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マツダが「SKYACTIV TECHNOLOGY」

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ユーザー事例
マツダが「SKYACTIV TECHNOLOGY」
における次世代エンジン技術の開発を加速
SKYACTIV TECHNOLOGY のエンジン技術
によって、マツダはダウンサイジングやリ
ーンバーンによらず、燃費の良いディーゼ
ル エンジンとガソリン エンジンを商品化
できました。
ディーゼル用の SKYACTIV-D
は、
ディーゼル エンジンでは世界一の低
圧縮比をもち、燃費が 20% 向上された一
方で、窒素酸化物を浄化する高価な後処
理なしで、欧州の Euro6 や国内ポスト新
長期排気ガス規制をクリアしています。
ま
た、SKYACTIV-G は、量産車用ガソリン エ
ンジンとしては世界で初めて圧縮比 14.0:1
を実現し、
トルクと燃費が 15% 向上されて
います。
マツダの SKYACTIV-D エンジン。
課題
世界中の厳格な排気ガス規制を満たしながら、
SKYACTIV エンジンの効率性を最適化すること
ソリューション
Simulink と Model-Based Calibration Toolbox
を活用して、最適なキャリブレーション設定、ECU
組込みモデル、および HIL シミュレーションのため
にエンジン モデルの生成と開発を加速
結果
•
•
•
エンジンのキャリブレーション作業を最小化
モデルの複雑性を半減
モデルの精度の向上
マツダでは MATLAB®、Simulink®、および
Model-Based Calibration Toolbox™ を活用
して、
エンジン コントローラーの設計、
検証、
およびキャリブレーションを行いました。
マツダのアシスタント マネージャーであ
る原田真悟氏は次のように述べています。
「SKYACTIV エンジンは、
トルクと燃費を
向上する最新のハードウェア技術を採用
しています。Model-Based Calibration Toolbox
を使用したおかげで、
これらの最新技術を
利用でき、手作業によるスプレッドシートを
使ったキャリブレーション方式を使用した
場合よりも、燃費を上げ、かつ排気エミッシ
ョンを抑えることができました。」
もつエンジニアでも困難な作業です。
この
ため、確信を持って最適な設定を見つける
ことができませんでした。」
マツダでは SKYACTIV-D の圧縮比を下げて、
ススや NOx の発生を抑えたいと考えてい
ました。
この課題や、設計上のその他の目
標を達成するために、エンジニアは ECU
に組み込み可能な最大シリンダー圧力と
排気ガス温度の統計モデルを必要としてい
ました。
これらのモデルの初期バージョン
は、それぞれパラメーターが ともに40個程
度あり、ECUで実行するには複雑すぎまし
た。そのためマツダでは精度を犠牲にせず
に、モデルの複雑さを抑える方法を必要と
していました。
ソリューション
マツダは Simulink と Model‑Based Calibration
Toolbox を活用して、SKYACTIV-D エンジ
ンのためのテストプランの定義、統計モデ
ルの開発、および最適なキャリブレーショ
ンの生成を行いました。
また、同製品を使
用して、SKYACTIV-G 用の統計モデルの開
発と、エンジン制御ロジックの Hardwarein-the-Loop (HIL) シミュレーションを行い
ました。
マツダは Model-Based Calibration Toolbox
を使用して、実験計画法に基づいて
SKYACTIV-D 用の最適なテスト プランを
課題
設計しました。
このテストプランには、エン
ジンの性能と排気の応答の特性を示す
マツダではエンジンの複雑化に伴い、
従来
テスト ポイントのみが含まれていたため、
の開発手法では最適なキャリブレーション
設定を見つけるのが困難になっていました。 実験時間は最短に抑えられました。
原田氏は次のように述べています。
「スプレ
また、テスト セルで実験を行った後、
ッドシートとテスト セルを使用した試行錯
Model-Based Calibration Toolbox を使用
誤の方式では、
ラボでの作業に非常に時間
して測定データがインポートされ、エンジ
がかかり、納期に間に合わせるのが困難
ン応答の統計モデルが作成されました。
でした。その上、5 次元以上の探索空間で
その後、Model-Based Calibration Toolbox
最適なソリューションを見つけることは、
の Calibration Generation (CAGE) ツールと
キャリブレーションにおいて長年の経験を
「Model-Based
Calibration Toolbox のおかげで、SKYACTIV-D エンジンの最適なキャリブレーション設定を特定でき
ただけでなく、エンジニアが必要とする作業量を大幅に削減できました。生成されたモデルによって、制御ロジックの開発を加速し、
価値のある見識を得ることができたため、新しいアイデアを簡単に試すことができました。」—マツダ株式会社、原田 真悟
社内で開発した MATLAB ベースの最適化
インターフェイスを活用して、エンジン モデ
ルから最適なキャリブレーションが生成さ
れました。
シミュレーション、最適化、および組込みモ
デルの評価のための現実的な運転領域を
定義するために、Model-Based Calibration
Toolbox を使用して境界モデルが作成され
ました。
また、Model-Based Calibration Toolbox
を活用して、量産用 SKYACTIV-D ECU に
使用された最大シリンダー圧力のモデル
などの、組み込み可能なモデルを生成しま
した。
この ECU のために、燃料の総噴射質量を
複数の操作点変数の関数として生成しま
した。
このモデルを、Model-Based Calibration
Toolbox で生成した排気温度のモデルとと
もに使用して、燃料質量モデルの信頼性と
パフォーマンスを向上しました。
結果
産業
•
自動車
エンジンのキャリブレーション作業を最小化。
原田氏は次のように述べています。
「開発
適用分野
期間中に新型エンジンを適合する際、以
• 数学モデリング
前の方法であれば、全てデータを取り直
• アルゴリズムの開発
す必要がありました。
しかし、Model-Based
• システム設計とシミュレーション
Calibration Toolbox を利用することで、従来 • 組込みシステム
データを再利用して現象の確認をすること
• 制御システム
で、テストデータを取り直す作業を最小限
使用製品
に抑えることができました。」
モデルの複雑性を半減。原田氏は次のよ
うに述べています。
「初期の最大シリンダ
ー圧力の組込みモデルには38 のパラメ
ーターがありました。
しかし、Model-Based
Calibration Toolbox を利用することでこの
数を 20 に減らすことができ、結果として
CPU の負荷を減らすことができました。同
様に排気ガス温度のモデルでも、ModelBased Calibration Toolboxを使用すること
で、精度は同じレベルに保ちながら、パラ
メーターを 40 個程度から20 個 に減らせま
した。」
• MATLAB®
• Simulink®
• Model-Based Calibration Toolbox™
マツダの SKYACTIV TECHNOLOGY の詳細
については、次のサイトをご覧ください。
http://www.mazda.co.jp/philosophy/skyactiv/
SKYACTIV-D エンジンは、
もっとも厳格な
ヨーロッパと国内の排気ガス基準を満たし、
モデルの精度の向上。原田氏は次のよう
Mazda CX-5 といった量産車に搭載されて
に述べています。
「Model-Based Calibration
います。
Toolbox で作成した境界モデルを作成す
SKYACTIV-G エンジンを担当したエンジ
ることで、smoke のモデルの精度を向上
ニアは、Model-Based Calibration Toolbox
し、RMSE (二乗平均平方根誤差) を 80% 削
を使用して統計的なエンジンの燃料消費
減できました。」
モデルを開発しました。次にこのモデルを
Simulink にエクスポートして、エンジン
制御ロジックの開発、デバッグ、および HIL
シミュレーションに使用しました。
また、
このモデルはオートマチックトランスミッ
ションの燃料消費シミュレーションにも
再利用され、モデル開発作業のさらなる
削減につながっています。
www.mathworks.co.jp
© 2012 The MathWorks, Inc. MATLAB and Simulink are registered trademarks of The MathWorks, Inc. See www.mathworks.com/trademarks for a list of additional
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