(57)【要約】【課題】複雑な排気系レイアウトを有する場合においても、複数の気筒間の空燃比のばらつきを適切かつ迅速に補正でき、ロバスト性の高い空燃比制御を実現できる内燃機関の空燃比制御装置を提供する。【解決手段】１−４番気筒＃１−４に供給される混合気の空燃比を制御する空燃比制御装置１のＥＣＵ２は、フィードバック補正係数ＫＳＴＲを決定し（ステップ７）、このＫＳＴＲおよび検出空燃比ＫＡＣＴを入出力とするモデルのモデルパラメータｂ０，ｒ１，ｒ２，ｒ３，ｓ０に基づき、複数の気筒間の空燃比のばらつきを表すばらつき係数ＡＦＯＦＴｉを気筒毎に算出し（ステップ５１）、モデルパラメータを同定し（ステップ２７）、気筒毎のばらつき係数ＡＦＯＦＴｉが移動平均値ＡＦＯＦＴＡＶＥに収束するように、基本燃料噴射量ＴＩＢＳを補正し（ステップ９，１０）、気筒毎の最終燃料噴射量ＴＯＵＴｉを算出する（ステップ１２）。【選択図】  図９
2004176651.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の気筒に供給される燃料量を気筒毎に制御することにより、前記複数の気筒の各々に供給される混合気の空燃比を制御する内燃機関の空燃比制御装置であって、
前記各気筒に供給される燃料量を決定する燃料量決定手段と、
前記各気筒に供給される燃料量を補正するための補正パラメータを決定する補正パラメータ決定手段と、
当該決定された補正パラメータに応じて、前記決定された各気筒への燃料量を補正する第１燃料量補正手段と、
前記内燃機関の排気通路を流れる排気ガス中の空燃比を表す空燃比パラメータを検出する空燃比パラメータ検出手段と、
前記補正パラメータおよび前記空燃比パラメータを入出力とするモデルとして前記各気筒をモデル化し、当該モデルのモデルパラメータに基づき、前記複数の気筒間の空燃比のばらつきを表すばらつきパラメータを気筒毎に算出するばらつきパラメータ算出手段と、
前記決定された補正パラメータおよび前記検出された空燃比パラメータに応じて、前記モデルのモデルパラメータを同定する同定手段と、
前記気筒毎に算出されたばらつきパラメータが所定の目標値に収束するように、前記複数の気筒に供給される燃料量を気筒毎にさらに補正する第２燃料量補正手段と、
を備えることを特徴とする内燃機関の空燃比制御装置。
【請求項２】
前記ばらつきパラメータの平均値を前記所定の目標値として設定する目標値設定手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の内燃機関の空燃比制御装置。
【請求項３】
前記補正パラメータ決定手段は、前記空燃比パラメータを所定の空燃比目標値に収束させるように、前記補正パラメータを決定す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空燃比制御装置。
【請求項４】
前記補正パラメータ決定手段は、前記複数の気筒の１つをモデル化したモデルのモデルパラメータに基づいて、前記補正パラメータを決定し、
前記第１燃料量補正手段は、前記決定された補正パラメータに応じて、前記複数の気筒の全てに供給される燃料量を補正することを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の内燃機関の空燃比制御装置。
【請求項５】
前記第２燃料量補正手段は、Ｉ−ＰＤ制御アルゴリズムおよびＩＰ−Ｄ制御アルゴリズムの一方に基づいて、前記燃料量の補正を実行することを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の内燃機関の空燃比制御装置。
【請求項６】
前記第２燃料量補正手段は、応答指定型制御アルゴリズムに基づいて、前記燃料量の補正を実行することを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の内燃機関の空燃比制御装置。
【請求項７】
複数の気筒に供給される燃料量を気筒毎に制御することにより、前記複数の気筒の各々に供給される混合気の空燃比を制御する内燃機関の空燃比制御装置であって、
前記内燃機関の運転状態を表す第１運転状態パラメータを検出する第１運転状態パラメータ検出手段と、
前記各気筒に供給される燃料量を決定する燃料量決定手段と、
前記複数の気筒間の空燃比のばらつきを補正するためのばらつき補正係数を気筒毎に算出するばらつき補正係数算出手段と、
前記算出されたばらつき補正係数および前記検出された第１運転状態パラメータに応じて、前記ばらつき補正係数の学習値を気筒毎に算出する学習値算出手段と、
当該算出されたばらつき補正係数の学習値および前記算出されたばらつき補正係数に応じて、前記決定された各気筒への燃料量を補正する燃料量補正手段と、
を備えることを特徴とする内燃機関の空燃比制御装置。
【請求項８】
前記学習値算出手段は、前記ばらつき補正係数の学習値を、当該学習値を従属変数としかつ前記第１運転状態パラメータを独立変数とする回帰式により算出するとともに、当該回帰式の回帰係数および定数項を、逐次型最小２乗法により算出することを特徴とする請求項７に記載の内燃機関の空燃比制御装置。
【請求項９】
前記内燃機関の運転状態を表す第２運転状態パラメータを検出する第２運転状態パラメータ検出手段をさらに備え、
前記学習値算出手段は、前記検出された第２運転状態パラメータが所定の範囲内にないときには、当該所定の範囲内にあるときに算出されたばらつき補正係数に応じて、前記ばらつき補正係数の前記学習値を気筒毎に算出することを特徴とする請求項７または８に記載の内燃機関の空燃比制御装置。
【請求項１０】
前記内燃機関の運転環境を表す運転環境パラメータを検出する運転環境パラメータ検出手段をさらに備え、
前記学習値算出手段は、前記検出された運転環境パラメータが所定の範囲内にないときには、当該所定の範囲内にあるときに算出されたばらつき補正係数に応じて、前記ばらつき補正係数の前記学習値を気筒毎に算出することを特徴とする請求項７または８に記載の内燃機関の空燃比制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、内燃機関の複数の気筒に供給される混合気の空燃比を気筒毎に制御する内燃機関の空燃比制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、内燃機関では、社会的な要請に起因して、良好な排気ガス特性すなわち良好な触媒浄化率を確保することが要求されている。一方、複数の気筒を有する内燃機関では、ＥＧＲ装置、蒸発燃料処理装置およびインジェクタなどの不具合に起因して、複数の気筒に供給される混合気の空燃比が気筒間でばらつくことがあり、その場合には、触媒浄化率の低下を招くおそれがある。したがって、従来、このような気筒毎の空燃比のばらつきを補正（吸収）する内燃機関の空燃比制御装置として、最適制御理論によるオブザーバを適用したものが知られている（例えば、特許文献１参照）。この空燃比制御装置は、内燃機関の排気管の集合部に設けられ、排気ガス中の空燃比を検出するＬＡＦセンサと、このＬＡＦセンサの検出信号（検出空燃比）が入力される制御ユニットと、内燃機関の吸気管のインテークマニホールドに気筒毎に設けられ、制御ユニットに接続されたインジェクタなどを備えている。
【０００３】
この制御ユニットでは、ＬＡＦセンサの検出空燃比に基づき、各インジェクタの燃料噴射量である気筒毎燃料噴射量＃ｎＴｏｕｔ（ｎ＝１〜４）を、以下のようにオブザーバおよびＰＩＤ制御を用いて算出することにより、内燃機関の各気筒に供給される混合気の空燃比のばらつきが補正される。
【０００４】
すなわち、制御ユニットは、内燃機関の運転状態に応じて、基本噴射量Ｔｉｍを算出し、これに各種の補正係数を乗算することにより、出力噴射量Ｔｏｕｔを算出する。次いで、後述するように、オブザーバにより気筒毎の推定空燃比＃ｎＡ／Ｆを推定し、ＰＩＤ制御により、気筒毎の推定空燃比＃ｎＡ／Ｆに基づいて気筒毎フィードバック補正係数＃ｎＫＬＡＦをそれぞれ算出し、これらの気筒毎フィードバック補正係数＃ｎＫＬＡＦを出力噴射量Ｔｏｕｔに乗算することにより、気筒毎燃料噴射量＃ｎＴｏｕｔがそれぞれ算出される。
【０００５】
また、上記オブザーバでは、最適制御理論に基づいて気筒毎の推定空燃比＃ｎＡ／Ｆが推定される。具体的には、気筒毎の燃空比および集合部（ＬＡＦセンサの取り付け部）の燃空比の関係を表す離散時間系のモデルを用いることにより、気筒毎の推定空燃比＃ｎＡ／Ｆが算出される。さらに、前記ＰＩＤ制御では、集合部空燃比すなわち検出空燃比ＫＡＣＴをフィードバック補正係数＃ｎＫＬＡＦの前回値の平均値で除算した値を目標値とし、この目標値とオブザーバにより推定された気筒毎の推定空燃比＃ｎＡ／Ｆとの偏差が値０に収束するように、気筒毎のフィードバック補正係数＃ｎＫＬＡＦが算出される。
【０００６】
【特許文献１】
特許第３２９６４７２号公報（第１９〜２３頁、図３５，３６）
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
近年、内燃機関では、前述した良好な排気ガス特性の要求とは別に、高出力・高トルク化が要求されており、これを達成するために、排気系レイアウトを複雑な形状（例えばエキゾーストマニホールドの排気通路が４→２→１とその数を漸減しながら集合するような形状）とすることで、排気抵抗を減らす手法が知られている。しかし、そのような排気系レイアウトを有する内燃機関に従来の空燃比制御装置を適用した場合、従来の最適制御理論では、オブザーバが成立しなくなるため、気筒間の空燃比のばらつきを適切に補正することができず、触媒浄化率の低下を招くおそれがある。これは、従来の最適制御理論では、想定モデルおよび最適制御理論自体において、モデル化誤差およびモデルの動特性変化が考慮されていないため、オブザーバの安定余裕が小さく、ロバスト性が低いので、燃料付着などに起因するＬＡＦセンサの検出空燃比における各気筒の排気ガスの寄与度の変化、ＬＡＦセンサの応答ばらつきおよびＬＡＦセンサの経年変化に対して安定性が不十分であることによる。
【０００８】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、複雑な排気系レイアウトを有する場合においても、複数の気筒間の空燃比のばらつきを適切かつ迅速に補正でき、ロバスト性の高い空燃比制御を実現できる内燃機関の空燃比制御装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
この目的を達成するために、請求項１に係る発明は、複数の気筒（例えば実施形態における（以下、この項において同じ）１〜４番気筒＃１〜４）に供給される燃料量（最終燃料噴射量ＴＯＵＴｉ）を気筒毎に制御することにより、複数の気筒の各々に供給される混合気の空燃比を制御する内燃機関３の空燃比制御装置１であって、各気筒に供給される燃料量を決定する燃料量決定手段（ＥＣＵ２、ステップ２）と、各気筒に供給される燃料量を補正するための補正パラメータ（フィードバック補正係数ＫＳＴＲ）を決定する補正パラメータ決定手段（ＥＣＵ２、ＳＴＲ２２、ステップ７）と、決定された補正パラメータに応じて、決定された各気筒への燃料量を補正する第１燃料量補正手段（ＥＣＵ２、ステップ１０）と、内燃機関の排気通路（排気管７）を流れる排気ガス中の空燃比を表す空燃比パラメータ（検出空燃比ＫＡＣＴ）を検出する空燃比パラメータ検出手段（ＥＣＵ２、ＬＡＦセンサ１４）と、補正パラメータ（フィードバック補正係数ＫＳＴＲ）および空燃比パラメータ（検出空燃比ＫＡＣＴ）を入出力とするモデル［式（１）］として各気筒をモデル化し、モデルのモデルパラメータｂ０，ｒ１，ｒ２，ｒ３，ｓ０に基づき、複数の気筒間の空燃比のばらつきを表すばらつきパラメータ（ばらつき係数ＡＦＯＦＴｉ）を気筒毎に算出するばらつきパラメータ算出手段（ＥＣＵ２、適応オブザーバ２３、ステップ５１）と、決定された補正パラメータおよび検出された空燃比パラメータに応じて、モデルのモデルパラメータを同定する同定手段（ＥＣＵ２、オンボード同定器２２ａ、ステップ２５）と、気筒毎に算出されたばらつきパラメータ（ばらつき係数ＡＦＯＦＴｉ）が所定の目標値（移動平均値ＡＦＯＦＴＡＶＥ）に収束するように、複数の気筒に供給される燃料量を気筒毎にさらに補正する第２燃料量補正手段（ＥＣＵ２、ステップ９，１０）と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
この内燃機関の空燃比制御装置によれば、各気筒に供給される燃料量が、燃料量決定手段により決定され、第１燃料量補正手段により補正パラメータに応じて補正される。また、ばらつきパラメータ算出手段により、複数の気筒間の空燃比のばらつきを表すばらつきパラメータが、補正パラメータおよび空燃比パラメータを入出力とするモデルのモデルパラメータに基づき、気筒毎に算出されるとともに、第２燃料量補正手段により、気筒毎に算出されたばらつきパラメータが所定の目標値に収束するように、各気筒に供給される燃料量がさらに補正される。すなわち、複数の気筒間の空燃比のばらつきが補正されるように、燃料量が補正される。さらに、同定手段により、モデルのモデルパラメータが、決定された補正パラメータおよび検出された空燃比パラメータに応じて同定される。以上のように、各気筒に供給される燃料量を補正するためのばらつきパラメータが、補正パラメータおよび空燃比パラメータに応じて同定されたモデルパラメータに基づいて算出されるので、例えば同定手段としてオンボード同定器を用いることにより、ばらつきパラメータを、リアルタイムで同定されたモデルパラメータに基づいて算出することができる。それにより、各気筒での燃料付着による空燃比パラメータへの各気筒の寄与度の変化、空燃比パラメータ検出手段における応答ばらつき、および空燃比パラメータ検出手段の経年変化などによって、制御対象の動特性が変化したときでも、従来と異なり、制御対象の動特性の変化をモデルに反映させながら、複数の気筒間の空燃比のばらつきを補正（吸収）するように燃料量を補正することができる。その結果、この空燃比制御装置を、複雑な排気レイアウトを有する内燃機関に適用した場合でも、ロバスト性の高い空燃比制御を実現することができ、良好な触媒浄化率を確保することができる。
【００１１】
請求項２に係る発明は、請求項１に記載の内燃機関３の空燃比制御装置１において、ばらつきパラメータの平均値（移動平均値ＡＦＯＦＴＡＶＥ）を所定の目標値として設定する目標値設定手段（ＥＣＵ２、ステップ５２，５３）をさらに備えることを特徴とする。
【００１２】
この内燃機関の空燃比制御装置によれば、目標値設定手段により、ばらつきパラメータの平均値が所定の目標値として設定されるので、第２燃料量補正手段により、ばらつきパラメータが発散することなく平均値に収束するように、各気筒への燃料量が補正される。このように、ばらつきパラメータがその平均値に収束するように、各気筒への燃料量が補正されるので、複数の気筒間の空燃比のばらつきを補正することができ、それにより、第１燃料量補正手段による燃料量の補正すなわち空燃比制御への干渉を回避しながら、複数の気筒間の空燃比のばらつきを補正することができる。同じ理由により、空燃比制御において、例えば他のフィードバック制御またはフィードフォワード制御が並行して実行された場合でも、それらの制御に対する干渉を回避しながら、複数の気筒間の空燃比のばらつきを補正することができる。
【００１３】
請求項３に係る発明は、請求項１または２に記載の内燃機関３の空燃比制御装置１において、補正パラメータ決定手段は、空燃比パラメータ（検出空燃比ＫＡＣＴ）を所定の空燃比目標値（目標空燃比ＫＣＭＤ）に収束させるように、補正パラメータ（フィードバック補正係数ＫＳＴＲ）を決定することを特徴とする。
【００１４】
この内燃機関の空燃比制御装置によれば、補正パラメータ決定手段により、補正パラメータが、空燃比パラメータを所定の空燃比目標値に収束させるように決定され、第１燃料量補正手段により、この補正パラメータに応じて、各気筒への燃料量が補正される。すなわち、補正パラメータおよびばらつきパラメータが互いに別個に算出されるとともに、両パラメータに応じた燃料量の補正がそれぞれ、別個の燃料量補正手段により実行されるので、２つの空燃比制御、すなわち複数の気筒間の空燃比のばらつきを補正するための空燃比制御と、排気ガスの空燃比を所定の空燃比目標値に収束させるための空燃比制御とを、互いに干渉しないように実行できる。これにより、複数の気筒間の空燃比のばらつきを補正しながら、排気ガスの空燃比を所定の空燃比目標値に制御することができ、触媒浄化率を向上させることができる。
【００１５】
請求項４に係る発明は、請求項１ないし３のいずれかに記載の内燃機関３の空燃比制御装置１において、補正パラメータ決定手段は、複数の気筒の１つ（１番気筒＃１）をモデル化したモデルのモデルパラメータに基づいて、補正パラメータ（フィードバック補正係数ＫＳＴＲ）を決定し（ステップ７）、第１燃料量補正手段は、決定された補正パラメータに応じて、複数の気筒の全てに供給される燃料量を補正する（ステップ１０）ことを特徴とする。
【００１６】
この内燃機関の空燃比制御装置によれば、補正パラメータ決定手段により、補正パラメータが、複数の気筒の１つをモデル化したモデルのモデルパラメータに基づいて決定され、第１燃料量補正手段により、決定された補正パラメータに応じて、複数の気筒の全てに供給される燃料量が補正されるので、複数の気筒間の空燃比のばらつきを補正するための燃料量の補正に干渉することなく、全気筒への燃料量を補正することができる。また、前述したように、このモデルパラメータは、同定手段により同定されるので、例えば同定手段としてオンボード同定器を用いることにより、補正パラメータを、リアルタイムで同定されたモデルパラメータに基づいて算出することができる。それにより、各気筒での燃料付着による空燃比パラメータへの各気筒の寄与度の変化、空燃比パラメータ検出手段における応答ばらつき、および空燃比パラメータ検出手段の経年変化などによって、制御対象の動特性が変化したときでも、制御対象の動特性の変化をモデルに反映させながら、全気筒への燃料量を補正することができ、空燃比制御のロバスト性をさらに高めることができる。
【００１７】
請求項５に係る発明は、請求項１ないし４のいずれかに記載の内燃機関３の空燃比制御装置１において、第２燃料量補正手段は、Ｉ−ＰＤ制御アルゴリズム［式（３２），（３３）］およびＩＰ−Ｄ制御アルゴリズム［式（４５），（４６）］の一方に基づいて、燃料量の補正を実行することを特徴とする。
【００１８】
この内燃機関の空燃比制御装置によれば、第２燃料量補正手段により、燃料量の補正が、Ｉ−ＰＤ制御アルゴリズムまたはＩＰ−Ｄ制御アルゴリズムに基づいて実行されるので、燃料量の補正において、目標値に対するオーバーシュートが発生しないように、補正量を算出できる。これにより、各気筒の空燃比の挙動が振動的になるのを回避しながら、複数の気筒間の空燃比のばらつきを補正することができ、空燃比制御の安定性を高めることができる。
【００１９】
請求項６に係る発明は、請求項１ないし４のいずれかに記載の内燃機関３の空燃比制御装置１において、第２燃料量補正手段は、応答指定型制御アルゴリズム［式（４７）〜（４９）］に基づいて、燃料量の補正を実行することを特徴とする。
【００２０】
この内燃機関の空燃比制御装置によれば、第２燃料量補正手段により、燃料量の補正が、応答指定型アルゴリズムに基づいて実行されるので、燃料量の補正において、目標値に対するオーバーシュートが発生しないように、かつ指定した収束挙動で気筒間の空燃比のばらつきが収束するように、補正量を算出できる。これにより、各気筒の空燃比の挙動が振動的になるのを回避しながら、複数の気筒間の空燃比のばらつきを補正することができ、空燃比制御の安定性を高めることができる。
【００２１】
請求項７に係る発明は、複数の気筒（１〜４番気筒＃１〜＃４）に供給される燃料量（最終燃料噴射量ＴＯＵＴｉ）を気筒毎に制御することにより、複数の気筒の各々に供給される混合気の空燃比を制御する内燃機関３の空燃比制御装置１であって、内燃機関３の運転状態を表す第１運転状態パラメータ（排気ガスボリュームＥＳＶ）を検出する第１運転状態パラメータ検出手段（ＥＣＵ２、吸気管内絶対圧センサ１１、クランク角センサ１３）と、各気筒に供給される燃料量を決定する燃料量決定手段（ＥＣＵ２、ステップ２）と、複数の気筒間の空燃比のばらつきを補正するためのばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉを気筒毎に算出するばらつき補正係数算出手段（ＥＣＵ２、適応オブザーバ２３、ステップ８）と、算出されたばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉおよび検出された第１運転状態パラメータ（排気ガスボリュームＥＳＶ）に応じて、ばらつき補正係数の学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉを気筒毎に算出する学習値算出手段（ＥＣＵ２、適応オブザーバ２３、ステップ９）と、算出されたばらつき補正係数の学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉおよび算出されたばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉに応じて、決定された各気筒への燃料量を補正する燃料量補正手段（ＥＣＵ２、ステップ１０）と、を備えることを特徴とする。
【００２２】
この内燃機関の空燃比制御装置によれば、第１運転状態パラメータ検出手段により、内燃機関の運転状態を表す第１運転状態パラメータが検出され、燃料量決定手段により、各気筒に供給される燃料量が決定され、ばらつき補正係数算出手段により、複数の気筒間の空燃比のばらつきを補正するためのばらつき補正係数が気筒毎に算出される。さらに、学習値算出手段により、算出されたばらつき補正係数および検出された第１運転状態パラメータに応じて、ばらつき補正係数の学習値が算出され、燃料量補正手段により、算出されたばらつき補正係数の学習値および算出されたばらつき補正係数に応じて、各気筒への燃料量が補正される。以上のように、第１運転状態パラメータに応じて算出されたばらつき補正係数の学習値に基づいて、各気筒への燃料量が補正されるので、複数の気筒間の空燃比のばらつき状態が、内燃機関の運転状態の変化に伴って変化したときでも、それに応じて各気筒への燃料量を補正することができる。それにより、内燃機関が過渡運転状態にあるときでも、複数の気筒間の空燃比のばらつき状態の変化を補償しながら空燃比を制御することができ、排気ガス浄化率を良好な状態に保持できる。
【００２３】
請求項８に係る発明は、請求項７に記載の内燃機関３の空燃比制御装置１において、学習値算出手段は、ばらつき補正係数の学習値を、学習値を従属変数としかつ第１運転状態パラメータを独立変数とする回帰式［式（４３）］により算出するとともに、回帰式の回帰係数ＡＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉおよび定数項ＢＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉを、逐次型最小２乗法［式（３６）〜（４２）］により算出する（ステップ６４〜６９）ことを特徴とする。
【００２４】
この内燃機関の空燃比制御装置によれば、学習値算出手段により、ばらつき補正係数の学習値が、学習値を従属変数としかつ第１運転状態パラメータを独立変数とする回帰式により算出されるとともに、この回帰式の回帰係数および定数項が、逐次型最小２乗法により算出される。このように、学習値の算出に用いる回帰式の回帰係数および定数項が、逐次型最小２乗法により算出されるので、ばらつき補正係数の学習値を、ばらつき補正係数との誤差が小さくなるように算出することができ、学習値の算出精度を高めることができるとともに、内燃機関の運転状態が変化するとき、すなわち制御対象の動特性が変化するときでも、それを反映しながら複数の気筒間の空燃比のばらつきをより適切に補正することができる。また、複数の気筒分の学習値を算出しなければならないので、例えば学習値の算出法として最小２乗法を用いた場合には、逆行列演算や多数のデータを記憶する必要性が生じてしまうのに対して、本発明の場合には、逐次型最小２乗法を用いるので、逆行列演算や多数のデータの記憶を行うことなく、逐次算出されたデータを用いて、学習値を算出することができ、その分、学習値の演算時間を短縮することができる。その結果、車載コンピュータなどの比較的、演算能力の低い演算装置を用いながら、以上の作用効果を得ることができる。
【００２５】
請求項９に係る発明は、請求項７または８に記載の内燃機関３の空燃比制御装置１において、内燃機関３の運転状態を表す第２運転状態パラメータ（吸気管内絶対圧ＰＢＡ、エンジン水温ＴＷ、エンジン回転数ＮＥ）を検出する第２運転状態パラメータ検出手段（ＥＣＵ２、吸気管内絶対圧センサ１１、水温センサ１２、クランク角センサ１３）をさらに備え、学習値算出手段は、検出された第２運転状態パラメータが所定の範囲（ＴＷＡＯＦＬ＜ＴＷ＜ＴＷＡＯＦＨ，ＮＥＡＯＦＬ＜ＮＥ＜ＮＥＡＯＦＨ，ＰＢＡＯＦＬ＜ＰＢＡ＜ＰＢＡＯＦＨ）内にないとき（ステップ６３の判別結果がＮＯのとき）には、所定の範囲内にあるときに算出されたばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉに応じて、ばらつき補正係数の学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉを気筒毎に算出する（ステップ６０〜６２，７０）ことを特徴とする。
【００２６】
一般に、本発明のばらつき補正係数のような、空燃比のばらつきを表すパラメータの場合、内燃機関が極高負荷運転などの不安定な運転状態にあるときには、その影響を受けることで、算出結果がばらつくことがある。また、極低負荷運転状態のときにおいても、例えば空燃比を検出するセンサの計測精度が低下することにより、算出結果の精度が低下することがある。さらに、高回転運転中には、空燃比のばらつきによって生じる空燃比の周波数が高周波となるため、ばらつき状態の算出精度が低下することがある。以上にように、ばらつき補正係数の適切な算出値が得られなくなるおそれがある。これに対して、この空燃比制御装置では、第２運転状態パラメータが所定の範囲内にないときには、所定の範囲内にあるときに算出されたばらつき補正係数に応じて、ばらつき補正係数の学習値が算出されるので、この所定の範囲を適切に設定することにより、内燃機関が不安定な運転状態にあるときでも、内燃機関が安定した運転状態にあるときのばらつき補正係数に応じて、学習値を適切に算出できる。その結果、不安定な運転状態の影響を回避しながら、複数の気筒間の空燃比のばらつきを適切に補正することができ、空燃比制御の安定性を向上させることができるとともに、触媒浄化率を良好な状態に保持できる。
【００２７】
請求項１０に係る発明は、請求項７または８に記載の内燃機関３の空燃比制御装置１において、内燃機関３の運転環境を表す運転環境パラメータ（吸気温ＴＡ、車速ＶＰ）を検出する運転環境パラメータ検出手段（ＥＣＵ２、吸気温センサ１８、車速センサ１９）をさらに備え、学習値算出手段は、検出された運転環境パラメータが所定の範囲（ＴＡＡＯＦＬ＜ＴＡ＜ＴＡＡＯＦＨ，ＶＰＡＯＦＬ＜ＶＰ＜ＶＰＡＯＦＨ）内にないとき（ステップ６３の判別結果がＮＯのとき）には、所定の範囲内にあるときに算出されたばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉに応じて、ばらつき補正係数の学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉを気筒毎に算出する（ステップ６０〜６２，７０）ことを特徴とする。
【００２８】
一般に、本発明のばらつき補正係数のような、空燃比のばらつきを表すパラメータの場合、内燃機関の運転環境が不安定な運転状態を引き起こすような極端な状態にあるとき、例えば外気が極低温であるときには、内燃機関の運転状態が不安定になることで、ひいては算出結果がばらつき、適切なパラメータ値が得られなくなるおそれがある。これに対して、この空燃比制御装置では、運転環境パラメータが所定の範囲内にないときには、所定の範囲内にあるときに算出されたばらつき補正係数に応じて、ばらつき補正係数の学習値が算出されるので、この所定の範囲を適切に設定することにより、内燃機関の不安定な運転状態を引き起こすような運転環境にあるときでも、内燃機関が安定した運転状態となる動作環境のときのばらつき補正係数に応じて、学習値を適切に算出できる。その結果、運転環境の悪影響を回避しながら、複数の気筒間の空燃比のばらつきを適切に補正することができ、空燃比制御の安定性を向上させることができるとともに、触媒浄化率を良好な状態に保持できる。
【００２９】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら、本発明の一実施形態に係る内燃機関の空燃比制御装置について説明する。図１は、本実施形態の空燃比制御装置１およびこれを適用した内燃機関３の概略構成を示している。同図に示すように、この空燃比制御装置１は、ＥＣＵ２を備えており、このＥＣＵ２は、後述するように、内燃機関（以下「エンジン」という）３の運転状態に応じて、これに供給する燃料量を制御することにより、混合気の空燃比を制御する。
【００３０】
このエンジン３は、図示しない車両に搭載された直列４気筒型ガソリンエンジンであり、１〜４番気筒＃１〜＃４（複数の気筒）を備えている。このエンジン３の吸気管４のスロットル弁５の近傍には、例えばポテンショメータなどで構成されたスロットル弁開度センサ１０が設けられている。このスロットル弁開度センサ１０は、スロットル弁５の開度（以下「スロットル弁開度」という）ＴＨを検出して、その検出信号をＥＣＵ２に送る。
【００３１】
さらに、吸気管４のスロットル弁５よりも下流側には、吸気管内絶対圧センサ１１が設けられている。この吸気管内絶対圧センサ１１（第１および第２運転状態パラメータ検出手段）は、例えば半導体圧力センサなどで構成され、吸気管４内の吸気管内絶対圧ＰＢＡ（第２運転状態パラメータ）を検出し、その検出信号をＥＣＵ２に出力する。
【００３２】
また、吸気管４は、インテークマニホールド４ａの４つの分岐部４ｂを介して４つの気筒＃１〜＃４にそれぞれ接続されている。各分岐部４ｂには、各気筒の図示しない吸気ポートの上流側に、インジェクタ６が取り付けられている。各インジェクタ６は、エンジン３の運転時に、ＥＣＵ２からの駆動信号によって、その開弁時間である燃料噴射量および噴射タイミングが制御される。
【００３３】
一方、エンジン３の本体には、例えばサーミスタなどで構成された水温センサ１２（第２運転状態パラメータ検出手段）が取り付けられている。水温センサ１２は、エンジン３のシリンダブロック内を循環する冷却水の温度であるエンジン水温ＴＷ（第２運転状態パラメータ）を検出し、その検出信号をＥＣＵ２に出力する。
【００３４】
また、エンジン３のクランクシャフト（図示せず）には、クランク角センサ１３（第１および第２運転状態パラメータ検出手段）が設けられている。このクランク角センサ１３は、クランクシャフトの回転に伴い、いずれもパルス信号であるＣＲＫ信号およびＴＤＣ信号をＥＣＵ２に出力する。
【００３５】
ＣＲＫ信号は、所定のクランク角（例えば３０゜）ごとに１パルスが出力される。ＥＣＵ２は、このＣＲＫ信号に応じ、エンジン３の回転数（以下「エンジン回転数」という）ＮＥを算出する。本実施形態では、このエンジン回転数ＮＥは第２運転状態パラメータに相当する。また、ＴＤＣ信号は、各気筒のピストン（図示せず）が吸気行程のＴＤＣ位置よりも若干、手前の所定のクランク角位置にあることを表す信号であり、所定クランク角ごとに１パルスが出力される。
【００３６】
一方、排気管７（排気通路）のエキゾーストマニホールド７ａは、４つの気筒＃１〜＃４からそれぞれ延びる４つの排気管部が４→２→１の順に集合する形状を有している。すなわち、エキゾーストマニホールド７ａでは、１番および４番気筒＃１，＃４から延びる２つ排気管部が１つに集合した集合部７ｂと、２番および３番気筒＃２，＃３から延びる排気管部が１つに集合した集合部７ｃと、これらの集合部７ｂ，７ｃが１つに集合した集合部７ｄとが一体に構成されている。このような形状により、エキゾーストマニホールド７ａは、その排気抵抗が、４つの排気管部が４→１の順に集合する通常のエキゾーストマニホールドよりも小さい値に設定されており、これにより、エンジン３は、通常のエキゾーストマニホールドを有するものと比較して、より高い出力およびトルクを発生するように構成されている。
【００３７】
この排気管７のエキゾーストマニホールド７ａの集合部７ｄよりも下流側には、上流側から順に第１および第２の触媒装置８ａ，８ｂが間隔を存して設けられている。各触媒装置８は、ＮＯｘ触媒と３元触媒を組み合わせたものであり、このＮＯｘ触媒は、図示しないが、イリジウム触媒（イリジウムを担持した炭化ケイ素ウイスカ粉末とシリカの焼成体）をハニカム構造の基材の表面に被覆し、その上にペロブスカイト型複酸化物（ＬａＣｏＯ３粉末とシリカの焼成体）をさらに被覆したものである。触媒装置８は、ＮＯｘ触媒による酸化還元作用により、リーンバーン運転時の排気ガス中のＮＯｘを浄化するとともに、３元触媒の酸化還元作用により、リーンバーン運転以外の運転時の排気ガス中のＣＯ、ＨＣおよびＮＯｘを浄化する。
【００３８】
これらの第１および第２触媒装置８ａ，８ｂの間には、酸素濃度センサ（以下「Ｏ２センサ」という）１５が取り付けられている。このＯ２センサ１５は、ジルコニアおよび白金電極などで構成され、第１触媒装置８ａの下流側の排気ガス中の酸素濃度に基づく出力ＶｏｕｔをＥＣＵ２に送る。このＯ２センサ１５の出力Ｖｏｕｔは、理論空燃比よりもリッチな混合気が燃焼したときには、ハイレベルの電圧値（例えば０．８Ｖ）となり、混合気がリーンのときには、ローレベルの電圧値（例えば０．２Ｖ）となるとともに、混合気が理論空燃比付近のときには、ハイレベルとローレベルの間の所定の目標値Ｖｏｐ（例えば０．６Ｖ）となる。
【００３９】
また、第１触媒装置８ａよりも上流側のエキゾーストマニホールド７ａの集合部７ｄ付近には、ＬＡＦセンサ１４（空燃比パラメータ検出手段）が取り付けられている。このＬＡＦセンサ１４は、Ｏ２センサ１５と同様のセンサとリニアライザなどの検出回路とを組み合わせることによって構成されており、リッチ領域からリーン領域までの広範囲な空燃比の領域において排気ガス中の酸素濃度をリニアに検出し、その酸素濃度に比例する出力をＥＣＵ２に送る。ＥＣＵ２は、このＬＡＦセンサ１４の出力に基づき、集合部７ｄ付近の排気ガス中の空燃比を表す検出空燃比ＫＡＣＴ（空燃比パラメータ）を算出する。なお、この検出空燃比ＫＡＣＴは、具体的には当量比として算出される。
【００４０】
さらに、ＥＣＵ２には、アクセル開度センサ１６、大気圧センサ１７、吸気温センサ１８および車速センサ１９などが接続されている。このアクセル開度センサ１６は、車両の図示しないアクセルペダルの踏み込み量（以下「アクセル開度」という）ＡＰを検出し、その検出信号をＥＣＵ２に出力する。また、大気圧センサ１７、吸気温センサ１８および車速センサ１９はそれぞれ、大気圧ＰＡ、吸気温ＴＡおよび車速ＶＰを検出し、その検出信号をＥＣＵ２に出力する。なお、本実施形態では、吸気温センサ１８および車速センサ１９が運転環境パラメータ検出手段に相当し、吸気温ＴＡおよび車速ＶＰが運転環境パラメータに相当する。
【００４１】
次に、ＥＣＵ２について説明する。このＥＣＵ２は、Ｉ／Ｏインターフェース、ＣＰＵ、ＲＡＭおよびＲＯＭなどからなるマイクロコンピュータで構成されており、前述した各種のセンサ１０〜１９の出力に応じて、エンジン３の運転状態を判別するとともに、ＲＯＭに予め記憶された制御プログラムやＲＡＭに記憶されたデータなどに従って、後述する空燃比制御処理を実行することにより、目標空燃比ＫＣＭＤ（空燃比目標値）、フィードバック補正係数ＫＳＴＲ、ばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉおよびその学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉを算出する。さらに、後述するように、これらのＫＣＭＤ、ＫＳＴＲ、ＫＡＦＯＦＴｉおよびＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉの算出値などに基づいて、気筒毎のインジェクタ６の最終燃料噴射量ＴＯＵＴｉを算出し、この算出した最終燃料噴射量ＴＯＵＴｉに基づいた駆動信号で、インジェクタ６を駆動することにより、混合気の空燃比を気筒毎に制御する。なお、この最終燃料噴射量ＴＯＵＴｉにおける添字「ｉ」は、気筒の番号を表す気筒番号値であり（ｉ＝１〜４）、この点は、上記ばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉ、学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉおよび後述する各パラメータなどにおいても、同様である。
【００４２】
なお、本実施形態では、ＥＣＵ２により、燃料量決定手段、補正パラメータ決定手段、第１燃料量補正手段、空燃比パラメータ検出手段、ばらつきパラメータ算出手段、同定手段、第２燃料量補正手段、目標値設定手段、第１運転状態パラメータ検出手段、ばらつき補正係数算出手段、学習値算出手段、燃料量補正手段、第２運転状態パラメータ検出手段および運転環境パラメータ検出手段が構成されている。
【００４３】
図２に示すように、空燃比制御装置１は、基本燃料噴射量算出部２１、ＳＴＲ（Ｓｅｌｆ  Ｔｕｎｉｎｇ  Ｒｅｇｕｌａｔｏｒ）２２、適応オブザーバ２３および付着補正部２４などを備えており、これらはいずれも、具体的には、ＥＣＵ２により構成されている。この空燃比制御装置１では、基本燃料噴射量算出部２１により、基本燃料噴射量ＴＩＢＳが、エンジン回転数ＮＥおよび吸気管内絶対圧ＰＢＡに応じて、図示しないマップを検索することにより算出される。
【００４４】
また、後述するように、ＳＴＲ２２により、フィードバック補正係数ＫＳＴＲが算出され、適応オブザーバ２３により、気筒毎のばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉおよび学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉがそれぞれ算出される。そして、前記基本燃料噴射量ＴＩＢＳに、補正目標空燃比ＫＣＭＤＭ、総補正係数ＫＴＯＴＡＬ、フィードバック補正係数ＫＳＴＲ、ばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉ、および学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉがそれぞれ乗算されることにより、気筒毎の要求燃料噴射量ＴＣＹＬｉが算出される。次いで、付着補正部２４により、気筒毎の最終燃料噴射量ＴＯＵＴｉが、気筒毎の要求燃料噴射量ＴＣＹＬｉに基づいて算出される。
【００４５】
次に、上記ＳＴＲ２２（補正パラメータ決定手段）について説明すると、このＳＴＲ２２は、オンボード同定器２２ａ（同定手段）およびＳＴＲコントローラ２２ｂで構成されている。このＳＴＲ２２では、以下に述べるアルゴリズムにより、オンボード同定器２２ａでモデルパラメータベクトルθｉが同定されるとともに、ＳＴＲコントローラ２２ｂでフィードバック補正係数ＫＳＴＲ（補正パラメータ）が算出される。
【００４６】
まず、１〜４番気筒＃１〜＃４を、対応する気筒へのフィードバック補正係数ＫＳＴＲｉを入力とし、検出空燃比ＫＡＣＴを出力とする制御対象として見なすとともに、これらの制御対象を離散時間系モデルとしてモデリングすると、図３に示す式（１）のようになる。同式（１）において、記号ｋは離散化した時間を表しており、記号（ｋ）付きの各離散データは、１燃焼サイクル毎すなわちのＴＤＣ信号が連続して４回発生する毎にサンプリングされたデータであることを示している。この点は、以下の離散データ（時系列データ）においても同様である。
【００４７】
ここで、目標空燃比ＫＣＭＤに対する検出空燃比ＫＡＣＴのむだ時間は、燃焼サイクル３回分程度と推定されるので、ＫＣＭＤ（ｋ）＝ＫＡＣＴ（ｋ＋３）の関係が成立し、これを式（１）に適用すると、図３の式（２）が導出される。
【００４８】
また、式（１）のモデルパラメータｂ０ｉ（ｋ），ｒ１ｉ（ｋ），ｒ２ｉ（ｋ），ｒ３ｉ（ｋ），ｓ０ｉ（ｋ）のベクトルθｉ（ｋ）は、図３に示す式（３）〜（９）の同定アルゴリズムにより同定される。同式（３）におけるＫＰｉ（ｋ）はゲイン係数のベクトルを、ｉｄｅｉ（ｋ）は同定誤差をそれぞれ表している。また、式（４）におけるθｉ（ｋ）Ｔは、θｉ（ｋ）の転置行列を表している。なお、以下の説明では、「ベクトル」という表記を適宜、省略する。
【００４９】
上記式（３）の同定誤差ｉｄｅｉ（ｋ）は、図３の式（５）〜（７）により算出され、式（６）のＫＡＣＴＨＡＴｉ（ｋ）は、検出空燃比ＫＡＣＴの同定値を表している。さらに、上記ゲイン係数のベクトルＫＰｉ（ｋ）は、図３の式（８）により算出され、この式（８）のＰｉ（ｋ）は、図３の式（９）で定義される５次の正方行列である。
【００５０】
以上の式（２）〜（９）のアルゴリズムにより、気筒毎のフィードバック補正係数ＫＳＴＲｉ（ｋ）を算出し、それに基づいて気筒間の空燃比のばらつきを補正するように、空燃比制御を実行した場合、エンジン３がクルーズ状態のときには、気筒毎のフィードバック補正係数ＫＳＴＲｉ（ｋ）がドリフトし、制御系が不安定になることがあり、触媒浄化率の低下および燃焼変動を招くおそれがある。これは、以下の理由による。すなわち、例えば１番気筒＃１用のフィードバック補正係数ＫＳＴＲ１（ｋ）を算出し、これにより燃料噴射量を補正すると、他の気筒で演算に用いる検出空燃比ＫＡＣＴ（ｋ）には影響を及ぼすけれども、他の気筒用のフィードバック補正係数ＫＳＴＲ２−４（ｋ）の演算には、影響を及ぼすことがない。そのため、気筒毎に、フィードバック補正係数ＫＳＴＲをハイゲイン状態で算出すると、モデルパラメータベクトルθｉ（ｋ）の誤同定が発生することにより、フィードバック補正係数ＫＳＴＲがドリフトし、制御系が不安定になってしまう。したがって、本実施形態のＳＴＲ２２では、気筒間の空燃比のばらつきを補正するためではなく、検出空燃比ＫＡＣＴを目標空燃比ＫＣＭＤに一致させるために、以下のように、フィードバック補正係数ＫＳＴＲを算出する。
【００５１】
すなわち、本実施形態のＳＴＲコントローラ２２ｂでは、オンボード同定器２２ａにより同定された１番気筒＃１のモデルパラメータベクトルθ１を、ＴＤＣ信号の発生タイミングに同期してオーバーサンプリングするとともに、その移動平均値θ＿ａｖｅを算出する。具体的には、モデルパラメータベクトルθ１の移動平均値θ＿ａｖｅ（ｎ）を、図４の式（１０）により算出するとともに、これを用いて、図４の式（１２）により、フィードバック補正係数ＫＳＴＲ（ｎ）を算出する。なお、式（１０）におけるθｂｕｆは、１番気筒＃１のモデルパラメータベクトルθ１のオーバーサンプリング値を示しており、移動平均値θ＿ａｖｅ（ｎ）は、図４の式（１１）のように規定される。これらの式（１０）〜（１２）において、記号ｎは、離散化した時間を表しており、記号（ｎ）付きの各離散データは、ＴＤＣ信号が１回発生する毎に、これに同期してサンプリングされたデータであることを示している。この点は、以下の離散データにおいても同様である。したがって、ｋ−ｆ＝ｎ−４・ｆ（ｆ：整数）の関係が成立するので、これを図３の式（２）に適用すると、上記式（１２）が導出される。
【００５２】
また、式（１０）のｍは、所定の整数であり、本実施形態では、ｍ＝１１に設定される。これは、以下の理由による。すなわち、前述したように、目標空燃比ＫＣＭＤに対する検出空燃比ＫＡＣＴのむだ時間は、燃焼サイクル３回分であるため、モデルパラメータベクトルθの更新によって起こる制御系の共振周期も、３サイクルとなる。したがって、このような制御系の共振を抑制するフィルタとしては、くし型の阻止帯域を３サイクル周期で備える１２タップの移動平均値フィルタが最適であるので、上記のようにｍ＝１１と設定される。
【００５３】
また、モデルパラメータベクトルθｉ（ｋ）を同定する同定アルゴリズムは、図４の式（１３）〜（１９）のようになる。しかし、この同定アルゴリズムにより、モデルパラメータベクトルθｉ（ｋ）を同定すると、ＥＣＵ２のＣＰＵの演算負荷が大きくなってしまうので、それを回避するために、本実施形態のオンボード同定器２２ａでは、図５の式（２０）〜（２６）に示す固定ゲイン法の同定アルゴリズムにより、モデルパラメータベクトルθｉ（ｋ）を同定する。なお、図５の式（２０）において、σｆは式（２４）のように定義される忘却ベクトルであり、式（２５）において、Ｐｆは同定ゲイン（固定ゲイン）である。この忘却ベクトルσｆは、クルーズ走行中などのエンジン３の負荷がほぼ一定状態のときには、モデルパラメータのドリフトが生じることがあるので、それを回避するために用いられる。
【００５４】
以上のように、本実施形態のＳＴＲ２２のオンボード同定器２２ａでは、図５の式（２０）〜（２６）に示す同定アルゴリズムによって、モデルパラメータベクトルθｉ（ｋ）が同定され、ＳＴＲコントローラ２２ｂでは、図４の式（１０）〜（１２）により、フィードバック補正係数ＫＳＴＲ（ｎ）が算出される。
【００５５】
次に、前記適応オブザーバ２３（ばらつきパラメータ算出手段、ばらつき補正係数算出手段、学習値算出手段）について説明すると、この適応オブザーバ２３は、上記オンボード同定器２２ａ、ばらつき補正係数算出部２３ａ、学習値算出部２３ｂおよび乗算部２３ｃで構成されている。この適応オブザーバ２３では、以下に述べるアルゴリズムにより、ばらつき補正係数算出部２３ａで気筒毎のばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉが算出され、学習値算出部２３ｂでばらつき補正係数の学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉが算出される。さらに、乗算部２３ｃにより、ばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴ１〜ＫＡＦＯＦＴ４に、学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳ１〜ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳ４がそれぞれ乗算される。
【００５６】
まず、ばらつき補正係数算出部２３ａにおける、気筒毎のばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉを算出するアルゴリズムについて説明する。前述した図３の式（１）に示すモデルにおいて、ＫＡＣＴが定常状態の値ＫＡＣＴ’になっており、ＫＳＴＲも一定値ＫＳＴＲ’となっていると仮定すると、図６の式（２７）が成立する。この式（２７）をＫＡＣＴ’およびＫＳＴＲ’について整理すると、図６の式（２８）が得られ、これを変形すると、図６の式（２９）が得られる。この式（２９）において、右辺のＫＳＴＲ’の係数は、気筒における入出力の関係（比）を表しており、言い換えれば、気筒間の定常的な空燃比のばらつき（または空燃比のずれ）を表している。
【００５７】
したがって、本実施形態では、モデルパラメータベクトルθｉが前述した図５の式（２１）のように定義されている場合において、気筒間の空燃比のばらつきを表すばらつき係数ＡＦＯＦＴｉ（ばらつきパラメータ）を、図６に示す式（３０）のように定義する。さらに、このばらつき係数ＡＦＯＦＴｉを、ＴＤＣ信号の発生タイミングに同期してオーバーサンプリングするとともに、その移動平均値ＡＦＯＦＴＡＶＥ（所定の目標値、ばらつきパラメータの平均値）を算出する。すなわち、この移動平均値ＡＦＯＦＴＡＶＥは、図６の式（３１）により算出される。なお、この式（３１）において、本実施形態では、気筒数ｍｃ＝４となる。
【００５８】
さらに、オーバーサンプリングしたばらつき係数ＡＦＯＦＴｉ（ｎ）を移動平均値ＡＦＯＦＴＡＶＥに収束させるように、ばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉをＩ−ＰＤ制御（比例・微分先行型ＰＩＤ制御）アルゴリズムにより気筒毎に算出する。このＩ−ＰＤ制御アルゴリズムは、図６に示す式（３２），（３３）のようになる。なお、式（３３）のｅ（ｎ）は、気筒間空燃比のばらつき誤差を表す。このように、Ｉ−ＰＤ制御アルゴリズムによりばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉを算出する理由は、ばらつき係数ＡＦＯＦＴｉ（ｎ）の移動平均値ＡＦＯＦＴＡＶＥへの収束挙動において、オーバーシュートが発生しないようにするためである。以上の式（３０）〜（３３）に示すアルゴリズムにより、ばらつき補正係数算出部２３ａでは、気筒毎のばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉが算出される。
【００５９】
次に、学習値算出部２３ｂにおける、ばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉの学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉを算出するアルゴリズムについて説明する。上記ばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉは、エンジン３の運転状態の影響を受けやすいものであり、エンジン３の運転状態が変化すると、それに応じて変化する。図７（ａ）は、エンジン３の運転状態を表す第１運転状態パラメータとしての排気ガスボリュームＥＳＶ（ｎ）とばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉ（ｎ）との関係を示している。この排気ガスボリュームＥＳＶ（ｎ）は、空間速度の推定値であり、図８の式（３４）により算出される。なお、同式（３４）において、ＳＶＰＲＡは、エンジン３の排気量によって予め決定される所定の係数である。
【００６０】
図７（ａ）を参照すると、ばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉ（ｎ）においては、これを従属変数とし、排気ガスボリュームＥＳＶ（ｎ）を独立変数とする１次式により、ばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉ（ｎ）の近似値すなわち推定値を算出できることが判る（図７（ｂ）参照）。したがって、学習値算出部２３ｂでは、ばらつき補正係数の学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉ（ｎ）を、図８の式（３５）に示す回帰式により算出される推定値として定義するとともに、その回帰係数ＡＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉおよび定数項ＢＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉのベクトル（以下「回帰係数ベクトル」という）θＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉ（ｎ）が、図８の式（３６）〜（４２）に示す逐次型最小２乗法により算出される。
【００６１】
この式（３６）において、ＫＱｉ（ｎ）はゲイン係数のベクトルを、Ｅａｆｉ（ｎ）は誤差をそれぞれ表している。また、この誤差Ｅａｆｉ（ｎ）は、図８の式（３８）により算出される。さらに、上記ゲイン係数のベクトルＫＱｉ（ｎ）は、図８の式（４１）により算出され、この式（４１）のＱｉ（ｎ）は、図８の式（４２）で定義される２次の正方行列である。
【００６２】
また、学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉ（ｎ）は、具体的には、図８の式（４３）により算出される。なお、後述するように、エンジン３が極端な運転状態または運転環境にあるときには、以上の逐次型最小２乗法による回帰係数ＡＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉおよび定数項ＢＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉの算出は回避され、その回帰係数ベクトルの前回値θＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉ（ｎ−１）が、学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉ（ｎ）の算出において、今回値θＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉ（ｎ）として使用される。
【００６３】
以上の式（３４），（３６）〜（４３）に示すアルゴリズムにより、学習値算出部２３ｂでは、学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉ（ｎ）は、これとばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉ（ｎ）との積が、学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉ（ｎ）に収束するように算出される。これにより、基本燃料噴射量ＴＩＢＳに乗算される、学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉ（ｎ）とばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉ（ｎ）との積のハンチングを抑制することができる。
【００６４】
以下、ＥＣＵ２により実行される空燃比制御を含む燃料噴射制御処理について、図９〜１３を参照しながら説明する。なお、以下の説明では、今回値であることを示す記号（ｋ），（ｎ）を適宜、省略する。図９は、この制御処理のメインルーチンを示しており、本処理は、ＴＤＣ信号の入力に同期して割り込み実行される。この処理では、以下に述べるように、最終燃料噴射量ＴＯＵＴｉ（気筒に供給される燃料量）が気筒毎に算出される。
【００６５】
まず、ステップ１（図では「Ｓ１」と略す。以下同じ）において、前述した各種のセンサ１０〜１９の出力を読み込むとともに、読み込んだデータをＲＡＭ内に記憶する。
【００６６】
次に、ステップ２に進み、基本燃料噴射量ＴＩＢＳを算出する。この処理では、エンジン回転数ＮＥおよび吸気管内絶対圧ＰＢＡに応じて、図示しないマップを検索することにより、基本燃料噴射量ＴＩＢＳを算出する。
【００６７】
次いで、ステップ３に進み、総補正係数ＫＴＯＴＡＬを算出する。この総補正係数ＫＴＯＴＡＬは、各種の運転パラメータ（例えば吸気温ＴＡや、大気圧ＰＡ、エンジン水温ＴＷ、アクセル開度ＡＰ、スロットル弁開度ＴＨなど）に応じて、各種のテーブルやマップを検索することで各種の補正係数を算出するとともに、これらの各種の補正係数を互いに乗算することにより、算出される。
【００６８】
次に、ステップ４に進み、目標空燃比ＫＣＭＤを算出する。この目標空燃比ＫＣＭＤの算出処理の内容は、ここでは図示しないが、特開２０００−１７９３８５号公報に記載の制御手法と同様に実行される。すなわち、目標空燃比ＫＣＭＤは、エンジン３の運転状態に応じて、スライディングモード制御処理またはマップ検索処理により、Ｏ２センサ１５の出力Ｖｏｕｔが前記所定の目標値Ｖｏｐに収束するように、算出される。
【００６９】
次いで、ステップ５に進み、補正目標空燃比ＫＣＭＤＭを算出する。この補正目標空燃比ＫＣＭＤＭは、空燃比Ａ／Ｆの変化による充填効率の変化を補償するためのものであり、上記ステップ４で算出された目標空燃比ＫＣＭＤに応じて、図示しないテーブルを検索することにより算出される。
【００７０】
次に、ステップ６および７において、気筒毎のモデルパラメータベクトルθｉおよびフィードバック補正係数ＫＳＴＲをそれぞれ算出する。これらの算出処理については、後述する。
【００７１】
次いで、ステップ８および９において、気筒毎のばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉおよびその学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉをそれぞれ算出する。これらの算出処理については、後述する。
【００７２】
次に、ステップ１０に進み、以上のように算出した基本燃料噴射量ＴＩＢＳ、総補正係数ＫＴＯＴＡＬ、補正目標空燃比ＫＣＭＤＭ、フィードバック補正係数ＫＳＴＲ、ばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉおよびその学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉを用い、下式（４４）により、気筒毎の要求燃料噴射量ＴＣＹＬｉを算出する。
【００７３】
ＴＣＹＬｉ＝ＴＩＢＳ・ＫＴＯＴＡＬ・ＫＣＭＤＭ・ＫＳＴＲ・ＫＡＦＯＦＴｉ・ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉ    ……（４４）
【００７４】
次いで、ステップ１１に進み、気筒毎の要求燃料噴射量ＴＣＹＬｉを付着補正することにより、気筒毎の最終燃料噴射量ＴＯＵＴｉを算出する。この気筒毎の最終燃料噴射量ＴＯＵＴｉは、具体的には、今回の燃焼サイクルでインジェクタ６から噴射された燃料が燃焼室の内壁面に付着する割合などを、エンジン３の運転状態に応じて算出し、そのように算出した割合に基づいて、気筒毎の要求燃料噴射量ＴＣＹＬｉを補正することにより、算出される。
【００７５】
次に、ステップ１２に進み、以上のように算出した気筒毎の最終燃料噴射量ＴＯＵＴｉに基づく駆動信号を、対応する気筒のインジェクタ６に出力した後、本処理を終了する。
【００７６】
次に、図１０を参照しながら、前記ステップ６の気筒毎のモデルパラメータベクトルθｉの算出処理について説明する。この処理では、まず、ステップ２０において、各パラメータの添字「ｉ」に相当する気筒番号値ｉの設定処理を実行する。
【００７７】
この処理では、図示しないが、気筒番号値ｉが、ＲＡＭに記憶されている、前回ループで設定された気筒番号値ｉの前回値ＰＲＶｉに基づいて、以下のように設定される。具体的には、ＰＲＶｉ＝１のときにはｉ＝３に、ＰＲＶｉ＝２のときにはｉ＝１に、ＰＲＶｉ＝３のときにはｉ＝４に、ＰＲＶｉ＝４のときにはｉ＝２にそれぞれに設定される。また、気筒番号値ｉの初期値は、値１に設定される。すなわち、気筒番号値ｉは、「１→３→４→２→１→３→４→２→１……」の順に、繰り返し設定される。
【００７８】
次いで、ステップ２１に進み、前述した図５の式（２４）により、ＫＳＴＲおよびＫＡＣＴのベクトルζｉを算出した後、ステップ２２で、前述した図５の式（２３）により、ＫＡＣＴの同定値ＫＡＣＴ＿ＨＡＴｉを算出する。
【００７９】
次に、ステップ２３に進み、前述した図５の式（２２）により、同定誤差ｉｄｅｉを算出した後、ステップ２４で、前述した図５の式（２５）により、ゲイン係数のベクトルＫＰｉを算出する。次いで、ステップ２５に進み、前述した図５の式（２０）により、モデルパラメータベクトルθｉを算出する。
【００８０】
次に、ステップ２６に進み、ＲＡＭに記憶されている、前回以前の所定個数（本実施形態では１２個）の検出空燃比ＫＡＣＴの値を更新する。具体的には、ＲＡＭ内のＫＡＣＴの各々の値を、燃料噴射制御における１制御サイクル分、古い値としてセットする（例えば、今回値ＫＡＣＴ（ｎ）を前回値ＫＡＣＴ（ｎ−１）として、前回値ＫＡＣＴ（ｎ−１）を前々回値ＫＡＣＴ（ｎ−２）としてそれぞれセットする）。
【００８１】
次いで、ステップ２７に進み、ＲＡＭに記憶されている、所定個数（本実施形態では１２個）の１番気筒＃１のモデルパラメータベクトルθ１のオーバーサンプリング値θｂｕｆを更新する。具体的には、上記ステップ２６と同様に、ＲＡＭ内のθｂｕｆの各々の値を、１制御サイクル分、古い値としてセットする（例えば、今回値θｂｕｆ（ｎ）を前回値θｂｕｆ（ｎ−１）として、前回値θｂｕｆ（ｎ−１）を前々回値θｂｕｆ（ｎ−２）としてそれぞれセットする）。この後、本処理を終了する。
【００８２】
次に、図１１を参照しながら、前記ステップ７のフィードバック補正係数ＫＳＴＲの算出処理について説明する。この処理では、まず、ステップ４０において、前述した図４の式（１０）により、移動平均値θ＿ａｖｅを、上記ステップ２７で更新されたオーバーサンプリング値θｂｕｆに基づいて算出する。
【００８３】
次いで、ステップ４１で、前述した図４の式（１２）により、上記ステップ４１で算出した移動平均値θ＿ａｖｅに基づき、フィードバック補正係数ＫＳＴＲを算出する。
【００８４】
次に、ステップ４２に進み、ＲＡＭに記憶されている、前回以前の所定個数（本実施形態では１２個）のフィードバック補正係数ＫＳＴＲの値を更新する。具体的には、ＲＡＭ内のＫＳＴＲの各々の値を、１制御サイクル分、古い値としてセットする（例えば、今回値ＫＳＴＲ（ｎ）を前回値ＫＳＴＲ（ｎ−１）として、前回値ＫＳＴＲ（ｎ−１）を前々回値ＫＳＴＲ（ｎ−２）としてそれぞれセットする）。この後、本処理を終了する。
【００８５】
次に、図１２を参照しながら、前記ステップ８のばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉの算出処理について説明する。この処理では、まず、ステップ５０において、ＲＡＭに記憶されている、前回のループでのばらつき係数ＡＦＯＦＴｉの算出値を、ばらつき係数の前回値ＰＲＶＡＦＯＦＴｉとして設定する。
【００８６】
次に、ステップ５１に進み、前述した図６の式（３０）により、ばらつき係数ＡＦＯＦＴｉを算出した後、ステップ５２で、前述した図６の式（３１）により、ばらつき係数の移動平均値ＡＦＯＦＴＡＶＥを算出する。
【００８７】
次いで、ステップ５３に進み、前述した図６の式（３３）により、追従誤差ｅを算出した後、ステップ５４で、追従誤差の積分値Σｅを算出する。次に、ステップ５５に進み、上記ステップ５１，５４で算出したばらつき係数ＡＦＯＦＴｉおよび追従誤差の積分値Σｅを用い、前述した図６の式（３２）により、ばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉを算出した後、本処理を終了する。
【００８８】
次に、図１３を参照しながら、前記ステップ９におけるばらつき補正係数の学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉの算出処理について説明する。この処理では、まず、ステップ６０において、前述した図８の式（３４）により、排気ガスボリュームＥＳＶを算出する。
【００８９】
次いで、ステップ６１に進み、ＲＡＭに記憶されている、前回のループでの回帰係数ベクトルθＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉの算出値を、その前回値ＰＲＶθＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉ［＝θＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉ（ｎ−１）］として設定する。
【００９０】
次に、ステップ６２に進み、前記図８の式（４３）により、学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉを算出する。この後、ステップ６３に進み、下記の５つの条件（Ａ）〜（Ｅ）がいずれも成立しているか否かを判別する。
（Ａ）エンジン水温ＴＷが所定の下限値ＴＷＡＯＦＬより高くかつ所定の上限値ＴＷＡＯＦＨよりも低いこと。
（Ｂ）吸気温ＴＡが所定の下限値ＴＡＡＯＦＬより高くかつ所定の上限値ＴＡＡＯＦＨよりも低いこと。
（Ｃ）エンジン回転数ＮＥが所定の下限値ＮＥＡＯＦＬより高くかつ所定の上限値ＮＥＡＯＦＨよりも低いこと。
（Ｄ）吸気管内絶対圧ＰＢＡが所定の下限値ＰＢＡＯＦＬより高くかつ所定の上限値ＰＢＡＯＦＨよりも低いこと。
（Ｅ）車速ＶＰが所定の下限値ＶＰＡＯＦＬより高くかつ所定の上限値ＶＰＡＯＦＨよりも低いこと。
【００９１】
以上の５つの条件（Ａ）〜（Ｅ）がいずれも成立しているときには、逐次型最小２乗法により、回帰係数ベクトルθＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉを算出すべき運転状態にあるとして、ステップ６４に進み、前述した図８の式（４０）により、排気ガスボリュームのベクトルＺを算出する。
【００９２】
次に、ステップ６５に進み、前述した図８の式（３８）により、誤差Ｅａｆｉを算出した後、ステップ６６に進み、ＲＡＭに記憶されている、前回のループでの正方行列の次回値ＮＥＸＱｉ［＝Ｑｉ（ｎ＋１）］の算出値を、その今回値Ｑｉとして設定する。
【００９３】
次いで、ステップ６７に進み、前述した図８の式（４１）により、ゲイン係数のベクトルＫＱｉを算出した後、ステップ６８に進み、前述した図８の式（３６）により、回帰係数ベクトルθＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉを算出する。次に、ステップ６９に進み、前述した図８の式（４２）により、正方行列の次回値ＮＥＸＱｉ［＝Ｑｉ（ｎ＋１）］を算出した後、本処理を終了する。
【００９４】
一方、前記ステップ６３の判別結果がＮＯで、前記５つの条件（Ａ）〜（Ｅ）の少なくとも１つが成立していないときには、ステップ７０に進み、前記ステップ６１で設定した回帰係数ベクトルの前回値ＰＲＶθＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉを、今回値θＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉに設定した後、本処理を終了する。これにより、例えば次回のループでのステップ６１の処理において、回帰係数ベクトルの前回値ＰＲＶθＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉとして、今回のループでステップ６４〜６９の逐次型最小２乗法により算出された値が用いられる。
【００９５】
次に、図１４および図１５を参照しながら、以上の空燃比制御装置１により空燃比を制御した場合の動作について説明する。図１４は、本実施形態の空燃比制御装置１により空燃比を制御した場合を示しており、より具体的には、ＳＴＲ２２により、検出空燃比ＫＡＣＴが値１（理論空燃比に相当する当量比）になるように制御している場合において、適応オブザーバ２３を停止状態から作動させたとき、すなわち、適応オブザーバ２３により、ばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴおよび学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳの算出を開始したときの動作例を示している。
【００９６】
また、図１５は、比較のために、学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳを、前述した式（３２），（３３）のＩ−ＰＤ制御アルゴリズムに代えて、通常のＰＩＤ制御アルゴリズム（図示せず）により算出した場合の動作の比較例を示している。また、両図において、ＫＡＣＴ１〜４の値はそれぞれ、１番〜４番気筒＃１〜＃４から排出された、互いに混じり合っていない状態の排気ガス中の空燃比（当量比換算値）を表しており、具体的には、４つの測定用のＬＡＦセンサ（図示せず）を、エキゾーストマニホールド７ａの気筒＃１〜＃４の排気ポートの直後の部分に追加して設けるとともに、これらのＬＡＦセンサの出力から算出される。
【００９７】
図１４に示すように、本実施形態の動作例では、適応オブザーバ２３が停止されているときには、各気筒から排出された排気ガスの空燃比を表すＫＡＣＴ１〜４が不安定な状態となり、その影響で、検出空燃比ＫＡＣＴも若干、不安定な状態となる。しかし、適応オブザーバ２３が作動すると（時刻ｔ１）、若干の時間が経過した後、ＫＡＣＴ１〜４がいずれも値１（理論空燃比に相当する当量比）に収束し、それに伴って、検出空燃比ＫＡＣＴも値１に収束していることが判る。すなわち、気筒間の空燃比のばらつきが適切に補正されていることが判る。また、ばらつき補正係数および学習値の積ＫＡＦＯＦＴｉ・ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉ（ｉ＝１〜４）の値も安定していることが判る。
【００９８】
これに対して、図１５の比較例では、適応オブザーバ２３が作動した時点（時刻ｔ２）から時間が経過しても、ＫＡＣＴ１〜４がいずれも値１になかなか収束せず、それに伴い、検出空燃比ＫＡＣＴも値１になかなか収束しないことが判る。これに加えて、ばらつき補正係数および学習値の積ＫＡＦＯＦＴｉ・ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉの値もなかなか安定しないことが判る。すなわち、本実施形態のように、Ｉ−ＰＤ制御アルゴリズムを用いることにより、通常のＰＩＤ制御アルゴリズムを用いた場合と比べて、気筒間の空燃比のばらつきを迅速かつ適切に補正できることが判る。これは、Ｉ−ＰＤ制御アルゴリズムの方が、ＰＩＤ制御アルゴリズムよりも、ばらつき係数ＡＦＯＦＴの移動平均値ＡＦＯＦＴＡＶＥへの収束挙動において、オーバーシュートが発生しないように、学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳを算出できることによる。
【００９９】
以上のように、本実施形態の空燃比制御装置１によれば、ＳＴＲ２２により、検出空燃比ＫＡＣＴが目標空燃比ＫＣＭＤに収束するように、フィードバック補正係数ＫＳＴＲが算出される。また、適応オブザーバ２３により、気筒間の空燃比のばらつきを表すばらつき係数ＡＦＯＦＴｉが移動平均値ＡＦＯＦＴＡＶＥに収束するように、ばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉが算出され、その学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉが算出される。そして、算出されたフィードバック補正係数ＫＳＴＲ、ばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉおよび学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉによって、基本燃料噴射量ＴＩＢＳが補正されることにより、気筒毎の最終燃料噴射量ＴＯＵＴｉが算出される。
【０１００】
この適応オブザーバ２３では、ばらつき係数ＡＦＯＦＴｉが、フィードバック補正係数ＫＳＴＲおよび検出空燃比ＫＡＣＴを入出力とするモデル［式（１）］に基づいて算出されるとともに、オンボード同定器２２ａにより、モデルのモデルパラメータベクトルθｉが同定されるので、ばらつき係数ＡＦＯＦＴｉを、リアルタイムで同定されたモデルパラメータベクトルθｉに基づいて算出することができる。それにより、各気筒での燃料付着による検出空燃比ＫＡＣＴへの各気筒の寄与度の変化、ＬＡＦセンサ１４の応答ばらつきおよび経年変化などによって、制御対象の動特性が変化したときでも、従来と異なり、制御対象の動特性の変化をモデルに反映させながら、気筒間の空燃比のばらつきを補正するように、気筒毎の最終燃料噴射量ＴＯＵＴｉを算出することができる。その結果、実施形態のように、複雑な排気レイアウトを有するエンジン３の空燃比を制御する場合でも、ロバスト性の高い空燃比制御を実現することができ、良好な触媒浄化率を確保することができる。
【０１０１】
また、適応オブザーバ２３では、ばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉがＩ−ＰＤ制御アルゴリズムにより算出されるので、ばらつき係数ＡＦＯＦＴｉ（ｎ）の移動平均値ＡＦＯＦＴＡＶＥへの収束挙動において、オーバーシュートが発生しないように、ばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉを算出することができる。これより、各気筒の空燃比の挙動が振動的になるのを回避しながら、気筒間の空燃比のばらつきを補正できる。さらに、ばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉが、ばらつき係数ＡＦＯＦＴｉを移動平均値ＡＦＯＦＴＡＶＥに収束させるように算出されるので、ＳＴＲ２２による空燃比制御に干渉することなく、気筒間の空燃比のばらつきを補正できる。
【０１０２】
さらに、適応オブザーバ２３では、ばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉの学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉが、排気ガスボリュームＥＳＶを独立変数とする回帰式［式（４３）］により算出されるとともに、この回帰式の回帰係数ＡＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉ（ｎ）および定数項ＢＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉ（ｎ）のベクトルである回帰係数ベクトルθＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉ（ｎ）が、逐次型最小２乗法により算出されるので、気筒間の空燃比のばらつき状態が、エンジン３の運転状態の変化に伴って変化したときでも、それに応じて補正された値として、気筒毎の最終燃料噴射量ＴＯＵＴｉを算出することができる。それにより、エンジン３が過渡運転状態にあるときでも、気筒間の空燃比のばらつき状態の変化を補償しながら空燃比を制御することができる。
【０１０３】
また、適応オブザーバ２３では、前述した（Ａ）〜（Ｅ）の５つの条件の少なくとも一つが成立していないときには、逐次型最小２乗法による回帰係数ベクトルθＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉの算出が実行されず、前回以前において５つの条件が成立していたときの算出値、すなわち安定した運転状態にあったときのばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴに基づいて算出した値が用いられるので、エンジン３が不安定な運転状態、または極端な運転環境にあるときでも、それらの影響を回避しながら、学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉを適切に算出でき、それにより、気筒間の空燃比のばらつきを適切に補正することができる。以上により、触媒浄化率をさらに向上させることができる。
【０１０４】
一方、ＳＴＲ２２では、ＳＴＲコントローラ２２ｂにより、１つのフィードバック補正係数ＫＳＴＲが算出され、これにより全気筒への基本燃料噴射量ＴＩＢＳが補正されるので、気筒間の空燃比のばらつき補正の制御に干渉するのを回避しながら、検出空燃比ＫＡＣＴが目標空燃比ＫＣＭＤになるように、空燃比制御を実行することができ、触媒浄化率をより一層、向上させることができる。
【０１０５】
さらに、オンボード同定器２２ａにおいて、固定ゲイン法［式（２０）〜（２６）］によりモデルパラメータベクトルθｉを同定しているので、演算時間を短縮でき、ＣＰＵを含むＥＣＵ２の小型化および低コスト化を達成できる。また、固定ゲイン法において、忘却ベクトルσｆを用いているので、エンジン３が、クルーズ走行状態などの定常運転状態にあるときでも、モデルパラメータベクトルθｉがドリフトするのを回避でき、これを適切に算出できる。
【０１０６】
なお、気筒毎の学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉの算出に用いる回帰式は、実施形態の１次式に限らず、ｎ次式（ｎは２以上の整数）でもよい。そのようにした場合でも、ｎ次式の回帰係数および定数項を逐次型最小２乗法で算出することにより、実施形態と同様の作用効果を得ることができる。
【０１０７】
さらに、実施形態は、学習補正値ＫＯＢＳＶ＿ＬＳｉを、排気ガスボリュームＥＳＶに基づき回帰式により算出する場合において、その回帰係数ＡＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉおよび定数項ＢＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉを逐次型最小２乗法で算出した例であるが、学習補正値ＫＯＢＳＶ＿ＬＳｉを算出する手法はこれに限らないことは言うまでもない。例えば、回帰式の回帰係数ＡＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉおよび定数項ＢＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉと排気ガスボリュームＥＳＶとの関係を予め設定したテーブルを準備し、このテーブルを、排気ガスボリュームＥＳＶに応じて検索することにより、２つの値ＡＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉ，ＢＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉを算出し、それにより、学習補正値ＫＯＢＳＶ＿ＬＳｉを算出してもよい。このようにすれば、学習補正値ＫＯＢＳＶ＿ＬＳｉの演算時間を短縮することができ、ＥＣＵ２の演算負荷を低減することができる。
【０１０８】
また、実施形態は、ばらつき係数ＡＦＯＦＴｉをその移動平均値ＡＦＯＦＴＡＶＥに収束させるために、Ｉ−ＰＤ制御アルゴリズムにより、ばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉを算出した例であるが、制御アルゴリズムはこれに限らず、他の制御アルゴリズムにより、ばらつき係数ＡＦＯＦＴｉをその移動平均値ＡＦＯＦＴＡＶＥに収束させるように、ばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉを算出してもよいことは言うまでもない。
【０１０９】
例えば、Ｉ−ＰＤ制御アルゴリズムに代えて、図１６の式（４５），（４６）に示すＩＰ−Ｄ制御アルゴリズム（微分先行型ＰＩＤ制御アルゴリズム）を用いることにより、ばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉを算出してもよく、また、同図の式（４７）〜（４９）に示す応答指定型制御アルゴリズム（スライディングモード制御アルゴリズム、またはバックステッピング制御アルゴリズム）を用いることにより、ばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉを算出してもよい。これらの制御アルゴリズムを用いた場合でも、実施形態のＩ−ＰＤ制御アルゴリズムを用いた場合と同様に、ばらつき係数ＡＦＯＦＴｉの移動平均値ＡＦＯＦＴＡＶＥへの収束挙動において、オーバーシュートが発生しないように、ばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉを算出することができ、その結果、気筒間の空燃比のばらつきを迅速かつ適切に補正できる。特に、応答指定型制御アルゴリズムを用いた場合には、指定した収束挙動で気筒間の空燃比のばらつきが収束するように、ばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉを算出することができる。
【０１１０】
さらに、ばらつき係数ＡＦＯＦＴｉを収束させる目標値としてのばらつき係数の平均値は、実施形態の移動平均値ＡＦＯＦＴＡＶＥに限らず、加重平均値などでもよい。
【０１１１】
さらに、基本燃料噴射量ＴＩＢＳの算出手法は、吸気管内絶対圧ＰＢＡおよびエンジン回転数ＮＥに応じて、マップ検索することにより算出する実施形態の例に限らず、例えば、図１に２点鎖線で示すように、吸入空気量Ｇａｉｒを検出するエアフローセンサ３０を吸気管４に設けるとともに、このエアフローセンサ３０により検出された吸入空気量Ｇａｉｒに応じて、テーブル検索することにより、基本燃料噴射量ＴＩＢＳを算出してもよい。
【０１１２】
また、実施形態は、本発明の空燃比制御装置１を４気筒のエンジン３に適用した例であるが、空燃比制御装置１はこれに限らず、４気筒以外の複数気筒のエンジンにも適用可能であることは言うまでもない。さらに、実施形態では、ＳＴＲ２２により、１番気筒＃１のモデルパラメータベクトルθに基づいて、フィードバック補正係数ＫＳＴＲを算出したが、２〜４番気筒＃２〜＃４の１つのモデルパラメータベクトルθに基づいて、フィードバック補正係数ＫＳＴＲを算出してもよい。
【０１１３】
【発明の効果】
以上のように、本発明の内燃機関の空燃比制御装置によれば、複雑な排気系レイアウトを有する場合においても、複数の気筒間の空燃比のばらつきを適切かつ迅速に補正でき、ロバスト性の高い空燃比制御を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る空燃比制御装置およびこれを適用した内燃機関の概略構成を示す図である。
【図２】空燃比制御装置のブロック図である。
【図３】ＳＴＲによるフィードバック補正係数ＫＳＴＲの算出アルゴリズムを説明するための数式を示す図である。
【図４】図３の算出アルゴリズムの変形例の数式を示す図である。
【図５】実施形態のＳＴＲによるフィードバック補正係数ＫＳＴＲの算出アルゴリズムの数式を示す図である。
【図６】適応オブザーバによるばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴの算出アルゴリズムを説明するための数式を示す図である。
【図７】（ａ）排気ガスボリュームＥＳＶとばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴの関係を示す図と（ｂ）排気ガスボリュームＥＳＶと、ばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴおよびその学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳとの関係を示す図である。
【図８】適応オブザーバによるばらつき補正係数の学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳの算出アルゴリズムを説明するための数式を示す図である。
【図９】空燃比制御処理を含む燃料噴射制御処理を示すフローチャートである。
【図１０】図９のステップ６におけるモデルパラメータベクトルθｉの算出処理を示すフローチャートである。
【図１１】図９のステップ７におけるＫＳＴＲ算出処理を示すフローチャートである。
【図１２】図９のステップ８におけるばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴｉの算出処理を示すフローチャートである。
【図１３】図９のステップ９におけるばらつき補正係数の学習値ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉ算出処理を示すフローチャートである。
【図１４】空燃比制御装置による空燃比制御の動作例を示すタイミングチャートである。
【図１５】空燃比制御の比較例を示すタイミングチャートである。
【図１６】適応オブザーバによるばらつき補正係数ＫＡＦＯＦＴの算出アルゴリズムの他の例を示す図である。
【符号の説明】
１    空燃比制御装置
２    ＥＣＵ（燃料量決定手段、補正パラメータ決定手段、第１燃料量補正手段、空燃比パラメータ検出手段、ばらつきパラメータ算出手段、同定手段、第２燃料量補正手段、目標値設定手段、第１運転状態パラメータ検出手段、ばらつき補正係数算出手段、学習値算出手段、燃料量補正手段、第２運転状態パラメータ検出手段、運転環境パラメータ検出手段）
３    内燃機関
＃１〜＃４    １〜４番気筒（複数の気筒）
７    排気管（排気通路）
１１    吸気管内絶対圧センサ（第１および第２運転状態パラメータ検出手段）
１２    水温センサ（第２運転状態パラメータ検出手段）
１３    クランク角センサ（第１および第２運転状態パラメータ検出手段）
１４    ＬＡＦセンサ（空燃比パラメータ検出手段）
１８    吸気温センサ（運転環境パラメータ検出手段）
１９    車速センサ（運転環境パラメータ検出手段）
２２    ＳＴＲ（補正パラメータ決定手段）
２２ａ  オンボード同定器（同定手段）
２３    適応オブザーバ（ばらつきパラメータ算出手段、ばらつき補正係数算出手段、学習値算出手段）
ＴＯＵＴｉ      最終燃料噴射量（気筒に供給される燃料量）
ＫＳＴＲ    フィードバック補正係数（補正パラメータ）
ＫＡＣＴ    検出空燃比（空燃比パラメータ）
ＫＣＭＤ    目標空燃比（空燃比目標値）
ｂ０    モデルパラメータ
ｒ１，ｒ２，ｒ３    モデルパラメータ
ｓ０    モデルパラメータ
ＡＦＯＦＴｉ      ばらつき係数（ばらつきパラメータ）
ＡＦＯＦＴＡＶＥ    移動平均値（所定の目標値、ばらつきパラメータの平均値）
ＫＡＦＯＦＴｉ      ばらつき補正係数
ＫＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉ      ばらつき補正係数の学習値
ＡＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉ      回帰係数
ＢＡＦＯＦＴ＿ＬＳｉ      定数項
ＥＳＶ    排気ガスボリューム（第１運転状態パラメータ）
ＰＢＡ    吸気管内絶対圧（第２運転状態パラメータ）
ＴＷ    エンジン水温（第２運転状態パラメータ）
ＮＥ    エンジン回転数（第２運転状態パラメータ）
ＴＡ    吸気温（運転環境パラメータ）
ＶＰ    車速（運転環境パラメータ）
【図１】
2004176651.tif 000003
【図２】
2004176651.tif 000004
【図３】
2004176651.tif 000005
【図４】
2004176651.tif 000006
【図５】
2004176651.tif 000007
【図６】
2004176651.tif 000008
【図７】
2004176651.tif 000009
【図８】
2004176651.tif 000010
【図９】
2004176651.tif 000011
【図１０】
2004176651.tif 000012
【図１１】
2004176651.tif 000013
【図１２】
2004176651.tif 000014
【図１３】
2004176651.tif 000015
【図１４】
2004176651.tif 000016
【図１５】
2004176651.tif 000017
【図１６】
2004176651.tif 000018
【手続補正書】
【提出日】平成15年9月8日(2003.9.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４６】
まず、１〜４番気筒＃１〜＃４を、対応する気筒へのフィードバック補正係数ＫＳＴＲｉを入力とし、検出空燃比ＫＡＣＴを出力とする制御対象として見なすとともに、これらの制御対象を離散時間系モデルとしてモデリングすると、図３に示す式（１）のようになる。同式（１）において、記号ｋは離散化した時間を表しており、記号（ｋ）付きの各離散データは、１燃焼サイクル毎すなわちＴＤＣ信号が連続して４回発生する毎にサンプリングされたデータであることを示している。この点は、以下の離散データ（時系列データ）においても同様である。


【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４９】
上記式（３）の同定誤差ｉｄｅｉ（ｋ）は、図３の式（５）〜（７）により算出され、式（６）のＫＡＣＴ＿ＨＡＴｉ（ｋ）は、検出空燃比ＫＡＣＴの同定値を表している。さらに、上記ゲイン係数のベクトルＫＰｉ（ｋ）は、図３の式（８）により算出され、この式（８）のＰｉ（ｋ）は、図３の式（９）で定義される５次の正方行列である。


【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５３】
また、モデルパラメータベクトルθｉ（ｋ）を同定する同定アルゴリズムは、図４の式（１３）〜（１９）のようになる。しかし、この同定アルゴリズムにより、モデルパラメータベクトルθｉ（ｋ）を同定すると、ＥＣＵ２のＣＰＵの演算負荷が大きくなってしまうので、それを回避するために、本実施形態のオンボード同定器２２ａでは、図５の式（２０）〜（２６）に示す固定ゲイン法の同定アルゴリズムにより、モデルパラメータベクトルθｉ（ｋ）を同定する。なお、図５の式（２０）において、σｆは式（２６）のように定義される忘却ベクトルであり、式（２５）において、Ｐｆは同定ゲイン（固定ゲイン）である。この忘却ベクトルσｆは、クルーズ走行中などのエンジン３の負荷がほぼ一定状態のときには、モデルパラメータのドリフトが生じることがあるので、それを回避するために用いられる。


【手続補正４】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図３】
2004176651.tif 000019