JP2006083734A - ハイブリッド車用エンジンの学習制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ハイブリッド車において、ＨＣ低減のための補助アイテム等を付加することなく、バッテリクリア後の冷間始動時のＨＣ排出量を低減する。
【解決手段】ハイブリッド車用エンジンのアイドル空気量学習制御において、バッテリクリア後（フラグＥＸＳＵＰ＝ＯＮ）、エンジンの冷却水の水温に関係なく、エンジンの暖機運転要求を行って（ステップＳ１７）、アイドル空気量学習のためのアイドル運転状態を強制的に作り出して、アイドル空気量学習を実行する（ステップＳ１８，ステップＳ１９）。これにより、バッテリクリアがあった後、次の冷間始動時において、初期値ではなく、実際のアイドル運転で学習した適正なアイドル空気量学習値でアイドル運転を行うことが可能になり、冷間始動時のＨＣの排出量を低減することができる。
【選択図】図４

Description

本発明は、エンジンとモータが駆動源として搭載されたハイブリッド車において、エンジンのアイドル空気量や空燃比などの学習制御を行うハイブリッド車用エンジンの学習制御装置に関する。

近年、環境保護の観点から、自動車に搭載されたエンジン（内燃機関）からの排気ガスの排出量低減と燃費の向上が望まれており、これを満足する自動車として、ハイブリッドシステムを搭載したハイブリッド車が実用化されている（例えば、特許文献１参照。）。

ハイブリッド車においては、燃費向上とエミッションの低減を目的として、エンジン停止条件が成立したときにエンジンを自動的に停止し（アイドルストップ）、このアイドルストップ後に、エンジン始動条件が成立したときにエンジンをスタータにより自動始動するというシステムが採用されている。

一方、ハイブリッド車などのエンジン制御として、エンジンのアイドル空気量学習制御や空燃比学習制御などが行われている（例えば、特許文献２及び特許文献３参照。）。

アイドル空気量学習は、吸気通路へのデポジット（燃料や潤滑油等の炭化物や酸化物）の付着などの原因によってエンジンの現在の運転状態が初期運転状態に対してずれが生じることから、これを補正するために実行されるもので、その学習値は、例えばＥＣＵ（電子制御ユニット）の揮発性メモリに記憶・更新される。

このようなアイドル空気量学習制御では、エンジンの冷却水の水温がある基準値（例えば６５℃）以上でスタータオン始動した場合にはアイドル空気量学習を禁止している。その理由は、ハイブリッド車は燃費の向上を目的としており、水温が高いとき（エンジンが暖機温度状態のとき）には燃料を無駄に消費するアイドル運転における制御値により学習値が乱れることをさけるためである。なお、学習のためのアイドル運転を禁止する水温の「基準値」を、以下の説明では「６５℃」とする。
特開２００１−２０７８８５号公報 特開２００３−０２７９９２号公報 特開２００１−０９０５８３号公報

ところで、エンジンのアイドル空気量学習制御を行っているハイブリッド車において、補機バッテリの端子を外した時、バッテリの交換時、あるいは、ＥＣＵの交換時など、補機バッテリからＥＣＵへの給電が停止された状態（以下、バッテリクリアという）になると、ＥＣＵ内の揮発性メモリに記憶されているアイドル空気量の学習値が初期化されてしまうので、以下のような問題が発生する。

すなわち、バッテリクリアが水温６５℃以上で実行され、水温６５℃以上でスタータオン始動した場合、そのトリップ中においてアイドル空気量学習が実行されず、次の冷間始動時のアイドル空気量が初期値のままとなり、始動時空気量に敏感な始動時ＨＣ（ハイドロカーボン）がばらつく要因となる。この点について以下に詳しく説明する。

まず、例えばハイブリッド車のエンジンの調子が悪い時あるいは簡単な検査等のために
カーディーラなどに行って点検を行い、その点検が比較的短時間で完了した場合、運転停止からの時間があまり経過していないので、点検後においてもエンジン冷却水の水温が６５℃以上となる場合がある。このような点検の際にバッテリの端子が外された場合、バッテリクリアが水温６５℃以上で実行され、さらに、バッテリによる給電が復帰して６５℃以上でスタータオン始動が行われることがある。

このように、バッテリクリアが水温６５℃以上で実行され、水温６５℃以上でスタータオン始動した場合、上記した理由により水温６５℃以上でのアイドル運転が禁止されているため、アイドル空気量学習が一度も実行されない。また、信号待ちや渋滞などでハイブリッド車が停止した場合、上記したアイドルストップによりアイドル運転が行われないので、停止時においてもアイドル空気量学習が実行されず、ＥＣＵの揮発性メモリの記憶値は初期値のままとなる。このような状態つまりアイドル空気量学習が実行される機会のない状態は水温が６５℃以下になるまで継続される。

そして、以上の状態のハイブリッド車の運転を停止した後、例えば翌日の朝に冷間始動を行うと、アイドル空気量は初期値のままであり、アイドル運転が初期値で実行される。このとき、初期値が適正なアイドル空気量（現在までのアイドル空気量学習値）よりも大きい場合、冷間始動時でエンジン排気側の触媒が活性化していないときに空気量が多く流れることになるので、ＨＣが下流側に多く流れてしまう。一方、初期値が適正なアイドル空気量よりも小さい場合、空気量が少なすぎて始動に必要な空気量を確保することができず、空気不足により失火状態となってＨＣの排出量が増大する。従って、いずれの場合もＨＣの排出量が多くなってしまう。

また、このようなバッテリクリアによる問題は空燃比学習制御においても発生する。すなわち、空燃比学習制御は、エンジンの吸入空気量の全域（空気量０〜ＭＡＸ）を複数の領域に分割し、その各領域ごとに学習を行っており、アイドル運転に対応する領域についても学習が実施されている。従って、ハイブリッド車用エンジンの空燃比学習制御において、バッテリクリアが水温６５℃以上で実行され、水温６５℃以上でスタータオン始動した場合、アイドル運転領域における空燃比学習が実行されずに、冷間始動時のＨＣ排出量が増大する。

ここで、前記した特許文献２（特開２００３−０２７９９２号公報）には、バッテリクリアにより学習値が初期化されるという問題を解消する方法が開示されているが、この文献に記載の方法は、バッテリクリア直後にアイドル空気量の学習値を見込み（初期値に対する所定量の嵩上げ）で増加させる方法であり、実際の運転状態を反映していないので、現在の運転状態に合った正確な学習値を得ることは困難であり、冷間始動時のＨＣの低減効果は期待できない。

また、前記した特許文献３（特開２００１−０９０５８３号公報）にも、バッテリクリアによる学習値消去の対策が開示されているが、この文献に記載の方法は、内燃機関をストイキ運転モードまたはリーン運転モードで運転制御する装置において、バッテリクリア後に再学習を行うにあたり、学習条件内での運転（ストイキ運転モード）に制限する方法であり、この方法をハイブリッド車用エンジンのアイドル空気量学習に適用しても、上記した冷間始動時のＨＣの問題を解決することはできない。

なお、ハイブリッド車において、ＨＣ低減のための補助アイテムとして、排出ＨＣを吸着剤に付着させた後に徐々に浄化する弁付きＨＣ吸着システム、あるいは、運転時の熱を蓄熱しておき、次の冷間始動時に蓄熱した熱を利用してエンジンの暖機を行うことによりＨＣの排出量を低減する蓄熱システムがあるが、これら補助アイテムを付加するとコスト高となる。また、補助アイテムの各機能が故障した際のバックアップ処理（例えば故障箇
所の表示）などを付加する必要もある。

本発明は以上のような暖機時制御に影響のある制御量の学習に関する問題点を解消するためになされたもので、ハイブリッド車において、ＨＣ低減のための補助アイテム等を付加することなく、バッテリクリア後の冷間始動時のＨＣ排出量を低減することが可能なハイブリッド車用エンジンの学習制御装置を提供することを目的とする。

本発明は、エンジンとモータが駆動源として搭載されたハイブリッド車において、エンジンの学習制御を行う学習制御装置であって、エンジンの制御量を学習する学習手段と、制御手段と、エンジンの制御装置（ＥＣＵ）への給電が停止されたか否かを検出する検出手段とを備え、前記制御手段は、前記エンジンの制御装置への給電停止があった後、エンジンの冷却水の水温に関係なく、エンジンの暖機運転要求を行って、前記学習手段による制御量の学習を実行するように構成されていることを特徴としている。

本発明によれば、エンジンの制御装置への給電停止（以下、バッテリクリアという）があった後、エンジン冷却水の水温に関係なく、学習のためのアイドル運転状態を強制的に作り出して、エンジンの制御量の学習を実行するので、バッテリクリアが水温６５℃（基準値）以上で行われた場合であっても、バッテリ復帰後の運転時には必ずアイドル運転が実施され、現在の運転状態を反映した正確な学習値を得ることができる。

本発明において、エンジンのアイドル空気量を学習する空気量学習手段を設け、バッテリクリアがあった後、前記空気量学習手段によるアイドル空気量学習を実行することが好ましい。この場合、バッテリクリアがあった後、エンジン冷却水の水温に関係なく、学習のためのアイドル運転状態を強制的に作り出して、アイドル空気量学習を実行することができるので、バッテリクリアが水温６５℃（基準値）以上で行われた場合であっても、バッテリ復帰後の運転時にはアイドル空気量学習が必ず実行される。従って、バッテリクリアがあった後、次の冷間始動時には、実際のアイドル運転で学習した適正なアイドル空気量学習値でアイドル運転を行うことが可能になり、冷間始動時のＨＣの排出量を低減することができる。

本発明において、エンジンのアイドル時の空燃比を学習する空燃比学習手段を設け、学習のためのアイドル運転状態を強制的に作り出したときに、上記したアイドル空気量学習に加えて、空燃比学習を実行するようにしてもよい。このように、バッテリクリア後にアイドル空気量学習及び空燃比学習を実行することにより、冷間始動時のＨＣの排出量を更に低減することができる。

本発明において、エンジンのアイドル運転時の空燃比を学習する空燃比学習手段を設け、学習のためのアイドル運転状態を強制的に作り出したときに、前記空燃比学習手段による空燃比学習を実行するようにしてもよい。この場合も、バッテリクリアがあった後、次の冷間始動時には、実際のアイドル運転で学習した適正な空燃比学習値でアイドル運転を行うことが可能になり、冷間始動時のＨＣの排出量を低減することができる。

なお、本発明において、アイドル運転状態を強制的に作り出したときに実行する学習はアイドル空気量学習や空燃比学習に限られることなく、エンジンの他の制御量の学習であってもよい。

本発明によれば、ハイブリッド車用エンジンの学習制御において、バッテリクリア後、エンジン冷却水の水温に関係なく、学習のための運転状態を強制的に作り出して、エンジ
ンの制御量の学習を実行するので、バッテリ復帰後の運転時には、必ず現在の運転状態を反映した正確な学習値を得ることができる。これにより冷間始動時のＨＣの排出量を低減することが可能になる。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。

図１は本発明を適用するハイブリッド車の一例を示す概略構成図である。

図１のハイブリッド車は、エンジン１、モータ２、ジェネレータ３、動力分割機構４、バッテリ５、インバータ６、及び、伝達機構７などを備えている。また、制御系として、ハイブリッドＥＣＵ２０、エンジンＥＣＵ３０、及び、モータＥＣＵ４０を備えている。

エンジン１は、例えばガソリンエンジンであって、エンジンＥＣＵ３０により燃料噴射制御、点火制御、及び、吸入空気量調節制御などの運転制御を受ける。エンジンＥＣＵ３０は、ハイブリッドＥＣＵ２０と通信しており、ハイブリッドＥＣＵ２０からの制御信号によりエンジン１を運転制御するとともに、必要に応じてエンジン１の運転状態に関するデータをハイブリッドＥＣＵ２０に出力する。

モータ２は、三相交流によってロータが回転することにより動力を発生する交流同期電動機である。モータ２には、バッテリ５の直流電力をインバータ６にて変換した交流電力が供給されて回転する。なお、モータ２は減速時や制動時には回生発電する。

ジェネレータ３は、モータ２と同様に交流同期電動機であって、エンジン１が発生する動力のうち、動力分割機構４を介して分配された動力によって駆動して交流電力を発電する。ジェネレータ３で発電された交流電力は、インバータ６にて直流電力に変換された後にバッテリ５に充電される。

モータ２及びジェネレータ３は、モータＥＣＵ４０により駆動制御される。モータＥＣＵ４０は、ハイブリッドＥＣＵ２０からの指令信号を受けてモータ２及びジェネレータ３を駆動制御するために必要な信号（回転数、印加電流など）をモータ２及びジェネレータ３から入力してインバータ６にスイッチング制御信号を出力する。

動力分割機構４は、図示はしないが、例えば、モータ２の回転軸に結合されたリングギヤと、ジェネレータ３の回転軸に結合されたサンギヤと、エンジン１の出力軸に結合されたキャリアとからなるプラネタリギヤであり、エンジン１の動力をモータ２の回転軸（駆動輪１４に連結）とジェネレータ３の回転軸とに分割する。

バッテリ５は、例えばニッケル水素バッテリセルを所定数直列に接続した高電圧バッテリであって、前記したようにジェネレータ３の発電電力によって充電される。バッテリ５は、ハイブリッドＥＣＵ２０によって監視されている。

インバータ６は、バッテリ５の直流電流とモータ２やジェネレータ３の交流電流との変換を行う電力交換装置である。インバータ６は、モータＥＣＵ４０により制御される。

伝達機構７は、動力分割機構４からの動力を駆動輪１４へ伝達する機構であって、例えば内部は潤滑油により潤滑される構成となっている。

ハイブリッドＥＣＵ２０は、エンジン１、モータ２及びバッテリ５などの各部に配置されたセンサ（図示せず）からの入力信号に応じて、エンジンＥＣＵ３０及びモータＥＣＵ
４０と通信してエンジン１及びモータ２のいずれか一方もしくは双方を動力源として駆動輪１４を駆動するというハイブリッド制御を行う。例えば、発進時や低速走行時のようにエンジン効率が低くなる領域では、エンジン１を停止させてモータ２のみの動力で駆動輪１４を駆動し、また、通常走行時には、エンジン１を作動させてそのエンジン１の動力で駆動輪１４を駆動するという制御を行う。さらに、全開加速等の高負荷時には、エンジン１の動力に加えて、バッテリ５からモータ２に電力を供給してモータ２による動力を補助動力として追加するという制御を行う。

また、ハイブリッドＥＣＵ２０は、エンジン停止条件が成立したときに、エンジン１を自動的に停止する制御（アイドルストップ）を行うよう、エンジンＥＣＵ３０と通信を行う。

以上のハイブリッドＥＣＵ２０、エンジンＥＣＵ３０及びモータＥＣＵ４０等への給電は補機バッテリ（１２Ｖ）５０によって行われる。補機バッテリ５０はコンバータ６０にて降圧された直流電力によって充電される。また、補機バッテリ５０の出力電圧は、コンバータ制御回路６１にて監視されており、例えば、補機バッテリ５０の端子電圧が所定レベル以下になったときに、バッテリクリア（各ＥＣＵへの給電停止）があったと判定し、その判定信号「バッテリクリア有り」をハイブリッドＥＣＵ２０からエンジンＥＣＵ３０に送るように構成されている。

エンジン１の吸気経路１ａには、電子制御式のスロットルバルブ８が配置されている。このスロットルバルブ８の開度（エンジン１への吸入空気量）は、エンジンＥＣＵ３０によって制御される。

エンジン１には、冷却水の水温を検出する温度センサ９と、エンジン回転数（クランクシャフト回転数）を検出する回転数センサ１０が配置されている。これら温度センサ９及び回転数センサ１０の出力信号はエンジンＥＣＵ３０に入力される。

エンジン１の排気経路１ｂには、２つの触媒１１及び触媒１２が上流側から順に配置されている。これら触媒１１、１２は、エンジン１から排出される排気ガス中のＨＣ等の有害成分を浄化するものである。また、エンジン１の排気経路１ｂ上で触媒１１の上流側に空燃比センサ１３が配置されている。空燃比センサ１３は、例えばＯ₂センサであって、
その出力信号はエンジンＥＣＵ３０に入力される。

次に、図１のハイブリッド車に適用する学習制御装置の具体的な例を説明する。

＜実施例１＞
図２は学習制御装置の一例の構成を示すブロック図である。

この例では、エンジンＥＣＵ３０に、アイドル空気量学習手段３２及び学習制御手段３３を設けており、これらアイドル空気量学習手段３２及び学習制御手段３３などによって学習制御装置３１が構成されている。

アイドル空気量学習手段３２は、エンジン１に配置した回転数センサ１０の検出信号からアイドル運転時のエンジン１の実際の回転数を求め、この実際のアイドル回転数と目標アイドル回転数との偏差（アイドル空気量フィードバック制御における補正量）に基づいてアイドル空気量を学習する。このアイドル空気量学習手段３２による学習は、図４のフローチャートのステップＳ１４及びステップＳ１８で実行するＥＱＧ学習である。

アイドル空気量学習手段３２で学習されたアイドル空気量学習値はエンジンＥＣＵ３０
内のメモリ３４に記憶される。このメモリ３４に記憶のアイドル空気量学習値は、アイドル空気量学習が実行されるごとに順次更新される。なお、メモリ３４は、例えば書き込み・読み出しが自由な揮発性メモリである。

学習制御手段３３は、アイドル空気量学習手段３２の動作を制御するものであって、下記の［バッテリクリア時の処理］と［アイドル空気量学習制御］を実行する。

学習制御手段３３は、図４のフローチャートに示すように、アイドル空気量学習を実行する条件が成立したときに、エンジン暖機運転要求を出す（ステップＳ１３及びステップＳ１７）。このエンジン暖機運転要求はエンジンＥＣＵ３０からハイブリッドＥＣＵ２０に送られ、ハイブリッドＥＣＵ２０がエンジン暖機運転を許可したら、エンジンＥＣＵ３０がエンジン１のアイドル運転を行う。また、学習制御手段３３は、エンジン暖機運転要求後でエンジン１がアイドル運転中のときに、アイドル空気量学習手段３２に学習を実行させる（ステップＳ１４、ステップＳ１８）。さらに、学習制御手段３３は、アイドル空気量学習手段３２による学習が完了したときにエンジン暖機運転要求をＯＦＦとし（ステップＳ１６及びステップＳ２０）、また、ステップＳ２１において、フラグＥＸＳＵＰを「ＯＦＦ」に設定する。

−バッテリクリア時の処理−
図３に示すように、前記補機バッテリ５０からの各ＥＣＵへの給電停止つまりバッテリクリアがあったと判定されたとき（ステップＳ１）、そのバッテリクリアの直後に、フラグＥＸＳＵＰを「ＯＮ」に設定する（ステップＳ２）。

−アイドル空気量学習制御−
この例で実施するアイドル空気量学習制御を、図４に示すフローチャートを参照しながら説明する。

まず、フラグＥＸＳＵＰが「ＯＮ」に設定されているか否かを判定する（ステップＳ１１）。フラグＥＸＳＵＰが「ＯＮ」でない場合はステップＳ１２に進み、フラグＥＸＳＵＰが「ＯＮ」である場合はステップＳ１７に進む。

ステップＳ１２では、エンジン１に配置した温度センサ９によって検出された冷却水の水温が６５℃（基準値）未満であるか否かを判定し、水温が６５℃以上であるときにはこのルーチンを終了する。この判定処理により水温が高いときの無駄なアイドリングが禁止される。

ステップＳ１２での判定結果が水温６５℃未満である場合、ステップＳ１３に進み、アイドル空気量学習（ＥＱＧ学習）を実行するためのエンジン暖機運転要求をハイブリッドＥＣＵ２０に出し、ハイブリッドＥＣＵ２０がエンジン暖機運転を許可したら、エンジン１の暖機運転（アイドル運転）を開始してステップＳ１４に進む。

ステップＳ１４では、アイドル空気量学習手段３２が、アイドル運転時のエンジン１の実際の回転数と、目標アイドル回転数との偏差に基づいてアイドル空気量の学習を行い、そのアイドル空気量学習値をエンジンＥＣＵ３０のメモリ３４に記憶する。以上のアイドル空気量学習が完了した後（ステップＳ１５）、学習制御手段３３が学習のためのエンジン暖機運転要求をＯＦＦにし（ステップＳ１６）、このルーチンを終了する。

一方、ステップＳ１１での判定で、フラグＥＸＳＵＰが「ＯＮ」となっている場合つまりバッテリクリアがあった場合は、エンジンＥＣＵ３０のメモリ３４内のアイドル空気量学習値が初期値になっているので、エンジン１の冷却水の水温に関係なく、アイドル空気
量学習を実行するためのエンジン暖機運転要求をハイブリッドＥＣＵ２０に出し（ステップＳ１７）、ハイブリッドＥＣＵ２０がエンジン暖機運転を許可したら、エンジン１の暖機運転（アイドル運転）を開始して学習のためのアイドル運転状態を強制的に作り出す。そして、このアイドル運転中にアイドル空気量学習手段３２がアイドル空気量学習を１回だけ実行して（ステップＳ１８，ステップＳ１９）、現在の適正なアイドル空気量学習値をエンジンＥＣＵ３０のメモリ３４に記憶する。

なお、上記ステップＳ１７において学習のためのエンジン暖機運転要求を出すタイミングは、例えば、バッテリ復帰後の運転中にハイブリッド車が信号待ちや渋滞などで最初に停止した時などが挙げられる。また、上記ステップＳ１８でのアイドル空気学習（ＥＱＧ学習）は、バッテリクリア後の学習であり偏差が大きいので、学習値を適正な範囲に短時間で収束させる急速学習（学習速度スピードアップ処理）とする。

以上のバッテリクリア後のアイドル空気量学習が完了した時点で、学習のためのエンジン暖機運転要求をＯＦＦにする（ステップＳ２０）。さらに、フラグＥＸＳＵＰを「ＯＦＦ」に設定し（ステップＳ２１）、このルーチンを終了する。なお、フラグＥＸＳＵＰは、次の新たなバッテリクリアがあるまで「ＯＦＦ」の状態が維持される。

以上のように、この実施例においては、バッテリクリア後、エンジン１の冷却水の水温に関係なく、学習のためのアイドル運転状態を強制的に作り出してアイドル空気量学習を１回だけ実行するので、バッテリクリアが水温６５℃以上で行われた場合であっても、バッテリ復帰後の運転時にはアイドル空気量学習が必ず実行される。従って、バッテリクリアがあった後、次の冷間始動時には、メモリ３４に記憶された適正なアイドル空気量学習値でアイドル運転を行うことが可能になり、冷間始動時のＨＣの排出量を低減することができる。

＜実施例２＞
図５は学習制御装置の他の例の構成を示すブロック図である。

まず、この例に適用する空燃比学習（Ａ／Ｆ学習）について説明する。空燃比学習は、図６に示すように、エンジン１の吸入空気量の全域（空気量０〜ＭＡＸ）を、例えばＲ１領域〜Ｒ４領域の４つの領域に分割し、そのＲ１領域，Ｒ２領域，Ｒ３領域，Ｒ４領域の各領域ごとにそれぞれ学習値を持たせることで、空気量の全域にわたって空燃比を精度良く制御するようにしている。また、エンジン１のアイドル運転に対応するＲ０領域についても空燃比学習が行われており、そのＲ０領域の学習値で冷間始動時の空燃比が決定されるが、バッテリクリアによりＲ０領域の空燃比学習値が初期値になると、冷間始動時のＨＣ排出量の問題が発生する。

そこで、この例では、前記した＜実施例１＞の構成に加えて、図５に示すように、学習制御装置１３１に空燃比学習手段３５を設けて、アイドル運転時の空燃比学習を強制的に実行する点に特徴がある。その構成を以下に具体的に説明する。

まず、空燃比学習手段３５は、エンジン１の排気側に配置した空燃比センサ１３の出力信号からエンジン１で燃焼された混合気の空燃比を求め、この実際の空燃比と目標空燃比との偏差（空燃比フィードバック制御における補正量）に基づいて空燃比を学習する。この空燃比学習手段３５による学習は、図７のフローチャートのステップＳ３４及びステップＳ３８で実行するＡ／Ｆ学習である。

空燃比学習手段３５で学習された空燃比学習値はエンジンＥＣＵ３０内のメモリ３４に記憶される。このメモリ３４に記憶の空燃比学習値は、空燃比学習が実行されるごとに順
次更新される。なお、空燃比学習は、上記したＲ１領域，Ｒ２領域，Ｒ３領域，Ｒ４領域、及び、アイドル領域であるＲ０領域の各領域について実行されるが、この例では、アイドル領域であるＲ０領域の空燃比学習についてのみ説明する。

また、学習制御手段１３３は、前記した＜実施例１＞で用いた学習制御手段３３と基本的に同じ構成であるが、アイドル空気量学習手段３２に加えて空燃比学習手段３５の学習動作を制御する点が相違する。

次に、この例の学習制御を図７に示すフローチャート参照しながら説明する。なお、この例においても、前記した＜実施例１＞と同様に、バッテリクリアがあった直後にフラグＥＸＳＵＰが「ＯＮ」に設定される（図３参照）。

まず、フラグＥＸＳＵＰが「ＯＮ」に設定されているか否かを判定する（ステップＳ３１）。フラグＥＸＳＵＰが「ＯＮ」でない場合はステップＳ３２に進む。ステップＳ３２〜ステップ３６までの処理は、前記した図４のステップＳ１２〜ステップＳ１６と基本的に同じ処理であるが、この例では、ステップＳ３４において、アイドル空気量学習手段３２によるアイドル空気量学習（ＥＱＧ学習）に加えて、空燃比学習手段３５が上記したＲ０領域の空燃比学習（Ａ／Ｆ学習）を実行して、現在の適正なアイドル空気量学習値及び空燃比学習値をエンジンＥＣＵ３０のメモリ３４に記憶する。

一方、ステップＳ３１での判定で、フラグＥＸＳＵＰが「ＯＮ」となっている場合つまりバッテリクリアがあった場合は、ステップＳ３７に進む。ステップＳ３７〜ステップＳ４０までの処理は、前記した図４のステップＳ１７〜ステップＳ２０と基本的に同じ処理であるが、この例では、水温に関係なくエンジン１の学習のためのアイドル運転状態を強制的に作り出した後、そのアイドル運転中に、アイドル空気量学習手段３２によるアイドル空気量学習（ＥＱＧ学習）に加えて、空燃比学習手段３５が、上記したＲ０領域の空燃比学習（Ａ／Ｆ学習）を１回だけ実行して（ステップＳ３８、ステップＳ３９）、現在の適正なアイドル空気量学習値と空燃比学習値をエンジンＥＣＵ３０のメモリ３４に記憶する。

以上のバッテリクリア後の学習が完了した後に、学習のためのエンジン暖機運転要求をＯＦＦにし（ステップＳ４０）、さらに、フラグＥＸＳＵＰを「ＯＦＦ」に設定して（ステップＳ４１）、このルーチンを終了する。なお、フラグＥＸＳＵＰは、次の新たなバッテリクリアがあるまで「ＯＦＦ」の状態が維持される。

以上のように、この実施例においては、バッテリクリア後、エンジン１の冷却水の水温に関係なく、学習のためのアイドル運転状態を強制的に作り出してアイドル空気量学習と空燃比学習を１回だけ実行するので、バッテリクリアが水温６５℃以上で行われた場合であっても、バッテリ復帰後の運転時にはアイドル空気量学習と空燃比学習が必ず実行される。従って、バッテリクリアがあった後、次の冷間始動時には、メモリ３４に記憶された適正なアイドル空気量学習値及び空燃比学習値でアイドル運転を行うことが可能になり、冷間始動時のＨＣの排出量を更に低減することができる。

＜実施例３＞
図８は学習制御装置の別の例の構成を示すブロック図である。

この例では、エンジンＥＣＵ３０に、空燃比学習手段２３５及び学習制御手段２３３を設けており、これら空燃比学習手段２３５及び学習制御手段２３３などによって学習制御装置２３１が構成されている。

空燃比学習手段２３５は、前記した＜実施例２＞で用いた空燃比学習手段３５と同じ構成である。この空燃比学習手段２３５による学習は、図９のフローチャートのステップＳ５４及びステップＳ５８で実行するＡ／Ｆ学習である。なお、この例においても、アイドル領域であるＲ０領域の空燃比学習についてのみ説明する。

学習制御手段２３３は、空燃比学習手段２３５の動作を制御するものであって、下記の［バッテリクリア時の処理］と［空燃比学習制御］を実行する。

学習制御手段２３３は、図９のフローチャートに示すように、空燃比学習を実行する条件が成立したときに、エンジン暖機運転要求を出す（ステップＳ５３及びステップＳ５７）。このエンジン暖機運転要求はエンジンＥＣＵ３０からハイブリッドＥＣＵ２０に送られ、ハイブリッドＥＣＵ２０がエンジン暖機運転を許可したら、エンジンＥＣＵ３０がエンジン１のアイドル運転を行う。また、学習制御手段２３３は、エンジン暖機運転要求後でエンジン１がアイドル運転中のときに、空燃比学習手段２３５に学習を実行させる（ステップＳ５４、ステップＳ５８）。さらに、学習制御手段２３３は、空燃比学習手段２３５による学習が完了したときに、エンジン暖機要求をＯＦＦとし（ステップＳ５６及びステップＳ６０）、また、ステップＳ６１において、フラグＥＸＳＵＰを「ＯＦＦ」に設定する。

−バッテリクリア時の処理−
図３に示すように、前記補機バッテリ５０からの各ＥＣＵへの給電停止つまりバッテリクリアがあったと判定されたとき（ステップＳ１）、そのバッテリクリアの直後に、フラグＥＸＳＵＰを「ＯＮ」に設定する（ステップＳ２）。

−空燃比学習制御−
この例で実施する空燃比学習制御を、図９に示すフローチャートを参照しながら説明する。

まず、フラグＥＸＳＵＰが「ＯＮ」に設定されているか否かを判定する（ステップＳ５１）。フラグＥＸＳＵＰが「ＯＮ」でない場合はステップＳ５２に進み、フラグＥＸＳＵＰが「ＯＮ」である場合はステップＳ５７に進む。

ステップＳ５２では、エンジン１に配置した温度センサ９によって検出された冷却水の水温が６５℃（基準値）未満であるか否かを判定し、水温が６５℃以上であるときにはこのルーチンを終了する。この判定処理により水温が高いときの無駄なアイドリングが禁止される。

ステップＳ５２での判定結果が、水温６５℃未満である場合、ステップＳ５３に進み、空燃比学習（Ａ／Ｆ学習）を実行するためのエンジン暖機運転要求をハイブリッドＥＣＵ２０に出し、ハイブリッドＥＣＵ２０がエンジン暖機運転を許可したら、エンジン１の暖機運転（アイドル運転）を開始してステップＳ５４に進む。

ステップＳ５４では、空燃比学習手段２３５が、エンジン１に配置した空燃比センサ１３の出力信号からエンジン１で燃焼された混合気の空燃比を求め、この実際の空燃比と目標空燃比との偏差に基づいて空燃比学習を行い、その空燃比学習値をエンジンＥＣＵ３０のメモリ３４に記憶する。以上の空燃比学習が完了した後（ステップＳ５５）、学習のためのエンジン暖機運転要求をＯＦＦにし（ステップＳ５６）、このルーチンを終了する。

一方、ステップＳ５１での判定で、フラグＥＸＳＵＰが「ＯＮ」となっている場合つまりバッテリクリアがあった場合は、エンジンＥＣＵ３０のメモリ３４内の空燃比学習値が
初期値になっているので、エンジン１の冷却水の水温に関係なく、上記したＲ０領域での空燃比（ＥＱＧ学習）を実行するためのエンジン暖機運転要求をハイブリッドＥＣＵ２０に出し（ステップＳ５７）、ハイブリッドＥＣＵ２０がエンジン暖機運転を許可したら、エンジン１の暖機運転（アイドル運転）を開始して、学習のためのアイドル運転状態を強制的に作り出す。そして、このアイドル運転中に、空燃比学習手段２３５が、空燃比学習（急速学習）を１回だけ実行して、現在の適正な空燃比学習値をエンジンＥＣＵ３０のメモリ３４に記憶する（ステップＳ５８，ステップＳ５９）。

なお、上記ステップＳ５７において学習のためのエンジン暖機運転要求を出すタイミングは、例えば、バッテリ復帰後の運転時中にハイブリッド車が信号待ちや渋滞などで最初に停止した時などが挙げられる。また、上記ステップＳ５８での空燃比学習（Ａ／Ｆ学習）は、バッテリクリア後の学習であり偏差が大きいので、学習値を適正な範囲に短時間で収束させる急速学習（学習速度スピードアップ処理）とする。

以上のバッテリクリア後の空燃比学習が完了した後、学習のためのエンジン暖機運転要求をＯＦＦにする（ステップＳ６０）。さらに、フラグＥＸＳＵＰを「ＯＦＦ」に設定し（ステップＳ６１）、このルーチンを終了する。なお、フラグＥＸＳＵＰは、次の新たなバッテリクリアがあるまで「ＯＦＦ」の状態が維持される。

以上のように、この実施例においては、バッテリクリア後に、エンジン１の冷却水の水温に関係なく、学習のためのアイドル運転状態を強制的に作り出して空燃比学習を１回だけ実行するので、バッテリクリアが水温６５℃以上で行われた場合であっても、バッテリ復帰後の運転時には空燃比学習が必ず実行される。従って、バッテリクリアがあった後、次の冷間始動時には、メモリ３４に記憶されたＲ０領域の空燃比学習値でアイドル運転を行うことが可能になり、冷間始動時のＨＣの排出量を低減することができる。

なお、以上の実施例では、バッテリクリア後、エンジン１の冷却水の水温に関係なく、学習のためのアイドル運転状態を強制的に作り出したときに、アイドル空気量学習または空燃比学習のいずれか一方もしくは双方の学習を１回だけ実行しているが、その学習の実行回数は任意であり、例えば２〜３回の学習を行うようにしてもよい。

以上の実施例では、エンジン冷却水の水温の基準値を６５℃としているが、これに限定されることなく、例えば７０℃など、アイドル運転時の水温及び学習の機会などを考慮して適当な値を設定すればよい。

以上の実施例では、モータとジェネレータとを個別に設けたハイブリッド車に本発明を適用した例を示したが、本発明はこれに限られることなく、モータとジェネレータの双方の機能をもつモータジェネレータを搭載したハイブリッド車にも適用可能である。

以上の実施例の制御によれば、ハイブリッド車用エンジンの学習制御において、バッテリクリア後、エンジン冷却水の水温に関係なく、学習のためのアイドル運転状態を強制的に作り出して、例えば、アイドル空気量学習または空燃比学習学習のいずれか一方もしくは双方の学習を実行するので、バッテリクリア後の冷間始動時のＨＣ排出量を低減することができる。しかも、ＨＣ低減のための補助アイテム等を付加することなく、低コストで冷間始動時のＨＣ低減を実現することができる。

本発明は、エンジンとモータが駆動源として搭載されたハイブリッド車において、バッテリクリア後の冷間始動時に排出されるＨＣの排出量を低減するのに有効に利用することができる。

本発明を適用するハイブリッド車の一例を示す概略構成図である。 本発明の学習制御装置の一例の構成を示すブロック図である。 バッテリクリア時の処理内容を示すフローチャートである。 図２の学習制御装置で実行するアイドル空気量学習制御の処理内容を示すフローチャートである。 本発明の学習制御装置の他の例の構成を示すブロック図である。 空燃比学習の説明図である。 図５の学習制御装置で実行するアイドル空気量・空燃比学習制御の処理内容を示すフローチャートである。 本発明の学習制御装置の別の例の構成を示すブロック図である。 図８の学習制御装置で実行する空燃比学習制御の処理内容を示すフローチャートである。

符号の説明

１ エンジン
２ モータ
３ ジェネレータ
４ 動力分割機構
５ バッテリ
５０ 補機バッテリ
６ インバータ
６０ コンバータ
６１ コンバータ制御回路
７ 伝達機構
８ スロットルバルブ
９ 温度センサ（水温検出用）
１０ 回転数センサ（エンジン回転数検出用）
１１，１２ 触媒
１３ 空燃比センサ
１４ 駆動輪
２０ ハイブリッドＥＣＵ
３０ エンジンＥＣＵ
３１、１３１，２３１ 学習制御装置
３２ アイドル空気量学習手段
３３，１３３，２３３ 学習制御手段
３４ メモリ
３５，２３５ 空燃比学習手段
４０ モータＥＣＵ

Claims (4)

1. エンジンとモータが駆動源として搭載されたハイブリッド車において前記エンジンの学習制御を行う学習制御装置であって、
   前記エンジンの制御量を学習する学習手段と、制御手段と、前記エンジンの制御装置への給電が停止されたか否かを検出する検出手段とを備え、前記制御手段は、前記エンジンの制御装置への給電停止があった後、前記エンジンの冷却水の水温に関係なく、前記エンジンの暖機運転要求を行って、前記学習手段による制御量の学習を実行するように構成されていることを特徴とするハイブリッド車用エンジンの学習制御装置。
2. 前記学習手段がエンジンのアイドル空気量を学習する空気量学習手段であり、前記エンジンの制御装置への給電停止があった後、前記空気量学習手段によるアイドル空気量学習を実行することを特徴とする請求項１記載のハイブリッド車用エンジンの学習制御装置。
3. 請求項２記載のハイブリッド車用エンジンの学習制御装置において、前記エンジンのアイドル時の空燃比を学習する空燃比学習手段を備え、前記エンジンの制御装置への給電停止があった後、前記空気量学習手段によるアイドル空気量学習に加えて、前記空燃比学習手段による空燃比学習を実行することを特徴とするハイブリッド車用エンジンの学習制御装置。
4. 前記学習手段がエンジンのアイドル運転時の空燃比を学習する空燃比学習手段であり、前記エンジンの制御装置への給電停止があった後、前記空燃比学習手段による空燃比学習を実行することを特徴とする請求項１記載のハイブリッド車用エンジンの学習制御装置。
   

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