JP2008286070A - Control device for internal combustion engine - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、内燃機関の運転状態を制御する制御装置に係り、特に、排気ガス中の酸素濃度に応じて空燃比を制御する構成とした内燃機関の制御装置に関する。 The present invention relates to a control device for controlling the operating state of an internal combustion engine, and more particularly to a control device for an internal combustion engine configured to control an air-fuel ratio in accordance with an oxygen concentration in exhaust gas.
従来、例えば特許文献1(特開2003−3903号公報)に開示されているように、排気通路に設けた酸素濃度センサを用いて空燃比制御を行う制御装置が知られている。この場合、酸素濃度センサには、製造ばらつき(個体差)や経時劣化等を含めて個々のセンサ毎に固有の誤差が存在する。そこで、従来の制御装置では、センサ固有の誤差を補正するために、大気学習と呼ばれる学習制御を行っている。 Conventionally, as disclosed in, for example, Patent Document 1 (Japanese Patent Laid-Open No. 2003-3903), a control device that performs air-fuel ratio control using an oxygen concentration sensor provided in an exhaust passage is known. In this case, the oxygen concentration sensor has a unique error for each sensor including manufacturing variations (individual differences), deterioration with time, and the like. Therefore, in a conventional control device, learning control called atmospheric learning is performed in order to correct a sensor-specific error.
この大気学習では、まずエンジンの燃料カット制御を開始してから所定のディレイ時間が経過したときに、排気通路内が大気雰囲気になったと判断し、大気学習を開始する。ここで、ディレイ時間とは、燃料カットが開始されてから、排気通路内が大気雰囲気となるまでに必要な時間である。このため、ディレイ時間が経過した後には、酸素濃度センサから大気中の酸素濃度に対応した検出信号が出力されるようになる。 In this air learning, first, when a predetermined delay time has elapsed since the start of engine fuel cut control, it is determined that the exhaust passage has become an air atmosphere, and air learning is started. Here, the delay time is a time required from the start of fuel cut until the inside of the exhaust passage becomes an atmospheric atmosphere. For this reason, after the delay time has elapsed, a detection signal corresponding to the oxygen concentration in the atmosphere is output from the oxygen concentration sensor.
そして、大気学習では、この燃料カット中の検出信号値と、制御装置内に記憶している最終基準出力値とを比較する。ここで、最終基準出力値とは、センサ固有の誤差を排除した標準器となる酸素濃度センサによって大気中の酸素濃度を検出し、その検出値を適宜補正することで得られる信号値である。この結果、燃料カット中の検出信号値と最終基準出力値とのずれ量は、酸素濃度センサ固有の誤差に対応した値となる。そして、このずれ量は、センサ固有の誤差を補正するための学習値として制御装置に記憶され、その後の空燃比制御に用いられる。 In the air learning, the detection signal value during the fuel cut is compared with the final reference output value stored in the control device. Here, the final reference output value is a signal value obtained by detecting the oxygen concentration in the atmosphere with an oxygen concentration sensor serving as a standard device that eliminates an error inherent to the sensor, and appropriately correcting the detected value. As a result, the amount of deviation between the detection signal value during the fuel cut and the final reference output value becomes a value corresponding to an error specific to the oxygen concentration sensor. This deviation amount is stored in the control device as a learning value for correcting an error inherent to the sensor, and is used for subsequent air-fuel ratio control.
従来技術では、燃料カットの開始後にディレイ時間を設けることにより、排気通路内の雰囲気が不安定な状態では大気学習を開始しないようにしている。しかし、燃料カットの開始直後には、排気通路内の雰囲気が不安定となるだけでなく、排気ガスの温度等に応じて酸素濃度センサの温度も変動し易い。このようなセンサの温度変化は、センサの出力特性に影響を与え、大気学習の学習精度を低下させることがある。 In the prior art, by providing a delay time after the start of fuel cut, air learning is not started when the atmosphere in the exhaust passage is unstable. However, immediately after the start of the fuel cut, not only the atmosphere in the exhaust passage becomes unstable, but also the temperature of the oxygen concentration sensor tends to fluctuate according to the temperature of the exhaust gas and the like. Such a temperature change of the sensor may affect the output characteristics of the sensor, and may reduce the learning accuracy of atmospheric learning.
このため、従来技術では、ディレイ時間の経過後に大気学習を開始しても、まだ酸素濃度センサが低い温度であったり、センサ温度が安定していないことがある。即ち、排気通路内の雰囲気を考慮したディレイ時間を設定するだけでは、大気学習を高い精度で行うのが難しいという問題がある。 For this reason, in the prior art, even if the air learning is started after the delay time has elapsed, the oxygen concentration sensor may still be at a low temperature or the sensor temperature may not be stable. That is, there is a problem that it is difficult to perform atmospheric learning with high accuracy only by setting a delay time in consideration of the atmosphere in the exhaust passage.
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、酸素濃度検出手段の誤差等を学習するときに、温度変化によって学習値が影響されるのを防止することができ、学習精度を向上させることが可能な内燃機関の制御装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and can prevent the learning value from being influenced by a temperature change when learning an error or the like of the oxygen concentration detecting means. An object of the present invention is to provide a control device for an internal combustion engine capable of improving accuracy.
第1の発明は、内燃機関から排出される排気ガス中の酸素濃度を検出し、検出信号を出力する酸素濃度検出手段と、
内燃機関の燃料カット運転が行われているときに、前記酸素濃度検出手段の温度が安定状態であるか否かを判定する温度状態判定手段と、
前記温度状態判定手段によって前記酸素濃度検出手段の温度が安定状態であると判定したときに、前記酸素濃度検出手段から出力される検出信号を用いて学習を行う学習手段と、
前記温度状態判定手段によって前記酸素濃度検出手段の温度が非安定状態であると判定したときに、前記学習手段の動作を禁止する学習禁止手段と、
を備えることを特徴とする。
1st invention detects the oxygen concentration in the exhaust gas discharged | emitted from an internal combustion engine, The oxygen concentration detection means which outputs a detection signal,
Temperature state determination means for determining whether or not the temperature of the oxygen concentration detection means is in a stable state when a fuel cut operation of the internal combustion engine is being performed;
Learning means for performing learning using a detection signal output from the oxygen concentration detection means when the temperature state determination means determines that the temperature of the oxygen concentration detection means is in a stable state;
Learning prohibiting means for prohibiting the operation of the learning means when the temperature state determining means determines that the temperature of the oxygen concentration detecting means is in an unstable state;
It is characterized by providing.
第2の発明は、前記温度状態判定手段は、内燃機関の運転状態が高出力運転から通常運転に移行した時点から待機時間が経過するまでは、前記酸素濃度検出手段の温度が非安定状態であると判定し、前記運転状態が移行した時点から前記待機時間が経過したときに、前記酸素濃度検出手段の温度が安定状態に移行したと判定する構成としている。 According to a second aspect of the present invention, the temperature state determination means is such that the temperature of the oxygen concentration detection means is in an unstable state until a standby time elapses from the time when the operating state of the internal combustion engine shifts from high output operation to normal operation. It is determined that the temperature of the oxygen concentration detection unit has shifted to a stable state when the standby time has elapsed from the time when the operating state has shifted.
第3の発明は、前記温度状態判定手段は、内燃機関の運転状態が燃料カット運転からアイドル運転に移行した時点から待機時間が経過するまでは、前記酸素濃度検出手段の温度が非安定状態であると判定し、前記運転状態が移行した時点から前記待機時間が経過したときに、前記酸素濃度検出手段の温度が安定状態に移行したと判定する構成としている。 According to a third aspect of the present invention, the temperature state determination means is such that the temperature of the oxygen concentration detection means is in an unstable state until a standby time elapses from the time when the operation state of the internal combustion engine has shifted from the fuel cut operation to the idle operation. It is determined that the temperature of the oxygen concentration detection unit has shifted to a stable state when the standby time has elapsed from the time when the operating state has shifted.
第4の発明は、前記酸素濃度検出手段は、加熱された状態で酸素濃度を検出可能な素子部と、通電されることにより前記素子部を加熱するヒータとを備え、前記温度状態判定手段は、前記ヒータに通電を開始した時点から待機時間が経過するまでは、前記酸素濃度検出手段の温度が非安定状態であると判定し、前記通電開始の時点から前記待機時間が経過したときに、前記酸素濃度検出手段の温度が安定状態に移行したと判定する構成としている。 According to a fourth aspect of the present invention, the oxygen concentration detection unit includes an element unit capable of detecting the oxygen concentration in a heated state, and a heater that heats the element unit when energized, and the temperature state determination unit includes: The temperature of the oxygen concentration detection means is determined to be in an unstable state until the standby time elapses from the time when energization of the heater is started, and when the standby time elapses from the time of the energization start, It is configured to determine that the temperature of the oxygen concentration detection means has shifted to a stable state.
第5の発明は、排気ガスの温度を検出する排気温度検出手段を備え、前記温度状態判定手段は、前記排気温度検出手段により検出した排気ガスの温度に応じて前記酸素濃度検出手段の温度が安定状態であるか否かを判定する構成としている。 According to a fifth aspect of the present invention, there is provided an exhaust temperature detecting means for detecting the temperature of the exhaust gas, and the temperature state determining means is configured such that the temperature of the oxygen concentration detecting means is in accordance with the exhaust gas temperature detected by the exhaust temperature detecting means. It is configured to determine whether or not it is in a stable state.
第6の発明は、内燃機関から排出される排気ガス中の酸素濃度を素子部によって検出し、前記素子部から出力される検出信号をリード部によって外部に導出する酸素濃度検出手段と、
排気ガスの温度を検出する排気温度検出手段と、
内燃機関の燃料カット運転が行われているときに、前記排気温度検出手段により検出した排気ガスの温度を用いて前記酸素濃度検出手段の検出信号を補正する温度補正手段と、
前記温度補正手段により補正した検出信号を用いて学習を行う学習手段と、
を備えることを特徴とする。
6th invention detects the oxygen concentration in the exhaust gas discharged | emitted from an internal combustion engine by an element part, and the oxygen concentration detection means which derives | leads-out the detection signal output from the said element part by a lead part,
Exhaust temperature detecting means for detecting the temperature of the exhaust gas;
Temperature correction means for correcting the detection signal of the oxygen concentration detection means using the temperature of the exhaust gas detected by the exhaust temperature detection means when the fuel cut operation of the internal combustion engine is being performed;
Learning means for performing learning using the detection signal corrected by the temperature correction means;
It is characterized by providing.
第7の発明は、前記温度補正手段は、排気ガスの温度に応じて前記酸素濃度検出手段のリード部の温度を推定し、この推定温度を用いて前記酸素濃度検出手段の検出信号を補正する構成としている。 In the seventh invention, the temperature correction means estimates the temperature of the lead portion of the oxygen concentration detection means according to the temperature of the exhaust gas, and corrects the detection signal of the oxygen concentration detection means using the estimated temperature. It is configured.
第8の発明は、前記酸素濃度検出手段は、通電されることによって前記素子部を加熱するヒータを備え、前記温度補正手段は、前記ヒータに通電を開始してから経過した時間と前記排気ガスの温度とに応じて前記酸素濃度検出手段のリード部の温度を推定し、この推定温度を用いて前記酸素濃度検出手段の検出信号を補正する構成としている。 In an eighth aspect of the invention, the oxygen concentration detection means includes a heater that heats the element portion when energized, and the temperature correction means includes the time elapsed since the energization of the heater was started and the exhaust gas. The temperature of the lead portion of the oxygen concentration detecting means is estimated according to the temperature of the oxygen concentration, and the detection signal of the oxygen concentration detecting means is corrected using this estimated temperature.
第1の発明によれば、温度状態判定手段は、内燃機関の燃料カット運転が行われているときに、酸素濃度検出手段の温度が安定した温度平衡状態であるか否かを判定することができる。これにより、酸素濃度検出手段の温度が安定していないときには、温度が安定するまで学習手段を禁止することができ、温度が安定した後に学習手段を実施することができる。 According to the first invention, the temperature state determining means can determine whether or not the temperature of the oxygen concentration detecting means is in a stable temperature equilibrium state when the fuel cut operation of the internal combustion engine is being performed. it can. Thereby, when the temperature of the oxygen concentration detection means is not stable, the learning means can be prohibited until the temperature is stabilized, and the learning means can be implemented after the temperature is stabilized.
このため、酸素濃度検出手段は、学習手段が実施されるときに、温度が安定した状態で正確な検出信号を出力することができる。そして、学習手段は、この正確な検出信号を用いて酸素濃度検出手段の誤差等を高い精度で学習することができる。従って、酸素濃度検出手段の温度変化によって学習値が影響されるのを防止でき、学習精度を向上させることができる。 For this reason, the oxygen concentration detection means can output an accurate detection signal in a stable temperature state when the learning means is implemented. The learning means can learn the error of the oxygen concentration detection means with high accuracy using this accurate detection signal. Therefore, it is possible to prevent the learning value from being influenced by the temperature change of the oxygen concentration detection means, and the learning accuracy can be improved.
第2の発明によれば、内燃機関が高出力運転(高負荷または高回転)から通常運転に移行したときには、排気ガスの温度が低下するから、酸素濃度検出手段の温度が過渡的に非安定状態となり易い。この状態で、十分な待機時間が経過しないうちに燃料カット運転が開始されたとしても、温度状態判定手段は、酸素濃度検出手段の温度が非安定状態であると判定することができる。そして、待機時間が経過したときには、酸素濃度検出手段の温度が安定したと判定することができる。従って、高出力運転からの復帰時に学習精度が低下するのを防止することができる。 According to the second aspect of the invention, when the internal combustion engine shifts from the high output operation (high load or high rotation) to the normal operation, the temperature of the exhaust gas decreases, so the temperature of the oxygen concentration detection means is transiently unstable. It is easy to be in a state. In this state, even if the fuel cut operation is started before a sufficient standby time has elapsed, the temperature state determination unit can determine that the temperature of the oxygen concentration detection unit is in an unstable state. When the standby time has elapsed, it can be determined that the temperature of the oxygen concentration detection means has stabilized. Therefore, it is possible to prevent the learning accuracy from being lowered when returning from the high output operation.
第3の発明によれば、内燃機関が燃料カット運転からアイドル運転に移行したときには、排気ガスの温度が上昇するから、酸素濃度検出手段の温度が過渡的に非安定状態となり易い。この状態で、温度状態判定手段は、運転が移行した時点から十分な待機時間が経過したか否かに応じて、酸素濃度検出手段の温度状態を容易に判定することができる。従って、アイドル運転への移行によって学習精度が低下するのを防止することができる。 According to the third invention, when the internal combustion engine shifts from the fuel cut operation to the idle operation, the temperature of the exhaust gas rises, so that the temperature of the oxygen concentration detection means tends to become transiently unstable. In this state, the temperature state determination unit can easily determine the temperature state of the oxygen concentration detection unit depending on whether or not a sufficient standby time has elapsed from the time when the operation has shifted. Therefore, it is possible to prevent the learning accuracy from being lowered due to the shift to the idle operation.
第4の発明によれば、酸素濃度検出手段のヒータに通電を開始してから全体が暖まるまでの間は、その温度が過渡的に非安定状態となり易い。この状態で、温度状態判定手段は、通電を開始した時点から十分な待機時間が経過したか否かに応じて、酸素濃度検出手段の温度状態を容易に判定することができる。従って、酸素濃度検出手段の始動直後に学習精度が低下するのを防止することができる。 According to the fourth aspect of the present invention, the temperature tends to become transiently unstable from the start of energization to the heater of the oxygen concentration detection means until the whole is warmed. In this state, the temperature state determination means can easily determine the temperature state of the oxygen concentration detection means depending on whether or not a sufficient standby time has elapsed since the start of energization. Therefore, it is possible to prevent the learning accuracy from being reduced immediately after the oxygen concentration detecting means is started.
第5の発明によれば、排気ガスの温度が変化するときには、その流れに晒されている酸素濃度検出手段の温度が過渡的に非安定状態となり易い。この場合、温度状態判定手段は、排気温度検出手段により検出した排気ガスの温度に応じて酸素濃度検出手段の温度状態を容易に判定することができる。即ち、運転状態の変化等を包括するような簡単な判定条件によって学習手段の実行,禁止を切り換えることができ、判定処理を簡略化することができる。 According to the fifth aspect, when the temperature of the exhaust gas changes, the temperature of the oxygen concentration detecting means exposed to the flow tends to become transiently unstable. In this case, the temperature state determination means can easily determine the temperature state of the oxygen concentration detection means according to the temperature of the exhaust gas detected by the exhaust temperature detection means. That is, the execution and prohibition of the learning means can be switched according to simple determination conditions that encompass changes in the driving state and the like, and the determination process can be simplified.
第6の発明によれば、酸素濃度検出手段の温度は、排気ガスの温度が変化する場合等に、素子部とリード部との間に温度ばらつきが生じることによって非安定状態となり易い。これに対し、温度補正手段は、この温度ばらつきを含んだ酸素濃度検出手段の検出信号を排気ガスの温度に応じて適切に補正することができる。このため、学習手段は、酸素濃度検出手段の温度が非安定状態でも、補正後の検出信号を用いて高い精度の学習を行うことができる。また、酸素濃度検出手段の温度状態に関係なく、学習動作を高い頻度で行うことができるから、学習効率を向上させることができる。 According to the sixth aspect of the invention, the temperature of the oxygen concentration detecting means tends to be unstable due to temperature variation between the element portion and the lead portion when the temperature of the exhaust gas changes. On the other hand, the temperature correction means can appropriately correct the detection signal of the oxygen concentration detection means including the temperature variation according to the temperature of the exhaust gas. For this reason, the learning means can perform highly accurate learning using the corrected detection signal even when the temperature of the oxygen concentration detection means is unstable. In addition, the learning operation can be performed at a high frequency regardless of the temperature state of the oxygen concentration detection means, so that the learning efficiency can be improved.
第7の発明によれば、温度補正手段は、排気ガスの温度を用いて酸素濃度検出手段のリード部の温度を推定することができる。そして、この推定温度に応じて酸素濃度検出手段の検出信号を高い精度で補正することができる。 According to the seventh aspect, the temperature correction means can estimate the temperature of the lead portion of the oxygen concentration detection means using the temperature of the exhaust gas. The detection signal of the oxygen concentration detection means can be corrected with high accuracy according to the estimated temperature.
第8の発明によれば、温度補正手段は、排気ガスの温度と、ヒータの通電時間(温度)とに応じてリード部の温度をより正確に推定することができる。この結果、例えば酸素濃度検出手段の始動直後を含めて、リード部の温度を正確に把握することができる。そして、温度補正手段は、この正確な温度に応じて高い精度の補正を行うことができる。従って、内燃機関の始動直後等を含めて学習の機会を増やすことができ、学習効率を高めることができる。 According to the eighth invention, the temperature correction means can estimate the temperature of the lead portion more accurately according to the temperature of the exhaust gas and the energization time (temperature) of the heater. As a result, for example, the temperature of the lead portion can be accurately grasped including immediately after the start of the oxygen concentration detecting means. And the temperature correction means can perform highly accurate correction according to this exact temperature. Therefore, learning opportunities can be increased including immediately after the start of the internal combustion engine, and the learning efficiency can be increased.
実施の形態1.
[実施の形態1の構成]
以下、図1ないし図3を参照して、本発明の実施の形態1について説明する。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に示す内燃機関10は、例えば4気筒型のディーゼルエンジンによって構成されている。
Embodiment 1 FIG.
[Configuration of Embodiment 1]
The first embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS. FIG. 1 is a diagram for explaining a system configuration according to the first embodiment of the present invention. An
内燃機関10の吸気側には、各気筒内に空気(吸入空気)を吸込む吸気通路12が設けられている。この吸気通路12は吸気マニホールド14を介して各気筒の吸気ポートに接続されている。また、吸気通路12には、内燃機関10の吸入空気量を調整するスロットル弁16が設けられている。
An
一方、内燃機関10の排気側には、各気筒内で生じた排気ガスを外部に排出する排気通路18が設けられている。この排気通路18は、排気マニホールド20を介して各気筒の排気ポートに接続されている。また、排気通路18には、排気浄化触媒22が設けられている。この排気浄化触媒22は、排気ガス中に含まれるNOx等の成分を浄化すると共に、排気ガス中の微粒子(PM)を捕集するものである。
On the other hand, on the exhaust side of the
また、内燃機関10の各気筒には、それぞれの気筒内に燃料を直接噴射する燃料噴射弁24が設けられている。これらの燃料噴射弁24には、コモンレール26を介して燃料ポンプ28が接続されている。燃料ポンプ28には、燃料通路30を介して燃料添加弁32が接続されている。この燃料添加弁32は、排気通路18(排気マニホールド20)内を流れる排気ガスに燃料を添加するものである。また、燃料通路30には、これを開,閉する遮断弁34が設けられている。
Each cylinder of the
さらに、吸気通路12と排気通路18(排気マニホールド20)との間には、EGR(Exhaust Gas Recirculation)制御を行うためのEGR通路36が設けられている。EGR通路36には、その内部を流れる排気ガスの流量を調整するEGR弁38が設けられている。また、吸気通路12と排気通路18との間には、排気ガスの圧力を利用して吸入空気を過給するターボチャージャ40が設けられている。
Further, an
次に、内燃機関10のセンサ系統について説明する。吸気通路12には、内燃機関10の吸入空気量を検出するエアフロメータ42が設けられている。排気通路18には、排気浄化触媒22の上流側で排気ガスの温度を検出する排気温度検出手段としての排気温度センサ44と、排気ガス中の酸素濃度を検出する酸素濃度検出手段としての酸素濃度センサ46とが設けられている。また、内燃機関10には、その作動回転数(エンジン回転数)に応じた信号を出力する回転センサ48と、図示しないアクセルペダルの操作量(アクセル開度)を検出するアクセル開度センサ50とが設けられている。
Next, a sensor system of the
また、本実施の形態のシステム構成は、内燃機関10の運転状態を制御するECU(Electronic Control Unit)52を備えている。このECU52の入力側には、エアフロメータ42と、前述した各センサ44,46,48,50とを含むセンサ系統が接続されている。ECU52の出力側には、各気筒の燃料噴射弁24、燃料ポンプ28、燃料添加弁32、遮断弁34、EGR弁38等を含む各種のアクチュエータが接続されている。そして、ECU52は、上述したセンサ系統によって内燃機関10の運転状態を検出しつつ、これらのアクチュエータを制御する。
Further, the system configuration of the present embodiment includes an ECU (Electronic Control Unit) 52 that controls the operating state of the
また、ECU52は、ROM、RAM等からなる記憶回路52aを備えている。ここで、RAMには不揮発性の更新可能な記憶素子も含まれており、この記憶素子には、後述の大気学習等で更新される学習値が記憶される。また、ROMには、各種の制御を実行するプログラムや、定数等が予め記憶されている。
Further, the
次に、ECU52によって実行される各種の制御(運転)について説明する。まず、ECU52は、エアフロメータ42によって吸入空気量を検出し、吸入空気量等に応じて燃料噴射弁24の燃料噴射量を制御する。この燃料噴射制御は、混合気の空燃比が目標空燃比となるように行われる。
Next, various controls (operations) executed by the
また、ECU52は、例えば高回転運転からの減速等が行われたときに、この状態を回転センサ48、アクセル開度センサ50等の検出信号によって検出し、燃料噴射を一時的に停止することによって燃料カット制御を行う。さらに、ECU52は、オペレータのアクセル操作が行われてないときに、この状態をアクセル開度センサ50等の検出信号によって検出し、内燃機関10の回転数を所定の低いアイドル回転数に保持するアイドル制御を行う。
Further, the
一方、ECU52は、燃料噴射制御を行っているときに、酸素濃度センサ46によって排気ガス中の酸素濃度を検出する。そして、酸素濃度の検出結果に応じて求めた実際の空燃比が目標空燃比となるように、燃料噴射量をフィードバック制御し、これによって空燃比制御を行う。
On the other hand, the
この場合、酸素濃度センサ46には、製造ばらつき(個体差)や経時劣化等を含めて個々のセンサ毎に固有の誤差が存在する。そこで、ECU52は、既知である大気中の酸素濃度を基準として、センサ固有の誤差を学習するための大気学習を行う。
In this case, the
この大気学習は、燃料カット運転によって排気通路18内が大気雰囲気となったときに、例えば酸素濃度センサ46から出力される検出信号を学習値として記憶することにより行われる。このときの学習値には、大気中の実際の酸素濃度に対応する数値成分と、センサ固有の誤差に対応する数値成分とが含まれている。一方、ECU52の記憶回路52aには、センサ信号の標準信号値が予め記憶されている。この標準信号値とは、例えばセンサ固有の誤差を排除した標準器となる酸素濃度センサを用いて、大気中の酸素濃度を検出することにより得られる検出信号値である。
This air learning is performed by storing, for example, a detection signal output from the
そして、空燃比制御を行うときには、まず標準信号値に対して、現在の運転環境(例えば排気系の圧力損失、大気圧の大きさ等)に応じた補正を行うことにより、基準信号値を算出する。次に、この基準信号値と、記憶回路52aから読み出した学習値との差異をセンサ固有の誤差として求め、この誤差に応じて実際の酸素濃度センサ46の検出信号を補正するものである。
When performing air-fuel ratio control, first, the reference signal value is calculated by correcting the standard signal value according to the current operating environment (for example, the pressure loss of the exhaust system, the magnitude of atmospheric pressure, etc.). To do. Next, the difference between the reference signal value and the learned value read from the
次に、図2を参照して、酸素濃度センサ46の構造について説明する。酸素濃度センサ46は、排気通路18内を流れる排気ガス中に晒される素子部46aと、該素子部46aに接続されたリード部46bと、素子部46の近傍に配置されたヒータ46cとを備えている。
Next, the structure of the
そして、ヒータ46cはECU52の出力側に接続され、ECU52から通電されることによって発熱する。素子部46aは、ヒータ46cによって加熱されることにより活性化し、この状態で排気ガス中の酸素濃度を検出する。リード部46bは、コネクタ、配線等を介してECU52の入力側に接続され、素子部46aから出力される検出信号をECU52に向けて導出する構成となっている。
The
[実施の形態1の特徴]
上述したように、ECU52は、酸素濃度センサ46の個体差を補正するために、大気雰囲気中におけるセンサの検出信号を用いて大気学習を行う。この場合、検出信号の精度は、センサの温度状態によって影響され易い。そこで、ECU52は、例えばセンサの交流抵抗(インピーダンス)が一定となるように、ヒータ46cへの通電状態を制御している。このため、酸素濃度センサ46の温度状態が安定していれば、素子部46aの温度は、センサ全体のインピーダンスに対応したほぼ一定の温度に保持されるはずである。
[Features of Embodiment 1]
As described above, the
しかし、酸素濃度センサ46の周囲で排気ガスの温度が変化するときには、この温度変化の影響がセンサの各部で異なるため、例えば素子部46aとリード部46bとの間に過渡的な温度差が生じる場合がある。この場合には、センサ全体のインピーダンスをほぼ一定に制御している状態でも、その中に含まれるリード部46bの温度変化(抵抗値の変化)を補償するように素子部46aのインピーダンスが変化する。従って、このような温度変化の過渡期には、素子部46aの温度が目標値から外れ、センサの検出信号に誤差が生じることによって大気学習の精度が低下し易い。
However, when the temperature of the exhaust gas changes around the
このため、本実施の形態では、酸素濃度センサ46の温度状態を所定の判定条件によって判定し、その判定結果に応じて大気学習を禁止する構成としている。以下、この判定条件について、3つの具体例を挙げて説明する。
For this reason, in the present embodiment, the temperature state of the
(第1の判定条件)
まず、ECU52は、内燃機関10の運転状態が高出力運転(以下、高回転運転と高負荷運転とを合わせて高出力運転と呼ぶものとする)から通常運転に移行したときに、所定の時間が経過するまでは大気学習を禁止する。即ち、内燃機関10が高出力運転から通常運転に移行するときには、酸素濃度センサ46の周囲を流れる排気ガスの温度が高い温度から通常運転時の温度に低下する。
(First judgment condition)
First, the
このとき、ECU52は、酸素濃度センサ46の温度が過渡的な非安定状態(即ち、素子部46aとリード部46bとの間に温度ばらつきが生じるような状態)であると判定し、所定の待機時間t1が経過するまでは大気学習を禁止する。そして、待機時間t1が経過した後に大気学習を行う。この待機時間t1は、運転状態が移行してから、酸素濃度センサ46(またはセンサ周囲の排気ガス)の温度が安定するまでに必要な時間として定義され、記憶回路52a内に予め記憶されているものである。
At this time, the
ここで、高出力運転と通常運転の判定処理について述べると、ECU52は、回転センサ48により検出した内燃機関10の作動回転数(エンジン回転数)が所定の判定値よりも大きいときに、高回転運転と判定する。また、ECU52は、エンジン回転数と、エアフロメータ42により検出した吸入空気量と、アクセル開度センサ50により検出したアクセル開度とを含む幾つかの適切なパラメータを用いて、内燃機関10の負荷状態を数値として算出する。そして、この負荷状態の値が所定の判定値よりも大きいときに、高負荷運転と判定する。さらに、高回転運転でも高負荷運転でもないと判定したときには、通常運転と判断されるものである。
Here, the determination process of the high output operation and the normal operation will be described. The
(第2の判定条件)
また、内燃機関10の運転状態が燃料カット運転からアイドル運転に移行したときには、センサの周囲を流れる排気ガスの温度が未燃焼状態の低い温度から通常運転時の温度に上昇する。この場合にも、ECU52は、センサの温度が非安定状態であると判定し、所定の待機時間t2が経過するまでは大気学習を禁止する。この待機時間t2も待機時間t1と同様に定義され、記憶回路52a内に予め記憶されている。
(Second determination condition)
Further, when the operation state of the
(第3の判定条件)
一方、ECU52は、酸素濃度センサ46のヒータ46cに通電を開始してから経過した時間を計測する。そして、ヒータ46cへの通電を開始してから所定の待機時間t3が経過するまでは、センサの各部が安定した温度平衡状態に達していないと判断する。そして、この場合にも、所定の待機時間t3が経過するまでは大気学習を禁止する。この待機時間t3は、ヒータ46cへの通電を開始してから、センサの素子部46aやリード部46bが安定した温度状態となるまでに必要な時間として定義され、記憶回路52a内に予め記憶されている。
(Third determination condition)
On the other hand, the
[実施の形態1を実現するための具体的な処理]
図3は、本実施の形態のシステム動作を実現するために、ECU52が実行するルーチンのフローチャートである。なお、本ルーチンは、内燃機関10の始動直後に開始され、内燃機関10が停止されるまでステップ100〜118の処理を繰り返すものとする。
[Specific Processing for Realizing Embodiment 1]
FIG. 3 is a flowchart of a routine executed by the
まず、ECU52は、ステップ100において、通常の燃料噴射制御を行う。そして、オペレータが減速操作等を行ったときには、必要に応じて燃料カット制御を実施する。ステップ102では、燃料カット運転を開始したか否かを判定し、開始した場合には、ステップ104で排気通路18内が大気雰囲気であるか否かを判定する。
First, in
ステップ104の判定条件の具体例としては、(1)エンジン回転数が所定値以上の運転状態から減速を行っているか否か、(2)減速の開始(またはアクセル操作の終了)時点から所定の時間が経過しているか否か、(3)燃料添加制御から一定の時間が経過しているか否か等が挙げられる。なお、燃料添加制御とは、燃料添加弁32から排気通路18に燃料を添加することにより、排気浄化触媒22の還元処理を行うものである。
Specific examples of the determination conditions in
これらの条件(1)〜(3)が成立した場合には、排気通路18内が大気雰囲気であると判断し、ステップ106では、内燃機関10の運転状態が高出力運転(即ち、高負荷または高回転状態)から通常運転に移行したか否かを判定する。この場合、内燃機関10の負荷状態は、その吸入空気量、エンジン回転数、アクセル開度等に応じて検出することができる。
If these conditions (1) to (3) are satisfied, it is determined that the
そして、ステップ106で高出力運転から通常運転への移行があったと判定したときには、ステップ108でこの移行時点から計時動作を開始したタイマカウンタを読み出すことにより、運転状態が移行してから所定の待機時間t1が経過したか否かを判定する。また、ステップ106で運転の移行がないと判定したときには、ステップ110で次の判定処理に移る。
When it is determined in
そして、ステップ108の処理時点で、すでに待機時間t1が経過している場合には、高出力運転から通常運転への移行時に生じる排気ガスの温度変化が平衡状態に達し、酸素濃度センサ46の素子部46aやリード部46bの温度が安定化していると判断される。そこで、この場合には、ステップ110で次の判定処理に移る。
If the standby time t1 has already elapsed at the time of processing in
また、ステップ108で待機時間t1が経過していないときには、まだ排気ガスの温度変化が過渡的であり、酸素濃度センサ46の温度も非安定状態であると判断される。そこで、この場合には、ステップ118に移って大気学習を禁止し、今回のルーチンを終了する。
When the standby time t1 has not elapsed in
次に、ステップ110では、内燃機関10の運転状態が燃料カット運転からアイドル運転に移行したのか否かを判定する。このステップ110で運転の移行があったと判定したときには、ステップ112で移行時点から所定の待機時間t2が経過したか否かを判定する。また、ステップ110で運転の移行がないと判定したときには、ステップ114で次の判定処理に移る。
Next, in
そして、ステップ112の処理時点で、すでに待機時間t2が経過しているときには、ステップ108の場合とほぼ同様に、酸素濃度センサ46の温度が安定化していると判断される。そこで、この場合には、ステップ114で次の判定処理に移る。また、ステップ112で待機時間t2が経過していないときには、酸素濃度センサ46の温度が非安定状態であると判断し、ステップ118で大気学習を禁止する。
When the standby time t2 has already elapsed at the time of processing in
次に、ステップ114では、酸素濃度センサ46のヒータ46cに通電を開始してから所定の待機時間t3が経過したか否かを判定する。そして、ステップ114の処理時点で、すでに待機時間t3が経過しているときには、ステップ108の場合とほぼ同様に、酸素濃度センサ46の温度が安定化していると判断される。そこで、この場合には、ステップ116で大気学習を行う。
Next, in
また、ステップ114で待機時間t3が経過していないときには、ヒータ46cによる素子部46aやリード部46bの暖機が完了していないと判断する。即ち、この場合には、酸素濃度センサ46の温度が非安定状態であるから、ステップ118で大気学習を禁止する。
Further, when the standby time t3 has not elapsed in
このように、本実施の形態によるシステムでは、大気学習を行うときに、酸素濃度センサ46の温度が安定した温度平衡状態であるか否かを判定することができる。これにより、センサ46の温度が安定していないときには、温度が安定するまで大気学習を禁止することができ、温度が安定した適切なタイミングで大気学習を実施することができる。このため、大気学習時には、酸素濃度センサ46から出力される正確な検出信号を用いることができ、その誤差等を高い精度で学習することができる。従って、センサ46の温度変化によって学習値が影響されるのを防止でき、学習精度を向上させることができる。
Thus, in the system according to the present embodiment, it is possible to determine whether or not the temperature of the
この場合、ECU52は、第1の判定条件として、内燃機関10が高出力運転から通常運転に移行した時点から所定の待機時間t1が経過するまでは、センサ46が非安定状態であると判定している。また、第2の判定条件として、内燃機関10が燃料カット運転からアイドル運転に移行した時点から所定の待機時間t2が経過するまでは、センサ46が非安定状態であると判定している。さらに、第3の判定条件として、センサのヒータ46cに通電を開始した時点から待機時間t3が経過するまでは、センサ46が非安定状態であると判定している。
In this case, as a first determination condition, the
このため、運転状態の切り換え等によって排気ガスの温度が変化するときには、第1,第2の判定条件によって酸素濃度センサ46の温度状態を適切に判定することができる。また、センサ46の加熱を開始してからセンサ全体が暖まるまでの間は、第3の判定条件によってセンサ46の温度状態を適切に判定することができる。従って、これらの条件を組み合わせることにより、内燃機関10の様々な運転状態に対して大気学習の実施タイミングを適切に設定することができる。そして、不適切な条件下で大気学習が行われることにより、学習精度が低下するのを防止することができる。
For this reason, when the temperature of the exhaust gas changes due to switching of the operation state or the like, the temperature state of the
なお、上述した実施の形態1では、図3中のステップ106〜114が第1ないし第4の発明における温度状態判定手段の具体例を示している。また、ステップ116が学習手段の具体例を示し、ステップ118が学習禁止手段の具体例を示している。
In the first embodiment described above,
また、実施の形態1では、第1ないし第3の判定条件を組み合わせることにより、大気学習の実施タイミングを設定する構成とした。しかし、本発明はこれに限らず、第1ないし第3の判定条件のうち、何れか1つまたは2つの判定条件だけを用いる構成としてもよい。 In the first embodiment, the atmosphere learning execution timing is set by combining the first to third determination conditions. However, the present invention is not limited to this, and any one or two of the first to third determination conditions may be used.
実施の形態2.
次に、図4を参照して、本発明の実施の形態2について説明する。なお、本実施形態のシステムは、実施の形態1と同様に、図1及び図2に示すシステム構成を用いている。しかし、本実施の形態は、図3に示すルーチンに代えて、図4に示すルーチンを用いることにより実現される点で、実施の形態1と異なるものである。
Next, a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. The system of the present embodiment uses the system configuration shown in FIGS. 1 and 2 as in the first embodiment. However, the present embodiment is different from the first embodiment in that it is realized by using the routine shown in FIG. 4 instead of the routine shown in FIG.
[実施の形態2の特徴]
本実施の形態のシステムは、まず排気温度センサ44によって排気ガスの温度Tgを検出する。そして、例えば温度Tgの時間当たりの変化量ΔTが所定の判定値T0よりも大きいときには、変化量ΔTの大きさに応じて待機時間t4を算出し、この待機時間t4が経過するまで大気学習を禁止する構成としている。
[Features of Embodiment 2]
In the system of the present embodiment, the exhaust
この場合、判定値T0は、酸素濃度センサ46の各部に温度ばらつきを生じさせるような排気ガス温度の大きな変化量として定義されている。そして、判定値T0は、ECU52の記憶回路52aに予め記憶されている。また、待機時間t4は、例えば変化量ΔTの大きさに応じて値が変化するマップデータとして構成され、記憶回路52aに予め記憶されている。
In this case, the determination value T0 is defined as a large change amount of the exhaust gas temperature that causes a temperature variation in each part of the
[実施の形態2を実現するための具体的な処理]
図4は、本実施の形態のシステム動作を実現するために、ECU52が実行するルーチンのフローチャートである。なお、本ルーチンの説明では、前記実施の形態1(図3)と同一のステップに同一の符号を付し、その説明を省略するものとする。
[Specific Processing for Realizing Embodiment 2]
FIG. 4 is a flowchart of a routine executed by the
本実施の形態では、まず実施の形態1と同様に、ステップ100〜104の処理を行う。次に、ステップ200では、排気温度センサ44によって排気ガスの温度Tgを検出する。ステップ202では、温度Tgの単位時間当たりの変化量ΔTが判定値T0よりも大きいか否かを判定する。そして、排気ガス温度の変化量ΔTが判定値T0よりも大きいときには、酸素濃度センサ46が温度的に影響を受けたと判断し、ステップ204で待機時間t4を算出する。
In the present embodiment, first, similarly to the first embodiment, the processing of
このステップ204では、まず変化量ΔTを用いて記憶回路52aのマップデータを参照することにより、変化量ΔTの大きさに応じた時間長をもつ待機時間t4を算出する。そして、ステップ206では、排気ガス温度の変化を検出してから待機時間t4が経過したか否かを判定する。
In this
ここで、待機時間t4が経過したときには、排気ガスの温度Tgが大きく変化した後でも、酸素濃度センサ46の温度が安定状態に復帰するのに十分な時間が経過したと判断される。即ち、この場合には、排気ガスの温度変化だけに注目すれば、大気学習を実行しても構わない状態であるから、ステップ114に移って実施の形態1と同様の処理を行う。
Here, when the standby time t4 has elapsed, it is determined that sufficient time has passed for the temperature of the
また、ステップ206で待機時間t4が経過していないときには、まだ排気ガスの温度変化による影響が酸素濃度センサ46に残っている可能性がある。そこで、この場合には、ステップ118で大気学習を禁止する。
Further, when the waiting time t4 has not elapsed in
一方、ステップ202において、排気ガス温度の変化量ΔTが判定値T0以下であると判定したときには、酸素濃度センサ46の温度が安定状態であると判断し、ステップ114に移って実施の形態1と同様の処理を続行する。
On the other hand, when it is determined in
このように、本実施の形態によるシステムでは、排気ガスの温度Tgの変化量ΔTが判定値T0よりも大きいときに、待機時間t4が経過するまでは、大気学習を禁止するようにしている。これにより、ECU52は、排気ガスの温度Tgに応じて酸素濃度センサ46の温度状態を容易に判定することができる。即ち、運転状態の変化等を包括するような簡単な判定条件によって大気学習の実行,禁止を切り換えることができ、判定処理を簡略化することができる。
As described above, in the system according to the present embodiment, when the change amount ΔT of the exhaust gas temperature Tg is larger than the determination value T0, the air learning is prohibited until the standby time t4 elapses. Thereby, the
しかも、待機時間t4は、温度の変化量ΔTに応じた時間長に設定している。このため、例えば変化量ΔTが大きいときには、この温度変化による影響が無くなるまでの長い時間を待機時間t4として設定することができる。また、温度の変化量ΔTが小さいときには、待機時間t4も小さな値に設定することができ、待機時間t4を必要最小限に抑えて学習の機会を増やすことができる。 Moreover, the standby time t4 is set to a time length corresponding to the temperature change amount ΔT. For this reason, for example, when the change amount ΔT is large, a long time until the influence of the temperature change is eliminated can be set as the standby time t4. When the temperature change amount ΔT is small, the standby time t4 can also be set to a small value, and the standby time t4 can be minimized to increase the learning opportunities.
なお、上述した実施の形態2では、図4中のステップ200〜206が第1,第5の発明における温度状態判定手段の具体例を示している。また、ステップ116が学習手段の具体例を示し、ステップ118が学習禁止手段の具体例を示している。
In the second embodiment described above,
また、実施の形態2では、排気温度検出手段として、排気温度センサ44を用いるものとした。しかし、本発明はこれに限らず、例えば排気温度センサ44を用いずに、排気ガスの温度をソフトウェア等によって推定する構成としてもよい。
In the second embodiment, the
実施の形態3.
次に、図5を参照して、本発明の実施の形態3について説明する。なお、本実施形態のシステムは、実施の形態1と同様に、図1及び図2に示すシステム構成を用いている。しかし、本実施の形態は、図3に示すルーチンに代えて、図5に示すルーチンを用いることにより実現される点で、実施の形態1と異なるものである。
Next, a third embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. The system of the present embodiment uses the system configuration shown in FIGS. 1 and 2 as in the first embodiment. However, the present embodiment is different from the first embodiment in that it is realized by using the routine shown in FIG. 5 instead of the routine shown in FIG.
[実施の形態3の特徴]
本実施の形態のシステムは、酸素濃度センサ46の温度が非安定的な状態でも、その状態に応じて学習値を補正しつつ、大気学習を実行するものである。学習値の補正処理では、酸素濃度センサ46のリード部46bの温度を推定的に演算し、推定温度Teを求める。この場合、リード部46bの推定温度Teは、ヒータ46cによるセンサの加熱時間と、排気ガスの温度の履歴とを反映した温度として演算される。そして、大気学習時には、推定温度Teを含む温度補正係数Kを算出し、この温度補正係数Kを用いて学習値Lを補正する構成となっている。
[Features of Embodiment 3]
The system of the present embodiment executes atmospheric learning while correcting the learning value according to the state even when the temperature of the
[実施の形態3を実現するための具体的な処理]
図5は、本実施の形態のシステム動作を実現するために、ECU52が実行するルーチンのフローチャートである。なお、本ルーチンの説明では、前記実施の形態1(図3)と同一のステップに同一の符号を付し、その説明を省略するものとする。
[Specific Processing for Realizing Embodiment 3]
FIG. 5 is a flowchart of a routine executed by the
本実施の形態では、まず実施の形態1と同様に、ステップ100〜104の処理を行う。次に、ステップ300では、燃料カット運転が開始され、大気学習を行うための前提条件が成立した状態で、酸素濃度センサ46の検出信号Vaを読み込む。
In the present embodiment, first, similarly to the first embodiment, the processing of
次に、ステップ302では、大気学習により得られる学習値を補正するための温度補正係数Kを算出する。以下、この温度補正係数Kの算出処理について具体的に説明する。まず、ECU52は、酸素濃度センサ46のヒータ46cに通電を開始してから経過した通電時間tsを計測しておく。
Next, in
そして、通電時間tsを用いて所定のマップデータを参照することにより、酸素濃度センサ46の温度Tsを推定的に演算する。このマップデータは、通電時間tsと温度Tsとの関係を表すデータであり、後述する他のマップデータや常数と共に、ECU52の記憶回路52aに予め記憶されている。
Then, the temperature Ts of the
また、ECU52は、温度Tsと通電時間tsとを用いて所定のマップデータを参照し、これによって通電補正係数α(Ts,ts)を算出する。ここで、通電補正係数α(Ts,ts)とは、センサの温度Tsとヒータ46cの加熱時間(通電時間ts)とに応じてリード部46bが受ける熱的影響を補正係数化したものである。
Further, the
一方、ECU52は、燃料カットの開始前に排気温度センサ44によって検出した排気ガスの温度Tgと、この温度Tgが燃料カットの開始までに継続した継続時間tgとを用いて所定のマップデータを参照し、これによって排温補正係数β(Tg,tg)を算出する。ここで、排温補正係数β(Tg,tg)とは、排気ガスの温度の履歴に応じてリード部46bが受ける熱的影響を補正係数化したものである。
On the other hand, the
そして、ECU52は、下記数1の式に示すように、通電補正係数α(Ts,ts)と排温補正係数β(Tg,tg)とを用いて、酸素濃度センサ46のリード部46bの推定温度Teを推定演算する。また、下記数2の式に示すように、前記推定温度Teと、予め記憶された常数A,Bとを用いて温度補正係数Kを算出する。
Then, the
(数1)
Te=α(Ts,ts)+β(Tg,tg)
(Equation 1)
Te = α (Ts, ts) + β (Tg, tg)
(数2)
K=A×Te+B
(Equation 2)
K = A x Te + B
このように、温度補正係数Kは、ヒータ46cの加熱時間と排気ガスの温度の履歴とに応じて変化するリード部46bの温度を反映した補正係数となっている。以上により、温度補正係数Kが算出されたので、ステップ304では、下記数3の式に示すように、温度補正係数Kを用いて酸素濃度センサ46の検出信号Vaを補正する。
As described above, the temperature correction coefficient K is a correction coefficient that reflects the temperature of the
(数3)
L=Va×K
(Equation 3)
L = Va × K
即ち、ステップ304では、検出信号Vaと温度補正係数Kとの積を学習値Lとして算出する。そして、ステップ306では、この学習値LをECU52の記憶回路52aに記憶し、これによって大気学習を行う。
That is, in
このように、本実施の形態によるシステムでは、酸素濃度センサ46のヒータ46cの通電時間ts、排気ガスの温度Tg等を用いて、リード部46bの温度Teを推定することができる。そして、ECU52は、この推定温度Teに応じて検出信号Vaを補正することができ、補正した学習値Lを記憶することができる。
Thus, in the system according to the present embodiment, the temperature Te of the
このため、本実施の形態では、酸素濃度センサ46の温度が非安定状態でも、高い精度の学習を行うことができる。また、センサ46の温度状態に関係なく、学習動作を高い頻度で行うことができるから、学習効率を向上させることができる。しかも、推定温度Teの算出には、ヒータ46cの通電時間tsも用いているので、例えばセンサ46を始動して間もない場合でも、リード部46bの温度Teを正確に把握することができ、学習の機会を増やすことができる。
For this reason, in the present embodiment, highly accurate learning can be performed even when the temperature of the
なお、上述した実施の形態3では、図5中のステップ302,304(前記数1,数2,数3の式)が第6の発明における温度補正手段の具体例を示している。また、ステップ306が学習手段の具体例を示している。
In the third embodiment described above, steps 302 and 304 (formulas of the
また、実施の形態1〜3では、内燃機関10としてディーゼルエンジンを例に挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限らず、ガソリンエンジンや、他の燃料を用いる内燃機関にも適用することができる。
In the first to third embodiments, the diesel engine is described as an example of the
さらに、実施の形態1〜3では、大気学習の学習値として、酸素濃度センサ46の検出信号を記憶するものとした。しかし、本発明はこれに限らず、例えばセンサの検出信号値と、基準信号値との差異や比率を学習値として記憶する構成としてもよい。
Further, in the first to third embodiments, the detection signal of the
10 内燃機関
12 吸気通路
14 吸気マニホールド
16 スロットル弁
18 排気通路
20 排気マニホールド
22 排気浄化触媒
24 燃料噴射弁
26 コモンレール
28 燃料ポンプ
30 燃料通路
32 燃料添加弁
34 遮断弁
36 EGR通路
38 EGR弁
40 ターボチャージャ
42 エアフロメータ
44 排気温度センサ(排気温度検出手段)
46 酸素濃度センサ(酸素濃度検出手段)
46a 素子部
46b リード部
46c ヒータ
48 回転センサ
50 アクセル開度センサ
52 ECU
52a 記憶回路
10
46 Oxygen concentration sensor (oxygen concentration detection means)
52a Memory circuit
Claims (8)
内燃機関の燃料カット運転が行われているときに、前記酸素濃度検出手段の温度が安定状態であるか否かを判定する温度状態判定手段と、
前記温度状態判定手段によって前記酸素濃度検出手段の温度が安定状態であると判定したときに、前記酸素濃度検出手段から出力される検出信号を用いて学習を行う学習手段と、
前記温度状態判定手段によって前記酸素濃度検出手段の温度が非安定状態であると判定したときに、前記学習手段の動作を禁止する学習禁止手段と、
を備えることを特徴とする内燃機関の制御装置。 Oxygen concentration detection means for detecting the oxygen concentration in the exhaust gas discharged from the internal combustion engine and outputting a detection signal;
Temperature state determination means for determining whether or not the temperature of the oxygen concentration detection means is in a stable state when a fuel cut operation of the internal combustion engine is being performed;
Learning means for performing learning using a detection signal output from the oxygen concentration detection means when the temperature state determination means determines that the temperature of the oxygen concentration detection means is in a stable state;
Learning prohibiting means for prohibiting the operation of the learning means when the temperature state determining means determines that the temperature of the oxygen concentration detecting means is in an unstable state;
A control device for an internal combustion engine, comprising:
排気ガスの温度を検出する排気温度検出手段と、
内燃機関の燃料カット運転が行われているときに、前記排気温度検出手段により検出した排気ガスの温度を用いて前記酸素濃度検出手段の検出信号を補正する温度補正手段と、
前記温度補正手段により補正した検出信号を用いて学習を行う学習手段と、
を備えることを特徴とする内燃機関の制御装置。 Oxygen concentration detection means for detecting the oxygen concentration in the exhaust gas discharged from the internal combustion engine by the element portion and deriving the detection signal output from the element portion to the outside by the lead portion;
Exhaust temperature detecting means for detecting the temperature of the exhaust gas;
Temperature correction means for correcting the detection signal of the oxygen concentration detection means using the temperature of the exhaust gas detected by the exhaust temperature detection means when the fuel cut operation of the internal combustion engine is being performed;
Learning means for performing learning using the detection signal corrected by the temperature correction means;
A control device for an internal combustion engine, comprising:
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JP2008298029A (en) * | 2007-06-04 | 2008-12-11 | Denso Corp | Sensor information detection device, sensor calibration device, and sensor diagnosis device |
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- 2007-05-16 JP JP2007130854A patent/JP2008286070A/en active Pending
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