(57)【要約】【課題】内燃機関の空燃比制御系のばらつきの影響による二次空気供給システムの異常の有無の誤判定を未然に防止できるようにする。【解決手段】ＥＣＵ３０は、所定の異常診断実行条件が成立したときに、空燃比センサ２５の出力に基づいて二次空気流量を算出し、この二次空気流量に基づいて二次空気供給システム３１の異常の有無を判定する異常診断を実行する。その際、車載バッテリの接続後の空燃比制御系のばらつき（例えば空燃比センサ２５の出力の誤差）の学習回数を算出し、この空燃比制御系のばらつきの学習回数が所定回数以下のときには、空燃比制御系のばらつきの学習回数が少ないため、空燃比制御系のばらつきの学習精度が十分でなく、空燃比制御系のばらつきによる空燃比ばらつきを精度良く補正できない可能性があると判断して、空燃比センサ２５の出力を用いた二次空気供給システム３１の異常診断を禁止又はその診断結果を無効にする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関の排出ガス通路に排出ガスの空燃比を検出する空燃比検出手段を設置すると共に、前記排出ガス通路のうちの前記空燃比検出手段よりも上流側に二次空気を供給する内燃機関の二次空気供給システムの異常診断装置において、
前記空燃比検出手段の出力に基づいて前記二次空気供給システムの異常診断を行う異常診断手段と、
内燃機関の空燃比制御系のばらつきを学習し、その学習結果に基づいて空燃比のばらつきを補正する空燃比学習補正手段と、
前記空燃比学習補正手段による前記空燃比制御系のばらつきの学習度合を算出する学習度合算出手段と、
前記学習度合算出手段で算出した前記空燃比制御系のばらつきの学習度合が所定値を越えるまで前記二次空気供給システムの異常診断を禁止又はその診断結果を無効にする禁止手段と
を備えていることを特徴とする内燃機関の二次空気供給システムの異常診断装置。
【請求項２】
前記学習度合算出手段は、前記空燃比制御系のばらつきの学習度合として、車載バッテリの接続後の前記空燃比制御系のばらつきの学習回数を算出する手段を有することを特徴とする請求項１に記載の内燃機関の二次空気供給システムの異常診断装置。
【請求項３】
前記学習度合算出手段は、前記空燃比制御系のばらつきの学習度合として、車載バッテリの接続後の内燃機関の積算運転時間を算出する手段を有することを特徴とする請求項１に記載の内燃機関の二次空気供給システムの異常診断装置。
【請求項４】
前記学習度合算出手段は、前記空燃比制御系のばらつきの学習度合として、車載バッテリの接続後の内燃機関の始動回数を算出する手段を有することを特徴とする請求項１に記載の内燃機関の二次空気供給システムの異常診断装置。
【請求項５】
前記学習度合算出手段は、前記空燃比制御系のばらつきの学習度合として、車載バッテリの接続後の積算走行距離を算出する手段を有することを特徴とする請求項１に記載の内燃機関の二次空気供給システムの異常診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、内燃機関の排出ガス通路に触媒早期暖機等のために二次空気を供給する内燃機関の二次空気供給システムの異常診断装置に関する発明である。
【背景技術】
【０００２】
例えば、特許文献１（特開２００３−８３０４８号公報）や特許文献２（特開２００４−１１５８５号公報）に示すように、内燃機関の排気管のうちの排出ガス浄化用の触媒よりも上流側にエアポンプにより二次空気を供給して排出ガス中のＨＣやＣＯの浄化（酸化反応）を促進したり、その反応熱で触媒の暖機を促進する技術が知られている。
【０００３】
このような二次空気供給システムが故障すると、排気エミッションが悪化するため、特許文献１，２では、二次空気供給管に圧力センサを設置し、この圧力センサで検出した二次空気の圧力に基づいて二次空気供給システムの異常診断を行うようにしている。
しかし、この構成では、二次空気供給管に圧力センサを設置する必要があるため、その分、コスト高になるという欠点がある。
【０００４】
そこで、特許文献３（特開２００４−２０４７１５号公報）に示すように、内燃機関の排気管のうちの二次空気供給孔よりも下流側に設置した空燃比センサの出力に基づいて二次空気流量を算出し、この二次空気流量に基づいて二次空気供給システムの異常診断を行うようにしたものがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−８３０４８号公報
【特許文献２】特開２００４−１１５８５号公報
【特許文献３】特開２００４−２０４７１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
近年の電子制御化された内燃機関では、空燃比センサの出力に基づいて排出ガスの空燃比を目標空燃比に一致させるように燃料噴射量等をフィードバック補正する空燃比フィードバック制御を実行するようにしたものがあるが、空燃比制御系のばらつき（例えば、空燃比センサの製造誤差や経時変化等による空燃比センサ出力のばらつきや、燃料噴射弁の製造誤差や経時変化等による燃料噴射量のばらつき等）によって空燃比にばらつきが生じることがある。そこで、空燃比フィードバック補正量等に基づいて空燃比制御系のばらつきを学習し、その学習結果に基づいて燃料噴射量や空燃比センサの出力等を補正することで、空燃比制御系のばらつきによる空燃比ばらつきを補正するようにしたものがある。
【０００７】
このようなシステムでは、空燃比制御系のばらつきの学習値をバックアップＲＡＭ（制御回路の電源オフ中も車載バッテリをバックアップ電源として記憶データを保持する書き換え可能なメモリ）に記憶し、所定の学習実行条件が成立して空燃比制御系のばらつきを学習する毎に空燃比制御系のばらつきの学習値を更新して空燃比制御系のばらつきの学習精度を向上させることで、空燃比ばらつきの補正精度を向上させるようにしている。
【０００８】
しかし、車載バッテリの接続直後（例えば車両製造直後や車載バッテリの交換直後）には、バックアップＲＡＭに空燃比制御系のばらつきの学習値が記憶されていないため、空燃比制御系のばらつきの学習値を初期値から更新していく必要がある。このため、車載バッテリの接続後の空燃比制御系のばらつきの学習回数（つまり更新回数）が少ない期間は、空燃比制御系のばらつきの学習精度があまり良くなく、空燃比制御系のばらつきによる空燃比ばらつきを精度良く補正できない可能性がある。このようなときには、空燃比センサの出力に空燃比制御系のばらつきの影響が含まれるため、上記特許文献３のように空燃比センサの出力を用いた二次空気供給システムの異常診断を行うと、空燃比制御系のばらつきの影響を受けて二次空気供給システムの異常の有無を誤判定する可能性がある。
【０００９】
そこで、本発明が解決しようとする課題は、空燃比制御系のばらつきの影響による二次空気供給システムの異常の有無の誤判定を未然に防止することができ、二次空気供給システムの異常診断精度を向上させることができる内燃機関の二次空気供給システムの異常診断装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、請求項１に係る発明は、内燃機関の排出ガス通路に排出ガスの空燃比を検出する空燃比検出手段を設置すると共に、排出ガス通路のうちの空燃比検出手段よりも上流側に二次空気を供給する内燃機関の二次空気供給システムの異常診断装置において、空燃比検出手段の出力に基づいて二次空気供給システムの異常診断を行う異常診断手段と、内燃機関の空燃比制御系のばらつきを学習し、その学習結果に基づいて空燃比のばらつきを補正する空燃比学習補正手段と、空燃比学習補正手段による空燃比制御系のばらつきの学習度合を算出する学習度合算出手段と、学習度合算出手段で算出した空燃比制御系のばらつきの学習度合が所定値を越えるまで二次空気供給システムの異常診断を禁止又はその診断結果を無効にする禁止手段とを備えた構成としたものである。
【００１１】
この構成では、空燃比制御系のばらつきの学習度合が所定値を越えるまでは、空燃比制御系のばらつきの学習精度が十分でなく、空燃比制御系のばらつきによる空燃比ばらつきを精度良く補正できない可能性があると判断して、空燃比検出手段の出力を用いた二次空気供給システムの異常診断を禁止するか又は二次空気供給システムの異常診断の診断結果を無効にすることができるので、空燃比制御系のばらつきの影響による二次空気供給システムの異常の有無の誤判定を未然に防止することができ、二次空気供給システムの異常診断精度を向上させることができる。
【００１２】
この場合、請求項２のように、空燃比制御系のばらつきの学習度合として、車載バッテリの接続後の空燃比制御系のばらつきの学習回数を算出するようにしても良い。例えば、車載バッテリの接続後の空燃比制御系のばらつきの学習回数が所定回数以下のときには、車載バッテリの接続後の空燃比制御系のばらつきの学習回数（つまり更新回数）が少ないため、空燃比制御系のばらつきの学習精度が十分でなく、空燃比制御系のばらつきによる空燃比ばらつきを精度良く補正できない可能性があると判断して、二次空気供給システムの異常診断を禁止又はその診断結果を無効にすれば良い。
【００１３】
一般に、車載バッテリの接続後の内燃機関の積算運転時間、内燃機関の始動回数、積算走行距離が増えるほど空燃比制御系のばらつきの学習回数が増えるため、請求項３のように、空燃比制御系のばらつきの学習度合として、車載バッテリの接続後の内燃機関の積算運転時間を算出するようにしても良い。例えば、車載バッテリの接続後の内燃機関の積算運転時間が所定時間以下のときには、車載バッテリの接続後の空燃比制御系のばらつきの学習回数が少ないと推定して、二次空気供給システムの異常診断を禁止又はその診断結果を無効にすれば良い。
【００１４】
或は、請求項４のように、空燃比制御系のばらつきの学習度合として、車載バッテリの接続後の内燃機関の始動回数を算出するようにしても良い。例えば、車載バッテリの接続後の内燃機関の内燃機関の始動回数が所定回数以下のときには、車載バッテリの接続後の空燃比制御系のばらつきの学習回数が少ないと推定して、二次空気供給システムの異常診断を禁止するか又は二次空気供給システムの異常診断の診断結果を無効にすれば良い。
【００１５】
また、請求項５のように、空燃比制御系のばらつきの学習度合として、車載バッテリの接続後の積算走行距離を算出するようにしても良い。例えば、車載バッテリの接続後の積算走行距離が所定距離以下のときには、車載バッテリの接続後の空燃比制御系のばらつきの学習回数が少ないと推定して、二次空気供給システムの異常診断を禁止又はその診断結果を無効にすれば良い。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は本発明の実施例１におけるエンジン制御システム全体の概略構成図である。
【図２】図２は実施例１の空燃比学習補正ルーチンの処理の流れを説明するフローチャート（その１）である。
【図３】図３は実施例１の空燃比学習補正ルーチンの処理の流れを説明するフローチャート（その２）である。
【図４】図４は実施例１の空燃比学習補正ルーチンの処理の流れを説明するフローチャート（その３）である。
【図５】図５は実施例１の二次空気供給システム異常診断メインルーチンの処理の流れを説明するフローチャートである。
【図６】図６は実施例１の異常診断ルーチンの処理の流れを説明するフローチャートである。
【図７】図７は実施例２の二次空気供給システム異常診断メインルーチンの処理の流れを説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明を実施するための形態を具体化した幾つかの実施例を説明する。
【実施例１】
【００１８】
本発明の実施例１を図１乃至図６に基づいて説明する。
まず、図１に基づいてエンジン制御システム全体の概略構成を説明する。
内燃機関であるエンジン１１の吸気管１２の最上流部には、エアクリーナ１３が設けられ、このエアクリーナ１３の下流側に、吸入空気量を検出するエアフローメータ１４が設けられている。このエアフローメータ１４の下流側には、モータ１５によって開度調節されるスロットルバルブ１６と、このスロットルバルブ１６の開度（スロットル開度）を検出するスロットル開度センサ１７とが設けられている。
【００１９】
更に、スロットルバルブ１６の下流側には、サージタンク１８が設けられ、このサージタンク１８に、吸気管圧力を検出する吸気管圧力センサ１９が設けられている。また、サージタンク１８には、エンジン１１の各気筒に空気を導入する吸気マニホールド２０が設けられ、各気筒の吸気マニホールド２０の吸気ポート近傍に、それぞれ吸気ポート１２に向けて燃料を噴射する燃料噴射弁２１が取り付けられている。また、エンジン１１のシリンダヘッドには、各気筒毎に点火プラグ２２が取り付けられ、各点火プラグ２２の火花放電によって筒内の混合気に着火される。
【００２０】
一方、エンジン１１の排気管２３（排出ガス通路）には、排出ガスを浄化する三元触媒等の触媒２４が設けられ、この触媒２４の上流側に、排出ガスの空燃比を検出する空燃比センサ２５（空燃比検出手段）が設けられている。
【００２１】
また、エンジン１１のシリンダブロックには、冷却水温を検出する冷却水温センサ２６や、ノッキング振動を検出するノックセンサ２７が取り付けられている。また、クランク軸２８の外周側には、クランク軸２８が所定クランク角回転する毎にパルス信号を出力するクランク角センサ２９が取り付けられ、このクランク角センサ２９の出力信号に基づいてクランク角やエンジン回転速度が検出される。
【００２２】
次に、排気管２３のうちの空燃比センサ２５よりも上流側に二次空気を供給する二次空気供給システム３１の構成を説明する。二次空気配管３２の最上流部には、エアフィルタ３３が設けられ、このエアフィルタ３３の下流側に、電気モータで駆動されるエアポンプ３４が設けられている。このエアポンプ３４から吐出する二次空気を、二次空気配管３２を通して各気筒の二次空気供給ノズル３５に分配して各気筒の排気マニホールド３６（排出ガス通路）に導入するようになっている。また、二次空気配管３２には、該二次空気配管３２を開閉する制御弁３７が設けられている。
【００２３】
上述した各種センサの出力は、制御回路（以下「ＥＣＵ」と表記する）３０に入力される。このＥＣＵ３０は、マイクロコンピュータを主体として構成され、内蔵されたＲＯＭ（記憶媒体）に記憶された各種のエンジン制御プログラムを実行することで、エンジン運転状態に応じて燃料噴射弁２１の燃料噴射量や点火プラグ２２の点火時期を制御する。
【００２４】
その際、ＥＣＵ３０は、所定の空燃比Ｆ／Ｂ（フィードバック）制御実行条件が成立したときに、空燃比センサ２５の出力に基づいて排出ガスの空燃比を目標空燃比に一致させるように空燃比Ｆ／Ｂ補正係数を算出し、この空燃比Ｆ／Ｂ補正係数を用いて燃料噴射量を補正する空燃比Ｆ／Ｂ制御を実行する。
【００２５】
更に、ＥＣＵ３０は、後述する図２乃至図４の空燃比学習補正ルーチンを実行することで、空燃比Ｆ／Ｂ制御の実行中に空燃比Ｆ／Ｂ補正係数に基づいて、例えば空燃比センサ２５の出力の誤差（以下「センサ誤差」という）を空燃比制御系のばらつきの情報として学習して、この空燃比制御系のばらつき（例えばセンサ誤差）の学習値をＥＣＵ３０のバックアップＲＡＭ３８（ＥＣＵ３０の電源オフ中も車載バッテリをバックアップ電源として記憶データを保持する書き換え可能なメモリ）に記憶する。この空燃比制御系のばらつきの学習値に基づいて空燃比センサ２５の出力を補正することで、空燃比制御系のばらつきによる空燃比ばらつきを補正する。
【００２６】
また、ＥＣＵ３０は、図示しない二次空気供給制御ルーチンを実行することで、所定の二次空気供給制御実行条件が成立したときに、エアポンプ３４をＯＮ（オン）すると共に制御弁３７を開弁して排気管２３に二次空気を供給する二次空気供給制御を開始し、二次空気供給制御実行条件が不成立となったとき又は所定の二次空気供給期間が経過したときに、エアポンプ３４をＯＦＦ（オフ）すると共に制御弁３７を閉弁して二次空気の供給を停止する。
【００２７】
更に、ＥＣＵ３０は、後述する図５及び図６の二次空気供給システム異常診断用の各ルーチンを実行することで、所定の異常診断実行条件が成立したときに、空燃比センサ２５の出力に基づいて二次空気流量を算出し、この二次空気流量に基づいて二次空気供給システム３１の異常の有無を判定する異常診断を実行する。
【００２８】
しかし、車載バッテリの接続直後（例えば車両製造直後や車載バッテリの交換直後）には、バックアップＲＡＭ３８に空燃比制御系のばらつき（例えばセンサ誤差）の学習値が記憶されていないため、空燃比制御系のばらつきの学習値を初期値から更新していく必要がある。このため、車載バッテリの接続後の空燃比制御系のばらつきの学習回数（つまり更新回数）が少ない期間は、空燃比制御系のばらつきの学習精度があまり良くなく、空燃比制御系のばらつきによる空燃比ばらつきを精度良く補正できない可能性がある。このようなときには、空燃比センサ２５の出力に空燃比制御系のばらつきの影響が含まれるため、空燃比センサ２５の出力を用いた二次空気供給システム３１の異常診断を行うと、空燃比制御系のばらつきの影響を受けて二次空気供給システム３１の異常の有無を誤判定する可能性がある。
【００２９】
この対策として、本実施例１では、空燃比制御系のばらつきの学習度合として、車載バッテリの接続後の空燃比制御系のばらつき（例えばセンサ誤差）の学習回数を算出し、この空燃比制御系のばらつきの学習回数が所定回数以下のときには、空燃比制御系のばらつきの学習回数（つまり更新回数）が少ないため、空燃比制御系のばらつきの学習精度が十分でなく、空燃比制御系のばらつきによる空燃比ばらつきを精度良く補正できない可能性があると判断して、空燃比センサ２５の出力を用いた二次空気供給システム３１の異常診断を禁止するようにしている。
以下、ＥＣＵ３０が実行する図２乃至図６の各ルーチンの処理内容を説明する。
【００３０】
［空燃比学習補正ルーチン］
図２乃至図４に示す空燃比学習補正ルーチンは、ＥＣＵ３０の電源オン中に所定周期で繰り返し実行され、特許請求の範囲でいう空燃比学習補正手段としての役割を果たす。尚、本ルーチンでは、理論空燃比に対する実空燃比の比率である空気過剰率λを「空燃比」の情報として用いている（空気過剰率λ＝実空燃比／理論空燃比）。
【００３１】
本ルーチンが起動されると、まず、ステップ１０１で、空燃比Ｆ／Ｂ制御を実行中であるか否かを判定する。その結果、空燃比Ｆ／Ｂ制御を実行中でないと判定された場合には、図３のステップ１０４に進み、通常時（目標空燃比λtg＝１．０のとき）の空燃比Ｆ／Ｂ補正係数平均値ＦＡＦ1av の演算時間をカウントするカウンタＣ１を所定値（例えば２００）にセットした後、ステップ１０５に進み、通常時の空燃比Ｆ／Ｂ補正係数平均値ＦＡＦ1av を「０」にリセットする。
【００３２】
この後、ステップ１０６に進み、目標空燃比シフト時（例えば燃料カット終了後に一時的に目標空燃比λtgをリッチ方向にシフトしたとき）の空燃比Ｆ／Ｂ補正係数平均値ＦＡＦ2av の演算時間をカウントするカウンタＣ２を所定値（例えば２００）にセットした後、ステップ１０７に進み、目標空燃比シフト時の空燃比Ｆ／Ｂ補正係数平均値ＦＡＦ2av を「０」にリセットして、本ルーチンを終了する。
【００３３】
一方、図２のステップ１０１で、空燃比Ｆ／Ｂ制御を実行中であると判定された場合には、ステップ１０２に進み、目標空燃比λtgが理論空燃比付近（例えば０．９８〜１．０１の範囲内）であるか否かを判定する。
【００３４】
目標空燃比λtgが通常時の目標空燃比λtg1 （例えば１．０）に設定されているときには、ステップ１０２で、「Ｙｅｓ」と判定されて、ステップ１０３に進み、目標空燃比シフト済みフラグＸchg が「１」にセットされている否かを判定する。その結果、目標空燃比シフト済みフラグＸchg が、まだ「１」にセットされていないと判定されれば、図３のステップ１０４に進む。
【００３５】
その後、目標空燃比λtgが目標空燃比シフト時の目標空燃比λtg2 （例えば０．９６）にシフトされたときに、ステップ１０２で、「Ｎｏ」と判定されて、ステップ１０８に進み、目標空燃比シフト時の空燃比Ｆ／Ｂ補正係数平均値ＦＡＦ2av の演算時間をカウントするカウンタＣ２のカウント値を「１」だけデクリメントした後、ステップ１０９に進み、カウンタＣ２のカウント値が０以下になったか否かを判定する。
【００３６】
その結果、カウンタＣ２が０以下になっていないと判定されれば、ステップ１１０に進み、目標空燃比シフト時の空燃比Ｆ／Ｂ補正係数平均値ＦＡＦ2av （なまし値）を次式により算出する。
ＦＡＦ2av(i)＝１／３２×ＦＡＦ＋３１／３２×ＦＡＦ2av(i-1)
ここで、ＦＡＦ2av(i)は今回の空燃比Ｆ／Ｂ補正係数平均値、ＦＡＦ2av(i-1)は前回の空燃比Ｆ／Ｂ補正係数平均値、ＦＡＦは現在の空燃比Ｆ／Ｂ補正係数である。
【００３７】
その後、ステップ１０９で、カウンタＣ２が０以下になったと判定されたときに、ステップ１１１に進み、目標空燃比シフト済みフラグＸchg を「１」にセットする。
【００３８】
その後、リッチ制御が終了して目標空燃比λtgが通常時の目標空燃比λtg1 （例えば１．０）に戻されたときに、図２のステップ１０２とステップ１０３で、共に「Ｙｅｓ」と判定されて、ステップ１１２に進み、通常時の空燃比Ｆ／Ｂ補正係数平均値ＦＡＦ1av の演算時間をカウントするカウンタＣ１のカウント値を「１」だけデクリメントした後、ステップ１１３に進み、カウンタＣ１のカウント値が０以下になったか否かを判定する。
【００３９】
その結果、カウンタＣ１が０以下になっていないと判定されれば、ステップ１１４に進み、通常時の空燃比Ｆ／Ｂ補正係数平均値ＦＡＦ1av （なまし値）を次式により算出する。
ＦＡＦ1av(i)＝１／３２×（ＦＡＦ−１．０＋λtg）
＋３１／３２×ＦＡＦ1av(i-1)
ここで、ＦＡＦ1av(i)は今回の空燃比Ｆ／Ｂ補正係数平均値、ＦＡＦ1av(i-1)は前回の空燃比Ｆ／Ｂ補正係数平均値、ＦＡＦは現在の空燃比Ｆ／Ｂ補正係数である。
【００４０】
その後、ステップ１１３で、カウンタＣ１が０以下になったと判定されたときに、図４のステップ１１５に進み、目標空燃比シフト済みフラグＸchg を「０」にリセットする。      
【００４１】
この後、ステップ１１６に進み、目標空燃比の変化量（λtg1 −λtg2 ）と空燃比Ｆ／Ｂ補正係数平均値の変化量（ＦＡＦ2av −ＦＡＦ1av ）との差分をセンサ誤差ΔＧの学習値として算出し、このセンサ誤差ΔＧの学習値をＥＣＵ３０のバックアップＲＡＭ３８に記憶する。
ΔＧ＝（λtg1 −λtg2 ）−（ＦＡＦ2av −ＦＡＦ1av ）
【００４２】
この後、ステップ１１７に進み、補正係数Ｋのマップを検索して、センサ誤差ΔＧの学習値に応じた補正係数Ｋを算出する。ＥＣＵ３０は、この補正係数Ｋを用いて空燃比センサ２４の出力を補正することで、空燃比制御系のばらつき（例えばセンサ誤差ΔＧ）による空燃比ばらつきを補正する。
【００４３】
［二次空気供給システム異常診断メインルーチン］
図５に示す二次空気供給システム異常診断メインルーチンは、ＥＣＵ３０の電源オン中に所定周期で繰り返し実行される。本ルーチンが起動されると、まず、ステップ２０１で、車載バッテリの接続後の空燃比制御系のばらつき（例えばセンサ誤差ΔＧ）の学習回数を算出する。このステップ２０１の処理が特許請求の範囲でいう学習度合算出手段としての役割を果たす。
【００４４】
この後、ステップ２０２に進み、車載バッテリの接続後の空燃比制御系のばらつきの学習回数が所定回数Ｘを越えたか否かを判定する。その結果、車載バッテリの接続後の空燃比制御系のばらつきの学習回数が所定回数Ｘ以下であると判定された場合には、空燃比制御系のばらつきの学習回数（つまり更新回数）が少ないため、空燃比制御系のばらつきの学習精度が十分でなく、空燃比制御系のばらつきによる空燃比ばらつきを精度良く補正できない可能性があると判断して、ステップ２０３に進み、空燃比センサ２５の出力を用いた二次空気供給システム３１の異常診断を禁止する。このステップ２０３の処理が特許請求の範囲でいう禁止手段としての役割を果たす。
【００４５】
一方、上記ステップ２０２で、車載バッテリの接続後の空燃比制御系のばらつきの学習回数が所定回数Ｘを越えたと判定された場合には、ステップ２０４に進み、後述する図６の異常診断ルーチンを実行することで、所定の異常診断実行条件が成立したときに、空燃比センサ２５の出力を用いた二次空気供給システム３１の異常診断を実行する。
【００４６】
［異常診断ルーチン］
図６に示す異常診断ルーチンは、前記図５の二次空気供給システム異常診断メインルーチンのステップ２０４で実行されるサブルーチンであり、特許請求の範囲でいう異常診断手段としての役割を果たす。本ルーチンが起動されると、まず、ステップ３０１で、所定の異常診断実行条件が成立しているか否かを、例えば、次の(1) 〜(4) の条件によって判定する。
【００４７】
(1) 空燃比センサ２５が活性状態であること
(2) 定常運転中であること
(3) エアポンプ３４のＯＮ又はＯＦＦが所定時間以上継続した状態であること
(4) 吸入空気量ＱＡＦＭが所定量未満であること
【００４８】
これら(1) 〜(4) の条件を全て満たせば、異常診断実行条件が成立するが、上記(1) 〜(4) の条件のうちのいずれか１つでも満たさない条件があれば、異常診断実行条件が不成立となる。
【００４９】
このステップ３０１で、異常診断実行条件が不成立と判定された場合には、ステップ３０２以降の異常診断に関する処理を実行することなく、本ルーチンを終了する。
一方、上記ステップ３０１で、異常診断実行条件が成立していると判定された場合には、ステップ３０２以降の異常診断に関する処理を次のようにして実行する。
【００５０】
まず、ステップ３０２で、エアポンプ３４が作動中であるか否かを判定する。このステップ３０２で、エアポンプ３４が作動中であると判定された場合には、二次空気が供給されていると判断して、ステップ３０３に進み、二次空気ＯＮ継続カウンタＣＯＮを「１」だけインクリメントした後、ステップ３０４に進み、エアフローメータ１４で検出した吸入空気量ＱＡＦＭと燃料噴射量Ｆとを用いて、エンジン１１の供給空燃比λＥＮＧを次式（１）により算出する。
λＥＮＧ←ＱＡＦＭ／Ｆ／１４．５    ・・・（１）
【００５１】
この後、ステップ３０５に進み、空燃比センサ２５で検出した二次空気下流空燃比λＡＦＳ（二次空気導入位置よりも下流側の空燃比）を読み込んだ後、ステップ３０６に進み、エアポンプ作動時の二次空気流量ＱＡＩを次式（２）により算出する。
ＱＡＩ←（λＡＦＳ／λＥＮＧ）×ＱＡＦＭ−ＱＡＦＭ    ・・・（２）
【００５２】
この後、ステップ３０７に進み、エアポンプ作動時の二次空気流量ＱＡＩを積算して二次空気流量積算値ＱＡＩＳＵＭを求めた後、ステップ３０８に進み、二次空気ＯＮ継続カウンタＣＯＮが所定値Ｋ1 を越えたか否かを判定し、二次空気ＯＮ継続カウンタＣＯＮが所定値Ｋ1 を越えたときに、ステップ３０９に進み、エアポンプ作動時の二次空気流量平均値ＱＡＩＡＶＥを次式（３）により算出する。
ＱＡＩＡＶＥ←ＱＡＩＳＵＭ／ＣＯＮ    ・・・（３）
【００５３】
一方、上記ステップ３０２で、エアポンプ３４が停止中であると判定された場合には、二次空気の供給が停止されていると判断して、ステップ３１０に進み、二次空気ＯＦＦ継続カウンタＣＯＦＦを「１」だけインクリメントした後、ステップ３１１に進み、エアフローメータ１４で検出したる吸入空気量ＱＡＦＭと燃料噴射量Ｆとを用いて、エンジン１１の供給空燃比λＥＮＧを上記（１）式によりが算出する。
【００５４】
この後、ステップ３１２に進み、空燃比センサ２５で検出した二次空気下流空燃比λＡＦＳを読み込んだ後、ステップ３１３に進み、エアポンプ停止時の二次空気流量ＱＥＲＲが次式（４）により算出する。
ＱＥＲＲ←（λＡＦＳ／λＥＮＧ）×ＱＡＦＭ−ＱＡＦＭ    ・・・（４）      
【００５５】
この後、ステップ３１４に進み、エアポンプ停止時の二次空気流量ＱＥＲＲを積算して二次空気流量積算値ＱＥＲＲＳＵＭを求めた後、ステップ３１５に進み、二次空気ＯＦＦ継続カウンタＣＯＦＦが所定値Ｋ2 を越えたか否かを判定し、二次空気ＯＦＦ継続カウンタＣＯＦＦが所定値Ｋ2 を越えたときに、ステップ３１６に進み、エアポンプ停止時の二次空気流量平均値ＱＥＲＲＡＶＥを次式（５）により算出する。
ＱＥＲＲＡＶＥ←ＱＥＲＲＳＵＭ／ＣＯＦＦ    ・・・（５）
【００５６】
この後、ステップ３１７に進み、エアポンプ作動時の二次空気流量平均値ＱＡＩＡＶＥからエアポンプ停止時の二次空気流量平均値ＱＥＲＲＡＶＥを減算して、真の二次空気流量ＱＡＩＲＥＡＬを求める。
ＱＡＩＲＥＡＬ←ＱＡＩＡＶＥ−ＱＥＲＲＡＶＥ
【００５７】
この後、ステップ３１８に進み、真の二次空気流量ＱＡＩＲＥＡＬが所定の上限流量ＫＨ1 よりも多いか否かを判定し、真の二次空気流量ＱＡＩＲＥＡＬが上限流量ＫＨ1 以下であると判定された場合には、ステップ３１９に進み、真の二次空気流量ＱＡＩＲＥＡＬが所定の下限流量ＫＬ1 よりも少ないか否かを判定する。
【００５８】
上記ステップ３１８で真の二次空気流量ＱＡＩＲＥＡＬが上限流量ＫＨ1 以下であると判定され、且つ上記ステップ３１９で真の二次空気流量ＱＡＩＲＥＡＬが下限流量ＫＬ1 以上であると判定された場合には、ステップ３２０に進み、二次空気供給システム３１の異常無し（正常）と判定して、本ルーチンを終了する。
【００５９】
これに対して、上記ステップ３１８で、真の二次空気流量ＱＡＩＲＥＡＬが上限流量ＫＨ1 よりも多いと判定された場合には、ステップ３２１に進み、二次空気供給システム３１の流量過多異常と判定して、本ルーチンを終了する。
【００６０】
一方、上記ステップ３１９で、真の二次空気流量ＱＡＩＲＥＡＬが下限流量ＫＬ1 よりも少ないと判定された場合には、ステップ３２２に進み、二次空気供給システム３１の流量不足異常と判定して、本ルーチンを終了する。
【００６１】
以上説明した本実施例１では、車載バッテリの接続後の空燃比制御系のばらつき（例えばセンサ誤差）の学習回数を算出し、この空燃比制御系のばらつきの学習回数が所定回数以下のときには、空燃比制御系のばらつきの学習回数（つまり更新回数）が少ないため、空燃比制御系のばらつきの学習精度が十分でなく、空燃比制御系のばらつきによる空燃比ばらつきを精度良く補正できない可能性があると判断して、空燃比センサ２５の出力を用いた二次空気供給システム３１の異常診断を禁止するようにしたので、空燃比制御系のばらつきの影響による二次空気供給システム３１の異常の有無の誤判定を未然に防止することができ、二次空気供給システム３１の異常診断精度を向上させることができる。
【実施例２】
【００６２】
次に、図７を用いて本発明の実施例２を説明する。但し、前記実施例１と実質的に同一部分については説明を省略又は簡略化し、主として前記実施例１と異なる部分について説明する。
【００６３】
前記実施例１では、車載バッテリの接続後の空燃比制御系のばらつきの学習回数が所定回数以下のときに、空燃比センサ２５の出力を用いた二次空気供給システム３１の異常診断を禁止するようにしたが、本実施例２では、ＥＣＵ３０により後述する図７の二次空気供給システム異常診断メインルーチンを実行することで、車載バッテリの接続後の空燃比制御系のばらつきの学習回数が所定回数以下のときに、二次空気供給システム３１の異常診断の診断結果を無効にするようにしている。
【００６４】
図７に示す二次空気供給システム異常診断メインルーチンでは、まず、ステップ４０１で、前述した図６の異常診断ルーチンを実行することで、所定の異常診断実行条件が成立したときに、空燃比センサ２５の出力を用いた二次空気供給システム３１の異常診断を実行する。
【００６５】
この後、ステップ４０２に進み、車載バッテリの接続後の空燃比制御系のばらつき（例えばセンサ誤差ΔＧ）の学習回数を算出した後、ステップ４０３に進み、車載バッテリの接続後の空燃比制御系のばらつきの学習回数が所定回数Ｘを越えたか否かを判定する。
【００６６】
その結果、車載バッテリの接続後の空燃比制御系のばらつきの学習回数が所定回数Ｘ以下であると判定された場合には、空燃比制御系のばらつきの学習回数（つまり更新回数）が少ないため、空燃比制御系のばらつきの学習精度が十分でなく、空燃比制御系のばらつきによる空燃比ばらつきを精度良く補正できない可能性があると判断して、ステップ４０４に進み、空燃比センサ２５の出力を用いた二次空気供給システム３１の異常診断の診断結果を無効にする（診断結果のデータを廃棄する）。
【００６７】
一方、上記ステップ４０３で、車載バッテリの接続後の空燃比制御系のばらつきの学習回数が所定回数Ｘを越えたと判定された場合には、ステップ４０５に進み、空燃比センサ２５の出力を用いた二次空気供給システム３１の異常診断の診断結果を有効にする（診断結果をそのまま採用する）。
以上説明した本実施例２においても、前記実施例１とほぼ同様の効果を得ることができる。
【００６８】
尚、上記各実施例１，２では、空燃比制御系のばらつきの学習度合として、車載バッテリの接続後の空燃比制御系のばらつきの学習回数を算出するようにしたが、空燃比制御系のばらつきの学習度合を評価するパラメータを適宜変更しても良く、例えば、空燃比制御系のばらつきの学習度合として、車載バッテリの接続後のエンジン１１の積算運転時間を算出し、このエンジン１１の積算運転時間が所定時間以下のときには、車載バッテリの接続後の空燃比制御系のばらつきの学習回数が少ないと推定して、二次空気供給システム３１の異常診断を禁止するか又は二次空気供給システム３１の異常診断の診断結果を無効にするようにしても良い。
【００６９】
或は、空燃比制御系のばらつきの学習度合として、車載バッテリの接続後のエンジン１１の始動回数を算出し、このエンジン１１の始動回数が所定回数以下のときには、車載バッテリの接続後の空燃比制御系のばらつきの学習回数が少ないと推定して、二次空気供給システム３１の異常診断を禁止するか又は二次空気供給システム３１の異常診断の診断結果を無効にするようにしても良い。
【００７０】
また、空燃比制御系のばらつきの学習度合として、車載バッテリの接続後の積算走行距離を算出し、この積算走行距離が所定距離以下のときには、車載バッテリの接続後の空燃比制御系のばらつきの学習回数が少ないと推定して、二次空気供給システム３１の異常診断を禁止するか又は二次空気供給システム３１の異常診断の診断結果を無効にするようにしても良い。
【００７１】
その他、空燃比制御系のばらつきの学習度合として、車載バッテリの接続後の燃料噴射回数、点火回数等を算出し、この回数が所定回数以下のときには、車載バッテリの接続後の空燃比制御系のばらつきの学習回数が少ないと推定して、二次空気供給システム３１の異常診断を禁止するか又は二次空気供給システム３１の異常診断の診断結果を無効にするようにしても良い。
【００７２】
また、上記各実施例１，２では、空燃比制御系のばらつきとして、空燃比センサ２５の出力のばらつき（誤差）を学習するようにしたが、これに限定されず、空燃比制御系のばらつきとして、例えば、燃料噴射量のばらつき、エアフローメータ１４の出力のばらつき、スロットル開度センサ１７の出力のばらつき等、空燃比に影響を及ぼすパラメータのばらつきを学習するようにしたり、或は、これらの空燃比に影響を及ぼすパラメータのばらつきに起因する空燃比のばらつきを学習するようにしても良い。
【００７３】
また、本発明は、二次空気供給システム３１の構成や、空燃比センサ２５の出力を用いた二次空気供給システム３１の異常診断の方法を適宜変更したり、更に、空燃比制御系のばらつきを学習する方法や、その学習結果に基づいて空燃比ばらつきを補正する方法を適宜変更しても良い。
【００７４】
その他、本発明は、図１に示すような吸気ポート噴射式エンジンに限定されず、筒内噴射式エンジンや、吸気ポート噴射用の燃料噴射弁と筒内噴射用の燃料噴射弁の両方を備えたデュアル噴射式のエンジンにも適用して実施できる。
【符号の説明】
【００７５】
１１…エンジン（内燃機関）、１２…吸気管、１６…スロットルバルブ、２１…燃料噴射弁、２２…点火プラグ、２３…排気管（排出ガス通路）、２４…触媒、２５…空燃比センサ（空燃比検出手段）、３０…ＥＣＵ（異常診断手段，空燃比学習補正手段，学習度合算出手段，禁止手段）、３１…二次空気供給システム、３２…二次空気配管、３４…エアポンプ、３５…二次空気供給ノズル、３６…排気マニホールド３６（排出ガス通路）、３７…制御弁
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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