JP2901677B2 - 内燃機関用の学習的制御方法及び装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は内燃機関の調整すべき動作量に対して前調整
付学習的制御方法に関する。上記の調整すべき動作量は
例えば燃料調量時間、点火時間、チヤージ圧力、排ガス
帰還率又はアイドリング回転数である。更に本発明は上
記方法の実施をする装置にも関する。

従来技術 その種方法及び所属の装置は西独特許出願公開第3505
965号公報より公知である。上記装置は前制御素子（手
段）と、設定値発生器手段と制御素子（手段）と、調整
値を低減する素子（手段）と学習条件が充足されている
か否かを判別し、充足されている場合学習信号を送出す
るための手段（手段）と、学習−特性領域とを有する。
上記前制御手段は調整すべき動作量とは別の動作量の値
に依存して、上記の調整すべき動作量に対する前制御値
を出力する。設定値発生器手段からは閉ループ制御上、
その値へ制御すべき目標値を成す設定値が送出され、こ
の設定値はそのつどの閉ループ制御上目標値との偏差を
求めるための実際に測定された値である実際値と比較さ
れる。上記制御手段は上記両値間の差に依存して調整値
を形成し、この調整値により、そのつどの前制御値が閉
ループ制御的に補正される。但し、前制御値は開ループ
的にも補正され、その際学習特性領域からそのつど読出
される適応値を用いて補正される。学習特性領域は適応
値をアドレッシング動作量の値を介してアドレッシング
可能に記憶する。上記特性領域は前制御値の補正のため
そのつど、次のような適応値を読出す、即ち、アドレッ
シング動作量の相互に関連する値のそのつど存在する値
セットに属する適応値を読出す、適応値は次のようなと
きいつも常に新たに定められる、即ち、所定の学習条件
が充足されている際学習条件が充足されているか否かを
判別し、充足されている場合学習信号を送出するための
手段によりそれぞれの適応値に対して１つの学習信号が
出力される。補正は制御手段により供給される調整値を
用いて行われ、上記調整値は云う迄もなく、補正のため
に直接的に用いられるのでなく、低減を行う学習強度係
数との乗算の後はじめて用いられる。

学習条件の生起の際当該サポートポイント値を操作量
の低減された値を用いて変化させるための学習特性領域
は噴射時間調整用の装置向けにSAE−ペーパー、No.8605
94、1986年から公知である。この装置では調整値を低減
する手段は継続的に同一の学習強度値を出力しないで、
上記の学習強度値はサポートポイントにて既にどの位の
頻度で学習されたか、また、そのつどの操作量がどの位
の大きさであるかに依存する。可変学習強度値（これは
係数である）を供給し得るため操作量を受け取って補正
値を形成する手段はカウンタ状態メモリ及び学習強度テ
ーブルを有する。カウンタ状態メモリ中には上記特性領
域の各サポートポイントに対して（ここにおいて当該サ
ポートポイントは学習特性領域のそれと同じである）１
つのカウンタ状態が記憶されている。上記カウンタ状態
は各々の関連するサポートポイントに対して各々の新た
な学習サイクルごとに16ビット値に至る迄１だけ高めら
れる。但し、３つの順次連続する学習サイクルにおいて
当該サポートポイントに対する調整値が限界値より大で
ある場合、上記サポートポイントに対するカウンタ状態
が０にリセットされる。そのつどのカウンタ状態及び調
整量のそのつどの値に依存して、当該アドレッシング値
に対して固定的に設定可能な学習強度係数が読出され
る。この学習強度係数には操作量が乗算され、その結果
は先行して存在しているサポートポイント値に加算され
る。

明らかになったところでは唯１つの学習強度値で動作
する場合は当該系は比較的振動し難い（上記値が過度に
高くはセッティングされないことを前提とすると）。他
方では操作量の大きな値が生起する際、十分迅速には学
習され得ない、という問題が存在する。

US-A-4552115から公知の装置は、内燃機関に対する空
気−燃料混合気を酸素センサの出力信号に依存して相応
の適応化手法を用いて補正をするものであり、ここで、
当該の補正を行うため、空然比制御であるラムダ制御の
ｐ−（比例）要素及びＩ−（積分）要素のみが所定の方
式に従って適応化されるに過ぎない。相応のフローチャ
ートに当該の動作過程が示されている。

本発明の基礎を成す課題ないし目的とするところは、
内燃機関の調整さるべき動作量に対する前制御付きの学
習的制御手法において学習特性領域にて迅速の学習進行
ないしステップを達成し、被制御系が振動の傾向を呈し
ないようにすることにある。さらに本発明の別の課題と
するところは上記手法を実施する装置を提供することに
ある。

発明の利点 本発明は請求の範囲１の構成要件による方法、及び請
求項２の構成要件による装置として規定されている。有
利な実施例及び構成例は引用請求項の対象である。

本発明の方法の特異点とするところは、カウンタ状態
メモリにおけるカウンタ状態が基本的に、もはや、各学
習過程ごとに値１だけインクリメントされて、３つの不
満足の学習サイクルの後０にリセットされるのではな
く、カウンタ差テーブルが設けられており、このテーブ
ルによっては操作量、すなわち制御偏差と、既に達成さ
れた学習進行（進度）、すなわちカウンタ状態メモリに
おけるカウンタ状態とに依存してカウンタ差が記憶さ
れ、このカウンタ差によってはそのつど生起している動
作点に対してカウンタ状態がカウンタ状態メモリにてイ
ンクリメント又はデクリメントされることである。

請求項２の装置は既述の種々の手段ないし素子を有す
る、すなわち、前制御素子と、設定値発生器手段と、操
作量の値である調整値を受け取って補正値を形成する手
段（これはカウンタ状態−特性領域及び学習強度テーブ
ルを備える）と、学習条件が充足されているか否かを判
別し、充足されている場合学習信号を送出するための手
段と、学習特性領域とを有する。そのために本発明の装
置は操作量の値である調整値を受け取って補正値を形成
する手段の一部としてカウンタ差テーブルを有する。こ
のカウンタ差テーブルはカウンタ状態及び操作量から導
出される信号量の値を介してアドレッシング可能にカウ
ンタ差値を記憶する。カウンタ状態及び操作量から導出
される信号量のそのつど生起している各値に対して、上
記テーブルはカウンタ差値だけそのつどのサポートポイ
ントでのカウンタ状態の変更のため、カウンタ状態−特
性領域へ所属のカウンタ差値を送出する。

上記カウンタ差テーブルによってはそのつどの学習サ
イクルにおいて当該支持個所に対するカウンタ状態が、
前述のSAE−ペーパーによる系におけるようにはもはや
固定値１だけ高められるのではなく、カウンタ差が可変
に設計されている。而して、カウンタ差値は操作量の小
さな値及び小さなカウンタ状態値に対してのみ“＋1"で
ある。比較的大きな偏差に対しては当該差はより小にな
り、すなわち値“0"を越えて負の値にまで達する。更
に、カウンタ状態−特性領域におけるカウンタ状態値は
最大値に限られている。この手段の作用は次の通りであ
る。

操作量から導出される信号量の比較的小さな値に基づ
き或１つのサポートポイントにて学習が何度も行われる
と、遂にはカウンタ状態に対する最大値に達する。これ
により比較的低い学習強度値が得られ、それにより、既
に多くの学習がなされた１つの個所ではさらなる比較的
大きな変化の生起確率が小さいという事実が考慮され
る。上記サポートポイントに対する操作量から導出され
る信号量の大きな値が生じる場合、このことの意味する
ことは、比較的大きな学習進行（進度）が必要であると
いうことである。従って、カウンタ状態は幾つかのポイ
ントだけ低められ、それにより学習強度値の増大が生ぜ
しめられる。但し、そのような増大の程度はカウンタ状
態が０にリセットされる場合に起る筈の増大ほどの大き
さにはならない。このことから明らかなように、学習速
度に関して当該手法は可変であってしかも振動（変動）
の傾向を呈さない、それというのは学習強度値の点で過
度に大の跳躍的変化は起らないからである。

上記の有利な作用効果は有利な実施例により付加的に
使用可能な遅延ステップにより増強可能である。この遅
延ステップによってはカウンタ状態−特性領域における
カウンタ状態の変化が次のような状態生起まで遅延せし
められる、即ち、学習信号の発生数、当該学習信号発生
前に存在していたカウンタ状態に基づき先ず学習強度値
が学習強度テーブルから読出されるまで遅延せしめられ
る。操作量から導出される信号量の大きな値（このよう
な大きな値によってはカウンタ状態の比較的著しい低
下、ひいては学習強度値の比較的著しい増大が生ぜしめ
られる）が生じると、当該の操作量の現存する大きな値
は、新たな学習強度値（過度に高い学習強度を生じさせ
るような値）により低減されるのではなく、比較的に小
さい学習強度をもたらす古い（先行の）学習強度値によ
ってのみ操作量の大きな値の低減がなされる。当該サポ
ートポイントに対して操作量の大きな値がもはや生じな
い場合すなわち、１度の大きな偏差事例が生じたことが
明らかになった場合、上記の小さな値によっては高めら
れた学習強度値にも拘らず、学習ステップによる過度に
大きな変化は生ぜしめられない。これに反して、操作量
の大きな値が再度又は多数回生じる場合、このことの表
わしていることは、当該個所にて既に屡々学習がなされ
たけれども、さらに大きな学習ステップが必要であると
いうことである。それらの学習ステップはその際にも実
行される、それというのは、操作量のあらたな大きな値
が、先行の学習ステップにより高められた学習強度値
（これは比較的大きな学習強度を生じさせる）によって
そのつど低減されるからである。而して、遅延ステップ
によっては大きな学習値が次のような際のみ出力され
る、即ち操作量の大きな値が多重に（何回も）相前後し
て生じる場合のみ大きな学習値が出力される。前回にお
いても次回においても“大きな学習強度値”という情報
内容のそのつど意味することは、そのような大きな値に
よっては大きな学習進行（進度）ないしステップが生ぜ
しめられ、すなわち操作量の値が“小さな学習強度値”
におけるよりわずかにしか低減せしめられない、という
ことである。

既に冒頭に述べた如く、本発明の方法は内燃機関の極
めて種々様々の動作量の調整のために使用され得る。特
に有利であるのは燃料調量時間、例えば噴射時間の調整
用の適用事例である。その理由となるのは上記動作量の
調整のための系において制御量としてラムダ値（これは
内燃機関の排ガス中で測定される）が使用され、このこ
とは変化（調整）とそれの測定との間のデッドタイム
（むだ時間）を伴うためである。斯様な系は上記のデッ
ドタイム（非作用時間）のため特に振動（変動）の傾向
を呈し、従って本発明の振動を減衰、低減させる手段は
特に有用である。

図面 次に図示の実施例を用いて本発明を詳細に説明する。

第１図は噴射時間の調整のための学習的前制御／（閉
ループ）制御方式のブロツク図として示す動作ダイヤグ
ラムであり、 第２図は第１図の動作ダイヤグラム内の減衰手段をブ
ロツク接続図で示す。

第１図及び第２図は個々の実施例を示す。上記実施例
は内燃機関10の噴射弁に対する噴射時間の調整手法に係
わる。例として噴射時間の調整手法が選ばれたのは、本
発明をそれについて特に良好に明示し得るからである。
同様にわかり易くするためだけからブロツク図で示して
ある。ブロツク図を用いて説明する機能は実際上概し
て、自動車（カー）エレクトロニクスにおいて慣用であ
るマイクロコンピユータにより実現される。

内燃機関10の吸込管11中に噴射弁12が設けられてお
り、この噴射弁12は噴射時間T1に対して信号で制御され
る。噴射される燃料量と吸込空気量とに依存してラムダ
値が調整されこのラムダ値は内燃機関10の排ガス通路13
中に設けられたラムダゾンデ14により測定される。測定
されたラムダ−実際値は比較ステツプ段16にて、設定値
発信器手段15により供給されるラムダ設定値と比較さ
れ、形成された制御偏差値が、積分特性を有する制御手
段17に供給される。その際その制御手段17は操作量を送
出し、この操作量は噴射時間制御の場合制御係数FRの特
性を有する。この制御係数によつては所定の噴射時間が
乗算により制御−乗算（ステツプ）段18にて修正され
る。当該系が動作状態にて変化の際過度に大の制御偏差
なしに動作し得るため、それの入力側には噴射時間中前
制御値TIVが加わる。その際その前制御値は前制御手段
（この前制御手段は図示の実施例では前制御メモリ19に
よつて実現されている）から供給される。上記の前制御
メモリ19は回転数ｎと走行ペダルFPの位置の値を介して
アドレツシング可能に前制御値TIVを記憶する。

前制御値TIVは所定の動作条件及び所定の系特性に対
して設定されている。但し、内燃機関の作動の場合動作
条件例えば空気圧力、又は系特性例えばリークエア（も
れ空気）特性又は噴射弁12の閉成時間が変化する。それ
らの変化にも拘らず持続的に可及的に良好な前制御値を
得るため前制御メモリ19から読出された前制御値がさら
に適応乗算ステツプ段20において適応係数FAで修正され
る。適応係数FAは適応係数メモリ21から読出される。こ
のメモリ21は前制御メモリ19に相応する数の支持個所を
有し、このメモリ19と同様に回転数ｎと走行ペダル位置
FPの値のセツト（組）を介してアドレツシング可能であ
る。例えば回転数値のクラスに対する８つのアドレス
と、走行ペダル位置のクラスに対する８つのアドレスと
を有する夫々64のサポートポイントが用いられる。

64の支持個所における適応係数は作動開始の際すべて
値“1"にセツトされる。各サポートポイントのまわりに
或領域が設定される。この領域を脱するとき、内燃機関
10が先行して定常作動状態におかれていた場合、学習条
件−識別手段22は学習信号LSを送出する。これによつ
て、座標nv,FPVによつて与えられた支持個所の適応係数
のひきつづいての変化調整がなされる。その際上記領域
を脱する時点でのアドレツシング−動作量の値が用いら
れる。

学習ステツプの実行のため平均化手段23と減衰手段24
が設けられている。平均化手段23は殊にラムダ＝１への
制御と関連において有意義である。それというのはこの
場合において制御係数FRは系に基因する振動（変動）を
行なうからである。精確な前制御の際上記平均値は“1"
でなければならない。この平均値から偏差が起ると、例
えば“1.1"となり、前制御は当然の支持個所に対する１
つの新たな適応係数FAの決定により改善されねばならな
い。要するに、制御係数の求められた平均値を、例示の
場合“1.1"を、当該支持個所に対する学習信号LSの発生
の際丁度脱したサポートポイントに対する新たな適応係
数として適応係数メモリ21中に書込む可能性も当然考え
られる得る。但し、制御係数の平均化された値を完全な
高さでなく、ただ減衰してからとり込み、このことを、
操作量を受け取って補正値を形成する手段24にて学習強
度係数＜１での乗算により行なうと一層有利であること
が明らかになつている。

これまで説明して来た動作法では当該系は既述の西独
特許出願公開第3505965（A1）号公報にてそこにおける
第11図を用いて説明された実施例と同一である。重要な
相違点によれば公知方法では操作量を受け取って補正値
を形成する手段24は持続的に同一の学習強度係数を設定
し、一方、本発明の操作量を受け取って補正値を形成す
る手段は第２図を用いて詳述するように、可変の学習強
度係数を出力する。

そのような重要な相違点について立入る前に、上記出
願における上記図について別の相違点について参照す
る。公知実施例では設定値発生器手段15と比較ステツプ
段16が欠除しており、また、ラムダゾンデ14と比較ステ
ツプ段16との間の積分段25も欠除している。これらの動
作機能群は公知系において制御手段17中に含まれてい
る、それというのはそこには持続的に固定のラムダ設定
値“1"を基礎としているからである。稀薄のラムダ制御
への適用に際してはラムダ設定値も可変であり得ること
を示すため上記動作機能群は本例では別個に示してあ
る。公知実施例との別の相違点とするところはグローバ
ルな（広汎の）適応係数の調整のためさらになお機能群
が示されていることである。本系においても、グローバ
ルな（広汎の）係数を組込もうとする場合には上記機能
群は使用され得る。ここで考察される本発明による学習
強度係数Ｍの可変設計にとつては上述の事項の詳細はさ
して重要でない。

操作量を受け取って補正値を形成する手段24は第２図
に示すように、３つの主機能群、即ち、学習強度テーブ
ル26と、カウンタ状態メモリ27と、カウンタ差テーブル
28とを有する。これら３つの機能群すべては特性領域を
成し、これら特性領域からはアドレツシング量の値が対
応配属されている値が読出される。但し、アドレツシン
グ量は種々異なつており、それ故当該機能群に対しても
種々の異なる概念が使用されている。カウンタ状態メモ
リ27は前制御メモリ29及び適応係数メモリ21と同様に回
転数ｎ及び走行ペダル位置FPを介してアドレツシング可
能であり、その際すべての３つのメモリにおいて同じク
ラス分割形態、例えば８×８の支持個所へのクラス分割
構成が設けられている。上記両テーブルの特性領域、即
ち、学習強度テーブル26及びカウンタ差テーブル28の特
性領域はその代わり、調整量偏差の百分率値、及びカウ
ンタ状態メモリ27から出力される、そのつどのサポート
ポイントに対するカウンタ状態の値を介してアドレツシ
ングされる。上記量のクラス分割構成ないしピツチは上
記メモリのアドレツシングに用いられる他方の量のクラ
ス分割ないしピツチとは無関係である。学習強度テーブ
ル用のテーブルＩと、カウンタ差テーブル用のテーブル
IIとによれば、（本明細書末尾部分参照）、具体的実施
例では同様に８×８の支持個所に細分化がなされてい
る、それというのはこのことは通常のアドレツシング方
式に基づきなされ得るからである。この分割構成は８×
８の分割技術構成何ら関係のないものであつて、他のい
ずれの分割構成をもつてもよい。

既述のように、また、上記テーブルからも明かなよう
に、学習強度テーブル26及びカウンタ差テーブル28に対
するアドレツシング量は百分率（パーセント）で示され
る調整量偏差である。この調整量偏差は平均化制御係数
▲▼から次のようにして形成される、即ち、当該の
平均値から値“1"が差引かれその差が％値として値“1"
に対して計算されるようにするのである。平均化された
操作量、すなわち上述の例におけるようにやはり“1"の
平均化された制御係数が生じる場合、また、このこと
が、まだ学習サイクルが未だ決して実行されていない支
持個所に対して該当する場合、すなわちカウンタ状態メ
モリ27中にカウンタ状態“0"がフアイルされているサポ
ートポイントに対して該当する場合、学習強度テーブル
は、（表）テーブルＩから明かなように学習強度係数
“1"を出力する。この学習強度係数Ｍは減衰−乗算ステ
ツプ段29にて絶対的操作量偏差値、すなわち平均化され
た操作量▲▼と設定値“1"との差に乗算され、一時
的適応係数FAVを得るため設定値“1"は加算ステツプ段3
0において加算され、その結果値“1.1"が得られる。こ
の値には古い（先行の）適応係数FA、すなわち“1"が乗
算され、それにより、新たな適応係数“1.1"が得られ
る。

同一のサポートポイントのまわりの領域にてさらに３
回進入作動及び再び脱出がなされると（その際先行して
定常動作状態が生起しているものとすると）、カウンタ
状態は上記支持個所に対して値“4"におかれ、適応係数
FAは仮定通りに値“1.2"におかれている。第４回目の脱
出の際1.1即ち10％の平均の調整量が生じると、それに
よつてテーブルＩの学習強度テーブルから明かなように
0.9の学習強度係数が生ぜしめられる。この値には既述
の絶対的な調整量差値“0.1"が乗算される。それによ
り、値0.09が生じ、この値には加算ステツプ段30にてや
はり設定値“1"が算され、それにより、一時的の（仮り
の）適応係数FAV“1.09"が得られる。この係数は“1.2"
の古い（先行の）適応係数に乗ぜられて、先に丁度脱出
した支持個所に対して新たな適応係数1.2×1.09、即ち
“1.308"を生じさせる。

同一の支持個所にてさらになお24回進入作動がなされ
ると（その際調整量偏差はそのつどたんにほぼ２％に過
ぎない）、当該サポートポイントに対してカウンタ状態
はテーブルIIによるカウンタ差テーブルからも明かなよ
うに、“1"だけ高められる、すなわち値“28"のところ
まで高められる。そこで上記支持個所にて再度進入作動
及び再び脱出がなされると（但し15％の調整量偏差を以
て）、学習強度係数“0.4"が、テーブルＩからも明かな
ように読出される。上記支持個所に対して適応係数メモ
リ21における古い（先行の）適応係数FAとの乗算に対し
て、１＋0.4×（1.1−１）が生じる。この値が読出され
た後、当該支持個所に対するカウンタ状態は“4"だけ低
められる。このことは15％操作量偏差及びカウンタ状態
“28"に対してテーブルIIから値“−4"から明らかであ
る。その際持続的に考察される支持個所に対するカウン
タ状態は“24"である。学習強度テーブル26からの読出
しが先ず古い（先行の）カウンタ状態に従つて行なわれ
それからはじめて相応の支持個所に対してカウンタ状態
メモリ27におけるカウンタ状態が補正されるという事実
は第２図の動作図においてカウンタ差テーブル28とカウ
ンタ状態メモリ27との間の遅延ステツプ段31によつて示
されている。上記の直ぐ前の記載は、手段24の動作機能
を説明するものである。

最初の説明したケースは古い（先行の）適応係数FAが
１のところにあるような状態を説明している。このよう
な最初の説明した状況では、制御係数FRを平均して所望
の値１にもたらすには未だ十分でない。その代りに、平
均制御係数▲▼は、値1.1をとる。着目されるない
し問題となる動作点（サポートポイントｎ、FP）におい
て未だ学習のされていない（カウンタ状態メモリ中のカ
ウンタ状態０）ことにより特徴付けられる説明された状
況では、古い、ないし先行の適応係数FA＝１は、値1.1
と乗算されて、１つの新たな適応係数FA＝1.1が得られ
るようにする。よって、それまで学習のなされなかった
当該の場合において、古い、先行の適応係数の、同じく
値1.1を有する平均制御係数との乗算に対しては低減を
する作用はなされない。

次になされているケースの説明は１つの所定のサポー
トポイントにて、既に４回学習のなされた（カウンタ状
態４）状況に関する。古い、先行の適応係数は、1.2と
仮定されており、平均の制御係数は1.1にされている。
低減が行われないとすると、新たな適応係数は、積FA-a
lt（古い、先行適応係数）＊▲▼＝1.2＊1.1＝1.32
が形成されることとなる。然し乍ら、本発明によれば、
新たな適応係数は、比較的に小さい値1.308になるよう
に計算される、即ち、低減せしめられる。

さらにつづくケースの説明は、１つのサポートポイン
トにて、既に頻繁に（28回）小さな制御偏差（２％）の
もとで、学習のなされた状況を示す。この場合、事例で
は、大きな制御偏差が生じ、このことは、迅速な適応化
を要する。同記載個所に置いて個別ケースに対して説明
された適応係数の計算及びカウンタ状態低減の様子は、
テーブルＩ及びIIを考察すれば、一層良好に明らかに了
解され得るものである。テーブルＩは、図２中の学習強
度テーブル26の内容を示す。テーブルＩ中に示されてい
る値Ｍ＜１は、ブロック29にて乗算により適応係数生成
への操作量の影響の度合を低減するものである。Ｍは左
上方から右下方に向って、上昇する。換言すれば、低減
度は、高いカウンタ状態及び小さな制御偏差の場合強く
作用し、そして、低いカウンタ状態及び高い制御偏差の
場合全く低減は行われない（Ｍ＝１）。

同記載個所に説明されている状況では、高い制御偏差
（15％）のもとでの高いカウンタ状態（28）が生じる。
既述のように、大きな制御偏差は、迅速な適応化を要す
る。このことは、本発明によれば、カウンタ状態を４ポ
イントだけ低下させることにより有利に行われる。同じ
サポートポイントの次のアプローチの際制御偏差が再び
15％になる場合、Ｍは、0.4（カウンタ状態28）からＭ
＝0.5へ高められ、このことにより、低減度は比較的に
小さなものとなり、もって一層迅速な適応化が有利に行
われ得る。

上記の遅延の利点とするところは大きな操作量偏差が
先ず当該偏差を著しく減衰して転送する学習強度係数で
のみ乗算されることである。しかる後再び比較的に小さ
い操作量偏差が生じると、カウンタ状態は“28"まで高
められ、その結果再び小さな学習強度係数が成立つ。そ
れにより、１度の比較的大きな偏差は殆ど影響を及ぼし
てない。但しそのような偏差が再度生じると、この偏差
は初回におけるよりも強められて伝送される、それとい
うのはカウンタ状態は低められもつて学習強度係数が高
められるからである。１度の比較的に大きな偏差が殆ど
考慮されないという事実によつては系の振動傾向が著し
く低められるようになる。

実施例の装置ないし方法は多様に変化され得る。例え
ば前制御手段は前制御メモリ19によつて実現されている
必要がなく、前制御値は他の任意の形式、作法で形成さ
れ得、例えば、既述のSAE−ペーパにて記載されている
ように、空気量と回転数とからの高形成によつて形成さ
れ得る。或支持個所に対する適応係数の変化の際同時に
隣接する支持個所の適応係数が変化され得る（これにつ
いては例えばDE3408215（US−シリアル（連続）出願番
号第696536号/1985年に詳しく記載されている）。別個
の適応係数メモリを設ける必要がなく、前制御−ROMか
らRAM中に値を読込み、次いで直接的に前制御値を修正
することも可能である（例えばBG2034930Bに記載されて
いる）。更に、既に上述のように、さらにグローバルな
（広汎な）係数が求められ得る。

上述の実施例ではすべての結合が乗算的に行なわれる
ことを基礎としている。このことは噴射時間の制御装置
にて適している。これに対して点火時間の調整装置にお
いて、補正は通常の通り加算的に行われる。斯様な装置
の特徴とするところは、調整さるべき動作量は点火時点
であり、制御量は例えばトルクを指示する量であり、調
整設定量は制御被加数であり、適応値は加算被加数であ
り、学習強度値は学習被加数であることである。その際
すべての被加数は負の値をとり得、減衰−結合手段は加
算ステツプ段を有しこの加算ステツプ段により適応値が
補正値を介して加算的に補正される。

どのような条件下で学習信号LSが出力されるかは重要
なことではない。上述の条件は上記両西独出願明細書に
て記載されているようなものに相応する。同様に既述の
SAEペーパが条件として挙げていることによれば、２点
−制御器でのラムダ＝１への制御の際少なくとも２度制
御装置の反転が行なわれたことである。学習信号はまた
各プログラムサイクルごとに付加的条件なしで出力され
得る。

実施例において基礎としていることは新たな適応係数
FAの形成のため制御偏差FR（制御手段17により出力され
るような）が使用されることである。この制御係数FRは
通常比例−及び積分成分を有する。その場合積分成分は
制御偏差の除去のためのコストに対する直接的尺度であ
る。上記積分成分が別個に制御手段17から取出可能であ
る場合、新たな適応係数FAの計算のため、制御係数FRの
当該積分成分のみを用いるのであつて制御係数全体を用
いないと有利である。

重要であるのは学習強度値を適応値の変化調整のため
形成する手法のみであり、例えば、アドレツシング量と
して支持点のカウンタ状態にて学習強度テーブルにて検
索することにより学習強度値形成がなされる。その際、
当該カウンタ状態はカウンタ差テーブルから読出される
正又は負の値に依存して最大値まで変化可能である。

猶、本発明の請求の範囲に用いられている用語、分言
の概念に就いて、図示の実施例に関連付けて補足説明す
る。

前制御値は図１中前制御手段19の出力量としての値TI
Vである。適応値は、図１中適応値メモリ21の出力量と
しての値FAであり、一時的、中間的な値として、図１及
び図２中の手段24の出力量FA_Vである。

学習条件が識別されたときは常に、図１中の所定の学
習条件が充足されている際当該の学習条件充足状態を判
別して学習信号を出力するための手段（これは学習条件
識別手段とも称する）22は、学習信号LSを出力し、該信
号LSにより、上記手段22の前と後のスイッチが閉成され
る。

−操作量の値である調整値は、制御手段17から出力さ
れる制御係数とも称される量FRである。

−設定値は、図１中設定値発生器装置15により出力さ
れる。図２中、一点鎖線で示す手段24の下左角隅に例と
して設定値“1"が現れる様子が示してある。

上記設定値“1"は、加算ステップ段30にて補正値と結
合される。該補正値は、低減及び乗算を行う段29におい
て、差▲▼−１と、学習強度テーブル26の出力Ｍと
の積として形成される。換言すれば、適応値FA_Vは、設
定値（図２中左下方の値“1"、図１中設定値発生器手段
15の出力）と、上記補正値Ｍ＊（▲▼−１）との結
合により形成される。

請求項２においてサポートポイントとあるのは、図２
中のカウンタ状態メモリ27に関連する。本願明細書中で
は、サポートポイントの概念は、他の特性マップ／メモ
リとも関連して使用される。例えば、本願明細書の関連
個所に記載のように適応係数メモリ21は、回転数値のク
ラスに対する８つのアドレス及びアクセルペダル位置の
クラスに対する８つのアドレスを有する64のサポートポ
イントを有する。従って適応係数メモリ21は、８×８メ
モリである。

このことは、他の本願明細書記載個所にも示されてい
るように、カウンタ状態メモリ27に就いても成立つ。

以上、１つのサポートポイントは、回転数及びアクセ
ルペダルにより規定される、内燃機関の１つの動作点に
対する１つのメモリセルに相当する。

メモリは、ｎ及びFPに対する値に依存してアドレッシ
ングされる。ｎ及びFP値の各１つの対がアドレッシング
量の１つの値セットを表わす。

請求の範囲２における操作量から導出される信号量と
は、図２中差▲▼−１のことである。この差▲
▼−１は、操作量FRの平均値▲▼を含み、従って操
作量FRから導出される信号量であると表わされている。
手段24は、図１中適応係数メモリ21と、平均化手段23と
の間に設けられている。平均化手段24は、調整操作量FR
の平均値▲▼を送出する。適応の意義は、調整操作
量FRを平均して１のところに保持することにあり、この
ことは、良好に適応する前制御状態に相応する。このこ
とは敢て無理して次のようにしてもできないことではな
い、即ち、平均値▲▼を直接適応乗算段20にて、前
制御値TIVと乗算的に結合するのである。然し乍ら、本
願明細書中にも述べた如く、そのような直接的乗算操作
を行えば、振動を来たすこととなる。よって振動を回避
するため、そのような直接的操作を行うことをせずにそ
のような乗算の前に当該の操作量の平均値を小さくす
る、つまり低減するのである。このことは、本願明細書
冒頭説明部分にも記載されている。

閉ループの制御上そこへもたらすべき設定値とは、そ
の値になるよう制御のなされる目標値のことである。図
１の実施例では、設定値発生器手段15の出力量である。
制御量の測定された実際値とは、本実施例では、積分段
25から比較ステップ段16に供給されるλの実際値のこと
である。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) F02D 41/00 - 45/00 F02P 5/15

Claims (6)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】内燃機関の調整すべき動作量に対しての前
   制御付学習的制御方法であって、前制御値を決定し、こ
   れを適応値及び調整値によって補正し、その際上記適応
   値を設定値と、補正値との結合により形成するようにし
   た方法において、 一カウンタ状態メモリの中に、所定数の動作点に対して
   カウンタ値を記憶し、該カウンタ値は当該動作点におけ
   る学習進行に対する尺度であるようにし、その際当該の
   数値ないしカウンタ値は最大値に限られるようにし、 −カウンタ差テーブルには前記のカウンタ状態メモリか
   らのそのつどのカウンタ状態及びそれぞれの操作量から
   導出される信号量の値を供給し、これら値に対して所属
   のカウンタ差を読出し、このカウンタ差により当該の動
   作点に対してカウンタ状態メモリにおけるカウンタ状態
   が変化せしめられ、 −それぞれのカウンタ状態及びそれぞれの、操作量から
   導出される信号量の値を学習強度テーブルに供給し、上
   記の供給された値に依存してテーブルから所属の学習強
   度値を読出し、前記の操作量から導出される信号量の値
   を、学習強度値と結合し、補正値の形成を行うことを特
   徴とする内燃機関用の学習的制御方法。
2. 【請求項２】内燃機関の調整さるべき動作量に対する前
   制御付学習的制御装置であって、 −前制御素子、手段（19）を有し該前制御素子、手段は
   調整すべき動作量とは別の動作量の値に依存して、上記
   の調整すべき動作量に対する前制御値を出力し、 −制御量がその値をとるように目標として与えられる値
   である設定値の出力のための設定値発生器手段（15）を
   有し、 −前記の目標値としての設定値と、制御量を成す測定さ
   れた実際値との差に依存して操作量の値である調整値を
   形成する制御手段（17）を有し、 上記調整値によってはそのつどの前制御値が閉ループ的
   に補正され、 −上記操作量を受け取って補正値を出力する手段（24）
   を有し、 −所定の学習条件が充足されている際当該の学習条件充
   足状態を判別して学習信号を出力するための手段（22）
   を有し、 −適応値メモリ（21）を有し該メモリはアドレツシング
   動作量の値を介してアドレツシング可能に適応値を記憶
   しアドレツシング動作量のそのつど生じている相互に関
   連している値のセットに属する適応値を前設定値の開ル
   ープ制御的補正のため出力し、その際、 前記の学習条件・充足状態を判別して学習信号を出力す
   る手段により学習信号が送出されるとき少なくとも１つ
   の適応値が補正値により補正されるようにした装置にお
   いて、 −前記の操作量を受け取って、補正値を出力する手段
   （24）は下記の素子、手段を具備する： −−カウンタ状態メモリ（27）を具備し、該メモリ（2
   7）は適応値メモリのようにアドレツシング可能であ
   り、そのサポートポイントにて学習進行に対する尺度を
   成すカウンタ状態を各サポートポイントに対して記憶
   し、また上記カウンタ状態は最大値に限られており、こ
   こで、前記の１つのサポートポイントは、動作量により
   定まる内燃機関の１つの動作点に対する１つのメモリセ
   ルにより形成されており、 −−学習強度テーブル（26）を有し該テーブルはカウン
   タ状態及び操作量から導出される信号量を介してアドレ
   ツシング可能に学習強度を記憶し、相互に関連するカウ
   ンタ状態及び前記の操作量から導出される信号量のそれ
   ぞれの値セットに対して所属の学習強度値を出力するよ
   うに構成され、 −−結合手段（29,30）を有し、該結合手段は操作量か
   ら導出される信号量の値を補正値の形成のため学習強度
   値により低減するものであり、 −−カウンタ差テーブル（28）を有し、このテーブルは
   カウンタ状態及び調整量から導出された信号量の値を介
   してアドレツシング可能にカウンタ差値を記憶し、相互
   に関連するカウンタ状態及び前記の操作量から導出され
   る信号量の、そのつど生起している値のセットに対して
   所属のカウンタ差値をカウンタ状態−特性領域に送出し
   て、それぞれのサポートポイントでのカウンタ状態をカ
   ウンタ差値だけ変更するように構成されている ことを特徴とする内燃機関の調整すべき動作量に対して
   の前制御付学習的制御装置。
3. 【請求項３】遅延素子（31）を有し該遅延素子はカウン
   タ状態メモリ（27）におけるカウンタ状態の変化を遅延
   させ、当該遅延は学習信号の発生後、先ず学習信号の発
   生前に有効であるカウンタ状態に基づき学習強度値の学
   習強度テーブル（26）から読出しの済むまでなされるよ
   うに構成されている請求項２記載の装置。
4. 【請求項４】調整すべき動作量は燃料調量時間であり、
   制御量はラムダ値であり、調整量は制御係数であり、適
   応値は適応係数であり、学習強度値は学習係数であり、
   上記結合手段は乗算ステップ段（29）を有し該乗算ステ
   ップ段（29）により適応係数が補正値を介して乗算的に
   補正される請求項２又は３記載の装置。
5. 【請求項５】調整すべき動作量は点火時点であり、制御
   量はトルクを指示する量であり、操作量は制御被加数で
   あり、適応値は適応被加数であり、学習強度値は学習被
   加数であり、その際、すべての被加数が負の値をもとり
   得、上記結合手段は加算ステップ段を有しこの加算ステ
   ップ段は適応値を補正値を介して加算的に補正する請求
   項２又は３記載の装置。
6. 【請求項６】適応値メモリ（21）の支持個所領域のとこ
   ろを脱する際先に定常的動作が生起していた場合、前記
   の学習条件充足状態を判別して学習信号を出力する手段
   （22）により学習信号が出力される請求項２から５まで
   のいずれか１項記載の装置。