(57)【要約】【課題】吸気弁モデル、推定吸気管圧および実吸気管圧に基づいて筒内吸入空気流量を推定する場合において、吸気弁に付着したデポジットに起因する推定精度の低下を抑える。【解決手段】吸気弁流量特性の変化を学習する。学習処理では、推定Ｇａ２の計算条件が成立する場合、推定Ｇａ１および推定Ｇａ２が算出される。計算条件は、内燃機関１０の出力がハイブリッド車両１００の走行に用いられずモータジェネレータＭＧ１に入力される場合に成立する。推定Ｇａ１は、吸気弁モデルＭ１０、吸気管圧の推定値（推定Ｐｍ）および検出値（検出Ｐｍ）を用いて推定された筒内吸入空気流量ｍｃである。推定Ｇａ２は、モータジェネレータＭＧ１の出力情報などに基づいて推定された筒内吸入空気流量ｍｃである。推定Ｇａ１および推定Ｇａ２の算出後、両者の乖離度合いに基づいて、吸気弁モデルＭ１０が更新される。【選択図】図５
2020045822.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関および電動機を駆動源として備えるハイブリッド車両に搭載される内燃機関の制御装置であって、
前記内燃機関の吸気管に設けられて実吸気管圧を検出する圧力センサと、
筒内吸入空気流量と吸気管圧の関係を表す吸気弁モデル、前記内燃機関の推定吸気管圧および前記実吸気管圧に基づいて、前記内燃機関の筒内吸入空気流量を推定する電子制御ユニットと、
を備え、
前記電子制御ユニットは、
前記推定吸気管圧を計算する圧力計算部と、
前記吸気弁モデル、前記推定吸気管圧および前記実吸気管圧に基づいて、筒内吸入空気流量の第１推定値を計算する第１推定部と、
前記内燃機関の出力が前記ハイブリッド車両の走行に用いられず前記電動機に入力される所定条件下、少なくとも前記電動機の出力情報に基づいて、筒内吸入空気流量の第２推定値を計算する第２推定部と、
前記第１推定値および前記第２推定値の乖離度合いに基づいて、筒内吸入空気流量の学習値を計算する学習値計算部と、
前記学習値に基づいて、前記吸気弁モデルを更新するモデル更新部と、
を備えることを特徴とする内燃機関の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ハイブリッド車両に搭載される内燃機関の制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特開２００３−１４８２３４号公報には、吸気管圧センサを用いて燃料噴射量を計算するＤ−ジェトロ方式の燃料噴射制御装置が開示されている。エアフロメータを用いて吸入空気流量を直接的に検出するＬ−ジェトロ方式と異なり、Ｄ−ジェトロ方式は、吸気管圧センサの検出値に基づいて吸入空気流量を推定し、燃料噴射量を計算する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１４８２３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
Ｄ−ジェトロ方式における吸入空気流量の推定を、吸気弁モデル、推定吸気管圧および実吸気管圧に基づいて行うことを考える。吸気弁モデルは、単位時間当たりに筒内に流入する空気の流量（以下、「筒内吸入空気流量」ともいう。）と、吸気管圧との関係を表すモデルである。推定吸気管圧は、吸気管圧の推定値である。実吸気管圧は、吸気管圧の検出値である。
【０００５】
吸気弁に付着したデポジットは、筒内に流入する空気の流れを阻害する。そのため、吸気弁にデポジットが付着すると、筒内吸入空気流量が減少する。一方、吸気管内には筒内に吸入されなかった空気が残る。そのため、吸気弁にデポジットが付着すると、実吸気管圧は上昇する。したがって、吸気弁モデル、推定吸気管圧および実吸気管圧に基づいて筒内吸入空気流量を推定する場合は、吸気弁に吸着したデポジットに起因する推定精度の低下を抑えるための工夫が必要となる。
【０００６】
本発明の１つの目的は、吸気弁モデル、推定吸気管圧および実吸気管圧に基づいて筒内吸入空気流量を推定する場合において、吸気弁に付着したデポジットに起因する推定精度の低下を抑えることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、内燃機関の制御装置であり、次の特徴を有する。
前記制御装置は、内燃機関および電動機を駆動源として備えるハイブリッド車両に搭載される。
前記制御装置は、圧力センサと、電子制御ユニットとを備える。
前記圧力センサは、前記内燃機関の吸気管に設けられて実吸気管圧を検出する。
前記電子制御ユニットは、筒内吸入空気流量と吸気管圧の関係を表す吸気弁モデル、前記内燃機関の推定吸気管圧および前記実吸気管圧に基づいて、前記内燃機関の筒内吸入空気流量を推定する。
前記電子制御ユニットは、圧力計算部と、第１推定部と、第２推定部と、学習値計算部と、モデル更新部と、を備える。
前記圧力計算部は、前記推定吸気管圧を計算する。
前記第１推定部は、前記吸気弁モデル、前記推定吸気管圧および前記実吸気管圧に基づいて、筒内吸入空気流量の第１推定値を計算する。
前記第２推定部は、前記内燃機関の出力が前記ハイブリッド車両の走行に用いられず前記電動機に入力される所定条件下、少なくとも前記電動機の出力情報に基づいて、筒内吸入空気流量の第２推定値を計算する。
前記学習値計算部は、前記第１推定値と前記第２推定値の乖離度合いに基づいて、筒内吸入空気流量の学習値を計算する。
前記モデル更新部は、前記学習値に基づいて、前記吸気弁モデルを更新する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、第１推定値と第２推定値の乖離度合いに基づいて学習値が計算され、この学習値により吸気弁モデルが更新される。第１推定値は、吸気弁モデル、推定吸気管圧および実吸気管圧に基づいて計算される。そのため、第１推定値は、吸気弁に付着したデポジットに起因する誤差を含んでいる。一方、第２推定値は、所定条件下において計算される。所定条件では、内燃機関の出力がハイブリッド車両の走行に用いられず電動機に入力される。そのため、第２推定値としては、実際の筒内吸入空気流量に近い値が算出される。したがって、これらの推定値の乖離度合いに基づく学習値に、上記誤差を反映させることが可能となる。そして、この学習値に基づいて吸気弁モデルを更新すれば、デポジットに起因する筒内吸入空気流量の推定精度の低下を抑えることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施の形態に係るハイブリッド車両の基本構成を示すブロック図である。
【図２】ハイブリッド車両に搭載される内燃機関の模式図である。
【図３】筒内充填空気量Ｍｃの推定処理を実行するときのＥＦＩ−ＥＣＵの構成を示すブロック図である。
【図４】吸気弁にデポジットが付着したときの問題点を説明する図である。
【図５】筒内充填空気量Ｍｃの推定処理と、吸気弁流量特性の学習処理とを並行して実行するときのＥＦＩ−ＥＣＵの構成を示すブロック図である。
【図６】吸気弁流量特性の学習処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】図５のステップＳ２の処理の流れを説明するためのブロック図である。
【図８】吸気弁流量特性の学習処理による効果を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。なお、各図において、同一または相当する部分には同一符号を付してその説明を簡略化ないし省略する。
【００１１】
１．ハイブリッド車両の構成の説明
１．１  全体構成の説明
図１は、本発明の実施の形態に係るハイブリッド車両の基本構成を示すブロック図である。図１に示すハイブリッド車両１００は、内燃機関１０と、燃料タンク１１と、モータジェネレータＭＧ１およびＭＧ２と、動力分割機構３０と、減速機４０と、駆動輪５０と、バッテリ６０と、ＰＣＵ（Power Control Unit）７０と、ＨＶ−ＥＣＵ（Electronic Control Unit for Hybrid）８０と、ＥＦＩ−ＥＣＵ（Electronic Control Unit for engine fuel injection）９０とを備えている。
【００１２】
ハイブリッド車両１００は、内燃機関１０およびモータジェネレータＭＧ２の少なくとも一方から出力される駆動力によって走行する。内燃機関１０は、例えば、火花点火式のエンジンにより構成される。内燃機関１０の各気筒には、燃料タンク１１内の燃料が供給される。内燃機関１０は、駆動輪５０およびモータジェネレータＭＧ１のうちの少なくとも一方に動力分割機構３０を介して動力を供給する。内燃機関１０は、モータジェネレータＭＧ１によりクランキングされて始動する。
【００１３】
動力分割機構３０は、内燃機関１０が発生する駆動力を、減速機４０を介して駆動輪５０を駆動するための動力と、モータジェネレータＭＧ１を駆動するための動力とに分割する。動力分割機構３０は、例えば、遊星歯車機構により構成される。遊星歯車機構のサンギヤには、モータジェネレータＭＧ１が連結される。遊星歯車機構のキャリアには、内燃機関１０が連結される。遊星歯車機構のリングギヤには、モータジェネレータＭＧ２および減速機４０を介して駆動輪５０が連結される。
【００１４】
モータジェネレータＭＧ１およびＭＧ２は、交流回転電機である。モータジェネレータＭＧ１およびＭＧ２は、例えば、三相交流同期電動発電機から構成される。
【００１５】
モータジェネレータＭＧ１は、動力分割機構３０を介して受け取る内燃機関１０の動力を用いて発電する。例えば、バッテリ６０のＳＯＣ（State Of Charge）が下限管理値まで低下した場合、内燃機関１０が始動してモータジェネレータＭＧ１により発電が行われる。この発電による電力は、ＰＣＵ７０により電圧変換されてバッテリ６０に充電され、または、モータジェネレータＭＧ２に直接供給される。
【００１６】
モータジェネレータＭＧ２は、バッテリ６０に蓄えられた電力、およびモータジェネレータＭＧ１の発電による電力の少なくとも一方を用いて駆動力を発生する。モータジェネレータＭＧ２の駆動力は、減速機４０を介して駆動輪５０に伝達される。ハイブリッド車両１００の制動時、駆動輪５０によりモータジェネレータＭＧ２が駆動される。これにより、モータジェネレータＭＧ２による発電が行われる。この発電による電力は、ＰＣＵ７０により電圧変換されてバッテリ６０に充電される。
【００１７】
ＰＣＵ７０は、モータジェネレータＭＧ１およびＭＧ２を駆動するための駆動装置である。ＰＣＵ７０は、インバータを含む。インバータは、バッテリ６０から取り出した直流電力を交流電力に変換してモータジェネレータＭＧ１およびＭＧ２に供給する。インバータは、モータジェネレータＭＧ１およびＭＧ２の発電による交流電力を直流電力に変換してバッテリ６０に供給する。
【００１８】
バッテリ６０は、再充電可能な直流電源である。バッテリ６０は、例えば、ニッケル水素電池、リチウムイオン電池などの二次電池を含んで構成される。バッテリ６０は、モータジェネレータＭＧ１およびＭＧ２の発電による電力を蓄える。
【００１９】
ＨＶ−ＥＣＵ８０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、入出力ポートなどを備えている。ＣＰＵは、ハイブリッド車両１００が備える各機器の制御に係る演算処理を行う。ＲＯＭには、この制御に必要なプログラムやデータが記憶されている。ＲＡＭは、ＣＰＵによる演算結果などが一時的に記憶される。入出力ポートは、ＨＶ−ＥＣＵ８０と外部の間で信号をやり取りする。入力ポートには、各種センサが接続されている。入力ポートには、例えば、バッテリ６０のＳＯＣ、モータジェネレータＭＧ１の回転速度Ｎｇ、モータジェネレータＭＧ１に流れる電流Ｉｇが入力される。
【００２０】
ＥＦＩ−ＥＣＵ９０は、ＨＶ−ＥＣＵ８０と同様に、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力ポートなどを備えている。ＣＰＵは、内燃機関１０のトルク制御に係る演算処理を行う。トルク制御に係る演算処理には、エアモデルを用いた筒内充填空気量（吸気弁１３が閉じられたときに筒内に充填されている空気量をいう。以下同じ。）Ｍｃの推定処理（詳細は後述）が含まれる。入力ポートには、例えば、モータジェネレータＭＧ１の回転速度Ｎｇ、モータジェネレータＭＧ１に流れる電流Ｉｇが入力される。
【００２１】
１．２  内燃機関の要部の構成の説明
図２は、図１に示した内燃機関１０の模式図である。図２に示すように、内燃機関１０は、点火装置１２と、吸気弁１３と、インジェクタ１４と、スロットル弁１５と、を備えている。点火装置１２は、燃焼室１６内の混合気に点火する。吸気弁１３は、吸気ポート１７を開閉する。インジェクタ１４は、吸気ポート１７に燃料を噴射する。スロットル弁１５は、燃焼室１６に流入される吸入空気流量を調節する。
【００２２】
ＥＦＩ−ＥＣＵ９０の入力ポートには、クランク角センサ２０と、吸気管圧センサ２１と、スロットルポジションセンサ２２と、水温センサ２３と、が接続されている。クランク角センサ２０は、クランクシャフト１９の回転角度に応じた信号を出力する。この回転角度により、エンジン回転速度Ｎｅが算出される。吸気管圧センサ２１は、吸気管１８内の空気の圧力を、吸気管圧Ｐｍとして検出する。スロットルポジションセンサ２２は、スロットル弁１５の開度（スロットル開度）ＴＡを検出する。水温センサ２３は、内燃機関１０の冷却水の温度（水温）Ｔｗを検出する。
【００２３】
２．ハイブリッド車両の基本動作
図１に示したハイブリッド車両１００においては、主に発電機として機能するモータジェネレータＭＧ１、主に電動機として機能するモータジェネレータＭＧ２、および内燃機関１０の動力配分がＨＶ−ＥＣＵ８０と動力分割機構３０により制御される。以下に、ハイブリッド車両１００の幾つかの動作を説明する。
【００２４】
２．１  始動時
ハイブリッド車両１００の始動時においては、バッテリ６０の電気エネルギを用いてモータジェネレータＭＧ１が電動機として駆動される。モータジェネレータＭＧ１の動力によって内燃機関１０がクランキングされ、内燃機関１０が始動する。
【００２５】
２．２  発進時
ハイブリッド車両１００の発進時においては、ＳＯＣに基づいたバッテリ６０の蓄電状態に応じた２種類の態様をとる。ＳＯＣが十分な場合、モータジェネレータＭＧ１によってバッテリ６０を充電する必要はない。そのため、この場合、内燃機関１０はその暖機のために始動し、ハイブリッド車両１００はモータジェネレータＭＧ２の動力により発進する。一方、ＳＯＣが十分でない場合、内燃機関１０の動力によりモータジェネレータＭＧ１が発電機として駆動され、バッテリ６０が充電される。
【００２６】
２．３  軽負荷走行時
ハイブリッド車両１００が低速で走行している場合、または、ハイブリッド車両１００が緩やかな坂を下っている場合、インジェクタ１４からの燃料噴射が停止され、内燃機関１０も停止する。この場合、ハイブリッド車両１００は、モータジェネレータＭＧ２の動力のみにより走行する。ＳＯＣが低下した場合、モータジェネレータＭＧ１を発電機として駆動するために内燃機関１０が始動する。モータジェネレータＭＧ１が駆動されると、バッテリ６０が充電される。
【００２７】
２．４  通常走行時
内燃機関１０の燃費または燃焼効率が比較的良好な運転領域においては、ハイブリッド車両１００は主に内燃機関１０の動力によって走行する。内燃機関１０の動力は、動力分割機構３０によって２系統に分割される。一方の動力は、減速機４０を介して駆動輪５０に伝達される。他方の動力は、モータジェネレータＭＧ１を発電機として駆動するため、モータジェネレータＭＧ１に伝達される。モータジェネレータＭＧ１の発電による電力は、モータジェネレータＭＧ２の駆動に供される。モータジェネレータＭＧ２が駆動されると、内燃機関１０の動力がアシストされる。ＳＯＣが低下した場合、内燃機関１０の出力を上昇させて、モータジェネレータＭＧ１の発電による電力の一部をバッテリ６０の充電に供給する。
【００２８】
２．５  制動時
ハイブリッド車両１００を減速走行させる場合、駆動輪５０から減速機４０を介して伝達される動力によってモータジェネレータＭＧ２を回転させ、発電機として動作させる。これにより、駆動輪５０の運動エネルギが電気エネルギに変換され、バッテリ６０が充電される。
【００２９】
３．ＥＦＩ−ＥＣＵによる筒内充填空気量Ｍｃの推定処理
３．１  推定処理の概要
図３は、筒内充填空気量Ｍｃの推定処理を実行するときのＥＦＩ−ＥＣＵの構成を示すブロック図である。図３に示すように、ＥＦＩ−ＥＣＵ９０は、吸気弁モデルＭ１０と、他モデルＭ２０とを備えるエアモデルによって構成される。
【００３０】
吸気弁モデルＭ１０は、筒内吸入空気流量ｍｃと、吸気管圧Ｐｍとの関係を表す数式である。吸気弁モデルＭ１０には、他モデルＭ２０を用いて推定された吸気管１８内の空気の圧力（以下、「推定Ｐｍ」ともいう。）と、吸気管圧センサ２１により検出された吸気管圧Ｐｍ（以下、「検出Ｐｍ」ともいう。）とが入力される。これらの入力を吸気弁モデルＭ１０に代入すると、筒内吸入空気流量ｍｃが算出される。以下、吸気弁モデルＭ１０を用いて推定された筒内吸入空気流量ｍｃを、「推定Ｇａ１」ともいう。
【００３１】
他モデルＭ２０としては、スロットルモデルおよび吸気管モデルが例示される。スロットルモデルは、スロットル開度ＴＡと、スロットル通過空気流量（単位時間当たりにスロットル弁を通過する空気の流量をいう。以下同じ。）ｍｔとの関係を表す数式である。吸気管モデルは、スロットル通過空気流量ｍｔおよび筒内吸入空気流量ｍｃと、吸気管圧Ｐｍとの関係を表す数式である。他モデルＭ２０には、エンジン回転速度Ｎｅ、スロットル開度ＴＡなどが入力される。なお、吸気弁モデル、スロットルモデルおよび吸気管モデル、並びにこれらのモデルを用いた筒内充填空気量Ｍｃの推定手法は、例えば、特開２００７−２１１７４７号公報、特開２００４−２１１５９０号公報に開示されているように公知である。
【００３２】
３．２  推定処理の問題点
図４は、吸気弁１３にデポジットが付着したときの問題点を説明する図である。上述したように、吸気弁モデルＭ１０に推定Ｐｍおよび検出Ｐｍを入力することで、推定Ｇａ１が算出される。推定Ｇａ１の算出イメージを図４に示す。図４では、推定Ｐｍと推定Ｇａ１の関係（以下、「吸気弁流量特性」ともいう。）が線形であると仮定する。そうすると、吸気弁モデルＭ１０は次式（１）で表すことができる。
推定Ｇａ１＝α×（推定Ｐｍ−Ｐｍ補正量）＋β  ・・・（１）
係数αおよびβは、所定の運転領域（後述）に関連付けられてＥＦＩ−ＥＣＵ９０のＲＯＭに記憶されている。また、Ｐｍ補正量とは、推定Ｐｍと検出Ｐｍの乖離度合いのことであり、たとえば、推定Ｐｍと検出Ｐｍの差などを示す。なお、運転条件によっては非線形となる場合もあるため、曲線式や物理的な数式で表しても良い。
【００３３】
式（１）とＰｍ補正量の定義から理解されるように、推定Ｇａ１は、推定Ｐｍと検出Ｐｍの乖離度合いに応じて変化する。具体的に、乖離度合いが小さければ推定Ｇａ１が多くなり、乖離度合いが大きければ推定Ｇａ１が少なくなる。図４に示す実線上の位置Ｐ１は、式（１）において推定ＰｍからＰｍ補正量を引く前の推定Ｇａ１の値を表している。つまり、検出Ｐｍによる補正前の推定Ｇａ１を表している。式（１）から算出される推定Ｇａ１は、Ｐｍ補正量に応じ、この実線上の何れかの値をとる。
【００３４】
ただし、吸気弁１３にデポジットが付着すると、筒内に流入する空気の流れが阻害されるため、筒内吸入空気流量ｍｃが低下する。したがって、吸気弁流量特性は、図４の実線から破線へと変化するはずである。また、筒内吸入空気流量ｍｃが低下すれば、筒内に流入するはずの空気が吸気管１８内に残るため、検出Ｐｍが上昇する。ところが、吸気弁流量特性の変化を考慮しない場合、式（１）から算出されるＧａは、実線上の値しかとれない。そのため、真の推定Ｇａ１（位置Ｐ２）から大きく乖離した推定Ｇａ１（位置Ｐ３）が算出されてしまう。つまり、吸気弁モデルＭ１０を用いた推定Ｇａ１の精度が大きく低下してしまう。
【００３５】
３．３  学習処理の特徴
（１）学習処理のための構成
上述した問題点に鑑み、本実施の形態では、ＥＦＩ−ＥＣＵ９０において、吸気弁流量特性の変化を学習する学習処理を実行する。図５は、筒内充填空気量Ｍｃの推定処理と、吸気弁流量特性の学習処理とを並行して実行するときのＥＦＩ−ＥＣＵ９０の構成を示すブロック図である。図５に示すように、ＥＦＩ−ＥＣＵ９０は、推定Ｇａ１計算部９１と、推定Ｇａ２計算部９２と、学習値計算部９３と、モデル更新部９４と、推定Ｇａ３計算部９５とを備えている。
【００３６】
推定Ｇａ１計算部９１は、推定Ｇａ１を計算する。推定Ｇａ１は、推定Ｇａ１計算部９１に入力されるエンジン回転速度Ｎｅ、スロットル開度ＴＡ、検出Ｐｍなどに基づいて計算される。推定Ｇａ１の計算手法については、既に説明したとおりである。推定Ｇａ１は、学習値計算部９３および推定Ｇａ３計算部９５に入力される。なお、推定Ｇａ３計算部９５において推定Ｇａ３の前回値が計算されている場合は、推定Ｇａ１の代わりにこの前回値を入力してもよい。
【００３７】
推定Ｇａ２計算部９２は、推定Ｇａ２を計算する。推定Ｇａ２は、推定Ｇａ２計算部９２に入力されるモータジェネレータＭＧ１の回転速度Ｎｇおよび電流Ｉｇ、エンジン回転速度Ｎｅ、水温Ｔｗなどに基づいて計算される。推定Ｇａ２の計算手法の詳細については後述する。推定Ｇａ２は、学習値計算部９３に入力される。
【００３８】
学習値計算部９３は、学習値を計算する。学習値は、推定Ｇａ１計算部９１から入力された推定Ｇａ１と、推定Ｇａ２計算部９２から入力された推定Ｇａ２とに基づいて計算される。学習値の詳細については後述する。学習値は、モデル更新部９４および推定Ｇａ３計算部９５に入力される。
【００３９】
モデル更新部９４は、学習値計算部９３から入力された学習値を用いて、吸気弁モデルＭ１０の係数αおよびβを修正する。係数αおよびβの修正手法の詳細については後述する。
【００４０】
推定Ｇａ３計算部９５は、推定Ｇａ３を計算する。推定Ｇａ３は、推定Ｇａ１計算部９１から入力された推定Ｇａ１と、学習値計算部９３から入力された学習値とに基づいて計算される。なお、推定Ｇａ３計算部９５において推定Ｇａ３の前回値が計算されている場合は、推定Ｇａ１の代わりにこの前回値を入力してもよい。
【００４１】
（２）具体的処理
図６は、吸気弁流量特性の学習処理の流れを示すフローチャートである。なお、図６に示すルーチンは、所定の制御周期ごとに繰り返し実行される。所定の制御周期は、例えば、ハイブリッド車両１００の走行距離に応じた周期として予め設定される。
【００４２】
図６に示すルーチンでは、先ず、推定Ｇａ２の計算条件が成立しているか否かが判定される（ステップＳ１）。計算条件は、内燃機関１０の出力がハイブリッド車両１００の走行に用いられず、モータジェネレータＭＧ１に入力される場合に成立する。例えば、上述した発進時においてＳＯＣが十分でない場合、計算条件が成立する。
【００４３】
計算条件が成立すると判定された場合、推定Ｇａ１が計算される（ステップＳ２）。ステップＳ２の処理において、推定Ｇａ３の前回値が計算されている場合は、この前回値を推定Ｇａ１に代用してもよい。
【００４４】
ステップＳ２に続いて、推定Ｇａ２が計算される（ステップＳ３）。計算条件が成立する場合、内燃機関１０の出力とモータジェネレータＭＧ１の入力が釣り合うことになる。ステップＳ３の処理では、この現象を活用して推定Ｇａ２を計算する。
【００４５】
図７は、ステップＳ３の処理の流れを説明するためのブロック図である。ステップＳ３では、先ず、ＭＧ１トルク、フリクショントルクおよびポンプ損トルクが計算される。ＭＧ１トルクは、モータジェネレータＭＧ１の出力情報（より具体的には、回転速度Ｎｇおよび電流Ｉｇ）に基づいて計算される。フリクショントルクは、エンジン回転速度Ｎｅおよび水温Ｔｗに基づいて計算される。ポンプ損トルクは、エンジン回転速度Ｎｅおよび検出Ｐｍに基づいて計算される。
【００４６】
ＭＧ１トルクの算出後、エンジン軸トルクが計算される。エンジン軸トルクは、ＭＧ１トルクとギヤ比ρの関係に基づいて計算される。ギヤ比ρは、サンギヤの歯数ＺＳとリングギヤの歯数ＺＲの比（ＺＳ／ＺＲ）で表される。
【００４７】
エンジン軸トルクの算出後、エンジン図示トルクが計算される。エンジン図示トルクは、エンジン軸トルク、フリクショントルクおよびポンプ損トルクの関係に基づいて算出される。
【００４８】
エンジン図示トルクの算出後、推定Ｇａ２が計算される。推定Ｇａ２は、エンジン図示トルク、エンジン回転速度Ｎｅ、点火時期および空燃比の関係に基づいて算出される。
【００４９】
図６に戻り、学習処理の流れを説明する。ステップＳ３に続いて、学習実行条件が成立するか否かが判定される（ステップＳ４）。学習実行条件は、次の条件が満たされる場合に成立する。
（条件１）学習処理に使用するセンサ、アクチュエータの異常フラグがＯＦＦである。
（条件２）学習が安定して実行できる運転条件である（例えば、内燃機関１０の暖機後、定常走行時など）。
【００５０】
学習実行条件が成立すると判定された場合、推定Ｇａ１と推定Ｇａ２の誤差が計算される（ステップＳ５）。誤差としては、次式（２）の誤差率ｋが例示される。
誤差率ｋ＝推定Ｇａ２／推定Ｇａ１  ・・・（２）
なお、推定Ｇａ３の前回値が計算されている場合は、この前回値を推定Ｇａ１に代用してもよい。また、誤差率ｋの代わりに、推定Ｇａ１と推定Ｇａ２の差の絶対値ｍ（｜推定Ｇａ２−推定Ｇａ１｜）を計算してもよい。誤差率ｋおよび絶対値ｍは、推定Ｇａ１と推定Ｇａ２の「乖離度合い」と総称される。
【００５１】
ステップＳ５に続いて、吸気弁流量特性が更新される（ステップＳ６）。吸気弁流量特性の更新は、式（１）の係数αおよびβを、乖離度合いに基づいて修正することにより行われる。吸気弁流量特性の更新を行うことは、吸気弁モデルＭ１０の更新を行うことを意味する。修正後の係数αおよびβは、所定の運転領域（後述）に関連付けられてＥＦＩ−ＥＣＵ９０のＲＯＭに記憶される。
【００５２】
ステップＳ６に続いて、所定の運転領域で吸気弁流量特性の更新が終了したか否かが判定される（ステップＳ７）。所定の運転領域は、例えば、内燃機関１０の使用頻度の高い運転領域を複数に区画することで設定されている。これらの区画領域の全てにおいて更新が終了していると判定された場合、今回の学習処理が終了する。
【００５３】
４．学習処理による効果
図８は、吸気弁流量特性の学習処理による効果を説明する図である。学習処理によれば、吸気弁流量特性の変化が考慮される。そのため、吸気弁１３にデポジットが付着した場合であっても、吸気弁モデルＭ１０を用いて推定される推定Ｇａ１の精度が低下するのを抑えることができる。したがって、筒内充填空気量Ｍｃを精度よく推定してエミッションやドライバビリティの低下を抑えることが可能となる。
【００５４】
なお、以上の実施の形態において各要素の個数、数量、量、範囲等の数に言及した場合、特に明示した場合や原理的に明らかにその数に特定される場合を除いて、その言及した数に、この発明が限定されるものではない。また、この実施の形態において説明する構造等は、特に明示した場合や明らかに原理的にそれに特定される場合を除いて、この発明に必ずしも必須のものではない。
【符号の説明】
【００５５】
１０    内燃機関
１３    吸気弁
１４    インジェクタ
１７    吸気ポート
１８    吸気管
８０    ＨＶ−ＥＣＵ
９０    ＥＦＩ−ＥＣＵ
９１    推定Ｇａ１計算部
９２    推定Ｇａ２計算部
９３    学習値計算部
９４    モデル更新部
９５    推定Ｇａ３計算部
１００    ハイブリッド車両
ＭＧ１、ＭＧ２    モータジェネレータ
ｍｃ    筒内吸入空気流量
【図１】
2020045822.tif 000003
【図２】
2020045822.tif 000004
【図３】
2020045822.tif 000005
【図４】
2020045822.tif 000006
【図５】
2020045822.tif 000007
【図６】
2020045822.tif 000008
【図７】
2020045822.tif 000009
【図８】
2020045822.tif 000010