(57)【要約】【課題】エンジン制御に用いられるエンジン制御関連部品の特性を学習中は、エンジンを確実に無負荷の状態に維持し、エンジンを安定した状態に確保して、学習精度の向上を図る。【解決手段】エンジン１から動力を得て発電するオルタネータ２と、オルタネータ２で発電された電力を蓄えるキャパシタ３とを備える。学習中に必要な消費電力を算出し、キャパシタ３の電力と前記消費電力とを比較し、キャパシタ３の電力が前記消費電力よりも小さいときは、キャパシタ３の電力が前記消費電力よりも大きくなるようにオルタネータ２に発電を行わせ、キャパシタ３の電力が前記消費電力よりも大きいとき、又は、キャパシタ３の電力が前記消費電力よりも大きくなったときは、キャパシタ３の電力を使用しつつオルタネータ２による発電が行われない状態で学習を実行する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
エンジン制御に用いられるエンジン制御関連部品の特性を学習するエンジンの制御装置であって、
エンジンから動力を得て発電する発電手段と、
前記発電手段により発電された電力を蓄えるキャパシタと、
前記学習の実行中に車両で必要な消費電力を算出する消費電力算出手段と、
前記キャパシタに蓄えられている電力と前記消費電力算出手段で算出された消費電力とを比較する比較手段と、
前記比較手段による比較の結果、前記キャパシタに蓄えられている電力が前記消費電力よりも小さいときは、前記キャパシタに蓄えられている電力が前記消費電力よりも大きくなるように前記発電手段に発電を行わせる必要電力確保手段と、
前記比較手段による比較の結果、前記キャパシタに蓄えられている電力が前記消費電力よりも大きいとき、又は、前記必要電力確保手段により前記キャパシタに蓄えられている電力が前記消費電力よりも大きくなったときは、前記キャパシタに蓄えられている電力を使用しつつ、前記発電手段による発電が行われない状態で、前記学習を実行する学習実行手段とを有することを特徴とするエンジンの制御装置。
【請求項２】
請求項１に記載のエンジンの制御装置において、
前記エンジン制御関連部品は燃料噴射弁であることを特徴とするエンジンの制御装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のエンジンの制御装置において、
前記キャパシタと、前記学習の実行中に電力を消費する電気負荷と、電力源であるバッテリとが相互に電気的に接続され、
前記キャパシタから前記電気負荷に電力が供給されているときは、前記バッテリから前記電気負荷に電力が供給されないように構成されていることを特徴とするエンジンの制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エンジンの制御装置、詳しくは、燃料噴射制御等のエンジン制御に用いられる燃料噴射弁等のエンジン制御関連部品の特性を学習するエンジンの制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、カーエレクトロニクスの進展に伴い、例えば燃料噴射量制御や燃料噴射時期制御等の燃料噴射制御は、マイクロプロセッサを中心とした電子制御システムによって行われる。燃料噴射制御に用いられる燃料噴射弁の特性（燃料噴射弁に対する指示噴射時間と実際の噴射量との関係）は、例えば燃料噴射弁の個体差や経時変化等によってバラツキがある。そこで、そのようなバラツキを把握してエンジン制御の信頼性向上に資するために、特許文献１に記載されるように、燃料噴射弁の特性を学習することが知られている。また、特許文献２には、内燃機関のアイドル運転時のエンジン回転数が目標回転数に対し不安定に変動するラフアイドル状態を検出する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−２５４１３９号公報
【特許文献２】特開２０１０−１４４５３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
燃料噴射弁の特性を学習するときは、エンジンを無負荷の状態に維持することが好ましい。エンジンに負荷がかかると、その分、燃料噴射量が増量されたり、クランク軸のねじれが大きくなって、学習精度の低下を招くからである。
【０００５】
ところが、エンジンにはクランク軸の回転で駆動される発電手段としてのオルタネータが備えられている。オルタネータは駆動抵抗（負荷）が大きく、また発電量によって負荷が予測不能に変動する。したがって、学習の実行中はオルタネータを作動させないようにすることが望ましい。しかしながら、電力源であるバッテリの充電状態（ＳＯＣ：state of charge）が学習実行中に低下すると、オルタネータが作動してしまうのである。その理由の一つは、バッテリはＳＯＣが低くなり過ぎると劣化が促進されるので、これを防止するためにオルタネータによる発電を行い、発電した電力をバッテリに補充する制御が働くからである。また、学習実行中にバッテリのＳＯＣが低下する理由は、学習対象物である燃料噴射弁を駆動するために電力が必要であり、また、学習を行うマイクロプロセッサ自身も電力を消費し、これらの電力は、学習の実行中、バッテリの放電によって供給されるからである。
【０００６】
そして、学習中にバッテリのＳＯＣが低下すると、バッテリを劣化から保護するためにオルタネータが発電を開始し、このオルタネータの作動によってエンジンにかかる負荷が増大し、しかもその負荷が予測不能に変動するのである。
【０００７】
そこで、本発明は、エンジン制御に用いられるエンジン制御関連部品の特性を学習中は、エンジンを確実に無負荷の状態に維持し、エンジンを安定した状態に確保して、学習精度の向上を図ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記課題を解決するためのものとして、本発明は、エンジン制御に用いられるエンジン制御関連部品の特性を学習するエンジンの制御装置であって、エンジンから動力を得て発電する発電手段と、前記発電手段により発電された電力を蓄えるキャパシタと、前記学習の実行中に車両で必要な消費電力を算出する消費電力算出手段と、前記キャパシタに蓄えられている電力と前記消費電力算出手段で算出された消費電力とを比較する比較手段と、前記比較手段による比較の結果、前記キャパシタに蓄えられている電力が前記消費電力よりも小さいときは、前記キャパシタに蓄えられている電力が前記消費電力よりも大きくなるように前記発電手段に発電を行わせる必要電力確保手段と、前記比較手段による比較の結果、前記キャパシタに蓄えられている電力が前記消費電力よりも大きいとき、又は、前記必要電力確保手段により前記キャパシタに蓄えられている電力が前記消費電力よりも大きくなったときは、前記キャパシタに蓄えられている電力を使用しつつ、前記発電手段による発電が行われない状態で、前記学習を実行する学習実行手段とを有することを特徴とするエンジンの制御装置である（請求項１）。
【０００９】
本発明によれば、比較的急速な充放電が可能なキャパシタが備えられ、発電手段により発電された電力はキャパシタに蓄えられる。そして、エンジン制御に用いられるエンジン制御関連部品の特性を学習中に車両で必要な消費電力が算出され、キャパシタに蓄えられている電力が前記消費電力よりも大きいときは、前記キャパシタに蓄えられている電力を使用しつつ、前記学習が実行される。また、キャパシタに蓄えられている電力が前記消費電力よりも小さいときは、前記キャパシタに蓄えられている電力が前記消費電力よりも大きくなるように発電手段に発電を行わせた後、前記キャパシタに蓄えられている電力を使用しつつ、前記学習が実行される。そして、いずれの場合も、学習中に車両で必要な消費電力よりも大きい電力がキャパシタに確保されているから、発電手段による発電が行われない状態で学習が実行される。そのため、学習の実行中は、エンジンは確実に無負荷の状態に維持され、エンジンが安定した状態に確保されて、学習精度が確実に向上する。
【００１０】
本発明において、好ましくは、前記エンジン制御関連部品は燃料噴射弁である（請求項２）。
【００１１】
この構成によれば、燃料噴射制御に用いられる燃料噴射弁の特性をエンジンが安定した状態で精度よく学習できる。そのため、エミッション、燃費、ドライバビリティ、ＮＶＨ（noise, vibration, harshness）等のエンジン性能が大幅に向上する。
【００１２】
本発明において、好ましくは、前記キャパシタと、前記学習の実行中に電力を消費する電気負荷と、電力源であるバッテリとが相互に電気的に接続され、前記キャパシタから前記電気負荷に電力が供給されているときは、前記バッテリから前記電気負荷に電力が供給されないように構成されている（請求項３）。
【００１３】
この構成によれば、キャパシタから電気負荷に電力が供給されているときはバッテリから電気負荷に電力が供給されないため、キャパシタには、学習中に車両で必要な消費電力よりも大きい電力が確保されていることと併せて、学習中にバッテリが放電することが回避される。そのため、学習中にバッテリのＳＯＣが低下することがなく、バッテリの劣化促進が抑制される。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、エンジン制御に用いられるエンジン制御関連部品の特性を学習中は、エンジンを確実に無負荷の状態に維持し、エンジンを安定した状態に確保して、学習精度の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施形態に係るエンジン及び電源装置のブロック構成図である。
【図２】ＰＣＭを中心とした前記車両の電子制御システムの構成図である。
【図３】前記ＰＣＭが行う学習実行制御のフローチャートである。
【図４】前記学習実行制御で行われる学習動作の説明図である。
【図５】同じく学習動作の説明図である。
【図６】同じく学習動作の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、発明の実施形態を通して本発明を詳しく説明する。
【００１７】
（１）全体構成
図１は、本発明の実施形態に係るエンジン１及び電源装置のブロック構成図である。図１に示すように、本実施形態に係る車両は、走行用の動力源であるエンジン（本実施形態ではディーゼルエンジン）１と、エンジン１から動力を得て発電するオルタネータ２（本発明の発電手段に相当）と、オルタネータ２に電気的に接続され、オルタネータ２により発電された電力を蓄えるキャパシタ３と、例えば、エアコン２１（図２参照）、オーディオ、ヘッドライト等の他、燃料噴射弁２０や燃料噴射弁２０に燃料を供給する燃料供給ポンプ９（図２参照）等を含む電気負荷４と、電気負荷４とキャパシタ３との間に介設されたＤＣ／ＤＣコンバータ５と、ＤＣ／ＤＣコンバータ５に電気的に接続された電力源であるバッテリ６と、エンジン１を始動する際にエンジン１に回転力を付与するスタータモータ７とを備えている。
【００１８】
前記スタータモータ７は、ＤＣ／ＤＣコンバータ５にスタータリレー８を介して電気的に接続されている。スタータリレー８は、エンジン１を始動する際にＯＮにされ、それ以外のときはＯＦＦにされる。スタータリレー８がＯＮにされると、バッテリ６に充電されている電力がＤＣ／ＤＣコンバータ５を経由してスタータモータ７に供給され（図１の破線矢印参照）、その電力によってスタータモータ７が駆動される。スタータモータ７は、エンジン１の出力軸（クランク軸）に一体に取り付けられたリングギヤを強制的に回転させ、エンジン１に回転力を付与する。
【００１９】
本実施形態に係る車両は、イグニッションがＯＮであっても所定の条件下でエンジン１を自動的に停止させる、いわゆるアイドルストップ機能付きの車両である。そのため、前記スタータモータ７は、イグニッションがＯＦＦからＯＮにされたときだけでなく、自動的に停止されたエンジンを再始動させる際にも駆動される。そのため、バッテリ６の電力は頻繁に使用される。
【００２０】
前記エンジン１に変速機１０が連結している。変速機１０の出力側に駆動軸１１及び車輪１２が設けられている。車両が加速しているときは、エンジン１の出力トルクが変速機１０を経由して駆動軸１１及び車輪１２に伝達され、車輪１２が回転される。一方、車両が減速しているときは、惰性で回転する車輪１２及び駆動軸１１によってエンジン１が回転される。
【００２１】
前記オルタネータ２は、エンジン１から動力を得るためにエンジン１の出力軸にベルト等の巻掛伝動部材を介して連結され、前記出力軸の回転で駆動される。具体的に、オルタネータ２は、エンジン１の出力軸と連動して回転するロータと、ロータの周囲に配置されたステータコイルとを有している（いずれも図示省略）。前記ロータには磁界を発生させるためのフィールドコイルが巻装されている。オルタネータ２による発電時には、前記フィールドコイルに電流が印加され、それによって生成された磁界中をロータが回転することにより、ステータコイルに誘導電流が発生する。
【００２２】
前記オルタネータ２は、発電した交流電力を直流電力に変換する整流器２ａを内蔵する。オルタネータ２で発電された電力は、前記整流器２ａで直流に変換された後、キャパシタ３に供給される。
【００２３】
前記キャパシタ３は、１２Ｖから最大２５Ｖまで充電可能な可変電圧式の電気二重層キャパシタ（ＥＤＬＣ）である。このようなキャパシタ３は、バッテリ６のような二次電池と異なり、電解質イオンの物理的な吸着によって電気を蓄えるものであるため、内部抵抗が少なく、比較的急速な充放電が可能という特性がある。
【００２４】
前記バッテリ６は、車両用バッテリとして一般的な鉛電池等からなる二次電池である。このようなバッテリ６は、化学反応によって電気エネルギーを蓄えるものであるため、急速な充放電には不向きであるが、充電容量が大きいという特性がある。
【００２５】
前記オルタネータ２による発電は、車両の減速時に集中的に行われ、そのとき発電された電力（回生電力）は一旦キャパシタ３に充電される。キャパシタ３に充電された最大２５Ｖの電力は、ＤＣ／ＤＣコンバータ５によって１２Ｖまで降圧された後、電気負荷４やバッテリ６に供給される（図１の黒矢印参照）。
【００２６】
図１に示す電源装置は、キャパシタ３の電圧（１２Ｖから最大２５Ｖ）がバッテリ６の電圧（最小１２Ｖ）よりも高いときは、キャパシタ３側から電気負荷４側及びバッテリ６側に電気が流れる構成になっている。
【００２７】
バッテリ６は、充電状態（ＳＯＣ：state of charge）が低くなり過ぎると、劣化が促進される。そのため、バッテリ６のＳＯＣが所定値よりも低くなったときは、キャパシタ３からバッテリ６に電力が補充される。また、これに伴い、オルタネータ２が発電を行い、キャパシタ３に電力を供給する。つまり、バッテリ６のＳＯＣを所定値以上に維持してバッテリ６を劣化から保護するために、オルタネータ２は高い頻度で発電を行う。そして、前述のように、アイドルストップ機能によってバッテリ６の電力は頻繁に使用されるから、オルタネータ２は益々高い頻度で発電を行うことになる。
【００２８】
車両の減速頻度が高いときは、オルタネータ２が頻繁に電力を発電し、それをキャパシタ３が限られた減速時間の間で充電するので、車両の走行中に必要な電力はほぼ全て回生電力によって賄われる。例えば、車両が市街地走行をしているときは、頻繁に車両の加減速が繰り返されるため、多くの場合、キャパシタ３に充電された電力が大幅に低下する前に再び車両が減速して回生電力がキャパシタ３に供給される。そのため、バッテリ６の放電によって電気負荷４に電力を供給する必要がほとんどなくなる。その理由は、前述のように、本実施形態に係る電源装置は、キャパシタ３の電圧がバッテリ６の電圧よりも高いときは、キャパシタ３の電力がバッテリ６の電力よりも優先して電気負荷４で使用される構成（バッテリ６から電気負荷４に電力が供給されない構成）になっているからである。キャパシタ３は、例えばオルタネータ２の１０秒以内の発電でほぼ満充電となる。
【００２９】
一方、車両の加速時は、オルタネータ２によってエンジン１に作用する駆動抵抗（負荷）を低減するために、基本的にオルタネータ２による発電は行われない。このとき、電気負荷４の消費電力は、キャパシタ３に充電されている電力と、必要に応じて（ＤＣ／ＤＣコンバータ５により）バッテリ６から放電される電力とによって賄われる（図１の白矢印参照）。
【００３０】
このように、本実施形態に係る電源装置は、特性が相違するキャパシタ３とバッテリ６とを活用するデュアルストレージ式の電源装置である。
【００３１】
図２は、ＰＣＭ１０を中心とした本実施形態に係る車両の電子制御システムの構成図である。ＰＣＭ（Power-train Control Module）１０は、周知のとおり、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等から構成されるマイクロプロセッサであり、本発明に係る消費電力算出手段、比較手段、必要電力確保手段、及び学習実行手段に相当する。
【００３２】
前記ＰＣＭ１０には、車両に設けられた複数のセンサから種々の情報が入力される。すなわち、車両には、車両の走行速度（車速）を検出するための車速センサＳＷ１、図外のブレーキペダルの操作力（ブレーキ操作力）を検出するためのブレーキセンサＳＷ２、図外のアクセルペダルの操作量（アクセル開度）を検出するためのアクセル開度センサＳＷ３、エンジン１の出力軸の回転速度（エンジン回転数）を検出するためのクランク角センサＳＷ４、キャパシタ３の電圧（端子間電圧）ひいてはキャパシタ電力（キャパシタ３に蓄えられている電力）を検出するためのキャパシタ電圧センサＳＷ５、エンジン水温を検出するためのエンジン水温センサＳＷ６、各気筒毎に備えられた燃料噴射弁２０から噴射される燃料の温度を検出するための燃料温センサＳＷ７、燃料噴射弁２０から噴射される燃料の圧力（燃圧）を検出するための燃圧センサＳＷ８、吸入空気の温度（外気温）を検出するための吸気温センサＳＷ９、大気圧を検出するための大気圧センサＳＷ１０、及びバッテリ６のＳＯＣを検出するためのバッテリＳＯＣセンサＳＷ１１が設けられており、これらのセンサＳＷ１〜ＳＷ１１と前記ＰＣＭ１０とが電気的に接続されている。
【００３３】
また、前記ＰＣＭ１０は、オルタネータ２のフィールドコイル、ＤＣ／ＤＣコンバータ５、スタータリレー８、燃料供給ポンプ９、及び燃料噴射弁２０と電気的に接続されており、これらの機器に駆動用の制御信号を出力する。なお、エアコン２１からＰＣＭ１０にエアコン２１のオン・オフ信号が入力されるようになっている。
【００３４】
ＰＣＭ１０は、前記センサＳＷ１〜ＳＷ１１から入力される種々の情報に基いて、車両の走行状態に応じた適切なトルクが得られるようにエンジン１の燃焼を制御したり、車両の走行状態に応じてオルタネータ２の発電量を制御したり、オルタネータ２で発電された電力の電気負荷４やバッテリ６への供給を制御する。
【００３５】
また、本実施形態に係る車両は、前述のように、アイドルストップ機能付きの車両であるから、ＰＣＭ１０は、所定の条件下でエンジン１を自動的に停止させ、停止させたエンジンを再始動させる機能を有している。
【００３６】
また、ＰＣＭ１０は、次に説明するように、エンジン１の燃料噴射制御に用いられる燃料噴射弁２０の特性（燃料噴射弁２０に対する指示噴射時間と実際の噴射量との関係）を学習する機能を有している。
【００３７】
（２）具体的制御
図３のフローチャートを参照して、ＰＣＭ１０が行う学習実行制御の動作を説明する。
【００３８】
＜学習実行要求の成立＞
この学習実行制御は、所定の学習実行要求が成立することによりスタートする。
【００３９】
具体的に、ＰＣＭ１０は、例えば、水温センサＳＷ６からの情報で特定されるエンジン水温が所定範囲内で一定であること、燃料温センサＳＷ７からの情報で特定される燃料温度が所定範囲内で一定であること、吸気温センサＳＷ９からの情報で特定される外気温が所定範囲内で一定であること、及びバッテリＳＯＣセンサＳＷ１１からの情報で特定されるバッテリ６のＳＯＣが所定値以上であること等の諸条件が全て満足され、且つ、走行距離が所定値を超えたとき、又は後述する（図５参照）全気筒の実回転数の平均値と目標アイドル回転数との偏差が所定値を超えたとき等に、学習実行要求が成立したと判定する。
【００４０】
＜キャパシタ電力条件の成立＞
学習実行要求が成立したと判定され、学習実行制御がスタートすると、ＰＣＭ１０は、ステップＳ１で、キャパシタ電力条件が成立しているか否かを判定する。
【００４１】
具体的に、ＰＣＭ１０は、車両の電気使用量に基き、後述するステップＳ４の学習実行中に車両で必要な消費電力を算出する（消費電力算出手段としての動作）。ここで、学習実行中に車両で必要な消費電力には、学習を実行するために必要な電力（例えば、学習対象物である燃料噴射弁２０を駆動するために必要な電力や、学習を行うＰＣＭ１０自身が消費する電力や、クランク角センサＳＷ４が学習用のデータを検出するために必要な電力等）と、その他の一般の電気負荷４で使用される電力（例えば、オーディオやヘッドライトで使用される電力等）とが含まれる。
【００４２】
次いで、ＰＣＭ１０は、キャパシタ電圧センサＳＷ５からの情報で特定されるキャパシタ電力（キャパシタ３に蓄えられている電力）と、算出した消費電力とを比較する（比較手段としての動作）。その結果、キャパシタ電力（Ｑｃ）が前記消費電力（Ｑｏ）よりも大きいとき（Ｑｃ＞Ｑｏ）、ＰＣＭ１０は、キャパシタ電力条件が成立していると判定し、ステップＳ３に進む。一方、キャパシタ電力（Ｑｃ）が前記消費電力（Ｑｏ）よりも小さいとき（Ｑｃ≦Ｑｏ）、ＰＣＭ１０は、キャパシタ電力条件が成立していないと判定し、ステップＳ２に進む。
【００４３】
ステップＳ２では、ＰＣＭ１０は、ステップＳ１でキャパシタ電力条件が成立していると判定されるまで、つまりキャパシタ電圧センサＳＷ５からの情報で特定されるキャパシタ電力が前記消費電力よりも大きくなるまで、オルタネータ２に発電を行わせてキャパシタ３を充電する（必要電力確保手段としての動作）。このオルタネータ２による発電は、車両の減速時に行われるのが好ましいが、状況に応じて、車両の加速時に行われてもよい。
【００４４】
キャパシタ３は、比較的急速な充放電が可能なので、短時間（例えば数秒）の発電でキャパシタ３は満充電となり、キャパシタ電力が前記消費電力よりも大きくなる。
【００４５】
キャパシタ電力が前記消費電力よりも大きいということは、ステップＳ４の学習実行中に車両で必要な消費電力がキャパシタ３に確保されているということであり、たとえステップＳ４の学習実行中に車両で必要な消費電力を全てキャパシタ電力のみで賄ったとしても、キャパシタ３の電圧が１２Ｖを下回ることがなく、キャパシタ３の電圧がバッテリ６の最小電圧１２Ｖよりも低くなることがないことを意味する。
【００４６】
＜学習実行条件の成立＞
ステップＳ３では、ＰＣＭ１０は、学習実行条件が成立しているか否かを判定する。
【００４７】
具体的に、ＰＣＭ１０は、例えば、前記学習実行要求の成立判定のときと同様、エンジン水温が所定範囲内で一定であること、燃料温度が所定範囲内で一定であること、外気温が所定範囲内で一定であること、及びバッテリ６のＳＯＣが所定値以上であること等の諸条件が全て満足され、且つ、車速センサＳＷ１からの情報で特定される車速がゼロであること、ブレーキセンサＳＷ２からの情報で特定されるブレーキ操作力が所定値以上であること、アクセル開度センサＳＷ３からの情報で特定されるアクセル開度がゼロであること、クランク角センサＳＷ４からの情報で特定されるエンジン回転数が所定のアイドル回転数で安定していること、エアコン２１がオフであること、及びオルタネータ２が作動していないこと（オルタネータ２による発電が行われていないこと）等の諸条件が全て満足されたとき等に、学習実行条件が成立していると判定する。
【００４８】
その結果、学習実行条件が成立していると判定されたときは、ＰＣＭ１０は、ステップＳ４で、キャパシタ電力を使用した学習を実行する（学習実行手段としての動作）。
【００４９】
前述のように、本実施形態に係る電源装置は、キャパシタ３の電圧がバッテリ６の電圧よりも高いときは、キャパシタ３側から電気負荷４側及びバッテリ６側に電気が流れる構成、すなわち、キャパシタ３の電力がバッテリ６の電力よりも優先して電気負荷４で使用される構成（バッテリ６から電気負荷４に電力が供給されない構成）になっている。逆に言えば、キャパシタ３の電力が優先使用された結果、キャパシタ３の電圧がバッテリ６の電圧よりも低下すると、バッテリ６の電力が使用され始める。そして、バッテリ６のＳＯＣを所定値以上に維持してバッテリ６を劣化から保護するために、オルタネータ２が発電を開始することになる。ステップＳ４の学習実行中にオルタネータ２が発電を行うと、このオルタネータ２の作動によってエンジン１にかかる負荷が増大し、しかもその負荷が予測不能に変動するので、エンジン１が安定した状態にならず、学習精度が低下する。
【００５０】
そこで、ステップＳ４の学習実行中にオルタネータ２が発電を行うことを回避するために、前記ステップＳ１でキャパシタ電力条件の成立・不成立を判定し、ステップＳ４の学習実行中に車両で必要な消費電力よりもキャパシタ３に蓄えられている電力が大きいことを確認している、つまりステップＳ４の学習実行中に車両で必要な消費電力をキャパシタ３に確保しているのである。この結果、たとえ学習実行中にキャパシタ３の電力のみが使用されても、キャパシタ３の電圧がバッテリ６の最小電圧１２Ｖを超えて低くなることがない。そのため、オルタネータ２による発電が行われない（回避される）状態でステップＳ４の学習が実行される。
【００５１】
＜学習の実行＞
次に、図４〜図６を参照して、ステップＳ４で行われる学習動作を概説する。このステップＳ４では、ＰＣＭ１０は、エンジン１の燃料噴射制御に用いられる燃料噴射弁２０の特性（燃料噴射弁２０に対する指示噴射時間と実際の噴射量との関係）を学習する。このステップＳ４で行われる学習を「多段式微少噴射量学習」と称する。
【００５２】
［Ａ］目的
エミッション、燃費、ドライバビリティ、ＮＶＨ（noise, vibration, harshness）を高レベルで実現するため、本実施形態に係るエンジン１では、燃焼制御を目的とした多段噴射（例えばプレ噴射とメイン噴射とアフター噴射とを含む燃料噴射）が行われる。このような多段噴射では、１回の噴射量が例えば１〜５ｍｍ３／ｓｔ程度と微小となるため、そのような微少噴射を精度よく達成することが重要である。しかし、燃料噴射弁２０の個体差や経時変化等によって微少噴射量にバラツキが生じる。
【００５３】
つまり、図４に示すように、燃料噴射弁２０に対する指示噴射時間（例えばパルス幅）を増減することにより噴射量をコントロールするが、同じ指示噴射時間を与えても実際の噴射量にはバラツキが生じる。図４において、実線は、車両の開発時に定めた所定の基準燃料噴射弁の指示噴射時間と噴射量との関係を示している。この基準燃料噴射弁の特性に対し、同じ噴射時間を指示しても、燃料噴射弁２０によっては、破線のように燃料が多く噴射されたり、鎖線のように燃料が少なく噴射される。そして、このようなバラツキは、図中、円で囲ったように、噴射量が微少な場合に顕著に現れる。
【００５４】
そこで、そのようなバラツキを把握して燃料噴射制御ひいてはエンジン制御の信頼性向上に資するために、燃料噴射弁２０の特性を学習し、多段式微少噴射量の精度を確保することが目的である。
【００５５】
［Ｂ］学習の方法
多段式微少噴射量学習では、エンジン１がアイドル状態且つ無負荷の状態で、学習専用の噴射パターンセット（所定の噴射段数、噴射量、噴射時期、燃圧のセット）を行う。なお、この学習では、要求噴射量を噴射段数で当分割して噴射する（例えばプレ噴射とメイン噴射とアフター噴射とで噴射量を同じにする）。また、学習精度を確保するために、エンジン水温、燃料温度、吸気温度、電気負荷・機械負荷、大気圧等が一定の環境下で学習を行う。なお、ステップＳ３の学習実行条件からわかるように、このステップＳ４の学習は、車両が停止し、エンジンがアイドル状態のときに行われる。
【００５６】
目標アイドル回転数が得られるものとして予め設定された基準燃料噴射弁の基準噴射時間を各気筒の燃料噴射弁２０に与え、そのとき得られる実際のエンジン回転数（実回転数）を各気筒毎に検出する。ここで、実回転数と目標アイドル回転数との差は、各燃料噴射弁２０の特性（燃料噴射弁２０に対する指示噴射時間と実際の噴射量との関係）に依存する。そして、実回転数が目標アイドル回転数になるように指示噴射時間を各燃料噴射弁２０毎に増減調節する。この指示噴射時間の調節量が学習値である。そして、各燃料噴射弁２０毎（つまり各気筒毎）に、また複数の燃圧毎に、前記学習値を得る。
【００５７】
図５に、各燃料噴射弁２０から燃料噴射したときの各気筒の実回転数を実線で示し、全気筒の実回転数の平均値を鎖線で示し、目標アイドル回転数を破線で示す。
【００５８】
噴射量を噴射時間に換算するとは、噴射量と燃圧とから噴射時間が算出できるということである。図６に示すように、ある燃圧において、指示噴射量（ＱＲＥＡＬ）は指示噴射時間（ＴＱＲＥＡＬ）に換算され、基準燃料噴射弁の基準噴射量（ＱＴＲＵＥ）は基準燃料噴射弁の基準噴射時間（ＴＱＴＲＵＥ）に換算される。
【００５９】
以上の学習を低圧から高圧まで複数の燃圧で行う。そして、各気筒毎、各燃圧毎に、学習値を得る。
【００６０】
なお、全ての学習が終了するまでに、ステップＳ３の学習実行条件が満足されなくなった場合（例えば車両が発進した場合等）は、ＰＣＭ１０は、そこで学習を一旦中断し、次に、ステップＳ３の学習実行条件が成立したときに、続きの学習を実行する。
【００６１】
（３）作用
以上のように、本実施形態に係るエンジン１の制御装置は、エンジン１の燃料噴射制御に用いられる燃料噴射弁２０の特性（燃料噴射弁２０に対する指示噴射時間（ｍｓ）と実際の噴射量（ｍｍ３／ｓｔ）との関係）を学習するものであって、次のような特徴的構成を備えている。
【００６２】
まず、エンジン１から動力を得て発電するオルタネータ２と、オルタネータ２により発電された電力を蓄えるキャパシタ３とが備えられている。車両に搭載された電子制御システムのＰＣＭ１０は、学習実行要求が成立すると、ステップＳ４の学習実行中に車両で必要な消費電力（Ｑｏ）を算出し、キャパシタ３に蓄えられている電力（Ｑｃ）と前記消費電力とを比較する（ステップＳ１）。ＰＣＭ１０は、この比較の結果、キャパシタ電力が前記消費電力よりも小さいとき（Ｑｃ≦Ｑｏ）は、キャパシタ電力が前記消費電力よりも大きくなるようにオルタネータ２に発電を行わせる（ステップＳ２）。一方、キャパシタ電力が前記消費電力よりも大きいとき（Ｑｃ＞Ｑｏ）、又は、前記ステップＳ２でのオルタネータ２による発電の結果、キャパシタ電力が前記消費電力よりも大きくなったときは、ＰＣＭ１０は、学習実行条件の成立（ステップＳ３でＹＥＳ）を前提に、キャパシタ電力（Ｑｃ）を使用しつつ、オルタネータ２による発電が行われない状態で、燃料噴射弁２０の特性を学習する（ステップＳ４）。
【００６３】
本実施形態によれば、ステップＳ４の学習が実行される前に、その学習実行中に車両で必要な消費電力（Ｑｏ）がキャパシタ３に確保されるので、たとえ学習実行中にキャパシタ３の電力のみが使用されても、キャパシタ３の電圧（１２Ｖから最大２５Ｖ）がバッテリ６の最小電圧１２Ｖを超えて低くなることがない。そのため、オルタネータ２による発電が行われない状態でステップＳ４の学習が実行されるので、前記学習の実行中は、エンジン１は確実に無負荷の状態に維持される。そのため、学習中は、エンジン１が安定した状態に確保されて、学習精度が確実に向上する。
【００６４】
また、本実施形態では、エンジン１の燃料噴射制御に用いられる燃料噴射弁２０の特性が、エンジン１が安定した状態で精度よく学習されるため、エミッション、燃費、ドライバビリティ、ＮＶＨ（noise, vibration, harshness）等のエンジン性能が大幅に向上する。
【００６５】
また、本実施形態では、キャパシタ３と、ステップＳ４の学習の実行中に電力を消費する電気負荷４と、電力源であるバッテリ６とが相互に電気的に接続された電源装置が備えられている。この電源装置は、キャパシタ３の電力がバッテリ６の電力よりも優先して電気負荷４で使用されるように構成されている。すなわち、キャパシタ３から電気負荷４に電力が供給されているときは、バッテリ６から電気負荷４に電力が供給されないように構成されている。そのため、学習中に車両で必要な消費電力（Ｑｏ）よりも大きい電力（Ｑｃ）がキャパシタ３に確保されていることと併せて、学習中にバッテリ６が放電することが回避される。そのため、学習中にバッテリ６のＳＯＣが低下することがなく、バッテリ６の劣化促進が抑制される。
【００６６】
（４）変形例
前記実施形態では、エンジン１から動力を得て発電する発電手段としてオルタネータ２を用いたが、発電だけでなくエンジン１のトルクアシスト（エンジン１の出力軸にアシスト用のトルクを付与する動作）も行うことが可能なモータジェネレータを前記発電手段として用いてもよい。つまり、本発明は、動力源としてエンジンのみを備える一般の車両だけでなく、エンジンとモータ（モータジェネレータ）とを併用したハイブリッド車両にも適用可能である。
【００６７】
また、前記実施形態では、オルタネータ２（発電手段）により発電された電力を蓄えるキャパシタとして電気二重層キャパシタ（ＥＤＬＣ）を用いたが、キャパシタは、繰り返し充放電が可能、比較的急速な充放電が可能なものであればよく、必ずしも電気二重層キャパシタに限られない。例えば、電気二重層キャパシタ以外のキャパシタとして、リチイムイオンキャパシタを用いることができる。リチウムイオンキャパシタとは、リチウムイオンを電気化学的に吸蔵可能な炭素系材料（リチイムイオン電池の負極と同じ材料）を負極として用いることでエネルギー密度をさらに向上させたものである。このような構成のリチウムイオンキャパシタは、キャパシタとして一般的な電気二重層キャパシタとは異なり、正極と負極とで充放電の原理が異なる（化学反応を併用する）ことから、ハイブリッドキャパシタとも呼ばれる。このリチウムイオンキャパシタを一例とするハイブリッドキャパシタ、及び前記電気二重層キャパシタのいずれについても、エネルギー密度が高く、しかもリニアな充放電特性をもつので、本発明に係るキャパシタとして好適に用いることができる。
【００６８】
また、前記実施形態では、学習対象物（エンジン制御に用いられるエンジン制御関連部品）は燃料噴射弁２０であったが、これに限られない。例えば、クランク角センサＳＷ４の特性（個体差や取付けバラツキ）を学習することもエンジン制御の信頼性向上に資することになる。そして、その場合も、学習中はエンジンを無負荷の状態に維持することが、クランク軸のねじれが抑制されて学習精度の向上が図られるので好ましい。
【符号の説明】
【００６９】
１      エンジン
２      オルタネータ（発電手段）
３      キャパシタ
４      電気負荷
５      ＤＣ／ＤＣコンバータ
６      バッテリ
１０    ＰＣＭ（消費電力算出手段、比較手段、必要電力確保手段、学習実行手段）
２０    燃料噴射弁（エンジン制御関連部品）
ＳＷ４  クランク角センサ
【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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