JP3595169B2 - 内燃機関のアイドル空気量学習制御装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、内燃機関のアイドル空気量学習制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の内燃機関のアイドル空気量学習制御装置においては、アイドル運転時に機関回転数を目標アイドル回転数に近づけるようにアイドル空気量のフィードバック制御量を増減し、また、エアコン負荷に応じてアイドル空気量のフィードフォワード制御量を設定し、更に、所定の学習条件にて、前記フィードバック制御量の定常偏差を学習して学習補正量を設定・更新している。そして、前記フィードバック制御量と前記フィードフォワード制御量と前記学習補正量とに基づいてアイドル空気量制御手段（電制スロットル弁又は補助空気制御弁）に対する制御量を算出して制御している。
【０００３】
ここで、前記学習条件は、アイドル運転時（フィードバック制御条件）で、かつエアコンＯＦＦ時であるとしている。すなわち、エアコンの負荷変動による誤学習を避けるため、エアコンＯＦＦ時にのみ学習を行うようにしている（特開平９−６８０８５号公報参照）。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、近年は、オートエアコンや可変容量エアコン搭載の車両が一般的となってきており、エアコンＯＦＦ時であることを学習条件とすると、学習頻度が極めて少なくなり、制御の収束が遅れて、学習制御本来の効果が得られない場合が増えている。
【０００５】
本発明は、このような実情に鑑み、誤学習しない範囲で、できる限り学習頻度を増やして、学習制御本来の効果をより発揮させ得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、図１に示すように、アイドル運転時に機関回転数を目標アイドル回転数に近づけるようにアイドル空気量のフィードバック制御量を増減するフィードバック制御手段と、エアコン負荷に応じてアイドル空気量のフィードフォワード制御量を設定するフィードフォワード制御手段と、前記フィードバック制御量の定常偏差を学習して学習補正量を設定・更新する学習手段と、前記フィードバック制御量と前記フィードフォワード制御量と前記学習補正量とに基づいてアイドル空気量制御手段に対する制御量を算出する制御量算出手段と、を備える内燃機関のアイドル空気量学習制御装置において、エアコンの冷媒圧力を検出するエアコン冷媒圧力検出手段と、検出された冷媒圧力の変動量を算出する冷媒圧力変動量算出手段と、算出された冷媒圧力の変動量が所定値以上のときに前記学習手段による学習を禁止し、所定値未満のときに学習を許可する学習条件判定手段と、を設けたことを特徴とする。
【０００７】
すなわち、エアコンＯＮ時であっても、エアコン負荷が安定していれば、フィードフォワード制御によりエアコン負荷分が補正されるので、学習を行っても問題はなく、また、エアコンの冷媒圧力（エアコン・コンプレッサ吐出側圧力）は、エアコン負荷と相関関係があることから、エアコン負荷が安定しているか否かをエアコンの冷媒圧力の変動量を用いて判定し、冷媒圧力の変動量が所定値以上のときには学習を禁止するが、所定値未満のときは学習を許可して、学習頻度を増やすのである。
【０００８】
請求項２に係る発明では、前記エアコン冷媒圧力検出手段は、センサ出力を加重平均処理して、冷媒圧力を検出するものであることを特徴とする。
請求項３に係る発明では、前記冷媒圧力変動量算出手段は、冷媒圧力の変動量として、単位時間当たりの冷媒圧力の変動量を算出するものであることを特徴とする。
【０００９】
請求項４に係る発明では、前記冷媒圧力変動量算出手段は、冷媒圧力の変動量として、前記学習手段による前記フィードバック制御量のサンプリング期間における冷媒圧力の変動幅を算出するものであることを特徴とする。
請求項５に係る発明では、前記学習条件判定手段は、エアコンのＯＮ・ＯＦＦを判定する手段を有し、エアコンＯＦＦ時は、冷媒圧力の変動量にかかわらず、学習を許可するものであることを特徴とする。
【００１０】
【発明の効果】
請求項１に係る発明によれば、エアコンの冷媒圧力の変動量が所定値以上のときには学習を禁止するが、所定値未満のときは学習を許可することで、誤学習を防止しつつ、学習頻度を増やすことができ、これによりスロットル弁等の空気制御系部品の劣化により生じる制御の追従遅れを速やかに補正することが可能となり、車両の運転性能の品質向上を図ることができる。
【００１１】
請求項２に係る発明によれば、センサ出力を加重平均処理して冷媒圧力を検出することで、圧力の振れやノイズの影響をキャンセルして、トルクのマクロな変化を検出するのに適するようになる。
請求項３に係る発明によれば、冷媒圧力の変動量として、単位時間当たりの冷媒圧力の変動量を算出することで、簡単に実施できる。
【００１２】
請求項４に係る発明によれば、冷媒圧力の変動量として、学習のためのフィードバック制御量のサンプリング期間における冷媒圧力の変動幅を算出することで、学習との同期をとることができて、学習条件の判定精度が向上する。
請求項５に係る発明によれば、エアコンＯＦＦ時は、冷媒圧力の変動量にかかわらず、学習を許可することで、エアコンがＯＮ→ＯＦＦになった直後に、冷媒圧力の低下を生じる際にも、学習を許可できて、学習頻度を更に向上できる。
【００１３】
【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は本発明の一実施形態を示す内燃機関のシステム図である。先ず、これについて説明する。
車両に搭載される内燃機関１の各気筒の燃焼室には、エアクリーナ２から吸気通路３により、電制スロットル弁４の制御を受けて、空気が吸入される。電制スロットル弁４は、コントロールユニット２０からの開度指令信号により開度を制御され、これにより吸入空気量が制御される。本実施形態では、この電制スロットル弁４をアイドル空気量制御手段として用いる。
【００１４】
そして、燃焼室内に燃料を直接噴射するように、電磁式の燃料噴射弁５が設けられている。
燃料噴射弁５は、コントロールユニット２０から機関回転に同期して吸気行程又は圧縮行程にて出力される噴射パルス信号によりソレノイドに通電されて開弁し、所定圧力に調圧された燃料を噴射するようになっている。そして、噴射された燃料は、吸気行程噴射の場合は燃焼室内に拡散して均質な混合気を形成し、また圧縮行程噴射の場合は点火栓６回りに集中的に層状の混合気を形成し、コントロールユニット２０からの点火信号に基づき、点火栓６により点火されて、燃焼（均質燃焼又は成層燃焼）する。
【００１５】
機関１からの排気は排気通路７より排出され、排気通路７には排気浄化用の触媒８が介装されている。
コントロールユニット２０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ａ／Ｄ変換器及び入出力インターフェイス等を含んで構成されるマイコンを備え、各種センサからの入力信号を受け、これに基づいて演算処理して、電制スロットル弁４、燃料噴射弁５及び点火栓６などの作動を制御する。
【００１６】
前記各種センサとしては、アクセル開度（アクセルペダルの踏込み量）ＡＰＯを検出するアクセルセンサ（全閉位置でＯＮとなるアイドルスイッチを含む）２１、機関１の所定クランク角毎に信号を出力しこれにより機関回転数Ｎｅを検出可能なクランク角センサ２２、吸気通路３のスロットル弁４上流にて吸入空気量を検出するエアフローメータ２３、スロットル弁４の開度ＴＶＯを検出するスロットルセンサ２４、機関１の冷却水温Ｔｗを検出する水温センサ２５、排気通路７にて排気空燃比のリッチ・リーンに応じた信号を出力する酸素センサ２６が設けられている。
【００１７】
更に、エアコンのＯＮ・ＯＦＦを検出し得るエアコンスイッチ２７、エアコンの冷媒圧力（エアコン・コンプレッサ吐出側圧力）Ｐｄを検出するエアコン冷媒圧力検出手段としての冷媒圧力センサ（以下Ｐｄ圧センサという）２８が設けられている。
この他、車速センサ、ニュートラルスイッチなどが設けられているが、図示は省略した。
【００１８】
次に、コントロールユニット２０内のマイコンにより行われる電制スロットル弁４の制御、特にアイドル空気量の学習制御について、図３〜図５のフローチャートにより説明する。
図３はアイドル空気量制御ルーチンのフローチャートであり、所定時間毎（又は所定回転毎）に実行される。
【００１９】
ステップ１（図にはＳ１と記す。以下同様）では、所定のアイドル回転数フィードバック制御条件（ＩＳＣ条件）か否かを判定する。ここで、ＩＳＣ条件とは、少なくとも、アイドルスイッチＯＮ（アクセル全閉）で、車速が所定値以下又はニュートラルスイッチＯＮのアイドル運転時であることとする。
ＩＳＣ条件の場合は、ステップ２〜５を実行する。
【００２０】
ステップ２では、機関回転数Ｎｅを読込む。
ステップ３では、機関回転数Ｎｅを目標アイドル回転数と比較する。尚、目標アイドル回転数は水温Ｔｗなどに応じて設定される。
比較の結果、Ｎｅ＜目標アイドル回転数の場合は、ステップ４へ進んで、フィードバック制御量ＩＳＣＩを前回値に対し所定の積分分ΔＩ増大させる（ＩＳＣＩ＝ＩＳＣＩ＋ΔＩ）。逆に、Ｎｅ＞目標アイドル回転数の場合は、ステップ５へ進んで、フィードバック制御量ＩＳＣＩを前回値に対し所定の積分分ΔＩ減少させる（ＩＳＣＩ＝ＩＳＣＩ−ΔＩ）。この部分がフィードバック制御手段に相当する。
【００２１】
ＩＳＣ条件でない場合は、ステップ２〜５を実行しない。このとき、フィードバック制御量ＩＳＣＩは前回値にクランプされる。
但し、初回の制御においては、フィードバック制御量ＩＳＣＩは、水温Ｔｗなどによって定められる目標フィードバック制御量ｔＩＳＣＩに設定される。
ステップ６では、エアコン負荷に応じてフィードフォワード制御量ＩＳＣＡＣを設定する。具体的には、エアコンのＯＮ・ＯＦＦに応じて、又はエアコン冷媒圧力Ｐｄに応じて、フィードフォワード制御量ＩＳＣＡＣを設定する。この部分がフィードフォワード制御手段に相当する。
【００２２】
ステップ７では、次式のごとく、フィードバック制御量ＩＳＣＩとフィードフォワード制御量ＩＳＣＡＣと学習補正量ＩＳＣＬＲＣとを加算して、アイドル空気量の制御量ＩＳＣを算出する。
ＩＳＣ＝ＩＳＣＩ＋ＩＳＣＡＣ＋ＩＳＣＬＲＣ
この部分が制御量算出手段に相当する。
【００２３】
ここで、学習補正量ＩＳＣＬＲＣは、後述する図４の学習ルーチンにより設定・更新されるもので、書換え可能なＲＡＭに記憶されている。このＲＡＭに対しては、エンジンキースイッチのＯＦＦ後も学習補正量ＩＳＣＬＲＣのデータを記憶保持するために、バックアップ電源回路を用いる。
ステップ８では、アイドル空気量の制御量ＩＳＣをスロットル開口面積Ａ（ＩＳＣ）に変換し、これを、アクセル開度ＡＰＯに基づく要求スロットル開口面積ｔＡａｐｏ 、又はアクセル開度ＡＰＯ等により定めた要求トルクに基づく要求スロットル開口面積ｔＡａｐｏ に加算して、目標スロットル開口面積ｔＡを求める（次式参照）。
【００２４】
ｔＡ＝ｔＡａｐｏ ＋Ａ（ＩＳＣ）
ステップ９では、目標スロットル開口面積ｔＡを目標スロットル開度ｔＴＶＯ＝ｆ（ｔＡ）に変換する。
そして、この目標スロットル開度ｔＴＶＯに対応する開度指令信号により電制スロットル弁４の開度を制御する。
【００２５】
図４は学習ルーチンのフローチャートであり、所定時間毎（又は所定回転毎）に実行される。
ステップ１１では、所定のアイドル回転数フィードバック制御条件（ＩＳＣ条件）か否かを判定し、ＩＳＣ条件でない場合は本ルーチンを終了する。アイドル回転数フィードバック制御がなされていることが学習の前提だからである。
【００２６】
ステップ１３では、後述する図５の冷媒圧力変動量算出ルーチンにより算出される冷媒圧力の変動量ΔＰｄを読込む。
ステップ１４では、冷媒圧力の変動量ΔＰｄを所定値ＳＬと比較する。
比較の結果、ΔＰｄ≧ＳＬの場合は、学習を禁止すべく、本ルーチンを終了する。ΔＰｄ＜ＳＬの場合は、エアコン負荷が安定しているとみなし、学習を行うべく、ステップ１５へ進む。この部分が本発明に係る学習条件判定手段に相当する。
【００２７】
ステップ１５では、フィードバック制御量ＩＳＣＩをサンプリングする。
ステップ１６では、所定数（例えば３２）のサンプリングが終了したか否かを判定し、サンプリング未終了の場合は本ルーチンを終了し、サンプリング終了の場合にステップ１７へ進む。
ステップ１７では、フィードバック制御量ＩＳＣＩの所定数のサンプリングデータに基づいて、フィードバック制御量の平均値ＩＳＣＩａｖｅ を算出する。
【００２８】
ステップ１８では、次式のごとく、フィードバック制御量の平均値ＩＳＣＩａｖｅ から、水温Ｔｗなどによって定められる目標フィードバック制御量ｔＩＳＣＩを減算して、フィードバック制御量の定常偏差ΔＩＳＣＩを算出する。
ＩＳＣＩ＝ＩＳＣａｖｅ −ｔＩＳＣＩ
ステップ１９では、次式のごとく、現在の学習補正量ＩＳＣＬＲＣに、フィードバック制御量の定常偏差ΔＩＳＣＩの所定割合（Ｗ）を加算して、学習補正量ＩＳＣＬＲＣを更新する。
【００２９】
ＩＳＣＬＲＣ＝ＩＳＣＬＲＣ＋Ｗ×ΔＩＳＣＩ
Ｗは加算割合定数である（０＜Ｗ≦１）。
更新された学習補正量ＩＳＣＬＲＣはＲＡＭに書込んで記憶保持させる。
ここで、ステップ１５〜１９の部分が学習手段に相当する。
図５は冷媒圧力変動量算出ルーチンのフローチャートであり、所定時間毎（又は所定回転毎）に実行される。
【００３０】
ステップ２１では、Ｐｄ圧センサ２８の出力（Ｐｄｓ）を読込む。
ステップ２２では、Ｐｄ圧センサ２８の出力（Ｐｄｓ）を次式のごとく加重平均処理して、冷媒圧力Ｐｄを検出する。
Ｐｄ＝（１−Ｋ）×Ｐｄ＋Ｋ×Ｐｄｓ
Ｋは重み付け定数である（０＜Ｋ＜１）。
【００３１】
従って、ステップ２１，２２の部分がＰｄ圧センサ２８と共にエアコン冷媒圧力検出手段に相当する。このようにセンサ出力を加重平均処理して冷媒圧力を検出することで、圧力の振れやノイズの影響をキャンセルして、マクロな変化を良好に検出できる。
ステップ２３では、検出された冷媒圧力Ｐｄに基づき、冷媒圧力の変動量ΔＰｄとして、単位時間当たりの変動量ΔＰｄ＝｜Ｐｄ−Ｐｄｏｌｄ ｜を算出する。Ｐｄｏｌｄ は単位時間前に検出された冷媒圧力である。
【００３２】
又は、冷媒圧力の変動量ΔＰｄとして、図４の学習ルーチンによるフィードバック制御量ＩＳＣＩのサンプリング期間（所定数のサンプリングが終了するまでの間）における冷媒圧力Ｐｄの変動幅、すなわち、その期間の最大ピーク値Ｐｄｍａｘ と最小ピーク値Ｐｄｍｉｎ との差ΔＰｄ＝Ｐｄｍａｘ −Ｐｄｍｉｎ を算出する。
従って、ステップ２３のが冷媒圧力変動量算出手段に相当し、ここでの算出結果（ΔＰｄ）が図４の学習ルーチンのステップ１３で読込まれて、ステップ１４での学習条件の判定に用いられる。
【００３３】
以上のように、図６を参照し、エアコンＯＮ時であっても、エアコン負荷が安定していれば、フィードフォワード制御量ＩＳＣＡＣによりエアコン負荷分が補正されるので、学習を行っても問題はなく、また、エアコンの冷媒圧力Ｐｄは、エアコン負荷と相関関係があることから、エアコン負荷が安定しているか否かをエアコンの冷媒圧力の変動量ΔＰｄを用いて判定し、冷媒圧力の変動量ΔＰｄが所定値ＳＬ以上のときには学習を禁止するが、所定値ＳＬ未満のときは学習を許可して、学習頻度を増やすのである。
【００３４】
次の本発明の他の実施形態を図７により説明する。
図７は学習ルーチンのフローチャートであって、図４のルーチンに代えて実行され、ステップ１２が追加されている点のみが相違する。
ステップ１１でＩＳＣ条件が成立していると判定された場合に、ステップ１２へ進む。
【００３５】
ステップ１２では、エアコンスイッチ２７の信号に基づいて、エアコンのＯＮ・ＯＦＦを判定する。
この結果、エアコンＯＦＦの場合は、エアコンの冷媒圧力の変動量ΔＰｄにかかわらず、学習を許可することとして、学習のためにステップ１５以降へ進む。
エアコンＯＮの場合は、ステップ１３へ進んで、図５の冷媒圧力変動量算出ルーチンにより算出される冷媒圧力の変動量ΔＰｄを読込み、次のステップ１４で、冷媒圧力の変動量ΔＰｄを所定値ＳＬと比較する。
【００３６】
比較の結果、ΔＰｄ≧ＳＬの場合は、学習を禁止すべく、本ルーチンを終了する。ΔＰｄ＜ＳＬの場合は、エアコン負荷が安定しているとみなし、学習を行うべく、ステップ１５以降へ進む。
このようにすることで、図４の実施形態では、エアコンがＯＮ→ＯＦＦとなった直後は冷媒圧力Ｐｄの低下が生じるため、ＯＦＦ直後は学習が許可とならないが、図７の実施形態では、エアコンＯＦＦ時は、冷媒圧力の変動量ΔＰｄにかかわらず、学習を許可することで、学習頻度を更に向上できる。
【００３７】
尚、以上の実施形態では、エアコン以外の電気負荷、補機負荷については説明を省略したが、これらの負荷変動については誤学習の要因となるので、エアコン以外の電気負荷、補機負荷のＯＮ時は学習を禁止し、これらの負荷がＯＦＦであることを学習条件の１つとするのがよい。
また、以上の実施形態では、電制スロットル弁４をアイドル空気量制御手段として用いたが、機械式スロットル弁の場合は、該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設けて、これをアイドル空気量制御弁として用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の構成を示す機能ブロック図
【図２】本発明の一実施形態を示す内燃機関のシステム図
【図３】アイドル空気量制御ルーチンのフローチャート
【図４】学習ルーチンのフローチャート
【図５】冷媒圧力変動量算出ルーチンのフローチャート
【図６】エアコン負荷と冷媒圧力との相関を示す図
【図７】他の実施形態を示す学習ルーチンのフローチャート
【符号の説明】
１ 機関
４ 電制スロットル弁
５ 燃料噴射弁
６ 点火栓
２０ コントロールユニット
２１ アクセルセンサ
２２ クランク角センサ
２５ 水温センサ
２７ エアコンスイッチ
２８ Ｐｄ圧センサ
【発明の属する技術分野】
本発明は、内燃機関のアイドル空気量学習制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の内燃機関のアイドル空気量学習制御装置においては、アイドル運転時に機関回転数を目標アイドル回転数に近づけるようにアイドル空気量のフィードバック制御量を増減し、また、エアコン負荷に応じてアイドル空気量のフィードフォワード制御量を設定し、更に、所定の学習条件にて、前記フィードバック制御量の定常偏差を学習して学習補正量を設定・更新している。そして、前記フィードバック制御量と前記フィードフォワード制御量と前記学習補正量とに基づいてアイドル空気量制御手段（電制スロットル弁又は補助空気制御弁）に対する制御量を算出して制御している。
【０００３】
ここで、前記学習条件は、アイドル運転時（フィードバック制御条件）で、かつエアコンＯＦＦ時であるとしている。すなわち、エアコンの負荷変動による誤学習を避けるため、エアコンＯＦＦ時にのみ学習を行うようにしている（特開平９−６８０８５号公報参照）。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、近年は、オートエアコンや可変容量エアコン搭載の車両が一般的となってきており、エアコンＯＦＦ時であることを学習条件とすると、学習頻度が極めて少なくなり、制御の収束が遅れて、学習制御本来の効果が得られない場合が増えている。
【０００５】
本発明は、このような実情に鑑み、誤学習しない範囲で、できる限り学習頻度を増やして、学習制御本来の効果をより発揮させ得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、図１に示すように、アイドル運転時に機関回転数を目標アイドル回転数に近づけるようにアイドル空気量のフィードバック制御量を増減するフィードバック制御手段と、エアコン負荷に応じてアイドル空気量のフィードフォワード制御量を設定するフィードフォワード制御手段と、前記フィードバック制御量の定常偏差を学習して学習補正量を設定・更新する学習手段と、前記フィードバック制御量と前記フィードフォワード制御量と前記学習補正量とに基づいてアイドル空気量制御手段に対する制御量を算出する制御量算出手段と、を備える内燃機関のアイドル空気量学習制御装置において、エアコンの冷媒圧力を検出するエアコン冷媒圧力検出手段と、検出された冷媒圧力の変動量を算出する冷媒圧力変動量算出手段と、算出された冷媒圧力の変動量が所定値以上のときに前記学習手段による学習を禁止し、所定値未満のときに学習を許可する学習条件判定手段と、を設けたことを特徴とする。
【０００７】
すなわち、エアコンＯＮ時であっても、エアコン負荷が安定していれば、フィードフォワード制御によりエアコン負荷分が補正されるので、学習を行っても問題はなく、また、エアコンの冷媒圧力（エアコン・コンプレッサ吐出側圧力）は、エアコン負荷と相関関係があることから、エアコン負荷が安定しているか否かをエアコンの冷媒圧力の変動量を用いて判定し、冷媒圧力の変動量が所定値以上のときには学習を禁止するが、所定値未満のときは学習を許可して、学習頻度を増やすのである。
【０００８】
請求項２に係る発明では、前記エアコン冷媒圧力検出手段は、センサ出力を加重平均処理して、冷媒圧力を検出するものであることを特徴とする。
請求項３に係る発明では、前記冷媒圧力変動量算出手段は、冷媒圧力の変動量として、単位時間当たりの冷媒圧力の変動量を算出するものであることを特徴とする。
【０００９】
請求項４に係る発明では、前記冷媒圧力変動量算出手段は、冷媒圧力の変動量として、前記学習手段による前記フィードバック制御量のサンプリング期間における冷媒圧力の変動幅を算出するものであることを特徴とする。
請求項５に係る発明では、前記学習条件判定手段は、エアコンのＯＮ・ＯＦＦを判定する手段を有し、エアコンＯＦＦ時は、冷媒圧力の変動量にかかわらず、学習を許可するものであることを特徴とする。
【００１０】
【発明の効果】
請求項１に係る発明によれば、エアコンの冷媒圧力の変動量が所定値以上のときには学習を禁止するが、所定値未満のときは学習を許可することで、誤学習を防止しつつ、学習頻度を増やすことができ、これによりスロットル弁等の空気制御系部品の劣化により生じる制御の追従遅れを速やかに補正することが可能となり、車両の運転性能の品質向上を図ることができる。
【００１１】
請求項２に係る発明によれば、センサ出力を加重平均処理して冷媒圧力を検出することで、圧力の振れやノイズの影響をキャンセルして、トルクのマクロな変化を検出するのに適するようになる。
請求項３に係る発明によれば、冷媒圧力の変動量として、単位時間当たりの冷媒圧力の変動量を算出することで、簡単に実施できる。
【００１２】
請求項４に係る発明によれば、冷媒圧力の変動量として、学習のためのフィードバック制御量のサンプリング期間における冷媒圧力の変動幅を算出することで、学習との同期をとることができて、学習条件の判定精度が向上する。
請求項５に係る発明によれば、エアコンＯＦＦ時は、冷媒圧力の変動量にかかわらず、学習を許可することで、エアコンがＯＮ→ＯＦＦになった直後に、冷媒圧力の低下を生じる際にも、学習を許可できて、学習頻度を更に向上できる。
【００１３】
【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は本発明の一実施形態を示す内燃機関のシステム図である。先ず、これについて説明する。
車両に搭載される内燃機関１の各気筒の燃焼室には、エアクリーナ２から吸気通路３により、電制スロットル弁４の制御を受けて、空気が吸入される。電制スロットル弁４は、コントロールユニット２０からの開度指令信号により開度を制御され、これにより吸入空気量が制御される。本実施形態では、この電制スロットル弁４をアイドル空気量制御手段として用いる。
【００１４】
そして、燃焼室内に燃料を直接噴射するように、電磁式の燃料噴射弁５が設けられている。
燃料噴射弁５は、コントロールユニット２０から機関回転に同期して吸気行程又は圧縮行程にて出力される噴射パルス信号によりソレノイドに通電されて開弁し、所定圧力に調圧された燃料を噴射するようになっている。そして、噴射された燃料は、吸気行程噴射の場合は燃焼室内に拡散して均質な混合気を形成し、また圧縮行程噴射の場合は点火栓６回りに集中的に層状の混合気を形成し、コントロールユニット２０からの点火信号に基づき、点火栓６により点火されて、燃焼（均質燃焼又は成層燃焼）する。
【００１５】
機関１からの排気は排気通路７より排出され、排気通路７には排気浄化用の触媒８が介装されている。
コントロールユニット２０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ａ／Ｄ変換器及び入出力インターフェイス等を含んで構成されるマイコンを備え、各種センサからの入力信号を受け、これに基づいて演算処理して、電制スロットル弁４、燃料噴射弁５及び点火栓６などの作動を制御する。
【００１６】
前記各種センサとしては、アクセル開度（アクセルペダルの踏込み量）ＡＰＯを検出するアクセルセンサ（全閉位置でＯＮとなるアイドルスイッチを含む）２１、機関１の所定クランク角毎に信号を出力しこれにより機関回転数Ｎｅを検出可能なクランク角センサ２２、吸気通路３のスロットル弁４上流にて吸入空気量を検出するエアフローメータ２３、スロットル弁４の開度ＴＶＯを検出するスロットルセンサ２４、機関１の冷却水温Ｔｗを検出する水温センサ２５、排気通路７にて排気空燃比のリッチ・リーンに応じた信号を出力する酸素センサ２６が設けられている。
【００１７】
更に、エアコンのＯＮ・ＯＦＦを検出し得るエアコンスイッチ２７、エアコンの冷媒圧力（エアコン・コンプレッサ吐出側圧力）Ｐｄを検出するエアコン冷媒圧力検出手段としての冷媒圧力センサ（以下Ｐｄ圧センサという）２８が設けられている。
この他、車速センサ、ニュートラルスイッチなどが設けられているが、図示は省略した。
【００１８】
次に、コントロールユニット２０内のマイコンにより行われる電制スロットル弁４の制御、特にアイドル空気量の学習制御について、図３〜図５のフローチャートにより説明する。
図３はアイドル空気量制御ルーチンのフローチャートであり、所定時間毎（又は所定回転毎）に実行される。
【００１９】
ステップ１（図にはＳ１と記す。以下同様）では、所定のアイドル回転数フィードバック制御条件（ＩＳＣ条件）か否かを判定する。ここで、ＩＳＣ条件とは、少なくとも、アイドルスイッチＯＮ（アクセル全閉）で、車速が所定値以下又はニュートラルスイッチＯＮのアイドル運転時であることとする。
ＩＳＣ条件の場合は、ステップ２〜５を実行する。
【００２０】
ステップ２では、機関回転数Ｎｅを読込む。
ステップ３では、機関回転数Ｎｅを目標アイドル回転数と比較する。尚、目標アイドル回転数は水温Ｔｗなどに応じて設定される。
比較の結果、Ｎｅ＜目標アイドル回転数の場合は、ステップ４へ進んで、フィードバック制御量ＩＳＣＩを前回値に対し所定の積分分ΔＩ増大させる（ＩＳＣＩ＝ＩＳＣＩ＋ΔＩ）。逆に、Ｎｅ＞目標アイドル回転数の場合は、ステップ５へ進んで、フィードバック制御量ＩＳＣＩを前回値に対し所定の積分分ΔＩ減少させる（ＩＳＣＩ＝ＩＳＣＩ−ΔＩ）。この部分がフィードバック制御手段に相当する。
【００２１】
ＩＳＣ条件でない場合は、ステップ２〜５を実行しない。このとき、フィードバック制御量ＩＳＣＩは前回値にクランプされる。
但し、初回の制御においては、フィードバック制御量ＩＳＣＩは、水温Ｔｗなどによって定められる目標フィードバック制御量ｔＩＳＣＩに設定される。
ステップ６では、エアコン負荷に応じてフィードフォワード制御量ＩＳＣＡＣを設定する。具体的には、エアコンのＯＮ・ＯＦＦに応じて、又はエアコン冷媒圧力Ｐｄに応じて、フィードフォワード制御量ＩＳＣＡＣを設定する。この部分がフィードフォワード制御手段に相当する。
【００２２】
ステップ７では、次式のごとく、フィードバック制御量ＩＳＣＩとフィードフォワード制御量ＩＳＣＡＣと学習補正量ＩＳＣＬＲＣとを加算して、アイドル空気量の制御量ＩＳＣを算出する。
ＩＳＣ＝ＩＳＣＩ＋ＩＳＣＡＣ＋ＩＳＣＬＲＣ
この部分が制御量算出手段に相当する。
【００２３】
ここで、学習補正量ＩＳＣＬＲＣは、後述する図４の学習ルーチンにより設定・更新されるもので、書換え可能なＲＡＭに記憶されている。このＲＡＭに対しては、エンジンキースイッチのＯＦＦ後も学習補正量ＩＳＣＬＲＣのデータを記憶保持するために、バックアップ電源回路を用いる。
ステップ８では、アイドル空気量の制御量ＩＳＣをスロットル開口面積Ａ（ＩＳＣ）に変換し、これを、アクセル開度ＡＰＯに基づく要求スロットル開口面積ｔＡａｐｏ 、又はアクセル開度ＡＰＯ等により定めた要求トルクに基づく要求スロットル開口面積ｔＡａｐｏ に加算して、目標スロットル開口面積ｔＡを求める（次式参照）。
【００２４】
ｔＡ＝ｔＡａｐｏ ＋Ａ（ＩＳＣ）
ステップ９では、目標スロットル開口面積ｔＡを目標スロットル開度ｔＴＶＯ＝ｆ（ｔＡ）に変換する。
そして、この目標スロットル開度ｔＴＶＯに対応する開度指令信号により電制スロットル弁４の開度を制御する。
【００２５】
図４は学習ルーチンのフローチャートであり、所定時間毎（又は所定回転毎）に実行される。
ステップ１１では、所定のアイドル回転数フィードバック制御条件（ＩＳＣ条件）か否かを判定し、ＩＳＣ条件でない場合は本ルーチンを終了する。アイドル回転数フィードバック制御がなされていることが学習の前提だからである。
【００２６】
ステップ１３では、後述する図５の冷媒圧力変動量算出ルーチンにより算出される冷媒圧力の変動量ΔＰｄを読込む。
ステップ１４では、冷媒圧力の変動量ΔＰｄを所定値ＳＬと比較する。
比較の結果、ΔＰｄ≧ＳＬの場合は、学習を禁止すべく、本ルーチンを終了する。ΔＰｄ＜ＳＬの場合は、エアコン負荷が安定しているとみなし、学習を行うべく、ステップ１５へ進む。この部分が本発明に係る学習条件判定手段に相当する。
【００２７】
ステップ１５では、フィードバック制御量ＩＳＣＩをサンプリングする。
ステップ１６では、所定数（例えば３２）のサンプリングが終了したか否かを判定し、サンプリング未終了の場合は本ルーチンを終了し、サンプリング終了の場合にステップ１７へ進む。
ステップ１７では、フィードバック制御量ＩＳＣＩの所定数のサンプリングデータに基づいて、フィードバック制御量の平均値ＩＳＣＩａｖｅ を算出する。
【００２８】
ステップ１８では、次式のごとく、フィードバック制御量の平均値ＩＳＣＩａｖｅ から、水温Ｔｗなどによって定められる目標フィードバック制御量ｔＩＳＣＩを減算して、フィードバック制御量の定常偏差ΔＩＳＣＩを算出する。
ＩＳＣＩ＝ＩＳＣａｖｅ −ｔＩＳＣＩ
ステップ１９では、次式のごとく、現在の学習補正量ＩＳＣＬＲＣに、フィードバック制御量の定常偏差ΔＩＳＣＩの所定割合（Ｗ）を加算して、学習補正量ＩＳＣＬＲＣを更新する。
【００２９】
ＩＳＣＬＲＣ＝ＩＳＣＬＲＣ＋Ｗ×ΔＩＳＣＩ
Ｗは加算割合定数である（０＜Ｗ≦１）。
更新された学習補正量ＩＳＣＬＲＣはＲＡＭに書込んで記憶保持させる。
ここで、ステップ１５〜１９の部分が学習手段に相当する。
図５は冷媒圧力変動量算出ルーチンのフローチャートであり、所定時間毎（又は所定回転毎）に実行される。
【００３０】
ステップ２１では、Ｐｄ圧センサ２８の出力（Ｐｄｓ）を読込む。
ステップ２２では、Ｐｄ圧センサ２８の出力（Ｐｄｓ）を次式のごとく加重平均処理して、冷媒圧力Ｐｄを検出する。
Ｐｄ＝（１−Ｋ）×Ｐｄ＋Ｋ×Ｐｄｓ
Ｋは重み付け定数である（０＜Ｋ＜１）。
【００３１】
従って、ステップ２１，２２の部分がＰｄ圧センサ２８と共にエアコン冷媒圧力検出手段に相当する。このようにセンサ出力を加重平均処理して冷媒圧力を検出することで、圧力の振れやノイズの影響をキャンセルして、マクロな変化を良好に検出できる。
ステップ２３では、検出された冷媒圧力Ｐｄに基づき、冷媒圧力の変動量ΔＰｄとして、単位時間当たりの変動量ΔＰｄ＝｜Ｐｄ−Ｐｄｏｌｄ ｜を算出する。Ｐｄｏｌｄ は単位時間前に検出された冷媒圧力である。
【００３２】
又は、冷媒圧力の変動量ΔＰｄとして、図４の学習ルーチンによるフィードバック制御量ＩＳＣＩのサンプリング期間（所定数のサンプリングが終了するまでの間）における冷媒圧力Ｐｄの変動幅、すなわち、その期間の最大ピーク値Ｐｄｍａｘ と最小ピーク値Ｐｄｍｉｎ との差ΔＰｄ＝Ｐｄｍａｘ −Ｐｄｍｉｎ を算出する。
従って、ステップ２３のが冷媒圧力変動量算出手段に相当し、ここでの算出結果（ΔＰｄ）が図４の学習ルーチンのステップ１３で読込まれて、ステップ１４での学習条件の判定に用いられる。
【００３３】
以上のように、図６を参照し、エアコンＯＮ時であっても、エアコン負荷が安定していれば、フィードフォワード制御量ＩＳＣＡＣによりエアコン負荷分が補正されるので、学習を行っても問題はなく、また、エアコンの冷媒圧力Ｐｄは、エアコン負荷と相関関係があることから、エアコン負荷が安定しているか否かをエアコンの冷媒圧力の変動量ΔＰｄを用いて判定し、冷媒圧力の変動量ΔＰｄが所定値ＳＬ以上のときには学習を禁止するが、所定値ＳＬ未満のときは学習を許可して、学習頻度を増やすのである。
【００３４】
次の本発明の他の実施形態を図７により説明する。
図７は学習ルーチンのフローチャートであって、図４のルーチンに代えて実行され、ステップ１２が追加されている点のみが相違する。
ステップ１１でＩＳＣ条件が成立していると判定された場合に、ステップ１２へ進む。
【００３５】
ステップ１２では、エアコンスイッチ２７の信号に基づいて、エアコンのＯＮ・ＯＦＦを判定する。
この結果、エアコンＯＦＦの場合は、エアコンの冷媒圧力の変動量ΔＰｄにかかわらず、学習を許可することとして、学習のためにステップ１５以降へ進む。
エアコンＯＮの場合は、ステップ１３へ進んで、図５の冷媒圧力変動量算出ルーチンにより算出される冷媒圧力の変動量ΔＰｄを読込み、次のステップ１４で、冷媒圧力の変動量ΔＰｄを所定値ＳＬと比較する。
【００３６】
比較の結果、ΔＰｄ≧ＳＬの場合は、学習を禁止すべく、本ルーチンを終了する。ΔＰｄ＜ＳＬの場合は、エアコン負荷が安定しているとみなし、学習を行うべく、ステップ１５以降へ進む。
このようにすることで、図４の実施形態では、エアコンがＯＮ→ＯＦＦとなった直後は冷媒圧力Ｐｄの低下が生じるため、ＯＦＦ直後は学習が許可とならないが、図７の実施形態では、エアコンＯＦＦ時は、冷媒圧力の変動量ΔＰｄにかかわらず、学習を許可することで、学習頻度を更に向上できる。
【００３７】
尚、以上の実施形態では、エアコン以外の電気負荷、補機負荷については説明を省略したが、これらの負荷変動については誤学習の要因となるので、エアコン以外の電気負荷、補機負荷のＯＮ時は学習を禁止し、これらの負荷がＯＦＦであることを学習条件の１つとするのがよい。
また、以上の実施形態では、電制スロットル弁４をアイドル空気量制御手段として用いたが、機械式スロットル弁の場合は、該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設けて、これをアイドル空気量制御弁として用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の構成を示す機能ブロック図
【図２】本発明の一実施形態を示す内燃機関のシステム図
【図３】アイドル空気量制御ルーチンのフローチャート
【図４】学習ルーチンのフローチャート
【図５】冷媒圧力変動量算出ルーチンのフローチャート
【図６】エアコン負荷と冷媒圧力との相関を示す図
【図７】他の実施形態を示す学習ルーチンのフローチャート
【符号の説明】
１ 機関
４ 電制スロットル弁
５ 燃料噴射弁
６ 点火栓
２０ コントロールユニット
２１ アクセルセンサ
２２ クランク角センサ
２５ 水温センサ
２７ エアコンスイッチ
２８ Ｐｄ圧センサ
Claims (5)
- アイドル運転時に機関回転数を目標アイドル回転数に近づけるようにアイドル空気量のフィードバック制御量を増減するフィードバック制御手段と、
エアコン負荷に応じてアイドル空気量のフィードフォワード制御量を設定するフィードフォワード制御手段と、
前記フィードバック制御量の定常偏差を学習して学習補正量を設定・更新する学習手段と、
前記フィードバック制御量と前記フィードフォワード制御量と前記学習補正量とに基づいてアイドル空気量制御手段に対する制御量を算出する制御量算出手段と、
を備える内燃機関のアイドル空気量学習制御装置において、
エアコンの冷媒圧力を検出するエアコン冷媒圧力検出手段と、
検出された冷媒圧力の変動量を算出する冷媒圧力変動量算出手段と、
算出された冷媒圧力の変動量が所定値以上のときに前記学習手段による学習を禁止し、所定値未満のときに学習を許可する学習条件判定手段と、
を設けたことを特徴とする内燃機関のアイドル空気量学習制御装置。 - 前記エアコン冷媒圧力検出手段は、センサ出力を加重平均処理して、冷媒圧力を検出するものであることを特徴とする請求項１記載の内燃機関のアイドル空気量学習制御装置。
- 前記冷媒圧力変動量算出手段は、冷媒圧力の変動量として、単位時間当たりの冷媒圧力の変動量を算出するものであることを特徴とする請求項１又は請求項２記載の内燃機関のアイドル空気量学習制御装置。
- 前記冷媒圧力変動量算出手段は、冷媒圧力の変動量として、前記学習手段による前記フィードバック制御量のサンプリング期間における冷媒圧力の変動幅を算出するものであることを特徴とする請求項１又は請求項２記載の内燃機関のアイドル空気量学習制御装置。
- 前記学習条件判定手段は、エアコンのＯＮ・ＯＦＦを判定する手段を有し、エアコンＯＦＦ時は、冷媒圧力の変動量にかかわらず、学習を許可するものであることを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれか１つに記載の内燃機関のアイドル空気量学習制御装置。
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