(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関の排気通路に配置された触媒と、
前記触媒の上流に配置されたメイン排気ガスセンサと、
前記触媒の下流に配置されたサブ排気ガスセンサと、
前記メイン排気ガスセンサの出力に基づいて、空燃比のメインフィードバック制御を行うメインフィードバック手段と、
前記サブ排気ガスセンサの出力に基づいて、前記メインフィードバック制御を補完するためのサブフィードバック制御を行うサブフィードバック手段と、
前記サブフィードバック制御において算出されるサブフィードバック補正値に基づいて、恒常的に内在する誤差成分を補正するためのサブフィードバック学習値を算出するサブフィードバック学習手段と、
前記サブフィードバック学習手段による学習が収束したことを判定するための収束判定条件を設定する収束判定条件設定手段と、
前記収束判定条件が成立した場合に、前記サブフィードバック学習手段による学習が収束したと判定する収束判定手段と、
前記触媒の酸素吸蔵能力を推定する酸素吸蔵能力推定手段と、
を備え、
前記収束判定条件設定手段は、前記酸素吸蔵能力が大きい場合ほど前記収束判定条件が緩和されるように、前記収束判定条件を設定することを特徴とする内燃機関の制御装置。
【請求項２】
前記収束判定条件は、前記サブ排気ガスセンサの出力がリーン出力とリッチ出力との間で反転した回数が所定回数に到達することであり、
前記収束判定条件設定手段は、前記酸素吸蔵能力が大きい場合ほど、前記所定回数を少なくすることを特徴とする請求項１記載の内燃機関の制御装置。
【請求項３】
前記収束判定条件は、前記サブ排気ガスセンサの出力とその制御目標値との偏差の積分値またはそのなまし値が所定範囲内にある状態が所定時間継続することであり、
前記収束判定条件設定手段は、前記酸素吸蔵能力が大きい場合ほど、前記所定範囲を広くするか、または、前記所定時間を短くすることを特徴とする請求項１記載の内燃機関の制御装置。
【請求項４】
前記収束判定条件は、前記サブフィードバック学習値の更新量を所定積算時間に渡って積算した値が所定範囲内に到達することであり、
前記収束判定条件設定手段は、前記酸素吸蔵能力が大きい場合ほど、前記所定範囲を広くするか、または、前記所定積算時間を長くすることを特徴とする請求項１記載の内燃機関の制御装置。
【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に係り、特に、排気浄化触媒の下流に配置された排気ガスセンサの出力に基づいて恒常的な空燃比制御誤差を補正するための学習を行う装置として好適な内燃機関の制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば特開２００４−３１６５２３号公報に開示されているように、排気浄化触媒の上流側にメイン空燃比センサを備え、下流側にサブ酸素センサを備えた内燃機関の空燃比制御装置が知られている。この装置では、メイン空燃比センサの出力に基づいて空燃比のメインフィードバック制御が行われるととともに、サブ酸素センサの出力に基づいて、メインフィードバック制御を補完するためのサブフィードバック制御が行われる。
【０００３】
また、上記装置では、サブフィードバック制御により算出されるサブフィードバック補正値に含まれる恒常的な成分をサブフィードバック学習値として学習する制御も行われる。一般に、メインフィードバック制御には、内燃機関の個体差や経時変化によって、恒常的な誤差が内在するのが通常である。サブフィードバック学習値は、そのような恒常的な誤差を補正するための値である。このサブフィードバック学習値を学習し、記憶しておくことにより、サブフィードバック制御が開始された後、実際の空燃比を目標空燃比に速やかに近づけることができる。
【０００４】
車載のＥＣＵ(Electronic Control Unit)においては、上記サブフィードバック学習値は、通常、ＲＡＭ（揮発性メモリ）に記憶されている。このため、バッテリが一時取り外されることによって給電が中断された場合には、サブフィードバック学習値は初期化（バッテリクリア）されてしまい、学習した情報は消滅してしまう。従って、バッテリクリア後しばらくの間は、サブフィードバック学習値が適正な値に収束していないので、恒常的な空燃比制御誤差を十分に補正することができず、その結果、排気エミッションが悪化し易い。
【０００５】
ところで、内燃機関の減速時に燃料カットが実行されると、メインおよびサブの空燃比フィードバック制御やサブフィードバック学習制御は実行されなくなるのが普通である。そこで、上記従来の装置においては、バッテリクリア後にサブフィードバック学習を早期に収束させることを目的として、サブフィードバック学習が収束したと判定されるまでは、燃料カットを禁止することとしている。燃料カットを禁止することにより、サブフィードバック学習制御が実行される機会を増やすことができ、サブフィードバック学習を早期に収束させることができる。
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−３１６５２３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記従来の装置においては、サブフィードバック学習が収束したかどうかを、触媒下流のサブ酸素センサの出力がリッチとリーンとの間で反転した回数が所定回数に達したか否かで判定している。
【０００８】
ところが、サブ酸素センサの出力が反転する周期は、触媒の劣化度合いが小さいほど、長くなる傾向がある。なぜなら、触媒劣化度が小さいと、酸素吸蔵能力（最大酸素吸蔵量）が大きいため、触媒上流の空燃比が反転してから触媒の吸蔵酸素が飽和あるいは枯渇するまでの時間が長くなり、それゆえ、触媒下流の空燃比が反転するまでの時間が長くなるからである。
【０００９】
このように、触媒の劣化が進行していない場合、すなわち酸素吸蔵能力が大きい場合には、サブ酸素センサの出力が反転する周期は長くなる。このため、上記従来の装置では、触媒の劣化が進行していないときには、バッテリクリア後、サブフィードバック学習が収束したと判定されるまでに長時間を要する。サブフィードバック学習が収束したと判定されるまでは、前述したように燃料カットの実行が禁止される。このため、学習収束判定が遅れると、その間、減速時においても燃料カットが実行されない分、燃費が悪化し易いという問題がある。
【００１０】
この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、恒常的な空燃比制御誤差を補正するためのサブフィードバック学習が収束したことを、触媒の酸素吸蔵能力の大きさにかかわらず、遅滞なく適時に判定することのできる内燃機関の制御装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
第１の発明は、上記の目的を達成するため、内燃機関の制御装置であって、
内燃機関の排気通路に配置された触媒と、
前記触媒の上流に配置されたメイン排気ガスセンサと、
前記触媒の下流に配置されたサブ排気ガスセンサと、
前記メイン排気ガスセンサの出力に基づいて、空燃比のメインフィードバック制御を行うメインフィードバック手段と、
前記サブ排気ガスセンサの出力に基づいて、前記メインフィードバック制御を補完するためのサブフィードバック制御を行うサブフィードバック手段と、
前記サブフィードバック制御において算出されるサブフィードバック補正値に基づいて、恒常的に内在する誤差成分を補正するためのサブフィードバック学習値を算出するサブフィードバック学習手段と、
前記サブフィードバック学習手段による学習が収束したことを判定するための収束判定条件を設定する収束判定条件設定手段と、
前記収束判定条件が成立した場合に、前記サブフィードバック学習手段による学習が収束したと判定する収束判定手段と、
前記触媒の酸素吸蔵能力を推定する酸素吸蔵能力推定手段と、
を備え、
前記収束判定条件設定手段は、前記酸素吸蔵能力が大きい場合ほど前記収束判定条件が緩和されるように、前記収束判定条件を設定することを特徴とする。
【００１２】
また、第２の発明は、第１の発明において、
前記収束判定条件は、前記サブ排気ガスセンサの出力がリーン出力とリッチ出力との間で反転した回数が所定回数に到達することであり、
前記収束判定条件設定手段は、前記酸素吸蔵能力が大きい場合ほど、前記所定回数を少なくすることを特徴とする。
【００１３】
また、第３の発明は、第１の発明において、
前記収束判定条件は、前記サブ排気ガスセンサの出力とその制御目標値との偏差の積分値またはそのなまし値が所定範囲内にある状態が所定時間継続することであり、
前記収束判定条件設定手段は、前記酸素吸蔵能力が大きい場合ほど、前記所定範囲を広くするか、または、前記所定時間を短くすることを特徴とする。
【００１４】
また、第４の発明は、第１の発明において、
前記収束判定条件は、前記サブフィードバック学習値の更新量を所定積算時間に渡って積算した値が所定範囲内に到達することであり、
前記収束判定条件設定手段は、前記酸素吸蔵能力が大きい場合ほど、前記所定範囲を広くするか、または、前記所定積算時間を長くすることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
第１の発明によれば、触媒の酸素吸蔵能力が大きい場合ほど、サブフィードバック学習が収束したことを判定するための収束判定条件を緩和することができる。触媒の酸素吸蔵能力が大きいと、サブ排気ガスセンサの出力が反転する周期が長くなり易い。このため、サブフィードバック学習の収束判定条件が同じであると、その成立時が遅延し易くなる。第１の発明によれば、酸素吸蔵能力が大きい場合であっても、収束判定条件を緩和することにより、サブフィードバック学習の収束判定時が不当に遅延するのを防止することができる。その結果、収束判定時の遅延による弊害、例えば燃料カット禁止状態が延長されることによる燃費悪化等が生ずることを有効に防止することができる。
【００１６】
第２の発明によれば、サブ排気ガスセンサの出力がリーン出力とリッチ出力との間で反転した回数が所定回数に到達することを収束判定条件とすることができる。そして、酸素吸蔵能力が大きい場合ほど、上記所定回数を少なくすることにより、上記収束判定条件を緩和することができる。これにより、酸素吸蔵能力の大きさにかかわらず、サブフィードバック学習の収束を適時に判定することができる。
【００１７】
第３の発明によれば、サブ排気ガスセンサの出力とその制御目標値との偏差の積分値またはそのなまし値が所定範囲内にある状態が所定時間継続することを収束判定条件とすることができる。そして、酸素吸蔵能力が大きい場合ほど、上記所定範囲を広くするか、または、上記所定時間を短くすることにより、上記収束判定条件を緩和することができる。これにより、酸素吸蔵能力の大きさにかかわらず、サブフィードバック学習の収束を適時に判定することができる。
【００１８】
第４の発明によれば、サブフィードバック学習値の更新量を所定積算時間に渡って積算した値が所定範囲内に到達することを収束判定条件とすることができる。そして、酸素吸蔵能力が大きい場合ほど、上記所定範囲を広くするか、または、上記所定積算時間を長くすることにより、上記収束判定条件を緩和することができる。これにより、酸素吸蔵能力の大きさにかかわらず、サブフィードバック学習の収束を適時に判定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
実施の形態１．
［システム構成の説明］
図１は、本発明の実施の形態１のシステム構成を説明するための図である。図１に示すように、本実施形態のシステムは、車両に動力源として搭載される内燃機関１０を備えている。内燃機関１０は、複数の気筒を有する多気筒機関であり、図１は、そのうちの一気筒の断面を示している。
【００２０】
内燃機関１０の各気筒には、吸気通路１２および排気通路１４が連通している。吸気通路１２には、吸入空気量を検出するエアフロメータ１６が配置されている。エアフロメータ１６の下流には、スロットル弁１８が配置されている。スロットル弁１８は、アクセル開度等に基づいてスロットルモータ２０により駆動される電子制御式のバルブである。スロットル弁１８の近傍には、スロットル開度を検出するためのスロットルポジションセンサ２２が配置されている。アクセル開度は、アクセルペダルの近傍に設けられたアクセルポジションセンサ２４によって検出される。
【００２１】
内燃機関１０の各気筒には、吸気ポートの内に燃料を噴射するための燃料噴射弁２６が配置されている。なお、内燃機関１０は、図示のようなポート噴射式のものに限らず、燃料を筒内に直接噴射する方式のものでもよい。
【００２２】
内燃機関１０の各気筒には、更に、吸気弁２８、点火プラグ３０、および排気弁３２が設けられている。
【００２３】
内燃機関１０のクランク軸３６の近傍には、クランク軸３６の回転角を検出するためのクランク角センサ３８が取り付けられている。クランク角センサ３８の出力によれば、クランク軸３６の回転位置や機関回転数NE（回転速度）などを検知することができる。
【００２４】
内燃機関１０の排気通路１４には、排気ガスを浄化するための上流触媒（スタートコンバータ）４０および下流触媒（アンダーフロアコンバータ）４２が直列に配置されている。上流触媒４０および下流触媒４２は、何れも、ＣＯ、ＨＣおよびＮＯｘを同時に浄化することのできる三元触媒としての機能を有している。
【００２５】
上流触媒４０の上流側には、その位置で排気空燃比を検出するためのメイン空燃比センサ４４が配置されている。メイン空燃比センサ４４は、上流触媒４０に流入する排気ガスの空燃比に対してほぼリニアな出力を発するセンサである。
【００２６】
上流触媒４０の下流側であって下流触媒４２の上流側には、サブ酸素センサ４６が配置されている。サブ酸素センサ４６は、上流触媒４０から流出してくる排気ガスが理論空燃比に対してリッチであるか、或いはリーンであるかに応じて急変する出力を発するセンサである。また、上流触媒４０には、その温度を検出する温度センサ４７が設けられている。
【００２７】
本実施形態のシステムは、ＥＣＵ(Electronic Control Unit)５０を更に備えている。ＥＣＵ５０には、上述した各種のセンサおよびアクチュエータが接続されている。ＥＣＵ５０は、それらのセンサ出力に基づいて、内燃機関１０の運転状態を制御することができる。
【００２８】
［実施の形態１における空燃比制御］
本実施形態の装置は、メイン空燃比センサ４４の出力を基礎とするメインフィードバック制御と、サブ酸素センサ４６の出力を基礎とするサブフィードバック制御とを組み合わせた空燃比フィードバック制御を実行する。より具体的には、本実施形態において、ＥＣＵ５０は、メイン空燃比センサ４４の出力evafbseやサブ酸素センサ４６の出力に基づいて次式で表される補正後A/F出力evabyfを算出し、その補正後A/F出力evabyfが目標空燃比に対応する値となるように燃料噴射量を制御する処理を実行する。
【００２９】
evabyf＝evafbse＋evafsfb＋evafsfbg    ・・・（１）
上記（１）式中、右辺第１項の「evafbse」は、メイン空燃比センサ４４の出力電圧である。また、右辺第２項の「evafsfb」は、サブ酸素センサ４６の出力に基づいて算出されるサブフィードバック補正値である。そして、右辺第３項の「evafsfbg」は、サブフィードバック学習値である。
【００３０】
本実施形態では、上記（１）式に従って補正後A/F出力evabyfが算出され、更に、その補正後A/F出力evabyfを、目標空燃比相当の値に近づけるためのメインフィードバック制御が実行される。このメインフィードバック制御では、具体的には、補正後A/F出力evabyfを空燃比に換算する処理、その結果得られた空燃比と目標空燃比との偏差ΔA/Fを算出する処理、および、その偏差ΔA/Fを所定のゲインで燃料噴射量の補正に反映させる処理が実行される。
【００３１】
メイン空燃比センサ４４が理想的な特性を示す場合は、その出力evafbseと、上流触媒４０の上流における空燃比（以下「触媒前空燃比」と称す）とが一義的な関係を示す。そして、この場合には、メイン空燃比センサ４４の出力evafbseが理論空燃比相当の値となるようにメインフィードバックを実行すれば、上流触媒４０に流れ込む排気ガスは、理論空燃比近傍の空燃比を有するものとなり、上流触媒４０の下流には、浄化された排気ガスだけが流出することとなる。
【００３２】
しかしながら、現実には、メイン空燃比センサ４４および信号伝送系の個体差や経年変化、或いは内燃機関１０の運転状態の変化等が原因となって、メイン空燃比センサ４４は必ずしも理想的な出力特性を発揮するものではない。このため、メインフィードバック制御が実行されている状況下でも、上流触媒４０の下流にリッチ或いはリーンな排気ガスが吹き抜けてくる場合がある。サブ酸素センサ４６によれば、このような事態を正確に検出することが可能である。よって、上流触媒４０の下流にリッチな排気ガスが吹き抜けてきたことがサブ酸素センサ４６により検出された場合は、触媒前空燃比が全体としてリッチ側にシフトしていると判断できる。そして、この場合は、燃料噴射量が現状よりも少なく算出されるようにメイン空燃比センサ４４の出力evafbseを補正すれば、メインフィードバックの結果として得られる触媒前空燃比を理論空燃比に近づけることが可能である。
【００３３】
一方、上流触媒４０の下流にリーンな排気ガスが吹き抜けてきたことがサブ酸素センサ４６により検出された場合は、触媒前空燃比が全体としてリーン側にシフトしていると判断できる。そして、この場合は、燃料噴射量が現状よりも多く算出されるようにメイン空燃比センサ４４の出力evafbseを補正すれば、メインフィードバックの結果として得られる触媒前空燃比を理論空燃比に近づけることが可能である。上記（１）式に含まれるサブフィードバック補正値evafsfbは、このような機能を実現するための補正値である。すなわち、サブフィードバック制御は、メインフィードバック制御を補完する機能を有するものである。
【００３４】
ＥＣＵ５０は、具体的には、サブ酸素センサ４６の出力と、その目標値（理論空燃比相当の出力値）との偏差に、所定の演算を施すことにより、サブフィードバック補正値evafsfbを算出する。より具体的には、本実施形態では、ＰＩＤ制御によりサブフィードバック補正値evafsfbを算出するものとする。すなわち、サブフィードバック補正値evafsfbは、サブ酸素センサ４６の出力とその目標値との偏差に基づく比例項、積分項、および微分項の和として算出される。
【００３５】
サブフィードバック補正値evafsfbに含まれる積分項の成分は、メインフィードバックに恒常的に内在している誤差として把握することができる。上記（１）式におけるサブフィードバック学習値evafsfbgは、サブフィードバック補正値evafsfbからその積分項成分を所定の更新タイミングで移し替えることにより、算出される値である。
【００３６】
このような処理によれば、メインフィードバック制御に恒常的に内在する誤差成分をサブフィードバック学習値evafsfbgに吸収させ、メインフィードバック制御に内包される誤差成分の変動分だけをサブフィードバック補正値evafsfbに吸収させることができる。そして、学習が進むと、サブフィードバック学習値evafsfbgは、上記の恒常的な誤差成分を適正に反映した値に収束していき、安定した値をとるようになる。
【００３７】
このようなサブフィードバック学習値evafsfbgは、ＥＣＵ５０が備えるスタンバイＲＡＭに記憶される。スタンバイＲＡＭは、イグニッションスイッチのオフ時にも給電が継続されて記憶情報が保持されるメモリである。サブフィードバック学習が収束している場合には、スタンバイＲＡＭに記憶されたサブフィードバック学習値evafsfbgを用いることにより、恒常的な誤差成分を直ちに補正することができる。このため、内燃機関１０の始動後や、空燃比フィードバック制御の再開後において、実際の空燃比を目標空燃比に速やかに近づけることができる。
【００３８】
ところが、車両のバッテリが一時取り外されることによってスタンバイＲＡＭへの給電が中断された場合、すなわちバッテリクリアされた場合などには、サブフィードバック学習値evafsfbgが初期化されてしまい、それまでに学習した情報が消えてしまう。このため、サブフィードバック学習値evafsfbgが初期化された場合には、その後サブフィードバック学習値evafsfbgが適正な値に収束（安定化）するまでの期間においては、恒常的な誤差成分を十分に補正することができず、排気エミッションが悪化し易い。それゆえ、サブフィードバック学習値evafsfbgが初期化された場合には、なるべく早くサブフィードバック学習値evafsfbgを収束させるのが好ましい。
【００３９】
ところで、内燃機関１０では、減速時などに燃料噴射を停止する燃料カットが行われる。燃料カットの実行中には、空燃比のメインフィードバック制御およびサブフィードバック制御は行われなくなるので、サブフィードバック学習値evafsfbgの更新もされなくなる。このため、サブフィードバック学習値evafsfbgが未だ収束していない期間に燃料カットが行われると、その分だけ学習の機会が減るので、サブフィードバック学習値evafsfbgが収束するのが遅くなる。
【００４０】
そこで、本実施形態では、サブフィードバック学習値evafsfbgが初期化された場合には、その後、サブフィードバック学習値evafsfbgが収束したかどうかを逐次判定し、収束したと判定されるまでは、燃料カットの実行を禁止することとしている。ここで、サブフィードバック学習値evafsfbgの収束を判定する方法としては、以下に説明するように、いくつかの方法がある。
【００４１】
［サブフィードバック学習の収束判定条件１］
図２は、サブフィードバック学習の収束判定条件を説明するためのタイミングチャートである。ここで、図２（Ａ）はサブ酸素センサ４６の出力の波形を表している。
【００４２】
サブフィードバック学習値evafsfbgが初期化された場合には、恒常的に内在する誤差成分を十分に補正することができないため、以後しばらくの間は、触媒前空燃比がリーン、リッチの何れかに偏った状態が継続する。このため、図２（Ａ）の時刻ｔ１より前のように、サブ酸素センサ４６の出力は、リーン出力、リッチ出力の何れか一方に貼り付いた状態となる。図２（Ａ）は、時刻ｔ１より前で、空燃比がリーンに偏っている場合を示している。
【００４３】
図２（Ａ）の時刻ｔ１前の状態から、メインおよびサブのフィードバック制御により燃料噴射量が補正されていくと、やがては触媒前空燃比がリーンからリッチに反転し、その後、上流触媒４０後流の空燃比もリーンからリッチに反転して、サブ酸素センサ４６の出力が反転する（時刻ｔ１）。その後、サブ酸素センサ４６の出力は、図２中の時刻ｔ２、ｔ３、ｔ４、・・・と反転を繰り返していく。
【００４４】
このようにしてサブ酸素センサ４６の出力がリッチ出力とリーン出力との間で反転を繰り返すことにより、サブフィードバック学習値evafsfbgは適正な値に近づいていき、やがて収束する。よって、適当な判定回数Ａを設定することにより、サブ酸素センサ４６の出力反転回数が判定回数Ａに到達したことが確認された場合に、サブフィードバック学習が収束したものと判定することができる。この判定条件を以下「収束判定条件１」と称する。
【００４５】
［サブフィードバック学習の収束判定条件２］
図２（Ｂ）はサブ酸素センサ４６の出力とその目標値との偏差の積分値（以下「偏差積分値」と称する）の波形を表している。サブ酸素センサ４６の出力の目標値は、理論空燃比に相当する出力とされる。本発明では、上記偏差積分値は、例えばローパスフィルタなどによるなまし処理（平滑化処理）が施されたなまし値を用いても良い。以下の説明では、なまし値を用いる場合も含めて単に「偏差積分値」と称する。
【００４６】
図２（Ｂ）に示すように、サブ酸素センサ４６の偏差積分値は、サブフィードバック学習が進むに従って、ある幅を持った範囲内の値に収束していく。よって、適当な判定範囲Ｂおよび判定時間Ｔ１を設定することにより、サブ酸素センサ４６の偏差積分値が判定範囲Ｂ内にある状態が判定時間Ｔ１だけ継続したことが確認された場合に、サブフィードバック学習が収束したものと判定することができる。この判定条件を以下「収束判定条件２」と称する。
【００４７】
［サブフィードバック学習の収束判定条件３］
図３は、サブフィードバック学習の収束判定条件の他の例を説明するためのタイミングチャートである。ここで、図３（Ａ）は、図２（Ａ）と同様の、サブ酸素センサ４６の出力の波形を表している。そして、図３（Ｂ）中の実線はサブフィードバック補正値evafsfb中の積分項成分の変化を表し、図３（Ｃ）はサブフィードバック学習値evafsfbgの変化を表している。
【００４８】
図３（Ｂ）および（Ｃ）に示すように、ＥＣＵ５０は、所定の更新周期でサブフィードバック補正値evafsfb中の積分項成分をサブフィードバック学習値evafsfbgへ移し替えることにより、サブフィードバック学習値evafsfbgを更新していく。なお、図３（Ｂ）中の破線は、サブフィードバック学習値evafsfbgへの移し替えを行わなかったとした場合のサブフィードバック補正値evafsfbの積分項成分の波形を表している。この波形は、図２（Ｂ）の波形と同様の形状となる。
【００４９】
ＥＣＵ５０は、更に、サブフィードバック学習値evafsfbgの更新量を所定の積算時間Ｃに渡って積算した値（以下「学習値更新量積算値」と称する）を逐次計算している。図３（Ｄ）は、この学習値更新量積算値の変化を表している。図３（Ｄ）は、学習値更新量積算値が過去３回分の更新量の和として算出されるように、積算時間Ｃの長さを設定した場合の例である。
【００５０】
サブフィードバック学習値evafsfbgが適正な値に収束していき、その変動が少なくなると、図３（Ｄ）に示すように、学習値更新量積算値は０付近の値に収束していく。よって、適当な積分時間Ｃと、０付近の適当な判定範囲Ｄとを設定することにより、積分時間Ｃに渡る学習値更新量積算値が判定範囲Ｄ内に到達したことが確認された場合に、サブフィードバック学習が収束したものと判定することができる。この判定条件を以下「収束判定条件３」と称する。
【００５１】
ところで、上流触媒４０の酸素吸蔵能力（最大酸素吸蔵量）は、上流触媒４０の劣化が進行するに従って、徐々に小さくなっていく。逆に言えば、上流触媒４０の劣化度が小さいほど、その酸素吸蔵能力は大きい。
【００５２】
ここで、上述した収束判定条件１において、上流触媒４０の劣化度が小さい場合、すなわち、酸素吸蔵能力が大きい場合を考えてみる。上流触媒４０の酸素吸蔵能力が大きい場合には、触媒前空燃比がリッチからリーンあるいはリーンからリッチに反転してから、上流触媒４０の吸蔵酸素が飽和あるいは枯渇するまでの時間が長くなり、その結果、サブ酸素センサ４６が検出する空燃比が反転するまでの時間が長くなる。従って、上流触媒４０の劣化度が小さいほど、サブ酸素センサ４６の出力が反転する周期は長くなる。このため、上流触媒４０の劣化度が小さいほど、サブ酸素センサ４６の出力反転回数が判定回数Ａに到達するまでに長時間を要し、サブフィードバック学習の収束判定時が遅延する。
【００５３】
また、サブ酸素センサ４６の出力が反転する周期が長くなるほど、図２（Ｂ）に示す偏差積分値の変動幅が大きくなるので、上記収束判定条件２が成立しにくくなる。よって、収束判定条件２によってサブフィードバック学習の収束判定を行う場合も、上流触媒４０の劣化度が小さいほど、サブフィードバック学習の収束判定時が遅延する。
【００５４】
また、サブ酸素センサ４６の出力が反転する周期が長くなるほど、図３（Ｂ）に示すサブフィードバック補正値evafsfb中の積分項成分の変動幅が大きくなるので、図３（Ｃ）に示すサブフィードバック学習値evafsfbgの変動幅（更新量の絶対値）も大きくなる。このため、図３（Ｄ）に示す学習値更新量積算値の絶対値も大きくなり、上記収束判定条件３が成立しにくくなる。よって、収束判定条件３によってサブフィードバック学習の収束判定を行う場合も、上流触媒４０の劣化度が小さいほど、サブフィードバック学習の収束判定時が遅延する。
【００５５】
このように、同じ判定条件でサブフィードバック学習の収束判定を行うこととすると、上流触媒４０の劣化度が小さい場合ほど、すなわち酸素吸蔵能力が大きい場合ほど、サブフィードバック学習の収束判定時が遅延する。サブフィードバック学習の収束判定時が遅延すると、その分、燃料カット禁止状態が延長されるため、燃費性能の点で不利となる。
【００５６】
そこで、本発明では、酸素吸蔵能力に応じてサブフィードバック学習の収束判定条件を変更することとし、酸素吸蔵能力が大きい場合ほど、収束判定条件を緩和することとした。これにより、上流触媒４０の劣化度が小さい場合であっても、サブフィードバック学習の収束判定時が遅延するのを回避することができ、燃費悪化等の弊害が生ずるのを防止することができる。
【００５７】
［実施の形態１における具体的処理］
図４は、サブフィードバック学習の収束を判定するために本実施形態においてＥＣＵ５０が実行するルーチンのフローチャートであり、図５は、図４に示すルーチンの実行時に参照されるテーブルを示す図である。なお、図４に示すルーチンは、所定時間ごとに周期的に実行されるものとする。
【００５８】
また、ＥＣＵ５０は、他のルーチンにおいて、上流触媒４０の酸素吸蔵能力を推定する処理を実行しているものとする。酸素吸蔵能力は、例えば、上流触媒４０の下流にリッチなガスが流出してくるまで触媒前空燃比を強制的にリッチとし、その後、触媒前空燃比をリーンに反転させ、上流触媒４０の下流にリーンなガスが流出してくるまでの間に上流触媒４０に流入した酸素量を積算することにより求めることができる。酸素吸蔵能力を推定する手法は、既に公知であるため、ここではこれ以上の説明を省略する。
【００５９】
図４に示すルーチンによれば、まず、サブフィードバック学習が現在において既に収束しているか否かが判別される（ステップ１００）。この判別は、ＥＣＵ５０に記憶された学習収束フラグの値を参照することにより行われる。サブフィードバック学習が既に収束している場合には、以下の処理を行う必要はないため、本ルーチンの実行をそのまま終了する。
【００６０】
一方、上記ステップ１００において、サブフィードバック学習が未だ収束していない状態にあることが認められた場合には、次に、図５（Ａ）に示すテーブルに従って、前述した収束判定条件１における判定回数Ａの値が設定される（ステップ１０２）。図５（Ａ）に示すテーブルでは、上流触媒４０の酸素吸蔵能力が大きいほど、判定回数Ａが少なくなるように、両者の関係が定められている。
【００６１】
判定回数Ａが設定されると、次に、その判定回数Ａを用いて、収束判定条件１が成立しているか否かが判別される（ステップ１０４）。すなわち、サブ酸素センサ４６の出力反転回数が判定回数Ａに達しているか否かが判別される。
【００６２】
前述したように、上流触媒４０の酸素吸蔵能力が大きい場合ほど、サブ酸素センサ４６の出力反転周期は長くなるので、出力反転回数は少なくなる。一方、本ルーチンによれば、判定回数Ａは、上記ステップ１０２の処理により、上流触媒４０の酸素吸蔵能力が大きい場合ほど、少なく設定されている。よって、本ルーチンによれば、上流触媒４０の酸素吸蔵能力が大きい場合であっても、収束判定条件１の成立が不当に遅延するのを回避することができる。
【００６３】
上記ステップ１０４において、サブ酸素センサ４６の出力反転回数が判定回数Ａに達していない場合には、サブフィードバック学習は未だ収束していないと判断することができる。この場合には、今回の本ルーチンの実行をそのまま終了する。
【００６４】
一方、上記ステップ１０４において、サブ酸素センサ４６の出力反転回数が判定回数Ａに達していることが認められた場合には、次に、図５（Ｂ）に示すテーブルに従って、前述した収束判定条件２における判定範囲Ｂの幅が設定される（ステップ１０６）。図５（Ｂ）に示すテーブルでは、上流触媒４０の酸素吸蔵能力が大きいほど、判定範囲Ｂの幅が広くなるように、両者の関係が定められている。
【００６５】
判定範囲Ｂの幅が設定されると、次に、その判定範囲Ｂを用いて、収束判定条件２が成立しているか否かが判別される（ステップ１０８）。すなわち、サブ酸素センサ４６の偏差積分値が判定範囲Ｂ内にある状態が所定の判定時間Ｔ１だけ継続しているか否かが判別される。
【００６６】
前述したように、上流触媒４０の酸素吸蔵能力が大きい場合ほど、サブ酸素センサ４６の偏差積分値の変動幅は大きくなる。一方、本ルーチンによれば、判定範囲Ｂの幅は、上記ステップ１０６の処理により、上流触媒４０の酸素吸蔵能力が大きい場合ほど、広く設定されている。よって、本ルーチンによれば、上流触媒４０の酸素吸蔵能力が大きい場合であっても、収束判定条件２の成立が不当に遅延するのを回避することができる。
【００６７】
上記ステップ１０８において、サブ酸素センサ４６の偏差積分値が判定範囲Ｂ内に入っていないか、あるいは、入ってからの経過時間が判定時間Ｔ１に達していない場合には、サブフィードバック学習は未だ収束していないと判断することができる。この場合には、今回の本ルーチンの実行をそのまま終了する。
【００６８】
一方、上記ステップ１０８において、サブ酸素センサ４６の偏差積分値が判定範囲Ｂ内にある状態が判定時間Ｔ１だけ継続していることが認められた場合には、次に、図５（Ｃ）に示すテーブルに従って、前述した収束判定条件３における積分時間Ｃが設定される（ステップ１１０）。図５（Ｃ）に示すテーブルでは、上流触媒４０の酸素吸蔵能力が大きいほど、積分時間Ｃが長くなるように、両者の関係が定められている。
【００６９】
積分時間Ｃが設定されると、次に、その積分時間Ｃを用いて、収束判定条件３が成立しているか否かが判別される（ステップ１１２）。すなわち、サブフィードバック学習値evafsfbgの更新量の積分時間Ｃに渡る積算値が所定の判定範囲Ｄ内に到達したか否かが判別される。
【００７０】
前述したように、上流触媒４０の酸素吸蔵能力が大きい場合ほど、学習値更新量積算値の絶対値は大きくなる。一方、本ルーチンによれば、積分時間Ｃは、上記ステップ１０６の処理により、上流触媒４０の酸素吸蔵能力が大きい場合ほど、長く設定されている。積分時間Ｃが長いほど、学習値更新量積算値は正負が平均化されるので、その絶対値は小さくなる。よって、本ルーチンによれば、上流触媒４０の酸素吸蔵能力が大きい場合であっても、学習値更新量積算値の絶対値が大きくなるのを抑えることができる。それゆえ、収束判定条件３の成立が不当に遅延するのを回避することができる。
【００７１】
上記ステップ１１２において、積分時間Ｃに渡る学習値更新量積算値が判定範囲Ｄ内に入っていない場合には、サブフィードバック学習は未だ収束していないと判断することができる。この場合には、今回の本ルーチンの実行をそのまま終了する。
【００７２】
一方、上記ステップ１１２において、積分時間Ｃに渡る学習値更新量積算値が判定範囲Ｄ内にあることが認められた場合には、収束判定条件１〜３が何れも成立していることとなる。本実施形態では、この場合に、サブフィードバック学習が収束したものと判定される。そして、サブフィードバック学習が収束したことをＥＣＵ５０のスタンバイＲＡＭに記憶するべく、学習収束フラグがオンされる（ステップ１１４）。
【００７３】
以上説明したように、本ルーチンによれば、酸素吸蔵能力が大きい場合ほど、収束判定条件１〜３が緩和される。これにより、上流触媒４０の劣化度が小さい場合であっても、サブフィードバック学習の収束判定時が遅延するのを回避することができる。よって、燃料カット禁止の状態が延長されるのを防止することができ、燃費の悪化等の弊害を抑制することができる。
【００７４】
なお、図４に示すルーチンでは、収束判定条件２を緩和するために、上記ステップ１０６において判定範囲Ｂの幅を広げることとしているが、この処理に代えて、図２（Ｂ）に示す判定時間Ｔ１を短くするようにしてもよい。
【００７５】
また、図４に示すルーチンでは、収束判定条件３を緩和するために、上記ステップ１１０において積分時間Ｃを長くすることとしているが、この処理に代えて、判定範囲Ｄの幅を広げるようにしてもよい。
【００７６】
また、図４に示すルーチンでは、収束判定条件１〜３が何れも成立している場合にサブフィードバック学習が収束したものと判定しているが、本発明では、必ずしも収束判定条件１〜３のすべてを利用しなくても良い。すなわち、収束判定条件１〜３のうちの一つまたは二つによって、サブフィードバック学習の収束を判定することとしてもよい。
【００７７】
また、上流触媒４０の温度が活性温度より低い場合には、活性温度以上になっている場合に比して、酸素吸蔵能力が小さくなるが普通である。そこで、本発明では、推定された酸素吸蔵能力の値を、上流触媒４０の温度に応じて補正した上で、サブフィードバック学習の収束判定を行うこととしてもよい。上流触媒４０の温度は、温度センサ４７により検出することができ、あるいは、内燃機関１０の運転状態から推定することもできる。
【００７８】
なお、上述した実施の形態１においては、メイン空燃比センサ４４が前記第１の発明における「メイン排気ガスセンサ」に、サブ酸素センサ４６が前記第１の発明における「サブ排気ガスセンサ」にそれぞれ相当している。また、ＥＣＵ５０が、メイン空燃比センサ４４の出力に基づいてメインフィードバック制御を行うことにより前記第１の発明における「メインフィードバック手段」が、サブ酸素センサ４６の出力に基づいてサブフィードバック制御を行うことにより前記第１の発明における「サブフィードバック手段」が、サブフィードバック学習値evafsfbgを算出することにより前記第１の発明における「サブフィードバック学習手段」が、上記ステップ１０２、１０６および１１０の処理を実行することにより前記第１の発明における「収束判定条件設定手段」が、上記ステップ１０４、１０８、１１２および１１４の処理を実行することにより前記第１の発明における「収束判定手段」が、それぞれ実現されている。
【００７９】
また、上述した実施の形態１においては、上記収束判定条件１が前記第２の発明における「収束判定条件」に、上記収束判定条件２が前記第３の発明における「収束判定条件」に、上記収束判定条件３が前記第４の発明における「収束判定条件」に、それぞれ相当している。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】本発明の実施の形態１のシステム構成を説明するための図である。
【図２】サブフィードバック学習の収束判定条件を説明するためのタイミングチャートである。
【図３】サブフィードバック学習の収束判定条件の他の例を説明するためのタイミングチャートである。
【図４】本発明の実施の形態１において実行されるルーチンのフローチャートである。
【図５】図４に示すルーチンの実行時に参照されるテーブルを示す図である。
【符号の説明】
【００８１】
１０  内燃機関
１２  吸気通路
１４  排気通路
１８  スロットル弁
２６  燃料噴射弁
３０  点火プラグ
４０  上流触媒
４２  下流触媒
４４  メイン空燃比センサ
４６  サブ酸素センサ
４７  温度センサ
５０  ＥＣＵ
【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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