JPH05163982A - 内燃機関の燃料供給制御装置における自己診断装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】エアフローメータの検出誤差の影響を排除し
て、空燃比学習の結果から燃料供給系の異常診断を行わ
せる。 【構成】基本燃料噴射量Ｔｐと機関回転速度Ｎｅとに基
づいて複数に区分される運転領域別に空燃比学習を行う
システムにおいて、前記複数の運転領域の中で吸入空気
流量Ｑのレベルが略同じ２つの代表運転領域Ａ，Ｂを設
定する。そして、前記２つの代表運転領域Ａ，Ｂそれぞ
れにおける空燃比学習値を比較し（Ｓ37）、学習値の偏
差が所定値以上であるときには、エアフローメータの検
出誤差ではなく燃料供給系の異常により大きな空燃比ず
れが発生しているものと見做し、燃料供給系の異常発生
を判別する（Ｓ38）。

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燃料供給制御
装置における自己診断装置に関し、詳しくは、空燃比学
習補正機能を有した燃料供給制御装置において、前記空
燃比学習の結果を用いて燃料供給系の異常を診断し得る
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
能をもつ内燃機関の電子制御燃料噴射装置においては、
特開昭６０−９０９４４号公報，特開昭６１−１９０１
４２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。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、エアフローメータで検出された吸入空気流量と機関
回転速度と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。

【０００３】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空燃比学習補正係数KB
LRC(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ＬＭ
Ｄ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。

【０００４】これにより、運転条件毎に異なる補正要求
に対応した燃料補正が行え、実際の空燃比を理論空燃比
付近に安定させて、三元触媒装置における転換効率を良
好に維持し、排気中の有害成分濃度を低レベルに制御で
きる。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】ところで、燃料噴射
弁，燃料ポンプ，プレッシャレギュレータなどの燃料供
給系の構成部品に故障や劣化が発生し、ベース空燃比が
目標空燃比から大きくずれた場合には、たとえ空燃比学
習が進行して平均的には空燃比フィードバック補正係数
ＬＭＤが目標に収束するようになっても、実際には、排
気性状の悪化（排気有害成分の濃度増大）を招くことが
ある。そのため、このような燃料供給系の異常によるベ
ース空燃比の変化を自己診断させ、この診断結果に基づ
いて燃料供給系における故障・劣化個所の部品交換やメ
ンテナンスを促すことにより、目標空燃比への制御性
（排気性状）が悪化している状況での運転を早期に回避
させたいという要求があった。

【０００６】ここで、前記燃料供給系の診断方法とし
て、前述のような空燃比学習補正機能を有した燃料供給
装置において、目標空燃比を得るための要求補正値が運
転領域毎に学習された前記学習補正係数KBLRC の平均値
が、初期値に対して所定以上の偏差を有しているとき
に、燃料供給系の部品の故障や劣化などを原因としてベ
ース空燃比の大きな変化が発生したものと推定する方法
を勘案した。

【０００７】しかしながら、各運転領域別の前記学習補
正係数KBLRC （空燃比学習補正値）それぞれが変化後の
ベース空燃比に対応して学習されるまでの学習過渡状態
では、未学習領域の学習補正係数KBLRC はベース空燃比
の変化を精度良く示すものではないから、学習が充分に
進行するまでの間は、学習補正係数KBLRC の平均値に基
づいて大きなベース空燃比の変化を診断することができ
ず、ベース空燃比の変化に見合った学習結果の更新が各
運転領域でなされるまでの間は、空燃比制御性が悪化し
た状態で運転が行われてしまうという問題があった。

【０００８】そこで、本出願人は、前記学習補正係数KB
LRC の運転領域間での段差に基づいて診断を行うように
した装置を先に提案した（特願平３−８５４１９号参
照）。ところが、各学習補正係数は、燃料噴射弁や燃料
ポンプなどの燃料供給系における供給誤差分と、エアフ
ローメータによる検出誤差分と、その他の諸ばらつきを
含んで学習されることになるから、一般的な運転モード
で学習経験可能な吸入空気流量の低い運転領域を前記段
差を求める運転領域とすると、エアフローメータがこの
吸入空気流量が低い領域ほど大きな検出誤差を生じるこ
とから（図８参照）、エアフローメータの誤差分が大き
く影響して、燃料供給系の異常をエアフローメータの検
出誤差の発生と区別して精度良く診断させることができ
ないという問題があった。

【０００９】本発明は上記問題点に鑑みなされたもので
あり、空燃比学習の結果からエアフローメータ検出誤差
の影響を排除して燃料供給系の異常診断を行える自己診
断装置を提供することを目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】そのため本発明にかかる
内燃機関の燃料供給制御装置における自己診断装置は、
図１に示すように構成される。図１において、流量検出
手段は、機関の吸入空気流量を検出し、回転速度検出手
段は、機関の回転速度を検出する。

【００１１】そして、基本量設定手段は、前記吸入空気
流量と機関回転速度とに基づいて基本燃料供給量を設定
する。また、フィードバック補正手段は、空燃比検出手
段で検出される機関吸入混合気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。

【００１２】また、記憶手段は、機関負荷及び機関回転
速度に基づき複数に区分された運転領域毎に基本燃料供
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。更に、空燃比学習手段は、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、記憶手
段の該当領運転領域に対応して記憶されている空燃比学
習補正値を、偏差を減少させる方向に修正して書き換え
る。

【００１３】そして、燃料供給量設定手段は、基本燃料
供給量，空燃比フィードバック補正値及び記憶手段にお
いて該当運転領域に記憶されている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、制御手段は、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。一方、学習偏差演算手段
は、記憶手段において吸入空気流量レベルが略同じであ
る異なる２つの代表運転領域それぞれに対応する前記空
燃比学習補正値の偏差を演算し、診断手段は、前記演算
された前記偏差の絶対値に基づいて燃料供給系の異常を
診断する。

【００１４】ここで、前記２つの代表運転領域が、それ
ぞれに空燃比学習補正値が学習される複数の運転領域を
含む場合、前記２つの代表運転領域それぞれに対応する
前記空燃比学習補正値を、各代表運転領域内における空
燃比学習補正値の平均値としても良い。

【００１５】

【作用】かかる構成によると、機関負荷及び機関回転速
度に基づき複数に区分された運転領域毎に学習された空
燃比学習補正値に基づいて燃料供給系の診断を行うとき
に、吸入空気流量レベルが略同じである異なる２つの代
表運転領域での空燃比学習補正値が比較される。ここ
で、吸入空気流量検出手段による検出誤差は、吸入空気
流量レベルが略同じであれば略同じレベルとなるから、
前記２つの代表運転領域では、同程度の吸入空気流量検
出手段の検出誤差分が学習値に含まれることになり、２
つの代表運転領域間での空燃比学習補正値の偏差は、前
記検出誤差以外の燃料供給系の異常を原因して発生する
ことになる。従って、吸入空気流量検出手段の検出誤差
が発生しても、これに影響されることなく燃料供給系の
異常が診断される。

【００１６】

【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に間
欠的に噴射供給する。

【００１７】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，ＲＯ
Ｍ，ＲＡＭ，Ａ／Ｄ変換器及び入出力インタフェイス等
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。

【００１８】前記各種のセンサとしては、吸気ダクト３
中に流量検出手段としてのエアフローメータ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Ｎｅを算出できる。従っ
て、前記クランク角センサ14が、本実施例における回転
速度検出手段に相当する。

【００１９】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。
更に、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
知のものである。

【００２０】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
５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
る一方、前記燃料噴射弁６や燃料ポンプ，プレッシャレ
ギュレータ等で構成される燃料供給系の自己診断を行
う。

【００２１】尚、本実施例において、基本量設定手段，
フィードバック補正手段，空燃比学習手段，燃料供給量
設定手段，制御手段，学習偏差演算手段，診断手段とし
ての機能は、前記図３〜図５のフローチャートに示すよ
うにコントロールユニット12がソフトウェア的に備えて
おり、また、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が相当するものとする。

【００２２】図３のフローチャートに示すプログラム
は、基本燃料噴射量（基本燃料供給量）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。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。

【００２３】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、理論空燃
比（目標空燃比）相当のスライスレベル（例えば500mV)
とを比較する。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理論空燃比よりもリッチで
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。

【００２４】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。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ＬＭＤ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ＦＰに１をセットする。

【００２５】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を更新す
る。また、ステップ２で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を最小値ｂにセットす
る。

【００２６】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を加算して更新し、ステップ11で
は、前記フラグＦＰ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に加算する。

【００２７】図４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。ステップ21で
は、前記フラグＦＰの判別を行い、ＦＰが１であるとき
には、ステップ22へ進みＦＰ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。

【００２８】ステップ22でＦＰをゼロリセットすると、
次のステップ23では、機関負荷を代表する基本燃料噴射
量Ｔｐ（＝Ｋ×Ｑ／Ｎ；Ｋは定数）と機関回転速度Ｎｅ
とをパラメータとして複数に区分される運転領域別に空
燃比学習補正係数 KBLRCを書き換え可能に記憶する学習
マップ（図６参照）上で、現在の運転条件が該当する領
域を特定するために、最新の基本燃料噴射量Ｔｐと機関
回転速度Ｎｅとをそれぞれに読み込む。

【００２９】そして、次のステップ24では、ステップ23
で読み込んだ基本燃料噴射量Ｔｐと機関回転速度Ｎｅと
に対応する学習マップ上の領域における空燃比学習補正
係数KBLRCを読み出して、これを KBLRC_OLD にセットす
る。ステップ25では、前記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）と収束目標値（補正係数ＬＭＤの初期値であり、本
実施例では1.0 ）との偏差の所定割合Ｘを、前記空燃比
学習補正係数 KBLRC _OLD に加算した値を、該当領域の新
たな空燃比学習補正係数 KBLRC_NEW （← KBLRC_OLD ＋Ｘ
・｛（ａ＋ｂ）／２−1.0 ｝）としてセットする。

【００３０】かかる学習によって、空燃比フィードバッ
ク補正係数ＬＭＤによる補正分が運転領域別の空燃比学
習補正係数 KBLRCに転化され、空燃比フィードバック補
正係数ＬＭＤと収束目標値との偏差を減少させることが
でき、空燃比フィードバック補正係数ＬＭＤを目標収束
値付近に安定させつつ、運転領域によって異なる補正要
求に対応することができるようになる。

【００３１】ステップ26では、前記空燃比学習補正係数
KBLRC_NEW を、学習マップ上の該当領域に対応する更新
データとして、マップデータの書き換えを行う。更に、
次のステップ27では、前記ステップ26でマップデータの
書き換えが行われた領域に対応する領域別の学習カウン
タをインクリメントして、学習経験数が運転領域別に判
別できるようにする。

【００３２】尚、最終的な燃料噴射量Ｔｉ（燃料供給
量）は、吸入空気流量Ｑと機関回転速度Ｎｅとから基本
燃料噴射量Ｔｐを演算する一方、冷却水温度Ｔｗ等の運
転条件によって各種補正係数ＣＯを設定し、更に、前記
空燃比フィードバック補正係数ＬＭＤと、学習マップ上
で該当する運転領域に記憶されている空燃比学習補正係
数 KBLRCとを読み込んで、Ｔｉ＝Ｔｐ×ＣＯ×ＬＭＤ×
KBLRCとして演算されるようになっている。そして、機
関回転に同期した所定噴射タイミングにおいて、最新に
演算された前記燃料噴射量Ｔｉに相当するパルス幅の駆
動パルス信号が燃料噴射弁６に出力されることで、機関
への燃料供給が制御される。

【００３３】ステップ27で学習カウンタをインクリメン
トした後は、ステップ28において、前記学習マップに記
憶される運転領域別の空燃比学習補正係数 KBLRCに基づ
いて燃料供給系の診断を行う。ステップ28における診断
の詳細は、図５のフローチャートに示してある。この図
５のフローチャートにおいて、まず、ステップ31では、
今回学習補正係数 KBLRCを書き換えた該当領域が、前記
学習マップ上で予め設定されている２つの異なる代表運
転領域Ａ，Ｂのうちの一方のＡ領域であるか否かを判別
する。

【００３４】そして、Ａ領域に該当していてＡ領域の学
習を行った場合には、ステップ32へ進み、前記Ａ領域に
対応する学習カウンタが所定値以上であるか否かを判別
する。学習カウンタが所定値以上で、充分に学習が進行
している（学習補正係数KBLRC が該当領域の補正要求を
高精度に表す）と認められる場合には、ステップ33へ進
み、Ａ領域に対応して記憶されている学習補正係数KBLR
C をＭＡにセットする。

【００３５】同様にして、ステップ34〜36では、２つの
異なる代表運転領域Ａ，Ｂのうちの他方のＢ領域につい
て、学習カウンタを判別し、学習が充分に進行した段階
で、Ｂ領域に対応する学習補正係数KBLRC をＭＢにセッ
トする。このように、各代表運転領域Ａ，Ｂにおいて充
分に学習が進行した段階での学習補正係数KBLRC を、そ
れぞれＭＡ，ＭＢにセットすると、次のステップ37で
は、前記ＭＡとＭＢとの偏差の絶対値と所定値ΔＬとを
比較する。

【００３６】そして、ＭＡとＭＢとの偏差の絶対値が前
記所定値ΔＬ以上であると判別されたときには、ステッ
プ38へ進んで、燃料噴射弁６や燃料ポンプなどから構成
される本システムの燃料供給系の異常発生を診断する。
尚、かかる異常診断結果は、例えば車両の運転席付近に
設けられたワーニングランプなどによって運転者に知ら
せるようにしても良い。

【００３７】ここで、前記２つの代表運転領域Ａ，Ｂ
は、図６に示すように、基本燃料噴射量Ｔｐ（機関負
荷）と機関回転速度Ｎｅとをパラメータとして複数に区
分される運転領域のうち、吸入空気流量Ｑのレベルが略
等しい（等Ｑ上の）２つの異なる領域として設定されて
いる。従って、吸入空気流量Ｑを検出するエアフローメ
ータ13に検出誤差が発生し、これによって空燃比ずれが
発生した場合には、かかる吸入空気流量Ｑの検出誤差に
よる空燃比ずれを補正するための補正分については、２
つの代表運転領域において略均等に学習されるはずであ
り、２つの代表運転領域Ａ，Ｂ間で学習補正係数KBLRC
に大きな隔たりがある場合には、少なくともエアフロー
メータ13の検出誤差以外の要因で空燃比ずれが発生して
いるものと推定できる。

【００３８】エアフローメータ13の検出誤差以外の空燃
比ずれ要因としては、燃料噴射弁６の詰まり，漏れや燃
料圧変化などの燃料供給系の異常と、その他の諸ばらつ
きとが予測されるが、燃料供給系の異常に対して諸ばら
つきの要因による影響は充分に小さいから、２つの代表
運転領域間で所定以上の大きな学習段差がある場合に
は、燃料供給系の異常に伴う大きな空燃比ずれを学習し
た結果であると見做すことができ、以て、前記燃料供給
系の異常によるものと判断できる。

【００３９】このように本実施例によれば、エアフロー
メータ13の検出誤差の影響を排除して燃料供給系の異常
を高精度に診断できるものであり、かかる診断結果に基
づいて速やかで確実なメンテナンスを促すことができれ
ば、燃料供給系の異常により空燃比制御性が悪化してい
る状態での運転を早期に回避できるようになる。尚、前
記２つの代表運転領域Ａ，Ｂの設定に当たっては、単に
吸入空気流量Ｑレベルが略等しい運転領域とするのでは
なく、所定の運転モードで経験可能な領域（吸入空気流
量Ｑの低い領域であって、運転機会の多い領域）とし
て、速やかな学習収束の基に各運転領域における補正要
求レベルが高精度に比較されるようにすると良い。吸入
空気流量Ｑの低い領域では、エアフローメータ13の検出
誤差が、吸入空気流量Ｑの多い領域に比べて大きくなる
が、前述のように２つ代表運転領域が略同じ吸入空気流
量Ｑの領域に設定されるから、たとえ検出誤差が多い領
域であっても、かかる検出誤差の影響を排除して診断さ
せることができ、学習し易い領域で高精度に燃料供給系
の診断を行える。

【００４０】また、上記実施例では、学習マップ上で学
習補正係数KBLRCが記憶される単位運転領域を代表運転
領域としたが、学習補正係数KBLRC が記憶される単位運
転領域をいくつか纏めた領域を代表運転領域とし、その
代表運転領域に含まれる複数の単位領域の学習補正係数
KBLRC の平均値を、その代表運転領域における学習補正
係数KBLRC として扱わせるようにしても良い（図７参
照）。

【００４１】即ち、図７において、Ａ領域に含まれる
ａ，ｂ，ｃ，ｄの各運転領域には、それぞれに学習更新
される学習補正係数KBLRC が記憶される構成であり、各
ａ，ｂ，ｃ，ｄの各運転領域における学習補正係数KBLR
Cの単純平均値を演算し、この平均値をＡ領域の学習補
正係数KBLRC とし、同様にして平均値として求めたＢ領
域の学習補正係数KBLRC との偏差を求めて、この偏差の
絶対値レベルに基づいて診断を行わせるものである。

【００４２】このように、比較される２つの代表運転領
域が、複数の単位運転領域から構成されるようにすれ
ば、複数の単位運転領域の学習補正係数KBLRC を平均化
することで、燃料供給系の異常以外の諸ばらつきの影響
が鈍化され、燃料供給系の診断がより精度良く行える。

【００４３】

【発明の効果】以上説明したように本発明によると、運
転領域別に空燃比を学習補正する機能を有した燃料供給
制御装置において、運転領域別の空燃比学習補正値を用
いて燃料供給系の診断を行わせるに当たって、吸入空気
流量の検出誤差の影響を排除して燃料供給系の診断を行
うことができ、吸入空気流量の検出誤差が発生しても、
高精度に燃料供給系の診断を行わせることができるとい
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】空燃比学習制御を示すフローチャート。

【図５】燃料供給系の自己診断を示すフローチャート。

【図６】実施例における学習マップの様子を示す線図。

【図７】代表運転領域設定の別の実施例を示す線図。

【図８】エアフローメータの検出誤差特性を示す線図。

【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 16 酸素センサ

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】機関の吸入空気流量を検出する流量検出手
   段と、 機関の回転速度を検出する回転速度検出手段と、 前記検出された吸入空気流量と機関回転速度とに基づい
   て基本燃料供給量を設定する基本量設定手段と、 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フィードバック補正手段と、 機関負荷及び機関回転速度に基づき複数に区分された運
   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、前記記憶手段の該当領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
   前記記憶手段において該当運転領域に記憶されている空
   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制御手段と、 を含んで構成された内燃機関の燃料供給制御装置におい
   て、 前記記憶手段において吸入空気流量レベルが略同じであ
   る異なる２つの代表運転領域それぞれに対応する前記空
   燃比学習補正値の偏差を演算する学習偏差演算手段と、 該学習偏差演算手段で演算された前記偏差の絶対値に基
   づいて燃料供給系の異常を診断する診断手段と、 を含んで構成された内燃機関の燃料供給制御装置におけ
   る自己診断装置。
2. 【請求項２】前記２つの代表運転領域が、それぞれに空
   燃比学習補正値が学習される複数の運転領域を含み、前
   記２つの代表運転領域それぞれに対応する前記空燃比学
   習補正値が、各代表運転領域内における空燃比学習補正
   値の平均値であることを特徴とする請求項１記載の内燃
   機関の燃料供給制御装置における自己診断装置。