JPH076482B2 - 内燃機関のノツキング制御方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は内燃機関のノツキング制御方法に係り、特にノ
ツキングの有無によつて比較的速い速度で遅進角を行う
ための補正遅角量とノツキングの有無によつて比較的遅
い速度で遅進角を行いかつ学習制御によつて変更される
学習遅角量とによつて、基本点火進角を補正してノツキ
ングを制御する方法の学習制御の改良に関する。

従来の学習制御によるノツキング制御方法は、吸入空気
量Ｑとエンジン回転数Ｎとの比Q/Nまたは吸気管負圧で
定まる負荷によつて予め定まる基本点火進角θ_BASEをマ
イクロコンピユータのリードオンリメモリ（ROM）にマ
ツプの形で記憶させておき、次の（１）式に基いて実際
にイグナイタを制御する点火進角θigを演算し、この点
火進角を用いてノツキング制御を行うものである。

θig＝θ_BASE−（θ_KG＋θ_Ｋ） ……（１） ただし、θ_KGはノツキングのレベルを所定レベルにする
ためにエンジン回転数と負荷とによつて定まりかつ学習
制御によつて変更される学習遅角量、θ_Ｋはノツキング
が発生したとき点火時期を遅らせかつノツキングが発生
しなくなつたとき点火時期を進める補正遅角量である。

ここで、補正遅角量θ_Ｋは次のようにして求められる。
まず、マイクロホン等で構成されたノツキングセンサを
用いてエンジンの振動を検出し、エンジン振動の平均値
（バツクグランド）ｂの所定倍Ｋ・ｂ（ただしＫは比例
定数）とエンジン振動のピーク値ａとを求め、このピー
ク値αとＫ・ｂの値とを比較する。ピーク値ａがＫ・ｂ
の値を越えたときには、ノツキング発生と判断して次の
（２）式に示すようにノツキング発生１回あたり所定ク
ランク角（例えば0.4゜CA）点火時期が遅れるよう補正
遅角量θ_Ｋを変更する。

θ_Ｋ←θ_Ｋ＋0.4゜CA ……（２） またピーク値ａがＫ・ｂの値以下のときには、ノツキン
グが発生しなかつたと判断して、第１のタイマを用いて
所定時期（例えば48msec）経過したか否かを判断し、所
定時間経過したときには次の（３）式に示すように所定
クランク角（例えば0.08゜CA）点火時期が進むように補
正遅角量θ_Ｋを変更する。

θ_Ｋ←θ_Ｋ−0.08゜CA ……（３） また、エンジン条件に応じた学習遅角量θ_KGは次のよう
にして算出される。まず、第１図に示すようにエンジン
回転数Ｎと負荷Q/Nとに対応させて学習遅角量を記憶さ
せる番地０〜23をマイクロコンピユータのランダムアク
セスメモリ（RAM）に用意して学習マツプを作成してお
く。エンジン回転数Ｎと吸入空気量Ｑとを取込み、学習
マツプ上において現在のエンジン条件を示す点（Ｎ、Q/
N）を囲む４点のRAMの番地を求める。今、第２図に示す
ように現在のエンジン条件を示す点を囲むRAMの番地が
ｎ（ｎ＝0.1、…16）、ｎ＋１、ｎ＋６、ｎ＋７であ
り、番地ｎに学習遅角量θ_KGn、番地ｎ＋１に学習遅角
量θ_KG(n₊₁₎、番地ｎ＋６に学習遅角量θ_KG(n₊₆）、番
地ｎ＋７に学習遅角量θ_KG(n₊₇₎が各々記憶されている
ものとする。そして、番地間のエンジン回転数の差を
Ｘ、番地間の負荷の差をＹ、番地ｎと現在のエンジン条
件を示す点との間のエンジン回転数の差をｘ、番地ｎと
現在のエンジン条件を示す点との間の負荷の差をｙとす
れば、以下の（４）〜（６）式に示す２次元補間法によ
り現在のエンジン条件を示す点の学習遅角量θ_KGが求め
られる。

そして上記学習マツプの学習制御は、次のようにして行
なわれる。まず、現在のエンジン条件に応じて学習制御
の時間を決定する第２のタイマと、エンジン条件に無関
係に学習制御の時間を決定する第３のタイマとを用意す
る。第２のタイマにより所定時間（例えば48msec）経過
したことが検出されたときには、補正遅角量θ_Ｋが変更
されて所定クランク角（例えば４゜CA）を越えたか否か
を判断し、補正角量θ_Ｋが所定クランク角を越えたとき
に、上記で説明した現在のエンジン条件を示す点を囲む
学習マップ上の４点の所定の学習値（例えば0.04゜CA）
加算する学習制御を行う。一方、第３のタイマにより所
定時間（例えば16sec）経過したことが検出されたとき
には、ノツキングの発生と無関係に学習マップ上の全て
の番地の学習遅角量から所定の学習値（例えば0.01CA）
減算して、点火時期が進むように学習制御する。

しかし、上記の学習制御では、プログラムが短かくなる
という利点を有するが、エンジン条件に応じた適正な学
習制御を行うことができず、このためノスキング制御が
不正確になる大ノツキングが発生したり、エンジン出力
が低下するという問題が生じていた。

上記問題点を解消して全てのエンジン条件で適正な学習
制御を行うために、現在のエンジン条件を示す点とこの
点を囲む４点との距離を算出し、この距離に応じて重み
を付けて以下の式に示すように学習値を分配して学習制
御することが行なわれている。

ただし、αは学習値、γｎ、γn₊₁、γn₊₆、γn₊₇は各
々現在のエンジン条件を示す点とこの点を囲む４つの番
地との学習マップ上の距離である。

しかし、かかる学習制御では、距離γｎ、γn₊₁等を求
めるためにエンジン回転数の平方と負荷の平方との和の
平方根を求める必要があり、このためマイクロコンピユ
ータのプログラムが長く、コンピユータの制御に取入れ
にくいという問題がある。また、この問題のために計算
時間が長くかかり、高エンジン回転時にノツキング制御
の頻度を少くする等の必要がある。このため高エンジン
回転時にノツキングが多発したり、点火時期の遅角しす
ぎにより出力が低下するという問題が生じる。

このような問題に対処するために、エンジンの運転状態
を区分して、その区分ごとに学習を行うようにした制御
方法が、特開昭56−23566号公報に提案されている。

しかし、同公報の制御方法によれば、ノッキングが発生
しているときは点火時期の遅角量を増大させ、ノッキン
グが所定時間発生していないときは遅角量を減少させ、
この遅角量をそのまま運転状態ごとに記憶させる学習で
あることから、過渡状態やノイズ等によるノッキングに
対して補正された遅角量をも学習してしまう。つまり、
ノイズ等によるノッキングをも学習してしまうので、次
に同じ運転状態区分になったときに、遅角し過ぎになる
ことがあり、やはり出力が低下するという問題がある。

本発明は上記問題を解消すべく成されたもので、プログ
ラムを短くすると共に、現在のエンジン条件に近い番地
の学習値を大きくかつ現在のエンジン条件に遠い番地の
学習値を小さくして、全てのエンジン条件で適正な学習
制御が行なえ、かつノイズ等によるノッキングに対して
も安定な点火時期制御を行なえる内燃機関のノツキング
制御方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明は、エンジン回転数
と負荷に応じて定められた基本点火進角から、ノッキン
グに応じて点火時期を進遅角させるための補正遅角量
と、特定の運転状態毎に記憶され、ノッキングを所定レ
ベルにするために前記補正遅角量が予め設定した所定範
囲を越えたときは所定値遅角し所定範囲未満のときは所
定値進角するように学習制御によって変更される学習遅
角量から、現在の運転状態に対応して算出される学習遅
角量との和を減算して得られた点火時期により点火し
て、ノッキングを制御する内燃機関のノッキング制御方
法において、 前記学習遅角量は、現在の運転状態を囲みかつ隣接した
前記特定の運転状態に対応して記憶され、 その記憶された学習遅角量は、 前記特定の運転状態のうち、現在のエンジン回転数を挟
む運転状態間のエンジン回転数の差に対する現在のエン
ジン回転数と前記特定の運転状態のエンジン回転数との
差の割合で、前記所定値を分配する第１のステツプと、 前記特定の運転状態のうち、現在の負荷を挟む運転状態
間の負荷の差に対する現在の負荷と前記特定の運転状態
の負荷との差の割合で、前記第１のステツプで分配され
た所定値を更に分配する第２のステツプと、 前記特定の運転状態のうち、現在の運転状態に近い運転
状態の学習量が大きくなり、かつ現在の運転状態から遠
い運転状態の学習量が小さくなるように、前記第１・２
のステップで分配された所定値を加減算する第３のステ
ップと、 により学習されることである。この結果、プログラムが
短かくなるためマイクロコンピユータの限られたプログ
ラムに組入れることができ、演算時間が短かくなるため
高エンジン回転でも低エンジン回転でも同じように学習
制御を行うことができ、ノツキングの制御が向上すると
いう特有の効果が得られる。

また、上記本発明の構成においては、ノツキング制御領
域であつて記憶された学習遅角量に対応するエンジン回
転数の上下限値および負荷の上下限値を含む外側の領域
における所定値をノツキング制御領域内側の所定値より
小さくすることが好ましい。このようにすることにより
学習マツプの境界および学習マツプ外のノツキング制御
領域における学習制御の精度が向上し、学習制御の機会
が増すためエンジン条件の変化によつて学習マツプを変
化させる必要が生じたとき速やかに対応できる。

ところで、基本点火進角θ_BASEすなわちMBT（Minimum S
park Advance for Best Torque）は、第３図に示すよう
に、エンジン回転数に応じて曲線C₁のように変化し、ま
た空気が湿つている場合等のノツキングが発生しにくい
ときの微小ノツキング発生点火時期は曲線C₂のようにな
り、空気が乾燥している場合等のノツキングが発生し易
いときの微小ノツキング発生点火時期は曲線C₃のように
なる。従つて、ノツキングが発生し易い条件でもノツキ
ングが発生しにくい条件でも常に同じようにノツキング
制御するために、本発明の上記構成においては補正点火
進角が所定範囲（例えば２℃Ａ≦θ_Ｋ≦４゜CA）になる
ように学習遅角量を学習制御することが好ましい。

次に、本発明が適用されるエンジンの一例を第４図に示
す。このエンジンは図に示すように、エアクリーナー
（図示せず）の下流側に設けられた吸入空気量センサと
してのエアフローメータ２を備えている。エアフローメ
ータ２は、ダンピングチヤンバ内に回動可能に設けられ
たコンペンセーシヨンプレート2Aと、コンペンセーシヨ
ンプレート2Aの開度を検出するポテンシヨメータ2Bとか
ら構成されている。従つて、吸入空気量Ｑはポテンシヨ
メータ2Bから出力される電圧として検出される。また、
エアーフローメータ２の近傍には、吸入空気の温度を検
出する吸入空気温センサ４が設けられている。

エアフローメータ２の下流側には、スロツトル弁６が配
置され、スロツトル弁６の下流側には、サージタンク８
が設けられている。このサージタンク８には、インテー
クマニホールド10が連結されており、このインテークマ
ニホールド10内に突出して燃料噴射弁12が配置されてい
る。インテークマニホールド10は、エンジン本体14の燃
焼室14Aに接続され、エンジンの燃焼室14Aはエキゾース
トマニホールド16を介して三元触媒を充填した触媒コン
バータ（図示せず）に接続されている。そして、エンジ
ン本体14には、マイクロホン等で構成された、エンジン
の振動を検出するノツキングセンサ18が設けられてい
る。なお、20は点火プラグ、22は混合気を理論空燃比近
傍に制御するためのO₂センサ、24はエンジン冷却水温を
検出する冷却水温センサである。

エンジン本体14の点火プラグ20は、デイストリビユータ
26に接続され、デイストリビユータ26はイグナイタ28に
接続されている。このデイストリピユータ26には、ピツ
クアツプとデイストリピユータシヤフトに固定されたシ
グナルロータとで構成された、気筒判別センサ30および
エンジン回転角センサ32が設けられている。この気筒判
別センサ30は、例えばクランク角720度毎に気筒判別信
号をマイクロコンピユータ等で構成された電子制御回路
34へ出力し、このエンジン回転角センサ32は、例えばク
ランク角30度毎にクランク角基準位置信号を電子制御回
路34へ出力する。

電子制御回路34は、第２図に示すように、ランダム・ア
クセス・メモリ（RAM）36と、リード・オンリー・メモ
リ（ROM）38と、中央処理装置（CPU）40と、クロツク
（CLOCK）41と、第１の入出力ポート42と、第２の入出
力ポート44と、第１の出力ポート46と、第２の出力ポー
ト48とを含んで構成され、RM36、ROM38、CPU40、CLOCK4
1、第１の入出力ポート42、第２の入出力ポート44、第
１の出力ポート46および第２の出力ポート48は、バス50
により接続されている。第１の入出力ポート42には、バ
ツフア（図示せず）、マルチプレクサ54、アナログ−デ
ジタル（A/D）変換器56を介して、エアフローメータ
２、冷却水温センサ24および吸気温センサ４等が接続さ
れている。このマルチプレクサ54およびA/D変換器56
は、第１の入出力ポート42から出力される信号により制
御される。第２の入出力ポート44には、バツフア（図示
せず）およびコンパレータ62を介してO₂センサ22が接続
され、波形整形回路64を介して気筒判別センサ30および
エンジン回転角センサ32が接続されている。また、第２
の入出力ポート44には、バンドパスフイルタ60、ピーク
ホールド回路61、チヤンネル切換回路66およびA/D変換
器68を介してノツキングセンサ18が接続されている。こ
のバンドパスフイルタは積分回路63を介してチヤンネル
切換回路66に接続されている。このチヤンネル切換回路
66には、ピークホールド回路61の出力と積分回路63の出
力とのいずれか一方をA/D変換器68に入力するための第
２の入出力ポート44から出力される制御信号が入力され
ており、ピークホールド回路61には第２の入出力ポート
44からリセツト信号が入力されている。また、第１の出
力ポート46は駆動回路70を介してイグナイタ28に接続さ
れ、第２の出力ポート48は駆動回路72を介して燃料噴射
弁12に接続されている。

電子制御回路34のROM38には、エンジン回転数と吸入空
気量とで表わされる基本点火進角θ_BASEのマツプおよび
基本燃料噴射量等が予め記憶されており、エアフローメ
ータ２からの信号およびエンジン回転角センサ32からの
信号により基本点火進角および基本燃料噴射量が続出さ
れると共に、冷却水温センサ24および吸気温センサ４か
らの信号を含む各種の信号により、上記基本点火進角お
よび基本燃料噴射量に補正点火進角および補正燃料噴射
量が加えられ、イグナイタ28および燃料噴射弁12が制御
される。O₂センサ22から出力される空燃比信号は、混合
気の空燃比を理論空燃比近傍に制御する空燃比制御に使
用される。また、電子制御回路34のRAM36には、第１図
に示す学習マツプが予め記憶されている。

次に、上記のようなエンジンに本発明を適用した場合の
実施令について詳細に説明する。なお、本発明の実施例
を説明するにあたつて、燃料噴射制御、空燃比制御、点
火時期制御のメインルーチン等については従来と同様で
あるので説明を省略し、本発明に関連するノツキング制
御のルーチンのみについて説明する。

第６図は、マイクロコンピユータを用いて本発明を実施
する場合の30゜CA毎の割込みルーチンを示す。まず、ス
テツプ81においてエンジン回転角センサ32からの信号に
基いて回転時間からエンジン回転数Ｎを求め、ステツプ
82において気筒判別センサ30から気筒判別信号が入力さ
れてから何番目の割込みかを数えて現在のクランク角を
示すフラグを立てる。次に、ステツプ83において、ステ
ツプ82で立てたフラグが上死点（TDC）のフラグである
か否かを判断する。現在上死点でない場合にはステツプ
88へ進み、現在上死点である場合にはステツプ84におい
てノツクゲートが閉じているか否かを判断する。ノツク
ゲートが開いているときはステツプ85においてノツクゲ
ートを閉じ、ノツクゲートが閉じているときはステツプ
86においてチヤンネル切換回路66を切換えて、ノツキン
グセンサ18から出力されるエンジン振動信号をバンドバ
スフイルタ60、積分回路63およびチヤンネル切換回路66
を介してA/D変換器68に入力し、エンジン振動の平均値
すなわちバツクグラウンドレベルのA/D変換を開始す
る。続いて、ステツプ87においてノツクゲートの閉時刻
t₁、すなわち次にノツクゲートを閉じる時刻を算出して
時刻一致割込みＡをセットする。

次に、ステツプ88においてステツプ82で立てたフラグを
基にクランク角が90゜CA BTDC（上死点前）になつたか
否かを判断する。クランク角が90゜CA BTDCでないとき
はステツプ91へ進み、90゜CA BTDCのときはステツプ89
におい補正遅角量θ_Ｋの更新をすると共に点火時期の計
算処理を行う（この詳細については以下で説明する）。
ステツプ90では、ステツプ89で計算した点火時期と現在
の時刻とによりイグナイタ28をオンさせる時刻を求めて
時刻一致割込みＢをセツトすると共に、イグナイタオン
のフラグを立てる。そして、ステツプ91においてクラン
ク角が60゜CA BTDCになつたか否かを判断し、60゜CA
BTDCでない場合にはメインレーチンへリターンし、60゜
CA BTDCである場合にはステツプ92においてイグナイタ
のオフ時刻を計算して時刻一致割込みＢをセツトし、ス
テツプ90で立てたイグナイタオンのフラグをおろす。

次に第７図に示す時刻一致割込みＡについて説明する。
この割込みルーチンは、エンジン振動のピーク値を求め
るものであり、第６図のステツプ87でセツトした時刻に
なると割込みが行なわれ、ステツプ93においてピークホ
ールド回路61に保持されたピーク値をチヤンネル切換回
路66を介してA/D変換器68に入力してピークホールド値
のA/D変換を開始してメインルーチンへリターンする。

第８図は、時刻一致割込みＢのルーチンを示すものであ
り、第６図のステツプ90およびステツプ92にセツトした
時刻になると割込みが行なわれる。ステツプ94では、イ
グナイタオンのフラグが立つているか、すなわちこのフ
ラグが１か否かを判断し、フラグが立つているときはス
テツプ96においてイグナイタをオンし、フラグがおりて
いるときにはステツプ95においてイグナイタをオフし、
メインルーチンへリターンする。

第９図は、A/D変換完了割込みルーチンを示すものであ
り、バツクグラウンドレベルのA/D変換およびピークホ
ールド値のA/D変換が完了したときにこの割込みが行な
われる。まず、ステツプ97において現在ノツクゲートが
開いているか否かを判断する。ノツクゲートが閉じてい
るときには、ステツプ98において第６図のステツプ86で
変換したA/D変換値をRAM36のメモリに記憶してバツクグ
ラウンドレベルｂとし、ステツプ99においてノツクゲー
トを開いてメインルーチンへリターンする。一方、ノツ
クゲートが開いているときには、第７図のステツプ93で
変換したA/D変換値をRAM36のメモリに記憶してピーク値
ａとし、ステツプ101においてノツクゲートを閉じてメ
インルーチンへリターンする。

第10図は、ノツキングが発生していないときの時間と学
習制御する時間とをカウントするための所定時間（例え
ば4msec）毎に行なわれる割込みルーチンを示すもので
ある。まず、ステツプ102においてノツキングが発生し
ないときの時間を求めるカウンタTIME1のカウント値を
１増加させ、ステツプ103において学習制御する時間を
求めるカウンタTIME2のカウント値を１増加させる。次
のステツプ104において、カウンタTIME1のカウント値が
12（48msec）以下になつているか否かを判断する。カウ
ント値が12を越えているときにはステツプ105において
カウンタTIME1のカウント値を12とし、カウント値が12
以下のときにはステツプ106においてカウンタTIME2のカ
ウント値が12以下になつているか否かを判断する。ここ
で、カウント値が12を越えているときにはステツプ107
においてカウンタTIME2のカウト値を12としてメインル
ーチンへリターンし、カウント値が12以下のときにはメ
インルーチンへリターンする。

次に第６図のステツプ89の詳細なルーチンを第11図に基
いて説明する。第６図のステツプ88でクランク角が90゜
CA BTDCになつたと判断されると、ステツプ122でノッ
キング制御領域か否かを判断し次のステツプ108におい
て、第９図のステツプ100で記憶されたピーク値ａと、
第９のステツプ98で記憶されたバツクグラウンドレベル
ｂに定数Ｋを乗算した値Ｋ・ｂとを比較する。ピーク値
ａが値Ｋ・ｂを越えているときにはノツキングが発生し
たと判断して、ステツプ110において補正遅角量θ_Ｋを
所定角（例えば0.4゜CA）増加させ、ステツプ112におい
てノツキングが発生しない時間をカウントするカウンタ
TIME1のカウント値をクリアする。一方、ピーク値ａが
値Ｋ・ｂ以下のときにはノツキングが発しないと判断し
て、ステツプ109においてカウンタTIME1のカウント値が
所定値（12）以上になつているか否かを判断し、カウン
ト値が所定値以上になつているときにはノツキングの発
生しない状態が所定時間経続していることからステツプ
111において補正遅角量θ_Ｋを所定角（例えば0.08゜C
A）減少させた後、ステツプ112でカウンタTIME1をクリ
アする。また、ステツプ109においてカウント値が所定
値未満であるときには、ステツプ113へ進む。ステツプ1
13では、上記のようにして求められた補正遅角量θ_Ｋと
学習マツプから２次元補間法により求められる学習遅角
量θ_KGとによつて前述した（１）式に示すように基本点
火進角θ_BASEを補正し、実際にイグナイタを制御する点
火進角θigを算出する。

次に学習マツプから現在のエンジン条件に対応する学習
遅角量θ_KGを求めかつ学習制御するルーチンを説明す
る。第12図にこのルーチンをメインルーチンの途中から
示す。

まず、ステツプ124においてノツキング制御領域（Q/N≧
0.6）かノツキング非制御領域（Q/N＜0.6）かを判断
し、ノツキグ非制御領域であるときにはメインルーチン
へ進み、ノツキング制御領域であるときはステツプ114
においてエンジン回転数Ｎと負荷Q/Nとで定まる現在の
エンジン条件を示す点を囲む４点のRAMの番地を学習マ
ツプ上に求める。次にステツプ115において、求めた４
点のRAMの番地に記憶されているデータ、すなわち４点
のRAMと番地に記憶されている学習遅角量を基に２次元
補間法（２次元補間法のルーチンは後で説明する）によ
り、現在のエンジン条件を示す点の学習遅角量θ_KGを算
出し、算出した値をRAMの所定場所に記憶する。ステツ
プ116では、第10図のステツプ103でカウトした学習制御
する時間を求めるためのカウンタTIME2のカウント値が
所定値（例えば12）以上か否かを判断する。カウント値
が所定値未満である場合にはメインルーチンへリターン
し、カウント値が所定値以上の場合にはステツプ117で
カウンタTIME2のカウント値をクリアした後、ステツプ1
18において第11図のステツプ110および111で更新された
補正遅角量θ_Ｋの値を判断して、補正遅角量の値に基づ
いて学習制御を行う（学習制御のルーチンについては後
で説明する）。

第13図は、第12図ステツプ115の２次元補間法の詳細な
ルーチンを示すものである。この２次元補間ルーチンに
おいて、学習マツプとして第１図に示したマツプを使用
し、現在のエンジン条件を示す４点のRAMの番地を第２
図に示すようにｎ、ｎ＋１、ｎ＋６、ｎ＋７とする。ま
ず、ステツプ130において、現在の負荷Q/Nが学習マツプ
上の負荷の上限値すなわち1.2〔/rev.〕以下であるか
否かを判断する。負荷が1.2〔/rev.〕を越えている場
合にはステツプ131でレジスタｎに1.2を記憶し、負荷が
1.2〔/rev.〕以下である場合にはステツプ134で現在
の負荷Q/Nの値をレジスタｎに記憶するステツプ135で
は、現在のエンジン回転数Ｎが学習マツプ上のエンジン
回転数の上限値すなわち6000〔r.p.m〕以下であるか否
かを判断する。エンジン回転数が6000〔r.p.m〕を越え
ている場合にはステツプ136でレジスタｍに6000を記憶
し、エンジン回転数が6000〔r.p.m〕以下である場合に
はステツプ137で現在のエンジン回転数Ｎの値をレジス
タｍに記憶する。ステツプ138では、レジスタｎの値が
学習マツプ上の負荷の下限値すなわち0.6〔/rev.〕以
上であるか否かを判断し、レジスタｎの値が0.6未満で
あるときにはステツプ139においてレジスタｎの値を0.6
とし、レジスタｎの値が0.6以上であるときにはステツ
プ140に進む。そしてステツプ140では、レジスタｍの値
が学習マツプ上のエンジン回転数の下限値すなわち1000
〔r.p.m〕以上であるか否かを判断し、レジスタｍの値
が1000未満であるときにはステツプ141においてレジス
タｍの値を1000とし、レジスタｍの値が1000以上である
ときには次のステツプ142に進む。以上の結果、現在の
エンジン回転数Ｎおよび負荷Q/Nが学習マツプ上の値で
あるときにはその値がレジスタｍおよびｎに各々記憶さ
れ、現在のエンジン回転数Ｎおよび負荷Q/Nが学習マツ
プの上下限値を越えているときには上下限値がレジスタ
ｍおよびｎに各々記憶される。

ステツプ142からステツプ149は、学習マツプ上の４点を
選択するためのルーチンである。まず、ステツプ142に
おいてレジスタｎの値から０番地の負荷の値0.6〔/re
v.〕を減算した値をレジスタｎに記憶させる。次に、ス
テツプ143においてレジスタｎの値を負荷の目盛り間隔
である0.2〔/rev.〕で除算し、その商の整数部をレジ
スタｎに記憶させると共に商の余りをレジスタｙに記憶
させる。このレジスタｙの値は、第２図のｎ番地から現
在のエンジン条件を示す点までの負荷の値ｙに等しい。
また、レジスタｎに記憶された商の整数部は、現在のエ
ンジン条件を示す点に最も近くかつ現在のエンジン条件
を示す点以下の番地の列（番地の横方向の並び、例えば
０〜５番地の並びを第１列とする）の列番を示してい
る。そして、ステツプ144においてレジスタｙの値を更
に0.2〔/rev.〕で除算しておく。従つて、最終的にレ
ジスタｙには前述した（６）式のy/Yに対応した値が記
憶されている。

ステツプ145において、前述と同様にレジスタｍの値か
ら０番地のエンジン回転数の値1000〔r.p.m〕を減算し
た値をレジスタｍに記憶させる。次に、ステツプ146に
おいてレジスタｍの値をエンジン回転数の目盛り間隔で
ある1000〔r.p.m〕で除算し、その商の整数部をレジス
タｍに記憶させると共に商の余りをレジスタｘに記憶さ
せる。このレジスタｘの値は、第２図のｎ番地から現在
のエンジン条件を示す点までのエンジン回転数の値ｘに
等しい。また、レジスタｍに記憶された商の整数部は、
現在のエンジン条件を示す点に最も近くかつ現在のエン
ジン条件を示す点以下の番地の行（番地の縦方向の並
び、例えば０、６、12、18番地の並びを第１行とする）
の行番を示している。そして、ステツプ147においてレ
ジスタｘの値を更に1000〔r.p.m〕で除算しておく。従
つて、最終的にレジスタｘには前述した（４）、（５）
式のx/Xに対応した値が記憶されている。

次にステツプ148において、レジスタｎの値を６倍して
レジスタｎに記憶させ、次のステツプ149において、レ
ジスタｎの値とレジスタｍの値を加算してレジスタｎに
記憶させる。この結果、現在のエンジン条件を囲む４点
の左下角の番地、すなわち第２図のｎ番地の番地番号が
求められ、レジスタｎに記憶される。

ステツプ150においては、学習マツプ上のｎ番地に記憶
されている学習遅角量θ_KGnを読出してレジスタＡに記
憶させ、ｎ＋１番地に記憶されている学習遅角量θ_KG(n
₊₁₎を読出してレジスタＢに記憶させ、ｎ＋６番地に記
憶されている学習遅角量θ_KG(n₊₆₎を読出してレジスタ
Ｃに記憶させ、そしてｎ＋７番地に記憶されている学習
遅角量θ_KG(n₊₇₎を読出してレジスタＤに記憶させる。
続いて、ステツプ151においてレジスタＡの値からレジ
スタＢの値を減算してレジスタｘの値を乗算し、更にそ
の値にレジスタＡの値を加算してレジスタＥに記憶させ
る。またステツプ152においてレジスタＣの値からレジ
スタＤの値を減算してレジスタｘの値を乗算し、更にそ
の値にレジスタＣの値を加算してレジスタＦに記憶させ
る。そして最後にステツプ153において、レジスタＥの
値からレジスタＦの値を減算してレジタｙの値を乗算
し、更にその値にレジスタＥの値を加算して、現在のエ
ンジン条件を示す点の学習遅角量θ_KGとする。

次に第12図のステツプ118における学習制御を第14図お
よび第15図に基いて詳細に説明する。ステツプ160にお
いて、補正遅角量θ_Ｋが第１の所定クランク角（例えば
２゜CA）以上であるか否かを判断する。ステツプ160で
補正遅角量θ_Ｋが第１の所定クランク角末端であると判
断された場合には、ステツプ161において学習値αを第
１の所定（０または正負の値、例えば−0.12゜CA）とし
てステツプ164へ進む。一方、ステツプ160で補正遅角量
が第１の所定クランク角以上であると判断された場合に
は、ステツプ162において補正遅角量θ_Ｋが第１の所定
クランク角より大きい値の第２の所定クランク角（例え
ば４゜CA）以上か否かを判断する。補正遅角量θ_Ｋが４
゜CA以上であるときは次のルーチンを実行し、補正遅角
量θＫが４゜CK未満であるときはステツプ163において
学習遅αを第２の所定値（例えば0.12゜CA）としてステ
ツプ164へ進む。

ステツプ164からステツプ167は、学習制御のルーチンを
示すものであり、第13図のステツプ144およびステツプ1
47で一旦レジスタに記憶した値ｘ、ｙを用いて以下の
（11）式から（14）式に示すように学習値αを分配して
学習制御を行う。

θ_KGn←θ_KGn＋α（１−ｘ）（１−ｙ） ……（11） θ_KG(n₊₁₎←θ_KG(n₊₁₎＋αｘ（１−ｙ） ……（12） θ_KG(n₊₆₎←θ_KG(n₊₆₎₊α（１−ｘ）ｙ ……（13） θ_KG(n₊₇₎←θ_KG(n₊₇₎＋αxy ……（14） 上記学習値αを分配するための詳細なルーチンを第15図
に基づいて説明する。ステツプ170において学習値αに
ｘを乗算してα″を求め、ステツプ171において学習値
αからステツプ170で求めたα″を減算してその値をα
とする。ステツプ172において、ステツプ171で求めたα
にｙを乗算してレジスタα′に一旦記憶する。このレジ
スタα′の値は学習値αを用いて表わすと、α（１−
ｘ）ｙとなり、ｎ＋６番地の学習量となる。次のステツ
プ173において、ステツプ171で求めたαからレジスタ
α′の値を減算してレジスタαに記憶する。このレジス
タαの値は、α（１−ｘ）（１−ｙ）となり、ｎ番地の
学習量となる。また、ステツプ174において、ステツプ1
70で求めたα″にｙを乗算してレジスタαに記憶す
る。このレジスタαの値はαxyとなり、ｎ＋７番地の
学習量となる。そして、ステツプ175において、ステツ
プ170で求めたα″からレシスタαの値を減算してレ
ジスタα″に記憶する。このレジスタα″の値はαｘ
（１−ｙ）となり、ｎ＋１番地の学習量になる。

以上の結果、現在のエンジン条件を示す点に近い番地の
学習量が大きくなり、かつ、エンジン条件を示す点から
遠い番地の学習量が小さくなつて学習制御されると共
に、次表に示すように補正遅角量の大きさに応じて補正
遅角量が所定範囲の値になるように学習制御される。

また、第16図に時間経過に体する補正遅角量θ_Ｋ、学習
遅角量θ_KG、点火時期θigの変動を示す。図から理解さ
れるように、補正遅角量θ_Ｋが所定範囲の値のときには
学習遅角量θ_KGは一定であり、補正遅角量θ_Ｋが所定範
囲を越えたときには学習遅角量θ_KGが増加し、補正遅角
量θ_Ｋが所定範囲未満のとき減少している。

更に、第17図にエンジン回転数に対応する点火時期の変
動を示す。第16図において曲線C₁〜C₃は第３図のものと
同一であり、ノツキングが発生し易い場合でもノツキン
グが発生しにくい場合でも補正遅角量θ_Ｋが常に一定に
なつていることが理解される。

次に、本発明の学習制御の他の実施例を第18図を用いて
詳細に説明する。なお、第18図において第14図と同一部
分には同一符号付して説明を省略する。本実施例は、学
習マツプ内側のノツキング制御領域と学習マツプの境界
を含む外側のノツキング制御領域との間で学習量を異ら
せて学習制御を行うものである。

ステツプ180において、現在のエンジン回転数Ｎが学習
マツプの下限値である1000〔r.p.m〕より大きいかを判
断し、ステツプ181において、現在のエンジン回転数Ｎ
が学習マツプの上限値である6000〔r.p.m〕より小さい
かを判断する。また、ステツプ182において、現在の負
荷Q/Nが学習マツプの下限値である0.6〔/rev.〕より
大きいかを判断し、ステツプ183において、現在の負荷Q
/Nが学習マツプの上限値である1.2〔/rev.〕より小さ
いかを判断する。エンジン回転数が学習マツプの下限値
以下、または学習マツプの上限値以上である場合は、ス
テツプ184で学習値αを1/2の大きさにし、ステツプ164
からステツプ167でこの学習値を分配して学習制御を行
う。また、負荷が学習マツプの下限値、または学習マツ
プの上限値以上である場合は、ステツプ185で学習値α
を1/2の大きさにし、ステツプ164からステツプ167でこ
の学習値を分配して学習制御を行う。更に、現在のエン
ジン回転数および負荷が、上下限値の範囲に入つている
ときは、学習値αをそのままの値として、ステツプ164
からステツプ167でこの学習値を分配して学習制御を行
う。

この実施例によれば、領域に応じて学習値を変化してい
るため、学習マツプの内でも外でも同様に学習制御する
ことが可能になり、学習マツプ外の学習制御の精度が向
上し、また学習制御の機会が増加するため各種条件の変
化によつて学習マツプが変る必要が生じたときに速やか
に対応できる、という効果が得られる。

以上説明したように、本発明によれば、補正遅角量が所
定範囲を超えるまで学習遅角量が変更されないため、過
渡状態の突発的なノックやノイズ出力への遅角を学習し
てしまうことが回避され、安定した学習制御が可能とな
り、しかもその学習に重みづけをすることで全てのエン
ジン運転状態において最適な学習制御を実現することが
できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は学習マツプを示す説明図、第２図は現在のエン
ジン条件を示す点とこの点を囲む４点を示す説明図、第
３図はエンジン回転数と点火時期との関係を示す線図、
第４図は本発明が適用されるエンジンを示す概略図、第
５図は第４図の電子制御回路を示すブロツク図、第６図
は30゜CA毎の割込みルーチンの流れ図、第７図は時刻一
致割込みＡの流れ図、第８図は時刻一致割込みＢの流れ
図、第９図はA/D完了割込みルーチンの流れ図、第10図
は4msec毎の割込みルーチンを示す流れ図、第11図は補
正遅角量を更新するルーチンの流れ図、第12図は学習制
御ルーチンの流れ図、第13図は２次元補間ルーチンの流
れ図、第14図は第12図の本発明の実施例の学習制御ルー
チンの流れ図、第15図は学習値を分配するルーチンの流
れ図、第16図は時間経過に対する補正遅角量・学習遅角
量・点火時期の変動を示す線図、第17図は第３図と同様
のエンジン回転数と点火時期との関係・補正遅角量およ
び学習遅角量の関係を示す線図、第18図は第12図の本発
明の他の実施例の学習制御ルーチンの流れ図である。 ２……エアフローメータ、12……燃料噴射弁、18……ノ
ツキングセンサ、32……エンジン回転角センサ、34……
電子制御回路。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 末松 敏男 愛知県豊田市トヨタ町１番地 トヨタ自動 車株式会社内 (56)参考文献 特開 昭56−23566（ＪＰ，Ａ) 特開 昭56−106066（ＪＰ，Ａ) 特開 昭57−105530（ＪＰ，Ａ)

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】エンジン回転数と負荷に応じて定められた
   基本点火進角から、 ノッキングに応じて点火時期を進遅角させるための補正
   遅角量と、 特定の運転状態毎に記憶され、ノッキングを所定レベル
   にするために前記補正遅角量が予め設定した所定範囲を
   越えたときは所定値遅角し所定範囲未満のときは所定値
   進角するように学習制御によって変更される学習遅角量
   から、現在の運転状態に対応して算出される学習遅角量
   との和を減算して得られた点火時期により点火して、ノ
   ッキングを制御する内燃機関のノッキング制御方法にお
   いて、 前記学習遅角量は、現在の運転状態を囲みかつ隣接した
   前記特定の運転状態に対応して記憶され、 その記憶された学習遅角量は、 前記特定の運転状態のうち、現在のエンジン回転数を挟
   む運転状態間のエンジン回転数の差に対する現在のエン
   ジン回転数と前記特定の運転状態のエンジン回転数との
   差の割合で、前記所定値を分配する第１のステップと、 前記特定の運転状態のうち、現在の負荷を挟む運転状態
   間の負荷の差に対する現在の負荷と前記特定の運転状態
   の負荷との差の割合で、前記第１のステップで分配され
   た所定値を更に分配する第２のステップと、 前記特定の運転状態のうち、現在の運転状態に近い運転
   状態の学習量が大きくなり、かつ現在の運転状態から速
   い運転状態の学習量が小さくなるように、前記第１・２
   のステップで分配された所定値を加減算する第３のステ
   ップと、 により学習されることを特徴とする内燃機関のノッキン
   グ制御方法。