JPH04318247A - 内燃機関の空燃比学習制御装置 - 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】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は内燃機関の空燃比学習制
御装置に関し、詳しくは、自動車用内燃機関における吸
入混合気の空燃比が目標空燃比に一致するように燃料供
給量を補正する装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、空燃比フィードバック補正制御機
能をもつ電子制御燃料噴射装置を備えた内燃機関におい
ては、特開昭６０−９０９４４号公報，特開昭６１−１
９０１４２号公報等に開示されるように、空燃比の学習
制御が採用されているものがある。

【０００３】空燃比フィードバック補正制御は、目標空
燃比（例えば理論空燃比）に対する実際の空燃比のリッ
チ・リーンを機関排気系に設けた酸素センサにより判別
し、該判別結果に基づき空燃比フィードバック補正係数
ＬＭＤを比例・積分制御などにより設定し、機関に吸入
される空気量に関与する機関運転状態のパラメータ（例
えば吸入空気流量Ｑと機関回転速度Ｎ）から算出される
基本燃料噴射量Ｔｐを、前記空燃比フィードバック補正
係数ＬＭＤで補正することで、実際の空燃比を目標空燃
比にフィードバック制御するものである。

【０００４】ここで、前記空燃比フィードバック補正係
数ＬＭＤの基準値（目標収束値）からの偏差を、複数に
区分された運転領域毎に学習して学習補正係数ＫＢＬＲ
Ｃ（空燃比学習補正値）を定め、基本燃料噴射量Ｔｐを
前記学習補正係数ＫＢＬＲＣ　により補正して、補正係
数ＬＭＤなしで得られるベース空燃比が略目標空燃比に
一致するようにし、空燃比フィードバック制御中は更に
前記補正係数ＬＭＤで補正して燃料噴射量Ｔｉを演算す
るものである。

【０００５】これにより、運転条件毎に異なる空燃比の
補正要求に対応した燃料補正が行え、空燃比フィードバ
ック補正係数ＬＭＤを基準値付近に安定させて、空燃比
制御性を向上させることができる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】ところで、前記運転領
域別の空燃比学習補正係数ＫＢＬＲＣ　は、前述のよう
に運転条件の違いによる空燃比補正要求の違いに対応す
べく設定されるものであるから、運転領域を極力細かく
区分してそれぞれの運転領域毎に学習補正係数ＫＢＬＲ
Ｃ　を学習設定させることが望まれる。しかしながら、
運転領域を細かく区分して狭い運転領域毎に学習補正係
数ＫＢＬＲＣ　を学習させるようにすると、それぞれの
運転領域における学習機会が減少し、学習の収束性が悪
化すると共に、学習済領域と未学習領域とが混在するこ
とになって、運転領域間で大きな空燃比段差が発生して
しまう。

【０００７】そこで、本出願人は、機関運転条件に基づ
く同一運転領域を相互に大きさの異なる単位運転領域に
基づきそれぞれ複数に区分してなる複数の学習マップを
備えるようにし、これら複数の学習マップの中でより大
きな単位運転領域で運転領域を区分する学習マップから
学習を行わせ、学習進行と共により小さな単位運転領域
別の学習へと移行するよう構成し、各学習マップの該当
領域に対応する学習補正値を検索し、これら複数の学習
補正値に基づいて最終的な空燃比学習補正値を設定する
ようにした空燃比学習制御装置を、先に提案した（特願
平１−２８２８８３号参照）。

【０００８】かかる空燃比学習によれば、学習初期は大
きな単位運転領域別に学習させることで学習収束性が確
保され、学習が進行すればより細かな単位運転領域別の
学習により運転条件の違いによる補正要求の違いに精度
良く対応した学習が行えるものである。しかしながら、
上記の構成であっても、細かく運転領域を区切る学習マ
ップの学習においては、各単位運転領域において均等に
学習機会を得ることは困難であるため、該当単位運転領
域の学習補正値の書き換えを行うときに、前記該当単位
運転領域の周囲の単位運転領域も、前記該当領域と同じ
学習補正値に書き換えてしまう制御を行わせ、学習機会
がなかなか得られない領域についても略適正値が設定さ
れるようにした。

【０００９】ところで、上記のように、区分数が相互に
異なる複数の学習マップで構成した場合には、細かく運
転領域を区分した学習マップ上での該当単位運転領域の
周囲の領域が、より大きく運転領域を区分した学習マッ
プ上での同じ単位運転領域に含まれるとは限らず、該当
単位運転領域の学習補正値と同じ学習補正値を周囲の全
ての領域にそのまま適用させると、誤差が生じることが
あった。

【００１０】例えば、図１７に示すように、比較的大き
く運転領域を区分する学習マップ上のＡ領域内に含まれ
る別のより細かく運転領域を区分した学習マップ上の該
当領域ａの学習結果を、そのまま周囲の８つの隣接領域
にも適用させようとした場合に、前記隣接領域の中には
、前記領域Ａとは異なるＢ領域に含まれるものもある。 ここで、領域Ａにおける学習値をＫ１、領域Ｂにおける
学習値をＫ１’とし、今回学習された領域ａに対応する
学習値をＫ２とすると、領域ａに隣接する領域の中で同
じ領域Ａ内に含まれる領域については、最終的に該当領
域と同じくＫ１とＫ２とに基づいて最終的な学習補正値
が設定されることになるが、領域ａに隣接する領域の中
で領域Ｂに含まれる領域については、Ｋ１’とＫ２とに
基づいて最終的な学習補正値が設定されることになる。 このため、領域ａに隣接する領域であるのに、領域Ａに
含まれるか領域Ｂに含まれるかによって最終的な学習補
正結果に段差を生じることになり、領域ａに隣接する領
域ではその補正要求レベルが近似するという前提の基に
、隣接領域に同じ学習値を適用させるようにしたのに、
結果として、隣接する領域間で補正レベルに段差が生じ
、かかる段差発生により空燃比段差が発生してしまうと
いう問題があった。

【００１１】本発明は上記問題点に鑑みなされたもので
あり、上記のように学習マップ上の該当領域に対応する
空燃比学習補正値の書き換えを行うときに、前記該当領
域の学習補正値に基づいて隣接する領域それぞれに対応
する空燃比学習補正値についても適正値に書き換えるこ
とができるようにすることを目的とする。

【００１２】

【課題を解決するための手段】そのため本発明にかかる
内燃機関の空燃比学習制御装置は、図１に示すように構
成される。図１において、機関運転条件検出手段は、機
関に吸入される空気量に関与する運転パラメータを少な
くとも含む機関運転条件を検出し、該検出された機関運
転条件に基づいて基本燃料供給量設定手段が基本燃料供
給量を設定する。

【００１３】また、空燃比フィードバック補正値設定手
段は、空燃比検出手段で検出される実際の空燃比と目標
空燃比とを比較して実際の空燃比を前記目標空燃比に近
づけるように前記基本燃料供給量を補正するための空燃
比フィードバック補正値を設定する。一方、空燃比学習
補正値記憶手段は、機関運転条件に基づく同一運転領域
を相互に大きさの異なる単位運転領域に基づきそれぞれ
複数に区分してなる複数の学習マップを備え、前記複数
の学習マップの各単位運転領域毎に前記基本燃料供給量
を補正するための空燃比学習補正値を書き換え可能に記
憶する。

【００１４】空燃比学習手段は、前記空燃比フィードバ
ック補正値の目標収束値からの偏差を学習し、前記空燃
比学習補正値記憶手段における各学習マップの該当単位
運転領域に対応して記憶されている前記空燃比学習補正
値を前記偏差を減少させる方向に修正して書き換える空
燃比学習を、より大きな単位運転領域を優先させて行わ
せる。

【００１５】ここで、隣接領域書き換え手段は、前記複
数の学習マップのうちより大きな単位運転領域で運転領
域を区分する学習マップが他に存在する学習マップにお
いて、前記空燃比学習手段で該当単位運転領域に対応す
る空燃比学習補正値が書き換えられるときに、前記書き
換えが行われる該当単位運転領域に対して運転条件の近
い同一学習マップ上の複数の単位運転領域それぞれにお
ける空燃比学習補正値を、前記書き換えられる学習マッ
プ上の単位運転領域に対応する空燃比学習補正値と、該
単位運転領域がそれぞれ含まれる他の学習マップ上の単
位運転領域に対応する空燃比学習補正値とによる総合的
な補正レベルが、前記書き換えが行われる該当単位運転
領域における補正レベルと略同レベルになるように書き
換える。

【００１６】そして、燃料供給量設定手段は、前記基本
燃料供給量，空燃比フィードバック補正値及び前記空燃
比学習補正値記憶手段における複数の学習マップそれぞ
れの該当運転領域の空燃比学習補正値に基づいて最終的
な燃料供給量を設定し、燃料供給制御手段は、前記設定
された燃料供給量に基づいて燃料供給手段を駆動制御す
る。

【００１７】

【作用】かかる構成の空燃比学習制御装置によると、同
一学習マップ上で、該当する単位運転領域と共に、かか
る該当単位運転領域に対して運転条件の近い複数の単位
運転領域（以下、隣接領域という。）の空燃比学習補正
値を書き換えるときに、前記該当領域に対応する空燃比
学習補正値をそのまま隣接領域に対応させて記憶させる
のではなく、前記書き換えが行われる学習マップよりも
大きな単位運転領域で運転領域が複数に区分される学習
マップ（以下、上位学習マップという。）を参照し、上
位学習マップ上での学習補正値を含めた総合的な補正レ
ベルが、隣接領域と当該単位運転領域との間で略同一に
なるように、隣接領域の空燃比学習補正値を書き換える
ものである。

【００１８】即ち、前記該当単位運転領域が含まれる前
記上位学習マップ上の単位運転領域に対応して学習され
ている空燃比学習補正値と、該当運転領域に対応して書
き換えられた新たな空燃比学習補正値とに基づく総合的
な学習補正レベルを求め、前記隣接領域が含まれる上位
学習マップ上の単位運転領域に対応して学習されている
空燃比学習補正値と、隣接領域に対応する学習補正値と
に基づく総合的な補正レベルが、前記該当領域における
総合的な補正レベルと略同じレベルになるように、隣接
領域に対応する学習補正値を設定させるものである。こ
こで、隣接領域が含まれる上位学習マップ上の領域と、
該当領域が含まれる上位学習マップ上の領域とが同一で
あれば、同一の学習補正値が隣接領域にも設定されるこ
とになるが、上位学習マップ上で含まれる領域が異なり
、該異なる領域間で異なる学習値が学習されているとき
には、かかる学習補正値の差に応じた差をもった学習補
正値が隣接領域に対して設定されることになる。

【００１９】

【実施例】以下に本発明の実施例を説明する。一実施例
を示す図２において、内燃機関１にはエアクリーナ２か
ら吸気ダクト３，スロットル弁４及び吸気マニホールド
５を介して空気が吸入される。吸気マニホールド５の各
ブランチ部には、各気筒別に燃料供給手段としての燃料
噴射弁６が設けられている。この燃料噴射弁６は、ソレ
ノイドに通電されて開弁し、通電停止されて閉弁する電
磁式燃料噴射弁であって、後述するコントロールユニッ
ト１２からの駆動パルス信号により通電されて開弁し、
図示しない燃料ポンプから圧送されてプレッシャレギュ
レータにより所定の圧力に調整された燃料を、機関１に
噴射供給する。

【００２０】機関１の各燃焼室には点火栓７が設けられ
ていて、これにより火花点火して混合気を着火燃焼させ
る。そして、機関１からは、排気マニホールド８，排気
ダクト９，三元触媒１０及びマフラー１１を介して排気
が排出される。コントロールユニット１２は、ＣＰＵ，
ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ａ／Ｄ変換器及び入出力インタフェイ
スを含んで構成されるマイクロコンピュータを備え、各
種のセンサからの入力信号を受け、後述の如く演算処理
して、燃料噴射弁６の作動を制御する。

【００２１】前記各種のセンサとしては、吸気ダクト３
中にエアフローメータ１３が設けられていて、機関１の
吸入空気流量Ｑに応じた信号を出力する。また、クラン
ク角センサ１４が設けられていて、本実施例の４気筒の
場合、クランク角１８０　°毎の基準信号ＲＥＦと、ク
ランク角１°又は２°毎の単位信号ＰＯＳとを出力する
。ここで、基準信号ＲＥＦの周期、或いは、所定時間内
における単位信号ＰＯＳの発生数を計測することにより
、機関回転速度Ｎを算出できる。

【００２２】また、機関１のウォータジャケットの冷却
水温度Ｔｗを検出する水温センサ１５が設けられている
。 ここで、上記エアフローメータ１３，クランク角センサ
１４，水温センサ１５等が本実施例における機関運転条
件検出手段に相当し、機関に吸入される空気量に関与す
る運転パラメータとは、本実施例において吸入空気流量
Ｑ及び機関回転速度Ｎである。

【００２３】また、排気マニホールド８の集合部に空燃
比検出手段としての酸素センサ１６が設けられ、排気中
の酸素濃度を介して吸入混合気の空燃比を検出する。前
記酸素センサ１６は、排気中の酸素濃度が理論空燃比（
本実施例における目標空燃比）を境に急変することを利
用して、実際の空燃比の理論空燃比に対するリッチ・リ
ーンを検出する公知のものであり、本実施例では、理論
空燃比よりもリッチ空燃比であるときには比較的高い電
圧信号を出力し、逆にリーン空燃比であるときには０Ｖ
付近の低い電圧信号を出力するものとする。

【００２４】ここにおいて、コントロールユニット１２
に内蔵されたマイクロコンピュータのＣＰＵは、図３〜
図１４のフローチャートにそれぞれ示すＲＯＭ上のプロ
グラムに従って演算処理を行い、空燃比フィードバック
補正制御及び運転領域毎の空燃比学習補正制御を実行し
つつ燃料噴射量Ｔｉを設定し、機関１への燃料供給を制
御する。

【００２５】尚、本実施例において、基本燃料供給量設
定手段，燃料供給量設定手段，燃料供給制御手段，空燃
比フィードバック補正値設定手段，空燃比学習手段，隣
接領域書き換え手段としての機能は、前記図３〜図１４
のフローチャートに示すようにソフトウェア的に備えら
れており、また、空燃比学習補正値記憶手段としてはコ
ントロールユニット１２に内蔵された図示しないマイク
ロコンピュータのバックアップ機能付のＲＡＭが相当す
る。

【００２６】図３及び図４のフローチャートに示すプロ
グラムは、基本燃料噴射量Ｔｐに乗算される空燃比フィ
ードバック補正係数ＬＭＤ（空燃比フィードバック補正
値）を、比例・積分制御により設定するプログラムであ
り、機関１の１回転（１ｒｅｖ）毎に実行される。尚、
前記空燃比フィードバック補正係数ＬＭＤの初期値（空
燃比学習制御による補正係数ＬＭＤの目標収束値Ｔａｒ
ｇｅｔ）　は１．０　である。

【００２７】まず、ステップ１（図中ではＳ１としてあ
る。以下同様）では、酸素センサ（Ｏ２　／Ｓ）１６か
ら排気中の酸素濃度に応じて出力される電圧信号を読み
込む。そして、次のステップ２では、ステップ１で読み
込んだ酸素センサ１６からの電圧信号と、目標空燃比（
理論空燃比）相当のスライスレベル（例えば５００ｍＶ
）とを比較して、機関吸入混合気の空燃比が目標空燃比
に対してリッチであるかリーンであるかを判別する。

【００２８】酸素センサ１６からの電圧信号がスライス
レベルよりも大きく空燃比がリッチであると判別された
ときには、ステップ３へ進み、今回のリッチ判別が初回
であるか否かを判別する。リッチ判別が初回であるとき
には、ステップ４へ進んで前回までに設定されている空
燃比フィードバック補正係数ＬＭＤを最大値ａにセット
する。リッチ判別が初回であるということは、前回まで
はリーン判別がなされており、これによって空燃比フィ
ードバック補正係数ＬＭＤの増大制御（＝燃料噴射量Ｔ
ｉの増大補正）が行われていたものであり、リッチ判別
されると今度は補正係数ＬＭＤを減少制御するから、リ
ッチ判別初回の減少制御前の値が補正係数ＬＭＤの最大
値ということになる。

【００２９】次のステップ５では、前回までの補正係数
ＬＭＤから所定の比例定数Ｐだけ減算して補正係数ＬＭ
Ｄの減少制御を図る。また、ステップ６では、比例制御
を実行したことを示すフラグである「Ｐ分付加」に１を
セットする。一方、ステップ３で、リッチ判別が初回で
ないと判別されたときには、ステップ７へ進み、積分定
数Ｉに最新の燃料噴射量Ｔｉを乗算した値を、前回まで
の補正係数ＬＭＤから減算して補正係数ＬＭＤを更新し
、空燃比のリッチ状態が解消されてリーンに反転するま
での間、本プログラムが実行される毎にこのステップ７
でＩ×Ｔｉずつの減少制御を繰り返す。

【００３０】また、ステップ２で酸素センサ１６からの
電圧信号がスライスレベルよりも小さく空燃比が目標に
対してリーンであると判別されたときには、リッチ判別
のときと同様にして、まず、ステップ８で今回のリーン
判別が初回であるか否かを判別し、初回であるときには
、ステップ９へ進んで前回までの補正係数ＬＭＤ、即ち
、リッチ判別時に徐々に減少制御されていた補正係数Ｌ
ＭＤを最小値ｂにセットする。

【００３１】次のステップ１０では、前回までの補正係
数ＬＭＤに比例定数Ｐを加算して更新することにより燃
料噴射量Ｔｉの増量補正を図り、ステップ１１では、比
例制御が実行されたことを示すフラグである前記「Ｐ分
付加」に１をセットする。ステップ８でリーン判別が初
回でないと判別されたときには、ステップ１２へ進み、
積分定数Ｉに最新の燃料噴射量Ｔｉを乗算した値を、前
回までの補正係数ＬＭＤに加算し、補正係数ＬＭＤを徐
々に増大させる。

【００３２】リッチ・リーン判別の初回で補正係数ＬＭ
Ｄの比例制御を実行したときには、更に、空燃比学習補
正制御に関わる後述するような各種処理を行う。尚、本
実施例では、図１５に示すように、全運転領域を基本燃
料噴射量Ｔｐと機関回転速度Ｎとをパラメータとして複
数の単位運転領域に区分する空燃比学習補正値の学習マ
ップを２つ備えており、一方は全運転領域を１６の単位
運転領域に区分してそれぞれの単位運転領域別に学習補
正係数ＫＢＬＲＣ１を記憶した１６領域学習マップであ
り、他方は、全運転領域を２５６　の単位運転領域に区
分してそれぞれの単位運転領域別に学習補正係数ＫＢＬ
ＲＣ２を記憶する２５６　領域学習マップであり、１６
領域学習マップの１つの単位運転領域が２５６　領域学
習マップにより更に１６領域に細分されるようになって
いる。即ち、機関運転条件（Ｔｐ，Ｎ）に基づく同一運
転領域を相互に大きさの異なる単位運転領域に基づきそ
れぞれ複数に区分してなる２つの学習マップを備えてい
る。

【００３３】また、上記のように運転領域を区分しない
で全運転条件で適用される学習補正係数ＫＢＬＲＣ　φ
も学習設定されるようにしてあり、２つの学習マップか
らそれぞれ該当する運転領域の学習補正係数ＫＢＬＲＣ
１，ＫＢＬＲＣ２　を検索し、これらと前記学習補正係
数ＫＢＬＲＣ　φとによって基本燃料噴射量Ｔｐが補正
されるようになっている。空燃比フィードバック補正係
数ＬＭＤの比例制御が行われたときには、まず、ステッ
プ１３で、１６領域学習マップ上の１つの運転領域に安
定して止まっている状態か否かを判別するためのカウン
ト値ｃｎｔの判別を行う。

【００３４】後述する図５〜図８のフローチャートに示
すプログラムにおいて、１６領域学習マップ上で該当す
る運転領域が所定微小時間毎に変化しているときに、前
記カウント値ｃｎｔには所定値（例えば４）がセットさ
れるようになっており、ステップ１３でカウント値ｃｎ
ｔがゼロでないと判別されると、ステップ１４へ進んで
カウント値ｃｎｔを１ダウンさせる処理を行うから、１
６領域学習マップ上の１つの運転領域に止まるようにな
ってからカウント値ｃｎｔは補正係数ＬＭＤの比例制御
毎に１ダウンされることになり、カウント値ｃｎｔがゼ
ロであるときには１６領域学習マップ上の１つの運転領
域に安定して止まっている状態であると見做すことがで
きるようにしてある。

【００３５】尚、前記カウント値ｃｎｔがゼロであるか
否かを判別することで、後述するように学習更新を行う
か否かを判別し、１６領域学習マップ上で該当する運転
領域が変化した初期には学習が行われないようにしてあ
る。ステップ１５では、後述するように、前記１６領域
学習マップの殆どの運転領域で対応する学習補正係数Ｋ
ＢＬＲＣ１が学習済であるときに１がセットされるフラ
グｆｌａｇの判別を行う。

【００３６】前記フラグｆｌａｇが１であって、１６領
域学習マップの学習が殆ど終了している状態であるとき
には、ステップ１６へ進む。ステップ１６では、運転条
件が前回と略同じであるか否かを判別し、前回と略同じ
でない場合にのみステップ１７へ進む。ステップ１７で
は、最新の補正係数ＬＭＤ平均値（ａ＋ｂ）／２の目標
収束値Ｔａｒｇｅｔ（＝１．０）に対する偏差の絶対値
に基づいて、学習値の不適切度合いを示すΔストレスの
マップを参照し、補正係数ＬＭＤの目標収束値Ｔａｒｇ
ｅｔに対する偏差の増大に応じてΔストレスを増大設定
する。

【００３７】ステップ１５において１６領域学習マップ
のそれぞれの運転領域に対応する学習補正係数ＫＢＬＲ
Ｃ１が殆ど学習されていると判別されているから、本来
であれば、運転条件が変化しても補正係数ＬＭＤは略目
標収束値Ｔａｒｇｅｔ付近で安定しているはずであるが
、運転条件が変化したときに補正係数ＬＭＤが大きく変
動した場合には、学習に不備があるものと推定し前記Δ
ストレスをより大きく設定する。

【００３８】そして、前記Δストレスの積算値がセット
される「ストレス」に今回求めたΔストレスを加算する
。後述するように、前記ストレスが所定以上になると、
既に学習済の空燃比学習補正係数が不適切であるものと
判断し、学習を最初からやり直させるようになっている
。図５〜図８のフローチャートに示すプログラムは、運
転領域別の空燃比学習プログラムであり、所定微小時間
（例えば１０ｍｓ）　毎に実行される。

【００３９】ステップ２１では、前記図３及び図４のフ
ローチャートに示すプログラムで空燃比フィードバック
補正係数ＬＭＤの比例制御を行ったときに１がセットさ
れるフラグ「Ｐ分付加」の判別を行い、Ｐ分付加が１で
あるときには、ステップ２２へ進みＰ分付加をゼロリセ
ットした後、本プログラムによる各種処理を行い、ゼロ
であるときにはそのまま本プログラムを終了させる。

【００４０】ステップ２２でＰ分付加をゼロリセットす
ると、次のステップ２３では、全運転領域に共通の空燃
比学習補正値である学習補正係数ＫＢＬＲＣ　φ（初期
値１．０　）が学習済であるか否かを示すフラグＦφの
判別を行う。ここで、フラグＦφがゼロであって学習補
正係数　ＫＢＬＲＣφの学習が済んでいないときには、
ステップ２４へ進み、前記補正係数ＬＭＤの最大・最小
値ａ，ｂの平均値（←（ａ＋ｂ）／２）が略１．０　で
あるか否かを判別する。

【００４１】（ａ＋ｂ）／２が略１．０　でないときに
は、ステップ２６へ進み、（ａ＋ｂ）／２から補正係数
ＬＭＤの目標収束値Ｔａｒｇｅｔ（本実施例では１．０
　）を減算した値に所定係数Ｘを掛けた値を前回までの
学習補正係数ＫＢＬＲＣ　φに加算し、該加算結果を新
たな学習補正係数ＫＢＬＲＣ　φとして設定する。 ＫＢＬＲＣ　φ←ＫＢＬＲＣ　φ＋Ｘ｛（ａ＋ｂ）／２
−Ｔａｒｇｅｔ｝また、ステップ２６では、１６領域学
習マップ及び２５６　領域学習マップそれぞれの運転領
域に記憶されている学習補正係数ＫＢＬＲＣ１，学習補
正係数ＫＢＬＲＣ２を全て初期値である１．０　にリセ
ットする。従って、上記学習補正係数ＫＢＬＲＣ　φを
学習更新するときには、たとえ１６領域学習マップ及び
２５６　領域学習マップで学習値が学習更新されていて
も、そのデータを全てリセットした状態で、換言すれば
、学習補正係数ＫＢＬＲＣ　φのみで補正係数ＬＭＤが
目標収束値Ｔａｒｇｅｔに収束するように、学習補正係
数ＫＢＬＲＣ　φの学習を行わせるものである。

【００４２】前記ステップ２４で（ａ＋ｂ）／２が略１
であると判別されると、ステップ２５で前記フラグＦφ
に１をセットして、全運転領域に対応する学習補正係数
　ＫＢＬＲＣφの学習が済んでいること、換言すれば、
学習補正係数　ＫＢＬＲＣφを学習更新させた結果空燃
比フィードバック補正係数ＬＭＤが略１に収束したこと
が判別できるようにする。

【００４３】一方、ステップ２３で前記フラグＦφが１
であると判別された場合には、全運転領域に対応する学
習補正係数　ＫＢＬＲＣφの学習が済んでいることを示
すから、今度は運転領域を基本燃料噴射量Ｔｐと機関回
転速度Ｎとに基づいて複数に区分した運転領域別の空燃
比学習を行う。まず、ステップ２７では、２５６　領域
学習マップ上で、現在の運転条件が該当する領域〔Ｋ，
Ｉ〕を検出する。ここで、図１５に示すように、Ｋは機
関回転速度Ｎをパラメータとして区切られる格子上での
該当位置を示し、Ｉは基本燃料噴射量Ｔｐをパラメータ
として区切られる格子上での該当位置を示す。

【００４４】また、次のステップ２８では、１６領域学
習マップ上で、現在の運転条件が該当する領域〔Ｂ，Ａ
〕を検出する。ここでも、Ｂが機関回転速度Ｎをパラメ
ータとする格子位置を示し、Ａが基本燃料噴射量Ｔｐを
パラメータとする格子位置を示すものとする。そして、
次のステップ２９では、１６領域学習マップ上での該当
領域が前回と同一であるか否かを判別する。そして、１
６領域学習マップ上で該当運転領域が変化したときには
、ステップ３０へ進んで、前記ステップ１４で１ダウン
されるカウント値ｃｎｔ　に所定値（例えば４）をセッ
トする。

【００４５】ステップ３１では、１６領域学習マップに
おいて〔Ｂ，Ａ〕を座標として指示される現在の運転条
件が含まれる運転領域で空燃比学習が終了しているか否
かを示すフラグＦ〔Ｂ，Ａ〕を判別し、このフラグＦ〔
Ｂ，Ａ〕がゼロであって現在の運転条件が含まれる１６
領域学習マップ上の１つの単位運転領域で学習が終了し
ていないときには、ステップ３２へ進む。

【００４６】ステップ３２では前記カウント値ｃｎｔ　
がゼロであるか否かを判別し、カウント値ｃｎｔ　がゼ
ロでなく１６領域学習マップにおける該当領域の変動が
あるときには、そのまま本プログラムを終了させ、カウ
ント値ｃｎｔ　がゼロであって１６領域学習マップ上で
該当する運転領域が安定しているときにのみステップ３
３へ進む。ステップ３３では、前記図３及び図４のフロ
ーチャートに示したプログラムでサンプリングされる空
燃比フィードバック補正係数ＬＭＤの最大・最小値ａ，
ｂの平均値（ａ＋ｂ）／２、即ち、補正係数ＬＭＤの中
心値が、目標収束値Ｔａｒｇｅｔである初期値（＝１．
０）付近であるか否かによって学習の進行を判別する。 ここで、補正係数ＬＭＤの平均値が略１．０　であると
認められず学習が済んでいないときにはそのままステッ
プ３５へ進み、補正係数ＬＭＤの平均値が略１．０　で
あって学習済であると認められるときには、ステップ３
４でフラグＦ〔Ｂ，Ａ〕に１をセットしてからステップ
３５へ進む。

【００４７】ステップ３５では、１６領域学習マップに
おいて今回の〔Ｂ，Ａ〕領域に対応して記憶されている
学習補正係数ＫＢＬＲＣ１に対して、最大・最小値ａ，
ｂの平均値から目標収束値Ｔａｒｇｅｔ（本実施例では
１．０）を減算した値に所定係数Ｘ１を掛けた値を加算
し、その結果を１６領域学習マップ上の今回の運転領域
〔Ｂ，Ａ〕に対応する学習補正係数ＫＢＬＲＣ１として
新たに設定し、マップデータの更新を行う。

【００４８】 　　　　ＫＢＬＲＣ１〔Ｂ，Ａ〕←ＫＢＬＲＣ１〔Ｂ，
Ａ〕＋Ｘ１　｛（ａ＋ｂ）／２−Ｔａｒｇｅｔ｝このよ
うな１６領域学習マップ上の〔Ｂ，Ａ〕領域の学習中に
おいては、２５６　領域学習マップにおいてこの〔Ｂ，
Ａ〕領域に含まれる１６領域の学習補正係数ＫＢＬＲＣ
２については、ステップ３６でこれを全て初期値１．０
　にリセットする。上記のように、１６領域学習マップ
で学習が終了していない領域があるときには、その運転
領域で安定したときに空燃比フィードバック補正係数Ｌ
ＭＤの平均値（ａ＋ｂ）／２の目標値Ｔａｒｇｅｔに対
する偏差の所定割合を、それまでに記憶されていた学習
補正係数ＫＢＬＲＣ１に加算して更新することにより、
空燃比フィードバック補正係数ＬＭＤの代わりに学習補
正係数ＫＢＬＲＣ　φ及び学習補正係数ＫＢＬＲＣ１に
よる補正で目標空燃比が得られるようにし、空燃比フィ
ードバック補正係数ＬＭＤが目標収束値Ｔａｒｇｅｔで
ある初期値１．０　に略収束した時点でその運転領域の
学習が終了したものとする。

【００４９】一方、ステップ３１で、フラグＦ〔Ｂ，Ａ
〕が１であると判別され、１６領域学習マップの該当す
る運転領域に学習済の学習補正係数ＫＢＬＲＣ１が記憶
されているときには、ステップ３７へ進み、学習補正係
数ＫＢＬＲＣ１が記憶されている今回の１６領域学習マ
ップ上の運転領域〔Ｂ，Ａ〕を、更に１６領域に細分す
る２５６　領域学習マップの学習へ移行する。

【００５０】ステップ３７では、補正係数ＬＭＤの平均
値である（ａ＋ｂ）／２が、目標収束値Ｔａｒｇｅｔの
１．０　に略一致しているか否かの判別を行い、（ａ＋
ｂ）／２が略１．０でなく空燃比フィードバック補正係
数ＬＭＤによる補正を必要としている未学習状態である
ときには、ステップ３８へ進む。ステップ３８では、（
ａ＋ｂ）／２から目標収束値Ｔａｒｇｅｔ（本実施例で
は１．０　）を減算した値に所定係数Ｘ２を掛けた値を
、２５６　領域学習マップの現在の運転条件が含まれる
運転領域〔Ｋ，Ｉ〕に対応して記憶されていた学習補正
係数ＫＢＬＲＣ２〔Ｋ，Ｉ〕に加算し、この加算結果を
当該運転領域〔Ｋ，Ｉ〕における新たな補正係数ＫＢＬ
ＲＣ２〔Ｋ，Ｉ〕として設定し、マップデータの更新を
行う。

【００５１】 　　ＫＢＬＲＣ２〔Ｋ，　Ｉ〕←ＫＢＬＲＣ２〔Ｋ，　
Ｉ〕＋Ｘ２　｛（ａ＋ｂ）／２−Ｔａｒｇｅｔ｝一方、
ステップ３７で、補正係数ＬＭＤの平均値である（ａ＋
ｂ）／２が目標収束値Ｔａｒｇｅｔの１．０　に略一致
していると判別されたときには、ステップ３９へ進み、
２５６　領域学習マップの現在の運転条件が含まれる運
転領域〔Ｋ，Ｉ〕の学習が終了したことが判別されるよ
うにフラグＦＦ〔Ｋ，Ｉ〕に１をセットする。

【００５２】そして、ステップ４０以降では、今回学習
が終了したと判別された２５６　領域学習マップ上の所
定運転領域〔Ｋ，Ｉ〕に対して同一マップ上で隣接する
運転条件の近い複数の運転領域（図１６参照）それぞれ
に対して、該当領域〔Ｋ，Ｉ〕における学習補正係数Ｋ
ＢＬＲＣ２に基づき推定される適正な学習補正係数ＫＢ
ＬＲＣ２を設定する制御を行う。

【００５３】ステップ４０では、２５６　領域学習マッ
プにおいて現在の運転条件が含まれる領域位置を示すＫ
，Ｉからそれぞれ１を減算した値をｍ，ｎにセットし、
次のステップ４１ではｍ＝Ｋ＋２であるか否かを判別す
る。ステップ４０からステップ４１へ進んだときにはス
テップ４１でＮＯの判別が下されるから、ステップ４２
に進んで〔ｍ，ｎ〕で示される２５６　領域学習マップ
上の運転領域の学習が終了しているか否かを、フラグＦ
Ｆ〔ｍ，ｎ〕が１であるかゼロであるかによって判別す
る。

【００５４】ここで、フラグＦＦ〔ｍ，ｎ〕がゼロであ
って学習が終了していないときには、ステップ４３へ進
む。 このステップ４３では、前記２５６　領域学習マップ上
における領域位置〔ｍ，ｎ〕を１６領域学習マップ上の
領域位置〔ｍ／４，ｎ／４〕に変換することで、領域〔
ｍ，ｎ〕が１６領域学習マップ上で含まれる領域を特定
する。そして、２５６　領域学習マップ上での該当領域
である〔Ｋ，Ｉ〕に隣接する領域〔ｍ，ｎ〕が、１６領
域学習マップ上で〔Ｋ，Ｉ〕と同じ〔Ｂ，Ａ〕領域に含
まれるか否かを判別する。

【００５５】即ち、〔Ｋ，Ｉ〕は〔Ｂ，Ａ〕に含まれる
領域であるが、〔Ｋ，Ｉ〕の隣接領域は、１６領域学習
マップ上で〔Ｂ，Ａ〕に隣接する別の領域に含まれる場
合があるためであり、該当領域〔Ｋ，Ｉ〕と隣接領域〔
ｍ，ｎ〕とが同じ〔Ｂ，Ａ〕に含まれるときには（〔ｍ
／４，ｎ／４〕＝〔Ｂ，Ａ〕）、ステップ４４へ進み、
今回学習済であると判別された〔Ｋ，Ｉ〕領域に対応す
る学習補正係数ＫＢＬＲＣ２をそのまま隣接領域〔ｍ，
ｎ〕の学習値として記憶させる。

【００５６】一方、ステップ４３で該当領域〔Ｋ，Ｉ〕
の隣接領域〔ｍ，ｎ〕が、１６領域学習マップ上で異な
る領域に含まれると判別されたときには（〔ｍ／４，ｎ
／４〕≠〔Ｂ，Ａ〕）、ステップ４５へ進み、隣接領域
〔ｍ，ｎ〕に以下の式で算出される学習補正係数ＫＢＬ
ＲＣ２を格納させる。 　　ＫＢＬＲＣ２〔ｍ，ｎ〕←ＫＢＬＲＣ１〔Ｂ，Ａ〕
＋ＫＢＬＲＣ２〔Ｋ，Ｉ〕−ＫＢＬＲＣ１〔ｍ／４，ｎ
／４〕上記のＫＢＬＲＣ２〔ｍ，ｎ〕を求める演算式は
、〔Ｋ，Ｉ〕と〔ｍ，ｎ〕とは２５６領域学習マップ上
で隣接する領域であるから、最終的な補正要求としては
近似しているはずであるという推測に基づくものであり
、それぞれが含まれる１６領域学習マップの学習補正係
数ＫＢＬＲＣ１が異なるので、それぞれ異なるＫＢＬＲ
Ｃ１〔Ｂ，Ａ〕，ＫＢＬＲＣ１〔ｍ／４，ｎ／４〕との
合計が、以下の式に示すように近似するものとして設定
されている。

【００５７】 　　ＫＢＬＲＣ１〔Ｂ，Ａ〕＋ＫＢＬＲＣ２〔Ｋ，Ｉ〕
＝ＫＢＬＲＣ１〔ｍ／４，ｎ／４〕＋ＫＢＬＲＣ２〔ｍ
，ｎ〕尚、最終的な学習補正係数ＫＢＬＲＣ　は、本実
施例において後述するように、学習補正係数ＫＢＬＲＣ
　φ，ＫＢＬＲＣ１，　ＫＢＬＲＣ２　が加算されて設
定されるから、上記のように２５６　領域学習マップ上
での隣接領域における最終的な補正レベルを略同一にす
るための処理には、学習補正係数ＫＢＬＲＣ　φを加味
する必要があるが、前記学習補正係数ＫＢＬＲＣ　φは
全運転領域に適用されるので省略してある。また、例え
ば学習補正係数ＫＢＬＲＣ　φ，ＫＢＬＲＣ１，　ＫＢ
ＬＲＣ２　が相互に乗算されて最終的な学習補正係数Ｋ
ＢＬＲＣ　が設定される場合には、　ＫＢＬＲＣ２　〔
ｍ，ｎ〕←ＫＢＬＲＣ１〔Ｂ，Ａ〕×ＫＢＬＲＣ２〔Ｋ
，Ｉ〕／ＫＢＬＲＣ１〔ｍ／４，ｎ／４〕として隣接領
域〔ｍ，ｎ〕の学習補正係数ＫＢＬＲＣ２を更新させれ
ば良い。

【００５８】このように、２５６　領域学習マップ上で
学習された該当領域に隣接する未学習領域にそのまま無
条件に該当領域における学習済の補正係数ＫＢＬＲＣ２
を設定するのではなく、最終的な補正レベルが該当領域
と隣接領域とで略同一レベルになるように隣接領域にお
ける学習補正係数ＫＢＬＲＣ２を更新設定させるように
してあり、これにより、該当領域での学習結果を精度良
く隣接領域にも波及させることができ、２５６　領域学
習マップのように運転領域を細分化して各運転領域の学
習機会が少ない場合であっても、運転領域間で空燃比制
御性に段差が発生することを防止できる。

【００５９】上記のようにして〔ｍ，ｎ〕領域が学習済
であるときには、その学習値を更新することなく、また
、未学習であるときには、ＫＢＬＲＣ２〔Ｋ，Ｉ〕に基
づきＫＢＬＲＣ２〔ｍ，ｎ〕を更新設定すると、ステッ
プ４６では、前記ｍを１アップさせて再びステップ４１
に戻り、ｍ＝Ｋ＋２となるまで、即ち、ｎを一定として
ｍをＫを中心とする±１の範囲で動かし、各運転領域毎
に学習済・未学習を判別する。

【００６０】そして、ステップ４６におけるｍの１アッ
プ処理の結果ステップ４１でｍ＝Ｋ＋２であると判別さ
れると、今度はステップ４７へ進みｎ＝Ｉ＋２であるか
否かを判別し、ｎ≠Ｉ＋２であるときには、ステップ４
８で再びｍをＫ−１にセットし、次のステップ４９では
ｎを１アップさせた後、ステップ４２へ進む。従って、
最初はｎ＝Ｉ−１としてｍをＫを中心とする±１の範囲
で動かして隣接する領域の判別を行わせたのに対し、次
はｎ＝ＩとしてｍをＫを中心とする±１の範囲で動かし
、更に、次にはｎ＝Ｉ＋１としてｍをＫを中心とする±
１の範囲で動かし、結果、〔Ｋ，Ｉ〕を囲む８つの運転
領域（図１６参照）について未学習であるときには、学
習補正係数ＫＢＬＲＣ２〔Ｋ，Ｉ〕に基づく値をその運
転領域の学習補正係数ＫＢＬＲＣ２〔ｍ，ｎ〕として記
憶させるものである。

【００６１】ステップ４７でｎ＝Ｉ＋２であると判別さ
れたときには、〔Ｋ，Ｉ〕を囲む８つの運転領域全ての
判別処理が終わったことになるので、このときには、ス
テップ３８へ進んで、今回の領域〔Ｋ，Ｉ〕において既
に学習済であると判断されている学習補正係数ＫＢＬＲ
Ｃ２の学習更新を行わせる。尚、本実施例では、運転領
域を複数に区分した学習マップとして、１６領域学習マ
ップと２５６　領域学習マップとの２つを備える構成と
したが、例えば、前記学習マップの他に運転領域を６４
の単位運転領域に区分する学習マップを備える場合であ
って、２５６　領域学習マップ上での学習済領域に隣接
する未学習領域の学習補正係数ＫＢＬＲＣ２を更新させ
るときには、１６領域学習マップ，６４領域学習マップ
及び２５６　領域学習マップそれぞれにおける学習補正
係数ＫＢＬＲＣ　による総合的な補正レベルが略同一と
なるように、隣接する未学習領域の学習補正係数ＫＢＬ
ＲＣ２を書き換えれば良い。

【００６２】前述のように、本実施例では、まず、全運
転領域に対応する学習補正係数ＫＢＬＲＣ　φを学習し
た後に、１６領域学習マップ上での運転領域毎の学習を
行わせ、更に、この１６領域学習マップの学習が済んで
いる領域については、その領域を更に１６領域に分けて
学習を行わせるようにしたので、大きな運転領域から小
さな運転領域での学習へと進行することになり、大きな
運転領域での学習により空燃比の収束性が確保されると
共に、学習が進行すれば細かな運転領域毎の学習が行わ
れるから、運転条件の違いによる要求補正値の違いに精
度良く対応できる。

【００６３】上記のようにして学習される３つの学習補
正係数ＫＢＬＲＣ　φ，ＫＢＬＲＣ１，　ＫＢＬＲＣ２
に基づく最終的な空燃比学習補正係数ＫＢＬＲＣ　の設
定は、図９のフローチャートに示すプログラムに従って
行われる。図９のフローチャートに示すプログラムは、
バックグラウンドジョブ（ＢＧＪ）として処理されるも
のであり、まず、ステップ７１では、１６領域学習マッ
プ上の該当領域〔Ｂ，Ａ〕に記憶されている学習補正係
数ＫＢＬＲＣ１を読み出し、次のステップ７２では、２
５６　領域学習マップ上の該当領域〔Ｋ，Ｉ〕に記憶さ
れている学習補正係数ＫＢＬＲＣ２を読み出す。尚、フ
ローチャート中に示すＢ×４＋Ａ及びＫ×１６＋Ｉは、
それぞれの領域位置をメモリ上の番地に換算するもので
ある。

【００６４】ステップ７３では、ＫＢＬＲＣ　φ＋ＫＢ
ＬＲＣ１＋ＫＢＬＲＣ２−２．０　→ＫＢＬＲＣ　とし
て最終的な学習補正係数ＫＢＬＲＣ　を設定する。上記
図９のフローチャートに示すプログラムで最終設定され
た学習補正係数ＫＢＬＲＣ　は、図１０のフローチャー
トに示す燃料噴射量設定プログラムにおいて用いられる
。

【００６５】図１０のフローチャートに示す燃料噴射量
設定プログラムは、所定微小時間（例えば１０ｍｓ）　
毎に実行されるものであり、まず、ステップ８１では、
エアフローメータ１３で検出された吸入空気流量Ｑ及び
クランク角センサ１４からの検出信号に基づき算出した
機関回転速度Ｎを入力する。そして、次のステップ８２
では、ステップ８１で入力した吸入空気流量Ｑと機関回
転速度Ｎとに基づいて単位回転当たりの吸入空気流量Ｑ
に対応する基本燃料噴射量Ｔｐ（←Ｋ×Ｑ／Ｎ；Ｋは定
数）を演算する。

【００６６】次のステップ８３では、前記ステップ８２
で演算した基本燃料噴射量Ｔｐに各種の補正を施して最
終的な燃料噴射量（燃料供給量）Ｔｉを演算する。ここ
で、基本燃料噴射量Ｔｐの補正に用いられる補正値は、
前記学習補正係数ＫＢＬＲＣ　、空燃比フィードバック
補正係数ＬＭＤ、及び、水温センサ１５で検出される冷
却水温度Ｔｗに基づく基本補正係数や始動後増量補正係
数等を含んで設定される各種補正係数ＣＯＥＦ、更に、
バッテリ電圧の変化による燃料噴射弁６の有効噴射時間
の変化を補正するための補正分Ｔｓであり、Ｔｉ←Ｔｐ
×ＬＭＤ×ＫＢＬＲＣ　×ＣＯＥＦ＋Ｔｓを演算して最
終的な燃料噴射量Ｔｉが所定時間毎に更新される。

【００６７】コントロールユニット１２は所定の燃料噴
射タイミングになると、最新に演算された燃料噴射量Ｔ
ｉに相当するパルス巾の駆動パルス信号を燃料噴射弁６
に対して出力し、機関１への燃料供給量を制御する。ま
た、図１１のフローチャートに示すプログラムは、前記
図３及び図４のフローチャートに示すプログラムに従っ
てサンプリングされる「ストレス」（空燃比フィードバ
ック補正係数ＬＭＤの目標収束値に対する偏差を積算し
た値）に基づく処理を行うプログラムであり、バックグ
ラウンドジョブ（ＢＧＪ）として実行される。

【００６８】ステップ９１では、空燃比学習補正値の不
適切度合いを示すパラメータとして、前記図３及び図４
のフローチャートに示すプログラムで設定されるストレ
スと、所定値（例えば０．８）とを比較して、学習が殆
ど終了しているときの空燃比フィードバック補正係数Ｌ
ＭＤの変動度合い（ベース空燃比の変動度合い）が所定
以上であるか否かを判別する。

【００６９】ここで、前記ストレスが所定値を越えると
きには、学習が殆ど終了しているものの、その学習結果
が不適切で空燃比ずれが発生しているものと判断し、学
習補正係数ＫＢＬＲＣ　φからの学習を再度行わせるた
めにステップ９２へ進む。ステップ９２では、各運転領
域の空燃比学習が終了しているか否かを判別するための
フラグＦφ，Ｆ〔０，０〕〜Ｆ〔３，３〕，ＦＦ〔０，
０〕〜ＦＦ〔１６，１６〕を全てゼロリセットすると共
に、後述するように１６領域学習マップ上で殆どの領域
が学習済となったときに１がセットされるフラグｆｌａ
ｇ（図４におけるステップ１５で判別されるフラグ）も
ゼロリセットし、更に、上記のようにして学習が最初か
らやり直されることになるから、ストレスについてもこ
れをゼロリセットする。

【００７０】このように、空燃比フィードバック補正係
数ＬＭＤの基準値に対する偏差の度合いが所定以上に大
きくなったときに、学習をやり直すようにすれば、例え
ば吸気系に穴が開くなどの事故によって空燃比が急激に
変化したときに、大きな運転領域毎の学習が再度行われ
ることになるから、空燃比を速やかに目標空燃比に収束
させることができる。

【００７１】次に図１２〜図１４のフローチャートに示
すプログラムに従って行われる細分領域に基づくより大
きな区分運転領域の学習補正係数の補正を説明する。こ
の図１２〜図１４のフローチャートに示すプログラムは
、バックグラウンドジョブ（ＢＧＪ）として実行される
ものであり、まず、ステップ１０１　では、全運転領域
に対応する学習補正係数　ＫＢＬＲＣφが学習済である
ときに１がセットされるフラグＦφの判別を行い、前記
フラグＦφがゼロであるときにはそのまま本プログラム
を終了させるが、１であるときにはステップ１０２　以
降へ進む。

【００７２】ステップ１０２　では、本プログラムで使
用する各種パラメータであるＳｕｍ，Ｗ，Ｘ，Ｙの初期
設定を行う。ここで、Ｓｕｍは、１６領域学習マップの
各運転領域で学習済である領域に記憶されている学習補
正係数ＫＢＬＲＣ１の積算値であり、初期値として１．
０　がセットされ、前記Ｗはかかる積算演算におけるサ
ンプリング数をカウントアップするもので、初期値とし
ては１がセットされる。また、Ｘ，Ｙは、１６領域学習
マップにおける格子位置を指定するものであり、初期値
としてそれぞれにゼロがセットされる。

【００７３】次のステップ１０３　では、上記ステップ
１０２　でゼロリセットされるＸ，Ｙを座標位置とする
フラグＦ〔Ｘ，Ｙ〕（１６領域学習マップ上の各領域別
の学習済判別フラグ）の判別を行い、Ｘ，Ｙで指示され
る１６領域学習マップ上の運転領域において学習済の領
域を探す。 Ｘ，Ｙは初期値ゼロであるから、〔０，０〕の運転領域
で未学習であるときには、ステップ１０４　でＸが１ア
ップされて〔１，０〕となり、ステップ１０５　ではＸ
が４でないと判別されることにより再びステップ１０３
　での判別が行われる。

【００７４】このようにしてＸがステップ１０４　で１
アップされた結果４になると、ステップ１０６　でＸを
ゼロリセットすると共に今度はＹを１アップさせ、ステ
ップ１０７　でＹが４であると判別されるまでは再びス
テップ１０３　へ戻り、ステップ１０４　へ進むとＸが
１アップされるから、結果、Ｙを固定してＸを変化させ
ることを繰り返して、１６領域学習マップにおける各運
転領域でのフラグＦ〔Ｘ，Ｙ〕が判別されるようになっ
ている。

【００７５】ここで、１６領域学習マップの運転領域で
フラグＦ〔Ｘ，Ｙ〕が１であると判別される領域がある
と、ステップ１０３　からステップ１０８　へ進む。ス
テップ１０８　では、フラグＦ〔Ｘ，Ｙ〕が１であると
判別され学習済である１６領域学習マップ上の領域〔Ｘ
，Ｙ〕に対応する学習補正係数ＫＢＬＲＣ１〔Ｘ，Ｙ〕
を、それまでの積算値Ｓｕｍに加算すると共に、該加算
の回数（換言すれば積算サンプル数）をカウントするた
めにサンプリング数Ｗを１アップさせる。

【００７６】そして、次のステップ１０９　では、前記
１６領域学習マップ上の〔Ｘ，Ｙ〕領域に含まれる２５
６　領域学習マップ上の１６領域において、学習済であ
る領域それぞれに対応する学習補正係数ＫＢＬＲＣ２の
積算値Ｓｕｍｐ　及び学習済領域数Ｚを検出する。そし
て、次のステップ１１０　では、学習済領域〔Ｘ，Ｙ〕
に含まれる１６領域の中での学習済の領域数であるＺと
所定値（例えば１２）とを比較し、所定値を越える学習
済領域があるときには、ステップ１１１　へ進む。

【００７７】ステップ１１１　では、〔Ｘ，Ｙ〕領域に
含まれる学習済の領域に記憶されていた学習補正係数Ｋ
ＢＬＲＣ２の平均値（Ｓｕｍｐ／Ｚ）と目標収束値Ｔａ
ｒｇｅｔとの偏差の絶対値が、所定値（例えば０．０４
）未満であるか否かを判別する。そして、前記偏差が所
定値を越える場合には、本来１６領域学習マップの学習
補正係数ＫＢＬＲＣ１〔Ｘ，Ｙ〕で負担すべき補正分が
、２５６　領域学習マップの学習補正係数ＫＢＬＲＣ２
に付加されているものと見做し、前記付加分を学習補正
係数ＫＢＬＲＣ１側に転嫁すべくステップ１１２　へ進
む。

【００７８】ステップ１１２　では、今回学習済である
と判別された１６領域学習マップ上の領域〔Ｘ，Ｙ〕に
記憶されていた学習補正係数ＫＢＬＲＣ１〔Ｘ，Ｙ〕を
、以下の式に従って学習更新する。 　　　　ＫＢＬＲＣ１〔Ｘ，Ｙ〕←ＫＢＬＲＣ１〔Ｘ，
Ｙ〕＋（Ｓｕｍｐ　／Ｚ−Ｔａｒｇｅｔ）×γ即ち、上
記演算式によって２５６　領域学習マップが平均的に負
担している補正分を、それらを含む領域に対応する１６
領域学習マップ側に転嫁して、２５６　領域学習マップ
による補正分を目標収束値Ｔａｒｇｅｔ＝１．０　付近
に近づけるものである。

【００７９】このように、２５６　領域学習マップが平
均的に負担している補正分をそれらを含む領域に対応す
る１６領域学習マップ側に転嫁した場合には、その分２
５６　領域学習マップ上の学習補正係数ＫＢＬＲＣ２を
逆補正する必要があるため、ステップ１１３　の処理を
行う。即ち、次のステップ１１３　では、ステップ１１
２　で補正された学習補正係数ＫＢＬＲＣ１〔Ｘ，Ｙ〕
の領域に含まれる２５６　領域学習マップ上の１６領域
にそれぞれ記憶されている学習補正係数ＫＢＬＲＣ２か
ら、学習補正係数ＫＢＬＲＣ１に加算した分をそれぞれ
減算する。

【００８０】このようにして、学習補正係数ＫＢＬＲＣ
１に対する補正分を、学習補正係数ＫＢＬＲＣ２に対し
て逆補正して修正すると、再びステップ１０４　へ戻っ
て１６領域学習マップ上で学習済の領域を探し、学習済
の領域が検出されたときには、その都度前述のような処
理を繰り返すことになる。一方、ステップ１１０　で学
習済領域数Ｚが所定値以下であると判別されたときに、
及び、ステップ１１１　で２５６　領域学習マップ上の
学習補正係数ＫＢＬＲＣ２が、充分に目標Ｔａｒｇｅｔ
に近いと判別されたときには、ステップ１１２　及びス
テップ１１３　をジャップしてステップ１０４　へ戻る
。

【００８１】そして、１６領域学習マップ上の全ての領
域について学習済の領域を調べると、ステップ１０７　
からステップ１１４　へ進むことになる。ステップ１１
４　では、１６領域学習マップ上での学習済領域の数を
カウントアップしたＷが、所定値（例えば１２）を越え
ているか否かを判別し、１６領域学習マップの殆どの領
域が学習済であるかを判断する。

【００８２】ここで、前記Ｗが所定値以下である場合に
は、ステップ１１５　でフラグｆｌａｇにゼロをセット
してそのまま終了するが、前記Ｗが所定値を越えている
場合には、ステップ１１６　で前記フラグｆｌａｇに１
をセットした後、ステップ１１７　以降で１６領域学習
マップの学習済領域のデータに基づいて全運転領域に対
応する学習補正係数ＫＢＬＲＣ　φを修正する処理を行
う。

【００８３】ステップ１１７　では、１６領域学習マッ
プ上で学習済であると判別された領域における学習補正
係数ＫＢＬＲＣ１の平均値（Ｓｕｍ／Ｗ）と、目標収束
値Ｔａｒｇｅｔとの偏差の絶対値が所定値未満であるか
否かを判別する。そして、前記偏差が所定値未満である
場合にはそのまま本プログラムを終了させるが、所定値
以上である場合には、本来、全運転領域に対応する学習
補正係数ＫＢＬＲＣ　φ側で負担すべき補正分が、学習
補正係数ＫＢＬＲＣ１側に転嫁されているものと見做し
、かかる転嫁分を学習補正係数ＫＢＬＲＣφ側で負担さ
せるべくステップ１１８　へ進む。

【００８４】ステップ１１８　では、以下の式に従って
学習補正係数ＫＢＬＲＣ　φの学習更新を行わせる。 ＫＢＬＲＣφ←　ＫＢＬＲＣφ＋（Ｓｕｍ／Ｚ−Ｔａｒ
ｇｅｔ）×γ２即ち、１６領域学習マップ上の学習済領
域で平均的に負担している補正分を、全運転領域で補正
する学習補正係数ＫＢＬＲＣ　φに転嫁して、学習補正
係数ＫＢＬＲＣ１が目標収束値Ｔａｒｇｅｔ＝１．０　
付近に学習されるようにするものである。

【００８５】ここで、学習補正係数ＫＢＬＲＣ１を同じ
領域の学習補正係数ＫＢＬＲＣ２に基づいて補正した場
合と同様に、学習補正係数ＫＢＬＲＣφを補正した分を
、各学習補正係数ＫＢＬＲＣ１に逆補正することが必要
になり、ステップ１１９　では、１６領域学習マップの
全ての運転領域の学習補正係数ＫＢＬＲＣ１それぞれか
ら、学習補正係数ＫＢＬＲＣφに加算補正した分（Ｓｕ
ｍ／Ｚ−Ｔａｒｇｅｔ）×γ２を減算して修正する。

【００８６】尚、上記実施例では、エアフローメータ１
３で検出された吸入空気流量Ｑと機関回転速度Ｎとに基
づき基本燃料噴射量Ｔｐが演算される構成としたが、こ
の他、吸入圧力ＰＢと機関回転速度Ｎとの組み合わせ、
又は、スロットル弁開度ＴＶＯと機関回転速度Ｎとに基
づいて基本燃料噴射量Ｔｐが演算される構成であっても
良い。

【００８７】

【発明の効果】以上説明したように本発明によると、複
数の学習マップを備えて構成された空燃比学習において
、比較的細かく運転領域が区分される学習マップ上の該
当領域に対応する空燃比学習補正値の書き換えを行うと
きに、前記該当領域の学習補正値に基づいて隣接する領
域それぞれに対応する空燃比学習補正値についても適正
値に書き換えることができ、運転領域を細かく区分した
学習マップにおいて領域間で補正レベルに段差が発生す
ることを抑止して、良好な空燃比学習補正を施すことが
できるようになるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の構成を示すブロック図。

【図２】本発明の一実施例を示すシステム概略図。

【図３】空燃比フィードバック制御を示すフローチャー
ト。

【図４】空燃比フィードバック制御を示すフローチャー
ト。

【図５】空燃比学習制御を示すフローチャート。

【図６】空燃比学習制御を示すフローチャート。

【図７】空燃比学習制御を示すフローチャート。

【図８】空燃比学習制御を示すフローチャート。

【図９】空燃比学習補正係数の最終設定を示すフローチ
ャート。

【図１０】燃料噴射量の設定を示すフローチャート。

【図１１】学習の反復制御に関わる内容を示すフローチ
ャート。

【図１２】学習結果の修正制御を示すフローチャート。

【図１３】学習結果の修正制御を示すフローチャート。

【図１４】学習結果の修正制御を示すフローチャート。

【図１５】実施例における学習マップの様子を示す線図
。

【図１６】実施例における学習マップの様子を示す線図
。

【図１７】従来の学習制御の問題点を説明するための状
態図。

【符号の説明】

１　　　　機関 ６　　　　燃料噴射弁 １２　　　　コントロールユニット １３　　　　エアフローメータ １４　　　　クランク角センサ １５　　　　水温センサ １６　　　　酸素センサ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】機関に吸入される空気量に関与する運転パ
   ラメータを少なくとも含む機関運転条件を検出する機関
   運転条件検出手段と、該機関運転条件検出手段で検出さ
   れた機関運転条件に基づいて基本燃料供給量を設定する
   基本燃料供給量設定手段と、機関吸入混合気の空燃比を
   検出する空燃比検出手段と、該空燃比検出手段で検出さ
   れた空燃比と目標空燃比とを比較して実際の空燃比を前
   記目標空燃比に近づけるように前記基本燃料供給量を補
   正するための空燃比フィードバック補正値を設定する空
   燃比フィードバック補正値設定手段と、機関運転条件に
   基づく同一運転領域を相互に大きさの異なる単位運転領
   域に基づきそれぞれ複数に区分してなる複数の学習マッ
   プを備え、前記複数の学習マップの各単位運転領域毎に
   前記基本燃料供給量を補正するための空燃比学習補正値
   を書き換え可能に記憶する空燃比学習補正値記憶手段と
   、前記空燃比フィードバック補正値の目標収束値からの
   偏差を学習し、前記空燃比学習補正値記憶手段における
   各学習マップの該当単位運転領域に対応して記憶されて
   いる前記空燃比学習補正値を前記偏差を減少させる方向
   に修正して書き換える空燃比学習を、より大きな単位運
   転領域を優先させて行わせる空燃比学習手段と、前記複
   数の学習マップのうちより大きな単位運転領域で運転領
   域を区分する学習マップが他に存在する学習マップにお
   いて、前記空燃比学習手段で該当単位運転領域に対応す
   る空燃比学習補正値が書き換えられるときに、前記書き
   換えが行われる該当単位運転領域に対して運転条件の近
   い同一学習マップ上の複数の単位運転領域それぞれにお
   ける空燃比学習補正値を、前記書き換えられる学習マッ
   プ上の単位運転領域に対応する空燃比学習補正値と、該
   単位運転領域がそれぞれ含まれる他の学習マップ上の単
   位運転領域に対応する空燃比学習補正値とによる総合的
   な補正レベルが、前記書き換えが行われる該当単位運転
   領域における補正レベルと略同レベルになるように書き
   換える隣接領域書き換え手段と、前記基本燃料供給量，
   空燃比フィードバック補正値及び前記空燃比学習補正値
   記憶手段における複数の学習マップそれぞれの該当運転
   領域の空燃比学習補正値に基づいて最終的な燃料供給量
   を設定する燃料供給量設定手段と、該燃料供給量設定手
   段で設定された燃料供給量に基づいて燃料供給手段を駆
   動制御する燃料供給制御手段と、を含んで構成されたこ
   とを特徴とする内燃機関の空燃比学習制御装置。