(57)【要約】【課題】エンジンの排気合流部に設置した空燃比センサの出力に基づいて各気筒の空燃比（気筒別空燃比）を推定するシステムにおいて、空燃比センサの応答性劣化時の気筒別空燃比の推定精度を向上させる。【解決手段】エンジン１１の高負荷領域で空燃比センサ３７の応答性の劣化度合を検出し、空燃比センサ３７の応答性の劣化度合に応じた補正ゲインを算出することで、空燃比センサ３７の出力低下分に応じた補正ゲインを学習し、この補正ゲインを用いて気筒別空燃比の推定値を補正することで、空燃比センサ３７の出力低下による気筒別空燃比の推定誤差を補正する。更に、補正後の各気筒の推定空燃比と基準空燃比との偏差を算出することで、各気筒の空燃比の気筒間ばらつきを算出する。これにより、空燃比センサの応答性劣化時の気筒別空燃比の推定精度ひいては空燃比の気筒間ばらつきの検出精度を向上させる。【選択図】図１
2008128161.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関の複数の気筒の排出ガスが合流する排気合流部に空燃比センサを設置し、この空燃比センサの出力に基づいて各気筒の空燃比（以下「気筒別空燃比」という）を推定する内燃機関の制御装置において、
内燃機関の高負荷領域で前記空燃比センサの応答性の劣化度合を検出するセンサ応答性劣化度合検出手段と、
前記センサ応答性劣化度合検出手段で検出した前記空燃比センサの応答性の劣化度合に基づいて該空燃比センサの出力低下分に応じた補正ゲインを学習する補正ゲイン学習手段と、
前記補正ゲイン学習手段で学習した補正ゲインを用いて前記気筒別空燃比の推定値を補正する気筒別空燃比補正手段と
を備えていることを特徴とする内燃機関の制御装置。
【請求項２】
内燃機関の複数の気筒の排出ガスが合流する排気合流部に空燃比センサを設置し、この空燃比センサの出力に基づいて各気筒の空燃比（以下「気筒別空燃比」という）を推定する内燃機関の制御装置において、
内燃機関の運転状態に応じて区分された複数の学習領域毎に前記空燃比センサの応答性の劣化度合を検出するセンサ応答性劣化度合検出手段と、
前記学習領域毎に前記センサ応答性劣化度合検出手段で検出した前記空燃比センサの応答性の劣化度合に基づいて該空燃比センサの出力低下分に応じた補正ゲインを学習する補正ゲイン学習手段と、
前記学習領域毎に前記補正ゲイン学習手段で学習した補正ゲインを用いて前記気筒別空燃比の推定値を補正する気筒別空燃比補正手段と
を備えていることを特徴とする内燃機関の制御装置。
【請求項３】
前記空燃比センサの出力に基づいて前記気筒別空燃比を推定する際に、前記センサ応答性劣化度合検出手段で検出した前記空燃比センサの応答性の劣化度合に応じて前記空燃比センサで空燃比を検出するタイミングを補正する空燃比検出タイミング補正手段を備えていることを特徴とする請求項１又は２に記載の内燃機関の制御装置。
【請求項４】
前記気筒別空燃比補正手段により前記補正ゲインを用いて補正した後の気筒別空燃比の推定値に基づいて各気筒の空燃比の気筒間ばらつきを検出する気筒間ばらつき検出手段を備えていることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか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】
本発明は、内燃機関の複数の気筒の排出ガスが合流する排気合流部に設置した空燃比センサの出力に基づいて各気筒の空燃比を推定する機能を備えた内燃機関の制御装置に関する発明である。
【背景技術】
【０００２】
近年、内燃機関の空燃比制御精度を向上させるために、特許文献１（特許第３３５７５７２号公報）に記載されているように、複数の気筒の排出ガスが合流する排気合流部に設置した１つの空燃比センサの出力（排気合流部の空燃比）と各気筒の空燃比とを関連付けたモデルを用いて各気筒の空燃比（気筒別空燃比）を推定し、その推定結果に基づいて各気筒の空燃比の気筒間ばらつきが小さくなるように各気筒の空燃比補正量を算出して各気筒の空燃比（例えば燃料噴射量）を気筒毎に制御する気筒別空燃比制御を実施するようにしたものがある。
【０００３】
更に、上記特許文献１の技術では、空燃比センサの応答性の劣化よって気筒別空燃比の推定精度が低下することを防止するために、空燃比センサの応答速度を判定し、その判定結果に応じて空燃比センサで空燃比を検出するタイミングを補正するようにしている。
【特許文献１】特許第３３５７５７２号公報（第１頁等）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、空燃比センサの応答性が劣化すると、空燃比センサの出力値も低下することがある。しかし、上記特許文献１の技術では、空燃比センサの応答性が劣化したときの空燃比センサの出力低下の影響が全く考慮されていないため、空燃比センサの応答性が劣化したときの空燃比センサの出力低下によって、空燃比センサの出力に基づいた気筒別空燃比の推定精度が低下する可能性がある。
【０００５】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、従って本発明の目的は、空燃比センサの応答性劣化時の気筒別空燃比の推定精度を向上させることができる内燃機関の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】
上記目的を達成するために、請求項１に係る発明は、内燃機関の複数の気筒の排出ガスが合流する排気合流部に空燃比センサを設置し、この空燃比センサの出力に基づいて各気筒の空燃比（以下「気筒別空燃比」という）を推定する内燃機関の制御装置において、内燃機関の高負荷領域で空燃比センサの応答性の劣化度合をセンサ応答性劣化度合検出手段により検出して、検出した空燃比センサの応答性の劣化度合に基づいて該空燃比センサの出力低下分に応じた補正ゲインを補正ゲイン学習手段により学習し、学習した補正ゲインを用いて気筒別空燃比の推定値を補正するようにしたものである。
【０００７】
内燃機関の排出ガス量が多くなる高負荷領域では、空燃比の変化に対する空燃比センサの応答性を精度良く検出することができる。更に、空燃比センサの応答性が劣化したときには、その劣化度合に応じて空燃比センサの出力が低下する。従って、高負荷領域で検出した空燃比センサの応答性の劣化度合を用いれば、空燃比センサの出力低下分に応じた補正ゲインを精度良く学習することができ、この補正ゲインを用いて気筒別空燃比の推定値を補正すれば、空燃比センサの出力低下による気筒別空燃比の推定誤差を精度良く補正することができ、空燃比センサの応答性劣化時の気筒別空燃比の推定精度を向上させることができる。
【０００８】
また、請求項２のように、内燃機関の運転状態に応じて区分された複数の学習領域毎に空燃比センサの応答性の劣化度合を検出して、学習領域毎に空燃比センサの応答性の劣化度合に基づいて該空燃比センサの出力低下分に応じた補正ゲインを学習し、学習領域毎に補正ゲインを用いて気筒別空燃比の推定値を補正するようにしても良い。このようにすれば、内燃機関の運転状態に左右されずに、空燃比センサの出力低下による気筒別空燃比の推定誤差を精度良く補正することができる。
【０００９】
更に、請求項３のように、空燃比センサの出力に基づいて気筒別空燃比を推定する際に、空燃比センサの応答性の劣化度合に応じて空燃比センサで空燃比を検出するタイミングを補正するようにしても良い。このようにすれば、空燃比センサで空燃比を検出するタイミングを空燃比センサの応答性の劣化度合に応じて変化させて適正なタイミングに設定することができ、空燃比センサの応答性劣化時の気筒別空燃比の推定精度を更に向上させることができる。
【００１０】
また、請求項４のように、補正ゲインを用いて補正した後の気筒別空燃比の推定値に基づいて各気筒の空燃比の気筒間ばらつきを検出するようにしても良い。このようにすれば、空燃比センサの応答性劣化時の各気筒の空燃比の気筒間ばらつきの検出精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明を実施するための最良の形態を具体化した幾つかの実施例を説明する。
【実施例１】
【００１２】
本発明の実施例１を図１乃至図７に基づいて説明する。
まず、図１に基づいてエンジン制御システム全体の概略構成を説明する。
内燃機関である例えば直列４気筒のエンジン１１の吸気管１２の最上流部には、エアクリーナ１３が設けられ、このエアクリーナ１３の下流側に、吸入空気量を検出するエアフローメータ１４が設けられている。このエアフローメータ１４の下流側には、モータ等によって開度調節されるスロットルバルブ１５とスロットル開度を検出するスロットル開度センサ１６とが設けられている。
【００１３】
更に、スロットルバルブ１５の下流側には、サージタンク１７が設けられ、このサージタンク１７には、吸気管圧力を検出する吸気管圧力センサ１８が設けられている。また、サージタンク１７には、エンジン１１の各気筒に空気を導入する吸気マニホールド１９が設けられ、各気筒の吸気マニホールド１９の吸気ポート近傍に、それぞれ燃料を噴射する燃料噴射弁２０が取り付けられている。エンジン運転中は、燃料タンク２１内の燃料が燃料ポンプ２２によりデリバリパイプ２３に送られ、各気筒の噴射タイミング毎に各気筒の燃料噴射弁２０から燃料が噴射される。デリバリパイプ２３には、燃料圧力（燃圧）を検出する燃圧センサ２４が取り付けられている。
【００１４】
また、エンジン１１には、吸気バルブ２５と排気バルブ２６の開閉タイミングをそれぞれ可変する可変バルブタイミング機構２７，２８が設けられている。更に、エンジン１１には、吸気カム軸２９と排気カム軸３０の回転に同期してカム角信号を出力する吸気カム角センサ３１と排気カム角センサ３２が設けられていると共に、エンジン１１のクランク軸の回転に同期して所定クランク角毎（例えば３０℃Ａ毎）にクランク角信号のパルスを出力するクランク角センサ３３が設けられている。
【００１５】
一方、エンジン１１の各気筒の排気マニホールド３５が合流する排気合流部３６には、排出ガスの空燃比を検出する空燃比センサ３７が設置され、この空燃比センサ３７の下流側に排出ガス中のＣＯ，ＨＣ，ＮＯｘ等を浄化する三元触媒等の触媒３８が設けられている。
【００１６】
上述した空燃比センサ３７等の各種センサの出力は、エンジン制御回路（以下「ＥＣＵ」と表記する）４０に入力される。このＥＣＵ４０は、マイクロコンピュータを主体として構成され、内蔵されたＲＯＭ（記憶媒体）に記憶された各種のエンジン制御プログラムを実行することで、エンジン運転状態に応じて各気筒の燃料噴射弁２０の燃料噴射量や点火時期を制御する。
【００１７】
また、ＥＣＵ４０は、後述する図２乃至図５の気筒別空燃比制御用の各ルーチンを実行することで、エンジン運転中に空燃比センサ３７の検出値（排気合流部３６を流れる排出ガスの空燃比）と各気筒の空燃比とを関連付けたモデル（以下「気筒別空燃比推定モデル」という）を用いて空燃比センサ３７の検出値に基づいて各気筒の空燃比（気筒別空燃比）を推定し、各気筒の推定空燃比と基準空燃比（全気筒の推定空燃比の平均値又は制御目標値）との偏差を算出することで、各気筒の空燃比の気筒間ばらつきを算出する。そして、各気筒の空燃比の気筒間ばらつきが小さくなるように各気筒の空燃比補正係数（各気筒の燃料噴射量の補正係数）を算出し、その算出結果に基づいて各気筒の燃料噴射量を補正することで、各気筒に供給する混合気の空燃比を各気筒毎に補正して各気筒の空燃比の気筒間ばらつきを小さくするように制御する気筒別空燃比制御を実施する。
【００１８】
ところで、空燃比センサ３７の応答性が劣化すると、空燃比センサ３７の出力値も低下することがあり、この空燃比センサ３７の出力低下によって、空燃比センサ３７の出力に基づいた気筒別空燃比の推定精度が低下する可能性がある。
【００１９】
この対策として、本実施例１では、エンジン１１の高負荷領域で空燃比センサ３７の応答性の劣化度合を検出して、この空燃比センサ３７の応答性の劣化度合に応じた補正ゲインを算出することで、空燃比センサ３７の出力低下分に応じた補正ゲインを求めて学習し、この補正ゲインを用いて気筒別空燃比の推定値を補正するようにしている。
【００２０】
エンジン１１の排出ガス量が多くなる高負荷領域では、空燃比の変化に対する空燃比センサ３７の応答性を精度良く検出することができる。更に、空燃比センサ３７の応答性が劣化したときには、その劣化度合に応じて空燃比センサ３７の出力が低下する。従って、高負荷領域で検出した空燃比センサ３７の応答性の劣化度合に応じた補正ゲインを求めることで、空燃比センサ３７の出力低下分に応じた補正ゲインを精度良く学習することができ、この補正ゲインを用いて気筒別空燃比の推定値を補正することで、空燃比センサ３７の出力低下による気筒別空燃比の推定誤差を精度良く補正することができる。
【００２１】
以下、ＥＣＵ４０が実行する図２乃至図５の気筒別空燃比制御用の各ルーチンの処理内容を説明する。
【００２２】
［気筒別空燃比制御ルーチン］
図２に示す気筒別空燃比制御ルーチンは、ＥＣＵ４０の電源オン中に所定周期で実行される。本ルーチンが起動されると、まず、ステップ１０１で、空燃比センサ３７の出力（空燃比検出値）を読み込んだ後、ステップ１０２に進み、後述する図３の気筒別空燃比推定ルーチンを実行して、空燃比センサ３７の検出値に基づいて各気筒の空燃比を推定し、これら各気筒の推定空燃比を補正ゲインを用いて補正する。
【００２３】
この後、ステップ１０３に進み、補正ゲインを用いて補正した後の各気筒の推定空燃比と基準空燃比（全気筒の推定空燃比の平均値又は制御目標値）との偏差を算出することで、各気筒の空燃比の気筒間ばらつきを算出する。このステップ１０３の処理が特許請求の範囲でいう気筒間ばらつき検出手段としての役割を果たす。
【００２４】
この後、ステップ１０４に進み、各気筒の空燃比の気筒ばらつきが小さくなるように各気筒の空燃比補正係数（各気筒の燃料噴射量の補正係数）を算出した後、ステップ１０５に進み、各気筒の空燃比補正係数に基づいて各気筒の燃料噴射量を補正することで、各気筒に供給する混合気の空燃比を各気筒毎に補正して各気筒の空燃比の気筒間ばらつきを小さくするように制御する気筒別空燃比制御を実施する。
【００２５】
［気筒別空燃比推定ルーチン］
図３に示す気筒別空燃比推定ルーチンは、前記図２の気筒別空燃比制御ルーチンのステップ１０２で実行されるサブルーチンである。本ルーチンが起動されると、まず、ステップ２０１で、空燃比センサ３７の応答性が劣化しているか否かを、図示しないセンサ応答性劣化診断ルーチンの診断結果等に基づいて判定する。具体的には、後述する方法で空燃比センサ３７の応答時間Ｔを計測し、この応答時間Ｔを所定の劣化判定値（又は応答時間Ｔの前回値）と比較して空燃比センサ３７の応答性の劣化の有無を判定する。
【００２６】
このステップ２０１で、空燃比センサ３７の応答性が劣化していないと判定された場合には、ステップ２０２に進み、補正ゲインを「１．０」に設定する。この場合、各気筒の推定空燃比は実質的には補正されない。
【００２７】
一方、上記ステップ２０１で、空燃比センサ３７の応答性が劣化していると判定された場合には、ステップ２０３に進み、後述する図４の補正ゲイン学習ルーチンを実行して、エンジン１１の高負荷領域で空燃比センサ３７の応答性の劣化度合を検出し、空燃比センサ３７の応答性の劣化度合に基づいて空燃比センサ３７の出力低下分に応じた補正ゲインを学習する。
【００２８】
この後、ステップ２０４に進み、気筒別空燃比推定モデルを用いて今回の空燃比推定対象となる気筒の空燃比を空燃比センサ３７の検出値に基づいて推定した後、ステップ２０５に進み、各気筒の推定空燃比にそれぞれ補正ゲインを乗算することで、各気筒の推定空燃比を補正して各気筒の最終的な推定空燃比を求める。このステップ２０５の処理が特許請求の範囲でいう気筒別空燃比補正手段としての役割を果たす。
【００２９】
［補正ゲイン学習ルーチン］
図４に示す補正ゲイン学習ルーチンは、前記図３の気筒別空燃比推定ルーチンのステップ２０３で実行されるサブルーチンであり、特許請求の範囲でいう補正ゲイン学習手段としての役割を果たす。本ルーチンが起動されると、まず、ステップ３０１で、エンジン運転状態が高負荷領域であるか否かを、例えばエンジン負荷Ｋ（吸入空気量や吸気管圧力等）が所定値ＨＫ以上であるか否かによって判定する。このステップ３０１で、エンジン運転状態が高負荷領域ではないと判定された場合には、ステップ３０２以降の補正ゲイン学習に関する処理を行うことなく、本ルーチンを終了する。
【００３０】
その後、上記ステップ３０１で、エンジン運転状態が高負荷領域であると判定されたときに、ステップ３０２以降の補正ゲイン学習に関する処理を次のようにして実行する。まず、ステップ３０２で、後述する図５のセンサ応答性劣化度合検出ルーチンを実行して、エンジン１１の高負荷領域で空燃比センサ３７の応答性の劣化度合Ｒを検出する。
【００３１】
この後、ステップ３０３に進み、空燃比センサ３７の応答性の劣化度合Ｒに応じた補正ゲインをマップ又は数式等により算出することで、空燃比センサ３７の出力低下分に応じた補正ゲインを求め、この補正ゲインをＥＣＵ４０のバックアップＲＡＭ等の書き換え可能な不揮発性メモリに記憶することで、補正ゲインを学習する。
【００３２】
［センサ応答性劣化度合検出ルーチン］
図５に示すセンサ応答性劣化度合検出ルーチンは、前記図４の補正ゲイン学習ルーチンのステップ３０２で実行されるサブルーチンであり、特許請求の範囲でいうセンサ応答性劣化度合検出手段としての役割を果たす。本ルーチンが起動されると、まず、ステップ４０１で、劣化度合検出実行フラグが「１」にセットされているか否かを判定する。この劣化度合検出実行フラグは、エンジン１１が始動される毎（例えばＥＣＵ４０の電源がオンされる毎）に「１」にセットされる。或は、空燃比センサ３７の応答性劣化度合の前回検出時からの積算走行距離又は積算時間が所定値を越える毎に劣化度合検出実行フラグが「１」にセットされるようにしても良い。
【００３３】
このステップ４０１で、劣化度合検出実行フラグが「１」にセットされていると判定された場合には、ステップ４０２以降の劣化度合検出に関する処理を次のようにして実行する。まず、ステップ４０２で、燃料カットが開始されたか否かを判定し、燃料カットが開始されたと判定されたときに、ステップ４０３に進み、タイマを作動させて燃料カット開始からの経過時間を計測する。
【００３４】
この後、ステップ４０４に進み、空燃比センサ３７の出力が所定のリーン判定値を越えたか否かを判定し、空燃比センサ３７の出力がリーン判定値を越えたと判定されたときに、ステップ４０５に進み、図６に示すように、タイマのカウント値に基づいて燃料カット開始から空燃比センサ３７の出力がリーン判定値を越えるまでに要した応答時間Ｔを計測する。
【００３５】
この後、ステップ４０６に進み、空燃比センサ３７の今回の応答時間Ｔ(i) と前回の応答時間Ｔ(i-1) との差に基づいて今回の応答性劣化分ΔＲを求め、前回の空燃比センサ３７の応答性劣化度合Ｒ(i-1) に今回の応答性劣化分ΔＲを積算して、今回の空燃比センサ３７の応答性劣化度合Ｒ(i) を求める。
Ｒ(i) ＝Ｒ(i-1) ＋ΔＲ
【００３６】
尚、空燃比センサ３７の今回の応答時間Ｔ(i) と初期の応答時間Ｔ0 （応答性が劣化していないときの応答時間）との差に基づいて今回の空燃比センサ３７の応答性劣化度合Ｒ(i) を求めるようにしても良い。
【００３７】
このようにして求めた空燃比センサ３７の応答性劣化度合Ｒ(i) は、ＥＣＵ４０のバックアップＲＡＭ等の書き換え可能な不揮発性メモリに記憶する。
この後、ステップ４０７に進み、劣化度合検出実行フラグを「０」にリセットして、本ルーチンを終了する。
【００３８】
一方、上記ステップ４０１で、劣化度合検出実行フラグが「０」にリセットされていると判定された場合には、ステップ４０２以降の劣化度合検出に関する処理を実行することなく、本ルーチンを終了する。
【００３９】
尚、本ルーチンでは、図６に示すように、燃料カット開始から空燃比センサ３７の出力が所定のリーン判定値を越えるまでに要した応答時間Ｔを求めるようにしたが、燃料カット終了から空燃比センサ３７の出力が所定のリッチ判定値を越えるまでに要した応答時間Ｔを求めるようにしても良い。
【００４０】
或は、図７に示すように、エンジン１１の運転状態が定常状態のときに、燃料噴射量を強制的に増量補正（又は減量補正）して空燃比を強制的にリッチ方向（又はリーン方向）に変化させてから空燃比センサ３７の出力が所定のリッチ判定値（又はリーン判定値）を越えるまでに要した応答時間Ｔを求めるようにしても良い。
【００４１】
以上説明した本実施例１では、エンジン１１の高負荷領域で空燃比センサ３７の応答性の劣化度合を検出して、この空燃比センサ３７の応答性の劣化度合に応じた補正ゲインを算出することで、空燃比センサ３７の出力低下分に応じた補正ゲインを求めて学習し、この補正ゲインを用いて気筒別空燃比の推定値を補正するようにしたので、空燃比センサ３７の出力低下による気筒別空燃比の推定誤差を精度良く補正することができ、空燃比センサの応答性劣化時の気筒別空燃比の推定精度、ひいては各気筒の空燃比の気筒間ばらつきの検出精度を向上させることができる。
【実施例２】
【００４２】
次に、図８を用いて本発明の実施例２を説明する。
本実施例２では、後述する図８の気筒別空燃比推定ルーチンを実行することで、空燃比センサ３７の出力に基づいて気筒別空燃比を推定する際に、空燃比センサ３７の応答性の劣化度合に応じて空燃比センサ３７で空燃比を検出するタイミングを補正するようにしている。
【００４３】
図８に示す気筒別空燃比推定ルーチンでは、ステップ２０１で、空燃比センサ３７の応答性が劣化していると判定された場合には、ステップ２０３に進み、前述した図４の補正ゲイン学習ルーチンを実行して、エンジン１１の高負荷領域で空燃比センサ３７の応答性の劣化度合を検出し、空燃比センサ３７の応答性の劣化度合に基づいて空燃比センサ３７の出力低下分に応じた補正ゲインを学習する。
【００４４】
この後、ステップ２０３ａに進み、空燃比センサ３７の応答性の劣化度合に応じて空燃比センサ３７で空燃比を検出するタイミングを補正する。これにより、空燃比センサ３７で空燃比を検出するタイミングを空燃比センサ３７の応答性の劣化度合に応じて変化させて適正なタイミングに設定する。このステップ２０３ａの処理が特許請求の範囲でいう空燃比検出タイミング補正手段としての役割を果たす。
【００４５】
この後、気筒別空燃比推定モデルを用いて今回の空燃比推定対象となる気筒の空燃比を空燃比センサ３７の検出値に基づいて推定した後、各気筒の推定空燃比にそれぞれ補正ゲインを乗算することで、各気筒の推定空燃比を補正して各気筒の最終的な推定空燃比を求める（ステップ２０４，２０５）。
【００４６】
以上説明した本実施例２では、空燃比センサ３７の出力に基づいて気筒別空燃比を推定する際に、空燃比センサ３７の応答性の劣化度合に応じて空燃比センサ３７で空燃比を検出するタイミングを補正するようにしたので、空燃比センサ３７で空燃比を検出するタイミングを空燃比センサ３７の応答性の劣化度合に応じて変化させて適正なタイミングに設定することができ、空燃比センサ３７の応答性劣化時の気筒別空燃比の推定精度を更に向上させることができる。
【００４７】
尚、上記各実施例１，２では、常に高負荷領域で学習した補正ゲインを用いて気筒別空燃比の推定値を補正するようにしたが、気筒別空燃比の推定値を補正する際に、そのときのエンジン運転状態（例えばエンジン負荷）に応じて、高負荷領域で学習した補正ゲインを補正し、その補正ゲインを用いて気筒別空燃比の推定値を補正するようにしても良い。
【実施例３】
【００４８】
次に、図９及び１０を用いて本発明の実施例３を説明する。
本実施例３では、後述する図９及び図１０の各ルーチンを実行することで、エンジン１１の運転状態に応じて区分された複数の学習領域毎に空燃比センサ３７の応答性の劣化度合を検出して、学習領域毎に空燃比センサ３７の応答性の劣化度合に基づいて該空燃比センサ３７の出力低下分に応じた補正ゲインを学習し、学習領域毎に補正ゲインを用いて気筒別空燃比の推定値を補正するようにしている。
【００４９】
図９に示す気筒別空燃比推定ルーチンでは、ステップ５０１で、空燃比センサ３７の応答性が劣化していると判定された場合に、ステップ５０３に進み、後述する図１０の補正ゲイン学習ルーチンを実行して、エンジン１１の運転状態（例えばエンジン負荷）に応じて区分された複数の学習領域毎に空燃比センサ３７の応答性の劣化度合を検出し、学習領域毎に空燃比センサ３７の応答性の劣化度合に基づいて空燃比センサ３７の出力低下分に応じた補正ゲインを学習する。
【００５０】
この後、ステップ５０４に進み、気筒別空燃比推定モデルを用いて今回の空燃比推定対象となる気筒の空燃比を空燃比センサ３７の検出値に基づいて推定した後、ステップ５０５に進み、現在のエンジン運転領域がエンジン運転状態（例えばエンジン負荷）に応じて区分された複数の学習領域のうちのいずであるかを判定する。
【００５１】
ステップ５０６に進み、現在のエンジン運転領域に対応した学習領域の補正ゲインを各気筒の推定空燃比に乗算することで、各気筒の推定空燃比を補正して各気筒の最終的な推定空燃比を求める。
【００５２】
図１０に示す補正ゲイン学習ルーチンでは、まず、ステップ６０１で、現在のエンジン運転領域がエンジン運転状態（例えばエンジン負荷）に応じて区分された複数の学習領域のうちのいずであるかを判定する。
【００５３】
この後、ステップ６０２に進み、前述した図５のセンサ応答性劣化度合検出ルーチンを実行して、現在のエンジン運転領域に対応した学習領域における空燃比センサ３７の応答性の劣化度合Ｒを検出する。
【００５４】
この後、ステップ６０３に進み、現在のエンジン運転領域に対応した学習領域における空燃比センサ３７の応答性の劣化度合Ｒに応じた補正ゲインをマップ又は数式等により算出することで、空燃比センサ３７の出力低下分に応じた補正ゲインを求め、この補正ゲインをＥＣＵ４０のバックアップＲＡＭ等の書き換え可能な不揮発性メモリに記憶することで、補正ゲインを学習する。この際、現在のエンジン運転領域に対応した学習領域の補正ゲインの学習値が更新される。
【００５５】
以上説明した本実施例３では、エンジン１１の運転状態に応じて区分された複数の学習領域毎に空燃比センサ３７の応答性の劣化度合を検出して、学習領域毎に空燃比センサ３７の応答性の劣化度合に基づいて該空燃比センサ３７の出力低下分に応じた補正ゲインを学習し、学習領域毎に補正ゲインを用いて気筒別空燃比の推定値を補正するようにしたので、エンジン運転状態に左右されずに、空燃比センサ３７の出力低下による気筒別空燃比の推定誤差を精度良く補正することができる。
【００５６】
尚、上記各実施例１〜３では、空燃比センサ３７の検出値と各気筒の空燃比とを関連付けた気筒別空燃比推定モデルを用いて各気筒の空燃比を推定するようにしたが、気筒別空燃比の推定方法は、気筒別空燃比推定モデルを用いた方法に限定されず、適宜変更しても良く、例えば、各気筒毎に空燃比を強制的に変化させる空燃比ディザ制御を実行したときの空燃比センサ３７の出力に基づいて各気筒の空燃比を推定するようにしても良い。
【００５７】
また、上記各実施例１〜３では、本発明を４気筒エンジンに適用したが、２気筒エンジンや３気筒エンジン或は５気筒以上のエンジンに本発明を適用しても良い。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本発明の実施例１におけるエンジン制御システム全体の概略構成図である。
【図２】実施例１の気筒別空燃比制御ルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】実施例１の気筒別空燃比推定ルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】実施例１の補正ゲイン学習ルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】実施例１のセンサ応答性劣化度合検出ルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】実施例１の空燃比センサの応答時間の検出方法を説明するためのタイムチャートである。
【図７】実施例１の空燃比センサの応答時間の他の検出方法を説明するためのタイムチャートである。
【図８】実施例２の気筒別空燃比推定ルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】実施例３の気筒別空燃比推定ルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】実施例３の補正ゲイン学習ルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５９】
１１…エンジン（内燃機関）、１２…吸気管、１５…スロットルバルブ、２０…燃料噴射弁、３５…排気マニホールド、３６…排気合流部、３７…空燃比センサ、４０…ＥＣＵ（センサ応答性劣化度合検出手段，補正ゲイン学習手段，気筒別空燃比補正手段，気筒間ばらつき検出手段）
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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