JP5392277B2 - 燃料噴射制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、内燃機関の燃料噴射弁から燃料を噴射させることに伴い生じる燃料圧力の変化を燃圧センサで検出し、検出した圧力波形から算出される噴射率パラメータに基づき、燃料噴射弁の作動を制御する燃料噴射制御装置に関する。

内燃機関の出力トルク及びエミッション状態を精度良く制御するには、燃料噴射弁から噴射される燃料の噴射量及び噴射開始時期等、その噴射状態を精度良く制御することが重要である。

そこで特許文献１，２等には、コモンレールの吐出口から燃料噴射弁の噴孔に至るまでの燃料供給経路内で噴射に伴い生じる燃料圧力の変化を燃圧センサで検出している。燃圧センサにより検出される圧力の波形（圧力波形）は、時間に対する噴射率の変化を表す波形（噴射率波形）と相関が高いため、圧力波形に基づけば噴射率波形（噴射状態）を推定できる。したがって、圧力波形を検出すれば実際の噴射状態を学習することができ、この学習値に基づき次回からの噴射指令信号を設定することで、噴射状態を所望する状態に精度良く制御することを図っている。

特開２０１０−３００４号公報 特開２００９−５７９２４号公報

上記学習の内容に関し、本発明者は次のように検討した。すなわち、噴射率波形を特定するのに要する各種の噴射率パラメータを、圧力波形から算出して学習する。噴射率パラメータの具体例としては、噴射率の上昇速度Ｒαや下降速度Ｒβ、噴射開始遅れ時間ｔｄ、噴射終了遅れ時間ｔｅ、最大噴射率Ｒｍａｘ等が挙げられる（図２参照）。

また、これらの噴射率パラメータは、その都度の噴射量に応じて異なる値となるため、噴射量と関連付けて学習させることを本発明者は検討した。そして、現時点で要求されている噴射量に対応した噴射率パラメータの値を、前記学習値を線形補間することで取得し、取得した噴射率パラメータに基づき噴射指令信号を設定する。

しかし、本発明者が各種試験を実施したところ、噴射量と噴射率パラメータとの関係は単純な比例関係ではなく、図６（ｃ）（ｄ）に例示する如く周期的に変化することが明らかとなった。そのため、上述の線形補間により得られた噴射率パラメータを用いて噴射指令信号を設定すると、噴射状態を所望の状態に精度良く制御できなくなる、といった課題を本発明者は見出した。

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、燃料の噴射状態を高精度で制御できる燃料噴射制御装置を提供することにある。

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。

第１の発明では、内燃機関で燃焼させる燃料を噴孔から噴射する燃料噴射弁と、前記噴孔から燃料を噴射させることに伴い前記噴孔に至るまでの燃料供給経路内の燃料圧力を検出する燃圧センサと、を備えた燃料噴射システムに適用されることを前提とする。

そして、前記燃圧センサの検出値に基づき、燃料噴射に伴い生じた圧力変化を表す圧力波形を取得する圧力波形取得手段と、噴射率波形を特定するのに要する噴射率パラメータを、前記圧力波形に基づき算出する噴射率パラメータ算出手段と、算出した前記噴射率パラメータを、噴射量と関連付けた学習値として記憶するパラメータ学習手段と、前記噴射量の変化に伴い生じる前記学習値の周期的な変化を表した学習うねり波形を、前記圧力波形に含まれる圧力うねり成分に基づき推定する学習うねり波形推定手段と、要求噴射量に対応する前記噴射率パラメータの値を、前記学習うねり波形を用いて前記学習値を補間して算出する補間手段と、を備えることを特徴とする。

噴射率パラメータと噴射量との関係は単純な比例関係ではなく、図６（ｃ）（ｄ）に例示する如く周期的に変化する学習うねり波形となることは先述した通りである。そして本発明者は、前記学習うねり波形が、圧力波形中に現れる圧力うねり成分（図６（ｂ）参照）と相関があることを見出した。具体的には、学習うねり波形と圧力うねり成分とでは、うねりの周期、振幅、減衰率等について相関がある（図６参照）。

この点を鑑みた上記発明では、圧力うねり成分に基づき学習うねり波形を推定し、推定した学習うねり波形を用いて学習値を補間して要求噴射量に対応する噴射率パラメータの値を算出するので、学習値を線形補間して算出した噴射率パラメータに基づき噴射指令信号を設定する場合に比べて、燃料の噴射状態を高精度で制御できる。

第２の発明では、前記圧力うねり成分は、前記圧力波形のうち、噴射率上昇に伴い生じる圧力下降が停止してから、噴射率下降に伴い生じる圧力上昇が停止するまでの部分から抽出した波形であることを特徴とする。

ここで、圧力うねり成分の発生メカニズムについて説明すると、噴孔近傍で生じた圧力変化が脈動となって燃料供給経路を伝播し、いずれかの部位でその脈動が反射して伝播していく。そのため、このような脈動は燃圧センサへ周期的に伝播されてくることとなり、その脈動を燃圧センサが検出することに起因して圧力うねり成分は生じる。

この圧力うねり成分は、以下に説明する前段うねり成分Ｗｃと自うねり成分Ｗｄとに分類できることを本発明者は考察した。すなわち、前段うねり成分Ｗｃとは、図２（ｃ）および図６（ｂ）に例示するように多段噴射時における前段噴射の影響により生じたものである。この前段うねり成分Ｗｃは、今回の噴射にかかる圧力波形の全体に重畳するものであり、前段の噴射状態に基づき推測して、推測した前段うねり成分Ｗｃを今回の噴射にかかる圧力波形から差し引けば除去できる。

一方、自うねり成分Ｗｄとは、図６（ｂ）に例示するように自身の噴射の影響により生じた圧力うねり成分であり、噴射率上昇に伴い生じる自噴射の圧力下降により生じた脈動に起因して生じたものである。したがって、この自うねり成分Ｗｄについては推定が困難であり、圧力波形から差し引いて除去することも困難である。

この点を鑑みた上記発明では、噴射率上昇に伴い生じる圧力下降が停止した以降の部分から抽出した波形（つまり自うねり成分Ｗｄ）を学習うねり波形推定手段による推定の対象とするので、除去が困難な自うねり成分の影響を加味した噴射率パラメータを補間により取得できるので、燃料の噴射状態を高精度で制御できる。

第３の発明では、前記噴射率パラメータの１つは、前記噴射率波形のうち前記燃料噴射弁の閉弁作動に伴い噴射率が下降する部分の波形を特定するのに要する噴射率パラメータであることを特徴とする。

上述した自うねり成分による影響は、圧力波形のうち、噴射率上昇に伴い燃圧が上昇する部分には殆ど重畳せず、最大噴射率で噴射する期間および噴射率下降に対応する部分に主に重畳する。この点を鑑みた上記発明では、噴射率下降に関する噴射率パラメータを補間手段による補間の対象とするので、自うねり成分の影響を加味した噴射率パラメータに基づき噴射指令信号を設定することができ、燃料の噴射状態を高精度で制御できる。

第４の発明では、前記噴射率パラメータの１つは、前記燃料噴射弁の閉弁作動に伴い噴射率が下降する速度であることを特徴とする。

図６（ｂ）中の符号Ｗｄは、自うねり成分により燃圧センサが変動する様子を示すものであるが、自うねり成分により燃圧が高くなっているタイミング（符号Ａ３参照）で、噴射率下降に伴う圧力上昇を開始させるような噴射の場合には、燃料噴射弁が備える弁体の閉弁作動速度が遅くなることに起因して、圧力波形の上昇速度（噴射率の下降速度）が遅くなる。一方、自うねり成分により燃圧が低くなっているタイミング（符号Ａ２参照）で、噴射率下降に伴う圧力上昇が開始した場合には、前記弁体の閉弁作動速度が前記Ａ３のタイミングで圧力上昇する場合に比べて、圧力波形の上昇速度（噴射率の下降速度）が速くなる。

このように、噴射率下降速度は自うねり成分の影響を大きく受けるので、このような噴射率下降速度を噴射率パラメータの１つとして、学習うねり波形を用いた補間を実施する上記発明によれば、自うねり成分の影響を加味して補間することによる噴射精度向上の効果が好適に発揮される。

第５の発明では、前記噴射率パラメータの１つは、前記燃料噴射弁へ閉弁を指令してから前記燃料噴射弁が閉弁作動を開始するまでの遅れ時間であることを特徴とする。

自うねり成分により燃圧が高くなっているタイミング（図６（ａ）中の符号Ａ３参照）で、噴射率下降に伴う圧力上昇を開始させるような噴射の場合には、閉弁を指令してから燃料噴射弁が閉弁作動を開始するまでの遅れ時間が長くなる。一方、自うねり成分により燃圧が低くなっているタイミング（符号Ａ２参照）で、噴射率下降に伴う圧力上昇を開始させるような噴射の場合には、前記遅れ時間は短くなる。

このように、燃料噴射弁へ閉弁を指令してから閉弁作動を開始するまでの遅れ時間は自うねり成分の影響を大きく受けるので、このような閉弁の遅れ時間を噴射率パラメータの１つとして、学習うねり波形を用いた補間を実施する上記発明によれば、自うねり成分の影響を加味して補間することによる噴射精度向上の効果が好適に発揮される。

第６の発明では、前記学習うねり波形推定手段は、推定した前記学習うねり波形を、噴射開始時における前記燃料噴射弁への燃料供給圧力と関連付けて学習し、前記補間手段は、現時点での前記燃料供給圧力に対応する前記学習うねり波形を用いて前記補間を行うことを特徴とする。

ここで、噴射率パラメータは、噴射指令信号が同じであってもその時の燃料供給圧力に応じて異なる値となる。この点を鑑みた上記発明によれば、推定した学習うねり波形を燃料供給圧力と関連付けて学習し、現時点での燃料供給圧力に対応する学習うねり波形を用いて補間して噴射率パラメータを算出するので、噴射指令信号の設定に用いる噴射率パラメータを高精度で算出でき、燃料の噴射状態を高精度で制御できる。

第７の発明では、前記学習うねり波形推定手段は、前記圧力うねり成分に基づくとともに、前記圧力波形の圧力の積算値にも基づいて前記学習うねり波形を推定することを特徴とする。

学習値が圧力うねり成分の影響を受けて変化することは先述した通りであるが、圧力波形の履歴（圧力の積算値）に応じても以下に例示するように学習値は変化する。

例えば、第４の発明の如く噴射率が下降する速度を学習値とした場合において、弁体の閉弁作動開始時期（図８（ａ）中の符号Ｌ２３参照）が同じ（つまり図６（ｂ）に示す圧力上昇開始時期Ａ２，Ａ３が同じ）であっても、その閉弁作動開始時期の直前での弁体のリフトアップ速度（図８（ａ）中の符号Ｌα参照）が速いほど、弁体のリフトアップ慣性力が大きくなるので、噴射率下降速度は遅くなる。そして、前記リフトアップ速度は、閉弁作動開始時期に至るまでの圧力波形の圧力積算値が大きいほど速くなるので、圧力積算値が大きいほど噴射率下降速度（学習値）を遅くすればよい。

また、第５の発明の如く燃料噴射弁が閉弁作動を開始するまでの遅れ時間を学習値とした場合においては、弁体の閉弁作動開始時期Ｌ２３が同じであっても、その閉弁作動開始時期の直前での弁体のリフトアップ速度が速いほど、弁体のリフトアップ慣性力が大きくなるので、弁体が閉弁作動を開始しにくくなり前記遅れ時間は長くなる。そして、前記リフトアップ速度は、閉弁作動開始時期に至るまでの圧力波形の圧力積算値が大きいほど長くなるので、圧力積算値が大きいほど閉弁に係る遅れ時間（学習値）を長くすればよい。

以上に例示する如く、圧力波形の圧力積算値に応じて学習値が変化することに着目し、上記発明では、圧力波形の圧力の積算値に基づき学習うねり波形を推定するので、学習うねり波形の推定精度を向上できる。

圧力積算値に基づき学習うねり波形を推定する具体例としては、図８（ｄ）中の実線Ｗｇと点線Ｗｇ１にて比較される如く、学習うねり波形の位相を遅角させる遅角量（図８（ｄ）中の符号ｇａ参照）を圧力積算値に応じて調節する。また、図８（ｄ）中の実線Ｗｇと一点鎖線Ｗｇ２にて比較される如く、学習うねり波形の値を高くさせるオフセット量（図８（ｄ）中の符号ｇｂ参照）を圧力積算値に応じて調節することが挙げられる。

本発明の第１実施形態にかかる燃料噴射制御装置が適用される、燃料噴射システムの概略を示す図である。 噴射指令信号に対応する噴射率および燃圧の変化を示す図である。 図１のＥＣＵの機能のうち、燃料噴射弁に対する噴射指令信号の設定等の機能を説明するブロック図である。 図１のＥＣＵが噴射率パラメータを算出する手順を示すフローチャートである。 噴射時圧力波形Ｗａ、非噴射時圧力波形Ｗｕ、噴射波形Ｗｂを示す図である。 図３の補間手段が実施する補間の手法を説明する図である。 図３の設定手段により噴射指令信号を設定する処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態において、学習うねり波形を推定する手法を説明する図である。

以下、本発明を具体化した各実施形態を図面に基づいて説明する。なお、以下に説明する燃料噴射制御装置は、車両用のエンジン（内燃機関）に搭載されたものであり、当該エンジンには、複数の気筒＃１〜＃４について高圧燃料を噴射して圧縮自着火燃焼させるディーゼルエンジンを想定している。

（第１実施形態）
図１は、上記エンジンの各気筒に搭載された燃料噴射弁１０、各々の燃料噴射弁１０に搭載された燃圧センサ２０、及び車両に搭載された電子制御装置であるＥＣＵ３０等を示す模式図である。

先ず、燃料噴射弁１０を含むエンジンの燃料噴射システムについて説明する。燃料タンク４０内の燃料は、燃料ポンプ４１によりコモンレール４２（蓄圧容器）に圧送されて蓄圧され、各気筒の燃料噴射弁１０（＃１〜＃４）へ分配供給される。複数の燃料噴射弁１０（＃１〜＃４）は、予め設定された順番で燃料の噴射を順次行う。

なお、燃料ポンプ４１にはプランジャポンプが用いられているため、プランジャの往復動に同期して燃料は圧送される。そして、当該燃料ポンプ４１はエンジン出力を駆動源としてクランク軸により駆動するので、１燃焼サイクル中に決められた回数だけ燃料ポンプ４１から燃料を圧送することとなる。

燃料噴射弁１０は、以下に説明するボデー１１、ニードル形状の弁体１２及びアクチュエータ１３等を備えて構成されている。ボデー１１は、内部に高圧通路１１ａを形成するとともに、燃料を噴射する噴孔１１ｂを形成する。弁体１２は、ボデー１１内に収容されて噴孔１１ｂを開閉する。

ボデー１１内には弁体１２に背圧を付与する背圧室１１ｃが形成されており、高圧通路１１ａ及び低圧通路１１ｄは背圧室１１ｃと接続されている。高圧通路１１ａ及び低圧通路１１ｄと背圧室１１ｃとの連通状態は制御弁１４により切り替えられており、電磁コイルやピエゾ素子等のアクチュエータ１３へ通電して制御弁１４を図１の下方へ押し下げ作動させると、背圧室１１ｃは低圧通路１１ｄと連通して背圧室１１ｃ内の燃料圧力は低下する。その結果、弁体１２へ付与される背圧力が低下して弁体１２はリフトアップ（開弁作動）する。これにより、弁体１２のシート面１２ａがボデー１１のシート面１１ｅから離座して、噴孔１１ｂから燃料が噴射される。

一方、アクチュエータ１３への通電をオフして制御弁１４を図１の上方へ作動させると、背圧室１１ｃは高圧通路１１ａと連通して背圧室１１ｃ内の燃料圧力は上昇する。その結果、弁体１２へ付与される背圧力が上昇して弁体１２はリフトダウン（閉弁作動）する。これにより、弁体１２のシート面１２ａがボデー１１のシート面１１ｅに着座して、噴孔１１ｂからの燃料噴射が停止される。

したがって、ＥＣＵ３０がアクチュエータ１３への通電を制御することで、弁体１２の開閉作動が制御される。これにより、コモンレール４２から高圧通路１１ａへ供給された高圧燃料は、弁体１２の開閉作動に応じて噴孔１１ｂから噴射される。

燃圧センサ２０は、全ての燃料噴射弁１０に搭載されており、以下に説明するステム２１（起歪体）及び圧力センサ素子２２等を備えて構成されている。ステム２１はボデー１１に取り付けられており、ステム２１に形成されたダイヤフラム部２１ａが高圧通路１１ａを流通する高圧燃料の圧力を受けて弾性変形する。圧力センサ素子２２はダイヤフラム部２１ａに取り付けられており、ダイヤフラム部２１ａで生じた弾性変形量に応じて圧力検出信号をＥＣＵ３０へ出力する。

ＥＣＵ３０は、アクセルペダルの操作量やエンジン負荷、エンジン回転速度ＮＥ等に基づき目標噴射状態（例えば噴射段数、噴射開始時期、噴射終了時期、噴射量等）を算出する。例えば、エンジン負荷及びエンジン回転速度に対応する最適噴射状態を噴射状態マップにして記憶させておく。そして、現状のエンジン負荷及びエンジン回転速度に基づき、噴射状態マップを参照して目標噴射状態を算出する。そして、算出した目標噴射状態に対応する噴射指令信号ｔ１、ｔ２、Ｔｑ（図２（ａ）参照）を、後に詳述する噴射率パラメータｔｄ，ｔｅ，Ｒα，Ｒβ，Ｒｍａｘに基づき設定し、燃料噴射弁１０へ出力することで燃料噴射弁１０の作動を制御する。

次に、燃料噴射弁１０から燃料を噴射させる場合における噴射制御の手法について、図２〜図５を用いて以下に説明する。

燃圧センサ２０の検出値に基づき、噴射に伴い生じた燃料圧力の変化を圧力波形（図２（ｃ）参照）として検出し、検出した圧力波形に基づき燃料の時間に対する噴射率の変化を表した噴射率波形（図２（ｂ）参照）を演算して噴射状態を検出する。そして、検出した噴射率波形（噴射状態）を特定する噴射率パラメータＲα，Ｒβ，Ｒｍａｘを学習するとともに、噴射指令信号（パルスオン時期ｔ１及びパルスオン期間Ｔｑ）と噴射状態との相関関係を特定する噴射率パラメータｔｄ，ｔｅを学習する。

具体的には、圧力波形のうち、噴射開始に伴い燃圧降下を開始する変曲点Ｐ１から降下が終了する変曲点Ｐ２までの降下波形を、最小二乗法等により直線に近似した降下近似直線Ｌαを算出する。そして、降下近似直線Ｌαのうち基準値Ｂαとなる時期（ＬαとＢαの交点時期ＬＢα）を算出する。この交点時期ＬＢαと噴射開始時期Ｒ１とは相関が高いことに着目し、交点時期ＬＢαに基づき噴射開始時期Ｒ１を算出する。例えば、交点時期ＬＢαよりも所定の遅れ時間Ｃαだけ前の時期を噴射開始時期Ｒ１として算出すればよい。

また、圧力波形のうち、噴射終了に伴い燃圧上昇を開始する変曲点Ｐ３から降下が終了する変曲点Ｐ５までの上昇波形を、最小二乗法等により直線に近似した上昇近似直線Ｌβを算出する。そして、上昇近似直線Ｌβのうち基準値Ｂβとなる時期（ＬβとＢβの交点時期ＬＢβ）を算出する。この交点時期ＬＢβと噴射終了時期Ｒ４とは相関が高いことに着目し、交点時期ＬＢβに基づき噴射終了時期Ｒ４を算出する。例えば、交点時期ＬＢβよりも所定の遅れ時間Ｃβだけ前の時期を噴射終了時期Ｒ４として算出すればよい。

次に、降下近似直線Ｌαの傾きと噴射率増加の傾きとは相関が高いことに着目し、図２（ｂ）に示す噴射率波形のうち噴射増加を示す直線Ｒαの傾きを、降下近似直線Ｌαの傾きに基づき算出する。例えば、Ｌαの傾きに所定の係数を掛けてＲαの傾きを算出すればよい。同様にして、上昇近似直線Ｌβの傾きと噴射率減少の傾きとは相関が高いので、噴射率波形のうち噴射減少を示す直線Ｒβの傾きを、上昇近似直線Ｌβの傾きに基づき算出する。

次に、噴射率波形の直線Ｒα，Ｒβに基づき、噴射終了を指令したことに伴い弁体１２がリフトダウンを開始する時期（閉弁作動開始時期Ｒ２３）を算出する。具体的には、両直線Ｒα，Ｒβの交点を算出し、その交点時期を閉弁作動開始時期Ｒ２３として算出する。また、噴射開始時期Ｒ１の噴射開始指令時期ｔ１に対する遅れ時間（噴射開始遅れ時間ｔｄ）を算出する。また、閉弁作動開始時期Ｒ２３の噴射終了指令時期ｔ２に対する遅れ時間（噴射終了遅れ時間ｔｅ）を算出する。

また、降下近似直線Ｌα及び上昇近似直線Ｌβの交点に対応した圧力を交点圧力Ｐαβとして算出し、後に詳述する基準圧力Ｐbaseと交点圧力Ｐαβとの圧力差ΔＰγを算出し、この圧力差ΔＰγと最大噴射率Ｒｍａｘとは相関が高いことに着目し、圧力差ΔＰγに基づき最大噴射率Ｒｍａｘを算出する。具体的には、圧力差ΔＰγに相関係数Ｃγを掛けることで最大噴射率Ｒｍａｘを算出する。但し、圧力差ΔＰγが所定値ΔＰγｔｈ未満である小噴射の場合には上述の如くＲｍａｘ＝ΔＰγ×Ｃγとする一方で、ΔＰγ≧ΔＰγｔｈである大噴射の場合には予め設定しておいた値（設定値Ｒγ）を最大噴射率Ｒｍａｘとして算出する。

なお、上記「小噴射」とは、噴射率がＲγに達する前に弁体１２がリフトダウンを開始する態様の噴射を想定しており、シート面１１ｅ，１２ａで燃料が絞られて噴射量が制限されている時の噴射率が最大噴射率Ｒｍａｘとなる。一方、上記「大噴射」とは、噴射率がＲγに達した後に弁体１２がリフトダウンを開始する態様の噴射を想定しており、噴孔１１ｂで燃料が絞られて噴射量が制限されている時の噴射率が最大噴射率Ｒｍａｘとなる。要するに、噴射指令期間Ｔｑが十分に長く、最大噴射率に達した以降も開弁状態を継続させる場合においては、噴射率波形は台形となる（図２（ｂ）の実線参照）。一方、最大噴射率に達する前に閉弁作動を開始させるような小噴射の場合には、噴射率波形は三角形となる（図２（ｂ）の点線参照）。

大噴射時の最大噴射率Ｒｍａｘである上記設定値Ｒγは、燃料噴射弁１０の経年変化に伴い変化していく。例えば、噴孔１１ｂにデポジット等の異物が堆積して噴射量が減少するといった経年劣化が進行すると、図２（ｃ）に示す圧力降下量ΔＰは小さくなっていく。また、シート面１１ｅ，１２ａが磨耗して噴射量が増大するといった経年劣化が進行すると、圧力降下量ΔＰは大きくなっていく。なお、圧力降下量ΔＰとは、噴射率上昇に伴い生じた検出圧力の降下量のことであり、例えば、基準圧力Ｐbaseから変曲点Ｐ２までの圧力降下量、又は、変曲点Ｐ１から変曲点Ｐ２までの圧力降下量のことである。

そこで本実施形態では、大噴射時の最大噴射率Ｒｍａｘ（設定値Ｒγ）と圧力降下量ΔＰとは相関が高いことに着目し、圧力降下量ΔＰの検出結果から設定値Ｒγを算出して学習する。つまり、大噴射時における最大噴射率Ｒｍａｘの学習値は、圧力降下量ΔＰに基づく設定値Ｒγの学習値に相当する。

以上により、圧力波形から噴射率パラメータｔｄ，ｔｅ，Ｒα，Ｒβ，Ｒｍａｘを算出することができる。そして、これらの噴射率パラメータｔｄ，ｔｅ，Ｒα，Ｒβ，Ｒｍａｘの学習値に基づき、噴射指令信号（図２（ａ）参照）に対応した噴射率波形（図２（ｂ）参照）を算出することができる。なお、このように算出した噴射率波形の面積（図２（ｂ）中の網点ハッチ参照）は噴射量に相当するので、噴射率パラメータに基づき噴射量を算出することもでき、例えば、算出した噴射量と噴射指令期間Ｔｑとの割合を噴射率パラメータとして学習してもよい。

図３は、これら噴射率パラメータの学習、及び燃料噴射弁１０へ出力する噴射指令信号の設定等の概要を示すブロック図であり、ＥＣＵ３０により機能する各手段３１，３２，３３，３４，３５，３６について以下に説明する。噴射率パラメータ算出手段３１は、燃圧センサ２０により検出された圧力波形に基づき、先述したように噴射率パラメータｔｄ，ｔｅ，Ｒα，Ｒβ，Ｒｍａｘを算出する。

学習手段３２は、算出した噴射率パラメータをＥＣＵ３０のメモリに記憶更新して学習する。なお、噴射率パラメータは、その時の供給燃圧（コモンレール４２内の圧力）および噴射量に応じて異なる値となる。そのため、後述する基準圧力Ｐbase（図２（ｃ）参照）や供給燃圧等の燃圧と関連付けて、かつ、噴射率波形の面積から算出される噴射量Ｑや噴射指令期間Ｔｑ等の噴射量と関連付けて、噴射率パラメータを学習させている。図３の例では、噴射量Ｑに対応する噴射率パラメータの値を噴射率パラメータマップＭ１〜Ｍ５に記憶させており、これらのマップＭ１〜Ｍ５は、燃圧の代表値（例えば３０ＭＰａ，５０ＭＰａ，１００ＭＰａ・・・等）毎に異なるマップに設定されている。

補間手段３３は、現時点での要求噴射量および燃圧に対応する噴射率パラメータを、噴射率パラメータマップＭ１〜Ｍ５に記憶されている噴射率パラメータの学習値を補間して算出する。この補間の手法については後に詳述する。

設定手段３４は、補間手段３３により算出した噴射率パラメータに基づき、目標噴射状態（要求噴射量および要求噴射開始時期）に対応する噴射指令信号（噴射開始指令時期ｔ１、噴射指令期間Ｔｑ）を設定する。そして、このように設定した噴射指令信号にしたがって燃料噴射弁１０を作動させた時の圧力波形を燃圧センサ２０で検出し、検出した圧力波形に基づき噴射率パラメータ算出手段３１は噴射率パラメータｔｄ，ｔｅ，Ｒα，Ｒβ，Ｒｍａｘを算出する。

要するに、噴射指令信号に対する実際の噴射状態（つまり噴射率パラメータｔｄ，ｔｅ，Ｒα，Ｒβ，Ｒｍａｘ）を検出して学習し、その学習値に基づき、目標噴射状態に対応する噴射指令信号を設定する。そのため、実際の噴射状態に基づき噴射指令信号がフィードバック制御されることとなり、先述した経年劣化が進行しても、実噴射状態が目標噴射状態に一致するよう燃料噴射状態を高精度で制御できる。

特に、実噴射量が目標噴射量となるように、噴射率パラメータに基づき噴射指令期間Ｔｑを設定するようフィードバック制御することで、実噴射量が目標噴射量となるように補償している。

次に、検出した圧力波形（図２（ｃ）参照）から噴射率パラメータｔｄ，ｔｅ，Ｒα，Ｒβ，Ｒｍａｘ（図２（ｂ）参照）を算出することで噴射状態を解析する手順について、図４のフローチャートを用いて説明する。なお、図４に示す処理は、ＥＣＵ３０が有するマイコンにより繰り返し実行される。

先ず、図４に示すステップＳ１０（圧力波形取得手段）において、以下に説明する噴射波形Ｗｂを燃圧センサ２０の検出値に基づき算出する。以下の説明では、燃料噴射中の気筒を噴射気筒、前記噴射気筒で燃料を噴射している時に噴射を停止させている気筒を裏気筒と呼ぶ。また、噴射気筒の燃料噴射弁１０に搭載されている燃圧センサ２０を噴射時センサ、裏気筒の燃料噴射弁１０に搭載されている燃圧センサ２０を非噴射時センサと呼ぶ。

ステップＳ１０では先ず、噴射時センサにより所定のサンプリング周期で検出した複数の検出値を取得し、これらの検出値に基づき、噴射に伴い生じた噴射時センサでの燃圧変化を表す噴射波形Ｗａ（図５（ａ）参照）を生成する。次に、非噴射時センサにより所定のサンプリング周期で検出した複数の検出値を取得し、これらの検出値に基づき、噴射に伴い生じた非噴射時センサでの燃圧変化を表す裏波形Ｗｕ（図５（ｂ）参照）を生成する。

ちなみに、燃料ポンプ４１からコモンレール４２へ燃料を圧送するタイミングと噴射タイミングとが重複した場合には、裏波形Ｗｕは図５（ｂ）の実線に示すように、全体的に圧力が高くなった波形となる。一方、このようなポンプ圧送が燃料噴射中に行われなかった場合には、燃料を噴射した直後は、その噴射分だけ噴射システム内全体の燃圧が低下する。そのため、裏波形Ｗｕ’は図５（ｂ）中の点線に示すように、全体的に圧力が低くなった波形となる。

このような裏波形Ｗｕ，Ｗｕ’の成分は噴射波形Ｗａにも含まれている。換言すれば、噴射波形Ｗａには、噴射による燃圧変化を表した噴射波形Ｗｂ（図５（ｃ）参照）と、裏波形Ｗｕ，Ｗｕ’の成分とが含まれていると言える。そこでステップＳ１０では、噴射波形Ｗａから裏波形Ｗｕ，Ｗｕ’を差し引くことで、噴射波形Ｗｂを抽出する処理を行う（Ｗｂ＝Ｗａ−Ｗｕ）。

次に、図４のステップＳ１１において、以下に説明するうねり除去処理を行う。すなわち、多段噴射を実施する場合には、前段噴射にかかる圧力波形の噴射後の脈動である前段うねり成分Ｗｃ（図２（ｃ）参照）が、噴射波形Ｗａに重畳する。特に、前段噴射とのインターバルが短い場合には、噴射波形Ｗａは前段うねり成分Ｗｃの影響を大きく受ける。そこで上記ステップＳ１１では、このような前段うねり成分Ｗｃを噴射波形Ｗｂから差し引くうねり除去処理を実施する。

ちなみに、図６（ｂ）中の符号Ｗｃに示す点線は、前段うねり成分Ｗｃが噴射波形Ｗａ，Ｗｂに重畳した状態を示す。図６（ｂ）では、圧変曲点Ｐ１より前の基準波形の部分にのみ前段うねり成分Ｗｃを点線で表しているが、実際の前段うねり成分Ｗｃは、噴射波形Ｗａ，Ｗｂの全体に亘って重畳している。そして、うねり除去処理を実施することにより、噴射波形Ｗｂは点線に示す波形から実線に示す波形に加工される。

また、図６（ｂ）中の一点鎖線に示すうねり成分（以下、自うねり成分Ｗｄと記載）は、以下に説明するメカニズムで発生していると考察する。すなわち、燃料噴射開始に伴い噴孔１１ｂ近傍で生じた燃料の圧力変化が、脈動となって燃料供給経路の上流側へ伝播していき、前記経路内のいずれかの部位でその脈動が反射して伝播する。そのため、このような脈動は燃圧センサ２０へ周期的に伝播されてくることとなり、その脈動を燃圧センサ２０が検出することに起因して、上述した自うねり成分Ｗｄが噴射波形Ｗａ，Ｗｂに重畳する。

これらの前段うねり成分Ｗｃおよび自うねり成分Ｗｄは「圧力うねり成分」に相当する。そして、前段うねり成分Ｗｃについては前段の噴射状態から容易に推測できるので、ステップＳ１１によるうねり除去処理を容易に実現できる。これに対し自うねり成分Ｗｄは、噴射率上昇に伴い生じる自噴射の圧力下降により生じた脈動に起因するものであるため、推定が困難であり噴射波形Ｗａ，Ｗｂから差し引いて除去することも困難である。したがって、ステップＳ１２〜Ｓ２３による噴射状態の解析処理に用いる噴射波形Ｗｂには、自うねり成分Ｗｄが重畳した状態の噴射波形Ｗｂを用いる。但し、補間手段３３の補間処理により、自うねり成分Ｗｄの影響を加味して噴射指令信号は設定される。この補間処理については後に詳述する。

次に、図４のステップＳ１２において、前記うねり除去処理を施した噴射波形Ｗｂのうち、噴射開始に伴い燃圧が降下を開始するまでの期間に対応する部分の波形である基準波形に基づき、その基準波形の平均燃圧を基準圧力Ｐbaseとして算出する。例えば、噴射開始指令時期ｔ１から所定時間が経過するまでの期間ＴＡに対応する部分を、基準波形として設定すればよい。或いは、降下波形の微分値に基づき変曲点Ｐ１を算出し、噴射開始指令時期ｔ１から変曲点Ｐ１より所定時間前までの期間に相当する部分を基準波形として設定すればよい。

続くステップＳ１３では、噴射波形Ｗｂのうち、噴射率増大に伴い燃圧が降下していく期間に対応する部分の波形である降下波形に基づき、その降下波形の近似直線Ｌαを算出する。例えば、噴射開始指令時期ｔ１から所定時間が経過した時点からの所定期間ＴＢに対応する部分を、降下波形として設定すればよい。或いは、降下波形の微分値に基づき変曲点Ｐ１，Ｐ２を算出し、これら変曲点Ｐ１，Ｐ２の間に相当する部分を降下波形として設定すればよい。そして、降下波形を構成する複数の燃圧検出値（サンプリング値）から、最小二乗法により近似直線Ｌαを算出すればよい。或いは、降下波形のうち微分値が最小となる時点における接線を、近似直線Ｌαとして算出すればよい。

続くステップＳ１４では、噴射波形Ｗｂのうち、噴射率減少に伴い燃圧が上昇していく期間に対応する部分の波形である上昇波形に基づき、その上昇波形の近似直線Ｌβを算出する。例えば、噴射終了指令時期ｔ２から所定時間が経過した時点からの所定期間ＴＣに対応する部分を、上昇波形として設定すればよい。或いは、上昇波形の微分値に基づき変曲点Ｐ３，Ｐ５を算出し、これら変曲点Ｐ３，Ｐ５の間に相当する部分を上昇波形として設定すればよい。そして、上昇波形を構成する複数の燃圧検出値（サンプリング値）から、最小二乗法により近似直線Ｌβを算出すればよい。或いは、上昇波形のうち微分値が最大となる時点における接線を、近似直線Ｌβとして算出すればよい。

続くステップＳ１５では、基準圧力Ｐbaseに基づき基準値Ｂα，Ｂβを算出する。例えば、基準圧力Ｐbaseより所定量だけ低い値を基準値Ｂα，Ｂβとして算出すればよい。なお、両基準値Ｂα，Ｂβを同じ値に設定する必要はない。また、前記所定量は基準圧力Ｐbaseの値や燃料温度等に応じて可変設定してもよい。

続くステップＳ１６では、近似直線Ｌαのうち基準値Ｂαとなる時期（ＬαとＢαの交点時期ＬＢα）を算出する。この交点時期ＬＢαと噴射開始時期Ｒ１とは相関が高いことに着目し、交点時期ＬＢαに基づき噴射開始時期Ｒ１を算出する。例えば、交点時期ＬＢαよりも所定の遅れ時間Ｃαだけ前の時期を噴射開始時期Ｒ１として算出すればよい。

続くステップＳ１７では、近似直線Ｌβのうち基準値Ｂβとなる時期（ＬβとＢβの交点時期ＬＢβ）を算出する。この交点時期ＬＢβと噴射終了時期Ｒ４とは相関が高いことに着目し、交点時期ＬＢβに基づき噴射終了時期Ｒ４を算出する。例えば、交点時期ＬＢβよりも所定の遅れ時間Ｃβだけ前の時期を噴射終了時期Ｒ４として算出すればよい。なお、上記遅れ時間Ｃα，Ｃβは、基準圧力Ｐbaseの値や燃料温度等に応じて可変設定してもよい。

続くステップＳ１８では、近似直線Ｌαの傾きと噴射率増加の傾きとは相関が高いことに着目し、図２（ｂ）に示す噴射率波形のうち噴射増加を示す直線Ｒαの傾きを、近似直線Ｌαの傾きに基づき算出する。例えば、Ｌαの傾きに所定の係数を掛けてＲαの傾きを算出すればよい。なお、ステップＳ１６で算出した噴射開始時期Ｒ１と当該ステップＳ１８で算出したＲαの傾きに基づき、噴射指令信号に対する噴射率波形の上昇部分を表した直線Ｒαを特定することができる。

さらにステップＳ１８では、近似直線Ｌβの傾きと噴射率減少の傾きとは相関が高いことに着目し、噴射率波形のうち噴射減少を示す直線Ｒβの傾きを、近似直線Ｌβの傾きに基づき算出する。例えば、Ｌβの傾きに所定の係数を掛けてＲβの傾きを算出すればよい。なお、ステップＳ１７で算出した噴射終了時期Ｒ４と当該ステップＳ１８で算出したＲβの傾きに基づき、噴射指令信号に対する噴射率波形の降下部分を表した直線Ｒβを特定することができる。なお、上記所定の係数は、基準圧力Ｐbaseの値や燃料温度等に応じて可変設定してもよい。

続くステップＳ１９では、ステップＳ１８で算出した噴射率波形の直線Ｒα，Ｒβに基づき、噴射終了を指令したことに伴い弁体１２がリフトダウンを開始する時期（閉弁作動開始時期Ｒ２３）を算出する。具体的には、両直線Ｒα，Ｒβの交点を算出し、その交点時期を閉弁作動開始時期Ｒ２３として算出する。

続くステップＳ２０では、ステップＳ１６で算出した噴射開始時期Ｒ１の噴射開始指令時期ｔ１に対する遅れ時間（噴射開始遅れ時間ｔｄ）を算出する。また、ステップＳ１９で算出した閉弁作動開始時期Ｒ２３の噴射終了指令時期ｔ２に対する遅れ時間（噴射終了遅れ時間ｔｅ）を算出する。なお、噴射終了遅れ時間ｔｅとは、噴射終了を指令した時期ｔ２から、制御弁１４の作動を開始する時期までの遅れ時間のことである。要するにこれらの遅れ時間ｔｄ，ｔｅは、噴射指令信号に対する噴射率変化の応答遅れを表すパラメータであり、他にも、噴射開始指令時期ｔ１から最大噴射率到達時期Ｒ２までの遅れ時間、噴射終了指令時期ｔ２から噴射率低下開始Ｒ３までの遅れ時間、噴射終了指令時期ｔ２から噴射終了時期Ｒ４までの遅れ時間等が挙げられる。

続くステップＳ２１では、基準圧力Ｐbaseと交点圧力Ｐαβとの圧力差ΔＰγが所定値ΔＰγｔｈ未満であるか否かを判定する。ΔＰγ＜ΔＰγｔｈと判定された場合（Ｓ２１：ＹＥＳ）には、次のステップＳ２２において、先述した小噴射であるとみなして、圧力差ΔＰγに基づき最大噴射率Ｒｍａｘを算出する（Ｒｍａｘ＝ΔＰγ×Ｃγ）。一方、ΔＰγ≧ΔＰγｔｈと判定された場合（Ｓ２１：ＮＯ）には、次のステップＳ２３において、予め設定しておいた値（設定値Ｒγ）を最大噴射率Ｒｍａｘとして算出する。

次に、補間手段３３による補間処理について、図６を用いて説明する。

図６（ｂ）は、図６（ａ）の如く台形の噴射率波形となる大噴射を実施した時の噴射波形Ｗｂを示す。図６（ｂ）中の一点鎖線に示すように、噴射波形Ｗｂのうち、圧力降下が停止した変曲点Ｐ２が出現してから圧力上昇を開始する変曲点Ｐ３が出現するまでの部分には、自うねり成分Ｗｄが重畳している。

また、図６（ａ）中の実線Ｌ１および点線Ｌ２，Ｌ３は、図６（ｂ）中の実線ＬＰ１および点線ＬＰ２，ＬＰ３と対応しており、Ｌ２，Ｌ３の如くＬ１よりも噴射終了時期を早めると、ＬＰ２，ＬＰ３の如く圧力上昇開始時期は早くなる。そして、ＬＰ２の場合には、自うねり成分Ｗｄのうち圧力が低くなっている箇所（符号Ａ２の箇所）から圧力上昇を開始しており、ＬＰ３の場合には、自うねり成分Ｗｄのうち圧力が高くなっている箇所（符号Ａ３の箇所）から圧力上昇を開始している。

そして、自うねり成分Ｗｄのうちいずれの箇所から圧力降下を開始するかに応じて、噴射率波形のうち閉弁作動に伴い噴射率が下降する部分の波形を特定するのに要する噴射率パラメータＲβ，ｔｅは異なる値となることを本発明者は見出した。つまり、噴射量Ｑ（噴射指令期間Ｔｑ）に応じて圧力降下開始時点Ｐ３は決定されることとなるが、その噴射量Ｑと関連付けて学習される噴射率パラメータＲβ，ｔｅの学習値は、噴射量Ｑと比例するわけではなく。図６（ｃ）（ｄ）に示すように噴射量Ｑの変化に応じて周期的に変化するうねり波形（以下、学習うねり波形Ｗｇと呼ぶ）となる。

そして、自うねり成分Ｗｄの形状と学習うねり波形Ｗｇの形状とは相関があることを本発明者は見出した。具体的には、学習うねり波形Ｗｇと自うねり成分Ｗｄとでは、うねりの周期、振幅、減衰率等について相関がある。そこで本実施形態では、図３に示す圧力うねり成分抽出手段３５により、先ず、噴射波形Ｗｂから自うねり成分Ｗｄを抽出する。学習うねり波形推定手段３６では、抽出した自うねり成分Ｗｄに基づき学習うねり波形Ｗｇを推定する。

具体的には、自うねり成分Ｗｄのうねり周期、振幅、減衰率を算出し、算出したこれらの値に所定の係数を掛けて学習うねり波形Ｗｇの形状を決定する。そして、噴射率パラメータＲβ，ｔｅの学習値ｇ１〜ｇ３，ｇ４〜ｇ６（図６（ｃ）（ｄ）参照）に前記形状を一致させて得られる波形を、学習うねり波形Ｗｇを表したモデル式として算出する。なお、このモデル式は、その時の基準圧力Ｐbase（燃料供給圧力）毎に区別して算出する。ちなみに、前記モデル式に替えて図６（ｃ）（ｄ）に示す波形をマップに記憶させてもよく、この場合、当該マップは基準圧力Ｐbase毎に作成されることとなる。

図６に示すように、ＬＰ２の如く圧力が低くなっている箇所Ａ２から圧力上昇を開始する場合には、噴射率パラメータＲβ（噴射率降下速度）は速くなり、かつ、噴射率パラメータｔｅ（噴射終了遅れ時間）は短くなる。逆に、ＬＰ３の如く圧力が高くなっている箇所Ａ３から圧力上昇を開始する場合には、噴射率降下速度Ｒβは遅くなり、かつ、噴射終了遅れ時間ｔｅは長くなる。

この理由について以下に説明する。弁体１２をリフトダウンさせて閉弁させる場合には、アクチュエータ１３への通電をオフさせて、背圧室１１ｃの圧力を上昇させるように制御弁１４を作動させる。すると、燃料溜まり部１１ｆの燃圧が弁体１２を開弁方向へ押し上げる力ｆ１よりも、スプリング１１ｇの弾性力ｆ２および背圧室１１ｃの燃圧により弁体１２を閉弁方向へ押し下げる力ｆ３の方が大きくなる。その結果、弁体１２が閉弁方向へリフトダウンを開始することとなる。つまり、前記ｆ３が上昇してｆ２＋ｆ３＞ｆ１となった時点でリフトダウンが開始される。したがって、アクチュエータ１３への通電をオフさせた時点ｔ２での燃料溜まり部１１ｆの燃圧が高いほど、通電オフ時点ｔ２からｆ２＋ｆ３＞ｆ１になるまでの時間（閉弁遅れ時間ｔｅ）は長くなる。

また、ｆ２＋ｆ３の値がｆ１の値より大きいほど、弁体１２のリフトダウン速度は速くなり、ひいては噴射率降下速度Ｒβが速くなる。したがって、通電オフ時点ｔ２での燃料溜まり部１１ｆの燃圧が低いほど、ｆ２＋ｆ３の値がｆ１の値より大きくなるので、噴射率降下速度Ｒβが速くなる。以上により、噴射量Ｑ（噴射指令期間Ｔｑ）の違いに応じて、自うねり成分Ｗｄのいずれの箇所から圧力降下が開始されるかが変化し、その結果、自うねり成分Ｗｄの変化に応じて閉弁遅れ時間ｔｅおよび噴射指令期間Ｔｑが学習うねり波形Ｗｇの如く変化することとなる。

以上により、噴射率パラメータＲβ，ｔｅは噴射量Ｑに対して周期的に上昇と下降を繰り返す学習うねり波形Ｗｇの形状となり、その学習うねり波形Ｗｇの形状は自うねり成分Ｗｄの形状と相関が有る。この点を鑑み、設定手段３４では次のように噴射指令信号を設定する。

図７は、噴射指令信号を設定する手順を示すフローチャートであり、当該処理はＥＣＵ３０が有するマイコンにより繰り返し実行される。

先ず、図７に示すステップＳ３０において、目標噴射状態（要求噴射量Ｑおよび要求噴射開始時期ｔ１）、およびコモンレール４２内の燃圧Ｐ（供給圧）を取得する。前記供給圧には、例えば前回噴射時の基準圧力Ｐbaseを採用すればよい。但し、ポンプ圧送のタイミングを加味して基準圧力Ｐbaseを補正することが望ましい。

続くステップＳ３１では、ｔｄ，Ｒα，Ｒｍａｘにかかる噴射率パラメータマップＭ１〜Ｍ３中の学習値を線形補間して、ステップＳ３０で取得した要求噴射量Ｑに対応する噴射率パラメータｔｄ，Ｒα，Ｒｍａｘを算出する。なお、当該算出に用いるマップＭ１〜Ｍ３には、ステップＳ３０で取得した燃圧Ｐに対応するマップを採用する。

続くステップＳ３２（補間手段）では、ｔｅ，Ｒβにかかる噴射率パラメータマップＭ４，Ｍ５中の学習値ｇ１〜ｇ３，ｇ４〜ｇ６を、学習うねり波形Ｗｇを表したモデル式に基づき補間して、要求噴射量Ｑに対応する噴射率パラメータｔｄ，Ｒα，Ｒｍａｘを算出する。なお、当該算出に用いるマップＭ４，Ｍ５には、ステップＳ３０で取得した燃圧Ｐに対応するマップを採用する。また、当該算出に用いる学習うねり波形Ｗｇのモデル式には、ステップＳ３０で取得した燃圧Ｐに対応するモデル式を採用する。

続くステップＳ３３（噴射率パラメータ算出手段）では、ステップＳ３１で算出した噴射開始遅れ時間ｔｄに基づき、噴射開始指令時期ｔ１（噴射指令信号）を設定する。例えば、要求噴射開始時期ｔ１よりも噴射開始遅れ時間ｔｄだけ早い時期を噴射開始指令時期ｔ１とすればよい。続くステップＳ３４（噴射率パラメータ算出手段）では、ステップＳ３１での補間により算出したＲα，ＲｍａｘおよびステップＳ３２での補間により算出したＲβ，ｔｅに基づき、噴射率波形面積が要求噴射量Ｑと一致するように噴射指令期間Ｔｑを設定する。

ここで、上述したステップＳ３２の補間手法に反して、学習値ｇ１〜ｇ３，ｇ４〜ｇ６を線形補間して噴射率パラメータＲβ，ｔｅを算出すると、その算出値は、図６（ｃ）（ｄ）中の一点鎖線上の値になり、実際の値（学習うねり波形Ｗｇ上の値）からずれてしまう。これに対し、学習うねり波形Ｗｇに基づき補間するステップＳ３２の補間手法によれば、噴射率パラメータＲβ，ｔｅを実際の値（学習うねり波形Ｗｇ上の値）に近い値に高精度で算出できる。したがって、高精度の噴射率パラメータＲβ，ｔｅに基づき噴射指令値を設定できるので、実際の噴射状態が目標噴射状態となるよう高精度で噴射制御できる。

また、学習うねり波形Ｗｇを表したモデル式を燃圧Ｐ（例えば基準圧力Ｐbase）毎に算出し、現時点での燃圧Ｐに応じたモデル式を用いてｔｅ，Ｒβの補間を行うので、噴射率パラメータＲβ，ｔｅの補間算出精度を向上できる。

（第２実施形態）
図３の学習うねり波形推定手段３６による推定手法に関し、上記第１実施形態では、自うねり成分Ｗｄのうねり周期、振幅、減衰率を算出し、算出したこれらの値に所定の係数を掛けて学習うねり波形Ｗｇの形状を決定している。これに対し本実施形態では、図２（ｃ）に示す圧力波形の圧力積算値（圧力変化の履歴）に基づき、先述の如く決定した学習うねり波形Ｗｇを補正する補正量ｇａ，ｇｂ（図８（ｄ）参照）を設定している。以下、この補正量ｇａ，ｇｂの算出手法について、図８を用いて説明する。

図８（ａ）は、弁体１２のリフトアップ量の時間変化を示しており、弁体１２のシート面１２ａがボデー１１のシート面１１ｅに着座している状態をリフトアップ量ゼロと定義している。また、図８（ｂ）（ｃ）（ｄ）の各々は、図６（ａ）（ｂ）（ｃ）と同様にして噴射率、圧力、噴射率の下降速度Ｒβ（学習パラメータ）の変化を示す。

リフトアップを開始したＬ１時点で噴射率が上昇を開始し、リフトアップ量がゼロになったＬ４時点で噴射率がゼロになっている。なお、噴射率が最大となったＲ２時点以降もリフトアップ量は上昇していき、リフトダウンを開始したＬ２３時点以降もＲ３時点までは最大噴射率が維持されている。

ここで、弁体１２の閉弁作動開始時期Ｌ２３が同じ（圧力上昇開始時期Ａ２，Ａ３が同じ）となるように噴射させていても、その閉弁作動開始時期Ｌ２３の直前のリフトアップ速度Ｌα（図８（ａ）参照）が速いほど、弁体１２のリフトアップ慣性力（開弁慣性力）の影響を受けて噴射率の下降速度Ｒβは遅くなる。そして、Ｌ２３直前のリフトアップ速度Ｌαは、圧力波形のうちＬ１〜Ｌ２３に相当する期間であるＰ１〜Ｐ３期間の圧力の積算値と相関があり、前記積算値が大きいほどＬ２３直前の速度Ｌαが速くなっていると言える。そこで本実施形態では、Ｐ１〜Ｐ３期間の圧力積算値に応じて学習うねり波形Ｗｇをオフセットさせるよう補正している。図８（ｄ）の例では実線Ｗｇを一点鎖線Ｗｇ２にオフセットさせており、そのオフセット量ｇｂは、前記圧力積算値が大きいほど小さくするよう設定する。

なお、Ｐ３〜Ｐ５期間の圧力積算値についてもリフトダウン速度Ｌβと相関があり、Ｐ３〜Ｐ５期間の積算値が大きいほどリフトダウン速度Ｌβが遅くなっていると言える。そのため、Ｐ３〜Ｐ５期間の積算値が大きいほどオフセット量ｇｂを小さく設定してもよい。したがって、Ｐ１〜Ｐ５期間（又はそのうちの所定期間）について圧力積算値を算出し、その積算値が大きいほどオフセット量ｇｂを小さく設定すればよい。

また、前記圧力積算値が大きいほど学習うねり波形Ｗｇの位相は遅角していく。そこで本実施形態では、Ｐ１〜Ｐ５期間（又はそのうちの所定期間）について圧力積算値を算出し、その積算値が大きいほど遅角量ｇａを大きく設定する。図８（ｄ）の例では実線Ｗｇを点線Ｗｇ１に遅角させており、その遅角量ｇａは、前記圧力積算値が大きいほど大きくするよう設定する。

以上、学習パラメータが噴射率下降速度Ｒβである場合についての、学習うねり波形Ｗｇの補正について説明してきたが、学習パラメータが噴射終了遅れ時間ｔｅである場合についても同様に補正すればよい。

すなわち、弁体１２の閉弁作動開始時期Ｌ２３が同じ（圧力上昇開始時期Ａ２，Ａ３が同じ）となるように噴射させていても、その閉弁作動開始時期Ｌ２３に至る直前のリフトアップ速度Ｌαが速いほど、弁体１２のリフトアップ慣性力（開弁慣性力）の影響により、噴射終了遅れ時間ｔｅは長くなる。そして、Ｌ２３直前のリフトアップ速度Ｌαは、圧力波形のうちＬ１〜Ｌ２３に相当する期間であるＰ１〜Ｐ３期間の圧力の積算値と相関があり、前記積算値が大きいほどＬ２３直前の速度Ｌαが速くなっていると言える。そこで本実施形態では、Ｐ１〜Ｐ３期間の圧力積算値に応じて、遅れ時間ｔｅに係る学習うねり波形Ｗｇをオフセットさせるよう補正している。そのオフセット量は、前記圧力積算値が大きいほど大きくするよう設定する。また、前記積算値が大きいほど、遅れ時間ｔｅに係る学習うねり波形Ｗｇを遅角させる遅角量を大きく設定する。

なお、上記補正を実施するにあたり、補正後の学習うねり波形Ｗｇ１，Ｗｇ２が、学習値ｇ１〜ｇ３，ｇ４〜ｇ６を通る波形となるように学習うねり波形を推定してもよいし、学習値ｇ１〜ｇ３，ｇ４〜ｇ６を通らない波形に推定してもよい。

（他の実施形態）
本発明は上記実施形態の記載内容に限定されず、以下のように変更して実施してもよい。また、各実施形態の特徴的構成をそれぞれ任意に組み合わせるようにしてもよい。

・図６に示す学習うねり波形Ｗｇは、噴射率波形が台形となる大噴射を想定しており、噴射率波形が三角形となる小噴射の場合には、学習うねり波形Ｗｇの振幅は極めて小さくなる。この点を鑑み、大噴射の場合には、学習値ｇ１〜ｇ３，ｇ４〜ｇ６を学習うねり波形Ｗｇに基づき補間してｔｅ，Ｒβを算出し、小噴射の場合には、学習値ｇ１〜ｇ３，ｇ４〜ｇ６を線形補間してｔｅ，Ｒβを算出するようにしてもよい。

・上記第１実施形態では、図４のステップＳ１１の処理を実施して、噴射波形Ｗｂから前段うねり成分Ｗｃを除去しているが、この処理を実施しない場合には、噴射波形Ｗｂのうち変曲点Ｐ１から変曲点Ｐ２までの降下波形についても圧力うねり成分（前段うねり成分Ｗｃ）が重畳する。すると、噴射開始遅れ時間ｔｄ、噴射率上昇速度Ｒα等の噴射率上昇に関連する噴射率パラメータや、最大噴射率Ｒｍａｘについても噴射量Ｑの変化に伴う学習うねり波形が生じることとなる。

そこで、このような場合には、ｔｄ，Ｒα，Ｒｍａｘに対する学習うねり波形と前段うねり成分Ｗｃとは相関があることを利用して、次のように補間すればよい。すなわち、図７のステップＳ３１においてｔｄ，Ｒα，Ｒｍａｘを線形補間することに替え、ｔｄ，Ｒα，Ｒｍａｘに対する学習うねり波形を前段うねり成分Ｗｃから推定しておき、その推定した学習うねり波形を用いてマップＭ１〜Ｍ３中の学習値ｇ１〜ｇ３を補間して、要求噴射量Ｑに対応するｔｄ，Ｒα，Ｒｍａｘを算出すればよい。

・上記第２実施形態では、圧力積算値に応じて学習うねり波形Ｗｇを補正しており、言わば、学習うねり波形推定手段３６による推定を圧力積算値に基づき補正していると言える。これに対し、前記補正を廃止して、補間手段３３による補間を圧力積算値に基づき補正するようにしてもよい。すなわち、先述した通りに補間手段３３にて算出された噴射率パラメータの学習値を、圧力積算値に基づき補正するようにしてもよい。

・図１に示す上記第１実施形態では、燃圧センサ２０を燃料噴射弁１０に搭載しているが、本発明にかかる燃圧センサはコモンレール４２の吐出口４２ａから噴孔１１ｂに至るまでの燃料供給経路内の燃圧を検出するよう配置された燃圧センサであればよい。よって、例えばコモンレール４２と燃料噴射弁１０とを接続する高圧配管４２ｂに燃圧センサを搭載してもよい。つまり、コモンレール４２及び燃料噴射弁１０を接続する高圧配管４２ｂと、ボデー１１内の高圧通路１１ａとが「燃料供給経路」に相当する。

１０…燃料噴射弁、２０…燃圧センサ、３１…噴射率パラメータ算出手段、３２…パラメータ学習手段、３３，Ｓ３２…補間手段、３６…学習うねり波形推定手段、Ｓ１０…圧力波形取得手段、ｇ１〜ｇ６…学習値、ｔｄ，ｔｅ，Ｒα，Ｒβ，Ｒｍａｘ…噴射率パラメータ、Ｗｂ…噴射波形（圧力波形）、Ｗｃ…前段うねり成分（圧力うねり成分）、Ｗｄ…自うねり成分（圧力うねり成分）、Ｗｇ…学習うねり波形。

Claims (6)

1. 内燃機関で燃焼させる燃料を噴孔から噴射する燃料噴射弁と、前記噴孔から燃料を噴射させることに伴い前記噴孔に至るまでの燃料供給経路内の燃料圧力を検出する燃圧センサと、を備えた燃料噴射システムに適用され、
   前記燃圧センサの検出値に基づき、燃料噴射に伴い生じた圧力変化を表す圧力波形を取得する圧力波形取得手段と、
   噴射率波形を特定するのに要する噴射率パラメータを、前記圧力波形に基づき算出する噴射率パラメータ算出手段と、
   算出した前記噴射率パラメータを、噴射量と関連付けた学習値として記憶するパラメータ学習手段と、
   前記噴射量の変化に伴い生じる前記学習値の周期的な変化を表した学習うねり波形を、前記圧力波形に含まれる圧力うねり成分に基づき推定する学習うねり波形推定手段と、
   要求噴射量に対応する前記噴射率パラメータの値を、前記学習うねり波形を用いて前記学習値を補間して算出する補間手段と、
   を備え、
   前記圧力うねり成分は、前記圧力波形のうち、噴射率上昇に伴い生じる圧力下降が停止した以降の部分から抽出した波形であり、
   前記噴射率パラメータの１つは、前記噴射率波形のうち前記燃料噴射弁の閉弁作動に伴い噴射率が下降する部分の波形を特定するのに要する噴射率パラメータであることを特徴とする燃料噴射制御装置。
2. 内燃機関で燃焼させる燃料を噴孔から噴射する燃料噴射弁と、前記噴孔から燃料を噴射させることに伴い前記噴孔に至るまでの燃料供給経路内の燃料圧力を検出する燃圧センサと、を備えた燃料噴射システムに適用され、
   前記燃圧センサの検出値に基づき、燃料噴射に伴い生じた圧力変化を表す圧力波形を取得する圧力波形取得手段と、
   噴射率波形を特定するのに要する噴射率パラメータを、前記圧力波形に基づき算出する噴射率パラメータ算出手段と、
   算出した前記噴射率パラメータを、噴射量と関連付けた学習値として記憶するパラメータ学習手段と、
   前記噴射量の変化に伴い生じる前記学習値の周期的な変化を表した学習うねり波形を、前記圧力波形に含まれる圧力うねり成分に基づき推定する学習うねり波形推定手段と、
   要求噴射量に対応する前記噴射率パラメータの値を、前記学習うねり波形を用いて前記学習値を補間して算出する補間手段と、
   を備え、
   前記噴射率パラメータの１つは、前記噴射率波形のうち前記燃料噴射弁の閉弁作動に伴い噴射率が下降する部分の波形を特定するのに要する噴射率パラメータであることを特徴とする燃料噴射制御装置。
3. 前記噴射率パラメータの１つは、前記燃料噴射弁の閉弁作動に伴い噴射率が下降する速度であることを特徴とする請求項１又は２に記載の燃料噴射制御装置。
4. 前記噴射率パラメータの１つは、前記燃料噴射弁へ閉弁を指令してから前記燃料噴射弁が閉弁作動を開始するまでの遅れ時間であることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の燃料噴射制御装置。
5. 前記学習うねり波形推定手段は、推定した前記学習うねり波形を、噴射開始時における前記燃料噴射弁への燃料供給圧力と関連付けて学習し、
   前記補間手段は、現時点での前記燃料供給圧力に対応する前記学習うねり波形を用いて前記補間を行うことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の燃料噴射制御装置。
6. 前記学習うねり波形推定手段は、前記圧力うねり成分に基づくとともに、前記圧力波形の圧力の積算値にも基づいて前記学習うねり波形を推定することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の燃料噴射制御装置。

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