(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
機関の運転条件に応じて目標空気量を設定する目標空気量設定手段と、
前記目標空気量をスロットル弁の目標開口面積に変換する目標開口面積設定手段と、
前記目標開口面積になるように前記スロットル弁をアクチュエータで開閉駆動する開度制御手段と、
を含んで構成された電制スロットル式内燃機関において、
機関のアイドル運転時に、機関回転速度を目標アイドル回転速度に近づけるように前記目標空気量をフィードバック制御するフィードバック制御手段と、
所定の学習条件が成立しているときに、前記フィードバック制御手段による目標空気量の補正分を空気量学習値として学習する学習手段と、
該学習手段で学習された空気量学習値と、予め記憶されたスロットル弁の基準の汚れ状態における汚れ分による空気量低下分及び前記基準の汚れ状態に対応する空気量学習値とから、そのときの汚れ分に対応する実汚れ分補正値を演算する実汚れ分補正値演算手段と、
該実汚れ分補正値演算手段で演算された実汚れ分補正値を開口面積補正値に変換する開口面積補正値設定手段と、
該開口面積補正値設定手段で得られた開口面積補正値で前記目標開口面積を補正設定する目標開口面積補正手段と、
を含んでなる電制スロットル式内燃機関のアイドル回転学習制御装置。
【請求項２】
前記実汚れ分補正値演算手段が、前記学習手段により空気量学習値を学習したときのスロットル弁開度に応じて、スロットル弁の基準の汚れ状態における汚れ分による空気量低下分を可変に設定することを特徴とする請求項１記載の電制スロットル式内燃機関のアイドル回転学習制御装置。
【請求項３】
前記実汚れ分補正値演算手段におけるスロットル弁の基準の汚れ状態を、最悪汚れ状態とすることを特徴とする請求項１又は２に記載の電制スロットル式内燃機関のアイドル回転学習制御装置。
【請求項４】
前記実汚れ分補正値演算手段が、前記学習手段で学習された空気量学習値と予め記憶されたスロットル弁の最悪汚れ時の空気量学習値との比を、予め記憶されたスロットル弁の最悪汚れによる空気量低下分に乗算した結果を、実汚れ分補正値として演算することを特徴とする請求項３記載の電制スロットル式内燃機関のアイドル回転学習制御装置。
【請求項５】
前記実汚れ分補正値演算手段が、基準の汚れ状態としての最悪汚れ状態における汚れ分による空気量低下分Ｑ１、前記最悪汚れ状態に対応する空気量学習値ＴＡＳＦ＃、基準の汚れ状態としての初期状態での空気量学習値ＴＡＳ０＃、及び、前記学習手段で学習された空気量学習値ＩＳＣＬＲＣに基づき、実汚れ分補正値Ｑ２を、
Ｑ２＝Ｑ１×｛（ＩＳＣＬＲＣ−ＴＡＳ０＃）／（ＴＡＳＦ＃−ＴＡＳ０＃）｝
として演算することを特徴とする請求項１又は２に記載の電制スロットル式内燃機関のアイドル回転学習制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は電制スロットル式内燃機関のアイドル回転学習制御装置に関し、詳しくは、スロットル弁の開度を電子制御する電制スロットルシステムを備えた内燃機関において、アイドル回転速度の制御を前記スロットル弁の開度制御によって行う装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、スロットル弁をモータなどのアクチュエータによって開閉駆動するよう構成する一方、アクセル操作量等に基づいて目標空気量を設定し、該目標空気量が得られる開度にスロットル弁の開度を電子制御するよう構成された電制スロットルシステムが知られている。
【０００３】
また、機関のアイドル運転時に、機関回転速度が目標アイドル回転速度に近づくように機関の吸入空気量をフィードバック制御する一方、所定の学習条件が成立しているときに、前記フィードバック補正による空気量分を、スロットル弁の汚れ等による経時的な開口面積の減少変化分として学習し、該学習値に基づいて吸入空気量を補正する構成が知られている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、前記電制スロットル式内燃機関が、所謂直噴ガソリン機関であって、均質燃焼と成層燃焼とに切り換えられる機関である場合には、成層燃焼時には均質燃焼時に比べて機関の要求空気量が多いため、スロットル弁の汚れによる空気量の減少分が全体の空気量に締める割合が小さくなり、以て、学習精度が低下する。
【０００５】
そこで、アイドル学習時に、成層燃焼から均質燃焼への切り換えを強制し、均質燃焼状態でアイドル学習を行わせるようにしたものを先に提案した（特願平９−２５３２２９号参照）。
しかし、均質燃焼への切り換え直後から学習を開始すると、燃焼切り換えに伴う変動分を含んで学習が行われてしまうという問題があり、また、燃焼切り換えに伴う変動が収束してから学習を行わせる構成とすると、均質燃焼の時間が長くなって燃費，排気性能を低下させてしまい、また、学習の機会が減少してしまう可能性もあった。
【０００６】
本発明は上記問題点に鑑みなされたものであり、燃焼切り換えに伴う変動分等を含んで学習された結果から、実際の汚れ等による開口面積の減少分に見合った補正値を推定できるようにして、燃費，排気性能の低下を抑止しつつ、補正精度を確保できるようにすることを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
そのため請求項１記載の発明は、図１に示すように構成される。
図１において、目標空気量設定手段は、機関の運転条件に応じて目標空気量を設定し、目標開口面積設定手段は、前記目標空気量をスロットル弁の目標開口面積に変換する。
【０００８】
そして、開度制御手段は、前記目標開口面積になるように前記スロットル弁をアクチュエータで開閉駆動する。
一方、フィードバック制御手段は、機関のアイドル運転時に、機関回転速度を目標アイドル回転速度に近づけるように前記目標空気量をフィードバック制御する。
【０００９】
学習手段は、所定の学習条件が成立しているときに、前記フィードバック制御手段による目標空気量の補正分を空気量学習値として学習する。
ここで、実汚れ分補正値演算手段は、学習手段で学習された空気量学習値と、予め記憶されたスロットル弁の基準の汚れ状態における汚れ分による空気量低下分及び前記基準の汚れ状態に対応する空気量学習値とから、そのときの汚れ分に対応する実汚れ分補正値を演算する。
【００１０】
開口面積補正値設定手段は、実汚れ分補正値演算手段で演算された実汚れ分補正値を開口面積補正値に変換し、目標開口面積補正手段は、開口面積補正値設定手段で得られた開口面積補正値で前記目標開口面積を補正設定する。
かかる構成によると、スロットル弁が基準の汚れ状態になったときの汚れによる開口面積の減少によって低下する空気量（リットル／min)が予め記憶されている一方、前記基準の汚れ状態において学習される空気量学習値（リットル／min)が予め記憶されている。ここで、実際に学習された空気量学習値と、前記予め記憶されている基準の汚れ状態における空気量学習値との対比から、前記基準の汚れ状態を基準としたときの現在の汚れ度合いを推定でき、更に、この汚れ度合いから、前記基準の汚れ状態に対応して予め記憶されている空気量低下分を基準として、現在の汚れによる空気量低下分を推定するものである。
【００１１】
請求項２記載の発明では、前記実汚れ分補正値演算手段が、前記学習手段により空気量学習値を学習したときのスロットル弁開度に応じて、スロットル弁の基準の汚れ状態における汚れ分による空気量低下分を可変に設定する構成とした。かかる構成によると、同じ汚れ状態であっても、そのときのスロットル弁開度によって、汚れによる空気量の低下分（開口面積の減少）が異なることに対応して、基準の汚れ状態における空気量低下分が設定される。
【００１２】
請求項３記載の発明では、前記実汚れ分補正値演算手段におけるスロットル弁の基準の汚れ状態を、最悪汚れ状態とする構成とした。
かかる構成によると、最もスロットル弁が汚れた状態を基準の汚れ状態とし、この最悪汚れ状態での汚れによる空気量低下分と、最悪汚れ状態での空気量学習値とを予め記憶させておく。そして、最悪汚れ状態での空気量学習値と現在の空気量学習値とを対比させて、現在の汚れ度合いを推定し、以て、最悪汚れ状態での汚れによる空気量低下分から現在の汚れによる空気量低下分を推定する。
【００１３】
請求項４記載の発明では、前記実汚れ分補正値演算手段が、前記学習手段で学習された空気量学習値と予め記憶されたスロットル弁の最悪汚れ時の空気量学習値との比を、予め記憶されたスロットル弁の最悪汚れによる空気量低下分に乗算した結果を、実汚れ分補正値として演算する構成とした。
かかる構成によると、最新に学習された空気量学習値と、予め記憶された最悪汚れ時の空気量学習値との比が、最悪汚れを基準として現在の汚れ度合いを示す値となり、これを最悪汚れによる空気量低下分に乗算することで、最悪汚れ時の空気量低下分を基準とした現在の汚れによる空気量低下分が推定される。
【００１４】
請求項５記載の発明では、前記実汚れ分補正値演算手段が、基準の汚れ状態としての最悪汚れ状態における汚れ分による空気量低下分Ｑ１、前記最悪汚れ状態に対応する空気量学習値ＴＡＳＦ＃、基準の汚れ状態としての初期状態での空気量学習値ＴＡＳ０＃、及び、前記学習手段で学習された空気量学習値ＩＳＣＬＲＣに基づき、実汚れ分補正値Ｑ２を、
Ｑ２＝Ｑ１×｛（ＩＳＣＬＲＣ−ＴＡＳ０＃）／（ＴＡＳＦ＃−ＴＡＳ０＃）｝
として演算する構成とした。
【００１５】
かかる構成によると、最悪汚れ状態での汚れによる空気量低下分Ｑ１及び空気量学習値ＴＡＳＦ＃が予め記憶されると共に、スロットル弁の初期状態、即ち、汚れのない状態での空気量学習値ＴＡＳ０＃が予め記憶されており、最新の空気量学習値ＩＳＣＬＲＣと空気量学習値の最小値ＴＡＳ０＃との差（ＩＳＣＬＲＣ−ＴＡＳ０＃）と、予測される空気量学習値の最大変化幅（ＴＡＳＦ＃−ＴＡＳ０＃）との比を、最悪汚れ状態での汚れによる空気量低下分Ｑ１に乗算して、現在の汚れ分による空気量低下分が推定される。
【００１６】
【発明の効果】
請求項１記載の発明によると、燃焼切り換えなどによる変動分を含んで空気量学習値が学習される場合であっても、基準の汚れ状態における空気量学習値及び汚れによる空気量低下分を基準として、実際の汚れによる空気量低下分を推定でき、以て、汚れによる空気量の低下分を精度良く補正して、アイドル運転時の回転速度を安定的に制御できるという効果がある。
【００１７】
請求項２記載の発明によると、同じ汚れ状態であっても、スロットル弁開度によって空気量の低下分が異なることに対応して、そのときの開度での空気量低下分を精度良く推定でき、引いては、そのときの汚れによる開口面積の減少分を精度良く推定できるという効果がある。
請求項３記載の発明によると、汚れによる空気量の低下が最も大きくなる最悪の汚れ状態を基準とすることで、そのときの汚れによる空気量の低下分を精度良く推定できるという効果がある。
【００１８】
請求項４記載の発明によると、最新の空気量学習値と基準の汚れ状態における空気量学習値との比から、基準の汚れ状態に対する現在の汚れ度合いを推定し、更に、前記推定された汚れ度合いを前記基準の汚れ状態での空気量低下分に乗算することで、現在の汚れによる空気量低下分を推定できるという効果がある。
請求項５記載の発明によると、最悪汚れ状態と汚れのない初期状態とを基準の汚れ状態とすることで、より高精度に現在の汚れによる空気量の低下分を推定できるという効果がある。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の実施の形態を説明する。
図２は、実施の形態における内燃機関のシステム構成図であり、この図２に示す内燃機関１は、各気筒毎に筒内に燃料を直接噴射する燃料噴射弁２を備えると共に、各気筒毎に点火プラグ４を備えた直噴ガソリン機関である。
【００２０】
前記燃料噴射弁２は、マイクロコンピュータを内蔵したコントロールユニット３からの噴射パルス信号に応じて各気筒毎に制御されるようになっている。また、各点火プラグ４にはそれぞれにイグニッションコイル５が備えられ、前記コントロールユニット３からの点火信号に応じてパワトラユニット６が各イグニッションコイル５の１次側への通電をオン・オフして各気筒毎に点火時期が制御されるようになっている。
【００２１】
一方、機関の吸入空気量を計量するスロットル弁８を、コントロールユニット３で制御されるモータ13（アクチュエータ）によって開閉駆動する電制スロットルシステムが備えられている。
前記コントロールユニット３には、燃料噴射制御，点火時期制御，スロットル開度制御等のために各種センサから検出信号が入力される。
【００２２】
前記各種センサとしては、吸入空気流量を検出するエアフローメータ７，スロットル弁８の開度を検出するスロットルセンサ９，クランク角を検出するクランク角センサ10，冷却水温度を検出する水温センサ11，排気中の酸素濃度に基づいて燃焼混合気の平均空燃比を検出する酸素センサ12，車速を検出する車速センサ14，変速機のニュートラル状態を検出するニュートラルスイッチ15，電気負荷スイッチ16，アクセル開度センサ17などが設けられている。
【００２３】
ここで、前記コントロールユニット３は、目標の出力トルク及び機関回転速度に応じて目標当量比（目標空燃比）と燃焼モードとを予め設定した目標当量比マップを複数備え、該複数の目標当量比マップを水温，始動後時間，車速，加速度などの条件に応じて切り換えて参照し、目標当量比及び燃焼モードの要求を判別して、前記燃料噴射弁２による燃料噴射量及び噴射時期を制御する。
【００２４】
前記燃焼モードとしては、吸気行程において燃料を噴射させることで均質燃焼を行わせる均質燃焼モード、圧縮行程において燃料を噴射させることで点火プラグ４近傍に濃い混合気を形成させて成層リーン燃焼を行わせる成層燃焼モードが設定されており、前記均質燃焼モードにおいては目標当量比が、運転領域に応じてリーン，ストイキ（理論空燃比），リッチに制御され、成層燃焼モードでは、均質リーン燃焼時よりも更にリーンに制御される。
【００２５】
また、コントロールユニット３は、図３のフローチャートに示すようにして、前記スロットル弁８の開度を電子制御する。
まず、Ｓ１（目標空気量設定手段）では、アクセル開度，機関回転速度Ｎｅ，目標当量比等に基づいて目標空気量（リットル／min)を演算する。
前記目標空気量の演算には、アイドル回転速度を目標速度に一致させるためのフィードバック制御が含まれるものとする。具体的には、アイドル運転時に、機関回転速度が目標アイドル回転速度に近づくようにフィードバック補正空気量ＱＦＢＩ（リットル／min)を積分制御によって設定し、該フィードバック補正空気量ＱＦＢＩによって前記目標空気量（基準目標空気量）を補正するものであり、この機能が、フィードバック制御手段に相当する。
【００２６】
Ｓ２（目標開口面積設定手段）では、前記目標空気量を、スロットル弁８の開口面積に換算し、Ｓ３（目標開口面積補正手段）では、前記開口面積に開口面積学習値ＡＴＡＳＬＮを加算し、該加算補正した結果を最終的な目標開口面積とする。
Ｓ４では、前記目標開口面積を、スロットル弁８の目標開度に換算する。
【００２７】
そして、Ｓ５（開度制御手段）では、前記スロットルセンサ９で検出される実際の開度が前記目標開度に一致するように、モータ13をフィードバック制御する。
次に前記開口面積学習値ＡＴＡＳＬＮの学習の様子を、図４のフローチャートに従って説明する。
【００２８】
図４において、まず、Ｓ11で学習条件が成立しているか否かを判定する。学習条件としては、前記アイドル回転のフィードバック制御中であって、かつ、完暖・ニュートラル状態、かつ、電気負荷，エアコン負荷等の負荷が投入されていない無負荷状態であることを条件とし、更に、イグニッションスイッチがＯＮされてから未だ学習が行われていないことを条件とすると良い。
【００２９】
学習条件が成立しているときには、Ｓ12へ進み、現在の燃焼状態が成層燃焼であるか否かを判別する。そして、成層燃焼時であれば、Ｓ13へ進んで均質燃焼への切り換えを強制してからＳ14以降へ進む。
Ｓ14では、前記フィードバック補正空気量ＱＦＢＩ（目標空気量の補正分）を一定時間毎にサンプリングし、Ｓ15では、前記サンプリングしたフィードバック補正空気量ＱＦＢＩの平均値ＱＦＢＩＡＶを演算する。
【００３０】
そして、Ｓ16（学習手段）では、それまでの空気量学習値ＩＳＣＬＲＣと前記平均値ＱＦＢＩＡＶとを加重平均し、該加重平均値を新たな空気量学習値ＩＳＣＬＲＣ（リットル／min)として更新記憶する。
Ｓ17では、前記空気量学習値ＩＳＣＬＲＣを学習したときのスロットル弁８の開度ＴＶＯを演算する。
【００３１】
Ｓ18では、スロットル弁８の最悪汚れ状態（基準の汚れ状態）での汚れによる空気量の低下分Ｑ１を、スロットル開度ＴＶＯに対応させて予め記憶したテーブルを参照し、前記Ｓ17で演算した学習時のスロットル開度ＴＶＯに対応するＱ１を求める。
Ｓ19（実汚れ分補正値演算手段）では、予め記憶されている、前記最悪汚れ状態で学習させたときの空気量学習値ＩＳＣＬＲＣであるＴＡＳＦ＃、及び、スロットル弁８の初期状態で汚れのない状態（基準の汚れ状態）で学習させたときの空気量学習値ＩＳＣＬＲＣであるＴＡＳ０＃と、前記Ｑ１と、前記Ｓ16で更新した空気量学習値ＩＳＣＬＲＣとに基づき、以下のようにして、実汚れ分補正値Ｑ２（リットル／min)を算出する。
【００３２】
Ｑ２＝Ｑ１×｛（ＩＳＣＬＲＣ−ＴＡＳ０＃）／（ＴＡＳＦ＃−ＴＡＳ０＃）｝
即ち、最新の空気量学習値ＩＳＣＬＲＣを学習させたのと同じ条件で最悪汚れ状態で学習した結果及び初期状態で学習した結果と、最新の学習結果とを対比させることで、最悪汚れ及び初期状態を基準としたときの現在の汚れ度合いを判断し、この汚れ度合いと最悪汚れでの空気量低下分Ｑ１とから、現在の汚れによる空気量の低下分Ｑ２を推定するものである。
【００３３】
Ｓ20（開口面積補正値設定手段）では、前記実汚れ分補正値Ｑ２を開口面積に変換する処理を行い、該変換された開口面積を、前記開口面積学習値ＡＴＡＳＬＮ（開口面積補正値）とする。
【図面の簡単な説明】
【図１】請求項１記載の発明の基本構成を示すブロック図。
【図２】実施の形態における内燃機関のシステム構成図。
【図３】実施の形態におけるスロットル開度制御の様子を示すフローチャート。
【図４】実施の形態における開口面積補正値の学習の様子を示すフローチャート。
【符号の説明】
１      内燃機関
２      燃料噴射弁
３      コントロールユニット
４      点火プラグ
７      エアフローメータ
８      スロットル弁
９      スロットルセンサ
10      クランク角センサ
11      水温センサ
12      酸素センサ
13      モータ
14      車速センサ
15      ニュートラルスイッチ
16      電気負荷スイッチ
17      アクセル開度センサ
【図１】
0003691238.tif 000002
【図２】
0003691238.tif 000003
【図３】
0003691238.tif 000004
【図４】
0003691238.tif 000005