(57)【要約】【課題】多段噴射時の燃料圧力の脈動によって生じる燃料噴射量の誤差であるうねり誤差と、指令噴射量に対するインジェクタ通電時間の設定のずれによって生じる燃料噴射量の誤差であるτＱ誤差とを切り分けて学習可能にすることで、うねり誤差とτＱ誤差の両方を高い精度で学習できるようにする。【解決手段】最初にうねり誤差を学習する。そして、うねり誤差の学習の完了後、τＱ誤差を学習する。【選択図】図２
2012112322.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多段噴射時の燃料圧力の脈動によって生じる燃料噴射量の誤差であるうねり誤差と、指令噴射量に対するインジェクタ通電時間の設定のずれによって生じる燃料噴射量の誤差であるτＱ誤差とを学習する内燃機関の燃料噴射制御装置において、
前記うねり誤差を学習するうねり誤差学習手段と、
前記うねり誤差の学習の完了後、前記τＱ誤差を学習するτＱ誤差学習手段と、
を備え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τＱ誤差の学習の完了後、前記τＱ誤差の学習値に基づいて前記うねり誤差の学習値を補正する学習値補正手段、
をさらに備え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】
多段噴射時の燃料圧力の脈動によって生じる燃料噴射量の誤差であるうねり誤差と、指令噴射量に対するインジェクタ通電時間の設定のずれによって生じる燃料噴射量の誤差であるτＱ誤差とを学習する内燃機関の燃料噴射制御装置において、
燃料噴射を前段と後段に分けて等噴射量ずつ実行する多段噴射実行手段と、
目標空燃比に基づいて各段の指令噴射量を決定する指令噴射量決定手段と、
燃料の噴射時期とトルク感度との関係を示すデータを記憶したデータ記憶手段と、
前段の燃料噴射から後段の燃料噴射までのインターバルの設定を変更するインターバル設定変更手段と、
噴射インターバルの変化の前後においてトルクが一定になるように、変更された噴射インターバルの設定に応じた各段の噴射時期を前記データに基づいて決定する噴射時期決定手段と、
決定された指令噴射量と噴射時期とに従って各段の燃料噴射を実行する燃料噴射実行手段と、
前記目標空燃比と空燃比センサにより計測される実空燃比とに基づいて噴射インターバルごとに燃料噴射量の総誤差を算出する総誤差算出手段と、
前記総誤差と噴射インターバルとの関係に基づいて前記総誤差の収束値を予測する収束値予測手段と、
噴射インターバルごとの前記総誤差と前記収束値との差分を噴射インターバルごとの前記うねり誤差として学習するうねり誤差学習手段と、
前記収束値を前記τＱ誤差として学習するτＱ誤差学習手段と、
を備えることを特徴とする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、多段噴射時の燃料圧力の脈動によって生じる燃料噴射量の誤差であるうねり誤差と、指令噴射量に対するインジェクタ通電時間の設定のずれによって生じる燃料噴射量の誤差であるτＱ誤差とを学習する内燃機関の燃料噴射制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
内燃機関の燃料噴射制御では、予め確認されたインジェクタ通電時間と燃料噴射量との関係に基づいて、指令噴射量からインジェクタ通電時間が決定されている。ところが、インジェクタには、製品毎の個体差や使用過程での経時変化によるばらつきが存在する。このようなばらつきの存在は、指令噴射量に対するインジェクタ通電時間の設定にずれを生じさせ、指令噴射量と実噴射量との間に誤差を発生してしまう。このような理由で生じる燃料噴射量の誤差は、“τＱ誤差”と呼ばれている。
【０００３】
一方、多段噴射が可能な内燃機関、例えば、コモンレール式のディーゼルエンジンにおいて多段噴射を行う場合、後段の燃料噴射量に誤差が発生することが知られている。これは、多段噴射では前段噴射の終了時に燃料配管内に燃料圧力の脈動が発生し、その影響でコモンレールに設置されている燃料圧力センサのセンサ値とインジェクタ付近の燃料圧力とにずれが生じることに起因する。従来の燃料噴射制御では、指令噴射量に応じたインジェクタ通電時間が燃料圧力センサ値に基づいて決定される。このため、燃料圧力センサ値とインジェクタ付近の燃料圧力とにずれがある場合には、燃料圧力センサ値に合わせて設定されたインジェクタ通電時間では指令噴射量と実噴射量との間に誤差が生じてしまうのである。このような理由で生じる燃料噴射量の誤差は、前述のτＱ誤差と区別して、“うねり誤差”と呼ばれている。
【０００４】
燃料噴射量の誤差は、実トルクの目標トルクからのずれに伴うドライバビリティの低下や、実空燃比の目標空燃比からのずれに伴う排気ガス性能の低下を招く。このため、多段噴射を行うのであれば、τＱ誤差とうねり誤差のそれぞれについて対策は必要である。この問題に関し、特開２００９−２７９９８７号公報には、τＱ誤差とうねり誤差のそれぞれについて学習し、それらの学習値によって指令噴射量を適正な値に補正する技術について記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−２７９９８７号公報
【特許文献２】特開２０１０−０７１１８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特開２００９−２７９９８７号公報に記載されている技術には、次のような問題がある。この公報に記載されている技術では、最初にτＱ誤差の学習が行われ、τＱ誤差の学習の完了後、うねり誤差の学習が行われるようになっている。ところが、このような順序で学習を行う場合、図１１の（ａ）に示すように、τＱ誤差の学習値にうねり誤差まで含まれてしまう。そして、その誤った学習値に基づいて指令噴射量を補正した場合には、図１１の（ｂ）に示すように、指令噴射量と実噴射量との誤差をさらに拡大させてしまう可能性がある。
【０００７】
本発明は、このような課題に鑑みてなされたもので、多段噴射時の燃料圧力の脈動によって生じる燃料噴射量の誤差であるうねり誤差と、指令噴射量に対するインジェクタ通電時間の設定のずれによって生じる燃料噴射量の誤差であるτＱ誤差とを切り分けて学習可能にすることで、うねり誤差とτＱ誤差の両方を高い精度で学習することのできる内燃機関の燃料噴射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】
【０００８】
第１の発明は、上記の目的を達成するため、多段噴射時の燃料圧力の脈動によって生じる燃料噴射量の誤差であるうねり誤差と、指令噴射量に対するインジェクタ通電時間の設定のずれによって生じる燃料噴射量の誤差であるτＱ誤差とを学習する内燃機関の燃料噴射制御装置において、前記うねり誤差を学習するうねり誤差学習手段と、前記うねり誤差の学習の完了後、前記τＱ誤差を学習するτＱ誤差学習手段と、を備えることを特徴としている。
【０００９】
第２の発明は、第１の発明において、前記τＱ誤差の学習の完了後、前記τＱ誤差の学習値に基づいて前記うねり誤差の学習値を補正する学習値補正手段をさらに備えることを特徴としている。
【００１０】
また、第３の発明は、上記の目的を達成するため、多段噴射時の燃料圧力の脈動によって生じる燃料噴射量の誤差であるうねり誤差と、指令噴射量に対するインジェクタ通電時間の設定のずれによって生じる燃料噴射量の誤差であるτＱ誤差とを学習する内燃機関の燃料噴射制御装置において、燃料噴射を前段と後段に分けて等噴射量ずつ実行する多段噴射実行手段と、目標空燃比に基づいて各段の指令噴射量を決定する指令噴射量決定手段と、燃料の噴射時期とトルク感度との関係を示すデータを記憶したデータ記憶手段と、前段の燃料噴射から後段の燃料噴射までのインターバルの設定を変更するインターバル設定変更手段と、噴射インターバルの変化の前後においてトルクが一定になるように、変更された噴射インターバルの設定に応じた各段の噴射時期を前記データに基づいて決定する噴射時期決定手段と、決定された指令噴射量と噴射時期とに従って各段の燃料噴射を実行する燃料噴射実行手段と、前記目標空燃比と空燃比センサにより計測される実空燃比とに基づいて噴射インターバルごとに燃料噴射量の総誤差を算出する総誤差算出手段と、
前記総誤差と噴射インターバルとの関係に基づいて前記総誤差の収束値を予測する収束値予測手段と、噴射インターバルごとの前記総誤差と前記収束値との差分を噴射インターバルごとの前記うねり誤差として学習するうねり誤差学習手段と、前記収束値を前記τＱ誤差として学習するτＱ誤差学習手段と、を備えることを特徴としている。
【発明の効果】
【００１１】
第１の発明によれば、最初にうねり誤差の学習が行われ、うねり誤差の学習の完了後、τＱ誤差の学習が行われるので、τＱ誤差の学習値にうねり誤差が重畳してしまうことは避けられる。つまり、第１の発明によれば、τＱ誤差からうねり誤差を切り分けて学習することができる。
【００１２】
第２の発明によれば、うねり誤差の学習値からτＱ誤差の影響を完全に排除することが可能であり、うねり誤差とτＱ誤差の双方についてより高い精度の学習値を得ることができる。
【００１３】
第３の発明によれば、噴射インターバルに関連付けた燃料噴射量の総誤差のデータを収集し、その収集データから総誤差の収束値を予測することによって、うねり誤差とτＱ誤差の両方を同時に、且つ、両者を切り分けて学習することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施の形態１のエンジンシステムの概略構成を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態１で行われる誤差学習の手順を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態１で行われるうねり誤差の学習のための多段噴射の設定について示す図である。
【図４】本発明の実施の形態１で行われるτＱ誤差の学習のための多段噴射の設定について示す図である。
【図５】燃料の噴射時期とトルク感度との関係について示す図である。
【図６】うねり誤差の学習値の記憶方法について示す図である。
【図７】τＱ誤差の学習値の記憶方法について示す図である。
【図８】本発明の実施の形態２で行われる誤差学習の手順の一部を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態３で行われるうねり誤差とτＱ誤差の同時学習のための多段噴射の設定について示す図である。
【図１０】発明の実施の形態３で行われるうねり誤差とτＱ誤差の学習方法について示す図である。
【図１１】従来のうねり誤差とτＱ誤差の学習方法の問題点について示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
実施の形態１．
本発明の実施の形態１について図を参照して説明する。
【００１６】
図１は、本実施の形態のエンジンシステムの概略構成を示す図である。本実施の形態のエンジンシステムは、燃料の多段噴射が可能なコモンレール式のディーゼルエンジン（以下、エンジン）２を備えている。エンジン２は、図示しない燃料ポンプから加圧燃料の供給を受けるコモンレール１０を有している。コモンレール１０に蓄えられている加圧燃料は、エンジン２の各気筒４に設けられたインジェクタ１２に燃料パイプを介して供給され、インジェクタ１２の開弁によって気筒４の内部に直接噴射される。
【００１７】
コモンレール１０には、その内部の燃料圧力を計測するための燃料圧力センサ１８が取り付けられている。また、エンジン２の吸気通路６には、吸入空気量を計測するためのエアフローメータ１４が取り付けられ、エンジン２の排気通路８には、排気ガスの空燃比（以下、Ａ／Ｆ）を計測するための空燃比センサ（以下、Ａ／Ｆセンサ）１６が取り付けられている。燃料圧力センサ１８、エアフローメータ１４、及びＡ／Ｆセンサ１６の各信号は、図示しない他のセンサからの信号とともにＥＣＵ２０に入力される。ＥＣＵ２０は、それらの信号によってエンジン２の状態やエンジン２が置かれている環境条件を知る。そして、エンジン２の状態が目標とする状態になるように、所定のプログラムに従ってインジェクタ１２を含む様々なアクチュエータを操作する。
【００１８】
本実施の形態のエンジンシステムにおいて、ＥＣＵ２０はエンジン２の燃料噴射制御装置として機能する。ＥＣＵ２０が燃料噴射制御装置として機能する場合、ＥＣＵ２０は燃料噴射量のうねり誤差とτＱ誤差の学習を行う。うねり誤差とは、多段噴射時に後段の燃料噴射量に生じる誤差であり、前段の燃料噴射で生じる燃料圧力の脈動による燃料圧力センサ１８のセンサ値とインジェクタ１２付近の燃料圧力とのずれに起因している。これに対してτＱ誤差は、指令噴射量に対するインジェクタ１２の通電時間の設定のずれによって生じる指令噴射量と実噴射量との誤差であり、インジェクタ１２の個体差や使用過程での経時変化に起因している。このように、うねり誤差とτＱ誤差とではその原因が異なっていて、それぞれが独立に発生する。したがって、多段噴射時の燃料噴射量を精度良く制御するためには、両者を切り分けて学習することが有意義であると考えられる。
【００１９】
図２は、本実施の形態でＥＣＵ２０が行う誤差学習の手順を示すフローチャートである。ＥＣＵ２０は、通常の燃料噴射制御を行うなかでうねり誤差及びτＱ誤差の学習を実施する。例えば、触媒の浄化性能を回復させるためのリッチ制御を行う際、その開始に先立ってうねり誤差及びτＱ誤差の学習を実施することもできる。その場合、リッチ制御を開始する条件が整い、内部のプログラムによってリッチ制御の開始指令が出されると、燃料噴射制御装置としてのＥＣＵ２０は、まず、誤差の学習が必要かどうか判定する（ステップＳ２）。既に、うねり誤差とτＱ誤差のそれぞれについて既に学習が完了しているのであれば、学習は不要との判断がなされる。その場合には、誤差の学習のための処理は省略されて、すぐさまリッチ制御が開始される（ステップＳ１４）。
【００２０】
うねり誤差とτＱ誤差の両方について学習が完了していない場合、或いは、うねり誤差の学習は完了しているがτＱ誤差の学習は完了していない場合は、ステップＳ２において学習が必要との判断がなされる。その場合には、ステップＳ４においてうねり誤差の学習が完了しているかどうか判定される。うねり誤差の学習が未だ完了していないのであれば、うねり誤差を学習すべくステップＳ６に進み、うねり学習が既に完了しているのであれば、続いてτＱ誤差を学習すべくステップＳ１０に進む。
【００２１】
うねり誤差の学習では、まず、うねり誤差の学習を実施可能な条件が整っているかどうか判定される（ステップＳ６）。実施条件が整うまではステップＳ４及びステップＳ６の判定が繰り返し実施される。そして、実施条件が整ったところでステップＳ８に進み、後述する方法にてうねり誤差の学習が実施される。うねり誤差の学習の完了後は、その学習値が後段の指示噴射量に反映される。
【００２２】
τＱ誤差の学習は、うねり誤差の学習の完了を条件として実施される。τＱ誤差の学習では、まず、τＱ誤差の学習を実施可能な条件が整っているかどうか判定される（ステップＳ１０）。実施条件が整うまではステップＳ４及びステップＳ１０の判定が繰り返し実施される。実施条件が整ったところでステップＳ１２に進み、後述する方法にてτＱ誤差の学習が実施される。そして、τＱ誤差の学習の完了後、リッチ制御が開始される（ステップＳ１４）。また、τＱ誤差の学習の完了後は、その学習値が各段の指示噴射量に反映される。
【００２３】
以上の述べたような誤差学習の手順によれば、最初にうねり誤差の学習を行い、うねり誤差の学習の完了後にτＱ誤差の学習を行うことで、τＱ誤差の学習値にうねり誤差が重畳してしまうことは避けられる。つまり、τＱ誤差からうねり誤差を切り分けて学習することができる。また、このような誤差学習の手順によれば、τＱ誤差とうねり誤差を独立して学習することができるので、その学習方法として様々な方法を用いることができる。ただし、本実施の形態では以下に説明するような方法にて、うねり誤差及びτＱ誤差の学習を実施する。
【００２４】
（うねり誤差の学習方法）
図３は、本実施の形態で実施されるうねり誤差の学習のための多段噴射の設定について示す図である。コモンレール式のディーゼルエンジンであるエンジン２は、図３の（ａ）に示すように、前段のメイン噴射と後段のアフター噴射とに分けて燃料を多段噴射することができる。通常の多段噴射では、前段のメイン噴射における噴射量は少なく、後段のアフター噴射における噴射量は多くなるように各段の指令噴射量の設定がなされている。
【００２５】
このような多段噴射が行われている中でうねり誤差の学習条件が整った場合、ＥＣＵ２０は、多段噴射における噴射インターバルの設定をうねり誤差の学習用に変更する。図３の（ｂ）及び（ｃ）に示す多段噴射の設定が、うねり誤差の学習用の設定である。つまり、うねり誤差を学習する場合には、各段の指令噴射量はそのままで、前段の噴射から後段の噴射までの噴射インターバルの設定が段階的に変更される。各段の指令噴射量を変化させないのは、うねり誤差にτＱ誤差が重畳してしまうのを防止するためである。なお、１サイクル当たりの合計噴射量は、目標Ａ／Ｆとエアフローメータ１４により計測される吸入空気量とから決定される。
【００２６】
ただし、噴射インターバルの設定の変更に合わせて単純に各段の噴射時期をずらしただけでは、エンジン２の出力トルクが変化してしまい、ドライバビリティの悪化を招いてしまう。図５に示すように、単位噴射量当たりの出力トルク、すなわち、トルク感度は燃料の噴射時期によって異なるためである。トルク感度はＴＤＣよりもやや進角側で最大であり、その最大トルク感度を与えるクランク角よりも進角するにつれて、また、その最大トルク感度を与えるクランク角よりも遅角するにつれてトルク感度は次第に低くなる。
【００２７】
そこで、ＥＣＵ２０は、各段の噴射時期を調整することによって、目標とするトルクからのトルクの変化を防ぐようにしている。具体的には、ＥＣＵ２０には、図５に示すような燃料の噴射時期とトルク感度との関係を示すデータ（トルク感度データ）が記憶されている。ＥＣＵ２０は、このトルク感度データに基づいて、噴射インターバルの変化の前後においてトルクが一定になるように、変更された噴射インターバルの設定に応じた各段の噴射時期を決定する。
【００２８】
各段の噴射時期が定まれば、ＥＣＵ２０は、燃料圧力センサ１８によって計測された燃料圧力と指令噴射量とに基づいて各段の燃料噴射におけるインジェクタ１２の通電時間を決定し、各段の噴射時期に合わせてインジェクタ１２を駆動する。そして、インジェクタ１２の駆動によって燃料噴射を実行した後、その燃料噴射によって実現された実際のＡ／ＦをＡ／Ｆセンサ１６によって計測する。
【００２９】
ＥＣＵ２０は、計測した実Ａ／Ｆ、目標Ａ／Ｆ、及び吸入空気量を用いて１サイクル当たりの燃料噴射量の誤差を算出する。燃料噴射量の誤差（検出誤差）は、具体的には、次の式によって算出することができる。ＥＣＵ２０は、次の計算式で算出される検出誤差をうねり誤差として学習する。
【００３０】
【数１】
2012112322.tif 000003
【００３１】
うねり誤差の学習は、噴射インターバルごとに行われる。うねり誤差は、前段の燃料噴射で生じる燃料圧力の脈動の周期と噴射インターバルとの関係によって決まるので、噴射インターバルが異なればうねり誤差の大きさにも違いが生じるためである。このため、ＥＣＵ２０は、噴射インターバルを段階的に変化させる。そして、各噴射インターバルにおいて実Ａ／Ｆを計測し、その計測結果に基づいて噴射インターバルごとのうねり誤差を学習する。
【００３２】
ＥＣＵ２０は、以上のような方法によるうねり誤差の学習が完了したら、うねり誤差の学習値をメモリに記憶する。うねり誤差が生じる主要因は、燃料圧力センサ１８によって計測されるコモンレール１０内の燃料圧力（レール圧）と、前段の燃料噴射による噴射量と、噴射インターバルとの３つのパラメータによって整理することができる。このため、ＥＣＵ２０は、図６に示すようなマップによってうねり誤差の学習値を管理する。図６に示すマップでは、前掲の式で計算される検出誤差を噴射インターバルで割った値がうねり誤差の学習値として用いられ、学習値は前段噴射の噴射量とレール圧とに関連付けて記憶される。
【００３３】
（τＱ誤差の学習方法）
図４は、本実施の形態で実施されるτＱ誤差の学習のための多段噴射の設定について示す図である。τＱ誤差の学習はうねり誤差の学習の完了後に行われるので、τＱ誤差の学習時には、後段の指令噴射量はうねり誤差の学習値によって補正済みとなっている。
【００３４】
図４の（ａ）に示すように多段噴射が行われている中でτＱ誤差の学習条件が整った場合、ＥＣＵ２０は、多段噴射における指令噴射量と噴射時期の各設定をτＱ誤差の学習用に変更する。図４の（ｂ）に示す多段噴射の設定が、τＱ誤差の学習用の設定である。つまり、τＱ誤差を学習する場合には、前段と後段とで燃料噴射量が等量になるように各段の指令噴射量の設定が変更される。なお、１サイクル当たりの合計噴射量は、目標Ａ／Ｆとエアフローメータ１４により計測される吸入空気量とから決定される。
【００３５】
ただし、トルク感度は燃料の噴射時期によって異なるため、単純に各段の噴射量を等量にしてしまうと、エンジン２の出力トルクが変化してしまい、ドライバビリティの悪化を招いてしまう。そこで、ＥＣＵ２０は、前述のトルク感度データに基づいて各段の噴射時期を調整することによって、目標とするトルクからのトルクの変化を防ぐようにしている。ただし、前段の噴射時期はτＱ誤差の学習に入る前の噴射時期に固定したままとする。これは、前段で噴射した燃料が高い筒内温度にさらされる機会を保障して着火のロバスト性を確保するためである。したがって、ＥＣＵ２０は、トルクの変化が生じないように、前段の噴射時期を基準にして後段の噴射時期を調整する。なお、前段の噴射時期は、着火を保障するために遅角することは禁止されているが、τＱ誤差の学習に入る前の噴射時期よりも進角することは許容される。
【００３６】
各段の指令噴射量と噴射時期が定まれば、ＥＣＵ２０は、燃料圧力センサ１８によって計測された燃料圧力と指令噴射量とに基づいて各段の燃料噴射におけるインジェクタ１２の通電時間を決定し、各段の噴射時期に合わせてインジェクタ１２を駆動する。そして、インジェクタ１２の駆動によって燃料噴射を実行した後、その燃料噴射によって実現された実際のＡ／ＦをＡ／Ｆセンサ１６によって計測する。
【００３７】
ＥＣＵ２０は、計測した実Ａ／Ｆ、目標Ａ／Ｆ、及び吸入空気量を用いて前述の計算式によって１サイクル当たりの燃料噴射量の誤差（検出誤差）を算出する。ＥＣＵ２０は、算出した検出誤差の半分の値を各段の噴射量の誤差、すなわち、τＱ誤差として学習し、その学習値をメモリに記憶する。τＱ誤差が生じる主要因は、燃料圧力センサ１８によって計測されるコモンレール１０内の燃料圧力（レール圧）と、指令噴射量との２つのパラメータによって整理することができる。このため、ＥＣＵ２０は、図７に示すようなマップによってτＱ誤差の学習値を管理する。図７に示すマップでは、前掲の式で計算される検出誤差がτＱ誤差の学習値として用いられ、学習値はレール圧と指令噴射量とに関連付けて記憶される。
【００３８】
実施の形態２．
本発明の実施の形態２について図を参照して説明する。
【００３９】
本実施の形態と実施の形態１とは、図１に示すエンジシステムにおいてＥＣＵ２０により実施される誤差学習の手順に違いがある。本実施の形態では、図８のフローチャートに示す手順に従ってうねり誤差及びτＱ誤差の学習が行なわれる。なお、図８のフローチャートでは、図２のフローチャートと共通する処理については省略し、本実施の形態に特有の処理とその前後の処理についてのみ示している。
【００４０】
本実施の形態では、ステップＳ１２においてτＱ誤差の学習が完了した後、ステップＳ２０の処理を経てからリッチ制御が開始される（ステップＳ１４）。ステップＳ２０では、ステップＳ１２において得られたτＱ誤差の学習値に基づいて、うねり誤差の学習値の補正が行われる。図６に示すように、うねり誤差の学習値は前段の燃料噴射量に関連付けて記憶されている。このため、τＱ誤差の学習値が燃料噴射量に反映された場合には、それに合わせてうねり誤差の学習値も補正することが望ましい。ＥＣＵ２０は、具体的には、次の計算式によってうねり誤差の学習値を補正する。
【００４１】
【数２】
2012112322.tif 000004
【００４２】
本実施の形態によれば、τＱ誤差の学習完了後もうねり誤差の学習値の精度を維持することができる。したがって、うねり誤差の再学習は不要であり、必要な学習回数を低減することができる。
【００４３】
実施の形態３．
本発明の実施の形態３について図を参照して説明する。
【００４４】
本実施の形態と実施の形態１とは、図１に示すエンジシステムにおいてＥＣＵ２０により実施される誤差学習の手順に違いがある。実施の形態１では、うねり誤差の学習の完了後、τＱ誤差の学習が行われていた。これに対し、本実施の形態では、以下に説明するように、うねり誤差とτＱ誤差とを同時に組み合わせて学習する。
【００４５】
図９は、本実施の形態で実施されるうねり誤差とτＱ誤差の同時学習のための多段噴射の設定について示す図である。誤差の学習は、図９の（ａ）に示すように多段噴射が行われているときに実施される。ただし、学習の実施には条件があり、前段の噴射量と後段の噴射量とが近い極低負荷の領域、或いは、燃焼空燃比がリッチで中負荷となる領域にてエンジン２が運転されている場合に限定して実施される。
【００４６】
誤差の同時学習の条件が整った場合、ＥＣＵ２０は、多段噴射における指令噴射量と噴射時期の各設定を誤差の学習用に変更する。図９の（ｂ）に示す多段噴射の設定が、誤差の学習用の設定である。つまり、誤差を学習する場合には、前段と後段とで燃料噴射量が等量になるように各段の指令噴射量の設定が変更される。なお、１サイクル当たりの合計噴射量は、目標Ａ／Ｆとエアフローメータ１４により計測される吸入空気量とから決定される。
【００４７】
ただし、トルク感度は燃料の噴射時期によって異なるため、単純に各段の噴射量を等量にしてしまうと、エンジン２の出力トルクが変化してしまい、ドライバビリティの悪化を招いてしまう。そこで、ＥＣＵ２０は、前述のトルク感度データに基づき各段の噴射時期を調整することによって、目標とするトルクからのトルクの変化を防ぐようにしている。ただし、着火を保障するため、前段の噴射時期は誤差の学習に入る前の噴射時期に固定したままとする。各段の指令噴射量と噴射時期が定まれば、ＥＣＵ２０は、燃料圧力の計測値と指令噴射量とに基づいて各段の燃料噴射におけるインジェクタ通電時間を決定し、各段の噴射時期に合わせてインジェクタ１２を駆動する。
【００４８】
次に、ＥＣＵ２０は、図９の（ｃ）及び（ｄ）に示すように、各段の指令噴射量はそのままで、前段の噴射から後段の噴射までの噴射インターバルの設定を段階的に変更する。詳しくは、前段の噴射時期を段階的に進角するとともに、目標とするトルクからのトルクの変化を防ぐように、前述のトルク感度データに基づいて後段の噴射時期を段階的に遅角する。変更後の各段の噴射時期が定まれば、ＥＣＵ２０は、燃料圧力の計測値と指令噴射量とに基づいて各段の燃料噴射におけるインジェクタ通電時間を決定し、各段の噴射時期に合わせてインジェクタ１２を駆動する。これにより、トルクを一定に維持しながら噴射インターバルを段階的に変更することが可能となる。
【００４９】
ＥＣＵ２０は、図９の（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）に示すように各段の噴射時期と噴射インターバルが変更されるたびに、インジェクタ１２による燃料噴射によって実現された実際のＡ／ＦをＡ／Ｆセンサ１６によって計測する。そして、計測した実Ａ／Ｆ、目標Ａ／Ｆ、及び吸入空気量を用いて前述の計算式によって１サイクル当たりの燃料噴射量の誤差（検出誤差）を算出する。ＥＣＵ２０は、図１０に示すように、算出した検出誤差を現在の噴射インターバルの設定に関連付けて記憶する。
【００５０】
本実施の形態において算出される検出誤差は、うねり誤差とτＱ誤差の両方を含む燃料噴射量の総誤差である。検出誤差に含まれる各成分のうち、うねり誤差は噴射インターバルの増大に伴って減少する成分であり、τＱ誤差は噴射インターバルによらない一定の成分である。したがって、噴射インターバルを増大させていったときの検出誤差の収束値を予測すれば、その予測した収束値がτＱ誤差であるとみなすことができる。そこで、ＥＣＵ２０は、取得した検出誤差と噴射インターバルとの関係を示すデータから、近似式によって検出誤差の収束値を算出し、その収束値をτＱ誤差として学習する。さらに、噴射インターバルごとの検出誤差とその収束値との差分を算出し、その差分を噴射インターバルごとのうねり誤差として学習する。各誤差の学習値の管理には、図６及び図７に示すようなマップを用いることができる。
【００５１】
以上のように、本実施の形態によれば、噴射インターバルに関連付けた燃料噴射量の検出誤差（総誤差）のデータを収集し、その収集データから検出誤差の収束値を予測することによって、うねり誤差とτＱ誤差の両方を同時に、且つ、両者を切り分けて学習することができる。
【００５２】
その他．
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上述の実施の形態に限定されるものではない。本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲で、上述の実施の形態ものから種々変形して実施することができる。
【００５３】
実施の形態３のうねり誤差とτＱ誤差とを同時学習する方法は、実施の形態１或いは２の各誤差を個別に学習する方法と組み合わせることができる。例えば、各誤差が大きい初期条件では、実施の形態３の同時学習によって効率的に学習を進め、各誤差の学習がある程度進んでからは、実施の形態１或いは２の個別学習に切り替えて学習精度を高めるようにしてもよい。このように２種類の学習方法を組み合わせることで、速やかに且つ精度良く、うねり誤差とτＱ誤差とを学習することが可能になる。
【符号の説明】
【００５４】
２  エンジン
４  気筒
６  吸気通路
８  排気通路
１０  コモンレール
１２  インジェクタ
１４  エアフローメータ
１６  Ａ／Ｆセンサ
１８  燃料圧力センサ
２０  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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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