(57)【要約】【課題】学習領域によって空燃比ずれの要因が異なることで誤学習する虞を抑制し、現在運転領域のフィードバック補正量を補間演算する精度を高める。【解決手段】電子制御装置１は、所定の制御パラメータで区分した学習領域毎に学習値及び学習回数を記憶し、現在運転領域と隣接する学習領域の学習値及び学習回数から現在運転領域のフィードバック補正量を補間演算し、内燃機関の空燃比フィードバック制御を行うマイコン２を備える。マイコン２は、現在運転領域と隣接する学習領域の学習回数のばらつきに応じた重みをそれぞれの学習領域において演算し、その演算結果を現在運転領域のフィードバック補正量の補間演算に反映する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関の空燃比フィードバック制御を行う電子制御装置（１）であって、
所定の制御パラメータで区分した学習領域毎に学習値及び学習回数を記憶し、現在運転領域と隣接する学習領域の学習値及び学習回数から現在運転領域のフィードバック補正量を補間演算し、前記空燃比フィードバック制御を行う制御部（２）を備え、
前記制御部は、現在運転領域と隣接する学習領域の学習回数のばらつきに応じた重みをそれぞれの学習領域において演算し、その演算結果を現在運転領域のフィードバック補正量の補間演算に反映する電子制御装置。
【請求項２】
前記制御部は、現在運転領域と隣接する学習領域の学習回数のばらつきに応じた重みの演算結果に加え、現在運転位置から現在運転領域と隣接する学習領域までの距離に応じた重みをそれぞれの学習領域において演算し、その演算結果を現在運転領域のフィードバック補正量の補間演算に反映する請求項１に記載した電子制御装置。
【請求項３】
前記制御部は、現在運転領域と隣接する学習領域の学習回数の最小値を、それぞれの学習領域の学習回数で除算した値を用い、前記学習回数のばらつきに応じた重みをそれぞれの学習領域において演算する請求項１又は２に記載した電子制御装置。
【請求項４】
前記制御部は、現在運転領域と隣接する学習領域の学習回数の平均値を、それぞれの学習領域の学習回数と平均値との偏差の絶対値で除算した値を用い、前記学習回数のばらつきに応じた重みをそれぞれの学習領域において演算する請求項１又は２に記載した電子制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
内燃機関の空燃比フィードバック制御では、排気ガス中の酸素濃度に応じて空燃比を検出する酸素濃度センサを用い、その酸素濃度センサから入力する空燃比の検出結果に基づいてインジェクタからエンジンに噴射される燃料の噴射量を制御する。空燃比フィードバック制御の応答性を高めるために学習機能を採用する方法があり、例えば特許文献１には、所定の制御パラメータで区分した学習領域毎に学習値及び学習回数を記憶し、現在運転位置を含む現在運転領域と隣接する学習領域の学習値及び学習回数から現在運転領域のフィードバック補正量を補間演算する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開昭６０−１５３４４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、学習領域によって空燃比ずれの要因が異なる。そのため、特許文献１に開示されている方法では、現在運転領域の空燃比ずれの要因に相当する学習値と合わずに誤学習する虞があり、現在運転領域のフィードバック補正量を補間演算する精度が低下する虞がある。現在運転領域と隣接する学習領域の学習回数のばらつきが大きいと、隣接する学習値の特定の学習値の寄与度が過大となり、現在運転領域の空燃比ずれの要因と異なる要因の影響を受け、誤学習により生じる誤差が増大する。
【０００５】
本発明は、上記した事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、学習領域によって空燃比ずれの要因が異なることで誤学習する虞を抑制することができ、現在運転領域のフィードバック補正量を補間演算する精度を高めることができる電子制御装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載した発明によれば、制御部（２）は、所定の制御パラメータで区分した学習領域毎に学習値及び学習回数を記憶し、現在運転領域と隣接する学習領域の学習値及び学習回数から現在運転領域のフィードバック補正量を補間演算し、内燃機関の空燃比フィードバック制御を行う。制御部は、現在運転領域と隣接する学習領域の学習回数のばらつきに応じた重みをそれぞれの学習領域において演算し、その演算結果を現在運転領域のフィードバック補正量の補間演算に反映する。
【０００７】
空燃比フィードバック制御に学習機能を採用した構成では、学習の進行度の違いにより学習領域の学習回数のばらつきが発生する。学習回数のばらつきが発生することに対し、その学習領域の学習回数のばらつきに応じた重みを演算し、その演算結果を現在運転領域のフィードバック補正量の補間演算に反映するようにした。例えば現在運転領域と隣接する学習領域の中で他の学習領域と比べて学習回数が極端に多い学習領域が存在し、学習回数のばらつきが大きくても、その学習回数が極端に多い学習領域での学習回数のばらつきに応じた重みの寄与度を、他の学習領域での学習回数のばらつきに応じた重みの寄与度よりも小さくして制限することで、誤学習する虞を抑制することができる。これにより、学習領域によって空燃比ずれの要因が異なることで誤学習する虞を抑制することができ、現在運転領域のフィードバック補正量を精度良く補間演算することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】一実施形態を示す機能ブロック図
【図２】学習領域を示す図
【図３】フローチャート
【図４】現在運転領域を示す図
【図５】学習回数のばらつきに応じた重みを示す図
【図６】学習回数のばらつきに応じた重みを示す図
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明を、内燃機関の空燃比フィードバック制御を行う電子制御装置に適用した一実施形態について図面を参照して説明する。電子制御装置１は、マイクロコンピュータ（以下、マイコンと称する）２（制御部に相当する）と、入力回路３と、出力回路４とを有する。マイコン２は、制御プログラムを実行して各種演算を行うＣＰＵ５と、制御プログラムを記憶するＲＯＭ６と、各種データを一時的に記憶するＲＡＭ７と、入力回路３及び出力回路４との間で各種信号を入出力するＩ／Ｏ８とが内部バス９で相互接続されている。
【００１０】
入力回路３は、エアフロメータ１０と、クランク角度センサ１１と、Ａ／Ｆセンサ１２とを接続している。エアフロメータ１０は、エアクリーナから内燃機関であるエンジンへ吸入される空気の吸入量を検出し、その検出結果を示す検出信号を電子制御装置１に出力する。クランク角度センサ１１は、クランクシャフトの基準位置、回転角及びエンジンの回転数を検出し、その検出結果を示す検出信号を電子制御装置１に出力する。Ａ／Ｆセンサ１２は、排気ガス中の酸素濃度に応じて空燃比をリニアに検出する酸素濃度センサであり、その検出結果を示す検出信号を電子制御装置１に出力する。尚、入力回路３は、上記したセンサの他に、エンジンの制御に必要な例えばノックセンサや車速センサ等の各種センサを接続している。
【００１１】
出力回路４は、燃料をエンジンに噴射するインジェクタ１３を接続している。インジェクタ１３から噴射される燃料の噴射量は、インジェクタ１３から噴射される燃料の噴射時間に依存し、噴射時間が長くなれば噴射量が多くなり、噴射時間が短くなれば噴射量が少なくなる。混合気の濃度を示す空燃比は、一定量の空気の吸入量に対する燃料の噴射量が多くなればリッチ側にずれ、一定量の空気の吸入量に対する燃料の噴射量が少なくなればリーン側にずれる。空気の吸入量との比が一定となる燃料の噴射量を基本噴射量として決定し、空気の吸入量に応じて燃料の噴射量を調整することで、運転条件が相違しても同じ空燃比の混合気を得ることが可能となる。
【００１２】
エンジンから排出される排気ガスに含まれる有害成分（ＣＯ，ＨＣ，ＮＯｘ等）は三元触媒で処理される。実際の空燃比である実空燃比が理論空燃比であれば三元触媒における有害成分の転換効率を全て良好に保つことができるが、実空燃比が理論空燃比よりもリッチ側にずれればＣＯ，ＨＣの転換効率が低下し、実空燃比が理論空燃比よりもリーン側にずれればＮＯｘの転換効率が低下する。ＣＰＵ５は、Ａ／Ｆセンサ１２から入力する検出信号により排気ガス中の酸素濃度に応じて空燃比を判定し、実空燃比が理論空燃比で維持されるようにインジェクタ１３から噴射される燃料の噴射量をフィードバック制御する。
【００１３】
ＣＰＵ５は、空燃比フィードバック制御の応答性を高めるために学習機能を採用している。ＲＡＭ７は、図２に示すように、エンジン回転数の区分を示す４個の値（Ｘ１〜Ｘ４）と吸気率の区分を示す３個の値（Ｙ１〜Ｙ３）とから特定される１２個の格子点（Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ１３，…Ｐ３４）の座標を記憶している。ＣＰＵ５は、ＲＡＭ７に記憶されている１２個の格子点の座標にしたがってエンジン回転数の軸方向を３区分とし且つ吸気率の軸方向を２区分とすることで６区分の学習領域（Ａ１１，Ａ１２，…Ａ２３）を定義し、それぞれの学習領域毎に学習値及び学習回数を記憶する。図２に示す学習値［ｎｎ］（ｎｎは「００」〜「１２」）及び学習値［ｍｍ］（ｍｍは「００」〜「１２」）は任意の数値である。ＣＰＵ５は、現在運転位置を特定すると、その特定した現在運転位置を含む現在運転領域を６区分の学習領域の中で特定し、その特定した現在運転領域と隣接する四方の学習領域の学習値及び学習回数から現在運転領域のフィードバック補正量を補間演算する。
【００１４】
次に、上記した構成の作用について図３から図６を参照して説明する。
マイコン２において、ＣＰＵ５は、補間演算処理を開始すると、現在運転位置を特定し、その特定した現在運転位置を含む現在運転領域を特定する（Ｓ１）。ＣＰＵ５は、その特定した現在運転位置から現在運転領域と隣接する学習領域までの距離に応じた重みをそれぞれの学習領域において演算する（Ｓ２）。ＣＰＵ５は、現在運転領域と隣接する学習領域の学習値及び学習回数から補正値をそれぞれの学習領域において演算する（Ｓ３）。ＣＰＵ５は、現在運転領域と隣接する学習領域の学習回数のばらつきに応じた重みをそれぞれの学習領域において演算する（Ｓ４）。ＣＰＵ５は、演算した補正値に対して距離に応じた重みと学習回数のばらつきに応じた重みとを乗算し、その重みを乗算した補正値を用いて現在運転領域のフィードバック補正量を補間演算し（Ｓ５）、補間演算処理を終了する。
【００１５】
具体的に説明すると、ＣＰＵ５は、現在運転領域と隣接する学習領域の学習回数のばらつきに応じた重みをそれぞれの学習領域において以下の２通りの方法で演算する。尚、ここでは、現在運転領域を学習領域Ａ１１，Ａ１２，Ａ２１，Ａ２２に跨る領域で特定し、現在運転領域と隣接する四方の学習領域が学習領域Ａ１１，Ａ１２，Ａ２１，Ａ２２である場合を例示する。
【００１６】
（１）現在運転領域と隣接する学習領域の学習回数の最小値を、それぞれの学習領域の学習回数で除算した値を用いる方法
この場合、ＣＰＵ５は、図５に示すように、現在運転領域と隣接する学習領域の学習回数の最小値を「１」と演算し、格子点Ｐａにおける学習回数のばらつきに応じた重み係数を「１／１００」と演算する。同様にして、ＣＰＵ５は、格子点Ｐｂにおける学習回数のばらつきに応じた重み係数を「１／２」と演算し、格子点Ｐｃにおける学習回数のばらつきに応じた重み係数を「１／１」と演算し、格子点Ｐｄにおける学習回数のばらつきに応じた重み係数を「１／５」と演算する。
【００１７】
そして、ＣＰＵ５は、演算した補正値に対して距離に応じた重み係数と学習回数のばらつきに応じた重み係数とを乗算し、それらの重み係数を乗算した補正値を用いて現在運転領域のフィードバック補正量を補間演算する。即ち、ＣＰＵ５は、演算した補正値を「Ｋ１」とし、補間演算に用いる補正値を「Ｋ２」とすると、格子点Ｐａにおいては、距離に応じた重み係数を「（１−ａ）×（１−ｂ）」と演算し、学習回数のばらつきに応じた重み係数を「１／１００」と演算したことで、補間演算に用いる補正値を以下の演算式により演算する。
Ｋ２＝Ｋ１×（１−ａ）×（１−ｂ）×（１／１００）
同様にして、ＣＰＵ５は、格子点Ｐｂにおいては、補間演算に用いる補正値を以下の演算式により演算する。
Ｋ２＝Ｋ１×ａ×（１−ｂ）×（１／２）
ＣＰＵ５は、格子点Ｐｃにおいては、補間演算に用いる補正値を以下の演算式により演算する。
Ｋ２＝Ｋ１×（１−ａ）×ｂ×（１／１）
ＣＰＵ５は、格子点Ｐｄにおいては、補間演算に用いる補正値を以下の演算式により演算する。
Ｋ２＝Ｋ１×ａ×ｂ×（１／５）
ＣＰＵ５は、学習回数が極端に多い学習領域Ａ１１での学習回数のばらつきに応じた重みの寄与度を、他の学習領域Ａ１２，Ａ２１，Ａ２２での学習回数のばらつきに応じた重みの寄与度よりも小さくして制限し、誤学習する虞を抑制する。
【００１８】
（２）現在運転領域と隣接する学習領域の学習回数の平均値を、それぞれの学習領域の学習回数と平均値との偏差の絶対値で除算した値を用いる方法
この場合、ＣＰＵ５は、図６に示すように、現在運転領域と隣接する学習領域の学習回数の平均値を「１００＋２＋１＋５＝２７」と演算し、学習領域Ａ１１に属する格子点Ｐａにおける学習回数のばらつきに応じた重み係数を「２７／｜（１００−２７）｜＝２７／７３」と演算する。同様にして、ＣＰＵ５は、学習領域Ａ１２に属する格子点Ｐｂにおける学習回数のばらつきに応じた重み係数を「２７／｜（２−２７）｜＝２７／２５」と演算し、学習領域Ａ２１に属する格子点Ｐｃにおける学習回数のばらつきに応じた重み係数を「２７／｜（１−２７）｜＝２７／２６」と演算し、学習領域Ａ２２に属する格子点Ｐｄにおける学習回数のばらつきに応じた重み係数を「２７／｜（５−２７）｜＝２７／２２」と演算する。尚、｜ｎ｜はｎの絶対値を示す。
【００１９】
そして、ＣＰＵ５は、演算した補正値に対して距離に応じた重み係数と学習回数のばらつきに応じた重み係数とを乗算し、それらの重み係数を乗算した補正値を用いて現在運転領域のフィードバック補正量を補間演算する。即ち、ＣＰＵ５は、演算した補正値を「Ｋ１」とし、補間演算に用いる補正値を「Ｋ２」とすると、格子点Ｐａにおいては、距離に応じた重み係数を「（１−ａ）×（１−ｂ）」と演算し、学習回数のばらつきに応じた重み係数を「２７／７３」と演算したことで、補間演算に用いる補正値を以下の演算式により演算する。
Ｋ２＝Ｋ１×（１−ａ）×（１−ｂ）×（２７／７３）
同様にして、ＣＰＵ５は、格子点Ｐｂにおいては、補間演算に用いる補正値を以下の演算式により演算する。
Ｋ２＝Ｋ１×ａ×（１−ｂ）×（２７／２５）
ＣＰＵ５は、格子点Ｐｃにおいては、補間演算に用いる補正値を以下の演算式により演算する。
Ｋ２＝Ｋ１×（１−ａ）×ｂ×（２７／２６）
ＣＰＵ５は、格子点Ｐｄにおいては、補間演算に用いる補正値を以下の演算式により演算する。
Ｋ２＝Ｋ１×ａ×ｂ×（２７／２２）
この場合も、ＣＰＵ５は、学習回数が極端に多い学習領域Ａ１１での学習回数のばらつきに応じた重みの寄与度を、他の学習領域Ａ１２，Ａ２１，Ａ２２での学習回数のばらつきに応じた重みの寄与度よりも小さくして制限し、誤学習する虞を抑制する。
【００２０】
以上に説明したように本実施形態によれば、次に示す効果を得ることができる。
電子制御装置１において、学習回数のばらつきに応じた重みをそれぞれの学習領域において演算し、その演算結果を現在運転領域のフィードバック補正量の補間演算に反映するようにした。隣接する他の学習領域と比べて学習回数が極端に多い学習領域が存在し、学習回数のばらつきが大きくても、その学習回数が極端に多い学習領域での学習回数のばらつきに応じた重みの寄与度を、他の学習領域での学習回数のばらつきに応じた重みの寄与度よりも小さくして制限することで、誤学習する虞を抑制することができる。これにより、学習領域によって空燃比ずれの要因が異なることで誤学習する虞を抑制することができ、現在運転領域のフィードバック補正量を精度良く補間演算することができる。
【００２１】
又、電子制御装置１において、現在運転位置から現在運転領域と隣接する学習領域までの距離に応じた重みをそれぞれの学習領域において演算し、その演算結果を現在運転領域のフィードバック補正量の補間演算に反映するようにした。隣接する他の学習領域と比べて現在運転位置までの距離が極端に遠い学習領域が存在しても、その距離が極端に遠い学習領域までの距離に応じた重みの寄与度を、他の学習領域での現在運転位置から学習領域までの距離に応じた重みの寄与度よりも小さくして制限することで、誤学習する虞を抑制することができる。これにより、学習回数のばらつきに応じた重みに加え、現在運転位置から学習領域までの距離に応じた重みも考慮することで、現在運転領域のフィードバック補正量をより精度良く補間演算することができる。
【００２２】
尚、以上は、他の学習領域と比べて学習回数が極端に多い学習領域が存在する場合を説明したが、これとは反対に、他の学習領域と比べて学習回数が極端に少ない学習領域が存在する場合も同様である。その場合においても、学習回数のばらつきによる隣接する学習領域の影響を抑制できるよう、その学習回数が極端に少ない学習領域に対し、学習回数の多い他の学習領域での学習回数のばらつきに応じた重みの寄与度を小さくすることで、誤学習する虞を抑制することができる。
【００２３】
本開示は、実施例に準拠して記述されたが、当該実施例や構造に限定されるものではないと理解される。本開示は、様々な変形例や均等範囲内の変形をも包含する。加えて、様々な組み合わせや形態、更には、それらに一要素のみ、それ以上、或いはそれ以下を含む他の組み合わせや形態をも、本開示の範疇や思想範囲に入るものである。
【００２４】
酸素濃度センサとしてＡ／Ｆセンサを用いる構成を例示したが、Ｏ２センサを用いても良い。
制御パラメータとして吸気率及びエンジン回転数を例示したが、吸気率及びエンジン回転数以外の指標を制御パラメータとして用いても良い。
【００２５】
６区分の学習領域を定義する構成を例示したが、６区分以外の区分数で学習領域を定義しても良い。
学習回数のばらつきに応じた重みを演算する方法として、現在運転領域と隣接する学習領域の学習回数の最小値を、それぞれの学習領域の学習回数で除算した値を用いる方法や、現在運転領域と隣接する学習領域の学習回数の平均値を、それぞれの学習領域の学習回数と平均値との偏差の絶対値で除算した値を用いる方法を例示したが、別の方法を採用しても良い。
【００２６】
先に距離に応じた重みを演算し、後から学習回数のばらつきに応じた重みを演算する構成を例示したが、演算する順序を入れ替えても良く、先に学習回数のばらつきに応じた重みを演算し、後から距離に応じた重みを演算しても良い。
【符号の説明】
【００２７】
図面中、１は電子制御装置、２はマイコン（制御部）、５はＣＰＵ、７はＲＡＭである。
【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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