JP2009007940A - 内燃機関の筒内充填空気量演算装置 - Google Patents

Abstract

【課題】吸気系モデルを用いて筒内充填空気量を演算する際に使用するスロットル流量パラメータμ・Ａの精度を簡単な処理で向上させる。
【解決手段】所定の学習実行条件が成立しているときに、吸気系モデルのスロットル通過空気量演算式から導き出した式を用いて現在のスロットル開度θに応じたスロットル流量パラメータμ・Ａの実際値を算出し、この実際値とマップ値（適合値）との偏差に基づいて当該マップ値に対する学習補正量を学習する。この際、スロットル開度θの全閉から全開までの領域を複数の学習領域に区分し、各学習領域毎に学習補正量を学習する。そして、エンジン運転中に現在のスロットル開度θに応じたスロットル流量パラメータμ・Ａのマップ値を前記学習補正量で補正し、補正後のマップ値を用いて筒内充填空気量又はスロットル上流圧を演算する。
【選択図】図４

Description

本発明は、吸気系モデルの式を用いて筒内充填空気量を演算する内燃機関の筒内充填空気量演算装置に関する発明である。

将来、益々厳しくなる排出ガス浄化規制に対応するには、空燃比制御（燃料噴射制御）を高精度化する必要があり、そのためには、エンジンの筒内に充填される空気量（筒内充填空気量）を精度良く演算して、その筒内充填空気量に見合った適正な燃料噴射量を設定する必要がある。

そこで、特許文献１（特開２００２−２０１９９８号公報）に記載されているように、スロットル開度の変化が実際の筒内充填空気量の変化を生じさせるまでの吸入空気の挙動をモデル化した吸気系モデルの式を用いて筒内充填空気量を演算するようにしたものがある。一般に、吸気系モデルのスロットル通過空気量演算式は、次式で表される。

ここで、スロットル上流圧Ｐthrup は、スロットルバルブの上流側の圧力であり、自然吸気エンジンでは大気圧相当値になるが、過給機付きのエンジンの場合は、過給機の過給圧が発生する運転領域では、過給圧によってスロットル上流圧Ｐthrup が大気圧よりも高くなる。

上記吸気系モデルのスロットル通過空気量演算式に含まれるスロットル開口有効断面積Ａは、次式で算出できる。
Ａ＝π・ｒ２ （１−ｃｏｓ２ θ）
ここで、πは円周率、ｒはスロットルバルブの半径［ｍ］、θはスロットル開度である。

上式により、スロットル開度θからスロットル開口有効断面積Ａを算出して、このスロットル開口有効断面積Ａと流量係数μとを乗算して、スロットル開度θに依存する流量パラメータ（以下「スロットル流量パラメータ」という）μ・Ａを求めるようにしても良いが、特許文献１では、スロットル流量パラメータμ・Ａの演算処理を簡略化してエンジン制御用ＣＰＵの負荷を軽減するために、予め、スロットル開度θをパラメータとするスロットル流量パラメータμ・Ａのマップ（テーブル）をＲＯＭに記憶しておき、このマップを検索して、現在のスロットル開度θに応じたスロットル流量パラメータμ・Ａを読み出すようにしている。
特開２００２−２０１９９８号公報（第２頁、第１０頁、第１３頁等参照）

しかし、吸気系の各部品（スロットルバルブ等）やスロットル開度センサ等の製造ばらつきや経時変化によって、スロットル流量パラメータμ・Ａのマップ値（適合値）と実際の車両におけるスロットル流量パラメータμ・Ａの実際値との間にずれが生じて、筒内充填空気量の演算精度が低下するという問題があった。

本発明はこのような事情を考慮してなされたものであり、従ってその目的は、吸気系モデルを用いて筒内充填空気量を演算する際に使用するスロットル流量パラメータ（μ・Ａ）の精度を簡単な処理で向上させることができ、演算負荷軽減の要求を満たしながら筒内充填空気量の演算精度を向上できる内燃機関の筒内充填空気量演算装置を提供することにある。

上記目的を達成するために、請求項１に係る発明は、スロットル開度に依存する流量パラメータ（以下「スロットル流量パラメータ」という）を含む吸気系モデルの式を用いて筒内充填空気量を演算する内燃機関の筒内充填空気量演算装置において、スロットル開度とスロットル流量パラメータの関係を規定するマップを記憶する記憶手段と、所定の学習実行条件が成立しているときに前記吸気系モデルの式を用いて現在のスロットル開度に応じたスロットル流量パラメータの実際値を算出して当該スロットル流量パラメータの実際値と前記記憶手段から読み出したスロットル流量パラメータのマップ値との偏差に基づいて当該マップ値に対する学習補正量を学習する学習手段と、内燃機関の運転中に前記記憶手段から読み出した現在のスロットル開度に応じたスロットル流量パラメータのマップ値を前記学習補正量で補正する補正手段と、内燃機関の運転中に前記補正手段で補正したスロットル流量パラメータのマップ値を用いて筒内充填空気量を演算する筒内充填空気量演算手段とを備えた構成としたものである。

要するに、本発明は、所定の学習実行条件が成立しているときに、吸気系モデルの式を用いて現在のスロットル開度に応じたスロットル流量パラメータ（μ・Ａ）の実際値を算出し、この実際値とマップ値（適合値）との偏差に基づいて当該マップ値に対する学習補正量を学習し、内燃機関の運転中に現在のスロットル開度に応じたスロットル流量パラメータのマップ値を前記学習補正量で補正し、補正後のマップ値を用いて筒内充填空気量を演算するようにしたものである。このようにすれば、電子スロットルシステム等の吸気系の各部品やスロットル開度センサ等の製造ばらつきや経時変化によってスロットル流量パラメータのマップ値（適合値）と実際の車両におけるスロットル流量パラメータの実際値との間にずれが生じていても、この実際値とマップ値との偏差に基づいて学習した学習補正量を用いてスロットル流量パラメータのマップ値を適正に補正することができる。これにより、スロットル流量パラメータの精度向上を簡単な処理で実現することが可能となり、演算負荷軽減の要求を満たしながら筒内充填空気量の演算精度を向上でき、個々の車両のドライバビリティのばらつきやエミッションのばらつきを少なくすることができる。

この場合、請求項２のように、内燃機関の運転中に吸気系モデルの式を用いてスロットル上流圧（スロットルバルブの上流側圧力）を演算するスロットル上流圧推定手段を備えたシステムでは、内燃機関の運転中に前記補正手段で補正したスロットル流量パラメータのマップ値を前記吸気系モデルの式に代入してスロットル上流圧を演算するようにしても良い。このようにすれば、スロットル上流圧の演算精度を向上できる。

この場合、請求項３のように、自然吸気式の内燃機関に本発明を適用する場合には、学習実行条件は、少なくとも、吸入空気量の変化が小さい定常運転状態であることを条件とすれば良い。定常運転状態であれば、スロットル開度とスロットル流量パラメータとの関係がほぼ一定と見なせる状態が続くため、吸気系モデルの式を用いてスロットル流量パラメータの実際値を精度良く算出することができる。

また、請求項４のように、過給機付きの内燃機関に本発明を適用する場合には、学習実行条件は、少なくとも、(1) 吸入空気量の変化が小さい定常運転状態であること、且つ、(2) 吸入空気量が所定値以下となる低空気量領域であること、且つ、(3) スロットル下流圧Ｐm とスロットル上流圧Ｐthrup との圧力比Ｐm ／Ｐthrup が所定値以下であることを条件とすれば良い。条件(1) は、自然吸気式の内燃機関と同様の理由により要求される条件である。

過給機付きの内燃機関の場合は、過給機の過給圧が発生する運転領域では、過給圧によってスロットル上流圧Ｐthrup が大気圧よりも高くなるため、スロットル上流圧Ｐthrup を検出するスロットル上流圧センサを必要としたり、又は、スロットル上流圧Ｐthrup を推定する必要があるが、低空気量領域では、過給機の過給圧がほとんど発生せず、スロットル上流圧Ｐthrup が大気圧とほぼ等しくなるため、スロットル上流圧Ｐthrup として大気圧センサの検出値を使用することが可能となる。この観点から、過給機付きの内燃機関では、学習実行条件として、低空気量領域であることを１つの条件(2) とする。

また、吸気系モデルの式において、スロットル下流圧Ｐm とスロットル上流圧Ｐthrup との圧力比Ｐm ／Ｐthrup で決まる物理値ｆ（Ｐm ／Ｐthrup ）は、圧力比Ｐm ／Ｐthrup が所定値以下の臨界圧領域では、一定値ｆc となる（図２参照）。この臨界圧領域では、スロットル上流圧Ｐthrup を大気圧センサの検出値で近似する際の近似誤差をある程度排除できる。この観点から、過給機付きの内燃機関では、学習実行条件として、圧力比Ｐm ／Ｐthrup が所定値以下であることを１つの条件(3) とする。

ところで、スロットル開度が変化すると、スロットル流量パラメータも変化するため、スロットル流量パラメータのマップ値と実際値との偏差もスロットル開度の変化に応じて変化する。

この点を考慮して、請求項５のように、スロットル開度の全閉から全開までの領域を複数の学習領域に区分し、各学習領域毎にスロットル流量パラメータのマップ値と実際値との偏差に基づいて学習補正量を学習するようにすると良い。このようにすれば、スロットル開度の全閉から全開までの領域を、スロットル流量パラメータのマップ値と実際値との偏差がほぼ同程度と見なせる領域毎に区分して学習補正量を学習することができ、学習補正量の学習精度を向上させることができる。

以下、本発明を実施するための最良の形態を過給機付きの内燃機関に適用して具体化した一実施例を説明する。
まず、図１に基づいてエンジン制御システム全体の概略構成を説明する。
内燃機関であるエンジン１１の吸気管１２（吸気通路）の最上流部には、エアクリーナ１３が設けられ、このエアクリーナ１３の下流側に、吸入空気量を検出するエアフローメータ１４（吸入空気量検出手段）が設けられ、このエアフローメータ１４には、吸気温度Ｔを検出する吸気温度センサ（図示せず）が設けられている。

このエアフローメータ１４の下流側には、後述する排気タービン式過給機２５のコンプレッサ２７と、このコンプレッサ２７で加圧された吸入空気を冷却するインタークーラー３１が設けられている。このインタークーラー３１の下流側には、モータ等によって開度調節されるスロットルバルブ１５と、スロットル開度θを検出するスロットル開度センサ１６とが設けられている。

更に、スロットルバルブ１５の下流側には、サージタンク１７が設けられ、このサージタンク１７には、スロットルバルブ１５の下流側圧力（以下「吸気圧」という）Ｐm を検出する吸気圧センサ１８（吸気圧検出手段）が設けられている。また、サージタンク１７には、エンジン１１の各気筒に空気を導入する吸気マニホールド１９が設けられ、各気筒の吸気マニホールド１９の吸気ポート近傍に、それぞれ燃料を噴射する燃料噴射弁２０が取り付けられている。

また、エンジン１１のシリンダヘッドには、各気筒毎に点火プラグ２１が取り付けられ、各点火プラグ２１の火花放電によって各気筒の混合気に着火される。更に、エンジン１１には、吸気バルブ４１と排気バルブ４２の開閉タイミング（バルブタイミング）ＶＶＴをエンジン運転状態に応じて変化させる可変バルブタイミング装置４３，４４が搭載されている。尚、吸気側の可変バルブタイミング装置４３のみを設け、排気側の可変バルブタイミング装置４４を省略した構成としても良く、勿論、吸排気両側の可変バルブタイミング装置４３，４４を省略した構成としても良い。

一方、エンジン１１の排気管２２（排気通路）には、排出ガスの空燃比を検出する空燃比センサ２４が設けられ、この空燃比センサ２４の下流側に、排出ガスを浄化する三元触媒等の触媒２３が設けられている。

このエンジン１１には、排気タービン式の過給機２５が搭載されている。この過給機２５は、排気管２２のうちの空燃比センサ２４と触媒２３との間に排気タービン２６が配置され、吸気管１２のうちのエアフローメータ１４とスロットルバルブ１５との間にコンプレッサ２７が配置されている。過給機２５は、排気タービン２６とコンプレッサ２７とが連結され、排出ガスの運動エネルギーで排気タービン２６を回転駆動することでコンプレッサ２７を回転駆動して吸入空気を過給するようになっている。

更に、吸気管１２には、スロットルバルブ１５の上流側においてコンプレッサ２７の上流側と下流側とをバイパスさせる吸気バイパス通路２８が設けられ、この吸気バイパス通路２８の途中に、吸気バイパス通路２８を開閉するエアバイパスバルブ（以下「ＡＢＶ」と表記する）２９が設けられている。このＡＢＶ２９は、ＡＢＶ用バキュームスイッチングバルブ３０を制御することでＡＢＶ２９の開閉動作が制御されるようになっている。

一方、排気管２２には、排気タービン２６の上流側と下流側とをバイパスさせる排気バイパス通路３２が設けられ、この排気バイパス通路３２の途中に、排気バイパス通路３２を開閉するウェイストゲートバルブ（以下「ＷＧＶ」と表記する）３３が設けられている。このＷＧＶ３３は、ＷＧＶ用バキュームスイッチングバルブ３４を制御してダイヤフラム式のアクチュエータ３５を制御することでＷＧＶ３３の開度が制御されるようになっている。

また、エンジン１１のシリンダブロックには、冷却水温Ｔhwを検出する冷却水温センサ３６や、エンジン１１のクランク軸が所定クランク角回転する毎にパルス信号を出力するクランク角センサ３７が取り付けられている。このクランク角センサ３７の出力信号に基づいてクランク角やエンジン回転速度Ｎe が検出される。その他、大気圧を検出する大気圧センサ３９が設けられている。

これら各種センサの出力は、エンジン制御回路（以下「ＥＣＵ」と表記する）３８に入力される。このＥＣＵ３８は、マイクロコンピュータを主体として構成され、内蔵されたＲＯＭ（記憶手段）に記憶された各種のエンジン制御ルーチンを実行することで、燃料噴射量や点火時期を制御すると共に、ＷＧＶ３３の開度を制御して排気タービン２６に供給する排出ガス量を制御することで、排気タービン２６とコンプレッサ２７の回転を制御して過給圧を制御する。

更に、ＥＣＵ３８は、スロットル開度の変化が実際の筒内充填空気量の変化を生じさせるまでの吸入空気の挙動をモデル化した吸気系モデルの式を用いて筒内充填空気量を演算する処理を所定周期で繰り返す筒内充填空気量演算手段として機能する。

一般に、吸気系モデルを用いてスロットル通過空気量Ｇinを演算する式は、次式で表される。

ここで、吸気圧Ｐm とスロットル上流圧Ｐthrup との圧力比Ｐm ／Ｐthrup で決まる物理値ｆ（Ｐm ／Ｐthrup ）は、当該圧力比Ｐm ／Ｐthrup に応じて次の（２）式と（３）式のいずれかが選択される。

この場合、図２に示すように、圧力比Ｐm ／Ｐthrup で決まる物理値ｆ（Ｐm ／Ｐthrup ）は、当該圧力比Ｐm ／Ｐthrup が所定値Ｂ以下の領域では、一定値ｆc となる。
以下、物理値ｆ（Ｐm ／Ｐthrup ）が一定値ｆc となる圧力比Ｐm ／Ｐthrup が所定値Ｂ以下の領域を「臨界圧領域」と呼び、所定値Ｂよりも大きい領域を「非臨界圧領域」と呼ぶ。所定値Ｂは、次式で表される。

次に、吸気系モデルを用いて筒内充填空気量Ｇcfを演算する方法を説明する。
スロットルバルブ１５からエンジン１１の吸気口までの吸気通路（以下「スロットル下流吸気通路」という）を流れる吸入空気の流れに質量保存の法則を適用すると、次の（４）式で表される関係が得られる。

ｄ／ｄｔ・Ｑm ＝Ｇin−Ｇcf ……（４）
ここで、Ｑm はスロットル下流吸気通路内の空気量、ｄ／ｄｔ・Ｑm はスロットル下流吸気通路内の空気量の変化量、Ｇinはスロットル通過空気量、Ｇcfは筒内充填空気量である。

また、スロットル下流吸気通路に気体の状態方程式を適用すると、次の（５）式に表す関係が得られる。
Ｇcf＝η・（Ｎe ／２）・Ｖc ・（Ｑm ／ＶＩＭ） ……（５）
η：体積効率
Ｎe ：エンジン回転速度［ｒｐｓ］
Ｖc ：シリンダ容積［ｍ３ ］
ＶＩＭ：スロットル下流吸気通路の内容積［ｍ３ ］

ここで、体積効率ηは、吸入空気流量によって変化するため、吸入空気流量と相関関係のあるパラメータであるエンジン回転速度Ｎe と吸気圧Ｐm とに基づいてマップ等により設定される。
η＝ｆ（Ｎe ，Ｐm ）

また、吸気系モデルのモデル時定数τＩＭは次の（６）式で表される。
τＩＭ＝２・ＶＩＭ／（Ｖc ・η・Ｎe ） ……（６）
上記（４）〜（６）式から次の（７）式が導き出される。
ｄ／ｄｔ・Ｑm ＝Ｇin−Ｑm ／τＩＭ ……（７）

上記（７）式は連続式であるため、これをＥＣＵ３８で演算処理できるようにするために、次のように離散化する。
｛Ｑm(i)−Ｑm(i-1)｝／Ｔs ＝Ｇin(i) −Ｑm(i-1)／τＩＭ ……（８）
ここで、Ｔs はサンプリング時間である。

この（８）式を整理すると、スロットル下流吸気通路内の空気量Ｑm の演算式が次のように導き出される。
Ｑm(i)＝｛Ｇin(i) −Ｑm(i-1)／τＩＭ｝・Ｔs ＋Ｑm(i-1) ［ｋｇ］ ……（９）

また、スロットル下流吸気通路に気体の状態方程式を適用すると、スロットル下流吸気通路内の空気量Ｑm から吸気圧Ｐm を演算する式が次のように導き出される。
Ｐm ＝Ｑm ・Ｒ・Ｔ／ＶＩＭ ［Ｐａ］ ……（１０）
Ｒ：気体定数
Ｔ：吸気温度

上記（１０）式と（５）式とから、次の（１１）式で表される筒内充填空気量Ｇcfの演算式が導き出される。
Ｇcf＝η・Ｖc ・Ｐm ／（２・Ｒ・Ｔ） ［ｋｇ／ｒｅｖ］ ……（１１）
ＥＣＵ３８は、上記吸気系モデルの各式から導き出した上記（１１）式を用いて筒内充填空気量Ｇcfを演算する。

ところで、前記［数２］に記載した吸気系モデルのスロットル通過空気量演算式（１）に含まれるスロットル開口有効断面積Ａは、次式で求められる。
Ａ＝π・ｒ２ （１−ｃｏｓ２ θ）
ここで、πは円周率、ｒはスロットルバルブの半径［ｍ］、θはスロットル開度である。

上式により、スロットル開度θからスロットル開口有効断面積Ａを算出して、このスロットル開口有効断面積Ａと流量係数μとを乗算して、スロットル開度θに依存する流量パラメータ（以下「スロットル流量パラメータ」という）μ・Ａを求めることも可能であるが、本実施例では、スロットル流量パラメータμ・Ａの演算処理を簡略化してＥＣＵ３８のＣＰＵ負荷を軽減するために、予め、スロットル開度θをパラメータとするスロットル流量パラメータμ・Ａの適合値のマップ（テーブル）をＥＣＵ３８のＲＯＭ（記憶手段）に記憶しておき、このマップを検索して、現在のスロットル開度θに応じたスロットル流量パラメータμ・Ａを読み出すようにしている。

しかし、スロットル流量パラメータμ・Ａのマップ値（適合値）をそのまま使用して筒内充填空気量Ｇcfを演算すると、吸気系の各部品（スロットルバルブ１５等）やスロットル開度センサ１６等の製造ばらつきや経時変化によって、スロットル流量パラメータμ・Ａのマップ値（適合値）と実際の車両におけるスロットル流量パラメータμ・Ａの実際値との間にずれが生じて、筒内充填空気量Ｇcfの演算精度が低下する。

そこで、本実施例では、エンジン運転中に、次のようにしてスロットル流量パラメータμ・Ａのマップ値を学習補正する。
まず、エンジン運転中に所定の学習実行条件が成立しているときに、吸気系モデルのスロットル通過空気量演算式から導き出した下記の［数５］式を用いて現在のスロットル開度θに応じたスロットル流量パラメータμ・Ａの実際値を算出する。

そして、上式により算出したスロットル流量パラメータμ・Ａの実際値とマップ値との偏差に基づいて当該マップ値に対する学習補正量を学習し、エンジン運転中に現在のスロットル開度θに応じたスロットル流量パラメータμ・Ａのマップ値を上記学習補正量で補正し、補正後のマップ値を用いてスロットル通過空気量Ｇinを演算して筒内充填空気量Ｇcfを演算する。

本実施例では、エンジン１１に過給機２５が装着されていることを考慮して、スロットル流量パラメータμ・Ａの学習補正量の学習実行条件として、次の３つの条件(1) 〜(3) が設定され、これら３つの条件(1) 〜(3) が全て満たされるときに学習実行条件が成立する。

(1) 吸入空気量の変化が小さい定常運転状態であること
(2) 吸入空気量が所定値Ｃ以下となる低空気量領域であること
(3) スロットル下流圧Ｐm とスロットル上流圧Ｐthrup との圧力比Ｐm ／Ｐthrup が所定値Ｂ以下であること

ここで、条件(1) に関しては、吸入空気量の変化が小さい定常運転状態であれば、スロットル開度θとスロットル流量パラメータμ・Ａとの関係がほぼ一定と見なせる状態が続くため、吸気系モデルのスロットル通過空気量演算式から導き出した［数５］式を用いてスロットル流量パラメータμ・Ａの実際値を精度良く算出するのに必要な条件の１つとして定常運転状態であることが設定されている。

また、条件(2) に関しては、過給機２５の過給圧が発生する運転領域では、過給圧によってスロットル上流圧Ｐthrup が大気圧よりも高くなるため、スロットル上流圧Ｐthrup を検出するスロットル上流圧センサを必要としたり、又は、スロットル上流圧Ｐthrup を推定する必要があるが、図３に示すように、吸入空気量が所定値Ｃ以下となる低空気量領域では、過給機２５の過給圧がほとんど発生せず、スロットル上流圧Ｐthrup が大気圧とほぼ等しくなるため、スロットル上流圧Ｐthrup として大気圧センサ３９の検出値を使用することが可能となる。この観点から、過給機２５付きのエンジン１１では、学習実行条件として、吸入空気量が所定値Ｃ以下となる低空気量領域であることを１つの条件(2) とする。

また、スロットル流量パラメータμ・Ａを算出する前記［数５］式において、スロットル下流圧Ｐm とスロットル上流圧Ｐthrup との圧力比Ｐm ／Ｐthrup で決まる物理値ｆ（Ｐm ／Ｐthrup ）は、圧力比Ｐm ／Ｐthrup が所定値Ｂ以下の臨界圧領域では、一定値ｆc となる（図２参照）。この臨界圧領域では、スロットル上流圧Ｐthrup を大気圧センサ３９の検出値で近似する際の近似誤差をある程度排除できる。この観点から、過給機２５付きのエンジン１１では、学習実行条件として、圧力比Ｐm ／Ｐthrup が所定値Ｂ以下であることを１つの条件(3) とする。

ところで、スロットル開度θが変化すると、スロットル流量パラメータμ・Ａも変化するため、スロットル流量パラメータμ・Ａのマップ値と実際値との偏差もスロットル開度θの変化に応じて変化する。

この点を考慮して、本実施例では、図５に示すように、スロットル開度θの全閉から全開までの領域を複数の学習領域Ｔｉ（但しｉ＝１〜４）に区分し、各学習領域Ｔｉ毎にスロットル流量パラメータμ・Ａのマップ値と実際値との偏差に基づいて学習補正量を学習するようにしている。このようにすれば、スロットル開度θの全閉から全開までの領域を、スロットル流量パラメータμ・Ａのマップ値と実際値との偏差がほぼ同程度と見なせる領域Ｔｉ毎に区分して学習補正量を学習することができ、学習補正量の学習精度を向上させることができる。

以上説明したスロットル流量パラメータμ・Ａの学習補正量を学習する処理は、ＥＣＵ３８によって図４のスロットル流量パラメータ学習補正量学習ルーチンに従って次のようにして実行される。本ルーチンは、エンジン運転中に所定周期で実行され、特許請求の範囲でいう学習手段として機能する。

本ルーチンが起動されると、まずステップ１０１で、学習実行条件が成立しているか否かを、次の３つの条件を全て満たすか否かで判定する。
(1) 吸入空気量の変化が小さい定常運転状態であること
(2) 吸入空気量が所定値Ｃ以下となる低空気量領域であること
(3) スロットル下流圧Ｐm とスロットル上流圧Ｐthrup との圧力比Ｐm ／Ｐthrup が所定値Ｂ以下であること

これら３つの条件(1) 〜(3) のうち、いずれか１つでも満たさない条件があれば、学習実行条件が不成立となり、以降の処理を行うことなく本ルーチンを終了する。

これに対して、上記３つの条件(1) 〜(3) が全て満たされれば、学習実行条件が成立して、ステップ１０２に進み、スロットル開度センサ１６で検出した現在のスロットル開度θが図５の複数の学習領域Ｔｉ（但しｉ＝１〜４）のいずれに該当するかを判定する。

本実施例では、スロットル開度θが小さくなるほど、スロットル流量パラメータμ・Ａのマップ値と実際値との偏差の影響が相対的に大きくなることを考慮して、スロットル開度θが小さくなるほど、学習領域Ｔｉの幅が細かくなるように設定されている。これにより、スロットル開度θが小さくなるほど、学習補正量の精度が高くなるように設定されている。

そして、次のステップ１０３で、下記の［数６］式を用いて現在のスロットル開度θに応じたスロットル流量パラメータμ・Ａの実際値を算出する。

この場合、学習実行条件が成立する運転領域は、スロットル下流圧Ｐm とスロットル上流圧Ｐthrup との圧力比Ｐm ／Ｐthrup が所定値Ｂ以下の臨界圧領域であるため、圧力比Ｐm ／Ｐthrup で決まる物理値ｆ（Ｐm ／Ｐthrup ）は、一定値ｆc となる。また、学習実行条件が成立する運転領域は、吸入空気量が所定値Ｃ以下となる低空気量領域であるため、過給機２５の過給圧がほとんど発生せず、スロットル上流圧Ｐthrup が大気圧とほぼ等しくなることから、スロットル上流圧Ｐthrup として大気圧センサ３９の検出値を使用することが可能となる。これにより、スロットル上流圧センサが無くても、上記［数６］式を用いて現在のスロットル開度θに応じたスロットル流量パラメータμ・Ａの実際値を簡単に且つ精度良く算出することが可能となる。

この後、ステップ１０４に進み、ＥＣＵ３８のＲＯＭ（記憶手段）に記憶されているスロットル流量パラメータμ・Ａのマップを検索して、現在のスロットル開度θに応じたスロットル流量パラメータμ・Ａのマップ値を読み込んで、このマップ値と上記ステップ１０３で算出したスロットル流量パラメータμ・Ａの実際値との偏差Ｄを算出する。
偏差Ｄ＝マップ値−実際値

この後、ステップ１０５に進み、偏差Ｄが所定値Ｋ１以上であるか否か（マップ値が実際値よりも所定値Ｋ１以上大きいか否か）を判定し、偏差Ｄが所定値Ｋ１以上であれば、ステップ１０６に進み、前回の学習補正量(n-1) から所定値Ｋ２を差し引いた値を、今回の学習補正量(n) としてＥＣＵ３８のバックアップＲＡＭ等の書き換え可能な不揮発性メモリに更新記憶する。これにより、現在のスロットル開度θに対応する学習領域Ｔｉの学習補正量(n) が更新される。ここで、ステップ１０５とステップ１０６で使用する所定値Ｋ１，Ｋ２の大小関係は、Ｋ１＞Ｋ２＞０に設定されている。

偏差Ｄが所定値Ｋ１以上の状態（マップ値が実際値よりも所定値Ｋ１以上大きい状態）が続くと、上記ステップ１０６の学習処理が繰り返されて、学習補正量(n) がマイナス方向に徐々に大きくなる。

上記ステップ１０５で、偏差Ｄが所定値Ｋ１未満と判定されれば、ステップ１０７に進み、偏差Ｄが所定値「−Ｋ３」以下であるか否か（マップ値が実際値よりも所定値Ｋ３以上小さいか否か）を判定し、偏差Ｄが所定値「−Ｋ３」以下であれば、ステップ１０８に進み、前回の学習補正量(n-1) に所定値Ｋ４を加算した値を今回の学習補正量(n) としてＥＣＵ３８のバックアップＲＡＭ等の書き換え可能な不揮発性メモリに更新記憶する。これにより、現在のスロットル開度θに対応する学習領域Ｔｉの学習補正量(n) が更新される。ここで、ステップ１０７とステップ１０８で用いる所定値「−Ｋ３」，「Ｋ４」の大小関係は、｜−Ｋ３｜＞Ｋ４＞０に設定されている。

偏差Ｄが所定値「−Ｋ３」以下の状態（マップ値が実際値よりも所定値Ｋ３以上小さい状態）が続くと、上記ステップ１０６の学習処理が繰り返されて、学習補正量(n) がプラス方向に徐々に大きくなる。

これに対して、上記ステップ１０５とステップ１０７で、いずれも「Ｎｏ」と判定された場合、つまりＫ１＞偏差Ｄ＞−Ｋ３と判定された場合には、ステップ１０９に進み、前回の学習補正量(n-1) をそのまま今回の学習補正量(n) としてＥＣＵ３８のバックアップＲＡＭ等の書き換え可能な不揮発性メモリに更新記憶する。

尚、偏差Ｄに応じて学習補正量(n) をマップ等により設定するようにしても良い等、学習補正量(n) の学習方法は適宜変更しても良い。

ＥＣＵ３８は、エンジン運転中に、ＲＯＭ（記憶手段）に記憶されているスロットル流量パラメータμ・Ａのマップを検索して、現在のスロットル開度θに応じたスロットル流量パラメータμ・Ａのマップ値を読み込んで、このマップ値を前記学習補正量で補正し（この機能が特許請求の範囲でいう補正手段に相当する）、補正後のマップ値を用いてスロットル通過空気量Ｇinを演算して筒内充填空気量Ｇcfを演算する（この機能が特許請求の範囲でいう筒内充填空気量演算手段に相当する）。

以上説明した本実施例によれば、所定の学習実行条件が成立しているときに、吸気系モデルのスロットル通過空気量演算式から導き出した式を用いて現在のスロットル開度θに応じたスロットル流量パラメータμ・Ａの実際値を算出し、この実際値とマップ値（適合値）との偏差Ｄに基づいて当該マップ値に対する学習補正量を学習し、エンジン運転中に現在のスロットル開度θに応じたスロットル流量パラメータμ・Ａのマップ値を前記学習補正量で補正し、補正後のマップ値を用いて筒内充填空気量を演算するようにしたので、電子スロットルシステム等の吸気系の各部品やスロットル開度センサ１５等の製造ばらつきや経時変化によってスロットル流量パラメータμ・Ａのマップ値（適合値）と実際の車両におけるスロットル流量パラメータμ・Ａの実際値との間にずれが生じていても、この実際値とマップ値との偏差Ｄに基づいて学習した学習補正量を用いてスロットル流量パラメータμ・Ａのマップ値を適正に補正できる。これにより、スロットル流量パラメータμ・Ａの精度向上を簡単な処理で実現でき、ＥＣＵ３８の演算負荷軽減の要求を満たしながら筒内充填空気量の演算精度を向上でき、個々の車両のドライバビリティのばらつきやエミッションのばらつきを少なくすることができる。

尚、上記実施例では、スロットル上流圧センサを持たない構成としたが、スロットル上流圧センサを持つ過給機付きのエンジンにも本発明を適用して実施することができる。スロットル上流圧センサを持つシステムでは、スロットル上流圧センサによりスロットル上流圧Ｐthrup を検出できるため、過給機２５の過給圧が発生する運転領域でも、学習補正量を学習可能である。

また、本発明は、過給機を持たない自然吸気エンジンにも適用して実施できる。自然吸気エンジンに本発明を適用する場合には、学習実行条件は、少なくとも、吸入空気量の変化が小さい定常運転状態であることを条件とすれば良い。定常運転状態であれば、スロットル開度θとスロットル流量パラメータμ・Ａとの関係がほぼ一定と見なせる状態が続くため、吸気系モデルのスロットル通過空気量演算式から導き出した式を用いてスロットル流量パラメータμ・Ａの実際値を精度良く算出することができる。

また、エンジン運転中に吸気系モデルのスロットル通過空気量演算式から導き出した式を用いてスロットル上流圧Ｐthrup を演算するスロットル上流圧推定手段を備えたシステムでは、エンジン運転中に前記学習補正量でスロットル流量パラメータμ・Ａのマップ値を補正して、補正後のマップ値を吸気系モデルから導き出した式に代入してスロットル上流圧Ｐthrup を演算するようにしても良い。

図６は、吸気系モデルを用いて推定したスロットル上流圧Ｐthrup の推定値と実際値（シミュレーション値）とのずれと学習補正効果を示すタイムチャートである。このスロットル上流圧Ｐthrup の推定値と実際値とのずれの原因は、吸気系の各部品やスロットル開度センサ１５等の製造ばらつきや経時変化によって、スロットル流量パラメータμ・Ａのマップ値（適合値）と実際の車両におけるスロットル流量パラメータμ・Ａの実際値との間にずれが生じるためと考えられる。

この場合、スロットル流量パラメータμ・Ａのマップ値を前記学習補正量で補正して、補正後のマップ値を用いてスロットル上流圧Ｐthrup を推定するようにすれば、図６に示すように、スロットル上流圧Ｐthrup の推定値を実際値（シミュレーション値）にほぼ一致させることができ、スロットル上流圧Ｐthrup の演算精度を向上できる。

本発明の一実施例を示すエンジン制御システム全体の概略構成図である。 吸気圧Ｐm とスロットル上流圧Ｐthrup との圧力比Ｐm ／Ｐthrup で決まる物理値ｆ（Ｐm ／Ｐthrup ）のマップを示す図である。 吸入空気量とスロットル上流圧との関係を説明する図である。 スロットル流量パラメータ学習補正量学習ルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。 スロットル開度による学習領域の区分を説明する図である。 吸気系モデルを用いて推定したスロットル上流圧Ｐthrup の推定値と実際値（シミュレーション値）とのずれと学習補正効果を示すタイムチャートである。

符号の説明

１１…エンジン（内燃機関）、１２…吸気管（吸気通路）、１４…エアフローメータ（吸入空気量検出手段）、１５…スロットルバルブ、１８…吸気圧センサ（吸気圧検出手段）、２０…燃料噴射弁、２１…点火プラグ、２２…排気管（排気通路）、２４…空燃比センサ、２５…過給機、２６…排気タービン、２７…コンプレッサ、２８…吸気バイパス通路、２９…ＡＢＶ（エアバイパスバルブ）、３２…排気バイパス通路、３３…ＷＧＶ（ウェイストゲートバルブ）、３８…ＥＣＵ（学習手段，補正手段，筒内充填空気量演算手段，スロットル上流圧推定手段）、３９…大気圧センサ

Claims (5)

1. スロットル開度に依存する流量パラメータ（以下「スロットル流量パラメータ」という）を含む吸気系モデルの式を用いて筒内充填空気量を演算する内燃機関の筒内充填空気量演算装置において、
   スロットル開度とスロットル流量パラメータの関係を規定するマップを記憶する記憶手段と、
   所定の学習実行条件が成立しているときに前記吸気系モデルの式を用いて現在のスロットル開度に応じたスロットル流量パラメータの実際値を算出した当該スロットル流量パラメータの実際値と前記記憶手段から読み出したスロットル流量パラメータのマップ値との偏差に基づいて当該マップ値に対する学習補正量を学習する学習手段と、
   内燃機関の運転中に前記記憶手段から読み出した現在のスロットル開度に応じたスロットル流量パラメータのマップ値を前記学習補正量で補正する補正手段と、
   内燃機関の運転中に前記補正手段で補正したスロットル流量パラメータのマップ値を用いて筒内充填空気量を演算する筒内充填空気量演算手段と
   を備えていることを特徴とする内燃機関の筒内充填空気量演算装置。
2. 内燃機関の運転中に前記吸気系モデルの式を用いてスロットル上流圧を演算するスロットル上流圧推定手段を備え、
   前記スロットル上流圧推定手段は、内燃機関の運転中に前記補正手段で補正したスロットル流量パラメータのマップ値を前記吸気系モデルの式に代入してスロットル上流圧を演算することを特徴とする請求項１に記載の内燃機関の筒内充填空気量演算装置。
3. 自然吸気式の内燃機関に適用され、
   前記学習実行条件は、少なくとも、吸入空気量の変化が小さい定常運転状態であることを特徴とする請求項１又は２に記載の内燃機関の筒内充填空気量演算装置。
4. 過給機付きの内燃機関に適用され、
   前記学習実行条件は、少なくとも、(1) 吸入空気量の変化が小さい定常運転状態であること、且つ、(2) 吸入空気量が所定値以下となる低空気量領域であること、且つ、(3) スロットル下流圧Ｐm とスロットルバルブ上流圧Ｐthrup との圧力比Ｐm ／Ｐthrup が所定値以下であることを特徴とする請求項１又は２に記載の内燃機関の筒内充填空気量演算装置。
5. 前記学習手段は、スロットル開度の全閉から全開までの領域を複数の学習領域に区分し、各学習領域毎に前記学習補正量を学習することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の内燃機関の筒内充填空気量演算装置。

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