JP2020148171A - 吸気制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】空気量センサの誤差を補償する学習制御をより広い内燃機関の運転領域で有効に行うことが可能となる吸気制御装置を提供する。【解決手段】吸気制御装置１０は、燃料噴射量を算出する燃料噴射量算出部４２と、空燃比と燃料噴射量とに基づいて推定空気量を算出する推定空気量算出部４３と、第１実測空気量と推定空気量との相関データに基づいて補正対象空気量を取得する学習用データ取得部４４と、第２実測空気量と推定空気量との相関データに基づいて基準空気量を取得する基準用データ取得部４５と、基準空気量に対する補正対象空気量の乖離量から学習補正値を算出すると共に、当該学習補正値を用いて補正対象空気量を補正することで誤差を補償する誤差補償部４６と、を備える。第２実測空気量は、ディーゼルエンジン１の運転状態が過渡を含む非定常状態である場合の吸入空気量の検出値を少なくとも含む。【選択図】図１

Description

本発明は、吸気制御装置に関する。

従来、エンジン状態から推定される理論空気量とエアフロセンサによる測定空気量との関係を学習し、当該学習した関係を用いてエアフロセンサによる測定空気量を補正する技術が知られている（例えば特許文献１）。特許文献１に記載の技術では、吸入空気量が安定するエンジン状態が学習実行条件として予め設定されており、学習実行条件が成立するエンジン状態の場合に学習が行われる。

特開２０１１−４７３７７号公報

空気量センサの個体差又は経年変化等によって、内燃機関が吸入する空気量である実測空気量に検出誤差が生じることがある。近年の排気ガス規制の強化に対応するためには、検出誤差を補償する学習制御を行うことで検出誤差に起因する内燃機関の排気ガス性能の悪化を抑制することが望まれている。しかしながら、上記従来技術のように学習可能な内燃機関の運転領域が特定の領域に限定されていると、学習可能ではない内燃機関の運転領域で学習制御が有効に行われず、検出誤差に起因する排気ガス性能の悪化を十分に抑制できないおそれがある。

本発明は、空気量センサの誤差を補償する学習制御をより広い内燃機関の運転領域で有効に行うことが可能となる吸気制御装置を提供することを目的とする。

本発明の一態様に係る吸気制御装置は、内燃機関の吸入空気量を検出する空気量センサの誤差を補償する学習制御を行う吸気制御装置であって、内燃機関の回転数を検出する回転数検出部と、内燃機関の負荷を検出する負荷検出部と、内燃機関の排気ガスの空燃比を検出する空燃比センサと、回転数と負荷とに基づいて、内燃機関の燃料噴射量を算出する燃料噴射量算出部と、空燃比と燃料噴射量とに基づいて、吸入空気量の推定値である推定空気量を算出する推定空気量算出部と、空気量センサによる吸入空気量の検出値である第１実測空気量と推定空気量との相関データに基づいて、所定の推定空気量区間に属する複数の第１実測空気量の代表値である補正対象空気量を推定空気量区間ごとに取得する学習用データ取得部と、内燃機関の運転状態が過渡を含む非定常状態である場合の吸入空気量の検出値を少なくとも含む第２実測空気量と推定空気量との相関データに基づいて、推定空気量区間に属する複数の第２実測空気量の代表値である基準空気量を推定空気量区間ごとに取得する基準用データ取得部と、基準空気量に対する補正対象空気量の乖離量から学習補正値を算出すると共に、当該学習補正値を用いて補正対象空気量を補正することで誤差を補償する誤差補償部と、を備える。

本発明の一態様に係る吸気制御装置では、学習用データ取得部によって第１実測空気量から補正対象空気量が取得され、基準用データ取得部によって第２実測空気量から基準空気量が取得される。誤差補償部によって、基準空気量に対する補正対象空気量の乖離量から学習補正値が算出されると共に、当該学習補正値を用いて補正対象空気量が補正されることで空気量センサの誤差が補償される。ここで、基準空気量は、内燃機関の運転状態が過渡を含む非定常状態である場合の吸入空気量の検出値を少なくとも含む第２実測空気量から取得されている。したがって、例えば内燃機関の運転状態が定常状態である場合に限って学習制御が行われる場合と比較して、空気量センサの誤差を補償する学習制御をより広い内燃機関の運転領域で有効に行うことが可能となる。

一実施形態において、誤差補償部は、乖離量が乖離量閾値以上である場合に、学習補正値の算出及び当該学習補正値を用いた補正対象空気量の補正を実行し、乖離量閾値は、推定空気量が第１推定空気量閾値以上である場合に、推定空気量が第１推定空気量閾値未満の場合と比べて小さい値であってもよい。この場合、推定空気量が第１推定空気量閾値以上である場合には、推定空気量が第１推定空気量閾値未満の場合と比べて、学習補正値の算出及び補正対象空気量の補正が行われ易くなる。そのため、推定空気量が第１推定空気量閾値以上の場合（例えば内燃機関の運転状態が高負荷状態の場合）において、より確実に学習制御を行うことが可能となる。

一実施形態において、推定空気量区間の大きさは、推定空気量が第２推定空気量閾値以上である場合に、推定空気量が第２推定空気量閾値未満の場合と比べて小さい値であってもよい。この場合、推定空気量が第２推定空気量閾値以上である場合には、推定空気量が第２推定空気量閾値未満の場合と比べて推定空気量区間の範囲が狭くなるため、補正対象空気量を取得するための複数の第１実測空気量のバラツキ及び基準空気量を取得するための複数の第２実測空気量のバラツキが小さくなる。そのため、推定空気量が第２推定空気量閾値以上の場合（例えば内燃機関の運転状態が高負荷状態の場合）において、より精度良く学習制御を行うことが可能となる。

一実施形態において、排気ガスの一部をＥＧＲガスとして内燃機関の吸気通路に還流させるＥＧＲユニットと、内燃機関の吸気圧力を検出する吸気圧力センサと、吸入空気量と吸気圧力とに基づいて、内燃機関のＥＧＲ率を算出するＥＧＲ率算出部と、を更に備え、ＥＧＲ率算出部は、誤差補償部によって学習補正値を用いて補正された補正対象空気量を吸入空気量として用いてＥＧＲ率を算出してもよい。この場合、空気量センサの誤差を補償しない場合と比較して、より高精度にＥＧＲ率を算出することができる。

本発明によれば、空気量センサの誤差を補償する学習をより広い内燃機関の運転領域で有効に行うことが可能となる。

実施形態の吸気制御装置を備えたエンジンシステムの概略構成図である。 図１の吸気制御装置のＥＣＵに関する構成を示すブロック図である。 学習用データと基準用データとの一例を示す図である。 学習用データ及び基準用データの取得を説明するための図である。 学習用データ及び基準用データの取得を説明するための図である。 学習補正値の一例を示す図である。 学習補正値を用いた補正対象空気量の補正の一例を示す図である。 ＥＧＲ率に対するＮＯｘ排出量の感度の傾向を示す図である。 基準用データ取得処理を例示するフローチャートである。 基準用データ取得処理を例示するフローチャートである。 学習用データ取得処理を例示するフローチャートである。 学習用データ取得処理を例示するフローチャートである。 誤差補償処理を例示するフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、図面において、同一または同等の要素には同じ符号を付し、重複する説明を省略する。

［エンジンシステムの構成］
図１は、実施形態の吸気制御装置を備えたエンジンシステムの概略構成図である。図１に示されるように、一実施形態に係る吸気制御装置１０は、例えば車両Ｔに搭載されたディーゼルエンジン（内燃機関）１に適用される。車両Ｔは、特に限定されないが、例えばトラックである。ディーゼルエンジン１は、４気筒直列型ディーゼルエンジンである。ディーゼルエンジン１は、４つのシリンダ２を有するエンジン本体３を備えている。

ディーゼルエンジン１は、各シリンダ２の燃焼室４に燃料を噴射する４つのインジェクタ（不図示）と、各インジェクタと接続され、高圧燃料を貯留すると共に各インジェクタに高圧燃料を供給するコモンレール（不図示）とを備えている。

ディーゼルエンジン１は、エンジン本体３にインテークマニホールド１２を介して接続され、燃焼室４に空気を吸入するための吸気通路１３と、エンジン本体３にエキゾーストマニホールド１４を介して接続され、燃焼室４で発生した排気ガスを排出するための排気通路１５とを備えている。

吸気通路１３には、上流側から下流側に向けてエアクリーナ１６、ターボ過給機１７のコンプレッサ１８、インタークーラ１９及びスロットルバルブ１１が配設されている。スロットルバルブ１１は、例えば電子制御バタフライバルブであり、インテークマニホールド１２の吸入空気の圧力（ブースト圧）を調整する。

排気通路１５には、上流側から下流側に向けてターボ過給機１７のタービン２０、ＤＯＣ［Diesel Oxidation Catalyst］２１、ＤＰＦ［Diesel Particulate Filter］２２、及びＳＣＲ［Selective Catalytic Reduction］２３が配設されている。ＤＯＣ２１は、排気ガス中のＨＣ及びＣＯ等を酸化して浄化する。ＤＰＦ５は、排気ガス中に含まれるＰＭ（煤等の粒子状物質）を捕集し、排気ガスを浄化する。ＳＣＲ２３は、尿素水を用いた還元により、排気ガス中に含まれるＮＯｘを浄化する触媒である。ＳＣＲ２３は、尿素選択還元（尿素ＳＣＲ）触媒のことである。ＳＣＲ２３には、例えば排気通路１５におけるＤＰＦ２２とＳＣＲ２３との間に設けられた添加弁３６により、還元剤である尿素水が噴射される。

また、ディーゼルエンジン１は、燃焼室４で発生した排気ガスの一部をＥＧＲ（排気再循環）ガスとして吸気通路１３に還流させるＥＧＲユニット２４を備えている。ＥＧＲユニット２４は、吸気通路１３とエキゾーストマニホールド１４とを接続するように設けられたＥＧＲ通路２５と、このＥＧＲ通路２５に配設され、エキゾーストマニホールド１４から吸気通路１３へのＥＧＲガスの還流量を調整するＥＧＲバルブ２６と、ＥＧＲ通路２５におけるＥＧＲバルブ２６よりも上流側に配設され、ＥＧＲ通路２５を流れるＥＧＲガスを冷却するＥＧＲクーラ２７と、このＥＧＲクーラ２７をバイパスするようにＥＧＲ通路２５に接続されたバイパス通路２８と、ＥＧＲ通路２５におけるバイパス通路２８との接続部に配設され、ＥＧＲガスの流路をＥＧＲクーラ２７及びバイパス通路２８の何れかに切り替える切替弁２９と、を有している。

［吸気制御装置の構成］
吸気制御装置１０は、ディーゼルエンジン１の吸入空気量を検出するエアフロセンサ（空気量センサ）３３の誤差を補償する学習制御を行う。エアフロセンサ３３の誤差とは、吸入空気量の検出値の誤差を意味し、例えばセンサそのものの個体差で生じる誤差、あるいはセンサの汚れ等によって経時的に検出特性が変化することで生じる誤差などが含まれる。

図２は、図１の吸気制御装置のＥＣＵに関する構成を示すブロック図である。図１及び図２に示されるように、吸気制御装置１０は、アクセル開度センサ（負荷検出部）３１と、エンジン回転数センサ（回転数検出部）３２と、エアフロセンサ３３と、ブースト圧センサ（吸気圧力センサ）３４と、空燃比センサ３５と、ＥＣＵ４０と、を備えている。ＥＣＵ４０には、上記各センサ３１〜３５及び添加弁３６が接続されている。

アクセル開度センサ３１は、例えば車両Ｔの運転席の足下において、運転者が右足で操作できるような位置に配置されたアクセルペダルに併設されている。アクセル開度センサ３１は、例えば運転者が車両Ｔを運転している場合のディーゼルエンジン１の負荷としてアクセルペダルのアクセル開度を検出する。アクセル開度センサ３１は、検出したアクセル開度の検出信号をＥＣＵ４０に送信する。

エンジン回転数センサ３２は、例えばディーゼルエンジン１のクランクシャフトの回転数をディーゼルエンジン１の回転数（以下、エンジン回転数という）として検出する検出器である。エンジン回転数センサ３２は、検出したエンジン回転数の検出信号をＥＣＵ４０に送信する。

エアフロセンサ３３は、ディーゼルエンジン１の吸入空気量を検出する検出器である。エアフロセンサ３３は、例えば吸気通路１３におけるエアクリーナ１６とコンプレッサ１８との間に設けられている。エアフロセンサ３３は、検出した吸入空気量の検出信号をＥＣＵ４０に送信する。

ブースト圧センサ３４は、インテークマニホールド１２の吸入空気の圧力をディーゼルエンジン１の吸気圧力として検出する検出器である。ブースト圧センサ３４は、検出した吸気圧力の検出信号をＥＣＵ４０に送信する。

空燃比センサ３５は、ディーゼルエンジン１の排気ガスの空燃比を検出する検出器である。空燃比センサ３５は、検出した吸気圧力の検出信号をＥＣＵ４０に送信する。なお、空燃比センサ３５は、空燃比だけでなくＮＯｘ濃度の検出機能を兼ね備えたいわゆるＮＯｘセンサであってもよい。

ＥＣＵ４０は、ＣＰＵ［Central Processing Unit］、ＲＯＭ［Read Only Memory］、ＲＡＭ［Random Access Memory］、ＣＡＮ［Controller Area Network］通信回路等を有する電子制御ユニットである。ＥＣＵ４０では、ＲＯＭに記憶されているプログラムをＲＡＭにロードし、ＲＡＭにロードされたプログラムをＣＰＵで実行することにより各種の機能を実現する。ＥＣＵ４０は、複数の電子制御ユニットから構成されていてもよい。

ＥＣＵ４０は、機能的構成として、エンジン状態取得部４１と、燃料噴射量算出部４２と、推定空気量算出部４３と、学習用データ取得部４４と、基準用データ取得部４５と、誤差補償部４６と、ＥＧＲ率算出部４７と、を有している。

エンジン状態取得部４１は、例えば、アクセル開度センサ３１で検出されたアクセル開度、エンジン回転数センサ３２で検出されたエンジン回転数、エアフロセンサ３３で検出された吸入空気量、及び、空燃比センサ３５で検出された空燃比を、エンジン状態として取得する。エンジン状態取得部４１は、例えば、ブースト圧センサ３４で検出されたディーゼルエンジン１の吸気圧力に基づいて、ディーゼルエンジン１の燃焼室４に吸入されたＥＧＲ込み気体量を取得する。

燃料噴射量算出部４２は、エンジン回転数と負荷とに応じて、ディーゼルエンジン１の燃料噴射量を算出する。燃料噴射量は、各インジェクタが各シリンダ２の燃焼室４に燃料を噴射する量である。燃料噴射量算出部４２は、例えば、アクセル開度センサ３１で検出されたアクセル開度とエンジン回転数センサ３２で検出されたエンジン回転数とに基づいて、アクセル開度及びエンジン回転数を軸とする予め記憶されたマップを用いて燃料噴射量を算出する。

推定空気量算出部４３は、空燃比と燃料噴射量とに基づいて、吸入空気量の推定値である推定空気量を算出する。推定空気量算出部４３は、例えば、下記式（１）に従って、推定空気量を算出する。推定空気量には、空燃比センサ３５で検出された空燃比が用いられているため、例えばＥＧＲガスの還流量がある場合でも算出が可能である。
推定空気量＝空燃比×燃料噴射量 ・・・（１）

学習用データ取得部４４は、学習制御のための学習用データを取得する。学習用データ取得部４４は、エアフロセンサ３３による吸入空気量の検出値である第１実測空気量と推定空気量との相関データに基づいて、所定の推定空気量区間に属する複数の第１実測空気量の代表値である補正対象空気量を推定空気量区間ごとに取得する（詳しくは後述）。

学習用データは、エアフロセンサ３３で検出された吸入空気量のデータであって、エアフロセンサ３３の誤差によって後述の基準用データに対する誤差が生じうる。学習用データは、例えば、ディーゼルエンジン１の開発中ではなく、量産されたディーゼルエンジン１の供用中などにおいて、設計上の許容範囲の特性を有するエアフロセンサ３３及び空燃比センサ３５を用いて取得された推定空気量と、当該エアフロセンサ３３による吸入空気量の検出値である第１実測空気量との相関データに基づいて、学習用データ取得部４４によって後述の手法により取得される。

基準用データ取得部４５は、学習制御のための基準用データを取得する。基準用データ取得部４５は、ディーゼルエンジン１の運転状態が過渡を含む非定常状態である場合の吸入空気量の検出値を少なくとも含む第２実測空気量と推定空気量との相関データに基づいて、推定空気量区間に属する複数の第２実測空気量の代表値である基準空気量を推定空気量区間ごとに取得する（詳しくは後述）。

基準用データは、学習制御において基準となる、エアフロセンサ３３で検出された吸入空気量のデータである。基準用データは、例えば、ディーゼルエンジン１の開発中において基準となる特性を有するエアフロセンサ３３及び空燃比センサ３５を用いて取得された推定空気量と、当該エアフロセンサ３３による吸入空気量の検出値である第２実測空気量との相関データに基づいて、基準用データ取得部４５によって後述の手法により取得される。基準用データは、ディーゼルエンジン１単体の試験で取得されてもよいし、車両Ｔに搭載された状態のディーゼルエンジン１の試験で取得されてもよい。基準用データの取得の際に用いられるディーゼルエンジン１としては、例えば、上記学習用データの取得の際に用いられるディーゼルエンジン１と、少なくとも吸気系システム及び空燃比センサ３５が略同じ構成のものを用いることができる。ここでの吸気系システムは、例えば、スロットルバルブ１１、インテークマニホールド１２、吸気通路１３、エアクリーナ１６、コンプレッサ１８、インタークーラ１９、及びこれらの接続関係（離間距離など）を意味する。

特に、第２実測空気量は、ディーゼルエンジン１の運転状態が過渡を含む非定常状態である場合の吸入空気量の検出値を少なくとも含んでいる。定常状態とは、吸入空気量が安定するエンジン状態を意味し、例えば、エンジン回転数の変動量が所定範囲内である状態であってディーゼルエンジン１の負荷（又は燃料噴射量）の変動量が所定範囲内である状態が含まれる。非定常状態とは、ディーゼルエンジン１の運転状態が定常状態ではない状態を意味し、エンジン回転数、ディーゼルエンジン１の負荷（又は燃料噴射量）、又は吸入空気量などが変化中である状態が含まれる。過渡とは、ディーゼルエンジン１の運転状態がある定常状態から別の定常状態へ遷移する間のエンジン状態を意味し、例えば、エンジン回転数の変動量が所定範囲を超える状態、及び、ディーゼルエンジン１の負荷（又は燃料噴射量）の変動量が所定範囲を超える状態のうちの少なくとも一方が含まれる。過渡には、車両Ｔの車速の変動が所定範囲を超える場合を含んでいてもよい。車速は、公知の車速センサ等により取得される。

また、第２実測空気量は、ディーゼルエンジン１の運転状態が高負荷状態である場合の吸入空気量の検出値を含んでいてもよい。高負荷状態とは、例えば、ディーゼルエンジン１の負荷が所定の負荷閾値以上の状態であってもよい。第２実測空気量は、ＥＧＲガスの還流量がある状態の吸入空気量の検出値を含んでいてもよい。ＥＧＲガスの還流量がある状態とは、例えば、目標とするＥＧＲ率の値が所定のＥＧＲ率閾値以上の状態であってもよいし、ＥＧＲバルブ２６及び切替弁２９の制御量がＥＧＲガスが還流されるような値である状態であってもよい。

誤差補償部４６は、基準空気量に対する補正対象空気量の乖離量から学習補正値を算出すると共に、当該学習補正値を用いて補正対象空気量を補正することで誤差を補償する（詳しくは後述）。

ＥＧＲ率算出部４７は、吸入空気量と吸気圧力とに基づいて、ディーゼルエンジン１のＥＧＲ率を算出する。ＥＧＲ率は、ディーゼルエンジン１の燃焼室４に吸入されたＥＧＲ込み気体量に占めるＥＧＲ量の比率を意味する。ＥＧＲ込み気体量は、一例として、ＥＧＲガス分の圧力を含むブースト圧でＥＧＲガスが新気である（つまり全てが新気である）と仮定して得られる空気量とすることができる。ＥＧＲ量は、ＥＧＲ込み気体量から新気量を減算して求めることができる。よって、ＥＧＲ率算出部４７は、例えば、下記式（２）に従って、ＥＧＲ率を算出する。新気量としては、エアフロセンサ３３で検出された吸入空気量を用いることができる。
ＥＧＲ率＝（ＥＧＲ込み気体量−新気量）／ＥＧＲ込み気体量 ・・・（２）

［学習制御の詳細］
次に、学習制御の詳細について、ＥＣＵ４０の処理と共に説明する。

図３は、学習用データと基準用データとの一例を示す図である。図３には、推定空気量を横軸とし、エアフロセンサ３３で検出された吸入空気量（実測空気量）を縦軸として、プロット群Ｊ１及びプロット群Ｊ２が示されている。図３において黒丸で示されるプロット群Ｊ１（プロットＪ１１，Ｊ１２，Ｊ１３，・・・，Ｊ１８）は、学習用データ取得部４４によって取得された学習用データである。図３において白丸で示されるプロット群Ｊ２（プロットＪ２１，Ｊ２２，Ｊ２３，・・・，Ｊ２８）は、基準用データ取得部４５によって取得された基準用データ（いわゆるマスターマップ）である。なお、プロットの数は、図示の例に限定されるものではない。

図３のプロット群Ｊ１及びプロット群Ｊ２は、実測空気量と推定空気量との相関データに基づいて、学習用データ取得部４４及び基準用データ取得部４５によって取得される。つまり、プロット群Ｊ２の実測空気量は、基準空気量であり、プロット群Ｊ１の実測空気量は、補正対象空気量である。

まず、図４及び図５に加え、図９及び図１０を参照して、基準用データ取得部４５によるプロット群Ｊ２の取得処理を説明する。図４及び図５は、学習用データ及び基準用データの取得を説明するための図である。図９及び図１０は、基準用データ取得処理を例示するフローチャートである。なお、図４において、プロット群Ｊｎは、プロット群Ｊ１又はプロット群Ｊ２を意味している。吸気制御装置１０のＥＣＵ４０は、例えばディーゼルエンジン１の開発中において、基準となる特性を有するエアフロセンサ３３及び空燃比センサ３５を用いた状態でのディーゼルエンジン１の運転中に、図９に示される処理を実行する。

図９に示されるように、ＥＣＵ４０は、Ｓ１１において、エアフロセンサ３３の検出結果に基づいて、エンジン状態取得部４１により第２実測空気量の検出を行う。ＥＣＵ４０は、Ｓ１２において、エンジン状態取得部４１で取得したエンジン回転数と負荷とに基づいて、燃料噴射量算出部４２により燃料噴射量の算出を行う。ＥＣＵ４０は、Ｓ１３において、空燃比センサ３５で検出した空燃比とＳ１２で算出した燃料噴射量とを用いて、推定空気量算出部４３により推定空気量の算出を行う。ＥＣＵ４０は、Ｓ１４において、Ｓ１１で検出した第２実測空気量とＳ１３で算出した推定空気量とを用いて、基準用データ取得部４５により第２実測空気量と推定空気量との相関データの取得を行う。

図９の処理により、図４に示されるように、例えば黒三角で示されるプロットｊ３１，ｊ３２，ｊ３３，ｊ３４，ｊ８１，ｊ８２が取得される。したがって、基準用データ取得部４５が図３のプロット群Ｊ２を取得する場合には、プロットｊ３１，ｊ３２，ｊ３３，ｊ３４，ｊ８１，ｊ８２は、複数の第２実測空気量に相当し、第２実測空気量と推定空気量との相関データを構成するものということができる。なお、図４では図示しないがプロットＪｎ１，Ｊｎ２などその他のプロットについても同様であり、図９の処理により取得されたプロットの数を、サンプル数という。

続いて、ＥＣＵ４０は、例えば図９の処理と並行して、図１０に示される処理を実行する。図１０の処理は、推定空気量区間（後述）ごとに行われる。

図１０に示されるように、ＥＣＵ４０は、Ｓ２１において、基準用データ取得部４５により、当該推定空気量区間に属する第２実測空気量のサンプル数が所定値以上であるか否かを判定する。当該推定空気量区間に属する第２実測空気量のサンプル数が所定値以上であると基準用データ取得部４５により判定された場合（Ｓ２１：ＹＥＳ）、ＥＣＵ４０は、Ｓ２２において、基準用データ取得部４５により、当該推定空気量区間における基準空気量の取得を行う。

当該推定空気量区間における基準空気量の取得としては、例えば、図５に示されるように、推定空気量Ｇ３を含む推定空気量区間に属する複数の第２実測空気量（プロットｊ３１，ｊ３２，ｊ３３，ｊ３４等）の頻度分布Ｈ３を取得し、この頻度分布Ｈ３における最頻値（代表値）を当該推定空気量区間の基準空気量として取得してもよい。このように基準空気量を取得することにより、ディーゼルエンジン１の運転状態が過渡を含む非定常状態である場合の吸入空気量の検出値を少なくとも含んでいる第２実測空気量を用いたとしても、第２実測空気量の平均化が好適に行われるため、学習制御の基準として利用可能な基準空気量を取得することができる。換言すれば、過渡運転を含めて作成されたマスターマップが取得されるともいうことができる。

なお、図１０の処理は、推定空気量区間ごとに行われるため、Ｓ２１の判定がＹＥＳとなった都度Ｓ２２の処理が行われる。例えばＳ２１の判定がＹＥＳとなる推定空気量区間が複数の推定空気量区間のうち一部に限られていたとしても、Ｓ２１の判定がＹＥＳとなった当該推定空気量区間において、基準空気量の取得が行われる。

ここで、推定空気量区間は、複数の第１又は第２実測空気量の代表値を取得する際に、対象となる複数の第１又は第２実測空気量の集計するための推定空気量の区間（範囲）である。例えば、図４のプロットｊ３１，ｊ３２，ｊ３３，ｊ３４は、Ｇ３を略中央値としｒ３の範囲に含まれる推定空気量区間に属している。

推定空気量区間は、所定個の推定空気量の値（図４の例では８個）のそれぞれについて、所定の大きさで規定されている。推定空気量区間の大きさは、例えば隣り合う推定空気量区間が重複しない程度の大きさとされている。推定空気量区間に属していない実測空気量のデータは、代表値の取得のために用いられなくてもよい（間引いてもよい）。

推定空気量区間の大きさは、推定空気量によらず一律の大きさであってもよいし、推定空気量に応じて変化する大きさであってもよい。例えば、推定空気量区間の大きさは、推定空気量が第２推定空気量閾値以上である場合に、推定空気量が第２推定空気量閾値未満の場合と比べて小さい値であってもよい。第２推定空気量閾値は、推定空気量区間の大きさを切替えるための推定空気量の閾値である。第２推定空気量閾値は、例えば、ディーゼルエンジン１の運転状態が高負荷状態であるか否かの境界となるような推定空気量の閾値とすることができる。具体的に図４では、プロットＪｎ３は、推定空気量Ｇ３が第２推定空気量閾値未満の場合に対応しており、プロットＪｎ８は、推定空気量Ｇ８が第２推定空気量閾値以上の場合に対応している。この場合、推定空気量区間の大きさｒ８は、推定空気量区間の大きさｒ３よりも小さいため、プロットｊ８１，ｊ８２の横軸方向のバラツキが、プロットｊ３１，ｊ３２，ｊ３３，ｊ３４の横軸方向のバラツキよりも小さくなる。

次に、図４及び図５に加え、図１１及び図１２を参照して、学習用データ取得部４４によるプロット群Ｊ１の取得処理を説明する。図１１及び図１２は、学習用データ取得処理を例示するフローチャートである。ＥＣＵ４０は、例えば量産されたディーゼルエンジン１の供用中などにおいて、設計上の許容範囲の特性を有するエアフロセンサ３３及び空燃比センサ３５を用いた状態でのディーゼルエンジン１の運転中に、図１１に示される処理を実行する。一例として、学習用データ取得部４４は、基準用データ取得部４５がプロット群Ｊ２を取得した手法と基本的に同様の手法により、プロット群Ｊ１及び取得する。

図１１に示されるように、ＥＣＵ４０は、Ｓ３１及びＳ３４において、Ｓ１１及びＳ１４の第２実測空気量が第１実測空気量とされる点を除き、基本的には図９と同様の処理を行う。したがって、学習用データ取得部４４が図３のプロット群Ｊ１を取得する場合には、図４の黒三角で示されるプロットｊ３１，ｊ３２，ｊ３３，ｊ３４，ｊ８１，ｊ８２は、複数の第１実測空気量に相当し、第１実測空気量と推定空気量との相関データを構成するものということができる。なお、図４では図示しないがプロットＪｎ１，Ｊｎ２などその他のプロットについても同様であり、図１１の処理により取得されたプロットの数を、サンプル数という。

続いて、ＥＣＵ４０は、例えば図１１の処理と並行して、図１２に示される処理を実行する。図１２の処理は、推定空気量区間ごとに行われる。

図１２に示されるように、ＥＣＵ４０は、Ｓ４１において、学習用データ取得部４４により、当該推定空気量区間に属する第１実測空気量のサンプル数が所定値以上であるか否かを判定する。当該推定空気量区間に属する第１実測空気量のサンプル数が所定値以上であると学習用データ取得部４４により判定された場合（Ｓ４１：ＹＥＳ）、ＥＣＵ４０は、Ｓ４２において、学習用データ取得部４４により、当該推定空気量区間における補正対象空気量の取得を行う。

当該推定空気量区間における補正対象空気量の取得としては、例えば、上述の基準空気量の取得の場合と同様にして、図５に示されるように、推定空気量Ｇ３を含む推定空気量区間に属する複数の第１実測空気量（プロットｊ３１，ｊ３２，ｊ３３，ｊ３４等）の頻度分布Ｈ３を取得し、この頻度分布Ｈ３の最頻値（代表値）を当該推定空気量区間の補正対象空気量として取得してもよい。基準空気量の取得と補正対象空気量の取得との両方において同様の上記取得手法（取得処理）を適用することにより、学習制御を行うことを、例えばディーゼルエンジン１の運転状態が定常状態である場合に限定せずに済む。すなわち、ディーゼルエンジン１の運転状態が非定常状態である場合、ディーゼルエンジン１の運転状態が高負荷状態である場合、又は、ＥＧＲガスの還流量がある場合においても、学習制御を有効に行うことが可能となる。

なお、図１２の処理は、推定空気量区間ごとに行われるため、Ｓ４１の判定がＹＥＳとなった都度Ｓ４２の処理が行われる。例えばＳ２１の判定がＹＥＳとなる推定空気量区間が複数の推定空気量区間のうち一部に限られていたとしても、Ｓ２１の判定がＹＥＳとなった当該推定空気量区間において、補正対象空気量の取得が行われる。

以上のようにして取得された基準空気量が図３のプロット群Ｊ２の基準用データとして予めＥＣＵ４０の記憶部に記憶され、補正対象空気量が図３のプロット群Ｊ１の学習用データとなり、これらを用いてエアフロセンサ３３の誤差の補償が行われる。例えば、図３においてプロットＪ１１及びプロットＪ２１に着目すると、プロットＪ１１とプロットＪ２１とは推定空気量が共通しており、プロットＪ２１の実測空気量の値を基準としてプロットＪ１１の実測空気量の値が補正される。なお、その他のプロットＪ１２及びプロットＪ２２等についても同様の対応関係である。

誤差補償部４６による誤差補償処理について、図６及び図７に加え、図１３を参照して説明する。図６は、学習補正値の一例を示す図である。図７は、学習補正値を用いた補正対象空気量の補正の一例を示す図である。図１３は、誤差補償処理を例示するフローチャートである。ＥＣＵ４０は、例えば量産されたディーゼルエンジン１の供用中などにおいて、設計上の許容範囲の特性を有するエアフロセンサ３３及び空燃比センサ３５を用いた状態でのディーゼルエンジン１の運転中に、図１３に示される処理を実行する。図１３の処理は、推定空気量区間ごとに行われる。

図１３に示されるように、ＥＣＵ４０は、Ｓ５１において、誤差補償部４６により、当該推定空気量区間における基準空気量に対する補正対象空気量の乖離量が所定の乖離量閾値以上であるか否かを判定する。当該推定空気量区間における基準空気量に対する補正対象空気量の乖離量が乖離量閾値以上であると誤差補償部４６により判定された場合（Ｓ５１：ＹＥＳ）、ＥＣＵ４０は、Ｓ５２において、誤差補償部４６により、当該推定空気量区間における学習補正値の算出を行う。誤差補償部４６は、例えば、下記式（３）に従って、推定空気量区間ごとに学習補正値を算出する。これにより、例えば図６に示されるように、推定空気量区間ごとに学習補正値Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３，・・・，Ｋ８が算出される。
学習補正値＝基準空気量／補正対象空気量 ・・・（３）

ＥＣＵ４０は、Ｓ５３において、誤差補償部４６により、Ｓ５２で算出した学習補正値を用いて、当該推定空気量区間における補正対象空気量の補正を行う。つまり、誤差補償部４６は、乖離量が乖離量閾値以上である場合に、学習補正値の算出及び当該学習補正値を用いた補正対象空気量の補正を実行する。誤差補償部４６は、例えば、下記式（４）に従って、推定空気量区間ごとに補正対象空気量の補正を実行し、下記誤差補償空気量を算出する。
誤差補償空気量＝補正対象空気量×学習補正値 ・・・（４）

乖離量閾値は、補正対象空気量の補正を実行するか否かを判定するための乖離量の閾値である。乖離量閾値は、推定空気量によらず一律の値であってもよいし、推定空気量に応じて変化する値であってもよい。乖離量閾値は、推定空気量が第１推定空気量閾値以上である場合に、推定空気量が第１推定空気量閾値未満の場合と比べて小さい値であってもよい。第１推定空気量閾値は、乖離量閾値を切替えるための推定空気量の閾値である。第１推定空気量閾値は、例えば、ディーゼルエンジン１の運転状態が高負荷状態であるか否かの境界となるような推定空気量の閾値とすることができる。

なお、図１３の処理は、推定空気量区間ごとに行われるため、Ｓ５１の判定がＹＥＳとなった都度Ｓ５２，Ｓ５３の処理が行われる。例えばＳ５１の判定がＹＥＳとなる推定空気量区間が複数の推定空気量区間のうち一部に限られていたとしても、Ｓ５１の判定がＹＥＳとなった当該推定空気量区間において、学習補正値の算出が行われる。

これにより、例えば図７に示されるように、算出された学習補正値Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３，・・・，Ｋ８のそれぞれが、図３のプロット群Ｊ１（プロットＪ１１，Ｊ１２，Ｊ１３，・・・，Ｊ１８）のそれぞれに適用されることとなり、補正対象空気量に相当する図３のプロット群Ｊ１は、誤差補償空気量に相当する図７のプロット群ＪＬに補正される。具体的には、誤差補償空気量であるプロットＪＬ２が基準空気量であるプロットＪ２２に近づくように補正され、誤差補償空気量であるプロットＪＬ８が基準空気量であるプロットＪ２８に近づくように補正される。

ちなみに、ＥＧＲ率算出部４７は、誤差補償部４６によって学習補正値を用いて補正された補正対象空気量（誤差補償空気量）を吸入空気量として用いてＥＧＲ率を算出する。これにより、エアフロセンサ３３の誤差が補償された新気量でＥＧＲ率が算出されることととなる。

以上説明したように、吸気制御装置１０では、学習用データ取得部４４によって第１実測空気量から補正対象空気量が取得され、基準用データ取得部４５によって第２実測空気量から基準空気量が取得される。誤差補償部４６によって、基準空気量に対する補正対象空気量の乖離量から学習補正値が算出されると共に、当該学習補正値を用いて補正対象空気量が補正されることでエアフロセンサ３３の誤差が補償される。ここで、基準空気量は、ディーゼルエンジン１の運転状態が過渡を含む非定常状態である場合の吸入空気量の検出値を少なくとも含む第２実測空気量から取得されている。したがって、例えばディーゼルエンジン１の運転状態が定常状態である場合に限って学習制御が行われる場合と比較して、エアフロセンサ３３の誤差を補償する学習制御をより広いディーゼルエンジン１の運転領域で有効に行うことが可能となる。特に、吸気制御装置１０では、他、ディーゼルエンジン１の運転状態が高負荷状態、及び、ＥＧＲガスの還流量がある状態においても、学習制御を有効に行うことが可能となる。

なお、ディーゼルエンジン１の運転状態が、例えば高負荷状態であり且つＥＧＲガスの還流量がある状態では、ディーゼルエンジン１の負荷が高負荷状態ではない場合と比較して、インテークマニホールド１２の圧力が高くなること等により、燃焼室４に還流可能なＥＧＲガスが制限される。その結果、ディーゼルエンジン１の負荷が高負荷状態である場合（図８中の点ＨＬ参照）には、ディーゼルエンジン１の負荷が高負荷状態ではない場合（図８中の点ＬＬ参照）と比較して、燃焼室４での実際のＥＧＲ率が小さくなると共に、ＥＧＲ率の変化に対するＮＯｘ排出量の増減の感度が高くなる傾向がある。このような傾向があることから、例えば排気ガスの規制強化に伴って、ディーゼルエンジン１の負荷が高負荷状態ではない場合に許容できていたエアフロセンサ３３の検出値の誤差が、ディーゼルエンジン１の負荷が高負荷状態である場合には許容できなくなる可能性があり、排気のロバスト性を担保することが難しくなるおそれがある。この点、吸気制御装置１０によれば、学習制御をより広いディーゼルエンジン１の運転領域で有効に行うことができるため、このようなエアフロセンサ３３の誤差によるＥＧＲ率の変化を抑制し、エアフロセンサ３３の検出誤差に起因する排気ガス性能の悪化の抑制を図ることが可能となる。その結果、例えば、ＥＧＲ過多による黒煙の発生の抑制、ＰＭの排出の抑制、及び、ＰＭ再生のインターバルの長期化などが見込まれ、長期的な排気ガス性能及び燃費性能の向上に寄与することが期待される。更に、ＮＯｘ排出量の増加の抑制によってＳＣＲ２３への添加弁３６からの尿素の添加の頻度低下が見込まれ、尿素の消費量の低減にもつながることが期待される。

吸気制御装置１０では、誤差補償部４６は、乖離量が乖離量閾値以上である場合に、学習補正値の算出及び当該学習補正値を用いた補正対象空気量の補正を実行する。乖離量閾値は、推定空気量が第１推定空気量閾値以上である場合に、推定空気量が第１推定空気量閾値未満の場合と比べて小さい値である。これにより、推定空気量が第１推定空気量閾値以上である場合には、推定空気量が第１推定空気量閾値未満の場合と比べて、学習補正値の算出及び補正対象空気量の補正が行われ易くなる。そのため、推定空気量が第１推定空気量閾値以上の場合（例えばディーゼルエンジン１の運転状態が高負荷状態の場合）において、より確実に学習制御を行うことが可能となる。

吸気制御装置１０では、推定空気量区間の大きさは、推定空気量が第２推定空気量閾値以上である場合に、推定空気量が第２推定空気量閾値未満の場合と比べて小さい値である。これにより、推定空気量が第２推定空気量閾値以上である場合には、推定空気量が第２推定空気量閾値未満の場合と比べて推定空気量区間の範囲が狭くなるため、補正対象空気量を取得するための複数の第１実測空気量のバラツキ及び基準空気量を取得するための複数の第２実測空気量のバラツキが小さくなる。そのため、推定空気量が第２推定空気量閾値以上の場合（例えばディーゼルエンジン１の運転状態が高負荷状態の場合）において、より精度良く学習制御を行うことが可能となる。

吸気制御装置１０では、排気ガスの一部をＥＧＲガスとしてディーゼルエンジン１の吸気通路１３に還流させるＥＧＲユニット２４と、ディーゼルエンジン１の吸気圧力を検出するブースト圧センサ３４と、吸入空気量と吸気圧力とに基づいて、ディーゼルエンジン１のＥＧＲ率を算出するＥＧＲ率算出部４７と、を更に備えている。ＥＧＲ率算出部４７は、誤差補償部４６によって学習補正値を用いて補正された補正対象空気量を吸入空気量として用いてＥＧＲ率を算出する。これにより、エアフロセンサ３３の誤差を補償しない場合と比較して、より高精度にＥＧＲ率を算出することができる。

［変形例］
以上、本発明に係る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限られるものではない。

上記実施形態では、誤差補償部４６は、乖離量が乖離量閾値以上である場合に、学習補正値の算出及び当該学習補正値を用いた補正対象空気量の補正を実行したが、これに限定されず、例えば学習補正値の算出と補正対象空気量の補正とで別の閾値を用いた判定をそれぞれ行ってもよいし、車両Ｔの積算走行距離又はディーゼルエンジン１の運転積算時間等に基づいて、学習補正値の算出と補正対象空気量の補正とを行うようにしてもよい。

上記実施形態では、推定空気量算出部４３は、上記式（１）に従って推定空気量を算出したが、これに限定されず、例えば式（１）に別の補正項などを追加してもよい。

上記実施形態では、ＥＧＲ率算出部４７は、上記式（２）に従ってＥＧＲ率を算出したが、これに限定されず、例えば式（２）に別の補正項などを追加してもよい。

上記実施形態では、誤差補償部４６は、上記式（３）に従って推定空気量区間ごとに学習補正値を算出したが、これに限定されず、例えば式（３）に別の補正項などを追加してもよいし、式（３）のような基準空気量と補正対象空気量との比率ではなく、基準空気量と補正対象空気量との差分で学習補正値を算出してもよい。

上記実施形態では、誤差補償部４６は、上記式（４）に従って推定空気量区間ごとに補正対象空気量の補正を実行し、誤差補償空気量を算出したが、これに限定されず、例えば式（４）に別の補正項などを追加してもよいし、式（４）のような補正対象空気量に学習補正値を乗算するのではなく、基準空気量と補正対象空気量との差分で算出した学習補正値を加算することで補正対象空気量の補正を実行してもよい。

第２実測空気量は、必ずしもディーゼルエンジン１の運転状態が高負荷状態である場合の吸入空気量の検出値を含んでいなくてもよい。第２実測空気量は、必ずしもＥＧＲガスの還流量がある状態の吸入空気量の検出値を含んでいなくてもよい。

上記実施形態では、ＥＧＲ率算出部４７は、誤差補償部４６によって学習補正値を用いて補正された補正対象空気量（誤差補償空気量）を吸入空気量として用いてＥＧＲ率を算出したが、誤差補償空気量の用途は、これに限定されない。例えば、誤差補償空気量は、ＥＧＲユニット２４の制御のための他のパラメータの計算に用いられてもよいし、あるいは吸入空気量を計算に用いるその他の制御に適用されてもよい。

上記実施形態では、排気通路１５にＤＯＣ２１、ＤＰＦ２２、及びＳＣＲ２３が設けられていたが、これらの少なくとも一つが省略されていたり、一体的に構成されていたりしてもよい。

上記実施形態では、ブースト圧センサ３４でインテークマニホールド１２の吸気圧を検出したが、ＥＧＲガス分の圧力が反映される箇所であれば、吸気管１３ａの吸気圧を検出してもよい。

上記実施形態では、アクセル開度センサ３１でエンジンの負荷を検出したが、その他の車載センサを用いてエンジンの負荷を検出してもよいし、車両Ｔの車両制御（例えばクルーズコントロール等）からの要求トルクとしてエンジンの負荷を検出してもよい。

上記実施形態では、内燃機関としてディーゼルエンジン１を例示したが、例えばガソリンエンジン等、その他の内燃機関であってもよい。

１…ディーゼルエンジン（内燃機関）、１０…吸気制御装置、１３…吸気通路、２４…ＥＧＲユニット、３１…アクセル開度センサ（負荷検出部）、３２…エンジン回転数センサ（回転数検出部）、３３…エアフロセンサ（空気量センサ）、３４…ブースト圧センサ（吸気圧力センサ）、３５…空燃比センサ、４２…燃料噴射量算出部、４３…推定空気量算出部、４４…学習用データ取得部、４５…基準用データ取得部、４６…誤差補償部、４７…ＥＧＲ率算出部。

Claims (4)

1. 内燃機関の吸入空気量を検出する空気量センサの誤差を補償する学習制御を行う吸気制御装置であって、
   前記内燃機関の回転数を検出する回転数検出部と、
   前記内燃機関の負荷を検出する負荷検出部と、
   前記内燃機関の排気ガスの空燃比を検出する空燃比センサと、
   前記回転数と前記負荷とに基づいて、前記内燃機関の燃料噴射量を算出する燃料噴射量算出部と、
   前記空燃比と前記燃料噴射量とに基づいて、前記吸入空気量の推定値である推定空気量を算出する推定空気量算出部と、
   前記空気量センサによる前記吸入空気量の検出値である第１実測空気量と前記推定空気量との相関データに基づいて、所定の推定空気量区間に属する複数の前記第１実測空気量の代表値である補正対象空気量を前記推定空気量区間ごとに取得する学習用データ取得部と、
   前記内燃機関の運転状態が過渡を含む非定常状態である場合の前記吸入空気量の検出値を少なくとも含む第２実測空気量と前記推定空気量との相関データに基づいて、前記推定空気量区間に属する複数の前記第２実測空気量の代表値である基準空気量を前記推定空気量区間ごとに取得する基準用データ取得部と、
   前記基準空気量に対する前記補正対象空気量の乖離量から学習補正値を算出すると共に、当該学習補正値を用いて前記補正対象空気量を補正することで前記誤差を補償する誤差補償部と、を備える、吸気制御装置。
2. 前記誤差補償部は、前記乖離量が乖離量閾値以上である場合に、前記学習補正値の算出及び当該学習補正値を用いた前記補正対象空気量の補正を実行し、
   前記乖離量閾値は、前記推定空気量が第１推定空気量閾値以上である場合に、前記推定空気量が前記第１推定空気量閾値未満の場合と比べて小さい値である、請求項１に記載の吸気制御装置。
3. 前記推定空気量区間の大きさは、前記推定空気量が第２推定空気量閾値以上である場合に、前記推定空気量が前記第２推定空気量閾値未満の場合と比べて小さい値である、請求項１又は２に記載の吸気制御装置。
4. 前記排気ガスの一部をＥＧＲガスとして前記内燃機関の吸気通路に還流させるＥＧＲユニットと、
   前記内燃機関の吸気圧力を検出する吸気圧力センサと、
   前記吸入空気量と前記吸気圧力とに基づいて、前記内燃機関のＥＧＲ率を算出するＥＧＲ率算出部と、
   を更に備え、
   前記ＥＧＲ率算出部は、前記誤差補償部によって前記学習補正値を用いて補正された前記補正対象空気量を前記吸入空気量として用いて前記ＥＧＲ率を算出する、請求項１〜３の何れか一項に記載の吸気制御装置。

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