(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関が学習条件を満足する運転状態にあるとき、燃料噴射弁からの噴射圧力を調整して、内燃機関の気筒毎及び所定の噴射圧力毎に、燃料噴射弁から学習用の燃料噴射を実施させ、燃料噴射後の内燃機関の状態変化量から実噴射量を算出して、実噴射量を目標噴射量に制御するのに必要な噴射補正値を導出する学習制御実行手段と、
該学習制御実行手段により気筒及び噴射圧力毎に導出された噴射補正値毎に、異常の有無を判定する学習異常判定手段と、
該学習異常判定手段による噴射補正値毎の異常判定結果に基づき、燃料噴射システムで生じた異常を識別する異常識別手段と、
を備え、
前記学習制御実行手段は、燃料噴射を実施して実噴射量を算出する学習処理１回毎に、噴射圧力を含む学習条件が成立しているか否かを判定するよう構成され、
前記異常識別手段は、前記学習制御実行手段にて、上記学習条件が所定期間以上成立しない場合に、前記学習制御実行手段による学習制御を停止して、燃料噴射システムの異常を認識することを特徴とする内燃機関の燃料噴射制御装置。
【請求項２】
前記学習制御実行手段は、内燃機関の気筒及び噴射圧力毎に、燃料噴射を実施して実噴射量を算出する学習処理を複数回実行することにより、前記噴射補正値を導出すると共に、前記学習処理１回毎に実噴射量の算出結果に異常があるか否かを判定し、実噴射量の算出結果に異常があれば、該算出結果を除去して、該算出結果と同一の学習処理を追加実行することを特徴とする請求項１に記載の内燃機関の燃料噴射制御装置。
【請求項３】
前記学習制御実行手段は、同一の気筒及び噴射圧力で、実噴射量の算出結果の異常を複数回判定すると、当該気筒及び噴射圧力での噴射補正値を再学習候補として設定して、他の気筒及び噴射圧力での噴射補正値の学習動作を実行し、全ての気筒及び噴射圧力での学習動作が完了すると、再学習候補として設定された気筒及び噴射圧力での噴射補正値の学習を再度実行することを特徴とする請求項２に記載の内燃機関の燃料噴射制御装置。
【請求項４】
前記学習異常判定手段は、噴射補正値が予め設定されたガード値を越えている場合に、当該噴射補正値の異常を判定することを特徴とする請求項１〜請求項３の何れかに記載の内燃機関の燃料噴射制御装置。
【請求項５】
前記学習制御実行手段は、内燃機関の気筒及び噴射圧力毎に、燃料噴射を実施して実噴射量を算出する学習処理を複数回実行することにより、前記噴射補正値を導出するよう構成されており、
前記学習異常判定手段は、前記噴射補正値の導出時に算出された複数の実噴射量の標準偏差が異常判定値を越えている場合に、当該噴射補正値の異常を判定することを特徴とする請求項１〜請求項３の何れかに記載の内燃機関の燃料噴射制御装置。
【請求項６】
前記学習制御実行手段は、内燃機関の気筒及び噴射圧力毎に、燃料噴射を実施して実噴射量を算出する学習処理を燃料噴射弁の噴射期間を変化させつつ複数回実行し、該複数回の学習処理で得られた複数の実噴射量と噴射期間とに基づき燃料噴射弁の噴射特性を推定して、該推定した噴射特性に基づき前記噴射補正値を導出するよう構成されており、
前記学習異常判定手段は、前記噴射補正値の導出時に推定された噴射特性が所定範囲から外れている場合に、当該噴射補正値の異常を判定することを特徴とする請求項１〜請求項３の何れかに記載の内燃機関の燃料噴射制御装置。
【請求項７】
前記異常識別手段は、同一気筒の噴射補正値の中で異常と判定された噴射補正値が複数
存在するときに、当該気筒の異常を認識することを特徴とする請求項１〜請求項６の何れかに記載の内燃機関の燃料噴射制御装置。
【請求項８】
前記異常識別手段は、同一噴射圧力の噴射補正値の中で異常と判定された噴射補正値が複数存在するときに、当該噴射圧力下での内燃機関の異常を認識することを特徴とする請求項１〜請求項７の何れかに記載の内燃機関の燃料噴射制御装置。
【請求項９】
前記異常識別手段は、複数の噴射圧力で、それぞれ、複数の噴射補正値が異常であるときに、内燃機関の異常を認識することを特徴とする請求項１〜請求項８の何れかに記載の内燃機関の燃料噴射制御装置。
【請求項１０】
前記異常識別手段は、気筒及び噴射圧力で分類される各学習領域で噴射補正値の異常が所定値以上分散して発生しているときに、燃料噴射システムの異常を認識することを特徴とする請求項１〜請求項９の何れかに記載の内燃機関の燃料噴射制御装置。
【請求項１１】
前記学習異常判定手段は、前記学習制御実行手段により導出された噴射補正値に異常があると判定すると、前記学習制御実行手段に対し、当該噴射補正値を再学習させることを特徴とする請求項１〜請求項１０の何れかに記載の内燃機関の燃料噴射制御装置。
【請求項１２】
前記異常識別手段は、前記再学習により導出された噴射補正値が前記学習異常判定手段にて異常判定されると、当該噴射補正値に対応した気筒の異常を認識することを特徴とする請求項１１に記載の内燃機関の燃料噴射制御装置。
【請求項１３】
前記学習異常判定手段は、同一噴射圧力の噴射補正値の中で異常と判定された噴射補正値が複数存在するとき、当該噴射圧力下で内燃機関に異常があると判定すると共に、前記再学習後には、当該圧力異常を判定する際の噴射補正値の数を減らすことを特徴とする請求項１１又は請求項１２に記載の内燃機関の燃料噴射制御装置。
【請求項１４】
前記異常識別手段は、前記学習異常判定手段にて、前記再学習の前後で前記圧力異常が判定されると、当該圧力異常を認識することを特徴とする請求項１３に記載の内燃機関の燃料噴射制御装置。
【請求項１５】
前記異常識別手段は、前記学習異常判定手段による異常判定結果に基づき、種別の異なる複数の異常を認識すると、該認識結果の中から優先順位の高い異常を選択して出力することを特徴とする請求項１〜請求項１４の何れかに記載の内燃機関の燃料噴射制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、燃料噴射弁からの実噴射量と目標噴射量とのずれを学習して噴射量を補正する学習制御を利用し、燃料噴射システムの異常を検出するのに好適な内燃機関の燃料噴射制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両用のディーゼル機関では、燃焼騒音の低減、ＮＯｘの抑制等のために、メイン噴射に先立って極少量の燃料噴射を行うパイロット噴射が行われているが、このパイロット噴射では、燃料噴射弁からの実噴射量と目標噴射量とにずれが生じると、燃料噴射精度が著しく低下して、その効果を充分に発揮することができないという問題があった。
【０００３】
そこで、この種のディーゼル機関では、燃料噴射量が零となる減速運転時に、燃料噴射弁に対し、所定の目標噴射量にて単発的に燃料噴射を実施させ、その単発噴射によって生じるディーゼル機関の回転変動量から実噴射量を推定して、その推定した実噴射量と目標噴射量とのずれに基づき、噴射量を補正する学習制御を実行することが提案されている（例えば、特許文献１等、参照）。
【特許文献１】特開２００５−１５５３６０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
こうした学習制御を行う燃料噴射制御装置では、ディーゼル機関への燃料噴射量（パイロット噴射量等）を適正に補正することができ、燃料噴射を精度よく実行できるが、従来の学習制御では、学習結果に異常があっても、その異常原因を特定することはできなかった。
【０００５】
本発明は、こうした問題に鑑みなされたものであり、噴射量の学習制御を行う内燃機関の燃料噴射制御装置において、学習制御による学習結果を利用して燃料噴射システムで生じた異常を識別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】
【０００６】
かかる目的を達成するためになされた請求項１に記載の燃料噴射制御装置においては、内燃機関が学習条件を満足する運転状態にあるとき、学習制御実行手段が、燃料噴射弁からの噴射圧力を調整して、内燃機関の気筒毎及び所定の噴射圧力毎に、噴射補正値を導出する学習制御を実行する。
【０００７】
そして、学習異常判定手段が、この学習制御実行手段により気筒及び噴射圧力毎に導出された複数の噴射補正値に異常があるか否かを判定し、異常識別手段が、学習異常判定手段による噴射補正値毎の異常判定結果に基づき、燃料噴射システムで生じた異常を識別する。
【０００８】
よって、本発明の燃料噴射制御装置によれば、学習制御で気筒及び噴射圧力毎に求められた噴射補正値を利用して、燃料噴射システムに生じた個々の異常（例えば、内燃機関の気筒毎の異常（燃料噴射弁の異常等）、特定噴射圧力で生じる内燃機関の異常（圧力異常）、内燃機関全体の異常、システム全体の異常等）を識別することができるようになり、内燃機関運転時の安全性を高めることができる。
【０００９】
また、請求項１に記載の燃料噴射制御装置においては、学習制御実行手段が、燃料噴射を実施して実噴射量を算出する学習処理１回毎に、噴射圧力を含む学習条件が成立しているか否かを判定するよう構成されており、異常識別手段は、学習制御実行手段にて学習条件が所定期間以上成立しない場合に、学習制御実行手段による学習制御を停止して、燃料噴射システムの異常を認識する。
【００１０】
従って、請求項１に記載の燃料噴射制御装置によれば、例えば、噴射圧力を学習対象となる所望圧力に制御できないときなど、燃料噴射システムに何等かの異常が発生している場合に、その旨を速やかに認識して、学習制御を停止させることができる。
【００１１】
次に、請求項２に記載の燃料噴射制御装置においては、学習制御実行手段が、気筒及び噴射圧力毎の噴射補正値を導出する際、燃料噴射を実施して実噴射量を算出する学習処理を複数回実行するように構成されている。そして、学習制御実行手段は、その学習処理１回毎に実噴射量の算出結果に異常があるか否かを判定し、実噴射量の算出結果に異常があれば、その算出結果を除去して、その算出結果と同一の学習処理を追加して実行する。
【００１２】
このため、請求項２に記載の燃料噴射制御装置によれば、複数回の学習処理で得られた複数の実噴射量を用いて噴射補正値を精度よく設定できると共に、ノイズ等によって実噴射量の検出結果に異常が生じても、学習処理を再度実行することで、噴射補正値の導出に用いる実噴射量を正常値にすることができる。
【００１３】
よって、この装置によれば、学習制御実行手段で導出される噴射補正値が、ノイズ等の影響を受けて偶発的に異常になるのを防止し、学習異常判定手段、延いては、異常識別手段において、異常が誤認識されるのを防止できる。
【００１４】
なお、この場合、学習制御実行手段は、請求項３に記載のように構成するとよい。
すなわち、請求項３に記載の燃料噴射制御装置において、学習制御実行手段は、同一の気筒及び噴射圧力で、実噴射量の算出結果の異常を複数回判定すると、当該気筒及び噴射圧力での噴射補正値を再学習候補として設定して、他の気筒及び噴射圧力での噴射補正値の学習動作を実行し、全ての気筒及び噴射圧力での学習動作が完了すると、再学習候補として設定された気筒及び噴射圧力での噴射補正値の学習を再度実行する。
【００１５】
従って、この装置によれば、ノイズ等による偶発的な異常が長く発生する場合に、学習対象となる気筒或いは噴射圧力を変更することで、ノイズ等の影響を受ける噴射補正値の学習を中止し、異常原因（ノイズ等）がなくなってから、学習を中止した噴射補正値の学習動作を再開させる、といったことが可能となり、学習制御実行手段による学習時間を短縮できる。
【００１６】
一方、学習異常判定手段は、例えば、請求項４に記載のように、噴射補正値が予め設定されたガード値を越えている場合に、当該噴射補正値の異常を判定するように構成すれば、噴射補正値の異常を正確に判定できる。
【００１７】
また、学習制御実行手段が学習処理を複数回実行することにより噴射補正値を導出するよう構成されている場合、学習異常判定手段は、請求項５に記載のように、噴射補正値の導出時に算出された複数の実噴射量の標準偏差が異常判定値を越えている場合に、当該噴射補正値の異常を判定するように構成してもよい。
【００１８】
また、例えば、学習制御実行手段が、内燃機関の気筒及び噴射圧力毎に、燃料噴射を実施して実噴射量を算出する学習処理を燃料噴射弁の噴射期間を変化させつつ複数回実行し、複数回の学習処理で得られた複数の実噴射量と噴射期間とに基づき燃料噴射弁の噴射特性を推定して、その推定した噴射特性に基づき前記噴射補正値を導出するよう構成されて
いる場合には、学習異常判定手段は、請求項６に記載のように構成してもよい。
【００１９】
すなわち、請求項６に記載の燃料噴射制御装置において、学習異常判定手段は、噴射補正値の導出時に推定された噴射特性が所定範囲から外れている場合に、当該噴射補正値の異常を判定するよう構成されるが、このようにしても、噴射補正値の異常を正確に判定できる。
【００２０】
次に、請求項７に記載の燃料噴射制御装置においては、異常識別手段が、同一気筒の噴射補正値の中で異常と判定された噴射補正値が複数存在するときに、当該気筒の異常を認識する。従って、この装置によれば、異常識別手段によって、内燃機関の特定の気筒（例えば燃料噴射弁）に発生した異常を検出することができる。
【００２１】
また、請求項８に記載の燃料噴射制御装置においては、異常識別手段が、同一噴射圧力の噴射補正値の中で異常と判定された噴射補正値が複数存在するときに、当該噴射圧力下での内燃機関の異常を認識する。従って、この装置によれば、異常識別手段によって、特定の噴射圧力で内燃機関に生じる異常（圧力異常）を検出することができる。
【００２２】
また次に、請求項９に記載の燃料噴射制御装置においては、異常識別手段が、複数の噴射圧力で、それぞれ、複数の噴射補正値が異常であるときに、内燃機関の異常を認識する。従って、この装置によれば、異常識別手段によって、内燃機関の異常を検出できる。
【００２３】
また、請求項１０に記載の燃料噴射制御装置においては、異常識別手段が、気筒及び噴射圧力で分類される各学習領域で噴射補正値の異常が所定値以上分散して発生しているとき（換言すれば、気筒や噴射圧力に関係なく噴射補正値の異常がランダムに発生しているとき）に、燃料噴射システムの異常を認識する。従って、この装置によれば、燃料噴射システム全体の異常を検出できる。
【００２４】
一方、請求項１１に記載の燃料噴射制御装置においては、学習異常判定手段が、学習制御実行手段により導出された噴射補正値に異常があると判定した際、学習制御実行手段に対して、当該噴射補正値を再学習させる。
【００２５】
これは、噴射補正値に異常がある場合、その異常は、ノイズ等の影響を受けて偶発的に発生した可能性があるためであり、請求項１１に記載の装置によれば、噴射補正値に偶発的な異常が発生したときに、異常識別手段が、燃料噴射システムの異常を誤検出するのを防止できる。
【００２６】
なお、このように、異常判定された噴射補正値を再学習するようにした場合、異常識別手段は、請求項１２に記載のように、再学習により導出された噴射補正値が学習異常判定手段にて異常判定された際には、その噴射補正値に対応した気筒の異常を認識するように構成するとよい。つまり、このようにすれば、燃料噴射弁等、特定の気筒に発生した異常を確実に検出することができる。
【００２７】
また、異常判定された噴射補正値を再学習するようにした場合、学習異常判定手段は、請求項１３に記載のように、同一噴射圧力の噴射補正値の中で異常と判定された噴射補正値が複数存在するとき、当該噴射圧力下で内燃機関に異常があると判定し、再学習後には、当該圧力異常を判定する際の噴射補正値の数を減らすようにするとよい。
【００２８】
つまり、学習異常判定手段をこのように構成すれば、同一噴射圧力で複数の気筒に異常があるにもかかわらず、再学習後の異常判定で異常気筒の一部でしか異常を判定できなかったとしても、圧力異常を判定できることになり、学習異常判定手段における圧力異常の判定精度を向上できる。
【００２９】
なお、この場合、異常識別手段は、請求項１４に記載のように、学習異常判定手段にて再学習の前後で圧力異常が判定されると、当該圧力異常を認識するように構成すればよい。そして、このようにすれば、圧力異常をより確実に検出できる。
【００３０】
ところで、異常識別手段は、気筒異常、圧力異常、機関異常、システム異常…、というように、種別の異なる複数の異常を識別するため、各種別で異常が重複して認識されることがある。
【００３１】
このため、異常識別手段は、請求項１５に記載のように、学習異常判定手段による異常判定結果に基づき、種別の異なる複数の異常を認識すると、その認識結果の中から優先順位の高い（例えば、修理・検査すべき範囲が広い）異常を選択して出力するように構成するとよい。
【００３２】
つまり、例えば、異常の種別が、気筒異常、圧力異常、機関異常、システム異常、の４種類である場合、最上位の異常をシステム異常とし、次の異常を機関異常、更に次の異常を圧力異常、…、というように優先順位を付けて、異常識別手段にて認識した異常の中で最も上位の異常を出力するようにすれば、異常の識別結果を効率よく出力することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
以下に、本発明の実施形態を図面に基づき説明する。
図１は、本発明が適用された蓄圧式の燃料噴射システム１０全体の構成を表す概略構成図である。
【００３４】
本実施形態の燃料噴射システム１０は、例えば、自動車用の４気筒のディーゼル機関２に燃料を供給するためのものであり、高圧燃料を蓄えるコモンレール２０と、コモンレール２０より供給される高圧燃料をディーゼル機関２の各気筒の燃焼室に噴射する燃料噴射弁３０と、本システムを制御する電子制御ユニット（ＥＣＵ）５０とを備える。
【００３５】
また、当該燃料噴射システム１０には、コモンレール２０に燃料を供給するために、燃料タンク１２から燃料を汲み上げるフィードポンプ１４と、フィードポンプ１４から供給された燃料を加圧してコモンレール２０に供給する高圧ポンプ１６とが備えられている。
【００３６】
ここで、高圧ポンプ１６は、カムシャフトのカムの回転に伴いプランジャが往復移動することにより加圧室に吸入した燃料を加圧する公知のポンプである。そして、この高圧ポンプ１６には、吸入行程でフィードポンプ１４から吸入する燃料量を調量するための調量弁１８が設けられている。
【００３７】
また、コモンレール２０には、内部の燃料圧力（コモンレール圧）を検出する圧力センサ２２、及び、内部の燃料を燃料タンク１２側へ溢流させることで内部の燃料圧力を減圧する減圧弁２４が設けられている。
【００３８】
また、ディーゼル機関２には、その運転状態を検出するセンサとして、回転速度ＮＥを検出する回転速度センサ３２、運転者によるアクセル操作量（アクセル開度ＡＣＣ）を検出するアクセルセンサ３４、冷却水の温度（冷却水温ＴＨＷ）を検出する水温センサ３６、吸入空気の温度（吸気温ＴＡ）を検出する吸気温センサ３８、等が設けられている。
【００３９】
一方、ＥＣＵ５０は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ等を中心とするマイクロコンピュータにて構成されている。
そして、ＥＣＵ５０は、コモンレール２０に設けられた圧力センサ２２や、ディーゼル機関２に設けられた各種センサ３２，３４，３６，３８…から検出信号を取り込み、コモンレール圧や燃料噴射弁３０からの燃料噴射量及び燃料噴射時期を制御する。
【００４０】
つまり、ＥＣＵ５０は、ディーゼル機関２の運転状態に基づきコモンレール２０の目標圧力を算出し、圧力センサ２２にて検出されたコモンレール圧（換言すれば燃料噴射弁３０からの噴射圧）が目標圧力となるよう調量弁１８及び減圧弁２４を通電制御するコモンレール圧制御、及び、ディーゼル機関２の運転状態に基づき燃料噴射量及び燃料噴射時期を算出し、その算出結果に応じて各気筒の燃料噴射弁３０に所定タイミングで所定の通電期間だけ通電することで、燃料噴射弁３０を通電期間に対応した所定期間開弁させて、各気筒に燃料を噴射供給させる、燃料噴射制御を実行する。
【００４１】
また、この燃料噴射制御では、ＥＣＵ５０は、メイン噴射に先立ってパイロット噴射を実行させる。そして、パイロット噴射では、各気筒の燃料噴射弁３０から噴射すべき燃料量（目標噴射量）と実際に噴射される燃料量（実噴射量）Ｑとのずれによって燃料噴射精度が大きく変化する。
【００４２】
このため、ＥＣＵ５０には、そのずれに応じた噴射補正値（より具体的には燃料噴射弁３０の通電期間の補正値）が学習値Ｇとして設定された学習値データが記憶されており、ＥＣＵ５０は、ディーゼル機関２の通常運転時に、その学習値データを利用してパイロット噴射時の通電期間を補正することで、燃料噴射弁３０からの燃料噴射量を目標噴射量に制御する。
【００４３】
学習値データは、図２に示すように、気筒＃１〜＃４及び複数の噴射圧力で区分される学習領域毎に設定された多数の噴射補正値（学習値）Ｇにて構成されており、これら各学習値Ｇは、工場出荷時に初期設定され、工場出荷後の通常運転時に所定の学習条件下で更新される。
【００４４】
以下、これら各学習値Ｇの初期設定のためにＥＣＵ５０にて実行される学習制御処理について、図３に示すフローチャートに沿って説明する。
なお、図３に示す学習制御処理では、学習制御実行手段としての機能に加えて、学習時に得られる実噴射量Ｑや学習結果Ｇに基づき燃料噴射システム１０の異常を検出して異常箇所を識別する、本発明の学習異常判定手段及び異常識別手段としての機能も実現される。
【００４５】
図３に示すように、学習制御処理が開始されると、まずＳ１１０の学習開始処理を実行することにより、燃料噴射弁３０からの燃料の噴射圧を今回学習すべき学習領域に対応した噴射圧となるよう、上述したコモンレール圧制御の目標圧を設定し、続くＳ１２０にて、予め設定された判定期間の間に、学習条件が成立したか否かを判断する。
【００４６】
なお、Ｓ１２０では、噴射圧が今回学習すべき学習領域の噴射圧となり、ディーゼル機関２が通常運転から噴射量零の減速運転となったときに学習条件が成立したと判断する。
そして、Ｓ１２０にて、判定期間の間に学習条件が成立しないと判断されると、燃料噴射システムに何等かの異常があると判断して、Ｓ１３０に移行し、その旨（システム異常）をＲＡＭ等に記憶した後、後述のＳ３８０に移行する。
【００４７】
一方、Ｓ１２０にて、学習条件が成立したと判断されると、Ｓ１４０に移行して、学習処理を実施する。
この学習処理では、現在学習対象となっている気筒の燃料噴射弁３０に対し、パイロット噴射に対応した所定の噴射指令を出力することで、燃料噴射を単発的に実行させ、燃料噴射後のディーゼル機関２の回転速度及びその変動量から、ディーゼル機関２の発生トルクを求め、その発生トルクから実噴射量Ｑを推定する、といった手順で、実噴射量Ｑを検出する。
【００４８】
次に、Ｓ１５０では、Ｓ１４０で今回検出した実噴射量Ｑ（今回Ｑ）は予め設定された正常範囲内にあるか否かを判断することにより、実噴射量Ｑは正常か否かを判断する。
そして、実噴射量Ｑが正常であれば、Ｓ１９０に移行して、Ｓ１４０での学習処理の実行回数（学習回数）を更新し、続くＳ２００にて、この更新した学習回数が予め設定された学習処理の実施回数に達したか否かを判断することにより、現在学習対象となっている領域（気筒・噴射圧）での学習は完了したか否かを判断する。
【００４９】
つまり、本実施形態では、上述した学習領域毎に、Ｓ１４０の学習処理を所定の実施回数だけ実行して実噴射量Ｑを所定回検出するようにされており、Ｓ２００では、学習処理の実行回数が所定の実施回数に達したか否かを判断することにより、現在領域で学習処理が完了したか否かを判断するのである。
【００５０】
次に、Ｓ１５０にて、実噴射量Ｑ（今回Ｑ）は異常であると判断されると、Ｓ１６０に移行して、実噴射量Ｑ（今回Ｑ）を学習値算出用のものから除外し、Ｓ２００で学習完了を判定するのに用いられる実施回数を値１だけ増加させ、Ｓ１７０に移行する。
【００５１】
また、Ｓ１７０では、現在気筒で検出した実噴射量Ｑの異常が複数回検出されたか否かを判断する。そして、実噴射量Ｑの異常が複数回検出されていれば、Ｓ１８０にて、現在の学習領域を追加学習候補としてＲＡＭ等に記憶した後、Ｓ１９０に移行し、逆に、実噴射量Ｑの異常が複数回検出されていなければ、そのままＳ１９０に移行する。
【００５２】
なお、Ｓ１８０にて現在気筒を追加学習候補として記憶した際には、現在領域での学習処理を中断して、次の学習領域での学習処理に移行できるように、Ｓ１９０にて、学習回数を通常よりも多く増加させる。
【００５３】
次に、Ｓ２００で、現在領域での学習処理はまだ完了していないと判断されると、現在領域での学習処理を再度実行すべく、Ｓ１１０に移行して、上記と同様の処理を実行し、逆に、Ｓ２００で、現在領域での学習処理が完了したと判断されると、Ｓ２０５に移行して、現在領域での学習処理で得られた複数の実噴射量Ｑを用いて、燃料噴射弁３０からの燃料噴射量を目標噴射量に補正するのに必要な学習値Ｇを算出する。
【００５４】
そして、続くＳ２１０では、その算出された学習値Ｇが予め設定されたガード値（上・下限値）を越えているか否かを判断することにより、学習値Ｇが正常であるか否かを判断し、学習値Ｇがガード値内であれば（換言すれば正常であれば）、Ｓ２５０に移行する。
【００５５】
一方、Ｓ２１０にて、学習値Ｇがガード値を超えている（換言すれば異常である）と判断されると、Ｓ２２０に移行して、今回Ｓ２０５で算出した学習値Ｇは、追加学習により得られたものか否かを判断する。
【００５６】
そして、今回算出した学習値Ｇは追加学習により得られたものでなければ、Ｓ２３０に移行して、今回異常と判断した学習値Ｇの学習領域を追加学習候補としてＲＡＭ等に記憶した後、Ｓ２５０に移行し、逆に、今回算出した学習値Ｇは追加学習後に得られたものであれば、現在の学習領域の気筒に異常があると判断して、Ｓ２４０にて気筒異常をＲＡＭ等に記憶した後、Ｓ２５０に移行する。
【００５７】
次に、Ｓ２５０では、学習対象となる気筒を変更することで、学習領域を変更し、Ｓ２６０にて、同一噴射圧で全気筒の学習が完了したか否か、換言すれば現在の噴射圧（現在圧力）での学習が完了したか否か、を判断する。そして、現在圧力での学習が完了していなければ、Ｓ１１０に移行し、上記と同様の手順で、今までと同じ噴射圧で気筒が変更された学習領域に対する学習処理を実行する。
【００５８】
一方、Ｓ２６０にて、現在圧力での学習が完了したと判断されると、Ｓ２７０に移行し、Ｓ２１０での学習値Ｇの異常判定によって、現在圧力で得られた気筒毎の学習値Ｇのうち、所定個（例えば３個）以上が異常と判定されているか否かを判断する。
【００５９】
そして、現在圧力で得られた学習値Ｇのうち、所定個（例えば３個）以上が異常である場合には、ディーゼル機関２に現在圧力での異常（圧力異常）が生じている可能性があるので、Ｓ２８０に移行する。
【００６０】
そして、Ｓ２８０では、現在圧力での学習結果（各気筒の学習値Ｇ）は、追加学習によるものか否かを判断し、追加学習によるものでなければ、Ｓ２９０にて、現在圧力での学習結果（各気筒の学習値Ｇ）のうち、異常がある学習値Ｇに対応する学習領域を追加学習候補として設定し、Ｓ３００に移行する。
【００６１】
なお、Ｓ２９０においては、追加学習候補として設定した学習領域の噴射圧での圧力異常を、次回Ｓ２７０にて判定する際の異常判定個数を、通常時の個数（例えば３個）よりも少ない個数（例えば１個）に変更することで、追加学習後の学習値Ｇの異常判定を正常にできなかったときにでも、次回の圧力異常判定を正確に判断できるようにする。
【００６２】
次に、Ｓ３００では、Ｓ２７０にて圧力異常が判定された噴射圧は、複数であるか否かを判断する。そして、圧力異常が複数の噴射圧で判定されていれば、ディーゼル機関２自体に異常があると判断して、Ｓ３１０にて、機関異常をＲＡＭ等に記憶し、後述のＳ３８０に移行する。
【００６３】
また、Ｓ２８０にて、現在圧力での学習結果（各気筒の学習値Ｇ）は、追加学習によるものであると判断された場合には、２回の学習で圧力異常と判定されたことになるので、圧力系に何等かの異常があって、現在圧力ではディーゼル機関２が正常に動作しないと判断して、Ｓ３１０に移行し、噴射圧力の異常をＲＡＭ等に記憶した後、後述のＳ３８０に移行する。
【００６４】
次に、Ｓ２７０にて、現在圧力での圧力異常はないと判断された場合には、Ｓ３２０に移行し、全噴射圧で全気筒の学習が完了したか否かを判断する。そして、全噴射圧力で全気筒の学習が完了していなければ、Ｓ１１０に移行して、噴射圧を変更した後、上記と同様の手順で、気筒毎の学習処理を実行する。
【００６５】
一方、Ｓ３２０にて、全噴射圧で全気筒の学習が完了したと判断されると、Ｓ３３０に移行して、今までの処理で追加学習候補として設定された学習領域はあるか否かを判断する。
【００６６】
そして、追加学習候補として設定された学習領域がなければ、全学習領域（全噴射圧・全気筒）で学習値Ｇが正常に算出されているので、当該学習制御処理を終了し、逆に、追加学習候補として設定された学習領域があれば、Ｓ３４０に移行して、４気筒のうち所定数以上の噴射圧で学習値Ｇが異常となっている異常気筒があるか否かを判断する。
【００６７】
次に、Ｓ３４０にて、異常気筒があると判断されると、Ｓ３５０にてその旨（複数圧力での気筒異常）をＲＡＭ等に記憶した後、Ｓ３６０に移行し、逆に、Ｓ３４０にて、異常気筒はないと判断されると、そのままＳ３６０に移行する。
【００６８】
Ｓ３６０では、追加学習候補となっている学習領域は、所定数以上であるか否かを判断することにより、学習値Ｇが異常と判断された学習領域が多数存在するか否かを判断する。
【００６９】
そして、Ｓ３６０にて、追加学習候補となっている学習領域が所定数以上であると判断されると、燃料噴射システム１０全体で異常があるものとして、Ｓ３７０にてその旨（システム異常）を記憶した後、Ｓ３８０に移行し、逆に、Ｓ３６０にて、追加学習候補となっている学習領域は所定数に達していないと判断されると、Ｓ１１０に移行して、追加学習候補となっている学習領域毎に、上述した学習処理を再度実行する。
【００７０】
次に、Ｓ３８０では、上述した一連の処理で異常と判定された全異常内容をＲＡＭ等から読み出し、予め設定された優先順位（例えば、システム異常＞機関異常＞圧力異常＞気筒異常）に従い、最も優先順位の高い異常内容を選択し、当該学習制御処理を終了する。なお、このように確定された異常内容は、ＲＡＭ或いは他の記憶媒体に記憶されると共に、検査者若しくは運転者が認識できるように、所定の表示領域に表示される。
【００７１】
以上説明したように、本実施形態の燃料噴射システム１０においては、学習制御処理で、ディーゼル機関２の気筒毎及び噴射圧毎にパイロット噴射の噴射補正値（学習値Ｇ）を算出する際に、各学習領域の学習値Ｇが算出されるたびに、学習値Ｇが正常か否かを判定して、学習値Ｇが異常であれば、その異常の発生状態に基づき、異常内容を識別して、記憶／表示する。このため、学習制御実行時に、燃料噴射システムの異常を検出して、異常内容を通知することができ、学習結果を有効に利用することができる。
【００７２】
また、一つの学習領域に対して複数回実行される学習処理で得られる実噴射量Ｑに異常があると、その値を破棄して、同一の学習処理を追加実行する。このため、学習値Ｇの算出に用いる実噴射量Ｑの数を減らすことなく、正常に検出された実噴射量Ｑを用いて学習値Ｇを算出できることになり、ノイズ等の影響を受けて学習値Ｇが偶発的に異常になるのを防止し、偶発的な異常が、システム内の異常として誤認識されるのを防止できる。
【００７３】
また本実施形態では、学習処理で得られる実噴射量Ｑが複数回異常になると、その学習を一旦中止して、その学習領域での学習を全領域の学習が完了してから実行するようにされているので、学習制御の精度を向上できると共に、学習に要する時間を短縮できる。
【００７４】
また更に、本実施形態では、学習値Ｇの異常や、学習値Ｇの異常に基づく圧力異常を判定すると、異常を判定した学習値Ｇを追加学習することで、各異常判定を２回に分けて行うようにされている。このため、本実施形態によれば、燃料噴射システムに発生した各種異常の検出精度を高めることができる。
【００７５】
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に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て、種々の態様をとることができる。
例えば、上記実施形態では、学習値Ｇの異常は、学習値Ｇが予め設定されたガード値を越えているか否かを判断することにより行うものとして説明したが、学習値Ｇの算出に用いた複数の実噴射量Ｑの標準偏差σを求め、標準偏差σが異常判定値を越えている場合に、学習値Ｇの異常を判定するようにしてもよい。
【００７６】
また、学習値Ｇを生成（又は更新）するには、例えば、図４に例示するように、Ｓ１４０の学習処理では、燃料噴射弁３０の通電期間Ｔｑを変化させることにより、燃料噴射弁３０からの燃料噴射量を目標噴射量Ｑｏ付近で変化させ、Ｓ２０５の処理では、各学習処理で得られた複数の実噴射量Ｑと実噴射量Ｑに対応した通電期間Ｔｑとに基づき、最小二乗法等を利用して、燃料噴射弁３０の噴射特性を推定し、その推定した噴射特性に基づき、基本通電期間Ｔｑｏに対する補正値△Ｔｑｃを求め、これを学習値Ｇとして設定するようにしてもよい。
【００７７】
そして、このように学習値Ｇを求めるようにした場合には、推定した噴射特性の傾きが、燃料噴射弁３０の基本特性を中心として所定範囲内にあるか否かを判断することによって、学習値Ｇの異常判定を行うようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】実施形態の燃料噴射システム全体の構成を表す概略構成図である。
【図２】噴射補正値としての学習値が記憶された学習値データを表す説明図である。
【図３】学習値データを生成するための学習制御処理を表すフローチャートである。
【図４】燃料噴射弁の噴射特性を推定して学習値を求める際の手順を説明する説明図である。
【符号の説明】
【００７９】
２…ディーゼル機関、１０…燃料噴射システム、１２…燃料タンク、１４…フィードポンプ、１６…高圧ポンプ、１８…調量弁、２０…コモンレール、２２…圧力センサ、２４…減圧弁、３０…燃料噴射弁、３２…回転速度センサ、３４…アクセルセンサ、３６…水温センサ、３８…吸気温センサ、５０…ＥＣＵ（電子制御ユニット）。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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