车辆用控制数据的生成方法、车辆用控制装置和车辆用控制系统

    公开(公告)号:CN112682200A

    公开(公告)日:2021-04-20

    申请号:CN202011107493.0

    申请日:2020-10-16

    Abstract: 本发明提供一种车辆用控制数据的生成方法、车辆用控制装置和车辆用控制系统。所述车辆用控制数据的生成方法采用处理器以及存储装置来执行,包括:存储对所述车辆的状态和表示与所述车辆内的电子设备的操作相关的行动的行动变量的关系进行规定的第1数据;取得检测所述车辆的状态的传感器的检测值;操作所述电子设备;基于取得的所述检测值算出报酬;在满足预定的条件的情况下,将基于取得的所述检测值的所述车辆的状态、用于所述电子设备的操作的行动变量的值、以及与所述操作对应的所述报酬作为向预先设定的更新映射的输入来更新所述第1数据;在所述车辆的状态不满足所述预定的条件的情况下,不通过所述报酬的算出以及所述第1数据的更新地将所述车辆的状态和所述行动变量的关系适当化来做成第2数据。

    内燃机的状态推定装置、内燃机的状态推定系统、数据解析装置及内燃机的控制装置

    公开(公告)号:CN112648093A

    公开(公告)日:2021-04-13

    申请号:CN202011063765.1

    申请日:2020-09-30

    Abstract: 一种内燃机的状态推定装置、内燃机的状态推定系统、数据解析装置及内燃机的控制装置,内燃机的状态推定装置具备存储装置和执行装置,存储装置存储规定映射的数据即映射数据,映射以内燃机状态变量为输入,并输出用于推定内燃机的状态的推定值,执行装置执行取得处理和推定处理,取得处理是取得所述内燃机状态变量的处理,推定处理是基于所述映射的输出推定所述推定值的处理,所述映射数据是通过机器学习而完成了学习的数据,所述执行装置,在所述推定值在容许范围外的情况下,执行使所述推定值接近所述容许范围或者使所述推定值成为所述容许范围内的值的保护处理,在执行了所述保护处理的情况下,将所述保护处理后的值算出为所述推定值。

    车辆用学习控制系统、车辆用控制装置及车辆用学习装置

    公开(公告)号:CN112412640A

    公开(公告)日:2021-02-26

    申请号:CN202010818779.3

    申请日:2020-08-14

    Abstract: 提供一种车辆用学习控制系统、车辆用控制装置及车辆用学习装置。车辆用控制装置具备存储装置和执行装置,所述存储装置存储映射数据,所述映射数据规定将基于车载传感器的、在时序上处于前后的多个检测值的输入数据作为输入并输出预定的输出值的映射,包含通过机器学习而学习后的数据,所述执行装置执行:取得处理,从所述存储装置取得所述输入数据;算出处理,将所述输入数据作为所述映射的输入并算出所述预定的输出值;以及发送处理,将如下时序数据向所述车辆的外部发送,所述时序数据包含基于在生成所述输入数据时所使用的所述多个检测值和与该输入数据所使用的所述检测值在时序上处于前后的1个或多个检测值的数据。

    氧吸藏量推定装置及推定系统、内燃机的控制装置、数据解析装置及氧吸藏量推定方法

    公开(公告)号:CN111828190A

    公开(公告)日:2020-10-27

    申请号:CN202010295071.4

    申请日:2020-04-15

    Abstract: 一种氧吸藏量推定装置及推定系统、内燃机的控制装置、数据解析装置及氧吸藏量推定方法,所述氧吸藏量推定装置推定在内燃机的排气通路设置的催化剂的氧吸藏量。氧吸藏量推定装置具备存储装置和处理电路(processing circuitry)。存储装置存储有对使用多个变量作为输入且输出吸藏量变量的值的映射进行规定的数据即映射数据,多个变量至少包括过量/不足量变量和吸藏量变量的上次值。处理电路执行基于使用多个变量作为输入的映射的输出来反复算出吸藏量变量的值的吸藏量变量算出处理和、基于吸藏量变量算出处理的算出结果来操作预定的硬件的操作处理。映射数据包括通过机器学习而学习到的数据。

    内燃机冷却水循环系统的异常检测装置

    公开(公告)号:CN111720202A

    公开(公告)日:2020-09-29

    申请号:CN202010191687.7

    申请日:2020-03-18

    Abstract: 一种内燃机冷却水循环系统的异常检测装置,准确地检测内燃机冷却水循环系统的异常。为了推定内燃机冷却水温度,针对进气格栅(50)是否处于打开的状态、及鼓风机(63)的送出风是否处于在空气调节用加热器(65)流通的状态这四个状态,分别存储有进行了权重学习后的四个完成了学习的神经网络(150A、150B、150C、150D)。使用从上述四个完成了学习的神经网络(150A、150B、150C、150D)中选择出的任一个完成了学习的神经网络来推定内燃机冷却水温度,并基于内燃机冷却水温度的推定值来检测内燃机冷却水循环系统的异常。

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