JPH0416625B2 - - Google Patents

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＞ 従来、この種の学習制御装置としては、例えば
特開昭59−203828号公報によつて開示されたもの
がある。

電子制御燃料噴射装置に用いられる燃料噴射弁
は、機関の回転に同期して与えられる駆動パルス
信号によつて開弁し、その開弁期間中、所定圧力
の燃料を噴射するようになつている。従つて、燃
料噴射量は駆動パルス信号のパルス幅により制御
され、このパルス幅をTiとして燃料噴射量に相
当する制御信号とすれば、理論空燃比を得るため
のTiは次式によつて定められる。

Ti＝Tp・COEF・α＋Ts 但し、Tpは燃料の基本噴射量に相当する基本
パルス幅で、便宜上基本噴射量と呼ぶ。Tp＝
Ｋ・Ｑ／Ｎで、Ｋは定数、Ｑは吸入空気流量、Ｎ
は機関回転数である。COEFは水温補正等の各種
補正係数である。αは後述する空燃比のフイード
バツク制御（λコントロール）のための空燃比フ
イードバツク補正係数である。Tsは電圧補正分
で、バツテリ電圧の変動による燃料噴射弁の噴射
流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、排気系の空燃比セ
ンサとして例えばO₂センサを設けて実際の空燃
比を検出し、空燃比が理論空燃比より濃いか薄い
かをスライスレベルにより制御するわけであり、
このため、前記空燃比フイードバツク補正係数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つている。

ここで、空燃比フイードバツク補正係数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
ベル電圧とを比較し、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
は始めにＰ分だけ下げて（上げて）、それからＩ
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条件下では、
αをクランプし、各種補正係数COEFの設定によ
り所望の空燃比を得る。

ところで、λコントロール条件下でのベース空
燃比、即ちα＝１のときの空燃比を理論空燃比
（λ＝１）に設定することができれば、フイード
バツク制御は不要なのであるが、実際には構成部
品（例えばエアフローメータ、燃料噴射弁、プレ
ツシヤレギユレータ、コントロールユニツト）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、フイードバツク制御を行つている。

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
燃比の段差をフイードバツク制御により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／Ｉ分）を大きくする
ので、オーバーシユートやアンダーシユートを生
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
ズレをもつ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、触媒の貴金属量の増
大によるコストアツプの他、触媒の劣化に伴う運
転効率のさらなる悪化により触媒の交換を余儀な
くされる。

そこで、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／Ｉ
分を小さくすることを可能にして制御性の向上を
図る空燃比の学習制御装置が、本願出願人により
特願昭58−76221号（特開昭59−203828号）ある
いは特願昭58−197499号として出願された。

これは、空燃比のフイードバツク制御中にベー
ス空燃比が理論空燃比からずれた場合には、その
ギヤツプを埋めるべく空燃比フイードバツク補正
係数αが大となるから、このときの機関運転状態
とαとを検出し、該αに基づく学習補正係数Kl
を求めてこれを記憶しておき、再度同一運転状態
となつたときは、記憶した学習補正係数Klによ
りベース空燃比を理論空燃比に応答性良くなるよ
うに補正する。ここにおける学習補正係数Klの
記憶は、RAMのマツプ上を機関回転数及び負荷
等の機関運転状態の適当なパラメータに応じて格
子分割した所定範囲の領域毎に行う。

具体的には、RAM上に機関回転数及び負荷等
の機関運転状態に対応した学習補正係数Klのマ
ツプを設け、燃料噴射量Tiを計算する際に、次
式の如く基本燃料噴射量TpをKlで補正する。

Ti＝Tp・COEF・Kl・α＋Ts そして、Klの学習は次の手順で進める。

() 定常状態において、そのときの機関運転状
態の領域を検出し、かつ、αの基準値からの偏
差Δαを平均値として検出する。基準値は、λ
＝１に対応する値として一般には1.0に設定さ
れる。

() 前記機関運転状態の領域に対応して現在ま
でに学習されているKlを検索する。

() KlとΔαとからKl＋Δα／Ｍの値を求め、そ
の結果（学習値）を新たなKl_(N)として記憶を
更新する。Ｍは定数である。

ところで、このような従来の空燃比フイードバ
ツク制御における学習方式では、偏差量Δαは定
常状態でないと検出の精度が得られないため、定
常状態でのみΔαを検出して学習を行つているが、
これでは過渡運転状態時に、一般的にしか運転し
ない運転領域では学習が行われない。

このため、学習の進行度が大きな領域（以下学
習領域という）と、それ以外の学習の進行度が小
さな領域（以下未学習領域という）とを生じてし
まう。そして、この状態で運転状態が変化したと
すると、系に空燃比をズレを生じた場合、学習領
域と未学習領域とではαと空燃比λとの対応にズ
レを生じているため、学習領域と未学習領域との
間を移動する際に空燃比λに段差を生じ、過渡状
態における排気エミツシヨン特性の悪化や燃費の
悪化等を招き、実質的に学習による効果が挙がら
ない。

一方、前記したベースの空燃比のλ＝１からの
ズレを生じる要因の中、エアフローメータによる
吸入空気流量Ｑの計測誤差によるものはかなり大
きな割合であると考えられ、例えば熱線式エアフ
ローメータの場合、熱線へのゴミの付着や熱線自
体の劣化により計測誤差の進行は著しくなる。

この場合、吸入空気流量Ｑの等しい領域ではＱ
の計測誤差ΔQも等しくなると考えられる。

この点に鑑み、本願出願人は、学習進行度を検
出し、学習進行度の大きな運転領域で学習された
学習補正係数Klに基づいて当該運転領域と吸入
吸気流量Ｑが等しい学習進行度の小さな運転領域
における学習を行うことにより、学習値の信頼性
を向上し空燃比制御精度の向上を図つた空燃比の
学習制御装置を特願昭59−009446号として出願し
た。

＜発明が解決しようとする問題点＞ しかしながら、上記の学習制御装置の場合、次
のような問題を生じる。

ベース空燃比のλ＝１からのズレを生じる要因
の中には、燃料噴射弁の劣化によるものも吸入空
気流量Ｑの計測誤差と同様かなりの割合を占める
と考えられる。

但し、この場合は燃料噴射弁の駆動電圧に対す
る立ち上がり開弁特性及び立ち下がり開弁特性の
変化として表れるため、噴射パルス幅Tpの小さ
い領域ではズレ量が大きいが、Tpの大きな領域
では殆どズレを生じない。これは、単位パルス幅
当りの噴射量がTpが小の領域では小であるのに
対し、Tpが大の領域では大であるため、ズレを
吸収してしまうからである。

したがつて、前記した学習では、Tpが小の領
域での学習が進行し該領域での学習値によつて
Tp大の領域での学習値が推定されると、却つて
Tp大領域でのズレ量を大きくしてしまうことに
なる。

また、学習は前記したように、Tpに乗算され
る学習補正係数Klにより行われるため、例えば
同一の学習補正係数Klで推定した場合、学習に
よるパルス幅の修正量はTpに比例して大きくな
るため、Tp小領域での推定によるTp大領域での
ズレ量はより一層増大する結果となる。

本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、学
習進行度小領域の学習値の推定を基本噴射量に応
じた補正を施して行うことにより、推定の信頼性
を向上させ、もつて空燃比制御精度を向上した電
子制御燃料式内燃機関における空燃比の学習制御
装置を提供することを目的とする。

＜問題点を解決するための手段＞ 具体的に本発明に係る学習制御装置は、第１図
に示すように、下記の(A)〜(I)の手段を備える。

(A) 吸入空気流量と機関回転数とから基本噴射量
を設定する基本噴射量設定手段 (B) 排気系に設けた空燃比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
を比較して積分制御による空燃比フイードバツ
ク補正係数を設定する空燃比フイードバツク補
正係数設定手段 (C) 基本噴射量に乗算される学習補正係数を細分
された領域毎に記憶する書き換え可能な学習補
正係数記憶手段 (D) 実際の機関運転状態に基づき前記学習補正係
数記憶手段から対応する領域の学習補正係数を
検索する学習補正係数検索手段 (E) 前記空燃比フイードバツク補正係数及び前記
学習補正係数検索手段により検索された学習補
正係数か新たな学習補正係数を設定し、かつ、
その学習補正係数で前記学習補正係数記憶手段
の同一の機関運転条件のデータを更新する第１
の学習補正係数更新手段 (F) 第１の学習補正係数更新手段における各運転
領域のデータ更新回数に基づき各運転領域の学
習進行度を判定する学習進行度判定手段 (G) 学習補正係数のデータの更新時、更新される
運転領域に対して吸入空気流量が等しく、か
つ、前記学習進行度判定手段により学習進行度
が小と判定される他の運転領域の学習補正係数
のデータを、前記更新されるデータに前記基本
噴射量に対して設定される推定補正係数を乗じ
て設定し、前記学習補正係数記憶手段のデータ
を記憶更新させる第２の学習補正係数更新手段 (H) 基本噴射量に空燃比フイードバツク補正係数
と学習補正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 (I) 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 ＜作用＞ 基本噴射量設定手段Ａは、吸入空気流量と機関
回転数とに基づいて所定の計算式に従つてあるい
は検索により設定し、空燃比フイードバツク補正
係数設定手段は、空燃比センサにより検出される
実際の空燃比と理論空燃比とを比較して積分制御
（比例積分制御を含む）により空燃比フイードバ
ツク補正係数を設定する。

また、空燃比センサにより検出される空燃比フ
イードバツク補正係数及び学習補正係数検索手段
により、学習補正係数記憶手段から検索された学
習補正係数から第１の学習補正係数更新手段が新
たな学習補正係数を設定し、かつ、その学習補正
係数で学習補正係数記憶手段の同一の機関運転領
域のデータが更新される。

さらに、第２の学習補正係数更新手段が第１の
学習補正係数更新手段により更新される運転領域
に対して吸入空気流量が等しく、かつ、データの
更新回数に基づき学習進行度判定手段により判定
される学習進行度が小である他の領域の学習補正
係数のデータを前記更新されるデータに基本噴射
量に対して設定される推定補正係数を乗じて設定
し、学習補正係数記憶手段の対応する領域のデー
タを記憶更新させる。

かかる学習を行いつつ、噴射量演算手段が基本
噴射量に空燃比フイードバツク補正係数と学習補
正係数とを乗算することにより噴射量を演算し、
駆動パルス信号出力手段が前記演算された噴射量
に相応する駆動パルス信号を燃料噴射弁に出力す
る。これにより、演算された量の燃料が噴射供給
される。

そして、前記推定学習を行うことにより、燃料
噴射弁の劣化により噴射量とパルス幅とのズレ量
が大きくなろうとする噴射量小領域では、前記第
２の学習補正係数更新手段による推定学習の際に
推定補正係数を大きくして更新による修正度を大
きくし、ズレ量の小さな噴射量大領域では推定補
正係数を小さくして更新による修正度を小さくす
るこができ、これにより推定学習の信頼性を高め
られる。

＜実施例＞ 以下に、本発明の実施例を図に基づいて説明す
る。

第２図において、機関１には、エアクリーナ
２、吸気ダクト３、スロツトルチヤンバ４及び吸
気マニホールド５を介して空気が吸入される。

吸気ダクト３には、吸入空気流量Ｑの検出手段
としてのエアフローメータ６が設けられていて、
吸入空気流量Ｑ信号に対応する電圧信号を出力す
る。スロツトルチヤンバ４には、図示しないアク
セルペダルと連動する１次側スロツトル弁７と２
次側スロツトル弁８とが設けられていて、吸入空
気流量Ｑを制御する。また、これらのスロツトル
弁７，８をバイパスする補助空気通路９が設けら
れていて、この補助空気通路９にはアイドル制御
弁１０が介装されている。吸気マニホールド５又
は機関１の吸気ポートには燃料噴射弁１１が設け
られている。この燃料噴射弁１１は、ソレノイド
に通電されて開弁し通電停止されて閉弁する電磁
式燃料噴射弁であつて、駆動パルス信号によりソ
レノイドに通電されて開弁し、図示しない燃料ポ
ンプから圧送されプレツシヤレギユレータにより
所定の圧力に制御された燃料を機関１に噴射供給
する。

機関１からは、排気マニホールド１２、排気ダ
クト１３、三元触媒１４及びマフラー１５を介し
て排気が排出される。

排気マニホールド１２にはO₂センサ１６が設
けられている。このO₂センサ１６は大気中の酸
素濃度（一定）と排気中の酸素濃度との比に応じ
た電圧信号を出力し、混合気を理論空燃比で燃焼
させたときに起電力が急変する公知のセンサであ
る。従つて、O₂センサ１６は混合気の空燃比
（リツチ・リーン）の検出手段である。三元触媒
１４は、排気成分中CO、HC、NOxを混合気の
理論空燃比付近で共に効率良く酸化又は還元し、
他の無害な物質に転換する触媒装置である。この
他、クランク角センサ１７が設けられている。

クランク角センサ１７は、クランクプーリ１８
にシグナルデイスクプレート１９が設けられ、該
プレート１９の外周上に設けた歯により、例えば
120゜毎のリフアレシス信号と1゜毎のポジシヨン信
号とを出力する。ここで、リフアレンス信号の周
期を測定することにより機関回転数Ｎを算出可能
である。従つて、クランク角センサ１７はクラン
ク角のみならず機関回転数Ｎの検出手段である。

前記エアフローメータ６、クランク角センサ１
７及びO₂センサ１６からの出力信号は共にコン
トロールユニツト３０に入力されている。更にコ
ントロールユニツト３０には、その動作電源とし
てまた電源電圧の検出のためバツテリ２０の電圧
がエンジンキースイツチ２１を介して及び直接に
印加されている。更にまたコントロールユニツト
３０には、必要に応じ機関冷却水温度を検出する
水温センサ２２、一次側スロツトル弁７のスロツ
トル開度を検出するアドレススイツチを含むスロ
ツトルセンサ２３、車速を検出する車速センサ２
４、トランスミツシヨンのニユートラル位置を検
出するニユートラルスイツチ２５等からの信号が
入力されている。そして、このコントロールユニ
ツト３０において各種入力信号に基づいて演算処
理し、最適なパルス幅の駆動パルス信号を燃料噴
射弁１１に出力して、最適な空燃比を得るための
燃料噴射量を得る。

コントロールユニツト３０は、第３図に示すよ
うに、CPU３１、Ｐ−ROM３２、CMOS−
RAM３３、アドレスデコーダ３４を有する。こ
こで、RAM３３は学習制御用の書き換え可能な
記憶手段であり、このRAM３３の動作電源とし
ては、エンジンキースイツチ２１オフ後も記憶内
容を保持させるため、バツテリ２０をエンジンキ
ースイツチ２１を介することなく適当な安定化電
源を介して接続する。

CPU３１への入力信号のうち、エアフローメ
ータ６、O₂センサ１６、バツテリ２０、水温セ
ンサ２２及びスロツトルセンサ２３からの各電圧
信号はアナログ信号であるので、アナログ入力イ
ンターフエース３５及びＡ／Ｄ変換器３６を介し
て入力されるようになつている。Ａ／Ｄ変換器３
６はCPU３１によりアドレスデコーダ３４及び
Ａ／Ｄ変換タイミングコントローラ３７を介して
制御される。クランク角センサ１７からのリフア
レンス信号とポジシヨン信号は、ワンシヨツトマ
ルチ回路３８を介して入力されるようになつてい
る。スロツトルセンサ２３内蔵のアイドルスイツ
チからの信号とニユートラルスイツチ２５からの
信号はデジタル入力インターフエース３９を介し
て入力され、また車速センサ２４からの信号は波
形整形回路４０を介して入力されるようになつて
いる。

CPU３１からの出力信号（燃料噴射弁１１の
駆動パルス信号）は、電流波形制御回路４１を介
して燃料噴射弁１１に送られるようになつてい
る。

ここにおいて、CPU３１は第４図に示すフロ
ーチヤート（燃料噴射量計算ルーチン）に基づく
プログラム（ROM３２に記憶されている）に従
つて入出力操作並びに演算処理等を行い、燃料噴
射量を制御する。

尚、前記＜問題点を解決するための手段＞で述
べた各手段の機能は、前記プログラムにより達成
される。

次に第４図及び第５図のフローチヤートを参照
しつつ作動を説明する。

第４図の燃料噴射量計算ルーチンにおいて、ス
テツプ１（図ではＳ１、以下同様）ではエアフロ
ーメータ６からの信号によつて得られる吸入空気
流量Ｑとクランク角センサ１７からの信号によつ
て得られる機関回転数Ｎとから基本燃料噴射量
Tp（＝Ｋ・Ｑ／Ｎ）を演算する。この部分が基本
噴射量設定手段に相当する。

ステツプ２では必要に応じ各種補正係数COEF
を設定する。

ステツプ３では機関運転状態を表す機関回転数
Ｎと基本噴射量（負荷）Tpとから対応する領域
の学習補正係数Klを検索する。この部分が学習
補正係数検索手段に相当する。

ここで、学習補正係数Klは、機関回転数Ｎを
横軸、基本燃料噴射量Tpを縦軸とするマツプ上
を格子により区分して領域を分け、RAM３３上
に各領域毎に学習補正係数Klを記憶させてある。
尚、学習が開始されていない時点では、学習補正
係数Klは全て初期値に設定してある。

ステツプ４では、バツテリ２０の電圧値に基づ
いて電圧補正分Tsを設定する。

ステツプ５では、λコントロール条件であるか
否かを判定する。

ここで、λコントロール条件でない、例えば高
回転、高負荷領域等の場合は、空燃比フイードバ
ツク補正係数αを前回値（又は基準値α₁）にクラ
ンプした状態で、ステツプ５から後述するステツ
プ10へ進む。

λコントロール条件の場合は、ステツプ６〜８
でO₂センサ１６の出力電圧V₀₂と理論空燃比相当
のスライスレベル電圧V_refとを比較して空燃比の
リツチ・リーンを判定し積分制御又は比例積分制
御により空燃比フイードバツク補正係数αを設定
する。この部分が空燃比フイードバツク補正量設
定手段に相当する。具体的に、積分制御の場合
は、ステツプ６での比較により空燃比＝リツチ
（V₀₂＞V_ref）と判定されたときにステツプ７で空
燃比フイードバツク補正係数αを前回値に対し所
定の積分(I)分減少させ、逆に空燃比＝リーン
（V₀₂＜V_ref）と判定されたときにステツプ８で空
燃比フイードバツク補正係数αを前回値に対し所
定の積分(I)分増大させる。比例積分制御の場合
は、これに加え、リツチ(G)リーンの反転時に積分
(I)分と同方向にこれより大きな所定の比例分
（Ｐ）分の増減を行う（第６図参照）。

次のステツプ９では、第５図の学習サブルーチ
ンを実行する。これについては後述する。

その後、ステツプ10では燃料噴射量Tiを次式
に従つて演算する。この部分が制御量演算手段に
相当する。

Ti＝Tp・COEF・Kl・α＋Ts＋Tl 燃料噴射量Tiが演算されると、そのTiのパル
ス幅をもつ駆動パルス信号が機関回転に同期して
所定のタイミングで出力され、電流波形制御回路
４１を介して燃料噴射弁１１に与えられ、燃料噴
射が行われる。

次に第５図の学習サブルーチンについて説明す
る。

ステツプ11で、機関運転状態を表す機関回転数
Ｎと基本燃料噴射量Tpとが前回と同じ領域にあ
るか否かを判定する。前回と同一領域の場合は、
ステツプ12でフラグＦがセツトされているか否か
を判定し、セツトされていない場合は、ステツプ
13でO₂センサ１６の出力が反転すなわち空燃比
フイードバツク補正係数αの増減方向が反転した
か否かを判定し、このフローを繰り返して反転す
る毎にステツプ１４で反転回数を表すカウント値
を１アツプし、Ｃ＝２となつた段階でステツプ15
からステツプ16に進んでフラグＦをセツトする。
このフラグＦは同一領域でO₂センサ１６の出力
が２回反転したときに定常状態になつたものとみ
なされてセツトされる。フラグＦのセツト後は、
ステツプ11での判定で前回と同一領域であれば、
ステツプ12を経てステツプ17へ進む。このステツ
プ11〜16の部分で、機関運転状態が区分された
領域の１つにあること、空燃比フイードバツク
補正係数αの増減方向が所定回（２回）以上反転
したこと、をもつて定常状態であることを検出す
る。

定常状態においては、ステツプ17でO₂センサ
１６の出力が反転すなわち空燃比フイードバツク
補正係数αの増減方向が反転したか否かを判定
し、このフローを繰返して反転した時はステツプ
18で定常と判定されてから初めてか、従つて同一
領域で３回目の反転か否かを判定し、３回目の場
合はステツプ19で現在の空燃比フイードバツク補
正係数αの基準値α₁から偏差Δα（＝α−α₁）を
Δα₁として一時記憶する。その後、４回目の反転
が検出されたときは、ステツプ20で現在の空燃比
フイードバツク補正係数αの基準値α₁から偏差
Δα（＝α−α₁）をΔα₂として一時記憶する。この
とき記憶されているΔα₁とΔα₂とは第６図に示す
ように前回（例えば３回目）の反転から今回（例
えば４回目）の反転までのΔαの上下のピーク値
である。

これら上下のピーク値Δα₁、Δα₂に基づいて偏
差Δαの平均値を演算することができるから、
ステツプ21で次式に基づいて偏差Δαの平均値
を演算する。

＝（Δα₁＋Δα₂）／２ 次に、ステツプ22で次式に従つて現在の学習補
正係数Klに空燃比フイードバツク補正係数αの
基準値α₁からの偏差Δα（＝α−α₁）の平均値
を所定割合加算することによつて新たな学習補正
係数Kl_(N)を演算し、同一領域の学習補正係数の
データを修正して書き換えと共に、当該領域の学
習カウンタLCのカウント値を１アツプする。

次いで、ステツプ23では、現在の運転領域
（Ｎ、Tp）における吸入空気流量Ｑ（≒Tp・Ｎ）
と等しいＱを持つ運転領域の学習カウンタのカウ
ント値LCを検索する。このステツプ22の前半の
部分が第１の学習補正係数更新手段に相当する。

Kl_(N)←Kl＋／Ｍ （Ｍは定数で、Ｍ＞１） ステツプ24では、ステツプ23で検索した各領域
の学習カウント値LCが所定値LC₀以下であるか
否かを判定することによつて学習進行度を判定す
る。即ち、ステツプ24の部分が学習進行度判定手
段に相当する。

そして、ステツプ24の判定がYESの場合、即
ち学習進行度が小の領域と判定された場合は、ス
テツプ25へ進んで、当該領域の基本噴射量Tpに
対して設定される推定補正係数K_Fのデータをマ
ツプにより検索する。ここで、K_FはTpが大の領
域程小となるように設定されている。

次いで、ステツプ26で当該領域の学習補正係数
Klのデータをステツプ21で学習された学習補正
係数Kl_(N)のデータとステツプ24で検索された推
定補正係数K_Fのデータとを乗算した値と置換し
て更新する。このステツプ26の部分が第２の学習
補正係数更新手段に相当する。

その後、ステツプ27へ進んで、次回の計算のた
めΔα₂をΔα₁に代入する。

また、ステツプ24の判定がNOの場合、即ち学
習進行度が大と判定された領域では、データを更
新することなくステツプ27へ進む。

ステツプ11での判定で機関運転状態が前回と同
一の領域でなくなつた場合は、ステツプ31でカウ
ント値Ｃをクリアし、かつフラグＦをリセツトす
る。

このようにすれば、燃料噴射弁劣化の影響が大
きなTp小領域では、に対しては、学習補正係数
の推定にらる修正更新度を大きくし、劣化の影響
が小さなTp大領域では推定による修正更新度を
小さくすることにより、推定学習の信頼性を高
め、ひいては空燃比制御精度、特に過渡応答性を
向上させることができる。

尚、本実施例では、推定がなされる側の領域に
対してのみ推定補正係数を設けたが、実際には
Tp小領域での学習によりTp大領域での学習補正
係数Klを推定する時が問題となるのであるから、
学習更新される領域のTpが小で、かつ、推定さ
れる領域のTpが大のときのみ推定による更新度
を小とするようにしてもよい。

＜発明の効果＞ 以上説明したように、本発明によれば、学習時
に吸入空気流量が等しく、かつ、学習進行度が小
の他の領域の学習補正係数を推定により学習する
に際して、Tpに応じて推定更新度を変えること
により、燃料噴射弁の特性変化による影響が大き
いTp小領域での学習結果に基づく同一の影響の
小さなTp大領域での学習補正係数の推定更新度
を小さくし、もつて推定学習の信頼性を高め、空
燃比制御精度を向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の構成を示す機能ブロツク図、
第２図は本発明の一実施例を示す構成図、第３図
は第２図中のコントロールユニツトのブロツク回
路図、第４図及び第５図は制御内容を示すフロー
チヤート、第６図は制御特性図である。 １……機関、６……エアフローメータ、１１…
…燃料噴射弁、１６……O₂センサ、１７……ク
ランク角センサ、３０……コントロールユニツ
ト。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 吸入空気流量と機関回転数とから基本噴射量
   を設定する基本噴射量設定手段と、 排気系に設けた空燃比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
   較して積分制御による空燃比フイードバツク補正
   係数を設定する空燃比フイードバツク補正係数設
   定手段と、 前記基本噴射量に乗算される学習補正係数を細
   分された領域毎に記憶する書き換え可能な学習補
   正係数記憶手段と、 実際の機関運転状態に基づき前記学習補正係数
   記憶手段から対応する領域の学習補正係数を検索
   する学習補正係数検索手段と、 前記空燃比フイードバツク補正係数及び前記学
   習補正係数検索手段により検索された学習補正係
   数から新たな学習補正係数を設定し、かつ、その
   学習補正係数で前記学習補正係数記憶手段の同一
   の機関運転領域のデータを更新する第１の学習補
   正係数更新手段と、 前記第１の学習補正係数更新手段における各運
   転領域毎のデータ更新回数に基づき各運転領域毎
   の学習進行度を判定する学習進行度判定手段と、 学習補正係数のデータが更新される運転領域に
   対して吸入空気流量が等しく、かつ、前記学習進
   行度判定手段により学習進行度が小と判定される
   他の運転領域における学習補正係数のデータを、
   前記更新されるデータに前記基本噴射量に対して
   設定される推定補正係数を乗じて設定し、前記学
   習補正係数記憶手段のデータを記憶更新させる第
   ２の学習補正係数更新手段と、 基本噴射量に空燃比フイードバツク補正係数と
   学習補正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、を設けて構成したことを特徴とする電子制
   御燃料噴射式内燃機関における空燃比の学習制御
   装置。