JP2524698B2

JP2524698B2 - 自動車用エンジンの学習制御方法

Info

Publication number: JP2524698B2
Application number: JP60262958A
Authority: JP
Inventors: 邦宏阿部
Original assignee: Fuji Heavy Industries Ltd
Current assignee: Subaru Corp
Priority date: 1985-11-22
Filing date: 1985-11-22
Publication date: 1996-08-14
Anticipated expiration: 2011-08-14
Also published as: JPS62121846A

Description

【発明の詳細な説明】【産業上の利用分野】

本発明は、学習進行度の差による学習値のバラツキを
最小に保ち、安定した制御を図る自動車用エンジンの学
習制御方法に関する。

【従来の技術】

自動車用エンジンの学習制御方法としては、電子式燃
料噴射システムの燃料供給制御のために、マイクロコン
ピュータからなる制御装置で燃料噴射量を演算するに際
し、エンジン定常運転時に回転数と負荷とをパラメータ
とするテーブルに対して、理論空燃比における燃料噴射
量を実現させるための補正値としての学習値をプロット
し、これを制御変数として用いる学習制御が知られてい
る（例えば、特開昭55−96339号、特開昭57−143134号
公報参照）。ここでは、燃料噴射量を、吸入空気量、エンジン回転
数、エンジン負荷等のエンジン運転状態変数に関連して
決めている。燃料の量は、燃料噴射弁（インジェクタ）
の開弁時間（燃料噴射パルス幅）により決められる。基
本燃料噴射パルス幅Tpは次式により得られる。 Tp＝Ｋ×Q/N ……（１）ここで、Ｑは吸入空気量、Ｎはエンジン回転数、Ｋは
定数である。望ましい燃料噴射パルス幅Tiは、基本燃料
噴射パルス幅Tpをエンジン運転変数で修正することによ
り得られる。次式は、望ましい燃料噴射パルス幅を計算
する一例である。 Ti＝Tp×（COEF）×α×K_BLRC ……（２）ここで、COEFは冷却水温、スロットル開度、エンジン
負荷等に応じて設定される補正係数の和により得られる
補正係数、αは空燃比フィードバック補正係数、K_BLRC
は学習による補正係数（以下、学習補正係数という）で
ある。冷却水温補正係数やエンジン負荷に対する補正係数等
は、検出情報に関連してそれぞれのテーブルをルックア
ップすることにより得られる。学習補正係数K_BLRCは、エンジン負荷とエンジン回転
数に関連して学習値テーブルから得られる。さらに望ましい燃料噴射パルス幅Tiの計算を説明すれ
ば、はじめてのエンジン起動時には、学習値テーブル中
の全学習値は初期値として“1"にセットされる。これ
は、燃料供給システムが、学習値無しでもほとんど正し
い量を供給するように設定されていることを示してい
る。しかしながら、全ての自動車は、使用上のバラツキが
あり、それを含めて同一結果をもたらす望ましい機能を
持つようには生産されない。従って、テーブル中の学習
値は、全ての自動車が実際に使われた特に学習により書
換えられる必要がある。もし、初期値“1"と書換えられ
た値との差が大きければ、燃料噴射システムはハンチン
グを生じる。このようなハンチングを避けるために、書
換えは少しずつインクリメントまたはデクリメントされ
る。また一般的なエンジン起動時には、O₂センサボディの
温度が低いので、O₂センサの出力電圧も低い。このよう
な状態では、システムαの値として“1"をセットする。
そこで、コンピュータは、望ましい燃料噴射パルス幅Ti
を（２）式により吸入空気量Ｑ、エンジン回転数Ｎ、CO
EF、α、K_BLRCから計算する。エンジンが暖機されてお
り、O₂センサが活性化している時には、所定時間毎にお
けるO₂センサ出力電圧の積分値がαとして供給される。
より詳細には、コンピュータは、積分器としての機能を
持ち、O₂センサの出力電圧を積分する。第10図は、O₂センサ出力と積分出力との関係を示す。
システムは予め定められた間隔（例えば、40ms）毎で積
分値を出力する。例えば、第10図（ｂ）において、時刻
T₁…Tnにおいて積分値I₁…Inを提供する。従って、燃料
の量は、O₂センサからの積分された空燃比フィードバッ
ク補正係数αによって制御される。このような空燃比制御の学習によって、例えばO₂セン
サからのフィードバック信号のない状態での運転（スロ
ットル全開領域、O₂センサの不活性領域）も、学習値を
利用して空燃比を類推的に制御できるのである。しかしながら、上記学習制御において問題になるの
は、学習値テーブルの学習進行度がドライバーの運転モ
ードによって著しくバラツキをみせることである。実際
の走行においては、使用される地域、運転者の習癖など
によりエンジンの運転領域に偏りがあり、必ずしも学習
の進行が全テーブルで一様にはならず、テーブルの特定
位置のみ学習が進んで、学習値が大きくばらつく傾向に
なり、運転性や排気ガス浄化率が悪化する。すなわち、従来の学習制御に用いられる学習値テーブ
ルは、例えば、エンジン運転状態を表す回転数と負荷と
をパラメータとして構成され、運転数と負荷とをそれぞ
れ４分割して４×４＝16の分割領域（アドレス）を設
け、この中の該当するアドレスに学習値を取り込み、前
回の学習値を書換えている。しかし、このようにして各
分割領域について、全て学習が１回行われる時間は相当
なものになる。すなわち回転数における４分割領域、お
よび負荷における４分割領域のマトリックスを学習値で
満たす場合、定常運転状態において、例えば低負荷・低
回転（アイドリング状態）での学習確率、高負荷・高回
転（高速走行状態）での学習確率は非常に高いが、低負
荷・高回転の領域での学習確率は零に近いはずであり、
高負荷・低回転も同様である。従って、学習確率70％以
上をプロットした場合、例えば、第６図（ａ）あるいは
（ｂ）のような形態になるであろう。これらが残る間
は、上記マトリックスの学習値にはバラツキがあり、制
御に採用することができない。なお、特開昭60−153448号公報には、学習値テーブル
における該当領域の学習値を書換える都度、該当運転領
域における学習値の更新回数（学習進行度）をカウント
アップし、該当領域における学習進行度を所定値と比較
して運転領域毎の学習の進行度を判断し、該当領域の学
習進行度が所定値未満のとき、該当領域の学習進行度が
小と判断して、該当運転領域における学習値を、その運
転領域周辺の、学習進行度が所定値以上の学習進行度大
の領域における学習値から補間計算により算出した補間
計算値で書換えることで、学習領域における学習値によ
り未学習領域での学習値を推定し、推定された学習値を
使用して運転領域が学習領域と未学習領域との間を移行
する過渡運転状態での制御精度を向上して、例えば、エ
ンジンの空燃比フィードバック制御装置に応用した場
合、運転領域が学習領域と未学習領域との間を移行する
際の空燃比の段差を無くして排気エミッションの改善を
可能とする技術が開示されている。

【発明が解決しようとする課題】

しかし、上記先行例においては下記の不都合がある。（１）該当運転領域の学習値を書換える都度、カウント
アップして得た該当領域の学習進行度を、単に、所定値
と比較して、学習進行度が所定値未満のとき、その周辺
の学習進行度が所定値以上の領域における学習値から補
間計算により算出した補間計算値で該当領域の学習値を
書換えるようにしているため、未学習領域における学習
値を推定して使用することにより運転領域が既学習領域
と未学習領域との間を移行する過渡運転状態時の空燃比
制御性を向上することはできるが、一律に学習進行度
（学習回数）と所定値とを比較して学習値の修正の可否
を決定しているので、既学習領域間の学習進行度の差に
起因する学習値のバラツキによる運転性や排気ガス浄化
率の悪化を防止できない。（２）隣接領域間においていずれも学習が行われてお
り、各学習進行度の差があまりない場合、両学習進行度
の差が所定値に対し僅か±１でも違うと、該当領域にお
ける学習が正常に行われてその該当領域の学習値に基づ
き適当な制御が行われていたにも拘らず、隣接する領域
の学習値による補間計算値で該当領域の学習値が書換え
られ適正値が外れてしまい、この学習値を使用する学習
制御の制御性が却って悪化する不都合がある。本発明は上記不都合に鑑み、既学習領域間の学習進行
度の僅かな差により該当領域の学習値が書換えられてし
まうことを防止すると共に、学習の進行度の差による学
習値のバラツキを最小限とし、安定した制御を図る自動
車用エンジンの学習制御方法を提供することを目的とす
る。

【課題を解決するための手段】

上記目的を達成するため、本発明による自動車用エン
ジンの学習制御方法は、予め与えられた判定条件により
エンジン運転状態の定常状態を判定したとき、センサか
らの情報を学習値としてエンジン運転状態をパラメータ
とする学習値テーブルに取り込み、上記学習値をエンジ
ン運転制御の制御変数として使用する自動車用エンジン
の学習制御方法において、学習により上記学習値テーブ
ルにおける該当領域の学習値の書換えが行われる都度、
学習値テーブルに対応して備えた学習進行度テーブルの
該当領域に学習回数を学習進行度として記憶し、上記学
習進行度テーブルの該当領域における学習進行度を、隣
接する領域間の学習進行度から減算して減算値を算出
し、上記減算値と予め設定された所定値とを比較し、上
記減算値が所定値以上のとき、学習値テーブルの該当領
域に記憶されている学習値を、隣接する領域の学習値に
よる補間計算値で書換えることを特徴とする。

【作用】

本発明では、学習により学習値テーブルの該当領域に
おける学習値の書換えが行われる都度、対応する学習進
行度テーブルにおける該当領域に学習回数として学習進
行度が記憶され、学習進行度テーブルの該当領域に記憶
された学習進行度を隣接する領域間の学習進行度から減
算して算出した減算値が、予め設定された所定値以上の
とき、該当領域における学習の進行が遅れていると判断
して、学習値テーブルの該当領域に記憶されている学習
値が、隣接する領域の学習値による補間計算値で書換え
られ、学習の進行度の差による学習値のバラツキが補正
される。

【実施例】

以下、本発明による自動車用エンジンの学習制御方法
の一実施例を、図面を参照して具体的に説明する。第１図は制御系全体の概略図を示すもので、図中符号
１はエンジン本体である。このエンジンはエアクリーナ
２から導入された空気が、スロットルボディ３におい
て、インジェクタ４からの噴射燃料と混合された後、そ
の混合気がスロットルバルブ５を介して吸気系へ導入さ
れるものであり、また排気系では、排気ガス浄化装置
（三元触媒コンバータ）６において排気ガス中の有害成
分の除去が行われるように排気浄化対策が施されてい
る。上記排気系からは、排気ガスの一部が、EGRバルブ７
を介して吸気系に還流され、EGRバルブ７は、吸気通路
に連通する負圧管に設けたバルブ８の開閉動作により、
負圧管を介してバルブ７内のダイヤフラムに作用される
負圧の有無により開閉動作されるものである。またインジェクタ４には、燃料タンク９より燃料ポン
プ10を介して燃料が供給されるもので、余剰燃料はプレ
ッシャレギュータ11を介して上記燃料タンク９に還流さ
れる。なお燃料ポンプ10からインジェクタ４へ至る燃料
供給経路には、燃料ダンパ12、フィルタ13等が設けられ
ている。またスロットルバルブ５の上流・下流においてスロッ
トルボディ３に連通するバイパスには、アイドルスピー
ドコントロールバルブ14が設けられている。また第１図において、符号15はマイクロコンピュータ
からなる制御装置であり、この制御装置15に対しては、
排気系において排気ガス洗浄装置６の前段に設置したO₂
センサ16からの電圧信号と、スロットルボディ３上流の
吸気通路に設けたエアフローメータ17からは空気流量を
測定した電気信号と、スロットルバルブ５に設けたスロ
ットルセンサ18からはスロットル開度に応じた電圧信号
と、エンジン１からは水温センサ19によって水温につい
ての電気信号とが与えられる。また上記制御装置15には、ディストリビュータ20に設
けたクランク角センサ21によって、クランク角基準位置
の検出信号およびクランク角１度毎のパルス信号が与え
られ、またトランスミッシヨン22からはニュートラル位
置スイッチング信号が、スタータ23からはスタータスイ
ッチング信号が、それぞれ与えられる。なお第１図中、符号24はバッテリ、25はインジェクタ
リレー、26は燃料ポンプリレーである。また上記制御装置15は、第２図に示されるように、マ
イクロプロセッサユニット（以下MPUと称す）27を、バ
ス28を介してROM29,RAM30およびバックアップ付RAM31に
接続させている。また上記O₂センサ16、エアフローメー
タ17、スロットルセンサ18などからのアナログ信号は、
A/D変換器32を介してデジタル変換され、バス28を介し
てMPU27にもたらされる。またその他の信号はI/Oポート
33を通してMPU27にもたらされる。MPU27は、ROM29に格
納された制御プログラムに従いRAM30にストアされたデ
ータ、及びバックアップ付RAM31のテーブルにストアさ
れた学習値に基づき制御量を演算し、制御信号をI/Oポ
ート33を介してインジェクタ４、燃料ポンプ10、バルブ
８等に出力する。以上は、本発明による学習制御方法を採用するエンジ
ンの制御形態の一実施例を示すものである。そして、この制御系においては、従来例と同様に、燃
料噴射量はインジェクタ４の開弁時間（燃料噴射パルス
幅）により決められ、基本燃料噴射パルス幅Tpは次式に
より得られる。 Tp＝Ｋ×Q/N ……（１）但し、Ｋは定数、Ｑはエアフローメータ17で計測した
吸入空気量、Ｎはクランク角センサ21からの出力信号に
基づき算出したエンジン回転数である。ここではQ/N、
あるいはTpにエンジン負荷の値を示すパラメータに採用
される。また、燃料噴射パルス幅Tiも同様に、次式から与えら
れる。 Ti＝Tp×（COEF）×α×K_BLRC ……（２）ここで、COEFは冷却水温、スロットル開度、エンジン
負荷等に応じて設定される補正係数の和により得られる
補正係数、αは突燃比フィードバック補正係数、K_BLRC
は学習補正係数である。なお、本発明における説明においては、バックアップ
付RAM31における学習値テーブル中にメモリされている
ものを学習値Ka、補間計算を行って読出して（２）式に
適用するものを学習補正係数K_BLRCと呼んでいる。学習値テーブル中にストアされている学習値は、エン
ジン定常運転期間中、計算されたデータで書換えられ
る。従って、定常運転状態の検出が必要である。システ
ムにおいて定常運転状態は、エンジン負荷とエンジン回
転数の継続状態により決められる。第３図の上側部分は、定常運転状態検出のためのマト
リックスを示し、例えば、５本の線と５段の線で区画さ
れた16区画から成っている。エンジン負荷の大きさは、
Ｘ軸のLoからL4の５つの点でセットされ、エンジン回転
数の大きさは、Ｙ軸のNoからN4の５つの点でセットされ
る。従って、エンジン負荷は、LoL1，L1L2，L2L3，L3L4
の４つのレンジに分割され、同様にエンジン回転数も４
つのレンジに分割される。一方、O₂センサの出力電圧は、第10図（ａ）に示すよ
うに、混合気のリッチとリーンの状態に応じて論理空燃
比を示す基準電圧（スライスレベル）を通ってサイクル
的に変化する。システムにおいて、O₂センサの出力電圧
がマトリックス中の16区画の１つの中でリッチとリーン
のサイクルを所定回数（例えば、３回）繰り返した時、
エンジン定常運転状態にあると判断される。このようなエンジン定常運転状態の判断がなされた
時、学習値テーブルへ学習値の取り込みがなされる。本方式では、学習値テーブルとして第３図の下側部分
に示すようにバックアップ付RAM31に負荷に対応する、
すなわち、LoL1，L1L2，L2L3，L3L4の各分割領域に対応
して第１のテーブルを設け、このそれぞれのアドレスa
1,a2,a3,a4の中に該当するアドレスに学習値を取り込
み、前回の学習値を書換えている。ここでは回転数がど
の領域（NoN1，N1N2，N2N3，N3N4）のものでも、負荷の
分割領域対応で学習値がメモリされる。そしてこの学習
値（a1,a2,a3およびa4にメモリされた内容）が、各負荷
の運転状態に応じて直ちに読出されて、制御変数とし
て、MPU27で演算式に組込まれる。ここで回転数については、実際の空燃比制御には参与
しない。。しかし、これによって空燃比制御の確度が、
それほど低下されるとは考えられないのである。すなわ
ち前述したように、従来例の学習値テーブルの全領域に
対する学習確率は非常に低いものであり、本方式の場
合、同一負荷についてテーブルに記憶される学習値は、
各分割領域LoL1，L1L2，L2L3，およびL3L4について各１
個であるが、順次書換えがなされるという条件、および
定常運転では近接回転数領域での制御値が近似する点を
考慮すれば、学習値は充分、実用に耐える値を保つと考
えられるのである。なお、学習値テーブル中の各学習値
は、自動車の最初の運転以前は初期値として“1"にセッ
トされる。学習値書換えについて説明すれば、エンジン運転の定
常運転状態が前述のように検出された時、学習値テーブ
ル中の学習値はO₂センサ出力に基づく空燃比フィードバ
ック補正係数αに関係した値で書換えられる。最初の書
換えは、例えば、第10図（ｂ）のImaxとIminの値のよう
に積分の１サイクル中の最大値と最小値との算術平均WO
RK（α）で行われる。それ以降はαが“1"でない時に学
習値テーブル中の学習値は、コンピュータで得ることの
できる最終値ΔＡ（最小分解能）でインクリメントある
いはデクリメントされる。このようにエンジンの定常運転状態が検出された時、
学習値テーブルに学習値が書込まれて前回の学習値が書
換えられる。一方、第３図の下側部分に示すように、学習値テーブ
ル（第１のテーブル）と対応してバックアップ付RAM31
に各負荷の分割領域LoL1，L1L2，L2L3，L3L4をアドレス
とした学習進行度テーブル（第２のテーブル）を設けて
いる。そして、学習値テーブルの各アドレスa1,a2,a3,a
4の該当するアドレスに学習値が取込まれる毎に、学習
進行度テーブルの各アドレスb1,b2,b3,b4の該当するア
ドレス中の値をインクリメントして、学習回数を学習進
行度として記憶する。また、学習進行度テーブルの該当
するアドレスにストアされている学習進行度に対して隣
接するアドレス中の値の方が設定値以上大きいときに
は、学習値テーブルの学習進行度に大きい差があり、か
つ、隣接する領域の方が学習が進行しているとして、学
習値テーブルの該当するアドレスに格納されている学習
値を、両側の隣接するアドレスに格納されている学習値
の間で補間計算を行って得られた値で書換えるのであ
る。そして、この学習値（a1,a2,a3,a4にメモリされた
内容）が、各負荷の運転状態に応じて直ちに読み出され
て、制御変数としてMPU27で演算式に組込まれる。上述の補間計算は、直線補間法を用いてMPU27の演算
で求める。今、第４図に示すように各領域LoL1，L1L2，L2L3およ
びL3L4の学習値を、Ka1,Ka2,Ka3およびKa4とし、各学習
値Ka1,Ka2,Ka3,Ka4の対応負荷値X1,X2,X3,X4を各領域の
中間点であるとする。このとき負荷X3における学習値Ka
3′の値を、隣接する領域の負荷X2,X4の学習値Ka2,Ka4
から次式で算定することができる。 Ka3′＝｛（Ka4−Ka2）（X4−X2）／（X4−X3）｝＋Ka2 第４図の破線は、テーブルの領域分割境界線を示す。ここでもし、学習値が未だL1L2の領域に未記人の状態
であるなら、学習値Ka2に代わって隣りの領域LoL1の学
習値Ka1と、負荷値X2に代わって、隣りの負荷値X1とを
代わりに用いて補間計算してもよい。また学習値テーブルからの読出しにおいて、負荷の各
分割領域（LoL1，L1L2，L2L3，L3L4）に対して対応する
負荷値（X1,X2,X3,X4）は、各分割領域の中間値として
セットされている。しかし、実際の負荷の値はLoL4の間
で自由に変動する。この変動に対して微妙に対応するこ
とが望まれるが、そのため領域の分割数を増すと、メモ
リ容量を増大させなけらばならない。従って、ここでも
直線補間法を用いて、MPU27の演算で各分割領域間の学
習値Kaを学習補正係数K_BLRCとして求めることにする。
例えば、第５図に示すように、負荷Ｘの値がX3,X4の間
にあるとすると、学習補正係数K_BLRCは次式により算出
される。 K_BLRC＝｛（Ｘ−X3）／（X4−X3）｝×（Ka4−Ka3）＋K
a3 次にMPU27で実行される学習値書込みのプログラムの
一例を、第７図のフローチャートを用いて具体的に説明
する。学習プログラムは予め定められた時間毎（例えば
40ms毎）に開始される。先ず、ステップ１でエンジン回転数Ｎが制御対象領域
（NoN4）内にあるかの判断がなされ、制御対象領域外の
場合にはルーチンを抜け、制御対象領域内の場合にはス
テップ２へ進み、エンジン回転数Ｎが、第３図における
マトリックスの、NoN1，N1N2，N2N3，およびN3N4のどの
領域に含まれるかのマトリックス位置の検出がなされ、
その位置はRAM30にストアされる。その後、ステップ３へ進み、エンジン負荷Ｌが制御対
象領域内（LoL4）にあるかの判断がなされ、領域外の場
合にはルーチンを抜け、制御対象領域内の場合にはステ
ップ４へ進み、エンジン負荷が、マトリックス中のLoL
1，L1L2，L2L3，およびL3L4のどの領域中にあるかのマ
トリック位置の検出がなされ、その位置がRAM30にスト
アされる。そして、エンジン回転数Ｎとエンジン負荷Ｌ
によるエンジン運転条件に関する区画の位置が、例えば
第３図の区画D1のようにマトリックス中で決定される。このようにしてマトリックス中の区画の位置NEW（N,
L）が決定されると、ステップ５へ進み、前回の学習で
決定された区画OLDと比較され、前回と同じ区画位置の
場合ステップ６へ進み、前回と異なる場合にはステップ
７へ進んで今回の区画位置NEWを前回の区画位置OLDとし
（OLD←NEW）、ステップ11でカウント値COUNTをクリア
してルーチンを抜ける。一方、ステップ６へ進むと、O₂センサ16の出力電圧
が、スライスレベルを基準としてリッチからリーン，あ
るいはリーンからリッチへ移行したことを示す、測定値
の符号変換が有ったか、すなわち、O₂センサ16の信号が
スライスレベルをリッチ側からリーン側，あるいはリー
ン側からリッチ側へ横切ったかの判断がなされ、符号変
換の無い場合にはルーチンを抜け、符号変換が有った場
合にはステップ８へ進んで、カウント値COUNTがカウン
トアップされる。そして、ステップ９でカウント値COUN
Tが、例えば、３回に達したかの判断がなされ、３回に
達していない場合（COUNT＜３）にはルーチンを抜け、
３回に達した場合（COUNT≧３）はステップ10へ進み、
カウント値をクリアしてステップ12へ進む。以上によりエンジン運転の定常状態の判定がなされ、
定常運転状態であり学習条件が満足されたと判断される
とステップ12以降で学習値の書換えが行われる。ステツプ12ではO₂センサ16のフィードバック信号（出
力信号）がスライスレベルをｎ回横切った間のサイクル
制御の積分値，すなわち空燃比フィードバック補正係数
αの最大値及び最小値の算術平均値WORK（α）を算出
し、RAM30のワークエリアにストアする。次いで、ステ
ップ13に進み、バックアップ付RAM31における学習値テ
ーブルのどのアドレスa1,a2,a3,a4に対して学習値Kaを
書き換えるかを決定するため、アドレス位置の算出がな
される。上記アドレスa1,a2,a3,a4は負荷をパラメータ
とする１次元テーブルであるから、先のステップ４にお
いて制御対象領域LoL1，L1L2，L2L3，L3L4のどれが選択
されたかで、自ずから決定される。次いで、ステップ14で該当アドレスにストアされてい
る学習値Kaの書換えが行われる。学習値の書換えについ
ては、前述したように、例えば、該当アドレスについて
フラグがセットされているか否か（フラグはバックアッ
プ付RAM31の該当アドレスa1,a2,a3,a4のそれぞれについ
て、最初の書込みがなされたときにセットされるように
してある）の判定を行い、その該当領域において学習が
行われておらずフラグがクリアされている場合には、学
習値Kaが、最新の上記値WORK（α）で書込まれて書換え
られ、また、１回学習値が更新された値であって、該当
アドレスにフラグがセットされていれば、WORK（α）＞
１のときには、該当アドレスにストアされている学習値
Kaに、コンピュータで得ることができる最小値ΔＡ（最
小分解能）を加算して、該当アドレスの学習値Kaを書換
え、また、WORK（α）＝１の場合には、そのままの学習
値とし、さらに、WORK（α）＜１の場合には、該当アド
レスにストアされている学習値Kaから、コンピュータで
得ることのできる最小値ΔＡ（最小分解能）を減算し
て、該当アドレスの学習値Kaを書換える。そして、該当
領域に対応する学習進行度テーブルの該当アドレスにス
トアされている学習進行度（学習回数）をインクリメン
トし、該当アドレスの学習進行度値を書換える。次い
で、ステップ15へ進み、学習進行度のチェックルーチン
を実行する。次に、学習進行度のチェックルーチンを、第８図のフ
ローチャートを用いて説明する。先ず、ステップ101でカウント値ｎに初期値として２
をセットする。これは、学習進行度テーブルの最初のチ
ェックを、２番目のアドレスb2から行うためである。次
いで、ステップ102へ進み、カウント値ｎの値に従い、
学習進行度テーブルのアドレスbnにストアされている学
習進行度Nnと、両側に隣接するアドレスbn−1,bn＋１に
ストアされている学習進行度Nn−1,Nn＋１とを読み出す
（第９図参照）。そして、ステップ103で、学習進行度N
n−１とNnとの差ΔＮを算出し、ステップ104へ進み、Δ
Ｎと設定値LIMIT（但し、正の値）とを比較する。そし
て、ΔＮが設定値LIMIT以上の場合は、学習値テーブル
のアドレスanにストアされている学習値Kanが隣接する
アドレスan−１にストアされている学習値Kan−１に対
し学習が進行していないと判断して、学習値Kanの書換
えを行うべくステップ107へ進み、ΔＮが設定値LIMIT未
満の場合にはステップ105へ進む。ステップ105では、学習進行度Nn＋１とNnとの差ΔＮ
を算出し、ステップ106へ進み、ΔＮと設定値LIMITとを
比較する。そして、ΔＮ≧LIMITの場合は、学習値テー
ブルのアドレスanにストアされている学習値Kanが隣接
するアドレスan＋１の学習値Kan＋１に対し学習が進行
していないと判断し、ステップ107へ進む。また、ΔＮ
＜LIMITの場合には、アドレスanにストアされている学
習値Kanが両側のアドレスan−1,an＋１にストアされて
いる学習値Kan−1,Kan＋１と同様に学習が進行している
と判断し、該学習値Kanの書換えを行うことなくステッ
プ109へジャンプする。ステップ104あるいはステップ106からステップ107へ
進むと、学習値テーブルのアドレスanの両側に隣接する
アドレスan−1,an＋１にストアされている学習値Kan−
1,Kan＋１を読出し、両学習値Kan−1,Kan＋１から該当
アドレスanの学習値Ka′を補間計算により求め、ステッ
プ108で、該当アドレスanにストアされている学習値Kan
を、補間計算により求めた学習値Kan′で書換え、ステ
ップ109へ進む。ステップ109では、カウント値ｎが設定値ｍ（学習値
テーブルの分割領域数−１）に達したかの判断を行う。
これは、学習進行度のチェックを、最後から２番目まで
行わせるためである。そして、カウント値ｎが設定値ｍ
に達していない場合には、ステップ110でカウント値ｎ
がカウントアップした後、ステップ102へ戻り、次のア
ドレスにストアされている学習値Kaの学習進行度が順次
チェックされるのである。また、カウント値ｎが設定値
ｍに達していればルーチンを抜ける。なお、この学習進行度のチェックルーチンは、所定時
間毎に行うようにしてもよい。このようにして学習進行度の差による学習値のバラツ
キを補正することによって、理想的な学習傾向を保ち、
運転制御の制御性を安定に維持し得るものである。以上のように学習値テーブルの各アドレスa1〜a4に書
込まれた学習値は、実際の運転においては負荷の変動に
対応して、呼出され、先のように補間計算を経て、細分
化され、学習補正係数K_BLRCとして燃料噴射量の演算に
用いられてインジェクタ４の制御に供せられる。なお、本実施例では回転数と負荷によりマトリックス
を構成して情報の取込み枠を決めているが、他のエンジ
ン運転状態変数を用いてもよいことは勿論であり、制御
対象もインジェクタ４の噴射時間制御に限られるもので
はない。

【発明の効果】

以上説明したように本発明によれば、学習により学習
値テーブルの該当領域における学習値の書換えが行われ
る都度、対応する学習進行度テーブルにおける該当領域
に学習回数として学習進行度が記憶され、学習進行度テ
ーブルの該当領域に記憶された学習進行度を隣接する領
域間の学習進行度から減算して算出した減算値が、予め
設定された所定値以上のとき、該当領域における学習の
進行が遅れていると判断して、学習値テーブルの該当領
域に記憶されている学習値が、隣接する領域の学習値に
よる補間計算値で書換えられるので、当該領域において
隣接領域に対し、明らかに学習回数が少なく、学習進行
度の差が発生し学習進行度の差に起因して学習値にバラ
ツキが生じると判断されるときのみ、学習値テーブルに
おける該当領域の学習値が、隣接領域の学習値に基づき
補間計算により得た補間計算値によって書換えられるた
め、単に一律に学習進行度自体と所定値と比較して学習
の進行度を判断する先行例と異なり、確実に既学習領域
間の学習進行度の差に起因する学習値のバラツキを修正
することができ、既学習領域間の学習進行度の差に起因
する運転性の悪化および排気ガス浄化率の悪化を確実に
防止することができる。また、該当領域において隣接領域に対し、明らかに学
習回数が少なく、学習進行度の差が発生し学習進行度の
差に起因して学習値にバラツキが生じていると判断され
るときのみ、学習値テーブルにおける該当領域の学習値
が、隣接領域の学習値に基づき補間計算により得た補間
計算値によって書換えられるので、正常に学習されてい
るにも拘らず既学習領域間の学習進行度の僅かな違いに
より該当領域の学習値が書換えられてしまうという誤学
習を確実に防止して、誤学習による制御性の悪化を確実
に防止することができ、さらに、学習進行度の差による
学習値のバラツキを最小に保ち、安定した制御を達成す
ることができ、運転性、排気ガス浄化率等の向上を図る
ことができる。

【図面の簡単な説明】図面は本発明の一実施例を示し、第１図はエンジン制御
系の概略図、第２図は制御装置の概略構成図、第３図は
領域判定のマトリックス、学習値テーブル、及び学習進
行度テーブルを並列して示した図、第４図は学習値テー
ブルの補間計算法を視覚的に示した図、第５図は学習値
テーブルから読出し時の補間計算法を視覚的に示した
図、第６図はマトリックスへの情報入力確率の説明図、
第７図は学習値書込みのフローチャート、第８図は学習
進行度チェックルーチンを示すフローチャート、第９図
は学習値テーブルと学習進行度テーブルとの関係を示す
図、第10図はO₂センサの出力電圧と積分値との関係を示
す説明図である。１……エンジン、４……インジェクタ、８……バルブ、10……燃料ポンプ、 14……アイドルスピードコントロールバルブ、 15……制御装置、16……O₂センサ、 17……エアフローメータ、18……スロットルセンサ、 19……水温センサ、21……クランク角センサ、 25……インジェクタリレー、26……燃料ポンプリレー、 27……MPU、28……バス、 29……ROM、30……RAM、 31……バックアップ付RAM。

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】予め与えられた判定条件によりエンジン運
転の定常状態を判定したとき、センサからの情報を学習
値としてエンジン運転状態をパラメータとする学習値テ
ーブルに取り込み、上記学習値をエンジン運転制御の制
御変数として使用する自動車用エンジンの学習制御方法
において、学習により上記学習値テーブルにおける該当領域の学習
値の書換えが行われる都度、学習値テーブルに対応して
備えた学習進行度テーブルの該当領域に学習回数を学習
進行度として記憶し、上記学習進行度テーブルの該当領域における学習進行度
を、隣接する領域間の学習進行度から減算して減算値を
算出し、上記減算値と予め設定された所定値とを比較し、上記減算値が所定値以上のとき、学習値テーブルの該当
領域に記憶されている学習値を、隣接する領域の学習値
による補間計算値で書換えることを特徴とする自動車用
エンジンの学習制御方法。