JP2014169684A

JP2014169684A - 内燃機関のｅｇｒ制御装置

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Publication number: JP2014169684A
Application number: JP2013043173A
Authority: JP
Inventors: Hiroyuki Takezoe; 浩行竹添
Original assignee: Denso Corp
Current assignee: Denso Corp
Priority date: 2013-03-05
Filing date: 2013-03-05
Publication date: 2014-09-18
Also published as: US20140251287A1

Abstract

【課題】ＥＧＲ装置を備えたエンジンにおいてＥＧＲ率を精度良く求める。
【解決手段】ＥＧＲ弁３１の閉弁中に、吸気管圧力センサ３６で検出した吸気管圧力に基づいて総ガス流量を演算し、この総ガス流量とエアフローメータ１４で検出した新気流量とに基づいて総ガス流量の誤差を学習して補正する。この後、ＥＧＲ弁３１の開弁中に、吸気管圧力センサ３６で検出した吸気管圧力に基づいて総ガス流量を演算し、この総ガス流量とエアフローメータ１４で検出した新気流量とに基づいて実ＥＧＲガス流量を演算する。また、ＥＧＲ弁モデルを用いて新気流量とＥＧＲ弁３１の開度とに基づいて推定ＥＧＲガス流量を演算する。そして、実ＥＧＲガス流量と推定ＥＧＲガス流量とに基づいて推定ＥＧＲガス流量の誤差を学習して補正し、この推定ＥＧＲガス流量と新気流量とに基づいてガス組成を考慮した体積分率を用いてＥＧＲ率を演算する。
【選択図】図１

Description

本発明は、内燃機関の排気通路から吸気通路に還流させるＥＧＲガス流量を調節するＥＧＲ弁を備えた内燃機関のＥＧＲ制御装置に関する発明である。

内燃機関の排出ガスの一部をＥＧＲ通路を通して吸気通路に還流させる流量（ＥＧＲガス流量）をＥＧＲ弁で制御するＥＧＲ装置付きの内燃機関においては、ＥＧＲ装置（例えばＥＧＲ弁やＥＧＲ通路等）の製造ばらつきや経年劣化等によりＥＧＲガス流量にばらつき（目標値に対するずれ）が生じることがある。

そこで、例えば、特許文献１（特許第４０７５０２７号公報）に記載されているように、内燃機関の吸気系に還流される実際のＥＧＲ量を計測し、この実際のＥＧＲ量を標準大気圧状態に補正処理してから標準空気量状態に補正処理して補正後ＥＧＲ量を求め、この補正後ＥＧＲ量とＥＧＲ弁の設計中央値との差に基づいてＥＧＲずれ量を求め、このＥＧＲずれ量から求めた基準空気量におけるＥＧＲ変化率によりＥＧＲ弁の制御量を補正するようにしたものがある。

特許第４０７５０２７号公報

ＥＧＲ装置付きの内燃機関においては、近年の重要な技術的課題である燃費節減の要求に対応するために、従来よりもＥＧＲ率を高くしてＥＧＲガス流量を多くするようにしたものがある。しかし、ＥＧＲ率が高い領域（例えば２０％以上の領域）では、ＥＧＲ率のばらつき（ＥＧＲガス流量のばらつき）に対するドライバビリティの悪化の感度が高くなる。また、ＥＧＲ率が高い領域では、質量比で求めたＥＧＲ率の誤差（真値との乖離量）が大きくなる傾向がある（図８参照）。内燃機関の制御（例えばＥＧＲ制御や点火時期補正等）にＥＧＲ率を用いるシステムでは、ＥＧＲ率の誤差が大きくなると、ＥＧＲ率を用いる制御の精度（例えばＥＧＲガス流量の制御精度や点火時期の補正精度等）が低下して、ドライバビリティが低下する可能性がある。上記特許文献１の技術では、このような問題を解決することができない。

そこで、本発明が解決しようとする課題は、ＥＧＲ率を精度良く求めることができ、ＥＧＲ率を用いる制御の精度を向上させることができる内燃機関のＥＧＲ制御装置を提供することにある。

上記課題を解決するために、請求項１に係る発明は、内燃機関（１１）の排気通路（１５）からＥＧＲ通路（２９）を通して吸気通路（１２）に還流させるＥＧＲガス流量を調節するＥＧＲ弁（３１）と、吸気通路（１２）内を流れる新気流量を検出又は推定する新気流量取得手段（１４）と、吸気圧力を検出する吸気圧力検出手段（３６）とを備えた内燃機関のＥＧＲ制御装置において、吸気圧力に基づいて筒内に流入する総ガス流量を演算する総ガス流量演算手段（３８）と、総ガス流量と新気流量とに基づいて実ＥＧＲガス流量を演算する実ＥＧＲガス流量演算手段（３９）と、ＥＧＲ通路（２９）内を流れるＥＧＲガスがＥＧＲ弁（３１）を通過する挙動を模擬したＥＧＲ弁モデルを用いて推定ＥＧＲガス流量を演算する推定ＥＧＲガス流量演算手段（４１）と、実ＥＧＲガス流量と推定ＥＧＲガス流量とに基づいて推定ＥＧＲガス流量の誤差を学習して補正する第１の学習補正手段（４２，４３）と、推定ＥＧＲガス流量と新気流量とに基づいてガス組成を考慮した体積分率を用いてＥＧＲ率を演算するＥＧＲ率演算手段（４４）とを備えた構成としたものである。

この構成では、実ＥＧＲガス流量と推定ＥＧＲガス流量とに基づいて推定ＥＧＲガス流量の誤差を学習して補正することで、システムの製造ばらつきや経年劣化等による推定ＥＧＲガス流量の誤差（つまりＥＧＲ弁モデルのモデル誤差）を補正することができ、推定ＥＧＲガス流量の演算精度を向上させることができる。この推定ＥＧＲガス流量と新気流量とに基づいてガス組成を考慮した体積分率を用いてＥＧＲ率を演算する（つまり体積比でＥＧＲ率を演算する）ことで、質量比でＥＧＲ率を演算する場合に比べてＥＧＲ率を精度良く求めることができ、ＥＧＲ率を用いる制御の精度を向上させることができる。

図１は本発明の一実施例におけるエンジン制御システムの概略構成を示す図である。図２は総ガス流量誤差の学習補正を説明するブロック図である。図３は推定ＥＧＲガス流量誤差の学習補正及びＥＧＲ率演算を説明するブロック図である。図４は学習補正及びＥＧＲ率演算ルーチンの処理の流れを示すフローチャート（その１）である。図５は学習補正及びＥＧＲ率演算ルーチンの処理の流れを示すフローチャート（その２）である。図６は流量誤差と学習補正値の挙動を示すタイムチャートである。図７は学習補正値のマップの一例を概念的に示す図である。図８は本実施例の効果を説明する図である。

以下、本発明を実施するための形態を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（新気）の流量を検出するエアフローメータ１４（新気流量取得手段）が設けられている。一方、エンジン１１の排気管１５（排気通路）には、排出ガス中のＣＯ，ＨＣ，ＮＯ_X等を浄化する三元触媒等の触媒１６が設置されている。

このエンジン１１には、吸入空気を過給する排気タービン駆動式の過給機１７が搭載されている。この過給機１７は、排気管１５のうちの触媒１６の上流側に排気タービン１８が配置され、吸気管１２のうちのエアフローメータ１４の下流側にコンプレッサ１９が配置されている。この過給機１７は、排気タービン１８とコンプレッサ１９とが一体的に回転するように連結され、排出ガスの運動エネルギで排気タービン１８を回転駆動することでコンプレッサ１９を回転駆動して吸入空気を過給するようになっている。

吸気管１２のうちのコンプレッサ１９の下流側には、モータ２０によって開度調節されるスロットルバルブ２１と、このスロットルバルブ２１の開度（スロットル開度）を検出するスロットル開度センサ２２とが設けられている。

更に、スロットルバルブ２１の下流側には、吸気管圧力（吸気圧力）を検出する吸気管圧力センサ３６（吸気圧力検出手段）が設けられていると共に、吸入空気を冷却するインタークーラがサージタンク２３（吸気通路）と一体的に設けられている。尚、サージタンク２３やスロットルバルブ２１の上流側にインタークーラを配置するようにしても良い。サージタンク２３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２４（吸気通路）が設けられ、各気筒毎に筒内噴射又は吸気ポート噴射を行う燃料噴射弁（図示せず）が取り付けられている。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（図示せず）が取り付けられ、各点火プラグの火花放電によって各気筒内の混合気に着火される。

エンジン１１の各気筒の排気口には排気マニホールド２５（排気通路）が接続され、各気筒の排気マニホールド２５の下流側の集合部が排気タービン１８の上流側の排気管１５に接続されている。また、排気タービン１８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２６が設けられ、この排気バイパス通路２６に、排気バイパス通路２６を開閉するウェイストゲートバルブ２７が設けられている。

このエンジン１１には、排気管１５から排出ガスの一部をＥＧＲガスとして吸気管１２へ還流させるＬＰＬ方式（低圧ループ方式）のＥＧＲ装置２８が搭載されている。このＥＧＲ装置２８は、排気管１５のうちの排気タービン１８の下流側（例えば触媒１６の下流側）と吸気管１２のうちのコンプレッサ１９の上流側（スロットルバルブ２１の上流側の吸気通路）との間にＥＧＲ配管２９（ＥＧＲ通路）が接続され、このＥＧＲ配管２９に、ＥＧＲガスを冷却するＥＧＲクーラ３０と、ＥＧＲガス流量を調節するＥＧＲ弁３１が設けられている。このＥＧＲ弁３１は、モータ等のアクチュエータ（図示せず）によって開度が調整され、ＥＧＲ弁３１を開弁することで排気管１５のうちの触媒１６の下流側から吸気管１２のうちのコンプレッサ１９の上流側（スロットルバルブ２１の上流側の吸気通路）へＥＧＲガスを還流させるようになっている。

また、エンジン１１には、吸気バルブ（図示せず）のバルブタイミング（開閉タイミング）を変化させる吸気側可変バルブタイミング機構３２と、排気バルブ（図示せず）のバルブタイミングを変化させる排気側可変バルブタイミング機構３３が設けられている。その他、エンジン１１には、冷却水温を検出する冷却水温センサ３４や、クランク軸（図示せず）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３５等が設けられ、クランク角センサ３５の出力信号に基づいてクランク角やエンジン回転速度が検出される。

これら各種センサの出力は、電子制御ユニット（以下「ＥＣＵ」と表記する）３７に入力される。このＥＣＵ３７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（記憶媒体）に記憶された各種のエンジン制御用のプログラムを実行することで、エンジン運転状態に応じて、燃料噴射量、点火時期、スロットル開度（吸入空気量）等を制御する。

また、ＥＣＵ３７は、エンジン運転状態（例えばエンジン回転速度や負荷等）に応じて目標ＥＧＲ率を算出すると共に、後述する推定ＥＧＲガス流量からＥＧＲ率を演算し、このＥＧＲ率を目標ＥＧＲ率に一致させるようにＥＧＲ弁３１の開度をＦ／Ｂ（フィードバック）制御等により制御する。更に、ＥＧＲ率に基づいて点火時期、吸気バルブタイミング、排気バルブタイミング等を補正するようにしても良い。

ところで、ＥＧＲ装置２８付きのエンジン１１においては、ＥＧＲ装置２８（例えばＥＧＲ弁３１やＥＧＲ配管２９等）の製造ばらつきや経年劣化等によりＥＧＲガス流量にばらつき（目標値に対するずれ）が生じることがある。また、ＥＧＲ装置２８付きのエンジン１１においては、近年の重要な技術的課題である燃費節減の要求に対応するために、従来よりもＥＧＲ率を高くしてＥＧＲガス流量を多くするようにしたものがある。しかし、ＥＧＲ率が高い領域（例えば２０％以上の領域）では、ＥＧＲ率のばらつき（ＥＧＲガス流量のばらつき）に対するドライバビリティの悪化の感度が高くなる。また、ＥＧＲ率が高い領域では、質量比で求めたＥＧＲ率の誤差（真値との乖離量）が大きくなる傾向がある（図８参照）。エンジン制御（例えばＥＧＲ制御や点火時期補正等）にＥＧＲ率を用いるシステムでは、ＥＧＲ率の誤差が大きくなると、ＥＧＲ率を用いる制御の精度（例えばＥＧＲガス流量の制御精度や点火時期の補正精度等）が低下して、ドライバビリティが低下する可能性がある。

そこで、本実施例では、ＥＣＵ３７により後述する図４及び図５のルーチンを実行することで、次のようにしてＥＧＲ率を演算する。まず、ＥＧＲ弁３１の閉弁中（つまりＥＧＲガス流量＝０のとき）に、吸気管圧力センサ３６で検出した吸気管圧力に基づいて筒内に流入する総ガス流量（＝新気流量）を演算する。この総ガス流量とエアフローメータ１４で検出した新気流量とに基づいて総ガス流量の誤差を学習して補正することで、システムの製造ばらつきや経年劣化等による総ガス流量の誤差を補正する。

この後、ＥＧＲ弁３１の開弁中に、吸気管圧力センサ３６で検出した吸気管圧力に基づいて筒内に流入する総ガス流量（＝新気流量＋ＥＧＲガス流量）を演算する。この総ガス流量とエアフローメータ１４で検出した新気流量とに基づいて実ＥＧＲガス流量を演算する。また、ＥＧＲ配管２９内を流れるＥＧＲガスがＥＧＲ弁３１を通過する挙動を模擬したＥＧＲ弁モデルを用いて推定ＥＧＲガス流量を演算する。そして、実ＥＧＲガス流量と推定ＥＧＲガス流量とに基づいて推定ＥＧＲガス流量の誤差を学習して補正することで、システムの製造ばらつきや経年劣化等による推定ＥＧＲガス流量の誤差を補正する。この推定ＥＧＲガス流量と新気流量とに基づいてガス組成を考慮した体積分率を用いてＥＧＲ率を演算することで、ＥＧＲ率を精度良く求める。

具体的には、図２に示すように、定常運転状態でＥＧＲ弁３１の閉弁中（つまりＥＧＲガス流量＝０のとき）には、総ガス流量演算部３８（総ガス流量演算手段）で、スロットルバルブ２１の下流側の気体が筒内に吸入される挙動を模擬した吸気弁モデル（例えばマップや数式等）を用いて、吸気管圧力センサ３６で検出した吸気管圧力Ｐm[kPa]に基づいて筒内に流入する総ガス流量Ｇ[g/rev] （＝新気流量）を演算する。

この後、偏差器３９で、総ガス流量Ｇ[g/rev] とエアフローメータ１４で検出した新気流量Ｇafm[g/rev]との偏差を総ガス流量の誤差Ｇ.err[g/rev] として演算する。この後、学習器４０で、総ガス流量の誤差Ｇ.errが小さくなる方向に学習補正値ＧＡdpを所定のステップ量だけ変化させて更新し、この学習補正値ＧＡdpで総ガス流量Ｇの演算に用いる吸気弁モデル（例えばマップや数式等）を補正することで、総ガス流量の誤差Ｇ.err（吸気弁モデルのモデル誤差）を補正する。この場合、偏差器３９と学習器４０等が特許請求の範囲でいう第２の学習補正手段としての役割を果たす。

一方、図３に示すように、定常運転状態でＥＧＲ弁３１の開弁中には、総ガス流量演算部３８で、吸気弁モデルを用いて、吸気管圧力センサ３６で検出した吸気管圧力Ｐm[kPa]に基づいて筒内に流入する総ガス流量Ｇ[g/rev] （＝新気流量＋ＥＧＲガス流量）を演算する。この後、偏差器３９（実ＥＧＲガス流量演算手段）で、総ガス流量Ｇ[g/rev] とエアフローメータ１４で検出した新気流量Ｇafm[g/rev]との偏差を実ＥＧＲガス流量Ｇegr[g/rev]として演算する。

また、推定ＥＧＲガス流量演算部４１（推定ＥＧＲガス流量演算手段）で、ＥＧＲ配管２９内を流れるＥＧＲガスがＥＧＲ弁３１を通過する挙動を模擬したＥＧＲ弁モデル（例えばマップや数式等）を用いて、新気流量Ｇafm[g/rev]とＥＧＲ弁３１の開度とに基づいて推定ＥＧＲガス流量Ｇegr.est[g/rev]を演算する。

そして、偏差器４２で、推定ＥＧＲガス流量Ｇegr.est[g/rev]と実ＥＧＲガス流量Ｇegr[g/rev]との偏差を推定ＥＧＲガス流量の誤差Ｇegr.err[g/rev]として演算する。この後、学習器４３で、推定ＥＧＲガス流量の誤差Ｇegr.err が小さくなる方向に学習補正値ＥＧＲＡdpを所定のステップ量だけ変化させて更新し、この学習補正値ＥＧＲＡdpで推定ＥＧＲガス流量Ｇegr.est の演算に用いるＥＧＲ弁モデル（例えばマップや数式等）を補正することで、推定ＥＧＲガス流量の誤差Ｇegr.err （ＥＧＲ弁モデルのモデル誤差）を補正する。この場合、偏差器４２と学習器４３等が特許請求の範囲でいう第１の学習補正手段としての役割を果たす。

この後、ＥＧＲ率演算部４４（ＥＧＲ率演算手段）で、推定ＥＧＲガス流量Ｇegr.est[g/rev]と新気流量Ｇafm[g/rev]とに基づいてガス組成を考慮した体積分率を用いてＥＧＲ率Ｒegr を演算する。尚、ＥＧＲ率Ｒegr の具体的な算出方法は後述する。

この後、ＥＧＲ弁Ｆ／Ｂ制御部４５で、ＥＧＲ率Ｒegr を目標ＥＧＲ率に一致させるようにＥＧＲ弁３１の開度をＦ／Ｂ制御等により制御する。この場合、例えば、ＥＧＲ率Ｒegr を目標ＥＧＲ率に一致させるように目標ＥＧＲ開度（ＥＧＲ弁３１の目標開度）を演算し、ＥＧＲ弁３１の開度が目標ＥＧＲ開度になるようにＥＧＲ弁３１を制御する。

また、点火時期補正部４６で、ＥＧＲ率Ｒegr に応じて点火時期を補正する。この場合、例えば、ＥＧＲ率に応じた点火時期補正量を演算し、この点火時期補正量を用いてベース点火時期を補正して補正後の点火時期を求める。

次に、ＥＧＲ率Ｒegr の算出方法について説明する。
ＥＧＲ率Ｒegr [%] の定義は、下記の（１）式で表すことができる。

ここで、ＣＯ₂inは吸気マニホールド２４内のガス中のＣＯ₂の体積濃度[vol%]で、ＣＯ₂exは排気マニホールド２５内のガス中のＣＯ₂の体積濃度[vol%]で、ＣＯ₂air は大気（新気）中のＣＯ₂の体積濃度[vol%]である。
ＥＧＲガスの質量流量Ｇegr[g/sec]と体積流量Ｖegr[L/sec]との関係は、下記の（２）式で表すことができる。

ここで、Ｔstd[K]は標準状態の温度（例えば２７３[K] ）で、Ｔin[degC]は吸気マニホールド２４内の温度（ＥＧＲガスの温度）である。Ｐstd[kPa]は標準状態の圧力（例えば１０１．３２５[kPa] ）で、Ｐin[kPa] は吸気マニホールド２４内の圧力である。

また、Ｍegr[g/mol]は、ＥＧＲガスの１ｍｏｌ当りの質量であり、ＥＧＲガスの成分体積比率（ガス組成を考慮した体積分率）と新気の成分体積比率をそれぞれ下記のように仮定して算出する。本実施例ではＥＧＲガス中のＣＯ₂とＨ₂Ｏの体積比率を共に１４．５[%] で一定と仮定している。

ＥＧＲガスの成分体積比率は下記のように仮定する。
Ｎ₂：Ｏ₂：Ｈ₂Ｏ：ＣＯ₂＝７１：０：１４．５：１４．５
新気の成分体積比率は下記のように仮定する。
Ｎ₂：Ｏ₂：Ｈ₂Ｏ：ＣＯ₂＝７８：２２：０：０

この場合、ＥＧＲガスの１ｍｏｌ当りの質量Ｍegr[g/mol]は、約２８．９となり、新気の１ｍｏｌ当りの質量Ｍair[g/mol]とほぼ等しくなる。
また、ＥＧＲガスの体積流量Ｖegr[L/sec]は、新気の体積流量Ｖair[L/sec]とＥＧＲ率Ｒegr[%]とを用いて、下記の（３）式で表すことができる。

更に、新気の体積流量Ｖair[L/sec]は、新気の質量流量Ｇair[g/sec]を用いて、下記の（４）式で表すことができる。

ここで、Ｐ[atm] は大気圧で、ｔ[degC]は吸気管温度（例えばエアフローメータ１４付近の新気の温度）である。
上記（３）を変形することで、ＥＧＲ率Ｒegr[%]は、下記の（５）式で表すことができる。

また、上記（２）式を変形することで、ＥＧＲガスの体積流量Ｖegr[L/sec]は、下記の（６）式で表すことができる。

本実施例では、上記（４）〜（６）式を用いて、ＥＧＲ率Ｒegr[%]を算出する。
具体的には、上記（４）式に、エアフローメータ１４で検出した新気流量Ｇafm[g/rev]から求めた新気の質量流量Ｇair[g/sec]と、図示しない大気圧センサで検出した大気圧Ｐ[atm] と、図示しない温度センサで検出した吸気管温度ｔ[degC]とを代入して、新気の体積流量Ｖair[L/sec]を演算する。

また、上記（６）式に、推定ＥＧＲガス流量Ｇegr.est[g/rev]から求めたＥＧＲガスの質量流量Ｇegr[g/sec]と、図示しない温度センサで検出した吸気マニホールド２４内の温度Ｔin[degC]と、吸気管圧力センサ３６で検出した吸気マニホールド２４内の圧力Ｐin[kPa] とを代入して、ＥＧＲガスの体積流量Ｖegr[L/sec]を演算する。

この後、上記（５）式に、新気の体積流量Ｖair[L/sec]とＥＧＲガスの体積流量Ｖegr[L/sec]とを代入して、ＥＧＲ率Ｒegr[%]を演算することで、体積比でＥＧＲ率Ｒegr[%]を求める。

以上説明した総ガス流量誤差の学習補正と推定ＥＧＲガス流量誤差の学習補正及びＥＧＲ率演算は、ＥＣＵ３７によって図４及び図５の学習補正及びＥＧＲ率演算ルーチンに従って実行される。以下、このルーチンの処理内容を説明する。

図４及び図５に示す学習補正及びＥＧＲ率演算ルーチンは、エンジン運転中に所定周期で繰り返し実行される。本ルーチンが起動されると、まず、ステップ１０１で、初期化処理を実行する。この初期化処理では、総ガス流量誤差学習フラグＬｎｒＧｅｒｒを「０」にリセットし、推定ＥＧＲガス流量誤差学習フラグＬｎｒＥＧＲｅｒｒを「０」にリセットする。また、総ガス流量誤差の学習補正値ＧＡdpを初期値（例えば１）にセットし、推定ＥＧＲガス流量誤差の学習補正値ＥＧＲＡdpを初期値（例えば１）にセットする。更に、学習補正値ＧＡdpのステップ量ＧＡＤＰＳＴＥＰを適合値にセットし、学習補正値ＥＧＲＡdpのステップ量ＥＧＲＡＤＰＳＴＥＰを適合値にセットする。

この後、ステップ１０２に進み、総ガス流量誤差の学習補正が完了しているか否かを、総ガス流量誤差学習フラグＬｎｒＧｅｒｒが「１」にセットされているか否かによって判定する。

このステップ１０２で、総ガス流量誤差の学習補正が未完了である（総ガス流量誤差学習フラグＬｎｒＧｅｒｒ＝０）と判定された場合には、ステップ１０３に進み、総ガス流量誤差の学習実行条件が成立しているか否かを、定常運転状態で且つＥＧＲ弁３１が閉弁中であるか否かによって判定する。

このステップ１０３で、総ガス流量誤差の学習実行条件が不成立であると判定された場合には、ステップ１０４以降の処理を実行することなく、上記ステップ１０２に戻る。
その後、上記ステップ１０３で、総ガス流量誤差の学習実行条件が成立していると判定された場合には、ステップ１０４に進み、吸気弁モデルを用いて、吸気管圧力センサ３６で検出した吸気管圧力Ｐm[kPa]に基づいて筒内に流入する総ガス流量Ｇ[g/rev] を演算する。

この後、ステップ１０５に進み、総ガス流量Ｇ[g/rev] とエアフローメータ１４で検出した新気流量Ｇafm[g/rev]との偏差を総ガス流量の誤差Ｇ.err[g/rev] として演算する。
Ｇ.err＝Ｇ−Ｇafm

この後、ステップ１０６に進み、総ガス流量の誤差Ｇ.errの絶対値が判定値以下であるか否かを判定する。このステップ１０６で、総ガス流量の誤差Ｇ.errの絶対値が判定値よりも大きいと判定された場合には、総ガス流量誤差の学習補正が未完了であると判断して、ステップ１０７に進み、総ガス流量誤差学習フラグＬｎｒＧｅｒｒを「０」にリセット又は維持する。

この後、ステップ１０８に進み、総ガス流量の誤差Ｇ.errが小さくなる方向に学習補正値ＧＡdpをステップ量ＧＡＤＰＳＴＥＰだけ変化させて更新した後、上記ステップ１０２に戻る。

この場合、例えば、総ガス流量の誤差Ｇ.errが０よりも大きい場合には、学習補正値ＧＡdpをステップ量ＧＡＤＰＳＴＥＰだけ増加させる。
ＧＡdp＝ＧＡdp＋ＧＡＤＰＳＴＥＰ

一方、総ガス流量の誤差Ｇ.errが０よりも小さい場合には、学習補正値ＧＡdpをステップ量ＧＡＤＰＳＴＥＰだけ減少させる。
ＧＡdp＝ＧＡdp−ＧＡＤＰＳＴＥＰ
この学習補正値ＧＡdpで総ガス流量Ｇの演算に用いる吸気弁モデル（例えばマップや数式等）を補正することで、総ガス流量の誤差Ｇ.err（吸気弁モデルのモデル誤差）を補正する。

これらのステップ１０３〜１０８の処理により、図６に示すように、総ガス流量誤差の学習実行条件の成立時（定常運転状態でＥＧＲ弁３１が閉弁中）に、総ガス流量の誤差Ｇ.errの絶対値が判定値よりも大きい場合には、学習補正値ＧＡdpが所定周期（例えば本ルーチンの演算周期）で更新され、それに伴って総ガス流量の誤差Ｇ.errが補正されて小さくなっていく。尚、総ガス流量の誤差Ｇ.errの絶対値が所定値よりも大きい場合や学習回数（学習補正値ＧＡdpの更新回数）が所定値よりも少ない場合に学習補正値ＧＡdpの更新頻度を上げるようにしても良い。また、新車時（例えば走行距離が所定値以下の期間）に学習補正値ＧＡdpの更新頻度を上げるようにしても良い。

また、ＥＣＵ３７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は、学習補正値ＧＡdpのマップ（図７参照）が記憶されている。この学習補正値ＧＡdpのマップは、ＥＧＲ弁３１の開度と新気流量とをパラメータとする複数の学習領域（例えばＡ１〜Ａ９）に区分され、各学習領域毎にそれぞれ学習補正値ＧＡdpが記憶されている。そして、この学習補正値ＧＡdpのマップにおいて、今回のＥＧＲ弁３１の開度と新気流量とに対応した学習領域における学習補正値ＧＡdpを、今回の学習補正値ＧＡdpで更新する。

学習補正値ＧＡdpを用いて吸気弁モデルを補正する際には、学習補正値ＧＡdpのマップを参照して、現在のＥＧＲ弁３１の開度と新気流量とに対応した学習領域の学習補正値ＧＡdpを読み込み、この学習補正値ＧＡdpを用いて吸気弁モデルを補正する。

その後、上記ステップ１０６で、総ガス流量の誤差Ｇ.errの絶対値が判定値以下であると判定された場合には、総ガス流量誤差の学習補正が完了したと判断して、ステップ１０９に進み、総ガス流量誤差学習フラグＬｎｒＧｅｒｒを「１」にセットした後、上記ステップ１０２に戻る。

このステップ１０２で、総ガス流量誤差の学習補正が完了している（総ガス流量誤差学習フラグＬｎｒＧｅｒｒ＝１）と判定された場合には、図５のステップ１１０に進み、推定ＥＧＲガス流量誤差の学習補正が完了しているか否かを、推定ＥＧＲガス流量誤差学習フラグＬｎｒＥＧＲｅｒｒが「１」にセットされているか否かによって判定する。

このステップ１１０で、推定ＥＧＲガス流量誤差の学習補正が未完了である（推定ＥＧＲガス流量誤差学習フラグＬｎｒＥＧＲｅｒｒ＝０）と判定された場合には、ステップ１１１に進み、推定ＥＧＲガス流量誤差の学習実行条件が成立しているか否かを、定常運転状態で且つＥＧＲ弁３１が開弁中であるか否かによって判定する。

このステップ１１１で、推定ＥＧＲガス流量誤差の学習実行条件が不成立であると判定された場合には、ステップ１１２以降の処理を実行することなく、上記ステップ１１０に戻る。

その後、上記ステップ１１１で、推定ＥＧＲガス流量誤差の学習実行条件が成立していると判定された場合には、ステップ１１２に進み、吸気弁モデルを用いて、吸気管圧力センサ３６で検出した吸気管圧力Ｐm[kPa]に基づいて筒内に流入する総ガス流量Ｇ[g/rev] を演算する。

この後、ステップ１１３に進み、総ガス流量Ｇ[g/rev] とエアフローメータ１４で検出した新気流量Ｇafm[g/rev]との偏差を実ＥＧＲガス流量Ｇegr[g/rev]として演算する。
Ｇegr ＝Ｇ−Ｇafm

この後、ステップ１１４に進み、ＥＧＲ弁モデルを用いて、新気流量Ｇafm[g/rev]とＥＧＲ弁３１の開度とに基づいて推定ＥＧＲガス流量Ｇegr.est[g/rev]を演算する。
この後、ステップ１１５に進み、推定ＥＧＲガス流量Ｇegr.est[g/rev]と実ＥＧＲガス流量Ｇegr[g/rev]との偏差を推定ＥＧＲガス流量の誤差Ｇegr.err[g/rev]として演算する。
Ｇegr.err ＝Ｇegr.est −Ｇegr

この後、ステップ１１６に進み、推定ＥＧＲガス流量の誤差Ｇegr.err の絶対値が判定値以下であるか否かを判定する。このステップ１１６で、推定ＥＧＲガス流量の誤差Ｇegr.err の絶対値が判定値よりも大きいと判定された場合には、推定ＥＧＲガス流量誤差の学習補正が未完了であると判断して、ステップ１１７に進み、推定ＥＧＲガス流量誤差学習フラグＬｎｒＥＧＲｅｒｒを「０」にリセット又は維持する。

この後、ステップ１１８に進み、推定ＥＧＲガス流量の誤差Ｇegr.err が小さくなる方向に学習補正値ＥＧＲＡdpをステップ量ＥＧＲＡＤＰＳＴＥＰだけ変化させて更新した後、上記ステップ１１０に戻る。

この場合、例えば、推定ＥＧＲガス流量の誤差Ｇegr.err が０よりも大きい場合には、学習補正値ＥＧＲＡdpをステップ量ＥＧＲＡＤＰＳＴＥＰだけ増加させる。
ＥＧＲＡdp＝ＥＧＲＡdp＋ＥＧＲＡＤＰＳＴＥＰ

一方、推定ＥＧＲガス流量の誤差Ｇegr.err が０よりも小さい場合には、学習補正値ＥＧＲＡdpをステップ量ＥＧＲＡＤＰＳＴＥＰだけ減少させる。
ＥＧＲＡdp＝ＥＧＲＡdp＋ＥＧＲＡＤＰＳＴＥＰ
この学習補正値ＥＧＲＡdpで推定ＥＧＲガス流量Ｇegr.est の演算に用いるＥＧＲ弁モデル（例えばマップや数式等）を補正することで、推定ＥＧＲガス流量の誤差Ｇegr.err （ＥＧＲ弁モデルのモデル誤差）を補正する。

これらのステップ１１１〜１１８の処理により、図６に示すように、推定ＥＧＲガス流量誤差の学習実行条件の成立時（定常運転状態でＥＧＲ弁３１が開弁中）に、推定ＥＧＲガス流量の誤差Ｇegr.err の絶対値が判定値よりも大きい場合には、学習補正値ＥＧＲＡdpが所定周期（例えば本ルーチンの演算周期）で更新され、それに伴って推定ＥＧＲガス流量の誤差Ｇegr.err が補正されて小さくなっていく。尚、推定ＥＧＲガス流量の誤差Ｇegr.err の絶対値が所定値よりも大きい場合や学習回数（学習補正値ＥＧＲＡdpの更新回数）が所定値よりも少ない場合に学習補正値ＥＧＲＡdpの更新頻度を上げるようにしても良い。また、新車時（例えば走行距離が所定値以下の期間）に学習補正値ＥＧＲＡdpの更新頻度を上げるようにしても良い。

また、ＥＣＵ３７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は、学習補正値ＥＧＲＡdpのマップ（図７参照）が記憶されている。この学習補正値ＥＧＲＡdpのマップは、ＥＧＲ弁３１の開度と新気流量とをパラメータとする複数の学習領域（例えばＡ１〜Ａ９）に区分され、各学習領域毎にそれぞれ学習補正値ＥＧＲＡdpが記憶されている。そして、この学習補正値ＥＧＲＡdpのマップにおいて、今回のＥＧＲ弁３１の開度と新気流量とに対応した学習領域における学習補正値ＥＧＲＡdpを、今回の学習補正値ＥＧＲＡdpで更新する。

学習補正値ＥＧＲＡdpを用いてＥＧＲ弁モデルを補正する際には、学習補正値ＥＧＲＡdpのマップを参照して、現在のＥＧＲ弁３１の開度と新気流量とに対応した学習領域の学習補正値ＥＧＲＡdpを読み込み、この学習補正値ＥＧＲＡdpを用いてＥＧＲ弁モデルを補正する。

その後、上記ステップ１１６で、推定ＥＧＲガス流量の誤差Ｇegr.err の絶対値が判定値以下であると判定された場合には、推定ＥＧＲガス流量誤差の学習補正が完了したと判断して、ステップ１１９に進み、推定ＥＧＲガス流量誤差学習フラグＬｎｒＥＧＲｅｒｒを「１」にセットした後、上記ステップ１１０に戻る。

このステップ１１０で、推定ＥＧＲガス流量誤差の学習補正が完了している（推定ＥＧＲガス流量誤差学習フラグＬｎｒＥＧＲｅｒｒ＝１）と判定された場合には、ステップ１２０に進み、ＥＧＲ率Ｒegr[%]を演算する。

具体的には、上記（４）式に、エアフローメータ１４で検出した新気流量Ｇafm[g/rev]から求めた新気の質量流量Ｇair[g/sec]と、図示しない大気圧センサで検出した大気圧Ｐ[atm] と、図示しない温度センサで検出した吸気管温度ｔ[degC]とを代入して、新気の体積流量Ｖair[L/sec]を演算する。

以上説明した本実施例では、ＥＧＲ弁３１の閉弁中（つまりＥＧＲガス流量＝０のとき）に、吸気弁モデルを用いて吸気管圧力センサ３６で検出した吸気管圧力に基づいて総ガス流量を演算し、この総ガス流量とエアフローメータ１４で検出した新気流量とに基づいて総ガス流量の誤差を学習して補正するようにしたので、システムの製造ばらつきや経年劣化等による総ガス流量の誤差（吸気弁モデルのモデル誤差）を補正することができ、総ガス流量の演算精度を向上させることができる。

この後、ＥＧＲ弁３１の開弁中に、吸気弁モデルを用いて吸気管圧力センサ３６で検出した吸気管圧力に基づいて総ガス流量（＝新気流量＋ＥＧＲガス流量）を演算し、この総ガス流量とエアフローメータ１４で検出した新気流量とに基づいて実ＥＧＲガス流量を演算する。また、ＥＧＲ弁モデルを用いて新気流量とＥＧＲ弁３１の開度とに基づいて推定ＥＧＲガス流量を演算する。そして、実ＥＧＲガス流量と推定ＥＧＲガス流量とに基づいて推定ＥＧＲガス流量の誤差を学習して補正するようにしたので、システムの製造ばらつきや経年劣化等による推定ＥＧＲガス流量の誤差（ＥＧＲ弁モデルのモデル誤差）を補正することができ、推定ＥＧＲガス流量の演算精度を向上させることができる。

この推定ＥＧＲガス流量と新気流量とに基づいてガス組成を考慮した体積分率を用いてＥＧＲ率を演算する（つまり体積比でＥＧＲ率を演算する）ようにしたので、図８に示すように、質量比でＥＧＲ率を演算する場合に比べてＥＧＲ率を精度良く求めることができ、ＥＧＲ率を用いる制御の精度（例えばＥＧＲガス流量の制御精度や点火時期の補正精度等）を向上させることができる。

尚、上記実施例では、エアフローメータ１４で新気流量を検出するようにしたが、これに限定されず、例えば、エアフローメータ１４を備えていないシステムの場合には、吸気管圧力や空燃比Ｆ／Ｂ補正量等に基づいて新気流量を推定（演算）するようにしても良い。

また、上記実施例では、排気管１５のうちの排気タービン１８の下流側（例えば触媒１６の下流側）から吸気管１２のうちのコンプレッサ１９の上流側へＥＧＲガスを還流させるＬＰＬ方式（低圧ループ方式）のＥＧＲ装置２８を採用した過給機付きエンジンに本発明を適用したが、これに限定されず、例えば、排気管のうちの排気タービンの上流側から吸気管のうちのコンプレッサの下流側（例えばスロットルバルブの下流側）へＥＧＲガスを還流させるＨＰＬ方式（高圧ループ方式）のＥＧＲ装置を採用した過給機付きエンジンに本発明を適用しても良い。

更に、本発明は、排気タービン駆動式の過給機（いわゆるターボチャージャ）を搭載したエンジンに限定されず、機械駆動式の過給機（いわゆるスーパーチャージャ）や電動式の過給機を搭載したエンジンに適用しても良い。

その他、本発明は、過給機付きエンジンに限定されず、過給機を搭載していない自然吸気エンジン（ＮＡエンジン）に適用しても良い。

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（新気流量取得手段）、１５…排気管（排気通路）、２９…ＥＧＲ配管（ＥＧＲ通路）、３１…ＥＧＲ弁、３６…吸気管圧力センサ（吸気圧力検出手段）、３７…ＥＣＵ、３８…総ガス流量演算部（総ガス流量演算手段）、３９…偏差器（実ＥＧＲガス流量演算手段，第２の学習補正手段）、４０…学習器（第２の学習補正手段）、４１…推定ＥＧＲガス流量演算部（推定ＥＧＲガス流量演算手段）、４２…偏差器（第１の学習補正手段）、４３…学習器（第１の学習補正手段）、４４…ＥＧＲ率演算部（ＥＧＲ率演算手段）

Claims

内燃機関（１１）の排気通路（１５）からＥＧＲ通路（２９）を通して吸気通路（１２）に還流させるＥＧＲガス流量を調節するＥＧＲ弁（３１）と、前記吸気通路（１２）内を流れる新気流量を検出又は推定する新気流量取得手段（１４）と、吸気圧力を検出する吸気圧力検出手段（３６）とを備えた内燃機関のＥＧＲ制御装置において、
前記吸気圧力に基づいて筒内に流入する総ガス流量を演算する総ガス流量演算手段（３８）と、
前記総ガス流量と前記新気流量とに基づいて実ＥＧＲガス流量を演算する実ＥＧＲガス流量演算手段（３９）と、
前記ＥＧＲ通路（２９）内を流れるＥＧＲガスが前記ＥＧＲ弁（３１）を通過する挙動を模擬したＥＧＲ弁モデルを用いて推定ＥＧＲガス流量を演算する推定ＥＧＲガス流量演算手段（４１）と、
前記実ＥＧＲガス流量と前記推定ＥＧＲガス流量とに基づいて前記推定ＥＧＲガス流量の誤差を学習して補正する第１の学習補正手段（４２，４３）と、
前記推定ＥＧＲガス流量と前記新気流量とに基づいてガス組成を考慮した体積分率を用いてＥＧＲ率を演算するＥＧＲ率演算手段（４４）と
を備えていることを特徴とする内燃機関のＥＧＲ制御装置。
前記ＥＧＲ弁（３１）の閉弁中に前記総ガス流量と前記新気流量とに基づいて前記総ガス流量の誤差を学習して補正する第２の学習補正手段（３９，４０）を備えていることを特徴とする請求項１に記載の内燃機関のＥＧＲ制御装置。