特許
J-GLOBAL ID:200903064759111544
空燃比制御装置
発明者:
出願人/特許権者:
代理人 (1件):
早瀬 憲一
公報種別:公開公報
出願番号(国際出願番号):特願平11-015568
公開番号(公開出願番号):特開2000-213395
出願日: 1999年01月25日
公開日(公表日): 2000年08月02日
要約:
【要約】【課題】 ニューラルネットワークを用いた空燃比制御装置において、ニューラルネットワークの出力値を用い、オンラインで制御パラメータを算出し、非線形な対象であっても高精度な制御を行うことを可能とした空燃比制御装置を提供する。【解決手段】目標空燃比A/Fref と実空燃比A/Fとの偏差が0となるようにエンジン1への実燃料噴射量Gfを算出する制御量演算手段2と、制御量演算手段2で用いる複数のパラメータをマップとして格納しているマップ格納手段3と、任意の時点における環境条件と運転条件において、目標空燃比A/Fref と実空燃比A/Fとの偏差が0となるような予測燃料噴射量GfNNを出力する逆モデルニューロ4をオンラインで学習する逆モデルニューラルネットワーク学習手段5と、逆モデルニューラルネットワーク4の出力である予測燃料噴射量GfNNを用いて、マップ格納手段3に格納されている、任意の制御パラメータのマップ値Kpを修正するマップ修正手段6とを有する構成とする。
請求項(抜粋):
内燃機関の燃料噴射装置において、エンジンへの実燃料噴射量を算出する制御量演算手段と、前記制御量演算手段で用いる複数のパラメータをマップとして格納しているマップ格納手段と、任意の時点における環境条件と運転条件において、目標空燃比と実空燃比との偏差が0となるような予測燃料噴射量を出力する逆モデルニューロをオンラインで学習する逆モデルニューラルネットワーク学習手段と、前記逆モデルニューロの出力である予測燃料噴射量を用いて、前記マップ格納手段で格納されている、任意の制御パラメータのマップ値を修正するマップ修正手段と、を有することを特徴とする、空燃比制御装置。
IPC (11件):
F02D 41/14 310
, F02D 41/14
, F02D 41/04 305
, F02D 41/04 330
, F02D 41/04
, F02D 45/00 324
, F02D 45/00 362
, F02D 45/00 364
, G05B 11/36
, G05B 11/36 501
, G05B 13/02
FI (12件):
F02D 41/14 310 H
, F02D 41/14 310 L
, F02D 41/04 305 B
, F02D 41/04 330 Z
, F02D 41/04 330 B
, F02D 45/00 324
, F02D 45/00 362 H
, F02D 45/00 364 H
, G05B 11/36 M
, G05B 11/36 501 F
, G05B 13/02 D
, G05B 13/02 L
Fターム (58件):
3G084BA09
, 3G084BA13
, 3G084DA00
, 3G084DA04
, 3G084DA25
, 3G084EB00
, 3G084EB02
, 3G084EB06
, 3G084EB11
, 3G084EB17
, 3G084EC04
, 3G084FA02
, 3G084FA10
, 3G084FA11
, 3G084FA20
, 3G084FA29
, 3G084FA33
, 3G301JA00
, 3G301KA11
, 3G301MA11
, 3G301NA09
, 3G301NB02
, 3G301NC02
, 3G301ND00
, 3G301ND01
, 3G301ND21
, 3G301ND45
, 3G301PA07Z
, 3G301PA10Z
, 3G301PA11Z
, 3G301PD04A
, 3G301PD04Z
, 3G301PE01Z
, 3G301PE08Z
, 5H004GA18
, 5H004GB12
, 5H004HA02
, 5H004HA13
, 5H004HB01
, 5H004HB03
, 5H004HB04
, 5H004HB07
, 5H004HB08
, 5H004JA13
, 5H004JB07
, 5H004KA32
, 5H004KA61
, 5H004KA62
, 5H004KC12
, 5H004KC24
, 5H004KC28
, 5H004KC39
, 5H004KD33
, 5H004KD46
, 5H004LB08
, 5H004LB09
, 5H004LB10
, 5H004MA04
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