JP4049727B2 - 内燃機関の制御装置 - Google Patents

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Description

本発明は、内燃機関の制御装置に係り、特に、自動車用内燃機関における検出空燃比と目標空燃比との空燃比偏差を急速に学習する空燃比学習制御手段を備えた内燃機関の制御装置に関する。
内燃機関の構成部品は、通常、インジェクタ、エアフローセンサ、圧力センサ、水温センサ、Oセンサなどの多数の部品から構成されている。それぞれの部品には公差があるため、該部品を内燃機関に組み込んだ場合には、前記部品の交差が、各内燃機関の空燃比偏差の一要因となっている。
この空燃比偏差を吸収する手段としては、空燃比フィードバック制御や空燃比学習制御が一般に行われており、周知の事項となっている。この内、空燃比学習は、部品ばらつき、運転ばらつき、環境変化や経時劣化による空燃比ずれ等に基づく空燃比偏差を学習するものであり、該空燃比学習を実施することによって、目標空燃比への収束を早めることができるものである。前記内燃機関の空燃比偏差の要因の中でも、運転ばらつきや環境変化は、一時的であり、経時劣化は進行が遅いので問題にはならないが、部品ばらつきは内燃機関の恒久的な空燃比ずれの要因となるものであるから、この要因は出きるだけ早く空燃比学習を完了させて排除してやる必要がある。
しかし、空燃比学習の精度の向上を図るために、空燃比学習マップを多数の領域に細分化し過ぎると、各領域で均等な学習がされにくくなり、かつ未学習領域が増加するので学習マップの凹凸が激しくなり、これが空燃比ずれの原因になるという問題もある。
従来の空燃比学習制御としては、所定の運転時における学習マップの当該領域で学習させた学習値と、当該学習領域と未学習領域のマップ領域における位置情報と、から学習値の反映比率を求めると共に、該反映比率を用いて未学習領域の空燃比を更新する空燃比学習方法が知られている(特許文献1参照)。この空燃比学習方法によれば、登降坂時など学習できる領域が限定されるような場合でも、どこかの領域で学習できれば、未学習領域も更新できることから、安定した空燃比学習成果を得ることができる。
特開平8−284716公報
前記空燃比学習方法は、未学習領域に対する学習値の反映比率を学習領域との位置関係から決めて学習させているが、内燃機関の部品の製造ばらつきにより、常に一定の空燃比偏差を伴うような場合には、未学習領域に反映する学習値が必ずしも適切にならないと云う問題がある。
具体的には、インジェクタノズルの穴径や穴の総面積が標準値より+5%大きいインジェクタを搭載した内燃機関においては、常に+5%の余剰燃料が供給され、空燃比は14.7から14.0となる。このような場合に、既学習領域との位置関係が離れており、未学習領域への反映比率が0.125のように小さいと、既学習値が−5%となるのに対し未学習領域は−0.625%となり、残り−4.375%分は学習されないことになる。また、この反映比率を1.0付近まで大きくしてしまうと、前記空燃比学習方法である位置情報による反映率は無意味となる。
そして、プレッシャレギュレータ調圧ばらつきなど複数のばらつき要因が重なって、更に空燃比ずれが大きい場合には、未学習領域と学習領域との絶対値も大きいので、空燃比学習が完了するのに時間が掛かってしまう。また、学習マップの区分が少ないと、同じ学習領域で学習しやすくなり学習値が変化しにくいことになるので、未学習領域も更新されにくいと云う問題がある。
図4は、排気ガス計測時における空燃比ずれと一酸化炭素CO排出量との関係を示したものである。これは、同一車両、同じ運転者において、燃料系部品のばらつきを変更し、かつ空燃比学習制御が未学習の状態で測定した時の一例を示したものである。該結果からCO排出量は、内燃機関の機差ばらつきに比例して悪化する事が判る。
具体的には、図中B点は、燃料系部品ばらつき無し、つまり空燃比ずれが0%時のCO排出値を示しており、CO=約0.09(g/km)である。これに対して、図4中のA点は、燃料系部品のばらつきにより、空燃比ずれがリッチ側に15%シフトすると、CO=約0.30(g/km)に増加し、空燃比ずれ0%に対して約3.3倍に悪化することを示している。つまり、機差ばらつきによる空燃比ずれを低減すれば、CO排出量、強いては、排気ガスの排出量を低減し、かつ安定化することができるとの知見を得ることができる。
本発明は、前記課題を解決すべくなされたものであって、その目的とするところは、前記機差ばらつきによる空燃比ずれを低減すれば、CO排出量、強いては、排気ガスの排出量を低減し、かつ安定化することができるとの知見を踏まえ、自動車用内燃機関における検出空燃比と目標空燃比との空燃比偏差を急速に学習する空燃比学習制御ができる手段、つまり、一回の空燃比学習によって、未学習領域の空燃比学習値に対しても、適切な学習値に更新できる空燃比学習制御手段を備えた内燃機関の制御装置を提供することにある。
前記目的を達成するべく、本発明の内燃機関の制御装置は、基本的には、検出した空燃比に基づき燃料の噴射量を調整して空燃比のフィードバック制御をする手段と、空燃比を学習制御する手段と、内燃機関の運転状態に基づき複数領域に区分された空燃比学習マップと、を備えた内燃機関の制御装置であって、前記空燃比学習制御手段は、前記内燃機関の運転状態が所定の運転状態にある時、前記空燃比フィードバック制御手段のフィードバック制御値と前記所定の運転状態の領域の前記空燃比学習マップの空燃比学習値とを加算した空燃比ずれ補正値を算出し、該空燃比ずれ補正値に基づいて算出した空燃比学習マップ修正値と、前記空燃比学習マップの他の各領域に格納されている空燃比学習値を前記空燃比学習マップ修正値に更新することを特徴としている。
そして、本発明の内燃機関の制御装置の具体的な態様は、前記空燃比学習マップ修正値は、前記空燃比ずれ補正値をパラメータとして予め設定したデータから算出、もしくは、該データから算出した空燃比補正係数と空燃比ずれ補正値を乗算して算出することを特徴としている。
また、本発明の内燃機関の制御装置の他の具体的な態様は、前記空燃比学習マップの各領域に格納されている学習値と前記空燃比マップ修正値の大小比較を前記他の各領域毎に行ない、その比較結果に基づいて空燃比学習マップの学習値の更新可否を前記他の各領域毎に判定し、更新可能と判定した領域の学習値を前記空燃比学習マップ修正値に更新することを特徴とし、前記空燃比学習マップの学習値を更新可能とするのは、前記空燃比学習マップ修正値がゼロより大きくて空燃比学習マップの学習値が前記空燃比マップ修正値よりも小さい場合、もしくは、前記空燃比マップ修正値がゼロより小さくて空燃比学習マップの学習値が前記空燃比マップ修正値よりも大きい場合に更新可能とすることを特徴としている。
更に、本発明の内燃機関の制御装置の更に他の具体的な態様は、前記所定の運転状態とは、車速が所定車速範囲内、内燃機関水温が所定温度以上又は暖機後、非燃料カット状態、及び、空燃比学習マップ内の所定領域の運転状態であることを特徴としている。
更にまた、本発明の内燃機関の制御装置の更に他の具体的な態様は、前記空燃比学習マップの学習値を前記空燃比学習マップ修正値に更新するタイミングを、前記内燃機関の運転状態が所定の運転状態となってから所定時間経過したときであることを特徴とし、前記空燃比学習マップの学習値を前記空燃比学習マップ修正値に更新するのは、空燃比ずれ補正値が所定範囲外にあるときに実行することを特徴としている。
更にまた、本発明の内燃機関の制御装置の更に他の具体的な態様は、前記空燃比学習マップ修正値に更新可能な空燃比学習マップの領域は、前記所定の運転状態にあるときの前記空燃比学習マップの当該領域以外とすることを特徴とし、前記空燃比学習マップの学習値を前記空燃比学習マップ修正値に更新後に、前記所定の運転状態が成立から不成立に変化したときは、所定の運転状態が成立中にあった空燃比学習マップの当該領域の学習値を前記空燃比ずれ補正値に更新することを特徴とし、前記空燃比学習マップの学習値を前記空燃比学習マップ修正値に更新する回数は、前記空燃比学習マップの学習値がリセット後一回とすることを特徴としている。
以上の説明から理解できるように、本発明の内燃機関の制御装置は、空燃比学習が不充分であったり、空燃比学習マップに未学習領域が多数存在するような空燃比学習マップの状態であっても、一回の空燃比学習で、適切な空燃比学習マップに更新できるので、部品ばらつき等に基づく空燃比偏差の大きい内燃機関であっても、燃費の改善を行うことができると共に、排気ガス浄化に役立つものである。
以下、本発明の内燃機関の制御装置の一実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。
図1は、本実施形態の内燃機関の制御装置の空燃比学習制御手段が適用されている内燃機関の制御システムの全体構成を示したものである。
内燃機関100は、各気筒(シリンダ)1の燃焼室2にピストン3、吸気弁11、排気弁15、及び、点火プラグ13を有し、ピストン3はコネクティングロッド4によってクランク軸(図示省略)に連結されている。内燃機関100の吸気系の吸気管5には、吸入空気量を検出するエアクリーナ8と一体のエアフローセンサ8a、吸気管内圧力を検出する圧力センサ9、吸入空気量を制御するスロットル弁10、スロットル弁10の開度を検出するスロットル開度センサ21、スロットル弁10をバイパスするバイパス管7を介して吸入空気量を調節するISCバルブ14、吸入空気の温度を検出する吸気温度センサ16、燃料を噴射する燃料噴射弁12が接続され、内燃機関の排気系の排気管6には、三元触媒コンバータ17、Oセンサ(または空燃比センサ)25が接続されている。
また、内燃機関100には、気筒1の冷却水の温度を検出する水温センサ22、ノッキングを検出するノックセンサ23、クランク角度を検出するクランク角センサ24、カム角度を検出するカム角センサ26が設置されている。
エアクリーナ8から吸引された吸入空気は、吸気管5内で燃料噴射弁12から噴射される燃料と混合されて混合気として吸気弁11を通過して燃焼室2に吸入され、点火コイル19で発生された高電圧によって点火プラグ13の火花スパークにより点火されて燃焼する。燃焼された混合気は、排気ガスとなって内燃機関100の排気弁15が開いた時に燃焼室2から排出される。
排気弁15から排出された排気ガスは、三元触媒コンバータ17を通過して浄化され大気へ排出される。また、自動車の速度を検出する車速センサ29も搭載されている。前記記載した各種のセンサからのセンサ出力信号は、制御装置(以下、ECU)30に入力される。燃料は、燃料タンクから燃料ポンプで圧送され燃圧レギュレータにて所定の圧力に保持され(いずれも図示省略)、燃料噴射弁12から燃焼室2に噴射供給される。
図2は、ECU30の内部構成を示したものである。ECU30には、内燃機関100や車両の変速機(図示省略)の制御プログラムと制御に必要なデータ等が書き込まれたROM32と、入力信号の値や演算結果等を記憶するワークメモリ等として使用されるRAM33と、入力回路35、該入力回路35を介してA/D変換された入力信号、後述する駆動回路や出力回路へ信号を出力する入出力ポート34と、を有している。
CPU31は、ROM32に記憶されたプログラムやデータに基づいて前記入力信号を入出力ポート34より読み込む。さらに、演算処理の結果、出力指令信号を、入出力ポート34を介して点火出力回路36、燃料噴射弁駆動回路37、ISCバルブ駆動回路38へ与える。また、図示しないが、前記各種のセンサや出力回路の故障を判定し、異常と判定された場合には、警告灯を点灯させる制御も行う。
本実施形態の内燃機関は、燃焼後の排気ガスを、三元触媒コンバータ17の上流部で空燃比センサ25で検出し、該空燃比センサ25は排気ガスの酸素濃度に応じた信号を出力するようになっており、制御装置(ECU)30は、空燃比センサ25によって検出した排気ガス中の酸素濃度に基づいて、目標空燃比となるように燃料噴射量をフィードバックして制御する空燃比フィードバック制御手段を備えると共に、経時劣化や内燃機関の機差ばらつき(部品ばらつき)があっても目標空燃比への収束性を早めるような空燃比学習制御が行える空燃比学習制御手段を備えている。
しかし、空燃比学習制御を行うには、空燃比フィードバック制御中における特定の条件下で運転する必要があり、更に、図7に示すように、A1からA25の領域に細分化された空燃比学習マップ全域を均等に学習する必要がある。このため、十分な空燃比学習を得るためには、ある程度の時間が必要である。
本実施形態の内燃機関の制御装置は、機差ばらつきによる空燃比ずれの補償分を、空燃比学習マップの広域へ急速に反映させるべく制御を行うものである。
図3は、本実施形態の制御装置の空燃比フィードバック制御手段40と空燃比学習制御手段50と、図2のRAM33のバックアップ領域に割付けている空燃比学習値格納マップ60と、の制御ブロック図を示したものである。
図3において、空燃比フィードバック制御手段40は、Oセンサの活性後の内燃機関の出力に基づき運転状態に応じて算出された燃料噴射量をベースに空燃比フィードバック制御によりPI補正を行ってフィードバック制御量FFBを決定して、燃料噴射量を理論空燃比近傍となるように調整するものである。また、空燃比学習値格納マップ60は、空燃比学習値を格納して置く部所であり、運転状態を内燃機関の回転数と吸入管圧力に基づいて25の領域に分割した空燃比学習マップの当該領域(例えば、図7のA7領域)に格納するものである。
空燃比学習制御手段50は、所定運転領域空燃比学習制御手段51、空燃比ずれ補正値算出手段52、空燃比学習マップ補正係数算出手段53、空燃比学習マップ修正値算出手段54、空燃比学習マップ更新判定手段55、及び、空燃比学習マップ更新手段56を備えている。
所定運転領域の空燃比学習制御手段51は、空燃比フィードバック制御中で、かつ所定の運転条件の成立時に、図7に示した空燃比学習マップ60内の該当する領域を、リッチまたはリーン側に学習値FLRNを更新するものである。
空燃比ずれ補正値算出手段52は、フィードバック制御量平均値FFBと空燃比学習値格納マップ60の学習値FLRNを基に、次の式(1)から理論空燃比に対する空燃比ずれFLDMDを算出するものである。
[数1]
FLDMD= FFB + FLRN ………(1)
空燃比学習マップ補正係数算出手段53は、検出した空燃比ずれFLDMDに基づき図5に示すようなデータから空燃比学習マップ修正値を算出するための補正係数FLKを求める。
空燃比学習マップ修正値算出手段54は、次の(2)式から空燃比学習マップ修正値FLRNINIを算出するものである。
[数2]
FLRNINI=FLDMD × FLK ………(2)
また、図6は、前記の補正係数FLKや(2)式を使わずに、空燃比ずれFLDMDから直接に空燃比学習マップ修正値FLRNINIを算出する例である。図中破線で示したAは、空燃比ずれFLDMDと空燃比学習マップ修正値FLRNINIを等しくした例、図中実線で示したBは、Aを変形した例である。なお、データ設定値は、図5や図6の記載値に限定されるものではない。
空燃比学習マップ更新判定手段55は、図7の空燃比学習マップの各領域(A1からA25)に格納されている学習値FLRNを空燃比学習マップ修正値FLRNINIに書き換えるか否かを判定するものである。この判定は、例えば、現在の運転領域がA7領域であった場合は、A7領域を除く空燃比学習マップA1からA25領域について判定する。書き換えの判定条件としては、空燃比学習マップ修正値FLRNINIと各領域の学習値FLRNを比較し、その大小関係で判断する。
空燃比学習マップ更新手段56は、学習値の書き換えを行うものである。例えば、機差ばらつきにより空燃比がリッチ側にずれて空燃比ずれFLDMDが−11%、空燃比学習マップ修正値FLRNINIが−8%、A4領域の学習値FLRNが−3%の場合は、空燃比学習マップ修正値FLRNINIに対しFLRNが大きいので学習値を−8%に書き換える。すなわち、空燃比学習マップの学習値FLRNを更新可能とするのは、空燃比マップ修正値FLRNINIがゼロより小さくて空燃比学習マップの学習値FLRNが空燃比マップ修正値よりも大きい場合に更新可能とすることである。また、空燃比学習マップ修正値FLRNINIがゼロより大きくて空燃比学習マップの学習値FLRNが空燃比マップ修正値FLRNINIよりも小さい場合にも、更新可能である。
一方、A9領域の学習値FLRNが−10%の場合では、空燃比学習マップ修正値FLRNINIよりも空燃比ずれFLDMDに近いので、学習値を更新する必要がないため書き換えは行わない。すなわち、前記空燃比学習マップの学習値FLRNを空燃比学習マップ修正値FLRNINIに更新するのは、空燃比ずれFLDMD(空燃比ずれ補正値)が所定範囲外にあるときに実行するものである。このような判定を運転状態に該当する領域以外(例えば図7のA7領域以外)の全領域で実施することで、空燃比学習マップを更新する。
なお、運転領域に該当する領域(例えば図7のA7領域)は、この書き換えを実施させない。それは通常の空燃比学習制御にて適時更新中であること、逆に書き換えを実行すると、その直後に学習値が急変して一時的な空燃比ずれが発生するためである。
図8は、本実施形態の内燃機関の制御装置の空燃比学習マップの学習値を一回で全面書き換えを行う広域学習制御のタイミング図を示したものである。広域学習運転条件とは、空燃比学習マップ全領域の更新を行うため条件で、車速、内燃機関回転数、吸入管圧力、内燃機関水温などの運転状態と空燃比フィードバック制御中かキャニスタパージ制御が停止中か等の条件を総じた条件である。
広域学習条件は、空燃比学習マップの書き換えタイミングを示すもので、広域学習運転条件成立中の経過時間で判定する。図8において、経過時間t1は、広域学習運転条件成立後の経過時間、経過時間t2は、広域学習成立後の経過時間であり、それぞれ所定時間データKt1、Kt2で制限する。Kt1は空燃比フィードバック制御FFBが目標の理論空燃比に到達するまでに必要な時間、Kt2は空燃比学習値FLRNが安定するまでの時間である。経験フラグは、空燃比学習マップ全域の学習が完了したかどうかの情報で、未完了なら0、完了なら1をセットする。学習マップ非当該領域とは、広域学習運転条件成立中の学習マップ位置を、図7のA7領域(当該領域)とした場合におけるA7領域以外の全領域のことである。そして広域学習条件が成立した直後に、非当該領域の学習値を空燃比学習マップ修正値KFLRNINIに書き換えることで、非当該領域(A7領域以外)の学習が完了する。便宜上、書き換え前を未反映、書き換え後を反映で表現している。
そして、経過時間t2が所定時間Kt2に到達した時点で当該領域(図7のA7領域)の学習が完了する。これによって空燃比学習マップ全領域が学習完了するので、経験フラグを1にセットする。
図9は、図8の制御タイミング図に対して経過時間t2が所定時間Kt2の到達前に広域学習運転条件が不成立になった場合の制御タイミング図である。
空燃比ずれを正確に検出するためには、内燃機関の運転状態が最も安定している状態が良く、一定速度での長時間走行中が最適である。広域学習運転条件は、最適な状態で正確な空燃比学習を行えるように比較的一定速で走行している状態を設定するが、実際の走行では信号や交差点などの交通事情があるために一定速度で長時間走行できる機会は少なく、経過時間t2が所定時間データKt2まで持続できる可能性は低い。そこで広域学習条件が成立後であれば、所定時間Kt2到達前に広域学習運転条件が不成立になっても経験フラグを1にセットする事を可能とする。これは広域学習条件成立時に非当該領域の空燃比学習マップが更新されていること、当該領域(図7のA7領域)の学習値は当該領域で検出した空燃比ずれFLDMDと一致するまで学習していく予定だったので、当該領域の学習値に空燃比ずれFLDMDを書き込んでも問題はない。これにより所定時間Kt2到達前であっても空燃比学習マップ全領域の学習を完了する事が可能となる。なお、広域学習条件が成立する前に広域学習運転条件が不成立となった場合は、非当該領域の空燃比学習マップが未更新なので経験フラグは1にセットしない。
図10は、図8の実測した空燃比学習マップ更新時のタイミング図を示している。この図10は、空燃比学習マップが全域未学習のときに空燃比が15%リッチ側にずれた場合である。広域学習運転条件は、吸気管圧力や車速VSPなどの入力信号情報から一定速と判定した時点で成立となる。このとき空燃比学習マップにおける当該領域は図7のA7領域にあたる。
空燃比フィードバック制御量FFBは、理論空燃比に対する空燃比リッチずれを吸収すべく−15%に向かって更新していく。広域学習運転状態が成立後t0秒経過するまでは、空燃比フィードバック制御量が過渡的に変化し、かつ空燃比学習値FLRNが未更新であることから、空燃比ずれFLDMDが収束していない。このt0秒以内に広域学習条件を成立させるような所定時間データKt1を設定すると誤学習になるので、所定時間Kt1はt0よりも長い時間の設定が必要である。またt0秒後からはA7領域の空燃比学習値FLRNが通常の空燃比学習制御によりマイナス方向(目標−15%)に向かって学習を開始する。広域学習運転条件成立からKt1秒経過後に広域学習条件が成立となった時、非当該領域(A7領域以外)の学習値FLRNは、空燃比フィードバック制御量FFBの平均値(−15%)と図5のデータ設定値(0.7)から前述の(1)式で算出された空燃比学習マップ修正値FLRNINI(−10.5%)に更新される。一方の当該領域における学習値FLRNは−7%に更新されている。そして広域学習条件成立後の経過時間t2が所定時間Kt2へ到達する前に当該領域(A7領域)の学習値FLRNは−15%に到達している。したがって所定時間Kt2に到達した時点では、空燃比学習マップ全域の学習が完了しているので、広域学習条件を不成立とする。よって、この後に運転状態が変化して当該学習領域がA7以外に移行しても、目標の−15%に対して−10.5%にオフセットした状態から制御できる。この効果を図4の排気ガスCO排出量に換算すると、15%リッチシフト点でのCO排出量が0.30(g/km)に対し、−10.5%オフセットした4.5%のCO排出量0.13(g/km)となり、約57%の低減となる。
図11と図12は、本実施形態の制御フロ−チャートを示したものであり、図12は図11の制御フローチャートの後半制御部分である。本実施形態の制御装置の広域学習制御は、通常の空燃比学習制御における初期学習として位置付けており、この広域学習制御プログラムは、80ms周期で実行する。
ステップ101では、空燃比学習制御の基本である空燃比フィードバック制御を実施中であるか否かを判断し、未実施なら終了し、実施中なら次ステップ102へ進む。ステップ102では、広域学習制御の前提である通常の空燃比学習制御が実施中であるか否かを判断し、未実施なら終了し、実施中なら次ステップ103へ進む。通常の空燃比学習制御が実施中であれば、ステップ103にて運転状態に応じた空燃比学習マップの当該領域(例えば図7のA7領域のみ)の学習値を更新する。
ステップ104では、広域学習制御が終了したか否かを判定する。具体的には前述した経験フラグが1か0かで判定する。広域学習制御は、前述したように空燃比学習制御の初期学習であり、かつ機差ばらつきによる空燃比ずれを学習する事が目的なので、1回実施できれば良いことから経験フラグが0の時に実施して次ステップ105へ進み、経験フラグが1であれば広域学習制御は実行しない。
ステップ105では、広域学習制御が実行予定か実行中であるので、前述の経過時間t2が所定時間データKt2まで継続したかを判断し、継続した場合は本処理を終了し、次ステップに進む。ステップ106では経験フラグを1にセットするかを判断するため経過時間t2が所定時間データKt2に到達した瞬間かを判断する。到達した瞬間であれば、ステップ120へ分岐して経験フラグを1にセットし、未到達であればステップ107へ進む。
このステップ107では、前述の広域学習制御運転状態の成立状態を判定する。この広域学習制御運転状態は、図8と図9で説明したように、広域学習制御条件が成立前か成立後かで処理が異なり、不成立の場合はステップ118へ進み、成立の場合はステップ108に進む。広域学習制御運転状態が成立した場合はステップ108にて成立後の経過時間t1を判定し、所定時間Kt1経過後ならステップ109にて経過時間t2のカウントアップを行い、経過前なら次ステップに進む。
ステップ110では、経過時間t1が所定時間データKt1に到達した瞬間かを判断する。到達していない場合はステップ111にて経過時間t1のカウントアップを行い、到達した瞬間であれば、空燃比学習マップの非当該領域の書き換え処理を行うために次ステップ112へ進む。ステップ112は、図3の空燃比ずれ補正値算出手段54と空燃比学習マップ補正係数算出手段55と空燃比学習マップ修正係数算出手段56の処理を行い、当該領域(図7のA7領域)における空燃比ずれFLDMD、補正係数FLK、空燃比学習マップ修正値FLRNINIを算出する。
そして、ステップ113とステップ114では、図3の空燃比学習マップ更新判定手段57の処理を行う。ステップ113で空燃比学習マップの非当該領域(A7領域以外)を1領域づつ順に選択し、ステップ114で空燃比学習マップに格納されている学習値FLRNと空燃比学習マップ修正値FLRNINIを比較し、学習値FLRNの書き換え可否を判断する。書き換え可能であれば、ステップ115にて図3の空燃比学習マップ更新処理を行って空燃比学習マップ修正値FLRNINIに書き換える。一方、書き換え不要であればステップ115をジャンプする。そしてステップ116では、空燃比学習マップの非当該領域全てにおいて学習マップ書き換え処理を完了したかを判定する。ここで未完了であればステップ113に戻り、完了するまでループ処理する。完了すればステップ117にて非当該領域の学習マップ更新完了となる。この時点ではまだ当該領域の学習が完了していないので、経験フラグを1にセットしない。
ここで、ステップ107にて広域学習運転条件が不成立となった場合はステップ118に分岐する。ステップ118では、ステップ117の非当該領域の学習マップ更新完了有無を判定する。もし未完了であれば、広域学習制御を最初からやり直すが、完了していれば図9で説明したように経過時間t2が所定時間データKt2に到達前に運転状態が不成立になった場合と判定し、経験フラグを1にセットする処理に移行する。ステップ119では、空燃比学習マップの当該領域の学習値FLRNを空燃比ずれFLDMDに書き換える。その後ステップ120にて経験フラグを1にセットする。そしてステップ121にて広域学習制御を全処理が終了する。
本発明の一実施形態の内燃機関の制御装置の内燃機関システムの全体構成図。 図1の内燃機関の制御装置(ECU)の内部構成図。 図1の内燃機関の制御装置の制御ブロック図。 内燃機関の空燃比偏差とCO排出量の関係図。 内燃機関の制御装置の空燃比学習マップ修正値算出用の補正係数と空燃比ずれとの関係図。 内燃機関の制御装置の他の空燃比学習マップ修正値算出用の補正係数と空燃比ずれとの関係図。 空燃比学習マップの一実施例。 図1の内燃機関の制御装置の空燃比学習マップ更新時のタイムチャート。 図1の内燃機関の制御装置の他の空燃比学習マップ更新時のタイムチャート。 図1の内燃機関の制御装置の空燃比学習マップ更新時の制御動作図。 図1の内燃機関の制御装置の制御フローチャート(前段)。 図1の内燃機関の制御装置の制御フローチャート(後段)。
符号の説明
1…内燃機関の気筒(シリンダ)、9…圧力センサ、12…インジェクタ、17…三元触媒、25…Oセンサ、30…ECU(制御装置)、40…空燃比フィードバック制御手段、50…空燃比学習制御手段、51…所定運転領域空燃比学習制御手段、52…空燃比ずれ補正値算出手段、53…空燃比学習マップ補正係数算出手段、54…空燃比学習マップ修正値算出手段、55…空燃比学習マップ更新判定手段、56…空燃比学習マップ更新手段、60…空燃比学習値格納マップ

Claims (9)

  1. 検出した空燃比に基づき燃料の噴射量を調整して空燃比のフィードバック制御をする手段と、空燃比を学習制御する手段と、内燃機関の運転状態に基づき複数領域に区分された空燃比学習マップと、を備えた内燃機関の制御装置であって、
    前記空燃比学習制御手段は、前記内燃機関の運転状態が所定の運転状態にある時、前記空燃比フィードバック制御手段のフィードバック制御値と前記所定の運転状態の領域の前記空燃比学習マップの空燃比学習値とを加算した空燃比ずれ補正値を算出し、該空燃比ずれ補正値に基づいて空燃比学習マップ修正値を算出し、前記空燃比学習マップの他の各領域に格納されている前記空燃比学習値を前記空燃比学習マップ修正値に更新する場合において、
    前記空燃比学習マップの各領域に格納されている学習値と前記空燃比マップ修正値の大小比較を前記他の各領域毎に行ない、その比較結果に基づいて空燃比学習マップの学習値の更新可否を前記他の各領域毎に判定し、更新可能と判定した領域の学習値を前記空燃比学習マップ修正値に更新することを特徴とする内燃機関の制御装置。
  2. 検出した空燃比に基づき燃料の噴射量を調整して空燃比のフィードバック制御をする手段と、空燃比を学習制御する手段と、内燃機関の運転状態に基づき複数領域に区分された空燃比学習マップと、を備えた内燃機関の制御装置であって、
    前記空燃比学習制御手段は、前記内燃機関の運転状態が所定の運転状態にある時、前記空燃比フィードバック制御手段のフィードバック制御値と前記所定の運転状態の領域の前記空燃比学習マップの空燃比学習値とを加算した空燃比ずれ補正値を算出し、該空燃比ずれ補正値に基づいて空燃比学習マップ修正値を算出し、前記空燃比学習マップの他の各領域に格納されている前記空燃比学習値を前記空燃比学習マップ修正値に更新する場合において、
    前記空燃比学習マップの学習値を前記空燃比学習マップ修正値に更新後に、前記所定の運転状態が成立から不成立に変化したときは、所定の運転状態が成立中にあった空燃比学習マップの当該領域の学習値を前記空燃比ずれ補正値に更新することを特徴とする内燃機関の制御装置。
  3. 前記空燃比学習マップ修正値は、前記空燃比ずれ補正値をパラメータとして予め設定したデータから算出、もしくは、該データから算出した空燃比補正係数と空燃比ずれ補正値を乗算して算出することを特徴とする請求項1又は2に記載の内燃機関の制御装置。
  4. 前記空燃比学習マップの学習値を更新可能とするのは、前記空燃比学習マップ修正値がゼロより大きくて空燃比学習マップの学習値が前記空燃比マップ修正値よりも小さい場合、もしくは、前記空燃比マップ修正値がゼロより小さくて空燃比学習マップの学習値が前記空燃比マップ修正値よりも大きい場合に更新可能とすることを特徴とする請求項1又は2に記載の内燃機関の制御装置。
  5. 前記所定の運転状態とは、車速が所定車速範囲内、内燃機関水温が所定温度以上又は暖機後、非燃料カット状態、及び、空燃比学習マップ内の所定領域の運転状態であることを特徴とする請求項1又は2に記載の内燃機関の制御装置。
  6. 前記空燃比学習マップの学習値を前記空燃比学習マップ修正値に更新するタイミングは、前記内燃機関の運転状態が所定の運転状態となってから所定時間経過したときであることを特徴とする請求項1又は2に記載の内燃機関の制御装置。
  7. 前記空燃比学習マップの学習値を前記空燃比学習マップ修正値に更新するのは、前記空燃比ずれ補正値が所定範囲外にあるときに実行することを特徴とする請求項1又は2に記載の内燃機関の制御装置。
  8. 前記空燃比学習マップ修正値に更新可能な空燃比学習マップの領域は、前記所定の運転状態にあるときの前記空燃比学習マップの当該領域以外とすることを特徴とする請求項1又は2に記載の内燃機関の制御装置。
  9. 前記空燃比学習マップの学習値を前記空燃比学習マップ修正値に更新する回数は、前記空燃比学習マップの学習値がリセット後一回とすることを特徴とする請求項1又は2に記載の内燃機関の制御装置。
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