JPH07197836A - 内燃機関の燃料噴射制御装置 - Google Patents
内燃機関の燃料噴射制御装置Info
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- JPH07197836A JPH07197836A JP6263913A JP26391394A JPH07197836A JP H07197836 A JPH07197836 A JP H07197836A JP 6263913 A JP6263913 A JP 6263913A JP 26391394 A JP26391394 A JP 26391394A JP H07197836 A JPH07197836 A JP H07197836A
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- air
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- combustion engine
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- Electrical Control Of Air Or Fuel Supplied To Internal-Combustion Engine (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 燃料挙動モデルを変更することなく、燃料挙
動モデルのパラメータを更新することのできる内燃機関
の燃料噴射制御装置を提供する。 【構成】 噴射燃料の吸気管壁面への付着を含む燃料の
挙動特性を示すパラメータを設定し、そのパラメータを
用いて燃料噴射量を適応制御22する内燃機関の燃料噴射
制御装置であって、内燃機関の排気ガスの空燃比を検出
する空燃比センサと、加速発生とその継続時間の検出手
段と、加速発生後の所定時間内に検出された空燃比と目
標空燃比との差が所定値以上の時、発生される空燃比ス
パイクの特性に基づいてパラメータを更新するパラメー
タ設定手段21とを更に備える。また、空燃比センサによ
り検出された空燃比と目標空燃比との差に吸入空気量を
乗算し、その乗算値が第２の所定値以上の時にパラメー
タを更新する。更に、残留率パラメータを用い、（１−
残留率）2 に比例する更新幅で更新する。
動モデルのパラメータを更新することのできる内燃機関
の燃料噴射制御装置を提供する。 【構成】 噴射燃料の吸気管壁面への付着を含む燃料の
挙動特性を示すパラメータを設定し、そのパラメータを
用いて燃料噴射量を適応制御22する内燃機関の燃料噴射
制御装置であって、内燃機関の排気ガスの空燃比を検出
する空燃比センサと、加速発生とその継続時間の検出手
段と、加速発生後の所定時間内に検出された空燃比と目
標空燃比との差が所定値以上の時、発生される空燃比ス
パイクの特性に基づいてパラメータを更新するパラメー
タ設定手段21とを更に備える。また、空燃比センサによ
り検出された空燃比と目標空燃比との差に吸入空気量を
乗算し、その乗算値が第２の所定値以上の時にパラメー
タを更新する。更に、残留率パラメータを用い、（１−
残留率）2 に比例する更新幅で更新する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、内燃機関の燃料噴射制
御装置に関し、特に、燃料の挙動特性を示すパラメータ
を自動設定して燃料噴射量を適応制御する内燃機関の燃
料噴射制御装置に関する。
御装置に関し、特に、燃料の挙動特性を示すパラメータ
を自動設定して燃料噴射量を適応制御する内燃機関の燃
料噴射制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】内燃機関の燃料噴射制御において、吸気
管内の燃料挙動モデルに基づいて、噴射燃料が吸気管壁
面に付着する割合を示す付着率および吸気管壁面の付着
燃料が蒸発する割合を示す蒸発率（あるいは、付着燃料
が気筒に持ち去られる割合を示す持ち去り率）を最小二
乗法により推定算出し、それらの燃料挙動モデルパラメ
ータを用いて燃料噴射量を最適制御する技術が、例えば
特開平２−１７３３３４号公報により知られている。
管内の燃料挙動モデルに基づいて、噴射燃料が吸気管壁
面に付着する割合を示す付着率および吸気管壁面の付着
燃料が蒸発する割合を示す蒸発率（あるいは、付着燃料
が気筒に持ち去られる割合を示す持ち去り率）を最小二
乗法により推定算出し、それらの燃料挙動モデルパラメ
ータを用いて燃料噴射量を最適制御する技術が、例えば
特開平２−１７３３３４号公報により知られている。
【０００３】図１２は、吸気管のような筒内への燃料の
流入、付着、蒸発の燃料挙動モデルの一例を示す説明図
であり、流入する噴射燃料ｆi 、管壁等に付着して残留
する付着燃料ｆw および流出して気筒内の燃焼に用いら
れる燃焼燃料ｆc が、モデルパラメータ燃料付着率ｒお
よび燃料残留率（＝１−蒸発率）ｐにより、図示された
関係にあるとして、燃料の挙動をモデル化するものであ
る。すなわち、各計算サイクル（ｋサイクル）におい
て、 ｆw(k+1)＝ ｐｆw(k)＋ ｒｆi(k) ｆc(k)＝（１−ｐ）ｆw(k)＋（１−ｒ）ｆi(k) が成立し、実測データから算出可能なｆi 、ｆc を用
い、かつ、例えばｋ、ｋ＋１、ｋ＋２の三つの計算サイ
クルから、モデルパラメータｒ、ｐを次式により求める
ことができる。
流入、付着、蒸発の燃料挙動モデルの一例を示す説明図
であり、流入する噴射燃料ｆi 、管壁等に付着して残留
する付着燃料ｆw および流出して気筒内の燃焼に用いら
れる燃焼燃料ｆc が、モデルパラメータ燃料付着率ｒお
よび燃料残留率（＝１−蒸発率）ｐにより、図示された
関係にあるとして、燃料の挙動をモデル化するものであ
る。すなわち、各計算サイクル（ｋサイクル）におい
て、 ｆw(k+1)＝ ｐｆw(k)＋ ｒｆi(k) ｆc(k)＝（１−ｐ）ｆw(k)＋（１−ｒ）ｆi(k) が成立し、実測データから算出可能なｆi 、ｆc を用
い、かつ、例えばｋ、ｋ＋１、ｋ＋２の三つの計算サイ
クルから、モデルパラメータｒ、ｐを次式により求める
ことができる。
【０００４】p( fc(k)-fi(k)) + r( fi(k)-
fi(k+1)) +fi(k+1) - fc(k+1)＝０ p( fc(k+1)-fi(k+1)) + r( fi(k+1)-fi(k+2)) +fi(k+2)
- fc(k+2)＝０ この二元一次の連立方程式の解は、例えば、最小二乗法
を用いて求めることができる。
fi(k+1)) +fi(k+1) - fc(k+1)＝０ p( fc(k+1)-fi(k+1)) + r( fi(k+1)-fi(k+2)) +fi(k+2)
- fc(k+2)＝０ この二元一次の連立方程式の解は、例えば、最小二乗法
を用いて求めることができる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】このような吸気管内の
燃料挙動特性を表すモデルに基づいて、逐次最小二乗法
によりパラメータを推定算出するためには莫大な計算量
をこなす必要があり、そのために必要なＲＯＭおよびＲ
ＡＭの容量が増大するという問題がある。また、燃料挙
動モデルの他にも、吸入から空燃比センサ検出までのむ
だ時間のモデル、空燃比センサの応答遅れのモデル等が
必要となるが、空燃比センサの応答性はセンサ個体間や
運転条件により変わるためにモデル化が困難である。そ
こで、簡単なモデルによりモデル化しても、モデリング
誤差が大きくなり、加えて、このようなモデルに基づく
逐次最小二乗による推定法では、空燃比センサの応答に
対して非常に敏感となり、燃料挙動特性を高精度に推定
することが困難であるという問題がある。
燃料挙動特性を表すモデルに基づいて、逐次最小二乗法
によりパラメータを推定算出するためには莫大な計算量
をこなす必要があり、そのために必要なＲＯＭおよびＲ
ＡＭの容量が増大するという問題がある。また、燃料挙
動モデルの他にも、吸入から空燃比センサ検出までのむ
だ時間のモデル、空燃比センサの応答遅れのモデル等が
必要となるが、空燃比センサの応答性はセンサ個体間や
運転条件により変わるためにモデル化が困難である。そ
こで、簡単なモデルによりモデル化しても、モデリング
誤差が大きくなり、加えて、このようなモデルに基づく
逐次最小二乗による推定法では、空燃比センサの応答に
対して非常に敏感となり、燃料挙動特性を高精度に推定
することが困難であるという問題がある。
【０００６】更に、内燃機関の空燃比制御の精度を高め
て排気ガスの浄化を図るためには、吸入−排気系のバル
ブへのデポジットの付着等の内燃機関の経時変化、種類
の異なる燃料への変更、内燃機関の製造上のバラツキ等
に対しても制御態様の変更が必要であり、それに伴い、
上記した噴射燃料の付着率および付着燃料の蒸発率等の
吸気管内の燃料挙動モデルのパラメータの修正が必要と
なるが、そのための有効な手法が未検討であるという問
題もある。
て排気ガスの浄化を図るためには、吸入−排気系のバル
ブへのデポジットの付着等の内燃機関の経時変化、種類
の異なる燃料への変更、内燃機関の製造上のバラツキ等
に対しても制御態様の変更が必要であり、それに伴い、
上記した噴射燃料の付着率および付着燃料の蒸発率等の
吸気管内の燃料挙動モデルのパラメータの修正が必要と
なるが、そのための有効な手法が未検討であるという問
題もある。
【０００７】本発明は、燃料挙動モデルを変更すること
なく、燃料挙動モデルのパラメータを実際上有効なもの
に更新することのできる内燃機関の燃料噴射制御装置を
提供することを目的とする。本発明は、内燃機関の経時
変化、種類の異なる燃料への変更、内燃機関の製造上の
バラツキ等に対する制御態様の変更にも対処することの
できる内燃機関の燃料噴射制御装置を提供することを目
的とする。
なく、燃料挙動モデルのパラメータを実際上有効なもの
に更新することのできる内燃機関の燃料噴射制御装置を
提供することを目的とする。本発明は、内燃機関の経時
変化、種類の異なる燃料への変更、内燃機関の製造上の
バラツキ等に対する制御態様の変更にも対処することの
できる内燃機関の燃料噴射制御装置を提供することを目
的とする。
【０００８】本発明は、実際に発生した空燃比変化の情
報から燃料挙動モデルのパラメータを学習し、それを実
際上有効なものに更新することのできる内燃機関の燃料
噴射制御装置を提供することを目的とする。
報から燃料挙動モデルのパラメータを学習し、それを実
際上有効なものに更新することのできる内燃機関の燃料
噴射制御装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明による内燃機関の
燃料噴射制御装置は、噴射燃料の吸気管壁面への付着を
含む燃料の挙動特性を示すパラメータを設定し、そのパ
ラメータを用いて燃料噴射量を適応制御する内燃機関の
燃料噴射制御装置であって、内燃機関の排気ガスの空燃
比を検出する空燃比センサと、内燃機関の加速状態を判
定する加速判定手段と、内燃機関の加速発生後の所定時
間内に、検出された空燃比と目標空燃比との差が所定値
以上の時、発生される空燃比スパイクの特性に基づいて
パラメータを更新するパラメータ設定手段とを更に備え
た構成を有する。
燃料噴射制御装置は、噴射燃料の吸気管壁面への付着を
含む燃料の挙動特性を示すパラメータを設定し、そのパ
ラメータを用いて燃料噴射量を適応制御する内燃機関の
燃料噴射制御装置であって、内燃機関の排気ガスの空燃
比を検出する空燃比センサと、内燃機関の加速状態を判
定する加速判定手段と、内燃機関の加速発生後の所定時
間内に、検出された空燃比と目標空燃比との差が所定値
以上の時、発生される空燃比スパイクの特性に基づいて
パラメータを更新するパラメータ設定手段とを更に備え
た構成を有する。
【００１０】また、そのパラメータ設定手段が、空燃比
センサにより検出された空燃比と目標空燃比との差に内
燃機関の吸入空気量を乗算し、その乗算値が第２の所定
値以上の時にパラメータを更新するように構成される。
更に、燃料の挙動特性を示すパラメータとして吸気管壁
面へ付着した燃料の残留率を用い、パラメータ設定手段
が、（１−残留率）2 に比例する更新幅により、その残
留率を更新するように構成される。
センサにより検出された空燃比と目標空燃比との差に内
燃機関の吸入空気量を乗算し、その乗算値が第２の所定
値以上の時にパラメータを更新するように構成される。
更に、燃料の挙動特性を示すパラメータとして吸気管壁
面へ付着した燃料の残留率を用い、パラメータ設定手段
が、（１−残留率）2 に比例する更新幅により、その残
留率を更新するように構成される。
【００１１】
【作用】上記構成によれば、実際に発生した空燃比スパ
イクを基にして最適なパラメータを学習するという簡便
な手法により、新しい制御態様に対応して燃料挙動モデ
ルのパラメータを変化させ、内燃機関の空燃比制御の最
適化を実現することができる。
イクを基にして最適なパラメータを学習するという簡便
な手法により、新しい制御態様に対応して燃料挙動モデ
ルのパラメータを変化させ、内燃機関の空燃比制御の最
適化を実現することができる。
【００１２】また、検出された空燃比と目標空燃比との
差に吸入空気量を乗算して基準値と比較してパラメータ
更新を判定することにより、エミッション上悪影響が大
きい吸入空気量大（負荷大）の時のパラメータに設定す
ることができるので、エミッションが向上する。更に、
残留率の更新幅をその大きさに依存させることにより、
残留率変化による燃料付着量ひいては空燃比制御性への
感度を一定にすることができる。
差に吸入空気量を乗算して基準値と比較してパラメータ
更新を判定することにより、エミッション上悪影響が大
きい吸入空気量大（負荷大）の時のパラメータに設定す
ることができるので、エミッションが向上する。更に、
残留率の更新幅をその大きさに依存させることにより、
残留率変化による燃料付着量ひいては空燃比制御性への
感度を一定にすることができる。
【００１３】
【実施例】図１は、本発明が適用される内燃機関の燃料
噴射制御装置の基本構成を示すブロック図である。ここ
では、吸気管内の燃料挙動モデルに基づいて、燃料の付
着率ｒおよび付着燃料の残留率ｐすなわち（１−蒸発
率）を推定算出し、それらの燃料挙動モデルパラメータ
ｒ、ｐを用いて燃料噴射量が最適制御される。図中、１
０は内燃機関、２１は内燃機関１０の各種状態検出量お
よび排気中の空燃比検出値を用いて燃料挙動モデルのパ
ラメータを推定するパラメータ設定手段、２２はパラメ
ータ設定手段２１からのパラメータを用いて内燃機関１
０が目標空燃比となるように燃料噴射量を制御する燃料
噴射制御手段である。
噴射制御装置の基本構成を示すブロック図である。ここ
では、吸気管内の燃料挙動モデルに基づいて、燃料の付
着率ｒおよび付着燃料の残留率ｐすなわち（１−蒸発
率）を推定算出し、それらの燃料挙動モデルパラメータ
ｒ、ｐを用いて燃料噴射量が最適制御される。図中、１
０は内燃機関、２１は内燃機関１０の各種状態検出量お
よび排気中の空燃比検出値を用いて燃料挙動モデルのパ
ラメータを推定するパラメータ設定手段、２２はパラメ
ータ設定手段２１からのパラメータを用いて内燃機関１
０が目標空燃比となるように燃料噴射量を制御する燃料
噴射制御手段である。
【００１４】図２は、本発明が適用される内燃機関の燃
料噴射制御装置のハードウェア構成を説明するための概
略構成図である。ここでは、内燃機関１０の状態検出の
ためのスロットルセンサ１、吸気圧センサ２および空燃
比センサ４、燃料噴射用インジェクタ３、排気浄化用触
媒５、内燃機関１０の状態に応じて図１に示されている
燃料噴射量の制御等を実行するための制御ユニット２０
が示されている。
料噴射制御装置のハードウェア構成を説明するための概
略構成図である。ここでは、内燃機関１０の状態検出の
ためのスロットルセンサ１、吸気圧センサ２および空燃
比センサ４、燃料噴射用インジェクタ３、排気浄化用触
媒５、内燃機関１０の状態に応じて図１に示されている
燃料噴射量の制御等を実行するための制御ユニット２０
が示されている。
【００１５】ここで、燃料挙動モデルのパラメータの変
化と空燃比変化、特にスパイク状に変化する空燃比スパ
イクとの関係を見てみる。図３は、燃料挙動モデルのパ
ラメータの変化と空燃比スパイクとの関係の一例を説明
するための説明図であり、同図（Ａ）はシミュレーショ
ンのための構成を説明するブロック図、同図（Ｂ）およ
び同図（Ｃ）はそれぞれ空燃比スパイクの発生状況を説
明するための特性図である。
化と空燃比変化、特にスパイク状に変化する空燃比スパ
イクとの関係を見てみる。図３は、燃料挙動モデルのパ
ラメータの変化と空燃比スパイクとの関係の一例を説明
するための説明図であり、同図（Ａ）はシミュレーショ
ンのための構成を説明するブロック図、同図（Ｂ）およ
び同図（Ｃ）はそれぞれ空燃比スパイクの発生状況を説
明するための特性図である。
【００１６】図３（Ａ）において、１０は制御対象であ
る内燃機関、３１は図１の燃料噴射制御手段２２に相当
する燃料噴射制御のためのコントローラであり、図示し
てはいないが、図１と同様な燃料噴射制御の制御系が構
成されている。ここで、コントローラにおけるパラメー
タは一定、例えば、残留率ｐ＝０．８、付着率ｒ＝０．
２とし、図示されているように、吸入空気量を滑らかな
ステップ状に立ち上がらせた時の空燃比Ａ／Ｆの変化を
観察するように構成されており、内燃機関１０の燃料挙
動モデルパラメータを変化させた時のＡ／Ｆ制御性への
影響をシミュレーションにより求める。
る内燃機関、３１は図１の燃料噴射制御手段２２に相当
する燃料噴射制御のためのコントローラであり、図示し
てはいないが、図１と同様な燃料噴射制御の制御系が構
成されている。ここで、コントローラにおけるパラメー
タは一定、例えば、残留率ｐ＝０．８、付着率ｒ＝０．
２とし、図示されているように、吸入空気量を滑らかな
ステップ状に立ち上がらせた時の空燃比Ａ／Ｆの変化を
観察するように構成されており、内燃機関１０の燃料挙
動モデルパラメータを変化させた時のＡ／Ｆ制御性への
影響をシミュレーションにより求める。
【００１７】図３（Ｂ）は残留率ｐを一定（ｐ＝０．
８）として付着率ｒを変化させた場合の空燃比変化ΔＡ
／Ｆ（ここでは、理論空燃比すなわちストイキからのず
れ）を示しており、内燃機関１０における付着率ｒが変
化すると立ち上がりの急峻なＡ／Ｆスパイクが発生する
ことが示されている。図３（Ｃ）は付着率ｒを一定（ｒ
＝０．２）として残留率ｐを変化させた場合の空燃比変
化ΔＡ／Ｆを示しており、内燃機関１０における残留率
ｐが変化すると長時間のＡ／Ｆスパイクが発生すること
が示されている。
８）として付着率ｒを変化させた場合の空燃比変化ΔＡ
／Ｆ（ここでは、理論空燃比すなわちストイキからのず
れ）を示しており、内燃機関１０における付着率ｒが変
化すると立ち上がりの急峻なＡ／Ｆスパイクが発生する
ことが示されている。図３（Ｃ）は付着率ｒを一定（ｒ
＝０．２）として残留率ｐを変化させた場合の空燃比変
化ΔＡ／Ｆを示しており、内燃機関１０における残留率
ｐが変化すると長時間のＡ／Ｆスパイクが発生すること
が示されている。
【００１８】本発明による内燃機関の燃料噴射制御装置
は、上記した燃料挙動モデルのパラメータの変化と空燃
比スパイクとの関係を利用し、排気管に配設された空燃
比（Ａ／Ｆ）センサと目標Ａ／Ｆとの差ΔＡ／Ｆを基
に、燃料挙動モデルのパラメータｐ（残留率）およびｒ
（付着率）をΔＡ／Ｆが小さくなる方向に逐次修正を行
って設定し、内燃機関の経時変化、使用燃料の変更、内
燃機関の製造上のバラツキ等にも対処しうる燃料噴射の
適応制御を実現するものである。
は、上記した燃料挙動モデルのパラメータの変化と空燃
比スパイクとの関係を利用し、排気管に配設された空燃
比（Ａ／Ｆ）センサと目標Ａ／Ｆとの差ΔＡ／Ｆを基
に、燃料挙動モデルのパラメータｐ（残留率）およびｒ
（付着率）をΔＡ／Ｆが小さくなる方向に逐次修正を行
って設定し、内燃機関の経時変化、使用燃料の変更、内
燃機関の製造上のバラツキ等にも対処しうる燃料噴射の
適応制御を実現するものである。
【００１９】本発明による内燃機関の燃料噴射制御を実
現するための第１の実施例においては、燃料挙動モデル
と排気管中に設けられた全域空燃比センサを有するＥＦ
Ｉ（Electronic Fuel Injection)システムにおいて、内
燃機関の経時変化、使用燃料の変更、内燃機関の製造上
のバラツキ等による燃料挙動モデルパラメータｐ、ｒの
変化を全域空燃比センサの信号すなわち空燃比（Ａ／
Ｆ）スパイク信号を用いて学習することが行われる。
現するための第１の実施例においては、燃料挙動モデル
と排気管中に設けられた全域空燃比センサを有するＥＦ
Ｉ（Electronic Fuel Injection)システムにおいて、内
燃機関の経時変化、使用燃料の変更、内燃機関の製造上
のバラツキ等による燃料挙動モデルパラメータｐ、ｒの
変化を全域空燃比センサの信号すなわち空燃比（Ａ／
Ｆ）スパイク信号を用いて学習することが行われる。
【００２０】図４は、この燃料挙動モデルパラメータ
ｐ、ｒの変化を学習するのための方法を説明するために
必要となる実際に発生するＡ／Ｆスパイクの一例を示す
波形図であり、図中に、Ａ／Ｆスパイクの特性を示す種
々の特性値、すなわち、最大スパイク量ΔＡ／Ｆmax 、
Ａ／Ｆスパイク継続時間Ｔ1 、最大スパイク発生からス
パイクが治まるまでの時間Ｔ2 最大スパイク発生までの
初期の立ち上がり期間Ｔ 3 およびスパイク積分量Ｓが例
示されている。
ｐ、ｒの変化を学習するのための方法を説明するために
必要となる実際に発生するＡ／Ｆスパイクの一例を示す
波形図であり、図中に、Ａ／Ｆスパイクの特性を示す種
々の特性値、すなわち、最大スパイク量ΔＡ／Ｆmax 、
Ａ／Ｆスパイク継続時間Ｔ1 、最大スパイク発生からス
パイクが治まるまでの時間Ｔ2 最大スパイク発生までの
初期の立ち上がり期間Ｔ 3 およびスパイク積分量Ｓが例
示されている。
【００２１】本第１の実施例における燃料挙動モデルパ
ラメータｐ、ｒの変化を学習するのための第１の方法に
おいては、実際に発生したＡ／ＦスパイクのＡ／Ｆスパ
イク継続時間Ｔ1 、最大スパイク発生からスパイクが治
まるまでの時間Ｔ2 および最大スパイク量ΔＡ／Ｆmax
から、次の条件を満たす所定の大きさ以上のＡ／Ｆスパ
イクが発生した時に、ｐ、ｒが更新される。すなわち、
Ｃ1 、Ｃ2 、ｄ1 、ｄ 2 、Δｐ、Δｒは定数、また、０
＜ｐ、ｒ＜１として、 ΔＡ／Ｆmax ＞Ｃ1 かつＴ2 ／Ｔ1 ＞ｄ1 のとき、ｐ
＋Δｐ→ｐに更新 ΔＡ／Ｆmax ＞Ｃ1 かつＴ2 ／Ｔ1 ≦ｄ1 のとき、ｒ
＋Δｒ→ｒに更新 ΔＡ／Ｆmax ＜−Ｃ2 かつＴ2 ／Ｔ1 ＞ｄ2 のとき、
ｐ−Δｐ→ｐに更新 ΔＡ／Ｆmax ＜−Ｃ2 かつＴ2 ／Ｔ1 ≦ｄ1 のとき、
ｒ−Δｒ→ｒに更新 とする。
ラメータｐ、ｒの変化を学習するのための第１の方法に
おいては、実際に発生したＡ／ＦスパイクのＡ／Ｆスパ
イク継続時間Ｔ1 、最大スパイク発生からスパイクが治
まるまでの時間Ｔ2 および最大スパイク量ΔＡ／Ｆmax
から、次の条件を満たす所定の大きさ以上のＡ／Ｆスパ
イクが発生した時に、ｐ、ｒが更新される。すなわち、
Ｃ1 、Ｃ2 、ｄ1 、ｄ 2 、Δｐ、Δｒは定数、また、０
＜ｐ、ｒ＜１として、 ΔＡ／Ｆmax ＞Ｃ1 かつＴ2 ／Ｔ1 ＞ｄ1 のとき、ｐ
＋Δｐ→ｐに更新 ΔＡ／Ｆmax ＞Ｃ1 かつＴ2 ／Ｔ1 ≦ｄ1 のとき、ｒ
＋Δｒ→ｒに更新 ΔＡ／Ｆmax ＜−Ｃ2 かつＴ2 ／Ｔ1 ＞ｄ2 のとき、
ｐ−Δｐ→ｐに更新 ΔＡ／Ｆmax ＜−Ｃ2 かつＴ2 ／Ｔ1 ≦ｄ1 のとき、
ｒ−Δｒ→ｒに更新 とする。
【００２２】図５は、上記した燃料挙動モデルパラメー
タｐ、ｒの変化を学習する第１の方法を実現するための
ソフトウェアの一例を示すフローチャートである。図５
の学習ルーチンは、一定時間Δｔ毎に実行されており、
まず、ステップ５０１で実際の空燃比Ａ／Ｆm を計測
し、次いでステップ５０２で内燃機関の加速度の演算を
行う。この加速度の演算は、吸入空気圧Ｐｍまたはスロ
ットル弁開度ＴＡの今回の値と前回の値との差分ΔＰｍ
またはΔＴＡを演算することによって行うことができ
る。
タｐ、ｒの変化を学習する第１の方法を実現するための
ソフトウェアの一例を示すフローチャートである。図５
の学習ルーチンは、一定時間Δｔ毎に実行されており、
まず、ステップ５０１で実際の空燃比Ａ／Ｆm を計測
し、次いでステップ５０２で内燃機関の加速度の演算を
行う。この加速度の演算は、吸入空気圧Ｐｍまたはスロ
ットル弁開度ＴＡの今回の値と前回の値との差分ΔＰｍ
またはΔＴＡを演算することによって行うことができ
る。
【００２３】加速度が演算された後は、ステップ５０３
において演算された加速度が判定値よりも大きいか否か
を判定する。そして、加速度が判定値を越えている場合
はステップ５０４に進み、加速継続カウンタＣＯＵＮＴ
の値を１にしてステップ５０５に進む。一方、ステップ
５０３で加速度が判定値以下と判定した場合はそのまま
ステップ５０５に進む。このステップ５０３に設定する
判定値は、機関が加速を開始した直後はこの判定値を越
えるが、加速継続中は判定値を越えないような値であ
る。ステップ５０５では加速継続カウンタＣＯＵＮＴの
値が０か否かを判定し、ＣＯＵＮＴ＝０の場合、即ち、
内燃機関が加速状態でないか、或いは判定値以下の加速
状態の場合は、そのままこのルーチンを終了する。
において演算された加速度が判定値よりも大きいか否か
を判定する。そして、加速度が判定値を越えている場合
はステップ５０４に進み、加速継続カウンタＣＯＵＮＴ
の値を１にしてステップ５０５に進む。一方、ステップ
５０３で加速度が判定値以下と判定した場合はそのまま
ステップ５０５に進む。このステップ５０３に設定する
判定値は、機関が加速を開始した直後はこの判定値を越
えるが、加速継続中は判定値を越えないような値であ
る。ステップ５０５では加速継続カウンタＣＯＵＮＴの
値が０か否かを判定し、ＣＯＵＮＴ＝０の場合、即ち、
内燃機関が加速状態でないか、或いは判定値以下の加速
状態の場合は、そのままこのルーチンを終了する。
【００２４】ステップ５０５でＣＯＵＮＴ≠０の場合は
ステップ５０６に進み、加速継続カウンタＣＯＵＮＴの
値が規定値Ｋ以下か否か、すなわち、内燃機関が加速を
開始してから規定時間が経過したか否かを判定する。そ
して、規定時間が経過した時（ＣＯＵＮＴ＞Ｋ）はステ
ップ５０７に進み、加速継続カウンタＣＯＵＮＴの値を
０にしてこのルーチンを終了する。一方、加速継続カウ
ンタＣＯＵＮＴの値が規定値Ｋ以下の場合、すなわち、
内燃機関が加速を開始してから規定時間がまだ経過して
いない場合（ＣＯＵＮＴ≦Ｋ）はステップ５０８に進
み、加速継続カウンタＣＯＵＮＴの値を１だけ増大させ
てステップステップ５０９に進む。
ステップ５０６に進み、加速継続カウンタＣＯＵＮＴの
値が規定値Ｋ以下か否か、すなわち、内燃機関が加速を
開始してから規定時間が経過したか否かを判定する。そ
して、規定時間が経過した時（ＣＯＵＮＴ＞Ｋ）はステ
ップ５０７に進み、加速継続カウンタＣＯＵＮＴの値を
０にしてこのルーチンを終了する。一方、加速継続カウ
ンタＣＯＵＮＴの値が規定値Ｋ以下の場合、すなわち、
内燃機関が加速を開始してから規定時間がまだ経過して
いない場合（ＣＯＵＮＴ≦Ｋ）はステップ５０８に進
み、加速継続カウンタＣＯＵＮＴの値を１だけ増大させ
てステップステップ５０９に進む。
【００２５】ステップ５０９では目標空燃比との差ΔＡ
／Ｆを計算する。次いで、ステップ５１０でΔＡ／Ｆの
絶対値と基準値ａとを比較し、ΔＡ／Ｆの方が大きい場
合（Ｙ）はＡ／Ｆスパイク継続時間Ｔ1 、最大スパイク
発生からスパイクが治まるまでの時間Ｔ2 、最大スパイ
ク量ΔＡ／Ｆmax を検出するルーチン（ステップ５１
１、５１２、５１３）に進む。すなわち、ステップ５１
１において、フラグを立て（Ｆlg＝１）、Ａ／Ｆスパイ
ク終了時点の検出用カウンタのカウントを開始する（Ｃ
nt＝０）とともに、Ｔ1 、Ｔ2 を検出するための時間カ
ウンタＴime1、Ｔime2をそれぞれΔｔほど歩進させて、
それらの計数を開始する（Ｔime1＝Ｔime1＋Δｔ、Ｔim
e2＝Ｔime2＋Δｔ）。なお、ステップ５１０が否（Ｎ）
で、更に、ステップ５１４が否（Ｎ）、すなわち、Ｆlg
≠１ならば、学習は実行されない。
／Ｆを計算する。次いで、ステップ５１０でΔＡ／Ｆの
絶対値と基準値ａとを比較し、ΔＡ／Ｆの方が大きい場
合（Ｙ）はＡ／Ｆスパイク継続時間Ｔ1 、最大スパイク
発生からスパイクが治まるまでの時間Ｔ2 、最大スパイ
ク量ΔＡ／Ｆmax を検出するルーチン（ステップ５１
１、５１２、５１３）に進む。すなわち、ステップ５１
１において、フラグを立て（Ｆlg＝１）、Ａ／Ｆスパイ
ク終了時点の検出用カウンタのカウントを開始する（Ｃ
nt＝０）とともに、Ｔ1 、Ｔ2 を検出するための時間カ
ウンタＴime1、Ｔime2をそれぞれΔｔほど歩進させて、
それらの計数を開始する（Ｔime1＝Ｔime1＋Δｔ、Ｔim
e2＝Ｔime2＋Δｔ）。なお、ステップ５１０が否（Ｎ）
で、更に、ステップ５１４が否（Ｎ）、すなわち、Ｆlg
≠１ならば、学習は実行されない。
【００２６】その後、ステップ５１２において、ΔＡ／
Ｆの絶対値をΔＡ／Ｆmax の値と比較して、極大あるい
は極小であるかを判断し、極大あるいは極小でなければ
（Ｙ）ステップ５１３においてΔＡ／Ｆmax の値を更新
し（ΔＡ／Ｆmax ＝ΔＡ／Ｆ）、Ｓgn＝ΔＡ／Ｆの符号
によりリーン側あるいはリッチ側のスパイクであるかを
示す。そして、Ｔime2＝０として、ルーチンを終了す
る。一方、ステップ５１２において極大あるいは極小で
あることを判断すると（Ｎ）、ステップ５１３を実行せ
ず、直前に更新されたΔＡ／Ｆmax を最大スパイクとし
て、かつ、その符号Ｓgnを記憶しておき、かつ、このル
ーチンが実行される度にステップ５１１におけるＴim
e1、Ｔime2の計数を継続する。
Ｆの絶対値をΔＡ／Ｆmax の値と比較して、極大あるい
は極小であるかを判断し、極大あるいは極小でなければ
（Ｙ）ステップ５１３においてΔＡ／Ｆmax の値を更新
し（ΔＡ／Ｆmax ＝ΔＡ／Ｆ）、Ｓgn＝ΔＡ／Ｆの符号
によりリーン側あるいはリッチ側のスパイクであるかを
示す。そして、Ｔime2＝０として、ルーチンを終了す
る。一方、ステップ５１２において極大あるいは極小で
あることを判断すると（Ｎ）、ステップ５１３を実行せ
ず、直前に更新されたΔＡ／Ｆmax を最大スパイクとし
て、かつ、その符号Ｓgnを記憶しておき、かつ、このル
ーチンが実行される度にステップ５１１におけるＴim
e1、Ｔime2の計数を継続する。
【００２７】ステップ５１０において、ΔＡ／Ｆの絶対
値が基準値ａ以下となると（Ｎ）、ステップ５１４でＦ
lg＝１であるかを判断し、否（Ｎ）であれば終了する
が、是（Ｙ）であれば、ステップ５１５に進んでカウン
タＣntがｂより小さいかを判断する。ステップ５１５が
是（Ｙ）であれば、ステップ５１６においてカウンタを
歩進させて（Ｃnt＝Ｃnt＋１）このルーチンを終了す
る。これにより、Ｆlg＝１の状態を一定時間ｂ未満にお
いて継続させる。Ｆlg＝１の状態が一定時間ｂ以上継続
して、ステップ５１５が否（Ｎ）となると、ステップ５
１７に進み、ここで、Ｔ1 およびＴ2 時間を計測し（Ｔ
1 ＝Ｔime1、Ｔ2 ＝Ｔime2）、更に、Ｔime1＝０、Ｃnt
＝０、Ｆlg＝０とし、加えて、Ｔ3 ＝Ｔ1 −Ｔ2 を算出
して、パラメータ更新ルーチン５１８に進み、新しい制
御に対応するパラメータを算出する。
値が基準値ａ以下となると（Ｎ）、ステップ５１４でＦ
lg＝１であるかを判断し、否（Ｎ）であれば終了する
が、是（Ｙ）であれば、ステップ５１５に進んでカウン
タＣntがｂより小さいかを判断する。ステップ５１５が
是（Ｙ）であれば、ステップ５１６においてカウンタを
歩進させて（Ｃnt＝Ｃnt＋１）このルーチンを終了す
る。これにより、Ｆlg＝１の状態を一定時間ｂ未満にお
いて継続させる。Ｆlg＝１の状態が一定時間ｂ以上継続
して、ステップ５１５が否（Ｎ）となると、ステップ５
１７に進み、ここで、Ｔ1 およびＴ2 時間を計測し（Ｔ
1 ＝Ｔime1、Ｔ2 ＝Ｔime2）、更に、Ｔime1＝０、Ｃnt
＝０、Ｆlg＝０とし、加えて、Ｔ3 ＝Ｔ1 −Ｔ2 を算出
して、パラメータ更新ルーチン５１８に進み、新しい制
御に対応するパラメータを算出する。
【００２８】図６は、図５におけるパラメータ更新ルー
チン５１８の一例を示すフローチャートであり、上記し
た方法１の更新条件および更新内容を実現するものであ
る。すなわち、ステップ６０１において、基準値を超え
る正のＡ／Ｆスパイクが発生しているか否か（ΔＡ／Ｆ
max ＞Ｃ1 およびＳgn＞０）を判断し、是（Ｙ）であれ
ば、ステップ６０２において、図３（Ｃ）に示されてい
るような長時間のＡ／Ｆスパイクであるか否か（Ｔ2 ／
Ｔ1 ＞ｄ1 ）を判断する。是（Ｙ）であれば、上記条件
のようにｐをｐ＋Δｐに更新する（ステップ６０
３）。ステップ６０２が否（Ｎ）、すなわち、図３
（Ｂ）に示されているような立ち上がりの急なＡ／Ｆス
パイクである場合は、上記条件のようにｒをｒ＋Δｒ
に更新する（ステップ６０４）。
チン５１８の一例を示すフローチャートであり、上記し
た方法１の更新条件および更新内容を実現するものであ
る。すなわち、ステップ６０１において、基準値を超え
る正のＡ／Ｆスパイクが発生しているか否か（ΔＡ／Ｆ
max ＞Ｃ1 およびＳgn＞０）を判断し、是（Ｙ）であれ
ば、ステップ６０２において、図３（Ｃ）に示されてい
るような長時間のＡ／Ｆスパイクであるか否か（Ｔ2 ／
Ｔ1 ＞ｄ1 ）を判断する。是（Ｙ）であれば、上記条件
のようにｐをｐ＋Δｐに更新する（ステップ６０
３）。ステップ６０２が否（Ｎ）、すなわち、図３
（Ｂ）に示されているような立ち上がりの急なＡ／Ｆス
パイクである場合は、上記条件のようにｒをｒ＋Δｒ
に更新する（ステップ６０４）。
【００２９】次に、負のＡ／Ｆスパイクが発生している
場合は、ステップ６０５において、基準値を超える負の
Ａ／Ｆスパイクが発生しているか否か（ΔＡ／Ｆmax ＞
Ｃ2およびＳgn＜０）を判断し、是（Ｙ）であれば、ス
テップ６０６において、図３（Ｃ）に示されているよう
な長時間の負のＡ／Ｆスパイクであるか否か（Ｔ2 ／Ｔ
1 ＞ｄ2 ）を判断する。是（Ｙ）であれば、上記条件
のようにｐをｐ−Δｐに更新する（ステップ６０７）。
ステップ６０６が否（Ｎ）、すなわち、図３（Ｂ）に示
されているような立ち下がりの急なＡ／Ｆスパイクであ
る場合は、上記条件のようにｒをｒ−Δｒに更新する
（ステップ６０８）。なお、正あるいは負のＡ／Ｆスパ
イクが基準値（Ｃ1 あるいはＣ2 ）を超えない場合は、
パラメータｐ、ｒを更新することなく、パラメータ更新
ルーチン５１８は終了する。
場合は、ステップ６０５において、基準値を超える負の
Ａ／Ｆスパイクが発生しているか否か（ΔＡ／Ｆmax ＞
Ｃ2およびＳgn＜０）を判断し、是（Ｙ）であれば、ス
テップ６０６において、図３（Ｃ）に示されているよう
な長時間の負のＡ／Ｆスパイクであるか否か（Ｔ2 ／Ｔ
1 ＞ｄ2 ）を判断する。是（Ｙ）であれば、上記条件
のようにｐをｐ−Δｐに更新する（ステップ６０７）。
ステップ６０６が否（Ｎ）、すなわち、図３（Ｂ）に示
されているような立ち下がりの急なＡ／Ｆスパイクであ
る場合は、上記条件のようにｒをｒ−Δｒに更新する
（ステップ６０８）。なお、正あるいは負のＡ／Ｆスパ
イクが基準値（Ｃ1 あるいはＣ2 ）を超えない場合は、
パラメータｐ、ｒを更新することなく、パラメータ更新
ルーチン５１８は終了する。
【００３０】本実施例における燃料挙動モデルパラメー
タｐ、ｒの変化を学習するのための第２の方法として
は、Ａ／Ｆスパイクの初期の傾き、すなわち、図４に示
されている実際に発生するＡ／ＦスパイクのＴ3 期間の
傾き＝（ΔＡ／Ｆmax ）／Ｔ3と、スパイクの継続期間
Ｔ1 とから、次のような更新条件を設定する。すなわ
ち、上記と同様に、Ｃ1 、Ｃ2 、ｅ1 、ｅ2 、ｅ3 、ｅ
4 は定数、また、０＜ｐ、ｒ＜１として、 ΔＡ／Ｆmax ＞Ｃ1 、かつ、｜ΔＡ／Ｆmax ｜／Ｔ3
＞ｅ1 のとき、ｒ＋Δｒ→ｒに更新 ΔＡ／Ｆmax ＞Ｃ1 、かつ、Ｔ1 ＞ｅ2 のとき、ｐ＋
Δｐ→ｐに更新 ΔＡ／Ｆmax ＜−Ｃ2 、かつ、｜ΔＡ／Ｆmax ｜／Ｔ
3 ＞ｅ3 のとき、ｒ−Δｒ→ｒに更新 ΔＡ／Ｆmax ＜−Ｃ2 、かつ、Ｔ1 ＞ｅ4 のとき、ｐ
−Δｐ→ｐに更新 上記した燃料挙動モデルパラメータｐ、ｒの変化を学習
する第２の方法を実現するためのソフトウェアの一例と
しては、上記第１の方法を実現するソフトウェアを一部
改変したものを用いることができる。すなわち、図５に
示されているフローチャートのうち、パラメータ更新ル
ーチン５１８を除き、必要なＡ／Ｆスパイクの特性値を
設定するためのルーチン（ステップ５０１〜５１７）を
用いることができ、また、図７は本第２の方法における
パラメータ更新ルーチンを示すフローチャートであり、
これは、図６のパラメータ更新ルーチンのうち、正のＡ
／Ｆスパイクに対するスパイク形状の判断ステップを、
（ΔＡ／Ｆmax ）／Ｔ3 ＞ｅ1 （ステップ７０１）およ
びＴ1 ＞ｅ2 （ステップ７０３）の二つの判断に分割
し、それらの判断が是（Ｙ）のときに、それぞれ、ｒ＝
ｒ＋Δｒ（ステップ７０２）およびｐ＝ｐ＋Δｐ（ステ
ップ７０４）に更新するように改変し、また、負のＡ／
Ｆスパイクに対するスパイク形状の判断ステップを、
（ΔＡ／Ｆmax）／Ｔ3 ＞ｅ3 （ステップ７０５）お
よびＴ1 ＞ｅ4 （ステップ７０７）の二つの判断に分割
し、それらの判断が是（Ｙ）のときに、それぞれ、ｒ＝
ｒ−Δｒ（ステップ７０６）およびｐ＝ｐ−Δｐ（ステ
ップ７０８）に更新するように改変して用いることがで
きる。
タｐ、ｒの変化を学習するのための第２の方法として
は、Ａ／Ｆスパイクの初期の傾き、すなわち、図４に示
されている実際に発生するＡ／ＦスパイクのＴ3 期間の
傾き＝（ΔＡ／Ｆmax ）／Ｔ3と、スパイクの継続期間
Ｔ1 とから、次のような更新条件を設定する。すなわ
ち、上記と同様に、Ｃ1 、Ｃ2 、ｅ1 、ｅ2 、ｅ3 、ｅ
4 は定数、また、０＜ｐ、ｒ＜１として、 ΔＡ／Ｆmax ＞Ｃ1 、かつ、｜ΔＡ／Ｆmax ｜／Ｔ3
＞ｅ1 のとき、ｒ＋Δｒ→ｒに更新 ΔＡ／Ｆmax ＞Ｃ1 、かつ、Ｔ1 ＞ｅ2 のとき、ｐ＋
Δｐ→ｐに更新 ΔＡ／Ｆmax ＜−Ｃ2 、かつ、｜ΔＡ／Ｆmax ｜／Ｔ
3 ＞ｅ3 のとき、ｒ−Δｒ→ｒに更新 ΔＡ／Ｆmax ＜−Ｃ2 、かつ、Ｔ1 ＞ｅ4 のとき、ｐ
−Δｐ→ｐに更新 上記した燃料挙動モデルパラメータｐ、ｒの変化を学習
する第２の方法を実現するためのソフトウェアの一例と
しては、上記第１の方法を実現するソフトウェアを一部
改変したものを用いることができる。すなわち、図５に
示されているフローチャートのうち、パラメータ更新ル
ーチン５１８を除き、必要なＡ／Ｆスパイクの特性値を
設定するためのルーチン（ステップ５０１〜５１７）を
用いることができ、また、図７は本第２の方法における
パラメータ更新ルーチンを示すフローチャートであり、
これは、図６のパラメータ更新ルーチンのうち、正のＡ
／Ｆスパイクに対するスパイク形状の判断ステップを、
（ΔＡ／Ｆmax ）／Ｔ3 ＞ｅ1 （ステップ７０１）およ
びＴ1 ＞ｅ2 （ステップ７０３）の二つの判断に分割
し、それらの判断が是（Ｙ）のときに、それぞれ、ｒ＝
ｒ＋Δｒ（ステップ７０２）およびｐ＝ｐ＋Δｐ（ステ
ップ７０４）に更新するように改変し、また、負のＡ／
Ｆスパイクに対するスパイク形状の判断ステップを、
（ΔＡ／Ｆmax）／Ｔ3 ＞ｅ3 （ステップ７０５）お
よびＴ1 ＞ｅ4 （ステップ７０７）の二つの判断に分割
し、それらの判断が是（Ｙ）のときに、それぞれ、ｒ＝
ｒ−Δｒ（ステップ７０６）およびｐ＝ｐ−Δｐ（ステ
ップ７０８）に更新するように改変して用いることがで
きる。
【００３１】本実施例における燃料挙動モデルパラメー
タｐ、ｒの変化を学習するのための第３の方法として
は、上記第２の方法におけるＴ1 に関する条件の代わり
に、スパイク積分量Ｓに関する同様の条件を用いる。こ
の場合、Ａ／Ｆスパイクが、例えば図４に例示されてい
るように、リッチからリーンに、あるいは、リーンから
リッチに振動する形状を持って発生するときは、内燃機
関の排気ガス浄化のための触媒のＯ2 ストレージを考慮
すれば、スパイク積分量のリッチ分（図中のＳ1）とリ
ーン分（図中のＳ2 ）との差Ｓ＝Ｓ1 −Ｓ2 のみを考慮
すればよい。すなわち、図中の式に示すように、Ｓとし
てΔＡ／Ｆの０からＴ1 時間までの時間積分の絶対値を
用いることができる。
タｐ、ｒの変化を学習するのための第３の方法として
は、上記第２の方法におけるＴ1 に関する条件の代わり
に、スパイク積分量Ｓに関する同様の条件を用いる。こ
の場合、Ａ／Ｆスパイクが、例えば図４に例示されてい
るように、リッチからリーンに、あるいは、リーンから
リッチに振動する形状を持って発生するときは、内燃機
関の排気ガス浄化のための触媒のＯ2 ストレージを考慮
すれば、スパイク積分量のリッチ分（図中のＳ1）とリ
ーン分（図中のＳ2 ）との差Ｓ＝Ｓ1 −Ｓ2 のみを考慮
すればよい。すなわち、図中の式に示すように、Ｓとし
てΔＡ／Ｆの０からＴ1 時間までの時間積分の絶対値を
用いることができる。
【００３２】上記した燃料挙動モデルパラメータｐ、ｒ
の変化を学習する第３の方法を実現するためのソフトウ
ェアの一例としても、上記第１の方法（あるいは第２の
方法）を実現するソフトウェアを一部改変したものを用
いることができる。すなわち、図８は本第３の方法を実
現するためのソフトウェアの一例を示すフローチャート
であり、これは、図５に示されている必要なＡ／Ｆスパ
イクの特性値を設定するためのルーチン（ステップ５０
１〜５１７）においては、例えば、ステップ５１１にお
いて毎回ΔＡ／Ｆ・Δｔを計算して、かつ、それをｓと
して積算しておき（ステップ５１１′、ｓ＝ｓ＋ΔＡ／
Ｆ・Δｔ）、ステップ５１７においてＴ 1 時間後の積算
値ｓをスパイク積分量Ｓとすることにより（ステップ５
１７′、Ｓ＝ｓ、ｓ＝０）、スパイク積分量を設定する
ことができる。また、図９は本第３の方法のためのパラ
メータ更新ルーチンを示しており、これは、図７に示さ
れている上記第２の方法のための図６のパラメータ更新
ルーチン（上記第１の方法）の改変において、Ｔ1 に関
する判断をＳに関する判断に変更したものである（ステ
ップ７０３’およびステップ７０７’）。
の変化を学習する第３の方法を実現するためのソフトウ
ェアの一例としても、上記第１の方法（あるいは第２の
方法）を実現するソフトウェアを一部改変したものを用
いることができる。すなわち、図８は本第３の方法を実
現するためのソフトウェアの一例を示すフローチャート
であり、これは、図５に示されている必要なＡ／Ｆスパ
イクの特性値を設定するためのルーチン（ステップ５０
１〜５１７）においては、例えば、ステップ５１１にお
いて毎回ΔＡ／Ｆ・Δｔを計算して、かつ、それをｓと
して積算しておき（ステップ５１１′、ｓ＝ｓ＋ΔＡ／
Ｆ・Δｔ）、ステップ５１７においてＴ 1 時間後の積算
値ｓをスパイク積分量Ｓとすることにより（ステップ５
１７′、Ｓ＝ｓ、ｓ＝０）、スパイク積分量を設定する
ことができる。また、図９は本第３の方法のためのパラ
メータ更新ルーチンを示しており、これは、図７に示さ
れている上記第２の方法のための図６のパラメータ更新
ルーチン（上記第１の方法）の改変において、Ｔ1 に関
する判断をＳに関する判断に変更したものである（ステ
ップ７０３’およびステップ７０７’）。
【００３３】上述の本発明の第１の実施例においては、
検出した空燃比と目標空燃比との差、すなわち、Ａ／Ｆ
スパイク量ΔＡ／Ｆに基づいて、モデルパラメータｐ、
ｒを修正しているが、本発明の内燃機関の燃料噴射制御
装置の第２の実施例においては、ΔＡ／Ｆに吸入空気量
Ｇa を掛け合わせた（ΔＡ／Ｆ・Ｇa ）を指標として、
第１実施例と同様に、パラメータを更新する。
検出した空燃比と目標空燃比との差、すなわち、Ａ／Ｆ
スパイク量ΔＡ／Ｆに基づいて、モデルパラメータｐ、
ｒを修正しているが、本発明の内燃機関の燃料噴射制御
装置の第２の実施例においては、ΔＡ／Ｆに吸入空気量
Ｇa を掛け合わせた（ΔＡ／Ｆ・Ｇa ）を指標として、
第１実施例と同様に、パラメータを更新する。
【００３４】内燃機関の低負荷運転条件（吸入空気量Ｇ
a が小）と高負荷運転条件（吸入空気量Ｇa が大）とに
おいて、同じ大きさのＡ／Ｆスパイクが発生したとして
も、エミッションの質量(mass)を考慮すれば、高負荷時
の方が悪影響を与えることとなる。また、モデルパラメ
ータｐ、ｒが機関の運転条件により異なる場合、機関負
荷に応じて数種類のｐ、ｒを持ち、それぞれを修正する
方法が考えられるが、本発明のパラメータ更新手法にお
いてはｐ、ｒが逐次少しづつ修正されていくため、数種
類のｐ、ｒを持つと学習のスピードが非常に遅くなり、
また、それを防止するために更新幅を大きくすると誤学
習によるハンチング等が発生することとなる。そこで、
本第２の実施例におけるように、一種類のモデルパラメ
ータｐ、ｒのみを持ち、かつ、それらをエミッションへ
の影響度の高い高負荷時の空燃比スパイクを用いて学習
する方が効果的である。
a が小）と高負荷運転条件（吸入空気量Ｇa が大）とに
おいて、同じ大きさのＡ／Ｆスパイクが発生したとして
も、エミッションの質量(mass)を考慮すれば、高負荷時
の方が悪影響を与えることとなる。また、モデルパラメ
ータｐ、ｒが機関の運転条件により異なる場合、機関負
荷に応じて数種類のｐ、ｒを持ち、それぞれを修正する
方法が考えられるが、本発明のパラメータ更新手法にお
いてはｐ、ｒが逐次少しづつ修正されていくため、数種
類のｐ、ｒを持つと学習のスピードが非常に遅くなり、
また、それを防止するために更新幅を大きくすると誤学
習によるハンチング等が発生することとなる。そこで、
本第２の実施例におけるように、一種類のモデルパラメ
ータｐ、ｒのみを持ち、かつ、それらをエミッションへ
の影響度の高い高負荷時の空燃比スパイクを用いて学習
する方が効果的である。
【００３５】本第２の実施例を実現するためのソフトウ
ェアとしては、上述の第１の実施例を実現するためのも
のを利用することができる。その場合、算出された空燃
比スパイクΔＡ／Ｆと検出された吸入空気量Ｇa とを掛
け合わせた（ΔＡ／Ｆ・Ｇa）を用いて、パラメータ更
新を行うための正あるいは負の最大スパイク（ΔＡ／Ｆ
max ・Ｇa ）に対する判断レベルを高負荷時に対応する
大きい基準値、例えば、それぞれＣ1 、Ｃ2 より大きい
Ｃ1 ’、Ｃ2 ’に改変することにより、高負荷時にのみ
パラメータ更新を実行するようにすることができる。ソ
フトウェアの他の部分は、図５および図６のものと同等
である。
ェアとしては、上述の第１の実施例を実現するためのも
のを利用することができる。その場合、算出された空燃
比スパイクΔＡ／Ｆと検出された吸入空気量Ｇa とを掛
け合わせた（ΔＡ／Ｆ・Ｇa）を用いて、パラメータ更
新を行うための正あるいは負の最大スパイク（ΔＡ／Ｆ
max ・Ｇa ）に対する判断レベルを高負荷時に対応する
大きい基準値、例えば、それぞれＣ1 、Ｃ2 より大きい
Ｃ1 ’、Ｃ2 ’に改変することにより、高負荷時にのみ
パラメータ更新を実行するようにすることができる。ソ
フトウェアの他の部分は、図５および図６のものと同等
である。
【００３６】図１０は、本発明による内燃機関の燃料噴
射制御装置の第３の実施例を説明するためのものであ
り、残留率パラメータｐと吸気管壁面への燃料付着量ｆ
w との関係の一例を示す特性図である。前述した図１２
に示されている燃料挙動モデルから明らかなように、 ｆw ＝（ｒ／１−ｐ）ｆi （１） であり、ここで、ｒ、ｆi を一定とすると、ｐとｆw と
は図７のような関係となる。このように、ｐが１に近づ
くとｆw は急激に大きくなる傾向を持っており、上述し
たパラメータの更新においてｐの更新幅を、ｐの値に依
存することなく、一定にすると、ｆw に対する感度がｐ
が大きい程高くなり、Ａ／Ｆ制御性への影響も大きく増
大することとなる。
射制御装置の第３の実施例を説明するためのものであ
り、残留率パラメータｐと吸気管壁面への燃料付着量ｆ
w との関係の一例を示す特性図である。前述した図１２
に示されている燃料挙動モデルから明らかなように、 ｆw ＝（ｒ／１−ｐ）ｆi （１） であり、ここで、ｒ、ｆi を一定とすると、ｐとｆw と
は図７のような関係となる。このように、ｐが１に近づ
くとｆw は急激に大きくなる傾向を持っており、上述し
たパラメータの更新においてｐの更新幅を、ｐの値に依
存することなく、一定にすると、ｆw に対する感度がｐ
が大きい程高くなり、Ａ／Ｆ制御性への影響も大きく増
大することとなる。
【００３７】そこで、上記（１）式から、ｐの変化Δｐ
に対するｆw の変化Δｆw の関係を求めれば、 Δｆw ＝〔ｒｆi ／（１−ｐ）2 〕・Δｐ （２） ここで、Δｆw を一定（ｒ、ｆi は一定）とするために
は、 Δｐ∝（１−ｐ）2 （３） となる。したがって、本発明による内燃機関の燃料噴射
制御装置の第３の実施例においては、ｐの更新幅Δｐを Δｐ＝Ｋ（１−ｐ）2 Ｋ：定数 （４） として、ｐの値が変化しても、ｆw に対する感度を同程
度のものとする。
に対するｆw の変化Δｆw の関係を求めれば、 Δｆw ＝〔ｒｆi ／（１−ｐ）2 〕・Δｐ （２） ここで、Δｆw を一定（ｒ、ｆi は一定）とするために
は、 Δｐ∝（１−ｐ）2 （３） となる。したがって、本発明による内燃機関の燃料噴射
制御装置の第３の実施例においては、ｐの更新幅Δｐを Δｐ＝Ｋ（１−ｐ）2 Ｋ：定数 （４） として、ｐの値が変化しても、ｆw に対する感度を同程
度のものとする。
【００３８】上述したように、本発明による内燃機関の
燃料噴射制御装置は、Ａ／Ｆスパイクから燃料挙動モデ
ルのパラメータ、したがって、燃料噴射量の補正項を学
習するようにしているが、このような学習は同一の運転
条件、例えば、アクセルの踏み方が同じで、かつ、車速
が同じ等、におけるＡ／Ｆスパイクに基づいて学習する
方が、誤学習がなくなり、しかも、学習スピードも速く
なる。
燃料噴射制御装置は、Ａ／Ｆスパイクから燃料挙動モデ
ルのパラメータ、したがって、燃料噴射量の補正項を学
習するようにしているが、このような学習は同一の運転
条件、例えば、アクセルの踏み方が同じで、かつ、車速
が同じ等、におけるＡ／Ｆスパイクに基づいて学習する
方が、誤学習がなくなり、しかも、学習スピードも速く
なる。
【００３９】図１１は、機関の運転に伴うスロットルＴ
Ａあるいは吸気管圧力Ｐm の変化の一例を示す波形図で
あり、同図（Ａ）はスロットルＴＡあるいは吸気管圧力
Ｐm自体の変化パターン、同図（Ｂ）はその変化速度パ
ターンを示している。本発明における上述した各種の方
法によるパラメータの学習による更新は、このＴＡある
いはＰm とＡ／Ｆとを一定時間記憶して観察し、ＴＡあ
るいはＰm 変化あるいは変化速度のパターンと車速とが
特定の範囲（変化幅、変化速度範囲等）に入った時にの
み、その時のＡ／Ｆスパイクを用いて実行されるように
することができる。このような条件の一例として、比較
的安定し、かつ、典型的な空燃比スパイクの発生時であ
るアイドル後の加速時に、本発明における上述した各種
の方法によるパラメータの学習による更新を実行するこ
とも有効である。
Ａあるいは吸気管圧力Ｐm の変化の一例を示す波形図で
あり、同図（Ａ）はスロットルＴＡあるいは吸気管圧力
Ｐm自体の変化パターン、同図（Ｂ）はその変化速度パ
ターンを示している。本発明における上述した各種の方
法によるパラメータの学習による更新は、このＴＡある
いはＰm とＡ／Ｆとを一定時間記憶して観察し、ＴＡあ
るいはＰm 変化あるいは変化速度のパターンと車速とが
特定の範囲（変化幅、変化速度範囲等）に入った時にの
み、その時のＡ／Ｆスパイクを用いて実行されるように
することができる。このような条件の一例として、比較
的安定し、かつ、典型的な空燃比スパイクの発生時であ
るアイドル後の加速時に、本発明における上述した各種
の方法によるパラメータの学習による更新を実行するこ
とも有効である。
【００４０】
【発明の効果】以上のように、本発明の内燃機関の燃料
噴射制御装置によれば、実際に発生したＡ／Ｆスパイク
（あるいはそれに相当するスパイク）を基にして最適な
パラメータを学習するという簡便な手法により、新しい
制御態様に対応して燃料挙動モデルのパラメータを変化
させ、内燃機関の空燃比制御の最適化を実現することが
できる。本発明によれば、燃料挙動モデルのモデル誤差
の影響も少なく、また、複雑な計算も不要となり計算負
荷を軽減することができる。
噴射制御装置によれば、実際に発生したＡ／Ｆスパイク
（あるいはそれに相当するスパイク）を基にして最適な
パラメータを学習するという簡便な手法により、新しい
制御態様に対応して燃料挙動モデルのパラメータを変化
させ、内燃機関の空燃比制御の最適化を実現することが
できる。本発明によれば、燃料挙動モデルのモデル誤差
の影響も少なく、また、複雑な計算も不要となり計算負
荷を軽減することができる。
【図１】本発明が適用される内燃機関の燃料噴射制御装
置の基本構成を示すブロック図である。
置の基本構成を示すブロック図である。
【図２】本発明が適用される内燃機関の燃料噴射制御装
置のハードウェア構成を説明するための概略構成図であ
る。
置のハードウェア構成を説明するための概略構成図であ
る。
【図３】燃料挙動モデルのパラメータの変化と空燃比ス
パイクとの関係の一例を説明するための説明図であり、
（Ａ）はシミュレーションのための構成を説明するブロ
ック図、（Ｂ）および（Ｃ）はそれぞれ空燃比スパイク
の発生状況を説明するための特性図である。
パイクとの関係の一例を説明するための説明図であり、
（Ａ）はシミュレーションのための構成を説明するブロ
ック図、（Ｂ）および（Ｃ）はそれぞれ空燃比スパイク
の発生状況を説明するための特性図である。
【図４】空燃比スパイクの一例を示す波形図である。
【図５】本発明による内燃機関の燃料噴射制御装置にお
ける燃料挙動モデルパラメータを学習する方法を実現す
るためのソフトウェアの一例を示すフローチャートであ
る。
ける燃料挙動モデルパラメータを学習する方法を実現す
るためのソフトウェアの一例を示すフローチャートであ
る。
【図６】パラメータ更新ルーチンの一例を示すフローチ
ャートである。
ャートである。
【図７】パラメータ更新ルーチンの変形例を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図８】燃料挙動モデルパラメータを学習する方法を実
現するためのソフトウェアの他の例を示すフローチャー
トである。
現するためのソフトウェアの他の例を示すフローチャー
トである。
【図９】パラメータ更新ルーチンの他の変形例を示すフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図１０】残留率パラメータｐと吸気管壁面への燃料付
着量ｆw との関係の一例を示す特性図である。
着量ｆw との関係の一例を示す特性図である。
【図１１】スロットルＴＡあるいは吸気管圧力Ｐm の変
化の一例を示す波形図であり、（Ａ）は変化パターン、
（Ｂ）は変化速度パターンである。
化の一例を示す波形図であり、（Ａ）は変化パターン、
（Ｂ）は変化速度パターンである。
【図１２】燃料挙動モデルの一例を示す説明図である。
１…スロットルセンサ ２…吸気圧センサ ３…燃料噴射用インジェクタ ４…空燃比センサ ５…排気浄化用触媒 １０…内燃機関 ２０…制御ユニット ２１…パラメータ設定手段 ２２…燃料噴射制御手段
Claims (3)
- 【請求項１】 噴射燃料の吸気管壁面への付着を含む燃
料の挙動特性を示すパラメータを設定し、該パラメータ
を用いて燃料噴射量を適応制御する内燃機関の燃料噴射
制御装置であって、 上記内燃機関の排気ガスの空燃比を検出する空燃比セン
サと、 上記内燃機関の加速状態を判定する加速判定手段と、 上記内燃機関の加速発生後の所定時間内に、上記空燃比
センサにより検出された空燃比と目標空燃比との差が所
定値以上の時、発生される空燃比スパイクの特性に基づ
いて上記パラメータを更新するパラメータ設定手段とを
更に備えている内燃機関の燃料噴射制御装置。 - 【請求項２】 請求項１に記載の内燃機関の燃料噴射制
御装置において、 パラメータ設定手段が、空燃比センサにより検出された
空燃比と目標空燃比との差に内燃機関の吸入空気量を乗
算し、該乗算値が第２の所定値以上の時、パラメータを
更新するようになっている内燃機関の燃料噴射制御装
置。 - 【請求項３】 請求項１に記載の内燃機関の燃料噴射制
御装置において、 燃料の挙動特性を示すパラメータが吸気管壁面へ付着し
た燃料の残留率を含んでおり、 パラメータ設定手段が、（１−残留率）2 に比例する更
新幅により、上記残留率を更新するようになっている内
燃機関の燃料噴射制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6263913A JPH07197836A (ja) | 1993-11-29 | 1994-10-27 | 内燃機関の燃料噴射制御装置 |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29815993 | 1993-11-29 | ||
| JP5-298159 | 1993-11-29 | ||
| JP6263913A JPH07197836A (ja) | 1993-11-29 | 1994-10-27 | 内燃機関の燃料噴射制御装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07197836A true JPH07197836A (ja) | 1995-08-01 |
Family
ID=26546261
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6263913A Pending JPH07197836A (ja) | 1993-11-29 | 1994-10-27 | 内燃機関の燃料噴射制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07197836A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10274082A (ja) * | 1997-03-28 | 1998-10-13 | Yamaha Motor Co Ltd | エンジン制御方式 |
| JPWO2002103181A1 (ja) * | 2001-06-18 | 2004-09-30 | トヨタ自動車株式会社 | 内燃機関の空燃比制御装置 |
| JP2004353466A (ja) * | 2003-05-27 | 2004-12-16 | Toyota Motor Corp | 内燃機関の燃料噴射量制御装置 |
| JP2008261269A (ja) * | 2007-04-11 | 2008-10-30 | Toyota Motor Corp | 内燃機関の燃料噴射量制御装置 |
| WO2019064322A1 (ja) * | 2017-09-26 | 2019-04-04 | 株式会社日立製作所 | 機器制御システム |
-
1994
- 1994-10-27 JP JP6263913A patent/JPH07197836A/ja active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10274082A (ja) * | 1997-03-28 | 1998-10-13 | Yamaha Motor Co Ltd | エンジン制御方式 |
| JPWO2002103181A1 (ja) * | 2001-06-18 | 2004-09-30 | トヨタ自動車株式会社 | 内燃機関の空燃比制御装置 |
| US7162862B2 (en) | 2001-06-18 | 2007-01-16 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Air-fuel ratio control apparatus for internal combustion engine |
| JP2004353466A (ja) * | 2003-05-27 | 2004-12-16 | Toyota Motor Corp | 内燃機関の燃料噴射量制御装置 |
| JP2008261269A (ja) * | 2007-04-11 | 2008-10-30 | Toyota Motor Corp | 内燃機関の燃料噴射量制御装置 |
| WO2019064322A1 (ja) * | 2017-09-26 | 2019-04-04 | 株式会社日立製作所 | 機器制御システム |
| JPWO2019064322A1 (ja) * | 2017-09-26 | 2020-03-26 | 株式会社日立製作所 | 機器制御システム |
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