(57)【要約】【課題】実着火遅れ期間が目標空燃比に応じた目標着火遅れ期間に近づくように燃料噴射量のフィードバック制御を行う場合において、学習に要する時間を短縮しつつ高い学習精度が得られる態様で学習処理を伴わせられるようにする。【解決手段】実着火遅れ指標値が目標着火遅れ指標値に近づくように燃料噴射量のフィードバック制御を実行する。このフィードバック制御による燃料噴射量の補正率αと、目標空燃比と実空燃比との差に基づく燃料噴射量の補正率βとの差である補正率（α−β）の学習値（α−β）Ｌが燃料噴射量相関値および吸入空気量相関値に関連付けられた学習マップを学習する。補正率βの学習値βＬがエンジントルク相関値およびエンジン回転速度相関値に関連付けられた学習マップを学習する。上記フィードバック制御は、補正率αだけでなく、学習値（α−β）Ｌと学習値βＬとの和をも燃料噴射量の補正に反映させる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
気筒内の混合気に点火する点火装置と、前記気筒内に燃料を供給する燃料噴射弁と、筒内圧を検出する筒内圧センサと、実空燃比を検出する空燃比センサとを備える内燃機関を制御する制御装置であって、
前記筒内圧センサの出力値に基づいて実着火遅れ指標値を算出する指標値算出手段と、
目標空燃比に応じた目標着火遅れ指標値と前記実着火遅れ指標値との差に基づく燃料噴射量の第１の補正率を算出し、前記実着火遅れ指標値が前記目標着火遅れ指標値に近づくように燃料噴射量のフィードバック制御を実行するフィードバック制御手段と、
前記目標空燃比と前記実空燃比との差に基づく燃料噴射量の第２の補正率を算出する算出手段と、
前記第１の補正率から前記第２の補正率を引いて得られる差の学習値が燃料噴射量相関値および吸入空気量相関値に関連付けられた第１の学習マップを学習する第１の学習手段と、
前記第２の補正率の学習値がエンジントルク相関値およびエンジン回転速度相関値に関連付けられた第２の学習マップを学習する第２の学習手段と、
を備え、
前記フィードバック制御手段は、前記第１の補正率だけでなく、前記差の学習値と前記第２の補正率の学習値との和をも燃料噴射量の補正に反映させることを特徴とする内燃機関の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、内燃機関の制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、特許文献１には、筒内圧センサを備える内燃機関の制御装置が開示されている。この制御装置では、筒内圧センサの出力値を利用して、点火時期から所定の燃焼質量割合が得られるクランク角度までの実クランク角期間が目標クランク角期間に近づくように燃料噴射量のフィードバック制御が実行される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−０９４３３９号公報
【特許文献２】特開２００５−１６３６３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の点火時期から所定の燃焼質量割合が得られるクランク角度までのクランク角期間は、内燃機関の筒内での燃焼における着火遅れ期間を代表するパラメータである。実着火遅れ期間が目標空燃比に応じた目標着火遅れ期間に近づくように燃料噴射量のフィードバック制御を行う場合、実着火遅れ期間は次の２つの要因で目標着火遅れ期間から定常的に乖離し得る。１つ目の要因は、実空燃比が目標空燃比から定常的に外れることであり、２つ目の要因は、燃焼特性が狙いとする特性（初期特性）から変化することである。本フィードバック制御は、これら２つのうちのどちらの要因で実着火遅れ期間が乖離している場合であっても、実着火遅れ期間を目標着火遅れ期間に近づけるための燃料噴射量の補正を乖離要因を問わずに包括的に実行する。
【０００５】
ここで、上記フィードバック制御における燃料噴射量の補正量を学習値として所定の学習マップに取り込む学習処理を行い、当該学習値を燃料噴射量の補正に反映させることが考えられる。実着火遅れ期間が乖離する上記２つの要因について特別な配慮なしに学習処理が実行されると、これら２つの要因に起因する乖離が一括して学習値に取り込まれてしまう。その結果、学習マップによって保持される個々の学習値は異なる要因に対する補正量を基礎とした値の集まりとなる。このため、所定のマップ軸上で隣り合う学習値同士が異なる要因に由来するものになり易く、これらの学習値を基に内挿もしくは外挿を行った際に精度の良い値を算出することが難しくなる。このような状況の発生を抑制するために、マップ軸の数を多くして学習精度の向上を図ることも考えられる。しかしながら、その結果として学習すべきマップ領域が増えるため、十分な学習結果を得るまでに多くの時間を要し、実用的でなくなる。
【０００６】
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、実着火遅れ期間が目標空燃比に応じた目標着火遅れ期間に近づくように燃料噴射量のフィードバック制御を行う場合において、学習に要する時間を短縮しつつ高い学習精度が得られる態様で学習処理を伴わせられるようにした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】
【０００７】
本発明に係る内燃機関の制御装置は、気筒内の混合気に点火する点火装置と、前記気筒内に燃料を供給する燃料噴射弁と、筒内圧を検出する筒内圧センサと、実空燃比を検出する空燃比センサとを備える内燃機関を制御する。前記制御装置は、指標値算出手段と、フィードバック制御手段と、算出手段と、第１の学習手段と、第２の学習手段とを備える。前記指標値算出手段は、前記筒内圧センサの出力値に基づいて実着火遅れ指標値を算出する。前記フィードバック制御手段は、目標空燃比に応じた目標着火遅れ指標値と前記実着火遅れ指標値との差に基づく燃料噴射量の第１の補正率を算出し、前記実着火遅れ指標値が前記目標着火遅れ指標値に近づくように燃料噴射量のフィードバック制御を実行する。前記算出手段は、前記目標空燃比と前記実空燃比との差に基づく燃料噴射量の第２の補正率を算出する。前記第１の学習手段は、前記第１の補正率から前記第２の補正率を引いて得られる差の学習値が燃料噴射量相関値および吸入空気量相関値に関連付けられた第１の学習マップを学習する。前記第２の学習手段は、前記第２の補正率の学習値がエンジントルク相関値およびエンジン回転速度相関値に関連付けられた第２の学習マップを学習する。前記フィードバック制御手段は、前記第１の補正率だけでなく、前記差の学習値と前記第２の補正率の学習値との和をも燃料噴射量の補正に反映させる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、実着火遅れ指標値が目標着火遅れ指標値に近づくように燃料噴射量のフィードバック制御が実行される。また、本発明によれば、第１の学習マップおよび第２の学習マップの学習が実行される。第１の学習マップは、目標空燃比に応じた目標着火遅れ指標値と実着火遅れ指標値との差に基づく燃料噴射量の第１の補正率と、目標空燃比と実空燃比との差に基づく燃料噴射量の第２の補正率との差の学習値が燃料噴射量相関値および吸入空気量相関値に関連付けられたものである。上記の差は、上記フィードバック制御の第１の補正率のうちで、目標空燃比に対する実空燃比の定常的な乖離を小さくするための補正率に相当する。そして、この乖離は、吸入空気量および燃料噴射量の少なくとも一方の誤差に基づく。第１の学習マップによれば、吸入空気量指標値および燃料噴射量指標値をマップ軸とする学習マップを利用することで、マップ軸の値の変化に対する学習値の変化に関して連続的な（一貫した）傾向が得られるようになる。このため、内挿もしくは外挿を行う際の学習値の算出精度を確保し易くできる。一方、第２の補正率は、第１の補正率のうちで、燃焼特性の変化についての補正分に相当する。燃焼特性の変化についての補正分（第２の補正率）の傾向は、経験的に、エンジントルクおよびエンジン回転速度によって特定されるエンジン運転条件に応じて得られ易いといえる。第２の学習マップによれば、エンジントルク指標値およびエンジン回転速度指標値をマップ軸として使用することで、マップ軸の数を必要最小限に抑えつつ、内挿もしくは外挿を行う際の学習値の算出精度を確保し易くできる。以上のように、本発明によれば、目標着火遅れ指標値に対する実着火遅れ指標値の定常的な乖離の要因で第１の補正率を配分して学習を行い、かつ、上述のように各マップ軸を適切に選択することで、学習に要する時間を短縮しつつ高い学習精度が得られる態様で学習処理を上記フィードバック制御に伴わせられるようになる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【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】本発明の実施の形態１における学習処理で用いられる学習マップの構成を説明するための図である。
【図３】本発明の実施の形態１においてリーンバーン運転時に実行される制御のメインルーチンを表したフローチャートである。
【図４】ＳＡ−ＣＡ１０フィードバック制御に関する処理を表したサブルーチンを表したフローチャートである。
【図５】学習精度が高くなることで得られる効果を説明するためのタイムチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
実施の形態１．
図１〜図５を参照して、本発明の実施の形態１について説明する。
【００１１】
［実施の形態１のシステム構成］
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に示すシステムは、火花点火式の内燃機関（一例として、ガソリンエンジン）１０を備えている。内燃機関１０の筒内には、ピストン１２が設けられている。筒内におけるピストン１２の頂部側には、燃焼室１４が形成されている。燃焼室１４には、吸気通路１６および排気通路１８が連通している。
【００１２】
吸気通路１６の吸気ポートには、当該吸気ポートを開閉する吸気弁２０が設けられており、排気通路１８の排気ポートには、当該排気ポートを開閉する排気弁２２が設けられている。また、吸気通路１６には、電子制御式のスロットルバルブ２４が設けられている。内燃機関１０の各気筒には、燃焼室１４内（筒内）に燃料を供給するための燃料噴射弁（一例として、直接噴射式燃料噴射弁）２６、および、混合気に点火するための点火装置（点火プラグのみを図示）２８が、それぞれ設けられている。
【００１３】
また、各気筒には、筒内圧を検出するための筒内圧センサ３０が組み込まれている。排気通路１８には、筒内から排出されたガスの空燃比を検出する空燃比センサ３２が組み込まれている。さらに、本実施形態のシステムは、内燃機関１０を制御する制御装置として、電子制御ユニット（ＥＣＵ）４０とともに、下記の各種アクチュエータを駆動するための駆動回路（図示省略）などを備えている。
【００１４】
ＥＣＵ４０が信号を取り込むセンサには、上述した筒内圧センサ３０および空燃比センサ３２に加え、クランク軸（図示省略）の近傍に配置されたクランク角センサ４２、および、吸気通路１６の入口付近に配置されたエアフローセンサ４４等のエンジン運転状態を取得するための各種センサが含まれる。また、ＥＣＵ４０には、内燃機関１０を搭載する車両のアクセルペダルの踏み込み量（アクセル開度）を検出するアクセルポジションセンサ４６が電気的に接続されている。
【００１５】
ＥＣＵ４０が操作信号を出すアクチュエータには、上述したスロットルバルブ２４、燃料噴射弁２６および点火装置２８等のエンジン運転を制御するための各種アクチュエータが含まれる。また、ＥＣＵ４０は、筒内圧センサ３０の出力信号を、クランク角度と同期させてＡＤ変換して取得する機能を有している。これにより、ＡＤ変換の分解能が許す範囲で、任意のクランク角タイミングにおける筒内圧を検出することができる。さらに、ＥＣＵ４０は、クランク角度と筒内容積との関係を定めたマップをメモリに記憶しており、そのようなマップを参照して、クランク角度に対応する筒内容積を算出することができる。
【００１６】
［実施の形態１の制御］
（エンジントルク制御）
内燃機関１０の運転領域は、エンジントルクとエンジン回転速度とを軸とする２次元平面上で特定することができる。本実施形態では、運転モードが運転領域に応じてストイキバーン運転とリーンバーン運転との間で切り替えられる。ストイキバーン運転は、混合気の空燃比を理論空燃比に制御しながら行われる運転のことであり、一方、リーンバーン運転は、理論空燃比よりも大きなリーン空燃比となるように混合気の空燃比を制御しながら行われる運転のことである。
【００１７】
本実施形態では、目標トルクが得られるようにエンジントルクが制御される。このトルク制御では、目標空燃比がエンジン運転条件（例えば、エンジン負荷率とエンジン回転速度）に応じた値として決定される。そして、この目標空燃比を満たしつつ目標トルクを実現するための吸入空気量、燃料噴射量および点火時期のフィードフォワード値が設定される。
【００１８】
より具体的には、目標トルクは、基本的に、アクセルポジションセンサ４６により取得されるアクセル開度に基づいて設定される。吸入空気量の上記フィードフォワード値は、目標空燃比の下で目標トルクを実現するために必要な吸入空気量（目標吸入空気量）として決定される。燃料噴射量の上記フィードフォワード値は、基本燃料噴射量に相当し、目標吸入空気量の下で目標空燃比を満たすために必要な値として決定される。点火時期の上記フィードフォワード値は、基本点火時期に相当し、基本的にはＭＢＴ（Minimum advance for the Best Torque）点火時期である。
【００１９】
（ＭＦＢおよびこれに基づくＣＡＸの算出）
筒内圧センサ３０とクランク角センサ４２とを備える本実施形態のシステムによれば、内燃機関１０の各サイクルにおいて、クランク角度同期での筒内圧の実測データ（筒内圧波形）を取得することができる。そして、得られた筒内圧波形と熱力学第１法則とを用いて、任意のクランク角度θでの筒内の熱発生量Ｑを算出することができる。そして、算出された筒内の熱発生量Ｑの実測データ（熱発生量波形）を用いて、任意のクランク角度θにおける燃焼質量割合（以下、「ＭＦＢ」と称する）を次の（１）式にしたがって算出することができる。そのうえで、ＭＦＢの算出処理を所定クランク角度毎に実行することで、クランク角度同期でのＭＦＢの実測データ（ＭＦＢ波形）を算出することができる。また、ＭＦＢの実測データが求まると、ＭＦＢが特定割合Ｘとなる時のクランク角度ＣＡＸを算出することができる。
【数１】
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ただし、上記（１）式において、θｍｉｎは燃焼開始点であり、θｍａｘは燃焼終了点である。
【００２０】
（ＳＡ−ＣＡ１０を利用した燃料噴射量のフィードバック制御）
本実施形態では、リーンバーン運転中の燃料噴射量を制御するために次のようなフィードバック制御が実行される。ここで、点火時期（ＳＡ）からＭＦＢが１０％になる時のクランク角度（１０％燃焼点）ＣＡ１０までのクランク角期間（より具体的には、ＣＡ１０から点火時期（ＳＡ）を引いて得られる差）を、「ＳＡ−ＣＡ１０」と称する。ＳＡ−ＣＡ１０は、着火遅れを代表する着火指標値の１つである。
【００２１】
ＳＡ−ＣＡ１０と空燃比との間には一定の相関がある。より具体的には、空燃比が理論空燃比よりも大きなリーン空燃比領域においては、空燃比がリーンになるほどＳＡ−ＣＡ１０が大きくなるという関係がある。本実施形態では、筒内圧センサ３０の出力値に基づくＳＡ−ＣＡ１０の算出値である実ＳＡ−ＣＡ１０が目標空燃比に応じた目標ＳＡ−ＣＡ１０に近づくように、燃料噴射量が制御される。この制御を、便宜上、「ＳＡ−ＣＡ１０フィードバック制御」と称する。具体的には、ＳＡ−ＣＡ１０フィードバック制御によれば、目標ＳＡ−ＣＡ１０よりも小さい実ＳＡ−ＣＡ１０が得られた気筒では、空燃比をリーン化して実ＳＡ−ＣＡ１０を大きくするために、次の燃焼サイクルで用いる燃料噴射量を減少させる補正が実行される。これとは逆に、目標ＳＡ−ＣＡ１０よりも大きい実ＳＡ−ＣＡ１０が得られた気筒では、空燃比をリッチ化して実ＳＡ−ＣＡ１０を小さくするために、次の燃焼サイクルで用いる燃料噴射量を増やす補正が実行される。
【００２２】
（ＳＡ−ＣＡ１０フィードバック制御が伴う学習処理）
本実施形態では、目標ＳＡ−ＣＡ１０に対する実ＳＡ−ＣＡ１０の定常的な乖離を小さくするための燃料噴射量の補正量を学習値として後述の学習マップに取り込む学習処理が実行される。このような学習処理により得られた学習値に基づいて燃料噴射量を補正することで、ＳＡ−ＣＡ１０フィードバック制御を開始したときの実ＳＡ−ＣＡ１０の収束を早める（すなわち、本フィードバック制御の応答遅れを短縮する）ことができる（一例として、後述の図５参照）。
【００２３】
ここで、本フィードバック制御において実ＳＡ−ＣＡ１０が目標ＳＡ−ＣＡ１０から定常的に乖離する要因としては次の２つがある。１つ目の要因は、実空燃比が目標空燃比から定常的に外れることである。この現象は、吸入空気量および燃料噴射量の少なくとも一方の誤差により生じる。この誤差は、例えば、エアフローセンサ４４の誤差、デポジットによる燃料噴射弁２６の噴孔の詰まり、または規定値からの燃料圧力の低下によって生じ得る。２つ目の要因は、燃焼特性が狙いとする特性（初期特性）から変化することである。この現象は、例えば、内燃機関１０の個体差（例えば、タンブル流のばらつきもしくは点火プラグの搭載角度のばらつき）、経年変化（例えば、吸気ポートへのデポジットの堆積によるタンブル流の変化）、または環境変化（例えば、外気の湿度の変化）によって生じ得る。
【００２４】
本フィードバック制御は、実ＳＡ−ＣＡ１０が乖離する要因を区別することなく乖離を小さくするための燃料噴射量の補正を実行する。したがって、上記２つの要因について特別な配慮なしに学習処理が実行されると、これら２つの要因に起因する乖離が一括して学習値に取り込まれてしまう。その結果、学習マップによって保持される個々の学習値は異なる要因に対する補正量を基礎とした値の集まりとなる。このため、所定のマップ軸上で隣り合う学習値同士が異なる要因に由来するものになり易く、これらの学習値を基に内挿もしくは外挿を行った際に精度の良い値を算出することが難しくなる。このような状況の発生を抑制するために、マップ軸の数を多くして学習精度の向上を図ることも考えられる。しかしながら、その結果として学習すべきマップ領域が増えるため、十分な学習結果を得るまでに多くの時間を要し、実用的でなくなる。
【００２５】
そこで、本実施形態では、学習に要する時間を短縮しつつ高い学習精度が得られるようにするために、次のような態様で学習処理が実行される。すなわち、後述の学習実施条件の下で、ＳＡ−ＣＡ１０フィードバック制御による燃料噴射量の補正率α（％）が、実ＳＡ−ＣＡ１０の乖離要因毎に学習される。
【００２６】
より具体的には、目標空燃比と実空燃比との差に基づく燃料噴射量の補正率をβ（％）とする。そして、この補正率βが、上記補正率αのうちで燃焼特性の変化に起因する実ＳＡ−ＣＡ１０の乖離を小さくするための補正分として扱われる。このように取り扱うことが妥当な理由は次の通りである。すなわち、燃焼特性が変化すると、空燃比と目標ＳＡ−ＣＡ１０との相関が変化し、その結果として、本フィードバック制御によって実ＳＡ−ＣＡ１０が目標ＳＡ−ＣＡ１０に収束しているときの実空燃比の値が燃焼特性の変化に起因して変化すると考えられる。このため、補正率αのうちで目標空燃比と実空燃比との変化として表れる補正分（補正率β）は、燃焼特性変化に由来するものであるとして学習することが適切である。
【００２７】
補正率βは、次の（２）式に従って算出することができる。（２）式中のＡ／Ｆは実空燃比であり、空燃比センサ３２を用いて取得することができる。（２）式中のＡ／Ｆｔｇｔは目標空燃比であり、図示省略するマップから、上述のようにエンジン運転条件（例えば、エンジン負荷率とエンジン回転速度）に応じた値として取得することができる。
【数２】
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【００２８】
一方、本フィードバック制御における全体の補正率αから燃焼特性変化分の補正率βを引いて得られる補正率（α−β）は、目標空燃比を実現するために必要な補正率、より具体的には、上述のフィードフォワード値（基本吸入空気量および基本燃料噴射量）にて燃焼を行った際に生じる目標空燃比に対する実空燃比の定常的な乖離を小さくするための補正率に相当する。つまり、この補正率（α−β）は、上述のもう１つの要因（実空燃比が目標空燃比から定常的に外れること）についての補正率に相当し、吸入空気量と燃料噴射量の誤差の和に基づく値となる。
【００２９】
図２（Ａ）および図２（Ｂ）は、本発明の実施の形態１における学習処理で用いられる学習マップの構成を説明するための図である。図２（Ａ）は、補正率（α−β）の学習マップを表している。この学習マップでは、吸入空気量相関値および燃料噴射量指標値がマップ軸とされ、これらの値に補正率（α−β）が関連付けられている。本実施形態では、吸入空気量指標値の一例として、エアフローセンサ４４を用いて取得される吸入空気量が使用され、燃料噴射量指標値の一例として、目標（最終）燃料噴射量（燃料噴射弁２６に対して指示される燃料噴射量）が使用される。
【００３０】
図２（Ｂ）は、補正率βの学習マップを表している。この学習マップでは、エンジントルク指標値およびエンジン回転速度相関値がマップ軸とされ、これらの値に補正率βが関連付けられている。本実施形態では、エンジントルク指標値の一例として、エンジン負荷率（筒内の空気充填率）が使用され、エンジン回転速度相関値の一例として、クランク角センサ４２を用いて取得されるエンジン回転速度が使用される。なお、これらの２つの学習マップの各学習値は、学習マップ上の各格子点でのマップ軸の値に関連付けて記憶されるようになっている。そして、格子点から外れた位置での補正率（α−β）、βの学習値（α−β）Ｌ、βＬを算出する必要がある場合には、その値は隣り合う格子点の値を基に内挿もしくは外挿によって取得される。
【００３１】
（実施の形態１における具体的処理）
図３は、本発明の実施の形態１においてリーンバーン運転時に実行される制御のメインルーチンを表したフローチャートである。なお、本ルーチンは、各気筒において排気弁２２の開き時期を経過したタイミング（すなわち、ＭＦＢの実測データの算出の基礎となる筒内圧Ｐのデータの取得を終えたタイミング）で起動され、かつ、燃焼サイクル毎に繰り返し実行される。
【００３２】
図２に示すメインルーチンでは、ＥＣＵ４０は、まず、リーンバーン運転中であるか否かを判定する（ステップ１００）。この判定は、例えば、現在の運転領域がリーンバーン運転を行う運転領域に該当するか否かに基づいて行うことができる。
【００３３】
ステップ１００においてリーンバーン運転中であると判定した場合には、ＥＣＵ４０は、ＳＡ−ＣＡ１０フィードバック制御で用いられる燃料噴射量の補正率（α−β）の学習値（α−β）Ｌ（％）を取得する（ステップ１０２）。具体的には、ＥＣＵ４０は、図２（Ａ）に示す学習マップを参照し、（必要に応じて内挿もしくは外挿を利用して）、現在の吸入空気量および今回の燃焼サイクルで使用した燃料噴射量に対応する値として学習値（α−β）Ｌを算出する。
【００３４】
次に、ＥＣＵ４０は、ＳＡ−ＣＡ１０フィードバック制御で用いられるもう１つの補正率βの学習値βＬ（％）を取得する（ステップ１０４）。具体的には、ＥＣＵ４０は、図２（Ｂ）に示す学習マップを参照し、（必要に応じて内挿もしくは外挿を利用して）、現在のエンジン負荷率およびエンジン回転速度に対応する値として学習値βＬを算出する。
【００３５】
次に、ＥＣＵ４０は、次回の燃焼サイクルで用いる燃料噴射量を補正する（ステップ１０６）。具体的には、ステップ１０２および１０４で取得された学習値（α−β）Ｌと学習値βＬとの和（（α−β）Ｌ＋βＬ）が学習処理による補正率として算出される。そのうえで、本ステップ１０６では、取得された補正率（（α−β）Ｌ＋βＬ）（％）を基本燃料噴射量に乗じることによって燃料噴射量の補正値が算出され、この補正値を基本燃料噴射量に加算することで燃料噴射量が補正される。
【００３６】
次いで、ＥＣＵ４０は、以下に図４を参照して説明するＳＡ−ＣＡ１０フィードバック制御に関する処理を実行する（ステップ１０８）。その結果、次回の燃焼サイクルの目標（最終）燃料噴射量は、エンジン負荷率およびエンジン回転速度に基づく基本燃料噴射量に対して、後述のステップ２１４の処理による補正項（ＰＩ項）α（％）と、ステップ１０６の処理による補正率（（α−β）Ｌ＋βＬ）（％）とが反映された値となる。
【００３７】
図４は、ＳＡ−ＣＡ１０フィードバック制御に関する処理を表したサブルーチンを表したフローチャートである。図４に示すサブルーチンでは、ＥＣＵ４０は、まず、エンジン負荷率およびエンジン回転速度とともに目標点火効率を取得する（ステップ２００）。点火効率は、点火時期の調整によるエンジントルクの発生効率に関する指標であり、点火時期をＭＢＴ点火時期に制御したときのＣＡ５０において１（ピーク値）となり、このＣＡ５０よりもＣＡ５０が点火時期の調整によって進角または遅角されると低下するというものである。
【００３８】
次いで、ＥＣＵ４０は、目標ＳＡ−ＣＡ１０を算出する（ステップ２０２）。ＥＣＵ４０は、エンジン負荷率およびエンジン回転速度との関係で目標ＳＡ−ＣＡ１０を定めたマップ（図示省略）を記憶している。本ステップ２０２では、このようなマップを参照して、エンジン負荷率およびエンジン回転速度に応じた目標ＳＡ−ＣＡ１０が算出される。より具体的には、エンジン負荷率およびエンジン回転速度に応じた値となるように定められた目標空燃比に対応した値となるように、目標ＳＡ−ＣＡ１０はエンジン負荷率およびエンジン回転速度に応じた値として設定されている。
【００３９】
次に、ＥＣＵ４０は、筒内圧センサ３０の出力値を利用して、クランク角度ベースでの筒内圧データを取得する（ステップ２０４）。次いで、ＥＣＵ４０は、目標点火時期を取得する（ステップ２０６）。目標点火時期は、エンジン負荷率およびエンジン回転速度に応じた基本点火時期に対して後述のＣＡ５０フィードバック制御による点火時期の最新の補正量を加えて得られる値である。
【００４０】
次に、ＥＣＵ４０は、実ＳＡ−ＣＡ１０を算出する（ステップ２０８）。実ＳＡ−ＣＡ１０は、ステップ２０８において取得した目標点火時期から、ステップ２０４において取得した筒内圧データの解析結果として得られる実ＣＡ１０までのクランク角期間として算出される。次いで、ＥＣＵ４０は、ステップ２０２および２０８において算出した目標ＳＡ−ＣＡ１０と実ＳＡ−ＣＡ１０との差分ΔＳＡ−ＣＡ１０を算出する（ステップ２１０）。
【００４１】
次に、ＥＣＵ４０は、算出した差分ΔＳＡ−ＣＡ１０と所定のＰＩゲイン（比例項ゲインと積分項ゲイン）とを用いて、差分ΔＳＡ−ＣＡ１０およびその積算値の大きさに応じた燃料噴射量の補正率αを算出する（ステップ２１２）。そして、ＥＣＵ４０は、ステップ２１２にて算出した補正率α（％）を基本燃料噴射量に乗じることによって燃料噴射量の補正値を算出し、この補正値を基本燃料噴射量に加算することで燃料噴射量を補正する（ステップ２１４）。
【００４２】
また、図２に示すメインルーチンでは、ＥＣＵ４０は、ステップ１０８の処理に続いて、ＣＡ５０フィードバック制御に関する処理を実行する（ステップ１１０）。ＣＡ５０フィードバック制御に関する処理は、例えば、特開２０１５−０９４３３９号公報に記載されているので、ここではその詳細な説明を省略する。このＣＡ５０フィードバック制御をＳＡ−ＣＡ１０フィードバック制御と組み合わせることは必須ではないが、上記公報に記載されているように、ＣＡ５０フィードバック制御はＳＡ−ＣＡ１０フィードバック制御と組み合わせて実施することが好ましい制御である。
【００４３】
次に、ＥＣＵ４０は、上述の学習処理についての所定の学習実施条件が成立するか否かを判定する（ステップ１１２）。学習データとして取り込むべき補正量（補正率α）は、目標ＳＡ−ＣＡ１０に対する実ＳＡ−ＣＡ１０の定常的な乖離を小さくするために必要とされる量である。したがって、学習精度を高く確保するためには、学習処理は、目標ＳＡ−ＣＡ１０に対する実ＳＡ−ＣＡ１０の変化が収まっている状況下において実行されることが好ましい。このため、例えば、学習実施条件は、エンジン負荷率およびエンジン回転速度等のエンジン運転条件の時間変化率が所定値以下であるとき（内燃機関１０が定常的な運転状態にあるとき）に成立すると判定することができる。また、学習実施条件は、例えば、目標ＳＡ−ＣＡ１０が変更された後に所定時間が経過したとき、または、ステップ２１２の処理により算出される補正率αの変化率が所定値以下に低下したときに成立すると判定することもできる。さらには、これらの判定手法の何れか複数を組み合わせて用いてもよい。
【００４４】
学習実施条件が成立する場合には、ＥＣＵ４０は、ステップ１１４〜１２０による学習処理を実行する。ステップ１１４では、ステップ２１２にて算出された補正率αが学習処理のために取得される。ステップ１１６では、上述の（２）式を用いて、現在の目標空燃比と空燃比センサ３２により検出される実空燃比とに応じた補正率β（燃焼特性変化分）が取得される。
【００４５】
ステップ１１８では、ステップ１１４および１１６にてそれぞれ取得された補正率αおよびβの差である補正率（α−β）が算出されたうえで、算出された補正率（α−β）を学習データとして図２（Ａ）に示す学習マップの学習（すなわち、空燃比変化分に関する学習マップの学習）が実行される。学習データである補正率（α−β）を学習マップに反映させる処理の具体的な手法は、特に限定されない。したがって、例えば、得られた学習データを用いて学習値を直ちに更新してもよいし、あるいは、マップ軸の値が同一となる条件での所定数の学習データを蓄積したうえでそれらの学習データの平均値を用いて学習値を更新してもよい。
【００４６】
ステップ１２０では、ステップ１１６にて取得された補正率βを学習データとして図２（Ｂ）に示す学習マップの学習（すなわち、燃焼特性変化分に関する学習マップの学習）が実行される。本ステップ１２０の処理も、ステップ１１８と同様の手法を用いて行うことができる。
【００４７】
以上説明した図２および図３に示すルーチンによれば、ＳＡ−ＣＡ１０フィードバック制御の補正率αを学習データとしてそのまま用いて学習処理を行うのではなく、目標ＳＡ−ＣＡ１０に対する実ＳＡ−ＣＡ１０の乖離要因を考慮して補正率αが補正率（α−β）と補正率βとに分離される。そして、補正率（α−β）およびβのそれぞれに関連付けることが好ましい最小数のパラメータをマップ軸とする上記学習マップを利用して学習処理が実行される。
【００４８】
より具体的には、補正率（α−β）については、空燃比変化の基になる吸入空気量および燃料噴射量の誤差を扱っているため、吸入空気量指標値および燃料噴射量指標値をマップ軸とする学習マップを利用することで、マップ軸の値の変化に対する学習値の変化に関して連続的な（一貫した）傾向が得られるようになる。このため、内挿もしくは外挿を利用して格子点以外の位置でのマップ値を算出する際に精度の良い算出を行えるようになる。また、ストイキバーン運転中には、一般的に、空燃比センサ３２により検出された実空燃比を目標空燃比（理論空燃比）に近づけるように燃料噴射量を補正する空燃比フィードバック制御が実行される。この空燃比フィードバック制御の実行中に、目標空燃比に対する実空燃比の定常的な乖離を小さくするための補正量を学習値として取り込む処理が実行される。図２（Ａ）に示す学習マップの学習では吸入空気量指標値および燃料噴射量指標値をマップ軸として用いているため、ＳＡ−ＣＡ１０フィードバック制御を実行するリーンバーン運転中だけでなく、ストイキバーン運転中の空燃比フィードバック制御中に得られる学習値を補正率（α−β）についての本学習に転用できるようになる。このため、学習機会を確保し易くなる。
【００４９】
また、燃焼特性の変化についての補正分（補正率β）の傾向は、経験的に、エンジントルクおよびエンジン回転速度によって特定されるエンジン運転条件に応じて得られ易いといえる。このため、燃焼特性の変化分に関する補正率βの学習については、図２（Ｂ）に示すようにエンジントルクおよびエンジン回転速度をマップ軸として使用することで、マップ軸の数を必要最小限に抑えつつ、内挿もしくは外挿を行う際の学習値βＬの算出精度を確保し易くできる。
【００５０】
以上のように、本実施形態の学習処理によれば、目標ＳＡ−ＣＡ１０に対する実ＳＡ−ＣＡ１０の定常的な乖離の要因で補正率αを配分して学習を行い、かつ、上述のように各マップ軸を適切に選択することで、学習に要する時間を短縮しつつ高い学習精度が得られる態様で学習処理をＳＡ−ＣＡ１０フィードバック制御に伴わせられるようになる。
【００５１】
図５は、学習精度が高くなることで得られる効果を説明するためのタイムチャートである。図５中の縦軸の「ＦＢ制御補正量」は、ＳＡ−ＣＡ１０フィードバック制御による補正率αに相当する補正量と補正率（（α−β）Ｌ＋βＬ）に相当する補正量との和である。図５中に示すＦＢ補正量Ｙは、制御開始後に実ＳＡ−ＣＡ１０が目標ＳＡ−ＣＡ１０に収束するために必要とされる値を示している。図５に示すように、学習精度が高いほど、制御開始時点ｔ０におけるＦＢ補正量（すなわち、学習処理による補正率に基づく値）とＦＢ補正量Ｙとの差が小さくなり、このため、フィードバック制御の開始後に算出される補正率αが小さくなる。その結果、学習精度が高いほど、収束に要する時間（すなわち、フィードバック制御の応答遅れ）を短縮できるようになる。これにより、内燃機関１０のドライバビリティおよび排気エミッションを改善できるようになる。より具体的には、制御開始時点ｔ０において目標ＳＡ−ＣＡ１０よりも実ＳＡ−ＣＡ１０が大きい場合（空燃比としてはリーン側にずれている場合）には、応答遅れの改善によりドライバビリティを改善でき、逆に、時点ｔ０において目標ＳＡ−ＣＡ１０よりも実ＳＡ−ＣＡ１０が小さい場合（リッチ側にずれている場合）には、応答遅れの改善により排気エミッション（ＮＯｘ排出）を改善できるようになる。
【００５２】
なお、燃焼特性の変化分に関しては、上述のように、エンジントルク指標値およびエンジン回転速度指標値という２つのマップ軸を有する学習マップで関係を整理することで、学習マップの複雑化を抑制できるようになる。しかしながら、同じリーンバーン運転下であっても、燃焼特性が変化した際の実ＳＡ−ＣＡ１０への空燃比の影響度は、空燃比のリーン度合いに応じて異なるものとなる。そこで、この点を考慮し、リーン燃焼限界付近のリーン空燃比領域と、それよりもリッチ側のリーン空燃比領域とで、燃焼特性の変化分を学習する学習マップを分けるようにしてもよい。また、上記の点を考慮し、燃焼特性の変化分に関する学習マップのマップ軸に対して、次のような最小限の追加を行ってもよい。すなわち、エンジントルク指標値およびエンジン回転速度指標値に加えて目標空燃比もしくはＧ／Ｆ（筒内に充填される空気量とＥＧＲガス量との和を燃料噴射量で除することで得られる指標値）をマップ軸として追加してもよい。
【００５３】
ところで、上述した実施の形態１においては、着火遅れを代表する着火遅れ指標値として、ＳＡ−ＣＡ１０を例示した。しかしながら、本発明における「着火遅れ指標値」は、着火遅れ期間（点火時期から発熱が始まる時期（燃焼開始点ＣＡ０）までのクランク角期間）を含むものであればよく、ＳＡ−ＣＡ１０に代え、例えば、点火時期（ＳＡ）からＣＡ１０以外の任意の特定割合燃焼点ＣＡＸ１までのクランク角期間を用いることができる。また、「燃焼時期指標値」については、燃焼時期を代表する指標値であればよく、例示したＣＡ５０に代え、例えば、ＣＡ５０以外の任意の特定割合燃焼点ＣＡＸ２であってもよく、あるいは、ＭＢＴ点火時期からの点火時期変化量であってもよい。さらには、筒内圧最大クランク角度θＰｍａｘであってもよい。
【符号の説明】
【００５４】
１０  内燃機関
１２  ピストン
１４  燃焼室
１６  吸気通路
１８  排気通路
２０  吸気弁
２２  排気弁
２４  スロットルバルブ
２６  燃料噴射弁
２８  点火装置
３０  筒内圧センサ
３２  空燃比センサ
４０  電子制御ユニット（ＥＣＵ）
４２  クランク角センサ
４４  エアフローセンサ
４６  アクセルポジションセンサ
【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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