JPH0615832B2 - 空燃比制御装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 （技術分野） 本発明は空燃比制御装置に関する。

（従来技術） 近時、エンジンの出力向上、燃費、排気対策等の諸要求
を満たすため、学習制御の概念を取り入れ空燃比がより
精密に制御される傾向にある。このような学習制御では
学習値を記憶するに際し、運転領域の分割数（以下、領
域分割数という）や分割パラメータの選定が考慮され
る。

従来のこの種の空燃比制御装置としては、例えば特開昭
５７−１８８７４５号公報および特開昭５７−１４３２
３４号公報に記載されたものが知られている。これらの
装置は、何れも排気通路に設けた酸素センサの出力に基
づいて空燃比を理論空燃比に補正する空燃比補正係数α
_１を演算し空燃比をフィードバック制御する一方、α_１
＝１に固定した場合、すなわち制御ループがオープンの
場合の空燃比（以下、オープン空燃比という）との差を
逐次学習してその最適値を学習値α_２として記憶してお
き、エンジンの過度時や始動時等のように酸素センサの
出力に応答遅れがある場合や出力が不安定である場合等
には、この学習値α_２を学習補正係数として読み出し空
燃比を所定空燃比にオープンループ制御することで、応
答性や始動時の制御性を高めている。

ここで、学習値α_２を記憶するに際し、前者の装置にあ
っては、第12図に示すように運転領域の分割パラメータ
として吸入空気量Ｑａを用いるとともに、この吸入空気
量Ｑａを16分割し各分割ブロック毎に学習値α_２を割り
当てている。一方、後者の装置にあっては、第13図に示
すように上記分割パラメータとして吸入空気量Ｑａおよ
び回転数Ｎを用い、吸入空気量Ｑａを32分割、回転数Ｎ
を 200rpmおきに多数の領域に分割し、これらのＱａと
Ｎの２次元のテーブルマップに学習値α_２を割り当てて
いる。

しかしながら、このような従来の空燃比制御装置にあっ
ては、前者の場合、分割パラメータが吸入空気量Ｑａの
みであるため、例えばインジェクタの噴射特性のばらつ
きに基づく学習値補正ができず空燃比制御の精度向上が
望めない。一方、後者の場合には吸入空気量Ｑａと回転
数Ｎを分割パラメータとする２次元マップであるため、
空燃比制御の精度は前者に比して向上させることができ
るものの、例えば最高回転数が6000rbmであるエンジン
では回転数Ｎの分割領域が30ブロックとなって最終的に
960 点（ 960＝32分割×30ブロック）という多数のアド
レスを有するメモリが必要となり装置の複雑化やコスト
高を招く。このため、例えば領域分割数を減らすことも
考えられるが、この場合には次のような不具合が生じ
る。

（Ｉ）運転性の悪化 第14図は１例として領域分割数を減らした場合の学習値
マップである。このマップにおいて、例えばＱａ_３領域
のデータを回転数Ｎに応じて図面上にプロットすると第
15図のように示され、各領域の境界で学習値α_２に段差
が生じていることがわかる。このため、領域の境界近傍
で回転数Ｎが変化するような場合には、学習値α_２の値
が急変して空燃比が急変する。その結果、トルクが急変
して車両にショックが発生する等運転性が悪化する。し
たがって、運転性の悪化を回避できる範囲内に領域分割
数を増やさざるを得ない。

（II）学習値α_２の学習精度低下 第16図は回転数Ｎが一定であるときの吸入空気量Ｑａと
オープン空燃比の関係を示している。同図に示すように
オープン空燃比はＱａの値により大きく変化する。した
がって、このときＱａの領域分割がＱamを挟んでＱam_-1
とＱam₊₁を最小単位として行われていると、学習値α_２
は各領域内での平均値となり実際の吸入空気量Ｑａに精
度よく対応するものとは言えず、その学習精度が低下す
る。このため、上記（Ｉ）と同様に分割領域を細分化す
る必要がある。なお、オープン空燃比にばらつきが発生
する要因としては、この他にもインジェクタの噴射特性
のばらつき等が挙げられる。ところが、これについては
考慮されていない。

（発明の目的） そこで本発明は、運転領域を所定の複数の補間領域に分
割し、学習値を所定の記憶補間演算により学習補間領域
を区分している指標アドレスに記憶するとともに、所定
の読出補間演算によりこの学習値を読み出すことによ
り、領域分割数を少なくしてメモリ数を低減させ装置の
複雑化やコスト高を避ける一方、学習値の精度を高く維
持して、空燃比制御の精度を向上させることを目的とし
ている。

（発明の構成） 第１図は本発明を明示するための全体構成図である。

ａは排気中の酸素濃度を検出する酸素センサ、ｂはエン
ジンの運転状態を検出する運転状態検出手段、ｃは酸素
センサの出力に基づいて空燃比を所定空燃比に補正する
空燃比補正係数を演算する補正係数演算手段、ｄは空燃
比補正係数の値から空燃比を目標空燃比に一致させる学
習補正係数を演算する学習値演算手段、ｅは前記運転状
態に対応する２つのパラメータを２次元マップのＸ軸と
Ｙ軸に各々対応させると共に、該Ｘ軸とＹ軸の各交点座
標を指標アドレスとするテーブルマップ、ｆは任意時点
での運転状態を表わす２つのパラメータに基づいて該パ
ラメータに近い値を持つ各々２つのＸ軸アドレス及びＹ
軸アドレスを選び出し、該Ｘ軸アドレスとＹ軸アドレス
の組み合せから４つの指標アドレスを選択する指標アド
レス選択手段、ｇは前記選択された４つの指標アドレス
のうち代表となる１つの指標アドレスに対して、前記任
意時点での運転状態に対応するＸ軸アドレス及びＹ軸ア
ドレスがどの程度離隔しているかを表わす補間係数を演
算する補間係数演算手段、ｈは該補間係数に基づいて前
記４つの指標アドレスごとの重み値を演算すると共に、
それぞれの重み値を前記学習補正係数に反映させて各指
標アドレスごとの記憶値を演算する記憶値演算手段、ｉ
は記憶値をそれぞれ対応する指標アドレスに記憶する記
憶手段、ｊは任意時点での運転状態に対応する２つのパ
ラメータを包含する単位運転領域を選択し、該単位運転
領域を区分するＸ軸及びＹ軸とパラメータ間の離隔程度
を求め、該離隔程度に基づいて、該単位領域の４つの指
標アドレスの記憶値を補正し、該補正された値を学習補
正係数として読み出す読み出し手段、ｋは空燃比補正係
数または学習補正係数の少なくとも１つ以上に基づいて
空燃比が目標空燃比となるように燃料供給量を制御する
供給量制御手段、ｌは供給量制御手段からの信号に基づ
いてエンジンに燃料を供給する燃料供給手段である。

（実施例） 以下、本発明を図面に基づいて説明する。

第２〜６図は本発明の一実施例を示す図である。

まず、構成を説明すると、第２図において、１はエンジ
ンであり、吸入空気はエアクリーナ２より吸気管３を通
して各気筒に供給され燃料は噴射信号Ｓｉに基づいてイ
ンジェクタ（燃料供給手段）４により噴射される。そし
て、気筒内で燃焼した排気は排気管５を通して触媒コン
バータ６に導入され、触媒コンバータ６内で排気中の有
害成分（ＣＯ、ＨＣ、ＮＯｘ）を三元触媒により清浄化
して排出される。吸入空気の流量Ｑａはエアフローメー
タ７により検出され、吸気管３内の絞弁８によって制御
される。エアフローメータ７は吸入空気量Ｑａに応じた
アナログ電圧を有する信号Ｓａを出力する。エンジン１
のクランク角Ｃａはクランク角センサ９により検出さ
れ、ウォータジャケットを流れる冷却水の温度Ｔｗは水
温センサ10により検出される。また、排気中の酸素濃度
は酸素センサ11により検出され、酸素センサ11は、例え
ば理論空燃比においてその出力電圧Ｖｓが急変する特性
をもつものなどが用いられる。上記エアフローメータ
７、クランク角センサ９および水温センサ10は運転状態
検出手段12を構成しており、運転状態検出手段12および
酸素センサ11からの信号はコントロールユニット13に入
力される。

コントロールユニット13は、補正係数演算手段、学習値
演算手段、アドレス選択手段、補間係数演算手段、記憶
値演算手段、記憶手段、読み出し手段及び供給量制御手
段としての機能を有しており、第３図に詳細を示すよう
にＣＰＵ21、ＲＯＭ22、ＲＡＭ23、ＲＡＭ24、Ｉ／Ｏポ
ート25、Ａ／Ｄ変換回路26およびカウンタ27により構成
される。Ａ／Ｄ変換回路26はアナログ信号として入力さ
れる信号Ｓａ、Ｔｗ、Ｖｓをディジタル信号に変換して
ＣＰＵ21に出力する。カウンタ27にはクランク角センサ
９からのクランク角信号Ｃａが入力されており、カウン
タ27はこのクランク角信号Ｃａ（例えば、２゜信号）を
カウントしてエンジン１の回転数Ｎを算出しＣＰＵ21に
出力する。ＣＰＵ21はＲＯＭ22に書き込まれているプロ
グラムに従って必要とする外部データを取り込んだり、
またＲＡＭ23、24との間でデータの授受を行ったりしな
がら演算処理し、必要に応じて処理したデータをＩ／Ｏ
ポート25に出力する。Ｉ／Ｏポート25にはさらにクラン
ク角センサ９からのクランク角信号Ｃａが入力されてお
り、Ｉ／Ｏポート25はＣＰＵ21からのデータや信号Ｃａ
に基づいて噴射信号Ｓｉをインジェクタ４に出力する。
ＲＯＭ22はＣＰＵ21における演算プログラムを格納して
おり、ＲＡＭ23、24は演算に使用するデータをテーブル
マップの形で記憶する。なお、ＲＡＭ23の記憶内容はエ
ンジン１停止後消失するが、ＲＡＭ24は例えば不揮発性
メモリにより構成され、その記憶内容（学習値等）をエ
ンジン１停止後も保持する。

次に、作用を説明する。

一般に、学習制御によればフィードバック制御の難点で
ある制御応答性を補うことができる他、特にオープンル
ープ制御を行うときフィードバック制御と同様の制御精
度を確保できるという長所がある。ところが、学習値自
体の精度が悪い場合にはこのような長所を生かすことが
難しい。このため、領域分割数を増加させるとともに、
これに応じてメモリ数も増加させるという手法が用いら
れているが、これは装置の複雑化やコスト高につなが
る。

そこで本実施例では、記憶および読み出しの両過程にお
いて運転状態と学習値α_２とが正確に相関していれば、
必ずしもこれらを多くのメモリを介して多数の運転領域
で１対１に対応させなくてもよいこと、および補間演算
という手法によれば基準点を少なくしても各基準点間の
値を略正確に求めることが可能であり、また逆に基準点
間の値であっても各基準点に略正確に対応する値を算出
することが可能であるという点に着目して、上記両過程
にそれぞれ異なる補間演算を採用することで、必要なメ
モリ数を少なくしつつ学習値α_２の精度を高いものとし
ている。

第４、５図はＲＯＭ22に書き込まれている空燃比制御の
プログラムを示すフローチャートであり、図中Ｐ_１〜Ｐ
₂₈はフローチャートの各ステップを示している。本プロ
グラムは、例えばエンジン１回転毎に１度実行される。

第４図は空燃比制御のメインルーチンを示すフローチャ
ートである。まず、Ｐ_１でエアフローメータ７の出力信
号Ｓａをディジタル信号ＤａにＡ／Ｄ変換し、Ｐ_２でこ
のディジタル信号Ｄａを予め定められた所定のＤａ−Ｑ
ａマップ（図示略）により吸入空気量Ｑａに変換する。
これは、ディジタル信号Ｄａと吸入空気量Ｑａとが単純
な比例関係にないからである。次いで、Ｐ_３で回転数Ｎ
を読み込み、Ｐ_４で次式に従って基本噴射量Ｔｐを演
算する。

Ｔｐ＝Ｋ・Ｑａ／Ｎ …… 但し、Ｋ：定数 次いで、Ｐ_５で次式に従って最終噴射量Ｔｉを演算
し、Ｐ_６で最終噴射量Ｔｉに対応するパル幅を有する噴
射信号ＳｉをＩ／Ｏポート25にセットする。

Ｔｉ＝Ｔｐ×ＣＯＥＦ×α_１×α_１＋ＴＳ …… 式中、ＣＯＥＦは各種増量係数であり、例えば冷却水
温Ｔｗや加速増量等に基づいて基本噴射量Ｔｐを各種増
量補正（減量補正も含む）するものである。α_１は後述
するサブルーチンで演算されるフィードバック制御時の
空燃比補正係数であり、α_２はこの空燃比補正係数α_１
の値から空燃比を理論空燃比に一致させるための学習補
正係数である。学習補正係数α_２の値は空燃比補正係数
α_１の値を基として空燃比＝理論空燃比となるように学
習補正したときの学習値として求められる。以下、説明
の便宜上学習値をα_２とする。そして、本実施例ではこ
の式によりこれらのα_１、α_２を併用する演算方法を
採っているが、例えばオープンループ制御のときは実際
上はα_１＝１とすることでα_２のみによる補正となる。
なお、Ｔｓはインジェクタ４の応答遅れ（むだ時間）を
補正するための係数である。したがって、インジェクタ
４からは最終噴射量Ｔｉの燃料が吸気管３内に噴射さ
れ、後述するように吸入混合気の空燃比が常に目標値に
制御される。

第５図は空燃比補正係数α_１および学習値α_２を演算す
るサブルーチンＳＵＢ−１を示すフローチャートであ
る。Ｐ₁₁で酸素センサ11の出力Ｖｓをディジタル信号に
Ａ／Ｄ変換し、Ｐ₁₂でオープンループ条件が成立してい
るか否かを判別する。オープンループ条件は、例えばエ
ンジン始動時で酸素センサ11が十分に活性化していない
ときや過渡運転時で酸素センサ11の応答遅れを無視する
ことができないとき等に成立する。オープンループ条件
が成立しているときはＰ₁₃に進み、オープンループ制御
を実行する。一方、該条件が成立していないときはＰ₁₄
以下のステップに進んでフィードバック制御を実行する
とともに、このときのα_１の値からα_２を学習する。

最初にフィードバック制御時について説明する。まず、
Ｐ₁₄で空燃比を理論空燃比に補正する空燃比補正係数α
_１の値を演算する。この演算は、例えば次のようにして
行う。酸素センサ出力Ｖｓのディジタル変換値を比較基
準値Ｓ／Ｌ（Ｓ／Ｌ：出力Ｖｓが理論空燃比で急変する
ときの上限と下限の略中間の値）と比較し、Ｖｓ＜Ｓ／
Ｌのときは理論空燃比よりリーンであると判断して空燃
比を理論空燃比に補正する空燃比補正係数α_１の値を増
加させる。一方、Ｖｓ＞Ｓ／Ｌのときは理論空燃比より
リッチであると判断して、空燃比補正係数α_１の値を減
少させる。なお、空燃比補正係数α_１の増減はＰＩ（比
例積分）制御により行う。これにより、空燃比補正係数
α_１の値が運転状態に応じて適切に補正され、空燃比が
精度よく理論空燃比に制御される。次いで、Ｐ₁₅で各種
増量係数ＣＯＥＦの値がＣＯＥＦ＝１であるか否かを判
別し、ＣＯＥＦ＝１のときはα_１の値からα_２を学習す
るためＰ₁₆に進み、ＣＯＥＦ≠１のときは学習を行わな
いと判断してＰ₁₃に進む。これは、ＣＯＥＦ≠１であれ
ば理論空燃比に維持されているときの最終噴射量Ｔｉが
α_１のみならずＣＯＥＦによっても補正されているから
である。したがって、本実施例ではＣＯＥＦ＝１である
ときのみα_１の値からα_２を学習する。なお、ＣＯＥＦ
＝１という条件下での学習に限らず、例えばＣＯＥＦを
含め〔ＣＯＥＦ×α_１〕の値からα_２を学習するように
してもよい。Ｐ₁₆では、α_１の値からそのときの運転状
態に対応するα_２の値を演算する。これは、例えばα_１
を所定数サンプリングしてその平均値を求め、これから
α_２を学習値として算出する。次いで、Ｐ₁₇で学習値α
_２をストア（詳細はサブルーチンＳＵＢ−２で後述す
る）してＰ₁₃に進む。

一方、Ｐ₁₂でオープンループ条件が成立しているとき
は、Ｐ₁₃で運転状態に応じた学習値α_２を読み出す。な
お、この読み出し方法は説明の都合上学習値α_２のスト
ア方法を説明した後に述べる。したがって、メインルー
チンでは前記式に従って最終噴射量Ｔｉが決定され空
燃比がオープンループで理論空燃比に制御される。この
場合、学習値α_２の精度が高いことから、酸素センサ11
の出力Ｖｓが安定していないエンジン始動時やあるいは
該出力Ｖｓの応答遅れを無視できない過渡運転時等にあ
ってもフィードバック制御時と同様の高精度で空燃比を
目標値に制御することができる。

第６図は学習値α_２をストアするサブルーチンＳＵＢ−
２を示すフローチャートである。

初めに、本ストア方式の原理を述べる。本実施例では運
転領域の分割パラメータとして回転数Ｎおよび基本噴射
量Ｔｐが用いられており、運転領域は第７図に示すよう
に各パラメータＮ、Ｔｐにより格子状に区画される。そ
の区画数は、例えば従来例として示した後者の例（960
点）に比してはるかに少ない所定数に設定されており、
必要なメモリ数は少ない。そして、ＮおよびＴｐの分割
番号によって指定されるアドレスＮｎ、Ｔｐｍ（格子点
のアドレスを指し、以下、指標アドレスという）に学習
値α_２が▲αⁿ _2m▼としてストアされる。したがって、
例えばＮ軸（発明の要旨に記載のＸ軸に相当）の分割数
（格子数）がＮｏ、Ｔｐ軸（発明の要旨に記載のＹ軸に
相当）の分割数（格子数）がＭｏであるときは、格子点
数はＮｏ×Ｍｏとなりこれと同数の学習値α_２が演算さ
れストアされる。このストアに際して本実施例では上記
後者の例に比して指標アドレスＮｎ、Ｔｐｍの数が少な
いため、このままでは学習値α_２の精度が低下するおそ
れがある。すなわち、学習値▲αⁿ _2m▼を単位区画内の
単純平均値として算出し、これを指標アドレスＮｎ、Ｔ
ｐｍに単にストアするのみでは従来例で示した（II）の
学習精度低下を招く。

そこで、本発明者はＮとＴｐで表される現実の運転状態
と学習値α_２とを正確に相関させてストアすることがで
きれば、指標アドレス数が少なくても学習値α_２の精度
低下を防ぐことができるという点に着目して、補間計算
の原理を上記ストア時に適用することで、指標アドレス
Ｎｎ、Ｔｐｍにストアされる学習値▲αⁿ _2m▼の精度を
高くしている。

第６図において、Ｐ₂₁で現在のＮ、Ｔｐに対応する学習
補正偏差ｖを次式に従って演算する。

ｖ＝Ｗ×（α_１−１） …… 但し、Ｗ：定数 学習補正偏差ｖはα_１の１からの離隔程度に対応してお
り、このｖをなくするように補正するのが学習補正係数
となる。また、このときの運転状態Ｘ、すなわちＮとＴ
ｐ（但し、Ｎｎ≦Ｎ＜Ｎｎ₊₁，Ｔｐｍ≦Ｔｐ≦Ｔｐ
ｍ₊₁）は第８図に示すように４つの指標アドレス（ｎ，
ｍ）（ｎ＋１，ｍ）（ｎ，ｍ＋１）（ｎ＋１，ｍ＋１）
で区分される補間領域Ｈｓ内のＸ点に位置している。こ
れらの４つの指標アドレスは、任意時点でのＮ、Ｔｐ
（運転状態に対応する２つのパラメータに相当する）の
大きさに最も近い各々２つのＮ軸の値及びＴｐ軸の値を
選び出し、これらの値の組み合せ（２²）から割り出し
たものである。この場合、補間係数Ｈｓ内自体にはメモ
リ領域がなく、メモリ領域はあくまで上記各指標アドレ
スに限られる。したがって、このままで学習値α_２を４
つの指標アドレスにストアすると、４点とも同一値とな
り学習値α_２の精度が低下する。そこで、Ｐ₂₂、Ｐ₂₃で
４つの指標アドレスのうち代表となる１つの指標アドレ
ス。例えば、Ｘ点の指標アドレス（ｎ，ｍ）からの離隔
程度をＮ軸およびＴｐ軸方向の記憶補間係数ａ、ｂとし
てそれぞれ次式に従って演算する。

ａ＝（Ｎ−Ｎｎ）／（Ｎｎ₊₁−Ｎｎ） …… ｂ＝（Ｔｐ−Ｔｐｍ）／（Ｔｐｍ₊₁−Ｔｐｍ） …… したがって、上式によって求められたａ、ｂの値
は、上記代表となる１つの指標アドレス（ｎ，ｍ）に対
して、任意時点での運転状態に対応する上記２つのパラ
メータ（Ｎ，Ｔｐ）がどの程度離隔しているかを表す係
数（補間係数）であるから、これらの記憶補間係数ａ、
ｂを用いると、Ｘ（Ｎ，Ｔｐ）が各指標アドレスに対し
てどのような位置関係にあるかを第８図に破線矢印で示
すように定量的に表すことができる。このような定量的
位置関係を利用すると、Ｘ（Ｎ，Ｔｐ）を各指標アドレ
スにそれぞれ適切な重み付けをして正確にふり別けるこ
とができる。かかる原理に基づきＰ₂₄〜Ｐ₂₇で次式〜
に従って各指標アドレスの学習値▲αⁿ _2m▼，▲αⁿ⁺¹
_2m▼，▲αⁿ _2m+1▼，▲αⁿ⁺¹ _2m+1▼をそれぞれ演算し、
Ｐ₂₈でこれらを各指標アドレスにストアする。

但し、α_２old：ＲＡＭ24に記憶されている前回までの
旧データ α_２new：今回の新データ 上式〜において、ａ、ｂは離隔の程度を表す補間係
数であり、任意時点におけるＮ，Ｔｐが代表となる１つ
の指標アドレス（ｎ，ｍ）に近付くほど大きな値にな
る。また、（１−ａ）（１−ｂ）はこの逆であり、任意
時点におけるＮ，Ｔｐが代表となる１つの指標アドレス
（ｎ，ｍ）に近付くほど小さな値になる。例えば、式
は代表となる指標アドレスに記憶された学習補正係数の
更新式であるから、この場合には（１−ａ）及び（１−
ｂ）が用いられ、当該学習補正係数に対して、Ｎ，Ｔｐ
が接近するほど大きくなる重み値を与えることができ
る。したがって、上記〜式の演算によりＸ（Ｎ，Ｔ
ｐ）に対応する学習値α_２の精度を高く維持して各指標
アドレスにストアさせることができる。また、このとき
同時に学習補正偏差ｖに基づく学習値α_２の学習補正を
行うことで学習データが常に最新の値となり、データと
しての信頼性が高まる。

次に、各指標アドレスにストアされた学習値α_２の読み
出し方法について説明する。

運転状態がＸ（Ｎ，Ｔｐ）であるときこのＸに対応する
単位運転領域は第９図のように示される。このとき、Ｘ
を包含している運転領域を区分する指標アドレス（ｎ，
ｍ）（ｎ，ｍ＋１）（ｎ＋１，ｍ）（ｎ＋１，ｍ＋１）
の学習値α_２を単に読み出すのみでは、この学習値α_２
は運転状態Ｘに正確に相関しないものとなる。そこで、
ストア方法と同様に補間演算を行って両者を正確に相関
させる。まず、上記単位運転領域を補間領域Ｈｓとして
捉え、この補間領域Ｈｓ内のＸ点位置を各指標アドレス
からの離隔程度をＮ軸およびＴｐ軸方向の読出補間係数
ｃ、ｄとしてそれぞれ次式に従って演算する。

ｃ＝（Ｎ−Ｎｎ）／（Ｎｎ₊₁−Ｎｎ） …… ｄ＝（Ｔｐ−Ｔｐｍ）／（Ｔｐｍ₊₁−Ｔｐｍ） …… 次いで、Ｘ点に対応するＴｐｍ軸上の補間値Ｅを次式
に従って演算する。

同様にＸ点に対応するＴｐｍ軸上の補間値Ｆを次式に
従って演算する。

すなわち、直線補間により補間値Ｅ、Ｆを求める。次い
で、これらの補間値Ｅ、ＦからＸ点に対応する学習値α
_２を次式に従い直線補間して求める。

α_２＝Ｅ＋ｄ×（Ｆ−Ｅ）…… したがって、式により得られた学習値α_２はＸ点の運
転状態（Ｎ，Ｔｐ）に正確に相関した値となり、データ
としての精度を高いものとすることができる。

このように、メモリ数は少ないものの、学習値α_２の記
憶過程と読出過程に所定の補間演算を採用して学習値α
_２を運転状態（Ｎ，Ｔｐ）に正確に相関させているた
め、学習値α_２の精度を高く維持することができる。そ
の結果、装置の複雑化やコスト高を避けつつ、この学習
値α_２を用いた空燃比制御の精度を向上させることがで
きる。

なお、本実施例では分割パラメータとしてＮ、Ｔｐを用
いて特にＴｐによる学習補正を行い、インジェクタの噴
射特性のばらつき等の改善を図っているが、これに限ら
ず、例えばＮ、Ｑａを用いてもよい。これらの分割パラ
メータ採用の相違はエンジンの運転領域における学習補
正範囲の違いとなって現れ、その実用的な学習補正範囲
は前者が第10図に、後者が第11図に対応しそれぞれ斜線
で示すようなものとなる。これらの図から明らかである
ように、Ｎ、Ｔｐを分割パラメータとした方がメモリの
全格子点を有効に使うことができる。そして、これはＱ
ａに比してＴｐの方がメモリ数を少なくすることができ
ることを意味している。

また、本実施例では空燃比を理論空燃比に制御する例を
示したが、これに限るものではない。例えば、理論空燃
比に制御しているときのα_１の値を学習し、この学習値
に基づいてさらに他の目標空燃比（例えば、リーン空燃
比でＡ／Ｆ＝18）に補正する第２の空燃比補正係数を演
算し、これに基づいて目標空燃比に制御する例にも勿論
適用することができる。要はα_１の値から学習補正係数
α_２をストアし、このα_２を利用して空燃比制御を行う
ような方式のいわゆる学習制御方式であれば、すべてに
適用が可能である。

さらに、上述した各補間演算方法は本発明の課題を達成
するための１例にすぎず、その目的の範囲内で種々の変
形が可能なことは言うまでもない。

また、本発明は電子制御燃料噴射に限らず、例えば気化
器方式のエンジンにも適用することができる。

（効果） 本発明によれば、領域分割数を少なくしてメモリ数を低
減させながら学習値の精度を高く維持することができ、
装置の複雑化やコスト高を避けつつ空燃比制御の精度を
向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の全体構成図、第２〜11図は本発明の一
実施例を示す図であり、第２図はその概略構成図、第３
図はそのコントロールユニットの回路構成図、第４図は
その空燃比制御のメインルーチンを示すフローチャー
ト、第５図はその空燃比補正係数α_１および学習値α_２
を演算するサブルーチンＳＵＢ−１を示すフローチャー
ト、第６図はその学習値α_２をストアするサブルーチン
ＳＵＢ−２を示すフローチャート、第７図はその回転数
Ｎと基本噴射量Ｔｐをパラメータとする運転領域の区分
を示す図、第８図は学習値α_２のストア方法を示す図、
第９図はその学習値α_２の読み出し方法を示す図、第10
図はその回転数Ｎと基本噴射量Ｔｐをパラメータとする
運転領域の学習補正範囲を示す図、第11図はその回転数
Ｎと吸入空気量Ｑａをパラメータとする運転領域の学習
補正範囲を示す図、第12〜16図は従来の空燃比制御装置
を示す図であり、第12図はその吸入空気量Ｑａと学習値
α_２との関係を示すマップ、第13図はその回転数Ｎおよ
び吸入空気量Ｑａと学習値α_２との関係を示すマップ、
第14図はその回転数Ｎおよび吸入空気量Ｑａと学習値α
_２との関係を数字で表したマップ、第15図は第14図のマ
ップを回転数Ｎと学習値α_２との関係で示す図、第16図
はその吸入空気量Ｑａとオープン空燃比との関係を示す
図である。 １……エンジン、 ４……インジェクタ（燃料供給手段）、 12……運転状態検出手段、 13……コントロールユニット（補正係数演算手段、学習
値演算手段、アドレス選択手段、補間係数演算手段、記
憶値演算手段、記憶手段、読み出し手段、供給量制御手
段）。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭60−153448（ＪＰ，Ａ) 特開 昭58−107875（ＪＰ，Ａ) 特開 昭56−151267（ＪＰ，Ａ) 特開 昭57−18440（ＪＰ，Ａ) 特開 昭59−138753（ＪＰ，Ａ) 特公 昭58−53184（ＪＰ，Ｂ２)

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】ａ）排気中の酸素濃度を検出する酸素セン
   サと、 ｂ）エンジンの運転状態を検出する運転状態検出手段
   と、 ｃ）酸素センサの出力に基づいて空燃比を所定空燃比に
   補正する空燃比補正係数を演算する補正係数演算手段
   と、 ｄ）空燃比補正係数の値から空燃比を目標空燃比に一致
   させる学習補正係数を演算する学習値演算手段と、 ｅ）前記運転状態に対応する２つのパラメータを２次元
   マップのＸ軸とＹ軸に各々対応させると共に、該Ｘ軸と
   Ｙ軸の各交点座標を指標アドレスとするテーブルマップ
   と、 ｆ）任意時点での運転状態を表わす２つのパラメータに
   基づいて該パラメータに近い値を持つ各々２つのＸ軸ア
   ドレス及びＹ軸アドレスを選び出し、該Ｘ軸アドレスと
   Ｙ軸アドレスの組み合せから４つの指標アドレスを選択
   する指標アドレス選択手段と、 ｇ）前記選択された４つの指標アドレスのうち代表とな
   る１つの指標アドレスに対して、前記任意時点での運転
   状態に対応するＸ軸アドレス及びＹ軸アドレスがどの程
   度離隔しているかを表わす補間係数を演算する補間係数
   演算手段と、 ｈ）該補間係数に基づいて前記４つの指標アドレスごと
   の重み値を演算すると共に、それぞれの重み値を前記学
   習補正係数に反映させて各指標アドレスごとの記憶値を
   演算する記憶値演算手段と、 ｉ）記憶値をそれぞれ対応する指標アドレスに記憶する
   記憶手段と、 ｊ）任意時点での運転状態に対応する２つのパラメータ
   を包含する単位運転領域を選択し、該単位運転領域を区
   分するＸ軸及びＹ軸とパラメータ間の離隔程度を求め、
   該離隔程度に基づいて、該単位領域の４つの指標アドレ
   スの記憶値を補正し、該補正された値を学習補正係数と
   して読み出す読み出し手段と、 ｋ）空燃比補正係数または学習補正係数の少なくとも１
   つ以上に基づいて空燃比が目標空燃比となるように燃料
   供給量を制御する供給量制御手段と、 ｌ）供給量制御手段からの信号に基づいてエンジンに燃
   料を供給する燃料供給手段と、 を備えたことを特徴とする空燃比制御装置。