JPH0647959B2 - 内燃機関の空燃比の学習制御装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〈産業上の利用分野〉 本発明は、電子制御燃料噴射装置を有する内燃機関にお
ける空燃比のフィードバッ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って開
弁し、その開弁機関中、所定圧力の燃料を噴射すること
になっている。従って燃料噴射量は駆動パルス信号のパ
ルス幅により制御され、このパルス幅を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は次式によって定められ
る。

Ｔｉ＝Ｔｐ・ＣＯＥＦ・α＋Ｔｓ 但し、Ｔｐは、基本噴射量に相当する基本パルス幅で便
宜上基本噴射量と呼ぶ。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。Ｃ
ＯＦＥは水温補正等の各種補正係数である。αは後述す
る空燃比フィードバック制御（λコントロール）のため
の空燃比フィードバック補正係数である。Ｔｓは電圧補
正分で、バッ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Ｏ_２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、前記の空燃比フィードバック補正係数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
燃比に保っている。

ここで、空燃比フィードバック補正係数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、Ｏ_２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ＣＯＦＥ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、フィードバッ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，プレッシャレギュレータ，コントロールユニ
ット）のバラツキや経時変化，燃料噴射弁のパルス幅−
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
ィードバック制御を行っている。

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
ィードバック制御により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、オーバーシュートやアンダー
シュートを生じ、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
ズレをもっ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
アップの他、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、過度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５
９−２０３８２８号）あるいは特願昭５８−１９７４９
９号として出願された。

これは空燃比のフィードバッ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、そのギャップを埋める
べく空燃比フィードバック補正係数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っ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のマッ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のマップを設け、燃
料噴射量Ｔｉを計算する際に、次式の如く基本噴射量Ｔ
ｐを学習補正係数Ｋｌで補正する。

Ｔｉ＝Ｔｐ・ＣＯＥＦ・Ｋｌ・α＋Ｔｓ そして、Ｋｌの学習は次の手順で進める。

ｉ）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α_１からの偏差△α
（＝α−α₁）を平均値として検出する。基準値α_１は
λ＝１に対応する値として一般には１に設定される。

ii）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。

iii）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_(N)として記憶を更新す
る。Ｍは定数で、０＜Ｍ＜１である。

ところで、このような従来の空燃比フィードバック制御
における学習方式では、偏差量Δαは定常状態でないと
検出の精度が得られないため、定常状態でのみΔαを検
出して学習を行っているが、これでは過度運転状態時
に、一時的にしか運転しない運転領域では学習が行われ
ない。

このため、学習の進行度が大きな領域（以下学習領域と
いう）と、それ以外の学習の進行度が小さな領域（以下
未学習領域という）とを生じてしまう。そして、この状
態で運転状態が変化したとすると、系に空燃比のズレを
生じた場合、学習領域と未学習領域とではαと空燃比λ
と対応にズレを生じているため、学習領域と未学習領域
との間移動する際に空燃比λに段差を生じ、過度運転状
態における排気エミッション特性の悪化や燃費の悪化等
を招き、実質的に学習による効果が上がらない。

一方、前記したベースの空燃比のλ＝１からのズレを生
じる要因の中、エアフローメータによる吸入空気流量Ｑ
の計測誤差によるものはかなり大きな割合であると考え
られ、例えば熱線式エアフローメータの場合、熱線への
ゴミの付着や熱線自体の劣化により計測誤差の進行は著
しくなる。

この場合、吸入空気流量Ｑの等しい領域では、Ｑの計測
誤差ΔＱも等しくなると考えられる。

この点に鑑み、本願出願人は、学習進行度を検出し、学
習進行度の大きな運転領域で学習された学習補正係数Ｋ
ｌに基づいて当該運転領域と吸入空気流量Ｑが等しい学
習進行度小の小さな運転領域における学習を行うことに
より、学習値の信頼性を向上し、空燃比制御精度の向上
を図った空燃比の学習制御装置を特願昭５９−００９４
４６号として出願した。

〈発明が解決しようとする問題点〉 しかしながら、上記の学習制御装置の場合、次のような
問題を生じる。

ベース空燃比のλ＝１からのズレを生じる要因の中に
は、燃料噴射弁の劣化によるものも吸入空気流量Ｑの計
測誤差と同様、かなりの割合を占めると考えられる。

但し、この場合は燃料噴射弁の駆動電圧に対する立ち上
がり開弁特性及び立ち下がり閉弁特性の変化として表
れ、吸入空気流量Ｑの場合と同様、基本噴射量Ｔｐが等
しい領域では燃料噴射弁の劣化によるベース空燃比のλ
＝１からのズレ量は等しくなると考えられる。したがっ
て吸入空気流量Ｑのみを考慮した従来の推定学習では必
ずしも良好な推定が行えるものとは言えなかった。

本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、学習進行度
小の学習補正係数の推定を基本噴射量と吸入空気流量と
の双方に応じた補正を施して行うことにより、推定の信
頼性を向上させ、もって空燃比の制御精度を向上した内
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〉 具体的に、本発明に係る学習制御装置は第１図に示すよ
うに、下記の(A)〜(L)の手段を備える。

(A)吸入空気流量Ｑと機関回転数Ｎとから基本噴射量Ｔ
ｐを設定する基本噴射量設定手段 (B)排気系に設けた空燃比検出手段からの信号に基づい
て検出される実際の空燃比と理論空燃比とを比較して積
分制御による空燃比フィードバック補正係数αを設定す
る空燃比フィードバック補正係数設定手段 (C)基本噴射量Ｔｐに乗算される学習補正係数Ｋｌを細
分された領域毎に書き換え可能な学習補正係数記憶手段 (D)実際の機関運転状態に基づき前記学習補正係数記憶
手段から対応する領域の学習補正係数Ｋｌを検索する第
１の学習補正係数検索手段 (E)空燃比フィードバック補正係数及び前記学習補正係
数検索手段により検索された学習補正係数Ｋｌから新た
な学習補正係数Ｋｌを設定し、かつ、その学習補正係数
Ｋｌで前記学習補正係数記憶手段の同一の機関運転領域
のデータを更新する第１の学習補正係数更新手段 (F)基本噴射量Ｔｐに空燃比フィードバック補正係数α
と学習補正係数Ｋｌとを乗算して噴射量を演算する噴射
量演算手段 (G)演算された噴射量に相応する駆動パルス信号を燃料
噴射弁に出力する駆動パルス信号出力手段 (H)第１の学習補正係数更新手段に基づき各運転領域毎
の学習進行度を判定する学習進行度判定手段 (I)第１の学習補正係数更新手段により学習補正係数Ｋ
ｌが更新される運転領域に対して、基本噴射量Ｔｐが等
しく、かつ、学習進行度判定手段により学習進行度が大
と判定された運転領域の学習補正係数Ｋｌ_Ｐを検索する
第２の学習補正係数検索手段 (J)第１の学習補正係数更新手段により更新された学習
補正係数Ｋｌ_(N)と前記第２の学習補正係数検索手段に
より検索された学習補正係数Ｋｌ_Ｐとの差ΔＫｌ_Ｐを演
算する学習補正係数偏差演算手段 (K)学習補正係数Ｋｌが更新される運転領域及び第２の
学習補正係数検索手段により学習補正係数Ｋｌ_Ｐが検索
される運転領域の一方の吸入空気流量Ｑが等しく、か
つ、学習進行度が大と判定される運転領域の学習補正係
数Ｋｌ_Q1，Ｋｌ_PQ1を検索する第３の学習補正係数検索
手段 (L)同じく学習補正係数Ｋｌが更新される運転領域及び
第２の学習補正係数検索手段により学習補正係数Ｋｌ_Ｐ
が検索される運転領域の他方と吸入空気流量Ｑが等し
く、かつ、学習進行度が小と判定される運転領域の学習
補正係数Ｋｌ_Q2，Ｋｌ_PQ2のデータを学習補正係数検索
手段により検索され当該運転領域と基本噴射量が等しい
運転領域の学習補正係数Ｋｌ_Q1，Ｋｌ_PQ1と、学習補正
係数偏差演算手段により演算されるΔＫｌ_Ｐとに基づい
て設定した値で更新させる第２の学習補正係数更新手段 〈作用〉 基本噴射量設定手段Ａは、吸入空気流量Ｑと機関回転数
Ｎとに基づいて所定の計算式に従ってあるいは検索によ
る基本噴射量Ｔｐを設定し、空燃比フィードバック補正
係数設定手段Ｂは、空燃比センサにより検出される実際
の空燃比と理論空燃比とを比較して積分制御（比較積分
制御を含む）により空燃比フィードバック補正係数αを
設定する。

また、空燃比検出手段により検出される空燃比フィード
バック補正α及び第１の学習補正係数検索手段Ｄによ
り、学習補正係数記憶手段Ｃから検索された学習補正係
数Ｋｌから第１の学習補正係数更新手段Ｅが新たな学習
補正係数を設定し、かつ、その学習補正係数Ｋｌで学習
補正係数記憶手段Ｃの同一の機関運転領域のデータが更
新される。

かかる学習を行いつつ、噴射量演算手段Ｆが基本噴射量
Ｔｐに空燃比フィードバック補正係数αと学習補正係数
Ｋｌとを乗算することにより噴射量を演算し、駆動パル
ス信号出力手段Ｇが演算された噴射量に相応する駆動パ
ルス信号を燃料噴射弁に出力する。これにより、演算さ
れた量の燃料が機関に噴射供給される。

一方、検索された運転領域の学習以外に本発明に係る推
定による学習が後述するようにして行われる。

即ち、第１の学習補正係数検索手段Ｄによって学習補正
係数Ｋｌが検索される運転領域に対して基本噴射量Ｔｐ
が等しく、かつ、学習進行度判定手段Ｈによって判定さ
れる学習進行度が大である他の運転領域における学習補
正係数Ｋｌ_Ｐを第２の学習補正係数検索手段Ｉによって
検索する。

このようにして検索された学習補正係数Ｋｌ_Ｐと、第１
の学習補正係数手段Ｅにより更新された学習補正係数と
の差ΔＫｌ_Ｐを学習補正係数偏差演算手段Ｊにより演算
する。

次に、学習補正係数Ｋｌが更新される運転領域及び第２
の学習補正係数検索手段Ｉにより学習補正係数Ｋｌ_Ｐが
検索される運転領域の一方と、吸入空気流量Ｑとが等し
く、かつ、学習進行度が大と判定される運転領域の学習
補正制係数Ｋｌ_Ｑを第３の学習補正係数検索手段Ｋによ
り検索する。

そして、第２の学習補正係数更新手段Ｌにより第２の学
習補正係数Ｋｌ及びＫｌ_Ｐが検索される各運転領域の他
方と吸入空気流量Ｑが等しく、かつ学習信号度が小と判
定される運転領域の学習補正係数のデータを、第３の学
習補正係数検索手段Ｋにより検索される学習補正係数Ｋ
ｌ_Ｑと学習補正係数偏差演算手段Ｊにより演算されるΔ
Ｋｌ_Ｐとに基づいて設定し、学習補正係数記憶手段Ｃに
おける当該運転領域のデータを記憶更新させる。

〈実施例〉 以下に本発明の一実施例を説明する。

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，スロットルチャンバ４及び吸気マニホールド５
を介して吸気が吸入される。

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。スロットルチャンバ
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
ットル弁７と２次側スロットル弁８とが設けられてい
れ、吸入空気流量Ｑを制御する。また、これらのスロッ
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って、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ッシャレギュ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Ｏ_２センサ16が設けられてい
る。このＯ_２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に起電力が急変する公
知のセンサである。従ってＯ_２センサ16は混合気の空燃
比（リッチ・リーン）の検出手段である。三元触媒14
は、排気成分中ＣＯ，ＨＣ，ＮＯ_Ｘ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18にシグナルディスク
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゜毎のリファレンス信号と１゜毎の
ポジション信号とを出力する。ここで、リファレンス信
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。

前記エアフローメータ６，クランク角センサ17及びＯ_２
センサ16からの出力信号は共にコントロールユニット30
に入力されている。更にコントロールユニット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ッテリ20
の電圧がエンジンキースイッチ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ット30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
次側スロットル弁７のスロットル開度を検出するアイド
ルスイッチを含むスロットルセンサ23，車速を検出する
車速センサ24，トランスミッションのニュートラル位置
を検出するニュートラルスイッチ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ット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
幅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。

コントロールユニット30は、第３図に示すように、ＣＰ
Ｕ31，Ｐ−ＲＯＭ32，ＣＯＭＳ−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
き換え可能な記憶手段であり、このＲＡＭ33の動作電源
としては、エンジンキースイッチ21オフ後も記憶内容を
保持させるためバッテリ20をエンジンキースイッチ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，Ｏ
_２センサ16，バッテリ20，水温センサ22及びスロットル
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ェース35及びＡ／Ｄ変換器
36を介して入力されるようになっている。Ａ／Ｄ変換器
36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からのリファレンス信号とポジション信号
は、ワンショットマルチ回路38を介して入力されるよう
になっている。スロットルセンサ23内蔵のアイドルスイ
ッチからの信号とニュートラルスイッチ25からの信号は
デジタル入力インターフェース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
力されるようになっている。

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
られるようになっている。

ここにおいて、ＣＰＵ31は、第４図に示すフローチャー
ト（燃料噴射量計算ルーチン）に基づくプログラム（Ｒ
ＯＭ32に記憶されている）に従っ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、前記〈問題点を解決するための手段〉で述べた各手
段の機能は、前記プログラムにより達成される。

次に第４図及び第５図のフローチャ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、ステップ１
（図ではＳ１）では、エアフローメータ６からの信号に
よって得られる吸収空気流量Ｑとクランク角センサ17か
らの信号によって得られる機関回転数Ｎとから基本噴射
量Ｔｐ（＝Ｋ・Ｑ／Ｎ）を演算する。この部分が基本噴
射量演算手段に相当する。

ステップ２では、必要に応じ各種補正係数ＣＯＥＦを設
定する。

ステップ３では、機関運転状態を表す機関回転数Ｎと基
本噴射量（負荷）Ｔｐとから対応する学習補正係数Ｋｌ
を検索する。この部分が第１の学習補正係数検索手段Ｄ
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
本噴射量Ｔｐを縦軸とするマップ上を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。したがって、ＲＡ
Ｍ33は、学習補正係数記憶手段Ｃに相当する。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。

ステップ４では、バッテリ20の電圧値に基づいて電圧補
正分Ｔｓを設定する。

ステップ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、空燃比フィードバック補正係数αを
前回値（又は基準値１）にクランプした状態で、ステッ
プ５から後述するステップ10へ進む。

λコントロール条件の場合は、ステップ６〜８でＯ_２セ
ンサ16の出力電圧Ｖ_O2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ッチ・リーンを判
定し積分制御又は比例積分制御により空燃比フィードバ
ック補正係数αを設定する。この部分が空燃比フィード
バッ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、ステップ６で比較により空燃比＝リッチ（Ｖ
_O2＞Ｖ_ref）と判定されたときにステップ７で空燃比フ
ィードバック補正係数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（Ｖ_O2＜Ｖ_ref）と判
定されたときにステップ８でフィードバック補正係数α
を前回値に対し所定の積分(I) 分増大させる。比例瀬分
制御の場合は、これに加え、リッ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（第６図参照）。

次のステップ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、ステップ10では燃料噴射量Ｔｉを次式に従って
演算する。この部分が噴射量演算手段に相当する。

Ｔｉ＝Ｔｐ・ＣＯＥＦ・Ｋｌ・α＋Ｔｓ 燃料噴射量Ｔｉが演算されると、そのＴｉのパルス幅を
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。

ステップ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、ステップ12でフラグＦ
がセットされているか否かを判定し、セットされていな
い場合は、ステップ13でＯ_２センサ16の出力が反転すな
わち空燃比フィードバック補正係数αの増減方向が反転
したか否かを判定し、このフローを繰り返して反転する
毎にステップ14で反転回数を表すカウント値を１アップ
し、Ｃ＝２となった段階でステップ15からステップ16に
進んでフラグＦをセットする。このフラグＦは同一領域
でＯ_２センサ16の出力が２回反転したときに定常状態に
なったものとみなされてセットされる。このフラグＦの
セット後は、ステップ11での判定で前回と同一領域であ
れば、ステップ12を経てステップ17へ進む。このステッ
プ11〜16の部分で、機関運転状態が区分された領域の
１つにあること、空燃比フィードバック補正係数αの
増減方向が所定回（２回）以上反転したこと、をもって
定常状態であることを検出する。

定常状態においては、ステップ17でＯ_２センサ16の出力
が反転すなわち空燃比フィードバック補正係数αの増減
方向が反転したか否かを判定し、このフローを繰り返し
て反転した時は、ステップ18で定常と判定されてから初
めてか、従って同一領域で３回目の反転か否かを判定
し、３回目の場合はステップ19で現在の空燃比フィード
バック補正係数αの基準値α₁からの偏差Δα(＝α−α
₁)をΔα_１として一時記憶する。その後、４回目の反転
が検出された時は、ステップ20で現在の空燃比フィード
バック補正係数αの基準値α_１からの偏差Δα（＝α−
α₁)をΔα_２として一時記憶する。このとき記憶されて
いるΔα_１とΔα_２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,Δα_２に基づいて偏差Δα
の平均値▲▼を算出することができるから、ステッ
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、ステップ22で、次式に従って現在の学習補正係数
Ｋｌに空燃比フィードバック補正係数αの基準値α_１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って、新たな学習補正係数Ｋｌ_(N)
を演算し、同一領域の学習補正係数のデータを修正して
書き換えると共に、当該領域の学習カウンタＬＣのカウ
ント値を１アップする。このステップ22の前半の部分が
第１の学習補正係数更新手段Ｅに相当する。

次いで、ステップ23では、第１の学習補正係数検索手段
により学習補正係数Ｋｌが検索された現在の運転領域
（Ｎ，Ｔｐ）における基本噴射量Ｔｐと等しいＴｐをも
ち、かつ、学習カウンタのカウント値ＬＣが所定値ＬＣ
_０以上である学習進行度大の運転領域の学習補正係数Ｋ
ｌ_Ｐ（一般に複数個存在し、添字Ｐは領域によって異な
る変数を示すものとする）を検索する。

ここで、学習進行度を判定する機能が学習進行度判定手
段Ｈに相当し（後述するステップ25，26，27，28の判定
機能についても同様）、学習補正係数Ｋｌ_Ｐを検索する
機能が第２の学習補正係数検索手段Ｉに相当する。

ステップ24では、ステップ22で更新された学習補正係数
Ｋｌ_(N) とステップ23で検索された学習補正係数Ｋｌ_P1
との偏差ΔＫｌ_Ｐを演算する。このステップ24の機能が
学習補正係数偏差演算手段Ｊに相当する。

ステップ25では、学習補正係数Ｋｌ_(N) に更新され運転
領域に対して吸入空気流量Ｑが等しく、かつ、学習進行
度が大（ＬＣ≧ＬＣ₀）の運転領域の学習補正係数Ｋｌ
_Q1（添字Ｑは添字Ｐ同様領域によって異なる変数とす
る）を検索する。

ステップ26では、ステップ23で学習補正係数Ｋｌ_Ｐが検
索された運転領域に対して吸入空気流量Ｑが等しく、か
つ、学習進行度が小（ＬＣ＜ＬＣ₀）である運転領域の
学習補正係数Ｋｌ_PQ2 のデータを、ステップ25で検索さ
れＫｌ_PQ2 の運転領域に対して基本噴射量Ｔｐが等しい
運転領域における学習補正係数Ｋｌ_Q1からステップ24で
演算した偏差ΔＫｌ_Ｐを差し引いた値で更新する。

次いで、ステップ27では、学習補正係数Ｋｌ_Ｐが検索さ
れる運転領域に対して吸入空気流量Ｑが等しく、かつ、
学習進行度が大（ＬＣ≧ＬＣ₀）の運転領域の学習補正
係数Ｋｌ_PQ1 を検索する。

ステップ28では、学習補正係数Ｋｌ_(N) に更新される領
域に対して、吸入空気流量Ｑが等しく、かつ、学習進行
度が小（ＬＣ＜ＬＣ₀）の運転領域の学習補正係数Ｋｌ
_Q2のデータをステップ29で検索され、Ｋｌ_Q2の運転領域
に対して基本噴射量Ｔｐが等しい運転領域にある学習補
正係数Ｋｌ_PQ1 から偏差ΔＫｌ_Ｐを差し引いた値で更新
する。

ここで、ステップ25及びステップ27の機能が大３の学習
補正係数検索手段Ｋに相当し、ステップ26及びステップ
28が第２の学習補正係数更新手段Ｌに相当する。

かかるステップ23〜ステップ28までの推定学習を第７図
を参照して説明する。

いま、更新が行われた運転領域Ａ_１の学習補正係数Ｋｌ
_(N) と、この領域Ａ_１に対して基本噴射量ＴｐがＴｐ_１
で等しい他の領域Ｂ_１の学習補正係数Ｋｌ_Ｐとの偏差Δ
Ｋｌ_Ｐは、これら２つの領域Ａ₁,Ｂ_１の燃料噴射弁の劣
化による誤差は等しいから、エアフローメータによる吸
入空気流量Ｑ₁,Ｑ_２の計測誤差の相違を主要因として生
じるものであると考えられる。

一方、領域Ａ_１に対して吸入空気流量Ｑ_１が等しい他の
運転領域Ａ_２の学習補正係数Ｋｌ_Ｑと、領域Ｂ_１に対し
て吸入空気流量Ｑ_２が等しくかつ基本噴射量Ｔｐが領域
Ａ_１に対してＴｐ_２で等しい領域Ｂ_２の学習補正係数Ｋ
ｌ_PQとを比較した場合、燃料噴射弁の劣化による誤差は
等しいため、Ａ₁,Ｂ_１の場合と同様、吸入空気流量Ｑ₁,
Ｑ_２の計測誤差の相違を主要因として生じる。そして、
同一の吸入空気流量Ｑに対しては、計測誤差も殆ど等し
いと考えられるから、領域Ａ₂,Ｂ_２間の学習補正係数Ｋ
ｌ_Q,Ｋｌ_PQの偏差ΔＫｌ_Ｐは、領域Ａ₁,Ｂ_１間の偏差Δ
Ｋｌ_Ｐと殆ど等しくなると推定される。

したがって、領域Ａ₂,Ｂ_２の一方、例えば領域Ａ_２の学
習進行度が大（ステップ25でＫｌ_Q1が検索される領域）
で、他方の領域Ｂ_２の学習進行度が小（ステップ26でＫ
ｌ_PQ2 が検索される領域）の場合は、領域Ａ_２の学習補
正係数Ｋｌ_Q1から偏差ΔＫｌ_Ｐを減算することによって
領域Ｂ_２の学習補正係数Ｋｌ_PQ2 を推定学習できる。ま
た、学習進行度が逆の場合は、領域Ｂ_２の学習補正係数
Ｋｌ_PQ1（ステップ27で検索）に偏差ΔＫｌ_Ｐを加算
（ステップ28）することで、領域Ａ_２の学習補正係数Ｋ
ｌ_Q2を推定学習できるのである。

このように、学習進行度小の領域の学習補正係数の推定
をエアフローメータによる吸入空気流量Ｑの計測誤差と
燃料噴射弁の劣化による基本噴射量Ｔｐとの誤差との双
方を要因を考慮して行うようにしたため、推定学習の信
頼性が高められ、ひいては空燃比制御精度、特に過渡応
答性を向上させることができる。

尚、本実施例では、学習進行度大の学習補正係数Ｋｌ_Q1
又はＫｌ_PQ1 に偏差ΔＫｌ_Ｐを減少又は加算することに
より、学習進行度小の学習補正係数Ｋｌ_PQ2 又はＫｌ_Q2
を推定更新するようにしたが、ステップ22に示したもの
のように、更新前の学習補正係数Ｋｌ_PQ2,Ｋｌ_Q2も加味
した学習を行うようにしてもよい。

〈発明の効果〉 以上説明したように、本発明によれば、学習時に学習進
行度が小の他の領域の学習補正係数を推定により学習す
るに際して、吸入空気流量と、基本噴射量の双方の誤差
を考慮して行うようにしたため、推定学習の信頼性を高
め、空燃比制御精度を可及的に向上することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の構成を示す機能ブロック図、第２図は
本発明の一実施例を示す構成図、第３図は第２図中のコ
ントロールユニットのブロック回路図、第４図及び第５
図は制御内容を示すフローチャート、第６図は制御内容
を説明するためのマップ、第７図は制御特性図である。 １……機関、６……エアフローメータ、11……燃料噴射
弁、16……Ｏ_２センサ、17……クランク角センサ、30…
…コントロールユニット

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】吸入空気流量Ｑと機関回転数Ｎとから基本
   噴射量Ｔ_Ｐを設定する基本噴射量設定手段と、 排気系に設けた空燃比検出手段からの信号に基づいて検
   出される実際の空燃比と理論空燃比とを比較して積分制
   御による空燃比フィードバック補正係数αを設定する空
   燃比フィードバック補正係数設定手段と、 前記基本噴射量Ｔ_Ｐに乗算される学習補正係数Ｋｌを細
   分された領域毎に書き換え可能な学習補正係数記憶手段
   と、 実際の機関運転状態に基づき前記学習補正係数記憶手段
   から学習補正係数Ｋｌを検索する学習補正係数検索手段
   と、 前記空燃比フィードバック補正係数α及び前記学習補正
   係数検索手段により検索された学習補正係数Ｋｌから新
   たな学習補正係数Ｋｌを設定し、かつ、その学習補正係
   数Ｋｌで前記学習補正係数記憶手段の同一の機関運転領
   域のデータを更新する第１の学習補正係数更新手段と、 基本噴射量Ｔ_Ｐに空燃比フィードバック補正係数αと学
   習補正係数Ｋｌとを乗算して噴射量を演算する噴射量演
   算手段と、 この演算された噴射量に相応する駆動パルス信号を燃料
   噴射弁に出力する駆動パルス信号出力手段とを備えた内
   燃機関の空燃比の学習制御装置において、 前記第１の学習補正係数更新手段に基づき各運転領域毎
   の学習進行度を判定する学習進行度判定手段と、 前記第１の学習補正係数更新手段により学習補正係数Ｋ
   ｌが更新される運転領域に対して、基本噴射量Ｔ_Ｐが等
   しく、かつ、学習進行度判定手段により学習進行度が大
   と判定された運転領域の学習補正係数Ｋｌ_Ｐを検索する
   第２の学習補正係数検索手段と、 第１の学習補正係数更新手段により更新された学習補正
   係数Ｋｌ_(N) と前記第２の学習補正係数検索手段により
   検索された学習補正係数Ｋｌ_Ｐとの差ΔＫｌ_Ｐを演算す
   る学習補正係数偏差演算手段と、 学習補正係数Ｋｌが更新される運転領域及び第２の学習
   補正係数検索手段により学習補正係数Ｋｌ_Ｐが検索され
   る運転領域の一方と吸入空気流量Ｑが等しく、かつ、学
   習進行度が大と判定される運転領域の学習補正係数Ｋｌ
   _Q1，Ｋｌ_PQ1 を検索する第３の学習補正係数検索手段
   と、 同じく学習補正係数Ｋｌが更新される運転領域及び第２
   の学習補正係数検索手段により学習補正係数Ｋｌ_Ｐが検
   索される運転領域の他方と吸入空気流量Ｑが等しく、か
   つ、学習進行度が小と判定される運転領域の学習補正係
   数Ｋｌ_Q2，Ｋｌ_PQ2 のデータを学習補正係数検索手段に
   より検索され当該運転領域と基本噴射量Ｔ_Ｐが等しい運
   転領域の学習補正係数Ｋｌ_Q1，Ｋｌ_PQ1 と、学習補正係
   数偏差演算手段により演算されるΔＫｌ_Ｐとに基づいて
   設定した値で更新させる第２の学習補正係数更新手段
   と、 を備えたことを特徴とする内燃機関の空燃比の学習制御
   装置。