【技术实现步骤摘要】
内燃机的点火正时控制装置
本专利技术涉及内燃机的点火正时控制装置。
技术介绍
在内燃机中，在混合气于燃烧室内被点火之后，当末端气体自着火时会产生压力波，会产生爆震。当产生爆震时，内燃机主体会振动，在该情况下，爆震强度越高，内燃机主体的振动变得越激烈。于是，众所周知如下内燃机，该内燃机设为：在内燃机主体安装对内燃机主体的振动进行检测的爆震传感器，根据由爆震传感器检测到的内燃机主体振动的激烈度来检测爆震强度，在爆震强度超过了阈值时，判断为发生爆震，使点火正时延迟(例如参照日本特开2006－226967)。然而，内燃机主体例如也会由于进气门和排气门的落座作用、燃料喷射阀的阀针(needle)的落座作用等的机械性动作而振动，因此，当使用设为检测内燃机主体的振动的爆震传感器时，在由于这样的机械性动作而内燃机主体的振动强度变得激烈时，尽管爆震强度不高，却会误判定为爆震强度高。
技术实现思路
另一方面，在发生了爆震时，爆震强度越高，燃烧室内的压力的变动越激烈。因此，当使用能够对因点火而产生的混合气的燃烧压进行检测的压力...
【技术保护点】
1.一种内燃机的点火正时控制装置，其特征在于，包括：/n存储装置，其存储有事先已学习的正常信号生成模型和第1已学习神经网络，所述正常信号生成模型构成为将爆震传感器的输出值作为输入而输出将所述爆震传感器的输出值所包含的未学习噪声成分值除去后的已除去噪声输出值，所述爆震传感器对所述内燃机的主体的振动进行检测，所述第1已学习神经网络事先被进行了学习以使得将所述爆震传感器的输出值和所述正常信号生成模型的所述已除去噪声输出值中的任一方作为输入而输出根据压力传感器的输出值求出的代表爆震强度的值的推定值，所述压力传感器用于对因点火产生的混合气的燃烧压进行检测；和/n处理器，其构成为在所述...
【技术特征摘要】
20190924 JP 2019-1734341.一种内燃机的点火正时控制装置，其特征在于，包括：
存储装置，其存储有事先已学习的正常信号生成模型和第1已学习神经网络，所述正常信号生成模型构成为将爆震传感器的输出值作为输入而输出将所述爆震传感器的输出值所包含的未学习噪声成分值除去后的已除去噪声输出值，所述爆震传感器对所述内燃机的主体的振动进行检测，所述第1已学习神经网络事先被进行了学习以使得将所述爆震传感器的输出值和所述正常信号生成模型的所述已除去噪声输出值中的任一方作为输入而输出根据压力传感器的输出值求出的代表爆震强度的值的推定值，所述压力传感器用于对因点火产生的混合气的燃烧压进行检测；和
处理器，其构成为在所述内燃机的运转期间将所述爆震传感器的所述输出值输入到从所述存储装置读出的所述正常信号生成模型，并且，将从所述正常信号生成模型输出的所述已除去噪声输出值输入到从所述存储装置读出的所述第1已学习神经网络，取得从所述第1已学习神经网络输出的所述代表爆震强度的值的推定值，基于所取得的所述代表爆震强度的值的推定值来进行所述内燃机的点火正时的延迟控制。
2.根据权利要求1所述的内燃机的点火正时控制装置，其特征在于，所述正常信号生成模型包括自动编码器。
3.根据权利要求1所述的内燃机的点火正时控制装置，其特征在于，
所述存储装置存储有第2已学习神经网络，所述第2已学习神经网络事先被进行了学习以使得推定所述内燃机的点火正时被延迟了时的所述代表爆震强度的值的推定值的预测值或者预测降低量，
所述处理器构成为：在所述内燃机的运转期间，当使用从所述存储装置读出的所述第1已学习神经网络算出的所述代表爆震强度的值的推定值超过预先确定的阈值时，对所述内燃机的下一周期中的所述内燃机的点火正时进行延迟控制，
所述处理器构成为：在所述内燃机的所述下一周期中，基于使用从所述存储装置读出的所述第2已学习神经网络算出的所述代表爆震强度的值的推定值的预测值与使用从所述存储装置读出的所述第1已学习神经网络算出的所述代表爆震强度的值的推定值之差，对所述内燃机的再下一周期中的点火正时进行控制，
所述处理器构成为：在所述差比预先确定的设定值小时，若所述代表爆震强度的值的推定值比预先确定的阈值大，则使所述再下一周期中的点火正时延迟，在所述差比预先确定的设定值大时，即使所述代表爆震强度的值的推定值比预先确定的阈值大，也不使所述再下一周期中的点火正时延迟。
4.根据权利要求3所述的内燃机的点火正时控制装置，其特征在于，
所述第2已学习神经网络包括如下神经网络，该神经网络事先被进行了学习以使得：当输入所述内燃机的运转状态、所述内燃机的点火正时的延迟量以及所述内燃机的前一周...
【专利技术属性】
技术研发人员：毛利昌弘，北爪昭誉，千田健次，小林大介，
申请(专利权)人：丰田自动车株式会社，
类型：发明
国别省市：日本;JP
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