FPGAを用いたガソリンエンジンの最適点火エネルギー予測のためのリアルタイムモデル推定

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  • Real-time Model Estimation for Predicting Optimal Ignition Timing of Gasoline Engines Using FPGA

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ガソリンエンジンの燃費性能向上のために，統計モデルを用いたエンジン挙動の予測モデルの研究が行われている．しかし，既存研究では計算機上でのシミュレーションにとどまっており，実際にエンジンで利用可能な限られた計算リソースでの実装については，考慮されてこなかった．本論文では，最適な点火エネルギーに関して，高速かつ高精度な予測計算を行うための手段として，FPGAを用いてリアルタイムにARモデルを学習・予測する方法を提案し，その評価結果を示す．エンジンの実信号を用いたリアルタイムシミュレーションにおいて，エンジン回転周期以内でオフライン学習のARモデルと，同等以上の精度が得られることが明らかになった．

In order to improve the fuel efficiency of gasoline engines, research has been conducted on predictive models of engine behavior using physical models. However, existing research has been limited to computer simulations, and implementation on the limited computational resources available for actual engines has not been considered. In this paper, we propose a method for learning and predicting an AR model in real-time using an FPGA as a means of performing fast and accurate predictive calculations for optimal ignition energy, and present evaluation results. In a real-time simulation using actual engine signals, the proposed method is found to be as accurate as or more accurate than the AR model for offline learning within an engine rotation period.

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