JP4265659B2 - 燃料噴射圧力制御装置 - Google Patents

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Description

本発明は、対象エンジンに対して燃料の噴射供給が行われる際の燃料噴射圧力を制御する燃料噴射圧力制御装置に係り、詳しくは、例えばディーゼルエンジンのコモンレール式燃料噴射システム等に採用して好適な燃料噴射圧力制御装置に関する。
周知のように、例えば自動車等の動力源として用いられるエンジン(内燃機関)では、燃料供給システムにより供給された燃料を、着火、燃焼して出力トルクを生成している。すなわち燃料供給システム(燃料供給系)の性能(特性)は、エンジンを制御する場合に、そのエンジンの出力特性を決める重要な要素(ファクター)の1つとなる。近年ディーゼルエンジン等では、こうした燃料供給システムとして、コモンレール(蓄圧配管)にて高圧燃料(例えば燃料圧力「1400気圧」程度の軽油)を蓄圧・保持して、対象エンジンに対し、随時その高圧燃料を噴射供給するコモンレール式燃料噴射システムが採用されるようになってきている。そして、このシステムの一般的な構成としては、上記コモンレールの他、同コモンレール内の圧力(レール圧力)を測定するレール圧センサや、燃料タンクから所定燃料(例えば軽油)を汲み上げてコモンレールへ圧送する燃料ポンプ、同ポンプに対する燃料吸入量を可変とする吸入調整弁(SCV:Suction Control Valve)、コモンレールで蓄圧された高圧燃料を対象エンジン(詳しくはその所定シリンダ)に対して噴射供給するインジェクタ(燃料噴射弁)等をさらに備えて構成されるものが知られている。
こうしたコモンレール式燃料噴射システムではレール圧力の管理が重要になる。このため、一般には上記構成に基づき、レール圧力の値(実測値)をその目標値へ近づけるようなフィードバック制御(PID制御)が行われる。具体的には、例えば予め実験等により作成された制御マップ(適合マップ)を参照しながら上記吸入調整弁に対する供給電流量(同吸入調整弁の駆動量に相当)の調量を行って、上記燃料ポンプの吐出量を所望の量(目標値)に可変制御する。こうすることで、燃料噴射圧力を決める主要なパラメータである上記レール圧力が目標値へ制御され、上記対象エンジンに対する燃料供給(噴射供給)が適正な燃料噴射圧力で行われるようになる。
しかしながら、こうした手法(圧力制御方式)であっても、上記レール圧力、ひいては燃料噴射圧力を必ずしも高い精度で制御することができるとは限らない。例えば上記燃料供給システムの各要素を大量生産して大量販売しようとする場合には通常、例えばエンジン(車両)間で、上記燃料ポンプや吸入調整弁、さらにはECU(電子制御ユニット)、バッテリ等を含めた各種の制御部品の特性について幾らかの個体差(機差)が生じることになる。特に一般的な吸入調整弁は、その構造上の特徴から、例えば弁開口部の形状や弁体を付勢するバネの付勢力等に、個体差(ばらつき)が生じ易くなっている。しかし大量生産する場合にその全ての製品について、車両に搭載された状態で個体差も加味した制御マップや制御式(例えば上記「吸入調整弁の電流量」と「燃料ポンプの吐出量」とを関連付けるマップや数式)を作成することは、現行の生産システムで考えた場合、手間がかかり過ぎて実情に即したものとはいえない。したがって、予め適合値の書き込まれたマップや数式を用いた場合でも、上記個体差による影響(ばらつき)の全てが考慮された制御を行うことは困難である。
そこで従来、例えば特許文献1に記載のように、アイドリング運転時の安定した運転条件において、上記のような制御マップ上で規定される燃料ポンプの吐出特性と実際の吐出特性とのずれ量を学習して、その学習されたずれ量、すなわち上記個体差(機差)に起因したずれを含んだマップ誤差を補償すべく、その制御マップに対して補正を行う装置が提案されている。こうした装置によれば、上記燃料供給システムを車両に搭載した後で上記制御マップを補正することが可能になる。すなわち、その制御マップに上述の個体差(機差)に起因した誤差が生じていた場合であれ、上記補正により誤差(マップ誤差)の補償された制御マップ(又は制御式等)を得ることが可能になる。
特開2004−293540号公報
このように、上記特許文献1に記載の装置(燃料噴射圧力制御装置)によれば、学習補正処理を行うことで、個体差(機差)に起因した誤差(マップ誤差)の補償された制御マップ(又は制御式等)を得ることが可能になる。しかしながら、こうした装置を用いた場合でも、学習自体が行われなければ、上記誤差(マップ誤差)は補償されない。したがって、学習が行われるまでは誤差(マップ誤差)を含む制御マップで燃料噴射圧力の制御が行われることになる。そして実際には、エンジン組み付け初期の段階で、より好ましい時期としては上記燃料供給システムも含めエンジンや制御部品等が全て車両に搭載されて正確な学習データが得られるようになってから最初のエンジン始動時に、こうした学習補正処理を確実に行うことは容易ではない。
一般に自動車等の製造は多くの部品メーカー(又は専門部署)の協業により行われており、ECU(電子制御ユニット)を含めた制御部品の製造・検査を行う工程と、車両に対してエンジンや制御部品等を組み付けてその組み付け状態での検査を行う工程とは、異なる担当メーカー(又は専門部署)によって行われる。そのため、エンジン組み付け初期の段階で上記学習補正処理を行うことをその担当メーカー(又は専門部署)に周知徹底することは必ずしも容易ではない。また作業時間を短縮する上でも、こうした学習補正処理に時間を割くことはなるべく避けたい実情にある。すなわち現状は、学習補正処理の完了前においてエンジンが始動されることも起こり得る。そして上記のように、これを確実に避けることは難しい実情にある。
発明者は、学習補正処理の完了前にエンジンが始動されることで懸念される問題の1つとして、エンジンストール(エンジン停止)、いわゆるエンストの発生に注目した。すなわち、上記学習補正処理は、例えばエンジン始動後、エンジンが暖機状態になり、且つ、アイドリング運転状態にあることを条件にして開始され、完了までには「7〜10秒」程度の時間を要する。そして、この学習補正処理を正常に完了させるためには、少なくともその間(学習が実行されている期間)は、エンジンを安定した運転状態(例えばアイドリング運転状態)に維持する必要がある。しかし、エンジン組み付け状態での検査を行う工程においては、車両の移動を行う機会が多く、上記学習補正処理の実行期間(学習実行中)にあっても、運転者によりアクセルペダルが踏み込まれるおそれがある。そしてこの際、アクセルペダルが一時的(瞬間的)に大きく踏み込まれるようなアクセル操作(アクセルレーシング)がなされた場合には、レール圧力が瞬間的に急上昇した後、急降下し、その急降下に追従して噴射圧力(レール圧力)も低下する。特にレール圧力に係るパラメータ(例えば燃料ポンプの吐出量)をPID制御によりフィードバックする場合などには、圧力急上昇時にゲイン(PID定数)の1つであるゲイン積分項(いわゆるI項)が圧力負側(圧力を減らす方向)に過積算状態になる。このため、レール圧力の急降下が始まっても一定期間はこの積分項が引き続きレール圧力を下げるように作用し、その間、レール圧力は急激に降下するようになる。通常、エンジンの燃料噴射圧力制御装置は、こうしたイレギュラーな(変則的な)アクセル操作、ひいてはそれに伴うレール圧力降下まで想定して設計されるため、上述の学習補正処理さえ行われていれば、こうしたレール圧力の低下を吸収して燃料噴射制御は正常に行われる。しかし学習補正処理の完了前において上記アクセルレーシングがなされ、しかもその時のマップ誤差(制御ずれ)が大きい場合などには、こうしたレール圧力の低下を吸収しきれず、レール圧力(噴射圧力に相当)が噴射可能下限値を超えて(噴射可能域から出て)しまい、噴射不良でエンジンストールに至るおそれがある。
本発明は、こうした実情に鑑みてなされたものであり、燃料噴射圧力制御に係る制御則についての学習補正処理の完了前に懸念される、燃料圧力の急変に起因したエンジンストール等の不都合発生を抑制することのできる燃料噴射圧力制御装置を提供することを主たる目的とするものである。
以下、上記課題を解決するための手段、及び、その作用効果について記載する。
請求項1に記載の発明では、所定燃料を圧送する燃料ポンプと、該燃料ポンプにより圧送されてきた燃料を対象エンジンに対して噴射供給する燃料噴射弁とを備えて構成される燃料供給システムについて、前記噴射供給が行われる際の燃料噴射圧力の計測値を目標値にフィードバック制御する燃料噴射圧力制御装置において、前記燃料噴射圧力制御に係る所定の制御則にて規定される前記燃料ポンプの吐出特性と実際の吐出特性とのずれ量に基づき前記所定の制御側を補正すべく、厳しさの異なる複数種の実行条件に対応した複数種の学習補正処理をその条件が緩いものから順に行学習補正処理実行手段と、未学習の段階から前記学習補正処理実行手段により前記複数種の学習補正処理の全てが行われるまでの学習進行度合が大きくなるほど、前記フィードバック制御に用いる積分要素の可変範囲をより狭い範囲に設定する可変範囲設定手段と、を備えることを特徴とする。
こうした構成であれば、学習補正処理実行手段により、学習補正処理を複数段階に分けて行うことができる。すなわち、比較的緩やかな条件(例えば燃料噴射圧力がある程度ばらつきのある状態で安定する条件)下で行われる簡易的な学習から、前の段階よりも厳しい条件(例えば燃料噴射圧力がより安定する条件)下で行われるより精密な学習へと学習段階(学習進行度合に相当)を移行(進行)させていき、それら複数種の学習補正処理により上記燃料噴射圧力に係る制御ずれ(所定制御則の誤差)を段階的に減少させることが可能になる。
しかも上記装置は、可変範囲設定手段を備えることにより、前述した学習補正処理の完了前に懸念されるエンジンストール等の発生を抑制することを可能としている。詳しくは、上記学習補正処理を行うためには、積分要素を一定の範囲で変化させる必要があるが、その範囲(学習に必要な圧力範囲)は、学習進行度合が大きくなる(学習段階が進む)ほど小さくて済む。したがって、上記可変範囲設定手段により、学習進行度合が大きくなる(学習段階がより進行する)ほど、該積分要素の可変範囲をより狭い範囲に設定することで、前述した積分要素(ゲイン積分項の過積算による補正等の過剰な補正を的確に規制することが可能になり、ひいては前述した燃料圧力の急変に起因したエンジンストール等の不都合発生を抑制することができるようになる。
なお、前述したエンジンストール等の不都合発生を抑制するための構成としては、学習補正処理実行中でのアクセル操作を無効化(規制・禁止も含む)する構成なども考えられる。しかしこうした構成では、アクセル操作による不都合発生は確実に防止されるものの、学習補正処理実行中においては継続的にアクセル操作が無効化されることで、今度は作業効率の低下が懸念されるようになる。また、学習が完了したことを音や光等で報知する手段を備える構成や、学習完了の有無を常に表示する手段を備える構成であっても、学習補正処理に費やす待機時間によって作業効率の低下は避けられないものとなる。この点、上記請求項1に記載の装置では、学習処理中、アクセル操作を許容しながら不都合の発生を抑制するため、不都合発生を抑制しながらも作業効率は高く維持されることになる。したがって、この意味でも上記装置の意義は大きい。
この請求項1に記載の装置のより具体的な構成としては、例えば請求項2に記載の発明のように、前記学習補正処理実行手段は、所定の本学習条件の成立に基づいて行われる本学習補正処理の実行前に、前記本学習条件よりも緩い所定の仮学習条件の成立に基づいて行われる仮学習補正処理を実行するものであり、前記可変範囲設定手段は、前仮学習条件が成立した場合には成立以前と比較して前記積分要素の可変範囲を狭い範囲に設定するものである構成とすることが有効である。このように本学習補正処理(最終的な学習補正処理)の前に仮学習補正処理を設けることで、上記請求項1に記載の構成が好適に実現されるようになる。
なお、この請求項2に記載の構成には、上記2種類の学習処理(本学習補正処理及び仮学習補正処理)に対してさらに別の学習処理を加えた構成も含まれる。しかし学習に係る処理の単純化を図る上では、上記2種類の学習処理のみ、すなわち本学習補正処理及び仮学習補正処理のみを、前記複数種の学習処理の全てとする構成がより有効である。
そしてこの場合、前記可変範囲設定手段についてはこれを、請求項3に記載の発明のように、前記可変範囲設定手段は、前記積分要素を対象にして、その可変範囲の境界を定める圧力ガードを、対象可変範囲の上限及び下限の少なくとも一方に新たに設けることによって、又は、既に設けられている圧力ガードの位置を変更することによって、前記学習進行度合が大きくなるほど、該積分要素の可変範囲をより狭い範囲にすることがより有効である。こうした構成であれば、例えば制御マップ上に上記圧力ガードを設けることにより、又は、例えば制御マップ上に設けられた圧力ガードの位置を変更することにより、上記学習進行度合に応じた学習補正パラメータ可変範囲の設定が好適に行われるようになり、ひいては上記可変範囲設定手段が好適に実現されることになる。
請求項に記載の発明では、上記請求項1〜3のいずれか一項に記載の装置において、前記フィードバック制御に係るゲインが、前記圧力偏差が大きくなるほど補正量をより大きくするものであることを特徴とする。こうした構成であれば、前記フィードバック制御の収束性を高める(収束までの時間の短縮化を図る)ことができる。
請求項に記載の発明では、上記請求項1〜4のいずれか一項に記載の装置において、前記学習補正処理実行手段により学習がなされている際には、通常の燃料噴射圧力制御に用いるゲインとは別に用意された学習用のゲインを用いて前記フィードバック制御を行うことを特徴とする。こうした構成であれば、通常制御とは異なるゲインを用いて、通常の燃料噴射圧力制御への影響を小さく抑えつつ上記学習補正処理を的確に行うことが可能になる。
請求項に記載の発明では、上記請求項に記載の装置において、前記学習補正処理実行手段により学習がなされている際のゲインは、フィードバック制御の収束性を高めるべく通常の燃料噴射圧力制御に用いるゲインよりも補正量を大きくするゲインであることを特徴とする。こうした構成であれば、前記可変範囲設定手段を通じて設定される可変範囲により、前述した燃料圧力の急変に起因したエンジンストール等の不都合発生を抑制しつつ、前記フィードバック制御の収束性を高め、学習時間の短縮等を図ることが可能になる。
上記請求項1〜のいずれか一項に記載の装置において、燃料噴射圧力制御は、ポンプ制御を通じて的確に行うことができる。
さらに、請求項に記載の発明のように、前記燃料供給システムは、駆動量に応じて前記燃料ポンプに対する燃料吸入量を可変とする吸入調整弁を備え、前記フィードバック制御は、該吸入調整弁の駆動量に係るパラメータを操作することで行われる構成が有益である。こうした構成であれば、燃料噴射圧力を制御する場合の制御性も高い。
また一方、上記請求項1〜のいずれか一項に記載の装置において、前記学習補正処理の実行条件としては、前記学習進行度合に応じて燃料噴射圧力のより安定する条件を段階的に設定することが有効である。なかでも請求項に記載の発明のように、前記複数種の学習補正処理の1つである第1の学習補正処理(例えば仮学習補正処理)に係る第1の学習条件(例えば仮学習条件)が、前記エンジンがアイドリング運転状態にあることを条件の1つに含むものであり、前記第1の学習補正処理よりも学習進行度合が進んだ学習補正処理である第2の学習補正処理(例えば本学習補正処理)に係る第2の学習条件(例えば本学習条件)が、前記第1の学習条件が成立することに加えて、さらに燃料噴射圧力に係る一乃至複数の条件を含むものである構成が特に有効である。こうした実行条件であれば、上記第1及び第2の学習補正処理が共に比較的燃料噴射圧力の安定した条件下で行われるとともに、第2の学習補正処理についてはこれが、第1の学習補正処理よりもさらに燃料噴射圧力の安定する条件下で行われることになる。そして、これら第1及び第2の学習補正処理により、前記補正対象とする制御則の誤差を段階的に高い精度で低減することが可能になる。
これら請求項1〜のいずれか一項に記載の装置に関し、現状における実用性を考えた場合には、前記燃料供給システムが、コモンレール式燃料噴射システムである構成とすることが有益である。そしてコモンレール式燃料噴射システムでは、特に燃料噴射圧力の管理が重要になるため、こうした装置の実用性をさらに高める上では、請求項9に記載の発明のように、上記請求項1〜のいずれか一項に記載の装置において、前記燃料供給システムが、コモンレール式燃料噴射システムであり、前記コモンレール内の圧力を測定するレール圧測定手段と、前記燃料噴射圧力の制御として、該レール圧測定手段による圧力測定値をその目標値(固定値でも所定パラメータに応じた可変値でも可)へ近づける(望ましくは一致させる)ような制御を行う噴射圧制御手段と、を備える構成とすることがより有効である。
以下、本発明に係る燃料噴射圧力制御装置を具体化した一実施形態について図面を参照しつつ説明する。なお、本実施形態の装置は、例えば自動車用エンジンとしてのレシプロ式ディーゼルエンジンを制御対象にしたコモンレール式燃料噴射制御システム(高圧噴射燃料供給システム)に搭載されている。すなわちこの装置は、先の特許文献1に記載の装置と同様、ディーゼルエンジン(内燃機関)のエンジン筒内の燃焼室に直接的に高圧燃料(例えば噴射圧力「1000気圧」以上の軽油)を噴射供給(直噴供給)する際に、その燃料噴射圧力を目標値に対してフィードバック制御(PID制御)するために用いられる、いわばディーゼルエンジン用の燃料噴射圧力制御装置である。
まず図1を参照して、本実施形態に係るコモンレール式燃料噴射制御システムの概略について説明する。なお、本実施形態のエンジンとしては、自動車用の多気筒(例えば直列4気筒)エンジンを想定している。
同図1に示されるように、このシステムは、大きくは、ECU(電子制御ユニット)30が、各種センサからのセンサ出力(検出結果)を取り込み、各センサ出力に基づいて燃料供給装置の駆動を制御するように構成されている。ECU30は、燃料供給装置の駆動を制御することで、例えばディーゼルエンジンの出力(回転速度やトルク)を制御すべく、同エンジンに対する燃料噴射圧力(レール圧力)を目標値(目標燃圧)にフィードバック制御(PID制御)している。
ここで、燃料供給装置を構成する諸々の装置は、燃料上流側から、燃料タンク10、燃料フィルタ12、燃料ポンプ14、コモンレール16、及びインジェクタ20(燃料噴射弁)の順に配設されている。そして、コモンレール16には、コモンレール16内の燃圧(レール圧力)を検出するための燃圧センサ22が設けられており、レール圧力の検出や管理が可能とされている。こうした構成により、燃料タンク10内の燃料は、燃料ポンプ14によって汲み上げられ、燃料フィルタ12を通じて、コモンレール16へ加圧供給(圧送)される。そして、コモンレール16は、燃料ポンプ14から圧送された燃料を高圧状態で蓄えてこれを、シリンダごとに設けられた高圧燃料通路18を通じて、各シリンダのインジェクタ20へそれぞれ供給する。
なお、インジェクタ20は、高圧燃料用の燃料噴射弁である。このインジェクタ20では、駆動動力の伝達が油圧室(コマンド室)を介して行われる。詳しくは、同インジェクタ20の通電状態(通電/非通電)に応じて油圧室の圧力が増減されることで、ニードルが弁筒内(ハウジング内)を往復動(上下)し、一乃至複数の噴孔が開閉される。またこの際、油圧室の増圧処理は、燃料ポンプ14による、燃料タンク10からの燃料供給によって行われる。他方、油圧室の減圧処理は、当該インジェクタ20と燃料タンク10とを接続する配管20aを通じてその油圧室内の燃料が上記燃料タンク10へ戻されることによって行われる。
こうしてこのシステムでは、燃料ポンプ14の駆動により圧送される燃料を各インジェクタ20により直接的にエンジンの各筒内(シリンダ内)へ噴射供給(直噴供給)するようになっている。
次に、図2を参照して、燃料ポンプ14の詳細構成について説明する。
同図2に示されるように、この燃料ポンプ14は、基本的には、フィードポンプ40によって上記燃料タンク10から汲み上げられた燃料を高圧ポンプ50にて加圧して吐出するように構成されている。そしてこの際、高圧ポンプ50に送られる燃料圧送量は、同ポンプ14の燃料吸入側(特に高圧ポンプ50による燃料圧送の前)に設けられた吸入調整弁60(SCV:Suction Control Valve)によって調量されるようになっている。
ここで、フィードポンプ40は、外側にアウタロータ、内側にインナロータを有し、それら各ロータによって作られるスペースを各ロータの回転に応じて増減させ、その増減に合わせて燃料の吸入及び吐出を行う、いわゆるトロコイド式のポンプである。このポンプ40は、上記燃料タンク10の燃料を入口42から吸引して高圧ポンプ50へ送る、いわゆる低圧供給ポンプとして機能するものであり、駆動軸41の回転により駆動されるようになっている。なお、駆動軸41は、クランク軸24(図1)と連動しており、エンジン出力による動力で駆動されるようになっている。すなわちこの駆動軸41は、クランク軸24の回転に伴い駆動(回転駆動)され、例えばクランク軸24の1回転に対して「1/1」又は「1/2」等の比率で回転する。
このフィードポンプ40により吸い上げられた燃料は、燃料フィルタ42aを通り、吸入調整弁60へ送られる。この際、フィードポンプ40の吐出圧(燃圧)は、レギュレータバルブ43により所定圧以下に制限(調節)される。レギュレータバルブ43は、フィードポンプ40の吐出圧が所定圧以上となる場合にフィードポンプ40の吐出側と供給側とを連通させるものである。また、吸入調整弁60へ送られる燃料の温度は、燃温センサ43aにより検出されるようになっている。
吸入調整弁60は、リニアソレノイド式の電磁弁を備えて構成され、高圧ポンプ50の吸入燃料量を調節するものである。ECU30(図1)によりこの吸入調整弁60に対する通電時間(供給電流量)を制御することで、フィードポンプ40から燃料通路44を通じて高圧ポンプ50へ吸入される燃料量を調節することができるようになっている。すなわち、フィードポンプ40により送られた燃料は、この吸入調整弁60によって必要吐出量(目標燃料圧送量)に調整され、吸入弁53(サクションバルブ)を通って高圧ポンプ50へ入ることになる。
高圧ポンプ50は、吸入調整弁60によって調量された燃料を加圧して外部へ吐出するプランジャポンプである。この高圧ポンプ50は、大きくは、駆動軸41によって往復駆動されるプランジャ51と、ハウジング52の内壁52bとプランジャ51の頂面との間に形成される加圧室52aとを備えて構成され、加圧室52a(プランジャ室)は、プランジャ51の軸方向への往復動によってその体積(容積)が変化する。
プランジャ51は、偏心カム55(エキセントリックカム)の周囲に装着されたリングカム56にスプリング57によって押し付けられている。図示されていないが、詳しくは、直方体形状のリングカム56の中心には、駆動軸41を組み付けるための円柱状のシャフト孔が形成されている。また、駆動軸41には、そのシャフト孔の形状に対応した円柱状の偏心カム55が偏心するように取り付けられている。そうして、偏心カム55のシャフト孔を駆動軸41が貫通する態様で、ちょうど駆動軸41の偏心カム55上にリングカム56が組み付けられることによって、それら駆動軸41とリングカム56とが偏心カム55を介して連結されている。この高圧ポンプ50では、駆動軸41が回転すると偏心カム55が偏心して回転し、リングカム56がそれに追従して変位することにより上記プランジャ51を軸方向に押して(又は引いて)変位させる。こうして2本のプランジャ51が圧送上死点から圧送下死点までの間を往復動するようになっている。
上述のように、この高圧ポンプ50の吸入側には、加圧室52aと上記フィードポンプ40側とを連通又は遮断する吸入弁53が配設されている。これに対し、この高圧ポンプ50の吐出側にも同様に、同加圧室52aと上記コモンレール16側とを連通又は遮断する吐出弁54が設けられている。すなわち、プランジャ51の下降により加圧室52a内の圧力が低下すると、吐出弁54が閉弁するとともに吸入弁53が開弁する。そしてこれにより、吸入調整弁60を介してフィードポンプ40から加圧室52a内に燃料が供給される。また逆に、プランジャ51の上昇により加圧室52a内の圧力が上昇すると、今度は吸入弁53が閉弁する。そして、加圧室52a内の圧力が所定圧力に達すると吐出弁54が開弁して加圧室52a内で加圧された高圧燃料が上記コモンレール16へ向けて供給されることになる。
本実施形態に係る制御システムには、こうした燃料ポンプ14を含めた上記燃料供給装置が搭載されている。また図示しない車両には、上記各センサのほかにもさらに、車両制御のための各種のセンサが設けられている。例えば図1に示すように、クランク軸24の外周側には、所定クランク角ごとに(例えば30°CA周期で)クランク角信号を出力するクランク角センサ24aが、同クランク軸24(エンジン出力軸)の回転角度位置や回転速度(エンジン回転速度)等を検出するために設けられている。また、アクセルペダルには、同ペダルの状態(変位量)に応じた電気信号を出力するアクセルセンサ26が、運転者によるアクセルペダルの操作量(アクセル開度)を検出するために設けられている。また、車両の駆動輪(タイヤ)に接続される車軸には、同車軸に関する回転信号を出力する車速センサ28が、車両の走行速度を検出するために設けられている。
こうしたシステムの中で、本実施形態の燃料噴射圧力制御装置として機能するとともに、電子制御ユニットとして主体的にエンジン制御を行う部分がECU30である。このECU30は、周知のマイクロコンピュータ(図示略)を備えて構成され、上記各種センサの検出信号に基づいて対象エンジンの運転状態やユーザの要求を把握し、それに応じて上記インジェクタ20等の各種アクチュエータを操作することにより、その時々の状況に応じた最適な態様で上記エンジンに係る各種の制御を行っている。また、このECU30に搭載されるマイクロコンピュータは、基本的には、各種の演算を行うCPU(基本処理装置)、その演算途中のデータや演算結果等を一時的に記憶するメインメモリとしてのRAM(Random Access Memory)、プログラムメモリとしてのROM(読み出し専用記憶装置)、データ保存用メモリとしてのEEPROM(電気的に書換可能な不揮発性メモリ)やバックアップRAM(車載バッテリ等のバックアップ電源により給電されているRAM)、さらにはA/D変換器やクロック発生回路等の信号処理装置、外部との間で信号を入出力するための入出力ポート等といった各種の演算装置、記憶装置、信号処理装置、及び通信装置等によって構成されている。そして、ROMには、当該燃料噴射圧力制御に係るプログラムを含めたエンジン制御に係る各種のプログラムや制御マップ等が、またデータ保存用メモリ(例えばEEPROM)には、対象エンジンの設計データをはじめとする各種の制御データ等が、それぞれ予め格納されている。
ところで、本実施形態の装置も、上記特許文献1に記載の同様、アイドリング運転時の安定した運転条件において、制御マップ上で制御則として規定される燃料ポンプの吐出特性と実際の吐出特性とのずれ量を学習して、その学習されたずれ量、すなわち前述した個体差(機差)に起因するずれを含んだマップ誤差を補償すべく、その制御マップに対して補正を行うものである。ただし本実施形態の装置では、燃料噴射圧力制御に際して、複数種の学習補正処理(仮学習補正処理、本学習補正処理)を実行条件が緩いものから順に行って、その都度、吸入調整弁60(図2)に対する供給電流量(圧力パラメータ)の学習値に基づき燃料噴射圧力制御に係る制御マップ(制御則)を補正するようにしている。しかも、それら学習補正処理について、学習進行度合(未学習の段階から学習補正処理の全てが行われるまでの進行度合)が大きくなるほど、該学習補正処理(仮学習段階であれば仮学習補正処理、本学習段階であれば本学習補正処理)の補正量に係るパラメータ(フィードバック制御のゲイン)の可変範囲をより狭い範囲に設定するようにしている。次に、図3〜図11を参照して、この燃料噴射圧力制御について詳述する。なお、図3、図6、図7、及び図9の一連の処理は、基本的には、ECU30でROMに記憶されたプログラムが実行されることにより、所定クランク角ごとに又は所定時間周期で逐次実行される。また、これら各図の処理において用いられる各種パラメータの値は、例えばECU30に搭載されたRAMやEEPROM等の記憶装置に随時記憶され、必要に応じて随時更新される。
図3は、燃料噴射圧力制御の主要部分に相当するポンプ制御の処理手順を示すフローチャートである。はじめに、この図3を主に参照して、本実施形態に係るポンプ制御、すなわち上記燃料ポンプ14(図2)の制御に係る処理について説明する。なお、このポンプ制御は一般の制御に準ずるものであるため、ここでは詳細な説明を割愛し、説明の範囲を簡略的な説明までにとどめる。
同図3に示されるように、この一連の処理においては、まずステップS11で、クランク角センサ24aの出力に基づいてエンジン回転速度(NE)を算出するとともに、アクセルセンサ26の出力に基づいてアクセルペダル操作量(アクセル開度)を算出する。
次に、ステップS12では、上記ステップS11で取得したエンジン回転速度及びアクセルペダル操作量に基づいて、目標コモンレール圧力PPを取得(算出)する。詳しくは、例えば予め実験等によりエンジン回転速度ごと及びアクセルペダル操作量ごとに目標コモンレール圧力PPの適合値(最適値)の書き込まれた所定のマップ(例えばROM等に記憶、数式でも可)を用いて取得する。
ステップS13では、燃圧センサ22の出力に基づいて実コモンレール圧力NPを取得(算出)する。そして続くステップS14では、この実コモンレール圧力NPと上記ステップS12で取得した目標コモンレール圧力PPとに基づいて、両者の差分としての圧力偏差DP(=PP−NP)を算出する。
次いで、ステップS15では、上記ステップS14で取得した圧力偏差DPと、圧力リーク量(例えば目標噴射量等から推定)とに基づいて、燃料ポンプ14の必要吐出量PQを算出する。続くステップS16では、同ポンプ14にその必要吐出量PQだけの燃料を吐出させるために必要な駆動量、すなわち吸入調整弁60の駆動電流量PIを算出する。詳しくは、例えば図4中に実線Q0にて示すような制御マップ(I−Qマップ)、すなわち例えば予め実験等により必要吐出量PQごとに駆動電流量PIの適合値(相当値)の書き込まれた所定のマップ(例えばROM等に記憶、数式でも可)を用いて取得する。そして、さらに続くステップS17において、この駆動電流量PIに相当する電流を吸入調整弁60に対して供給することで、燃料ポンプ14の駆動量を、上記必要吐出量PQが満足されるように制御する。
本実施形態では、こうした図3の一連の処理が繰り返し実行されることで、コモンレール16内の圧力(燃料噴射圧力に相当)が、目標コモンレール圧力PPに逐次フィードバック制御(PID制御)されている。しかも本実施形態では、上記圧力偏差DPが大きくなるほど、該燃料噴射圧力のフィードバック制御に係るゲインに対し、より補正量を大きくする値を設定することで、その制御の収束性を高めている。図5に、本実施形態において通常の燃料噴射圧力制御に用いるゲインの補正量(フィードバック補正量)をグラフとして示す。
同図5に示されるように、本実施形態では、複数種のゲインG11〜G14を状況に応じて使い分けるようにしている。これらゲインG11〜G14は、いずれも圧力偏差DPが大きくなるほど補正量をより大きくするものであるが、圧力偏差DPに対する感度(グラフの傾きに相当)は各ゲインで相違している。本実施形態では、こうした特性の違いにより、圧力偏差DPの大きさに応じて、詳しくは図5中の閾値TH1,TH2に基づき、使用ゲインを切り替えている。すなわち、例えば非アイドル運転状態では、圧力偏差DPが大きい場合には圧力偏差DPに対する感度の大きなゲインG12(DP>TH1)又はゲインG13(DP<TH2)を用い、圧力偏差DPが小さい場合(TH2≦DP≦TH1)には圧力偏差DPに対する感度の小さなゲインG14を用いる。一方、アイドル運転状態では、同感度がさらに小さいゲインG11を用いるようにする。
また本実施形態では、前述した個体差(機差)に起因するずれを含んだマップ誤差を補償すべく、上記図3のポンプ制御に加え、上記制御マップ(I−Qマップ、図4の実線Q0)のマップ誤差を学習する処理(学習処理)、ひいてはその学習したマップ誤差を補償する補正処理を、まず仮学習補正処理、次いで本学習補正処理といったように、段階的に行うようにしている。しかもこの際、上記燃料噴射圧力のフィードバック制御に係るゲイン積分項(積分動作の強さを示すパラメータ)、詳しくは上記吸入調整弁60の駆動電流量PIの可変制御に係るゲイン積分項(I項)に対して、その可変範囲の境界を定める圧力ガードを設け、学習進行度合が大きくなるほど上記ゲイン積分項の可変範囲がより狭い範囲になるようにその圧力ガードの位置を変更している。次に、先の図4、及び図6〜図11を参照して、上記学習処理及び補正処理(学習補正処理)、並びに圧力ガードの設定処理の処理内容について詳述する。
図6は、上記各学習補正処理に係る学習処理、すなわち仮学習処理及び本学習処理について、その学習実行条件の成否を判定する際の処理手順を示すフローチャートである。以下、この図6を参照して、その学習実行条件判定に係る一連の処理について説明する。
同図6に示されるように、この一連の処理においては、まずステップS21,S22で、上記仮学習補正処理及び本学習補正処理の各条件が成立しているか否かを判断し、仮学習補正処理に係る実行条件(仮学習実行条件)と本学習補正処理に係る実行条件(本学習実行条件)との両方が成立している場合には、ステップS232にて学習フラグ(初期値=「0」)に「2」を、仮学習実行条件だけが成立している場合には、ステップS231にて学習フラグに「1」を、両方とも成立していない場合には、ステップS233にて学習フラグに「0」を、それぞれ設定する。ここで、仮学習実行条件は、例えばエンジンがアイドリング運転状態にあることをその成立条件とする。より具体的には、例えばアクセルペダル操作量が略「0」であること(アクセルセンサ26にて検出)、車両が停止状態にあること(車速センサ28にて検出)、エンジン回転速度が所定範囲内にあること(クランク角センサ24aにて検出)、等々の条件を全て(又は部分的に)満足した場合に、エンジンはアイドリング運転状態にあるとする。一方、本学習実行条件は、仮学習実行条件が成立していることを前提として、さらに燃料噴射圧力の安定する状態にあることをその成立条件とする。より具体的には、例えば暖機状態にあること(例えばエンジン冷却水温に基づき判定)、及び、燃料温度(燃温センサ43aにて検出)、レール圧力(燃圧センサ22にて検出)、目標燃料噴射量(演算値)が、それぞれ所定範囲内にあること、等々の条件を全て(又は部分的に)満足した場合に、燃料噴射圧力の安定する状態にあるとする。このように、本実施形態では、本学習補正処理の実行条件が、仮学習補正処理の実行条件よりも厳しい条件(成立しにくい条件)として設定されている。すなわち、これら学習補正処理は、まず仮学習補正処理、次いで本学習補正処理といった順に行われる。
本実施形態では、こうして各学習補正処理に係る実行条件の成否が判定される。そして、上記図6の学習実行条件判定と共に、図7に示す一連の処理も所定処理間隔で繰り返し実行されていることで、上記学習フラグの値に基づき、学習処理の実行の有無が制御されている。次に、この図7に加え、図4及び図8を参照して、学習処理の実行態様及びその処理内容について詳述する。
図7に示されるように、この一連の処理においては、まずステップS31にて上記学習フラグの値が実行条件を満足するか否かを判断し、実行条件を満足する場合にのみ、すなわち上記図6の処理により学習フラグが「1」,「2」のいずれかに設定された場合にのみ、続くステップS32で所定の学習処理を実行する。同図7に示されるように、本実施形態では、学習フラグが「1」,「2」のいずれである場合でも同一の処理が行われるようになっている。ただし、これら2つの場合についてそれぞれ異なる処理を割り当てることも可能である。
ここで上記ステップS32にて実行される学習処理は、例えば図4に示すような態様で行われる。本実施形態では、主要なマップ誤差として、同図4中、実線Q0で示す正規のマップ適合値に対し、吸入調整弁60の駆動電流量PI(横軸)と燃料ポンプ14の必要吐出量PQ(縦軸)との関係がそのまま電流量PIの方向(横軸)に平行にオフセットされ、破線Q1,Q2に示すような誤差が生じる場合を想定して学習を行う。
この学習処理に際しては、例えば図4中の実線Q0と破線Q1(又は破線Q2)との電流量PIのずれを算出し、これを学習値とする。具体的には、例えばフィードバック制御(PID制御)により、実際の吐出量(例えばレール圧力から換算)を実線Q0で示す必要吐出量PQへ近づけるように、徐々に電流量PIを変化させていき、変化させる前からそれら吐出量が一致するまでの変化量(例えば積分値として算出)を、上記学習値とする。こうして得られた学習値は、例えばEEPROMやバックアップRAM等に不揮発に保存する。こうすることで、エンジン停止時にECU30をいったん断電して再起動した場合にも、そこに記憶されたデータは消去されずに残るようになる。また、この学習処理に際しては、フィードバック制御に係るゲイン(PID定数)として、通常の燃料噴射圧力制御に用いるゲインとは別に用意されたゲイン、より詳しくは通常制御用のゲイン(図5)よりも補正量を大きくする学習用のゲイン(例えば図5のゲインG11よりも圧力偏差DPに対する感度の高いゲイン)を用いるようにする。
その後、この学習処理により保存された学習値は、補正係数として用いられるようになる。すなわち、先の図3に示したステップS16にて、この学習値を補正係数として、上記実線Q0とのずれを補償するような補正が行われるようになる。例えば図4中、アイドリング時の電流量I0においては、破線Q1の場合に、吐出量「PQ1−PQ0」なる誤差が、また破線Q2の場合に、吐出量「PQ2−PQ0」なる誤差が、上記ステップS16の処理によりそれぞれ補償される。
既述のように、本実施形態では、上記のような学習処理が、上記仮学習補正処理及び本学習補正処理についてそれぞれ行われる。ただし、これらの学習補正処理による効果は、その実行条件の違いによって異なるものとなる。図8(a)〜(c)は、未学習の段階(図8(a))から、仮学習段階(図8(b))、本学習段階(図8(c))といったように、学習の進行と共に、換言すれば学習進行度合が大きくなるほど減少していくマップ誤差の様子を示すグラフである。
同図8(a)〜(c)に示されるように、マップ誤差Dtは、学習が進行するに従い、段階的に減少していく。なお、本実施形態において、上記学習進行度合は、原則、未学習段階から本学習段階へ一方向に進む。したがって、いったん本学習段階まで学習が完了すれば、圧力偏差DPが異常に大きい場合等を除き、再度学習を行うことはしない。また、圧力偏差DPが異常に大きい場合には、学習の再実行以外のフェイルセーフ処理(例えば警告灯の点灯など)を行うようにしてもよい。
このように、学習進行度合が大きくなる(学習が進行する)ほど、制御ずれ(誤差範囲)は小さくなっていく。そしてこれに伴い、学習対象のパラメータ値(吸入調整弁60の駆動電流量PI)の調節範囲についてもこれが狭くなっていく。本実施形態では、この誤差範囲、ひいては電流量PIの調節範囲の大きさの推移に応じて、各学習段階において補正量を決めるフィードバック制御に係るゲイン、なかでもゲイン積分項の可変範囲の境界を定める圧力ガードの位置を可変設定するようにしている。図9に、この圧力ガード設定処理の処理手順をフローチャートとして示す。
同図9に示すように、この処理では、上記学習フラグの値に応じて異なる値の圧力ガードを可変設定する。詳しくは、学習フラグに「1」が設定されている場合には、ステップS41で、学習フラグに「1」が設定されている旨判断され、続くステップS431で、上記圧力ガードに仮学習用ガード値が設定される。一方、学習フラグに「2」が設定されている場合には、ステップS42で、学習フラグに「2」が設定されている旨判断され、続くステップS432で、上記圧力ガードに本学習用ガード値が設定される。他方、学習フラグに「1」「2」以外の値(例えば「0」)が設定されている場合には、続くステップS433で、上記圧力ガードに未学習用ガード値が設定される。なお、これらガード値は、上記吸入調整弁60の駆動電流量PIの可変制御(フィードバック制御)に係るゲイン積分項(I項)に対して設けられるものであり、これらガード値によるガード範囲(規制範囲)は、学習進行度合が大きくなるほど、より狭い範囲になる(未学習用>仮学習用>本学習用)。
次に、図10を参照して、この圧力ガードの設定態様についてさらに詳しく説明する。なおここでは、上記特許文献1に記載の装置に代表されるような、1回の学習処理で上記制御マップ(I−Qマップ)の補正を行う装置を比較例に用い、この比較例の設定態様を図10(a)に、本実施形態の設定態様を図10(b)にそれぞれ示して、両者を対比しつつ説明を行う。なお、図10(a)及び(b)はいずれも、上記未学習段階、仮学習段階、及び本学習段階について、それぞれ圧力偏差が同一である場合の圧力ガード値を基準値G0(ばらつき中心)として、それら各学習段階についての圧力ガードの位置を示すものである。
同図10(a)に示すように、比較例では、未学習時には圧力ガードG1a,G1bが、学習時(本学習時)には圧力ガードG3a,G3bが、それぞれ上記フィードバック制御に係るゲイン積分項の可変範囲の上限値及び下限値として設定される。これら2対の圧力ガードは、学習が進行すると、タイミングt2で、圧力ガードG1a,G1bからよりガード範囲の狭い圧力ガードG3a,G3bへ切り替わる。
これに対し、本実施形態の装置では、未学習時には圧力ガードG1a,G1bが、仮学習時には圧力ガードG2a,G2bが、本学習時には圧力ガードG3a,G3bが、それぞれ上記フィードバック制御に係るゲイン積分項の可変範囲の上限値及び下限値として設定される。なお、これら3対の圧力ガードは、基準値G0(ばらつき中心)に対して対称に設定される。特に未学習時のガード範囲、ひいては上記圧力ガードG1a,G1bは、予め実験等にて推定された圧力パラメータのばらつきに基づき設定される。例えば、上記吸入調整弁60の駆動電流量PIがばらつき中心から「±450mA」程度(発明者の実験等にて確認された値の一例)ばらつくことを想定して設定される。
これら3対の圧力ガードは、学習が進行すると、まずタイミングt1で、圧力ガードG1a,G1bからよりガード範囲の狭い圧力ガードG2a,G2bへ、次にタイミングt2で、圧力ガードG2a,G2bからよりガード範囲の狭い圧力ガードG3a,G3bへ、それぞれ切り替わる。すなわち本実施形態では、学習進行度合(未学習の段階から学習補正処理の全てが行われるまでの進行度合)が大きくなるほど、該学習補正処理(仮学習段階であれば仮学習補正処理、本学習段階であれば本学習補正処理)の補正量に係るパラメータ(ゲイン積分項)の可変範囲をより狭い範囲に、詳しくは各学習段階について学習可能な範囲でなるべく狭く設定するようにしている。そしてこうすることで、前述した学習補正処理の完了前に懸念される、燃料圧力の急変に起因したエンジンストール等の不都合発生を抑制するようにしている。図11に、エンジン組み付け後(車両搭載後)、初めてエンジンが始動される時の様子を例にとって、上記圧力ガードG2a,G2bの設定によりエンジンストール(いわゆるエンスト)の発生が抑制される様子をタイミングチャートとして示す。なおここでも、図10と同じ比較例を用い、その比較例の動作態様を図11(a)に、本実施形態の設定態様を図11(b)にそれぞれ示して、両者を対比しつつ説明を行う。
図11(a)に示すように、比較例(図10(a)に対応)では、図11(a−1)中に実線L0aにて示されるようなアクセル操作、すなわちアクセルペダルが一時的(瞬間的)に大きく踏み込まれるようなアクセル操作(アクセルレーシング)がなされると、燃料噴射圧力制御に係る各パラメータ、及びエンジン回転速度が、すなわち上記ゲイン積分項、実コモンレール圧力NP、目標コモンレール圧力PP、及びエンジン回転速度が、図11(a−2)中の二点鎖線L1a、実線L3a、一点鎖線L4a、破線L2aにて示される態様で、それぞれ推移する。すなわちこの例では、上記アクセルレーシングにより、ゲイン積分項が圧力負側へ過積算され、このゲイン積分項の過積算に伴いエンジン回転速度が急激に低下して、噴射不良によりエンジンはエンジンストールに至る。
これに対し、本実施形態の装置では、図11(b)に示すように、図11(b−1)中に実線L0bにて示されるようなアクセル操作(アクセルレーシング)がなされた場合には、燃料噴射圧力制御に係る各パラメータ、及びエンジン回転速度が、すなわち上記ゲイン積分項、実コモンレール圧力NP、目標コモンレール圧力PP、及びエンジン回転速度が、図11(b−2)中の二点鎖線L1b、実線L3b、一点鎖線L4b、破線L2bにて示される態様で、それぞれ推移する。すなわち本実施形態の装置では、上記圧力ガードG2a,G2bの設定により、ゲイン積分項(二点鎖線L1b)の過積算が規制(ガード)される。そしてこれにより、燃料圧力の急変(激減)に起因するエンジン回転速度の低下、ひいては上述のエンジンストールの発生が抑制されるようになる。
以上説明したように、本実施形態に係る燃料噴射圧力制御装置によれば、以下のような優れた効果が得られるようになる。
(1)対象エンジンへ燃料を噴射供給する燃料供給システム(コモンレール式燃料噴射システム)について、所定の圧力パラメータの可変制御を通じて前記噴射供給が行われる際の燃料噴射圧力を制御する。こうした燃料噴射圧力制御装置(エンジン制御用ECU30)として、その燃料噴射圧力制御に用いる圧力パラメータ(吸入調整弁60の駆動電流量PI)を対象にして、厳しさの異なる複数種の実行条件に対応した複数種の学習補正処理(仮学習補正処理及び本学習補正処理)をその条件が緩いものから順に行って(図6参照)、その都度、電流量PIの学習値に基づき上記燃料噴射圧力制御に係る所定の制御則(I−Qマップ、図4)を補正するプログラム(学習補正処理実行手段、図7のステップS32)を備える構成とした。さらに、その学習の対象とされる電流量PIについて、未学習の段階から習補正処理の全てが行われるまでの学習進行度合が大きくなる(より進行する)ほど、該学習補正処理の補正量(フィードバック補正量)に係る学習補正パラメータ(ゲイン積分項)の可変範囲をより狭い範囲に設定するプログラム(補正範囲可変手段、図9)を備える構成とした。詳しくは、図7のステップS32においては、所定の本学習条件(アイドリング運転状態にあって且つ燃料噴射圧力の安定する条件)の成立に基づいて行われる本学習補正処理の実行前に、本学習条件よりも緩い所定の仮学習条件(アイドリング運転状態にある条件)の成立に基づいて行われる仮学習補正処理を実行するようにした。そして、図9の処理においては、上記電流量PIを対象にして、学習進行度合が仮学習段階にある場合には、該仮学習補正処理の補正量に係るゲイン積分項の可変範囲を未学習段階よりも狭い範囲に設定するとともに、学習進行度合が本学習段階にある場合には、該本学習補正処理の補正量に係るゲイン積分項の可変範囲をさらに仮学習段階よりも狭い範囲に設定するようにした(図10参照)。このような構成としたことで、図7のステップS32にて、すなわち上記仮学習補正処理及び本学習補正処理により、上記燃料噴射圧力に係る制御ずれ(所定制御則の誤差)を段階的に減少させることが可能になる。しかも図9の処理として、学習進行度合が大きくなるほど、ゲイン積分項の可変範囲をより狭い範囲に設定したことで、前述したゲイン積分項の過積算による過剰な補正を的確に規制することが可能になり、ひいては前述した燃料圧力の急変に起因したエンジンストール等の不都合発生を抑制することができるようになる。
(2)学習対象の圧力パラメータ(電流量PI)について、学習進行度合が大きくなるほど、該圧力パラメータの変化に関する規制を強めるプログラム(規制強化手段、図9)を備える構成とした。詳しくは、図9の処理において、ゲイン積分項の可変範囲を対象にして、その可変範囲の境界を定める圧力ガードを、対象可変範囲の上限及び下限に設けることによって、又は、既に設けられている圧力ガードの位置を変更することによって、学習進行度合が大きくなるほど、そのゲイン積分項の可変範囲をより狭い範囲にするようにした。こうした構成であれば、上記学習進行度合に応じたゲイン積分項の可変範囲の設定が好適に行われるようになる。
(3)吸入調整弁60の駆動電流量PIを、燃料噴射圧力の目標値(演算値)と測定値(センサ検出値)との偏差である圧力偏差DPに基づいてフィードバック制御するプログラム(フィードバック制御手段、図3)を備える構成とした。こうすることで、電流量PIの学習値により補正された制御則(I−Qマップ、図4)に基づいて、燃料噴射圧力を的確に制御することが可能になる。
(4)圧力制御において特に重要になるゲイン積分項の可変範囲に対して上記圧力ガードを設けるようにした。こうした構成であれば、圧力ガードにより前述した過積算が抑制され、燃料噴射圧力制御が好適に行われるようになる。
(5)電流量PI(ひいては燃料噴射圧力)のフィードバック制御に係るゲインとして、圧力偏差が大きくなるほど補正量をより大きくするものを採用した(図5参照)。こうすることで、フィードバック制御の収束性を高める(収束までの時間の短縮化を図る)ことができる。
(6)学習に係るゲインを、通常の燃料噴射圧力制御に用いるゲインとは別に用意された学習用のゲインとした。こうすることで、通常制御とは異なるゲインを用いて、通常の燃料噴射圧力制御への影響を小さく抑えつつ上記学習補正処理を的確に行うことが可能になる。
(7)学習用のゲインを、通常の燃料噴射圧力制御に用いるゲインよりも補正量を大きくするゲイン(例えば圧力偏差に対する感度の高いゲイン)とした。こうすることで、図9の処理を通じて設定される可変範囲により、前述した燃料圧力の急変に起因したエンジンストール等の不都合発生を抑制しつつ、電流量PI(ひいては燃料噴射圧力)のフィードバック制御の収束性を高め、学習時間の短縮等を図ることが可能になる。
(8)学習の対象を、燃料ポンプ14の吐出量に係るパラメータとした。詳しくは、吸入調整弁60の駆動量に係るパラメータ、すなわち吸入調整弁60の駆動電流量PIを対象にして学習を行った。こうした構成であれば、高い制御性で燃料噴射圧力を制御することができる。
(9)仮学習補正処理の実行条件(仮学習条件)が、エンジンがアイドリング運転状態にあることを条件の1つに含むものであり、本学習補正処理の実行条件(本学習条件)が、仮学習条件が成立することに加えて、さらに燃料噴射圧力に係る条件を含むものである構成とした(図6参照)。こうした実行条件であれば、仮学習補正処理及び本学習補正処理により、上記補正対象とする制御則の誤差を段階的に高い精度で低減することが可能になる。
(10)コモンレール内の圧力を測定するプログラム(レール圧測定手段、図3のステップS13)と、燃料噴射圧力の制御として、その圧力測定値(実コモンレール圧力NP)を目標値(目標コモンレール圧力PP)へ近づけるような制御を行うプログラム(噴射圧制御手段、図3のステップS14〜S17)と、を備える構成とした。燃料噴射圧力制御装置としてのこのような構成によれば、上記コモンレール式燃料噴射システムにより、高い精度で噴射圧力の制御された高圧燃料を、上記対象エンジンに対して噴射供給することが可能になる。自動車用エンジン等において、高圧燃料の噴射は、エミッション改善に大きく寄与する技術である。環境に優しいクリーンなディーゼル車を実現する上でも、こうした構成とする意義は大きい。
なお、上記実施形態は、以下のように変更して実施してもよい。
・圧力ガード設定の対象とするゲインの種類は、積分項(I項)に限られず任意であり、例えばPID定数(比例項、積分項、微分項)のいずれか1つ、又は任意の組み合わせを用いることができる。ちなみに、これら3つの中では、積分項に次いで、比例項がその対象に適している。
・上記実施形態では、学習対象の圧力パラメータ(圧力自体、又は圧力に作用する他のパラメータ)を1つ(電流量PI)としたが、複数の圧力パラメータについて学習処理を行うようにしてもよい。
・上記実施形態では、I−Qマップ(図4)の平行成分(電流方向)についてだけ、その学習、補正を行うようにしたが、上記特許文献1に記載の装置に準ずる態様で、傾き成分についてもこれを学習、補正するようにしてもよい。
・上記実施形態では、より簡素な構成例として、1つの制御マップに基づき燃料噴射制御を行う場合について例示したが、例えばエンジン運転状態や噴射条件等の別に関連付けられた複数の制御マップを用いるようにしてもよい。これら制御マップについて、上記エンジン運転状態(例えばエンジン回転速度)や噴射条件(例えばレール圧力)等の別に、それぞれ上述の学習、補正、圧力ガードの設定を行うようにすれば、各マップについて前述の個体差等に起因する誤差が補償され、より精密な燃料噴射制御が可能になる。
・圧力ガードの設定態様についても、図9に示したような、1つのマップに対し、学習進行度合に応じて異なる値を設定する手法に限られず任意である。例えば予め各異なるガード値の設定された複数のマップをもって、学習進行度合に応じてそれらマップを切り替えるようにしてもよい。
・上記実施形態では、より簡素な構成例として、本学習補正処理及び仮学習補正処理の2段階で学習補正処理を行う場合について例示したが、3段階以上で上記学習補正処理を行うようにしてもよい。
・上記ゲインの可変範囲に対する圧力ガードの設定によらずとも、学習対象の圧力パラメータ(電流量PI)について、学習進行度合が大きくなるほど、該圧力パラメータの変化に関する規制を強めるプログラム(規制強化手段)を備える構成であれば、少なくとも前記(1)の効果と同様もしくはそれに準じた効果は得られることになる。
具体的には、例えば上記学習対象の圧力パラメータ(例えば電流量PI)の可変範囲に対して圧力ガードを設け、図10(b)に示した態様に準ずる態様で、学習進行度合に応じて圧力ガードの位置を変更する(進行に伴い狭くする)ことにより、学習進行度合が大きくなるほど圧力パラメータの変化に関する規制を強めるようにしてもよい。
あるいは、上記実施形態において、圧力パラメータ(電流量PI)の単位時間あたりの変化量(圧力変化率)に相当するゲインを、学習進行度合が大きくなるほど小さくする(変化しにくくする)ようにしてもよい。
要は、学習進行度合が大きくなるほど、上記学習対象の圧力パラメータが変化しにくくなる、あるいは同パラメータの変化することのできない条件や範囲等が増加するように構成すれば、学習が進むにつれ燃料圧力の変化がより抑制されるようになり、ひいては前述した燃料圧力の急変に起因したエンジンストール等の不都合発生を抑制することができるようになる。
・制御対象とするエンジンの種類(火花点火式のガソリンエンジン等も含む)やシステム構成も、用途等に応じて適宜に変更可能である。
・上記実施形態及び変形例では、各種のソフトウェア(プログラム)を用いることを想定したが、専用回路等のハードウェアで同様の機能を実現するようにしてもよい。
本発明に係る燃料噴射圧力制御装置の一実施形態について、該装置の適用されたエンジン制御システムの概略を示す構成図。 燃料ポンプの詳細構成を示す構成図。 本実施形態に係るポンプ制御の処理手順を示すフローチャート。 同ポンプ制御に用いられる制御マップの一例を示すグラフ。 通常制御用のゲインの一例を示すグラフ。 学習実行条件の成否判定に係る処理の処理手順を示すフローチャート。 学習実行に係る処理の処理手順を示すフローチャート。 (a)〜(c)は、学習進行に伴うマップ誤差の変化態様を示すグラフ。 圧力ガード設定処理の処理手順を示すフローチャート。 (a)及び(b)は、圧力ガードの設定態様を示す図。 (a)及び(b)は、比較例と本実施形態の装置とについて、それぞれその動作態様を示すタイミングチャート。
符号の説明
10…燃料タンク、14…燃料ポンプ、16…コモンレール、20…インジェクタ、22…燃圧センサ、30…ECU(電子制御ユニット)、40…フィードポンプ、43a…燃温センサ、50…高圧ポンプ、60…吸入調整弁(SCV)。

Claims (10)

  1. 所定燃料を圧送する燃料ポンプと、該燃料ポンプにより圧送されてきた燃料を対象エンジンに対して噴射供給する燃料噴射弁とを備えて構成される燃料供給システムについて、前記噴射供給が行われる際の燃料噴射圧力の計測値を目標値にフィードバック制御する燃料噴射圧力制御装置において、
    前記燃料噴射圧力制御に係る所定の制御則にて規定される前記燃料ポンプの吐出特性と実際の吐出特性とのずれ量に基づき前記所定の制御側を補正すべく、厳しさの異なる複数種の実行条件に対応した複数種の学習補正処理をその条件が緩いものから順に行学習補正処理実行手段と、
    学習の段階から前記学習補正処理実行手段により前記複数種の学習補正処理の全てが行われるまでの学習進行度合が大きくなるほど、前記フィードバック制御に用いる積分要素の可変範囲をより狭い範囲に設定する可変範囲設定手段と、
    を備えることを特徴とする燃料噴射圧力制御装置。
  2. 前記学習補正処理実行手段は、所定の本学習条件の成立に基づいて行われる本学習補正処理の実行前に、前記本学習条件よりも緩い所定の仮学習条件の成立に基づいて行われる仮学習補正処理を実行するものであり、
    前記可変範囲設定手段は、前仮学習条件が成立した場合には成立以前と比較して前記積分要素の可変範囲を狭い範囲に設定するものである請求項1に記載の燃料噴射圧力制御装置。
  3. 前記可変範囲設定手段は、前記積分要素を対象にして、その可変範囲の境界を定める圧力ガードを、対象可変範囲の上限及び下限の少なくとも一方に新たに設けることによって、又は、既に設けられている圧力ガードの位置を変更することによって、前記学習進行度合が大きくなるほど、該積分要素の可変範囲をより狭い範囲にするものである請求項1又は2に記載の燃料噴射圧力制御装置。
  4. 前記フィードバック制御に係るゲインは、前記圧力偏差が大きくなるほど補正量をより大きくするものである請求項1〜3のいずれか一項に記載の燃料噴射圧力制御装置。
  5. 前記学習補正処理実行手段により学習がなされている際には、通常の燃料噴射圧力制御に用いるゲインとは別に用意された学習用のゲインを用いて前記フィードバック制御を行うことを特徴とする請求項のいずれか一項に記載の燃料噴射圧力制御装置。
  6. 前記学習補正処理実行手段により学習がなされている際のゲインは、フィードバック制御の収束性を高めるべく通常の燃料噴射圧力制御に用いるゲインよりも補正量を大きくするゲインであることを特徴とする請求項に記載の燃料噴射圧力制御装置。
  7. 前記燃料供給システムは、駆動量に応じて前記燃料ポンプに対する燃料吸入量を可変とする吸入調整弁を備え、
    前記フィードバック制御は、該吸入調整弁の駆動量に係るパラメータを操作することで行われることを特徴とする請求項1〜6のいずれか一項に記載の燃料噴射圧力制御装置。
  8. 前記複数種の学習補正処理の1つである第1の学習補正処理に係る第1の学習条件が、前記エンジンがアイドリング運転状態にあることを条件の1つに含むものであり、
    前記第1の学習補正処理よりも学習進行度合が進んだ学習補正処理である第2の学習補正処理に係る第2の学習条件が、前記第1の学習条件が成立することに加えて、さらに燃料噴射圧力に係る一乃至複数の条件を含むものである請求項1〜のいずれか一項に記載の燃料噴射圧力制御装置。
  9. 前記燃料供給システムが、コモンレール式燃料噴射システムであり、
    前記コモンレール内の圧力を測定するレール圧測定手段と、
    前記燃料噴射圧力の制御として、該レール圧測定手段による圧力測定値をその目標値へ近づけるような制御を行う噴射圧制御手段と、
    を備える請求項1〜のいずれか一項に記載の燃料噴射圧力制御装置。
  10. 所定燃料を圧送する燃料ポンプと、該燃料ポンプにより圧送されてきた燃料を対象エンジンに対して噴射供給する燃料噴射弁とを備えて構成される燃料供給システムについて、前記噴射供給が行われる際の燃料噴射圧力の計測値を目標値にフィードバック制御する燃料噴射圧力制御装置において、
    前記燃料噴射圧力制御に係る所定の制御則にて規定される前記燃料ポンプの吐出特性と実際の吐出特性とのずれ量に基づき前記所定の制御側を補正すべく、厳しさの異なる複数種の実行条件に対応した複数種の学習補正処理をその条件が緩いものから順に行う学習補正処理実行手段と、
    未学習の段階から前記学習補正処理実行手段により前記複数種の学習補正処理の全てが行われるまでの学習進行度合が大きくなるほど、前記フィードバック制御に用いる積分要素の可変範囲をより狭い範囲に設定する可変範囲設定手段とを備え、
    前記学習補正処理実行手段により学習がなされている際のゲインは、フィードバック制御の収束性を高めるべく通常の燃料噴射圧力制御に用いるゲインよりも補正量を大きくするゲインである
    ことを特徴とする燃料噴射圧力制御装置。
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