(57)【要約】【課題】内燃機関の安定した駆動制御を図るために行う学習の精度の向上を図る。【解決手段】学習実行制御部２３は、現時点における車両の状態がＩＳＣ学習（Ａ／Ｆ学習）の実行条件に合致していることを認識すると、続いて、電動Ｗ／Ｐ駆動制御部２１に問い合わせることによって電動Ｗ／Ｐ５が駆動を開始してから所定時間Ａ（Ｂ）が経過しているのかを確認する。時間の経過を確認すると、学習実行制御部２３は、学習実行部２２に指示を出してＩＳＣ学習（Ａ／Ｆ学習）を開始させる。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
収集された内燃機関の駆動に関連する情報に基づき内燃機関の性能の最適化のための学習を実行する学習手段と、
内燃機関における冷却水を循環させる電動ウォーターポンプが駆動を開始してから、内燃機関の駆動が安定するまでに要する所定時間が経過してはじめて前記学習を開始するよう前記学習手段の実行制御を行う制御手段と、
を有することを特徴とする学習制御装置。
【請求項２】
請求項１記載の学習制御装置において、
前記学習は、アイドル回転数制御に関する学習又は空燃比に関する学習の少なくともいずれか一方であることを特徴とする学習制御装置。
【請求項３】
収集された内燃機関の駆動に関連する情報に基づき内燃機関の性能の最適化のための学習を実行するコンピュータにより実施され、
内燃機関における冷却水を循環させる電動ウォーターポンプが駆動を開始してから、内燃機関の駆動が安定するまでに要する所定時間が経過してはじめて前記学習を開始することを特徴とする学習制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習制御装置及び学習制御方法、特に内燃機関の安定制御を図るための学習の実行制御に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の内燃機関（エンジン）は経年劣化等により駆動にばらつきが発生しうる。このような場合でもエンジン駆動のばらつきを吸収し、エンジン性能の最適化を図るために、従来からＩＳＣ（Ｉｄｌｅ  Ｓｐｅｅｄ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）学習やＡ／Ｆ（Ａｉｒ／Ｆｕｅｌ）学習等の学習が行われている。ＩＳＣというのは、冷却水温とコンピュータ制御によってバルブを開閉し、吸入空気量を変化させてアイドリングの回転数をコントロールするアイドル回転数制御のことである。ＩＳＣ学習は、アイドリングの安定化を目指すために行う学習のことである。Ａ／Ｆは、混合機における空気質量と燃料質量との比率、すなわち空燃比のことである。Ａ／Ｆ学習は、燃料の完全燃焼を目指すために行う学習のことである。学習実行条件が学習毎に予め設定されており、各学習は、現在の車両の状態が対応した学習実行条件に合致しているときに実行され、各種センサからの情報等を収集することにより得た学習値をフィードバックすることで、エンジン駆動の安定化、エンジン性能の最適化を図っている。
【０００３】
また、車両には、エンジンにおける冷却水を循環させる電動ウォーターポンプ（以下、「電動Ｗ／Ｐ」）が搭載されている車種が存在する。電動Ｗ／Ｐは、電動式のモータを備えており、このモータの駆動により冷却水を冷却水通路内で循環させる。電動Ｗ／Ｐは、バッテリから電力が供給され、ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）から供給される制御信号によって回転数等が制御される。ＥＣＵは、エンジンの始動時にエンジン本体やヘッドなどの暖機促進及び省電力のために電動Ｗ／Ｐを停止させる制御（以下、「停止制御」）を行うなどの電動Ｗ／Ｐ制御を行うことが提案されている（例えば、特許文献１）。
【０００４】
ところで、エンジンの駆動が不安定な状態のときに学習を実行すると、正しい学習値が必ずしも得られない。例えば、電動Ｗ／Ｐが停止しているときには、冷却水は冷却水通路内で循環されないので、エンジンの各部における温度にばらつきが発生してくる場合がある。このようなときに学習を行うと、得られる学習値にばらつきが発生し、エンジン始動不能やエンジンの吹け上がり、エミッション悪化、燃費悪化等エンジン性能の最適化を図ることができなくなるおそれが生じてくる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−１６９７５０号公報
【特許文献２】特開２００８−１６９７４８号公報
【特許文献３】特開２００７−７１０４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来においては、電動Ｗ／Ｐが停止している時に学習実行条件が成立してしまうと、学習が実行されてしまい、学習精度の低下を招くおそれがあった。
【０００７】
本発明は、内燃機関の安定した駆動制御を図るために行う学習の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】
本発明に係る学習制御装置は、収集された内燃機関の駆動に関連する情報に基づき内燃機関の性能の最適化のための学習を実行する学習手段と、内燃機関における冷却水を循環させる電動ウォーターポンプが駆動を開始してから、内燃機関の駆動が安定するまでに要する所定時間が経過してはじめて前記学習を開始するよう前記学習手段の実行制御を行う制御手段と、を有することを特徴とする。
【０００９】
また、前記学習は、アイドル回転数制御に関する学習又は空燃比に関する学習の少なくともいずれか一方であることを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る学習制御方法は、収集された内燃機関の駆動に関連する情報に基づき内燃機関の性能の最適化のための学習を実行するコンピュータにより実施され、内燃機関における冷却水を循環させる電動ウォーターポンプが駆動を開始してから、内燃機関の駆動が安定するまでに要する所定時間が経過してはじめて前記学習を開始することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、電動Ｗ／Ｐが停止していることにより内燃機関が不安定な駆動状態であるときには学習が開始されないようにしたので、学習値のばらつきの発生を抑止し、学習精度の低下を回避することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施の形態における冷却系システムの概略構成図である。
【図２】本実施の形態におけるＥＣＵのハードウェア構成図である。
【図３】本実施の形態におけるＥＣＵの機能ブロック構成図である。
【図４】本実施の形態におけるＩＳＣ学習の実行制御処理を示したフローチャートである。
【図５】本実施の形態におけるＡ／Ｆ学習の実行制御処理を示したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。
【００１４】
図１は、本発明に係る学習制御装置が適用された車両における冷却系システムの概略構成図である。なお、図１においては、実線で図示した矢印は冷却水の流れを示し、破線で図示した矢印は信号の入出力を示している。本実施の形態における冷却系システムは、エンジン（内燃機関）１、水温センサ２、ラジエータ３、サーモスタット４、電動ウォーターポンプ（電動Ｗ／Ｐ）５、実線で示された冷却水通路６及びＥＣＵ２０を有している。本実施の形態における冷却系システムは、冷却水を用いてエンジン１の冷却を行うと共に、冷却水を用いてエンジン１などの暖機を行うためのシステムである。
【００１５】
エンジン１は、供給される燃料と空気との混合気を燃焼させることによって動力を発生する装置である。エンジン１は、ガソリンエンジンやディーゼルエンジンなどの原動機であり、駆動状態に関する情報等を表す信号をＥＣＵ２０へ送信する。例えば、吸入空気量等のデータを検出信号としてＥＣＵ２０に供給する。水温センサ２は、冷却水通路６を流れる冷却水の温度を検出する。水温センサ２は、検出した温度に対応する検出信号をＥＣＵ２０に供給する。ラジエータ３は、その内部を通過する冷却水を外気によって冷却する。この場合、電動ファン（図示せず）の回転により導入された風によって、ラジエータ３内の冷却水の冷却が促進される。サーモスタット４は、冷却水の温度に応じて開閉する弁を有している。サーモスタット４は、基本的には、冷却水の温度が高温となったときに開弁し、ラジエータ３を通過して冷却水が冷却水通路６を流れるようにする。これにより、冷却水が冷却され、エンジン１のオーバーヒートが抑制される。一方、冷却水の温度が相対的に低温であるときに閉弁し、冷却水がラジエータ３を通過しないようにする。これにより、冷却水の温度低下が抑制されるため、エンジン１のオーバークールが抑制される。電動Ｗ／Ｐ５は、電動式のモータを備えており、このモータの駆動により冷却水を冷却水通路６内で循環させる。電動Ｗ／Ｐ５は、図示しないバッテリから電力が供給され、ＥＣＵ２０から供給される制御信号によって回転数等が制御される。
【００１６】
ＥＣＵ２０は、前述した各種構成要素等から供給される信号により表される各種データ等に基づいて電動Ｗ／Ｐ５の駆動制御を行う。具体的には、ＥＣＵ２０は、エンジン１の始動時に電動Ｗ／Ｐ５を停止させる停止制御等を行う。ＥＣＵ２０はまた、本発明における学習制御装置に相当し、上記各種信号等収集されたエンジン１の駆動に関連する情報に基づきエンジン性能の最適化を図るための学習を実行する。学習により得られた結果は、エンジン１の安定した駆動制御のためにフィードバックされる。本実施の形態では、学習としてＩＳＣ学習とＡ／Ｆ学習の少なくともいずれか一方を実行する。各学習は、例えば水温が７０度以上に達したときという条件などのように学習毎に予め設定された学習実行条件に合致してはじめて実行される。なお、本実施の形態において、学習実行条件自体は、従前からある条件をそのまま使用してよい。
【００１７】
図２は、本実施の形態におけるＥＣＵ２０のハードウェア構成図である。ＥＣＵ２０は、コンピュータにより実現され、図２に示したようにＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１４、通信手段として設けられたネットワークコントローラ１５を内部バス１６に接続して構成される。必要により、その他の構成も具備することは可能である。
【００１８】
図３は、本実施の形態におけるＥＣＵ２０のブロック構成図である。なお、本実施の形態の説明に不要な機能は図から省略している。ＥＣＵ２０は、電動Ｗ／Ｐ駆動制御部２１、学習実行部２２及び学習実行制御部２３を有している。電動Ｗ／Ｐ駆動制御部２１は、電動Ｗ／Ｐ５の駆動制御を行う。学習実行部２２は、収集されたエンジン１の駆動に関連する情報に基づきエンジン１の性能の最適化のための学習を実行する学習手段として設けられている。学習実行制御部２３は、電動Ｗ／Ｐ５が駆動を開始してから、エンジン１の駆動が安定するまでに要する所定時間が経過してはじめて学習を開始するよう学習実行部２２の実行制御を行う制御手段として設けられている。
【００１９】
ＥＣＵ２０における各構成要素２１〜２３は、ＥＣＵ２０を形成するコンピュータと、コンピュータに搭載されたＣＰＵ１１で動作するプログラムとの協調動作により実現される。
【００２０】
また、本実施の形態で用いるプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。通信手段や記録媒体から提供されたプログラムはコンピュータにインストールされ、コンピュータのＣＰＵがインストールプログラムを順次実行することで各種処理が実現される。
【００２１】
ところで、ＥＣＵ２０は、前述したようにエンジン１の始動時にエンジン本体やヘッドなどの暖機促進及び省電力のために電動Ｗ／Ｐ５を停止させる停止制御を行う場合がある。この電動Ｗ／Ｐ５が停止状態の時、冷却水は、冷却水通路６の中を循環しないので、冷却水通路６における場所によって水温が異なった状態になる可能性が生じてくる。つまり、水温センサ２による検出温度は、水温センサ２の設置位置における水温を示しているに過ぎず、場所によって水温の高い部分や低い部分が存在しうることになる。例えば、水温が７０度以上に達したときという学習実行条件が設定されていたとすると、全体としては水温が７０度に達していないときでも水温センサ２の設置位置における水温が７０度に達していれば、学習が実行されてしまうことになる。このように水温にばらつきがある状態においては、フリクションのばらつきが発生しうるので、アイドル回転数の維持に必要な空気量がばらついてしまう可能性が生じてくる。このように、エンジン１の駆動が安定していない電動Ｗ／Ｐ５が停止状態の時、及び電動Ｗ／Ｐ５が駆動を開始してもその開始した時から一定時間が経過していない時にＩＳＣ学習を実行すると、ＩＳＣ学習により得られる学習値がばらついてしまう。あるいは正しい値が得られない。このエンジンの温度偏差が学習値のばらつきへとつながってしまい、結果としてエンジン１の性能の最適化を図ることができなくなってしまう。このことは、Ａ／Ｆ学習においても同様で、電動Ｗ／Ｐ５が停止状態の時、及び電動Ｗ／Ｐ５が駆動を開始してから一定時間が経過していない時にＡ／Ｆ学習を実行すると、Ａ／Ｆ学習により得られる学習値がばらつきが発生してしまうことになりうる。
【００２２】
そこで、本実施の形態においては、電動Ｗ／Ｐ５が駆動を開始してから、エンジン１の駆動が安定するまでに要する所定時間が経過してはじめて学習を開始するように学習の実行制御を行うようにした。つまり、フリクションや燃料の燃焼が安定してから、すなわちエンジン１の駆動が安定してから学習を開始することによって、換言すると、エンジン１の駆動が不安定な時には学習を実行しないようにして、学習値をより正確に得られるようにしたことを特徴としている。
【００２３】
次に、本実施の形態における動作について説明する。まず、本実施の形態におけるＩＳＣ学習の実行制御について図４に示したフローチャートを用いて説明する。
【００２４】
学習実行制御部２３は、まず処理開始時点では学習を実行させていない。学習実行制御部２３は、現時点における車両の状態が、予め設定されているＩＳＣ学習の実行条件に合致しているか、つまりＩＳＣ学習実行条件が現時点において成立しているのかを確認する。そして、成立が確認されるまで、学習実行条件成立の確認処理を繰り返し行う（ステップ１０１でＮ）。成立したことを確認すると（ステップ１０１でＹ）、学習実行制御部２３は、続いて電動Ｗ／Ｐ駆動制御部２１に問い合わせることによって電動Ｗ／Ｐ５が駆動を開始してから所定時間Ａが経過しているのかを確認する。この確認は、具体的には駆動を開始した時点でその旨を示す信号を電動Ｗ／Ｐ駆動制御部２１から受け取るようにしてもよいし、電動Ｗ／Ｐ５の駆動開始時刻を特定する情報を取得するようにしてもよい。所定時間Ａというのは、ＩＳＣ学習を行う上でエンジン１の駆動が不安定な状態にあると考えられている時間であり、電動Ｗ／Ｐ５が駆動を開始してから各フリクションが安定しＩＳＣ学習値のばらつきがなくなるのに要する時間である。この所定時間Ａは、例えば６０秒などの時間長を示す値が設定されており、実験から導き出された値を用いてもよい。所定時間Ａを示すパラメータ値は、学習実行制御部２３を実現するプログラムの中に組み込まれていてもよいし、ＨＤＤ１４などに設定しておき、本処理の実行時にＨＤＤ１４から読み出し取得するようにしてもよい。後述する所定時間Ｂも同様である。学習実行制御部２３は、電動Ｗ／Ｐ５が駆動を開始してから所定時間Ａが経過していなければ（ステップ１０２でＮ）、この確認処理を繰り返し行う。所定時間Ａが経過したことを認識すると（ステップ１０２でＹ）、学習実行制御部２３は、この時点ではじめて学習実行部２２に指示を出してＩＳＣ学習を開始させる（ステップ１０３）。なお、所定時間Ａが経過する時点までＩＳＣ学習を開始していないのだから、電動Ｗ／Ｐ５が駆動を開始する前、つまり電動Ｗ／Ｐ５が停止しているときもＩＳＣ学習は実行されていない。
【００２５】
本実施の形態によれば、以上説明したように電動Ｗ／Ｐ５が駆動を開始してから所定時間Ａが経過していない時にはＩＳＣ学習を実施させずに待機させ、所定時間Ａの経過を確認してはじめてＩＳＣ学習を実施させることができる。
【００２６】
続いて、本実施の形態におけるＡ／Ｆ学習の実行制御について図５に示したフローチャートを用いて説明する。Ａ／Ｆ学習の実行制御は、ＩＳＣ学習の場合と同様である。すなわち、学習実行制御部２３は、現時点における車両の状態が、予め設定されているＡ／Ｆ学習の実行条件に合致しているか、つまりＡ／Ｆ学習実行条件が現時点において成立しているのかを確認する。そして、成立が確認されるまで、学習実行条件成立の確認処理を繰り返し行う（ステップ１１１でＮ）。成立したことを認識すると（ステップ１１１でＹ）、学習実行制御部２３は、続いて電動Ｗ／Ｐ駆動制御部２１に問い合わせることによって電動Ｗ／Ｐ５が駆動を開始してから所定時間Ｂが経過しているのかを確認する。この確認は、ＩＳＣ学習の場合と同様でよい。所定時間Ｂというのは、Ａ／Ｆ学習を行う上でエンジン１の駆動が不安定な状態にあると考えられている時間であり、エンジン各部の温度が電動Ｗ／Ｐ５の作用により平準化し、Ａ／Ｆ学習値のばらつきがなくなるのに要する時間である。この所定時間Ｂは、例えば６０秒などの時間長を示す値が設定されており、実験から導き出された値を用いてもよい。学習実行制御部２３は、電動Ｗ／Ｐ５が駆動を開始してから所定時間Ｂが経過していなければ（ステップ１１２でＮ）、この確認処理を繰り返し行う。所定時間Ｂが経過したことを認識すると（ステップ１１２でＹ）、学習実行制御部２３は、この時点ではじめて学習実行部２２に指示を出してＩＳＣ学習を開始させる（ステップ１１３）。なお、この時点までＡ／Ｆ学習を開始していないのだから、電動Ｗ／Ｐ５が駆動を開始する前、つまり電動Ｗ／Ｐ５が停止しているときもＡ／Ｆ学習は実行されていない。
【００２７】
本実施の形態によれば、以上説明したように電動Ｗ／Ｐ５が駆動を開始してから所定時間Ｂが経過していない時にはＡ／Ｆ学習を実施させずに待機させ、所定時間Ｂの経過を確認してはじめてＡ／Ｆ学習を実施させることができる。
【００２８】
なお、所定時間Ａ及びＢは、エンジン１の駆動が安定するまでに要する時間長を示す値なので、基本的には同じ値を示すことになる。ただ、学習毎に異なる学習実行条件を設定できるように、それぞれの学習をする上でエンジン１の駆動に求める安定度が異なってくるかもしれない。従って、学習毎に異なる所定時間を設定できるように、本実施の形態では、所定時間Ａ，Ｂと別個に設定するようにした。
【００２９】
また、本実施の形態では、学習としてＩＳＣ学習及びＡ／Ｆ学習を行うようにしたが、ノッキング等他の学習を行うのであれば、本発明はその学習にも適用可能である。
【符号の説明】
【００３０】
１  エンジン、２  水温センサ、３  ラジエータ、４  サーモスタット、５  電動ウォーターポンプ（電動Ｗ／Ｐ）、６  冷却水通路、１１  ＣＰＵ、１２  ＲＯＭ、１３  ＲＡＭ、１４  ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、１５  ネットワークコントローラ、１６  内部バス、２０  ＥＣＵ、２１  電動Ｗ／Ｐ駆動制御部、２２  学習実行部、２３  学習実行制御部。
【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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