JP2929744B2

JP2929744B2 - 内燃機関の空燃比制御装置

Info

Publication number: JP2929744B2
Application number: JP4273491A
Authority: JP
Inventors: 健司太田; 初雄永石; 一路糸永; 岩野　　浩
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 1991-02-14
Filing date: 1991-02-14
Publication date: 1999-08-03
Anticipated expiration: 2014-08-03
Also published as: JPH04259639A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、内燃機関の空燃比制
御装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】エンジンの吸入空気量と回転数に基づき
燃料噴射弁からの基本噴射量を定めると共に、排気中の
酸素濃度から実際の空燃比を検出し、この実空燃比と目
標空燃比の差異に応じて基本噴射量をフィードバック補
正することで、エンジンの供給混合気の空燃比を目標空
燃比に制御する装置がある。

【０００３】このフィードバック制御は比例積分制御
（ＰＩ制御）により行い、この場合実空燃比が目標値を
上まわった（リッチ）とき所定比例分を減量し、この後
目標値を下まわるまで所定積分分を減量していく。ま
た、実空燃比が目標値を下まわった（リーン）とき所定
比例分を増量し、この後目標値を上まわるまで所定積分
分を増量していく（特開平１ー１３８３４５号、特開昭
６３ー４１６３５号、６０ー１４５４４３号、５８ー２
７８４４号公報等参照）。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うなフィードバック制御にあっては、使用する燃料の性
状が標準のものと異なると、燃料の応答が変化して制御
に影響を及ぼす。

【０００５】即ち、比例積分によるフィードバック制御
では、図１８のように供給混合気の空燃比がリッチ側と
リーン側とに周期的に変化するのであるが、揮発性の低
い燃料（重質燃料）だと、軽質燃料に比べて気化が遅れ
る分、燃料の応答が遅れ、比例積分制御の制御周期が長
くなってしまう。

【０００６】このように制御周期が長くなると、空燃比
（平均値）の微妙なズレを生じることが避けられず、こ
のため三元触媒のＨＣ，ＣＯあるいはＮＯｘの転化率が
落ちて、排気エミッションが悪化しかねない。

【０００７】また、空燃比の変動周期の変化に伴い、ト
ルクの発生周期が変化して車両の固有振動数と同期する
ことになれば、サージが発生することにもなる。

【０００８】この発明は、このような問題点を解決した
空燃比制御装置を提供することを目的としている。

【０００９】

【課題を解決するための手段】この発明は、図１に示す
ように機関の運転条件を検出する手段１００と、検出し
た運転条件に基づき燃料噴射装置１０１からの基本噴射
量を演算する手段１０２と、空燃比フィードバック制御
の制御定数を設定する手段１０７と、燃料の重質度を測
定する手段１０５と、測定した重質度が重質側となるほ
ど前記制御定数を増大補正する手段１０６と、実空燃比
を検出する手段１０３と、検出した実空燃比と目標空燃
比との差異および補正された前記制御定数に基づいてフ
ィードバック補正係数を演算する手段１０４と、演算し
たフィードバック補正係数で前記基本噴射量を補正して
燃料噴射量を演算する手段１０４とを設ける。

【００１０】また、燃料重質度測定手段１０５は、実空
燃比の目標空燃比からのエラー状態を演算する手段と、
機関の過渡条件を判定する手段と、過渡条件判定時に空
燃比エラーの最大値、最小値およびエラー面積を学習す
る手段と、これらの学習値に基づき燃料重質度を算定す
る手段とから構成しても良い。

【００１１】

【作用】したがって、燃料の重質度に応じて基本噴射量
のフィードバック補正分を増減修正するので、燃料性状
が異なる場合に、燃料の応答遅れに対しフィードバック
による補正を速めて適正な制御周期を保つことができ、
常に良好なフィードバック制御を確保できる。

【００１２】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。

【００１３】図２に示すように、吸入空気はエアクリー
ナ２から吸気管３を通り、燃料は各気筒に設けたインジ
ェクタ（燃料噴射装置）４から、エンジン１の各吸気ポ
ートに向けて噴射される。

【００１４】シリンダ内で燃焼したガスは排気管５を通
して触媒コンバータ６に導入され、ここで燃焼ガス中の
有害成分（ＣＯ，ＨＣ，ＮＯｘ）が三元触媒により清浄
化されて排出される。

【００１５】吸入空気の流量Ｑａはホットワイヤ式のエ
アフローメータ７により検出され、アクセルペダルと連
動するスロットルバルブ８によってその流量が制御され
る。

【００１６】スロットルバルブ８の開度ＴＶＯはスロッ
トル開度センサ９により検出され、エンジン１の回転速
度Ｎｅはクランク角センサ１０により検出される。

【００１７】また、ウォータジャケットの冷却水温Ｔｗ
は水温センサ１１により検出され、排気中の空燃比（酸
素濃度）は酸素センサ１２により検出される。酸素セン
サ１２はリッチ側からリーン側まで幅広く空燃比を検出
し得る特性を持つものが用いられる。

【００１８】機関の運転条件検出手段としてのエアフロ
ーメータ７、スロットル開度センサ９、クランク角セン
サ１０、水温センサ１１、および実空燃比の検出手段と
しての酸素センサ１２からの検出信号はコントロールユ
ニット２０に入力される。

【００１９】基本噴射量演算手段、空燃比制御手段、燃
料重質度測定手段、補正分増減修正手段としてのコント
ロールユニット２０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、Ｉ／
Ｏ装置等からなるマイクロコンピュータにて構成され、
前記各検出信号に基づきインジェクタ４からの燃料噴射
量を制御する。

【００２０】次に、コントロールユニット２０の制御内
容を説明する。

【００２１】インジェクタ４からの燃料噴射量（噴射パ
ルス幅）Ｔｅは、次式（１）、（２）のようにエンジン
の吸入空気流量Ｑａとエンジンの回転速度Ｎｅとに応じ
て定まる基本的な噴射量Ｔｐ（ベース空燃比）に、各種
補正係数Ｃｏeｆ、空燃比のフィードバック補正係数α
を乗算して求められ、その噴射パルス信号をインジェク
タ４に出力することで制御される。なお、これは１シリ
ンダ１サイクル毎に行われる。

【００２２】Ｔｐ＝Ｋ（定数）×Ｑａ／Ｎｅ ‥‥（１）Ｔｅ＝Ｔｐ×Ｃｏeｆ×α ‥‥（２）式中のＣｏeｆは、運転域の空燃比補正係数、水温増量
補正係数、始動および始動後増量補正係数等の和で、そ
れぞれ所定のテーブルから読み込まれる。

【００２３】空燃比のフィードバック補正係数αは、所
定のフィードバック制御域に実空燃比と目標空燃比の差
異およびそのときの運転条件に基づいて決定されるが、
このフィードバック補正係数αは、燃料の重質度に応じ
て増減修正される。

【００２４】そして、燃料の重質度は、燃料の比重ある
いは静電容量等から求めることができ、そのため測定手
段として、燃料の比重あるいは静電容量等を検出するセ
ンサを備えても良いが、この場合実際の空燃比制御を基
に燃料の重質度を学習演算する。

【００２５】次に、図３〜図１６に基づいてフィードバ
ック補正係数αの演算ならびに燃料の重質度の学習を説
明する。

【００２６】図８、図９は制御空燃比の測定ルーチン
で、ステップ２０１〜２０３にて酸素センサ出力ＡＢＹ
Ｆを空燃比テーブルを用いて、実際の空燃比ＭＲに変換
する。今回求めた実空燃比はメモリのＭＲ０に入れ、前
回ならびに前前回求めた実空燃比はそれぞれＭＲ１，Ｍ
Ｒ２にシフトする。

【００２７】一方、目標空燃比ＴＭＲ（運転条件に基づ
き決定される）は、今回の値をメモリのＴＭＲ０に入
れ、前回から６回前までの値をそれぞれＴＭＲ１からＴ
ＭＲ６にシフトする（ステップ２０４）。

【００２８】この目標空燃比と実空燃比が求まると、空
燃比エラーＥＭＲはその差となる（ステップ２０５）。
ここで、今回の実空燃比ＭＲ０に対して３回前の目標空
燃比ＴＭＲ３を用いているのは、目標空燃比が得られる
ように吸入ポートに噴かれた燃料が排気系に設けた酸素
センサに到達するまでに時間的遅れを有するので、それ
を調整したものである。

【００２９】なお、加速時になると、この空燃比エラー
ＥＭＲは用いず、別に求めた加速時用の空燃比エラーＥ
ＭＲＡ（後述する）を使用する。

【００３０】ステップ２０６では、目標空燃比ＴＭＲと
フィードバック補正係数αの積から目標空燃比ダンパ値
（加速時の目標空燃比相当）ＴＭＲＤを次式（３）によ
り求める。

【００３１】ＴＭＲＤ＝ＴＭＲ３×α３×ＴＣＭＲ＃＋旧ＴＭＲＤ×（１−ＴＣＭＲ＃） ‥‥（３）ここで、目標空燃比とフィードバック補正係数について
いずれも３回前の値としたのは、燃料遅れ、排気ガスの
応答、センサの応答等を考慮したためである。また、Ｔ
ＣＭＲ＃は吸気管内における燃料壁流とセンサ応答分を
モニタするためのダンピング係数（一定値）であり、こ
の係数によりＴＭＲ３×α３の変化がならされる。

【００３２】次に、今回の実空燃比ＭＲ０と目標空燃比
ダンパ値ＴＭＲＤとの差を過渡学習に用いる空燃比エラ
ーＥＭＲＡとする（ステップ２０７）。

【００３３】この空燃比エラーＥＭＲＡからは次式
（４）によりそのアベレージ値（平均値）ＡＶＥＭＡを
求める（ステップ２０８）。

【００３４】ＡＶＥＭＡ＝ＥＭＲＡ×ＫＡＶＥＭＡ＃＋旧ＡＶＥＭＡ×（１−ＫＡＶＥＭＡ＃） ‥‥（４）ここで、ＫＡＶＥＭＡ＃は平均化係数（一定値）であ
る。平均値を用いるのは、実空燃比ＭＲが排気脈動、Ｈ
Ｃ等の影響を受けて変動するので、この影響をなくすた
めである。

【００３５】そして、ステップ２０９でシリンダ空気変
化量ＡＶＴＰ−ＡＶＴＰ３と過渡学習判定レベル（一定
値）ＬＴＬ＃を比較し、ＡＶＴＰ−ＡＶＴＰ３≧ＬＴＬ
＃なら加速（過渡状態）に入ったと判定してステップ２
１０に進む。加速に入った後および加速にない場合はス
テップ２１２に進む。なお、ＡＶＴＰ３は３回前の値で
ある。

【００３６】ステップ２１０では、その時点の空燃比エ
ラーＥＭＲＡをメモリのＥＭＲＡＳに、同じく空燃比エ
ラー平均値ＡＶＥＭＡをメモリのＡＶＥＳＴに入れる。

【００３７】ステップ２１２では、データサンプル数の
カウンタ値ＣＴＥＳをインクリメントする。

【００３８】即ち、加速を判定すると、直前の空燃比エ
ラーＥＭＲＡ、空燃比エラー平均値ＡＶＥＭＡを記憶す
ると共に、ステップ２１３にてカウンタ値ＣＴＥＳをサ
ンプリングディレー（一定値）ＳＭＰＤＬＹ＃と比較
し、ＣＴＥＳ＞ＳＭＰＤＬＹ＃となると、ステップ２１
５以降のデータサンプリングへと進む。

【００３９】このサンプリングディレーＳＭＰＤＬＹ＃
は、ＡＶＴＰ変化からのデータ取り込み遅れを定めるも
のである。

【００４０】データサンプリングは、ステップ２１５〜
２１８にてサンプリング中の空燃比エラーＥＭＲＡとメ
モリのＥＭＲＭＸ，ＥＭＲＭＮに入っている値をそれぞ
れ比較し、ＥＭＲＡ≧ＥＭＲＭＸならその空燃比エラー
をＥＭＲＭＸに入れ、ＥＭＲＡ＜ＥＭＲＭＮならその空
燃比エラーをＥＭＲＭＮに入れる。つまり、ＥＭＲＭＸ
に空燃比エラー最大値を、ＥＭＲＭＮに空燃比エラー最
小値をホールドする。

【００４１】この一方、ステップ２１９にて空燃比エラ
ーＥＭＲＡを積算して、空燃比エラー面積ＳＥＭＲＡを
求める。

【００４２】なお、カウンタ値ＣＴＥＳがデータサンプ
ル数ＮＳを越えると、データサンプリングを終了する。
ＴＲＳＴ，ＦＴＬＳはフラグである。

【００４３】また、ステップ２２１，２２２にてＡＶＴ
Ｐ，αのデータシフトを行う。

【００４４】このように加速時の空燃比のエラー状態を
計測する。

【００４５】図１０〜図１２は加速時（過渡状態）の空
燃比のエラー状態から燃料の重質度を学習演算するルー
チンで、ステップ３０１，３４０にて、まず学習に関す
る各種のセンサ（例えば吸入空気量センサ、水温セン
サ、クランク角センサ等）が異常（ＮＧ）であるかどう
かをみて、異常であればメモリのＴＬＴ（燃料の重質度
学習値）テーブル（水温Ｔｗをパラメータとする）をク
リアする。なお、このテーブルは、初期化ルーチンにお
いて学習値が正常（ＯＫ）でない場合もクリアする（図
１３）。

【００４６】ステップ３０２〜３１０は、学習を行うた
めの条件を判定する部分であり、次の６つの条件をすべ
て満たす場合に、ステップ３１１以降のフローに進む。

【００４７】〈１〉ＦＴＬＳ＝１であること、つまり加
速状態に入っていること（ステップ３０２）。

【００４８】〈２〉水温Ｔｗが所定の温度範囲（ＴＬＴ
ＷＬ＃≦Ｔｗ＜ＴＬＴＷＵ＃）にあること（ステップ３
０３）。例えば、学習の水温下限値ＴＬＴＷＬ＃を２０
℃、水温上限値ＴＬＴＷＵ＃を８５℃と定める。

【００４９】〈３〉エンジン回転速度Ｎｅが所定の範囲
（ＴＬＮＬ＃≦Ｎｅ＜ＴＬＮＵ＃）にあること（ステッ
プ３０４，３０７）。例えば、学習の回転下限値ＴＬＮ
Ｌ＃を１０００ｒpｍ、回転上限値ＴＬＮＵ＃を３００
０ｒpｍに定める。

【００５０】〈４〉エンジン負荷が所定値以上（Ｑａ＞
ＬＴＬＱ＃）であること（ステップ３０８）。ここで、
ＬＴＬＱ＃は学習の負荷下限値で、例えばアクセルペダ
ルを戻したときは学習を止めるためである。

【００５１】〈５〉すべてのデータサンプリングを終え
ていること（ステップ３０９）。なお、サンプル数ＮＳ
は水温Ｔｗにより設定する。

【００５２】〈６〉サンプル区間経過後もエンジン回転
速度Ｎｅが前記回転上限値ＴＬＮＵ＃を越えていないこ
と（ステップ３１０）。

【００５３】なお、ステップ３１１にて、ＡＶＥＭＡは
サンプル区間経過直後の値つまり加速直後の値であり、
その空燃比エラー平均値の加速前後差｜ＡＶＥＭＡ−Ａ
ＶＥＳＴ｜が所定値ＫＧＫＳＡＥ＃を越える場合は、学
習を行わない。加速前後差が大きい場合には、定常時の
空燃比エラーが大きいと思われるので、この場合に学習
を行うと、精度が低下してしまうからである。

【００５４】そして、ステップ３１２〜３１７にて、サ
ンプル区間経過直後（加速直後）の空燃比エラー平均値
ＡＶＥＭＡを基準に、空燃比測定ルーチンで求めた空燃
比エラー面積ＳＥＭＲＡの補正を行う。

【００５５】この場合、加速前の空燃比エラーＥＭＲＡ
Ｓが空燃比エラー平均値ＡＶＥＭＡより大きいときは、
その差にＥＭＲＳＧ＃を乗算したものをＳＥＭＲＡから
減算補正する。

【００５６】また、加速前の空燃比エラーＥＭＲＡＳが
空燃比エラー平均値ＡＶＥＭＡより小さいときは、その
差（絶対差）にＥＭＲＳＧ＃を乗算したものをＳＥＭＲ
Ａに加算補正する。

【００５７】ＥＭＲＳＧ＃は面積補正ゲイン（一定値）
である。なお、加速前の空燃比エラーＥＭＲＡＳと空燃
比エラー平均値ＡＶＥＭＡとの差が所定値ＫＧＥＭＲＳ
＃以上のときは、補正を行わない。

【００５８】次に、この空燃比エラー面積ＳＥＭＲＡを
データサンプル数ＮＳで除算してエラー面積の高さを求
め、この高さを空燃比エラー平均値ＡＶＥＭＡと比較す
る（ステップ３１８，３１９）。

【００５９】高さ−ＡＶＥＭＡ≧０のときは、その差に
応じて所定のＴＤＴＡテーブルから空燃比エラー面積に
関する学習書き換え量を検索し、これをワークメモリの
ＴＩＮＤＥＸに入れる（ステップ３２０）。

【００６０】また、高さ−ＡＶＥＭＡ＜０のときは、そ
の差（絶対差）に応じて同じくＴＤＴＡテーブルから空
燃比エラー面積に関する学習書き換え量を検索し、これ
をワークメモリのＴＩＮＤＥＸ＋１に入れる（ステップ
３２１，３２２）。

【００６１】ＴＤＴＡテーブルの例を図１４に示す。な
お、ワークメモリを別個に用意するのは、補正の方向が
異なることによる。また、不要となるワークメモリには
０を入れる。

【００６２】一方、ステップ３２３〜３２８にて、同じ
く空燃比エラー平均値ＡＶＥＭＡを基準に、サンプル区
間中の空燃比エラーの最大値ＥＭＲＭＸ、最小値ＥＭＲ
ＭＮの補正を行う。

【００６３】この場合、加速前の空燃比エラーＥＭＲＡ
ＳがＡＶＥＭＡより大きいときは、その差にＥＭＡＳＧ
＃を乗算したものをＥＭＲＭＸから減算補正する。

【００６４】また、加速前の空燃比エラーＥＭＲＡＳが
ＡＶＥＭＡより小さいときは、その差（絶対差）にＥＭ
ＡＳＧ＃を乗算したものをＥＭＲＭＮに加算補正する。

【００６５】ＥＭＡＳＧ＃は最大、最小補正ゲイン（一
定値）である。なお、ＥＭＲＡＳとＡＶＥＭＡとの差が
所定値ＫＧＥＭＡＳ＃以上のときは、補正を行わない。

【００６６】最大値ＥＭＲＭＸ≧ＡＶＥＭＡのときは、
その差に応じてＴＤＴＲテーブルから空燃比エラー最大
値に関する学習書き換え量を検索し、これをワークメモ
リのＴＩＮＤＥＸ＋２に入れる（ステップ３２９，３３
０）。

【００６７】また、最小値ＥＭＲＭＮ≦ＡＶＥＭＡのと
きは、その差（絶対差）に応じてＴＤＴＬテーブルから
空燃比エラー最小値に関する学習書き換え量を検索し、
これをワークメモリのＴＩＮＤＥＸ＋３に入れる（ステ
ップ３３２，３３３）。

【００６８】ＴＤＴＲ，ＴＤＴＬテーブルの例を図１
５、図１６に示す。なお、ＥＭＲＭＸ＜ＡＶＥＭＡの場
合やＥＭＲＭＮ＞ＡＶＥＭＡの場合は、その差を０とす
る。

【００６９】空燃比エラー面積、空燃比エラー最大値、
空燃比エラー最小値に関する学習書き換え量が求まる
と、これらを合計する（ステップ３３５）。

【００７０】次に、この合計書き換え量ＴＩＮＤＥＸを
用いて燃料重質度学習値ＴＬＴ（ＴＬＴテーブルの値）
を更新する（ステップ３３６）。この学習値更新は、水
温Ｔｗを基に例えば４点学習あるいは２点学習により行
う。

【００７１】このＴＬＴテーブルの値つまり燃料重質度
学習値ＴＬＴは、水温Ｔｗに基づいて検索する（ステッ
プ３３８）。この場合、学習値ＴＬＴの代わりに、吸入
ポート等の壁温ＴＷＦＯ（運転条件から求まる）にＴＬ
Ｔを加算したＴＷＦを用いても良い。

【００７２】そして、このように求めた燃料重質度学習
値ＴＬＴに基づき、空燃比のフィードバック補正係数α
を修正する。

【００７３】図３はフィードバック補正係数α（ＡＬＰ
ＨＡ）の演算ルーチンで、まずステップ１０１，１０２
にて所定の運転域（フィードバック制御域）にあるかど
うかを判断し、エンジンのコールド時、始動直後、スロ
ットル全開時、アイドル時、減速時を除いたフィードバ
ック制御域にあるときに、ステップ１０３以降に進む。

【００７４】エンジンのコールド時、始動直後は、補正
係数Ｃｏeｆ（前（２）式）によるオープン制御に入
り、スロットル全開時、アイドル時、減速時はフィード
バック制御をクランプする。

【００７５】ステップ１０３、１０４では、実空燃比と
目標空燃比の差異およびそのときの運転条件（エンジン
回転速度Ｎｅ、燃料噴射量Ｔｅ）に基づいて、Ｐｒマッ
プ、Ｐｌマップ、Ｉマップから比例積分制御の比例分Ｐ
ｒ，Ｐｌ、積分分Ｉを読み込む。

【００７６】実空燃比が目標空燃比を上まわったときの
リッチ時比例分Ｐｒのマップの例を図４に、目標空燃比
を下まわったときのリーン時比例分Ｐｌのマップの例を
図５に、積分分Ｉのマップの例を図６に示す。

【００７７】次に、ステップ１０５，１０６にて、前述
の燃料重質度学習値ＴＬＴに基づき、図７のように定め
たテーブルからリッチ時比例分Ｐｒの補正量ＰＲＫＧＡ
Ｓ、リーン時比例分Ｐｌの補正量ＰＬＫＧＡＳ、積分分
Ｉの補正量ＩＫＧＡＳを読み込み、これらの補正量をス
テップ１０３，１０４で求めた対応する比例分Ｐｒ，Ｐ
ｌ、積分分Ｉに加算する。

【００７８】そして、実空燃比が目標空燃比に対してリ
ーンからリッチになったときは、ステップ１０７，１０
８〜１１０にて前回のフィードバック補正係数αからス
テップ１０３〜１０６で求めた補正後の比例分Ｐｒを減
算し、さらに実空燃比がリーンになるまで１制御毎にス
テップ１０３〜１０６で求めた補正後の積分分Ｉを減算
していく。

【００７９】一方、実空燃比がリッチからリーンになる
と、ステップ１０７，１１１〜１１３にて前回のフィー
ドバック補正係数αにステップ１０３〜１０６で求めた
補正後の比例分Ｐｌを加算し、さらに実空燃比がリッチ
になるまで１制御毎にステップ１０３〜１０６で求めた
補正後の積分分Ｉを加算していく。

【００８０】このように修正演算したフィードバック補
正係数αを乗算して前（２）式の燃料噴射量Ｔｅを求
め、インジェクタ４からの燃料噴射量を制御つまり空燃
比を制御するのである。

【００８１】即ち、空燃比のエラー状態を学習し、学習
値に基づいて燃料の重質度を算定して、その燃料重質度
を基に空燃比のフィードバック補正係数αを修正演算す
るので、燃料性状に合った空燃比のフィードバック制御
を得ることができる。

【００８２】燃料が重質燃料であれば、標準の軽質燃料
と比べて燃料の応答が遅れるが、この際重質度に応じて
フィードバック補正係数αが増加修正され、このためフ
ィードバックによる補正が速められ、図１７のように軽
質燃料の場合と同じく比例積分制御の適正な制御周期が
確保される。

【００８３】また、特に燃料性状によって燃料応答の違
いが現れやすい過渡時に、空燃比のエラー面積およびエ
ラーの最大値、最小値を測定し、エラー平均値と比較学
習して燃料重質度を算定するので、燃料重質度が正確に
求められる。

【００８４】したがって、重質燃料にあっても、的確な
空燃比のフィードバック制御が得られ、空燃比の微妙な
ズレによって三元触媒の転化率に影響を及ぼすことはな
く、これにより排気エミッションを良好に保つことが可
能になる。

【００８５】さらには、フィードバック制御による空燃
比の変動周期が所期の周期に保たれるため、トルクの発
生周期が車両の固有振動数と同期するようなことはな
く、これによりサージの発生を確実に防止でき、良好な
エンジン性能、運転性能を確保できる。

【００８６】なお、燃料重質度は、燃料の比重等から直
接測定しても良いが、このように実際の空燃比制御を基
に学習すれば、より正確な値が求まり、またエンジンの
吸気バルブや吸気ポート壁等にデポジットの付着がある
場合に、対応可能である。

【００８７】吸気バルブ等にデポジットがあると、重質
燃料に同じく燃料応答が遅れるが、これも学習値に取り
込まれることから、デポジットがある場合も、常に的確
な空燃比制御が得られる。

【００８８】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、機関の運
転条件を検出する手段と、検出した運転条件に基づき燃
料噴射装置からの基本噴射量を演算する手段と、空燃比
フィードバック制御の制御定数を設定する手段と、燃料
の重質度を測定する手段と、測定した重質度が重質側と
なるほど前記制御定数を増大補正する手段と、実空燃比
を検出する手段と、検出した実空燃比と目標空燃比との
差異および補正された前記制御定数に基づいてフィード
バック補正係数を演算する手段と、演算したフィードバ
ック補正係数で前記基本噴射量を補正して燃料噴射量を
演算する手段とを設けたので、燃料性状の違いにかかわ
らず、常に適正な空燃比制御を確保でき、排気エミッシ
ョンが向上する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の構成図である。

【図２】制御系を示す構成図である。

【図３】フィードバック補正係数演算のフローチャート
である。

【図４】リッチ時比例分のマップの特性図である。

【図５】リーン時比例分のマップの特性図である。

【図６】積分分のマップの特性図である。

【図７】燃料重質度学習値に基づく補正量テーブルの特
性図である。

【図８】空燃比測定のフローチャートである。

【図９】空燃比測定のフローチャートである。

【図１０】燃料重質度学習のフローチャートである。

【図１１】燃料重質度学習のフローチャートである。

【図１２】燃料重質度学習のフローチャートである。

【図１３】燃料重質度学習のフローチャートである。

【図１４】学習データテーブルの特性図である。

【図１５】学習データテーブルの特性図である。

【図１６】学習データテーブルの特性図である。

【図１７】空燃比のフィードバック制御状態を示す説明
図である。

【図１８】従来のフィードバック制御状態を示す説明図
である。

【符号の説明】

１エンジン４インジェクタ７エアフローメータ９スロットル開度センサ１０クランク角センサ１１水温センサ１２酸素センサ２０コントロールユニット

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者岩野浩神奈川県横浜市神奈川区宝町２番地日産自動車株式会社内 (56)参考文献特開平４−58051（ＪＰ，Ａ) 特開平４−58029（ＪＰ，Ａ) 特開昭62−288335（ＪＰ，Ａ) 特開昭62−282139（ＪＰ，Ａ) 特開昭60−116836（ＪＰ，Ａ) 特開昭60−22033（ＪＰ，Ａ) 特開昭60−159347（ＪＰ，Ａ) 特開昭63−5130（ＪＰ，Ａ) 特開平３−111642（ＪＰ，Ａ) 特開平４−191450（ＪＰ，Ａ) 特開平４−175432（ＪＰ，Ａ) 特開平２−169833（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) F02D 41/04 F02D 41/14 F02D 45/00

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】機関の運転条件を検出する手段と、検出した運転条件に基づき燃料噴射装置からの基本噴射
量を演算する手段と、空燃比フィードバック制御の制御定数を設定する手段
と、燃料の重質度を測定する手段と、測定した重質度が重質側となるほど前記制御定数を増大
補正する手段と、実空燃比を検出する手段と、検出した実空燃比と目標空燃比との差異および補正され
た前記制御定数に基づいてフィードバック補正係数を演
算する手段と、演算したフィードバック補正係数で前記基本噴射量を補
正して燃料噴射量を演算する手段と、を備えたことを特徴とする内燃機関の空燃比制御装置。
【請求項２】燃料重質度測定手段は、実空燃比の目標
空燃比からのエラー状態を演算する手段と、機関の過渡
条件を判定する手段と、過渡条件判定時に空燃比エラー
の最大値、最小値およびエラー面積を学習する手段と、
これらの学習値に基づき燃料重質度を算定する手段とか
らなる請求項１に記載の内燃機関の空燃比制御装置。