JP2003328851A - 内燃機関を診断、較正するシステムおよび方法 - Google Patents
内燃機関を診断、較正するシステムおよび方法Info
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Abstract
法を提供する。 【解決手段】 内燃機関の所定の動作状態を決定する、
方法、システム、および機械可読記憶媒体が開示され
る。動作時、方法、システム、および機械可読記憶媒体
は、燃焼サイクルの所定ポイントで少なくとも1つの燃
焼室におけるシリンダ圧を測定する。次に、方法、シス
テム、および機械可読記憶媒体は、測定したシリンダ圧
を用いて、エンジンの動作パラメータに対して少なくと
も第1値を決定し、少なくとも1つのエンジンセンサか
ら受信したデータを用いて、エンジンの動作パラメータ
に対する第2値を決定し、次いで第1値と第2値との間
の差が所定の関係を有する場合、所定の信号を発生す
る。
Description
システムおよび方法、さらに詳細には、種々のエンジン
センサを用いて内燃機関を診断し、較正するシステムお
よび方法に関する。
的要件は、内燃機関性能のオンライン診断を行って、排
気規制の適合を確保する能力を要求している。エンジン
性能の優れた表示を与える、かかる変数の1つが、燃焼
プロセス中に各シリンダによって発生する指示トルクで
ある。トルクを計算するために使用される、複数の取組
みがあり、これらの大多数が、種々のエンジンセンサか
らの知識の組合せを基にする。また、トルク計算は大変
複雑なため、いくつかの同時測定が、正確かつ信頼でき
る計算を確かにするためにしばしば利用される。例え
ば、1つの取組みが燃料噴射器制御設定、およびエンジ
ンのトルクレベルを表示するセンサを基にする。1つの
噴射器が故障した場合、予測は著しく精度に欠ける。実
際の噴射器性能を示すセンサ情報がなければ、おそらく
動力損失を見分ける運転者でもない限り、問題は検出さ
れずにいる。残念なことに、製品目的の噴射器設置は非
常に高価であり、そのため噴射器性能の暗黙測定が、現
在最も実行可能な実用的オプションである。
トルクがカムシャフトおよびクランクシャフトの速度セ
ンサの出力に基づいて計算される。最新の内燃機関がカ
ムシャフトおよびクランクシャフトの速度センサの冗長
性を含むので、これらのトルク計算は一般的に計算する
のがより容易であり、より信頼できる。1つのセンサが
故障した場合、その故障が検出され、予備センサが使用
される。
ダ圧の関数として計算し始めた。この取組みにおいて、
燃焼中のシリンダ圧が、その後トルクに変換される瞬間
クランクシャフト速度を計算するために使用される。2
つのシリンダ圧測定(例えば、上死点(TDC)での測
定、およびTDC前60°での測定)の比もまた、トル
クを計算するために使用される。1つ以上のシリンダに
おける測定された圧力比が、特定のエンジン動作状態に
対する最適な圧力比と比較され、1つ以上の噴射器がエ
ンジン動作を最適化するために微調整される(すなわ
ち、空燃比が変更される)。ほとんど計算をする必要も
無く、かつ故障センサがより容易に識別されるため、圧
力比を評価することによって目標トルクを達成するプロ
セスが、前述の方法よりも複雑ではないことが分かっ
た。ハードウェアまたは仮想のシリンダ内圧力検知がま
た、回転クランクシャフト速度からは利用できない他の
手段を与える。例えば、シリンダ内圧力検知は、不点火
回路を識別し、燃焼騒音を計算するために使用される。
シリンダ圧はまた、シリンダ内に有る空気の質量、およ
びシリンダ内の空気密度を計算し、最適化するために使
用される。
の複雑さを考えて、エンジン製造業者は、計算の精度を
向上するために新しい方法を絶えず捜し求めている。最
近、ニューラルネットワークが、従来技術のトルク評価
システムの精度をさらに向上するために使用されてき
た。例えば、Zavarehiらによる特許文献1が、
次の工程を含むニューラルネットワークを用いて、往復
内燃機関のトルクを検出する方法を開示する。各クラン
クシャフト位置に対する所定数の回転サイクルにわたっ
て、複数の指定クランクシャフト回転位置に対する回転
クランクシャフト速度を検知する工程、各クランクシャ
フト位置に対する平均クランクシャフト速度変動を決定
する工程、シリンダ内の各点火事象および各圧縮事象に
因るクランクシャフト運動エネルギー変化を表わす情報
を決定する工程、クランクシャフト運動エネルギー変化
および平均クランクシャフト速度の関数としてクランク
シャフトトルクを表わす情報を決定する工程、およびニ
ューラルネットワークからの代表的クランクシャフトト
ルク信号を出力する工程。
書
れるシステムは、燃焼および圧縮事象に因る運動エネル
ギー変化を計算するので、各シリンダに対する2つの入
力、および平均クランクシャフト速度に対する1つの入
力が、ニューラルネットワークに入力される必要があ
る。これは非常に複雑な、プロセッサ集中のネットワー
ク計算をもたらす。
ルク、シリンダ不点火、および少数のエンジン動作測定
を基にし、かつ過剰な処理能力を必要としない他のエン
ジン動作を決定できる、正確なシステムおよび方法であ
る。
する方法が開示される。動作時、本方法は、燃焼サイク
ルの所定ポイントで少なくとも1つの燃焼室におけるシ
リンダ圧を測定する。次に本方法は、測定したシリンダ
圧を用いて、エンジンの動作パラメータに対して少なく
とも第1値を決定し、少なくとも1つのエンジンセンサ
から受信したデータを用いて、エンジンの動作パラメー
タに対する第2値を決定し、次いで第1値と第2値との
間の差が所定の関係を有する場合、所定の信号を発生す
る。装置および機械可読媒体が、開示される方法を実施
するためにさらに設けられる。
から参照が図面に示される実施形態に対して行われ、特
定の用語が説明するために使用される。それにもかかわ
らず、本発明の範囲の限定を意図するものではないこと
が理解されよう。本発明は、図示される装置および説明
される方法における任意の変更および別の変更態様、な
らびに本発明が関連する当業者が通常認識するであろ
う、本発明の原理の別の応用を含む。
従って内燃機関を診断し、較正するエンジン制御システ
ム16が、少なくとも1つのクランク角センサ2、少な
くとも1つのシリンダ圧センサ4、エンジン制御装置
6、エンジン動作状態を測定する種々のセンサ8、およ
び電子制御モジュール(ECM)10を含む。本発明の
一例証的実施形態において、エンジン制御システム16
は、複数のクランク角センサ2を(各シリンダに対して
1つ)含む。開示される実施形態は、クランク角を測定
するセンサ2を設け、結果をECMに与え、次いでシリ
ンダ圧センサ4に指令して、特定のクランク角における
シリンダ圧を測定するとして説明される一方で、エンジ
ン制御の当業者は、シリンダ圧測定のタイミングを指定
する、種々の他の方法があることを理解されよう。EC
M10はマイクロプロセッサ12を含む。ECM10は
またメモリまたはデータ記憶装置14を含み、これはR
OMとRAMの組合せを含む。ECM10は、クランク
角センサ2からのクランク角信号(S1)、シリンダ圧
センサ4からのシリンダ圧信号(S2)、および種々の
エンジン動作センサ8からのエンジン動作状態信号(S
3)を受信する。エンジン制御装置6は、エンジン15
を調整する制御信号(S4)を受信する。図1は単一の
シリンダ圧センサ4を示しているが、エンジン15は複
数のシリンダを含み、各々はシリンダ圧センサ4を含
む。また、2つ以上のシリンダ圧センサが各シリンダ内
に設置される。
気筒エンジンのシリンダ1〜4内の圧力変化を、クラン
ク角の関数として例示する波形図が示される。波形図上
に、シリンダ#1で実行されるプロセスの説明が示され
る。典型的に、0から180°の間に、燃料がシリンダ
内へ噴射され(吸気行程)、180から360°の間
に、シリンダ内の空気および燃料が圧縮され(圧縮行
程)、360から540°の間に、シリンダ内の空気お
よび燃料は点火され(動力(または燃焼)行程)、そし
て540から720°の間に、排気ガスがシリンダから
排出される(排気行程)。上述の種々の行程は、エンジ
ンによっては、多少異なる。例えば、ディーゼルエンジ
ンにおいて、燃料は吸気行程中にエンジン内へ噴射され
ない。多くのディーゼルエンジンが、これらのエンジン
に噴射率制御および他の細かい噴射制御を実行させて、
直噴射以外では行な得ない目標放熱プロフィールを達成
するために、直噴射を代わりに利用する。他の実施形態
において、種々の行程が様々なポイントで起きるが、簡
略化のため、上述のように説明される。この4ストロー
クプロセスは720°ごとに繰り返す。シリンダ#1タ
イムラインの下に、シリンダ1〜4に関する圧縮および
動力行程を図解する波形図が示される。約180°ごと
に、4つのシリンダの1つが動力行程に入る。Y軸が
「シリンダ圧(kg/cm2)」と呼ばれ、1から10
範囲の値となる。X軸がクランクシャフトに結合されて
いるクランクギアの角変位であり、0°から1440°
範囲の値となる。従って、図2は回転可能なクランクシ
ャフトの4回転を示すことが明らかである。エンジン1
5の各サイクルが、回転可能なクランクシャフトの2回
転、すなわち720°を含むことに留意されたい。次の
詳細な説明で明らかになるように、図解入り実施形態は
4気筒エンジンに基づき、それを参照して説明されるで
あろう。しかしながら、記載される方法は、例えば、直
列6気筒エンジンおよび「V型」16気筒ディーゼルエ
ンジンを含む、任意の内燃機関構造の用途に容易に適合
されることを理解されよう。
の他の動作を測定する、本発明の一例証的実施形態によ
る制御ルーチンが、図3に示される。このルーチンはE
CM10のメモリ14に格納され、マイクロプロセッサ
12によって実行される。ブロック302において、ク
ランク角センサ2は、クランクシャフトのクランク角を
決定し(例えば、計算または測定)、出力信号(S1)
を発生して、測定したクランク角を示すECM10へ送
る。ブロック304において、問い合わせが、クランク
角は第1所定角度、例えば上死点後(ATDC)25°
であるかを判定するために行われる。クランク角は25
°ATDCであることが、一度決定されると、制御がブ
ロック306に移されて、シリンダ圧センサ4によって
測定された、第1シリンダ(例えばシリンダ#4)のシ
リンダ圧PT(信号S2によって表示される)をメモリ
14に格納する。
り、そこでクランク角センサ2は再び、シリンダクラン
クシャフトのクランク角を測定し、出力信号S1を発生
して、測定したクランク角を示すECM10へ送る。ブ
ロック310において、問い合わせが、クランク角は第
2所定角度、例えば下死点後(ABDC)の25°であ
るかを判定するために行われる。クランク角は25°A
BDCであることが、一度決定されると、制御はブロッ
ク312に移されて、シリンダ圧センサ4によって測定
された、次のシリンダ(例えばシリンダ#2)のシリン
ダ圧PB(信号S2によって表示される)をメモリ14
に格納する。
が、シリンダ内に在る空気の質量を決定するために使用
される。この質量が所望の範囲外に在ると決定される場
合、吸気または排気弁作動あるいはターボチャージャー
動作が故障していることがある。必要に応じて、エンジ
ン性能に対する適当な変更が行われる。例えば、吸気
弁、排気弁および/またはターボチャージャーは、目標
値を達成するために較正(または微調整)される。
が、シリンダ内の放熱量を計算して、燃料噴射事象に関
する情報を与えるために使用される。放熱量が過剰また
は不足する場合、例えば、噴射パルスのタイミングおよ
び継続時間が、所望値を達成するために微調整される。
グ)エンジンにおいて、吸気および排気弁開きの重複期
間中に採取された分離圧サンプルが、残留ガス量を計算
して、排気物質/性能予測アルゴリズムで用いるために
使用される。サンプリングした圧力量が所定範囲の外に
ある場合、例えば、吸気または排気弁作動あるいはター
ボチャージャー動作が、較正または微調整される。
上述の計算はセンサ入力に基づく。例えば、容積効率
(VE)テーブルが、エンジンrpm(例えば、タイミ
ングセンサから推定される)に対する軸、および固定弁
事象に対する空気密度を有する。VEテーブルは柔軟性
のある弁事象に対する追加軸を有する。空気密度は、吸
気マニホールド温度(センサ)および圧力(センサ)の
測定値に依存する。目標空気質量に関するルールは、そ
れがVEテーブルを介して推定される値の所定範囲(例
えば、±5%)に入ることである。同様に、燃料および
冷却液温度が、予想点火遅れを参照用テーブルから見つ
けるためにさらに必要とされる。点火遅れは、噴射タイ
ミングおよび継続時間が別の参照用テーブルの目標値
(エンジンrpm、空気質量、周囲状態、および燃料質
量が軸付近にある)に合致するかを計算するために必要
とされる。多くの場合、センサ入力が仮想またはハード
ウェアセンサのいずれかからでもあり得る。目標は2重
であり、第1にあらゆるシリンダを微調整して、同様に
実行し、第2にシリンダ配列を微調整して、参照用テー
ブルからの目標と適合させる。
場合、多数の因子が組み合わさり、雑然として見える速
度パターンを生成する。これらの因子には、ギヤラッシ
ュ(gear lash)、エンジン調速機設定、およ
び歯車不良検出が含まれる。本発明の一例証的実施形態
が、ラジアル基底ニューラルネットワーク(RBNN)
を使用して、既知の速度パターンを個々のシリンダ動力
の種々のレベルでモデル化し、次いでパターン認識を使
用して、一見、無秩序なエンジン挙動中にエンジン性能
をさらに正確に特徴づける。RBNNは、好ましくは、
ラジアル基底関数近似解法に基づくニューラルネットワ
ークモデルであり、これの出力は、指定された試験ポイ
ントにおける推定エンジントルクを表わす実数値の数で
ある。RBNNを使用する場合、分離サンプルの使用が
過大な数のモデル入力を必要とするので、シリンダ圧デ
ータが統合手段に圧縮される。第2の例証的実施形態
が、逆伝播または他のニューラルネットワークを使用す
る。図4を参照すると、入力層410、隠れ層420、
および出力層430を有する、典型的なラジアル基底ニ
ューラルネットワーク400が示される。次に、各層
は、セル(C1〜C5)と呼ばれる、いくつかの処理ユ
ニットを有し、これらは連結部440によって接合され
る。各連結部440は、セルCiのセルCjに及ぼす影
響を特定し、ネットワークの挙動を決定する重み数値W
ijを有する。各セルCiは、内燃機関15のシリンダ
に対するトルクの大きさを表わす、数値の出力を計算す
る。
機関15が4つのシリンダを有するため、トルクの大き
さは、燃焼と圧縮の硬化および平均クランクシャフト速
度に因る、シリンダ圧変化の関数として決定されるの
で、エンジントルクに対するRBNNが、4(シリンダ
の数)倍のX(圧力変化は変数Xによって説明される)
入力、噴射タイミングのプラス入力、IMTなどを少な
くとも含む。入力層内のセルは、受信した入力信号(好
ましくは、−1と+1との間)を正規化し、正規化入力
を隠れ層内のガウス処理セルに送信する。重みおよび閾
値因子がレベルを補正するために設定された場合、入力
層における複雑な刺激パターンが隠れ層の間に次々に伝
わって、より簡素な出力パターンを生じる。ネットワー
クは、一連の入力パターンおよび対応する期待出力パタ
ーンを供給することによって「教え込まれる」。ネット
ワークは、期待出力パターンと、まさに生成されたパタ
ーンとの間の差(各出力ユニットにおける)を測定する
ことによって「学習」する。これを行って、内的な重み
および閾値が学習アルゴリズムによって修正されて、入
力パターンのスペクトラムにわたる誤りを最小化しなが
ら、期待出力パターンをより厳密に近似する出力パター
ンを与える。ネットワーク学習は、複数の「レッスン」
を含む反復プロセスである。ニューラルネットワーク
は、雑音のある、または不完全なデータがある場合に情
報を処理し、正しい解法へとさらに一般化する能力を有
する。
用いて、線形ニューラルネットワーク手法が使用され
る。線形ニューラルネットワーク手法において、入力お
よび出力は、ラジアル基底ニューラルネットワークで使
用される、実数値の入力および出力データよりも、2進
数−1(または0)+1形である。この手法を使って、
トルクの大きさが最大値の出力であるように決定され
る。
RBNN400は燃焼騒音(ノック)を識別するために
使用される。当業界で公知であるノック信号は通常、シ
リンダ圧が最大値に近づいた場合に発生する。ノック信
号の周波数範囲がシリンダの内径によって変化するが、
通常は5kHzを越える。したがって、RBNN400
によって発生するシリンダ圧波形を、遮断周波数が約5
kHzである高域フィルターに通すことによって、ノッ
ク信号だけを抽出することが可能になる。燃焼ノックは
また、種々の窒素酸化物(NOx)の生成を促進する、
激しい燃焼温度を示す傾向があるので、RBNN400
はまたNOx生成を制御するために使用される。
エンジン状態の所与のセットに対して各シリンダにおい
てほぼ同じ燃焼事象を達成するように設計されるのに対
して、実際は、各シリンダ内の燃焼事象が、製造上の公
差、およびシリンダに関連する構成部品間の劣化を誘発
する構造的および機能的な違いに因って、シリンダごと
に変化する。したがって、個々のシリンダにおける圧力
比の変動性を監視することによって、エンジン制御シス
テム16は、様々なシリンダ内の空燃比を別々に調整し
て、個々のシリンダの性能を均衡させる。同様に、個々
のシリンダの圧力およびそれらの変動を所定の目標圧力
と比較することによって、本発明のエンジン制御システ
ム16は、トルクおよび他の測定を正確に計算し、また
同時に、不完全な機能または劣化部品を検出できる。
診断および噴射微調整を実行するのに適用できることが
有利である。内燃機関において複雑な噴射および空気シ
ステムの実行が、較正および診断の困難を伴う。ある較
正が各素子の製造時に構成部品レベルで行われる(構成
部品較正)。構成部品がシステムに組立てられると、さ
らに他の較正を行う必要がある(システム較正)。シス
テム較正を行うことで、往々にして構成部品較正を省く
ことも可能であり、したがって重複作業の時間/費用を
節約する。この方法は、シリンダ内圧力検知を用いて、
オンライン診断およびシステム較正を実行する能力を与
える利点を含む。
のような外部測定装置を省ける利点がある。代表するク
ランクシャフトトルクが応答して生成され、ユーザーに
伝えられ、次の動作のために基地局へ格納および/また
は伝送される。本発明は、実質的に内燃機関の任意の型
およびサイズで利用可能である。
ルク、燃焼ノック、および不点火をモデル化するため
に、ニューラルネットワークの使用によって与えられる
利点である。ニューラルネットワークの使用によって、
本発明が、正確かつ迅速なフィードバックを制御モジュ
ールおよび/またはシステムユーザーに提供することが
可能になる。
および排気規制の適合である。エンジンシステムのより
正確な監視が、排出物質に対するより狭義な開発を可能
にして、エンドユーザーのためにより良い燃費を実現で
きることであろう。
示され、述べられているが、これらは特性を例示するも
のであり、それを制限するものでないと思われれる。例
証的実施形態のみが示され、説明されたが、本発明の精
神に含まれる、全ての変化および変更が保護されるのが
望しいことを理解する必要がある。
ジン制御システムのブロック図である。
圧力変化をクランク角の関数として例示する波形図であ
る。
実施形態の一般動作を示す流れ波形図である。
ューラルネットワークを示す図である。
ク角を測定する(工程) 304 決定:クランク角が所定の角度に等しい(工
程) 306 シリンダ圧PTを格納する(工程) 308 クランク角センサがクランクシャフトのクラン
ク角を測定する(工程) 310 決定:クランク角が所定の角度に等しい(工
程) 312 シリンダ圧PBを格納する(工程) 400 ラジアル基底ニューラルネットワーク 410 入力層 420 隠れ層 430 出力層 440 連結部
Claims (5)
- 【請求項1】 内燃機関の所定の動作状態を決定する方
法であって、 燃焼サイクルの所定ポイントで少なくとも1つの燃焼室
におけるシリンダ圧を測定する工程と、 測定したシリンダ圧を用いて、エンジンの動作パラメー
タに対して少なくとも第1値を決定する工程と、 少なくとも1つのエンジンセンサから受信したデータを
用いて、エンジンの動作パラメータに対する第2値を決
定する工程と、 第1値と第2値との間の差が所定の関係を有する場合、
所定の信号を発生する工程と、を含む方法。 - 【請求項2】 内燃機関の所定の動作状態を決定する方
法であって、 容積効率テーブルに対応するデータをメモリに格納する
工程と、 少なくとも1つのハードウェアセンサおよび容積効率テ
ーブルから受信したデータを用いて、第1の空気質量推
定値を決定する工程と、 燃焼サイクルの所定ポイントで少なくとも1つの燃焼室
におけるシリンダ圧を測定する工程と、 測定したシリンダ圧を用いて、エンジンの動作パラメー
タに対して少なくとも第1値を決定する工程と、 少なくとも1つのエンジンセンサから受信したデータを
用いて、エンジンの動作パラメータに対する第2値を決
定する工程と、 第1値と第2値との間の差が所定の関係を有する場合、
所定の信号を発生する工程と、を含む方法。 - 【請求項3】 内燃機関の所定の動作状態を決定する方
法であって、 燃焼サイクルの所定ポイントで、少なくとも1つのシリ
ンダに対して少なくとも1つの燃焼室におけるシリンダ
圧を測定する工程と、 少なくとも1つのシリンダに対して測定したシリンダ圧
をニューラルネットワークに入力する工程と、 ニューラルネットワーク出力から、所定状態が少なくと
も1つのシリンダに存在するかどうかを決定する工程
と、 状態異常が検出された場合、少なくとも1つのシリンダ
の構成部品を調整する工程と、を含む方法。 - 【請求項4】 内燃機関の所定の動作状態を決定する装
置であって、 燃焼サイクルの所定ポイントで少なくとも1つの燃焼室
におけるシリンダ圧を測定するように構成されたモジュ
ールと、 測定したシリンダ圧を用いて、エンジンの動作パラメー
タに対して少なくとも第1値を決定するように構成され
たモジュールと、 少なくとも1つのエンジンセンサから受信したデータを
用いて、エンジンの動作パラメータに対する第2値を決
定するように構成されたモジュールと、 第1値と第2値との間の差が所定の関係を有する場合、
所定の信号を発生するように構成されたモジュールと、
を備える装置。 - 【請求項5】 内燃機関の所定の動作状態を決定する装
置であって、 容積効率テーブルに対応するデータをメモリに格納する
ように構成されたモジュールと、 少なくとも1つのハードウェアセンサおよび容積効率テ
ーブルから受信したデータを用いて、第1空気質量推定
値を決定するように構成されたモジュールと、 燃焼サイクルの所定ポイントで少なくとも1つの燃焼室
におけるシリンダ圧を測定するように構成されたモジュ
ールと、 測定したシリンダ圧を用いて、エンジンの動作パラメー
タに対して少なくとも第1値を決定するように構成され
たモジュールと、 少なくとも1つのエンジンセンサから受信したデータを
用いて、エンジンの動作パラメータに対する第2値を決
定するように構成されたモジュールと、 第1値と第2値との間の差が所定の関係を有する場合、
所定の信号を発生するように構成されたモジュールと、
を備える装置。
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---|---|---|---|
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