(57)【要約】    【課題】  電磁弁の開弁時間制御に必要な学習を効率的に行って、演算負荷及び学習時間を低減することができる電磁弁の駆動制御装置を提供する。    【解決手段】  開弁要求時間Ｔｏｐｅｎに基づいて燃料噴射弁２の開弁指令時間Ｔｉを算出し、開弁指令時間Ｔｉを用いて燃料噴射弁２が駆動する。燃料噴射弁２の駆動時に実開弁時間ＴｏｐｅｎＡを検出し、実開弁時間ＴｏｐｅｎＡが開弁要求時間Ｔｏｐｅｎに近づくように開弁指令時間Ｔｉが修正するとともに、修正した開弁指令時間ＴｉによってＴｉテーブルを更新し、更新されたＴｉテーブルを用いて燃料噴射弁２を駆動する。補間学習領域ＲＩＮＴＬＲＮ内では２つの先行学習点において、先行学習が行われるとともに、該先行学習によって得られる先行学習値の補間計算を行うことにより、先行学習点以外の学習点におけるＴｉテーブル設定値の初期設定が行われる。【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
流体の流量を制御する電磁弁の駆動制御装置において、
前記電磁弁の開弁要求時間を算出する開弁要求時間算出手段と、
前記開弁要求時間に基づいて前記電磁弁の開弁指令時間を算出し、該開弁指令時間を用いて前記電磁弁の駆動信号を生成する駆動信号生成手段と、
前記電磁弁の駆動時に前記電磁弁の実開弁時間を検出する実開弁時間検出手段と、
前記実開弁時間が前記開弁要求時間に近づくように前記開弁指令時間を修正するとともに、修正した前記開弁指令時間を学習値として保持する学習値保持手段とを備え、
前記駆動信号生成手段は、前記学習値を用いて前記駆動信号を生成し、
前記学習値保持手段は、学習領域を区画する下側開弁要求時間及び上側開弁要求時間に対応する２つの学習点を含み、前記学習領域内に予め設定される全学習点の数より少ない数の先行学習点においてそれぞれ先行学習を行うとともに、該先行学習によって得られる先行学習値の補間計算を行うことにより、前記先行学習点以外の学習点における前記学習値の初期値設定を行うことを特徴とする電磁弁の駆動制御装置。
【請求項２】
前記学習値保持手段は、前記初期値の設定後に前記学習領域内における学習を開始することを特徴とする請求項１に記載の電磁弁の駆動制御装置。
【請求項３】
前記学習領域は、前記開弁要求時間と前記開弁指令時間の関係が環境条件の影響を受ける環境条件影響領域であることを特徴とする請求項１または２に記載の電磁弁の駆動制御装置。
【請求項４】
前記電磁弁は、電磁力が作用するコアと、弁体が固定された弁軸とが別体に構成されたハンマリングコア構造を有し、
前記環境条件影響領域より前記開弁要求時間が短い側に、前記開弁要求時間と前記開弁指令時間との関係が非線形となる非線形領域を有し、
前記学習値保持手段は、該非線形領域では予め設定されるすべての学習点において前記先行学習を実行して前記初期値設定を行うことを特徴とする請求項３に記載の電磁弁の駆動制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電磁弁の駆動制御装置に関し、特に内燃機関に装着される燃料噴射弁や排気還流制御弁などのように流体の流量を制御する電磁弁の開閉制御を行う装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、内燃機関に設けられる燃料噴射弁を備える燃料噴射装置が示されている。この装置によれば、燃料噴射弁の実リフト期間がリフトセンサを用いて検出され、実リフト期間が目標リフト期間に一致するように、燃料噴射弁の駆動信号が補正される。さらに補正の結果を学習する機能を追加する点が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開昭６３−９７８６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えば内燃機関の燃焼室内に直接燃料を噴射する燃料噴射弁では、燃料噴射弁の実開弁時間（実リフト期間）が開弁要求時間と一致するように設定される開弁指令時間と、開弁要求時間との関係は、量産時の特性ばらつきや燃料圧力などの環境条件に依存して変化するものであるため、この関係を学習しつつ制御に反映することが求められる。
【０００５】
上記特許文献１では学習機能については詳細な記述がなく、開弁指令時間と、開弁要求時間との最適な関係を学習する際における、制御装置の演算負荷や学習に要する時間の点で改善の余地があった。
【０００６】
本発明はこの点に着目してなされたものであり、電磁弁の開弁時間制御に必要な学習を効率的に行って、演算負荷及び学習時間を低減することができる電磁弁の駆動制御装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため請求項１に記載の発明は、流体の流量を制御する電磁弁（２）の駆動制御装置において、前記電磁弁の開弁要求時間（Ｔｏｐｅｎ）を算出する開弁要求時間算出手段と、前記開弁要求時間（Ｔｏｐｅｎ）に基づいて前記電磁弁の開弁指令時間（Ｔｉ）を算出し、該開弁指令時間（Ｔｉ）を用いて前記電磁弁（２）の駆動信号を生成する駆動信号生成手段と、前記電磁弁の駆動時に前記電磁弁の実開弁時間（ＴｏｐｅｎＡ）を検出する実開弁時間検出手段と、前記実開弁時間（ＴｏｐｅｎＡ）が前記開弁要求時間（Ｔｏｐｅｎ）に近づくように前記開弁指令時間（Ｔｉ）を修正するとともに、修正した前記開弁指令時間を学習値として保持する学習値保持手段とを備え、前記駆動信号生成手段は、前記学習値を用いて前記駆動信号を生成し、前記学習値保持手段は、学習領域を区画する下側開弁要求時間及び上側開弁要求時間に対応する２つの学習点を含み、前記学習領域（ＲＩＮＴＬＲＮ）内に予め設定される全学習点の数より少ない数の先行学習点（ＰＬ，ＰＨ）においてそれぞれ先行学習を行うとともに、該先行学習によって得られる先行学習値の補間計算を行うことにより、前記先行学習点（ＰＬ，ＰＨ）以外の学習点における前記学習値の初期値設定を行うことを特徴とする。
【０００８】
この構成によれば、開弁要求時間に基づいて前記電磁弁の開弁指令時間が算出され、該開弁指令時間を用いて電磁弁の駆動信号が生成される。電磁弁の駆動時に電磁弁の実開弁時間が検出され、実開弁時間が開弁要求時間に近づくように開弁指令時間が修正されるとともに、修正された開弁指令時間が学習値として保持される。保持された学習値を用いて駆動信号が生成される。学習領域内に予め設定される全学習点の数より少ない先行学習点においてそれぞれ先行学習が行われるとともに、該先行学習によって得られる先行学習値の補間計算を行うことにより、先行学習点以外の学習点における学習値の初期値設定が行われる。したがって、例えば先行学習点を下側開弁要求時間及び上側開弁要求時間に対応する２点とすれば、学習領域内の全学習点において初期値設定のための先行学習を行う場合に比べて、初期値設定に要する学習時間及び演算負荷を大幅に低減することができる。
【０００９】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の電磁弁の駆動制御装置において、前記学習値保持手段は、前記初期値の設定後に前記学習領域（ＲＩＮＴＬＲＮ）内における学習を開始することを特徴とする。
【００１０】
この構成によれば、初期値の設定後に学習領域内における学習が開始されるため、学習点における学習値を最適値に迅速に収束させることができる。
【００１１】
請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の電磁弁の駆動制御装置において、前記学習領域（ＲＩＮＴＬＲＮ）は、前記開弁要求時間（Ｔｏｐｅｎ）と前記開弁指令時間（Ｔｉ）の関係が環境条件の影響を受ける環境条件影響領域であることを特徴とする。
【００１２】
この構成によれば、学習領域は、開弁要求時間と開弁指令時間の関係が環境条件の影響を受ける環境条件影響領域とされる。環境条件影響領域では、開弁要求時間と開弁指令時間との最適な関係は線形関係に近いため、補間演算による初期値設定によって十分な設定精度が得られ、制御開始当初から比較的高い制御精度が得られる。
【００１３】
請求項４に記載の発明は、請求項１から３の何れか１項に記載の電磁弁の駆動制御装置において、前記電磁弁（２）は、電磁力が作用するコア（３５）と、弁体（３２）が固定された弁軸（３１）とが別体に構成されたハンマリングコア構造を有し、前記環境条件影響領域より前記開弁要求時間（Ｔｏｐｅｎ）が短い側に、前記開弁要求時間（Ｔｏｐｅｎ）と前記開弁指令時間（Ｔｉ）との関係が非線形となる非線形領域（ＲＡＬＰＬＲＮ）を有し、前記学習値保持手段は、該非線形領域（ＲＡＬＰＬＲＮ）では予め設定されるすべての学習点において前記先行学習を実行して前記初期値設定を行うことを特徴とする。
【００１４】
この構成によれば、電磁弁はハンマリングコア構造を有し、環境条件影響領域より開弁要求時間が短い側に、開弁要求時間と開弁指令時間との関係が非線形となる非線形領域を有し、該非線形領域では予め設定されるすべての学習点において先行学習を実行して初期値設定が行われる。非線形領域では、補間演算による初期値設定を行うと十分な設定精度が得られないため、すべての学習点において先行学習を行うことによって、制御開始当初から比較的高い制御精度を確保することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施形態にかかる内燃機関及びその制御装置を示す図である。
【図２】燃料噴射弁の要部の構成を説明するための断面図である。
【図３】開弁要求時間（Ｔｏｐｅｎ）に応じて開弁指令時間（Ｔｉ）を算出するために適用されるテーブルを示す図である。
【図４】初期学習によって開弁指令時間（Ｔｉ）のテーブル設定値が収束する状態を示すタイムチャートである。
【図５】実開弁時間（ＴｏｐｅｎＡ）の算出手法を説明するためのタイムチャートである。
【図６】初期学習を行う処理のフローチャートである。
【図７】図６の処理で実行される補間演算処理のフローチャートである。
【図８】燃料噴射弁による燃料噴射の制御を行う燃料噴射制御処理のフローチャートである。
【図９】学習によって修正されたテーブルの一例を示す図である。
【図１０】補間学習領域（ＲＩＮＴＬＲＮ）の設定に関する変形例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
図１は本発明の一実施形態にかかる内燃機関（以下「エンジン」という）及びその制御装置を示す図であり、本実施形態では、ソレノイドを有する電磁弁で構成される燃料噴射弁の開弁時間を変更することによって、エンジンに供給する燃料量の制御が行われる。
【００１７】
４気筒のエンジン１は各気筒に対応して４つの燃料噴射弁２を備えており、燃料噴射弁２は、エンジン１の燃焼室内に直接燃料を噴射する。４つの燃料噴射弁２はそれぞれＥＣＵ５に接続されており、ＥＣＵ５によって、その作動が制御される。
【００１８】
燃料噴射弁２は、燃料通路３を介してデリバリパイプ４に接続されており、デリバリパイプ４には図示しない高圧燃料ポンプによって加圧された燃料が供給される。デリバリパイプ４には、燃料圧ＰＦを検出する燃料圧センサ１２が取り付けられており、その検出信号はＥＣＵ５に供給される。
【００１９】
ＥＣＵ５には、燃料噴射弁２のソレノイドの両端の電圧ＶＳＬ及びソレノイドに供給される駆動電流ＩＤを検出する電圧電流検出センサ１１、エンジン１の回転数ＮＥを検出するエンジン回転数センサ１３、エンジン１の吸入空気流量ＧＡＩＲを検出する吸入空気流量センサ１４、吸気温ＴＡを検出する吸気温センサ１５、エンジン冷却水温ＴＷを検出する冷却水温センサ１６などのエンジン運転状態を検出する各種センサが接続されており、それらのセンサの検出信号はＥＣＵ５に供給される。ＥＣＵ５は、これらのセンサの検出信号を用いてエンジン運転状態に応じた燃料噴射弁２の開弁要求時間Ｔｏｐｅｎを算出し、開弁要求時間Ｔｏｐｅｎに応じて開弁指令時間Ｔｉを算出し、開弁指令時間Ｔｉを用いて燃料噴射弁２の駆動制御を行う。
【００２０】
図２は燃料噴射弁２の要部の構成を説明するための断面図であり、燃料噴射弁２は、弁軸３１と、弁軸３１の先端に固定された弁体３２と、弁軸３１に固定されたフランジ３３，３４と、電磁力が作用するコア３５と、コア３５とフランジ３４との間に設けられた第１スプリング３６と、弁座３７と、スリーブ３８と、ソレノイド３９と、フランジ３４を閉弁方向（図の下方向）に付勢する第２スプリング４０と、燃料通路として機能する中空部を有するインナカラー４１とを備えている。燃料噴射弁２は、コア３５と、弁体３２が固定された弁軸３１とが別体に構成された、いわゆるハンマリングコア構造を有する。
【００２１】
図３は、開弁要求時間Ｔｏｐｅｎに応じて開弁指令時間Ｔｉを算出するために適用される開弁要求時間Ｔｏｐｅｎと開弁指令時間Ｔｉとの関係（Ｔｉテーブル）を示す図である。この図に示す実線Ｌ１は、開弁要求時間Ｔｏｐｅｎに対応する開弁指令時間Ｔｉの先行学習を行う際にその開始値を設定するための関係を示し、実線Ｌ２は、実際の開弁時間ＴｏｐｅｎＡが開弁要求時間Ｔｏｐｅｎと一致するように設定した開弁指令時間Ｔｉと、開弁要求時間Ｔｏｐｅｎとの関係を示す。
【００２２】
本実施形態では、開弁要求時間Ｔｏｐｅｎに応じて以下のようにＴｉテーブルの初期学習による初期値設定を行う。初期学習は、工場出荷時あるいは燃料噴射弁２の新品交換時などに行い、その後はエンジン１の実際の作動時における学習によってテーブル設定値の更新を行う。
【００２３】
１）開弁要求時間Ｔｏｐｅｎが上側開弁要求時間ＴＯＬＨ（例えば１．０ｍｓｅｃ）より大きい領域では、予め求められた直線で示される関係（図示せず）を用いて、開弁指令時間Ｔｉを算出する。すなわち、テーブル設定値の学習は行わないので初期値設定（初期学習）は不要である。
【００２４】
２）開弁要求時間Ｔｏｐｅｎが上側開弁要求時間ＴＯＬＨ以下で下側開弁要求時間ＴＯＬＬ（例えば０．５ｍｓｅｃ）以上の領域（以下「補間学習領域ＲＩＮＴＬＲＮ」という）では、実線Ｌ２が比較的直線に近い関係であることに着目して、簡略化された初期学習（補間学習）による初期値設定を行う。補間学習領域ＲＩＮＴＬＲＮにおいては、上側開弁要求時間ＴＯＬＨ及び下側開弁要求時間ＴＯＬＬに対応する、実線Ｌ１上の学習開始点ＰＨＩ，ＰＬＩに対応する開弁指令時間Ｔｉを開始値として実際に燃料噴射を行って実開弁時間ＴｏｐｅｎＡを検出することによる先行学習を開始し、開弁指令時間Ｔｉを徐々に更新することによって、先行学習点ＰＨ，ＰＬが求められ、補間学習領域ＲＩＮＴＬＲＮ内の他の設定格子点（学習点）については、図３に示すように先行学習点ＰＨ，ＰＬを結ぶ直線（破線Ｌ３）を用いた補間演算によって初期値設定を行う。
【００２５】
３）開弁要求時間Ｔｏｐｅｎが下側開弁要求時間ＴＯＬＬより小さい領域（以下「全点学習領域ＲＡＬＰＬＲＮ」という）では、テーブル上の設定格子点の全点において先行学習を実行して初期値設定を行う。設定された先行学習によるテーブル設定値は、例えば破線Ｌ４で示される。
【００２６】
なお、図３において白丸で示す学習点は代表的なもののみを図示しており、実際にはより小さい間隔（例えば２０μｓｅｃ間隔）で設定される。
【００２７】
図４は、学習によって開弁指令時間Ｔｉ（テーブル設定値）が収束する状態を示すタイムチャートであり、図４（ａ）がフィードバック制御ゲインＧＰを比較的小さい値「０．１」に設定した場合に対応し、図４（ｂ）がフィードバック制御ゲインＧＰを比較的大きな値「０．４」に設定した場合に対応する。図４（ａ）及び（ｂ）を対比すると、ゲインＧＰが大きい方が収束するまでに要する時間は短くなるが、収束後の変動が大きくなることが確認できる。したがって、ゲインＧＰを比較的小さい値に設定し、かつ初期学習に要する総学習時間を短縮することが望ましい。
【００２８】
例えば学習点が１００点あり、各学習点おける収束に要する学習時間が２秒であるとすると、総学習時間は２００秒となるが、図３に示す補間学習領域ＲＩＮＴＬＲＮにおいて、先行学習を行うのは２点（ＰＨ、ＰＬ）のみとし、他の学習点における初期値設定は補間演算によって行うことにより、総学習時間は２秒＋α（補間演算に要する僅かな時間）となり、ゲインＧＰを小さな値に設定しつつ、総学習時間を大幅に短縮することができる。
【００２９】
図５は、実開弁時間ＴｏｐｅｎＡの算出手法を説明するためのタイムチャートであり、、図５（ａ）は燃料噴射弁２の弁体リフト量ＬＦＴの推移を示し、図５（ｂ）は開弁指令信号を示す。本実施形態では、実開弁時期ｔＯＰは、電圧電流センサ１１により検出される電流波形の変曲点から求められ、実閉弁時期ｔＣＬは電圧電流センサ１１により検出される電圧波形の変曲点が求められる。この検出手法は、例えば特開平６−１７４１３９号公報に示されている。
【００３０】
より具体的には開弁指令時期ｔＩＳから実開弁時期ｔＯＰまでの開弁遅れ時間Ｔｏｎ、及び閉弁指令時期ｔＩＥから実閉弁時期ｔＣＬまでの閉弁作動時間Ｔｏｆｆを算出し、開弁指令時間Ｔｉとともに下記式（１）に適用して、実開弁時期ＴｏｐｅｎＡを算出する。
ＴｏｐｅｎＡ＝Ｔｉ−Ｔｏｎ＋Ｔｏｆｆ              （１）
【００３１】
図６は上述した先行学習を含む初期設定処理のフローチャートである。この処理は、ＥＣＵ５において実行される。なお、以下に説明する開弁指令時間Ｔｉの算出にかかる演算は、すべて制御対象の気筒毎に行われる。
【００３２】
ステップＳ１１では、先行学習点に対応する開弁要求時間Ｔｏｐｅｎ[1]及びＴｏｐｅｎ[2]を、それぞれ下側開弁要求時間ＴＯＬＬ及び上側開弁要求時間ＴＯＬＨに設定し、インデクスパラメータｉを「０」に初期化する。
【００３３】
ステップＳ１２では、インデクスパラメータｉを「１」だけ増加させ、開弁要求時間Ｔｏｐｅｎ[i]に対応する開弁指令時間Ｔｉ[i]を算出する（ステップＳ１３）。ステップＳ１３の演算には、例えば図２に示す実線Ｌ１の関係を適用して開弁指令時間Ｔｉ[i]を算出する。
【００３４】
ステップＳ１４で燃料噴射を実行し、上述した開弁遅れ時間Ｔｏｎ及び閉弁作動時間Ｔｏｆｆを検出する（ステップＳ１５）。ステップＳ１６では上記式（１）を用いて実開弁時間ＴｏｐｅｎＡを算出し、ステップＳ１７では開弁要求時間Ｔｏｐｅｎから実開弁時期ＴｏｐｅｎＡを減算することにより、開弁時間偏差ＤＴｏｐｅｎを算出する。
【００３５】
ステップＳ１８では、開弁時間偏差ＤＴｏｐｅｎの絶対値が収束判定閾値ＤＬＬ以下であるか否かを判別する。最初はこの答が否定（ＮＯ）となり、ステップＳ１９に進んで、下記式（２）を用いて開弁指令時間Ｔｉ[i]を更新する。式（２）のＧＰは制御ゲインである。
Ｔｉ[i]＝Ｔｉ[i]＋ＧＰ×ＤＴｏｐｅｎ                （２）
【００３６】
ステップＳ１９実行後はステップＳ１４に戻り、ステップＳ１８の答が肯定（ＹＥＳ）となったとき、すなわち開弁指令時間Ｔｉ[i]が収束したときは、インデクスパラメータｉが「２」であるか否かを判別する（ステップＳ２０）。最初はこの答は否定（ＮＯ）であるため、ステップＳ１２に戻り、ｉ＝２である場合、すなわち開弁要求時間Ｔｏｐｅｎ[2]について、同様の処理を実行する。ステップＳ１８の答が肯定（ＹＥＳ）となると、今回はステップＳ２０の答も肯定（ＹＥＳ）となるので、ステップＳ２１に進んで、図７に示す補間演算処理を実行する。
【００３７】
図７のステップＳ３１では、開弁要求時間Ｔｏｐｅｎを示すパラメータｘを、下側開弁要求時間ＴＯＬＬに設定し、ステップＳ３２では、パラメータｘをＴｉテーブルの格子点間隔ＤＸ（例えば２０μｓｅｃ）だけ増加させる。
【００３８】
ステップＳ３３では、下記式（３）の補間演算により開弁指令時間の初期学習値Ｔｉ(x)を算出する。
【数１】
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【００３９】
ステップＳ３４では、Ｔｉテーブルの対応する格子点の値を初期学習値Ｔｉ(x)に設定することにより、Ｔｉテーブルの更新を行う。ステップＳ３５では、パラメータｘが上側開弁要求時間ＴＯＬＨ以上であるか否かを判別する。最初はこの答は否定（ＮＯ）であり、ステップＳ３２に戻ってステップＳ３２〜Ｓ３４の処理を繰り返す。ステップＳ３５の答が肯定（ＹＥＳ）となると、処理を終了する。
図７の処理により、図３の破線Ｌ３に示す白丸に対応する格子点（学習点）の初期値設定が完了する。
【００４０】
図６に戻り、ステップＳ２２では、全点学習領域ＲＡＬＰＬＲＮの全学習点（ＤＸ間隔）において、ステップＳ１４〜Ｓ１９と同様の手法によって先行学習の開始値（図３の実線Ｌ１上に白丸で示す）から先行学習を実行して、初期値設定を行う。設定された初期値は、図３の破線Ｌ４上に白丸で示されている。
【００４１】
図８は燃料噴射弁２による燃料噴射の制御を行う燃料噴射制御処理のフローチャートである。
【００４２】
ステップＳ４１では、エンジン運転状態に応じて開弁要求時間Ｔｏｐｅｎを算出し、ステップＳ４２では、算出した開弁要求時間Ｔｏｐｅｎに応じて、最初は図３に示す初期値設定されたＴｉテーブル（補間学習領域ＲＩＮＴＬＲＮでは破線Ｌ３で示され、全点学習領域ＲＡＬＰＬＲＮでは破線Ｌ４で示される）を検索して、開弁指令時間Ｔｉを算出する。
【００４３】
ステップＳ４３〜Ｓ４７の処理は、図６のステップＳ１４〜Ｓ１９の処理と同一であり、燃料噴射を実行したときに実開弁時間ＴｏｐｅｎＡを算出し、実開弁時間ＴｏｐｅｎＡが要求時間Ｔｏｐｅｎに収束するように、開弁指令時間Ｔｉの修正が行われる。
【００４４】
ステップＳ４８では、修正した開弁指令時間Ｔｉを下記式（４）に適用して、Ｔｉテーブルの更新（学習）を行う。右辺のＴｉがステップＳ４７で修正された開弁指令時間であり、ＴｉＰは更新前のテーブル設定値であり、ＣＬは例えば０．１程度に設定されるなまし係数である。
Ｔｉ＝ＣＬ×Ｔｉ＋（１−ＣＬ）×ＴｉＰ               （４）
【００４５】
図８の処理により、実際に燃料噴射を実行しつつＴｉテーブルの学習（設定値更新）が行われ、Ｔｉテーブルの設定値は、使用している燃料噴射弁２に最適の値に徐々に収束する。すなわち、ステップＳ４２では最初は初期学習処理によって設定された初期値を用いて、開弁指令時間Ｔｉが算出されるが、エンジン１の運転を行うことによって、Ｔｉテーブル設定値が徐々に更新され、その更新された設定値を用いて開弁指令時間Ｔｉが算出される。図９は学習によって修正されたＴｉテーブルの一例を示す。
【００４６】
以上のように本実施形態では、Ｔｉテーブルを用いて開弁要求時間Ｔｏｐｅｎに対応する燃料噴射弁２の開弁指令時間Ｔｉが算出され、開弁指令時間Ｔｉを用いて燃料噴射弁２が駆動される。燃料噴射弁２の駆動時に実開弁時間ＴｏｐｅｎＡが検出され、実開弁時間ＴｏｐｅｎＡが開弁要求時間Ｔｏｐｅｎに近づくように開弁指令時間Ｔｉが修正されるとともに、修正された開弁指令時間ＴｉによってＴｉテーブルが更新（学習）され、テーブル設定値として保持され、保持されたテーブル設定値を用いて燃料噴射弁２が駆動される。補間学習領域ＲＩＮＴＬＲＮ内では、予め設定される全学習点の数より少ない２つの先行学習点、すなわち下側開弁要求時間ＴＯＬＬ及び上側開弁要求時間ＴＯＬＨに対応する２点において、それぞれ先行学習が行われるとともに、該先行学習によって得られる先行学習値（ＰＬ，ＰＨに対応する値）の補間計算を行うことにより、先行学習点以外の学習点におけるＴｉテーブル設定値の初期値設定が行われる。したがって、補間学習領域ＲＩＮＴＬＲＮ内の全学習点において初期値設定のための先行学習を行う場合に比べて、初期値設定に要する学習時間及び演算負荷を大幅に低減することができる。
【００４７】
また初期値の設定後に補間学習領域ＲＩＮＴＬＲＮ内における設定値の学習が開始されるため、学習点における学習値を最適値に迅速に収束させることができる。
また補間学習領域ＲＩＮＴＬＲＮは、開弁要求時間Ｔｏｐｅｎと開弁指令時間Ｔｉの関係が環境条件、すなわち量産時の特性ばらつきや燃料圧力などの影響を受ける環境条件影響領域とされる。環境条件影響領域では、開弁要求時間Ｔｏｐｅｎと開弁指令時間Ｔｉとの最適な関係は線形関係に近いため、補間演算による初期値設定によって十分な設定精度が得られ、制御開始当初から比較的高い制御精度が得られる。
【００４８】
また燃料噴射弁２は電磁力が作用するコア３５と、弁体３２が固定された弁軸３１とが別体に構成されたハンマリングコア構造を有し、環境条件影響領域より開弁要求時間Ｔｏｐｅｎが短い側に、開弁要求時間Ｔｏｐｅｎと開弁指令時間Ｔｉとの関係が非線形となる非線形領域を有する。本実施形態では、この非線形領域を全点学習領域ＲＡＬＰＬＲＮとし、予め設定されるすべての学習点において先行学習を実行して初期値設定が行われる。全点学習領域ＲＡＬＰＬＲＮでは、補間演算による初期値設定を行うと十分な設定精度が得られないため、すべての学習点において先行学習を行うことによって、制御開始当初から比較的高い制御精度を確保することができる。
【００４９】
なお本発明は上述した実施形態に限るものではなく、種々の変形が可能である。例えば、補間学習領域ＲＩＮＴＬＲＮと全点学習領域ＲＡＬＰＬＲＮは、図３に示すような設定に限定されるものではなく、例えば図１０に示すように、補間学習領域ＲＩＮＴＬＲＮを開弁要求時間Ｔｏｐｅｎがより小さい側に拡張するようにしてもよい。図１０に示す補間学習領域ＲＩＮＴＬＲＮにおいても、開弁要求時間Ｔｏｐｅｎと開弁指令時間Ｔｉとの関係においては、ある程度の線形性が確保されているからである。
【００５０】
また上述した実施形態では、補間学習領域ＲＩＮＴＬＲＮにおける先行学習点を、補間学習領域ＲＩＮＴＬＲＮを区画する下限値（ＴＯＬＬ）及び上限値（ＴＯＬＨ）に対応する２点としたが、これに限るものではなく、全学習点の数より少ない先行学習点において先行学習による初期設定を行い、先行学習点以外の学習点における初期値設定を補間演算によって行うようにしてもよい。
【００５１】
また上述した実施形態では、内燃機関の燃料噴射弁に本発明を適用した例を示したが、本発明は流体の流量を制御するための一般的な電磁弁にも適用可能である。
また実開弁時期ｔＯＰ及び実閉弁時期ｔＣＬは、特許文献１に示されるようにリフトセンサを用いて検出するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００５２】
２  燃料噴射弁（電磁弁）
５  電子制御ユニット（開弁要求時間算出手段、実開弁時間検出手段、駆動信号生成手段、学習値保持手段）
１１  電圧電流センサ（実開弁時間検出手段）
３１  弁軸
３２  弁体
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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