JP3239200B2 - エンジンのアイドル回転数制御装置 - Google Patents
エンジンのアイドル回転数制御装置Info
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- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
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- Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
- Y02T10/40—Engine management systems
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- Electrical Control Of Air Or Fuel Supplied To Internal-Combustion Engine (AREA)
- Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、エンジンのアイド
ル回転数学習制御装置に関し、特にスロットル弁の全閉
時の洩れ空気量変化分を学習補正することのできるアイ
ドル回転数学習制御装置に関する。
ル回転数学習制御装置に関し、特にスロットル弁の全閉
時の洩れ空気量変化分を学習補正することのできるアイ
ドル回転数学習制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、自動車用エンジンでは、吸気
通路のスロットル弁をバイパスする補助空気通路に補助
空気制御弁を備え、アイドル運転時に、実際のアイドル
回転数と目標アイドル回転数とを比較し、比較結果に応
じて補助空気制御弁の開度を制御して、アイドル回転数
をフィードバック制御している。
通路のスロットル弁をバイパスする補助空気通路に補助
空気制御弁を備え、アイドル運転時に、実際のアイドル
回転数と目標アイドル回転数とを比較し、比較結果に応
じて補助空気制御弁の開度を制御して、アイドル回転数
をフィードバック制御している。
【０００３】また、特公平２−１９２９５号公報などに
示されるように、所定の条件で、アイドル回転数のフィ
ードバック制御のために増減されるフィードバック補正
量に基づいて、学習補正量を設定し、これにより補正し
て、より高度な学習制御を行うことも知られている。更
に、このような学習補正量をスロットル弁の全閉時の洩
れ空気量変化分（詰まり分）に対応させることも行われ
ている。
示されるように、所定の条件で、アイドル回転数のフィ
ードバック制御のために増減されるフィードバック補正
量に基づいて、学習補正量を設定し、これにより補正し
て、より高度な学習制御を行うことも知られている。更
に、このような学習補正量をスロットル弁の全閉時の洩
れ空気量変化分（詰まり分）に対応させることも行われ
ている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
アイドル回転数学習制御装置にあっては、アイドル回転
数のフィードバック制御のために増減されるフィードバ
ック補正量に基づいて、スロットル弁の全閉時の空気洩
れ変化分を学習する場合に、エアコンのＯＮ・ＯＦＦ、
変速機レンジ（Ｎレンジ・Ｄレンジ）、電気負荷などの
影響で、十分な学習精度が出ないという問題点があっ
た。
アイドル回転数学習制御装置にあっては、アイドル回転
数のフィードバック制御のために増減されるフィードバ
ック補正量に基づいて、スロットル弁の全閉時の空気洩
れ変化分を学習する場合に、エアコンのＯＮ・ＯＦＦ、
変速機レンジ（Ｎレンジ・Ｄレンジ）、電気負荷などの
影響で、十分な学習精度が出ないという問題点があっ
た。
【０００５】また、学習精度を確保するために、学習条
件を厳しくすると、学習頻度が確保できず、また１度誤
学習すると、致命的な不具合になるという問題点があっ
た。本発明は、このような従来の問題点に鑑み、十分な
学習頻度を確保しながら、学習精度を向上させることが
できるようにすることを目的とする。
件を厳しくすると、学習頻度が確保できず、また１度誤
学習すると、致命的な不具合になるという問題点があっ
た。本発明は、このような従来の問題点に鑑み、十分な
学習頻度を確保しながら、学習精度を向上させることが
できるようにすることを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】このため、請求項１に係
る発明では、吸気通路のスロットル弁をバイパスする補
助空気通路に補助空気制御弁を備えるエンジンにおい
て、図１に示すような手段を設けて、アイドル回転数学
習制御装置を構成する。すなわち、エンジン温度に基づ
いて基本制御量を設定する基本制御量設定手段と、アイ
ドル運転時に実際のアイドル回転数と目標アイドル回転
数とを比較し、比較結果に応じてフィードバック補正量
を増減するフィードバック補正量設定手段と、スロット
ル弁の全閉時の洩れ空気量変化分に相当する学習補正量
を記憶する書換え可能な学習補正量記憶手段と、前記基
本制御量と前記フィードバック補正量と前記学習補正量
とを加算して、前記補助空気制御弁に対する制御量を算
出する制御量算出手段と、前記制御量に対応する信号に
より前記補助空気制御弁を開閉駆動する補助空気制御弁
駆動手段とを設ける。
る発明では、吸気通路のスロットル弁をバイパスする補
助空気通路に補助空気制御弁を備えるエンジンにおい
て、図１に示すような手段を設けて、アイドル回転数学
習制御装置を構成する。すなわち、エンジン温度に基づ
いて基本制御量を設定する基本制御量設定手段と、アイ
ドル運転時に実際のアイドル回転数と目標アイドル回転
数とを比較し、比較結果に応じてフィードバック補正量
を増減するフィードバック補正量設定手段と、スロット
ル弁の全閉時の洩れ空気量変化分に相当する学習補正量
を記憶する書換え可能な学習補正量記憶手段と、前記基
本制御量と前記フィードバック補正量と前記学習補正量
とを加算して、前記補助空気制御弁に対する制御量を算
出する制御量算出手段と、前記制御量に対応する信号に
より前記補助空気制御弁を開閉駆動する補助空気制御弁
駆動手段とを設ける。
【０００７】そして、少なくともアイドル運転時である
ことを条件とする学習条件を検出する学習条件検出手段
と、学習条件の検出中に前記フィードバック補正量の平
均値を学習する平均値学習手段と、少なくともエンジン
キースイッチのオフ時であることを条件とする更新条件
を検出する更新条件検出手段と、更新条件の検出時に前
記平均値学習手段による前記フィードバック補正量の平
均値に基づいて前記記憶手段の学習補正量を更新する学
習補正量更新手段とを設ける。
ことを条件とする学習条件を検出する学習条件検出手段
と、学習条件の検出中に前記フィードバック補正量の平
均値を学習する平均値学習手段と、少なくともエンジン
キースイッチのオフ時であることを条件とする更新条件
を検出する更新条件検出手段と、更新条件の検出時に前
記平均値学習手段による前記フィードバック補正量の平
均値に基づいて前記記憶手段の学習補正量を更新する学
習補正量更新手段とを設ける。
【０００８】かかる構成においては、学習条件の検出
時、すなわちアイドル運転時に、フィードバック補正量
の平均値を学習するが、学習結果を用いた学習補正量の
更新は１トリップ（エンジンの始動から停止まで）１回
とし、更新タイミングはエンジンキースイッチのオフ時
とする。よって、更新条件の検出時、すなわちエンジン
キースイッチのオフ時に、１トリップの間に学習したフ
ィードバック補正量の平均値に基づいて学習補正量を更
新する。
時、すなわちアイドル運転時に、フィードバック補正量
の平均値を学習するが、学習結果を用いた学習補正量の
更新は１トリップ（エンジンの始動から停止まで）１回
とし、更新タイミングはエンジンキースイッチのオフ時
とする。よって、更新条件の検出時、すなわちエンジン
キースイッチのオフ時に、１トリップの間に学習したフ
ィードバック補正量の平均値に基づいて学習補正量を更
新する。
【０００９】このように１トリップに１回学習更新する
ため、部品劣化を確実に検出する精度を持つことができ
る。請求項２に係る発明では、前記学習条件検出手段
は、アイドル運転時で、かつエアコン停止時であること
を条件とする学習条件を検出するものであることを特徴
とする。
ため、部品劣化を確実に検出する精度を持つことができ
る。請求項２に係る発明では、前記学習条件検出手段
は、アイドル運転時で、かつエアコン停止時であること
を条件とする学習条件を検出するものであることを特徴
とする。
【００１０】エアコンＯＦＦを学習条件とすることによ
り、学習精度を向上できる。請求項３に係る発明では、
所定の条件でエアコンを強制的に停止させるエアコン強
制停止手段を設けたことを特徴とする。エアコン強制Ｏ
ＦＦにより、安定状態での学習機会を確保できる。請求
項４に係る発明では、前記平均値学習手段は、フィード
バック補正量ＩＳＣＩが新たに取込まれる毎に、フィー
ドバック補正量の平均値ＭＩＳＣＩを、 ＭＩＳＣＩ＝〔ＭＩＳＣＩ・（α−１）＋ＩＳＣＩ〕／
α （但し、αは平均化割合定数で、α＞１）により算出す
るものであることを特徴とする。
り、学習精度を向上できる。請求項３に係る発明では、
所定の条件でエアコンを強制的に停止させるエアコン強
制停止手段を設けたことを特徴とする。エアコン強制Ｏ
ＦＦにより、安定状態での学習機会を確保できる。請求
項４に係る発明では、前記平均値学習手段は、フィード
バック補正量ＩＳＣＩが新たに取込まれる毎に、フィー
ドバック補正量の平均値ＭＩＳＣＩを、 ＭＩＳＣＩ＝〔ＭＩＳＣＩ・（α−１）＋ＩＳＣＩ〕／
α （但し、αは平均化割合定数で、α＞１）により算出す
るものであることを特徴とする。
【００１１】これにより、学習更新のためのデータを逐
次更新して、学習精度を上げることができる。請求項５
に係る発明では、前記平均化割合定数αを外部負荷の状
態により変化させる平均化割合可変手段を設けたことを
特徴とする。外部負荷の状態により、学習の信頼性をラ
ンク付けして学習できるので、学習機会を減少させるこ
となく、学習精度を上げることができる。
次更新して、学習精度を上げることができる。請求項５
に係る発明では、前記平均化割合定数αを外部負荷の状
態により変化させる平均化割合可変手段を設けたことを
特徴とする。外部負荷の状態により、学習の信頼性をラ
ンク付けして学習できるので、学習機会を減少させるこ
となく、学習精度を上げることができる。
【００１２】請求項６に係る発明では、前記更新条件検
出手段は、エンジンキースイッチのオフ時で、かつ前記
平均値学習手段によるフィードバック補正量の平均値の
学習回数（算出回数）が所定値以上であることを条件と
する更新条件を検出するものであることを特徴とする。
１トリップの間にある程度以上の学習が進んだ場合のみ
更新することで、信頼性をより高めることができる。
出手段は、エンジンキースイッチのオフ時で、かつ前記
平均値学習手段によるフィードバック補正量の平均値の
学習回数（算出回数）が所定値以上であることを条件と
する更新条件を検出するものであることを特徴とする。
１トリップの間にある程度以上の学習が進んだ場合のみ
更新することで、信頼性をより高めることができる。
【００１３】請求項７に係る発明では、前記学習補正量
更新手段は、フィードバック補正量の平均値ＭＩＳＣＩ
に基づいて、学習補正量ＩＳＣＴＡＳを、 ＩＳＣＴＡＳ＝ＩＳＣＴＡＳ＋ＭＩＳＣＩ／β （但し、βは更新割合定数で、β≧１）により更新する
ものであることを特徴とする。
更新手段は、フィードバック補正量の平均値ＭＩＳＣＩ
に基づいて、学習補正量ＩＳＣＴＡＳを、 ＩＳＣＴＡＳ＝ＩＳＣＴＡＳ＋ＭＩＳＣＩ／β （但し、βは更新割合定数で、β≧１）により更新する
ものであることを特徴とする。
【００１４】このようにフィードバック補正量の平均値
ＭＩＳＣＩの所定割合（１／β）を加算して更新するこ
とで、万一、誤学習があっても、その影響を最小限に抑
えることができる。
ＭＩＳＣＩの所定割合（１／β）を加算して更新するこ
とで、万一、誤学習があっても、その影響を最小限に抑
えることができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】以下に本発明の実施の形態を説明
する。図２は一実施例のシステム図である。エンジン１
の吸気通路２にはスロットル弁３が設けられるが、この
スロットル弁３をバイパスする補助空気通路４が設けら
れており、この補助空気通路４には電磁式の補助空気制
御弁５が介装されている。
する。図２は一実施例のシステム図である。エンジン１
の吸気通路２にはスロットル弁３が設けられるが、この
スロットル弁３をバイパスする補助空気通路４が設けら
れており、この補助空気通路４には電磁式の補助空気制
御弁５が介装されている。
【００１６】補助空気制御弁５は、一定周期内における
ＯＮ時間割合（デューティ）を変化させるデューティ信
号により駆動されて、デューティ増大により開度が増
大、デューティ減少により開度が減少する。従って、こ
こでいうデューティ（％）が制御量に相当する。また、
吸気通路２には各気筒毎に電磁式の燃料噴射弁６が設け
られていて、これにより燃料供給がなされる。
ＯＮ時間割合（デューティ）を変化させるデューティ信
号により駆動されて、デューティ増大により開度が増
大、デューティ減少により開度が減少する。従って、こ
こでいうデューティ（％）が制御量に相当する。また、
吸気通路２には各気筒毎に電磁式の燃料噴射弁６が設け
られていて、これにより燃料供給がなされる。
【００１７】補助空気制御弁５及び燃料噴射弁６の作動
を制御するコントロールユニット７には各種のセンサ・
スイッチから信号が入力されている。具体的には、エン
ジンの所定クランク角毎に信号に出力するクランク角セ
ンサ８が設けられ、これによりクランク角を検出し得る
と共に、エンジン回転数Ｎを算出可能である。
を制御するコントロールユニット７には各種のセンサ・
スイッチから信号が入力されている。具体的には、エン
ジンの所定クランク角毎に信号に出力するクランク角セ
ンサ８が設けられ、これによりクランク角を検出し得る
と共に、エンジン回転数Ｎを算出可能である。
【００１８】また、吸気通路２内で吸入空気流量Ｑを検
出するエアフローメータ９、スロットル弁３の開度ＴＶ
Ｏを検出するスロットルセンサ10、エンジン冷却水温Ｔ
ｗを検出する水温センサ11が設けられている。この他、
図示省略したが、エンジンキースイッチ、車速センサ、
エアコンスイッチ、ニュートラルスイッチ、電気負荷検
出用のロードスイッチ、ラジエータファンスイッチ等の
信号がコントロールユニット７に入力されている。
出するエアフローメータ９、スロットル弁３の開度ＴＶ
Ｏを検出するスロットルセンサ10、エンジン冷却水温Ｔ
ｗを検出する水温センサ11が設けられている。この他、
図示省略したが、エンジンキースイッチ、車速センサ、
エアコンスイッチ、ニュートラルスイッチ、電気負荷検
出用のロードスイッチ、ラジエータファンスイッチ等の
信号がコントロールユニット７に入力されている。
【００１９】ここにおいて、コントロールユニット７内
のマイクロコンピュータは、後述する図３〜図５のルー
チンに従って、補助空気制御弁５への制御量（デューテ
ィ）を制御して、アイドル回転数を学習制御する。ま
た、吸入空気流量Ｑとエンジン回転数Ｎとから、基本燃
料噴射量Ｔｐ＝Ｋ・Ｑ／Ｎ（Ｋは定数）を演算し、これ
に各種補正を施して、最終的な燃料噴射量Ｔｉ＝Ｔｐ・
ＣＯＥＦ（ＣＯＥＦは空燃比フィードバック補正係数を
含む各種補正係数）を設定し、エンジン回転に同期した
所定のタイミングで、Ｔｉに相応するパルス巾の駆動パ
ルス信号を燃料噴射弁６に出力して、燃料噴射を行わせ
る。
のマイクロコンピュータは、後述する図３〜図５のルー
チンに従って、補助空気制御弁５への制御量（デューテ
ィ）を制御して、アイドル回転数を学習制御する。ま
た、吸入空気流量Ｑとエンジン回転数Ｎとから、基本燃
料噴射量Ｔｐ＝Ｋ・Ｑ／Ｎ（Ｋは定数）を演算し、これ
に各種補正を施して、最終的な燃料噴射量Ｔｉ＝Ｔｐ・
ＣＯＥＦ（ＣＯＥＦは空燃比フィードバック補正係数を
含む各種補正係数）を設定し、エンジン回転に同期した
所定のタイミングで、Ｔｉに相応するパルス巾の駆動パ
ルス信号を燃料噴射弁６に出力して、燃料噴射を行わせ
る。
【００２０】図３のデューティ制御ルーチンについて説
明する。本ルーチンは所定時間毎に実行される。ステッ
プ１（図にはＳ１と記してある。以下同様）では、エン
ジン温度を代表するものとして水温センサ11からの信号
に基づいて検出されるエンジン冷却水温Ｔｗより、テー
ブルを参照して、基本制御量（基本デューティ）ＩＳＣ
ＴＷを設定する。この部分が基本制御量設定手段に相当
する。
明する。本ルーチンは所定時間毎に実行される。ステッ
プ１（図にはＳ１と記してある。以下同様）では、エン
ジン温度を代表するものとして水温センサ11からの信号
に基づいて検出されるエンジン冷却水温Ｔｗより、テー
ブルを参照して、基本制御量（基本デューティ）ＩＳＣ
ＴＷを設定する。この部分が基本制御量設定手段に相当
する。
【００２１】ステップ２では、後述する図４のフィード
バック補正量設定ルーチンにより設定されているフィー
ドバック補正量ＩＳＣＩを読込む。ステップ３では、学
習補正量記憶手段としての書換え可能なＲＡＭに記憶さ
れている学習補正量ＩＳＣＴＡＳを読込む。この学習補
正量ＩＳＣＴＡＳは、スロットル弁３の全閉時の洩れ空
気量変化分（詰まり分）に相当するものである。尚、Ｒ
ＡＭに対しては、キーＯＦＦ後も学習補正量ＩＳＣＴＡ
Ｓを記憶保持するために、バックアップ電源回路を用い
る。
バック補正量設定ルーチンにより設定されているフィー
ドバック補正量ＩＳＣＩを読込む。ステップ３では、学
習補正量記憶手段としての書換え可能なＲＡＭに記憶さ
れている学習補正量ＩＳＣＴＡＳを読込む。この学習補
正量ＩＳＣＴＡＳは、スロットル弁３の全閉時の洩れ空
気量変化分（詰まり分）に相当するものである。尚、Ｒ
ＡＭに対しては、キーＯＦＦ後も学習補正量ＩＳＣＴＡ
Ｓを記憶保持するために、バックアップ電源回路を用い
る。
【００２２】ステップ４では、次式のごとく、基本制御
量ＩＳＣＴＷとフィードバック補正量ＩＳＣＩと学習補
正量ＩＳＣＴＡＳとを加算して、制御量（デューティ）
ＩＳＣＯＮを算出する。この部分が制御量算出手段に相
当する。 ＩＳＣＯＮ＝ＩＳＣＴＷ＋ＩＳＣＩ＋ＩＳＣＴＡＳ ステップ５では、制御量（デューティ）ＩＳＣＯＮに対
応するデューティ信号を出力して、補助空気制御弁５を
開閉駆動する。この部分が補助空気制御弁駆動手段に相
当する。
量ＩＳＣＴＷとフィードバック補正量ＩＳＣＩと学習補
正量ＩＳＣＴＡＳとを加算して、制御量（デューティ）
ＩＳＣＯＮを算出する。この部分が制御量算出手段に相
当する。 ＩＳＣＯＮ＝ＩＳＣＴＷ＋ＩＳＣＩ＋ＩＳＣＴＡＳ ステップ５では、制御量（デューティ）ＩＳＣＯＮに対
応するデューティ信号を出力して、補助空気制御弁５を
開閉駆動する。この部分が補助空気制御弁駆動手段に相
当する。
【００２３】図４のフィードバック補正量設定ルーチン
について説明する。本ルーチンはフィードバック補正量
設定手段に相当し、所定時間毎に実行される。ステップ
11では、アイドル回転数フィードバック制御条件（ＩＳ
Ｃ条件）か否かを判定する。ここで、ＩＳＣ条件とは、
少なくとも、スロットル弁３が全閉（ＴＶＯ＝０）で、
車速ＶＳＰが所定値以下のアイドル運転時であることと
する。
について説明する。本ルーチンはフィードバック補正量
設定手段に相当し、所定時間毎に実行される。ステップ
11では、アイドル回転数フィードバック制御条件（ＩＳ
Ｃ条件）か否かを判定する。ここで、ＩＳＣ条件とは、
少なくとも、スロットル弁３が全閉（ＴＶＯ＝０）で、
車速ＶＳＰが所定値以下のアイドル運転時であることと
する。
【００２４】ＩＳＣ条件の場合は、ステップ12へ進む
が、ＩＳＣ条件でない場合は、本ルーチンを終了する
（このときフィードバック補正量ＩＳＣＩは前回値にク
ランプされる）。ステップ12では、クランク角センサ８
からの信号に基づいて算出されている実際のエンジン回
転数（アイドル回転数）Ｎを読込む。
が、ＩＳＣ条件でない場合は、本ルーチンを終了する
（このときフィードバック補正量ＩＳＣＩは前回値にク
ランプされる）。ステップ12では、クランク角センサ８
からの信号に基づいて算出されている実際のエンジン回
転数（アイドル回転数）Ｎを読込む。
【００２５】ステップ13では、エンジン冷却水温Ｔｗよ
り、テーブルを参照して、目標アイドル回転数Ｎｓを設
定する。ステップ14では、実際のアイドル回転数Ｎと目
標アイドル回転数Ｎｓとを比較し、Ｎ＜Ｎｓの場合は、
ステップ15でフィードバック補正量ＩＳＣＩを所定の積
分分ΔＩ増大させる。逆に、Ｎ＞Ｎｓの場合は、ステッ
プ16でフィードバック補正量ＩＳＣＩを所定の積分分Δ
Ｉ減少させる。
り、テーブルを参照して、目標アイドル回転数Ｎｓを設
定する。ステップ14では、実際のアイドル回転数Ｎと目
標アイドル回転数Ｎｓとを比較し、Ｎ＜Ｎｓの場合は、
ステップ15でフィードバック補正量ＩＳＣＩを所定の積
分分ΔＩ増大させる。逆に、Ｎ＞Ｎｓの場合は、ステッ
プ16でフィードバック補正量ＩＳＣＩを所定の積分分Δ
Ｉ減少させる。
【００２６】図５の学習ルーチンについて説明する。本
ルーチンは所定時間毎又は所定回転毎に実行される。ス
テップ21では、所定のアイドル条件（学習条件）か否か
を判定する。ここでいう所定のアイドル条件（学習条
件）とは、少なくとも、アイドル運転時であって、アイ
ドル回転数のフィードバック制御中であることとする。
また、安定状態で学習するため、始動後所定時間経過、
水温Ｔｗが所定範囲内、バッテリ電圧が所定範囲内、車
速ＶＳＰ＝０、空燃比フィードバック制御中であること
を条件とすると更によい。
ルーチンは所定時間毎又は所定回転毎に実行される。ス
テップ21では、所定のアイドル条件（学習条件）か否か
を判定する。ここでいう所定のアイドル条件（学習条
件）とは、少なくとも、アイドル運転時であって、アイ
ドル回転数のフィードバック制御中であることとする。
また、安定状態で学習するため、始動後所定時間経過、
水温Ｔｗが所定範囲内、バッテリ電圧が所定範囲内、車
速ＶＳＰ＝０、空燃比フィードバック制御中であること
を条件とすると更によい。
【００２７】所定のアイドル条件の場合は、ステップ22
へ進み、所定のアイドル条件でない場合は、学習を行わ
ないのでステップ28へ進む。ステップ22では、エアコン
スイッチの状態より、エアコンＯＦＦ（強制ＯＦＦを含
む）か否かを判定し、エアコンＯＦＦの場合に、学習条
件成立として、ステップ25へ進む。
へ進み、所定のアイドル条件でない場合は、学習を行わ
ないのでステップ28へ進む。ステップ22では、エアコン
スイッチの状態より、エアコンＯＦＦ（強制ＯＦＦを含
む）か否かを判定し、エアコンＯＦＦの場合に、学習条
件成立として、ステップ25へ進む。
【００２８】エアコンＯＮの場合は、ステップ23へ進ん
でエアコン強制ＯＦＦ条件か否かを判定する。ここで、
エアコン強制ＯＦＦ条件とは、水温Ｔｗが所定値以下
で、かつ強制ＯＦＦ初回であることをいう。エアコン強
制ＯＦＦ条件の場合は、ステップ24へ進んでエアコンを
強制ＯＦＦして後、学習のためにステップ25へ進む。エ
アコン強制ＯＦＦ条件でない場合は、学習を行わないの
でステップ28へ進む。
でエアコン強制ＯＦＦ条件か否かを判定する。ここで、
エアコン強制ＯＦＦ条件とは、水温Ｔｗが所定値以下
で、かつ強制ＯＦＦ初回であることをいう。エアコン強
制ＯＦＦ条件の場合は、ステップ24へ進んでエアコンを
強制ＯＦＦして後、学習のためにステップ25へ進む。エ
アコン強制ＯＦＦ条件でない場合は、学習を行わないの
でステップ28へ進む。
【００２９】従って、ステップ21，22の部分が学習条件
検出手段に相当し、ステップ23，24の部分がエアコン強
制停止手段に相当する。ステップ25では、表１に示すよ
うに、ニュートラルスイッチ、ロードスイッチ、ラジエ
ータファンスイッチ等のＯＮ・ＯＦＦに応じて設定され
る要素Ａ，Ｂ，Ｃ，…の和に応じて、平均化割合定数α
＝α0 ＋Ａ＋Ｂ＋Ｃ＋… を算出する（α0 は無負荷時
の基準定数）。
検出手段に相当し、ステップ23，24の部分がエアコン強
制停止手段に相当する。ステップ25では、表１に示すよ
うに、ニュートラルスイッチ、ロードスイッチ、ラジエ
ータファンスイッチ等のＯＮ・ＯＦＦに応じて設定され
る要素Ａ，Ｂ，Ｃ，…の和に応じて、平均化割合定数α
＝α0 ＋Ａ＋Ｂ＋Ｃ＋… を算出する（α0 は無負荷時
の基準定数）。
【００３０】
【表１】
【００３１】すなわち、外部負荷の状態により平均化割
合定数αを変化させ、外部負荷が多数投入されていると
き（例えばＤレンジ時や、電気負荷、ラジエータファン
等のＯＮ時）などは、学習精度をよくできないので、平
均化割合定数αを大きくして（平均化割合を小さくし
て）、そのときに取込んだ値の影響を少なくするのであ
る。この部分が平均化割合可変手段に相当する。
合定数αを変化させ、外部負荷が多数投入されていると
き（例えばＤレンジ時や、電気負荷、ラジエータファン
等のＯＮ時）などは、学習精度をよくできないので、平
均化割合定数αを大きくして（平均化割合を小さくし
て）、そのときに取込んだ値の影響を少なくするのであ
る。この部分が平均化割合可変手段に相当する。
【００３２】ステップ26では、現在のフィードバック補
正量ＩＳＣＩを取込み、次式によって、フィードバック
補正量の平均値ＭＩＳＣＩを算出する。 ＭＩＳＣＩ＝〔ＭＩＳＣＩ・（α−１）＋ＩＳＣＩ〕／
α （但し、αは平均化割合定数で、α＞１） この部分が平均値学習手段に相当する。尚、学習中に回
転変動が生じた場合は学習値をキャンセルするのがよ
い。
正量ＩＳＣＩを取込み、次式によって、フィードバック
補正量の平均値ＭＩＳＣＩを算出する。 ＭＩＳＣＩ＝〔ＭＩＳＣＩ・（α−１）＋ＩＳＣＩ〕／
α （但し、αは平均化割合定数で、α＞１） この部分が平均値学習手段に相当する。尚、学習中に回
転変動が生じた場合は学習値をキャンセルするのがよ
い。
【００３３】ステップ27では、ステップ26での平均値Ｍ
ＩＳＣＩの算出毎に、その算出回数（学習回数）Ｃをカ
ウントアップする。ステップ28では、平均値の算出回数
（学習回数）Ｃが所定値以上か否かを判定し、Ｃ≧所定
値の場合に、ステップ29へ進み、Ｃ＜所定値の場合は、
学習更新を行わないので本ルーチンを終了する。
ＩＳＣＩの算出毎に、その算出回数（学習回数）Ｃをカ
ウントアップする。ステップ28では、平均値の算出回数
（学習回数）Ｃが所定値以上か否かを判定し、Ｃ≧所定
値の場合に、ステップ29へ進み、Ｃ＜所定値の場合は、
学習更新を行わないので本ルーチンを終了する。
【００３４】ステップ29では、エアコン強制ＯＦＦ時の
みであるが、エアコンをＯＮ復帰させる。ステップ30で
は、エンジンキースイッチがＯＮ→ＯＦＦになっかた否
か、すなわち１トリップの終了か否かを判定する。判定
の結果、エンジンキースイッチＯＦＦ時の場合は、更新
条件成立として、ステップ31へ進み、それ以外の場合
は、本ルーチンを終了する。
みであるが、エアコンをＯＮ復帰させる。ステップ30で
は、エンジンキースイッチがＯＮ→ＯＦＦになっかた否
か、すなわち１トリップの終了か否かを判定する。判定
の結果、エンジンキースイッチＯＦＦ時の場合は、更新
条件成立として、ステップ31へ進み、それ以外の場合
は、本ルーチンを終了する。
【００３５】従って、ステップ28，30の部分が更新条件
検出手段に相当する。ステップ31では、次式のごとく、
現在の学習補正量ＩＳＣＴＡＳに１トリップにおけるア
イドル運転中のフィードバック補正量の平均値ＭＩＳＣ
Ｉの所定割合（１／β）を加算して、新たな学習補正量
ＩＳＣＴＡＳを設定する。 ＩＳＣＴＡＳ＝ＩＳＣＴＡＳ＋ＭＩＳＣＩ／β （但し、βは更新割合定数で、β≧１） これにより、ＲＡＭ上の学習補正量ＩＳＣＴＡＳのデー
タを書換える。この部分が学習補正量更新手段に相当す
る。
検出手段に相当する。ステップ31では、次式のごとく、
現在の学習補正量ＩＳＣＴＡＳに１トリップにおけるア
イドル運転中のフィードバック補正量の平均値ＭＩＳＣ
Ｉの所定割合（１／β）を加算して、新たな学習補正量
ＩＳＣＴＡＳを設定する。 ＩＳＣＴＡＳ＝ＩＳＣＴＡＳ＋ＭＩＳＣＩ／β （但し、βは更新割合定数で、β≧１） これにより、ＲＡＭ上の学習補正量ＩＳＣＴＡＳのデー
タを書換える。この部分が学習補正量更新手段に相当す
る。
【００３６】書換えられた学習補正量ＩＳＣＴＡＳのデ
ータは、スロットル弁３の全閉時の洩れ空気量変化分
（詰まり分）に相当するものとなり、次回より、これに
基づいて学習補正がなされる。また、これに基づいて、
劣化度合を自己診断することもできる。尚、１回の学習
更新量（ＭＩＳＣＩ／β）には制限値を設けて、リミッ
ター処理することにより、万一、誤学習があっても、そ
の影響が最小限になるようにするとよい。
ータは、スロットル弁３の全閉時の洩れ空気量変化分
（詰まり分）に相当するものとなり、次回より、これに
基づいて学習補正がなされる。また、これに基づいて、
劣化度合を自己診断することもできる。尚、１回の学習
更新量（ＭＩＳＣＩ／β）には制限値を設けて、リミッ
ター処理することにより、万一、誤学習があっても、そ
の影響が最小限になるようにするとよい。
【００３７】
【発明の効果】以上説明したように、請求項１に係る発
明によれば、アイドル運転時にフィードバック補正量の
平均値を学習するが、学習結果を用いた学習補正量の更
新は１トリップ１回として、更新タイミングをエンジン
キースイッチのオフ時とするので、部品劣化を確実に検
出し得る学習精度を持つことができるという効果が得ら
れる。
明によれば、アイドル運転時にフィードバック補正量の
平均値を学習するが、学習結果を用いた学習補正量の更
新は１トリップ１回として、更新タイミングをエンジン
キースイッチのオフ時とするので、部品劣化を確実に検
出し得る学習精度を持つことができるという効果が得ら
れる。
【００３８】請求項２に係る発明によれば、エアコンＯ
ＦＦを学習条件とすることにより、学習精度を向上でき
るという効果が得られる。請求項３に係る発明によれ
ば、エアコン強制ＯＦＦにより、安定状態での学習機会
を確保できるという効果が得られる。請求項４に係る発
明によれば、フィードバック補正量の平均値を移動平均
方式で算出することにより、学習更新のためのデータを
逐次更新して、学習精度を向上できるという効果が得ら
れる。
ＦＦを学習条件とすることにより、学習精度を向上でき
るという効果が得られる。請求項３に係る発明によれ
ば、エアコン強制ＯＦＦにより、安定状態での学習機会
を確保できるという効果が得られる。請求項４に係る発
明によれば、フィードバック補正量の平均値を移動平均
方式で算出することにより、学習更新のためのデータを
逐次更新して、学習精度を向上できるという効果が得ら
れる。
【００３９】請求項５に係る発明によれば、平均化割合
定数を外部負荷の状態により変化させることにより、学
習の信頼性をランク付けして学習できるので、学習機会
を減少させることなく、学習精度を向上できるという効
果が得られる。請求項６に係る発明によれば、１トリッ
プの間にある程度以上の学習が進んだ場合のみ更新する
ことで、信頼性をより高められるという効果が得られ
る。
定数を外部負荷の状態により変化させることにより、学
習の信頼性をランク付けして学習できるので、学習機会
を減少させることなく、学習精度を向上できるという効
果が得られる。請求項６に係る発明によれば、１トリッ
プの間にある程度以上の学習が進んだ場合のみ更新する
ことで、信頼性をより高められるという効果が得られ
る。
【００４０】請求項７に係る発明によれば、フィードバ
ック補正量の平均値の所定割合を加算して更新すること
で、万一、誤学習があっても、その影響を最小限に抑え
られるという効果が得られる。
ック補正量の平均値の所定割合を加算して更新すること
で、万一、誤学習があっても、その影響を最小限に抑え
られるという効果が得られる。
【図１】 本発明の構成を示す機能ブロック図
【図２】 本発明の一実施例を示すシステム図
【図３】 デューティ制御ルーチンのフローチャート
【図４】 フィードバック補正量設定ルーチンのフロー
チャート
チャート
【図５】 学習ルーチンのフローチャート
１ エンジン ２ 吸気通路 ３ スロットル弁 ４ 補助空気通路 ５ 補助空気制御弁 ６ 燃料噴射弁 ７ コントロールユニット ８ クランク角センサ ９ エアフローメータ 10 スロットルセンサ 11 水温センサ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 古屋 純一 神奈川県厚木市恩名1370番地 株式会社 ユニシアジェックス内 (72)発明者 三井 健至 神奈川県厚木市恩名1370番地 株式会社 ユニシアジェックス内 (56)参考文献 特開 昭60−93143（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−74068（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−70641（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−149748（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−3146（ＪＰ，Ａ) 実開 平３−61137（ＪＰ，Ｕ) 特公 平２−19295（ＪＰ，Ｂ２) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) F02D 29/00 - 45/00
Claims (7)
- 【請求項１】吸気通路のスロットル弁をバイパスする補
助空気通路に補助空気制御弁を備えるエンジンにおい
て、 エンジン温度に基づいて基本制御量を設定する基本制御
量設定手段と、 アイドル運転時に実際のアイドル回転数と目標アイドル
回転数とを比較し、比較結果に応じてフィードバック補
正量を増減するフィードバック補正量設定手段と、 スロットル弁の全閉時の洩れ空気量変化分に相当する学
習補正量を記憶する書換え可能な学習補正量記憶手段
と、 前記基本制御量と前記フィードバック補正量と前記学習
補正量とを加算して、前記補助空気制御弁に対する制御
量を算出する制御量算出手段と、 前記制御量に対応する信号により前記補助空気制御弁を
開閉駆動する補助空気制御弁駆動手段と、 少なくともアイドル運転時であることを条件とする学習
条件を検出する学習条件検出手段と、 学習条件の検出中に前記フィードバック補正量の平均値
を学習する平均値学習手段と、 少なくともエンジンキースイッチのオフ時であることを
条件とする更新条件を検出する更新条件検出手段と、 更新条件の検出時に前記平均値学習手段による前記フィ
ードバック補正量の平均値に基づいて前記記憶手段の学
習補正量を更新する学習補正量更新手段と、 を含んで構成されるエンジンのアイドル回転数学習制御
装置。 - 【請求項２】前記学習条件検出手段は、アイドル運転時
で、かつエアコン停止時であることを条件とする学習条
件を検出するものであることを特徴とする請求項１記載
のエンジンのアイドル回転数学習制御装置。 - 【請求項３】所定の条件でエアコンを強制的に停止させ
るエアコン強制停止手段を設けたことを特徴とする請求
項２記載のエンジンのアイドル回転数学習制御装置。 - 【請求項４】前記平均値学習手段は、フィードバック補
正量ＩＳＣＩが新たに取込まれる毎に、フィードバック
補正量の平均値ＭＩＳＣＩを、 ＭＩＳＣＩ＝〔ＭＩＳＣＩ・（α−１）＋ＩＳＣＩ〕／
α （但し、αは平均化割合定数で、α＞１）により算出す
るものであることを特徴とする請求項１〜請求項３のい
ずれか１つに記載のエンジンのアイドル回転数学習制御
装置。 - 【請求項５】前記平均化割合定数αを外部負荷の状態に
より変化させる平均化割合可変手段を設けたことを特徴
とする請求項４記載のエンジンのアイドル回転数学習制
御装置。 - 【請求項６】前記更新条件検出手段は、エンジンキース
イッチのオフ時で、かつ前記平均値学習手段によるフィ
ードバック補正量の平均値の学習回数が所定値以上であ
ることを条件とする更新条件を検出するものであること
を特徴とする請求項１〜請求項５のいずれか１つに記載
のエンジンのアイドル回転数学習制御装置。 - 【請求項７】前記学習補正量更新手段は、フィードバッ
ク補正量の平均値ＭＩＳＣＩに基づいて、学習補正量Ｉ
ＳＣＴＡＳを、 ＩＳＣＴＡＳ＝ＩＳＣＴＡＳ＋ＭＩＳＣＩ／β （但し、βは更新割合定数で、β≧１）により更新する
ものであることを特徴とする請求項１〜請求項６のいず
れか１つに記載のエンジンのアイドル回転数学習制御装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22641295A JP3239200B2 (ja) | 1995-09-04 | 1995-09-04 | エンジンのアイドル回転数制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22641295A JP3239200B2 (ja) | 1995-09-04 | 1995-09-04 | エンジンのアイドル回転数制御装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0968085A JPH0968085A (ja) | 1997-03-11 |
| JP3239200B2 true JP3239200B2 (ja) | 2001-12-17 |
Family
ID=16844721
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP22641295A Expired - Fee Related JP3239200B2 (ja) | 1995-09-04 | 1995-09-04 | エンジンのアイドル回転数制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3239200B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010048158A (ja) * | 2008-08-21 | 2010-03-04 | Mitsubishi Electric Corp | エンジン制御装置 |
| US9579982B2 (en) | 2014-04-16 | 2017-02-28 | Tbk Co., Ltd. | Resonant motor system |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3445500B2 (ja) * | 1998-08-28 | 2003-09-08 | 株式会社日立ユニシアオートモティブ | 電制スロットル式内燃機関のアイドル回転学習制御装置 |
| JP4535648B2 (ja) * | 2001-07-13 | 2010-09-01 | 本田技研工業株式会社 | 内燃機関の吸気系異常判定装置 |
| JP5172521B2 (ja) * | 2008-07-25 | 2013-03-27 | 愛三工業株式会社 | 内燃機関の制御装置 |
-
1995
- 1995-09-04 JP JP22641295A patent/JP3239200B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010048158A (ja) * | 2008-08-21 | 2010-03-04 | Mitsubishi Electric Corp | エンジン制御装置 |
| US9579982B2 (en) | 2014-04-16 | 2017-02-28 | Tbk Co., Ltd. | Resonant motor system |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0968085A (ja) | 1997-03-11 |
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