(57)【要約】【課題】センサの出力に基づいて動弁系の動作特性を算出して可変動弁機構を制御するシステムにおいて、センサの出力に基づく動作特性の算出ができなくなった場合においても、動弁系の動作特性を精度良く制御する技術を提供する。【解決手段】動弁系の動作特性に相関する内燃機関の状態量を検出する状態量検出手段を備え、動弁系の動作特性と内燃機関の状態量との組み合わせを推定基準値として学習し、センサの出力に基づいて動弁系の動作特性を算出することができなくなった場合には、状態量検出手段によって内燃機関の状態量を検出し、該検出された状態量と、センサの出力に基づいて動弁系の動作特性を算出可能だった時に学習された前記推定基準値と、に基づいて動弁系の動作特性を推定し、該推定された動弁系の動作特性に基づいて該動弁系の動作特性が所定の目標動作特性となるように可変動弁機構を駆動する制御を行う。【選択図】図１１
2009041543.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関の動弁系の動作特性を可変とする可変動弁機構と、
前記動弁系の動作特性に応じた出力を発するセンサと、
所定の学習実行条件が成立する場合に、前記動弁系の動作特性を所定の基準動作特性とすべく前記可変動弁機構を駆動し、その時の前記センサの出力を基準出力として学習する学習手段と、
前記学習手段によって学習された前記基準出力と前記基準動作特性との対応関係に基づいて、前記センサの出力から前記動弁系の動作特性を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出される前記動弁系の動作特性に基づいて該動弁系の動作特性が所定の目標動作特性となるように前記可変動弁機構を駆動する制御手段と、
前記動弁系の動作特性に相関する前記内燃機関の所定の状態量を検出する状態量検出手段と、
前記算出手段によって算出される前記動弁系の動作特性と、該算出される前記動弁系の動作特性に対応する前記状態量検出手段によって検出される前記内燃機関の状態量と、の組み合わせを推定基準値として学習する第２学習手段と、
を備え、
前記制御手段は、前記算出手段によって前記動弁系の動作特性を算出することが困難であると判断される場合は、前記状態量検出手段によって前記内燃機関の状態量を検出し、該検出された状態量と、該判断される以前に前記第２学習手段によって学習された前記推定基準値と、に基づいて前記動弁系の動作特性を推定し、該推定された動作特性に基づいて該動弁系の動作特性が前記目標動作特性となるように前記可変動弁機構を駆動する推定制御を行うことを特徴とする可変動弁機構付き内燃機関の制御システム。
【請求項２】
請求項１において、
前記第２学習手段は、前記動弁系の互いに異なる少なくとも２つの動作特性について、前記推定基準値を学習する
ことを特徴とする可変動弁機構付き内燃機関の制御システム。
【請求項３】
請求項１又は２において、
前記第２学習手段は、前記動弁系の前記可変動弁機構による可変範囲の少なくとも一方の端又は端の所定の近傍の動作特性について、前記推定基準値を学習する
ことを特徴とする可変動弁機構付き内燃機関の制御システム。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項において、
前記第２学習手段は、前記状態量検出手段によって検出される前記内燃機関の状態量の変動が所定の範囲内である学習条件が成立する場合に、前記推定基準値を学習する
ことを特徴とする可変動弁機構付き内燃機関の制御システム。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項において、
前記制御手段は、前記推定制御において、前記内燃機関の状態量の変動が所定の範囲内である学習条件が成立する場合に、前記状態量検出手段による前記内燃機関の状態量の検出を行う
ことを特徴とする可変動弁機構付き内燃機関の制御システム。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項において、
前記制御手段は、前記推定制御において、前記可変動弁機構による前記動弁系の動作特性の可変制御を停止してから、前記状態量検出手段による前記内燃機関の状態量の検出を行う
ことを特徴とする可変動弁機構付き内燃機関の制御システム。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１項において、
前記制御手段は、前記推定制御において、筒内吸入空気量が現在より減少する側へ前記動弁系の動作特性を変化させるような目標動作特性が設定された場合、前記動弁系の動作特性を現在の動作特性から該目標動作特性へ変化させる際の変化速度が、前記推定制御が実行されていない通常制御時と比較して遅くなるように、前記可変動弁機構を駆動する
ことを特徴とする可変動弁機構付き内燃機関の制御システム。
【請求項８】
請求項１〜６のいずれか１項において、
前記制御手段は、前記推定制御において、筒内吸入空気量が現在より減少する側へ前記動弁系の動作特性を変化させるような目標動作特性が設定された場合、前記動弁系の動作特性を現在の動作特性から該目標動作特性へ変化させるように前記可変動弁機構を駆動することを禁止する
ことを特徴とする可変動弁機構付き内燃機関の制御システム。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれか１項において、
前記動弁系の動作特性と相関する前記内燃機関の第２状態量が所定の目標値となるように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を更に備え、
前記制御手段は、前記推定制御の実行中、前記フィードバック制御におけるフィードバック補正量が所定範囲外の値となる期間が所定期間を超える場合、前記推定制御において推定される前記動弁系の動作特性を該フィードバック補正量に基づいて補正する
ことを特徴とする可変動弁機構付き内燃機関の制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、可変動弁機構付き内燃機関の制御システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
内燃機関の動弁系の動作特性を可変とする可変動弁機構を備えた内燃機関が提案されている。動弁系の動作特性とは、吸気バルブや排気バルブのバルブ作用角、バルブリフト量（開弁量）、バルブタイミングを意味する。可変動弁機構を備えた内燃機関では、バルブ作用角の大小、バルブリフト量の大小、バルブタイミングの進角や遅角を、内燃機関の運転状態に応じて変更することにより、内燃機関の出力、燃費、排気エミッション、アイドル安定性等の性能を向上させることができる。
【０００３】
可変動弁機構を備えた内燃機関に関する技術として、特許文献１には、複数のバンクを有し、各バンクごとに可変動弁機構を備える内燃機関において、各バンクの可変動弁機構間のばらつきや誤差に起因して内燃機関の動作状態が不安定化することを抑制する技術が開示されている。
【特許文献１】特開２００４−６０４５５号公報
【特許文献２】特開２００１−２５４６３７号公報
【特許文献３】特開平３−１８６０７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このような可変動弁機構を備えた内燃機関において、動弁系の動作特性に応じた出力を発するセンサを設け、該センサの出力に基づいて動弁系の動作特性を算出し、該算出される動弁系の動作特性が所定の目標動作特性となるように可変動弁機構を駆動する制御を行うことができる。詳細には、動弁系の特定の既知の動作特性を基準動作特性として設定し、動弁系の動作特性が該基準動作特性となるように可変動弁機構を駆動した場合のセンサの出力を基準出力として学習し、該基準出力と基準動作特性との対応関係に基づいて、センサの出力から動弁系の動作特性を算出する。
【０００５】
このような制御を行うシステムでは、何らかの原因によって基準出力と基準動作特性との対応関係が適切ではなくなった場合、センサの出力に基づく動弁系の動作特性の算出を十分な精度で行うことが困難になる。例えば、センサの動作環境の変化やセンサ自体の経時的な変化によってセンサの出力特性が変化した場合や、学習された基準出力がバッテリーの交換等によってＥＣＵのメモリから消去されてしまった場合等に、基準出力と基準動作特性との対応関係が適切ではなくなる虞がある。このような場合、センサの出力に基づく動弁系の動作特性の算出ができなくなるので、動弁系の動作特性を精度良く目標動作特性に制御することが困難となり、内燃機関の動作状態を悪化させる虞がある。従って、このような場合には、できるだけ早期に基準出力を再学習し、基準出力と基準動作特性との対応関係を更新する必要がある。
【０００６】
しかしながら、基準出力と基準動作特性との対応関係が適切ではなくなったと判断された時に、即座に基準出力の再学習を実行できるとは限らない。基準出力の学習を行う際には、動弁系の動作特性が基準動作特性となるように可変動弁機構を強制的に駆動する必要があるため、現状の内燃機関にとって最適な動弁系の動作特性と基準動作特性とが大きく異なる場合には、基準出力の学習の実行に起因して内燃機関の動作状態が悪化する虞があるからである。例えば、基準動作特性としてバルブリフト量が最小となる動作特性に対応するセンサの出力を学習することが可能なのは、内燃機関の運転状態がフューエルカット
が実行される運転状態やアイドリング運転状態である場合に限られる。
【０００７】
このため、基準出力と基準動作特性との対応関係が適切ではなくなったと判断されてから、内燃機関の動作状態を悪化させることなく基準出力の学習を実行可能な条件が成立するまでの期間は、適切な基準出力が存在しない状態で可変動弁機構が駆動されることになり、動弁系の動作特性を目標動作特性に精度良く制御することが困難になるという問題があった。
【０００８】
本発明はこのような問題点に鑑みて考え出されたものであり、適切な基準出力が存在しない状況において、基準出力が再度学習されるまでの期間中、動弁系の動作特性を精度良く制御することを可能にする技術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】
【０００９】
上記目的を達成するため、本発明の可変動弁機構付き内燃機関の制御システムは、
内燃機関の動弁系の動作特性を可変とする可変動弁機構と、
前記動弁系の動作特性に応じた出力を発するセンサと、
所定の学習実行条件が成立する場合に、前記動弁系の動作特性を所定の基準動作特性とすべく前記可変動弁機構を駆動し、その時の前記センサの出力を基準出力として学習する学習手段と、
前記学習手段によって学習された前記基準出力と前記基準動作特性との対応関係に基づいて、前記センサの出力から前記動弁系の動作特性を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出される前記動弁系の動作特性に基づいて該動弁系の動作特性が所定の目標動作特性となるように前記可変動弁機構を駆動する制御手段と、
前記動弁系の動作特性に相関する前記内燃機関の所定の状態量を検出する状態量検出手段と、
前記算出手段によって算出される前記動弁系の動作特性と、該算出される前記動弁系の動作特性に対応する前記状態量検出手段によって検出される前記内燃機関の状態量と、の組み合わせを推定基準値として学習する第２学習手段と、
を備え、
前記制御手段は、前記算出手段によって前記動弁系の動作特性を算出することが困難であると判断される場合は、前記状態量検出手段によって前記内燃機関の状態量を検出し、該検出された状態量と、該判断される以前に前記第２学習手段によって学習された前記推定基準値と、に基づいて前記動弁系の動作特性を推定し、該推定された動作特性に基づいて該動弁系の動作特性が前記目標動作特性となるように前記可変動弁機構を駆動する推定制御を行うことを特徴とする。
【００１０】
ここで、「学習実行条件」は、学習手段による基準出力の学習を実行すべき条件（以下、「学習要求条件」とも言う）が成立し、且つ、学習手段による基準出力の学習を実行しても内燃機関の動作状態が悪化する虞がない条件（以下、「学習可能条件」とも言う）が成立する場合に、成立する条件である。
【００１１】
「学習要求条件」は、既存の基準出力と基準動作特性との対応関係が適切でないと判断される場合に成立する。例えば、上述したように、センサの動作環境（温度等）の変化やセンサ自体の経時的な変化によってセンサの出力特性が変化したと判断される場合や、学習手段によって学習された基準出力がバッテリーの交換等によってＥＣＵのメモリから消去されたと判断される場合に、学習要求条件が成立する。
【００１２】
「学習可能条件」は、例えば、上述したように、現状の内燃機関にとって最適な動弁系の動作特性と、これから基準出力を学習しようとしている基準動作特性と、が大きく異ならない場合に成立する。
【００１３】
「基準動作特性」は、動弁系の動作特性を当該基準動作特性とするための可変動弁機構の駆動状態が既知であるような動弁系の動作特性である。すなわち、動弁系の動作特性を基準動作特性とすべく可変動弁機構を駆動する制御は、算出手段による動弁系の動作特性の算出値に依らずに行うことができる。基準動作特性は一又は複数設定することができる。基準動作特性としては、例えば、可変動弁機構の構成に応じて、バルブリフト量が最小又は最大となる動作特性、バルブタイミングが最遅角又は最進角となる動作特性等を設定することができる。
【００１４】
「動弁系の動作特性と相関する内燃機関の状態量」は、内燃機関の運転状態を表す物理量であって、動弁系の動作特性の変化に応じてその値が変化するような物理量である。例えば、内燃機関における燃焼に供される混合気の空燃比や吸入空気量等を例示できる。
【００１５】
「第２学習手段」は、算出手段による動弁系の動作特性の算出値と、状態量検出手段による内燃機関の状態量の検出値と、の組み合わせから、動弁系の動作特性と内燃機関の状態量との相関関係を学習する手段である。
【００１６】
上記のように、学習実行条件は、学習要求条件及び学習可能条件の両方が成立する場合に成立する。逆に、学習要求条件が成立する場合であっても、学習可能条件が成立しなければ、学習実行条件が成立せず、従って学習手段による基準出力の学習は実行されない。基準出力の学習が実行されるまでは、適切な基準出力が存在しないため、算出手段によって動弁系の動作特性を算出することが困難となる。制御手段が、算出手段によって算出される動弁系の動作特性に基づいて動弁系の動作特性を目標動作特性とすべく可変動弁機構を駆動することが困難となり、内燃機関の動作状態が悪化する虞がある。
【００１７】
これに対し、本発明によれば、算出手段によって動弁系の動作特性を算出することが困難であると判断される場合には、そのような判断がなされる以前に（すなわち、算出手段によって動弁系の動作特性を算出することが可能だった時に）第２学習手段によって学習された推定基準値と、状態量検出手段によって検出される内燃機関の状態量と、に基づく推定によって動弁系の動作特性を取得することができる。従って、算出手段によって動弁系の動作特性を算出することが困難である場合においても、このような推定によって取得した動弁系の動作特性を用いて、該推定された動弁系の動作特性が目標動作特性となるように可変動弁機構を駆動する制御を継続することができる。このように、推定された動弁系の動作特性に基づいて可変動弁機構を駆動する制御を、ここでは「推定制御」と称する。
【００１８】
よって、学習要求条件が成立する（すなわち、適切な基準出力が存在しない）状況であって、しかも学習可能条件が成立しない（すなわち、基準出力の学習を実行できない）状況においても、動弁系の動作特性を精度良く目標動作特性に制御することが可能となる。
【００１９】
ここで、前記第２学習手段は、前記動弁系の互いに異なる少なくとも２つの動作特性について、前記推定基準値を学習するようにしても良い。
【００２０】
これにより、制御手段は、推定制御において、少なくとも２つの推定基準値に基づいて動弁系の動作特性を推定することができる。例えば、２つの推定基準値が学習されていれば、内燃機関の状態量と動弁系の動作特性とから成る平面上において、２つの推定基準値を含む直線として表現される線形関数によって、内燃機関の状態量の検出値から動弁系の動作特性を推定することができる。また、３つ以上の推定基準値が学習されていれば、より高次の曲線で表現される関数によって、内燃機関の状態量と動弁系の動作特性との相関関係を近似することができる。また、多数の推定基準値を学習することによって内燃機関
の状態量と動弁系の動作特性との相関関係をマップとして学習することもできる。このように、少なくとも２つの異なる動作特性について推定基準値を学習することによって、内燃機関の状態量の検出値から精度良く動弁系の動作特性を推定することが可能になる。
【００２１】
特に、前記第２学習手段は、前記動弁系の前記可変動弁機構による可変範囲の少なくとも一方の端又は端の所定の近傍の動作特性について、前記推定基準値を学習するようにしても良い。
【００２２】
ここで、「可変動弁機構による可変範囲の端」とは、例えば、バルブリフト量を可変とする可変動弁機構の場合は、バルブリフト量が最大となる動作特性及びバルブリフト量が最小となる動作特性を意味する。また、バルブタイミングを可変とする可変動弁機構の場合は、バルブタイミングが最遅角側となる動作特性及びバルブタイミングが最進角側となる動作特性を意味する。このような、可変範囲の端における動作特性について学習された推定基準値に基づいて動弁系の動作特性を推定することによって、互いに近接した動作特性について学習された推定基準値に基づいて動弁系の動作特性を推定する場合と比較して、推定に係る誤差を小さくすることができる。なお、動弁系の動作特性の推定に係る推定基準値が、互いに近接していない動弁系の動作特性について学習された推定基準値であれば、この誤差を小さくすることができる。従って、厳密に可変範囲の端の動作特性について学習された推定基準値でなくても、該端の所定の近傍の動作特性について推定基準値を学習するようにしても良い。
【００２３】
本発明において、前記第２学習手段は、前記状態量検出手段によって検出される前記内燃機関の状態量の変動が所定の範囲内である学習条件が成立する場合に、前記推定基準値を学習するようにしても良い。
【００２４】
ここで、「学習条件が成立する場合」すなわち「状態量検出手段によって検出される内燃機関の状態量の変動が所定の範囲内である」場合とは、該状態量が略定常値となる場合や、厳密には定常値ではなくても、測定誤差等の影響を除去することによって略定常値とみなせる場合を意味する。例えば、内燃機関の運転状態が定常運転状態の時に学習条件が成立する。逆に、内燃機関の運転状態が過渡運転状態である場合には学習条件は成立しない。このように、第２学習手段による推定基準値の学習を学習条件が成立する場合に制限することによって、内燃機関の安定した状態量を推定基準値として学習することができる。従って、推定基準値に大きな誤差が含まれることが抑制され、推定制御における動弁系の動作特性の推定精度を向上させることができる。
【００２５】
本発明において、前記制御手段は、前記推定制御において、前記学習条件が成立する場合に、前記状態量検出手段による前記内燃機関の状態量の検出を行うようにしても良い。
【００２６】
こうすることにより、推定制御において動弁系の動作特性の推定に用いられる内燃機関の状態量の検出値に大きな誤差が含まれることを抑制できる。従って、推定制御における動弁系の動作特性の推定精度を向上させることができる。
【００２７】
本発明において、前記制御手段は、前記推定制御において、前記可変動弁機構による前記動弁系の動作特性の可変制御を停止してから、前記状態量検出手段による前記内燃機関の状態量の検出を行うようにしても良い。
【００２８】
こうすることにより、動弁系の動作特性が固定された状態で、推定制御において動弁系の動作特性の推定に用いられる内燃機関の状態量を検出することができる。動弁系の動作特性が固定されることによって内燃機関の状態量が安定するので、推定制御において動弁系の動作特性の推定に用いられる内燃機関の状態量の検出値に大きな誤差が含まれること
を抑制できる。従って、推定制御における動弁系の動作特性の推定精度を向上させることができる。
【００２９】
本発明の推定制御において、推定基準値と内燃機関の状態量の検出値とに基づいて推定される動弁系の動作特性には、推定計算に伴う誤差が含まれる可能性がある。従って、推定制御による可変動弁機構の制御が行われている場合には、この誤差に起因して動弁系の動作特性が目標動作特性からずれる可能性がある。特に、筒内吸入空気量が減少する側へ動弁系の動作特性を変化させるような目標動作特性が設定された場合に、推定制御によって実現された動弁系の動作特性が、該目標動作特性と比較して筒内吸入空気量がさらに少なくなるような動作特性にずれてしまうと、筒内吸入空気量が不足して失火等の燃焼不良が起こる虞がある。
【００３０】
そこで、本発明の制御手段は、前記推定制御において、筒内吸入空気量が現在より減少する側へ動弁系の動作特性を変化させるような目標動作特性が設定された場合、前記動弁系の動作特性を現在の動作特性から該目標動作特性へ変化させる際の変化速度が、前記推定制御が実行されていない通常制御時と比較して遅くなるように、前記可変動弁機構を駆動しても良い。
【００３１】
こうすることにより、推定制御における動弁系の動作特性の推定値に含まれる誤差に起因して動弁系の動作特性が目標動作特性よりも筒内吸入空気量がより少なくなるような動作特性にずれた場合であっても、筒内吸入空気量が急激に減少することを抑制することができる。よって、そのような場合であっても、失火等の燃焼不良の発生を抑制することができる。例えば、推定制御において、現在のバルブリフト量より小さいバルブリフト量が目標バルブリフト量に設定された場合、バルブリフト量を現在のバルブリフト量から該目標バルブリフト量に向かって減少させる際の減少速度が、推定制御が実行されていない通常制御時においてバルブリフト量を該目標バルブリフト量に向かって減少させる場合の減少速度と比較して遅くなるように可変動弁機構を駆動すると良い。
【００３２】
また、本発明の制御手段は、前記推定制御において、筒内吸入空気量が現在より減少する側へ前記動弁系の動作特性を変化させるような目標動作特性が設定された場合、前記動弁系の動作特性を現在の動作特性から該目標動作特性へ変化させるように前記可変動弁機構を駆動することを禁止するようにしても良い。
【００３３】
こうすることにより、推定制御における動弁系の動作特性の推定値に含まれる誤差に起因して動弁系の動作特性が目標動作特性よりも筒内吸入空気量がより少なくなるような動作特性にずれた場合であっても、筒内吸入空気量が過剰に減少して失火等の燃焼不良が発生することをより確実に抑制することができる。例えば、推定制御において、現在のバルブリフト量より小さいバルブリフト量が目標バルブリフト量に設定された場合、バルブリフト量を現在のバルブリフト量から該目標バルブリフト量に向かって減少させるように可変動弁機構を駆動することを禁止すると良い。
【００３４】
本発明において、前記動弁系の動作特性と相関する前記内燃機関の第２状態量が所定の目標値となるように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を更に備えた場合、前記制御手段は、前記推定制御の実行中、前記フィードバック制御におけるフィードバック補正量が所定範囲外の値となる期間が所定期間を超える場合、前記推定制御において推定される前記動弁系の動作特性を該フィードバック補正量に基づいて補正するようにしても良い。
【００３５】
ここで、「内燃機関の第２状態量」は、内燃機関の運転状態を表す物理量であって、動弁系の動作特性の変化に応じてその値が変化するような物理量である。「内燃機関の第２
状態量」は、ここまでの本発明の説明における「内燃機関の状態量」、すなわち、本発明の状態量検出手段による検出の対象であり、第２学習手段による学習の対象であり、また、推定制御における動弁系の動作特性の推定が基づいているところの「内燃機関の状態量」とは独立した概念である。つまり、両者は同一の物理量であっても良いし、そうでなくても良い。内燃機関の第２状態量としては、例えば、内燃機関における燃焼に供される混合気の空燃比や吸入空気量を例示できる。
【００３６】
また、「所定範囲」及び「所定期間」は、フィードバック制御において第２状態量が目標値に収束しない期間が通常想定される期間を超えて長期間継続していると判断可能なように予め定められる第２状態量と目標値との偏差及び期間である。
【００３７】
推定制御によって実現される動弁系の動作特性に誤差が含まれている場合、動弁系の動作特性に相関する第２状態量にも誤差が含まれることになる。そのため、第２状態量が目標値に収束するようにフィードバック制御手段によるフィードバック制御が実行されても、第２状態量が目標値に収束しにくくなり、第２状態量が目標値に収束しない期間が通常想定される期間を超えて長期間継続する可能性がある。
【００３８】
上記構成によれば、このような場合には、推定制御において推定された動弁系の動作特性がフィードバック補正量に基づいて補正されるので、推定制御によって実現される動弁系の動作特性と目標動作特性との間の誤差が解消される。これにより、推定制御における動弁系の動作特性の推定精度を向上させることができる。
【発明の効果】
【００３９】
本発明によれば、動弁系の動作特性に応じた出力を発するセンサを設け、動弁系の所定の基準動作特性に対応する該センサの出力を基準出力として学習し、該基準出力と基準動作特性との対応関係とセンサの出力とに基づいて動弁系の動作特性を算出し、該算出された動弁系の動作特性が所定の目標動作特性となるように可変動弁機構を駆動する制御を行うシステムにおいて、何らかの原因によって基準出力と基準動作特性との対応関係が適切ではなくなったために基準出力の再学習が必要とされる状況であって、且つ、基準出力の再学習を行うことが困難であるために適切な基準出力が存在しない状況においても、動弁系の動作特性を精度良く制御することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４０】
以下、図面を参照してこの発明を実施するための最良の形態を例示的に説明する。本実施例に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対配置等は、特に記載のない限りは、発明の技術的範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。なお、各図面において共通する要素には同一の符号を付して重複する説明を省略する。
【実施例１】
【００４１】
図１は、本実施例に係る内燃機関の制御システムの概略構成を示す図である。
【００４２】
図１に示す内燃機関１は、複数の気筒２を有するガソリンエンジンである。気筒２内には、ピストン１５が摺動可能に挿入されている。気筒２内には、ピストン１５と気筒２の内壁とによって区画されて燃焼室２３が形成されている。気筒２の上部には、燃焼室２３内の混合気に点火する点火プラグ１４が設けられている。ピストン１５はコンロッド１６を介してクランクシャフト１７に接続されている。内燃機関１には、クランクシャフト１７の回転角度を測定する回転数センサ１８が設けられている。回転数センサ１８の出力は後述するＥＣＵ２０に入力され、該出力に基づいて内燃機関１のエンジン回転数が検出される。
【００４３】
燃焼室２３は吸気ポート３を介して吸気通路３０と連通している。吸気ポート３には、燃焼室２３内に燃焼を噴射供給する燃料噴射弁５が設けられている。吸気通路３０には、吸気通路３０を流れる空気量を制御可能なスロットル弁６が設けられている。スロットル弁６はモータ２４によって駆動されてその開度が調節される。モータ２４はＥＣＵ２０によって制御される。スロットル弁６より下流側の吸気通路３０には、吸気通路３０を流れる吸気の圧力を測定する吸気圧センサ７が設けられている。また、スロットル弁６より上流側の吸気通路３０には、吸気通路３０に流入する空気量を測定するエアフローメータ８が設けられている。吸気圧センサ７及びエアフローメータ８の出力はＥＣＵ２０に入力されるようになっている。
【００４４】
燃焼室２３は排気ポート４を介して排気通路４０と連通している。排気通路４０の途中には排気浄化装置９が配置されている。排気浄化装置９は三元触媒や吸蔵還元型ＮＯｘ触媒等を含んで構成される。排気浄化装置９より上流側の排気通路４０には、排気通路４０を流れる排気の成分に基づいて空燃比を検出する空燃比センサ２１が設けられている。空燃比センサ２１の出力はＥＣＵ２０に入力されるようになっている。
【００４５】
吸気ポート３は吸気バルブ１０によって開閉される。吸気バルブ１０は吸気カムシャフト１２の回転に連動して駆動される。また、排気ポート４は排気バルブ１１によって開閉される。排気バルブ１１は排気カムシャフト１３の回転に連動して駆動される。本実施例の内燃機関１には、吸気バルブ１０のバルブ動作特性を可変とする可変動弁機構６６が備えられている。可変動弁機構６６については後述する。
【００４６】
以上のように構成された内燃機関１には、内燃機関１の運転状態を制御するＥＣＵ２０が備えられている。ＥＣＵ２０はＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を有して構成される電子制御コンピュータである。ＥＣＵ２０には、上述した回転数センサ１８、吸気圧センサ７、エアフローメータ８、空燃比センサ２１の他、内燃機関１の冷却水温を測定する水温センサ１９、アクセルペダル（不図示）の踏み込み量をアクセル開度として検出するアクセル開度センサ２２、後述する吸気カムシャフト１２の位置を検出するカム位置センサ３２等の各種のセンサの出力が入力されるようになっている。また、ＥＣＵ２０には、上述した点火プラグ１４、燃料噴射弁５、モータ２４、可変動弁機構６６等の各種の機器が接続されている。ＥＣＵ２０は、前記各種センサから入力されるデータに基づいてこれら各種機器に対する制御信号を出力し、こられの機器の動作を制御する。
【００４７】
ここで、可変動弁機構６６について説明する。可変動弁機構６６は、吸気バルブ１０のバルブ動作特性のうち、特にバルブリフト量を可変とする機構である。図２は、可変動弁機構６６の構成を説明するための概念図である。
【００４８】
図２に示すように、吸気カムシャフト１２の一端には吸気カムシャフト１２を軸方向に移動させるアクチュエータ４４が備えられている。アクチュエータ４４は、第１油圧室４８及び第２油圧室５０と、オイル供給通路６２から供給されるオイルを各油圧室に導く第１オイル導入通路６０及び第２オイル供給通路６４と、オイル供給通路６２から供給されるオイルを第１オイル導入通路６０又は第２オイル導入通路６４の一方を介して第１油圧室４８又は第２油圧室５０の一方に選択的に供給するオイルコントロールバルブ（ＯＣＶ）４６と、を有して構成される。油圧室４８にオイルが供給されると、吸気カムシャフト１２は図２の左側に移動する。アクチュエータ４４によって最も左側まで移動させられた場合の吸気カムシャフト１２の位置を、以下「左側変位端位置」と称する。また、その時のアクチュエータ４４の駆動状態を、以下「左側変位端駆動状態」と称する。一方、油圧室５０にオイルが供給されると、吸気カムシャフト１２は図２の右側に移動する。アクチュエータ４４によって最も右側まで移動させられた場合の吸気カムシャフト１２の位置を、以下「右側変位端位置」と称する。また、その時のアクチュエータ４４の駆動状態を、
以下「右側変位端駆動状態」と称する。
【００４９】
吸気カムシャフト１２には、内燃機関１の各気筒２に対応する位置に吸気カム５２が固定されている。吸気カム５２は、吸気カムシャフト１２の軸方向の位置に応じてノーズの高さが連続的に変化するように形成された３次元カムである。図３に吸気カム５２の斜視図を示す。吸気カム５２は、吸気カムシャフト１２が左側変位端位置に移動した場合に、最もノーズの低い位置で吸気バルブ１０を駆動し、吸気カムシャフト１２が右側変位端位置に移動した場合に、最もノーズの高い位置で吸気バルブ１０を駆動するように、吸気カムシャフト１２に固定されている。すなわち、アクチュエータ４４を左側変位端駆動状態にすると、吸気バルブリフト量が最小となり、アクチュエータ４４を右側変位端駆動状態にすると、吸気バルブリフト量が最大となる。
【００５０】
以上のように構成された可変動弁機構６６によれば、アクチュエータ４４を駆動して吸気カムシャフト１２の軸方向の位置を変化させることによって、図４及び図５に示すように、吸気バルブ１０のバルブリフト量（以下、「吸気バルブリフト量」とも言う）を変化させることができる。図４は、クランク角と吸気バルブ１０及び排気バルブ１１のバルブリフト量との関係を示す図である。図４の横軸はクランク角を表し、縦軸はバルブリフト量を表す。図４に示すように、吸気バルブリフト量は、吸気カムシャフト１２の左側変位端位置に対応する最小リフト量の状態から、吸気カムシャフト１２の右側変位端位置に対応する最大リフト量の状態まで、連続的に変化する。図５は、吸気カムシャフト１２の軸方向の位置と吸気バルブリフト量との関係を示す図である。図５の横軸は吸気カムシャフト１２の軸方向の位置を表し、縦軸は吸気バルブリフト量を表す。吸気カムシャフト１２の軸方向の位置が変化するのに伴って、吸気バルブ１０を駆動する吸気カム５２のノーズの高さが連続的に変化し、吸気バルブリフト量が変化するので、図５に示すように、吸気カムシャフト１２の軸方向の位置と吸気バルブリフト量との関係は一義的に決定される。
【００５１】
なお、以上説明した可変動弁機構６６の例では、図４に示すように、吸気バルブリフト量の変化（吸気バルブ作用角の変化）に伴って吸気バルブ１０の開閉タイミング（以下、「吸気バルブタイミング」とも言う）も変化しているが、吸気バルブリフト量の値によらず吸気バルブタイミングが常に一定となるように吸気カム５２を形成しても良い。その場合、吸気カムシャフト１２の回転位相をクランクシャフト１７の回転位相に対して進角又は遅角させる可変バルブタイミング機構を更に備え、吸気バルブタイミングの可変制御を吸気バルブリフト量の可変制御とは独立して行うことが可能となるように可変動弁機構６６を構成しても良い。そのようなシステムについても本発明を適用することができる。
【００５２】
以上説明したように構成された可変動弁機構６６によれば、吸気バルブリフト量を内燃機関１の運転状態に応じた最適な値に制御することができる。吸気バルブリフト量の可変制御の一例について、図６を参照して説明する。図６は、内燃機関１の運転状態に応じた吸気バルブリフト量の目標値（以下、「目標吸気バルブリフト量」とも言う）をエンジン回転数及び要求トルクに基づいて決定するマップである。図６の横軸はエンジン回転数を表し、縦軸は要求トルクを表す。また、図中の曲線Ａ，Ｂ，Ｃ，及びＤは、目標吸気バルブリフト量の等量線を表す。図６に示すように、本実施例の制御システムでは、エンジン回転数が低く要求トルクが小さい低負荷運転時には目標吸気バルブリフト量が小さな値に設定される。一方、エンジン回転数が高く要求トルクが大きい高負荷運転時には目標吸気バルブリフト量が大きな値に設定される。
【００５３】
ＥＣＵ２０には図６に示すマップが予め記憶されており、このマップに基づいて、上述した各種センサ等の出力に基づいて取得される内燃機関１の運転状態に応じた目標吸気バルブリフト量が決定される。そして、吸気カムシャフト１２の軸方向の位置が、目標吸気バルブリフト量に対応する位置となるように、アクチュエータ４４を駆動して吸気カムシ
ャフト１２を軸方向に移動させる。
【００５４】
このように、本実施例の可変動弁機構６６の制御システムでは、吸気カムシャフト１２の位置を変更することによって、吸気バルブリフト量を変化させる。従って、吸気バルブリフト量を目標吸気バルブリフト量に精度良く制御するためには、吸気カムシャフト１２の位置を精度良く検出する必要がある。このために、本実施例の可変動弁機構６６には、吸気カムシャフト１２の位置を検出するセンサであるカム位置センサ３２が備えられている。
【００５５】
図２に示すように、カム位置センサ３２は、吸気カムシャフト１２のアクチュエータ４４が備えられた側の端部とは反対側の端部に配置されている。図２に示すように、カム位置センサ３２は、吸気カムシャフト１２に固定されたコア５６と、コア５６を取り囲むように設けられたコイル５８と、を有して構成されている。コア５６には磁性体５４が備えられており、コア５６とコイル５８とによって差動トランス式の非接触ストロークセンサが構成されている。カム位置センサ３２の出力はＥＣＵ２０に入力されるようになっている。
【００５６】
このように構成されたカム位置センサ３２は、図７に示すように、吸気カムシャフト１２の軸方向の位置に応じた出力を発する。図７は、吸気カムシャフト１２の軸方向の位置とカム位置センサ３２の出力との関係を示す図である。図７の横軸は吸気カムシャフト１２の軸方向の位置を表し、縦軸はカム位置センサ３２の出力を表す。図７に示すように、吸気カムシャフト１２の軸方向の位置とカム位置センサ３２の出力との関係は一対一の対応関係として予め求められている。従って、ＥＣＵ２０は、カム位置センサ３２の出力に基づいて吸気カムシャフト１２の軸方向の位置を検出することができる。
【００５７】
そして、図５に示したように、吸気カムシャフト１２の軸方向の位置と吸気バルブリフト量との間には一定の関係が成り立っているので、ＥＣＵ２０は、カム位置センサ３２の出力に基づいて吸気バルブリフト量を算出することができる。つまり、本実施例におけるカム位置センサ３２は、本発明における「動弁系の動作特性に応じた出力を発するセンサ」に相当する。
【００５８】
このように、本実施例のシステムでは、カム位置センサ３２の出力と吸気バルブリフト量との予め求められた対応関係に基づいて、カム位置センサ３２の出力から吸気バルブリフト量が算出され、該算出された吸気バルブリフト量が内燃機関１の運転状態に応じた目標吸気バルブリフト量となるように、アクチュエータ４４を駆動する制御が行われる。従って、何らかの原因によって、このカム位置センサ３２の出力と吸気バルブリフト量との対応関係が適切ではなくなった場合、カム位置センサ３２の出力に基づいて吸気バルブリフト量を算出することが困難になり、吸気バルブリフト量を目標吸気バルブリフト量に精度良く制御することができなくなる虞がある。例えば、カム位置センサ３２の動作環境（温度等）の変化やカム位置センサ３２自体の経時的な変化によるカム位置センサ３２の出力特性の変化や、カム位置センサ３２の取り付け位置のばらつきやカム位置センサ３２の製造上のばらつき等に起因して、カム位置センサ３２の出力と吸気バルブリフト量との対応関係が予め求められた対応関係からずれる可能性がある。
【００５９】
このような場合に、本実施例のシステムでは、吸気バルブリフト量を特定の基準吸気バルブリフト量とすべくアクチュエータ４４を駆動し、その状態におけるカム位置センサ３２の出力を基準出力として学習し、該学習された基準出力と基準吸気バルブリフト量との対応関係に基づいて、カム位置センサ３２の出力とバルブリフト量との対応関係を較正するようにしている。ここで、「基準吸気バルブリフト量」とは、吸気バルブリフト量を該基準吸気バルブリフト量とするためのアクチュエータ４４の駆動状態が既知であるような
吸気バルブリフト量である。
【００６０】
本実施例では、基準吸気バルブリフト量として、アクチュエータ４４を「左側変位端駆動状態」とすることによって実現される「最小吸気バルブリフト量」と、アクチュエータ４４を「右側変位端駆動状態」とすることによって実現される「最大吸気バルブリフト量」と、が設定されている。そして、アクチュエータ４４を「左側変位端駆動状態」とした場合のカム位置センサ３２の出力を「最小側基準出力」として学習し、また、アクチュエータ４４を「右側変位端駆動状態」とした場合のカム位置センサ３２の出力を「最大側基準出力」として学習する。これにより、「最大吸気バルブリフト量」及び「最小吸気バルブリフト量」に対応するカム位置センサ３２の最新の出力を学習することができるので、これらの学習値に基づいてカム位置センサ３２の出力と吸気バルブリフト量との対応関係を較正することができる。
【００６１】
例えば、図８は、カム位置センサ３２の出力と吸気バルブリフト量との間に実際に成り立っている対応関係が、上述したような何らかの原因によって、現在用いられている既存の関係Ｆ０に対して一様にシフトした関係Ｆ１となっている場合を例示した図である。この場合、カム位置センサ３２の出力がＸである時の実際の吸気バルブリフト量はＳ１となっているはずであるが、関係Ｆ０に基づいて算出される吸気バルブリフト量はＳ０となってしまい、十分な精度で吸気バルブリフト量を算出することができなくなる。これに対し、アクチュエータ４４を「左側変位端駆動状態」として「最小吸気バルブリフト量ＳＬ」が実現された時のカム位置センサ３２の「出力ＸＬ１を最小側基準出力」として学習し、また、アクチュエータ４４を「右側変位端駆動状態」として「最大吸気バルブリフト量ＳＲ」が実現された時のカム位置センサ３２の「出力ＸＲ１を最大側基準出力」として学習する。そして、既存の関係Ｆ０における「最小吸気バルブリフト量ＳＬ」に対応するカム位置センサ３２の出力ＸＬ０と「最小側基準出力ＸＬ１」との比較、及び、既存の関係Ｆ０における「最大吸気バルブリフト量ＳＲ」に対応するカム位置センサ３２の出力ＸＲ０と「最大側基準出力ＸＲ１」との比較に基づいて、既存の対応関係Ｆ０を補正して実際の対応関係Ｆ１を求める。これにより、カム位置センサ３２の出力と吸気バルブリフト量との対応関係が既存の関係からずれた場合においても、カム位置センサ３２の出力に基づいて精度良く吸気バルブリフト量を算出することができるようになる。
【００６２】
本実施例における最大吸気バルブリフト量及び最小吸気バルブリフト量が、本発明における「動弁系の基準動作特性」に相当する。また、本実施例において最大吸気バルブリフト量及び最小吸気バルブリフト量を実現すべくアクチュエータ４４を駆動した場合のカム位置センサ３２の出力を学習するＥＣＵ２０が、本発明における「学習手段」に相当する。また、本実施例において、最大側基準出力及び最小側基準出力と、最大吸気バルブリフト量及び最小吸気バルブリフト量との対応関係に基づいて、カム位置センサ３２の出力から吸気バルブリフト量を算出するＥＣＵ２０が、本発明における「算出手段」に相当する。また、本実施例において、このようにして算出された吸気バルブリフト量が上述のマップに従って決定された目標吸気バルブリフト量となるようにアクチュエータ４４を駆動するＥＣＵ２０が、本発明における「制御手段」に相当する。
【００６３】
カム位置センサ３２の出力と吸気バルブリフト量との対応関係が適切ではないと判断される場合、上述のような基準出力の学習をできるだけ早期に実行して、カム位置センサ３２の出力と吸気バルブリフト量との対応関係を更新する必要がある。このように基準出力の学習を実行すべきであると判断される条件を、以下「学習要求条件」と称する。学習要求条件が成立する場合としては、例えば、上述のようにカム位置センサ３２の動作環境の変化やカム位置センサ３２自体の経時的な変化に鑑みてカム位置センサ３２の出力特性の変化が予想される場合や、また、学習された基準出力がバッテリーの交換等によってＥＣＵ２０内のメモリから消去されてしまった場合等が挙げられる。
【００６４】
ところで、学習要求条件が成り立った時点で、即座に基準出力の学習を実行できるとは限らない。基準出力の学習を行う際には、吸気バルブリフト量が基準吸気バルブリフト量（本実施例では、最大吸気バルブリフト量又は最小吸気バルブリフト量）となるようにアクチュエータ４４を駆動する必要があるため、現状の内燃機関１の運転状態にとって最適な目標吸気バルブリフト量と基準吸気バルブリフト量とが大きく異なる場合に、基準出力の学習の実行に起因して内燃機関１の動作状態が悪化する虞があるからである。
【００６５】
例えば、内燃機関１の運転状態がフューエルカットが実行される運転状態やアイドリング運転状態以外の運転状態である場合に、最小側基準出力の学習を実行すべくアクチュエータ４４を左側変位端駆動状態としてしまうと、内燃機関１の運転状態に対して吸入空気量が不足して燃焼不良を引き起こす虞がある。そのため、最小側基準出力の学習要求条件が成立した場合であっても、吸気バルブリフト量を最小吸気バルブリフト量としても不具合が発生しないような運転状態となるまでの間は、最小側基準出力の学習を実行することができない。このような、内燃機関１の動作状態を悪化させることなく基準出力の学習を実行可能な条件を、以下「学習可能条件」と称する。学習可能条件が成立する場合としては、例えば、学習の対象となる基準吸気バルブリフト量と、現状の内燃機関１の運転状態に対応する目標吸気バルブリフト量とが大きく異ならない場合等である。
【００６６】
このように、学習要求条件が成立しているにもかかわらず学習可能条件が成立しない状況においては、カム位置センサ３２の出力と吸気バルブリフト量との対応関係が適切でない状態で吸気バルブリフト量の制御が行われることになるため、吸気バルブリフト量を目標吸気バルブリフト量に精度良く制御することが困難となるという問題があった。
【００６７】
そこで、本実施例のシステムでは、空燃比センサ２１によって検出される空燃比と、学習要求条件が成立していない状態（すなわち、カム位置センサ３２の出力と吸気バルブリフト量との対応関係が適切である状態）においてＥＣＵ２０によって算出される吸気バルブリフト量と、の組み合わせを推定基準値として学習し、該学習された推定基準値に基づいて、空燃比センサ２１による空燃比の検出値から現在の吸気バルブリフト量を推定することができるようにした。空燃比は吸気バルブリフト量に相関する内燃機関１の状態量の一つであり、本実施例における空燃比が、本発明の「内燃機関の所定の状態量」に相当する。また、本実施例における空燃比センサ２１は、本発明における「状態量検出手段」に相当する。また、本実施例において、空燃比センサ２１によって検出される空燃比と、カム位置センサ３２の出力に基づいてＥＣＵ２０によって算出される吸気バルブリフト量と、の組み合わせを推定基準値として学習するＥＣＵ２０が、本発明における「第２学習手段」に相当する。
【００６８】
本実施例のシステムでは、吸気バルブリフト量が最大吸気バルブリフト量ＳＲ及び最小吸気バルブリフト量ＳＬである場合について推定基準値の学習を行うようにした。すなわち、
算出される吸気バルブリフト量が「最大吸気バルブリフト量ＳＲ」である時に空燃比センサ２１によって検出される空燃比を「最大側空燃比ＡＦＲ」として学習し、最大吸気バルブリフト量ＳＲと最大側空燃比ＡＦＲとの組み合わせを「最大側推定基準値ＥＢＲ」として学習する。また、算出される吸気バルブリフト量が「最小吸気バルブリフト量ＳＬ」である時に空燃比センサ２１によって検出される空燃比を「最小側空燃比ＡＦＬ」として学習し、最小吸気バルブリフト量ＳＬと最小側空燃比ＡＦＬとの組み合わせを「最小側推定基準値ＥＢＬ」として学習する。
【００６９】
このように推定基準値の学習を行い、図９に示すように、空燃比と吸気バルブリフト量との平面上で最大側推定基準値ＥＢＲと最小側推定基準値ＥＢＬとの２点を含む直線で表
現される線形関数によって、空燃比から吸気バルブリフト量を推定するようにした。具体的には、空燃比センサ２１によって検出された空燃比がＡＦである場合の吸気バルブリフト量Ｓを、
【数１】
2009041543.tif 000003
によって算出するようにした。
【００７０】
本実施例のシステムでは、学習要求条件が成立していない状況（すなわち、カム位置センサ３２の出力と吸気バルブリフト量との対応関係が適切である状況）において、上述した推定基準値の学習を実行しておく。そして、学習要求条件が成立し、且つ、学習可能条件が成立しない状況（すなわち、カム位置センサ３２の出力に基づく吸気バルブリフト量の検出が困難となっている状況）においては、該推定基準値と空燃比センサ２１によって検出される現在の空燃比とに基づいて吸気バルブリフト量を推定し、該推定された吸気バルブリフト量に基づいて可変動弁機構６６の制御を行うようにした。具体的には、該推定される吸気バルブリフト量が内燃機関１の運転状態に応じて決定される目標吸気バルブリフト量となるように、アクチュエータ４４を駆動する。
【００７１】
こうすることによって、カム位置センサ３２の出力と吸気バルブリフト量との間の適切な対応関係を定めるための最小側基準出力及び最大側基準出力が存在しない状態においても、吸気バルブリフト量を目標吸気バルブリフト量に精度良く制御することが可能となり、内燃機関１の動作状態が悪化することを抑制することが可能になる。
【００７２】
本実施例において、学習要求条件が成立し且つ学習可能条件が成立しない場合にＥＣＵ２０によって実行される制御、すなわち、空燃比センサ２１によって検出される空燃比と、推定基準値と、に基づいて吸気バルブリフト量を推定し、該推定された吸気バルブリフト量が目標吸気バルブリフト量となるようにアクチュエータ４４を駆動する制御が、本発明における「推定制御」に相当する。
【００７３】
ここで、ＥＣＵ２０によって行われる本実施例の推定制御の具体的な実行手順について、図１０及び図１１を参照して説明する。図１０は、本実施例の推定基準値の学習を実行するためのルーチンを示すフローチャートである。
【００７４】
ステップＳ１０１において、ＥＣＵ２０は、推定基準値学習条件が成立しているか否かを判定する。ここで、「推定基準値学習条件」とは、空燃比の変動が所定の範囲内におさまる条件である。例えば、内燃機関１が定常運転状態である場合に推定基準値学習条件が成立する。推定基準値の学習を推定基準値学習条件が成立する場合に制限することによって、推定基準値として学習される空燃比に含まれる誤差をできるだけ小さくすることができるので、推定基準値に基づく吸気バルブリフト量の推定精度を向上させることができる。ステップＳ１０１で肯定判定された場合、ＥＣＵ２０はステップＳ１０２に進む。ステップＳ１０１で否定判定された場合、ＥＣＵ２０は本ルーチンの実行を終了する。
【００７５】
ステップＳ１０２において、ＥＣＵ２０は、カム位置センサ３２の出力に基づいて算出される吸気バルブリフト量が最大吸気バルブリフト量ＳＲであるか否かを判定する。ステップＳ１０２で肯定判定された場合、ＥＣＵ２０はステップＳ１０３に進む。ステップＳ１０２で否定判定された場合、ＥＣＵ２０はステップＳ１０４に進む。
【００７６】
ステップＳ１０３において、ＥＣＵ２０は、空燃比センサ２１によって空燃比を検出し
、検出される空燃比を最大側空燃比ＡＦＲとして学習し、最大吸気バルブリフト量ＳＲと最大側空燃比ＡＦＲとの組み合わせを最大側推定基準値ＥＢＲとして学習する。
【００７７】
ステップＳ１０４において、ＥＣＵ２０は、カム位置センサ３２の出力に基づいて算出される吸気バルブリフト量が最小吸気バルブリフト量ＳＬであるか否かを判定する。ステップＳ１０４で肯定判定された場合、ＥＣＵ２０はステップＳ１０５に進む。ステップＳ１０４で否定判定された場合、ＥＣＵ２０は本ルーチンの実行を終了する。
【００７８】
ステップＳ１０５において、ＥＣＵ２０は、空燃比センサ２１によって空燃比を検出し、検出される空燃比を最小側空燃比ＡＦＬとして学習し、最小吸気バルブリフト量ＳＬと最小側空燃比ＡＦＬとの組み合わせを最小側推定基準値ＥＢＬとして学習する。
【００７９】
次に、図１１は、本実施例の推定制御を実行するためのルーチンを示すフローチャートである。
【００８０】
ステップＳ２０１において、ＥＣＵ２０は、吸気バルブリフト量がカム位置センサ３２の出力に基づいて算出不可能になったか否かを判定する。具体的には、上述した学習要求条件が成立し、且つ、学習可能条件が成立しない場合（すなわち、カム位置センサ３２の出力と吸気バルブリフト量との対応関係が適切ではなくなっているにもかかわらず、基準出力の学習を行うことができない状況となっている場合）に、吸気バルブリフト量がカム位置センサ３２の出力に基づいて算出不可能になったと判定される。ステップＳ２０１で肯定判定された場合、ＥＣＵ２０はステップＳ２０２に進む。ステップＳ２０１で否定判定された場合、ＥＣＵ２０は本ルーチンの実行を終了する。
【００８１】
ステップＳ２０２において、ＥＣＵ２０は、アクチュエータ４４の駆動を停止する。これにより、可変動弁機構６６による吸気バルブリフト量の可変制御を停止することを意味する。これにより、以降のステップにおいて空燃比センサ２１によって空燃比が検出される際に、より安定した空燃比を検出することができるようになり、空燃比の検出値に大きな誤差が含まれることを抑制できる。
【００８２】
ステップＳ２０３において、ＥＣＵ２０は、空燃比検出条件が成立しているか否かを判定する。「空燃比検出条件」は、「推定基準値学習条件」と同じである。すなわち、空燃比の変動が所定の範囲内におさまる条件である。例えば、内燃機関１が定常運転状態である場合に空燃比検出条件が成立する。以降のステップにおける空燃比の検出をこの空燃比検出条件が成立する場合に制限することにより、より安定した空燃比を検出することができるようになり、空燃比の検出値に大きな誤差が含まれることを抑制できる。
【００８３】
ステップＳ２０４において、ＥＣＵ２０は、空燃比センサ２１によって空燃比ＡＦを検出する。
【００８４】
ステップＳ２０５において、ＥＣＵ２０は、吸気バルブリフト量を推定する。具体的には、ステップＳ２０４において検出した空燃比ＡＦと、図１０のルーチンで学習した最大側推定基準値ＥＢＲ及び最小側推定基準値ＥＢＬと、に基づいて、上述した数１に示す式に従って吸気バルブリフト量の推定値Ｓを算出する。
【００８５】
ステップＳ２０６において、ＥＣＵ２０は、吸気バルブリフト量の推定制御を実行する。具体的には、ステップＳ２０５において推定した吸気バルブリフト量が目標吸気バルブリフト量となるようにアクチュエータ４４を駆動する制御を行う。
【００８６】
このルーチンを実行することによって、学習要求条件が成立し、且つ、学習可能条件が
成立しないために、適切な基準出力が存在しない状況においても、吸気バルブリフト量を目標吸気バルブリフト量に精度良く制御することが可能になる。
【００８７】
ここで、通常制御時の吸気バルブリフト量の可変制御と、上記ルーチンのステップＳ２０６において実行される吸気バルブリフト量の推定制御とは、前者ではカム位置センサ３２の出力に基づいて算出される吸気バルブリフト量を用いて制御が行われる一方、後者では推定制御によって推定される吸気バルブリフト量を用いいて制御が行われる、という相違点以外は、共通の制御態様であっても良い。
【００８８】
ただし、吸気バルブリフト量の推定制御において、推定基準値と空燃比とに基づいて推定される吸気バルブリフト量には、推定計算に伴う誤差が含まれる可能性がある。従って、吸気バルブリフト量の推定制御が行われている場合には、この誤差に起因して吸気バルブリフト量が目標吸気バルブリフト量からずれる可能性がある。特に、筒内吸入空気量が減少する側へ吸気バルブリフト量を変化させるような目標吸気バルブリフト量が設定された場合（すなわち、現在の吸気バルブリフト量より小さい目標吸気バルブリフト量が設定された場合）に、推定制御によって実現された吸気バルブリフト量が、該目標吸気バルブリフト量と比較して筒内吸入空気量がさらに少なくなるような吸気バルブリフト量にずれてしまった場合（すなわち、目標吸気バルブリフト量より更に小さい吸気バルブリフト量になってしまった場合）、筒内吸入空気量が不足して失火等の燃焼不良を引き起こす虞がある。
【００８９】
そこで、吸気バルブリフト量の推定制御において、目標吸気バルブリフト量が現在の吸気バルブリフト量より小さい場合、吸気バルブリフト量を該目標吸気バルブリフト量とすべくアクチュエータ４４を駆動する場合の駆動速度を、バルブリフト量の通常制御の実行時と比較して、遅くするようにしても良い。具体的には、図１２のフローチャートに示すように、まずステップＳ３０１において、ＥＣＵ２０は、目標吸気バルブリフト量が現在の吸気バルブリフト量より小さいか否かを判定する。そして、ステップＳ３０１で肯定判定された場合、ＥＣＵ２０はステップＳ３０２に進み、アクチュエータ４４の駆動速度を通常制御時と比較して遅くする。このようにすることで、推定制御によって実現される吸気バルブリフト量が目標吸気バルブリフト量よりさらに小さい場合においても、筒内吸入空気量が急激に減少することを抑制できる。従って、失火等の燃焼不良を抑制することができる。
【００９０】
また、吸気バルブリフト量の推定制御によって実現される吸気バルブリフト量が目標吸気バルブリフト量よりさらに小さい場合において、筒内吸入空気量の急激な減少による失火等の燃焼不良をより確実に回避するために、吸気バルブリフト量の推定制御において、目標吸気バルブリフト量が現在の吸気バルブリフト量より小さい場合、吸気バルブリフト量を該目標吸気バルブリフト量とすべくアクチュエータ４４を駆動することを禁止しても良い。具体的には、図１３のフローチャートに示すように、まずステップＳ４０１において、ＥＣＵ２０は、目標吸気バルブリフト量が現在の吸気バルブリフト量より小さいか否かを判定する。そして、ステップＳ４０１で肯定判定された場合、ＥＣＵ２０はステップＳ４０２に進み、アクチュエータ４４の駆動を禁止する。
【００９１】
ここで、空燃比が所定の目標空燃比となるようにフィードバック制御を行う構成を有するシステムに本発明を適用する場合の実施例について説明する。上述したように、空燃比は吸気バルブリフト量に相関する内燃機関１の状態量の一つである。従って、本実施例の吸気バルブリフト量の推定制御が実行される場合に、推定制御によって実現される吸気バルブリフト量に誤差が含まれていると、吸気バルブリフト量に相関する空燃比にもその誤差の影響が現れることになる。そのため、空燃比が目標空燃比となるようにフィードバック制御が行われても、空燃比が目標空燃比に収束しにくくなる。つまり、推定制御によっ
て実現される吸気バルブリフト量に含まれる誤差は、空燃比のフィードバック制御においては、空燃比が目標空燃比に収束しない期間が通常想定される期間を超えて長期間継続する現象となって顕れる可能性がある。
【００９２】
そこで、吸気バルブリフト量の推定制御の実行中に、空燃比のフィードバック制御における空燃比のフィードバック補正量が所定範囲外となる期間が所定時間以上継続した場合には、吸気バルブリフト量の推定値に誤差が含まれていると判断し、推定制御によって推定される吸気バルブリフト量の推定値を補正するようにしても良い。具体的には、図１４のフローチャートに示すように、まずステップＳ５０１において、ＥＣＵ２０は、所定時間以上空燃比フィードバック補正量が所定範囲外となったか否かを判定する。ここで、「所定範囲」及び「所定時間」は、空燃比のフィードバック制御において空燃比が目標空燃比に収束しない期間が通常想定される期間を超えて長期間継続していると判断可能なように予め定められた偏差の範囲と時間である。ステップＳ５０１で肯定判定された場合、ステップＳ５０２において、ＥＣＵ２０は、推定制御によって推定される吸気バルブリフト量を補正する。例えば、空燃比の目標空燃比よりリッチ側へのずれに対して空燃比をリーン側に補正しようとするフィードバック補正量が、所定時間以上継続して所定範囲を超える値となる場合には、推定制御による吸気バルブリフト量の推定値が、実際の吸気バルブリフト量より大きい側にずれている可能性が考えられる。従って、この場合、推定制御による吸気バルブリフト量の推定値を小さい値に補正する。この例では、空燃比が本発明における「第２状態量」に相当する。
【００９３】
なお、以上述べた実施例は本発明を説明するための一例であって、本発明の本旨を逸脱しない範囲内において上記の実施例には種々の変更を加え得る。例えば、上記実施例では、推定基準値として、最大吸気バルブリフト量及び最小吸気バルブリフト量に対応する空燃比を学習する例を示したが、推定基準値として学習される吸気バルブリフト量はこれに限られない。例えば、少なくとも２つの異なる吸気バルブリフト量とそれに対応する空燃比について推定基準値を学習すれば、本実施例で示したような線形関数を用いた吸気バルブリフト量の推定を行うことが可能である。
【００９４】
また、本実施例では、２つの推定基準値に基づく線形関数を用いて吸気バルブリフト量を推定する例を示したが、推定に用いられる関数は線形に限られない。例えば、３つ以上の異なる吸気バルブリフト量について推定基準値を学習し、より高次の関数を用いて吸気バルブリフト量を推定するようにしても良い。また、多数の推定基準値を学習することによって、空燃比と吸気バルブリフト量との相関関係をマップとして学習するようにしても良い。
【００９５】
また、本実施例では、吸気バルブのバルブリフト量を可変とする可変動弁機構を備えたシステムに本発明を適用した例について説明したが、本発明は、吸気バルブ及び／又は排気バルブのバルブリフト量、バルブ作用角、又はバルブタイミングの少なくとも一つを可変とする可変動弁機構に適用することができる。
【００９６】
また、本実施例では、推定基準値の学習において、吸気バルブリフト量と相関する物理量として特に空燃比を学習するようにしたが、可変とされる動弁系の動作特性に相関する物理量であればどのような物理量であっても良い。
【００９７】
また、本実施例では、３次元カムを固定したカムシャフトを軸方向に移動させることによってバルブリフト量を可変とする可変動弁機構について説明したが、その他の構成を有する可変動弁機構であっても良い。
【図面の簡単な説明】
【００９８】
【図１】実施例に係る内燃機関の制御システムの概略構成を示す概念図である。
【図２】実施例に係る可変動弁機構の概略構成を示す概念図である。
【図３】実施例に係る吸気カムの斜視図である。
【図４】実施例に係る排気バルブ及び吸気バルブのバルブリフト量とクランク角との関係を示す図である。
【図５】実施例における吸気カムシャフトの軸方向の位置と吸気バルブリフト量との関係を示す図である。
【図６】実施例における内燃機関の運転状態に応じて定められた吸気バルブリフト量の目標値を示す図である。
【図７】実施例における吸気カムシャフトの軸方向の位置とカム位置センサの出力との関係を示す図である。
【図８】実施例におけるカム位置センサの出力と吸気バルブリフト量との関係を示す図である。
【図９】実施例における空燃比と吸気バルブリフト量との関係及び推定基準値が学習される空燃比及び吸気バルブリフト量を示す図である。
【図１０】実施例における推定基準値の学習を実行するためのルーチンを示すフローチャートである。
【図１１】実施例における吸気バルブリフト量の推定制御を実行するためのルーチンを示すフローチャートである。
【図１２】実施例における吸気バルブリフト量の推定制御において筒内吸入空気量が減少する側へ吸気バルブリフト量を変化させる場合にアクチュエータの駆動速度を減速する制御を実行するためのルーチンを示すフローチャートである。
【図１３】実施例における吸気バルブリフト量の推定制御において筒内吸入空気量が減少する側へ吸気バルブリフト量を変化させることを禁止する制御を実行するためのルーチンを示すフローチャートである。
【図１４】実施例における吸気バルブリフト量の推定制御において空燃比のフィードバック補正量が所定時間以上所定範囲外の値となった場合に吸気バルブリフト量の推定値を補正する制御を実行するためのルーチンを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００９９】
１     内燃機関
２     気筒
３     吸気ポート
４     排気ポート
５     燃料噴射弁
６     スロットル弁
７     吸気圧センサ
８     エアフローメータ
９     排気浄化装置
１０   吸気バルブ
１１   排気バルブ
１２   吸気カムシャフト
１３   排気カムシャフト
１４   点火プラグ
１５   ピストン
１６   コンロッド
１７   クランクシャフト
１８   回転数センサ
１９   水温センサ
２０   ＥＣＵ
２１   空燃比センサ
２２   アクセル開度センサ
２３   燃焼室
２４   モータ
３０   吸気通路
４０   排気通路
４４   アクチュエータ
４６   ＯＣＶ
４８   第１油圧室
５０   第２油圧室
５２   吸気カム
５４   磁性体
５６   コア
５８   コイル
６０   第１オイル導入通路
６２   オイル供給通路
６４   第２オイル導入通路
６６   可変動弁機構
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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