ディーゼルエンジン制御のNO<sub>x</sub>モデルパラメータオンライン学習補正

花村良文; 石塚真一; 梶原逸朗; 佐藤淳一; 塙哲史

文献

J-GLOBAL ID：201702270294367537 整理番号：17A1761981

ディーゼルエンジン制御のNO_xモデルパラメータオンライン学習補正

Online Learning for NO_x Model Parameter Correction of Diesel Engine Controller

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資料名：
号： 129 ページ： 55-59 発行年： 2017年10月25日
JST資料番号： F0091A ISSN： 0287-5446 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：短報発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

ディーゼルエンジン制御内のNO_xモデル予測精度を向上させるため,NO_xセンサ出力値を用いたオンライン学習補正手法を検討した。多変数を効率よく補正するために最適化手法には同時摂動確率近似を選択し,学習補正機能を構築した。実エンジンによる試験ではその有効性が確認され,モデルによるNO_x予測精度は向上した。本報では学習補正手法と検証結果について述べる。(著者抄録)

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圧縮点火機関 , 人工知能 , 排ガス処理

引用文献 (5件)：

花村良文,佐藤淳一,角田直人,今原裕章,塙哲史,H. Hueners, T. Schnorbus, ディーゼルエンジンのモデルベースNO_x制御による排出ガスロバスト性の向上, いすゞ技報128号(2016)
J. C. Spall, A Stochastic Approximation Technique for Generating Maximum Likelihood Parameter Estimates, American Control Conference, (1987), p.1161-1167
J. C. Spall, An Overview of the Simultaneous Perturbation Method for Efficient Optimization, JOHNS HOPKINS APL TECHNICAL DIGEST, Vol.19, No.4 (1998)
S. Ishizuka, I. Kajiwara, J. Sato and Y. Hanamura, A New Approach for NO_x Soft Sensors for the Aftertreatment of Diesel Engines, Journal of Physics: Conference Series 744 (2016) 012207, doi:10.1088/1742-6596/744/1/012207
S. Ishizuka, I. Kajiwara, J. Sato, Y. Hanamura and S. Hanawa, Model-free adaptive control scheme for EGR/VNT control of a diesel engine using the simultaneous perturbation stochastic approximation, Transactions of the Institute of Measurement and Control, Vol.39, No.1 (2017)

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