JPH04171237A - 内燃機関における燃料供給装置の異常診断装置 - 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、内燃機関の燃料供給制御に使用される燃料供
給装置の異常診断装置に関する。

〈従来の技術〉 電子制御燃料噴射式内燃機関においては、エアフローメ
ータにより検出された吸入空気流量Ｑと機関回転速度Ｎ
とから基本噴射量Ｔ、＝ＫＸＱ／Ｎ（Ｋは定数）を演算
する。そして、前記基本噴射量Ｔ、と、主として水温に
応じた各種増量補正係数Ｃ０ＦＦと、酸素センサの検出
値に基づく空燃比フィードバック補正係数αと、バッテ
リ電圧の電圧補正分子３と、から燃料噴射量Ｔ、＝Ｔ。

ＸＣ０ＥＦｘα＋Ｔ、を演算する。

そして、例えば、機関の１７２回転毎に点火信号等に同
期して燃料噴射弁に対し前記燃料噴射量Ｔ１に対応する
パルス幅の噴射パルス信号を出力し機関に燃料を供給す
るようにしている。

〈発明か解決しようとする課題〉 ところで、燃料噴射弁に異常（劣化、開閉動作遅れ）が
発生して燃料噴射量か変化すると、空燃比か目標空燃比
（例えば理論空燃比）から大きくずれて、運転性を悪化
させると共に排気性状を悪化させ、さらにエンジン焼付
き等の発生を招くおそれかある。

本発明は、このような実状に鑑みてなされたもので、燃
料噴射弁の異常を高精度に診断できる異常診断装置を提
供することを目的とする。

〈課題を解決するための手段〉 このため、本発明は第１図に示すように、機関運転状態
に基づいて基本供給量を設定する基本供給量設定手段へ
と、機関運転状態に対応する運転領域毎に学習補正量を
記憶する記憶手段Ｂと、該記憶手段から機関運転状態に
応じて学習補正量を検索する検索手段Ｃと、実際の空燃
比を検出する空燃比検出手段りと、検出された空燃比か
目標空燃比になるようにフィードバック補正量を設定す
るフィードバック補正量設定手段Ｅと、前記フィードバ
ック補正量と検索された学習補正量とに基づいて新たな
学習補正量を設定する学習補正量設定手段Ｆと、設定さ
れた学習補正量に前記記憶手段のデータを同一運転領域
で更新する更新手段Ｇと、前記基本供給量と学習補正量
とフィードバック補正量とに基づいて燃料供給量を設定
する燃料供給量設定手段Ｈと、設定された燃料供給量に
基づいて燃料供給装置Ｉを駆動制御する駆動制御手段Ｊ
と、を備えるものにおいて、前記記憶手段Ｂの学習補正
量を基本供給量か略等しい運転領域毎に平均化する学習
補正量平均手段にと、平均化された学習補正量を前記基
本供給量か異なる運転領域で比較する比較手段りと、比
較結果に基づいて前記燃料供給装置Ｉの異常の有無を判
定する異常判定手段Ｍと、を備えるようにした。

〈作用〉 そして、実際の空燃比が目標空燃比になるように設定さ
れたフィードバック補正量と学習補正量とから新たに設
定された学習補正量を、運転領域毎に記憶手段に記憶さ
せるものにおいて、前記記憶手段の学習補正量を基本供
給量が略等しい運転領域毎に平均化し、その平均値を基
本供給量か異なる運転領域で比較し燃料供給装置の異常
を判定するようにした。

〈実施例〉 以下に、本発明の一実施例を第２図〜第１１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から吸気ダ
クト３．スロットル弁４及び吸気マニホールド５を介し
て空気が吸入される。吸気マニホールド５のブランチ部
には各気筒毎に燃料噴射弁６が設けられている。この燃
料噴射弁６は、ソレノイドに通電されて開弁し、通電停
止されて閉弁する常閉型の電磁式燃料噴射弁であって、
後述する制御装置１２からの駆動パルス信号により通電
されて開弁し、図示しない燃料ポンプから圧送されてプ
レッシャレギュレータにより所定の圧力に調整された燃
料を噴射供給する。

機関１の燃焼室には点火栓７か設けられていて、これに
より火花点火して混合気を着火燃焼させる。

そして、機関１からは、排気マニホールド８゜排気ダク
ト９．三元触媒１０及びマフラー１１を介して排気が排
出される。

制御装置１２は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ａ／Ｄ変換
器及び入出力インタフェイスを含んで構成され、各種の
センサからの入力信号を受け、後述の如く演算処理して
、燃料供給装置としての燃料噴射弁６の作動を制御する
。

前記各種のセンサとしては、吸気ダクト３中にエアフロ
ーメータ１３が設けられていて、機関１の吸入空気流量
Ｑに応じた信号を出力する。

また、クランク角センサ１４が設けられていて、４気筒
の場合、クランク角１８ｏ０毎の基準信号ＲＥＦと、ク
ランク角１°又は２°毎の単位信号ＰＯ８とを出力する
。ここで、基準信号ＲＥＦの周期、或いは、所定時間内
における単位信号ＰＯ３の発生数を計測することにより
、機関回転速度Ｎを算出する。

また、機関１のウォータジャケットの冷却水温度Ｔ、を
検出する水温センサ１５か設けられている。

また、排気マニホールド８の集合部に空燃比検出手段と
しての酸素センサ１６が設けられ、排気中の酸素濃度を
介して吸入混合気の空燃比を検出する。前記酸素センサ
１６は、排気中の酸素濃度か理論空燃比を境に急変する
ことを利用して、実際の空燃比の理論空燃比に対するリ
ッチ・リーンを検出する公知のものである。

ここにおいて、制御装置１２に内蔵されたマイクロコン
ピュータのＣＰＵは、第３図〜第７図のフローチャート
にそれぞれ示すＲＯＭ上のプログラムに従って演算処理
を行い、空燃比フィードバック補正制御及び運転領域毎
の空燃比学習補正制御を実行しつつ燃料噴射量Ｔ１を設
定し、機関１への燃料供給を制御する。

ここでは、制御装置１２か基本供給量設定手段と記憶手
段（ＲＡＭ）と検索手段とフィードバック補正量設定手
段と学習補正量設定手段と更新手段と燃料供給量設定手
段と駆動制置手段と学習補正量平均手段と比較手段と異
常判定手段とを構成する。

次に、作用を第３図〜第９図のフローチャートに従って
説明する。

まず、燃料噴射弁の診断ルーチンを第３図のフローチャ
ートに従って説明する。このルーチンはバッググランド
ジョブにより実行される。

Ｓｌでは、４×４格子の学習マツプの学習補正係数ＫＢ
ＬＲＣ１を基本噴射量が等しい運転領域（第１０図中左
右方向）毎に次式により平均化し、平均値ＡＶＴＰ　［
０］　〜ＡＶＴＰ　［３］を求メル。

ＡＶＴＰ　［ｎｌ　＝　（ＫＢＬＲＣＩ　［０、ｎｌ　
十ＫＢＬＲＣ１［１、ｎｌ＋ＫＢＬＲＣ１［２、ｎｌ　
＋ＫＢＬＲＣ１［３、ｎｌ　）　／　４ここで、本実施
例では、学習補正係数は、全運転領域共通の学習補正係
数ＫＢＬＲＣφと、全運転領域を基本噴射量Ｔ、と機関
回転速度とをパラメータとして第１０図中Ａに示すよう
に４×４格子で全運転領域を１６の運転領域に区分した
４×４格子の学習マツプの学習補正係数ＫＢＬＲＣ１と
、さらに４×４格子の学習マツプの各運転領域を第１０
図中Ｂに示すように４×４格子の１６運転領域に細分化
（全運転領域を２５６の運転領域に細分化）した１６Ｘ
　１６格子の学習マツプの学習補正係数ＫＢＬＲＣ２と
、がある。尚、第１０図Ａ、Ｂにおいて、Ｆ、ＦＦは各
運転領域の学習済みの有無を示すフラッグである。

Ｓ２では、後述のフラッグＦＦが１か否かを判定し、Ｙ
ＥＳのときには１６Ｘ　１６格子の学習マツプの学習が
終了（進行）したと判断してＳ３に進みＮＯのときには
ルーチンを終了させる。

Ｓ３では、基本噴射量が等しい運転領域［ｎ、３］にお
ける全ての学習補正係数ＫＢＬＲＣＩ　　［ｎ、３］が
略等しいか否かを判定し、ＹＥＳのときにはＳ４に進み
ＮＯのときにはＳｌｌに進む。

Ｓ４では、基本噴射量が等しい運転領域［ｎ、　２　］
における全ての学習補正係数ＫＢＬＲＣＩ　　［ｎ、２
］か略等しいか否かを判定し、ＹＥＳのときにはＳ５に
進みＮＯのときにはＳｌｌに進む。

Ｓ５では、基本噴射量か等しい運転領域［ｎ、　１　］
における全ての学習補正係数ＫＢＬＲＣ１［ｎ、ｌ］か
略等しいか否かを判定し、ＹＥＳのときにはＳ６に進み
ＮＯのときにはＳｌｌに進む。

Ｓ６では、基本噴射量か等しい運転領域［ｎ、　Ｏ］に
おける全ての学習補正係数ＫＢＬＲＣＩ　　［ｎ、Ｏ］
が略等しいか否かを判定し、ＹＥＳのときにはＳ７に進
みＮＯのときにはＳｌｌに進む。

ここで、８３〜Ｓ６において、基本噴射量か略等しいと
きの学習補正係数を比較するのは、それらが異なるとき
には燃料噴射弁６以外の原因によって学習補正係数が異
なるからである。

Ｓ７では、前記演算された平均値ＡＶＴＰ　［ｎｌがＡ
ＶＴＰ　　［３コ　＞ＡＶＴＰ　　［２］　　＞ＡＶＴ
Ｐ［１］　＞ＡＶＴＰ　［０１か否かを判定し、ＹＥＳ
のときには燃料噴射弁６に異常があると判断しＳ９に進
みＮＯのときにはＳｌｌに進む。ここで、燃料噴射弁６
が正常なときには全ての平均値ＡＶＩＰ　［ｎ］は略同
様な値を示す。

尚、ＡＶＴＰ　［３コ＜ＡＶＴＰ　［２］　＜ＡＶＴＰ
　［１］　＜ＡＶＴＰ　［０コを判定してもよい。

Ｓ８では、基本噴射量か異なる運転領域（第１０図中上
下方向）の平均値ＡＶＴＰ　［ｎ］の差の平均値ＤＬＴ
ＴＰを次式により演算する。

ＤＬＴＴＰ　＝　（（ＩＡＶＴＰ　［３］　　１−　Ｉ
ＡＶＴＰ　［２］　　１）＋（ｌ　ＡＶＴＰ　［２コ　
１−ＩＡＶＴＰ［１コ　ｌ）＋（ＩＡＶＴＰ　［１１１
−ＩＡＶＴＰ　［０］　　１）　　）　　／３Ｓ９では
、演算されたＤＬＴＴＰか所定値以上か否かを判定し、
ＹＥＳのときにはＳＩＯに進みＮＯのときにはＳｌｌに
進む。ここで、ＤＬＴＴＰは基本噴射量が異なる運転領
域の平均値ＡＶＴＰ［ｎ］の段差すなわち学習補正係数
の段差の大きさを示す。

ＳＩＯでは、燃料噴射弁６に異常か発生したことを車室
の表示装置（又は警Ｗ装置）により表示する。

Ｓｌｌでは、４×４格子の学習マツプにおいて、吸入空
気流量が略等しい運転領域（第１０図中右側を下方とす
る斜め方向）の学習補正係数Ｋ　Ｂ　Ｌ　ＲＣｌに基づ
いて平均値ＡＶＱ　［ｎ］を以下の如く求める。

すなわち、ＫＢＬＲＣＩ　　［０，Ｏ］をＡＶＱ　［０
］とし、またＫＢＬＲＣＩ　［３，３］をＡＶＱ　［６
］とスル。また、ＡＶＱ　［１］をＡＶＱ　［１］　＝
（ＫＢＬＲＣ１［０，１］　＋ＫＢＬＲＣ１［１，０］
　）／２にて求め、ＡＶＱ　［２］をＡＶＱ　［２］　
＝（ＫＢＬＲＣＩ　［０，２］　十ＫＢＬＲＣ１［１，
１１＋ＫＢＬＲＣ１［２，ｏ］　）／３にて求め、さら
にＡＶＱ　［３］をＡＶＱ　［３］　＝　（ＫＢＬＲＣ
１［０，３］　十ＫＢＬＲＣ１［１，２］　＋ＫＢＬＲ
Ｃ１［２，１］　＋ＫＢＬＲＣＩ　［３，０］　）　／
４にて求める。また、ＡＶＱ　［４］をＡＶＱ　［４コ
＝（ＫＢＬＲＣＩ　　　［１，３コ　＋ＫＢＬＲＣＩ　
　　［２，２コ　＋ＫＢＬＲＣＩ　　［３，ｌコ）／３
ｆ、：、テ求め、ＡＶＱ　［５］をＡＶＱ　［５コ＝　
（ＫＢＬＲＣＩ　　［２，３］　十ＫＢＬＲＣＩ　　［
３，２］　’）　／２にて求める。

Ｓ１２では、吸入空気流量が略等しい運転領域の学習補
正係数であるＫＢＬＲＣ１［２，３］　とＫＢＬＲＣ１
［３，２］とが略等しいか否かを判定し、ＹＥＳのとき
にはＳ１３に進みＮＯのときにはルーチンを終了させる
。

Ｓ１３ては、吸入空気流量か略等しい運転領域の学習補
正係数であるＫＢＬＲＣＩ　　［１，３コとＫＢＬＲＣ
Ｉ　　［２，２］とＫＢＬＲＣＩ　　［３，１］とか略
等しいか否かを判定し、ＹＥＳのときにはＳ１４に進み
ＮＯのときにはルーチンを終了させる。

Ｓ１４ては、吸入空気流量が略等しい運転領域の学習補
正係数であるＫＢＬＲＣＩ　　［０，３コとＫＢＬＲＣ
１［１，２］　とＫＢＬＲＣＩ　　［２，１］　とＫＢ
ＬＲＣ１［３，０］とが略等しいか否かを判定し、ＹＥ
ＳのときにはＳ１５に進みＮＯのときにはルーチンを終
了させる。

Ｓ１５では、吸入空気流量が略等しい運転領域の学習補
正係数であるＫＢＬＲＣＩ　［０，２］とＫＢＬＲＣＩ
　　［１，１１とＫＢＬＲＣＩ　　［２，Ｏコとが略等
しいか否かを判定し、ＹＥＳのときには３１６に進みＮ
Ｏのときにはルーチンを終了させる。

Ｓ１６では、吸入空気流量が略等しい運転領域の学習補
正係数であるＫＢＬＲＣＩ　　［０，！］とＫＢＬＲＣ
Ｉ　　［１，０］とか略等しいか否かを判定し、ＹＥＳ
のときにはＳ１７に進みＮＯのときにはルーチンを終了
させる。

ここで、３１２〜Ｓ１６において、吸入空気流量か略等
しいときの学習補正係数を比較するのは、それらが異な
るときにはエアフローメータ１３以外の原因によって学
習補正係数が異なるからである。

Ｓ１７では、前記演算された平均値ＡＶＱ　［ｎ］がＡ
ＶＱ　　［６］　　＞ＡＶＱ　　［５］　　＞ＡＶＱ　
　［４コ　〉ＡＶＱ　　［３コ　＞ＡＶＱ　　［２コ　
＞ＡＶＱ　　［１］　　＞ＡＶＱ　［０］か否かを判定
し、ＹＥＳのときにはエアフローメータ１３に異常があ
ると判断し３１Ｂに進みＮＯのときにはルーチンを終了
させる。ここで、エアフローメータ１３か正常なときに
はＡＶＱ　［ｎ］の全てが略等しくなる。尚、ＡＶＱ　
［６］　＜ＡＶＱ［５コ　＜ＡＶＱ　　［４コ　＜ＡＶ
Ｑ　　［３コ　＜ＡＶＱ［２］　＜ＡＶＱ　［１］　＜
ＡＶＱ　［０］を判定シテもよい。

３１８では、前記演算された平均値ＡＶＱ　［ｎ］の差
の平均値ＤＬＴＱを次式により演算する。

ＤＬＴＱ＝　（（ｌ　ＡＶＱ　［６］　　１−　Ｉ　Ａ
ＶＱ［５］　１）　＋（ＩＡＶＱ［５］　１−ＩＡＶＱ
［４］　１）　＋（ＩＡＶＱ［４］　１−ＩＡＶＱ［３
コ　Ｉ）　　＋　　（ＩＡＶＱ　　［３］　　１−ＩＡ
ＶＱ［２］　１）　±（ＩＡＶＱ［２］　１−ＩＡＶＱ
［ｌコ　ｌ）　　十　（ＩＡＶＱ　　［１］　　１−Ｉ
ＡＶＱ［０］１））／６ Ｓ１９では、演算されたＤＬＴＱが所定値以上か否かを
判定し、ＹＥＳのときにはＳ２０に進みＮ。

のときにはルーチンを終了させる。ここで、ＤＬＴＱは
吸入空気流量が異なる運転領域の平均値ＡＶＱ　［ｎ］
の段差すなわち学習補正係数の段差の大きさを示す。

Ｓ２０では、エアフローメータＩ３に異常が発生したこ
とを車室の表示装置（又は警報装置）により表示する。

次に、空燃比の学習制御を第４図〜第９図のフローチャ
ートに従って説明する。

まず、空燃比フィードバック補正係数の設定ルーチンを
第４図のフローチャートに従って説明する。このルーチ
ンは機関１回転毎に実行される。

ここで、空燃比フィードバック補正係数ＬＭＤの初期値
は工に設定されている。

Ｓ２１では、酸素センサ１６から排気中の酸素濃度に対
応する出力電圧を読込む。

Ｓ２２では、読込まれた出力電圧と、目標空燃比（理論
空燃比）に対応する基準値（例えば５００ｍＶ）と、を
比較し、実際の空燃比が目標空燃比に対してリッチかリ
ーンかを判定し、リッチ判定時にはＳ２３に進みリーン
判定時にはＳ２８に進む。

Ｓ２３では、リッチ判定の初回か否かを判定し、ＹＥＳ
のときにはＳ２４に進みＮＯのときにはＳ２７に進む。

Ｓ２４では、空燃比フィードバック補正係数ＬＭＤを後
述の最大値ａに設定する。

Ｓ２５では、Ｓ２４にて設定された補正係数ＬＭＤから
所定の比例定数Ｐだけ減算して新たな補正係数ＬＭＤを
設定し、補正係数ＬＭＤの減少制御を開始する。

Ｓ２６では、比例制御を実行したことを示す７９７１２
分付加に１をセットし、Ｓ３３に進む。

一方、空燃比がリッチと判定されかつリッチ判定の初回
でないときには、Ｓ２７で積分定数１に最新の燃料噴射
Ｔ、を乗じた値を、前回ルーチンの補正係数ＬＭＤから
減算して新たな補正係数ＬＭＤを設定し、ルーチンを終
了させる。したかって、補正係数ＬＭＤはＴ　ｒ　ｘ　
Ｉずつ１回転毎に減少補正される。

また、Ｓ２２でリーンと判定されたときには、Ｓ２８で
リーン判定の初回か否かを判定し、ＹＥＳのときにはＳ
２９に進みＮＯのときにはＳ３２に進む。

Ｓ２９では、補正係数ＬＭＤを後述の最小値すにセット
する。

Ｓ３０では、Ｓ２９にて設定された補正係数ＬＭＤに比
例定数Ｐを加算して新たな補正係数ＬＭＤを設定し、補
正係数ＬＭＤの減少制御を開始する。

Ｓ３１では、比例制御を実行したことを示す７９７１２
分付加を１にセットし、Ｓ３３に進む。

一方、Ｓ３２では、積分定数Ｉに最新の燃料噴射量Ｔ、
を乗じた値を、前回ルーチンの補正係数■。

ＭＤに、加算して新たな補正係数ＬＭＤを設定し、ルー
チンを終了させる。したかって、補正係数ＬＭＤはＴＩ
ＸＩずつ１回転毎に除々に増大補正される。

また、リッチ・リーン判定の初回には、Ｓ３３て、カウ
ンタＣＮＴ≠０か否かを判定し、ＹＥＳのときにはＳ３
４に進みＮＯのときにはＳ３４を通過することなくＳ３
５に進む。ここで、カウンタＣＮＴは後述のミツドエリ
アか変化したときに４に設定される。

Ｓ３４では、カウンタＣＮＴを１だけ減じて新たなカウ
ンタＣＮＴを設定する。

Ｓ３５では、ＦＦ＝１か否かを判定し、ＹＥＳのときに
は３３６に進みＮｏのときにはルーチンを終了させる。

ここで、後述の１６Ｘ１６格子の学習マツプの全運転領
域において、学習補正値が殆ど学習されたときにＦＦ＝
１にセットされる。

３３６では、現在の運転領域は前回ルーチンと同じか否
かを判定し、ＹＥＳのときにはルーチンを終了させＮＯ
のときすなわち学習か殆と終了しかつ運転領域か変化し
たときに３３７に進む。

Ｓ３７ては、Δストレスをマツプから以下の絶対値の差
に基づいて検索する。すなわち、前回ルーチンで設定さ
れた補正係数の最大値ａ及び最小値すの平均値（ａ＋ｂ
）／２から１を減算した前回の絶対値１　　（ａ十ｂ）
　／２−１　ｌを求めると共に、今回ルーチンで設定さ
れた補正係数の最大値ａ及び最小値すの平均値（ａ＋ｂ
）／２から１を減算した今回の絶対値１　　（ａ十ｂ）
　／２−１　ｌを求め、それら絶対値の差（前回のｌ　
　（ａ＋ｂ）　／２−１　ｌ−今回のｌ　　（ａ＋ｂ）
　／２−１　ｌ　）に基づいてマツプからΔストレスを
求める。

ここで、平均値（ａ十ｂ）／２は、補正係数ＬＭＤの平
均を示すものであり、この値が大きいほど大きな空燃比
のずれが発生していることを示す。

また、前記絶対値の差は前回に対し今回は空燃比かどの
くらい変化したかを示す。

３３８では、検索されたΔストレスを前回ルーチンのス
トレスに加算して新たなストレスを求めた後、ルーチン
を終了させる。

次に、運転領域毎の空燃比学習ルーチンを第５図のフロ
ーチャー１〜に従って説明する。このルーチンは例えば
１０ｍ　ｓｅｃ毎に時間同期で実行される。

Ｓ４１ては、前記第３図のフローチャートで設定された
フラッグＰ分付加か１か否かを判定し、Ｐ分付加＝１の
ときには前記比例制御か実行されたと判断してＳ４２に
進み、ＮＯのときにはルーチンを終了させる。

Ｓ４２では、フラッグＰ分付加を０にセットしてＳ４３
に進む。

Ｓ４３では、全運転領域に共通（−律）の空燃比学習補
正係数ＫＢＬＲＣφ（初期値＝１）が学習済みであるか
否かを示すフラッグＦφか１か否かを判定し、Ｆφ＝１
のときには学習済みと判断してＳ４７に進みＦφ＝０の
ときにはＳ４４に進む。

Ｓ４４では、前記補正係数の最大値ａと最小値すとの平
均値（（ａ十ｂ）／２）が略１か否かを判定し、ＹＥＳ
のときにはＳ４５に進みＮＯのときにはＳ４５を通過す
ることなく８４６に進む。

Ｓ４５ては、前記フラッグＦφを１にセットして学習済
みであることを示し、Ｓ４６に進む。

Ｓ４６では、前回までの全運転領域共通の学習補正係数
ＫＢＬＲＣφと前記平均値（（ａ十ｂ）／２）とに基づ
いて新たな学習補正係数ＫＢＬＲＣφ［＝ＫＢＬＲＣφ
＋Ｘ・　（（ａ十ｂ）／２−１）：Ｘは定数］を算出し
て設定する。また、４×４格子マツプにおける学習補正
係数ＫＢＬＲＣ１と１６Ｘ　１６格子マツプにおける学
習補正係数ＫＢＬＲＣ２とを共に１にセットする。

一方、Ｓ４３で全運転領域共通の学習が済んだと判定さ
れたときには、Ｓ４７で、現在の基本噴射量Ｔ、が１６
格子の何番目に含まれるかを判別するためのカウンタｉ
を０にセットし、３４８に進む。

Ｓ４８では、前記カウンタｉが１５を超えているか否か
を判定し、ＹＥＳのときにはＳ５１に進みＮＯのときに
は３４９に進む。

Ｓ４９では、前記カウンタｉに対応する基本噴射量Ｔ、
のしきい値Ｔ、［ｉｌが最新に算出された基本噴射量Ｔ
、以下か否かを判定し、ＹＥＳのときにはＳ５０に進み
ＮＯのときにはＳ５２に進む。

Ｓ５０ては、カウンタｉに１を加算して新たなカウンタ
ｉをセットしてＳ４８に戻る。

このようにして、３４８〜Ｓ５０では、前記しきい値Ｔ
、［ｉｌが最新の基本噴射量Ｔ、を超えるまで若しくは
カウンタｉか１６になるまてカウンタｉかカウントアツ
プされる。

一方、Ｓ４８てカウンタｉか１５を超えていると判定さ
れたときにはＳ５１でカウンタｉを１５にセットしＳ５
２に進む。このカウンタｉが１６になる状態は、最新の
基本噴射量Ｔ、かしきい値の最大値より大きな状態を示
す。

Ｓ５２ては、しきい値Ｔｐ［ｉｌが最新の基本噴射量Ｔ
、を超えたときのカウンタｉ若しくはカウンタ　ｉが１
６になったときにセットされたカウンタｉを　Ｔ、ブロ
ックの番号を示すものとしてＩにセットする。

Ｓ５３では、最新の機関回転速度か１６格子の何番目に
含まれるかを判別するためのカウンタｋを０にセットす
る。

Ｓ５４ては、前記カウンタｋが１５を超えているか否か
を判定し、ＹＥＳのときにはＳ５７に進みＮＯのときに
はＳ５５に進む。

Ｓ５５ては、前記カウンタｋに対応する機関回転速度の
しきい値Ｎ　［ｋ］が最新の機関回転速度Ｎ以下か否か
を判定し、ＹＥＳのときにはＳ５６に進みＮＯのときに
は３５８に進む。

このカウンタｋか１６になる状態は、最新の機関回転速
度がしきい値の最大値を超えた状態を示す。

３５８では、しきい値Ｎ　［ｋ］が最新の機関回転速度
を超えたときのカウンタに若しくはＳ５７にてセットさ
れたカウンタｋを、Ｎブロックの番号を示すものとして
ｋにセットする。

これにより、基本噴射量と機関回転速度とをパラメータ
として１６Ｘ　１６の２５６運転領域に分割された学習
マツプのどの運転領域に現在の運転状態があるかが、Ｉ
とＫとの座標［Ｋ、　Ｉ］にて表される（第１１図参照
）。

このようにして、１６Ｘ１６格子の学習マツプにおいて
現在の運転状態の領域が判明される。さらに、４×４格
子の学習マツプにおける一領域は１６Ｘ１６格子の学習
マツプにおいては４Ｘ４＝１６の領域に分割されるので
あるから、前記１．　Ｋに基づいて４×４格子の学習マ
ツプにおいても現在の運転状態に対応する領域か決定さ
れる。

すなわち、Ｓ５９ては、前記基本噴射量のブロック番号
Ｉを４で除して、その結果の小数点以下を切捨てた整数
値をＡにセットする。また、Ｓ６０ては、前記機関回転
速度のブロック番号を４で除して、その結果の小数点以
下を切捨てた整数値をＢにセットする。これにより、４
×４格子の学習マツプにおいても現在の運転状態が座標
［Ｂ、　Ａｌにて表される。

Ｓ６１では、前記Ａに１６を乗じた値と、前記Ｂと、を
加え、その結果をＡＢにセットする。

Ｓ６２では、前回ルーチンでセットされたＡＢｏＬＤと
今回ルーチンのＡＢとが等しいか否かを判定し、ＹＥＳ
のときには４×４格子の学習マツプにおいて前回と今回
とが同一の運転領域にあると判断してＳ６４に進み、Ｎ
Ｏのときには運転領域が変化したと判断してＳ６３に進
む。

Ｓ６３ては、運転領域か変化したときにカウンタＣＮＴ
を４にセットする。

Ｓ６４では、今回求められたＡＢ　（＝Ａｘ１６＋Ｂ）
をＡＢｏＬＤにセットする。

Ｓ６５ては、４×４格子の学習マツプにおいて座標［Ｂ
、　ＡＩとして表される現在の運転状態が含まれる運転
領域にて空燃比学習が終了したか否かを示すフラッグＦ
　［Ｂ、　ＡＩが１か否かを判定し、ＹＥＳのときには
学習が終了したと判断してＳ７１に進みＮｏのときには
Ｓ６６に進む。

Ｓ６６では、前記カウンタＣＮＴがＯか否かを判定し、
ＹＥＳのときにはＳ６７に進みＮｏのときすなわち４Ｘ
４格子の学習マツプにおいて運転状態が激しく変動した
ときにはルーチンを終了させる。

そして、カウンタＣＮＴが０であって運転状態が安定し
て所定運転領域に止まっているときには、Ｓ６７にて、
前記補正係数の最大値ａと最小値すとの平均値（（ａ＋
ｂ）／２）か略１か否かを判定し、ＹＥＳのとき学習が
終了したと判断したときにはＳ６８に進みＮＯのときに
はＳ６９に進む。

３６８では、４×４格子の学習マツプの運転領域（座標
［Ｂ、　ＡＩ　）において学習か終了（進行）したこと
を表わすためにフラッグＦ　［Ｂ、　ＡＩを１にセット
し、Ｓ６９に進む。

Ｓ６９では、４×４格子の学習マツプにおいて、今回の
運転領域［Ｂ、　ＡＩに対応して記憶される学習補正係
数ＫＢＬＲＣＩ　　［Ｂ、ＡＩと、前記平均値と、に基
づいて新たな学習補正係数ＫＢＬＲＣ１［Ｂ、　ＡＩを
次式により演算し、記憶させる。

ＫＢＬＲＣＩ　［Ｂ、　ＡＩ　＝ＫＢＬＲＣ１［Ｂ、　
Ａ］＋Ｘ１　（（ａ十ｂ）／２−１） Ｘｌは定数である。

Ｓ７０では、４×４格子の学習マツプの学習中は１６Ｘ
１６格子の学習マツプの学習を停止させるべく前記１６
Ｘ１６格子の学習マツプの学習補正係数ＫＢＬＲＣ２を
１．０（＝初期値）にセットする。

Ｓ７１では、前記平均値（（ａ＋ｂ）／２）が略１か否
かを判定し、ＹＥＳのときにはすなわち１６×１６格子
の学習マツプの学習が終了（進行）しているときにはＳ
７３に進み、ＮＯのときすなわち学習が終了していない
ときにはＳ７２に進む。

Ｓ７２ては、１６Ｘ１６格子の学習マツプの現在の運転
状態か含まれる運転領域［Ｋ、　［］に対応して記憶さ
れている学習補正係数ＫＢＬＲＣ２［Ｋ、ＩＩと、前記
平均値（（ａ十ｂ）／２）と、に基づいて、新たな学習
補正係数ＫＢＬＲＣ［Ｂ、Ａ］を次式により演算し、前
記学習マツプに記憶させる。、ν ＫＢＬＲＣ２［Ｋ、　　Ｉコ　＝ＫＢＬＲＣ２［Ｋ、　
　Ｉ］＋Ｘ２　（（ａ＋ｂ）／２−１．０） Ｘ２は定数である。

Ｓ７３ては、１６Ｘ１６格子の学習マツプの運転領域［
Ｋ、　ＩＩ　］の学習が終了したことを表わすためにフ
ラッグＦＦ　［Ｋ、　ＩＩ　＝　１にセットする。

Ｓ７４ては、前記ブロック番号に、Ｉから１を夫々減算
し、それらをｍ、ｎにセットする。

Ｓ７５では、前記ｍが（Ｋ＋２）か否かを判定し、ＹＥ
ＳのときにはＳ８１に進みＮｏのときにはＳ７６に進む
。

Ｓ７６では、運転領域［ｍ、　　ｎｌの学習の終了の有
無を示すフラッグＦＦ　［ｍ、　　ｎｌかＩか否かを判
定し、ＹＥＳのときには学習か終了していると判断しＳ
８０に進み、ＮＯのときには学習か終了していないと判
断しＳ７７に進む。

Ｓ７７では、ｍ／４か前記Ｂ　（＝に／４）でかっｎ／
４が前記Ａ　（＝　１／４）か否かを判定し、ＹＥＳの
ときには前回ルーチンと運転領域か同じと判断し３７８
に進みＮＯのときにはＳ７９に進む。

Ｓ７８では、Ｓ７２にて算出された運転領域［Ｋ、　［
１における学習補正係数ＫＢＬＲＣ２［Ｋ、Ｊ］を運転
領域［ｍ、　ｎｌにおける学習補正係数にぎＬＲＣ２［
ｍ、　ｎｌに設定し、それを前記運転領域［Ｋ、　ＩＩ
に隣合う運転領域［ｍ＝に−１，ｎ＝１−１］のデータ
として学習マツプに記憶させる。

一方、前回と運転領域か異なるときには、Ｓ７９で、運
転領域［ｍ、　ｎｌの学習補正係数ＫＢＬＲＣ２［ｍ、
　ｎｌを次式により演算し、それを運転領域［ｍ、　ｎ
ｌのデータとして学習マツプに記憶させる。

ＫＢＬＲＣ２［ｍ、　　ｎｌ　　＝ＫＢＬＲＣ１［Ａ、
　　　Ｂコ　＋ＫＢＬＲＣ２［Ｋ、　　　［］−ＫＢＬ
ＲＣＩ　［ｍ／４．ｎ／４］ Ｓ８０では、ｍを１だけカウントアツプしてＳ７５に戻
る。

このようにすると、ｎを一定としてｍかに＋２になるま
ですなわちｍがＫを中心として＋１の範囲て学習済の有
無か判定されて、未学習時には［Ｋ、　ＩＩに隣合う領
域の学習補正係数が設定される。

そして、ｍ＝に＋２になると、Ｓ８１でｎ＝１＋２にな
ったかを判定し、ＹＥＳのときにはＳ７２に進みＮｏの
ときにはＳ８２に進む。

Ｓ８２では、ｍをに−１にセットし、Ｓ８３ではｎにｎ
＋１をセットし、Ｓ７６に進む。これにより、ｍを一定
としてｎかに＋２になるまですなわちｎがＩを中心とし
て＋１の範囲で学習済の有無が判定され、未学習時には
［Ｋ、　ＩＩに隣合う領域の学習補正係数が設定される
。このようにして、［Ｋ。

１］を囲む８つの運転領域の学習補正係数か設定される
。

このように学習済の領域の学習結果を回りの未学習領域
にも適用させるようにすれば、１６Ｘ１６格子のように
運転領域を細分化して各運転領域の学習機会か少ない場
合であっても、運転領域間て空燃比制御性に段差が発生
することを防止できる。

次に、学習補正係数ＫＢＬＲＣの設定ルーチンを第６図
のフローチャートに従って説明する。このルーチンはバ
ックグランドジョブにより実行される。

Ｓ９１では、検出された機関回転速度と基本噴射量とに
基づいて、４×４格子の学習マツプから現在の運転状態
の学習補正係数ＫＢＬＲＣ１を検索する。

Ｓ９２では、検出された機関回転速度と基本噴射量とに
基づいて、１６Ｘ１６格子の学習マツプから現在の運転
状態の学習補正係数ＫＢＬＲＣ２を検索する。

Ｓ９３では、検索された学習補正係数ＫＢＬＲＣ１、Ｋ
ＢＬＲＣ２と、全運転領域共通の学習補正係数ＫＢＬＲ
Ｃφと、に基づいて、学習補正係数ＫＢＬＲＣを次式に
より演算する。

ＫＢＬＲＣ＝ＫＢＬＲＣφ＋ＫＢＬＲＣＩ　＋　ＫＢＬ
ＲＣ２−２このようにして、学習補正係数ＫＢＬＲＣを
設定すると、まず全運転領域共通の学習補正係数ＫＢＬ
ＲＣφか学習（第５図の８４６）された後、４×４格子
の学習マツプの学習補正係数ＫＢＬＲＣ１か学習（第５
図の８６９）され、さらに４×４格子の学習マツプの学
習か進んでいる領域はさらに４×４格子に分けて１６Ｘ
１６格子の学習マツプの学習補正係数ＫＢＬＲＣ２を学
習（第５図の８７２）させるようにしたので、以下の効
果かある。

すなわち、まず全運転領域にて学習を行った後手さな各
運転領域で学習を行うようにしたので、全運転領域にて
空燃比を最適に確保できると共に前記各運転領域にてそ
の空燃比への収束性を早めて最適な空燃比を確保でき、
さらに学習が進行すると細かな運転領域毎に学習が行わ
れるので細かな運転領域毎に空燃比を高精度に制御でき
る。

次に、燃料噴射量の設定ルーチンを第７図のフローチャ
ートに従って説明する。このルーチンは１０ｍ５ｅｃ毎
に時間同期で実行される。

５１０１では、エアフローメータ１３により検出された
吸入空気流量Ｑと、クランク角センサ１４からの検出信
号に基づいて算出された機関回転速度Ｎと、を入力する
。

５１０２では、前記吸入空気流量Ｑと機関回転速度Ｎと
に基づいて、基本噴射量Ｔ、（＝ＫＸＱ／Ｎ：には定数
）を演算する。

５１０３ては、演算された基本噴射量Ｔ、に基ついて、
燃料噴射量Ｔ１を次式により演算する。

Ｔ、＝Ｔ、ｘＬＭＤｘＫＢＬＲＣｘＣＯＥＦ＋Ｔ。

ＬＭＤは第４図のフローチャートにおいて算出される空
燃比フィードバック補正係数、ＫＢＬ、ＲＣは第６図の
フローチャートにおいて算出される学習補正係数、Ｃ０
ＥＦは冷却水温等に基づく各種補正係数＋Ｔ３はバッテ
リ電圧による電圧補正分である。

そして、演算された燃料噴射量に対応するパルス信号が
所定タイミングで燃料噴射弁６に出力され、機関ｌに燃
料か供給される。

次に、ストレスの処理ルーチンを第８図のフローチャー
トに従って説明する。このルーチンはバックグランドジ
ョブにより実行される。

５ｉｌｌでは、前記第４図のフローチャートにおいて１
６Ｘ１６格子の学習マツプか殆ど学習済みと判定された
ときに求められたストレスが、所定値（例えば０．８）
を超えているか否かを判定し、ＹＥＳのときには学習済
みであるか空燃比のずれか発生していると判断し５１１
２に進み、ＮＯのときにはルーチンを終了させる。

５１１２では、学習を再度開始させるべく、学習済みの
有無を示すフラッグＦφ、　　ＦＦ　［０，Ｏ］〜ＦＦ
　　［１６，１６コ　、　　　Ｆ　　　［０］　　〜Ｆ
　　　［３］、　　　ｆ　　ｌａｇ、　ｆｌａｇ　［０
，Ｏ］　〜ｆｌａｇ　［３，３コを全て０にセットする
。また、ストレスも０にセットし、５１１１にて学習を
再度行わせないようにする。

このように、空燃比フィードバック補正係数ＬＭＤの基
準値に対する偏差の度合いが所定以上に大きくなったと
き（ストレスが大きいとき）に、学習をやり直すように
すれば、例えば吸気系に穴が開くなどの事故によって空
燃比が急激に変化したときに、大きな運転領域毎の学習
が再度行われることになるから、空燃比を速やかに収束
させることかできる。

次に、学習補正係数の補正ルーチンを第９図のフローチ
ャートに従って説明する。このルーチンはバックグラン
ドジョブにより実行される。

Ｓ　１２１では、前記全運転領域共通の学習補正係数Ｋ
ＢＬＲＣφか学習済か否かを示すフラッグＦφが１か否
かを判定し、ＹＥＳのときには学習済みと判断し５１２
２に進みＮＯのときにはルーチンを終了させる。

５１２２では、以下のルーチンで使用される各種パラメ
ータを０にセットする。

５１２３では、前記５１２２で０にセットされるＸ。

Ｙを座標位置とするフラッグＦ　［Ｘ、　Ｙ］　　（４
Ｘ４格子の学習マツプの運転領域毎の判別フラッグ）か
１か否かを判定し、ＹＥＳのときには学習済みと判断し
て８１２８に進みＮＯのときには５１２４に進む。

５１２４では、Ｘを１だけカウントアツプして、５１２
５に進む。

５１２５では、Ｘか４になったか否かを判定し、ＹＥＳ
のときには８１２６に進みＮＯのときには５１２３に戻
る。

５１２６では、ＸをＯにセットする一方、Ｙをまたけカ
ウントアツプして、５１２７に進む。

５１２７では、Ｙか４になったか否かを判定し、ＹＥＳ
のときには５１４７に進みＮＯのときには＄１２３に戻
る。

このようにして、座標が［０，Ｏ］〜［３，３］の１６
の運転領域毎に４×４格子の学習マツプが学習済みか否
かを判定し、それらのいずれかの運転領域で学習済みと
判断されたときに８１２８に進み、全ての運転領域で未
学習のときには５１４７に進む。

５１２８では、４×４格子の学習マツプの運転領域［Ｘ
、　Ｙｌにおける学習補正係数ＫＢＬＲＣ１［刈Ｙ］と
積算値Ｓｕｍとに基づいて、新たな積算値Ｓｕｍを次式
により演算すると共に、カウンタＷを１だけカウントア
ツプする。

Ｓｕｍ　＝ＫＢＬＲＣ１［Ｘ、　Ｙｌ　十Ｓｕｍしたが
って、Ｓｕｍは４×４格子の学習マツプにおいて学習済
の運転領域の学習補正係数ＫＢＬＰＣＩの積ｌ算値とな
り、カウンタＷは４×４格子の学習マツプにおいて学習
済の運転領域の数を表わす。

５１２９ては、１６Ｘ　１６格子の学習マツプの各運転
領域のフラッグＦ　Ｆ　、［０，０］〜［１６，１６］
を判別するためのα、βをそれぞれＯにセットすると共
に、１６Ｘ　１６格子の学習マツプの学習済運転領域の
数を表わすＺを１にセットする。さらに、１６Ｘ１６格
子の学習マツプにおける学習済運転領域の学習補正係数
ＫＢＬＲＣ２を積算した積算値Ｓｕｍｐを１にセットす
る。

５１３０では、４×４格子の学習マツプの運転領域［Ｘ
、　Ｙｌに含まれる１６Ｘ１６格子の学習マツプの運転
領域に学習済運転領域があるか否かを判定するために、
フラッグＦＦ［α＋４Ｘ、　　β＋４Ｙ］が１か否かを
判定し、ＹＥＳのときには運転領域［α＋４Ｘ、　　β
＋４Ｙ］が学習済みと判断しＳ　１３１に進みＮｏのと
きには５１３２に進む。

５１３２では、αを１だけカウントアツプして、５１３
３に進む。

５１３３では、αか４になったか否かを判定し、ＹＥＳ
のときには５１３４に進みＮＯのときには５１３０に戻
る。

５１３４ては、αを０にセットすると共に、βを１だけ
カウントアツプする。

５１３５ては、βか４になったか否かを判定し、ＹＥＳ
のときにはＳ　１３６に進みＮＯのときには５１３０に
戻る。

このようにして、運転領域［Ｘ、　Ｙｌに含まれる１６
×１６格子の学習マツプの運転領域毎に学習済みの判定
を行い、学習済みと判定された運転領域［α十４Ｘ、β
＋４Ｙ］があるときには、Ｓ　１３１にて新たな積算値
Ｓｕｍｐをその運転領域における学習補正係数ＫＢＬＲ
Ｃ２［α＋４Ｘ、　　β＋４Ｙ］と前記の積算値Ｓｕｍ
ｐとに基づいて次式により算出すると共に、カウンタＺ
を１だけカウントアツプする。

Ｓｕｍｐ＝ＫＢＬＲＣ２Ｃ［ａ　＋４Ｘ、　　β＋４Ｙ
コ＋ＳｕｍｐＳ１３６では、前記カウンタＺが１２を超
えたか否かを判定し、ＹＥＳのときには１６Ｘ１６格子
の学習マツプの学習済運転領域か１２以上になったと判
断し５１３７に進みＮＯのときには３１３８に進む。

５１３７では、１６Ｘ１６格子の学習マツプの学習か充
分に進行していることをフラッグｆｌａｇ　ｃｘ、　Ｙ
ｌ＝１にて表わし、５１３９に進む。

８１３８ては、学習か進行していないことをフラッグｆ
ｌａｇ　［Ｘ、　Ｙｌ　＝　Ｏにて表わし、ルーチンを
終了する。

５１３９では、ｌ　（Ｓｕ＋ｍｐ／Ｚ）−１ｌが所定値
（例えば０．０４）未満か否かを判定し、ＹＥＳのとき
にはルーチンを終了させＮＯのときには５１４０に進む
。

ここで、Ｉ　（Ｓｕｍｐ／Ｚ）−１１は、目標空燃比か
らのずれを示し、それが所定値未満のときには最適な学
習補正係数ＫＢＬＲＣ２が確保されているためルーチン
を終了させ、それ以外のときには学習補正係数ＫＢＬＲ
Ｃ２を補正するために５１４０に進むのである。

５１４０では、４×４格子の学習マツプにおける運転領
域［Ｘ、　Ｙｌの学習補正係数ＫＢＬＲＣ１［Ｘ、　Ｙ
ｌに基づいて、新たな学習補正係数ＫＢＬＲＣ１［Ｘ、
　Ｙｌを次式により演算し、その演算値に学習マツプの
データを更新する。

ＫＢＬＲＣＩ　　［Ｘ、　　　Ｙコ　　＝ＫＢＬＲＣ１
［Ｘ、　　　Ｙ］＋　（（Ｓｕｍｐ／Ｚ）−１）　γ ここて、γは定数である。また、（（Ｓｕｍｐ／Ｚ）−
１）は１６Ｘ１６格子の学習マツプにおける学習済みの
学習補正係数の平均値の目標空燃比からのずれ分を示し
、このずれ分を４×４格子の学習マツプの学習補正係数
ＫＢＬＲＣ１に加えるようにしたのである。

５１４１ては、α、βをＯにセットして、５１４２に進
む。

５１４２では、１６Ｘ１６格子の学習マツプにおける運
転領域［α＋４Ｘ、　　β＋４Ｙ］の学習補正係数ＫＢ
ＬＲＣ２［α＋４Ｘ、　　β＋４Ｙ］を次式により補正
して新たに設定し、その演算値に学習マツプのデータを
更新する。

ＫＢＬＲＣ２［α＋４Ｘ、　　β＋４Ｙ］　＝ＫＢＬＲ
Ｃ２［α＋４Ｘ。

β＋４Ｙ］　−（（Ｓｕｍｐ／Ｚ）−１，０）　　７Ｓ
１４３では、αを１だけカウントアツプして、５１４４
に進む。

５１４４では、αか４になったか否かを判定し、ＹＥＳ
のときには５１４５に進みＮＯのときには５１４２に進
む。

５１４５では、βを１だけカウントアツプして、８１４
６に進む。

５１４６では、βか４になったか否かを判定し、ＹＥＳ
のときにはルーチンを終了させＮＯのときには５１４２
に戻る。

このようにして、運転領域［Ｘ、　Ｙｌに含まれる１６
Ｘ１６格子の学習マツプにおける全運転領域（１６領域
）の学習補正係数ＫＢＬＲＣ２を補正する。

ここで、５１４０においてＫＢＬＲＣ１か（（Ｓｕｍｐ
／Ｚ）−１，０）にて補正されるため、その補正の影響
をなくすためＫＢＬＲＣ２を（（Ｓｕｍｐ／Ｚ）−１，
０）にて補正するのである。

一方、５１２３〜５１２７て４×４格子の学習マツプの
全運転領域で未学習と判断されたときには、５１４７で
、４×４格子の学習マツプの学習補正係数を積算した運
転領域数を示すカウンタＷが１２を超えたか否かを判定
し、ＹＥＳのときには５１４８に進みＮＯのときには５
１４９に進む。

８１４８では、ｆｌａｇ＝　１にセットして、５１５０
に進む。

５１４９では゛、ｆｌａｇ＝ｏにセットして、ルーチン
を終了させる。

５１５０では、ｌ　（Ｓｕｍｐ／Ｚ）−１１か所定値（
例えば０．０４）未満か否かを判定し、ＹＥＳのときに
はルーチンを終了させＮＯのときには５１５１に進む。

ここで、ｌ　（Ｓｕｍｐ／Ｚ）−１ｌは、目標空燃比か
らのずれを示し、それが所定値未満のときには最適な学
習補正係数ＫＢＬＲＣ１か確保されているためルーチン
を終了させ、それ以外のときには学習補正係数ＫＢＬＲ
Ｃ１を補正するために３１５０に進むのである。

５１５０では、全運転領域共通の学習補正係数ＫＢＬＲ
Ｃφを次式により補正して新たに設定し、この演算値を
記憶させる。

ＫＢＬＲＣφ＝　ＫＢＬＲＣφ＋（（Ｓｕｍ／Ｗ）　−
１，０）　７２ここで、γ２は定数である。また、（（
Ｓｕｍ／Ｗ）−１，０）は４×４格子の学習マツプにお
ける学習補正係数ＫＢＬＲＣ１の平均値の目標空燃比か
らのずれ分を示し、そのずれ分を学習補正係数ＫＢＬＲ
Ｃφに加えるようにしたのである。

５１５２では、Ｘ、　Ｙを０にセットして、５１５３に
進む。

５１５３では、４×４格子の学習マツプにおける運転領
域［Ｘ、　Ｙｌの学習補正係数ＫＢＬＲＣ１［Ｘ、　Ｙ
ｌに基づいて、新たな学習補正係数ＫＢＬＲＣ１［Ｘ、
　Ｙｌを次式により演算し、その演算値に学習マツプの
データを更新する。

ＫＢＬＲＣＩ　　［Ｘ、　　　Ｙコ　　＝ＫＢＬＲＣ１
［Ｘ、　　　Ｙｌ−（（Ｓｕｍ／ｗ）　−１，０）　７
２Ｓ１５４では、Ｘを１だけカウントアツプして、５１
５５に進む。

５１５５では、Ｘか４になったか否かを判定し、ＹＥＳ
のときには３１５６に進みＮＯのときには５１５３に戻
る。

８１５６では、Ｙを１だけカウントアツプして、５１５
７に進む。

５１５７ては、Ｙか４になったか否かを判定し、ＹＥＳ
のときにはルーチンを終了させＮＯのときには５１５３
に戻る。

このようにして、４×４格子の学習マツプにおける全運
転領域（１６領域）の学習補正係数ＫＢＬＲＣＩを補正
する。ここて、５１５１において、ＫＢＬＲＣφか（（
Ｓｕｍｐ／ｗ）−１，０）にて補正されため、その補正
の影響をなくすためＫＢＬＲＣ１を（（Ｓｕｍｐ／ｗ）
−１，０１にて補正するのである。

上記のように、学習が進行したときの各運転領域の学習
補正係数の平均値（Ｓｕｍｐ／ｚ及びＳｕｍｐ／ｗ　）
に基づいて学習補正係数を夫々補正するようにしたので
、前記ストレスでは判別するのが難しい長期的かつ緩や
かな空燃比のずれに対して学習補正係数を最適に設定で
きる。

具体的には、ストレスによる学習のやり直しか頻繁に行
われると、学習の収束か遅くなってしまうので、空燃比
が比較的大きく変化したときのみ学習のやり直しを行う
ようにしたい。このようにすると、長期的かつ緩やかな
空燃比のずれが発生したときには、学習か進んだ段階で
は１６Ｘ１６格子の学習マツプの学習補正係数か除々に
変化するたけて４×４格子の学習マツプの学習補正係数
と全運転領域共通の学習補正係数は学習されず不適切な
値になる。このため、学習か進んだ段階では１６×１６
格子の学習マツプにおける学習補正係数の平均値に基づ
いて４×４格子の学習マツプの学習補正係数を補正し、
また学習が進行していない段階では、４×４格子の学習
マツプにおける学習補正係数の平均値に基づいて全運転
領域共通の学習補正係数を補正するようにしたのである
。

以上説明したように、４×４格子の学習マツプの学習補
正係数ＫＢＬＲＣ１を基本噴射量が等しい運転領域毎に
平均化し、その平均値ＡＶＴＰ［ｎ］を基本噴射量が異
なる運転領域で比較しそれらＡＶＴＰ　［ｎ］か運転領
域か変化するに従って増大方向若しくは減少方向に変化
するときに燃料噴射弁６に異常があると判定するように
したので、燃料噴射弁６の異常診断を行うことかてきる
ため、運転性の悪化、排気性状の悪化及びエンジン焼付
きを防止てきる。特に、学習補正量の変化は小さいので
、学習補正量に基づいて異常診断を行うと異常診断を高
精度に行える。

また、基本噴射量か等しい運転領域における学習補正量
が略等しいときに燃料噴射弁６の異常診断を行うように
したので、他の原因によるものと区別して燃料噴射弁６
の異常のみを診断てきる。

さらに、１６Ｘ　１６格子の学習マツプの学習か進行し
たときに、異常診断を行うようにしたので、４Ｘ４格子
の学習マツプの学習補正係数が収束して安定したときに
異常診断を行うことができ、これによっても診断精度を
向上できる。

また、４×４格子の学習マツプの学習補正係数ＫＢＬＲ
Ｃ１を吸入空気流量が等しい運転領域毎に平均化し、そ
の平均値ＡＶＱ　［ｎ］を吸入空気流量が異なる運転値
°域で比較しそれらＡＶＱ　［ｎ］か運転領域が変化す
るに従って増大方向若しくは減少方向に変化するときに
エアフローメータ１３に異常があると判定するようにし
たので、エアフローメータ１３の異常診断を行うことが
できるため、運転性の悪化、排気性状の悪化及びエンジ
ン焼付きを防止できる。特に、学習補正量の変化は小さ
いので、学習補正量に基づいて異常診断を行うと異常診
断を高精度に行える。

また、吸入空気流量か等しい運転領域における学習補正
量か略等しいときにエアフローメータ１３の異常ｑｂ断
を行うようにしたので、他の原因によるものと区別して
エアフローメータ１３の異常のみを診断てきる。さらに
、１６Ｘ　１６格子の学習マツプの学習が進行したとき
に、異常診断を行うようにしたので、４×４格子の学習
マツプの学習補正係数か収束して安定したときに異常診
断を行うことかでき、これによっても診断精度を向上で
きる。

尚、本実施例では複数の学習マツプを用いた場合を説明
したが、単一の学習マツプにて空燃比学習を行うものに
も本発明は適用できる。

〈発明の効果〉 本発明は、以上説明したように、基本供給量か略等しい
運転領域毎に学習補正係数を平均化し、その平均値を基
本供給量が異なる運転領域で比較し燃料供給装置の異常
を判定するようにしたので、燃料供給装置の異常を高精
度に診断てき、もって運転性及び排気性状の悪化、エン
ジン焼付きを防止できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明のクレーム対応図、第２図は本発明の一
実施例を示す構成図、第３図〜第９図は同上のフローチ
ャート、第１０図及び第１１図は同上の作用を説明する
ための図である。 １・・・機関　　６・・・燃料噴射弁　　１２・・・制
御装置１３・・・エアフローメータ　　１４・・・クラ
ンク角センサ１６・・・酸素センサ 特許出願人　日本電子機器株式会社 代理人　弁理士　笹　島　　富二雄 第８図 第１１図 □に

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 機関運転状態に基づいて基本供給量を設定する基本供給
   量設定手段と、機関運転状態に対応する運転領域毎に学
   習補正量を記憶する記憶手段と、該記憶手段から機関運
   転状態に応じて学習補正量を検索する検索手段と、実際
   の空燃比を検出する空燃比検出手段と、検出された空燃
   比が目標空燃比になるようにフィードバック補正量を設
   定するフィードバック補正量設定手段と、前記フィード
   バック補正量と検索された学習補正量とに基づいて新た
   な学習補正量を設定する学習補正量設定手段と、設定さ
   れた学習補正量に前記記憶手段のデータを同一運転領域
   で更新する更新手段と、前記基本供給量と学習補正量と
   フィードバック補正量とに基づいて燃料供給量を設定す
   る燃料供給量設定手段と、設定された燃料供給量に基づ
   いて燃料供給装置を駆動制御する駆動制御手段と、を備
   える内燃機関において、 前記記憶手段の学習補正量を基本供給量が略等しい運転
   領域毎に平均化する学習補正量平均手段と、平均化され
   た学習補正量を前記基本供給量が異なる運転領域で比較
   する比較手段と、比較結果に基づいて前記燃料供給装置
   の異常の有無を判定する異常判定手段と、を備えたこと
   を特徴とする内燃機関における燃料供給装置の異常診断
   装置。