JPS6248946A - エンジンの制御装置 - 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】 （産業上の利用分野） 本発明は学習制御と呼ばれる手法を用いたエンジンの制
御装置に関するものである。

（従来技術） 従来、エンジンの作動状態を適正に保つための制御を運
転状態が変化したときにも応答性良く行なうことができ
るようにするため、エンジンの作動状態に応じた制御量
を運転状態に対応さけて記憶、更新し、その記！ｆｉｆ
ｆ（学習１＋ｔｉ　）を制御に反映さＶる学習制御を行
なうようにしたものは知られており、例えば特開昭５６
−２３５６６号公報には、点火時期を学習制御するよう
にした装置が示されている。すなわちこの装置は、エン
ジンの作動状態としてノッキング発生状態を調べ、これ
に応じて求めた点火時期のリタードｍ（ｆｆ角彷）を、
エンジンの運転状態（例えばエンジン回１ｉ数と吸気負
圧）を区分した複数の記憶領域を有する記憶手段の該当
する記憶領域に記憶させ、このリタード徂の記憶値を更
新していくことにより学習値どし、この記憶手段に記憶
された学習伯に基づいて点火時期を制御するようにして
いる。

ところで、従来のこの種装置では、各記憶領域ごとに学
習のは会を多くするため、運転状態の比較的大きな区分
に対応さけて記憶手段の記憶領域を設定していたが、こ
の場合に運転状態によっては学習値と適正値どの間にか
なり大ぎな誤差が生じる場合があった。つまり、上記記
憶領域の区分をある程度大きくしても、学習値がその領
域内の平均的な運転状態で求められたものであればその
領域内の各種運転状態に充分適合し得る適正舶となるが
、同一領域内でも学習値が求められる時の運転状態によ
っては、学習値が必ずしも上記適正値とならず、このよ
うな場合にはこの学習値を用いたその後の制御に誤差が
生じる。

なお、このような誤差を小さくするためには、予め記憶
手段に運転状態を小さく区分した多数の記憶領域を設け
ておくことが考えられる。しかし、単に予め記憶領域の
区分を小さくしておくだけでは、記憶領域ごとの学習の
機会（運転状態が属する機会）が少なくむるため、各記
憶領域において学習値の記憶、修正を充分に行なうこと
が難しくなる。

（発明の目的） 本発明はこのような事情に鑑み、とくに記憶手段に記憶
されている学盟圃が適正でない場合は新たに求められる
学習値との間に大きな誤差が生じることに着目し、この
ような場合に適正な学習値を求めることができるように
し、全運転域にわたって高精度の学習制御を行なうこと
のできるエンジンの制御装置を提供するものである。

（発明の構成） 本発明の構成を第１図に示す機能ブロック図により説明
すると、エンジンの作動状、態（外的要因等に影響され
るノッキングの有無あるいは空燃比等の状態）を検出す
る作動状態検出手段１と、エンジンの運転状態（主とし
て運転操作により定まるエンジン回転数や負荷の状態）
を複数に区分した各記憶領域ごとにエンジンの制御間を
記憶する記憶手段２と、上記作動状態検出手段１によっ
て検出されたエンジンの作動状態に応じ、その時の運転
状態に対応した上記記憶手段２の記憶領域に記憶されて
いる制御ａを修正してこの制御２Ｉｌ　ｌを学習値とす
る学習制御手段３とを備え、上記記憶手段２に記憶され
た学習値に用いて制御対象の制御（例えば学習値による
制御もしくは学習値を反映させたフィードバック制御）
を行なうエンジンの制御装置において１次のような比較
手段４および記憶領域分割手段５を設けたことを特徴と
する。

すなわら−ｆ二記比較手段４は上記記憶手段２の同一記
憶領域について既に記憶手段２に記憶されている学習値
Ｘと上記学習制御手段３により求められた新たな学習値
Ｘ　ｎｅｗとを比較して両名の差（ＩＸ−Ｘｎ（！Ｗ＋
）を求め、上記記憶領域分割手段５はこの差が所定値以
上のとき該当する上記記憶手段２の記憶領域を細分割し
て記憶領域を増加するようにしている。

つまり、通常は記憶領域ごとの学習の機会を多くするよ
うに運転状態のある程度大きな区分に対応させて記憶領
域を設定するが、既に記憶されている学習値Ｘと新たに
求められた学習ｆｉｒｉ　Ｘ　ｎｅｗとが著しく異なる
ときは、学習値が適正な値となっていｔ【いので、該当
する記憶領域を細分割することにより学習値の適正化を
図るようにしたものである。

（実施例） 第２図および第３図は本発明装置の一実施例を示し、こ
の実施例ではエンジンの作動状態としてノッキングを検
出し、エンジンの制御■として点火時期のリタード量を
制御する場合について示している。第２図はこの実施例
装置の全体構造を示し、この図において、１１はエンジ
ンのシリンダ、１２はシリンダ１１内の燃焼室、１３は
吸気通路、１４は排気通路であり、上記吸気通路１３に
はスロットル弁１５および燃料噴射弁１６等が配設され
ている。また、上記燃焼室１２には点火プラグ１７が臨
設され、この点火プラグ１７に対してイグニッションコ
イル１８、ディストリご１−夕１９およびイグナイタ２
０が配設されて周知の点火装置が構成されており、イグ
ニッションコイル１８はバッテリ（ＢＡＴ）に接続され
ている。

また、２１は点火時期を制御する制御ユニツ１−（ＥＣ
Ｕ）であって、所定クランク角を検出するクランク角セ
ンザ２２と、シリンダ１１の壁面に取付けられてエンジ
ンのノッキングによる振動を検出するノックセンサ２３
と、エンジン負荷に相当するスロットル弁１５下流の吸
気負圧を検出する負圧センサ２４とからの各検出信号を
受け、イグナイタ２０に制御信号を出力している。

上記制御ユニット２１は、第３図に示すように、ＣＰＵ
２５と、プログラム等を記憶するＲＯＭ２６と、後述す
る点火時期リタード市の学習値やその他の各種データを
記憶するＲＡＭ２７とを有するとともに、クランク角し
ンリ２２からの信号に対する入力回路２８と、ノックセ
ンサ２３および負圧センサ２４からの信号を処理する入
力回路２つ、マルチプレクサ３０およびＡ／Ｄ変換器３
１と、イグナイタ２０に制御信号を出力するためのタイ
マ３２および駆動回路３３と、基準クロックのカウンタ
３４とを備えている。３５はシリンダ１１内のバスであ
る。

上記ＲＡＭ２７は、複数の記憶領域に点火口、１明リタ
ード吊の学習値を記憶し、かつこの記憶領域を細分割し
１ｑるようにした第４図　（ａ）に図式化して示す学習
値マツプＭ、を右している。この学習値マツプＭは、運
転状態を比較的大きく区分した領域Ｚ１．Ｚ２・・・Ｚ
ｎ・・・ごとに点火時期リタード量の学習値ＯＱを記憶
し得る記憶エリア群Ｍ１と、上記各領域が複数に細分割
（例えば４分割）されたときに、その分割された小さな
領域の学習（ｌｌ′Ｉをそれぞれ記憶し得る各記憶エリ
ア群Ｍ２〜Ｍ５を有している。またこのマツプに対応し
１＝ニブロック号（記憶エリアのアドレス）が記憶され
、このブ［１ツク番号は第４図　（ｂ）に図式化して示
すように、領域ＺｎＮｔ！！の領域も同様）が分割され
ないとぎはその中のいずれの小さな領域も同一番号ｎＯ
とされ、分割される時はその小さな領域Ｚｎ１〜Ｚｎ４
毎に異なる番号ｎ１〜ｎ４に修正される。

そして、上記の番号ｎＱは記憶エリア群Ｍ１の該当記憶
エリアを指定し、従ってこのＭ号ｎＱにょっては比較的
大ぎな領域Ｚｎに対応する記憶エリアの学習値θＱが読
出され、また番号ｎ１〜ｎ４は記憶エリア群Ｍ２〜Ｍ５
の該当記憶エリアを指定し、従ってこの番４”ｉ　ｎ　
１〜ｎ４によっては小さな領域Ｚｎ１〜Ｚｎ４別に対応
する記憶エリアの学習１直θΩが読出される。

さらにＲＡＭ２７には、図示しないが、学習マツプに対
応さけて後記の学習回数ＣＮＴを記憶するマツプや後記
分割フラッグデータＦ　ｄｉｖを記憶する分割フラグマ
ツプ等が含まれている。

そしてＣＰＵ２５は、後述のフローチャートに従った制
御を行なうことにより、本発明における学習制御手段、
比較手段および分割手段を構成するとともに、運転状態
に応じた点火時期リタードφの学習値とノック発生状態
とに応じて点火時期を制御するようにしている。

上記ＣＰＵ２５による制御を、第５図および第６図（ａ
）乃至（Ｃ）のフローチャートによって説明する。

第５図はメインルーチンを示し、先ずステップＲ１で後
述するθに、θｓｕｍ　、θｋｎ、　Ｎ　ｋｎ、θρエ
リア、ＣＮＴエリア、　Ｆｃ１ｉｖエリアの各データの
初期値をＯに設定してから、ステップＲ２でエンジン回
転および吸気負荷に基づいて基本点火時期θｂを算出し
、このステップＲ２の処理を繰返す。　第６図　（ａ）
乃至（Ｃ）は一連の割込ルーチンを示し、この割込は一
定クランク角（例えば８ＴＤＣ６００）ごとに行なう。

第６図　（ａ）において割込みを開始すると、先ずステ
ップ３１．Ｓ２で、センサ２３．２４からの信号に培づ
くノックデータ（ＫＮ’）および吸気負圧データ（ＢＳ
Ｔ）の入力と、割込周期によるエンジン回転数（ｒｏｍ
）の算出とを行なう。そして上記吸気負圧データとエン
ジン回転数とで調べた運転状態に応じ、ステップＳ３で
現“在の運転状態が属する学習ゾーン（学習値マツプの
領域）を調べてブロック番号をロードし、これを７　ｎ
ｅｗレジスタに記憶させる。

次にステップＳ４で、現在と前回とで運転状態が同一の
学習ゾーン（Ｚｎｅｗ　＝Ｚｏｌｄ　）にあるが否かを
調べ、その判定結果がＹＥＳであれば後）ホするステッ
プ８４６以下の通常のノック制御に移り、判定結果がＮ
ｏであればステップＳ５に移る。

ステップ８５〜Ｓ８は新たな学習値を求めるための処理
であって、運転状態が異なる学習ゾーンに移行したとき
、移行前の学習ゾーンＺ　ｏｌｄを対象としてこの対象
ゾーンＺｏｌｄの学習値θｇを修正するようにしている
。すなわち、前回までに後述するステップ８４９．８５
０で求められている同一学習ゾーンで発生したノック回
数Ｎｋｎおよびノック発生時の点火時期リタードの累計
値０８（ＩＩＩｌに基づき、上記ノック回数ＮｋｎがＯ
でなければ平均点火時期リタード川〈θａＶｅ　＝θｓ
ｕｎ＋　／　Ｎ　ｋｎ）を求め（ステップ３５．３６＞
、これと既に記憶されている学習値θρと学習効率にと
に基いて新たな学習値θＱｎｅｗを［θＱｎｃｗ　＝　
（１−Ｋ）　Ｘθｐ＋ＫＸθａｖｅ　］と演算するくス
テップ８７）。

また、上記ノック回数ＮｋｎがＯであれば、既に記憶さ
れている学習値をそのまま新たな学習値θρｎｅｗとす
る。

次に、分割フラグデータＦｄｉｖが０（未分割）か１（
分割済）かを調べ（ステップ８９，５１０）、分割済で
あれば学習値マツプＭの対象ゾーンに対応する分割され
た領域の記憶エリアに新たな学習値ｏ　Ｑｎｅｗをセー
ブする（ステップ５１１）。

さらに、対象ゾーンの学習値更新回数ＣＮＴの記憶値を
１だけ加算した値に改めてその記憶エリアにセーブする
（ステップ８１２〜５１４）。

ステップ８１０で未分割であることを判定したときは、
学習値修正量Δθとして既に記憶されている学習値θｇ
と新たな学習値θＱ　ｎｅｗとの差の絶対値を求め、こ
の学習値修正量Δθが所定値以上か否かを調べ（ステッ
プ８１５．８１６）、その判定結果がＹＥＳであれば、
さらに対象ゾーンの学習値更新回数が所定値以上か否か
を調べる（ステップＳ１７．５１８）。ステップ８１６
゜３１８での判定がいずれもＹＥＳであれば、記憶領域
の分割処理として、分割フラグデータＦｄｉｖを１とし
、これを該当記憶エリアに記憶させる（ステップ８１９
，５２０）とともに、対象ゾーンに対応する細分割され
た領域のブロック番号を前述の第４図　（ｂ）に示すよ
うに修正しくステップ５２１）、さらにその細分割され
た領域に対応する学習更新回数をクリアする（ステップ
５２２）。

また、ステップＳ１６．Ｓ１８の判定のいずれかがＮｏ
であれば、分割を行なわず、学習更新回数ＣＮＴを１だ
け加算して記憶エリアにレープする（ステップ３２３，
８２４＞とともに、対象ゾーンｌ　ｏｌｄのブロックＭ
１の記憶エリアに新学習値ＯＱ　ｎｅｗをセーブＪる（
ステップ５２５）。

前記のステップＳ１０で分割済であることを判定した場
合に（よステップ８１１〜８１４の処理に続き、所定の
条件が成立したどぎ記憶領域をもとの比較的大きな区分
に戻すための第６図　（ｂ）に示す処理を行なってから
、第６図（Ｃ）に示す点火簡明ｆｉ制御の処理に移る。

また、ステップＳ１０で未分割であることを判定してス
テップ８１５〜８１８による分割条件の判別とその結果
に応じたステップ３１９〜Ｓ２２または８２３〜８２５
の処理を行なったときは、第６図（ｂ）の処理を行なう
ことなく第６図　（Ｃ）の処理に移る。

第６図（ｂ）にＪ３けるステップ８２６〜Ｓ３５で【よ
所定の統合条件が成立したかどうかを調べ、ステップ８
３６〜Ｓ４０では統合条件が成立したとき分割されてい
た学習ゾーンを統合する処理を行なう。

すなわち、統合条件を調べる処理としては、先ず対象ゾ
ーンＺ　ｏｌｄに応じた統合予定ゾーンをリーチし、例
えば前記の第４図における領域Ｚｎに対象ゾーンが含ま
れていれば領１ｉｆｆｌＺ　ｎ１〜Ｚｒ１４を量ナーヂ
して、これらのゾーンの学習値および学習値更新回数θ
Ｑ１．ＣＮＴ＋〜ＯＱ４．ＣＮＴ４を選び出す（ステッ
プ８２６）。次に符号ｉの伯（ステップ８２７で最初は
４とする〉で識別される統合予定の各ゾーンにつき、学
習値更新回数ＣＮＴ　ｉが所定値以上か否かの判定を、
その判定結果がＹＥＳであれば次のゾーンを調べるため
ｉ−１をｉと置き換えてその値ｉがＯとなるまで繰返す
ことにより、上記各ゾーンの学習値更新回数がすべて所
定値以上であるという条件が成立するか否かを調べる（
ステップ８２７〜５３０）、、この条件が成立すれば、
さらに統合予定の各ゾーンの学習値の平均値θＱ　ａＶ
ｅを演算する（ステップ５３１）。それから、符号ｉの
値（ステップＳ３２で最初は４とする）で識別される各
ゾーンの学習（！ｎθＱｉと上記平均値θＱ　ａｖｅと
の差の絶対値が所定値以下か否かの判定を、その判定結
果がＹＥＳであればｉ−１をｉと置き換えてその値ｉが
Ｏとなるまで繰返すことにより、すべての統合予定ゾー
ンにつき上記差の絶対値が所定値以下となるという条件
が成立するか否かを調べるくステップ３３２〜３５）。

これらのステップ８２６〜３５によって調べた統合条件
が成立した場合、つまり統合予定ゾーンのすべてについ
て充分に学習が行なわれ、かつこれらの学習値のばらつ
きが充分小ざい場合に統合処理に移り、この統合条件が
成立しない場合は統合処理を行なわずに第６図（Ｃ）の
ステップ８４１に移る。統合処理としては、対象ゾーン
Ｚ　ｏｌｄの分割されていた各ゾーンのブロック番号を
分割前の同一番号に修正しくステップ８３６）、かつ対
象ゾーンＺｏｌｄに対応する学習値マツプＭの記憶エリ
ア（分割なしの場合のエリア）に上記平均値θρａｖｅ
をけ一ブする（ステップ５３７）とともに、対中ゾーン
Ｚ　ｏｌｄの学習値更新回数の記憶エリアをクリアしく
ステップ８３８）、さらに分割フラグデータＦｄｉｖを
Ｏとしてこれを該当記憶エリアにセーブする（ステップ
８３９．８４０）。

それから第６図　（Ｃ）のステップ８４１に移る。

第６図（Ｃ）のステップ８４１〜８５４は点火時期を制
御する処理であり、このうちステップ８４１〜８４５は
、運転状態が別の学習ゾーンに移行したときに行なわれ
る予備的処理である。この処理においては、現在の学習
ゾーンＺｎｅｗのデータをＺ　ｏｌｄレジスタにセット
する（ステップ５４１）とともに、現在の学習ゾーンＺ
　ｎｅｗに対応するブロック番号により学習値マツプＭ
から学習値θｇを読出してθにレジスタにセットしくス
テップ８４２．８４３）、ざらに後記累計値θｓｕｍお
よびノックカウンタＮｋｎをＯとする（ステップＳ４４
゜５４５）。

次にステップ８４６〜Ｓ５４ではノック発生状態に応じ
た点火時期の制御を行なう。すなわち、ノック発生の有
無を調べ（ステップ８４６）、ノック発生時にはその大
きさの関数ｆ　（ＫＮ）として演算したリタード増量値
θｋｎだけ点火時期のリタード量θｋを大きクシくステ
ップＳ４７．３４８）、さらにノック発生時のリタード
量の累泪値θｓｕｍを求めるとともにノックカウンタを
インクリメンｌ−する（ステップＳ４９．Ｓ５０．）。

また、ノックが発生していないとぎにはリタード量θｋ
がＯでない限り一定の微小値θｉだけリタード量θｋを
小さくする（ステップ８５１．８５２）。

その後、基本点火時期の進角値θｂとリタード■θにと
に基づいて最終点火時期Ｏを演算しくステップ＄５３）
、これをタイマーにセット（ステップ８５４）Ｌ、、て
からメインルーチンに復帰する。

以上のようなエンジンの制御装置によると、点火時期の
りタート吊が学習値に基づいて制御され、つまり上記フ
ローチ↑ｒ−１・に示す制御例では、運転状態が同一学
習ゾーンに保たれているときはノック発生状態に応じた
通常のフィードバック制御（ステップ３４６〜Ｓ５４〉
を行なうが、運転状態が異なる学習ゾーンに移った直後
のリタード量の初期値として学習マツプＭに記憶された
学習値θρが利用され〈ステップ３４１〜８４５）、こ
れにより、運転状態の変動に対して点火時期が応答性良
く制御される。そして学習値θＱは逐次修正され、適性
化が図られる。

特に本発明の装置では、基本的には運転ゾーンごとの学
習の機会を多くするため比較的大ぎな学習ゾーンごとに
学習値が記憶手段のマツプに記憶されるが、このように
して充分に学習を繰返しても対象ゾーンの平均的な運転
状態に応じた適正な学習値が得られない場合に、これが
同一ゾーンについて既に記憶されている学習値と新たに
求められた学習値との比較により判別されて学習ゾーン
が細分される（ステップ８１５〜５２２）。そして分割
後はこの細分された学習ゾーンごとに学習値が記憶され
ることとなり、これにより、学習ゾーン内の運転状態の
ばらつきに起因した学習値の誤差が小さくされる。

なお、上記実施例では運転状態が異なる学習ゾーンに移
行したとき点火時期リタード吊の学習値を求める一方、
記憶手段から読出した学習値を同一学習ゾーン内でのリ
タード吊の初期値として利用しているが、同一学習ゾー
ン内でも学習値を求め、かつ学習値による制御を行なう
ようにしてもよい。

また本発明の制御装置は、上記実施例に示す点火時期の
制御に限らず、他のエンジンの制御３を学習制御する場
合、例えば０２センυ等の出力に応じてもとめられる燃
料噴０１聞の学習値に基づいて空燃比を制御する場合等
にも採用し得るものである。

〈発明の効果） 以上のように本発明は、記憶手段の運転状態の区分に対
応した記憶領域ごとにエンジンの作動状態に応じた制御
間の学習値を記憶させ、この学習値に基づいて制御を行
なう場合に、既に記憶されている学習値と新たに求めら
れた学習値との差が所定値より大ぎくなったどき、該当
する記憶領域を細分割するようにしているため、記憶領
域ごとの学習の繰返しによる学習値の適正化を図りつつ
、記憶領域内での運転状態のばらつきに起因した誤差を
防止し、学習値の精度を格段に高めることができるもの
である。

【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
本発明の一実施例装置の概略図、第３図は制御ユニット
のブロック図、第４図　（ａ）、　　（ｂ）は学習値等
を記憶するマツプを模式的に示す説明図、第５図および
第６図（ａ）〜（Ｃ）は制御のフローチャートである。 １・・・作動状態検出手段、２・・・記憶手段、３・・
・学習制御手段、４・・・比較手段、５・・・記憶領域
分割手段。 特許出願人　　　　マ　ツ　ダ　株式会社代　理　人　
　　　弁理士　　小谷　悦司同　　　　　　弁理士　　
長１）　正 向　　　　　　弁理士　　板谷　康夫 第　　Ｌ　　図 第　　２　　図 第　　５　　図 第６図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １．エンジンの作動状態を検出する作動状態検出手段と
   、エンジンの運転状態を複数に区分した各記憶領域ごと
   にエンジンの制御量を記憶する記憶手段と、上記作動状
   態検出手段によって検出されたエンジンの作動状態に応
   じ、その時の運転状態に対応した上記記憶手段の記憶領
   域に記憶されている制御量を修正してこの制御量を学習
   値とする学習制御手段とを備え、上記学習値を用いて制
   御対象を制御するようにしたエンジンの制御装置におい
   て、同一記憶領域について既に記憶手段に記憶されてい
   る学習値と上記学習制御手段により求められた新たな学
   習値とを比較する比較手段と、この比較手段により比較
   された両学習値の差が所定値以上のときに該当する記憶
   領域を複数に細分割して記憶領域数を増加する記憶領域
   分割手段とを設けたことを特徴とするエンジンの制御装
   置。