燃料蒸气排出防止系统的异常检测装置制造方法及图纸

提供一种燃料蒸气排出防止系统的异常检测装置，准确地检测燃料蒸气排出防止系统的异常。在车辆的运转停止时，每隔一定时间检测到的燃料箱(5)内及罐(6)内的压力被存储于存储装置，存储有如下的完成了学习的神经网络，所述完成了学习的神经网络将存储于存储装置的每隔一定时间的燃料箱(5)内及罐(6)内的压力及大气压设为神经网络的输入参数，且将在系统产生了使燃料蒸气泄漏的开孔时设为正解标签而进行了权重的学习，在车辆的运转停止时，使用完成了学习的神经网络，根据这些输入参数来检测使燃料蒸气泄漏的开孔异常。

【技术实现步骤摘要】
燃料蒸气排出防止系统的异常检测装置
本专利技术涉及燃料蒸气排出防止系统的异常检测装置。
技术介绍
在内燃机中，为了防止燃料蒸气向外气中流出，以往使用了燃料蒸气排出防止系统，该燃料蒸气排出防止系统具备在活性炭层的两侧分别形成有燃料蒸气室和大气压室的罐，并且使燃料蒸气室一方面与燃料箱的燃料液面上方的内部空间连通，另一方面经由清除控制阀而连结于内燃机的进气通路内。在这样的燃料蒸气排出防止系统中，例如，若在将罐的燃料蒸气室与清除控制阀连结的燃料蒸气流通管的管壁开孔，则燃料蒸气会通过该孔而向外气中流出。于是，检测燃料箱内的燃料液面上方的内部空间的压力(简称作燃料箱内的压力)且根据该燃料箱内的压力的变化来诊断在燃料蒸气排出防止系统是否产生了异常(例如，在燃料蒸气流通管的管壁是否开了孔)的诊断装置是公知的(例如参照专利文献1)。在该诊断装置中，在进行稳定的稳态运转时，通过在将罐的大气压室从大气隔断的状态下使清除控制阀打开而使燃料箱内的压力下降为大气压以下，接着，通过使清除控制阀关闭而使燃料箱内成为密封状态。此时，例如，若在燃料蒸气流通管的管壁开有孔，则燃料箱内的压力会逐渐上升。因此，在该诊断装置中，在使燃料箱内成为密封状态后燃料箱内的压力变高了一定值以上时，例如判别为在燃料蒸气流通管的管壁开有孔。现有技术文献专利文献专利文献1：日本特开2004-44396号公报
技术实现思路
专利技术所要解决的课题在该情况下，若在燃料蒸气流通管的管壁开的孔的直径小，则燃料箱内的压力上升量变小。另一方面，燃料箱内的压力也会根据其他要因(例如，燃料箱内的燃料的温度)而变动。因此，若因燃料箱内的压力变高一定值以上而判断为在燃料蒸气流通管的管壁开了孔，则存在进行误判断的危险性。本专利技术提供一种燃料蒸气排出防止系统的异常检测装置，使用神经网络，即使例如在燃料蒸气流通管的管壁开了孔且此时开的孔的直径小，也能够准确地检测在燃料蒸气流通管的管壁开了孔的情况。用于解决课题的技术方案即，根据本专利技术，提供一种燃料蒸气排出防止系统的异常检测装置，所述燃料蒸气排出防止系统具备在活性炭层的两侧分别形成有燃料蒸气室和大气压室的罐，燃料蒸气室一方面连通于燃料箱的燃料液面上方的内部空间，并且另一方面经由清除控制阀而连结于内燃机的进气通路内，所述燃料蒸气排出防止系统具备能够将大气压室选择性地连结于大气和吸引泵的流路切换阀、和检测燃料箱内及罐内的压力的压力传感器，其中，在车辆的运转停止时，进行产生关闭指令、切换指令以及泵工作指令的异常检测处理，所述关闭指令是使清除控制阀关闭的指令，所述切换指令是将流路切换阀的切换位置切换为大气压室连结于吸引泵的切换位置的指令，所述泵工作指令是使吸引泵工作以使得燃料箱内及罐内成为负压的指令，在进行异常检测处理时，由压力传感器每隔一定时间检测到的燃料箱内及罐内的压力被存储于存储装置，存储有如下的完成了学习的神经网络，所述完成了学习的神经网络将存储于存储装置的每隔一定时间的燃料箱内及罐内的压力、及进行了异常检测处理时的至少大气压设为神经网络的输入参数，且将在上述的系统产生了使燃料蒸气泄漏的开孔时设为正解标签而进行了权重的学习，在车辆的运转停止时，使用完成了学习的神经网络，根据上述的输入参数来检测使燃料蒸气泄漏的开孔异常。而且，根据本专利技术，提供一种燃料蒸气排出防止系统的异常检测装置，所述燃料蒸气排出防止系统具备在活性炭层的两侧分别形成有燃料蒸气室和大气压室的罐，燃料蒸气室一方面连通于燃料箱的燃料液面上方的内部空间，并且另一方面经由清除控制阀而连结于内燃机的进气通路内，所述燃料蒸气排出防止系统具备能够将大气压室选择性地连结于大气和吸引泵的流路切换阀，从流路切换阀朝向大气压室的通路和从流路切换阀朝向吸引泵的吸引通路由具有节流部的基准压力检测通路连结，在从流路切换阀朝向吸引泵的吸引通路内配置有压力传感器，其中，在车辆的运转停止时，进行产生关闭指令、泵工作指令、切换指令以及打开指令的异常检测处理，所述关闭指令是使清除控制阀关闭的指令，所述泵工作指令是在车辆的运转停止后，在将流路切换阀的切换位置维持为大气压室连结于大气的切换位置的状态下经过了预先设定的时间时，使吸引泵工作以使得燃料箱内及罐内成为负压的指令，所述切换指令是在泵工作指令产生后，将流路切换阀的切换位置切换为大气压室连结于吸引泵的切换位置的指令，所述打开指令是在切换指令产生后，使清除控制阀打开的指令，在进行异常检测处理时，由压力传感器每隔一定时间检测到的燃料箱内及罐内的压力被存储于存储装置，存储有如下的完成了学习的神经网络，所述完成了学习的神经网络将存储于存储装置的每隔一定时间的燃料箱内及罐内的压力、及进行了异常检测处理时的至少大气压设为神经网络的输入参数，且将在上述的系统产生了使燃料蒸气泄漏的开孔时设为正解标签而进行了权重的学习，在车辆的运转停止时，使用完成了学习的神经网络，根据上述的输入参数来检测使燃料蒸气泄漏的开孔异常。专利技术效果通过将由压力传感器每隔一定时间检测到的燃料箱内及罐内的压力及至少大气压设为神经网络的输入参数来进行神经网络的权重的学习，例如，即使在燃料蒸气流通管的管壁开了直径小的孔，也能够准确地检测在燃料蒸气流通管的管壁开了孔的情况。附图说明图1是燃料蒸气排出防止系统的整体图。图2A及图2B是图解性地示出图1所示的泵模块的放大图。图3是重力传感器的立体图。图4是示出燃料箱内的燃料的余量的图。图5是示出系统内压的变化的图。图6是示出神经网络的一例的图。图7是示出异常检测处理和系统内压的变化的图。图8是示出异常检测处理和系统内压的变化的图。图9是示出异常检测处理和系统内压的变化的图。图10是示出异常检测处理和系统内压的变化的图。图11是示出异常检测处理和系统内压的变化的图。图12是示出在本专利技术的实施例中使用的神经网络的图。图13是示出输入参数的一览表的图。图14是示出吸引泵的性能的指标的图。图15是示出输出值的一览表的图。图16是示出训练数据组的图。图17是用于说明学习方法的图。图18是用于执行异常检测处理的流程图。图19是用于执行学习处理的流程图。图20是用于向电子控制单元读入数据的流程图。图21是示出神经网络的一例的图。图22是用于进行异常检测的流程图。图23A及图23B是图解性地示出图1所示的泵模块的变形例的放大图。图24是示出异常检测处理和系统内压的变化的图。图25是示出异常检测处理和系统内压的变化的图。图26是示出异常检测处理和系统内压的变化的图。图27是示出异常检测处理和系统内压的变化的图。图28是示出异常检测处理和系统内压的变化的图。图29是示出异常检测处理和系统内压的变化的图。图30是示出异常检测处理和系统内压的变化的图。图31是示出异常检测处理和系本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种燃料蒸气排出防止系统的异常检测装置，/n所述燃料蒸气排出防止系统具备在活性炭层的两侧分别形成有燃料蒸气室和大气压室的罐，该燃料蒸气室一方面连通于燃料箱的燃料液面上方的内部空间，并且另一方面经由清除控制阀而连结于内燃机的进气通路内，所述燃料蒸气排出防止系统具备能够将该大气压室选择性地连结于大气和吸引泵的流路切换阀、和检测燃料箱内及罐内的压力的压力传感器，其中，/n在车辆的运转停止时，进行产生关闭指令、切换指令以及泵工作指令的异常检测处理，所述关闭指令是使该清除控制阀关闭的指令，所述切换指令是将该流路切换阀的切换位置切换为该大气压室连结于吸引泵的切换位置的指令，所述泵工作指令是使吸引泵工作以使得燃料箱内及罐内部成为负压的指令，/n在进行该异常检测处理时，由该压力传感器每隔一定时间检测到的燃料箱内及罐内的压力被存储于存储装置，/n存储有如下的完成了学习的神经网络，所述完成了学习的神经网络将存储于该存储装置的每隔一定时间的燃料箱内及罐内的压力、及进行了该异常检测处理时的至少大气压设为神经网络的输入参数，且将在上述系统产生了使燃料蒸气泄漏的开孔时设为正解标签而进行了权重的学习，/n在车辆的运转停止时，使用该完成了学习的神经网络，根据上述输入参数来检测使燃料蒸气泄漏的开孔异常。/n...

【技术特征摘要】
20190416 JP 2019-0777601.一种燃料蒸气排出防止系统的异常检测装置，
所述燃料蒸气排出防止系统具备在活性炭层的两侧分别形成有燃料蒸气室和大气压室的罐，该燃料蒸气室一方面连通于燃料箱的燃料液面上方的内部空间，并且另一方面经由清除控制阀而连结于内燃机的进气通路内，所述燃料蒸气排出防止系统具备能够将该大气压室选择性地连结于大气和吸引泵的流路切换阀、和检测燃料箱内及罐内的压力的压力传感器，其中，
在车辆的运转停止时，进行产生关闭指令、切换指令以及泵工作指令的异常检测处理，所述关闭指令是使该清除控制阀关闭的指令，所述切换指令是将该流路切换阀的切换位置切换为该大气压室连结于吸引泵的切换位置的指令，所述泵工作指令是使吸引泵工作以使得燃料箱内及罐内部成为负压的指令，
在进行该异常检测处理时，由该压力传感器每隔一定时间检测到的燃料箱内及罐内的压力被存储于存储装置，
存储有如下的完成了学习的神经网络，所述完成了学习的神经网络将存储于该存储装置的每隔一定时间的燃料箱内及罐内的压力、及进行了该异常检测处理时的至少大气压设为神经网络的输入参数，且将在上述系统产生了使燃料蒸气泄漏的开孔时设为正解标签而进行了权重的学习，
在车辆的运转停止时，使用该完成了学习的神经网络，根据上述输入参数来检测使燃料蒸气泄漏的开孔异常。


2.根据权利要求1所述的燃料蒸气排出防止系统的异常检测装置，
上述异常检测处理包括产生在该清除控制阀的关闭指令产生后使该清除控制阀打开的打开指令的处理，
存储有如下的完成了学习的神经网络，所述完成了学习的神经网络将存储于该存储装置的每隔一定时间的燃料箱内及罐内的压力、及进行了该异常检测处理时的至少大气压设为神经网络的输入参数，且将在上述系统产生了使燃料蒸气泄漏的开孔时、产生了清除控制阀持续打开的打开异常时、及产生了清除控制阀持续关闭的关闭异常时分别设为正解标签而进行了权重的学习，
在车辆的运转停止时，使用该完成了学习的神经网络，根据上述输入参数来检测使燃料蒸气泄漏的开孔异常、清除控制阀的打开异常及清除控制阀的关闭异常。


3.根据权利要求1所述的燃料蒸气排出防止系统的异常检测装置，
上述输入参数包括存储于上述存储装置的每隔一定时间的燃料箱内及罐内的压力、及进行了上述异常检测处理时的大气压、和进行了上述异常检测处理时的燃料箱的燃料的余量。


4.根据权利要求1所述的燃料蒸气排出防止系统的异常检测装置，
上述输入参数包括存储于上述存储装置的每隔一定时间的燃料箱内及罐内的压力、及进行了上述异常检测处理时的大气压、进行了上述异常检测处理时的燃料箱的燃料的余量、燃料箱的燃料的温度、以及表示吸引泵的能力的指标。


5.一种燃料蒸气排出防止系统的异常检测装置，
所述燃料蒸气排出防止系统具备在活性炭层的两侧分别形成有燃料蒸气室和大气压室的罐，该燃料蒸气室一方面连通于燃料箱的燃料液面上方的内部空间，并且另一方面...

【专利技术属性】
技术研发人员：武藤晴文，片山章弘，桥本洋介，鹤冈一辉，
申请(专利权)人：丰田自动车株式会社，
类型：发明
国别省市：日本;JP