JPH01182551A - 電子式エンジン制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は内燃機関（以下エンジンと言う。）の動作状態
を左右するエンジン制御量、例えば燃料噴射量や点火進
→遅角量、を制御する電子式エンジン制御装置に関する
。

〔従来の技術〕

一般にエンジン制御量を調整する方法として以下に示す
ものが提案されている。

すなわち、エンジンの作動状態を複数の領域に分割して
この領域に対応した制御定数を定め、この制御定数をや
はり複数の領域に対応して正画された電子的記憶手段に
記憶させ、エンジン作動時にこの制御定数を読み出して
制御量を調整するようにしている。

このような装置は例えば特開昭６０−１１１０３４号公
報等に詳細に説明されている。

〔発明が解決しようとする課題〕

ところで、この種の装置においては電子的記憶手段に記
憶される制御定数は、エンジンを実際に作動させてそれ
ぞれの領域で排気有害成分が最も低下する時の値とか発
生トルクが最も大きい時の値のようにエンジンに必要と
される値を探索、いわゆる人為的に制御定数の値を何度
も変更して最も要求特性を満足する値を求めるようにし
て決定されていた。

このため、最終的に制御定数を決定するためには多くの
時間と人手がかかるという問題や、その精度もおのずと
限界があるという問題があった。

〔課題を解決するための手段〕

上記目的は、閉ループ制御により形成され、学習された
空燃比補正係数から、各々の制御係数の適正、不適性を
示す補正特性を演算し、各々の制御係数の適正化を実現
することにより、基本噴射時間等の制御変数を適正化し
適正な燃料噴射及び点火時期制御が実現される。

〔作用〕

空燃比補正係数は、制御定数の適正な値からの誤差を反
映する。例えば、インジェクタ係数が適正値より大きな
値となっていたときには、燃料が多く噴射され、フィー
ドバック制御により空燃比補正係数は小さな値となる。

インジェクタ係数の影響は、各運転領域の空燃比補正係
数に対して均一に寄与する。また空気流量特性の誤差は
、空気流量が等しい等空気流量ライン上に影響を及ぼす
。

またインジェクタの無効噴射時間の誤差は、基本噴射時
間の小さな領域で特に大きく影響を及ぼす。

そこで、インジェクタ係数、インジェクタの無効噴射時
間及び空気流量特性の誤差の影響を考慮し、各々の誤差
を示す指頭を空燃比補正係数から算出し、各々の制御係
数を適正化し、各制御変数を適正化する。

〔実施例〕

以下、本発明を図に示す実施例により説明する。

自動車用ガゾリンエンジンは運転状態を総合的に制御し
て、排ガスの状態を良好にし、燃費の改善が図れるよう
にマイクロコンピュータを使用した制御装置により、エ
ンジンの運転状態を表す各種センサからの信号を取り込
み、燃料供給量や点火時期など種々の制御を行って、最
適なエンジンの運転状態が得られるようにした電子式エ
ンジン制御量調整装置（以下、ＥＥＣと記す。）が使用
されている。

このようなＥＥＣを燃料噴射タイプの内燃機関に適用し
たシステムの一例を第１図及び第２図で説明する。

第１図はエンジンの制御系全体を概略的に示した一部断
面図で、図において吸入空気はエアクリーナ２．スロッ
トルチャンバ４、吸気管６を通り、シリンダ８の中に供
給される。排気ガスはシリンダ８から排気管１０を通り
、大気中へ排出される。

スロットルチャンバ４には、燃料を噴射するためのイン
ジェクタ１２が設けられており、このインジェクタ１２
から噴射した燃料はスロットルチャンバ４の空気通路内
で霧化され、吸入空気と混合して混合気を形成し、この
混合気は吸気管６を通って、吸気弁２０の開弁により、
シリンダ８の燃焼室へ供給される。

インジェクタ１２の出口近傍には絞り弁１４　ｈ＜。

設けられている。絞り弁１４は、アクセルペダルと機械
的に連動するように構成され、運転者により駆動される
。

スロットルチャンバ４の絞り弁１４の上流には空気通路
２２が設けられ、この空気通路２２には電気発熱体から
なる熱式空気流量計のような流量センサ２４が配置され
、空気量−に応じて変化する電気信号ＡＦが取り出され
る。この発熱体（ホツ］−ワイヤ）からなる流量センサ
２４はバイパス空気通路２２内に設けられているので、
シリンダ８からのバツクファイヤ時に生じる高温ガスか
ら保護されると共に、吸入空気中のごみなどによって汚
染されることからも保訴される。このバイパス空気通路
２２の出口はベンチュリの最狭部近傍に開口され、その
入口はベンチュリの上流側に開口されている。

インジェクタ１２には、燃料タンク３０からフューエル
ポンプ３２を介して加圧された燃料が常時供給され、制
御回路６０からの噴射信号がインジェクタ１２に与えら
れたとき、インジェクタ１２から吸気管６の中に燃料が
噴射される。

吸気弁２０から吸入された混合気はピストン５０により
圧縮され、点火プラグ（図示してない）によるスパーク
により燃焼し、この燃焼は運動エネルギに変換される。

シリンダ８は冷却水５４により冷却される。この冷却水
の温度は水温センサ５６により計測され、この計測値Ｔ
Ｗはエンジン温度として利用される。排気管１０の集合
部には、Ａ／Ｆ（空燃比）センサ１４２が設けられ、排
気ガス中の０２の濃度を計測して計測植入を出力する。

また１図示しないクランク軸にはエンジンの回転数に応
じて基準クランク角度毎に及び一定角度（例えば０．５
度）毎に基準角度信号及びポジション信号を出すクラン
ク角センサが設けられている。

このクランク角センサの出力、水温センサ５６の出力信
号ＴＶ、Ａ／Ｆセンサ１４２の出力信号及び発熱体２４
からの電気信号ＡＦはマイクロコンピュータやメモリな
どからなる制御回路６０に入り、インジェクタ１２や点
火コイル６２を制御する入力となる。

更に、スロットルチャンバ４には絞り弁１４を跨いで吸
気管６に連結するバイパス２６が設けられ、このバイパ
ス２６には開閉制御されるバイパスバルブ６１が設けら
れている。

このバイパスバルブ６１は絞り弁１４を迂回して設けら
れたバイパス２６に臨ませられ、パルス電流によって開
閉制御され、そのリフト量によりバイパス２６の膜面積
を変更するもので、このリフト量は制御回路６ｏの出力
によって駆動部が駆動され制御される。即ち、制御回路
６０によって駆動部の制御のため開閉周期信号が発生さ
れ、駆動部はこの開閉周期信号によってバイパスバルブ
６１のリフト量を調節する。

ＥＧＲ制御弁９０は排気管１０と吸入管６との間の通路
を制御し、排気管１０から吸入管６へのＥＧＲ量を制御
する。

従って、第１図ではインジェクタ１２を制御して、空燃
比（Ａ／Ｆ）の制御と燃料増量及び減量制御とを行い、
バイパスバルブ６１とインジェクタ１２によりアイドル
時のエンジン回転数制御（ｒｓｃ）を行うことができ、
更にＥＧＲ量の制御も行うことができる。

第２図はマイクロコンピュータを用いた制御回路６ｏの
全体構成図で、セントラル・プロセシング・ユニット（
以下、ＣＰＵと記す。）とリード・オンリ・メモリ（以
下、ＲＯＭと記す。）とランダム・アクセス・メモリ（
以下、ＲＡＭと記す。）と入出力回路１０８とから構成
されている。」−記ＣＰＵ　１０２はＲＯＭ　１０４内
に記憶された各種のプログラムにより、入出力回路１０
８からの人力データを演算し、その演算結果を再び入出
力回路１０８へ戻す。これらの演算に必要な中間的な記
憶はＲＡＭ　１０６を使用する。ＣＰ　ｔＪ　１０２、
ＲＯＭ　１０４、ＲＡＭ　１０６、入出力回路１０８間
の各種データのやり取りはデータ・バスとコントロール
・バスとアドレス・バスから成るバス・ライン１１０に
よって行われる。

入出力回路１０８には第１のアナログ・デジタル・コン
バータ１２２（以下、ＡＤＣＩと記す。）と第２のアナ
ログ・デジタル・コンバータ１２４（以下、ＡＤＣ２と
記す。）と角度信号処理回路１２６と１ビツト情報を入
出力するためのディスクリート入出力回路１２８（以下
、ＤＩＯと記す。）との入力手段を持つ。

ＡＤＣｌにはバッテリ電圧検出センサ１３２（以下、Ｖ
ＢＳと記す。）と空燃比センサ１４２（以下、Ａ／ＦＳ
と記す。）との出力がマルチ・プレクサ１６２（以下、
ＭＰＸと記す。）に加えられ、ＭＰＸ１６２により、こ
の内の１つを選択してアナログ・デジタル・変換回路１
６４（以下、ＡＤＣと記す。）へ入力する。ＡＤＣ１６
４の出力であるデジタル値はレジスタ１６６（以下、Ｒ
ＥＧと記す。）ヘセットされる。

角度センサ１４６（以下、ＡＮＧＬＳと記す。）からは
基準クランク角１例えば１８０６クランク角（４気筒の
場合）を示す信号（ＲＥＦと記す。）と微少角、例えば
１度クランク角を示す信号（以下、ＰＯＳと記す。）と
が出力され、角度信号処理回路１２６へ加えられ、ここ
で波形整形される。

ＤＩＯ１２８には絞り弁１４が全開位置に戻っていると
きに動作するアイドル・スイッチ１４８（以下、ＩＤＬ
Ｅ−８Ｗと記す。）とトップ・ギア・スイッチ１５０（
以下、Ｔｏｎ’−ＳＷと記す、、）とスタータ・スイッ
チ（以下、５ＴＡＲＴ−５Ｗと記す。）とが入力される
。

次にＣＰＵの演算結果に基づくパルス出力回路及び制御
対象について説明する。インジェクタ制御回路１１３４
（以下、ＩＮＪＣと記す。）は演算結果のデジタル値を
パルス出力に変換する回路である。従って燃料噴射量に
相当したパルス幅を有するパルスＩＮＪがＩＮＪＣＩ　
１３４で作られ、ＡＮＤゲート１１３６を介してインジ
ェクタ１２へ印加される。

点火パルス発生回路１１３８　（以下、ＩＧＮＣと記す
。）は点火時期をセットするレジスタ（以下、ＡＤＶと
記す。）と点火コイルの一次電流通電開始時間をセット
するレジスタ　（以下、ＤＷＬと記す。）とを有し、Ｃ
ＰＵよりこれらのデータがセットされる。セットされた
データに基づいてパルスＩＧＮを発生し、点火コイルに
一次電流を供給するための増幅Ｊａ６２へのＡＮＤゲー
ト１１４０を介してこのパルスＩＧＮを加える。

バイパスバルブ６１の開弁率は制御回路（以下、ｌ５Ｃ
Ｃと記す。）１１４２からＡＮＤゲート１１４４を介し
て加えられるパルイＩＳＣによって制御される。ｌ５Ｏ
Ｃ１１４２はパルス幅をセットするレジスタｌ５ＣＤと
パルス周期をセットするレジスタｌ５ＣＰとを持ってい
る。

ＥＧＲ制御弁９０を制御するＥＧＲ量制御パルス発生回
路１１７８（以下、ＦＥＧＲＣと記す。）にはパルスの
デユーティを表す値をセットするレジスタＥＧＲＤとパ
ルスの周期を表す値をセットするレジスタＥＧＲＰとを
有している。この［ｇＧＲＣの出力パルスＥＧＲはＡＮ
Ｄゲート１１５６を介してトランジスタ９ｏに加えられ
る。

また、１ビツトの入出力信号は回路ＤＩＯ１２ｇにより
制御される。入力信号としてはＩ　Ｄ　Ｌ　Ｅ　−ＳＷ
倍信号５ＴＡＲＴ−３Ｗ信号、ＴＯＰ−８Ｗ信号がある
。また、出力信号として燃料ポンプを駆動するためのパ
ルス呂力信号がある。このＤＩＯは端子を入力端子とし
て使用するかを決定するためのレジスタＤＤＲ１９２と
、出力データをラッチするためのレジスタＤＯＵＴ１９
４とが設けられている。

モードレジスタ１１６０は入出力回路１０８内部の色々
な状態を指令する命令を保持するレジスタ（以下、ＭＯ
Ｄと記す。）であり、例えばこのモードレジスタ１１６
ｏに命令セットすることによ４Ｊ　Ａ　Ｎ　Ｄゲート１
１３６．１１４ｏ、１１４４．１１５６をすべて動作状
態にさせたり、不動作状態にさせたりする。このように
ＭＯＤレジスタ１１６０に命令をセットすることにより
、ＩＮＪＣやＩＧＮＣ，ｌ５ＣＣの出力の停止や起動を
制御できる。

ＤＩＯ１２８にはフューエルポンプ３２を制御するため
の信号ＤＩＯＩが出力される。

従って、このようなＥＥＣを適用すれば、空燃比の制御
など内燃機関に関するほとんどすべての制御を適切に行
うことができ、自動車用として厳しい排ガス規制も充分
にクリア可能である。

そして、第１図及び第２図で示したＥＥＣでは、インジ
ェクタ１２による燃料の噴射が、エンジンの回転に同期
して周期的に断続して行なわれ、燃料噴射量の制御は、
１回の噴射動作におけるインジェクタ１２の開弁時間、
つまり噴射時間Ｔｉの制御によって行なわれている。　
− そこで、本発明の一実施例では、この噴射時間Ｔｒは基
本的に、次に示すように定めている。

１°＋　＝　ａ　・Ｔｐ・（Ｋａ＋　Ｋｔ−Ｋｓ）（ｌ
＋Σにυ＋Ｔｓ　　・・（ｔ）ここで、Ｋｃｏｎｓｔ　
：インジエクタ係数ＴＰ二基本噴射時間 α：空燃比補正係数 Ｔｓ：インジェクタの無効噴射時間 に禽：定常学習係数 に、：過渡学習係数 に、：各種補正係数 Ｋｓ：シフト係数 Ｑａ：流入空気流量 Ｎ：エンジン回転数 すなわち、エンジンの吸入空気流ｆｆ１Ｑ、と回転数Ｎ
から（２）式により成木燃料噴射時間Ｔｐを定め、大ま
かに理論空燃比（Ａ／Ｆ＝１４．７）が得られるように
し、Ａ／Ｆセンサ１４２の信号λにより空燃比補正係数
αを変えてフィードバックによる空燃比の補正を行ない
、さらに正確な理論空燃比を得られるようにした上で、
さらに定常学習係数Ｋｍによって、空燃比制御に関係す
る各種アクチュエータやセンサの特性のばらつきや経年
変化の補正を行なわせるようにし、これに、過渡学習係
数Ｋｔにより加速及び減速の補正も行なわせ、これに、
急減速時にシフト係数を減算して、燃料噴射時間ＴＩを
決定するものである。

ここで、学習係数Ｋｎについて説明する。Ａ／Ｆセンサ
１４２は排ガス中の酸素の有無に応じて二値信号（高、
低レベル電圧）を出力する。この二値信号に基づいて、
空燃比補正係数αをステップ的に増減し、その後、漸増
又は漸減して空燃比制御を行うことは周知である。Ａ／
Ｆセンサの出力信号λによって、空燃比のリッチ又はリ
ーンを検出して動く空燃比補正係数αの状態を第３図に
示す。

ここで、Ａ／Ｆセンサの信号が反転したときの空燃比補
正係数αで、リーンからリッチの極値をαａａＸ　ｐ　
リッチからリーンの極値をα１．。とじ、その平均値α
ａｖｅは次式で計算する。

この平均値の考えは周知であるが、この実施例では、平
均値αａｖｅの上限値（Ｔ、Ｕ、Ｌ）と下限値（Ｔ、Ｌ
、Ｌ）の範囲外にあるときは、平均値α＆Ｖｅと１．０
　の偏差Ｋｍを定常学習補正量とするものである。この
定常学習補正量に、の演算は、Ａ／Ｆセンサによるフィ
ードバック補正を行なついる全領域で実施する。

第４図に、定常学習補正量Ｋｍ　を書き込むテーブルを
示す。このテーブルは基本燃料噴射時間Ｔ、とエンジン
回転数Ｎとで決まる分割点にＫｔを書き込むようにして
いる。この学習タイミングは、分割点が変らないときで
、極値の回数がｎ回になったときである。この第４図に
示すテーブルを定常学習マツプと定義する。この定常学
習マツプは分割点（ここでは６４点）全てが学習により
埋められることは、実用上まずありえない。このため、
未学習の分割点は学習している分割点を参考にして、作
成する。尚、この他過渡学習補正量Ｋｔにも同様に定義
されている。

そこで、次に、この作成法について説明する。

第５図に、定常学習マツプ作成のために用いる、定常学
習マツプの分割点と同じ点数を持つ、バッファマツプと
比較マツプ゛の一例を示す。

第６図に、定常学習マツプ作成のルーチンをブ　　　′
ロワ９図で示す。（１）では、定常学習マツプと比較マ
ツプでは全てクリアされており、バッファマツプに定常
学習補正量を書き込んで行く。但し、この時点では、バ
ッファマツプに二重書き込みはしない。°（２）で、バ
ッファマツプの書き込み個数が０個になったら、バッフ
ァマツプの内容を比較マツプに転送し、（３）で、バッ
ファマツプに書き込んである０個の内容を参考にして、
バッファマツプ全てを作成し、その内容を定常学習マツ
プに転送する。（４）では、比較マツプの内容をバッフ
ァマツプに再転送する。この時点から、燃料噴射時間の
計算にＫｍの値を使用する。この時点までは、（１）式
のに１は１．０である。−（５）で定常学習補正量を定
常学習マツプとバッファマツプの両方に書き込むと共に
、空燃比補正係数αを１．０　　にし、バッファマツプ
と比較マツプの内容を比較する。この比較した内容の違
いが、ある個数になると、（６）において、（２）から
（４）までのルーチンをくり返し行うことになる。

この実施例によれば、定常学習補正に、は１．０からの
偏差を記憶するので、−回の補正量で、空燃比補正係数
αを１．０　付近で制御することができ、排ガスの有害
成分を低減できる。

又、第４図に示す定常学習マツプで、基本燃料噴射時間
ＴＰＴ以上及びエンジン回転数Ｎ７以上では、最右端列
及び最下端折のマツプ値を使用することになるので、パ
ワー領域でも、常に最適なパワーとなるような補正を行
うことができる。

次に、定常学習係数Ｋｍの学習ルーチンの一実施例を第
７図、第８図のフローチャー１・によって説明する。

このフローチャートにしたがった処理はエンジン始動後
、所定の周期で繰り返され、まず、ステップ３００で０
２フイードバツク制御に入っているか否かを判定し、結
果がＹｅｓの場合はステップ３０２に進む。結果がＮｏ
の場合はステップ３３２に向う。ステップ３０２では、
０２センサの信号がλ＝１（理論空燃比Ａ／Ｆ＝１４．
７）をよぎったか否かを判定する。結果がＮｏの場合は
ステップ３３２に向い周知の積分処理（図示せず）を行
うことになる。結果がＹｅｓなら、ステップ３０４に進
み、（３）式に示す平均値αａｖｅを計算する。ステッ
プ３０６では、平均値αａｖｅが第３図に示す上・下限
値の中に入っているか否かを判定し、結果がＹｅｓなら
、正常なフィードバック制御が行なわれているので、ス
テップ３２６でカラ。

ンタをクリアし、ステップ３３２へ向う。一方、平均値
αａｖｅが上・下限値外にあるなら、ステップ３０８で
、平均値αａｖｅと１との差を定常学習補正量ｋｍとす
る。次に、ステップ３１０では、第４図に示す、基本燃
料噴射時間Ｔｐ　とエンジン回転数Ｎから決まる現在の
分割点を計算し、ステップ３１２で、このルーチンの１
回前の分割点と比較して、分割点が変化しているか否か
を判定する。分割点が変化しているなら（Ｙｅｓ）、定
常学習補正量Ｋａを書き込む分割点が定まっていないの
で、ステップ３２６に向う。分割点が変化してないなら
、ステップ３１４でカウンタをアップし、ステップ３１
６でカウンタはｎになったか否かを判定する。カウンタ
値がｎでないなら（Ｎ　ｏ　）。

ステップ３３２に向う。カウンタ値がｎになったら（Ｙ
ｅｓ）、ステップ３１８でカウンタをクリアし、ステッ
プ３２０に進む。ステップ３２０では、第６図で説明し
た（２）から（４）の動作である定常学習マツプの最初
の作成が行われたか否かを判定する。マツプ作成がまだ
なら、ステップ３２２以降に進み、第６図で説明した（
１）の動作を行なう。ステップ３２２では、分割点には
、既に書き込んであるか否かを判定する。既に書き込ん
であるなら（Ｙｅｓ）、何もしないでステップ３３２に
向う。結果がＮｏなら、ステップ３２４で、ステップ３
０８で計算した定常学習補正量Ｋｍ　を分割点に書き込
む。ステップ３２０で、最初の定常学習マツプの作成を
したなら（Ｙｅｓ）、ステップ３２８以降に進み、第６
図で説明した（５）（６）の動作を行う。ステップ３２
８で定常学習マツプ及びバッファマツプの分割点に定常
学習補正量Ｋ。

を加算する。そして、ステップ３３０で空燃比補正係数
を１．０にす、る。

従って、これらのステップ３００ないし３３２にしたが
って処理が繰り返されることにより第６図で説明した（
１）　（５）　（６）の動作が得られたことになる。

次に、第８図のフローチャートで、第６図に説明した（
２）　（３）　（４）の動作を説明する。

ステップ３５０で、最初の定常学習マツプを作成したか
否かを判定する。作成がまだなら（Ｎｏ）。

ステップ３５４に進み、バッファマツプの書き込む個数
のチエツクを行う。個数がｍ個になったら。

ステップ３５６に進むが１ｍ個に達していないなら、ス
テップ３７０に向う。ステップ３５０で最初の定常学習
マツプを作成したなら（Ｙｅｓ）、ステップ３５２で、
バッファマツプと比較マツプのデータの違いをチエツク
する。バッファマツプと比較マツプでその内容にＱ個の
違いがあるなら。

ステップ３５６に進み、定常学習マツプの作成を行う。

その内容にＱ個の違いがないなら、ステップ３７０に向
う。

ステップ３５６で、マツプ作成中のフラグをセットし、
学習結果の書き込みを禁止する。ステップ３５８で、バ
ッファマツプの内容を比較マツプに転送し、ステップ３
６０で、バッファマツプを使用して、定常学習マツプの
作成を行う。ステップ３６２で１作成したバッファマツ
プの内容を定常学習マツプに転送し、ステップ３６４で
、比較マツプの内容をバッファマツプに転送する。ステ
ップ３６６で定常学習マツプを作成したというフラグを
セットする。このフラグは、ステップ３５０及び第７図
のステップ３２０での判定に使用する。

ステップ３６８では、ステップ３５６でセットした、マ
ツプ作成中フラグをリセットする。

以上説明したものはｏ２センサを用いた０２フイードバ
ツク制御および空燃比補正係数の定常学習による定常学
習係数の作成手順の例であり、この学習係数は後で説明
する制御定数を決定する時に用いられる。

次に本実施例の発明の中心部分である２つの異なる運転
状態の空燃比補正係数より求める特性指標と、該特性指
標を参照して制御定数（インジェクタ係数、無効噴射時
間、空気流量特性）を補正する装置の動作について説明
する。

まず、制御定数が、エンジン、センサ及びアクチュエー
タの物理特性と一致していない状態をアンマツチングな
状態と呼ぶことにする。該アンマツチングなインジェク
タ係数Ｋｃｏｎｓｔ　、無効噴射時間Ｔｓ、空気流量特
性Ｑ、を用いて燃料噴射時間は、（１）式の学習係数か
に露＝ｉ、Ｏ，Ｋｔ＝０゜ＫＳ＝Ｏの定常の未学習状態
であるとすると次式％式％（４） そして、この状態をそれぞれマツチングされた値Ｋｃｏ
ｎｓｔｌ　、Ｑａ＊、Ｔｓ＊、Ｃ０ＥＦ申を使って記述
すると、次式となる。

Ｔ　＋　＝　Ｋｃｏｎｓｔ本・Ｑ　ａ　”　／　Ｎ　−
ＣＯＥＦ　＊　＋　Ｔ　ｓ本−（５）（４）及び（５）
式より、次式が成り立つ。

Ｋｃｏｎｓｔ−Ｑａ／Ｎ−Ｃ０ＥＦ　・ｒｘ　＋Ｔｓ＝
Ｋｃｏｎｓｔ傘・Ｑａ拳／Ｎ−Ｃ０ＥＦ傘＋Ｔｓ”・・
・（６） ここで、Ｔｐ＊＝Ｋｃｏｎｓｔ＊　・Ｑａ”／Ｎを使っ
て、まとめると次式となる。

α（Ｎ、Ｔｐ＊）＝Ｅ１．Ｅ２．Ｅ３．Ｅ４　　　　　
・・・（７）Ｅ１＝（Ｔｓ本−ＴＳ）／　（エヱ申−Ｃ
ＯＥＦ市（Ｎ　ｅ　Ｔ　ｐす）　　＋１−（８）Ｅ　２
　＝　Ｋｃｏｎｓｔ　ＩＩ　／　Ｋｃｏｎｓｔ　　　　
　　　　　　　　　　−（９）Ｅ３＝Ｑａ申／Ｑ！ｌ！
・・・（１０）Ｅ　４　＝Ｃ０ＥＦ率　　（Ｎ＋　　Ｔ
ｐ串）　　／Ｃ０ＥＦ　　（Ｎ、　　Ｔｐ）　　　　　
　　　　・・・（１１）（７）〜（１１）によれば。

Ｔｓ；Ｅｌ（主に７戸の関数、第１３図参照）Ｋｃｏｎ
ｓｔ　；　Ｅ　２　（定数） Ｑａ；Ｅ３（Ｑａの関数） ＣＯＥＦ；　Ｅ４　（Ｎ、　Ｔｐ＊の関数）等々それぞ
れ積としてαに反映されることが分かる。

次に、α（Ｎ＋　Ｔｐ”）を第９図のように等Ｑａ線が
対角線状に並ぶように、Ｎ、Ｔｐ＊を分割した場合を考
える。ここでは簡単のため、４ｘ４のマツプを考え、α
の学習値は格子の交点とする。

次に、（７）式に従ってアンマツチングが生じたときの
要因別の誤差Ｅを以下に示す。

表１ この時のαマツプの値は以下の通りである。

表　　２ ＮＩ　　Ｎ２　　Ｎ３　　Ｎ３　＝＝Ｍここで（１１）
式のＣ０ＦＥはマツチングがほぼとれているものとし、
Ｅ４＝１として仮定する。ここで縦軸Ｔｐに対してはＥ
ｌの値がａｌ、ａ２゜・・・と変化し、対角線上ではＱ
ａのアンマツチングのＥ３の値ｃｌ、ｃ２．・・・がか
かり、すべてのマツプの値に対してインジェクタ係数の
アンマツチング項Ｅ２のｂｌがかかつている。

このときのαマツプの係数をマトリックスとみなし、そ
の同要素を表２に示すようにＭｉｊとする。

マトリックスの各要素は表２に示したような形で各アン
マツチング要因を反映している。例えば、第１０図に示
すように、ａ４で規格化したａ１〜ａ３はマトリックス
の要素の割算としてそれぞれ求められている。そこで、
このＴＰに対する特性を捕らえることにより、例えば第
１１図に示すような傾向（基本噴射時間’ｒｐが小さな
領域で、Ｔｓアンコツチイング量に比例して大きく変化
する）からＴｓを補正しマツチングすることができる。

次に、第１２図は第１０図と同様にしてＱａを補正して
いるものである。このときはＣ４で規格化している。

以上の特性を考慮してうえでアンマツチングな状態のマ
ツチングの係数を下記のようにする。

Ｋｌｃｄ　；Ｋｃｏｎｓｔ補正（スカラー；１変数）Ｋ
ｌｃｄ２（Ｎ、丁ｐ）　；Ｋｔｒ＋ａ補正（Ｎ　ｙ　Ｔ
ｐマツプ；Ｎ分割数−Ｔｐ分割数）Ｋｌｃｄ３；Ｔｓ補
正（スカラー；１変数）Ｋｌｃｄ４（Ｑａ）；Ｑ　ａ補
正（ベクトル；Ｑａ分割数）これらの係数は、（４）及
び（５）を考慮すると、それぞれ以下のようにすればよ
い。

Ｋ１ｃｄｌ＝Ｋｃｏｎｓｔ＊／にｃｏｎｓｔ　　　　　
　　　　　　　−（１２）Ｋｌｃｄ２（Ｎ、Ｔｐ）＝Ｃ
ＯＥＦ傘（Ｎ、ＴＰネ）／Ｃ０ＥＦ傘（Ｎ、Ｔｐ）　　
−（１３）Ｋｌｃｄ３　＝　Ｔｓ＊　−Ｔｓ　　　　　
　　　　　　　　　　　　−（１４）に１ｃｄ４（Ｑａ
）＝　Ｑ　ａ　傘／　Ｑ　ａ　　　　　　　　　　　　
　　　　・＝　（Ｉｓ）また、燃料噴射は、次式の燃料
噴射を行う。

・・・（１６） Ｔｐ’　＝Ｋｃｏｎｓｔ４１ｃｄｌ−廁州り−Ｑａ／Ｎ
険邸′　　　ぼ ＝に１ｃｄｌ　・Ｋｌｃｄ４　（Ｑａ）・Ｋｃｏｎｓｔ
−Ｑａ／Ｎ＝Ｋｌｃｄ１４１ｃｄ４（Ｑａ）’ＴＰ　　
　　　　　　　　　　　・Ｃ７）（１６）、　（１７）
式によれば、０２フイードバツクによりαに現われた係
数の変化からその発生要因゛別にそれぞれＫ　ｃｏｎｓ
ｔ　、　Ｔ　ｓ及びＱａ毎に修正すべき係数をふりわけ
る。特に（１７）式に示すように基本噴射時間はインジ
ェクタ係数（Ｋｃｏｎｓｔ）の補正ＫｌｃｄｌとＱａの
補正Ｋｌｃｄ４（Ｑａ）の積により補正される。更に、
次式に示すように燃料噴射時間Ｔｉは　−ｒ　ｐ＋に対
しＣ０ＥＦ’及びαの積を乗じて算出し、バッテリ補正
電圧Ｔｓ’　が加算され算出される。

以上の結果より、従来−括してαで補正していた燃料噴
射時間を発生要因別に分離し、特に基本噴射時間Ｔｐを
（１７）式に示すように補正することができる。つまり
、発生要因毎の分離学習が実現できる。

以下、上述の解析をもとにマツチングの手順を検討する
。

まず、Ｋｃｏｎｓｔ、　Ｔｓ及びＱａを設定し、０２フ
イードバツクを行い各種運転状態を実現し、α（Ｎ。

Ｔｐ）マツプの定常学習するようする。この際、（１）
式における各種補正項は、定常時のフィードバック制御
の空燃比補正係数であるＫｔｒｍ以外はＯとなるような
運転条件、つまり以下の条件で定常学習を行う。

暖気運転後、運転を行い、定常運転（１ΔＮ＋＜ΔＮＳ
、ｌΔＴｐｌ＜ΔＴｐｓ）においてａ　（Ｎ。

Ｔｐ）の学習を行う。

次に、αからの要因毎の分離を行う。ここではまず、空
気流量の補正を行う。表２のマトリックスの要素の特徴
から、第１２図に示すようにＱａ４のときのＥ４の値で
あるｃ４で規格化した値は表に示すようにマトリックス
の要素の除算により算出されることが分かる。表より、
°要素によっては算出方法が数通りあることが分かる。

αマツプがすべて学習されている場合には、値のばらつ
き具合より判定して平均処理が有効な場合には平均処理
するとよい。またαマツプの学習個数が少ない場合には
必要最小限の値を取得するようにして、Ｑａ補正をすれ
ばよい。

つまり、Ｋ　１　ｃ　ｄ　４（Ｑａ）については、まず
次式の補正をかけ相対誤差を１／ｃ４一定にする。

Ｋｌｃｄ４　＃　（Ｑａ）　＝　ｃ　ｉ　／　ｃ　４　
　　　　　−（１９）Ｑａｉ’（Ｑａ）＝Ｋｌｃｄ４＃
（Ｑａ）・Ｑａｉ　　・−・（ｚｏ）Ｋｌｃｄ４（Ｑａ
）＝ｃ４・Ｋｌｃｄ４＃（Ｑａ）　　・・１２１）以上
水したようなＱ＆子テーブル補正を行うと同時に、αマ
ツプの対角要素を次式に示すように校正を行う。これは
Ｑａ子テーブル（２０）式により校正することによりα
マツプへの影響因子がなくなったため、行う補正である
。

Ｍｉｊ＝Ｍｉｊ　・　（ｃ４／ｃｋ）　　　　−（２２
）但し、ｋ”ｊ−ｉ＋４　　　　　　　　　・・・（２
３）ｌｐ　ｊｌｌｙ　２ｔ　３ｔ　４ つまり、ｊ−ｉ＝一定の対角要素に対して一律補正をす
る。この結果、αマツプのＱ＆に関する項はｃｉ＝ｃ４
となる。

以上をまとめると、下記のようになる。

学習ずみのα（Ｎ、Ｔｐ）マツプより、まずＱ＆誤差特
性の平坦化を行い、Ｑａ補正テーブルを作成する。ここ
で、αマツプについても、Ｑａ補正に対応したマツプの
補正を行う。

Ｋｃｏｎｓｔ及びＴｓの補正については、次の２通りの
方法を提案する。１つはαマツプのマトリックスの係数
の除算によりＴｓを補正する方法、もう一つはＴｐｊ　
とＴｉをプロットしてＴｓを補正する方法である。

第１１図に示したように、無効噴射時間Ｔｓにアンマツ
チングがあり、Ｔｓ＊−Ｔｓが′０”でない場合にはＴ
ｐに対して双曲線の特性を示し、Ｔｐが大きなところで
１となる特性となる。そこで、例えば、ＴｐｌやＴＰ２
の低負荷領域のａｌ／ａ４゜ａ２／ａ４の値が１に近ず
けるようにＴｓの補正項に１ｃｄ３を増減させてＴｓの
ａ適値をみつける。

ここで、例えば、Ｔｓが小さい場合には第１図に示した
ように低負荷域でのａｌ／ａ４．ａ２／ａ４の値が１よ
り大きくなるので、Ｋｌｃｄ３を増す操作を行う。Ｔｓ
が大きい場合にも、同様の方法でに１ｃｄ３を小さくす
る。このとき、ａｌ／ａ４の値が安定して増減傾向を示
すならば、Ｔｓの収束速度を上げるため、増減の大きさ
を次式のように設定してもよい。

Ｋｌｃｄ　３　＝　Ｋｌｃｄ　３　＋　（ｃｏｎｓｔａ
ｎｔ）・ａｌ／　ａ４−　（２４）ａ　１　／　ａ　４
等の係数の算出は第１０図に示す通りである。

上記の手順でＴｓの最適値が所定の範囲内に入った時の
、αマツプの値はほぼ一定のαＳになったとすれば、各
要素の値をｌ（ｌ　１１の近傍になるように共通項をく
くりだすと、（５）から（１０）より、（７）式のＥｌ
−１，Ｅ３＝Ｑａ４申／Ｑａ４の条件を考慮すると１次
式が成の立つ。

Ｋｃｏｎｓｔネ／　Ｋｃｏｎｓｔ　１１ｃ　４　＝　ａ
　ｓ　　　　　−（２５）Ｋ　ｌｅｄ　１　”　Ｋｃｏ
ｎｓｔ傘／　Ｋｃｏｎｓｔ　　　　　　　−（２６）ま
た、（２１）式より、 Ｋｌｃｄ４（Ｑａ）　＝ｃｉ＝ｃ４（ｃｉ／ｃ４）　＝
ｃｌ　Ｋｌｃｄ４　＃　（Ｑａ）・・・（２７） （２６）及び（２７）式より、次式が成り立つ。

Ｋｌｃｄｌ・Ｋｌｃｄ４（Ｑａ）＝Ｋｃｏｎｓｔ本／　
Ｋｃｏｎｓｔ−ｃ　４　・Ｋｌｃｄ４　＃　（Ｑａ）・
・・（２８） ここで、（２９）式を使うと次式となる。

Ｋｌｃｄｌ−Ｋｌｃｄ４（Ｑａ）　＝　ａ　５−Ｋｌｃ
ｄ４　＃　（Ｑａ）−（２９）以上をまとめ、ると、以
下のようになる。

改訂されたαマツプより、Ｔｓチアンツチングに依存し
、ＴＰの関数となる特性値を算出し、Ｔｓ補正値を本特
性値を参照値として適正化する。

次に、前述の操作によりほぼ平坦化されたαマツプの共
通係数の値を使って、Ｑａの一律誤差とＫｃｏｎｓｔの
誤差率の積を求める。以上の操作によリ、Ｔｓ及びＫ　
ｃｏｎｓｔの校正ができる。

次にＴｐ’　−Ｔｉプロット法によるＫｃｏｎｓｔ及び
Ｔｓの補正を示す。Ｑａ子テーブル補正が実行されてい
ると、ＱａはＱａ’＝Ｑａ傘／ｃ４となっている。この
とき燃料噴射は次式となっている。

・・・（３０） ここで、（Ｔｐ’　＋　Ｔｘ）を取得し、プロットする
と、第１３図に示すように、プロットされた軌跡は直線
状になり、Ｔｐ’＝Ｏなる切片が、Ｔｓ傘となり、直線
の傾きが、（２９）式の下線に示すような値となる。こ
こでマツチングのとれた状態でのＣ０ＥＦ＊＝１と考え
られるので、直線の傾きをｋｓとすれば、次式が成立つ
。

Ｋｃｏｎｓｔ＊／Ｋｃｏｎｓｔ−Ｑａ４＊／Ｑａ４＝　
Ｋｌｃｄ卜ｃ４＝ｋｓ・・・（３１） 以上により、同様にして係数のマツチングが可能となる
。以上をまとめると、下記のようになる。

補正されたＱａ子テーブル使って算出されたＴｐ及びＴ
ｉを定常時の各運転状態で取得し、（Ｔｐ＋Ｔｉ）の形
成する直線の傾きからＱａの一律誤差とＫ　ｃｏｎｓｔ
の誤差の積を求める。また、’ｒｐ＝ｏの切片からＴｓ
の補正値を求める。

以上の操作を繰り返すことにより、各制御定数の適正化
を実現することができる。各制御定数の適正化がなされ
ることにより、基本噴射時間の算出の適正化がなされる
ことにより点火時期の設定も適正となり、総合的な適正
なエンジン制御を実現することができる。

以下に１本実施例の具体的動作をフローチャートを使っ
て説明する。第１４図は制御定数補正装置の構成を示す
。まず空燃比フィードバック手段４００は、０２フイー
ドバツクにより空燃比補正係数αを生成する。定常学習
手段５００は、第７図、第８図に示した定常学習を実施
し、空燃比補正係数を定常時に学習する。次に定常学習
された空燃比補正係数を使って特性指標算出手段６００
により、制御定数各々に関する特性指標を算出する。該
特性指標を参照して、制御定数補正手段７００により、
制御定数の補正を実施し、制御定数の適正化を行う。

ここで制御定数に関する特性指標とは、第１０図及び第
１１図に示したａ　ｉ／ａ４．ｃ　ｉ／ｃ４等の値を示
しており、学習された空燃比補正係数の要素間の除算に
より得られるものである。空燃比補正係数は“１″の近
傍であるので除算は、減算で代用することもできる。

次に具体的処理手順をフロー図を用いて説明する。第１
５図は概略フローであり、定常学習５００の処理の後に
特性補正ルーチン２０００を行う。

第１６図は特性補正ルーチンの概略フローである。

学習個数が所定の値ＮＡより大きな場合、処理２０２０
に進み、条件が成立しない場合には特性補正は行わない
。処理２０２０から２０５０では、詳細ロジック２０６
０と簡易ロジック２０７０の振り分けを行っている。Ｑ
ａ特性の獲得数が所定の値ＮＱＡより大きく、Ｔｓ特性
の獲得率がＮＴＳより大きい場合には、詳細ロジック２
０６０を実行し、それ以外の場合には簡易ロジック２０
７０を実行する。第１８図は、ｆＶｆｆ易ロジックのフ
ロー図である。まずマツチング状況フラグ演算２１１０
を実行する。ここでは、定常学習で得られた学習マツプ
の値が前回の値に対して、全体として変化量が小さい場
合に、マツチング（補正処理）完了とする。また該変化
量が所定の値を越えるときはマツチングエラー（補正処
理エラー）とし、それぞれフラグをセットする。判断２
１２０．２１３０ではフラグに応じた判断を行う。マツ
チング完了であれば終了とする。尚完了フラグはここに
は記載されていない別タスクで長周期で起動され、定期
的にマツチング処理を行う。またエラー発生時は、マツ
チングエラー処理２１５０を実行する。

ここでは、基本的に補正処理を解除し、定常学習による
空燃比補正係数の制御のみとする。マツチング完了でも
なく、エラーでもない場合には、補正処理２１３５以下
の処理を行う。まずｉの切換２１３５では、学習マツプ
他補正係数を２系統有。

するが、その一方を現行マツプと使用しているが、他の
マツプを演算用マツプとして使用するため、ｉの切換２
１３５で、現行マツプから演算用マツプに切換を行った
。次にマツプ条件検索２１４０を実行する。ここではＫ
ｃｏｎｓｔの補正を行うため、Ｔｐの大きな領域のマツ
プの値を検索する。Ｔｐの大きな領域は、Ｑａ特性がば
らつきがないとするとｌ゛ｓの影響が少なく　、　Ｋｃ
ｏｎｓｔのみの影響がでるためである。次にαの中位平
均算出２１６０を行う。ここでは、処理２１４０で抽出
されたαの値のうち、最大値及び最小値を除く残りのα
の平均値を出す処理を行う。ここで抽出されたαが２ケ
の場合はその平均−値、１ケの場合のその値をＡＣＰＰ
ＲＯＣとして算出する。次の処理では、Ｋ　ｃｏｎｓｔ
の補正値であるＫＬＣＤＩにＡＬＰＲＯＣを代入する。

続いて、マツプ条件検索２１８０において、Ｔｐが小さ
い領域でのα検索を行い、処理２１４０゜２１６０と同
様にして、処理２１９０で、ＡＬＰＲＯＣを算出するａ
　Ｔ　ｓ補正値ＫＬＣＤ３は、処理２２００に示したよ
うにゲインにＫＫＣＤ３を乗じて算出する。

次にマツプ補正Ｉ　２２１０において、Ｋｃｏｎｓｔ及
びＴ　ｓに関する学習マツプの補正を行う。マツプ補正
を完了するとマツプ系統の切り換を行い、新規係数で制
御を実施する。以上が簡易ロジックによる特性補正であ
る。

次に第１８図に詳細ロジックのフローチャートを示す。

ここでは、　Ｑａ、　Ｋｃｏｎｓｔ　、　Ｔｓすべてが
アンマツチングとして補正処理を行う。

まず初期の処理２４１０，２４２０，２４３０゜２４３
５．２４５０までは簡易ロジックと同様のマツチング完
了とエラー判定処理である。Ｑａ特性テーブル算出２４
４０では、特性指標を算出しているが、すべての特性指
標が入手できない場合には補間計算を実施してすべての
特性を計算する。

この補間計算により、学習がすべてできていない場合で
も補正処理を実施できる。続いてＴｓ特性テーブル算出
２４６０では、Ｔｓ特性指標を算出する。ここで、Ｔｓ
特性指標は第１１図に示すような単調な特性であるので
、得られた特性が、第１′１図の特性からずれていた場
合にはエラーフラグＦＴＳＣＭＰＥＲをＯＮさせる。次
に判断２４７０において、エラーの場合には、処理を終
了する。エラーが発生していない場合には、Ｔｓの補正
値であるＫＬＣＤ３を算出する。次にマツプ補正２２５
００では、Ｋｃｏｎｓｔ　、　Ｔ　ｓ　、　Ｑ　ａによ
る学習マツプの補正を行う。マツプ補正２５００が完了
した時点で、マツプ系統を切換えて、新しい係数での制
御を実施する。以上が、詳細ロジックによる補正である
。

本発明の一実施例によれば、学習個数が少ない場合でも
、簡易ロジックＫｃｏｎｓｔ及びＴｓを補正を行えるの
で初期のアンマツチング状態がある場合にも有効である
。また、Ｑａ特性やＴｓ特性もすべての値が知られなく
とも補間計算により、推定するため、実用的な補正が行
なえるので、モード運転等を実施するだけで、適正な制
御定数を得ることができるため、エンジンの初期調整が
簡便に済ませることができるという効果がある。

次に、本発明の他の実施例を第１９図により説明する。

先に述べた実施例では、回転数Ｎと基本噴射時間’ｒｐ
の２次元の定常学習マツプを用いて、そのマツプの要素
間演算により特性指標を求め、制御定数を補正していた
。本他の実施例では、該２次元の定常マツプは持たず、
Ｑａ補正テーブルＫ　Ｌ　ＣＤ　４　（Ｑ　ａ　）イン
ジェクタ補正係数ＫＬＣＤ　１　。

無効噴射時間補正係数ＫＬＣＤ３及びワーキングＲＡＭ
のみで補正を行うものである。

０２フイードバツクプログラムの中で、基本噴射時間”
ｒｐがある所定の大きな領域’ｒｐｈで定常の場合、α
ＴＰｈは記憶するようにしておく。また同様にして所定
の小さなＴＰＱ　に対しても同様にαＴ□を記憶するよ
うにしておく。補正処理（２６００以下）では、まず、
αＴｐｔセット済みの判定２６１０を行い、セットされ
ていなければ、終了し、セットされている場合には、Ｋ
ｃｏｎｓｔの補正値、Ｋｌｃｄｌを算出する。次に、α
Ｔ□セット済みの判定２６２０を行い、セットされてい
る場合には、Ｔｓの補正値Ｋ　ｌｅｄ　３　　を算出、
２６３０を行い、以上が成立した元でＱａ特性学習を行
う。

これはＯｚフィードバックの中で実施され、所定の個数
が学習されたときには、未学習域について推定（補間）
計算を実施してもよい。

以上によれば、２次元マツプの学習を行わなくとも発生
要因別の特性補正が実施できる。

本実施例によれば、制御定数毎の補正テーブルのみを持
って学習するため、メモリ容量を大幅に削減することが
でき、学習処理番合理的に簡便に実現でき、ＣＰＵの負
担を軽減できる効果がある。

〔発明の効果〕

本発明によれば、コントロールユニットの制御□　定数
マツチング調整を大幅に短縮することができ、開発期間
を短縮することができ、実車走行時も制御定数が適正化
されるためメンテナンスフリー化が容易となる。また補
正係数をモニタリングすることにより、定期点検時等で
は、センサ、アクチュエータの経年特性変化を正確に把
握することができる効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明の一実施例の構成図、第２図は、ブロ
ック図、第３図は、空燃比補正係数の説明図、第４図は
、学習マツプの構成図、第５図は、マツプの構成図、第
６図は、マツプ変更手順を示す図、第７図は、学習のフ
ローチャート図、第８図は、マツプ作成変更のフローチ
ャート図、第９図は、マツプの構成図、第１０図は、Ｔ
ｓの特性指標を示す図、第１１図は、Ｔｓの特性を示す
図、第１２図は、Ｑａの特性指標を示す図、第１３図は
、Ｔｐ−Ｔｉプロットを示す図、第１４図は、補正特性
を示す図、第１５図は、特性補正ルーチンの概略フロー
図、第１６図は、補正ロジックのフローチャート図、第
１７図は、簡易ロジックのフローチャート図、第１８図
は、詳細ロジックのフローチャート図、第１９図は、他
の実施例のフローチャート図である。 １２・・・インジェクタ、２４・・・ｏ２・・・センサ
、１０２−ｃ　ｐ　ｕ、１０４・ＲＯＭ、１０６・ＲＡ
Ｍ。 ４００・・・空燃比フィードバック手段、５００・・・
定常学習手段、６００・・・特性指標算出手段、７００
＃　１　区 ＃２回 第３図 第４国 ４＋、ＩＸ！１！！）ｏ賓Ｍ吟ｒｔ）　ｔｖｔｓノＰ 第５　の 第６　団 第７国 ＄３１￥］ ｇｑ　図 エンジンｆ＄奄１ 第１０．口（ｋ）） ＄１１　　図 ｍａｌ　　０１　ｕｌ　　＃Ｊ４ｕ５　　＾μ　−１Ｏ
Ｔｐ 茶／４　ＩＩＩ ＄　１５　ｍ 茶１６　図 第１δｍ ＃１９０

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、エンジンの排気ガス成分により空燃比を検出する空
   燃比センサと、 前記空燃比センサの検出信号に基づいた帰還制御により
   得られた運転状態に応じた空燃比補正係数より特性指標
   を求める特性指標決定手段と、 少なくとも１つ以上の特性指標の値に基づいてエンジン
   の制御定数特性を修正する制御定数修正手段 とよりなる電子式エンジン制御装置。 ２、特許請求の範囲第１項に記載の電子式エンジン制御
   装置において、運転状態の異なる２つの空燃比補正係数
   の値の除算により特性指標を算出することを特徴とする
   電子式エンジン制御装置。 ３、特許請求の範囲第１項に記載の電子式エンジン制御
   装置において、運転状態の異なる２つの空燃比補正係数
   の値の減算により特性指標を算出することを特徴とする
   空燃比制御装置。 ４、特許請求の範囲第１項記載の電子式エンジン制御装
   置において、基本噴射時間が等しく、空気流量が異なる
   ２つの運転状態に対する空燃比補正係数より、空気流量
   の特性指標を演算することを特徴とする電子式エンジン
   制御装置。 ５、特許請求の範囲第１項記載の電子式エンジン制御装
   置において、空気流量が等しく、基本噴射時間が異なる
   ２つの運転状態に対する空燃比補正係数より、無効噴射
   時間に関する特性指標を演算することを特徴とする電子
   式エンジン制御装置。 ６、特許請求の範囲第１項記載の電子式エンジン制御装
   置において、空燃比のフィードバック制御により取得さ
   れた空燃比補正係数を定常学習し、該定常学習係数の異
   なる２つの要素より特性指標を演算することを特徴とす
   る電子式エンジン制御装置。