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J-GLOBAL ID：202002218663940161   整理番号：20A2805899

ニューラルネットワークによるガソリンエンジンのターボチャージャモデル同定

Turbocharger model identification for gasoline engine using neural network

著者 (3件)： 花俣槙一 (宇都宮大) ,  平田光男 (宇都宮大) ,  鈴木雅康 (宇都宮大)
資料名： 自動制御連合講演会(CD-ROM)  (自動制御連合講演会講演論文集(CD-ROM))
巻： 63rd (Web)  ページ： ROMBUNNO.1D1-4 (WEB ONLY)  発行年： 2020年 
JST資料番号： F0989D  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・ターボチャージャーを搭載したエンジンの制御系開発には精度の高いモデル構築が必要であるため,ニューラルネットワーク(NN)を用いたモデル特性の同定手法を提案。
・エンジンシミュレータGT-POWERで構築したモデルからターボチャージャの入出力データを取得し,一般的なNNを用いて入出力特性を同定。
・国際的な燃費基準WLTCモードを用いて生成した入出力データと,JC08モードを用いて生成したテストデータからNNを学習し,同定精度を評価した結果,脈動の影響は受けるが,良好な追従出力を確認。

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  ガソリン機関 ,  排気タービン過給機 ,  内燃機関 ,  同定 ,  制御系 ,  モデル ,  シミュレータ ,  燃料消費率 ,  国際規格 ,  製造 ,  データ ,  出力
準シソーラス用語： ガソリンエンジン ,  *ターボチャージャ ,  ターボチャージャ付きエンジン ,  テストデータ生成 ,  *モデル同定 ,  制御系モデル ,  入力データ ,  燃費

分類 (4件)： 排ガス処理  (PB02060U) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  システム同定  (IA02040O)

引用文献 (5件)：

• 金子成彦ほか:基礎からわかる自動車エンジンのモデルベースト制御,コロナ社(2018)
• L. Eriksson: Modeling and Control of Turbocharged SI and DI Engines; Oil & Gas Science and Technology, Vol. 62, No. 4, pp. 523-538 (2007)
• P. Moraal et al.: Turbocharger Modeling for Automotive Control Applications; SAE Technical Paper 1999-01-0908 (1999)
• https://epc.or.jp/fund_dept/sim_foundation/2018model,(参照 2020-9-14)
• M. Hafner et al.: Fast neural networks for diesel engine control design; Control Engineering Practice, Vol. 8, No. 11 pp. 1211-1221 (2000)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  ガソリンエンジン ,  ターボチャージャ ,  モデル同定