JP2023131994A - 内燃機関の制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】スロットル弁の詰まり度合の学習を、演算負荷及びメモリ容量を低減しながら、広い開度領域にわたって精度良く行える内燃機関の制御装置を提供する。【解決手段】本発明では、スロットル弁５の詰まり度合が基準状態のときの第１流量関数（新品時ＫＴＨ、最大詰まり時ＫＴＨ）と、吸入空気量ＧＡＩＲに基づいて推定された第２流量関数（推定ＫＴＨ）を用いて、詰まり率ＫＴＨＣを算出する。所定期間ごとに、第２流量関数とスロットル弁開度ＴＨと組み合わせたサンプル点を取得し（ステップ１）、所定の開度領域ごとに複数のサンプル点を平均して学習点を算出する（図８）。複数の学習点に基づき、第２流量関数特性（推定ＫＴＨ特性）の近似関数（式（８））の係数ａ～ｃを、最小二乗法によって算出し（ステップ４１）、係数ａ～ｃを用いた近似関数で近似された第２流量関数特性と第１流量関数に基づき、詰まり率ＫＴＨＣを算出する。【選択図】図２

Description

本発明は、内燃機関の制御装置に関し、特にスロットル弁の詰まり度合に応じて内燃機関を制御する制御装置に関する。

従来のこの種の内燃機関の制御装置として、例えば特許文献１に開示されたものが知られている。この制御装置では、スロットル弁の開口部への堆積物の詰まり度合（以下「スロットル弁の詰まり度合」という）を表すパラメータとして、スロットル弁の詰まり率が、内燃機関の運転時に算出・学習され、吸入空気量の制御などに用いられる。このため、詰まり率を精度良く学習することは、燃費を向上させ、エネルギ効率の改善を図る上で重要である。

特許文献１におけるスロットル弁の詰まり率の算出・学習方法は、以下のとおりである。まず、内燃機関のアイドル運転中、所定時間ごとに、エアフローメータで検出された吸入空気量などに基づき、実際の流量関数（ＫＴＨ）を推定した推定ＫＴＨを算出し、スロットル弁開度とともにサンプル点として記憶する。内燃機関の運転が終了したときに、スロットル弁の所定の開度領域ごとに、記憶された複数のサンプル点に対し、最小二乗法を適用することによって、推定ＫＴＨを代表する代表点１を算出する。次に、これらの代表点１と、前回の運転サイクルで得られた代表点との加重平均によって、開度領域ごとに代表点２を算出する。そして、算出された複数の代表点２に対し、最小二乗法を適用することによって、スロットル弁の開度に対する推定ＫＴＨの関係を表す近似関数を求める。

一方、スロットル弁の詰まり率を算出する際の基準となる他の流量関数として、スロットル弁に堆積物がまったく堆積していない状態での流量関数である新品時ＫＴＨと、スロットル弁に堆積物が最大限、堆積している状態での流量関数である最大詰まり時ＫＴＨが、スロットル弁の全開度領域にわたり、あらかじめ設定される。そして、これらの新品時ＫＴＨ及び最大詰まり時ＫＴＨと今回の運転サイクルで算出された推定ＫＴＨとの関係から、詰まり率が新たに算出・学習される。以上のように学習された詰まり率は、例えばスロットル弁の目標開度を設定するなど、内燃機関の制御に用いられる。

特許第６７６８０３１号公報

上述した従来の制御装置では、内燃機関の運転中、所定時間ごとに算出したすべての推定ＫＴＨをサンプル点として記憶するとともに、内燃機関の運転終了時に、記憶された多数のサンプル点に対して最小二乗法を適用し、代表点１を算出する。このため、多数のサンプル点を記憶するためのメモリ容量が膨大になるおそれがある。また、最小二乗法による代表点１の算出を、スロットル弁の複数の開度領域ごとにそれぞれ行うとともに、最小二乗法による、全開度領域にわたる推定ＫＴＨを表す近似関数の導出を行うことが必要であり、そのための演算負荷が増大する。

本発明は、以上のような課題を解決するためになされたものであり、スロットル弁の詰まり度合の学習を、そのための演算負荷及びメモリ容量を低減しながら、広い開度領域にわたって精度良く行うことができ、学習された詰まり度合を用いて内燃機関を制御することにより、燃費を向上させ、エネルギ効率の改善を図ることができる内燃機関の制御装置を提供することを目的とする。

この目的を達成するために、請求項１に係る発明による内燃機関の制御装置は、内燃機関３の吸気通路１１に設けられたスロットル弁５の詰まり度合が基準状態にあるときの第１流量関数（実施形態における（以下、本項において同じ）新品時ＫＴＨ、最大詰まり時ＫＴＨ）と、エアフローメータ２２で検出された吸入空気量ＧＡＩＲに基づいて推定された第２流量関数（推定ＫＴＨ）を用いて、スロットル弁５の詰まり度合を表す詰まりパラメータ（詰まり率ＫＴＨＣ）を算出する詰まりパラメータ算出手段（ＥＣＵ２、図２のステップ８、図１２）と、算出された詰まりパラメータを用いて内燃機関３を制御する制御手段（ＥＣＵ２、図１７）と、を備え、詰まりパラメータ算出手段は、内燃機関３の運転中、所定期間ごとに、第２流量関数を算出するとともに、第２流量関数とスロットル弁５の開度（スロットル弁開度ＴＨ）の組み合わせであるサンプル点を取得するサンプル点取得手段（ＥＣＵ２、図２のステップ１）と、スロットル弁５の所定の複数の開度領域ごとに、開度領域に属する複数のサンプル点を平均することによって、学習点を算出する学習点算出手段（ＥＣＵ２、図５のステップ２０、図８）と、複数の開度領域に対してそれぞれ算出された複数の学習点に基づき、スロットル弁５の開度に対する第２流量関数の関係を表す第２流量関数特性（推定ＫＴＨ特性）を近似するための所定の多項式の近似関数（式（８））の係数ａ～ｃを、最小二乗法によって算出する係数算出手段（ＥＣＵ２、図２のステップ７、図１０のステップ４１）と、を有し、算出された係数ａ～ｃを用いた近似関数で近似された第２流量関数特性と、第１流量関数に基づき、詰まりパラメータを算出すること（式（２））を特徴とする。

この制御装置では、第１流量関数（スロットル弁の詰まり度合が基準状態にあるときの流量関数）と、第２流量関数（エアフローメータで検出された吸入空気量に基づいて推定された流量関数）を用いて、スロットル弁の詰まり度合を表す詰まりパラメータが算出され、詰まりパラメータに応じて内燃機関が制御される。

詰まりパラメータの算出は、以下のように行われる。まず、サンプル点取得手段により、内燃機関の運転中、所定期間ごとに、第２流量関数を算出するとともに、第２流量関数とスロットル弁の開度との組み合わせであるサンプル点を取得する。次に、学習点算出手段により、スロットル弁の所定の複数の開度領域ごとに、当該開度領域に属する複数の前記サンプル点を平均することによって、学習点を算出する。次に、係数算出手段により、複数の開度領域に対してそれぞれ算出された複数の学習点に基づき、最小二乗法によって係数を算出する。この係数は、スロットル弁の開度に対する第２流量関数の関係を表す第２流量関数特性を近似するための所定の多項式の近似関数を定義するものである。そして、算出された係数を用いた近似関数で近似された第２流量関数特性と、第１流量関数に基づき、詰まりパラメータが算出される。

以上のように、請求項１の発明によれば、スロットル弁の所定の複数の開度領域ごとに、複数のサンプル点を平均することによって、学習点を算出する。これにより、開度領域ごとに最小二乗法によって推定ＫＴＨの代表点１を算出する従来の場合と比較して、演算負荷とメモリ容量を低減することができる。また、第２流量関数特性を近似する多項式の近似関数の係数を、スロットル弁の複数の開度領域に対してそれぞれ算出された複数の学習点に基づき、最小二乗法によって算出するとともに、そのように近似された第２流量関数特性と第１流量関数に基づき、詰まりパラメータを算出する。これにより、スロットル弁の詰まり率の学習を、広い開度領域にわたって精度良く行うことができる。

請求項２に係る発明は、請求項１に記載の内燃機関の制御装置において、学習点算出手段は、サンプル点が取得されるごとに、複数のサンプル点を逐次平均することによって、学習点を算出すること（図５のステップ２０、図８）を特徴とする。

この構成によれば、学習点の算出は、サンプル点が取得されるごとに、複数のサンプル点を逐次平均することによって行われる。この逐次平均は、前回までのサンプル点数をｎ、前回までの平均値をｘave(n)、今回のサンプル点をｘ(n+1) とした場合、サンプル点が取得されるごとに、今回の平均値ｘave(n+1)を次式（１）によって算出するものである。
ｘave(n+1) ＝（ｎ・ｘave(n)＋ｘ(n+1)）／（ｎ＋１） ・・・ (１)

このように、逐次平均の場合、平均値ｘave(n+1)の算出に必要なデータは、今回のサンプル点ｘ(n+1) の他に、前回までのサンプル点数ｎ及び平均値ｘave(n)だけであり、サンプル点数にかかわらず、サンプル点数ｎと平均値ｘave(n)を逐次、記憶するだけでよい。これにより、多数のサンプル点をすべて記憶し、一括して平均する従来の場合と比較し、メモリ容量を大幅に削減することができる。

請求項３に係る発明は、請求項２に記載の内燃機関の制御装置において、学習点算出手段は、学習点の算出を、内燃機関３の通常運転モードにおいて実行し（図２のステップ５）、係数算出手段は、算出された複数の学習点に基づく近似関数の係数の算出を、停止直後モードにおいて実行し（図２のステップ７）、詰まりパラメータ算出手段は、算出された係数を用いた近似関数に基づく詰まりパラメータの算出を、次回の初期運転モードにおいて実行し（図２のステップ８）、制御手段は、詰まりパラメータを用いた内燃機関３の制御を、次回の通常運転モードにおいて実行することを特徴とする。

この構成によれば、学習点の算出、近似関数の係数の算出、詰まりパラメータの算出、及び内燃機関の制御はそれぞれ、内燃機関の通常運転モード、停止直後モード、次回の初期運転モード及び通常運転モードにおいて実行される。これにより、これらの算出や制御のための処理がそれぞれの運転モードにおいて分散して実行されることによって、処理の負荷を軽減することができる。また、内燃機関の運転モードの間で受け渡すことが必要なデータは、基本的に、通常運転モードと停止直後モードの間では、スロットル弁の開度領域ごとの複数の学習点、停止直後モードと次回の初期運転モードの間では近似関数の係数、初期運転モードと通常運転モードの間では、詰まりパラメータのみであるので、これらのデータの記憶及び受け渡しを非常に小さいメモリ容量で容易に行うことができる。

請求項４に係る発明は、請求項１から３のいずれかに記載の内燃機関の制御装置において、学習点算出手段は、内燃機関３の運転サイクルごとに学習点を算出し、係数算出手段は、今回の運転サイクルにおいて取得されたサンプル点数が所定値未満であるスロットル弁の開度領域が存在するときには、当該開度領域の学習点として、前回の運転サイクルにおいて算出された学習点を用いて、近似関数の係数を算出すること（図１０のステップ４０、図１１）を特徴とする。

この構成では、学習点の算出は、内燃機関の運転サイクルごとに実行される。このため、アイドル運転のみが行われた場合や運転時間が短い場合などには、スロットル弁のある開度領域において、サンプル点がほとんど得られないことがある。このような場合、その開度領域の学習点を少数のサンプル点から算出したときには、学習点の精度が低いことで、その学習点を含む複数の学習点に基づいて算出される近似関数の精度が低下するおそれがある。あるいは、その開度領域の学習点が存在しないものとして、他の開度領域の複数の学習点のみに基づいて近似関数を算出したときには、近似の精度が低いことで、やはり近似関数の精度が低下するおそれがある。一方、スロットル弁の詰まりは堆積物の堆積に起因するため、詰まり度合は通常、急激には変化しない。

このような観点から、本発明によれば、今回の運転サイクルにおいて取得されたサンプル点数が所定値未満であるスロットル弁の開度領域が存在するときには、十分な数のサンプル点が得られていないため、その開度領域の学習点として、前回の運転サイクルにおいて算出された学習点を用いて、近似関数の係数を算出する。これにより、複数の学習点に基づく近似関数による近似の精度と、それに基づく詰まりパラメータの学習精度を、良好に維持することができる。

請求項５に係る発明は、請求項４に記載の内燃機関の制御装置において、詰まりパラメータ算出手段は、内燃機関３の運転中に使用されていないスロットル弁５の低開度側領域又は高開度側領域が存在するときには、低開度側領域又は高開度側領域を詰まりパラメータの学習を禁止する学習禁止領域に設定するとともに、学習禁止領域における詰まりパラメータを、学習禁止領域に隣接する開度領域において算出された詰まりパラメータと同じ値に設定すること（図２のステップ６、図１２のステップ５８、図１５）を特徴とする。

内燃機関の運転状況などによっては、スロットル弁の低開度側領域又は高開度側領域がほとんど使用されない場合がある。例えばスロットル弁の使用が進み、詰まりが進行すると、それに応じてスロットル弁の開度が次第に高開度側にシフトするように制御される結果、低開度領域でのサンプル点数は０になる。この場合、他の開度領域で得られた学習点を用い、スロットル弁の全開度領域を対象として近似関数による近似を行ったときには、学習点のない低開度領域に引きずられ、他の開度領域における近似の精度が低下するおそれがある。

このような観点から、本発明によれば、内燃機関の運転中に使用されていないスロットル弁の低開度側領域又は高開度側領域が存在するときには、低開度側領域又は高開度側領域を学習禁止領域に設定し、詰まりパラメータの学習を禁止する。これにより、学習禁止領域以外の開度領域（以下「学習許可領域」という）で得られた学習点を用い、学習許可領域のみを対象として、近似関数による近似を行うことによって、詰まりパラメータの学習精度を良好に維持することができる。また、学習禁止領域の詰まりパラメータについては、学習禁止領域に隣接する開度領域において算出された詰まりパラメータと同じ値とすることで、支障なく設定することができる。

請求項６に係る発明は、請求項１から５のいずれかに記載の内燃機関の制御装置において、詰まりパラメータ算出手段は、近似関数で近似された第２流量関数特性が右肩下がり部分を有するときに、右肩下がり部分を右肩上がりになるように補正すること（図１２のステップ５７、図１４）を特徴とする。

第２流量関数特性は、スロットル弁の開度に対する第２流量関数の関係を表すため、本来的に右肩上がり（スロットル弁の開度が大きくなるにつれて大きくなる）特性を有する。また、例えば第２流量関数特性に基づいて目標スロットル弁開度を求める場合、第２流量関数特性が左肩上がり（ＴＨ開度が大きくなるにつれて推定ＫＴＨが小さくなる）のときには、目標スロットル弁開度の複数の解が存在するなど、制御ハンチングが生じてしまう。

このような観点から、本発明によれば、近似関数で近似された第２流量関数特性が右肩下がり部分を有するときには、この右肩下がり部分を右肩上がりになるように補正する。これにより、第２流量関数特性が適正な右肩上がりになるとともに、上述した制御ハンチングを回避することができる。

請求項７に係る発明は、請求項１から６のいずれかに記載の内燃機関の制御装置において、サンプル点取得手段は、算出した第２流量関数を、所定の基準回転数＃ＮＥＫＴＣを基準として補正した後、サンプル点として取得すること（図５のステップ１１、図６）を特徴とする。

第２流量関数は、内燃機関の回転数に応じて変化し、回転数が高いほどより大きくなるという特性を有する。この特性を考慮し、本発明によれば、算出した第２流量関数を、所定の基準回転数を基準として補正した後、サンプル点として取得する。この補正により、異なる内燃機関の回転数の条件で算出された第２流量関数を、基準回転数における値に統一して換算でき、それにより、回転数による第２流量関数のばらつきを良好に補償することができる。

請求項８に係る発明は、請求項１から７のいずれかに記載の内燃機関の制御装置において、スロットル弁５からの堆積物の剥がれの発生の有無を判定する剥がれ判定手段（ＥＣＵ２、図１２のステップ６０）をさらに備え、詰まりパラメータ算出手段は、剥がれが発生したと判定されたときに、詰まりパラメータを、スロットル弁５の開度にかかわらず一律に減少側に補正すること（図１２のステップ６１、図１６）を特徴とする。

スロットル弁からの堆積物の剥がれが発生すると、第２流量関数は急激に増加し、スロットル弁の詰まり度合は、どの開度においても急激に減少する。この特性を考慮し、本発明によれば、スロットル弁の剥がれが発生したと判定されたときに、詰まりパラメータを、スロットル弁の開度にかかわらず一律に減少側に補正する。これにより、スロットル弁からの堆積物の剥がれに対応して、詰まりパラメータを適切に補正することができる。

本発明を適用した内燃機関と制御装置を概略的に示す図である。 スロットル弁の詰まり率の算出処理を示すフローチャートである。 推定ＫＴＨ、新品時ＫＴＨ、最大詰まり時ＫＴＨ及び詰まり率の関係を示す図である。 スロットル弁の開度領域、サンプル点及び学習点の関係を説明するための図である。 学習点の算出処理を示すフローチャートである。 サンプル点（推定ＫＴＨ）に対する回転数補正の方法を説明するための図である。 サンプル点（推定ＫＴＨ）が誤差の大きいノイズ点であるときに、サンプル点を許容範囲内に制限する方法を説明するための図である。 サンプル点の逐次平均処理を示すフローチャートである。 スロットル弁の低開度側の学習禁止領域を設定する方法を説明するための図である。 近似関数の係数の算出処理を示すフローチャートである。 サンプル点が得られていないスロットル弁の開度領域に学習点を補充する方法を説明するための図である。 近似関数の係数の算出処理を示すフローチャートである。 初回学習時における詰まり率の設定方法を説明するための図である。 推定ＫＴＨ特性に対する右肩上がり補正の方法を説明するための図である。 低開度側の学習禁止領域を設定したときの詰まり率の設定方法を説明するための図である。 スロットル弁に剥がれが発生したときの詰まり率の設定方法を説明するための図である。 目標スロットル弁開度の算出処理を示すフローチャートである。 目標標流量関数に応じて目標スロットル弁開度を設定する方法を説明するための図である。

以下、図面を参照しながら、本発明の好ましい実施形態を詳細に説明する。図１に示す内燃機関（以下「エンジン」という）３は、例えば車両（図示せず）に動力源として搭載されており、複数の気筒（図示せず）を有する。エンジン３には、燃料を噴射する燃料噴射弁４と、空気（新気）が流れる吸気通路１１、排気ガスが流れる排気通路１２、排気ガスの一部が吸気通路１１にＥＧＲガスとして還流するＥＧＲ通路１３が、設けられている。

吸気通路１１は、吸気マニホルドの複数の分岐部を介して、エンジン３の各気筒に接続されている。排気通路１２は、排気マニホルドの複数の分岐部を介して、エンジン３の各気筒に接続されている。ＥＧＲ通路１３は、エンジン３の気筒をバイパスし、吸気通路１１と排気通路１２に接続されている。

ＥＧＲ通路１３には、ＥＧＲ弁１４が設けられている。ＥＧＲ弁１４は、例えば直流モータで構成されたＥＧＲモータ１５に接続されている。ＥＧＲ弁１４の開度は、ＥＧＲモータ１５に供給される駆動電流のデューティ比を後述するＥＣＵ（電子制御ユニット）２で調整することによって制御され、それにより、ＥＧＲガスの流量が制御される。

吸気通路１１内には、回動自在のスロットル弁５が設けられている。スロットル弁５は、アクチュエータとしてＴＨモータ７に、駆動機構８を介して接続されている。駆動機構８は、複数のギヤ（図示せず）を組み合わせたものである。ＴＨモータ７は、例えば直流モータで構成されている。スロットル弁５の開度は、ＴＨモータ７に供給される駆動電流のデューティ比をＥＣＵ２で調整することによって制御され、それにより、エンジン３の気筒に吸入される吸入空気量が制御される。

吸気通路１１には、スロットル弁５の閉じ側への回動を制限するためのストッパ１０が設けられている。スロットル弁５がストッパ１０に当接している状態の開度が、スロットル弁５の全閉開度である。また、ＴＨモータ７が駆動されていない状態では、スロットル弁５は、全閉開度から若干開いた開度に位置する。

スロットル弁５には、スロットル弁開度センサ２１が設けられ、吸気通路１１内のスロットル弁５よりも上流側には、エアフローメータ２２が設けられている。スロットル弁開度センサ２１は、スロットル弁５の開度（スロットル弁開度）ＴＨを検出し、その検出信号をＥＣＵ２に出力する。エアフローメータ２２は、吸気通路１１を流れる空気の流量を、吸入空気量ＧＡＩＲとして検出し、その検出信号をＥＣＵ２に出力する。ＥＣＵ２は、入力された吸入空気量ＧＡＩＲに基づき、その平均値である吸入空気量平均値ＧＡＩＲＡＶＥを算出する。

また、スロットル弁５の上流側には、第１圧力センサ２３が設けられ、スロットル弁５の下流側には、第２圧力センサ２４及び吸気温センサ２５が設けられている。第１及び第２圧力センサ２３、２４は、スロットル弁５の上流側及び下流側における吸気通路１１内の圧力をそれぞれ、スロットル前圧ＰＡＡＣ及びインマニ圧ＰＢＡとして検出する。吸気温センサ２５は、スロットル弁５の下流側における吸気通路１１内の温度（吸気温）ＴＡを検出する。これらの検出信号は、ＥＣＵ２に入力される。

また、ＥＣＵ２には、回転数センサ２６から、エンジン３の回転数（以下「エンジン回転数」という）ＮＥを表す検出信号が、ＥＧＲ弁開度センサ２７から、ＥＧＲ弁１４の開度を表す検出信号が、アクセル開度センサ２８から、車両のアクセルペダル（図示せず）の開度（アクセル開度）ＡＰを表す検出信号が、それぞれ入力される。

ＥＣＵ２は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、及び入出力インターフェース（いずれも図示せず）などから成るマイクロコンピュータで構成され、ＩＧ（イグニッション）スイッチ３１がＯＮ状態であるエンジン３の運転中と、ＩＧスイッチ３１がＯＦＦされたエンジン３の停止直後において、作動するように構成されている。上記のＲＡＭには、サンプル点を記憶するためのリングバッファが設けられている。

ＥＣＵ２は、前述した各種のセンサ２１～２８からの検出信号などに応じ、ＲＯＭに記憶された制御プログラムに従って、燃料噴射弁４による燃料噴射の制御やスロットル弁５による吸入空気量の制御を含むエンジン制御を実行する。本実施形態では特に、スロットル弁５の開口部における堆積物の詰まり度合を表す詰まりパラメータとして、エンジン３の運転サイクルごとに、スロットル弁５の詰まり率ＫＴＨＣを算出（学習）するとともに、算出した詰まり率ＫＴＨＣに応じて、目標スロットル弁開度を設定するなどのエンジン制御を実行する。本実施形態では、ＥＣＵ２によって、詰まりパラメータ算出手段、制御手段、サンプル点取得手段、学習点算出手段、係数算出手段、及び剥がれ判定手段が構成されている。

図２は、スロットル弁５の詰まり率ＫＴＨＣの算出処理を示す。同図に示すように、本処理は、エンジン３の通常の運転中（通常運転モード）から、ＩＧスイッチ３１がＯＦＦされ、エンジン３が停止した直後の期間（停止直後モード）と、エンジン３の次回の運転サイクルのためにＩＧスイッチ３１がＯＮされた後の初期の期間（初期運転モード）を、一連のサイクルとして実行される。

通常運転モードにおけるステップ１～ステップ４（Ｓ１～Ｓ４）の処理は、所定時間ごとに繰り返し実行される。まずステップ１では、推定ＫＴＨを算出する。この推定ＫＴＨは、スロットル弁５における実際の流量関数を、第２流量関数として推定したものであり、公知のノズルの式に、検出された吸入空気量平均値ＧＡＩＲＡＶＥ、スロットル前圧ＰＡＡＣ、インマニ圧ＰＢＡ及び吸気温ＴＡを適用することによって算出される。算出された推定ＫＴＨは、そのときのスロットル弁開度ＴＨと組み合わされ、サンプル点（ＴＨ，推定ＫＴＨ）として記憶される。

本実施形態では、推定ＫＴＨの他に、スロットル弁５の詰まり率ＫＴＨＣを算出する際の基準となる第１流量関数として、新品時ＫＴＨと最大詰まり時ＫＴＨが用いられる。新品時ＫＴＨは、スロットル弁５の開口部に堆積物がまったく堆積していない条件での流量関数、最大詰まり時ＫＴＨは、スロットル弁５の開口部に堆積物が最大限、堆積している条件での流量関数である。新品時ＫＴＨ及び最大詰まり時ＫＴＨはそれぞれ、実験などによりスロットル弁開度ＴＨ及びエンジン回転数ＮＥに応じてあらかじめマップ化され（図示せず）、ＲＯＭに記憶されている。

スロットル弁５の詰まり率ＫＴＨＣは、これらの３つの流量関数（ＫＴＨ）を用い、次式（２）によって算出される。
ＫＴＨＣ＝（推定ＫＴＨ－新品時ＫＴＨ）／（最大詰まり時ＫＴＨ－新品時ＫＴＨ）
・・・（２）
また、これら４つのパラメータの関係は、図３のように示される。

図２に戻り、上記ステップ１に続くステップ２では、詰まり率ＫＴＨＣの学習許可判定を行う。後述するように、この詰まり率ＫＴＨＣの学習（以下、適宜「詰まり学習」という）は、ステップ１で取得された複数のサンプル点に基づき、スロットル弁開度ＴＨの領域（以下、適宜「ＴＨ領域」という）ごとに、複数のサンプル点の代表点である１つの学習点を算出し（図４参照）、次に、これらの複数の学習点を近似する近似関数の係数を算出するとともに、この近似関数で近似された推定ＫＴＨ特性と上記式（２）に基づき、詰まり率ＫＴＨＣを算出することによって行われる。

ステップ２の判定では、次の学習条件Ａ～Ｅがすべて成立しているときに、詰まり学習が許可され、学習許可フラグＦ＿ＫＴＨＣＣＮＤが「１」にセットされる。
Ａ．スロットル弁５の前後圧力比（＝インマニ圧ＰＢＡ／スロットル弁前圧ＰＡＡＣ）が、所定値以下であること
Ｂ．スロットル弁開度ＴＨが所定開度以下であること
Ｃ．エアフローメータ２２が活性化していること
Ｄ．エンジン回転数ＮＥが所定回転数以下であること
Ｅ．推定ＫＴＨの変化量（推定ＫＴＨの今回値と前回値の差の絶対値）が所定値以下である状態が、所定時間、継続していること

次に、ステップ３において、学習許可フラグＦ＿ＫＴＨＣＣＮＤが「１」であるか否かを判別する。この答えがＮＯで、詰まり学習が許可されていないときには、学習点の新たな算出は行わず、学習点を以前の学習点にホールドする（ステップ４）。

一方、ステップ３の答えがＹＥＳで、詰まり学習が許可されているときには、ステップ５に進み、学習点を算出する。図５はその算出処理を示す。この処理では、まずステップ１１において、ステップ１で取得されたサンプル点（推定ＫＴＨ）に対して、ＮＥ（回転数）補正を行う。このＮＥ補正は、エンジン回転数ＮＥが高くなるにつれて、推定ＫＴＨがより大きくなるという特性を考慮したものであり、例えば以下のように行われる（図６参照）。

・図６は、今回ＮＥ（今回のエンジン回転数）が１５００ｒｐｍの場合の例であり、今回ＮＥでの推定ＫＴＨがステップ１において算出される（同図（ａ）の点ａ）。
・次に、算出した今回ＮＥでの推定ＫＴＨと、今回ＮＥでの新品時ＫＴＨ及び最大詰まり時ＫＴＨを用い、前記式（２）によって詰まり率ＫＴＨＣを算出する（点ｂ（例えば０．２））。
・次に、同図（ｂ）に示すように、この今回ＮＥでの詰まり率ＫＴＨＣを維持したまま（点ｃ）、所定の基準回転数＃ＮＥＫＴＨＣでの新品時ＫＴＨ及び最大詰まり時ＫＴＨを用い、次式（３）によって、基準回転数＃ＮＥＫＴＨＣでの推定ＫＴＨに換算する（点ｄ）。
推定ＫＴＨ＝（１－ＫＴＨＣ）×新品時ＫＴＨ＋ＫＴＨＣ×最大詰まり時ＫＴＨ
・・・（３）

基準回転数＃ＮＥＫＴＨＣは、ＮＥ補正の基準となる所定のエンジン回転数であり、式（３）は、前記式（２）を推定ＫＴＨについて表したものである。以上のＮＥ補正により、異なるエンジン回転数ＮＥにおいて得られた推定ＫＴＨを、詰まり率ＫＴＨＣを維持した状態で、基準回転数ＮＥＫＴＨＣにおける推定ＫＴＨに統一して換算でき、それにより、エンジン回転数ＮＥによる推定ＫＴＨのばらつきを良好に補償することができる。

図５に戻り、上記ステップ１１に続くステップ１２では、詰まり率ＫＴＨＣの初回学習が完了しているか否かを判別する。この答えがＮＯのとき、例えば今回がＥＣＵ２を交換した後の最初の運転サイクルに相当するなどの理由から、今回の詰まり学習が初回学習に相当するときには、後述するステップ１４にそのまま進む。

一方、ステップ１２の答えがＹＥＳで、今回の詰まり学習が、初回学習後に相当するときには、ステップ１３において、推定ＫＴＨのリミット処理を実行する。このリミット処理は、ステップ１１で補正された推定ＫＴＨが誤差の大きいノイズ点であるときに、これを許容範囲内に制限するためのものであり、例えば以下のように行われる（図７参照）。
・まず、前回の運転サイクル（Ｄ／Ｃ）において得られた推定ＫＴＨ特性に対し、所定の許容幅（例えば推定ＫＴＨの８％）を加算及び減算することによって、上限ＫＴＨ及び下限ＫＴＨをそれぞれ設定する。
・次に、今回の推定ＫＴＨが、上限ＫＴＨと下限ＫＴＨで規定される許容範囲から外れているときには、この推定ＫＴＨが誤差の大きいノイズ点であるとして、推定ＫＴＨを外れた側の上限ＫＴＨ又は下限ＫＴＨに設定し、制限する。

以上のように、推定ＫＴＨが誤差の大きいノイズ点である場合、推定ＫＴＨを上限ＫＴＨ又は下限ＫＴＨで制限するので、推定ＫＴＨのばらつきの影響を抑制し、学習点の精度及び詰まり率ＫＴＨＣの学習精度を高めることができる。

図５に戻り、前記ステップ１２の答えがＮＯで、今回の詰まり学習が初回学習に相当するとき、又はステップ１３に引き続き、ステップ１４では、サンプル点のディレイ処理を実行する。この場合のサンプル点は、スロットル弁開度ＴＨと、ステップ１１、１３で補正及び／又は制限された推定ＫＴＨとの組み合わせで構成されている。

このディレイ処理の趣旨は、次のとおりである。例えば、スロットル弁開度ＴＨが安定状態から増加するのに伴い、詰まり学習の条件が不成立になった場合（以下「学習条件離脱時」という）には、その直前において、推定ＫＴＨがスロットル弁開度ＴＨに対して遅れて変化し、両者の関係が安定状態での関係からずれるため、この関係に基づいて算出される詰まり率ＫＴＨＣの学習精度が低下するおそれがある。以上の点を考慮し、学習条件離脱時に学習点を算出する際、その直前に得られたサンプル点を除外することにしたものであり、そのためにディレイ処理が行われる。

このディレイ処理は、例えばＥＣＵ２のＲＡＭ内のリングバッファを用いて行われる。具体的には、ステップ１４において、今回得られたサンプル点（ＴＨ、推定ＫＴＨ）をリングバッファ（バッファ数＝Ｎ）の番号１のバッファに記憶させると同時に、番号ｎのバッファに記憶されていたサンプル点を、それぞれ番号ｎ＋１のバッファにシフトする。この処理を繰り返すことによって、最大番号Ｎのバッファには、現時点から所定時間（本処理の実行間隔×（Ｎ－１））前に得られたサンプル点が記憶される。したがって、サンプル点を、番号Ｎのバッファから読み出すことによって、所定時間、遅らせることができ、学習条件離脱時に、その直前の所定時間内に得られたサンプル点を確実に除外することができる。

図５に戻り、前記ステップ１４に続くステップ１５では、ステップ弁５の「剥がれ」（スロットル弁５の開口部からの堆積物の離脱）が発生しているか否かを判定する。この剥がれの判定は、例えば図２のステップ１で算出される推定ＫＴＨの今回値と前回値との差が判定用の所定値よりも大きいときに、推定ＫＴＨが急激に減少していることで、剥がれが発生したと判定される。

ステップ１５の答えがＹＥＳで、剥がれが発生したと判定されたときには、それまでに算出された推定ＫＴＨの信頼性が乏しいと推定されるため、ステップ１６において、記憶されていたサンプル点をクリアする。

一方、ステップ１５の答えがＮＯのときには、ステップ１７において、スロットル弁開度センサ２１やＥＧＲ弁開度センサ２７などのセンサ類の異常が検知されたことなどにより、詰まり学習が禁止されているか否かを判別する。この答えがＹＥＳのときには、センサ類の検出精度が低いことで、それまでに算出された推定ＫＴＨの精度が低いおそれがあるため、前記ステップ１６に進み、サンプル点をクリアする。

一方、前記ステップ１７の答えがＮＯのとき、すなわち、剥がれが発生しておらず、かつスロットル弁開度センサ２１などのセンサ類の異常検知に伴う学習禁止がされていないときには、ステップ１８において、学習許可フラグＦ＿ＫＴＨＣＣＮＤが「１」であるか否かを判別する。この答えがＮＯで、詰まり学習が許可されていないときには、ステップ１９に進み、学習点の算出は行わず、サンプル点を以前のサンプル点にホールドする。

一方、ステップ１８の答えがＹＥＳで、詰まり学習が許可されているときには、ステップ２０において、スロットル弁５の開度領域ごとに、複数のサンプル点を逐次平均することによって、学習点を算出する。

このように複数のサンプル点の平均を逐次平均によって行うのは、以下のように、メモリ容量を削減するためである。まず、複数のデータ値(ｘ(1) … ｘ(n)、ｘ(n+1)) があるとき、その平均値ｘave(n+1) は、次式によって算出される。
ｘave(n+1) ＝（ｘ(1)＋ … ＋ｘ(n)＋ｘ(n+1)）／(ｎ＋１) ・・・（４）
＝（ｎ・（ｘ(1)＋ … ＋ｘ(n)）／ｎ＋ｘ(n+1)）／（ｎ＋１）
＝（ｎ・ｘave(n)＋ｘ(n+1)）／（ｎ＋１） ・・・ (５)

式（４）は、すべてのデータ値（ｘ(1)～ｘ(n+1)）を用いて、平均値ｘave(n+1)を一括計算する一般的な算出式である。この場合には、平均値ｘave(n+1)の算出のために、すべてのデータ値を記憶しておく必要がある。このため、サンプル点の平均計算に用いた場合、サンプル点数が非常に大きいときには、必要なメモリ容量が膨大になるおそれがある。

これに対し、上記式（５）は、前回までの平均値ｘave(n)と今回のデータ値ｘ(n+1) から、今回の平均値ｘave(n+1)を逐次計算するものである。この場合には、平均値ｘave(n+1)の算出のために、すべてのデータ値を記憶する必要はなく、前回までの平均値ｘave(n)と、データ数ｎと、今回のデータ値ｘ(n+1) があればよい。したがって、このような逐次計算をサンプル点の平均計算に用いることによって、サンプル点数にかかわらず、メモリ容量を大幅に削減することができる。

図８は、上記ステップ２０で実行されるサンプル点の逐次平均処理を示す。この処理では、まずステップ２１において、ＲＡＭのリングバッファから、今回のサンプル点であるスロットル弁開度ＴＨ（ｎ＋１）及びＫＴＨ（ｎ＋１）を読み出す。次に、読み出したスロットル弁開度ＴＨ（ｎ＋１）が属するＴＨ領域を特定する（ステップ２２）。次に、特定されたＴＨ領域用に記憶されている、前回までのスロットル弁開度平均値ＴＨａｖｅ（ｎ）、推定ＫＴＨ平均値ＫＴＨａｖｅ（ｎ）及びサンプル点数ｎを読み出す（ステップ２３）。

次に、上記のパラメータを用い、前記式（５）に基づく次式（６）及び（７）によって、今回のスロットル弁開度平均値ＴＨａｖｅ（ｎ＋１）及びＫＴＨ平均値ＫＴＨａｖｅ（ｎ＋１）をそれぞれ算出する（ステップ２４、２５）。
ＴＨａｖｅ（ｎ＋１）
＝ （ｎ・ＴＨａｖｅ（ｎ）＋ＴＨ（ｎ＋１））／（ｎ＋１） ・・・ (６)
ＫＴＨａｖｅ（ｎ＋１）
＝ （ｎ・ＫＴＨａｖｅ（ｎ）＋ＫＴＨ（ｎ＋１））／（ｎ＋１） ・・・ (７)

そして、学習条件が成立している状態で、以上の処理を繰り返すことによって、ＴＨ領域ごとに、ＴＨａｖｅ値とＫＴＨａｖｅ値の組み合わせである１つの学習点（ＴＨａｖｅ、ＫＴＨａｖｅ）が、最終的に算出される（図４参照）。

図２に戻り、上記のように通常運転モードにおいて学習点が算出された後、イグニッションスイッチ３１がオフされた停止直後モードでは、まずステップ６において、学習禁止領域を設定する。その趣旨は次のとおりである。例えば、スロットル弁５の使用が進み、詰まりが進行すると、それによる吸入空気量の不足分を補うように、スロットル弁５が高開度側に制御されることで、低ＴＨ領域での使用頻度が０になる場合がある。この場合には、低ＴＨ領域におけるサンプル点数が０になるため、低ＴＨ領域での学習点の学習精度が低下するだけでなく、他のＴＨ領域における詰まり率ＫＴＨＣの学習精度に悪影響を及ぼすおそれがあることから、低ＴＨ領域での学習を禁止することにしたものである。

この学習禁止領域の設定は、例えば図９に示すようにして行われる。まず、流量関数の低流量側の使用限界に相当する所定のＫＴＨ下限値ＫＴＨｍｉｎを表す線と、直前の通常運転モードで得られた複数の学習点に基づく推定ＫＴＨ特性を表す線との交点に相当するスロットル弁開度ＴＨを、学習下限開度ＴＨＬＭＴとして求める。そして、この学習下限開度ＴＨＬＭＴが属するＴＨ領域と、より低開度側のＴＨ領域とを併せて、学習禁止領域に設定するとともに、学習禁止領域よりも高開度側のＴＨ領域を学習許可領域に設定する。

このような領域設定が行われると、学習点に基づく近似関数による推定ＫＴＨ特性の近似や、推定ＫＴＨ特性に基づく詰まり率ＫＴＨＣの学習が、学習禁止領域では禁止され、学習許可領域に限定して実行される。この場合、学習禁止領域の各ＴＨ領域における詰まり率ＫＴＨＣは、図１５に示すように、学習禁止領域に隣接する学習許可領域の詰まり率ＫＴＨＣと同じ値に設定される。

図２に戻り、停止直後モードにおける前記ステップ６に続くステップ７では、近似関数の係数を算出する。この近似関数は、スロットル弁開度ＴＨに対する推定ＫＴＨの関係を表す推定ＫＴＨ特性を近似するものであり、本実施形態では、次の２次多項式（８）が用いられる。
推定ＫＴＨ ＝ ａ・ＴＨ^２ ＋ ｂ・ＴＨ ＋ ｃ ・・・ (８)

図１０は、この係数の算出処理を示す。後述するように、本処理では、所定の条件が成立しているときに、ＴＨ領域ごとに算出された複数の学習点に基づき、近似関数の係数ａ～ｃを算出（同定）し、近似関数を更新するとともに、学習条件が成立していないときには、原則として、係数ａ～ｃを新たに算出せず、ホールド又は初期化する。

本処理では、まずステップ３１において、今回の停止直後モードにおいて、近似関数の係数ａ～ｃ（以下、適宜「係数」という）が算出済みであるか否かを判別する。この答えがＹＥＳのときには、係数のさらなる算出は行わないものとし、本処理をそのまま終了する。すなわち、係数の算出は、停止直後モードにおいて１回のみ実行される。

上記ステップ３１の答えがＮＯのときには、ステップ３２に進み、サービス点検などにおいてスロットル弁５の洗浄が行われたか否かを判定する。この判定では、例えば、現在得られているＴＨ領域ごとの複数の詰まり率ＫＴＨＣから、最大値ＫＴＨＣＭＡＸを決定するとともに、決定した最大値ＫＴＨＣＭＡＸが所定値よりも小さいときに、洗浄が行われたと判定する。この答えがＹＥＳのときには、スロットル弁５の洗浄によって、実際の流量関数が新品同様になったとして、ステップ３３に進み、近似関数の係数をスロットル弁５が新品の場合の相当値に初期化する。

上記ステップ３２の答えがＮＯのときには、ステップ３４に進み、スロットル弁開度センサ２１などのセンサ類の異常が検知されているか否かを判別する。この答えがＹＥＳのときには、センサ類の検出精度が低いことで、直前の通常運転モードにおいて得られたサンプル点や学習点の精度が低いおそれがあるため、ステップ３５において、係数を新たに算出することなく、前回の運転サイクルで得られた前回値にホールドする。

上記ステップ３４の答えがＮＯのときには、今回の運転サイクルで得られたサンプル点数が、いずれのＴＨ領域においても所定値未満で不足しているか否か（ステップ３６）、及びスロットル弁５の剥がれが発生しているか否か（ステップ３７）を、それぞれ判別する。その結果、いずれのＴＨ領域でもサンプル点数が不足しており、かつ剥がれが発生していないときには、いずれのＴＨ領域の学習点も精度が低いおそれがあるため、前記ステップ３５に進み、係数を新たに算出することなく、前回値にホールドする。

一方、上記以外のとき、すなわち、少なくとも一部のＴＨ領域においてサンプル点数が足りているとき、又は剥がれが発生しているときには、ステップ３８に進み、詰まり率ＫＴＨＣの初回学習が完了しているか否かを判別する。この答えがＮＯで、今回の詰まり学習が初回学習に相当するときには、信頼性の高い学習点数が十分に確保されていないおそれがあるため、ステップ３９に進み、係数を新たに算出することなく、適当な所定値などに初期化する。

前記ステップ３８の答えがＮＯで、今回の詰まり学習が初回学習後に相当するときには、ステップ４０に進み、係数の算出に必要な学習点数の調整を行う。具体的には、図１１（ａ）のＴＨ領域ｎのように、通常運転モードでのサンプル点数が０であるため、学習点が算出不能な場合がある。この場合には、同図（ｂ）に示すように、前回の運転サイクルで学習された詰まり率テーブルから、そのＴＨ領域の中心のスロットル弁開度ＴＨにおける詰まり率ＫＴＨＣを読み出し、この詰まり率ＫＴＨＣから前記式（３）を用いて推定ＫＴＨを逆算する。これにより、そのＴＨ領域における学習点が算出・補充されることによって、係数の算出に必要な学習点数を確保することができる。

図１０に戻り、ステップ４０に続くステップ４１では、推定ＫＴＨ特性を近似する前記式（７）の近似関数の係数ａ～ｃを算出する。具体的には、図１１（ｃ）に示すように、ＴＨ領域ごとの複数の学習点に基づき、最小二乗法によって、近似関数の係数ａ～ｃを算出（同定）する。これにより、近似関数が更新される。なお、図２のステップ６で学習禁止領域が設定されている場合、係数ａ～ｃの算出は、学習禁止領域を除き、学習許可領域内の学習点のみに基づいて行われる。

図２に戻り、上記のように停止直後モードにおいて近似関数の係数を算出した後、イグニッションスイッチ３１がオンされた次回の運転サイクルの初期運転モードでは、ステップ８において、詰まり率ＫＴＨＣを算出する。

図１２は、その算出処理を示す。本処理では、まずステップ５１において、前回の運転サイクルにおいてスロットル弁５の洗浄が行われたか否かを判別する。この答えがＹＥＳのときには、スロットル弁５の洗浄によって、その詰まり度合が新品同様になったとして、ステップ５２に進み、全ＴＨ領域の詰まり率ＫＴＨＣを０に設定し、本処理を終了する。

上記ステップ５１の答えがＮＯのときには、ステップ５３に進み、今回の初期運転モードにおいて、詰まり率ＫＴＨＣが算出済みであるか否かを判別する。この答えがＮＯのときには、ステップ５４に進み、詰まり率ＫＴＨＣの初回学習が完了しているか否かを判別する。この答えがＮＯで、今回の詰まり学習が初回学習に相当するときには、信頼性の高い学習点が十分確保されていないおそれがあるため、ステップ５５に進み、全ＴＨ領域の詰まり率ＫＴＨＣを最大値に設定し、本処理を終了する。

具体的には、図１３に示すように、前回の運転サイクルの停止直後モードで得られたＴＨ領域ごとの複数の学習点から詰まり率ＫＴＨＣをそれぞれ算出する。次に、算出された複数の詰まり率ＫＴＨＣのうちの最大値を全ＴＨ領域における一律の詰まり率ＫＴＨＣとして設定する。このように、初回学習時に限り、詰まり率ＫＴＨＣを大きめに推定することによって、それを補うようにスロットル弁５の開度がより大きい側に制御されることで、吸入空気量を、排ガス特性などの観点からより安全側である増加側に制御することができる。

図１２に戻り、前記ステップ５４の答えがＹＥＳで、今回の詰まり学習が初回学習後に相当するときには、ステップ５６に進み、前回の運転サイクルの停止直後モードで算出された係数ａ～ｃを、前記式（８）の近似関数に適用することによって、推定ＫＴＨを算出する。

次に、ステップ５７において、近似関数で近似された推定ＫＴＨ特性に対して右肩上がり補正を行う。この右肩上がり補正は、流量関数の性質上、推定ＫＴＨ特性が本来的に右肩上がり特性を有することや、右肩下がりの場合には、例えば推定ＫＴＨ特性に基づいて目標スロットル弁開度を求めるときに、複数の解が存在するなどの制御ハンチングが発生するおそれがあることを考慮したものである。

具体的には、推定ＫＴＨ特性が、図１４に点線で示すような右肩下がり部分を有する場合、この右肩下がり部分を、実線で示すように、高開度側を基準として、右肩上がりに且つその傾きが最小限になるように補正する。これにより、推定ＫＴＨ特性が適正な右肩上がりになるとともに、上述した制御ハンチングを回避することができる。

次に、ステップ５８において、学習禁止領域における詰まり率ＫＴＨＣを算出する。この処理は、図２のステップ６において学習禁止領域が設定され、学習禁止領域において、学習点に基づく近似関数による推定ＫＴＨ特性の近似や、詰まり率ＫＴＨＣの算出が禁止されている場合に実行される。具体的には、図１５に示すように、学習禁止領域の各ＴＨ領域における詰まり率ＫＴＨＣを、学習許可領域のうちの学習禁止領域に最も近いＴＨ領域において得られた詰まり率ＫＴＨＣ（同図の黒丸）と同じ値に設定する。これにより、サンプル点が得られていない学習禁止領域において、詰まり率ＫＴＨＣを支障なく設定することができる。

次に、ステップ５９において、これまでに算出された詰まり率ＫＴＨＣを、値０～１の範囲に制限し、本処理を終了する。

一方、前記ステップ５３の答えがＹＥＳで、詰まり率ＫＴＨＣが算出済みのときには、ステップ６０に進み、前回の運転サイクルにおいて、スロットル弁５の剥がれが発生していたか否かを判別する。この答えがＹＥＳのときには、剥がれの発生によって、詰まり率ＫＴＨＣが全ＴＨ領域にわたって急激に減少していると推定される。このため、ステップ６１に進み、図１６に示すように、各ＴＨ領域の詰まり率ＫＴＨＣを、所定量ΔＫＴＨＣだけ一律に減算する。これにより、剥がれに起因する詰まり率ＫＴＨＣの誤学習を回避し、詰まり率ＫＴＨＣを良好に設定することができる。

上記ステップ６０の答えがＮＯのとき、すなわち、詰まり率ＫＴＨＣが算出済みで、スロットル弁５の剥がれが発生していないときには、詰まり率ＫＴＨＣのさらなる算出は行わないものとし、本処理をそのまま終了する。すなわち、詰まり率ＫＴＨＣの算出は、初期運転モードにおいて１回のみ実行される。

次に、図１７を参照しながら、目標スロットル弁開度の算出処理について説明する。本処理は、今回の運転サイクルの初期運転モードにおいて算出された詰まり率ＫＴＨＣを用い、その後の通常運転モードにおいて所定時間ごとに実行される。

本処理では、まずステップ７１において、目標吸入空気量ＧＡＩＲＣＭＤを算出する。その算出は、例えば、検出されたエンジン回転数ＮＥ及び要求トルクＴＲＱに応じ、所定のマップ（図示せず）を検索することによって行われる。要求トルクＴＲＱは、エンジン回転数ＮＥ及び検出されたアクセル開度ＡＰに応じ、所定のマップ（図示せず）を検索することによって算出される。

次に、ステップ７２において、目標吸入空気量ＧＡＩＲＣＭＤ及び詰まり率ＫＴＨＣに応じ、所定のマップ（図示せず）を検索することによって、目標流量関数ＫＴＨＣＭＤを算出する。最後に、ステップ７３において、図１８に示すように、目標流量関数ＫＴＨＣＭＤと推定ＫＴＨ特性から、目標スロットル弁開度ＴＨＣＭＤを算出し、本処理を終了する。これにより、スロットル弁５の詰まり率ＫＴＨＣを反映させながら、目標スロットル弁開度ＴＨＣＭＤを適切に設定することができる。

以上のように、本実施形態によれば、スロットル弁５の所定の複数のＴＨ領域ごとに、スロットル弁開度ＴＨと推定ＫＴＨを組み合わせた複数のサンプル点を平均することによって、学習点を算出する。これにより、ＴＨ領域ごとに最小二乗法によって推定ＫＴＨの代表点を算出する従来の場合と比較して、演算負荷とメモリ容量を低減することができる。また、推定ＫＴＨ特性を近似する多項式の近似関数の係数ａ～ｃを、複数のＴＨ領域に対してそれぞれ算出された複数の学習点に基づき、最小二乗法によって算出するとともに、近似関数で近似された推定ＫＴＨ特性と新品時ＫＴＨ及び最大詰まり時ＫＴＨに基づき、詰まり率ＫＴＨＣを算出する。これにより、スロットル弁５の詰まり率ＫＴＨＣの学習を、広いＴＨ領域にわたって精度良く行うことができる。

また、図８に示したように、学習点の算出を、サンプル点が取得されるごとに、サンプル点を逐次平均することによって行うので、サンプル点数にかかわらず、前回までのサンプル点数とサンプル点平均値を逐次、記憶するだけでよい。これにより、多数のサンプル点をすべて記憶し、一括して平均する従来の場合と比較し、メモリ容量を大幅に削減することができる。

さらに、図２に示したように、学習点の算出、近似関数の係数ａ～ｃの算出、詰まり率ＫＴＨＣの算出、及びエンジン３の制御をそれぞれ、エンジン３の通常運転モード、停止直後モード、次回の初期運転モード及び通常運転モードにおいて実行する。これにより、これらの算出や制御のための処理がそれぞれの運転モードにおいて分散して実行されることによって、処理の負荷を軽減することができる。また、エンジン３の運転モードの間で受け渡すことが必要なデータは、基本的に、通常運転モードと停止直後モードの間では、ＴＨ領域ごとの複数の学習点、停止直後モードと次回の初期運転モードの間では近似関数の係数ａ～ｃ、初期運転モードと通常運転モードの間では、詰まり率ＫＴＨＣのみであるので、これらのデータの記憶及び受け渡しを非常に小さいメモリ容量で容易に行うことができる。

また、図１１に示したように、今回の運転サイクルにおいて取得されたサンプル点数が０であるＴＨ領域が存在するときには、前回の運転サイクルにおいて算出された学習点を用いて、近似関数の係数ａ～ｃを算出する。これにより、複数の学習点に基づく近似関数による近似の精度と、それに基づく詰まり率ＫＴＨＣの学習精度を、良好に維持することができる。

さらに、図９及び図１５に示したように、エンジン３の運転中に使用されていない低ＴＨ領域が存在するときには、この低ＴＨ領域を学習禁止領域に設定し、詰まり率ＫＴＨＣの学習を禁止する。これにより、学習許可領域で得られた学習点を用い、学習許可領域のみを対象として、近似関数による近似を行うことによって、詰まり率ＫＴＨＣの精度を良好に維持することができる。また、学習禁止領域の詰まり率ＫＴＨＣについては、学習禁止領域に隣接するＴＨ領域において算出された詰まり率ＫＴＨＣと同じ値とすることで、支障なく設定することができる。

また、図１４に示したように、近似関数で近似された推定ＫＴＨ特性が右肩下がり部分を有するときには、この右肩下がり部分を右肩上がりになるように補正する。これにより、推定ＫＴＨ特性が適正な右肩上がりになるとともに、推定ＫＴＨ特性に応じて目標スロットル弁開度を設定する場合などにおける制御ハンチングを回避することができる。

さらに、図６に示したように、算出した推定ＫＴＨを、所定の基準回転数＃ＮＥＫＴＨＣを基準として補正した後、サンプル点として取得する。この補正により、異なるエンジン回転数ＮＥの条件で算出された推定ＫＴＨを、基準回転数＃ＮＥＫＴＨＣにおける値に統一して換算でき、それにより、エンジン回転数ＮＥによる推定ＫＴＨのばらつきを良好に補償することができる。

また、図１６に示したように、スロットル弁５からの堆積物の剥がれが発生したと判定されたときに、詰まり率ＫＴＨＣを、スロットル弁開度ＴＨにかかわらず、一律に減少側に補正する。これにより、スロットル弁５からの堆積物の剥がれに対応して、詰まり率ＫＴＨＣを適切に補正することができる。

なお、本発明は、説明した実施形態に限定されることなく、種々の態様で実施することができる。例えば、実施形態では、図１１に示したように、今回の運転サイクルにおいて取得されたサンプル点数が０のときに、そのＴＨ領域の学習点として、前回の運転サイクルにおいて算出された学習点を補充しているが、この学習点の補充を、今回のサンプル点数が０に近い所定値（例えば３）未満で非常に少ないときに行ってもよい。

また、実施形態では、詰まり学習を禁止する学習禁止領域の設定を、低ＴＨ側領域で行っているが、スロットル弁５の使用頻度が０になる状況が高ＴＨ側領域で生じた場合、高ＴＨ側領域を学習禁止領域に設定してもよい。この場合には、高ＴＨ側領域以外の学習許可領域で得られた学習点を用い、学習許可領域のみを対象として、詰まり学習を精度良く行えるとともに、高ＴＨ側領域の詰まり率ＫＴＨＣは、隣接するＴＨ領域の詰まり率ＫＴＨＣと同じ値に設定される。

さらに、実施形態では、スロットル弁５の詰まり度合を表す詰まりパラメータとして、式（２）で定義される詰まり率ＫＴＨＣを用いているが、スロットル弁５の詰まり度合を表す限り、他の適当なパラメータ、例えば、スロットル弁５の開口部における堆積物の堆積率や堆積量などを用いてもよい。

さらに、実施形態では、スロットル弁５の詰まり率ＫＴＨＣを用いたエンジン３の制御として、目標スロットル弁開度ＴＨＣＭＤを設定する例を挙げているが、これに限らず、詰まり率ＫＴＨＣを用いて、吸入空気量や燃料噴射量を制御したり、吸入空気量を推定したりしてもよい。その他、本発明の趣旨の範囲内で、細部の構成を適宜、変更することが可能である。

２ ＥＣＵ（詰まりパラメータ算出手段、制御手段、サンプル点取得手段、学習 点算出手段、係数算出手段、剥がれ判定手段）
３ エンジン（内燃機関）
５ スロットル弁
１１ 吸気通路
２２ エアフローメータ
ＧＡＩＲ 吸入空気量
ＫＴＨＣ スロットル弁の詰まり率（詰まりパラメータ）
ＴＨ スロットル弁開度（スロットル弁の開度）
ａ、ｂ、ｃ 近似関数の係数
＃ＮＥＫＴＨＣ 基準回転数

Claims (8)

1. 内燃機関の吸気通路に設けられたスロットル弁の詰まり度合が基準状態にあるときの第１流量関数と、エアフローメータで検出された吸入空気量に基づいて推定された第２流量関数を用いて、前記スロットル弁の詰まり度合を表す詰まりパラメータを算出する詰まりパラメータ算出手段と、
   当該算出された詰まりパラメータを用いて前記内燃機関を制御する制御手段と、を備え、
   前記詰まりパラメータ算出手段は、
   前記内燃機関の運転中、所定期間ごとに、前記第２流量関数を算出するとともに、当該第２流量関数と前記スロットル弁の開度の組み合わせであるサンプル点を取得するサンプル点取得手段と、
   前記スロットル弁の所定の複数の開度領域ごとに、当該開度領域に属する複数の前記サンプル点を平均することによって、学習点を算出する学習点算出手段と、
   前記複数の開度領域に対してそれぞれ算出された複数の前記学習点に基づき、前記スロットル弁の開度に対する前記第２流量関数の関係を表す第２流量関数特性を近似するための所定の多項式の近似関数の係数を、最小二乗法によって算出する係数算出手段と、を有し、
   当該算出された係数を用いた前記近似関数で近似された前記第２流量関数特性と、前記第１流量関数に基づき、前記詰まりパラメータを算出することを特徴とする内燃機関の制御装置。
2. 前記学習点算出手段は、前記サンプル点が取得されるごとに、前記複数のサンプル点を逐次平均することによって、前記学習点を算出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. 前記学習点算出手段は、前記学習点の算出を、前記内燃機関の通常運転モードにおいて実行し、前記係数算出手段は、前記複数の学習点に基づく前記近似関数の前記係数の算出を、前記内燃機関の停止直後モードにおいて実行し、前記詰まりパラメータ算出手段は、前記係数を用いた前記近似関数に基づく前記詰まりパラメータの算出を、前記内燃機関の次回の初期運転モードにおいて実行し、前記制御手段は、前記詰まりパラメータを用いた前記内燃機関の制御を、前記内燃機関の次回の通常運転モードにおいて実行することを特徴とする、請求項２に記載の内燃機関の制御装置。
4. 前記学習点算出手段は、前記内燃機関の運転サイクルごとに前記学習点を算出し、
   前記係数算出手段は、今回の運転サイクルにおいて取得された前記サンプル点数が所定値未満である前記スロットル弁の開度領域が存在するときには、当該開度領域の前記学習点として、前回の運転サイクルにおいて算出された学習点を用いて、前記近似関数の前記係数を算出することを特徴とする、請求項１から３のいずれかに記載の内燃機関の制御装置。
5. 前記詰まりパラメータ算出手段は、前記内燃機関の運転中に使用されていない前記スロットル弁の低開度側領域又は高開度側領域が存在するときには、当該低開度側領域又は高開度側領域を前記詰まりパラメータの学習を禁止する学習禁止領域に設定するとともに、当該学習禁止領域における前記詰まりパラメータを、当該学習禁止領域に隣接する開度領域において算出された詰まりパラメータと同じ値に設定することを特徴とする、請求項４に記載の内燃機関の制御装置。
6. 前記詰まりパラメータ算出手段は、前記近似関数で近似された前記第２流量関数特性が右肩下がり部分を有するときに、当該右肩下がり部分を右肩上がりになるように補正することを特徴とする、請求項１から５のいずれかに記載の内燃機関の制御装置。
7. 前記サンプル点取得手段は、前記算出した第２流量関数を、所定の基準回転数を基準として補正した後、前記サンプル点として取得することを特徴とする、請求項１から６のいずれかに記載の内燃機関の制御装置。
8. 前記スロットル弁からの堆積物の剥がれの発生の有無を判定する剥がれ判定手段をさらに備え、
   前記詰まりパラメータ算出手段は、前記剥がれが発生したと判定されたときに、前記詰まりパラメータを、前記スロットル弁の開度にかかわらず一律に減少側に補正することを特徴とする、請求項１から７のいずれかに記載の内燃機関の制御装置。

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