JP2017025892A - 内燃機関の制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】選択頻度の高い運転条件だけでなく選択頻度の低い運転条件も含めた広範な運転条件において、吸気弁モデル式を用いて推定する吸気弁流量の推定精度の低下を抑えることができる内燃機関の制御装置を提供する。【解決手段】少なくとも４つの異なる運転条件で得られた吸気弁流量誤差の学習値から、４パラメータ（吸気弁作用角ずれ量、排気弁作用角ずれ量、吸気弁バルブタイミングずれ量、及び排気圧損ずれ量）の各学習値を算出する。そして、係数がエンジン回転速度と吸気管圧を含むエンジンの状態量の関数で表される吸気弁流量誤差モデル式を用いて、４パラメータの各学習値から、吸気弁モデル式で計算される吸気弁流量に対する補正量を算出する。【選択図】図２

Description

本発明は、吸気管圧を変数とする一次式で吸気弁流量が表された吸気弁モデル式を用いて、吸気管圧の推定値或いは計測値から吸気弁流量を推定する内燃機関の制御装置に関する。

下記の特許文献１に記載されているように、吸気弁を通過して筒内に入る空気の流量である吸気弁流量は、スロットルから吸気弁までの空間の圧力である吸気管圧を変数とする一次式で表すことができる。この一次式は吸気弁モデル式（吸気弁モデルのモデル計算式）と呼ばれている。吸気弁モデル式の係数（具体的には傾き及び切片）は、想定される運転条件ごとに適合により決定されている。しかし、内燃機関の部品の製造誤差や経年劣化により、吸気弁モデル式で規定される吸気管圧と吸気弁流量との関係と実際の関係との間にずれができる場合がある。このずれは吸気弁流量の推定精度を低下させる。

特許文献１には、吸気弁モデル式の係数を、内燃機関の運転中に測定した運転パラメータの実測値と、当該吸気弁モデル式を使用して算出した運転パラメータの推定値との比較に基づいて修正する手法が開示されている。この手法によれば、吸気弁モデル式の係数の修正は、吸気弁の開弁時期とエンジン回転速度とで特定される運転領域単位で行われ、修正された係数は運転領域ごとに学習値として記憶される。吸気弁モデル式の係数を適正化できれば、内燃機関の部品の製造誤差や経年劣化による吸気弁流量の推定精度の低下を抑えることができる。

特開２００７−２１１７４７号公報 特開２００７−２１１７５１号公報

特許文献１に記載の手法によれば、選択頻度の高い運転条件では、学習による吸気弁モデル式の係数の適正化が頻繁に行われるため、吸気弁流量の推定精度の低下は抑えられる。しかし、その一方で、過渡運転時に一時的に選択されるような運転条件では、吸気弁モデル式の係数の適正化があまり行われないため、内燃機関の部品の経年劣化等による吸気弁流量の推定精度の低下は免れない。つまり、特許文献１に記載の手法には、運転条件の選択頻度に依存して、吸気弁モデル式を用いた吸気弁流量の推定精度に差が生じてしまうという問題がある。

本発明は、上記の問題に鑑みて創案されたものであって、選択頻度の高い運転条件だけでなく選択頻度の低い運転条件も含めた広範な運転条件において、吸気弁モデル式を用いて推定する吸気弁流量の推定精度の低下を抑えることができる制御装置を提供することを目的とする。

本発明に係る内燃機関の制御装置は、エアフローメータと吸気管圧センサとを備える内燃機関に適用され、吸気管圧を変数とする一次式で吸気弁流量が表された吸気弁モデル式を用いて、吸気管圧の推定値或いは計測値から吸気弁流量を推定するように構成された制御装置である。本制御装置は、吸気弁モデル式を用いて推定する吸気弁流量の推定精度の低下を抑えるための手段として、誤差学習手段、パラメータ学習値算出手段、そして、補正量算出手段を備える。

誤差学習手段は、吸気管圧センサによる吸気管圧の計測値を吸気弁モデル式に入力して得られる第１の吸気弁流量と、エアフローメータによる新気流量の計測値から計算される第２の吸気弁流量との誤差である吸気弁流量誤差を、少なくとも４つの異なる運転条件で学習するように構成される。内燃機関の部品の製造誤差や経年劣化の影響によって吸気弁モデル式で規定される吸気管圧と吸気弁流量との関係と実際の関係との間にずれが生じていなければ、第１の吸気弁流量と第２の吸気弁流量とは概ね一致するはずである。両者の間に誤差が生じている場合、内燃機関の何れかの部品（特に吸気弁流量に影響する部品）の製造誤差や経年劣化が考えられる。

本出願に係る発明者の鋭意研究の結果、上記の吸気弁流量誤差は、次の４つの物理量の設計値からのずれによるものであることが分かった。その４つの物理量とは、吸気弁作用角、排気弁作用角、吸気弁バルブタイミング、及び、排気圧損である。吸気管圧と吸気弁流量との関係に影響を与える内燃機関の部品の製造誤差や経年劣化は、これら４つの物理量のうちの何れか１つの設計値からのずれに帰着する。

そして、本出願に係る発明者の鋭意研究の結果、吸気弁作用角の設計値に対するずれ量、排気弁作用角の設計値に対するずれ量、吸気弁バルブタイミングの設計値に対するずれ量、及び、排気圧損の設計値に対するずれ量は、吸気弁流量誤差に与える影響に関して互いに独立であることが分かった。このことは、これら４つの物理量の設計値からのずれ量をパラメータとする多項式で吸気弁流量誤差を表すことができることを意味する。

より詳しくは、その多項式は、吸気弁作用角の設計値に対するずれ量である第１パラメータの１次の項と、排気弁作用角の設計値に対するずれ量である第２パラメータの１次の項と、吸気弁バルブタイミングの設計値に対するずれ量である第３パラメータの１次の項と、排気圧損の設計値に対するずれ量である第４パラメータの１次の項とからなる。また、第１から第４までのパラメータが吸気弁流量誤差に与える影響は、少なくとも機関回転速度と吸気管圧を含む内燃機関の状態量に依存することも分かった。よって、上記の多項式における各項の係数は、少なくとも機関回転速度と吸気管圧とを含む内燃機関の状態量の関数で表される。以下、吸気弁流量誤差を上記の多項式で表した方程式を吸気弁流量誤差モデル式という。

パラメータ学習値算出手段は、吸気弁流量誤差モデル式を用いて、誤差学習手段により学習された少なくとも４つの異なる運転条件における吸気弁流量誤差の学習値、及び、吸気弁流量誤差の学習が行われた運転条件における各項の係数の値から、第１から第４までのパラメータの各学習値を算出するように構成される。具体的には、学習した運転条件ごとに、吸気弁流量誤差の学習値及び各項の係数の値を吸気弁流量誤差モデル式に代入することにより、少なくとも４つの異なる方程式が成立する。少なくとも４つの異なる方程式があれば、未知数である４つのパラメータの値は最小二乗法で算出することができる。つまり、少なくとも４つの異なる運転条件で吸気弁流量誤差の学習を行うのは、第１から第４までのパラメータの値を特定できるための必要条件である。

補正量算出手段は、パラメータ学習値算出手段で算出された第１から第４までのパラメータの各学習値を吸気弁流量誤差モデル式に代入することにより、吸気弁モデル式で計算される吸気弁流量に対する補正量を算出するように構成される。吸気弁流量誤差モデル式の各項の係数は、機関回転速度と吸気管圧とを含む内燃機関の状態量の関数であるので、運転条件に応じてその値が変えられる。これにより、吸気弁流量誤差の学習が行われた運転条件以外の運転条件、例えば、過渡時にしか選択されないような選択頻度の低い運転条件においても、運転条件に応じた適切な補正量を得ることができるので、広範な運転条件において吸気弁流量の推定精度の低下を抑えることができる。

本制御装置が適用される内燃機関は、ターボ過給機と、吸気弁の作用角及びバルブタイミングを可変にする吸気側可変動弁装置と、排気弁の作用角及びバルブタイミングを可変にする排気側可変動弁装置とを備えてもよい。また、本制御装置は、加速時には、吸気弁と排気弁のオーバラップを拡大するように吸気側可変動弁装置及び排気側可変動弁装置を操作するように構成されてもよい。

この場合、パラメータ学習値算出手段は、少なくとも、次の４つの運転条件において吸気弁流量誤差を学習するように構成されることが好ましい。第１運転条件は、定常走行が行われているという運転条件である。第２運転条件は、加速の序盤であって第１運転条件よりも低エンジン回転速度且つ高エンジン負荷であり第１運転条件よりもオーバラップが拡大されているという運転条件である。第３運転条件は、加速の中盤であって第２運転条件よりも高エンジン回転速度であり第２運転条件と同じようにオーバラップが拡大されているという運転条件である。そして、第４運転条件は、加速の終盤であって第３運転条件よりもさらに高エンジン回転速度であり第３運転条件よりもオーバラップが縮小されているという運転条件である。これらの運転条件では、吸気弁流量誤差に与える影響の大きさにパラメータ間で差があり、しかも影響が大きいパラメータは運転条件ごとに異なっている。ゆえに、これらの運転条件で学習された吸気弁流量誤差を用いてパラメータ学習を行うことにより、各パラメータの学習値に含まれる誤差を低減することができる。

本制御装置は、吸気弁モデル式で計算され、且つ、補正量算出手段で算出された補正量によって補正された吸気弁流量に基づいて筒内空気量を算出し、筒内空気量に基づいて算出した燃料噴射量にしたがって燃料噴射弁を操作する燃料噴射弁操作手段を備えてもよい。吸気弁流量を高い精度で推定することができれば、筒内空気量も高い精度で推定することができ、ひいては、燃料噴射量を適切な量（例えば実際の空燃比を目標空燃比に一致させることができる量）に制御することができる。

以上述べたように、本発明に係る内燃機関の制御装置によれば、選択頻度の高い運転条件だけでなく選択頻度の低い運転条件も含めた広範な運転条件において、吸気弁モデル式を用いて推定する吸気弁流量の推定精度の低下を抑えることができる。

本実施の形態の制御装置によって制御される内燃機関の構成を示す概略図である。 ＥＣＵが備える吸気弁流量の推定のための構造を示すブロック図である。 吸気弁流量に誤差を生じさせる機械的な要因と４パラメータとを関係付ける表である。 パラメータ学習のためのルーチンのフローを示すフローチャートである。 吸気弁流量計算のためのルーチンのフローを示すフローチャートである。 第１条件において４パラメータが筒内空気量の誤差に与える影響を示すチャート群である。 第２条件において４パラメータが筒内空気量の誤差に与える影響を示すチャート群である。 第３条件において４パラメータが筒内空気量の誤差に与える影響を示すチャート群である。 第４条件において４パラメータが筒内空気量の誤差に与える影響を示すチャート群である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。ただし、以下に示す実施の形態において各要素の個数、数量、量、範囲等の数に言及した場合、特に明示した場合や原理的に明らかにその数に特定される場合を除いて、その言及した数に、この発明が限定されるものではない。また、以下に示す実施の形態において説明する構造やステップ等は、特に明示した場合や明らかに原理的にそれに特定される場合を除いて、この発明に必ずしも必須のものではない。

図１は、本実施の形態の制御装置によって制御される内燃機関の構成を示す概略図である。本実施の形態に係る内燃機関（以下、単にエンジンと表記する）１０は、車両に搭載される火花点火式のエンジンとして構成されている。ただし、エンジン１０の気筒数および気筒配列に特に限定されない。

エンジン１０のシリンダヘッドには、クランク軸から取り出した動力によって駆動される吸気弁５２及び排気弁５４と、気筒内に燃料を直接噴射する燃料噴射弁（筒内噴射弁）４６が設けられている。また、エンジン１０は、吸気弁５２の開弁特性を可変とする吸気側可変動装置４８と、排気弁５４の開弁特性を可変とする排気側可変動弁装置５０とを備える。これらの可変動弁装置４８，５０には、少なくともバルブタイミングと作用角とを可変にする公知の動弁装置を適用することができる。

エンジン１０は、ターボ過給機１８を有している。エンジン１０の吸気通路１２には、ターボ過給機１８のコンプレッサ２０が設けられ、エンジン１０の排気通路３６には、ターボ過給機１８のタービン３８が設けられている。吸気通路１２のコンプレッサ２０よりも下流には、圧縮された空気を冷却するためのインタークーラ２２が設けられている。排気通路３６には、タービン３８をバイパスするバイパス通路４０が設けられている。バイパス通路４０には、ウェイストゲートバルブ４２が設置されている。

吸気通路１２は、サージタンク３０を介して吸気マニホールド（吸気管）３２に接続されている。吸気通路１２におけるサージタンク３０の近傍には、電子制御式のスロットル２６が設けられている。スロットル２６には、その開度を計測するためのスロットル開度センサ２８が設けられている。吸気通路１２の先端には、エアクリーナ１４が設けられている。吸気通路１２のエアクリーナ１４の近傍には、空気（新気）の流量を計測するためのエアフローメータ１６が設置されている。吸気通路１２のインタークーラ２２とスロットル２６との間には、過給圧を計測するための過給圧センサ２４が設置されている。サージタンク３０には、吸気管圧を計測するための吸気管圧センサ３４が設置されている。

本実施の形態の制御装置は、エンジン１０を制御するＥＣＵ（Electronic Control Unit）６０の機能の一部として実現される。ＥＣＵ６０は、少なくとも入出力インタフェース、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵを備えている。入出力インタフェースは、エンジン１０及び車両に取り付けられた各種センサからセンサ信号を取り込むとともに、エンジン１０が備えるアクチュエータに対して操作信号を出力する。ＥＣＵ６０に接続されるセンサには、上述のセンサの他にも、エンジン回転速度を計測するためのクランク角センサ４４が含まれる。ＲＯＭには、エンジン１０の制御に用いる各種のプログラムやマップを含む各種のデータが記憶されている。ＣＰＵがＲＯＭからプログラムを読みだして実行することにより、ＥＣＵ６０には様々な機能が実現される。

制御装置としてのＥＣＵ６０は、吸気弁５２が閉じたときにエンジン１０の気筒内に充填されている空気量（以下、筒内空気量と称す）を推定する機能と、推定した筒内空気量と目標空燃比とから必要な燃料噴射量を計算し、計算した燃料噴射量にしたがって燃料噴射弁４６を操作する機能を有している。後者の機能は、特許請求の範囲に記載の“燃料噴射弁操作手段”としての機能である。

制御装置としてのＥＣＵ６０は、筒内空気量の推定にエアモデルを使用する。エアモデルそれ自体は既に公知である。自然吸気エンジンのエアモデルであれば、例えば特開２００７−２１１７４７号公報や特開２００４−２１１５９０号公報に開示されている。過給エンジンのエアモデルであれば、国際公開第２０１３／０８４３１８号や国際公開第２０１２／１４３９９７号に開示されている。本実施の形態で用いるエアモデルは、過給エンジン用のエアモデルである。ただし、制御装置としてのＥＣＵ６０は、吸気弁流量の推定に係る構造に特徴を有し、その特徴は、エアモデルを構成する複数の要素モデルのうち吸気弁モデルのみに関係する。

図２は、ＥＣＵ６０が備える吸気弁流量の推定のための構造を示すブロック図である。ＥＣＵ６０は、吸気弁流量の推定のための要素として、吸気弁モデル式を格納した第１演算部６２、吸気弁モデル式の係数を決定するマップを格納した第２演算部６４、吸気弁流量誤差モデル式を格納した第３演算部６６、吸気弁流量誤差モデル式の係数を決定するマップを格納した第４演算部６８、後述する４つのパラメータを学習する第５演算部７０、及び、吸気弁流量誤差を学習する第６演算部７２を備えている。なお、図２に示す構成は、ＥＣＵ６０のＲＯＭに格納されたプログラムに従いＣＰＵが動作することで仮想的に実現される構成である。

第１演算部６２は、下記の式（１）で表される吸気弁モデル式にしたがって、吸気管圧Ｐｍから吸気弁流量ｍｃを算出するように構成されている。吸気弁モデル式では、吸気管圧Ｐｍを変数とする一次式で吸気弁流量ｍｃが表されている。第１演算部６２に入力される吸気管圧Ｐｍは、スロットルモデル及び吸気管モデルによって算出される吸気管圧の推定値である。それらモデルを用いた吸気管圧の推定方法は前述の公知文献に開示された方法を援用することができるので、本明細書ではその説明は省略する。

第２演算部６４は、格納されているａ−ｂマップを用いて、エンジン回転速度ＮＥ、吸気弁バルブタイミングＩＮＶＴ、排気弁バルブタイミングＥＸＶＴ、及び、過給圧Ｐｃｏｍｐから、吸気弁モデル式の係数である傾きａと切片ｂを決定するように構成されている。エンジン回転速度ＮＥと過給圧Ｐｃｏｍｐはセンサによる計測値であり、吸気弁バルブタイミングＩＮＶＴと排気弁バルブタイミングＥＸＶＴは設定値である。ａ−ｂマップには、エンジン１０のベンチ試験で得られた係数ａ，ｂの適合値が、エンジン回転速度ＮＥ毎、吸気弁バルブタイミングＩＮＶＴ毎、排気弁バルブタイミングＥＸＶＴ毎、過給圧Ｐｃｏｍｐ毎に保存されている。

上記のａ−ｂマップは、適合作業に相応の工数をかけることで高い精度で作成することができる。しかし、ａ−ｂマップの精度をいくら高めたとしても、エンジン部品の製造誤差や経年劣化によって、吸気弁モデル式で算出される吸気弁流量と実際値との間には誤差が生じる。吸気弁流量の推定精度を維持するための方法としては、誤差を生じさせている要因を特定して数値化し、その数値に基づいて誤差を補正することが考えられる。ところが、吸気弁流量の誤差を生じさせる機械的な要因には様々なものがあるため、それら全てを把握して数値化することは困難であるし、数値化自体も難しい。

そこで、本出願に係る発明者は、機械的要因を特定せずとも、吸気弁流量の誤差の程度を的確に判断して補償することができる方法について鋭意研究した。そして、本出願に係る発明者の鋭意研究の結果、吸気弁流量の誤差を生じさせる機械的な要因には様々なものが挙げられるが、それらによる物理変化量は次の４つに集約されることが判明した。その４つの物理変化量とは、吸気弁作用角の設計値に対するずれ量（以下、吸気弁作用角ずれ量という）、排気弁作用角の設計値に対するずれ量（以下、排気弁作用角ずれ量という）、吸気弁バルブタイミング（開弁時期）の設計値に対するずれ量（以下、吸気弁バルブタイミングずれ量という）、及び、排気圧損の設計値に対するずれ量（以下、排気圧損ずれ量という）である。

吸気弁流量の誤差に関係する物理変化量が上記の４つの物理変化量に集約できることは、以下のように理由を付けて説明することができる。

まず、筒内全ガス量Ｍｃは、吸気弁の閉じタイミング（ＩＶＣ）での筒内圧をＰｃ_ＩＶＣ、吸気弁の閉じタイミングでの筒内容積をＶｃ_ＩＶＣ、吸気弁の閉じタイミングでの筒内温度Ｔｃ_ＩＶＣとすると、次の式（２）で表すことができる。

上記の筒内全ガス量Ｍｃを新気量Ｍａｉｒと内部ＥＧＲ量Ｍｅｇｒとに分離すると、吸気弁流量と相関のある新気量Ｍａｉｒは、は次の式（３）で表すことができる。

式（３）より、新気量Ｍａｉｒを変化させる直接的な要素は、吸気弁の閉じタイミングＩＶＣが変化すること、及び、内部ＥＧＲ量Ｍｅｇｒが変化すること、であることが分かる。吸気弁の閉じタイミングＩＶＣの変化は、さらに、吸気弁作用角の変化と、吸気弁バルブタイミングの変化とに分解することができる。これより、吸気弁作用角ずれ量及び吸気弁バルブタイミングずれ量が、吸気弁流量の誤差を決定する物理変化量であることが説明できた。

一方、内部ＥＧＲ量Ｍｅｇｒの変化は、さらに、ＥＧＲガスの吹き返し期間の変化と、吹き返されるＥＧＲガスの流速の変化とに分解することができる。ＥＧＲガスの吹き返し期間は排気弁の作用角に依存し、吹き返されるＥＧＲガスの流速は排気圧損に依存することから、結局、内部ＥＧＲ量Ｍｅｇｒの変化は、排気弁作用角の変化と、排気圧損の変化とに分解することができる。これより、排気弁作用角ずれ量及び排気圧損ずれ量が、吸気弁流量の誤差を決定する物理変化量であることが説明できた。

図３に示す表には、吸気弁流量に誤差を生じさせる機械的な要因が上記の４つの物理変化量に関係付けられている。まず、吸気弁作用角ずれ量には、ロッカアームの磨耗、カムの磨耗、バルブスプリングの疲労などが原因で生じる吸気弁のリフトカーブのばらつきが関係する。また、吸気弁へのデポジットの付着も、吸気弁作用角ずれ量に関係する。同様に、排気弁のリフトカーブのばらつきや排気弁へのデポジットの付着は、排気弁作用角ずれ量に関係する。タイミングチェーンやスプロケットの劣化は、吸気弁バルブタイミングずれ量に関係する。そして、タービン特性のばらつき、触媒のつまり、ウェイストゲートバルブのロッドの変形、及び、ウェイストゲートバルブへのデポジットの付着は、排気圧損ずれ量に関係する。

本出願に係る発明者は、吸気弁作用角ずれ量に関係する機械的要因について、エンジン１０の詳細モデルを用いた演算により、吸気弁作用角ずれ量を同じにしながら同要因の値を変化させた場合に吸気弁流量誤差が変化するかどうか検証した。その結果、どの運転条件においても、吸気弁作用角ずれ量が同じであれば、機械的要因がどうであれ吸気弁流量誤差は一定であることが分かった。また、排気弁作用角ずれ量、吸気弁バルブタイミングずれ量、及び、排気圧損ずれ量についても、吸気弁作用角ずれ量と同様であることが確認された。つまり、上記の４つの物理変化量さえ特定することができれば、機械的要因が不明であったとしても、吸気弁流量の差の程度を的確に判断できることが本出願に係る発明者の鋭意研究の結果判明した。

次に、本出願に係る発明者は、ベンチ試験及び詳細モデルによるシミュレーションにより、上記の４つの物理変化量と吸気弁流量誤差との間にある関係について調査した。その結果、上記の４つの物理変化量は吸気弁流量誤差に与える影響に関して互いに独立であり、吸気弁流量誤差は上記の４つの物理変化量をパラメータとする多項式で表すことができることが判明した。この多項式が、第３演算部６６に格納される吸気弁流量誤差モデル式であり、その多項式の各項の係数を保存したマップが第４演算部６８に格納されている。

第３演算部６６は、下記の式（４）で表される吸気弁流量誤差モデル式にしたがって、吸気弁モデル式で算出した吸気弁流量ｍｃに対する補正量を、４つのパラメータ、すなわち、第１パラメータとしての吸気弁作用角ずれ量、第２パラメータとしての排気弁作用角ずれ量、第３パラメータとしての吸気弁バルブタイミングずれ量、及び、第４パラメータとしての排気圧損ずれ量より算出するように構成されている。以下、これらのパラメータを総称して４パラメータと称し、４パラメータより算出される補正量を４パラメータ補正量と称す。４パラメータ補正量は、吸気弁モデル式で算出した吸気弁流量ｍｃに含まれる誤差をフィードフォワードによって補正するための補正量である。なお、第３演算部６６に入力される４パラメータは、後述する方法によって吸気弁流量誤差の実際値から学習された学習値である。

本出願に係る発明者による鋭意研究の結果さらに判明したことは、上記の４パラメータが吸気弁流量誤差に与える影響は、エンジン１０の特定の状態量に依存するということである。その特定の状態量とは、具体的には、エンジン回転速度、吸気弁バルブタイミング、排気弁バルブタイミング、過給圧、及び吸気管圧である。ゆえに、吸気弁流量誤差モデル式における各項の係数α_１，α_２，α_３，α_４は、固定値ではなく、それら状態量の関数とされている。

第４演算部６８に格納されている係数マップでは、エンジン１０のベンチ試験で得られた係数α_１，α_２，α_３，α_４の適合値が、エンジン回転速度ＮＥ毎、吸気弁バルブタイミングＩＮＶＴ毎、排気弁バルブタイミングＥＸＶＴ毎、過給圧Ｐｃｏｍｐ毎、吸気管圧Ｐｍ毎に保存されている。第４演算部６８は、この係数マップを用いて、エンジン回転速度ＮＥ、吸気弁バルブタイミングＩＮＶＴ、排気弁バルブタイミングＥＸＶＴ、過給圧Ｐｃｏｍｐ、及び、吸気管圧Ｐｍから、吸気弁流量誤差モデル式の各項の係数α_１，α_２，α_３，α_４を決定するように構成されている。なお、エンジン回転速度ＮＥ、過給圧Ｐｃｏｍｐ、及び吸気管圧Ｐｍはセンサによる計測値であり、吸気弁バルブタイミングＩＮＶＴと排気弁バルブタイミングＥＸＶＴは設定値である。

ＥＣＵ６０は、第１演算部６２で算出された吸気弁流量ｍｃに第３演算部６６で算出された４パラメータ補正量を加算することで、補正後の吸気弁流量ｍｃ′を得る。そして、補正後の吸気弁流量ｍｃ′に基づいて筒内空気量を計算する。具体的には、例えばエンジン１０が４ストローク直列４気筒エンジンの場合、クランクシャフトが１８０°回転するのに要する時間を補正後の吸気弁流量ｍｃ′に乗算する。これにより、吸気弁を通過して筒内に入った１サイクル当たりの空気量（新気量）、すなわち、筒内空気量を算出することができる。

次に、４パラメータの学習の方法について説明する。４パラメータの学習は、第６演算部７２で学習される吸気弁流量誤差の学習値に基づいて行われる。第６演算部７２は、吸気管圧センサ３４により吸気管圧Ｐｍを計測し、それを吸気弁モデル式に入力することによって第１の吸気弁流量を得る。また、同じ運転条件においてエアフローメータ１６により新気流量ＡＦＭを計測し、新気流量ＡＦＭから第２の吸気弁流量を計算する。エンジン１０が定常状態にあるときは、第２の吸気弁流量は新気流量ＡＦＭに等しいとみなすことができる。吸気弁モデル式を用いて計算される第１の吸気弁流量には、エンジン１０の製造誤差や経年劣化によって前述の様々な機械的要因が影響するのに対し、エアフローメータ１６のセンサ値から得られる第２の吸気弁流量には、前述の機械的要因は影響しない。

第６演算部７２は、エアフローメータ１６のセンサ値から得られる第２の吸気弁流量を基準にして、吸気弁モデル式から得られた第１の吸気弁流量に含まれる誤差を算出する。すなわち、第６演算部７２は、第１の吸気弁流量と第２の吸気弁流量との差を吸気弁流量誤差として算出する。第６演算部７２は、吸気弁流量誤差の学習を少なくとも４つの異なる運転条件で実施するとともに、学習した運転条件におけるエンジン１０の状態量から吸気弁流量誤差モデル式の各項の係数α_１，α_２，α_３，α_４を特定して、吸気弁流量誤差の学習値とともに記憶する。学習した運転条件での係数α_１，α_２，α_３，α_４の特定には、第４演算部６８に格納されている係数マップが用いられる。ここでいう運転条件には、エンジン回転速度ＮＥとアクセル開度から計算される要求エンジン負荷とで定まるエンジン１０の運転領域が含まれる。

吸気弁流量誤差の学習値と、学習が行われた運転条件での係数α_１，α_２，α_３，α_４の値と、４パラメータ（吸気弁作用角ずれ量、排気弁作用角ずれ量、吸気弁バルブタイミングずれ量、排気圧損ずれ量）との間には、吸気弁流量誤差モデル式で表される関係が成立する。この関係は、第６演算部７２で得られたｎ個（ｎ≧４）の吸気弁流量誤差の学習値のどれに対しても成立する関係であり、それらは行列を用いることによって下記の式（５）で表すことができる。この式において、例えば、α_３１は、吸気弁流量誤差の１番目の学習値に対応する係数α_３の値を意味し、α_２ｎは、吸気弁流量誤差のｎ番目の学習値に対応する係数α_２の値を意味する。

第５演算部７０は、上記の式を用いて４パラメータの学習値を計算するように構成されている。ここで、４パラメータの各学習値を成分とする４次元のベクトルをｚ、ｎ個（ｎ≧４）の吸気弁流量誤差の学習値を成分とするｎ次元のベクトルをｙ、吸気弁流量誤差の学習が行われた計ｎの運転条件における各係数α_１，α_２，α_３，α_４の値を要素とするｎ行４列の行列をＸとすると、式（５）は下記の式（６）のように書き直すことができる。

ベクトルｚについて最小二乗法を用いて式（６）を解くと、ベクトルｚは下記の式（７）で表すことができる。なお、式（７）においてＸ^Ｔは行列Ｘの転置行列である。第５演算部７０は、式（７）を用いて、４パラメータ、つまり、吸気弁作用角ずれ量、排気弁作用角ずれ量、吸気弁バルブタイミングずれ量、及び、排気圧損ずれ量の各学習値を算出する。

以上説明した吸気弁流量の推定のための構造において、第５演算部７０及び第６演算部７２による４パラメータの学習は、図４にフローを示すルーチンに組み込まれている。ＥＣＵ６０は、４パラメータの学習値が未だ算出されていない場合、運転条件が変化するごとにこのフローに示すルーチンを実行する。

図４に示すフローによれば、まず、ステップＳ１０において、第６演算部７２により吸気弁流量誤差の学習が行われる。第６演算部７２は、特許請求の範囲に記載の“誤差学習手段”に相当する。

次に、ステップＳ１２において、第５演算部７０により吸気弁流量誤差の学習値の個数がｎ個になったかどうか判定される。ｎは４以上の整数に設定されている。

吸気弁流量誤差の学習値の個数がｎ個未満の場合、ステップＳ１６において、第５演算部７０は４パラメータの学習値をゼロに設定する。吸気弁流量誤差の学習値の個数がｎ個に達した場合、ステップＳ１４において、第５演算部７０は吸気弁流量誤差の学習値に基づいて４パラメータの学習値を算出する。第５演算部７０は、特許請求の範囲に記載の“パラメータ学習値算出手段”に相当する。

ＥＣＵ６０は、４パラメータの学習値が算出された後も、一定の走行距離ごとに、或いは、一定の運転時間ごとに図４にフローを示すルーチンを実行し、４パラメータの学習値を更新する。更新を行う理由は、エンジン１０の部品の劣化がすすむと４パラメータの値にも変化が生じるからである。

また、第１演算部６２、第２演算部６４、第３演算部６６、及び第４演算部６８による吸気弁流量の計算は、図５にフローを示すルーチンに組み込まれている。ＥＣＵ６０は、このフローに示すルーチンをＣＰＵのクロック数に対応する所定の制御周期で繰り返し実行する。

図５に示すフローによれば、まず、ステップＳ２０において、第３演算部６６により４パラメータ補正量の計算が行われる。第３演算部６６は、４パラメータの学習値を第５演算部７０から受け取り、現在の運転条件に対応する係数α_１，α_２，α_３，α_４の値を第４演算部６８から受け取り、吸気弁誤差モデル式を用いて４パラメータ補正量を算出する。４パラメータの学習値にゼロが設定されている場合、４パラメータ補正量の値もゼロになる。第３演算部６６及び第４演算部６８によって、特許請求の範囲に記載の“補正量算出手段”が構成されている。

次に、ステップＳ２２において、吸気弁モデル式により計算された吸気弁流量に４パラメータ補正量が足し合わされ、４パラメータ補正量によって補正された吸気弁流量が出力される。４パラメータ補正量の計算に使用される吸気弁流量誤差モデル式の各項の係数α_１，α_２，α_３，α_４は、エンジン１０の状態量（エンジン回転速度、吸気弁バルブタイミング、排気弁バルブタイミング、過給圧、及び吸気管圧）の関数であるので、運転条件に応じてその値が変えられる。これにより、吸気弁流量誤差の学習が行われた運転条件以外の運転条件、例えば、過渡時にしか選択されないような選択頻度の低い運転条件においても、運転条件に応じた適切な４パラメータ補正量を得ることができるので、広範な運転条件において吸気弁流量の推定精度の低下を抑えることができる。

ところで、４パラメータの学習には、少なくとも４つの異なる運転条件で学習された吸気弁流量誤差の学習値が必要であるが、４パラメータの学習精度を高める上で好ましい運転条件の組み合わせが存在する。その組み合わせには、次に述べる第１から第４までの４つの運転条件が含まれている。

第１運転条件は、中エンジン回転速度域且つ中エンジン負荷で定常走行が行われているという運転条件である。図６は、第１運転条件において４パラメータが筒内空気量の誤差に与える影響を示すチャート群である。図６には、吸気管圧Ｐｍに対する筒内空気量の誤差（ＫＬ差）の変化がパラメータ毎に描かれている。図６より、第１運転条件では、排気圧損ずれによる影響がほぼないことが分かる。

第２運転条件は、加速の序盤（ターボラグの前半）であって第１運転条件よりも低エンジン回転速度且つ高エンジン負荷であり第１運転条件よりも吸気弁５２と排気弁５４のオーバラップが拡大されているという運転条件である。図７は、第２運転条件において４パラメータが筒内空気量の誤差に与える影響を示すチャート群である。図７には、吸気管圧Ｐｍに対する筒内空気量の誤差（ＫＬ差）の変化がパラメータ毎に描かれている。図７より、第２運転条件では、吸気弁バルブタイミングずれによる影響と排気圧損ずれによる影響がない領域が存在することが分かる。

第３運転条件は、加速の中盤（ターボラグの後半）であって第２運転条件よりも高エンジン回転速度であり第２運転条件と同じように吸気弁５２と排気弁５４のオーバラップが拡大されているという運転条件である。図８は、第３運転条件において４パラメータが筒内空気量の誤差に与える影響を示すチャート群である。図８には、吸気管圧Ｐｍに対する筒内空気量の誤差（ＫＬ差）の変化がパラメータ毎に描かれている。図８より、第３運転条件では、吸気弁バルブタイミングずれによる影響がほぼないことが分かる。また、吸気弁作用角ずれがＫＬ差に与える影響の傾向と排気弁作用角ずれがＫＬ差に与える影響の傾向とが異なることが分かる。

第４運転条件は、加速の終盤（ターボラグ後）であって第３運転条件よりもさらに高エンジン回転速度であり第３運転条件よりも吸気弁５２と排気弁５４のオーバラップが縮小されているという運転条件である。図９は、第４運転条件において４パラメータが筒内空気量の誤差に与える影響を示すチャート群である。図９には、吸気管圧Ｐｍに対する筒内空気量の誤差（ＫＬ差）の変化がパラメータ毎に描かれている。図９より、第４運転条件では、吸気弁作用角ずれがＫＬ差に与える影響の傾向と排気弁作用角ずれがＫＬ差に与える影響の傾向とが異なることが分かる。

これらの運転条件では、吸気弁流量誤差に与える影響の大きさに４パラメータ間で差があり、しかも影響が大きいパラメータは運転条件ごとに異なっている。ゆえに、これらの運転条件で学習された吸気弁流量誤差を用いて４パラメータの学習を行うことにより、各パラメータの学習値に含まれる誤差を低減して学習精度を高めることができる。

なお、上述の実施の形態では本発明に係る制御装置をターボ過給機を備える過給エンジンに適用しているが、本発明に係る制御装置は機械式過給機や電動過給機を備える過給エンジンにも適用可能である。また、本発明に係る制御装置は自然吸気エンジンにも適用可能である。自然吸気エンジンに本発明に係る制御装置を適用する場合、吸気弁流量誤差モデル式における各項の係数α_１，α_２，α_３，α_４は、エンジン回転速度、吸気弁バルブタイミング、排気弁バルブタイミング、及び吸気管圧の関数でよい。このエンジンが排気側可変動弁装置を備えない場合には、係数α_１，α_２，α_３，α_４は、エンジン回転速度、吸気弁バルブタイミング、及び吸気管圧の関数でよい。このエンジンがさらに吸気側可変動弁装置も備えない場合には、係数α_１，α_２，α_３，α_４は、エンジン回転速度、及び吸気管圧の関数でよい。

１０ エンジン
１２ 吸気通路
１６ エアフローメータ
２６ スロットル
３２ 吸気マニホールド（吸気管）
３４ 吸気管圧センサ
４６ 燃料噴射弁
５２ 吸気弁
６０ ＥＣＵ（制御装置）

Claims (3)

1. エアフローメータと吸気管圧センサとを備える内燃機関に適用され、吸気管圧を変数とする一次式で吸気弁流量が表された吸気弁モデル式を用いて、吸気管圧の推定値或いは計測値から吸気弁流量を推定する制御装置において、
   前記吸気管圧センサによる吸気管圧の計測値を前記吸気弁モデル式に入力して得られる第１の吸気弁流量と、前記エアフローメータによる新気流量の計測値から計算される第２の吸気弁流量との誤差である吸気弁流量誤差を、前記内燃機関の少なくとも４つの異なる運転条件で学習する誤差学習手段と、
   吸気弁作用角の設計値に対するずれ量である第１パラメータの１次の項と、排気弁作用角の設計値に対するずれ量である第２パラメータの１次の項と、吸気弁バルブタイミングの設計値に対するずれ量である第３パラメータの１次の項と、排気圧損の設計値に対するずれ量である第４パラメータの１次の項とからなる多項式で前記吸気弁流量誤差が表され、各項の係数が少なくとも機関回転速度と吸気管圧とを含む前記内燃機関の状態量の関数とされている吸気弁流量誤差モデル式を用いて、前記誤差学習手段により学習された少なくとも４つの異なる運転条件における前記吸気弁流量誤差の学習値、及び、前記吸気弁流量誤差の学習が行われた運転条件における前記各項の係数の値から、前記第１パラメータ、前記第２パラメータ、前記第３パラメータ、及び前記第４パラメータの各学習値を算出するパラメータ学習値算出手段と、
   前記吸気弁流量誤差モデル式を用いて、前記パラメータ学習値算出手段で算出された前記第１パラメータ、前記第２パラメータ、前記第３パラメータ、及び前記第４パラメータの各学習値から、前記吸気弁モデル式で計算される吸気弁流量に対する補正量を算出する補正量算出手段と、
   を備えることを特徴とする内燃機関の制御装置。
2. 前記内燃機関は、ターボ過給機と、吸気弁の作用角及びバルブタイミングを可変にする吸気側可変動弁装置と、排気弁の作用角及びバルブタイミングを可変にする排気側可変動弁装置とを備え、前記制御装置は、加速時には、前記吸気弁と前記排気弁のオーバラップを拡大するように前記吸気側可変動弁装置及び前記排気側可変動弁装置を操作するように構成され、
   前記パラメータ学習値算出手段は、少なくとも、定常走行が行われている第１運転条件、加速の序盤であって前記第１運転条件よりも低機関回転速度且つ高機関負荷であり前記第１運転条件よりも前記オーバラップが拡大されている第２運転条件、加速の中盤であって前記第２運転条件よりも高機関回転速度であり前記第２運転条件と同じように前記オーバラップが拡大されている第３運転条件、及び、加速の終盤であって前記第３運転条件よりもさらに高機関回転速度であり前記第３運転条件よりも前記オーバラップが縮小されている第４運転条件において、前記吸気弁流量誤差を学習することを特徴とする請求項１に記載の内燃機関の制御装置。
3. 前記吸気弁モデル式で計算され、且つ、前記補正量によって補正された吸気弁流量に基づいて筒内空気量を算出し、前記筒内空気量に基づいて算出した燃料噴射量にしたがって燃料噴射弁を操作する燃料噴射弁操作手段、をさらに備え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制御装置。

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