JPH02169837A

JPH02169837A - 空燃比制御装置

Info

Publication number: JPH02169837A
Application number: JP32333788A
Authority: JP
Inventors: Koji Kitano; 耕司北野; Junichi Ishii; 潤市石井; Nobuo Kurihara; 伸夫栗原
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1988-12-23
Filing date: 1988-12-23
Publication date: 1990-06-29

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、ガソリンエンジンなどの内燃機関における電
子式燃料制御装置に係り、特に制御定数の初期校正や経
年変化を校正するのに好適な空燃比学習制御装置に関す
る。

〔従来の技術〕

従来、ガソリンエンジンの学習制御については、特開昭
６０−１１１０３４において述べられている。

〔発明が解決しようとする課題〕

上記従来技術は、閉ループ制御において生じた空燃比補
正係数をエンジン回転数と負荷に対する定常学習マツプ
を書き込み、エンジンの機差や経年変化による制御定数
の変化を補償していたが、制御定数の補正は行わず、空
燃比補正係数で補正しているため、負荷相等値である基
本噴射時間の値に誤差を生じ１点火時期制御も誤差を含
む基本噴射時間を元にマツプの検索を行うため、適正な
点火時期制御ができないという問題があった。

本発明の目的は、制御定数であるインジェクタ係数、無
効噴射時間、空気流量特性を各々独立にＷ８整し、基本
噴射時間等の制御変数を適正化し、かつオンライン動作
のフェイルセイフ化を図るものである。

〔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、不適正を
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。

また、演算の基本となる空燃比補正係数の検定と、補正
結果の評価を行い、その結・果が許容範囲に入っている
ときのみ補正処理をするというフェイルセイフ機能を持
つことによりオンライン動作の安全化が図られる。

〔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
を示す指標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。

適正化にあたって回りの値からみて不適正な値が空燃比
学習補正値となろうとしたとき、補正値の評価を行い、
空燃比学習値に反映されるまえにその補正値をカットす
る。

〔実施例〕

以下１本発明を図に示す実施例により説明する。

自動車ガソ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
ンジン制御表ｒｆ１（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
たシステムの一例が特開昭５５−１３４７２１号公報に
より提案されており、この従来例を第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慨括的に示した一部断
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。シリンダ８からの排気管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の出口近傍には校り弁１４が設けられ
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
なる熱線式空気流量計、即ち流量センサ２４が配誼され
、空気流速に応じて変化する電気信号ＡＦが取り出され
る。この発熱体くホットワイヤ）からなる流量センサ２
４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護される。このバイパス空気通路２
２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Ｓ４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１
゛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、０２センサ１４２が設けられ
、排気ガス中の０２の有無を計ｄＩすして計測値λを出
力する。

また、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５Ｇ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６０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
６ｏ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９ｏ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２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（ＩＳＣ）　を行うことができ
、更にＥ　Ｇ　Ｒ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６０の
全体構成図で、セントラル・プロセッシング・ユニット
（以下、ＣＰＵと記す。）とリード・オンリ・メモリ（
以）、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。

上記ＣＰＵ１０２はＲＯＭ１０４内に記憶された各種の
プログラムにより、入出力回路１０８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ＲＡＭ１０６を
使用する。ＣＩ’Ｕ１０２．　ＲＯＭ１０４．　ＩＩ静
１０１３、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、ＡＤＣｌ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。

ＡＤＣＩ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１ＭＰＸ１６２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。ＡＤＣ１６４の出力であ
るデジタル値はレジスタ１６６（以下、ＲＥＧ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、例えば１８０’クランク角（４気筒の
場合）を示す信号（ＲＥＦと記す。）と微少角１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。

ＤＩ０１２８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１４３（以下、ＩＤＬ
Ｅ−８Ｗと記す。）とトップ・ギア・スイッチ１５０（
以下、ＴＯＰ−８Ｗと記す。）とスタータ・スイッチ（
以下、５ＴＡＲＴ−８Ｗ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ＩＮＪＣ１１
３４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、ｌ０ＮＧ之記す
。）は点火時期をセットするレジスタ（いか、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、ＣＰ
Ｕ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器６２へのＡＮＤゲート１
１４０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、ｒｓｃ
ｃと記す。）１１４２からＡＮＤゲート１１４４を介し
て加えられるパルスエＳＣによって制御される。ｌ５Ｃ
Ｃ１１４２はパルス幅をセットするレジスタＩ　ＳＣＤ
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制御井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ＥＧＲＣの出力パルスＥＧＲはＡＮＤ
ゲート１１５６を介してトランジスタ９０に加えられる
。

また、１ビツトの入出力信号は回路ＤＩ０１２８により
制御される。入力信号としてはＩＤＬＥ−３Ｗ信号、５
ＴＡＲＴ−８Ｗ信号、ＴＯＰ−８Ｗ信号がある。また、
出力信号としては燃料ポンプを駆動するためのパルス出
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ＤＯＬＩＴ１９４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
０に命令セットすることによりＡＮＤゲート１１３Ｇ、
１１４０，１１４４゜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、ＩＮＪ
ＣやＩＧＮＣ，ｌ５ＣＣの出力の停止や起動を制御でき
る。

ＤＩ０１２８にはフューエルポンプ３２を制御するため
の信号ＤＩＯＬ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。

第１図及び第２図で示したＥＥＣでは、インジェクタ１
２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Ｔ１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Ｔ１は基
本的に、次に示すように定めている。

Ｔ＋＝　ａ　・’Ｉ”ｐ　・（Ｋａ＋Ｋｔ　　Ｋｓ）　
・（１＋Σに＋）＋Ｔｓ−（１）ここで、Ｋｃｏｎｓｔ
　　：Ｔｐ　： α　　　：Ｔｓ　：に慮　：に１　：インジェクタ係数基本噴射時間空燃比補正係数インジェクタの無効噴射時間定常学習係数過渡学習係数に、；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量Ｑ＆と回転数Ｎから
（２）式により基本燃料噴射時間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、０２センサ１４２のイト号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Ｔ、を
決定するものである。

ここで、学習係数Ｋｌについて説明する。０２センサ１
４２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。０２セ
ンサ出力信号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、０２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α□０．リッチか
らリーンの極値をα□。とじ。

その平均値αａＶｅ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が上限値（Ｔ、Ｕ、Ｌ）と下限値（Ｔ、Ｌ
、Ｌ）の範囲外にあるときは、平均値αａｖｅと１．０
の偏差に、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Ｋｎの演算は、０２センサによるフィード
バック補正を行なっている全領域で実施する。

第４図に、定常学習補正ＲＫｔ　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Ｔｐ　とエンジ
ン回転数Ｎとで決まる分割点にＫｍ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１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１
作成する必要がある。

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ック図
で示す。（１）では、定常学習マツプと比較マツプは全
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
容を比較マツブに転送し、（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に！の
値を使用する。この時点までは、（１）式のＫａ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Ｋｔ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
及び最下端行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Ｋｇの学習ルーチンの一実施例を第
７図、第８図のフローチャートによって説明する。

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でカウンタをクリアし、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ｆｆ１Ｋｔ　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３１
２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）、定常学習補正量に、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３１６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（Ｎｏ）、ス
テップ３３２に向う。カウンタ値がｎになったら（Ｙｅ
ｓ）−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
作成が行な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１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）、　Ｍ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
３０８で計算した定常学習補正量Ｋｔ　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
３２８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Ｋｍ　を加算する。そして、ステップ３
３０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３０．０ないし３３２にした
がった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３
５４に進み、バッファマツプの書き込み個数のチエツク
を行う。個数がｍ個になったら、ステップ３５６に進む
が、ｍ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９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９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。

以上に説明した部分は、マイクロコンピュータによるエ
ンジン制御、０２センサの出力を用いたｏ２フィードバ
ックと空燃比補正係数の定常学習による定常学習係数の
作成方法の一例である。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Ｑａを用いて燃料噴射時間は、（１）式の学習係数が
Ｋ　ｔ　＝　ｌ　、　Ｏ、Ｋ　ｔ　＝　Ｏ、Ｋ　ｓ二〇
の定常の未学習状態であるとすると次式となる。

Ｔｔ＝Ｋｃｏｎｓｔ−Ｑａ／Ｎ−Ｃ０Ｅ　Ｆ　・ａ＋Ｔ
ｓ・（４）この状態をそ九ぞれマツチングされた値Ｋｃｏｎｓｔ　
＊　、　Ｑａ　’！’　＋　Ｔｓ中、Ｃ０ＥＦ＊　　を
使って記述すると、次式となる。

Ｔ　Ｉ＝　Ｋｃｏｎｓｌ、＊　　・　Ｑ　ａネ　／　Ｎ
　　−ＣＯＥ　　Ｆ　　＊　　＋Ｔｓ率・・・（５）（４）及び（５）式より、次式が成り立つ。

Ｋｃｏｎｓｉ　Ｑａ／Ｎ−Ｃ０ＥＦ　・ａ＋Ｔｓ＝Ｋｃ
ｏｎｓｔ＊　　・　Ｑａ”／Ｎ　　ｊ　　ＣＯＩ’：　
　Ｆ　　＊　　＋Ｔｓｌ・・（６）ここで、Ｔｐ　＊　
”＝Ｋｃｏｎｓｔ　＊　ｌＱａ　＊　／　Ｎを使って、
まとめると次式となる。

α（Ｎ、　Ｔ”ｐ　＊　）　＝　Ｅ　１・Ｅ２・Ｅ３・
Ｅ４・・・（７）Ｅ　１　＝（Ｔｓ　＊　−Ｔｓ）／　
（Ｔｐ　＊　・ＣＯＥ　Ｆ’ｓ　（Ｎ、ＴＰ　＊　））
＋　１・・・（８）Ｅ　２　＝　Ｋｃｏｎｓｔ　＊　／　Ｋｃｏｎｓｔ　　
　　　　　　　−（９）Ｅ　３　＝Ｑａｌ　／Ｑａ　　
　　　　　　　　　　−（１ｏ）Ｅ４＝ＣＯＥＦ＊（Ｎ
、Ｔｐ”）／Ｃ０ＥＦ（Ｎ、Ｔｐ）・（１１）（７）〜（１１）によれば、Ｔｓ　　　　；Ｅｌ（主にＴ２本の関数、第１３図参照
）Ｋｃｏｎｓｔ　　；　Ｅ　２　（定数）Ｑａ　　　　；
　Ｅ　３　（Ｑａの関数）ＣＯＥＦ　；　Ｅ４　（Ｎ、
Ｔ＋・率の関数）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、ＴＦＩ）を第９図のように等Ｑａ線が対
角線状に並ぶように、Ｎ、Ｔ、Ｉｌｌ　　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を第１０図に示す。このときのαマツプ
の値を第１１図に示す。ここで（１１）式のＣ０ＥＦ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ｍｔ　！＋ＩＩＴ　、に対してはＥｌ
の値がａｌ、ａ２．・・・と変化し、対角線上ではＱａ
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
の各要素を第１１図に示すようにＭｊｊとする。

マトリックスの各要素は第１１図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１２図
に示すように、Ｃ４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
１３図に示したような傾向（基本噴射時間Ｔ、が小さな
領域で、Ｔｓアンマツチ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１４図、第１２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た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　１　；　Ｋｃｏｎｓｔ補正（スカラー：１変
数）Ｋｌｃｄ　２　（Ｎ　、　Ｔ　ｒ）　；　Ｋｔｒｍ
補正（Ｎ、Ｔｐマツプ；Ｎ分割数・Ｔｐ分割数）ＫＬｃｄ３　’、　Ｔｓ補正（スカラー；１変数）に１
ｃｄ４　（Ｑａ）　；　Ｑａ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。

Ｋｌｃｄ　ｌ　　＝　Ｋｃｏｎｓｔ　＊　　／Ｋｃｏｎ
ｓｔ　　　　　　　　　　　　　　　・−（１２）Ｋｌ
ｃｄ　２　（Ｎ、Ｔｐ）−ＣＯＥ　Ｆ　＊　（Ｎ、Ｔｐ
　”　）／　Ｃｏ　Ｅ　Ｆ＊（Ｎ、Ｔｐ）・・・（１３
）Ｋｌｃｄ　３　＝　Ｔ　ｓ　＊　−Ｔ　ｓ　　　　　　
　　　　　−（１４）Ｋｌｃｄ　４　（Ｑ　ａ）　”　
Ｑ　ａ傘／　Ｑ　ａ　　　　　　　　−（１５）また、
燃料噴射は、次式の燃料噴射を行う。

・・・（１６）＝Ｋｌｃｄ　１　・ＫＬｃｄ４　（Ｑａ）　・Ｋｃｏｎ
ｓｔ−Ｑａ／　Ｎ＝に１ｃｄｌ　・ＫＬｃｄ４　（Ｑａ
）　・Ｔｐ　　　　　・・・（１７）（１６）　、　（
１７）式によれば、ｏ２フィードバックにより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にｃｏｎ
ｓｔ　、　Ｔ　ｓ及びＱ＆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Ｋｌｃｄ　１と
Ｑａの補正に１ｃｄ４（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Ｔｔは、Ｔ、′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。

・・・（１８）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封する
。

まず、にｃｏｎｓｔ　、　Ｔ　ｓ及びＱａを設定し、０
２フイードバツクを行い各種運転状態を実現し、α（Ｎ
、　’ｒｐ）マツプの定常学習するようにする。、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０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′Ｍ転（１ΔＮくΔＮｓ
、ｌΔ’ｒｐｌ＜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。第１１図のマトリックスの要素の
特徴から、第１４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
必要最小限の量を取得するようにして、Ｑ＆補正をすれ
ばよい。

つまり、Ｋｌｃｄ４（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　　
　　　　−４１９）Ｑａ＋’　（Ｑａ）＝Ｋｌｃｄ４　
＃　（Ｑａ）　・Ｑａｉ　　　・・・（２０）Ｋｌｃｄ
４　（Ｑａ）　＝　ｃ　４　・Ｋｌｃｄ４　＃　（Ｑａ
）　　　−（２１）以上示したような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。

Ｍｉｉ＝Ｍ＋ａ　”　　（Ｑ　４　／　Ｑ　ｋ）　　　
　　　　”（２２）但し、ｋ＝ｊ−ｉ＋４　　　　　　
　　　　・・・（２３）１＋　Ｊ：１＋　２＋　３＋　
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Ｑａ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Ｑａ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１つはＴ　ｐ
　’　とＴ１をプロットしてＴｓを補正する方法である
。

第１３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′Ｏ″″でない場合に
はＴｐ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Ｔ
ｐ２の低負荷領域のａｌ／ａ４．ａ２／ａ４の値を１に
近づけるようにＴｓの補正項に１ｃｄ３　　を増減させ
てＴｓの最ｊ１＆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Ｑ
　１　／　ａ　４　。

ａ２／ａ４が１より大きくなるので、Ｋｌｃｄ３を噌す
操作を行う。Ｔｓが大きい場合にも、同様の方法でＫｌ
ｃｄ　３を小さくする。このとき、ａ　１　／　ａ　４
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。

Ｋｌｃｄ３　＝Ｋｌｃｄ３　＋（ｃｏｎｓｔａｎｔ）・
ａ　ｌ　／　ａ　４−（２４）ａ　ｌ　／　ａ　４等の
係数の算出は第１２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１′″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／　Ｑ　ａ　４の条件を考慮すると、次
式が成り立つ。

Ｋｃｏｎｓｔ＊　　／Ｋｃｏｎｓｔ　　１　ｃ　　４　
　＝　　ａｓ　　　　　　　　　　　−（２５）Ｋｌｃ
ｄ　１　　＝Ｋｃｏｎｓｔ　＊　　／　Ｋｃｏｎｓｔ　
　　　　　　　　　　　　　　−（２６）また、（２１
）式より、Ｋｌｃｄ４（Ｑａ）＝ｃ　１＝ｃ４（ｃ　ｉ／ｃ４）＝
ｃ４　・Ｋｌｃｄ４　＃（Ｑａ）・・・（２７）（２６）及び（２７）式より、次式が成り立つ。

Ｋｌｃｄ　１　・Ｋｌｃｄ４　（Ｑａ）　＝Ｋｃｏｎｓ
ｔ傘／Ｋｃｏｎｓｔ−ｃ　４　・Ｋｌｃｄ４１ｆ（Ｑａ
）・（２８）ここで、（２９）式を使うと次式となる。

Ｋｌｃｄｌ・に１ｃｄ４　（Ｑａ）　＝　ａ　ｓ　・Ｋ
ｌｃｄ４　＃（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アンマンチングに依存し
、Ｔｐの関数となる特性値を算出し、］−１ｊＷ正Ｊ江
を本特性値を参照値として補正化する。

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の一律誤差とにｃｏｎｓｔの
２Ｍを求める。以上の操作により、Ｔｓ及びＫｃｏｎｓ
ｔの校正ができる。

次にＴ　Ｐ　’　　Ｔ　Ｉプロット法によるＫｃｏｎｓ
ｔ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、Ｑ＆はＱａ’
　＝　Ｑａ　”　／　ｃ　４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、（’ｒｐ’　、　ＴＩ）を取得し、プロットす
ると、第１５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ネとなり、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嘲＝１と考
えられるので、直線の傾きをに５とすれば、次式が成立
つ。

Ｋｃｏｎｓｔ申／Ｋｃｏｎｓｔ−Ｑａ４　＊　／　Ｑａ
４　＝に１ｃｄｌ　・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−ｔ１！誤差とＫｃｏｎｓ
ｔの誤差の積を求める。またＴ　ｐ　＝０の切片からＴ
ｓ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、総合的に適正
なエンジン制御を実現することができる。

以下に、本発明の基本的処理をフローチャートを使って
説明する。第１６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１２図及び第
１３図に示したａ＋／ａ４．ｃ　ＩＩｃａ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ＩＩ　Ｉ　Ｉ
Ｉの近傍の値であるので除算は、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
７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１８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の特性獲得数が所定の値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
ｏ６０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１９図は、簡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２１２０
．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２１３５で、実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Ｋｃｏｎｓｔ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。Ｔ。

の大きな領域は、Ｑａ特性がばらつきがないとするとＴ
ｓの影響が少なく、Ｋｃｏｎｓｔ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２１４ｏ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ＡＬＰＰＲＯＣとして算出する。次の処理
では、Ｋｃｏｎｓｔの補正値であるＫＬＣＤＩにＡ　Ｌ
　Ｐ　ＲＯＣ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。

Ｔｓの補正値Ｋ　Ｌ　ＣＤ　３は、処′？Ａ２２００に
示したようにゲインＫＫＫＣＤ３を乗じて算出する。次
にマツプ補正１　２２０１　　において、Ｋｃｏｎｓｔ
及びＴｓ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。以上が簡単ロジックによる特性補正であ
る。

次に第２０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ｏＱａ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１３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１３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Ｕｒ２４７０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
。

第２２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
り空燃比補正係数に露を生成する。

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。空燃
比補正係数の検定とマスク処理５５０は、定常学習され
た空燃比補正係数が隣接する補正値より求められる予測
値の範囲内にあるか、学習回数が予め定められた回数以
上かを検定処理する。特性指標算出手段６００は、空燃
比補正係数の検定とマスク処理を通った補正係数を使っ
て、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、制御定数補正演算７２０により、制御
定数の演算を行い、制御定数を求める。

制御定数補正演算により求められた値を、補正値の検定
、評価９００により、検定、評価を行い、検定に合検し
た場合は、制御定数の補正を行う。

次に具体的処理手順をフロー図を用いて説明する。第２
３図は空燃比補正係数の検定とマスク処理のフローであ
る。学習値が予め定めた回数Ｃｔｓｅｔより大きな場合
、処理３０００に進み、条件が成立しない場合は特性補
正処理は行わない。

処理３０００では定常学習値に□、に隣接する格子の値
より学習値の検定を行い、予測値Ｋ１１３１Ｊの計算を
行う。処理３０００の具体的説明は後述する。処理３０
００で検定を行った結果、不合格（ＪＩＪ＝Ｏ）の場合
、特性補正処理は行わない。

合格の場合、予測値に＊ｅ＋、＋から定常学習値Ｋ　ｔ
　ｌ　Ｊを減じたものの絶対値が予め定められた値より
小さい場合のみ特性補正処理を行い、定められた値より
大きい場合は特性補正処理は行わない。

処理３０００の具体的説明を第２４図、第２５図、第２
６図を使って行う。第２５図、第２６図は学習値Ｋ　ａ
　Ｉ　Ｊの配駈を示す。次に第２４図において、まず処
理３０１０では、定常学習値Ｋ　ｔ　＋　ｈに隣接する
値の合計を入れるためのメモリＳＩ１．、隣接する値の
数ｎいにＯを入れる。処理３０２０では、定常学習値Ｋ
　鬼Ｉ　Ｊを読み込む。処理３０３０゜３０４０．３０
５０では、定常学習値に□４の左側の値Ｋ　＊　Ｉ−を
−の検定処理を行う。同様にして他の３つの値について
も検定３０６０から３１４０まで行う。なお３０５０に
示すように、検定合格の場合では、Ｓ□学習値に隣接す
る値を加えていき、またｎｕ＋＋には隣接した値の数を
入れる。

以上の処理の結果を評価する。具体的には判定３１５０
においてｎｕｌＩが０かどうかを判定する。

′″０′″の場合には隣接する格子に学習値がないため
、該当Ｋ　皿ｔ　Ｊは使用しないものとして１判定フラ
グＪＩＪ　にＯ′″を代入する。ｎｕｎが０′″でない
場合には処理３１６０を算出し推定値Ｋ　＊　ｅ　ｔ　
Ｊを計算する。また判定フラグＪＩＪ　に′１″を代入
する。以下の特性指標を算出手段では各々の学習値に、
１．はＪＩＪが“１″のときのみ、演算に使用する。

こうすることにより、突変的に入った学習の異常値を排
除することができる。

本実施例によれば、最少のメモリ付加により、適切な学
習データのみを抽出し、制御定数を補正することができ
、オンラインでのエンジン制御に好適なマツチングを提
供することができるという効果がある。

第２７図〜第３０図を用いて、本実施例の補正値の検定
評価９００の処理を説明する。第２７図は、補正後の検
定のフローである。ここでは変数ｎｕｓが補正値の所定
の範囲を越えた補正値の数を記憶する。まず、Ｋｃｏｎ
ｓｔの補正値Ｋ　Ｑ　ｃｄ　１　　を検定４１０１０す
る。この場合１．０　　を基準と考え、Ｋ　Ｑ　ｃｄ　
Ｌ　　の１からの偏差を検定し、所定値ＪＫＩＳＬ例え
ば０．５　　と比較し、その範囲に入っていればＹｅｓ
”とし、“Ｎｏ”の場合は、ｎｕ、をインクリメント４
１０２０する。

次にＴｓの補正値となるＫ　Ｑ　ｃｄ　３　　について
も同様に検定４１０３０するが、この場合、Ｔｓに対し
、Ｋ　４１　ｃｄ　３　　が加えられて修正されるので
、Ｋ　Ｑ　ｃｄ　３　の範囲は、ＪＫ３１ＳＬとＪＫ３
２ＳＬの間にあれば検定合格とする。そうでない場合は
、変数ｎ−をインクリメント４１０４０する。次にＱａ
の補正値は、Ｑ＆に対応して１５個ある。各にＱｃｄ４
に対して４１０１０と同様の検定４１０６０を行う。

以上すべての検定を行った後、ｎｕｎに入った数を所定
値、Ｊ　Ｊ　Ｓ　Ｌ（ｅ　ｘ）、２個）と比較し、ＩＩ
Ｙ　ｅｓＩ＋であれば、制御定数補正許可フラグＦｉｓ
にＩＩ　Ｉ　ＩＩをセット４１１１０Ｌ、許可を与える
。そうでない場合は、Ｆｌに０″″をセットし、補正を
禁止する。

制御定数の補正９４０は、第２８図を用いて説明する。

まず、フラグＦ１がｕ　１１＃であれば、補正処理４２
１００，４２２００．４２３００を実行する。Ｆ口が１
”でなければ、処理を実行せずリターンする。それぞれ
の補正は、にｃｏｎｓｔは乗法的に補正し、Ｔｓは加法
的に補正する。

空気流量特性の補正４２３００の詳細は、第２９図に示
す。まず処理４３０００〜４３０４０では、各Ｑ＆の値
をＫ　Ｑ　ｃｄ４　（Ｑａ＋）で乗法的に書き換える。

そこで生成されたＱａの値は、例えば第３０図の白丸の
様な特性が得られる。実線を旧い特性とすれば、これに
対し、以上の処理で白丸が得られる。処理４３０５０〜
４３０６ｏでは、この白丸のデータを使って、例えば熱
線式空気流量計のモデル関数（出力電圧と空気流量が４
次関数の関係）に合わせて、得られる白丸データから。

それ以外の領域（破線）の特性も補正する。

以上により、補正値の検定を行うことにより、学習値の
異常により定数の誤った定数設定が起きないという効果
がある。

空気流量の検定の他の方法としては、各データの１ヶ当
りの最小自乗誤差が所定の値を越えるかどうかという検
定をしてもよい。この場合は、予め流量特性を、第２７
図のフロー中で行えばよい。

本実施例の補正値の検定により、オンライン定数補正を
安定して行うことができるため、安全なエンジンの運転
が実現できる。

第３１図は、本発明のその他の実施例である。

エンジンＣ／ＵのＣＰＵ関係４０５９０の中のＲＡＭ４
０５３０に補正値（、ｅ　ｔ　ＫＱｃｄｌ）が入ってい
るので、シリアルコミュニケーションｌ１０４０５４０
を通して、メンテナンス時、外部メンテナンスＣＰＵ４
０５５０と接続し、補正値をメンテナンスＣＰ　ｔＪ内
のＲＡＭ４０５７０　ｏ　ｒ　ハードディスク等の外部
記憶装置に格納し、ＣＰＵ４０５５０により、それらの
値を詳しく検定し、エンジンＣ／Ｕ　４０５９０　　の
システムの状況を判断するようにした。本システムによ
れば、より精確なエンジン状態の検定ができ、寿命を長
くするという効果がある。

その他の実施例を第３２図を用いて説明する。

本ルーチンは、マイコンの電源投入時のルーチンである
。本ルーチンにおいて、電源バックアップＲＡＭが初期
化されているかどうかの判定をブロック４０４００で行
う。ここでは、ＲＡＭバックアンプ用の電源（例えば、
バッテリ）が初めて接続された直後の値であるとすれば
、フラグはオンされているので、各補正値のＲＯＭより
あるいはプログラムにより、初期化を行い、次に定数の
設定を行う４０４３０＠判定４０４００で、オフの場合
は予め、補正値例えばＫ　Ｑ　ｃｄ　１　　がセットさ
れているので、補正値の検定（第２７図と同＋Ａ）を行
い、不合格の場合は、処理４０４１０を行って初期化し
てしまう。合格の場合は、各補正値の値を使うため、処
理４０４１０を行わず、次に処理４０４３０を実行する
。

本その他の実施例によれば、エンジン停止時のＲＡＭの
異常書き込みを検定できるため、特に始動性を向上でき
るという効果がある。

〔発明の効果〕

本発明によれば、簡易なロジックで制御定数の補正がで
きるため、コントロールユニットの制御定数マツチング
瀾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もが成図、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図は特性表を示す図、第１
１図は学習値を説明する図、第１２図はＴ５の特性指標
を示す図、第１３図はＴ！、の特性を示す図、第１４図
はＱａの特性指標を示す図、第１５図はＴｐ−１゛量　
プロットを示す図、第１６図は補正特性を示す図、第１
７図は特性補正ルーチンの概略フロー図、第１８図は補
正ロジックのフローチャート図、第１９図は簡易ロジッ
クのフローチャート図、第２０図から第２４図はロジッ
クのフローチャー１・図、第２５図、第２６図は回転数
と噴射時間を示す図、第２７図は制御定数の補正値検定
のフローチャート図、第２８図は制御定数の補正処理の
フローチャート図、第２９図は空気流量補正の処理フロ
ーチャート図、第３０図は空気流量センサ特性の補正図
、第３１図は他の実施例を示す図、第３２図は他の実施
例のフローチャート図である。２４・・・０２センサ、１２・・・インジェクタ、１０
２・＝　ｃ　ｐ　ｕ、１１０４−ＲＯ，１１０６−ＲＡ
、５５０・・・空燃比補正係数の検定とマスク処理、９
００・・・補正直の検定評価、９２ｏ・・・検定合格判
定、９４０・・・制御定数の補正。

Claims

【特許請求の範囲】１、エンジンの排ガス成分により空燃比を検出するセン
サを備え、該センサの検出信号に基づいた空燃比のフィ
ードバック制御を行う空燃比制御装置において、空燃比
補正係数の運転状態の異なる２つの値より特性指標を演
算し、少なくとも１つ以上の該特指標の値に基づいて、
インジェクタ係数、無効噴射時間及び空気流量特性を補
正する機能を有し、かつ空燃比補正係数を該特性指標演
算に用いるか否かの検定を行う機能を持つことを特徴と
する空燃比制御装置。２、特許請求の範囲第１項に記載の空燃比制御装置にお
いて、該特性指標に基づくインジェクタ係数、無効噴射
時間及び空気流量特性の補正が、適正か否かを検定する
機能を有することを特徴とする空燃比制御装置。３、特許請求の範囲第１項に記載の空燃比制御装置にお
いて、該空燃比補正係数の検定として、該当の空燃比補
正係数の学習回数が予め設定した値より大きくなつたも
ののみを検定・適合と判定する機能を有することを特徴
とする空燃比制御装置。４、特許請求の範囲第１項に記載の空燃比制御装置にお
いて、該空燃比補正係数の検定として、該当の空燃比補
正係数の隣接する学習格子より演算される予測値との差
が予め設定された値より小さいときのみ適合したと判定
し、予測値との差が予め設定された値より大きいときは
不適合と判定しその値は空燃比補正係数に反映しないと
いう機能を有することを特徴とする空燃比制御装置。５、特許請求の範囲第２項に記載の空燃比制御装置にお
いて、各補正の値が予め設定された値を越えて演算され
た場合、検定不適合と判定し、その値は空燃比補正係数
に反映しないという機能を有することを特徴とする空燃
比制御装置。