(57)【要約】【課題】誤学習を抑制しつつ、山上り・山下り時においても精度よく大気圧学習が可能な内燃機関の制御装置を提供する。【解決手段】ＥＣＵ５は、スロットル２２の開度（スロットルセンサ２４で検出）とエンジン１の回転数（クランク角センサ１１により検出）から求める収束負荷率と実際のエンジン負荷率の差から大気圧を推定し、この推定値と現在制御に用いている大気圧値の差が閾値を超えた場合に制御に用いる大気圧値を推定値で更新する。この閾値を推定大気圧の変動傾向に応じて調整する。【選択図】　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関の負荷を基にして大気圧を推定し、推定した大気圧値と制御に用いている大気圧値との偏差が大きいときに、制御に用いる大気圧値を推定した大気圧値で更新する学習機能を有している内燃機関の制御装置において、
学習された大気圧値の変化に応じて偏差判定を行うときの閾値の値を変更することを特徴とする内燃機関の制御装置。
【請求項２】
学習された大気圧値が連続して増加傾向または連続して減少傾向にある場合に前記閾値の値をそれ以外の場合に比べて低下させる請求項１記載の内燃機関の制御装置。
【請求項３】
学習された大気圧値が連続して増加または減少中に増加速度または減少速度が低下したら前記閾値の低下量を抑制する請求項２記載の内燃機関の制御装置。
【請求項４】
スロットル開度から求められる負荷率と実際の負荷率との偏差が大きい場合に、大気圧が変動していると予想して、制御に用いている大気圧値を更新する学習機能を有している内燃機関の制御装置において、
前記偏差の時間変化に応じて偏差判定を行うときの閾値の値を変更することを特徴とする内燃機関の制御装置。
【請求項５】
前記偏差が連続して正または連続して負である場合に前記閾値の値をそれ以外の場合に比べて低下させる請求項４記載の内燃機関の制御装置。
【請求項６】
前記偏差が連続して正または負である間にその変動速度が低下したら前記閾値の低下量を抑制する請求項４記載の内燃機関の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は内燃機関の制御装置に関し、特に大気圧補正制御に関する。
【０００２】
【従来の技術】
車両に搭載された内燃機関では、通常、燃料噴射量を平地走行を基準に設定しているので、高地へ移動すると空燃比がずれてしまう。このため、所定の負荷が得られるよう大気圧に応じて燃料噴射量や吸入空気量を補正する必要がある。しかしながら、大気圧検出のため専用のセンサを設けることは、ハード構成が複雑化してコスト高になる欠点がある。このため、特開平８−２４０１３５号公報に開示されているように機関負荷を基に空燃比のずれを学習することで大気圧の直接検出を不要とする技術が知られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
このような大気圧学習を行う場合には、大気圧の変動がないにもかかわらずに学習値を変更してしまう誤学習を防止するため、ずれに対して不感領域が設定される。この不感領域が広いと、誤学習は防止できるが、一方で大気圧の変動が小さい緩やかな山上りや山下り時には学習タイミングが遅れ、大気圧にずれが生じてしまう。これを防止するため、不感領域を狭く設定すると今度は誤学習を有効に防止することができなくなる。
【０００４】
そこで本発明は、誤学習を抑制しつつ、山上り・山下り時においても精度よく大気圧学習が可能な内燃機関の制御装置を提供することを課題とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明に係る内燃機関の制御装置は、内燃機関の負荷を基にして大気圧を推定し、推定した大気圧値と制御に用いている大気圧値との偏差が大きいときに、制御に用いる大気圧値を推定した大気圧値で更新する学習機能を有している内燃機関の制御装置において、学習された大気圧値の変化に応じて偏差判定を行うときの閾値の値を変更することを特徴とする。
【０００６】
例えば、学習された大気圧値が連続して増加傾向または連続して減少傾向にある場合に前記閾値の値をそれ以外の場合に比べて低下させればよい。さらに、学習された大気圧値が連続して増加または減少中に増加速度または減少速度が低下したら閾値の低下量を抑制するとよい。
【０００７】
本発明によれば、緩やかな山上り、山下り時のように推定大気圧が単調減少あるいは単調増加する場合には、それ以外の場合に比べて閾値を小さくすることで、不感領域を狭く調整することにより、このような場合にも精度よく大気圧学習を行うとともに誤学習を有効に防止できる。
【０００８】
あるいは、スロットル開度から求められる負荷率と実際の負荷率との差を基にしてこの偏差判定を行うとともに、それらの時間変化に応じて偏差判定を行うときの閾値の値を変更してもよい。このようにすると、学習のための演算を簡易化することができる。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。説明の理解を容易にするため、各図面において同一の構成要素に対しては可能な限り同一の参照番号を附し、重複する説明は省略する。
【００１０】
図１は本発明に係る内燃機関の制御装置を搭載した内燃機関を示す概略構成図である。内燃機関であるエンジン１は例えば、多気筒式のガソリンエンジンである。その吸気系２は各ポートごとに配置される燃料インジェクタ２１と上流側に配置されるスロットル弁２２とを備え、吸気温センサ２３とスロットルセンサ２４が配置されている。一方、排気系３は三元触媒等を有する排気浄化装置４を備え、Ｏ２センサ３２が配置される。エンジン１の制御を行うＥＣＵ５（本発明に係る内燃機関の制御装置に相当する）には吸気温センサ２３、スロットルセンサ２４、Ｏ２センサ３２とエンジン１に配置されるクランク角センサ１１の出力信号が入力され、燃料インジェクタ２０の作動を制御する。
【００１１】
このエンジン１では、スロットル弁２２の開度は、運転者の図示していないアクセルペダル操作に連動する。そして空燃比の調整は、ＥＣＵ５が燃料インジェクタ２１からの燃料噴射量を制御することで行う。そして、同じスロットル開度でも大気圧により、実際にエンジン１に導入される吸気量（重量）が異なってくるため、それに応じて燃料噴射量を補正する必要がある。大気圧検出のために専用のセンサを設けることはコストアップ要因となるため、本発明に係る内燃機関の制御装置では、エンジン１の負荷を基にして大気圧を推定し、推定した大気圧を用いて制御を行う。実際の制御では、推定大気圧または推定負荷率と実際の負荷率の偏差の変動に応じて制御用の大気圧値を置き換える学習動作を行い、大気圧補正を実行する。以下、この大気圧補正制御のいくつかを具体的に説明する。（第１の制御形態）
図２、図３は第１の制御形態の制御処理を示すフローチャートであり、図４は制御変数の時間変化を示すタイムチャートである。図２に示される大気圧学習偏差学習演算と図３に示される大気圧学習演算はそれぞれＥＣＵ５により並列的に行われるものであって、エンジン始動後、所定のタイミングで繰り返し実行される。以下に示す他の制御形態でもこの点は同様である。
【００１２】
まず図２の大気圧学習偏差学習演算処理から説明する。これは、後述する大気圧学習演算処理で使用する変数の更新処理を行うものである。まず、カウンタ値ｃｏｕｎｔｐａに１を加算し（ステップＳ１）、ｃｏｕｎｔｐａと閾値ｃｏｕｎｔｍａｘの値を比較する（ステップＳ２）。閾値ｃｏｕｎｔｍａｘは変数更新処理の設定時間間隔に相当するタイムステップ数であり、例えば、１秒に相当するタイムステップに設定される。ｃｏｕｎｔｐａがｃｏｕｎｔｍａｘと異なる（具体的にはｃｏｕｎｔｍａｘに達していない）場合には、更新処理を行わずに処理を終了する。ｃｏｕｎｔｐａがｃｏｕｎｔｍａｘと等しい場合には、まず、ｋｐａ＿ｏｌｄをｋｐａ＿ｎｏｗで（ステップＳ３）、ｋｐａ＿ｎｏｗをｋｐａで（ステップＳ４）、ｋｐａｄｌ＿ｐをｋｐａｄｌ＿ｎで（ステップＳ５）でそれぞれ置き換え、ｋｐａ＿ｎｏｗとｋｐａ＿ｏｌｄの差をｋｐａｄｌ＿ｎに設定し（ステップＳ６）、ｃｏｕｎｔｐａの値を０にリセットして（ステップＳ１２）処理を終了する。
【００１３】
ここで、ｋｐａが現在の大気圧学習値であり、ｋｐａ＿ｎｏｗは直近の変数更新時点における大気圧学習値を、ｋｐａ＿ｏｌｄは、その前の変数更新時点における大気圧学習値を、ｋｐａｄｌ＿ｎは、直近の変数更新時点におけるｋｐａ＿ｎｏｗとｋｐａ＿ｏｌｄの差を、ｋｐａｄｌ＿ｐはその前の変数更新時点におけるｋｐａ＿ｎｏｗとｋｐａ＿ｏｌｄの差をそれぞれ表す。
【００１４】
次に、図３の大気圧学習演算について説明する。まずスロットルセンサ２４の出力から求めたスロットル開度とクランク角センサ１１の出力から求めたエンジン回転数から収束負荷率（大気圧補正を考慮）を求め、これを吸気温センサ２３の出力から求めた吸気温により補正したｋｌｔａと、脈動等の影響を除いた実際のエンジン負荷率ｋｌｓｍ（なまし値）との差ｄｌｋｌｔｎの値を判定する（ステップＳ２１）。ｄｌｋｌｔｎが０の場合には、大気圧学習は不要と判定してその後の処理をスキップして終了する。
【００１５】
一方、ｄｌｋｌｔｎが０でない場合には、ｄｌｋｌｔｎの正負を判定する（ステップＳ２２）。ｄｌｋｌｔｎが正の場合にはｋｐａに一定値ｃｏｎｓｔ＿ｐａを加算した値を大気圧推定値８ｐｒｅ＿ｋｐａに代入し（ステップＳ２３）、ｄｌｋｌｔｎが負の場合にはｋｐａから一定値ｃｏｎｓｔ＿ｐａを減算した値を大気圧推定値ｐｒｅ＿ｋｐａに代入する（ステップＳ２４）。
【００１６】
続いて、変数ｋｐａｄｌ＿ｆにｐｒｅ＿ｋｐａとｋｐａ＿ｎｏｗの差を代入する（ステップＳ２５）。そして、ｋｐａｄｌ＿ｆ、ｋｐａｄｌ＿ｎ、ｋｐａｄｌ＿ｐの符号を比較する（ステップＳ３０）。いずれかが他の２つと符号が異なる場合には大気圧学習判定の閾値ＤＫＴＬＮをリセットする（ステップＳ３１）。一方、全て同符号の場合には、ｐｒｅ＿ｋｐａ＞ｋｐａ＿ｎｏｗ＞ｋｐａ＿ｏｌｄである大気圧が連続して増加傾向にある（例えば、山下り時）ことかｐｒｅ＿ｋｐａ＜ｋｐａ＿ｎｏｗ＜ｋｐａ＿ｏｌｄである大気圧が連続して減少傾向にある（例えば、山上り時）ことを示している。この場合には、ＤＫＬＴＮをＤＤＫＬＴＮだけ減少させる。ただし、減少させることで下限値（正の値である）を下回る場合には、下限値に設定する。
【００１７】
そして、ｄｌｋｌｔｎの絶対値とＤＫＬＴＮとを比較し（ステップＳ４０）、ｄｌｋｌｔｎの絶対値がＤＫＬＴＮより大きい場合だけｋｐａをｐｒｅ＿ｋｐａで置き換え（ステップＳ４１）、処理を終了する。本制御形態では、図４に示されるように大気圧推定値ｐｒｅ＿ｋｐａの変動傾向に応じて更新閾値ＤＫＬＴＮを変更することで、圧力変動に対する学習性が向上する。
（第２の制御形態）
図５、図６は第２の制御形態の制御処理を示すフローチャートであり、図５が大気圧学習偏差学習演算処理を、図６が大気圧学習演算処理を示している。また、図７は制御変数の時間変化を示すタイムチャートである。
【００１８】
図５に示される大気圧学習偏差学習演算処理は、ステップＳ１〜Ｓ６までは、図３に示される第１の実施形態における大気圧学習偏差学習演算処理と同一である。ステップＳ６の処理後は、ｋｐａの２回微分に相当するｋｐａｄｌｄｌ＿ｐをｋｐａｄｌ＿ｎとｋｐａｄｌ＿ｐの差をｃｏｕｎｔｍａｘで割ることで求め（ステップＳ７）、ステップＳ８では、ｋｐａｄｌ＿ｎとｋｐａｄｌ＿ｐの符号を比較する。同符号の場合には、ステップＳ９へと移行してｋｐａｄｌ＿ｎとｋｐａｄｌｄｌ＿ｐの符号を比較する。符号が異なる場合には、ステップＳ１０へと移行して補正係数ＤＤＫＬＴＮ＿ＮＡＭ１を減らす。ただし、減少させることで下限値（正の値である）を下回る場合には、下限値に設定する。一方、ステップＳ８で異符号と判定された場合およびステップＳ９で同符号と判定された場合にはステップＳ１１へと移行して補正係数ＤＤＫＬＴＮ＿ＮＡＭ１を１にリセットする。
【００１９】
ステップＳ１０、１１の処理後はｃｏｕｎｔｐａの値を０にリセットして（ステップＳ１２）処理を終了する。
【００２０】
次に、図６の大気圧学習演算について説明する。この演算処理は、図３の大気圧学習演算処理のステップＳ３２に代えてステップＳ３３、Ｓ３４を実行する点のみが相違する。すなわち、ＤＫＬＴＮを順次小さくしていくのではなく、ＤＫＬＴＮをリセット後（ステップＳ３３）、補正係数ＤＤＫＬＴＮ＿ＮＡＭ１とＤＤＫＬＴＮの積をリセットしたＤＫＬＴＮから差し引く（ステップＳ３４）ことで大気圧の２回微分値の符号が変化した場合、つまり大気圧の増減の傾きが減少した際に閾値ＤＫＬＴＮを小さめの値から若干大きめに変更する。これにより第１の制御形態の効果に加えて誤学習を効果的に抑制する効果が得られる。
（第３の制御形態）
図８は、第３の制御形態の大気圧学習演算処理を示すフローチャートであり、図９は制御変数の時間変化を示すタイムチャートである。この制御形態では大気圧学習偏差学習演算処理は図５に示される第２の実施形態と同一であるためその説明は省略する。
【００２１】
図８に示される大気圧学習演算処理は、ステップＳ２１〜Ｓ２５までの処理は図３、図６に示される第１、第２の制御形態の場合と同様であるから、その説明は省略する。続くステップＳ２６では、現在のｋｐａの２回微分値であるｋｐａｄｌｄｌ＿ｆの値を算出する。具体的には、ｋｐａｄｌ＿ｆとｋｐａｄｌ＿ｎの差をｃｏｕｎｔｐａで割った値を代入する。
【００２２】
続くステップＳ５０では、ｋｐａｄｌｄｌ＿ｆとｋｐａｄｌｄｌ＿ｐの符号を比較する。符号が異なる場合には、補正係数ＤＤＫＬＴＮ＿ＮＡＭ２の値をリセットして後述するステップＳ５５へと移行する。同符号の場合には、ｋｐａｄｌｄｌ＿ｆとｋｐａｄｌｄｌ＿ｐの絶対値同士を比較する（ステップＳ５２）。ｋｐａｄｌｄｌ＿ｆの絶対値がｋｐａｄｌｄｌ＿ｐの絶対値より大きい場合には補正係数ＤＤＫＬＴＮ＿ＮＡＭ２の値を減らし（ステップＳ５３）、ｋｐａｄｌｄｌ＿ｆの絶対値がｋｐａｄｌｄｌ＿ｐの絶対値以下の場合には補正係数ＤＤＫＬＴＮ＿ＮＡＭ２の値を増やす（ステップＳ５４）。そして、ステップＳ５５へと移行してＤＫＴＬＮをリセットする。
【００２３】
そして、ｋｐａｄｌ＿ｆ、ｋｐａｄｌ＿ｎ、ｋｐａｄｌ＿ｐの符号を比較する（ステップＳ３０）。全て同号の場合のみ、つまり、ｐｒｅ＿ｋｐａ＞ｋｐａ＿ｎｏｗ＞ｋｐａ＿ｏｌｄである大気圧が連続して増加傾向にある場合かｐｒｅ＿ｋｐａ＜ｋｐａ＿ｎｏｗ＜ｋｐａ＿ｏｌｄである大気圧が連続して減少傾向にある場合には、ＤＫＬＴＮをＤＤＫＬＴＮに補正係数ＤＤＫＬＴＮ＿ＮＡＭ１、ＤＤＫＬＴＮ＿ＮＡＭ２の両者を掛け合わせた分だけ減少させる（ステップＳ３５）。ただし、減少させることで下限値（正の値である）を下回る場合には、下限値に設定する。
【００２４】
そして、ｄｌｋｌｔｎの絶対値とＤＫＬＴＮとを比較し（ステップＳ４０）、ｄｌｋｌｔｎの絶対値がＤＫＬＴＮより大きい場合だけｋｐａをｐｒｅ＿ｋｐａで置き換え（ステップＳ４１）、処理を終了する。本制御形態では、図９に示されるように変曲量が小さくなるとさらにＤＫＬＴＮの下げ幅を小さくすることで第２の制御形態よりさらに誤学習を効果的に抑制することができる。
（第４の制御形態）
図１０は、第４の制御形態の大気圧学習演算処理を示すフローチャートであり、図１１は制御変数の時間変化を示すタイムチャートである。この制御形態は、第１〜第３の制御形態と異なり、学習大気圧の時間変化ではなく、収束負荷率と実際のエンジン負荷率の差の時間変化を基にして判定を行うものである。
【００２５】
まず、収束負荷率の補正値ｋｌｔａと、実際のエンジン負荷率ｋｌｓｍ（なまし値）との差ｄｌｋｌｔｎを算出する（ステップＳ６１）。そして、カウンタ値ｃｏｕｎｔ＿ｋｌｔａの値を判定する。このカウンタ値ｃｏｕｎｔ＿ｋｌｔａは、ｋｌｔａの演算カウンタであって、大気圧学習の更新時にリセットされる。これが０の時、つまり前回のタイムステップで学習値が更新されている場合のみ、現在のｄｌｋｌｔｎの値をｄｌｋｌｔｎ＿ｋｐａｄｏに格納する（ステップＳ６３）。そして、カウンタ値ｃｏｕｎｔ＿ｋｌｔａを１加算する（ステップＳ６４）。
【００２６】
次に、ｄｌｋｌｔｎの値を判定し（ステップＳ６５）、判定結果に応じて将来のｋｌｔａの傾きｋｌｔａｄｌ＿ｆを算出する。具体的には、ｄｌｋｌｔｎが正の場合には、大気圧増加側の学習実行判定値ＤＫＬＴＮ＿Ｈ（正の値をとる）とｄｌｋｌｔｎ＿ｋｐａｄｏの差をｃｏｕｎｔ＿ｋｌｔａで割った値をｋｌｔａｄｌ＿ｆに設定し（ステップＳ６６）、ｄｌｋｌｔｎが負または０の場合には、大気圧減少側の学習実行判定値ＤＫＬＴＮ＿Ｌ（負であり、−ＤＫＬＴＮ＿Ｈに等しい）とｄｌｋｌｔｎ＿ｋｐａｄｏの差をｃｏｕｎｔ＿ｋｌｔａで割った値をｋｌｔａｄｌ＿ｆに設定する（ステップＳ６７）。そして、前回ｃｏｕｎｔ＿ｋｌｔａがｃｏｕｎｔ＿ｋｌｔａｍａｘに達するまでｋｐａの更新がなされなかったかどうかを判定する。判定結果がＹＥＳの場合にはＤＫＬＴＮをリセットして（ステップＳ６９）、後述するステップＳ８０へと移行する。
【００２７】
一方、判定結果がＮＯの場合にはｋｌｔａｄｌ＿ｆ、ｋｌｔａｄｌ＿ｐ、ｋｌｔａｄｌ＿ｎの符号を比較する（ステップＳ７０）。ここでｋｌｔａｄｌ＿ｐ、ｋｌｔａｄｌ＿ｎは、過去および現在のｋｌｔａの傾きを意味し、後述するステップＳ８３、Ｓ８４またはＳ８６、Ｓ８７において設定される。いずれかが他の２つと符号が異なる場合には大気圧学習判定の閾値ＤＫＴＬＮをリセットする（ステップＳ７２）。一方、全て同符号の場合には、ｄｌｋｌｔｎの変更傾向が連続して同一傾向（増加または減少）にあることを示しており、この場合は、ＤＫＬＴＮをＤＤＫＬＴＮだけ減少させる。ただし、減少させることで下限値（正の値である）を下回る場合には、下限値に設定する。
【００２８】
ステップＳ６９、Ｓ７１またはＳ７２でＤＫＬＴＮを設定した後はステップＳ８０へと移行してｄｌｋｌｔｎの絶対値とＤＫＬＴＮとを比較する（ステップＳ８０）。ｄｌｋｌｔｎの絶対値がＤＫＬＴＮ以下の場合にはｋｐａ更新の必要はないと判定してその後の処理をスキップして終了する。一方、ｄｌｋｌｔｎの絶対値がＤＫＬＴＮを超えている場合には、ｄｌｋｔｎの正負を判定する。正の場合には、ｋｐａを増加させ（ステップＳ８２）、ｋｌｔａｄｌ＿ｐをｋｌｔａｄｌ＿ｎで置き換え（ステップＳ８３）、ｋｌｔａｄｌ＿ｎにＤＫＬＴＮ＿Ｈとｄｌｋｌｔｎ＿ｋｐａｄｏの差をｃｏｕｎｔ＿ｋｌｔａで割った値を代入する（ステップＳ８４）。０または負の場合には、ｋｐａを減少させ（ステップＳ８５）、ｋｌｔａｄｌ＿ｐをｋｌｔａｄｌ＿ｎで置き換え（ステップＳ８６）、ｋｌｔａｄｌ＿ｎにＤＫＬＴＮ＿Ｌとｄｌｋｌｔｎ＿ｋｐａｄｏの差をｃｏｕｎｔ＿ｋｌｔａで割った値を代入する（ステップＳ８７）。ステップＳ９０では、ｃｏｕｎｔ＿ｋｌｔａの値を０にリセットして処理を終了する。
【００２９】
本制御形態によれば、図１１のＩに示すように大気圧の変化が早い場合には、ＤＫＬＴＮを小さくすることで更新のタイミングを短く設定して更新遅れを抑制し、ＩＩに示すように大気圧の変化が緩やかな場合にはＤＫＬＴＮを変えないことで、更新のタイミングを長くとることで、誤学習を効果的に抑制する。
（第５の制御形態）
図１２は、第５の制御形態の大気圧学習演算処理を示すフローチャートであり、図１３は制御変数の時間変化を示すタイムチャートである。
【００３０】
この制御形態は第４の制御形態の変形形態であり、図１０に示される第４の実施形態のステップＳ７１に代えてステップＳ７３〜Ｓ７６を備えている点とステップＳ８８を備えている点が相違する。
【００３１】
先にステップＳ８８の処理から説明すると、ここでは、更新時のｋｌｔａｄｌ＿ｎの値とｋｌｔａｄｌ＿ｐの値の差を変数ｋｌｔａｄｌｄｌ＿ｐに代入する。
【００３２】
ステップＳ７１では、ｋｌｔａｄｌ＿ｐとｋｌｔａｄｌｄｌ＿ｐの符号を比較する。同符号の場合には、補正係数ＤＤＫＬＴＮ＿ＮＡＭをリセットし（ステップＳ７４）、異符号の場合には補正係数ＤＤＫＬＴＮ＿ＮＡＭを減らしてから（ステップＳ７５）、ＤＫＬＴＮの値をＤＤＫＬＴＮに補正係数ＤＤＫＬＴＮ＿ＮＡＭを乗じた分だけ減少させる（ステップＳ７６）。ただし、減少させることで下限値（正の値である）を下回る場合には、下限値に設定する。
【００３３】
本制御形態によれば、変化傾向に応じてきめ細かくＤＫＬＴＮの値を調整することで、大気圧変化に対するｋｐａの追従性を向上させ学習性を向上させる一方、誤学習を効果的に抑制できる。
【００３４】
以上説明してきた制御形態は例示であって、実際の制御はこれらを組み合わせたり、一部を変更して制御を行ってもよい。
【００３５】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、大気圧の変動傾向に応じて大気圧学習の学習タイミングを調整することで、連続した山上り、山下り時において学習値の更新タイミングを速めることができ、学習値の実際の値への追従性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る内燃機関の制御装置を搭載した内燃機関の概略構成図である。
【図２】図１の装置における第１の制御形態の大気圧学習偏差学習演算処理を示すフローチャートである。
【図３】図１の装置における第１の制御形態の大気圧学習演算処理を示すフローチャートである。
【図４】図２、図３の処理における制御変数の時間変化を示すタイムチャートである。
【図５】図１の装置における第２、第３の制御形態の大気圧学習偏差学習演算処理を示すフローチャートである。
【図６】図１の装置における第２の制御形態の大気圧学習演算処理を示すフローチャートである。
【図７】図５、図６の処理における制御変数の時間変化を示すタイムチャートである。
【図８】図１の装置における第３の制御形態の大気圧学習演算処理を示すフローチャートである。
【図９】図５、図８の処理における制御変数の時間変化を示すタイムチャートである。
【図１０】図１の装置における第４の制御形態の大気圧補正処理を示すフローチャートである。
【図１１】図１０の処理における制御変数の時間変化を示すタイムチャートである。
【図１２】図１の装置における第５の制御形態の大気圧補正処理を示すフローチャートである。
【図１３】図１２の処理における制御変数の時間変化を示すタイムチャートである。
【符号の説明】
１…エンジン、２…吸気系、３…排気系、４…排気浄化装置、５…ＥＣＵ、１１…クランク角センサ、２２…スロットル弁、２３…吸気温センサ、２４…スロットルセンサ、３２…Ｏ２センサ。
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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