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JPH0678738B2 - 内燃機関の空燃比の学習制御装置 - Google Patents

内燃機関の空燃比の学習制御装置

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Publication number
JPH0678738B2
JPH0678738B2 JP62010089A JP1008987A JPH0678738B2 JP H0678738 B2 JPH0678738 B2 JP H0678738B2 JP 62010089 A JP62010089 A JP 62010089A JP 1008987 A JP1008987 A JP 1008987A JP H0678738 B2 JPH0678738 B2 JP H0678738B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
correction coefficient
area
learning
learning correction
uniform
Prior art date
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Expired - Lifetime
Application number
JP62010089A
Other languages
English (en)
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JPS63179155A (ja
Inventor
尚己 富澤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Unisia Automotive Ltd
Original Assignee
Unisia Jecs Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Unisia Jecs Corp filed Critical Unisia Jecs Corp
Priority to JP62010089A priority Critical patent/JPH0678738B2/ja
Priority to EP87118776A priority patent/EP0275507B1/en
Priority to DE198787118776T priority patent/DE275507T1/de
Priority to DE8787118776T priority patent/DE3770800D1/de
Priority to US07/146,085 priority patent/US4800857A/en
Publication of JPS63179155A publication Critical patent/JPS63179155A/ja
Publication of JPH0678738B2 publication Critical patent/JPH0678738B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

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    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/24—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means
    • F02D41/2406—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means using essentially read only memories
    • F02D41/2425—Particular ways of programming the data
    • F02D41/2429—Methods of calibrating or learning
    • F02D41/2451—Methods of calibrating or learning characterised by what is learned or calibrated
    • F02D41/2454—Learning of the air-fuel ratio control
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
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  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Electrical Control Of Air Or Fuel Supplied To Internal-Combustion Engine (AREA)
  • Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 〈産業上の利用分野〉 本発明は、空燃比フィードバック制御機能をもつ電子制
御燃料噴射装置を有する自動車用内燃機関の空燃比の学
習制御装置に関し、特に高度などによる空気密度変化に
良好に対応することのできる空燃比の学習制御装置に関
する。
〈従来の技術〉 従来、空燃比フィードバック制御機能をもつ電子制御燃
料噴射装置を有する内燃機関においては、特開昭60−90
944号公報，特開昭61−190142号公報などに示されてい
るような空燃比の学習制御装置が採用されている。
これは、機関に吸入される空気量に関与する機関運転状
態のパラメータ（例えば機関吸入空気流量と機関回転
数）から算出される基本燃料噴射量を機関排気系に設け
たO2センサからの信号に基づいて比例・積分制御などに
より設定されるフィードバック補正係数により補正して
燃料噴射量を演算し、空燃比を目標空燃比にフィードバ
ック制御するものにおいて、空燃比フィードバック制御
中のフィードバック補正係数の基準値からの偏差を予め
定めた機関運転状態のエリア毎に学習して学習補正係数
を定め、燃料噴射量の演算にあたって、基本燃料噴射量
をエリア別学習補正係数により補正して、フィードバッ
ク補正係数による補正なしで演算される燃料噴射量によ
り得られるベース空燃比を目標空燃比に一致させるよう
にし、空燃比フィードバック制御中はこれをさらにフィ
ードバック補正係数により補正して燃料噴射量を演算す
るものである。
これによれば、空燃比フィードバック制御中は過渡運転
時におけるフィードバック制御の追従遅れをなくすこと
ができ、空燃比フィードバック制御停止時においては所
望の空燃比を正確に得ることができる。
また、スロットル弁開度αと機関回転数Ｎとから基本燃
料噴射量Tpを定めるシステム（例えばαとＮとからマッ
プを参照して吸入空気流量Ｑを求め、Tp＝Ｋ・Q/N（Ｋ
は定数）なる式よりTpを演算するシステム）、あるい
は、エアフローメータを有して吸入空気流量Ｑを検出
し、これと機関回転数Ｎとから基本燃料噴射量Tp＝Ｋ・
Q/Nを演算するシステムで、エアフローメータとしてフ
ラップ式（体積流量検出式）のものを用いるものなどで
は、基本燃料噴射量の算出に空気密度の変化が反映され
ないが、上記の学習制御によれば、学習が良好に進行す
るという前提に立つ限りにおいては、高度あるいは吸気
温による空気密度の変化にも対応できる。
〈発明が解決しようとする問題点〉 しかし、急に高地（山）へ登る場合について考えてみる
と、山登り走行時は過渡運転パターンのため、機関運転
状態のエリア別に学習する方式では、学習のためのエリ
アがなかなか定まらず、また学習できたとしてもそのエ
リアが限られ、大多数のエリアでは学習がほとんど進行
しない。これにより、山の頂上付近の平坦地などで普通
走行に入ると、空燃比フィードバック制御の制御遅れに
より、また空燃比フィードバック制御停止時はベース空
燃比が目標空燃比から大きくずれて、運転性不良を生じ
てしまうという問題点があった。
これは、空気密度の変化を空燃比フィードバック制御中
のフィードバック補正係数の基準値からの偏差から学習
して補正する必要があるが、学習した偏差の中には燃料
噴射弁やスロットルボディ等の部品バラツキ等による機
関運転状態に依存するベース空燃比のズレ分も含まれる
ため、空気密度変化分との分離が不可能であり、本来一
律に学習できるはずの空気密度変化分を機関運転状態の
エリア毎に学習しなければならず、急に高地へ登る等し
た場合は、各エリア毎の学習ができず、実質学習が進行
しないことによるものである。
本発明は、このような従来の問題点に鑑み、空気密度変
化分を速やかに学習可能で、山登り走行時などにおいて
良好に空燃比の学習制御を行うことのできる内燃機関の
空燃比の学習制御装置を提供することを目的とする。
〈問題点を解決するための手段〉 本発明は、上記の目的を達成するため、学習補正係数と
して、エリア別学習補正係数の他、主に高度補正用で空
気密度変化分を一律に学習するための一律学習補正係数
を設定し、設定数の異なる機関運転状態のエリアについ
てエリア別学習補正係数が補正される毎に、それらのエ
リアの現在のエリア別学習補正係数の基準値からの偏差
の方向を判定し、全て同一方向であるとき、前記偏差の
平均値、又は前記偏差のうち絶対値で見たときの最小値
を算出し、この平均値又は最小値を全エリア一律の空気
密度変化分とみなして一律学習補正係数に置き換えてい
く構成としたものである。
従って、本発明に係る空燃比の学習制御装置は、第１図
に示すように、下記のＡ〜Ｏの手段を含んで構成される
（第１の発明）。
（Ａ）機関に吸入される空気量に関与するパラメータを
少なくとも含む機関運転状態を検出する機関運転状態検
出手段 （Ｂ）機関排気成分を検出しこれにより機関吸入混合気
の空燃比を検出する空燃比検出手段 （Ｃ）前記機関運転状態検出手段により検出された前記
パラメータに基づいて基本燃料噴射量を設定する基本燃
料噴射量設定手段 （Ｄ）機関運転状態の全エリアについて前記基本燃料噴
射量を一律に補正するための一律学習補正係数を記憶し
た書換え可能な一律学習補正係数記憶手段 （Ｅ）機関運転状態のエリア毎に前記基本燃料噴射量を
補正するためのエリア別学習補正係数を記憶した書換え
可能なエリア別学習補正係数記憶手段 （Ｆ）実際の機関運転状態に基づいて前記エリア別学習
補正係数記憶手段から対応する機関運転状態のエリアの
エリア別学習補正係数を検索するエリア別学習補正係数
検索手段 （Ｇ）前記空燃比検出手段により検出された空燃比と目
標空燃比とを比較し実際の空燃比を目標空燃比に近づけ
るように前記基本燃料噴射量を補正するためのフィード
バック補正係数を所定の量増減して設定するフィードバ
ック補正係数設定手段 （Ｈ）前記基本燃料噴射量設定手段で設定した基本燃料
噴射量，前記一律学習補正係数記憶手段に記憶されてい
る一律学習補正係数，前記エリア別学習補正係数検索手
段で検索したエリア別学習補正係数，及び前記フィード
バック補正係数設定手段で設定したフィードバック補正
係数に基づいて燃料噴射量を演算する燃料噴射量演算手
段 （Ｉ）前記燃料噴射量演算手段で演算した燃料噴射量に
相当する駆動パルス信号に応じオンオフ的に燃料を機関
に噴射供給する燃料噴射手段 （Ｊ）機関運転状態のエリア毎に前記フィードバック補
正係数の基準値からの偏差を学習し、これを減少させる
方向に前記エリア別学習補正係数記憶手段のエリア別学
習補正係数を修正して書換えるエリア別学習補正係数修
正手段 （Ｋ）前記エリア別学習補正係数修正手段により所定数
の異なる機関運転状態のエリアについてエリア別学習補
正係数が補正される毎に第１の一律学習指令を発するエ
リア別学習進行検知手段 （Ｌ）前記エリア別学習進行検知手段により第１の一律
学習指令が発せられたときにその所定数の異なる機関運
転状態のエリアの現在のエリア別学習補正係数の基準値
からの偏差の方向を判定し全てが同一方向であるときに
第２の一律学習指令を発する学習方向判定手段 （Ｍ）前記学習方向判定手段により第２の一律学習指令
が発せられたときにその所定数の異なる機関運転状態の
エリアの現在のエリア別学習補正係数の基準値からの偏
差の平均値を算出する平均値算出手段 （Ｎ）前記平均値算出手段により平均値が算出されたと
きに前記一律学習補正係数記憶手段の一律学習補正係数
にその平均値を加算して前記一律学習補正係数記憶手段
の一律学習補正係数を修正して書換える一律学習補正係
数修正手段 （Ｏ）前記平均値算出手段により平均値が算出されたと
きにその算出の基礎としたエリア別学習補正係数からそ
の平均値を減算して前記エリア別学習補正係数記憶手段
のエリア別学習補正係数を修正して書換える第２のエリ
ア別学習補正係数修正手段 また、第２の発明では、Ｍ〜Ｏの手段が下記の如く構成
される。
（Ｍ）前記学習方向判定手段により第２の一律学習指令
が発せられたときにその所定数の異なる機関運転状態の
エリアの現在のエリア別学習補正係数の基準値からの偏
差のうち絶対値で見たときの最小値を算出する最小値算
出手段 （Ｎ）前記最小値算出手段により最小値が算出されたと
きに前記一律学習補正係数記憶手段の一律学習補正係数
にその最小値を加算して前記一律学習補正係数記憶手段
の一律学習補正係数を修正して書換える一律学習補正係
数修正手段 （Ｏ）前記最小値算出手段により最小値が算出されたと
きにその算出の基礎としたエリア別学習補正係数からそ
の最小値を減算して前記エリア別学習補正係数記憶手段
のエリア別学習補正係数を修正して書換える第２のエリ
ア別学習補正係数修正手段 〈作用〉 基本燃料噴射量設定手段Ｃは、目標空燃比に対応する基
本燃料噴射量を機関に吸入される空気量に関与するパラ
メータに基づいて設定し、エリア別学習補正係数検索手
段Ｆは、エリア別学習補正係数記憶手段Ｅから、実際の
機関運転状態に対応するエリアのエリア別学習補正係数
を検索し、フィードバック補正係数設定手段Ｇは、実際
の空燃比と目標空燃比とを比較し実際の空燃比を目標空
燃比に近づけるようにフィードバック補正係数を例えば
比例・積分制御に基づいて所定の量増減して設定する。
そして、燃料噴射量演算手段Ｈは、基本燃料噴射量を一
律学習補正係数記憶手段Ｄに記憶されている一律学習補
正係数で補正し、またエリア別学習補正係数で補正し、
更にフィードバック補正係数で補正することにより、燃
料噴射量を演算する。そして、この燃料噴射量に相当す
る駆動パルス信号により、燃料噴射手段Ｉが作動する。
一方、エリア別学習補正係数修正手段Ｊにより、機関運
転状態のエリア毎にフィードバック補正係数の基準値か
らの偏差を学習し、これを減少させる方向に機関運転状
態のエリアに対応するエリア別学習補正係数を修正して
エリア別学習補正係数記憶手段Ｅのデータを書換える。
こうして、部品バラツキなどを空気密度変化分を含めエ
リア別に学習する。
また、所定数の異なる機関運転状態のエリアについてエ
リア別学習補正係数が修正される毎に、これがエリア別
学習進行検知手段Ｋにより検出される。すると、学習方
向判定手段Ｌによりその所定数の異なる機関運転状態の
エリアの現在のエリア別学習補正係数の基準値からの偏
差が全て同一方向であるか否かが判定される。全て同一
方向であるときは、空気密度変化分を学習したものとみ
なして、平均値算出手段又は最小値算出手段Ｍにより、
その所定数の異なる機関運転状態のエリアの現在のエリ
ア別学習補正係数の基準値からの偏差の平均値、又は偏
差のうち絶対値で見たときの最小値を算出する。この算
出がなされると、一律学習補正係数修正手段Ｎは、一律
学習補正係数記憶手段Ｄの一律学習補正係数に前記平均
値又は最小値を加算して一律学習補正係数記憶手段Ｄの
データを書換える。このように前記平均値又は最小値を
全エリア一律の空気密度変化分とみなして、これを一律
学習補正係数に置き換える。逆に、第２のエリア別学習
補正係数修正手段Ｏは、前記平均値又は最小値の算出の
基礎としたエリア別学習補正係数から前記平均値又は最
小値をそれぞれ減算してエリア別学習補正係数記憶手段
Ｅのデータを書換える。このようにしてエリア別学習補
正係数には空気密度変化分以外の部品バラツキ分などを
残すようにする。
〈実施例〉 以下に本発明の実施例を説明する。
第２図において、機関１には、エアクリーナ2,スロット
ルボディ３及び吸気マニホールド４を介して空気が吸入
される。
スロットルボディ３内には図示しないアクセルペダルと
連動するスロットル弁５が設けられていると共に、その
上流に燃料噴射手段としての燃料噴射弁６が設けられて
いる。この燃料噴射弁６はソレノイドに通電されて開弁
し通電停止されて閉弁する電磁式燃料噴射弁であって、
後述するコントロールユニット14からの駆動パルス信号
により通電されて開弁し、図示しない燃料ポンプから圧
送されてプレッシャレギュレータにより所定の圧力に調
整された燃料を噴射供給する。尚、この例はシングルポ
イントインジェクションシステムであるが、吸気マニホ
ールドのフランチ部又は機関の吸気ポートに各気筒毎に
燃料噴射弁を設けるマルチポイントインジェクションシ
ステムであってもよい。
機関１の燃焼室には点火栓７が設けられている。この点
火栓７はコントロールユニット14からの点火信号に基づ
いて点火コイル８にて発生する高電圧がディストリビュ
ータ９を介して印加され、これにより火花点火して混合
気を着火燃焼させる。
機関１からは、排気マニホールド10,排気ダクト11,三元
触媒12及びマフラー13を介して排気が排出される。
コントロールユニット14は、CPU,ROM,RAM,A/D変換器及
び入出力インタフェイスを含んで構成されるマイクロコ
ンピュータを備え、各種のセンサからの入力信号を受
け、後述の如く演算処理して、燃料噴射弁６及び点火コ
イル８の作動を制御する。
前記各種のセンサとしては、スロットル弁５にポテンシ
ョメータ式のスロットルセンサ15が設けられていて、ス
ロットル弁５の開度αに応じた電圧信号を出力する。ス
ロットルセンサ15内にはまたスロットル弁５の全閉位置
でONとなるアイドルスイッチ16が設けられている。
また、ディストリビュータ９に内蔵されてクランク角セ
ンサ17が設けられていて、クランク角２゜毎のポジショ
ン信号と、クランク角180゜毎（４気筒の場合）のリフ
ァレンス信号とを出力する。ここで、単位時間当りのポ
ジション信号のパルス数あるいはリファレンス信号の周
期を測定することにより機関回転数Ｎを算出可能であ
る。
また、機関冷却水温Twを検出する水温センサ18,車速VSP
を検出する車速センサ19等が設けられている。
これらスロットルセンサ15,クランク角センサ17などが
機関運転状態検出手段である。
また、排気マニホールド10にO2センサ20が設けられてい
る。このO2センサ20は混合気を目標空燃比である理論空
燃比付近で燃焼させたときを境として起電力が急変する
公知のセンサである。従ってO2センサ20は空燃比（リッ
チ・リーン）検出手段である。
更に、コントロールユニット14にはその動作電源として
また電源電圧の検出のためバッテリ21がエンジンキース
イッチ22を介して接続されている。また、コントロール
ユニット14内のRAMの動作電源としては、エンジンキー
スイッチ22OFF後も記憶内容を保持させるため、バッテ
リ21をエンジンキースイッチ22を介することなく適当な
安定化電源を介して接続してある。
ここにおいて、コントロールユニット14に内蔵されたマ
イクロコンピュータのCPUは、第３図〜第７図にフロー
チャートとして示すROM上のプログラム（燃料噴射量演
算ルーチン，フィードバック制御ゾーン判定ルーチン，
比例・積分制御ルーチン，第１の学習ルーチン，第２の
学習ルーチン）に従って演算処理を行い、燃料噴射を制
御する。
尚、基本燃料噴射量設定手段，エリア別学習補正係数検
索手段，フィードバック補正係数設定手段，燃料噴射量
演算手段，エリア別学習補正係数修正手段，エリア別学
習進行検知手段，学習方向判定手段，平均値算出手段，
一律学習補正係数修正手段，第２のエリア別学習補正係
数修正手段としての機能は、前記プログラムにより達成
される。また、一律学習補正係数記憶手段，エリア別学
習補正係数記憶手段としては、RAMを用いる。
次に第３図〜第７図のフローチャートを参照しつつコン
トロールユニット14内のマイクロコンピュータの演算処
理の様子を説明する。
第３図の燃料噴射量演算ルーチンにおいて、ステップ１
（図にはS1と記してある。以下同様）ではスロットルセ
ンサ15からの信号に基づいて検出されるスロットル弁開
度αとクランク角センサ17からの信号に基づいて算出さ
れる機関回転数Ｎとを読込む。
ステップ２ではスロットル弁開度αと機関回転数Ｎとに
応じた吸入空気流量Ｑを予め実験等により求めて記憶し
てあるROM上のマップを参照し実際のα,Nに対応するＱ
を検索して読込む。
ステップ３では吸入空気流量Ｑと機関回転数Ｎとから単
位回転当りの吸入空気量に対応する基本燃料噴射量Tp＝
Ｋ・Q/N（Ｋは定数）を演算する。ここで、ステップ１
〜３の部分が基本燃料噴射量設定手段に相当する。
ステップ４ではスロットルセンサ15からの信号に基づい
て検出されるスロットル弁開度αの変化率あるいはアイ
ドルスイッチ16のONからOFFへの切換わりによる加速補
正係数，水温センサ18からの信号に基づいて検出される
機関冷却水温Twに応じた水温補正係数，機関回転数Ｎと
基本燃料噴射量（負荷）Tpとに応じた混合比補正係数な
どを含む各種補正係数COEFを設定する。
ステップ５では一律学習補正係数記憶手段としてのRAM
の所定アドレスに記憶されている一律学習補正係数KALT
を読込む。尚、一律学習補正係数KALTは学習が開始され
ていない時点では初期値０として記憶されており、これ
が読込まれる。
ステップ６では機関運転状態を表わす機関回転数Ｎと基
本燃料噴射量（負荷）Tpとに対応してエリア別学習補正
係数KMAPを記憶してあるエリア別学習補正係数記憶手段
としてのRAM上のマップを参照し、実際のN,Tpに対応す
るKMAPを検索して読込む。この部分がエリア別学習補正
係数検索手段に相当する。尚、エリア別学習補正係数K
MAPのマップは、機関回転数Ｎを横軸、基本燃料噴射量T
pを縦軸として、８×８程度の格子により機関運転状態
のエリアを分け、各エリア毎にエリア別学習補正係数K
MAPを記憶させてあり、学習が開始されていない時点で
は、全て初期値０を記憶させてある。
ステップ７では後述する第５図の比例・積分制御ルーチ
ンによって設定されているフィードバック補正係数LAMB
DAを読込む。尚、このフィードバック補正係数LAMBDAの
基準値は１である。
ステップ８ではバッテリ21の電圧値に基づいて電圧補正
分Tsを設定する。これはバッテリ電圧の変動による燃料
噴射弁の噴射流量変化を補正するためのものである。
ステップ９では燃料噴射量Tiを次式に従って演算する。
この部分が燃料噴射量演算手段に相当する。
Ti＝Tp・COEF・（LAMBDA＋KALT＋KMAP）＋Ts ステップ10では演算されたTiを出力用レジスタにセット
する。これにより、予め定められた機関回転同期（例え
ば1/2回転毎）の燃料噴射タイミングになると、Tiのパ
ルス巾をもつ駆動パルス信号が燃料噴射弁６に与えられ
て、燃料噴射が行われる。
第４図はフィードバック制御ゾーン判定ルーチンで、原
則として低回転かつ低負荷の場合に空燃比フィードバッ
ク制御を行い、高回転又は高負荷の場合に空燃比フィー
ドバック制御を停止するためのものである。
ステップ21では機関回転数Ｎから比較Tpを検索し、ステ
ップ22では実際の基本燃料噴射量Tp（実Tp）と比較Tpと
を比較する。
実Tp≦比較Tpの場合、すなわち低回転かつ低負荷の場合
は、ステップ23へ進んでディレータイマ（クロック信号
によりカウントアップされるもの）をリセットした後、
ステップ26へ進んでλcontフラグを１にセットする。こ
れは低回転かつ低負荷の場合に空燃比フィードバック制
御を行わせるためである。
実Tp＞比較Tpの場合、すなわち高回転又は高負荷の場合
は、原則として、ステップ27へ進んでλcontフラグ０に
する。これは空燃比フィードバック制御を停止し、別途
リッチな出力空燃比を得て、排気温度の上昇を抑制し、
機関１の焼付きや触媒12の焼損などを防止するためであ
る。
ここで、高回転又は高負荷の場合であっても、ステップ
24でディレータイマの値を所定値と比較することによ
り、高回転又は高負荷に移行した後、所定時間（例えば
10秒）経過するまでには、ステップ26へ進んでλcontフ
ラグを１にセットし続け、空燃比フィードバック制御を
続けるようにする。これは、山登り走行は高負荷領域で
行われるため、空気密度変化分についての学習の機会を
増すためである。但し、ステップ25での判定で機関回転
数Ｎが所定値（例えば3800rpm）を越えた場合、あるい
はこの越えた状態が所定時間続いた場合は、安全のため
空燃比フィードバック制御を停止する。
第５図は比例・積分制御ルーチンで、所定時間（例えば
10ms）毎に実行され、これによりフィードバック補正係
数LAMBDAが設定される。従ってこのルーチンがフィード
バック補正係数設定手段に相当する。
ステップ31ではλcontフラグの値を判定し、０の場合は
このルーチンを終了する。この場合は、フィードバック
補正係数LAMBDAは前回値（又は基準値１）にクランプさ
れ、空燃比フィードバック制御が停止される。
λcontフラグが１の場合は、ステップ32へ進んでO2セン
サ20の出力電圧V02を読み込み、次のステップ33で理論
空燃比相当のスライスレベル電圧Vrefと比較することに
より空燃比のリッチ・リーンを判定する。
空燃比がリーン（V02＜Vref）のときは、ステップ33か
らステップ34へ進んでリッチからリーンへの反転時（反
転直後）であるか否かを判定し、反転時にはステップ35
へ進んでフィードバック補正係数LAMBDAを前回値に対し
所定の比例例数Ｐ分増大させる。反転時以外はステップ
36へ進んでフィードバック補正係数LAMBDAを前回値に対
し所定の積分定数Ｉ分増大させ、こうしてフィードバッ
ク補正係数LAMBDAを一定の傾きで増大させる。尚、Ｐ＞
＞Ｉである。
空燃比がリッチ（V02＞Vref）のときは、ステップ33か
らステップ37へ進んでリーンからリッチへの反転時（反
転直後）であるか否かを判定し、反転時にはステップ38
へ進んでフィードバック補正係数LAMBDAを前回値に対し
所定の比例定数Ｐ分減少させる。反転時以外はステップ
39へ進んでフィードバック係数補正LAMBDAを前回値に対
し所定の積分定数Ｉ分減少させ、こうしてフィードバッ
ク補正係数LAMBDAを一定の傾きで減少させる。
第６図は第１の学習ルーチンである。この第１の学習ル
ーチンがエリア別学習補正係数修正手段に相当する。
ステップ80ではλcontフラグの値を判定し、０の場合
は、ステップ82へ進んでカウント値CMAPをクリアした
後、このルーチンを終了する。これは空燃比フィードバ
ック制御が停止されているときは学習を行うことができ
ないからである。
λcontフラグが１の場合、すなわち空燃比フィードバッ
ク制御中は、ステップ81へ進む。
ステップ81では機運運転状態を表わす機関回転数Ｎと基
本燃料噴射量Tpとが前回と同一エリアにあるか否かを判
定し、エリアが変わった場合は、ステップ82に進んでカ
ウント値CMAPをクリアした後、このルーチンを終了す
る。
前回と同一エリアの場合は、ステップ83でO2センサ20の
出力が反転すなわちフィードバック補正係数LAMBDAの増
減方向が反転したか否かを判定し、このルーチンを繰返
して反転する毎に、ステップ84で反転回数を表わすカウ
ント値CMAPを１アップし、例えばCMAP＝３となった段階
で、ステップ85からステップ86へ進んで現在のフィード
バック補正係数LAMBDAの基準値１からの偏差（LAMBDA−
１）をΔLAMBDA1として一時記憶し、学習を開始する。
そして、CMAP＝４以上となると、ステップ85からステッ
プ87へ進んで、そのときのフィードバック補正係数LAMB
DAの基準値１からの偏差（LAMBDA−１）をΔLAMBDA2と
して一時記憶する。このとき記憶されているΔLAMBDA1
とΔLAMBDA2とは第８図に示すように前回（例えば３回
目）の反転から今回（例えば４回目）の反転までのフィ
ードバック補正係数LAMBDAの基準値１からの偏差の上下
のピーク値である。
このようにしてフィードバック補正係数LAMBDAの基準値
１からの偏差の上下のピーク値ΔLAMBDA1,ΔLAMBDA2が
求まると、ステップ88に進んでそれらの平均値で▲
▼を求める。
次にステップ89に進んでRAM上のマップに現在のエリア
に対応して記憶してあるエリア別学習補正係数KMAP（初
期値０）を検索して読出す。
次にステップ90に進んで次式に従って現在のエリア別学
習補正係数KMAPにフィードバック補正係数の基準値から
の偏差の平均値▲▼を所定割合加算する
ことによって新たなエリア別学習補正係数KMAPを演算
し、RAM上のマップの同一エリアのエリア別学習補正係
数のデータを修正して書換える。
KMAP←KMAP＋MMAP・▲▼ （MMAPは加算割合定数で、０＜MMAP＜１） この後は、ステップ91で次の学習のためΔLAMBDA2をΔL
AMBDA1に代入する。
第７図は第２の学習ルーチンである。この第２の学習ル
ーチンは、エリア別学習進行検知手段，学習方向判定手
段，平均値算出手段，一律学習補正係数修正手段及び第
２のエリア別学習補正係数修正手段として機能する。
ステップ101ではエリア別学習補正係数KMAPについての
学習（以下KMAP学習という）のなされたエリア数ｎが所
定値（例えば３〜４）となったか否かを判定し、所定値
未満の場合はステップ102へ進む。ステップ102ではKMAP
学習（すなわち第６図のステップ90）が実行されたか否
かを判定し、実行された場合のみ、ステップ103へ進ん
ですでに記憶してあるエリアについてか否かを判定し、
新たなエリアのときは、ステップ104でKMAP学習エリア
数ｎを１アップして、ステップ105でそのエリアとKMAP
値とを記憶する。すでに記憶してあるエリアのときは、
ステップ106で記憶してあるKMAP値を更新する。
KMAP学習エリア数ｎが所定値に達した場合は、ステップ
101からステップ107以降へ進む。したがって、ステップ
101の部分がエリア別学習進行検知手段に相当する。
ステップ107では、前述のステップ105で記憶し、またス
テップ106で更新したｎ個のKMAP値が全て同一方向、す
なわち全てが正の値あるいは負の値であるか否かを判定
する。同一方向でない場合は部品バラツキを学習してい
るものとみなして、このルーチンを終了する。同一方向
の場合（すなわち全てが正あるいは負の場合）は空気密
度変化分を学習しているものとみなして、ステップ108
以降へ進む。このステップ107の部分が学習方向判定手
段に相当する。尚、本来はKMAP値の基準値からの偏差に
ついて判定を行うが、この例では基準値を０としている
ので、KMAP値そのものを判定している。このことは後述
する平均値の算出についても同様である。
ステップ108では、記憶してあるｎ個のKMAP値の総和ΣK
MAPを求め、これをｎで除算して、平均値Ｘ＝ΣKMAP/n
を求める。このステップ108の部分が平均値算出手段に
相当し、ここで求められた平均値Ｘを全エリア一律の空
気密度変化分とみなす。
次にステップ109に進んでRAMの所定アドレスに記憶され
ている現在の一律学習補正係数KALT（初期値０）を読出
す。
次にステップ110に進んで次式に従って現在の一律学習
補正係数KALTに平均値Ｘを加算することによって新たな
一律学習補正係数KALTを演算し、RAMの所定アドレスの
一律学習補正係数のデータを修正して書換える。このス
テップ110の部分が一律学習補正係数修正手段に相当す
る。
KALT←KMAP＋Ｘ 次にステップ111に進んで次式に従って平均値Ｘの算出
の基礎としたエリアのエリア別学習補正係数KMAPからそ
れぞれ平均値Ｘを減算することによって新たなエリア別
学習補正係数KMAPを演算し、RAM上のマップの同一エリ
アのエリア別学習補正係数のデータを修正して書換え
る。このステップ111の部分が第２のエリア別学習補正
係数修正手段に相当する。
KMAP←KMAP−Ｘ 次にステップ112に進んでKMAP学習エリア数ｎをクリア
し、またその他の記憶値をクリアする。
このように、KMAP学習（KMAP値の更新）がなされたエリ
アが所定数となる毎に、その間に更新されたエリア別学
習補正係数の方向を判定し、全て同一方向の場合にそれ
らの平均値を算出し、これを全エリア一律に変化する空
気密度変化分とみなして一律学習補正係数に置き換えて
いくのである。
例えば第９図に示すように、時刻t0からエリア→→
→→→の順でエリア別学習補正係数KMAPの書換
えがなされたとすれば、所定数を３つとすると、エリア
の書換えがなされた時点で、エリア，，の最新
のKMAP値の方向の判定がなされ、同一方向（例えば全て
が−値）であれば、それらの平均値Ｘを算出して、一律
学習補正係数KALTを設定し、かつエリア，，のK
MAP値からＸを減算するのである。
尚、最小値による場合は、第７図のステップ108におい
て、記憶してあるｎ個のKMAP値のうちから絶対値で見た
ときの最小値（例えば各KMAP値が−0.08,−0.04,−0.05
であれば、−0.04）を選定し、これをＸとして以下の処
理を行えばよい。この最小値は少くともこの最小値分は
空気密度が変化しているとみなすものである。
次の他の実施例を説明する。
この実施例は、空気密度変化分のみを学習できる条件、
すなわち、スロットル弁の開度変化に対しシステムのバ
ラツキの無くなる領域であるところの、各機関回転数で
スロットル弁の開度変化に対し吸入空気流量がほぼ変化
しなくなる領域（第13図のハッチング部分）において、
空気密度変化分を一律に学習して、一律学習補正係数を
書換え、他の領域において、部品バラツキ分などをエリ
ア別に学習して、エリア別学習補正係数を書換える構成
としたうえで、第７図の第２の学習ルーチンを実行する
ようにしたものである。
異なるところは、第６図の第１の学習ルーチンに代え
て、第10図の第１の学習ルーチン，第11図のKMAP学習サ
ブルーチン，第12図のKMAP学習サブルーチンを実行す
る。
第10図の第１の学習ルーチンのステップ41ではλcontフ
ラグの値を判定し、０の場合は、ステップ42へ進んでカ
ウント値CALT,CMAPをクリアした後、このルーチンを終
了する。これは空燃比フィードバック制御が停止されて
いるときは学習を行うことができないからである。
λcontフラグが１の場合、すなわち空燃比フィードバッ
ク制御中は、ステップ43以降へ進んで一律学習補正係数
KALTについての学習（以下KALT学習という）とエリア別
学習補正係数KALTについての学習（以下KMAP学習とい
う）との切換えを行う。
すなわち、KALT学習は第13図にハッチングを付して示す
ように各機関回転数Ｎでスロットル弁開度αの変化に対
し吸入空気流量Ｑがほとんど変化しなくなる所定の高負
荷領域（以下Ｑフラット領域という）で優先的に行い、
KMAP学習はその他の領域で行うので、ステップ43では機
関回転数Ｎから比較α１を検索し、ステップ44では実際
のスロットル弁開度α（実α）と比較α１とを比較す
る。
比較の結果、実α≧比較α１（Ｑフラット領域）の場合
は、原則としてステップ48,49へ進ませ、カウント値C
MAPをクリアした後、第11図のKMAP学習サブルーチンを
実行させる。
但し、シングルポイントインジェクションシステムの場
合、スロットル弁開度が極めて大きい領域では吸気流速
が遅くなり、各気筒への分配性が悪化するので、分配悪
化領域を機関回転数に対するスロットル弁開度で割付け
ておき、それ以上のスロットル弁開度でKMAP学習を禁止
する。このため、ステップ45で機関回転数Ｎから比較α
２を検索し、ステップ46で実αと比較α２とを比較し
て、実α＞比較α２の場合は、ステップ50,51へ進ま
せ、カウント値CALTをクリアした後、第12図のKMAP学習
サブルーチンへ移行させる。
また、シングルポイントインジェクションシステムの場
合、燃料噴射弁６から機関１の燃料室までの距離が長
く、急加速中は壁流燃料の影響で、正確なKALT学習がで
きないので、急加速した時は所定時間すなわち壁流が定
常となるまで待ってKALT学習を行う。このため、ステッ
プ47で加速後所定時間経過したか否かを判定し、経過し
ていない場合は、ステップ50,51へ進ませ、カウント値C
ALTをクリアした後、第12図のKMAP学習サブルーチンへ
移行させる。
ステップ44での判定で、実α＜比較α１の場合は、ステ
ップ50,51へ進ませ、カウント値CALTをクリアした後、
第12図のKMAP学習サブルーチンへ移行させる。
次に第11図のKALT学習サブルーチンについて説明する。
ステップ61でO2センサ20の出力が反転すなわちフィード
バック補正係数LAMBDAの増減方向が反転したか否かを判
定し、このサブルーチンを繰返して反転する時に、ステ
ップ62で反転回数を表わすカウント値CALTを１アップ
し、例えばCALT＝３となった段階で、ステップ63からス
テップ64へ進んで現在のフィードバック補正係数LAMBDA
の基準値１からの偏差（LAMBDA−１）をΔLAMBDA1とし
て一時記憶し、学習を開始する。
そして、CALT＝４以上となると、ステップ63からステッ
プ65へ進んでそのときのフィードバック補正係数LAMBDA
の基準値１からの偏差（LAMBDA−１）をΔLAMBDA2とし
て一時記憶する。
このようにしてフィードバック補正係数LAMBDAの基準値
１からの偏差の上下のピーク値ΔLAMBDA1,ΔLAMBDA2が
求まると、ステップ66に進んで、それらの平均値▲
▼（次式参照）を求める。
▲▼＝（ΔLAMBDA1＋ΔLAMBDA2）/2 次にステップ67に進んでRAMの所定アドレスに記憶され
ている現在の一律学習補正係数KALT（初期値０）を読出
す。
次にステップ68に進んで次式に従って現在の一律学習補
正係数KALTにフィードバック補正係数の基準値からの偏
差の平均値▲▼を所定割合加算すること
によって新たな一律学習補正係数KALTを演算し、RAMの
所定アドレスの一律学習補正係数のデータを修正して書
換える。
KALT←KALT＋MALT・▲▼ （MALTは加算割合定数で、０＜MALT＜１） この後は、ステップ69で次の学習のためΔLAMBDA2をΔL
AMBDA1に代入する。
次に第12図のKMAP学習サブルーチンについて説明する。
このKMAP学習サブルーチンがエリア別学習補正係数修正
手段に相当する。
ステップ81で機関運転状態を表わす機関回転数Ｎと基本
燃料噴射量Tpとが前回と同一エリアにあるか否かを判定
し、エリアが変わった場合は、ステップ82に進んでカウ
ント値CMAPをクリアした後、このサブルーチンを終了す
る。
前回と同一エリアの場合は、ステップ83でO2センサ20の
出力が反転すなわちフィードバック補正係数LMABDAの増
減方向が反転したか否かを判定し、このサブルーチンを
繰返して反転する毎に、ステップ84で反転回数を表わす
カウント値CMAPを１アップし、例えばCMAP＝３となった
段階で、ステップ85からステップ86へ進んで現在のフィ
ードバック補正係数LAMBDAの基準値１からの偏差（LAMB
DA−１）をΔLAMBDA1として一時記憶し、学習を開始す
る。
そして、CMAP＝４以上となると、ステップ85からステッ
プ87へ進んで、そのときのフィードバック補正係数LAMB
DAの基準値１からの偏差（LAMBDA−１）をΔLAMBDA2と
して一時記憶する。
このようにしてフィードバック補正係数LAMBDAの基準値
１からの偏差の上下のピーク値ΔLAMBDA1,ΔLAMBDA2が
求まると、ステップ88に進んでそれらの平均値▲
▼を求める。
次にステップ89に進んでRAM上のマップに現在のエリア
に対応して記憶してあるエリア別学習補正係数KMAP（初
期値０）を検索して読出す。
次にステップ90に進んで次式に従って現在のエリア別学
習補正係数KMAPにフィードバック補正係数の基準値から
の偏差の平均値▲▼を所定割合加算する
ことによって新たなエリア別学習補正係数KMAPを演算
し、RAM上のマップの同一エリアのエリア別学習補正係
数のデータを修正して書換える。
KMAP←KMAP＋KMAP・▲▼ この後は、ステップ91で次の学習のためΔLAMBDA2をΔL
AMBDA1に代入する。
このようにＱフラット領域でKALT学習を独自に行うこと
ができるシステムでも、Ｑフラット領域へ入らないよう
な運転で登板して高地へ行った場合、KALT学習が進行せ
ずに、空気密度変化分も含めてKMAP学習を行ってしまう
状態が発生し得、一部のエリアのみ学習が進行すると、
学習値間で大きな段差を生じ、運転性，排気性能等が悪
化するが、ここにおいて第７図の第２の学習ルーチンを
実行することで、確実な空気密度変化分の一律学習が可
能となる。尚、この場合、第７図の第２の学習ルーチン
はエンジンキースイッチの投与後の所定時間のみ行うよ
うにしてもよい。
〈発明の効果〉 以上説明したように本発明によれば、空気密度変化分を
速やかに学習可能となり、急な山登りりあるいは降坂な
どでも良好な空燃比の学習制御が可能となるという効果
が得られる。
【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
本発明の一実施例を示すシステム図、第３図〜第７図は
演算処理内容を示すフローチャート、第８図はフィード
バック補正係数の変化の様子を示す図、第９図は一律学
習補正係数についての学習タイミングを示す図、第10図
〜第12図は本発明の他の実施例の場合の第６図に代わる
演算処理内容を示すフローチャート、第13図は一律学習
補正係数についての学習領域を示す図である。 １……機関、５……スロットル弁、６……燃料噴射弁、
14……コントロールユニット、15……スロットルセン
サ、17……クランク角センサ、20……O2センサ

Claims (2)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】機関に吸入される空気量に関与するパラメ
    ータを少くとも含む機関運転状態を検出する機関運転状
    態検出手段と、 機関排気成分を検出しこれにより機関吸入混合気の空燃
    比を検出する空燃比検出手段と、 前記機関運転状態検出手段により検出された前記パラメ
    ータに基づいて基本燃料噴射量を設定する基本燃料噴射
    量設定手段と、 機関運転状態の全エリアについて前記基本燃料噴射量を
    一律に補正するための一律学習補正係数を記憶した書換
    え可能な一律学習補正係数記憶手段と、 機関運転状態のエリア毎に前記基本燃料噴射量を補正す
    るためのエリア別学習補正係数を記憶した書換え可能な
    エリア別学習補正係数記憶手段と、 実際の機関運転状態に基づいて前記エリア別学習補正係
    数記憶手段から対応する機関運転状態のエリアのエリア
    別学習補正係数を検索するエリア別学習補正係数検索手
    段と、 前記空燃比検出手段により検出された空燃比と目標空燃
    比とを比較し実際の空燃比を目標空燃比に近づけるよう
    に前記基本燃料噴射量を補正するためのフィードバック
    補正係数を所定の量増減して設定するフィードバッグ補
    正係数設定手段と、 前記基本燃料噴射量設定手段で設定した基本燃料噴射
    量，前記一律学習補正係数記憶手段に記憶されている一
    律学習補正係数，前記エリア別学習補正係数検索手段で
    検索したエリア別学習補正係数，及び前記フィードバッ
    ク補正係数設定手段で設定したフィードバック補正係数
    に基づいて燃料噴射量を演算する燃料噴射量演算手段
    と、 前記燃料噴射量演算手段で演算した燃料噴射量に相当す
    る駆動パルス信号に応じオンオフ的に燃料を機関に噴射
    供給する燃料噴射手段と、 機関運転状態のエリア毎に前記フィードバック補正係数
    の基準値からの偏差を学習し、これを減少させる方向に
    前記エリア別学習補正係数記憶手段のエリア別学習補正
    係数を修正して書換えるエリア別学習補正係数修正手段
    と、 前記エリア別学習補正係数修正手段により所定数の異な
    る機関運転状態のエリアについてエリア別学習補正係数
    が修正される毎に第１の一律学習指令を発するエリア別
    学習進行検知手段と、 前記エリア別学習進行検知手段により第１の一律学習指
    令が発せられたときにその所定数の異なる機関運転状態
    のエリアの現在のエリア別学習補正係数の基準値からの
    偏差の方向を判定し全てが同一方向であるときに第２の
    一律学習指令を発する学習方向判定手段と、 前記学習方向判定手段により第２の一律学習指令が発せ
    られたときにその所定数の異なる機関運転状態のエリア
    の現在のエリア別学習補正係数の基準値からの偏差の平
    均値を算出する平均値算出手段と、 前記平均値算出手段により平均値が算出されたときに前
    記一律学習補正係数記憶手段の一律学習補正係数にその
    平均値を加算して前記一律学習補正係数記憶手段の一律
    学習補正係数を修正して書換える一律学習補正係数修正
    手段と、 前記平均値算出手段により平均値が算出されたときにそ
    の算出の基礎としたエリア別学習補正係数からその平均
    値を減算して前記エリア別学習補正係数記憶手段のエリ
    ア別学習補正係数を修正して書換える第２のエリア別学
    習補正係数修正手段と、 を含んで構成されることを特徴とする内燃機関の空燃比
    の学習制御装置。
  2. 【請求項２】機関に吸入される空気量に関与するパラメ
    ータを少くとも含む機関運転状態を検出する機関運転状
    態検出手段と、 機関排気成分を検出しこれにより機関吸入混合気の空燃
    比を検出する空燃比検出手段と、 前記機関運転状態検出手段により検出された前記パラメ
    ータに基づいて基本燃料噴射量を設定する基本燃料噴射
    量設定手段と、 機関運転状態の全エリアについて前記基本燃料噴射量を
    一律に補正するための一律学習補正係数を記憶した書換
    え可能な一律学習補正係数記憶手段と、 機関運転状態のエリア毎に前記基本燃料噴射量を補正す
    るためのエリア別学習補正係数を記憶した書換え可能な
    エリア別学習補正係数記憶手段と、 実際の機関運転状態に基づいて前記エリア別学習補正係
    数記憶手段から対応する機関運転状態のエリアのエリア
    別学習補正係数を検索するエリア別学習補正係数検索手
    段と、 前記空燃比検出手段により検出された空燃比と目標空燃
    比とを比較し実際の空燃比を目標空燃比に近づけるよう
    に前記基本燃料噴射量を補正するためのフィードバック
    補正係数を所定の量増減して設定するフィードバック補
    正係数設定手段と、 前記基本燃料噴射量設定手段で設定した基本燃料噴射
    量，前記一律学習補正係数記憶手段に記憶されている一
    律学習補正係数，前記エリア別学習補正係数検索手段で
    検索したエリア別学習補正係数，及び前記フィードバッ
    ク補正係数設定手段で設定したフィードバック補正係数
    に基づいて燃料噴射量を演算する燃料噴射量演算手段
    と、 前記燃料噴射量演算手段で演算した燃料噴射量に相当す
    る駆動パルス信号に応じオンオフ的に燃料を機関に噴射
    供給する燃料噴射手段と、 機関運転状態のエリア毎に前記フィードバック補正係数
    の基準値からの偏差を学習し、これを減少させる方向に
    前記エリア別学習補正係数記憶手段のエリア別学習補正
    係数を修正して書換えるエリア別学習補正係数修正手段
    と、 前記エリア別学習補正係数修正手段により所定数の異な
    る機関運転状態のエリアについてエリア別学習補正係数
    が修正される毎に第１の一律学習指令を発するエリア別
    学習進行検知手段と、 前記エリア別学習進行検知手段により第１の一律学習指
    令が発せられたときにその所定数の異なる機関運転状態
    のエリアの現在のエリア別学習補正係数の基準値からの
    偏差の方向を判定し全てが同一方向であるときに第２の
    一律学習指令を発する学習方向判定手段と、 前記学習方向判定手段により第２の一律学習指令が発せ
    られたときにその所定数の異なる機関運転状態のエリア
    の現在のエリア別学習補正係数の基準値からの偏差のう
    ち絶対値で見たときの最小値を算出する最小値算出手段
    と、 前記最小値算出手段により最小値が算出されたときに前
    記一律学習補正係数記憶手段の一律学習補正係数にその
    最小値を加算して前記一律学習補正係数記憶手段の一律
    学習補正係数を修正して書換える一律学習補正係数修正
    手段と、 前記最小値算出手段により最小値が算出されたときにそ
    の算出の基礎としたエリア別学習補正係数からその最小
    値を減算して前記エリア別学習補正係数記憶手段のエリ
    ア別学習補正係数を修正して書換える第２のエリア別学
    習補正係数修正手段と、 を含んで構成されることを特徴とする内燃機関の空燃比
    の学習制御装置。
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