction amount as teacher data for learning the corresponding model (the fuel system forward model 22 or the air system forward model 21) is determined.
【0016】(空気順モデル21に関するずれの補正に
ついて)空気系順モデル21のずれ(詳細には体積効率
推定部21eを構成するファジーニューラル回路網のず
れ)は、エンジンの運転状態が定常状態にある時に、空
燃比の実測値Eと目標空燃比Epとの差に基づいて検出
され、この差に基づいて、例えば、実測値Eが目標空燃
比Epよりリッチの場合には空気系順モデル21におけ
る推定体積効率ηが大きくなるように、また、実測値E
が目標空燃比Epよりリーンの場合には空気系順モデル
21における推定体積効率ηが小さくなるように補正信
号A3が決定される。この補正信号A3は、前記したよ
うに空気系順モデル21の体積効率推定部21eに教師
データとして入力され、体積効率推定部21eでは、こ
の教師データに基づいてバックプロバケーション法等に
よる学習を行い、ファジーニューラル回路網の結合係数
を更新してモデルのずれを補正する。この空気系順モデ
ル21のずれの補正は、所定のタイミング、例えば、運
転状態が変化した時等に開始され、ずれが所定の値以下
になるまで繰り返し行われる。尚、この空気系順モデル
のずれの補正方法については、出願人が先に出願した特
願平9−20643号により詳細に開示されている。(Regarding the Correction of the Displacement of the Air-Forward Model 21) The displacement of the air-system forward model 21 (specifically, the displacement of the fuzzy neural network constituting the volumetric efficiency estimator 21e) causes the engine to operate in a steady state At one time, detection is performed based on the difference between the actual measured value E of the air-fuel ratio and the target air-fuel ratio Ep. Based on this difference, for example, when the actual measured value E is richer than the target air-fuel ratio Ep, the air system forward model 21 So that the estimated volumetric efficiency η at
Is leaner than the target air-fuel ratio Ep, the correction signal A3 is determined so that the estimated volumetric efficiency η in the air system forward model 21 becomes smaller. The correction signal A3 is input to the volume efficiency estimator 21e of the air system forward model 21 as teacher data as described above, and the volume efficiency estimator 21e performs learning based on the teacher data by a back pro vacation method or the like. , Update the coupling coefficient of the fuzzy neural network to correct the model deviation. The correction of the deviation of the air system forward model 21 is started at a predetermined timing, for example, when the operation state changes, and is repeatedly performed until the deviation becomes equal to or less than a predetermined value. The method of correcting the deviation of the air system forward model is disclosed in detail in Japanese Patent Application No. 9-20463 previously filed by the applicant.
【0017】(燃料系順モデルに関するずれの補正につ
いて)燃料系順モデル22のずれ(詳細には燃料付着率
・蒸発時定数推定部22eを構成するファジーニューラ
ル回路網のずれ)は、図7に示すように、エンジンの運
転状態が過渡状態にある間の実測値Eと目標空燃比Ep
とのずれ面積Sに基づいて検出され、このずれ面積Sが
小さくなるように、具体的には、このずれ面積Sが図7
に示すように、リーン側に大きい場合には、燃料系順モ
デル21における燃料付着率x及び蒸発時定数τfが大
きくなるように補正信号A1及びA2を決定し、また、
ずれ面積がリッチ側に大きい場合には、燃料系順モデル
21における燃料付着率x及び蒸発時定数τfが小さく
なるように補正信号A1及びA2を決定して出力する。
これら補正信号A1及びA2は前記したように燃料系順
モデル22の燃料付着率・蒸発時定数推定部22eに教
師データとして入力され、燃料付着率・蒸発時定数推定
部22eではこの教師データに基づいてバックプロバケ
ーション法等による学習を行い、ファジーニューラル回
路網の結合係数を更新してモデルのずれを補正する。こ
の学習により、例えば、教師データとしての補正信号A
1及びA2がプラスの場合には、ファジーニューラル回
路網の推定出力はΔVだけ増加し、また、教師データと
しての補正信号A1及びA2がマイナスの場合には、フ
ァジーニューラル回路網の推定出力はΔVだけ減少す
る。このずれ面積Sの検出はエンジンの運転状態が過渡
状態になる毎に行われ、前記ずれ面積Sが所定の値より
小さい場合には、モデルの補正は行わない。次に、図8
のフローチャートを参照して、補正量決定部60におけ
る上記した燃料系順モデルに関するずれの検出及び補正
量の決定方法についてさらに具体的に説明する。エンジ
ンが始動すると、ずれ補正量決定部60は、初めに、現
在、過渡状態の監視状態にあるか、ずれ面積検出状態に
あるかを過渡フラグから判断し(ステップ1)、過渡フ
ラグが”0”の場合には、過渡状態の監視を行うステッ
プ2へ、また、過渡フラグが”1”の場合にはずれ面積
Sの検出を行うステップ4へ進む。ずれ補正量決定部6
0は運転状態が過渡状態に入ったか否かをスロットル開
度信号αに基づいて監視し(ステップ2)、スロットル
開度信号αが所定の変化率以上変化した場合、過渡フラ
グを”1”に設定する(ステップ3)。エンジンの運転
状態が過渡状態に入ったら、空燃比の実測値Eと目標空
燃比Epとを比較し、実測値Eが目標空燃比Epに対し
てリッチ側に外れているかリーン側に外れているかを判
断し(ステップ5)、リーン側に外れている場合には目
標空燃比Epに対する実測値Eのずれの絶対値をリーン
面積として記憶し(ステップ6)、また、リッチ側に外
れている場合には目標空燃比Epに対する実測値Eのず
れの絶対値をリッチ面積として記憶する(ステップ
7)。上記した処理は、実測値Eが目標空燃比Epに対
して同じ方向に外れているかを判断し(ステップ4)、
実測値Eが目標空燃比Epに対してリッチ側或いはリー
ン側の何れか同じ方向に外れ続けている間(即ち、運転
状態が過渡状態にある間)、繰り返し行われ、目標空燃
比Epに対する実測値Eのずれの絶対値がリーン面積又
はリッチ面積として次々に累積加算されていく(ステッ
プ6又は7)。実測値Eが目標空燃比Epに対して前回
と異なる方向に外れると、過渡状態が終了したと判断し
(ステップ4)、次いでリーン面積が0より大きいか否
かを判断し(ステップ8)、リーン面積が0より大きい
場合は、過渡状態の間に実測値Eが目標値空燃比Epに
対してリーン側に外れていると判断し、累積加算された
リーン面積に所定の係数a及びbを乗算して燃料付着率
補正量A1及び蒸発時定数補正量A2を算出する(ステ
ップ9)。また、リーン面積が0より小さい場合は、過
渡状態の間に実測値Eが目標値空燃比Epに対してリッ
チ側に外れていると判断し(ステップ8)、累積加算さ
れたリッチ面積に所定の係数a及びbを乗算して燃料付
着率補正量A1及び蒸発時定数補正量A2を算出する
(ステップ11)。燃料付着率補正量A1及び蒸発時定
数補正量A2を出力した後は、記憶されたリッチ面積及
びリーン面積をクリアすると共に、過渡フラグをクリア
して、再度エンジンの運転状態が過渡状態に入ったか否
かの監視状態に戻る。上記したように補正量検出部60
では、スロットル開度信号αの変化に基づいてエンジン
の運転状態が過渡状態に入ったか否かを判定し、目標空
燃比Epに対する空燃比の実測値Eのずれ方向に基づい
て過渡状態が終了したか否かを判断し、エンジンの運転
状態が過渡状態に入った後、空燃比の実測値Eが目標空
燃比Epに対して同じ方向に外れ続けている間のずれ量
の絶対値を累積加算した値をずれ面積(即ち、リッチ側
に外れている場合にはリッチ面積、リーン側に外れてい
る場合にはリーン面積)として検出し、過渡状態が終了
した後に、前記ずれ面積Sが小さくなるように燃料系順
モデル22に対する補正信号A1及びA2を決定する。
燃料系順モデル22では、前記したように補正信号A1
及びA2を用いて燃料付着率・蒸発時定数推定部22e
が、学習を行い、そのファジーニューラル回路網の結合
係数を調整してモデルのずれを補正するので、学習後に
再びエンジンが過渡状態に入った時には、ずれ面積は小
さくなり、エンジンの運転状態が過渡状態に入った時の
応答性が向上する。上記した処理は、エンジンの運転状
態が過渡状態に入る毎に行われ、エンジンの経時変化等
により再び過渡時のずれ面積が大きくなった場合でも、
直ぐに補正・学習が行われるので、エンジンの運転状態
が過渡状態に入った時に、常に安定した応答性が得られ
るようになる。尚、上記ずれ面積の検出処理はエンジン
運転中、常時行われるが、ずれ面積に基づく補正信号出
力処理は、ずれ面積が所定の値より大きい場合のみしか
行わず、ずれ面積が所定の値より小さくなった場合には
行わない。これは、ずれ面積が小さい時に、更に補正・
学習を行うと、スロットル開度の変化と実際の空燃比の
変動との間の無駄時間の影響で、例えば、空燃比の実測
値Eが目標空燃比Epに対してリーン側に僅かに外れて
いる場合には、補正・学習後の燃料付着率x及び蒸発時
定数τfが大きくなりすぎて、逆にリッチ側に振れてし
まい、また、空燃比の実測値Eが目標空燃比Epに対し
てリッチ側に僅かに外れている場合には、補正・学習後
の燃料付着率x及び蒸発時定数τfが小さくなりすぎ
て、逆にリーン側に振れてしまい、空燃比が振動的にな
ってしまうことを防止するためであるFIG. 7 shows the deviation of the fuel system forward model 22 (specifically, the deviation of the fuzzy neural network constituting the fuel adhesion rate / evaporation time constant estimating unit 22e). As shown, the measured value E and the target air-fuel ratio Ep while the engine operating state is in the transient state are shown.
7 is determined based on the displacement area S, and specifically, the displacement area S is reduced so that the displacement area S decreases.
As shown in the figure, when the value is larger on the lean side, the correction signals A1 and A2 are determined so that the fuel adhesion rate x and the evaporation time constant τf in the fuel system forward model 21 become larger.
When the shift area is large on the rich side, the correction signals A1 and A2 are determined and output so that the fuel adhesion rate x and the evaporation time constant τf in the fuel system forward model 21 are reduced.
As described above, these correction signals A1 and A2 are input to the fuel adhesion rate / evaporation time constant estimating unit 22e of the forward fuel system model 22 as teacher data, and the fuel adhesion rate / evaporation time constant estimating unit 22e is based on the teacher data. Then, learning by the back pro vacation method or the like is performed, and the coupling coefficient of the fuzzy neural network is updated to correct the model deviation. By this learning, for example, the correction signal A as teacher data
When 1 and A2 are positive, the estimated output of the fuzzy neural network increases by ΔV, and when the correction signals A1 and A2 as teacher data are negative, the estimated output of the fuzzy neural network is ΔV Only decrease. The detection of the shift area S is performed every time the operating state of the engine is in a transition state. When the shift area S is smaller than a predetermined value, the model is not corrected. Next, FIG.
With reference to the flowchart of FIG. 7, the method of detecting the deviation and determining the correction amount for the above-described forward model of the fuel system in the correction amount determination unit 60 will be described more specifically. When the engine is started, the deviation correction amount determination unit 60 first determines from the transient flag whether the transition state is currently being monitored or the deviation area is being detected (step 1). In the case of "", the process proceeds to step 2 for monitoring the transient state, and in the case where the transient flag is "1", the process proceeds to step 4 for detecting the deviation area S. Deviation correction amount determination unit 6
0 monitors whether the operating state has entered a transient state based on the throttle opening signal α (step 2), and sets the transient flag to “1” when the throttle opening signal α changes by a predetermined rate or more. Set (step 3). When the operating state of the engine enters a transient state, the measured value E of the air-fuel ratio is compared with the target air-fuel ratio Ep, and whether the measured value E deviates from the target air-fuel ratio Ep on the rich side or lean side is determined. Is determined (step 5), and if it is off the lean side, the absolute value of the deviation of the measured value E from the target air-fuel ratio Ep is stored as the lean area (step 6), and if it is off the rich side The absolute value of the deviation of the measured value E from the target air-fuel ratio Ep is stored as a rich area (step 7). In the above-described processing, it is determined whether or not the measured value E deviates from the target air-fuel ratio Ep in the same direction (step 4).
The measurement is repeatedly performed while the measured value E continues to deviate in the same direction on either the rich side or the lean side with respect to the target air-fuel ratio Ep (that is, while the operating state is in a transient state), and the actual measurement for the target air-fuel ratio Ep is performed. The absolute value of the deviation of the value E is cumulatively added one after another as a lean area or a rich area (step 6 or 7). If the measured value E deviates from the target air-fuel ratio Ep in a direction different from the previous time, it is determined that the transient state has ended (step 4), and then it is determined whether the lean area is greater than 0 (step 8). When the lean area is larger than 0, it is determined that the measured value E is on the lean side with respect to the target value air-fuel ratio Ep during the transient state, and predetermined coefficients a and b are added to the cumulatively added lean area. The fuel adhesion rate correction amount A1 and the evaporation time constant correction amount A2 are calculated by multiplication (step 9). If the lean area is smaller than 0, it is determined that the measured value E is on the rich side with respect to the target value air-fuel ratio Ep during the transient state (step 8), and a predetermined value is added to the accumulated area. Is multiplied by the coefficients a and b to calculate the fuel adhesion rate correction amount A1 and the evaporation time constant correction amount A2 (step 11). After outputting the fuel adhesion rate correction amount A1 and the evaporation time constant correction amount A2, the stored rich area and lean area are cleared, the transient flag is cleared, and the engine operation state again enters the transient state. Return to the monitoring state of whether or not. As described above, the correction amount detection unit 60
Then, it is determined whether or not the operating state of the engine has entered the transient state based on the change in the throttle opening signal α, and the transient state has been terminated based on the direction of deviation of the measured value E of the air-fuel ratio from the target air-fuel ratio Ep. After the engine operating state has entered the transient state, the absolute value of the deviation while the measured value E of the air-fuel ratio continues to deviate from the target air-fuel ratio Ep in the same direction is cumulatively added. The detected value is detected as a deviation area (that is, a rich area when deviating on the rich side, and a lean area when deviating on the lean side), and after the transient state ends, the deviation area S decreases. Thus, the correction signals A1 and A2 for the fuel system forward model 22 are determined.
In the fuel system forward model 22, as described above, the correction signal A1
And the fuel adhesion rate / evaporation time constant estimating unit 22e using A2
However, since learning is performed and the coupling coefficient of the fuzzy neural network is adjusted to correct the model deviation, when the engine enters a transient state again after learning, the deviation area becomes small, and the engine operating state becomes transient. Responsiveness when entering the state is improved. The above-described processing is performed every time the operating state of the engine enters the transient state, and even if the shift area during the transient becomes large again due to the aging of the engine or the like,
Since the correction and learning are performed immediately, a stable responsiveness can always be obtained when the operating state of the engine enters a transient state. Note that the detection processing of the shift area is always performed during the operation of the engine, but the correction signal output processing based on the shift area is performed only when the shift area is larger than a predetermined value, and the shift area is smaller than the predetermined value. If not, do not do it. This is because when the displacement area is small,
When the learning is performed, due to the effect of the dead time between the change in the throttle opening and the change in the actual air-fuel ratio, for example, the actual measurement value E of the air-fuel ratio slightly deviates from the target air-fuel ratio Ep toward the lean side. In this case, the fuel adhesion rate x and the evaporation time constant τf after the correction / learning become too large, and conversely swing to the rich side, and the actual measured value E of the air-fuel ratio is different from the target air-fuel ratio Ep. If it is slightly deviated to the rich side, the fuel adhesion rate x and the evaporation time constant τf after correction / learning become too small, and conversely swing to the lean side, resulting in an oscillating air-fuel ratio. Is to prevent that
【0018】(第二の実施例について)次に、本発明に
係るエンジン制御方式の第二の実施例について図9〜図
○を参照して説明する。図9は、本発明に係るエンジン
制御方式を実行する制御装置100の概略ブロック図で
ある。この制御装置100は、学習機能付きフィードフ
ォワード制御ロジックを用いてモデル化されたエンジン
の順モデルの出力を用いたエンジンの逆モデルで空燃比
を理論空燃比に維持するよう燃料噴射量を決定するモデ
ルベース制御部120と、酸素センサ115の出力に基
づいて前記モデルベース制御部120におけるエンジン
のモデルと実際のエンジンとのずれを補正する補正量を
決定してモデルベース制御部120に出力する補正量決
定部160と、酸素センサ115からの出力に基づくO
2フィードバック制御を行うO2フィードバック制御部
170とから成り、理論空燃比に沿って空燃比を制御す
る。前記モデルベース制御部120は、燃料系順モデル
と空気系順モデルとを備え、これら順モデルから得られ
た仮想空燃比に基づいて、理論空燃比に沿って基本燃料
噴射量を決定する。尚、モデルベース制御部120の内
部構成、即ち、各順モデルの構成やモデルの出力に基づ
く空燃比の推定方法等については第一実施例のモデルベ
ース制御部20と同じであるのでここでは詳細な説明は
省略する。また、モデルベース制御部120の出力を燃
料噴射サイクルに変換する変換部や、各入力情報を検知
する検知手段や演算部等の構成についても第一実施例の
制御装置10と同じ構成であるので、ここでは詳細な説
明は省略する。O2フィードバック制御部170は、所
謂O2フィードバック制御を行う。(Second Embodiment) Next, a second embodiment of the engine control system according to the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 9 is a schematic block diagram of a control device 100 that executes the engine control method according to the present invention. The control device 100 determines a fuel injection amount so as to maintain an air-fuel ratio at a stoichiometric air-fuel ratio by an inverse model of an engine using an output of a forward model of the engine modeled using a feedforward control logic with a learning function. A correction amount for correcting a deviation between an engine model and an actual engine in the model base control unit 120 based on an output of the oxygen sensor 115 and a model base control unit 120 and outputting the correction amount to the model base control unit 120 O based on the output from the oxygen sensor 115
And an O2 feedback control unit 170 that performs two-feedback control, and controls the air-fuel ratio along the stoichiometric air-fuel ratio. The model base control unit 120 includes a fuel system forward model and an air system forward model, and determines the basic fuel injection amount along the stoichiometric air-fuel ratio based on the virtual air-fuel ratio obtained from these forward models. The internal configuration of the model-based control unit 120, that is, the configuration of each forward model, the method of estimating the air-fuel ratio based on the output of the model, and the like are the same as those of the model-based control unit 20 of the first embodiment. Detailed description is omitted. Further, the configuration of a conversion unit that converts the output of the model-based control unit 120 into a fuel injection cycle, a detection unit that detects each input information, and a calculation unit are the same as those of the control device 10 of the first embodiment. Here, detailed description is omitted. The O2 feedback control unit 170 performs so-called O2 feedback control.
【0019】ずれ補正量決定部160は、スロットル開
度検知手段から得られるスロットル開度信号αに加え
て、酸素センサ115から得られる検知信号E2を入力
し、スロットル開度信号αに基づいてエンジンの運転状
態が定常状態にあるか過渡状態にあるかを判断し、酸素
センサ115の検知信号E2に基づいてモデルと実際の
エンジンとの間のずれを検出し、モデルベース制御部1
20におけるモデル(燃料系順モデル又は空気系順モデ
ル)の補正量を決定して出力すると共に、必要に応じて
O2フィードバック制御部170にO2フィードバック
開始信号及び終了信号を出力し、エンジンが過渡状態に
入った後の所定の期間だけO2フィードバック制御を行
わせる。空気系順モデルのずれは、ずれ補正量決定部1
60で、定常運転時の所定の時期に、酸素センサ115
からの検知信号に基づいて所謂O2フィードバック制御
を行うことにより実行される。尚、この空気系順モデル
のずれの補正方法については、出願人が先に出願した特
願平9−20643号により詳細に開示されている。The shift correction amount determining section 160 receives a detection signal E2 obtained from the oxygen sensor 115 in addition to the throttle opening signal α obtained from the throttle opening detection means, and outputs an engine based on the throttle opening signal α. It is determined whether the operating state of the engine is in a steady state or a transient state, and based on the detection signal E2 of the oxygen sensor 115, a deviation between the model and the actual engine is detected.
20 and determines and outputs the correction amount of the model (fuel system forward model or air system forward model), and outputs an O2 feedback start signal and an end signal to the O2 feedback control unit 170 as necessary, so that the engine is in a transient state. The O2 feedback control is performed only for a predetermined period after the entry. The deviation of the air system forward model is determined by the deviation correction amount determination unit 1
At 60, at a predetermined time during steady operation, the oxygen sensor 115
This is performed by performing a so-called O2 feedback control based on the detection signal from. The method of correcting the deviation of the air system forward model is disclosed in detail in Japanese Patent Application No. 9-20463 previously filed by the applicant.
【0020】燃料系順モデルのずれ(詳細には燃料付着
率・蒸発時定数推定部を構成するファジーニューラル回
路網のずれ)は、図10に示すように、エンジンの運転
状態が過渡状態にある間の酸素センサ115のずれ時
間、例えば、酸素センサ115の出力信号がリッチ信号
又はリーン信号の何れか一方に実質的に維持される時間
に基づいて検出され、このずれ時間が短くなるように、
具体的には、エンジンの運転状態が過渡状態に入った時
に、酸素センサ115の検知信号E2がリーン信号を実
質的に維持し続ける場合は、燃料系順モデルにおける燃
料付着率x及び蒸発時定数τfが大きくなるように補正
信号A1及びA2を決定し、また、酸素センサ115の
検知信号E2がリッチ信号を実質的に維持し続ける場合
には、燃料系順モデルにおける燃料付着率x及び蒸発時
定数τfが小さくなるように補正信号A1及びA2を決
定して出力する。また、運転状態が定常状態にある時の
空燃比が、過渡状態のずれ方向(即ち、リッチ側又はリ
ーン側)と同じ方向に若干ずれていると、過渡状態が終
了した後も酸素センサ115からの検知信号が過渡状態
の時のずれ方向と同じ方向に固定されてしまい過渡状態
の終了が判断できなくなるため、ずれ補正量決定部16
0は、酸素センサ115のずれ時間を検出する場合に
は、エンジンの運転状態が過渡状態に入った時にO2フ
ィードバック制御部170に制御開始信号を出力する。
これにより、過渡状態が終了するとO2フィードバック
制御部170からの出力により酸素センサ115の出力
は図10に示すようにリッチとリーンとに振動し始める
ので、前記ずれ時間を確実に検出することが可能にな
る。この場合、ずれ補正量決定部160は、過渡状態が
終了し、酸素センサ115の出力がリッチとリーンとに
振動し始めたらO2フィードバック制御部170に制御
終了信号を出力してO2フィードバック制御を止めさせ
る。尚、酸素センサ115の出力信号が空燃比の変化に
関係なくノイズ等の他の原因で変化してしまう場合に
は、その変化はずれ時間の判定に用いないほうが好まし
く、このようにノイズ等の他の原因の変化をずれ時間の
判定に用いないことにより、ずれ時間の検出精度が向上
し、より正確にモデルのずれを検出することが可能にな
る。上記した補正信号A1及びA2は第一実施例の制御
装置と同様、燃料系順モデルの燃料付着率・蒸発時定数
推定部におけるファジーニューラル回路網の教師データ
として用いられる。このずれ時間の検出はエンジンの運
転状態が過渡状態になる毎に行われる。次に、図11の
フローチャートを参照して、補正量決定部160におけ
る上記した燃料系順モデルに関するずれの検出及び補正
量の決定方法についてさらに具体的に説明する。エンジ
ンが始動すると、補正量決定部160は、初めに、現
在、過渡状態の監視状態にあるか、ずれ時間検出状態に
あるかを過渡フラグから判断し(ステップ1)、過渡フ
ラグが”0”の場合には、過渡状態の監視を行うステッ
プ2へ、また、過渡フラグが”1”の場合にはずれ時間
の検出を行うステップ4へ進む。補正量決定部は運転状
態が過渡状態に入ったか否かをスロットル開度信号αに
基づいて監視し(ステップ2)、スロットル開度信号α
が所定の変化率以上変化した場合、過渡フラグを”1”
に設定する(ステップ3)。エンジンの運転状態が過渡
状態に入ったら、酸素センサ115の信号がリッチ信号
であるかリーン信号であるかを判断し、(ステップ
5)、リーン信号の場合にはリーン時間カウンタをスタ
ートさせ(ステップ6)、また、リッチ信号の場合には
リッチ時間カウンタをスタートさせる(ステップ7)。
上記した処理は、酸素センサ115の信号の変動を判断
し、具体的には、リッチ信号からリーン信号へ、又はリ
ーン信号からリッチ信号への変動を判断し(ステップ
4)、酸素センサ115が同一の信号(リーン信号又は
リッチ信号の何れかの信号)を実質的に維持し続ける
間、繰り返し行われ、リーン時間カウンタ又はリッチ時
間カウンタがずれ時間を計測する(ステップ6又は
7)。酸素センサ115の信号が実質的に変動すると、
過渡状態が終了したと判断し(ステップ4)、次いでリ
ーン時間カウンタが0より大きいか否かを判断し(ステ
ップ8)、リーン時間が0より大きい場合は、過渡状態
の間に空燃比がリーン側に外れていると判断して、リー
ン時間カウンタの計測したずれ時間に所定の係数a及び
bを乗算して燃料付着率補正量A1及び蒸発時定数補正
量A2を算出する(ステップ9)。また、リーン時間が
0より小さい場合は、過渡状態の間に空燃比がリッチ側
に外れていると判断して、リッチ時間カウンタの計測し
たずれ時間に所定の係数a及びbを乗算して燃料付着率
補正量A1及び蒸発時定数補正量A2を算出する(ステ
ップ11)。燃料付着率補正量A1及び蒸発時定数補正
量A2を出力した後は、記憶されたリッチ時間カウンタ
及びリーン時間カウンタをクリアすると共に、過渡フラ
グをクリアして、再度エンジンの運転状態が過渡状態に
入ったか否かの監視状態に戻る。上記したようにずれ補
正量検出部160では、スロットル開度信号αの変化に
基づいてエンジンの運転状態が過渡状態に入ったか否か
を判定し、目標空燃比Epに対する空燃比の実測値Eの
ずれ方向に基づいて過渡状態が終了したか否かを判断
し、エンジンの運転状態が過渡状態に入った後、空燃比
の実測値Eが目標空燃比Epに対して同じ方向に外れ続
けている間の時間をずれ時間(即ち、リッチ側に外れて
いる場合にはリッチ時間、リーン側に外れている場合に
はリーン時間)として検出し、過渡状態が終了した後
に、検出したずれ時間に基づいて燃料系順モデル22に
対する補正信号A1及びA2を決定する。尚、上記した
実施例では、過渡状態の開始と同時にO2フィードバッ
ク制御を行うことにより、運転状態が定常状態にある時
の空燃比が過渡状態のずれ方向(即ち、リッチ側又はリ
ーン側)と同じ方向に若干ずれている時の不具合を解消
しているが、O2フィードバック制御の代わりに、例え
ば、エンジンの運転状態が過渡状態に入ったと判断した
後、空燃比が理論空燃比付近で若干変動するようにモデ
ルの出力に、エンジンの運転状態に影響を及ぼさない程
度の変動を与えてもよい。また、過渡状態に入った時に
O2フィードバック制御を始める場合には、過渡状態が
終了した後もO2フィードバック制御を続けて、そのま
ま空気系順モデルのずれを補正する制御を実行すること
が可能である。モデルベース制御部120は、前記補正
信号A1,A2に基づいて、その燃料系順モデルにおけ
るファジーニューラル回路網の学習を行いモデルのずれ
を補正する。この処理は第一実施例における制御装置と
同じであるので、ここでは詳細な説明は省略する。尚、
上記ずれ時間の検出処理はエンジン運転中、常時行われ
るが、ずれ時間に基づく補正信号出力処理は、ずれ時間
が所定の値より大きい場合のみしか行わず、ずれ時間が
所定の値より小さくなった場合には行わない。これは、
ずれ時間が小さい時に、更に補正・学習を行うと、スロ
ットル開度の変化と実際の空燃比の変動との間の無駄時
間の影響で、空燃比がずれている方向と逆の方向に振れ
てしまい、その結果振動してしまうことを防止するため
である(図12参照)。The deviation of the forward model of the fuel system (specifically, the deviation of the fuzzy neural network constituting the fuel adhesion rate / evaporation time constant estimating unit) is shown in FIG. 10, where the operating state of the engine is in a transient state. The shift time of the oxygen sensor 115 during, for example, is detected based on the time when the output signal of the oxygen sensor 115 is substantially maintained at either the rich signal or the lean signal, and the shift time is shortened.
More specifically, when the detection signal E2 of the oxygen sensor 115 substantially keeps the lean signal when the operating state of the engine enters the transient state, the fuel adhesion rate x and the evaporation time constant in the fuel system forward model When the correction signals A1 and A2 are determined so that τf becomes large, and when the detection signal E2 of the oxygen sensor 115 keeps substantially maintaining the rich signal, the fuel adhesion rate x and the evaporation time The correction signals A1 and A2 are determined and output so that the constant τf becomes small. Further, if the air-fuel ratio when the operating state is in the steady state is slightly shifted in the same direction as the shift direction of the transient state (that is, the rich side or the lean side), the oxygen sensor 115 will continue to operate even after the transient state ends. Is fixed in the same direction as the shift direction in the transient state, and the end of the transient state cannot be determined.
A value of 0 outputs a control start signal to the O2 feedback control section 170 when the operating state of the engine enters a transient state when detecting a shift time of the oxygen sensor 115.
As a result, when the transient state ends, the output of the oxygen sensor 115 starts oscillating between rich and lean as shown in FIG. 10 by the output from the O2 feedback control unit 170, so that the deviation time can be reliably detected. become. In this case, when the transient state ends and the output of the oxygen sensor 115 starts oscillating between rich and lean, the deviation correction amount determination unit 160 outputs a control end signal to the O2 feedback control unit 170 to stop the O2 feedback control. Let it. If the output signal of the oxygen sensor 115 changes due to other causes such as noise regardless of the change in the air-fuel ratio, it is preferable not to use the change to determine the deviation time. By not using the change in the cause for the determination of the shift time, the accuracy of detecting the shift time is improved, and the shift of the model can be detected more accurately. The above-mentioned correction signals A1 and A2 are used as teacher data of the fuzzy neural network in the fuel adhesion rate / evaporation time constant estimating unit of the fuel system forward model, similarly to the control device of the first embodiment. The detection of the shift time is performed every time the operating state of the engine becomes a transient state. Next, with reference to the flowchart of FIG. 11, a method of detecting the deviation and determining the correction amount for the above-described forward model of the fuel system in the correction amount determination unit 160 will be described more specifically. When the engine is started, the correction amount determining unit 160 first determines from the transient flag whether the transient state is currently being monitored or the deviation time is being detected (step 1), and the transient flag is set to “0”. In this case, the process proceeds to step 2 for monitoring the transient state, and to the step 4 for detecting the deviation time when the transient flag is "1". The correction amount determination unit monitors whether or not the operating state has entered a transient state based on the throttle opening signal α (step 2), and the throttle opening signal α
Changes by more than a predetermined change rate, the transient flag is set to “1”.
(Step 3). When the operating state of the engine enters a transient state, it is determined whether the signal from the oxygen sensor 115 is a rich signal or a lean signal (step 5). If the signal is a lean signal, a lean time counter is started (step 5). 6) In the case of a rich signal, a rich time counter is started (step 7).
In the above-described processing, the fluctuation of the signal of the oxygen sensor 115 is determined. Specifically, the fluctuation of the signal from the rich signal to the lean signal or the fluctuation from the lean signal to the rich signal is determined (step 4). (The signal of either the lean signal or the rich signal) is continuously maintained while the lean time counter or the rich time counter measures the shift time (step 6 or 7). When the signal of the oxygen sensor 115 substantially fluctuates,
It is determined that the transient state has ended (step 4), and then it is determined whether the lean time counter is greater than 0 (step 8). If the lean time is greater than 0, the air-fuel ratio becomes lean during the transient state. It is determined that it is off the side, and the shift time measured by the lean time counter is multiplied by predetermined coefficients a and b to calculate the fuel adhesion rate correction amount A1 and the evaporation time constant correction amount A2 (step 9). If the lean time is smaller than 0, it is determined that the air-fuel ratio has deviated to the rich side during the transient state, and the difference time measured by the rich time counter is multiplied by predetermined coefficients a and b to obtain the fuel. An adhesion rate correction amount A1 and an evaporation time constant correction amount A2 are calculated (step 11). After outputting the fuel adhesion rate correction amount A1 and the evaporation time constant correction amount A2, the stored rich time counter and lean time counter are cleared, the transient flag is cleared, and the operating state of the engine returns to the transient state. It returns to the monitoring state of whether or not it has entered. As described above, the deviation correction amount detection unit 160 determines whether the operating state of the engine has entered a transient state based on the change in the throttle opening signal α, and determines the actual measured value E of the air-fuel ratio with respect to the target air-fuel ratio Ep. It is determined whether or not the transient state has ended based on the deviation direction, and after the engine operating state has entered the transient state, the measured value E of the air-fuel ratio continues to deviate in the same direction with respect to the target air-fuel ratio Ep. Is detected as a lag time (that is, a rich time when deviating on the rich side, a lean time when deviating on the lean side), and based on the detected lag time after the transient state ends. Thus, the correction signals A1 and A2 for the fuel system forward model 22 are determined. In the above-described embodiment, the O2 feedback control is performed at the same time as the start of the transient state, so that the air-fuel ratio when the operating state is in the steady state is the same as the shift direction of the transient state (that is, the rich side or the lean side). Although the inconvenience when the vehicle is slightly deviated in the direction is solved, instead of the O2 feedback control, the air-fuel ratio slightly fluctuates near the stoichiometric air-fuel ratio, for example, after it is determined that the operation state of the engine has entered a transient state. Thus, the output of the model may be varied to such an extent that the operating state of the engine is not affected. Further, when the O2 feedback control is started when the transient state is entered, the O2 feedback control can be continued even after the transient state ends, and the control for correcting the deviation of the air system forward model can be executed as it is. . The model base control unit 120 learns the fuzzy neural network in the fuel system forward model based on the correction signals A1 and A2, and corrects the model deviation. Since this processing is the same as that of the control device in the first embodiment, a detailed description is omitted here. still,
The above-described processing for detecting the shift time is always performed during the operation of the engine, but the correction signal output processing based on the shift time is performed only when the shift time is larger than a predetermined value, and the shift time becomes smaller than the predetermined value. Do not do in case. this is,
When the deviation time is small, if the correction and learning are further performed, due to the effect of the dead time between the change in the throttle opening and the actual fluctuation in the air-fuel ratio, the air-fuel ratio swings in the direction opposite to the direction in which the air-fuel ratio is deviated. This is to prevent vibration as a result (see FIG. 12).
【0021】以上説明した実施例では、学習機能付きフ
ィードフォワード制御ロジックとしてファジーニューラ
ル回路網を用いているが、これは本実施例に限定される
ことなく、例えば、ニューラル回路網やCMAC等を用
いてもよい。さらに、本実施例では、エンジンの運転状
態が過渡状態に入るタイミングをスロットル開度の変化
に基づいて判断しているが、これは本実施例に限定され
ることなく、その他のパラメータ、例えば、エンジン回
転数等を用いて判断してもよい。In the embodiment described above, the fuzzy neural network is used as the feedforward control logic with the learning function. However, the present invention is not limited to this embodiment. For example, a neural network, a CMAC, or the like is used. You may. Further, in the present embodiment, the timing at which the operating state of the engine enters the transient state is determined based on the change in the throttle opening. However, this is not limited to the present embodiment, and other parameters, for example, The determination may be made using the engine speed or the like.
【0022】[0022]
【発明の効果】以上説明した本発明に係るエンジン制御
方式によれば、少なくとも学習機能付きフィードフォワ
ード制御ロジックを用いて燃料噴射装置から噴射された
燃料の動的挙動を表すパラメータをモデル化した燃料系
順モデルを有するエンジンの順モデルによってエンジン
の排気空燃比を目標とする空燃比に合わせて制御するエ
ンジン制御方式において、空燃比センサを用いて排気空
燃比を検知し、該排気空燃比と目標空燃比とのずれに基
づいて前記パラメータの補正量を決定すると共に、その
補正結果を前記制御ロジックの教師データとして獲得す
るので、燃料系順モデルの燃料の動的挙動を表すパラメ
ータを正確に算出することが可能になり、より正確な制
御を実行することができるようになり、また、補正結果
を教師データとして学習するのでエンジンの経時変化や
運転状況の変化に追従した制御を行うことができる。ま
た、請求項2及び3に係るエンジン制御方式によれば、
ずれ面積及びずれ時間に基づいて補正量を決定するた
め、簡単に、エンジンの順モデルと実際のエンジンとの
間のずれを検出することが可能になる。さらに請求項3
に係るエンジン制御方式によれば安価な酸素センサ等を
使用することが可能になる。さらにまた、請求項4〜6
に係るエンジン制御方式によれば、パラメータの補正に
対して下限制限を設けているので、パラメータに過度な
補正を与えることがなくなる。また、請求項8に係るエ
ンジン制御方式によれば、エンジンの運転状態の変化に
基づいて前記過渡状態の開始を判定し、前記空燃比セン
サの検知結果に基づいて前記過渡状態の終了を判定する
ので、エンジンの運転状態における過渡状態を正確に判
定することができる。According to the engine control system according to the present invention described above, at least the feed-forward control logic with the learning function is used to model the parameters representing the dynamic behavior of the fuel injected from the fuel injection device. In an engine control system that controls an exhaust air-fuel ratio of an engine according to a target air-fuel ratio by a forward model of an engine having a system-order model, an exhaust air-fuel ratio is detected using an air-fuel ratio sensor, and the exhaust air-fuel ratio and the target Since the correction amount of the parameter is determined based on the deviation from the air-fuel ratio, and the correction result is obtained as teacher data of the control logic, the parameter representing the dynamic behavior of the fuel of the fuel system forward model is accurately calculated. It is possible to execute more accurate control, and the correction result is used as teacher data. Since learning control can be performed that following the change in the aging and operating conditions of the engine. According to the engine control method according to claims 2 and 3,
Since the correction amount is determined based on the shift area and the shift time, it is possible to easily detect the shift between the forward model of the engine and the actual engine. Claim 3
According to the engine control method according to the above, it is possible to use an inexpensive oxygen sensor or the like. Furthermore, claims 4 to 6
According to the engine control method according to the first aspect, since the lower limit is set for the correction of the parameter, the parameter is not excessively corrected. According to the engine control method of the eighth aspect, the start of the transient state is determined based on a change in the operating state of the engine, and the end of the transient state is determined based on the detection result of the air-fuel ratio sensor. Therefore, a transient state in the operating state of the engine can be accurately determined.
【図1】 エンジン1と本発明に係るエンジン制御方式
を実行可能な制御装置10との関係を示す概略図であ
る。FIG. 1 is a schematic diagram showing a relationship between an engine 1 and a control device 10 capable of executing an engine control method according to the present invention.
【図2】 制御装置10の構成を示す概略ブロック図で
ある。FIG. 2 is a schematic block diagram illustrating a configuration of a control device 10.
【図3】 図2におけるモデルベース制御部20の構成
を示す概略ブロック図である。FIG. 3 is a schematic block diagram showing a configuration of a model base control unit 20 in FIG.
【図4】 燃料系順モデル22の構成を示す概略ブロッ
ク図である。FIG. 4 is a schematic block diagram showing a configuration of a fuel system forward model 22.
【図5】 前記燃料付着率・蒸発時定数推定部22eを
構成するファジーニューラル回路網の概略構成図であ
る。FIG. 5 is a schematic configuration diagram of a fuzzy neural network constituting the fuel adhesion rate / evaporation time constant estimating unit 22e.
【図6】 空気系順モデル21の構成を示す概略ブロッ
ク図である。FIG. 6 is a schematic block diagram illustrating a configuration of an air system forward model 21.
【図7】 過渡状態における空燃比のずれ面積S及び燃
料噴射量の変化を学習前と学習後とで比較した図であ
る。FIG. 7 is a diagram comparing changes in the air-fuel ratio deviation area S and the fuel injection amount in a transient state before and after learning.
【図8】 ずれ補正量決定部60における過渡状態のず
れ補正処理のフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart of a shift correction process in a transient state in the shift correction amount determination unit 60;
【図9】 本発明に係るエンジン制御方式を実行可能な
第二の実施例である制御装置100の構成を示す概略ブ
ロック図である。FIG. 9 is a schematic block diagram illustrating a configuration of a control device 100 according to a second embodiment that can execute the engine control method according to the present invention.
【図10】 過渡状態における空燃比のずれ時間及び燃
料噴射量の変化を学習前と学習後とで比較した図であ
る。FIG. 10 is a diagram comparing a time difference of an air-fuel ratio and a change in a fuel injection amount in a transient state before and after learning.
【図11】 ずれ補正量決定部160における過渡状態
のずれ補正処理のフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart of a shift correction process in a transient state in the shift correction amount determination unit 160.
【図12】 過度な補正により空燃比が振動してしまう
状態を示す空燃比、酸素センサ出力信号、及び燃料噴射
量を用いて表した図である。FIG. 12 is a diagram showing an air-fuel ratio, an oxygen sensor output signal, and a fuel injection amount showing a state in which the air-fuel ratio oscillates due to excessive correction.
1 エンジン 2 吸気管 3 エアクリーナ 4 燃料噴射装置 5 シリンダ 6 排気管 7 クランクケース 8 スロットルバルブ 10 制御装置 12 スロットル開度検知手段 13 クランク角検知手段 15 酸素センサ 20 モデルベース制御部 21 空気系順モデル 21a スロットル開度用位相進み部 21b 空気量演算部 21c 圧力変換部 21d 吸気負圧演算部 21e 体積効率推定部 21f エンジン回転数用位相進み部 22 燃料系順モデル 22a 非付着燃料演算部 22b 付着燃料演算部 22c 一次遅れ部 22d 一次遅れ部 22e 燃料付着率・蒸発時定数推定部 23 推定空燃比演算部 24 基本操作量演算部 30 目標空燃比算出部 40 エンジン回転数演算部 50 変換部 60 ずれ補正量決定部 α スロットル開度 r クランク角 n エンジン回転数 Mf 操作量 Mfn 基本操作量 E 実際の空燃比に関する検知信号 Ep 目標空燃比 Ev 推定空燃比 Av 推定空気量 Fv 推定燃料量 A1〜3 補正信号 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Engine 2 Intake pipe 3 Air cleaner 4 Fuel injection device 5 Cylinder 6 Exhaust pipe 7 Crankcase 8 Throttle valve 10 Control device 12 Throttle opening detection means 13 Crank angle detection means 15 Oxygen sensor 20 Model base control unit 21 Air system forward model 21a Throttle opening phase advance section 21b Air amount operation section 21c Pressure conversion section 21d Intake negative pressure operation section 21e Volume efficiency estimation section 21f Engine speed phase advance section 22 Fuel system forward model 22a Non-adhered fuel operation section 22b Adhered fuel operation Unit 22c first-order lag unit 22d first-order lag unit 22e fuel adhesion rate / evaporation time constant estimation unit 23 estimated air-fuel ratio calculation unit 24 basic operation amount calculation unit 30 target air-fuel ratio calculation unit 40 engine speed calculation unit 50 conversion unit 60 shift correction amount Determiner α Throttle opening r Crank angle n Engine rotational speed Mf operating amount Mfn basic operation value E detected signals of the actual air-fuel ratio Ep target air-fuel ratio Ev estimated air-fuel ratio Av estimated air quantity Fv estimated fuel amount A1~3 correction signal
Claims (9)
ード制御ロジックを用いて燃料噴射装置から噴射された
燃料の動的挙動を表すパラメータをモデル化した燃料系
順モデルを有するエンジンの順モデルを用いてエンジン
の排気空燃比を目標とする空燃比に合わせて制御するエ
ンジン制御方式において、 空燃比センサを用いて排気空燃比を検知し、該排気空燃
比と目標空燃比とのずれに基づいて前記順モデルのずれ
を補正する教師データを獲得することを特徴とするエン
ジン制御方式。An engine using a forward model of an engine having a fuel system forward model in which a parameter representing a dynamic behavior of fuel injected from a fuel injection device is modeled using at least a feedforward control logic with a learning function. In an engine control system that controls an exhaust air-fuel ratio in accordance with a target air-fuel ratio, an exhaust air-fuel ratio is detected using an air-fuel ratio sensor, and the forward model of the forward model is determined based on a difference between the exhaust air-fuel ratio and a target air-fuel ratio. An engine control method characterized by acquiring teacher data for correcting a shift.
に検知するセンサであり、前記空燃比センサから得られ
る排気空燃比と目標空燃比との間のずれ面積を用いて前
記パラメータの補正を行うことを特徴とする請求項1に
記載のエンジン制御方式。2. The air-fuel ratio sensor is a sensor that linearly detects an exhaust air-fuel ratio, and corrects the parameter using a deviation area between an exhaust air-fuel ratio obtained from the air-fuel ratio sensor and a target air-fuel ratio. The engine control method according to claim 1, wherein the control is performed.
燃比に対してリッチであるか、リーンであるかを検知す
るセンサであって、前記空燃比センサから得られる出力
信号の不変時間を用いて前記パラメータの補正を行うこ
とを特徴とする請求項1に記載のエンジン制御方式。3. An air-fuel ratio sensor for detecting whether an exhaust air-fuel ratio is rich or lean with respect to a target air-fuel ratio, wherein an invariable time of an output signal obtained from the air-fuel ratio sensor is determined. The engine control method according to claim 1, wherein the parameter is corrected using the parameter.
で前記パラメータを補正を行うことを特徴とする請求項
1〜3の何れか一項に記載のエンジン制御方式。4. The engine control system according to claim 1, wherein the parameter is corrected until the deviation becomes equal to or less than a preset value.
した値以下になるまで前記パラメータの補正を行うこと
を特徴とする請求項1〜3の何れか一項に記載のエンジ
ン制御方式。5. The engine control method according to claim 1, wherein the parameter is corrected until the correction amount of the operation parameter becomes equal to or less than a preset value.
ンと間で振動的になるまで前記パラメータの補正を行う
ことを特徴とする請求項1〜5の何れか一項に記載のエ
ンジン制御方式。6. The engine control method according to claim 1, wherein the parameter is corrected until the output from the air-fuel ratio sensor becomes oscillating between rich and lean. .
状態が過渡状態である間に行うことを特徴とする請求項
1〜6の何れか一項に記載のエンジン制御方式。7. The engine control method according to claim 1, wherein the acquisition of the teacher data is performed while the operating state of the engine is in a transient state.
記過渡状態の開始を判定し、前記空燃比センサの検知結
果に基づいて前記過渡状態の終了を判定することを特徴
とする請求項1〜7の何れか一項に記載のエンジン制御
方式。8. The system according to claim 1, wherein a start of the transient state is determined based on a change in an operating state of the engine, and an end of the transient state is determined based on a detection result of the air-fuel ratio sensor. The engine control system according to any one of claims 7 to 13.
トル開度及び/又はエンジン回転数の変化量に基づいて
判断することを特徴とする請求項8に記載のエンジン制
御方式。9. The engine control system according to claim 8, wherein a change in the operating state of the engine is determined based on a change in a throttle opening and / or an engine speed.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP9078105A JPH10274082A (en) | 1997-03-28 | 1997-03-28 | Engine control system |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP9078105A JPH10274082A (en) | 1997-03-28 | 1997-03-28 | Engine control system |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
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JPH10274082A true JPH10274082A (en) | 1998-10-13 |
Family
ID=13652614
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP9078105A Pending JPH10274082A (en) | 1997-03-28 | 1997-03-28 | Engine control system |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH10274082A (en) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6415273B1 (en) * | 1998-02-12 | 2002-07-02 | Yamaha Hatsudoki Kabushiki Kaisha | Method of feed-forward control using control logic with anticipatory learning control |
CN100390390C (en) * | 2004-05-19 | 2008-05-28 | 株式会社电装 | Controlling device of car |
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JP2011169227A (en) * | 2010-02-18 | 2011-09-01 | Toyota Motor Corp | Device for control of internal combustion engine |
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1997
- 1997-03-28 JP JP9078105A patent/JPH10274082A/en active Pending
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