(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ディーゼル機関の特定気筒におけるインジェクタについて、燃料の学習用噴射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学習条件判定手段と、
前記学習条件が成立していると判定された場合に、前記特定気筒のインジェクタに学習用噴射を指令する学習用噴射指令手段と、
前記ディーゼル機関の回転速度を機関回転数として検出する回転数検出手段と、
前記学習用噴射を実施した場合と実施しなかった場合との前記機関回転数の変動量を回転数上昇量として算出する回転数上昇量算出手段と、
算出された前記回転数上昇量を基に、前記インジェクタから実際に噴射された燃料の実噴射量を算出する噴射量算出手段と、
算出された前記実噴射量と前記インジェクタに指令した指令噴射量との差に、調整ゲインを乗じたものを噴射補正量として算出する噴射補正量算出手段と、
前記調整ゲインを、前記インジェクタにおける噴射期間に対する燃料噴射量の変化の大きさである感度に応じて可変設定する調整ゲイン設定手段とを備え、
前記噴射補正量算出手段は、前記実噴射量と前記指令噴射量との差が所定範囲外である間は学習処理を繰り返し、
前記調整ゲイン設定手段は、前回と今回の最終噴射補正量の符号を比較し、前記双方の符号が一致する場合は前記調整ゲインを増加させるように設定し、前記双方の符号が異なる場合は前記調整ゲインを減少させるように設定し、前記繰り返し回数をカウントすると共に、前記繰り返し回数が増加するのに応じて、前記調整ゲインの増加量又は減少量が大きくなるように設定することを特徴とするディーゼル機関の燃料噴射制御装置。
【請求項２】
前記調整ゲイン設定手段は、前記繰り返し回数が上限値を超えると、以降は前記調整ゲインを一定に維持することを特徴とする請求項１記載のディーゼル機関の燃料噴射制御装置。
【請求項３】
前記調整ゲイン設定手段は、前記繰り返し回数が所定のしきい値を超えた時点から、前記調整ゲインの可変設定を開始することを特徴とする請求項１又は２記載のディーゼル機関の燃料噴射制御装置。
【請求項４】
ディーゼル機関の特定気筒におけるインジェクタについて、燃料の学習用噴射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し、
前記学習条件が成立していると判定された場合に、前記特定気筒のインジェクタに学習用噴射を指令し、
前記ディーゼル機関の回転速度を機関回転数として検出し、
前記学習用噴射を実施した場合と実施しなかった場合との前記機関回転数の変動量を回転数上昇量として算出し、
算出された前記回転数上昇量を基に、前記インジェクタから実際に噴射された燃料の実噴射量を算出し、
算出された前記実噴射量と前記インジェクタに指令した指令噴射量との差に、調整ゲインを乗じたものを噴射補正量として算出し、前記実噴射量と前記指令噴射量との差が所定範囲外である間は学習処理を繰り返し、
前記調整ゲインを、前記インジェクタにおける噴射期間に対する燃料噴射量の変化の大きさである感度に応じて可変設定する際に、前回と今回の最終噴射補正量の符号を比較し、前記双方の符号が一致する場合は前記調整ゲインを増加させるように設定し、前記双方の符号が異なる場合は前記調整ゲインを減少させるように設定し、前記繰り返し回数をカウントすると共に、前記繰り返し回数が増加するのに応じて、前記調整ゲインの増加量又は減少量が大きくなるように設定することを特徴とするディーゼル機関の燃料噴射量学習方法。
【請求項５】
前記繰り返し回数が上限値を超えると、以降は前記調整ゲインを一定に維持することを特徴とする請求項４記載のディーゼル機関の燃料噴射量学習方法。
【請求項６】
前記繰り返し回数が所定のしきい値を超えた時点から、前記調整ゲインの可変設定を開始することを特徴とする請求項４又は５記載のディーゼル機関の燃料噴射量学習方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ディーゼル機関の噴射量学習を実施する燃料噴射制御装置，及び前記噴射量の学習方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ディーゼル機関では、燃焼騒音の低減やＮＯｘ（窒素酸化物）を抑制する手段として、メイン噴射に先立って極少量の燃料を噴射する所謂パイロット噴射を実施する方法が知られている。しかし、噴射量の指令値が小さいパイロット噴射を行う場合には、その効果（燃焼騒音の低減、ＮＯｘの抑制）を十分に発揮させるために、微量噴射精度の向上が要求される。微量噴射精度の向上を図るには、パイロット噴射に対する指令噴射量と実際に噴射された燃料量（以下、実噴射量と称す）とのずれを検出して補正する噴射量学習が必要となる。
しかし、実噴射量を車両走行中に直接計測することは困難であるため、従来、例えば実噴射量をＡ／Ｆ値（空燃比）や筒内圧等で常時代用検出する方法（特許文献１参照）や、ＩＳＣ（アイドル回転速度制御）等の回転数フィードバックにおける補正量から噴射量ずれを補正する方法（特許文献２参照）などがあった。
【０００３】
ところが、特許文献１の方法では、一般的には車両に装備されていないＡ／Ｆセンサや筒内圧センサを使用するため追加装備が必要となり、大きくコストアップするという問題が生じる。また、特許文献２の方法では、エンジンの気筒間ばらつきや、例えばエアコンのような外部負荷等のエンジンの負荷要因が変動することから、エンジン回転数と噴射量との一義的な関係が崩れる場合がある。このような負荷要因の変動を加えた状態でバランスしている回転数と指令噴射量との関係から学習を行うため、高精度な噴射量学習が困難である。
【０００４】
そこで、特許文献３においては、上記の問題を解決するため、インジェクタに対する指令噴射量がゼロ以下となる無噴射時に単発噴射を実施し、その単発噴射によって上昇するエンジン回転数の変化量（回転数上昇量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として算出し、トルク比例量Ｔｐより算出した発生トルクから実噴射量を推定し、推定した実噴射量と指令噴射量との差を噴射量ずれとして検出することで、トルクセンサ等の追加装備を必要とせずに噴射量学習を高精度に行う方式が提案されている。
【特許文献１】特開平１１−２９４２２７号公報
【特許文献２】特開２００２−２９５２９１号公報
【特許文献３】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】
【０００５】
しかしながら、特許文献３の方式について、学習が完了するまでの所要時間，すなわち学習の収束性を検討すると、その収束性は、インジェクタの噴射期間ＴＱと噴射量Ｑとの感度（ＴＱ−Ｑ特性）の大小に応じて決まる。図７に示すように、線形をなすＴＱ−Ｑ特性の傾きの大小が、インジェクタの感度の大小に対応する。
【０００６】
図８は、感度が比較的小さいインジェクタについて学習を行う場合のプロセスを示す。図中に２点鎖線で示す直線が、インジェクタのスペックとして与えられているＴＱ−Ｑ特性（特性マップ）であり、この特性マップを基準として学習を開始する。未学習状態の実噴射特性は実線で示している。
図８（ａ）に示すように、目標噴射量Ｑtrg.を期待して、特性マップに基づき噴射期間ＴＱ１を与えた場合、実際の噴射量Ｑ１がより大きな値であったとする。両者の差ΔＱを補正するため、特性マップ上で噴射期間差ΔＴＱ１を学習値として得ると、次回の学習では噴射期間として（ＴＱ１−ΔＴＱ１）を設定する。しかし、実噴射特性の感度が特性マップに比較して小さいため補正が不足する結果、実際の噴射量Ｑ２はまだ大きく、噴射期間差ΔＴＱ２を学習値として得ることになる。以上のような学習パターンを繰り返すことで、学習が「真の学習量」に近づくように収束して行く。
【０００７】
一方、図９に示すように、感度が比較的大きいインジェクタについて学習を行う場合は、（ａ）に示す最初の学習で得た学習値ΔＴＱ１を次回の学習に反映させると補正が過剰となり（過補正）、実際の噴射量Ｑ２は特性マップを下回る［（ｂ）参照］。このように、学習値の符号が反転するケースも含みながら学習が収束して行く。
【０００８】
このような学習については、一般に、許容される学習完了時間又は距離，或いは学習精度や、他の制御との間で生じる干渉を回避するための制限などから、学習の繰り返し回数に上限を設定することが一般的である（図１０参照）。そして、図７に示すように、特性マップを基準とするＴＱ−Ｑ感度のばらつきが比較的狭い範囲Ａに収まっている場合は、範囲Ａ内で感度が比較的小さい図１１（ａ）のケース，範囲Ａ内で感度が比較的大きい図１１（ｂ）のケースの何れも、許容される繰り返し回数に達する以前に、学習が完了することが期待できる。
【０００９】
一方、図７に示すように、ＴＱ−Ｑ感度のばらつきが比較的広い範囲Ｂにおいては、範囲Ｂ内で感度が比較的小さい図１２（ａ）のケースでは、各学習において得られる補正量が小さく、範囲Ｂで感度が比較的大きい図１２（ｂ）のケースでは、各学習において得られる補正量が大きく変化して振動するため、何れも許容繰り返し回数に達する以前に、学習の完了が期待できなくなる。特に後者のワーストケースでは、学習量が発散することで完了に至らないおそれもある。
以上のように、学習完了所要時間が長くなる場合は、時間的な効率が悪化するだけではなく、インジェクタが劣化したり、環境の違いや燃料の違いなどによる噴射量変化に対する検出能力が低下するなどの問題にも繋がり、総じて学習精度が悪化することになる。
【００１０】
本発明は、上記事情に鑑みて成されたもので、その目的は、インジェクタの感度が様々に異なる場合でも、学習完了所要時間の短縮を図ることが可能なディーゼル機関の燃料噴射制御装置，及びディーゼル機関の燃料噴射量学習方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
請求項１記載のディーゼル機関の燃料噴射制御装置によれば、学習条件が成立していると判定された場合に特定気筒のインジェクタに学習用噴射を指令し、その場合のディーゼル機関の回転速度を機関回転数として検出する。それから、学習用噴射を実施した場合と実施しなかった場合との機関回転数の変動量を回転数上昇量として算出し、その回転数上昇量を基に、インジェクタから実際に噴射された燃料の実噴射量を算出する。そして、噴射補正量算出手段が、算出された実噴射量とインジェクタに指令した指令噴射量との差に調整ゲインを乗じたものを噴射補正量として算出する場合に、調整ゲイン設定手段は、調整ゲインを、インジェクタにおける噴射期間に対する燃料噴射量の変化の大きさである感度に応じて可変設定する。
即ち、上述したように、学習完了所要時間はインジェクタの感度の大小に応じて異なるため、噴射補正量を算出する場合に実噴射量と指令噴射量との差に乗じる調整ゲインを前記感度に応じて可変設定すれば、調整ゲインの最適化が可能となり、インジェクタの感度が様々に異なる場合でも、学習完了所要時間を適切に短縮することができる。
【００１２】
そして、噴射補正量算出手段が、実噴射量と指令噴射量との差が所定範囲外である間に学習処理を繰り返す場合、調整ゲイン設定手段は、学習処理の繰り返し回数をカウントし、その繰り返し回数が増加するのに応じて調整ゲインの絶対値が大きくなるように設定する。即ち、学習処理の繰り返し回数が多くなる場合は、インジェクタの感度が比較的小さいと推定されるため、調整ゲインの絶対値をより大きくすることで、学習結果の収束を早めることができる。
また、調整ゲイン設定手段は、前回と今回の最終噴射補正量の符号を比較し、双方の符号が一致するか又は異なるかに応じて調整ゲインの増減を設定する。即ち、前回と今回の最終噴射補正量の符号が一致する場合は、学習における補正量が不足している傾向にあり、逆に上記符号が異なる場合は、学習における補正量が過剰な傾向にあると推定される。従って、上記符号の一致，不一致に応じて調整ゲインの増減を設定すれば、学習の過程で与える補正量を最適化して、学習完了所要時間をより一層短縮することができる。
【００１３】
請求項２記載のディーゼル機関の燃料噴射制御装置によれば、調整ゲイン設定手段は、繰り返し回数が上限値を超えると、以降は調整ゲインを一定に維持する。即ち、学習処理をある程度繰り返しても学習結果が収束するに至らない場合には、燃料噴射の制御系に何らかの異常があると推定される。従って、そのようなケースでは、調整ゲインを変更せず一定に維持することで調整を停止する。
【００１４】
請求項３記載のディーゼル機関の燃料噴射制御装置によれば、調整ゲイン設定手段は、学習処理の繰り返し回数が所定の閾値を超えた時点から、調整ゲインの可変設定を開始する。すなわち、インジェクタの感度が比較的小さい場合と比較的大きい場合とを比較すれば、学習完了所要時間は前者の方が短いから、後者のケースについて調整ゲインを可変設定すれば、学習完了所要時間を有効に短縮することができる。そして、インジェクタの感度がある程度大きい場合は、前述したように学習結果は振動する傾向を示すため、学習処理をより多く繰り返すようになる。したがって、その繰り返し回数に基づいて、調整ゲインを初期値から変更するタイミングを適切に決定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明の一実施例について図１乃至図６を参照して説明する。図６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。燃料噴射システムは、例えば４気筒のディーゼル機関（以下、エンジン１と称す）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ＥＣＵ（Electronic Control Unit）６と称す）とを備えている。
【００１７】
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、レール圧と称す）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。
【００１８】
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と、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と、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と、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とを有している。
【００１９】
この燃料供給ポンプ４においては、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、加圧室１３の燃料がプランジャ１２によって加圧され、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。
【００２０】
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。
【００２１】
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。
【００２２】
ＥＣＵ６は、エンジン回転数（１分間当たりの回転数，機関回転数）を検出する回転数センサ（回転数検出手段）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。
【００２３】
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時に、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、本発明に係わる学習条件判定手段、学習用噴射指令手段、回転数上昇量算出手段、噴射量算出手段、噴射補正量算出手段、噴射量補正手段、調整ゲイン設定手段などの機能を有している。
【００２４】
次に、本実施例の作用について図１乃至図５も参照して説明する。まず、ＥＣＵ６が噴射量学習を実行する処理手順について、図１及び図２に示すフローチャートに基づき説明する。尚、学習処理の基本的部分は、特許文献３に開示されているものと同様である。ＥＣＵ６は、所定の学習条件が成立している場合に、特定気筒のインジェクタ５に対し目量噴射量Ｑtrg.（指令噴射量，実際には噴射期間ＴＱで決定）を与えて学習用の単発噴射を実施し（ステップＳ１）、その場合のエンジン１の状態変化量を各センサ等により検出する（ステップＳ２）。
【００２５】
ここでの状態変化量の検出とは、図５や、特許文献３における図４のフローチャートに示されているように、エンジン１の回転数ωの検出，気筒毎の回転数変動量Δω，回転数上昇量δの算出、並びにその平均値δｘの算出やトルク比例量Ｔｐの算出（Ｔｐ＝δｘ・ω０）などである。また、図５は特許文献３の図１相当図であり、本実施例における学習処理の基本的内容を示す。この例では、学習用の単発噴射を実施した場合に、第３気筒について回転数変動量Δω３を算出している。
【００２６】
続くステップＳ３では、インジェクタ５の推定実噴射量Ｑest.を算出する。推定実噴射量Ｑest.は、トルク比例量が推定実噴射量Ｑest.の一次関数で表されるため（Ｔｐ＝ａ・Ｑest.＋ｂ）その逆関数により算出される。次に、目量噴射量Ｑtrg.と推定実噴射量Ｑest.とのズレ量ΔＱを算出すると（ステップＳ４）、そのズレ量ΔＱが所定範囲Ａ内にあるか、即ち、｜ΔＱ｜≦Ａ（学習完了判定値）であるか否かを判定する（ステップＳ５）。ここで、条件｜ΔＱ｜≦Ａが成立すれば（ＹＥＳ）、その時点で学習量が確定することになり（ステップＳ１１）学習処理は終了する。
一方、ステップＳ５において｜ΔＱ｜＞Ａであれば（ＮＯ）、学習処理の繰り返し回数を計数するためのカウンタｎをカウントアップする（ステップＳ６）。それから、データばらつきパターンと学習量を算出する（ステップＳ７）。
【００２７】
ここで、ステップＳ７の処理について図２を参照して説明する。先ず、前回の学習量ＴＱＧoldをメモリに書き出して記憶させると（ステップＳ７＿１）、ズレ量ΔＱと、ＴＱ−Ｑ特性マップより、今回の学習量ＴＱＧを算出する（ステップＳ７＿２）。そして、今回の学習量ＴＱＧと前回の学習量ＴＱＧoldの符号が同じか否かを判断し（ステップＳ７＿３）、同じであれば（ＹＥＳ）学習ばらつきパターンＰＡＴを「１」にセットし（ステップＳ７＿４）、双方の符合が異なれば（ＮＯ）学習ばらつきパターンＰＡＴを「２」にセットする（ステップＳ７＿５）。
つまり、今回と前回の学習量の符号が同じであるということは、補正が「真の学習量」を超えることなくその値に収束する過程にあることを示す（補正不足）。一方、両者の符号が異なるということは、前回の補正が「真の学習量」を超えて過剰に行なわれたことを示す（過補正）。
【００２８】
再び、図１を参照する。ステップＳ７に続くステップＳ８では、カウンタｎが示す繰り返し回数と学習ばらつきパターンＰＡＴの値に応じて、調整ゲインｋを決定する。調整ゲインｋは、図３に示すテーブルにより決定する。図３（ａ），（ｂ）は、夫々ＰＡＴ＝１，２の場合に対応し、ＰＡＴ＝１の場合、調整ゲインｋは、初期値「１」からスタートし、繰り返し回数ｎがある程度増加した段階から漸増する。一方、ＰＡＴ＝２の場合、調整ゲインｋは、初期値「１」からスタートして繰り返し回数ｎがある程度増加した段階から漸減するようになっている。
【００２９】
すなわち、何れの場合も繰り返し回数ｎについては閾値Ｎthが設定されており、繰り返し回数ｎが小さい（ｎ≦Ｎth）の領域では、調整ゲインｋは初期値「１」を維持するように設定されている。そして、（ｎ＞Ｎth）の領域から調整ゲインｋを初期値「１」から増減させる。また、何れの場合も、繰り返し回数ｎについては上限Ｎlimが設定されており、上限Ｎlimに達した以降は、ＰＡＴ＝１の場合、調整ゲインｋは最大値「１．７」で一定となり、ＰＡＴ＝２の場合、調整ゲインｋは最小値「０．３」で一定となる。繰り返し回数ｎが上限Ｎlimに達するということは、学習をある程度繰り返しても補正が「真の学習量」に収束しないということであるから、制御系に何らかの異常があると推察される。従って、この場合は、学習処理を停止して異常報知を行うなどの処置を施すのが好ましい。
【００３０】
ステップＳ８において調整ゲインｋが決定されると、ステップＳ７で算出した学習量ＴＱＧに調整ゲインｋを乗じて最終学習量を算出する（ステップＳ９）。それから、最終学習量を次回の単発噴射指令に反映させて（ステップＳ１０）、ステップＳ１に戻る。
【００３１】
図４は、以上のようにして調整ゲインｋを可変設定した場合の効果を説明するものである。図中に破線で示すように、本実施例とは異なり学習処理に調整ゲインｋを反映させない場合、インジェクタ５の感度が比較的大きく学習パターンが振動しているため、許容繰り返し回数Ｎlimに達するまで学習が完了しないケースがあるとする。この学習パターンについて本実施例のように調整ゲインｋを反映させると、感度の大きさに応じた大きな値の調整ゲインｋが作用する結果、実線で示すように学習がより速く収束するため、許容繰り返し回数Ｎlimに達する以前に学習が完了するように改善される。
【００３２】
以上のように本実施例によれば、ＥＣＵ６は、学習条件が成立している場合に特定気筒のインジェクタ５に学習用噴射を指令し、その場合のエンジン１の回転数ωを検出し、回転変動量Δω，各気筒の回転数上昇量δ，並びにその平均値δｘを算出してトルク比例量Ｔｐを算出し、そのトルク比例量Ｔｐに基づきインジェクタ５からの燃料の実噴射量Ｑest.を算出する。そして、実噴射量Ｑest.とインジェクタ５に指令した噴射量Ｑtrg.との差に調整ゲインｋを乗じたものを最終学習量として算出する場合に、その調整ゲインｋを、インジェクタ５のＴＱ−Ｑ感度に応じて可変設定するようにした。
【００３３】
即ち、学習完了所要時間はインジェクタ５の感度の大小に応じて異なるため、最終学習量を算出する場合に乗じる調整ゲインｋを前記感度に応じて可変設定すれば、調整ゲインｋの最適化が可能となり、インジェクタ５の感度が様々に異なる場合でも、学習完了所要時間を適切に短縮することができる。
そして、ＥＣＵ６は、実噴射量Ｑest.と指令噴射量Ｑtrg.との差ΔＱが所定範囲Ａ外である間に学習処理を繰り返す場合、学習処理の繰り返し回数ｎをカウントし、その繰り返し回数ｎが増加するのに応じて調整ゲインｋの絶対値が大きくなるように設定するので、インジェクタ５の感度に応じて学習結果の収束を早めることができる。
【００３４】
更に、ＥＣＵ６は、繰り返し回数ｎが上限値Ｎlimを超えると、以降は調整ゲインｋを一定に維持するので、燃料噴射の制御系に何らかの異常があると推定される場合に、調整ゲインｋを変更せず一定に維持して調整を停止する。加えて、繰り返し回数ｎが閾値Ｎthを超えた時点から調整ゲインｋを初期値「１」より変更するので、インジェクタ５の感度が比較的大きいと推定される場合に調整ゲインｋを可変設定して、学習完了所要時間を有効に短縮することができる。そして、インジェクタ５の感度がある程度大きい場合、学習結果は振動する傾向を示すため学習処理をより多く繰り返すので、繰り返し回数ｎに基づいて、調整ゲインｋを初期値から変更するタイミングを適切に決定できる。
また、ＥＣＵ６は、前回と今回の最終噴射補正量の符号を比較し、双方の符号が一致するか，異なるかに応じて調整ゲインｋの増減を設定するので、学習の過程で与える補正量を最適化して、学習完了所要時間をより一層短縮することができる。
【００３５】
本発明は上記し且つ図面に記載した実施例にのみ限定されるものではなく、以下のような変形または拡張が可能である。
調整ゲインｋは、学習処理の繰り返し回数ｎが比較的少ない領域において、初期値から変更するようにしても良い。
調整ゲインｋの上限，下限は、適宜変更して設定すれば良い。
繰り返し回数ｎについて上限Ｎlimを設定したり、調整ゲインｋに対して上限，下限を設定するのは、必要に応じて行えば良い。
調整ゲインｋは、適当な関数を使用して演算により決定しても良い。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明の一実施例であり、噴射量学習を実行する処理手順を示すフローチャート
【図２】図１のステップＳ７の詳細を示すフローチャート
【図３】調整ゲインｋを決定するためのテーブルを示す図
【図４】学習パターンの一例を示す図
【図５】噴射量学習の過程を示すタイミングチャート
【図６】ディーゼル機関の燃料噴射システムを示す全体構成図
【図７】インジェクタのＴＱ−Ｑ特性感度のばらつきを説明する図
【図８】従来の、感度が比較的小さい場合の学習過程を説明する図
【図９】感度が比較的大きい場合の図８相当図
【図１０】学習処理の繰り返し回数と学習完了時間との関係を示す図
【図１１】感度のばらつき範囲が比較的狭い場合の学習パターンの一例を示す図
【図１２】感度のばらつき範囲が比較的広い場合の図１１相当図
【符号の説明】
【００３７】
図面中、１はエンジン（ディーゼル機関）、２はコモンレール、５はインジェクタ、６はＥＣＵ（学習条件判定手段，学習用噴射指令手段，回転数上昇量算出手段，噴射量算出手段，噴射補正量算出手段，噴射量補正手段，調整ゲイン設定手段）、１８は回転数センサ（回転数検出手段）を示す。
【図１】
0004710888.tif 000002
【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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