JP2016132998A - Fuel injection control device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、内燃機関の1燃焼サイクル中に、燃料噴射装置がパイロット噴射とメイン噴射とを行うように、燃料噴射装置を制御する燃料噴射制御装置に関する。 The present invention relates to a fuel injection control device that controls a fuel injection device so that the fuel injection device performs pilot injection and main injection during one combustion cycle of an internal combustion engine.
例えば、内燃機関としてのディーゼルエンジン用のコモンレール式燃料噴射制御装置では、特許文献1に開示されるように、ディーゼルエンジンにおける吸入、圧縮、爆発、排気からなる1燃焼サイクル中に、燃料噴射装置(インジェクタ)から燃料を複数回噴射させている。これにより、エンジン騒音や振動の低下、排気ガスの改善を図っている。 For example, in a common rail fuel injection control device for a diesel engine as an internal combustion engine, as disclosed in Patent Document 1, during one combustion cycle consisting of suction, compression, explosion, and exhaust in a diesel engine, the fuel injection device ( The fuel is injected multiple times from the injector. As a result, engine noise and vibration are reduced, and exhaust gas is improved.
具体的には、メイン噴射の前に、少量の燃料を噴射することにより(パイロット噴射)、予混合燃焼によるスモーク(黒煙)やパティキュレート(粒子状物質)の低減を図ることができるとともに、着火遅れの短縮により騒音・振動の低減も図ることができる。また、このように複数回に分けて噴射を行なうことにより、メイン噴射における噴射期間を短縮できるので、急激な燃焼を抑えて、騒音・振動の低減、スモーク等の低減を図ることができる。 Specifically, by injecting a small amount of fuel before the main injection (pilot injection), it is possible to reduce smoke (black smoke) and particulates (particulate matter) due to premixed combustion, Noise and vibration can be reduced by shortening the ignition delay. Further, by performing the injection in a plurality of times as described above, the injection period in the main injection can be shortened, so that rapid combustion can be suppressed, noise / vibration can be reduced, smoke and the like can be reduced.
ただし、パイロット噴射による燃料の噴射量は微小であるため(例えば5mm3/st以下)、経年変化によるインジェクタの機能の劣化などにより、実際の噴射量が、狙いとする噴射量からずれてしまう虞があった。そのため、特許文献1には、イグニッションスイッチのオフ回数、車両走行距離、エンジン運転時間などに基づいて、所定の学習値算出条件が成立したと判定したときに、インジェクタによる噴射量を補正するための学習値を算出し、パイロット噴射の噴射量を補正することが提案されている。また、特許文献1には、学習値の過学習や誤学習を防止するため、学習初期値から今回学習値までのトータル学習量が所定値を越えているか否か、及び前回学習値と今回学習値との差が正常範囲(学習制御1回当りの変更可能量)内であるか否かにより、学習値が正常値であるか異常値であるかを判定することも記載されている。この場合、学習値が異常値であると判定されると、その学習が無効とされたり、最大の変化量でガードされた値が学習値とされたりする。 However, since the fuel injection amount by pilot injection is very small (for example, 5 mm 3 / st or less), there is a risk that the actual injection amount may deviate from the target injection amount due to deterioration of the function of the injector due to aging. was there. For this reason, Patent Document 1 discloses a method for correcting the injection amount by the injector when it is determined that a predetermined learning value calculation condition is satisfied based on the number of times the ignition switch is turned off, the vehicle travel distance, the engine operation time, and the like. It has been proposed to calculate a learning value and correct the injection amount of pilot injection. Patent Document 1 discloses whether or not the total learning amount from the initial learning value to the current learning value exceeds a predetermined value, and the previous learning value and the current learning in order to prevent overlearning or erroneous learning of the learning value. It is also described that whether a learning value is a normal value or an abnormal value is determined depending on whether or not the difference from the value is within a normal range (changeable amount per one learning control). In this case, when it is determined that the learning value is an abnormal value, the learning is invalidated, or the value guarded with the maximum change amount is set as the learning value.
しかしながら、特許文献1に記載されるように、前回学習値からの変化量の大きさに基づいて、今回学習値の正常、異常を判断する場合、正常範囲を規定する学習制御1回当りの変更可能量は、学習が行われる間隔での経時変化による噴射量の最大変化量を許容する大きさに設定する必要がある。このため、正常範囲とみなす範囲が相対的に大きくなってしまい、過学習や誤学習が生じた場合であっても、正常範囲とみなされてしまう可能性が生じる。例えば、経時変化による噴射量の変化はほとんど生じていない場合に、エンジンの運転状態などによって噴射量が変化したことに起因して学習値が前回学習値から増減したとき、その増減量が学習制御1回当りの変更可能量以内であれば、正常な学習がなされたと判定されてしまう。 However, as described in Patent Document 1, when determining whether the current learning value is normal or abnormal based on the amount of change from the previous learning value, a change per learning control that defines the normal range The possible amount needs to be set to a size that allows the maximum change amount of the injection amount due to the change over time at the learning interval. For this reason, the range regarded as the normal range becomes relatively large, and even when overlearning or erroneous learning occurs, there is a possibility that the range is regarded as the normal range. For example, when there is almost no change in the injection amount due to changes over time, when the learning value increases or decreases from the previous learning value due to the change in the injection amount due to the operating state of the engine, the increase / decrease amount is controlled by learning control. If it is within the changeable amount per time, it is determined that normal learning has been performed.
本発明は、上述した点に鑑みてなされたものであり、学習値が正常であるか異常であるかの判定をより高精度に行うことが可能な燃料噴射制御装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above-described points, and an object of the present invention is to provide a fuel injection control device that can determine whether a learning value is normal or abnormal with higher accuracy. To do.
上記目的を達成するために、本発明による燃料噴射制御装置(10)は、内燃機関(1)の一燃焼サイクル中に、燃料噴射装置(4)がパイロット噴射とメイン噴射とを行うように、燃料噴射装置を制御するものであって、
所定の学習値算出条件が成立したときに、燃料噴射装置がパイロット噴射を行う際の狙いとする噴射量に対する実際の噴射量のずれを補正するための学習値を算出する学習値算出手段(S200、S310、S420)と、
学習値算出手段によって算出済みの学習値に基づき、学習値算出回数に対する学習値の大きさを示す第1学習値推定線を算出し、この第1学習値推定線を用いて、次に所定の学習値算出条件が成立したときに算出される新規学習値が収まるべき学習値許容範囲を算出する許容範囲算出手段(S410)と、
学習値算出手段によって新規学習値が算出されたときに、学習値許容範囲に収まっているか否かに基づいて、算出された新規学習値が正常であるか異常であるかを判定する判定手段(S430)と、を備えることを特徴とする。
To achieve the above object, the fuel injection control device (10) according to the present invention is configured so that the fuel injection device (4) performs pilot injection and main injection during one combustion cycle of the internal combustion engine (1). Controlling the fuel injection device,
Learning value calculation means (S200) for calculating a learning value for correcting a deviation of an actual injection amount from a target injection amount when the fuel injection device performs pilot injection when a predetermined learning value calculation condition is satisfied. , S310, S420),
Based on the learning value calculated by the learning value calculating means, a first learning value estimation line indicating the magnitude of the learning value with respect to the number of learning value calculations is calculated. An allowable range calculating means (S410) for calculating a learning value allowable range in which a new learning value calculated when the learning value calculation condition is satisfied;
A determination unit that determines whether the calculated new learning value is normal or abnormal based on whether or not the learning value calculation unit calculates the new learning value within the allowable range of the learning value ( S430).
本発明による燃料噴射制御装置では、単に前回の学習値からの変化量に基づいて正常範囲を定めるのではなく、学習値算出回数に対する学習値の大きさを示す第1学習値推定線を用いて、次に算出される新規学習値が収まるべき学習値許容範囲を定める。第1学習値推定線は、算出済みの学習値に基づいて算出され、回を重ねるごとに学習値がどのように変化していくかの傾向を示すものである。従って、このような第1学習値推定線を用いることにより、次に算出される新規学習値が収まるべき学習値許容範囲の精度を高めることができる。そのため、設定された学習値許容範囲に基づき、算出された新規学習値が正常であるか異常であるかの判定をより高精度に行うことができるようになる。 In the fuel injection control device according to the present invention, the normal range is not simply determined based on the amount of change from the previous learning value, but the first learning value estimation line indicating the magnitude of the learning value with respect to the number of learning value calculations is used. Then, a learning value allowable range in which a new learning value to be calculated next should fall is determined. The first learning value estimation line is calculated based on the learning value that has been calculated, and indicates a tendency of how the learning value changes each time it is repeated. Therefore, by using such a first learning value estimation line, it is possible to improve the accuracy of the learning value allowable range in which the newly calculated new learning value should fall. Therefore, based on the set learning value allowable range, it can be determined with higher accuracy whether the calculated new learning value is normal or abnormal.
上記括弧内の参照番号は、本発明の理解を容易にすべく、後述する実施形態における具体的な構成との対応関係の一例を示すものにすぎず、なんら本発明の範囲を制限することを意図したものではない。 The reference numerals in the parentheses merely show an example of a correspondence relationship with a specific configuration in an embodiment described later in order to facilitate understanding of the present invention, and are intended to limit the scope of the present invention. Not intended.
また、上述した特徴以外の、特許請求の範囲の各請求項に記載した技術的特徴に関しては、後述する実施形態の説明及び添付図面から明らかになる。 Further, the technical features described in the claims of the claims other than the features described above will become apparent from the description of embodiments and the accompanying drawings described later.
以下、本発明の燃料噴射制御装置の実施形態について、図面に基づいて説明する。なお、以下に説明する実施形態では、燃料噴射制御装置を、ディーゼルエンジン用のコモンレール式燃料噴射システムに適用した例について説明する。ただし、本発明による燃料噴射制御装置は、コモンレール式に限らず、その他の形式の燃料噴射システムに適用することも可能である。 Hereinafter, embodiments of a fuel injection control device of the present invention will be described based on the drawings. In the embodiment described below, an example in which the fuel injection control device is applied to a common rail fuel injection system for a diesel engine will be described. However, the fuel injection control device according to the present invention is not limited to the common rail type, and can be applied to other types of fuel injection systems.
図1はコモンレール式燃料噴射システムの全体構成を示した図である。本実施形態のコモンレール式燃料噴射システムは、エンジン(内燃機関)1の各気筒に噴射供給する燃料を高圧に保持(畜圧)するコモンレール2と、図示しない燃料タンクから吸入した燃料を加圧してコモンレール2内に燃料供給管26を介して圧送する燃料供給ポンプ3と、コモンレール2内の高圧燃料をエンジン1の各気筒内に噴射供給する複数個(本実施形態では4個)のインジェクタ4と、燃料供給ポンプ3および複数個のインジェクタ4などを電子制御する電子制御ユニット(以下、ECU)10とを備えている。
FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of a common rail fuel injection system. The common rail fuel injection system according to the present embodiment pressurizes fuel that is sucked from a
エンジン1は、4個の気筒から構成された4サイクル4気筒ディーゼルエンジンである。エンジン1の各気筒(シリンダ)は、シリンダブロックとシリンダヘッド等により形成されている。そして、各シリンダの吸気ポートは、吸気弁11により開閉され、排気ポートは、排気弁12により開閉される。また、各シリンダ内には、連接棒を介してクランクシャフト(図示せず)に連結されたピストン13が摺動自在に配設されている。そして、エンジン1を収容するエンジンルーム(図示せず)内の走行風を受け易い場所には、エンジン1の冷却水が循環するラジエータ14が配設されている。ラジエータ14には、冷却水の温度(エンジン冷却水温)を検出する冷却水温センサ37が設置されている。
The engine 1 is a four-cycle four-cylinder diesel engine composed of four cylinders. Each cylinder (cylinder) of the engine 1 is formed by a cylinder block and a cylinder head. The intake port of each cylinder is opened and closed by an
エンジン1の運転中に、シリンダ内で燃焼した排気ガスは、排気管15を通り、バリアブル・ジオメトリ・ターボ(VGT)16のタービンの駆動源となった後に、触媒(図示せず)、マフラー(図示せず)を経て排出される。VGT16のタービンには、可変ノズルベーン機構が設けられており、ECU10は、吸気圧センサ44や後述するクランク各センサなどの検出信号に基づき、エンジン1の運転状態に合わせてノズル開度を調整することで、過給圧を最適に制御する。VGT16により過給(圧縮)され高温になった吸入空気は、インタクーラ18で冷却された後に、吸気管17に流入する。
Exhaust gas combusted in the cylinder during operation of the engine 1 passes through an
吸気管17には、エンジン1に供給する吸入空気量を調整するための吸気絞り弁(スロットルバルブ)19が配設されている。このスロットルバルブ19の弁開度は、ECU10からの信号により作動するアクチュエータ20によって調節される。なお、アクチュエータ20内には、スロットルバルブ19の弁開度を検出するスロットルポジションセンサ(図示せず)が設けられている。スロットルポジションセンサとして、スロットルバルブ19の弁開度を全閉のアイドリング時と全開に近い高負荷時に分けて感知し、ECU10へ送信するセンサを用いても良い。
The
また、吸気管17には、排気管15を流れる排気ガスの一部(排気再循環ガス:EGRガス)を吸気管17へ導く排気ガス還流管24が接続されている。そして、吸気管17と排気ガス還流管24との合流部には、排気ガス再循環用バルブ(EGRバルブ)25が設置されている。ECU10は、エンジン1の運転状態毎に設定された排気ガス還流量になるようにEGRバルブ25の弁開度を制御する。その結果、シリンダ内に吸い込まれる吸入空気は排気管15からの排気ガスとミキシングされ、窒素酸化物(NOx)の生成量が低減される。なお、排気ガス還流量(EGR量)は、吸入空気量センサ43と吸気温センサ45と排気O2センサ48などからのセンサ信号に基づいて、目標値となるようにフィードバック制御される。
The
コモンレール2には、燃料噴射圧力に相当する高圧燃料が蓄圧されている必要がある。そのため、コモンレール2内に蓄圧された燃料噴射圧力(コモンレール圧とも言う)が、コモンレール圧センサ30によって測定される。ECU10は、エンジン1の運転状態に応じた目標燃料噴射圧力を定め、コモンレール圧センサ30によって測定された圧力が目標燃料噴射圧力となるように、燃料供給ポンプ3の動作を制御する。この燃料供給ポンプ3内には、燃料タンクから吸入される燃料温度を検出する燃料温度センサ36が設置されている。
The
また、コモンレール2には、コモンレール2から燃料タンクへ燃料をリリーフするリリーフ配管が接続されている。そのリリーフ配管には、燃料噴射圧力が限界設定圧を越えることがないように圧力を逃がすためのプレッシャリミッタ27が取り付けられている。
The
インジェクタ4は、エンジン1の各気筒のシリンダヘッドに個別に取り付けられている。各インジェクタ4は、ECU10からの駆動信号(パルス信号)に応じて、各気筒のシリンダ内に高圧燃料を噴射する電磁弁を備えた電磁式燃料噴射弁である。これらのインジェクタ4からの燃料噴射は、例えば、電磁弁が開弁している間、コモンレール2に蓄圧された高圧燃料がエンジン1の各気筒のシリンダ内に噴射供給されることで成される。この場合、インジェクタ4の電磁弁の開弁時間が長い程、エンジン1の各気筒のシリンダ内に噴射される燃料噴射量が多くなり、電磁弁の開弁時間が短い程、燃料噴射量が少なくなる。
The injector 4 is individually attached to the cylinder head of each cylinder of the engine 1. Each injector 4 is an electromagnetic fuel injection valve provided with an electromagnetic valve that injects high-pressure fuel into the cylinder of each cylinder in response to a drive signal (pulse signal) from the
ECU10には、図2に示すように、演算処理を行うCPU61、CPU61が演算処理を行う上で必要となるデータを一時的に保存するRAM62、及び各種プログラムやデータを保存するROM63などを備えたマイコン60と、データの書込が可能な不揮発性メモリであるEEPROM64、ECU10内の各部に動作電圧を供給する電源回路65、インジェクタ4に対して駆動信号を出力するインジェクタ駆動IC66等が設けられている。なお、図2には、ECU10の主要な構成のみを示しており、その他に、ECU10は、A/D変換器を含み、各種のセンサ信号を入力する入力回路や、ポンプ駆動回路、VGT駆動回路、EGRバルブ駆動回路などが設けられている。そして、コモンレール圧センサ30からの検出信号や、その他の各種センサからのセンサ信号は、A/D変換器でA/D変換された後に、ECU10に内蔵されたマイコン60に入力される。ECU10は、図示しないイグニッションスイッチがオンされると、各種のセンサ信号に基づいて、燃料供給ポンプ3やインジェクタ4等の各制御対象部品を電子制御する。
As shown in FIG. 2, the
ECU10には、気筒判別センサ及びクランク角センサからの検出信号も入力される。気筒判別センサは、エンジン1のカムシャフトに対応して回転するシグナルロータ(クランクシャフトが2回転する間に1回転する回転体)31と、シグナルロータ31の外周に形成された突起の接近と離間に応じた信号を出力する電磁ピックアップ32とを備えている。シグナルロータ31の外周には、各気筒に対応した気筒歯(突起部)が形成されている。電磁ピックアップ32は、これらの気筒歯の接近と離間によって気筒判別信号を発生する。
The
また、クランク角センサは、エンジン1のクランクシャフトに対応して回転するシグナルロータ(クランクシャフトが1回転する間に1回転する回転体)33と、シグナルロータ33の外周に形成された突起の接近と離間に応じた信号を出力する電磁ピックアップ34とを備えている。シグナルロータ33の外周には、クランク角検出用の歯(突起部)が多数(例えば、36歯)形成されている。これらの歯の接近と離間によって、電磁ピックアップ34は、シグナルロータ33が1回転(クランクシャフトが1回転)する間に複数のクランク角信号を出力する。なお、特定のクランク角信号は、#1〜#4気筒のピストンの上死点(TDC)の位置に対応している。そして、ECU10は、クランク角信号の間隔時間を計測することによってエンジン回転速度を検出する。
In addition, the crank angle sensor approaches a signal rotor 33 (rotating body that rotates once while the crankshaft rotates once) corresponding to the crankshaft of the engine 1 and a protrusion formed on the outer periphery of the
さらに、本実施形態では、エンジン1の運転状態を検出するためのセンサとして、上述したセンサに加え、アクセル開度センサ35、EGRポジションセンサ46、排気温センサ49、排気圧センサ50、大気圧センサ、大気温(外気温)センサ、車速センサ、ギヤポジションセンサなどを備えている。これら各種のセンサからのセンサ信号も、ECU10に入力される。また、ECU10には、エアコン用電磁クラッチ、エアコンのコンデンサ用電動ファン、エアコンの室内送風用ファン、ラジエータ用電動ファンやヘッドライト等の電気負荷、エアコン用コンプレッサやパワーステアリングやオイルポンプ等の駆動負荷等の車両情報を検出する信号が入力される。ただし、これらのセンサやスイッチは、全て設ける必要はなく、制御内容や車両の仕様に応じて、必要なセンサやスイッチのみを設ければ良い。
Further, in the present embodiment, as a sensor for detecting the operating state of the engine 1, in addition to the sensors described above, an
ECU10は、エンジン回転速度が所定値(例えば、1000rpm)以下、アクセル開度が所定値(例えば、0%)以下、車両の走行速度が所定値(例えば、0km/h)以下、指令噴射量が無負荷燃費を示す所定値(例えば、5mm3/st)、トランスミッションのギアポジションがN(ニュートラル)であることを検出した際に、低負荷低回転状態、つまりアイドル安定状態(無負荷燃費状態)であることを検出する。そして、詳しくは後述するが、アイドル安定状態が検出されたことを条件として、経年変化によるパイロット噴射量のずれを補正するための学習値を算出する学習制御を実行する。
The
また、ECU10は、エンジン1の運転状態に応じた最適な燃料噴射圧力(コモンレール圧)を演算し、ポンプ駆動回路を介して燃料供給ポンプ3を駆動する機能を有している。すなわち、ECU10は、クランク角センサによって検出されたエンジン回転速度およびアクセル開度センサ35によって検出されたアクセル開度等のエンジン運転情報から目標燃料噴射圧力を算出する。そして、ECU10は、この目標燃料噴射圧力を達成するように、燃料供給ポンプ3の駆動を制御する。
Further, the
さらに、ECU10は、各気筒のインジェクタ4から噴射される燃料噴射量を個別に制御する機能も備えている。例えば、ECU10は、エンジン回転速度やアクセル開度などに基づいて基本噴射量を算出するとともに、燃料温度センサ36によって検出された燃料温度および冷却水温センサ37によって検出された冷却水温などに基づき、基本噴射量に対する補正量を算出する。ECU10は、これらの基本噴射量及び補正量から指令噴射量を算出し、さらに、マップ等に基づき、コモンレール圧を考慮しつつ、指令噴射量を実現するための噴射指令パルス信号の長さ(パルス幅)を算出する。このようにして算出された噴射指令パルス信号に応じた期間だけ、インジェクタ4の電磁弁が開弁されることにより、インジェクタ4から指令噴射量に相当する燃料量が噴射される。
Further, the
ここで、本実施形態のコモンレール式燃料噴射システムでは、エンジン1の各気筒のインジェクタ4が、吸入、圧縮、爆発、排気からなる1燃焼サイクル中に、燃料を複数回噴射するように駆動される。具体的には、従来と同様に、エンジン騒音や振動の低下、排気ガスの改善を図るべく、メイン噴射の前に、少なくとも1回のパイロッット噴射を行う。そのため、ECU10は、エンジン1の運転状態と基本噴射量とから、パイロット噴射およびメイン噴射の各々の燃料噴射量を算出する。そして、エンジン回転速度とパイロット噴射量からパイロット噴射とメイン噴射との間のインターバルを算出するとともに、パイロット噴射を複数回行う場合には、エンジン回転速度とパイロット噴射量からパイロット噴射とパイロット噴射との間のインターバルを算出する。さらに、ECU10は、(各々の)パイロット噴射量とコモンレール圧よりパイロット噴射期間、メイン噴射量とコモンレール圧よりメイン噴射期間を算出する。
Here, in the common rail fuel injection system of the present embodiment, the injector 4 of each cylinder of the engine 1 is driven so as to inject the fuel a plurality of times during one combustion cycle consisting of intake, compression, explosion, and exhaust. . Specifically, as in the conventional case, at least one pilot injection is performed before the main injection in order to reduce engine noise, vibration, and exhaust gas. Therefore, the
ただし、従来の技術の欄にも記載したように、パイロット噴射による燃料噴射量は微小であるため、経年変化によるインジェクタ4の機能の劣化などにより、実際の噴射量が、狙いとする噴射量からずれてしまう虞がある。そのため、本実施形態においても、パイロット噴射量の狙いとする噴射量からのずれを補正するための学習値を算出する学習値算出処理を実行する。この学習値算出処理自体は、特許文献1に記載された従来の算出処理と同様である。そのため、以下に、簡略的に学習値算出処理について説明する。 However, since the fuel injection amount by the pilot injection is very small as described in the column of the prior art, the actual injection amount is less than the target injection amount due to deterioration of the function of the injector 4 due to secular change. There is a risk of shifting. Therefore, also in the present embodiment, a learning value calculation process for calculating a learning value for correcting a deviation of the pilot injection amount from the target injection amount is executed. The learning value calculation process itself is the same as the conventional calculation process described in Patent Document 1. Therefore, the learning value calculation process will be briefly described below.
ECU10は、学習値算出処理を実行する場合、まず、学習値算出処理を実行するための前提条件が成立しているか否かを確認する。前提条件としては、学習温度条件(例えばエンジン冷却水温が60〜90℃の範囲内)、アイドル安定状態(例えばギアポジションがニュートラル)、車速条件(例えばSPD=0km/h以下)、アクセル開度条件(例えばアクセル開度=0%以下)、アイドル回転速度条件(例えば回転数=1000rpm以下)、燃料噴射圧力条件(例えば噴射圧力=100MPa以下)、指令噴射量条件(例えば指令噴射量=5mm3/st=無負荷燃費以下)、大気圧条件(例えば高地は不可)、アイドルスピードコントロール(ISC)補正量条件(ISC補正量にハンチングが起きていると不可)、エンジン負荷条件(エアコンスイッチをOFF、ラジエータ用電動ファンのリレーをOFF、ヘッドライト等の電気負荷無し)などがある。これらの全ての条件が満足されているときに学習前提条件が成立し、1つ条件でも満足されていないときには、学習前提条件は不成立となる。
When executing the learning value calculation process, the
次いで、ECU10は、学習値算出処理を実行するタイミングが到来したかを、所定の学習値算出タイミング条件が成立したか否かにより判定する。学習値算出タイミング条件としては、エンジン1の運転時間、イグニッションスイッチのオフ回数、車両走行距離、エンジン運転時間などを用いることができる。そして、これらの要素に基づき、経年変化によってインジェクタ4の噴射特性の劣化が進行している可能性がある期間が経過したか否かを判定する。例えば、学習値算出タイミング条件として車両走行距離を用いる場合には、1000km毎に、学習値算出タイミング条件が成立したと判定することができる。さらに、燃料噴射に関する各種の補正量や、エンジン回転速度変化量が所定値を越えた場合にも、学習値算出タイミング条件が成立したと判定するようにしても良い。
Next, the
学習前提条件が成立し、かつ、学習値算出タイミング条件が成立したと判定されると、ECU10は、学習値算出処理を開始する。この学習値算出処理では、まず、エンジン1の燃焼状態を安定させるために、各気筒の1燃焼サイクル中の噴射回数をn回にセットすると共に、エンジン1のアイドル安定目標回転速度、過給圧目標値、スロットルバルブ19の弁開度、EGR目標値、燃料噴射圧力、n回噴射の各噴射タイミング等の各制御指令値を固定する。
When it is determined that the learning precondition is satisfied and the learning value calculation timing condition is satisfied, the
次に、n回噴射により均等にn分割される噴射量指令値を算出する。この噴射量指令値は、上述したように、エンジン回転速度とアクセル開度とに基づく基本噴射量に対し、冷却水温や燃料温度等の各種補正を加えた通常のアイドル運転で噴射量制御に用いる無負荷燃費として算出される。そして、噴射はn回行われるため、各噴射の噴射量指令値は1/nとなる。例えば、アイドル運転時のトータル噴射量が5mm3/stであり、噴射回数を5回とすると、各パイロット噴射量は1mm3/stとなる。 Next, an injection amount command value that is equally divided into n by n injections is calculated. As described above, this injection amount command value is used for injection amount control in normal idle operation in which various corrections such as cooling water temperature and fuel temperature are added to the basic injection amount based on the engine speed and the accelerator opening. Calculated as no-load fuel consumption. Since injection is performed n times, the injection amount command value for each injection is 1 / n. For example, if the total injection amount during idle operation is 5 mm 3 / st and the number of injections is five, each pilot injection amount is 1 mm 3 / st.
次に、エンジン1の各気筒間の回転速度変動量差に応じて、各気筒の燃料噴射量を増減する回転速度変動気筒間補正(FCCB補正)を実行し、各気筒間の回転速度変動が平滑化されるように、気筒毎の各噴射の無負荷燃費/nの噴射量指令値にFCCB補正量をそれぞれ付加する。このとき、気筒毎のFCCB補正量をn等分して、n回の各噴射の無負荷燃費/nの噴射量指令値にそれぞれ均等に反映させる。 Next, a rotational speed fluctuation inter-cylinder correction (FCCB correction) is performed to increase or decrease the fuel injection amount of each cylinder according to the rotational speed fluctuation amount difference between the cylinders of the engine 1. The FCCB correction amount is added to the injection amount command value of no-load fuel consumption / n for each injection for each cylinder so as to be smoothed. At this time, the FCCB correction amount for each cylinder is equally divided into n and is reflected equally in the no-load fuel consumption / n injection amount command value of each of the n injections.
さらに、気筒毎の平均エンジン回転速度を目標回転速度に合わせるために、全気筒に対し平均エンジン回転速度補正(ISC補正)を実行し、気筒毎の各噴射に、目標回転速度に合わせるためのISC補正量を付加する。このとき、各気筒に対するISC補正量はn等分して、n回の各噴射の無負荷燃費/nの噴射量指令値と気筒毎の各噴射のFCCB補正量の和にそれぞれ均等に反映させる。 Further, in order to match the average engine rotation speed for each cylinder to the target rotation speed, average engine rotation speed correction (ISC correction) is executed for all cylinders, and ISC for matching the target rotation speed for each injection in each cylinder. Add a correction amount. At this time, the ISC correction amount for each cylinder is equally divided into n and is reflected equally in the sum of the no-load fuel consumption / n injection amount command value of n injections and the FCCB correction amount of each injection for each cylinder. .
次に、エアコン等によるエンジン負荷変動を検出できる各種センサ、スイッチからの信号およびISC補正量の積算量により、学習値算出処理実施中のエンジン負荷変動量が負荷変動判定値(所定値)を越えていないか否かを判定する。エンジン負荷変動量が負荷変動判定値を越えている場合には、誤学習を防止するために、パイロット噴射量の学習値算出処理を終了する。一方、エンジン負荷変動量が負荷変動判定値まで到達していない場合には、学習値を算出する。この学習値の算出は、各噴射のFCCB補正量(各気筒のFCCB補正量を1/nしたもの)と、各噴射のISC補正量(各気筒のISC補正量を1/nしたもの)を前回の学習値に加算することにより行われる。 Next, the engine load fluctuation amount during execution of the learning value calculation process exceeds the load fluctuation judgment value (predetermined value) by various sensors capable of detecting engine load fluctuation due to an air conditioner, etc., and the integrated amount of the signal from the switch and the ISC correction amount. Determine whether or not. When the engine load fluctuation amount exceeds the load fluctuation determination value, the pilot injection amount learning value calculation process is terminated in order to prevent erroneous learning. On the other hand, when the engine load fluctuation amount does not reach the load fluctuation determination value, a learning value is calculated. The learning value is calculated by calculating the FCCB correction amount for each injection (the FCCB correction amount for each cylinder 1 / n) and the ISC correction amount for each injection (the ISC correction amount for each cylinder 1 / n). This is done by adding to the previous learning value.
このようにして算出された学習値は、無負荷燃費/nの噴射量指令値に加算することで、噴射量指令値を補正するものである。そのため、学習を行ったエンジン回転及び燃料噴射圧力以外の条件で使用する際には、エンジンの運転条件に応じて予め定められている補正係数(エンジン回転速度感度補正係数、圧力感度補正係数)にて補正される。 The learning value calculated in this way is added to the injection amount command value of no-load fuel consumption / n to correct the injection amount command value. Therefore, when using under conditions other than the learned engine rotation and fuel injection pressure, the correction coefficients (engine speed sensitivity correction coefficient, pressure sensitivity correction coefficient) determined in advance according to the engine operating conditions are used. Corrected.
なお、学習値は、噴射量指令値を補正するための値として算出する以外にも、インジェクタ4を駆動する駆動パルス信号を補正するための値として算出することも可能である。 The learning value can be calculated as a value for correcting the drive pulse signal for driving the injector 4 in addition to the value for correcting the injection amount command value.
次に、本実施形態における、学習値の異常判定処理について、詳しく説明する。上述した学習値算出処理により学習値が算出されても、学習値算出処理期間中における環境条件の変化やエンジン負荷変動の影響により、必ずしも正しい学習値が算出されるとは限らない。さらに、正しい学習値が算出されても、EEPROM64への書込時に、学習値が正しく書き込まれずに、誤った学習値が記憶されてしまう可能性もある。
Next, learning value abnormality determination processing in the present embodiment will be described in detail. Even if the learning value is calculated by the learning value calculation process described above, the correct learning value is not always calculated due to the influence of the environmental condition change or the engine load fluctuation during the learning value calculation process. Furthermore, even if a correct learning value is calculated, there is a possibility that an incorrect learning value may be stored when the writing to the
そこで、本実施形態では、既に算出済みの学習値に基づき、学習値算出回数に対する学習値の大きさを示す第1学習値推定線を算出し、この第1学習値推定線を用いて、次に算出される新規学習値が収まるべき学習値許容範囲を定める。第1学習値推定線は、回を重ねるごとに学習値がどのように変化していくかの傾向を示すものである。従って、このような第1学習値推定線を用いることにより、次に算出される新規学習値が収まるべき学習値許容範囲の精度を高めることができる。そのため、設定された学習値許容範囲に基づき、算出された新規学習値が正常であるか異常であるかの判定をより高精度に行うことができるようになる。 Therefore, in the present embodiment, a first learning value estimation line indicating the magnitude of the learning value with respect to the learning value calculation count is calculated based on the learning value that has already been calculated, and the next learning value is calculated using the first learning value estimation line. The allowable range of learning values that should be included in the new learning value calculated in (1) is determined. The first learning value estimation line shows a tendency of how the learning value changes every time it is repeated. Therefore, by using such a first learning value estimation line, it is possible to improve the accuracy of the learning value allowable range in which the newly calculated new learning value should fall. Therefore, based on the set learning value allowable range, it can be determined with higher accuracy whether the calculated new learning value is normal or abnormal.
図3は、学習値算出処理を含む、学習値異常判定処理のメインルーチンを示すフローチャートである。 FIG. 3 is a flowchart showing a main routine of learning value abnormality determination processing including learning value calculation processing.
まず、ステップS100では、学習値の算出条件が成立したか否かが判定される。この学習値算出条件には、上述した学習前提条件及び学習値算出タイミング条件が含まれる。従って、学習前提条件及び学習値算出タイミング条件がともに成立したとき、ステップS100において肯定的判定がなされる。 First, in step S100, it is determined whether or not a learning value calculation condition is satisfied. This learning value calculation condition includes the learning precondition and the learning value calculation timing condition described above. Therefore, when both the learning precondition and the learning value calculation timing condition are satisfied, a positive determination is made in step S100.
ステップS100において肯定的判定がなされた場合、ステップS110の処理が実行される。ステップS110では、学習値の算出回数が判定される。今回の学習値の算出が2回目以下である場合には、ステップS120に進み、サブルーチン1の処理を実行する。また、今回の学習値の算出が3回目である場合には、ステップS130の処理に進み、サブルーチン2の処理を実行する。あるいは、今回の学習値の算出が4回目以上である場合には、ステップS140の処理に進み、サブルーチン3の処理を実行する。
If an affirmative determination is made in step S100, the process of step S110 is executed. In step S110, the number of learning value calculations is determined. If the current learning value is calculated for the second time or less, the process proceeds to step S120, and the process of subroutine 1 is executed. If the current learning value is calculated for the third time, the process proceeds to step S130, and the
以下、各サブルーチン1〜3の処理内容について図4〜図6のフローチャートを参照して説明する。 The processing contents of the subroutines 1 to 3 will be described below with reference to the flowcharts of FIGS.
図4は、サブルーチン1の処理内容を示したフローチャートである。サブルーチン1の処理が開始されると、まず、ステップS200において、n回目(n=1又は2)の学習値Cnを上述した手法に従って算出する。算出された学習値Cnは、不揮発性メモリであるEEPROM64に記憶される。そして、新たな学習値が算出されるまで、ECU10は、燃料噴射制御を実行する際、EEPROM64から学習値Cnを読み出して、パイロット噴射の噴射量の補正のために利用する。
FIG. 4 is a flowchart showing the processing contents of subroutine 1. When the processing of the subroutine 1 is started, first, in step S200, it is calculated according to the method described above the learned value C n of the n-th (n = 1 or 2). The calculated learning value C n is stored in the
本実施形態では、後述するように、4回目以降の学習値に関して、それ以前に算出された学習値に基づき第1学習値推定線を算出し、その第1学習値推定線を用いて学習値許容範囲を設定する。換言すれば、3回目までの学習値に関しては、4回目以降の学習値の異常判定を行うための第1学習値推定線を算出するために利用されるだけで、第1学習値推定線に基づく許容範囲を利用した異常判定は実施されない。 In the present embodiment, as will be described later, with respect to the fourth and subsequent learning values, a first learning value estimation line is calculated based on the learning values calculated before that, and the learning value is calculated using the first learning value estimation line. Set the tolerance. In other words, the learning value up to the third time is used only for calculating the first learning value estimation line for determining the abnormality of the learning value after the fourth time. Abnormality determination using the allowable range is not performed.
続くステップS210では、0点と学習値Cnとを通る直線の傾きSnを算出する。図7のグラフに示すように、0点の学習値は0であり、傾きSnは、図7に示すグラフの原点と学習値Cnとを結ぶ直線の傾きとして算出される。算出された傾きSnにより、各学習値C1、C2を通る直線が規定される。なお、算出回数が1回目の学習値C1を通る直線は、1回目学習値推定線となり、算出回数が2回目の学習値C2を通る直線は、2回目学習値推定線となる。そして、ステップS220では、算出された傾きSnがEEPROM64に記憶される。
In the subsequent step S210, the slope S n of the straight line passing through the 0 point and the learning value C n is calculated. As shown in the graph of FIG. 7, the learning value at the zero point is 0, and the slope S n is calculated as the slope of the straight line connecting the origin of the graph shown in FIG. 7 and the learning value C n . The calculated slope S n, a straight line passing through the respective learning values C 1, C 2 is defined. Note that the straight line that passes the first learning value C1 for the number of calculations becomes the first learning value estimation line, and the straight line that passes the learning value C2 for the second number of calculations becomes the second learning value estimation line. In step S220, the slope S n calculated is stored in the
次に、サブルーチン2について説明する。図5は、サブルーチン2の処理内容を示したフローチャートである。サブルーチン2の処理が開始されると、まず、ステップS300において、EEPROM64から1回目学習値推定線の傾きS1、2回目学習値推定線の傾きS2が読み出され、RAM62に保存される。サブルーチン2は、学習値の算出回数が3回目と判定されたときに実行される。従って、サブルーチン2が実行されるときには、EEPROM64に、1回目の学習値C1に基づく傾きS1、及び2回目の学習値C2に基づく傾きS2が記憶されている。
Next, the
続くステップS310では、3回目の学習値C3を上述した手法に従って算出する。算出した学習値C3は、EEPROM64に記憶される。この3回目の学習値C3も、4回目の学習値C4が算出されるまで、ECU10によるパイロット噴射の噴射量補正に利用される。
In subsequent step S310, the calculated according to the procedure described above for the third time the learned value C 3. Calculated learned value C 3 is stored in the
次いで、ステップS320において、図7に示すように、0点と3回目学習値C3とを通る直線の傾きS3を算出する。そして、ステップS330では、傾きS1、S2、S3の中から、値の近い2つの傾きの組み合わせを選択する。選択された傾きの組み合わせは、近似傾きSM1、SM2とされる。例えば、図7に示す例では、1回目学習値推定線の傾きS1、2回目学習値推定線の傾きS2、及び3回目学習値推定線の傾きS3の中で、S2とS3の傾きの組み合わせが、他の組み合わせよりも近似している。従って、この場合、傾きS2、S3が、近似傾きSM1、SM2となる。 Then, in step S320, as shown in FIG. 7, and calculates the inclination S 3 of a straight line which passes through the zero point and the third learning value C 3. Then, in step S330, from the slope S 1, S 2, S 3, selecting a combination of two slopes close in value. The selected combinations of inclinations are approximate inclinations SM 1 and SM 2 . For example, in the example shown in FIG. 7, among the slope S 1 of the first learning value estimation line, the slope S 2 of the second learning value estimation line, and the slope S 3 of the third learning value estimation line, S 2 and S The combination of slopes of 3 is more approximate than the other combinations. Therefore, in this case, the slopes S 2 and S 3 become the approximate slopes SM 1 and SM 2 .
続くステップS340では、近似傾きSM1、SM2に基づき、4回目の学習値C4の異常判定に用いられる第1学習値推定線の傾きE4が算出される。この第1学習値推定線の傾きE4は、近似傾きSM1、SM2の間の傾きを持つように算出される。例えば、近似傾きSM1、SM2を単純平均することにより、傾きE4が算出される。図7には、2回目学習値推定線の傾きS2と3回目学習値推定線の傾きS3とを単純平均して、第1学習値推定線の傾きE4を求めた例が示されている。ただし、傾きE4を求める手法は単純平均に限られず、例えば、より新たしい傾きの重みを重くした加重平均により算出するようにしても良い。このようにして、傾きE4を算出することにより、4回目の学習値C4の異常判定に用いられる第1学習値推定線を規定することが可能となる。すなわち、第1学習値推定線は、図7に示すように、0点を通り、傾きE4を持つ直線として規定することができる。 In the subsequent step S340, based on the approximate slopes SM 1 and SM 2 , the slope E 4 of the first learning value estimation line used for the abnormality determination of the fourth learning value C 4 is calculated. The slope E 4 of the first learning value estimation line is calculated so as to have a slope between the approximate slopes SM 1 and SM 2 . For example, the slope E 4 is calculated by simply averaging the approximate slopes SM 1 and SM 2 . FIG. 7 shows an example in which the slope E 4 of the first learning value estimation line is obtained by simply averaging the slope S 2 of the second learning value estimation line and the slope S 3 of the third learning value estimation line. ing. However, method of obtaining the slope E 4 is not limited to the simple average, for example, may be calculated by more new correct weights were heavily weighted slope average. In this manner, by calculating the slope E 4, it is possible to define a first learned value estimated lines used abnormality determination of the fourth learning value C 4. That is, the first learned value estimation line, as shown in FIG. 7, through the zero point, can be defined as a straight line having a slope E 4.
続く、ステップS350では、第1学習値推定線に基づき4回目の学習値C4の推定値P4を算出する。すなわち、図8に示すように、第1学習値推定線において、予想される4回目の学習値C4の算出タイミングに対応する値を推定値P4とする。なお、この推定値P4の算出は、実際に4回目の学習値C4の算出タイミングとなったときに実行しても良い。そして、ステップS360では、傾きE4と、推定値P4とをEEPROM64に記憶しておく。
Subsequently, in step S350, it calculates an estimated value P 4 of fourth learned value C 4 based on the first learning value estimation line. That is, as shown in FIG. 8, the first learned value estimated line, the values corresponding to the fourth calculation timing learning value C 4 is expected to estimate P 4. The calculation of the estimated value P 4 may be performed when it becomes actually fourth calculation timing learning value C 4. In step S360, the inclination E 4, stores the estimated value P 4 in
このように、3回目までの学習値C1〜C3からそれぞれ規定される1回目学習値推定線、2回目学習値推定線、及び3回目学習値推定線の各傾きS1〜S3の中で、近似した値を持つ傾きの組み合わせを選択することにより、相対的に誤差が多く含まれる学習値に基づく傾きを排除することができる。その結果、4回目の学習値C4の異常判定に用いられる第1学習値推定線の傾きE4をより適切に定めることが可能となる。 As described above, each of the slopes S 1 to S 3 of the first learning value estimation line, the second learning value estimation line, and the third learning value estimation line defined from the learning values C 1 to C 3 up to the third time, respectively. Among them, by selecting a combination of slopes having approximate values, it is possible to eliminate slopes based on learning values that contain relatively many errors. As a result, it is possible to define a first slope E 4 of the learning value estimated lines used abnormality determination of the fourth learning value C 4 better.
次に、サブルーチン3について説明する。図6は、サブルーチン3の処理内容を示したフローチャートである。サブルーチン3の処理が開始されると、まず、ステップS400において、EEPROM64から第1学習値推定線の傾きEnと、推定値Pnが読み出され、RAM62に保存される。サブルーチン3は、上述したように、学習値の算出回数が4回目以降と判定されたときに実行され、例えば、学習値の算出回数が4回目である場合には、EEPROM64から、4回目の学習値C4の異常判定に用いられる第1学習値推定線の傾きE4と、4回目の学習値C4の推定値P4とが読み出される。
Next, the subroutine 3 will be described. FIG. 6 is a flowchart showing the processing contents of the subroutine 3. When the processing of the subroutine 3 is started, first, in step S400, the inclination E n of the first learned value estimated line from
続くステップS410では、推定値Pnを基準として、n回目の学習値Cnの許容範囲Anが設定される。例えば、図8のグラフに示すように、許容範囲A4は、推定値P4に対してプラス方向及びマイナス方向にそれぞれ値Xの大きさを持つ範囲として設定される。この許容範囲を定めるための値Xは、実験的に定められる。 In step S410, based on the estimated value P n, tolerance A n of n-th learning value C n is set. For example, as shown in the graph of FIG. 8, the allowable range A 4 is set as a range having a size of each value X in the positive direction and the negative direction with respect to the estimated value P 4. The value X for determining this allowable range is determined experimentally.
ステップS420では、n回目(n≧4)の学習値Cnを上述した手法に従って算出する。算出した学習値Cnは、不揮発性メモリであるEEPROM64に記憶される。続くステップS430では、算出された学習値Cnが、許容範囲Anに含まれるか否かを判定する。
In step S420, the n-th (n ≧ 4) learning value C n is calculated according to the method described above. The calculated learning value C n is stored in the
ここで、許容範囲Anと比較される学習値Cnは、一旦EEPROM64に記憶され、そのEEPROM64から読み出されたものであることが好ましい。EEPROM64への書込時に、学習値Cnが正しく書き込まれずに、EEPROM64に誤った学習値が記憶された場合に、その学習値Cnを異常と判断できるためである。
Here, the learning value C n is compared with the permissible range A n is temporarily stored in the
ステップS430において、学習値Cnが許容範囲Anに含まれると判定された場合、算出された学習値Cnは正常であるとみなすことができるので、ステップS440の処理に進む。ステップS440では、0点とn回目学習値Cnとを通る直線の傾きSnを算出する。これにより、傾きSnを持ち、0点と正常なn回目学習値Cnとを通る直線が、第2学習値推定線として定まる。続くステップS450では、過去の第1学習値推定線の傾きEnと、第2学習値推定線の傾きSnとに基づき、次回の学習値Cn+1の異常判定に用いられる新たな第1学習値推定線(第3学習値推定線)の傾きEn+1が算出される。この第1学習値推定線の傾きEn+1は、上述したように単純平均や加重平均により、過去の第1学習値推定線の傾きEnと、第2学習値推定線の傾きSnとの間の傾きを持つように算出される。 In step S430, if the learned value C n is determined to be included in the allowable range A n, since the learning value C n calculated can be regarded as normal, the process proceeds to step S440. In step S440, the slope S n of the straight line passing through the 0 point and the nth learning value C n is calculated. As a result, a straight line having a slope S n and passing through the zero point and the normal nth learning value C n is determined as the second learning value estimation line. In step S450, the inclination E n of the past first learned value estimated line, based on the slope S n of the second learned value estimated line, the first learning new used for abnormality determination of the next learned value C n + 1 A slope E n + 1 of the value estimation line (third learning value estimation line) is calculated. Inclination E n + 1 of the first learned value estimation line, by a simple average or a weighted average as described above, the past first learned value estimated line and inclination E n, the slope S n of the second learned value estimated line It is calculated to have a slope between.
例えば、図9のグラフに示すように、4回目の学習値C4が許容範囲A4に含まれると判定された場合、傾きS4を持ち、原点と4回目の学習値C4とを通る直線が、第2学習値推定線となる。そして、5回目の学習値C5の異常判定用の新たな第1学習値推定線を規定するための傾きE5が、過去の第1学習値推定線の傾きE4と第2学習値推定線の傾きS4とから算出される。 For example, as shown in the graph of FIG. 9, if the fourth learning value C 4 is determined to be included in the allowable range A 4, has a slope S 4, passing through the learning value C 4 of the origin and fourth The straight line becomes the second learning value estimation line. Then, the inclination E 5 for defining a fifth first learned value estimated line new for abnormality determination of the learning value C 5, and the inclination E 4 past the first learned value estimated line second learned value estimate It is calculated from the slope S 4 Metropolitan lines.
このように、算出された学習値Cnが正常と判定された場合に、その正常な学習値Cnに基づく第2学習値推定線の傾きSnを考慮して、新たな第1学習値推定線を規定する傾きEn+1を算出する。このため、経時変化に伴うインジェクタ4の劣化の傾向が変化した場合であっても、その変化に対応するように第1学習値推定線を修正することが可能となる。 In this way, when the calculated learning value C n is determined to be normal, the new first learning value is considered in consideration of the slope S n of the second learning value estimation line based on the normal learning value C n. A slope E n + 1 that defines the estimated line is calculated. For this reason, even if the tendency of deterioration of the injector 4 due to a change with time changes, the first learning value estimation line can be corrected so as to correspond to the change.
一方、ステップS430において、学習値Cnが許容範囲Anに含まれないと判定された場合、算出された学習値Cnは異常であるとみなされるので、ステップS460の処理に進む。ステップS460では、ステップS420においてEEPROM64に記憶した学習値Cnを、推定値Pnにて上書きする。さらに、ステップS470では、過去の第1学習値推定線の傾きEnをそのまま用いて、新たな第1学習値推定線の傾きEn+1を定める。 On the other hand, in step S430, if the learned value C n is determined to not be included in the allowable range A n, since the learning value C n calculated is considered to be abnormal, the process proceeds to step S460. In step S460, the learning value C n stored in the EEPROM64 at step S420, overwrite in the estimate P n. Further, in step S470, by using the slope E n of the past first learned value estimation line as it defines the slope E n + 1 of the new first learned value estimation line.
例えば、図10のグラフに示すように、4回目の学習値C4が許容範囲A4に含まれないと判定された場合、4回目推定値P4が4回目学習値C4とされる。さらに、5回目の学習値C5の異常判定用の新たな第1学習値推定線の傾きE5は、4回目の学習値C4の異常判定用の第1学習値推定線の傾きE4と同じ値に維持される。 For example, as shown in the graph of FIG. 10, when it is determined that the fourth learning value C 4 is not included in the allowable range A 4 , the fourth estimation value P 4 is set as the fourth learning value C 4 . Further, the slope E 5 of the new first learning value estimation line for abnormality determination of the fifth learning value C 5 is the inclination E 4 of the first learning value estimation line for abnormality determination of the fourth learning value C 4. Maintained at the same value.
続くステップS480では、ステップS450又はステップS470にて算出された傾きEnによって規定される第1学習値推定線に基づきn+1回目の学習値Cn+1の推定値Pn+1を算出する。なお、この推定値Pn+1の算出は、実際にn+1回目の学習値Cn+1の算出タイミングとなったときに実行しても良い。そして、ステップS490では、傾きEn+1と、推定値Pn+1とをEEPROM64に記憶しておく。
In step S480, it calculates an estimated value P n + 1 of the (n + 1) th learning value C n + 1 based on the first learning value estimated line defined by the slope E n calculated in step S450 or step S470. The calculation of the estimated value P n + 1 may be executed when the calculation timing of the (n + 1) th learning value C n + 1 is actually reached. In step S490, the slope E n + 1 and the estimated value P n + 1 are stored in the
以上のような学習値の異常判定処理を行うことにより、4回目以降に算出される学習値に関して、正常、異常の判定を高精度に行うことが可能になる。 By performing the learning value abnormality determination processing as described above, it is possible to perform normality / abnormality determination with high accuracy for the learning values calculated after the fourth time.
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は、上述した実施形態になんら制限されることなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々変形して実施することが可能である。 The preferred embodiments of the present invention have been described above. However, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made without departing from the spirit of the present invention. .
例えば、上述した実施形態では、4回目以降の学習値に関して、それ以前に算出された学習値に基づき第1学習値推定線を算出し、その第1学習値推定線を用いて学習値許容範囲を設定する例について説明した。しかしながら、第1学習値推定線は、1つの学習値が算出されていれば、その算出済みの学習値に基づいて規定することができる。従って、2回目以降の学習値から、第1学習値推定線に基づき許容範囲を定めて異常判定を行うようにしても良い。 For example, in the above-described embodiment, the first learning value estimation line is calculated based on the learning value calculated before that for the fourth and subsequent learning values, and the learning value allowable range is calculated using the first learning value estimation line. An example of setting is described. However, if one learning value is calculated, the first learning value estimation line can be defined based on the already calculated learning value. Therefore, the abnormality determination may be performed by determining an allowable range based on the first learning value estimation line from the second and subsequent learning values.
1 エンジン
2 コモンレール
3 燃料供給ポンプ
4 インジェクタ
10 ECU
1
Claims (10)
所定の学習値算出条件が成立したときに、前記燃料噴射装置がパイロット噴射を行う際の狙いとする噴射量に対する実際の噴射量のずれを補正するための学習値を算出する学習値算出手段(S200、S310、S420)と、
前記学習値算出手段によって算出済みの前記学習値に基づき、学習値算出回数に対する前記学習値の大きさを示す第1学習値推定線を算出し、この第1学習値推定線を用いて、次に前記所定の学習値算出条件が成立したときに算出される新規学習値が収まるべき学習値許容範囲を算出する許容範囲算出手段(S410)と、
前記学習値算出手段によって前記新規学習値が算出されたときに、前記学習値許容範囲に収まっているか否かに基づいて、算出された前記新規学習値が正常であるか異常であるかを判定する判定手段(S430)と、を備えることを特徴とする燃料噴射制御装置。 In a fuel injection control device (10) for controlling the fuel injection device so that the fuel injection device (4) performs pilot injection and main injection during one combustion cycle of the internal combustion engine (1).
Learning value calculation means for calculating a learning value for correcting a deviation of an actual injection amount from a target injection amount when the fuel injection device performs pilot injection when a predetermined learning value calculation condition is satisfied ( S200, S310, S420),
Based on the learning value calculated by the learning value calculation means, a first learning value estimation line indicating the magnitude of the learning value with respect to the number of learning value calculations is calculated, and using the first learning value estimation line, An allowable range calculating means (S410) for calculating a learning value allowable range in which a new learning value calculated when the predetermined learning value calculation condition is satisfied is to be contained in
When the new learning value is calculated by the learning value calculation means, it is determined whether the calculated new learning value is normal or abnormal based on whether or not it is within the learning value allowable range. A fuel injection control device comprising: determination means (S430) for performing the operation.
前記判定手段は、前記不揮発性メモリから読み出した前記新規学習値を、前記学習値許容範囲と対比することにより、前記新規学習値が正常であるか異常であるかを判定することを特徴とする請求項1に記載の燃料噴射制御装置。 A non-volatile memory (64) for storing the new learning value calculated by the learning value calculating means;
The determination means determines whether the new learning value is normal or abnormal by comparing the new learning value read from the nonvolatile memory with the learning value allowable range. The fuel injection control device according to claim 1.
前記許容範囲算出手段は、前記推定学習値を基準として、前記学習値許容範囲を算出することを特徴とする請求項1又は2に記載の燃料噴射制御装置。 Estimated learning value calculation means (S350, S480) for calculating an estimated learning value that can be used as the new learning value based on the first learning value estimation line;
The fuel injection control apparatus according to claim 1 or 2, wherein the allowable range calculation means calculates the learned value allowable range with reference to the estimated learning value.
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