畳み込みニューラルネットワークモデルを用いたディーゼルエンジンの熱発生制御 （第1報）熱発生率推定と精度向上
CNN-Based Virtual Sensing of Rate of Heat Release for Fuel-Robust Diesel Engine Control (First Report) Rate of Heat Release Estimation and Improvement in Estimation Accuracy
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込)：￥1,100 会員価格(税込)：￥880
- 文献番号
- 20266320
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集（秋）
No.159-26
- 掲載ページ
- 1-2(Total 2 p)
- 発行年月
- 2026年 10月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- 2026年秋季大会
書誌事項
| 著者 | 1) 関口 亮, 2) 岡本 毅, 3) 小澤 恒, 4) 栁内 滉洋, 5) Ratnak Sok, 6) 草鹿 仁 |
|---|---|
| 著者（英） | 1) Ryo Sekiguchi, 2) Takeshi Okamoto, 3) Hisashi Ozawa, 4) Akihiro Yanai, 5) Ratnak Sok, 6) Jin Kusaka |
| 勤務先 | 1) いすゞ中央研究所, 2) いすゞ中央研究所, 3) いすゞ中央研究所, 4) 早稲田大学, 5) 早稲田大学, 6) 早稲田大学 |
| 勤務先（英） | 1) Isuzu Advanced Engineering Center, 2) Isuzu Advanced Engineering Center, 3) Isuzu Advanced Engineering Center, 4) Waseda University, 5) Waseda University, 6) Waseda University |
| 抄録 | カーボンニュートラル燃料の多様化に対応するため，燃料特性によらず目標性能を実現する燃焼制御が求められる．本研究では，CNNを用いた熱発生率推定に基づく制御ロジックを構築し，セタン価の異なる軽油を用い，筒内圧力とクランク角加速度をそれぞれモデル入力として，推定精度への影響を評価した． |
| 抄録（英） | To enable the future use of diverse carbon-neutral fuels, robust combustion control is required to achieve target engine performance regardless of fuel properties, without fuel-specific engine calibration. In this study, RHR-based combustion control logic for feedback correction of engine control variables was developed using a convolutional neural network (CNN) -based rate of heat release (RHR) estimation method. The accuracy of RHR estimation was evaluated for diesel fuels with different cetane numbers using in-cylinder pressure and rotary-encoder-derived crank-angle acceleration. The results clarify the influence of training conditions and image resolution on estimation accuracy and demonstrate the feasibility of fuel-robust combustion control. 翻訳 |
