A Study on Automatic Adjustment of the HCCI Engine Controller Using Machine Learning
機械学習を用いた HCCI エンジンの制御器の自動調整に関する研究
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- Format
- Price
- Non-members (tax incl.)：￥1,100 Members (tax incl.)：￥880
- Publication code
- 20214834
- Paper/Info type
- Symposium Text
- Pages
- 1-6(Total 6 p)
- Date of publication
- Dec 2021
- Publisher
- JSAE & JSME
- Language
- Japanese
Detailed Information
| Author(J) | 1) 竹下 明宏, 2) 山﨑 由大, 3) 武藤 充宏, 4) 疋田 孝幸, 5) 藤井 拓磨, 6) 水野 沙織 |
|---|---|
| Author(E) | 1) Akihiro Takeshita, 2) Yudai Yamasaki, 3) Mitsuhiro Muto, 4) Takayuki Hikita, 5) Takuma Fujii, 6) Saori Mizuno |
| Affiliation(J) | 1) 東京大学大学院, 2) 東京大学大学院, 3) マツダ(株), 4) マツダ(株), 5) マツダ(株), 6) マツダ(株) |
| Affiliation(E) | 1) Graduate School of Tokyo University, 2) Graduate School of Tokyo University, 3) Mazda Motor Corporation, 4) Mazda Motor Corporation, 5) Mazda Motor Corporation, 6) Mazda Motor Corporation |
| Abstract(J) | 本研究では，著者らが構築したモデルに基づくHCCIエンジンの制御器を自動で調整する手法について検討を行った．モデルにはモデル化誤差が必ず存在する一方で，その影響を低減するために導入したフィードバック制御は前のサイクルの情報を用いた制御となる．そのため，過渡条件下では制御性能が悪化することがある．そこで，機械学習によるモデル化誤差の予測に基づいて制御器を自動で調整し，制御性能の向上を目指した． Translation |
| Abstract(E) | An automatic adjustment method of the model-based controller of an HCCI engine was investigated in this study. As modeling errors are inevitable, the feedback control is usually introduced to reduce the effect of the modeling errors. However, especially under transient conditions, the control performance may deteriorate, because this is a control with the information of the previous cycle. Therefore, we adjusted the feedback input based on the prediction of the modeling error by online machine learning, and the control performance under transient conditions was improved. |
