(57)【要約】【課題】この発明は、スロットルバルブの下流側の吸気圧力を計測する圧力センサを備えていない内燃機関であっても、スロットル開口面積とスロットル開度との関係を規定するマップの学習を行えるようにした内燃機関の制御装置を提供することを目的とする。【解決手段】吸気通路１８を流れる空気量を調整するスロットルバルブ２０を備える内燃機関１０を備える。スロットル開度ＴＡにスロットル開口面積Ａtの学習値が関連付けられた複数のマップ点を有するＡt−ＴＡマップの学習を行う領域を、圧力比Ｐm／Ｐacが計算値（１／（κ＋１））よりも小さい領域（第１学習対象領域）のみとした。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
吸気通路を流れる空気量を調整するスロットルバルブを備える内燃機関の制御装置であって、
前記スロットルバルブのスロットル開度に前記スロットルバルブのスロットル開口面積の学習値が関連付けられた複数のマップ点を有する第１学習マップを学習する第１学習手段を備え、
前記第１学習手段による前記第１学習マップの学習は、前記スロットルバルブの下流側の吸気圧力を大気圧力で除して得られる圧力比が、前記吸気通路を流れる空気の比熱比に１を足した値で１を除して得られる計算値よりも小さくなる第１学習対象領域で行われることを特徴とする内燃機関の制御装置。
【請求項２】
前記第１学習手段は、
学習対象となる学習対象マップ点の位置から所定の学習範囲内に含まれる前記スロットル開口面積の複数の学習データのそれぞれに対して当該学習対象マップ点と学習データとの距離に応じた重み付けを行う手段であって、ガウス関数を用いて、前記学習対象マップ点から学習データまでの距離が近いほど当該学習データに付与される重みを大きく設定する重み設定手段と、
前記重み設定手段による重み付けが行われた学習データを用いて前記学習対象マップ点の学習値を算出する学習値算出手段と、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の内燃機関の制御装置。
【請求項３】
前記スロットルバルブの下流側の下流側吸気圧力に筒内充填空気量の学習値が関連付けられた複数のマップ点を有する第２学習マップを学習する第２学習手段を更に備え、
前記第２学習マップでは、前記圧力比が前記計算値よりも小さくなる低吸気圧力領域には前記マップ点が設定されておらず、
前記第２学習手段による前記第２学習マップの学習は、前記圧力比が前記計算値以上となる第２学習対象領域で行われることを特徴とする請求項１または２に記載の内燃機関の制御装置。
【請求項４】
前記第２学習手段は、
学習対象となる学習対象マップ点の位置から所定の学習範囲内に含まれる前記筒内充填空気量の複数の学習データのそれぞれに対して当該学習対象マップ点と学習データとの距離に応じた重み付けを行う手段であって、ガウス関数を用いて、前記学習対象マップ点から学習データまでの距離が近いほど当該学習データに付与される重みを大きく設定する重み設定手段と、
前記重み設定手段による重み付けが行われた学習データを用いて前記学習対象マップ点の学習値を算出する学習値算出手段と、
を含むことを特徴とする請求項３に記載の内燃機関の制御装置。
【請求項５】
前記第２学習マップにおける前記第２学習対象領域の外となる前記低吸気圧力領域においては、前記第２学習対象領域内に存在する複数の前記マップ点を利用した外挿によって、当該第２学習マップに従った前記筒内充填空気量が取得され、
前記第２学習マップが備える前記複数のマップ点は、前記第２学習対象領域と前記低吸気圧力領域との境界上もしくは当該境界に近い位置にある複数の隣り合うマップ点同士の間隔が、他の複数の隣り合うマップ点同士の間隔よりも広くなるように構成されていることを特徴とする請求項３または４に記載の内燃機関の制御装置。
【請求項６】
前記第２学習マップにおける前記第２学習対象領域の外となる前記低吸気圧力領域においては、前記第２学習対象領域内に存在する複数の前記マップ点を利用した外挿によって、当該第２学習マップに従った前記筒内充填空気量が取得され、
前記第２学習マップが備える前記複数のマップ点は、前記第２学習対象領域と前記低吸気圧力領域との境界上もしくは当該境界に近い位置にある複数のマップ点に関する前記ガウス関数の標準偏差が、他の複数のマップ点に関する前記ガウス関数の標準偏差よりも大きくされていることを特徴とする請求項４に記載の内燃機関の制御装置。
【請求項７】
前記第２学習マップにおいて、前記第２学習対象領域と前記低吸気圧力領域との境界上もしくは当該境界に近い位置にある複数のマップ点の学習範囲が、前記下流側吸気圧力の変化に対する前記筒内充填空気量の変化を示す曲線における屈曲点を越えないように、当該複数のマップ点に関する前記ガウス関数の標準偏差が設定されていることを特徴とする請求項４または６に記載の内燃機関の制御装置。
【請求項８】
前記第２学習手段は、前記内燃機関の過渡運転状態において、前記下流側吸気圧力の時間変化率のゼロに対するずれ量に応じて、学習対象となる学習対象マップ点に記憶されている学習値の更新のために取得された前記筒内充填空気量の学習値の、前記学習対象マップ点の記憶値への反映度合いを変更することを特徴とする請求項３〜７の何れか１つに記載の内燃機関の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、内燃機関の制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば特許文献１には、大気圧学習を行う内燃機関の制御装置が開示されている。この従来の制御装置では、スロットルバルブのスロットル開度ＴＡと大気圧Ｐacと大気温度（吸気温度）Ｔaとスロットルバルブの下流側の吸気圧力（吸気マニホールド圧）Ｐmとに基づいて、スロットルバルブを通過する空気量であるスロットル通過空気量ｍtの算出が行われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２８７４９１号公報
【特許文献２】特開２００５−０６９０２１号公報
【特許文献３】特開２００９−２８７５２０号公報
【特許文献４】特開２００８−１０１６２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
スロットル通過空気量ｍtは、スロットルバルブのスロットル開口面積Ａtなどをパラメータとして後述する（１）式を用いて算出することができる。この算出に用いるスロットル開口面積Ａtは、当該スロットル開口面積Ａtをスロットル開度ＴＡと対応づけて記憶したマップを利用してスロットル開度ＴＡの関数として算出することができる。（１）式に従ってスロットル通過空気量ｍtを精度良く算出するためには、正確なスロットル開口面積Ａtが得られるように上記マップを学習できるようになっていることが望ましい。
【０００５】
（１）式によれば、実機上でスロットル通過空気量ｍtと吸気マニホールド圧Ｐmとを取得できれば、その他のパラメータは基本的に既知の値として取得可能であるため、スロットル開口面積Ａtを算出することができる。しかしながら、吸気マニホールド圧Ｐmを計測するセンサを備えていない内燃機関では、（１）式を利用して精度良くスロットル開口面積Ａtを算出することができない。その結果、上記マップの学習を行うことができなくなってしまう。
【０００６】
この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、スロットルバルブの下流側の吸気圧力を計測する圧力センサを備えていない内燃機関であっても、スロットル開口面積とスロットル開度との関係を規定するマップの学習を行えるようにした内燃機関の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】
第１の発明は、内燃機関の制御装置であって、
吸気通路を流れる空気量を調整するスロットルバルブを備える内燃機関の制御装置であって、
前記スロットルバルブのスロットル開度に前記スロットルバルブのスロットル開口面積の学習値が関連付けられた複数のマップ点を有する第１学習マップを学習する第１学習手段を備え、
前記第１学習手段による前記第１学習マップの学習は、前記スロットルバルブの下流側の吸気圧力を大気圧力で除して得られる圧力比が、前記吸気通路を流れる空気の比熱比に１を足した値で１を除して得られる計算値よりも小さくなる第１学習対象領域で行われることを特徴とする。
【０００８】
また、第２の発明は、第１の発明において、
前記第１学習手段は、
学習対象となる学習対象マップ点の位置から所定の学習範囲内に含まれる前記スロットル開口面積の複数の学習データのそれぞれに対して当該学習対象マップ点と学習データとの距離に応じた重み付けを行う手段であって、ガウス関数を用いて、前記学習対象マップ点から学習データまでの距離が近いほど当該学習データに付与される重みを大きく設定する重み設定手段と、
前記重み設定手段による重み付けが行われた学習データを用いて前記学習対象マップ点の学習値を算出する学習値算出手段と、
を含むことを特徴とする。
【０００９】
また、第３の発明は、第１または第２の発明において、
前記スロットルバルブの下流側の下流側吸気圧力に筒内充填空気量の学習値が関連付けられた複数のマップ点を有する第２学習マップを学習する第２学習手段を更に備え、
前記第２学習マップでは、前記圧力比が前記計算値よりも小さくなる低吸気圧力領域には前記マップ点が設定されておらず、
前記第２学習手段による前記第２学習マップの学習は、前記圧力比が前記計算値以上となる第２学習対象領域で行われることを特徴とする。
【００１０】
また、第４の発明は、第３の発明において、
前記第２学習手段は、
学習対象となる学習対象マップ点の位置から所定の学習範囲内に含まれる前記筒内充填空気量の複数の学習データのそれぞれに対して当該学習対象マップ点と学習データとの距離に応じた重み付けを行う手段であって、ガウス関数を用いて、前記学習対象マップ点から学習データまでの距離が近いほど当該学習データに付与される重みを大きく設定する重み設定手段と、
前記重み設定手段による重み付けが行われた学習データを用いて前記学習対象マップ点の学習値を算出する学習値算出手段と、
を含むことを特徴とする。
【００１１】
また、第５の発明は、第３または第４の発明において、
前記第２学習マップにおける前記第２学習対象領域の外となる前記低吸気圧力領域においては、前記第２学習対象領域内に存在する複数の前記マップ点を利用した外挿によって、当該第２学習マップに従った前記筒内充填空気量が取得され、
前記第２学習マップが備える前記複数のマップ点は、前記第２学習対象領域と前記低吸気圧力領域との境界上もしくは当該境界に近い位置にある複数の隣り合うマップ点同士の間隔が、他の複数の隣り合うマップ点同士の間隔よりも広くなるように構成されていることを特徴とする。
【００１２】
また、第６の発明は、第４の発明において、
前記第２学習マップにおける前記第２学習対象領域の外となる前記低吸気圧力領域においては、前記第２学習対象領域内に存在する複数の前記マップ点を利用した外挿によって、当該第２学習マップに従った前記筒内充填空気量が取得され、
前記第２学習マップが備える前記複数のマップ点は、前記第２学習対象領域と前記低吸気圧力領域との境界上もしくは当該境界に近い位置にある複数のマップ点に関する前記ガウス関数の標準偏差が、他の複数のマップ点に関する前記ガウス関数の標準偏差よりも大きくされていることを特徴とする。
【００１３】
また、第７の発明は、第４または第６の発明において、
前記第２学習マップにおいて、前記第２学習対象領域と前記低吸気圧力領域との境界上もしくは当該境界に近い位置にある複数のマップ点の学習範囲が、前記下流側吸気圧力の変化に対する前記筒内充填空気量の変化を示す曲線における屈曲点を越えないように、当該複数のマップ点に関する前記ガウス関数の標準偏差が設定されていることを特徴とする。
【００１４】
また、第８の発明は、第３〜第７の発明の何れか１つにおいて、
前記第２学習手段は、前記内燃機関の過渡運転状態において、前記下流側吸気圧力の時間変化率のゼロに対するずれ量に応じて、学習対象となる学習対象マップ点に記憶されている学習値の更新のために取得された前記筒内充填空気量の学習値の、前記学習対象マップ点の記憶値への反映度合いを変更することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
第１の発明によれば、第１学習マップの学習を行う領域を上記圧力比が上記計算値よりも小さい第１学習対象領域とすることにより、上記圧力比がスロットル開口面積の計算に与える影響を一定なものとして扱えるようになる。このため、スロットルバルブの下流側の吸気圧力を計測する吸気圧力センサを備えていない内燃機関であっても、第１学習マップの学習を行えるようになる。
【００１６】
第２の発明によれば、第１学習マップの学習対象マップ点の学習値を学習データからの距離に応じて重み付けしながら適切に更新できるようになる。
【００１７】
第３の発明によれば、第２学習マップの学習を行う領域を上記圧力比が上記計算値以上となる第２学習対象領域とすることにより、第２学習マップの誤学習を防止することができる。
【００１８】
第４の発明によれば、第２学習マップの学習対象マップ点の学習値を学習データからの距離に応じて重み付けしながら適切に更新できるようになる。
【００１９】
第５の発明によれば、第２学習対象領域の外となる低吸気圧力領域における筒内充填空気量を第２学習対象領域内のマップ点を利用する外挿によって取得する場合において、外挿に用いるマップ点の間隔を他のマップ点の間隔よりも広げることにより、外挿により得られる筒内充填空気量に対する第２学習マップの学習誤差影響を低減することができる。
【００２０】
第６の発明によれば、第２学習対象領域の外となる低吸気圧力領域における筒内充填空気量を第２学習対象領域内のマップ点を利用する外挿によって取得する場合において、外挿に用いるマップ点に関するガウス関数の標準偏差を他のマップ点に関する標準偏差よりも大きくすることにより、外挿により得られる筒内充填空気量に対する第２学習マップの学習誤差影響を低減することができる。
【００２１】
第７の発明によれば、第２学習マップの学習精度をより好適に確保できるようになる。
【００２２】
第８の発明によれば、第２学習マップの学習のための筒内充填空気量の学習データの取得のために吸気通路に取り込まれる空気の流量を計測するためのエアフローメータを利用しているような場合であっても、学習精度の悪化を抑制しつつ第２学習マップの学習対象となる運転領域を定常運転領域に限らずに広く確保できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の実施の形態１のシステム構成を説明するための全体構成図である。
【図２】スロットル開度ＴＡとスロットルバルブの開口面積Ａtとの関係を示すＡt−ＴＡマップである。
【図３】吸気マニホールド圧Ｐmと大気圧Ｐacとの比と、関数Φとの関係を示すマップである。
【図４】Ａt−ＴＡマップの学習への重み付け学習手法の適用例を説明するための図である。
【図５】本発明の実施の形態１において、ガウス関数による重みの減少特性を示す特性線図である。
【図６】本発明の実施の形態１において実行されるルーチンのフローチャートである。
【図７】吸気弁通過空気量ｋｌと吸気マニホールド圧Ｐmとの関係を示すｋｌ−Ｐmマップである。
【図８】本発明の実施の形態２におけるｋｌ−Ｐmマップの特徴的な学習手法を説明するための図である。
【図９】本発明の実施の形態３におけるｋｌ−Ｐmマップの特徴的な学習手法を説明するための図である。
【図１０】本発明の実施の形態４におけるｋｌ−Ｐmマップの特徴的な学習手法を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
実施の形態１．
以下、図１〜図６を参照して、本発明の実施の形態１について説明する。
［実施の形態１のハードウェア構成］
図１は、本発明の実施の形態１のシステム構成を説明するための全体構成図である。図１に示すシステムは、内燃機関として多気筒型の内燃機関１０を備えている。なお、本発明は、単気筒および多気筒を含む任意の気筒数の内燃機関に適用可能なものであり、図１は、内燃機関１０に搭載された複数気筒のうちの１気筒を例示したものである。
【００２５】
内燃機関１０の各気筒には、ピストン１２の頂部側に燃焼室１４が形成されており、ピストン１２はクランク軸１６に連結されている。また、内燃機関１０は、各気筒に吸入される空気が流れる吸気通路１８を備えており、吸気通路１８には、吸入空気量（klafm）を調整する電子制御式のスロットルバルブ２０が設けられている。また、内燃機関１０の各気筒には、吸気ポートを開閉する吸気弁２２が設けられている。
【００２６】
次に、本実施形態のシステムに搭載された制御系統について説明する。本実施形態のシステムは、内燃機関１０の運転に必要な各種のセンサ（以下に一部を例示）が含まれるセンサ系統と、内燃機関１０の運転を制御するＥＣＵ（Engine Control Unit）３０とを備えている。まず、センサ系統について述べると、エアフローメータ３２は吸入空気量（klafm）を計測するもので、スロットル開度センサ３４はスロットルバルブ２０の開度ＴＡを検出する。また、大気温度センサ３６は吸気通路１８の入口近傍に配置され、大気温度（吸気温度）Ｔaを検出する。更に、筒内圧センサ３８は、各気筒に対して備えられ、筒内圧を検出する。
【００２７】
ＥＣＵ３０は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、不揮発性メモリ等からなる記憶回路と、入出力ポートとを備えた演算処理装置により構成されている。ＥＣＵ３０の不揮発性メモリには、後述する学習マップが記憶されている。また、ＥＣＵ３０の入力側には、センサ系統の各センサがそれぞれ接続されている。ＥＣＵ３０の出力側には、スロットルバルブ２０等の内燃機関１０の運転を制御するための各種アクチュエータが接続されている。そして、ＥＣＵ３０は、センサ系統により検出した内燃機関１０の運転情報と所定の制御プログラムとに基づいて各アクチュエータを駆動し、内燃機関１０の運転制御を行う。
【００２８】
［スロットルモデルにおいて用いられるＡt−ＴＡマップの学習］
上述したＥＣＵ３０内には、スロットルバルブ２０を通過するスロットル通過空気量ｍtを推定するスロットルモデルが仮想的に構築されている。スロットルモデルでは、スロットル通過空気量ｍtが、次の（１）式に示すように表される。
【数１】
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【００２９】
図２は、スロットル開度ＴＡとスロットルバルブ２０の開口面積Ａtとの関係を示すＡt−ＴＡマップである。図３は、吸気マニホールド圧Ｐmと大気圧Ｐacとの比と、関数Φとの関係を示すマップである。なお、図２中に黒丸印を付して表した各点はマップ点を示しており、これらのマップ点は、以下に説明する学習の対象となる。
【００３０】
上記（１）式において、μは流量係数である。Ａt（ＴＡ）は、スロットル開度ＴＡの関数とされたスロットルバルブ２０のスロットル開口面積であり、図２を参照して示すようにマップ化して表すことができる。Ｐacは大気圧（スロットルバルブ２０の上流側の吸気圧力）であり、Ｒは気体定数であり、Ｐmは吸気マニホールド圧（スロットルバルブ２０の下流側の吸気圧）である。また、関数Φ（Ｐm／Ｐac）は、図３を参照して示すようにマップ化して表すことができる。
【００３１】
上記（１）式に従ってスロットル通過空気量ｍtを精度良く算出するためには、正確なスロットル開口面積Ａtが得られるように図２に示すマップを学習できるようになっていることが望ましい。ここでいうマップ学習とは、（１）式に従って算出するスロットル開口面積Ａtと、当該スロットル開口面積Ａtの算出と同時にスロットル開度センサ３４を用いて取得したスロットル開度ＴＡとによって当該スロットル開度ＴＡでのスロットル開口面積Ａtの学習データが算出されたうえで、算出された学習データを利用して図２中に黒丸印で示す各学習対象点でのスロットル開口面積Ａtの記憶値（すなわち、学習値）を更新するというものである。なお、本明細書中において、「取得」とは、検出、計測、測定、算出、推定等の意味を含むものとする。
【００３２】
上記（１）式において、流量係数μ、気体定数Ｒおよび大気圧Ｐacは既知の値として取得することができる。また、本実施形態では、大気温度Ｔaを大気温度センサ３６を用いて取得することとしているが、大気温度Ｔaも既知の値として取得するようにしてもよい。したがって、（１）式によれば、実機上でスロットル通過空気量ｍtと吸気マニホールド圧Ｐmとを取得できれば、スロットル開口面積Ａtを算出することができるといえる。より具体的には、この場合のスロットル通過空気量ｍtは、エアフローメータ３２により計測されるAFM通過空気量klafmを用いて取得することができる。また、吸気マニホールド圧Ｐmを計測するセンサを備えている場合であれば、吸気マニホールド圧Ｐmにより計測される吸気マニホールド圧Ｐmを用いて上記図３に示すマップを利用して関数Φ(Ｐm／Ｐac)の値を算出することができる。
【００３３】
しかしながら、本実施形態の内燃機関１０がそうであるように吸気マニホールド圧センサを備えていない内燃機関では、（１）式を利用して精度良くスロットル開口面積Ａtを算出することができない。その結果、図２に示すマップの学習を行うことができなくなってしまう。
【００３４】
そこで、本実施形態では、以下の手法を用いることによって、吸気マニホールド圧センサを備えていない内燃機関１０であっても、図２に示すようなＡt−ＴＡマップの学習を行えるようにした。
【００３５】
すなわち、図３に示す関数Φ(Ｐm／Ｐac)のマップにおいて、圧力比Ｐm／Ｐacが計算値（１／（κ＋１））よりも小さい領域（吸気通路１８を流れる吸気（空気）の比熱比κが１．４であるとしたときには圧力比Ｐm／Ｐacが０．４１６７よりも小さい領域）では、スロットルバルブ２０の下流側の吸気通路１８（すなわち、吸気マニホールド）における吸気の流速が音速に達するので、関数Φ(Ｐm／Ｐac)は一定値Ｃとなる。したがって、上記（１）式は、以下の（２）式のように変形することができる。
【数２】
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【００３６】
上記のように、圧力比Ｐm／Ｐacが計算値（１／（κ＋１））よりも小さい領域では、関数Φ(Ｐm／Ｐac)を固定値である値Ｃとして利用できるため、上記圧力比Ｐm／Ｐacがスロットル開口面積Ａtの計算に与える影響（すなわち、関数Φ(Ｐm／Ｐac)の影響）を一定なものとして扱えるようになる。このため、吸気マニホールド圧Ｐmを計測する必要なしに実機上において（２）式に従ってスロットル開口面積Ａtを算出できるようになる。このように、本実施形態の手法によれば、図２に示すＡt−ＴＡマップの学習を行う領域を圧力比Ｐm／Ｐacが計算値（１／（κ＋１））よりも小さい領域（第１学習対象領域）のみとすることにより、吸気マニホールド圧センサを備えていない内燃機関１０であっても、図２に示すようなＡt−ＴＡマップの学習を行えるようになる。
【００３７】
（重み付け学習手法）
次に、図４および図５を参照して、上述した本実施形態のＡt−ＴＡマップの学習に組み合わせるのに好適な学習手法としての特徴的な重み付け学習手法について説明する。
図４は、Ａt−ＴＡマップの学習への重み付け学習手法の適用例を説明するための図である。この図は、Ｘ軸に対応する１つの参照パラメータ（スロットル開度ＴＡ）に基づいて、Ｙ軸に対応する１つの学習値（スロットル開口面積Ａt）が算出される１次元の学習マップであるＡt−ＴＡマップを例示している。図４に示す学習マップは、スロットル開度ＴＡと関連付けられたスロットル開口面積Ａtの複数のマップ点（黒丸印）を有している。学習マップの各マップ点(ｉ)には、スロットル開口面積Ａtの学習値Ｚi（図４に示す例においては、Ｚ1〜Ｚ6を図示）がそれぞれ更新可能に記憶されている。
【００３８】
なお、以下の説明において、添字ｋが付記される変数値ｚk、ｗki、Ｗi(ｋ)、Ｖi(ｋ)、Ｚi(ｋ)は、ｋ回目の取得タイミング（演算タイミング）に対応するｋ番目の値であることを示し、添字ｋが付記されない変数値ｗi、Ｚi等は、取得タイミングにより区別されない一般的な値を示すものとする。
【００３９】
本実施形態の重み付け学習手法によれば、スロットル開口面積Ａtの学習データｚkが複数取得されている状況下において、学習対象となる所定のマップ点(ｉ)の位置から所定の学習範囲内に含まれる複数の学習データｚkのそれぞれに対して当該学習対象マップ点(ｉ)と各学習データｚkとの距離に応じた重み付けが行われ、重み付けを行った学習データｚkを用いて学習対象マップ点(ｉ)でのスロットル開口面積Ａtの学習値Ｚiが算出される。そのうえで、算出された学習値Ｚiを用いて当該学習対象マップ点(ｉ)の学習値Ｚiが更新される。
【００４０】
より具体的には、本実施形態の重み付け学習手法は、所定時間中に得られた複数（ｋ個）の学習データｚkを用いて行われる。図４は、符号Ａを付して示すマップ点（３）の周囲に４つの学習データｚ1〜ｚ4（四角印）が得られたケースを例示している。この場合には、マップ点Ａを上記学習対象マップ点として、学習対象マップ点Ａを中心とする所定の学習範囲（点線の円により示される範囲）内に含まれる上記４つの学習データｚ1〜ｚ4を用いて重み付け平均値を算出し、算出した重み付け平均値を学習対象マップ点Ａの学習値Ｚ3に反映させる処理が行われる。このような学習は、１つのマップ点（図４ではマップ点Ａ）だけでなく、自己の学習範囲内に複数の学習データｚkが得られている他のマップ点が存在する場合には、当該マップ点を学習対象マップ点として適宜実行される。
【００４１】
学習データｚkを学習値Ｚiに反映させる際の重み付け平均処理は、以下のような手法によって行われる。すなわち、基本的に、ｋ回目（ｋ番目）の取得タイミングで取得したスロットル開口面積Ａtの取得値（学習データｚk）と、後述の重み付け関数（ガウス関数）により設定されたマップ点(ｉ)の重みｗkiとに基づいて、学習対象のすべてのマップ点(ｉ)の学習値Ｚi(ｋ)が更新される。学習値Ｚi(ｋ)の更新処理は、学習対象のマップ点(ｉ)において、下記の（３）〜（５）式を演算することにより実現される。
【数３】
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【００４２】
上記の各式において、Ｗi(ｋ)は、マップ点(ｉ)における１回目からｋ回目までの重みｗkiを合計した重み積算値を示し、Ｖi(ｋ)は、ｋ番目の学習データｚkと重みｗkiとの乗算値（ｚk×ｗki）を１回目からｋ回目まで合計したパラメータ積算値を示している。上記の各式から判るように、重み付け学習手法は、学習データｚkが取得される毎に、学習対象のマップ点(ｉ)において、重みｗkiが大きいほど学習データｚkが学習値Ｚi(ｋ)（すなわち、重み付け平均値）に大きく反映されるように、個々のマップ点の学習値Ｚi(ｋ)を更新するものである。
【００４３】
また、上記（３）および（４）式には、前回（ｋ−１回目）の積算値Ｗi(ｋ−１)およびＶi(ｋ−１)が用いられるが、これらの初期値（ｋ＝１のときの値）は、下記（６）および（７）式により定義される。したがって、（３）〜（７）式によれば、ｋ番目の学習データｚkと、重みｗkiとに基づいて、学習対象のマップ点(ｉ)におけるｋ番目の学習値Ｚi(ｋ)を算出し、学習マップを更新することができる。
【数４】
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【００４４】
なお、学習値Ｚiを更新する処理は、例えば、算出された重み付け平均値をそのまま新たな学習値とするものであってもよいし、算出された重み付け平均値を用いて現在の学習値を修正するものであってもよい。また、本実施形態における重みｗｉの設定は、学習対象マップ点と学習データｚkとの距離に応じた値に設定可能な手法であれば、特に限定されないが、例えば、以下に説明するようなガウス関数を用いて行うことができる。
【００４５】
次に、本実施形態における重みｗkiの設定方法について説明する。ｋ番目の学習データｚkに対応する各マップ点(ｉ)の重みｗkiは、下記の（８）式に示すガウス関数を用いて算出される。ガウス関数（ガウスフィルタ）は、本実施形態の重み設定手段を構成するもので、学習マップ上における学習データｚkの位置（基準位置）からマップ点(ｉ)までの距離が大きいほど、当該マップ点(ｉ)の重みｗkiを減少させるものである。なお、学習マップ上の「位置」とは、学習データｚkの取得時点における参照パラメータ（スロットル開度ＴＡ）に応じて定められる。
【数５】
2015063943.tif 000007
【００４６】
上記（８）式において、|ｚk−Ｚi|は、上記基準位置からマップ点(ｉ)までのユークリッド距離を示している。図５は、本発明の実施の形態１において、ガウス関数による重みの減少特性を示す特性線図である。ここで、重みの減少特性とは、基準位置からの距離に応じて減少する重みと当該距離との関係を意味している。図５中に実線で示すように、ガウス関数により得られる重みｗkiは、マップ点（ｉ）が基準位置に近い場合に大きくなり、マップ点（ｉ）が基準位置から遠いほど、正規分布曲線状に減少していく。したがって、学習データｚkが学習値Ｚiに反映される度合い（学習効果）は、マップ点（ｉ）が基準位置に近いほど大きくなり、マップ点（ｉ）が基準位置から遠くなるにつれて小さくなる。
【００４７】
また、上記（８）式に示すσは、任意の値に設定することが可能な標準偏差であり、ガウス関数の形状（減少特性）は、標準偏差σに応じて変化する。すなわち、重みｗkiは、図５中に点線で示すように、標準偏差σが小さいほど、基準位置の近傍に存在するピーク値が大きくなるものの、基準位置から遠くなるにつれて急激に減少する。この結果、標準偏差σが小さい場合には、基準位置の近傍のみで急峻な学習が行われることになり、学習の応答性は高くなるが、学習マップの曲面には凹凸が生じ易くなる。一方、重みｗkiは、図５中に一点鎖線で示すように、標準偏差σが大きいほど、ピーク値が小さくなり、基準位置から遠くなるにつれて緩やかに減少する。この結果、標準偏差σが大きい場合には、基準位置の近傍から遠方にかけて学習が広範囲に行われることになり、学習の応答性は相対的に低下するものの、学習マップを滑らかな曲面にすることができる。以上のように、標準偏差σを小さくすると鋭い形状のフィルタとなり、標準偏差σを大きくすると滑らかな形状のフィルタとなる。
【００４８】
上述したガウス関数を用いた重みｗkの設定方法によれば、学習データｚkの位置（基準位置）からの距離に応じて、重みｗkを滑らかに変化させることができる。したがって、学習マップを滑らかにすることができ、学習値Ｚi(ｋ)の急変等による制御性の悪化を抑制することができる。しかも、標準偏差σの設定に応じて重みｗkiの減少特性を変化させることができ、広い学習領域において学習特性（学習の速度や効率）を容易に調整することができる。更に、学習データを取得する毎に、逐次平均処理を行うことになるので、学習値Ｚi(ｋ)に対する外乱（ノイズ等）の影響を除去することができる。また、逐次処理により、学習値Ｚi(ｋ)の演算負荷を時間的に分散させることができるので、ＥＣＵ３０の演算負荷を軽減することができる。
【００４９】
（実施の形態１におけるＡt−ＴＡマップの学習を実現するための具体的な処理）
次に、図６を参照して、上述した特徴的なマップ学習を実現するための具体的な処理について説明する。図６は、本発明の実施の形態１において、ＥＣＵ３０により実行されるルーチンを示すフローチャートである。なお、本ルーチンは、エンジンの運転中に繰り返し実行されるものとする。
【００５０】
図６に示すルーチンでは、ＥＣＵ３０は、先ず、吸気マニホールド圧Ｐmと大気圧Ｐacとの圧力比Ｐm／Ｐacが計算値（１／（κ＋１））よりも小さいか否かを判定する（ステップ１００）。この場合に用いる吸気マニホールド圧Ｐmは、任意の推定手法を用いて算出されるものであってもよいが、例えば、後述する（１０）式を利用して算出することができる。その結果、本ステップ１００の判定が成立する場合には、ＥＣＵ３０は、次いで、上記（２）式を利用して、ｋ番目の学習データｚkを取得する（ステップ１０２）。
【００５１】
次に、ＥＣＵ３０は、上記（８）式を用いて、ｋ番目の取得タイミングにおける学習対象のマップ点(ｉ)の重みｗkiを算出する（ステップ１０４）。次いで、ＥＣＵ３０は、ｋ番目の学習データｚkと、重みｗkiとに基づいて、学習対象のマップ点(ｉ)の重み積算値Ｗi(ｋ)およびパラメータ積算値Ｖi(ｋ)を算出する（ステップ１０６）。そして、ＥＣＵ３０は、重み積算値Ｗi(ｋ)とパラメータ積算値Ｖi(ｋ)とに基づいて、学習対象のマップ点(ｉ)の学習値Ｚi(ｋ)を算出し、学習マップを更新する（ステップ１０８）。
【００５２】
以上説明した図６に示すルーチンによれば、Ａt−ＴＡマップの学習を行う領域を圧力比Ｐm／Ｐacが計算値（１／（κ＋１））よりも小さい領域のみとすることにより、吸気マニホールド圧センサを備えていない内燃機関１０であっても、図２に示すようなＡt−ＴＡマップの学習を行えるようになる。そして、上記ルーチンによれば、学習対象のマップ点(ｉ)の学習値Ｚi(ｋ)を学習データｚkからの距離に応じて重み付けしながら適切に更新することができる。
【００５３】
なお、上述した実施の形態１においては、Ａt−ＴＡマップが前記第１の発明における「第１学習マップ」に相当している。また、ＥＣＵ３０が上記図６に示すルーチンの処理を含む上述のＡt−ＴＡマップの学習を行うことにより前記第１の発明における「第１学習手段」が実現されている。
また、上述した実施の形態１においては、ＥＣＵ３０が上記ステップ１０４の処理を実行することにより前記第２の発明における「重み設定手段」が実現されており、また、ＥＣＵ３０が上記ステップ１０６および１０８の処理を実行することにより前記第２の発明における「学習値算出手段」が実現されている。
【００５４】
実施の形態２．
次に、図７および図８を参照して、本発明の実施の形態２について説明する。
本実施の形態２のハードウェア構成として、図１を参照して既述したハードウェア構成を有する内燃機関１０が備えられているものとする。
【００５５】
［実施の形態２におけるｋｌ−Ｐmマップの学習］
図７は、吸気弁通過空気量ｋｌと吸気マニホールド圧Ｐmとの関係を示すｋｌ−Ｐmマップである。この図は、Ｘ軸に対応する１つの参照パラメータ（吸気マニホールド圧（スロットルバルブ２０の下流側の吸気圧力）Ｐm）に基づいて、Ｙ軸に対応する１つの学習値（吸気弁２２を通過する筒内充填空気量（吸気弁通過空気量）ｋｌ）が算出される１次元の学習マップであるｋｌ−Ｐmマップを例示している。図７に示す学習マップは、吸気マニホールド圧Ｐmと関連付けられた筒内充填空気量ｋｌの複数のマップ点（黒丸印）を有している。学習マップの各マップ点(ｉ)には、筒内充填空気量ｋｌの学習値Ｚ’iがそれぞれ更新可能に記憶されている。
【００５６】
本実施形態は、上記ｋｌ−Ｐmマップに関して、以下に示す手法での学習が行われる点に特徴を有している。なお、本実施形態のｋｌ−Ｐmマップの学習は、上述した実施の形態１におけるＡt−ＴＡマップの学習と組み合わせて行うことが好適である。
【００５７】
ｋｌ−Ｐmマップは、図７中に示すような折れ線形状の曲線で表すことができる。従来のエンジン制御では、上記折れ線の各直線の傾きと当該各直線のＹ軸方向のオフセット量とが予め設定され、かつ、設定された傾きとオフセット量とを利用して、吸気マニホールド圧Ｐm等に応じた筒内充填空気量ｋｌの算出が行われるものが一般的であり、また、その算出のためのマップ学習は行われていなかった。
【００５８】
これに対し、本実施形態では、図７中に黒丸印で示すように、折れ線上にのる複数のマップ点を備えるマップとして、ｋｌ−Ｐmマップが備えられており、そのようなｋｌ−Ｐmマップに対して以下に説明する手法を用いた学習が行われる。なお、筒内充填空気量ｋｌは、吸気マニホールド圧Ｐm以外にも、エンジン回転速度ｎｅおよびバルブタイミングＶＴなどに応じて変化する。したがって、ｋｌ−Ｐmマップは、吸気マニホールド圧Ｐm以外にエンジン回転速度ｎｅおよびバルブタイミングＶＴなども参照パラメータとして用いる２次元以上のマップとして構成されていてもよい。
【００５９】
ここで、吸気マニホールドをモデル化することによって、吸気マニホールド圧Ｐmの時間変化率は、次の（９）式のように表すことができる。なお、（９）式において、Ｖmは吸気マニホールドの容積（すなわち、スロットルバルブ２０よりも下流側の吸気通路容積）であり、ｍcは筒内充填空気量（すなわち、ｋｌ）である。
【数６】
2015063943.tif 000008
【００６０】
内燃機関１０が過渡運転状態にあるときには、スロットル通過空気量ｍtと筒内充填空気量ｍc（すなわち、ｋｌ）とは異なるものとなるので、上記（９）式より、ｄＰm／ｄｔはゼロにはならず、すなわち、吸気マニホールド圧Ｐmには時間変化が生ずることが分かる。一方、内燃機関１０が定常運転状態にあるときには、スロットル通過空気量ｍtと筒内充填空気量ｍcとが等しくなるので、上記（９）式より、ｄＰm／ｄｔはゼロになる。このため、定常運転状態（ｄＰm／ｄｔ≒０）では、スロットル通過空気量ｍtに相当するAFM通過空気量klafmで筒内充填空気量ｍc（すなわち、ｋｌ）を代用することができる。したがって、定常運転状態では、AFM通過空気量klafmを用いて、ｋｌ−Ｐmマップを学習するための筒内充填空気量ｋｌの学習データ（計測値）を取得してもよいということができる。
【００６１】
また、既述したように、内燃機関１０は、吸気マニホールド圧センサを備えていない。そこで、本実施形態では、ｋｌ−Ｐmマップの学習において筒内充填空気量ｋｌの学習データの吸気マニホールド圧Ｐmを特定するために用いる吸気マニホールド圧Ｐmの算出のために、上記（１）式を次の（１０）式のように変形した式を利用することとした。
【数７】
2015063943.tif 000009
【００６２】
しかしながら、実施の形態１において図３を参照して説明したように、吸気マニホールド内の吸気の流速が音速に達してしまう領域である圧力比Ｐm／Ｐacが計算値（１／（κ＋１））よりも小さい領域では、関数Φの逆関数であるΦ-1の精度を十分に得られない。このため、この領域では、上記（１０）式を用いて吸気マニホールド圧Ｐmを正しく算出することができない。したがって、ｋｌ−Ｐmマップにおける上記領域（すなわち、吸気マニホールド圧ＰmがＰac×（１／（κ＋１））よりも小さくなる領域）内にマップ点を備えることとすると、当該マップ点で誤学習が生じ易くなる。
【００６３】
図８は、本発明の実施の形態２におけるｋｌ−Ｐmマップの特徴的な学習手法を説明するための図である。
そこで、本実施形態では、誤学習防止のために、マップ点の学習を行う吸気マニホールド圧Ｐmの最小値をＰac×（１／（κ＋１））とした。すなわち、本実施形態では、図８に示すように、圧力比Ｐm／Ｐacが計算値（１／（κ＋１））以上となる学習対象領域（第２学習対象領域）でのみ、ｋｌ−Ｐmマップに対して複数のマップ点を設けるとともに、それらのマップ点に記憶される値の学習を行うこととした。すなわち、ｋｌ−Ｐmマップでは、圧力比Ｐm／Ｐacが計算値（１／（κ＋１））よりも小さくなる非学習対象領域（低吸気圧力領域）には、マップ点が設定されていない。
【００６４】
上記のように学習対象領域の制限を行うことによって、制限後の学習対象領域では、上記（１０）式に従って吸気マニホールド圧Ｐmを正確に算出できるようになる。なお、このような場合において上記（１０）式を用いる際には、スロットル通過空気量ｍtは既述したようにAFM通過空気量klafmで代用することができる。スロットル開口面積Ａt（ＴＡ）としては、上述した実施の形態１のマップ学習が行われているＡt−ＴＡマップを参照して取得した値を用いることが好適である。
【００６５】
以上説明したように、ｋｌ−Ｐmマップの学習を行う運転状態を定常運転状態に限定したことにより、AFM通過空気量klafmを用いて、ｋｌ−Ｐmマップを学習するための筒内充填空気量ｋｌの学習値（計測値）を取得することができる。そして、学習対象領域を上記のように制限したことにより、上記（１０）式を利用して、筒内充填空気量ｋｌの学習データ（計測値）が得られる際の吸気マニホールド圧Ｐmを取得できるようになる。このため、吸気マニホールド圧センサを備えていない内燃機関１０であっても、図８に示すようなｋｌ−Ｐmマップの学習を、誤学習の発生を抑制しつつ行えるようになる。
【００６６】
［ｋｌ−Ｐmマップの非学習対象領域でのマップの利用手法］
本実施形態では、上述したように、ｋｌ−Ｐmマップにおいて吸気マニホールド圧ＰmがＰac×（１／（κ＋１））よりも小さくなる領域ではマップ学習を行わないこととしているが、内燃機関１０の運転中には、この非学習対象領域についても、ｋｌ−Ｐmマップを利用して筒内充填空気量ｋｌを算出することが必要とされることがある。
【００６７】
そこで、本実施形態では、ｋｌ−Ｐmマップを用いた非学習対象領域内の筒内充填空気量ｋｌの算出は、図８に示すように、学習対象領域と非学習対象領域との境界（Ｐm＝Ｐac×（１／（κ＋１））に設けられたマップ点（端点）Ｂと、当該マップ点Ｂに最も近いマップ点Ｃとを利用した外挿（ここでは直線外挿）によって行うこととした。なお、図８に示す例におけるマップ点Ｃは、折れ線状の特性を有するｋｌ−Ｐmマップの当該マップ設定時の屈曲点に相当するマップ点として設定されたものである。
【００６８】
外挿を利用して筒内充填空気量ｋｌを取得する手法では、ｋｌ−Ｐmマップの学習誤差の影響を受け易くなる。そこで、本実施形態では、図８に示すように、ｋｌ−Ｐmマップの端のマップ点Ｂとこれに隣り合うマップ点Ｃとの間隔を、他の隣り合うマップ点の間隔よりも広く設定することとした。このように、外挿に用いるマップ点Ｂ、Ｃの間隔を広げることにより、外挿により得られる筒内充填空気量ｋｌに対する学習誤差影響を低減することができる。
【００６９】
ところで、上述した実施の形態２におけるｋｌ−Ｐmマップの学習に対しても、実施の形態１におけるＡt−ＴＡマップの学習の場合と同様に、上述した重み付け学習手法を適用することとしてもよい。なお、その場合の具体的な処理は、上記図６に示すルーチンと類似するルーチンを利用して行うことができる。ただし、ｋｌ−Ｐmマップの学習の場合には、学習対象領域として、圧力比Ｐm／Ｐacが計算値（１／（κ＋１））以上となる領域が使用されるという点において、Ａt−ＴＡマップの学習の場合と異なる。
【００７０】
また、上述した実施の形態２においては、非学習対象領域（Ｐm＜Ｐac×（１／（κ＋１））でのｋｌ−Ｐmマップを用いた筒内充填空気量ｋｌの算出に関し、学習誤差影響を低減するために、外挿に用いるマップ点Ｂ、Ｃの間隔を広げることとしている。しかしながら、ｋｌ−Ｐmマップの学習に対して上述した重み付け学習手法を適用した場合であってガウス関数を利用して重みｗを設定する場合には、外挿に用いるマップ点Ｂ、Ｃの間隔を広げる手法に代え、マップ点Ｂ、Ｃに関するガウス関数の標準偏差σを、他の隣り合う複数のマップ点に関する標準偏差σよりも大きくしてもよい。これにより、マップ点Ｂ、Ｃ付近での学習を滑らかなものとすることができる。その結果、学習誤差影響を低減することができる。
【００７１】
また、上述した外挿に用いるマップ点に関し、他の複数の隣り合うマップ点よりも間隔を広げる対象となる複数の隣り合うマップ点、および、他の複数のマップ点よりも標準偏差σを大きくする対象となる複数のマップ点は、第２学習対象領域と低吸気圧力領域（非学習対象領域）との境界上もしくは当該境界に近い位置にある複数のマップ点であれば、上記のマップ点Ｂ（端点）やマップ点Ｃ（屈曲点）の２点に限られず、例えば、これらの２点とともに他のマップ点を含む複数のマップ点であってもよい。
【００７２】
また、ｋｌ−Ｐmマップ上における屈曲点の位置は、経験上把握可能なものである。このため、上述した実施の形態２で説明したｋｌ−Ｐmマップがそうであるように、ｋｌ−Ｐmマップ上における屈曲点の位置を経験に基づいて特定することとしてもよいし、例えば、次のような手法によって実機上において特定されるものであってもよい。すなわち、例えば、ｋｌ−Ｐmマップの学習のために順次取得される学習データ（吸気マニホールド圧Ｐmと関連付けられた状態で取得される筒内充填空気量ｋｌ）を蓄積することによって得られるｋｌ−Ｐmマップ上の学習データの分布に基づいて、屈曲点を見つけるようにしてもよい。また、経験上屈曲点から十分に離れていると判断可能な複数のマップ点（例えば、３点）に対する近似直線を算出し、当該近似直線から所定値以上離れる最初のマップ点を屈曲点として特定してもよい。
【００７３】
また、上述した実施の形態２においては、ｋｌ−Ｐmマップの学習を定常運転状態に限って行うこととし、ｋｌ−Ｐmマップを学習するための筒内充填空気量ｋｌの学習データ（計測値）をAFM通過空気量klafmを用いて取得するようにしている。これに対し、ｋｌ−Ｐmマップの学習のために取得する筒内充填空気量ｋｌの学習データ（計測値）は、上記手法に代え、例えば、上記マップ学習を行う運転状態を定常運転状態に限定することなく、筒内圧センサ３８によって計測される筒内圧を利用して算出される筒内充填空気量であってもよい。
【００７４】
なお、上述した実施の形態２においては、ｋｌ−Ｐmマップが前記第３の発明における「第２学習マップ」に相当している。また、ＥＣＵ３０が上述のｋｌ−Ｐmマップの学習を行うことにより前記第３の発明における「第２学習手段」が実現されている。
また、前記第４の発明における「重み設定手段」および「学習値算出手段」は、上記図６に示すルーチンと類似するルーチンの処理をＥＣＵ３０に実行させることにより、それぞれ実現することができる。
【００７５】
実施の形態３．
次に、図９を参照して、本発明の実施の形態３について説明する。
【００７６】
［実施の形態３におけるｋｌ−Ｐmマップの学習］
図９は、本発明の実施の形態３におけるｋｌ−Ｐmマップの特徴的な学習手法を説明するための図である。
【００７７】
上述した実施の形態２におけるｋｌ−Ｐmマップの学習に対して、実施の形態１におけるＡt−ＴＡマップの学習の場合と同様に上述したガウス関数を利用した重み付け学習手法を適用した場合には、図９に示すように、学習対象マップ点（例えば、マップ点Ｂ）に対する学習データ（四角印）の距離に応じた重みｗで、それぞれの学習データが当該学習対象マップ点のための学習値に反映されることになる。また、図９においてはマップ点Ｂに対するものしか図示していないが、ガウス関数を用いた重みｗの形状（フィルタ形状）は、学習対象マップ点の位置を中心とする正規分布曲線状の曲線として学習対象マップ点毎に設定されるものである。なお、既述したように、実施の形態２におけるｋｌ−Ｐmマップの学習では、圧力比Ｐm／Ｐacが計算値（１／（κ＋１））以上となる領域のみを学習対象領域としており、このマップ学習の基本的な思想を採用する本実施形態においても、非学習対象領域（Ｐm＜Ｐac×（１／（κ＋１））では、本学習のための学習データの取得は行われない。
【００７８】
非学習対象領域（Ｐm＜Ｐac×（１／（κ＋１））における筒内充填空気量ｋｌを外挿を利用して取得しようとした場合には、学習誤差影響を受けにくくするために、実施の形態２において既述したように、外挿に用いるマップ点Ｂ、Ｃの間隔を広げたり、当該マップ点Ｂ、Ｃに関する標準偏差σを大きくしたりすることが好ましい。しかしながら、端点となるマップ点Ｂとともに外挿に用いるマップ点として、屈曲点となるマップ点Ｃ（白丸印）よりもマップ点Ｂに遠いマップ点（図９の例ではマップ点Ｄ）を用いることとすると、図９中に実線と破線とで示すように、屈曲点（マップ点Ｃ）を用いる場合と比べ、外挿により得られる直線の傾きが変化してしまう。このような問題があるため、端点であるマップ点とともに外挿に用いるマップ点を設定する場合には、当該マップ点としては、屈曲点（マップ点Ｃ）よりも遠いマップ点は用いないようにするのがよい。
【００７９】
また、学習誤差影響の軽減のために標準偏差σを大きくしようとする場合についても同様であり、マップ点Ｂに関する標準偏差σを大きくし過ぎると（すなわち、屈曲点（マップ点Ｃ）よりも先の範囲も含まれるようにマップ点Ｂ等の学習範囲を広げすぎると）、マップ点Ｂの学習値が図９中に破線での丸印で示す点のように実際の値からずれてしまう。そこで、本実施形態では、屈曲点（マップ点Ｃ）を既述した手法により把握したうえで、端点であるマップ点Ｂの学習範囲が屈曲点（マップ点Ｃ）を越えないように、標準偏差σを設定（制限）するようにした。より具体的には、当該制限のない場合の重みｗの形状（図９中の破線参照）と比べた場合には、重みｗの形状がより急峻な形状（図９中の実線参照）となるように、標準偏差σが小さくされることになる。これにより、ｋｌ−Ｐmマップの学習精度を好適に確保できるようになる。なお、図９に示す例とは異なり、端点であるマップ点Ｂと屈曲点であるマップ点Ｃとの間に更なるマップ点を備える場合であれば、上述した標準偏差σの設定は、屈曲点よりも端点側に存在するマップ点のすべてに対して適用するのがよい。
【００８０】
ところで、上述した実施の形態３においては、端点であるマップ点Ｂの学習範囲が屈曲点（マップ点Ｃ）を越えないように、標準偏差σを制限することとしている。しかしながら、このような手法に代え、端点であるマップ点Ｂ（端点と屈曲点との間に更なるマップ点が存在する場合には当該マップ点を含む）の重みｗの基本形状としては図９中に破線で示すような形状が得られるように標準偏差σを大きくしたうえで、当該マップ点Ｂの学習範囲に屈曲点（マップ点Ｃ）よりも端から遠い範囲が含まれないようにするために、屈曲点において重みｗがゼロとなるように当該重みｗの曲線形状の一部をカットすることとしてもよい。
【００８１】
実施の形態４．
次に、図１０を参照して、本発明の実施の形態４について説明する。
【００８２】
［実施の形態４におけるｋｌ−Ｐmマップの学習］
実施の形態２において説明したように、AFM通過空気量klafmで筒内充填空気量ｋｌを代用可能な定常運転状態（ｄＰm／ｄｔ≒０）でのみｋｌ−Ｐmマップの学習を行うようにした場合には、内燃機関１０の運転中に過渡時しか使われない運転領域では、上記マップの学習を行えなくなる。
【００８３】
図１０は、本発明の実施の形態４におけるｋｌ−Ｐmマップの特徴的な学習手法を説明するための図である。
そこで、本実施形態では、過渡運転状態においても、AFM通過空気量klafmで代用して筒内充填空気量ｋｌを取得することとしつつ、以下に説明する手法を用いてｋｌ−Ｐmマップの学習を行うようにした。すなわち、吸気マニホールド圧Ｐmの時間変化率ｄＰm／ｄｔの、ゼロを基準とするずれ量の大きさに応じて、マップ点に記憶されている値を更新するために用いる学習値を修正することとした。
【００８４】
上記の学習値の具体的な修正手法としては、例えば、図１０中の各図に記載の何れかの手法を用いることができる。図１０（Ａ）に示す手法では、マップ点に記憶されている値を更新するための学習値に掛け合わせる係数Ｘが、時間変化率ｄＰm／ｄｔがゼロである時に最も大きい１に設定され、時間変化率ｄＰm／ｄｔのゼロに対するずれ量がプラス側もしくはマイナス側で大きくなるにつれ、直線的に小さくなるように設定されている。このように設定された係数Ｘを用いて、マップ点に記憶されている値を更新するための学習値を修正することにより、時間変化率ｄＰm／ｄｔのゼロに対するずれ量が大きいほど、そのようなずれ量が大きくなる領域において得られた学習値の、マップ点の記憶値に対する反映度合い（重み）を軽くすることができる。これにより、AFM通過空気量klafmを筒内充填空気量ｋｌの取得に利用する構成においても、ｋｌ−Ｐmマップの学習対象となる運転領域を広く確保できるようになる。
【００８５】
また、上記係数Ｘの設定は、図１０（Ａ）に示すように三角形状のものに代え、例えば、図１０（Ｂ）に示すような左右対称の釣鐘状の曲線で変化するものであってもよい。或いは、上記係数Ｘは、係数Ｘがゼロになるまで時間変化率ｄＰm／ｄｔのずれ量が大きくなるほど係数Ｘを連続的に減少させる特性のものに限らず、例えば、図１０（Ｃ）に示すように、時間変化率ｄＰm／ｄｔのずれ量がプラス側もしくはマイナス側である値に達した際に、直ちにゼロとなるように設定されたものであってもよい。
【符号の説明】
【００８６】
１０  内燃機関
１２  ピストン
１４  燃焼室
１６  クランク軸
１８  吸気通路
２０  スロットルバルブ
２２  吸気弁
３０  ＥＣＵ(Electronic Control Unit)
３２  エアフローメータ
３４  スロットル開度センサ
３６  大気温度センサ
３８  筒内圧センサ
【図１】
2015063943.tif 000010
【図２】
2015063943.tif 000011
【図３】
2015063943.tif 000012
【図４】
2015063943.tif 000013
【図５】
2015063943.tif 000014
【図６】
2015063943.tif 000015
【図７】
2015063943.tif 000016
【図８】
2015063943.tif 000017
【図９】
2015063943.tif 000018
【図１０】
2015063943.tif 000019