JP2007138750A - 燃料噴射制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】学習頻度を増加しつつも、噴射特性のずれ量を高精度に学習することのできる燃料噴射制御装置を提供する。
【解決手段】無噴射減速時において、単発噴射を実施する（ステップＳ１２）。そして、このときのクランク軸の回転上昇量を検出する（ステップＳ１４）。続いて、単発噴射時のトルクコンバータによるクランク軸と従動軸との滑り率を算出する（ステップＳ１６）。回転上昇量と滑り率とに基づき、単発噴射に際しての実際の噴射量を推定する（ステップＳ２０）。そして、推定される噴射量と単発噴射において想定された噴射量とに基づき、燃料噴射弁の噴射特性のずれ量を学習する。
【選択図】 図２

Description

本発明は、車載内燃機関の出力軸に対して駆動輪に接続される従動軸を滑らせつつ前記出力軸の回転を前記従動軸へ伝達可能な接続装置を備えた車両に搭載され、前記車載内燃機関の燃料噴射弁の噴射特性のずれ量を学習する燃料噴射制御装置に関する。

この種の燃料噴射制御装置としては、例えば下記特許文献１に見られるように、ディーゼル機関を搭載したマニュアルトランスミッション車において、クラッチが切断状態であって且つ車両が無噴射減速状態であるときに、学習条件が成立したとして、噴射特性のずれ量を学習するものも提案されている。詳しくは、学習条件の成立時、単発噴射を実施することで、出力軸の回転上昇量を検出する。ここで、クラッチの切断状態においてはディーゼル機関の出力軸と駆動輪に接続される従動軸とが切断されるため、上記学習条件の成立時においては、回転上昇量が実際に噴射された燃料量と強い相関を有する。したがって、回転上昇量に基づき実際に噴射された燃料量を検出することができ、ひいては、燃料噴射弁の噴射特性のずれ量を高精度に学習することができる。

ただし、上記制御装置では、ディーゼル機関の出力軸が駆動輪と切断されるときに限って学習を行なうために、学習回数が少ないというデメリットを有する。特に、上記制御装置をオートマティックトランスミッション車に適用する場合、上記クラッチの切断状態は、シフトレバーがニュートラルとされるときに対応するため、学習機会が極端に少なくなる。これに対し、ニュートラル以外の状態において噴射特性のずれ量の学習を行なう場合には、トルクコンバータにより機関出力軸と従動軸との接続状態に応じて、同一の噴射量の噴射によって生成される出力軸の回転状態が変動するため、学習精度が低下する。
特開２００５−０３６７８８号公報

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、学習頻度を増加しつつも、噴射特性のずれ量を高精度に学習することのできる燃料噴射制御装置を提供することにある。

以下、上記課題を解決するための手段、及びその作用効果について記載する。

請求項１記載の発明は、前記出力軸と前記従動軸との間の回転のずれを示す滑り率を算出する算出手段と、前記内燃機関の燃料噴射弁を操作して燃料噴射を行なう噴射手段と、前記燃料噴射に伴い検出される前記出力軸の回転変化量に基づき、前記燃料噴射弁の噴射特性のずれ量を学習する学習手段とを備え、前記学習手段は、所望する噴射量の指令値に応じて前記内燃機関の燃料噴射弁を操作して前記燃料噴射を行なう噴射手段と、前記燃料噴射に伴い検出される回転変化量及び滑り率に基づき、前記燃料噴射による実際の噴射量を推定する推定手段と、該推定される噴射量と前記指令値と差に基づき前記ずれ量を学習する手段とを備えることを特徴とする。

上記構成では、燃料噴射に伴い検出される回転変化量と滑り率とに基づき、燃料噴射による実際の噴射量を推定する。このため、検出される回転変化量を生成する噴射量が滑り率に起因して変動することによる推定精度の低下を好適に抑制することができる。このため、この推定される噴射量が、燃料噴射に際して想定される噴射量からずれているときには、換言すれば、噴射量の指令値からずれているときには、このずれを燃料噴射弁の噴射特性のずれ量として学習することができる。

請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記噴射手段は、前記出力軸と前記従動軸との間に滑りが許容されるときに前記燃料噴射を行なうことを特徴とする。

出力軸と従動軸とが滑らないように連結されている場合、出力軸、従動軸及び駆動輪が１つの巨大な回転体を構成する。この回転体はその内部にねじり力等の複雑な力が加わりつつ回転するため、出力軸の回転状態にも複雑な変動が加わる。この点、上記構成では、出力軸と従動軸との間に滑りが許容されるときにずれ量を学習するために、従動軸側の複雑な変動を出力軸に対する外乱として扱うことができる。しかも、出力軸と従動軸との間に滑りが許容されるために、従動軸側の回転変動等は、なまされたかたちで出力軸に伝達されることとなり、従動軸側の回転変動等による学習精度の低下を好適に抑制することができる。

請求項３記載の発明は、請求項１又は２記載の発明において、前記滑り率算出手段は、前記出力軸の回転速度と前記従動軸の回転速度との検出値に基づき、前記滑り率を算出することを特徴とする。

上記構成では、滑り率を適切に算出することができる。

請求項４記載の発明は、請求項１〜３のいずれかに記載の発明において、前記接続装置は、粘性流体を介して前記出力軸の回転を前記従動軸に伝達させるものであり、前記推定手段は、前記滑り率に加えて、前記粘性流体の温度及びその相当値のいずれかを用いて前記実際の噴射量を推定することを特徴とする。

粘性流体は、一般に、その温度が低いほど粘性が高まる。また、出力軸と従動軸との間の滑り率が同一であったとしても、粘性が異なることで、従動軸側から出力軸に及ぼされる影響が大きくなると考えられる。この点、上記構成では、粘性流体の粘性と相関を有するパラメータに基づき接続装置の状態を把握しつつずれ量を学習することで、学習精度をいっそう向上させることができる。

請求項５記載の発明は、請求項１〜４のいずれかに記載の発明において、前記接続装置は、前記出力軸と前記従動軸とに対する機械式クラッチの押し付け力の制御により前記出力軸の回転を前記従動軸に伝達するものであり、前記算出手段は、前記機械式クラッチの押し付け力を制御するための操作量に基づき、前記滑り率を算出することを特徴とする。

上記構成において、機械式クラッチの押し付け力が異なると、出力軸と従動軸との間の滑り状態が異なる。このため、上記押し付け力と滑り状態とは相関を有する。この点、上記構成では、押し付け力を制御するための操作量に基づいて、滑り率を算出することができる。

請求項６記載の発明は、請求項１〜５のいずれかに記載の発明において、前記学習手段は、前記車両の無噴射減速時に前記学習を行なうことを特徴とする。

上記構成では、車両の無噴射減速時にずれ量を学習するために、噴射手段による噴射に伴う出力軸の回転上昇量に基づきずれ量を学習することができる。

請求項７記載の発明は、請求項１〜６のいずれかに記載の発明において、前記車両が自動変速機を搭載するものであり、前記接続装置が、前記自動変速機と前記出力軸とを接続するトルクコンバータであることを特徴とする。

上記構成では、トルクコンバータを備えるために、出力軸と従動軸との間の接続状態が様々に変化する。このため、上記構成は、請求項１〜７記載の発明の作用効果を特に好適に奏することができるものとなっている。

請求項８記載の発明は、請求項１〜７のいずれかに記載の発明において、前記内燃機関がディーゼル機関であり、前記学習手段が、燃料噴射弁を用いて微小噴射がなされる際の噴射特性のずれ量を学習するものであることを特徴とする。

一般に、微小噴射を行なう際に、燃料噴射弁に噴射特性ばらつきがあると、噴射精度が特に悪化しやすい。この点、上記構成では、微小噴射に対してずれ量を学習することで、微小噴射を精度良く行なうことができる。

（第１の実施形態）
以下、本発明にかかる燃料噴射制御装置をディーゼル機関の燃料噴射制御装置に適用した第１の実施の形態について、図面を参照しつつ説明する。

図１に、本実施形態にかかるエンジンシステムの全体構成を示す。

燃料供給装置２は、燃料タンクや、燃料タンクから燃料を汲み上げる燃料ポンプ、燃料ポンプから燃料が加圧供給されるコモンレール等を備えている。一方、ディーゼル機関４は、燃料噴射弁６等の各種アクチュエータを備えて構成されている。ディーゼル機関４の出力軸（クランク軸８）は、トルクコンバータ１０と接続されている。

トルクコンバータ１０の内部には、流体継手を構成するポンプインペラ１２とタービンランナ１４とが対向して設けられ、ポンプインペラ１２とタービンランナ１４との間には、オイルの流れを整流するステータ１６が設けられている。ポンプインペラ１２は、クランク軸８に連結され、タービンランナ１４は、トルクコンバータ１０の出力軸である従動軸１８に連結されている。また、トルクコンバータ１０には、クランク軸８と従動軸１８との間を係合又は切り離しするためのロックアップクラッチ１９が設けられている。

トルクコンバータ１０には、作動油（粘性流体）が充填されており、これにより、クランク軸８に対して従動軸１８を滑らせつつクランク軸８の回転を従動軸１８へ伝達可能となっている。そして、ロックアップクラッチ１９によりクランク軸８と従動軸１８とが機械的に連結されると、クランク軸８と従動軸１８との相対回転速度がゼロとなる。

上記従動軸１８は、自動変速機２０に接続されている。この自動変速機２０は、従動軸１８の回転速度を変速して駆動輪側へと出力する。

上記エンジンシステムは、例えばクランク軸８の回転角度を検出するクランク角センサ３０や、従動軸１８の回転角度を検出するタービン回転センサ３２、トルクコンバータ１０内の作動油の温度を検出する油温センサ３４、アクセルペダルの操作量を検出するアクセルセンサ３６、車両の走行速度を検出する車速センサ３８等の各種センサを備えている。

電子制御装置（ＥＣＵ４０）は、マイクロコンピュータを主体として構成され、上記各種センサの検出値に基づき、燃料供給装置２や、燃料噴射弁６、ロックアップクラッチ１９等を操作することで、車両の駆動力を制御するものである。例えば、アクセルペダルの操作量とクランク軸８の回転速度とに基づき、アクセルペダルの操作に応じたディーゼル機関４の出力トルクを生成するために要求される燃料噴射量を算出し、これに基づき燃料噴射弁６を操作することで、ディーゼル機関４の出力を制御する。また、例えば、ロックアップクラッチ１９をロックすることで、クランク軸８と従動軸１８との相対回転速度が略ゼロとなり、ディーゼル機関４の出力トルクが従動軸１８へ伝達される際のトルク損失を低減する。

次に、本実施形態にかかる燃料噴射弁６の噴射特性のばらつきを補償する学習値の学習にかかる処理について説明する。本実施形態では、微小噴射を行なう際の燃料噴射弁６の噴射特性のばらつきを補償する学習値の学習を行なう。ここで、微小噴射とは、アクセルペダルの操作によって要求される出力トルクを生成するためのメインとなる噴射であるメイン噴射の前後に行なわれるパイロット噴射や、プレ噴射、アフタ噴射等、メイン噴射よりも微小量の噴射を意味する。

上記学習値の学習は、基本的には、燃料噴射に伴うクランク軸８の回転状態に基づき実際に噴射量を推定することで行なう。ただし、トルクコンバータ１０によるクランク軸８と従動軸１８との接続状態により、同一の噴射量に対するクランク軸８の回転状態が変動するため、クランク軸８の回転状態から実際の噴射量を一義的に定めることができない。

そこで、本実施形態では、クランク軸８と従動軸１８との間の回転のずれを滑り率として定量化して、同一の噴射量に対するクランク軸８の回転状態の変動量のうち滑り率に起因した変動量を排除してクランク軸８の回転状態と噴射量との関係を定めつつ、学習値を学習する。以下、これについて図２に基づき説明する。

図２に、本実施形態にかかる学習値の学習にかかる処理の手順を示す。この処理は、ＥＣＵ４０により、例えば所定周期で繰り返し実行される。

この一連の処理では、まずステップＳ１０において、学習条件が成立したか否かを判断する。この学習条件は、アクセルペダルが解放され車両が減速状態となって且つ燃料カット制御がなされる無噴射減速時であること等である。無噴射減速時において学習値を学習することで、学習のための燃料噴射によるクランク軸８の回転上昇量を用いて実際の噴射量を推定することが可能となる。

更に、無噴射減速時においては、車両の再加速時にディーゼル機関４の出力トルクが急増することで車両にショックが伝わることを抑制すべく、ロックアップクラッチ１９を解除する制御が図示しない別のロジックにてなされている。このため、本実施形態では、クランク軸８と従動軸１８とが滑らないように連結された状態でないときに学習値を学習することとなり、ずれ量を高精度に学習することが可能となる。すなわち、ロックアップクラッチ１９がロックされているときには、クランク軸８と従動軸１８と駆動輪とが１つの巨大な回転体として一体的に回転することとなるため、クランク軸８の回転状態は、ねじり力等によって生じる上記巨大な回転体の回転変動の影響を直接受けることとなる。これに対し、ロックアップクラッチ１９が解除されているときには、クランク軸８の回転に対する従動軸１８側の影響は、クランク軸８に対する外乱として扱うことができる。しかも、クランク軸８と従動軸１８との間に滑りが許容されるために、従動軸１８側の回転変動等は、なまされたかたちでクランク軸８に伝達されることとなり、従動軸１８側の回転変動等による学習精度の低下を抑制することができる。

続くステップＳ１２では、燃料噴射弁６を操作することで単発噴射を実施する。すなわち、学習の所望される燃料噴射弁６を操作することで、パイロット噴射等の上記微小噴射によって要求される噴射量の噴射を単発で行なう。詳しくは、コモンレール内の燃圧と微小噴射量相当の噴射量とから燃料噴射弁６に対する指令噴射期間を算出し、この指令噴射期間に応じて燃料噴射弁６を開操作する。この指令噴射期間の算出は、燃料噴射弁６が予め定められた基準となる特性を有するものとして行なわれる。ここで、基準となる特性は、燃料噴射弁６を量産する際の特性ばらつきを平均化した特性であるいわゆる中央特性であることが望ましい。

続くステップＳ１４では、クランク軸８の回転速度の上昇量を検出する。例えば１番気筒の燃料噴射弁６による単発噴射を実施する場合、その「７２０°ＣＡ」前の回転速度ω（ｉ−１）と、「７２０°ＣＡ」前以前の回転速度の低下速度ａと、単発噴射までの「７２０°ＣＡ」の回転に要する時間ｔとを用いて、単発噴射時に仮に単発噴射を行なわなかった場合の回転速度は、「ω（ｉ−１）＋ａ×ｔ」となる。このため、単発噴射時の回転速度ω（ｉ）を用いて、単発噴射に伴う回転上昇量は、「ω（ｉ）−ω（ｉ−１）−ａ×ｔ」となる。

続くステップＳ１６では、単発噴射時におけるクランク軸８と従動軸１８との間の滑り率を算出する。この滑り率は、クランク軸８に対する従動軸１８の回転速度のずれを定量化したものであればよいが、本実施形態では、図３の示す態様にて滑り率を定量化する。すなわち、クランク角センサ３０によって検出されるクランク軸８の回転速度ＮＥ（ステップＳ３０）と、タービン回転センサ３２によって検出される従動軸１８の回転速度ＮＯ（ステップＳ３２）とを用いて、滑り率ＳＲを「ＳＲ＝１００×｜ＮＥ−ＮＯ｜／ＮＥ」にて定量化する（ステップＳ３４）。

続いて、先の図２のステップＳ１８においては、算出された滑り率が、単発噴射量とクランク軸８の回転上昇量との関係が明らかな滑り率の範囲にあるか否かを判断する。この滑り率の範囲は、滑り率が極端に「０」に近い領域を除いて定められることが望ましい。すなわち、滑り率が極端に「０」に近い領域では、たとえクランク軸８の回転に対する従動軸１８側の影響を外乱として扱うことができるとはいえ、その外乱が大きくなる。このため、滑り率が極端に「０」に近い領域を除くことで、学習精度のいっそうの向上を図ることが望ましい。

そして、滑り率が上記範囲内にあると判断されると、ステップＳ２０において、ステップＳ１４において検出される回転上昇量と、ステップＳ１６において算出されるトルクコンバータ１０の滑り率とに基づき、単発噴射による実際の噴射量を推定する。これは、単発噴射時の回転速度と、回転上昇量と、実際の噴射量と、滑り率との関係を定める図４に示すマップを用いて行なう。このマップは、同一の噴射量に対するクランク軸８の回転状態の変動量のうち滑り状態に起因した変動量を排除してクランク軸８の回転上昇量と噴射量との関係を定めたものとなっている。図４に示すように、回転上昇量が大きいほど実際の噴射量が大きい値であると推定する。また、滑り率が大きいほど実際の噴射量が小さい値であると推定する。このため、回転上昇量ΔＮＥ１に対して実際の噴射量は、滑り率に応じて様々な値（図中、Ｑ１〜Ｑ３）と推定されることとなる。ちなみに、このマップでは、ステップＳ１８にて定義される範囲内にある滑り率について、単発噴射量とクランク軸８の回転上昇量との関係が定められている。

一方、先の図２のステップＳ２２においては、上記推定された噴射量に基づき、学習値を学習する。ここで、上記ステップＳ２０で推定された噴射量からは、同一のクランク軸８の回転上昇量を生成する噴射量の変動量のうちの滑り状態に起因した変動量が排除されている。このため、上記ステップＳ１２において定めた噴射量と推定された噴射量との間に差があるとすれば、それは、燃料噴射弁６の噴射特性のばらつき（上記基準となる特性に対するずれ）によって生じたものであると考えることができる。そこで、この差に基づき学習値を学習する。

例えば、図５に例示するように単発噴射によって想定される噴射量をＱａとすると、燃料噴射弁６に対する指令噴射期間ＴＱａにて単発噴射が行なわれる。そして、このときに推定される噴射量Ｑｂが上記噴射量Ｑａよりも少ない場合、噴射量Ｑｂと対応する指令噴射期間ＴＱｂと上記指令噴射期間ＴＱａとの差ΔＴＱに基づき指令噴射期間の補正値として学習値が学習される。ただし、この学習値を、指令噴射期間の補正値とする代わりに、噴射量の補正値として定量化してもよい。

なお、実際には、図５に例示する噴射量と指令噴射期間との関係は、コモンレール内の燃圧に応じて変化するため、コモンレール内の燃圧に応じて各別の学習値を学習することが望ましい。

こうして先の図２のステップＳ２２の処理が完了するときや、ステップＳ１０、Ｓ１８において否定判断されるときには、この一連の処理を一旦終了する。

以上詳述したように、本実施形態によれば、以下の効果が得られるようになる。

（１）単発噴射に伴い検出される回転上昇量及び滑り率に基づき、単発噴射による実際の噴射量を推定した。これにより、燃料噴射弁６の操作によって想定される噴射量と推定される噴射量との差を、燃料噴射弁の噴射特性のばらつきとして精度良く検出することができ、ひいては、学習値を高精度で学習することができる。更に、トルクコンバータ１０によるクランク軸８と従動軸１８との接続状態を単一の状態に限定することなく学習値を学習することができるため、学習機会を増加させることもできる。

（２）車両の無噴射減速時に学習を行なうことで、ディーゼル機関が多気筒機関である場合であれ、クランク軸の回転上昇量を特定の燃料噴射弁６の単発噴射によるものと容易に特定することができる。更に、無噴射減速時には、ロックアップクラッチ１９が解除される領域があり、この領域においては、学習値を高精度に学習することができる。

（３）クランク軸８の回転速度と従動軸１８の回転速度との検出値に基づき、滑り率を算出することで、滑り率を適切に算出することができる。

（４）自動変速機を搭載する車両を対象とした。この場合、トルクコンバータ１０によるクランク軸８と従動軸１８との間の接続状態が様々に変化するため、上記作用効果を特に好適に奏することができるものとなっている。

（第２の実施形態）
以下、第２の実施形態について、先の第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

本実施形態では、単発噴射に際して検出されるクランク軸８の回転上昇量と滑り率とに加えて、更に油温センサ３４によって検出されるトルクコンバータ１０の作動油の油温に基づき、実際の噴射量を推定する。すなわち、作動油は、一般に、その温度が低いほど粘性が高まり、従動軸１８側からクランク軸８側に及ぼされる影響が大きくなると考えられる。このため、作動油の粘性と相関を有する油温に基づき、実際の噴射量を推定する。これにより、同一の噴射量に対するクランク軸８の回転状態の変動量のうちのトルクコンバータ１０の状態に起因した変動量をより好適に排除しつつ学習値を学習することができる。

具体的には、本実施形態では、図６に示すように、作動油の油温と実際の噴射量の補正係数との関係を定めるマップを用いて、先の図２のステップＳ２０において推定される実際の噴射量を補正する。なお、図６に示すように、このマップでは、作動油の温度が高いほど補正係数が小さな値に定められており、これにより、作動油の温度が高いほど実際の噴射量が少なく推定されることとなる。

以上説明した本実施形態によれば、先の第１の実施形態の上記（１）〜（４）の効果に加えて、更に以下の効果が得られるようになる。

（５）作動油の温度に基づき、単発噴射における実際の噴射量を推定することで、学習をいっそう高精度に行なうことができる。

（第３の実施形態）
以下、第３の実施形態について、先の第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

本実施形態では、アクセルペダルが解放される減速時に、クランク軸８及び従動軸１８に対するロックアップクラッチ１９の押し付け力をわずかに弱め、クランク軸８と従動軸１８との間の滑りを許容するフレックスロックアップ制御を行うことで、燃料カット制御時間の伸長を図る。すなわち、減速時における燃料カット制御は、クランク軸８の回転速度が予め定められた値以下となることで中止されるため、フレックスロックアップ制御により、クランク軸８の回転速度が急激に低下しないようにする。

更に、本実施形態では、このフレックスロックアップ制御時に、図７に示す態様にて滑り率を算出する。

すなわち、ここではまずステップＳ４０において、フレックスロックアップ制御時の操作量であるＤｕｔｙ値を取り込む。このＤｕｔｙ値は、クランク軸８及び従動軸１８に対するロックアップクラッチ１９の押し付け力を定めるものであるため、このＤｕｔｙ値に基づき、滑り率を算出する。詳しくは、ステップＳ４０に示すように、このＤｕｔｙ値に基づき、滑り率ＳＲをマップ演算する。なお、実際には上記押し付け力が同一でもクランク軸８の回転速度等に応じて滑り率が変動し得るため、Ｄｕｔｙ値に加えて、クランク軸８の回転速度等を加味して滑り率を算出することが望ましい。

以上説明した本実施形態によっても、先の第１の実施形態の上記（１）、（２）、（４）の効果を得ることができる。

（第４の実施形態）
以下、第４の実施形態について、先の第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

図８に、本実施形態にかかる学習値の学習の処理手順を示す。この処理は、ＥＣＵ４０により、例えば所定周期で繰り返し実行される。

この一連の処理では、まずステップＳ５０において、学習条件が成立するか否かを判断する。この学習条件は、アイドル安定化制御時であって且つ、車速センサ３８によって検出される車速がゼロよりも大きいことである。すなわち、このときには、ロックアップクラッチ１９がロックされていないため、従動軸１８側からクランク軸８へ及ぼされる影響を抑制しつつ学習を行なうことができる。

続くステップＳ５２では、基本噴射量を算出する。この基本噴射量は、アイドル時において、所定の滑り率（極力大きな値）にてクリープ運転がなされるときにアイドル安定化制御によって要求されると想定される噴射量に設定される。

続くステップＳ５４では、各噴射量が上記微小噴射量相当となるように基本噴射量をｎ等分して噴射する。この処理は、パイロット噴射等の微小噴射を行なう際の燃料噴射弁６の噴射特性のばらつきを検出するために行なうものである。なお、厳密には、基本噴射量ｎの「１／ｎ」の量の燃料を各噴射間のインターバルの影響等を考慮して補正した後に、等量分割噴射を行なうことが望ましい。なお、これについては特開２００３−２５４１３９号公報に記載されている態様にて行なってもよい。

続くステップＳ５６では、各気筒の燃料噴射弁６による燃料噴射特性のばらつきに起因したクランク軸８の回転速度の変動量のばらつきを補償すべく、各気筒の噴射量を補正する（ＦＣＣＢ補正）。詳しくは、ｎ回の各々の噴射量を「ＦＣＣＢ補正量／ｎ」にて補正する。なお、この処理についての詳細も、上記特開２００３−２５４１３９号公報に記載されている態様にて行なってもよい。

続くステップＳ５８では、クランク軸８の平均的な回転速度を目標とする回転速度とすべく、全気筒の噴射量を同一の補正量（ＩＳＣ補正量）にて補正する。詳しくは、ｎ回の各々の噴射量を「ＩＳＣ補正量／ｎ」に補正する。なお、この処理についての詳細も、上記特開２００３−２５４１３９号公報に記載されている態様にて行なってもよい。

続くステップＳ６０においては、滑り率を算出する。続くステップＳ６２では、上記ＦＣＣＢ補正量とＩＳＣ補正量と滑り率とに基づき、学習値を学習する。

ここで、アイドル時のクランク軸８の回転状態は、噴射量によって一義的に定まらず、トルクコンバータ１０によるクランク軸８と従動軸１８との接続状態によって変化し得る。このため、「ＦＣＣＢ補正量」と「ＩＳＣ補正量」との和は、基本噴射量に対するずれ量を示す。このずれの要因には、燃料噴射弁６の噴射特性のばらつきのみならず、基本噴射量にて想定された所定の滑り率に対する実際の滑り率のずれが含まれる。このため、アイドル安定化制御のために要求される基本噴射量に対するずれ量（ＦＣＣＢ補正量＋ＩＳＤＣ補正量）から、所定の滑り率に対する実際の滑り率のずれに起因したずれ量を除去する。この処理は、例えば所定の滑り率に対する実際の滑り率のずれ量と補正値との関係を示すマップを予め備えることで行なうことができる。これにより、学習値は、「ＦＣＣＢ補正量／ｎ」と「ＩＳＣ補正量／ｎ」との和から「補正値／ｎ」を減算することで行なうことができる。

なお、上記一連の処理において、車速がゼロでないときには、路面の状態に応じてクランク軸８に加わる力が変化するため、例えば路面がフラットであるとき等を学習条件に加えることが望ましい。また、車両の総重量に応じてもクランク軸８に加わる力が変化するため、例えば車両の各シートの搭乗員の着座の有無を検出するセンサを用いて、搭乗員の数を検出し、検出された人数に応じて算出される車両総重量に応じて基本噴射量を算出するようにしてもよい。

上記各実施形態では、無噴射減速時に学習値を学習するために、駆動輪から従動軸１８に加わるトルクが一定であるなら、これを特に考慮する必要がなかった。しかし、本実施形態のように、無噴射減速時以外においては、駆動輪を介して従動軸１８に加わるトルクが一定であったとしても、その影響を別途考慮する手段を要する。しかも、従動軸１８に加わるトルクを考慮した場合であっても、同トルクのクランク軸８への影響は、トルクコンバータ１０の接続状態によって変動する。このため、学習値の学習に際し、トルクコンバータ１０の接続状態を考慮することが要求されることとなる。

以上説明した本実施形態によっても、先の第１の実施形態の上記（１）〜（４）の効果に準じた効果を得ることができる。

（その他の実施形態）
なお、上記各実施形態は、以下のように変更して実施してもよい。

・第３の実施形態において、同一の押し付け力であっても作動油の粘性が高いほど滑り率が異なり得ることを考慮して、滑り率の算出に際し作動油の温度を加味してもよい。

・滑り率の算出手法としては、上記各実施形態において例示したものに限らない。例えば、自動変速機２０の変速比と自動変速機２０の出力回転速度とから従動軸１８の回転速度を検出し、これとクランク軸８の回転速度とに基づき滑り率を算出してもよい。更に、例えばロックアップクラッチ１９が解放されているときには、滑り率が作動油の粘性と特に強い相関を有することに鑑み、同解放時においては作動油の温度から滑り率を算出してもよい。

・トルクコンバータ１０内の作動油の粘性と相関を有するパラメータとしては、同作動油の温度に限らない。例えばディーゼル機関４の冷却水温等も作動油の温度と相関を有するため、これは作動油の粘性と相関を有するパラメータとなっている。

・噴射量と相関を有するクランク軸８の回転変化量に基づく噴射量の推定手法としては、上記実施形態で例示した回転上昇量を用いるものに限らない。例えば特開２００５−３６７８８号公報等に例示される態様にて算出されるディーゼル機関４の出力トルクを用いるものであってもよい。

・上記各実施形態では、自動変速機の搭載された車両を対象としたが、これに限らず例えばマニュアルトランスミッション車であってもよい。この場合であっても、本発明を適用することで、半クラッチ状態においても学習値を高精度に学習することができるため、学習機会を増加させることができる。

・微小噴射に対する学習値を学習するものに限らない。これは、例えば先の第４の実施形態において等量分割を行なわないことで実現することができる。

・燃料噴射弁６としては、燃圧と指令噴射期間とによって噴射量を一義的に定めるものい限らない。例えば米国特許第６５２０４２３号明細書に記載されているように、燃料噴射弁６が、アクチュエータの変位に応じてノズルニードルのリフト量を連続的に調整可能なものであるなら、噴射期間と燃圧とによって一義的に噴射量を定めることはできない。この場合には、燃料噴射弁の操作量は、例えばアクチュエータに与えるエネルギ量とエネルギを与える期間（噴射期間）とによって定まることになり、噴射量は、燃圧とこれらエネルギ量及び噴射期間とによって定まる。このため、エネルギ量及び噴射期間の少なくとも一方に対する学習値を学習することが望ましい。

・上記各実施形態では、噴射特性のずれ量の学習として、指令噴射期間の補正値を算出したがこれに限らない。例えば噴射量の指令値の補正値であってもよい。更に、噴射特性のずれ量を、噴射特性のばらつきを補償する値（噴射特性のずれ量の一形態）として学習する代わりに、噴射特性の基準からのずれ量そのものを直接学習してもよい。この場合、ＥＣＵ４０において燃料噴射の都度、ずれ量に基づき噴射特性のばらつきを補償するための補正値を算出すればよい。

・車載内燃機関としては、ディーゼル機関に限らず、ガソリン機関であってもよい。

なお、上記各実施形態から導かれる技術思想としては、「課題を解決するための手段」において記載したものの他、以下のものがある。

（１）車載内燃機関の出力軸に対して駆動輪に接続される従動軸を滑らせつつ前記出力軸の回転を前記従動軸へ伝達可能な接続装置を備えた車両に搭載され、前記出力軸と前記従動軸との間の回転のずれを示す滑り率を算出する算出手段と、前記内燃機関の燃料噴射弁を操作して燃料噴射を行なう噴射手段と、前記燃料噴射に伴い検出される前記出力軸の回転状態に基づき、前記燃料噴射弁の噴射特性のばらつきを補償する学習値を学習する学習手段とを備え、前記学習手段は、前記滑り率を用いて、同一の噴射量に対する前記出力軸の回転状態の変動量のうちの前記接続装置による接続状態に起因した変動量を排除して前記出力軸の回転状態と噴射量との関係を定めつつ、前記学習値を学習することを特徴とする燃料噴射制御装置。

上記構成では、接続装置を備えるために、接続装置の接続状態に応じて、同一の噴射量に対する出力軸の回転状態が変動することとなる。ここで、上記構成では、滑り率を算出することで、上記変動のうち、出力軸と従動軸との間の滑りの状態に起因した変動量を排除して、噴射量と回転状態との関係を定めつつ、学習値を学習する。これにより、同一の噴射量に対する出力軸の回転状態の変動による学習精度の低下を好適に抑制しつつ学習値を学習することができる。しかも、学習を行なうための条件として接続装置の接続状態を特定の状態に固定しなくてもよいため、学習機会を増加させることもできる。

（２）内燃機関の出力軸に対して駆動輪に接続される従動軸を滑らせつつ前記出力軸の回転を前記従動軸へ伝達可能な接続装置を備えた車両に搭載される燃料噴射制御装置において、前記出力軸と前記従動軸との間の回転のずれを示す滑り率を算出する算出手段と、前記内燃機関の燃料噴射弁を操作して燃料噴射を行なう噴射手段と、燃料噴射に伴い検出される前記出力軸の回転状態に基づき、前記燃料噴射弁の噴射特性のずれ量を学習する学習手段とを備え、前記学習手段は、所望する噴射量の指令値に応じて前記内燃機関の燃料噴射弁を操作して前記燃料噴射を行なう噴射手段と、前記燃料噴射に伴い検出される回転状態及び滑り率に基づき、前記燃料噴射による実際の噴射量を推定する推定手段と、該推定される噴射量と前記指令値と差に基づき前記ずれ量を学習する手段とを備えることを特徴とする燃料噴射制御装置。

第１の実施形態にかかるエンジンシステムの全体構成を示す図。 同実施形態にかかる学習処理の手順を示すフローチャート。 同実施形態にかかる滑り率の算出の処理の手順を示すフローチャート。 同実施形態において実際の噴射量を推定するためのマップを示す図。 同実施形態にかかる学習値の算出態様を例示する図。 第２の実施形態において実際の噴射量を算出するために用いるマップを示す図。 第３の実施形態にかかる滑り率の算出の処理の手順を示すフローチャート。 第４の実施形態にかかる学習処理の手順を示すフローチャート。

符号の説明

４…ディーゼル機関、６…燃料噴射弁、１０…トルクコンバータ、１８…従動軸、１９…ロックアップクラッチ、２０…自動変速機、４０…ＥＣＵ。

Claims (8)

1. 内燃機関の出力軸に対して駆動輪に接続される従動軸を滑らせつつ前記出力軸の回転を前記従動軸へ伝達可能な接続装置を備えた車両に搭載される燃料噴射制御装置において、
   前記出力軸と前記従動軸との間の回転のずれを示す滑り率を算出する算出手段と、
   前記内燃機関の燃料噴射弁を操作して燃料噴射を行なう噴射手段と、
   前記燃料噴射に伴い検出される前記出力軸の回転変化量に基づき、前記燃料噴射弁の噴射特性のずれ量を学習する学習手段とを備え、
   前記学習手段は、所望する噴射量の指令値に応じて前記内燃機関の燃料噴射弁を操作して前記燃料噴射を行なう噴射手段と、前記燃料噴射に伴い検出される回転変化量及び滑り率に基づき、前記燃料噴射による実際の噴射量を推定する推定手段と、該推定される噴射量と前記指令値と差に基づき前記ずれ量を学習する手段とを備えることを特徴とする燃料噴射制御装置。
2. 前記噴射手段は、前記出力軸と前記従動軸との間に滑りが許容されるときに前記燃料噴射を行なうことを特徴とする請求項１記載の燃料噴射制御装置。
3. 前記滑り率算出手段は、前記出力軸の回転速度と前記従動軸の回転速度との検出値に基づき、前記滑り率を算出することを特徴とする請求項１又は２記載の燃料噴射制御装置。
4. 前記接続装置は、粘性流体を介して前記出力軸の回転を前記従動軸に伝達させるものであり、
   前記推定手段は、前記滑り率に加えて、前記粘性流体の温度及びその相当値のいずれかを用いて前記実際の噴射量を推定することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の燃料噴射制御装置。
5. 前記接続装置は、前記出力軸と前記従動軸とに対する機械式クラッチの押し付け力の制御により前記出力軸の回転を前記従動軸に伝達するものであり、
   前記算出手段は、前記機械式クラッチの押し付け力を制御するための操作量に基づき、前記滑り率を算出することを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の燃料噴射制御装置。
6. 前記学習手段は、前記車両の無噴射減速時に前記学習を行なうことを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の燃料噴射制御装置。
7. 前記車両が自動変速機を搭載するものであり、
   前記接続装置が、前記自動変速機と前記出力軸とを接続するトルクコンバータであることを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の燃料噴射制御装置。
8. 前記内燃機関がディーゼル機関であり、
   前記学習手段が、燃料噴射弁を用いて微小噴射がなされる際の噴射特性のずれ量を学習するものであることを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載の燃料噴射制御装置。

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