(57)【要約】【課題】予め決められた規定時間内に取得されたデータのみで噴射量学習を実施することにより、学習精度の向上を図ること。【解決手段】ＥＣＵは、蓄積データ数が規定個数に達した時に、その規定個数のデータのうち、最古のデータが取得された時刻と最新のデータが取得された時刻との時間差が規定時間内であるか否かを判定し、規定時間内である場合は、蓄積された規定個数のデータを基に、噴射量補正を実施する。この方法によれば、噴射量補正を実施する際に、規定時間以前に取得された古いデータが混在することはなく、規定時間内に取得された規定個数のデータのみを使用して噴射量を補正できるので、学習精度を向上できる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定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時に、内燃機関の各気筒に取り付けられた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、
前記内燃機関の運転状態を検出する検出手段より、前記学習用噴射の影響を表すエンジン状態変化量に関するデータを気筒毎に取得するデータ取得手段と、
取得されたデータが使用可能か否かを判定するデータ判定手段と、
使用可能と判定されたデータを基に、前記インジェクタに指令する指令噴射量を増量または減量すべき補正量を算出する補正量算出手段と、
算出された補正量に応じて、前記指令噴射量を増減補正する噴射量補正手段とを備えた内燃機関の噴射量制御装置であって、
前記データ判定手段は、取得されたデータを蓄積した蓄積データ数が規定個数に達した時に、その規定個数のデータのうち、最古のデータが取得された時刻と最新のデータが取得された時刻との時間差が規定時間内であるか否かを判定し、前記規定時間内である場合に、前記規定個数のデータを使用可能であると判定することを特徴とする内燃機関の噴射量制御装置。
【請求項２】
請求項１に記載した内燃機関の噴射量制御装置において、
前記データ判定手段は、前記最古のデータが取得された時刻と前記最新のデータが取得された時刻との時間差が規定時間を超えると判定した時に、前記最古のデータを破棄して、前記蓄積データ数を減算処理することを特徴とする内燃機関の噴射量制御装置。
【請求項３】
所定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時に、内燃機関の各気筒に取り付けられた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、
前記内燃機関の運転状態を検出する検出手段より、前記学習用噴射の影響を表すエンジン状態変化量に関するデータを気筒毎に取得するデータ取得手段と、
取得されたデータが使用可能か否かを判定するデータ判定手段と、
使用可能と判定されたデータを基に、前記インジェクタに指令する指令噴射量を増量または減量すべき補正量を算出する補正量算出手段と、
算出された補正量に応じて、前記指令噴射量を増減補正する噴射量補正手段とを備えた内燃機関の噴射量制御装置であって、
前記データ判定手段は、最初のデータが取得された時刻から規定時間が経過するまでに取得されたデータを使用可能とする、あるいは、最新のデータが取得された時刻から規定時間さかのぼった時刻以降に取得されたデータを使用可能であると判定することを特徴とする内燃機関の噴射量制御装置。
【請求項４】
請求項１〜３に記載した何れかの内燃機関の噴射量制御装置において、
前記データ判定手段は、前記規定時間内に取得されたデータに対し、取得時刻からの経過時間が短くなる程、データの価値を重視するための重み付けを行い、
前記補正量算出手段は、前記重み付けされたデータを基に、前記補正量の算出を行うことを特徴とする内燃機関の噴射量制御装置。
【請求項５】
請求項１〜４に記載した何れかの内燃機関の噴射量制御装置において、
前記データ取得手段は、前記学習条件が成立してから、最初に上死点に到達する気筒よりデータ取得を開始することを特徴とする内燃機関の噴射量制御装置。
【請求項６】
請求項１〜４に記載した何れかの内燃機関の噴射量制御装置において、
前記データ取得手段は、各気筒の蓄積データ数を比較して、任意の気筒を他の気筒より優先してデータ取得を行うことを特徴とする内燃機関の噴射量制御装置。
【請求項７】
請求項６に記載した内燃機関の噴射量制御装置において、
前記データ取得手段は、蓄積データ数が最も多い気筒、もしくは最も少ない気筒を、前記任意の気筒としてデータ取得を行うことを特徴とする内燃機関の噴射量制御装置。
【請求項８】
請求項１〜７に記載した何れかの内燃機関の噴射量制御装置において、
前記データ判定手段は、車両の走行距離または前記インジェクタの作動回数を判定条件として、取得されたデータが使用可能か否かを判定することを特徴とする内燃機関の噴射量制御装置。
【請求項９】
請求項１〜８に記載した何れかの内燃機関の噴射量制御装置において、
前記学習条件判定手段は、少なくとも、前記インジェクタに指令する指令噴射量が、ゼロ以下となる無噴射時であることを、前記学習条件として判定していることを特徴とする内燃機関の噴射量制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、実噴射量と指令噴射量とのずれを補正する噴射量学習を行う内燃機関の噴射量制御装置に関する。
【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の場合には、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。
【０００３】
そこで、エンジン状態が無負荷でフューエルカット中に学習用の噴射を実施し、その噴射によって生じたエンジンの状態変化（例えば、回転数変動やＡ／Ｆ等）を基に、実際に噴射された燃料量（以下、実噴射量と表記）を推定し、その実噴射量と、インジェクタに指令した噴射量（以下、指令噴射量と表記）とのずれを補正する噴射量学習について、本出願人により提案されている（特許文献１参照）。なお、実噴射量と指令噴射量とのずれは、インジェクタを含む噴射系製品の機差や経時変化によって生じる。
【特許文献１】特願２００３−１８５６３３
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記の噴射量学習では、同じ燃料量を噴射するようにインジェクタに指令しても、実噴射量が毎噴射でばらつくことを考慮して、各気筒で取得した複数のデータを基に、噴射量ずれを補正している（例えば、Ｎ個の取得データを平均化して補正する）。
ところが、Ｎ個のデータが蓄積されたとしても、そのＮ個のデータの中に、例えば１年前に取得された古いデータが含まれていると、誤学習や学習精度（補正精度）の低下に繋がる恐れがある。その理由は、古いデータが取得された時点から現在までの１年の間にも噴射系製品が経時変化しているため、１年前に取得された古いデータでは、現在の噴射量ずれを反映していない可能性があるからである。
【０００５】
本発明は、上記事情に基づいて成されたもので、その目的は、予め決められた規定時間内に取得されたデータのみで噴射量学習を実施することにより、学習精度を向上できる内燃機関の噴射量制御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の発明）
本発明は、学習条件が成立している時に、内燃機関の各気筒に取り付けられたインジェクタより学習用噴射を実施し、その学習用噴射の影響を表すエンジン状態変化量に関するデータを気筒毎に取得して、その取得されたデータが使用可能か否かを判定した後、使用可能と判定されたデータを基に補正量を算出し、その補正量に応じて、インジェクタへの指令噴射量を増減補正する噴射量制御装置であり、取得されたデータが使用可能か否かを判定するデータ判定手段を備えている。
【０００７】
前記データ判定手段は、取得されたデータの蓄積数（蓄積データ数）が規定個数に達した時に、その規定個数のデータのうち、最古のデータが取得された時刻と最新のデータが取得された時刻との時間差が規定時間内であるか否かを判定し、規定時間内である場合に、規定個数のデータを使用可能であると判定することを特徴とする。
上記の構成によれば、補正量を算出する際に、規定時間以前に取得された古いデータが混在することはなく、規定時間内に取得された規定個数のデータのみを使用して噴射量を補正できるので、学習精度を向上できる。
【０００８】
（請求項２の発明）
請求項１に記載した内燃機関の噴射量制御装置において、データ判定手段は、最古のデータが取得された時刻と最新のデータが取得された時刻との時間差が規定時間を超えると判定した時に、最古のデータを破棄して、蓄積データ数を減算処理することを特徴とする。これにより、蓄積データ数が規定個数より１個だけ少なくなるため、新たにデータが取得された場合、そのデータが最新のデータとなり、且つ蓄積データ数が規定個数となる。  
【０００９】
（請求項３の発明）
本発明は、学習条件が成立している時に、内燃機関の各気筒に取り付けられたインジェクタより学習用噴射を実施し、その学習用噴射の影響を表すエンジン状態変化量に関するデータを気筒毎に取得して、その取得されたデータが使用可能か否かを判定した後、使用可能と判定されたデータを基に補正量を算出し、その補正量に応じて、インジェクタへの指令噴射量を増減補正する噴射量制御装置であり、取得されたデータが使用可能か否かを判定するデータ判定手段を備えている。
【００１０】
前記データ判定手段は、最初のデータが取得された時刻から規定時間が経過するまでに取得されたデータを使用可能とする、あるいは、最新のデータが取得された時刻から規定時間さかのぼった時刻以降に取得されたデータを使用可能であると判定することを特徴とする。
この構成によれば、最初のデータが取得された時刻から規定時間が経過した時点で、それまでに取得されたデータを基に、あるいは、最新のデータが取得された時刻から規定時間さかのぼった時刻以降に取得されたデータを基に補正量を算出するので、規定時間以前に取得された古いデータが混在することはなく、学習精度を向上できる。
【００１１】
また、規定時間内に蓄積するデータ数を特定していない（例えば、請求項１に記載した規定個数を設定していない）ので、規定時間内に蓄積されたデータ数が規定個数に満たない場合でも、蓄積されたデータのみを使用して、補正量を算出することができ、噴射量学習を短時間に完了させることが可能である。これとは逆に、規定時間内に規定個数を超えるデータ数が蓄積された場合は、その規定個数を超えるデータを使用して補正量を算出できるので、より学習精度を向上できる。
【００１２】
（請求項４の発明）
請求項１〜３に記載した何れかの内燃機関の噴射量制御装置において、データ判定手段は、規定時間内に取得されたデータに対し、取得時刻からの経過時間が短くなる程、データの価値を重視するための重み付けを行い、補正量算出手段は、重み付けされたデータを基に、補正量の算出を行うことを特徴とする。
規定時間内に取得されたデータの中でも、古いデータより新しいデータの方が、現在の噴射量ずれを、より濃く反映しているため、古いデータより新しいデータの価値を重視するための重み付けを行うことにより、学習精度を更に向上できる。
【００１３】
（請求項５の発明）
請求項１〜４に記載した何れかの内燃機関の噴射量制御装置において、データ取得手段は、学習条件が成立してから、最初に上死点に到達する気筒よりデータ取得を開始することを特徴とする。
これにより、速やかに学習を開始して、短時間に完了することが可能である。
【００１４】
（請求項６の発明）
請求項１〜４に記載した何れかの内燃機関の噴射量制御装置において、データ取得手段は、各気筒の蓄積データ数を比較して、任意の気筒を他の気筒より優先してデータ取得を行うことを特徴とする。
全噴射機会でデータが取得できない場合（例えば、エンジン状態変化量の検出に１回転を要するため、エンジン１回転につき１回しかデータが取得できない場合等）は、学習条件が成立した直後の気筒（学習条件が成立してから最初に上死点に到達する気筒）からデータを取得せず、任意の気筒を他の気筒より優先してデータ取得を行う（つまり、任意の気筒に集中して、もしくは、全気筒にまんべんなくデータ取得を行う）ことにより、効率的な学習による学習時間の短縮が可能、もしくは、全気筒の補正を近い時期に行うことが可能である。
【００１５】
（請求項７の発明）
請求項６に記載した内燃機関の噴射量制御装置において、データ取得手段は、蓄積データ数が最も多い気筒を、任意の気筒としてデータ取得を行うことを特徴とする。
この場合、蓄積されているデータ数が多い気筒を他の気筒より優先してデータ取得を行うことにより、過去に蓄積されたデータを、規定時間を経過することによって破棄することなく、短時間に学習を完了することが可能である。
【００１６】
（請求項８の発明）
請求項１〜７に記載した何れかの内燃機関の噴射量制御装置において、データ判定手段は、車両の走行距離またはインジェクタの作動回数を判定条件として、取得されたデータが使用可能か否かを判定することを特徴とする。
インジェクタより実際に噴射された燃料量（実噴射量）と、インジェクタに指令する指令噴射量とのずれは、インジェクタの経時変化に起因して生じることが多いので、データ判定手段は、データ取得時からの経過時間ではなく、経時変化に影響する車両の走行距離またはインジェクタの作動回数によって、取得されたデータが使用可能か否かを判定することも可能である。
【００１７】
例えば、請求項１の発明に係わるデータ判定手段は、取得されたデータの蓄積数（蓄積データ数）が規定個数に達した時に、その規定個数のデータのうち、最古のデータが取得された時の走行距離（またはインジェクタの作動回数）と最新のデータが取得された時の走行距離（またはインジェクタの作動回数）との差が規定距離（または規定回数）内であるか否かを判定し、規定距離（または規定回数）内である場合に、規定個数のデータを使用可能であると判定することができる。
また、請求項３の発明に係わるデータ判定手段は、最初のデータが取得された時の走行距離（またはインジェクタの作動回数）から規定距離（または規定回数）が経過するまでに取得されたデータを使用可能であると判定することができる。
【００１８】
（請求項９の発明）
請求項１〜８に記載した何れかの内燃機関の噴射量制御装置において、学習条件判定手段は、少なくとも、インジェクタに指令する指令噴射量が、ゼロ以下となる無噴射時であることを、学習条件として判定していることを特徴とする。
これにより、学習用噴射によって生じる内燃機関の状態変化量を正確に検出でき、噴射量学習を高精度に実行できる。なお、インジェクタに指令する指令噴射量がゼロ以下となる無噴射時とは、例えば、シフトチェンジ時あるいは減速時等のフューエルカット状態である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
本発明を実施するための最良の形態を以下の実施例により詳細に説明する。
【実施例１】
【００２０】
図４はディーゼル機関の燃料噴射システムを模式的に示したシステム構成図である。
本実施例の内燃機関は、例えば、４気筒のディーゼル機関（以下、エンジン１と呼ぶ）であり、以下に説明する蓄圧式の燃料噴射装置を備えている。
燃料噴射装置は、図４に示す様に、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。
【００２１】
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、燃料圧力を検出して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。
【００２２】
燃料ポンプ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などを有している。
【００２３】
この燃料ポンプ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、加圧室１３から吐出弁１６を押し開いてコモンレール２に圧送される。
【００２４】
インジェクタ５は、エンジン１の気筒毎に取り付けられ、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から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の高圧燃料が供給される圧力室（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。
【００２５】
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。
【００２６】
ＥＣＵ６は、エンジン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）、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。  
【００２７】
また、ＥＣＵ６は、インジェクタ５に指令される指令噴射量と、その指令噴射量を受けてインジェクタ５より実際に噴射される燃料量（実噴射量）とのずれを補正するための噴射量学習を実行する。なお、ＥＣＵ６には、噴射量学習を実行するために、本発明に係わる学習条件判定手段、学習用噴射指令手段、データ取得手段、データ判定手段、補正量算出手段、及び噴射量補正手段等の機能を有している。
【００２８】
続いて、噴射量学習を実行するＥＣＵ６の処理手順を図５に示すフローチャートに基づいて説明する。
なお、本実施例の４気筒エンジン１は、噴射順序が第１気筒（＃１と表記する）→第３気筒（＃３）→第４気筒（＃４）→第２気筒（＃２）である。
ステップ１００…学習完了フラグをチェックする。同フラグは、エンジン１の全気筒（＃１〜＃４）で噴射量学習が完了しているか否かを判定するもので、全気筒の学習が完了している場合は、同フラグがＯＮになっている。この判定で、同フラグがＯＦＦの場合（判定結果ＮＯ）は、ステップ１１０へ進み、ＯＮの場合は、本処理を終了する。
【００２９】
ステップ１１０…学習条件が成立しているか否かを判定する。学習条件は、図２に示す様に、アクセル開度＝０、且つ、指令噴射量≦０である。なお、本実施例では、図３に示す様に、圧縮行程後半の９０°ＣＡ〜膨張行程前半の９０°ＣＡにある気筒を噴射気筒と定義し、その噴射気筒が替わる毎（１８０°ＣＡ毎）に学習条件を判定する。
この判定で、学習条件が成立している場合（判定結果ＹＥＳ）は、学習許可フラグを「０」→「１」に切り替えて、ステップ１２０へ進み、学習条件が成立していない場合（同フラグ＝０）は、本処理を終了する。
【００３０】
ステップ１２０…現在の噴射気筒の番号ｉを記録する。
ステップ１３０…番号ｉの噴射気筒（＃ｉと表記する）に対して、学習を完了しているか否かを判定する。学習が完了している場合（判定結果ＹＥＳ）は、本処理を終了し、学習が完了していない場合は、ステップ１４０へ進む。
ステップ１４０…＃ｉに対して学習用噴射を実施し、その学習用噴射の影響を表すエンジン状態変化量（例えば回転数変動量）を算出するためのデータ（エンジン回転数）を取得する。
【００３１】
ここで、データの取得処理について、図３を参照して説明する。
（ａ）：学習条件が判定される。この学習条件が成立して、学習許可フラグ＝１になると、以下の（ｂ）〜（ｆ）の処理が行われる。
（ｂ）：学習用噴射を実施する前のエンジン回転数ωａを計測開始する。
（ｃ）：学習用噴射を実施する前のエンジン回転数ωａを計測終了する。
（ｄ）：学習用噴射を実施する。
（ｅ）：学習用噴射を実施した後のエンジン回転数ωｂを計測開始する。
（ｆ）：学習用噴射を実施した後のエンジン回転数ωｂを計測終了する。
【００３２】
なお、学習用噴射は、噴射気筒（図３では＃１）のＴＤＣ付近で着火する様に、ＴＤＣ直前に実施される。
学習用噴射を実施する前のエンジン回転数ωａは、（ｂ）〜（ｃ）間の平均回転数に相当し、（ｂ）〜（ｃ）間の所要時間と回転角度から算出される。
同様に、学習用噴射を実施した後のエンジン回転数ωｂは、（ｅ）〜（ｆ）間の平均回転数に相当し、（ｅ）〜（ｆ）間の所要時間と回転角度から算出される。
【００３３】
ステップ１５０…データの取得が成功したか否かを判定する。この処理は、データを取得する間に、通常の噴射が復帰したり、レール圧が変化したりすることなく、ステップ１１０に示された学習条件が守られていたか否かをチェックしている。データの取得が成功した場合（判定結果ＹＥＳ）は、次のステップ１６０へ進み、データが取得できなかった場合は、本処理を終了する。
ステップ１６０…＃ｉの蓄積データ数Ｎ（ｉ）に「１」を加算する。
ステップ１７０…蓄積されたデータのチェックを行う。この処理は、図６に示すサブルーチンに基づいて行われる（後述する）。
【００３４】
ステップ１８０…蓄積データ数Ｎ（ｉ）が規定個数Ｎ（本実施例では３個）に到達したか否かを判定する。規定個数Ｎに到達した場合（判定結果ＹＥＳ）は、次のステップ１９０へ進み、規定個数Ｎに到達していない場合は、本処理を終了する。
ステップ１９０…＃ｉに対して噴射量補正を実施する。この噴射量補正は、例えば、特開２０００−３１０１４６公報に開示された公知技術であり、学習用噴射の実施によって生じる回転数変動量を基に、実噴射量（インジェクタ５より実際に噴射された燃料量）を推定し、その実噴射量と指令噴射量とのずれを補正するものである。なお、回転数変動量は、学習用噴射直前のエンジン回転数ωａと学習用噴射直後のエンジン回転数ωｂから算出され、蓄積されたＮ個の回転数変動量データを平均化して補正量が算出される。
【００３５】
ステップ２００…＃ｉの学習完了フラグをＯＮにする。
ステップ２１０…全気筒（ｉ＝１〜４）の学習完了フラグがＯＮか否かを判定する。同フラグが全気筒でＯＮの場合（判定結果ＹＥＳ）は、次のステップ２２０へ進み、同フラグがＯＦＦの気筒がある場合は、本処理を終了する。
ステップ２２０…学習完了フラグをＯＮにして、本処理を終了する。なお、ステップ２００、２１０に記載した学習完了フラグは、個々の噴射気筒＃１〜＃４に対して割り当てられたフラグであり、ステップ２２０及びステップ１００に記載した学習完了フラグは、全気筒の学習が完了した時（つまり、個々の噴射気筒＃１〜＃４に対して割り当てられたフラグが全てＯＮになった時）に表示（ＯＮ）されるフラグである。
【００３６】
続いて、前記ステップ１７０に記載した蓄積データのチェック処理について、図６に示すサブルーチンを基に説明する。
ステップ１７１…蓄積データ数Ｎ（ｉ）が規定個数Ｎに到達したか否かを判定する。
Ｎ（ｉ）＝Ｎの場合（判定結果ＹＥＳ）は、次のステップ１７２へ進み、Ｎ（ｉ）≠Ｎの場合は、本処理を終了して、メインルーチンのステップ１８０へ移行する。
ステップ１７２…蓄積されたＮ個のデータのうち、最古のデータの取得時刻ｔｏと、最新のデータの取得時刻ｔｎとの時間差Δｔを算出する。
【００３７】
ステップ１７３…ステップ１７２で算出した時間差Δｔが、予め決められた規定時間以上か否かを判定する。Δｔ≧規定時間の場合（判定結果ＹＥＳ）は、次のステップ１７４へ進み、Δｔ＜規定時間の場合は、本処理を終了して、上記ステップ１８０へ移行する。  ステップ１７４…蓄積されたＮ個のデータから最古のデータを破棄する。
ステップ１７５…蓄積データ数Ｎ（ｉ）から「１」を減算した後、本処理を終了して、上記ステップ１８０へ移行する。
【００３８】
続いて、本実施例の噴射量学習を図１に示すタイムチャートに基づいて説明する。
図１の横軸に示す時刻ｔ１にて学習許可フラグが「１」になると、上記ステップ１４０に記載したデータ取得処理が実行される。図１では、ｔ１〜ｔ２間で＃１のデータ取得が実施され、その後、学習許可フラグが「０」になるｔ６までの間に、＃３→＃４→＃２→＃１の順にデータ取得が実施される。ｔ６で学習許可フラグが「０」になると、データ取得は実施されなくなり、次に学習許可フラグが「１」になるｔ７以降で、再度データ取得が行われる。
【００３９】
上記の様に取得したデータを蓄積していき、＃ｉの蓄積データ数Ｎ（ｉ）が規定個数Ｎ（３個）に到達した時点で、噴射量の補正を行う。但し、補正を実施するためには、３個のデータが全て規定時間内に取得されたことが必要となる。
そこで、ｔ８の時点で＃１のデータがＮ個（３個）蓄積されると、最古のデータが取得された時刻ｔ１と、最新のデータが取得された時刻ｔ８との時間差Δｔが算出され、その時間差Δｔが規定時間内であるか否かが判定される。ここでは、時間差Δｔが規定時間内である（つまり、３個のデータが全て規定時間内に取得されている）ため、蓄積された３個のデータを基に、＃１の噴射量が補正される。
＃１の噴射量補正が完了すると、それ以降、＃１のデータを取得する機会があっても、データ取得が実施されることはない（ｔ９では＃１のデータを取得しない）。
【００４０】
一方、ｔ１１の時点で＃４のデータが３個蓄積されるが、最古のデータが取得された時刻ｔ３と、最新のデータが取得された時刻ｔ１１との時間差Δｔが規定時間を超えているため、＃４の噴射量が補正されることはなく、規定時間以前のｔ３で取得されたデータ（最古のデータ）は破棄される。この時点で、＃４の蓄積データ数は２個となり、その後、ｔ１２で取得されたデータが蓄積されて、蓄積データ数が３個になると、再び、最古のデータの取得時刻ｔ１０と最新のデータの取得時刻ｔ１２との時間差Δｔが規定時間内であるか否かが判定される。ここでは、時間差Δｔが規定時間内であるため、蓄積された３個のデータを基に、＃４の噴射量補正が実施される。
【００４１】
（実施例１の効果）
本実施例の噴射量学習では、蓄積データ数が規定個数に達した時に、その規定個数のデータのうち、最古のデータが取得された時刻と最新のデータが取得された時刻との時間差が規定時間内であるか否かを判定し、規定時間内である場合に、規定個数のデータを基に、噴射量補正を実施している。この方法によれば、補正を実施する際に、規定時間以前に取得された古いデータが混在することはなく、規定時間内に取得された規定個数のデータのみを使用して噴射量を補正できるので、学習精度を向上できる。
【実施例２】
【００４２】
実施例２では、実施例１に記載した蓄積データのチェック処理（ステップ１７０）に関する他の方法について説明する。
図７は蓄積データのチェック処理手順を示すサブルーチンである。
実施例１と異なる点は、ステップ１７１の処理と、ステップ１７５を実施した後、ステップ１７１へリターンする点であり、ステップ１７２〜１７４の処理は同じである。
即ち、実施例１では、蓄積データ数Ｎ（ｉ）が規定個数Ｎに達した時点（ステップ１７１の判定結果がＹＥＳの場合）で、データチェックを実施しているが、実施例２では、蓄積データ数Ｎ（ｉ）が規定個数Ｎに達する前に、データを取得した時点でデータチェックを実施し、その時点から規定時間外にあるデータを全て破棄している。
【実施例３】
【００４３】
実施例１では、規定個数Ｎのデータが規定時間内に取得されるまで噴射量補正が実施されることはないが、実施例３では、最初に取得されたデータの取得時刻から規定時間が経過した時点で、蓄積データ数が規定個数に満たない場合でも、それまでに蓄積されたデータを用いて噴射量補正を実施する。
この方法においても、実施例１と同様に、補正を実施する際に、規定時間以前に取得された古いデータが混在することはなく、規定時間内に取得されたデータのみを使用して噴射量を補正できるので、学習精度を向上できる。
【００４４】
また、規定時間内に蓄積するデータ数を特定していない（規定個数を設定していない）ので、規定時間内に蓄積されたデータ数が規定個数に満たない場合でも、それまでに蓄積されたデータのみを使用して、補正量を算出することができ、噴射量学習を短時間に完了させることが可能である。例えば、図１で説明すると、実施例１では、ｔ１１の時点で＃４のデータが３個蓄積されても、最古のデータの取得時刻ｔ３と最新のデータの取得時刻ｔ１１との時間差Δｔが規定時間を超えているため、＃４の噴射量が補正されることはない。
【００４５】
これに対し、実施例３では、ｔ３で＃４の１個目のデータを取得した後、ｔ１０〜ｔ１１の間で、ｔ３からの経過時間が規定時間に達したとすると、その規定時間内に蓄積されたデータ（ｔ３及びｔ１０で取得された２個のデータ）を基に、噴射量の補正を実施できるので、実施例１の場合より、＃４の噴射量学習を早期に完了させることができる。
更に、規定時間内に規定個数を超えるデータ数が蓄積された場合は、その規定個数を超えるデータを使用して補正量を算出できるので、より学習精度を向上できる。
【実施例４】
【００４６】
実施例４は、規定時間内に取得されたデータに対して重み付けを行う場合の一例を説明する。
規定時間内に取得されたデータの中でも、古いデータより新しいデータの方が、現在の噴射量ずれを、より濃く反映しているので、古いデータより新しいデータの価値を重視するために、取得時刻からの経過時間に応じて重み付けを行うことにより、学習精度を更に向上できる。
【００４７】
重み付けの一例として、以下に回転数変動量δの平均値算出式を記載する。
【数１】
2005146947.tif 000003
【実施例５】
【００４８】
実施例５では、各気筒の蓄積データ数を比較して、任意の気筒を他の気筒より優先してデータ取得を行う、つまり、任意気筒のデータを集中的に取得する、もしくは、全気筒のデータをまんべんなく取得する場合の一例を説明する。
実施例１では、毎噴射気筒でデータを取得できる例を記載しているため、学習許可フラグが「０」→「１」に切り替わった直後の気筒からデータを取得している（例外は、噴射量補正が完了した気筒：図１のｔ９では＃１のデータを取得しない）が、例えば、２回の噴射機会に対し、１回しかデータを取得できない（エンジン１回転につきデータ取得機会が１回）場合もある。この様な場合、学習条件が成立した直後の気筒からデータを取得するよりも、次の噴射気筒まで待機してから、データを取得した方が良いこともある。
【００４９】
実施例５の具体例（任意気筒のデータを集中的に取得する場合）を図８に基づいて説明する。
ここでは、エンジン１回転分の時間をかけて、学習用噴射〜データ取得までを１回行う制御を考える。
この制御では、学習条件が成立している（学習許可フラグ＝１）期間が、エンジン１回転未満であれば、その時のデータ取得は完了しないことになる。図８で説明すると、時刻ｔ１１で学習許可フラグが「０」→「１」に切り替わったことにより、＃４のデータを取得しようとしても、データ取得完了前のｔ１２で学習許可フラグが「１」→「０」に切り替わっているため、＃４のデータは取得できていない。
【００５０】
時刻ｔ１で学習許可フラグが「１」になった場合、ｔ１〜ｔ２のエンジン１回転の時間をかけて、＃２に対する学習用噴射及びデータ取得を行う。同様に、ｔ２〜ｔ３で、＃３に対する学習用噴射及びデータ取得を行う。なお、ｔ３以降で＃２のデータを取得しようとしても、ｔ４で学習許可フラグが「１」→「０」に切り替わっているため、データ取得は完了できていない。
また、時刻ｔ８で学習許可フラグが「１」になった時、その直後の気筒でデータを取得すると、取得できるのは＃４のデータとなるが、この時点（時刻ｔ８）で、＃２が補正に必要なデータ数（例えば３個）まであと１個なので、＃４でデータを取得せずに、１／２回転（１８０°ＣＡ）待機して、ｔ９〜ｔ１０で＃２のデータを取得する。
【００５１】
上記の方法によれば、学習許可フラグが「０」→「１」に切り替わった直後の気筒からデータ取得する場合（実施例１の方法）より、＃２の補正に必要な規定個数のデータを早く取得できるため、過去の蓄積データを破棄することなく、規定時間内に規定個数のデータを取得して補正を完了させることが可能である。
但し、時刻ｔ５〜ｔ７のように、学習許可フラグが「１」になった期間が、ちょうど１回転分だった場合は、ｔ５からデータを取得すれば、＃２のデータは取得できるが、１／２回転待機して＃１のデータを取得することはできない（データ取得完了前に学習許可フラグが「１」→「０」に切り替わるため）。
【００５２】
なお、上記に＃２のデータ取得を例に説明したが、実施例１に記載した様に、４気筒エンジン１の噴射順序が＃１→＃３→＃４→＃２である場合、例えば、＃１と＃４、＃３と＃２を組みとして、（Ａ）：学習許可フラグが「０」→「１」に切り替わった直後の気筒、（Ｂ）：データ取得気筒とした時に、以下のようにデータ取得を行うことができる。
先ず、＃１と＃４の噴射量補正を先に実施する場合は、（Ａ）と（Ｂ）の組み合わせを以下の様にする。
（Ａ）＃１の時に（Ｂ）＃１
（Ａ）＃３の時に（Ｂ）＃４（１８０°ＣＡ待機）
（Ａ）＃４の時に（Ｂ）＃４
（Ａ）＃２の時に（Ｂ）＃１（１８０°ＣＡ待機）
【００５３】
＃１と＃４の噴射量補正が完了した場合は、
（Ａ）＃１の時に（Ｂ）＃３（１８０°ＣＡ待機）
（Ａ）＃３の時に（Ｂ）＃３
（Ａ）＃４の時に（Ｂ）＃２（１８０°ＣＡ待機）
（Ａ）＃２の時に（Ｂ）＃２
とする。
【００５４】
ちなみに、＃１が補正完了し、＃４が未完了であった場合は、
（Ａ）＃１の時に（Ｂ）＃３（１８０°ＣＡ待機）
（Ａ）＃３の時に（Ｂ）＃４（１８０°ＣＡ待機）
（Ａ）＃４の時に（Ｂ）＃４
（Ａ）＃２の時に（Ｂ）＃２
とする。
【００５５】
なお、＃１と＃４、＃３と＃２のどちらの組みからデータ取得を開始するかは、最初に学習許可フラグが「０」→「１」に切り替わった時の気筒から決めれば良い。
上記の様に、特定の気筒（例えば＃１と＃４）を他の気筒（例えば＃３と＃２）より優先してデータ取得を行うことで、特定の気筒（＃１と＃４）のデータ取得機会が増えるため、規定個数のデータを早期に取得して噴射量補正を実施でき、且つ、過去の蓄積データの破棄を抑制できる。
【００５６】
（変形例）
実施例１では、学習許可フラグが「１」の状態で噴射量学習を実施しているが、蓄積データのチェック（ステップ１７０）及び噴射量補正（ステップ１９０）は、学習許可フラグが「０」になってから実施しても良い。これにより、データ取得時のＥＣＵ６の処理負荷を軽減できる。
実施例１では、学習用噴射の影響を表すエンジン状態変化量の一例として回転数変動量を示したが、回転数変動量以外にも、筒内圧の変化量、あるいはＡ／Ｆの変化量を基に、噴射量補正を実施することもできる。
【００５７】
実施例１では、蓄積されたＮ個のデータが、全て規定時間内に取得された場合に、噴射量補正を実施しているが、データ取得時からの経過時間ではなく、車両の走行距離もしくはインジェクタ５の作動回数によって噴射量補正を実施するか否かを判定することも可能である。例えば、ステップ１７０（サブルーチンのステップ１７１〜１７５）で蓄積データをチェックする際に、蓄積されたＮ個のデータのうち、最古のデータが取得された時の走行距離（またはインジェクタ５の作動回数）と、最新のデータが取得された時の走行距離（またはインジェクタ５の作動回数）との差が、予め決められた規定距離（または規定回数）内であるか否かを判定し、規定距離（または規定回数）内である場合に、蓄積されたＮ個のデータを基に、噴射量補正を実施することができる。
同様に、実施例３では、最初のデータが取得された時の走行距離（またはインジェクタ５の作動回数）から規定距離（または規定回数）が経過するまでに取得されたデータを基に、噴射量補正を実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】噴射量学習のデータ取得に係わるタイムチャートである（実施例１）。
【図２】学習条件の成立判定に係わる説明図である。
【図３】データの取得方法に係わる説明図である。
【図４】ディーゼル機関の燃料噴射システムを模式的に示したシステム構成図である。
【図５】噴射量学習の処理手順を示すフローチャートである。
【図６】蓄積データのチェック処理を示すサブルーチンである（実施例１）。
【図７】蓄積データのチェック処理を示すサブルーチンである（実施例２）。
【図８】噴射量学習のデータ取得に係わるタイムチャートである（実施例５）。
【符号の説明】
【００５９】
１  エンジン（内燃機関）
５  インジェクタ
６  ＥＣＵ（噴射量制御装置）
１８  回転数センサ（検出手段）
【図１】
2005146947.tif 000004
【図２】
2005146947.tif 000005
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2005146947.tif 000009
【図７】
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【図８】
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