(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
機関に吸入される空気量を検出する空気量検出手段と、空燃比を検出する空燃比検出手段と、を備え、前記空気量検出手段が出力する吸入空気量に基づいて機関を制御する一方、予め単位時間当たりの吸入空気量によって分割した学習領域毎に、実空燃比と目標空燃比との誤差を学習し、該学習値によって前記吸入空気量を補正する内燃機関の学習制御装置であって、
前記学習領域毎に、前回までの学習値に最新に学習した誤差の所定の重み付け割合分を加算して、学習値を更新するようにし、前記重み付け割合を単位時間当たりの吸入空気量に応じて可変としたことを特徴とする内燃機関の学習制御装置。
【請求項２】
未学習の学習領域については、当該未学習の学習領域を挟む他の２つの学習済みの学習領域に格納されている学習値に基づいて補間計算した推定値を格納することを特徴とする請求項１記載の内燃機関の学習制御装置。
【請求項３】
空気量補正の完了後に、実空燃比と目標空燃比との誤差がある場合は、燃料噴射量を補正することを特徴とする請求項１または２に記載の内燃機関の学習制御装置。
【請求項４】
空気量補正の完了は、学習領域毎に、学習値としきい値とを比較して判断することを特徴とする請求項３記載の内燃機関の学習制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機関に吸入される空気量を検出する空気量検出手段を備え、該空気量検出手段の出力に基づいて機関を制御する一方、予め機関の運転条件によって分割した学習領域毎に、制御誤差を学習し、該学習値を機関の制御に反映させる内燃機関の学習制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の内燃機関の学習制御装置では、一般に、機関回転数と負荷（例えば燃料噴射量）とをパラメータとして、学習領域を設定しており、特許文献１に記載のディーゼルエンジンの気筒別噴射量学習方法でも、機関回転数や燃料噴射量などによって学習領域を設定している。
【特許文献１】特開昭６２−０３２２５４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、機関回転数と負荷（燃料噴射量）とによって学習領域を設定する場合、かなり細かく領域を分ける必要があり、大きなマップとなる。このため、マップの全領域を学習することは難しく、推定せざるを得ない領域が多くなってしまう。
一方、空気量検出手段（エアフローメータ）を用いて制御を行う場合、制御誤差の多くは空気量の検出誤差によるものが多い。
【０００４】
本発明は、このような実状に鑑み、学習領域を的確に設定することで、学習領域を簡素化し、学習の機会を増やすことができるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
このため、本発明では、空気量検出手段を用いて制御を行う場合、制御誤差が単位時間当たりの吸入空気量に対し一定の関係を有することから、学習領域を、単位時間当たりの吸入空気量によって分割する構成とする。
すなわち、本発明は、機関に吸入される空気量を検出する空気量検出手段と、空燃比を検出する空燃比検出手段と、を備え、前記空気量検出手段が出力する吸入空気量に基づいて機関を制御する一方、予め単位時間当たりの吸入空気量によって分割した学習領域毎に、実空燃比と目標空燃比との誤差を学習し、該学習値によって前記吸入空気量を補正する内燃機関の学習制御装置であって、前記学習領域毎に、前回までの学習値に最新に学習した誤差の所定の重み付け割合分を加算して、学習値を更新するようにし、前記重み付け割合を単位時間当たりの吸入空気量に応じて可変としたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、制御誤差を的確に学習できる一方、学習領域を簡素化して、学習の機会を増やすことができるという効果が得られる。そして、単位時間当たりの吸入空気量に応じて学習速度が適切に調整され、これにより、運転頻度の少ない領域で学習速度を速めるように調整することなどが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下に本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
図１は本発明の一実施形態を示す内燃機関（具体的にはディーゼルエンジン）のシステム図である。
ディーゼルエンジン１の吸気通路２には可変ノズル型の過給機（ターボチャージャ）３の吸気コンプレッサが備えられ、吸入空気は吸気コンプレッサによって過給され、インタークーラ４で冷却され、吸気絞り弁５を通過した後、コレクタ６を経て、各気筒の燃焼室内へ流入する。燃料は、コモンレール式燃料噴射装置により、すなわち、高圧燃料ポンプ７により高圧化されてコモンレール８に送られ、各気筒の燃料噴射弁９から燃焼室内へ直接噴射される。燃焼室内に流入した空気と噴射された燃料はここで圧縮着火により燃焼し、排気は排気通路１０へ流出する。
【０００８】
排気通路１０へ流出した排気の一部は、ＥＧＲガスとして、ＥＧＲ装置により、すなわち、ＥＧＲ通路１１によりＥＧＲ弁１２を介して、吸気側へ還流される。排気の残りは、可変ノズル型の過給機３の排気タービンを通り、これを駆動する。図中１３は可変ノズル機構である。
エンジンコントロールユニット（以下「ＥＣＵ」という）２０には、エンジン１の制御のため、アクセル開度ＡＰＯ検出用のアクセル開度センサ２１、エンジン回転数Ｎｅ検出用の回転数センサ２２、吸入空気量Ｑａ検出用のエアフローメータ２３、排気通路１０にてエンジン１からの排気成分濃度を検出することにより空燃比を検出可能な空燃比センサ２４などから、信号が入力されている。
【０００９】
ＥＣＵ２０は、これらの入力信号に基づいて、燃料噴射弁９による燃料噴射の燃料噴射量及び噴射時期制御のための燃料噴射弁９への燃料噴射指令信号、吸気絞り弁５への開度指令信号、ＥＧＲ弁１２への開度指令信号、過給機３の可変ノズル機構１３へのノズル開度指令信号等を出力する。
ここにおいて、ＥＣＵ２０では、空燃比（空気過剰率λ）の学習制御を行っており、かかる制御について、図２のフローチャートにより説明する。
【００１０】
Ｓ１では、エンジンの運転状態に基づいて、目標空気過剰率ｔλを設定する。
Ｓ２では、上記の目標空気過剰率ｔλに基づいて、次式により、目標空気量ｔＱａを算出する。
ｔＱａ＝ｔλ×Ｑｆ×１４．６
Ｑｆは燃料噴射量で、ＥＣＵにてアクセル開度とエンジン回転数とから算出される値を用いる。
【００１１】
Ｓ３では、エアフローメータに基づいて、実空気量ｒＱａを検出する。
Ｓ４では、図４に示すように、単位時間当たりの吸入空気量によって分割した学習領域毎に、実空気過剰率と目標空気過剰率との比に関する学習値Ｋ（初期値は１）を記憶している書換え可能なバックアップＲＡＭ上のテーブルより、実空気量ｒＱａ（単位時間当たりの吸入空気量）に対応する学習値Ｋを読込む。
【００１２】
Ｓ５では、目標空気量ｔＱａを学習値Ｋにより補正する。すなわち、目標空気量ｔＱａを学習値Ｋで除することにより、補正後目標空気量ｈｔＱａを算出する（次式参照）。
ｈｔＱａ＝ｔＱａ／Ｋ
Ｓ６では、実空気量ｒＱａと補正後目標空気量ｈｔＱａとを比較する。
比較の結果、ｒＱａ＜ｈｔＱａの場合は、目標空気量に対し実空気量が不足して、空気過剰率が目標よりリッチになっているので、Ｓ７へ進み、空気量増大のため、ＥＧＲ弁の開度を減少させてＥＧＲ量（ＥＧＲ率）を減少させる。ＥＧＲ量を減少させる代わりに、過給機の過給圧を上昇させて、空気量を増大させてもよい。
【００１３】
逆に、ｒＱａ＞ｈｔＱａの場合は、目標空気量に対し実空気量が過剰となって、空気過剰率が目標よりリーンになっているので、Ｓ９へ進み、空気量減少のため、ＥＧＲ弁の開度を増大させてＥＧＲ量（ＥＧＲ率）を増大させる。ＥＧＲ量を増大させる代わりに、過給機の過給圧を低下させて、空気量を減少させてもよい。
尚、空気量補正が完了しているにもかかわらず、ｒＱａ＜ｈｔＱａの場合（目標よりリッチの場合）、すなわち空気量の増大補正では空気過剰率の誤差を収束できなかった場合は、Ｓ８で、燃料噴射量を減少補正する。ここで、空気量補正の完了は、学習値Ｋが所定のしきい値Ｋ１（例えば０．８）より小さくなっているか否かにより判断する。
【００１４】
また、空気量補正が完了しているにもかかわらず、ｒＱａ＞ｈｔＱａの場合（目標よりリーンの場合）、すなわち空気量の減少補正では空気過剰率の誤差を収束できなかった場合は、Ｓ１０で、燃料噴射量を増大補正する。ここで、空気量補正の完了は、学習値Ｋが所定のしきい値Ｋ２（例えば１．２）より大きくなっているか否かにより判断する。
これらの後は、Ｓ１１へ進む。
【００１５】
Ｓ１１では、所定の学習条件が成立しているか否かを判定する。例えば定常状態の場合に学習条件が成立していると判定して、Ｓ１２〜Ｓ１５の処理を実行する。
Ｓ１２では、空燃比センサ出力に基づいて、実空気過剰率ｒλを検出する。
Ｓ１３では、実空気過剰率ｒλと目標空気過剰率ｔλとの誤差として、ｒλとｔλとの比の基準値１からの偏差Δλを、次式により、算出する。
【００１６】
Δλ＝ｒλ／ｔλ−１
Ｓ１４では、図５（ｂ）に示すような単位時間当たりの吸入空気量をパラメータとするテーブルを参照して、学習速度を規定する重み付け割合Ｆを設定する。但し、０＜Ｆ＜１である。（なお、図５（ａ）は、参考例としてエンジン回転数と負荷（燃料噴射量）とをパラメータとするマップの例を示す。）
【００１７】
Ｓ１５では、次式のごとく、前回までの学習値Ｋに、今回学習した前記偏差Δλの重み付け割合Ｆ分を加算して、学習値Ｋを更新する。
Ｋ＝Ｋ＋Ｆ×Δλ
更新された学習値Ｋは、図４のテーブルの対応する学習領域に上書きする。
上記の空気過剰率の学習制御について更に説明する。
【００１８】
図３は、複数の耐久走行による検証の結果として、単位時間当たりの吸入空気量とエアフローメータ出力の真値からの誤差との関係を示したものである。これからわかるように、程度の差はあるものの、単位時間当たりの吸入空気量が小さくなるほど、エアフローメータ出力は実際の空気量よりも大側にずれ、単位時間当たりの吸入空気量が大きくなるほど、エアフローメータ出力は実際の空気量よりも小側にずれる。
【００１９】
従って、低流量側では、実際の空気量よりもエアフロ出力が大となるので、実空気量（エアフロ出力）を目標空気量に一致させるように制御すると、実際の空気量が目標空気量よりも少なくなる。この結果、実空気過剰率ｒλが目標空気過剰率ｔλに対しリッチ側に誤差を生じる。
この場合、学習値Ｋは、ｒλ／ｔλを学習するので、Ｋ＜１となる。よって、補正後目標空気量＝目標空気量／Ｋにより、目標空気量を増大側に補正することで、実空気過剰率ｒλを目標空気過剰率ｔλに収束させることができる。
【００２０】
一方、高流量側では、実際の空気量よりもエアフロ出力が小となるので、実空気量（エアフロ出力）を目標空気量に一致させるように制御すると、実際の空気量が目標空気量よりも大きくなる。この結果、実空気過剰率ｒλが目標空気過剰率ｔλに対しリーン側に誤差を生じる。
この場合、学習値Ｋは、ｒλ／ｔλを学習するので、Ｋ＞１となる。よって、補正後目標空気量＝目標空気量／Ｋにより、目標空気量を減少側に補正することで、実空気過剰率ｒλを目標空気過剰率ｔλに収束させることができる。
【００２１】
上記のようにして、エアフローメータ出力に基づいて空気過剰率を制御する場合、制御誤差は、単位時間当たりの吸入空気量に対し、線形を有することから（図３参照）、本発明では、学習領域を、単位時間当たりの吸入空気量によって分割している（図４参照）。これにより、１つのパラメータで制御誤差を的確に学習できる一方、学習領域の設定を簡素化して、各学習領域での学習の機会を増やすことができる。このため、学習制御の効果を高めることができる。特に、空燃比を検出する空燃比検出手段（空燃比センサ）を有して、実空燃比（実空気過剰率）と目標空燃比（目標空気過剰率）との誤差を学習し、該学習値によって空気量を補正する場合に、効果が高い。
【００２２】
また、制御誤差が、単位時間当たりの吸入空気量に対し、線形性を有することから、未学習の学習領域についての推定学習も容易かつ確実となる。
すなわち、未学習の学習領域については、当該未学習の学習領域を挟む他の２つの学習済みの学習領域に格納されている学習値に基づいて補間計算した推定値を格納すればよいのである。
【００２３】
図６は未学習領域についての推定学習のフローチャートである。
Ｓ２１で、ある程度学習が進んだか否かを判定し、ＹＥＳの場合に、Ｓ２２へ進んで、未学習領域について、これを挟む他の２つの学習済み領域に格納されている学習値から、補間計算した推定値を格納する。
図７で説明すると、学習領域Ｂが未学習で、これを挟む領域Ａ、Ｃに学習値ＫＡ、ＫＣが格納されている場合、補間計算により、（ＫＡ＋ＫＣ）／２を、領域Ｂに格納する。
【００２４】
また、本実施形態によれば、学習領域毎に、前回までの学習値（Ｋ）に最新に学習した制御誤差（Δλ）の所定の重み付け割合（Ｆ）分を加算して、学習値（Ｋ）を更新し、前記重み付け割合（Ｆ）をエンジン運転条件に応じて可変とすることにより、エンジン運転条件に応じて、学習速度を調整することができる。これにより、運転頻度の少ない領域で学習速度を速めるように調整することなどが可能となる。
【００２５】
この場合、学習（書換え）するものではないので、図５（ａ）に示したようなエンジン回転数と負荷（燃料噴射量）とによるマップを用いることも可能ではあるが、図５（ｂ）に示したような単位時間当たりの吸入空気量によるテーブルを用いて、簡易化を図ることが望ましい。
また、本実施形態によれば、空気量補正の完了後に、実空燃比（実空気過剰率ｒλ）と目標空燃比（目標空気過剰率ｔλ）との誤差がある場合は、空気過剰率を決定するもう１つのパラメータである燃料噴射量を補正することにより（図２のＳ８、Ｓ１０）、すなわち、空気量の補正だけで誤差を吸収できない場合、残りの誤差は噴射量によるものだと推定できることから、これを補正することにより、誤差を吸収可能となる。
【００２６】
この場合、空気量補正の完了は、学習領域毎に、学習値としきい値とを比較して判断することにより、的確に判断できる。すなわち、学習値のリミッタを設けて、リミッタにかかったところで、燃料噴射量の補正に移行するのである。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明の一実施形態を示すディーゼルエンジンのシステム図
【図２】空気過剰率の学習制御のフローチャート
【図３】単位時間当たりの吸入空気量とエアフローメータ出力の真値からの誤差との関係を示す図
【図４】学習値テーブルの説明図
【図５】重み付け割合のマップ又はテーブルの説明図
【図６】未学習領域の推定学習のフローチャート
【図７】推定学習方法の説明図
【符号の説明】
【００２８】
１  ディーゼルエンジン
２  吸気通路
３  過給機
４  インタークーラ
５  吸気絞り弁
６  コレクタ
７  高圧燃料ポンプ
８  コモンレール
９  燃料噴射弁
１０  排気通路
１１  ＥＧＲ通路
１２  ＥＧＲ弁
１３  可変ノズル機構
２０  ＥＣＵ
２１  アクセル開度センサ
２２  回転数センサ
２３  エアフローメータ
２４  空燃比センサ
【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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