JP5494420B2 - 内燃機関の点火時期制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、内燃機関の点火時期制御装置に関する。

駆動源として内燃機関が使用される車両等においては、内燃機関の運転状態に応じて点火時期を制御する、所謂「点火時期制御」が実施される。

上記点火時期制御においては、内燃機関の運転状態に基づいて点火時期についての制御目標値（以降、「点火時期指令値」とも称する）が設定されるのが一般的である。この点火時期指令値は、内燃機関の運転状態に基づいて設定された基本値に対して、ノッキングの発生の有無に応じて更新されるフィードバック補正項による補正を加えるとともに、当該フィードバック補正項に基づいて更新される学習値による補正を加えることによって算出される。

点火時期指令値の算出に用いられる上記フィードバック補正項は、ノッキングが発生した場合には予め定められた遅角更新量分だけ変更されて点火時期を遅角補正してノッキングの抑制を図るとともに、ノッキングが発生していない場合には予め定められた進角更新量分だけ変更されて点火時期を進角補正して機関出力を可能な限り高めるように設定される補正項である。

また、点火時期指令値の算出に用いられる上記学習値は、機関運転状態に応じて区画された複数の基本学習領域毎に用意され、各時点での機関運転状態に該当する領域に対応した学習値が上記フィードバック補正項に基づいて更新されるものである。かかる学習値の更新は、例えば、上記フィードバック補正項に徐変処理を施した値が新たな学習値とされることによって実現される。そして、このように更新される学習値は、ノッキングの発生を抑制すべく点火時期を補正するための補正項である。

例えば、何らかの要因により点火時期のノッキング限界が遅角側に移行し、ノッキングが発生し易くなった場合、上記学習値は、点火時期のノッキング限界の遅角側への移行量に対応して、遅角側に更新される。従って、上記更新後の学習値を用いて点火時期を補正することにより、同要因によってノッキングが発生し易くなることが抑制される。このように内燃機関のノッキング限界を移行させる要因（以降、「ノッキング限界移行要因」とも称する）としては、例えば、内燃機関の運転環境（例えば、吸入空気の温度や湿度）や内燃機関に供給される燃料の性状（例えば、オクタン価）の変化、及び内燃機関の経年劣化（例えば、燃焼室内におけるデポジットの付着）等が挙げられる。

上記ノッキング限界移行要因の中には、そのノッキング限界移行要因に起因するノッキング限界の移行量が、前述の複数の基本学習領域の個々の領域の範囲内では比較的一様なものもあり、逆に、個々の基本学習領域の範囲内であっても、機関運転状態によって変動するものもある。また、１つのノッキング限界移行要因であっても、機関運転状態の或る範囲においてノッキング限界の移行量が機関運転状態の比較的小さな変動に対応して大きくばらついたり、その他の範囲ではノッキング限界の移行量が比較的一様であったりするものもある。換言すれば、ノッキング限界移行要因には、基本学習領域毎に設定される学習値のみで制御できるものと、機関運転状態によるノッキング限界の移行量の変動が大きく、基本学習領域毎に設定される学習値のみでは制御が困難なものとがある。

例えば、燃焼室内におけるデポジットの付着等の内燃機関の経年劣化によるノッキング限界に対する影響についても、基本的には、基本学習領域毎に設定される学習値のみでノッキング限界の移行に対応可能（１つの基本学習領域内では、ノッキング限界の移行量が比較的一様）であるが、一部の領域においては、ノッキング限界の移行量が機関運転状態の比較的小さな変動によって大きくばらつくために、基本学習領域毎に設定される学習値のみでノッキング限界の移行に対応することが不可能な場合がある。このようにノッキング限界移行要因に起因するノッキング限界の移行量が機関運転状態の比較的小さな変動に対応して大きく変化することを、本明細書において「ノッキング限界移行量がばらつく」とも称する。

このような場合、基本学習領域毎に設定された学習値（以降、「基本学習値」と称する）のみを用いて点火時期の補正を行うと、同基本学習領域内での機関運転状態によっては、同学習値ではノッキングの発生を適切に抑制することができない場合がある。具体的には、機関運転状態によっては、同機関運転状態が属する基本学習領域に対応する基本学習値を用いると、その値が大き過ぎて、ノッキングの発生を効果的に抑制できなかったり、逆にその値が小さ過ぎて、点火時期が過度に遅角側に補正され、内燃機関の出力低下を招いたりする虞がある。

そこで、機関運転領域内における、ノッキング限界移行量がばらつく部分領域を、基本学習領域よりも更に細分化された複数の学習領域（以降、「多点学習領域」と称する）として区画し、同多点学習領域の個々の学習領域毎に多点学習値を設定しておき、或る時点での機関運転状態が上記多点学習領域にある場合は、上記多点学習領域のうち、その時点での機関運転状態に該当する領域に対応する多点学習値をフィードバック補正項に基づいて更新し、基本学習値（同機関運転状態が属する基本学習領域に対応する学習値）に加えて更新後の多点学習値をも用いて点火時期を補正し、一方、或る時点での機関運転状態が上記多点学習領域以外の領域にある場合は、その時点での機関運転状態に該当する基本学習領域に対応する基本学習値をフィードバック補正項に基づいて更新し、同基本学習値のみを用いて点火時期を補正することが提案されている。

上記により、ノッキング限界移行量が機関運転状態の比較的小さな変動に対応して大きく変化する（ノッキング限界移行量がばらつく）多点学習領域において、細分化された個々の領域に対応する多点学習値をノッキングの発生を抑制するのに適正な値とすることができる。そして、上記基本学習値に加えて同多点学習領域における各々の多点学習値を用いて点火時期を補正することにより、かかる領域においても、内燃機関でのノッキングの発生を効果的に抑制できなくなったり、点火時期が過度に遅角側に補正されて内燃機関の出力低下を招いたりするという不具合を抑制することができる（例えば、特許文献１参照）。

尚、上記特許文献１に記載の装置では、ノッキング限界移行量がばらつく多点学習領域においては多点学習値の学習が許可される一方、多点学習領域以外の基本学習領域においては多点学習値の学習が禁止される。換言すれば、多点学習値については、ノッキング限界移行要因に起因するノッキング限界の移行量が機関運転状態によって大きくばらつく多点学習領域に該当する機関運転状態におけるノッキング限界の移行分に見合う値が学習され、基本学習値については、多点学習領域以外の基本学習領域（ノッキング限界移行要因に起因するノッキング限界の移行量が比較的一様な領域）に該当する機関運転状態におけるノッキング限界の移行分に見合う値が学習される。

尚、ノッキング限界移行量の機関運転状態によるばらつきに対して、きめ細かく対応をしようとすると、多点学習領域を極力細かく区画して、それぞれの領域毎に多点学習値を設定し学習させることが望まれる。しかしながら、学習領域を細かく区画すればするほど、それぞれの学習領域における学習機会が減少し、各学習領域において均等に学習機会を得ることが困難となる。その結果、学習値の収束性が悪化すると共に、学習進行度が大きい「学習済領域」と学習進行度が小さい「未学習領域」とが混在することになり、却って、機関運転状態によって点火時期の大きな差が生じてしまう虞がある。

また、内燃機関の点火時期制御において、複数の多点学習領域の各々について学習頻度を算出し、学習頻度が低い領域については初期点火時期を採用することにより、点火時期が適正値から大きく逸脱することを防止しようとする試みもなされている（例えば、特許文献２参照）。

しかしながら、上記のように、学習頻度が低い学習領域に対して初期点火時期を採用するのみでは、何らかのノッキング限界移行要因（例えば、内燃機関の運転環境（例えば、吸入空気の温度や湿度）や内燃機関に供給される燃料の性状（例えば、オクタン価）の変化、及び内燃機関の経年劣化（例えば、燃焼室内におけるデポジットの付着）等）の発生に起因するノッキング限界の変動に対応することが困難である。

特開２００５−１４７１１２号公報 特開２００８−２４０５６９号公報

上述のように、何らかのノッキング限界移行要因の発生に起因するノッキング限界の変動にきめ細かく対応すべく、内燃機関の運転状態に対応する学習領域を細かく区画すると、個々の学習領域における学習機会が減少し、学習値の収束性が悪化すると共に、学習領域による学習進行度のばらつきが大きくなってしまい、点火時期の円滑な制御が却って困難になる虞がある。

かといって、学習頻度が低い学習領域に対して初期点火時期を採用するのみでは、ノッキング限界移行要因の発生に起因するノッキング限界の変動に対応することが困難となり、適正な時期より進角側の時期に点火時期を変更する値となってノッキングの発生を効果的に抑制できなくなったり、逆に遅角側の時期に変更する値となって内燃機関の出力低下を招いたりして、ドライバビリティや排気ガスの清浄度の低下を招く虞がある。

本発明は、かかる実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、内燃機関の点火時期制御のための複数の多点学習領域のうち、車両等の実際の運転状況下では学習頻度が無い又は少ない領域においても、多点学習値を精度良く学習することができる、内燃機関の点火時期制御装置を提供することにある。

本発明の上記目的は、
内燃機関の運転状態に基づいて設定された基本値を、ノッキング発生の有無に応じて更新されるフィードバック補正項と同フィードバック補正項に基づいて更新される学習値とによって補正して点火時期の制御目標値を設定し、前記学習値として、機関回転速度及び機関負荷を座標軸とする機関運転領域を機関回転速度の所定の範囲毎に区画して得られる複数の基本学習領域毎に設定される基本学習値と、これら複数の基本学習領域のうち少なくとも１つの領域内の少なくとも一部を機関回転速度及び機関負荷の所定の範囲毎に更に区画して得られる複数の多点学習領域毎に設定される多点学習値とを、各別に学習する内燃機関の点火時期制御装置であって、
前記複数の多点学習領域の個々の領域の学習頻度をカウントする学習頻度算出手段であって、内燃機関の運転状態が前記複数の多点学習領域の何れかに該当する状況において、同多点学習領域に対応する多点学習値の学習が可能な状態に同運転状態が該当した場合に同多点学習領域の学習頻度をカウントする学習頻度算出手段と、
内燃機関の運転状態が前記複数の多点学習領域の何れかに該当する状況において、前記学習頻度算出手段によってカウントされた同多点学習領域の学習頻度が所定回数以上無い場合、機関回転速度及び機関負荷を座標軸とする機関運転領域において機関回転速度軸方向及び機関負荷軸方向で同多点学習領域に隣接する各多点学習領域に対応する多点学習値のそれぞれに予め定められた重み付け係数を乗ずることにより、学習頻度が所定回数以上無いと判定された同多点学習領域に対応する多点学習値を推定する学習値推定手段と、
を備えることを特徴とする、内燃機関の点火時期制御装置によって達成される。

本発明によれば、内燃機関の点火時期制御のための複数の多点学習領域のうち、車両等の実際の運転状況下では学習頻度が無い又は少ない領域に対応する多点学習値については、隣接する多点学習領域の多点学習値から推定される。従って、ノッキング限界移行要因の発生に起因するノッキング限界の変動にきめ細かく対応すべく多点学習領域を細分化した結果として、十分な学習頻度を確保し難い多点学習領域が生じても、同多点学習領域に対応する多点学習値を適確に推定することができる。

その結果、学習頻度が無い又は少ない多点学習領域に対して無条件に初期点火時期が採用される等して、同領域に対応する学習値が、適正な時期より進角側の時期に点火時期を変更する値となってノッキングの発生を効果的に抑制できなくなったり、逆に遅角側の時期に変更する値となって内燃機関の出力低下を招いたりして、ドライバビリティや排気ガスの清浄度の低下を招くことも抑制することができる。即ち、本発明によれば、内燃機関の点火時期制御のための複数の多点学習領域のうち、車両等の実際の運転状況下では学習頻度が無い又は少ない領域においても、多点学習値を精度良く学習することができる、内燃機関の点火時期制御装置を提供することができる。

本発明の１つの実施態様に係る点火時期制御装置が適用される内燃機関の概略構成を示す略図である。 点火時期指令値の算出手順の概要を示す模式図である。 機関運転領域における基本学習領域及び多点学習領域を示す模式図である。 ノッキング限界移行要因の有無による点火時期指令値の変化の一例を示すグラフである。 ノッキング限界移行要因の有無による点火時期指令値の変化の一例を示すグラフである。 学習値推定手段によって実行される多点学習値の推定処理の具体的な実行手順の一例を示すフローチャートである。 学習値推定手段によって多点学習値が推定される多点学習領域及び同多点学習領域に隣接する多点学習領域の一例を示す模式図である。

前述のように、本発明は、内燃機関の点火時期制御のための複数の多点学習領域のうち、車両等の実際の運転状況下では学習頻度が無い又は少ない領域においても、多点学習値を精度良く学習することができる、内燃機関の点火時期制御装置を提供することを目的とする。

本発明者は、上記目的を達成すべく鋭意研究の結果、学習頻度が無い又は少ない多点学習領域については、同多点学習領域に対応する多点学習値を、隣接する多点学習領域の多点学習値から推定することにより、学習領域を細分化するメリットを享受しつつ、従来技術と比較して、より円滑な点火時期制御を実現し得ることを見出し、本発明を想到するに至ったものである。

即ち、本発明の第１態様は、
内燃機関の運転状態に基づいて設定された基本値を、ノッキング発生の有無に応じて更新されるフィードバック補正項と同フィードバック補正項に基づいて更新される学習値とによって補正して点火時期の制御目標値を設定し、前記学習値として、機関回転速度及び機関負荷を座標軸とする機関運転領域を機関回転速度の所定の範囲毎に区画して得られる複数の基本学習領域毎に設定される基本学習値と、これら複数の基本学習領域のうち少なくとも１つの領域内の少なくとも一部を機関回転速度及び機関負荷の所定の範囲毎に更に区画して得られる複数の多点学習領域毎に設定される多点学習値とを、各別に学習する内燃機関の点火時期制御装置であって、
前記複数の多点学習領域の個々の領域の学習頻度をカウントする学習頻度算出手段であって、内燃機関の運転状態が前記複数の多点学習領域の何れかに該当する状況において、同多点学習領域に対応する多点学習値の学習が可能な状態に同運転状態が該当した場合に同多点学習領域の学習頻度をカウントする学習頻度算出手段と、
内燃機関の運転状態が前記複数の多点学習領域の何れかに該当する状況において、前記学習頻度算出手段によってカウントされた同多点学習領域の学習頻度が所定回数以上無い場合、機関回転速度及び機関負荷を座標軸とする機関運転領域において機関回転速度軸方向及び機関負荷軸方向で同多点学習領域に隣接する各多点学習領域に対応する多点学習値のそれぞれに予め定められた重み付け係数を乗ずることにより、学習頻度が所定回数以上無いと判定された同多点学習領域に対応する多点学習値を推定する学習値推定手段と、
を備えることを特徴とする、内燃機関の点火時期制御装置である。

上記のように、本発明の第１態様に係る内燃機関の点火時期制御装置においては、学習値推定手段が、内燃機関の運転状態が複数の多点学習領域の何れかに該当する状況において、学習頻度算出手段によってカウントされた同多点学習領域の学習頻度が所定回数以上無い場合（即ち、同多点学習領域の学習頻度が無い又は少ないと判定された場合）、機関回転速度及び機関負荷を座標軸とする機関運転領域において機関回転速度軸方向及び機関負荷軸方向で同多点学習領域に隣接する各多点学習領域に対応する多点学習値のそれぞれに予め定められた重み付け係数を乗ずることにより、学習頻度が所定回数以上無いと判定された同多点学習領域に対応する多点学習値を推定する。

従って、本発明の第１態様に係る内燃機関の点火時期制御装置においては、従来技術に係る内燃機関の点火時期制御装置のように、学習頻度が無い又は少ない多点学習領域に対して無条件に初期点火時期が採用される等して、同領域に対応する学習値が、適正な時期より進角側の時期に点火時期を変更する値となってノッキングの発生を効果的に抑制できなくなったり、逆に遅角側の時期に変更する値となって内燃機関の出力低下を招いたりして、ドライバビリティや排気ガスの清浄度の低下を招くことも抑制することができる。即ち、本発明によれば、学習領域を細分化することによりノッキング限界移行要因の発生に起因するノッキング限界の変動にきめ細かく対応しつつ、内燃機関の点火時期制御のための複数の多点学習領域のうち、車両等の実際の運転状況下では学習頻度が無い又は少ない領域においても、多点学習値を精度良く学習することができることから、従来技術と比較して、より円滑な点火時期制御を実現し得る。

尚、本発明の第１態様に係る内燃機関の点火時期制御装置においては、上記のように、内燃機関の運転状態が複数の多点学習領域の何れかに該当する状況において、学習頻度算出手段によってカウントされた同多点学習領域の学習頻度が所定回数以上無い場合に、同多点学習領域の学習頻度が無い又は少ないと判定される。

ところで、車両等の実際の運転状況下では、突発的な異常値に基づいて多点学習値が変更される場合も起こり得る。かかる場合に、同多点学習値に対応する多点学習領域が学習頻度有りと判定されると、かかる多点学習値によって点火時期の制御目標値が設定され、適正な時期より進角側の点火時期となってノッキングの発生を効果的に抑制できなくなったり、逆に適正な時期より遅角側の点火時期となって内燃機関の出力低下を招いたりして、ドライバビリティや排気ガスの清浄度の低下を招く虞がある。従って、かかる不都合を防止すること等を目的として、上記「所定回数」を１回よりも大きな値とすることもできる。換言すれば、車両等の実際の運転状況下でのノッキングの発生状況等に応じて、上記「所定回数」を例えば２回以上の任意の数値としてもよい。

また、学習頻度算出手段は、前述のように、内燃機関の運転状態が複数の多点学習領域の何れかに該当する状況において、同多点学習領域に対応する多点学習値の学習が可能な状態に同運転状態が該当した場合に、同多点学習領域の学習頻度をカウントする。学習頻度のカウントに当たっては、内燃機関の運転状態が前記複数の多点学習領域の何れかに該当する状況において、多点学習値が所定の閾値を超える量だけ変化したことをもって、同多点学習領域に対応する多点学習値の学習が可能な状態に同運転状態が該当したとみなすことができる。

従って、本発明の第２態様は、本発明の前記第１態様に係る内燃機関の点火時期制御装置であって、前記学習頻度算出手段が、多点学習値が所定の閾値を超える量だけ変化した場合に、同多点学習領域の学習頻度をカウントすることを特徴とする、内燃機関の点火時期制御装置である。ここで、所定の閾値は、内燃機関の点火時期制御装置による機関運転状態等の検出誤差や制御誤差等に応じて、及び／又は学習値の収束速度等の制御結果に応じて、適宜設定することができる。

また、学習頻度のカウントに当たっては、多点学習値の学習を実施するのに十分な期間に亘って機関運転状態が上記多点学習領域に滞在したことをもって、同多点学習領域に対応する多点学習値の学習が可能な状態に同運転状態が該当したとみなすこともできる。これは、或る多点学習領域に対応する学習値がノッキングの発生を抑制するのに適切な値に既に収束している場合、同領域においては最早、フィードバック補正項に基づいて学習値が更新されることは無く、かかる場合は、学習がなされた結果として、多点学習値が所定の閾値を超える量だけ変化しなかったという場合もあるためである。

従って、本発明の第３態様は、本発明の前記第１態様又は第２態様に係る内燃機関の点火時期制御装置であって、前記学習頻度算出手段が、多点学習値の学習を実施するのに十分な期間に亘って前記運転状態が前記多点学習領域に滞在した場合にも、同多点学習領域の学習頻度をカウントすることを特徴とする、内燃機関の点火時期制御装置である。ここで、多点学習値の学習を実施するのに十分な期間とは、例えば、ノッキングの発生の有無に応じてフィードバック補正項が更新され、当該フィードバック補正項に基づいて多点学習値が更新されるのに必要な期間を指すが、制御上の理由等により、これよりも長い期間に設定してもよい。

前述のように、或る多点学習領域に対応する学習値がノッキングの発生を抑制するのに適切な値に既に収束している場合、同領域においては最早、フィードバック補正項に基づいて学習値が更新されることは無い。そのため、学習頻度算出手段を、多点学習値が変化した場合にのみ多点学習領域の学習頻度が有ると判定するように構成した場合、上記のように学習値が既に収束している多点学習領域については学習頻度が有ると判定されない（例えば、学習頻度算出手段が学習頻度のカウント値を増やさない）。

その結果、上記多点学習領域に対応する多点学習値が適切な点火時期制御を実施するのに好適な値に既になっているにもかかわらず、同多点学習領域の学習頻度が無い又は少ない（学習頻度が所定回数に達していない）と判定され、前述のように、同多点学習領域に隣接する各多点学習領域に対応する多点学習値に基づく学習値の推定が実施され、点火時期が適正な時期からずれてしまう虞がある。

しかしながら、本発明の第３態様に係る内燃機関の点火時期制御装置に備えられた学習頻度算出手段は、内燃機関の運転状態が複数の多点学習領域の何れかに該当する状況において、多点学習値が変化した場合のみならず、多点学習値が変化していなくても、多点学習値の学習を実施するのに十分な期間に亘って、内燃機関の運転状態が多点学習領域内に滞在した場合にもまた、同運転状態に該当する多点学習領域の学習頻度が有ると判定する（例えば、学習頻度算出手段が学習頻度のカウント値を増やす）。

これにより、学習値が既に収束しているが故に学習値が変化しない多点学習領域については、同多点学習領域に隣接する各多点学習領域に対応する多点学習値に基づく学習値の推定が実施されることが抑制される。即ち、学習値が適正な値に既に収束している多点学習領域については、適正な学習値が維持され、点火時期が適正な時期からずれてしまうことが抑制される。

ところで、当該技術分野においては、内燃機関の点火時期に対する影響は、機関負荷と比較して機関回転速度の方がより大きいことが知られている。即ち、内燃機関の点火時期との相関性は、機関負荷よりも、機関回転速度の方が高い。従って、機関回転速度及び機関負荷を座標軸とする機関運転領域において、学習頻度が所定回数以上無いと判定された多点学習領域に対して機関回転速度軸方向及び機関負荷軸方向で隣接する各多点学習領域に対応する多点学習値のそれぞれに予め定められた重み付け係数を乗ずることにより、学習頻度が所定回数以上無いと判定された同多点学習領域に対応する多点学習値を学習値推定手段が推定するに当たっては、機関回転速度軸方向において同多点学習領域に隣接する各多点学習領域に対応する多点学習値に乗ずる重み付け係数を、機関負荷軸方向において同多点学習領域に隣接する各多点学習領域に対応する多点学習値に乗ずる重み付け係数よりも大きくすることがより望ましい。

以上より、本発明の第４態様は、本発明の前記第１態様乃至第３態様に係る内燃機関の点火時期制御装置であって、前記学習値推定手段が、学習頻度が所定回数以上無いと判定された前記多点学習領域に機関回転速度軸方向において隣接する各多点学習領域に対応する多点学習値に乗ずる重み付け係数を、同多点学習領域に機関負荷軸方向において隣接する各多点学習領域に対応する多点学習値に乗ずる重み付け係数よりも大きく設定することを特徴とする、内燃機関の点火時期制御装置である。

上記構成とすることにより、機関負荷と比較して内燃機関の点火時期との相関性がより高い機関回転速度の変化に伴う点火時期の変化がより大きく反映され、学習値のより適確な推定が可能となる。

また、機関回転速度及び機関負荷を座標軸とする機関運転領域において、学習頻度が所定回数以上無いと判定された多点学習領域に対して機関回転速度軸方向及び機関負荷軸方向で隣接する各多点学習領域に対応する多点学習値のそれぞれに予め定められた重み付け係数を乗ずることにより、学習頻度が所定回数以上無いと判定された同多点学習領域に対応する多点学習値を学習値推定手段が推定するに当たり、推定精度を高め、より円滑な点火時期制御を実現するためには、より信頼性の高い学習値ほど、より大きい重み付け係数が適用されることがより望ましい。換言すれば、学習頻度がより高い学習領域に対応する学習値ほど、より大きい重み付け係数が乗ぜられることがより望ましい。

以上より、本発明の第５態様は、本発明の前記第１態様乃至第４態様に係る内燃機関の点火時期制御装置であって、前記学習値推定手段が、学習頻度が所定回数以上無いと判定された前記多点学習領域に機関回転速度軸方向及び機関負荷軸方向において隣接する各多点学習領域に対応する多点学習値に乗ずる重み付け係数を、これらの隣接する多点学習領域のそれぞれの学習頻度に応じて調整することを特徴とする、内燃機関の点火時期制御装置である。

上記構成とすることにより、上記隣接する多点学習領域のうち学習頻度が高い領域に対応する学習値ほど、学習頻度が所定回数以上無いと判定された多点学習領域に対応する多点学習値の推定値により大きく反映される。その結果、多点学習値の推定がより適確なものとなる。

ところで、本発明によれば、機関回転速度及び機関負荷を座標軸とする機関運転領域において、学習頻度が所定回数以上無いと判定された多点学習領域に対して機関回転速度軸方向及び機関負荷軸方向で隣接する各多点学習領域に対応する多点学習値のそれぞれに予め定められた重み付け係数を乗ずることにより、学習頻度が所定回数以上無いと判定された同多点学習領域に対応する多点学習値が学習値推定手段が推定される。学習頻度が所定回数以上無いと判定された多点学習領域に隣接する多点学習領域は、機関回転速度軸方向において同多点学習領域に隣接する２つの多点学習領域及び機関負荷軸方向において同多点学習領域に隣接する２つの多点学習領域からなる４つの多点学習領域であるのが一般的である。

しかしながら、隣接する多点学習領域の多点学習値に基づいて学習値が推定されるべき、学習頻度が無い又は少ない多点学習領域の幾つかは、複数の多点学習領域からなる領域の最も外側（即ち、機関回転速度軸方向において最も高回転側及び最も低回転側、並びに機関負荷軸方向において最も高負荷側及び最も低負荷側）に位置する。これらの領域は、少なくとも１つの側において、多点学習領域外に面しており、この側においては隣接する多点学習領域が存在しない。

上記のような場合、機関回転速度軸方向及び機関負荷軸方向において隣接する全ての多点学習領域が揃っていないからといって、同多点学習領域に対応する多点学習値の推定を実施せず、従来技術に係る内燃機関の点火時期制御装置のように、例えば、同多点学習領域に対して初期点火時期を採用するのみでは、同多点学習領域と同領域に隣接する領域との間で点火時期の段差が生じてしまう虞がある。

かかる不具合を解消すべく、本発明の第６態様においては、上記のように多点学習領域外に面する多点学習領域に対応する多点学習値を推定する際には、同多点学習領域の多点学習領域外に面する側に、学習値がゼロである多点学習領域が隣接しているものとみなして、同多点学習領域に対応する多点学習値を推定する。

即ち、本発明の第６態様は、本発明の前記第１態様乃至第５態様に係る内燃機関の点火時期制御装置であって、機関回転速度及び機関負荷を座標軸とする機関運転領域において、学習頻度が所定回数以上無いと判定された前記多点学習領域に機関回転速度軸方向及び機関負荷軸方向において隣接する部分領域に、同多点学習領域に隣接する多点学習領域が設けられていない場合、前記学習値推定手段が、多点学習値としてゼロの値を有する多点学習領域が同部分領域に存在するとみなして、学習頻度が所定回数以上無いと判定された同多点学習領域に対応する多点学習値を推定することを特徴とする、内燃機関の点火時期制御装置である。

上記構成により、学習頻度が無い又は少ないと判定された多点学習領域が、複数の多点学習領域からなる領域の最も外側に位置する等の理由により、同多点学習領域に隣接する全ての多点学習領域が揃っていない場合であっても、同多点学習領域と同領域に隣接する領域との間で点火時期の段差を生ずることを防止し、内燃機関のより円滑な点火時期制御が可能となる。

以上のように、本発明によれば、学習領域を細分化することによりノッキング限界移行要因の発生に起因するノッキング限界の変動にきめ細かく対応しつつ、内燃機関の点火時期制御のための複数の多点学習領域のうち、車両等の実際の運転状況下では学習頻度が無い又は少ない領域においても、多点学習値を精度良く学習することができることから、従来技術と比較して、より円滑な点火時期制御を実現し得る。換言すれば、本発明によれば、内燃機関の点火時期制御のための複数の多点学習領域のうち、車両等の実際の運転状況下では学習頻度が無い又は少ない領域においても、多点学習値を精度良く学習することがで可能な、内燃機関の点火時期制御装置を提供することができる。

以下、添付図面を参照しつつ、本発明を自動車用エンジンの点火時期制御装置として具現化した実施態様について説明する。

前述のように、図１は、本発明の１つの実施態様に係る点火時期制御装置が適用される内燃機関の概略構成を示す略図である。

図１に示すように、内燃機関１０の燃焼室１１には、吸気通路１２を通じて空気が吸入されるとともに、燃料噴射弁１３から噴射された燃料が供給される。当該吸入空気と噴射燃料とからなる混合気に対して点火プラグ１６による点火が行われると、当該混合気が燃焼してピストン１７が往復移動し、内燃機関１０のクランクシャフト１８が回転する。燃焼後の混合気は排気として内燃機関１０の燃焼室１１から排気通路１９に送り出される。

本実施態様に係る点火時期制御装置は、内燃機関１０を運転するための各種制御を実行する電子制御装置３０を備えている。当該電子制御装置３０は、各種制御に関係する各種演算処理を実行する中央処理装置（ＣＰＵ）、これらの演算処理に必要なプログラムやデータが記憶された不揮発性メモリ（ＲＯＭ）、ＣＰＵの演算結果等が一時的に記憶される揮発性メモリ（ＲＡＭ）、外部との間で信号を入出力するための入出力ポート等を備えている。

電子制御装置３０の入力ポートには各種センサが接続されている。これらのセンサとしては、例えば、アクセルペダル２０の踏み込み量（アクセル踏み込み量ＡＣ）を検出するためのアクセルセンサ３１、吸気通路１２に設けられたスロットルバルブ２１の開度（スロットル開度ＴＡ）を検出するためのスロットルセンサ３２、及び内燃機関１０におけるノッキングの発生を検出するためのノックセンサ３３等が設けられている。その他、吸気通路１２を通過する空気の量（通路空気量ＧＡ）を検出するための空気量センサ３４、並びにクランクシャフト１８の回転速度（機関回転速度ＮＥ）及び回転角（クランク角）を検出するためのクランクセンサ３５等も設けられている。

電子制御装置３０は、各種センサの出力信号に基づいて、機関回転速度ＮＥや機関負荷ＫＬ等の内燃機関１０の運転状態を把握する。尚、機関負荷ＫＬは、アクセル踏み込み量ＡＣ、スロットル開度ＴＡ、及び通路空気量ＧＡから求められる内燃機関１０の吸入空気量と機関回転速度ＮＥとに基づいて算出される。斯くして把握された内燃機関１０の運転状態に応じて、電子制御装置３０は、出力ポートに接続された各種駆動回路に指令信号を出力する。斯くして、電子制御装置３０は、内燃機関１０の点火時期制御等の各種制御を実行する。

次に、図２を参照しながら、内燃機関１０の点火時期制御について以下に説明する。図２は、点火時期指令値の算出手順の概要を示す模式図である。

本実施態様に係る点火時期制御においては、内燃機関１０の運転状態等から求められる制御目標値（具体的には、点火時期指令値ＳＴ）に基づいて内燃機関１０の点火時期が制御される。具体的には、同点火時期指令値ＳＴの値が大きいほど内燃機関１０の点火時期が進角側の時期に制御され、同点火時期指令値ＳＴの値が小さいほど内燃機関１０の点火時期が遅角側の時期に制御される。

図２に示すように、点火時期指令値ＳＴは、内燃機関１０の運転状態に基づいて算出されるノック限界点火時期（ＢＴ−Ｒ）に対して、ノッキングの発生の有無に応じて増減するフィードバック補正項Ｆによる補正と同フィードバック補正項Ｆに基づいて更新される基本学習値ＡＧ［ｉ］による補正とを加えることによって算出される。

ここで、ノック限界点火時期（ＢＴ−Ｒ）とは、ベース点火時期ＢＴ（実線Ｌ１）からノック余裕代Ｒを減算した値として算出される。尚、ベース点火時期ＢＴは、標準的な環境条件下においてノッキングを生じさせない最も進角側の点火時期に相当する値であり、機関負荷ＫＬ及び機関回転速度ＮＥに基づいて算出される。また、ノック余裕代Ｒは、実験等によって予め定められた固定値である。

上記のようにして算出されるノック限界点火時期（ＢＴ−Ｒ）は、ベース点火時期ＢＴからノック余裕代Ｒだけ遅角させた値（破線Ｌ２）である。換言すれば、ノック限界点火時期（ＢＴ−Ｒ）とは、最もノッキングが発生し易い環境条件下においてノッキングを生じさせない点火時期の範囲における最も進角側の点火時期を表す値であると言える。尚、上記環境条件としては気温、湿度、大気圧、及び機関の冷却水温等を挙げることができ、これらの条件に応じて内燃機関１０におけるノッキングの発生し易さが変化する。本実施態様においては、ノック限界点火時期（ＢＴ−Ｒ）が基本値として機能する。

フィードバック補正項Ｆは、ノックセンサ３３の出力信号に基づいてノッキングが発生していると判断された場合には予め定められた遅角更新量（ａ）だけ点火時期を遅角させる一方、ノッキングが発生していないと判断された場合には予め定められた進角更新量（ｂ）だけ点火時期を進角させるように機能する値である。このフィードバック補正項Ｆによって、ノッキングが発生しているときには点火時期が直ちに遅角されて、ノッキングの発生の抑制が図られ、ノッキングが発生していないときには点火時期が進角されて、機関出力の増大が図られる。

図２に示すように、点火時期指令値ＳＴは、ノック限界点火時期（ＢＴ−Ｒ）に対して基本学習値ＡＧ［ｉ］による補正を加えることにより、通常はノック限界点火時期（ＢＴ−Ｒ）よりも進角側の時期に相当する値に設定される。この状態において、ノッキングの発生の有無に応じてフィードバック補正項Ｆが増減されると、図中に矢印Ｙ１または矢印Ｙ２によって示すように、フィードバック補正項Ｆの増減分だけ点火時期指令値ＳＴが増減される。更に、このように増減されるフィードバック補正項Ｆを基本学習値ＡＧ［ｉ］に対して徐変処理した値が新たな基本学習値ＡＧ［ｉ］として記憶される。これにより、同基本学習値ＡＧ［ｉ］の更新が行われる。

尚、上記徐変処理とは、直前の算出周期において更新された基本学習値ＡＧ［ｉ］及びフィードバック補正項Ｆから、例えば、以下の関係式（１）を用いて、新たな基本学習値ＡＧ［ｉ］を算出する処理を指す。

上式中、ＰＲＥＶ−ＡＧ［ｉ］は直前の算出周期において更新された基本学習値ＡＧ［ｉ］を表し、ｎは正の整数を表す。

図３は、機関運転領域における基本学習領域及び多点学習領域を示す模式図である。図３に示す例においては、機関回転速度ＮＥに応じて、３つの基本学習領域ｉ［ｉ＝１，２，３］が区画されている。上記基本学習値ＡＧ［ｉ］は、機関運転状態によって区画された複数の基本学習領域毎に用意される。即ち、点火時期指令値ＳＴを算出する際には、基本学習値ＡＧ［ｉ］として、そのときどきの機関回転速度ＮＥに対応する基本学習領域ｉに対応する値が用いられる。

前述のように、基本学習値ＡＧ［ｉ］は、フィードバック補正項Ｆの変化に基づいて学習され、更新される。具体的には、上記フィードバック補正項Ｆに基づいて前述のように徐変処理を施した値が、そのときどきの機関回転速度ＮＥにより定まる基本学習領域ｉに対応する新たな基本学習値ＡＧ［ｉ］として記憶される。こうした基本学習値ＡＧ［ｉ］により、ノッキングの発生を抑制するべく点火時期（具体的には、点火時期指令値ＳＴ）が補正される。

ここで、同内燃機関１０においてノッキングが発生し易くなる要因（例えば、内燃機関１０の燃焼室１１内にデポジットが付着する等の内燃機関１０の経時変化）が生じた場合を検討する。かかる場合には、基本学習値ＡＧ［ｉ］が減少側の値に更新されるようになる。この場合の基本学習値ＡＧ［ｉ］の更新量は、同要因に起因して点火時期のノック限界が遅角側に移行する移行量に対応した値となる。従って、更新後の基本学習値ＡＧ［ｉ］を用いて点火時期（直接的には、ノック限界点火時期（ＢＴ−Ｒ））を補正することにより、内燃機関１０の経時変化に伴ってノッキングが発生し易くなる等の不都合の発生が抑制される。

ここで更に、同要因のノッキングの発生に対する影響が、同一の基本学習領域ｉ内であっても、その領域内における更に細かな機関運転領域毎に大きく異なる場合を検討する。かかる場合、基本学習領域ｉ毎に設定された基本学習値ＡＧ［ｉ］のみを用いて点火時期の補正を行うと、同基本学習領域ｉ内における機関運転状態によっては、上記基本学習値ＡＧ［ｉ］が、内燃機関１０の経時変化に起因するノッキングの発生を抑制するのに不適切な値となる虞がある。具体的には、上記基本学習値ＡＧ［ｉ］がノッキングの発生を抑制するには大き過ぎる値となってノッキング発生を効果的に抑制することができなくなったり、上記基本学習値ＡＧ［ｉ］が小さ過ぎる値となって点火時期が過度に遅角側に補正されて内燃機関１０の出力低下を招いたりする虞がある。

そこで、本実施態様においては、図３に示すように、複数の基本学習領域ｉのうちの機関回転速度ＮＥが最も低回転側に存在する基本学習領域ｉ［ｉ＝１］内において、機関負荷ＫＬの低い側の領域に複数の多点学習領域ｎが設定され、これらの多点学習領域ｎ毎に多点学習値が設定されている。これは、本実施態様においては、内燃機関１０においてノッキングが発生し易くなる要因として、かかる領域においてノッキング発生に対する影響のばらつきが大きいノッキング限界移行要因（例えば、内燃機関１０の燃焼室１１内にデポジットが付着する等の内燃機関１０の経時変化等）を想定しているためである。

また、上記多点学習領域ｎは、機関回転速度ＮＥの変化方向において４つに区画されると共に機関負荷ＫＬの変化方向において６つに区画されており、結果として同領域には合計で２４の多点学習領域ｎ［ｎ＝１〜２４］が設定されている。

尚、本実施態様においては、上述のように、機関回転速度ＮＥの範囲が最も低い側（ｉ＝１）の基本学習領域ｉ内の機関負荷ＫＬが低い範囲に複数の多点学習領域ｎを設けたが、想定されるノッキング限界移行要因に応じて、他の範囲（例えば、他の基本学習領域ｉに含まれる範囲や、機関負荷ＫＬが高い範囲等）に複数の多点学習領域ｎを設けてもよく、また複数の多点学習領域ｎを２つ以上の範囲に設けてもよい。

次に、図４及び図５を参照しながら、ノッキング限界移行要因の有無による点火時期指令値ＳＴの変化における、その領域内に多点学習領域ｎが設けられている基本学習領域ｉ（本実施態様においては、最も低回転側の基本学習領域ｉ［ｉ＝１］）内での多点学習領域ｎとそれ以外の領域との違いを説明する。

図４は、ノッキング限界移行要因の有無による点火時期指令値の変化の一例を示すグラフである。具体的には、図４は、上記基本学習領域ｉ内における多点学習領域ｎ以外の領域における、上記ノッキング限界移行要因の有無による点火時期指令値ＳＴの変化の一例を示したものである。尚、同図における実線及び二点差線は何れも機関回転速度ＮＥが一定の条件下での機関負荷ＫＬの変化に対する点火時期指令値ＳＴの推移の一例を示しており、実線は上記ノッキング限界移行要因が無い条件下での推移の一例を、二点差線は同要因が有る条件下での推移の一例をそれぞれ示している。

図４に示すように、上記基本学習領域ｉ内での多点学習領域ｎ以外の領域においては、ノッキング限界移行要因が生じてノッキングが発生し易くなると、点火時期指令値ＳＴが実線で示す状態から二点差線で示す状態へと機関負荷ＫＬの変化方向について一律の幅をもって遅角側に変化する。この点火時期指令値ＳＴの遅角側への変化量は、上記ノッキング限界移行要因の発生に起因するノッキングの発生を抑えるために上記基本学習領域ｉの基本学習値ＡＧ［ｉ］が遅角側に変化した変化分に対応している。このように基本学習値ＡＧ［ｉ］による点火時期の補正により、上記基本学習領域ｉ内での多点学習領域ｎ以外の領域においては、ノッキング限界移行要因によってノッキングが発生し易くなることを抑制することができる。これは、上記領域内においては、ノッキングの発生に対する上記ノッキング限界移行要因による影響がほぼ一律であるためである。

一方、図５は、ノッキング限界移行要因の有無による点火時期指令値の変化の一例を示すグラフである。具体的には、図５は、上記基本学習領域ｉ内における各多点学習領域ｎの設定された領域（ここでは、例えば、ｎ＝１〜６の多点学習領域ｎに対応する領域）において、ノッキング限界移行要因の有無による点火時期指令値ＳＴの変化を示したものである。尚、同図における実線及び破線は何れも機関回転速度ＮＥ一定の条件下での機関負荷ＫＬの変化に対する点火時期指令値ＳＴの推移の一例を示しており、実線はノッキング限界移行要因が無い条件下での推移の一例を、破線は同要因が有る条件下での推移の一例をそれぞれ示している。

図５に示すように、上記基本学習領域ｉ内での多点学習領域ｎにおいては、ノッキング限界移行要因が生じてノッキングが発生し易くなると、点火時期指令値ＳＴが実線で示される状態から破線で示される状態へと、機関負荷ＫＬ毎に異なる変化量にて、遅角側に変化する。これは、多点学習領域ｎにおいてはノッキング限界移行要因のノッキング発生に対する影響が一様ではなく、機関運転状態（この場合は機関負荷ＫＬ）によるばらつきが大きいことを示している。

従って、多点学習領域ｎにおいては、基本学習値ＡＧ［ｉ］のみでは上記のようなノッキング限界の変化量のばらつきに対応しきれないことから、基本学習値ＡＧ［ｉ］に基づく遅角側への一様な変化分に加えて、各多点学習領域ｎの多点学習値ＡＧｍ［ｎ］をも用いて、点火時期指令値ＳＴの変化量をきめ細かく調整することにより、ノッキング限界の変化量のばらつきに対応する。

上記のようにして、多点学習領域ｎ毎の多点学習値ＡＧｍ［ｎ］がそれぞれノッキングの発生を抑制するのに適切な値に更新され、これらの多点学習値ＡＧｍ［ｎ］を用いて点火時期の補正が行われるので、ノッキング限界移行要因のノッキング発生に対する影響がばらつく多点学習領域ｎにおいても、ノッキング限界移行要因に起因してノッキングが発生し易くなることを抑制することができる。

具体的には、多点学習値ＡＧｍ［ｎ］は、その時々の内燃機関１０の運転状態が含まれる多点学習領域ｎに対応する値がフィードバック補正項Ｆに基づき更新される。詳しくは、基本学習値ＡＧ［ｉ］の更新と同様に、フィードバック補正項Ｆに徐変処理を施した値を新たな多点学習値ＡＧｍ［ｎ］として記憶することにより、同多点学習値ＡＧｍ［ｎ］の更新が行われる。

このように多点学習値ＡＧｍ［ｎ］を更新することにより、ノッキング発生に対する上記要因による影響のばらつきが大きい領域（多点学習領域ｎ）において、同影響のばらつきに応じて、同領域を細分化した多点学習領域ｎ毎の多点学習値ＡＧｍ［ｎ］をそれぞれノッキングの発生を抑制するのに適切な値とすることができる。

本実施態様においては、その時々の内燃機関１０の運転状態が多点学習領域ｎ内にある場合は、同多点学習領域ｎの存在する基本学習領域ｉの基本学習値ＡＧ［ｉ］の更新は行われず、同多点学習領域ｎに対応する多点学習値ＡＧｍ［ｎ］の更新のみが行われる。即ち、機関運転状態が多点学習領域ｎの何れかに含まれる場合には同多点学習領域に対応する多点学習値ＡＧｍ［ｎ］のみが学習され、機関運転状態が多点学習領域ｎ以外の領域に含まれる場合には、内燃機関１０の運転状態が該当する基本学習領域ｉに対応する基本学習値ＡＧ［ｉ］のみが学習される。

また、多点学習領域ｎにおいては、多点学習値ＡＧｍ［ｎ］及び基本学習値ＡＧ［ｉ］によって学習値が補正されて点火時期の制御目標値（点火時期指令値ＳＴ）が設定され、多点学習領域ｎ以外の領域においては、基本学習値ＡＧ［ｉ］のみによって学習値が補正されて点火時期の制御目標値（点火時期指令値ＳＴ）が設定される。

即ち、本実施態様においては、点火時期指令値ＳＴを以下の関係式（２）によって表すことができる。

上式中、ＢＴ−Ｒはノック限界点火時期を表し、Ｆはフィードバック補正項を表すことは既に述べた通りである。

また、上記ＡＧＴは、基本学習値ＡＧ［ｉ］及び多点学習値ＡＧｍ［ｎ］から求められる合計学習値であり、以下の関係式（３）によって表される。

前述のように、上記関係式（３）における多点学習値ＡＧｍ［ｎ］は、ノッキング限界移行要因のノッキング限界の移行量が機関運転状態の比較的小さな変動に対応して大きく変化する領域（即ち、多点学習領域ｎ）において、ノッキングの発生に対する同要因の影響のばらつきに応じてきめ細かく点火時期（具体的には、点火時期指令値ＳＴ）を補正するための補正項である。

本実施態様においては、上記基本学習領域ｉ内の中でもノッキング発生に対する上記要因による影響のばらつきが大きい領域（即ち、多点学習領域ｎ）に、内燃機関１０の運転状態（詳しくは、機関負荷ＫＬ及び機関回転速度ＮＥ）に応じて区画された同基本学習領域ｉよりも更に細かい複数の多点学習領域ｎが設定されている。そして、上記多点学習値ＡＧｍ［ｎ］は、これらの多点学習領域ｎ毎に設定されている。

この多点学習値ＡＧｍ［ｎ］は、その時々の内燃機関１０の運転状態が該当する多点学習領域ｎに対応する値がフィードバック補正項Ｆに基づいて更新されることによって更新される。詳しくは、基本学習値ＡＧ［ｉ］の更新と同様に、フィードバック補正項Ｆに徐変処理を施した値を新たな多点学習値ＡＧｍ［ｎ］として記憶することにより、同多点学習値ＡＧｍ［ｎ］の更新が行われる。

上記のように多点学習値ＡＧｍ［ｎ］を更新することにより、ノッキング発生に対する上記要因による影響のばらつきが大きい領域において、そのばらつきに応じて同領域を細分化した多点学習領域ｎ毎に設定される多点学習値ＡＧｍ［ｎ］を、それぞれノッキングの発生を抑制するのに適切な値とすることができる。

前述のように、本実施態様においても、その時々の内燃機関１０の運転状態が多点学習領域ｎ内にある場合は、その多点学習領域ｎの存在する上記基本学習領域ｉの基本学習値ＡＧ［ｉ］の更新は行われず、多点学習値ＡＧｍ［ｎ］の更新のみが行われる。即ち、機関運転状態が多点学習領域ｎの何れかに含まれる場合は多点学習値ＡＧｍ［ｎ］のみが学習され、機関運転状態が多点学習領域ｎ以外の領域に含まれる場合は、基本学習値ＡＧ［ｉ］のみが学習される。

尚、本実施態様においては、点火時期指令値ＳＴを求める際に、その時々の内燃機関１０の運転状態が複数の多点学習領域ｎの何れかに含まれる場合は、多点学習値ＡＧｍ［ｎ］として、同運転状態が含まれる多点学習領域ｎに対応する値が用いられる。一方、その時々の内燃機関１０の運転状態が複数の多点学習領域ｎの何れにも含まれない場合は、多点学習値ＡＧｍ［ｎ］として「０」が設定される。即ち、その時々の機関運転状態が複数の多点学習領域ｎの何れにも含まれない場合は、多点学習値ＡＧｍ［ｎ］を用いずに点火時期指令値ＳＴが算出される（多点学習値ＡＧｍ［ｎ］による点火時期の補正は行われない）。

上記のようにして点火時期指令値ＳＴを求めることにより、上記基本学習領域ｉ内にあってノッキング発生に対する上記要因による影響のばらつきが大きい領域（即ち、多点学習領域ｎ）においては、ノック限界点火時期（ＢＴ−Ｒ）に対して、基本学習値ＡＧ［ｉ］及び多点学習値ＡＧｍ［ｎ］の両方によって補正が加えられる。

これにより、上記基本学習領域ｉ内であってノッキング発生に対する上記要因による影響のばらつきが大きい領域においても、同要因に起因する内燃機関１０でのノッキングの発生を的確に抑制することができるようになる。言い換えれば、上記基本学習領域ｉ内であってノッキング発生に対する上記要因による影響のばらつきが大きい領域（多点学習領域）において、点火時期が適正な時期より進角側に補正されてノッキングの発生を効果的に抑制できなくなったり点火時期が適正な時期より遅角側に補正されて内燃機関１０の出力低下を招いたりする不具合の発生を抑えることができるようになる。

しかしながら、前述のように、複数の多点学習領域ｎの中には、車両等の実際の運転状況下では学習頻度が無い又は少ない機関運転状態に該当する領域も含まれている。換言すれば、車両等の実際の運転状況下では実現する機会が無い又は少ない（即ち、学習頻度が無い又は少ない）多点学習領域ｎ、あるいは学習できるだけの期間に亘って滞在せず、単に通り過ぎるだけの多点学習領域ｎも存在する。このような領域においては、学習機会が十分に得られず、学習値が収束し難い。尚、図３に示した多点学習領域ｎ［ｎ＝１〜２４］のうち斜線を施したものは、学習頻度が無い又は少ない多点学習領域ｎを表している。

そこで、従来技術においては、例えば、内燃機関の点火時期制御において、複数の多点学習領域ｎの各々について学習頻度を算出し、学習頻度が低い多点学習領域ｎについては初期点火時期を採用することにより、点火時期が適正値から大きく逸脱することを防止しようとする試みもなされているが、前述のように、学習頻度が低い多点学習領域ｎに対して初期点火時期を採用するのみでは、同多点学習領域ｎと同領域に隣接する領域との間で点火時期の段差が生じ、同多点学習領域ｎに対応する多点学習値ＡＧｍ［ｎ］が、適正な時期より進角側の時期に点火時期を変更する値となってノッキングの発生を効果的に抑制できなくなったり、逆に遅角側の時期に変更する値となって内燃機関の出力低下を招いたりして、ドライバビリティや排気ガスの清浄度の低下を招く虞がある。

一方、本実施態様に係る内燃機関の点火時期制御装置においては、前述のように、学習値推定手段が、内燃機関の運転状態が複数の多点学習領域ｎの何れかに該当する状況において、学習頻度算出手段によってカウントされた同多点学習領域ｎの学習頻度が所定回数以上無い場合（即ち、同多点学習領域の学習頻度が無い又は少ないと判定された場合）、機関回転速度及び機関負荷を座標軸とする機関運転領域において機関回転速度軸方向及び機関負荷軸方向で同多点学習領域ｎに隣接する各多点学習領域ｎに対応する多点学習値ＡＧｍ［ｎ］のそれぞれに予め定められた重み付け係数を乗ずることにより、学習頻度が所定回数以上無いと判定された同多点学習領域ｎに対応する多点学習値ＡＧｍ［ｎ］を推定する。

ここで、学習値推定手段によって実行される多点学習値ＡＧｍ［ｎ］の推定処理の概要について、図６を参照しながら以下に説明する。図６は、上記推定処理の具体的な実行手順の一例を示すフローチャートである。このフローチャートに示される一連の処理は、所定のクランク角毎の割り込み処理として、電子制御装置３０によって実行することができる。

図６に示すように、この処理では先ず、その時点での内燃機関の運転状態が多点学習領域ｎに該当するか否かが判断される（ステップＳ１０１）。そして、その時点での内燃機関の運転状態が多点学習領域ｎに該当しないと判断される場合には（ステップＳ１０１：ＮＯ）、多点学習値ＡＧｍ［ｎ］に基づく点火時期司令値ＳＴの算出は行わないので、以降の処理を実行すること無く（ステップＳ１０２の判断、ステップＳ１０３の処理及びステップＳ１０４の処理をジャンプして）、本処理が一旦終了される。

一方、その時点での内燃機関の運転状態が多点学習領域ｎに該当すると判断される場合には（ステップＳ１０１：ＹＥＳ）、学習頻度算出手段によってカウントされた同多点学習領域ｎの学習頻度に基づいて同多点学習領域ｎの学習頻度が判断される（ステップＳ１０２）。そして、同多点学習領域ｎの学習頻度が所定回数以上無いと判断される場合には（ステップＳ１０２：ＮＯ）、同多点学習領域ｎに隣接する多点学習領域ｎに対応する多点学習値ＡＧｍ［ｎ］から、同多点学習領域ｎに対応する多点学習値ＡＧｍ［ｎ］を推定し、これを点火時期司令値ＳＴの算出に採用する（ステップＳ１０４）。その後、本処理は一旦終了される。

一方、同多点学習領域ｎの学習頻度が所定回数以上有ると判断される場合には（ステップＳ１０２：ＹＥＳ）、同多点学習領域ｎに対応する多点学習値ＡＧｍ［ｎ］を推定すること無く、同多点学習領域ｎにおいて学習された多点学習値ＡＧｍ［ｎ］を点火時期司令値ＳＴの算出に採用する（ステップＳ１０３）。その後、本処理は一旦終了される。

尚、前述のように、突発的な異常値に基づいて更新された多点学習値ＡＧｍ［ｎ］に基づいて点火時期司令値ＳＴが算出され、適正な時期より進角側の点火時期となってノッキングの発生を効果的に抑制できなくなったり、逆に適正な時期より遅角側の点火時期となって内燃機関の出力低下を招いたりして、ドライバビリティや排気ガスの清浄度の低下を招くことを防止すること等を目的として、上記「所定回数」を任意の数値（例えば、２回以上）と設定してもよい。

上記のように、本実施態様に係る内燃機関の点火時期制御装置においては、学習値推定手段が、内燃機関の運転状態が複数の多点学習領域ｎの何れかに該当する状況において、学習頻度算出手段によってカウントされた同多点学習領域ｎの学習頻度が所定回数以上無い場合（即ち、同多点学習領域の学習頻度が無い又は少ないと判定された場合）、同多点学習領域ｎに隣接する各多点学習領域ｎに対応する多点学習値ＡＧｍ［ｎ］に基づいて、同多点学習領域ｎに対応する多点学習値ＡＧｍ［ｎ］を推定することができる。

次に、本実施態様に係る内燃機関の点火時期制御装置に備えられた学習値推定手段が、学習頻度算出手段によってカウントされた学習頻度が所定回数以上無いと判定された多点学習領域ｎに対して、機関回転速度及び機関負荷を座標軸とする機関運転領域において機関回転速度軸方向及び機関負荷軸方向で同多点学習領域ｎに隣接する各多点学習領域ｎに対応する多点学習値ＡＧｍ［ｎ］のそれぞれに予め定められた重み付け係数を乗ずることにより、同多点学習領域ｎに対応する多点学習値ＡＧｍ［ｎ］を推定する手順について、図７を参照しながら以下に説明する。

図７は、前述のように、学習値推定手段によって多点学習値ＡＧｍ［ｎ］が推定される多点学習領域ｎ及び同多点学習領域ｎに隣接する多点学習領域ｎの一例を示す模式図である。尚、図７においても、図３と同様に、多点学習領域ｎ［ｎ＝１〜２４］のうち斜線を施したものは、学習頻度が無い又は少ない多点学習領域ｎを表している。

先ず、図７（ａ）において、「Ｘ」と表示されている領域（多点学習領域ｎの１つ）は、学習頻度が所定回数に達しておらず、学習値推定手段によって、当該領域に対応する多点学習値ＡＧｍ［ｎ］が推定されようとしている領域を表す。尚、この「Ｘ」は、当該領域に対応する多点学習値ＡＧｍ［ｎ］のその時点での値（初期値又は前回学習値）を表す。また、当該領域を便宜上「領域Ｘ」と称する。

上記領域Ｘに隣接する４つの領域Ａ、Ｂ、Ｐ、及びＱについても、各領域に対応する多点学習値ＡＧｍ［ｎ］のその時点での値が、それぞれＡ、Ｂ、Ｐ、及びＱであることを表し、これらの領域のうち斜線を施したものは、学習頻度が無い又は少ない多点学習領域ｎを表している。

図７（ａ）に示すように、領域Ａ及びＢは、機関回転速度ＮＥ及び機関負荷ＫＬを座標軸とする機関運転領域において機関回転速度ＮＥ軸方向（横軸方向）で領域Ｘに隣接する多点学習領域ｎであり、領域Ａが低回転側、領域Ｂが高回転側に位置する。一方、領域Ｐ及びＱは、機関回転速度ＮＥ及び機関負荷ＫＬを座標軸とする機関運転領域において機関負荷ＫＬ軸方向（縦軸方向）で領域Ｘに隣接する多点学習領域ｎであり、領域Ｐが低負荷側、領域Ｑが高負荷側に位置する。

ここで、領域Ｘに対応する多点学習値ＡＧｍ［ｎ］の推定値（ここでは「Ｘ’」とする）を算出する手順について説明する。領域Ｘ、Ａ、Ｂ、Ｐ、及びＱの重み付け係数を、それぞれｘ、ａ、ｂ、ｐ、及びｑとすると、領域Ｘに対応する多点学習値ＡＧｍ［ｎ］の推定値Ｘ’は、以下の関係式（４）によって求められる。

上述のように、上記ｘ、ａ、ｂ、ｐ、及びｑは、領域Ｘ、Ａ、Ｂ、Ｐ、及びＱの重み付け係数を表し、これらの係数は、内燃機関の運転実験結果等に基づいて、予め定めておくことができる。

また、前述のように、内燃機関の点火時期に対する影響は、機関負荷ＫＬと比較して機関回転速度ＮＥの方がより大きいこと（即ち、内燃機関の点火時期との相関性は、機関負荷ＫＬよりも、機関回転速度ＮＥの方が高いこと）に照らし、機関回転速度ＮＥ軸方向において領域Ｘに隣接する領域Ａ及びＢに対応する多点学習値ＡＧｍ［ｎ］に乗ずる重み付け係数ａ及びｂを、機関負荷ＫＬ軸方向において領域Ｘに隣接する領域Ｐ及びＱに対応する多点学習値ＡＧｍ［ｎ］に乗ずる重み付け係数ｐ及びｑよりも大きく設定して、領域Ｘに対応する多点学習値ＡＧｍ［ｎ］の推定値Ｘ’を求めてもよい。更に、多点学習値ＡＧｍ［ｎ］の推定値Ｘ’の推定精度をより高めるべく、これらの隣接する領域Ａ、Ｂ、Ｐ、及びＱのそれぞれの学習頻度に応じて、これらの領域の重み付け係数ａ、ｂ、ｐ、及びｑをそれぞれ調整してもよい。

図７（ｂ）は、領域Ａ、Ｂ、Ｐ、及びＱの重み付け係数ａ、ｂ、ｐ、及びｑの設定例である。図７（ａ）とは異なり、図７（ｂ）においては、各領域に示されている文字（数値）は、それぞれの領域の重み付け係数を示している。図７（ｂ）に示したように、重み付け係数ａ、ｂ、ｐ、及びｑは、それぞれ０．１、０．１、０．０５、及び０．０５に設定されている。また、領域Ｘの重み付け係数は、０．７に設定されている。従って、図７（ｂ）に示されている重み付け係数を使用する場合、領域Ｘに対応する多点学習値ＡＧｍ［ｎ］の推定値Ｘ’は、以下の関係式（５）によって求められる。

尚、学習頻度が所定回数以上無いと判定された多点学習領域に隣接する多点学習領域は、上記のように、機関回転速度ＮＥ軸方向において同多点学習領域ｎ（領域Ｘ）に隣接する２つの多点学習領域（領域Ａ及びＢ）及び機関負荷ＫＬ軸方向において同多点学習領域（領域Ｘ）に隣接する２つの多点学習領域（領域Ｐ及びＱ）からなる４つの多点学習領域であるのが一般的であるが、前述のように、多点学習領域の幾つかは、複数の多点学習領域からなる領域の最も外側（即ち、機関回転速度ＮＥ軸方向において最も高回転側及び最も低回転側、並びに機関負荷ＫＬ軸方向において最も高負荷側及び最も低負荷側）に位置する。これらの領域は、少なくとも１つの側において、多点学習領域外に面しており、この側においては隣接する多点学習領域が存在しない。

前述のように、上記のように多点学習領域外に面する多点学習領域に対応する多点学習値を推定する際には、同多点学習領域の多点学習領域外に面する側に、学習値がゼロである多点学習領域が隣接しているものとみなして、同多点学習領域に対応する多点学習値を推定することができる。

例えば、図７（ａ）において、領域Ｂを含む最も高回転側の列に相当する領域が、多点学習領域ｎとして区画されていなかった場合を想定する。この場合、領域Ｘの高回転側には隣接する多点学習領域ｎは存在しない。しかしながら、本発明の１つの態様に係る内燃機関の点火時期制御装置においては、領域Ｘに対応する多点学習値ＡＧｍ［ｎ］の推定値Ｘ’を算出する際に、上記領域Ｂに相当する領域に、学習値がゼロである多点学習領域ｎが存在して、上記領域Ｘに隣接しているものとみなして、同領域Ｘに対応する多点学習値ＡＧｍ［ｎ］の推定値Ｘ’を算出する。

上記により、学習頻度が無い又は少ないと判定された多点学習領域ｎが、複数の多点学習領域ｎからなる領域の最も外側に位置する等の理由により、同多点学習領域ｎに隣接する全ての多点学習領域ｎが揃っていない場合であっても、同多点学習領域ｎに対応する多点学習値ＡＧｍ［ｎ］を適確に推定し、同多点学習領域ｎと同領域に隣接する領域との間で点火時期の段差を生ずることを防止し、内燃機関のより円滑な点火時期制御を可能とすることができる。

以上のように、本実施態様に係る内燃機関の点火時期制御装置においては、従来技術に係る内燃機関の点火時期制御装置のように、学習頻度が無い又は少ない多点学習領域ｎに対して無条件に初期点火時期が採用される等して、同領域に対応する多点学習値ＡＧｍ［ｎ］が、適正な時期より進角側の時期に点火時期を変更する値となってノッキングの発生を効果的に抑制できなくなったり、逆に遅角側の時期に変更する値となって内燃機関の出力低下を招いたりして、ドライバビリティや排気ガスの清浄度の低下を招くことも抑制することができる。

即ち、本発明によれば、学習領域を細分化することによりノッキング限界移行要因の発生に起因するノッキング限界の変動にきめ細かく対応しつつ、内燃機関の点火時期制御のための複数の多点学習領域のうち、車両等の実際の運転状況下では学習頻度が無い又は少ない領域においても、多点学習値を精度良く学習することができることから、従来技術と比較して、より円滑な点火時期制御を実現し得る。

尚、上記説明においては、内燃機関の点火時期制御のための複数の多点学習領域に特に着目して、本発明の実施態様を説明してきたが、本発明の適用範囲は内燃機関の点火時期制御に限定されるものではなく、本発明は幅広い用途に適用可能である。

１０…内燃機関、１１…燃焼室、１２…吸気通路、１３…燃料噴射弁、１６…点火プラグ、１７…ピストン、１８…クランクシャフト、１９…排気通路、２０…アクセルペダル、２１…スロットルバルブ、３０…電子制御装置、３１…アクセルセンサ、３２…スロットルセンサ、３３…ノックセンサ、３４…空気量センサ、３５…クランクセンサ。

Claims (6)

1. 内燃機関の運転状態に基づいて設定された基本値を、ノッキング発生の有無に応じて更新されるフィードバック補正項と同フィードバック補正項に基づいて更新される学習値とによって補正して点火時期の制御目標値を設定し、前記学習値として、機関回転速度及び機関負荷を座標軸とする機関運転領域を機関回転速度の所定の範囲毎に区画して得られる複数の基本学習領域毎に設定される基本学習値と、これら複数の基本学習領域のうち少なくとも１つの領域内の少なくとも一部を機関回転速度及び機関負荷の所定の範囲毎に更に区画して得られる複数の多点学習領域毎に設定される多点学習値とを、各別に学習する内燃機関の点火時期制御装置であって、
   前記複数の多点学習領域の個々の領域の学習頻度をカウントする学習頻度算出手段であって、内燃機関の運転状態が前記複数の多点学習領域の何れかに該当する状況において、同多点学習領域に対応する多点学習値の学習が可能な状態に同運転状態が該当した場合に同多点学習領域の学習頻度をカウントする学習頻度算出手段と、
   内燃機関の運転状態が前記複数の多点学習領域の何れかに該当する状況において、前記学習頻度算出手段によってカウントされた同多点学習領域の学習頻度が所定回数以上無い場合、機関回転速度及び機関負荷を座標軸とする機関運転領域において機関回転速度軸方向及び機関負荷軸方向で同多点学習領域に隣接する各多点学習領域に対応する多点学習値のそれぞれに予め定められた重み付け係数を乗ずることにより、学習頻度が所定回数以上無いと判定された同多点学習領域に対応する多点学習値を推定する学習値推定手段と、
   を備えることを特徴とする、内燃機関の点火時期制御装置。
2. 請求項１に記載の内燃機関の点火時期制御装置であって、前記学習頻度算出手段が、多点学習値が所定の閾値を超える量だけ変化した場合に、同多点学習領域の学習頻度をカウントすることを特徴とする、内燃機関の点火時期制御装置。
3. 請求項１又は請求項２に記載の内燃機関の点火時期制御装置であって、前記学習頻度算出手段が、多点学習値の学習を実施するのに十分な期間に亘って前記運転状態が前記多点学習領域に滞在した場合にも、同多点学習領域の学習頻度をカウントすることを特徴とする、内燃機関の点火時期制御装置。
4. 請求項１乃至請求項３の何れか１項に記載の内燃機関の点火時期制御装置であって、前記学習値推定手段が、学習頻度が所定回数以上無いと判定された前記多点学習領域に機関回転速度軸方向において隣接する各多点学習領域に対応する多点学習値に乗ずる重み付け係数を、同多点学習領域に機関負荷軸方向において隣接する各多点学習領域に対応する多点学習値に乗ずる重み付け係数よりも大きく設定することを特徴とする、内燃機関の点火時期制御装置。
5. 請求項１乃至請求項４の何れか１項に記載の内燃機関の点火時期制御装置であって、前記学習値推定手段が、学習頻度が所定回数以上無いと判定された前記多点学習領域に機関回転速度軸方向及び機関負荷軸方向において隣接する各多点学習領域に対応する多点学習値に乗ずる重み付け係数を、これらの隣接する多点学習領域のそれぞれの学習頻度に応じて調整することを特徴とする、内燃機関の点火時期制御装置。
6. 請求項１乃至請求項５の何れか１項に記載の内燃機関の点火時期制御装置であって、機関回転速度及び機関負荷を座標軸とする機関運転領域において、学習頻度が所定回数以上無いと判定された前記多点学習領域に機関回転速度軸方向及び機関負荷軸方向において隣接する部分領域に、同多点学習領域に隣接する多点学習領域が設けられていない場合、前記学習値推定手段が、多点学習値としてゼロの値を有する多点学習領域が同部分領域に存在するとみなして、学習頻度が所定回数以上無いと判定された同多点学習領域に対応する多点学習値を推定することを特徴とする、内燃機関の点火時期制御装置。

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