JPH0233446A - エンジン制御装置診断システム - 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、空燃比フィードバック制御方式のエンジン制
御装置に係り、特に、自動車用ガソリンエンジンに好適
なエンジン制御装置診断システムに関する。

［従来の技術］ 近年、マイコン（マイクロコンピュータ）を用いた各種
の制御装置が広く採用されるようになり、これに応じて
、自動車用ガソリンエンジンなどにおいても、このマイ
コンを用いた。いわゆる電子式エンジン制御装置（以下
、ＥＥＣという）が広く採用されるようになってきてい
る。

そこで、このようなＥＥＣの従来例について、以下に説
明する。

この従来例は、特開昭６０−１１１０３４号公報などに
より開示されているもので、以下、この従来例を第２図
及び第３図で説明する。

第２図はエンジンの制御系全体を概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内で燃焼したガスは、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
から噴出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、運転者により跳動される。

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には電気的発熱体か
らなる熱線式空気流量計、即ち流量センサ２４が配設さ
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（ホットワイヤ）からなる流量センサ
２４はバイバス空気通路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ア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
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１７から吸入管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ーに変換される
。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
ＴＷはエンジン温度として利用される。

排気管１０には０２センサ１４２が設けられ、排気ガス
中の０２の有無を計測して計測値λ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ＴＷ、０２センサ１４２の出力信号λ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などからな
る制御回路６０の出力によってインジェクタ１２及び点
火コイルが酩動される。

さらに、スロットルチャンバ４には絞り弁１４を跨いで
吸気管６に連通ずるバイパス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の断面積
を変更するもので、このリフト量は制御回路６０の出力
によって駆動部が即動され制御される。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制御井９ｏは排気管１ｏ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量が制御
される。

従って、第２図のインジェクタ１２を制御して空燃比（
Ａ／Ｆ）の制御と燃料増量制御とを行ない、バイパスバ
ルブ６１とインジェクタ１２にセリアイドル時のエンジ
ン回転数制御（ＩＳＣ）を行なうことができ、さらにＥ
ＧＲ量の制御を行なうことができる。

第３図はマイコンを用いた制御回路６ｏの全体構成図で
、セントラル・プロセッシング・ユニット１０２（以下
ＣＰＵと記す）とリード・オンリ・メモリ１０４（以下
ＲＯＭと記す）とランダム・アクセス・メモリ１０６（
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からの入
力データを演算し、その演算結果を再び入出力回路１０
８へ戻す。これらの演算に必要な中間的な記憶はＲＡＭ
１．０６を使用する゛。ＣＰＵ１０２．ＲＯＭ１０４．
ＲＡＭ１０６．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・
バスからなるパスライン１１０によって行なわれる。

入出力回路１０８には第１のアナログ・ディジタル・コ
ンバータ１２２（以下ＡＤＣ１と記す）と第２のアナロ
グ・ディジタル・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ＤＩ
Ｏ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ＶＨ
Ｓと記す）と冷却水温センサ５６（以下ＴＷＳと記す）
と大気温センサ１３６（以下ＴＡＳと記す）と調整電圧
発生器１３８（以下ＶＲＳと記す）とスロットルセンサ
１４０（以下０ＴＨ５と記す）と０２センサ１４２（以
下ｏ２Ｓ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・ディジタル・変換回
路１６４（以下ＡＤＣと記す）へ入力する。

ＡＤＣ１６４の出力であるディジタル値はレジスタ１６
６（以下ＲＥＧと記す）に保持される。

また流量センサ２４（以下ＡＦＳと記す）はＡＤＣ２・
１２４へ入力され、アナログ・ディジタル・変換回路１
７２（以下ＡＤＣと記す）を介してディジタル変換され
レジスタ１７４（以下ＲＥＧと記す）へセットされる。

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クランク角を示す信号（以下
ＲＥＦと記す）と微小角、例えば１度クランク角を示す
信号（以下ＰＯ８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。

Ｄ　Ｉ　Ｏ（１２８）には絞り弁１４が全開位置に戻つ
ているときに動作するアイドル・スイッチ１４８（以下
ＩＤＬＥ−３Ｗと記す）とトップ・ギア・スイッチ１５
０（以下ＴＯＰ−８Ｗと記す）とスタート・スイッチ１
５２（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）は演算結果のディジタル値を
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、ＣＰＵよりこれら
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Ａ
ＮＤ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ｌ５ＣＣ
と記す）１１４２からＡＮＤゲート１１４４を介して加
えられるパルスＩＳＣによって制御される。ｌ５ＣＣ１
１４２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Ｉ　ＳＣＰとを持っている
。

ＥＧＲ制御弁９ｏを制御するＥＧＲ量制御パルス発生回
路１１７８　（以下ＥＧＲＣと記す）にはパルスのデユ
ーティを表わす値をセットするレジスタＥＧＲＤとパル
スの周期を表わ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９ｏに加えられる
。

また、１ビツトの入出力信号は回路ＤＩ○（１２８）に
より制御される。入力信号としてはＩＤＬＥ−ＳＷ倍信
号５ＴＡＲＴ−３Ｗ信号、ＴＯＰ　　ＳＷ倍信号ある。

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ＭＯＤ
と記す）であり、例えばこのモードレジスタ１１６０に
命令セットすることによりＡＮＤゲート１１３６．１１
４０．１１４４．１１５６を総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に命令セットすることにより、ＩＮＪＣやＩＧ
ＮＣ，ｌ５ＣＣの出力の停止や起動を制御できる。

ＤＩＯ（１２８）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全ての制御を適切に行な
うことができ、自動車用として。

厳しい排ガス規制にも充分に対応できる。

ところで、これら第２図および第３図で説明した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Ｔ、の制御によって行なわ
れる。

そして、この従来例では、この噴射時間Ｔ、を、基本的
には、以下の式により決定するようになっている。

Ｔｊ＝α・Ｔ、・　（Ｋ　ｔ　＋　Ｋ　ｔ　＋　Ｋ　ｓ
　）　　・・・・・・・（１） ・・・・・・（２） （１＋Σに、）　十Ｔ。

Ｔｐ＝　Ｋｃｏｏｓｔ　−Ｑａ／Ｎ ここで、α：空燃比補正係数 ＴＰ二基本噴射時間 に、：定常学習係数 Ｋｔ：過渡学習係数 に、：シフト係数 ＫＩ：各種補正係数 Ｔ、：インジエクタの無効噴射時間 に、。ｎｓｔ：インジェクタ係数 Ｑ＆：吸入空気流量 Ｎ：エンジン回転数 すなわち、エンジンの吸入空気流量ＱＡと回転数Ｎから
（２）式により基本燃料噴射時間Ｔ、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
定常学習係数に、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、学習係数に、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なうことは周知である。０２
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４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、。、リッチか
らリーンの極値をα□。とじ、その平均値αａｖｔｉは
次式で計算する。

では、平均値α＆Ｖ（１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α１Ｖ
、、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に、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５図に、定常学習補正量に、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に５を書き込む
ようにしている。この学習タイミングは、分割点が変わ
らないときで、極値の回数がｎｏｎになったときである
。この第５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、作成する必要がある。

そこで、次に、この作成法について説明する。

第６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７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に、の
値を使用する。この時点までは、（１）式のに、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
ンを繰り返し行なうことになる。

この従来例によれば、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５図に示す定常学習マツプで、基本燃料噴射時間
ＴＰ７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
なうことができる。

次に、定常学習係数に、の学習ルーチンの一例を第８図
、第９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て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に向かう。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Ｎ
ｏの場合はステップ３３２に向い、周知の積分処理（図
示せず）を行なうことになる。結果がＹｅｓなら、ステ
ップ３０４に進み、（３）式に示す平均値α＆Ｖ（Ｉを
計算する。ステップ３０６では、平均値α、ＶＱが第４
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へ向かう。一方、平均値αａｖｅが上・
下限外にあるなら、ステップ３０８で、平均値αｋＶ＠
と１との差を定常学習補正量Ｋ。

とする。次に、ステップ３１０では、第５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ｆｉｔＫ、を書
き込む分割点が定まっていないので、ステップ３２６に
向かう。分割点が変化してないなら、ステップ３１４で
カウンダをアップし、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
向かう。カランタイ直が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７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７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）、何もしないでステップ３３２に向かう
。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に、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（Ｙ　ｅｓ）、ステップ３２８以降に進み、第７図で
説明した（５）、（６）の動作を行なう。

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に、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７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９図のフローチャートで、第７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み個数
のチエツクを行なう。個数がｍ個になったら、ステップ
３５６に進むが、ｍ個に達してぃないなら、ステップ３
７０に向かう。ステップ３５０で最初の定常学習マツプ
を作成したなら（Ｙ　ｅｓ）、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
作成を行なう。その内容にＱ個の違いがないなら、ステ
ップ３７０に向かう。

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
作成を行なう。ステップ３６２で、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
８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。

従って、二Φ従来例によれば、マイコンによるエンジン
制御を、０２センサの出力によるｏ２フィードバック制
御と空燃比補正係数の定常学習により実行することがで
き、優れた制御性を得ることができる。

［発明が解決しようとする課題］ ところで、このようなシステムでは、上記の説明から明
らかなように、その中で使用されている各種のセンサや
アクチュエータに、経時変化などによる特性の変化の発
生が不可避である。

しかして、このような場合でも、この従来技術では、そ
れが学習により補正されてゆくため、制御性悪化の問題
は殆ど生じないが、これらセンサやアクチュエータの異
常判定については特に配慮がされておらず、充分な信頼
性保持の点で問題があった。

本発明の目的は、エンジン制御に必要な各種のセンサや
アクチュエータの自己診断が個別に可能で、常に高い信
頼性が維持できるようにした、エンジン制御装置診断シ
ステムを提供することにある。

［課題を解決するための手段］ 上記目的は、エンジンの運転状態に対応した空燃比補正
係数の要素間演算により、各センサやアクチュエータの
特性に対する補正係数を分離して求められるようにし、
この補正係数を用いて評価を行なうようにして達成され
る。

［作用］ ０２センサの出力を用いたフィードバック制御の結果と
して与えられる空燃比補正係数は、各センサやアクチュ
エータの特性の変化を反映したものとなる。例えば、イ
ンジェクタ係数が適正値よりも大きな値に変化していた
ときには、これによる過剰な燃料供給量が、フィードバ
ック制御により、空燃比補正係数の数値の低下として反
映されることになるのである。

ところで、このとき、この空燃比補正係数は、エンジン
の各運転領域毎に演算され、保持されている。

そこで、この各運転領域毎の空燃比補正係数に対して、
それぞれのセンサやアクチュエータの特性の変化が、ど
のようにして反映されるかを見てみると、例えば、イン
ジェクタ係数は、各運転領域の空燃比補正係数に対して
、はぼ均一に影響を与えるのに対して、吸入空気流量セ
ンサの特性変化は、空気流量は等しい等空気流量ライン
上に並ぶ空燃比補正係数に特に大きな影響を及ぼし、さ
らに、インジェクタの無効噴射時間の変化は・、特に基
本噴射時間が小さな領域で、特に大きな影響を、空燃比
補正係数に及ぼす。

従って、この空燃比補正係数に対する影響の違いを利用
し、各センサやアクチュエータ毎に、その特性を表わす
指標を、複数の空燃比補正係数から算出し、これに基づ
いて、それぞれ毎の特性補正係数を分離し、独立に求め
る。

そして、この各センサやアクチュエータ毎に求めた特性
補正係数の評価により異常判定を行ない、自己診断を行
なうことができる。

［実施例］ 以下、本発明によるエンジン制御装置診断システムにつ
いて、図示の実施例により詳細に説明する。

以下の実施例では、そのハード的な構成及びマイコンに
よるエンジン制御の内容は、第２図ないし第９図で説明
した従来例と同じであるので、その説明は省略する。

上記したように、このエンジン制御装置では、各センサ
やアクチュエータの制御定数（インジェクタ係数Ｋｃｏ
ｎｓｔ、無効噴射時間Ｔ８、吸入空気流量特性Ｑ、）を
用いて制御を遂行してゆくようになっている。

そこで、この制御定数が、エンジン、センサ、それにア
クチュエータの物理特性から、かなり外れている状態が
考えられ、以下、このような状態をアンマツチング状態
と呼ぶ。

そこで、このアンマツチング状態でのインジェクタ係数
Ｋｃｏｎｓｔと無効噴射時間Ｔ、、それに吸入空気流量
特性Ｑ１を用いた場合の燃料噴射時間Ｔ。

は、（１）式の学習係数が、それぞれ、Ｋ、＝１．０．
に、＝Ｏ，ＫＳ＝０ という定常学習状態にあったとすれば、次式のようにな
る。

ＴＨ＝　Ｋｃａｎｓｔ−Ｑａ／　Ｎ−Ｃ０ＥＦ・α＋Ｔ
ｓ　　−旧−（４）この状態を夫々マツチングされた値
ＫＣＯｎｌｉｔ＊ＩＱａ＊、Ｔ、本、　Ｃ０ＥＦ＊を使
って記述すると、次式％式％ （４）及び（５）式より、次式が成り立つ。

Ｋｃｏａｓｔ　・Ｑａ／　Ｎ−Ｃ０ＥＦ・α＋　Ｔ　９
　＝　Ｋｃ、ｏｎ５ｔ＊　・Ｑユ本／Ｎ−Ｃ０ＥＦ＊＋
Ｔ、＊　　　　・・・・・・（６）ここで、Ｔｐ＊＝Ｋ
ｅｏｎｓｔ＊　＋　Ｑａ木／Ｎを使って、まとめると次
式となる。

α（Ｎ、Ｔ、ネ）＝Ｅ１・Ｅ２・Ｅ３・Ｅ４　・・・・
・・（７）Ｅ　１＝　（Ｔｓ　＊　　　Ｔｓ）／（Ｔ＋
シトＣ０ＥＦ＊（Ｎ　、Ｔｐ＊））＋１・・・・・・（
８） Ｅ　２　＝　Ｋｃｏ＋＋ｓｔ　＊　／　Ｋ　ｃｏｎｓｔ
　　　　　　　・＝　−（９）Ｅ３＝皇戸シ３ｈ　　　
　　　　　　・・・・・・（１ｏ）Ｅ４＝ＣＯＥＦ＊（
Ｎ、　Ｔｐ＊）／Ｃ０ＥＦ（Ｎ、　”ｒｐ）・・・・・
・（１１）（７）〜（１１）によれば、 Ｔ、　　　；Ｅｌ（主にＴＰ木の関数、第１４図参照）
Ｋｃｏｎｓｔ　；　Ｅ　２　（定数） Ｑａ　　　；　Ｅ　３　（Ｑｔ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、Ｔ、木）を第１０図のように等Ｑよ線が
対角線状に並ぶように、Ｎ、Ｔ、＊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１１図に示す。このときのαマツプ
の値を第１２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。ここで縦軸Ｔ。

に対してはＥｌの値がａｌ、ａ２．・・・・・・と変化
し、対角線上ではＱｌのアンマツチングのＥ３の値Ｃ１
、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１２図に示すようにＭ（１とする。

マトリックスの各要素は第１２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１３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
１４図に示したような傾向（基本噴射時間ＴＰが小さな
領域で、Ｔ、アンマツチング量に比例して大きく変化す
る）からＴ、を補正しマツチングすることができる。

次に、第１５図は第１３図と同様にしてＱｌ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上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。

Ｋ　１　；　Ｋｃｏｎｓｔ補正（スカラー；１変数）Ｋ
　２　（Ｎ、　Ｔｐ）　　；　Ｋｉｒｍ補正（Ｎ、Ｔ、
マツプ；Ｎ分割数・Ｔ１分割数） Ｋ３；Ｔ、補正（スカラー；１変数） Ｋ４　（Ｑａ）；Ｑよ補正（ベクトル；Ｑ１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。

Ｋ１＝Ｋｃｏｎ、を本／　Ｋ　ｃｏｎ＃ｔ　　　　　　
　−・−（１２）Ｋ　２　（Ｎ、Ｔｐ）”Ｃ０ＥＦ＊（
Ｎ、Ｔｐ＊）／Ｃ０ＥＦ（Ｎ、Ｔｐ）・・・・・・（１
３） Ｋ３＝Ｔ、本−Ｔ８　　　　　　　　　　　・・・・・
・（１４）Ｋ　４　（Ｑよ）＝Ｑよ＊／Ｑ□　　　　　
　　・・・・・・（１５）また、燃料噴射は、次式の燃
料噴射を行なう。

Ｔ＋”Ｋｃｏｎｓｔ’に１”ｎ上Ｑａ／Ｎ　’　Ｃ０Ｅ
Ｆ　’　Ｋ　２　Ｎ　山上（Ｅ　”　（１遍）（姐□′
　　ξ′　　　　鎗旺　　　ｈ’・・・・・・（１６） Ｔ、’　＝に、ゎ□仁Ｋｌ　−Ｋ４便りｊ採ぴト」■′
　　　　販′ ＝に１４４（Ｑａ）　’ＫｃＯｎｓｔ−Ｑａ／Ｎ＝に１
・に４（Ｑよ）・Ｔ、　　　　　　　　　　　　　・・
・・・・（１７）（１６）、　（１７）式によれば、ｏ
２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、。□１．Ｔ、及びＱｌ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（Ｋｃｏｏｓｔ
）の補正に１とＱ、の補正Ｋ　４　（Ｑよ）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Ｔ、
は、　Ｔｐ’　に対しＣ０ＥＦ’及びαの積を乗じて算
出し、バッテリ補正電圧ＴＩ’　が加算され算出される
。

Ｔ！＝ＴＰ’・Ｃ０ＥＦ−に２　Ｎ　Ｔｐ）・α＋（Ｔ
　＋に３）　　　　−−−−−−（１８）別堕　　　　
　　ｋ’ 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Ｔ、を
（１７）式に示すように補正することができる。つまり
１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、Ｋｃｏｎｓｔｔ　Ｔｓ及びＱｌを設定し、０２フ
イードバツクを行な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Ｋｔｒ１ｍ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
学習を行なう。

暖気運転後、運転を行ない、定常運転（１ΔＮ１〈ΔＮ
５，１ΔＴｐｌ＜ΔＴｐｓ）においてα（Ｎ、ＴＰ）の
学習を行なう。

次に、αからの要因毎の分離を行なう。ここではまず、
空気流量の補正を行なう、第１２図のマトリックスの要
素の特徴から、第１５図に示すようにＱ　＆　４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、Ｑよ補正をすれ
ばよい。

つまり、Ｋ　ｔ　ｃ　ｄ４　（Ｑ　＆　）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。

Ｋ４　＃　　（Ｑｚ）　　＝　ｃ　ｉ　／　ｃ　４　　
　　　　−４１９）Ｑａ＋’　　（Ｑｌ）　＝　Ｋ　４
　＃　（Ｑり　・Ｑａｉ　　　　−−（２０）Ｋ４（Ｑ
Ｊ＝　ｃ　４　・Ｋ　４　ｆｔ　（Ｑａ）　　　　　　
−−（２１）以上示したようなＱ、テーブルの補正を行
なうと同時に、αマツプの対角要素を次式に示すように
校正を行なう。これはＱ＆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、行なう補正である。

Ｍ１１＝ＭＩＪ　”　　（Ｑ　４／　ｃ　ｋ）　　　　
　−−（２２）但し、ｋ＝ｊ−ｉ＋４　　　　　　　　
・・・・・・（２３）ｉ＋　Ｊ　；　１　ｔ　２　ｔ　
３　ｒ　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よに関する項
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、’ｒｐ）マツプより、まずＱユ誤差
特性の平坦化を行ない、Ｑ、補正テーブルを作成する。

ここで、αマツプについても、Ｑ、補正に対応したマツ
プの補正を行なう。

ＫＣＯｎｍｔ及びＴ８の補正については、次の２通りの
方法がある。１つはαマツプのマトリックスの係数の除
算によりＴ、を補正する方法、もう１つはＴＰ’　とＴ
、をプロットしてＴ、を補正する方法である。

第１４図に示したように、無効噴射時間Ｔ、にアンマツ
チングがあり、Ｔ、＊−Ｔ、が０”でない場合にはＴ、
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、Ｔ　ｐ　１やＴＰ２の低負荷領域のａ　１　／
　ａ　４　。

ａ　２　／　ａ　４の値を１に近づけるようにＴ、の補
正項Ｋｔｃａ３を増減させてＴ、の最適値をみつける。

ここで１例えば、Ｔ、が小さい場合には第１４図に示し
たように低負荷領域でのａｌ／ａ４．ａ２／　ａ　４が
１より大きくなるので、Ｋｔｃｄ３を増す操作を行なう
。Ｔ、が大きい場合にも、同様の方法でに、ｃｃｄ３を
小さくする。このとき、ａ　１　／　ａ４の値が安定し
て増減傾向を示すならば、Ｔ、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。

Ｋ　３　＝　Ｋ　３　＋（ｃｏｎｓｔａｎｔ）　・ａｌ
／ａ４・・・・・・（２４） ａ　１　／　ａ　４等の係数の算出は第１３図に示す通
りである。

上記の手順でＴ、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Ｅ１＝１．
Ｅ３＝Ｑユ４＊／Ｑ、４の条件を考慮すると、次式が成
り立つ。

Ｋｃｏｎｓｉ　＊／　Ｋｃｏｎｓｔ　’　Ｃ４＝　（ｘ
　Ｓ　　　−−（２５）Ｋ　１−　Ｋｃｏｎｓｔ　＊／
　Ｋｃｏｎｓｔ　　　　　　−・・・（２６）また、（
２１）式より。

に４（Ｑｚ）　＝ｃｉ＝ｃ４・（ｃｉ／ｅ４）　＝ｃ４
・Ｋ４＃（Ｑａ）　・・・−（２７）（２６）及び（２
７）式より１次式が成り立つ。

Ｋ１４４（Ｑｉ）＝Ｋｃｏｎｓｔ＊／Ｋｃｏｎｉ＋”ｅ
４’に４＃（Ｑａ）　−−−−−−＜２８）ここで、（
２９）式を使うと次式となる。

Ｋ１・に４（Ｑａ）　＝　ａ　ｓ　−に４＃（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、Ｔ、アンマツチングに依存し
、Ｔ、の関数となる特性値を算出し、Ｔ９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、Ｑ□の一律誤差とＫｃｏｎｓｔの
誤差率の積を求める１以上の操作により、Ｔ、及びＫＣ
Ｏ□、の校正ができる。

次に、Ｔ、’　−Ｔ、プロット法によるＫｃｏｏｓｔ及
びＴ、の補正を示す。

Ｑ、テーブルの補正が実行されていると、Ｑ、はＱ、’
　＝Ｑ、本／　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。

Ｔｉ”Ｋ、ｏｎ　ｔ’に４＃　Ｑａ　’Ｑａ／Ｎ”Ｃ０
ＥＦ＊−ＣＫｃｏｎｓｔ本／Ｋｃｏｎｓｔ・Ｑａ４＊／
Ｑ＆４）＋Ｔ、＊Ｔ、’　　　・−・・・・（３０）こ
こで、（’ｒｐ’　、　Ｔｉ）を取得し、プロットする
と、第１６図に示すように、プロットされた軌跡は直線
状になり、Ｔ、’　＝Ｏなる切片が、Ｔ、本となり、直
線の傾きが、（３０）式の一部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本＝１と考
えられるので、直線の傾きをｋｓとすれば、次式が成り
立つ。

Ｋｃｏ−ｓ＝”／Ｋｃｏｎｓｔ’Ｑｉ４’に／Ｑａ４＝
に１・ｃ４　＝ｋｓ・・・・・・（３１）以上により、
係数のマツチングが可能となり、これをまとめると、下
記のようになる。

定常時の各運転状態で、補正されたＱよテーブルを使っ
て算出される基本噴射時間ＴＰ及び噴射時間Ｔ、を取得
し、（’ｒｐ、　’ｒ、）が形成する直線の傾きから、
Ｑｌの一律誤差とＫＣＯ□、の誤差との積を計算し、か
つ、Ｔ　ｐ　”　Ｏの、切片からＴ、の補正値を求める
。　この演算操作を繰り返すことにより、各制御定数の
学習による適正化が進んでゆく。

そして、このように、各制御定数の適正化が進むことに
より、基本噴射時間が正確になり、これに基づいて算出
される点火時期も適正化され、結果として、総合的に適
正化されたエンジン制御が得られることになる。

次に、以上の制御定数補正動作に必要な機能をブロック
図で示すと、第１７図のようになる。

まず、空燃比フィードバック手段４００は、上記したよ
うに、０２フイードバツクにより空燃比補正係数αを生
成する。

次に、定常学習手段５００は、第８図及び第９図で説明
した定常学習処理を実施し、定常時での空燃比補正係数
αを学習する。

そして、この学習された空燃比補正係数αを使って、特
性指標算出手段６００により、制御定数の各々に関する
特性指標を算出する。

その後、この特性指標を参照して、制御定数補正手段７
００により、制御定数の補正処理を実行し、制御定数の
適正化を行なうのである。

ここで、制御定数に関する特性指標とは、第１３図及び
第１５図に示した、 ａ　ｉ／　ａ　４．　ｃ　ｉ／　ｃ４ 等の値を定義したものであり、学習された空燃比補正係
数αの要素間の除算により得られるもののことである。

なお、このとき、空燃比補正係数αは、数値が１．０の
近傍の値になるので、上記の除算に代えて、減算で処理
することもできる。

次に、以上の処理を、フローチャートにより、さらに詳
細に説明する。

まず、第１８図は概略フローで、定常学習処理５００　
（第１７図の定常学習手段）の後に特性補正ルーチン２
０００を実行する。第１９図は、この特性補正ルーチン
ＨＩＭＢＡＳＥの概略フローである。。

まず、処理２０１０で、学習個数が所定値ＮＡ以上ある
か否かを判定してから処理２０２０に進む。なお、この
条件が満たされていなかったときには、特性補正処理は
行なわない。

処理２０２０から処理２０５０では、詳細ロジック２０
６０と簡易ロジックのいずれを実行するかの振り分けを
行なう。すなわち、Ｑよ特性の獲得数ＱＡＮが所定値Ｑ
ＡＮＳよりも大きく、かつ、Ｔ、特性の獲得率ＮＴＳが
所定値ＮＴＳＳよりも大きくなっていたと判断されたと
きだけ詳細ロジック２ｏ６０を実行し、そうでなかった
ときには簡易ロジック２０７０を実行するのである。

第２０図は簡易ロジックＨＩＭＳＩＭＰの処理内容を示
すフローチャートで、この処理の実行に入ると、まず、
マツチング状況フラグ演算処理２１１０を実行する。こ
こでの処理は、定常学習処理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、その変化量が所定
範囲内に収まっていた場合に、マツチング（補正処理）
完了とし、他方、この変化量が成る限度を越えたときに
は、マツチングエラー（補正処理エラー）とする。そし
て、いずれの場合にも、対応するフラグＦＨＩＭＣ，Ｆ
ＨＩＭＥのいずれかをセットする。

判断処理２１２０．２１３０では、これらのフラグに応
じた判断を行ない、マツチング完了であれば、ここで終
了にする。なお、このマツチング完了によってリターン
した後は、ここには記載されていない、別のタスクによ
り所定の比較的永い周期で起動され、定期的にマツチン
グ処理が実行されるようになっている。また、マツチン
グエラーとなったときには、マツチングエラー処理２１
５０を実行するにのマツチングエラー処理２１５０の内
容は、この実施例では、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による制御だけとするよう
になっている。

しかして、ここで、マツチング完了でもなく、エラーで
もないと判断された場合、即ち、処理２１３０での結果
がＹｅｓになったときには、処理２１３５以下の処理の
実行に進む。

まず、この処理２１３５は、ｉの切換処理で、これは、
次のような内容である。すなわち、この実施例では、マ
ツプを２系統有し、一方を現在使用中のマツプ、他方を
演算用マツプとしている。

そこで、このマツプの切換えを、ｉ＝１か、ｉ＝０かで
実行するように、この処理２１３５が設けられているの
である。

次の処理２１４０では、Ｋｃｏｎｓ＋の補正を行なうた
めに必要な、マツプ内のＴｐが大きくなっている領域で
のマツプ値の検索を行なう。このＴｐが大きくなってい
る領域では、Ｑ、特性のばらつきが少ないことを条件と
した場合、Ｔ、による影響が少なく、ここではＫｃｏｎ
ｓｔの影響が支配的になっているからである。

次に、空燃比補正係数αの中位平均算出処理２１６０を
実行する。ここでは、処理２１４０で抽出されたマツプ
値αのうち、最大値と最小値を示すものを除き、残りの
ものの平均値を計算する処理を行なう。なお、ここでの
抽出数が２の場合には、それらの平均値、１の場合には
、そのαの値をそのまま中位平均値ＡＬＰＲＯＣとして
算出する。

処理２１７０では、Ｋ、。□、の補正値であるＫＬＣＤ
Ｉに平均値ＡＬＰＲＯＣを代入する処理を実行する。

次の処理２１８０は、マツプ条件検索処理で、マツプ内
のＴｐが小さい領域でのマツプ値αの検索を行ない、上
記の処理２１４０．２１６０のときと同様にして、続く
処理２１９０で中位平均算出処理を行なう。

続く処理２２００では、Ｔ、の補正値に３ｉを。

ゲインＫＫＫＣＤ３の乗算により算出する処理を行なう
。

以上による算出結果に続き、マツプ補正１処理２２１０
では、　Ｋ６ｏｎｓ＋及びＴ、に関する学習マツプを補
正し、その後、処理２２２０で、マツプの補正が完了し
たことにより、マツプの切換えを実行し、これにより、
新規な係数による制御が行なわれるようにする。

以上が、簡易ロジックＨＩＭＳＩＭＰによる特性補正処
理の内容である。

次に、第２１図により詳細ロジックＨＩＭＰＲＥＣにつ
いて説明する。なお、この第２１図のフローチャートで
は、ＱＡ＋Ｋｃｏｏｓｔ、それに、Ｔ。

の全てがアンマツチング状態にあるときの補正処理につ
いて説明する。

まず、処理２４１０．２４２０．２４３０．２４３５、
それに処理２４５０までの部分は、第２０図で説明した
、簡易ロジックのときと同様な、マツチング完了とエラ
ーの判定処理である。

Ｑ１特性テーブル算出処理２４４０では、このＱよに関
する特性指標を算出するのであるが、このとき、特性指
標の一部しか算出できなかったときには、残りについて
は、補間計算により全ての特性指標を演算するようにす
る。この補間計算により、学習が全部終了していない場
合でも、ここでの補正処理を実行させることができる。

次のＴ、特性テーブル算出処理２４６０では、同様にし
て、Ｔ、に関する特性指標を算出する。

ここで、このＴ、特性指標は、第１４図で説明したよう
に、単調な特性を示すので、算出結果が、単調特性を呈
さなかったときには、エラーと判断できるので、このと
きには、エラーフラグＦＴＳＣＭＰＥＲをセットさせる
ようになっており、この結果、エラーになったときには
、判定処理２４７０で処理は終了される。

エラーが発生していなかったときには、次の処理２４８
０で、Ｔ、の補正値であるに３の算出処理を実行する。

続いてマツプ補正処理２５００では、Ｋｃｏｎｓｔ＋Ｔ
ｓ、＝Ｑａによる学習マツプの補正を行なう。そして、
この学習マツプの補正が完了した時点で、これも上記し
たときと同様に、マツプの切換えを行ない、新規な補正
係数によるエンジン制御が得られるようにする。

従って、以上が詳細ロジックＨＩＮＰＲＥＣの説明であ
る。

ここで、制御定数と補正係数との関係について、まとめ
てみると、以下の通りとなる。

（１）制御定数 （ａ）　　インジェクタ（各々スカラー量）ＫｅｏＩＩ
Ｉｌｔ：インジエクタ係数 Ｋｓ：インジエクタの無効噴射時間 （ｂ）　　吸入空気流量センサ（−次元テーブル）Ｑａ
（ｉ）（”’　ｘ　＝　Ｏ〜６３　）　　：空気流量特
性 （２）補正係数 に１′　：インジエクタ係数の補正係数Ｋｅｏｎｓ＋　
：　Ｋｃｏｎｓｔｏ・Ｋｌ’　　　　　・・・・・・Ｋ
３：無効噴射時間の補正係数 Ｔ、＝Ｔ、。十に３’　　　　　　　　・・・・・・Ｋ
４（ｉ）：空気流量特性の補正係数 Ｑ、（ｉ）＝Ｑ−０（ｉ）・Ｋ４″（ｉ）　　　・・・
・・（３４）　　ここで、 ＫＣＯｎＳ＋０ Ｔｓ。

Ｑ　−、（ｉ） は、それぞれの初期の基準値である。

ところで、上記したように、本発明は、このようにして
、インジェクタや吸入空気流量センサの特性補正係数を
それぞれ分離し、これにより異常判定を行なうようにし
た点を特徴とするものであり、以下、本発明の実施例に
ついて説明する。

第１図は本発明の一実施例を示す制御ブロック図であり
、基本的な構成は第１７図と同じであるが、補正係数算
出手段６５０で算出されてくる、上記の各種係数Ｋｌ、
に３．に４の値を、制御定数補正手段７００で補正（式
（３２）　、　（３３）　、　（３４）により補正する
）するだけではなく、これらの係数を使用して制御定数
の診断を行なう制御定数診断手段６６０を設けた点を特
徴としている。

第２２図は、この制御定数診断手段６６０の一実施例の
処理を示すフローチャートで、まず、処理６６０００２
〜処理６６０００４を実行して、補正係数に１′。

Ｋ３’　、に４’　　を算出する。

次に、まず、Ｋ、。ｎｓｔの診断処理を行なうため、処
理６６００１０でＫｌ’　をＸに代入する処理を実行す
る。そして、次の処理６６００１２に進むのであるが、
この処理６６００１２の詳細が第２３図である。すなわ
ち、この処理は、いま与えられたＸの値の１．０からの
偏差の絶対値が５予め設定しである所定値Ｘ５Ｌ（例え
ば、６０％）を超えているか否かを判定する処理６６０
１００の結果により、診断結果を表わすデータｄを、そ
れぞれ異常を表わす１″′、或いは、特に異常は無いこ
とを表わす０”の何れかに設定する処理６６０１０２、
又は処理６６０１０４の一方を実行することから成り立
っているものである。

これで補正係数Ｋ　ｃ　ｏ　ｎ□の診断処理を終え、こ
の結果を診断結果ＲＡＭメモリテーブルＤよ（Ｋ１）、
Ｄ２（Ｋｌ）に記憶させる。この場合、Ｄ工は異常の有
無を表わすフラグビットであり、Ｄつは補正係数を表わ
すフラグビットである。なお、このフラグビット口工に
ついては、Ｋ１の値をそのまま用いてもよい。

次の診断処理は、補正係数Ｔ、に関するものである。

このＴ８に関しては、Ｋ３の値が相対倍率にはなってい
ないので、Ｘとしては、処理６６００２０に示す演算を
実施して求めるようになっている。しかして、以下の処
理６６００２２．６６００２５での処理内容は上記補正
係数Ｋｃｏ□、の処理の場合（処理６６００１５）と同
じである。

最後の診断処理は、Ｑ＆子テーブル関する処理６６００
３０である。

この実施例では、この処理６６００３０の内容から明ら
かなように、６４個のテーブル値に対して全て実施し、
その各々について診断テーブルを作成するようになって
いる。また、このＱ、テーブルの診断に際しては、６４
個全体の総合評価（例えば、ｘ−１，０１のΣの合計が
所定値を超えた場合など）をして１代表となるパラメー
タＤ１．Ｄ、を形成するようにしてもよい。

この診断処理の他の実施例を第２４図に示す。

この実施例では、各制御定数１例えばＫｃｏｎｓｔとＴ
、とでは、それを評価する所定値ＸＳＬを変えてやるの
も有効な考えであるとし、これに対応して処理６６０２
００，６６０２０２．６６０２０４の内容を設定したも
のである。

なお、以上の制御定数診断処理の起動条件は、各制御パ
ラメータが更新されたときとする。

従って、この実施例によれば、補正係数の所定値との大
小比較だけで、動作中のセンサやアクチュエータの診断
を容易に実施でき、異常発生に際しても早期発見が可能
で、信頼性が高いという効果が得られる。

次に、診断処理の他の実施例を第２５図に示す。

この実施例で１判定処理６６０３００における数値Ｘ０
（Ｋ＋）は、エンジンが出荷時或いは調整直後での補正
係数を表わし、これと現在の補正係数ｘ（Ｋ＋）との差
の絶対値により診断を行なうようにしたものであり、そ
の他の処理６６０３０２．６６０３０４は第２４図の実
施例と同じである。

この実施例によれば、出荷時での機器固有の特性を第１
次評価値Ｘ。（Ｋ、）として持ち、この値と、その後の
診断時での評価値との差により診断が行なわれるため、
機器の特性差による判定誤差が少なく抑えられるという
効果がある。

次に、第２６図は、診断処理のさらに別の一実施例で、
このときでの判断処理６６０４００は、第２５図の実施
例と同様な、差による判定と、基準値からの偏差の双方
を評価のパラメータとして用いるようにしたものである
。

従って、この実施例によれば、初期値との差、及び基準
値との差の双方を参照しているので１判定に対する客観
性が増し、さらに正確な診断が得られるという効果があ
る。

次に、本発明の実施例における各種のデータの格納状態
について、第２７図により説明する。

まず、出荷時での制御定数 Ｋｃｏｎｓｔ＋　Ｑｔ。（０）〜Ｑａ。（６３）につい
てはＲＯＭに記憶し、 制御定数補正手段で使用する制御定数 Ｋｌ、に３．に４（０）〜Ｋ　４　（６３）は、現在の
制御パラメータ Ｋｃｏｌｌｓｔ、Ｔｃ、Ｑａ（０）〜Ｑａ（６３）に対
する補正係数であり、ＲＡＭ上で使用する。

また、初期の制御定数 Ｋｃｏｎｓｔ。、Ｑ　＆Ｏ（０）　〜Ｑ　！Ｏ（６３）
に対する補正係数は、 Ｋｌ’　　、に３’　　、に４’　　（０）〜に４’（
６３）であるが、これらもＲＡＭ上で使用する。

次に、第２８図は制御定数設定処理の他の実施例を示し
たもので、制御パラメータが変更処理されるときに実行
されるものである。

まず、処理７０００１００ではＫ　Ｃ６ｎ　ｇ　ｔの処
理を行ない、次の処理７０００１１０でＴ、の処理を実
施し、最後にＱ。

に関する処理を、処理７００１２０で実行するのである
。

この実施例によれば、制御パラメータが変更されると、
その都度、補正演算が行なわれるので、制御パラメータ
を使用する毎に補正処理を行なう必要がないという効果
がある。

また、第２９図と第３０図は、本発明における制御定数
設定処理のさらに別の実施例で、今度は制御パラメータ
が使用される毎に補正演算を行なうようにしたもので、
それぞれ処理７０００２００〜処理７０００２０４　、
処理７０００３００からなっているものである。

そして、これらの実施例によれば、第２７図の実施例の
ように、 Ｋ、。ｎｓｔ、Ｔｉ、Ｑａ（０）〜Ｑ　！　（６３）の
各データを保持しておく必要がなく、メモリ容量が少な
くて済むという効果がある。

次に、第３１図は、診断処理を外部で行なえるようにし
た、本発明の一実施例で、エンジンコントロールユニッ
トと外部のエンジン診断システムに、それぞれシリアル
コミュニケーションポートＳＣＩを設け、これらを介し
て、エンジン診断システムのプロセッサとエンジンコン
トロールユニットのＲＡＭとの間をアクセス可能に構成
し、このＲＡＭに格納されているデータＤ１．Ｄ２をプ
ロセッサから読み出せるようにする。そして、第３２図
に示す処理を実行する。

この処理が実行されると、まず、Ｃ／Ｕ　（コントロー
ルユニット）から、そのエンジンに予め割り当てられて
いる、エンジン識別コードを読み込む処理９０００００
と、データＤ１．Ｄ、を読み込む処理９００１００を実
行する。次に、外部記憶装置から、いまＣ／Ｕから読み
込んだエンジン識別データに基づいて、このエンジンの
来歴データを読み込む処理９００１０２と、更に、この
エンジンに類似した、他のエンジンの過去の診断結果デ
ータを読み込む処理９００１０４とを実行する。そして
、これらの情報を基にして、前述した診断処理と同様な
処理、及び上記した来歴データと診断結果データのパタ
ーンマツチングなどを主な内容とする診断処理９００１
０６を実行し、その診断結果を再び外部記憶装置に格納
する処理９００１０８を実行するのである。

従って、この実施例によれば、エンジンＣ／Ｕ内のデー
タを外部のエンジン診断システムに転送し、そのエンジ
ンに固有の来歴データや、他のエンジンでの事例を参照
して診断を行なうことができるので、客観性に富んだ正
確な診断を可能にすることができるという効果がある。

なお、この実施例では、診断結果をＣ／Ｕ内のメモリに
書き込むようにしてもよい。さらに、この実施例では、
エンジンを作動させ、運転中でのデータを取り込んで診
断を行なうように構成してもよい。

［発明の効果コ 本発明によれば、エンジン制御装置内のセンサやアクチ
ュ二一夕の特性を、任意に診断することができるので、
常にエンジン制御装置の動作状態を確実に把握すること
ができ、オンラインでの排ガス管理や自己診断が可能に
なり、合理的な自動車の運行、維持管理を容易に得るこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明によるエンジン制御装置診断システムの
一実施例を説明するブロック図、第２図は本発明の一実
施例が適用されたエンジンシステムの構成図、第３図は
制御回路のブロック図、第４図は空燃比補正係数の説明
図、第５図は学習マツプの説明図、第６図はマツプの構
成図、第７図はマツプ変更手順の説明図、第８図は学習
手順を示すフローチャート、第９図はマツプ作成変更手
順を示すフローチャート、第１０図はマツプ内容の説明
図、第１１図は特性係数の説明図、第１２図は学習値の
説明図、第１３図、第１４図、第１５図はそれぞれ特性
指標の説明図、第１６図は特性係数の関係説明図、第１
７図は動作機能を説明するブロック図、第１８図は特性
補正ルーチンの概略フローチャート、第１９図は補正ロ
ジックのフローチャート、第２０図は簡易ロジックのフ
ローチャート、第２１図は詳細ロジックのフローチャー
ト、第２２図は本発明の一実施例における診断処理のフ
ローチャート、第２３図、第２４図、第２５図、第２６
図はそれぞれ判定条件を異にする判定処理のフローチャ
ート、第２７図はメモリの説明図、第２８図は制御定数
計算処理のフローチャート、第２９図は制御定数計算処
理の他の一例を示すフローチャート、第３０図は制御定
数計算処理のさらに他の一例を示すフローチャート、第
３１図は本発明のさらに他の一実施例を示す構成図、第
３２図は動作説明用のフローチャートである。 １２・・・・・・インジェクタ（燃料噴射弁）、２４・
・・・・・吸入空気流量センサ、５６・・・・・冷却水
温センサ、１４２・・・・・・０□センサ。 第２図 第　１　図 第 図 第 図 墨本卵遣睦拐伺（ｍｓ） ｐ ＴＰＩ　ＴＰ２　Ｔ＋＋ｓ　Ｔｌ１４　ＴＰＩ　ＴＰＩ
Ｉ　Ｔｅｙ第 図 第 図 第 図 第 １０図 第１１図 ＋１１Ｅｉ； ＋２）Ｅ２；Ｋｃｏｎｓｔ＊／Ｋｃｏｎｓｔ−ｂ１＋３
１Ｅ３： 第 図 第 図 第 １７図 図 第 第 図 第 １９図 ＴＳＣＨＡＲＮ ＮＴＳ≧ＮＴＳＳ ＨＩＭｐＲＥＣ ＨＩＭＳＩＭｐ 区 名 図 集 図 ＼−／メー＼ 　　Ｙ 第 第２６ 図 図 嬉 図 第 図 第 図 第 図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、空燃比センサを含め、エンジンの運転状態を検出す
   る少なくとも２のセンサと、エンジン制御用の少なくと
   も１のアクチュエータを備え、予め複数の所定のエンジ
   ン運転状態に応じて設定されている所定の空燃比制御目
   標値と、対応する複数のエンジン運転状態のもとでの上
   記空燃比センサによる実空燃比検出値との偏差を所定の
   複数の空燃比補正係数として演算保持し、この空燃比補
   正係数を用いて上記アクチュエータを制御することによ
   り、フィードバック制御を遂行する方式のエンジン制御
   装置において、上記演算保持された複数の空燃比補正係
   数のうちエンジンの運転状態を異にする少なくとも２の
   空燃比補正係数に基づいて、上記センサの少なくとも１
   によるエンジン運転状態の検出値に対する特性補正係数
   と、上記少なくとも１のアクチュエータの制御特性に対
   する特性補正係数とをそれぞれ独立に算出する演算処理
   手段を設け、これらの特性補正係数の数値により、それ
   ぞれ対応するセンサとアクチュエータの異常判定を行な
   うように構成したことを特徴とするエンジン制御装置診
   断システム。 ２、特許請求の範囲第１項において、上記異常判定のた
   めの比較値レベルが、各センサ及びアクチュエータの使
   用開始時及び所定のメンテナンス時での特性補正係数の
   記憶保持値の少なくとも１となるように構成したことを
   特徴とするエンジン制御装置診断システム。 ３、特許請求の範囲第１項において、上記異常判定が、
   上記特性補正係数の絶対値及び変化率の少なくとも一方
   が所定の比較値レベルを超えたか否かによつて行なわれ
   るように構成されていることを特徴とするエンジン制御
   装置診断システム。 ４、特許請求の範囲第１項において、上記センサの１が
   吸入空気流量計測用のセンサで、上記アクチュエータの
   １が燃料噴射弁であり、これらに対応する特性補正係数
   が吸入空気流量特性と燃料噴射弁係数、それに無効噴射
   時間を対象とする特性補正係数となるように構成されて
   いることを特徴とするエンジン制御装置診断システム。 ５、特許請求の範囲第１項ないし第４項のいずれかにお
   いて、上記特性補正係数を保持する記憶手段と、この記
   憶手段に結合した通信手段とを設け、上記特性補正係数
   が外部から読み出せるように構成したことを特徴とする
   エンジン制御装置診断システム。 ６、特許請求の範囲第５項において、上記特性補正係数
   を外部に読み出し、この外部に読み出した特性補正係数
   に基づいて上記各センサ及びアクチュエータの異常判定
   を外部で行なうように構成したことを特徴とするエンジ
   ン制御装置診断システム。 ７、特許請求の範囲第６項において、上記特性補正係数
   の読み出しを行なうべきエンジン毎に固有の識別データ
   を設け、該識別データに基づいて、読み出した特性補正
   係数を外部で分類記憶し、異常判定を繰り返す毎に、前
   回の診断時での特性補正係数を参照して判定処理を行な
   うように構成したことを特徴とするエンジン制御装置診
   断システム。 ８、特許請求の範囲第７項において、上記判定処理が、
   他の事例による診断結果を参照し、知識処理の推論機構
   を用いて行なわれるように構成されていることを特徴と
   するエンジン制御装置診断システム。 ９、特許請求の範囲第８項において、上記判定処理が、
   過去の判定結果をも参照して行なわれるように構成され
   ていることを特徴とするエンジン制御装置診断システム
   。 １０、特許請求の範囲第７項において、上記判定処理が
   、他の情報も参照して行なわれるように構成されている
   ことを特徴とするエンジン制御装置診断システム。