(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
機関吸入混合気の空燃比を検出する空燃比検出手段と、
所定の空燃比フィードバック制御条件が成立しているときに、前記空燃比検出手段で検出される空燃比を目標空燃比に近づけるべく空燃比フィードバック制御値を演算する空燃比フィードバック制御値演算手段と、
機関温度を検出する機関温度検出手段と、
機関始動後の経過時間を計時する始動後時間計時手段と、
前記機関温度及び始動後の経過時間に応じて複数に区分される領域毎に、前記空燃比フィードバック制御値演算手段で演算される空燃比フィードバック制御値による補正レベルを空燃比学習補正値として学習して記憶する空燃比学習手段と、
機関始動から前記所定の空燃比フィードバック制御条件が成立するまでの間において、そのときの機関温度及び始動後の経過時間に対応する空燃比学習補正値を、前記空燃比学習手段による学習結果に基づいて推定する空燃比学習補正値推定手段と、
前記空燃比フィードバック制御値、及び、そのときの機関温度と始動後の経過時間とに対応する空燃比学習補正値に基づいて燃料供給手段による燃料供給量を補正制御する空燃比制御手段と、
を含んで構成されたことを特徴とする内燃機関の空燃比制御装置。
【請求項２】
前記空燃比学習補正値推定手段が、機関温度の区分毎に、始動後の経過時間と空燃比学習補正値との相関を推定することを特徴とする請求項１記載の内燃機関の空燃比制御装置。
【請求項３】
前記空燃比学習補正値推定手段が、前記機関温度及び始動後の経過時間に応じて複数に区分される領域毎の学習回数に応じて重み付けを行なって、空燃比学習補正値を推定することを特徴とする請求項１又は２のいずれかに記載の内燃機関の空燃比制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は内燃機関の空燃比制御装置に関し、詳しくは、機関が始動されてから空燃比フィードバック制御が開始されるまでの間における空燃比制御技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、始動時及び始動直後における機関運転の安定性を確保するために、機関への燃料供給量を増量補正するための増量補正係数を冷却水温度に応じて設定し、始動後の時間経過に伴って前記増量補正係数による増量補正割合を徐々に減少させるようにしている。
【０００３】
ここで、機関個々のばらつきや経時変化，環境条件等によって、増量補正無しで得られるベース空燃比にばらつきが生じ、また、増量補正によって実際に得られる空燃比変化幅が変動し、これによって増量補正の要求レベルが大きくばらつくため、最悪の条件においても機関要求空燃比よりもリーンになることがないように、前記始動及び始動直後の増量補正は余裕を見込んで多めに設定する必要があり、これによって必要以上の増量がなされて始動時の排気性状の悪化，燃費の低下を招く惧れがあった。
【０００４】
そこで、特開昭６１−１９０１３９号公報には、前記増量補正割合を時間経過と共に段階的に減少させるときに機関回転数の変化をモニタし、機関回転数の低下が生じたときに増量補正割合を増大修正することで、増量補正の要求レベルを学習する空燃比制御装置が開示されており、かかる構成によって余分な増量補正を抑制し、燃費向上，排気性状の改善を図っている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特開昭６１−１９０１３９号公報に開示される空燃比制御装置は、実際の空燃比変化を直接的に捉えるのではなく、空燃比変化によって生じる回転数変化に基づいて増量補正要求を検知する構成であるため、高精度に補正要求レベルを学習することが困難であった。
【０００６】
このため、特に、増量補正無しで得られるベース空燃比を理論空燃比よりもリッチ側の空燃比ではなく始動直後から理論空燃比或いは理論空燃比よりもリーンな空燃比に設定するような構成の場合で、増量補正によって比較的大きな空燃比リッチ化が期待される場合には、運転安定性の悪化を確実に回避するためには、前記回転数変化に基づく学習の誤差を考慮すると余分の増量補正がどうしても必要になり、燃費，排気性状の向上効果を最大限に得ることができないという問題があった。
【０００７】
ここで、増量補正無しで得られるベース空燃比を一定に制御できれば、それだけ増量補正要求レベルのばらつきが小さくなり、これによって余分な増量補正の必要性を抑制できることになる。ベース空燃比を一定に制御する技術としては、空燃比学習制御が知られているが、始動直後においては空燃比フィードバック制御に一般的に用いられている酸素センサが非活性で所期の空燃比検出が行なえず、また、従来から行なわれている機関負荷と機関回転数とをパラメータとする空燃比学習制御では、機関温度（及び始動からの経過時間）に左右される始動直後のベース空燃比を一定に学習制御することはできないという問題があった。
【０００８】
本発明は上記問題点に鑑みなされたものであり、始動から酸素センサを用いた空燃比フィードバック制御が可能になるまでの間におけるベース空燃比を、精度良く目標空燃比に制御できるようにし、以て、始動直後における余分な増量補正の必要性を充分に低下させることを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
そのため請求項１の発明にかかる内燃機関の空燃比制御装置は、図１に示すように構成される。
図１において、空燃比フィードバック制御値演算手段は、所定の空燃比フィードバック制御条件が成立しているときに、前記空燃比検出手段で検出される機関吸入混合気の空燃比を目標空燃比に近づけるべく空燃比フィードバック制御値を演算する。
【００１０】
また、機関温度検出手段は機関温度を検出し、始動後時間計時手段は機関始動後の経過時間を計時する。
そして、空燃比学習手段は、前記機関温度及び始動後の経過時間に応じて複数に区分される領域毎に、前記空燃比フィードバック制御値演算手段で演算される空燃比フィードバック制御値による補正レベルを空燃比学習補正値として学習して記憶する。
【００１１】
一方、空燃比学習補正値推定手段は、機関始動から前記所定の空燃比フィードバック制御条件が成立するまでの間において、そのときの機関温度及び始動後の経過時間に対応する空燃比学習補正値を、前記空燃比学習手段による学習結果に基づいて推定する。
ここで、空燃比制御手段は、前記空燃比フィードバック制御値、及び、そのときの機関温度と始動後の経過時間とに対応する空燃比学習補正値に基づいて燃料供給手段による燃料供給量を補正制御する。
【００１２】
また、請求項２の発明では、前記請求項１の発明にかかる空燃比制御装置における空燃比学習補正値推定手段が、機関温度の区分毎に、始動後の経過時間と空燃比学習補正値との相関を推定するよう構成した。
更に、請求項３の発明では、請求項１又は２のいずれかに記載の内燃機関の空燃比制御装置において、前記空燃比学習補正値推定手段が、前記機関温度及び始動後の経過時間に応じて複数に区分される領域毎の学習回数に応じて重み付けを行なって、空燃比学習補正値を推定するよう構成した。
【００１３】
【作用】
請求項１の発明にかかる内燃機関の空燃比制御装置によると、空燃比フィードバック制御による補正要求レベルが、機関温度と始動からの経過時間とによって区分される領域毎に学習記憶される。
ここで、機関が始動されてから空燃比フィードバック制御が開始されるまでの間においては、前記空燃比学習を直接的に行なうことができないが、本発明では、空燃比フィードバック制御開始後における空燃比学習補正値の機関温度，始動後時間に対する傾向から、空燃比フィードバック制御が開始される前の機関温度，経過時間に対応する空燃比学習補正値の要求を推定するようにした。
【００１４】
そして、前記推定された空燃比学習補正値に基づいて燃料供給量を補正することで、機関始動から空燃比フィードバック制御が開始されるまでの期間におけるベース空燃比を目標空燃比付近に制御できるようにした。
請求項２の発明にかかる空燃比制御装置では、前記空燃比学習補正値の推定において、同一の温度条件の下で、始動後の経過時間の変化に対して空燃比学習補正値が如何に変化するかを推定させるようにした。例えば、始動後10sec の学習補正値を推定する場合、温度に対する相関から推定すると、Ｔｗ≧60℃程度のデータを基に推定するしかなく、低温側の推定値の精度が悪くなる。これに対し、始動後時間から推定する場合は、20sec 以上の領域のデータが充分にあるため、精度の高い相関を得ることが可能となる。
【００１５】
請求項３の発明にかかる空燃比制御装置では、上記の空燃比学習補正値の推定において、領域毎の学習回数に応じた重み付けを行い、学習回数が多く信頼性の高い空燃比学習補正値が推定値に大きな影響を与えるようにして、推定制御の信頼性を向上させるようにした。
【００１６】
【実施例】
以下に本発明の実施例を説明する。
図２は本実施例の空燃比制御装置のシステム構成を示す図である。
この図２において、内燃機関１の吸気管２には燃料噴射弁３（燃料供給手段）が設置されており、マイクロコンピュータを内蔵した電子制御ユニット（以下、ＥＣＵと略す。）４からの信号に応じて燃料を機関１に噴射供給する。
【００１７】
前記ＥＣＵ４には、エアフローメータ５からの吸入空気量（Ｑ）信号、回転数センサ（クランク角センサ）６からの機関回転数（Ｎｅ）信号、水温センサ７からの冷却水温度（Ｔｗ）信号、更に、排気管８に設置された酸素センサ９（空燃比検出手段）からの酸素濃度信号が入力される。また、前記ＥＣＵ４内には、スタートスイッチ信号ＳＳｗにより機関始動後の経過時間を計時するタイマが備えられている。
【００１８】
尚、本実施例では、機関温度を前記冷却水温度（以下、水温と略す。）Ｔｗで代表させるので、前記水温センサ７が機関温度検出手段に相当する。
ＥＣＵ４は、前記各種センサからの検出信号及び内蔵タイマの計時結果に基づいて、基本噴射量の演算、各種増量補正係数の検索、或いは、空燃比フィードバック補正係数α，始動後用空燃比学習補正値ＬαAST の演算を行なう。
【００１９】
図３は前記ＥＣＵ４による燃料噴射量演算の機能を示すブロック図である。
この図３において、基本噴射量演算手段Ａは、吸入空気量Ｑと機関回転数Ｎｅとに基づいて基本噴射量Ｔｐを演算し、始動後時間計時手段（タイマ）Ｂは、スタートスイッチ信号ＳＳｗに基づいて機関が始動されてからの経過時間ＴＭAST を計時する。
【００２０】
始動後暖機中判定手段Ｃは、前記始動後時間計時手段Ｂによる計時結果ＴＭAST と水温Ｔｗとに基づいて、始動後の暖機中であるか否かを判定し、かかる判定結果をフィードバック制御開始判定手段Ｄに出力する。
フィードバック制御開始判定手段Ｄでは、前記始動後の暖機中であるか否かの判定結果と酸素センサ９からの酸素濃度信号とに基づいて、空燃比フィードバック制御を開始する条件が成立しているか否かを判定し、かかる判定結果を、空燃比学習補正値推定手段Ｅと空燃比フィードバック補正係数設定手段Ｆ（空燃比フィードバック制御値演算手段）とにそれぞれ出力する。
【００２１】
フィードバック制御の開始条件が成立しているときには、空燃比フィードバック補正係数設定手段Ｆが酸素センサ９の検出結果に基づいて空燃比フィードバック補正係数α（空燃比フィードバック制御値）を演算し、空燃比学習補正値設定手段Ｇ（空燃比学習手段）では、水温Ｔｗと始動後経過時間ＴＭAST とによって区分される領域毎に前記空燃比フィードバック補正係数αによる補正レベルを始動後用の空燃比学習補正値ＬαAST として学習し、該学習結果をメモリＨに更新記憶させる。
【００２２】
一方、機関１が始動されてからフィードバック制御の開始条件が成立するまでの間、換言すれば、空燃比学習補正値設定手段Ｇによる空燃比学習補正値の学習領域以外においては、前記空燃比学習補正値推定手段Ｅが、前記メモリＨに記憶されている始動後用の空燃比学習補正値ＬαAST に基づいて、そのときの水温Ｔｗ及び始動後経過時間ＴＭAST に対応する空燃比学習補正値ＬαAST を推定する。
【００２３】
即ち、水温Ｔｗと始動後経過時間ＴＭAST とに対応させて空燃比学習補正値ＬαAST を学習させておき、空燃比フィードバック制御が開始される前の水温Ｔｗ，始動後経過時間ＴＭAST の条件に対応する空燃比学習補正値ＬαAST については、前記学習された条件での空燃比学習補正値ＬαAST に基づいて推定させるようになっている。
【００２４】
また、増量補正係数検索手段Ｉは、予め設定されているマップから始動後経過時間と水温Ｔｗとに基づいて前記基本噴射量Ｔｐを増量補正するための増量補正係数（始動後増量補正係数Ｋas及び水温増量補正係数Ｋtw）を検索して求める。
そして、噴射量演算手段Ｊ（空燃比制御手段）は、基本噴射量Ｔｐ，空燃比学習補正値ＬαAST ，増量補正係数Ｋas，Ｋtw，空燃比フィードバック補正係数αに基づいて最終的な燃料噴射量Ｔｉを演算し、該燃料噴射量Ｔｉに対応するパルス幅の噴射パルス信号を燃料噴射弁３に出力する。
【００２５】
尚、本実施例において、空燃比フィードバック制御値演算手段，空燃比学習手段，空燃比学習補正値推定手段，空燃比制御手段としての機能は、前記図３のブロック図に示したように、及び、後述する図４〜図６，図10，図13に示すようにＥＣＵ４がソフトウェア的に備えている。
次に、上記図３に示されたＥＣＵ４による噴射量制御機能を、図４〜図６，図10，図13のフローチャートに従って詳細に説明する。
【００２６】
図４のフローチャートは、前記図３に示した始動後時間計時手段Ｂの機能を示すものであり、Ｓ１では、スタートスイッチ信号ＳＳｗを読み込み、次のＳ２では、スタートスイッチ信号ＳＳｗがＯＮからＯＦＦに切り換えられたか否かを判別する。
そして、スタートスイッチ信号ＳＳｗのＯＮからＯＦＦへの切り換えが判定されると、Ｓ３へ進み、始動後経過時間ＴＭAST を計時するためのタイマ作動を開始させる。
【００２７】
図５のフローチャートは、図３に示した始動後暖機中判定手段Ｃ及びフィードバック制御開始判定手段Ｄの機能を示すものであり、Ｓ11では、水温Ｔｗ及び始動後経過時間ＴＭAST を読み込む。
次のＳ12では、前記読み込んだ水温Ｔｗが所定温度Ｔｗ１（例えば60℃）以下で、かつ、始動後経過時間ＴＭAST が所定時間ＴＭ１（例えば100sec) 以下であるか否かを判別する。
【００２８】
Ｓ12で、水温Ｔｗが所定温度Ｔｗ１以下でかつ始動後経過時間ＴＭAST が所定時間ＴＭ１以下であると判別された場合には、始動後の暖機運転中であると見做してＳ13へ進み、始動後の暖機運転中でないと判別されたときには、そのまま本ルーチンを終了させることで、通常の空燃比制御を実行させる。
Ｓ13では、酸素センサ９からの信号を読み込み、次のＳ14では、酸素センサ９の活性状態にあるか否かを判別させる。前記酸素センサ９の活性状態は、始動後経過時間ＴＭAST のみ、或いは、始動後経過時間ＴＭAST 及び水温Ｔｗによって推定させることができ（図９参照）、また、センサ出力のレベルから活性状態を判定させることもできる。
【００２９】
Ｓ14で、酸素センサ９が活性化していると判別された場合には、Ｓ15（空燃比フィードバック制御値演算手段）へ進み、酸素センサ９出力を用いた空燃比フィードバック制御（空燃比フィードバック補正係数αの演算）を開始させると共に、Ｓ16では、前記Ｓ15における制御結果に基づいて始動後用の空燃比学習補正値ＬαAST の学習を行なわせる。即ち、本実施例において、酸素センサ９の活性が、空燃比フィードバック制御を開始させる所定条件である。
【００３０】
尚、前記Ｓ15における空燃比フィードバック補正係数αの演算は、酸素センサ９出力から目標空燃比（例えば理論空燃比）に対する実際の空燃比のリッチ・リーンを判別し、実際の空燃比が目標空燃比に近づく方向に補正係数αを比例・積分制御して行なわれる。但し、空燃比フィードバック補正係数αの制御を上記の比例・積分制御に限定するものではなく、また、酸素センサ９として理論空燃比以外の空燃比（酸素濃度）を広域に検出できるセンサを用いても良い。
【００３１】
一方、Ｓ14で酸素センサ９が未だ活性化していない状態であると判別された場合には、Ｓ17へ進み、空燃比フィードバック制御の実行時に学習された始動後用の空燃比学習補正値ＬαAST に基づいて、現時点に最適な始動後用の空燃比学習補正値ＬαAST を推定する処理が行なわれる。
前記Ｓ16における始動後用空燃比学習補正値ＬαAST の学習、即ち、図３に示した空燃比学習補正値設定手段Ｇ（空燃比学習手段）の機能については、図６のフローチャートに詳細に示してある。
【００３２】
図６のフローチャートにおいて、まず、Ｓ21では、酸素センサ９の出力に基づいて算出された空燃比フィードバック補正係数αを読み込む。そして、次のＳ22では、前記空燃比フィードバック補正係数αの最大値及び最小値の平均値αAVを、例えば直前の10回分の最大・最小値に基づいて算出する。
そして、Ｓ23では、前記平均値αAVと空燃比フィードバック補正係数αの基準値（100 ％）との偏差Δα、即ち、空燃比フィードバック補正係数αによる補正レベルに基づき、以下のようにして始動後用の空燃比学習補正値ＬαAST を更新学習する。
【００３３】
ＬαAST ←ＬαAST-1 ＋１／２・Δα
上式で、ＬαAST-1 は、前回までの空燃比学習補正値ＬαAST であり、かかる前回値に対して偏差Δαの半分を加算することで、オーバーシュートの発生を回避できるようにしてある。
前記Ｓ23において更新された空燃比学習補正値ＬαAST は、噴射量演算手段Ｊに出力されて燃料噴射量Ｔｉの演算に用いられる。
【００３４】
Ｓ24では、水温Ｔｗ及び始動後経過時間ＴＭAST を読み込み、次のＳ25では、水温Ｔｗ及び始動後経過時間ＴＭAST によって複数に区分される領域毎に始動後用の空燃比学習補正値ＬαAST を書き換え可能に記憶する学習マップ（図７参照）を参照し、現在の水温Ｔｗ及び始動後経過時間ＴＭAST に対応する学習領域を検索する。
【００３５】
そして、Ｓ26では、前記検索された学習領域に、前記Ｓ23における学習結果を記憶させる。
Ｓ27では、前記空燃比学習補正値ＬαAST の記憶マップと同じ格子に設定される学習カウンタマップ（図８参照）の同一領域を検索し、次のＳ28では、前記検索した領域に記憶されている学習回数ＣAST を１アップさせて更新記憶させる。
【００３６】
尚、前記学習回数ＣAST は、バッテリ電圧不良によって空燃比学習補正値ＬαAST がクリアされた場合にはすべて０にリセットされるようになっている。
以上の始動後用の空燃比学習補正値ＬαAST の学習について、具体的な例を示しながら以下に説明する。
例えば水温Ｔｗ＝20℃の条件を想定すると、図９に示すように、始動後からの時間がある程度経過して酸素センサ９が活性化すると、該酸素センサ９を用いた空燃比フィードバック制御及び空燃比学習が可能となる。例えば図９中の▲１▼の時点で空燃比学習補正値ＬαAST の学習がなされとすると、そのときの始動後時間ＴＭAST が20sec であれば、図７の学習マップ中で該当する▲１▼の領域に、学習された空燃比学習補正値ＬαAST を記憶させる。同様に、図９の▲２▼，▲３▼で学習された空燃比学習補正値ＬαAST は、図７の学習マップ中でそれぞれ該当する▲２▼，▲３▼の領域に記憶され、該学習マップへの記憶に伴って学習カウンタマップ上の同一領域の学習回数ＣAST が１アップされる。
【００３７】
尚、図９に示す例では、▲１▼の時点で水温Ｔｗ＝20℃の学習を行なう場合の始動時水温Ｔｗは、図９中において始動後時間の経過に応じて一定の傾きで上昇する直線で示されるように、10℃である。
図10のフローチャートは、前記図５のフローチャートのＳ17における空燃比学習補正値ＬαAST の推定制御の様子、即ち、図３に示した空燃比学習補正値推定手段Ｅの機能を示すものである。
【００３８】
この図10のフローチャートにおいて、Ｓ31では、水温Ｔｗを読み込み、次のＳ32では、学習マップ上で前記読み込んだ水温Ｔｗに対応する列の補正値ＬαAST の記憶データと、学習カウンタマップ上で前記読み込んだ水温Ｔｗに対応する列の学習回数ＣAST の記憶データとをそれぞれに読み込む。
Ｓ33では、前記Ｓ32で読み込んだ同一水温に対応する列の記憶データの各領域において、学習回数ＣAST が０である領域については、同一領域に対応するデータとして予め決められた空燃比学習補正値ＬαAST の初期値をセットする。
【００３９】
前記初期値は、例えば図11に示すような空燃比学習補正値ＬαAST のデータを予めＥＣＵ４のＲＯＭに記憶させておくようにすると良い。
また、学習回数ＣAST が１以上である領域については、既に実際に学習した補正値ＬαAST が記憶されていることになるから、推定処理においてはそのまま用いるようにする。
【００４０】
次のＳ34では、Ｓ33で求められた同じ水温Ｔｗ条件の列における各領域の空燃比学習補正値ＬαAST の値を基に、始動後経過時間ＴＭAST に対応させて空燃比学習補正値ＬαAST の推定線を最小二乗法によって算出する。即ち、実際に学習された結果に基づいて、経過時間ＴＭAST と空燃比学習補正値ＬαAST との初期設定された相関を、現状の補正要求に見合った適切な相関に修正するものであり、図12に示すように、前記推定によって酸素センサ９の活性領域における未学習領域のみならず、非活性領域で学習が不能である領域における補正要求をも学習領域の延長として同時に推定させる。
【００４１】
尚、同一水温区分における学習済みの領域数が所定数以下の場合には、推定を行なわず、前記空燃比学習補正値ＬαAST の初期値をそのまま噴射量補正に適用させるようにしても良い。
例えば、始動後10sec の空燃比学習補正値ＬαAST を推定する場合、水温Ｔｗに対する相関から推定すると、Ｔｗ≧60℃程度のデータを基に推定するしかなく、低温側の推定値の精度が悪くなる。これに対し、始動後時間ＴＭAST から推定する場合は、20sec 以上の領域のデータが充分にあるため、精度の高い相関を得ることが可能となる（図12参照）。従って、上記のように上記空燃比学習補正値ＬαAST の推定を各水温Ｔｗ毎に行なわせることで、高い推定精度を維持できる。これに対し、経過時間ＴＭAST の列毎に、水温Ｔｗに対する空燃比学習補正値ＬαAST の変化を推定させる構成とすると、限られた高水温のときのデータに基づいて低水温時の要求を推定することになるので、高い推定精度を維持させることは困難である。
【００４２】
Ｓ35では、現時点における経過時間ＴＭAST を読み込み、Ｓ36では、前記読み込んだ経過時間ＴＭAST に対応する空燃比学習補正値ＬαAST を推定線上から算出する。
例えば図12が水温Ｔｗが20℃の列に対応する推定線であるとすると、始動時において水温Ｔｗが20℃であった場合には、経過時間ＴＭAST が０であるから、推定線から108 ％の空燃比学習補正値ＬαAST が設定されることになる。
【００４３】
以上のように、酸素センサ９の活性領域において、そのときの水温Ｔｗと始動後経過時間ＴＭAST とに対応させて補正要求を学習させ、始動から酸素センサ９が活性するまでの間は、前記活性後の学習結果から活性前の補正要求を推定して直接的な学習が行なえない領域における空燃比学習補正を可能にしている。
図13のフローチャートは、図３に示した基本噴射量演算手段Ａ，噴射量演算手段Ｊ及び増量補正係数検索手段Ｉの機能（空燃比制御手段としての機能）を示すものである。
【００４４】
この図13のフローチャートにおいて、まず、Ｓ41では、水温Ｔｗと始動後経過時間ＴＭAST とに基づいて、前記始動後用空燃比学習補正値ＬαAST による補正制御を行なわせる領域であるか否かを判別させる。
そして、始動後用の空燃比学習制御を実行させる領域である場合には、Ｓ42へ進み、吸入空気量Ｑ及び機関回転数Ｎｅを読み込み、Ｓ43では、前記読み込んだ吸入空気量Ｑ及び機関回転数Ｎｅに基づいて基本噴射量Ｔｐを演算する。
【００４５】
Ｓ44では、酸素センサ９の活性化に基づいて空燃比フィードバック制御が開始されているか否かを判別する。
ここで、空燃比フィードバック制御が開始されているときには、Ｓ45へ進み、Ｓ15で演算された空燃比フィードバック補正係数αを読み込み、また、Ｓ46ではＳ23で演算された空燃比学習補正値ＬαAST を読み込む。
【００４６】
次のＳ47では、空燃比フィードバック制御中であるから、始動後増量補正係数Ｋas及び水温増量補正係数Ｋtwを共に０％にセットする。
一方、Ｓ44で空燃比フィードバック制御が開始されていないと判別されたときには、Ｓ48へ進み、空燃比フィードバック補正係数αを初期値の100 ％にクランプする。
【００４７】
また、Ｓ49では、前記Ｓ36で推定された空燃比学習補正値ＬαAST を読み込み、更に、Ｓ50では、水温Ｔｗ及び始動後経過時間ＴＭAST を読み込む。
そして、Ｓ51では、前記読み込んだ水温Ｔｗ及び始動後経過時間ＴＭAST に基づいて始動後増量補正係数Ｋas及び水温増量補正係数Ｋtwを設定する。
尚、本実施例において、始動後増量補正係数Ｋas及び水温増量補正係数Ｋtwは、０％が増量補正を行なわない状態に相当するものとする。
【００４８】
前記始動後増量補正係数Ｋas及び水温増量補正係数Ｋtwは、空燃比学習補正値ＬαAST による補正制御で得られる目標空燃比よりもリッチな空燃比を形成させるための増量補正係数であり、これによって始動直後の空燃比フィードバック制御が開始される前における運転安定性を確保できるようにする。
Ｓ52では、以下の式に従って最終的な噴射量Ｔｉを演算する。
Ｔｉ←｛Ｔｐ×（α＋ＬαAST −100 ％）×（Ｋas＋Ｋtw＋100 ％）｝×２＋Ｔｓ
上式において、Ｔｓは燃料噴射弁３の電源電圧（バッテリ電圧）によって変化する無効噴射パルス幅に相当する値である。また、（α＋ＬαAST −100 ％）における−100 ％は、空燃比フィードバック補正係数α及び空燃比学習補正値ＬαAST の初期値がいずれも100 ％であるために設けられた値であり、同様に、（Ｋas＋Ｋtw＋100 ％）における＋100 ％は、増量補正係数Ｋas，Ｋtwがいずれも基準値を０％としてその増大に応じて増量補正割合を示す設定であるために設けられた値である。更に、基本噴射量Ｔｐの２倍としてあるのは、１回転１回の同時噴射時と、２回転に１回のシーケンシャル噴射時とで同じ基本噴射量Ｔｐを用いるために設けられる値であり、同時噴射時には２倍の補正を行なわない。
【００４９】
以上のように、本実施例によると、始動後に酸素センサ９が活性化して空燃比フィードバック制御が可能になると、空燃比フィードバック制御による補正要求を水温Ｔｗ及び始動後経過時間ＴＭAST に対応させて学習記憶させ、該学習結果から空燃比フィードバック制御が開始される前の水温，経過時間の状態で目標空燃比を得るために必要とされる空燃比学習補正値を推定して、始動直後からベース空燃比を精度良く目標空燃比に制御できるようにした。
【００５０】
本実施例のような空燃比学習補正を施さないと、始動から空燃比フィードバック制御が開始されるまでの間のベース空燃比は大きなばらつきを有することになるため、例えば増量補正係数Ｋas，Ｋtwによって少なくとも理論空燃比よりもリッチな空燃比に制御させたい場合には、前記ばらつきに対応して余分な増量補正が必要になって空燃比をオーバーリッチ化させることになってしまう（図14参照）。
【００５１】
これに対して、本実施例では、空燃比フィードバック制御が開始される前の状態でベース空燃比を理論空燃比付近に安定的に制御できることになるから、ベース空燃比のばらつき分を考慮した余分な増量補正が必要なくなり、増量補正係数による増量補正で理論空燃比に近い狭い範囲のリッチ空燃比に安定的に制御でき（図14参照）、以て、始動直後の排気性状（ＨＣ排出量）及び燃費を大幅に改善することが可能である。
【００５２】
ところで、前記実施例では、学習カウンタマップに記憶される学習回数ＣAST のデータを学習が行なわれたか否かの判別のみに用いるようにしたが、空燃比学習補正値ＬαAST の推定を行なう場合に、学習設定された各空燃比学習補正値ＬαAST に対して学習回数ＣAST に応じた重み付けを行い、かかる重み付けを行なった上で最小二乗法によって推定線を算出する構成としても良い（図15参照）。
【００５３】
これにより、学習回数が多い領域ほど推定線に対する影響度を増し、逆に、学習回数の少ない（未学習領域を含む）に対しては推定線に影響する度合いを低くすることができるので、空燃比学習補正値ＬαAST の推定精度を一層向上させることができる。
尚、機関の特性によっては、経過時間ＴＭAST と空燃比学習補正値ＬαAST との相関が２次曲線的な特性になる場合があり、この場合には、図16に示すように空燃比学習補正値ＬαAST の推定線を求めるときの最小二乗法を２次曲線で行なっても問題はない。
【００５４】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１の発明にかかる内燃機関の空燃比制御装置によると、機関が始動されてからの経過時間と機関温度とによって複数に区分される領域毎に空燃比学習補正値を学習させる一方、機関が始動されてから空燃比フィードバック制御が開始されるまでの間における空燃比学習補正値の要求レベルを、前記学習結果に基づいて推定するようにし、該推定した学習補正値によって燃料供給量を補正制御するようにしたので、機関が始動されてから空燃比フィードバック制御が開始されるまでの間におけるベース空燃比を目標空燃比に高精度に制御することができるようになり、以て、前記期間における空燃比のリッチ化要求を確実に実現するために余分な増量補正を施す必要性が抑制され、燃費及び排気性状を改善できるという効果がある。
【００５５】
また、請求項２の発明にかかる空燃比制御装置では、前記空燃比学習補正値の推定において、機関温度の区分毎に、始動後の経過時間と空燃比学習補正値との相関を推定させるようにしたので、空燃比フィードバック制御が開始されるまでの間で適用させる空燃比学習補正値を精度良く推定させることができるという効果がある。
【００５６】
更に、請求項３の発明にかかる空燃比制御装置によると、前記空燃比学習補正値の推定制御において、学習回数による重み付けを行なったので、学習回数が少なく信頼性の薄い学習結果に基づいて誤った推定がなされることを回避でき、推定精度をより一層向上させることができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】請求項１にかかる本発明の基本構成を示すブロック図。
【図２】本発明の実施例のシステム構成を示す図。
【図３】同上実施例における噴射量制御機能を示すブロック図。
【図４】始動後経過時間の計時制御を示すフローチャート。
【図５】空燃比制御の切り換えを示すフローチャート。
【図６】空燃比学習制御を示すフローチャート。
【図７】空燃比学習補正値のマップを示す図。
【図８】学習カウンタマップを示す図。
【図９】水温及び始動後時間に対する酸素センサの活性状態を示す線図。
【図１０】空燃比学習補正値の推定制御を示すフローチャート。
【図１１】空燃比学習補正値の初期値を示す線図。
【図１２】空燃比学習補正値の推定制御の様子を示す線図。
【図１３】噴射量の演算制御を示すフローチャート。
【図１４】発明の効果を説明するための線図。
【図１５】学習回数による重み付けを伴う空燃比学習補正値の推定の様子を示す線図。
【図１６】２次曲線による空燃比学習補正値の推定の様子を示す線図。
【符号の説明】
１    内燃機関
２    吸気管
３    燃料噴射弁
４    電子制御ユニット（ＥＣＵ）
５    エアフローメータ
６    回転数センサ
７    水温センサ
８    排気管
９    酸素センサ
【図１】
0003677784.tif 000002
【図２】
0003677784.tif 000003
【図３】
0003677784.tif 000004
【図４】
0003677784.tif 000005
【図５】
0003677784.tif 000006
【図６】
0003677784.tif 000007
【図７】
0003677784.tif 000008
【図８】
0003677784.tif 000009
【図９】
0003677784.tif 000010
【図１０】
0003677784.tif 000011
【図１１】
0003677784.tif 000012
【図１２】
0003677784.tif 000013
【図１３】
0003677784.tif 000014
【図１４】
0003677784.tif 000015
【図１５】
0003677784.tif 000016
【図１６】
0003677784.tif 000017