JP2006017698A - Setting method of experimental planning for engine control parameter, program for making computer execute the setting method of experimental planning, computer-readable recording medium storing the program, and setting apparatus of experimental planning for engine control parameter - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、エンジン制御パラメータの実験計画設定方法、その実験計画設定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、そのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体およびエンジン制御パラメータの実験計画設定装置に関する。 The present invention relates to an engine control parameter experiment plan setting method, a program for causing a computer to execute the experiment plan setting method, a computer-readable recording medium storing the program, and an engine control parameter experiment plan setting apparatus.
自動車用エンジンでは、排出ガス特性、燃料消費特性、安定燃焼性および動力性能等のエンジン特性がさまざまな要求を満たすべく、複雑な制御が行なわれている。 In an automobile engine, complicated control is performed so that engine characteristics such as exhaust gas characteristics, fuel consumption characteristics, stable combustibility, and power performance satisfy various requirements.
すなわち、エンジンの回転速度や負荷に基づき決定されるエンジンの運転状態に応じた最適な燃料噴射量や最適な点火時期等の各制御パラメータの適合値を予め設定しておき、エンジン制御用電子制御ユニット(ECU)に記憶させておく。そして、この設定した適合値を参照しつつ、ECUはエンジンの制御を行なう。さまざまな運転状態に各々対応する適合値を用いることにより、各エンジン特性についてのさまざまな要求が満たされる。 In other words, electronic control for engine control is set in advance by setting appropriate values for each control parameter such as the optimum fuel injection amount and optimum ignition timing according to the engine operating state determined based on the engine speed and load. Stored in the unit (ECU). Then, the ECU controls the engine while referring to the set adaptation value. Different requirements for each engine characteristic are met by using adapted values corresponding respectively to different operating conditions.
図22は、エンジンの制御パラメータの適合値について一般的に説明するための図である。 FIG. 22 is a diagram for generally explaining the adaptation values of the engine control parameters.
図22には、所定のエンジン回転速度および所定の負荷が与えられる条件下で、エンジンの点火タイミングに応じて各エンジン特性がどのように変化するかが示されている。図22においてNOxは排気ガス特性のひとつである窒素酸化物の濃度を表わし、TFは動力性能の特性を表わすトルク変動を示し、BSFCは燃料消費特性である燃料消費量を示す。 FIG. 22 shows how each engine characteristic changes according to the ignition timing of the engine under a condition where a predetermined engine rotation speed and a predetermined load are applied. In FIG. 22, NOx represents the concentration of nitrogen oxides, which is one of the exhaust gas characteristics, TF represents torque fluctuation representing the characteristics of power performance, and BSFC represents fuel consumption, which is a fuel consumption characteristic.
燃料消費量BSFCのみに着目すると、燃費が一番よい点は図22のC点である。しかしながら、エンジン特性としてトルク変動TFがTF0以下であることが求められるため、点火タイミングはAの範囲に限定される。さらに排気ガス中の窒素酸化物濃度NOxがNOx0以下でなければならないという要求があるため、点火タイミングはBの範囲に限定される。AおよびBを満たす範囲にあり、かつ、燃料消費量BSFCが一番少ない点Dが、求められる制御パラメータである点火タイミングの適合点である。 Focusing only on the fuel consumption BSFC, the point with the best fuel efficiency is the point C in FIG. However, since the engine characteristic requires that the torque fluctuation TF is TF 0 or less, the ignition timing is limited to the range of A. Further, since there is a demand that the nitrogen oxide concentration NOx in the exhaust gas must be NOx 0 or less, the ignition timing is limited to the range of B. A point D that is in a range that satisfies A and B and that has the smallest fuel consumption BSFC is an adaptation point of ignition timing that is a required control parameter.
このように、排気ガスが清浄で、燃費が良く、安定燃焼し、かつ動力性能が良いという条件を満たす適合点を求めるために、複数あるエンジン制御パラメータをそれぞれ変更しつつ効率よく実験を行なうことが求められる。 As described above, in order to find a conforming point that satisfies the conditions of clean exhaust gas, good fuel consumption, stable combustion, and good power performance, perform experiments efficiently while changing each of the engine control parameters. Is required.
制御パラメータ(図22の場合は点火タイミング)を連続的に変化させて、対応するデータを連続して取込むことは現実には困難である。したがって、複数の実験点において実験を行ないデータを測定し、このデータに基づいて近似式によるモデル化することにより、図22の3つの曲線に示すようなエンジン特性が得られる。 In practice, it is difficult to continuously capture the corresponding data by continuously changing the control parameters (in the case of FIG. 22, the ignition timing). Therefore, by performing experiments at a plurality of experimental points and measuring data, and modeling with an approximate expression based on the data, engine characteristics as shown by the three curves in FIG. 22 are obtained.
そしてこのエンジン特性を解析することにより、ある車速においてあるエンジン負荷がかかっている場合に運転者が操作するアクセルペダルの位置に応じた適合点(図22の場合はD点)を求めておく。そして、この種々の車速および負荷における適合点の集合である制御マップをエンジン制御を行なうECUに記憶させておくことにより、種々のエンジン特性を満たすエンジンが実現できる。 Then, by analyzing this engine characteristic, a matching point (point D in the case of FIG. 22) corresponding to the position of the accelerator pedal operated by the driver when a certain engine load is applied at a certain vehicle speed is obtained. An engine that satisfies various engine characteristics can be realized by storing a control map, which is a set of matching points at various vehicle speeds and loads, in an ECU that performs engine control.
しかしながら、近年は、考慮しなければならないエンジン制御パラメータの数が増えてきており、旧来の試行錯誤による方法では、膨大な実験数とそれに伴う時間とが必要となる。たとえば近年は、エンジンの高性能化に伴い、エンジンパラメータとして吸気バルブ等のバルブタイミングを可変とするバルブタイミング可変機構が採用され、排気ガス中の窒素酸化物の発生量を低減させるために排気ガスの一部を吸入系に戻すEGRが採用され、また、筒内噴射エンジンが実用化されている。 However, in recent years, the number of engine control parameters that must be taken into account has increased, and the conventional method based on trial and error requires an enormous number of experiments and associated time. For example, in recent years, with the improvement in engine performance, a valve timing variable mechanism that changes the valve timing of an intake valve or the like as an engine parameter has been adopted, and exhaust gas is reduced in order to reduce the amount of nitrogen oxides generated in the exhaust gas. EGR is used to return a part of the engine to the intake system, and an in-cylinder injection engine has been put into practical use.
このように点火タイミングや燃料噴射量に加えて、さらに可変バルブタイミングや吸気に排気を混合する割合、燃料噴射タイミング、燃料圧力等のさまざまなエンジン制御パラメータを考慮せねばならない。 As described above, in addition to the ignition timing and the fuel injection amount, various engine control parameters such as the variable valve timing, the ratio of mixing the exhaust with the intake air, the fuel injection timing, and the fuel pressure must be taken into consideration.
また一方で、各国では排ガス規制に異なる基準が適用される場合があり、排気ガス中のNOx、CO2、HCなどの各濃度を各国の規制値を満たすように調整する必要もある。つまり求められるエンジン特性もまた複雑になっている。 On the other hand, different standards may be applied to exhaust gas regulations in each country, and it is necessary to adjust each concentration of NOx, CO 2 , HC, etc. in the exhaust gas so as to satisfy the regulation values of each country. In other words, the required engine characteristics are also complicated.
各制御パラメータの性能が最良となる点を単純に重ねることでは、適合値を得ることはできない。これは、1つのエンジン制御パラメータと他の1つのエンジン制御パラメータとの間に交互作用があり、互いに影響し合っているからである。 By simply overlapping the points at which the performance of each control parameter is the best, an appropriate value cannot be obtained. This is because there is an interaction between one engine control parameter and another engine control parameter, which influence each other.
エンジン制御パラメータが3つ程度しかないような旧来のエンジンの場合には、試行錯誤を繰返すことにより適合点を探すことができていたが、エンジンの高性能化に伴いエンジン制御パラメータの数が5ないし7個程度に増加すると、人間が旧来の感覚で試行錯誤により適合点を求めるのはほとんど不可能となってきた。 In the case of a conventional engine having only three engine control parameters, it was possible to find a matching point by repeating trial and error. However, as the performance of the engine has increased, the number of engine control parameters has increased to five. If it is increased to 7 or so, it has become almost impossible for human beings to find a matching point by trial and error in the traditional sense.
したがって、近年ではエンジン制御パラメータの適合化の効率を上げるため、たとえば特開2002−322938号公報(特許文献1)に示されるように、実験計画法が自動車の実験にも用いられるようになってきている。
各種の最適化の手法には、シンプレックス法、ニュートン法、最近では遺伝アルゴリズムによる最適化手法などがあるが、これらは計測できる範囲で数多く実験を行ない、制御パラメータの最適化に必要な実験データを得るものである。しかし、実験点が多いため効率が悪く、もっと効率の良い新たな方法に対する要求が高まっている。 Various optimization methods include the Simplex method, Newton method, and recently optimization methods based on genetic algorithms. These experiments are carried out within the measurable range, and experimental data necessary for optimization of control parameters is obtained. To get. However, because there are many experimental points, the efficiency is low, and a demand for a new method with higher efficiency is increasing.
そこで、上述のように自動車の実験にも実験計画法を用いることが検討されているわけであるが、実験計画法を用いた場合には、計画した実験点のうち計測できない点(以下、これを欠測点という)があると、予測精度が大きく悪化してしまう。したがって、エンジン特性の精度のよいモデルを得るためには、欠測点がいくつか存在する場合には、各実験点において正常なデータが得られるような実験計画を立て直す必要がある。 Thus, as described above, the use of the experimental design method for automobile experiments is also being studied. However, when the experimental design method is used, points that cannot be measured among the planned experimental points (hereinafter referred to as this). Is called a missing point), the prediction accuracy is greatly deteriorated. Therefore, in order to obtain an accurate model of engine characteristics, if there are several missing points, it is necessary to re-design the experiment plan so that normal data can be obtained at each experimental point.
このような場合、計測できない領域たとえばエンジンの失火領域や過熱領域などが事前に予測できれば、初めからその領域を外した実験計画を立てることができる。しかしながら、現実には、実験を実施することにより計測できない領域が判明することが多い。このため、設定した実験点の中に、計測できない領域に属する実験点すなわち欠測点が多数存在すると、計測したデータが不備であるということで再度実験計画法を立て直し再計測する必要がある。このようなケースでは、エンジン開発においてエンジン制御パラメータを適合させる段階を大きく遅延させる要因となる。 In such a case, if an area that cannot be measured, such as an engine misfire area or an overheated area, can be predicted in advance, an experimental plan can be made with the area removed from the beginning. However, in reality, an area that cannot be measured is often found by performing an experiment. For this reason, if there are a large number of experimental points belonging to a region that cannot be measured, that is, missing points, among the set experimental points, it is necessary to reestablish and remeasure the experiment design method because the measured data is incomplete. In such a case, it becomes a factor that greatly delays the stage of adapting the engine control parameters in engine development.
この発明の目的は、エンジン制御パラメータの適合化を短期に行なうことができるエンジン制御パラメータの実験計画設定方法、その実験計画設定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、そのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体およびエンジン制御パラメータの実験計画設定装置を提供することである。 An object of the present invention is to provide an engine control parameter experiment plan setting method capable of adapting engine control parameters in a short period of time, a program for causing a computer to execute the experiment plan setting method, and a computer readable recording of the program It is to provide an experiment plan setting device for a simple recording medium and engine control parameters.
この発明は、要約すると、エンジン制御パラメータの実験計画設定方法であって、各々が複数のエンジン制御パラメータの組合せで示される実験点を、応答曲面を得るために必要な第1の所定数だけ設定するステップと、設定された第1の所定数の実験点において計測された実験結果データを入力するステップと、実験結果データを参照して、応答曲面を得るのに有効なデータが得られた有効実験点と有効なデータが得られられなかった欠測点を抽出するステップと、欠測点の数が所定のしきい値を超えた場合に、欠測点を実験点から排除した上で、有効実験点と組合せて用いることにより応答曲面を得ることができる第2の所定数の追加実験点を設定するステップとを備える。 In summary, the present invention is an engine control parameter experimental plan setting method, in which experimental points each indicated by a combination of a plurality of engine control parameters are set by a first predetermined number necessary to obtain a response surface. A step of inputting the experimental result data measured at the set first predetermined number of experimental points, and an effective data obtained for obtaining a response surface with reference to the experimental result data. The step of extracting missing points for which experimental data and valid data could not be obtained, and when the number of missing points exceeds a predetermined threshold, Setting a second predetermined number of additional experimental points that can be used in combination with effective experimental points to obtain a response surface.
好ましくは、追加実験点を設定するステップは、各有効実験点に対応する複数のエンジン制御パラメータと第2の所定数の追加実験点に対応する複数のエンジン制御パラメータを用いて作成される行列をXとするとき、行列式|XTX|が最大となる追加実験点の組合せを求めるステップを含む。 Preferably, the step of setting the additional experimental points includes a matrix created using a plurality of engine control parameters corresponding to each effective experimental point and a plurality of engine control parameters corresponding to the second predetermined number of additional experimental points. When X, the step of obtaining a combination of additional experimental points that maximizes the determinant | X T X |
好ましくは、第1の所定数の実験点は、中心複合計画に基づいて定められる。 Preferably, the first predetermined number of experimental points is determined based on the central composite design.
より好ましくは、第1の所定数の実験点を設定する際の実験候補点は、エンジン制御パラメータの制御幅の最大値、最小値および最大値と最小値の中間値の3点の選択値のうちのいずれか1つを各エンジン制御パラメータごとに選択する組合せによって定まり、追加実験点は、3点の選択値に最大値と中間値の間の点および最小値と中間値の間の点が追加された5点の選択値からいずれか1つの値を各エンジン制御パラメータごとに選択する組合せのうちから欠測点を除去したものから選択される。 More preferably, the experimental candidate points when setting the first predetermined number of experimental points are the maximum value, minimum value, and intermediate value between the maximum value and the minimum value of the control range of the engine control parameter. Any one of them is determined by the combination of selecting each engine control parameter, and the additional experimental points are the three selected values including the point between the maximum value and the intermediate value and the point between the minimum value and the intermediate value. It is selected from the combinations in which any one value is selected for each engine control parameter from the added five selected values, and the missing points are removed.
好ましくは、エンジン制御パラメータの実験計画設定方法は、応答曲面を得るために必要な第1の所定数だけ設定するステップにおいて、あるエンジン制御パラメータが他の2以上のパラメータで表せる場合は、実験点におけるエンジン制御パラメータが他の2以上のパラメータの作動範囲である場合にのみ、実験点として設定するステップと、実験点におけるエンジン制御パラメータが他の2以上のパラメータの作動範囲外である場合には欠測点とするステップとをさらに備える。 Preferably, the engine control parameter experimental design setting method is such that, in the step of setting only the first predetermined number necessary for obtaining the response surface, if a certain engine control parameter can be expressed by two or more other parameters, the experimental point The step of setting as an experimental point only when the engine control parameter at is in the operating range of the other two or more parameters, and when the engine control parameter at the experimental point is outside the operating range of the other two or more parameters And a step of making a missing point.
この発明は他の局面においては、上記いずれかのエンジン制御パラメータの実験計画設定方法をコンピュータに実行させるプログラムである。 In another aspect, the present invention is a program that causes a computer to execute any one of the engine control parameter experiment plan setting methods described above.
この発明はさらに他の局面においては、上記いずれかのエンジン制御パラメータの実験計画設定方法をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体である。 In still another aspect, the present invention provides a computer-readable recording medium on which a program for causing a computer to execute any one of the engine control parameter experiment plan setting methods is recorded.
この発明のさらに他の局面に従うと、エンジン制御パラメータの実験計画設定装置であって、各々が複数のエンジン制御パラメータの組合せで示される実験点を、応答曲面を得るために必要な第1の所定数だけ設定する第1の設定部と、設定された第1の所定数の実験点において計測された実験結果データを入力する入力部と、実験結果データを参照して、応答曲面を得るのに有効なデータが得られた有効実験点と有効なデータが得られられなかった欠測点を抽出する抽出部と、欠測点の数が所定のしきい値を超えた場合に、欠測点を実験点から排除した上で、有効実験点と組合せて用いることにより応答曲面を得ることができる第2の所定数の追加実験点を設定する第2の設定部とを備える。 According to still another aspect of the present invention, there is provided an engine control parameter experiment plan setting apparatus, wherein a first predetermined value necessary for obtaining a response surface is obtained from experimental points each indicated by a combination of a plurality of engine control parameters. The first setting unit for setting the number, the input unit for inputting the experimental result data measured at the set first predetermined number of experimental points, and obtaining the response surface with reference to the experimental result data An extraction unit that extracts valid experimental points for which valid data was obtained and missing points for which valid data was not obtained, and missing points when the number of missing points exceeds a predetermined threshold And a second setting unit for setting a second predetermined number of additional experimental points that can obtain a response surface by using in combination with the effective experimental points.
好ましくは、第2の設定部は、各有効実験点に対応する複数のエンジン制御パラメータと第2の所定数の追加実験点に対応する複数のエンジン制御パラメータを用いて作成される行列をXとするとき、行列式|XTX|が最大となる追加実験点の組合せを求める。 Preferably, the second setting unit defines a matrix created using a plurality of engine control parameters corresponding to each effective experimental point and a plurality of engine control parameters corresponding to the second predetermined number of additional experimental points as X. Then, a combination of additional experimental points that maximizes the determinant | X T X |
好ましくは、第1の所定数の実験点は、中心複合計画に基づいて定められる。 Preferably, the first predetermined number of experimental points is determined based on the central composite design.
より好ましくは、第1の所定数の実験点を設定する際の実験候補点は、エンジン制御パラメータの制御幅の最大値、最小値および最大値と最小値の中間値の3点の選択値のうちのいずれか1つを各エンジン制御パラメータごとに選択する組合せによって定まり、追加実験点は、3点の選択値に最大値と中間値の間の点および最小値と中間値の間の点が追加された5点の選択値からいずれか1つの値を各エンジン制御パラメータごとに選択する組合せのうちから欠測点を除去したものから選択される。 More preferably, the experimental candidate points when setting the first predetermined number of experimental points are the maximum value, minimum value, and intermediate value between the maximum value and the minimum value of the control range of the engine control parameter. Any one of them is determined by the combination of selecting each engine control parameter, and the additional experimental points are the three selected values including the point between the maximum value and the intermediate value and the point between the minimum value and the intermediate value. It is selected from the combinations in which any one value is selected for each engine control parameter from the added five selected values, and the missing points are removed.
本発明によれば、自動車エンジンのように欠測点が存在する場合に、すでに実験で得られた正常なデータを生かしつつ、少ない追加実験を行なうことによって各特性のモデルの精度が効率的に確保できる。これによりエンジン制御パラメータの適合化に要する時間を短縮できる。 According to the present invention, when there is a missing point such as an automobile engine, the accuracy of the model of each characteristic is efficiently improved by performing a few additional experiments while making use of normal data already obtained through experiments. It can be secured. As a result, the time required for adapting the engine control parameters can be shortened.
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳しく説明する。なお、図中同一または相当部分には同一の符号を付しその説明は繰返さない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the drawings, the same or corresponding parts are denoted by the same reference numerals, and description thereof will not be repeated.
[エンジン制御パラメータ適合システムの構成]
図1は、本発明の実施の形態に係るエンジン制御パラメータの実験計画設定方法が適用されるエンジン制御パラメータ適合システムの構成を示すブロック図である。
[Configuration of engine control parameter conforming system]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an engine control parameter adaptation system to which an engine control parameter experimental plan setting method according to an embodiment of the present invention is applied.
制御パラメータによって制御される対象は、筒内噴射型のガソリンエンジン10である。図1を参照して、ガソリンエンジン10は、シリンダ11と、ピストン12と、シリンダ11及びピストン12によって区画形成される燃焼室13の上方に配置され、燃料を直接噴射するインジェクタ14と、燃焼室13内の混合気に点火するための点火プラグ15を備える。
The target controlled by the control parameter is the in-cylinder injection
燃焼室13には吸気通路16から空気が吸入され、これに燃料が噴射され混合気になる。点火により混合気が燃焼した燃焼ガスは、排気として燃焼室13から排気通路17へ排出される。吸気通路16からの空気の吸入及び排気通路17への排気の排出の各タイミングは、それぞれ吸気バルブ18及び排気バルブ19の開弁タイミングによって設定される。図1に示されるエンジン10の場合、吸気バルブ18の開弁タイミング(排気バルブ19の開弁期間とのオーバーラップ量)は、可変バルブタイミング機構20によって可変設定される。
Air is sucked into the
一方、エンジン10の燃焼室13に取り込まれる空気量は、吸気通路16の途中に設けられた電子制御スロットル21によって調節される。また、排気通路17へ排出された排気の一部は、EGR通路22を介して吸気通路16に戻される。そして、この戻される排気量は、EGRバルブ23の開弁量によって調節される。
On the other hand, the amount of air taken into the
こうしたエンジン10の制御は、ECU30によって行われる。また、このECU30には、水温センサ26やエンジン10の出力軸24近傍に設けられた回転速度センサ25等、エンジンの運転状態を計測する各種センサからの情報が計測情報として入力される。
Such control of the
エンジン10の各種制御パラメータを適切な値に設定する制御マップの各適合値を本実施の形態の適合システムは算出する。本実施の形態の適合システムは、エンジン10の出力軸24と連結されるダイナモメータ31と、ダイナモメータ31を操作するダイナモ操作盤32と、ダイナモメータ31を所定の条件に制御すべくダイナモ操作盤32に指令を送る自動計測装置33とを備える。
The adaptive system of the present embodiment calculates each adaptive value of the control map that sets various control parameters of the
ここで、ダイナモメータ31は、エンジン10の出力軸24の発生するトルクを吸収する。これにより、エンジン10を擬似的に車両に搭載した負荷状態にして各種試験を行うことができる。そして、ダイナモメータ31の吸収するトルクは、自動計測装置33からの指令にしたがって、ダイナモ操作盤32が操作されることで制御される。
Here, the
本実施の形態の適合システムは、さらに、ECU30と自動計測装置33との間でデータのやりとりを仲介するパネルチェッカー34を備える。そして、自動計測装置33では、パネルチェッカー34を介して、ECU30内に保持されるエンジン10の計測情報を取得する。
The adaptation system of the present embodiment further includes a
エンジン10が実際に車両に搭載されるときには、各種センサ等からECU30に入力される計測情報に基づきその運転状態が制御される。これに対し、ダイナモメータ31を用いて擬似的に車両に搭載された状態を作り出す場合には、運転者の意志を反映したアクセルペダルの踏み込み量等のデータがECU30に供給されない。
When the
そこで、自動計測装置33は、エンジン10の計測情報を参照してエンジン10の状態をモニタしつつ、パネルチェッカー34を介してアクセルペダルの踏み込み量に相当するデータ等をECU30に供給する。このようにして、自動計測装置33は、エンジン10を所望の運転状態に制御する。
Accordingly, the
一方、ECU30内には、エンジン10の制御情報として、エンジン10に類似する機種のエンジンの制御マップ等、エンジン10を大まかに制御することのできる制御マップが記憶されている。
On the other hand, in the
自動計測装置33によるエンジン10やダイナモメータ31を制御する指令は、大きくは自動計測装置33内の条件ファイルに基づいて設定される。この条件ファイルには、基本的には、計測を所望するエンジン10の各運転状態(回転速度及び負荷)ごとに、その制御パラメータ(点火タイミング、燃料噴射量、可変バルブタイミング、吸気に排気を混合する割合、燃料噴射タイミング、燃料圧力等)が書込まれている。そして、この各運転状態ごとにエンジン10が固定制御されてそのときのエンジン10の出力が計測器35によって計測される。なお、この条件ファイル内に設定される各条件は、条件設定ツール53によって設定される。
A command for controlling the
条件ファイルに設定された各運転状態にエンジン10の運転状態を制御するために、自動計測装置33は、パネルチェッカー34を介してECU30にアクセルペダルの踏み込み量に相当するデータ等を供給する。
In order to control the operation state of the
そして、エンジン10がこの条件ファイルを通じて設定された運転状態に制御されると、自動計測装置33では、パネルチェッカー34を介してECU30内のメモリあるいはレジスタ等にマニュアルフラグをセットする。このマニュアルフラグは、上記制御マップによるエンジン10の制御を禁止するフラグである。
When the
エンジン10が上記条件ファイルを通じて設定された運転状態となると、自動計測装置33では、このフラグをセットするとともに、エンジン10の制御パラメータを同条件ファイル内に設定された値に固定制御する。
When the
こうして上記条件ファイルに設定されたエンジン運転条件にもとづいて制御パラメータが所定の制御値に固定制御された状態で、燃料消費量や排気中のNOx濃度、出力トルクの変動量等、エンジン10の各特性値が計測器35により計測される。
With the control parameters fixedly controlled to predetermined control values based on the engine operating conditions set in the condition file, the fuel consumption, the NOx concentration in the exhaust, the output torque fluctuation amount, etc. The characteristic value is measured by the measuring
詳しくは、この計測器35は、エンジン10に供給される燃料量を計測する燃費計と、エンジン10の排気通路17から排出されるガス成分中のNOx濃度を分析する分析計と、エンジン10及びダイナモメータ31間に設置されたトルクメータと、トルクメータの値を計算処理するトルク変動計とを含む。
Specifically, the measuring
そして、燃料消費量に関しては、燃費計による計測値が、自動計測装置33内で計算処理される。また、NOx濃度は、分析計で算出された濃度が計測値として用いられ、自動計測装置33によって計算処理される。更に、出力トルクの変動量は、トルク変動計の値として計測され、自動計測装置33で計算処理される。これら自動計測装置33内で計算処理されたデータが計測データとなる。
Then, with respect to the fuel consumption, the measurement value obtained by the fuel consumption meter is calculated in the
この適合システムは、さらに、計測データを上記各条件ファイルごとに保持するサーバ40と、サーバ40に保持された計測データを各条件ファイルの情報とともに解析する解析ツール50と、解析ツール50による解析結果を表示する表示器51と、解析結果の一部を記憶保持するデータベース52と、これら解析ツール50や条件設定ツール53等を操作するための操作部60とを備える。
The adaptive system further includes a
[欠測点と追加実験点の説明]
図2は、欠測点を簡単に説明するための図である。
[Explanation of missing points and additional test points]
FIG. 2 is a diagram for simply explaining missing points.
図2では、本発明の実施の形態の特徴を簡単に説明するために、エンジン制御パラメータとして可変バルブタイミングVVTと点火時期AOPの2つのパラメータを変えた場合の実験計画について説明する。 In FIG. 2, in order to briefly explain the features of the embodiment of the present invention, an experimental plan in the case of changing two parameters of the variable valve timing VVT and the ignition timing AOP as engine control parameters will be described.
エンジン特性のモデルの精度を高めるには、2次のモデルを適用することが好ましい。この場合には、各制御パラメータの値を3値的に変化させるという3水準の実験点を設定する。各制御パラメータのセンターポイントを「0」、その上下の値を「+1」および「−1」とすると、図2に示すような9点の実験点P(−1,1)、P(0,1)、P(1,1)、P(−1,0)、P(0,0)、P(1,0)、P(−1,−1)、P(0,−1)、P(1,−1)が設定される。以上の9点の実験点において測定を行なった結果実験点P(1,1)が欠測点となったとする。 In order to increase the accuracy of the engine characteristic model, it is preferable to apply a second order model. In this case, three levels of experimental points are set in which the values of the control parameters are changed in three values. Assuming that the center point of each control parameter is “0” and the upper and lower values are “+1” and “−1”, nine experimental points P (−1,1) and P (0,0) as shown in FIG. 1), P (1,1), P (-1,0), P (0,0), P (1,0), P (-1, -1), P (0, -1), P (1, -1) is set. It is assumed that the experimental point P (1,1) is a missing point as a result of the measurement at the above nine experimental points.
欠測点となる場合とは、異常燃焼によりノッキングが発生しエンジンが正常に回転しない状態や、エンジンが高温となりすぎてエンジンの耐熱温度を超えてしまう場合や、燃料に点火が正常に行なわれず、未燃焼の燃料が排出され排気ガス触媒に対して不都合となってしまう場合などが当てはまる。また、データを測定したがノイズが大きい場合や通信の不具合などによりデータが異常となってしまう場合なども欠測点に当てはまる。 Missing measurement points are when abnormal combustion causes knocking and the engine does not rotate normally, when the engine becomes too hot and exceeds the heat resistance of the engine, or when the fuel is not properly ignited. The case where unburned fuel is discharged and becomes inconvenient for the exhaust gas catalyst is applicable. In addition, the case where the data is measured but the noise is large or the data becomes abnormal due to a communication failure or the like is also applied to the missing point.
欠測点P(1,1)が生じた場合に精度の高いモデルを得るためには、欠測点P(1,1)を除いた上で再度始めから実験点9点を定める実験計画を立て直し、新たに定めた実験点9点に対して再度計測を行なうことが考えられる。 In order to obtain a highly accurate model when the missing point P (1,1) occurs, an experimental plan that determines 9 experimental points from the beginning again after removing the missing point P (1,1). It is conceivable that the measurement is performed again with respect to nine newly determined experimental points.
しかしながら、このような方法では、今までに測定済みで正常なデータが得られている8つの実験点の実験結果が無駄になってしまう場合が多い。 However, in such a method, the experimental results of eight experimental points that have been measured so far and have obtained normal data are often wasted.
そこで、本発明では今まで測定したデータを活かしつつ追加の実験点を設定することにより、今までに得ていた正常な実験点のデータと追加実験点のデータを用いて2次のモデルを作成する。 Therefore, in the present invention, a secondary model is created using the normal experimental point data and the additional experimental point data obtained so far by setting the additional experimental points while making use of the data measured so far. To do.
図3は、追加の実験点について説明するための図である。 FIG. 3 is a diagram for explaining additional experimental points.
図3を参照して、まず追加実験点の候補として制御パラメータの制御幅を4等分した点を追加する。制御幅とは、制御パラメータの設定可能な最大値と最小値の差である。 Referring to FIG. 3, first, a point obtained by dividing the control width of the control parameter into four equal parts is added as a candidate for an additional experiment point. The control width is the difference between the maximum value and the minimum value that can be set for the control parameter.
こうして実験候補点が設定され、この実験候補点の中から欠測点の数よりも多い追加点を選択する。たとえばこの追加点の数は、欠測点の数の1.5倍の数の小数点以下を四捨五入してこれを追加点の数とする。図2の場合は欠測点が1点であるので、図3においては追加点は2点となる。 The experiment candidate points are thus set, and additional points larger than the number of missing points are selected from the experiment candidate points. For example, the number of additional points is rounded to the number of additional points by rounding off the number of decimal points that is 1.5 times the number of missing points. In the case of FIG. 2, there are one missing point, so in FIG. 3, there are two additional points.
そして実験候補点の中から2点を選択するすべての組合せについて評価を行なう。評価は選択した2点と今までに正常にデータが得られている実験点について、D最適化計画による評価を行なう。そして評価が最大となる2点の組合せを追加実験点とする。なお、D最適化計画は、選択した2点と正常な実験点との組合せについて所定の行列Xを作成し、そして行列式|XTX|が最大となるような2点の実験候補点を選び出すものであるが、後に詳しく説明することとする。なお、XTは、行列Xの転置行列である。 Then, all combinations for selecting two points from the experimental candidate points are evaluated. The evaluation is based on the D optimization plan for the two selected points and the experimental points for which data has been normally obtained so far. Then, a combination of two points with the maximum evaluation is set as an additional experimental point. In the D optimization plan, a predetermined matrix X is created for a combination of two selected points and normal experimental points, and two experimental candidate points such that the determinant | X T X | This will be selected, but will be described in detail later. Note that XT is a transposed matrix of the matrix X.
図3の場合は欠測点P(1,1)に一番近い実験候補点である追加点P(0.5,1)、P(1,0.5)が選択された。 In the case of FIG. 3, the additional points P (0.5, 1) and P (1, 0.5), which are the experimental candidate points closest to the missing point P (1, 1), are selected.
このようにすることにより、既に測定済みである実験点8点のデータを活かすことができ、さらにあらたに測定する実験点の点数を2点に抑えることができる。これにより、欠測点P(1,1)を除いた上で再度最初から実験計画を立て直す場合よりも大幅に時間の短縮が可能となる。 By doing so, it is possible to make use of the data of 8 experimental points that have already been measured, and to further reduce the number of experimental points to be newly measured to 2. This makes it possible to significantly reduce the time compared to the case where the experimental plan is re-established from the beginning after removing the missing measurement point P (1, 1).
図4は、本発明の実施の形態に係るエンジン制御パラメータの実験計画設定方法とこれを用いたエンジン制御パラメータの最適化処理を説明するためのフローチャートである。 FIG. 4 is a flowchart for explaining an engine control parameter experiment plan setting method and an engine control parameter optimization process using the method according to the embodiment of the present invention.
図4を参照して、エンジン制御パラメータの実験計画設定方法は、各々が複数のエンジン制御パラメータの組合せで示される実験点を、応答曲面を得るために必要な第1の所定数だけ設定するステップ(S1)と、設定された第1の所定数の実験点において計測された実験結果データを入力するステップ(S2)と、実験結果データを参照して、応答曲面を得るのに有効なデータが得られた有効実験点と有効なデータが得られられなかった欠測点を抽出するステップ(S3)と、欠測点の数が所定のしきい値を超えた場合に、欠測点を実験点から排除した上で、有効実験点と組合せて用いることにより応答曲面を得ることができる第2の所定数の追加実験点を設定するステップ(S5,S6)とを含む。 Referring to FIG. 4, the engine control parameter experimental plan setting method sets a first predetermined number of experimental points, each of which is indicated by a combination of a plurality of engine control parameters, necessary for obtaining a response surface. (S1), a step (S2) of inputting experimental result data measured at the set first predetermined number of experimental points, and referring to the experimental result data, data effective for obtaining a response surface is obtained. A step (S3) of extracting the obtained effective experimental points and the missing measurement points for which no valid data was obtained, and testing the missing measurement points when the number of missing measurement points exceeds a predetermined threshold And (S5, S6) setting a second predetermined number of additional experimental points that can be obtained in combination with effective experimental points and then used in combination with effective experimental points.
図1、図4を参照して、まず処理が開始されるとステップS1において、データ計測用の実験計画が条件設定ツール53において設定される。そしてこの設定された条件が自動計測装置33に条件ファイルとして転送され蓄積される。
Referring to FIGS. 1 and 4, when the process is started, an experiment plan for data measurement is set in
続いてステップS2において、条件ファイルに基づいて自動計測装置33はパネルチェッカー34およびダイナモ操作盤32を制御して、各実験点に対応する運転をエンジン10に行なわせ、そして計測器35においてエンジンの特性値を計測データとして採取する。そして自動計測装置33は採取した計測データをサーバ40に転送する。そしてサーバ40から解析ツール50に計測値が入力される。
Subsequently, in step S2, the
続いてステップS3において未計測処理が行なわれる。未計測処理では、解析ツール50は、計測データと条件ファイルとを参照して欠測点の数を算出する。欠測点としては、計測データ中に計測不能であった旨のフラグが書込まれている場合や、計測値が所定のしきい値を超えてしまうようなノイズと思われるデータであった場合が該当する。
Subsequently, unmeasured processing is performed in step S3. In the unmeasured process, the
そしてステップS4において、欠測数の数が所定の数たとえば3を超えているかいないかが判断される。この所定の数は制御パラメータの数や実験点の数に応じて調整される。 In step S4, it is determined whether or not the number of missing data exceeds a predetermined number, for example, 3. This predetermined number is adjusted according to the number of control parameters and the number of experimental points.
ステップS4において欠測数が所定の数を超えていた場合には、正常なモデルを作成することができないので、ステップS5に進み追加計画処理が行なわれる。追加計画処理においては、D最適化計画が用いられ、行列式|XTX|が最大となるように今まで正常に測定された実験点に追加される追加点が決定される。 If the number of missing data exceeds the predetermined number in step S4, a normal model cannot be created, and the process proceeds to step S5 where additional planning processing is performed. In the additional planning process, the D optimization plan is used to determine additional points to be added to the experimental points that have been normally measured so far so that the determinant | X T X |
そしてステップS6に進み追加実験点が効率的に実験できるような順序が設定される。そしてステップS6が終了すると、自動計測装置に追加点の条件が転送されて、これに基づいてパネルチェッカー34およびダイナモ操作盤32が制御され、追加実験点に対応するデータが計測器35において採取される。再び採取されたデータはステップS2においてサーバ40から解析ツール50に転送される。解析ツール50では再びステップS3の未計測処理が行なわれ、ステップS4において欠測数が所定の数より多いか否かが判断される。
In step S6, an order is set so that the additional experimental points can be efficiently tested. When step S6 is completed, the conditions for the additional points are transferred to the automatic measuring device, and based on this, the
ステップS4において欠測数が所定数以下であると判断された場合には、正常に測定されている実験点のデータのみで適正なモデルを得ることができる場合である。この場合にはステップS7で現在の欠測数を欠測値に確定する欠測値処理が行なわれ、ステップS8において特性値のモデル化処理が行なわれる。 If it is determined in step S4 that the missing number is equal to or less than the predetermined number, it is a case where a proper model can be obtained only from data of experimental points that are normally measured. In this case, missing value processing is performed in step S7 to determine the current missing number as a missing value, and characteristic value modeling processing is performed in step S8.
モデル化処理では、正常に測定された計測結果に基づいて、各運転状態ごとに、各制御パラメータとエンジン10の各特性値との関係を定めたモデル式を求める。
In the modeling process, a model formula that defines the relationship between each control parameter and each characteristic value of the
そしてステップS9では、得られた特性値のモデル式を用いてエンジン制御パラメータの最適化処理が行なわれる。この最適化処理では、各運転状態ごとに上記エンジン10の各特性値に対して予め設定された要求条件に基づいて、この求めたモデル式から各運転状態における制御パラメータの適合値を算出する。そして制御パラメータの適合値が算出されると処理は終了する。
In step S9, an engine control parameter optimization process is performed using the model formula of the obtained characteristic value. In this optimization process, the adaptive value of the control parameter in each operating state is calculated from the obtained model formula based on the predetermined conditions for each characteristic value of the
[制御パラメータが3つである場合の具体例]
続いて、もう少し具体的な例として制御パラメータが3つである場合について本発明の実施の形態に係る実験計画設定方法を適用した具体例を説明する。
[Specific example when there are three control parameters]
Subsequently, as a more specific example, a specific example in which the experiment design setting method according to the embodiment of the present invention is applied to a case where there are three control parameters will be described.
たとえばエンジン制御のパラメータとして可変バルブタイミングVVT、点火時期AOPおよび吸気に排気を混入する率EGRを考える。またエンジン出力特性として燃料消費量BSFC、窒素酸化物濃度NOxおよびトルク変動TFを最適化することを例題とする。 For example, consider the variable valve timing VVT, the ignition timing AOP, and the rate EGR of mixing exhaust into the intake air as engine control parameters. Further, as an example of the engine output characteristics, the fuel consumption BSFC, the nitrogen oxide concentration NOx, and the torque fluctuation TF are optimized.
各制御パラメータの変化に対して、エンジン出力特性は非線形であるので、少なくとも各制御パラメータに対して3水準の実験データが必要になる。 Since engine output characteristics are non-linear with respect to changes in each control parameter, at least three levels of experimental data are required for each control parameter.
図5は、一般的な実験計画法における実験点を示した図である。 FIG. 5 is a diagram showing experimental points in a general experimental design method.
図5に示すように、従来の実験計画法では、3の3乗、すなわち27の実験点が必要となる。 As shown in FIG. 5, the conventional experimental design requires 3 to the third power, that is, 27 experimental points.
しかしながら、近年では、中心複合計画(CCF)などにより、より効率的な計画を設定することが推奨されている。 However, in recent years, it has been recommended to set a more efficient plan by a central composite plan (CCF) or the like.
図6は、中心複合計画によって設定された実験点を示した図である。 FIG. 6 is a diagram showing experimental points set by the central composite design.
図6の例では、点火時期AOPは15度(°BTDC)、25度、35度の3値が実験値として示されている。また可変バルブタイミングVVTは、クランクアングル0度、20度、40度の3点が設定値として示されている。さらに吸気に対する排気の率EGRは0%、10%、20%が設定値として示されている。これらの制御パラメータの設定値の組合せによって15の実験点が選択されている。
In the example of FIG. 6, the ignition timing AOP is shown as three experimental values of 15 degrees (° BTDC), 25 degrees, and 35 degrees. In addition, the variable valve timing VVT is shown as set values at three points of crank
図5の場合には27の実験点であったが、図6の場合は15の実験点に減っている。したがって各計測値の重要度は図5の場合よりも増すことになる。ただし中心点はばらつきを考慮するため複数回計測する。このため中心点は実験番号NO.8〜NO.10が対応している。 In the case of FIG. 5, it was 27 experimental points, but in the case of FIG. 6, it is reduced to 15 experimental points. Therefore, the importance of each measurement value is increased as compared with the case of FIG. However, the center point is measured several times in order to take into account variations. Therefore, the center point is the experiment number NO. 8-NO. 10 corresponds.
図7は、図6の中心複合計画によって設定した制御パラメータに対してエンジン出力特性を計測した一例を示す図である。 FIG. 7 is a diagram showing an example in which engine output characteristics are measured with respect to control parameters set by the central composite plan of FIG.
図7の測定番号1〜17は図6のNO.1〜NO.17にそれぞれ対応する。
The
図8は、出力特性を数式化し計算値を求め実測値との差を残差として示した図である。 FIG. 8 is a diagram in which the output characteristics are converted into mathematical formulas, the calculated values are obtained, and the difference from the measured value is shown as the residual.
図8においてエンジン出力特性である燃料消費量BSFC,窒素酸化物濃度NOxおよびトルク変動TFは2次応答曲面のモデル式で近似している。ただしトルク変動TFは正規分布にならない特性であるので、対数変換を実施した後に2次応答曲面のモデル式で近似して逆変換して示している。 In FIG. 8, the fuel consumption BSFC, the nitrogen oxide concentration NOx, and the torque fluctuation TF, which are engine output characteristics, are approximated by a model expression of a quadratic response curved surface. However, since the torque fluctuation TF is a characteristic that does not have a normal distribution, the logarithmic conversion is performed, and then approximated by a model expression of a quadratic response surface and inversely converted.
ここで、モデル式について少し説明しておく。本実施の形態では、エンジン10の回転速度と負荷とで定まる複数点(たとえば120点)の運転条件に対して、それら各点におけるエンジン制御パラメータの適合値を求めることが目的となる。
Here, the model formula will be explained a little. In the present embodiment, it is an object to obtain a suitable value of the engine control parameter at each point for a plurality of operating conditions (for example, 120 points) determined by the rotational speed and load of the
そして、この複数点の適合値の算出は、基本的には:1)各運転状態ごとに、制御パラメータの値をいくつか設定してエンジン10の上述した各特性値を計測する;2)こうした計測結果に基づいて、各運転状態ごとに、各制御パラメータとエンジン10の各特性値との関係を定めたモデル式を求める;3)各運転状態ごとに上記エンジン10の各特性値に対して予め設定された要求条件に基づいて、この求めたモデル式から各運転状態における制御パラメータの適合値を算出する、といった手順にて行われる。
The calculation of the conformity values at the plurality of points is basically as follows: 1) For each operating state, several control parameter values are set and the above-described characteristic values of the
2次のモデル式は、3つの制御パラメータをX1,X2,X3とするとき、次の式(1)のように仮定される。
β1X1+β2X2+β3X3+β12X1X2+β13X1X3+β23X2X3+β11X1X1+β22X2X2+β33X3X3+β0=y … (1)
実験点と実験点の間をモデル式で内挿することにより、応答の様子が理解できる。つまり、各係数βをもとめれば、応答曲面が求まる。
The quadratic model equation is assumed as the following equation (1) when the three control parameters are X 1 , X 2 , and X 3 .
β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 12 X 1 X 2 + β 13 X 1 X 3 + β 23 X 2 X 3 + β 11 X 1 X 1 + β 22 X 2 X 2 + β 33 X 3 X 3 + β 0 = Y ... (1)
By interpolating between the experimental points with the model equation, the state of the response can be understood. That is, if each coefficient β is obtained, a response surface can be obtained.
測定データから各係数βの算出方法について説明する。 A method for calculating each coefficient β from the measurement data will be described.
各実験点Pを一行として行列形式で式(1)をあらわすと、次の行列形式のようになる。ただし、X1(1)は、実験点NO.1におけるX1の測定データを示す。また、表記の簡略化のためX1(1)×X2(1)等はX1X2(1)のように記載する。 Expression (1) in a matrix format with each experimental point P as one line is as follows. However, X 1 (1) is the experimental point NO. The measurement data of X1 in 1 are shown. For simplification of description, X 1 (1) × X 2 (1) and the like are written as X 1 X 2 (1).
Xを行列、β、yは実験点の数の配列とすると、結局次の式(2)のようになる。
Xβ=y … (2)
したがって、係数βは式(3)により求められる。
β=(XTX)-1XTy … (3)
ここで、図8において燃料消費量BSFCの変動幅が20%程度であるとき、残差BSFCは±2%以内に入っていれば数式化によるモデリングは良好に行なわれていると考えられる。またトルク変動TFの残差は±0.1に収まっていれば数式はモデルとして使用できる。また窒素酸化物濃度NOxの残差に関しては、ほとんど0であるので良好にモデル化がされている。
If X is a matrix and β and y are an array of the number of experimental points, the following equation (2) is obtained.
Xβ = y (2)
Therefore, the coefficient β is obtained by the equation (3).
β = (X T X) −1 X T y (3)
Here, in FIG. 8, when the fluctuation range of the fuel consumption BSFC is about 20%, if the residual BSFC is within ± 2%, it is considered that modeling by the formula is performed well. If the residual of torque fluctuation TF is within ± 0.1, the mathematical formula can be used as a model. Further, the residual of the nitrogen oxide concentration NOx is almost zero, so it is well modeled.
以上より、エンジン制御パラメータの変化に対してエンジン出力特性BSFC,NOx,TFをモデル式で表現することは可能であると考えられる。 From the above, it is considered that the engine output characteristics BSFC, NOx, TF can be expressed by model equations with respect to changes in engine control parameters.
図9は、図8に示される実験点17点でモデル式による燃料消費率BSFCに基づき応答曲面を示した図である。 FIG. 9 is a diagram showing a response curved surface based on the fuel consumption rate BSFC according to the model formula at the 17 experimental points shown in FIG.
図9では、可変バルブタイミングVVTが0度である場合の応答曲面が示されている。また、図9では、図8の実験番号1,2,3,4,5を対応の参考のために矢印で示している。
FIG. 9 shows a response curved surface when the variable valve timing VVT is 0 degree. In FIG. 9, the
ここで、実験データが得られない場合について考察する。実験計画法により絞り込まれた条件での計測であるため、基本的には実験点において正常なデータが得られないと、それによって得られたモデルの精度は極端に悪化すると考えられているが、1〜2点の欠測においては、そのままデータを用いても欠測点以外の部分についてはほぼ良好なモデルが得られる。なお、欠測点は現実にエンジンを運転する点ではないため、欠測点における計算値が多少適切な値から外れていたとしても、現実にエンジンを運転する適合点を求めるのには差し支えない。 Here, a case where experimental data cannot be obtained will be considered. Since it is a measurement under the conditions narrowed down by the experimental design method, it is basically thought that if normal data cannot be obtained at the experimental point, the accuracy of the model obtained by that will be extremely deteriorated, In the missing measurement of 1 to 2 points, even if the data is used as it is, an almost good model can be obtained for portions other than the missing measurement point. Note that the missing point is not a point where the engine is actually operated, so even if the calculated value at the missing point deviates somewhat from the appropriate value, there is no problem in finding a suitable point for actually operating the engine. .
しかし欠測点数が多くなると、欠測点近傍における計算値と実測値の差は大きく異なってしまう。 However, when the number of missing points increases, the difference between the calculated value and the actually measured value in the vicinity of the missing point is greatly different.
図10は、欠測点が4点の存在する場合の例について欠測点の位置を示した図である。 FIG. 10 is a diagram illustrating the positions of missing points in an example where there are four missing points.
図10を参照して、NO.1、5、11、17の4点が正常にデータを得ることができない欠測点であった場合について考える。欠測点は、ノッキングが起こった場合や、失火により未燃焼ガスが排気に混じり触媒においてこれが燃焼した場合などが原因で生ずる。
Referring to FIG. Consider a case where four
図11は、4点の欠測点が存在する場合の計算値と実測値との差を示した図である。 FIG. 11 is a diagram showing the difference between the calculated value and the actually measured value when there are four missing points.
図11においては、図10におけるNO.1,5,11,17の4点の欠測点の測定データを使用せずに、他の実験点のデータを用いてエンジン出力特性を2次応答曲面で近似して計算値を出力している。 In FIG. 11, NO. Instead of using the measurement data of the four missing points of 1, 5, 11, and 17, use the data of other experimental points to approximate the engine output characteristics with a quadratic response surface and output the calculated value Yes.
なお、残差が欠測点でも得られているのは、図7の実測値が4点の欠測点においても得られているからである。たとえば、実車では、量産が可能な触媒の耐熱性が低いものを使用したり、また、燃料として通常はレギュラーガソリンを使用し、欠測となる場合が想定されるが、実験ベンチでは、たとえば触媒として耐熱性の高いものを使用したり、ノッキングを防ぐためにハイオクガソリンを使用するなどによりデータを得ることができる。 The reason why the residual is obtained even at the missing points is that the measured values in FIG. 7 are obtained also at the four missing points. For example, in actual vehicles, it is assumed that mass-produced catalysts with low heat resistance are used, and regular gasoline is usually used as the fuel. The data can be obtained by using a high heat resistance or using high-octane gasoline to prevent knocking.
図11では、欠測点においては特に残差が大きくなっていることがわかる。ただし欠測点は実際に使用することができない領域であるため、欠測点における残差が大きくなったとしても、他の運転可能領域における残差が小さければモデルとしては良好である。 In FIG. 11, it can be seen that the residual is particularly large at missing points. However, since the missing point is an area that cannot actually be used, even if the residual at the missing point becomes large, the model is good if the residual at the other operable area is small.
図12は、図11に対応する燃料消費率BSFCの計算値に基づく応答曲面を示した図である。 FIG. 12 is a diagram showing a response surface based on the calculated value of the fuel consumption rate BSFC corresponding to FIG.
図12では、可変バルブタイミングVVTが0度である場合の応答曲面が示される。図12と図9とを比較すると、欠測点であるNO.1の近辺では正常な場合に比べて大きく計算値が外れてしまうことがわかる。このように正常なモデルから大きく異なる結果となってしまった。つまり、欠測点数が多くなると、欠測点近傍において計算値が正常なモデルとはかけ離れた値となるので、実験点を増やしてデータを追加する必要が出てくる。 FIG. 12 shows a response curved surface when the variable valve timing VVT is 0 degree. Comparing FIG. 12 and FIG. 9, NO. It can be seen that the calculated value deviates greatly in the vicinity of 1 as compared with the normal case. In this way, the result was greatly different from the normal model. In other words, when the number of missing points increases, the calculated value is far from the normal model in the vicinity of the missing point, so it becomes necessary to increase the number of experimental points and add data.
実験点を増やすことについて、図10に示した欠測点の条件を考察する。図10においてAOP=35およびEGR=20の組合せが測定不可であるので、実験可能な領域に実験点を設定するために制御パラメータの範囲をAOP=15〜30,EGR=0〜15とした実験計画を再度立案し、再計測する方法も考えられる。しかし、再計画されたすべての実験点を計測しなければならず、今まで計測した実験点のデータも無駄になり、非常に非効率的になる。 Consider the missing point conditions shown in FIG. 10 for increasing experimental points. In FIG. 10, the combination of AOP = 35 and EGR = 20 cannot be measured. Therefore, in order to set the experimental point in the experimental region, the control parameter ranges are set to AOP = 15-30 and EGR = 0-15. It is also possible to re-plan and re-measure the plan. However, all the re-planned experimental points must be measured, and the data of the experimental points measured so far are also wasted and become very inefficient.
また、制御パラメータの設定値は、実験しやすい値であることが望ましいが、再計画された実験点の制御パラメータの設定値が中途半端な値となり実験がやりにくくなってしまう場合も考えられる。 In addition, it is desirable that the control parameter setting value be a value that is easy to experiment. However, there may be a case where the control parameter setting value at the re-planned experimental point becomes a halfway value and the experiment becomes difficult.
図13は、図10に示すような欠測点が存在した場合の追加実験点を示した図である。 FIG. 13 is a diagram showing additional experimental points when a missing point as shown in FIG. 10 exists.
図13に示すように、NO.21〜25の5点の実験点が追加され、この実験点において測定されたデータが2次応答曲面で近似される近似式に用いられる。つまり、計測済の13点の実験点はそのままに、必要な追加点NO.21〜25のみを計測してモデル式の精度を確保する。
As shown in FIG. Five
まず、各制御パラメータごとに実験空間を4等分した点を追加実験候補点として設定する。実験空間を4等分した点は、たとえば3等分する点などよりも制御パラメータの値が実験の際に設定しやすいものであることが多い。ここでは、追加実験点をこれらの追加実験候補点から選択する手法として、D最滴化計画を利用する。 First, a point obtained by dividing the experimental space into four equal parts for each control parameter is set as an additional experimental candidate point. The points obtained by dividing the experimental space into four parts are often easier to set the control parameter values during the experiment than the points divided into three parts. Here, as a method for selecting an additional experimental point from these additional experimental candidate points, the D maximum drop design is used.
先に説明した応答曲面を示す式(3)において係数βの精度は(XTX)-1の安定性に依存する。この安定性は、行列式|XTX|の大きさで評価できる。行列式|XTX|の大きさを最大にするように実験点を定めるのがD最適化計画である。 In the equation (3) showing the response surface described above, the accuracy of the coefficient β depends on the stability of (X T X) −1 . This stability can be evaluated by the magnitude of the determinant | X T X |. In the D optimization plan, experimental points are determined so as to maximize the size of the determinant | X T X |.
つまり、欠測した点を除いた行列X′に、実験候補点の中から欠測した点数+αを追加して行列Xを作成する。図13の例では欠測点4に対し、α=1として追加点の数を5とした。そして、行列式|XTX|を算出した結果から、最大となる追加点の組合せを決定する。図13の追加実験点NO.21〜25はこのようにして求められたものである。
In other words, the matrix X is created by adding the number of points + α missing from the experimental candidate points to the matrix X ′ excluding the missing points. In the example of FIG. 13, with respect to the
この行列式について少し説明しておく。 I will explain this determinant a little.
3水準の制御パラメータの中心複合計画で、2次応答曲面をモデルとして考える。簡単のため、3水準値を「−1」、「0」、「1」の3値に無次元化して考える。無次元化しても、行列式|XTX|の演算結果同士の大小関係は同じになるからである。 Consider a quadratic response surface as a model in a central composite design with three levels of control parameters. For simplicity, the three level values are considered to be dimensionless into three values of “−1”, “0”, and “1”. This is because the magnitude relationship between the calculation results of the determinant | X T X |
図14は、無次元化した場合の式(1)および(2)に対応する行列を示した図である。 FIG. 14 is a diagram illustrating matrices corresponding to the equations (1) and (2) when dimensionless.
平均値を原点とすると、3つのパラメータの実験計画は図14のX1〜X3に示すようになる。また、交互作用はX1X2,X1X3,X2X3で示すようになり、2次成分はX1X1,X2X2,X3X3で示すようになる。 If the average value is the origin, the experimental design of the three parameters is as indicated by X1 to X3 in FIG. Further, the interaction is represented by X1X2, X1X3, X2X3, and the secondary component is represented by X1X1, X2X2, X3X3.
図14に示した行列をXとして行列式|XTX|を求めると、答は53248000となる。 When the determinant | X T X | is obtained by setting the matrix shown in FIG. 14 to X, the answer is 53248000.
図15は、4点の欠測値が存在した場合の行列を示した図である。 FIG. 15 is a diagram illustrating a matrix when there are four missing values.
図15では、欠測値NO.1,5,11,17が図14から除かれている。この場合に行列式|XTX|を計算すると答は12288となり、元の図14の行列の場合と比べると非常に小さな値となっている。そこで、図15に示された行列に、有効な追加点5点分の行を加えることでこの行列式を大きくする。 In FIG. 15, the missing value NO. 1, 5, 11, and 17 are excluded from FIG. In this case, when the determinant | X T X | is calculated, the answer is 12288, which is much smaller than that of the original matrix of FIG. Therefore, this determinant is enlarged by adding rows of five effective additional points to the matrix shown in FIG.
図16は、追加実験点NO.21〜25に対応する行が加えられた行列を示した図である。 FIG. 16 shows the additional experiment point NO. It is the figure which showed the matrix to which the line corresponding to 21-25 was added.
図16に示した行列の場合は、行列式|XTX|を計算すると答は40473993.97となった。追加点はこの場合欠測点数+1を基本とし、隣り合う欠測値を結ぶ直線上に位置する追加実験点は除去し、実験空間を4等分した点、すなわち無次元化した値で0.5刻みの追加実験点を候補として組合せ上行列式を最大とする点を、図1における解析ツール50が求めたものである。このようにして、図13の追加実験点NO.21〜25が求められる。なお解析ツール50は一般にはコンピュータを使用することができる。
In the case of the matrix shown in FIG. 16, when the determinant | X T X | is calculated, the answer is 404733993.97. In this case, the additional points are based on the number of missing points + 1, and the additional experimental points located on the straight line connecting the adjacent missing values are removed, and the experimental space is divided into four equal parts, that is, the dimensionless value is 0. The
図17は、欠測点を除いた実験点に追加して追加実験点21〜25の測定データを表示した図である。
FIG. 17 is a diagram in which the measurement data of the additional
図18は、元の有効データと追加点のデータを用いて近似したモデル式による計算値と実測値との差を示した図である。 FIG. 18 is a diagram showing the difference between the calculated value and the measured value based on the model equation approximated using the original valid data and the additional point data.
図18においても2次応答曲面で近似した式から各点を推定した。図18を図8と比較すると、欠測なしで求めた図8の計算値と追加実験点を加えて求めた図18の計算値とは、ほぼ同等な結果が得られていることがわかる。 Also in FIG. 18, each point was estimated from an equation approximated by a quadratic response curved surface. Comparing FIG. 18 with FIG. 8, it can be seen that the calculated values of FIG. 8 obtained without missing measurement and the calculated values of FIG.
以上説明したように、自動車エンジンのように欠測点が存在する場合に、すでに実験で得られた正常なデータを生かしつつ、少ない追加実験を行なうことによって各特性のモデルの精度が効率的に確保できる。これによりエンジン制御パラメータの適合化に要する時間を短縮できる。 As explained above, when there are missing points like an automobile engine, the accuracy of the model of each characteristic can be efficiently improved by performing few additional experiments while making use of normal data already obtained by experiments. It can be secured. As a result, the time required for adapting the engine control parameters can be shortened.
[実施の形態の変形例]
上記の実施の形態では、実験計画法において、実験点での制御を行なうとエンジンの破損が生じる場合に、追加点を加える追加計画にて試験条件を設定し試験を行ない、最終的に得られた計測点データから各特性をモデル化する場合について説明した。
[Modification of Embodiment]
In the above embodiment, in the experimental design method, when engine breakage occurs when the control is performed at the experimental point, the test condition is set and the test is performed in the additional plan for adding the additional point, and finally obtained. The case where each characteristic is modeled from the measured point data has been described.
特性モデルには物理量によるモデルと制御量によるモデルとが考えられる。エンジン制御のための適合は、制御パラメータでの最適解を求めるために制御量によるモデルが必要であるが、高品質化のためロバスト性等を考慮した適合には、更なるモデル精度が要求される。精度の高いモデルを形成するには、制御量では共線性等の問題があるので物理量ベースでの実験計画が必須となる。 As the characteristic model, a model based on a physical quantity and a model based on a control quantity are considered. For engine control adaptation, a model based on the control amount is required to obtain an optimal solution with the control parameters. However, further model accuracy is required for adaptation considering robustness for quality improvement. The In order to form a model with high accuracy, there is a problem such as collinearity in the controlled variable, so an experiment plan based on a physical quantity is indispensable.
しかしながら、エンジンの制御量(Y)が別の2以上の物理量のパラメータ(X1,X2)で表される場合において、制御量(Y)に対応する2以上の物理量のパラメータ(X1,X2)が存在しない領域である時に、物理量のパラメータに実験計画法を用いると応答曲面の精度が悪くなる。 However, the control amount of the engine (Y) are different two or more physical quantity parameters (X 1, X 2) in the case represented by the controlled variable (Y) to the corresponding 2 or more physical quantity parameters (X 1, If the experimental design method is used for the parameter of the physical quantity in the region where X 2 ) does not exist, the accuracy of the response surface deteriorates.
図19は、エンジン制御量が存在しない領域について説明するための図である。 FIG. 19 is a diagram for describing a region where the engine control amount does not exist.
図19を参照して、縦軸にはオーバーラップ量olが示され、横軸にはインテークバルブ閉じタイミングvtclsが示されている。オーバーラップ量olとは、インテークバルブとエキゾーストバルブが両方とも開となる角度をいい、クランク角で表される。インテークバルブの進角量をinvt、エキゾーストバルブの進角量をexvtすると、オーバーラップ量olは、次式(4)で表される。
ol=invt+exvt+ofset0 …(4)
なお、ofset0は、invt=0,exvt=0の時のオーバーラップ量である。このとき、ofset0は負の数も取りうるがol<0のときはofset0は0であるとみなす必要がある。
Referring to FIG. 19, the vertical axis indicates the overlap amount ol, and the horizontal axis indicates the intake valve closing timing vtcls. The overlap amount ol refers to an angle at which both the intake valve and the exhaust valve are opened, and is represented by a crank angle. When the advance amount of the intake valve is invt and the advance amount of the exhaust valve is exvt, the overlap amount ol is expressed by the following equation (4).
ol = invt + exvt + ofset0 (4)
Ofset0 is the overlap amount when invt = 0 and exvt = 0. At this time, ofset0 can take a negative number, but when ol <0, it is necessary to consider that ofset0 is 0.
すなわち、制御量であるオーバーラップ量olは2以上の物理量のパラメータによる関数fとして表される。このとき、次式(5)のように表記することができる。
ol=f(invt,exvt,ofset0) …(5)
同様に、制御量であるインテークバルブ閉じタイミングvtclsは、関数gとして次式(6)のように表記することができる。
vtcls=g(invt,ofset2) …(6)
なお、ofset2は、invtからvtclsを算出するための定数である。
That is, the overlap amount ol, which is a control amount, is expressed as a function f with a physical quantity parameter of 2 or more. At this time, it can be expressed as the following equation (5).
ol = f (invt, exvt, ofset0) (5)
Similarly, the intake valve closing timing vtcls, which is a control amount, can be expressed as a function g as in the following equation (6).
vtcls = g (invt, ofset2) (6)
Ofset2 is a constant for calculating vtcls from invt.
図19の領域A1で実験計画法による実験点を定めたとする。しかし、このように、オーバーラップ量ol、インテークバルブ閉じタイミングvtclsが関連あるパラメータで示されるとき、現実に実験可能な実験点は領域A2で示され、領域A1中には実験不可能な実験点が含まれてしまう場合がある。 It is assumed that an experimental point by the experimental design method is determined in the area A1 in FIG. However, when the overlap amount ol and the intake valve closing timing vtcls are indicated by related parameters in this way, the experimental point that can be actually tested is indicated by the region A2, and the experimental point that cannot be tested in the region A1. May be included.
図20は、実験計画法により定めた実験点に対して追加点を定めた状態を示す図である。 FIG. 20 is a diagram illustrating a state in which additional points are determined with respect to the experimental points determined by the experimental design method.
図20を参照して、実験点P(−1,1)、P(0,1)、P(1,1)、P(−1,0)、P(0,0)、P(1,0)、P(−1,−1)、P(0,−1)、P(1,−1)の9点が図19の領域A1内に中心複合計画によって設定された初期実験計画点である。これらの初期実験計画点のうち、図19の領域A2からはみ出てしまう実験点が欠測点となる。図20では、実験点P(1,1)、P(−1,−1)の2点が欠測点である。 Referring to FIG. 20, experimental points P (-1, 1), P (0, 1), P (1, 1), P (-1, 0), P (0, 0), P (1, 0), P (-1, -1), P (0, -1), and P (1, -1) are the initial experimental design points set by the central composite design in the area A1 in FIG. is there. Of these initial experimental design points, the experimental points that protrude from the area A2 in FIG. 19 are missing points. In FIG. 20, two points, experimental points P (1, 1) and P (-1, -1), are missing points.
このようなケースで欠測点が生じた場合においても、図3で説明した場合と同様制御パラメータの制御幅を4等分した点を追加実験点の候補とする。この場合欠測点数の2倍の数を追加点数とする。そしてD最適化計画によって追加実験点を定める。図20では、追加実験点P(−0.5,0.5)、P(0.5,0.5)、P(−0.5,−0.5)、P(0.5,−0.5)の4点が定められたことが示される。 Even when a missing point occurs in such a case, a point obtained by dividing the control width of the control parameter into four equal parts as in the case described with reference to FIG. In this case, double the number of missing points as the additional points. Then, additional experimental points are determined by the D optimization plan. FIG. 20 shows that four additional experimental points P (−0.5, 0.5), P (0.5, 0.5), P (−0.5, −0.5), and P (0.5, −0.5) are defined.
図21は、本発明の実施の形態の変形例に係るエンジン制御パラメータの実験計画設定方法とこれを用いたエンジン制御パラメータの最適化処理を説明するためのフローチャートである。 FIG. 21 is a flowchart for explaining an engine control parameter experiment plan setting method and an engine control parameter optimization process using the same according to a modification of the embodiment of the present invention.
図1、図21を参照して、まず処理が開始されるとステップS11においてエンジン特性の物理モデルが作成される。TQやNOx等のエンジン特性値をY1、Y2とするとエンジン特性値は、2次応答モデル等のモデル関数F1、F2を用いて次式のように表される。なおstは点火タイミングを示す。
Y1=F1(ol,vtcl,st,・・・) …(7)
Y2=F2(ol,vtcl,st,・・・) …(8)
続いてステップS12において、物理量でのデータ計測用の実験計画が設定される。またステップS13において式(4)〜(6)で説明したように制御量と物理量の関係式が設定される。なお、ステップS13は、ステップS11の前に行なわれても良い。
Referring to FIGS. 1 and 21, when the process is started, a physical model of engine characteristics is created in step S11. Assuming that engine characteristic values such as TQ and NOx are Y1 and Y2, the engine characteristic values are represented by the following equations using model functions F1 and F2 such as a secondary response model. Note that st represents the ignition timing.
Y1 = F1 (ol, vtcl, st,...) (7)
Y2 = F2 (ol, vtcl, st,...) (8)
Subsequently, in step S12, an experiment plan for measuring data with physical quantities is set. In step S13, the relational expression between the control amount and the physical quantity is set as described in the equations (4) to (6). Step S13 may be performed before step S11.
そして、図20で説明したように、ステップS14において制御量の設定可能範囲を考慮して実験点のうち欠測点を除外する処理が行なわれ、ステップS15において欠測点を除外した実験点でモデル式が算出可能か否かが判定される。ステップS15においてモデル式が算出不可能な場合はステップS16に進み計測不可能な実験点を欠測処理し、欠測点数の2倍の点を追加計画(D最適化計画)によって追加実験点として定めて再びステップS15の判定が行われる。D最適化計画は、行列式|XTX|が最大となるように今まで設定された欠測とならない実験点に追加される追加点が決定される。 Then, as described with reference to FIG. 20, in step S14, processing for excluding missing measurement points from the experimental points is performed in consideration of the controllable setting range, and in step S15, the experimental points excluding missing measurement points are processed. It is determined whether or not the model formula can be calculated. If the model formula cannot be calculated in step S15, the process proceeds to step S16, where the experimental points that cannot be measured are missing, and points twice the number of missing points are added as additional experimental points by the additional plan (D optimization plan). Then, the determination in step S15 is performed again. In the D optimization plan, an additional point to be added to the experimental point that is not a missing measurement set so far so that the determinant | X T X | is maximized is determined.
ステップS15においてモデル式が算出可能な場合はステップS17に進み、実験計画に基づきデータの計測が行なわれる。計測の際には物理量からせ制御量が逆算されて計測が行なわれる。 When the model formula can be calculated in step S15, the process proceeds to step S17, and data is measured based on the experiment plan. At the time of measurement, the measurement is performed by calculating back the control amount based on the physical quantity.
続いて、ステップS18において特性値の物理モデル予測式算出処理が行なわれる。物理モデル予測式算出処理では、正常に測定された計測結果に基づいて、各運転状態ごとに、各物理量制御パラメータとエンジン10の各特性値との関係を定めたモデル式を求める。この処理では、物理量による2次応答曲面を統計手法により求める。なお、2次応答曲面をモデルとするが、2次の項目が有意でない場合(検定手法を用いて判断)は、その項目を削除することで予測モデルを向上させる。
Subsequently, in step S18, the physical value prediction formula calculation process for the characteristic value is performed. In the physical model prediction formula calculation process, a model formula that defines the relationship between each physical quantity control parameter and each characteristic value of the
そしてステップS19において物理量を制御量に変換し、制御量の特性予測式算出処理が行なわれる。 In step S19, the physical quantity is converted into a control quantity, and a control quantity characteristic prediction formula calculation process is performed.
最後にステップS20では、得られた特性値のモデル式を用いてエンジン制御パラメータの最適化処理が行なわれる。この最適化処理では、各運転状態ごとに上記エンジン10の各特性値に対して予め設定された要求条件、つまり各特性の制限値やトレードオフを考慮して、この求めたモデル式から各運転状態における制御パラメータの適合値を算出する。そして制御パラメータの適合値が算出されると処理は終了する。
Finally, in step S20, an engine control parameter optimization process is performed using the obtained characteristic value model expression. In this optimization processing, each operation state is determined from the obtained model formula in consideration of the preset conditions for each characteristic value of the
実施の形態の変形例では、物理量を元に実験計画を立て制御量を逆算するので精度の高い二次応答曲面を得ることができ、かつ制御不能な範囲を除くことが簡単にできるため、適合の効率化が促進される。 In the modification of the embodiment, an experimental design is made based on the physical quantity and the control amount is calculated back, so that a highly accurate secondary response surface can be obtained and it is easy to remove the uncontrollable range, so it is compatible. Efficiency is promoted.
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。 The embodiment disclosed this time should be considered as illustrative in all points and not restrictive. The scope of the present invention is defined by the terms of the claims, rather than the description above, and is intended to include any modifications within the scope and meaning equivalent to the terms of the claims.
10 エンジン、11 シリンダ、12 ピストン、13 燃焼室、14 インジェクタ、15 点火プラグ、16 吸気通路、17 排気通路、18 吸気バルブ、19 排気バルブ、20 可変バルブタイミング機構、21 電子制御スロットル、22 EGR通路、23 EGRバルブ、24 出力軸、25 回転速度センサ、26 水温センサ、31 ダイナモメータ、32 ダイナモ操作盤、33 自動計測装置、34 パネルチェッカー、35 計測器、40 サーバ、50 解析ツール、51 表示器、52 データベース、53 条件設定ツール、60 操作部。
DESCRIPTION OF
Claims (11)
設定された前記第1の所定数の実験点において計測された実験結果データを入力するステップと、
前記実験結果データを参照して、前記応答曲面を得るのに有効なデータが得られた有効実験点と前記有効なデータが得られられなかった欠測点を抽出するステップと、
前記欠測点の数が所定のしきい値を超えた場合に、前記欠測点を前記実験点から排除した上で、前記有効実験点と組合せて用いることにより前記応答曲面を得ることができる第2の所定数の追加実験点を設定するステップとを備える、エンジン制御パラメータの実験計画設定方法。 Setting experimental points each indicated by a combination of a plurality of engine control parameters by a first predetermined number necessary to obtain a response surface;
Inputting experimental result data measured at the set first predetermined number of experimental points;
Referring to the experimental result data, extracting effective experimental points where data effective to obtain the response surface and missing points where the effective data could not be obtained;
When the number of missing measurement points exceeds a predetermined threshold, the response curved surface can be obtained by using the missing measurement points in combination with the effective experimental points after eliminating the missing measurement points from the experimental points. A method of setting an engine control parameter experiment plan, comprising: setting a second predetermined number of additional experiment points.
各前記有効実験点に対応する前記複数のエンジン制御パラメータと前記第2の所定数の追加実験点に対応する前記複数のエンジン制御パラメータを用いて作成される行列をXとするとき、行列式|XTX|が最大となる追加実験点の組合せを求めるステップを含む、
請求項1に記載のエンジン制御パラメータの実験計画設定方法。 The step of setting the additional experimental point includes:
When a matrix generated using the plurality of engine control parameters corresponding to each of the effective experimental points and the plurality of engine control parameters corresponding to the second predetermined number of additional experimental points is X, a determinant | Determining a combination of additional experimental points where X T X |
The engine control parameter experiment plan setting method according to claim 1.
前記追加実験点は、前記3点の選択値に前記最大値と前記中間値の間の点および前記最小値と前記中間値の間の点が追加された5点の選択値からいずれか1つの値を各エンジン制御パラメータごとに選択する組合せのうちから前記欠測点を除去したものから選択される、請求項3に記載のエンジン制御パラメータの実験計画設定方法。 The experimental candidate points when setting the first predetermined number of experimental points are the maximum value and the minimum value of the control range of the engine control parameter, and the three selected values of the intermediate value between the maximum value and the minimum value. Determined by the combination of selecting any one of each engine control parameter,
The additional experimental point is any one of five selected values obtained by adding a point between the maximum value and the intermediate value and a point between the minimum value and the intermediate value to the selected value of the three points. 4. The engine control parameter experimental plan setting method according to claim 3, wherein the engine control parameter experimental plan setting method is selected from the combinations in which values are selected for each engine control parameter from which the missing measurement points are removed.
実験点におけるエンジン制御パラメータが他の2以上のパラメータの作動範囲外である場合には、欠測点とするステップとをさらに備える請求項1に記載のエンジン制御パラメータの実験計画設定方法。 In the step of setting the first predetermined number necessary for obtaining the response surface, when a certain engine control parameter can be expressed by two or more other parameters, the engine control parameter at the experimental point is determined by the other two or more parameters. A step of setting as an experimental point only when it is in the operating range;
The engine control parameter experimental plan setting method according to claim 1, further comprising a step of setting a missing point when the engine control parameter at the experimental point is outside the operating range of the other two or more parameters.
設定された前記第1の所定数の実験点において計測された実験結果データを入力する入力部と、
前記実験結果データを参照して、前記応答曲面を得るのに有効なデータが得られた有効実験点と前記有効なデータが得られられなかった欠測点を抽出する抽出部と、
前記欠測点の数が所定のしきい値を超えた場合に、前記欠測点を前記実験点から排除した上で、前記有効実験点と組合せて用いることにより前記応答曲面を得ることができる第2の所定数の追加実験点を設定する第2の設定部とを備える、エンジン制御パラメータの実験計画設定装置。 A first setting unit that sets only a first predetermined number of experimental points each indicated by a combination of a plurality of engine control parameters necessary to obtain a response surface;
An input unit for inputting experimental result data measured at the set first predetermined number of experimental points;
With reference to the experimental result data, an extraction unit that extracts effective experimental points where data effective for obtaining the response surface was obtained and missing points where the effective data was not obtained,
When the number of missing measurement points exceeds a predetermined threshold, the response curved surface can be obtained by using the missing measurement points in combination with the effective experimental points after eliminating the missing measurement points from the experimental points. An engine control parameter experiment plan setting apparatus comprising: a second setting unit configured to set a second predetermined number of additional experiment points.
各前記有効実験点に対応する前記複数のエンジン制御パラメータと前記第2の所定数の追加実験点に対応する前記複数のエンジン制御パラメータを用いて作成される行列をXとするとき、行列式|XTX|が最大となる追加実験点の組合せを求める、請求項8に記載
のエンジン制御パラメータの実験計画設定装置。 The second setting unit includes:
When a matrix generated using the plurality of engine control parameters corresponding to each of the effective experimental points and the plurality of engine control parameters corresponding to the second predetermined number of additional experimental points is X, a determinant | 9. The engine control parameter experiment plan setting device according to claim 8, wherein a combination of additional experiment points at which X T X |
前記追加実験点は、前記3点の選択値に前記最大値と前記中間値の間の点および前記最小値と前記中間値の間の点が追加された5点の選択値からいずれか1つの値を各エンジン制御パラメータごとに選択する組合せのうちから前記欠測点を除去したものから選択される、請求項10に記載のエンジン制御パラメータの実験計画設定装置。 The experimental candidate points when setting the first predetermined number of experimental points are the maximum value and the minimum value of the control range of the engine control parameter, and the three selected values of the intermediate value between the maximum value and the minimum value. Determined by the combination of selecting any one of each engine control parameter,
The additional experimental point is any one of five selected values obtained by adding a point between the maximum value and the intermediate value and a point between the minimum value and the intermediate value to the selected value of the three points. 11. The engine control parameter experimental plan setting device according to claim 10, wherein the engine control parameter experimental plan setting device is selected from combinations in which values are selected for each engine control parameter from which the missing measurement points are removed.
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