(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
エンジンへの吸入空気量を外気からターボチャージャのコンプレッサ入口に至るダクトに設置したＭＡＦセンサで測定する吸入空気量測定方法において、
エンジン状態があらかじめ設定された吸入空気量が安定するエンジン状態であるとき学習実行条件が成立したと判定する第１ステップと、
学習実行条件が成立したとき、エンジン状態から推定される理論空気量と前記ＭＡＦセンサの読み値に基づく測定空気量との関係を学習する第２ステップと、
前記ＭＡＦセンサの読み値に基づく測定空気量を前記関係に基づいて補正して吸入空気量とする第３ステップと、
を備え、
前記第２ステップでは、学習実行条件が成立するたびに、エンジン状態から推定される理論空気量と前記ＭＡＦセンサの読み値に基づく測定空気量との測定記憶関係であって今回学習実行条件が成立したときに学習された測定記憶関係と、前回学習実行条件が成立したときに学習された測定記憶関係と前記今回学習実行条件が成立したときに学習された測定記憶関係とに基づいて算出した算出関係と、をそれぞれ独立して記憶すると共に、前記今回学習実行条件が成立したときに学習された測定記憶関係を前記前回学習実行条件が成立したときに学習された測定記憶関係として次回学習実行条件が成立して前記算出関係が算出されるまで記憶し、
前記第３ステップでは、前記ＭＡＦセンサの読み値に基づく測定空気量を、前記算出関係に基づいて補正して吸入空気量とすることを特徴とする吸入空気量測定方法。
【請求項２】
エンジンへの吸入空気量を外気からターボチャージャのコンプレッサ入口に至るダクトに設置したＭＡＦセンサで測定する吸入空気量測定装置において、
エンジン状態があらかじめ設定された吸入空気量が安定するエンジン状態であるとき学習実行条件が成立したと判定する学習実行条件成立判定部と、
学習実行条件が成立したとき、エンジン状態から推定される理論空気量と前記ＭＡＦセンサの読み値に基づく測定空気量との関係を学習する関係学習部と、
前記ＭＡＦセンサの読み値に基づく測定空気量を前記関係に基づいて補正して吸入空気量とする補正実行部と、
を備え、
前記関係学習部は、学習実行条件が成立するたびに、エンジン状態から推定される理論空気量と前記ＭＡＦセンサの読み値に基づく測定空気量との測定記憶関係であって今回学習実行条件が成立したときに学習された測定記憶関係と、前回学習実行条件が成立したときに学習された測定記憶関係と前記今回学習実行条件が成立したときに学習された測定記憶関係とに基づいて算出した算出関係と、をそれぞれ独立して記憶すると共に、前記今回学習実行条件が成立したときに学習された測定記憶関係を前記前回学習実行条件が成立したときに学習された測定記憶関係として次回学習実行条件が成立して前記算出関係が算出されるまで記憶し、
前記補正実行部は、前記ＭＡＦセンサの読み値に基づく測定空気量を、前記算出関係に基づいて補正して吸入空気量とすることを特徴とする吸入空気量測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＭＡＦセンサの初期ばらつきとダクト形状による影響がなく、経時変化分を補正することができる吸入空気量測定方法及び吸入空気量測定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
エンジンの制御において、吸入空気量（ＭＡＦ）は重要な数量であるので、吸入空気量を正確に測定する必要がある。例えば、ＥＧＲ制御においてＥＧＲ率を求めるのに吸入空気量が必要である。また、ＥＧＲバルブ、吸気スロットル、排気スロットルなどのアクチュエータのパフォーマンスを診断する際に、その診断の根拠となる数量として吸入空気量が使用される。
【０００３】
従来、吸入空気量は、外気からターボチャージャのコンプレッサ入口に至るダクトに、空気の流量を測定するＭＡＦセンサを設置して測定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−２２３５１６号公報
【特許文献２】特許第４２１８７０２号公報
【特許文献３】特開平７−２９３３４７号公報
【特許文献４】特開平８−３３８２８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ＭＡＦセンサが設置されるダクトは、真っ直ぐではなく、曲がりくねっている。ダクト内を流れる空気の流れは、均一で安定とは言えない。このため、ＭＡＦセンサに実験用風洞などで与えた流量とＭＡＦセンサの読み値とが一致したとしても、車両のダクトに配置されたＭＡＦセンサの読み値は実際にダクトを流れる空気の流量に対して直線的であるとは限らない。エンジンの吸入空気量の場合、エンジン状態によって理論値（理論空気量）が一意的に定まるが、ダクトにおいて測定した空気の流量は、前述のようにダクトの曲がりに影響されてしまうので、理論空気量と同じにならない。
【０００６】
また、ＭＡＦセンサには個体のばらつきがある。このため、車両において、ＭＡＦセンサの読み値をそのまま吸入空気量にしてしまうと、ＭＡＦセンサの個体のばらつきにより吸入空気量が正確でなくなる。
【０００７】
これらに加え、ＭＡＦセンサが経年変化によって、同じ空気の流量に対する読み値が変わっていく。このため、仮に、ＭＡＦセンサを車両に取り付けた初期においてＭＡＦセンサの読み値のままの吸入空気量が正確であったとしても、長期の使用により吸入空気量が正確でなくなってくる。
【０００８】
そこで、本発明の目的は、上記課題を解決し、ＭＡＦセンサの初期ばらつきとダクト形状による影響がなく、経時変化分を補正することができる吸入空気量測定方法及び吸入空気量測定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、エンジンへの吸入空気量を外気からターボチャージャのコンプレッサ入口に至るダクトに設置したＭＡＦセンサで測定する吸入空気量測定方法において、エンジン状態があらかじめ設定された吸入空気量が安定するエンジン状態であるとき学習実行条件が成立したと判定する第１ステップと、学習実行条件が成立したとき、エンジン状態から推定される理論空気量と前記ＭＡＦセンサの読み値に基づく測定空気量との関係を学習する第２ステップと、前記ＭＡＦセンサの読み値に基づく測定空気量を前記関係に基づいて補正して吸入空気量とする第３ステップと、を備え、前記第２ステップでは、学習実行条件が成立するたびに、エンジン状態から推定される理論空気量と前記ＭＡＦセンサの読み値に基づく測定空気量との測定記憶関係であって今回学習実行条件が成立したときに学習された測定記憶関係と、前回学習実行条件が成立したときに学習された測定記憶関係と前記今回学習実行条件が成立したときに学習された測定記憶関係とに基づいて算出した算出関係と、をそれぞれ独立して記憶すると共に、前記今回学習実行条件が成立したときに学習された測定記憶関係を前記前回学習実行条件が成立したときに学習された測定記憶関係として次回学習実行条件が成立して前記算出関係が算出されるまで記憶し、前記第３ステップでは、前記ＭＡＦセンサの読み値に基づく測定空気量を、前記算出関係に基づいて補正して吸入空気量とする吸入空気量測定方法である。
【００１０】
また、本発明は、エンジンへの吸入空気量を外気からターボチャージャのコンプレッサ入口に至るダクトに設置したＭＡＦセンサで測定する吸入空気量測定装置において、エンジン状態があらかじめ設定された吸入空気量が安定するエンジン状態であるとき学習実行条件が成立したと判定する学習実行条件成立判定部と、学習実行条件が成立したとき、エンジン状態から推定される理論空気量と前記ＭＡＦセンサの読み値に基づく測定空気量との関係を学習する関係学習部と、前記ＭＡＦセンサの読み値に基づく測定空気量を前記関係に基づいて補正して吸入空気量とする補正実行部と、を備え、前記関係学習部は、学習実行条件が成立するたびに、エンジン状態から推定される理論空気量と前記ＭＡＦセンサの読み値に基づく測定空気量との測定記憶関係であって今回学習実行条件が成立したときに学習された測定記憶関係と、前回学習実行条件が成立したときに学習された測定記憶関係と前記今回学習実行条件が成立したときに学習された測定記憶関係とに基づいて算出した算出関係と、をそれぞれ独立して記憶すると共に、前記今回学習実行条件が成立したときに学習された測定記憶関係を前記前回学習実行条件が成立したときに学習された測定記憶関係として次回学習実行条件が成立して前記算出関係が算出されるまで記憶し、前記補正実行部は、前記ＭＡＦセンサの読み値に基づく測定空気量を、前記算出関係に基づいて補正して吸入空気量とする吸入空気量測定装置である。
【発明の効果】
【００１１】
本発明は次の如き優れた効果を発揮する。
【００１２】
（１）ＭＡＦセンサの初期ばらつきとダクト形状による影響がなくなる。
【００１３】
（２）ＭＡＦセンサの経時変化分を補正することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の吸入空気量測定方法における処理手順を示すフローチャートである。
【図２】本発明を適用する車両の主要部を含む吸入空気量測定装置の構成図である。
【図３】本発明における帯域幅設定を説明するための測定空気量対理論空気量特性図である。
【図４】本発明において測定で得られた測定空気量の例を示した測定空気量対理論空気量特性図である。
【図５】本発明において吸入空気量を求める例を示した測定空気量対理論空気量特性図である。
【図６】本発明において記憶曲線を更新する例を示した測定空気量対理論空気量特性図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の一実施形態を添付図面に基づいて詳述する。
【００１６】
図１に示されるように、本発明の吸入空気量測定方法における処理手順では、現在のエンジン状態は学習実行条件が成立するエンジン状態であるかどうか判定するステップＳ１と、理論空気量を算出するステップＳ２と、測定空気量を算出するステップＳ３と、学習用特性曲線を算出するステップＳ４と、ＭＡＦセンサの読み値に基づく測定空気量を補正して吸入空気量とするステップＳ５とを有する。
【００１７】
本発明の吸入空気量測定方法では、学習後は、ＭＡＦセンサの読み値に基づく測定空気量を前記関係に基づいて補正して吸入空気量とし、この吸入空気量をＥＧＲ制御やアクチュエータのパフォーマンス診断などに利用する。
【００１８】
本発明の吸入空気量測定方法では、学習実行条件が成立するたびに学習が実行される。学習時の測定空気量は学習後も保存され、次回の学習時の測定空気量との比較に使用される。すなわち、本発明では、ＭＡＦセンサの初期ばらつきとダクト形状による影響からくる理論空気量と測定空気量の関係を最初の学習機会に学習し、その後の経時変化については学習実行条件が成立するたびに学習して随時、理論空気量と測定空気量の関係を更新するようになっている。
【００１９】
図２に示されるように、車両には、エンジン１と、エンジン１への吸入空気を圧縮するターボチャージャ２と、ＥＧＲ量を調節するＥＧＲバルブ３と、ターボチャージャ２のコンプレッサ出口からエンジンまでの吸気管４を開閉する吸気スロットル５と、ターボチャージャ２のタービン出口から外気までの排気管６を開閉する排気スロットル７と、外気からターボチャージャ２のコンプレッサ入口に至るダクト８に設置したＭＡＦセンサ９と、エンジン１を制御するコントローラ（ＥＣＭ；Engine Control Module）１０と、コントローラ１０にアクセルペダルの操作量を入力するアクセルペダルセンサ１１とを備える。なお、これらの他にも車両には、公知のセンサ、アクチュエータ、制御器などが設けられるが、説明は省略する。
【００２０】
本発明の吸入空気量測定装置にあっては、エンジン状態があらかじめ設定された吸入空気量が安定するエンジン状態であるとき学習実行条件が成立したと判定して学習を開始する学習実行条件成立判定部１２と、学習実行条件が成立したとき、エンジン状態から推定される理論空気量とＭＡＦセンサ９の読み値に基づく測定空気量との関係を学習する関係学習部１３と、ＭＡＦセンサ９の読み値に基づく測定空気量を前記関係に基づいて補正して吸入空気量とする補正実行部１４とを備える。これら学習実行条件成立判定部１２、関係学習部１３、補正実行部１４は、エンジン制御用のコントローラ１０に設けてもよいし、エンジン制御用のコントローラ１０とは別のコントローラに設けてもよい。
【００２１】
以下、図１の手順に従い、本発明の吸入空気量測定方法を詳しく説明する。
【００２２】
ステップＳ１では、学習実行条件の成立を判定する。
【００２３】
学習実行条件は、エンジンが理想的な状態であることである。理想的な状態とは吸入空気量が安定している状態のことである。具体的には、以下に列記する全ての条件が満たされたとき、学習実行条件が成立する。
【００２４】
１）アクチュエータのパフォーマンス診断中でないこと。
【００２５】
ＥＧＲバルブ３、吸気スロットル５、排気スロットル７などのアクチュエータが壊れていないか診断するとき、吸入空気量がその診断の根拠となるので、アクチュエータのパフォーマンス診断中には学習はしない。
【００２６】
２）ＭＡＦセンサ９に電気的異常がないこと。
【００２７】
ＭＡＦセンサ９の読み値を与える電圧又は電流が実際に有り得ない値（上限値又は下限値を超えた値）であったり、エンジン状態に無関係に一定であったりするのは異常であり、ＭＡＦセンサ９が壊れているので、学習はしない。
【００２８】
３）大気圧が設定範囲以内であること。
【００２９】
大気圧センサ（図示せず）で測定された大気圧があらかじめ設定された上限値を超えるか下限値未満であるときには学習はしない。大気圧があまり高い又はあまり低いと吸入空気量に大幅の影響があるからである。
【００３０】
４）エンジン１が暖まっていること。熱すぎないこと。
【００３１】
水温センサ（図示せず）で測定されたエンジン冷却水の水温があらかじめ設定された下限値未満であるか上限値を超えていると、学習はしない。これは、エンジン１が暖まっていないときや極端に熱いときは、吸入空気量が安定しないからである。
【００３２】
５）吸気温度が設定範囲以内であること。
【００３３】
吸気温度センサ（図示せず）で測定された吸気温度があらかじめ設定された下限値未満であるか上限値を超えていると、学習はしない。これは、温度によって空気の密度が大きく変わると、ＭＡＦセンサ９の読み値が影響を受けるからである。
【００３４】
６）ＥＧＲクーラ（図示せず）の出口温度が設定範囲以内であること。
【００３５】
ＥＧＲクーラの出口に設置された温度センサ（図示せず）で測定されたＥＧＲガスの温度があらかじめ設定された下限値未満であるか上限値を超えていると、学習はしない。これは、吸入空気量に影響があるからである。すなわち、吸入している空気とそこへ戻ってくるＥＧＲガスの温度に大きな差があると空気が吸入しにくくなる。
【００３６】
７）排気ブレーキ７が非作動中であること。
【００３７】
８）ＤＰＤ（Diesel Paticulate Defuser）（図示せず）の後処理（再生処理）中でないこと。
【００３８】
９）エンジン始動後、所定時間が経過していること。
【００３９】
エンジン始動直後は、エンジン状態が不安定であり、吸入空気量も安定しないので、学習はしない。
【００４０】
１０）エンジン回転数の変動が設定範囲以内であること。
【００４１】
エンジン１がハンチングしていてエンジン回転数の変動が大きいときは、吸入空気量が安定しないので、学習はしない。
【００４２】
１１）燃料噴射量の変動が設定範囲以内であること。
【００４３】
燃料噴射量の変動が大きいときは、吸入空気量が安定しないので、学習はしない。
【００４４】
１２）ターボチャージャ２のブースト圧の変動が設定範囲以内であること。
【００４５】
ブースト圧の変動が大きいときは、吸入空気量が安定しないので、学習はしない。
【００４６】
１３）ＥＧＲバルブ３の開度が設定値以下であること。
【００４７】
ＥＧＲバルブ３が全閉であることが望ましい。
【００４８】
１４）吸気スロットル５の開度が設定値以上であること。
【００４９】
吸気スロットル５が全開であることが望ましい。
【００５０】
１５）アクチュエータに異常がないこと。
【００５１】
ＥＧＲバルブ３、吸気スロットル５、排気スロットル７などのアクチュエータが壊れていると吸入空気量に影響があるので、学習はしない。
【００５２】
全ての条件が満たされたとき、エンジン状態は、吸入空気量が安定している理想的な状態となっているので、吸入空気量測定の学習に好適である。そこで、学習実行条件が成立すると、ステップＳ２〜Ｓ５に進んで学習を実行する。
【００５３】
ステップＳ２では、理論空気量を算出する。
【００５４】
理論空気量は、現在のエンジン状態において気筒に入るはずの空気量である。理論空気量は、おおむねエンジン回転数によって決まるが、詳しくは、次の理論式で算出される。
【００５５】
【数１】
0005446610.tif 000002
【００５６】
体積効率は、気筒に入る空気の密度であり温度に依存する。気筒総容積はエンジン機種ごとに設定する。エンジン回転数の分母＝２は、エンジン１が４気筒の場合のものであり、１回転あたり２気筒を意味する。大気の空気密度は、１．２９３ｋｇ／ｍ3の固定値とする。標準吸気圧は、１０１．３ｋＰａの固定値とする。
【００５７】
ステップＳ３では、測定空気量を算出する。
【００５８】
準備として、図３の縦軸となる理論空気量に対して複数の測定帯域を設定する。このとき、測定帯域の個数はあらかじめ定数として設定しておく。次に、測定帯域の幅を設定する。例えば、１５個の測定帯域を設定するものとし、各測定帯域の開始点をＭＳＢＡＮＤ１〜ＭＳＢＡＮＤ１５とする。ＭＳＢＡＮＤ１〜ＭＳＢＡＮＤ１５の具体的な値は、大気圧で参照される１次元のマップに設定する。一方、各測定帯域の幅は全て同じとし、その値を帯域幅ＭＡＦＢＡＮＤとする。帯域幅ＭＡＦＢＡＮＤの具体的な値は、大気圧で参照される１次元のマップに設定する。このように測定帯域の開始点と幅を大気圧に応じて変えるのは海抜高の違いに対応するためである。
【００５９】
図３に示されるように、理論空気量がＭＳＢＡＮＤ１からＭＳＢＡＮＤ１＋ＭＡＦＢＡＮＤまでの範囲が１つの測定帯域であり、理論空気量がＭＳＢＡＮＤ２からＭＳＢＡＮＤ２＋ＭＡＦＢＡＮＤまでの範囲が別の１つの測定帯域である。この図は１つの例であり、隣り合う測定帯域同士が間隔を隔てているが、測定帯域の開始点同士の間隔を帯域幅より狭くして、隣り合う測定帯域同士が部分的に重なり合うようにしてもよい。
【００６０】
図３のグラフに、エンジン状態から前記の理論式を用いて推定された理論空気量に対応させて、ＭＡＦセンサの読み値に基づく測定空気量をプロットする。各測定帯域において、理論空気量と測定空気量との関係を調べることになる。図示例では、プロットした２つの測定点のうち、ＭＳＢＡＮＤ１の測定帯域にある測定点は理論空気量と測定空気量とがほぼ一致していることを示すのに対し、ＭＳＢＡＮＤ２の測定帯域にある測定点は理論空気量と測定空気量とがずれていることを示している。つまり、理想的には測定空気量と理論空気量が１対１であるところ、実際には測定空気量にばらつきがある。
【００６１】
このような測定点を各測定帯域ごとに１０点以上集めるのが望ましい。
【００６２】
ステップＳ４では、学習用特性曲線を算出する。
【００６３】
各測定帯域ごとに、測定帯域内にある全ての測定点について測定空気量の平均値を算出し、当該測定帯域の測定空気量（代表点）とする。これらの代表点を図４のグラフにプロットする（図４は代表点が８つの例）。これらの代表点から、最小二乗法により２次の近似曲線を求める。ここで、求める近似曲線を、
Ｙ＝ＡＸ2＋ＢＸ＋Ｃ
Ｙは縦軸変数、Ｘは横軸変数、Ａ，Ｂ，Ｃは可変定数。
とする。
【００６４】
代表点（Ｘｉ，Ｙｉ）（ｉ＝１〜１５）は、近似曲線上の点であるから、Ｙｉ−Ｙを最小にする可変定数Ａ，Ｂ，Ｃを求める。すなわち、
Ｓ＝Σ（Ｙｉ−ＡＸｉ2−ＢＸｉ−Ｃ）2
のＳを最小にする可変定数Ａ，Ｂ，Ｃを求める。
【００６５】
Ｓを可変定数Ａ，Ｂ，Ｃそれぞれで微分し、＝０とおいて得られる連立方程式は、
Ａ（ΣＸｉ4）＋Ｂ（ΣＸｉ3）＋Ｃ（ΣＸｉ2）
＝ΣＸｉ2Ｙｉ
Ａ（ΣＸｉ3）＋Ｂ（ΣＸｉ2）＋Ｃ（ΣＸｉ）
＝ΣＸｉＹｉ
Ａ（ΣＸｉ2）＋Ｂ（ΣＸｉ）＋Ｃ（Σ１）
＝ΣＹｉ
となる。この連立方程式より可変定数Ａ，Ｂ，Ｃを求める。
【００６６】
このようにして求めた図４の近似曲線は、ＭＡＦセンサ９の初期ばらつきとダクト形状による影響からくる理論空気量と測定空気量の関係を表したものとなる。この近似曲線を学習記憶曲線として保存しておく。
【００６７】
ステップＳ５、すなわち学習後は、ＭＡＦセンサ９の読み値に基づく測定空気量を学習記憶曲線に適用して理論空気量を読み出し、この理論空気量を吸入空気量とする測定空気量の補正をすることになる。これにより、ＭＡＦセンサ９の初期ばらつきとダクト形状による影響が除去されて正確な吸入空気量が測定できることになる。
【００６８】
次に、記憶曲線の更新を説明する。
【００６９】
図５に示されるように、ＭＡＦセンサ９に経時変化が生じると、前述の手順で学習を実行し近似曲線（測定記憶曲線）を求めたとき、最初の学習機会に得た学習記憶曲線とは、ずれが生じる。この測定記憶曲線を保存しておき、次回からの測定空気量の補正手順において用いる。例えば、ＭＡＦセンサ９の読み値に基づく測定空気量を測定記憶曲線に適用して理論空気量を読み出し、この理論空気量を吸入空気量とする。
【００７０】
このように、学習を実行するたびに、測定記憶曲線を更新していくことにより、常時、ＭＡＦセンサ９の経時変化の進行に合わせた測定記憶曲線を使用してＭＡＦセンサ９の経時変化分を補正することができる。
【００７１】
本実施形態では、測定記憶曲線の更新を次のように行う。
【００７２】
図６に示されるように、前回の学習において作成・保存した測定記憶曲線（前回記憶曲線；実線で示す）に対して、今回の学習において作成した測定記憶曲線（今回測定記憶曲線；破線で示す）は、ＭＡＦセンサ９の経時変化によってずれている。このとき、今回測定記憶曲線をそのまま、その後の補正手順に用いるのではなく、前回記憶曲線と今回測定記憶曲線との中間的な曲線（今回算出曲線；点線で示す）を作成する。今回算出曲線は、例えば、同じ理論空気量における前回記憶曲線と今回測定記憶曲線の平均値から求める。この今回算出曲線を保存しておき、今回の学習後の測定空気量の補正手順に使用する。今回測定記憶曲線は保存しておき、次回の学習において作成される測定記憶曲線との平均値を求めるのに用いる。
【００７３】
このように、今回の学習において作成した測定記憶曲線と前回の学習において作成・保存した測定記憶曲線との中間を取るようにしたので、仮に、なんらかの外乱によって今回の学習において作成した今回測定記憶曲線が不正確であっても、今回算出曲線には前回記憶曲線の影響が残るので、吸入空気量が極端に不正確になることが防止される。
【００７４】
以上説明したように、本発明の吸入空気量測定方法によれば、学習により理論空気量と測定空気量の関係を表した学習記憶曲線を作成し、学習後は、ＭＡＦセンサ９の読み値に基づく測定空気量を学習記憶曲線に適用して吸入空気量を求めるようにしたので、ＭＡＦセンサ９の初期ばらつきとダクト形状による影響が除去されて正確な吸入空気量が測定できることになる。
【００７５】
また、本発明の吸入空気量測定方法によれば、あらかじめ吸入空気量が安定するエンジン状態を学習実行条件としておき、学習実行条件が成立するエンジン状態のとき学習を実行するようにしたので、理論空気量と測定空気量の関係を正確に求めることができ、学習後の補正が正確になる。
【００７６】
また、本発明の吸入空気量測定方法によれば、学習を実行するたびに、測定記憶曲線を更新していくようにしたので、ＭＡＦセンサ９の経時変化分を補正することができる。
【００７７】
また、本発明の吸入空気量測定方法によれば、ＭＡＦセンサ９の読み値に基づく測定空気量を算出するにあたり、複数の測定帯域を設定し、測定帯域ごとに複数点の測定点を求め、測定帯域ごとにその平均値からなる代表点を求めるので、ＭＡＦセンサ９に入る電気的外来ノイズ等による雑音要因が排除され、測定空気量（代表点）が正確になる。そして、複数の測定帯域の代表点から最小二乗法により近似曲線を求めるので、雑音要因に起因した誤学習が回避される。
【００７８】
また、本発明の吸入空気量測定方法は、ＭＡＦセンサ９の読み値に基づく測定空気量を算出するにあたり、測定帯域の開始点と幅を大気圧に応じてマップを参照して変えるようになっている。米国など世界各地では人が生活する海抜３０００ｍ以上の高地地域があり、このような高地地域で使用される車両においては、高地地域に適した学習記憶曲線が学習できることが望まれるが、本発明によれば、測定帯域の開始点と幅が大気圧に連動して適切に設定されるので、海抜高の違いによらず、地域に適した学習記憶曲線が学習できる。
【符号の説明】
【００７９】
１  エンジン
２  ターボチャージャ
３  ＥＧＲバルブ
５  吸気スロットル
７  排気スロットル
９  ＭＡＦセンサ
１０  ＥＣＭ
１２  学習実行条件成立判定部
１３  関係学習部
１４  補正実行部
【図１】
0005446610.tif 000003
【図２】
0005446610.tif 000004
【図３】
0005446610.tif 000005
【図４】
0005446610.tif 000006
【図５】
0005446610.tif 000007
【図６】
0005446610.tif 000008