ガウス過程回帰を用いたソフトセンサー技術に関する研究 ―エンジン筒内の空気充填効率の推定について―
Estimation of Air Charging E ciency Using Gaussian Process
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- 文献・情報種別
- マツダ技報
No.38
- 掲載ページ
- 150-155(Total 6 p)
- 発行年月
- 2021年 12月
- 出版社
- その他・不明
- 言語
- 日本語
書誌事項
| カテゴリ | 論文 |
|---|---|
| カテゴリ（英） | Technical Papers and Explanation 翻訳 |
| 著者 | 1) 西田 健二, 2) 氷室 雄也, 3) 河村 力, 4) 本田 正徳, 5) 藤元 伸悦 |
| 著者（英） | 1) Kenji Nishida, 2) Katsuya Himuro, 3) Chikara Kawamura, 4) Masanori Honda, 5) Shin-etsu Fujimoto |
| 勤務先 | 1) マツダ, 2) マツダ, 3) マツダ, 4) マツダ, 5) 日鉄ケミカル＆マテリアル |
| 勤務先（英） | 1) MAZDA, 2) MAZDA, 3) MAZDA, 4) MAZDA, 5) NIPPON STEEL Chemical & Material |
| 抄録 | 自動車エンジンの低排出ガス・低燃費化の鍵を握るのは，エンジン気筒内の空気量を高精度に予測することによる空燃比制御技術の実現である。 そのためにはさまざまな運転シーンにおいて，過渡的に複雑に変化する筒内の空気量をリアルタイムに把握することが必要である。筆者らはこの課題を解決するために，統計モデルであるGaussian Process（以下，GP と記す）を用いた推定技術について研究している。本報告ではWLTC モード中の条件の下，GP を用いて空気量を予測するための説明変数の選択方法やそれによる推定結果について検討した結果を報告する。 |
| 抄録（英） | To achieve low emission and fuel consumption of vehicle engines, Air Fuel Ratio Control technology is a key technology, which accurately predicts the amount of air in engine cylinders. For the technology, it is necessary to recognize the amount of air in the cylinders in real-time, which transiently changes in a complex way according to driving scenes. We have been studying on estimation technology using a static model called Gaussian Process (GP). Here we report on our study: a selection method of choosing predictor variables for predicting air volume by using GP under WLTC mode, and the estimations. 翻訳 |
