JPH0367051A - Control device of car - Google Patents

Control device of car

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JPH0367051A
JPH0367051A JP20179489A JP20179489A JPH0367051A JP H0367051 A JPH0367051 A JP H0367051A JP 20179489 A JP20179489 A JP 20179489A JP 20179489 A JP20179489 A JP 20179489A JP H0367051 A JPH0367051 A JP H0367051A
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main
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Abstract

PURPOSE:To avoid a control system to become too large and complicated by furnishing a study control means as a common means used to a plurality of main controls. CONSTITUTION:A main control means 2 performs a plurality of main controls such as knocking control and idling air-fuel ratio control, on the basis of main control parameter optimized by study control. Therein the study control means shall be a common means to be used to a plurality of main controls. This precludes the control system from becoming too large and complex.

Description

【発明の詳細な説明】 (産業上の利用分野) 本発明は、自動車の制御装置、より詳細には、主制御手
段と学習制御手段とを備え、学習制御により最適化した
主制御パラメータに基づいて主制御手段がノッキング制
御、アイドル空燃比制御等の複数の主制御を行うように
なった自動車の制御装置に関する。
Detailed Description of the Invention (Industrial Application Field) The present invention provides a control device for an automobile, more specifically, a control device for an automobile, which includes a main control means and a learning control means, and is based on main control parameters optimized by learning control. The present invention relates to a control device for an automobile in which a main control means performs a plurality of main controls such as knocking control and idle air-fuel ratio control.

(従来技術) 自動車の制御装置にあっては、制御パラメータを走行状
態、周囲環境などに合わせて最適化するため、ノッキン
グ制御やアイドル空燃比制御など多くの制御において学
習制御、すなわち運転状態や周囲環境を学習して制御パ
ラメータを運転状態や周囲環境に最も適した値に設定す
る制御が従来から行われてきた。
(Prior art) In order to optimize control parameters according to driving conditions, surrounding environment, etc., automotive control devices use learning control in many controls such as knocking control and idle air-fuel ratio control. Conventionally, control has been performed to learn the environment and set control parameters to values most appropriate for the operating conditions and surrounding environment.

(発明が解決しようとする課題) しかし、従来の学習制御機能を備えた制御装置にあって
は、ノッキング制御やアイドル空燃比制御などの各主制
御毎に学習制御手段を設けていたので、制御系が肥大化
・複雑化し、このため、より多様な制御を行う制御装置
の開発が困難になるという問題があった。
(Problem to be solved by the invention) However, in conventional control devices equipped with a learning control function, a learning control means was provided for each main control such as knocking control and idle air-fuel ratio control. There is a problem in that the system becomes bloated and complicated, making it difficult to develop a control device that performs more diverse controls.

したがって、本発明の目的は、制御系の肥大化・複雑化
を招くことの無い学習制御手段を備えた自動車の制御装
置を提供することにある。
SUMMARY OF THE INVENTION Therefore, an object of the present invention is to provide a control device for an automobile equipped with a learning control means that does not cause the control system to become bulky or complicated.

(課題を解決するための手段) 上記の課題を解決するために、本発明においては、主制
御手段と学習制御手段とを備え、学習制御により最適化
した主制御パラメータに基づいて主制御手段がノッキン
グ制御、アイドル空燃比制御等の複数の主制御を行うよ
うになった自動車の制御装置において、前記学習制御手
段は複数の主制御において共通して使用される共通手段
であることを特徴とする自動車の制御装置を提供する。
(Means for Solving the Problems) In order to solve the above problems, the present invention includes a main control means and a learning control means, and the main control means is controlled based on main control parameters optimized by the learning control. In a control device for an automobile that performs multiple main controls such as knocking control and idle air-fuel ratio control, the learning control means is a common means used in common for the plurality of main controls. Provides automobile control devices.

本発明の好ましい実施態様にあっては、前記主制御手段
および学習制御手段はそれぞれ独立のCPUを備えてお
り、更に、主制御手段と学習制御手段の両者からアクセ
ス可能なデュアルポートラムから成る主制御パラメータ
の格納手段が設けられている。
In a preferred embodiment of the present invention, the main control means and the learning control means each include an independent CPU, and the main control means includes a dual port RAM that is accessible from both the main control means and the learning control means. Means for storing parameters is provided.

(作用) 上述のごとく、本発明にあっては、主制御手段と学習制
御手段とを備え、学習制御により最適化した主制御パラ
メータに基づいて主制御手段がノッキング制御、アイド
ル空燃比制御等の複数の主制御を行うようになった自動
車の制御装置において、前記学習制御手段を複数の主制
御において共通して使用される共通手段としたので、制
御系は肥大化・複雑化しない。
(Function) As described above, the present invention includes a main control means and a learning control means, and the main control means performs knocking control, idle air-fuel ratio control, etc. based on the main control parameters optimized by the learning control. In a control device for an automobile that performs a plurality of main controls, the learning control means is a common means commonly used in the plurality of main controls, so that the control system does not become bulky or complicated.

また、前記主制御手段および学習制御手段をそれぞれ独
立のCPUを備えたものとして構成し、更に、主制御手
段と学習制御手段の両者からアクセス可能なデュアルポ
ートラムから成る主制御パラメータの格納手段を設けた
ので、学習制御機能がより一層強化され、一方、一般の
マルチCPUシステムのようにデータバスのタイミング
管理を行う必要がないので制御系は肥大化・複雑化しな
い。
Further, the main control means and the learning control means are each equipped with an independent CPU, and furthermore, a storage means for main control parameters consisting of a dual port RAM that can be accessed from both the main control means and the learning control means is provided. Therefore, the learning control function is further strengthened, and on the other hand, there is no need to manage data bus timing as in a general multi-CPU system, so the control system does not become bulky or complicated.

(実施例) 以下、添付の図面に基づいて、本発明の詳細な説明する
(Example) Hereinafter, the present invention will be described in detail based on the accompanying drawings.

第1図において、lは本発明の実施例に係る制御装置2
を備えた自動車のエンジンであり、3はエンジンlの点
火プラグ、4は吸気通路、5は排気通路である。吸気通
路3には吸気下流から吸気上流に向かって順次、燃料イ
ンジェクタ6、スロットル弁7、エアフローメータ8が
配設されている。また、スロットル弁7にはスロットル
開度センサ9が、エンジンlのシリンダ部にはノックセ
ンサ10が、クランク軸の近傍にはクランク角センサ1
1が配設されている。
In FIG. 1, l is a control device 2 according to an embodiment of the present invention.
3 is a spark plug of engine l, 4 is an intake passage, and 5 is an exhaust passage. A fuel injector 6, a throttle valve 7, and an air flow meter 8 are arranged in the intake passage 3 in this order from the intake downstream to the intake upstream. Further, a throttle opening sensor 9 is attached to the throttle valve 7, a knock sensor 10 is attached to the cylinder portion of the engine l, and a crank angle sensor 1 is attached near the crankshaft.
1 is arranged.

制御装置2は、各種信号の入出力を行う入出力インター
フェースと、CPUと、制御プログラムを格納したメモ
リーとを備えている。
The control device 2 includes an input/output interface that inputs and outputs various signals, a CPU, and a memory that stores a control program.

制御装置2には、エアフローメータ8からのエアフロー
信号、スロットル開度センサ9からのスロットル開度信
号、ノックセンサ10からのノッキング信号及びクラン
ク角センサ11からのエンジン回転数信号が入力され、
制御装置2からは、点火プラグ3に点火信号が、また燃
料インジェクタ6にインジェクタ信号が出力される。
The control device 2 receives an air flow signal from the air flow meter 8, a throttle opening signal from the throttle opening sensor 9, a knocking signal from the knock sensor 10, and an engine rotation speed signal from the crank angle sensor 11.
The control device 2 outputs an ignition signal to the spark plug 3 and an injector signal to the fuel injector 6.

制御プログラムは第2図に示すごとく、ノッキング制御
プログラム、アイドル空燃比制御プログラム等の主制御
プログラムから構成される主プログラムと、制御パラメ
ータ等のデータが格納されたデータテーブルと、学習制
御プログラムとで構成されている。学習制御プログラム
は、走行状態や周囲環境に応じて主制御用の制御パラメ
ータを最適値に設定するための複数のルーチン、すなわ
ち、ノッキング制御、アイドル空燃比制御等の主制御毎
に必要とされる個別の制御パラメータをそれぞれ最適化
するための個別のルーチンから成るサブルーチンとして
構成されている。主プログラムは主制御手段を形成し、
学習制御プログラムは学習制御手段を形成する。
As shown in Figure 2, the control program consists of a main program consisting of main control programs such as a knocking control program and an idle air-fuel ratio control program, a data table storing data such as control parameters, and a learning control program. It is configured. The learning control program is required for multiple routines for setting control parameters for main control to optimal values according to driving conditions and surrounding environment, that is, for each main control such as knocking control and idle air-fuel ratio control. It is structured as a subroutine consisting of individual routines for optimizing individual control parameters. The main program forms the main control means,
The learning control program forms a learning control means.

学習制御プログラムは主プログラムからの制御情報に基
づいて学習制御を行い、主制御パラメータを走行状態や
周囲環境に応じた最適値に設定し、この最適値化した主
制御パラメータをデータテープルに書き込み、主プログ
ラムは該主制御パラメータに基づいてノッキング制御、
アイドル空燃比制御等の主制御を行う。
The learning control program performs learning control based on the control information from the main program, sets the main control parameters to optimal values according to the driving conditions and surrounding environment, writes the optimized main control parameters to the data table, The main program performs knocking control based on the main control parameters.
Performs main control such as idle air-fuel ratio control.

次に本実施例に係る制御装置による制御の具体例を、主
制御プログラムのフローの一部を示す第3図と学習制御
プログラムのフローの一部を示す第4図とに基づいて説
明する。
Next, a specific example of control by the control device according to the present embodiment will be described based on FIG. 3, which shows a part of the flow of the main control program, and FIG. 4, which shows part of the flow of the learning control program.

主制御においては、自動車の走行中にCPUは適宜エン
ジン回転数信号、エアフロー信号、スロットル開度信号
等に基づきエンジンが高負荷状態にあるか否か判断しく
81)、高負荷状態にある場合にはノッキング制御をす
べく、まず、■走行状態を判別するための変数Sとして
ノッキング信号を採る。
In the main control, while the car is running, the CPU judges whether the engine is in a high load state based on the engine speed signal, air flow signal, throttle opening signal, etc.81). In order to perform knocking control, first, (1) a knocking signal is taken as a variable S for determining the running state.

限界値αとの比較式を用いる。A comparison formula with the limit value α is used.

■制御パラメータとして点火進角を採り学習制御による
パラメータの修正値Zは+5°とする。
(2) Take the ignition advance angle as a control parameter, and set the parameter correction value Z by learning control to +5°.

■制御パラメータの初期値が格納しであるデータテーブ
ルの番地Mとして4050番地を採る。
(2) Take address 4050 as the address M of the data table where the initial values of the control parameters are stored.

ことを決め(S2)、上記のS、DXZ、Mを引数とし
て学習制御サブルーチンプログラムを呼出す(S3)。
Then, the learning control subroutine program is called using the above S, DXZ, and M as arguments (S3).

学習制御においては、CPUは引数りが所定上指示して
いるか否か判断しく5ll)、指示している場合には、
エンジン回転数信号とノッキング信号に基づいて所定の
n回転針のノンキング信号Sの平均値S、を求め(S1
2)、平均値S、と所定の限界値αとを比較しく513
)、s がαよりも大きい場合にはノッキングが発生す
る可能性が高いと判断してデータテーブルのM番地、す
なわち4050番地に格納された点火進角の初期値を読
み込み、該初期値、例えば20’に修正値Z、すなわち
5°を足して、ノッキング制御用パラメータである点火
進角を現走行状態に対して最適化し、最適値25°をデ
ータテーブルのM番地、すなわち4050番地に書き込
む(314〜516)。S、がα以下の場合には、CP
Uは、ノッキングが発生する可能性は比較的低いと判断
し、ノッキング制御用パラメータである点火進角を初期
値に維持する(S 13)。以上によりノッキング制御
用パラメータを最適化するための学習制御を終えて主制
御に復帰する。主制御においては、最適化され、あるい
は初期値に維持されたノッキング開明用パラメータ、す
なわち点火進角をデータテーブルの4050番地から読
み込みノンキング制御を実行する(S4)。
In learning control, the CPU judges whether or not the argument is giving a predetermined instruction (5ll), and if so,
The average value S of the non-king signal S of a predetermined n rotation needle is calculated based on the engine rotation speed signal and the knocking signal (S1
2) Compare the average value S and the predetermined limit value α513
), if s is larger than α, it is determined that there is a high possibility that knocking will occur, and the initial value of the ignition advance angle stored at address M of the data table, that is, address 4050 is read, and the initial value, e.g. 20' and the correction value Z, that is, 5°, to optimize the ignition advance angle, which is a parameter for knocking control, for the current driving condition, and write the optimal value, 25°, to address M of the data table, that is, address 4050 ( 314-516). If S is less than or equal to α, then CP
U determines that the possibility of knocking occurring is relatively low, and maintains the ignition advance angle, which is a parameter for knocking control, at the initial value (S13). As described above, the learning control for optimizing the knocking control parameters is completed and the main control is returned to. In the main control, the knocking initiation parameter, that is, the ignition advance angle, which has been optimized or maintained at the initial value, is read from address 4050 of the data table and nonking control is executed (S4).

また、主制御においては、自動車の走行中にCPUは適
宜エンジン回転数信号、エアフロー信号、スロットル開
度信号等に基づきエンジンがアイドル状態にあるか否か
判断しくS5)、アイドル状態にある場合にはアイドル
空燃比制御をすべく、まず、 ■走行状態を判別するための変数Sとしてエンジン回転
数信号を採る。
In addition, in the main control, while the vehicle is running, the CPU appropriately determines whether the engine is in the idle state based on the engine speed signal, air flow signal, throttle opening signal, etc. In order to control the idle air-fuel ratio, first, 1) the engine speed signal is taken as the variable S for determining the driving state;

と所定の限界値βとの比較式を用いる(否はエンジン回
転数信号の平均値である)。
and a predetermined limit value β (or not is the average value of the engine rotation speed signal).

■制御パラメータとして燃料増量係数を採り学習制御に
よるパラメータの修正値Zは+0.1とする。
(2) The fuel increase coefficient is taken as a control parameter, and the parameter correction value Z by learning control is set to +0.1.

■制御パラメータの初期値が格納しであるデータテーブ
ルの番地Mとして4060番地を採る。
(2) Take address 4060 as the address M of the data table where the initial values of the control parameters are stored.

ことを決め(S6)、上記のS、D、Z、Mを引数とし
て学習制御サブルーチンプログラムを呼出す(S7)。
A decision is made (S6), and the learning control subroutine program is called using the above S, D, Z, and M as arguments (S7).

学習制御においては、CPUは引数りが所定工の実行を
指示しているか否か判断しくS 17)、指示している
場合には、エンジン回転数信号に基づいて所定のn回転
針のエンジン回転数信号Sの分散S2を求め(818,
519)、分散S2と所定の限界値βとを比較しく52
0)、S2がβよりも大きい場合には回転状態が不安定
になっていると判断し、データテーブルのM番地、すな
わち4060番地に格納された燃料増量係数の初期値を
読み込み、該初期値、例えば0.1に修正値Z、すなわ
ち0.1を足して、アイドル空燃比制御用パラメータで
ある燃料増量係数を現エンジン状態に対して最適化し、
最適値0.2をデータテーブルのM番地、すなわち40
60番地に書き込む(S14〜816)。S2がβ以下
の場合には、CPUは、エンジンの回転状態は安定して
いると判断し、アイドル空燃比制御用パラメータである
燃料増量係数を初期値に維持する(820)。以上によ
りアイドル空燃比制御用パラメータを最適化するための
学習制御を終えて主制御に復帰する。主制御においては
、最適化され、あるいは初期値に維持されたアイドル空
燃比制御用パラメータ、すなわち燃料増量係数をデータ
テーブルの4060番地から読み込みアイドル空燃比制
御を実行する(S8)。
In learning control, the CPU judges whether or not the argument instructs execution of a predetermined operation (S17), and if it instructs the execution of a predetermined operation, the CPU executes the engine rotation for a predetermined n rotation needle based on the engine rotation speed signal. Find the variance S2 of the number signal S (818,
519), compare the variance S2 and the predetermined limit value β52
0), if S2 is larger than β, it is determined that the rotational state is unstable, and the initial value of the fuel increase coefficient stored at address M of the data table, that is, address 4060, is read and the initial value is , for example, by adding a correction value Z, that is, 0.1 to 0.1, to optimize the fuel increase coefficient, which is a parameter for idle air-fuel ratio control, for the current engine state,
Set the optimum value 0.2 to address M of the data table, that is, 40
Write to address 60 (S14-816). If S2 is less than or equal to β, the CPU determines that the rotational state of the engine is stable, and maintains the fuel increase coefficient, which is an idle air-fuel ratio control parameter, at the initial value (820). As described above, the learning control for optimizing the idle air-fuel ratio control parameters is completed, and the process returns to the main control. In the main control, idle air-fuel ratio control parameters that have been optimized or maintained at initial values, that is, fuel increase coefficients, are read from address 4060 of the data table and idle air-fuel ratio control is executed (S8).

以上の説明から分かるごとく、本実施例に係る制御装置
にあっては、学習制御手段たる学習制御プログラムが、
ノッキング制御、アイドル空燃比制御等の主制御毎に必
要とされる個別の主制御パラメータ、すなわち点火進角
、燃料増量係数等を、走行状態や周囲環境に応じて各々
最適化するための個別のルーチンの集合体としてサブル
ーチン化されているので、ノンキング制御、アイドル空
燃比制御等を実行する主制御手段たる主制御プログラム
に、個々の主制御に対応した学習制御ルーチンを組み込
む必要がない。すなわち、主制御プログラム、ひいては
制御系全体の肥大化・複雑化が防止されている。
As can be seen from the above description, in the control device according to this embodiment, the learning control program serving as the learning control means is
Individual main control parameters required for each main control such as knocking control and idle air-fuel ratio control, such as ignition advance angle and fuel increase coefficient, are optimized according to driving conditions and surrounding environment. Since the subroutine is a collection of routines, there is no need to incorporate a learning control routine corresponding to each main control into the main control program, which is the main control means for executing non-king control, idle air-fuel ratio control, etc. That is, the main control program, and by extension the entire control system, are prevented from becoming bulky and complicated.

次に、本発明の他の実施例に係る制御装置を説明する。Next, a control device according to another embodiment of the present invention will be described.

本実施例に係る制御装置2′は、第5図に示すように、
ノッキング制御やアイドル空燃比制御等の主制御を行う
主制御CPUと、学習制御を行う学習制御CPUと、主
制御CPU学習制御CPUの何れからでもアクセス可能
なデュアルポートラム、すなわち2つのポートからデー
タの読み書きができるRAM (以下DPRと呼ぶ)と
を備えており、両CPUとDPRとはそれぞれ、読み込
み・書き込み信号が流れる制御信号線と、主制御用の制
御パラメータや学習制御のための制御情報が流れるデー
タバスと、制御パラメータが格納された番地を指示する
アドレス信号が流れるアドレスバスとによって連結され
ている。更に、第5図には図示しないが、制御装置2′
は第1の実施例に係る制御装置2と同様に各種信号の入
出力を行う入出力インターフェースと、制御プログラム
を格納したメモリーとを備えている。DPRには学習制
御を行うための制御情報と主制御用の制御パラメータが
格納されている。
The control device 2' according to this embodiment, as shown in FIG.
The main control CPU performs main control such as knocking control and idle air-fuel ratio control, the learning control CPU performs learning control, and the dual port RAM allows data to be accessed from either of the two ports. It is equipped with a read/write RAM (hereinafter referred to as DPR), and both CPUs and DPR each have a control signal line through which read/write signals flow, and control information for control parameters for main control and learning control. They are connected by a data bus flowing therethrough and an address bus flowing an address signal indicating an address where a control parameter is stored. Furthermore, although not shown in FIG.
Like the control device 2 according to the first embodiment, the control device 2 includes an input/output interface for inputting and outputting various signals, and a memory storing a control program. The DPR stores control information for performing learning control and control parameters for main control.

制御装置2′は第1の実施例と同じ自動車のエンジンに
組み込まれており、制御装置2′の主制御CPUには、
エアフローメータ8からのエアフロー信号、スロットル
開度センサ9からのスロットル開度信号、ノックセンサ
10からのノッキング信号及びクランク角センサ11か
らのエンジン回転数信号が入力され、制御装置2′の主
制御CPUからは、点火プラグ3に点火信号が、また燃
料インジェクタ6にインジェクタ信号が出力される。ま
た、主制御CPUに入力された各種センサからの信号は
主制御CPUを介して学習制御CPUに伝えられる。
The control device 2' is built into the same automobile engine as in the first embodiment, and the main control CPU of the control device 2' includes:
The air flow signal from the air flow meter 8, the throttle opening signal from the throttle opening sensor 9, the knocking signal from the knock sensor 10, and the engine speed signal from the crank angle sensor 11 are inputted to the main control CPU of the control device 2'. From there, an ignition signal is output to the spark plug 3 and an injector signal is output to the fuel injector 6. Further, signals from various sensors input to the main control CPU are transmitted to the learning control CPU via the main control CPU.

第6図に示すように、主制御CPUは主制御プログラム
に基づいてDPRに学習制CPUを作動させるための制
御情報を書き込み、学習制御CPUはDPRから該制′
御情報を読み取り、学習制御プログラムに基づいて学習
制御を行い、主制御パラメータを走行状態や周囲環境に
応じた最適値に設定し、この最適値化した主制御パラメ
ータをDPRに書き込み、主制御CPUはDPRから該
主制御パラメータを読み取り、主制御プログラムに基づ
いてノッキング制御、アイドル空燃比制御等の主制御を
行う。
As shown in FIG. 6, the main control CPU writes control information for operating the learning CPU into the DPR based on the main control program, and the learning control CPU reads the control information from the DPR.
reads the control information, performs learning control based on the learning control program, sets the main control parameters to optimal values according to the driving conditions and surrounding environment, writes the optimized main control parameters to the DPR, and controls the main control CPU. reads the main control parameters from the DPR and performs main controls such as knocking control and idle air-fuel ratio control based on the main control program.

次に本実施例に係る制御装置による制御の具体例を、主
制御プログラムのフローの一部を示す第7図と学習制御
プログラムのフローの一部を示す第8図とに基づいて説
明する。
Next, a specific example of control by the control device according to the present embodiment will be described based on FIG. 7, which shows a part of the flow of the main control program, and FIG. 8, which shows a part of the flow of the learning control program.

主制御においては、自動車の走行中に主制御CPUは適
宜エンジン回転数信号、エアフロー信号、スロットル開
度信号等に基づきエンジンが高負荷状態にあるか否か判
断しく551)、高負荷状態にある場合にはノッキング
制御をすべく、まず、■走行状態を判別するための変数
Sとしてノッキング信号を採る。
In the main control, while the car is running, the main control CPU judges whether or not the engine is in a high load state based on the engine speed signal, air flow signal, throttle opening signal, etc.551). In order to perform knocking control in this case, first, (1) a knocking signal is taken as a variable S for determining the running state.

■制御パラメータとして点火進角を採り学習制御による
パラメータの修正値Zは+5°とする。
(2) Take the ignition advance angle as a control parameter, and set the parameter correction value Z by learning control to +5°.

■制御パラメータの初期値が格納しであるDPRの番地
Mとして4050番地を採る。ことを決め(S52)、
上記の引数S、D、Z、MをDPRに書き込む(S 5
3)。
(2) Take address 4050 as the address M of the DPR where the initial values of the control parameters are stored. decided (S52),
Write the above arguments S, D, Z, M to DPR (S 5
3).

学習制御においては、学習制御CPUはDPRから引数
S、D、ZSMを読み込み(861)、実行を指示して
いるか否か判断しく562)、指示している場合には、
エンジン回転数信号とノッキング信号に基づいて所定の
n回転分のノッキング信号Sの平均値S1を求め(S6
3)、平均値S1と所定の限界値αとを比較しくS 6
4)、Slがαよりも大きい場合にはノッキングが発生
する可能性が高いと判断してDPRのM番地、すなわち
4050番地に格納された点火進角の初期値を読み込み
、該初期値、例えば20°に修正値Z、すなわち5°を
足して、ノッキング制御用パラメータである点火進角を
現走行状態に対して最適化し、最適値25°をDPRの
M番地、すなわち4050番地に書き込む(865〜5
67)。
In learning control, the learning control CPU reads arguments S, D, and ZSM from DPR (861), and judges whether or not execution is instructed (562). If so,
The average value S1 of the knocking signal S for a predetermined n rotations is calculated based on the engine rotation speed signal and the knocking signal (S6
3) Compare the average value S1 and the predetermined limit value α S6
4) If Sl is larger than α, it is determined that there is a high possibility that knocking will occur, and the initial value of the ignition advance angle stored at address M of the DPR, that is, address 4050 is read, and the initial value, e.g. The ignition advance angle, which is a parameter for knocking control, is optimized for the current driving condition by adding the correction value Z, that is, 5 degrees, to 20 degrees, and the optimal value of 25 degrees is written to address M of the DPR, that is, address 4050 (865 ~5
67).

Slがα以下の場合には、学習制御CPUは、ノッキン
グが発生する可能性は比較的低いと判断し、ノッキング
制御用パラメータである点火進角を初期値に維持する(
864)。以上によりノッキング制御用パラメータを最
適化するための学習制御を終えて主制御に復帰する。主
制御においては、主制御CPUは最適化され、あるいは
初期値に維持されたた主制御用パラメータ、すなわち点
火進角をDPRの4050番地から読み込みノンキング
制御を実行する(854)。
If Sl is less than or equal to α, the learning control CPU determines that the possibility of knocking occurring is relatively low, and maintains the ignition advance angle, which is a parameter for knocking control, at the initial value (
864). As described above, the learning control for optimizing the knocking control parameters is completed and the main control is returned to. In the main control, the main control CPU reads the main control parameters that have been optimized or maintained at initial values, that is, the ignition advance angle, from address 4050 of the DPR and executes non-king control (854).

また、主制御においては、自動車の走行中に主CPUは
適宜エンジン回転数信号、エアフロー信号、スロットル
開度信号等に基づきエンジンがアイドル状態に・あるか
否か判断しく555)、アイドル状態にある場合にはア
イドル空燃比制御をすべく、まず、 ■走行状態を判別するための変数Sとしてエンジン回転
数信号を採る。
In addition, in the main control, while the car is running, the main CPU appropriately determines whether the engine is in an idle state based on an engine speed signal, an air flow signal, a throttle opening signal, etc. In this case, in order to control the idle air-fuel ratio, first, (1) take the engine rotational speed signal as the variable S for determining the driving state;

ンジン回転数信号の平均値である)。is the average value of the engine speed signal).

■制御パラメータとして燃料増量係数を採り学習制御に
よるパラメータの修正値Zは+0.1とする。
(2) The fuel increase coefficient is taken as a control parameter, and the parameter correction value Z by learning control is set to +0.1.

■制御パラメータの初期値が格納しであるDPRの番地
Mとして4060番地を採る。
(2) Take address 4060 as the address M of the DPR where the initial values of the control parameters are stored.

ことを決め(856)、上記の引数S、D、Z。(856), and the above arguments S, D, and Z.

MをDPRに書き込む(857)。Write M to DPR (857).

学習制御においては、学習制御CPUはDPRから引数
S、D、Z、Mを読み込み(S61)、比較式の実行を
指示しているか否か判断しく568)、指示している場
合には、エンジン回転数信号に基づいて所定のn回転分
のエンジン回転数信号Sの分散S2を求め(S69.5
70)、分散S2と所定の限界値βとを比較しく571
)、S2がβよりも大きい場合には回転状態が不安定に
なっていると判断し、DPRのM番地、すなわち406
0番地に格納された燃料増量係数の初期値を読み込み、
該初期値、例えば0.1に修正値Z、すなわち0.1を
足して、アイドル空燃比制御用パラメータである燃料増
量係数を現エンジン状態に対して最適化し、最適値0.
2をDPRのM番地、すなわち4060番地に書き込む
(865〜567)。S2がβ以下の場合には、学習制
御CPUは、エンジンの回転状態は安定していると判断
し、アイドル空燃比制御用パラメータである燃料増量係
数を初期値に維持する(S71)。以上によりアイドル
空燃比制御用パラメータを最適化するための学習制御を
終えて主制御に復帰する。主制御においては、主制御C
PUは最適化され、あるいは初期値に維持された主制御
用パラメータ、すなわち燃料増量係数をDPRの406
0番地から読み込みアイドル空燃比制御を実行する(3
58)。
In the learning control, the learning control CPU reads the arguments S, D, Z, and M from the DPR (S61), and judges whether or not execution of the comparison expression is instructed (568), and if so, the engine Calculate the variance S2 of the engine speed signal S for a predetermined n rotations based on the speed signal (S69.5
70), compare the variance S2 and the predetermined limit value β571
), if S2 is larger than β, it is determined that the rotational state is unstable, and the address M of the DPR, that is, 406
Load the initial value of the fuel increase coefficient stored at address 0,
The fuel increase coefficient, which is a parameter for controlling the idle air-fuel ratio, is optimized for the current engine condition by adding a correction value Z, that is, 0.1, to the initial value, for example, 0.1, and then the optimum value is set to 0.
2 is written to address M of DPR, that is, address 4060 (865 to 567). If S2 is less than or equal to β, the learning control CPU determines that the rotational state of the engine is stable, and maintains the fuel increase coefficient, which is a parameter for idle air-fuel ratio control, at the initial value (S71). As described above, the learning control for optimizing the idle air-fuel ratio control parameters is completed, and the process returns to the main control. In main control, main control C
The PU optimizes or maintains the main control parameters, that is, the fuel increase coefficient, at the DPR's 406
Read from address 0 and execute idle air-fuel ratio control (3
58).

以上の説明から分かるごとく、本実施例に係る制御装置
にあっては、主制御と学習制御が、それぞれ独立したC
PU、すなわち主制御CPUと学習制御CPUとによっ
て行われるので、学習制御機能をより強化できる。一方
、データファイルはDPRに格納されており、主制御C
PUと学習制御CPUがそれぞれ独立したデータバスを
を介して必要なデータをDPRに書き込み或いは読み取
るようになっているので、一方のCPUがDPRにデー
タを書き込み或いは読み出す際でも、他方のCPUは他
のデータの書き込み或いは読出しができる。つまり、一
般のマルチCPUシステムのようにデータバスのタイミ
ング管理、すなわち、CPU同士のデータ読み書きのタ
イミング管理、を行う必要がなく、制御系全体の肥大化
・複雑化が防止されている。
As can be seen from the above explanation, in the control device according to this embodiment, the main control and the learning control are performed using independent C
Since this is performed by the PU, that is, the main control CPU and the learning control CPU, the learning control function can be further strengthened. On the other hand, the data file is stored in the DPR, and the main control C
Since the PU and the learning control CPU each write or read the necessary data to the DPR via independent data buses, even when one CPU writes or reads data to the DPR, the other CPU data can be written or read. In other words, there is no need to manage data bus timing, that is, data read/write timing between CPUs, as in a general multi-CPU system, and the entire control system is prevented from becoming bulky and complicated.

以上、本発明の詳細な説明したが、本発明は上記の実施
例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載し
た発明の範囲内で種々改変が可能なことはいうまでもな
い。
Although the present invention has been described in detail above, it goes without saying that the present invention is not limited to the above-mentioned embodiments, and that various modifications can be made within the scope of the invention described in the claims.

(発明の効果) 上述のごとく、本発明にあっては、主制御手段と学習制
御手段とを備え、学習制御により最適化した主制御パラ
メータに基づいて主制御手段がノッキング制御、アイド
ル空燃比制御等の複数の主制御を行うようになった自動
車の制御装置において、前記学習制御手段を複数の主制
御において共通して使用される共通手段としたので、制
御系は肥大化・・複雑化しない。
(Effects of the Invention) As described above, the present invention includes a main control means and a learning control means, and the main control means performs knocking control and idle air-fuel ratio control based on main control parameters optimized by the learning control. In an automobile control device that now performs multiple main controls such as, the learning control means is a common means that is commonly used for multiple main controls, so the control system does not become bulky or complicated. .

また、前記主制御手段および学習制御手段をそれぞれ独
立のCPUを備えたものとして構威し、更に、主制御手
段と学習制御手段の両者からアクセス可能なデュアルポ
ートラムから成る主制御パラメータの格納手段を設けた
ので、学習制御機能がより一層強化され、一方、一般の
マルチCPUシステムのようにデータバスのタイミング
管理を行う必要がないので制御系は肥大化・複雑化しな
い。
Further, the main control means and the learning control means are each equipped with an independent CPU, and further, the main control parameter storage means is composed of a dual port RAM that can be accessed from both the main control means and the learning control means. Since this is provided, the learning control function is further strengthened, and on the other hand, there is no need to manage data bus timing as in a general multi-CPU system, so the control system does not become bulky or complicated.

従って、本発明により、制御系°の肥大化・複雑化を招
くことの無い学習制御手段を備えた自動車の制御装置が
提供される。
Therefore, the present invention provides a control device for a vehicle that is equipped with a learning control means that does not cause the control system to become bulky or complicated.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of drawings]

第1図は、本発明の実施例に係る自動車の制御装置を備
えたエンジンの概略構成図である。 第2図は、本発明の実施例に係る自動車の制御装置の制
御プログラムの構造図である。 第3図は、第2図のプログラム中の主プログラムのフロ
ーチャートの一部を示す図であり、第4図は第2図のプ
ログラム中の学習制御プログラムのフローチャートの一
部を示す図である。 第5図は、本発明の他の実施例に係る自動車の制御装置
のシステム構造の一部を示す図である。 第6図は、第5図の制御装置による制御作動を示す図で
ある。 第7図は、第5図の制御システム中の主プログラムのフ
ローチャートの一部を示す図であり、第8図は第5図の
システム中の学習制御プログラムのフローチャートの一
部を示す図である。 1・・・エンジン、 2・・・制御装置。 第1図 第2図 主試御パラメ タ 第4図
FIG. 1 is a schematic diagram of an engine equipped with an automobile control device according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a structural diagram of a control program for an automobile control device according to an embodiment of the present invention. FIG. 3 is a diagram showing a part of the flowchart of the main program in the program of FIG. 2, and FIG. 4 is a diagram showing a part of the flowchart of the learning control program in the program of FIG. FIG. 5 is a diagram showing a part of the system structure of a control device for an automobile according to another embodiment of the present invention. FIG. 6 is a diagram showing the control operation by the control device of FIG. 5. FIG. 7 is a diagram showing a part of the flowchart of the main program in the control system of FIG. 5, and FIG. 8 is a diagram showing part of the flowchart of the learning control program in the system of FIG. . 1...Engine, 2...Control device. Figure 1 Figure 2 Main test parameters Figure 4

Claims (2)

【特許請求の範囲】[Claims] (1)主制御手段と学習制御手段とを備え、学習制御に
より最適化した主制御パラメータに基づいて主制御手段
がノッキング制御、アイドル空燃比制御等の複数の主制
御を行うようになった自動車の制御装置において、前記
学習制御手段は複数の主制御において共通して使用され
る共通手段であることを特徴とする自動車の制御装置。
(1) A vehicle that is equipped with a main control means and a learning control means, and the main control means performs multiple main controls such as knocking control and idle air-fuel ratio control based on main control parameters optimized by learning control. 2. A control device for an automobile, wherein the learning control means is a common means commonly used in a plurality of main controls.
(2)主制御手段および学習制御手段がそれぞれ独立の
CPUを備え、更に、主制御手段と学習制御手段の両者
からアクセス可能なデュアルポートラムから成る主制御
パラメータの格納手段が設けられていることを特徴とす
る請求項第(1)に記載の自動車の制御装置。
(2) The main control means and the learning control means are each equipped with an independent CPU, and furthermore, the main control parameter storage means consisting of a dual portram that can be accessed from both the main control means and the learning control means is provided. A control device for an automobile according to claim 1.
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS55137360A (en) * 1979-04-16 1980-10-27 Nissan Motor Co Ltd Controller for automobile

Patent Citations (1)

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