JPH0455235Y2 - - Google Patents

Description

【考案の詳細な説明】 ＜産業上の利用分野＞ 本考案は、電子制御燃料噴射装置を有する内燃
機関における空燃比のフイードバツク制御系の学
習制御装置に関する。

＜従来の技術＞ 電子制御燃料噴射装置に用いられる燃料噴射弁
は、機関の回転に同期して与えられる駆動パルス
信号によつて開弁し、その開弁期間中、所定圧力
の燃料を噴射することになつている。従つて燃料
噴射量は駆動パルス信号のパルス巾により制御さ
れ、このパルス巾をTiとして燃料噴射量に相当
する制御信号とすれば、目標空燃比である理論空
燃比を得るために、Tiは次式によつて定められ
る。

Ti＝Tp・COEF・α＋Ts 但し、Tpは基本燃料噴射量に相当する基本パ
ルス巾で便宜上基本燃料噴射量と呼ぶ。Tp＝
Ｋ・Ｑ／Ｎで、Ｋは定数、Ｑは機関吸入空気流
量、Ｎは機関回転数である。COEFは水温補正等
の各種補正係数である。αは後述する空燃比のフ
イードバツク制御（λコントロール）のためのフ
イードバツク補正係数である。Tsは電圧補正分
で、バツテリ電圧の変動による燃料噴射弁の噴射
流量変化を補正するためのものである。

λコントロールについては、排気系にO₂セン
サを設けて実際の空燃比を検出し、空燃比が理論
空燃比より濃いか薄いかをスライスレベルにより
制御するわけであり、このため、前記のフイード
バツク補正係数αというものを定めて、このαを
変化させることにより理論空燃比に保つている。

ここで、フイードバツク補正係数αの値は比例
積分（PI）制御により変化させ、安定した制御
としている。

すなわち、O₂センサの出力電圧とスライスレ
ベル電圧とを比較し、スライスレベルよりも高い
場合、低い場合に、空燃比を急に濃くしたり、薄
くしたりすることなく、空燃比が濃い（薄い）場
合には始めにＰ分だけ下げて（上げて）、それか
らＩ分ずつ徐々に下げて（上げて）いき、空燃比
を薄く（濃く）するように制御する（第７図参
照）。

但し、λコントロールを行わない条件下ではα
をクランプし、各種補正係数COEFの設定によ
り、所望の空燃比を得る。

ところで、λコントロール条件下でのベース空
燃比即ちα＝１のときの空燃比を理論空燃比（λ
＝１）に設定することができれば、フイードバツ
ク制御は不要なのであるが、実際には構成部品
（例えばエアフローメータ、燃料噴射弁、プレツ
シヤレギユレータ、コントロールユニツト）のバ
ラツキや経時変化、燃料噴射弁のパルス巾−流量
特性の非直線性、運転条件や環境の変化等の要因
で、ベース空燃比のλ＝１からのズレを生じるの
で、フイードバツク制御を行つている。

しかし、ベース空燃比がλ＝１からずれている
と、運転領域が大きく変化したときに、ベース空
燃比の段差をフイードバツク制御によりλ＝１に
安定させるまでに時間がかかる。そして、このた
めに比例及び積分定数（Ｐ／Ｉ分）を大きくする
ので、オーバーシユートやアンダーシユートを生
じ、制御性が悪くなる。つまり、ベース空燃比が
λ＝１からずれていると、理論空燃比よりかなり
ズレをもつた範囲で空燃比制御がなされるのであ
る。

その結果、三元触媒の転換効率が悪いところで
運転がなされることになり、触媒の貴金属量の増
大によるコストアツプの他、触媒の劣化に伴う転
換効率のさらなる悪化により触媒の交換を余儀な
くされる。

そこで、学習によりベース空燃比をλ＝１にす
ることにより、過渡時にベース空燃比の段差から
生じるλ＝１からのズレをなくし、かつＰ／Ｉ分
を小さくすることを可能にして制御性の向上を図
る空燃比の学習制御装置が、本出願人により、特
願昭58−76221号（特開昭59−203828号）あるい
は特願昭58−197499号として出願された。

これは空燃比のフイードバツク制御中にベース
空燃比が理論空燃比からずれた場合には、そのギ
ヤツプを埋めるべくフイードバツク補正係数αが
大となるから、このときの機関運転状態とαとを
検出し、該αに基づく学習補正係数Klを求めて
これを記憶しておき、再度同一機関運転状態とな
つたときには記憶した学習補正係数Klによりベ
ース空燃比を理論空燃比に応答性良くなるように
補正する。ここにおける学習補正係数Klの記憶
は、RAMのマツプ上を機関回転数及び負荷等の
機関運転状態の適当なパラメータに応じて格子分
割した所定範囲の領域毎に行う。

具体的には、RAM上に機関回転数及び負荷等
の機関運転状態に対応した学習補正係数Klのマ
ツプを設け、燃料噴射量Tiを計算する際に、次
式の如く基本燃料噴射量Tpを学習補正係数Klで
補正する。

Ｔ＝Tp・COEF・Kl・α＋Ts そして、Klの学習は次の手順で進める。

定常状態においてそのときの機関運転状態の
領域を検出し、かつ、その間のαの基準値α₁か
らの偏差Δα（＝α−α₁）を平均値として検出す
る。基準値α₁はλ＝１に対応する値として一般
には１に設定される。

前記機関運転状態の領域に対応して現在まで
に学習されているKlを検索する。

KlとΔαとからKl＋Ｍ・Δαの値を求め、そ
の結果（学習値）を新たなKl_(NEW)として記憶を
更新する。Ｍは定数で、０＜Ｍ＜１である。

＜考案が解決しようとする問題点＞ ところで、このような空燃比の学習制御装置に
おいては、学習補正係数の学習は、前述したよう
に機関運転状態が定常状態にあるとき、即ち、学
習を行う領域にある程度留まつているときにのみ
行われるが、実際の運転条件では、機関運転状態
が同一の学習領域に留まる機会は少ないので学習
の進行速度が遅く、学習により良好な空燃比制御
を行なえるようになるまでに時間を要するという
時間があつた。

領域を分割する格子数を減らして、個々の学習
領域を拡大すれば機関運転状態が同一の学習領域
内に留まる機会が増大して学習の進行速度が早め
られるが、このようにすると、同一学習領域内で
の機関運転状態のずれが大きくなるため空燃比の
ずれ量が大きくなつて学習制御精度を高めること
ができない。

これらの関係を図に示すと第１０図及び第１１
図のようになる。

本考案は、このような従来の問題点に着目して
なされたもので、学習領域の大きさを経時的に変
化させることにより、上記問題点を解決した内燃
機関の空燃比の学習制御装置を提供することを目
的とする。

＜問題点を解決するための手段＞ 本考案は、上記の目的を達成するため、内燃機
関の空燃比の学習制御装置を、第１図に示すよう
に、下記の(A)〜（Ｉ）の手段により構成したもの
であり、特には（Ｉ）の手段を設けたことを第１
の特徴とする。

(A) 機関吸入空気流量を検出する第１の検出手
段、機関回転数を検出する第２の検出手段、及
び機関排気成分を検出しこれにより機関吸入混
合気の空燃比を検出する第３の検出手段を少な
くとも含む機関運転状態検出手段 (B) 前記第１の検出手段が出力する機関吸入空気
流量と前記第２の検出手段が出力する機関回転
数とに基づいて基本燃料噴射量を演算する基本
燃料噴射量演算手段 (C) 機関運転状態をそのパラメータによつて複数
の領域に区画する格子軸と、これらの格子軸に
囲まれた領域毎に前記基本燃料噴射量を補正す
るための学習補正係数とを記憶した書換え可能
な記憶手段 (D) 実際の機関運転状態に基づいて前記記憶手段
から対応する領域の学習補正係数を検索する学
習補正係数検索手段 (E) 前記第３の検出手段が出力する空燃比と目標
空燃比とを比較し実際の空燃比を目標空燃比に
近づけるように前記基本燃料噴射量を補正する
ためのフイードバツク補正係数を所定の量増減
して設定するフイードバツク補正係数設定手段 (F) 前記基本燃料噴射量演算手段で演算した基本
燃料噴射量、前記学習補正係数検索手段で検索
した学習補正係数、及び前記フイードバツク補
正係数設定手段で設定したフイードバツク補正
係数に基づいて燃料噴射量を演算する燃料噴射
量演算手段 （Ｇ） 前記燃料噴射量演算手段で演算した燃料
噴射量に相当する駆動パルス信号に応じオンオ
フ的に燃料を機関に噴射供給する燃料噴射手段 （Ｈ） 実際の機関運転状態が定常状態にあるこ
とを検出する定常状態検出手段 （Ｉ） 機関運転状態が定常状態にある時に対応
する領域毎にその領域のフイードバツク補正係
数の基準値からの偏差を学習しこれを減少させ
る方向に機関運転状態の領域に対応する学習補
正係数を修正して書換える学習補正係数修正手
段 （Ｊ） 前記学習補正係数修正手段による学習補
正係数の修正回数に基づいて学習の進行度を判
定する学習進行度判定手段 （Ｋ） 前記学習進行度判定手段によつて学習進
行度が低いと判定されたときは前記記憶手段の
格子軸で区画される各領域が相対的に大である
ように格子軸を設定し、学習進行度が高いと判
定されたときは前記各領域が相対的に小となる
ように格子軸を切り換える格子軸切換手段 ＜作用＞ 基本燃料噴射量演算手段Ｂは、目標空燃比に対
応する基本燃料噴射量を機関吸入空気流量と機関
回転数とから所定の計算式に従つて演算し、学習
補正係数検索手段Ｄは、記憶手段Ｃから、実際の
機関運転状態に対応する領域の学習補正係数を検
索し、フイードバツク補正係数設定手段Ｅは、実
際の空燃比と目標空燃比とを比較し実際の空燃比
の目標空燃比に近づけるようにフイードバツク補
正係数を例えば比例積分制御に基づいて所定の量
増減して設定する。そして、燃料噴射量演算手段
Ｆは、基本燃料噴射量を学習補正係数（検索した
もの又は検索後後述した如く修正したもの）で補
正し更にフイードバツク補正係数で補正すること
により燃料噴射量を演算する。そして、この燃料
噴射量に相当する駆動パルス信号により、燃料噴
射手段Ｇが作動する。

一方、定常状態検出手段Ｈにより定常状態が検
出されている時は、学習補正係数修正手段Ｉは、
フイードバツク補正係数の基準値からの偏差を学
習し、これを減少させる方向に機関運転状態の領
域に対応する学習補正係数を修正して記憶手段Ｃ
のデータを書換える。

ここにおいて、学習進行度判定手段Ｊによつて
学習進行度が低いと判定されたときは、格子軸切
換手段Ｋは、記憶手段Ｃの格子軸で区画される各
領域が相対的に大であるように格子軸を設定して
いるため、機関運転状態が同一の領域に留まる機
会が増大し、これにより各領域での学習の進行速
度が早められ全領域に亘つてまんべんなく学習が
進行する。

また、学習進行度が高いと判定されたときは格
子軸切換手段Ｋは記憶手段Ｃの各領域が相対的
に、小であるように格子軸を切り換える。これに
より、細分された領域毎に学習が行なわれるた
め、学習制御精度が向上する。

＜実施例＞ 以下に本考案の一実施例を図に基づいて説明す
る。

第２図において、機関１には、エアクリーナ
２、吸気ダクト３、スロツトルチヤンバ４及び吸
気マニホールド５を介して空気が吸入される。

吸気ダクト３には吸入空気流量Ｑの検出手段と
してのエアフローメータ６が設けられていて、吸
入空気流量Ｑ信号に対応する電圧信号を出力す
る。スロツトルチヤンバ４には図示しないアクセ
ルペダルと連動する１次側スロツトル弁７と２次
側スロツトル弁８とが設けられていて、吸入空気
流量Ｑを制御する。また、これらのスロツトル弁
７，８をバイパスする補助空気通路９が設けられ
ていて、この補助空気通路９にはアイドル制御弁
１０が介装されている。吸気マニホールド５又は
機関１の吸気ポートには燃料噴射手段としての燃
料噴射弁１１が設けられている。この燃料噴射弁
１１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つて、駆動パ
ルス信号によりソレノイドに通電されて開弁し、
図示しない燃料ポンプから圧送されプレツシヤレ
ギユレータにより所定の圧力に制御された燃料を
機関１に噴射供給する。

機関１からは、排気マニホールド１２、排気ダ
クト１３、三元触媒１４及びマフラー１５を介し
て排気が排出される。

排気マニホールド１２にはO₂センサ１６が設
けられている。このO₂センサ１６は大気中の酸
素濃度（一定）と排気中の酸素濃度との比に応じ
た電圧信号を出力し、混合気を理論空燃比で燃焼
させたとき起電力が急変する公知のセンサであ
る。従つてO₂センサ１６は混合気の空燃比（リ
ツチ・リーン）の検出手段である。三元触媒１４
は、排気成分中CO，HC，NOxを混合気の理論
空燃比付近で共に効率良く酸化又は還元し他の無
害な物質に転換する触媒装置である。

この他、クランク角センサ１７が設けられてい
る。クランク角センサ１７は、クランクプーリ１
８にシグナルデイスクプレート１９が設けられ、
該プレート１９の外周上に設けた歯により例えば
120°毎のリフアレンス信号と1°毎のポジシヨン信
号とを出力する。ここで、リフアレンス信号の周
期を測定することにより機関回転数Ｎを算出可能
である。従つてクランク角センサ１７はクランク
角のみならず機関回転数Ｎの検出手段である。

前記エアフローメータ６、クランク角センサ１
７及びO₂センサ１６からの出力信号は共にコン
トロールユニツト３０に入力されている。更にコ
ントロールユニツト３０にはその動作電源として
また電源電圧の検出のためバツテリ２０の電圧が
エンジンキースイツチ２１を介して及び直接に印
加されている。更にまたコントロールユニツト３
０には必要に応じ、機関冷却水温度を検出する水
温センサ２２、一次側スロツトル弁７のスロツト
ル開度を検出するアイドルスイツチを含むスロツ
トルセンサ２３、車速を検出する車速センサ２
４、トランスミツシヨンのニユートラル位置を検
出するニユートラルスイツチ２５等からの信号が
入力されている。そして、このコントロールユニ
ツト３０において各種入力信号に基づいて演算処
理し、最適なパルス巾の駆動パルス信号を燃料噴
射弁１１に出力して、最適な空燃比を得るための
燃料噴射量を得る。

コントロールユニツト３０は、第３図に示すよ
うに、CPU３１、Ｐ−ROM３２、CMOS−
RAM３３、アドレスデコーダ３４を有する。こ
こで、RAM３３は学習制御用の書換え可能な記
憶手段であり、このRAM３３の動作電源として
は、エンジンキースイツチ２１オフ後も記憶内容
を保持させるためバツテリ２０をエンジンキース
イツチ２１を介することなく適当な安定化電源を
介して接続する。

CPU３１への入力信号のうち、エアフローメ
ータ６、O₂センサ１６、バツテリ２０、水温セ
ンサ２２及びソロツトセンサ２３からの各電圧信
号は、アナログ信号であるので、アナログ入力イ
ンターフエース３５及びＡ／Ｄ変換器３６を介し
て入力されるようになつている。Ａ／Ｄ変換器３
６はCPU３１によりアドレスデコーダ３４及び
Ａ／Ｄ変換タイミングコントローラ３７を介して
制御される。クランク角センサ１７からのリフア
レンス信号とポジシヨン信号は、ワンシヨツトマ
ルチ回路３８を介して入力されるようになつてい
る。スロツトルセンサ２３内蔵のアイドルスイツ
チからの信号とニユートラルスイツチ２５からの
信号はデジタル入力インターフエース３９を介し
て入力され、また車速センサ２４からの信号は波
形整形回路４０を介して入力されるようになつて
いる。

CPU３１からの出力信号（燃料噴射弁１１の
駆動パルス信号）は、電流波形制御回路４１を介
して燃料噴射弁１１に送られるようになつてい
る。

ここにおいて、CPU３１は第４図〜第６図に
示すフローチヤート（燃料噴射量計算ルーチン、
学習サブルーチン及び格子軸切換ルーチン）に基
づくプログラム（ROM３２に記憶されている）
に従つて入出力操作並びに演算処理等を行い、燃
料噴射量を制御する。

尚、基本燃料噴射量演算手段、学習補正係数検
索手段、フイードバツク補正係数設定手段、燃料
噴射量演算手段、定常状態検出手段、学習補正係
数修正手段、学習進行度判定手段、格子軸切換手
段としての機能は、前記プログラムにより達成さ
れる。

次に第４図〜第６図のフローチヤートを参照し
つつ作動を説明する。

第４図の燃料噴射量計算ルーチンにおいて、ス
テツプ１（図ではS1）でエアフローメータ６から
の信号によつて得られる吸入空気流量Ｑとクラン
ク角センサ１７からの信号によつて得られる機関
回転数Ｎとから基本燃料噴射量Tp（＝Ｋ・Ｑ／
Ｎ）を演算する。この部分が基本燃料噴射量演算
手段に相当する。

ステツプ２では必要に応じ各種補正係数COEF
を設定する。

ステツプ３では機関運転状態を表す機関回転数
Ｎと基本燃料噴射量（負荷）Tpとから対応する
学習補正係数Klを検索する。この部分が学習補
正係数検索手段に相当する。

ここで、学習補正係数Klは、機関回転数Ｎを
横軸、基本燃料噴射量Tpを縦軸とするマツプ上
を８×８程度の格子により区画して、領域を分
け、RAM３３上に各領域毎に学習補正係数Klを
記憶させてある。尚、学習が開始されていない時
点では、学習補正係数Klは全て初期値１に設定
してある。

ステツプ４ではバツテリ２０の電圧値に基づい
て電圧補正分Tsを設定する。

ステツプ５ではλコントロール条件であるか否
かを判定する。

ここで、λコントロール条件でない例えば高回
転、高負荷領域等の場合は、フイードバツク補正
係数αを前回値（又は基準値１）にクランプした
状態で、ステツプ５から後述するステツプ10へ進
む。

λコントロール条件の場合は、ステツプ６〜８
でO₂センサ１６の出力電圧V₀₂と理論空燃比相当
のスライスレベル電圧V_refとを比較して空燃比の
リツチ・リーンを判定した積分制御又は比例積分
制御によりフイードバツク補正係数αを設定す
る。この部分がフイードバツク補正係数設定手段
に相当する。具体的に積分制御の場合は、ステツ
プ６での比較により空燃比＝リツチ（V₀₂＞V_ref）
と判定されたときにステツプ７でフイードバツク
補正係数αを前回値に対し所定の積分（Ｉ）分減
少させ、逆に空燃比＝リーン（V₀₂＜V_ref）と判
定されたときにステツプ８でフイードバツク補正
係数αを前回値に対し所定の積分（Ｉ）分増大さ
せる。比例積分制御の場合は、これに加え、リツ
チ←→リーンの反転時に積分（Ｉ）分と同方向に
これより大きな所定の比例分（Ｐ）分の増減を行
う。

次のステツプ９では第５図の学習サブルーチン
を実行する。これについては後述する。

その後、ステツプ10では燃料噴射量Tiを次式
に従つて演算する。この部分が燃料噴射量演算手
段に相当する。

Ti＝Tp・COEF・Kl・α＋Ts 但し、Klとしては、ステツプ３で検索された
もの又は第５図の学習サブルーチンで修正された
ものが使用される。

燃料噴射量Tiが演算されると、そのTiのパル
ス巾をもつ駆動パルス信号が機関回転に同期して
所定のタイミングで出力され、電流波形制御回路
４１を介して燃料噴射弁１１に与えられ、燃料噴
射が行われる。

次に第５図の学習サブルーチンについて説明す
る。

ステツプ11で機関運転状態を表す機関回転数Ｎ
と基本燃料噴射量Tpとが前回と同じ領域にある
か否かを判定する。前回と同一領域の場合は、ス
テツプ12でフラグＦがセツトされているか否かを
判定し、セツトされていない場合は、ステツプ13
でO₂センサ１６の出力が反転すなわちフイード
バツク補正係数αの増減方向が反転したか否かを
判定し、このフローを繰返して反転する毎にステ
ツプ14で反転回数を表すカウント値を１アツプ
し、Ｃ＝２となつた段階でステツプ15からステツ
プ16に進んでフラグＦをセツトする。このフラグ
Ｆは同一領域でO₂センサ１６の出力が２回反転
したときに定常状態になつたものとみなされてセ
ツトされる。フラグＦのセツト後は、ステツプ11
での判定で前回と同一領域であれば、ステツプ12
を経てステツプ17へ進む。このステツプ11〜16の
部分が定常状態検出手段に相当し、機関運転状
態が区分された領域の１つにあること、フイー
ドバツク補正係数αの増減方向が所定回（２回）
以上反転したこと、をもつて定常状態であること
を検出する。

定常状態においては、ステツプ17でO₂セツト
16の出力が反転すなわちフイードバツク補正係数
αの増減方向が反転したか否かを判定し、このフ
ローを繰返して反転した時はステツプ18で定常と
判定されてから初めてか従つて同一領域で３回目
の反転か否かを判定し、３回目の場合はステツプ
19で現在のフイードバツク補正係数αの基準値α₁
から偏差Δα（α＝α₁）をΔα₁として一時記憶す
る。その後、４回目の反転が検出されたときはス
テツプ20〜25へ進んで３回目の反転から４回目の
反転までのデータに基づいて学習を行う（第６図
参照）。５回目以上の反転が検出されたときも同
様でステツプ20〜25へ進んで前回の反転から今回
の反転までのデータに基づいて学習を行う。

４回目以上の反転時は、ステツプ20で現在のフ
イードバツク補正係数αの基準値α₁から偏差Δα
（＝α−α₁）をΔα₁として一時記憶する。このと
き記憶されているΔα₁とΔα₂とは第６図に示すよ
うに前回（例えば３回目）の反転から今回（例え
ば４回目）の反転までのΔαの上下のピーク値で
ある。

これら上下のピーク値Δα₁、Δα₂に基づいて偏
差Δαの平均値を演算することができるから、
ステツプ21で次式に基づいて偏差Δαの平均値
を演算する。

＝（Δα₁＋Δα₂）／２ 次にステツプ22で現在の領域に対応して記憶し
てある学習補正係数Klを検索する。但し、実際
にはステツプ３で検索したものを使用すればよ
い。

次にステツプ23で次式に従つて現在の学習補正
係数Klにフイードバツク補正係数αの基準値α₁
からの偏差Δα（＝α−α₁）の平均値を所定割
合加算することによつて新たな学習補正係数
Kl_(oew)を演算し、同一領域の学習補正係数のデー
タを修正して書換える。

Kl_(oew)←Kl＋／Ｍ （Ｍは定数で、Ｍ＞１） この後は、ステツプ24で次回の計算のため
Δαα₂の値をΔα₁に代入する。

次いでステツプ25では、学習更新カウンタRC
の値をインクリメントし、バツクアツプ付RAM
に記憶しておく。

ステツプ11での判定で機関運転状態が前回と同
一の領域でなくなつた場合は、ステツプ26でカウ
ント値Ｃをクリアし、かつフラグＦをリセツトす
る。

ここでステツプ17〜24の部分が学習補正係数修
正手段に相当する。

次に第７図の格子軸切換ルーチンについて説明
する。

ステツプ31では、前記学習サブルーチンのステ
ツプ25で記憶された学習補正係数の修正回数RC
を所定値RCOと比較し、所定値RCO以下の場合
は学習進行度が低いと判定してステツプ32へ進
み、RCOを上回る場合は学習進行度が高いと判
定してステツプ33へ進む。

ステツプ３２では運転状態の区分された領域が
大となるように格子軸の本数を減らして設定す
る。例えば第８図に示すように機関のλコントロ
ールが行われる運転状態を９個の領域に大きく区
分するように機関回転数Ｎ、基本燃料噴射料Tp
の格子軸を３本ずつ設定する。

したがつて、第５図のステツプ11において、機
関運転状態（Ｎ，Tp）が同一の領域に留まる機
会が増大し、学習補正係数Klが修正される速度
即ち学習速度が増大する。

これにより、全領域に亘つてまんべんなく学習
が進められるため、機関運転の初期の段階から学
習制御により良好な空燃比制御が行える。

一方、ステツプ31で学習進行速度が高いと判定
されてステツプ33へ進んだ場合には、運転状態の
区分された領域が小となるように格子軸の本数を
増やして設定する。例えば第９図に示すようにλ
コントロールが行われる運転状態を225個の領域
に細分するようにN₁Tpの各格子軸を15本ずつ設
定する。

このようにすると、領域を小さくしたことによ
り、学習の進行速度は遅れるが、同一領域内での
空燃比のずれを小さくでき、学習制御精度が高め
られる。

即ち、学習の初期において、全領域である程度
大まかにではあるがまんべんなく学習を進めた上
で、高精度な学習に切り換えることにより、運転
経過時間に対応して良好な学習制御を行なうこと
がきるのである。

この格子軸切換ルーチンの機能が格子軸切換手
段に相当する。

尚、本実施例では、学習進行度の判定を全ての
領域の学習補正係数Klの総修正回数に基づいて
行なつたが、例えば最初第７図のように９個に領
域を区分し、各領域毎に進行度を判定し、進行度
が高くなつた領域から順次当該領域内を小領域に
細分していく構成としてもよい。

＜考案の効果＞ 以上説明したように本考案によれば、学習の進
行度が低い初期段階では学習補正量を修正記憶す
る領域を大きくして学習速度を大とし、全ての領
域をまんべんなく学習し、学習進行度が高くなる
と領域を細分して小領域毎に学習を行なうことに
より高精度な学習制御を行なえるため、運転経過
時間に対応して良好な学習制御による空燃比制御
を行なうことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本考案の構成を示すブロツク図、第２
図は本考案の一実施例を示す構成図、第３図は第
２図中のコントロールユニツトのブロツク回路
図、第４図は同上実施例の燃料噴射量計算ルーチ
ンを示すフローチヤート、第５図は同じく学習サ
ブルーチンを示すフローチヤート、第６図は同じ
く制御特性図、第７図は同じく格子軸切換ルーチ
ンを示すフローチヤート、第８図は同じく学習進
行度が低い時の領域区分図、第９図は同じく学習
進行度が高い時の領域区分図、第１０図は領域の
大、小による経過時間と学習回数との関係を示す
グラフ、第１１図は同じく領域の大小による同一
領域間の空燃比のずれ量を示すグラフである。 １……機関、６……エアフローメータ、１１…
…燃料噴射弁、１６……O₂センサ、１７……ク
ランク角センサ、３０……コントロールユニツ
ト。

Claims (1)

1. 【実用新案登録請求の範囲】 機関吸入空気流量を検出する第１の検出手段、
   機関回転数を検出する第２の検出手段、及び機関
   排気成分を検出しこれにより機関吸入混合気の空
   燃比を検出する第３の検出手段を少なくとも含む
   機関運転状態検出手段と、 前記第１の検出手段が出力する機関吸入空気流
   量と前記第２の検出手段が出力する機関回転数と
   に基づいて基本燃料噴射量を演算する基本燃料噴
   射量演算手段と、 機関運転状態をそのパラメータによつて複数の
   領域に区画する格子軸と、これらの格子軸に囲ま
   れた領域毎に前記基本燃料噴射量を補正するため
   の学習補正係数とを記憶した書換え可能な記憶手
   段と、 実際の機関運転状態に基づいて前記記憶手段か
   ら対応する領域の学習補正係数を検索する学習補
   正係数検索手段と、 前記第３の検出手段が出力する空燃比と目標空
   燃比とを比較し実際の空燃比を目標空燃比に近づ
   けるように前記基本燃料噴射量を補正するための
   フイードバツク補正係数を所定の量増減して設定
   するフイードバツク補正係数設定手段と、 前記基本燃料噴射量演算手段で演算した基本燃
   料噴射量、前記学習補正係数検索手段で検索した
   学習補正係数、及び前記フイードバツク補正係数
   設定手段で設定したフイードバツク補正係数に基
   づいて燃料噴射量を演算する燃料噴射量演算手段
   と、 前記燃料噴射量演算手段で演算した燃料噴射量
   に相当する駆動パルス信号に応じオンオフ的に燃
   料を機関に噴射供給する燃料噴射手段と、 実際の機関運転状態が定常状態にあることを検
   出する定常状態検出手段と、 機関運転状態が定常状態にある時に対応する領
   域毎にその領域のフイードバツク補正係数の基準
   値からの偏差を学習しこれを減少させる方向に機
   関運転状態の領域に対応する学習補正係数を修正
   して書換える学習補正係数修正手段と、 前記学習補正係数修正手段による学習補正係数
   の修正回数に基づいて学習の進行度を判定する学
   習進行度判定手段と、 前記学習進行度判定手段によつて学習進行度が
   低いと判定されたときは、前記記憶手段の格子軸
   で区画される各領域が相対的に大であるように格
   子軸を設定し、学習進行度が高いと判定されたと
   きは、前記各領域が相対的に小となるように格子
   軸を切り換える格子軸切換手段と、 を備えてなる内燃機関の空燃比の学習制御装置。