(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習用噴射を実行する噴射量制御手段と、
前記学習用噴射による内燃機関のエンジン状態変化を検出するエンジン状態変化検出手段と、
前記エンジン状態変化から実噴射量を推定する実噴射量推定手段と、
前記実噴射量から学習の再実行または学習の終了を判定する学習判定手段と、
前記実噴射量と前記学習用噴射時の指令噴射量との差から補正量を算出する補正量算出手段とを備え、
前記学習判定手段は、前記補正量が算出される毎に補正量の加算平均値を規定数まで算出すると共に、当該加算平均値の算出回数が前記規定数となるまでに当該加算平均値が閾値を超えた場合は学習を継続することなく学習の再実行を判定し、当該加算平均値が前記閾値を超えることなく当該加算平均値の算出回数が規定数となった場合は学習の終了を判定し、
前記閾値は、前記補正量の加算平均数が多くなるほどその絶対値が小さくなるように設定されていることを特徴とする内燃機関の燃料噴射制御装置。
【請求項２】
前記閾値は、前記補正量の加算平均数が所定数以上では一定値に設定されていることを特徴とする請求項１記載の内燃機関の燃料噴射制御装置。
【請求項３】
前記内燃機関はディーゼル機関であることを特徴とする請求項１または２記載の内燃機関の燃料噴射制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、内燃機関の燃料噴射量を学習により補正する燃料噴射制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
出願人は、内燃機関でのパイロット噴射量の噴射精度を向上させるために、車両の減速状態（燃料噴射量の低減状態）にて学習用の微少噴射（学習用噴射）を行い、それによる内燃機関の状態の変化（例えば回転数上昇量）から噴射量ずれを検出して補正するという発明を出願した（特許文献１）。
【特許文献１】特開２００５−３６７８８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
特許文献１の発明を、インジェクタのＴＱ―Ｑ特性（通電パルス幅に対する噴射量の特性）の補正に適用すると、狙いの噴射量Ｑtrgを噴射するために指令噴射パルス幅ＴＱ1で学習用噴射を行い、そのときのエンジン状態変化から実噴射量Ｑrealを推定し、狙いの噴射量Ｑtrgを噴射するために必要な補正噴射パルス幅ΔＴＱを算出する。そして、学習用噴射により補正した噴射パルス幅ＴＱ1＋ΔＴＱでインジェクタに通電すると、狙いの噴射量Ｑtrgを噴射することができる。
【０００４】
ところで、インジェクタには、毎噴射ばらつき（同一のインジェクタであっても、噴射する毎に実噴射量Ｑrealが変動すること）があるため、次のようにしてばらつきによる影響を防止するようにしている。
（１）ＴＱ1で実際に噴射されるＱrealを決定するには、複数回（例えば１０回）のデータ取得（学習用噴射→噴射量ずれの検出）により最終的に決定するようにしている。
（２）インジェクタのＴＱ―Ｑ特性は非線形で固体ばらつきもあることを考慮して、学習用噴射はＱrealがＱtrg付近となる噴射パルス幅で行うことが望ましい。つまり、ＱrealがＱtrg付近となるほど、ΔＴＱを高精度に求めることができる。
【０００５】
そこで、ＱrealがＱtrg付近となるように、学習用噴射をＴＱ1→ＴＱ2（＝ＴＱ1＋ΔＴＱ1）→ＴＱ3（＝ＴＱ2＋ΔＴＱ2）→……と変更していき、最終的な補正量ΔＴＱ（＝ΔＴＱ1＋ΔＴＱ2＋……）を決定するようにしている。尚、学習用噴射を変更するか否かは、｜Ｑtrg−Ｑreal｜＞αで判定する。αは目標とする噴射量精度のばらつき幅（例えば０．５ｍｍ3／st）である。
【０００６】
従来、上記（１）を考慮して、１０点のデータを収集してＱrealを決定し、上記（２）の｜Ｑtrg−Ｑreal｜＞αの判定で学習用噴射を変更していくと、学習完了（補正量ΔＴＱの収束）に数十回のデータ取得が必要となり、学習が終了するまでの学習用噴射の回数が多くなるという問題があった。
【０００７】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、その目的は、内燃機関の燃料噴射制御を学習により補正する場合に、少ないデータ取得回数で補正を完了することができる内燃機関の燃料噴射装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１の発明によれば、学習用噴射により算出した補正量の分布は正規分布となるのが通常であることから、補正量を算出する毎に補正量の加算平均値を求めると、加算平均値は正規分布の中心に向かって収束するようになる。従って、補正量の加算平均値が加算平均数が多くなるほどその絶対値が小さくなるように閾値を設定することにより、目標とする噴射量精度から大きく外れた状態であるかを早期に判定することが可能となるので、学習用噴射の変更を少ないデータ取得で行うことができる。
【０００９】
請求項２の発明によれば、補正量の加算平均値は、加算平均数が所定数以上の場合は一定値とみなすことができるので、閾値を、補正量の加算平均値が収束する特性に合わせて効率よく設定することができる。
請求項３の発明によれば、本発明をディーゼル機関に適用する場合に大きな効果を発揮する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の一実施例について図面を参照して説明する。
図１はディーゼル機関の燃料噴射システムを示す全体構成図である。この図１に示す燃料噴射システムは、例えば４気筒のディーゼル機関（内燃機関に相当、以下、エンジン１と呼ぶ）に適用されるもので、高圧燃料を蓄えるコモンレール２と、燃料タンク３から汲み上げた燃料を加圧してコモンレール２に供給する燃料供給ポンプ４と、コモンレール２より供給される高圧燃料をエンジン１の気筒内（燃焼室１ａ）に噴射するインジェクタ５と、本システムを電子制御する電子制御ユニット（以下、ＥＣＵ６と呼ぶ）とを備えている。
【００１１】
コモンレール２は、ＥＣＵ６により目標レール圧が設定され、燃料供給ポンプ４から供給された高圧燃料を目標レール圧まで蓄圧する。このコモンレール２には、蓄圧された燃料圧力（以下、レール圧と呼ぶ）を検出してＥＣＵ６に出力する圧力センサ７と、レール圧が予め設定された上限値を超えないように制限するプレッシャリミッタ８が取り付けられている。
【００１２】
燃料供給ポンプ４は、エンジン１に駆動されて回転するカム軸９、このカム軸９に駆動されて燃料タンク３から燃料を汲み上げるフィードポンプ１０、カム軸９の回転に同期してシリンダ１１内を往復運動するプランジャ１２、フィードポンプ１０からシリンダ１１内の加圧室１３に吸入される燃料量を調量する電磁調量弁１４などを有している。
【００１３】
この燃料供給ポンプ４は、プランジャ１２がシリンダ１１内を上死点から下死点に向かって移動する際に、フィードポンプ１０より送り出された燃料が電磁調量弁１４で調量され、吸入弁１５を押し開いて加圧室１３に吸入される。その後、プランジャ１２がシリンダ１１内を下死点から上死点へ向かって移動する際に、プランジャ１２によって加圧室１３の燃料が加圧され、その加圧された燃料が、吐出弁１６を押し開いてコモンレール２に圧送される。
【００１４】
インジェクタ５は、エンジン１の気筒毎に搭載され、それぞれ高圧配管１７を介してコモンレール２に接続されている。このインジェクタ５は、ＥＣＵ６の指令に基づいて作動する電磁弁５ａと、この電磁弁５ａへの通電時に燃料を噴射するノズル５ｂとを備える。
電磁弁５ａは、コモンレール２の高圧燃料が印加される圧力室（図示せず）から低圧側に通じる低圧通路（図示せず）を開閉するもので、通電時に低圧通路を開放し、通電停止時に低圧通路を遮断する。
【００１５】
ノズル５ｂは、噴孔を開閉するニードル（図示せず）を内蔵し、圧力室の燃料圧力がニードルを閉弁方向（噴孔を閉じる方向）に付勢している。従って、電磁弁５ａへの通電により低圧通路が開放されて圧力室の燃料圧力が低下すると、ニードルがノズル５ｂ内を上昇して開弁する（噴孔を開く）ことにより、コモンレール２より供給された高圧燃料を噴孔より噴射する。一方、電磁弁５ａへの通電停止により低圧通路が遮断されて、圧力室の燃料圧力が上昇すると、ニードルがノズル５ｂ内を下降して閉弁することにより、噴射が終了する。
【００１６】
ＥＣＵ６は、エンジン回転数（１分間当たりの回転数）を検出する回転数センサ１８と、アクセル開度（エンジン負荷）を検出するアクセル開度センサ（図示せず）、及び前記レール圧を検出する圧力センサ７等が接続され、これらのセンサで検出されたセンサ情報に基づいて、コモンレール２の目標レール圧と、エンジン１の運転状態に適した噴射時期及び噴射量等を演算し、その演算結果に従って、燃料供給ポンプ４の電磁調量弁１４及びインジェクタ５の電磁弁５ａを電子制御する。
【００１７】
また、ＥＣＵ６による噴射量制御（噴射時期及び噴射量の制御）では、メイン噴射に先立って極小量のパイロット噴射を実施することがあるが、そのパイロット噴射に対する噴射量学習を行っている。なお、ＥＣＵ６は、本発明に係わる噴射量制御手段、エンジン状態変化検出手段、実噴射量推定手段、学習判定手段、補正量算出手段などの機能を有している。
【００１８】
以下に、噴射量学習を実行するＥＣＵ６の処理手順を図２に示すフローチャートに基づいて説明する。
ステップ１０…噴射量学習を実施するための学習条件が成立しているか否かを判定する。具体的には、以下の条件が挙げられる。
（ａ）インジェクタ５に対する指令噴射量がゼロ以下となる無噴射時であること。
（ｂ）変速装置がニュートラル状態であること（例えば、シフトチェンジ時）。
（ｃ）所定のレール圧が維持されていること。
【００１９】
また、ＥＧＲ装置、ディーゼルスロットル、可変ターボ等を装備する場合は、ＥＧＲバルブの開度、ディーゼルスロットルの開度、可変ターボの開度等を学習条件に加えることもできる。この判定結果が「ＹＥＳ」の場合は、次のステップ２０へ進み、判定結果が「ＮＯ」の場合は、本処理を終了する。
【００２０】
なお、変速装置がニュートラル状態であるためには、例えば、シフトポジション（シフトレバーの操作位置）がニュートラル位置にあること、あるいは、クラッチペダルが踏まれた状態、つまり、駆動輪に対してエンジン動力が遮断されている状態にあること（この場合、シフトポジションは、必ずしもニュートラル位置にある必要はない）。
【００２１】
ステップ２０…学習用噴射（以下、単発噴射と呼ぶ）を実施する（図４（ａ）参照）。この単発噴射により噴射される燃料量は、パイロット噴射の指令噴射量に相当する。
ステップ３０…単発噴射の実施によって発生するエンジントルク（以下、発生トルクと呼ぶ）に比例した特性値（トルク比例量）を検出する。この特性値の検出方法は、後に詳述する。
【００２２】
ステップ４０…特性値を検出するまでの処理が狙った条件下（ステップ１０に示した学習条件下）で実行されたか否かを判定する。この処理は、特性値を検出する間に、噴射が復帰したり、レール圧が変化したりすることなく、ステップ１０に示された学習条件が守られていたか否かを判定している。この判定結果が「ＹＥＳ」の場合は、次のステップ５０へ進み、判定結果が「ＮＯ」の場合は、ステップ６０へ進む。
【００２３】
ステップ５０…ステップ３０で検出した特性値をメモリに保存する。
ステップ６０…ステップ３０で検出した特性値を廃棄し、本処理を終了する。
ステップ７０…メモリに保存された特性値を基に、噴射補正量（補正噴射パルス幅ΔＴＱ）を算出する。この噴射補正量は、単発噴射によって実際に噴射された燃料量（実噴射量Ｑreal）と、インジェクタ５に単発噴射を指令した指令噴射量Ｑtrgとのずれ量より求められる。また、実噴射量Ｑrealは、エンジン１の発生トルクより推定することが可能である。
ステップ８０…ステップ７０で算出された噴射補正量に応じて、インジェクタ５に指令する指令噴射量Ｑtrgを補正する。
【００２４】
続いて、上記ステップ３０の特性値の検出方法を図３に示すフローチャートを基に説明する。
ステップ３１…回転数センサ１８の信号を取り込んでエンジン回転数ωを検出する。なお、本実施例の４気筒エンジン１では、クランクシャフトが２回転（７２０°ＣＡ）する間に４回（各気筒の噴射タイミング毎に１回ずつ）検出される。この検出されたωに、噴射順番に対応して噴射気筒番号を付けると、取得されるデータは、時系列順にω１(i)、ω２(i)、ω３(i)、ω４(i)、ω１(i+1)、ω２(i+1)…の様になる（図４（ｂ）参照）。このようにクランクシャフトが２回転（７２０°ＣＡ）する間に検出しているのは、エンジン１の回転数を検出する際の誤差が極力小さくなるようにしたからである。つまり、４サイクルのエンジン１では、クランクシャフトが２回転する毎（７２０°ＣＡ毎）に、回転検出位置が同一（３６０°ＣＡ毎に同一とみなすことができる）となると共に、燃焼室１ａのコンプレッション状態が同一（７２０°ＣＡ毎に同一とみなすことができる）となることから、検出条件が同一となる７２０°ＣＡに設定したのである。
【００２５】
但し、エンジン回転数ωの検出は、図５に示す様に、インジェクタ５の噴射タイミング（図中の期間ａ）の直前に実施される。つまり、インジェクタ５から噴射された燃料が着火するまでに要する着火遅れ期間（図中の期間ｂ）を過ぎてから、実際に燃焼が行われる燃焼期間（図中の期間ｃ）を終了した後に、回転数検出期間（図中の期間ｄ）が設定されている。これにより、単発噴射によるエンジン回転数の変動を精度良く検出できる。
【００２６】
ステップ３２…各気筒の噴射タイミング毎に回転数変動量Δωを算出する。例えば、第３気筒を例に挙げると、図４（ｂ）に示す様に、ω３(i)とω３(i+1)との差Δω３を算出する。このΔωは、図４（ｃ）に示す様に、無噴射時には単調に減少していくが、単発噴射を実施した直後は、各気筒の噴射タイミングで１回ずつの合計４回Δωが上昇する（ちなみに、図４では、第４気筒で単発噴射を実施している）。これは、エンジン１が２回転（クランクシャフトが７２０°ＣＡ）する期間中に単発噴射による回転数上昇が含まれているからである。
【００２７】
ステップ３３…単発噴射による回転数上昇量δを各気筒毎に算出し、その平均値δｘを求める。回転数上昇量δは、単発噴射を実施しなかった場合のΔω（推定値）と、ステップ３２で算出されたΔωとの差として求められる。なお、単発噴射を実施しなかった場合のΔωは、無噴射時において単調に減少するので、単発噴射以前のΔω、または回転数上昇前後のΔωから容易に推定できる。
【００２８】
ステップ３４…ステップ３３で算出したδｘと単発噴射を実施した時のエンジン回転数ω０との積をトルク比例量Ｔｐとして算出する。このＴｐは、単発噴射によって発生するエンジン１の発生トルクに比例した量となっている。即ち、エンジン１の発生トルクＴは、下記の数式（１）によって求められるので、δｘとω０との積であるＴｐは、Ｔに比例した量となる。
【００２９】
Ｔ＝Ｋ・δｘ・ω０  …………  （１）
Ｋ：比例定数
本実施例のエンジン１、即ちディーゼル機関では、図６に示す様に、学習したい噴射量範囲においては、発生トルクと実噴射量Ｑrealとが比例するため、ステップ３４で算出されたＴｐも実噴射量Ｑrealに比例することになる。従って、Ｔｐから発生トルクを算出し、その発生トルクから実噴射量Ｑrealを推定することが可能である。
【００３０】
以上説明したように、本実施例の燃料噴射システムでは、エンジン１に掛かる負荷（例えばエアコンやオルタネータ等）の変動に影響されることなく、単発噴射によって発生するエンジントルクを算出できる。つまり、単発噴射の実施により上昇するエンジン回転数ωの変動量（ステップ３３で算出される回転数上昇量δ）は、単発噴射が実施された時のエンジン回転数ω０が同じであれば、エンジン１に掛かる負荷の変動に係わりなく、同一である。これにより、算出された発生トルクから実噴射量Ｑrealを推定し、その実噴射量Ｑrealと指令噴射量Ｑtrgとの差を噴射量ずれとして検出することにより、トルクセンサ等の追加装備を必要とすることなく、噴射量学習を高精度に実施できる。
【００３１】
以上のようにして実噴射量Ｑrealを推定することができるものの、インジェクタ５には毎噴射ばらつきがあるため、実際に噴射される実噴射量Ｑrealを決定するには、複数回（例えば１０回）のデータ取得（学習用噴射→噴射量ずれの検出）し、１０回の噴射量ずれの平均値が所定の許容範囲内となった場合に噴射量ずれを最終的に決定すると共に、所定の許容範囲外となった場合にはデータ取得を最初から実行するようにしている。
【００３２】
しかしながら、このように複数回のデータ取得により決定する方法により噴射量ずれ（補正量に相当）を最終的に求めるには、数十回のデータ取得が必要となり、学習時間が長くなる。
そこで、本実施例では、噴射量ずれをデータ取得する毎に加算平均した場合、その加算平均値は加算平均数が多くなるほど収束していくことに着目し、単発噴射の変更または終了を判定するための閾値を、加算平均値が収束することに対応して設定するようにした。
【００３３】
図７は、本実施例で設定した閾値を示している。この図７に示すように、閾値αは、正側と負側にそれぞれ設定されている。本実施例では、必要なデータ取得数（規定数）を例えば１０に設定しており、閾値αは、取得データの数が多くなるほどその絶対値が小さくなるように設定されている。これは、データ取得した複数の噴射量ずれは正規分布しているのが通常であることから、データ取得する毎に算出した噴射量ずれの加算平均値は、データ取得数が多くなるほどその分布幅が小さくなるからである。
尚、本実施例における１０番目の閾値αは、学習によって達成したい噴射精度範囲（例えば０．５ｍｍ3／st）であり、取得データ数が１０に達した時の噴射量ずれの加算平均値は、従来の１０回の噴射量ずれの平均値と一致することになる。
【００３４】
図９は、ＥＣＵ６による学習動作を示すフローチャートである。この図９に示すように、ＥＣＵ６は、単発噴射（学習用噴射）を実施したときは（Ｔ１０）、エンジン状態変化量を検出し（Ｔ２０）、過去の取得データから実噴射量を推定し（Ｔ３０）、噴射量ずれの絶対値が閾値を下回っているかを判断する（Ｔ４０）。
【００３５】
図７に示す黒丸は、噴射量ずれ（Ｑtrg−Ｑrezl）の加算平均値を取得順に示している。インジェクタの噴射量ずれが小さい場合は、図７に示すように噴射量ずれの加算平均値は所定の許容範囲内（学習用噴射変更領域外）で収束することになるから、噴射量ずれの加算平均値の絶対値は閾値αの絶対値を下回る。
【００３６】
図９に戻って、データ取得数が規定数（本実施例では１０回）未満の場合は（Ｔ５０：ＮＯ）、上述した動作を繰り返し、規定数（１０回）となったときは（Ｔ５０：ＹＥＳ）、最終噴射補正量を算出することにより（Ｔ６０）、学習を終了する。つまり、１０回目の取得データの絶対値が閾値αの絶対値を下回った場合は、１０回の噴射量ずれの加算平均値を最終の噴射量ずれとするのである。
【００３７】
一方、インジェクタの噴射量ずれが大きい場合は、噴射量ずれの加算平均値も所定の許容範囲外（学習用噴射変更領域内）に収束し、加算平均値の絶対値が閾値αの絶対値を上回ることがある。例えば図８に示すように、５回目の取得データにより算出した噴射量ずれの加算平均値の絶対値が閾値αの絶対値を上回った場合は、噴射量ずれが無くなるように単発噴射量を変更した状態でデータ取得を最初から実行し、１０回の噴射量ずれの加算平均値の絶対値が最終的に閾値αの絶対値を下回ったことを条件として噴射量ずれを最終的に決定する。従って、単発噴射の変更或いは学習の終了までの取得データ数を抑制することができる。
【００３８】
このような実施例によれば、データ取得毎に噴射量ずれの加算平均値を求め、その加算平均値と、加算平均数が多くなるほど収束することに対応して設定された設定値αとを比較することにより、大きな噴射量ずれを少ない取得データ数で判定するようにしたので、規定数だけデータ取得したところで噴射量ずれを平均して閾値と比較する従来例のものと違って、少ない取得データ数で学習用噴射の変更の必要性を適切に判断することができ、学習を早期に完了することができる。
【００３９】
本発明は、上記実施例に限定されることなく、次のように変形または拡張できる。
噴射量ずれの加算平均値と閾値αとを比較する回数は１０回に限定されることはない。
学習用噴射を変更することが連続して行わる場合は、異常があると判断して異常を報知するようにしてもよい。
本発明を、ディーゼル機関に限らず、筒内燃料噴射タイプのガソリンエンジンに適用するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の一実施例におけるディーゼル機関の燃料噴射システムを概略的に示す図
【図２】ＥＣＵによる噴射量学習処理を示すフローチャート
【図３】ＥＣＵによるトルク比例量の算出手順を示すフローチャート
【図４】単発噴射による各検出値の変化を示す図
【図５】エンジンの回転数の検出点を示す図
【図６】噴射量と発生トルクとの関係を示す図
【図７】噴射量ずれの加算平均値が所定の許容範囲内（学習用噴射変更領域外）で収束する場合における噴射量ずれと閾値αとの関係を示す図
【図８】噴射量ずれの加算平均値が所定の許容範囲内（学習用噴射変更領域外）で収束しない場合を示す図７相当図
【図９】最終噴射補正量を算出するための手順を示すフローチャート
【符号の説明】
【００４１】
図面中、１はエンジン（内燃機関、ディーゼル機関）、５はインジェクタ、６はＥＣＵ（噴射量制御手段、エンジン状態変化検出手段、実噴射量推定手段、学習判定手段、補正量算出手段）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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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