ngvシステムにおける空燃比の学習制御 38-...
TRANSCRIPT
-38-
NGVシステムにおける空燃比の学習制御
Fuel injectors withpipe assembly
2nd ECU
Oil trap filter
Pressure regulator
NGVシステムにおける空燃比の学習制御※
Learning Control of Air-Fuel Ratio Built into NGV System
技術紹介
1.はじめに
近年のシェールガス革命に代表される CNG(Compressed Natural Gas)の台頭は,化石燃料依存型の燃料指向が多様な燃料に変化していく過渡期を下支えする燃料として期待されている.しかし,その燃料組成は地域によって大きくばらつくことが知られており,NGV
(Natural Gas Vehicle)が普及しているタイ国内の現状に目を向けると,不活性ガスの含有率は 10% 強から 25% 弱までと幅広い.この含有率の幅により,空燃比は約 20% 変動し,この変動に起因する問題として,CNG 運転中のエミッション増加や出力低下がある.従って,燃料組成に応じて必要燃料量を補正し,量論空燃比に制御する必要がある.今回,この制御手法を開発し,Fig. 1 に示すケーヒン NGV システムに適用したので紹介する.
2.空燃比の補正に及ぼす影響
CNG に含まれる不活性ガスが,空燃比の制御に及ぼす影響は特異である.特に,ガソリンを併用する Bi-Fuel 車では,CNG 運転中においても燃料タンクから連続的に発生するガソリン蒸気を処理する必要があり,空燃比の補
*1 開発本部 第0開発部
※ 2014年8月28日受付
Fig. 1 Newly developed NGV system
Keihin has developed an effective compensation technique of NGV (Natural Gas Vehicle) system for Bi-Fuel vehicles to correct variation of CNG (Compressed Natural Gas) fuel composition. This is one of Keihin’s unique techniques and was patented. Significant features of this compensation technique are avoiding the influence of gasoline vapor, and correcting the variation of CNG fuel composition. As a result, environmental regulations of marketing areas are satisfied, and marketability improvement of vehicles is achieved.
日 平 喬 士*1
Takashi HIBIRA
正を阻害する要因となる.Fig. 2 に一例として,空燃比のフィードバッ
ク制御における補正係数の挙動を示す.尚,予め CNG 運転中の燃料噴射量を操作し,空燃比を任意に設定することにより,不活性ガスの含有を模擬している.また,ガソリン蒸気のパージを停止した状態とし,減速時の燃料カットから復帰した直後を基準とする.Fig. 2より,復帰した直後から,補正係数は任意に設定した空燃比の差分に応じて変化し,復帰か
-39-
ケーヒン技報 Vol.3 (2014)
0.75
0.8
0.85
0.9
0.95
1
1.05
1.1
1.15
1.2
1.25
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3
Time (sec)
1.15
1.1
1.05
1
0.95
0.9
0.85
Air
-fue
l rat
io c
orre
ctio
n fa
ctor
Fig. 2 Stability and behavior of air-fuel ratio correction factor
Compensation amountof fuel composition
Fuel cut control
Air-fuel ratiofeedback control
Fuel-purge action
Air-fuel ratiocorrection factor
Fuel composition learning
Executing area of fuel composition compensation
ON
OFF
ON
OFF
ON
OFF
Fig. 3 Schematic diagram of control timing chart
Fig. 4 Demonstration of learning control in test cycle of NEDC
0 10 20
NE
DC
Mod
e sp
eed
(km
/h)
Com
pens
atio
n am
ount
of
fuel
com
posi
tion
Time (min)
(a) Behavior at switching lean gas from rich gas
(b) Behavior at switching rich gas from lean gas
20% compensable
0 10 20
NE
DC
Mod
e sp
eed
(km
/h)
Com
pens
atio
n am
ount
of
fuel
com
posi
tion
Time (min)
20% compensable
45ºC25ºC
Target range
0ºCNEDC Mode
ら 0.5秒以降は挙動が安定する.従って,不活性ガスの含有率に応じた空燃比の変動を補正するには,ガソリン蒸気のパージが影響しない状態で,空燃比のフィードバック制御における補正係数を用いなければならない.
3.学習制御の開発と実証
F i g . 3 は,学習制御におけるタイミングチャートの一例である.前述より,減速時の燃料カットが終了し,空燃比のフィードバック制御が再開してから,ガソリン蒸気のパージが再開するまでの期間を利用して,補正係数による空燃比の学習制御を開発した.Fig. 4は,NEDCモード運転における本手法の実証結果である.不活性ガスの含有率が異なる燃料を準備し,空燃比を20%変動させている.空燃比の増加・減少に拘らず,いずれの外気温においても,NEDCモード運転中に目標の範囲内へ制御可能
日 平 喬 士
著 者
ケーヒン NGV システムは立ち上げまでの長い道のりで多くの困難な課題に立ち向かうことになりました.しかし,関係各位のご協力により課題を乗り越え,世に送り出すことが出来ました.本開発に携わり,ご協力頂いたすべての皆様に深く感謝致します.(日平)
であることを実証した.また,この制御手法により,市場の環境法規を満足することができ,NGVの商品性を向上することに貢献している.