JPH0367051A - 自動車の制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、自動車の制御装置、より詳細には、主制御手
段と学習制御手段とを備え、学習制御により最適化した
主制御パラメータに基づいて主制御手段がノッキング制
御、アイドル空燃比制御等の複数の主制御を行うように
なった自動車の制御装置に関する。

（従来技術） 自動車の制御装置にあっては、制御パラメータを走行状
態、周囲環境などに合わせて最適化するため、ノッキン
グ制御やアイドル空燃比制御など多くの制御において学
習制御、すなわち運転状態や周囲環境を学習して制御パ
ラメータを運転状態や周囲環境に最も適した値に設定す
る制御が従来から行われてきた。

（発明が解決しようとする課題） しかし、従来の学習制御機能を備えた制御装置にあって
は、ノッキング制御やアイドル空燃比制御などの各主制
御毎に学習制御手段を設けていたので、制御系が肥大化
・複雑化し、このため、より多様な制御を行う制御装置
の開発が困難になるという問題があった。

したがって、本発明の目的は、制御系の肥大化・複雑化
を招くことの無い学習制御手段を備えた自動車の制御装
置を提供することにある。

（課題を解決するための手段） 上記の課題を解決するために、本発明においては、主制
御手段と学習制御手段とを備え、学習制御により最適化
した主制御パラメータに基づいて主制御手段がノッキン
グ制御、アイドル空燃比制御等の複数の主制御を行うよ
うになった自動車の制御装置において、前記学習制御手
段は複数の主制御において共通して使用される共通手段
であることを特徴とする自動車の制御装置を提供する。

本発明の好ましい実施態様にあっては、前記主制御手段
および学習制御手段はそれぞれ独立のＣＰＵを備えてお
り、更に、主制御手段と学習制御手段の両者からアクセ
ス可能なデュアルポートラムから成る主制御パラメータ
の格納手段が設けられている。

（作用） 上述のごとく、本発明にあっては、主制御手段と学習制
御手段とを備え、学習制御により最適化した主制御パラ
メータに基づいて主制御手段がノッキング制御、アイド
ル空燃比制御等の複数の主制御を行うようになった自動
車の制御装置において、前記学習制御手段を複数の主制
御において共通して使用される共通手段としたので、制
御系は肥大化・複雑化しない。

また、前記主制御手段および学習制御手段をそれぞれ独
立のＣＰＵを備えたものとして構成し、更に、主制御手
段と学習制御手段の両者からアクセス可能なデュアルポ
ートラムから成る主制御パラメータの格納手段を設けた
ので、学習制御機能がより一層強化され、一方、一般の
マルチＣＰＵシステムのようにデータバスのタイミング
管理を行う必要がないので制御系は肥大化・複雑化しな
い。

（実施例） 以下、添付の図面に基づいて、本発明の詳細な説明する
。

第１図において、ｌは本発明の実施例に係る制御装置２
を備えた自動車のエンジンであり、３はエンジンｌの点
火プラグ、４は吸気通路、５は排気通路である。吸気通
路３には吸気下流から吸気上流に向かって順次、燃料イ
ンジェクタ６、スロットル弁７、エアフローメータ８が
配設されている。また、スロットル弁７にはスロットル
開度センサ９が、エンジンｌのシリンダ部にはノックセ
ンサ１０が、クランク軸の近傍にはクランク角センサ１
１が配設されている。

制御装置２は、各種信号の入出力を行う入出力インター
フェースと、ＣＰＵと、制御プログラムを格納したメモ
リーとを備えている。

制御装置２には、エアフローメータ８からのエアフロー
信号、スロットル開度センサ９からのスロットル開度信
号、ノックセンサ１０からのノッキング信号及びクラン
ク角センサ１１からのエンジン回転数信号が入力され、
制御装置２からは、点火プラグ３に点火信号が、また燃
料インジェクタ６にインジェクタ信号が出力される。

制御プログラムは第２図に示すごとく、ノッキング制御
プログラム、アイドル空燃比制御プログラム等の主制御
プログラムから構成される主プログラムと、制御パラメ
ータ等のデータが格納されたデータテーブルと、学習制
御プログラムとで構成されている。学習制御プログラム
は、走行状態や周囲環境に応じて主制御用の制御パラメ
ータを最適値に設定するための複数のルーチン、すなわ
ち、ノッキング制御、アイドル空燃比制御等の主制御毎
に必要とされる個別の制御パラメータをそれぞれ最適化
するための個別のルーチンから成るサブルーチンとして
構成されている。主プログラムは主制御手段を形成し、
学習制御プログラムは学習制御手段を形成する。

学習制御プログラムは主プログラムからの制御情報に基
づいて学習制御を行い、主制御パラメータを走行状態や
周囲環境に応じた最適値に設定し、この最適値化した主
制御パラメータをデータテープルに書き込み、主プログ
ラムは該主制御パラメータに基づいてノッキング制御、
アイドル空燃比制御等の主制御を行う。

次に本実施例に係る制御装置による制御の具体例を、主
制御プログラムのフローの一部を示す第３図と学習制御
プログラムのフローの一部を示す第４図とに基づいて説
明する。

主制御においては、自動車の走行中にＣＰＵは適宜エン
ジン回転数信号、エアフロー信号、スロットル開度信号
等に基づきエンジンが高負荷状態にあるか否か判断しく
８１）、高負荷状態にある場合にはノッキング制御をす
べく、まず、■走行状態を判別するための変数Ｓとして
ノッキング信号を採る。

限界値αとの比較式を用いる。

■制御パラメータとして点火進角を採り学習制御による
パラメータの修正値Ｚは＋５°とする。

■制御パラメータの初期値が格納しであるデータテーブ
ルの番地Ｍとして４０５０番地を採る。

ことを決め（Ｓ２）、上記のＳ、ＤＸＺ、Ｍを引数とし
て学習制御サブルーチンプログラムを呼出す（Ｓ３）。

学習制御においては、ＣＰＵは引数りが所定上指示して
いるか否か判断しく５ｌｌ）、指示している場合には、
エンジン回転数信号とノッキング信号に基づいて所定の
ｎ回転針のノンキング信号Ｓの平均値Ｓ、を求め（Ｓ１
２）、平均値Ｓ、と所定の限界値αとを比較しく５１３
）、ｓ　がαよりも大きい場合にはノッキングが発生す
る可能性が高いと判断してデータテーブルのＭ番地、す
なわち４０５０番地に格納された点火進角の初期値を読
み込み、該初期値、例えば２０’に修正値Ｚ、すなわち
５°を足して、ノッキング制御用パラメータである点火
進角を現走行状態に対して最適化し、最適値２５°をデ
ータテーブルのＭ番地、すなわち４０５０番地に書き込
む（３１４〜５１６）。Ｓ、がα以下の場合には、ＣＰ
Ｕは、ノッキングが発生する可能性は比較的低いと判断
し、ノッキング制御用パラメータである点火進角を初期
値に維持する（Ｓ　１３）。以上によりノッキング制御
用パラメータを最適化するための学習制御を終えて主制
御に復帰する。主制御においては、最適化され、あるい
は初期値に維持されたノッキング開明用パラメータ、す
なわち点火進角をデータテーブルの４０５０番地から読
み込みノンキング制御を実行する（Ｓ４）。

また、主制御においては、自動車の走行中にＣＰＵは適
宜エンジン回転数信号、エアフロー信号、スロットル開
度信号等に基づきエンジンがアイドル状態にあるか否か
判断しくＳ５）、アイドル状態にある場合にはアイドル
空燃比制御をすべく、まず、 ■走行状態を判別するための変数Ｓとしてエンジン回転
数信号を採る。

と所定の限界値βとの比較式を用いる（否はエンジン回
転数信号の平均値である）。

■制御パラメータとして燃料増量係数を採り学習制御に
よるパラメータの修正値Ｚは＋０．１とする。

■制御パラメータの初期値が格納しであるデータテーブ
ルの番地Ｍとして４０６０番地を採る。

ことを決め（Ｓ６）、上記のＳ、Ｄ、Ｚ、Ｍを引数とし
て学習制御サブルーチンプログラムを呼出す（Ｓ７）。

学習制御においては、ＣＰＵは引数りが所定工の実行を
指示しているか否か判断しくＳ　１７）、指示している
場合には、エンジン回転数信号に基づいて所定のｎ回転
針のエンジン回転数信号Ｓの分散Ｓ２を求め（８１８，
５１９）、分散Ｓ２と所定の限界値βとを比較しく５２
０）、Ｓ２がβよりも大きい場合には回転状態が不安定
になっていると判断し、データテーブルのＭ番地、すな
わち４０６０番地に格納された燃料増量係数の初期値を
読み込み、該初期値、例えば０．１に修正値Ｚ、すなわ
ち０．１を足して、アイドル空燃比制御用パラメータで
ある燃料増量係数を現エンジン状態に対して最適化し、
最適値０．２をデータテーブルのＭ番地、すなわち４０
６０番地に書き込む（Ｓ１４〜８１６）。Ｓ２がβ以下
の場合には、ＣＰＵは、エンジンの回転状態は安定して
いると判断し、アイドル空燃比制御用パラメータである
燃料増量係数を初期値に維持する（８２０）。以上によ
りアイドル空燃比制御用パラメータを最適化するための
学習制御を終えて主制御に復帰する。主制御においては
、最適化され、あるいは初期値に維持されたアイドル空
燃比制御用パラメータ、すなわち燃料増量係数をデータ
テーブルの４０６０番地から読み込みアイドル空燃比制
御を実行する（Ｓ８）。

以上の説明から分かるごとく、本実施例に係る制御装置
にあっては、学習制御手段たる学習制御プログラムが、
ノッキング制御、アイドル空燃比制御等の主制御毎に必
要とされる個別の主制御パラメータ、すなわち点火進角
、燃料増量係数等を、走行状態や周囲環境に応じて各々
最適化するための個別のルーチンの集合体としてサブル
ーチン化されているので、ノンキング制御、アイドル空
燃比制御等を実行する主制御手段たる主制御プログラム
に、個々の主制御に対応した学習制御ルーチンを組み込
む必要がない。すなわち、主制御プログラム、ひいては
制御系全体の肥大化・複雑化が防止されている。

次に、本発明の他の実施例に係る制御装置を説明する。

本実施例に係る制御装置２′は、第５図に示すように、
ノッキング制御やアイドル空燃比制御等の主制御を行う
主制御ＣＰＵと、学習制御を行う学習制御ＣＰＵと、主
制御ＣＰＵ学習制御ＣＰＵの何れからでもアクセス可能
なデュアルポートラム、すなわち２つのポートからデー
タの読み書きができるＲＡＭ　（以下ＤＰＲと呼ぶ）と
を備えており、両ＣＰＵとＤＰＲとはそれぞれ、読み込
み・書き込み信号が流れる制御信号線と、主制御用の制
御パラメータや学習制御のための制御情報が流れるデー
タバスと、制御パラメータが格納された番地を指示する
アドレス信号が流れるアドレスバスとによって連結され
ている。更に、第５図には図示しないが、制御装置２′
は第１の実施例に係る制御装置２と同様に各種信号の入
出力を行う入出力インターフェースと、制御プログラム
を格納したメモリーとを備えている。ＤＰＲには学習制
御を行うための制御情報と主制御用の制御パラメータが
格納されている。

制御装置２′は第１の実施例と同じ自動車のエンジンに
組み込まれており、制御装置２′の主制御ＣＰＵには、
エアフローメータ８からのエアフロー信号、スロットル
開度センサ９からのスロットル開度信号、ノックセンサ
１０からのノッキング信号及びクランク角センサ１１か
らのエンジン回転数信号が入力され、制御装置２′の主
制御ＣＰＵからは、点火プラグ３に点火信号が、また燃
料インジェクタ６にインジェクタ信号が出力される。ま
た、主制御ＣＰＵに入力された各種センサからの信号は
主制御ＣＰＵを介して学習制御ＣＰＵに伝えられる。

第６図に示すように、主制御ＣＰＵは主制御プログラム
に基づいてＤＰＲに学習制ＣＰＵを作動させるための制
御情報を書き込み、学習制御ＣＰＵはＤＰＲから該制′
御情報を読み取り、学習制御プログラムに基づいて学習
制御を行い、主制御パラメータを走行状態や周囲環境に
応じた最適値に設定し、この最適値化した主制御パラメ
ータをＤＰＲに書き込み、主制御ＣＰＵはＤＰＲから該
主制御パラメータを読み取り、主制御プログラムに基づ
いてノッキング制御、アイドル空燃比制御等の主制御を
行う。

次に本実施例に係る制御装置による制御の具体例を、主
制御プログラムのフローの一部を示す第７図と学習制御
プログラムのフローの一部を示す第８図とに基づいて説
明する。

主制御においては、自動車の走行中に主制御ＣＰＵは適
宜エンジン回転数信号、エアフロー信号、スロットル開
度信号等に基づきエンジンが高負荷状態にあるか否か判
断しく５５１）、高負荷状態にある場合にはノッキング
制御をすべく、まず、■走行状態を判別するための変数
Ｓとしてノッキング信号を採る。

■制御パラメータとして点火進角を採り学習制御による
パラメータの修正値Ｚは＋５°とする。

■制御パラメータの初期値が格納しであるＤＰＲの番地
Ｍとして４０５０番地を採る。ことを決め（Ｓ５２）、
上記の引数Ｓ、Ｄ、Ｚ、ＭをＤＰＲに書き込む（Ｓ　５
３）。

学習制御においては、学習制御ＣＰＵはＤＰＲから引数
Ｓ、Ｄ、ＺＳＭを読み込み（８６１）、実行を指示して
いるか否か判断しく５６２）、指示している場合には、
エンジン回転数信号とノッキング信号に基づいて所定の
ｎ回転分のノッキング信号Ｓの平均値Ｓ１を求め（Ｓ６
３）、平均値Ｓ１と所定の限界値αとを比較しくＳ　６
４）、Ｓｌがαよりも大きい場合にはノッキングが発生
する可能性が高いと判断してＤＰＲのＭ番地、すなわち
４０５０番地に格納された点火進角の初期値を読み込み
、該初期値、例えば２０°に修正値Ｚ、すなわち５°を
足して、ノッキング制御用パラメータである点火進角を
現走行状態に対して最適化し、最適値２５°をＤＰＲの
Ｍ番地、すなわち４０５０番地に書き込む（８６５〜５
６７）。

Ｓｌがα以下の場合には、学習制御ＣＰＵは、ノッキン
グが発生する可能性は比較的低いと判断し、ノッキング
制御用パラメータである点火進角を初期値に維持する（
８６４）。以上によりノッキング制御用パラメータを最
適化するための学習制御を終えて主制御に復帰する。主
制御においては、主制御ＣＰＵは最適化され、あるいは
初期値に維持されたた主制御用パラメータ、すなわち点
火進角をＤＰＲの４０５０番地から読み込みノンキング
制御を実行する（８５４）。

また、主制御においては、自動車の走行中に主ＣＰＵは
適宜エンジン回転数信号、エアフロー信号、スロットル
開度信号等に基づきエンジンがアイドル状態に・あるか
否か判断しく５５５）、アイドル状態にある場合にはア
イドル空燃比制御をすべく、まず、 ■走行状態を判別するための変数Ｓとしてエンジン回転
数信号を採る。

ンジン回転数信号の平均値である）。

■制御パラメータとして燃料増量係数を採り学習制御に
よるパラメータの修正値Ｚは＋０．１とする。

■制御パラメータの初期値が格納しであるＤＰＲの番地
Ｍとして４０６０番地を採る。

ことを決め（８５６）、上記の引数Ｓ、Ｄ、Ｚ。

ＭをＤＰＲに書き込む（８５７）。

学習制御においては、学習制御ＣＰＵはＤＰＲから引数
Ｓ、Ｄ、Ｚ、Ｍを読み込み（Ｓ６１）、比較式の実行を
指示しているか否か判断しく５６８）、指示している場
合には、エンジン回転数信号に基づいて所定のｎ回転分
のエンジン回転数信号Ｓの分散Ｓ２を求め（Ｓ６９．５
７０）、分散Ｓ２と所定の限界値βとを比較しく５７１
）、Ｓ２がβよりも大きい場合には回転状態が不安定に
なっていると判断し、ＤＰＲのＭ番地、すなわち４０６
０番地に格納された燃料増量係数の初期値を読み込み、
該初期値、例えば０．１に修正値Ｚ、すなわち０．１を
足して、アイドル空燃比制御用パラメータである燃料増
量係数を現エンジン状態に対して最適化し、最適値０．
２をＤＰＲのＭ番地、すなわち４０６０番地に書き込む
（８６５〜５６７）。Ｓ２がβ以下の場合には、学習制
御ＣＰＵは、エンジンの回転状態は安定していると判断
し、アイドル空燃比制御用パラメータである燃料増量係
数を初期値に維持する（Ｓ７１）。以上によりアイドル
空燃比制御用パラメータを最適化するための学習制御を
終えて主制御に復帰する。主制御においては、主制御Ｃ
ＰＵは最適化され、あるいは初期値に維持された主制御
用パラメータ、すなわち燃料増量係数をＤＰＲの４０６
０番地から読み込みアイドル空燃比制御を実行する（３
５８）。

以上の説明から分かるごとく、本実施例に係る制御装置
にあっては、主制御と学習制御が、それぞれ独立したＣ
ＰＵ、すなわち主制御ＣＰＵと学習制御ＣＰＵとによっ
て行われるので、学習制御機能をより強化できる。一方
、データファイルはＤＰＲに格納されており、主制御Ｃ
ＰＵと学習制御ＣＰＵがそれぞれ独立したデータバスを
を介して必要なデータをＤＰＲに書き込み或いは読み取
るようになっているので、一方のＣＰＵがＤＰＲにデー
タを書き込み或いは読み出す際でも、他方のＣＰＵは他
のデータの書き込み或いは読出しができる。つまり、一
般のマルチＣＰＵシステムのようにデータバスのタイミ
ング管理、すなわち、ＣＰＵ同士のデータ読み書きのタ
イミング管理、を行う必要がなく、制御系全体の肥大化
・複雑化が防止されている。

以上、本発明の詳細な説明したが、本発明は上記の実施
例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載し
た発明の範囲内で種々改変が可能なことはいうまでもな
い。

（発明の効果） 上述のごとく、本発明にあっては、主制御手段と学習制
御手段とを備え、学習制御により最適化した主制御パラ
メータに基づいて主制御手段がノッキング制御、アイド
ル空燃比制御等の複数の主制御を行うようになった自動
車の制御装置において、前記学習制御手段を複数の主制
御において共通して使用される共通手段としたので、制
御系は肥大化・・複雑化しない。

また、前記主制御手段および学習制御手段をそれぞれ独
立のＣＰＵを備えたものとして構威し、更に、主制御手
段と学習制御手段の両者からアクセス可能なデュアルポ
ートラムから成る主制御パラメータの格納手段を設けた
ので、学習制御機能がより一層強化され、一方、一般の
マルチＣＰＵシステムのようにデータバスのタイミング
管理を行う必要がないので制御系は肥大化・複雑化しな
い。

従って、本発明により、制御系°の肥大化・複雑化を招
くことの無い学習制御手段を備えた自動車の制御装置が
提供される。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明の実施例に係る自動車の制御装置を備
えたエンジンの概略構成図である。 第２図は、本発明の実施例に係る自動車の制御装置の制
御プログラムの構造図である。 第３図は、第２図のプログラム中の主プログラムのフロ
ーチャートの一部を示す図であり、第４図は第２図のプ
ログラム中の学習制御プログラムのフローチャートの一
部を示す図である。 第５図は、本発明の他の実施例に係る自動車の制御装置
のシステム構造の一部を示す図である。 第６図は、第５図の制御装置による制御作動を示す図で
ある。 第７図は、第５図の制御システム中の主プログラムのフ
ローチャートの一部を示す図であり、第８図は第５図の
システム中の学習制御プログラムのフローチャートの一
部を示す図である。 １・・・エンジン、 ２・・・制御装置。 第１図 第２図 主試御パラメ タ 第４図

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）主制御手段と学習制御手段とを備え、学習制御に
   より最適化した主制御パラメータに基づいて主制御手段
   がノッキング制御、アイドル空燃比制御等の複数の主制
   御を行うようになった自動車の制御装置において、前記
   学習制御手段は複数の主制御において共通して使用され
   る共通手段であることを特徴とする自動車の制御装置。
2. （２）主制御手段および学習制御手段がそれぞれ独立の
   ＣＰＵを備え、更に、主制御手段と学習制御手段の両者
   からアクセス可能なデュアルポートラムから成る主制御
   パラメータの格納手段が設けられていることを特徴とす
   る請求項第（１）に記載の自動車の制御装置。