JP4910904B2 - 内燃機関の空燃比制御装置 - Google Patents

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Description

本発明は、内燃機関の空燃比制御装置に関する。
排気浄化触媒(以下「触媒」と略する。)の上流側にメイン空燃比センサを備え、触媒の下流側にサブ酸素センサを備えた装置が知られている。この装置では、空燃比フィードバック制御として、メイン空燃比センサの出力に基づくメインフィードバック制御(以下「メインF/B制御」という。)と、サブ酸素センサの出力に基づくサブフィードバック制御(以下「サブF/B制御」という。)とが実行される。
また、内燃機関の燃料カット(「F/C」ともいう。)から復帰した直後においては、触媒の酸素吸蔵量が飽和状態に達している場合が多い。触媒の浄化性能を回復させるために、燃料カットから復帰した際に、燃料噴射量を増量して空燃比を理論空燃比よりもリッチ側にする制御(以下「リッチ制御」という。)が実行されている。
かかるリッチ制御の実行時に、メインF/B制御又はサブF/B制御によるフィードバック補正量(以下「F/B補正量」という。)の算出と、そのF/B補正量の学習とを禁止する装置が提案されている(例えば、特許文献1参照。)。この装置によれば、リッチ制御時のF/B補正量の誤学習を防止することができる。
特開2005−61356号公報 特開2005−105834号公報
上記特許文献1の装置によれば、F/B補正量の学習を実施する機会が減少してしまう可能性がある。特に、内燃機関始動後に燃料カットが頻繁に実行される場合には、F/B補正量の学習が一度も完了しないまま、継続して内燃機関の運転が行われる事態が生じ、空燃比制御性が低下する可能性がある。
そこで、F/B補正量の学習が未完了である場合には、燃料カットの実行条件を満たしたとしても燃料カットの実行を制限し、F/B補正量の学習の更新を継続する方法が考えられる。かかる方法によれば、F/B補正量の学習が一旦完了すれば、その後の燃料カットの実行を許容すると共に、F/B補正量の学習の更新を制限することにより、燃料カットが必要以上に制限されることがないため、燃費の悪化を防止することができる。
しかしながら、かかる方法を用いたとしても、F/B補正量の学習が誤学習状態で完了した場合には、学習の更新が制限されることによって、誤学習の状態が長く続くことになる。その結果、空燃比制御性が低下してしまい、排気エミッション特性やドライバビリティの悪化を招来する可能性がある。
本発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、F/B再学習を最適なタイミングで行うことで、エミッション及びドライバビリティの悪化を抑制することが可能な内燃機関の空燃比制御装置を提供することを目的とする。
第1の発明は、上記の目的を達成するため、内燃機関の空燃比制御装置であって、
内燃機関の排気通路に設けられた触媒と、
前記触媒の上流と下流の少なくとも一方に設けられた排気ガスセンサと、
前記排気ガスセンサの出力に基づいて、空燃比を目標空燃比とするフィードバック制御を実行するフィードバック手段と、
前記フィードバック制御の制御中心を学習する学習手段と、
前記学習手段による学習の完了もしくは未完了を判定する判定手段と、
前記判定手段により学習未完了判定がなされた場合に、前記内燃機関の燃料カットを制限すると共に、前記学習の更新を促進する燃料カット制限手段と、
前記判定手段により学習完了判定がなされた場合に、前記学習の更新を制限すると共に、前記燃料カットを促進する学習制限手段と、
前記学習制限手段により学習の更新が制限されている場合に、前記フィードバック制御の補正量が所定範囲内に収まらないときは、前記学習完了判定を解除する学習完了判定解除手段とを備えたことを特徴とする。
また、第2の発明は、第1の発明において、
前記フィードバック手段は、触媒上流に設けられたメイン排気ガスセンサの出力に基づいて、該触媒上流の空燃比を目標空燃比とするメインフィードバック制御を実行するメインフィードバック手段と、触媒下流に設けられたサブ排気ガスセンサの出力に基づいて、該触媒下流の空燃比を目標空燃比とするためのサブフィードバック制御を実行するサブフィードバック手段とを有し、
前記学習完了判定解除手段は、前記メインフィードバック制御もしくは前記サブフィードバック制御の補正量が所定範囲内に収まらないときに、前記学習完了判定を解除することを特徴とする。
また、第3の発明は、内燃機関の空燃比制御装置であって、
内燃機関の排気通路に設けられた触媒と、
触媒の上流と下流の少なくとも一方に設けられた排気ガスセンサと、
前記排気ガスセンサの出力に基づいて、空燃比を目標空燃比とするためのフィードバック制御を実行するフィードバック手段と、
前記フィードバック制御の制御中心を学習する学習手段と、
前記学習手段による学習の完了もしくは未完了を判定する判定手段と、
前記判定手段により学習未完了判定がなされた場合に、前記内燃機関の燃料カットを制限すると共に、前記学習の更新を促進する燃料カット制限手段と、
前記判定手段により学習完了判定がなされた場合に、前記学習の更新を制限すると共に、前記燃料カットを促進する学習制限手段と、
前記学習完了判定がなされた後に、前記学習に対する要求値である学習要求値の変化を取得する学習要求値変化取得手段と、
前記学習制限手段により学習の更新が制限されている場合に、前記学習要求値変化取得手段により学習要求値の変化が取得されたときは、前記学習完了判定を解除する学習完了判定解除手段とを備えたことを特徴とする。
また、第4の発明は、第3の発明において、
前記学習要求値変化取得手段は、燃料性状値もしくは空気密度に基づいて、前記学習要求値の変化を取得することを特徴とする。
第1の発明では、学習完了判定がなされた場合に、学習手段による学習の更新が制限されると共に、燃料カットが促進される。これにより、燃料カットが必要以上に制限されないため、燃費の悪化を防止することができる。さらに、学習の更新が制限されている場合に、フィードバック制御の補正量が所定範囲内に収まらないときは、学習完了判定が解除される。これにより、学習未完了判定がなされた状態となり、学習の更新が促進される。すなわち、学習手段による再学習が実行されるため、誤学習の状態で継続して運転が実行されることがなくなる。従って、第1の発明によれば、フィードバック制御の制御中心の再学習を最適なタイミングで行うことで、エミッション及びドライバビリティの悪化を抑制することが可能となる。
第2の発明では、メインフィードバック制御もしくはサブフィードバック制御の補正量が所定範囲内に収まらないときに、学習完了判定が解除される。これにより、フィードバック制御の制御中心の再学習を最適なタイミングで行うことができる。
第3の発明では、学習完了判定がなされた場合に、学習手段による学習の更新が制限されると共に、燃料カットが促進される。これにより、燃料カットが必要以上に制限されないため、燃費の悪化を防止することができる。さらに、学習の更新が制限されている場合に、学習要求値の変化が取得されたときは、学習完了判定が解除される。これにより、学習未完了判定がなされた状態となり、学習の更新が促進される。すなわち、学習手段による再学習が実行されるため、最新の学習要求値に対応していない学習状態で継続して運転が実行されることがなくなる。従って、第3の発明によれば、フィードバック制御の制御中心の再学習を最適なタイミングで行うことで、エミッション及びドライバビリティの悪化を抑制することが可能となる。
第4の発明では、燃料性状値もしくは空気密度に基づいて、学習完了判定がなされた後の学習要求値の変化が取得される。よって、燃料性状値もしくは空気密度の変化に基づいて、学習手段による再学習の必要性を判断することができる。
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。尚、各図において共通する要素には、同一の符号を付して重複する説明を省略する。
実施の形態1.
[システム構成の説明]
図1は、本発明の実施の形態1によるシステムの構成を説明するための図である。図1に示すシステムは、内燃機関1としてのエンジンを備えている。エンジン1は、複数の気筒2を有している。図1には、複数気筒のうちの1気筒のみを示している。
エンジン1は、内部にピストン4を有するシリンダブロック6を備えている。ピストン4は、クランク機構を介してクランク軸8と接続されている。クランク軸8の近傍には、クランク軸8の回転角度(クランク角CA)を検出するクランク角センサ10が設けられている。
シリンダブロック6の上部にはシリンダヘッド12が組み付けられている。ピストン4上面からシリンダヘッド12までの空間は燃焼室14を形成している。シリンダヘッド12には、燃焼室14内の混合気に点火する点火プラグ16が設けられている。
シリンダヘッド12は、燃焼室14と連通する吸気ポート18を備えている。吸気ポート18と燃焼室14との接続部には吸気バルブ20が設けられている。吸気バルブ20には、吸気バルブ20の開弁特性を変更可能な機械式もしくは油圧式の可変動弁機構22に接続されている。吸気ポート18には、吸気通路24が接続されている。吸気ポート18近傍の吸気通路24には、該近傍に燃料を噴射するインジェクタ26が設けられている。インジェクタ26の上流にはサージタンク28が設けられている。
サージタンク28の上流にはスロットルバルブ30が設けられている。スロットルバルブ30は、スロットルモータ32により駆動される電子制御式のバルブである。スロットルバルブ30は、アクセル開度センサ36により検出されるアクセル開度AA等に基づいて駆動されるものである。スロットルバルブ30の近傍には、スロットル開度TAを検出するスロットル開度センサ34が設けられている。スロットルバルブ30の上流には、エアフロメータ40が設けられている。エアフロメータ40は吸入空気量Gaを検出するように構成されている。
また、シリンダヘッド12は、燃焼室14と連通する排気ポート42を備えている。排気ポート42と燃焼室14との接続部には排気バルブ44が設けられている。排気バルブ44には、排気バルブ44の開弁特性を変更可能な機械式もしくは油圧式の可変動弁機構46に接続されている。排気ポート44には排気通路48が接続されている。排気通路48には、排気ガスを浄化する触媒50が設けられている。
触媒50の上流には、排気空燃比に対してリニアな出力を発するメイン空燃比センサ(以下「空燃比センサ」という。)52が設けられている。触媒50の下流には、排気空燃比が理論空燃比よりもリッチ側であるかリーン側であるかに応じて、出力を急変させるサブ酸素センサ(以下「酸素センサ」という。)54が設けられている。
また、図1に示すシステムは、制御装置としてのECU(Electronic Control Unit)60を備えている。ECU60の出力側には、点火プラグ16、可変動弁機構22,46、インジェクタ26、スロットルモータ32等が接続されている。ECU60の入力側には、クランク角センサ10、スロットル開度センサ34、アクセル開度センサ36、エアフロメータ40、空燃比センサ52、酸素センサ54等のほか、燃料性状値を検出する燃料性状センサ56が接続されている。ECU60は、各センサの出力に基づいて、各アクチュエータを駆動させることで、エンジン全体の制御を実行する。
また、ECU60は、クランク角CAに基づいて、エンジン回転数NEを算出する。また、ECU60は、アクセル開度AAやスロットル開度TA等に基づいて、エンジン負荷KLを算出する。
また、ECU60は、例えば、アクセル開度AAがゼロであり、エンジン回転数NEが基準回転数よりも高い場合に、インジェクタ26からの燃料噴射を停止する燃料カット(F/C)を実行する。
[実施の形態1の特徴]
上記システムでは、ECU60により、空燃比を目標空燃比とするための空燃比フィードバック制御が実行される。
図2は、空燃比フィードバック制御を説明するためのブロック図である。
ECU60は、メインF/B手段62と、サブF/B手段64とを有する。メインF/B手段62は、空燃比センサ52の出力に基づいて、触媒50上流の空燃比を目標空燃比とするメインF/B制御を実行する。さらに、メインF/B手段62は、メインF/B制御により算出されたメインF/B補正量の平均値(すなわち、メインF/B制御の制御中心)を、メインF/B学習値として記憶する。
サブF/B手段64は、酸素センサ54の出力に基づいて、触媒50下流の空燃比を目標空燃比とするサブF/B制御を実行する。具体的には、酸素センサ54出力を目標空燃比に対応する目標電圧とするためのサブF/B制御を実行する。さらに、サブF/B手段64は、サブF/B制御により算出されたサブF/B補正量の平均値(すなわち、サブF/B制御の制御中心)を、サブF/B学習値として記憶する。
ECU60は、詳細は後述するが、サブF/B学習値が収束するまで、サブF/B学習値の更新処理を実行する。さらに、ECU60は、サブF/B学習値が収束した場合に、サブF/B学習の完了を完了履歴に記憶する。
また、ECU60は、エンジン負荷KLに基づいて、基本燃料噴射量を算出する。この基本燃料噴射量は、F/B補正量を乗算することによって補正される。F/B補正量は、例えば、メインF/B補正量とサブF/B補正量とを加算することにより得られる。補正された燃料噴射量の分だけ、インジェクタ26から燃料が噴射され、エンジン1の燃焼室14内に供給される。このようにして、空燃比のフィードバック制御が行われる。
ところで、既述した特許文献1では、燃料カット復帰直後に実行されるリッチ制御時に、F/B補正量の学習が禁止される。その結果、F/B補正量が一度も完了しないまま、継続して内燃機関の運転が実行される事態が生じ得る。
かかる事態を防止すべく、F/B補正量の学習が未完了である場合には、燃料カット並びにその回復後のリッチ制御を制限することで、F/B補正量の学習の完了を優先させる方法が考えられる。この方法によれば、F/B補正量の学習が一旦完了した後は、F/B学習値の更新を制限することで、燃料カット並びにその回復後のリッチ制御が優先して実行される。これにより、燃料カットの実行が必要以上に制限されることがないため、燃費の悪化を防止することができる。
しかしながら、F/B補正量の学習が誤学習状態で完了された場合に、上記のようにF/B学習値の更新が制限されると、誤学習されたF/B学習値での運転状態が長く続くことになる。その結果、空燃比制御性が低下してしまい、排気エミッション特性やドライバビリティの悪化を招来する可能性がある。
そこで、本実施の形態1では、サブF/B学習が完了した後に、サブF/B補正量が所定範囲を超えた場合には、サブF/B学習値が誤学習によるものであると判断し、サブF/B学習値を再学習するようにする。
[実施の形態1における具体的処理]
図3は、本実施の形態1において、ECU60が実行するルーチンを示すフローチャートである。本ルーチンは、所定間隔毎に起動されるものである。
図3に示すルーチンによれば、先ず、サブF/B学習の完了履歴の記憶値を読み込む(ステップ100)。次に、サブF/B学習が未完了であるか否かを判別する(ステップ102)。このステップ102でサブF/B学習が未完了であると判別された場合、すなわち、完了履歴にサブF/B学習完了の記憶が無い場合には、燃料カットの実行を制限する(ステップ104)。このステップ104において、ECT(Electric Controlled Transmission)のロックアップを制限することもできる。これにより、燃料カットよりも、サブF/B学習の更新が優先されることとなる。
次に、サブF/B学習の更新処理を実行する(ステップ106)。このステップ106では、サブF/B学習値が更新される。その後、更新されたサブF/B学習値が収束したか否かを判別する(ステップ108)。このステップ108では、ステップ106で更新されたサブF/B学習値と、更新前の(前回更新された)サブF/B学習値との差が基準値以下である場合に、サブF/B学習値が収束したと判別される。上記ステップ108でサブF/B学習値が収束していないと判別された場合には、本ルーチンを一旦終了する。
一方、上記ステップ108でサブF/B学習値が収束したと判別された場合には、サブF/B学習の完了を完了履歴に記憶する(ステップ110)。その後、本ルーチンを一旦終了する。
その後、本ルーチンが再び起動されると、上記ステップ102でサブF/B学習が完了したと判別されるため、ステップ112の処理に移行する。ステップ112では、サブF/B学習が制限される。これにより、サブF/B学習の更新よりも、燃料カットが優先されることとなる。なお、サブF/B補正量の算出(更新)は継続して行われる。
次に、現在のサブF/B補正量を読み込む(ステップ114)。その後、上記ステップ114で読み込まれたサブF/B補正量が、所定範囲を超えているか否かを判別する(ステップ116)。このステップ116では、サブF/B補正量に基づいて、サブF/B学習値が誤学習によるものであるか否かが判断される。上記ステップ116でサブF/B補正量が所定範囲を超えていると判別された場合には、サブF/B学習値が誤学習によるものであると判断し、サブF/B学習の完了を解除する(ステップ118)。このステップ118では、サブF/B学習完了が完了履歴からクリアされる。これにより、以後本ルーチンが起動されると、ステップ102でYES判別されるため、サブF/B学習値が更新されることとなる。すなわち、サブF/B学習値の再学習が行われることとなる。
以上説明したように、本実施の形態1では、サブF/B学習が未完了である場合には、燃料カットが制限され、サブF/B学習値の更新が優先して実行される。また、サブF/B学習が完了した場合には、サブF/B学習値の更新が制限され、燃料カットが促進される。これにより、燃料カットが必要以上に制限されないため、燃費の悪化を防止することができる。
さらに、本実施の形態1では、サブF/B学習値の更新が制限されている場合に、サブF/B補正量が所定範囲内に収まらないときは、サブF/B学習値が誤学習によるものであると判断され、サブF/B学習の完了が解除される。これにより、サブF/Bの再学習が実行されるため、サブF/B学習値が誤学習の状態で継続して運転が実行されることがなくなる。従って、サブF/B学習値の再学習を最適なタイミングで行うことができるため、エミッション及びドライバビリティの悪化を抑制することが可能となる。
尚、本実施の形態1においては、エンジン1が第1の発明における「内燃機関」に、排気通路48が第1の発明における「空燃比センサ」に、空燃比センサ52が第1の発明における「排気ガスセンサ」及び第2の発明における「メイン排気ガスセンサ」に、酸素センサ54が第1の発明における「排気ガスセンサ」及び第2の発明における「サブ排気ガスセンサ」に、それぞれ相当する。また、本実施の形態1においては、メインF/B手段62が第1の発明における「フィードバック手段」及び第2の発明における「メインフィードバック手段」に、サブF/B手段64が第1の発明における「フィードバック手段」及び第2の発明における「サブフィードバック手段」に、それぞれ相当する。また、本実施の形態1においては、ECU60が、ステップ106の処理を実行することにより第1の発明における「学習手段」が、ステップ108,110の処理を実行することにより第1の発明における「判定手段」が、ステップ104の処理を実行することにより第1の発明における「燃料カット制限手段」が、ステップ112の処理を実行することにより第1の発明における「学習制限手段」が、ステップ116,118の処理を実行することにより第1及び第2の発明における「学習完了判定解除手段」が、それぞれ実現されている。
実施の形態2.
次に、図4及び図5を参照して、本発明の実施の形態2について説明する。
本実施の形態2のシステムは、図1に示すハードウェア構成を用いて、ECU60に、後述する図5に示すルーチンを実行させることにより実現することができる。
[実施の形態2の特徴]
上記実施の形態1では、サブF/B補正量が所定範囲を超えた場合に、サブF/B学習値が誤学習によるものであると判断し、サブF/B学習値の再学習を実行する。
ところで、サブF/B学習の更新が制限された場合でも、メインF/B学習の更新を実行することができる。また、図2に示すように、メインF/B補正量とサブF/B補正量との間には相補関係がある。このため、サブF/B学習値の更新が制限された場合には、メインF/B補正量及びメインF/B学習値が変化する。よって、サブF/B学習値が誤学習によるものである場合には、メインF/B学習値の変化が大きくなる。
また、メインF/B学習値は、サブF/B学習値とは異なり、運転領域毎に記憶される。本実施の形態2では、メインF/B学習値に基づいて、サブF/B学習値が誤学習によるものであるか否かを判断する。
図4は、サブF/B学習完了後におけるメインF/B学習値の変化を説明するための図である。
本実施の形態2では、サブF/B学習完了時に、図4において丸印で示すように、吸入空気量Gaで定められた運転領域Ga1〜Ga4に対応してメインF/B学習値KGを記憶する。サブF/B学習が完了すると、サブF/B学習値の更新が制限されるものの、メインF/B学習値の更新は継続して行われる。
図4における四角印は、サブF/B学習完了後のメインF/B学習値を表している。図4に示すように、運転領域Ga1において、サブF/B学習完了時からのメインF/B学習値の変化量が、基準値を超えている。かかる場合に、本実施の形態2では、サブF/B学習値が誤学習によるものであると判断し、サブF/B学習値の再学習を実行する。
[実施の形態2における具体的処理]
図5は、本実施の形態2において、ECU60が実行するルーチンを示すフローチャートである。
図5に示すルーチンによれば、図3に示すルーチンと同様に、ステップ102でサブF/B学習が未完了であると判別された場合には、燃料カットを制限し(ステップ104)、サブF/B学習の更新処理を実行する(ステップ106)。
さらに、図3に示すルーチンと同様に、ステップ108でサブF/B学習値が収束したと判別された場合には、サブF/B学習の完了を完了履歴に記憶する(ステップ110)。
その後、図3に示すルーチンとは異なり、サブF/B学習完了時のメインF/B学習値を、運転領域に応じて記憶する(ステップ120)。このステップ120では、図4に示す例のように、吸入空気量Gaにより規定された運転領域に応じて、メインF/B学習値KGが記憶される。そして、本ルーチンを一旦終了する。
その後、本ルーチンが再び起動されると、上記ステップ102でサブF/B学習が完了したと判別されるため、ステップ112の処理に移行する。このステップ112でサブF/B学習の更新処理が制限されると、燃料カットが優先されることとなる。
次に、現在のメインF/B学習値を読み込む(ステップ122)。そして、対応する運転領域のサブF/B学習完了時のメインF/B学習値を読み込む(ステップ124)。このステップ124では、上記ステップ120で記憶されたメインF/B学習値のうち、対応する運転領域のものが読み込まれる。その後、サブF/B学習完了時からのメインF/B学習値の変化量を算出する(ステップ126)。このステップ126では、上記ステップ122で読み込まれた現在のメインF/B学習値と、上記ステップ124で読み込まれたF/B学習完了時のメインF/B学習値との差分が算出される。
次に、上記ステップ126で算出されたメインF/B学習値の変化量が基準値以上であるか否かを判別する(ステップ128)。このステップ128では、メインF/B学習値の変化量に基づいて、サブF/B学習値が誤学習によるものであるか否かが判断される。上記ステップ128でメインF/B学習値の変化量が基準値よりも小さいと判別された場合には、サブF/B学習値が誤学習によるものではないと判断される。この場合、そのまま本ルーチンを終了する。
一方、上記ステップ128でメインF/B学習値の変化量が基準値以上であると判別された場合、すなわち、メインF/B学習値の変化量が所定範囲内に収まらない場合には、サブF/B学習値が誤学習によるものであると判断される。この場合、上記ステップ110で記憶されたサブF/B学習の完了が解除される(ステップ118)。このステップ118では、サブF/B学習完了履歴がクリアされる。これにより、以後本ルーチンが起動されると、ステップ102でYES判別されるため、サブF/B学習値が更新されることとなる。すなわち、サブF/B学習値が再学習されることとなる。
以上説明したように、本実施の形態2では、サブF/B学習値の更新が制限されている場合に、メインF/B学習値の変化量が基準値以上であるときは、サブF/B学習値が誤学習によるものであると判断され、サブF/B学習の完了が解除される。これにより、サブF/Bの再学習が実行されるため、サブF/B学習値が誤学習の状態で継続して運転が実行されることがなくなる。従って、サブF/B学習値の再学習を最適なタイミングで行うことができるため、エミッション及びドライバビリティの悪化を抑制することが可能となる。
また、メインF/B学習値の記憶は運転領域毎に行われるため、このメインF/B学習値の変化量を基準とすることで、サブF/B学習値が誤学習によるものであるか否かを制度良く判断することができる。
尚、本実施の形態2においては、ECU60が、ステップ128,118の処理を実行することにより第2の発明における「学習完了判定解除手段」が実現されている。
実施の形態3.
次に、図6を参照して、本発明の実施の形態3について説明する。
本実施の形態3のシステムは、図1に示すハードウェア構成を用いて、ECU60に、後述する図6に示すルーチンを実行させることにより実現することができる。
[実施の形態3の特徴]
上記実施の形態1,2では、サブF/B学習値が誤学習によるものである場合に、サブF/B学習完了が解除され、サブF/B学習値の再学習が実行される。
ところで、例えば、給油等により燃料性状値が変化した場合には、サブF/B学習に対する要求値(以下「学習要求値」という。)が変化する。かかる場合に、燃料性状値の変化前に記憶されたサブF/B学習値を使用しつづけると、空燃比制御性が低下してしまい、排気エミッション特性やドライバビリティの悪化を招来する可能性がある。
そこで、本実施の形態3では、サブF/B学習完了後に燃料性状値が基準値以上変化した場合には、学習要求値が変化したものと判断し、サブF/B学習値の再学習を実行する。
[実施の形態3における具体的処理]
図6は、本実施の形態3において、ECU60が実行するルーチンを示すフローチャートである。
図6に示すルーチンによれば、図3に示すルーチンと同様に、ステップ102でサブF/B学習が未完了であると判別された場合には、燃料カットを制限し(ステップ104)、サブF/B学習値の更新処理を実行する(ステップ106)。
その後、図3に示すルーチンと同様に、ステップ108でサブF/B学習値が収束したと判別された場合には、サブF/B学習の完了を記憶する(ステップ110)。
次に、図3に示すルーチンとは異なり、サブF/B学習完了時の燃料性状値を記憶する(ステップ130)。そして、本ルーチンを一旦終了する。
その後に本ルーチンが再び起動されると、上記ステップ102でサブF/B学習が完了したと判別されるため、図3に示すルーチンと同様に、サブF/B学習の更新処理が制限される(ステップ112)。このステップ112の処理により、サブF/B学習よりも燃料カットが優先されることとなる。
次に、現在の燃料性状値を読み込む(ステップ132)。そして、サブF/B学習完了時の燃料性状値を読み込む(ステップ134)。このステップ134では、上記ステップ130で記憶された燃料性状値が読み込まれる。その後、サブF/B学習完了時からの燃料性状値の変化量を算出する(ステップ136)。このステップ136では、上記ステップ132で読み込まれた現在の燃料性状値と、上記ステップ134で読み込まれたサブF/B学習完了時の燃料性状値との差分が算出される。
次に、上記ステップ135で算出された燃料性状値の変化量が基準値以上であるか否かを判別する(ステップ138)。このステップ138では、燃料性状値の変化量に基づいて、サブF/B学習完了後に学習要求値が変化したか否かが判別される。上記ステップ138で燃料性状値の変化量が基準値よりも小さいと判別された場合には、サブF/B学習完了後も学習要求値が変化していないと判断される。この場合、そのまま本ルーチンを終了する。
一方、上記ステップ138で燃料性状値の変化量が基準値以上であると判別された場合には、サブF/B学習完了後に学習要求値が変化したと判断される。この場合、上記ステップ110で記憶されたサブF/B学習の完了が解除される(ステップ118)。これにより、以後本ルーチンが起動されると、ステップ102でYES判別されるため、サブF/B学習値が更新されることとなる。すなわち、サブF/B学習値が再学習されることとなる。
ところで、本実施の形態3では、燃料性状値の変化量に基づいて、サブF/B学習完了後に学習要求値が変化したか否かが判別されているが、他の物理量の変化量に基づいて判別してもよい。例えば、標高により変化する空気密度の変化量に基づいて、学習要求値が変化したか否かを判別してもよい。
図7は、本実施の形態3の変形例において、ECU60が実行するルーチンを示すフローチャートである。
図7に示すルーチンによれば、図6に示すルーチンとは異なり、サブF/B学習完了時の空気密度推定値を記憶する(ステップ140)。ここで、空気密度推定値は、スロットル開度TAと、その開度TAにおける吸入空気量Gaとの関係で、予めマップに規定しておき、該マップをECU60内に格納しておく。このステップ140では、サブF/B学習完了時に該マップを参照することで求められた空気密度推定値が記憶される。
なお、空気密度の推定方法は、マップを参照する方法に限らず、計算により求める方法を用いることができる。
その後に本ルーチンが再び起動されると、上記ステップ102でサブF/B学習が完了したと判別されるため、図6に示すルーチンと同様に、サブF/B学習の更新処理が制限される(ステップ112)。このステップ112の処理により、サブF/B学習よりも燃料カットが優先されることとなる。
次に、現在の空気密度を推定する(ステップ142)。そして、上記ステップ140で記憶されたサブF/B学習完了時の空気密度推定値を読み込む(ステップ144)。その後、サブF/B学習完了時からの空気密度推定値の変化量を算出する(ステップ146)。このステップ146では、上記ステップ142で推定された空気密度推定値と、上記ステップ144で読み込まれたサブF/B学習完了時の空気密度推定値との差分が算出される。
次に、上記ステップ146で算出された空気密度推定値の変化量が基準値以上であるか否かを判別する(ステップ148)。このステップ148では、空気密度推定値の変化量に基づいて、サブF/B学習完了後に学習要求値が変化したか否かが判別される。上記ステップ148で空気密度推定値の変化量が基準値以上であると判別された場合には、サブF/B学習完了後に学習要求値が変化したと判断される。この場合、上記ステップ110で記憶されたサブF/B学習の完了が解除される(ステップ118)。これにより、以後本ルーチンが起動されると、ステップ102でYES判別されるため、サブF/B学習値が更新されることとなる。すなわち、サブF/B学習値が再学習されることとなる。
以上説明したように、本実施の形態3及び変形例では、サブF/B学習が未完了である場合には、燃料カットが制限され、サブF/B学習値の更新が優先して実行される。また、サブF/B学習が完了した場合には、サブF/B学習値の更新が制限され、燃料カットが促進される。これにより、燃料カットが必要以上に制限されないため、燃費の悪化を防止することができる。
さらに、本実施の形態3及び変形例では、サブF/B学習値の更新が制限されている場合に、燃料性状値もしくは空気密度推定値の変化量が基準値以上であるときは、学習要求値が変化したものと判断され、サブF/B学習の完了が解除される。これにより、サブF/Bの再学習が実行されるため、最新の学習要求値に対応していない学習状態で継続して運転が実行されることがなくなる。従って、サブF/B学習値の再学習を最適なタイミングで行うことができるため、エミッション及びドライバビリティの悪化を抑制することが可能となる。
尚、本実施の形態3及び変形例においては、ECU60が、ステップ106の処理を実行することにより第1の発明における「学習手段」が、ステップ108,110の処理を実行することにより第1の発明における「判定手段」が、ステップ104の処理を実行することにより第1の発明における「燃料カット制限手段」が、ステップ112の処理を実行することにより第1の発明における「学習制限手段」が、ステップ132〜136の処理を実行することにより第3及び第4の発明における「学習要求値変化取得手段」が、ステップ138,118の処理を実行することにより第3の発明における「学習完了判定解除手段」が、ステップ148,118の処理を実行することにより第4の発明における「学習完了判定解除手段」が、それぞれ実現されている。
本発明の実施の形態1によるシステムの構成を説明するための図である。 空燃比フィードバック制御を説明するためのブロック図である。 本発明の実施の形態1において、ECU60が実行するルーチンを示すフローチャートである。 サブF/B学習完了後におけるメインF/B学習値の変化を説明するための図である。 本発明の実施の形態2において、ECU60が実行するルーチンを示すフローチャートである。 本発明の実施の形態3において、ECU60が実行するルーチンを示すフローチャートである。 本発明の実施の形態3の変形例において、ECU60が実行するルーチンを示すフローチャートである。
符号の説明
1 エンジン
48 排気通路
50 触媒
52 空燃比センサ
54 酸素センサ
56 燃料性状センサ
60 ECU
62 メインF/B手段
64 サブF/B手段

Claims (4)

  1. 内燃機関の排気通路に設けられた触媒と、
    前記触媒の上流と下流の少なくとも一方に設けられた排気ガスセンサと、
    前記排気ガスセンサの出力に基づいて、空燃比を目標空燃比とするフィードバック制御を実行するフィードバック手段と、
    前記フィードバック制御の制御中心を学習する学習手段と、
    前記フィードバック制御の補正量が収束した場合に前記学習手段による学習完了したと判定し、前記補正量が収束しない場合に前記学習手段による学習が未完了であると判定する判定手段と、
    前記判定手段により学習未完了判定がなされた場合に、前記内燃機関の燃料カットを制限すると共に、前記学習の更新を促進する燃料カット制限手段と、
    前記判定手段により学習完了判定がなされた場合に、前記学習の更新を制限すると共に、前記燃料カットを促進する学習制限手段と、
    前記学習制限手段により学習の更新が制限されている場合に、前記フィードバック制御の補正量が誤学習が行われていない状態に対応する所定範囲を超えたときは、誤学習が行われたものと判定して前記学習完了判定を解除する学習完了判定解除手段とを備えたことを特徴とする内燃機関の空燃比制御装置。
  2. 請求項1に記載の内燃機関の空燃比制御装置において、
    前記フィードバック手段は、触媒上流に設けられたメイン排気ガスセンサの出力に基づいて、該触媒上流の空燃比を目標空燃比とするメインフィードバック制御を実行するメインフィードバック手段と、触媒下流に設けられたサブ排気ガスセンサの出力に基づいて、該触媒下流の空燃比を目標空燃比とするためのサブフィードバック制御を実行するサブフィードバック手段とを有し、
    前記学習完了判定解除手段は、前記メインフィードバック制御もしくは前記サブフィードバック制御の補正量が所定範囲内に収まらないときに、前記学習完了判定を解除することを特徴とする内燃機関の空燃比制御装置。
  3. 内燃機関の排気通路に設けられた触媒と、
    触媒の上流と下流の少なくとも一方に設けられた排気ガスセンサと、
    前記排気ガスセンサの出力に基づいて、空燃比を目標空燃比とするためのフィードバック制御を実行するフィードバック手段と、
    前記フィードバック制御の制御中心を学習する学習手段と、
    前記学習手段による学習の完了もしくは未完了を判定する判定手段と、
    前記判定手段により学習未完了判定がなされた場合に、前記内燃機関の燃料カットを制限すると共に、前記学習の更新を促進する燃料カット制限手段と、
    前記判定手段により学習完了判定がなされた場合に、前記学習の更新を制限すると共に、前記燃料カットを促進する学習制限手段と、
    前記学習完了判定がなされた後に、前記学習に対する要求値である学習要求値の変化を当該学習要求値が反映されるパラメータの変化量として取得する学習要求値変化取得手段と、
    前記学習制限手段により学習の更新が制限されている場合に、前記パラメータの変化量が再学習を必要とする基準値以上であるときは、前記学習完了判定を解除する学習完了判定解除手段とを備えたことを特徴とする内燃機関の空燃比制御装置。
  4. 請求項3に記載の内燃機関の空燃比制御装置において、
    前記学習要求値変化取得手段は、前記パラメータである燃料性状値もしくは空気密度の変化量に基づいて、前記学習要求値の変化を取得することを特徴とする内燃機関の空燃比制御装置。
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