(57)【要約】【課題】  サプライポンプの機差による特性のばらつきの早期吸収と、工場出荷時等の学習時間の短縮化による工場生産性の向上との両立を図ることを課題とする。【解決手段】  仮学習をエンジン冷却水温が低い状態で１回だけ実施して仮学習を終了するのではなく、エンジン冷却水温が上昇中の期間にも繰り返し仮学習を実施することで、徐々に精度の高い実学習値が最新の機差学習値に更新される。これによって、サプライポンプの機差による特性ばらつきをより早期に吸収することができ、且つ仮学習により得られる仮学習値の精度を、本学習により得られる実学習値に、より早く近づけることができる。したがって、車両工場出荷時等の学習時間を短縮できるため、車両工場における生産性を向上させることができる。【選択図】  図１
2006336482.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）内燃機関の気筒に搭載された燃料噴射弁に高圧燃料を圧送供給する燃料供給ポンプと、
（ｂ）学習実行条件が成立した際に、前記燃料供給ポンプの機差ばらつきを学習補正する本学習を実施する学習制御装置と
を備えた内燃機関用燃料噴射装置において、
前記学習制御装置は、前記学習実行条件が成立する以前に前記燃料供給ポンプの機差ばらつきを学習補正する仮学習を実施する仮学習実行手段を有し、
前記仮学習実行手段は、前記仮学習を最初に実施してから前記本学習に移行するまでの期間、前記仮学習を２回以上繰り返し実施することを特徴とする内燃機関用燃料噴射装置。
【請求項２】
請求項１に記載の内燃機関用燃料噴射装置において、
前記学習実行条件は、前記内燃機関を始動後、エンジン暖機が完了した際に成立することを特徴とする内燃機関用燃料噴射装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の内燃機関用燃料噴射装置において、
前記学習制御装置は、前記仮学習を実施する毎に前記仮学習により得られた仮学習値を更新して記憶する学習値記憶手段を有していることを特徴とする内燃機関用燃料噴射装置。
【請求項４】
請求項１または請求項２に記載の内燃機関用燃料噴射装置において、
前記学習制御装置は、前記仮学習により得られた複数の仮学習値のうち最後の仮学習値を、最終仮学習値として記憶する学習値記憶手段を有していることを特徴とする内燃機関用燃料噴射装置。
【請求項５】
請求項１または請求項２に記載の内燃機関用燃料噴射装置において、
前記学習制御装置は、前記仮学習により得られた複数の仮学習値のうち最後の仮学習値、およびこの最後の仮学習値から数回前までの複数の仮学習値を平均化処理した値を、最終仮学習値として記憶する学習値記憶手段を有していることを特徴とする内燃機関用燃料噴射装置。
【請求項６】
請求項１ないし請求項５のうちのいずれか１つに記載の内燃機関用燃料噴射装置において、
前記燃料供給ポンプは、加圧室内に吸入した燃料を加圧すると共に、前記加圧室内に吸入される燃料吸入量を調量する電磁弁を有し、
前記燃料供給ポンプより吐出される燃料吐出量は、前記電磁弁に供給される駆動電流値に応じて変更されることを特徴とする内燃機関用燃料噴射装置。
【請求項７】
請求項１ないし請求項６のうちのいずれか１つに記載の内燃機関用燃料噴射装置において、
燃料の噴射圧力に相当する高圧燃料を蓄圧するコモンレールを備え、
前記燃料供給ポンプは、加圧室内に吸入した燃料を加圧して前記コモンレールに圧送供給することを特徴とする内燃機関用燃料噴射装置。
【請求項８】
請求項１ないし請求項７のうちのいずれか１つに記載の内燃機関用燃料噴射装置において、
前記燃料供給ポンプは、加圧室内に吸入した燃料を加圧すると共に、前記加圧室内に吸入される燃料吸入量を調量する電磁弁を有し、
前記学習制御装置は、前記電磁弁に供給される駆動電流を調整して、前記燃料供給ポンプより吐出される燃料吐出量を制御するエンジン制御ユニットに内蔵されており、
前記仮学習は、前記エンジン制御ユニットが工場初期出荷の状態で、仮学習実施条件が成立した際に実施されることを特徴とする内燃機関用燃料噴射装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、内燃機関の各気筒毎に対応して搭載された燃料噴射弁に向けて吐出する燃料吐出量を制御する燃料供給ポンプを備えた内燃機関用燃料噴射装置に関するもので、特に電磁弁を用いて燃料吸入量を調量して、コモンレールに圧送供給される燃料吐出量を制御するサプライポンプを備えた蓄圧式燃料噴射装置に係わる。
【背景技術】
【０００２】
［従来の技術］
従来より、例えばディーゼルエンジン用の燃料噴射システムとして知られるコモンレール式燃料噴射システムでは、エンジンの各気筒毎に対応して搭載された複数個のインジェクタに分配供給する高圧燃料を蓄圧するコモンレールを備え、各気筒のインジェクタから所定のタイミングで、エンジンの各気筒の燃焼室内に高圧燃料を噴射供給するように構成されている。そして、コモンレールには、吐出量可変の燃料供給ポンプから高圧燃料が圧送供給され、この燃料圧送量（燃料吐出量）をフィードバック制御している。このような燃料供給ポンプの中で、燃料吸入時に燃料吐出量を決定する吸入調量型のサプライポンプが存在する（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
このサプライポンプは、加圧室内に吸入される燃料吸入量を制御する電磁弁を設けている。この電磁弁は、ソレノイドコイルに印加する駆動電流により、その内部のバルブの位置を制御して、例えばフィードポンプから加圧室に至る燃料吸入経路の開口面積（バルブ開度）を変更することで、燃料吸入量を調量し、加圧室からコモンレールへ吐出される燃料吐出量を制御するように構成されている。ここで、駆動電流−燃料吐出量特性は、図５に示したように、サプライポンプ毎に大きな個体差があることが分かっている。また、アイドル運転時の燃料吐出量のばらつきは、基準特性（ポンプ機差中央品）に対して電流方向にオフセットする形でばらつくことが分かっている。そこで、従来の技術では、エンジン諸条件が安定したアイドル運転時にて、基準特性（ポンプ機差中央品）に対する電流方向のズレ量（電流学習値）を算出することで、サプライポンプの機差による特性のばらつきを学習補正する学習制御を実施している。
【０００４】
［従来の技術の不具合］
ところが、車両工場出荷時に初めて学習制御を実施する場合には、図６のタイミングチャートに示したように、車両工場出荷時のエンジン冷却水温が低い状態で、１回だけ仮学習を実施し、その後にエンジン暖機が終了した時点で１回だけ本学習を実施している。ここで、図６に示した学習状態モードは、５：初期出荷状態、１：仮学習完了状態、０：学習中、２：本学習完了状態を表している。また、図６に示した学習実施フラグは、１：学習実施、０：学習未実施を表している。また、図６に示した学習値は、太い破線が理論学習値、実線が実学習値を表している。
【０００５】
しかし、仮学習は、あくまで暫定的なポンプ機差学習方法であり、燃料供給ポンプの機差による特性のばらつきを少しでも早く吸収する目的で実施している。但し、エンジン冷却水温が低い状態で仮学習を実施しても、燃料供給ポンプの機差による特性のばらつきを吸収できるものの、本学習により得られる実学習値に対して、仮学習により得られる仮学習値の精度は当然のごとく低い。例えばエンジン冷却水温が所定範囲内にある時に本学習を実施する場合に、エンジン冷却水温が低い状態で１回だけ仮学習を実施すると、その仮学習により得られる仮学習値は本学習により得られる実学習値に対して大きく異なる。そのため、仮学習を実施した後に本学習が必ず必要となるが、熱容量の大きな商用車（例えば６気筒直接噴射式ターボチャージャ４サイクル・ディーゼルエンジン搭載車）では、エンジン暖機が完了するまでに多くの時間（エンジン冷却水温が常温から６５℃まで上昇するのに約８分間）がかかってしまう。このため、車両工場出荷時に初めて本学習を実施する場合には、本学習が完了するまでに長い学習時間を必要とし、工場における生産性が悪化するという問題が生じる。
【０００６】
燃料供給ポンプの機差による特性のばらつきの早期吸収と、車両工場出荷時の学習時間の短縮化による工場生産性の向上との両立を図るという目的で、車両工場出荷時に仮学習を実施し、車両工場出荷後に市場で本学習を実施することが考えられる。この場合には、仮学習により得られる仮学習値の精度が低いことから、燃料供給ポンプの機差による特性のばらつきが完全に吸収されず、この状態でエンジン試験を継続すると、目標コモンレール圧力と実コモンレール圧力とに偏差が生じ続けてしまう。この場合、例えば自動車の排気ガス制御状況を車載コンピュータでモニターすることを義務付けたＯＢＤ−ＩＩ（オン・ボード・ダイアグノーティック・システム・ステージＩＩ）規制対象車は、目標コモンレール圧力と実コモンレール圧力とに偏差が生じ続けると、ＯＢＤ−ＩＩシステムのコンピュータが排気ガスの悪化と判断して、工場出荷ラインでＭＩＬ（エンジンチェックランプ）等の警告ランプが点灯し、工場出荷ラインを止めてしまう可能性がある。
【特許文献１】特開２００４−２９３５４０号公報（第１−９頁、図１−図６）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の目的は、仮学習により得られる仮学習値の精度を、本学習により得られる実学習値（機差学習値）に近づけることのできる内燃機関用燃料噴射装置を提供することにある。また、燃料供給ポンプの機差ばらつきの早期吸収と、例えば工場出荷時等の学習時間の短縮化による工場における生産性の向上との両立を図ることのできる内燃機関用燃料噴射装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１に記載の発明によれば、学習実行条件が成立する以前に燃料供給ポンプの機差ばらつきを学習補正する仮学習を実施している。そして、仮学習を最初に実施してから本学習に移行するまでの期間、仮学習を２回以上繰り返し実施することにより、仮学習により得られる仮学習値の精度が、仮学習を最初に実施してから本学習に近づくに従ってより向上していく。これにより、仮学習により得られる仮学習値の精度を、本学習により得られる実学習値（機差学習値）により早く近づけることができる。したがって、例えば工場出荷時等に本学習完了まで待たなくても、少なくとも燃料供給ポンプを搭載した内燃機関を出荷させることができるので、例えば工場出荷時等の学習時間を短縮できる。この結果、燃料供給ポンプの機差ばらつきの早期吸収と、例えば工場出荷時等の学習時間の短縮化による工場における生産性の向上との両立を図ることができる。
【０００９】
請求項２に記載の発明によれば、内燃機関を始動後、エンジン暖機が完了した際に学習実行条件が成立するように構成されている。したがって、内燃機関を始動後、エンジン暖機が完了する以前、つまり内燃機関を始動後、エンジン暖機が完了するまでの期間中に、仮学習を２回以上繰り返し実施することにより、仮学習により得られる仮学習値の精度が徐々に本学習により得られる実学習値（機差学習値）に近づく。なお、エンジン諸条件が安定したアイドル安定状態を検出し、且つエンジン温度またはバッテリ電圧が所定範囲内であることを検出した際に、内燃機関を始動後、エンジン暖機が完了したと判断しても良い。
【００１０】
請求項３に記載の発明によれば、仮学習を実施する毎に仮学習により得られた仮学習値を学習値記憶手段に更新して記憶することにより、仮学習の完了時の最後の仮学習値が本学習により得られる実学習値に略一致する。これにより、燃料供給ポンプの機差ばらつきをより早期に吸収することができ、且つ仮学習により得られる仮学習値の精度を、本学習により得られる実学習値（機差学習値）に最も近づけることができる。
【００１１】
請求項４に記載の発明によれば、仮学習により得られた複数の仮学習値のうち最後の仮学習値を学習値記憶手段に、例えば工場出荷時等の燃料供給ポンプの試験運転情報の１つとして反映させるための最終仮学習値として記憶することにより、例えば工場出荷時等に本学習完了まで待たなくても、少なくとも燃料供給ポンプを搭載した内燃機関を出荷させることができるので、例えば工場出荷時等の学習時間の短縮化による工場における生産性の向上を図ることができる。
【００１２】
請求項５に記載の発明によれば、仮学習により得られた複数の仮学習値のうち最後の仮学習値、およびこの最後の仮学習値から数回前までの複数の仮学習値を平均化処理した値を学習値記憶手段に、例えば工場出荷時等の燃料供給ポンプの試験運転情報の１つとして反映させるための最終仮学習値として記憶することにより、例えば工場出荷時等に本学習を完了させなくても、燃料供給ポンプの試験運転中に排気ガスが悪化していると判断され難くなる。
【００１３】
請求項６に記載の発明によれば、電磁弁に供給される駆動電流値を最適化することで、燃料吸入量が調量され、加圧室から内燃機関の燃料噴射弁に吐出される燃料吐出量が制御される。そして、アイドル運転時の燃料吐出量のばらつきは、基準特性（ポンプ機差中央品）に対して電流方向にオフセットする形でばらつくことが分かっている。このため、仮学習により得られる仮学習値、本学習により得られる実学習値は、燃料供給ポンプの機差ばらつきを吸収する目的で、電流学習値として持つことが望ましい。
【００１４】
請求項７に記載の発明によれば、内燃機関用燃料噴射装置として蓄圧式燃料噴射装置が採用されている。これは、内燃機関の各気筒毎に対応して搭載された複数個の燃料噴射弁に分配供給する高圧燃料を蓄圧するコモンレールを備え、内燃機関の各気筒の燃料噴射弁から所定のタイミングで、内燃機関の各気筒に高圧燃料を噴射供給するように構成されている。そして、蓄圧式燃料噴射装置に採用される燃料供給ポンプとして、加圧室内に吸入した燃料を加圧してコモンレールに圧送供給するサプライポンプが用いられる。
【００１５】
請求項８に記載の発明によれば、エンジン制御ユニットが工場初期出荷の状態で、仮学習実施条件（学習実行条件Ａ）が成立した場合に仮学習を実施することにより、本学習実施条件（学習実行条件Ｂ）が不成立であっても、燃料供給ポンプの機差ばらつきを学習補正できるので、燃料供給ポンプの機差ばらつきを少しでも早く吸収することができる。なお、エンジン制御ユニットが工場初期出荷の状態で、学習実行条件Ａが一定時間継続して成立した場合に仮学習を実施するようにしても良い。また、仮学習を実施した後に、学習実行条件Ｂが成立した場合に本学習を実施するようにしても良い。また、仮学習を実施した後に、学習実行条件Ｂが一定時間継続して成立した場合に本学習を実施するようにしても良い。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
本発明を実施するための最良の形態は、燃料供給ポンプの機差ばらつきの早期吸収と、例えば工場出荷時等の学習時間の短縮化による工場における生産性の向上との両立を図るという目的を、学習実行条件が成立する以前に燃料供給ポンプの機差ばらつきを学習補正する仮学習を実施し、この仮学習を最初に実施してから本学習に移行するまでの期間、仮学習を２回以上繰り返し実施することで実現した。
【実施例１】
【００１７】
［実施例１の構成］
図１ないし図４は本発明の実施例１を示したもので、図２はコモンレール式燃料噴射システムの全体構成を示した図で、図３はサプライポンプのポンプハウジングに組み付けられた電磁弁を示した図で、図４はＮＥ信号パルス、サプライポンプのプランジャ＃１位置、サプライポンプのプランジャ＃２位置の推移を示したタイミングチャートである。
【００１８】
本実施例のエンジン制御システムは、例えば自動車等の車両に搭載されるディーゼルエンジン等の内燃機関（多気筒ディーゼルエンジン：以下エンジンと言う）の各気筒の燃焼室より流出する排気ガスを浄化する排気ガス浄化装置（図示せず）と、排気ガスの排気エネルギーを利用して、エンジンの各気筒の燃焼室内に吸入される吸入空気を過給するターボチャージャー（図示せず）と、各気筒の燃焼室内に高圧燃料を噴射供給するコモンレール式燃料噴射システム（蓄圧式燃料噴射装置）と、これらの各システムのアクチュエータを電子制御するエンジン制御ユニット（エンジン制御装置：ＥＣＵと呼ぶ）１０とを備えている。
【００１９】
ここで、コモンレール式燃料噴射システムは、コモンレール１内に蓄圧された高圧燃料を、エンジンの各気筒毎に対応して搭載された複数個（本例では４個）の燃料噴射弁（インジェクタ）３を介してエンジンの各気筒の燃焼室内に噴射供給するように構成されている。これは、燃料の噴射圧力に相当する高圧燃料を蓄圧するコモンレール１と、エンジンの各気筒の燃焼室内に燃料を所定のタイミングで噴射供給するインジェクタ３と、電磁弁６を経て加圧室内に吸入される燃料を加圧する吸入燃料調量方式の燃料供給ポンプ（サプライポンプ）５とを備えている。なお、ＥＣＵ１０は、学習実行条件が成立した際に、サプライポンプ５の機差による特性のばらつきを学習補正する機能（学習制御装置）を有している。図２では、４気筒エンジンの１つの気筒に対応するインジェクタ３のみを示し、他の気筒については図示を省略している。
【００２０】
コモンレール１には、燃料タンク７に連通する燃料排出路（燃料還流路）の開口度合を調整することが可能な減圧弁２が設置されている。なお、減圧弁２の代わりに、コモンレール１に、コモンレール１内の燃料圧力が限界設定圧力を超えた際に開弁してコモンレール１内の燃料圧力を限界設定圧力以下に抑えるプレッシャリミッタを取り付けるようにしても良い。そして、各気筒のインジェクタ３からエンジンの各気筒の燃焼室内への燃料噴射は、ノズルニードルと連動するコマンドピストンの動作制御を行う背圧制御室内の燃料圧力を増減制御する電磁弁４のコイル（図示せず）への通電および通電停止（ＯＮ／ＯＦＦ）により電子制御される。
【００２１】
サプライポンプ５は、吸入した低圧燃料を加圧する圧送系統を２つ以上備え、つまりポンプエレメントを２気筒以上備え、１つの電磁弁６で、全ての圧送系統の燃料吐出量を、各加圧室内に吸入される燃料吸入量を調量することで制御するタイプの高圧供給ポンプである。このサプライポンプ５は、エンジンのクランクシャフトの回転に伴ってポンプ駆動軸が回転することで、燃料タンク７から低圧燃料を汲み上げる周知のフィードポンプ（低圧供給ポンプ：図示せず）と、ポンプ駆動軸により回転駆動されるカム（図示せず）と、このカムに駆動されて上死点と下死点との間を往復運動する２個のプランジャ＃１、＃２と、これらのプランジャ＃１、＃２がポンプハウジング９に固定されたシリンダヘッド（図示せず）内を往復摺動することにより吸入された燃料を加圧して高圧化する２個の加圧室（プランジャ室：図示せず）と、各加圧室内の燃料圧力が所定値以上に上昇すると閉弁する２個の吸入弁（図示せず）と、各加圧室内の燃料圧力が所定値以上に上昇すると開弁する２個の吐出弁（図示せず）とを有している。
【００２２】
そして、サプライポンプ５は、各プランジャ＃１、＃２がシリンダヘッド（ポンプシリンダ）内を往復摺動することで、燃料タンク７から燃料供給配管を経て２個の加圧室内に吸入された低圧燃料を加圧して高圧化する。なお、燃料供給配管の途中には、燃料フィルタ８が設置されている。また、２個の吸入弁は、各加圧室よりも燃料の流れ方向の上流側、つまりフィードポンプから１個の電磁弁６を経て２個の加圧室に至る燃料吸入経路の途中に設置された逆止弁よりなる。また、２個の吐出弁は、各加圧室よりも燃料の流れ方向の下流側、つまり加圧室から吐出口に至る燃料吐出経路の途中に設置された逆止弁よりなる。
【００２３】
なお、サプライポンプ５においては、エンジンのクランクシャフトと同期して回転するポンプ駆動軸により駆動される各プランジャ＃１、＃２がポンプシリンダ内を下死点位置から上死点位置まで上昇する期間がポンプ吐出周期とされ、また、各プランジャ＃１、＃２がポンプシリンダ内を上死点位置から下死点位置まで下降する期間がポンプ吸入周期とされている。また、サプライポンプ５は、図４に示したように、吸入弁が開弁している間、つまりプランジャ＃１、＃２がポンプシリンダ内を上死点（ＴＤＣ）位置から下死点位置を過ぎるまでの期間が各加圧室内に低圧燃料を吸入するポンプ吸入期間とされている。また、その後に、吐出弁が開弁している間、つまりプランジャ＃１、＃２がポンプシリンダ内を上死点（ＴＤＣ）位置に戻るまでの期間が各加圧室内で加圧された高圧燃料を圧送するポンプ圧送期間とされている。
【００２４】
ここで、サプライポンプ５内に形成される、フィードポンプから２個の吸入弁を経て２個の加圧室に至る燃料吸入経路（図示せず）の途中には、加圧室内に吸入される燃料吸入量を調量する吸入調量型の電磁弁（電磁式吸入調量弁：ＳＣＶ）６が取り付けられている。この電磁弁６は、図示しないポンプ駆動回路を介してＥＣＵ１０から印加されるＳＣＶ駆動電流によって電子制御されることにより、サプライポンプ５の加圧室内に吸入される燃料の吸入量を調整するノーマリクローズタイプ（常閉型）の電磁式流量制御弁（電磁式ポンプ流量制御弁、電磁式燃料吸入量制御弁）である。
【００２５】
この電磁弁６は、図３に示したように、サプライポンプ５のポンプハウジング９に固定されたスリーブ状のバルブケース１１、このバルブケース１１の入口側ポート１２の開口面積を調整する弁体（スプール型のバルブ）１３、このバルブ１３を開弁方向に駆動する電磁駆動部（ソレノイド部）１４、およびバルブ１３を閉弁方向に付勢するコイルスプリング等の弁体付勢手段１５を有している。バルブケース１１の図示左端部には、燃料吸入経路の後半部分である、吸入弁を介して加圧室に連通する連通路１６に向けて開口する出口側ポート１７が形成されている。また、入口側ポート１２は、フィードポンプから２個の吸入弁を経て２個の加圧室に至る燃料吸入経路の途中に形成された燃料溜まり部１９に連通している。
【００２６】
電磁駆動部１４は、図３に示したように、バルブケース１１の図示右側部の外周にかしめ等の手段を用いて固定されたステータコア（固定コア）２１、バルブ１３と連動して図示左右方向に往復移動するプランジャ２２、このプランジャ２２の外周に固定されて、ステータコア２１が磁化されるとステータコア側に吸引される円筒状のムービングコア（可動コア）２３、プランジャ２２とムービングコア２３を往復移動自在に保持するハウジング２４、このハウジング２４の外周に保持されたコイルボビン２５、このコイルボビン２５の外周に巻回されたコイル２６、このコイル２６の端末リード線（図示せず）に電気的に接続されたターミナル２７、およびこのターミナル２７を保持するコネクタ２９等から構成されている。そして、コイル２６は、通電を受けることにより起磁力を発生してステータコア２１を磁化することで、プランジャ２２とムービングコア２３をストローク方向に吸引すると共に、コイルボビン２５に、絶縁被膜を施した導線を複数回巻装したソレノイドコイルである。
【００２７】
そして、電磁弁６は、ポンプ駆動回路を介してコイル２６に印加されるＳＣＶ駆動電流の大きさに比例して、バルブケース１１の半径方向に開口した入口側ポート１２に対してバルブ１３を相対的に軸線方向に移動させることで、燃料吸入経路の一部を構成する入口側ポート１２の開口面積を調整する。これにより、フィードポンプから燃料吸入経路、吸入弁を経て加圧室内に吸入される燃料吸入量が調量される。したがって、サプライポンプ５の加圧室からコモンレール１内に吐出される燃料吐出量が、エンジンの運転条件に対応した最適値に調整され、インジェクタ３からエンジンの各気筒の燃焼室内に噴射供給する燃料の噴射圧力に相当するコモンレール１内の燃料圧力、所謂コモンレール圧力が変更される。
【００２８】
ここで、ＥＣＵ１０には、制御処理、演算処理を行うＣＰＵ、各種プログラムまたは制御ロジックやデータを保存する記憶装置（ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ等の揮発性メモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭまたはフラッシュ・メモリ等の不揮発性メモリ）、入力回路、出力回路、電源回路等の機能を含んで構成される周知の構造のマイクロコンピュータが設けられている。そして、ＥＣＵ１０は、イグニッションスイッチがオン（ＩＧ・ＯＮ）すると、メモリ内に格納されている制御プログラムまたは制御ロジックに基づいて、コモンレール１内の燃料圧力（コモンレール圧力）が制御指令値となるようにフィードバック制御している。
【００２９】
また、ＥＣＵ１０とエンジン制御システム（コモンレール式燃料噴射システム）の各アクチュエータとの間には、複数個のインジェクタ３にそれぞれ搭載された電磁弁４のコイルにＩＮＪ駆動電流を印加するインジェクタ駆動回路（ＥＤＵ）と、サプライポンプ５の電磁弁６のコイル２６にＳＣＶ駆動電流を印加するポンプ駆動回路（図示せず）とが設けられている。そして、ＥＣＵ１０は、クランク角度センサ４１、アクセル開度センサ４２、冷却水温センサ４３、燃料温度センサ４４およびコモンレール圧力センサ４５等の各種センサからのセンサ信号がＡ／Ｄ変換器でＡ／Ｄ変換された後にマイクロコンピュータに入力されるように構成されている。また、マイクロコンピュータには、スタータＯＮ信号、スタータＯＦＦ信号、バッテリ電圧等も入力されるように構成されている。なお、冷却水温センサ４３は、エンジン冷却水温を電気信号に変換して出力する。また、燃料温度センサ４４は、サプライポンプ５に吸入される燃料温度を電気信号に変換して出力する。これらの冷却水温センサ４３および燃料温度センサ４４は、エンジン始動後のエンジン暖機の完了を検出するエンジン暖機検出手段として機能する。
【００３０】
上記のセンサのうちクランク角度センサ４１は、エンジンのクランクシャフト、あるいはサプライポンプ５のポンプ駆動軸に取り付けられたＮＥタイミングロータ（図示せず）の外周に対向するように設けられている。そのＮＥタイミングロータの外周面には、所定角度毎に凸状歯が複数個配置されている。なお、本実施例では、図４に示したように、エンジンの各気筒にそれぞれを対応させるように、基準とする各気筒の基準位置（上死点位置：気筒＃１のＴＤＣ位置、気筒＃３のＴＤＣ位置、気筒＃４のＴＤＣ位置、気筒＃２のＴＤＣ位置）を判別するための４個の凸状歯が所定角度（１８０°ＣＡ）毎に設けられている。また、サプライポンプ５の吸入開始時期（上死点位置：プランジャ＃１のＴＤＣ位置、プランジャ＃２のＴＤＣ位置）を判別するための２個の凸状歯が所定角度（３６０°ＣＡ）毎に設けられている。なお、図４のサプライポンプ５のプランジャ＃１位置およびプランジャ＃２位置の推移は、サプライポンプ５のカムプロフィールまたはカム位相であっても同様な波形を形成する。
【００３１】
ここで、本実施例では、図４に示したように、プランジャ＃１のＴＤＣ位置からプランジャ＃２のＴＤＣ位置までのクランク角度が、プランジャ＃１のポンプ吸入周期となり、また、プランジャ＃２のポンプ吐出周期となる。また、プランジャ＃２のＴＤＣ位置からプランジャ＃１のＴＤＣ位置までのクランク角度が、プランジャ＃１のポンプ吐出周期となり、また、プランジャ＃２のポンプ吸入周期となる。そして、クランク角度センサ４１は、電磁ピックアップよりなり、ＮＥタイミングロータの各凸状歯がクランク角度センサ４１に対して接近離反することにより、電磁誘導によってパルス状の回転位置信号（ＮＥ信号パルス）、特にサプライポンプ５の回転速度（ポンプ回転速度）と同期したＮＥ信号パルスが出力される。なお、ＥＣＵ１０は、クランク角度センサ４１より出力されたＮＥ信号パルスの間隔時間を計測することによってエンジン回転速度（以下エンジン回転数と言う：ＮＥ）を検出する回転速度検出手段として機能する。
【００３２】
そして、ＥＣＵ１０は、クランク角度センサ４１等の回転速度検出手段によって検出されるエンジン回転数（ＮＥ）とアクセル開度センサ４２等のアクセル開度検出手段によって検出されるアクセル開度（ＡＣＣＰ）とに対応して設定された基本噴射量（Ｑ）に、エンジン冷却水温（ＴＨＷ）や燃料温度（ＴＨＦ）等を考慮した噴射量補正量を加味して指令噴射量（ＱＦＩＮ）を算出する機能（噴射量設定手段）と、エンジン回転数（ＮＥ）と指令噴射量（ＱＦＩＮ）とによって指令噴射時期（ＴＦＩＮ）を算出する機能（噴射時期設定手段）と、コモンレール１に設置されたコモンレール圧力センサ４５等の燃料圧力検出手段によって検出される実コモンレール圧力（ＰＣ）と指令噴射量（ＱＦＩＮ）とによって複数個のインジェクタ３にそれぞれ搭載された電磁弁４のコイルへの通電時間に相当する噴射指令パルス長さ（指令噴射期間：ＴＱＦＩＮ）を算出する機能（噴射期間設定手段）とを有している。
【００３３】
そして、ＥＣＵ１０は、エンジンの運転状態に応じた最適な燃料の噴射圧力を演算し、ポンプ駆動回路を介してサプライポンプ５の電磁弁６のコイル２６を駆動する燃料圧力制御手段を有している。これは、エンジン回転数（ＮＥ）と指令噴射量（ＱＦＩＮ）とによって目標コモンレール圧力（ＰＦＩＮ）を算出する機能（燃料圧力設定手段）を有し、目標コモンレール圧力（ＰＦＩＮ）を達成するために、サプライポンプ５の電磁弁６のコイル２６に印加するＳＣＶ駆動電流を調整して、サプライポンプ５の加圧室より吐出される燃料吐出量をフィードバック制御するように構成されている。
【００３４】
［実施例１の制御方法］
次に、車両工場出荷時に実施されるサプライポンプ５の機差による駆動電流−燃料吐出量特性（図５参照）のばらつきを学習補正するポンプ機差学習方法を、図１ないし図４に基づいて説明する。
【００３５】
ここで、サプライポンプ５の電磁弁６のバルブケース１１の入口側ポート１２の開口形状の製造上にばらつきや、電磁弁６のコイルスプリング等の弁体付勢手段１５の付勢力（スプリング力、ばね荷重）のばらつきによって、駆動電流−燃料吐出量特性に個体差（ポンプ機差）があることが分かっている。そこで、本実施例のシステムでは、図１のタイミングチャートに示したように、ＥＣＵ１０が工場初期出荷状態で、学習実行条件Ａが一定時間継続して成立した場合に、サプライポンプ５の機差による特性のばらつきを学習補正する仮学習を２回以上繰り返し実施する（仮学習実行手段）ように構成されている。また、最後の仮学習を実施した後に、学習実行条件Ｂが一定時間継続して成立した場合に、サプライポンプ５の機差による特性のばらつきを学習補正する本学習を実施する（本学習実行手段）ように構成されている。
【００３６】
そして、車両工場出荷時にエンジン出荷試験（少なくともコモンレール式燃料噴射システムの工場出荷試験）を行う場合には、図１のタイミングチャートに示したように、ＥＣＵ１０に接続された既存のスイッチの長押しや専用スイッチのＯＮ（投入）により学習実施フラグを立てる。なお、ＥＣＵ１０が工場初期出荷状態である時にイグニッションスイッチをＯＮすると学習実施フラグが立つようにしても良い。また、車両走行距離等の条件が満足した際に所定の頻度でサプライポンプ５の機差による特性のばらつきを再学習するように学習実施フラグが立つようにしても良い。また、学習実施フラグは、本学習が完了してから一定時間が経過した後に倒すようにしても良い。
【００３７】
そして、エンジン始動後に仮学習実施条件である学習実行条件Ａが成立した段階で、サプライポンプ５の機差による特性のばらつきを少しでも早く吸収する目的で、仮学習を実施する。ここで、学習実行条件Ａは、エンジン諸条件が安定したアイドル運転時、すなわち、アイドル安定状態を検出した際に成立する。ここで、下記の条件１〜条件９を全て満足した時に、学習実行条件Ａが成立（ＹＥＳ）し、下記の条件１〜条件９のうちいずれか１つでも満足しない時に、学習実行条件Ａが不成立（ＮＯ）となる。
【００３８】
条件１…エンジン回転数（ＮＥ）と目標アイドル回転数との偏差が一定値以下。
条件２…エンジン回転数（ＮＥ）が一定範囲（例えば８００〜１０００ｒｐｍ）内。
条件３…アクセル開度（ＡＣＣＰ）が一定値（例えば１％）以下。
条件４…実コモンレール圧力（ＰＣ）と目標コモンレール圧力（ＰＦＩＮ）との圧力偏差（ΔＰ）が一定値（例えば３０ＭＰａ）以下。
条件５…実コモンレール圧力（ＰＣ）が一定範囲（例えば３０〜４０ＭＰａ）内。
条件６…指令噴射量（ＱＦＩＮ）が一定範囲（例えば１〜５mm3 ／ｓｔ）内。
条件７…燃料漏れや排気ガス異常等のシステム異常無し。
条件８…スタータＯＦＦ。
条件９…車両走行速度（車速）が一定値（例えば０ｋｍ／ｈ）以下。
【００３９】
上記の条件１〜条件９は、エンジンまたは車両に取り付けられた各種センサおよびスイッチからの信号や、ＥＣＵ１０の演算処理により確認できる。なお、本実施例では、図１のタイミングチャートに示したように、ＥＣＵ１０が工場初期出荷状態で、学習実行条件Ａが成立した時点でタイマーのカウント（ＣＮ）を開始し、カウント（ＣＮ）が所定値に達したら、つまり学習実行条件Ａが一定時間継続して成立した段階で、仮学習を実施するように構成されている。また、タイマーのカウント（ＣＮ）が所定値に達する前に学習実行条件Ａが不成立となったら、タイマーのカウント（ＣＮ）をリセットし、再び学習実行条件Ａが成立したら最初からタイマーのカウント（ＣＮ）を開始する。
【００４０】
ここで、仮学習により得られる仮学習値（機差学習値：ＩＳＴＵＤＹ）の算出処理方法を簡単に説明する。学習実施フラグが立っており、エンジン始動が完了した段階で、先ずフィードバック補正量（フィードバック圧力量：ＰＦＢ）を算出する。これは、先ず実コモンレール圧力（ＰＣ）と目標コモンレール圧力（ＰＦＩＮ）との圧力偏差（ΔＰ）にフィードバックゲインである比例ゲイン（ＧＰ）を乗算して比例項を算出し、次に、実コモンレール圧力（ＰＣ）と目標コモンレール圧力（ＰＦＩＮ）との圧力偏差（ΔＰ）に基づいて変更される積分補償量にフィードバックゲインである積分ゲイン（ＧＩ）を乗算して積分項を算出し、次に、実コモンレール圧力（ＰＣ）と目標コモンレール圧力（ＰＦＩＮ）との圧力偏差（ΔＰ）の時間微分値にフィードバックゲインである微分ゲイン（ＧＤ）を乗算して微分項を算出する。そして、下記の数１の演算式に基づいて、これらの比例項と積分項と微分項とを加算してフィードバック圧力量（ＰＦＢ）を算出する。
〔数１〕
ＰＦＢ＝ＧＰ×ΔＰ＋ＧＩ×∫ΔＰ＋ＧＤ×ｄ／ｄｔΔＰ
【００４１】
次に、フィードバック圧力量（ＰＦＢ）を、所定の変換係数を用いてフィードバック燃料吐出量（ＱＦＢ）に変換する。これは、フィードバック圧力量（ＰＦＢ）を、所定の変換係数（Ｋ１）を用いて、燃料噴射量（ＱＩＮＪ）、燃料リーク量（ＱＬＥＡＫ）および目標コモンレール圧力（ＰＦＩＮ）に対応した要求吐出量に対して必要となるフィードバック燃料吐出量（ＱＦＢ）に変換する。例えばフィードバック圧力量（ＰＦＢ）に、体積弾性係数（Ｋα）をコモンレール内体積（Ｖ）で除算したものを乗算してフィードバック燃料吐出量（ＱＦＢ）を算出しても良い。
【００４２】
次に、所定のクランク角度（例えば３６０°ＣＡ）期間中の燃料噴射量（ＱＩＮＪ）と所定のクランク角度（例えば３６０°ＣＡ）期間中の燃料リーク量（ＱＬＥＡＫ）と目標コモンレール圧力（ＰＦＩＮ）に対応した要求吐出量を算出する（要求吐出量決定手段）。ここで、所定のクランク角度（例えば３６０°ＣＡ）期間中の燃料噴射量（ＱＩＮＪ）は、実際の噴射量を用いても良いが、便宜上指令噴射量（ＱＦＩＮ）×２を用いる。その要求吐出量と上記のフィードバック燃料吐出量（ＱＦＢ）とを加算して、目標となる燃料吐出量（目標吐出量：ＱＰＭＰ）を算出する。
【００４３】
次に、目標となる燃料吐出量（ＱＰＭＰ）を、所定の変換係数を用いて第１要求駆動電流値（Ｉ１）に変換する。これは、例えば目標となる燃料吐出量（ＱＰＭＰ）と燃料圧力とをパラメータとする２次元マップ（図示せず）を用いて、目標となる燃料吐出量（ＱＰＭＰ）を吸入指令量に変換し、更に、吸入量とエンジン回転数（ＮＥ）とをパラメータとする２次元マップ（図示せず）を用いて、吸入指令量を第１要求駆動電流値（目標駆動電流値：Ｉ１）に変換する。
【００４４】
次に、学習実行条件Ａが成立しているか否かを判定する。これは、上述したように、上記の条件１〜条件９を全て満足した時に、学習実行条件Ａが成立（ＹＥＳ）し、上記の条件１〜条件９のうちいずれか１つでも満足しない時に、学習実行条件Ａが不成立（ＮＯ）となる。そして、学習実行条件Ａが一定時間継続して成立した段階で、仮学習を実施する。先ず、既知のアイドル運転時燃料吐出量（マスタ品吐出量）をＥＥＰＲＯＭ等の不揮発性メモリより取り出す。なお、既知のアイドル運転時燃料吐出量は、予め実験等によって測定された燃料吐出量で、アイドル安定状態になってから一定時間経過後、つまり仮学習実施時に本来取るべきアイドル運転時吐出量である。
【００４５】
次に、既知のアイドル運転時燃料吐出量を、所定の変換係数を用いて第２要求駆動電流値（Ｉ２）に変換する。例えば既知のアイドル運転時燃料吐出量と燃料圧力とをパラメータとする２次元マップ（図示せず）を用いて、既知のアイドル運転時燃料吐出量を吸入指令量に変換し、更に、吸入量とエンジン回転数（ＮＥ）とをパラメータとする２次元マップ（図示せず）を用いて、吸入指令量を第２要求駆動電流値（Ｉ２）に変換する。
【００４６】
次に、第１要求駆動電流値（Ｉ１）から第２要求駆動電流値（Ｉ２）を減算した値を実学習値（仮学習値、電流学習値：ＩＳＴＵＤＹ）としてＥＥＰＲＯＭ等の不揮発性メモリに更新して記憶する（学習値記憶手段）。次に、下記の数２の演算式に基づいて、目標駆動電流値（Ｉ１）と実学習値（ＩＳＴＵＤＹ）とを加算して、目標コモンレール圧力（ＰＦＩＮ）に対して必要な目標駆動電流値（ＩＰＭＰ）を算出する（学習値反映手段）。ここで、学習値反映手段では、ＥＣＵ１０が工場初期出荷状態のままの場合、実学習値（ＩＳＴＵＤＹ）の初期値としてゼロが代入される。
〔数２〕
ＩＰＭＰ＝Ｉ１＋ＩＳＴＵＤＹ
【００４７】
そして、図１のタイミングチャートに示したように、車両工場出荷時に、学習実行条件Ｂが成立する以前にサプライポンプ５の機差による特性のばらつきを学習補正する仮学習を実施するに当たって、仮学習を最初に実施してから本学習に移行するまでの期間、２回以上繰り返し仮学習が実施される。したがって、本学習が実施される以前に、基準特性（ポンプ機差中央品）に対する電流方向のズレ量（仮学習値）が算出されるため、サプライポンプ５の機差による特性のばらつきを少しでも早く吸収できる。
【００４８】
そして、仮学習実施後に本学習実施条件である学習実行条件Ｂが成立した段階で、本学習を実施する。ここで、学習実行条件Ｂは、上記の学習実行条件Ａに加えて、下記の条件１０〜条件１２を全て満足した時に、学習実行条件Ｂが成立（ＹＥＳ）する。なお、上記の条件１〜条件９および下記の条件１０〜条件１２のうちいずれか１つでも満足しない時に、学習実行条件Ｂは不成立（ＮＯ）となる。
【００４９】
条件１０…燃料温度（ＴＨＦ）が一定範囲（例えば４０〜７０℃）内。
条件１１…エンジン冷却水温（ＴＨＷ）が一定範囲（例えば６０〜９０℃）内。
条件１２…バッテリ電圧が一定範囲（例えば２４Ｖまたは１２Ｖ）内。
ここで、仮学習実施条件と本学習実施条件との本質的な違いは、エンジンの運転状態がアイドル安定状態である際に、学習精度を得られるだけのエンジン暖機が完了しているか否かによる。なお、本実施例では、燃料温度（ＴＨＦ）が一定範囲内、エンジン冷却水温（ＴＨＷ）が一定範囲内、バッテリ電圧が一定範囲内の全ての条件が成立した際に、エンジン暖機が完了していると判断するようにしているが、燃料温度（ＴＨＦ）、エンジン冷却水温（ＴＨＷ）、バッテリ電圧のうちのいずれか１つ以上が一定範囲内であれば、あるいは少なくともエンジン冷却水温（ＴＨＷ）が一定範囲内であれば、エンジン暖機が完了していると判断するようにしても良い。
【００５０】
また、本実施例では、学習実行条件Ｂが成立し、仮学習が完了した時点でタイマーのカウント（ＣＮ）を開始し、カウント（ＣＮ）が所定値に達したら、つまり学習実行条件Ｂが一定時間継続して成立した段階で、本学習を実施するように構成されている。なお、学習実行条件Ｂが成立した時点で、仮学習を中断し、タイマーのカウント（ＣＮ）を開始し、カウント（ＣＮ）が所定値に達したら、つまり学習実行条件Ｂが一定時間継続して成立した段階で、本学習を実施するようにしても良い。ここで、本学習により得られる実学習値（機差学習値：ＩＳＴＵＤＹ）の算出処理方法は、仮学習により得られる仮学習値（機差学習値：ＩＳＴＵＤＹ）の算出処理方法と同様であるため、説明を省略する。
【００５１】
［実施例１の効果］
以上のように、本実施例のエンジン制御システムにおいては、車両工場出荷時にエンジン出荷試験の実施中に、エンジン始動後に最初に仮学習を実施してから本学習に移行するまでの期間、エンジン冷却水温（ＴＨＷ）や燃料温度（ＴＨＦ）が徐々に上昇していくことに着目して、仮学習をエンジン冷却水温（ＴＨＷ）や燃料温度（ＴＨＦ）等のエンジン温度が低い状態で１回だけ実施して仮学習を終了するのではなく、エンジン冷却水温（ＴＨＷ）や燃料温度（ＴＨＦ）等のエンジン温度がエンジン暖機の完了に向けて上昇中の期間にも繰り返し仮学習を実施することで、徐々に精度の高い実学習値が最新の機差学習値に更新される。すなわち、仮学習により得られる仮学習値の精度が、仮学習を最初に実施してから本学習に近づくに従ってより向上していく。これにより、サプライポンプ５の機差による特性ばらつきをより早期に吸収することができ、且つ仮学習により得られる仮学習値の精度を、本学習により得られる実学習値により早く近づけることができる。したがって、車両工場出荷時に本学習を完了させなくても、排気ガスの悪化と判断されることはない。
【００５２】
ここで、サプライポンプ５の機差による特性のばらつきの早期吸収と、車両工場出荷時の学習時間の短縮化による車両工場における生産性の向上との両立を図るという目的で、車両工場出荷時に仮学習を実施し、車両工場出荷後に市場で本学習を実施することが考えられる。この場合でも、仮学習により得られる仮学習値の精度が向上するため、例えばＯＢＤ−ＩＩ規制対象車であっても、ＯＢＤ−ＩＩシステムのコンピュータが排気ガスの悪化と判断することはない。これにより、工場出荷ラインでＭＩＬ等の警告ランプが点灯し、工場出荷ラインが止まることはない。したがって、本学習完了まで待たなくても、車両を出荷させることができるので、車両工場出荷時等の学習時間（エンジン試験時間）を短縮できるため、サプライポンプ５の機差による特性のばらつきの早期吸収と、車両工場出荷時の学習時間の短縮化による車両工場における生産性の向上との両立を図ることができる。
【００５３】
ここで、最終的に採用する機差学習値は、本学習完了時の実学習値を用いても良く、また、仮学習完了時の最後の実学習値（仮学習値）を用いても良い。あるいは本学習完了時の実学習値から数回前までの仮学習値を平均化処理した値を用いても良く、また、仮学習完了時の最後の仮学習値から数回前までの仮学習値を平均化処理した値を用いても良い。  
【００５４】
［変形例］
本実施例では、本発明の内燃機関用燃料噴射装置を、コモンレール式燃料噴射システムに適用した例を説明したが、本発明を、コモンレール等の蓄圧容器を持たず、燃料供給ポンプから高圧配管を経て燃料噴射弁に直接高圧燃料を供給するタイプの内燃機関用燃料噴射装置に適用しても良い。
【００５５】
本実施例では、フィードポンプから加圧室内に吸入される燃料吸入量をＳＣＶ駆動電流に応じて調量することで、サプライポンプ５より吐出される燃料吐出量を制御する電磁弁６を設けたが、この電磁弁６は、そのコイル２６への通電停止時に全閉、つまり弁孔の開口面積が最小、リフト量が最小となるノーマリクローズタイプ（常閉型）の電磁式流量制御弁（電磁式ポンプ流量制御弁、電磁式燃料吸入量制御弁）を用いても、あるいはコイル２６への通電停止時に全開、つまり弁孔の開口面積が最大、リフト量が最小となるノーマリオープンタイプ（常開型）の電磁式流量制御弁（電磁式ポンプ流量制御弁、電磁式燃料吸入量制御弁）を用いても良い。
【００５６】
本実施例では、燃料供給ポンプとして、吸入した低圧燃料を加圧するポンプエレメント（圧送系統）を２気筒以上備え、１つの電磁弁６で、全ての圧送系統の燃料吐出量を、各加圧室内に吸入される燃料吸入量を調量することで制御するタイプのサプライポンプ５を用いたが、燃料供給ポンプとして、吸入した低圧燃料を加圧するポンプエレメント（圧送系統）を２気筒以上備え、２つ以上の電磁弁６で、対応した各圧送系統の燃料吐出量を、各加圧室内に吸入される燃料吸入量を調量することで制御するタイプの高圧供給ポンプを用いても良い。
【００５７】
本実施例では、工場出荷時に、学習実行条件が成立する以前に燃料供給ポンプの機差ばらつきを学習補正する仮学習を実施しているが、工場出荷時と異なる時期に、学習実行条件が成立する以前に燃料供給ポンプの機差ばらつきを学習補正する仮学習を実施しても良い。この理由は、仮学習を２回以上繰り返し実施する場合、工場出荷時の他に、例えば市場出荷後における本学習により得られるデータ（実学習値、機差学習値）が消去されてしまう場合がある。この本学習により得られるデータの消去は、学習制御装置を構成する例えばエンジン制御ユニット（ＥＣＵ）の入れ替えや、ＥＣＵの電源切り離し等により発生する可能性がある。このため、工場出荷時に、学習実行条件が成立する以前に燃料供給ポンプの機差ばらつきを学習補正する仮学習を実施するだけでなく、工場出荷後または市場出荷後、あるいはエンジン部品のメンテナンス時または修理時または交換時等の時に、学習実行条件が成立する以前に燃料供給ポンプの機差ばらつきを学習補正する仮学習を実施するようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】ポンプ機差学習方法を示したタイミングチャートである（実施例１）。
【図２】コモンレール式燃料噴射システムの全体構成を示した概略図である（実施例１）。
【図３】サプライポンプのポンプハウジングに組み付けられた電磁弁を示した断面図である（実施例１）。
【図４】ＮＥ信号パルス、サプライポンプのプランジャ＃１位置、サプライポンプのプランジャ＃２位置の推移を示したタイミングチャートである（実施例１）。
【図５】駆動電流−燃料吐出量特性を示した特性図である（従来の技術）。
【図６】ポンプ機差学習方法を示したタイミングチャートである（従来の技術）。
【符号の説明】
【００５９】
１  コモンレール
３  インジェクタ（燃料噴射弁）
４  インジェクタの電磁弁
５  サプライポンプ（燃料供給ポンプ）
６  サプライポンプの電磁弁（電磁式吸入調量弁）
１０  ＥＣＵ（学習制御装置、エンジン制御ユニット）
２６  サプライポンプの電磁弁のコイル
４１  クランク角度センサ（回転速度検出手段、アイドル安定状態検出手段）
４２  アクセル開度センサ（エンジン負荷検出手段、アイドル安定状態検出手段）
４３  冷却水温センサ（エンジン暖機検出手段）
４４  燃料温度センサ（エンジン暖機検出手段）
４５  コモンレール圧力センサ（燃料圧力検出手段、アイドル安定状態検出手段）
【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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