特許 7201698 内燃機関をモデルに基づき開ループ制御及び閉ループ制御する方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2022-12-26

(45)【発行日】2023-01-10

(54)【発明の名称】内燃機関をモデルに基づき開ループ制御及び閉ループ制御する方法

(51)【国際特許分類】

   F02D 45/00 20060101AFI20221227BHJP

   F02D 43/00 20060101ALI20221227BHJP

【ＦＩ】

F02D45/00 374

F02D43/00 301G

F02D43/00 301K

F02D43/00 310A

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2020546114

(86)(22)【出願日】2019-02-27

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2021-07-15

(86)【国際出願番号】 EP2019054852

(87)【国際公開番号】W WO2019170492

(87)【国際公開日】2019-09-12

【審査請求日】2021-11-30

(31)【優先権主張番号】102018001727.4

(32)【優先日】2018-03-05

(33)【優先権主張国・地域又は機関】DE

(73)【特許権者】

【識別番号】503025605

【氏名又は名称】ロールス・ロイス ソリューションズ ゲーエムベーハー

【氏名又は名称原語表記】Ｒｏｌｌｓ－Ｒｏｙｃｅ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ ＧｍｂＨ

(74)【代理人】

【識別番号】100069556

【弁理士】

【氏名又は名称】江崎 光史

(74)【代理人】

【識別番号】100111486

【弁理士】

【氏名又は名称】鍛冶澤 實

(74)【代理人】

【識別番号】100191835

【弁理士】

【氏名又は名称】中村 真介

(74)【代理人】

【識別番号】100208258

【弁理士】

【氏名又は名称】鈴木 友子

(74)【代理人】

【識別番号】100221981

【弁理士】

【氏名又は名称】石田 大成

(72)【発明者】

【氏名】ベルクマン・ダニエル

(72)【発明者】

【氏名】ブーフホルツ・ミヒャエル

(72)【発明者】

【氏名】グライヒェン・クヌート

(72)【発明者】

【氏名】ニーマイヤー・イェンス

【審査官】櫻田 正紀

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１７／０９４３４９（ＷＯ，Ａ１）

【文献】国際公開第２０１７／０９００８５（ＷＯ，Ａ１）

【文献】国際公開第２０１７／１５４２１４（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｆ０２Ｄ ４５／００

Ｆ０２Ｄ ４３／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

内燃機関（１）をモデルに基づき開ループ制御及び閉ループ制御する方法であって、目標トルク（Ｍ（ＳＯＬＬ））に依存して、燃焼モデル（２０）を介して、噴射システムアクチュエータを作動させる噴射システム目標値が演算され、気体通路モデル（２２）を介して、気体通路アクチュエータを作動させる気体通路目標値が演算され、燃焼モデル（２０）が内燃機関（１）の動作中に適合され、噴射システム目標値及び気体通路目標値に依存して、オプティマイザ（２３）によって性能指数（Ｊ）が演算され、性能指数（Ｊ）が、噴射システム目標値及び気体通路目標値の変化を介して、オプティマイザ（２３）によって予測範囲内で最小化され、最小化された性能指数（Ｊ（ｍｉｎ））に基づき、噴射システム目標値及び気体通路目標値が、オプティマイザ（２３）によって、内燃機関（１）の動作点の調整に決定的なものとしてセットされ、燃焼モデル（２０）が、ベースグリッドの図示のための第１のガウス過程モデル（３０）と、適合データ点の図示のための第２のガウス過程モデル（３１）とを介して適合されることを特徴とする方法。

【請求項2】

第２のガウス過程モデル（３１）の性能が信頼範囲（ＫＢ）に基づいて判断されることを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項3】

現実の信頼範囲（ＫＢ）内に位置する現実の適合データ点が第２のガウス過程モデル（３１）へ引き継がれることを特徴とする請求項２に記載の方法。

【請求項4】

現実の適合データ点が信頼範囲（ＫＢ）の外部に位置する場合には、現実の適合データ点が新たな信頼範囲内に位置するまで反復的に、あらかじめメモリされた適合データ点が第２のガウス過程モデル（３１）から除外されることを特徴とする請求項２に記載の方法。

【請求項5】

適合データ点の総数（ｎ）が限界値（ＧＷ）と比較され、限界値を上回る場合（ｎ＞ＧＷ）には、新たな総数が限界値（ＧＷ）よりも小さくなるまで適合データ点が除外されることを特徴とする請求項３又は４に記載の方法。

【請求項6】

ベースグリッドを図示する第１のガウス過程モデル（３０）が、第２のガウス過程モデル（３１）を介して再適合されることを特徴とする請求項５に記載の方法。

【請求項7】

第１のガウス過程モデル（３０）の各データ点にタイムスタンプが刻印され、タイムスタンプの変化に基づいて優先度（ＺＲ）が決定され、内燃機関の更なる動作が優先度（ＺＲ）に依存して推定されることを特徴とする請求項６に記載の方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、内燃機関をモデルに基づき開ループ制御及び閉ループ制御する方法であって、目標トルクに依存して、燃焼モデルを介して、噴射システムアクチュエータを作動させる噴射システム目標値が演算され、気体通路モデルを介して、気体通路アクチュエータを作動させる気体通路目標値が演算され、燃焼モデルが内燃機関の動作中に適合される、方法に関するものである。また、当該方法では、性能指数は、噴射システム目標値及び気体通路目標値に依存してオプティマイザによって演算され、性能指数は、予測範囲内での噴射システム目標値及び気体通路目標値の変化を介して、オプティマイザによって最小化され、最小化された性能指数に基づき、噴射システム目標値及び気体通路目標値が、内燃機関の動作点の設定に決定的なものとしてオプティマイザによってセットされる。

【背景技術】

【0002】

内燃機関の特性は、決定的には、エンジン制御機器を介して出力要求に依存して決定される。このために、エンジン制御機器のソフトウェアには、適当な特性線及び特性マップが適用されている。これら特性線及び特性マップを介して、出力要求、例えば目標トルクに基づいて、内燃機関の制御量、例えば噴射開始（時点）及び必要なレール圧力が演算される。当該特性線／特性マップには、内燃機関の製造者において、試験台（テストベンチ）動作でのデータが備え付けられる。ただし、複数の当該特性線／特性マップ及び当該特性線／特性マップの互いの相互作用は、大きな調整の手間をもたらすこととなる。

【0003】

そのため、実際には、調整の手間は、数学的なモデルを用いて低減され得る。すなわち、例えば特許文献１には、噴射量を設定するための確率表を有するベイジアンネットワークが記載されており、特許文献２には、燃焼モデルを介して、ニューラルネットワークを用いて噴射開始及び噴射量を適合するための方法が記載されている。よく用いられるデータのみが描写されるため、当該データは、まず、試験台動作において学習される必要がある。

【0004】

開示前の独国出願ＤＥ１０２０１７００５７８３．４から、内燃機関のためのモデルに基づく開ループ制御・閉ループ制御方法が知られており、当該方法では、燃焼モデルを介して、噴射システムアクチュエータの作動についての噴射システム目標値が演算され、気体通路モデルを介して、気体通路アクチュエータの作動についての気体通路目標値が演算される。そして、オプティマイザによって、予測範囲内で性能指数を最小化するという目的をもって目標値が変更される。そして、最小化された性能指数は、内燃機関の最良の動作点を規定する。明らかに低減された調整の手間に関して、示した方法は実証されているものの、まだ最適化ポテンシャルがある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】独国特許発明第１０２００６００４５１６号明細書

【文献】米国特許出願公開第２０１１／０１７２８９７号明細書

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

したがって、本発明の課題は、より良好な性能に関して上述の方法を更に発展させることにある。

【課題を解決するための手段】

【0007】

当該課題は、請求項１の特徴によって解決される。構成は従属請求項に記載されている。

【0008】

本発明による方法では、目標トルクに基づき、燃焼モデルを介して、噴射システムアクチュエータを作動させる噴射システム目標値が演算され、気体通路モデルを介して、気体通路アクチュエータを作動させる気体通路目標値が演算され、燃焼モデルが内燃機関の動作中に適合される。また、当該方法では、性能指数は、噴射システム目標値及び気体通路目標値に依存してオプティマイザによって演算され、性能指数は、予測範囲内での噴射システム目標値及び気体通路目標値の変化を介して、オプティマイザによって最小化される。そして、最小化された性能指数が決定されていれば、オプティマイザは、最終的に、噴射システム目標値及び気体通路目標値を内燃機関の動作点の調整に決定的なものとしてセットする。

【0009】

燃焼モデルは、ベースグリッドの図示のための第１のガウス過程モデルと、適合データ点の図示のための第２のガウス過程モデルとを介して適合される。第１のガウス過程モデルのためのデータは、単シリンダ試験台において得られる。単シリンダ試験台では、極端な動作条件、例えば非常に低温の環境又は非常に大きな測地上の高さを設定することが可能である。内燃機関の全動作範囲をカバーするために、つづく物理的なモデリングを介して、全ての入力量が変化される。システムに起因して、第１のガウス過程モデルにおけるデータ値は、おおまかにのみ通常の動作範囲におけるエンジンシステムを描写する。ただし、第１のガウス過程モデルを用いて、わずかなサンプリングポイントを有するものの物理的に有意義な外挿特性を有するベースグリッドが描写されることが有利である。第２のガウス過程モデルのためのデータは、静的に走行可能な範囲での内燃機関のＤｏＥ試験過程に基づいて得られる。したがって、システムに起因して、第２のガウス過程モデルにおけるデータ値は、高い性能指数を有するものの当該静的な範囲についてのみ有効である。したがって、第１のガウス過程モデル及び第２のガウス過程モデルの組合せは、実際に測定され、外挿されるデータ値を有する動作範囲を含んでいる。

【0010】

第２のガウス過程モデルの性能は、信頼範囲に基づいて判断される。したがって、狭い信頼範囲が高い性能を描写する一方、広い信頼範囲は、より低い性能を示すものである。動作中には、現実の適合データ点の位置が有効な信頼範囲に対するその位置に関して判断される。信頼範囲は、２倍の標準偏差、すなわち９５％－信頼範囲に相当する。現実の適合データ点が信頼範囲内に位置すれば、当該適合データ点は、第２のガウス過程モデルを補足する。現実の適合データ点が有効な信頼範囲外に位置すれば、現実の適合データ点が新たな信頼範囲内に位置するまで、適合データ点が第２のガウス過程モデルから除外されることで、第２のガウス過程モデルが変更される。

【0011】

メモリ使用量を低減し、演算時間を低減するために、適合データ点の総数が限界値と比較される。限界値を超える場合には、新たな総数が限界値より小さくなる数において適合データ点が除外される。第２のガウス過程モデルの性能にわずかな、又は小さな影響を有する適合データ点が除外される。

【0012】

同様に、演算時間を低減するために、ベースグリッドを図示する第１のガウス過程モデルは、第２のガウス過程モデルを介して再適合されるようになっている。再適合は、第２のガウス過程モデルが第１のガウス過程モデルのサンプリングポイントにおいてゼロであるという要求に基づくものである。再適合時には、第１のガウス過程モデルの各データ点は、刻印されたタイムスタンプを含んでいる。タイムスタンプの時間的な変化に基づき、優先度を決定することが可能である。ここでも、優先度に基づき、内燃機関の継続動作についての期間を推定することができる。換言すると、例えば故障したＮＯｘセンサにより、第１のガウス過程モデルにおける平均値の時間的なずれが生じる。そして、これに対応する優先度は、内燃機関のモデルに基づく継続動作についての残りの残留期間を規定する。当然、優先度によって、内燃機関の許容されない操作も検知することが可能である。

【0013】

本発明は、アダプテーション（適合）の公知の利点、つまり、同型式の内燃機関の統合を提供するものである。換言すると、アダプテーションによって、当然、生産モデルの拡張が低減される。第２のガウス過程モデルを用いた第１のガウス過程モデルの再適合により、エラー検知を有する自己学習システムが描写される。モデルは個々に調整可能であり、モデルはまとめて内燃機関を描写するため、調整の手間を更に低減することが可能である。これまで必要であった特性線及び特性マップを代用することなく省略さる。モデルの外挿性によって、動的な瞬間的な動作においても、又はあまり設定されない動作範囲においても、負荷可能なエンジン制御量を演算することが可能である。加えて、法定上の排出限界値に対する制御の目標値の差異を小さくすることが可能である。

【0014】

各図には、好ましい実施例が図示されている。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】システム図を示すものである。

【図2】モデルに基づくシステム図を示すものである。

【図3】ブロック図を示すものである。

【図4】プログラムフローチャートを示すものである。

【図5】下位プログラムを示す図である。

【図6A】第１の適合例を示す図である。

【図6B】第１の適合例を示す図である。

【図6C】第１の適合例を示す図である。

【図6D】第１の適合例を示す図である。

【図7A】第２の適合例を示す図である。

【図7B】第２の適合例を示す図である。

【図8A】第３の適合例を示す図である。

【図8B】第３の適合例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0016】

図１には、コモンレールシステムを有する、電子制御される内燃機関１のシステム図が示されている。コモンレールシステムは、以下の機械的な構成要素：燃料タンク２から燃料を搬送する低圧ポンプ３と、流通する燃料体積流に影響を与える可変のインテークスロットル４と、昇圧しつつ燃料を搬送する高圧ポンプ５と、燃料を貯留するレール６と、内燃機関１の燃焼室へ燃料を噴射するインジェクタ７とを含んでいる。コモンレールシステムは、任意で、個別貯留部をもって構成されることもでき、この場合、例えばインジェクタ７に、個別貯留部８が追加的なバッファ体積として統合されている。コモンレールシステムの別の機能は、公知であるとする。

【0017】

図示の気体通路は、空気供給部も、また排気部も含んでいる。排ガスターボチャージャ１１のコンプレッサの空気供給部には、インタークーラ１２と、スロットルバルブ１３と、再循環される排ガスとチャージエアを混合する開口箇所１４と、入口弁（インテークバルブ）１５とが配置されている。排気部には、出口弁（エグゾーストバルブ）１６と、排ガスターボチャージャ１１のタービンと、タービンバイパス弁１９とが配置されている。排気部から排ガス再循環通路が分岐しており、当該排ガス再循環通路には、排ガス再循環（ＡＧＲ）レート及び排ガス再循環（ＡＧＲ）クーラ１８を調整する排ガス再循環（ＡＧＲ）アクチュエータ１７が配置されている。

【0018】

内燃機関１の動作は、電子制御機器１０（ＥＣＵ）によって決定される。電子制御機器１０は、マイクロコンピュータシステムの通常の構成要素、例えばマイクロプロセッサ、Ｉ／Ｏチップ、バッファ及びメモリチップ（ＥＥＰＲＯＭ，ＲＡＭ）を含んでいる。メモリチップには、内燃機関１の動作に関連する動作データがモデルとして適用されている。当該メモリチップを介して、電子制御機器１０は、入力量から出力量を演算する。決定的な入力量は、操作者によって出力意志として設定される目標トルクＭ（ＳＯＬＬ）である。コモンレールシステムに関連する制御機器１０の入力量は、レール圧力センサ９を用いて測定されるレール圧力ｐＣＲと、任意である個別貯留部圧力ｐＥＳである。空気通路に関連する電子制御機器１０の入力量は、スロットルバルブ１３の開放角度Ｗ１と、エンジン回転数ｎＩＳＴと、チャージエア圧力ｐＬＬと、チャージエア温度ＴＬＬと、チャージエアの湿度ｐｈｉである。排ガス通路に関連する電子制御機器１０の入力量は、ＡＧＲアクチュエータ１７の開放角度Ｗ２と、排ガス温度ＴＡｂｇａｓと、空燃比Ｌａｍｂｄａと、排ガスターボチャージャ１１のタービンの下流におけるＮＯｘ実際値である。電子制御機器１０の不図示の別の入力量は、符号ＥＩＮでまとめられており、例えば、冷却媒体温度である。

【0019】

図１には、電子制御機器１０の出力量として、インテークスロットル４を作動させるための信号ＰＷＭと、インジェクタ７（噴射開始／噴射終了）を作動させるための信号ｖｅと、スロットルバルブ１３を作動させるための制御信号ＤＫと、ＡＧＲアクチュエータ１７を作動させるための制御信号ＡＧＲと、タービンバイパス弁１９を作動させるための制御信号ＴＢＰと、出力量ＡＵＳとが図示されている。出力量ＡＵＳは、内燃機関１の開ループ制御及び閉ループ制御のための別の制御信号について、例えば連続ターボチャージング（多段過給）又は可変のバルブ動作における第２の排ガスターボチャージャを起動させるための制御信号について代表となるものである。

【0020】

図２には、モデルに基づくシステム図が示されている。当該図示では、電子制御機器１０の入力量は、第１のライブラリＢｉｂｌｉｏ１、第２のライブラリＢｉｂｌｉｏ２、測定量ＭＥＳＳ及び図１に図示された入力量を代表する集合参照符号ＥＩＮである。第１のライブラリＢｉｂｌｉｏ１は、ＩＭＯの排出等級ＭＡＲＰＯＬ（海洋汚染）によるか、又は排出等級ＥＵＩＶ／Ｔｉｅｒ４ｆｉｎａｌによる内燃機関の動作を表す。第２のライブラリＢｉｂｌｉｏ２は、内燃機関のタイプと、最大の機械的な部材負荷、例えば内燃ピーク圧力又は排ガスターボチャージャの最大回転数とを表す。入力量ＭＥＳＳは、直接的に測定された物理量も、またこれに基づき演算された補助量も表す。電子制御機器の出力量は、下位の制御回路についての目標値、噴射開始（時点）ＳＢ及び噴射終了（時点）ＳＥである。電子制御機器内には、燃焼モデル２０と、アダプテーション（適合部、アングライヒ）２１と、気体通路モデル２２と、オプティマイザ２３とが配置されている。

【0021】

燃焼モデル２０も、また気体通路モデル２２も、内燃機関のシステム特性を数学的な方程式として描写する。燃焼モデル２０は、燃焼における過程を静的に描写する。これとは異なり、気体通路モデル２２は、空気案内及び排ガス案内の動的な特性（振舞い）を描写する。燃焼モデル２０は、例えばＮＯｘ発生及びすす発生、排ガス温度、排ガス質量流量並びにピーク圧力についての個別モデルを含んでいる。当該個別モデルは、ここでも、シリンダにおける境界条件及び噴射のパラメータに依存している。燃焼モデル２０は、試験台走行、いわゆるＤｏＥ試験台走行（ＤｏＥ：Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ（実験計画法））における標準内燃機関において決定される。ＤｏＥ試験台走行においては、システマティックな動作パラメータ及び制御量は、内燃機関の全体特性をエンジンについての量及び環境境界条件に依存して描写するという目的をもって変化される。内燃モデル２０は、アダプテーション２１により補足される。アダプテーションの目的は、内燃機関の生産モデルの拡張を低減することである。

【0022】

内燃機関１の作動後、オプティマイザ２３は、まず、第１のライブラリＢｉｂｌｉｏ１から排出等級を読み取り、第２のライブラリＢｉｂｌｉｏ２から最大の機械的な部材負荷を読み取る。その後、オプティマイザ２３は、目標トルクＭ（ＳＯＬＬ）と、排出限界値と、例えばチャージエアの湿度ｐｈｉである環境境界条件と、内燃機関の動作状況と、適合データ点とに関して燃焼モデル２０を評価する。当該動作状況は、特に、エンジン回転数ｎＩＳＴ、チャージエア温度ＴＬＬ、チャージエア圧力ｐＬＬによって規定される。オプティマイザ２３の機能は、噴射システムアクチュエータを作動させる（制御する）ための噴射システム目標値と、気体通路アクチュエータを作動させる（制御する）ための気体通路目標値とを評価することにある。このとき、オプティマイザ２３は、性能指数が最小化される解決手段を選択する。品質基準は、予測範囲内における二乗の目標－実際偏差の積分として演算される。例えば、以下の式において演算される：
（１） Ｊ＝∫［ｗ１（ＮＯｘ（ＳＯＬＬ）－ＮＯｘ（ＩＳＴ）］^２＋［ｗ２（Ｍ（ＳＯＬＬ）－Ｍ（ＩＳＴ）］^２＋［ｗ３（…．）］＋…

【0023】

ここで、ｗ１，ｗ２及びｗ３は適当な重み付けファクタを意味している。公知のように、窒素酸化物排出（量）は、チャージエアの湿度ｐｈｉと、チャージエア温度と、噴射開始（時点）ＳＢと、レール圧力ｐＣＲとに基づき得られる。アダプテーション２１は、現実の実際値、例えばＮＯｘ実際値又は排ガス温度実際値にアクセスする。

【0024】

第１の時点においてオプティマイザ２３によって第１の性能指数が演算され、噴射システム目標値及び気体通路目標値が変化し、これらの値の予測範囲内で第２の性能指数が予測されることで、性能指数が最小化される。そして、両性能指数の互いの差異に基づき、オプティマイザ２３が最小の性能指数を設定し、当該最小の性能指数を内燃機関について決定的なものとしてセットする。図に図示された例については、これは、噴射システム、目標レール圧力ｐＣＲ（ＳＬ）並びに噴射開始ＳＢ及び噴射終了ＳＥである。目標レール圧力ｐＣＲ（ＳＬ）は、下位のレール圧力制御回路２４についてのコマンド量である。レール圧力制御回路２４の制御量は、インテークスロットルの負荷についてのＰＷＭ信号に対応している。噴射開始ＳＢ及び噴射終了ＳＥにより、インジェクタ（図１；７）が直接負荷を受ける。気体通路については、オプティマイザ２３が間接的に気体通路目標値を決定する。図示の例では、これは、下位のラムダ制御回路２５及び下位のＡＧＲ制御回路２６についての基準値に対するラムダ目標値ＬＡＭ（ＳＬ）及びＡＧＲ目標値ＡＧＲ（ＳＬ）である。両制御回路２５，２６の制御量は、タービンバイパスを制御する（作動させる）信号ＴＢＰと、ＡＧＲアクチュエータを制御する（作動させる）信号ＡＧＲと、スロットルバルブを制御する（作動させる）信号ＤＫに対応する。フィードバックされる測定量ＭＥＳＳは、電子制御機器１０によって読み取られる。測定量ＭＥＳＳは、直接的に測定された物理量とも、またこれに基づき演算された補助量とも理解され得る。図示の例では、ラムダ実際値ＬＡＭ（ＩＳＴ）及びＡＧＲ実際値ＡＧＲ（ＩＳＴ）が読み取られる。

【0025】

図３には、燃焼モデルの適合のための両ガウス過程モデルの相互作用がブロック図で示されている。当該ガウス過程モデルは、例えば独国特許出願公開第２０１４２２５０３９号明細書又は独国特許出願公開第１０２０１３２２０４３２号明細書から当業者にとって知られている。ごく一般的には、ガウス過程は、平均値関数及び共分散関数で規定される。平均値関数は、しばしばゼロと仮定されるか、又は線形／多項式の経過が採用される。共分散関数は、任意の点の関係を表す。第１の機能ブロック２７は、完全なエンジンのＤｏＥデータ（ＤｏＥ：Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ（実験計画法））を含んでいる。基準内燃機関についての当該データは、内燃機関の静的に走行可能な範囲において入力量の全ての変動が全ての調整範囲にわたって検出（算出）されることで、試験台の経過において検出（算出）される。当該データは、高い精度をもって、静的に走行可能な範囲における内燃機関の特性を特徴付ける。第２の機能ブロック２８は、単シリンダ試験台において得られるデータを含んでいる。単シリンダ試験台においては、ＤｏＥ試験台経過において得ることができない動作範囲、例えば大きな測地的な高さ又は極端な温度を設定することが可能である。当該わずかな測定データは、燃焼の全体的な特性を大まかに正確に反映する物理モデルのパラメータ化についての基礎として用いられる。物理モデルは、極端な境界条件における内燃機関の特性を大まかに表す。外挿法により、物理モデルは完全とされ、その結果、通常の動作範囲が大まかに正確に記述される。図３には、外挿法によるモデルが符号２９で示されている。当該モデルに基づき、ここでも第１のガウス過程モデル３０（ＧＰ１）がベースグリッドの図示のために生成される。

【0026】

データ点の両量の合成によって第２のガウス過程モデル３１が形成される。これにより、ＤｏＥデータにより記述される内燃機関の動作範囲も当該値によって設定されるとともに、ＤｏＥデータが存在しない動作範囲は、物理モデルのデータによって反映される。第２のガウス過程モデルが進行する動作において適合されるため、当該第２のガウス過程モデルは、適合点の表現に用いられる。したがって、ごく一般的には、モデル値（符号３２）：
（２）Ｅ［ｘ］＝ＧＰ１＋ＧＰ２
が成り立つ。

【0027】

このとき、ＧＰ１はベースグリッドを表現する第１のガウス過程モデルに対応し、ＧＰ２は適合データ点を表現する第２のガウス過程モデルに対応し、モデル値Ｅ［ｘ］は、オプティマイザのための入力量、例えばＮＯｘ実際値又は排ガス温度実際値に対応する。当該図における双方向矢印によって２つの情報経路が図示されている。第１の情報経路は、第１のガウス過程モデル３０からモデル値３２へのベースグリッドのデータ提供を特徴付けている。第２の情報経路は、第１のガウス過程モデル３０から第２のガウス過程モデル３１を介した再適合を特徴付けている。

【0028】

図４にはプログラムフローチャートにおいてメインプログラムが図示されており、当該メインプログラムを介してオプティマイザが予測範囲内で性能指数Ｊを最適化する。当該メインプログラムには下位プログラムＵＰＡｄａｐｔｉｏｎも含まれ、当該下位プログラムを介して、オプティマイザに対して適合された値が提供される。下位プログラムＵＰＡｄａｐｔｉｏｎは、メインプログラムよりも長いサイクル（処理）時間を有しており、すなわち、メインプログラムの各サイクルにおいて新たに適合された値が提供される。Ｓ１における初期化後開始過程が終了しているかどうかがＳ２においてチェックされる。当該開始過程がまだつづいていれば、Ｓ２での応答要求結果ノーが点Ａへ分岐して戻される。開始過程が終了していれば、Ｓ３において、操作者によってあらかじめ設定可能な目標トルクＭ（ＳＯＬＬ）及びＮＯｘ目標値ＮＯｘ（ＳＯＬＬ）が読み込まれる。これにつづき、Ｓ４においては、内燃機関の動作状況が検出される。動作状況が、測定量、特にエンジン回転数ｎＩＳＴ、チャージエア温度ＴＬＬ、チャージエア圧力ｐＬＬ、チャージエア圧力ｐＬＬ及びチャージエアの湿度ｐｈｉによって規定される。動作状況は、一方では下位プログラムＯｐｔｉｍｉｅｒｅｒすなわちステップＳ５において、他方では下位プログラムＵＰＡｄａｐｔｉｏｎにおいて更に処理される。下位プログラムを図５に関連して説明する。

【0029】

下位プログラムＵＰＯｐｔｉｍｉｅｒｅｒの呼出し後、Ｓ６では、初期値、例えば噴射開始ＳＢが生成される。Ｓ７では第１の性能指数Ｊ１が式（１）によって演算され、Ｓ８では制御変数ｉがゼロにセットされる。その後、Ｓ９では、初期値が、変更されるとともに、制御量についての新たな目標値として演算される。Ｓ１０では、制御変数ｉが１だけ増大される。そして、Ｓ１１では、新たな目標値に基づき、予測範囲についての、例えば次の８秒間についての第２の性能指数Ｊ２が予測される。Ｓ１２では、第２の性能指数Ｊ２が第１の性能指数Ｊ１から減算され、限界値ＧＷと比較される。両性能指数の差異形成により、性能指数の更なる前進がチェックされる。これに代えて、限界値ｉＧＷとの制御変数ｉの比較に基づき、どのくらいの頻度で最適化が既に行われた（完了した）かがチェックされる。この点では、両限界値の考察は、更なる最適化についての中断基準である。更なる最適化が可能であれば、Ｓ１２での応答要求結果ノーとなり、点Ｃへ分岐して戻される。そうでない場合には、Ｓ１３において、第２の性能指数Ｊ２がオプティマイザによって最小の性能指数Ｊ（ｍｉｎ）としてセットされる。そして、最小の性能指数Ｊ（ｍｉｎ）から、対応するアクチュエータについての基準値についての噴射システム目標値及び気体通路目標値が得られる。これにつづき、Ｓ１４においては、エンジン停止がなされたかどうかがチェックされる。エンジン停止がなされていない場合には、Ｓ１４での応答要求結果ノーとなり、点Ｂへ分岐して戻される。そうでない場合には、プログラムフローチャートが終了する。予測を含むオプティマイザの作用原理についての詳細な説明は、まだ開示されていない出願番号ＤＥ１０２０１７００５７８３．４を有する特許出願から知られており、ここに、当該特許出願を参照されたい。

【0030】

図５には、下位プログラムＵＰＡｄａｐｔｉｏｎが図示されている。Ｓ１では、実際のデータ点が有効な信頼範囲ＫＢ内に位置しているかどうかがチェックされる。当該データ点が有効な信頼範囲ＫＢ外にあれば、応答要求結果Ｓ１：ノーとなり、Ｓ２へ分岐し、あらかじめメモリされた適合データ点が除外される。その後、点Ａにおいて分岐して戻り、新たにＳ１において、いまや現在の適合データ点が新たな信頼範囲に位置するかどうかがチェックされる。この場合は、図６に図示されており、図６に関連して説明する。したがって、ループＳ１，Ｓ２では、現在の適合データ点が新たな信頼範囲内に位置するまで、適合データ点が第２のガウス過程モデルから除外される。現在のデータ点が信頼範囲内に位置することがＳ１において確認されると、応答要求結果Ｓ１：イエスとなり、Ｓ３において現在の適合データ点が第２のガウス過程モデルに加えられる。つづいて、Ｓ４において、適合データ点の総数ｎが限界値ＧＷよりも大きいかどうかがチェックされる。これが当てはまらない場合には、応答要求結果Ｓ４：ノーとなり、Ｓ６におけるプログラムフローが進められる。そうでない場合には、Ｓ５において、平均値に最もわずかに影響を与える適合データ点が除外される。つづいて、点Ｂへ分岐して戻り、Ｓ４において新たに総数ｎについて応答要求される。したがって、ループＳ４／Ｓ５を介して、総数ｎが限界値ＧＷを下回るまで、多くの適合データ点が第２のガウス過程モデルから除外される。低減されたメモリ使用量及びより迅速なサイクル時間が利点である。

【0031】

Ｓ６では、第１のガウス過程モデルがベースグリッドの表現に適合される必要があるかどうかがチェックされる。適合が必要でない場合には、応答要求結果Ｓ６：ノーとなり、点Ｃにおいてプログラムフローが進められる。適合が必要であれば、応答要求結果Ｓ６：イエスとなり、第１のガウス過程モデルの期待値が第２のガウス過程モデルを介して最適合されるように、第１のガウス過程モデルが適合される。その後、点Ｃにおいてプログラムフローが進められる。Ｓ８では、優先度ＺＲが限界値超過についてチェックされる。第１のガウス過程モデルにおける各データ点では、タイムスタンプが刻印される。データ点の変更、すなわち時間的なずれにより、優先度が変化する。Ｓ８において優先度ＺＲが限界値ＧＷよりも大きいことが確認されれば、応答要求結果Ｓ８：イエスとなり、Ｓ９において警告及び残りの残留耐用期間が出力され、Ｓ１０においてプログラムフローが進行する。Ｓ８において優先度ＺＲが限界値ＧＷよりも小さいことが確認されれば、応答要求結果Ｓ８：ノーとなり、点Ｄ及びＳ１０においてプログラムフローが進行する。優先度の応答要求を介して、例えばＮＯｘセンサのセンサ故障を検知することが可能である。これにより、内燃機関の許容されない操作を検知することが可能である。優先度に基づき、センサ故障にもかかわらず内燃機関のモデルに基づく更なる動作がまだどのくらい可能であるかが推定される。Ｓ１０では、適合された値がメインプログラムで用いられるべきかがチェックされる。チェックが肯定的であれば、応答要求結果Ｓ１０：イエスとなり、メインプログラムへの結果の引き渡しを伴う図４のメインプログラムへの復帰がなされる。チェックが否定的であれば、応答要求結果Ｓ１０：ノーとなり、メインプログラムへの結果の引き渡しを伴わない図４のメインプログラムへの復帰がなされる。

【0032】

図６には、現実の適合データ点が有効な信頼範囲に位置しない場合が図示されている。有効な信頼範囲は、平均値ＭＷ（期待値Ｍｙ）及び共分散（シグマ^２）に基づき規定される。図６は、図４Ａ～図６Ｄを含んでいる。より良好な図示のために、これら図は、二次元で図示されている。ここで、横座標には量Ｘが記載されており、当該量は、モデルの入力量、例えば噴射開始ＳＢ、レール圧力ｐＣＲ、チャージエア圧力ｐＬＬ又はチャージエアの湿度ｐｈｉに代わるものである。縦座標には、量Ｙが示されており、当該量は、適合可能なモデル値、例えばＮＯｘ又は排ガス温度に代わるものである。適合可能でない量は、例えば、同様に方程式（２）により示される、すす、モーメント又は燃料消費である。したがって、実際には、量Ｘ及びＹは多次元的である。図６Ａには、第１の適合データ点Ａ（２／１）、第２の適合データ点Ｂ（３／１）及び現実の適合データ点Ｃ（２．５／０）が図示されている。現実の適合データ点Ｃは、図においては影付けして図示された有効な信頼範囲ＫＢ内に位置していない。そして、有効な信頼範囲ＫＢ（図６Ａ）が第１の適合データ点Ａ（２／１）から除外されることでどのように変化するかがチェックされる。第１の適合データ点Ａが除外されているにもかかわらず、現実の適合データ点Ｃは依然として新たな信頼範囲ＫＢ１の外部に位置することが図６Ｂから見て取れる。そのため、第１の適合データ点Ａは除外されず、第２の適合データ点Ｂが除外される（３／１）。図６Ｃに図示されているように、いまや、現実の適合データ値Ｃは、新たな信頼範囲ＫＢ２内に位置している。そのため、第２のガウス過程モデルは、現実の適合データ点Ｃ（２．５／０）が引き継がれ、あらかじめメモリされた適合データ点Ａ（２／１）が残るような形態で適合される。そして、図６Ｄに図示されているように、新たな演算に基づき新たな信頼範囲ＫＢが生じる。

【0033】

図７には、現実の適合データ点が現実の信頼範囲ＫＢに位置する場合が図示されている。図７は、図７Ａ及び図７Ｂを含んでいる。横座標に記載された量Ｘ及び縦座標に記載された量Ｙは、図６に記載された量に対応している。図７Ａには、第１の適合データ点Ａ（２／１）、第２の適合データ点Ｂ（３／１）及び現実の適合データ点Ｃ（４／１）が図示されている。現実の適合データ点Ｃは有効な信頼範囲ＫＢ内に位置しているため、現実の適合データ点Ｃは、第２のガウス過程モデルへ引き継がれ、つづいて新たな信頼範囲ＫＢが演算される。信頼範囲の新たな演算に基づき、適合データ点Ａ～Ｃの間の当該範囲は明らかにより狭い。これについて図７Ｂ参照。より狭い信頼範囲は、改善された性能を示している。

【0034】

図８では、第２のガウス過程モデルを介した第１のガウス過程モデルの３０から第２のガウス過程モデル３１を介した再適合の場合が図示されている。図８は、図８Ａ及び図８Ｂを含んでいる。図８Ａには、第１のガウス過程モデル（実線）が第２のガウス過程モデル（破線）の平均値とは異なることが細部Ｄにおいて示されている。第１のガウス過程モデルの期待値が第２のガウス過程モデルの適合データ点に対応するように第１のガウス過程モデルの期待値が適合される形態で再適合が行われる。図８Ｂ参照。
なお、本発明は、以下の態様も包含し得る：
１．内燃機関（１）をモデルに基づき開ループ制御及び閉ループ制御する方法であって、目標トルク（Ｍ（ＳＯＬＬ））に依存して、燃焼モデル（２０）を介して、噴射システムアクチュエータを作動させる噴射システム目標値が演算され、気体通路モデル（２２）を介して、気体通路アクチュエータを作動させる気体通路目標値が演算され、燃焼モデル（２０）が内燃機関（１）の動作中に適合され、噴射システム目標値及び気体通路目標値に依存して、オプティマイザ（２３）によって性能指数（Ｊ）が演算され、性能指数（Ｊ）が、噴射システム目標値及び気体通路目標値の変化を介して、オプティマイザ（２３）によって予測範囲内で最小化され、最小化された性能指数（Ｊ（ｍｉｎ））に基づき、噴射システム目標値及び気体通路目標値が、オプティマイザ（２３）によって、内燃機関（１）の動作点の調整に決定的なものとしてセットされることを特徴とする方法。
２．燃焼モデル（２０）が、ベースグリッドの図示のための第１のガウス過程モデル（３０）と、適合データ点の図示のための第２のガウス過程モデル（３１）とを介して適合されることを特徴とする上記１．に記載の方法。
３．第２のガウス過程モデル（３１）の性能が信頼範囲（ＫＢ）に基づいて判断されることを特徴とする上記２．に記載の方法。
４．現実の信頼範囲（ＫＢ）内に位置する現実の適合データ点が第２のガウス過程モデル（３１）へ引き継がれることを特徴とする上記３．に記載の方法。
５．現実の適合データ点が信頼範囲（ＫＢ）の外部に位置する場合には、現実の適合データ点が新たな信頼範囲内に位置するまで反復的に、あらかじめメモリされた適合データ点が第２のガウス過程モデル（３１）から除外されることを特徴とする上記３．に記載の方法。
６．適合データ点の総数（ｎ）が限界値（ＧＷ）と比較され、限界値を上回る場合（ｎ＞ＧＷ）には、新たな総数が限界値（ＧＷ）よりも小さくなる数の適合データ点が除外されることを特徴とする上記４．又は５．に記載の方法。
７．ベースグリッドを図示する第１のガウス過程モデル（３０）が、第２のガウス過程モデル（３１）を介して再適合されることを特徴とする上記６．に記載の方法。
８．第１のガウス過程モデル（３０）の各データ点にタイムスタンプが刻印され、タイムスタンプの変化に基づいて優先度（ＺＲ）が決定され、内燃機関の更なる動作が優先度（ＺＲ）に依存して推定されることを特徴とする上記７．に記載の方法。

【符号の説明】

【0035】

１ 内燃機関
２ 燃料タンク
３ 低圧ポンプ
４ インテークスロットル
５ 高圧ポンプ
６ レール
７ インジェクタ
８ 個別貯留部
９ レール圧力センサ
１０ 電子制御機器
１１ 排ガスターボチャージャ
１２ インタークーラ
１３ スロットルバルブ
１４ 開口箇所
１５ 入口弁
１６ 出口弁
１７ ＡＧＲアクチュエータ（ＡＧＲ：排ガス再循環）
１８ ＡＧＲクーラ
１９ タービンバイパス弁
２０ 燃焼モデル
２１ アダプテーション
２２ 気体通路モデル
２３ オプティマイザ
２４ レール圧力制御回路
２５ ラムダ制御回路
２６ ＡＧＲ制御回路
２７ 第１の機能ブロック（ＤｏＥデータ）
２８ 第２の機能ブロック（単シリンダのデータ）
２９ モデル
３０ 第１のガウス過程モデル（ＧＰ１）
３１ 第２のガウス過程モデル（ＧＰ２）
３２ モデル値

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6A】

【図6B】

【図6C】

【図6D】

【図7A】

【図7B】

【図8A】

【図8B】