JP5482532B2 - 燃料噴射制御装置 - Google Patents
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Description
このように、噴射量の異なる複数の指令噴射量と実変動量との相関係数の2乗が所定値以下の場合、指令噴射量と実変動量との相関を表す実噴射特性を検出しても信頼度が低い。したがって、指令噴射量と実変動量との相関係数が所定値以下の場合、該当する実変動量を学習用データとして採用しないことが望ましい。特に、走行中に、指令噴射量と実変動量との相関関係のばらつきが大きい燃焼状態で学習噴射を実行する場合に、学習精度の低下を防止する点で効果的である。
請求項2に記載の発明によると、噴射指令手段は、走行中の燃料噴射状態で燃料噴射弁に学習噴射を指令する。
このように、走行中の燃料噴射状態で学習噴射を実行することにより、噴射量の学習頻度を高めることができる。
本実施形態による燃料噴射システムを図1に示す。
(燃料噴射システム10)
燃料噴射システム10は、例えば、自動車用の4気筒のディーゼルエンジン(以下、単に「エンジン」ともいう。)2に燃料を噴射するためのものである。燃料噴射システム10は、燃料供給ポンプ14と、コモンレール20と、燃料噴射弁30と、電子制御装置(Electronic Control Unit:ECU)40とを備えている。
ECU40は、以下に示す噴射量学習条件(1)、(2)が成立していると、燃料噴射弁30に学習用のパイロット噴射を指令する。
(1)所定走行距離毎として例えば5000km毎、または、所定運転時間毎として例えば500時間毎。
(2)エンジン運転状態が安定しているとき。例えば、回転数、コモンレール圧、噴射量の変動がそれぞれ所定範囲内。
そして、パイロット噴射の指令噴射量を0mm3から所定噴射量として例えば5mm3まで1mm3ずつ増加させ、指令パイロット噴射量と仕事相当量との相関を表す学習用データに対して、最小二乗法により、指令パイロット噴射量と実際の仕事相当量との相関を表す実噴射特性を算出する。尚、指令パイロット噴射量と仕事相当量との相関は、1次式で表される。
ΔW=α×Q ・・・(2)
Q:指令パイロット噴射量。
ΔW:パイロット噴射有りのときの仕事相当量。
α:噴射特性の傾き。
β:実噴射特性の切片。
α×Q2+β=α×Q1
α(Q2−Q1)=−β
(Q2−Q1)=−β/α
ΔQ=−β/α ・・・(3)
ECU40は、学習条件が成立しているときに上記の噴射量学習を実行し、そのときのコモンレール圧毎に学習した噴射量ΔQを記憶しておく。この場合、ECU40は、燃料供給ポンプ14の吐出量を調整してコモンレール圧を増減させることにより、所定の圧力範囲毎に、基本噴射量特性と実噴射量特性とから噴射量ΔQを学習してもよい。
次に、学習噴射により測定する学習用データの信頼度を、(1)ばらつき、(2)感度、(3)相関性について説明する。
図2の上段に示すように、パイロット噴射無しと、パイロット噴射有りとで実施した学習噴射により取得した指令パイロット噴射量毎の仕事相当量において、図4に示すパイロット噴射無しのときの仕事相当量の標準偏差σnxとパイロット噴射有りのときの仕事相当量の標準偏差σaxとの関係が、次式(4)の場合、ECU40は、そのときの指令パイロット噴射量における仕事相当量を学習用データとして採用せず、学習噴射をリトライする。
これは、パイロット噴射無しに対してパイロット噴射有りのときの仕事相当量のばらつきが所定範囲を超えて大きくなりすぎており、データの信頼度が低いからである。
(2)感度
図5に白丸で示すように、パイロット噴射量を、0mm3から1mm3ずつ増加させ、5mm3になっても、パイロット噴射無しのときの仕事相当量と、パイロット噴射有りのときの仕事相当量とについて、有意水準1%で片側検定を行った結果、検定統計量uが次式(5)を満たす場合、ECU40は、今回の指令パイロット噴射量における仕事相当量を学習用データとして採用せず、噴射量学習をリトライする。
これは、パイロット噴射を実施したにも関わらず、仕事相当量が十分に増加していないので、実噴射特性の一次直線を算出する感度が低く、実噴射特性を算出する精度が低いからである。尚、所定回数、噴射量学習のリトライを繰返しても式(5)を満たさない場合には、ECU40は噴射量学習を中止する。
そして、式(6)を最初に満たす指令パイロット噴射量を含み、その直前の指令パイロット噴射量とそれ以降の計5個の異なる指令パイロット噴射量と仕事相当量との関係から、実噴射特性を算出する。例えば、図5に示す黒丸においては、3mm3で式(6)を最初に満たすので、その直前の2mm3を含み、2mm3〜6mm3における計5個の異なる指令パイロット噴射量と仕事相当量との関係から、最小二乗法により実噴射特性100を算出する。
一方、指令パイロット噴射量が0mm3のときに点線120で示すように、パイロット噴射無しのときの仕事相当量の標準偏差σnxと、仕事相当量ΔWとの関係が次式(7)を満たす場合、指令パイロット噴射量に対する仕事相当量の感度が高すぎるとして、ECU40は噴射量学習を中止する。
(3)相関性
指令パイロット噴射量と仕事相当量との関係を表す複数の学習データから、最小二乗法により実噴射特性100を算出しても、図6に示すように、実噴射特性100と学習用データとの距離が大きい場合は、検出した指令パイロット噴射量と仕事相当量との相関は低く、算出した実噴射特性100の信頼度が低いと判断する。指令パイロット噴射量と仕事相当量との相関の程度を表す基準として、次式(8)に示す相関係数(R)の二乗を採用する。
/{Σ(xi−xave)2Σ(yi−yave)2}
=(Σxiyi−nxaveyave)2
/{(Σxi 2−nxave 2)(Σyi 2−nyave 2)}・・・(8)
n :データ数。
xi :指令パイロット噴射量の各データ。
xave:指令パイロット噴射量の平均。
yave:仕事相当量の平均。
yi :仕事相当量の各データ。
また、ECU40は、本発明の噴射指令手段、実噴射特性検出手段、基本噴射特性推定手段および学習値算出手段として機能する。
上記実施形態では、走行中の燃料噴射状態で学習噴射を実行した。これ以外にも、学習噴射による騒音、振動、ドライバビリティ等の悪化が許容される範囲内であれば、例えば、減速無噴射運転状態、アイドル運転状態で学習噴射を実行してもよい。
Claims (4)
- 指令噴射量の異なる学習噴射を燃料噴射弁に指令する噴射指令手段と、
前記噴射指令手段が指令する前記指令噴射量と、前記燃料噴射弁が前記学習噴射を実行することにより生じる内燃機関の運転状態の実際の変動量である実変動量との相関を表す実噴射特性を検出する実噴射特性検出手段と、
前記実噴射特性検出手段が検出する前記実噴射特性を平行移動して、前記指令噴射量と前記運転状態の変動量との相関を表す基本噴射特性を推定する基本噴射特性推定手段と、
前記基本噴射特性推定手段が推定する前記基本噴射特性と前記実噴射特性との前記指令噴射量の増減方向における差を噴射量を補正する学習値として算出する学習値算出手段と、
を備え、
前記実噴射特性検出手段は、噴射量の異なる複数の前記指令噴射量と前記実変動量との相関係数の2乗が所定値以下の場合、該当する前記実変動量を学習用データとして採用しない、
ことを特徴とする燃料噴射制御装置。 - 前記噴射指令手段は、走行中の燃料噴射状態で前記燃料噴射弁に前記学習噴射を指令することを特徴とする請求項1に記載の燃料噴射制御装置。
- 前記実噴射特性検出手段は、同じ前記指令噴射量で前記学習噴射を実行したときの前記実変動量のばらつきが所定範囲を超えている場合、該当する前記実変動量を学習用データとして採用しないことを特徴とする請求項1または2に記載の燃料噴射制御装置。
- 前記実噴射特性検出手段は、前記指令噴射量を所定噴射量まで増加して前記学習噴射を実行しても前記実変動量が所定変動量を超えない場合、該当する前記実変動量を学習用データとして採用しないことを特徴とする請求項1から3のいずれか一項に記載の燃料噴射制御装置。
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