(57)【要約】【課題】複数個の影響値をサンプリングして学習値を求める従来の学習制御は、予め設定された学習用噴射量を噴射するものであり、経時変化等が生じていると学習噴射を実施した時にエンジン特性（エミッション、エンジン騒音、発生トルクなど）が不適切になる可能性がある。【解決手段】発生トルク、騒音レベル、ＴＨＣ発生量、ＮＯｘ発生量の全てを満足する学習噴射量の閾値（Ｍｉｎ−Ｍａｘ）を設定する。複数個の影響値をサンプリングする初回に予め設定された学習マスター噴射量Ｃ（噴射期間τ０  ）で学習噴射を開始する。初回の実噴射量が閾値Ｍｉｎ−Ｍａｘ内にあれば、２回目以降も学習マスター噴射量Ｃ（噴射期間τ０  ）で学習用のデータを集める。しかし、実噴射量が閾値内にない場合（例えばＡ）は、実噴射量が閾値内となる噴射期間τ３  を算出して、残りは噴射期間τ３  で学習噴射を実施して学習用のデータを集める。このため、学習噴射によって、エンジン特性（エミッション、エンジン騒音、発生トルクなど）が不適切にならない。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習用噴射量にて学習噴射を実施させ、その学習噴射によるエンジン運転状態への影響値を複数採取し、採取された複数の影響値に基づいて通常運転時の噴射量を補正するための学習値を求める制御装置を搭載する燃料噴射装置において、前記制御装置は、エンジン運転状態特性値に対応して設定された影響値の所定領域内に、学習噴射時に取得した影響値があるか否かを判断する学習領域判断手段を有し、
複数取得する影響値のうち、初期取得時の影響値が前記所定領域内に無い時、次の影響値が前記所定領域内に収まる仮の学習用噴射量を求め、この仮の学習用噴射量によって残りの学習噴射を実施して、残りの影響値を取得することを特徴とする燃料噴射装置。
【請求項２】
請求項１に記載の燃料噴射装置において、
前記所定領域は、エンジンのエミッション、エンジン騒音、エンジン発生トルクのうちの少なくとも１つを用いて設定されることを特徴とする燃料噴射装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の燃料噴射装置において、
前記初期取得時の影響値の取得数は、前記残りの影響値の取得数より少ないことを特徴とする燃料噴射装置。
【請求項４】
請求項１〜請求項３のいずれかに記載の燃料噴射装置において、
前記初期取得時の影響値から実噴射量が予め設定された学習マスター噴射量と略一致する仮の学習用噴射量を求め、この仮の学習用噴射量によって残りの学習噴射を実施して、残りの影響値を取得することを特徴とする燃料噴射装置。
【請求項５】
請求項１〜請求項３のいずれかに記載の燃料噴射装置において、
前記初期取得時の影響値から前記所定領域の中央値と略一致する仮の学習用噴射量を求め、この仮の学習用噴射量によって残りの学習噴射を実施して、残りの影響値を取得することを特徴とする燃料噴射装置。
【請求項６】
請求項１〜請求項５のいずれかに記載の燃料噴射装置において、
前記制御装置は、前記エンジンの気筒毎の学習値を個別に求めることを特徴とする燃料噴射装置。
【請求項７】
学習用噴射量にて学習噴射を実施させ、その学習噴射によるエンジン運転状態への影響値を複数採取し、採取された複数の影響値に基づいて通常運転時の噴射量を補正するための学習値を求める制御装置を搭載する燃料噴射装置において、前記制御装置は、学習噴射の影響によって生じる、エンジンのエミッション、エンジン騒音、エンジン発生トルクのうちの少なくとも１つを用いて設定されるエンジン運転状態特性値が所定領域から外れる場合、そのエンジン運転状態特性値が前記所定領域内に収まるように学習噴射量を変更することを特徴とする燃料噴射装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は燃料噴射装置に関する技術であり、詳しくは経時変化等による噴射量のズレを学習制御によって自動補正する燃料噴射装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、排気ガスの規制強化に伴い、燃料の噴射時に要求される噴射量の要求精度が格段に高くなっている。具体的な例を示すと、近年のディーゼルエンジンは、排気ガスの規制強化に伴って、パイロット噴射や多段噴射等の要求が高まっており、噴射量の精度を高める要求がある。
高い噴射精度を得るために、出荷前に燃料噴射装置等の微細調整を行うことが考えられる。しかし、微細調整を行っても、経時変化によって噴射量が変化する可能性があり、高い噴射精度を維持できなくなる可能性がある。
【０００３】
そこで、エンジンの運転中に学習噴射を実施し、その学習用噴射量（制御装置が算出した噴射量）と実噴射量（実際の噴射量）のズレを求め、そのズレ量から学習値（補正量）を算出し、その学習値に基づいて通常運転時の噴射量を補正して、エンジン運転状態に応じて算出した噴射量（狙い噴射量）を実噴射量に一致させる学習制御が知られている。
従来の学習制御の一例を示す。従来の学習制御は、エンジンの運転状態が学習運転状態になると、学習噴射（例えば、微少噴射）を実施させる。そして、その学習噴射による影響値を複数採取する。この影響値とは、エンジン運転状態の変化（例えば、回転数センサにより検出される回転数変化量等）から得られる値のことであり、この影響値が複数採取されると、採取された複数の影響値の平均値に基づいて通常運転時の噴射量を補正するための学習値を求める（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
【特許文献１】
特開平１０−２０５３７２号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
従来の学習制御は、学習条件が成立すると、学習用噴射量（学習に適した値に設定された噴射量であり、以下、学習マスター噴射量と称す）を噴射するものである。
このため、経時変化等によって噴射精度が低下した状態で学習マスター噴射量を噴射すると、エンジン運転状態特性値（例えば、エミッション、エンジン騒音、エンジン発生トルクなど）が不適切になる可能性がある。
【０００６】
【発明の目的】
本発明の目的は、学習制御によって長期に亘って高い噴射精度を維持できるとともに、学習噴射の影響によってエンジン運転状態特性値が不適切にならない燃料噴射装置の提供にある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
〔請求項１の手段〕
請求項１の手段を採用する燃料噴射装置は、エンジン運転状態特性値に対応して設定された影響値の所定領域内に、初期取得時の影響値が無い時、影響値が所定領域内に収まる仮の学習用噴射量を求め、この仮の学習用噴射量によって残りの学習噴射を実施して、残りの影響値を取得するものである。
この制御により、学習が行われる全期間中においてエンジン運転状態特性値が望ましくない状態に留まるのを抑えることができる。
【０００８】
〔請求項２の手段〕
請求項２の手段を採用する燃料噴射装置の所定領域は、エンジンのエミッション、エンジン騒音、エンジン発生トルクのうちの少なくとも１つを用いて設定される。
【０００９】
〔請求項３の手段〕
請求項３の手段を採用する燃料噴射装置は、初期取得時の影響値の取得数が、残りの影響値の取得数より少ないものである。
このように、初期取得時の取得数よりも残りの取得数が増えることにより、学習噴射の影響によってエンジン運転状態特性値が望ましくない割合が減り、好ましいエンジン運転状態特性値の割合を増やすことができる。
【００１０】
〔請求項４の手段〕
請求項４の手段を採用する燃料噴射装置は、初期取得時の影響値から、実噴射量が学習マスター噴射量と略一致する仮の学習用噴射量を求め、この仮の学習用噴射量によって残りの学習噴射を実施して、残りの影響値を取得するものである。
この制御により、学習制御に適した影響値をサンプリングできるため、学習精度を向上できる。
【００１１】
〔請求項５の手段〕
請求項５の手段を採用する燃料噴射装置は、初期取得時の影響値から、所定領域の中央値と略一致する仮の学習用噴射量を求め、この仮の学習用噴射量によって残りの学習噴射を実施して、残りの影響値を取得するものである。
この制御により、学習噴射の影響によって生じるエンジン運転状態特性値を最適化できる。
【００１２】
〔請求項６の手段〕
請求項６の手段を採用する燃料噴射装置は、エンジンの気筒毎の学習値を個別に求める。
【００１３】
〔請求項７の手段〕
従来、例えば１つのエンジン特性であるエンジン回転数を、狙い値に合致するように学習するものが知られている。
請求項７の手段を採用する燃料噴射装置は、学習噴射の影響によって生じる、エンジンのエミッション、エンジン騒音、エンジン発生トルクのうちの少なくとも１つを用いて設定されるエンジン運転状態特性値が所定領域から外れる場合、そのエンジン運転状態特性値が所定領域内に収まるように学習噴射量を変更するものである。
この制御により、学習噴射が行われても、エミッション、エンジン騒音、エンジン発生トルクのうちの少なくとも１つは所定領域内に収まる。即ち、望ましいエンジン状態にて学習制御を実施できる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態を、複数の実施例と変形例を用いて説明する。
［第１実施例］
第１実施例を図１〜図８を参照して説明する。
まず、本発明が適用されたコモンレール式の燃料噴射装置の構成を図８を参照して説明する。
コモンレール式の燃料噴射装置は、エンジン（例えばディーゼルエンジン）１の各気筒に燃料噴射を行う装置であり、コモンレール２、インジェクタ３、サプライポンプ４、ＥＣＵ５（エンジン・コントロール・ユニットの略：制御装置に相当する）等から構成される。
【００１５】
コモンレール２は、インジェクタ３に供給する高圧燃料を蓄圧する蓄圧容器であり、燃料噴射圧に相当するコモンレール圧力が蓄圧されるように高圧ポンプ配管６を介して高圧燃料を圧送するサプライポンプ４の吐出口と接続されるとともに、各インジェクタ３へ高圧燃料を供給する複数のインジェクタ配管７が接続されている。なお、インジェクタ３からのリーク燃料およびサプライポンプ４からのリーク燃料は、リーク配管８を経て燃料タンク９へ戻される。
【００１６】
コモンレール２から燃料タンク９へ燃料を戻すリリーフ配管１０には、プレッシャリミッタ１１が取り付けられている。このプレッシャリミッタ１１は圧力安全弁であり、コモンレール２内の燃料圧が限界設定圧を超えた際に開弁して、コモンレール２の燃料圧を限界設定圧以下に抑える。
また、コモンレール２には、減圧弁（図示しない）が取り付けられている。この減圧弁は、ＥＣＵ５から与えられる開弁指示信号によって開弁してリーク配管８を介してコモンレール２内の高圧燃料を溢流させることでコモンレール圧力を急速に減圧するものである。このように、コモンレール２に減圧弁を搭載することによって、ＥＣＵ５はコモンレール圧力を車両走行状態に応じた圧力へ素早く低減制御できる。
【００１７】
インジェクタ３は、エンジン１の各気筒に搭載されて燃料を各気筒内に噴射供給するものであり、コモンレール２より分岐する複数のインジェクタ配管７の下流端に接続されて、コモンレール２に蓄圧された高圧燃料を各気筒内に噴射供給する燃料噴射ノズル、およびこの燃料噴射ノズル内に収容されたニードルのリフト制御を行う電磁弁等を搭載している。
【００１８】
サプライポンプ４は、コモンレール２に高圧に圧縮した燃料を送るものであり、燃料タンク９内の燃料を吸い上げるフィードポンプと、レギュレータバルブで調圧され、燃料調量弁（以下、ＳＣＶ）で調量された燃料をコモンレール２へ圧送する高圧ポンプとを有するものであり、フィードポンプおよび高圧ポンプはカムシャフト１２によって回転駆動される。このカムシャフト１２は、エンジン１のクランク軸１３によって回転駆動される。
【００１９】
ＥＣＵ５は、図示しないＣＰＵ、記憶装置（ＲＡＭ、ＲＯＭ、バックアップＲＡＭ等）、ＡＤ変換器、入力ポート、出力ポートなどから構成されるコンピュータである。
このＥＣＵ５には、演算のための情報信号（エンジン１や車両の運転状態を検出するための信号）を得るために、各種センサが接続されている。具体的には、エンジン回転数Ｎｅを検出する回転数センサ２１、吸気管内に配置されたスロットルバルブの開度を検出するスロットル開度センサ２２、エンジン冷却水温Ｔｈｗを検出する冷却水温センサ２３、コモンレール圧Ｐｃｒを検出するコモンレール圧センサ２４、およびその他のセンサ類２５が接続されている。
【００２０】
ＥＣＵ５は、通常運転時の噴射制御および学習制御（後述する）を実施する。このＥＣＵ５は、燃料の噴射毎に、ＲＯＭに記憶されたプログラム、ＲＡＭに読み込まれたセンサ類の信号（車両の運転状態）、バックアップＲＡＭ（例えば、不揮発メモリ）に書き込まれた補正値等に基づいて、各気筒の目標噴射量、噴射形態（パイロット噴射等のマルチ噴射、単噴射等）、インジェクタ３の開弁閉弁時期等を決定する。
【００２１】
ＥＣＵ５内に搭載されているＲＯＭには、インジェクタ３等の経時変化による各気筒の噴射量のズレを、気筒毎に学習補正する学習制御が予めプログラミングされている。なお、この実施例では、発明にかかる実施例の理解を容易にするために、エンジン冷却水温Ｔｈｗ等による補正やインジェクタ３の電磁弁の個体差による補正制御を省略して説明する。
【００２２】
この学習制御のプログラムは、エンジン１の運転中に学習条件が成立すると、補正対象の気筒へ学習用噴射量（エンジントルクに影響を与えない微少噴射、あるいはパイロット噴射に相当する微少噴射）を噴射させ、この学習噴射により生じた影響値を複数（例えば、１０個）採取し、採取された複数（１０個）の影響値に基づいて補正対象の気筒における学習値（補正値）を求め、その学習値をＥＣＵ５内に搭載されているバックアップＲＡＭに記憶させる。
そして、ＥＣＵ５は、バックアップＲＡＭに記憶された気筒毎の学習値を加味して、通常運転時の噴射量（噴射期間ＴＱ）を決定する。即ち、ＥＣＵ５は、演算で求めた噴射量（運転状態に応じた狙い噴射量）が実噴射量と一致するように、学習値を用いてインジェクタ３の電磁弁の開閉時期（ＴＱ）を補正制御する。
【００２３】
［第１実施例の特徴］
次に、ＥＣＵ５の実施する学習制御について説明する。
上述したように、本実施例のＥＣＵ５は、学習噴射を実施させ、その学習噴射による影響値を複数（１０個）採取し、採取された複数（１０個）の影響値に基づいて学習値を求めるように設けられている。
ここで、この実施例では、実施例の理解を容易にするために、学習噴射の影響値を実噴射量で説明する。なお、この実施例における実噴射量は、エンジン回転数の変動量（ΔＮｅ）からエンジン発生トルク（以下、発生トルク）を求め、求めた発生トルクから実噴射量を算出するものとする。
しかし、後述するように、実噴射量を用いずに、エンジン回転数変動量（ΔＮｅ）、発生トルク、Ａ／Ｆ（空燃比）など、学習噴射の影響が見られる他の影響値（実噴射量との関係を知ることができる影響値）を複数採取して学習値を求めるように設けても良い。
【００２４】
ＥＣＵ５には、エンジン運転状態特性値に基づいて設定された影響値の所定領域内に、学習噴射時に取得する影響値があるか否かを判断する学習領域判断手段と、複数取得する影響値のうち、初期取得時（この実施例では最初の１個の取得時）の影響値が所定領域内に無い時、影響値が所定領域内に収まる仮の学習用噴射量を求め、この仮の学習用噴射量によって残りの学習噴射を実施して、残りの影響値を取得する学習噴射時の噴射量を補正する学習用噴射量補正手段とが設けられている。
本実施例では、エミッション、エンジン騒音、発生トルクを用いて、影響値の所定領域を設定する例を示す。
【００２５】
（学習噴射を実施する際に考慮すべき事項）
（１）ディーゼルエンジンでは、図２に示すように、実噴射量と発生トルクは基本的に比例関係にある。だたし、噴射量が少なすぎる場合（所定噴射量Ｑ０  より少ない場合）は、比例関係が成立しなくなる。
上述したように、本実施例では、発生トルクを求め、求めた発生トルクから実噴射量を算出するものである。このため、実噴射量と発生トルクの比例関係が成立している範囲内でのみ適切な学習が可能になる。即ち、図２において、学習用噴射量を所定噴射量Ｑ０  以上にする必要がある。
【００２６】
（２）コモンレール式の燃料噴射装置では、図３に示すように、実噴射量が多いほど、コモンレール圧が高いほど、エンジン騒音が増加する。また、図示しないが、エンジン騒音はエンジン回転数などのエンジン運転状態が変化すると、騒音レベルも増減する。
そこで、車両乗員等が気にならない騒音レベル（騒音許容限界）を定めると、その騒音レベル以下となる学習用噴射量が、その時のエンジン運転状態（コモンレール圧、エンジン回転数等）によって決定できる。
具体的に、図３の場合、騒音許容限界を図中Ａに定めた場合、コモンレール圧が１２０ＭＰａの時は学習用噴射量を所定噴射量Ｑ１  以下、コモンレール圧が８０ＭＰａの時は学習用噴射量を所定噴射量Ｑ２  以下にする必要がある。
【００２７】（３）エミッションの発生量は、エンジン運転状態（実噴射量、コモンレール圧、エンジン回転数等）によって増減する。
そこで、エミッションの発生量の許容限界を定めると、そのエミッション許容限界以下となる学習用噴射量が、その時のエンジン運転状態（コモンレール圧、エンジン回転数等）によって決定できる。
具体的に、ＴＨＣ（エミッション）は、図４（ａ）に示すように、実噴射量が少ないほど、ＴＨＣが増加する。そこで図４（ａ）の場合、ＴＨＣ許容限界を図中Ｂに定めた場合、学習用噴射量を所定噴射量Ｑ３  以上にする必要がある。
また、ＮＯｘ（エミッション）は、図４（ｂ）に示すように、実噴射量が多いほど、ＮＯｘが増加する。そこで図４（ｂ）の場合、ＮＯｘ許容限界を図中Ｃに定めた場合、学習用噴射量を所定噴射量Ｑ４  以下にする必要がある。
【００２８】（４）エンジン１の発生トルクは、噴射量の増減によって変化するものであるが、同一噴射量であっても、噴射開始時期によっては発生トルクが増減する。噴射量を一定値に保って噴射開始時期を変化させた場合の発生トルクの変化を図５に示す。
この図５にあるように、噴射開始時期を進角させ過ぎるとＴＤＣ（上死点）前着火によるロスが生じ、エンジン１を回転させるために利用されるのは発生トルクの一部だけとなる。逆に、噴射開始時期を遅角させ過ぎると失火、もしくは噴射燃料が十分に燃焼せず、発生トルクが低下してしまう。
このように、一定の噴射量を噴射して、発生トルクが変動する不具合を防ぐには、噴射開始時期を所定区間内に設定する必要がある。
具体的に、図５の場合では、噴射開始時期をθ０  より進角させて噴射を開始すると発生トルクが変動し、逆に噴射開始時期をθ１  より遅角させて噴射を開始すると発生トルクが変動するため、噴射開始時期をθ０  〜θ１  の範囲内にする必要がある。
なお、この実施例では開示しないが、噴射開始時期に対するエンジン１の騒音レベル、エミッションを考慮して噴射開始時期の範囲を決定しても良い。
【００２９】
（学習噴射の制御）
ＥＣＵ５による学習制御の制御例を図６のフローチャートを参照して説明する。
エンジン１の運転中にこの制御ルーチンに侵入すると（スタート）、まず各種センサによって検出された値、即ち現在のエンジン運転状態を入力する（ステップＳ１  ）。
次に、エンジン１の燃料カット中（無噴射状態）であるか否かの判断を行う（ステップＳ２  ）。
ステップＳ２  の判断結果がＮＯの場合は、学習条件に移行せずにそのままこのルーチンを終了する（エンド）。ステップＳ２  の判断結果がＹＥＳ  の場合は、所定の学習条件が成立しているか否かの判断を行う（ステップＳ３  ）。
ここで、この実施例における所定の学習条件とは、（ａ）エンジン回転数が所定回転数より高く、（ｂ）エンジン冷却水温が所定温度より高く、（ｃ）コモンレール圧が所定圧力範囲内で、（ｄ）吸気管内に配置されたスロットルバルブが全開であることを条件としている。
【００３０】
ステップＳ３  の判断結果がＮＯの場合は、学習条件に移行せずにそのままこのルーチンを終了する。ステップＳ３  の判断結果がＹＥＳ  の場合は、学習噴射の影響によって生じるエンジン運転状態特性値（エミッション、エンジン騒音、発生トルク等）が所定運転領域内となる学習用噴射量の閾値Ｍｉｎ−Ｍａｘ（エンジン運転状態特性値に基づいて設定された影響値の所定領域）を設定する（ステップＳ４  ）。
具体的には、図７に示すように、発生トルクを所定値以上にするために所定噴射量Ｑ０  以上、騒音レベルを所定値以下にするためにコモンレール圧によって設定される所定噴射量（例えば、コモンレール圧８０ＭＰａ時は所定噴射量Ｑ２  ）以下、ＴＨＣ発生量を許容限界以下にするために所定噴射量Ｑ３  以上、ＮＯｘ発生量を許容限界以下にするために所定噴射量Ｑ４  以下など、これら全てを満足する学習用噴射量の範囲を設定する（図７ではＱ０  〜Ｑ２  の間）。
【００３１】
次に、ＴＱ変更フラグがＯＮであるか否かの判断を行う（ステップＳ５  ）。このＴＱフラグは、後述するように、学習噴射の影響によって生じるエンジン運転状態特性値が所定領域から外れる場合に、そのエンジン運転状態特性値が所定領域内に収まるように学習用噴射量を変更した場合にＯＮされるフラグである。
ステップＳ５  の判断結果がＮＯの場合は、学習によって得られたデータ（影響値）の数が０（ゼロ）であるか否かの判断を行う（ステップＳ６  ）。
【００３２】
ステップＳ６  の判断結果がＹＥＳ  の場合は、図１に示すように、学習マスター噴射量Ｃを噴射する（ステップＳ７  ）。学習マスター噴射量Ｃは、学習噴射に適した基準噴射量であり、このステップＳ７  では、図１中、▲３▼に示す劣化の発生していないマスターＴＱ−Ｑ特性（噴射期間と噴射量との関係式）から、学習マスター噴射量Ｃを得るための噴射期間τ０  （初期値）を求めて学習噴射を実施するものである。この時、噴射開始時期はθ０  〜θ１  の間に設定される。
【００３３】
次に、学習噴射を実施したことによって生じた発生トルクから実噴射量を算出し、その実噴射量が学習マスター噴射量（狙い値）に対して所定範囲内にあるか否かの判断を行う（ステップＳ８  ）。
なお、このステップＳ８  は、インジェクタ３等の噴射系の性能が劣化するなどして、その劣化状態が想定範囲を超えたか否かを判断するものであり、ステップＳ８  の所定範囲は上述した閾値Ｍｉｎ−Ｍａｘより広い範囲に設定されるものである。
【００３４】
ステップＳ８  の判断結果がＮＯの場合は、運転者等に「噴射系の劣化」をランプ等の視覚表示手段（図示しない）によって警告表示する（ステップＳ９  ）。
ステップＳ８  の判断結果がＹＥＳ  の場合は、発生トルクから算出された実噴射量が閾値Ｍｉｎ−Ｍａｘ内か否かの判断を行う（ステップＳ１０）。
このステップＳ１０の判断結果がＹＥＳ  の場合（例えば、図１の実噴射量Ｂのように閾値Ｍｉｎ−Ｍａｘ内の場合）は、発生トルクから算出された実噴射量を学習用のデータとして保存し（ステップＳ１１）、このルーチンを終了する。
【００３５】
ステップＳ１０の判断結果がＮＯの場合（例えば、図１の実噴射量Ａ、Ｄのように閾値Ｍｉｎ−Ｍａｘから外れる場合）は、実噴射量が学習マスター噴射量となる仮の学習用噴射量を求める（ステップＳ１２）。
具体的な変更例を示す。
初期には図１中▲３▼であったＴＱ−Ｑ特性が劣化すると、例えば図中▲１▼、▲２▼、▲４▼に示すように、そのＴＱ−Ｑ特性が初期特性▲３▼に対して略平行に変化する。そこで、図１中において実噴射量がＡの場合、Ａを通るＴＱ−Ｑ特性▲１▼と、噴射量Ｆから、仮の噴射量を得るための噴射期間τ３  を求める。
次に、学習噴射の噴射期間を変更したことを示すＴＱ変更フラグをＯＮし（ステップＳ１３）、このルーチンを終了する。
【００３６】
上記の制御によって、学習データが１つ、あるいは学習データは０（ゼロ）であるが学習に適した学習用噴射量（噴射期間）に変更される。
このため、次回この図６の制御ルーチンに侵入すると、ステップＳ５  でＹＥＳ  、あるいはステップＳ６  でＮＯと判断される。
【００３７】
ステップＳ５  でＹＥＳ  と判断された場合は、ステップＳ１２で変更された噴射期間（例えばτ３  ）で学習噴射を実施し（ステップＳ１４）、発生トルクから算出された実噴射量を学習用のデータとして保存する（ステップＳ１５）。
また、ステップＳ６  でＮＯと判断された場合、初期設定の学習用噴射量は閾値Ｍｉｎ−Ｍａｘ内であるため、噴射期間τ０  （初期値）を変更せず、噴射期間τ０  （初期値）で学習噴射を実施し（ステップＳ１６）、続いてステップＳ１５で発生トルクから算出された実噴射量を学習用のデータとして保存する。
【００３８】
次に、ステップＳ１１あるいはステップＳ１５で保存したデータの数が所定数（１０個）になったか否かの判断を行う（ステップＳ１７）。
このステップＳ１７の判断結果がＮＯの場合は、このルーチンを終了する。
ステップＳ１７の判断結果がＹＥＳ  の場合は、１０個のデータ（実噴射量）から実噴射量に対するズレ量を求め、そのズレ量から学習値（補正量）を算出し、その学習値をバックアップＲＡＭ等の記憶装置に保存する（ステップＳ１８）。
なお、通常運転時は、記憶装置に記憶された学習値に基づいて噴射量（噴射期間）を補正する。具体的には、通常運転時において図１中、ＥＣＵ５が車両の運転状態に応じた噴射量Ｇを算出した場合、記憶装置に記憶された学習値を考慮して噴射期間τ４  を算出するものである。
【００３９】
続いて、学習データの数を０（ゼロ）にリセットするとともに、ＴＱ変更フラグもＯＦＦ  にリセットし（ステップＳ１９）、このルーチンを終了する。
なお、上記の学習制御は気筒毎に順次実施されるものである。
【００４０】
［第１実施例の効果］
本実施例の燃料噴射装置は、複数実施する学習噴射のうち、初期取得した実噴射量（影響値）が所定領域内に無い時、実噴射量（影響値）が学習マスター噴射量に略一致する仮の学習用噴射量（噴射期間）を求め、この仮の学習用噴射量によって残りの学習噴射を実施して、学習に用いる残りの実噴射量（影響値）を取得する。この制御により、学習が行われる全期間中においてエンジン運転状態特性値が望ましくない状態に留まるのを抑えることができる。
【００４１】
また、この実施例の燃料噴射装置は、初期取得した実噴射量（影響値）が所定領域内に無い時、学習噴射の実噴射量を、学習に適した学習マスター噴射量に略一致させて、残りの実噴射量（影響値）を取得する。このため、学習制御に適した実噴射量（影響値）をサンプリングでき、学習精度を向上できる。
さらに、この実施例の燃料噴射装置は、インジェクタ３等の噴射系の性能が大幅に劣化している場合は、車両運転者に警告を発する。このため、噴射性能が劣化した状態で走行することを避けることができる。
【００４２】
［第２実施例］
上記の第１実施例では、初期取得した実噴射量（影響値）が所定領域内に無い場合にのみ、学習噴射の実噴射量を学習マスター噴射量に略一致するように仮の学習用噴射量（噴射期間）を変更する例を示した。
これに対して、この第２実施例では、初期取得した実噴射量（影響値）が所定領域内であっても、学習噴射の実噴射量が学習マスター噴射量に略一致するように仮の学習用噴射量（噴射期間）を求め、この仮の学習用噴射量（噴射期間）によって残りの学習噴射を実施して、残りの実噴射量（影響値）を取得するものである。
【００４３】
具体的には、第１実施例におけるステップＳ１０の判断結果がＹＥＳ  の場合であっても、図１に示すように、実噴射量がＢに示すように学習マスター噴射量Ｃに対してズレる場合は、実噴射量が学習用噴射量に略一致するように噴射期間を変更する。
具体的な変更例を示す。図１に示すように、実噴射量がＢであった場合、ＴＱ−Ｑ特性▲３▼に平行なＢを通るＴＱ−Ｑ特性▲２▼から学習マスター噴射量に応じた噴射期間τ１  を求め、残りの学習噴射を噴射期間τ１  で実施して、残りの実噴射量（影響値）を取得するものである。
【００４４】
この第２実施例を実施することにより、初期取得した実噴射量（影響値）が所定領域内であっても、学習制御に最適な影響値をサンプリングできるため、学習精度を向上できる。
【００４５】
［第３実施例］
上記の第１、第２実施例では、学習噴射の実噴射量が学習マスター噴射量に略一致するように仮の学習用噴射量（噴射期間）を変更する例を示した。
これに対して、この第３実施例では、初期取得した実噴射量（影響値）が所定領域内に無い場合に、実噴射量（影響値）が所定領域の中央値と略一致する仮の学習用噴射量（噴射期間）を求め、この仮の学習用噴射量（噴射期間）によって残りの学習噴射を実施して、残りの実噴射量（影響値）を取得するものである。
【００４６】
具体的には、図１に示すように、実噴射量Ａが閾値Ｍｉｎ−Ｍａｘから外れる場合（第１実施例においてステップＳ１０がＮＯの場合）、初期のＴＱ−Ｑ特性▲３▼に平行なＡを通るＴＱ−Ｑ特性▲１▼における閾値Ｍｉｎ−Ｍａｘの中央値（図１中、閾値中央Ｑ）の所定領域の中央値の噴射量Ｅから噴射期間τ２  を求め、残りの学習噴射を噴射期間τ２  で実施して、残りの実噴射量（影響値）を取得するものである。
この第３実施例を実施することにより、学習噴射の影響によって生じるエンジン運転状態特性値を適正化できる。
【００４７】
［第４実施例］
上記の第３実施例では、初期取得した実噴射量（影響値）が所定領域内に無い場合にのみ、実噴射量（影響値）が所定領域の中央値と略一致する仮の学習用噴射量（噴射期間）を求め、この仮の学習用噴射量（噴射期間）によって残りの学習噴射を実施して、残りの実噴射量（影響値）を取得する例を示した。
これに対して、この第４実施例では、初期取得した実噴射量（影響値）が所定領域内であっても、実噴射量（影響値）が所定領域の中央値と略一致する仮の学習用噴射量（噴射期間）を求め、この仮の学習用噴射量（噴射期間）によって残りの学習噴射を実施して、残りの実噴射量（影響値）を取得するものである。
【００４８】
具体的には、第１実施例におけるステップＳ１０の判断結果がＹＥＳ  の場合であっても、図１に示すように、例えば実噴射量Ｂが学習マスター噴射量Ｃに対してズレる場合は、残りの学習噴射の噴射量（噴射期間）を、実噴射量（影響値）が所定領域の中央値と略一致する仮の学習用噴射量（噴射期間）に変更するものである。
具体的な変更例を示す。図１に示すように、実噴射量がＢであった場合、ＴＱ−Ｑ特性▲３▼に平行なＢを通るＴＱ−Ｑ特性▲２▼において閾値Ｍｉｎ−Ｍａｘの中央値（図１中、閾値中央Ｑ）の噴射量から噴射期間τ５  を求め、残りの学習噴射を噴射期間τ５  で実施して、残りの実噴射量（影響値）を取得するものである。
この第４実施例を実施することにより、学習噴射の影響によって生じるエンジン運転状態特性値を最適化できる。
【００４９】
［第５実施例］
上記の実施例では、ステップＳ３  の判断結果がＮＯの場合は、単にこの制御を終了し、学習条件が成立するのを受動的に待つものであった。
これに対し、この第５実施例は、学習条件が成立していない場合は、積極的に学習条件に近づけ、学習の実施回数を増やすものである。
【００５０】
具体的に、この実施例では、図６におけるステップＳ３  がＮＯの場合は、図９に示す制御を実施する。
即ち、まずエンジン回転数（Ｎｅ）が所定回転数（Ｎｅ＿０）より高いか否かの判断を行う（ステップＳ２１）。このステップＳ２１の判断結果がＮＯの場合は、このルーチンを終了する。
ステップＳ２１の判断結果がＹＥＳ  の場合は、エンジン冷却水温（Ｔｈｗ）が所定温度（Ｔｈｗ＿０）より高いか否かの判断を行う（ステップＳ２２）。このステップＳ２２の判断結果がＮＯの場合は、エンジン冷却水温を上昇させる制御を実施する（ステップＳ２３）。
【００５１】
ステップＳ２２の判断結果がＹＥＳ  の場合、あるいはステップＳ２３の実施後は、コモンレール圧（Ｐｃｒ）が所定圧力範囲内であるか否かの判断を行う（ステップＳ２４）。なお、図９中におけるＰｃｒ＿ｔｒｇは、学習を実施するコモンレール圧（目標コモンレール圧）を示し、εはコモンレール圧の閾値を示すものである。
このステップＳ２４の判断結果がＮＯの場合は、コモンレール圧を所定圧力範囲内に入れる制御を実施する（ステップＳ２５）。具体的に、コモンレール圧が所定圧力範囲より低い場合はサプライポンプ４による昇圧制御を実施し、コモンレール圧が所定圧力範囲より高い場合は減圧弁（図示しない）を開弁するなどして減圧制御を実施する。
【００５２】
ステップＳ２４の判断結果がＹＥＳ  の場合、あるいはステップＳ２５の実施後は、吸気管内に配置されたスロットルバルブが全開であるか否かの判断を行う（ステップＳ２６）。このステップＳ２６の判断結果がＹＥＳ  の場合はこのルーチンを終了し、ステップＳ２６の判断結果がＮＯの場合はスロットルバルブを全開にさせる制御を実施し（ステップＳ２７）、このルーチンを終了する。
この第５実施例のように、学習条件が成立していない場合に、積極的に学習条件に近づけることにより、学習制御の実施回数を増やすことができる。このため、学習の頻度が高まり、噴射精度を高めることができる。
【００５３】
［変形例］
上記の実施例では、学習制御中に学習用噴射量の閾値Ｍｉｎ−Ｍａｘを求める例を示したが、予め閾値Ｍｉｎ−Ｍａｘを記憶装置に格納しておき、学習制御に要する演算負荷を軽減しても良い。
上記の実施例では、影響値の一例として実噴射量を用いた例を示したが、エンジン回転数変動量（ΔＮｅ）、発生トルク、Ａ／Ｆ（空燃比）など、学習噴射の影響が見られる他の影響値（実噴射量との関係を知ることができる影響値）を用いて学習値を求めても良い。
上記の実施例では、初期取得時の学習用噴射量（初期値）として、学習マスター噴射量（噴射期間τ０  ）を用いる例を示したが、前回設定された学習値や、前回設定された仮の学習用噴射量（噴射期間）に基づいて初期取得時の学習用噴射量を所定領域内（実施例では閾値Ｍｉｎ−Ｍａｘの範囲内）設定しても良い。
【００５４】
上記の実施例では、初期取得時の回数を１回にした例を示したが、初期取得時の回数を複数回にしても良い。その場合、初期取得時の影響値の取得数が、残りの影響値の取得数より少なくなることが望ましい。このように、初期取得時の取得数よりも残りの取得数を増やすことにより、学習噴射の影響によってエンジン運転状態特性値が望ましくない割合が減り、好ましいエンジン運転状態特性値の割合を増やすことができる。
【００５５】
また、初期取得時の学習噴射を複数回にして、複数の影響値に基づいて、インジェクタ３等の噴射系の性能劣化を判断するようにしても良い。
具体的な一例を示すと、初期取得時の学習噴射を複数回行い、図１０に示すように、複数の影響値（発生トルク）の平均値と、その平均値に対する偏差（バラツキ）βを算出し、その偏差βが予め設定された所定値αより大きい（β＞α）場合に、噴射系の性能が大幅に劣化していることを判断しても良い。
また、発生トルクの平均値が本来の発生トルク±δ（δ：設定値）内に収まっていない場合に、噴射系の性能が大幅に劣化していることを判断しても良い。
さらに、複数の影響値の最大値、最小値が予め定めた最大値、最小値の範囲から外れる場合に、噴射系の性能が大幅に劣化していることを判断しても良い。
【００５６】
上記の実施例では、燃料噴射装置の一例としてコモンレール式の燃料噴射装置を例に示したが、コモンレール式以外の蓄圧式の燃料噴射装置はもちろん、分配型の燃料噴射装置など、他の形式の燃料噴射装置に適用しても良い。
また、本発明はディーゼルエンジンに限定されるものではなく、ガソリンエンジンなど他のエンジンの学習制御に適用可能なものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】ＴＱ−Ｑ特性を用いた本発明の説明図である。
【図２】噴射量と発生トルクとの関係を示すグラフである。
【図３】コモンレール圧に応じた噴射量と騒音レベルとの関係を示すグラフである。
【図４】噴射量とエミッション（ＴＨＣ、ＮＯｘ）との関係を示すグラフである。
【図５】噴射開始時期と発生トルクとの関係を示すグラフである。
【図６】学習制御のフローチャートである。
【図７】学習実施条件に適合した噴射量の説明図である。
【図８】燃料噴射装置の概略図である。
【図９】積極的に学習条件に近づける制御を実施するフローチャートである。
【図１０】噴射系の劣化判断の説明図である。
【符号の説明】
１  エンジン
２  コモンレール
３  インジェクタ
５  ＥＣＵ（制御装置）
【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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【図１０】
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