JP3480146B2 - 内燃機関の蒸発燃料処理装置 - Google Patents
内燃機関の蒸発燃料処理装置Info
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- JP3480146B2 JP3480146B2 JP23257595A JP23257595A JP3480146B2 JP 3480146 B2 JP3480146 B2 JP 3480146B2 JP 23257595 A JP23257595 A JP 23257595A JP 23257595 A JP23257595 A JP 23257595A JP 3480146 B2 JP3480146 B2 JP 3480146B2
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- Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、燃料タンク等の機
関の燃料供給系内で発生した蒸発燃料を吸着した後、該
蒸発燃料を空気と共に吸気通路等の吸気系にパージする
ようにした内燃機関の蒸発燃料処理装置に関する。
関の燃料供給系内で発生した蒸発燃料を吸着した後、該
蒸発燃料を空気と共に吸気通路等の吸気系にパージする
ようにした内燃機関の蒸発燃料処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、燃料タンク等の機関の燃料供給系
内にて発生する蒸発燃料を処理するために、これを吸気
通路に放出して燃焼させることが行われている。この場
合、蒸発燃料の発生量に関係なく蒸発燃料放出ライン末
端の流入口に加わる負圧で決定された量により、吸気通
路に蒸発燃料を放出するようにしている。
内にて発生する蒸発燃料を処理するために、これを吸気
通路に放出して燃焼させることが行われている。この場
合、蒸発燃料の発生量に関係なく蒸発燃料放出ライン末
端の流入口に加わる負圧で決定された量により、吸気通
路に蒸発燃料を放出するようにしている。
【０００３】従って、運転状態に応じて設定された空燃
比が蒸発燃料の濃度変化に伴って変動することになり、
燃焼状態が不安定にある虞がある。このような問題点に
鑑み、所定の運転条件下において、蒸発燃料供給の有・
無に対する空燃比フィードバック制御信号の偏差を検出
し、この検出された偏差に基づいて、蒸発燃料の空燃比
に及ぼす変化を検出し、この偏差に基づいて蒸発燃料の
供給時の非供給時に対応して空燃比の補正を制御するよ
うにした技術が提案されている（特開昭６３−４１６３
２号公報参照）。
比が蒸発燃料の濃度変化に伴って変動することになり、
燃焼状態が不安定にある虞がある。このような問題点に
鑑み、所定の運転条件下において、蒸発燃料供給の有・
無に対する空燃比フィードバック制御信号の偏差を検出
し、この検出された偏差に基づいて、蒸発燃料の空燃比
に及ぼす変化を検出し、この偏差に基づいて蒸発燃料の
供給時の非供給時に対応して空燃比の補正を制御するよ
うにした技術が提案されている（特開昭６３−４１６３
２号公報参照）。
【０００４】具体的には、バージ弁を開放・閉塞した状
態における夫々の空燃比フィードバック補正量により、
偏差を規定する。そして、この偏差と蒸発燃料パージ
（放出）量とに基づいて、蒸発燃料放出領域の各運転状
態、即ち、例えばエンジン回転数は負荷により規定され
るところの運転状態に対応する空燃比補正量を演算して
記憶部に記憶する。この空燃比補正量に基づいて、予め
記憶してあるエンジンの回転数と負荷との関連において
規定された蒸発燃料放出の補正量のマップデータを、全
運転領域にわたって書き換える。
態における夫々の空燃比フィードバック補正量により、
偏差を規定する。そして、この偏差と蒸発燃料パージ
（放出）量とに基づいて、蒸発燃料放出領域の各運転状
態、即ち、例えばエンジン回転数は負荷により規定され
るところの運転状態に対応する空燃比補正量を演算して
記憶部に記憶する。この空燃比補正量に基づいて、予め
記憶してあるエンジンの回転数と負荷との関連において
規定された蒸発燃料放出の補正量のマップデータを、全
運転領域にわたって書き換える。
【０００５】即ち、かかる従来技術にあっては、空燃比
フィードバック補正量の偏差とパージ率（吸入空気流量
に対するパージガス流量の割合）との比に基づいて、パ
ージ濃度（パージガス中の蒸発燃料の濃度）を算出し、
この濃度を学習値として記憶保持し、この記憶保持した
値を空燃比制御に反映させるようにしている。
フィードバック補正量の偏差とパージ率（吸入空気流量
に対するパージガス流量の割合）との比に基づいて、パ
ージ濃度（パージガス中の蒸発燃料の濃度）を算出し、
この濃度を学習値として記憶保持し、この記憶保持した
値を空燃比制御に反映させるようにしている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】ところで、パージガス
中の蒸発燃料は、キャニスタからの離脱分と燃料タンク
からの蒸発分（キャニスタには吸着されない浮遊分）と
に分けられる。その中、キャニスタからの離脱分はパー
ジガス流量に対して、キャニスタ吸着量に略比例した濃
度で機関に吸入される。従って、パージガス流量の変化
に対しては略一定のパージ濃度に保持される。
中の蒸発燃料は、キャニスタからの離脱分と燃料タンク
からの蒸発分（キャニスタには吸着されない浮遊分）と
に分けられる。その中、キャニスタからの離脱分はパー
ジガス流量に対して、キャニスタ吸着量に略比例した濃
度で機関に吸入される。従って、パージガス流量の変化
に対しては略一定のパージ濃度に保持される。
【０００７】一方、燃料タンクからの蒸発分は、燃料温
度、燃料揮発性、燃料残量等により定まり、パージガス
流量とは無関係の一定量として吸入されるため、パージ
濃度はパージガス流量と反比例した値となる。パージ濃
度は、これらキャニスタからの離脱分と燃料タンクから
の蒸発分を合わせて考える必要があるが、パージ濃度は
パージガス流量によって変動する値であり、従来技術の
ように、単純にパージ濃度を学習しただけでは、真の濃
度は算出できない。
度、燃料揮発性、燃料残量等により定まり、パージガス
流量とは無関係の一定量として吸入されるため、パージ
濃度はパージガス流量と反比例した値となる。パージ濃
度は、これらキャニスタからの離脱分と燃料タンクから
の蒸発分を合わせて考える必要があるが、パージ濃度は
パージガス流量によって変動する値であり、従来技術の
ように、単純にパージ濃度を学習しただけでは、真の濃
度は算出できない。
【０００８】従って、このような従来技術の制御では、
運転条件の違いによって学習結果が異なり、運転条件変
化により空燃比補正の不足や過剰を生じるという問題点
がある。そこで、本発明は、パージガス流量の変化を考
慮して、パージ濃度を学習することにより、真の濃度が
算出できるようにし、運転条件変化に対して空燃比補正
を適正化することを課題とする。
運転条件の違いによって学習結果が異なり、運転条件変
化により空燃比補正の不足や過剰を生じるという問題点
がある。そこで、本発明は、パージガス流量の変化を考
慮して、パージ濃度を学習することにより、真の濃度が
算出できるようにし、運転条件変化に対して空燃比補正
を適正化することを課題とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】このため、請求項１に係
る発明は、図１に示すように、機関の運転条件を検出す
る運転条件検出手段と、該検出手段から出力される機関
の運転条件信号を受けてパージＯＮ・ＯＦＦの条件を判
定する手段と、この判定結果よりパージＯＮ条件でパー
ジ弁を開いてキャニスタからパージガスを機関吸気系に
導入する装置とを備えた内燃機関の蒸発燃料処理装置に
おいて、機関に供給される混合気の空燃比を検出する空
燃比検出手段と、前記空燃比検出手段の出力から空燃比
フィードバック補正量を算出する空燃比フィードバック
補正量算出手段と、前記パージＯＮ・ＯＦＦの条件の判
定結果に基づきパージＯＮ条件でメモリの学習テーブル
に格納されているゲイン学習値、前記空燃比フィードバ
ック補正量及び運転条件に応じた基本燃料供給量を用い
て燃料供給量を算出する燃料供給量算出手段と、前記燃
料供給量を機関吸気系に供給する燃料供給手段と、吸入
空気流量に対するパージガス流量の割合としてのパージ
率を検出するパージ率検出手段と、前記パージガス流量
を検出するパージガス流量検出手段と、前記空燃比フィ
ードバック補正量に基づき、蒸発燃料パージの有・無に
対する空燃比フィードバック補正量の偏差を算出する空
燃比フィードバック補正量偏差算出手段と、前記パージ
率と空燃比フィードバック補正量の偏差とに基づいてゲ
インを算出するゲイン算出手段と、前記ゲイン算出手段
により算出されたゲインをパージガス流量に対するゲイ
ン学習値として前記メモリの学習テーブルに割り付ける
ゲイン学習値更新手段と、を含んで構成した。
る発明は、図１に示すように、機関の運転条件を検出す
る運転条件検出手段と、該検出手段から出力される機関
の運転条件信号を受けてパージＯＮ・ＯＦＦの条件を判
定する手段と、この判定結果よりパージＯＮ条件でパー
ジ弁を開いてキャニスタからパージガスを機関吸気系に
導入する装置とを備えた内燃機関の蒸発燃料処理装置に
おいて、機関に供給される混合気の空燃比を検出する空
燃比検出手段と、前記空燃比検出手段の出力から空燃比
フィードバック補正量を算出する空燃比フィードバック
補正量算出手段と、前記パージＯＮ・ＯＦＦの条件の判
定結果に基づきパージＯＮ条件でメモリの学習テーブル
に格納されているゲイン学習値、前記空燃比フィードバ
ック補正量及び運転条件に応じた基本燃料供給量を用い
て燃料供給量を算出する燃料供給量算出手段と、前記燃
料供給量を機関吸気系に供給する燃料供給手段と、吸入
空気流量に対するパージガス流量の割合としてのパージ
率を検出するパージ率検出手段と、前記パージガス流量
を検出するパージガス流量検出手段と、前記空燃比フィ
ードバック補正量に基づき、蒸発燃料パージの有・無に
対する空燃比フィードバック補正量の偏差を算出する空
燃比フィードバック補正量偏差算出手段と、前記パージ
率と空燃比フィードバック補正量の偏差とに基づいてゲ
インを算出するゲイン算出手段と、前記ゲイン算出手段
により算出されたゲインをパージガス流量に対するゲイ
ン学習値として前記メモリの学習テーブルに割り付ける
ゲイン学習値更新手段と、を含んで構成した。
【００１０】請求項２に係る発明は、前記ゲイン学習値
更新手段は、前記パージガス流量検出手段により検出さ
れたパージガス流量に基づいて、ゲイン学習値を割り付
けるためのメモリの学習テーブルのパージガス流量毎の
領域を判定する領域判定手段を含んで構成され、前記ゲ
イン算出手段により算出されたゲインを前記領域判定手
段により判定された前記メモリの学習テーブルのパージ
ガス流量毎の領域に割り付けるように構成した。
更新手段は、前記パージガス流量検出手段により検出さ
れたパージガス流量に基づいて、ゲイン学習値を割り付
けるためのメモリの学習テーブルのパージガス流量毎の
領域を判定する領域判定手段を含んで構成され、前記ゲ
イン算出手段により算出されたゲインを前記領域判定手
段により判定された前記メモリの学習テーブルのパージ
ガス流量毎の領域に割り付けるように構成した。
【００１１】かかる請求項１に係る発明においては、例
えば、請求項２記載の発明のように、パージガス流量領
域毎にＲＡＭを割り付け、ゲイン（空燃比フィードバッ
ク補正量偏差／パージ率）を指定されたパージガス流量
領域の学習値としてＲＡＭに記憶させる。このように、
パージガス流量に対してゲインを割り付け、このゲイン
を空燃比制御に反映させる結果、通常、エンジンに吸入
される燃料ベーパが、前記キャニスタからと燃料タンク
からの２種類のベーパの和であり、パージガス流量が変
化することにより、パージガス濃度が一定にならない状
況下において、運転条件の違いにより学習結果が異なる
のを防止でき、運転条件変化による空燃比補正の不足や
過剰が生じない等、空燃比の制御性を向上することがで
きる。
えば、請求項２記載の発明のように、パージガス流量領
域毎にＲＡＭを割り付け、ゲイン（空燃比フィードバッ
ク補正量偏差／パージ率）を指定されたパージガス流量
領域の学習値としてＲＡＭに記憶させる。このように、
パージガス流量に対してゲインを割り付け、このゲイン
を空燃比制御に反映させる結果、通常、エンジンに吸入
される燃料ベーパが、前記キャニスタからと燃料タンク
からの２種類のベーパの和であり、パージガス流量が変
化することにより、パージガス濃度が一定にならない状
況下において、運転条件の違いにより学習結果が異なる
のを防止でき、運転条件変化による空燃比補正の不足や
過剰が生じない等、空燃比の制御性を向上することがで
きる。
【００１２】請求項３に係る発明は、学習値を割り付け
るためのメモリの学習テーブルのパージガス流量毎の領
域として、前記パージガス流量を指数関数で分割した領
域を設定した。かかる請求項３記載の発明においては、
学習値を割り付けるためのメモリの学習テーブルの領域
としてパージガス流量を指数関数で分割した領域を設定
し、パージガス流量に基づいて前記領域を判定し、前記
ゲインを判定された領域に割り付ける。
るためのメモリの学習テーブルのパージガス流量毎の領
域として、前記パージガス流量を指数関数で分割した領
域を設定した。かかる請求項３記載の発明においては、
学習値を割り付けるためのメモリの学習テーブルの領域
としてパージガス流量を指数関数で分割した領域を設定
し、パージガス流量に基づいて前記領域を判定し、前記
ゲインを判定された領域に割り付ける。
【００１３】従って、例えば、学習領域（パージガス流
量領域）を２の倍数等で割り付けることにより、パージ
ガス流量に対して反比例的に得られるパージ濃度を簡単
に割りつけることができる。即ち、パージガス流量によ
って学習値は一定値ないしは反比例的値となり、領域毎
に学習値に差が生じるが、パージガス流量の領域を指数
で与えた結果、最も少ない格子数で領域毎学習値の差に
対応でき、より細やかな学習値更新が可能となる。
量領域）を２の倍数等で割り付けることにより、パージ
ガス流量に対して反比例的に得られるパージ濃度を簡単
に割りつけることができる。即ち、パージガス流量によ
って学習値は一定値ないしは反比例的値となり、領域毎
に学習値に差が生じるが、パージガス流量の領域を指数
で与えた結果、最も少ない格子数で領域毎学習値の差に
対応でき、より細やかな学習値更新が可能となる。
【００１４】請求項４に係る発明は、前記領域判定手段
により領域外を判定するように構成し、領域内の学習値
に基づいて前記領域判定手段により判別された領域外の
制限値を算出する制限値算出手段と、前記制限値算出手
段により算出された制限値に基づいて領域外の学習値を
制限する領域外学習値制限手段と、を含んで構成した。
により領域外を判定するように構成し、領域内の学習値
に基づいて前記領域判定手段により判別された領域外の
制限値を算出する制限値算出手段と、前記制限値算出手
段により算出された制限値に基づいて領域外の学習値を
制限する領域外学習値制限手段と、を含んで構成した。
【００１５】請求項５に係る発明は、前記制限値算出手
段は、現領域よりもパージガス流量が大きい領域では、
現領域の学習値よりやや大きい値を、現領域よりもパー
ジガス流量が小さい領域では、現領域の学習値をパージ
ガス流量と反比例して増大させた値よりやや大きい値
を、夫々最大制限値として算出するようにした。
段は、現領域よりもパージガス流量が大きい領域では、
現領域の学習値よりやや大きい値を、現領域よりもパー
ジガス流量が小さい領域では、現領域の学習値をパージ
ガス流量と反比例して増大させた値よりやや大きい値
を、夫々最大制限値として算出するようにした。
【００１６】請求項６に係る発明は、前記制限値算出手
段は、現領域よりもパージガス流量が大きい領域では、
現領域の学習値をパージガス流量と反比例して減少させ
た値よりやや小さい値を、現領域よりもパージガス流量
が小さい領域では、現領域の学習値よりやや小さい値
を、夫々最小制限値として算出するようにした。
段は、現領域よりもパージガス流量が大きい領域では、
現領域の学習値をパージガス流量と反比例して減少させ
た値よりやや小さい値を、現領域よりもパージガス流量
が小さい領域では、現領域の学習値よりやや小さい値
を、夫々最小制限値として算出するようにした。
【００１７】請求項７に係る発明は、前記制限値算出手
段は、現領域よりもパージガス流量が大きい領域では、
現領域の学習値よりやや大きい値を、現領域よりもパー
ジガス流量が小さい領域では、現領域の学習値をパージ
ガス流量と反比例して増大させた値よりやや大きい値
を、夫々最大制限値として算出し、かつ現領域よりもパ
ージガス流量が大きい領域では、現領域の学習値をパー
ジガス流量と反比例して減少させた値よりやや小さい値
を、現領域よりもパージガス流量が小さい領域では、現
領域の学習値よりやや小さい値を、夫々最小制限値とし
て算出するようにした。
段は、現領域よりもパージガス流量が大きい領域では、
現領域の学習値よりやや大きい値を、現領域よりもパー
ジガス流量が小さい領域では、現領域の学習値をパージ
ガス流量と反比例して増大させた値よりやや大きい値
を、夫々最大制限値として算出し、かつ現領域よりもパ
ージガス流量が大きい領域では、現領域の学習値をパー
ジガス流量と反比例して減少させた値よりやや小さい値
を、現領域よりもパージガス流量が小さい領域では、現
領域の学習値よりやや小さい値を、夫々最小制限値とし
て算出するようにした。
【００１８】前記請求項１〜３記載の発明においては、
特定のパージガス流量でしか学習はできない。このた
め、学習する機会の少ない領域では、初めて領域を通っ
たときに学習した濃度が使用できず、学習制御の効果が
少ない。そこで、ある特定の領域の学習値により他の領
域の学習値を推定して、該他の領域のゲイン学習値を更
新し、このゲイン学習値を空燃比制御に反映させるよう
にすると良い。
特定のパージガス流量でしか学習はできない。このた
め、学習する機会の少ない領域では、初めて領域を通っ
たときに学習した濃度が使用できず、学習制御の効果が
少ない。そこで、ある特定の領域の学習値により他の領
域の学習値を推定して、該他の領域のゲイン学習値を更
新し、このゲイン学習値を空燃比制御に反映させるよう
にすると良い。
【００１９】このように、領域外の学習値を制限して、
現領域の他の領域の学習値を推定し、この濃度を更新す
ることによって、学習する機会の少ない領域でも、初め
て領域を通ったときに学習した濃度を使用でき、学習制
御の効果が高くなり、空燃比制御性をより向上すること
ができる。又、制限値を、キャニスタのパージ分や燃料
タンク蒸発分の特性に合わせて設定するようにすれば、
学習速度や精度等を大幅に高めることができる。
現領域の他の領域の学習値を推定し、この濃度を更新す
ることによって、学習する機会の少ない領域でも、初め
て領域を通ったときに学習した濃度を使用でき、学習制
御の効果が高くなり、空燃比制御性をより向上すること
ができる。又、制限値を、キャニスタのパージ分や燃料
タンク蒸発分の特性に合わせて設定するようにすれば、
学習速度や精度等を大幅に高めることができる。
【００２０】
【発明の実施の形態】以下、添付された図面を参照して
本発明の実施の形態を詳述する。図２において、機関１
１の吸気通路１２には、図示しないエアクリーナを介し
て導入される吸入空気流量Ｑａを検出する図示しないエ
アフロメータ及びアクセルペダルと連動して吸気量Ｑａ
を制御するスロットル弁１４が設けられ、下流のマニホ
ールド部分１５には気筒毎に燃料供給手段としての電磁
式の燃料噴射弁１６が設けられている。
本発明の実施の形態を詳述する。図２において、機関１
１の吸気通路１２には、図示しないエアクリーナを介し
て導入される吸入空気流量Ｑａを検出する図示しないエ
アフロメータ及びアクセルペダルと連動して吸気量Ｑａ
を制御するスロットル弁１４が設けられ、下流のマニホ
ールド部分１５には気筒毎に燃料供給手段としての電磁
式の燃料噴射弁１６が設けられている。
【００２１】前記燃料噴射弁１６は、マイクロコンピュ
ータを内蔵したコントロールユニット１７からの噴射パ
ルス信号によって開弁駆動し、燃料を噴射供給する。排
気通路１８には、マニホールド部分の集合部に排気中酸
素濃度を検出することによって吸入混合気の空燃比を検
出する手段としての空燃比センサ（以下、Ｏ 2 センサと
言う）１９が設けられている。
ータを内蔵したコントロールユニット１７からの噴射パ
ルス信号によって開弁駆動し、燃料を噴射供給する。排
気通路１８には、マニホールド部分の集合部に排気中酸
素濃度を検出することによって吸入混合気の空燃比を検
出する手段としての空燃比センサ（以下、Ｏ 2 センサと
言う）１９が設けられている。
【００２２】又、ディストリビュータ１３には、クラン
ク角センサ２０が内蔵されており、該クランク角センサ
２０から機関回転と同期して出力されるクランク単位角
信号を一定時間カウントして、又は、クランク基準角信
号の周期を計測して機関回転速度Ｎｅを検出する。更
に、冷却水温度ＴＷを検出する水温センサ２１が設けら
れている。
ク角センサ２０が内蔵されており、該クランク角センサ
２０から機関回転と同期して出力されるクランク単位角
信号を一定時間カウントして、又は、クランク基準角信
号の周期を計測して機関回転速度Ｎｅを検出する。更
に、冷却水温度ＴＷを検出する水温センサ２１が設けら
れている。
【００２３】一方、燃料タンク２６の上部空間に溜まる
蒸発燃料は、機関１１の停止中に蒸発燃料通路２２を介
してキャニスタ２３に導かれ、該キャニスタ２３内の活
性炭等の吸着剤２７により一時的に吸着される。キャニ
スタ２３の上層の空間部は、吸気通路１２のスロットル
バルブ１４下流に形成されたパージポート１２Ａにパー
ジ通路２４を介して連通される。このパージ通路２４に
は、コントロールユニット１７によって通電制御される
パージ弁２５と、パージカット弁２８とが介装されてい
る。
蒸発燃料は、機関１１の停止中に蒸発燃料通路２２を介
してキャニスタ２３に導かれ、該キャニスタ２３内の活
性炭等の吸着剤２７により一時的に吸着される。キャニ
スタ２３の上層の空間部は、吸気通路１２のスロットル
バルブ１４下流に形成されたパージポート１２Ａにパー
ジ通路２４を介して連通される。このパージ通路２４に
は、コントロールユニット１７によって通電制御される
パージ弁２５と、パージカット弁２８とが介装されてい
る。
【００２４】前記パージ弁１４は、ステップモータ方式
のバルブであり、パージ量を制御するものである。即
ち、パージ弁２５は、機関１の吸入空気量に応じたパー
ジ量となるように開閉が制御され、例えば、機関１の低
負荷、低回転時には、吸入空気量が少ないので小開度に
制御され、高負荷、高回転時には吸入空気量が多いので
大開度に制御される。
のバルブであり、パージ量を制御するものである。即
ち、パージ弁２５は、機関１の吸入空気量に応じたパー
ジ量となるように開閉が制御され、例えば、機関１の低
負荷、低回転時には、吸入空気量が少ないので小開度に
制御され、高負荷、高回転時には吸入空気量が多いので
大開度に制御される。
【００２５】又、前記パージカット弁２８は、ＯＮ・Ｏ
ＦＦバルブであり、パージをカットするためのバルブで
あって、スロットルバルブ１４の全閉時に閉じられ、ス
ロットルバルブ１４が開放されているときには開かれ
る。以上の構成において、前記エアフロメータ及びクラ
ンク角センサ２０を含む機関１１の運転状態を検出する
センサ類と、機関１１の運転空燃比を検出するＯ2セン
サ１９と、燃料供給装置としての燃料噴射弁１６と、前
記センサ類から信号に基づき空燃比フィードバック制御
域であるか否かを判別し、この制御域であると判別され
たときに実空燃比が目標空燃比と一致するように、燃料
噴射弁１６からの噴射燃料を制御する、コントロールユ
ニット１７にソフトウェア的に装備された空燃比フィー
ドバック制御手段と、から空燃比フィードバック制御系
が構成される。
ＦＦバルブであり、パージをカットするためのバルブで
あって、スロットルバルブ１４の全閉時に閉じられ、ス
ロットルバルブ１４が開放されているときには開かれ
る。以上の構成において、前記エアフロメータ及びクラ
ンク角センサ２０を含む機関１１の運転状態を検出する
センサ類と、機関１１の運転空燃比を検出するＯ2セン
サ１９と、燃料供給装置としての燃料噴射弁１６と、前
記センサ類から信号に基づき空燃比フィードバック制御
域であるか否かを判別し、この制御域であると判別され
たときに実空燃比が目標空燃比と一致するように、燃料
噴射弁１６からの噴射燃料を制御する、コントロールユ
ニット１７にソフトウェア的に装備された空燃比フィー
ドバック制御手段と、から空燃比フィードバック制御系
が構成される。
【００２６】一方、前記空燃比フィードバック制御系に
対し、前記キャニスタ２３と、パージ通路２４と、パー
ジ弁２５と、パージカット弁２８と、機関運転状態に基
づいてパージ弁２５の開度を演算し、これをパージ弁２
５に指令する、コントロールユニット１７にソフトウェ
ア的に装備されたパージ制御手段と、から蒸発燃料のパ
ージ装置が構成される。
対し、前記キャニスタ２３と、パージ通路２４と、パー
ジ弁２５と、パージカット弁２８と、機関運転状態に基
づいてパージ弁２５の開度を演算し、これをパージ弁２
５に指令する、コントロールユニット１７にソフトウェ
ア的に装備されたパージ制御手段と、から蒸発燃料のパ
ージ装置が構成される。
【００２７】ここで、本発明の実施形態における制御の
内容をフローチャートに基づいて説明するに先立ち、図
３及び図４のブロック図に基づいて説明する。ブロック
１（図ではＢ１と略記する。以下同様）においては、パ
ージ弁流路面積を求め、ブロック２においては、パージ
カット弁面積を求める。尚、パージ弁流路面積は、ステ
ップモータのステップ位置モニタ値ＥＶＳＴＰＭからパ
ージ弁流路面積テーブルＴＡＰＶを参照した値とする。
内容をフローチャートに基づいて説明するに先立ち、図
３及び図４のブロック図に基づいて説明する。ブロック
１（図ではＢ１と略記する。以下同様）においては、パ
ージ弁流路面積を求め、ブロック２においては、パージ
カット弁面積を求める。尚、パージ弁流路面積は、ステ
ップモータのステップ位置モニタ値ＥＶＳＴＰＭからパ
ージ弁流路面積テーブルＴＡＰＶを参照した値とする。
【００２８】ブロック３においては、パージ弁２５とパ
ージカット弁２８とが直列に介装されているから、小さ
い方の面積を選択して、これをパージ流路面積ＡＰとす
る。ブロック４においては、前記パージ流路面積ＡＰと
総流路面積ＡＡとから、実パージ率ＰＲＡＴＥ（入口パ
ージ率）を算出する（ＰＲＡＴＥ＝ＡＰ／ＡＡ）。一
方、ブロック５においては、パージ中の空燃比フィード
バック補正量αの平均を求める。この場合、αの加重平
均値ＥＶＡＬＰＨを求めるが、但し初期値は１００％と
し、オープンループ中とクランプ中は加重平均は行わ
ず、旧データを保持する。
ージカット弁２８とが直列に介装されているから、小さ
い方の面積を選択して、これをパージ流路面積ＡＰとす
る。ブロック４においては、前記パージ流路面積ＡＰと
総流路面積ＡＡとから、実パージ率ＰＲＡＴＥ（入口パ
ージ率）を算出する（ＰＲＡＴＥ＝ＡＰ／ＡＡ）。一
方、ブロック５においては、パージ中の空燃比フィード
バック補正量αの平均を求める。この場合、αの加重平
均値ＥＶＡＬＰＨを求めるが、但し初期値は１００％と
し、オープンループ中とクランプ中は加重平均は行わ
ず、旧データを保持する。
【００２９】又、ブロック６においては、パージカット
中の空燃比フィードバック補正量αの平均を求める（１
００％又は加重平均値）。そして、ブロック７では、空
燃比フィードバック補正量αの偏差ｅαを算出する（例
えば、ｅα＝１００％−ＥＶＡＬＰＨ）。ブロック８に
おいては、ブロック７にて算出された空燃比フィードバ
ック補正量αの偏差ｅαと、ブロック４にて算出された
実パージ率ＰＲＡＴＥとから新ゲインＧを算出する（Ｇ
＝ｅα／ＰＲＡＴＥ）。
中の空燃比フィードバック補正量αの平均を求める（１
００％又は加重平均値）。そして、ブロック７では、空
燃比フィードバック補正量αの偏差ｅαを算出する（例
えば、ｅα＝１００％−ＥＶＡＬＰＨ）。ブロック８に
おいては、ブロック７にて算出された空燃比フィードバ
ック補正量αの偏差ｅαと、ブロック４にて算出された
実パージ率ＰＲＡＴＥとから新ゲインＧを算出する（Ｇ
＝ｅα／ＰＲＡＴＥ）。
【００３０】ここで、ゲインＧの学習値（ゲイン学習
値）ＧＡＬＰＲは、パージガス流量相当面積ＱＰＡＧＥ
（ＡＰ／ＫＰＢ 但し、ＫＰＢは差圧補正係数）に応じ
た領域に対してブロック１０の学習テーブルＴＧＡＬＰ
Ｒに割り付けられている。そして、ブロック１１にてゲ
イン学習値ＧＡＬＰＲの検索は、パージガス流量相当面
積ＱＰＡＧＥに基づいて前記テーブルを補間計算付で参
照した値とする。
値）ＧＡＬＰＲは、パージガス流量相当面積ＱＰＡＧＥ
（ＡＰ／ＫＰＢ 但し、ＫＰＢは差圧補正係数）に応じ
た領域に対してブロック１０の学習テーブルＴＧＡＬＰ
Ｒに割り付けられている。そして、ブロック１１にてゲ
イン学習値ＧＡＬＰＲの検索は、パージガス流量相当面
積ＱＰＡＧＥに基づいて前記テーブルを補間計算付で参
照した値とする。
【００３１】パージ中のゲイン学習値ＧＡＬＰＲの更新
に当たって、前記学習テーブルＴＧＡＬＰＲはバッテリ
バックアップされ、又、始動時にバックアップされてい
なかった場合と、始動時水温ＴＷＩＮＴ＜ＴＷＧＡＣ
（ゲイン学習値初期化水温）の場合、全ての領域にゲイ
ン学習初期値ＩＮＧＡＬＰをストアする。そして、パー
ジ中学習値の更新条件は、以下の条件が全て成立した場
合である。 （ａ）ＫＤＵＴＹ（デューティ補正係数）＝１．０ （ｂ）ＰＲＡＴＥ（実パージ率）≧ＧＰＲＡＴＥ（学習
許可算出パージ率） （ｃ）ＥＶＰＴＲ（目標パージ率）≧ＧＥＶＰＴＲ（学
習許可目標パージ率） （ｄ）（ａ）〜（ｃ）が成立中に、空燃比フィードバッ
ク制御でＰ分が付加されてから１回目である。
に当たって、前記学習テーブルＴＧＡＬＰＲはバッテリ
バックアップされ、又、始動時にバックアップされてい
なかった場合と、始動時水温ＴＷＩＮＴ＜ＴＷＧＡＣ
（ゲイン学習値初期化水温）の場合、全ての領域にゲイ
ン学習初期値ＩＮＧＡＬＰをストアする。そして、パー
ジ中学習値の更新条件は、以下の条件が全て成立した場
合である。 （ａ）ＫＤＵＴＹ（デューティ補正係数）＝１．０ （ｂ）ＰＲＡＴＥ（実パージ率）≧ＧＰＲＡＴＥ（学習
許可算出パージ率） （ｃ）ＥＶＰＴＲ（目標パージ率）≧ＧＥＶＰＴＲ（学
習許可目標パージ率） （ｄ）（ａ）〜（ｃ）が成立中に、空燃比フィードバッ
ク制御でＰ分が付加されてから１回目である。
【００３２】かかるパージ中のゲイン学習値ＧＡＬＰＲ
の更新条件成立時には、以下の式で、ブロックにて判定
された最新のパージガス流量相当面積ＱＰＡＧＥに対応
した領域の学習テーブル値ＧＴＢＬをブロック９にて更
新する。 ＧＴＢＬ＝ＧＮＥＷ×Ｘ＋ＧＴＢＬn-1 （１−Ｘ） 但し、ＧＮＥＷは新規算出ゲイン、ＧＴＢＬn-1 は旧学
習テーブル値、Ｘは加重平均係数である。
の更新条件成立時には、以下の式で、ブロックにて判定
された最新のパージガス流量相当面積ＱＰＡＧＥに対応
した領域の学習テーブル値ＧＴＢＬをブロック９にて更
新する。 ＧＴＢＬ＝ＧＮＥＷ×Ｘ＋ＧＴＢＬn-1 （１−Ｘ） 但し、ＧＮＥＷは新規算出ゲイン、ＧＴＢＬn-1 は旧学
習テーブル値、Ｘは加重平均係数である。
【００３３】又、上記領域の学習テーブル値ＧＴＢＬを
更新した後、ブロック１２にて判定された他の領域の学
習テーブルＴＧＡＬＰＲの学習値を次の式で算出された
上下値に制限する（推定学習更新：ブロック１３参
照）。但し、ＴＧＡＬＰＲ≦ＧＡＬＭＡＸ（ゲイン学習
最大値）とする。この場合、上限制限値は、図１２の
Ｃ、Ｄであり、現在の領域よりＱＰＡＧＥ大の領域では
Ｄ（＝前記新ＧＴＢＬ×ＵＬＳＵＩ〔推定学習上限リミ
ッタゲイン〕）とする。
更新した後、ブロック１２にて判定された他の領域の学
習テーブルＴＧＡＬＰＲの学習値を次の式で算出された
上下値に制限する（推定学習更新：ブロック１３参
照）。但し、ＴＧＡＬＰＲ≦ＧＡＬＭＡＸ（ゲイン学習
最大値）とする。この場合、上限制限値は、図１２の
Ｃ、Ｄであり、現在の領域よりＱＰＡＧＥ大の領域では
Ｄ（＝前記新ＧＴＢＬ×ＵＬＳＵＩ〔推定学習上限リミ
ッタゲイン〕）とする。
【００３４】又、現在の領域よりＱＰＡＧＥ小の領域で
はＣとし、現在の領域よりも１つ下がる毎にＤの２倍、
そのまた２倍と上げていく。下限制限値は、図１２の
Ａ、Ｂであり、現在の領域よりＱＰＡＧＥ小の領域では
Ａ（＝前記新ＧＴＢＬ×ＬＬＳＵＩ〔推定学習下限リミ
ッタゲイン〕）とする。
はＣとし、現在の領域よりも１つ下がる毎にＤの２倍、
そのまた２倍と上げていく。下限制限値は、図１２の
Ａ、Ｂであり、現在の領域よりＱＰＡＧＥ小の領域では
Ａ（＝前記新ＧＴＢＬ×ＬＬＳＵＩ〔推定学習下限リミ
ッタゲイン〕）とする。
【００３５】又、現在の領域よりＱＰＡＧＥ大の領域で
はＢとし、現在の領域よりも１つ下がる毎にＡの１／２
倍、そのまた１／２倍と下げていく。ブロック１４で
は、ブロック４において算出したＰＲＡＴＥと、ブロッ
ク１１において検索されたＧＡＬＰＲによりパージ濃度
予測値ＰＦＲを算出する（ＰＦＲ＝ＰＲＡＴＥ×ＧＡＬ
ＰＲ）。
はＢとし、現在の領域よりも１つ下がる毎にＡの１／２
倍、そのまた１／２倍と下げていく。ブロック１４で
は、ブロック４において算出したＰＲＡＴＥと、ブロッ
ク１１において検索されたＧＡＬＰＲによりパージ濃度
予測値ＰＦＲを算出する（ＰＦＲ＝ＰＲＡＴＥ×ＧＡＬ
ＰＲ）。
【００３６】ブロック１５においては、パージ濃度予測
値ＰＦＲになまし処理（パージガスのインテークマニホ
ールド内拡散を近似させる）を行うべく、加重平均を求
める。即ち、次式でパージ濃度なまし値ＰＦＲＤを算出
する。 ＰＦＲＤ＝ＰＦＲ×ＰＤＭＡＮＩ＋ＰＦＲＤn-1 （１−
ＰＤＭＡＮＩ） 但し、ＰＤＭＡＮＩは加重平均係数である。
値ＰＦＲになまし処理（パージガスのインテークマニホ
ールド内拡散を近似させる）を行うべく、加重平均を求
める。即ち、次式でパージ濃度なまし値ＰＦＲＤを算出
する。 ＰＦＲＤ＝ＰＦＲ×ＰＤＭＡＮＩ＋ＰＦＲＤn-1 （１−
ＰＤＭＡＮＩ） 但し、ＰＤＭＡＮＩは加重平均係数である。
【００３７】ブロック１８においては、シリンダ内吸入
パージ濃度ＰＦＲＣを、前記パージ濃度予測値ＰＦＲに
対し、ブロック１５におけるなまし処理とブロック１７
におけるインテークマニホールド内の充填空気分の遅れ
を短縮化するためのデッドタイムを付与して求める。即
ち、ＰＦＲＣはＮＤＬＹＰＲ（パージ濃度遅れサイクル
数）回前のＰＦＲＤとする（ＰＦＲＣ＝ＰＦＲＤ
n-NDLYPR） この場合、ＰＦＲＤn-NDLYPRにおけるｎは加減速程度
（空燃比フィードバック制御ジョブ１回当たりのＴｐ
（基本燃料噴射パルス幅）の変化率（新Ｔｐ／旧Ｔｐ）
に応じて決定される。
パージ濃度ＰＦＲＣを、前記パージ濃度予測値ＰＦＲに
対し、ブロック１５におけるなまし処理とブロック１７
におけるインテークマニホールド内の充填空気分の遅れ
を短縮化するためのデッドタイムを付与して求める。即
ち、ＰＦＲＣはＮＤＬＹＰＲ（パージ濃度遅れサイクル
数）回前のＰＦＲＤとする（ＰＦＲＣ＝ＰＦＲＤ
n-NDLYPR） この場合、ＰＦＲＤn-NDLYPRにおけるｎは加減速程度
（空燃比フィードバック制御ジョブ１回当たりのＴｐ
（基本燃料噴射パルス幅）の変化率（新Ｔｐ／旧Ｔｐ）
に応じて決定される。
【００３８】従って、ブロック１６では、加減速程度を
判定し、ブロック１７では、ＰＦＲＤn-NDLYPRが決定さ
れ、ブロックでは、シリンダ内吸入パージ濃度ＰＦＲＣ
が算出される。ブロック１９では、パージ濃度変化積算
値ＳＰＦＲＣを次式で求める。 ＳＰＦＲＣ＝ＳＰＦＲＣn-1 ＋（ＰＦＲＣ−ＰＦＲＣ
n-1 ） 但し、ＳＰＦＲＣn-1 （前回求めた値）はパージ濃度積
算値減少指数回毎に１ビットずつ０に向かって減少する
ように設定され、パージ濃度変化量を減少させながら積
算していく。
判定し、ブロック１７では、ＰＦＲＤn-NDLYPRが決定さ
れ、ブロックでは、シリンダ内吸入パージ濃度ＰＦＲＣ
が算出される。ブロック１９では、パージ濃度変化積算
値ＳＰＦＲＣを次式で求める。 ＳＰＦＲＣ＝ＳＰＦＲＣn-1 ＋（ＰＦＲＣ−ＰＦＲＣ
n-1 ） 但し、ＳＰＦＲＣn-1 （前回求めた値）はパージ濃度積
算値減少指数回毎に１ビットずつ０に向かって減少する
ように設定され、パージ濃度変化量を減少させながら積
算していく。
【００３９】又、ＰＦＲＣn-1 は、前回求めた値であ
る。ここで、最新の空燃比フィードバック補正量αは、
１回前の補正計算値をαＯとすると、Ｉ分、Ｐ分、後述
のエバポαシフト補正量ＥＡＬＳＦＴにより以下の式で
求められる（ブロック２２参照）。 α＝αＯ±Ｉ±Ｐ＋ＥＡＬＳＦＴ この場合、次の付加条件（ａ）〜（ｃ）が全て成立した
場合、αシフト付加条件成立とし、前述のαの補正式で
αの補正を実行する。 （ａ）｜ＥＡＬＳＦＴ｜≧ＡＬＳＯＮ 但し、ＡＬＳＯＮはαシフト付加判定α値である。 （ｂ）空燃比フィードバック制御がオープンループ中で
なく、又はクランプ中でない（α変化中を除く）。 （ｃ）フェールセーフ制御にてエアフローメータ、スロ
ットルセンサのいずれも、ＮＧ判定中でない。
る。ここで、最新の空燃比フィードバック補正量αは、
１回前の補正計算値をαＯとすると、Ｉ分、Ｐ分、後述
のエバポαシフト補正量ＥＡＬＳＦＴにより以下の式で
求められる（ブロック２２参照）。 α＝αＯ±Ｉ±Ｐ＋ＥＡＬＳＦＴ この場合、次の付加条件（ａ）〜（ｃ）が全て成立した
場合、αシフト付加条件成立とし、前述のαの補正式で
αの補正を実行する。 （ａ）｜ＥＡＬＳＦＴ｜≧ＡＬＳＯＮ 但し、ＡＬＳＯＮはαシフト付加判定α値である。 （ｂ）空燃比フィードバック制御がオープンループ中で
なく、又はクランプ中でない（α変化中を除く）。 （ｃ）フェールセーフ制御にてエアフローメータ、スロ
ットルセンサのいずれも、ＮＧ判定中でない。
【００４０】上記の付加条件判定時（ブロック２１参
照）には、前記αシフト付加条件が成立した場合、並び
に付加条件における（ｂ），（ｃ）項条件が非成立時
は、ＥＡＬＳＦＴ算出後パージ濃度変化積算値ＳＰＦＲ
Ｃ＝０として、次回のパージ率変化に備える。上述のエ
バポαシフト補正量ＥＡＬＳＦＴは、次式により求めら
れる（ブロック２０参照）。
照）には、前記αシフト付加条件が成立した場合、並び
に付加条件における（ｂ），（ｃ）項条件が非成立時
は、ＥＡＬＳＦＴ算出後パージ濃度変化積算値ＳＰＦＲ
Ｃ＝０として、次回のパージ率変化に備える。上述のエ
バポαシフト補正量ＥＡＬＳＦＴは、次式により求めら
れる（ブロック２０参照）。
【００４１】
ＥＡＬＳＦＴ＝−ＳＰＦＲＣ×ＧＡＬＳＦＴ（±）
但し、ＧＡＬＳＦＴはαシフト反映ゲインである。尚、
｜ＥＡＬＳＦＴ｜の最大値はＥＡＬＭＡＸ（αシフト補
正量上限値）に制限する。上記の付加条件非成立時に
は、ＥＡＬＳＦＴ＝０とする。
｜ＥＡＬＳＦＴ｜の最大値はＥＡＬＭＡＸ（αシフト補
正量上限値）に制限する。上記の付加条件非成立時に
は、ＥＡＬＳＦＴ＝０とする。
【００４２】そして、ブロック２３では空燃比フィード
バック補正量αの上下限制限し、燃料噴射パルス幅Ｔｉ
の算出に至る。次に、かかる構成に基づく作用について
説明する。図５及び図６は、エンジン１回転に１回実行
される空燃比フィードバック制御ジョブを説明するフロ
ーチャートである。
バック補正量αの上下限制限し、燃料噴射パルス幅Ｔｉ
の算出に至る。次に、かかる構成に基づく作用について
説明する。図５及び図６は、エンジン１回転に１回実行
される空燃比フィードバック制御ジョブを説明するフロ
ーチャートである。
【００４３】このフローチャートにおいて、ステップ１
（図ではＳ１と略記する。以下同様）においては、空燃
比フィードバック制御（Ｆ／Ｂ）条件であるか否かを判
定する。空燃比フィードバック制御条件でなければ、ス
テップ２に進んで、空燃比フィードバック補正量αの１
回前の補正計算値αＯを１００％に向けて変化させ、ス
テップ３に進んでαＯ変化中であれば変化中フラグをセ
ットして、ステップ４に進む。
（図ではＳ１と略記する。以下同様）においては、空燃
比フィードバック制御（Ｆ／Ｂ）条件であるか否かを判
定する。空燃比フィードバック制御条件でなければ、ス
テップ２に進んで、空燃比フィードバック補正量αの１
回前の補正計算値αＯを１００％に向けて変化させ、ス
テップ３に進んでαＯ変化中であれば変化中フラグをセ
ットして、ステップ４に進む。
【００４４】一方、空燃比フィードバック制御条件であ
れば、ステップ５に進んで空燃比フィードバック制御の
クランプ条件であるか否かを判定し、クランプ条件であ
れは、ステップ２以降に進む。クランプ条件でなけれ
ば、ステップ６に進んで、Ｏ2センサ出力Ｏ2 とスライ
スレベルＳ／Ｌを比較し、Ｏ2 ＜Ｓ／Ｌであれば、ステ
ップ７に、Ｏ2 ≧Ｓ／Ｌであれば、ステップ８に、夫々
進む。
れば、ステップ５に進んで空燃比フィードバック制御の
クランプ条件であるか否かを判定し、クランプ条件であ
れは、ステップ２以降に進む。クランプ条件でなけれ
ば、ステップ６に進んで、Ｏ2センサ出力Ｏ2 とスライ
スレベルＳ／Ｌを比較し、Ｏ2 ＜Ｓ／Ｌであれば、ステ
ップ７に、Ｏ2 ≧Ｓ／Ｌであれば、ステップ８に、夫々
進む。
【００４５】ステップ７では、Ｏ2 センサ出力Ｏ2 が前
回値と同じであるか否かを判定し、変化していれば、ス
テップ９にて、空燃比フィードバック補正量αの１回前
の補正計算値αＯを、そのまた前回値αＯn-1 にＰ分を
付加して得（αＯ＝αＯn-1＋Ｐ）、ステップ１０の学
習値更新ルーチンに進み、ステップ４のαシフト量演算
ルーチンに進む。
回値と同じであるか否かを判定し、変化していれば、ス
テップ９にて、空燃比フィードバック補正量αの１回前
の補正計算値αＯを、そのまた前回値αＯn-1 にＰ分を
付加して得（αＯ＝αＯn-1＋Ｐ）、ステップ１０の学
習値更新ルーチンに進み、ステップ４のαシフト量演算
ルーチンに進む。
【００４６】尚、これらの学習値更新ルーチンとαシフ
ト量演算ルーチンについては後述する。ステップ７に
て、Ｏ2 センサ出力Ｏ2 が前回値と同じであると判定さ
れると、ステップ１１にて、空燃比フィードバック補正
量αの１回前の補正計算値αＯを、そのまた前回値αＯ
n-1 にＩ分を付加して得（αＯ＝αＯn-1 ＋Ｉ）、ステ
ップ４のαシフト量演算ルーチンに進む。
ト量演算ルーチンについては後述する。ステップ７に
て、Ｏ2 センサ出力Ｏ2 が前回値と同じであると判定さ
れると、ステップ１１にて、空燃比フィードバック補正
量αの１回前の補正計算値αＯを、そのまた前回値αＯ
n-1 にＩ分を付加して得（αＯ＝αＯn-1 ＋Ｉ）、ステ
ップ４のαシフト量演算ルーチンに進む。
【００４７】ステップ８でも、Ｏ2 センサ出力Ｏ2 が前
回値と同じであるか否かを判定し、変化していれば、ス
テップ１２にて、空燃比フィードバック補正量αの１回
前の補正計算値αＯを、そのまた前回値αＯn-1 からＰ
分を減じて得（αＯ＝αＯn- 1 −Ｐ）、ステップ１３の
学習値更新ルーチンに進み、ステップ４のαシフト量演
算ルーチンに進む。
回値と同じであるか否かを判定し、変化していれば、ス
テップ１２にて、空燃比フィードバック補正量αの１回
前の補正計算値αＯを、そのまた前回値αＯn-1 からＰ
分を減じて得（αＯ＝αＯn- 1 −Ｐ）、ステップ１３の
学習値更新ルーチンに進み、ステップ４のαシフト量演
算ルーチンに進む。
【００４８】ステップ８にて、Ｏ2 センサ出力Ｏ2 が前
回値と同じであると判定されると、ステップ１４にて、
空燃比フィードバック補正量αの１回前の補正計算値α
Ｏを、そのまた前回値αＯn-1 からＩ分を減じて得（α
Ｏ＝αＯn-1 −Ｉ）、ステップ４のαシフト量演算ルー
チンに進む。次のステップ１５以降は、αシフト判定に
係るステップであり、ステップ１５では、空燃比フィー
ドバック制御（Ｆ／Ｂ）条件であるか否かを判定する。
回値と同じであると判定されると、ステップ１４にて、
空燃比フィードバック補正量αの１回前の補正計算値α
Ｏを、そのまた前回値αＯn-1 からＩ分を減じて得（α
Ｏ＝αＯn-1 −Ｉ）、ステップ４のαシフト量演算ルー
チンに進む。次のステップ１５以降は、αシフト判定に
係るステップであり、ステップ１５では、空燃比フィー
ドバック制御（Ｆ／Ｂ）条件であるか否かを判定する。
【００４９】空燃比フィードバック制御条件でなけれ
ば、ステップ１６に進む。空燃比フィードバック制御条
件であれば、ステップ１７に進んで空燃比フィードバッ
ク制御のクランプ条件であるか否かを判定し、クランプ
条件でなければ、ステップ１８に進み、クランプ条件で
あれは、ステップ１９に進む。ステップ１９では、αＯ
が変化中であるか否か、即ち、αＯの変化中フラグがセ
ットされているか否かを判定し、αＯの変化中フラグが
セットされていて、αＯが１００％になっていないと判
定されると、ステップ２０に進み、αＯの変化中フラグ
がセットされておらず、αＯが１００％になっている判
定されると、ステップ１６に進む。
ば、ステップ１６に進む。空燃比フィードバック制御条
件であれば、ステップ１７に進んで空燃比フィードバッ
ク制御のクランプ条件であるか否かを判定し、クランプ
条件でなければ、ステップ１８に進み、クランプ条件で
あれは、ステップ１９に進む。ステップ１９では、αＯ
が変化中であるか否か、即ち、αＯの変化中フラグがセ
ットされているか否かを判定し、αＯの変化中フラグが
セットされていて、αＯが１００％になっていないと判
定されると、ステップ２０に進み、αＯの変化中フラグ
がセットされておらず、αＯが１００％になっている判
定されると、ステップ１６に進む。
【００５０】ステップ２０では、αシフト量最大値（１
００−αＯ）％をセットして、ステップ１８に進む。ス
テップ１８では、フェールセーフ制御にてエアフローメ
ータ、スロットルセンサがＯＫであるか否かを判定し、
ＯＫであれば、ステップ２１に進み、ＮＧであれば、ス
テップ１６に進む。
００−αＯ）％をセットして、ステップ１８に進む。ス
テップ１８では、フェールセーフ制御にてエアフローメ
ータ、スロットルセンサがＯＫであるか否かを判定し、
ＯＫであれば、ステップ２１に進み、ＮＧであれば、ス
テップ１６に進む。
【００５１】ステップ２１では、αシフト付加条件とし
ての｜ＥＡＬＳＦＴ｜≧ＡＬＳＯＮを判定する（但し、
ＥＡＬＳＦＴ＝−ＳＰＦＲＣ×ＧＡＬＳＦＴ）。｜ＥＡ
ＬＳＦＴ｜≧ＡＬＳＯＮと判定されて、エバポαシフト
補正量ＥＡＬＳＦＴがαシフト付加判定α値ＡＬＳＯＮ
以上となると、ステップ２２に進んで、エバポαシフト
補正量ＥＡＬＳＦＴが演算される。但し、｜ＥＡＬＳＦ
Ｔ｜の最大値はＥＡＬＭＡＸ（αシフト補正量上限値）
に制限される。
ての｜ＥＡＬＳＦＴ｜≧ＡＬＳＯＮを判定する（但し、
ＥＡＬＳＦＴ＝−ＳＰＦＲＣ×ＧＡＬＳＦＴ）。｜ＥＡ
ＬＳＦＴ｜≧ＡＬＳＯＮと判定されて、エバポαシフト
補正量ＥＡＬＳＦＴがαシフト付加判定α値ＡＬＳＯＮ
以上となると、ステップ２２に進んで、エバポαシフト
補正量ＥＡＬＳＦＴが演算される。但し、｜ＥＡＬＳＦ
Ｔ｜の最大値はＥＡＬＭＡＸ（αシフト補正量上限値）
に制限される。
【００５２】ステップ２３では、αシフト量の上限を１
００％に制限し、ステップ２４では、ＥＡＬＳＦＴ算出
後パージ濃度変化積算値ＳＰＦＲＣ＝０として、次回の
パージ率変化に備え、ステップ２６に進む。一方、ステ
ップ１５、ステップ１８の後のステップ１６でも、ＥＡ
ＬＳＦＴ算出後パージ濃度変化積算値ＳＰＦＲＣ＝０と
して、次回のパージ率変化に備え、その後のステップ２
５にて、エバポαシフト補正量ＥＡＬＳＦＴを０にリセ
ットしてステップ２６に進む。
００％に制限し、ステップ２４では、ＥＡＬＳＦＴ算出
後パージ濃度変化積算値ＳＰＦＲＣ＝０として、次回の
パージ率変化に備え、ステップ２６に進む。一方、ステ
ップ１５、ステップ１８の後のステップ１６でも、ＥＡ
ＬＳＦＴ算出後パージ濃度変化積算値ＳＰＦＲＣ＝０と
して、次回のパージ率変化に備え、その後のステップ２
５にて、エバポαシフト補正量ＥＡＬＳＦＴを０にリセ
ットしてステップ２６に進む。
【００５３】ステップ２６においては、αシフト補正を
実行する。即ち、最新の空燃比フィードバック補正量α
を、１回前の補正計算値αＯ（＝αＯn-1 ±Ｉ±Ｐ）に
エバポαシフト補正量ＥＡＬＳＦＴを加算して得る（α
＝αＯ＋ＥＡＬＳＦＴ）。ステップ２７においては、空
燃比フィードバック補正量αの偏差ｅαを算出する（ｅ
α＝１００％−ＥＶＡＬＰＨ）ためのαの加重平均値Ｅ
ＶＡＬＰＨを求める。
実行する。即ち、最新の空燃比フィードバック補正量α
を、１回前の補正計算値αＯ（＝αＯn-1 ±Ｉ±Ｐ）に
エバポαシフト補正量ＥＡＬＳＦＴを加算して得る（α
＝αＯ＋ＥＡＬＳＦＴ）。ステップ２７においては、空
燃比フィードバック補正量αの偏差ｅαを算出する（ｅ
α＝１００％−ＥＶＡＬＰＨ）ためのαの加重平均値Ｅ
ＶＡＬＰＨを求める。
【００５４】次に、図５及び図６のフローチャートのス
テップ１０及びステップ１３における学習値更新ルーチ
ンを図７のフローチャートに基づいて説明する。ステッ
プ３１においては、学習値の更新が始動後始めてである
か否かを判定し、始めてでなければ、ステップ３２に進
み、始めてであれば、ステップ３３に進む。
テップ１０及びステップ１３における学習値更新ルーチ
ンを図７のフローチャートに基づいて説明する。ステッ
プ３１においては、学習値の更新が始動後始めてである
か否かを判定し、始めてでなければ、ステップ３２に進
み、始めてであれば、ステップ３３に進む。
【００５５】ステップ３３では、学習テーブルＴＧＡＬ
ＰＲはバッテリバックアップされたか否かを判定し、バ
ッテリバックアップされた場合には、ステップ３４に進
み、されない場合にはステップ３５に進む。ステップ３
４では、始動時水温ＴＷＩＮＴとゲイン学習値初期化水
温ＴＷＧＡＣとを比較し、ＴＷＩＮＴ＜ＴＷＧＡＣであ
れば、ステップ３５に進み、ＴＷＩＮＴ≧ＴＷＧＡＣで
あれば、ステップ３２に進む。
ＰＲはバッテリバックアップされたか否かを判定し、バ
ッテリバックアップされた場合には、ステップ３４に進
み、されない場合にはステップ３５に進む。ステップ３
４では、始動時水温ＴＷＩＮＴとゲイン学習値初期化水
温ＴＷＧＡＣとを比較し、ＴＷＩＮＴ＜ＴＷＧＡＣであ
れば、ステップ３５に進み、ＴＷＩＮＴ≧ＴＷＧＡＣで
あれば、ステップ３２に進む。
【００５６】ステップ３５では、全ての領域にゲイン学
習初期値ＩＮＧＡＬＰをストアする。一方、ステップ３
２、ステップ３６及びステップ３７では、パージ中学習
値の更新条件を判定する。即ち、ステップ３２において
は、ＫＤＵＴＹ（デューティ補正係数）が１．０である
か否かを判定し、ステップ３６においては、ＰＲＡＴＥ
（実パージ率）とＧＰＲＡＴＥ（学習許可算出パージ
率）とを比較し、ステップ３７では、ＥＶＰＴＲ（目標
パージ率）とＧＥＶＰＴＲ（学習許可目標パージ率）と
を比較し、ＫＤＵＴＹ（デューティ補正係数）＝１．
０、ＰＲＡＴＥ（実パージ率）≧ＧＰＲＡＴＥ（学習許
可算出パージ率）、ＥＶＰＴＲ（目標パージ率）≧ＧＥ
ＶＰＴＲ（学習許可目標パージ率）が全て成立すると、
パージ中のゲイン学習値ＧＡＬＰＲの更新条件が成立し
たと判断されて、ステップ３８に進み、上記条件のいず
れかが成立しないと、学習値更新条件は成立せず、フロ
ーは終了される。
習初期値ＩＮＧＡＬＰをストアする。一方、ステップ３
２、ステップ３６及びステップ３７では、パージ中学習
値の更新条件を判定する。即ち、ステップ３２において
は、ＫＤＵＴＹ（デューティ補正係数）が１．０である
か否かを判定し、ステップ３６においては、ＰＲＡＴＥ
（実パージ率）とＧＰＲＡＴＥ（学習許可算出パージ
率）とを比較し、ステップ３７では、ＥＶＰＴＲ（目標
パージ率）とＧＥＶＰＴＲ（学習許可目標パージ率）と
を比較し、ＫＤＵＴＹ（デューティ補正係数）＝１．
０、ＰＲＡＴＥ（実パージ率）≧ＧＰＲＡＴＥ（学習許
可算出パージ率）、ＥＶＰＴＲ（目標パージ率）≧ＧＥ
ＶＰＴＲ（学習許可目標パージ率）が全て成立すると、
パージ中のゲイン学習値ＧＡＬＰＲの更新条件が成立し
たと判断されて、ステップ３８に進み、上記条件のいず
れかが成立しないと、学習値更新条件は成立せず、フロ
ーは終了される。
【００５７】ステップ３８では、空燃比フィードバック
補正量αの偏差ｅα（＝１００％−ＥＶＡＬＰＨ）と、
実パージ率ＰＲＡＴＥとから新ゲインＧＮＥＷを算出す
る（ＧＮＥＷ＝ｅα／ＰＲＡＴＥ）。ここで、ゲインＧ
の学習値（ゲイン学習値）ＧＡＬＰＲは、領域（パージ
ガス流量）に対して学習テーブルＴＧＡＬＰＲに割り付
けられており、ステップ３９では、ゲイン学習値ＧＡＬ
ＰＲの検索を行う。即ち、パージガス流量相当面積ＱＰ
ＡＧＥ（ＡＰ／ＫＰＢ 但し、ＫＰＢは差圧補正率）に
応じて前記テーブルを補間計算付で参照したゲイン学習
値ＧＡＬＰＲとする。
補正量αの偏差ｅα（＝１００％−ＥＶＡＬＰＨ）と、
実パージ率ＰＲＡＴＥとから新ゲインＧＮＥＷを算出す
る（ＧＮＥＷ＝ｅα／ＰＲＡＴＥ）。ここで、ゲインＧ
の学習値（ゲイン学習値）ＧＡＬＰＲは、領域（パージ
ガス流量）に対して学習テーブルＴＧＡＬＰＲに割り付
けられており、ステップ３９では、ゲイン学習値ＧＡＬ
ＰＲの検索を行う。即ち、パージガス流量相当面積ＱＰ
ＡＧＥ（ＡＰ／ＫＰＢ 但し、ＫＰＢは差圧補正率）に
応じて前記テーブルを補間計算付で参照したゲイン学習
値ＧＡＬＰＲとする。
【００５８】そして、ステップ４０では、図３及び図４
のブロック図の説明にて明らかにしたように、最新のパ
ージガス流量相当面積ＱＰＡＧＥに対応した領域の学習
テーブル値ＧＴＢＬを更新する〔ＧＴＢＬ＝ＧＮＥＷ×
Ｘ＋ＧＴＢＬn-1 （１−Ｘ）〕 上記領域の学習テーブル値ＧＴＢＬを更新した後、ステ
ップ４１及びステップ４２では、他の領域の学習テーブ
ルＴＧＡＬＰＲの学習値を上下値に制限する。
のブロック図の説明にて明らかにしたように、最新のパ
ージガス流量相当面積ＱＰＡＧＥに対応した領域の学習
テーブル値ＧＴＢＬを更新する〔ＧＴＢＬ＝ＧＮＥＷ×
Ｘ＋ＧＴＢＬn-1 （１−Ｘ）〕 上記領域の学習テーブル値ＧＴＢＬを更新した後、ステ
ップ４１及びステップ４２では、他の領域の学習テーブ
ルＴＧＡＬＰＲの学習値を上下値に制限する。
【００５９】かかる学習値の上下値の制限については、
図３及び図４のブロック図の説明において述べた通りで
ある。次に、図８のフローチャートに基づいて、図３及
び図４のフローチャートのステップ４におけるシフト量
演算ルーチンについて説明する。ステップ５１において
は、パージカット弁の遅れ処理を実行し、ステップ５２
では、パージカット弁によるパージカット中であるか否
かを判定する。
図３及び図４のブロック図の説明において述べた通りで
ある。次に、図８のフローチャートに基づいて、図３及
び図４のフローチャートのステップ４におけるシフト量
演算ルーチンについて説明する。ステップ５１において
は、パージカット弁の遅れ処理を実行し、ステップ５２
では、パージカット弁によるパージカット中であるか否
かを判定する。
【００６０】パージカット中でなければ、ステップ５３
に進んで、パージ弁流路面積（ステップモータのステッ
プ位置モニタ値ＥＶＳＴＰＭからテーブルを参照した
値）とパージカット弁流路面積のうち小さい方の流路面
積を選択して、これをパージ流路面積ＡＰとする。パー
ジカット中であれば、ステップ５４に進み、パージ流路
面積ＡＰを０とする。
に進んで、パージ弁流路面積（ステップモータのステッ
プ位置モニタ値ＥＶＳＴＰＭからテーブルを参照した
値）とパージカット弁流路面積のうち小さい方の流路面
積を選択して、これをパージ流路面積ＡＰとする。パー
ジカット中であれば、ステップ５４に進み、パージ流路
面積ＡＰを０とする。
【００６１】ステップ５５においては、前記パージ流路
面積ＡＰと総流路面積ＡＡとから、実パージ率ＰＲＡＴ
Ｅ（入口パージ率）を算出する（ＰＲＡＴＥ＝ＡＰ／Ａ
Ａ）。次のステップ５６においては、パージガス流量相
当面積ＱＰＡＧＥを算出する（＝ＡＰ／ＫＰＢ 但し、
ＫＰＢは差圧補正率）。照した値とする。
面積ＡＰと総流路面積ＡＡとから、実パージ率ＰＲＡＴ
Ｅ（入口パージ率）を算出する（ＰＲＡＴＥ＝ＡＰ／Ａ
Ａ）。次のステップ５６においては、パージガス流量相
当面積ＱＰＡＧＥを算出する（＝ＡＰ／ＫＰＢ 但し、
ＫＰＢは差圧補正率）。照した値とする。
【００６２】ステップ５７においては、学習テーブルＴ
ＧＡＬＰＲを参照して、パージガス流量相当面積ＱＰＡ
ＧＥに基づきゲイン学習値ＧＡＬＰＲを検索する。ステ
ップ５８においては、ステップにおいて算出したＰＲＡ
ＴＥと、ステップにおいて検索されたＧＡＬＰＲにより
パージ濃度予測値ＰＦＲを算出する（ＰＦＲ＝ＰＲＡＴ
Ｅ×ＧＡＬＰＲ）。
ＧＡＬＰＲを参照して、パージガス流量相当面積ＱＰＡ
ＧＥに基づきゲイン学習値ＧＡＬＰＲを検索する。ステ
ップ５８においては、ステップにおいて算出したＰＲＡ
ＴＥと、ステップにおいて検索されたＧＡＬＰＲにより
パージ濃度予測値ＰＦＲを算出する（ＰＦＲ＝ＰＲＡＴ
Ｅ×ＧＡＬＰＲ）。
【００６３】ステップ５９においては、パージ濃度予測
値ＰＦＲになまし処理（パージガスのインテークマニホ
ールド内拡散を近似させる）を行うべく、加重平均を求
める。即ち、次式でパージ濃度なまし値ＰＦＲＤを算出
する。 ＰＦＲＤ＝ＰＦＲ×ＰＤＭＡＮＩ＋ＰＦＲＤn-1 （１−
ＰＤＭＡＮＩ） 但し、ＰＤＭＡＮＩは加重平均係数である。
値ＰＦＲになまし処理（パージガスのインテークマニホ
ールド内拡散を近似させる）を行うべく、加重平均を求
める。即ち、次式でパージ濃度なまし値ＰＦＲＤを算出
する。 ＰＦＲＤ＝ＰＦＲ×ＰＤＭＡＮＩ＋ＰＦＲＤn-1 （１−
ＰＤＭＡＮＩ） 但し、ＰＤＭＡＮＩは加重平均係数である。
【００６４】ステップ６０及びステップ６１では、シリ
ンダ内吸入パージ濃度ＰＦＲＣを、前記パージ濃度予測
値ＰＦＲに対してなまし処理とインテークマニホールド
内の充填空気分の遅れを短縮化するためのデッドタイム
を付与して求める。即ち、ＰＦＲＣはＮＤＬＹＰＲ（パ
ージ濃度遅れサイクル数）回前のＰＦＲＤとする（ＰＦ
ＲＣ＝ＰＦＲＤn-NDLYPR） この場合、ＰＦＲＤn-NDLYPRにおけるｎは加減速程度
（空燃比フィードバック制御ジョブ１回当たりのＴｐ
（基本燃料噴射パルス幅）の変化率（新Ｔｐ／旧Ｔｐ）
に応じて決定される。
ンダ内吸入パージ濃度ＰＦＲＣを、前記パージ濃度予測
値ＰＦＲに対してなまし処理とインテークマニホールド
内の充填空気分の遅れを短縮化するためのデッドタイム
を付与して求める。即ち、ＰＦＲＣはＮＤＬＹＰＲ（パ
ージ濃度遅れサイクル数）回前のＰＦＲＤとする（ＰＦ
ＲＣ＝ＰＦＲＤn-NDLYPR） この場合、ＰＦＲＤn-NDLYPRにおけるｎは加減速程度
（空燃比フィードバック制御ジョブ１回当たりのＴｐ
（基本燃料噴射パルス幅）の変化率（新Ｔｐ／旧Ｔｐ）
に応じて決定される。
【００６５】ステップ６２では、パージ濃度変化積算値
ＳＰＦＲＣを次式で求める。 ＳＰＦＲＣ＝ＳＰＦＲＣn-1 ＋（ＰＦＲＣ−ＰＦＲＣ
n-1 ） 但し、ＳＰＦＲＣn-1 （前回求めた値）はパージ濃度積
算値減少指数回毎に１ビットずつ０に向かって減少する
ように設定され、パージ濃度変化量を減少させながら積
算していく。又、ＰＦＲＣn-1 は、前回求めた値であ
る。
ＳＰＦＲＣを次式で求める。 ＳＰＦＲＣ＝ＳＰＦＲＣn-1 ＋（ＰＦＲＣ−ＰＦＲＣ
n-1 ） 但し、ＳＰＦＲＣn-1 （前回求めた値）はパージ濃度積
算値減少指数回毎に１ビットずつ０に向かって減少する
ように設定され、パージ濃度変化量を減少させながら積
算していく。又、ＰＦＲＣn-1 は、前回求めた値であ
る。
【００６６】図９は、燃料噴射弁１６に与える燃料噴射
パルス幅Ｔｉの算出機能を説明するフローチャートであ
り、ステップ７１では、基本的な運転状態を示す変数
（例えば吸入空気量Ｑａと機関回転速度Ｎｅ）と定数Ｋ
に応じて演算される基本燃料噴射パルス幅Ｔｐ〔＝（Ｑ
ａ／Ｎｅ）×Ｋ〕を、他の運転変数に基づく補正量Ｃｏ
ｅｆと、図５及び図６のフローチャートによって得た空
燃比フィードバック補正量αと、空燃比学習値αｍと、
無効噴射パルス幅を電圧補正係数Ｔｓとで補正すること
により燃料噴射パルス幅Ｔｉを次式に従って求める。
パルス幅Ｔｉの算出機能を説明するフローチャートであ
り、ステップ７１では、基本的な運転状態を示す変数
（例えば吸入空気量Ｑａと機関回転速度Ｎｅ）と定数Ｋ
に応じて演算される基本燃料噴射パルス幅Ｔｐ〔＝（Ｑ
ａ／Ｎｅ）×Ｋ〕を、他の運転変数に基づく補正量Ｃｏ
ｅｆと、図５及び図６のフローチャートによって得た空
燃比フィードバック補正量αと、空燃比学習値αｍと、
無効噴射パルス幅を電圧補正係数Ｔｓとで補正すること
により燃料噴射パルス幅Ｔｉを次式に従って求める。
【００６７】
Ｔｉ＝Ｔｐ×Ｃｏｅｆ×（α＋αｍ）＋Ｔｓ
ステップ７２では、出力レジスタにステップで演算して
得た燃料噴射パルス幅Ｔｉをセットする。次に、以上説
明した実施形態の構成に基づいて、請求項１〜７記載の
発明の作用・効果について説明する。
得た燃料噴射パルス幅Ｔｉをセットする。次に、以上説
明した実施形態の構成に基づいて、請求項１〜７記載の
発明の作用・効果について説明する。
【００６８】先ず、請求項１記載の発明においては、パ
ージ率と、蒸発燃料パージの有・無に対する空燃比フィ
ードバック補正量の偏差とに基づいてゲインを算出し、
このゲインをパージガス流量に対するゲイン学習値とし
てメモリの学習テーブルに割り付けるようにする。この
場合、請求項１記載の発明では、例えば、図１０に示す
ように、パージガス流量領域毎にＲＡＭを割り付け、パ
ージ濃度を指定されたパージガス流量領域の学習値とし
てＲＡＭに記憶させる。
ージ率と、蒸発燃料パージの有・無に対する空燃比フィ
ードバック補正量の偏差とに基づいてゲインを算出し、
このゲインをパージガス流量に対するゲイン学習値とし
てメモリの学習テーブルに割り付けるようにする。この
場合、請求項１記載の発明では、例えば、図１０に示す
ように、パージガス流量領域毎にＲＡＭを割り付け、パ
ージ濃度を指定されたパージガス流量領域の学習値とし
てＲＡＭに記憶させる。
【００６９】このように、パージガス流量に対してパー
ジ濃度を割り付け、このパージ濃度を空燃比制御に反映
させる結果、通常、エンジンに吸入される燃料ベーパ
が、前記キャニスタからと燃料タンクからの２種類のベ
ーパの和であり、パージガス流量が変化することによ
り、パージガス濃度が一定にならない状況下において、
運転条件の違いにより学習結果が異なるのを防止でき、
運転条件変化による空燃比補正の不足や過剰が生じない
等、空燃比の制御性を向上することができる。
ジ濃度を割り付け、このパージ濃度を空燃比制御に反映
させる結果、通常、エンジンに吸入される燃料ベーパ
が、前記キャニスタからと燃料タンクからの２種類のベ
ーパの和であり、パージガス流量が変化することによ
り、パージガス濃度が一定にならない状況下において、
運転条件の違いにより学習結果が異なるのを防止でき、
運転条件変化による空燃比補正の不足や過剰が生じない
等、空燃比の制御性を向上することができる。
【００７０】請求項３記載の発明においては、学習値を
割り付けるためのメモリの学習テーブルの領域としてパ
ージガス流量を指数関数で分割した領域を設定し、パー
ジガス流量に基づいて前記領域を判定し、前記ゲインを
判定された領域に割り付ける。例えば、図１１に示すよ
うに、学習領域（パージガス流量領域）を２の倍数で割
り付けることにより、パージガス流量に対して反比例的
に得られるパージ濃度を簡単に割りつけることができ
る。
割り付けるためのメモリの学習テーブルの領域としてパ
ージガス流量を指数関数で分割した領域を設定し、パー
ジガス流量に基づいて前記領域を判定し、前記ゲインを
判定された領域に割り付ける。例えば、図１１に示すよ
うに、学習領域（パージガス流量領域）を２の倍数で割
り付けることにより、パージガス流量に対して反比例的
に得られるパージ濃度を簡単に割りつけることができ
る。
【００７１】即ち、パージガス流量によって学習値は一
定値ないしは反比例的値となり、領域毎に学習値に差が
生じるが、パージガス流量の領域を指数で与えた結果、
最も少ない格子数で領域毎学習値の差に対応でき、より
細やかな学習値更新が可能となる。ところで、前記請求
項１〜３記載の発明においては、特定のパージガス流量
でしか学習はできない。このため、学習する機会の少な
い領域では、初めて領域を通ったときに学習した濃度が
使用できず、学習制御の効果が少ない。
定値ないしは反比例的値となり、領域毎に学習値に差が
生じるが、パージガス流量の領域を指数で与えた結果、
最も少ない格子数で領域毎学習値の差に対応でき、より
細やかな学習値更新が可能となる。ところで、前記請求
項１〜３記載の発明においては、特定のパージガス流量
でしか学習はできない。このため、学習する機会の少な
い領域では、初めて領域を通ったときに学習した濃度が
使用できず、学習制御の効果が少ない。
【００７２】そこで、ある特定の領域の学習値により他
の領域の学習値を推定して、該他の領域の濃度を更新
し、この濃度を空燃比制御に反映させるようにすると良
い。そこで、前記請求項４記載の発明においては、メモ
リの学習テーブルの領域内の学習値に基づいて判別され
た領域外の制限値を算出し、算出された制限値に基づい
て領域外の学習値を制限する。
の領域の学習値を推定して、該他の領域の濃度を更新
し、この濃度を空燃比制御に反映させるようにすると良
い。そこで、前記請求項４記載の発明においては、メモ
リの学習テーブルの領域内の学習値に基づいて判別され
た領域外の制限値を算出し、算出された制限値に基づい
て領域外の学習値を制限する。
【００７３】具体的な制限値の算出に際しては、現領域
よりもパージガス流量が大きい領域では、現領域の学習
値よりやや大きい値を、現領域よりもパージガス流量が
小さい領域では、現領域の学習値よりもパージ領域と反
比例して増大させた値よりやや大きい値を、夫々最大制
限値として算出する（請求項５記載の発明）。又、現領
域よりもパージガス流量が大きい領域では、現領域の学
習値よりもパージ領域と反比例して減少させた値よりや
や小さい値を、現領域よりもパージガス流量が小さい領
域では、現領域の学習値よりやや小さい値を、夫々最小
制限値として算出する（請求項６記載の発明）。
よりもパージガス流量が大きい領域では、現領域の学習
値よりやや大きい値を、現領域よりもパージガス流量が
小さい領域では、現領域の学習値よりもパージ領域と反
比例して増大させた値よりやや大きい値を、夫々最大制
限値として算出する（請求項５記載の発明）。又、現領
域よりもパージガス流量が大きい領域では、現領域の学
習値よりもパージ領域と反比例して減少させた値よりや
や小さい値を、現領域よりもパージガス流量が小さい領
域では、現領域の学習値よりやや小さい値を、夫々最小
制限値として算出する（請求項６記載の発明）。
【００７４】或いは、上記の最大制限値と最小制限値を
両方設定しても良い（請求項７記載の発明）。より具体
的には、下限値設定は、現学習領域よりも低いパージガ
ス流量領域では、現学習による新学習値の所定割合以下
にならないように下限値を制限して設定する（図１２の
Ａ）。又、現学習領域よりも高いパージガス流量領域で
は、現学習領域との空気量の比に従って、反比例的に下
限値を設定する（図１２のＢ）。
両方設定しても良い（請求項７記載の発明）。より具体
的には、下限値設定は、現学習領域よりも低いパージガ
ス流量領域では、現学習による新学習値の所定割合以下
にならないように下限値を制限して設定する（図１２の
Ａ）。又、現学習領域よりも高いパージガス流量領域で
は、現学習領域との空気量の比に従って、反比例的に下
限値を設定する（図１２のＢ）。
【００７５】逆に、上限値設定は、現学習領域よりも低
いパージガス流量領域になるに従って、上限値を大きく
設定し（図１２のＣ）、現学習領域よりも高いパージガ
ス流量領域では、現学習による新学習値の所定割合以上
にならないように上限値を制限して設定する（図１２の
Ｄ）。このように、領域外の学習値を制限して、現領域
の他の領域の学習値を推定し、この濃度を更新すること
によって、学習する機会の少ない領域でも、初めて領域
を通ったときに学習した濃度を使用でき、学習制御の効
果が高くなり、空燃比制御性をより向上することができ
る。
いパージガス流量領域になるに従って、上限値を大きく
設定し（図１２のＣ）、現学習領域よりも高いパージガ
ス流量領域では、現学習による新学習値の所定割合以上
にならないように上限値を制限して設定する（図１２の
Ｄ）。このように、領域外の学習値を制限して、現領域
の他の領域の学習値を推定し、この濃度を更新すること
によって、学習する機会の少ない領域でも、初めて領域
を通ったときに学習した濃度を使用でき、学習制御の効
果が高くなり、空燃比制御性をより向上することができ
る。
【００７６】又、制限値を、キャニスタのパージ分や燃
料タンク蒸発分の特性に合わせて設定するようにすれ
ば、学習速度や精度等を大幅に高めることができる。こ
こで、図１３は、本発明の実施形態の効果を説明する図
であり、パージカット時とその解除時における各変数と
空燃比フィードバック補正量αと空燃比Ａ／Ｆとの関係
を示している。
料タンク蒸発分の特性に合わせて設定するようにすれ
ば、学習速度や精度等を大幅に高めることができる。こ
こで、図１３は、本発明の実施形態の効果を説明する図
であり、パージカット時とその解除時における各変数と
空燃比フィードバック補正量αと空燃比Ａ／Ｆとの関係
を示している。
【００７７】この図から明らかなように、本発明の制御
が実行されない従来技術では、空燃比フィードバック補
正量のシフト量が加算されないため、図の点線で示すα
変化となり、空燃比Ａ／Ｆが図の点線のようになり、空
燃比補正の不足や過剰を生じるが、本発明制御による
と、空燃比フィードバック補正量のシフト量が適切に加
算される結果、図の実線で示すα変化となり、空燃比Ａ
／Ｆが図の実線のようになり、空燃比補正の不足や過剰
を生じず、空燃比制御性を向上できる。
が実行されない従来技術では、空燃比フィードバック補
正量のシフト量が加算されないため、図の点線で示すα
変化となり、空燃比Ａ／Ｆが図の点線のようになり、空
燃比補正の不足や過剰を生じるが、本発明制御による
と、空燃比フィードバック補正量のシフト量が適切に加
算される結果、図の実線で示すα変化となり、空燃比Ａ
／Ｆが図の実線のようになり、空燃比補正の不足や過剰
を生じず、空燃比制御性を向上できる。
【００７８】
【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、パージガス流量に対してゲインを割り付
け、このゲインの学習値を空燃比制御に反映させる結
果、通常、エンジンに吸入される燃料ベーパが、前記キ
ャニスタからと燃料タンクからの２種類のベーパの和で
あり、パージガス流量が変化することにより、パージガ
ス濃度が一定にならない状況下において、運転条件の違
いにより学習結果が異なるのを防止でき、運転条件変化
による空燃比補正の不足や過剰が生じない等、空燃比の
制御性を向上することができる。
明によれば、パージガス流量に対してゲインを割り付
け、このゲインの学習値を空燃比制御に反映させる結
果、通常、エンジンに吸入される燃料ベーパが、前記キ
ャニスタからと燃料タンクからの２種類のベーパの和で
あり、パージガス流量が変化することにより、パージガ
ス濃度が一定にならない状況下において、運転条件の違
いにより学習結果が異なるのを防止でき、運転条件変化
による空燃比補正の不足や過剰が生じない等、空燃比の
制御性を向上することができる。
【００７９】請求項２に係る発明によれば、例えば、パ
ージガス流量領域毎にＲＡＭを割り付け、ゲイン（空燃
比フィードバック補正量偏差／パージ率）を指定された
パージガス流量領域の学習値としてＲＡＭに記憶させる
ことができる。請求項３記載の発明によれば、学習値を
割り付けるためのメモリの学習テーブルの領域としてパ
ージガス流量を指数関数で分割した領域を設定し、パー
ジガス流量に基づいて前記領域を判定し、前記ゲインを
判定された領域に割り付けるようにしたから、最も少な
い格子数で領域毎学習値の差に対応でき、より細やかな
学習値更新が可能となる。
ージガス流量領域毎にＲＡＭを割り付け、ゲイン（空燃
比フィードバック補正量偏差／パージ率）を指定された
パージガス流量領域の学習値としてＲＡＭに記憶させる
ことができる。請求項３記載の発明によれば、学習値を
割り付けるためのメモリの学習テーブルの領域としてパ
ージガス流量を指数関数で分割した領域を設定し、パー
ジガス流量に基づいて前記領域を判定し、前記ゲインを
判定された領域に割り付けるようにしたから、最も少な
い格子数で領域毎学習値の差に対応でき、より細やかな
学習値更新が可能となる。
【００８０】請求項４記載の発明によれば、メモリの学
習テーブルの領域内の学習値に基づいて判別された領域
外の制限値を算出し、算出された制限値に基づいて領域
外の学習値を制限するようにしたから、学習する機会の
少ない領域でも、初めて領域を通ったときに学習した濃
度を使用でき、学習制御の効果が高くなり、空燃比制御
性をより向上することができ、又、制限値を、キャニス
タのパージ分や燃料タンク蒸発分の特性に合わせて設定
するようにすれば、学習速度や精度等を大幅に高めるこ
とができる。
習テーブルの領域内の学習値に基づいて判別された領域
外の制限値を算出し、算出された制限値に基づいて領域
外の学習値を制限するようにしたから、学習する機会の
少ない領域でも、初めて領域を通ったときに学習した濃
度を使用でき、学習制御の効果が高くなり、空燃比制御
性をより向上することができ、又、制限値を、キャニス
タのパージ分や燃料タンク蒸発分の特性に合わせて設定
するようにすれば、学習速度や精度等を大幅に高めるこ
とができる。
【００８１】請求項５〜７記載の発明によれば、請求項
４記載の発明の制限値を、効果的に設定できる。
４記載の発明の制限値を、効果的に設定できる。
【図１】 請求項１に係る発明の構成図
【図２】 請求項１〜７に係る発明の一実施形態例の共
通のシステム図
通のシステム図
【図３】 本発明の実施形態における制御の内容を示す
ブロック図
ブロック図
【図４】 本発明の実施形態における制御の内容を示す
ブロック図
ブロック図
【図５】 空燃比フィードバック制御ジョブを説明する
フローチャート
フローチャート
【図６】 空燃比フィードバック制御ジョブを説明する
フローチャート
フローチャート
【図７】 学習値更新ルーチンを示すフローチャート
【図８】 シフト量演算ルーチンを示すフローチャート
【図９】 燃料噴射パルス幅の算出機能を説明するフロ
ーチャート
ーチャート
【図10】 請求項１及び２記載の発明の制御手法を説明
するためのメモリのテーブルを示す図
するためのメモリのテーブルを示す図
【図11】 請求項３記載の発明の制御手法を説明するた
めのメモリのテーブルを示す図
めのメモリのテーブルを示す図
【図12】 請求項４〜７記載の発明の制御手法を説明す
るためのメモリのテーブルを示す図
るためのメモリのテーブルを示す図
【図13】 本発明の実施形態の効果を説明する図であ
り、パージカット時とその解除時における各変数と空燃
比フィードバック補正量αと空燃比Ａ／Ｆとの関係を示
す図
り、パージカット時とその解除時における各変数と空燃
比フィードバック補正量αと空燃比Ａ／Ｆとの関係を示
す図
１１ 機関
１２ 吸気通路
１６ 燃料噴射弁
１７ コントロールユニット
１８ 排気通路
１９ Ｏ2 センサ
２０ クランク角センサ
２３ キャニスタ
２４ パージ通路
２５ パージ弁
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ
Ｆ０２Ｍ 25/08 ３０１ Ｆ０２Ｍ 25/08 ３０１Ｊ
(56)参考文献 特開 平６−101542（ＪＰ，Ａ)
特開 平６−101543（ＪＰ，Ａ)
特開 昭62−131962（ＪＰ，Ａ)
特開 平５−288107（ＪＰ，Ａ)
特開 平６−74069（ＪＰ，Ａ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
F02D 41/00 - 45/00
Claims (7)
- 【請求項１】機関の運転条件を検出する運転条件検出手
段と、該検出手段から出力される機関の運転条件信号を
受けてパージＯＮ・ＯＦＦの条件を判定する手段と、こ
の判定結果よりパージＯＮ条件でパージ弁を開いてキャ
ニスタからパージガスを機関吸気系に導入する装置とを
備えた内燃機関の蒸発燃料処理装置において、 機関に供給される混合気の空燃比を検出する空燃比検出
手段と、前記 空燃比検出手段の出力から空燃比フィードバック補
正量を算出する空燃比フィードバック補正量算出手段
と、 前記パージＯＮ・ＯＦＦの条件の判定結果に基づきパー
ジＯＮ条件でメモリの学習テーブルに格納されているゲ
イン学習値、前記空燃比フィードバック補正量及び運転
条件に応じた基本燃料供給量を用いて燃料供給量を算出
する燃料供給量算出手段と、 前記燃料供給量を機関吸気系に供給する燃料供給手段
と、 吸入空気流量に対するパージガス流量の割合としてのパ
ージ率を検出するパージ率検出手段と、 前記パージガス流量を検出するパージガス流量検出手段
と、 前記空燃比フィードバック補正量に基づき、蒸発燃料パ
ージの有・無に対する空燃比フィードバック補正量の偏
差を算出する空燃比フィードバック補正量偏差算出手段
と、 前記パージ率と空燃比フィードバック補正量の偏差とに
基づいてゲインを算出するゲイン算出手段と、 前記ゲイン算出手段により算出されたゲインをパージガ
ス流量に対するゲイン学習値として前記メモリの学習テ
ーブルに割り付けるゲイン学習値更新手段と、 を含んで構成されたことを特徴とする内燃機関の蒸発燃
料処理装置。 - 【請求項２】前記ゲイン学習値更新手段は、 前記パージガス流量検出手段により検出されたパージガ
ス流量に基づいて、ゲイン学習値を割り付けるためのメ
モリの学習テーブルのパージガス流量毎の領域を判定す
る領域判定手段を含んで構成され、 前記ゲイン算出手段により算出されたゲインを前記領域
判定手段により判定された前記メモリの学習テーブルの
パージガス流量毎の領域に割り付けるように構成したこ
とを特徴とする請求項１記載の内燃機関の蒸発燃料処理
装置。 - 【請求項３】学習値を割り付けるためのメモリの学習テ
ーブルのパージガス流量毎の領域として、前記パージガ
ス流量を指数関数で分割した領域を設定したことを特徴
とする請求項２記載の内燃機関の蒸発燃料処理装置。 - 【請求項４】前記領域判定手段により領域外を判定する
ように構成し、 領域内の学習値に基づいて前記領域判定手段により判別
された領域外の制限値を算出する制限値算出手段と、 前記制限値算出手段により算出された制限値に基づいて
領域外の学習値を制限する領域外学習値制限手段と、 を含んで構成されたことを特徴とする請求項２又は３記
載の内燃機関の蒸発燃料処理装置。 - 【請求項５】前記制限値算出手段は、現領域よりもパー
ジガス流量が大きい領域では、現領域の学習値よりやや
大きい値を、現領域よりもパージガス流量が小さい領域
では、現領域の学習値をパージガス流量と反比例して増
大させた値よりやや大きい値を、夫々最大制限値として
算出することを特徴とする請求項４記載の内燃機関の蒸
発燃料処理装置。 - 【請求項６】前記制限値算出手段は、現領域よりもパー
ジガス流量が大きい領域では、現領域の学習値をパージ
ガス流量と反比例して減少させた値よりやや小さい値
を、現領域よりもパージガス流量が小さい領域では、現
領域の学習値よりやや小さい値を、夫々最小制限値とし
て算出することを特徴とする請求項４記載の内燃機関の
蒸発燃料処理装置。 - 【請求項７】前記制限値算出手段は、現領域よりもパー
ジガス流量が大きい領域では、現領域の学習値よりやや
大きい値を、現領域よりもパージガス流量が小さい領域
では、現領域の学習値をパージガス流量と反比例して増
大させた値よりやや大きい値を、夫々最大制限値として
算出し、かつ現領域よりもパージガス流量が大きい領域
では、現領域の学習値をパージガス流量と反比例して減
少させた値よりやや小さい値を、現領域よりもパージガ
ス流量が小さい領域では、現領域の学習値よりやや小さ
い値を、夫々最小制限値として算出することを特徴とす
る請求項４記載の内燃機関の蒸発燃料処理装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23257595A JP3480146B2 (ja) | 1995-09-11 | 1995-09-11 | 内燃機関の蒸発燃料処理装置 |
| US08/716,844 US5690086A (en) | 1995-09-11 | 1996-09-10 | Air/fuel ratio control apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23257595A JP3480146B2 (ja) | 1995-09-11 | 1995-09-11 | 内燃機関の蒸発燃料処理装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0979069A JPH0979069A (ja) | 1997-03-25 |
| JP3480146B2 true JP3480146B2 (ja) | 2003-12-15 |
Family
ID=16941503
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP23257595A Expired - Lifetime JP3480146B2 (ja) | 1995-09-11 | 1995-09-11 | 内燃機関の蒸発燃料処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3480146B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4492802B2 (ja) * | 2005-03-22 | 2010-06-30 | 株式会社デンソー | 空燃比制御装置 |
-
1995
- 1995-09-11 JP JP23257595A patent/JP3480146B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0979069A (ja) | 1997-03-25 |
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