(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関の吸気系に設けられ、当該吸気系を流れる吸気の量を検出吸気量として検出する吸気量センサと、
前記内燃機関の運転状態を検出する運転状態検出手段と、
当該検出された内燃機関の運転状態に応じて、前記吸気系を流れる吸気の量を推定吸気量として推定する吸気量推定手段と、
前記内燃機関の運転状態が所定の運転状態にあるときに検出された前記検出吸気量を、それまでに得られている、前記検出吸気量を補正するための補正値で補正することによって、補正後吸気量を算出するとともに、当該算出された補正後吸気量と、前記内燃機関の運転状態が前記所定の運転状態にあるときに推定された前記推定吸気量とに基づいて、前記補正値を学習する補正値学習手段と、
前記検出吸気量に応じて、当該検出吸気量を補正する際の前記補正値の反映度合を表す反映度合パラメータを決定する反映度合パラメータ決定手段と、
前記補正値および前記決定された反映度合パラメータを用いて、前記検出吸気量を補正する吸気量補正手段と、
を備えることを特徴とする内燃機関の吸気量検出装置。
【請求項２】
前記反映度合パラメータ決定手段は、前記検出吸気量が大きいほど、当該検出吸気量への前記補正値の反映度合がより小さくなるように、前記反映度合パラメータを決定することを特徴とする、請求項１に記載の内燃機関の吸気量検出装置。
【請求項３】
吸気の温度を検出する吸気温度検出手段をさらに備え、
前記吸気量推定手段は、前記検出された吸気の温度にさらに応じて、前記推定吸気量を推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吸気量検出装置。
【請求項４】
吸気の圧力を検出する吸気圧力検出手段をさらに備え、
前記吸気量推定手段は、前記検出された吸気の圧力にさらに応じて、前記推定吸気量を推定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吸気量検出装置。
【請求項５】
前記内燃機関は、燃焼室における燃焼により生成された既燃ガスを前記燃焼室に供給するＥＧＲ装置を備えており、
前記所定の運転状態は、前記内燃機関がアイドル運転状態にあり、かつ前記ＥＧＲ装置が停止している状態であ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吸気量検出装置。
【請求項６】
前記補正値学習手段は、
前記推定吸気量に対する前記補正後吸気量のずれの度合に基づいて、学習係数を算出するとともに、当該算出された学習係数を、それまでに得られている前記補正値に乗算することによって、今回の前記補正値を算出し、
前記学習係数は、前記推定吸気量に対して前記補正後吸気量が大きい側にずれているときには、前記ずれの度合が大きいほど、値１．０を上回る、より大きな正値に算出され、前記補正後吸気量が小さい側にずれているときには、前記ずれの度合が大きいほど、値１．０を下回る、より小さな正値に算出され、前記ずれの度合が小さいほど、当該ずれの度合に対する前記学習係数の傾きがより小さくなるように、算出されることを特徴とする、請求項１ないし５のいずれかに記載の内燃機関の吸気量検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、内燃機関の吸気系に設けられた吸気量センサを用いて吸気量を検出する内燃機関の吸気量検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種の吸気量検出装置として、例えば特許文献１に開示されたものが知られている。この吸気量検出装置では、内燃機関の運転状態に応じて、吸気量が推定吸気量として推定される。また、内燃機関が定常運転状態にあるときに吸気量センサで検出された吸気量と、そのときに推定された推定吸気量との偏差を、学習補正値として学習する。また、そのような学習は、内燃機関の回転数とアクセルペダルの開度で区分された内燃機関の多数の運転領域のそれぞれに対して行われ、学習した学習補正値が、運転領域に対応させて記憶される。そして、内燃機関の運転中、そのときの運転領域に応じて、学習補正値が読み出され、吸気量センサの経時劣化などの影響を補償するために用いられる。
【０００３】
上述したように、従来の吸気量検出装置では、学習補正値の学習が、内燃機関が定常運転状態にあることを条件として、多数の運転領域のそれぞれに対して行われる。しかし、一般に、内燃機関の運転領域は、運転中に均等に現れず、定常運転が頻繁に行われるものもあれば、稀にしか行われないものもある。このため、定常運転が行われにくい運転領域では、学習の頻度が低くならざるを得ず、学習を十分に行うことができない。その結果、このような運転領域では、吸気量センサの経時劣化などによる影響を、適切に補償することができなくなってしまう。また、学習補正値を運転領域に対応させて記憶するので、そのために非常に多くの記憶領域が必要になってしまう。
【０００４】
本発明は、以上のような課題を解決するためになされたものであり、検出吸気量を補正するための補正値の学習の機会を十分に確保でき、それにより、吸気量を適正に検出することができる内燃機関の吸気量検出装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【特許文献１】特許第３０８９１３５号公報
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の目的を達成するため、請求項１に係る内燃機関３の吸気量検出装置１は、内燃機関３の吸気系（実施形態における（以下本項において同じ）吸気管４）に設けられ、吸気系を流れる吸気の量を検出吸気量ＱＡとして検出する吸気量センサ（エアーフローセンサ１１）と、内燃機関３の運転状態（エンジン回転数ＮＥ、アクセル開度ＡＰ）を検出する運転状態検出手段（クランク角センサ１４、アクセル開度センサ１６、ＥＣＵ２）と、検出された内燃機関３の運転状態に応じて、吸気系を流れる吸気の量を推定吸気量ＥＳＱＡとして推定する吸気量推定手段（ＥＣＵ２、ステップ３４）と、内燃機関３の運転状態が所定の運転状態にあるときに検出された検出吸気量ＱＡを、それまでに得られている、検出吸気量ＱＡを補正するための補正値（吸気量学習補正値ＣＬＱＡ）で補正することによって、補正後吸気量ＣＥＤＱＡを算出するとともに、算出された補正後吸気量ＣＥＤＱＡと、内燃機関の運転状態が所定の運転状態にあるときに推定された推定吸気量ＥＳＱＡとに基づいて、補正値を学習する補正値学習手段（ＥＣＵ２、ステップ２３〜２７）と、検出吸気量ＱＡに応じて、検出吸気量ＱＡを補正する際の補正値の反映度合を表す反映度合パラメータ（反映係数ＫＲＥ）を決定する反映度合パラメータ決定手段（ＥＣＵ２、ステップ４１、図１０）と、補正値および決定された反映度合パラメータを用いて、検出吸気量ＱＡを補正する吸気量補正手段（ＥＣＵ２、ステップ４２）と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
この内燃機関の吸気量検出装置によれば、吸気系を流れる吸気量は、吸気量センサにより検出吸気量として検出されるとともに、吸気量推定手段により、検出された運転状態に応じて、推定吸気量として推定される。そして、内燃機関の運転状態が所定の運転状態にあるときに得られた検出吸気量を、それまでに得られている、検出吸気量を補正するための補正値で補正することによって、補正後吸気量を算出するとともに、算出された補正後吸気量と、内燃機関の運転状態が所定の運転状態にあるときに推定された推定吸気量とに基づいて、補正値が、補正値学習手段によって学習される。
【０００８】
このように、内燃機関が所定の運転状態にあるときに補正値を学習するので、この所定の運転状態を、内燃機関の運転中に確実に現れるような運転状態に設定することによって、学習の機会を十分に確保することができる。また、学習される補正値の数は、所定の運転状態と等しい数、例えばただ１つでよいので、学習を多数の運転領域のそれぞれに対して行う従来と比較して、補正値を記憶するための記憶領域を大幅に削減することができる。
【０００９】
また、反映度合パラメータ決定手段により、検出吸気量に応じて、検出吸気量を補正する際の補正値の反映度合を表す反映度合パラメータが決定され、吸気量補正手段により、補正値および反映度合パラメータを用いて、検出吸気量を補正することによって、検出吸気量が最終的に求められる。
【００１０】
本発明は、実験により確認された以下の事実に基づいている。すなわち、図１１に示すように、吸気量センサが一般的に用いられる熱線式の場合には、その経時劣化後のセンサの出力特性（実線で図示）は、劣化前の出力特性（一点鎖線で図示）と異なる所定の特性を有しており、実際の吸気量に対する検出値のずれ（以下「検出誤差」という）は、吸気量に応じて変化するとともに、吸気量に対してほぼ一義的に定まる傾向にある。このため、例えば、このような経時劣化後の吸気量センサの出力特性に従い、反映度合パラメータ決定手段によって、検出吸気量に応じ、反映度合パラメータを決定する。そして、そのようにして決定した反映度合パラメータを、検出吸気量を補正値で補正する際に併用することによって、上記のような吸気量センサの出力特性のずれに応じた適切な度合で補正値を反映させることができ、それにより、検出誤差を適切に補償しながら、吸気量を適正に検出することができる。
【００１１】
請求項２に係る発明は、請求項１に記載の内燃機関３の吸気量検出装置１において、反映度合パラメータ決定手段は、検出吸気量ＱＡが大きいほど、検出吸気量ＱＡへの補正値の反映度合がより小さくなるように、反映度合パラメータを決定する（ステップ４１、図１０）ことを特徴とする。
【００１２】
この構成によれば、反映度合パラメータは、検出吸気量が大きいほど、より小さくなるように決定される。請求項１の作用で述べたように、吸気量センサの検出誤差は、吸気量に対してほぼ一義的に定まり、具体的には、図１１に示すように、吸気量が大きいほど、より小さくなる傾向にある。したがって、反映度合パラメータを上記のように決定することによって、検出誤差を吸気量に応じてより適切に補償することができる。
【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の吸気量検出装置１において、吸気の温度ＴＡを検出する吸気温度検出手段（吸気温センサ１２）をさらに備え、吸気量推定手段は、検出された吸気の温度ＴＡにさらに応じて、推定吸気量ＥＳＱＡを推定する（ステップ３２、図６、ステップ３４）ことを特徴とする。
【００１４】
この構成によれば、吸気の温度が、吸気温度検出手段によって検出され、検出された吸気の温度にさらに応じて、推定吸気量が推定される。吸気の密度は、例えば吸気の温度が高いほど低下するため、実質的な吸気量は、吸気の温度に応じて変化する。したがって、吸気の温度にさらに応じて推定吸気量を推定することにより、温度に応じた吸気量の実質的な変化を補償しながら、推定吸気量を精度良く求めることができる。
【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の吸気量検出装置１において、吸気の圧力ＰＢＡを検出する吸気圧力検出手段（吸気圧センサ１３）をさらに備え、吸気量推定手段は、検出された吸気の圧力ＰＢＡにさらに応じて、推定吸気量ＥＳＱＡを推定する（ステップ３３、図７、ステップ３４）ことを特徴とする。
【００１６】
この構成によれば、吸気の圧力が、吸気圧力検出手段によって検出され、検出された吸気の圧力にさらに応じて、推定吸気量が推定される。吸気の密度は、例えば、吸気の圧力が高いほど、より高いため、実質的な吸気量は、吸気の圧力に応じて変化する。したがって、吸気の圧力にさらに応じて推定吸気量を推定することにより、圧力に応じた吸気量の実質的な変化を補償しながら、推定吸気量を精度良く求めることができる。
【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の吸気量検出装置１において、内燃機関３は、燃焼室における燃焼により生成された既燃ガスを燃焼室に供給するＥＧＲ装置８を備えており、所定の運転状態は、内燃機関３がアイドル運転状態にあり（ステップ１：ＹＥＳ）、かつＥＧＲ装置８が停止している状態である（ステップ２：ＹＥＳ）ことを特徴とする。
【００１８】
この構成によれば、内燃機関がアイドル運転状態にあり、かつＥＧＲ装置が停止しているときに、補正値の学習が行われる。アイドル運転状態では、吸気量は比較的安定している。また、アイドル運転状態であっても、ＥＧＲ装置の作動により既燃ガスが燃焼室に供給されているときには、それに伴って吸気量が変動する。したがって、上記のように、補正値の学習の条件としての所定の運転状態を、内燃機関がアイドル運転状態にあり、かつＥＧＲ装置が停止している状態とすることによって、補正値の学習を、既燃ガスの供給による吸気量への影響がない、吸気量が安定した状態で適切に行うことができる。また、通常、内燃機関の始動時には、アイドル運転が行われるとともに、ＥＧＲ装置が停止されるので、所定の運転状態が確実に現れることにより、学習の機会を十分に確保することができる。
請求項６に係る発明は、請求項１ないし５のいずれかに記載の内燃機関３の吸気量検出装置１において、補正値学習手段は、推定吸気量ＥＳＱＡに対する補正後吸気量ＣＥＤＱＡのずれの度合に基づいて、学習係数ＫＬを算出する（ステップ２５、図８）とともに、算出された学習係数ＫＬを、それまでに得られている補正値に乗算することによって、今回の補正値を算出し（ステップ２７）、学習係数ＫＬは、推定吸気量ＥＳＱＡに対して補正後吸気量ＣＥＤＱＡが大きい側にずれているときには、ずれの度合が大きいほど、値１．０を上回る、より大きな正値に算出され、補正後吸気量ＣＥＤＱＡが小さい側にずれているときには、ずれの度合が大きいほど、値１．０を下回る、より小さな正値に算出され、ずれの度合が小さいほど、ずれの度合に対する学習係数ＫＬの傾きがより小さくなるように、算出されることを特徴とする。
この構成によれば、推定吸気量に対する補正後吸気量のずれの度合に基づいて、学習係数が算出されるとともに、算出された学習係数を、それまでに得られている補正値に乗算することによって、今回の補正値が算出される。また、学習係数は、推定吸気量に対して補正後吸気量が大きい側にずれているときには、そのずれの度合が大きいほど、値１．０を上回る、より大きな正値に算出され、補正後吸気量が小さい側にずれているときには、そのずれの度合が大きいほど、値１．０を下回る、より小さな正値に算出され、ずれの度合が小さいほど、ずれの度合に対する学習係数の傾きがより小さくなるように、算出される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、図面を参照しながら、本発明の好ましい実施形態について説明する。図１は、本実施形態による吸気量検出装置１およびこれを適用した内燃機関（以下「エンジン」という）３を概略的に示している。エンジン３は、例えば、車両（図示せず）に搭載された、直列４気筒タイプのディーゼルエンジンである。
【００２０】
エンジン３の各気筒のピストンとシリンダヘッドの間には、燃焼室（いずれも図示せず）が形成されている。シリンダヘッドには、吸気管４（吸気系）および排気管５がそれぞれ接続されるとともに、燃料噴射弁（以下「インジェクタ」という）６が、燃焼室に臨むように取り付けられている。
【００２１】
インジェクタ６は、燃焼室の天壁中央部に配置されており、コモンレールを介して、高圧ポンプおよび燃料タンク（いずれも図示せず）に順に接続されている。燃料タンクの燃料は、高圧ポンプによって、高圧に昇圧された後、コモンレールを介してインジェクタ６に送られ、インジェクタ６から燃焼室に噴射される。また、インジェクタ６の燃料噴射量は、吸気量検出装置１の後述するＥＣＵ２によって設定され、インジェクタ６の開弁時間および開弁タイミングは、ＥＣＵ２からの駆動信号によって、設定した燃料噴射量が得られるように制御される。
【００２２】
エンジン３には過給機７が設けられている。この過給機７は、吸気管４に設けられた回転自在のコンプレッサブレード７ａと、排気管５に設けられた回転自在のタービンブレード７ｂおよび複数の回動自在の可変ベーン７ｃ（２つのみ図示）と、これらのブレード７ａ，７ｂを一体に連結するシャフト７ｄとを有している。過給機７は、排気管５内の排ガスによりタービンブレード７ｂが回転駆動されるのに伴い、これと一体のコンプレッサブレード７ａが回転駆動されることによって、吸気管４内の吸入空気を加圧する過給動作を行う。
【００２３】
可変ベーン７ｃには、これらを駆動するアクチュエータ（図示せず）が設けられており、このアクチュエータは、ＥＣＵ２からの駆動信号で制御されることにより、可変ベーン７ｃの開度を制御し、それにより、過給圧を制御する。
【００２４】
吸気管４の過給機７よりも上流側には、エアフローセンサ１１（吸気量センサ）が設けられている。エアフローセンサ１１は、熱線式のものであり、吸気管４内を流れる吸気の量（以下「吸気量」という）を検出吸気量ＱＡとして検出し、その検出信号をＥＣＵ２に出力する。
【００２５】
また、エンジン３には、ＥＧＲ管８ａおよびＥＧＲ制御弁８ｂを有するＥＧＲ装置８が設けられている。ＥＧＲ管８ａは、吸気管５のコンプレッサブレード７ａよりも下流側と、排気管５のタービンブレード７ｂよりも上流側とをつなぐように接続されている。このＥＧＲ管８ａを介して、エンジン３の排ガスの一部が吸気管４にＥＧＲガスとして還流し、燃焼室に流入する。これにより、燃焼室内の燃焼温度が低下することによって、排ガス中のＮＯｘが低減される。
【００２６】
ＥＧＲ制御弁８ｂは、ＥＧＲ管８ａに設けられたバタフライ弁とこれを開閉駆動するＤＣモータ（いずれも図示せず）で構成されており、供給される電流をＥＣＵ２で制御することによって、その弁開度をリニアに制御することで、燃焼室に流入するＥＧＲガスの量が制御される。
【００２７】
吸気管４のインテークマニホルドの集合部には、吸気温センサ１２（吸気温度検出手段）および吸気圧センサ１３（吸気圧力検出手段）が設けられている。吸気温センサ１２は、吸気の温度（以下「吸気温」という）ＴＡを検出し、吸気圧センサ１３は、吸気の圧力（以下「吸気圧」という）ＰＢＡを絶対圧として検出し、それらの検出信号はＥＣＵ２に出力される。
【００２８】
また、エンジン３のクランクシャフトには、マグネットロータが取り付けられており、このマグネットロータとＭＲＥピックアップ（いずれも図示せず）によって、クランク角センサ１４（運転状態検出手段）が構成されている。クランク角センサ１４は、クランクシャフトの回転に伴い、パルス信号であるＣＲＫ信号およびＴＤＣ信号をＥＣＵ２に出力する。
【００２９】
ＣＲＫ信号は、所定のクランク角（例えば３０゜）ごとに出力される。ＥＣＵ２は、このＣＲＫ信号に基づき、エンジン３の回転数（以下「エンジン回転数」という）ＮＥを求める。ＴＤＣ信号は、ピストンが吸気行程開始時のＴＤＣ（上死点）付近の所定のクランク角度位置にあることを表す信号である。
【００３０】
また、エンジン３の本体には、水温センサ１５が取り付けられている。水温センサ１５は、エンジン３のシリンダブロック（図示せず）内を循環する冷却水の温度（以下「エンジン水温」という）ＴＷを検出し、その検出信号をＥＣＵ２に出力する。
【００３１】
また、ＥＣＵ２には、アクセル開度センサ１６（運転状態検出手段）および車速センサ１７からそれぞれ、アクセルペダル（図示せず）の操作量（以下「アクセル開度」という）ＡＰおよび車速ＶＰを表す検出信号が、出力される。
【００３２】
ＥＣＵ２は、Ｉ／Ｏインターフェース、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭおよびＥＥＰＲＯＭ２ａなどからなるマイクロコンピュータで構成されている。ＥＣＵ２は、前述した各種のセンサ１１〜１７からの検出信号に応じ、ＲＯＭに記憶された制御プログラムなどに従って、検出吸気量ＱＡを補正するための吸気量学習補正値ＣＬＱＡを学習するとともに、学習した吸気量学習補正値ＣＬＱＡに基づいて、検出吸気量ＱＡを補正する。なお、本実施形態では、ＥＣＵ２が、運転状態検出手段、吸気量推定手段、補正値学習手段、反映度合パラメータ決定手段、および吸気量補正手段に相当する。
【００３３】
また、ＥＣＵ２は、エンジン３がアイドル運転状態にあるときに、エンジン回転数ＮＥが所定の目標アイドル回転数ＮＥＩＤＬＥ（例えば８５０ｒｐｍ）になるように、燃料噴射量などを制御する。さらに、エンジン３のアイドル運転中、始動時からの所定時間（例えば８ｓｅｃ）内において、ＥＧＲ制御弁８ｂを全閉状態に制御することによって、吸気管４へのＥＧＲガスの還流が停止される（以下、このようなＥＧＲ動作の停止を「始動時ＥＧＲカット」という）。
【００３４】
図２は、上述した吸気量学習補正値ＣＬＱＡの学習の実行条件が成立しているか否かを判定する処理を示している。本処理は、所定時間（例えば２０ｍｓｅｃ）ごとに実行される。まず、ステップ１（「Ｓ１」と図示。以下同じ）では、エンジン３がアイドル運転中であるか否かを判別する。この判別では、次の（ａ）〜（ｃ）の条件がすべて成立しているときに、アイドル運転中であると判別される。
（ａ）アクセル開度ＡＰがほぼ値０であること
（ｂ）エンジン回転数ＮＥが所定のしきい値ＮＥＲＥＦ（例えば１２００ｒｐ        ｍ）よりも小さいこと
（ｃ）車速ＶＰがほぼ値０であること
【００３５】
上記ステップ１の答がＮＯで、アイドル運転中でないときには、学習の実行条件が成立していないと判定し、そのことを表すために、実行条件成立フラグＦ＿ＬＥＯＫを「０」にセットし（ステップ９）、本処理を終了する。一方、ステップ１の答がＹＥＳのときには、前述した始動時ＥＧＲカット中であるか否かを判別する（ステップ２）。この答がＮＯで、始動時ＥＧＲカット中でないときには、実行条件が成立していないと判定し、上記ステップ９を実行する。
【００３６】
一方、上記ステップ２の答がＹＥＳのときには、回転数偏差ＤＮＥが所定のしきい値ＤＮＥＲＥＦよりも小さいか否かを判別する（ステップ３）。この回転数偏差ＤＮＥは、前述した目標アイドル回転数ＮＥＩＤＬＥとエンジン回転数ＮＥとの偏差の絶対値である。
【００３７】
上記ステップ３の答がＮＯで、ＤＮＥ≧ＤＮＥＲＥＦのとき、すなわち、エンジン回転数ＮＥが目標アイドル回転数ＮＥＩＤＬＥよりも非常に大きいか、または、非常に小さいときには、実行条件が成立していないと判定し、前記ステップ９を実行する。これは、このようなときには、エンジン回転数ＮＥを目標アイドル回転数ＮＥＩＤＬＥに収束させるように制御するために、吸気量が変動しやすいことによって、学習を適切に行えないおそれがあるためである。
【００３８】
一方、ステップ３の答がＹＥＳのとき、すなわち、アイドル運転中、始動時ＥＧＲカット中で、かつＤＮＥ＜ＤＮＥＲＥＦのときには、ステップ４および５において、回転数平均値ＮＥＡＶＥおよび吸気温平均値ＴＡＡＶＥをそれぞれ算出する。これらの回転数平均値ＮＥＡＶＥおよび吸気温平均値ＴＡＡＶＥはそれぞれ、今回から所定のｎ回（例えば５０）前までのエンジン回転数ＮＥおよび吸気温ＴＡの移動平均値である。
【００３９】
次いで、ステップ６および７において、水温平均値ＴＷＡＶＥおよび吸気圧平均値ＰＡＶＥをそれぞれ算出する。水温平均値ＴＷＡＶＥおよび吸気圧平均値ＰＡＶＥはそれぞれ、今回から上記のｎ回前までのエンジン水温ＴＷおよび吸気圧ＰＢＡの移動平均値である。次に、上記ステップ５〜７でそれぞれ算出した吸気温平均値ＴＡＡＶＥ、水温平均値ＴＷＡＶＥおよび吸気圧平均値ＰＡＶＥが、それぞれの上限値ＴＡＨ、ＴＷＨ、ＰＢＡＨおよび下限値ＴＡＬ、ＴＷＬ、ＰＢＡＬで規定される所定の範囲内にあるか否かを判別する（ステップ８）。
【００４０】
上記ステップ８の答がＮＯで、吸気温平均値ＴＡＡＶＥ、水温平均値ＴＷＡＶＥおよび吸気圧平均値ＰＡＶＥのいずれかが、上記の所定の範囲内にないときには、実行条件が成立していないと判定し、前記ステップ９を実行する。これは、このようなときには、エンジン３の運転状態が安定しておらず、吸気量が変動しやすいことによって、学習を適切に行えないおそれがあるためである。
【００４１】
一方、ステップ８の答がＹＥＳのとき、すなわち、前記ステップ１〜３および８の条件がすべて成立しているときには、実行条件が成立していると判定し、そのことを表すために、実行条件成立フラグＦ＿ＬＥＯＫを「１」にセットし（ステップ１０）、本処理を終了する。
【００４２】
次に、図３を参照しながら、学習補正値ＣＬＱＡを学習する処理について説明する。本処理は、所定時間（例えば２０ｍｓｅｃ）ごとに実行される。まず、ステップ２１では、実行条件成立フラグＦ＿ＬＥＯＫが「１」であるか否かを判別する。この答がＮＯで、学習の実行条件が成立していないときには、そのまま本処理を終了する。
【００４３】
一方、上記ステップ２１の答がＹＥＳで、実行条件が成立しているときには、推定吸気量ＥＳＱＡを算出する（ステップ２２）。この推定吸気量ＥＳＱＡは、吸気量を推定したものであり、この算出は、図４に示すＥＳＱＡ算出処理において行われる。まず、ステップ３１では、前記ステップ４で算出した回転数平均値ＮＥＡＶＥに応じ、図５に示すＢＥＳＱＡテーブルを検索することによって、推定吸気量の基準値ＢＥＳＱＡを算出する。このＢＥＳＱＡテーブルでは、基準値ＢＥＳＱＡは、回転数平均値ＮＥＡＶＥが大きいほど、単位時間当たりに吸気管４を流れる吸気の量がより大きくなるため、より大きな値に設定されている。
【００４４】
次いで、水温平均値ＴＷＡＶＥおよび吸気温平均値ＴＡＡＶＥに応じ、図６に示すＣＴマップを検索することによって、吸気温補正値ＣＴを算出する（ステップ３２）。このＣＴマップでは、吸気温補正値ＣＴは、水温平均値ＴＷＡＶＥが大きいほど、また、吸気温平均値ＴＡＡＶＥが大きいほど、より大きな値に設定されている。
【００４５】
次に、吸気圧平均値ＰＡＶＥに応じ、図７に示すＣＰテーブルを検索することによって、吸気圧補正値ＣＰを算出する（ステップ３３）。このＣＰテーブルでは、吸気圧補正値ＣＰは、吸気圧平均値ＰＡＶＥが大きいほど、より小さな値に設定されている。
【００４６】
次いで、前記ステップ３１〜３３でそれぞれ算出した基準値ＢＥＳＱＡ、吸気温補正値ＣＴおよび吸気圧補正値ＣＰを用いて、次式（１）により推定吸気量ＥＳＱＡを算出し（ステップ３４）、本処理を終了する。
ＥＳＱＡ＝ＢＥＳＱＡ／（ＣＴ・ＣＰ）                    ……（１）
【００４７】
以上のように、推定吸気量ＥＳＱＡは、基準値ＢＥＳＱＡを吸気温補正値ＣＴおよび吸気圧補正値ＣＰで補正（除算）することによって算出される。前述したように、水温平均値ＴＷＡＶＥが大きいほど、また、吸気温平均値ＴＡＡＶＥが大きいほど、吸気温補正値ＣＴがより大きな値に算出される（ステップ３２）ので、推定吸気量ＥＳＱＡは、式（１）によって、より小さな値に補正される。これは、ＴＷＡＶＥ値が大きいほど、また、ＴＡＡＶＥ値が大きいほど、吸気管４内の空気の密度が低くなることによって、実質的な吸気量が低下するためである。また、吸気圧平均値ＰＡＶＥが大きいほど、吸気圧補正値ＣＰがより小さな値に算出される（ステップ３３）ので、推定吸気量ＥＳＱＡはより大きな値に補正される。これは、吸気圧平均値ＰＡＶＥが大きいほど、吸気管４内の空気の密度が高く、実質的な吸気量が増大するためである。
【００４８】
図３に戻り、前記ステップ２２に続くステップ２３では、検出吸気量ＱＡからそれまでに得られている吸気量学習補正値ＣＬＱＡを減算することによって、補正後吸気量ＣＥＤＱＡを算出する。なお、吸気量学習補正値ＣＬＱＡの算出が１度も行われていない場合には、このステップ２３において、それまでに得られている吸気量学習補正値ＣＬＱＡとして値０が用いられる。
【００４９】
次いで、算出した補正後吸気量ＣＥＤＱＡを前記ステップ３４で算出した推定吸気量ＥＳＱＡで除算することによって、吸気量比ＲＱＡを算出する（ステップ２４）。この吸気量比ＲＱＡは、推定吸気量ＥＳＱＡが適正であると仮定した場合の、推定吸気量ＥＳＱＡに対する補正後吸気量ＣＥＤＱＡのずれの度合を表す。
【００５０】
次に、算出した吸気量比ＲＱＡに基づき、図８に示すＫＬテーブルを検索することによって、学習係数ＫＬを算出する（ステップ２５）。このＫＬテーブルでは、学習係数ＫＬは、吸気量比ＲＱＡが大きいほど、より大きな正値に設定されており、ＲＱＡが値１．０のときに値１．０に設定されている。また、学習係数ＫＬの傾きは、ＲＱＡが値１．０に近い範囲、すなわち、推定吸気量ＥＳＱＡに対する補正後吸気量ＣＥＤＱＡのずれが比較的小さいときには、より小さな値に設定され、ＲＱＡが値１．０から遠く、このずれが比較的大きいときには、より大きな値に設定されている。
【００５１】
次いで、算出した学習係数ＫＬに対してリミット処理を行う（ステップ２６）。具体的には、学習係数ＫＬを、所定の上限値ＫＬＨおよび下限値ＫＬＬと比較し、ＫＬ＞ＫＬＨのときには上限値ＫＬＨに設定し、ＫＬ＜ＫＬＬのときには下限値ＫＬＬに設定する。
【００５２】
次に、以上のようにして求めた学習係数ＫＬを、それまでに得られている吸気量学習補正値ＣＬＱＡに乗算することによって、今回の吸気量学習補正値ＣＬＱＡを算出する（ステップ２７）。
【００５３】
以上のように、吸気量比ＲＱＡが値１．０のとき、すなわち、検出吸気量ＱＡを吸気量学習補正値ＣＬＱＡで減算補正した補正後吸気量ＣＥＤＱＡが、推定吸気量ＥＳＱＡに対してずれていないときには、ステップ２５で学習係数ＫＬが値１．０に設定されるので、上記ステップ２７によって、今回の吸気量学習補正値ＣＬＱＡがその前回値に保持される。また、吸気量比ＲＱＡが値１．０よりも大きいほど、すなわち、推定吸気量ＥＳＱＡに対して補正後吸気量ＣＥＤＱＡが大きい側にずれていて、そのずれの度合が大きいほど、学習係数ＫＬが値１．０を上回る、より大きな値に設定されるので、吸気量学習補正値ＣＬＱＡは、より大きな値に学習補正される。逆に、吸気量比ＲＱＡが値１．０よりも小さく、推定吸気量ＥＳＱＡに対して補正後吸気量ＣＥＤＱＡが小さい側にずれていて、そのずれの度合が大きいほど、学習係数ＫＬが値１．０を下回る、より小さな値に設定されるので、吸気量学習補正値ＣＬＱＡは、より小さな値に学習補正される。以上により、補正後吸気量ＣＥＤＱＡが推定吸気量ＥＳＱＡに等しくなるように、吸気量学習補正値ＣＬＱＡを適切に学習することができる。
【００５４】
また、学習係数ＫＬの傾きは、吸気量比ＲＱＡが値１．０に近い範囲ではより小さな値に設定され、吸気量比ＲＱＡが値１．０から遠い範囲ではより大きな値に設定されている。これにより、推定吸気量ＥＳＱＡに対する補正後吸気量ＣＥＤＱＡのずれが小さいときに、吸気量学習補正値ＣＬＱＡが過度に学習補正されるのを防止することができる。
【００５５】
さらに、基本的に、そのときの検出吸気量ＱＡおよび推定吸気量ＥＳＱＡに基づいて、吸気量学習補正値ＣＬＱＡを算出するので、推定吸気量ＥＳＱＡに対する検出吸気量ＱＡのずれを迅速に解消することができる。また、推定吸気量ＥＳＱＡと比較される検出吸気量として、検出吸気量ＱＡをそのまま用いるのではなく、検出吸気量ＱＡをそれまでに得られている吸気量学習補正値ＣＬＱＡで補正したより適正な補正後吸気量ＣＥＤＱＡを用いて、吸気量学習補正値ＣＬＱＡを学習する。これにより、適正な推定吸気量ＥＳＱＡが得られなかったことによる影響や、各気筒の吸気脈動に起因するエアーフローセンサ１１の出力の変動による影響を抑制しながら、吸気量学習補正値ＣＬＱＡを適切に求めることができる。このような効果は、推定吸気量ＥＳＱＡと比較される検出吸気量として、検出吸気量ＱＡをそのまま用いる場合には、上記の吸気脈動などによる影響が吸気量学習補正値ＣＬＱＡにより直接的に反映されるため、得ることができない。
【００５６】
さらに、例えば、今回の推定吸気量ＥＳＱＡと検出吸気量ＱＡとの偏差と、吸気量学習補正値ＣＬＱＡの前回値との加重平均によって、吸気量学習補正値ＣＬＱＡを学習する場合、その学習を適切に行うためには、加重平均のための重み係数を適切に設定することが必要である。これに対し、本実施形態では、上述した学習方法から明らかなように、そのような重み係数を用いないので、重み係数が不適切に設定されることに起因する不具合を排除することができる。
【００５７】
前記ステップ２７に続くステップ２８では、算出した吸気量学習補正値ＣＬＱＡに対してリミット処理を行い、本処理を終了する。具体的には、吸気量学習補正値ＣＬＱＡを、所定の上限値ＣＬＱＡＨおよび下限値ＣＬＱＡＬと比較し、ＣＬＱＡ＞ＣＬＱＡＨのときには上限値ＣＬＱＡＨに設定し、ＣＬＱＡ＜ＣＬＱＡＬのときには下限値ＣＬＱＡＬに設定する。以上のようにして求めた吸気量学習補正値ＣＬＱＡは、ＥＥＰＲＯＭ２ａに記憶される。
【００５８】
次に、図９を参照しながら、検出吸気量ＱＡを補正する処理について説明する。本処理は、所定時間（例えば２０ｍｓｅｃ）ごとに実行される。まず、ステップ４１では、検出吸気量ＱＡに応じ、図１０に示すＫＲＥテーブルを検索することによって、反映係数ＫＲＥを算出する。
【００５９】
このＫＲＥテーブルは、前述した図１１に示す吸気量センサの経時劣化後の出力特性に従って、検出吸気量ＱＡと反映係数ＫＲＥとの関係を定めたものである。このＫＲＥテーブルでは、反映係数ＫＲＥは、正値に設定されており、ＱＡ≦第１所定値ＱＡ１のときには、所定の最大値ＫＲＥＭＡＸ（例えば１．０）に設定され、第１所定値ＱＡ１とそれよりも大きな第２所定値ＱＡ２との間では、ＱＡが大きいほど、より小さな値にリニアに設定されるとともに、ＱＡ≧ＱＡ２のときには、最小値ＫＲＥＭＩＮ（例えば０）に設定されている。この第１所定値ＱＡ１は、アイドル運転中かつ始動時ＥＧＲカット中に得られる吸気量に相当する。また、第２所定値ＱＡ２は、図１１に示す経時劣化後の出力特性において、検出誤差が値０の吸気量、すなわち所定値αに設定されている。
【００６０】
次いで、算出した反映係数ＫＲＥと前記ステップ２８で求めた吸気量学習補正値ＣＬＱＡを用いて、次式（２）により最終吸気量ＱＡＣを算出し（ステップ４２）、本処理を終了する。
ＱＡＣ＝ＱＡ−ＣＬＱＡ・ＫＲＥ                          ……（２）
この最終吸気量ＱＡＣは、エンジン３の運転中、燃料噴射量やＥＧＲガス量を制御するためのパラメータとして用いられる。
【００６１】
以上のように、本実施形態によれば、アイドル運転中（ステップ１：ＹＥＳ）で、かつ始動時ＥＧＲカット中（ステップ２：ＹＥＳ）のときに、吸気量学習補正値ＣＬＱＡを学習するので、この学習を、吸気量が安定した状態で適切に行うことができるとともに、エンジン３の始動時に確実に実行でき、学習の機会を十分に確保することができる。また、ただ１つの吸気量学習補正値ＣＬＱＡを学習するだけでよいので、その記憶領域を、学習を多数の運転領域ごとに行う従来の場合と比較して、大幅に削減することができる。
【００６２】
さらに、検出吸気量ＱＡを補正し、最終吸気量ＱＡＣを求める際に、吸気量学習補正値ＣＬＱＡとともに反映係数ＫＲＥを併用する（ステップ４２）とともに、この反映係数ＫＲＥが、検出吸気量ＱＡが大きいほど、より小さな値に設定される（ステップ４１、図１０）。これにより、実際の吸気量に対する検出吸気量ＱＡのずれを、吸気量に応じてより適切に補償することができ、したがって、適正な最終吸気量ＱＡＣを得ることができる。
【００６３】
また、エンジン回転数ＮＥに応じて算出した基準値ＢＥＳＱＡを、吸気温ＴＡおよび吸気圧ＰＢＡに応じて補正する（ステップ３２、図６、ステップ３３、図７、ステップ３４）ことによって、推定吸気量ＥＳＱＡを算出する。したがって、温度および圧力に応じた吸気量の実質的な変化を補償しながら、推定吸気量ＥＳＱＡを精度良く求めることができる。
【００６４】
なお、本発明は、説明した実施形態に限定されることなく、種々の態様で実施することができる。例えば、吸気量学習補正値ＣＬＱＡの学習を、実施形態で述べた手法に限らず、他の適当な手法で行ってもよい。例えば、実施形態では、吸気量比ＲＱＡを、検出吸気量ＱＡと吸気量学習補正値ＣＬＱＡとの差である補正後吸気量ＣＥＤＱＡと、推定吸気量ＥＳＱＡとの比によって算出しているが、この補正後吸気量ＣＥＤＱＡに代えて、検出吸気量ＱＡをそのまま用いてもよい。あるいは、吸気量学習補正値ＣＬＱＡの学習を、検出吸気量ＱＡと推定吸気量ＥＳＱＡとの偏差を算出し、この偏差と吸気量学習補正値ＣＬＱＡの前回値を加重平均することによって行ってもよい。
【００６５】
また、実施形態では、吸気量学習補正値ＣＬＱＡの学習を、アイドル運転中かつ始動時ＥＧＲカット中のときに行っているが、これに代えて、または、これとともに、エンジン３の運転中に確実に現れ、かつ吸気量が比較的安定しているような他の所定の１つのまたは複数の運転状態にあるときに、学習を行ってもよい。このように複数の運転状態で学習を行う場合、検出吸気量ＱＡを補正する際、複数の運転状態のそれぞれに対して学習した吸気量学習補正値ＣＬＱＡのうち、そのときの運転状態に最も近い運転状態で学習したものを用いることによって、実際の吸気量に対する検出吸気量ＱＡのずれを、よりきめ細かく適切に補償することができる。
【００６６】
さらに、実施形態では、検出吸気量ＱＡ≧第２所定値ＱＡ２のときに、反映係数ＫＲＥを、最小値ＫＲＥＭＩＮ（例えば値０）に一律に設定しているが、次のようにして設定してもよい。例えば、吸気量センサの経時劣化後の出力特性は、図１１に示すように、吸気量＞所定値αのときには、検出誤差が負値になり、すなわち、実際の吸気量に対して検出値が小さい側にずれるとともに、吸気量が大きいほど、そのずれが大きくなる傾向にあるので、このような傾向に合わせて、反映係数ＫＲＥを設定してもよい。
【００６７】
また、実施形態では、ＥＧＲ装置は、排ガスの一部をＥＧＲ管８ａを介して吸気管４内に還流させるタイプのものであるが、これに代えて、または、これとともに、エンジン３の排気弁（図示せず）の閉弁タイミングを早めることなどにより既燃ガスの一部を燃焼室内に残留させる、いわゆる内部ＥＧＲタイプのものでもよい。さらに、実施形態は、本発明を、車両用のディーゼルエンジンに適用した例であるが、本発明は、これに限らず、他の形式のエンジン、例えば、ガソリンエンジンや、他の用途のエンジン、例えばクランク軸を鉛直方向に配置した船外機などのような船舶推進機用エンジンに適用可能である。その他、本発明の趣旨の範囲内で、細部の構成を適宜、変更することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】本実施形態による吸気量検出装置、およびこれを適用した内燃機関を概略的に示す図である。
【図２】実行条件判定処理を示すフローチャートである。
【図３】ＣＬＱＡ学習処理を示すフローチャートである。
【図４】図３のステップ２２のＥＳＱＡ算出処理のサブルーチンを示すフローチャートである。
【図５】図４の処理で用いられるＢＥＳＱＡテーブルの一例である。
【図６】図４の処理で用いられるＣＴマップの一例である。
【図７】図４の処理で用いられるＣＰテーブルの一例である。
【図８】図３の処理で用いられるＫＬテーブルの一例である。
【図９】ＱＡ補正処理を示すフローチャートである。
【図１０】図９の処理で用いられるＫＲＥテーブルの一例である。
【図１１】熱線式の吸気量センサの出力特性を、経時劣化前および劣化後について示す図である。
【符号の説明】
【００６９】
１  吸気量検出装置
２  ＥＣＵ（運転状態検出手段、吸気量推定手段、補正値学習手段、
反映度合パラメータ決定手段、吸気量補正手段）
３  エンジン
４  吸気管（吸気系）
８  ＥＧＲ装置
１１  エアフローセンサ（吸気量センサ）
１２  吸気温センサ（吸気温度検出手段）
１３  吸気圧センサ（吸気圧力検出手段）
１４  クランク角センサ（運転状態検出手段）
１６  アクセル開度センサ（運転状態検出手段）
ＱＡ  検出吸気量
ＮＥ  エンジン回転数（内燃機関の運転状態）
ＡＰ  アクセル開度（内燃機関の運転状態）
ＥＳＱＡ  推定吸気量
ＣＬＱＡ  吸気量学習補正値（補正値）
ＣＥＤＱＡ 補正後吸気量
ＫＲＥ  反映係数（反映度合パラメータ）
ＫＬ 学習係数
ＴＡ  吸気温
ＰＢＡ  吸気圧
【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】
0004613121.tif 000009
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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