JP2011144711A - 燃料噴射装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】 コモンレール方式の燃料噴射装置において、高圧ポンプ等からの吐出量を精度よく制御可能とする。
【解決手段】 コモンレール20の圧力が学習用目標圧力Peとなっているときに、流量調整弁18への通電量、及び流量調整弁18から現実に吐出されている燃料の供給量を検出して、学習用目標圧力Peにおける通電量と供給量との関係を検出・学習する。これにより、高圧ポンプ16から吐出されたコモンレール20に供給される燃料の量を精度よく制御可能となる。
【選択図】図1
【解決手段】 コモンレール20の圧力が学習用目標圧力Peとなっているときに、流量調整弁18への通電量、及び流量調整弁18から現実に吐出されている燃料の供給量を検出して、学習用目標圧力Peにおける通電量と供給量との関係を検出・学習する。これにより、高圧ポンプ16から吐出されたコモンレール20に供給される燃料の量を精度よく制御可能となる。
【選択図】図1
Description
本発明は、燃料噴射装置に関するものであり、特に、ディーゼルエンジン用のコモンレール方式の燃料噴射装置に適用して有効である。
コモンレール方式の燃料噴射装置においては、エンジン負荷等に基づいて目標とするコモンレール内の圧力(以下、目標コモンレール圧力)を設定し、この目標コモンレール圧力となるように、コモンレールに燃料を供給する高圧ポンプの吐出量を制御している。
具体的には、コモンレール内の圧力を検出する圧力センサの検出圧力と目標コモンレール圧力との差に基づいて、検出圧力が目標コモンレール圧力となるように、高圧ポンプに設けられた吸入調量弁への通電量をPID制御している(例えば、特許文献1参照)。
ところで、吸入調量弁への通電量をPID制御する際には、吸入調量弁への通電量(I)と吸入調量弁から吐出される流量(Qv)との関係(I−Qv特性という。)が必要であるので、通常、PID制御を実行する電子制御装置(以下、ECUという。)には、実機による試験にて求めたI−Qv特性が記憶されている。
しかし、吸入調量弁のI−Qv特性は、寸法公差内における製造時のバラツキ(個体差)及び使用による経時劣化等により、ECUに記憶されているI−Qv特性(以下、基準特性という。)と現実のI−Qv特性との間で違いが生じてしまう。
一方、ECUは、基準特性に基づいて通電量を制御するので、基準特性と現実のI−Qv特性との間で違いが生じてしまうと、コモンレール内の圧力を目標コモンレール圧力となるように制御することが難しくなるので、エンジンを良好に制御することができなくなる。
そこで、特許文献1に記載の発明では、アイドリング運転時に、基準特性と現実のI−Qv特性との差を学習し、この学習時以外の通常制御時には、基準特性に基づいて算出された通電量に学習時に取得した学習値を加算することにより、吸入調量弁への通電量を決定していた。これは、アイドリング運転時における現実のI−Qv特性を示すグラフ(関数)は、基準特性を示すグラフ(関数)を電流方向に平行移動することにより得られるからである(特許文献1の図6参照)。
ところで、特許文献1に記載の学習は、「(a)吸入調量弁のI−Qv特性(調量弁I−Q特性)は、高圧ポンプから吐出される流量(Qp)と吸入調量弁への通電量(I)とのI−Qp特性(ポンプI−Q特性)ポンプと同一とみなすことができ、かつ、(b)基準特性を示すグラフ(関数)を電流方向に平行移動することにより現実のI−Qp特性(ポンプI−Q特性)を示すグラフ(関数)を得ることができる」ことを前提したものである。
このため、現実のポンプI−Q特性を示すグラフの形状(グラフの傾き)が基準特性を示すグラフの形状(グラフ傾き)と異なるように変化した場合には、正確にポンプI−Q特性を学習することができなくなるので、特許文献1に記載の発明では、エンジンを良好に制御することができなくなるおそれがある。
すなわち、例えば、通常制御時においては、エンジン負荷が大きくなると、目標コモンレール圧力も大きくなるので、これに応じて、高圧ポンプの吐出圧が高くなって高圧ポンプで発生する内部リーク量等が大きくなり、高圧ポンプから吐出される流量(Qp)と吸入調量弁から吐出される流量(Qv)との差が大きくなってしまい、現実のポンプI−Q特性を示すグラフの形状(グラフの傾き)が基準特性を示すグラフの形状(グラフ傾き)と異なるように変化する可能性がある。
なお、内部リーク量とは、例えば高圧ポンプのプランジャとシリンダとの隙間から低圧側に漏れてしまう燃料の量等をいい、この内部リーク量は、吐出圧が大きくなるほど大きくなり、かつ、高圧ポンプの製造バラツキ(個体差)及び使用による経時劣化等によっても変化する。
本発明は、上記点に鑑み、高圧ポンプ等の加圧供給手段の吐出量を精度よく制御可能とすることを目的とする。
本発明は、上記目的を達成するために、請求項1に記載の発明では、燃料を内燃機関(50)に供給する燃料噴射装置であって、燃料タンク(12)に蓄えられた燃料を加圧供給するとともに、通電量に応じて供給量を調整可能な加圧供給手段(16、18)と、加圧供給手段(16、18)にて加圧供給された高圧燃料を内燃機関(50)に噴射供給するインジェクタ(30)と、加圧供給手段(16、18)からインジェクタ(30)に至る高圧経路(L1)内の圧力を検出する圧力センサ(22)と、高圧経路(L1)と燃料タンク(12)側とを連通させるための減圧弁(24)と、圧力センサ(22)により検出された検出圧力(Pc)及び減圧弁(24)の作動状態に基づいて、減圧弁(24)から燃料タンク(12)側に流出する燃料の流量を検出する流量検出手段(40)と、インジェクタ(30)から内燃機関(50)に噴射供給される燃料の量が一定であるとみなすことが可能な定常時に、検出圧力が学習用目標圧力(Pe)となるように、加圧供給手段(16、18)への通電量、及び減圧弁(24)から流出する燃料の流量を調整する目標圧力調整手段(40、S13)と、目標圧力調整手段(40、S13)の作動時に流量検出手段(40)により検出された流量に、インジェクタ(30)から内燃機関(50)に噴射供給される燃料の量を加算した流量を加圧供給手段(16、18)から加圧供給された燃料の供給量とみなして、学習用目標圧力(Pe)における通電量と供給量との関係を検出・学習する学習手段(40、S19)とを備えることを特徴とする。
これにより、請求項1に記載の発明では、高圧経路(L1)の圧力が学習用目標圧力(Pe)となっているときに、加圧供給手段(16、18)への通電量、及び加圧供給手段(16、18)から現実に吐出されている燃料の供給量を検出して、学習用目標圧力(Pe)における通電量と供給量との関係を検出・学習するので、加圧供給手段の吐出量を精度よく制御可能となる。
すなわち、定常時では、インジェクタ(30)から内燃機関(50)に噴射供給される燃料の量が一定であるので、高圧経路(L1)の圧力が学習用目標圧力(Pe)に維持されている状態では、減圧弁(24)から流出する燃料の流量は、加圧供給手段(16、18)から高圧経路(L1)に供給される供給量から、インジェクタ(30)から内燃機関(50)に噴射供給される燃料の量を減算した流量と同一となる。
また、減圧弁(24)から流出する燃料の流量Qは、
公知のQ=α・A・√(2・ΔP/ρ)…式1 を用いて演算することができる。
ここで、ΔPは減圧弁(24)の弁口(オリフィス)前後の圧力差、ρは燃料の密度、αは定数、Aは弁口(オリフィス)の面積であり、ρ、α及びAは予め求めることができ、かつ、定数とみなすことが可能であるので、上記の式は、
Q=β・√(ΔP)…式2 但し、β≡α・A・√(2/ρ)となる。
公知のQ=α・A・√(2・ΔP/ρ)…式1 を用いて演算することができる。
ここで、ΔPは減圧弁(24)の弁口(オリフィス)前後の圧力差、ρは燃料の密度、αは定数、Aは弁口(オリフィス)の面積であり、ρ、α及びAは予め求めることができ、かつ、定数とみなすことが可能であるので、上記の式は、
Q=β・√(ΔP)…式2 但し、β≡α・A・√(2/ρ)となる。
また、圧力センサ(22)の検出圧力(Pc)と燃料タンク(12)内の圧力との圧力差が、弁口(オリフィス)前後の圧力差ΔPとなる。そして、燃料タンク(12)内の圧力は一定(通常は、大気圧)であるので、検出圧力(Pc)から所定圧(通常は、大気圧)を減ずれば、圧力差ΔP(後述する「検出圧力(Pc)に基づいて演算される値」)を算出することができ、上記の式2から減圧弁(24)から流出する燃料の流量Qを検出することができる。
したがって、学習用目標圧力(Pe)における通電量と供給量との関係を検出・学習するので、加圧供給手段の吐出量を精度よく制御可能となる。
ところで、請求項1では、β(流量係数)を固定値とみなして減圧弁(24)から流出する燃料の流量Qを検出したが、流量係数βも使用による経時劣化等によって変化し得る。
ところで、請求項1では、β(流量係数)を固定値とみなして減圧弁(24)から流出する燃料の流量Qを検出したが、流量係数βも使用による経時劣化等によって変化し得る。
そこで、請求項2に記載の発明では、流量検出手段(40)は、検出圧力(Pc)に基づいて演算される値に流量係数を乗じることにより、燃料タンク(12)側に流出する燃料の流量を検出しており、さらに、定常時における通電量と供給量との関係を示す基準特性が記憶された記憶手段(ROM)と、定常時に加圧供給手段(16、18)に通電された通電量及び基準特性に基づいて、流量係数(β)を検出する係数検出手段(40、S11)とを備えていることを特徴とする。
これにより、請求項2に記載の発明では、流量係数(β)の経時劣化等の影響も除去することができるので、加圧供給手段の吐出量をより精度よく制御可能となる。
ところで、内部リーク量は、前述したように、製造バラツキ(個体差)及び使用による経時劣化等に加えて、吐出圧(高圧経路(L1)内の圧力)によっても変化するとともに、通常、吐出圧が大きくなるほど、内部リーク量が増大する。
ところで、内部リーク量は、前述したように、製造バラツキ(個体差)及び使用による経時劣化等に加えて、吐出圧(高圧経路(L1)内の圧力)によっても変化するとともに、通常、吐出圧が大きくなるほど、内部リーク量が増大する。
これに対して、請求項3に記載の発明では、学習用目標圧力(Pe)は、定常時における高圧経路(L1)内の圧力(定常時圧力(PL))より高い圧力であり、目標圧力調整手段(40、S13)は、定常時に、定常時圧力(PL)を維持しながら、加圧供給手段(16、18)から加圧供給された燃料の供給量及び減圧弁(24)から流出する燃料の流量を増大させた後、高圧経路(L1)内の圧力を学習用目標圧力(Pe)まで上昇させることを特徴とする。
これにより、請求項3に記載の発明では、定常時圧力(PL)を維持しながら、加圧供給手段(16、18)から加圧供給された燃料の供給量及び減圧弁(24)から流出する燃料の流量を増大させる際に係数検出手段(40、S11)により流量係数(β)を検出し、流量係数(β)の検出が終了し後に、定常時圧力(PL)より高い圧力である学習用目標圧力(Pe)にて通電量と供給量との関係を検出・学習することとなる。したがって、請求項3に記載の発明では、加圧供給手段の吐出量をより一層精度よく制御可能となる。
なお、請求項4に記載の発明では、加圧供給手段は、内燃機関(50)から駆動力を得て稼働する高圧ポンプ(16)、及び通電量に応じて高圧ポンプ(16)の吸入量を調節する電気式の吸入調量弁(18)を有して構成されて構成されていることを特徴とする。
また、定常時とは、請求項5に記載の発明とごとく、内燃機関(50)がアイドリング運転状態となったときとすることが望ましい。
ところで、内燃機関(50)の総稼働時間が少ないときは、高圧ポンプ16等の加圧供給手段の劣化具合が安定せず、一度学習しても更に劣化が進行してしまうので、頻繁に学習手段(40、S19)を実行する必要がある。
ところで、内燃機関(50)の総稼働時間が少ないときは、高圧ポンプ16等の加圧供給手段の劣化具合が安定せず、一度学習しても更に劣化が進行してしまうので、頻繁に学習手段(40、S19)を実行する必要がある。
これに対して、請求項6に記載の発明では、内燃機関(50)の総稼働時間が所定時間以上となったときに実行されるので、頻繁に学習手段(40、S19)が実行されてしまうことを抑制できる。
因みに、上記各手段等の括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段等との対応関係を示す一例であり、本発明は上記各手段等の括弧内の符号に示された具体的手段等に限定されるものではない。
本実施形態は、本発明に係る燃料噴射装置を、車両用ディーゼルエンジンの燃料噴射装置に適用したものであり、以下、本発明の実施形態を図面と共に説明する。
1.燃料噴射装置の構成(図1参照)
本実施形態に係る燃料噴射装置10は、いわゆる蓄圧式(コモンレール式)の燃料噴射装置である。具体的には、図1に示すように、フィードポンプ14、高圧ポンプ16、吸入調量弁18、コモンレール20、圧力センサ22、減圧弁24、インジェクタ30、電子制御装置(以下、ECUと記す。)40、及び電子駆動装置(以下、EDUと記す。)42等から構成されており、4気筒のディーゼル式内燃機関(以下、エンジンと記す。)50の各気筒に燃料を噴射する。
1.燃料噴射装置の構成(図1参照)
本実施形態に係る燃料噴射装置10は、いわゆる蓄圧式(コモンレール式)の燃料噴射装置である。具体的には、図1に示すように、フィードポンプ14、高圧ポンプ16、吸入調量弁18、コモンレール20、圧力センサ22、減圧弁24、インジェクタ30、電子制御装置(以下、ECUと記す。)40、及び電子駆動装置(以下、EDUと記す。)42等から構成されており、4気筒のディーゼル式内燃機関(以下、エンジンと記す。)50の各気筒に燃料を噴射する。
また、本実施形態では、フィードポンプ14、高圧ポンプ16及び吸入調量弁18は、図2に示すように、一体化されている。そして、フィードポンプ14は、燃料タンク12から燃料を吸入して高圧ポンプ16に供給するものである。
高圧ポンプ16は、エンジン50から動力を得て回転するカムシャフト16Aの回転に伴ってプランジャ16Bがシリンダ16C内を往復移動することにより吸入した燃料を加圧する公知のポンプである。なお、シリンダ16Cとプランジャ16Bとの隙間から漏れた燃料は、戻し口16Dから燃料タンク12側等に戻される。
吸入調量弁18は、高圧ポンプ16の吸入側に設けられてコモンレール20に供給される燃料の量を調節することにより、高圧ポンプ16と協働してコモンレール20内の圧力が制御目標圧力となるように調節するものであり、本実施形態では、この吸入調量弁18と高圧ポンプ16とにより燃料を加圧供給する加圧供給手段が構成されている。
なお、本実施形態に係る高圧ポンプ16は、エンジン50から動力を得て稼働するので、高圧ポンプ16自体を直接的に制御することができないが、吸入調量弁18の作動(開度)は、ECU40により制御されるので、吸入調量弁18の作動を制御することより、コモンレール20に供給する燃料の量を調節することができる。
因みに、高圧ポンプ16の吐出部には、高圧ポンプ16からコモンレール20側に吐出された燃料が高圧ポンプ16に逆流することを防止する逆止弁16Eが設けられており、高圧ポンプ16の吐出圧がコモンレール20内の圧力より大きくなったときにのみ逆止弁16Eが開き、燃料がコモンレール20側に吐出される。
また、コモンレール20は、図1に示すように、高圧ポンプ16から圧送されてきた燃料を蓄圧するとともに、燃料圧力をエンジン運転状態に応じた所定圧力に保持する畜圧容器であり、圧力センサ22は、コモンレール20の入口側にてコモンレール20内の圧力を検出する圧力検出手段である。このため、圧力センサ22は、高圧ポンプ16からコモンレール20を経てインジェクタ30に至る高圧経路L1内の圧力を検出することとなる。
減圧弁24は、高圧経路L1と燃料タンク12側との連通状態を調整するための調整弁であり、この減圧弁24は、通常制御時(後述する学習制御時以外の制御時をいう。)には、高圧経路L1(コモンレール20)内の圧力が異常上昇したとき、又はコモンレール20内の圧力を急速低下させる際に開くことにより、コモンレール20内の燃料を燃料タンク12側に排出してコモンレール20内の燃料圧力を低下させる。
なお、本実施形態に係る減圧弁24は単純な開閉弁タイプの電磁弁であるので、減圧弁24の開度(連通度合い)を直接的に制御することができないが、開弁時間(ON時間)と閉弁時間(OFF時間)との比(通電デューティ比)を調整制御することにより、減圧弁24の開度(連通度合い)を間接的に制御している。
また、複数個のインジェクタ30は、互いにコモンレール20に並列的に接続され、コモンレール20に蓄圧されている燃料を各気筒内に噴射する燃料噴射弁であり、ECU40は、CPU、ROM、RAM及びフラッシュメモリ等の書換可能な不揮発性の記憶手段等からなる周知のマイクロコンピュータにて構成された制御手段である。
そして、吸入調量弁18、減圧弁24及びインジェクタ30はECU40により制御されている。なお、インジェクタ30は、ECU40により直接的に制御されておらず、インジェクタ30を駆動するEDU42を介して間接的にECU40により制御されている。
また、ECU40は、エンジン回転数を検出する回転数センサS1、アクセルペダルの踏み込み量を検出するアクセルセンサS2、エンジンの回転数Neを検出する回転数センサS3、高圧ポンプ16の回転数を検出する回転数センサ28、及び圧力センサ22等の各種センサの検出信号に基づいてエンジン50及び燃料噴射装置10の運転状態を取得する。
そして、ECU40は、エンジン50を最適な運転状態に制御するために、取得したエンジン運転状態に基づいて、予めROM又はフラッシュメモリに記憶されているプログラムに従って吸入調量弁18、減圧弁24及びインジェクタ30等への通電(通電デューティ比)を制御する。因みに、本実施形態では、通電デューティ比を制御しているので、間接的に(平均通電量)を制御することにより、吸入調量弁18や減圧弁24等の通電量を制御する構成となる。
また、吸入調量弁18への通電量に対する高圧ポンプ16の吐出量特性を示すマップ(以下、固有ポンプI−Q特性という。)がフラッシュメモリ又はROM等の不揮発性記憶手に記憶されており、ECU40は、原則として固有ポンプI−Q特性に基づき、圧力センサ22から取得するコモンレール20の燃料圧力が制御目標圧力となるようにPID制御により吸入調量弁18への通電をフィードバック制御している。なお、固有ポンプI−Q特性とは、試験等により予め求めた吸入調量弁18への通電量Iと高圧ポンプ16から吐出される流量Qpとの関係を示すものである。
しかし、通常制御時においては、エンジン負荷が大きくなると、目標コモンレール圧力も大きくなるので、これに応じて、高圧ポンプ16の吐出圧が高くなって高圧ポンプ16で発生する内部リーク量等が大きくなり、高圧ポンプ16から実際に吐出される流量Qpと吸入調量弁18から吐出される流量Qvとの差が大きくなってしまい、現実のポンプI−Q特性を示すグラフの形状(グラフの傾き)が固有ポンプI−Q特性を示すグラフの形状(グラフ傾き)と異なるように変化する可能性がある。
そこで、本実施形態では、固有ポンプI−Q特性と現実のポンプI−Q特性との差に基づいて、固有ポンプI−Q特性を補正するための補正係数を検出する学習制御を実行している。
2.学習制御
2.1.学習制御の概要
現実のポンプI−Q特性は、吸入調量弁18への通電量Iと高圧ポンプ16から実際に吐出される流量Qpとの関係を示す関数として決定されるので、現実の通電量Iと現実の流量Qpとを検出することができれば、固有ポンプI−Q特性と現実のポンプI−Q特性との差を演算(算出)することができ、補正係数を求めることができる。
2.1.学習制御の概要
現実のポンプI−Q特性は、吸入調量弁18への通電量Iと高圧ポンプ16から実際に吐出される流量Qpとの関係を示す関数として決定されるので、現実の通電量Iと現実の流量Qpとを検出することができれば、固有ポンプI−Q特性と現実のポンプI−Q特性との差を演算(算出)することができ、補正係数を求めることができる。
しかし、現実の通電量IはECU40が常に認識しているものの、流量Qpを直接的に検出する手段を有していないので、本実施形態では、高圧ポンプ16から実際に吐出される流量Qpを直接的に検出することができない。
そこで、本実施形態では、インジェクタ30からエンジン50に噴射供給される燃料の量が一定であるとみなすことが可能な定常時(本実施形態では、アイドリング運転時)に、コモンレール20内の圧力が所定圧力(以下、学習用目標圧力Peという。)となるように、吸入調量弁18への通電量、及び減圧弁24の開度を調整するとともに、このとき(目標圧力調整時)に、減圧弁24から流出した流量にインジェクタ30からエンジン50に噴射供給される燃料の量を加算した流量を高圧ポンプ16から実際に吐出される流量Qpとみなして、補正係数を求めている。
なお、インジェクタ30からエンジン50に噴射供給される燃料の量は、ECU40が制御しているので、ECU40は、アイドリング運転時(定常時)にインジェクタ30からエンジン50に噴射供給される燃料の量を検出(認識)することができる。
すなわち、アイドリング運転時(定常時)では、エンジン50の運転状態が一定となり、インジェクタ30からエンジン50に噴射供給される燃料の量が一定量とみなすことができるので、コモンレール20内の圧力が学習用目標圧力Peに維持されている状態では、減圧弁24から流出する燃料の流量にインジェクタ30からエンジン50に噴射供給される燃料の量を加算した流量は、高圧ポンプ16からコモンレール20に供給される供給量と同一とみなすことができる。
そして、減圧弁24から流出する燃料の流量Qは、上述した式2、つまり
Q=β・√(ΔP)…式2 但し、β≡α・A・√(2/ρ)となる。
また、コモンレール20内の圧力、つまり圧力センサ22の検出圧力Pc(以下、コモンレール圧力Pcという。)と燃料タンク12内の圧力との圧力差が、減圧弁24の弁口(オリフィス)前後の圧力差ΔPとなる。
Q=β・√(ΔP)…式2 但し、β≡α・A・√(2/ρ)となる。
また、コモンレール20内の圧力、つまり圧力センサ22の検出圧力Pc(以下、コモンレール圧力Pcという。)と燃料タンク12内の圧力との圧力差が、減圧弁24の弁口(オリフィス)前後の圧力差ΔPとなる。
そして、燃料タンク12内の圧力は一定(通常は、大気圧)とみなすことができるので、コモンレール圧力Pcから所定圧(通常は、大気圧)を減ずれば、圧力差ΔPを算出することができ、上記の式2から減圧弁24から流出する燃料の流量Qを算出することにより、高圧ポンプ16から実際に吐出される流量Qpを検出することができる。
2.2.学習制御の詳細(図3参照)
図3に示す学習制御用のフローは、エンジン50が始動されて通常制御が開始された時にECU40にて起動され、エンジン50が停止した時に停止する。なお、本実施形態では、学習制御と通常制御とは互いに平行に実行される。
図3に示す学習制御用のフローは、エンジン50が始動されて通常制御が開始された時にECU40にて起動され、エンジン50が停止した時に停止する。なお、本実施形態では、学習制御と通常制御とは互いに平行に実行される。
また、本実施形態では、本実施形態に係る学習制御に加えて、特許文献1に示された学習制御、つまり「アイドリング運転時に、基準特性と現実のI−Qv特性との差を学習する制御(I−Qv特性学習制御という。)」もECU40にて通常制御と平行に実行される。
因みに、本実施形態に係る学習制御、通常制御及びI−Qv特性学習制御を実行するためのプログラムは、ECU40のROM又はフラッシュメモリ等の不揮発性記憶手段に記憶されている。
そして、本実施形態に係る学習制御が起動されると、先ず、エンジン50がアイドリング運転状態であるか否かが判定され(S1)、アイドリング運転状態でないと判定された場合には(S1:NO)、再び、S1が実行され、一方、アイドリング運転状態であると判定された場合には(S1:YES)、I−Qv特性学習制御が終了したか否かが判定される(S3)。
ここで、アイドリング運転状態であるか否かの判定は、例えば、(a)エンジン50の回転数が1000rpm以下であるか否か、(b)アクセルバルブ(スロットルバルブ)の開度(本実施形態では、アクセルペダルの踏み込み量)が5%以下であるか否か、又は(c)コモンレール圧力Pcが30〜40MPaであるか否かのうち少なくとも1つの条件が成立した場合には、アイドリング運転状態であると判定される。なお、以下、アイドリング運転時のコモンレール圧力Pc(本実施形態では、30〜40MPa)を定常時圧力PLという。
そして、S3にて、I−Qv特性学習制御が終了してないと判定された場合には(S3:NO)、再び、S1が実行され、一方、I−Qv特性学習制御が終了したと判定された場合には(S3:YES)、本実施形態に係る学習制御を実際に実行するか否か、つまりエンジン50の総稼働時間が所定時間以上に相当する状態となっているか否かが判定される(S5)。なお、本実施形態では、車両の総走行距離が10000km以上となっているときには、エンジン50の総稼働時間が所定時間以上に相当する状態となっていると判定する。
このとき、学習制御を実際に実行しないと判定された場合には(S5:NO)、再び、S1が実行され、一方、学習制御を実際に実行すると判定された場合には(S5:YES)、アイドリング運転状態が維持されたまま、高圧ポンプ16からコモンレール20に供給される燃料の量が増大するように吸入調量弁18への通電量Iが調整されるとともに(S7)、コモンレール圧力Pcが定常時圧力PLとなるように、減圧弁24の開度が制御される(S9)。
つまり、S7及びS9では、アイドリング運転状態及び定常時圧力PLが維持されたまま、高圧ポンプ16からコモンレール20に供給される燃料の量が、通常制御においてアイドリング運転時に供給される燃料の量Q1から、この流量Q1より大きい流量Q2に変化する。
なお、以下、流量Q1のときの通電量Iを通電量I1と記し、流量Q2のときの通電量Iを通電量I2と記すとともに、通常制御においてアイドリング運転時に供給される燃料の量がQ1となる状態を基準点O1いう。
因みに、S7及びS9では、結果として、アイドリング運転状態及び定常時圧力PLが維持されたまま、流量がQ1からQ2に増大すればよいので、S7及びS9のいずれの制御ステップを先に実行してもよい。
そして、S7及びS9の実行時においては、定常時圧力PLが維持されるので、「背景技術」の欄及び「発明が解決しようとする課題」の欄で述べたように、高圧ポンプ16で発生する内部リーク量等の影響は小さく、現実のポンプI−Q特性は、ROM等に記憶されている固有ポンプI−Q特性、又はこの固有ポンプI−Q特性をI−Qv特性学習制御に従って補正した特性と一致するとみなしてもよい。なお、以下、固有ポンプI−Q特性又はI−Qv特性学習制御に従って補正した特性を総称して基準特性という。
そこで、S9が終了すると、基準特性に現実の通電量Iが代入されて流量Qが算出された後、この算出された流量Qからインジェクタ30からエンジン50に噴射供給される燃料の量を減算した流量を、減圧弁24から燃料タンク12に排出される燃料の量として流量係数βが算出される(S11)。
次に、減圧弁24から流出する流量及びアイドリング運転状態が維持された状態でコモンレール圧力Pcが定常時圧力PLより高い学習用目標圧力Peまで上昇るように、減圧弁24の開度及び吸入調量弁18への通電量Iが調節される(S13)。
そして、S13にて創出された状態を維持したまま、この状態における吸入調量弁18への通電量I3(図4参照)、並びに流量Q2及び基準特性に基づいて基準特性における流量Q2に対応する通電量I3aが求められた後(S13、S15)、この求められた通電量I3a及び通電量I3、並びに流量Q2に基づいて、基準特性を現実のポンプI−Q特性に補正するための補正係数が算出される(S19)。なお、S19の詳細は、後述する。
そして、補正係数の算出(S19)が終了すると、その補正係数を算出したとき、つまり通電量I3a、通電量I3及び流量Q2を検出したときの学習用目標圧力PeとS19で算出された補正係数がROM又はフラッシュメモリ等の書換可能な不揮発性記憶手段に記憶される(S21)。
次に、内部リーク量は、コモンレール圧力Pcによって変化することから、予め設定された複数種類の学習用目標圧力Pe全てについて補正係数が算出されたか否かが判定され(S23)、全ての学習用目標圧力Peについて補正係数が算出されたと判定された場合には(S23:YES)、再び、S1が実行され、補正係数が算出されていないと判定された場合には(S23:NO)、前回使用した学習用目標圧力Peと異なる圧力を学習用目標圧力Peとして、再び、S13が実行される。
因みに、図4は、上記学習制御時における通電量Iと流量Qとの変化を示すチャートであり、S7及びS9では、アイドリング運転状態(定常時圧力PL)を示すグラフに沿ってA点に示す状態からB点に示す状態に状態が変化する。そして、S13では、流量Q2が維持された状態で学習用目標圧力Peまでコモンレール圧力Pcが上昇させられるので、C点で示す状態となる。
2.3.補正係数の算出
コモンレール圧力Pcが大きくなると、通常、内部リーク量が増大するので、I−Q特性を示すグラフは、図4に示すように、グラフの変化率(dQ/dI)の絶対値が小さくなるように変化する。
コモンレール圧力Pcが大きくなると、通常、内部リーク量が増大するので、I−Q特性を示すグラフは、図4に示すように、グラフの変化率(dQ/dI)の絶対値が小さくなるように変化する。
そこで、本実施形態では、基準特性を示すグラフを基準点O1を中心として回転させることにより、現実のポンプI−Q特性を示すグラフにほぼ一致するものとみなした上で、図5に示すように、基準特性を示すグラフを基準点O1を通る直線状のグラフに近似する。
次に、この直線近似された基準特性を示すグラフの傾きと、上記S15にて求められたI3及びQ2から決定される図5上の点P1と基準点O1とを通る直線の傾きとの差から補正係数を決定する。
したがって、本実施形態では、補正係数は、コモンレール圧力Pcと通電量I又は流量Qとで決まる関数値として規定される。
3.本実施形態に係る燃料噴射装置の特徴
本実施形態では、コモンレール20の圧力が学習用目標圧力Peとなっているときに、流量調整弁18への通電量、及び流量調整弁18から現実に吐出されている燃料の供給量を検出して、学習用目標圧力Peにおける通電量と供給量との関係を検出・学習するので、高圧ポンプ16から吐出されたコモンレール20に供給される燃料の量を精度よく制御可能となる。
3.本実施形態に係る燃料噴射装置の特徴
本実施形態では、コモンレール20の圧力が学習用目標圧力Peとなっているときに、流量調整弁18への通電量、及び流量調整弁18から現実に吐出されている燃料の供給量を検出して、学習用目標圧力Peにおける通電量と供給量との関係を検出・学習するので、高圧ポンプ16から吐出されたコモンレール20に供給される燃料の量を精度よく制御可能となる。
ところで、流量係数βも使用による経時劣化等によって変化し得るが、本実施形態では、アイドリング運転時に流量調整弁18に通電された通電量I及び基準特性に基づいて、流量係数βを検出するので、流量係数βの経時劣化等の影響も除去することができ、高圧ポンプ16の吐出量をより精度よく制御可能となる。
ところで、内部リーク量は、前述したように、製造バラツキ(個体差)及び使用による経時劣化等に加えて、吐出圧(コモンレール20内の圧力)によっても変化するとともに、通常、吐出圧が大きくなるほど、内部リーク量が増大する。さらに、また、流量係数βもコモンレール圧力Pcが変化すると、図6に示すように、これに応じて変化する。因みに、流量係数βが変化すると、図6に示すグラフの傾きが変化する。
これに対して、本実施形態では、アイドリング運転時に、定常時圧力PLを維持しながら、流量調整弁18から加圧供給された燃料の供給量及び減圧弁24から流出する燃料の流量を増大させる際に流量係数βを検出し、流量係数βの検出が終了し後に、定常時圧力PLより高い圧力である学習用目標圧力Peにて通電量と供給量との関係を検出・学習するので、高圧ポンプ16の吐出量をより一層精度よく制御可能となる。
なお、図6中のA〜C点は、図4のA〜C点それぞれに対応し、横軸は、減圧弁24に対してECU40から開弁指令を発した時からの経過時間を示している。また、本実施形態に係る減圧弁24は、開弁指令時に対して数ミリ秒程度の応答遅れをもって開弁する。
ところで、エンジン50の総稼働時間(本実施形態では、総走行距離)が少ないときは、高圧ポンプ16等の劣化具合が安定せず、一度学習しても更に劣化が進行してしまうので、頻繁に学習制御を実行する必要がある。
これに対して、一般に、エンジン50は、総走行距離が1万kmに相当する総稼働時間を超えると劣化が安定することから、本実施形態では、総走行距離が1万km以上となったときに学習制御を実行することにより、頻繁に学習制御が実行されてしまうことを抑制している。
(その他の実施形態)
上述の実施形態では、学習制御を実行する度に流量係数βを求めたが、本発明はこれに限定されものではなく、例えば流量係数βとして、予め求められてROM等に記憶された値を用いる、又は流量係数βを所定の総稼働時間(総走行距離)毎に求める等としてもよい。
上述の実施形態では、学習制御を実行する度に流量係数βを求めたが、本発明はこれに限定されものではなく、例えば流量係数βとして、予め求められてROM等に記憶された値を用いる、又は流量係数βを所定の総稼働時間(総走行距離)毎に求める等としてもよい。
また、上述の実施形態では、本発明をディーゼルエンジン用のコモンレール方式の燃料噴射装置に適用したが、本発明はこれに限定されるものではない。
また、定常時として、アイドリング運転時を採用したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば高速道路を走行しているとき等のように、エンジン負荷が比較的安定しているときならば、アイドリング運転時以外であってもよい。なお、この場合においても、流量係数βはアイドリング運転時に求めることが望ましい。
また、定常時として、アイドリング運転時を採用したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば高速道路を走行しているとき等のように、エンジン負荷が比較的安定しているときならば、アイドリング運転時以外であってもよい。なお、この場合においても、流量係数βはアイドリング運転時に求めることが望ましい。
また、上述の実施形態では、固有ポンプI−Q特性又はI−Qv特性学習制御に従って補正した特性を基準特性としたが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば固有ポンプI−Q特性を基準特性としてもよい。
また、上述の実施形態では、I−Qv特性学習制御も平行に実施されている燃料噴射装置であったが、本発明はこれに限定されるものではなく、I−Qv特性学習制御を廃止してもよい。
また上述の実施形態では、高圧ポンプ16の吸入側に設けた吸入調量弁18への通電量Iを制御したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば高圧ポンプ16の吐出側に設けた吐出調量弁への通電量Iを制御してもよい。
また、上述の実施形態では、吸入調量弁18及び減圧弁24への通電をPWM制御したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、電流値に応じて開度が変化する比例制御弁を採用した場合には、直接的に通電量を制御してもよい。
また、本発明は、特許請求の範囲に記載された発明の趣旨に合致するものであればよく、上述の実施形態に限定されるものではない。
10…燃料噴射装置、12…燃料タンク、14…フィードポンプ、
16…高圧ポンプ、18…流量調整弁、20…コモンレール、22…圧力センサ、
24…減圧弁、28…回転数センサ、30…インジェクタ。
16…高圧ポンプ、18…流量調整弁、20…コモンレール、22…圧力センサ、
24…減圧弁、28…回転数センサ、30…インジェクタ。
Claims (6)
- 燃料を内燃機関に供給する燃料噴射装置であって、
燃料タンクに蓄えられた燃料を加圧供給するとともに、通電量に応じて供給量を調整可能な加圧供給手段と、
前記加圧供給手段にて加圧供給された高圧燃料を前記内燃機関に噴射供給するインジェクタと、
前記加圧供給手段から前記インジェクタに至る高圧経路内の圧力を検出する圧力センサと、
前記高圧経路と前記燃料タンク側とを連通させるための減圧弁と、
前記圧力センサにより検出された検出圧力及び前記減圧弁の作動状態に基づいて、前記減圧弁から前記燃料タンク側に流出する燃料の流量を検出する流量検出手段と、
前記インジェクタから前記内燃機関に噴射供給される燃料の量が一定であるとみなすことが可能な定常時に、前記検出圧力が所定圧力(以下、学習用目標圧力という。)となるように、前記加圧供給手段への通電量、及び前記減圧弁から流出する燃料の流量を調整する目標圧力調整手段と、
前記目標圧力調整手段の作動時に前記流量検出手段により検出された流量に、前記インジェクタから前記内燃機関に噴射供給される燃料の量を加算した流量を前記加圧供給手段から加圧供給された燃料の供給量とみなして、前記学習用目標圧力における前記通電量と前記供給量との関係を検出・学習する学習手段と
を備えることを特徴とする燃料噴射装置。 - 前記流量検出手段は、前記検出圧力に基づいて演算される値に流量係数を乗じることにより、前記燃料タンク側に流出する燃料の流量を検出しており、さらに、
前記定常時における前記通電量と前記供給量との関係を示す基準特性が記憶された記憶手段と、
前記定常時に前記加圧供給手段に通電された通電量及び前記基準特性に基づいて、前記流量係数を検出する係数検出手段とを備えていることを特徴とする請求項1に記載の燃料噴射装置。 - 前記学習用目標圧力は、前記定常時における前記高圧経路内の圧力(以下、この圧力を定常時圧力という。)より高い圧力であり、
前記目標圧力調整手段は、前記定常時に、前記定常時圧力を維持しながら、前記加圧供給手段から加圧供給された燃料の供給量及び前記減圧弁から流出する燃料の流量を増大させた後、前記高圧経路内の圧力を前記学習用目標圧力まで上昇させることを特徴とする請求項2に記載の燃料噴射装置。 - 前記加圧供給手段は、前記内燃機関から駆動力を得て稼働する高圧ポンプ、及び前記通電量に応じて前記高圧ポンプの吸入量を調節する電気式の吸入調量弁を有して構成されて構成されていることを特徴とする請求項1ないし3のいずれか1項に記載の燃料噴射装置。
- 前記定常時とは、前記内燃機関がアイドリング運転状態となったときであることを特徴とする請求項1ないし4のいずれか1項に記載の燃料噴射装置。
- 前記学習手段は、前記内燃機関の総稼働時間が所定時間以上となったときに実行されることを特徴とする請求項1ないし5のいずれか1項に記載の燃料噴射装置。
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---|---|---|---|---|
JP2012102714A (ja) * | 2010-11-15 | 2012-05-31 | Bosch Corp | ポンプ吐出流量学習制御処理装置及び蓄圧式燃料噴射制御装置 |
JP2014095339A (ja) * | 2012-11-09 | 2014-05-22 | Denso Corp | 流量調整弁の吐出量補正装置 |
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-
2010
- 2010-01-12 JP JP2010004203A patent/JP2011144711A/ja active Pending
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