JP2737336B2 - 燃料ブレンド率検出方法 - Google Patents
燃料ブレンド率検出方法Info
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- JP2737336B2 JP2737336B2 JP1151990A JP1151990A JP2737336B2 JP 2737336 B2 JP2737336 B2 JP 2737336B2 JP 1151990 A JP1151990 A JP 1151990A JP 1151990 A JP1151990 A JP 1151990A JP 2737336 B2 JP2737336 B2 JP 2737336B2
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- Electrical Control Of Air Or Fuel Supplied To Internal-Combustion Engine (AREA)
- Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は内燃機関に供給される混合燃料のブレンド率
を検出する燃料ブレンド率検出方法に関する。
を検出する燃料ブレンド率検出方法に関する。
（従来の技術） 最近低公害燃料としてメタノールが注目されており、
メタノールエンジンの開発も進んでいる。しかし、全自
動車の使用燃料を即座にガソリンからメタノールに切換
えることはほぼ不可能であり、切換時期においては少な
くとも一時的に、メタノール燃料とガソリン燃料が混在
する状況が予想される。
メタノールエンジンの開発も進んでいる。しかし、全自
動車の使用燃料を即座にガソリンからメタノールに切換
えることはほぼ不可能であり、切換時期においては少な
くとも一時的に、メタノール燃料とガソリン燃料が混在
する状況が予想される。
そのような事態に対処すべく、ガソリン燃料、メタノ
ール燃料のどちらでも使用可能な、即ち、使用燃料に自
由度がある車両（以下単にFFVと記す）の導入が提案さ
れている。
ール燃料のどちらでも使用可能な、即ち、使用燃料に自
由度がある車両（以下単にFFVと記す）の導入が提案さ
れている。
ところで、このようなFFVではエンジンの点火時期、
燃料噴射量等の制御を的確に行う上で、常に、燃料のガ
ソリンとメタノールの混合比であるブレンド率を検出し
ておき、機関の各種制御を実行することとなる。この場
合に用いるブレンド率検出手段としては燃料供給系に直
接対設され直接ブレンド率を検出できるブレンド率セン
サがあり、これが研究開発され、使用されている。
燃料噴射量等の制御を的確に行う上で、常に、燃料のガ
ソリンとメタノールの混合比であるブレンド率を検出し
ておき、機関の各種制御を実行することとなる。この場
合に用いるブレンド率検出手段としては燃料供給系に直
接対設され直接ブレンド率を検出できるブレンド率セン
サがあり、これが研究開発され、使用されている。
（発明が解決しようとする課題） 処で、ブレンド率センサが故障してブレンド率が大幅
に実際の値よりずれている場合、この値を用いてエンジ
ン制御を行うとエンジンの不調を来す。特に、普通のガ
ソリンエンジンに対してFFVのエンジンでの点火時期制
御ではその制御範囲が大きいために、エンジンの破損を
来すというようなことがあり、問題と成っている。
に実際の値よりずれている場合、この値を用いてエンジ
ン制御を行うとエンジンの不調を来す。特に、普通のガ
ソリンエンジンに対してFFVのエンジンでの点火時期制
御ではその制御範囲が大きいために、エンジンの破損を
来すというようなことがあり、問題と成っている。
本発明の目的はブレンド率センサの故障時にも的確な
ブレンド率を算出できる燃料ブレンド率検出方法を提供
することにある。
ブレンド率を算出できる燃料ブレンド率検出方法を提供
することにある。
（課題を解決するための手段） 上述の目的を達成するために、本発明は内燃機関に供
給される燃料中のガソリンとメタノールのブレンド率情
報を出力するブレンド率センサと、上記内燃機関のノッ
ク情報を出力するノックセンサと、上記ノック情報に基
づきノック学習値を算出するノック学習値算出手段と、
上記ブレンド率及び上記ノック学習値が順次記憶処理さ
れる記憶手段と、上記ブレンド率及びノック学習値より
ブレンド率を算出する制御手段とを用い、上記制御手段
が上記ブレンド率センサの故障時に、上記記憶手段より
の故障直前に検出された仮定ブレンド率と上記ノック学
習値とを取り込み、その上で、上記ノック学習値が規定
上限値以上では上記仮定ブレンド率を規定量低下させ、
同ノック学習値が規定下限値以下では上記仮定ブレンド
率を規定量増加させて制御ブレンド率として算出するこ
とを特徴とする。
給される燃料中のガソリンとメタノールのブレンド率情
報を出力するブレンド率センサと、上記内燃機関のノッ
ク情報を出力するノックセンサと、上記ノック情報に基
づきノック学習値を算出するノック学習値算出手段と、
上記ブレンド率及び上記ノック学習値が順次記憶処理さ
れる記憶手段と、上記ブレンド率及びノック学習値より
ブレンド率を算出する制御手段とを用い、上記制御手段
が上記ブレンド率センサの故障時に、上記記憶手段より
の故障直前に検出された仮定ブレンド率と上記ノック学
習値とを取り込み、その上で、上記ノック学習値が規定
上限値以上では上記仮定ブレンド率を規定量低下させ、
同ノック学習値が規定下限値以下では上記仮定ブレンド
率を規定量増加させて制御ブレンド率として算出するこ
とを特徴とする。
（作用） ブレンド率センサが正常時にはその出力ブレンド率を
制御ブレンド率とし、故障時には記憶手段よりの仮定ブ
レンド率とノック学習値とを取り込み、ノック学習値が
規定上限値以上では仮定ブレンド率を規定量低下させ、
同ノック学習値が規定下限値以下では仮定ブレンド率を
規定量増加させて制御ブレンド率とするので、故障時で
もノック情報により的確にブレンド率を演算できるよう
になる。
制御ブレンド率とし、故障時には記憶手段よりの仮定ブ
レンド率とノック学習値とを取り込み、ノック学習値が
規定上限値以上では仮定ブレンド率を規定量低下させ、
同ノック学習値が規定下限値以下では仮定ブレンド率を
規定量増加させて制御ブレンド率とするので、故障時で
もノック情報により的確にブレンド率を演算できるよう
になる。
（実 施 例） 以下、本発明としての燃料ブレンド率検出方法を説明
する。
する。
この方法では、第１図に示すように、ガソリンとメタ
ノールの混合された燃料のブレンド率BSを出力するブレ
ンド率センサ１と、内燃機関のノック情報NSを出力する
ノックセンサ２と、ノック情報NSよりノック学習値KKNI
を算出するノック学習値算出手段３と、ブレンド率BSと
ノック学習値KKNIを順次記憶処理する記憶手段４と、ブ
レンド率BSとノック学習値KKNIより制御ブレンド率を演
算して出力する制御手段５とが用いられる。
ノールの混合された燃料のブレンド率BSを出力するブレ
ンド率センサ１と、内燃機関のノック情報NSを出力する
ノックセンサ２と、ノック情報NSよりノック学習値KKNI
を算出するノック学習値算出手段３と、ブレンド率BSと
ノック学習値KKNIを順次記憶処理する記憶手段４と、ブ
レンド率BSとノック学習値KKNIより制御ブレンド率を演
算して出力する制御手段５とが用いられる。
ここでのブレンド率センサ１は燃料のブレンド率に応
じて変化する屈折率情報を光学系により検出し、この光
量変化を光電変換して出力するという周知の構成を取
る。
じて変化する屈折率情報を光学系により検出し、この光
量変化を光電変換して出力するという周知の構成を取
る。
ノックセンサ２は圧電素子をエンジン振動に応じて押
圧するウエイトを備え、その振動に応じたレベルの電圧
をノック情報NSとして発生する構成を採る。
圧するウエイトを備え、その振動に応じたレベルの電圧
をノック情報NSとして発生する構成を採る。
ノック学習値算出手段３はエンジンの運転域が設定さ
れた学習域（第２図の斜線域であり、ノック発生頻度の
高い高負荷域が選択されている）にある場合に学習を実
施する。ここでは所定の学習値の更新周期毎にノックの
頻度を求め、同頻度が規定値を上回っていると前回のノ
ック学習値KKNI（ｔ−１）学習値に規定値＋GKを加え、
同頻度が規定値を下回っていると前回の学習値KKNI（ｔ
−１）より規定値−GKを引いて今回の学習KKNI（ｔ）を
更新する。
れた学習域（第２図の斜線域であり、ノック発生頻度の
高い高負荷域が選択されている）にある場合に学習を実
施する。ここでは所定の学習値の更新周期毎にノックの
頻度を求め、同頻度が規定値を上回っていると前回のノ
ック学習値KKNI（ｔ−１）学習値に規定値＋GKを加え、
同頻度が規定値を下回っていると前回の学習値KKNI（ｔ
−１）より規定値−GKを引いて今回の学習KKNI（ｔ）を
更新する。
記憶手段４はブレンド率BSやノック学習値KKNIをスト
アするエリアを備える。
アするエリアを備える。
制御手段５の故障判定手段６は、まずブレンド率BSを
取り込み、この値及び前回の値等よりブレンド率センサ
１が故障しているかいないかを判定し故障信号ａを出力
する。更に、ブレンド率算出手段７は故障判定手段６よ
りの故障信号ａが入力されていない間は、ブレンド率セ
ンサよりのブレンド率BSを制御ブレンド率Ｂとして選択
し、出力することと成る。
取り込み、この値及び前回の値等よりブレンド率センサ
１が故障しているかいないかを判定し故障信号ａを出力
する。更に、ブレンド率算出手段７は故障判定手段６よ
りの故障信号ａが入力されていない間は、ブレンド率セ
ンサよりのブレンド率BSを制御ブレンド率Ｂとして選択
し、出力することと成る。
他方、故障信号ａが入力されている間は、ブレンド率
センサよりの出力に代えて、記憶手段４にストアされて
いる故障直前のブレンド率BS（ｔ−１）を取り込み、そ
の値をノック学習値KKNIに応じて補正してそれを制御ブ
レンド率Ｂとして出力することとなる。ここで、ノック
学習値KKNIが規定上限値以上では、即ち、ノック多発で
あることよりこれを低減すべく故障直前のブレンド率BS
（ｔ−１）を規定量低下させ、同ノック学習値が規定下
限値以下では、即ち、ノック不発であることよりノック
多発側に補正すべく故障直前のブレンド率BS（ｔ−１）
を規定量増加させている。
センサよりの出力に代えて、記憶手段４にストアされて
いる故障直前のブレンド率BS（ｔ−１）を取り込み、そ
の値をノック学習値KKNIに応じて補正してそれを制御ブ
レンド率Ｂとして出力することとなる。ここで、ノック
学習値KKNIが規定上限値以上では、即ち、ノック多発で
あることよりこれを低減すべく故障直前のブレンド率BS
（ｔ−１）を規定量低下させ、同ノック学習値が規定下
限値以下では、即ち、ノック不発であることよりノック
多発側に補正すべく故障直前のブレンド率BS（ｔ−１）
を規定量増加させている。
次に、本発明である燃料ブレンド率検出方法を採用し
たFFV車両のエンジン制御装置を第４図に沿って説明す
る。
たFFV車両のエンジン制御装置を第４図に沿って説明す
る。
ここで、エンジン10の燃料室11は吸気路12と排気路13
とに適時に連通される。吸気路21はエアクリーナ14、第
１吸気管15、拡張管16、第２吸気管17により形成され、
排気路13は第１排気管18、触媒19、第２排気管20、マフ
ラー21とにより形成されている。
とに適時に連通される。吸気路21はエアクリーナ14、第
１吸気管15、拡張管16、第２吸気管17により形成され、
排気路13は第１排気管18、触媒19、第２排気管20、マフ
ラー21とにより形成されている。
エアクリーナ14内には通過空気量情報を出力するエア
フローセンサ22、大気圧情報を出力する大気圧センサ2
3、エア温度情報を出力する大気温度センサ24が配設さ
れ、これらはエンジンコントロールユニット（以後単に
コントローラと記す）25に接続されている。
フローセンサ22、大気圧情報を出力する大気圧センサ2
3、エア温度情報を出力する大気温度センサ24が配設さ
れ、これらはエンジンコントロールユニット（以後単に
コントローラと記す）25に接続されている。
拡張管16内にはスロットル弁26が取り付けられ、同弁
にはスロットルポジションセンサ27が対設され、しか
も、このスロットル弁26はそのアイドル位置をアイドル
スピードコントロールモータ（ISCモータ）28を介して
コントローラ25により制御されるように構成されてい
る。
にはスロットルポジションセンサ27が対設され、しか
も、このスロットル弁26はそのアイドル位置をアイドル
スピードコントロールモータ（ISCモータ）28を介して
コントローラ25により制御されるように構成されてい
る。
第２吸気管17の一部にはウオータジャケットが対設し
ており、そこには水温センサ29が取り付けられている。
ており、そこには水温センサ29が取り付けられている。
第１排気管18の途中には排気中の酸素濃度情報を出力
するO2センサ30が取り付けられている。
するO2センサ30が取り付けられている。
更に、吸気路12の端部には燃料噴射弁31が取付けられ
ている。この燃料噴射弁31は枝管32を介して燃料管33に
接続されている。この燃料管33は燃料ポンプ34と燃料タ
ンク35とを結び、その途中にはブレンド率センサ43と燃
料圧調整用の燃圧レギュレータ36が取付けられている。
更にここでのレギュレータ36はブースト圧に応じて燃料
圧を増減調整できるように構成されている。
ている。この燃料噴射弁31は枝管32を介して燃料管33に
接続されている。この燃料管33は燃料ポンプ34と燃料タ
ンク35とを結び、その途中にはブレンド率センサ43と燃
料圧調整用の燃圧レギュレータ36が取付けられている。
更にここでのレギュレータ36はブースト圧に応じて燃料
圧を増減調整できるように構成されている。
エンジン10の燃焼室11には点火プラグ46が取付けら
れ、同プラグ46は図示しないパワートランジスタ及びそ
れにより開閉駆動されるイグニッションコイル等からな
る点火回路45に接続されている。この点火回路45は後述
の点火用の駆動回路44に接続されている。更に、エンジ
ンの燃焼室11の近傍にはノックセンサ47が取付けられ、
そのノック情報NSはコントローラ25に出力されている。
れ、同プラグ46は図示しないパワートランジスタ及びそ
れにより開閉駆動されるイグニッションコイル等からな
る点火回路45に接続されている。この点火回路45は後述
の点火用の駆動回路44に接続されている。更に、エンジ
ンの燃焼室11の近傍にはノックセンサ47が取付けられ、
そのノック情報NSはコントローラ25に出力されている。
なお、第４図中符号37はクランク各情報を出力するク
ランク角センサ、符号38は第１気筒の上死点情報を出力
する上死点センサをそれぞれ示している。
ランク角センサ、符号38は第１気筒の上死点情報を出力
する上死点センサをそれぞれ示している。
コントローラ25は制御回路38と記憶回路40と入出力回
路41及び駆動回路42,44とを備える。
路41及び駆動回路42,44とを備える。
ここで制御回路39は各センサ類より各入力信号を受
け、これらを所定の制御プログラムに沿って処理して制
御信号を出力する。
け、これらを所定の制御プログラムに沿って処理して制
御信号を出力する。
記憶回路40は第５図に示したエンジン制御のメインル
ーチン、第６図に示したブレンド率演算ルーチン、図示
しない点火時期演算ルーチン、燃料噴射ルーチン等の各
制御プログラムや、各制御値算出マップ等を記憶処理す
るように構成されている。しかも、制御中で用いる補正
係数や算出データその他の値を取り込むエリアを備え
る。
ーチン、第６図に示したブレンド率演算ルーチン、図示
しない点火時期演算ルーチン、燃料噴射ルーチン等の各
制御プログラムや、各制御値算出マップ等を記憶処理す
るように構成されている。しかも、制御中で用いる補正
係数や算出データその他の値を取り込むエリアを備え
る。
入出力回路41は上述した各センサの出力信号を適宜取
り込むように作動すると共に、燃料噴射弁31を所定時に
開弁させる弁駆動信号を弁駆動回路42を介して出力し、
あるいは点火回路45に点火信号を駆動回路44を介して出
力し、その他の各制御信号を図示しない駆動回路を介し
て出力するように構成されている。
り込むように作動すると共に、燃料噴射弁31を所定時に
開弁させる弁駆動信号を弁駆動回路42を介して出力し、
あるいは点火回路45に点火信号を駆動回路44を介して出
力し、その他の各制御信号を図示しない駆動回路を介し
て出力するように構成されている。
ここで、コントローラ25の作動を第５図、第６図の制
御プログラムと共に説明する。
御プログラムと共に説明する。
図示しないエンジンのキースイッチがオンされること
によりコントローラ及び、各センサ、が駆動を開始す
る。まず、コントローラ25は各設定値、測定値等を初期
値に保ちステップa2のブレンド率の演算ルーチンに入
る。
によりコントローラ及び、各センサ、が駆動を開始す
る。まず、コントローラ25は各設定値、測定値等を初期
値に保ちステップa2のブレンド率の演算ルーチンに入
る。
ブレンド率演算ルーチンでは、ブレンド率センサ43の
故障フラグがオンか否か判定し、オフではステップb2に
進み、今回のブレンド率BSを制御ブレンド率Ｂとして選
択し、更に、この制御ブレンド率Ｂ（ｔ）を前回の制御
ブレンド率Ｂ（ｔ−１）としてメモリーにストアし、リ
ターンする。
故障フラグがオンか否か判定し、オフではステップb2に
進み、今回のブレンド率BSを制御ブレンド率Ｂとして選
択し、更に、この制御ブレンド率Ｂ（ｔ）を前回の制御
ブレンド率Ｂ（ｔ−１）としてメモリーにストアし、リ
ターンする。
ステップb1でブレンド率センサ43が故障と判定される
と、ステップb4に進む。ここでは前回の制御ブレンド率
Ｂ（ｔ−１）をメモリーよりロードし、ノック学習値K
KNI（ｔ）をメモリーよりロードする。
と、ステップb4に進む。ここでは前回の制御ブレンド率
Ｂ（ｔ−１）をメモリーよりロードし、ノック学習値K
KNI（ｔ）をメモリーよりロードする。
このノック学習値KKNIはエンジンの運転域が所定の学
習域（第２図参照）に入る毎に、図示しないノック学習
値算出ルーチンを実行して順次求められる。なお、この
ノック学習値算出は例えば、第３図に示したようにノッ
クリタード制御量θｘ（ｔ）が1.1より1.8の不感帯域に
あれば、ノック学習値KKNIを変化させずに繰り上げ使用
し、1.8以上にτ２時間以上あると、ノック学習値KKNI
を負の規定値−GKだけ減算し、1.1以下にτ１時間以上
あると、ノック学習値KKNIを正の規定値＋GKだけ加算す
るという演算を繰り返すように構成されている。
習域（第２図参照）に入る毎に、図示しないノック学習
値算出ルーチンを実行して順次求められる。なお、この
ノック学習値算出は例えば、第３図に示したようにノッ
クリタード制御量θｘ（ｔ）が1.1より1.8の不感帯域に
あれば、ノック学習値KKNIを変化させずに繰り上げ使用
し、1.8以上にτ２時間以上あると、ノック学習値KKNI
を負の規定値−GKだけ減算し、1.1以下にτ１時間以上
あると、ノック学習値KKNIを正の規定値＋GKだけ加算す
るという演算を繰り返すように構成されている。
ステップb6では現ノック学習値KKNI（ｔ）が規定の最
大ノック学習許容値KMAX以上か否か判定し、以上ではス
テップb7に以下ではステップb9にそれぞれ進む。
大ノック学習許容値KMAX以上か否か判定し、以上ではス
テップb7に以下ではステップb9にそれぞれ進む。
ステップb7ではノック頻発域にあるとして、これを抑
えるべくブレンド率を下げる。即ち、前回の制御ブレン
ド率Ｂ（ｔ−１）より減少側ブレンド率補正ゲインΔB-
を減算して補正し、ステップb8に進み、ここで、ノック
学習値KKNIをブレンド率に反映させたとしてノック学習
値KKNI（ｔ）をクリアしてステップb3に進む。
えるべくブレンド率を下げる。即ち、前回の制御ブレン
ド率Ｂ（ｔ−１）より減少側ブレンド率補正ゲインΔB-
を減算して補正し、ステップb8に進み、ここで、ノック
学習値KKNIをブレンド率に反映させたとしてノック学習
値KKNI（ｔ）をクリアしてステップb3に進む。
他方、ステップb9では現ノック学習値KKNI（ｔ）が規
定の最小ノック学習許容値KMIN以下か否か判定し、以下
ではステップb10に以上ではステップb11にそれぞれ進
む。
定の最小ノック学習許容値KMIN以下か否か判定し、以下
ではステップb10に以上ではステップb11にそれぞれ進
む。
ステップb11では現ノック学習値KKNI（ｔ）が不感帯
にあることより前回の制御ブレンド率Ｂ（ｔ−１）をそ
のまま今回のブレンド率Ｂ（ｔ）としてステップb3に進
む。
にあることより前回の制御ブレンド率Ｂ（ｔ−１）をそ
のまま今回のブレンド率Ｂ（ｔ）としてステップb3に進
む。
他方、ノック不発域であるとしてステップb9よりb10
に進むと、ここでは、ノック発生側に移動させるべく、
ブレンド率を上げる。即ち、前回の制御ブレンド率Ｂ
（ｔ−１）より増加側ブレンド率補正ゲインΔB+を加算
して補正し、ステップb8に進み、ここで、ノック学習値
KKNIブレンド率に反映させたとしてノック学習値K
KNI（ｔ）をクリアしてステップb3に進む。
に進むと、ここでは、ノック発生側に移動させるべく、
ブレンド率を上げる。即ち、前回の制御ブレンド率Ｂ
（ｔ−１）より増加側ブレンド率補正ゲインΔB+を加算
して補正し、ステップb8に進み、ここで、ノック学習値
KKNIブレンド率に反映させたとしてノック学習値K
KNI（ｔ）をクリアしてステップb3に進む。
ブレンド率演算ルーチンが終わってメインルーチンの
ステップa3に戻ると、ここでは、エンジン回転数NEを取
り込み、これがエンジン作動判定回転数NESTOPを上回っ
ているか否か判定する。
ステップa3に戻ると、ここでは、エンジン回転数NEを取
り込み、これがエンジン作動判定回転数NESTOPを上回っ
ているか否か判定する。
エンジン回転数にステップa4に達すると、ここでは制
御ブレンド率Ｂ（ｔ）や各種の補正係数を適宜取り込
み、燃料噴射量制御処理、点火時期制御処理、その他の
各制御を行い、ステップa5に済む。
御ブレンド率Ｂ（ｔ）や各種の補正係数を適宜取り込
み、燃料噴射量制御処理、点火時期制御処理、その他の
各制御を行い、ステップa5に済む。
ここで例えば、燃料噴射量である燃料噴射弁駆動時間
Tinjの算出では、まず、吸入空気量当たりの基本駆動時
間TB（＝A/N（ｎ）×KB）を算出する。ここでのブレン
ド率補正係数KBは所定吸入空気量A/N（ｎ）当たりの基
本駆動時間TB（基本燃料量）をガソリン相当量として換
算するのに用いられる。更に、燃料噴射弁駆動時間Tinj
を基本駆動時間TBとフィードバック補正係数KFB及び大
気温度補正係数Kt、大気圧補正係数Kb、水温補正係数Kw
t、加速補正係数Kac等の各補正値を用いて算出する（T
inj＝TB×KFB×Kt×Kb×Kwt×Kac）こととなる。
Tinjの算出では、まず、吸入空気量当たりの基本駆動時
間TB（＝A/N（ｎ）×KB）を算出する。ここでのブレン
ド率補正係数KBは所定吸入空気量A/N（ｎ）当たりの基
本駆動時間TB（基本燃料量）をガソリン相当量として換
算するのに用いられる。更に、燃料噴射弁駆動時間Tinj
を基本駆動時間TBとフィードバック補正係数KFB及び大
気温度補正係数Kt、大気圧補正係数Kb、水温補正係数Kw
t、加速補正係数Kac等の各補正値を用いて算出する（T
inj＝TB×KFB×Kt×Kb×Kwt×Kac）こととなる。
ステップa5に達すると、ここではキーオフか否かを判
断して、キーオフでない間はステップa2に戻り、キーオ
フではキーオフ時点での各主処理、例えば不揮発性メモ
リへの各データの記憶処理等がなされて終了する。
断して、キーオフでない間はステップa2に戻り、キーオ
フではキーオフ時点での各主処理、例えば不揮発性メモ
リへの各データの記憶処理等がなされて終了する。
ステップa3よりエンジン停止としてステップa7に達す
ると、ここではスタータスイッチのオンを待ち、オフの
間はステップa8に達する。ここではエンジン停止に伴う
所定の処理を行い、オンするとステップa9に進む。ステ
ップa9では始動に伴う各種処理を行いステップa5に進む
こととなる。
ると、ここではスタータスイッチのオンを待ち、オフの
間はステップa8に達する。ここではエンジン停止に伴う
所定の処理を行い、オンするとステップa9に進む。ステ
ップa9では始動に伴う各種処理を行いステップa5に進む
こととなる。
（発明の効果） 以上のように、本発明方法では、ブレンド率センサが
正常時にはその出力ブレンド率を制御ブレンド率とし、
故障時には記憶手段よりの仮定ブレンド率とノック学習
値とを取り込み、ノック学習値に応じて仮定ブレンド率
を補正して制御ブレンド率を算出するので、故障時でも
的確なブレンド率を算出できる。
正常時にはその出力ブレンド率を制御ブレンド率とし、
故障時には記憶手段よりの仮定ブレンド率とノック学習
値とを取り込み、ノック学習値に応じて仮定ブレンド率
を補正して制御ブレンド率を算出するので、故障時でも
的確なブレンド率を算出できる。
第１図は本発明方法を説明するブロック図、第２図は本
発明方法で用いるノック学習域の説明図、第３図
（ａ），（ｂ）は本発明方法で用いるノック学習値の演
算で使用る更新時間幅及び更新用の規定値の特性図、第
４図は本発明方法を採用したエンジン制御装置の概略構
成図、第５図及び第６図は第４図のエンジン制御装置の
行うエンジン制御処理で用いる制御プログラムのフロー
チャートを示している。 1,43……ブレンド率センサ、2,47……ノックセンサ、３
……ノック学習値算出手段、4,40……記憶手段、5,25…
…制御手段、Ｂ（ｔ）……制御ブレンド率、KKNI（ｔ）
……ノック学習値、KMIN……最小ノック学習許容値、K
MAX……最大ノック学習許容値KMAX、ΔB+……増加側ブ
レンド率補正ゲイン、ΔB-……減少側ブレンド率補正ゲ
イン。
発明方法で用いるノック学習域の説明図、第３図
（ａ），（ｂ）は本発明方法で用いるノック学習値の演
算で使用る更新時間幅及び更新用の規定値の特性図、第
４図は本発明方法を採用したエンジン制御装置の概略構
成図、第５図及び第６図は第４図のエンジン制御装置の
行うエンジン制御処理で用いる制御プログラムのフロー
チャートを示している。 1,43……ブレンド率センサ、2,47……ノックセンサ、３
……ノック学習値算出手段、4,40……記憶手段、5,25…
…制御手段、Ｂ（ｔ）……制御ブレンド率、KKNI（ｔ）
……ノック学習値、KMIN……最小ノック学習許容値、K
MAX……最大ノック学習許容値KMAX、ΔB+……増加側ブ
レンド率補正ゲイン、ΔB-……減少側ブレンド率補正ゲ
イン。
フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 ＦＩ Ｆ０２Ｄ 45/00 ３６８ Ｆ０２Ｄ 45/00 ３６８Ａ (72)発明者 加藤 佳彦 東京都港区芝５丁目33番８号 三菱自動 車工業株式会社内 (72)発明者 飯田 和正 東京都港区芝５丁目33番８号 三菱自動 車工業株式会社内 (72)発明者 宮本 勝彦 東京都港区芝５丁目33番８号 三菱自動 車工業株式会社内 (56)参考文献 特開 平１−113558（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−113559（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−9927（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−102346（ＪＰ，Ａ) 実開 平２−52939（ＪＰ，Ｕ)
Claims (1)
- 【請求項１】内燃機関に供給される燃料中のガソリンと
メタノールのブレンド率情報を出力するブレンド率セン
サと、上記内燃機関のノック情報を出力するノックセン
サと、上記ノック情報に基づきノック学習値を算出する
ノック学習値算出手段と、上記ブレンド率及び上記ノッ
ク学習値が順次記憶処理される記憶手段と、上記ブレン
ド率及びノック学習値よりブレンド率を算出する制御手
段とを用い、上記制御手段が上記ブレンド率センサの故
障時に、上記記憶手段よりの故障直前に検出された仮定
ブレンド率と上記ノック学習値とを取り込み、その上
で、上記ノック学習値が規定上限値以上では上記仮定ブ
レンド率を規定量低下させ、同ノック学習値が規定下限
値以下では上記仮定ブレンド率を規定量増加させて制御
ブレンド率として算出することを特徴とする燃料ブレン
ド率検出方法。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1151990A JP2737336B2 (ja) | 1990-01-19 | 1990-01-19 | 燃料ブレンド率検出方法 |
| US07/642,511 US5109821A (en) | 1990-01-19 | 1991-01-17 | Engine control system |
| KR1019910001183A KR940001334B1 (ko) | 1990-01-19 | 1991-01-24 | 연료혼합율 검출방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1151990A JP2737336B2 (ja) | 1990-01-19 | 1990-01-19 | 燃料ブレンド率検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03217638A JPH03217638A (ja) | 1991-09-25 |
| JP2737336B2 true JP2737336B2 (ja) | 1998-04-08 |
Family
ID=11780241
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1151990A Expired - Fee Related JP2737336B2 (ja) | 1990-01-19 | 1990-01-19 | 燃料ブレンド率検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2737336B2 (ja) |
-
1990
- 1990-01-19 JP JP1151990A patent/JP2737336B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH03217638A (ja) | 1991-09-25 |
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| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
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