(57)【要約】【課題】  未学習領域における学習値をより適正に更新すると共に内燃機関の良好な始動性を確保する。【解決手段】  未学習領域の学習値のうち学習が完了した領域より吸入空気量は少なくリーン側に位置する学習値以外の学習値についてはガード範囲Ｒによるガード処理を行なって更新し（Ｓ１９０，Ｓ２００）、未学習領域の学習値のうち学習が完了した領域より吸入空気量は少なくリーン側に位置する学習値についてはガード範囲によるガード処理を行なわずにその値を用いて更新する（Ｓ１８０，Ｓ２００）。これにより、未学習領域における学習値をより適正に更新することができると共に僅かな安定性の欠如により低下するエンジン２２の始動性を良好なものとして確保することができる。【選択図】        図２
2005226554.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関の制御装置であって、
複数の吸入空気量領域を複数の学習領域として前記内燃機関に対する燃料噴射制御における空燃比に関する学習を実行する学習実行手段と、
前記複数の学習領域のうち前記学習実行手段による学習が完了した学習完了領域の学習値については該学習値を学習結果とし、前記複数の学習領域のうち前記学習実行手段による学習が完了していない未学習領域の学習値であって前記学習完了領域より吸入空気量が多い領域の学習値および学習完了領域より吸入空気量が少ない領域におけるリッチ側の学習値については学習完了領域の学習値に基づく修正を施した結果を学習結果とし、前記複数の学習領域のうち未学習領域の学習値であって学習完了領域より吸入空気量が少ない領域におけるリーン側の学習値については該学習値を学習結果として調整する学習結果調整手段と、
該学習結果調整手段により調整された学習結果を用いて前記内燃機関に対する燃料噴射制御を実行する燃料噴射制御手段と、
を備える内燃機関の制御装置。
【請求項２】
前記学習完了領域の学習値に基づく修正は、前記学習完了領域の学習値に基づく修正範囲内への修正である請求項１記載の内燃機関の制御装置。
【請求項３】
前記修正範囲は、学習完了領域の学習値の平均値を中央値としたときに該中央値から所定偏差の範囲として設定される範囲である請求項２記載の内燃機関の制御装置。
【請求項４】
前記学習結果調整手段は、前記複数の学習領域のうち未学習領域の学習値であって学習完了領域より吸入空気量が多い領域の学習値および学習完了領域より吸入空気量が少ない領域におけるリッチ側の学習値については、該学習値が前記修正範囲内のときには該学習値を学習結果として調整し、該学習値が前記修正範囲外のときには該修正範囲内の値のうち該学習値に最も近い値を学習結果として調整する手段である請求項２または３記載の内燃機関の制御装置。
【請求項５】
内燃機関の制御方法であって、
（ａ）複数の吸入空気量領域を複数の学習領域として前記内燃機関に対する燃料噴射制御における空燃比に関する学習を実行し、
（ｂ）前記複数の学習領域のうち学習が完了した学習完了領域の学習値については該学習値を学習結果とし、前記複数の学習領域のうち学習が完了していない未学習領域の学習値であって前記学習完了領域より吸入空気量が多い領域の学習値および学習完了領域より吸入空気量が少ない領域におけるリッチ側の学習値については学習が完了した領域の学習値に基づく修正を施した結果を学習結果とし、前記複数の学習領域のうち未学習領域の学習値であって学習完了領域より吸入空気量が少ない領域におけるリーン側の学習値については該学習値を学習結果とし、
（ｃ）前記学習結果を用いて前記内燃機関に対する燃料噴射制御を実行する
内燃機関の制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、内燃機関の制御装置および内燃機関の制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種の内燃機関の制御装置としては、空燃比の学習において未学習の学習領域については学習した学習領域との位置情報に基づいて学習値を更新するものが提案されている（例えば、特許文献１参照）。この装置では、未学習の学習領域に対する学習した学習領域についての位置情報により反映比率を設定し、設定した反映比率と学習した学習値とに基づいて未学習の学習領域の学習値を更新し、これにより、学習領域全体の学習精度を均一化している。
【特許文献１】特開平８−２８４７１６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上述の内燃機関の制御装置では、未学習の学習領域の学習値が適正に更新されない場合が生じる。未学習の学習領域のうち吸入空気量が多い領域では、学習値が適正値から若干ズレていても、吸入空気量が多いために燃料噴射量も多いから、内燃機関は大きな影響を受けることなく運転されるが、吸入空気量の少ない領域では、学習値が適正値から若干ずれただけでも、吸入空気量が少ないことから内燃機関の運転に大きな影響を与える。特に内燃機関の始動時には、良好な始動性を得ることができないために、異常判定される場合も生じる。内燃機関を自動的に停止したり始動するハイブリッド自動車では、始動性の若干の低下に対しても異常検出として処理される場合が生じる。
【０００４】
本発明の内燃機関の制御装置および内燃機関の制御方法は、未学習領域における学習値をより適正に更新することを目的の一つとする。また、本発明の内燃機関の制御装置および内燃機関の制御方法は、内燃機関の良好な始動性を確保することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の内燃機関の制御装置および内燃機関の制御方法は、上述の目的の少なくとも一部を達成するために以下の手段を採った。
【０００６】
本発明の内燃機関の制御装置は、
内燃機関の制御装置であって、
複数の吸入空気量領域を複数の学習領域として前記内燃機関に対する燃料噴射制御における空燃比に関する学習を実行する学習実行手段と、
前記複数の学習領域のうち前記学習実行手段による学習が完了した学習完了領域の学習値については該学習値を学習結果とし、前記複数の学習領域のうち前記学習実行手段による学習が完了していない未学習領域の学習値であって前記学習完了領域より吸入空気量が多い領域の学習値および学習完了領域より吸入空気量が少ない領域におけるリッチ側の学習値については学習完了領域の学習値に基づく修正を施した結果を学習結果とし、前記複数の学習領域のうち未学習領域の学習値のうち学習完了領域より吸入空気量が少ない領域におけるリーン側の学習値については該学習値を学習結果として調整する学習結果調整手段と、
該学習結果調整手段により調整された学習結果を用いて前記内燃機関に対する燃料噴射制御を実行する燃料噴射制御手段と、
を備えることを要旨とする。
【０００７】
この本発明の内燃機関の制御装置では、学習完了領域の学習値については学習値を学習結果とし、未学習領域の学習値であって学習完了領域より吸入空気量が多い領域の学習値および学習完了領域より吸入空気量が少ない領域におけるリッチ側の学習値については学習完了領域の学習値に基づく修正を施した結果を学習結果とし、未学習領域の学習値であって学習完了領域より吸入空気量が少ない領域におけるリーン側の学習値についてはこの学習値を学習結果として調整する。そして、こうして調整された学習結果を用いて内燃機関に対する燃料噴射制御を実行する。吸入空気量が少ない領域におけるリーン側の学習値は、内燃機関の始動性に大きな影響を与えるから、学習完了領域の学習値に基づく修正を施すことなく学習結果として用いることにより、内燃機関の良好な始動性を確保することができる。したがって、未学習領域の学習値をより適正に更新することができる。
【０００８】
こうした本発明の内燃機関の制御装置において、前記学習完了領域の学習値に基づく修正は、前記学習完了領域の学習値に基づく修正範囲内への修正であるものとすることもできる。この場合、前記修正範囲は、学習完了領域の学習値の平均値を中央値としたときに該中央値から所定偏差の範囲として設定される範囲であるものとすることもできる。また、前記学習結果調整手段は、前記複数の学習領域のうち未学習領域の学習値であって学習完了領域より吸入空気量が多い領域の学習値および学習完了領域より吸入空気量が少ない領域におけるリッチ側の学習値については、該学習値が前記修正範囲内のときには該学習値を学習結果として調整し、該学習値が前記修正範囲外のときには該修正範囲内の値のうち該学習値に最も近い値を学習結果として調整する手段であるものとすることもできる。
【０００９】
本発明の内燃機関の制御方法は、
内燃機関の制御方法であって、
（ａ）複数の吸入空気量領域を複数の学習領域として前記内燃機関に対する燃料噴射制御における空燃比に関する学習を実行し、
（ｂ）前記複数の学習領域のうち学習が完了した学習完了領域の学習値については該学習値を学習結果とし、前記複数の学習領域のうち学習が完了していない未学習領域の学習値であって前記学習完了領域より吸入空気量が多い領域の学習値および学習完了領域より吸入空気量が少ない領域におけるリッチ側の学習値については学習が完了した領域の学習値に基づく修正を施した結果を学習結果とし、前記複数の学習領域のうち未学習領域の学習値であって学習完了領域より吸入空気量が少ない領域におけるリーン側の学習値については該学習値を学習結果とし、
（ｃ）前記学習結果を用いて前記内燃機関に対する燃料噴射制御を実行する
ことを要旨とする。
【００１０】
この本発明の内燃機関の制御方法では、学習完了領域の学習値については学習値を学習結果とし、未学習領域の学習値であって学習完了領域より吸入空気量が多い領域の学習値および学習完了領域より吸入空気量が少ない領域におけるリッチ側の学習値については学習完了領域の学習値に基づく修正を施した結果を学習結果とし、未学習領域の学習値であって学習完了領域より吸入空気量が少ない領域におけるリーン側の学習値についてはこの学習値を学習結果とし、この学習結果を用いて内燃機関に対する燃料噴射制御を実行する。吸入空気量が少ない領域におけるリーン側の学習値は、内燃機関の始動性に大きな影響を与えるから、学習完了領域の学習値に基づく修正を施すことなく学習結果として用いることにより、内燃機関の良好な始動性を確保することができる。したがって、未学習領域の学習値をより適正に更新することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
次に、本発明を実施するための最良の形態を実施例を用いて説明する。
【実施例】
【００１２】
図１は、本発明の一実施例としての内燃機関の制御装置６０が組み込まれたエンジンシステム２０の構成の概略を示す構成図である。実施例のエンジンシステム２０は、動力源として自動車に搭載され、エンジン２２と、このエンジン２２を駆動制御する制御装置６０とを備える。
【００１３】
エンジン２２は、例えばガソリンまたは軽油などの炭化水素系の燃料により動力を出力可能な内燃機関として構成されており、エアクリーナ２４により清浄された空気をスロットルバルブ２６を介して吸入すると共に燃料噴射弁２８からガソリンを噴射して吸入された空気とガソリンとを混合し、この混合気を吸気バルブ３０を介して燃料室に吸入し、点火プラグ３２による電気火花によって爆発燃焼させて、そのエネルギにより押し下げられるピストン３４の往復運動をクランクシャフト３６の回転運動に変換する。エンジン２２からの排気は、一酸化炭素（ＣＯ）や炭化水素（ＨＣ），窒素酸化物（ＮＯｘ）の有害成分を浄化する浄化装置（三元触媒）３８を介して外気へ排出される。
【００１４】
制御装置６０は、ＣＰＵ６２を中心とするマイクロコンピュータとして構成されており、ＣＰＵ６２の他に、処理プログラムを記憶するＲＯＭ６４、データを一時的に記憶するＲＡＭ６６、図示しない入出力ポートなどを備える。制御装置６０には、クランクシャフト３６の回転位置を検出するクランクポジションセンサ４２からのクランクポジションやエンジン２２の冷却水の温度を検出する水温センサ４６からの冷却水温，燃焼室へ吸排気を行なう吸気バルブ３０や排気バルブを開閉するカムシャフトの回転位置を検出するカムポジションセンサ４８からのカムポジション，スロットルバルブ２６のポジションを検出するスロットルバルブポジションセンサ５０からのスロットルポジション，排気管の浄化装置３８より上流側に取り付けられた空燃比センサ５２からの空燃比，排気管の浄化装置３８より下流側に取り付けられた酸素センサ５４からの酸素信号，イグニッションスイッチ８０からのイグニッション信号，シフトレバー８１の操作位置を検出するシフトポジションセンサ８２からのシフトポジションＳＰ，アクセルペダル８３の踏み込み量を検出するアクセルペダルポジションセンサ８４からのアクセル開度Ａｃｃ，ブレーキペダル８５の踏み込み量を検出するブレーキペダルポジションセンサ８６からのブレーキペダルポジションＢＰ，車速センサ８８からの車速Ｖなど、エンジン２２の状態を検出する種々のセンサからの信号が図示しない入力ポートを介して入力されている。制御装置６０からは、燃料噴射弁２８への駆動信号や、スロットルバルブ２６のポジションを調節するスロットルモータ４０への駆動信号、イグナイタと一体化されたイグニッションコイル４４への制御信号、吸気バルブ３０の開閉タイミングの変更可能な可変バルブタイミング機構５６への制御信号など、エンジン２２を駆動するための種々の制御信号が図示しない出力ポートを介して出力されている。
【００１５】
こうして構成されたエンジンシステム２０は、アクセルペダル８３の踏み込み量としてのアクセル開度Ａｃｃと車速センサ８８により検出された車速Ｖとに応じた駆動力が車両に出力されるようスロットルバルブ２６の開度制御や燃料噴射弁２８からの燃料噴射制御、点火プラグ３２の点火制御、可変バルブタイミング機構５６のバルブタイミング制御などによりエンジン２２を運転制御する。
【００１６】
また、このエンジンシステム２０では、エンジン２２が始動されて暖機がほぼ終了したタイミングで、燃料噴射弁２８からの燃料噴射制御に用いる空燃比に関する学習（以下、空燃比学習という。）を開始する。実施例では、空燃比学習は、アイドル運転領域、低吸入空気量領域、低中吸入空気量領域、中高吸入空気量領域、高吸入空気量領域の５つの領域を学習領域とし、各学習領域でエンジン２２が安定して運転されている状態で目標空燃比と実際に検出した値から計算した空燃比とを比較し、その差分の平均値を学習値とし、平均値の計算における母数が所定数に至ったときに学習を完了するなどにより行なわれる。空燃比学習は、本発明の中核をなさないからこれ以上の詳細な説明は省略する。
【００１７】
こうした空燃比学習は、複数の学習領域で行なわれるから、そのすべての学習領域で学習が完了するとは限らない。そこで、学習値の更新については、学習が完了している領域と学習が完了していない領域とを考慮して学習値の更新を行なう必要がある。実施例では、こうした学習値の更新処理を図２に例示する学習値更新処理により行なっている。この処理は、二つ以上の学習領域で学習が完了した以降にいずれかの学習が完了する毎に実行される。
【００１８】
学習値更新処理が実行されると、制御装置６０のＣＰＵ６２は、まず、すべての学習領域で学習が完了しているか否かを判定する（ステップＳ１００）。すべての学習領域で学習が完了しているときには、すべての学習領域の学習値を更新して（ステップＳ１１０）、この処理を終了する。すべての学習領域で学習が完了していないと判定されたときには、学習が完了している学習領域の有無を判定し（ステップＳ１２０）、学習が完了している学習領域が存在しないときには、対象としていないと判断し、この処理を終了する。学習が完了している学習領域が存在すると、学習が完了している学習領域の学習値を更新すると共に（ステップＳ１３０）、学習が完了している学習領域の学習値を用いてその平均値Ｃを計算し（ステップＳ１４０）、計算した平均値Ｃに値Ｄをプラスマイナスして平均値Ｃを中央値とするガード範囲Ｒを設定する（ステップＳ１５０）。
【００１９】
こうしてガード範囲Ｒを設定すると、学習が完了していない学習領域の学習値のうち更新処理がなされていない学習領域（未更新領域）の学習値Ａを順次抽出し（ステップＳ１６０）、抽出した学習値Ａの学習領域の吸入空気量領域をガード範囲Ｒを設定した際に用いた学習値の学習領域の吸入空気量領域と比較する（ステップＳ１７０）。抽出した学習値Ａの学習領域の吸入空気量領域の方がガード範囲Ｒを設定した際に用いた学習値の学習領域の吸入空気量領域より高い（多い）ときには、抽出した学習値Ａをガード範囲でガード処理し（ステップＳ１９０）、ガード処理した学習値Ａにより更新する（ステップＳ２００）。抽出した学習値Ａの学習領域の吸入空気量領域の方がガード範囲Ｒを設定した際に用いた学習値の学習領域の吸入空気量領域より低い（少ない）ときには、学習値がリーン側であるか否かを判定し（ステップＳ１８０）、リーン側のときには、ガード処理を施すことなく学習値Ａにより更新し（ステップＳ２００）、リッチ側のときには、抽出した学習値Ａをガード範囲でガード処理すると共にガード処理した学習値Ａにより更新する（ステップＳ１９０，Ｓ２００）。こうした未学習領域の学習値における更新処理を未更新領域がなくなるまで実行し（ステップＳ２１０）、未学習領域の学習値のすべてを更新すると、学習値更新処理を終了する。なお、前述したように、未学習領域の学習が完了すると、学習が完了したときの学習値により更新される。
【００２０】
図３は、未学習領域の学習値の更新の様子を説明する説明図である。図中、白丸の学習値Ｐ１〜Ｐ３は学習が完了した学習領域における学習値であり、黒丸の学習値Ｐ４〜Ｐ７は学習が完了していない学習領域における学習値である。また、図中、矢印はガード処理により学習値が変更される様子を示す。図２の学習値更新処理では、ガード範囲を設定するための学習値の平均値Ｃは、白丸の学習値Ｐ１〜Ｐ３を用いて行なわれ、これにガード値Ｄをプラスマイナスしてガード範囲が設定される。未学習領域の学習値Ｐ６，Ｐ７は、学習が完了した領域より吸入空気量が多いため、ガード範囲によりガード処理される。この結果、ガード範囲外の学習値Ｐ６はガード範囲内に変更されて更新される。未学習領域の学習値Ｐ４，Ｐ５のうち学習値Ｐ５は、学習が完了した領域より吸入空気量は少ないがリッチ側に位置するため、ガード範囲によりガード処理されて更新される。一方、学習値Ｐ４は、学習が完了した領域より吸入空気量が少なく、リーン側に位置するから、ガード範囲によるガード処理は行なわれず、その値がそのまま更新される。このように、学習が完了した領域より吸入空気量が少なくリーン側に位置する学習値についてはガード範囲によるガード処理を行なわないのは、次の理由による。吸入空気量が少ない領域は、空燃比の僅かな変更がエンジン２２の運転の安定性に大きく影響する。特にリーン側での影響は大きい。こうした影響はエンジン２２の始動時により大きく現われ、僅かな安定性の欠如によりエンジン２２の始動性の低下を招いてしまう。したがって、良好な始動性を確保するために、吸入空気量の少ないリーン側の学習値については学習が完了するまではそれまでの学習値を補正やガード処理を施すことなく更新しておき、その値を用いることにより良好な始動性を確保するのである。ハイブリッド自動車では、自動的にエンジンを始動し、始動性が悪いと異常判定する。したがって、こうした学習値更新処理をハイブリッド自動車に適用することにより、ハイブリッド自動車における内燃機関の良好な始動性を確保することができる。
【００２１】
以上説明した実施例の内燃機関の制御装置６０によれば、未学習領域の学習値のうち学習が完了した領域より吸入空気量は少なくリーン側に位置する学習値についてはガード範囲によるガード処理を行なうことなくその値を用いて更新するから、良好な始動性を確保することができる。特にこうした内燃機関の制御装置６０をハイブリッド自動車に搭載した場合には、若干の始動性の低下に伴う異常判定を抑制することができる。また、実施例の内燃機関の制御装置６０によれば、未学習領域の学習値のうち学習が完了した領域より吸入空気量は少なくリーン側に位置する学習値以外の未学習領域の学習値については、ガード範囲によるガード処理を行なうから、より適正な値に更新することができる。
【００２２】
実施例の内燃機関の制御装置６０では、未学習領域の学習値のうち学習が完了した領域より吸入空気量は少なくリーン側に位置する学習値についてのみガード範囲によるガード処理を行なうことなくその値を用いて更新し、その他の未学習領域の学習値についてはガード範囲によるガード処理を行なうものとしたが、未学習領域の学習値のうち学習が完了した領域より吸入空気量は少ない領域の学習値についてはリッチ側でもガード範囲によるガード処理を行なわないものとしてもよい。
【００２３】
実施例の内燃機関の制御装置６０では、未学習領域の学習値のうち学習が完了した領域より吸入空気量は少なくリーン側に位置する学習値以外の学習値についてはガード範囲によるガード処理を行ない、未学習領域の学習値のうち学習が完了した領域より吸入空気量は少なくリーン側に位置する学習値についてはガード範囲によるガード処理を行なわないものとしたが、未学習領域の学習値のうち学習が完了した領域より吸入空気量は少なくリーン側に位置する学習値以外の学習値については補正係数を乗じるなどによる補正処理を行ない、未学習領域の学習値のうち学習が完了した領域より吸入空気量は少なくリーン側に位置する学習値については補正処理を行なわないものとしてもよい。この場合、補正処理を施した学習値がガード範囲外となっても差し支えない。
【００２４】
以上、本発明を実施するための最良の形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、種々なる形態で実施し得ることは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の一実施例としての内燃機関の制御装置６０が組み込まれたエンジンシステム２０の構成の概略を示す構成図である。
【図２】制御装置６０により実行される学習値更新処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】未学習領域の学習値の更新の様子を説明する説明図である。
【符号の説明】
【００２６】
２０  エンジンシステム、２２  エンジン、２４  エアクリーナ、２６  スロットルバルブ、２８  燃料噴射弁、３０  吸気バルブ、３２  点火プラグ、３４  ピストン、３６  クランクシャフト、３８  浄化装置、４０  スロットルモータ、４２  クランクポジションセンサ、４４  イグニッションコイル、４６  水温センサ、４８  カムポジションセンサ、５０  スロットルバルブポジションセンサ、５２  空燃比センサ、５４  酸素センサ、５６  可変バルブタイミング機構、６０  制御装置、６２  ＣＰＵ、６４  ＲＯＭ、６６  ＲＡＭ、８０  イグニッションスイッチ、８１  シフトレバー、８２  シフトポジションセンサ、８３  アクセルペダル、８４  アクセルペダルポジションセンサ、８５  ブレーキペダル、８６  ブレーキペダルポジションセンサ、８８  車速センサ。
【図１】
2005226554.tif 000003
【図２】
2005226554.tif 000004
【図３】
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