(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コモンレールに蓄えられている燃料をインジェクタからディーゼルエンジンの各気筒へ噴射するコモンレール式の燃料噴射装置において、前記コモンレールに蓄えられている燃料の圧力が検出圧力にあるとき、前記インジェクタからの燃料噴射量を学習する噴射量学習装置であって、
前記コモンレールにおける燃料の圧力が前記検出圧力のいずれかの特定検出圧力にあるとき、前記特定検出圧力に対応する燃料の噴射量を検出済圧力噴射量として学習する噴射量学習手段と、
前記噴射量学習手段で学習した前記検出済圧力噴射量に基づいて、前記特定検出圧力以外の検出圧力である未検出圧力に対応する燃料の噴射量を推定する未検出圧力噴射量推定手段と、を備え、
前記未検出圧力噴射量推定手段は、
推定する未検出圧力に対し最も近い検出済圧力、または推定する未検出圧力に対し学習した時期が最も近い検出済圧力を検索し、
検索した前記検出済圧力における前記検出済圧力噴射量に、この検出済圧力と推定する未検出圧力との間の相関を示す値として予め設定されている相関係数、および前記検出済圧力噴射量を推定する未検出圧力へどの程度反映させるかを示す反映係数を乗じて、前記未検出圧力における燃料の噴射量を推定することを特徴とする噴射量学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、噴射量学習装置に関し、特にディーゼルエンジンのコモンレール式の燃料噴射装置において、インジェクタから噴射される燃料の噴射量を学習する噴射量学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ディーゼルエンジンでは、燃焼騒音の低減やＮＯｘの排出量の低減のために、主たる燃料噴射となるメイン噴射に先立って微量の燃料を噴射するいわゆるパイロット噴射を実施することが有効である。しかし、噴射量がわずかなパイロット噴射では、その効果を十分に発揮させるために、噴射量の精度の向上が重要である。このため、パイロット噴射における目標となる噴射量（以下、「目標噴射量」という。）と実際の噴射量（以下、「実噴射量」という。）とのずれを適宜補正する必要がある。
【０００３】
そこで、特許文献１では、例えばディーゼルエンジンが無負荷運転となる車両の減速時などのように、インジェクタからの目標噴射量が０以下となる無噴射時に単発の微量噴射を実施している。これにより、燃料の噴射にともなうエンジンの回転の変化から噴射量、特に微量の噴射量の学習を高精度に実施している。
【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】
【０００４】
しかしながら、コモンレールの内部における燃料の圧力は広範囲に分布する。そのため、特許文献１の場合、コモンレールの内部における燃料の圧力に応じて複数の圧力において噴射量を学習するためには、長期間を必要とし、ディーゼルエンジンを搭載した車両の走行距離が増大する。また、特許文献１の場合、ディーゼルエンジンの無負荷運転時に噴射量の学習を行うため、コモンレールの内部における燃料の圧力が高い側では学習頻度が低下するという問題がある。
【０００５】
そこで、本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、短期間で広い圧力範囲における燃料の噴射量を学習する噴射量学習装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１記載の発明では、複数設定されている検出圧力のうち任意の検出圧力で燃料の噴射量を検出済圧力噴射量として学習する。そして、学習することにより取得された検出済圧力噴射量を用いて、複数の設定されている検出圧力のうち学習が行われていない未検出の検出圧力における燃料の噴射量を推定している。すなわち、ある検出圧力において燃料の噴射量が学習されると、学習により取得した燃料の噴射量を用いて、他の検出圧力における燃料の噴射量が推定値として算出される。したがって、噴射量の経時的な変化を、短期間で広い圧力範囲で学習することができる。
【０００７】
また、請求項１記載の発明では、未検出の圧力における燃料の噴射量を推定するとき、未検出圧力噴射量推定手段は最も相関性の高い検出済圧力を検索する。例えば高圧側の未検出の圧力における燃料の噴射量を推定するとき、低圧側の検出済圧力噴射量を用いても精度が低いおそれがある。そこで、高圧側の未検出の圧力に噴射量の特性が近い、すなわち相関性の高い検出済圧力を用いて未検出の圧力における燃料の噴射量を推定する。これにより、推定される燃料の噴射量の精度を高めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の噴射量学習装置の実施形態を図面に基づいて説明する。
（燃料噴射システムの構成）
図２は、本発明の一実施形態による噴射量学習装置を適用した燃料噴射システムを示す概略図である。本実施形態の場合、噴射量学習装置１０は、コモンレール式の燃料噴射システム２０により燃料の噴射が制御されるディーゼルエンジン２１に適用される。燃料噴射システム２０は、燃料タンク２２、吸入量制御弁２３、サプライポンプ２４、コモンレール２５およびインジェクタ４０を備えている。噴射量学習装置１０は、エンジン制御装置（以下、「ＥＣＵ：Engine Control Unit」という。）１１から構成されている。吸入量制御弁２３およびサプライポンプ２４は、一体のポンプユニット２７を構成している。
【００１１】
燃料タンク２２は、常圧の燃料を蓄えている。燃料タンク２２の内部の燃料は、図示しない低圧ポンプにより吸入配管部３１を経由して吸入量制御弁２３へ供給される。サプライポンプ２４は、図示しないプランジャが往復移動することにより、図示しない加圧室に吸入した燃料を加圧する。サプライポンプ２４では、加圧室へ吸入される燃料の量に応じて吐出される燃料の量が変化する。プランジャは、ディーゼルエンジン２１のクランクシャフト２８から駆動力が伝達される。サプライポンプ２４で加圧された燃料は、コモンレール２５へ吐出される。サプライポンプ２４の吐出側には、燃料配管部３２が接続している。燃料配管部３２は、サプライポンプ２４とコモンレール２５とを接続している。
【００１２】
コモンレール２５は、燃料配管部３２と接続され、サプライポンプ２４で加圧された燃料を蓄圧状態で蓄える。コモンレール２５には、ディーゼルエンジン２１の各気筒２９へ燃料を噴射するインジェクタ４０が接続している。インジェクタ４０は、各気筒２９にそれぞれ設けられている。コモンレール２５に蓄圧状態で蓄えられた燃料は、インジェクタ４０から各気筒２９に形成されている燃焼室へ噴射される。サプライポンプ２４、コモンレール２５およびインジェクタ４０には、還流配管部３３が接続している。サプライポンプ２４、コモンレール２５およびインジェクタ４０で余剰となった燃料は、還流配管部３３を経由して燃料タンク２２へ戻される。
【００１３】
ＥＣＵ１１は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭを有するマイクロコンピュータで構成されている。ＣＰＵは、ＲＯＭに格納されているコンピュータプログラムにしたがって燃料噴射システム２０の全体を制御する。ＥＣＵ１１は、特許請求の範囲の噴射量学習手段、および未検出圧力噴射量推定手段として機能する。ＥＣＵ１１は、入力側の回路に圧力センサ１３、アクセルセンサ１４および回転センサ１５などが接続している。圧力センサ１３は、コモンレール２５に設けられている。
【００１４】
圧力センサ１３は、コモンレール２５に蓄えられている燃料の圧力を検出する。圧力センサ１３は、検出したコモンレール２５における燃料の圧力（以下、コモンレールにおける燃料の圧力を「レール圧」という。）を電気信号としてＥＣＵ１１へ出力する。アクセルセンサ１４は、図示しないアクセルペダルの踏み込み量を電気信号としてＥＣＵ１１へ出力する。回転センサ１５は、ディーゼルエンジン２１のクランクシャフト２８の回転を検出する。回転センサ１５は、検出したクランクシャフト２８の回転を電気信号としてＥＣＵ１１へ出力する。
【００１５】
ＥＣＵ１１は、例えば回転センサ１５で検出したディーゼルエンジン２１の回転状態に関する電気信号、およびアクセルセンサ１４で検出したアクセルペダルの踏み込み量などから、ディーゼルエンジン２１の運転状態を検出する。ＥＣＵ１１は、検出したディーゼルエンジン２１の運転状態に応じてインジェクタ４０から噴射される燃料の噴射量を設定する。ＥＣＵ１１は、設定した燃料の噴射量に基づいてレール圧を設定する。
【００１６】
ＥＣＵ１１は、出力側の回路に吸入量制御弁２３および電子駆動装置（以下、電子駆動装置を「ＥＤＵ：Electronic Drive Unit」という。）１２などが接続している。吸入量制御弁２３は、ＥＣＵ１１から出力された制御電流に基づいてサプライポンプ２４へ供給する燃料の流量を制御する。ＥＤＵ１２は、インジェクタ４０の電磁弁４１に接続している。ＥＤＵ１２は、ＥＣＵ１１から出力された駆動信号に基づいてインジェクタ４０の電磁弁４１へパルス状の駆動信号を出力する。インジェクタ４０は、ＥＤＵ１２から出力されたパルス状の駆動信号に基づいて電磁弁４１が駆動され、燃料の噴射が断続される。その結果、インジェクタ４０は、コモンレール２５に蓄えられている燃料をディーゼルエンジン２１の各気筒２９に形成されている燃焼室へ噴射する。
【００１７】
次に、上記の構成による噴射量学習装置１０の作動について説明する。
燃料の噴射の主となるメイン噴射に先立って、メイン噴射に比較して微量の燃料を噴射するパイロット噴射を実施する場合、パイロット噴射時の燃料の噴射量は精密に調整する必要がある。すなわち、パイロット噴射における燃料噴射量の精度が低いと、例えば騒音の低下やＮＯｘの低減など、パイロット噴射により得られる効果は低下する。したがって、各インジェクタ４０からのパイロット噴射における燃料噴射量は、適切に補正し、常に所定の噴射量を維持する必要がある。
【００１８】
インジェクタ４０は、図３に示すように電磁弁４１に通電するパルスの幅すなわち通電時間Ｔと燃料の噴射量Ｑとの関係が経時的に徐々に変化する。この変化の原因は、主にインジェクタ４０の経時的な精度の低下、すなわちインジェクタ４０が作動している経過期間の増大にともなう劣化によるものである。インジェクタ４０が作動している経過期間は、ディーゼルエンジン２１が搭載されている車両の走行距離に対応する。インジェクタ４０が作動している経過期間が長くなるほど、劣化によってインジェクタ４０の通電時間Ｔが一定であっても燃料の噴射量Ｑは減少する。このように、インジェクタからの燃料の噴射量Ｑは、通電時間Ｔが一定であっても、経時的に変化する。そこで、ＥＣＵ１１は、定期的にインジェクタ４０からの燃料の噴射量特性すなわち通電時間Ｔと燃料の噴射量Ｑとの関係を学習し、噴射量を補正する必要がある。
【００１９】
この場合、インジェクタ４０がある経過期間にあるとき、すなわちインジェクタ４０の作動している経過期間が同一であっても、インジェクタ４０からの燃料の噴射量Ｑは、コモンレール２５におけるレール圧Ｃｐによって変化する。例えば通電時間Ｔが一定であっても、コモンレール２５のレール圧Ｃｐが高くなるほど、燃料の噴射量Ｑは増大する。一方、コモンレール２５のレール圧Ｃｐと燃料の噴射量Ｑとの間には、所定の相関が存在する。そこで、本実施形態では、例えば１８０ＭＰａなどの高圧側のレール圧のように、学習の機会が少ないレール圧でも、レール圧Ｃｐと燃料の噴射量Ｑとの相関を利用することにより、より低いレール圧での学習結果に基づいて高圧側のレール圧における燃料の噴射量Ｑを推定しつつ学習する。
【００２０】
（レール圧インデックス）
噴射量学習装置１０は、図４に示すようにレール圧に応じて検出圧力を設定している。すなわち、噴射量学習装置１０は、コモンレール２５において設定されるレール圧のすべての範囲において噴射量の学習を実施するのではなく、所定の範囲において代表となるレール圧に対し噴射量の学習を実施する。なお、図４に示すレール圧は、例示であり、コモンレール２５に設定されている圧力に応じて任意のレール圧を検出圧力として設定することができる。また、レール圧の区分も、任意に設定することができる。
【００２１】
本実施形態の場合、検出圧力となるレール圧として、「３２ＭＰａ」、「６０ＭＰａ」、「８０ＭＰａ」、「１００ＭＰａ」、「１４０ＭＰａ」および「１８０ＭＰａ」の六つが設定されている。噴射量学習装置１０は、レール圧が「３２ＭＰａ」であることをインデックス番号「＃０」として記憶し、同様に「６０ＭＰａ」を「♯１」、「８０ＭＰａ」を「♯２」、「１００ＭＰａ」を「♯３」、「１４０ＭＰａ」を「♯４」および「１８０ＭＰａ」を「♯５」として記憶している。噴射量学習装置１０は、コモンレール２５におけるレール圧が各インデックスに対応する圧力であるとき、インジェクタ４０から噴射される燃料の噴射量を学習する。噴射量学習装置１０のＥＣＵ１１は、レール圧に対応するレール圧インデックスを図示しないＲＯＭなどに記憶している。
【００２２】
（詳細マップ）
噴射量学習装置１０は、レール圧インデックスに対応する詳細マップを記憶している。詳細マップは、図５に示すように検出圧力に対応するレール圧ごとのレール圧インデックスと、ディーゼルエンジン２１の各気筒２９における学習の実施状態に関するデータを含んでいる。四気筒のディーゼルエンジン２１の場合、気筒インデックスは第一気筒を「♯０」、第二気筒を「♯１」、第三気筒を「♯２」および第四気筒を「♯３」として設定されている。すなわち、詳細マップは、各気筒２９に設けられているインジェクタ４０が検出圧力となる各レール圧において噴射量の学習がどのような状態あるかを示すマップである。このとき、詳細マップには、噴射量の学習が未実施であれば「０」、噴射量の学習が実施中であれば「１」、噴射量の学習が完了していれば「２」が書き込まれる。噴射量の学習が未実施であるとき、噴射量学習装置１０は噴射量の学習が完了したレール圧における噴射量から学習が未実施の噴射量を推定する。噴射量学習装置１０のＥＣＵ１１は、詳細マップを電子データとして図示しないＲＡＭやＲＯＭなどに記憶している。
【００２３】
（噴射量の学習）
ＥＣＵ１１は、レール圧インデックスに示されるレール圧ごとに燃料の噴射量を学習する。このとき、ＥＣＵ１１は、ディーゼルエンジン２１の各気筒２９に設けられているインジェクタ４０ごとに、燃料の噴射量を学習する。ＥＣＵ１１は、インジェクタ４０から噴射される燃料の噴射量を直接補正することはできない。そのため、ＥＣＵ１１は、各インジェクタ４０においてレール圧インデックスごとに駆動信号のパルス幅すなわち通電時間Ｔ（μｓｅｃ）を補正し、この通電時間Ｔの補正値を学習値として記憶する。噴射量の学習、すなわち通電時間Ｔの学習は、例えば燃料の噴射によって変化するクランクシャフト２８の回転速度の変化を回転センサ１５で検出するなど、周知の方法によって実施される。したがって、噴射量の具体的な学習手段についての説明は省略する。
【００２４】
コモンレール２５におけるレール圧は、ディーゼルエンジン２１の運転状態に応じて変化する。すなわち、ディーゼルエンジン２１の負荷が小さいときはレール圧が低く、ディーゼルエンジン２１の負荷が大きいときはレール圧が高くなる。一方、通常の加速時や巡航時の場合、レール圧の上限はレール圧インデックスが「♯４」で示される「１４０ＭＰａ」程度である。そのため、レール圧インデックスが「♯５」で示される「１８０ＭＰａ」という高圧のレール圧における噴射量を学習する機会は少ない。そこで、本実施形態では、通常使用されるレール圧の範囲で学習した結果を用いて、例えば１８０ＭＰａなど学習の機会が少ない高圧のレール圧における学習値を推定する。
【００２５】
図１に示すように、あるレール圧Ａおよびレール圧Ｂにおいて噴射量（通電時間Ｔ）の学習が完了し、学習値が記憶されているとする。このとき、ＥＣＵ１１は、レール圧Ｃにおける噴射量の学習を実施する。図１に示す場合、レール圧は右方ほど高くなるとする。すなわち、レール圧Ａ＞レール圧Ｂ＞レール圧Ｃの関係となる。上述のようにレール圧Ａおよびレール圧Ｂについては、噴射量の学習が完了している。したがって、ＥＣＵ１１は、レール圧Ａのパルス幅をＴＱＧ［Ａ］として記憶し、レール圧Ｂのパルス幅をＴＱＧ［Ｂ］として記憶している。このレール圧Ａにおける学習値ＴＱＧ［Ａ］およびレール圧Ｂにおける学習値ＴＱＧ［Ｂ］に対応する噴射量が特許請求の範囲の検出済圧力噴射量に相当する。また、燃料噴射量の学習値を推定するレール圧Ｃは、特許請求の範囲の未検出圧力に対応する。
【００２６】
また、インジェクタ４０からの噴射量の学習は、インジェクタ４０の作動期間の経過とともに所定の時間的な間隔で実施される。そのため、ＥＣＵ１１は、レール圧Ｃのパルス幅についても過去に学習しており、そのときのパルス幅を前回値ＴＱＧ［Ｃ］i-1として記憶している。この前回値ＴＱＧ［Ｃ］i-1は、実測値に基づいて算出したものでもよく、他のレール圧に基づいて推定値として算出してもよい。
【００２７】
このように、レール圧Ａまたはレール圧Ｂにおけるパルス幅ＴＱＧ［Ａ］またはＴＱＧ［Ｂ］が学習されているとき、ＥＣＵはレール圧Ｃにおけるパルス幅ＴＱＧ［Ｃ］の推定値の算出を実施する。レール圧Ｃにおけるパルス幅ＴＱＧ［Ｃ］は、上述のレール圧Ａのパルス幅ＴＱＧ［Ａ］を用いる場合、およびレール圧Ｂのパルス幅ＴＱＧ［Ｂ］を用いる場合、それぞれ以下の式で算出される。
【００２８】
ＴＱＧ［Ｃ］＝（ＴＱＧ［Ａ］×ｍ−ＴＱＧ［Ｃ］i-1）×ｋ＋ＴＱＧ［Ｃ］i-1
ＴＱＧ［Ｃ］＝（ＴＱＧ［Ｂ］×ｍ−ＴＱＧ［Ｃ］i-1）×ｋ＋ＴＱＧ［Ｃ］i-1
上記の式において、ｍは相関係数を示し、ｋは反映係数を示している。相関係数ｍは、すでに学習が完了したレール圧Ａまたはレール圧Ｂにおける検出済噴射量と、学習が未完了のレール圧Ｃにおける噴射量との間の相関を示す値である。一方、反映係数ｋは、すでに学習が完了したレール圧Ａまたはレール圧Ｂにおける検出済噴射量に基づいて、学習が未完了のレール圧Ｃにおける噴射量を推定する場合に、レール圧Ａまたはレール圧Ｂにおける検出済噴射量をレール圧Ｃにおける噴射量にどの程度反映するかを示す値である。
【００２９】
図６に示すように、相関係数ｍおよび反映係数ｋにはそれぞれ所定の関係が成立している。すなわち、推定するレール圧を基準Ｐ０としたとき、圧力がレール圧Ｐ０より高くても低くても、ばらつきは大きく、相関性は低くなる。具体的には、反映係数ｋは、燃料噴射量の推定に利用する学習済のレール圧が燃料噴射量を推定するレール圧Ｐ０に近くなるほど、ばらつきの修正が小さくなり、その値が１に近似する。一方、反映係数ｋは、燃料噴射量の推定に利用する学習済のレール圧が燃料噴射量を推定するレール圧Ｐ０から遠ざかるほど、ばらつきの修正が大きくなり、その値が１から遠ざかる。また、相関係数ｍは、燃料噴射量の推定に利用する学習済のレール圧に応じて所定の関数として設定される。
【００３０】
図１に示すように、レール圧Ｃにおける前回の学習値ＴＱＧ［Ｃ］i-1と、レール圧Ａにおける学習値ＴＱＧ［Ａ］またはレール圧Ｂにおける学習値ＴＱＧ［Ｂ］と、レール圧Ａまたはレール圧Ｂに応じて設定されている相関係数ｍとから、今回のレール圧Ｃにおける学習値の相関値ＴＱＧ［Ｃ］mが算出される。このように、相関係数ｍは、レール圧Ａまたはレール圧Ｂの学習値に関わらず、レール圧Ｃにおける同一の学習値ＴＱＧ［Ｃ］mが算出されるように設定されている。この学習値ＴＱＧ［Ｃ］mが推定される学習値の上限となる。
【００３１】
ここで、レール圧ＡまたはレールＢに応じて設定されている反映係数ｋを用いて上述の式の通り計算することにより、レール圧Ｃにおける学習値ＴＱＧ［Ｃ］が算出される。このとき、反映係数ｋは、レール圧ごとに設定されているため、より相関性の高いレール圧では反映係数ｋが１に近く、相関性の低いレール圧では反映係数が１より小さくなっている。その結果、レール圧Ａに基づいて算出されたレール圧Ｃにおける学習値ＴＱＧ［Ｃ］Aと、レール圧Ｂに基づいて算出されたレール圧Ｃにおける学習値ＴＱＧ［Ｃ］Bとの間には、反映量に応じた差が生じる。この場合でも、反映係数ｋの最大値は１であるため、相関値ＴＱＧ［Ｃ］mを超えることはない。すなわち、反映係数ｋは最大値が１となり、レール圧Ａまたはレール圧Ｂに基づいてレール圧Ｃについて推定された学習値ＴＱＧ［Ｃ］AまたはＴＱＧ［Ｃ］Bは相関値ＴＱＧ［Ｃ］mを上限として制限される。これにより、学習値の無用な反映による燃料噴射量の精度悪化が抑制される。図１に示す場合、レール圧Ｃに圧力が近いレール圧Ｂがレール圧Ａに比較して反映係数ｋが大きくなり、レール圧Ｂに基づいて算出したレール圧Ｃにおける推定値ＴＱＧ［Ｃ］Bがレール圧Ｃにおける新たな学習値ＴＱＧ［Ｃ］として採用される。
【００３２】
以上のように、学習が未完了のレール圧Ｃにおける燃料噴射量を推定する場合、学習が完了したレール圧Ａまたはレール圧Ｂにおける検出済噴射量が用いられる。一方、図１に示す例のように学習が完了したレール圧が複数ある場合、ＥＣＵ１１は学習が完了済のレール圧のうちより相関性の高いレール圧を検索する。
【００３３】
次に、図７に基づいて学習が未完了のレール圧の推定の流れについて説明する。
ＥＣＵ１１は、あるレール圧（以下、「学習レール圧」とする。）の学習に移行するに際し、他のレール圧での学習が完了したか否かを判断する（Ｓ１０１）。他のレール圧での学習が完了していない場合、学習レール圧での燃料噴射量の学習を実施することなく、他のレール圧での燃料噴射量の学習を継続する。ＥＣＵ１１は、ステップＳ１０１において他のレール圧での燃料噴射量の学習が完了したと判断すると、処理ループが終了したか否かを判定する（Ｓ１０２）。すなわち、ＥＣＵ１１は、設定されているすべてのレール圧において、燃料噴射量の学習が完了したか否かを判断する。ＥＣＵ１１は、設定されているすべてのレール圧において燃料噴射量の学習が完了したと判断すると、処理を終了する。ここで、設定されているすべてのレール圧とは、例えば図４に示すようにインデックス♯０から♯５に対応する圧力である。
【００３４】
例えばレール圧インデックス♯５（１８０ＭＰａ）を学習レール圧とする場合、ＥＣＵ１１はステップＳ１０１においてレール圧インデックス♯０から♯４で示されるレール圧のいずれかで燃料噴射量の学習が完了したか否かを判定する。そして、ＥＣＵ１１は、ステップＳ１０１においてレール圧インデックス♯０から♯４のいずれかで燃料噴射量の学習が完了したと判定すると、ステップＳ１０２においてすべてのレール圧インデックスにおいて燃料噴射量の学習が完了したか否かを判定する。
【００３５】
ＥＣＵ１１は、ステップＳ１０２において処理ループが完了していないと判定すると、学習レール圧での燃料噴射量の学習が完了したか否かを判定する（Ｓ１０３）。ＥＣＵ１１は、学習レール圧での燃料噴射量の学習が完了したと判断すると、ステップＳ１０２にリターンし、学習すべき他のレール圧での処理を実施する。
【００３６】
例えばレール圧インデックス♯５を学習レール圧とする場合、ＥＣＵ１１はステップＳ１０２において処理ループが完了していないと判定すると、ステップＳ１０３においてレール圧インデックス♯５の学習が完了したか否かを判定する。ＥＣＵ１１は、レール圧インデックス♯５の学習が完了したと判定すると、ステップＳ１０２にリターンし、学習が完了していない他のレール圧における燃料噴射量の学習を実施する。
【００３７】
ＥＣＵ１１は、ステップＳ１０３において学習レール圧における燃料噴射量の学習が未完了であると判定すると、最適相関レール圧インデックスを抽出する（Ｓ１０４）。ステップＳ１０４において最適相関レール圧インデックスの抽出に移行すると、ＥＣＵ１１は図８に示す流れに沿って最適相関レール圧インデックスを抽出する。
【００３８】
上述のように、あるレール圧における学習値を推定する場合、レール圧ごとに学習値を推定するレール圧との間に相関性が異なる。そこで、ＥＣＵ１１は、学習レール圧における学習値を推定するに際し、最も相関性の高いレール圧を抽出する。ＥＣＵ１１は、図８に示すように最適相関レール圧インデックスの抽出に移行すると、レール圧の処理ループが終了しているか否かを判定する（Ｓ２０１）。レール圧の処理ループは、複数のレール圧に対し並行して実施されている。そのため、ＥＣＵ１１は、ステップＳ２０１においてレール圧の処理ループが実施されているか否かを判定する。
【００３９】
ＥＣＵ１１は、ステップＳ２０１においてレール圧の処理ループが実施されていると判定すると、優先レール圧における処理ループが終了したか否かを判定する（Ｓ２０２）。上述のようにレール圧の処理ループは、複数のレール圧に対し並行して実施されている。そのため、ＥＣＵ１１は、最適相関レール圧インデックスを抽出するために適した優先順位の高い処理ループが終了しているか否かを判定する。学習レール圧と優先されるレール圧との関係は、マップとしてＥＣＵ１１の図示しないＲＯＭなどに記憶されている。
【００４０】
例えばレール圧インデックス♯５を学習レール圧とする場合、燃料噴射量の学習の最も適したレール圧はレール圧インデックス♯５に最も近いレール圧インデックス♯４である。また、レール圧インデックス♯５を学習レール圧とする場合、レール圧インデックス♯４における燃料噴射量の学習が実施されていないとき、次に優先されるのはレール圧インデックス♯３における燃料噴射量の学習値である。このように、ＥＣＵ１１は、学習レール圧となるレール圧インデックスごとに、学習値の推定に用いる燃料噴射量に優先順位を付与している。
【００４１】
また、学習レール圧について燃料噴射量の学習を行う場合、最も時期が近いレール圧の処理ループで取得された学習値を利用することが望ましい。例えばレール圧インデックス♯５を学習レール圧とする場合、レール圧インデックス♯３における学習が終了し、レール圧インデックス♯４における学習が未だ終了していないとき、より時期的に近いレール圧インデックス♯３における燃料噴射量の学習値を用いてレール圧インデックス♯５の学習を行うことが望ましい。
【００４２】
そこで、ＥＣＵ１１は、ステップＳ２０２において優先レール圧における処理ループが終了したか否かを判定し、終了していると判定したとき、該当するレール圧インデックスは「なし」と判定し、ステップＳ２０１にリターンする（Ｓ２０３）。一方、ＥＣＵ１１は、ステップＳ２０２において優先レール圧における処理ループが終了していないとき、優先レール圧における処理ループから優先順位の高いレール圧を抽出する（Ｓ２０４）。
【００４３】
ＥＣＵ１１は、優先順位の高いレールを抽出すると、そのレール圧における燃料噴射量の学習が完了したか否かを判定する（Ｓ２０５）。ＥＣＵ１１は、ステップＳ２０５において抽出した優先順位の高いレール圧において燃料噴量の学習が完了したと判定すると、ここで抽出したレール圧を最適相関レール圧として確定する（Ｓ２０６）。一方、ＥＣＵ１１は、ステップＳ２０５において抽出した優先順位の高いレール圧において燃料噴射量の学習が完了していないとき、ステップＳ２０１へリターンし、処理を継続する。
【００４４】
図８に示す流れにしたがって最適相関レール圧が確定されると、ステップＳ１０４において最適相関レール圧インデックスが抽出される。ＥＣＵ１１は、ステップＳ１０４において抽出した最適相関レール圧インデックスに基づいて、相関係数ｍおよび反映係数ｋを抽出する（Ｓ１０５）。
ＥＣＵ１１は、相関係数ｍおよび反映係数ｋが抽出されると、抽出された相関係数ｍおよび反映係数を用いて、学習レール圧における学習値を算出する（Ｓ１０６）。ここで算出される学習値は、上述したように下記の一般式に基づいて算出される。
【００４５】
ＴＱＧ＝（ＴＱＧf×ｍ−ＴＱＧi-1）×ｋ＋ＴＱＧi-1
上記の式において、
ＴＱＧ：算出する学習レール圧における学習値
ＴＱＧf：学習が完了した他のレール圧における学習値
ＴＱＧi-1：学習レール圧における前回の学習値
ｍ：他のレール圧と学習レール圧との間の相関係数
ｋ：他のレール圧と学習レール圧との間の反映係数
を示している。
【００４６】
以上の手順により、任意のレール圧における燃料噴射量の学習値が算出される。ＥＣＵ１１は、ディーゼルエンジン２１の各気筒２９に設けられているインジェクタ４０ごとに、設定されているすべてのレール圧において、燃料噴射量の学習値を算出する。そして、ＥＣＵ１１は、すべてのインジェクタ４０についてすべてのレール圧における燃料噴射量の学習値の算出が完了するまで上記の処理を継続する。
【００４７】
ここで注意すべきことは、ＥＣＵ１１はすべてのレール圧についてインジェクタ４０からの燃料噴射量の学習値を推定するものではないことである。すなわち、ＥＣＵ１１は、あるレール圧において噴射量の学習値を実測して取得した場合、その実測値を優先し、この実測値を学習値として記憶する。一方、例えばレール圧インデックス♯５のように、インジェクタ４０からの燃料噴射量の実測の機会が少ない場合、上記のように実測または推定した学習値に基づいて学習機会の少ないレール圧における燃料噴射量の学習値を推定する。
【００４８】
（単発噴射補正）
ＥＣＵ１１は、上述のようなレール圧ごとのインジェクタ４０の経時的な噴射量の変化を学習するとともに、単発噴射による燃料噴射量の補正も実施している。単発噴射による燃料噴射量の補正は、例えば特許文献１に示すように所定の時期に微量の燃料を単発噴射することにより、ディーゼルエンジン２１の回転の変化を検出し、インジェクタ４０からの噴射量を学習している。
【００４９】
単発噴射による学習を実施しているとき、上述のようにレール圧ごとのインジェクタ４０の噴射量の学習（「劣化学習」と称する。）を実施すると、図９に示すように劣化学習における補正量に変化が生じる。その結果、劣化学習における補正量によって基礎となる燃料の噴射量が変化し、単発噴射による学習に誤差が生じることとなる。そこで、ＥＣＵ１１は、単発噴射による補正値を適用する場合、補正前において基礎となる噴射量τに対し他のレール圧における劣化学習における学習値を反映して更新する際に、更新量を調整している。これにより、ＥＣＵ１１は、劣化学習による基礎となる噴射量の変化を防止し、単発噴射による補正量を適切に適用している。そのため、単発噴射による学習を実施する場合でも、単発噴射における学習を妨げることなく劣化学習を実施することができる。
【００５０】
以上、説明した本発明の一実施形態では、学習が未完了の未検出のレール圧があるとき、すでに学習が完了したレール圧に基づいて燃料噴射量の学習が実施される。これにより、例えばコモンレール２５におけるレール圧が高圧の場合のように、微量の学習の機会が少ない場合でも、インジェクタ４０の経時的な特性変化にともなう燃料噴射量を学習することができる。その結果、実測値によるインジェクタ４０の特性の変化が学習できない場合でも、他のレール圧に基づく学習値の推定により、図３に示すようにインジェクタ４０の特性の変化は実測値に基づく学習値に近似する。したがって、インジェクタ４０の特性変化が長期間学習できない場合でも、レール圧の広い範囲で実測値と学習値との誤差を最小限にすることができ、燃料の噴射量を精密に制御することができる。
【００５１】
以上説明した本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の実施形態に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明の一実施形態による噴射量学習装置による燃料噴射量の推定を説明するための図
【図２】本発明の一実施形態による噴射量学習装置を適用したディーゼルエンジンの燃料噴射システムを示す概略図
【図３】経過時間とインジェクタからの噴射量の変化および学習値の変化との関係を示す模式図
【図４】本発明の一実施形態による噴射量学習装置におけるレール圧インデックスの対応表を示す概略図
【図５】本発明の一実施形態による噴射量学習装置における詳細マップの対応表を示す概略図
【図６】基準となるレール圧と反映係数との関係を示す模式図
【図７】本発明の一実施形態による噴射量学習装置において燃料噴射量の学習値を算出する流れを示す概略図
【図８】本発明の一実施形態による噴射量学習装置において最適相関レールを確定する流れを示す概略図
【図９】本発明の一実施形態による噴射量学習装置において、単発補正を実施する際の更新量の設定を説明するための図
【符号の説明】
【００５３】
図面中、１０は噴射量学習装置、１１はＥＣＵ（噴射量学習手段、未検出圧力噴射量推定手段）、２０は燃料噴射システム（燃料噴射装置）、２１はディーゼルエンジン、２５はコモンレール、２９は気筒、４０はインジェクタを示す。
【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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