JP3929740B2 - 内燃機関の制御装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、内燃機関の制御装置に関し、特に排気還流機構、あるいは蒸発燃料処理装置といった、内燃機関に供給する混合気の空燃比に影響を及ぼす制御デバイスを備えた制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
内燃機関の排気を吸気系に還流させる排気還流機構や、燃料タンクで発生する蒸発燃料を、吸着材を内蔵するキャニスタに貯蔵し、内燃機関の運転中に吸気系に供給する蒸発燃料処理装置は、排気特性の改善や蒸発燃料の大気中への放出防止を目的として広く使用されている。これらの排気還流機構や蒸発燃料処理装置といった制御デバイスは、機関に供給する混合気の空燃比に影響を与えるので、排気還流通路や蒸発燃料通路の異常（詰まりや漏れ）によって、空燃比制御に悪影響を与える場合がある。
【０００３】
近年のエミッション（有害ガス排出）規制の強化に伴い、吸気系への排気還流量や蒸発燃料供給量が、排気還流通路や蒸発燃料通路の詰まりなどによって変化し、排気特性に悪影響を与える点が重要視されるようになっている。
そのため排気還流通路の詰まりを判定する異常判定手法が、例えば特開平７−１８０６１５号公報に示されている。この異常判定手法によれば、内燃機関への燃料供給を遮断する機関運転状態で、排気還流弁を開弁したときの吸気管内圧と、排気還流弁を閉弁したときの吸気管内圧とを測定し、その圧力差が所定値より小さいときに、排気還流機構が異常である（排気還流通路の詰まりや漏れがある）と判定される。
【０００４】
また、内燃機関の排気系に空燃比センサを設け、空燃比センサ出力に応じて空燃比補正係数を算出し、機関に供給する混合気の空燃比が目標空燃比と一致するように制御する空燃比制御装置において、排気還流実行中に前記空燃比補正係数を用いて学習補正値を算出し、経時変化などによって発生する空燃比のずれを、前記学習補正値によって補正する手法が従来より知られている（特許第２５７６４８１号公報）。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記特開平７−１８０６１５号公報に示された異常判定手法は、燃料供給遮断運転中という、狭い範囲に限定された機関運転状態において実行されるため、判定頻度を増加させるには限界があった。
【０００６】
また上記特許第２５７６４８１号公報に示された手法では、機関運転状態や排気還流量の変化に拘わらず、空燃比補正係数の単純な平均化演算により学習補正値が算出されるため、機関運転状態の広い範囲で精度の良い学習補正値を得ることが困難であった。
【０００７】
本発明はこの点に着目してなされたものであり、空燃比に影響を与える制御デバイスの劣化に対応した精度の良い学習補正値を、機関運転状態の広い範囲に亘って得、空燃比の制御精度を向上させることができる内燃機関の制御装置を提供することを第１の目的とする。
【０００８】
さらに本発明は、空燃比に影響を与える制御デバイスの異常判定を、機関運転状態の広い範囲に亘って精度良く行うことができる内燃機関の制御装置を提供することを第２の目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記第１の目的を達成するため請求項１に記載の発明は、内燃機関の排気系に設けられた空燃比センサと、該空燃比センサにより検出される空燃比が目標空燃比に一致するように前記機関に供給する燃料量を補正する空燃比補正係数（ＫＡＦ）を算出する空燃比補正係数算出手段と、空燃比に影響を及ぼす少なくとも１つの制御デバイス（排気還流機構、蒸発燃料処理装置）とを備える内燃機関の制御装置において、前記制御デバイスの作動に起因して空燃比に影響を及ぼす空燃比影響パラメータ（Ｑｘ）を算出する空燃比影響パラメータ算出手段と、前記空燃比補正係数（ＫＡＦ）と、前記空燃比影響パラメータ（Ｑｘ）との相関関係を定義する相関パラメータ（Ａ，Ｂ）を逐次型統計処理アルゴリズムを用いて算出する相関パラメータ算出手段と、前記相関パラメータ（Ａ，Ｂ）を用いて前記制御デバイスの特性変化に対する前記空燃比補正係数（ＫＡＦ）の変化を補償するための学習補正係数（ＫＲＥＦＱ）を算出する学習手段と、前記空燃比補正係数（ＫＡＦ）及び学習補正係数（ＫＲＥＦＱ）を用いて前記空燃比を制御する空燃比制御手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
この構成によれば、空燃比に影響を及ぼす制御デバイスの作動に起因して空燃比に影響を及ぼす空燃比影響パラメータが算出され、検出空燃比に応じて設定される空燃比補正係数と、前記空燃比影響パラメータとの相関関係を定義する相関パラメータが、逐次型統計処理アルゴリズムを用いて算出され、該相関パラメータを用いて前記制御デバイスの特性変化に対する空燃比補正係数の変化を補償するための学習補正係数が算出される。したがって、空燃比に影響を与える制御デバイスの特性変化に対応した精度の良い学習補正係数を、機関運転状態の広い範囲に亘って得ることできる。そして、前記空燃比補正係数及び学習補正係数を用いて空燃比が制御され、良好な制御性を維持することができる。また逐次型統計処理アルゴリズムを用いることにより、特別な演算装置（ＣＰＵ）を必要とせず、比較的小さなメモリ容量で統計処理演算を実行することができる。
請求項２に記載の発明は、内燃機関の排気系に設けられた空燃比センサと、該空燃比センサにより検出される空燃比が目標空燃比に一致するように前記機関に供給する燃料量を補正する空燃比補正係数を算出する空燃比補正係数算出手段と、空燃比に影響を及ぼす少なくとも１つの制御デバイスとを備える内燃機関の制御装置において、前記制御デバイスの作動に起因して空燃比に影響を及ぼす空燃比影響パラメータを算出する空燃比影響パラメータ算出手段と、前記空燃比補正係数と、前記空燃比影響パラメータとの相関関係を定義する相関パラメータを逐次型統計処理アルゴリズムを用いて算出する相関パラメータ算出手段と、前記相関パラメータを用いて前記制御デバイスの特性変化に関わる学習補正係数を算出する学習手段と、前記空燃比補正係数及び学習補正係数を用いて前記空燃比を制御する空燃比制御手段とを備え、前記相関パラメータ算出手段は、前記空燃比補正係数に代えて、該空燃比補正係数とその中心値との偏差量を用いて、前記空燃比影響パラメータとの相関関係を定義する相関パラメータを算出することを特徴とする。
この構成によれば、請求項１に記載の発明と同様の効果を奏する。また、空燃比補正係数とその中心値との偏差量は、ゼロを中心として変動するので、逐次型統計処理アルゴリズムを用いた場合により精度の高い相関パラメータを得ることができる。
【００１１】
請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の内燃機関の制御装置において、前記相関パラメータ（Ａ）に基づいて前記制御デバイスの異常を判定する異常判定手段を備えることを特徴とする。
この構成によれば、前記相関パラメータに基づいて前記デバイスの異常が判定されるので、空燃比に影響を与える制御デバイスの動作を常時監視し、異常判定の頻度を高めて判定精度を向上させることができる。
【００１２】
請求項４に記載の発明は、請求項１から３の何れか１項に記載の内燃機関の制御装置において、前記相関パラメータ算出手段は、前記機関が所定運転状態にあるとき、前記相関パラメータ（Ａ，Ｂ）の算出を行うことを特徴とする。
この構成によれば、前記機関が所定運転状態にあるとき、相関パラメータの算出が行われるので、相関パラメータの精度を向上させ、学習補正の精度をより向上させることができる。
【００１３】
請求項５に記載の発明は、請求項１、３、または４の何れか１項に記載の内燃機関の制御装置において、前記相関パラメータ算出手段は、前記空燃比補正係数（ＫＡＦ）を前記学習補正係数（ＫＲＥＦＱ）により修正することにより修正空燃比補正係数（ＫＡＦＭＯＤ）を算出し、前記空燃比補正係数（ＫＡＦ）に代えて、前記修正空燃比補正係数（ＫＡＦＭＯＤ）を用いて前記相関パラメータ（Ａ，Ｂ）を算出することを特徴とする。
【００１４】
この構成によれば、空燃比補正係数を前記学習補正係数により修正することにより修正空燃比補正係数が算出され、前記空燃比補正係数に代えて、前記修正空燃比補正係数を用いて前記相関パラメータが算出される。空燃比補正係数をそのまま用いると、学習補正係数による学習制御がハンチング状態となるおそれがあるが、修正空燃比補正係数を用いることによりそのような不具合を回避することができる。
【００１５】
請求項６に記載の発明は、請求項１、３、または４の何れか１項に記載の内燃機関の制御装置において、前記相関パラメータ算出手段は、前記空燃比補正係数（ＫＡＦ）に代えて、該空燃比補正係数とその中心値との偏差量（ＫＡＦ−１）を用いて、前記空燃比影響パラメータとの相関関係を定義する相関パラメータ（Ａ，Ｂ）を算出することを特徴とする。
【００１６】
この構成によれば、空燃比補正係数に代えて、該空燃比補正係数とその中心値との偏差量を用いて、空燃比影響パラメータとの相関関係を定義する相関パラメータが算出される。偏差量は、ゼロを中心として変動するので、逐次型統計処理アルゴリズムを用いた場合により精度の高い相関パラメータを得ることができる。
【００１７】
請求項７に記載の発明は、請求項１から６の何れか１項に記載の内燃機関の制御装置において、前記相関パラメータ算出手段は、前記相関パラメータ（Ａ，Ｂ）の値を所定範囲内（ＡＬ＜Ａ＜ＡＨ、ＢＬ＜Ｂ＜ＢＨ）に制限しつつ、前記逐次型統計アルゴリズムを用いることを特徴とする。
この構成によれば、相関パラメータの値を所定範囲内に制限しつつ、逐次型統計アルゴリズムにより、相関パラメータが算出されるので、安定した相関パラメータの算出を行うことができる。
【００１８】
上記第２の目的を達成するため請求項８に記載の発明は、内燃機関の排気系に設けられた空燃比センサと、該空燃比センサにより検出される空燃比が目標空燃比に一致するように前記機関に供給する燃料量を補正する空燃比補正係数（ＫＡＦ）を算出する空燃比補正係数算出手段と、空燃比に影響を及ぼす少なくとも１つの制御デバイス（排気還流機構、蒸発燃料処理装置）とを備える内燃機関の制御装置において、前記制御デバイスの作動に起因して空燃比に影響を及ぼす空燃比影響パラメータ（Ｑｘ）を算出する空燃比影響パラメータ算出手段と、関数近似された、前記空燃比補正係数（ＫＡＦ）と、前記空燃比影響パラメータ（Ｑｘ）との相関関係を定義する相関パラメータ（Ａ，Ｂ）を逐次型統計処理アルゴリズムを用いて算出する相関パラメータ算出手段と、前記関数の傾きに対応する前記相関パラメータ（Ａ，Ｂ）に基づいて前記制御デバイスの異常を判定する異常判定手段とを備えることを特徴とする。
【００１９】
この構成によれば、空燃比に影響を及ぼす制御デバイスの作動に起因して空燃比に影響を及ぼす空燃比影響パラメータが算出され、検出空燃比に応じて設定される空燃比補正係数と、前記空燃比影響パラメータとの、関数近似された相関関係を定義する相関パラメータが、逐次型統計処理アルゴリズムを用いて算出され、前記関数の傾きに対応する相関パラメータに基づいて、前記制御デバイスの異常が判定される。その結果、空燃比に影響を与える制御デバイスの異常判定を、通常の機関運転状態で精度良く行うことができる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
（第１の実施形態）
図１は本発明の第１の実施形態にかかる内燃機関及びその制御装置の構成を示す図であり、例えば４気筒のエンジン１の吸気管２の途中にはスロットル弁３が配されている。スロットル弁３にはスロットル弁開度（ＴＨＡ）センサ４が連結されており、当該スロットル弁３の開度に応じた電気信号を出力して電子制御ユニット（以下「ＥＣＵ」という）５に供給する。
【００２１】
燃料噴射弁６はエンジン１とスロットル弁３との間かつ吸気管２の図示しない吸気弁の少し上流側に各気筒毎に設けられており、各噴射弁は図示しない燃料ポンプに接続されていると共にＥＣＵ５に電気的に接続されて当該ＥＣＵ５からの信号により燃料噴射弁６の開弁時間が制御される。
【００２２】
一方、スロットル弁３の直ぐ下流には吸気管内の圧力を検出する吸気管内絶対圧（ＰＢＡ）センサ７が設けられており、この絶対圧センサ７により電気信号に変換された絶対圧信号は前記ＥＣＵ５に供給される。また、その下流には吸気温（ＴＡ)センサ８が取付けられており、吸気温ＴＡを検出して対応する電気信号を出力してＥＣＵ５に供給する。
【００２３】
エンジン１の本体に装着されたエンジン水温（ＴＷ）センサ９はサーミスタ等から成り、エンジン水温（冷却水温）ＴＷを検出して対応する温度信号を出力してＥＣＵ５に供給する。
エンジン１の図示しないカム軸周囲又はクランク軸周囲には、エンジン回転数（ＮＥ）センサ１０及び気筒判別（ＣＹＬ）センサ１１が取り付けられている。エンジン回転数センサ１０は、エンジン１の各気筒の吸入行程開始時の上死点（ＴＤＣ）より所定クランク角度前のクランク角度位置で（４気筒エンジンではクランク角１８０゜毎に）ＴＤＣ信号パルスを出力し、気筒判別センサ１１は、特定の気筒の所定クランク角度位置で気筒判別信号パルスを出力するものであり、これらの各信号パルスはＥＣＵ５に供給される。
【００２４】
排気管１２には、排気中のＮＯｘ、ＨＣ、ＣＯの浄化を行う三元触媒１６が設けられ、三元触媒１６の上流位置には、比例型空燃比センサ１４（以下「ＬＡＦセンサ１４」という）が装着されており、このＬＡＦセンサ１４は排気中の酸素濃度（空燃比）にほぼ比例した電気信号を出力し、ＥＣＵ５に供給する。
【００２５】
吸気管２のスロットル弁３の下流側と、排気管１２の三元触媒１６の上流側との間には、排気還流通路２１が設けられており、排気還流通路２１の途中には排気還流量を制御する排気還流弁（以下「ＥＧＲ弁」という）２２が設けられている。ＥＧＲ弁２２は、ソレノイドを有する電磁弁であり、その弁開度はＥＣＵ５により制御される。ＥＧＲ弁２２には、その弁開度（弁リフト量）ＬＡＣＴを検出するリフトセンサ２３が設けられており、その検出信号はＥＣＵ５に供給される。排気還流通路２１及びＥＧＲ弁２２より、排気還流機構が構成される。
【００２６】
図示しない燃料タンクに接続され、該燃料タンク内で発生する蒸発燃料を貯蔵するキャニスタ３２が設けられている。キャニスタ３２は、蒸発燃料を吸着する吸着材を内蔵している。キャニスタ３２は、パージ通路３１を介して、吸気管２の、スロットル弁３の下流側に接続されている。パージ通路３１には、パージ制御弁３３が設けられている。パージ制御弁３３は、その制御信号のオン−オフデューティ比を変更することにより流量を連続的に制御することができるように構成された電磁弁であり、パージ制御弁３３の作動はＥＣＵ５により制御される。なお、パージ制御弁３３はその弁開度を連続的に変更可能な電磁弁を使用してもよく、上記オン−オフデューティ比は、このような弁開度連続可変型の電磁弁における弁開度に相当する。パージ通路３１、キャニスタ３２及びパージ制御弁３３により、蒸発燃料処理装置が構成される。
【００２７】
本実施形態では、排気還流機構及び蒸発燃料処理装置が、空燃比に影響を及ぼす制御デバイスに相当する。
ＥＣＵ５には、大気圧ＰＡを検出する大気圧センサ１７及びエンジン１により駆動される車両の車速ＶＰを検出する車速センサ１８が接続されており、これらのセンサの検出信号がＥＣＵ５に供給される。
【００２８】
ＥＣＵ５は、上述したセンサからの入力信号波形を整形し、電圧レベルを所定レベルに修正し、アナログ信号値をデジタル信号値に変換する等の機能を有する入力回路、中央演算処理ユニット（以下「ＣＰＵ」という）、ＣＰＵで実行される各種演算プログラム及び演算結果等を記憶する記憶回路、前記燃料噴射弁６、ＥＧＲ弁２２及びパージ制御弁３３に駆動信号を供給する出力回路を備えている。
【００２９】
ＥＣＵ５は、上述したセンサの出力信号に基づいてエンジン運転状態を判別し、エンジン回転数ＮＥ及び吸気管内絶対圧ＰＢＡに応じて設定されるＥＧＲ弁２２の弁開度指令値ＬＣＭＤと、リフトセンサ２３によって検出される実弁開度ＬＡＣＴとの偏差を零にするようにＥＧＲ弁２２のソレノイドに制御信号を供給する。
【００３０】
ＥＣＵ５のＣＰＵは、上述したセンサの出力信号に基づいてエンジン運転状態を判別するとともに、エンジン運転状態に応じて下記式（１）により、前記ＴＤＣ信号パルスに同期して開弁作動する燃料噴射弁６の燃料噴射時間ＴＯＵＴを演算する。
【００３１】
ここに、ＴＩＭは燃料噴射弁６の基本燃料噴射時間であり、エンジン回転数ＮＥ及び吸気管内絶対圧ＰＢＡに応じて設定されたＴＩマップを検索して決定される。ＴＩマップは、マップ上のエンジン回転数ＮＥ及び吸気管内絶対圧ＰＢＡに対応する運転状態において、エンジンに供給する混合気の空燃比がほぼ理論空燃比になるように設定されている。
【００３２】
ＫＡＦは、空燃比補正係数であり、ＬＡＦセンサ１４により検出される空燃比が目標空燃比と一致するように設定される。なお、ＬＡＦセンサ出力に応じたフィードバック制御を実行しないときは、「１．０」に設定される。
ＫＲＥＦＱは、排気還流機構及び蒸発燃料処理装置の特性ばらつきまたは経時変化によって、排気還流量及びパージ流量の制御特性が予め想定されている平均的な特性と異なる場合に、空燃比補正係数ＫＡＦによるフィードバック制御の偏倚を補償するために導入された学習補正係数である。具体的な算出手法は、後述する。
【００３３】
ＫＥＧＲは、排気還流を実行しないとき（ＥＧＲ弁２２を閉弁しているとき）は、「１．０」（無補正値）に設定され、排気還流を実行するとき（ＥＧＲ弁２２を開弁するとき）は、吸入空気量の減少に対応して燃料噴射量を減少させるべく、「１．０」より小さい値に設定されるＥＧＲ補正係数である。
【００３４】
ＫＰＵＲＧＥは、パージ制御弁３３を閉弁しているときは、「１．０」に設定され、パージ制御弁３３を開弁して蒸発燃料を、吸気管２に供給するときは、蒸発燃料供給量の増加に対応して燃料噴射量を減少させるべく「１．０」より小さい値に設定されるパージ補正係数である。
【００３５】
Ｋ１及びＫ２は、それぞれエンジン運転状態に応じて演算される他の補正係数および補正変数であり、エンジン運転状態に応じた燃費特性、エンジン加速特性等の諸特性の最適化が図れるような所定値に決定される。
ＣＰＵ５ｂは上述のようにして求めた燃料噴射時間ＴＯＵＴに基づいて燃料噴射弁６を開弁させる駆動信号を燃料噴射弁６に供給する。
【００３６】
本実施形態では、式（１）に適用される学習補正係数ＫＲＥＦＱの新しい算出手法が採用されている。以下この算出手法を説明する。
排気還流機構、あるいは蒸発燃料処理装置が正常（劣化していない状態）である場合には、排気還流量ＱＥＧＲあるいはパージ流量ＱＰＵＲＧＥと、空燃比補正係数ＫＡＦとの関係は、図２に示すようになる。図２においては、横軸の排気還流量ＱＥＧＲまたはパージ流量ＱＰＵＲＧＥに対応する空燃比補正係数ＫＡＦの値の範囲がハッチングを付した領域で示されており、排気還流量ＱＥＧＲまたはパージ流量ＱＰＵＲＧＥが変化しても、空燃比補正係数ＫＡＦは、「１．０」近傍のほぼ一定値を維持する。図に示す排気還流量ＱＥＧＲまたはパージ流量ＱＰＵＲＧＥは、実際の流量ではなく、ＥＧＲ弁２２またはパージ制御弁３３の弁開度に基づいて算出される推定流量である。実排気還流量及び実パージ流量は、これと区別するためにそれぞれ「ＱＥＧＲＡ」及び「ＱＰＵＲＧＥＡ」とする。
【００３７】
ところが、排気還流通路２１またはパージ通路３１の詰まり（完全な閉塞または流量の低下を引き起こす部分的な閉塞）が発生すると、実排気還流量ＱＥＧＲＡまたは実パージ流量ＱＰＵＲＧＥＡが減少し、ＥＧＲ弁２２の実弁開度ＬＡＣＴに基づいて算出されるＥＧＲ補正係数ＫＥＧＲまたはパージ制御弁３３の開弁デューティに基づいて算出されるパージ補正係数ＫＰＵＲＧＥは、本来の値（空燃比を変化させない値）より小さくなる。そのため、空燃比が目標値よりリーン方向に変化し、それを補正すべく空燃比補正係数ＫＡＦが増加する。したがって、図３に示すような右上がりの相関特性が得られる。すなわち、空燃比補正係数ＫＡＦの増加量は、排気還流量ＱＥＧＲまたはパージ流量ＱＰＵＲＧＥが増加するほど増加する傾向を示す。また、詰まりの度合が増加するほど、相関特性の右上がりの傾向（傾き）が増加する。
【００３８】
一方詰まりではなく漏れが発生した場合には、排気還流通路２１またはパージ通路３１に空気が流入するため、還流される排気量または供給されるべき蒸発燃料量は、詰まりが発生した場合と同様に減少する。したがって、詰まりが発生した場合と同様に空燃比がリーン方向にずれる。その結果、空燃比補正係数ＫＡＦは、排気還流量ＱＥＧＲまたはパージ流量ＱＰＵＲＧＥが増加するほど増加する傾向を示す。また、漏れの度合が増加するほど、相関特性の右上がりの傾向（傾き）が増加する。
【００３９】
図２及び３の横軸を、排気還流量ＱＥＧＲまたはパージ流量ＱＰＵＲＧＥに代えて、ＥＧＲ弁２２の弁開度パラメータＬＥＧＲ（具体的には弁開度指令値ＬＣＭＤまたは実弁開度ＬＡＣＴ）またはパージ制御弁３３の弁開度パラメータＬＰＵＲＧＥ（具体的には開弁デューティまたは実弁開度）としても、同様の相関特性が得られる。そこで、以下の説明では、これらのパラメータを総称して「空燃比影響パラメータＱｘ」と呼ぶ。
【００４０】
空燃比影響パラメータＱｘと空燃比補正係数ＫＡＦの相関特性は、上述したような排気還流機構または蒸発燃料処理装置の異常（詰まりやもれ）だけでなく、排気還流機構や蒸発燃料処理装置の特性ばらつきに起因するＥＧＲ補正係数ＫＥＧＲ及び／またはパージ補正係数ＫＰＵＲＧＥのずれの影響も反映する。したがって、この相関特性に基づいて学習補正係数を算出し、式（１）に適用することによって、排気還流機構または蒸発燃料処理装置の、詰まりや漏れを伴う劣化のみならず、排気還流機構や蒸発燃料処理装置の特性ばらつきの影響も補償することができる。
【００４１】
本実施形態では、以上の点に着目し、空燃比影響パラメータＱｘと、空燃比補正係数ＫＡＦとの相関特性に基づいて、排気還流機構及び蒸発燃料処理装置の異常を判定することとした。さらに、学習補正係数ＫＲＥＦＱを空燃比影響パラメータＱｘ及び空燃比補正係数ＫＡＦの相関特性に基づいて算出し、異常と判定されない程度の劣化度合に応じて空燃比を適切に補正するとともに、排気還流機構及び蒸発燃料処理装置の特性ばらつきの影響を補償することとした。
【００４２】
図３に示す相関特性は、図４に示すように直線ＬＳＴに対応する近似式で表すことができる。すなわち下記式（２）で定義することができる。
ＫＡＦ(k)＝Ａ×Ｑｘ(k-d)＋Ｂ （２）
ここで、Ａ，Ｂは、最小２乗法によって算出され、相関特性を定義する相関パラメータである。より具体的には、図４に示すように、Ａは直線ＬＳＴの傾きに相当し、Ｂは空燃比影響パラメータＱｘが０であるときの空燃比補正係数ＫＡＦに相当する。またｋは制御周期で離散化した時刻であり、ｄは排気還流量またはパージ流量の変化の影響が、空燃比補正係数ＫＡＦに反映されるまでのむだ時間である。
【００４３】
一般に最小２乗法によって信頼性の高い相関パラメータＡ，Ｂを算出するためには、多数の空燃比影響パラメータＱｘ(k)及び空燃比補正係数ＫＡＦ(k)のデータが必要である。そのため、相関パラメータ演算のために多数のデータをメモリに蓄積する必要がある。
【００４４】
さらに最小２乗法の実行には、逆行列演算が必要となり、エンジン制御用のＣＰＵの演算能力では演算時間が長くなって、車両走行中（エンジン作動中）に演算を終えることができないといった問題や、他のエンジン制御のための演算が実行できなくなるといった問題が発生する。そのような問題を避けるためには、逆行列演算のための専用のＣＰＵを設けることが考えられるが、コストが大幅に上昇することとなる。
【００４５】
そこで本実施形態では、適応制御やシステム同定に用いられる逐次型同定アルゴリズムを相関パラメータＡ，Ｂの算出に応用することとした。逐次同定型アルゴリズムは、漸化式を用いるアルゴリズムである。より具体的には、逐次型同定アルゴリズムは、時系列で得られる処理対象データの今回値（最新値）Ｑｘ(k)及びＫＡＦ(k)と、相関パラメータの前回値Ａ(k-1)，Ｂ(k-1)とに基づいて、相関パラメータの今回値Ａ(k)及びＢ(k)を算出するアルゴリズムである。
【００４６】
相関パラメータＡ，Ｂを要素とする相関パラメータベクトルθ(k)を下記式（３）で定義すると、逐次型同定アルゴリズムによれば、相関パラメータベクトルθ(k)は下記式（４）により算出される。
θ(k)T＝［Ａ(k) Ｂ(k)］ （３）
θ(k)＝θ(k-1)＋ＫＰ(k)×ｅｉｄ(k) （４）
式（４）のｅｉｄ(k)は、下記式（５）及び（６）で定義される同定誤差である。またＫＰ(k)は、下記式（７）で定義されるゲイン係数ベクトルであり、式（７）のＰ(k)は、下記式（８）により算出される２次の正方行列である。
ｅｉｄ(k)＝ＫＡＦ(k)−θ(k-1)Tζ(k) （５）
ζT(k)＝［Ｑｘ(k-d) １］ （６）
【数１】
【００４７】
式（８）の係数λ１，λ２の設定により、式（４）〜（８）による同定アルゴリズムは、以下のような４つの同定アルゴリズムのいずれかになる。
λ１＝１，λ２＝０ 固定ゲインアルゴリズム
λ１＝１，λ２＝１ 最小２乗法アルゴリズム
λ１＝１，λ２＝λ 漸減ゲインアルゴリズム（λは０，１以外の所定値）
λ１＝λ，λ２＝１ 重み付き最小２乗法アルゴリズム（λは０，１以外の所定値）
【００４８】
本実施形態では、係数λ１を０と１の間の所定値λに設定し、係数λ２を１に設定する重み付き最小２乗法アルゴリズムを採用しているが、他のアルゴリズムを採用してもよい。統計処理に適しているのは、最小２乗法アルゴリズム及び重み付き最小２乗法アルゴリズムである。
【００４９】
式（４）〜（８）の逐次型同定アルゴリズムによれば、前述した一括演算型最小２乗法の演算で必要とされる逆行列演算は不要であり、メモリに記憶すべき値はＡ(k)、Ｂ(k)及びＰ(k)（２列２行の行列）のみである。したがって、逐次型重み付き最小２乗法を用いることにより、統計処理演算を簡略化することができ、特別なＣＰＵを用いることなく、エンジン制御用ＣＰＵにより演算することが可能となる。
【００５０】
また逐次型重み付き最小２乗法では、同定誤差ｅｉｄの算出に係わるパラメータ（ζ、ＫＡＦ）の変動中心を「０」とした方が、より精度の高い相関パラメータを算出することができる。よって、本実施形態では同定誤差ｅｉｄ(k)を前記式（５）に代えて、下記式（５ａ）により算出するようにした。
ｅｉｄ(k)＝（ＫＡＦ(k)−１）−θ(k-1)Tζ(k) （５ａ）
【００５１】
式（５ａ）を用いることにより、図４の直線ＬＳＴを求める演算は、図５の直線ＬＳＴａを求める演算に変換され、パラメータ（ＫＡＦ(k)−１）の変動中心が「０」となるので、より精度の高い相関パラメータを得ることができる。
【００５２】
さらに本実施形態では、相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)の値を、それぞれ下記式（９）及び（１０）を満たすように制限することにより、より安定した相関パラメータの算出を行えるようにしている。
ＡＬ＜Ａ(k)＜ＡＨ （９）
ＢＬ＜Ｂ(k)＜ＢＨ （１０）
ここで、ＡＬ及びＡＨは、相関パラメータＡ(k)の下限値及び上限値である。またＢＬ及びＢＨは、相関パラメータＢ(k)の下限値及び上限値である。
【００５３】
次に相関パラメータを用いた排気還流機構または蒸発燃料処理装置の異常判定について説明する。
既に説明したように、排気還流機構または蒸発燃料処理装置が正常であるときは、図６（ａ）に示すような相関特性が得られるが、通路の詰まりや漏れの度合が大きい異常が発生すると、同図（ｂ）に示すような相関特性となる。すなわち、直線ＬＳＴ０の傾きＡが変化し、直線ＬＳＴ０が直線ＬＳＴ１に変化する。したがって、上述した手法により算出される相関パラメータＡ(k)が、判定閾値ＸＱＸＮＧより小さいときは（Ａ(k)＜ＸＱＸＮＧ）、排気還流機構または蒸発燃料処理装置が正常であると判定し、判定閾値ＸＱＸＮＧ以上であるときは（Ａ(k)≧ＸＱＸＮＧ）、排気還流機構または蒸発燃料処理装置が異常であると判定するようにした。判定閾値ＸＱＸＮＧは実験により適当な値に設定される。
【００５４】
次に学習補正係数ＫＲＥＦＱの算出手法について説明する。
図５に示した直線ＬＳＴａを表す式は、下記式（１１）のようになる。
ＫＡＦ−１＝Ａ(k)×Ｑｘ＋Ｂ(k) （１１）
これを変形すると下記式（１２）が得られる。
ＫＡＦ＝Ａ(k)×Ｑｘ＋Ｂ(k)＋１ （１２）
この式（１２）は、相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)が、重み付き最小２乗法によって算出されるため、統計処理によって求められた、空燃比影響パラメータＱｘと空燃比補正係数ＫＡＦとの相関関係を示している。したがって、空燃比影響パラメータＱｘが与えられたときに、統計的に予測される空燃比補正係数ＫＡＦＥが、式（１２）の右辺により求められる。そこで、この予測空燃比補正係数ＫＡＦＥを学習補正係数ＫＲＥＦＱとすると、学習補正係数ＫＲＥＦＱは、下記式（１２ａ）により算出される。
ＫＲＥＦＱ＝Ａ(k)×Ｑｘ(k)＋Ｂ(k)＋１ （１２ａ）
【００５５】
この学習補正係数ＫＲＥＦＱを式（１）に適用して燃料噴射時間ＴＯＵＴの算出に使用することにより、排気還流機構または蒸発燃料処理装置が劣化した場合（詰まりや漏れが発生した場合）でも空燃比補正係数ＫＡＦによる補償は不要となり、空燃比補正係数ＫＡＦは正常時と同様に「１．０」近傍の値に維持される。すなわち、空燃比フィードバック制御の制御中心が偏倚するのを防止することができる。
【００５６】
ところが式（１２ａ）により算出される学習補正係数ＫＲＥＦＱを式（１）に適用すると、下記のような制御のハンチングが発生する。
１）直線ＬＳＴの傾きが０からより大きな値に増加（相関パラメータＡ(k)の増加）
→ ２）学習補正係数ＫＲＥＦＱが１．０より増加
→ ３）相関パラメータＡ(k)の減少（０に漸近）
→ ４）学習補正係数ＫＲＥＦＱが１．０に戻る（直線ＬＳＴの傾きが０に戻る）
→ １）直線ＬＳＴの傾きが０からより大きな値に増加（相関パラメータＡ(k)の増加）
【００５７】
そこでこのハンチングを防止するために、相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)を算出するときには、空燃比補正係数ＫＡＦをそのまま用いずに、下記式（１３）により算出される修正空燃比補正係数ＫＡＦＭＯＤ(k)を用いることとした。
ＫＡＦＭＯＤ(k)＝ＫＡＦ(k)×ＫＲＥＦＱ(k-d) （１３）
式（１３）は、学習補正係数ＫＲＥＦＱの増加による吸気側での空燃比変化が、ＬＡＦセンサ１４を介して空燃比補正係数ＫＡＦに反映されるまでのむだ時間ｄを考慮したものである。
【００５８】
そして前記式（１１）に代えて下記式（１１ａ）で示すように、パラメータ（ＫＡＦＭＯＤ−１）と、空燃比影響パラメータＱｘとの相関を示す相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)を，前述した逐次型最小２乗法で求めるようにした。すなわち、図７に示すような直線ＬＳＴを定義する相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)を求めるようにした。
ＫＡＦＭＯＤ−１＝Ａ(k)×Ｑｘ＋Ｂ(k) （１１ａ）
【００５９】
この場合には、前記式（５ａ）に代えて下記式（５ｂ）を用いて同定誤差ｅｉｄ(k)が算出され、式（５ｂ）とともに式（４）及び（６）〜（８）を用いて相関パラメータベクトルθ(k)が算出される。
ｅｉｄ(k)＝（ＫＡＦＭＯＤ(k)−１）−θ(k-1)Tζ(k) （５ｂ）
【００６０】
このように先ず空燃比影響パラメータＱｘとパラメータ（ＫＡＦＭＯＤ−１）との相関特性を示す相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)を算出し、次いで下記式（１２ａ）により学習補正係数ＫＲＥＦＱを求める。
ＫＲＥＦＱ＝Ａ(k)×Ｑｘ＋Ｂ(k)＋１ （１２ａ）
【００６１】
これにより、制御のハンチングを防止しつつ精度のよい学習補正係数ＫＲＥＦＱを得ることができる。そして学習補正係数ＫＲＥＦＱを式（１）に適用することにより、空燃比の制御精度を向上させ良好な排気特性を維持することができる。
【００６２】
図８は、上述した手法により相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)を算出し、学習補正係数ＫＲＥＦＱを算出し、これを用いて燃料噴射時間ＴＯＵＴを算出する処理のフローチャートである。またこの処理では、相関パラメータＡ(k)に基づいて排気還流機構または蒸発燃料処理装置の異常判定が行われる。図８の処理は、ＴＤＣ信号パルスの発生に同期してＥＣＵ５のＣＰＵで実行される。
【００６３】
ステップＳ１１では、排気還流及び／または蒸発燃料のパージを実行しているとき「１」に設定される空燃比影響フラグＦＱＸＯＮが「１」であるか否かを判別する。フラグＦＱＸＯＮが「０」であるときは、空燃比影響パラメータＱｘ(k)を「０」とし（ステップＳ１２）、直ちにステップＳ２２に進む。
【００６４】
空燃比影響フラグＦＱＸＯＮが「１」であるときは、空燃比影響パラメータＱｘ(k)を算出する（ステップＳ１３）。
本実施形態では、排気還流及び蒸発燃料のパージがとも実行される場合を考慮して、排気還流量ＱＥＧＲ及びパージＱＰＵＲＧＥを、それぞれ空燃比に対する影響度合を示すパラメータＴＱＥＧＲ（以下「ＥＧＲ影響パラメータＴＱＥＧＲ」という）及びＴＱＰＵＲＧＥ（以下「パージ影響パラメータＴＱＰＵＲＧＥ」という）に換算し、下記式（１５）によって、これらのパラメータの和として、空燃比影響パラメータＱｘ(k)を算出する。
Ｑｘ(k)＝ＴＱＥＧＲ＋ＴＱＰＵＲＧＥ （１５）
【００６５】
ＥＧＲ影響パラメータＴＱＥＧＲ及びパージ影響パラメータＴＱＰＵＲＧＥは、前述した式（１）に適用されるＥＧＲ補正係数ＫＥＧＲ及びパージ補正係数ＫＰＵＲＧＥを用いて、それぞれ下記式（１６）及び（１７）で定義される。
ＴＱＥＧＲ＝１−ＫＥＧＲ （１６）
ＴＱＰＵＲＧＥ＝１−ＫＰＵＲＧＥ （１７）
【００６６】
式（１６）のＥＧＲ補正係数ＫＥＧＲは、下記式（１８）により算出される。
【００６７】
ここで、ＫＥＧＲＭＡＰはエンジン回転数ＮＥ及び吸気管内絶対圧ＰＢＡに応じて予め設定されたマップから読み出されるマップ値である。ＬＡＣＴ及びＬＣＭＤは、それぞれＥＧＲ弁２２の実弁開度及び弁開度指令値である。ＫＱＥＧＲ１は、基準大気圧ＰＡ０（＝１０１．３ｋＰａ）と吸気管内絶対圧ＰＢＡとの差圧に応じて算出される第１係数値であり、ＫＱＥＧＲ２は、検出した大気圧ＰＡと吸気管内絶対圧ＰＢＡとの差圧に応じて算出される第２係数値である。第１及び第２係数値ＫＱＥＧＲ１，ＫＱＥＧＲ２により、大気圧ＰＡによる変化の影響が補正される。
【００６８】
またパージ補正係数ＫＰＵＲＧＥは、下記式（１９）〜（２１）により算出される。
ＱＦ＝ＣＰＧ×ＱＰＵＲＧＥ （１９）
ＴＱＦ＝ＱＦ×ＫＱＴ／ＮＥ （２０）
ＫＰＵＲＧＥ＝１−ＴＱＦ／ＴＩＭ （２１）
式（１９）のＱＰＵＲＧＥは、パージ制御弁３３の開弁デューティ及び大気圧ＰＡと吸気管内絶対圧ＰＢＡの差圧に応じて算出されるパージ流量（推定流量）であり、ＣＰＧは、キャニスタ３２に貯蔵されている蒸発燃料量の推定値ＱＶＰＣＡＮＩに応じて算出されるパージ混合気中の燃料濃度ＣＰＧである。したがって、式（１９）により、吸気管２に供給される単位時間当たりの蒸発燃料量ＱＦが算出される。
【００６９】
式（２０）により算出されるＴＱＦは、蒸発燃料量ＱＦを燃料噴射弁６の燃料噴射時間に換算した燃料噴射時間換算値であり、ＫＱＴは一定値に設定される換算係数であり、ＮＥはエンジン回転数である。したがって、この換算値ＴＱＦを式（２１）に適用することにより、パージ補正係数ＫＰＵＲＧＥが得られる。式（２１）のＴＩＭは、前記式（１）の基本燃料噴射時間である。
【００７０】
なお、パージ流量ＱＰＵＲＧＥは、パージ制御弁３３の開弁デューティ及び大気圧ＰＡと吸気管内絶対圧ＰＢＡの差圧に応じて算出される流量マップ値ＱＰＧを下記式（２２）に適用して算出することが望ましい。実際のパージ流量の変化は、パージ制御弁３３の開弁デューティの変化に対して遅れることを考慮したものである。
ここで、ＣＱＰＧＶは０から１の間の値に設定される一次遅れ係数であり、ＱＰＵＲＧＥ(k-1)は、パージ流量の前回算出値である。
以上のようにしてステップＳ１３で空燃比影響パラメータＱｘ(k)が算出される。
【００７１】
ステップＳ１４では、下記式（２３）により検出車速ＶＰにローパスフィルタ処理を行い、車速フィルタリング値Ｖｆｌｔ(k)を算出する。
式（２３）においてａｆ1〜ａｆn，ｂｆ1〜ｂfmは、予め定められたローパスフィルタ係数である。
【００７２】
続くステップＳ１５では、車速フィルタリング値の今回値Ｖｆｌｔ(k)と前回値Ｖｆｌｔ(k-1)との差の絶対値が、所定車速変化量ＸＤＶＬＭ（例えば０．８ｋｍ／ｈ）より小さいか否かを判別し、その答が否定（ＮＯ）であるときはステップＳ２２に進む。ステップＳ１５の答が肯定（ＹＥＳ）であるときは、エンジン回転数ＮＥが所定上限値ＸＮＥＨ(例えば、４５００ｒｐｍ）と所定下限値ＸＮＥＬ（例えば、１２００ｒｐｍ）の範囲内にあるか否かを判別する（ステップＳ１６）。その答が否定（ＮＯ）であるときはステップＳ２２に進み、ステップＳ１６の答が肯定（ＹＥＳ）であるときは、吸気管内絶対圧ＰＢＡが所定上限値ＸＰＢＨ（例えば、８６．７ｋＰａ（６５０ｍｍＨｇ））と所定下限値ＸＰＢＬ（例えば、５４．７ｋＰａ（４１０ｍｍＨｇ）の範囲内にあるか否かを判別する（ステップＳ１７）。その答が否定（ＮＯ）であるときはステップＳ２２に進み、肯定（ＹＥＳ）であるときは、上述した式（４）、（５ｂ）、（６）〜（８）及び（１１ａ）により、相関パラメータベクトルθ(k)（相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)）の算出を行う。
【００７３】
続くステップＳ１９では、相関パラメータＡ(k)が判定閾値ＸＱＸＮＧ以上であるか否かを判別し、Ａ(k)＜ＸＱＸＮＧであるときは、直ちにステップＳ２１に進む。Ａ(k)≧ＸＱＸＮＧであるときは、排気還流機構または蒸発燃料処理装置が異常であると判定する（ステップＳ２０）。その場合には、警告ランプの点灯により当該車両の運転者への警告を行う。
【００７４】
ステップＳ２１では、相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)が、それぞれ式（９）及び（１０）の条件を満たすように、制限処理を行う。すなわち、式（９）及び／または（１０）の条件が満たされないときは、相関パラメータＡ(k)及び／またはＢ(k)の値を式（９）及び／または（１０）の条件を満たすように修正する。
【００７５】
ステップＳ２２では、上述した式（１２ａ）により、学習補正係数ＫＲＥＦＱを算出する。
ステップＳ２３では、ＬＡＦセンサ１４の出力に応じた空燃比フィードバック制御により、空燃比補正係数ＫＡＦを算出する。すなわち空燃比補正係数ＫＡＦは、検出空燃比が目標空燃比に一致するように算出される。
ステップＳ２４では、式（１）に適用される他の補正係数Ｋ１及び補正変数Ｋ２を算出し、次いで式（１）により、燃料噴射時間ＴＯＵＴを算出する（ステップＳ２５）。
【００７６】
以上のように本実施形態によれば、排気還流機構及び蒸発燃料処理装置の作動に起因して空燃比に影響を及ぼす空燃比影響パラメータＱｘが算出され、空燃比補正係数ＫＡＦと、空燃比影響パラメータＱｘとの相関関係を定義する相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)が逐次型統計処理アルゴリズムを用いて算出される。逐次型統計処理アルゴリズムを用いることにより、その演算のための特別なＣＰＵを必要とせず、比較的小さなメモリ容量で統計処理演算により相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)を算出することができる。
【００７７】
さらに学習補正係数ＫＲＥＦＱが、相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)を用いて算出されるので、空燃比に影響を与える排気還流機構及び／または蒸発燃料処理装置の特性変化に対応した精度の良い学習補正係数ＫＲＥＦＱを、機関運転状態の広い範囲に亘って得ることできる。そして、空燃比補正係数ＫＡＦ及び学習補正係数ＫＲＥＦＱを用いて燃料噴射時間ＴＯＵＴが算出されるので、空燃比補正係数ＫＡＦの制御中心を「１．０」近傍に維持して良好な制御性を維持することができる。
【００７８】
さらに相関パラメータＡ(k)に基づいて排気還流機構及び／または蒸発燃料処理装置の異常判定が行われるので、通常のエンジン運転状態で異常判定を精度良く行うことができる。
また車速の変動が少なく、かつエンジン回転数ＮＥ及び吸気管内絶対圧ＰＢＡが所定上下限値の範囲内にある運転状態で相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)を算出するようにしたので、相関パラメータの精度を向上させ、学習補正の精度をより向上させることができる。
【００７９】
本実施形態では、ＥＣＵ５が、空燃比補正係数算出手段、空燃比影響パラメータ算出手段、相関パラメータ算出手段、学習手段、空燃比制御手段、及び異常判定手段を構成する。具体的には、図８のステップＳ２３が空燃比補正係数算出手段に相当し、ステップＳ１３が空燃比影響パラメータ算出手段に相当し、ステップＳ１８が相関パラメータ算出手段に相当し、ステップＳ２２が学習手段に相当し、ステップＳ２５が空燃比制御手段に相当し、ステップＳ１９及びＳ２０が異常判定手段に相当する。
【００８０】
（変形例）
上述した実施例では、排気還流機構及び蒸発燃料処理装置の何れか一方または両方が作動している状態（排気還流及び／または蒸発燃料のパージを実行している状態）で、ＥＧＲ影響パラメータＴＱＥＧＲ及びパージ影響パラメータＴＱＰＵＲＧＥの和として空燃比影響パラメータＱｘを算出し、相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)を算出するようにしたが、排気還流量ＱＥＧＲまたはＥＧＲ弁の実弁開度ＬＡＣＴ若しくは弁開度指令値ＬＣＭＤを空燃比影響パラメータＱｘとして、第１の相関パラメータＡ１(k)及びＢ１(k)を求め、パージ流量ＱＰＵＲＧＥまたはパージ制御弁の開弁デューティを空燃比影響パラメータＱｘとして、第２の相関パラメータＡ２(k)及びＢ２(k)を求めるようにしてもよい。ただし、蒸発燃料処理装置の作動時は、燃料濃度ＣＰＧの影響が大きいので、ＣＰＧ×ＱＰＵＲＧＥを空燃比影響パラメータＱｘとして用いることが望ましい。さらに、このように第１と第２の相関パラメータを算出する場合は、それぞれの相関パラメータをそれに影響のある制御デバイスのみが作動しているときに算出を行うと、その算出精度をより向上させることできる。
【００８１】
そのような変形例では、学習補正係数もそれぞれに対応した２つの学習補正係数ＫＲＥＦＱ１及びＫＲＥＦＱ２を算出し、両者を式（１）に適用する。また、第１の相関パラメータＡ１(k)に基づいて排気還流機構の異常判定が行われ、第２の相関パラメータＡ２(k)に基づいて蒸発燃料処理装置の異常判定が行われる。
【００８２】
（第２の実施形態）
図９は、本発明の第２の実施形態にかかる内燃機関とその制御装置の構成を示す図である。本実施形態では、吸気管２に吸入空気量ＱＡＩＲを検出するエアフローセンサ１９が設けられている。
【００８３】
本実施形態では、基本燃料噴射時間ＴＩＭは、エアフローセンサ１９により検出される吸入空気量ＱＡＩＲに応じて、空燃比が理論空燃比となるように設定される。エアフローセンサ１９により検出される吸入空気量ＱＡＩＲは、排気還流を実行すると排気還流量ＱＥＧＲの分だけ減少し、その減少した吸入空気量ＱＡＩＲに応じて基本燃料噴射時間ＴＩＭが設定されるので、ＥＧＲ補正係数ＫＥＧＲは不要となる。
【００８４】
したがって、本実施形態では下記式（１ａ）により、燃料噴射時間ＴＯＵＴが算出される。
空燃比影響パラメータＱｘとしては、（１−ＫＰＵＲＧＥ）または燃料濃度ＣＰＧとパージ流量ＱＰＵＲＧＥとの積が用いられる。
【００８５】
（他の実施形態）
上述した実施形態では、空燃比影響パラメータＱｘとパラメータ（ＫＡＦＭＯＤ−１）との相関特性を直線で近似したが、直線でなく２次曲線で近似することも可能である。その場合には、下記式（２４）により相関特性を近似することとする。
ＫＡＦＭＯＤ−１＝Ａ(k)Ｑｘ2＋Ｂ(k)Ｑｘ＋Ｃ(k) （２４）
【００８６】
ここで近似曲線の傾きＦは下記式（２５）で与えられる。
Ｆ＝２Ａ(k)Ｑｘ＋Ｂ(k) （２５）
２次曲線で近似した場合も、排気還流通路またはパージ通路の異常時には、曲線の傾きの増大する。したがって、空燃比影響パラメータＱｘが平均的な値ＱｘＭであるときの傾きＦ（＝２Ａ(k)ＱｘＭ＋Ｂ(k)）が所定閾値以上のとき、排気還流通路またはパージ通路が異常と判定することができる。
【００８７】
また、上述した図８のステップＳ１５では、車速ＶＰのフィルタリング値Ｖｆｌｔの変化量が所定車速変化量ＸＤＶＬＭより小さいか否かを判別するようにしたが、これに代えて、エンジン回転数ＮＥのローパスフィルタリング値の変化量が所定変化量より小さいか否か、及び／または吸気管内絶対圧ＰＢＡのローパスフィルタリング値の変化量が所定変化量より小さいか否かを判別するようにしてもよい。
【００８８】
その場合には、エンジン回転数ＮＥのローパスフィルタリング値の変化量が所定変化量より小さいとき、吸気管内絶対圧ＰＢＡのローパスフィルタリング値の変化量が所定変化量より小さいとき、あるいはエンジン回転数ＮＥのローパスフィルタリング値の変化量が所定変化量より小さく、かつ吸気管内絶対圧ＰＢＡのローパスフィルタリング値の変化量が所定変化量より小さいとき、ステップＳ１５からステップＳ１６に進む。
【００８９】
【発明の効果】
以上詳述したように請求項１に記載の発明によれば、空燃比に影響を及ぼす制御デバイスの作動に起因して空燃比に影響を及ぼす空燃比影響パラメータが算出され、検出空燃比に応じて設定される空燃比補正係数と、前記空燃比影響パラメータとの相関関係を定義する相関パラメータが、逐次型統計処理アルゴリズムを用いて算出され、該相関パラメータを用いて前記制御デバイスの特性変化に対する空燃比補正係数の変化を補償するための学習補正係数が算出される。したがって、空燃比に影響を与える制御デバイスの特性変化に対応した精度の良い学習補正係数を、機関運転状態の広い範囲に亘って得ることできる。そして、前記空燃比補正係数及び学習補正係数を用いて空燃比が制御され、良好な制御性を維持することができる。また逐次型統計処理アルゴリズムを用いることにより、特別な演算装置（ＣＰＵ）を必要とせず、比較的小さなメモリ容量で統計処理演算を実行することができる。
請求項２に記載の発明によれば、請求項１に記載の発明と同様の効果を奏する。また、空燃比補正係数とその中心値との偏差量は、ゼロを中心として変動するので、逐次型統計処理アルゴリズムを用いた場合により精度の高い相関パラメータを得ることができる。
【００９０】
請求項３に記載の発明によれば、前記相関パラメータに基づいて前記デバイスの異常が判定されるので、空燃比に影響を与える制御デバイスの異常判定を、通常の機関運転状態で精度良く行うことができる。
請求項４に記載の発明によれば、前記機関が所定運転状態にあるとき、相関パラメータの算出が行われるので、相関パラメータの精度を向上させ、学習補正の精度をより向上させることができる。
【００９１】
請求項５に記載の発明によれば、空燃比補正係数を前記学習補正係数により修正することにより修正空燃比補正係数が算出され、前記空燃比補正係数に代えて、前記修正空燃比補正係数を用いて前記相関パラメータが算出される。空燃比補正係数をそのまま用いると、学習補正係数による学習制御がハンチング状態となるおそれがあるが、修正空燃比補正係数を用いることによりそのような不具合を回避することができる。
【００９２】
請求項６に記載の発明によれば、空燃比補正係数に代えて、該空燃比補正係数とその中心値との偏差量を用いて、空燃比影響パラメータとの相関関係を定義する相関パラメータが算出される。偏差量は、ゼロを中心として変動するので、逐次型統計処理アルゴリズムを用いた場合により精度の高い相関パラメータを得ることができる。
【００９３】
請求項７に記載の発明によれば、相関パラメータの値を所定範囲内に制限しつつ、逐次型統計アルゴリズムにより、相関パラメータが算出されるので、安定した相関パラメータの算出を行うことができる。
【００９４】
請求項８に記載の発明によれば、空燃比に影響を及ぼす制御デバイスの作動に起因して空燃比に影響を及ぼす空燃比影響パラメータが算出され、検出空燃比に応じて設定される空燃比補正係数と、前記空燃比影響パラメータとの、関数近似された相関関係を定義する相関パラメータが、逐次型統計処理アルゴリズムを用いて算出され、前記関数の傾きに対応する相関パラメータに基づいて、前記制御デバイスの異常が判定される。その結果、空燃比に影響を与える制御デバイスの異常判定を、通常の機関運転状態で精度良く行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態にかかる内燃機関及びその制御装置の構成を示す図である。
【図２】空燃比補正係数（ＫＡＦ）と排気還流量（ＱＥＧＲ）またはパージ流量（ＱＰＵＲＧＥ）との関係（正常時）を示す図である。
【図３】空燃比補正係数（ＫＡＦ）と排気還流量（ＱＥＧＲ）またはパージ流量（ＱＰＵＲＧＥ）との関係（異常時）を示す図である。
【図４】空燃比補正係数（ＫＡＦ）と空燃比影響パラメータ（Ｑｘ）との関係を示す図である。
【図５】空燃比補正係数に応じたパラメータ（ＫＡＦ−１）と空燃比影響パラメータ（Ｑｘ）との関係を示す図である。
【図６】空燃比補正係数に応じたパラメータ（ＫＡＦ−１）と空燃比影響パラメータ（Ｑｘ）との関係（正常時と異常時）を対比して示す図である。
【図７】修正空燃比補正係数に応じたパラメータ（ＫＡＦＭＯＤ−１）と空燃比影響パラメータ（Ｑｘ）との関係を示す図である。
【図８】燃料噴射時間（ＴＯＵＴ）を算出する処理のフローチャートである。
【図９】本発明の第２の実施形態にかかる内燃機関及びその制御装置の構成を示す図である。
【符号の説明】
１ 内燃機関
２ 吸気管
５ 電子制御ユニット（空燃比補正係数算出手段、空燃比影響パラメータ算出手段、相関パラメータ算出手段、学習手段、空燃比制御手段、異常判定手段）
６ 燃料噴射弁
２１ 排気還流通路
２２ 排気還流弁
２３ リフトセンサ
３１ パージ通路
３２ キャニスタ
３３ パージ制御弁
【発明の属する技術分野】
本発明は、内燃機関の制御装置に関し、特に排気還流機構、あるいは蒸発燃料処理装置といった、内燃機関に供給する混合気の空燃比に影響を及ぼす制御デバイスを備えた制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
内燃機関の排気を吸気系に還流させる排気還流機構や、燃料タンクで発生する蒸発燃料を、吸着材を内蔵するキャニスタに貯蔵し、内燃機関の運転中に吸気系に供給する蒸発燃料処理装置は、排気特性の改善や蒸発燃料の大気中への放出防止を目的として広く使用されている。これらの排気還流機構や蒸発燃料処理装置といった制御デバイスは、機関に供給する混合気の空燃比に影響を与えるので、排気還流通路や蒸発燃料通路の異常（詰まりや漏れ）によって、空燃比制御に悪影響を与える場合がある。
【０００３】
近年のエミッション（有害ガス排出）規制の強化に伴い、吸気系への排気還流量や蒸発燃料供給量が、排気還流通路や蒸発燃料通路の詰まりなどによって変化し、排気特性に悪影響を与える点が重要視されるようになっている。
そのため排気還流通路の詰まりを判定する異常判定手法が、例えば特開平７−１８０６１５号公報に示されている。この異常判定手法によれば、内燃機関への燃料供給を遮断する機関運転状態で、排気還流弁を開弁したときの吸気管内圧と、排気還流弁を閉弁したときの吸気管内圧とを測定し、その圧力差が所定値より小さいときに、排気還流機構が異常である（排気還流通路の詰まりや漏れがある）と判定される。
【０００４】
また、内燃機関の排気系に空燃比センサを設け、空燃比センサ出力に応じて空燃比補正係数を算出し、機関に供給する混合気の空燃比が目標空燃比と一致するように制御する空燃比制御装置において、排気還流実行中に前記空燃比補正係数を用いて学習補正値を算出し、経時変化などによって発生する空燃比のずれを、前記学習補正値によって補正する手法が従来より知られている（特許第２５７６４８１号公報）。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記特開平７−１８０６１５号公報に示された異常判定手法は、燃料供給遮断運転中という、狭い範囲に限定された機関運転状態において実行されるため、判定頻度を増加させるには限界があった。
【０００６】
また上記特許第２５７６４８１号公報に示された手法では、機関運転状態や排気還流量の変化に拘わらず、空燃比補正係数の単純な平均化演算により学習補正値が算出されるため、機関運転状態の広い範囲で精度の良い学習補正値を得ることが困難であった。
【０００７】
本発明はこの点に着目してなされたものであり、空燃比に影響を与える制御デバイスの劣化に対応した精度の良い学習補正値を、機関運転状態の広い範囲に亘って得、空燃比の制御精度を向上させることができる内燃機関の制御装置を提供することを第１の目的とする。
【０００８】
さらに本発明は、空燃比に影響を与える制御デバイスの異常判定を、機関運転状態の広い範囲に亘って精度良く行うことができる内燃機関の制御装置を提供することを第２の目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記第１の目的を達成するため請求項１に記載の発明は、内燃機関の排気系に設けられた空燃比センサと、該空燃比センサにより検出される空燃比が目標空燃比に一致するように前記機関に供給する燃料量を補正する空燃比補正係数（ＫＡＦ）を算出する空燃比補正係数算出手段と、空燃比に影響を及ぼす少なくとも１つの制御デバイス（排気還流機構、蒸発燃料処理装置）とを備える内燃機関の制御装置において、前記制御デバイスの作動に起因して空燃比に影響を及ぼす空燃比影響パラメータ（Ｑｘ）を算出する空燃比影響パラメータ算出手段と、前記空燃比補正係数（ＫＡＦ）と、前記空燃比影響パラメータ（Ｑｘ）との相関関係を定義する相関パラメータ（Ａ，Ｂ）を逐次型統計処理アルゴリズムを用いて算出する相関パラメータ算出手段と、前記相関パラメータ（Ａ，Ｂ）を用いて前記制御デバイスの特性変化に対する前記空燃比補正係数（ＫＡＦ）の変化を補償するための学習補正係数（ＫＲＥＦＱ）を算出する学習手段と、前記空燃比補正係数（ＫＡＦ）及び学習補正係数（ＫＲＥＦＱ）を用いて前記空燃比を制御する空燃比制御手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
この構成によれば、空燃比に影響を及ぼす制御デバイスの作動に起因して空燃比に影響を及ぼす空燃比影響パラメータが算出され、検出空燃比に応じて設定される空燃比補正係数と、前記空燃比影響パラメータとの相関関係を定義する相関パラメータが、逐次型統計処理アルゴリズムを用いて算出され、該相関パラメータを用いて前記制御デバイスの特性変化に対する空燃比補正係数の変化を補償するための学習補正係数が算出される。したがって、空燃比に影響を与える制御デバイスの特性変化に対応した精度の良い学習補正係数を、機関運転状態の広い範囲に亘って得ることできる。そして、前記空燃比補正係数及び学習補正係数を用いて空燃比が制御され、良好な制御性を維持することができる。また逐次型統計処理アルゴリズムを用いることにより、特別な演算装置（ＣＰＵ）を必要とせず、比較的小さなメモリ容量で統計処理演算を実行することができる。
請求項２に記載の発明は、内燃機関の排気系に設けられた空燃比センサと、該空燃比センサにより検出される空燃比が目標空燃比に一致するように前記機関に供給する燃料量を補正する空燃比補正係数を算出する空燃比補正係数算出手段と、空燃比に影響を及ぼす少なくとも１つの制御デバイスとを備える内燃機関の制御装置において、前記制御デバイスの作動に起因して空燃比に影響を及ぼす空燃比影響パラメータを算出する空燃比影響パラメータ算出手段と、前記空燃比補正係数と、前記空燃比影響パラメータとの相関関係を定義する相関パラメータを逐次型統計処理アルゴリズムを用いて算出する相関パラメータ算出手段と、前記相関パラメータを用いて前記制御デバイスの特性変化に関わる学習補正係数を算出する学習手段と、前記空燃比補正係数及び学習補正係数を用いて前記空燃比を制御する空燃比制御手段とを備え、前記相関パラメータ算出手段は、前記空燃比補正係数に代えて、該空燃比補正係数とその中心値との偏差量を用いて、前記空燃比影響パラメータとの相関関係を定義する相関パラメータを算出することを特徴とする。
この構成によれば、請求項１に記載の発明と同様の効果を奏する。また、空燃比補正係数とその中心値との偏差量は、ゼロを中心として変動するので、逐次型統計処理アルゴリズムを用いた場合により精度の高い相関パラメータを得ることができる。
【００１１】
請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の内燃機関の制御装置において、前記相関パラメータ（Ａ）に基づいて前記制御デバイスの異常を判定する異常判定手段を備えることを特徴とする。
この構成によれば、前記相関パラメータに基づいて前記デバイスの異常が判定されるので、空燃比に影響を与える制御デバイスの動作を常時監視し、異常判定の頻度を高めて判定精度を向上させることができる。
【００１２】
請求項４に記載の発明は、請求項１から３の何れか１項に記載の内燃機関の制御装置において、前記相関パラメータ算出手段は、前記機関が所定運転状態にあるとき、前記相関パラメータ（Ａ，Ｂ）の算出を行うことを特徴とする。
この構成によれば、前記機関が所定運転状態にあるとき、相関パラメータの算出が行われるので、相関パラメータの精度を向上させ、学習補正の精度をより向上させることができる。
【００１３】
請求項５に記載の発明は、請求項１、３、または４の何れか１項に記載の内燃機関の制御装置において、前記相関パラメータ算出手段は、前記空燃比補正係数（ＫＡＦ）を前記学習補正係数（ＫＲＥＦＱ）により修正することにより修正空燃比補正係数（ＫＡＦＭＯＤ）を算出し、前記空燃比補正係数（ＫＡＦ）に代えて、前記修正空燃比補正係数（ＫＡＦＭＯＤ）を用いて前記相関パラメータ（Ａ，Ｂ）を算出することを特徴とする。
【００１４】
この構成によれば、空燃比補正係数を前記学習補正係数により修正することにより修正空燃比補正係数が算出され、前記空燃比補正係数に代えて、前記修正空燃比補正係数を用いて前記相関パラメータが算出される。空燃比補正係数をそのまま用いると、学習補正係数による学習制御がハンチング状態となるおそれがあるが、修正空燃比補正係数を用いることによりそのような不具合を回避することができる。
【００１５】
請求項６に記載の発明は、請求項１、３、または４の何れか１項に記載の内燃機関の制御装置において、前記相関パラメータ算出手段は、前記空燃比補正係数（ＫＡＦ）に代えて、該空燃比補正係数とその中心値との偏差量（ＫＡＦ−１）を用いて、前記空燃比影響パラメータとの相関関係を定義する相関パラメータ（Ａ，Ｂ）を算出することを特徴とする。
【００１６】
この構成によれば、空燃比補正係数に代えて、該空燃比補正係数とその中心値との偏差量を用いて、空燃比影響パラメータとの相関関係を定義する相関パラメータが算出される。偏差量は、ゼロを中心として変動するので、逐次型統計処理アルゴリズムを用いた場合により精度の高い相関パラメータを得ることができる。
【００１７】
請求項７に記載の発明は、請求項１から６の何れか１項に記載の内燃機関の制御装置において、前記相関パラメータ算出手段は、前記相関パラメータ（Ａ，Ｂ）の値を所定範囲内（ＡＬ＜Ａ＜ＡＨ、ＢＬ＜Ｂ＜ＢＨ）に制限しつつ、前記逐次型統計アルゴリズムを用いることを特徴とする。
この構成によれば、相関パラメータの値を所定範囲内に制限しつつ、逐次型統計アルゴリズムにより、相関パラメータが算出されるので、安定した相関パラメータの算出を行うことができる。
【００１８】
上記第２の目的を達成するため請求項８に記載の発明は、内燃機関の排気系に設けられた空燃比センサと、該空燃比センサにより検出される空燃比が目標空燃比に一致するように前記機関に供給する燃料量を補正する空燃比補正係数（ＫＡＦ）を算出する空燃比補正係数算出手段と、空燃比に影響を及ぼす少なくとも１つの制御デバイス（排気還流機構、蒸発燃料処理装置）とを備える内燃機関の制御装置において、前記制御デバイスの作動に起因して空燃比に影響を及ぼす空燃比影響パラメータ（Ｑｘ）を算出する空燃比影響パラメータ算出手段と、関数近似された、前記空燃比補正係数（ＫＡＦ）と、前記空燃比影響パラメータ（Ｑｘ）との相関関係を定義する相関パラメータ（Ａ，Ｂ）を逐次型統計処理アルゴリズムを用いて算出する相関パラメータ算出手段と、前記関数の傾きに対応する前記相関パラメータ（Ａ，Ｂ）に基づいて前記制御デバイスの異常を判定する異常判定手段とを備えることを特徴とする。
【００１９】
この構成によれば、空燃比に影響を及ぼす制御デバイスの作動に起因して空燃比に影響を及ぼす空燃比影響パラメータが算出され、検出空燃比に応じて設定される空燃比補正係数と、前記空燃比影響パラメータとの、関数近似された相関関係を定義する相関パラメータが、逐次型統計処理アルゴリズムを用いて算出され、前記関数の傾きに対応する相関パラメータに基づいて、前記制御デバイスの異常が判定される。その結果、空燃比に影響を与える制御デバイスの異常判定を、通常の機関運転状態で精度良く行うことができる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
（第１の実施形態）
図１は本発明の第１の実施形態にかかる内燃機関及びその制御装置の構成を示す図であり、例えば４気筒のエンジン１の吸気管２の途中にはスロットル弁３が配されている。スロットル弁３にはスロットル弁開度（ＴＨＡ）センサ４が連結されており、当該スロットル弁３の開度に応じた電気信号を出力して電子制御ユニット（以下「ＥＣＵ」という）５に供給する。
【００２１】
燃料噴射弁６はエンジン１とスロットル弁３との間かつ吸気管２の図示しない吸気弁の少し上流側に各気筒毎に設けられており、各噴射弁は図示しない燃料ポンプに接続されていると共にＥＣＵ５に電気的に接続されて当該ＥＣＵ５からの信号により燃料噴射弁６の開弁時間が制御される。
【００２２】
一方、スロットル弁３の直ぐ下流には吸気管内の圧力を検出する吸気管内絶対圧（ＰＢＡ）センサ７が設けられており、この絶対圧センサ７により電気信号に変換された絶対圧信号は前記ＥＣＵ５に供給される。また、その下流には吸気温（ＴＡ)センサ８が取付けられており、吸気温ＴＡを検出して対応する電気信号を出力してＥＣＵ５に供給する。
【００２３】
エンジン１の本体に装着されたエンジン水温（ＴＷ）センサ９はサーミスタ等から成り、エンジン水温（冷却水温）ＴＷを検出して対応する温度信号を出力してＥＣＵ５に供給する。
エンジン１の図示しないカム軸周囲又はクランク軸周囲には、エンジン回転数（ＮＥ）センサ１０及び気筒判別（ＣＹＬ）センサ１１が取り付けられている。エンジン回転数センサ１０は、エンジン１の各気筒の吸入行程開始時の上死点（ＴＤＣ）より所定クランク角度前のクランク角度位置で（４気筒エンジンではクランク角１８０゜毎に）ＴＤＣ信号パルスを出力し、気筒判別センサ１１は、特定の気筒の所定クランク角度位置で気筒判別信号パルスを出力するものであり、これらの各信号パルスはＥＣＵ５に供給される。
【００２４】
排気管１２には、排気中のＮＯｘ、ＨＣ、ＣＯの浄化を行う三元触媒１６が設けられ、三元触媒１６の上流位置には、比例型空燃比センサ１４（以下「ＬＡＦセンサ１４」という）が装着されており、このＬＡＦセンサ１４は排気中の酸素濃度（空燃比）にほぼ比例した電気信号を出力し、ＥＣＵ５に供給する。
【００２５】
吸気管２のスロットル弁３の下流側と、排気管１２の三元触媒１６の上流側との間には、排気還流通路２１が設けられており、排気還流通路２１の途中には排気還流量を制御する排気還流弁（以下「ＥＧＲ弁」という）２２が設けられている。ＥＧＲ弁２２は、ソレノイドを有する電磁弁であり、その弁開度はＥＣＵ５により制御される。ＥＧＲ弁２２には、その弁開度（弁リフト量）ＬＡＣＴを検出するリフトセンサ２３が設けられており、その検出信号はＥＣＵ５に供給される。排気還流通路２１及びＥＧＲ弁２２より、排気還流機構が構成される。
【００２６】
図示しない燃料タンクに接続され、該燃料タンク内で発生する蒸発燃料を貯蔵するキャニスタ３２が設けられている。キャニスタ３２は、蒸発燃料を吸着する吸着材を内蔵している。キャニスタ３２は、パージ通路３１を介して、吸気管２の、スロットル弁３の下流側に接続されている。パージ通路３１には、パージ制御弁３３が設けられている。パージ制御弁３３は、その制御信号のオン−オフデューティ比を変更することにより流量を連続的に制御することができるように構成された電磁弁であり、パージ制御弁３３の作動はＥＣＵ５により制御される。なお、パージ制御弁３３はその弁開度を連続的に変更可能な電磁弁を使用してもよく、上記オン−オフデューティ比は、このような弁開度連続可変型の電磁弁における弁開度に相当する。パージ通路３１、キャニスタ３２及びパージ制御弁３３により、蒸発燃料処理装置が構成される。
【００２７】
本実施形態では、排気還流機構及び蒸発燃料処理装置が、空燃比に影響を及ぼす制御デバイスに相当する。
ＥＣＵ５には、大気圧ＰＡを検出する大気圧センサ１７及びエンジン１により駆動される車両の車速ＶＰを検出する車速センサ１８が接続されており、これらのセンサの検出信号がＥＣＵ５に供給される。
【００２８】
ＥＣＵ５は、上述したセンサからの入力信号波形を整形し、電圧レベルを所定レベルに修正し、アナログ信号値をデジタル信号値に変換する等の機能を有する入力回路、中央演算処理ユニット（以下「ＣＰＵ」という）、ＣＰＵで実行される各種演算プログラム及び演算結果等を記憶する記憶回路、前記燃料噴射弁６、ＥＧＲ弁２２及びパージ制御弁３３に駆動信号を供給する出力回路を備えている。
【００２９】
ＥＣＵ５は、上述したセンサの出力信号に基づいてエンジン運転状態を判別し、エンジン回転数ＮＥ及び吸気管内絶対圧ＰＢＡに応じて設定されるＥＧＲ弁２２の弁開度指令値ＬＣＭＤと、リフトセンサ２３によって検出される実弁開度ＬＡＣＴとの偏差を零にするようにＥＧＲ弁２２のソレノイドに制御信号を供給する。
【００３０】
ＥＣＵ５のＣＰＵは、上述したセンサの出力信号に基づいてエンジン運転状態を判別するとともに、エンジン運転状態に応じて下記式（１）により、前記ＴＤＣ信号パルスに同期して開弁作動する燃料噴射弁６の燃料噴射時間ＴＯＵＴを演算する。
ここに、ＴＩＭは燃料噴射弁６の基本燃料噴射時間であり、エンジン回転数ＮＥ及び吸気管内絶対圧ＰＢＡに応じて設定されたＴＩマップを検索して決定される。ＴＩマップは、マップ上のエンジン回転数ＮＥ及び吸気管内絶対圧ＰＢＡに対応する運転状態において、エンジンに供給する混合気の空燃比がほぼ理論空燃比になるように設定されている。
【００３２】
ＫＡＦは、空燃比補正係数であり、ＬＡＦセンサ１４により検出される空燃比が目標空燃比と一致するように設定される。なお、ＬＡＦセンサ出力に応じたフィードバック制御を実行しないときは、「１．０」に設定される。
ＫＲＥＦＱは、排気還流機構及び蒸発燃料処理装置の特性ばらつきまたは経時変化によって、排気還流量及びパージ流量の制御特性が予め想定されている平均的な特性と異なる場合に、空燃比補正係数ＫＡＦによるフィードバック制御の偏倚を補償するために導入された学習補正係数である。具体的な算出手法は、後述する。
【００３３】
ＫＥＧＲは、排気還流を実行しないとき（ＥＧＲ弁２２を閉弁しているとき）は、「１．０」（無補正値）に設定され、排気還流を実行するとき（ＥＧＲ弁２２を開弁するとき）は、吸入空気量の減少に対応して燃料噴射量を減少させるべく、「１．０」より小さい値に設定されるＥＧＲ補正係数である。
【００３４】
ＫＰＵＲＧＥは、パージ制御弁３３を閉弁しているときは、「１．０」に設定され、パージ制御弁３３を開弁して蒸発燃料を、吸気管２に供給するときは、蒸発燃料供給量の増加に対応して燃料噴射量を減少させるべく「１．０」より小さい値に設定されるパージ補正係数である。
【００３５】
Ｋ１及びＫ２は、それぞれエンジン運転状態に応じて演算される他の補正係数および補正変数であり、エンジン運転状態に応じた燃費特性、エンジン加速特性等の諸特性の最適化が図れるような所定値に決定される。
ＣＰＵ５ｂは上述のようにして求めた燃料噴射時間ＴＯＵＴに基づいて燃料噴射弁６を開弁させる駆動信号を燃料噴射弁６に供給する。
【００３６】
本実施形態では、式（１）に適用される学習補正係数ＫＲＥＦＱの新しい算出手法が採用されている。以下この算出手法を説明する。
排気還流機構、あるいは蒸発燃料処理装置が正常（劣化していない状態）である場合には、排気還流量ＱＥＧＲあるいはパージ流量ＱＰＵＲＧＥと、空燃比補正係数ＫＡＦとの関係は、図２に示すようになる。図２においては、横軸の排気還流量ＱＥＧＲまたはパージ流量ＱＰＵＲＧＥに対応する空燃比補正係数ＫＡＦの値の範囲がハッチングを付した領域で示されており、排気還流量ＱＥＧＲまたはパージ流量ＱＰＵＲＧＥが変化しても、空燃比補正係数ＫＡＦは、「１．０」近傍のほぼ一定値を維持する。図に示す排気還流量ＱＥＧＲまたはパージ流量ＱＰＵＲＧＥは、実際の流量ではなく、ＥＧＲ弁２２またはパージ制御弁３３の弁開度に基づいて算出される推定流量である。実排気還流量及び実パージ流量は、これと区別するためにそれぞれ「ＱＥＧＲＡ」及び「ＱＰＵＲＧＥＡ」とする。
【００３７】
ところが、排気還流通路２１またはパージ通路３１の詰まり（完全な閉塞または流量の低下を引き起こす部分的な閉塞）が発生すると、実排気還流量ＱＥＧＲＡまたは実パージ流量ＱＰＵＲＧＥＡが減少し、ＥＧＲ弁２２の実弁開度ＬＡＣＴに基づいて算出されるＥＧＲ補正係数ＫＥＧＲまたはパージ制御弁３３の開弁デューティに基づいて算出されるパージ補正係数ＫＰＵＲＧＥは、本来の値（空燃比を変化させない値）より小さくなる。そのため、空燃比が目標値よりリーン方向に変化し、それを補正すべく空燃比補正係数ＫＡＦが増加する。したがって、図３に示すような右上がりの相関特性が得られる。すなわち、空燃比補正係数ＫＡＦの増加量は、排気還流量ＱＥＧＲまたはパージ流量ＱＰＵＲＧＥが増加するほど増加する傾向を示す。また、詰まりの度合が増加するほど、相関特性の右上がりの傾向（傾き）が増加する。
【００３８】
一方詰まりではなく漏れが発生した場合には、排気還流通路２１またはパージ通路３１に空気が流入するため、還流される排気量または供給されるべき蒸発燃料量は、詰まりが発生した場合と同様に減少する。したがって、詰まりが発生した場合と同様に空燃比がリーン方向にずれる。その結果、空燃比補正係数ＫＡＦは、排気還流量ＱＥＧＲまたはパージ流量ＱＰＵＲＧＥが増加するほど増加する傾向を示す。また、漏れの度合が増加するほど、相関特性の右上がりの傾向（傾き）が増加する。
【００３９】
図２及び３の横軸を、排気還流量ＱＥＧＲまたはパージ流量ＱＰＵＲＧＥに代えて、ＥＧＲ弁２２の弁開度パラメータＬＥＧＲ（具体的には弁開度指令値ＬＣＭＤまたは実弁開度ＬＡＣＴ）またはパージ制御弁３３の弁開度パラメータＬＰＵＲＧＥ（具体的には開弁デューティまたは実弁開度）としても、同様の相関特性が得られる。そこで、以下の説明では、これらのパラメータを総称して「空燃比影響パラメータＱｘ」と呼ぶ。
【００４０】
空燃比影響パラメータＱｘと空燃比補正係数ＫＡＦの相関特性は、上述したような排気還流機構または蒸発燃料処理装置の異常（詰まりやもれ）だけでなく、排気還流機構や蒸発燃料処理装置の特性ばらつきに起因するＥＧＲ補正係数ＫＥＧＲ及び／またはパージ補正係数ＫＰＵＲＧＥのずれの影響も反映する。したがって、この相関特性に基づいて学習補正係数を算出し、式（１）に適用することによって、排気還流機構または蒸発燃料処理装置の、詰まりや漏れを伴う劣化のみならず、排気還流機構や蒸発燃料処理装置の特性ばらつきの影響も補償することができる。
【００４１】
本実施形態では、以上の点に着目し、空燃比影響パラメータＱｘと、空燃比補正係数ＫＡＦとの相関特性に基づいて、排気還流機構及び蒸発燃料処理装置の異常を判定することとした。さらに、学習補正係数ＫＲＥＦＱを空燃比影響パラメータＱｘ及び空燃比補正係数ＫＡＦの相関特性に基づいて算出し、異常と判定されない程度の劣化度合に応じて空燃比を適切に補正するとともに、排気還流機構及び蒸発燃料処理装置の特性ばらつきの影響を補償することとした。
【００４２】
図３に示す相関特性は、図４に示すように直線ＬＳＴに対応する近似式で表すことができる。すなわち下記式（２）で定義することができる。
ＫＡＦ(k)＝Ａ×Ｑｘ(k-d)＋Ｂ （２）
ここで、Ａ，Ｂは、最小２乗法によって算出され、相関特性を定義する相関パラメータである。より具体的には、図４に示すように、Ａは直線ＬＳＴの傾きに相当し、Ｂは空燃比影響パラメータＱｘが０であるときの空燃比補正係数ＫＡＦに相当する。またｋは制御周期で離散化した時刻であり、ｄは排気還流量またはパージ流量の変化の影響が、空燃比補正係数ＫＡＦに反映されるまでのむだ時間である。
【００４３】
一般に最小２乗法によって信頼性の高い相関パラメータＡ，Ｂを算出するためには、多数の空燃比影響パラメータＱｘ(k)及び空燃比補正係数ＫＡＦ(k)のデータが必要である。そのため、相関パラメータ演算のために多数のデータをメモリに蓄積する必要がある。
【００４４】
さらに最小２乗法の実行には、逆行列演算が必要となり、エンジン制御用のＣＰＵの演算能力では演算時間が長くなって、車両走行中（エンジン作動中）に演算を終えることができないといった問題や、他のエンジン制御のための演算が実行できなくなるといった問題が発生する。そのような問題を避けるためには、逆行列演算のための専用のＣＰＵを設けることが考えられるが、コストが大幅に上昇することとなる。
【００４５】
そこで本実施形態では、適応制御やシステム同定に用いられる逐次型同定アルゴリズムを相関パラメータＡ，Ｂの算出に応用することとした。逐次同定型アルゴリズムは、漸化式を用いるアルゴリズムである。より具体的には、逐次型同定アルゴリズムは、時系列で得られる処理対象データの今回値（最新値）Ｑｘ(k)及びＫＡＦ(k)と、相関パラメータの前回値Ａ(k-1)，Ｂ(k-1)とに基づいて、相関パラメータの今回値Ａ(k)及びＢ(k)を算出するアルゴリズムである。
【００４６】
相関パラメータＡ，Ｂを要素とする相関パラメータベクトルθ(k)を下記式（３）で定義すると、逐次型同定アルゴリズムによれば、相関パラメータベクトルθ(k)は下記式（４）により算出される。
θ(k)T＝［Ａ(k) Ｂ(k)］ （３）
θ(k)＝θ(k-1)＋ＫＰ(k)×ｅｉｄ(k) （４）
式（４）のｅｉｄ(k)は、下記式（５）及び（６）で定義される同定誤差である。またＫＰ(k)は、下記式（７）で定義されるゲイン係数ベクトルであり、式（７）のＰ(k)は、下記式（８）により算出される２次の正方行列である。
ｅｉｄ(k)＝ＫＡＦ(k)−θ(k-1)Tζ(k) （５）
ζT(k)＝［Ｑｘ(k-d) １］ （６）
【数１】
式（８）の係数λ１，λ２の設定により、式（４）〜（８）による同定アルゴリズムは、以下のような４つの同定アルゴリズムのいずれかになる。
λ１＝１，λ２＝０ 固定ゲインアルゴリズム
λ１＝１，λ２＝１ 最小２乗法アルゴリズム
λ１＝１，λ２＝λ 漸減ゲインアルゴリズム（λは０，１以外の所定値）
λ１＝λ，λ２＝１ 重み付き最小２乗法アルゴリズム（λは０，１以外の所定値）
【００４８】
本実施形態では、係数λ１を０と１の間の所定値λに設定し、係数λ２を１に設定する重み付き最小２乗法アルゴリズムを採用しているが、他のアルゴリズムを採用してもよい。統計処理に適しているのは、最小２乗法アルゴリズム及び重み付き最小２乗法アルゴリズムである。
【００４９】
式（４）〜（８）の逐次型同定アルゴリズムによれば、前述した一括演算型最小２乗法の演算で必要とされる逆行列演算は不要であり、メモリに記憶すべき値はＡ(k)、Ｂ(k)及びＰ(k)（２列２行の行列）のみである。したがって、逐次型重み付き最小２乗法を用いることにより、統計処理演算を簡略化することができ、特別なＣＰＵを用いることなく、エンジン制御用ＣＰＵにより演算することが可能となる。
【００５０】
また逐次型重み付き最小２乗法では、同定誤差ｅｉｄの算出に係わるパラメータ（ζ、ＫＡＦ）の変動中心を「０」とした方が、より精度の高い相関パラメータを算出することができる。よって、本実施形態では同定誤差ｅｉｄ(k)を前記式（５）に代えて、下記式（５ａ）により算出するようにした。
ｅｉｄ(k)＝（ＫＡＦ(k)−１）−θ(k-1)Tζ(k) （５ａ）
【００５１】
式（５ａ）を用いることにより、図４の直線ＬＳＴを求める演算は、図５の直線ＬＳＴａを求める演算に変換され、パラメータ（ＫＡＦ(k)−１）の変動中心が「０」となるので、より精度の高い相関パラメータを得ることができる。
【００５２】
さらに本実施形態では、相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)の値を、それぞれ下記式（９）及び（１０）を満たすように制限することにより、より安定した相関パラメータの算出を行えるようにしている。
ＡＬ＜Ａ(k)＜ＡＨ （９）
ＢＬ＜Ｂ(k)＜ＢＨ （１０）
ここで、ＡＬ及びＡＨは、相関パラメータＡ(k)の下限値及び上限値である。またＢＬ及びＢＨは、相関パラメータＢ(k)の下限値及び上限値である。
【００５３】
次に相関パラメータを用いた排気還流機構または蒸発燃料処理装置の異常判定について説明する。
既に説明したように、排気還流機構または蒸発燃料処理装置が正常であるときは、図６（ａ）に示すような相関特性が得られるが、通路の詰まりや漏れの度合が大きい異常が発生すると、同図（ｂ）に示すような相関特性となる。すなわち、直線ＬＳＴ０の傾きＡが変化し、直線ＬＳＴ０が直線ＬＳＴ１に変化する。したがって、上述した手法により算出される相関パラメータＡ(k)が、判定閾値ＸＱＸＮＧより小さいときは（Ａ(k)＜ＸＱＸＮＧ）、排気還流機構または蒸発燃料処理装置が正常であると判定し、判定閾値ＸＱＸＮＧ以上であるときは（Ａ(k)≧ＸＱＸＮＧ）、排気還流機構または蒸発燃料処理装置が異常であると判定するようにした。判定閾値ＸＱＸＮＧは実験により適当な値に設定される。
【００５４】
次に学習補正係数ＫＲＥＦＱの算出手法について説明する。
図５に示した直線ＬＳＴａを表す式は、下記式（１１）のようになる。
ＫＡＦ−１＝Ａ(k)×Ｑｘ＋Ｂ(k) （１１）
これを変形すると下記式（１２）が得られる。
ＫＡＦ＝Ａ(k)×Ｑｘ＋Ｂ(k)＋１ （１２）
この式（１２）は、相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)が、重み付き最小２乗法によって算出されるため、統計処理によって求められた、空燃比影響パラメータＱｘと空燃比補正係数ＫＡＦとの相関関係を示している。したがって、空燃比影響パラメータＱｘが与えられたときに、統計的に予測される空燃比補正係数ＫＡＦＥが、式（１２）の右辺により求められる。そこで、この予測空燃比補正係数ＫＡＦＥを学習補正係数ＫＲＥＦＱとすると、学習補正係数ＫＲＥＦＱは、下記式（１２ａ）により算出される。
ＫＲＥＦＱ＝Ａ(k)×Ｑｘ(k)＋Ｂ(k)＋１ （１２ａ）
【００５５】
この学習補正係数ＫＲＥＦＱを式（１）に適用して燃料噴射時間ＴＯＵＴの算出に使用することにより、排気還流機構または蒸発燃料処理装置が劣化した場合（詰まりや漏れが発生した場合）でも空燃比補正係数ＫＡＦによる補償は不要となり、空燃比補正係数ＫＡＦは正常時と同様に「１．０」近傍の値に維持される。すなわち、空燃比フィードバック制御の制御中心が偏倚するのを防止することができる。
【００５６】
ところが式（１２ａ）により算出される学習補正係数ＫＲＥＦＱを式（１）に適用すると、下記のような制御のハンチングが発生する。
１）直線ＬＳＴの傾きが０からより大きな値に増加（相関パラメータＡ(k)の増加）
→ ２）学習補正係数ＫＲＥＦＱが１．０より増加
→ ３）相関パラメータＡ(k)の減少（０に漸近）
→ ４）学習補正係数ＫＲＥＦＱが１．０に戻る（直線ＬＳＴの傾きが０に戻る）
→ １）直線ＬＳＴの傾きが０からより大きな値に増加（相関パラメータＡ(k)の増加）
【００５７】
そこでこのハンチングを防止するために、相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)を算出するときには、空燃比補正係数ＫＡＦをそのまま用いずに、下記式（１３）により算出される修正空燃比補正係数ＫＡＦＭＯＤ(k)を用いることとした。
ＫＡＦＭＯＤ(k)＝ＫＡＦ(k)×ＫＲＥＦＱ(k-d) （１３）
式（１３）は、学習補正係数ＫＲＥＦＱの増加による吸気側での空燃比変化が、ＬＡＦセンサ１４を介して空燃比補正係数ＫＡＦに反映されるまでのむだ時間ｄを考慮したものである。
【００５８】
そして前記式（１１）に代えて下記式（１１ａ）で示すように、パラメータ（ＫＡＦＭＯＤ−１）と、空燃比影響パラメータＱｘとの相関を示す相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)を，前述した逐次型最小２乗法で求めるようにした。すなわち、図７に示すような直線ＬＳＴを定義する相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)を求めるようにした。
ＫＡＦＭＯＤ−１＝Ａ(k)×Ｑｘ＋Ｂ(k) （１１ａ）
【００５９】
この場合には、前記式（５ａ）に代えて下記式（５ｂ）を用いて同定誤差ｅｉｄ(k)が算出され、式（５ｂ）とともに式（４）及び（６）〜（８）を用いて相関パラメータベクトルθ(k)が算出される。
ｅｉｄ(k)＝（ＫＡＦＭＯＤ(k)−１）−θ(k-1)Tζ(k) （５ｂ）
【００６０】
このように先ず空燃比影響パラメータＱｘとパラメータ（ＫＡＦＭＯＤ−１）との相関特性を示す相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)を算出し、次いで下記式（１２ａ）により学習補正係数ＫＲＥＦＱを求める。
ＫＲＥＦＱ＝Ａ(k)×Ｑｘ＋Ｂ(k)＋１ （１２ａ）
【００６１】
これにより、制御のハンチングを防止しつつ精度のよい学習補正係数ＫＲＥＦＱを得ることができる。そして学習補正係数ＫＲＥＦＱを式（１）に適用することにより、空燃比の制御精度を向上させ良好な排気特性を維持することができる。
【００６２】
図８は、上述した手法により相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)を算出し、学習補正係数ＫＲＥＦＱを算出し、これを用いて燃料噴射時間ＴＯＵＴを算出する処理のフローチャートである。またこの処理では、相関パラメータＡ(k)に基づいて排気還流機構または蒸発燃料処理装置の異常判定が行われる。図８の処理は、ＴＤＣ信号パルスの発生に同期してＥＣＵ５のＣＰＵで実行される。
【００６３】
ステップＳ１１では、排気還流及び／または蒸発燃料のパージを実行しているとき「１」に設定される空燃比影響フラグＦＱＸＯＮが「１」であるか否かを判別する。フラグＦＱＸＯＮが「０」であるときは、空燃比影響パラメータＱｘ(k)を「０」とし（ステップＳ１２）、直ちにステップＳ２２に進む。
【００６４】
空燃比影響フラグＦＱＸＯＮが「１」であるときは、空燃比影響パラメータＱｘ(k)を算出する（ステップＳ１３）。
本実施形態では、排気還流及び蒸発燃料のパージがとも実行される場合を考慮して、排気還流量ＱＥＧＲ及びパージＱＰＵＲＧＥを、それぞれ空燃比に対する影響度合を示すパラメータＴＱＥＧＲ（以下「ＥＧＲ影響パラメータＴＱＥＧＲ」という）及びＴＱＰＵＲＧＥ（以下「パージ影響パラメータＴＱＰＵＲＧＥ」という）に換算し、下記式（１５）によって、これらのパラメータの和として、空燃比影響パラメータＱｘ(k)を算出する。
Ｑｘ(k)＝ＴＱＥＧＲ＋ＴＱＰＵＲＧＥ （１５）
【００６５】
ＥＧＲ影響パラメータＴＱＥＧＲ及びパージ影響パラメータＴＱＰＵＲＧＥは、前述した式（１）に適用されるＥＧＲ補正係数ＫＥＧＲ及びパージ補正係数ＫＰＵＲＧＥを用いて、それぞれ下記式（１６）及び（１７）で定義される。
ＴＱＥＧＲ＝１−ＫＥＧＲ （１６）
ＴＱＰＵＲＧＥ＝１−ＫＰＵＲＧＥ （１７）
【００６６】
式（１６）のＥＧＲ補正係数ＫＥＧＲは、下記式（１８）により算出される。
ここで、ＫＥＧＲＭＡＰはエンジン回転数ＮＥ及び吸気管内絶対圧ＰＢＡに応じて予め設定されたマップから読み出されるマップ値である。ＬＡＣＴ及びＬＣＭＤは、それぞれＥＧＲ弁２２の実弁開度及び弁開度指令値である。ＫＱＥＧＲ１は、基準大気圧ＰＡ０（＝１０１．３ｋＰａ）と吸気管内絶対圧ＰＢＡとの差圧に応じて算出される第１係数値であり、ＫＱＥＧＲ２は、検出した大気圧ＰＡと吸気管内絶対圧ＰＢＡとの差圧に応じて算出される第２係数値である。第１及び第２係数値ＫＱＥＧＲ１，ＫＱＥＧＲ２により、大気圧ＰＡによる変化の影響が補正される。
【００６８】
またパージ補正係数ＫＰＵＲＧＥは、下記式（１９）〜（２１）により算出される。
ＱＦ＝ＣＰＧ×ＱＰＵＲＧＥ （１９）
ＴＱＦ＝ＱＦ×ＫＱＴ／ＮＥ （２０）
ＫＰＵＲＧＥ＝１−ＴＱＦ／ＴＩＭ （２１）
式（１９）のＱＰＵＲＧＥは、パージ制御弁３３の開弁デューティ及び大気圧ＰＡと吸気管内絶対圧ＰＢＡの差圧に応じて算出されるパージ流量（推定流量）であり、ＣＰＧは、キャニスタ３２に貯蔵されている蒸発燃料量の推定値ＱＶＰＣＡＮＩに応じて算出されるパージ混合気中の燃料濃度ＣＰＧである。したがって、式（１９）により、吸気管２に供給される単位時間当たりの蒸発燃料量ＱＦが算出される。
【００６９】
式（２０）により算出されるＴＱＦは、蒸発燃料量ＱＦを燃料噴射弁６の燃料噴射時間に換算した燃料噴射時間換算値であり、ＫＱＴは一定値に設定される換算係数であり、ＮＥはエンジン回転数である。したがって、この換算値ＴＱＦを式（２１）に適用することにより、パージ補正係数ＫＰＵＲＧＥが得られる。式（２１）のＴＩＭは、前記式（１）の基本燃料噴射時間である。
【００７０】
なお、パージ流量ＱＰＵＲＧＥは、パージ制御弁３３の開弁デューティ及び大気圧ＰＡと吸気管内絶対圧ＰＢＡの差圧に応じて算出される流量マップ値ＱＰＧを下記式（２２）に適用して算出することが望ましい。実際のパージ流量の変化は、パージ制御弁３３の開弁デューティの変化に対して遅れることを考慮したものである。
以上のようにしてステップＳ１３で空燃比影響パラメータＱｘ(k)が算出される。
【００７１】
ステップＳ１４では、下記式（２３）により検出車速ＶＰにローパスフィルタ処理を行い、車速フィルタリング値Ｖｆｌｔ(k)を算出する。
【００７２】
続くステップＳ１５では、車速フィルタリング値の今回値Ｖｆｌｔ(k)と前回値Ｖｆｌｔ(k-1)との差の絶対値が、所定車速変化量ＸＤＶＬＭ（例えば０．８ｋｍ／ｈ）より小さいか否かを判別し、その答が否定（ＮＯ）であるときはステップＳ２２に進む。ステップＳ１５の答が肯定（ＹＥＳ）であるときは、エンジン回転数ＮＥが所定上限値ＸＮＥＨ(例えば、４５００ｒｐｍ）と所定下限値ＸＮＥＬ（例えば、１２００ｒｐｍ）の範囲内にあるか否かを判別する（ステップＳ１６）。その答が否定（ＮＯ）であるときはステップＳ２２に進み、ステップＳ１６の答が肯定（ＹＥＳ）であるときは、吸気管内絶対圧ＰＢＡが所定上限値ＸＰＢＨ（例えば、８６．７ｋＰａ（６５０ｍｍＨｇ））と所定下限値ＸＰＢＬ（例えば、５４．７ｋＰａ（４１０ｍｍＨｇ）の範囲内にあるか否かを判別する（ステップＳ１７）。その答が否定（ＮＯ）であるときはステップＳ２２に進み、肯定（ＹＥＳ）であるときは、上述した式（４）、（５ｂ）、（６）〜（８）及び（１１ａ）により、相関パラメータベクトルθ(k)（相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)）の算出を行う。
【００７３】
続くステップＳ１９では、相関パラメータＡ(k)が判定閾値ＸＱＸＮＧ以上であるか否かを判別し、Ａ(k)＜ＸＱＸＮＧであるときは、直ちにステップＳ２１に進む。Ａ(k)≧ＸＱＸＮＧであるときは、排気還流機構または蒸発燃料処理装置が異常であると判定する（ステップＳ２０）。その場合には、警告ランプの点灯により当該車両の運転者への警告を行う。
【００７４】
ステップＳ２１では、相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)が、それぞれ式（９）及び（１０）の条件を満たすように、制限処理を行う。すなわち、式（９）及び／または（１０）の条件が満たされないときは、相関パラメータＡ(k)及び／またはＢ(k)の値を式（９）及び／または（１０）の条件を満たすように修正する。
【００７５】
ステップＳ２２では、上述した式（１２ａ）により、学習補正係数ＫＲＥＦＱを算出する。
ステップＳ２３では、ＬＡＦセンサ１４の出力に応じた空燃比フィードバック制御により、空燃比補正係数ＫＡＦを算出する。すなわち空燃比補正係数ＫＡＦは、検出空燃比が目標空燃比に一致するように算出される。
ステップＳ２４では、式（１）に適用される他の補正係数Ｋ１及び補正変数Ｋ２を算出し、次いで式（１）により、燃料噴射時間ＴＯＵＴを算出する（ステップＳ２５）。
【００７６】
以上のように本実施形態によれば、排気還流機構及び蒸発燃料処理装置の作動に起因して空燃比に影響を及ぼす空燃比影響パラメータＱｘが算出され、空燃比補正係数ＫＡＦと、空燃比影響パラメータＱｘとの相関関係を定義する相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)が逐次型統計処理アルゴリズムを用いて算出される。逐次型統計処理アルゴリズムを用いることにより、その演算のための特別なＣＰＵを必要とせず、比較的小さなメモリ容量で統計処理演算により相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)を算出することができる。
【００７７】
さらに学習補正係数ＫＲＥＦＱが、相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)を用いて算出されるので、空燃比に影響を与える排気還流機構及び／または蒸発燃料処理装置の特性変化に対応した精度の良い学習補正係数ＫＲＥＦＱを、機関運転状態の広い範囲に亘って得ることできる。そして、空燃比補正係数ＫＡＦ及び学習補正係数ＫＲＥＦＱを用いて燃料噴射時間ＴＯＵＴが算出されるので、空燃比補正係数ＫＡＦの制御中心を「１．０」近傍に維持して良好な制御性を維持することができる。
【００７８】
さらに相関パラメータＡ(k)に基づいて排気還流機構及び／または蒸発燃料処理装置の異常判定が行われるので、通常のエンジン運転状態で異常判定を精度良く行うことができる。
また車速の変動が少なく、かつエンジン回転数ＮＥ及び吸気管内絶対圧ＰＢＡが所定上下限値の範囲内にある運転状態で相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)を算出するようにしたので、相関パラメータの精度を向上させ、学習補正の精度をより向上させることができる。
【００７９】
本実施形態では、ＥＣＵ５が、空燃比補正係数算出手段、空燃比影響パラメータ算出手段、相関パラメータ算出手段、学習手段、空燃比制御手段、及び異常判定手段を構成する。具体的には、図８のステップＳ２３が空燃比補正係数算出手段に相当し、ステップＳ１３が空燃比影響パラメータ算出手段に相当し、ステップＳ１８が相関パラメータ算出手段に相当し、ステップＳ２２が学習手段に相当し、ステップＳ２５が空燃比制御手段に相当し、ステップＳ１９及びＳ２０が異常判定手段に相当する。
【００８０】
（変形例）
上述した実施例では、排気還流機構及び蒸発燃料処理装置の何れか一方または両方が作動している状態（排気還流及び／または蒸発燃料のパージを実行している状態）で、ＥＧＲ影響パラメータＴＱＥＧＲ及びパージ影響パラメータＴＱＰＵＲＧＥの和として空燃比影響パラメータＱｘを算出し、相関パラメータＡ(k)及びＢ(k)を算出するようにしたが、排気還流量ＱＥＧＲまたはＥＧＲ弁の実弁開度ＬＡＣＴ若しくは弁開度指令値ＬＣＭＤを空燃比影響パラメータＱｘとして、第１の相関パラメータＡ１(k)及びＢ１(k)を求め、パージ流量ＱＰＵＲＧＥまたはパージ制御弁の開弁デューティを空燃比影響パラメータＱｘとして、第２の相関パラメータＡ２(k)及びＢ２(k)を求めるようにしてもよい。ただし、蒸発燃料処理装置の作動時は、燃料濃度ＣＰＧの影響が大きいので、ＣＰＧ×ＱＰＵＲＧＥを空燃比影響パラメータＱｘとして用いることが望ましい。さらに、このように第１と第２の相関パラメータを算出する場合は、それぞれの相関パラメータをそれに影響のある制御デバイスのみが作動しているときに算出を行うと、その算出精度をより向上させることできる。
【００８１】
そのような変形例では、学習補正係数もそれぞれに対応した２つの学習補正係数ＫＲＥＦＱ１及びＫＲＥＦＱ２を算出し、両者を式（１）に適用する。また、第１の相関パラメータＡ１(k)に基づいて排気還流機構の異常判定が行われ、第２の相関パラメータＡ２(k)に基づいて蒸発燃料処理装置の異常判定が行われる。
【００８２】
（第２の実施形態）
図９は、本発明の第２の実施形態にかかる内燃機関とその制御装置の構成を示す図である。本実施形態では、吸気管２に吸入空気量ＱＡＩＲを検出するエアフローセンサ１９が設けられている。
【００８３】
本実施形態では、基本燃料噴射時間ＴＩＭは、エアフローセンサ１９により検出される吸入空気量ＱＡＩＲに応じて、空燃比が理論空燃比となるように設定される。エアフローセンサ１９により検出される吸入空気量ＱＡＩＲは、排気還流を実行すると排気還流量ＱＥＧＲの分だけ減少し、その減少した吸入空気量ＱＡＩＲに応じて基本燃料噴射時間ＴＩＭが設定されるので、ＥＧＲ補正係数ＫＥＧＲは不要となる。
【００８４】
したがって、本実施形態では下記式（１ａ）により、燃料噴射時間ＴＯＵＴが算出される。
【００８５】
（他の実施形態）
上述した実施形態では、空燃比影響パラメータＱｘとパラメータ（ＫＡＦＭＯＤ−１）との相関特性を直線で近似したが、直線でなく２次曲線で近似することも可能である。その場合には、下記式（２４）により相関特性を近似することとする。
ＫＡＦＭＯＤ−１＝Ａ(k)Ｑｘ2＋Ｂ(k)Ｑｘ＋Ｃ(k) （２４）
【００８６】
ここで近似曲線の傾きＦは下記式（２５）で与えられる。
Ｆ＝２Ａ(k)Ｑｘ＋Ｂ(k) （２５）
２次曲線で近似した場合も、排気還流通路またはパージ通路の異常時には、曲線の傾きの増大する。したがって、空燃比影響パラメータＱｘが平均的な値ＱｘＭであるときの傾きＦ（＝２Ａ(k)ＱｘＭ＋Ｂ(k)）が所定閾値以上のとき、排気還流通路またはパージ通路が異常と判定することができる。
【００８７】
また、上述した図８のステップＳ１５では、車速ＶＰのフィルタリング値Ｖｆｌｔの変化量が所定車速変化量ＸＤＶＬＭより小さいか否かを判別するようにしたが、これに代えて、エンジン回転数ＮＥのローパスフィルタリング値の変化量が所定変化量より小さいか否か、及び／または吸気管内絶対圧ＰＢＡのローパスフィルタリング値の変化量が所定変化量より小さいか否かを判別するようにしてもよい。
【００８８】
その場合には、エンジン回転数ＮＥのローパスフィルタリング値の変化量が所定変化量より小さいとき、吸気管内絶対圧ＰＢＡのローパスフィルタリング値の変化量が所定変化量より小さいとき、あるいはエンジン回転数ＮＥのローパスフィルタリング値の変化量が所定変化量より小さく、かつ吸気管内絶対圧ＰＢＡのローパスフィルタリング値の変化量が所定変化量より小さいとき、ステップＳ１５からステップＳ１６に進む。
【００８９】
【発明の効果】
以上詳述したように請求項１に記載の発明によれば、空燃比に影響を及ぼす制御デバイスの作動に起因して空燃比に影響を及ぼす空燃比影響パラメータが算出され、検出空燃比に応じて設定される空燃比補正係数と、前記空燃比影響パラメータとの相関関係を定義する相関パラメータが、逐次型統計処理アルゴリズムを用いて算出され、該相関パラメータを用いて前記制御デバイスの特性変化に対する空燃比補正係数の変化を補償するための学習補正係数が算出される。したがって、空燃比に影響を与える制御デバイスの特性変化に対応した精度の良い学習補正係数を、機関運転状態の広い範囲に亘って得ることできる。そして、前記空燃比補正係数及び学習補正係数を用いて空燃比が制御され、良好な制御性を維持することができる。また逐次型統計処理アルゴリズムを用いることにより、特別な演算装置（ＣＰＵ）を必要とせず、比較的小さなメモリ容量で統計処理演算を実行することができる。
請求項２に記載の発明によれば、請求項１に記載の発明と同様の効果を奏する。また、空燃比補正係数とその中心値との偏差量は、ゼロを中心として変動するので、逐次型統計処理アルゴリズムを用いた場合により精度の高い相関パラメータを得ることができる。
【００９０】
請求項３に記載の発明によれば、前記相関パラメータに基づいて前記デバイスの異常が判定されるので、空燃比に影響を与える制御デバイスの異常判定を、通常の機関運転状態で精度良く行うことができる。
請求項４に記載の発明によれば、前記機関が所定運転状態にあるとき、相関パラメータの算出が行われるので、相関パラメータの精度を向上させ、学習補正の精度をより向上させることができる。
【００９１】
請求項５に記載の発明によれば、空燃比補正係数を前記学習補正係数により修正することにより修正空燃比補正係数が算出され、前記空燃比補正係数に代えて、前記修正空燃比補正係数を用いて前記相関パラメータが算出される。空燃比補正係数をそのまま用いると、学習補正係数による学習制御がハンチング状態となるおそれがあるが、修正空燃比補正係数を用いることによりそのような不具合を回避することができる。
【００９２】
請求項６に記載の発明によれば、空燃比補正係数に代えて、該空燃比補正係数とその中心値との偏差量を用いて、空燃比影響パラメータとの相関関係を定義する相関パラメータが算出される。偏差量は、ゼロを中心として変動するので、逐次型統計処理アルゴリズムを用いた場合により精度の高い相関パラメータを得ることができる。
【００９３】
請求項７に記載の発明によれば、相関パラメータの値を所定範囲内に制限しつつ、逐次型統計アルゴリズムにより、相関パラメータが算出されるので、安定した相関パラメータの算出を行うことができる。
【００９４】
請求項８に記載の発明によれば、空燃比に影響を及ぼす制御デバイスの作動に起因して空燃比に影響を及ぼす空燃比影響パラメータが算出され、検出空燃比に応じて設定される空燃比補正係数と、前記空燃比影響パラメータとの、関数近似された相関関係を定義する相関パラメータが、逐次型統計処理アルゴリズムを用いて算出され、前記関数の傾きに対応する相関パラメータに基づいて、前記制御デバイスの異常が判定される。その結果、空燃比に影響を与える制御デバイスの異常判定を、通常の機関運転状態で精度良く行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態にかかる内燃機関及びその制御装置の構成を示す図である。
【図２】空燃比補正係数（ＫＡＦ）と排気還流量（ＱＥＧＲ）またはパージ流量（ＱＰＵＲＧＥ）との関係（正常時）を示す図である。
【図３】空燃比補正係数（ＫＡＦ）と排気還流量（ＱＥＧＲ）またはパージ流量（ＱＰＵＲＧＥ）との関係（異常時）を示す図である。
【図４】空燃比補正係数（ＫＡＦ）と空燃比影響パラメータ（Ｑｘ）との関係を示す図である。
【図５】空燃比補正係数に応じたパラメータ（ＫＡＦ−１）と空燃比影響パラメータ（Ｑｘ）との関係を示す図である。
【図６】空燃比補正係数に応じたパラメータ（ＫＡＦ−１）と空燃比影響パラメータ（Ｑｘ）との関係（正常時と異常時）を対比して示す図である。
【図７】修正空燃比補正係数に応じたパラメータ（ＫＡＦＭＯＤ−１）と空燃比影響パラメータ（Ｑｘ）との関係を示す図である。
【図８】燃料噴射時間（ＴＯＵＴ）を算出する処理のフローチャートである。
【図９】本発明の第２の実施形態にかかる内燃機関及びその制御装置の構成を示す図である。
【符号の説明】
１ 内燃機関
２ 吸気管
５ 電子制御ユニット（空燃比補正係数算出手段、空燃比影響パラメータ算出手段、相関パラメータ算出手段、学習手段、空燃比制御手段、異常判定手段）
６ 燃料噴射弁
２１ 排気還流通路
２２ 排気還流弁
２３ リフトセンサ
３１ パージ通路
３２ キャニスタ
３３ パージ制御弁
Claims (8)
- 内燃機関の排気系に設けられた空燃比センサと、該空燃比センサにより検出される空燃比が目標空燃比に一致するように前記機関に供給する燃料量を補正する空燃比補正係数を算出する空燃比補正係数算出手段と、空燃比に影響を及ぼす少なくとも１つの制御デバイスとを備える内燃機関の制御装置において、
前記制御デバイスの作動に起因して空燃比に影響を及ぼす空燃比影響パラメータを算出する空燃比影響パラメータ算出手段と、
前記空燃比補正係数と、前記空燃比影響パラメータとの相関関係を定義する相関パラメータを逐次型統計処理アルゴリズムを用いて算出する相関パラメータ算出手段と、
前記相関パラメータを用いて前記制御デバイスの特性変化に対する前記空燃比補正係数の変化を補償するための学習補正係数を算出する学習手段と、
前記空燃比補正係数及び学習補正係数を用いて前記空燃比を制御する空燃比制御手段とを備えることを特徴とする内燃機関の制御装置。 - 内燃機関の排気系に設けられた空燃比センサと、該空燃比センサにより検出される空燃比が目標空燃比に一致するように前記機関に供給する燃料量を補正する空燃比補正係数を算出する空燃比補正係数算出手段と、空燃比に影響を及ぼす少なくとも１つの制御デバイスとを備える内燃機関の制御装置において、
前記制御デバイスの作動に起因して空燃比に影響を及ぼす空燃比影響パラメータを算出する空燃比影響パラメータ算出手段と、
前記空燃比補正係数と、前記空燃比影響パラメータとの相関関係を定義する相関パラメータを逐次型統計処理アルゴリズムを用いて算出する相関パラメータ算出手段と、
前記相関パラメータを用いて前記制御デバイスの特性変化に関わる学習補正係数を算出する学習手段と、
前記空燃比補正係数及び学習補正係数を用いて前記空燃比を制御する空燃比制御手段とを備え、
前記相関パラメータ算出手段は、前記空燃比補正係数に代えて、該空燃比補正係数とその中心値との偏差量を用いて、前記空燃比影響パラメータとの相関関係を定義する相関パラメータを算出することを特徴とする内燃機関の制御装置。 - 前記相関パラメータに基づいて前記制御デバイスの異常を判定する異常判定手段を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の内燃機関の制御装置。
- 前記相関パラメータ算出手段は、前記機関が所定運転状態にあるとき、前記相関パラメータの算出を行うことを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の内燃機関の制御装置。
- 前記相関パラメータ算出手段は、前記空燃比補正係数を前記学習補正係数により修正することにより修正空燃比補正係数を算出し、前記空燃比補正係数に代えて、前記修正空燃比補正係数を用いて前記相関パラメータを算出することを特徴とする請求項１、３、または４の何れか１項に記載の内燃機関の制御装置。
- 前記相関パラメータ算出手段は、前記空燃比補正係数に代えて、該空燃比補正係数とその中心値との偏差量を用いて、前記空燃比影響パラメータとの相関関係を定義する相関パラメータを算出することを特徴とする請求項１、３、または４の何れか１項に記載の内燃機関の制御装置。
- 前記相関パラメータ算出手段は、前記相関パラメータの値を所定範囲内に制限しつつ、前記逐次型統計アルゴリズムを用いることを特徴とする請求項１から６の何れか１項に記載の内燃機関の制御装置。
- 内燃機関の排気系に設けられた空燃比センサと、該空燃比センサにより検出される空燃比が目標空燃比に一致するように前記機関に供給する燃料量を補正する空燃比補正係数を算出する空燃比補正係数算出手段と、空燃比に影響を及ぼす少なくとも１つの制御デバイスとを備える内燃機関の制御装置において、
前記制御デバイスの作動に起因して空燃比に影響を及ぼす空燃比影響パラメータを算出する空燃比影響パラメータ算出手段と、
関数近似された、前記空燃比補正係数と、前記空燃比影響パラメータとの相関関係を定義する相関パラメータを逐次型統計処理アルゴリズムを用いて算出する相関パラメータ算出手段と、
前記関数の傾きに対応する前記相関パラメータに基づいて前記制御デバイスの異常を判定する異常判定手段とを備えることを特徴とする内燃機関の制御装置。
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