(57)【要約】【課題】この発明は、内燃機関の制御装置に関し、付着率Ｒと残留率Ｒとをパラメータとして含む燃料挙動モデルを用いて燃料噴射量を制御する内燃機関の制御装置において、燃料噴射量の制御安定性を良好に向上させつつ、燃料噴射量の算出精度を良好に向上させることを目的とする。【解決手段】燃料噴射弁から噴射された燃料がポートウェットとなる割合（付着率Ｒ）と、壁面に付着した燃料が吸気行程の過程で気化することなくポートウェットのまま残留する割合（残留率Ｐ）とを用いて、噴射量Ｆｉと、壁面付着量Ｆｗと、筒内流入燃料量Ｆｐｒとの関係を規定する燃料挙動モデルを作成する。当該燃料挙動モデルと内燃機関の空燃比情報とに基づいて、付着率Ｒおよび残留率Ｐの学習を実行する。その結果、付着率Ｒが残留率Ｐよりも高くなった場合には、付着率Ｒおよび残留率Ｐのそれぞれが、学習後の付着率Ｒと学習後の残留率Ｐとの平均値ａｖｅとなるように修正する。【選択図】図２
2009047118.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
吸気ポートに燃料を噴射する燃料噴射弁を備え、噴射燃料の付着率と付着燃料の残留率とを含む所定のパラメータとの関係で当該燃料噴射弁から噴射された後の燃料の挙動を定めた燃料挙動モデルを用いて、燃料噴射量を制御する内燃機関の制御装置であって、
前記燃料挙動モデルと内燃機関の空燃比情報とに基づいて、前記付着率および前記残留率を学習するパラメータ学習手段を備え、
前記パラメータ学習手段は、前記付着率が前記残留率よりも高くなる学習結果が得られた場合には、前記付着率および前記残留率のそれぞれが、前記学習後の前記付着率と前記学習後の前記残留率との平均値となるように修正す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係り、特に、ポート噴射式内燃機関において燃料噴射量を制御するうえで好適な内燃機関の制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば特許文献１には、燃料噴射弁から噴射された後の燃料の挙動を表す燃料挙動モデルを用いて燃料噴射量を制御する内燃機関の燃料噴射量制御装置が開示されている。より具体的には、上記従来の制御装置では、燃料噴射弁から噴射された燃料がポートウェットとなる割合（付着率Ｒ）と、壁面に付着した燃料が吸気行程の過程で気化することなくポートウェットのまま残留する割合（残留率Ｐ）とを、上記燃料挙動モデルのパラメータとして用いるようにしている。
【０００３】
上記従来の制御装置では、上記付着率Ｒと上記残留率Ｐとを用いて、筒内に入る燃料量（筒内燃焼要求量）ｆｃを精度良く算出している。そして、当該燃料量ｆｃを実現するために噴射すべき燃料噴射量ｆｉを決定するようにしている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１１５５８５号公報
【特許文献２】特開２００５−００９４６７号公報
【特許文献３】特開２００６−０１７０５１号公報
【特許文献４】特開平１１−３２４７８２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、上記のような付着率Ｒと残留率Ｒとをパラメータとして含む燃料挙動モデルを用いて燃料噴射量を制御する際に、燃料噴射量の算出精度の向上を図るべく、内燃機関の運転中に付着率Ｒおよび残留率Ｒを学習することが考えられる。しかしながら、付着率Ｒや残留率Ｐを任意の値に書き換えることは、燃料噴射量の制御への影響を考慮すると、望ましくない場合がある。
【０００６】
より具体的には、上記燃料挙動モデルを用いた制御ロジックでは、付着率Ｒや残留率Ｐがゼロ近傍の値となる低負荷域において、上記燃料挙動モデルの学習時の同定誤差や当該燃料挙動モデルのモデル化誤差の影響によって、付着率Ｒ＞残留率Ｐという関係になる場合が多い。当該燃料挙動モデルを用いた制御ロジックでは、付着率Ｒ＞残留率Ｐという関係になると、例えば、加減速時に燃料噴射量が振動するという悪影響が生じてしまう。また、残留率Ｐ＜０という関係になると、燃料噴射量が発散するという悪影響が生じてしまう。以上のような悪影響が生ずると、燃料噴射量の制御安定性の悪化が懸念される。
【０００７】
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、付着率Ｒと残留率Ｒとをパラメータとして含む燃料挙動モデルを用いて燃料噴射量を制御する内燃機関の制御装置において、上記のような悪影響を回避することで、燃料噴射量の制御安定性を良好に向上させつつ、燃料噴射量の算出精度を良好に向上させ得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】
【０００８】
第１の発明は、吸気ポートに燃料を噴射する燃料噴射弁を備え、噴射燃料の付着率と付着燃料の残留率とを含む所定のパラメータとの関係で当該燃料噴射弁から噴射された後の燃料の挙動を定めた燃料挙動モデルを用いて、燃料噴射量を制御する内燃機関の制御装置であって、
前記燃料挙動モデルと内燃機関の空燃比情報とに基づいて、前記付着率および前記残留率を学習するパラメータ学習手段を備え、
前記パラメータ学習手段は、前記付着率が前記残留率よりも高くなる学習結果が得られた場合には、前記付着率および前記残留率のそれぞれが、前記学習後の前記付着率と前記学習後の前記残留率との平均値となるように修正することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
第１の発明によれば、燃料挙動モデルの付着率および残留率の学習時に、付着率が残留率よりも高い値となるように修正されるのを回避することができる。これにより、付着率Ｒと残留率Ｐとをパラメータとして含む燃料挙動モデルを用いて燃料噴射量を制御するシステムにおいて、加減速時に燃料噴射量が振動するなどの燃料噴射量の制御への悪影響を回避することができる。このため、燃料噴射量の制御安定性を良好に向上させつつ、付着率および残留率の学習の実行によって、燃料噴射量の算出精度を良好に高めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
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の構成を説明するための図である。図１に示す構成は、内燃機関１０を備えている。内燃機関１０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は、上流側の端部にエアフィルタ１６を備えている。エアフィルタ１６には、吸気温センサ１８が組み付けられている。
【００１１】
エアフィルタ１６の下流には、エアフロメータ２０が配置されている。エアフロメータ２０は、吸気通路１２を流れる吸入空気量Ｇａを検出するセンサである。エアフロメータ２０の下流には、スロットルバルブ２２が設けられている。スロットルバルブ２２の近傍には、スロットル開度ＴＡを検出するスロットルセンサ２４と、スロットルバルブ２２が全閉となることでオンとなるアイドルスイッチ２６とが配置されている。
【００１２】
スロットルバルブ２２の下流には、サージタンク２８が設けられている。また、サージタンクの更に下流には、内燃機関１０の吸気ポート３０に燃料を噴射するための燃料噴射弁３２が配置されている。
【００１３】
内燃機関１０は、吸気バルブ３４を駆動する可変バルブタイミング（ＶＶＴ）機構３６、および排気弁３８を駆動するＶＶＴ機構４０を備えている。更に、内燃機関１０は、冷却水温ＴＨＷを検出する水温センサ４２、エンジン回転数ＮＥを検出する回転数センサ４４、および、吸気カム軸や排気カム軸の回転位置（バルブタイミングＶＴ）を検出するためのカム角センサ４６を吸気側と排気側のそれぞれに備えている。
【００１４】
本実施形態のシステムは、ＥＣＵ(Electronic Control Unit)５０を備えている。ＥＣＵ５０には、上述した吸気温センサ１８などの各種センサと共に、上述した燃料噴射弁３２などの各種アクチュエータが接続されている。ＥＣＵ５０は、燃料噴射弁３２を駆動して所望の燃料を噴射させることができる。
【００１５】
［燃料噴射量補正の必要性］
図２は、本実施形態のシステムが用いる燃料挙動モデルを説明するための図である。この燃料挙動モデルは、燃料噴射弁３２から噴射された後の燃料の挙動を表すモデルである。図２に示す残留率Ｐ、付着率Ｒ、壁面付着量Ｆｗ、噴射量Ｆｉ、および筒内流入燃料量Ｆｐｒは、何れも、その燃料挙動モデルにおいて用いられるパラメータである。ここで、噴射量Ｆｉは燃料噴射弁３２から噴射される燃料の量を意味する。また、壁面付着量Ｆｗは、吸気ポート３０の内壁や吸気バルブ３４の上面などに付着している燃料の総量を意味する。そして、筒内流入燃料量Ｆｐｒは、内燃機関１０の筒内に現実に吸入される燃料の量を意味する。
【００１６】
燃料は、燃料噴射弁３２から噴射された後、その一部が吸気ポート３０の内壁等に付着し、その残部が筒内に吸入される。この際、吸気ポート３０等の内壁に付着する燃料量の噴射量Ｆｉに対する割合を「付着率Ｒ」と定義すれば、筒内に吸入されることなくポートウェットの一部となる燃料の量は、「Ｒ×Ｆｉ」で表されることとなり、一方、筒内に吸入される燃料の量は「(１−Ｒ)×Ｆｉ」で表されることとなる。
【００１７】
内燃機関１０の筒内には、上記の演算式Ｆｉ×(１−Ｒ)で表される量の燃料が燃料噴射弁３２から直接的に吸入される他、吸気ポート３０の内壁等に付着していた燃料の気化分が吸入される。ここで、吸気行程の実行後にポートウェットが壁面等に付着したままの状態で残る量の割合を「残留率Ｐ」とすれば、吸気行程の開始時に存在していた壁面付着量Ｆｗは、その吸気行程の後には「Ｐ×Ｆｗ」で表される量に減少していることになり、一方、その吸気行程の間には、「(１−Ｐ)×Ｆｗ」で表される量の燃料がポートウェットの存在に起因して筒内に吸入されたことになる。
【００１８】
従って、第ｋサイクルにおける噴射行程の開始時における壁面付着量がＦｗ（ｋ）であり、第ｋサイクルにおける燃料噴射量がＦｉ（ｋ）である場合、第ｋサイクルの終了後に発生している壁面付着量（つまり、第ｋ＋１サイクルにおける壁面付着量）Ｆｗ（ｋ＋１）、および、第ｋサイクルにおける筒内流入燃料量Ｆｐｒは、付着率Ｒおよび残留率Ｐを用いて次式のように表すことができる。
Ｆｗ（ｋ＋１）＝Ｐ×Ｆｗ（ｋ）＋Ｒ×Ｆｉ（ｋ）                  ・・・（１）
Ｆｐｒ＝（１−Ｐ）×Ｆｗ（ｋ）＋（１−Ｒ）×Ｆｉ（ｋ）          ・・・（２）
【００１９】
以上説明した通り、内燃機関１０の筒内に現実に吸入される筒内流入燃料量Ｆｐｒは、上記（１）式および（２）式の関係を用いることにより、付着率Ｒおよび残留率Ｐをパラメータとして、個々のサイクル毎に演算により求めることができる（尚、壁面付着量Ｆｗの初期値Ｆｗ（０）はゼロである）。また、燃料噴射量Ｆｉ（ｋ）は測定可能な値である。このため、本実施形態のシステムによれば、付着率Ｒおよび残留率Ｐを精度良く設定することができれば、壁面付着量Ｆｗの変化に影響されることなく、内燃機関１０の過渡運転時においても筒内流入燃料量Ｆｐｒを精度良く演算により求めることが可能となり、その結果、高精度な燃料噴射量制御を実現することが可能となる。
【００２０】
また、筒内流入燃料量Ｆｐｒは、直接的に測定することはできないが、空燃比（Ａ／Ｆ）の実測値を用いて、以下の（３）式により求めることもできる。
Ｆｐｒ＝空気密度×シリンダ容積×ＫＬ／１００×空燃比            ・・・（３）
但し、上記（３）式において、ＫＬは内燃機関１０の負荷率である。
【００２１】
［燃料挙動モデルのパラメータＰ、Ｒの学習について］
本実施形態では、燃料噴射量Ｆｉの算出精度の向上を図るべく、燃料噴射量Ｆｉの実測値を入力として上記（１）および（２）式により推定した筒内流入燃料量Ｆｐｒと、空燃比の実測値を入力として上記（３）式により求めた筒内流入燃料量Ｆｐｒとの比較結果に基づき、内燃機関１０の運転中に、燃料挙動モデルのパラメータである付着率Ｒおよび残留率Ｐを学習（修正）することとしている。
【００２２】
より具体的には、本実施形態では、上記（１）および（２）式により推定した筒内流入燃料量Ｆｐｒの方が、上記（３）式により求めた筒内流入燃料量Ｆｐｒよりも大きい場合には、上記（１）および（２）式において壁面付着量Ｆｗが少なく見積もり過ぎているということになるので、付着率Ｒおよび残留率Ｐがより高い値となるように修正を施すようにしている。一方、上記（１）および（２）式により推定した筒内流入燃料量Ｆｐｒの方が、上記（３）式により求めた筒内流入燃料量Ｆｐｒよりも小さい場合には、上記のケースとは逆に、付着率Ｒおよび残留率Ｐがより低い値となるように修正を施すようにしている。
【００２３】
図３は、燃料挙動モデルにおける付着率Ｒと残留率Ｐの学習結果の一例を示す図である。
図３に示すように、低負荷域（少吸入空気量制御域）においては、燃料噴射量Ｆｉが少ないので、付着率Ｒおよび残留率Ｐがゼロ近傍の小さな値となる。このような領域では、燃料挙動モデルの学習時の付着率Ｒおよび残留率Ｐの同定誤差や当該燃料挙動モデルのモデル化誤差の影響によって、付着率Ｒ＞残留率Ｐという関係になる場合が多い。
【００２４】
当該燃料挙動モデルを用いた制御ロジックでは、付着率Ｒ＞残留率Ｐという関係になると、例えば、加減速時に燃料噴射量が振動するという悪影響が生じてしまう。また、残留率Ｐ＜０という関係になると、燃料噴射量が発散するという悪影響が生じてしまう。以上のような悪影響が生ずると、燃料噴射量の制御安定性の悪化が懸念される。
【００２５】
そこで、本実施形態では、付着率Ｒおよび残留率Ｐの学習を行った結果、付着率Ｒ＞残留率Ｐという関係になった場合には、学習後の付着率Ｒと学習後の残留率Ｐとの平均値ａｖｅ（＝（Ｐ＋Ｒ）／２）を用いて、付着率Ｒおよび残留率Ｐのそれぞれが当該平均値ａｖｅとなるように修正するようにした。
【００２６】
図４は、上記の機能を実現するために、ＥＣＵ５０が実行するルーチンのフローチャートである。
図４に示すルーチンでは、先ず、運転条件（エンジン回転数ＮＥ、負荷率ＫＬ、ポート壁温Ｔｗ、およびバルブタイミングＶＴ）が計測される（ステップ１００）。尚、ポート壁温Ｔｗは、冷却水温ＴＨＷから推定可能である。
次いで、燃料噴射量Ｆｉが計測され（ステップ１０２）、また、空燃比（Ａ／Ｆ）が計測される（ステップ１０４）。
【００２７】
次に、上述した手法に従って、付着率Ｒおよび残留率Ｐの学習が実行される（ステップ１０６）。尚、本学習の当初においては、付着率Ｒおよび残留率Ｐには、予め決定された初期値がそれぞれ与えられる。そして、付着率Ｒおよび残留率Ｐは、本学習を通して内燃機関１０の現実の状態が反映された適切な値となるように逐次書き換えられていく。
【００２８】
次に、上記ステップ１０６の学習後の付着率Ｒが当該学習後の残留率Ｐよりも高いか否かが判別される（ステップ１０８）。その結果、本判定が不成立である場合には、上記ステップ１０６における学習後の付着率Ｒおよび残留率Ｐがそのまま使用されることになる。
【００２９】
一方、上記ステップ１０８において、付着率Ｒ＞残留率Ｐが成立すると判定された場合には、上記ステップ１０６の学習後の付着率Ｒと当該学習後の残留率Ｐとの平均値ａｖｅ（＝（Ｐ＋Ｒ）／２）が算出される（ステップ１１０）。
【００３０】
次に、付着率Ｒが上記平均値ａｖｅとなるように更新される（ステップ１１２）とともに、残留率Ｐが上記平均値ａｖｅとなるように更新される（ステップ１１４）。
【００３１】
図５は、図４に示すルーチンの実行に伴う効果を説明するための図である。
図５を上記図３と比較することで判るように、上記図４に示すルーチンの処理によれば、上記図３に示す学習結果の一例においては特に低負荷域で存在していたように、付着率Ｒ＞残留率Ｐとなるのを回避することができる。これにより、付着率Ｒと残留率Ｐとをパラメータとして含む燃料挙動モデルを用いて燃料噴射量を制御するシステムにおいて、加減速時に燃料噴射量が振動するなどの燃料噴射量Ｆｉの制御への悪影響を回避することができる。このため、燃料噴射量Ｆｉの制御安定性を良好に向上させつつ、付着率Ｒおよび残留率Ｐの学習の実行によって、燃料噴射量Ｆｉの算出精度を良好に高めることができる。
【００３２】
尚、上述した実施の形態１においては、ＥＣＵ５０が上記図４に示すルーチンの一連の処理を実行することにより前記第１の発明における「パラメータ学習手段」が実現されている。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の実施の形態１の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のシステムが用いる燃料挙動モデルを説明するための図である。
【図３】燃料挙動モデルにおける付着率Ｒと残留率Ｐの学習結果の一例を示す図である。
【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に伴う効果を説明するための図である。
【符号の説明】
【００３４】
１０  内燃機関
１２  吸気通路
３０  吸気ポート
３２  燃料噴射弁
３４  吸気バルブ
５０  ＥＣＵ(Electronic Control Unit)
Ｆｉ  燃料噴射量
Ｆｐｒ  筒内流入燃料量
Ｆｗ  壁面付着量
Ｐ  残留率
Ｒ  付着率
【図１】
2009047118.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
2009047118.tif 000006
【図５】
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