JPH04203235A - 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〉 本発明は内燃機関の空燃比学習制御装置に関し、詳しく
は、メモリ容量を節約しつつより細かな運転領域別の空
燃比補正要求に対応することを可能とした装置に関する
。

〈従来の技術〉 従来、空燃比フィードバック補正制御機能をもつ電子制
御燃料噴射装置を備えた内燃機関においては、特開昭６
０−９０９４４号公報、特開昭６１−１９０１．４２号
公報等に開示されるように、空燃比の学習制御か採用さ
れているものかある。

空燃比フィードバック補正制御は、機関に吸入される空
気量に関与する機関運転状態のパラメータ（例えは吸入
空気流量Ｑと機関回転速度Ｎ）から算出される基本燃料
噴射量Ｔｐを、機関排気系に設けた酸素センサにより判
別される目標空燃比（例えは理論空燃比）に対するリッ
チ・リーンに基づいて比例・積分制御などにより設定さ
れる空燃比フィードバック補正係数ＬＭＤにより補正す
ることで、実際の空燃比を目標空燃比にフィードバック
制御するものである。

ここで、前記空燃比フィードバック補正係数ＬＭＤの基
準値（実質的に燃料量を補正しない値であり目標収束値
となる）からの偏差を、予め定めた複数に区分された運
転領域毎に学習して学習補正係数ＫＢＬＲＣを定め、基
本燃料噴射量Ｔｐを前記学習補正係数ＫＢＬＲＣにより
補正して、補正係数ＬＭＤなしで得られるベース空燃比
か略目標空燃比に一致するようにし、空燃比フィードバ
ック制御中は更に前記補正係数ＬＭＤで補正して燃料噴
射量Ｔｉを演算するものである。

これにより、運転条件毎に異なる空燃比補止の要求値に
対応した補正が行え、空燃比フィードバック補正係数Ｌ
ＭＤを基準値付近に安定させて、特に過渡時の空燃比制
御性を向上させることができる。

〈発明が解決しようとする課題〉 ところで、前述のように運転領域毎に学習補正係数ＫＢ
ＬＲＣを設定して、運転条件による補正要求の違いに対
応した空燃比補正か行えるようにする場合には、学習マ
ツプにおける区分運転領域を極力細かくして、１つの学
習補正係数ＫＢＬＲＣでカバーする運転領域を狭くする
ことが望まれる。しかしなから、運転領域を細かく区分
してそれぞれの領域毎に学習補正係数ＫＢ［、ＲＣを学
習記憶させるよう構成すると、学習補正係数ＫＢＬＲＣ
を記憶しておくための必要メモリ容量が大きくなってし
まうと共に、各運転領域毎の学習機会が減少して学習の
進行が遅くなってしまうという問題がある。

そこで、従来では、メモリ容量の節約及び学習進行速度
の確保に対してより重点か置かれ、運転領域を充分に細
かく区分して学習を行わせることは困難て゛あった。

ここで、学習領域を比較的大きく区分した場合に発生す
る問題点の具体例を説明すると、例えは第１３図に示す
ように回転速度が高くなるに従って空燃比がリッチ化す
るような空燃比変化の特性を有する部品劣化か発生した
場合で、第１２図に示すようにブースト一定で回転速度
がゆっくりと」二昇する場合に、以下のような問題が発
生することがあった。

即ち、第１２図に示すようにブースト（基本燃料噴射量
）一定で回転速度かゆっくり変化する場合には、第１３
図に示すような空燃比変化の特性であるから、回転上昇
に伴ってリーン化補正量を増大させていく必要がある。

ところが、例えば基本燃料噴射量Ｔｐと機関回転速度Ｎ
とに基づいて複数に区分した運転領域毎に学習補正係数
Ｋ　Ｂ　ＬＲＣを学習させる場合、１つの運転領域には
回転速度の１］かあるから、該当する領域を抜ける寸前
の高回転側の最も大きなリーン化要求補正量かそれぞれ
の学習領域に対応して学習記憶されることになる。

従って、このような学習かなされた後、再び同じ領域に
低回転側から入った場合には、第１２図に示すように、
学習補正係数Ｋ　Ｂ　Ｌ　ＲＣによるリーン化補正が過
大となってベース空燃比かリーン化してしまい、全体的
なベース空燃比傾向としてリーン化し、また、逆に回転
がゆっくり減少する状態で学習かなされると、各学習領
域には、該学習領域内での最も小さなリーン化補正量が
学習記憶されることになるので、同じような運転を再度
繰り返すと今度は平均的なベース空燃比か逆にリッチ化
することになってしまう。

即ち、学習補正係数ＫＢＬＲＣを学習させる区分運転領
域はある大きさを有するから、特にゆっくりと運転条件
か変化するときには、該当する領域を抜は出る寸前の運
転条件に見合った学習値が、その領域全体に適用される
学習値として記憶されることになってしまうので、１つ
の学習領域の中ての要求補正量の段差が大きいときほど
、空燃比制御性を悪化させることになっていたものであ
る。

かかる問題は、運転領域を充分に細かく区分し、１つの
区分領域の中ての要求補正値の変化を少なくすれは良い
か、前述のようにメモリ容量や学習進行速度の点を考慮
すると、充分に運転領域を細かく区分しての学習を行わ
せることかできなかったものである。

本発明は」１記問題点に鑑みなされたものであり、運転
条件の違いによる補正要求の違いに充分に細かく対応し
て、精度の良い空燃比制御が行え、然も、メモリ容量を
節約でき、かつ、学習進行速度も確保てきる空燃比学習
制御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〉 そのため本発明にかかる内燃機関の空燃比学習制御装置
は、第１図に示すように構成される。

第１図において、運転条件検出手段は、機関に吸入され
る空気量に関与する運転パラメータを少なくとも含む機
関運転条件を検出し、基本燃料供給量設定手段は、前記
機関運転条件に基づいて基本燃料供給量を設定する。

また、空燃比検出手段は、機関吸入混合気の空燃比を検
出し、空燃比フィードバック補正値設定手段は、前記検
出された実際の空燃比と目標空燃比とを比較して実際の
空燃比を前記目標空燃比に近づけるように基本燃料供給
量を補正するための空燃比フィードバック補正値を設定
する。

一方、学習補正値領域別記憶手段は、機関運転条件に基
づき複数に区分される運転領域別に前記基本燃料供給量
を補正するための空燃比学習補正値をそれぞれ書き換え
可能に記憶するものてあり、学習修正手段は、空燃比フ
ィードバック補正値の目標収束値からの偏差を学習し、
前記偏差を減少させる方向に前記学習補正値領域別記憶
手段に記憶されている該当する運転領域の空燃比学習補
正値を修正して書き換える。

また、細分領域別記憶手段は、学習補正値領域別記憶手
段における区分運転領域を更に複数に区分する各運転領
域それぞれに対応させて前記室ｙｌ’＃修正手段により
学習修正された空燃比学習補正値を記憶する。

そして、平均値による修正手段は、学習補正値領域別記
憶手段における複数の区分運転領域の中の該当する区分
運転領域か変化するときに、前記細分領域別記憶手段に
記憶されている学習補正値領域別記憶手段の１つの区分
運転領域に対応する複数の空燃比学習補正値の平均値を
求め、該平均値に基づいて学習補正値領域別記憶手段の
該当する区分運転領域の空燃比学習補正値を書き換え修
正する。

ここで、燃料供給量設定手段は、基本燃料供給量、空燃
比フィードバック補正値、及び、学習補正値領域別記憶
手段に記憶されている該当する区分運転領域の空燃比学
習補正値に基づいて最終的な燃料供給量を設定し、燃料
供給制御手段は、前記設定された燃料供給量に基づいて
燃料供給手段を駆動制御する。

〈作用〉 かかる構成によると、学習補正値領域別記憶手段の１つ
の区分領域に、現在の運転条件が該当するときに、前記
学習補正値領域別記憶手段の該当領域に記憶されている
空燃比学習補正値か修正書き換えられると共に、前記１
つの区分領域を更に複数に区分する領域毎に前記空燃比
学習補正値が細分領域別記憶手段によって記憶される。

即ち、学習補正値領域別記憶手段の１つの区分領域に該
当する状態であっても、該１つの区分領域の中で運転条
件か変化すると、より細分化された領域毎にそのときの
空燃比学習補正値が記憶され、前記１つの区分領域を更
に細分した領域毎の学習が行才つれる。

ここて、学習補正値領域別記憶手段における区分運転領
域の中で該当する領域が変化するときに、前記細分領域
別記憶手段に記憶されている複数の空燃比学習補正値の
平均値に基づいて学習補正値領域別記憶手段の該当する
区分運転領域の空燃比学習補正値か書き換え修正される
ので、学習補正値領域別記憶手段における該当領域の中
ての平均的な補正要求に対応した学習かなされる。

更に、前記平均値に基づく書き換え修正後は細分領域別
記憶手段の記憶内容は不要となるので、細分領域別記憶
手段は、学習補正値領域別記憶手段の１つの区分領域を
更に複数に区分する区分数相当の空燃比学習補正値を記
憶する容量かあれは充分てあり、記憶容量の増大を抑止
できる。

〈実施例〉 以下に本発明の詳細な説明する。

一実施例を示す第２図において、内燃機関ｌ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を介して空気か吸入される。吸気マニホー
ルド５のブランチ部には各気筒別に燃料供給手段として
の燃料噴射弁６か設けられている。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、後述するコン
トロールユニット 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の各燃焼室には点火栓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Ｉ〜９，
三元触媒ＩＯ及びマフラー１１を介して排気か排出され
る。

尚、前記三元触媒１０は、ＮＯｘ，ＣＯ，ＨＣを酸化・
還元して無害な成分に転換するものであり、酸化・還元
の両方で高い転化率を得るには、機関吸入混合気の空燃
比を理論空燃比に制御する必要かあるため、後述する空
燃比のフィードバック制御では、前記理論空燃比を目標
空燃比とした制御か行われるようにしである。

コントロールユニット〜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
で構成されるマイクロコンピュータを備え、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か設けられていて、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１８０°毎の基準信号ＲＥＦと、ク
ランク角１０又は２°毎の単位信号ＰＯＳ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ＰＯＳの発生数を計測することにより
、機関回転速度Ｎを算出できる。

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

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、排気中の酸素濃度が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、コン）・ロールユニッ１〜１２に内蔵さ
れたマイクロコンピュータのＣＰＵは、第３図〜第８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Ｔｉを設定し、機関１への燃料供給を制御する
ようになっている。

尚、本実施例において、基本燃料供給量設定手段、空燃
比フィードバック補正値設定手段、燃料供給量設定手段
、燃料供給制御手段、学習修正手段、平均値による修正
手段としての機能は、前記第３図〜第８図のフローチャ
ー１〜に示すようにコン１〜ロールユニツＩ・１２かソ
フＩ〜ウェア的に備えている。また、学習補正値領域別
記憶手段、細分領域別記憶手段は、本実施例においてコ
ンＩ・ロールユニット１２に内蔵されたマイクロコンピ
ュータのバックアップされたＲＡＭが相当するものとす
る。

更に、本実施例における運転条件検出手段は、エアフロ
ーメータ１３．クランク角センザ１４等か相当する。

まず、第３図のフローチャー１〜に従って、本実施例に
おける空燃比制画の概略を説明し、後に第４図〜第８図
のフローチャー１・に従って詳細な制御５ 御内容を説明する。

第３図のフローチャートにおいて、まず、実際の空燃比
を目標空燃比（本実施例では理論空燃比）に近つけるよ
うに基本燃料噴射量Ｔｐ（←Ｋ　Ｘ　Ｑ／Ｎ；には定数
）を補正するための空燃比フィードバック補正係数ＬＭ
Ｄか設定される（ステップＡ）。

次に、上記の空燃比フィードバック補正係数ＬＭＤの目
標収束値（初期値）からの偏差を学習し、基本燃料噴射
量Ｔｐと機関回転速度Ｎとによって複数に区分された学
習マツプ上の該当領域の学習補正係数Ｋ　Ｂ　ＬＲＣを
、前記偏差を減少させる方向に修正して書き換える（ス
テップＢ）。

そして、次には前記学習補正係数ＫＢＬＲＣか前述のよ
うにして運転領域別に記憶される学習マツプ上で、該当
する運転領域が前回と同じであるか否かを判別しくステ
ップＣ）、該当する領域か前回と同しであるときには、
前記学習マツプの該当領域を更に複数に区分する細分領
域毎に前記学習補正係数Ｋ　Ｂ　Ｌ　ＲＣを記憶させる
（ステップＤ）。

即ぢ、学習マツプ上の１つの区分領域に止まっている状
態であっても、その中で運転条件（基本燃料噴射量Ｔｐ
又は機関回転速度Ｎ）が変化し、前記１つの区分領域を
更に区分する複数の細分領域における該当領域が変化す
ると、それぞれに学習補正係数ＫＢＬＲＣが記憶される
ものである。従って、例えは学習マツプ」二の１つの区
分領域を機関回転速度Ｎに基づいて更に２つに区分した
場合で、回転速度の変動に伴って前記２つの細分領域を
それぞれに通過するような状態のときには、２つの細分
領域それぞれに適合した学習補正係数ＫＢＬＲＣか記憶
されることになる。

一方、学習マツプ上で該当する領域が変化した場合には
、変化前に該当していた学習マツプ上の１つの領域を更
に複数に区分した細分領域毎に記憶されている学習補正
係数ＫＢＬＲＣの平均値に基づいて、変化前の該当領域
に対応する学習補正係数ＫＢＬＲＣを更新設定する（ス
テップＥ）。

即ち、学習マツプ」二の１つの運転領域に止まっている
ときには、該運転領域を更に複数に区分してそれぞれに
学習させておき、学習マツプ上における該当領域か変化
したときには、変化前の該当領域に対応して記憶されて
いる複数の細分領域毎の学習補正係数ＫＢＬＲＣの平均
値に基づいてマツプ値を更新させるものである。

これにより、学習マツプの１つの区分運転領域の中ての
平均的な補正要求値か学習されることになると共に（第
１２図参照）、学習マツプ上の該当領域が変化したとき
に前述のような平均値に基づく処理を行った後は、変化
前の該当領域に対応する細分領域毎の学習補正係数Ｋ　
Ｂ　Ｌ　ＲＣの記憶データは不要となるため、学習マツ
プのそれぞれの区分領域に対応して細分領域のデータを
記憶保持しておく必要がなく、メモリ容量の節約か図ら
れる。

ここで、上記第３図のフローチャー１・に示した空燃比
学習制御の詳細な実施例を、第４図〜第８図のフローチ
ャーＩ〜に従って説明する。

第４図のフローチャートに示すプロクラムは、基本燃料
噴射量Ｔｐ　（←ＫＸＱ／Ｎ；には定数）に乗算される
空燃比フィードバック補正係数ＬＭＤ（空燃比フィード
バック補正値）を、比例・積分制御により設定するプロ
グラムであり、機関１の１回転（］、　ｒｅｖ）毎に実
行される。尚、前記空燃比フィードバック補正係数ＬＭ
Ｄの初期値は１てあって、基本燃料噴射量Ｔｐに乗算さ
れる補正項であり、実際の空燃比が目標空燃比である理
論空燃比に近づくように前記基本燃料噴射量Ｔｐを増減
補正して、実際の空燃比を目標空燃比を中心に変動させ
るものである。

まず、ステップ１（図中ではＳｌとしである。

以下同様）では、酸素センサ（０□／５）１６から排気
中の酸素濃度に応じて出力される電圧信号を読み込む。

そして、次のステップ２ては、ステップｌで読み込んだ
酸素センサ１６からの電圧信号と、目標空燃比（理論空
燃比）相当のスライスレベル（例えば５００ｍＶ）とを
比較して、機関吸入混合気の空燃比か目標空燃比に対し
てリッチであるかリーンであるかを判別する。

酸素センサ１６からの電圧信号がスライスレベルよりも
大きく空燃比がリッチであると判別されたときには、ス
テップ３へ進み、今回のリッチ判別が初回であるか否か
を判別する。

リッチ判別が初回であるときには、ステップ４へ進んで
前回までに設定されている空燃比フィードバック補正係
数ＬＭＤを最大値ａにセットする。

リッチ判別か初回であるということは、前回まではリー
ン判別がなされており、これによって空燃比フィードバ
ック補正係数ＬＭＤの増大制御（−燃料噴射量Ｔｉの増
大補正）が行われていたちのであり、リッチ判別される
と今度は補正係数ＬＭＤを減少制御するから、リッチ判
別初回の減少制御前の値が補正係数ＬＭＤの最大値とい
うことになる。

次のステップ５ては、前回までの補正係数ＬＭＤから所
定の比例定数Ｐだけ減算して補正係数ＬＭＤの減少制ｉ
卸を行い、空燃比がリーン化して目標空燃比に近づくよ
うにする。また、次のステップ６では、比例制御を実行
したことを示すフラグである「Ｐ分付加」に１をセット
する。

一方、ステップ３て、リッチ判別か初回てないと判別さ
れたときには、ステップ７へ進み、積分定数１に最新の
燃料噴射量Ｔｉを乗算した値を、前回までの補正係数Ｌ
ＭＤから減算して補正係数ＬＭＤを更新し、空燃比のリ
ッチ状態が解消されてリーンに反転するまての間、本プ
ログラムが実行される毎にこのステップ７てｌＸＴｉず
つの減少制御用を繰り返す。

また、ステップ２て実際の空燃比か１」標空燃比（理論
空燃比）に対してリーンであると判別されたときには、
リッチ判別のときと同様にして、まず、ステップ８て今
回のリーン判別が初回であるか否かを判別し、初回であ
るときには、ステップ９へ進んで前回までの補正係数Ｌ
ＭＤ、即ち、リッチ判別時に徐々に減少側ｔＫＩされて
いた補正係数ＬＭＤを最小値すにセットシ、次のステッ
プ１０ては、前回までの補正係数ＬＭＤに比例定数Ｐを
加算して更新することにより燃料噴射量Ｔｉの増量補正
を図り、更に、ステップＩＩては、前記ステップ６と同
様にして比例制御か実行されたことを示すフラグである
前記「Ｐ分付加」に１をセットする。

一方、ステップ８でリーン判別か初回でないと判別され
たときには、ステップ１２へ進み、積分定数丁に最新の
燃料噴射量Ｔｉを乗算した値を、前回までの補正係数Ｌ
ＭＤに加算し、補正係数ＬＭＤを徐々に増大させる。

リッチ・リーン判別の初回で補正係数ＬＭＤの比例制御
を実行したときには、更に、ステップ１３以降の空燃比
学習制御に関わる各種処理を行う。

尚、本実施例では、第９図に示すように、全運転領域を
基本燃料噴射量Ｔｐと機関回転速度Ｎとをパラメータと
して複数に区分して、該区分領域毎に空燃比学習補正値
を書き換え可能に記憶保持する学習マツプを２つ備えて
おり、一方の学習マツプは４×４格子で全運転領域を１
６の単位領域に区分し、また、他方の学習マツプは、１
６Ｘ１６格子で全運転領域を２５６の単位運転領域に区
分するようにしてあり、４×４格子マツプの１つの区分
運転領域か１６Ｘ１．６格子の学習マツプにより更に４
×４−１６領域に細分化されるようにしである。また、
上記のように運転領域を区分しない全運転領域に適合さ
れる空燃比学習補正値も別途学習設定されるようにしで
ある。

ステップＩ３ては、４×４格子で分けられる１６運転領
域の中の１つの領域に安定して止まっているか否かを判
別するためのカラン１〜値ｃｎｔかゼロであるか否かを
判別する。

後述する第５図のフローチャー１〜において、４×４格
子で分けられる運転領域の中で該当する運転領域か所定
微小時間毎に変化しているときに、前記カウント値ｃｎ
ｔには所定値（例えば４）かセラ１〜されるようになっ
ており、ステップ１３てカウント値ａｎｔがゼロてない
と判別されると、ステップ１４へ進んてカラン１〜値ｃ
ｎｔを１タウンさせる処理を行うから、４×４格子の中
の１つの運転領域に止まるようになってからカウント値
ｃｎｔは補正係数ＬＭＤの比例制御毎に１ダウンされる
ことになり、カウント値ｃｎｔかゼロであるときには４
×４格子の中の１つ領域に安定して止まっている状態で
あると見做すことかできるようにしである。

尚、前記カウント値ｃｎｔかセロであるか否かを判別す
ることて、後述するように学習更新を行うか否かを判別
し、運転領域が変化した初期には学習か行われないよう
にしである。

ステップ１５では、前記４×４格子の学習マツプのそれ
ぞれの区分運転領域に対応する空燃比学習補正値か殆ど
学習済であるか否かを判別する。

ここで、４×４格子の学習マツプ上て殆との領域か学習
済であると判別されるときには、基本的に全運転領域て
略ベース空燃比か目標空燃比に学習制御されるものと推
定され、この場合には、次のステップ１６へ進み、１．
６Ｘ１６格子の学習マツプ上で該当する運転領域が前回
と同しであるか又は変化したかを、フラグｆｚに基づい
て判別する。

前記フラグｆｚは、後述する第５図のフローチャー１・
において設定されるものであり、フラグｆＺに１かセッ
トされているときには、１６Ｘ１６格子の学習マツプ上
で該当する運転領域が変化したことを示し、ゼロかセラ
Ｉ・されているときには、該当領域か前回と同じである
ことを示す。

ここで、フラグｆｚにゼロかセラＩ・されているときに
は、そのまま本プログラムを終了させるが、フラグｆｚ
に１かセットされているときには、ステップ１７へ進む
。

ステップ１７ては、最新の補正係数ＬＭＤ平均値の目標
収束値（−１，０）に対する偏差の絶対値と、前回にお
ける前記偏差の絶対値との差を求め、がかる値に基づい
て学習値の不適切度合いを示す△ストレスのマツプを参
照し、Δストレスを補正係数ＬＮ・ＩＤの平均値変動が
大きいときほど増大設定する。

即ち、４×４格子の学習マツプの学習は略終了している
状態であるから、運転条件が変化しても、学習か精度良
く進行していれは、かがる運転条件の変化による要求補
正量の違いに対応してベース空燃比の変化は小さいレベ
ルに抑止されるはずである。ここで、運転条件の変化に
よるベース空燃比の変化が大きく、空燃比フィードバッ
ク補正量数ＬＭＤが目標収束値から大きく変化してこれ
を補償した場合には、学習値か不適切であることを間接
的に示すので、前記補正係数ＬＭＤの変動レベルに応じ
て学習値の不適切度合いを示すΔストレスを設定するも
のである。

更に、ステップ１８では、前記△ストレスを積算し、該
積算結果をス１〜レスとして記憶するようにしである。

後述するようにこのスＩ・レスか所定以上になると、既
に学習済の空燃比学習補正係数か不適切であるものと判
断し、学習を最初からやり直すようになっている。

次のステップ１９ては、前記フラグｆｚをゼロリセット
シ、１６Ｘ１６格子の学習マツプ上での該当領域が変化
したときに改めてｌかセラＩ・されるようにする。

そして、ステップ２０ては、１６Ｘ　１６格子の学習マ
ツプ上で該当する区分運転領域を、第１０図に示すよう
に、機関回転速度Ｎに基づいて更に２つに区分してなる
細分領域の経験状態を示す領域カウンタＡｃｎｔの判別
を行う。

即ち、１６Ｘ１６格子の学習マツプ上の１つの区分運転
領域に止まっている状態において、後述するように、該
区分運転領域を更に２つに区分してなる細分領域の低回
転側のみを経験したときには前記領域カウンタＡｃｎｔ
に１かセットされ、高回転側のみを経験したときには前
記領域カウンタＡｃｎｔに２がセットされ、両方の領域
を経験したときには前記領域カウンタＡ、　ｃ　ｎ、　
ｔに３がセットされるようになっている（第５図のフロ
ーチャート参照）。

ここで、前記領域カウンタＡ、　ｃ　ｎ　ｔに１かセッ
トされていると判別され、１６Ｘ　１６格子の学習マツ
プ上の１つの区分運転領域に止まっている状態で、該区
分領域の中の低回転側のみを経験したときには、前記低
回転側の細分領域に対応して記憶されている学習補正係
数ＫＢＬＲＣ２としてのｒｅｌを、ステップ２１でｒｅ
ｇにセットする。同様に、領域カウンタＡｃｎｔに２か
セットされていて、高回転側の細分領域のみを経験した
場合には、前記高回転側の細分領域に対応して記憶され
ている学習補正係数Ｋ　Ｂ　Ｌ　ＲＣ２としてのｒｅ２
をステップ２２でｒｅｇにセットする。更に、領域カウ
ンタＡ　ｃ　ｎ、　ｔに３かセラ１〜されていて、低回
転側と高回転側との両方を経験した場合には、両方の細
分領域それぞれに対応して記憶されているｒｅｌ、、ｒ
ｅ２の平均値をステップ２３てｒｅｇにセットする。

そして、次のステップ２４では、前記ｒｅｇにセットさ
れた学習補正係数Ｋ　Ｂ　Ｌ　ＲＣ２を、１６Ｘ１．６
格子の学習マツプで前回まで該当していた領域（ｓ、ｔ
）の学習補正係数ＫＢＬＲＣ２としてマツプ値の更新を
行う。

即ち、１６Ｘ１６格子の学習マツプの各運転領域それぞ
れには、学習補正係数ＫＢＬＲＣ２が書き換え可能に記
憶されており、後述するように該当する運転領域の前記
学習補正係数ＫＢＬＲＣ２が、前記空燃比フィードバッ
ク補正係数ＬＭＤの目標収束値に対する偏差に基づいて
学習・更新されるが、かかる学習マツプの書き換え修正
とは別に、該当する運転領域を機関回転速度Ｎに基づい
て更に２つに区分した２つの細分領域を設定し、それぞ
れの細分領域に含まれているときに学習更新された前記
学習補正係数ＫＢＬＲＣ２を、それぞれの細分領域に対
応させて逐次更新記憶するようになっている。

そして、１６Ｘ　１６格子の学習マツプ」二で該当する
領域が変化した場合には、前回までに該当していた領域
に対応する細分領域毎の学習補正係数ＫＢＬＲＣ２デー
タに基づいて１６Ｘ　１６格子の学習マツプの書き換え
を行うものである。

ここて、１６Ｘ１６格子の学習マツプの該当領域で低回
転側又は高回転側のいずれか一方のみを経験した場合に
は、１６Ｘ　１６格子の学習マツプの該当領域に対応し
て学習記憶されている学習補正係数ＫＢＬＲＣ２は、細
分領域に対応するデータｒｅｌ又はｒｅ２と同じになっ
て、実質的にステップ２４における更新設定は効力を発
揮しないが、低回転側と高回転側との両方を経験した場
合には、１６Ｘ１６格子の学習マツプの該当領域の中に
おいて、低回転側と高回転側とての平均的な補正要求値
か学習補正係数Ｋ　Ｂ　Ｌ　ＲＣ２として設定されるこ
とになる。

例えは、１６Ｘ　１６格子の学習マツプ上のある学習領
域に低回転側から入って、高回転側に移行してから別の
領域に移ったとすると、同じ学習領域内であっても回転
速度の違いによって補正要求に違いがあれば、ｒｅｌと
ｒｅ２とのデータは前記補正要求の違いに対応した異な
るデータとなり、これらの平均値を学習マツプにおける
更新データとすれば、１．６Ｘ１６格子の学習マツプの
１つの区分領域内における低回転側と高回転側とでの平
均的な補正要求に対応した学習がなされるものである。

上記のような処理を行わない場合に、例えば回転速度が
ゆっくり上昇すると、１６Ｘ１６格子の学習マツプ上の
該当領域の学習は、該領域を抜ける直前の高回転側に対
応した学習となり、このような学習がなされた領域に次
に低回転側から入ると、高回転側の要求に対応した補正
値が学習されているので、回転による補正要求に大きな
差異かある場合には、大きな空燃比段差が発生すること
になってしまう。

かかる問題を解消するには、１６Ｘ１６格子の学習マツ
プよりも更に細かく運転領域を区分する学習マツプを設
けるようにすれは良いが、この場合、学習マツプのため
のメモリ容量が大幅に増大してしまう。これに対し、本
実施例の場合では、１６×１６格子の学習マツプのメモ
リ容量（２５６個の学習補正係数ＫＢＬＲＣ２）に加え
、１．６Ｘ１６格子マツプの１つの領域を２つに細分す
るそれぞれの細分領域に対応する２つの学習補正係数Ｋ
Ｂ　ＬＲＣ２を記憶できるメモリ容量があれば、１６Ｘ
　１６Ｘ　２　＝５１．２領域に分けて学習させた場合
と路間等な空燃比制ｉ卸性か得られるものであり、メモ
リ容量を節約しつつ、より細かな領域毎の補正要求に対
応できる。

また、前記５１２領域を全て経験しなくても、１６×１
６格子の２５６学習領域の学習は進行するので、細かな
運転領域別の補正要求に答えるために、学習進行か妨げ
られることもない。

次のステップ２５ては、前記領域カウンタＡｃｎｔをゼ
ロリセットし、また、次のステップ２６では、１６Ｘ１
６格子の学習マツプ上の該当領域を２つに区分する細分
領域のいずれに該当しているかを示す領域ナンバーＡｎ
ｏをゼロリセッｌ−Ｌ、１６Ｘ１．６格子の学習マツプ
において新たに該当するようになった領域での学習に備
える。

第５図のフローチャー１・に示すプロクラムは、運転領
域別の空燃比学習プログラムてあり、所定微小時間（例
えはｔｏｍｓ）毎に実行される。

ステップ３１ては、前記第４図のフローチャートて空燃
比フィードバック補正係数ＬＭＤの比例制御を行ったと
きに１がセットされるフラグであるＰ分付加の判別を行
い、Ｐ分付加が１であるときには、ステップ３２へ進み
Ｐ分付加をゼロリセットした後、本プログラムによる各
種処理を行い、ゼロであるときにはそのまま本プログラ
ムを終了させる。即ち、第５図のフローチャートに示す
プログラムは、空燃比フィードバック補正係数ＬＭＤを
比例制御する毎に１回実行されるようになっている。

ステップ３２てＰ分付加をゼロリセットすると、次のス
テップ３３ては、全運転領域に共通の空燃比□学習補正
値である学習補正係数ＫＢＬＲＣφ（初期値１）が学習
済であるか否かを示すフラグＦφの判別を行う。

ここで、フラグＦφかゼロてあって学習補正係数ＫＢＬ
ＲＣφの学習か済んでいないときには、ステップ３４へ
進み、前記補正係数ＬＭＤの最大・最小値ａ、ｂの平均
値（←（ａ＋１つ）／２）が略１であるか否かを判別す
る。

（ａ＋ｂ）／２が略１でないときには、ステップ３６へ
進み、（ａ十ｂ）／２から補正係数ＬＭＤの目標収束値
Ｔａｒｇｅｔ　（本実施例では初期値である１、０）を
減算した値に所定係数Ｘを掛けた値を前回までの学習補
正係数ＫＢＬＲＣφに加算し、該加算結果を新たな学習
補正係数ＫＢＬＲＣφとして設定する。

また、ステップ３６では、４×４格子マツプ及び１６Ｘ
１６格子マツプのそれぞれの区分運転領域毎に記憶され
る学習補正係数ＫＢＬＲＣＩ及び学習補正係数ＫＢＬＲ
Ｃ２に全て初期値である１、０をセラｌ−して、初期状
態に戻しておく。従って、上記学習補正係数ＫＢＬＲＣ
φを新たに学習更新するときには、たとえそれまでに４
×４格子マツプ及び１６Ｘ］、６格子マツプに学習値が
記憶されていても、そのデータをリセットした上で学習
補正係数ＫＢＬＲＣφからの学習を行わせるものである
。

一方、前記ステップ３４で（ａ＋ｂ）／２が略１である
と判別されると、ステップ３５で前記フラグＦφに１を
セットシて、全運転領域に対応する学習補正係数ＫＢＬ
ＲＣφの学習か済んでいること、換言すれば、学習補正
係数Ｋ　Ｂ　Ｌ　ＲＣφを学習更新させた結果空燃比フ
ィードバック補正係数ＬＭＤか略Ｉに収束したことが判
別できるようにする。

また、ステップ３３て前記フラグＦφカ月であると判別
された場合には、全運転領域に対応する学習補正係数Ｋ
ＢＬＲＣφの学習が済んでいることを示すから、今度は
運転領域を基本燃料噴射量Ｔｐと機関回転速度Ｎとに基
づいて複数に区分した各領域毎の空燃比学習を行う。

まず、最初に、１．６Ｘ１６格子の学習マツプ上で現在
の運転条件か該当する領域の特定を行う。

ステップ３７では、現在の基本燃料噴射量Ｔｐか１６Ｘ
１．６格子学習マツプ上の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値ｉにゼロをセットシ、次
のステップ３８ては、前記カウンタ値ｉが１５を越える
か否かを判別し、１５を越えていないときには、ステッ
プ３９でカウント値ｉに対応する基本燃料噴射量Ｔｐの
しきい値Ｔｐ　（：ｉ）と最新に演算された基本燃料噴
射量Ｔｐとを比較する。

ステップ３９でしきい値Ｔｐ　（ｉ）よりも最新の基本
燃料噴射量Ｔｐか小さいと判別されたときには、そのと
きのカウント値ｉか、最新の基本燃料噴射量Ｔｐが１６
格子上で該当する領域位置を示すものとしてステップ４
２以降へ進む。即ち、各区分領域の最大基本燃料噴射量
Ｔｐを予めしきい値Ｔｐ　（ｉ）として設定しておき、
最新の基本燃料噴射量Ｔｐと前記しきい値Ｔｐ　Ｃｉ：
ｌ　とを、しきい値の小さい側から順に比較していって
初めてＴｐ（ｉｌｌ　＞’ｌ’ｐとなった時点の１が、
現在のＴｐか該当するＴｐ領領域位置を示すものとして
設定する。

また、ステップ３９てＴｐ　（ｉ：ｌ　≦Ｔｐであると
判別されたときには、ステップ４０へ進んで前記カウン
ト値ｉを１アツプし、更に１段階大きいＴｐ（ｉ）と最
新のＴｐとが比較されるようにする。

そして、ステップ４０でカウント値ｉが１６にカウンＩ
〜アップされたときには、０〜１５までの１６格子（１
６領域）に分けた基本燃料噴射量Ｔｐ範囲の初期設定し
た最大値よりも大きな基本燃料噴射量Ｔｐか演算された
状態であり、このときには、ステップ４１てｉに１５を
セットしてからステップ４２へ進むようにし、初期設定
されたＴｐ領領域最大Ｔｐ領領域現在のＴｐか含まれる
ものと仮定する。

現在のＴｐか含まれる領域が上記のようにして特定され
てステップ４２へ進むと、前回までのＴｐ該当領域を示
すＩと、最新の領域ｉとを比較する。

ここで、■≠ｉであると判別された場合には、基本燃料
噴射量Ｔｐか変化して該当領域か変化したときであり、
このときには、ステップ４３て前記フラグｆｚに１をセ
ラ１〜して、１．６Ｘ１６格子マツプ上における該当領
域の変化が判別されるようにし、次のステップ４４では
、変化前の該当領域を示す■をｔにセラ１〜し、領域位
置■か最新該当領域を示すデータに更新されても、変化
前の該当領域が前記ｔによって判別できるようにしてお
く。

更に、ステップ４５ては、１６Ｘ１６格子マツプのある
該当領域を、更に２つの細分領域に分けたときに、前記
細分領域のいずれに含まれる状態であるかを示す領域ナ
ンバーをゼロリセットし、次のステップ４６では、前記
領域カウンタＡｃｎｔをゼロリセットシて、変化後の該
当領域での学習が新規に行われるようにする。

ステップ４７では、今回新たに求められたＴｐの該当領
域位置ｉを、最終的に■にセットする。

次は、機関回転速度Ｎによる１６ブロツク分けのため、
前記基本燃料噴射量Ｔｐのブロック判別と同様にして、
最新の機関回転速度Ｎか含まれるブロック位置をカラン
Ｉ・値にで決定する。

まず、ステップ４８ては、前記カランＩ・値ｋにゼロを
初期設定し、ステップ４９でこのカウント値１（か１５
を越えたと判別されるまでは、ステップ５０におけるし
きい値Ｎ　（ｋ）との比較を行い、Ｎ　（ｋ：］≦Ｎで
あるときにはステップ５１においてカウント値１（を１
アツプさせ、初めてＮ（ｋ）＞Ｎとなるカウント値ｋを
求める。また、カウンＩ〜値１（か１５を越えたときに
は、ステップ５２へ進んでカウント値ｋに最大値１５を
セラ１〜してステップ５３へ進む。

最新の機関回転速度Ｎか該当する領域位置かｋとして求
められると、ステップ５３ては、前記ステップ４２と同
様゛にして該当領域か変化したか否かを前回までの該当
領域位置にと最新の該当領域位置を示すｋとを比較して
判別し、該当領域が変化したときには、ステップ５４で
前記フラグｆｚに１をセットすると共に、ステップ５５
て前回までの領域位置ＫをＳにセラ１〜して、Ｓによっ
て前回の該当領域が判別できるようにする。

そして、ステップ５６では、最新の機関回転速度Ｎか含
まれると判別された１６Ｘ１６格子マツプ上の１つの区
分領域において、最新の機関回転速度Ｎか当該領域の中
で低回転側に含まれるか高回転側に含まれるか、換言す
れば、１６Ｘ１６格子学習マツプの１つの区分領域を、
更に２つに分ける細分領域のいずれに該当するかを判別
する。かかる判別は、該当運転領域の回転速度範囲ＮＣ
ｋ−１）〜Ｎ　（ｋ）の中心値Ｎ　［：ｋ）−Ｎ　Ｃｋ
−１）／２十Ｎ（ｋ−１：ｌに対する大小比較によって
行う。

ここで、該当領域の低回転側に含まれると判別されたと
きには、ステップ５７で領域カウンタＡｃｎｔか２又は
３であるかを判別する。

領域カウンタＡ　ｃ　ｎ、　ｔか、２又は３てない場合
には、ステップ５８へ進み、該当領域の低回転側を経験
したことを示す１をＡ　ｃ　ｎ、　ｔにセットする。

後述するように該当領域の高回転側を経験したときには
前記Ａ、　ｃ　ｎ　ｔに２かセットされるので、該当領
域の中で高回転側から低回転側へ移行したときには、前
記ステップ５７てＡｃｎｔか２であると判別されること
になり、この場合には、ステップ５９へ進み、前記Ａ　
ｃ　ｎ、　ｔに３をセラ１〜することで、該当領域内で
の回転速度の変動により、低回転側と高回転側との両方
領域を経験したことか判別されるようにする。

また、ステップ５７でＡＣｎｔに３かセットされている
と判別されたときには、該当領域で既に低回転側と高回
転側との両方の細分領域を経験していることを示すので
、Ａｃｎ　ｔにはそのまま３をセラ１−する。

そして、ステップ６０ては、現在の運転条件が、１６Ｘ
１６格子マツプ上での該当領域の中の低回転側の細分領
域に含まれていることを示すために、領域ナンバーＡｎ
ｏに１をセットする。

一方、ステップ５６で、機関回転速度Ｎが該当領域の中
の高回転側に含まれると判別されると、ステップ６１で
領域カウンタＡ、　ｃ　ｎ　ｔが１又は３であるかを判
別し、１又は３のいずれでもない場合（高回転側から該
当領域に入った場合）には、ステップ６２てＡｃｎｔに
２をセットする。また、ステップ６１てＡ　ｃ　ｎ、　
ｔに１又は３がセットされていると判別されたときには
、該当領域の低回転側と高回転側との両方の細分領域を
経験していることを示すためにステップ６３で前記Ａｃ
ｎｔに３をセラ１〜する。

そして、ステップ６４では、現在の運転条件か、１．６
Ｘ１６格子マツプ」−ての該当領域の中の高回転側の細
分領域に含まれていることを示すために、領域ナンバー
Ａ、ｎｏに２をセラ１〜する。

ステップ６０又はステップ６４て領域ナンバーＡｎＯの
設定を行った後は、ステップ６５で最新の機関回転速度
Ｎが含まれる領域位置として求められたｋを最終的にＫ
にセットする。このようにして、基本燃料噴射量Ｔｐと
機関回転速度Ｎとをパラメータとして１６Ｘ１６の２５
６運転領域に分割される学習マツプのどの運転領域に現
在の運転条件が含まれるかが、Ｔｐの領域位置■とＮの
領域位置にとによって表される座標（Ｋ、Ｉ）で示され
るようにする。

１．６Ｘ１６格子の該当する位置か上記のようにして判
明すれば、第９図に示すように４×４格子の運転領域マ
ツプにおける１つの運転領域は、１．６Ｘ１６格子の運
転領域における４Ｘ４＝１６領域を１ブロツクとして区
切ったものであるから、前記Ｉ、Ｋに基ういて４×４格
子の学習マツプにおいて現在の運転条件が該当する位置
を特定できる。

即ち、ステップ６６では、前記Ｔｐのブロック番号Ｉを
４で除算して、その結果の少数点以下を切り捨てた整数
値をＡにセットシ、また、ステップ６７では、Ｎのブロ
ック番号Ｋを同様にして４で除算して、その結果の少数
点以下を切り捨てた整数値をＢにセットする。これによ
り、現在の運転条件が該当する４×４格子マツプ上の領
域位置は〔Ｂ、Ａ、）の座標で表される。

次のステップ６８ては、４×４格子マツプ上の該当する
領域位置を示すＣＢ、　Ａ）を用い、４×４格子上で該
当する運転領域か変化したか否かを判別するために、前
記Ａに１６を乗算した値とＢとを加算してその結果をＡ
Ｂにセットする。

そして、ステップ６９では前回演算されたＡ、　Ｂであ
るＡＢｏＬＤと最新のＡＢとを比較することにより、４
×４格子マツプ上で今回が該当する領域と前回とか同じ
であるか否かを判別する。Ａ、　Ｂ≠ＡＢ　ｏ　１．　
ｏであって、４×４格子マツプ上で該当する領域が前回
と異なるときには、ステップ７０てカウント値ｃｎｔに
所定値（例えば４）をセットする。

ステップ７１では、次回におけるステップ６９ての判別
のために、今回ステップ６８で演算したＡＢを前回値と
してＡＢｏｌ、ＤにセラＩ・する。

ステップ７２では、４×４格子マツプにおいて〔Ｂ、　
Ａ）を座標として指示される現在の運転条件か含まれる
運転領域て空燃比学習が終了しているか否かを示すフラ
グＦ　［Ｂ、　Ａ）を判別し、このフラグＦ　（Ｂ、　
Ａ）かゼロであって現在の運転条件か含まれる４×４格
子マツプの１つの運転領域で学習が終了していないとき
には、ステップ７３へ進む。

ステップ７３では前記カランＩ・値ｃｎｔがゼロである
か否かを判別し、ゼロでなく４×４格子マツプにおける
該当領域の変動があるときには、そのまま本プログラム
を終了させ、カウント値ｃｎｔがゼロであって４×４格
子マツプ上で該当する運転領域に安定して止まっている
ときにのみステップ７４へ進む。

ステップ７４では、前記第４図のフローチャー１・でサ
ンプリングされる空燃比フィードバック補正係数ＬＭＤ
の最大・最小値ａ、　　ｂの平均値（ａ＋ｂ）／２、即
ち、補正係数ＬＭＤの中心値か、補正係数ＬＭＤの目標
収束値である初期値（−１）付近であるか否かによって
学習の進行を判別し、略１であると認められず、学習が
済んでいないときにはステップ７６へ進む。

ステップ７６では、４×４格子マツプにおいて今回のＣ
Ｂ、　Ａ）領域に対応して記憶されている学習補正係数
ＫＢＬＲＣＩに対して、最大・最小値ａ、　　ｂの平均
値から目標収束値Ｔａｒｇｅｔ（本実施例では１．０）
を減算した値に所定係数Ｘ１を掛けた値を加算し、その
結果を４×４格子マツプ」二の今回の運転領域ＣＢ、Ａ
、）に対応する学習補正係数ＫＢＬＲＣＩとして新たに
更新設定する。

ス テップ７ 判別されれは、現状の運転条件が含まれる４×４格子マ
ツプの運転領域での学習が終了したことになるから、ス
テップ７５でフラグＦ　（Ｂ，　Ａ：］に１をセットし
、フラグＦ　（Ｂ，’Ａ：］が１である領域については
学習か終了していることが判別されるようにする。

このような４×４格子マツプ上の領域ＣＢ，　Ａ）での
学習中においては、更に細かい１６Ｘ　１６格子マツプ
において前記ＣＢ，　Ａ）に含まれる４×４＝１６領域
それぞれにおける学習補正係数ＫＢＬＲＣ２については
、ステップ７７てこれを全て初期値１．０にリセットす
る。

このように、４×４格子マツプで学習が終了していない
領域かあるときには、その運転領域で安定したときに（
ａ＋ｂ）／２の目標値Ｔａｒｇｅｔからの偏差の所定割
合を、それまでに記憶されていた学習補正係数ＫＢＬＲ
ＣＩに加算して更新することにより、空燃比フィードバ
ック補正係数ＬＭＤの代わりに学習補正係数ＫＢＬＲＣ
Ｉによる補正で目標空燃比が得られるようにし、空燃比
フィードバック補正係数ＬＭＤか目標収束値である初期
値１に略収束した時点でその運転領域の学習が終了した
ものとする。

一方、ステップ７２で、フラグＦ　（Ｂ，　Ａ）力月で
あると判別され、４×４格子マツプの今回該当する運転
領域に学習済の学習補正係数ＫＢＬＲＣＩが記憶されて
いるときには、学習補正係数ＫＢＬＲＣＩが記憶されて
いる今回の４×４格子マツプ上の運転領域（Ｂ，Ａ）を
、更に１６領域に細分する１６Ｘ１６格子学習マツプの
該当領域における学習へ移行する。

ステップ７８では、補正係数ＬＭＤの平均値である（ａ
十ｂ）／２か、目標収束値の１に略一致しているか否か
の判別を行い、（ａ十ｂ）／２が略１でなく空燃比フィ
ードバック補正係数ＬＭＤによる補正を必要としている
未学習状態であるときには、ステップ７９へ進む。

ステップ７９では、（ａ十ｂ）／２から目標収束値Ｔａ
ｒｇｅｔ　（本実施例では１．０）を減算した値に所定
係数Ｘ２を掛けた値を、１．６Ｘ１６格子学習マツプの
現在の運転条件が含まれる運転領域［、に、Ｉ）に対応
してそれまでに記憶されていた学習補正係数ＫＢＬＲＣ
２　（　Ｋ　、　　Ｉ　）に加算し、この加算結果を当
該運転領域（Ｋ、　　Ｉ）における新たな補正係数ＫＢ
しＲＣ２ＣＩ＜、　　Ｉ）として更新設定する。

そして、次のステップ８０では、前記領域ナンバーＡｎ
ｏを判別することで、該当領域（Ｋ、　　Ｉ）を回転速
度Ｎに基づいて更に２つに細分する領域のいずれに含ま
れる状態で氏るかを判別し、領域ナンバーＡｎｏが１で
あって該当領域（Ｋ、Ｉ）の低回転側であるときには、
ステップ８１でｒｅｌに前記ステップ７９て新ｔに求め
た学習補正係数ＫＢＬＲＣ２をセットし、領域ナンバー
Ａｎｏが２てあって該当領域（Ｋ、　　Ｉ：］の高回転
側であるときには、ステップ８２てｒｅ２に前記ステッ
プ７９で新たに求めた学習補正係数ＫＢＬＲＣ２をセッ
トする。

即ち、該当領域（Ｋ、Ｉ）に対応する学習補正係数ＫＢ
ＬＲＣ２を更新設定すると、該当領域Ｄ＜、Ｉ）の中で
低回転側であるか又は高回転側であるかによって区別し
て学習補正係数ＫＢＬＲＣ２を別途記憶させるものてあ
り、該当領域（Ｋ、Ｉ）の中で回転速度が変動して、低
回転側と高回転側との両方を経験したときには、該当領
域（Ｋ、Ｉ）の低回転側に適合する学習補正係数ＫＢＬ
ＲＣ２がｒｅｌとして記憶され、高回転側に適合する学
習補正係数Ｋ　Ｂ　ＬＰ０１がｒｅ２として記憶される
。

そして、前述のように１６Ｘ１６格子の学習マツプにお
ける該当領域か変化したときには、前記細分領域毎の記
憶データｒｅｌ、ｒｅ２に基づいて変化前に該当してい
た学習領域の学習補正係数ＫＢＬＲＣ２が書き換え修正
され、１６Ｘ１６格子の学習マツプの１つの区分領域内
での低回転側と高回転側との補正要求の平均レベルとし
てマツプ学習か行われる。

一方、ステップ７８で、補正係数ＬＭＤの平均値である
（ａ＋ｂ）／２か目標収束値Ｔａｒｇｅｔの１に略一致
していると判別されたときには、ステップ８３へ進み、
１６Ｘ　１６格子マツプの現在の運転条件が含まれる運
転領域（Ｋ、Ｉ）の学習か終了したことが判別されるよ
うにフラグＦＦ（Ｋ、Ｉ）に１をセラ１〜する。

そして、ステップ８４以降では、今回学習か終了したと
判別され対応するフラグＦＦ（Ｋ、Ｉ：ｌに１かセラ１
〜された１、６Ｘ１６格子マツプ上の所定運転領域（Ｋ
、Ｉ）に基づき、この領域（Ｋ、Ｉ）に隣接する運転領
域（第１１図参照）で学習が終了していない運転領域か
ある場合に、その運転領域に今回の運転領域（Ｋ、　　
Ｉ）に対応して記憶されている学習補正係数ＫＢＬＲＣ
２と同じ値を更新記憶させる制御を行う。

ステップ８４ては、１６Ｘ　１６格子マツプにおいて現
在の運転条件が含まれる領域位置を示す（Ｋ、Ｉ）から
それぞれｌを減算した値をｍ、ｎにセットシ、次のステ
ップ８５ではｍ＝に＋２であるか否かを判別する。

ステップ８４からステップ８５へ進んだときには、ステ
ップ８５てＮＯの判別か下されるから、ステップ８６に
進んで〔ｍ、ｎ、）て示される１６Ｘ１６格子のうちの
１つの運転領域の学習が終了しているか否かを、フラグ
ＦＦ（ｍ、ｎ）が１であるかゼロであるかによって判別
する。

ここて、フラグＦＦ（ｍ、ｎ）かゼロであって学習か終
了していないときには、ステップ８７へ進む。

このステップ８７では、前記１６Ｘ１６格子」二におけ
る領域番地（ｍ、　　ｎ）を４×４格子」二の領域番地
〔ｍ／　４　、　　ｎ、／　４．　）に変換し、これが
現在該当すると判別されている４×４格子マツプ」二の
領域ＣＢ。

Ａ〕と一致するか否かを判別する。

即ち、（Ｋ、Ｉ）はＣＢ、　Ａ）に含まれる領域である
が、（Ｋ、　　Ｉ）の周囲の領域は、４×４格子マツプ
上でＣＢ、　Ａ）に隣接する別の領域に含まれる場合が
あるためであり、同じＩ：Ｂ、　Ａ）に含まれる領域で
あるときには（（ｍ／４．ｎ／４）−（Ｂ、Ａ））、ス
テップ８８へ進み、今回学習済であると判別された（Ｋ
、Ｉ）領域に対応する学習補正係数ＫＢＬＲＣ２をその
まま（ｍ、ｎ、）領域の学習値とする。

一方、ステップ８７で（Ｋ、Ｉ）に隣接する（ｍ。

ｎ〕が、４×４格子マツプ上で異なる領域に含まれると
判別されたときには、ステップ８９へ進み、かかる領域
（ｍ、ｎ、）に以下の式で算出される学留袖正係数ＫＢ
ＬＲＣ２を格納させる。

ＫＢＬＲＣ２（ｍ、　　ｎ）　← ＫＢＬＲＣＩ　（Ｂ、Ａ：］　十ＫＢＬＲＣ２（：に、
　Ｉ）−ＫＢＬＲＩｊ　（ｍ／４．ｎ／４〕 上記のＫＢＬＲＣ２（ｍ、　　ｎ：］を求める演算式は
、〔Ｋ、Ｉ）と（ｍ、ｎｉｌとは１．６Ｘ１６格子上で
隣接する領域であるから、最終的な補正要求としては近
似しているはずであるという推測に基づくものであり、
それぞれか含まれる４×４格子マツプの学習補正係数Ｋ
ＢＬＲＣＩが異なるので、それぞれ異なるＫＢＬＲＣｌ
、　ＣＢ、　Ａ）　、　ＫＢＬＲＣＩ　（ｍ／　４　、
　ｎ／　４　）との合計か、以下の式にように近似する
ものとして設定されている。

ＫＦｉＬＲＣ４（Ｂ、　　Ａ）　　−１４１３Ｌｆｉ’
Ｃ２［：に、　　　Ｉ）　　＝ＫＢＬＲＣＩ　（ｍ／　
４　、　　ｎ／　４〕十ＫＢＬＲＣ２（ｍ、　　ｎＥ上
記のようにして（ｍ、ｎ）領域が学習済であるときには
、その学習値を更新することなく、また、未学習である
ときには、ＫＢＬＲＣ２１：　Ｋ　、　　Ｔ　）に基づ
きＫＢＬＲＣ２（１１１，ｎ）を更新設定すると、ステ
ップ９０では、前記ｍを１アツプさせて再びステラプ８
５に戻り、ｍ＝に＋２となるまで、即ち、ｎを一定とし
てｍをＫを中心とする±１の範囲で動かし、各運転領域
毎に学習済・未学習を判別する。

そして、ステップ９０におけるｍの１アツプ処理の結果
ステップ８５でｍ　＝　Ｋ　＋２であると判別されると
、今度はステップ９１へ進みｎ＝Ｉ＋２であるか否かを
判別し、ｎ≠Ｉ＋２であるときには、ステップ９２て再
びｍをに−１にセラｌ−ｔ、、次のステップ９３てｎを
１アツプさせた後、ステップ８６へ進む。

従って、最初はｎ−ｌ−１としてｍをＫを中心とする±
１の範囲で動かして隣接する領域の判別を行わせたのに
対し、次はｎ＝ＩとしてｍをＫを中心とする±１の範囲
で動かし、更に、次にはｎ＝１＋１としてｍをＫを中心
とする±１の範囲で動かし、結果、（Ｋ、　　Ｉ）を囲
む８つの運転領域（第１１図参照）について未学習であ
るときには、学習補正係数ＫＢＬＲＣ２（Ｋ、　　Ｉ　
）に基づく値をその運転領域の学習補正係数ＫＢＬＲＣ
２Ｃｍ、　　ｎ）として記憶させるものである。

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格子の学習マ
ツプのように運転領域を細分化しであるために各運転領
域の学習機会か少ない場合であっても、運転領域間て空
燃比制御性に大きな段差か発生することを防止できる。

ステップ９１でｎ＝Ｉ＋２であると判別されたときには
、（Ｋ、［〕を囲む８つの運転領域全ての判別処理が終
わったことになるので、このときには、ステップ７９へ
進んで、今回の領域（Ｋ、　　Ｉ）において既に学習済
であると判断されている学習補正係数ＫＢＬＲＣ２の学
習更新を行わせ、更に学習精度の向上を図る。

このように、本実施例では、まず、全運転領域に対応す
る学習補正係数ＫＢＬＲＣφを学習した後に、４×４格
子の学習マツプで区分される運転領域毎の学習を行わせ
、更に、この４×４格子の学習マツプで学習が済んでい
る領域についてはその領域を更に４×４格子に分けて学
習（１６Ｘ１．６格子学習マツプの学習）を行わせるよ
うにしたので、大きな運転領域から小さな運転領域での
学習へと進行することになり、大きな運転領域での学習
により空燃比の収束性か確保されると共に、学習か進行
すればより細かな運転領域毎の学習か行われるから、運
転領域の違いによる要求補正値の違いに精度良く対応で
きる。

然も、前述のように１６Ｘ１６格子の学習マツプにおけ
る１つの学習領域を更に２つに分けて、それぞれの細分
領域毎に適合する学習補正値を記憶させ、前記１つの学
習領域を抜けるときに前記細分領域毎の学習補正値の平
均値に基づいて当該学習領域の学習補正値を更新させる
ようにしたので、メモリ容量を大幅に増大させることな
く、１６ＸＩ６格子の学習マツプよりも更に細かな運転
領域別の補正要求に略対応した学習を行わせることがで
きる。

上記のようにして学習される３つの学習補正係数ＫＢＬ
ＲＣφ、　ＫＢＬＲＣＩ、　ＫＢＬＲＣ２に基つく最終
的な空燃比学習補正係数ＫＢＬＲＣの設定は、第６図の
フローチャートに従って行われる。

第６図のフローチャートは、バックグラウンドジョブと
して処理されるものであり、ます、ステップ１０１ては
、４×４格子マツプの領域ＣＢ、Ａ）に記憶されている
学習補正係数ＫＢＬＲＣＩを読み出し、次のステップ１
０２ては、１６Ｘ］、、６格子マツプの領域（Ｋ、Ｉ）
に記憶されている学習補正係数ＫＢＬＲＣ２を読み出す
。尚、フローチャー１〜中に示すＢＸ４→−Ａ及びＫＸ
１６＋Ｉは、それぞれの格子位置を示す番地をメモリ上
の番地に換算するものである。

ステップ１０３ては、ＫＢＬＲＣφ＋ＫＢＬＲＣ］、　
＋　ＫＢＬＲＣ２−２，０→ＫＢＬＲＣとして最終的な
学習補正係数ＫＢＬＲＣを設定する。

上記第６図のフローチャー１・で設定される学習補正係
数ＫＢＬＲＣは、第７図のフローチャートに示すプログ
ラムにおける燃料噴射量Ｔｉの演算設定に用いられる。

第７図のフローチャー１へに示すプログラムは、所定微
小時間（例えはｔｏｍｓ）毎に実行されるものであり、
まず、ステップ１１１ては、エアフローメータ１３で検
出された吸入空気流量Ｑ及びクランク角センサ１４から
の検出信号に基つき算出した機関回転速度Ｎを入力する
。

そして、次のステップ１１２では、ステップ１１１で入
力した吸入空気流量Ｑと機関回転速度Ｎとに基づいて単
位回転当たりの吸入空気流量Ｑに対応する基本燃料噴射
量Ｔｐ　（←ＫＸＱ／Ｎ；には定数）を演算する。

次のステップ１１３ては、前記ステップ１１２で演算し
た基本燃料噴射量Ｔｐに各種の補正を施して最終的な燃
料噴射量（燃料供給量）Ｔｉを演算する。ここで、基本
燃料噴射量Ｔｐの補正に用いられる補正値は、第５図の
フローチャー１・に従って領域別に学習設定され第６図
のフローチャーＩ・て最終設定された学習補正係数ＫＢ
ＬＲＣ、第４図のフローチャートに従って演算された空
燃比フィードバック補正係数ＬＭＤ、水温センサ１５で
検出される冷却水温度Ｔｗに基ろく基本補正係数や始動
後増量補正係数等を含んで設定される各種補正係数Ｃ０
ＦＦ、バッテリ電圧の変化による燃料噴射弁６の有効噴
射時間の変化を補正するための補正骨Ｔｓてあり、Ｔ　
ｉ　＝Ｔ　ｐ　Ｘ　ＬＭＤ　ｘＫＢＬＲＣＸ　ＣＯＥＦ
十Ｔｓとして最終的な燃料噴射量Ｔｉか所定時間毎に更
新される。

コン１〜ロールユニツト１２は所定の燃料噴射タイミン
グになると、上記第７図のフローチャー１・に示すプロ
グラムに従って最新に演算された燃料噴射量Ｔｉに相当
するパルス巾の駆動パルス信号を燃料噴射弁６に対して
出力し、機関１への燃料供給量を制御油する。

また、第８図のフローチャートに示すプログラムは、前
記第４図のフローチャートに従ってサンプリングされる
学習補正値の不適切度合いを示す「ストレス」に基づく
処理を行うプログラムであり、バックグラウンドジョブ
（ＢＧＪ）として実行される。

ステップ１２１ては、第４図のフローチャー１・のステ
ップ１８で積算されるストレス（空燃比ずれ度合い）と
、所定値（例えば０．８）とを比較して、学習が殆ど終
了しているときの空燃比ずれ度合いか所定以上であるか
否かを判別する。

ここで、前記ス１〜レスが所定値を越えるときには、学
習が殆ど終了しているものの、その学習結果か不適切で
空燃比ずれか発生しているものと判断し、再度の学習（
学習反復）を行わせるためにステップ１２２へ進む。

ステップ１２２では、各運転領域の空燃比学習が終了し
ているか否かを判別するためのフラグＦφ。

Ｆ　Ｃ０，０）〜Ｆ　（３，３）　、　ＦＦ［：Ｏ，Ｏ
）〜ＦＦ［１６，］、、６）を全てゼロリセッｌ−Ｌ、
全運転領域に対応する学習補正係数ＫＢＬＲＣφからの
学習が行われるようにすると共に、ス１〜レスをゼロリ
セットする。

このように、空燃比フィードバック補正係数ＬＩＶｉＤ
の基準値に対する偏差の度合い（ストレス）が所定以上
に大きくなったときに、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か急
激に変化したときに、大きな運転領域毎の学習か再度行
われることになるから、空燃比を速やかに収束さぜるこ
とがてきる。

尚、本実施例では、４×４格子の学習マツプと１．６Ｘ
１６格子の学習マツプとを備えるようにしたか、例えは
４×４格子の学習マツプのみを備える構成であっても良
く、この場合には、４×４格子の学習マツプの１の学習
領域を複数に区分させて、本実施例と同様に各細分領域
毎に適合する空燃比学習補正値を記憶させ、該当領域が
変化するときに前記各細分領域毎の空燃比学習補正値の
平均値として、変化前の学習領域における空燃比学習補
正値を更新させれば良い。

また、本実施例では、学習マツプにおける１つの学習領
域を機関回転速度Ｎに基づいて２つに区分したが、区分
数を２つに限定するものではなく、例えば、機関回転速
度Ｎと基本燃料噴射量Ｔｐとに基づいて１つの学習領域
を４つ以上に細分しても良い。

更に、本実施例では、運転領域別の学習マツプにおいて
、運転領域を区分するパラメータどして基本燃料噴射量
Ｔｐと機関回転速度Ｎとを用いたか、これらに限定する
ものではなく、ブース１〜等の運転条件を用いても良い
ことは明らかである。

また、運転条件のパラメータとして１つのみを用いて運
転領域を区分して学習マツプを設けても良く、また、３
つ以上の運転条件パラメータによって運転領域を区分し
ても良い。

〈発明の効果〉 以上説明したように本発明によると、複数に区分された
運転領域別に空燃比学習を行わせるときに、前記複数の
区分運転領域の中の該当領域を更に複数の細分領域に区
分し、それぞれの細分領域毎に空燃比学習補正値を学習
記憶させ、当該学習領域から抜けるときに、前記細分領
域毎の空燃比学習補正値の平均値に基づいて当該学習領
域に対応する空燃比学習補正値を書き換え修正するよう
にしたので、複数に区分された運転領域別の学習におい
て、区分運転領域内における運転条件の違いによる要求
補正の違いに対応した空燃比学習を、大幅な記憶容量の
増大を招くことなく実現できるようになるという効果か
ある。

【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システム概略図、第３図〜第８図は
それぞれ同上実施例における制御内容を示すフローチャ
ート、第９図〜第１１図はそれぞれ同上実施例における
学習マツプの様子を示す線図、第１２図は機関回転速度
がゆっくり上昇する状況における学習の様子を従来学習
の場合と同１・・・機関　　６・・・燃料噴射弁　　１
２・・・コントロールユニット１３・・・エアフローメ
ータ１４・・・クランク角センサ　　１５・・・水温セ
ンサ　　エ６・・・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５図その１ １０ｍＳ Ｑ。 ヒ Ｔ習領鐵 ３２００３６００４０００（ｒｐｍ）

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 機関に吸入される空気量に関与する運転パラメータを少
   なくとも含む機関運転条件を検出する運転条件検出手段
   と、 該運転条件検出手段で検出した機関運転条件に基づいて
   基本燃料供給量を設定する基本燃料供給量設定手段と、 機関吸入混合気の空燃比を検出する空燃比検出手段と、 該空燃比検出手段で検出された空燃比と目標空燃比とを
   比較して実際の空燃比を前記目標空燃比に近づけるよう
   に前記基本燃料供給量を補正するための空燃比フィード
   バック補正値を設定する空燃比フィードバック補正値設
   定手段と、 機関運転条件に基づき複数に区分される運転領域別に前
   記基本燃料供給量を補正するための空燃比学習補正値を
   それぞれ書き換え可能に記憶した学習補正値領域別記憶
   手段と、 前記空燃比フィードバック補正値の目標収束値からの偏
   差を学習し、前記偏差を減少させる方向に前記学習補正
   値領域別記憶手段に記憶されている該当する運転領域の
   空燃比学習補正値を修正して書き換える学習修正手段と
   、 前記学習補正値領域別記憶手段における区分運転領域を
   更に複数に区分する各運転領域それぞれに対応させて前
   記学習修正手段により学習修正された空燃比学習補正値
   を記憶する細分領域別記憶手段と、 前記学習補正値領域別記憶手段における複数の区分運転
   領域の中の該当する区分運転領域が変化するときに、前
   記細分領域別記憶手段に記憶されている学習補正値領域
   別記憶手段の１つの区分運転領域に対応する複数の空燃
   比学習補正値の平均値を求め、該平均値に基づいて前記
   学習補正値領域別記憶手段の該当する区分運転領域の空
   燃比学習補正値を書き換え修正する平均値による修正手
   段と、 前記基本燃料供給量、空燃比フィードバック補正値、及
   び、学習補正値領域別記憶手段に記憶されている該当す
   る区分運転領域の空燃比学習補正値に基づいて最終的な
   燃料供給量を設定する燃料供給量設定手段と、 該燃料供給量設定手段で設定された燃料供給量に基づい
   て燃料供給手段を駆動制御する燃料供給制御手段と、 を含んで構成されたことを特徴とする内燃機関の空燃比
   学習制御装置。