JPH03229942A - 電子制御燃料噴射式内燃機関の空燃比学習制御装置 - 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、電子制御燃料噴射式内燃機関における空燃比
の学習制御装置に関する。

〈従来の技術〉 電子制御燃料噴射式内燃機関において、噴射量Ｔ、は次
式によって定まる。

Ｔｉ＝ＴｐＸＣＯＥＦＸα＋Ｔｓ ここで、’ｒｐは基本噴射量てＴ　ｐ　＝　Ｋ　Ｘ　Ｑ
　／　Ｎである。Ｋは定数、Ｑは吸入空気流量、Ｎはエ
ンジン回転数である。Ｃ０ＥＦは各種補正係数である。

αは後述する空燃比のフィードバック制御（λコントロ
ール）のための空燃比フィードバック補正係数である。

Ｔｓは電圧補正分で、バッテリ電圧の変動による燃料噴
射弁の噴射量変化を補正するためのものである。

λコントロールについては、排気系に０２センサを設け
て実際の空燃比を検出し、空燃比か理論空燃比より濃い
か薄いかをスライスレベルにより判定し、理論空燃比に
なるように燃料の噴射量を制御するわけであり、このた
め、前記の空燃比フィードバック補正係数αというもの
を定めて、このαを変化させることにより理論空燃比に
保っている。

ここで、空燃比フィードバック補正係数αの値は比例積
分（ＰＩ）制御により変化させ、安定した制御としてい
る。

すなわち、Ｏ２センサの出力電圧とスライスレベルとを
比較し、スライスレベルよりも高い場合、低い場合に、
空燃比を急に濃くしたり、薄くしたりすることなく、空
燃比が濃い（薄い）場合には始めにＰ分だけ下げて（上
げて）、それから１分ずつ徐々に下げて（上げて）いき
、空燃比を薄く（濃く）するように制御する。

但し、λコントロールを行わない領域ではα１にクラン
プし、各種補正係数Ｃ０ＥＦの設定により所望の空燃比
を得る。

ところで、λコントロール領域てα＝１のときのベース
空燃比を理論空燃比（λ−１）に設定することができれ
ばフィードバック制御は不要なのであるが、実際には構
成部分（例えばエアフローメータ、燃料噴射弁、プレッ
シャレギュレータ、コントロールユニット）のバラツキ
や経時変化、燃料噴射弁のパルス幅−流量特性の非直線
性、運転条件や環境の変化等の要因で、ベース空燃比の
λ＝１からのズレを生じるので、フィードバック制御を
行っている。

しかし、ベース空燃比がλ＝１からずれていると、運転
領域が大きく変化したときに、ベース空燃比の段差をフ
ィードバック制御によりλ＝１に安定させるまでに時間
がかかる。そして、このために比例及び積分定数（Ｐ／
１分）を大きくするので、オーバーシュートやアンダー
シュートを生じ、制御性が悪くなる。つまり、ベース空
燃比がλ＝１からずれていると、理論空燃比よりかなり
ズレを持った範囲で空燃比制御がなされるのである。

その結果、三元触媒の転換効率が悪いところで運転がな
されることになり、触媒の貴金属の増大によるコストア
ップの他、触媒の劣化に伴う転換効率の更なる悪化によ
る触媒の交換を余儀なくされるという問題点があった。

そこで、本出願人は、特願昭５８−７６２２１号におい
て、学習によりベース空燃比をλ＝１にすることにより
、過渡時にベース空燃比の段差から生じるλ＝１からの
ズレをなくし、かつ、Ｐ／　［分を小さくすることを可
能にして制御性の向上を図り、これらにより触媒の原価
低減等を図るベース空燃比の学習制御装置を提案した。

すなわち、ＲＡＭ上にエンジン回転数及び負荷等のエン
ジン運転条件に対応した学習補正係数αＬのマツプを設
け、噴射量Ｔｉを計算する際に次式の如く基本噴射量Ｔ
ｐをαＬで補正する。

Ｔｉ＝ＴｐＸＣＯＥＦＸαＸαＬ＋Ｔｓそして、αＬの
学習は次の手順で進める。

ｉ）定常状態においてそのときのエンジン運転条件とα
とを検出する。

ｉｉ）前記エンジン運転条件に対応して現在までに学習
され記憶されているαＬを検索する。

１ｉｉ）前記αと前記αＬとから加重平均環により新た
にαＬを設定して記憶させる。

ところで、前記のようにαとαＬとから加重平均により
新たなαＬを設定して更新する方式では、ベース空燃比
のλ＝１からのズレを一定値以下に押さえることはでき
るものの、必ずしもλ＝１に接近すべく収束制御させる
ものではないため、なお改善の余地があった。

本発明はこのような実状に鑑みなされたものでベース空
燃比をλ＝１に収束させるように学習することにより過
渡時の制御性をより向上させ触媒の原価低減等を一層促
進させるようにすることを目的とする。

〈発明が解決しようとする課題〉 このため、本発明は、第１図に示すように、吸入空気流
量とエンジン回転数とから基本噴射量を演算する基本噴
射量演算手段と、排気系に設けたＯ２センサからの信号
に基づいて検出される実際の空燃比と理論空燃比とを比
較して比例積分制御により空燃比フィードバック補正係
数を設定する空燃比フィードバック補正係数設定手段と
、エンジン回転数及び負荷等のエンジン運転条件からＲ
ＡＭ内の前記運転条件に対応するエリアに記憶させた学
習補正係数を検索する学習補正係数検索手段と、前記学
習補正係数が検索されるＲＡＭ内の運転条件のエリアが
連続して同一エリアに留まり、かつ、この状態で前記Ｏ
２センサの信号がｎ回反転するエンジン運転状態を定常
状態であると判定する定常状態判定手段と、エンジン運
転状態が前記定常状態であると判定されたときに、空燃
比フィードバック補正係数と基準値との偏差量を所定割
合学習補正係数に加算することによって新たな学習補正
係数を設定してＲＡＭ内の同一エンジン運転条件のエリ
アに記憶された学習補正係数のデータを更新する学習補
正係数更新手段と、基本噴射量に空燃比フィードバック
補正係数と学習補正係数とを乗算して噴射量を演算する
噴射量演算手段と、この演算された噴射量に相応する駆
動パルス信号を燃料噴射弁に出力する駆動パルス信号出
力手段とを設けた構成とする。

〈作用〉 基本噴射量演算手段は、吸入空気流量とエンジン回転数
とから基本噴射量を演算し、空燃比フィードバック補正
係数設定手段は、排気系に設けたＯ２センサからの信号
に基づいて検出される実際の空燃比と理論空燃比とを比
較して比例積分制御により空燃比フィードバック補正係
数を設定する。

また、学習補正係数検索手段により、現在のエンジン回
転数と負荷等のエンジン運転条件からＲＡＭ内の前記運
転条件に対応するエリアに記憶させた学習補正係数が検
索される。

一方、定常状態判定手段は、学習補正係数が検索される
ＲＡＭ内の運転条件のエリアが連続して同一エリアに留
まり、かつ、この状態で前記０２センサの信号がｎ回反
転したときにエンジン運転状態が定常状態であると判定
する。

そして、エンジン運転状態が前記定常状態であると判定
されたときには、学習補正係数更新手段により前記設定
された空燃比フィードバック補正係数と基準値との偏差
量を所定割合学習補正係数に加算することによって新た
な学習補正係数が設定されＲＡＭ内の同一エンジン運転
条件のエリアに記憶された学習補正係数のデータが更新
される。

噴射量演算手段は、前記空燃比フィードバック補正係数
と学習補正係数とを乗算して噴射量を演算し、この演算
された噴射量に相応する駆動パルス信号が駆動パルス信
号出力手段から燃料噴射弁に出力され、演算された量の
燃料が機関に噴射供給される。

〈実施例〉 以下に、本発明の実施例を図面に基づいて説明する。

第２図にハードウェア構成を示す。

ｌはＣＰＵ、２はＰ−ＲＯＭ、３は学習制御用のＣＭＯ
３−ＲＡＭ、４はアドレスデコーダである。尚、ＲＡＭ
３に対しては、キースイッチＯＦＦ後も記憶内容を保持
させるためバックアップ電源回路を使用する。

燃料噴射量の制御のためのＣＰＵＩへのアナログ入力信
号としては、熱線式エアフローメータ５からの吸入空気
流量信号、スロットルセンサ６からのスロットル開度信
号、水温センサ７からの水温信号、Ｏ２センサ８からの
排気中酸素濃度信号、バッテリ９からのバッテリ電圧が
あり、これらはアナログ入力インターフェース１０及び
Ａ／Ｄ変換器１１を介して入力させるようになっている
。１２はＡ／Ｄ変換タイミングコントローラである。

デジタル入力信号としては、アイドルスイッチ１３、ス
タートスイッチ１４及びニュートラルスイッチ１５から
のＯＮ・ＯＦＦ信号があり、これらはデ０ ジタル入力インターフェース１６を介して入力されるよ
うになっている。

その他、クランク角センサ１７からの例えば１８０゜毎
のリファレンス信号と１°毎のポジション信号とがワン
ショットマルチ回路１８を介して入力されるようになっ
ている。また、車速センサ１９からの車速信号が波形整
形回路２０を介して入力されるようになっている。

ＣＰＵＩからの出力信号（燃料噴射弁への駆動パルス信
号）は、電流制御回路２１を介して゛燃料噴射弁２２へ
送られるようになっている。

ここにおいて、ＣＰＵＩは第３図に示すフローチャート
（燃料噴射量演算ルーチン）に基づくプログラム（ＲＯ
Ｍ２に記憶されている）に従って入出力操作並びに演算
処理を行い、燃料噴射量を制御する。

次に第３図のフローチャートについて説明する。

Ｓｌでエアフローメータ５からの信号によって得られる
吸入空気流量Ｑとクランク角センサ１７からの信号によ
って得られるエンジン回転数Ｎとか１ ら基本噴射量’ｒｐ　（＝ＫＸＱ／Ｎ）を演算する。

Ｓ２で各種補正係数Ｃ０ＦＦを設定する。

Ｓ３て０２センサ８の出力電圧とスライスレベル電圧と
を比較して比例積分制御により空燃比フィードバック補
正係数αを設定する。

Ｓ４でバッテリ９からのバッテリ電圧に基づいて電圧補
正分子ｓを設定する。

Ｓ５では、エンジン運転状態を示すパラメータとして例
えばエンジン回転数Ｎ及び基本噴射量（負荷）Ｔｐによ
り運転領域を複数のエリアに区画し各エリア毎に後述す
る学習補正係数αＬを記憶させたマツプ（ＲＡＭ３に記
憶）から現在の（Ｎ。

Ｔｐ）が存在するエリアを検索し、該エリアを示すデー
タをアドレスデコーダ４の所定番地へにセットする。

Ｓ６では前記番地Ａにセットされた現在の（Ｎ。

Ｔｐ）が存在するエリアのデータを同じくアドレスデコ
ーダ４の番地ＬＡにセットされた全開検索された（Ｎ、
Ｔｐ）が存在するエリアのデータと比較し、同一である
か否かを判定する。そして、２ ＹＥＳであるとき、即ち、運転状態が路間−であると判
定された場合はＳ７へ進む。

Ｓ７では、０２センサ８の出力電圧（第４図参照）が８
６の判定がＹＥＳとなってからｎ回反転したか否かを判
定し、ＹＥＳの場合はＳ８へ進む。

即ち、Ｓ６、Ｓ７は運転状態が定常状態であるか否かを
判別するために設けられており、Ｓ６゜Ｓ７の判定が共
にＹＥＳである場合は定常状態であると判定される。Ｓ
６又はＳ７のいずれかがＮＯである場合は非定常状態と
判定され、この場合は後述する８８〜ＳＩＯまでの学習
を行うことなくＳｌｌへ進む。２ Ｓ８では空燃比フィードバック補正係数αの定常運転時
における現在及び過去の複数回の値の平均値τを演算す
る。これはフローが行われる毎に平均値を求めてもよい
が、例えばαの値の増減が反転してから反転するまでの
間の平均値を求めるか、反転時のαの値だけの平均値を
求めるようにしてもよく、このようにすれば定常状態に
おけるαの制御中心をより的確に求めることかできる。

３ Ｓ９では、エンジン回転数Ｎ及び基本噴射量ＴｐからＲ
ＡＭ３の前記（Ｎ、Ｔｐ）が存在するエリアに記憶され
ているＮ、’ｒｐに対応する学習補正係数αＬを検索す
る。尚、前記マツプに記憶されているαＬの値は学習が
開始されていない時点では全てαＬ＝１となっている。

ＳＩＯではＳ９において検索された学習補正係数αＬと
８８において演算された空燃比フィードバック補正係数
の平均値百とから次式にしたがって演算を行い、その値
を新たな学習補正係数αＬとして設定し、αＬマツプの
当該エリア内の値を更新する。

αＬ←αＬ十Δα／Ｍ 尚、Δαはτと基準値との偏差量を示しΔατ−α（λ
＝１）であり、基準値α（λ＝１）は一般には１．０と
なる。また、Ｍは定数である。

Ｓｉｔでは、アドレスデコーダ４の番地ＬＡにセットさ
れている前回の（Ｎ、Ｔｐ）のエリアのデータを番地Ａ
にセットされている現在の（Ｎ、　Ｔｐ）エリアのデー
タを転送することによって更新４ する。

最後に３１２で噴射量Ｔｉを次式にしたかって演算する
。

Ｔｉ＝ＴｐＸＣＯＥＦＸαＸαＬ＋Ｔｓ以上で噴射量Ｔ
ｉが演算され、この噴射量Ｔｉに相当する駆動パルス信
号が電流制御回路２１を介して燃料噴射弁２２に所定の
タイミングで与えられる。

このように空燃比フィードバック補正係数αの定常状態
における平均値子と基準値との偏差量△αに基づいてこ
の偏差量を減少すべく学習値αＬを更新しているため、
ベース空燃比をハンチングを生じさせることなくλ＝１
に収束させることかでき、過渡時におけるλ＝１からの
ズレを可及的に減少させ、かつ、これに伴ってＰＩ定数
を小さくすることを可能にして制御性を十分に向上させ
ることができ、ひいては触媒原価低減に大きく寄与する
ことができる。

また、該空燃比フィードバック補正係数αの学習を行う
定常運転状態の判定を、学習補正係数αＬが検索される
ＲＡＭ内の運転条件のエリアが連５ 続して同一エリアに留まり、かつ、この状態で前記０２
センサの信号がｎ回反転するエンジン運転状態を定常状
態であるとしたため、学習精度を可及的に向上できる。

即ち、空燃比がステップ的に変化した場合の初期に長時
間同一方向の積分分で追いかけているような非定常状態
での学習が後者の条件によって回避でき、フィードバッ
ク制御における制御定常つまり安定的制御状態でのみ学
習が実行され、かつ、学習補正係数を書き込むエリアが
複数にまたがることにより複数のエリアで多重書込みさ
れ、各エリアの学習頻度にバラツキを生じ精度か悪化す
ることを前者の条件によって回避できるからである。ま
た、空燃比フィードバック制御中でも燃料噴射量の増減
補正中は学習を禁止するものが従来あるが、フィードバ
ック制御中の増減補正は、空燃比の変動を抑制するため
設けられるものであるから、学習制御の目的と一致する
ものであり、該増減補正中に学習を禁止する必要はない
。したがって、本発明では前記フィードバック制御の定
常条件さえ満たせば、積極的に学６ 習を行って増減補正量のズレ分をも学習し、これにより
、可及的に広い運転条件にわたって空燃比の変動を抑制
できるものである。

尚、αＬの学習時偏差量Δαを加える割合を決定するＭ
の値は一定としてもよいが、エンジン回転数に比例した
値とすればαのＰＩ制御係数を噴射周期の増大に応じて
減少させることができるのでより高精度な噴射量制御が
行える。

又、αを平均せず直接基準値との偏差量を求め、該偏差
量を所定割合加算更新するようにしたものであってもよ
い。

〈発明の効果〉 以上説明したように本発明によれば、ベース空燃比をλ
＝１に収束させるように学習を行う構成としたため、過
渡時におけるベース空燃比の段差から生じるλ＝１から
のズレを可及的に減少させ、かつ、これに伴ってＰＩ定
数を小さくすることができるので極めて安定した制御性
か得られ、ひいては、三元触媒を転換効率の良いところ
で使用でき貴金属の低減によるコストダウンの他、触媒
の７ 交換が不要となる等の効果が大である。

また、本発明では、学習を行う定常運転状態の判定を、
学習補正係数が検索されるＲＡＭ内の運転条件のエリア
が連続して同一エリアに留まり、かつ、この状態で前記
０２センサの信号かｎ回反転するエンジン運転状態を定
常状態であるとしたため、学習精度を可及的に向上でき
る。

更に、学習の方式が空燃比フィードバック補正係数の平
均値を求め、これと基準値との偏差量を所定割合学習補
正係数に加算することによって新たな学習補正係数を設
定し、この学習補正係数に基づいて燃料噴射制御を行う
ので、言い換えれば前記定常運転状態における空燃比フ
ィードバック補正係数の平均値に基づいて学習を行うの
で空燃比フィードバック補正係数についての学習の信頼
性が大幅に改善され、制御性が向上するという効果が得
られる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の構成を示すブロック図、第２図は本発
明の一実施例を示すハードウェア構成図、８ サの出力電圧の特性線図である。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 吸入空気流量とエンジン回転数とから基本噴射量を演算
   する基本噴射量演算手段と、排気系に設けたＯ＿２セン
   サからの信号に基づいて検出される実際の空燃比と理論
   空燃比とを比較して比例積分制御により空燃比フィード
   バック補正係数を設定する空燃比フィードバック補正係
   数設定手段と、エンジン回転数及び負荷等のエンジン運
   転条件からＲＡＭ内の前記運転条件に対応するエリアに
   記憶させた学習補正係数を検索する学習補正係数検索手
   段と、前記学習補正係数が検索されるＲＡＭ内の運転条
   件のエリアが連続して同一エリアに留まり、かつ、この
   状態で前記Ｏ＿２センサの信号がｎ回反転するエンジン
   運転状態を定常状態であると判定する定常状態判定手段
   と、エンジン運転状態が前記定常状態であると判定され
   たときに、空燃比フィードバック補正係数と基準値との
   偏差量を所定割合学習補正係数に加算することによって
   新たな学習補正係数を設定してＲＡＭ内の同一エンジン
   運転条件のエリアに記憶された学習補正係数のデータを
   更新する学習補正係数更新手段と、基本噴射量に空燃比
   フィードバック補正係数と学習補正係数とを乗算して噴
   射量を演算する噴射量演算手段と、この演算された噴射
   量に相応する駆動パルス信号を燃料噴射弁に出力する駆
   動パルス信号出力手段とを設けたことを特徴とする電子
   制御燃料噴射式内燃機関の空燃比学習制御装置。