JPS59113264A - 内燃機関のノツキング制御方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は内燃機関のノッキング制御方法に係シ、特にノ
ッキングの有無によっ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ッキングの有無によって比較的遅
い速度で遅進角を行いかつ学習制御によって変更される
学習遅角量とによって、基本点火進角を補正してノッキ
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ッキング制御方法は、エンジン
回転数Ｎ１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って予め定まる基
本点火進角θａＡｓｘｋマイクロコンピュータのリード
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θＩを演算し、この点火進角を用いてノッヤン
グ制御を行うものである。

θｉｙ＝θＢＡＢＫ　　　（θＫＧ＋θＫ）・・・・・
・曲・・（１）ただし、θＫＧはノッキングのレベルｋ
　Ｗｉ　定レベルにするためにエンジン回転数と負荷と
によって定まりかつ学習制御によって変更される学習遅
角量、θにはノッキングが発生したとき点火時期を遅ら
せかつノッキングが発生しなくなっ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に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ッキングセンサを
用いてエンジンの振動を検出し、エンジン振動の平均値
（バックグランド）ｂの所定倍に、Ａ（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αかにφｂ
の値を越えたときには、ノッキング発生と判断して次の
（２）式に示すようにノッキング発生１回あたシ所定ク
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θＫを変更する。

θに←θｘ＋０．４°ＣＡ　　・・・・・・・・・・・
・・・・・・・・・・　（２）またピーク値αかに−６
の値以下のときには、ノッキングが発生しなかったと判
断して、第１のタイマを用いて所定時間（例えば４８−
）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θＫを変
更する。

θに←θＫ　−０，０８°ＣＡ　　・・・・・・・・・
曲・・　（３）また、エンジン条件に応じた学習遅角量
θＫＧ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Ｏ〜２３をマイクロコンピ
ュ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除けを示す点を
囲むＲＡＭの番地がｎ（ｎ　＝Ｑ、ｌ、・１６　）、ル
＋１、ル＋６、ル＋７であシ、番地ルに学習遅角量θＫ
ＧＦＬ　％番地ル＋１に学習遅角量θＫＧ（トＨ）、番
地ル＋６に学習遅角量θＫＧ　（ｒＬ＋６　）　、番地
ル＋７に学習遅角量θＫＧ（ｒＬ＋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Ｘ１番地間の負荷の差をＹ１番地ルと現在のエンジ
ン条件を示す点との間のエンジン回転数の差をｘ１番地
ル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
によシ現在のエンジン＆ｆ’？−を示す点の学習遅角量
θＫＧが求められる。

（５） 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ｔＱ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４８ｍ５ｅｃ
）経過したことが検出されたときには、補正遅角量θＫ
が変更されて所定クランク角（例えば４°ＣＡ）を越え
たが否かを判断し、補正遅角量θＫ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
す点を囲む学習マツプ上の４点に所定の学習値（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１６式）経
過したことが検出されたときには、ノッキングの発生と
無関係に学習マツ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、このためノッキング制御が
不正確になり大ノッ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、”ｒＬ　ｚ　ｒｆＬ＋１、ｒＴＬ
＋６、ｒｒＬ＋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ツプ上の距離である
。

しかし、かかる学習制御では、距１１１１１　ｒｎＸ？
”７Ｌ＋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
マイクロコンピュータのプログラムが長く、コンピュー
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がり、高エン
ジン回転時にノッ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ッキングが多発
した）、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。

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
制御が行なえるようにした内燃機関のノッキング制御方
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の構成は、エンジン回
転数と負荷とで表わされるエンジン運転条件に対応して
定められた番地に学習制御によって変更されかつノッキ
ングレベルを所定レベルにするための学習遅角量を記憶
すると共に現在のエンジン運転条件を囲む特定番地の学
習遅角量に所定値（学習値）を加減算して前記学習制御
を行い、前記特定番地の学習遅角量に基づいて前記現在
のエンジン運転条件に対応する学習遅角量を求め、前記
エンジン運転条件に応じて定められた基本点火進角から
前記水められた学習遅角量とノッキングに応じて点火時
期を遅進角させる補正遅角量との和を減算して、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
、前記特定番地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番地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と共に、前記特定番地間
の負荷の差に対する現在の負荷と前記特定番地の負荷と
の差の割合で前記分配された所定値を更に分ｈ”ｔ　Ｌ
　、現在のエンジン運転条件に近い特定番地の学習量が
大きくなりかつ現在のエンジン運転条件から遠い特定番
地の学習量が小さくなるようにしたものである。この結
果、プログラムが短かくなるためマイクロコンピュータ
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、ノッキングの
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、ノッキング制御
領域であっ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ッ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ょ
シ学習マツプの境界および学習マツプ外のノッキング制
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って学習マツプを
変化させ不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θＢＡＢｇすなわちＭＢＴ（Ｍ
ｉｎｉｍｕｍ　５ｐａｒｋ　Ａｄｖａｎｃｅ　ｆｏｒ　
１３ｅｓｔ　’ｌ’ｏｒｑｕｅ　）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
、また空気が湿っている場合等のノッキングが発生しに
くいときの微小ノッキング発生点火時期は曲線Ｃ７のよ
うになり、空気が乾燥している場合等のノッキングが発
生し易いときの微小ノッキング発生点火時期は曲線Ｃ３
のようになる。従って、ノッキングが発生し易い条件で
もノッキングが発生しにくい条件でも常に同じように７
ツキング制御する丸めに、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°ＣＡ≦θに≦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７０−メータ２を備えている。エアフローメー
タ２は、ダンピングチャンバ内に回動可能に設けられた
コンペンセーションプレー）２Ａと、コンペ／セーショ
ンプレ−）　２Ａの開度を検出するポテンショメータ２
Ｂとから構成されている。従って、吸入空気量Ｑはポテ
ンショメータ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、スロットル弁６が配
置され、スロットル弁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１ｏが連結されておシ、このインテーク
マニホール）’　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ッキン
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０２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１４０点火グラグ２０は、ディストリビュ
ータ２６に接続され、ディストリビュータ２６はイグナ
イタ２８に接続されている。このディストリビュータ２
６には、ピックアップとディストリビュータシャフトに
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ュータ等で構成され
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、クロック（ＣＬＯＣＫ）４１と、第１の入出
力ボート４２と、第２の人出カボート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、ＲＡＭ３６、ＲＯＭ３８、ＣＰＵ４０、ＣＬＯＣ
Ｋ４１、第１の入出力ボート４２、第２の入出力ボート
４４、第１の出力ポート４６および第２の出力ポート４
８は、バスｓｏＫ、Ｊ：Ｄ接続されている。第１の入出
力ボート４２には、バッファ（図示せず）、マルチプレ
クサ５４、アナログ−ディジタル（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勢が接続されている。このマルチプ
レクサ５４およびＡ／Ｄ変換器５６は、第１の入出力ボ
ート４２から出力される信号によシ制御される。第２の
入出力ボート４４には、バッファ（図示せず）およびコ
ンパレータ６２を介してＯｔ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の入出力ボート４４には、バ／ドパスフイル
タロ０．　ピークホールド回路６１．チャンネル切換回
路６６およびＡ／Ｄ変換器６８ｔ−介してノッキングセ
ンサ１８が接続されている。このバンドパスフィルタは
積分回路６３を介してチャンネル切換回路６６に接続さ
れている。このチャンネル切換回路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
力ボート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の入出力ボート４４
からリセット信号が入力されている。

また、第１の出力ボート４６は駆動回路７ｏを介してイ
グナイタ２８に接続され、第２の出力ボート４８は駆動
回路７２を介して燃料噴射＃ｔ＄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θＢＡＳＩ！の
マツプおよび基本燃料噴射量等が予め記憶されておシ、
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からの信号にょシ基本点火進角および基本燃料
噴射量が読出されると共に、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。０２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
実施例について詳細に説明する。なお、本発明の詳細な
説明するにあたって、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ッキング制御
のルーチンのみについて説明する。

第６図は、マイクロコンピュ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
、ステップ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、
ステップ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、ステップ８３
において、ステップ８２で立てたフラグが上死点（ＴＤ
Ｃ）のフラグであるか否かを判断する。現在上死点でな
い場合にはステップ８８へ進み、現在上死点である場合
にはステップ８４においてノックゲートが閉じているか
否かを判断する。ノックゲートが開いているときはステ
ップ８５においてノックゲートを閉じ、ノックゲートが
閉じているときはステップ８６においてチャンネル切換
回路６６を切換えて、ノッキングセンサ１８から出力さ
れるエンジン振動信号をバンドパスフィルタ６０、積分
回路６３およびチャンネル切換回路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パ
ックグラウンドレベルのＡ／Ｄ変換を開始する。続いて
、ステップ８７においてノックゲートの閉時側ｔ１、す
なわち次にノッ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、ステップ８８においてステップ８２で立てたフラ
グを基にクランク角が９０°ＣＡ　　ＢＴＤＣ（上死点
前）になったか否かを判断する。クランク角が９０°Ｃ
Ａ　　ＢＴＤＣでないときはステップ９１へ進み、９０
°ＣＡ　　ＢＴＤＣのときはステップ８９において補正
遅角量θに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）。ステップ９
０では、ステップ８９で計算した点火時期と現在の時刻
とによシイブナイタ２８をオンさせる時刻を求めて時刻
一致割込みＢをセットすると共に、イグナイタオンのフ
ラグを立てる。そして、ステップ９１においてクランク
角が６０°ＣＡ　　ＢＴＤＣになったか否かを判断し、
６０°ＣＡ　　ＢＴＤＣでない場合にはメインルーチン
へリターンシ、６０°ＣＡ　　ＢＴＤＣである場合には
ステップ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をセットし、ステップ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
るものであシ、第６図のステップ８７でセットした時刻
になると割込みが行なわれ、ステップ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ャンネル
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図のステップ９０およびステップ９２にセット
した時刻になると割込みが行なわれる。ステップ９４で
は、イグナイタオンのフラグが立っているか、すなわち
このフラグが１か否かを判断し、フラグが立っていると
きはステップ９６においてイグナイタをオンし、フラグ
がお如ているときにはステップ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ｐ１バッ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、ステップ９７において現在ノック
ゲートが開いているか否かを判断する。ノックゲートが
閉じているときには、ステップ９８において第６図のス
テップ８６で変換したＡ／Ｄ変換値をＲＡＭ３４３のメ
モリに記憶してバックグラウンドレベルｂとし、ステッ
プ９９においてノックゲートを開いてメインルーチンへ
リターンする。一方、ノックゲートが開いている、とき
には、第７図のステップ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αとし、ステッ
プ１０１においテ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、ノッ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４　ｍ５ｅｃ　）毎に行なわれる割込みルーチンを
示すものである。まず、ステップ１０２においてノッキ
ングが発生しないときの時間を求めるカウンタＴＩＭＥ
Ｉのカウント値ヲ１増加させ、ステップ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。次のステップ１０４において、カ
ウンタＴＩＭＥＩのカウント値が１２　（４８ｍ１１５
ｅ）以下になっ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ップ１０５においてカウ
ンタＴＩＭＥＩのカウント値１に１２とし、カウント値
が１２以下のときにはステップ１０６においてカウンタ
ＴＩＭＥ２０カウント値が１２以下になっているか否か
を判断する。ここで、カウント値が１２を越えていると
きにはステップ１０７においてカウンタＴＩＭＥ２のカ
ウント値を１２としてメインルーチンへリターンシ、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図のステップ８９の詳細なルーチンを第１１図
に基いて説明する。第６図のステップ８８ステツプ１０
０で記憶されたピーク値αと、第９のステップ９８で記
憶されたバックグラウンドレベルｂに定数Ｋｔ−乗算し
た値に、Ａとを比較する。

ピーク値αが値に、Ａを越えているときにはノッキング
が発生したと判断して、ステップ１１０において補正遅
角量θＫを所定角（例えば０．４°ＣＡ）増加させ、ス
テップ１１２においてノッキングが発生しない時間を一
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αが値Ｋ１１ｂ以下のときにはノ
ッキングが発しないと判断して、ステップ１０９におい
てカウンタＴＩＭＥＩのカウント値が所定値（１２）以
上になっているか否かを判断し、カウント値が所定値以
上になっているときにはノッ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ップ１１１において
補正遅角量θＫを所定角（例えば０．０８°ＣＡ）減少
させた後、ステップ１１２でカウンタＴＩＭＥ１をクリ
アする。また、ステップ１０９においてカウント値が所
定値未満であるときには、ステップ１１３へ進む。ステ
ップ１１３では、上記のようにして求められた補正遅角
量θにと学習マツプから２次元補間法によシ求められる
学習遅角量θＫＧとによって前述した（１）式に示すよ
うに基本点火進角θＢＡｓＥ′ｆｒ：補正し、実際にイ
グナイタを制御する点火進角θ２りを算出する。

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θＫＧ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、ステップ１２４においてノッキング制御領域（Ｑ
／Ｎ≧０．６）かノッキング非制御領域（Ｑ／Ｎ＜０．
６）かを判断し、ノッキング非制御領域であるときには
メインルーチンへ進み、ノッキング制御領域であるとき
はステップ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。次にステップ１
１５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の番地に記憶されて
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）によシ、現在のエンジン条件を
示す点の学習遅角量θＫＧを算出し、算出した値をＲＡ
Ｍの所定場所に記憶する。ステップ１１６では、第１０
図のステップ１０３でカウントした学習制御する時間を
求めるためのカウンタＴＩＭ１１ｉ１：２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お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ップ１
１７でカウンタＴＩＭＥ２のカウント値をクリアした後
、ステップ１１８において第１１図のステップ１１０お
よび１１１で更新された補正遅角量θにの値を判断して
、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図ステップ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図に示すようにル、ｆ＆＋１．ル＋６、ル＋７
とする。まず−ステップ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　〔
Ｌ　／ｒａｗ、　）以下であるか否かを判断する。負荷
が１．２（ｔ／ｒｇｖ、：ｌを越えている場合にはステ
ップ１３１でレジスタ霞に１．２を記憶し、負荷がｌ、
　’ｌ、　（ｌ　／ｒｔｖ、３以下である場合にはステ
ップ１３４で現在の負荷Ｑ／Ｎの値をレジスタ霞に記憶
する。ステップ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６００
０Ｃｒ、ｐ、ｍ〕　　以下であるか否かを判断する。エ
ンジン回転数が６０００（γ、ｐ、ｍ）を越えている場
合にはステップ１３６でレジスタｍに６０００を記憶し
、エンジン回転数が６０００［ｒ、Ｆ、７１以下である
場合にはステップ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。ステップ１３８では、レジス
タ霞の値が学習マツプ上の負荷の下限値すなわちｏ、６
　（ｔ／ｒａｗ、）以上であるか否かを判断し、レジス
タ霞の値が０．６未満であるときにはステップ１３９に
おいてレジスタ霞の値ｉ　０．６とし、レジスタ霞の値
が０．６以上であるときにはステップ１４０に進む。そ
してステップ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、７
）、ｍ３以上であるか否かを判断し、レジスタ専の値が
１０００未満であるときにはステップ１４１においてレ
ジスタｍの値を１０００とし、レジスタｍの値が１００
０以上であるときには次のステップ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
びルに各々記憶され、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金越えているときには
上下限値がレジスタｍおよびルに各々記憶される。

ステップ１４２からステップ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、ステップ１４２においてレジスタ霞の値からＯ番
地の負荷の値０．６　（ｚ／ｒｇｖ、：）を減算した値
をレジスタ霞に記憶させる。次に、ステップ１４３にお
いてレジスタ霞の値を負荷の目盛り間隔である０、２　
（１／ｒｇｖ、　）で除算し、その商の整数部をレジス
タルに記憶させると共に商の余シをレジスタｙに記憶さ
せる。このレジスタｙの値は、第２図のル番地から現在
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、レジスタル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θ
〜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、ステップ１４４においてレジスタｙの値を更に
０．２　（ｔ／　ｒｅＶ、〕で除算しておく。従って、
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。

ステップ１４５において、前述と同様にレジスタｍの値
からθ番地のエンジン回転数の値１０００Ｃｒ、ｐ、ｍ
〕を減算した値をレジスタ等に記憶させる。次に、ステ
ップ１４６においてレジスタｍの値をエンジン回転数の
目盛９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
に商の余シをレジスタＸに記憶させる。このレジスタＸ
の値は、第２図のル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０１６．１２
．１８番地の並びを第１行とする）の符番を示している
。そして、ステップ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。従って、
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。

次ニステップ１４８において、レジスタルの値を６倍し
てレジスタルに記憶させ、次のステップ１４９において
、レジスタルの値とレジスタ専の値を加算してレジスタ
ルに記憶させる。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図のル番地の番地番
号が求められ、レジスタルに記憶される。

ステップ１５０においては、学習マツプ上のル番地に記
憶されている学習遅角量θＫＧｒＬ　を読出してレジス
タＡに記憶させ、ル千１番地に記憶されている学習遅角
量θｘａ（ル＋１）を読出してレジスタＢに記憶させ、
ル＋６番地に記憶されている学習遅角量θＫＧ（ｒＬ＋
　６　）を読出してレジスタＣに記憶させ、そしてル＋
７番地に記憶されている学習遅角量θｘｃ（ｎ＋７）を
読出しズレジスタＤに記憶させる。

続いて、ステップ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、ステップ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。

そして最後にステップ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スタ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θＫＧとする。

次に第１２図のステップ１１８における学習制御を第１
４図および第１５図に基いて詳細に説明する。ステップ
１６０において、補正遅角量θＫ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
テップ１６０で補正遅角量θＫが第１の所定クランク角
未満であると判断された場合には、ステップ１６１にお
いて学習値αを第１の所定値（０または正負の値、例え
ば−０，１２°ＣＡ）としてステップ１６４へ進む。一
方、ステップ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、ステップ１６２に
おいて補正遅角量θＫ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θＫが４６ＣＡ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°Ｃ
Ａ未満でおるときはステップ１６３において学習値αを
第２の所定値（例えば０．１２°ＣＡ）としてステップ
１６４へ進む。

ステップ１６４からステップ１６７は、学習制御のルー
チンを示すものであり、第１３図のステップ１４４およ
びステップ１４７で一旦レジスタに記憶した値ｘ１ｙを
用いて以下の（ロ）式からα→式に示すように学習値α
を分配して学習制御を行う。

θＫＧル←　θＫＧＬ＋　α（１−ｒＸｌ−ｙ）　　　
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（
１１）θＫＧ（ｒＬ−１−１）８０ＫＧ（ｍ＋　１　）
＋αｘ（１−ｙ）　　−・・・・・・・・・・・・・・
・・・（６）θｘｃ（ｒＬ＋６）←θＫＧ（ｒＬ＋６）
＋α（１−ｘ）ｙ　　・・・・・・・・・・・・・・・
・・・（２）θＫＧ（ｒＬ＋　７　）←θＫＧ（ｒＬ＋
７）＋αｘｙ　　・・・・・・・・・・・・・・・・・
・・・・・・・・・・α→上上記学習値管分配するため
の詳細なルーチンを第１５図に基いて説明する。ステッ
プ１７０において学習値αにＸを乗算してα〃を求め、
ステップ１７１において学習値αからステップ１７０で
求めたα〃を減算してその値をαとする。ステップ１７
２において、ステップ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となシ、ル
＋６番地の学習量となる。

次のステップ１７３において、ステップ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−Ｔ、）（１−ｙ）
となシ、ル番地の学習量となる。また、ステップ１７４
において、ステップ１７０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、ル千７番地の
学習量となる。そして、ステップ１７５において、ステ
ップ１７０で求めたα〃からレジスタα″′の値を減算
１７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、ル＋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
学習量が大きくな夛、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っ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図に時間経過に対する補正遅角量θに１学
習遅角量θＫＧ、点火時期θｉｙの変動を示す。図から
理解されるように、補正遅角量θＫが所定範囲の値のと
きには学習遅角量θＫＧは一定であり、補正遅角量θＫ
が所定範囲を越えたときには学習遅角量θＫＧが増加し
、補正遅角量θＫか所定範囲未満のとき減少している。

表 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Ｃ８〜Ｃ３は第３
図のものと同一であり、ノッキングが発生し易い場合で
もノッキングが発生しにくい場合でも補正遅角量θＫが
常に一定になっ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を付して説明を省略する。本実施
例は、学習マツプ内側のノッキング制御領域と学習マツ
プの境界を含む外側のノッ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。

ステップ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ｔ　ｏ　ＯＯ（ｒ、　ｐ、　ｍ
〕よシ大きいかを判断し、ステップ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６ｏ
ｏｏ（ｙ、ｐ、ｍ）　　より小さいかを判断する。また
、ステップ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Ｑ、５　［Ａ／　ｒｇｖ、）より大
きいかを判断し、ステップ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（ｔ／　ｒｇ
ｖ、：］よシ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、ステップ１８４で学習値αを１／２の大
きさにし、ステップ１６４からステップ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、ステップ１８５で学習値α′ｔ−１／２の大きさに
し、ステップ１６４からステップ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っているときは、学
習値αをそのままの値として、ステップ１６４からステ
ップ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
化によっ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。

なお、上記においては補正遅角量を所定範囲になるよう
に学習制御する例について説明したが、本発明はこれに
限定されるものでなく、従来のように学習マツプの４点
を遅角するように学習制御しかつ学習マツプ全体を進角
するように学習制御する場合にも適用できるものである
。

【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どの関係を示す線図、
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ック図、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４　ｍ５ｅｃ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
習値全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ｉ３１￥１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Ｐ）噴射弁、
１８・・・ノッキングセンサ、３２・・・エンジン回転
角センサ、３４・・・電子制御回路。 第１図 第２図 第１１図 第１２図 第１４図 −４０８− 第１５図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）　　エンジン回転数と負荷とで表わされるエンジ
   ン運転条件に対応して定められた番地に学習制御によっ
   て変更されかつノツキングレベルヲ所定レベルにするた
   めの学習遅角量を記憶すると共に現在のエンジン運転条
   件を囲む特定番地の学習遅角量に所定値を加減算して前
   記学習制御を行い、前記特定番地の学習遅角量に基づい
   て前記現在のエンジン運転条件に対応する学習遅角量を
   求め、前記エンジン運転条件に応じて定められた基本点
   火進角から前記求められた学習遅角量とノッキングに応
   じて点火時期を遅進角させる補正遅角量との和を減算し
   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、前記特定番地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番地のエンジン回
   転数との差の割合で前記所定値を分配すると共に、前記
   特定番地間の負荷の差に対する現在の負荷と前記特定番
   地の負荷との差の割合で前記分配された所定値を更に分
   配し、現在のエンジン運転条件に近い特定番地の学習量
   が大きくなりかつ現在のエンジン運転条件から遠い特定
   番地の学習量が小さくなるようにすることを特徴とする
   内燃機関のノッキング制御方法。