JP5404946B1 - 内燃機関の制御装置および制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】大気圧を検出するセンサが装着されていないシステムにおいても、スロットル開度学習のロングタイム学習記憶の誤学習を抑制する。
【解決手段】目標吸気量と実吸気量を一致させるためのスロットル開度学習演算において、有効開口面積演算に推定大気圧を用いる場合は、推定大気圧と、大気圧推定後の経過期間とに応じて、スロットル開度学習を記憶するロングタイム学習への分配係数を算出して、ロングタイム学習記憶の誤学習を抑制する。
【選択図】図６

Description

本発明は内燃機関の制御装置および制御方法に関し、特に、目標吸気量が得られるようにスロットル開度を制御可能とした内燃機関の制御装置および制御方法に関する。

近年、運転者や車輌側からの駆動力を要求値として、車輌の制御に直接作用する物理量である内燃機関（エンジン）の出力軸トルクを用いる内燃機関の制御装置が提案されている。このような内燃機関の制御装置では、出力軸トルクをエンジン出力目標値として、エンジン制御量である空気量、燃料量および点火時期を決定することにより良好な走行性能を得ている。

また、エンジン制御量のうち、エンジン出力軸トルクに最も影響の大きい制御量が空気量であることは一般に知られている。

特許文献１では、空気量を高精度に制御するために、目標吸気量と大気圧とインマニ圧と吸気温度とに基づいて、吸気系の目標有効開口面積を算出し、有効開口面積とスロットル開度との対応を予め記憶した対応マップを用いて、目標スロットル開度を求め、スロットル開度を制御する。

それにより得られる実空気流量と大気圧とインマニ圧と吸気温度とに基づいて、吸気系の実有効開口面積を算出し、実有効開口面積とスロットル開度との対応を予め記憶した対応マップを用いて、学習用スロットル開度を求め、スロットル開度との偏差を学習している。

また、特許文献１では、これらの学習値を、リアルタイム更新させるリアルタイム学習値と学習記憶するロングタイム学習値とに分配する方法が提案されている。

特許文献１においては、良好に目標吸気量を得るために、スロットルボディおよび各種センサのばらつきを学習値に反映して実現している。

しかしながら、大気圧検出において大気圧検出センサが装着されていないシステムにおいては、制限された運転状態の場合のみ大気圧が推定できることが一般である。

大気圧推定が更新されない状況で登降坂路を走行すると推定大気圧と大気圧に誤差が生じる。

特許文献１においては、このようなばらつきも含め全て学習にて補うことから、推定大気圧に誤差が生じた場合にはスロットル開度学習が誤学習し、その誤学習値をロングタイム学習値にも記憶することになる。

ロングタイム学習値を多点学習して記憶した場合、誤学習有無のポイントが混在し、誤学習有無の状態でリアルタイム学習値が補正されることで、補正がハンチングし、良好に目標吸気量が得られないという問題点があった。

この問題点に対しては、大気圧推定手段による大気圧の推定が実施されない期間が所定期間以上となると学習値の更新を禁止する方法が、例えば特許文献２に提案されている。

特許第４２３７２１４号公報 特開２０１１−８０４８０号公報

特許文献２においては、大気圧推定手段による大気圧の推定が実施されない期間が所定期間以上となると学習値の更新を禁止することからスロットル開度学習の誤学習は抑制できる。しかしながら、当該所定期間としては、スロットル開度学習が誤学習しない範囲で、出来るだけ長期間に設定する事が望ましいが、その所定期間は運転状況や走行している大気状態で変わるために一意に決まらない。ところが、特許文献２では、一定の所定期間を用いているため、所定期間中に推定大気圧と実大気圧に誤差が生じると、その誤差も含めてロングタイム学習記憶を更新してしまうことから、誤学習が発生し、ロングタイム学習値を多点学習して記憶した場合、誤学習有無のポイントが混在し、誤学習有無の状態でリアルタイム学習値が補正することで、補正がハンチングし、良好に目標吸気量が得られないという問題点があった。

本発明は、かかる問題点を解決するためになされたものであり、大気圧を検出するセンサが装着されていないシステムにおいても、スロットル開度学習のロングタイム学習記憶の誤学習を抑制できる内燃機関の制御装置および制御方法を提供することを目的とする。

本発明は、内燃機関への吸気量を検出する吸気量検出部と、前記内燃機関の吸気通路に設けられたスロットルの前記内燃機関側の圧力を吸気管内圧として検出する吸気管内圧検出部と、前記スロットルの大気側の吸気温を検出する吸気温検出部と、前記スロットルの実スロットル開度を検出する実開度検出部とを含み、前記内燃機関の運転状態を検出する運転状態検出手段と、前記吸気管内圧に基づいて、前記スロットルの大気側の圧力を推定し、推定大気圧として出力する大気圧推定手段と、前記運転状態検出手段により検出された前記内燃機関の運転状態に基づいて、目標吸気量を算出する目標吸気量算出手段と、前記目標吸気量、前記推定大気圧、前記吸気管内圧、および、前記吸気温に基づいて、前記スロットルの目標有効開口面積を算出する目標有効開口面積算出手段と、予め記憶された有効開口面積とスロットル開度の対応マップを用いて、前記目標有効開口面積に対応するスロットル開度を求め、目標スロットル開度として出力する目標スロットル開度算出手段と、前記目標スロットル開度に基づいて前記スロットルのスロットル開度を制御することにより前記吸気通路の有効開口面積を変化させて、前記内燃機関への吸気量を制御するスロットル開度制御手段とを備え、前記スロットル開度制御手段は、前記吸気量、前記推定大気圧、前記吸気管内圧、および、前記吸気温に基づいて、前記スロットルの実有効開口面積を算出する実有効開口面積算出手段と、前記対応マップを用いて、前記実有効開口面積に対応するスロットル開度を求め、学習用スロットル開度として出力する学習用スロットル開度算出手段と、前記学習用スロットル開度と前記実スロットル開度との偏差を求め、当該偏差を学習基本値として出力する学習基本値算出手段と、前記学習基本値を積分処理する補正後積分処理手段と、前記補正後積分処理手段の演算値に基づいて、スロットル開度学習値を算出するスロットル開度学習値算出手段とを有し、前記スロットル開度学習値算出手段は、前記推定大気圧に応じて前記スロットル開度学習値を分配するための分配係数を算出する分配係数算出手段と、前記分配係数と前記補正後積分処理手段の演算値とに基づいて、前記スロットル開度学習値を分配するスロットル開度学習値分配手段と、前記スロットル開度学習値分配手段で分配された前記スロットル開度学習値をリアルタイムに補正するリアルタイム学習値算出手段と、前記スロットル開度学習値分配手段で分配された前記スロットル開度学習値からロングタイム学習値を算出するロングタイム学習値算出手段と、前記ロングタイム学習値を記憶するロングタイム学習値記憶手段と、前記ロングタイム学習値記憶手段に記憶された前記ロングタイム学習値から前記スロットル開度学習値を算出する補正用開度学習値算出手段とを有し、前記分配係数算出手段は、前記推定大気圧と大気圧推定後の経過時間とに応じてスロットル開度学習値の前記分配係数を変更し、前記分配係数に従って前記リアルタイム学習値算出手段と前記ロングタイム学習値算出手段に前記スロットル開度学習値を分配する、内燃機関の制御装置である。

本発明は、内燃機関への吸気量を検出する吸気量検出部と、前記内燃機関の吸気通路に設けられたスロットルの前記内燃機関側の圧力を吸気管内圧として検出する吸気管内圧検出部と、前記スロットルの大気側の吸気温を検出する吸気温検出部と、前記スロットルの実スロットル開度を検出する実開度検出部とを含み、前記内燃機関の運転状態を検出する運転状態検出手段と、前記吸気管内圧に基づいて、前記スロットルの大気側の圧力を推定し、推定大気圧として出力する大気圧推定手段と、前記運転状態検出手段により検出された前記内燃機関の運転状態に基づいて、目標吸気量を算出する目標吸気量算出手段と、前記目標吸気量、前記推定大気圧、前記吸気管内圧、および、前記吸気温に基づいて、前記スロットルの目標有効開口面積を算出する目標有効開口面積算出手段と、予め記憶された有効開口面積とスロットル開度の対応マップを用いて、前記目標有効開口面積に対応するスロットル開度を求め、目標スロットル開度として出力する目標スロットル開度算出手段と、前記目標スロットル開度に基づいて前記スロットルのスロットル開度を制御することにより前記吸気通路の有効開口面積を変化させて、前記内燃機関への吸気量を制御するスロットル開度制御手段とを備え、前記スロットル開度制御手段は、前記吸気量、前記推定大気圧、前記吸気管内圧、および、前記吸気温に基づいて、前記スロットルの実有効開口面積を算出する実有効開口面積算出手段と、前記対応マップを用いて、前記実有効開口面積に対応するスロットル開度を求め、学習用スロットル開度として出力する学習用スロットル開度算出手段と、前記学習用スロットル開度と前記実スロットル開度との偏差を求め、当該偏差を学習基本値として出力する学習基本値算出手段と、前記学習基本値を積分処理する補正後積分処理手段と、前記補正後積分処理手段の演算値に基づいて、スロットル開度学習値を算出するスロットル開度学習値算出手段とを有し、前記スロットル開度学習値算出手段は、前記推定大気圧に応じて前記スロットル開度学習値を分配するための分配係数を算出する分配係数算出手段と、前記分配係数と前記補正後積分処理手段の演算値とに基づいて、前記スロットル開度学習値を分配するスロットル開度学習値分配手段と、前記スロットル開度学習値分配手段で分配された前記スロットル開度学習値をリアルタイムに補正するリアルタイム学習値算出手段と、前記スロットル開度学習値分配手段で分配された前記スロットル開度学習値からロングタイム学習値を算出するロングタイム学習値算出手段と、前記ロングタイム学習値を記憶するロングタイム学習値記憶手段と、前記ロングタイム学習値記憶手段に記憶された前記ロングタイム学習値から前記スロットル開度学習値を算出する補正用開度学習値算出手段とを有し、前記分配係数算出手段は、前記推定大気圧と大気圧推定後の経過時間とに応じてスロットル開度学習値の前記分配係数を算出し、前記分配係数に従って前記リアルタイム学習値算出手段と前記ロングタイム学習値算出手段に前記スロットル開度学習値を分配するようにしたので、大気圧を検出するセンサが装着されていないシステムにおいても、スロットル開度学習のロングタイム学習記憶の誤学習を抑制することができる。

本発明の実施の形態１に係る内燃機関の制御装置の構成を示す構成図である。 本発明の実施の形態１に係るエンジン制御部の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１に係る目標スロットル開度を算出する構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１に係るスロットル開度制御手段の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１に係るスロットル開度学習値算出手段の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１に係るスロットル開度学習値算出手段の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１に係るスロットル開度学習値算出手段の動作を示すタイムチャートである。 特許文献２の車両用エンジンの制御装置の動作を示すタイムチャートである。

実施の形態１．
以下、本発明の内燃機関の制御装置の好適な実施の形態につき図面を用いて説明する。図１は、本発明の実施の形態１における内燃機関の制御装置を概略的に示す構成図である。本実施の形態における内燃機関の制御装置は、エンジン１、エアフロセンサ２、吸気温センサ３、スロットル４、スロットルポジションセンサ５、サージタンク６、インマニ圧センサ７、ＥＧＲバルブ８、電子制御ユニット９（以下「ＥＣＵ９」という）を備えている。

図１において、エンジン１の吸気系を構成する吸気通路の上流側には、エンジン１への吸気量Ｑａを測定するエアフロセンサ２（吸気量検出部）と、スロットル４の大気側の吸気温Ｔｏを測定する吸気温センサ３（吸気温検出部）とが設けられている。

エンジン１の吸気系において、エアフロセンサ２の下流のエンジン１側には、電気的に吸気通路を開閉制御して、吸気量Ｑａを調整するためのスロットル４が設けられている。スロットル４には、実スロットル開度ＴＰ（以下、「実開度ＴＰ」という）を測定するための、スロットルポジションセンサ５（実開度検出部）が設けられている。

また、スロットル４の下流のエンジン１側には、吸気管内の圧力を均一化するサージタンク６と、サージタンク６内の圧力を吸気管内圧（インマニ圧）Ｐｅとして測定するインマニ圧センサ７（吸気管内圧検出部）とが設けられている。さらに、サージタンク６には、エンジン１の排気管と連通したＥＧＲ管を開閉するためのＥＧＲバルブ８が接続されている。

これらのセンサからの検出信号、および、図示しない他のセンサからの検出信号も含め、各種センサからの検出信号が、エンジン１の運転状態を示す情報として、図１のＥＣＵ９に入力される。

図２は、本発明の実施の形態１におけるエンジン制御部の概略構成を示すブロック図である。

ＥＣＵ９は、各種センサからの検出信号がエンジン１の運転状態を示す情報として入力され、当該運転状態に基づく演算結果に応じて、スロットル４の実開度ＴＰを制御して吸気量Ｑａを調整する。それとともに、ＥＣＵ９は、エンジン１の燃料噴射装置（図示省略）および点火装置（図示省略）を所要タイミングで駆動制御し、ＥＧＲバルブ８を開閉制御してエンジン１の燃焼状態を改善する。

図２に示すように、ＥＣＵ９は、入力インターフェース９ａ（以下、「入力Ｉ／Ｆ９ａ」という）と、演算処理部９ｂと、出力インターフェース９ｃ（以下、「出力Ｉ／Ｆ９ｃ」という）とを備えている。

入力Ｉ／Ｆ９ａは、上述したセンサ群２，３，５，７と図示しない他のセンサとを含む各種センサ７０からの検出信号を取り込む。そして、取り込まれたこれらの信号は、演算処理部９ｂに入力される。各種センサ７０は、エンジン１（内燃機関）の運転状態を検出する運転状態検出手段を構成している。

ＥＣＵ９内の演算処理部９ｂは、図４に示すスロットル開度制御手段１６を含み、スロットル４の実開度ＴＰを制御することにより、吸気通路の有効開口面積を変化させて、エンジン１への吸気量Ｑａを可変制御する。

このため、まず、演算処理部９ｂは、入力された各種センサ７０からの検出信号に基づいて、エンジン１の目標トルクを算出し、目標トルクを達成するための目標吸気量Ｑａを算出する。

続いて、演算処理部９ｂは、目標吸気量Ｑａを達成するための目標有効開口面積ＣＡｔを算出するとともに、目標有効開口面積ＣＡｔを達成するための目標スロットル開度ＴＰ（以下、「目標開度ＴＰ」という）を算出する。

さらに、演算処理部９ｂは、ＥＧＲバルブ８に対する制御指令値を算出するとともに、各種アクチュエータ８０に含まれる他のアクチュエータ（例えば、エンジン１の燃焼室に設けられた燃料噴射装置のインジェクタ、および点火装置の点火コイルなど）に対する制御指令値を算出する。

最後に、ＥＣＵ９内の出力Ｉ／Ｆ９ｃは、ＥＣＵ９の演算結果に基づく駆動制御信号を、スロットル４およびＥＧＲバルブ８を含む各種アクチュエータ８０に出力する。これにより、スロットル４は、実開度ＴＰが目標開度ＴＰと一致するように制御される。

次に、ＥＣＵ９内の演算処理部９ｂにより実行される演算処理のうち、目標吸気量Ｑａを達成するための目標開度ＴＰの算出処理について説明する。

図３は、本発明の実施の形態１における目標スロットル開度を算出する構成を示したブロック図である。図３に示すように、ＥＣＵ９内の演算処理部９ｂは、図４に示すスロットル開度制御手段１６の前段に、目標吸気量算出手段９０、目標有効開口面積算出手段１１、音速算出手段１２、大気圧推定手段１０、圧力比算出手段１３、無次元流量算出手段１４、および、目標開度算出手段１５を備えている。これらの手段９０および１０〜１５は、目標スロットル開度を算出する目標スロットル開度算出手段を構成している。

目標吸気量算出手段９０は、入力Ｉ／Ｆ９ａから、各種センサ７０からの検出信号が入力され、それらに基づき、エンジン１の運転状態に応じた目標トルクを達成するための目標吸気量Ｑａを算出し、目標吸気量Ｑａの算出値を目標有効開口面積算出手段１１に入力する。

音速算出手段１２は、吸気温センサ３から吸気温Ｔｏが入力され、吸気温Ｔｏに基づき、吸気温と音速との対応を予め記憶した対応マップを用いて、大気中の音速ａ_ｏを算出し、音速ａ_ｏの算出値を目標有効開口面積算出手段１１に入力する。また、それと同時に、音速算出手段１２は、後述するスロットル開度制御手段１６の実有効開口面積算出手段１７に、算出した音速ａ_ｏを入力する。

大気圧推定手段１０は、インマニ圧センサ７から、エンジン１の制限された運転状態（例えばエンジン１の始動時や始動以外で吸気量Ｑａが飽和してシリンダ内に充填された時など）のインマニ圧Ｐｅが入力され、インマニ圧Ｐｅに基づき、スロットル４の大気側の圧力を推定し、推定大気圧Ｐｏとして算出する。また、それと同時に、大気圧推定手段１０は、推定大気圧Ｐｏを、後述するスロットル開度制御手段１６のスロットル開度学習値算出手段２１に入力する。なお、大気圧推定手段１０は、これに限定するものではない。

圧力比算出手段１３は、インマニ圧Ｐｅと推定大気圧Ｐｏとの圧力比Ｐｅ／Ｐｏを算出するための除算器からなり、圧力比Ｐｅ／Ｐｏの算出値を無次元流量算出手段１４に入力する。

無次元流量算出手段１４は、圧力比Ｐｅ／Ｐｏに基づき、圧力比と無次元流量との対応を予め記憶した対応マップを用いて、無次元流量σを算出し、無次元流量σの算出値を目標有効開口面積算出手段１１に入力する。また、それと同時に、無次元流量算出手段１４は、後述するスロットル開度制御手段１６の実有効開口面積算出手段１７に、算出する無次元流量σを入力する。

目標有効開口面積算出手段１１は、目標吸気量算出手段９０からの目標吸気量Ｑａ、音速算出手段１２からの音速ａ_ｏ、および、無次元流量算出手段１４からの無次元流量σを入力情報として、スロットル４の目標有効開口面積ＣＡｔを算出し、目標有効開口面積ＣＡｔの算出値を目標開度算出手段１５に入力する。

目標開度算出手段１５は、あらかじめ記憶された有効開口面積ＣＡｔと実開度ＴＰとの対応マップ（以下、「ＣＡｔ−ＴＰマップ」という）を用いて、目標有効開口面積ＣＡｔに対応した目標開度ＴＰを算出する。目標開度ＴＰの算出値は、後述するスロットル開度制御手段１６の学習補正後目標スロットル開度算出手段２２（以下、「学習補正後目標開度算出手段２２」という）に入力する。

次に、図３の各算出手段１１〜１５の具体的な算出処理機能について説明する。一般に、絞り式流量計の体積流量算出式は、吸気量Ｑａ（体積流量）、大気中の音速ａ_ｏ、流量係数Ｃ、スロットル４の開口面積Ａｔ、インマニ圧Ｐｅ、大気圧Ｐｏ、比熱比κを用いて、下式（１）のように表すことができる。

ここで、無次元流量算出手段１４により算出される無次元流量σを、下式（２）のように定義する。

上式（２）を上式（１）に代入すると、吸気量Ｑａは、下式（３）のように表すことができる。

なお、大気の音速ａ_ｏは、Ｒをガス定数、Ｔｏを吸気温とすると、下式（４）のように表すことができる。

また、上式（３）を変形すると、流量係数Ｃとスロットル４の開口面積Ａ_ｔとの積で表せる有効開口面積ＣＡ_ｔは、目標トルク達成するために必要な目標吸気量Ｑａと、大気の音速ａ_ｏと、無次元流量σとが与えられた場合に、下式（５）のように表すことができる。

よって、ＥＣＵ９内の目標有効開口面積算出手段１１は、目標吸気量Ｑａと、大気の音速ａ_ｏと、無次元流量σに基づき、上式（５）を用いて、目標吸気量Ｑａを達成するための目標有効開口面積ＣＡ_ｔを算出する。

このように、上式（１）で表せる絞り式流量計の体積流量算出式に基づいて、目標有効開口面積ＣＡｔを算出することができる。これにより、環境条件やＥＧＲ導入（ＥＧＲバルブ８開放）などが起因して、エンジン１の運転状態が変化した場合においても、良好に目標吸気量Ｑａを達成するための目標有効開口面積ＣＡ_ｔを算出することができる。

なお、目標開度算出手段１５は、吸気量Ｑａの測定値から上式（５）により算出した有効開口面積ＣＡ_ｔと、実開度ＴＰとの対応関係を、ＣＡ_ｔ−ＴＰマップとして予め記憶している。目標開度算出手段１５は、目標有効開口面積算出手段１１から目標有効開口面積ＣＡ_ｔが入力されたときに、ＣＡ_ｔ−ＴＰマップを用いて、目標開度ＴＰを算出する。

音速算出手段１２は、上式（４）により、大気中の音速ａ_ｏの理論値を算出して、音速ａ_ｏと、吸気温Ｔｏとの対応関係を、Ｔｏ−ａ_ｏマップとして予め記憶する。音速算出手段１２は、吸気温センサ３から吸気温Ｔｏが入力されたときに、Ｔｏ−ａ_ｏマップを用いて、音速ａ_ｏを算出する。

無次元流量算出手段１４は、上式（２）により、無次元流量σの理論値を算出して、無次元流量σと、圧力比Ｐｅ／Ｐｏとの対応関係を、Ｐｅ／Ｐｏ−σマップとして予め記憶する。ただし、空気の場合、圧力比Ｐｅ／Ｐｏが約０．５２８以下では、スロットル４に流れる空気流量が飽和することから、無次元流量σの理論値は、一定値に設定される。無次元流量算出手段１４は、圧力比算出手段１３から圧力比Ｐｅ／Ｐｏが入力されたときに、Ｐｅ／Ｐｏ−σマップを用いて、無次元流量σを算出する。

次に、ＥＣＵ９内の演算処理部９ｂにより実行される演算処理のうち、スロットル開度制御手段１６により目標吸気量Ｑａを達成するためのスロットル開度学習ＴＰＬＲＮと実開度ＴＰの算出処理について説明する。

図４は、本発明の実施の形態におけるスロットル開度学習値を算出するスロットル開度制御手段１６の構成を示すブロック図である。図４に示すように、ＥＣＵ９内の演算処理部９ｂのスロットル開度制御手段１６は、実有効開口面積算出手段１７、学習用開度算出手段１８、学習基本値算出手段１９、補正後積分処理手段２０、スロットル開度学習値算出手段２１、および、学習補正後目標開度算出手段２２を備えている。

実有効開口面積算出手段１７は、目標開度ＴＰに制御した時の吸気量Ｑａをエアフロセンサ２より取り込み、吸気量Ｑａに基づいて、スロットル開度制御手段１６によるスロットル４の実有効開口面積ＣＡｔｒを算出する。このとき、実有効開口面積算出手段１７は、吸気量Ｑａと、大気の音速ａ_ｏと、無次元流量σに基づき、上式（５）を用いて、スロットル開度制御手段１６の実有効開口面積ＣＡ_ｔｒを算出して、学習用開度算出手段１８に入力する。

学習用開度算出手段１８は、あらかじめ記憶された有効開口面積ＣＡ_ｔと実開度ＴＰとの対応関係を示すＣＡ_ｔ−ＴＰマップを用いて、実有効開口面積ＣＡ_ｔｒに対応する実開度ＴＰを求め、それを、学習用スロットル開度（以下、「学習用開度」という）ＴＰｉとして、学習基本値算出手段１９に入力する。

学習基本値算出手段１９は、スロットルポジションセンサ５からの実開度ＴＰと、学習用開度ＴＰｉとが入力されて、それらの偏差△ＴＰ（＝ＴＰ−ＴＰｉ）を学習基本値として求め、補正後積分処理手段２０に入力する。

補正後積分処理手段２０は、学習基本値ΔＴＰに補正係数Ｋｃ（０＜Ｋｃ＜１）を乗算した値を順次積分することにより、学習基本値△ＴＰから瞬時的なばらつきを除去した値△ＴＰiを求め、スロットル開度学習値算出手段２１に入力する。

スロットル開度学習値算出手段２１は、大気圧推定手段１０で推定した大気圧Ｐｏと、補正後積分処理手段２０からの△ＴＰiに基づき、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮを算出して学習補正後目標開度算出手段２２に入力する。スロットル開度学習値算出手段２１の内部構成および算出処理方法については後述する。

学習補正後目標開度算出手段２２は、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮと、目標開度算出手段１５で算出された目標開度ＴＰとを加算して、学習補正後目標スロットル開度を算出する。

このようにして、スロットル開度制御手段１６は、学習基本値に基づいてスロットル開度学習値ＴＰＬＲＮを算出し、それに目標開度ＴＰを加算して、学習補正後目標スロットル開度を求め、それに基づき、スロットル４の実開度ＴＰを制御して、吸気通路の有効開口面積を変化させて、エンジン１への吸気量を調整する。

すなわち、目標吸気量Ｑａと吸気量Ｑａが一致するようにスロットル開度学習値ＴＰＬＲＮを算出し、実開度ＴＰを制御するようになっている。

次に、ＥＣＵ９内の演算処理部９ｂにより実行される演算処理のうち、スロットル開度学習値算出手段２１により、スロットル開度学習ＴＰＬＲＮをリアルタイム学習値とロングタイム学習値に分配する算出処理について説明する。

図５は、本発明の実施の形態におけるスロットル開度学習値算出手段２１のブロック図である。

図５に示すように、ＥＣＵ９内の演算処理部９ｂのスロットル開度学習値算出手段２１は、分配係数算出手段３０、スロットル開度学習値分配手段３１、ロングタイム学習値算出手段３２、ロングタイム学習値記憶手段３３、リアルタイム学習値算出手段３４、および、補正用開度学習値算出手段３５を備えている。

分配係数算出手段３０は、大気圧推定手段１０から推定大気圧Ｐｏが入力され、それに基づき、推定大気圧Ｐｏが更新された時点からの、分配係数の初期値を保持するための初期値経過期間（以下、「経過期間」という）を算出する。経過期間の算出方法としては、推定大気圧Ｐｏと経過期間との対応関係を示したマップデータを予め記憶しておき、それを用いて、推定大気圧Ｐｏに応じた経過期間を索引する。また、当該経過時間が経過した後は、分配係数算出手段３０は、スロットル開度学習値分配手段３１に入力するための当該経過期間後の分配係数を算出する。分配係数の算出方法としては、前回（（ｎ−１）回目）の分配係数から、予め設定した所定の値を順次減算して、漸減する分配係数を求める。漸減は、分配係数が０になるまで行う。

なお、大気圧推定手段１０により推定大気圧が更新されると、そのタイミングで、分配係数算出手段３０は、分配係数に初期値を設定して初期化するとともに、分配係数の初期値を保持する経過期間を推定大気圧Ｐｏに基づいて再度算出して求め初期化する。

また一方で、スロットル開度学習値分配手段３１には、補正後積分処理手段２０で算出された△ＴＰiが併せて入力される。

スロットル開度学習値分配手段３１は、分配係数算出手段３０から入力された分配係数と補正後積分処理手段２０から入力された△ＴＰiとを乗じてロングタイム学習値算出手段３２への入力値を算出する。

ロングタイム学習値算出手段３２は、スロットル開度学習値分配手段３１からの入力値と前回（（ｎ−１）回目）のロングタイム学習値とを加算してロングタイム学習値の更新を行い、ロングタイム学習値記憶手段３３に入力する。

ロングタイム学習値記憶手段３３は、ロングタイム学習値算出手段３２から入力したロングタイム学習値を記憶して、補正用開度学習値算出手段３５に入力する。

なお、ロングタイム学習値記憶手段３３で記憶したロングタイム学習値はＥＣＵ９のバックアップメモリに記憶され、特殊な状況とならない限り不揮発のものである（なお、特殊な状況とはＥＣＵ９を診断する外部診断装置からのバックアップメモリ削除指令などを意味する。）。

一方、スロットル開度学習値分配手段３１は、補正後積分処理手段２０から入力された△ＴＰiからロングタイム学習値記憶手段３３で記憶したロングタイム学習記憶値を減算して、リアルタイム学習値算出手段３４に入力する。

リアルタイム学習値算出手段３４は、ロングタイム学習値記憶手段３３で補正されなかった△ＴＰiをリアルタイム学習値として補正し、補正用開度学習値算出手段３５に入力する。

補正用開度学習値算出手段３５は、ロングタイム学習値記憶手段３３からの入力値と、リアルタイム学習値算出手段３４からの入力値とを加算して、スロットル開度学習ＴＰＬＲＮを算出して、学習補正後目標スロットル開度算出手段２２に入力する。

このようにスロットル開度学習値算出手段２１は、推定された大気圧Ｐｏに応じてスロットル開度学習値の分配係数を設定し、分配係数を漸減させることから、経過期間終了後の経過時間と共に分配係数が小さくなる。

ゆえに、経過時間と共に大気圧が変わる可能性が高い環境においてもスロットル開度学習値を記憶するロングタイム学習値の誤学習が抑制できる。

図６は、本発明の実施の形態１におけるスロットル開度学習値算出手段２１のフローチャートである。

まず、ステップＳ１で、大気圧推定手段１０から推定大気圧Ｐｏの読み込みを行い、ステップＳ２で、前回の推定大気圧と今回読み込んだ推定大気圧Ｐｏとを比較し、推定大気圧の更新の有無を判定する。具体的には、両者が一致すれば更新無しと判定され、両者が一致しなければ更新有りと判定する。

ステップＳ２の判定で、Ｙｅｓの場合は、すなわち、推定大気圧が更新されたことを意味し（更新値が同じ推定大気圧も含む）、ステップＳ３に進む。ステップＳ３では、スロットル開度学習値の分配係数に予め設定された初期値をセットする。次に、ステップＳ４で、ステップＳ１にて読み込んだ推定大気圧Ｐｏに応じて、分配係数の初期値を保持するための「経過期間」をセットする。具体的には、推定大気圧を軸とした「経過期間」のマップデータから、ステップＳ１で読み込んだ推定大気圧Ｐｏに対応する「経過期間」を索引してセットする。

一方、ステップＳ２の判定で、Ｎoの場合は、すなわち、推定大気圧が更新されていないことを意味し、ステップＳ５に進み、ステップＳ５にて、前回推定大気圧更新後に、ステップＳ４でセットした「経過期間」を越えているか否かを判定する。

ステップＳ５の判定で、Ｙｅｓの場合は、すなわち、前回推定大気圧更新後から「経過期間」を越えたことを意味し、ステップＳ６に進む。ステップＳ６では、前回の分配係数から、予め設定された所定値を減算することにより、分配係数を漸減させ、ステップＳ７に進む。ここで、漸減の具体的方法として、分配係数＝分配係数（ｎ−１）−所定値で漸減を行う例を示したが、その場合に限らず、例えば、１より小さい所定の値（例えば、０．９や、０．８など）を乗算することで漸減させるようにしてもよい。漸減は、分配係数がゼロになるまで実施する。ここで分配係数を漸減させることで、後述するロングタイム学習への１回あたりの分配値が徐々に少なくなっていくことを意味する。なお、分配係数は負値までは減算しないものである。

ステップＳ５の判定で、Ｎｏの場合は、前回推定大気圧更新後からステップＳ４でセットした「経過期間」を超えていないことを意味し、ステップＳ７に進む（ロングタイム学習への1回あたりの分配値は変わらない。）。

以上、ステップＳ１〜Ｓ６の処理で、スロットル開度学習が必要な開度を、リアルタイム学習とロングタイム学習に分配するための分配係数が演算できる。

なお、分配係数および分配係数を保持する経過期間、分配係数の漸減については、分配係数をセットしてから１〜２分程度でロングタイム学習への分配を行わない、設定を目安とする。

推定大気圧が低い（例えば、高地の）場合は、車両運転状況により実大気圧に変化が生じる可能性が高いことから、分配係数の初期値を保持する経過期間は上記期間より短く設定する。

以下、リアルタイム学習値とロングタイム学習値の演算方法について説明する。

ステップＳ７において、補正後積分処理手段２０で演算された△ＴＰｉを読み込む。

ステップＳ８において、△ＴＰｉと前回（（ｎ−１）回目）のロングタイム記憶値（以下、ロングタイム記憶値（ｎ−１）という）との偏差が所定値よりおおきいか否か（すなわち、｜△ＴＰｉ−ロングタイム記憶値（ｎ−１）｜＞所定値）の判定を行い、△ＴＰｉとロングタイム記憶値（ｎ−１）との偏差から、学習の必要性を判断する。

ステップＳ８の判定でＹｅｓの場合は、△ＴＰｉとロングタイム記憶値（ｎ−１）の偏差が所定値より大きいことを意味し、ステップＳ９に進む。

一方、ステップＳ８でＮｏの場合は、△ＴＰｉとロングタイム記憶値（ｎ−１）の偏差が所定値未満であることを意味し、ステップＳ１２に進む。

ステップＳ９では、ステップＳ７で読み込んだ△ＴＰｉと、ステップＳ１〜ステップＳ６の処理で演算した分配係数とを乗じて、ロングタイム学習値への１回あたりの分配値を演算する。

次に、ステップＳ１０にて、前回記憶したロングタイム記憶値に、ステップＳ９で演算した分配値を加算して、ロングタイム学習値を演算する。

次に、ステップＳ１１で、ステップＳ１０で演算したロングタイム学習値をロングタイム記憶値として記憶する。

ステップＳ１２では、ステップＳ７で読み込んだ△ＴＰｉから、ステップＳ１１のロングタイム記憶値を減算して、リアルタイム学習値を求め、それを用いて、リアルタイム学習値を更新する。

以上、Ｓ７〜Ｓ１２の範囲で、スロットル開度学習が必要な開度を、リアルタイム学習とロングタイム学習に分配することができる。

最後に、ステップＳ１３において、ステップＳ１２のリアルタイム学習値とステップＳ１１のロングタイム記憶値とを加算して、補正用開度学習値を演算する。

このようにして、ステップＳ１〜Ｓ６の処理で求めた分配係数が０より大きい（すなわち、分配係数＞０）の時は、推定大気圧と実大気圧に差が無いことを意味し、スロットル開度学習するための△ＴＰｉはロングタイム学習とリアルタイム学習に分配する。

また、ステップＳ１〜Ｓ６の処理で求めた分配係数が０（すなわち、分配係数＝０）の時は、推定大気圧と実大気圧に差がある可能性を意味し、△ＴＰｉとロングタイム学習値に差がある場合は、その差をリアルタイム学習値に分配する。

以上の動作により、推定大気圧と実大気圧に差がある場合は、ロングタイム学習の誤学習が抑制できる。

なお、図６のフローチャートには記していないが、推定大気圧が更新されてから分配係数を設定するまでは、数ｓｅｃのディレー時間（遅延時間）を設けている。このディレー時間の目的は、推定大気圧が更新されたことにより、△ＴＰｉが安定（＝リアルタイム学習が安定）するまでの時間である。

図７は、本発明の実施の形態におけるスロットル開度学習値算出手段２１のタイムチャートである。図７は、大気圧の推定が１度のみ更新される例を示している。図７の１段目は、実大気圧と推定大気圧の関係を示している。図７の２段目は、大気圧の推定更新状態を示し、図７の３段目は、分配係数を示し、図７の４段目は、リアルタイムで補正するリアルタイム学習値を示し、図７の５段目は、リアルタイム学習値の補正量を学習記憶するロングタイム学習記憶値を示す。

図７において、スロットル開度学習値算出手段２１の動作を、複数の時刻ごとに（時刻ｔ１、ｔ１ａ、ｔ２、ｔ２ａ、ｔ３ごとに）、説明する。時刻ｔ１は推定大気圧が更新された時間を示し、時刻ｔ１ａは、時刻ｔ１で推定大気圧が更新されることで、正確な推定大気圧を用いて演算した△ＴＰｉの積分が安定（リアルタイム学習値が安定）するまでの時間を示し、学習の分配係数の初期値を保持する「経過期間」の始点を指す。時刻ｔ２は、学習の分配係数の初期値を保持する「経過期間」の終了時刻を示し、時刻ｔ２ａは、漸減する分配係数がゼロとなる時刻を示し、時刻ｔ３は、車両走行状態や環境状態によって推定大気圧と実大気圧に誤差が生じ始める時刻を示す。

まず、時刻ｔ１で、推定大気圧が更新されると、正確な推定大気圧を用いて演算した△ＴＰｉの積分が作動し、それに伴って、リアルタイム学習値も作動し、時刻ｔ１ａのタイミングでリアルタイム学習値が安定する。

時刻ｔ１ａのタイミングでリアルタイム学習値に補正値がある場合は、この補正値はシステムの誤差や、スロットル弁へのデポジットなどの付着による経時誤差が生じていることを意味しており、時刻ｔ１ａ以降、この誤差をロングタイム学習記憶とリアルタイム学習に分配を行う。

時刻ｔ１ａ〜ｔ２の期間は、誤差を積極的にロングタイム学習記憶に分配するために分配係数の初期値を保持する。

そして、時刻ｔ２〜ｔ２ａの期間で、分配係数を漸減させ、時刻ｔ２ａのタイミングで、分配係数を０にし、ロングタイム学習記憶への反映を終了させる。従って、時刻ｔ２ａ以降は、ロングタイム学習記憶の値はほぼ一定である。

以上の動作により、ロングタイム学習記憶の誤学習を抑制している。

時刻ｔ３以降は、推定大気圧と実大気圧に誤差が生じており、この誤差はリアルタイム学習を更新させて補正し、リアルタイム学習値とロングタイム学習記憶値とを加算して目標流量と実流量を合致させるように作動している。

以上のように、本実施の形態においては、大気圧推定が実施されリアルタイム学習値が安定した時刻ｔ１ａ後の時刻ｔ２までの間の「経過期間」以内は、分配係数の初期値を保持するようにしたので、システムの誤差やスロットル弁へのデポジットなどの付着による経時誤差などの誤差を積極的にロングタイム学習記憶に分配するようにしたので、スロットル開度学習値を学習記憶するロングタイム学習値の誤学習を招くことなく、ロングタイム学習記憶を促進させることができる。

また、「経過期間」が経過した後は、分配係数を漸減することから、スロットル開度学習値を学習記憶するロングタイム学習値への反映は少なくなり、時刻ｔ３で推定大気圧と実大気圧に差が生じ始めた場合においても、スロットル開度学習値を学習記憶するロングタイム学習値の誤学習が抑制できる。

また、「経過期間」は、大気圧推定手段１０で推定された推定大気圧Ｐｏに応じて決定されるので、スロットル開度学習値の分配係数は、推定大気圧Ｐｏと、大気圧推定後の経過時間とに基づいて決定されることになる。そのようにして決定した分配係数によって、リアルタイム学習値算出手段３４とロングタイム学習値算出手段３２にスロットル開度学習値を分配するようにしたので、スロットル開度学習値を学習記憶するロングタイム学習値の誤学習を抑制することができる。

一方、図７と比較するために、図８に、上述した特許文献２の動作を示す。特許文献２では、大気圧推定手段による大気圧の推定が実施されない期間が所定期間以上となると学習値の更新を禁止する。

なお、図８は、大気圧の推定は１度のみ更新され、それ以降、学習が禁止される所定期間を超えても更新されない場合を例としている。図８の１段目には、実大気圧と推定大気圧の関係を示している。図８の２段目は、大気圧の推定更新状態を示し、図８の３段目は、学習値の更新期間を示し、図８の４段目は、リアルタイムで補正するリアルタイム学習値を示し、図８の５段目は、リアルタイム学習値の補正量を学習記憶するロングタイム学習記憶を示す。

また、図８において、スロットル開度学習値算出手段２１の動作を、複数の時刻ごとに（時刻ｔ１、ｔ３、ｔ４ごとに）、説明する。時刻ｔ１は、推定大気圧が更新された時刻を示し、時刻ｔ３は、時刻ｔ１以降、推定大気圧と実大気圧が合致していた時間を示し、時刻ｔ４は、時刻ｔ１を始点とする学習実施の所定期間の終了を示す。

まず、時刻ｔ１のタイミングで推定大気圧が更新され、リアルタイム学習値は正確な推定大気圧に応じて作動し、時刻ｔ１〜ｔ３の期間で、リアルタイム学習値の偏差をロングタイム学習値に反映させる。

時刻ｔ３以降は、実大気圧が変化しているに関わらず、学習を実施する所定期間であるため、学習更新が継続されるため、この部分で生じた推定大気圧と実大気圧との誤差も含め、時刻ｔ３〜ｔ４間においてロングタイム学習記憶を更新することから誤学習が発生する。図８の斜線部分が、ロングタイム学習記憶の誤学習した部分である。

このように、特許文献２では、所定期間中に推定大気圧と実大気圧に誤差が生じるとロングタイム学習記憶は誤学習を招き、ロングタイム学習値を多点学習して記憶した場合、誤学習有無のポイントが混在し、誤学習有無の状態でリアルタイム学習値が補正することで、補正がハンチングし、良好に目標吸気量が得られないという問題点があったが、本実施の形態１では、上述したように、誤学習を抑制できるため、このような問題点は解決されている。

以上のように、本発明の実施の形態においては、推定大気圧Ｐｏと大気圧推定後の経過時間からスロットル開度学習値の分配係数を変更し、ロングタイム学習記憶への分配を行うことから、スロットル開度学習値を学習記憶するロングタイム学習値の誤学習が抑制できる。

また、本発明の実施の形態においては、大気圧推定が実施された後の「経過期間」以内は分配係数を保持することにより、システムの誤差やスロットル弁へのデポジットなどの付着による経時誤差などの誤差を積極的にロングタイム学習記憶に分配するようにしたので、スロットル開度学習値を学習記憶するロングタイム学習値の誤学習を招くことなく、ロングタイム学習記憶を促進させることができる。

また、本発明の実施の形態においては、推定大気圧Ｐｏが低くなるに連れて分配係数を保持する経過期間を短縮することから、車両の走行環境によって大気圧の変化が発生しやすい場合においても、スロットル開度学習値を学習記憶するロングタイム学習値の誤学習が抑制できる。

また、本発明の実施の形態においては、大気圧推定が実施された後の「経過期間」以降は、分配係数を漸減することから、スロットル開度学習値を学習記憶するロングタイム学習値への反映は少なくなり、推定大気圧と実大気圧に差が生じ始めた場合においても、スロットル開度学習値を学習記憶するロングタイム学習値の誤学習が抑制できる。

また、本発明の実施の形態においては、大気圧が推定されたタイミングで、分配係数の初期化と、分配係数の初期値を保持する「経過期間」の初期化を行うことから、スロットル開度学習値を学習記憶するロングタイム学習値の誤学習を招くことなく、ロングタイム学習記憶を促進させることができる。

１ エンジン、２ エアフロセンサ、３ 吸気温センサ、４ スロットル、５ スロットルポジションセンサ、６ サージタンク、７ インマニ圧センサ、８ ＥＧＲバルブ、９ ＥＣＵ、９ａ 入力Ｉ／Ｆ、９ｂ 演算処理部、９ｃ 出力Ｉ／Ｆ、１０ 大気圧推定手段、１１ 目標有効開口面積算出手段、１２ 音速算出手段、１３ 圧力比演算手段、１４ 無次元流量算出手段、１５ 目標開度算出手段、１６ スロットル開度制御手段、１７ 実有効開口面積算出手段、１８ 学習用スロットル開度算出手段、１９ 学習基本値算出手段、２０ 補正後積分処理手段、２１ スロットル開度学習値算出手段、２２ 学習補正後目標スロットル開度算出手段、３０ 分配係数算出手段、３１ スロットル開度学習値分配手段、３２ ロングタイム学習値算出手段、３３ ロングタイム学習値記憶手段、３４ リアルタイム学習値算出手段、３５ 補正用開度学習値算出手段、７０ 各種センサ、８０ 各種アクチュエータ、９０ 目標吸気量算出手段。

Claims (6)

1. 内燃機関への吸気量を検出する吸気量検出部と、前記内燃機関の吸気通路に設けられたスロットルの前記内燃機関側の圧力を吸気管内圧として検出する吸気管内圧検出部と、前記スロットルの大気側の吸気温を検出する吸気温検出部と、前記スロットルの実スロットル開度を検出する実開度検出部とを含み、前記内燃機関の運転状態を検出する運転状態検出手段と、
   前記吸気管内圧に基づいて、前記スロットルの大気側の圧力を推定し、推定大気圧として出力する大気圧推定手段と、
   前記運転状態検出手段により検出された前記内燃機関の運転状態に基づいて、目標吸気量を算出する目標吸気量算出手段と、
   前記目標吸気量、前記推定大気圧、前記吸気管内圧、および、前記吸気温に基づいて、前記スロットルの目標有効開口面積を算出する目標有効開口面積算出手段と、
   予め記憶された有効開口面積とスロットル開度の対応マップを用いて、前記目標有効開口面積に対応するスロットル開度を求め、目標スロットル開度として出力する目標スロットル開度算出手段と、
   前記目標スロットル開度に基づいて前記スロットルのスロットル開度を制御することにより前記吸気通路の有効開口面積を変化させて、前記内燃機関への吸気量を制御するスロットル開度制御手段と
   を備え、
   前記スロットル開度制御手段は、
   前記吸気量、前記推定大気圧、前記吸気管内圧、および、前記吸気温に基づいて、前記スロットルの実有効開口面積を算出する実有効開口面積算出手段と、
   前記対応マップを用いて、前記実有効開口面積に対応するスロットル開度を求め、学習用スロットル開度として出力する学習用スロットル開度算出手段と、
   前記学習用スロットル開度と前記実スロットル開度との偏差を求め、当該偏差を学習基本値として出力する学習基本値算出手段と、
   前記学習基本値を積分処理する補正後積分処理手段と、
   前記補正後積分処理手段の演算値に基づいて、スロットル開度学習値を算出するスロットル開度学習値算出手段と
   を有し、
   前記スロットル開度学習値算出手段は、
   前記推定大気圧に応じて前記スロットル開度学習値を分配するための分配係数を算出する分配係数算出手段と、
   前記分配係数と前記補正後積分処理手段の演算値とに基づいて、前記スロットル開度学習値を分配するスロットル開度学習値分配手段と、
   前記スロットル開度学習値分配手段で分配された前記スロットル開度学習値をリアルタイムに補正するリアルタイム学習値算出手段と、
   前記スロットル開度学習値分配手段で分配された前記スロットル開度学習値からロングタイム学習値を算出するロングタイム学習値算出手段と、
   前記ロングタイム学習値を記憶するロングタイム学習値記憶手段と、
   前記ロングタイム学習値記憶手段に記憶された前記ロングタイム学習値から前記スロットル開度学習値を算出する補正用開度学習値算出手段と
   を有し、
   前記分配係数算出手段は、前記推定大気圧と大気圧推定後の経過時間とに応じてスロットル開度学習値の前記分配係数を変更し、前記分配係数に従って前記リアルタイム学習値算出手段と前記ロングタイム学習値算出手段に前記スロットル開度学習値を分配する
   内燃機関の制御装置。
2. 前記分配係数算出手段は、前記分配係数の初期値を保持するための期間を前記推定大気圧に基づいて決定し、当該期間以内は前記分配係数の初期値を保持する
   請求項１に記載の内燃機関の制御装置。
3. 前記分配係数算出手段は、前記推定大気圧が低くなるに連れて前記期間を短縮する
   請求項２に記載の内燃機関の制御装置。
4. 前記分配係数算出手段は、前記期間の経過後は、分配係数の値を漸減させる
   請求項２または３に記載の内燃機関の制御装置。
5. 前記分配係数算出手段は、前記大気圧推定手段で大気圧の推定が行われたタイミングで、前記分配係数に前記初期値を設定して初期化するとともに、前記期間を前記推定大気圧に基づいて再度決定し直して初期化する
   請求項２から４までのいずれか１項に記載の内燃機関の制御装置。
6. 内燃機関への吸気量、前記内燃機関の吸気通路に設けられたスロットルの前記内燃機関側の圧力としての吸気管内圧、前記スロットルの大気側の吸気温、および、前記スロットルの実スロットル開度を含む、前記内燃機関の運転状態を検出する運転状態検出ステップと、
   前記吸気管内圧に基づいて、前記スロットルの大気側の圧力を推定し、推定大気圧として出力する大気圧推定ステップと、
   前記内燃機関の運転状態に基づいて、目標吸気量を算出する目標吸気量算出ステップと、
   前記目標吸気量、前記推定大気圧、前記吸気管内圧、および、前記吸気温に基づいて、前記スロットルの目標有効開口面積を算出する目標有効開口面積算出ステップと、
   予め記憶された有効開口面積とスロットル開度の対応マップを用いて、前記目標有効開口面積に対応するスロットル開度を求め、目標スロットル開度として出力する目標スロットル開度算出ステップと、
   前記目標スロットル開度に基づいて前記スロットルのスロットル開度を制御することにより前記吸気通路の有効開口面積を変化させて、前記内燃機関への吸気量を制御するスロットル開度制御ステップと
   を備え、
   前記スロットル開度制御ステップは、
   前記吸気量、前記推定大気圧、前記吸気管内圧、および、前記吸気温に基づいて、前記スロットルの実有効開口面積を算出する実有効開口面積算出ステップと、
   前記対応マップを用いて、前記実有効開口面積に対応するスロットル開度を求め、学習用スロットル開度として出力する学習用スロットル開度算出ステップと、
   前記学習用スロットル開度と前記実スロットル開度との偏差を求め、当該偏差を学習基本値として出力する学習基本値算出ステップと、
   前記学習基本値を積分処理する補正後積分処理ステップと、
   前記補正後積分処理ステップの演算値に基づいて、スロットル開度学習値を算出するスロットル開度学習値算出ステップと
   を有し、
   前記スロットル開度学習値算出ステップは、
   前記推定大気圧に応じて前記スロットル開度学習値を分配するための分配係数を算出する分配係数算出ステップと、
   前記分配係数と前記補正後積分処理ステップの演算値とに基づいて、前記スロットル開度学習値を分配するスロットル開度学習値分配ステップと、
   前記スロットル開度学習値分配ステップで分配された前記スロットル開度学習値をリアルタイムに補正するリアルタイム学習値算出ステップと、
   前記スロットル開度学習値分配ステップで分配された前記スロットル開度学習値からロングタイム学習値を算出するロングタイム学習値算出ステップと、
   前記ロングタイム学習値を記憶するロングタイム学習値記憶ステップと、
   前記ロングタイム学習値記憶ステップで記憶された前記ロングタイム学習値から前記スロットル開度学習値を算出する補正用開度学習値算出ステップと
   を有し、
   前記分配係数算出ステップは、前記推定大気圧と大気圧推定後の経過時間とに応じてスロットル開度学習値の前記分配係数を変更し、前記分配係数に従って前記リアルタイム学習値と前記ロングタイム学習値とに前記スロットル開度学習値を分配する
   内燃機関の制御方法。

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