JPH04203337A - Air-fuel ratio controller - Google Patents

Air-fuel ratio controller

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JPH04203337A
JPH04203337A JP32899790A JP32899790A JPH04203337A JP H04203337 A JPH04203337 A JP H04203337A JP 32899790 A JP32899790 A JP 32899790A JP 32899790 A JP32899790 A JP 32899790A JP H04203337 A JPH04203337 A JP H04203337A
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JP
Japan
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air
fuel ratio
map
correction
control
Prior art date
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Pending
Application number
JP32899790A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Fumihiro Oginoya
萩野谷 文弘
Junichi Ishii
潤市 石井
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Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
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  • Electrical Control Of Air Or Fuel Supplied To Internal-Combustion Engine (AREA)

Abstract

PURPOSE:To make control parameters such as basic injection time proper by providing the map of air-fuel ratio compensating coefficient based on air flow sensor output voltage to adjust control coefficients independently separately. CONSTITUTION:A control circuit 60 acquires air-fuel ratio compensation coefficient by the feedback control of air-fuel ratio. In the control circuit 60, there is provided the map of air-fuel ratio compensation coefficient based on the output voltage of an air flow sensor 24. It is thus possible to adjust injector coefficient which is a control coefficient, ineffective injection time of an injector 12 and air flow characteristics independently respectively, making control parameters such as basic infection time proper.

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、ガソリンエンジンなどの内燃機関における電
子式燃料噴射方式に係り、特に制御定数の初期校正や経
年変化を校正するのに最適な空燃比学習制御装置に関す
る。
[Detailed Description of the Invention] [Field of Industrial Application] The present invention relates to an electronic fuel injection system for internal combustion engines such as gasoline engines, and in particular to an air injection system that is optimal for initial calibration of control constants and for calibrating changes over time. This invention relates to a fuel ratio learning control device.

〔従来の技術〕[Conventional technology]

従来、ガソリンエンジンの学習制御については、特開昭
60−111034号公報において述べられている。
Conventionally, learning control of a gasoline engine is described in Japanese Patent Laid-Open No. 111034/1983.

〔発明が解決しようとする課題〕[Problem to be solved by the invention]

上記従従来技術は、閉ループ制御において生じた空燃比
補正係数をエンジン回転数と負荷に対する定常学習マツ
プに書き込み、エンジンの機差や経年変化による制御定
数の変化を補正していたが、制御定数の補正を行なわず
、空燃比補正係数で補正しているため、負荷相当値であ
る基本噴射時間の値に誤差を生じ、点火時期制御も誤差
を含む基本噴射時間を元にマツプの検索を行なうため、
適正な点火時期制御ができないという問題があった。
The above conventional technology writes the air-fuel ratio correction coefficient generated in closed-loop control into a steady-state learning map for engine speed and load, and corrects changes in control constants due to engine differences and aging. Since no correction is performed and correction is made using the air-fuel ratio correction coefficient, an error occurs in the value of the basic injection time, which is the load equivalent value, and the ignition timing control also searches the map based on the basic injection time, which includes the error. ,
There was a problem that proper ignition timing control could not be performed.

本発明の目的は、制御係数であるインジェクタ係数、イ
ンジェクタの無効噴射時間、空気流量特性を各々独立に
調整し、基本噴射時間等の制御変数を適正化することに
ある。
An object of the present invention is to independently adjust the injector coefficient, which is a control coefficient, the invalid injection time of the injector, and the air flow rate characteristic, to optimize control variables such as the basic injection time.

〔課題を解決するための手段〕[Means to solve the problem]

上記目的を達成するために、閉ループ制御より形成され
、学習された空燃比補正係数から、各々の制御係数の適
正、不適正を示す補正特性を演算し、各々の制御係数の
適正化を実現することにより、基本噴射時間等の制御変
数を適正化し、適正な燃料噴射及び点火時期が実現され
る。
In order to achieve the above objective, a correction characteristic indicating the appropriateness or inappropriateness of each control coefficient is calculated from the air-fuel ratio correction coefficient formed and learned through closed-loop control, and optimization of each control coefficient is realized. By doing so, control variables such as the basic injection time can be optimized, and appropriate fuel injection and ignition timing can be achieved.

〔作用〕 空燃比補正係数は、制御定数の適正な値からの誤差を反
映する。例えば、インジェクタ係数が適正値より大きな
値となっていたときのは、燃料が多く噴射され、フィー
ドバック制御により空燃比補正係数は小さな値となる。
[Operation] The air-fuel ratio correction coefficient reflects the error of the control constant from the appropriate value. For example, when the injector coefficient is larger than the appropriate value, a large amount of fuel is injected, and the air-fuel ratio correction coefficient becomes a small value due to feedback control.

インジェクタ係数の影響は、各運転領域の空燃比補正係
数に対して均一に寄与する。また、空燃流量特性の誤差
は、空気流量が等しい等空気流量ライン上に影響を及ぼ
す。そこで、インジェクタ係数、インジェクタの無効噴
射時間及び空気流量特性の誤差の影響を考慮し、各々の
誤差を示す指標を空燃比補正係数から算出し、各々の制
御係数を適正化し、各制御変数を適正化する。
The influence of the injector coefficient contributes uniformly to the air-fuel ratio correction coefficient in each operating region. Furthermore, an error in the air-fuel flow rate characteristics has an effect on the equal air flow rate line where the air flow rate is equal. Therefore, considering the effects of errors in the injector coefficient, injector invalid injection time, and air flow rate characteristics, indicators indicating each error are calculated from the air-fuel ratio correction coefficient, each control coefficient is optimized, and each control variable is adjusted appropriately. become

〔実施例〕〔Example〕

以下、本発明を図に示す実施例により説明する。 Hereinafter, the present invention will be explained with reference to embodiments shown in the drawings.

自動車ガソリンエンジンは運転状態を総合的に制御して
、排ガスの状態を良好にし、燃費の改善が図れるように
マイクロコンピュータを使用した制御装置により、エン
ジンの運転状態を表す各種センサからの信号を取り込み
、燃料供給量や点火時期など種々の制御を行って、最適
なエンジンの運転状態が得られるようにした電子式エン
ジン制御装置(以下、EECと記す)が使用されている
In order to comprehensively control the operating conditions of automobile gasoline engines, improve exhaust gas conditions, and improve fuel efficiency, a control device using a microcomputer captures signals from various sensors that indicate the engine's operating conditions. 2. Description of the Related Art Electronic engine control devices (hereinafter referred to as EEC) are used, which perform various controls such as fuel supply amount and ignition timing to obtain optimal engine operating conditions.

このようにEECを燃料噴射タイプの内燃機関=3− に適用したシステムの一例が特開昭55−134721
号公報により提案されており、この例を第1図及び第2
図で説明する。
An example of a system in which EEC is applied to a fuel injection type internal combustion engine is disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 55-134721.
This example is shown in Figures 1 and 2.
This will be explained with a diagram.

第1図はエンジンの制御系全体を概括的に示した一部断
面図で、図において吸入空気はエアクリーナ2.スロッ
トルチャンバ4.吸気管6を通り。
FIG. 1 is a partial sectional view schematically showing the entire engine control system. In the figure, intake air is supplied to the air cleaner 2. Throttle chamber 4. Pass through intake pipe 6.

シリンダ8の中に供給される。シリンダ8から排気管1
oを通り、大気中へ排出される。
It is fed into the cylinder 8. Exhaust pipe 1 from cylinder 8
o and is emitted into the atmosphere.

スロットルチャンバ4には、燃料を噴射するためのイン
ジェクタ12が設けられており、このインジェクタ12
から噴射した燃料はスロットルチャンバ4の空気通路内
で霧化され、吸入空気と混合して混合気を形成し、この
混合気は吸気管6を通って、吸気弁20に開弁により、
シリンダ8の燃焼室へ供給される。
The throttle chamber 4 is provided with an injector 12 for injecting fuel.
The fuel injected from the throttle chamber 4 is atomized in the air passage of the throttle chamber 4 and mixed with the intake air to form a mixture, and this mixture passes through the intake pipe 6 and enters the intake valve 20 by opening the valve.
It is supplied to the combustion chamber of cylinder 8.

インジェクタ12の出口近傍には絞り弁14が設けられ
ている。絞り弁]4は、アクセルペダルと機械的に連動
するように構成され、運転者により駆動される。
A throttle valve 14 is provided near the outlet of the injector 12. The throttle valve] 4 is configured to be mechanically interlocked with the accelerator pedal, and is driven by the driver.

スロットルチャンバ4の絞り弁1°4の上流には空気通
路22が設けられ、この空気通路22には電気発熱体か
らなる熱線式空気流量計、即ち流量センサ24が配置さ
れ、空気流速に応じて変化する電気信号AFが取り出さ
れる。この発熱体くホットワイヤ)からなる流量センサ
24はバイパス空気通路22内に設けられているので、
シリンダ8からのバツクファイヤ時に生じる高温ガスか
ら保護されると共に、吸入空気中のごみなどによって汚
染されることからも保護される。このバイパス空気通路
22の出口はベンチュリの最狭部近傍に開口され、その
入口はベンチュリの上流側に開口されている。
An air passage 22 is provided upstream of the throttle valve 1°4 of the throttle chamber 4, and a hot-wire air flow meter made of an electric heating element, that is, a flow rate sensor 24, is disposed in this air passage 22, and a flow rate sensor 24 is disposed in the air passage 22. A changing electrical signal AF is taken out. Since the flow rate sensor 24 consisting of this heating element (hot wire) is provided in the bypass air passage 22,
It is protected from high-temperature gas generated during backfire from the cylinder 8, and is also protected from contamination by dust and the like in the intake air. The outlet of the bypass air passage 22 is opened near the narrowest part of the venturi, and the inlet thereof is opened on the upstream side of the venturi.

インジェクタ12には、燃料タンク30からフューエル
ポンプ32を介して加圧された燃料が常時供給され、制
御回路60からの噴射信号がインジェクタ12に与えら
れたとき、インジェクタ12から吸気管6の中に燃料が
噴射される。
The injector 12 is constantly supplied with pressurized fuel from the fuel tank 30 via the fuel pump 32, and when an injection signal from the control circuit 60 is given to the injector 12, the fuel enters the intake pipe 6 from the injector 12. Fuel is injected.

吸気弁20から吸入された混合気はピストン50により
圧縮される。点火プラグ(図示していない)によるスパ
ークにより燃焼し、この燃焼は運動エネルギに変換され
る。シリンダ8は冷却水54により冷却される。この冷
却水の温度は水温センサ56により計測され、この計測
値TVはエンジン温度として利用される。
The air-fuel mixture sucked in through the intake valve 20 is compressed by the piston 50. A spark from a spark plug (not shown) causes combustion, and this combustion is converted into kinetic energy. The cylinder 8 is cooled by cooling water 54. The temperature of this cooling water is measured by a water temperature sensor 56, and this measured value TV is used as the engine temperature.

排気管10の集合部には、02センサ142が設けられ
、排気ガス中の02の有無を計測して計測値λを出力す
る。
An 02 sensor 142 is provided at the collecting part of the exhaust pipe 10, and measures the presence or absence of 02 in the exhaust gas and outputs a measured value λ.

また、図示しないクランク軸にはエンジンの回転数に応
じて基準クランク角度毎に及び一定角度(例えば0.5
 度)毎に基準角度信号及びポジション信号を出すクラ
ンク角センサが設けられている。
In addition, the crankshaft (not shown) is attached at each reference crank angle and at a certain angle (for example, 0.5
A crank angle sensor is provided that outputs a reference angle signal and a position signal for each angle (degrees).

このクランク角センサの出力、水温センサ56の出力信
号TW、A/Fセンサ142の出力信号及び発熱体24
からの電気信号AFはマイクロコンピュータやメモリな
どからなる制御回路60に入り、インジェクタ12や点
火コイル62を制御する入力となる。
The output of the crank angle sensor, the output signal TW of the water temperature sensor 56, the output signal of the A/F sensor 142, and the heating element 24
The electrical signal AF from the ignition coil AF enters a control circuit 60 consisting of a microcomputer, memory, etc., and becomes an input for controlling the injector 12 and ignition coil 62.

更に、スロットルチャンバ4には絞り弁14を跨いで吸
気管6に連結するバイパス26が設けられ、このバイパ
ス26には開閉制御されるバイパスバルブ61が設けら
れている。
Further, the throttle chamber 4 is provided with a bypass 26 connected to the intake pipe 6 across the throttle valve 14, and this bypass 26 is provided with a bypass valve 61 whose opening and closing are controlled.

このバイパスバルブ61は絞り弁14を迂回して設けら
れたバイパス26に臨ませられ、パルス電流によって開
閉制御され、そのリフト量によりバイパス26の膜面積
を変更するもので、このリフト量は制御回路6の出力に
よって駆動部が駆動され制御される。即ち、制御回路6
0によって駆動部の制御のため開閉周期信号が発生され
、駆動部はこの開閉周期信号によってバイパスバルブ6
1のリフト量を調節する。
This bypass valve 61 faces the bypass 26 provided by bypassing the throttle valve 14, and is controlled to open and close by a pulse current, and the membrane area of the bypass 26 is changed depending on the lift amount, and this lift amount is determined by the control circuit. The drive unit is driven and controlled by the output of 6. That is, the control circuit 6
0 generates an opening/closing cycle signal for controlling the drive unit, and the drive unit operates the bypass valve 6 based on this opening/closing cycle signal.
Adjust the lift amount in step 1.

EGR制御井90は排気管10と吸入管6との間の通路
を制御し、排気管10から吸入管6へのEGR量を制御
する。
The EGR control well 90 controls the passage between the exhaust pipe 10 and the suction pipe 6, and controls the amount of EGR flowing from the exhaust pipe 10 to the suction pipe 6.

従って、第2回ではインジェクタ12を制御して、空燃
比(A/F)の制御と燃料増量及び減量制御とを行い、
バイパスバルブ61とインジェクタ12によりアイドル
時のエンジン回転数制御(ISC)を行うことができ、
更にEGR量の制御も行うことができる。
Therefore, in the second time, the injector 12 is controlled to control the air-fuel ratio (A/F) and control fuel increase and decrease.
Bypass valve 61 and injector 12 can perform engine speed control (ISC) during idling,
Furthermore, the amount of EGR can also be controlled.

第2図はマイクロコンピュータを用いた制御回路60の
全体構成図で、セン1〜ラル・プロセッシング・ユニッ
ト(以下、CPUと記す。)とリード・オンリ・メモリ
(以下、R,OMと記す。)とランダム・アクセス・メ
モリ(以下、RAMと記す。)と入出力回路108とか
ら構成されている。
FIG. 2 is an overall configuration diagram of the control circuit 60 using a microcomputer, which includes a sensor 1 to a central processing unit (hereinafter referred to as CPU) and a read-only memory (hereinafter referred to as R and OM). , a random access memory (hereinafter referred to as RAM), and an input/output circuit 108 .

上記CPU102はROM104内に記憶された各種の
プログラムにより、入出力回路108からの入力データ
を演算し、その演算結果を再び入出力回路108へ戻す
。これらの演算に必要な中間的な記憶はRAM106を
使用する。CPU102゜ROM104.RA、M2O
3,入出力回路108間の各種データのやり取りはデー
タ・バスとコントロール・バスとアドレス・バスから成
るバス・ライン110によって行われる。
The CPU 102 calculates input data from the input/output circuit 108 using various programs stored in the ROM 104, and returns the calculation results to the input/output circuit 108 again. RAM 106 is used for intermediate storage necessary for these operations. CPU102°ROM104. RA, M2O
3. Various types of data are exchanged between the input/output circuits 108 via a bus line 110 consisting of a data bus, a control bus, and an address bus.

入出力回路108には第1のアナログ・デジタル・コン
バータ122(以下、ADCIと記す。)と第2のアナ
ログ・デジタル・コンバータ124(以下、ADC2と
記す。)と角度信号処理回路126と1ビツト情報を入
出力す゛るためのディスクリート入出力回路128(以
下DI○と記す。)との入力手段を持つ。
The input/output circuit 108 includes a first analog-to-digital converter 122 (hereinafter referred to as ADCI), a second analog-to-digital converter 124 (hereinafter referred to as ADC2), an angle signal processing circuit 126, and a 1-bit It has an input means with a discrete input/output circuit 128 (hereinafter referred to as DI○) for inputting and outputting information.

ADClにはバッテリ電圧検出センサ132(以下、V
B2と記す。)と空燃比センサ142(以下、A/FS
と記す。)との出力がマルチ・プレクサ162(以下、
MPXと記す。)に加えられ、MPX162により、こ
の内の1つを選択してアナログ・デジタル・変換回路1
64(以下、ADCと記す。)へ入力する。ADC16
4の出力であるデジタル値はレジスタ166(以下、R
GEと記す。)ヘセットされる。
A battery voltage detection sensor 132 (hereinafter referred to as V
It is written as B2. ) and air-fuel ratio sensor 142 (hereinafter referred to as A/FS
It is written as ) and the output from the multiplexer 162 (hereinafter referred to as
It is written as MPX. ), MPX162 selects one of them and converts it to analog/digital conversion circuit 1.
64 (hereinafter referred to as ADC). ADC16
The digital value that is the output of 4 is stored in register 166 (hereinafter referred to as R
It is written as GE. ) to be heset.

角度センサ146(以下、ANGLSと記す。)からは
基準クランク角、例えば180’クランク角(4気筒の
場合)を示す信号(RE Fと記す。)と微少角、例え
ば1度クランク角を示す信号(以下、POSと記す。)
とが出力され、角度信号処理回路126へ加えられ、こ
こで波形整形される。
The angle sensor 146 (hereinafter referred to as ANGLS) outputs a signal (hereinafter referred to as REF) indicating a reference crank angle, for example, 180' crank angle (in the case of a 4-cylinder engine), and a signal indicating a minute angle, for example, 1 degree crank angle. (Hereinafter referred to as POS.)
is output and applied to the angle signal processing circuit 126, where the waveform is shaped.

DI0128には絞り弁14が全開位置に戻っていると
きに動作するアイドル・スイッチ148(以下、IDL
E−3Wと記す。)とトップ・ギア・スイッチ150(
以下、TOP−8Wと記す。)とスタータ・スイッチ(
以下、5TART−8Wと記す。)とが入力される。
DI0128 has an idle switch 148 (hereinafter referred to as IDL) that operates when the throttle valve 14 has returned to the fully open position.
It is written as E-3W. ) and top gear switch 150 (
Hereinafter, it will be referred to as TOP-8W. ) and starter switch (
Hereinafter, it will be referred to as 5TART-8W. ) is input.

次にCPUの演算結果に基づくパルス出力回路及び制御
対象について説明する。インジェクタ制御回路1134
(以下、INJCと記す。)は演算結果のデジタル値を
パルス出力に変換する回路である。従って燃料噴射量に
相当したパルス幅を有するパルスINJがINJC11
34で作られ、ANDゲート1136を介してインジェ
クタ12へ印加される。
Next, a pulse output circuit and a controlled object based on the calculation results of the CPU will be explained. Injector control circuit 1134
(hereinafter referred to as INJC) is a circuit that converts the digital value of the calculation result into a pulse output. Therefore, the pulse INJ having a pulse width corresponding to the fuel injection amount is INJC11.
34 and applied to the injector 12 via an AND gate 1136.

点火パルス発生回路1138 (以下、IGNCと記す
。)は点火時期をセットするレジスタ(以下、ADVと
記す。)と点火コイルの一次電流通電開始時間をセット
するレジスタ(以下、DWLと記す。)とを有し、CP
Uよりこれらのデータがセットされる。セットされたデ
ータに基づいてパルスIGNを発生し、点火コイルに一
次電流を供給するための増幅器62へのANDゲート1
140を介してこのパルスIGNを加える。
The ignition pulse generation circuit 1138 (hereinafter referred to as IGNC) includes a register (hereinafter referred to as ADV) for setting the ignition timing and a register (hereinafter referred to as DWL) for setting the primary current energization start time of the ignition coil. and CP
These data are set by U. AND gate 1 to amplifier 62 for generating pulse IGN based on set data and supplying primary current to the ignition coil
Apply this pulse IGN via 140.

バイパスバルブ61の開弁率を制御回路(以下、l5C
Cと記す。)1142からANDゲート1144を介し
て加えられるパルス■SCによって制御される。l5C
C1,142はパルス幅をセットするレジスタl5CD
とパルス周期をセラ1−するレジスタl5CPとを持っ
ている。
A control circuit (hereinafter referred to as 15C) controls the opening rate of the bypass valve 61.
It is written as C. ) 1142 through an AND gate 1144. l5C
C1, 142 is a register l5CD that sets the pulse width
and a register l5CP for setting the pulse period.

EGR制御井90を制御するEGR量制御パルス発生回
路1178 (以下FEGRCと記す。)にはパルスの
デユーティを表す値をセットするレジスタEGRDとパ
ルスの周期を表す値をセットするレジスタEGRPとを
有しているにのEGRCの出力パルスEGRはANDゲ
ート1156を介してトランジスタ90に加えられる。
The EGR amount control pulse generation circuit 1178 (hereinafter referred to as FEGRC) that controls the EGR control well 90 has a register EGRD for setting a value representing a pulse duty and a register EGRP for setting a value representing a pulse period. The output pulse EGR of the EGRC is applied to transistor 90 via AND gate 1156.

また、1ビツトの入出力信号は回路DI○128により
制御される。入力信号としてはIDLE−SW倍信号5
TART−8W信号、TOP−8W信号がある。また、
出力信号としては燃料ポンプを駆動するためのパルス出
力信号がある。このDIOは端子を入力端子として使用
するかを決定するためのレジスタDDR192と、出力
データ−11,− をラッチするためのレジスタDOU71.94とが設け
られている。
Further, the 1-bit input/output signal is controlled by the circuit DI○128. The input signal is IDLE-SW double signal 5
There are TART-8W signal and TOP-8W signal. Also,
The output signal includes a pulse output signal for driving the fuel pump. This DIO is provided with a register DDR192 for determining whether a terminal is used as an input terminal, and a register DOU71.94 for latching output data -11,-.

モードレジスタ1160は入出力回路108内部の色々
な状態を指令する命令を保持するレジスタ(以下、MO
Dと記す。)であり、例えばこのモードレジスタ116
0に命令セラ1−することによりANDゲート1136
,1140,11.44.。
The mode register 1160 is a register (hereinafter referred to as MO
Write it as D. ), for example, this mode register 116
AND gate 1136 by setting the instruction cell 1 to 0.
, 1140, 11.44. .

1156をすべて動作状態にさせたり、不動作状態にさ
せたりする。このようにMODレジスタ1160に命令
をセットすることにより、rNJcやIGNC,l5C
Cの出力の停止や起動を制御できる。
All 1156 are activated or deactivated. By setting the command in the MOD register 1160 in this way, rNJc, IGNC, l5C
It is possible to control the stop and start of C output.

DI0128にはフューエルポンプ32を制御するため
の信号DIo1が出力される。
A signal DIo1 for controlling the fuel pump 32 is output to DI0128.

従って、このようなEECを適用すれば、空燃比の制御
など内燃機関に関するほとんどすべての制御を適切に行
うことができ、自動車用として厳しい排ガス規制も充分
にクリア可能である。
Therefore, if such EEC is applied, almost all controls related to the internal combustion engine, such as air-fuel ratio control, can be appropriately performed, and the strict exhaust gas regulations for automobiles can be fully satisfied.

第1図及び第2図で示したEECでは、インジェクタ1
2による燃料噴射が、エンジンの回転に同期して周期的
に断続して行なわれ、燃料噴射量の制御は、1回の噴射
動作におけるインジェクタ12の開弁時間、つまり噴射
時間TIの制御によって行なわれている。
In the EEC shown in FIGS. 1 and 2, the injector 1
The fuel injection according to No. 2 is periodically performed intermittently in synchronization with the rotation of the engine, and the fuel injection amount is controlled by controlling the valve opening time of the injector 12 in one injection operation, that is, the injection time TI. It is.

そこで、本発明の一実施例では、この噴射時間Ti は
基本的に、次に示すように定めている。
Therefore, in one embodiment of the present invention, this injection time Ti is basically determined as shown below.

TL= α”Tp・(Kt+Kt  Ks)(1+ΣK
 + ) + T s・・・(1) ここで、 Kconst  :インジェクタ係数TP 
二基本噴射時間 α :空燃比補正係数 Ts :インジェクタの無効噴射時 間 KL :定常学習係数 に、 :過渡学習係数 に、 :各種補正係数 Ks :シフト係数 Qa :流入空気流量 N :エンジン回転数 すなわち、エンジンの吸入空気流量Qaと回転数Nから
(2)式により基本燃料噴射時間T、を定め、大まかに
理論空燃比(A/F=14..7 )が得られるように
して、02センサ142の信号λにより空燃比補正係数
αを変えてフィードバックによる空燃比の補正を行ない
、さらに正確な理論空燃比を得られるようにした上で、
さらに定常学習係数Kgによって、空燃比制御に関係す
る各種アクチュエータやセンサの特性のばらつきや経年
変化の補正を行なわせるようにして、これに、過渡学習
係数に、により加速及び減速の補正も行なわせ、これに
、急減速時にシフト係数を減算して、燃料噴射時間T1
を決定するものである。
TL= α”Tp・(Kt+Kt Ks)(1+ΣK
+) +Ts...(1) Here, Kconst: Injector coefficient TP
Two basic injection times α: Air-fuel ratio correction coefficient Ts: Injector invalid injection time KL: Steady-state learning coefficient: Transient learning coefficient: Various correction coefficients Ks: Shift coefficient Qa: Incoming air flow rate N: Engine rotation speed, i.e. The basic fuel injection time T is determined by equation (2) from the engine intake air flow rate Qa and the rotational speed N, and the 02 sensor 142 After correcting the air-fuel ratio by feedback by changing the air-fuel ratio correction coefficient α using the signal λ, a more accurate stoichiometric air-fuel ratio can be obtained.
Furthermore, the steady-state learning coefficient Kg is used to correct variations in the characteristics of various actuators and sensors related to air-fuel ratio control and changes over time, and the transient learning coefficient is used to correct acceleration and deceleration. , subtracting the shift coefficient during sudden deceleration from this to obtain the fuel injection time T1
This is what determines the

ここで、学習係数Kmについて説明する。0□センサ1
42は排ガス中の酸素の有無に応じて二値信号(高、低
レベル電圧)を出力する。この二値信号に基づいて、空
燃比補正係数αをステップ的に増減し、その後、漸増又
は漸減して空燃比制御を行うことは周知である。02セ
ンサの出力信号λによって、空燃比のリッチ又はリーン
を検出して動く空燃比補正係数αの状態を第3図に示す
Here, the learning coefficient Km will be explained. 0□Sensor 1
42 outputs a binary signal (high, low level voltage) depending on the presence or absence of oxygen in the exhaust gas. It is well known that the air-fuel ratio correction coefficient α is increased or decreased in steps based on this binary signal, and then the air-fuel ratio is controlled by gradually increasing or decreasing it. FIG. 3 shows the state of the air-fuel ratio correction coefficient α which detects whether the air-fuel ratio is rich or lean based on the output signal λ of the 02 sensor.

ここで、02センサの信号が反転したときの空燃比補正
係数αで、リーンからリッチの極値をαm&X 、 リ
ッチからリーンの極値をα1nとし、その平均値αav
eは次式で計算する。
Here, the air-fuel ratio correction coefficient α when the signal of the 02 sensor is inverted, the extreme value from lean to rich is αm&X, the extreme value from rich to lean is α1n, and the average value αav
e is calculated using the following formula.

この平均値の考えは周知であるが、この実施例では、平
均値αaveが上限値(T、U、L)と下限値(T、L
、L)の範囲外にあるときは、平均値αaveと1.0
 の偏差に、を定常学習補正量とするもにである。この
定常学習補正量Kgの演算は、02センサによるフィー
ドバック補正を行なっている全領域で実施する。
The idea of this average value is well known, but in this example, the average value αave is the upper limit value (T, U, L) and the lower limit value (T, L
, L), the average value αave and 1.0
For the deviation of , let be the steady learning correction amount. This calculation of the steady learning correction amount Kg is performed in all areas where feedback correction is being performed by the 02 sensor.

第4図に、定常学習補正量Ktを書き込むテーブルを示
す。このテーブルは基本燃料噴射時間Tp とエンジン
回転数Nとで決まる分割点にKtを書き込むようにして
いる。この学習タイミングは1分割点が変らないときで
、極値の回数がn回−15= になったときである。この第4図に示すテーブルを定常
学習マツプと定義する。この定常学習マツプは分割点(
ここでは64点)全てが学習により埋められることは、
実用上まずありえない。このため、未学習の分割点は学
習している分割点を参考にして、作成する必要がある。
FIG. 4 shows a table in which the steady learning correction amount Kt is written. In this table, Kt is written at division points determined by the basic fuel injection time Tp and the engine speed N. This learning timing is when the 1 division point does not change and the number of extreme values reaches n times - 15=. The table shown in FIG. 4 is defined as a steady learning map. This steady learning map is divided into dividing points (
Here, 64 points) All of the points can be filled in through learning.
Practically impossible. Therefore, it is necessary to create unlearned dividing points by referring to learned dividing points.

そこで、次に、この作成法について説明する。Therefore, next, this method of creation will be explained.

第5図に、定常学習マツプ作成のために用いる、定常学
習マツプの分割点と同じ点数を待つ、バッファマツプと
比較マツプの一例を示す。
FIG. 5 shows an example of a buffer map and a comparison map, which are used to create a steady learning map and wait for the same number of points as the division points of the steady learning map.

第6図に、定常学習マツプ作成のルーチンをブロック図
で示す。(1)では、定常学習マツプと比較マツプに全
てクリアされており、バッファマツプに定常学習補正量
を書き込んで行く。但し、この時点では、バッファマツ
プに二重書き込みはしない。(2)で、バッファマツプ
の書き込み個数が0個になったら、バッファマツプの内
容を比較マツプに転送し、(3)で、バッファマツプに
書き込んである0個の内容を参考にして、バッファマツ
プ全てを作成し、その内容を定常学習マツプに転送する
。(4)では、比較マツプの内容をバッファマツプに再
転送する。この時点から、燃料噴射時間の計算にに1の
値を使用する。この時点までは、(1)式のに、は1.
0 である。(5)で定常学習補正量を定常学習マツプ
とバッファマツプの両方に書き込むと共に、空燃比補正
係数αを1.0  にし、バッファマツプと比較マツプ
の内容を比較する。
FIG. 6 shows a block diagram of a routine for creating a steady learning map. In (1), the steady learning map and comparison map are all cleared, and the steady learning correction amount is written to the buffer map. However, at this point, double writing to the buffer map is not performed. In (2), when the number of writes in the buffer map becomes 0, the contents of the buffer map are transferred to the comparison map, and in (3), the buffer map is Create everything and transfer the contents to the steady learning map. In (4), the contents of the comparison map are retransferred to the buffer map. From this point on, a value of 1 is used to calculate the fuel injection time. Up to this point, in equation (1), is 1.
It is 0. In (5), the steady learning correction amount is written in both the steady learning map and the buffer map, the air-fuel ratio correction coefficient α is set to 1.0, and the contents of the buffer map and the comparison map are compared.

この比較した内容の違いが、ある個数になると、(6)
において、(2)から(4)までのルーチンをくり返し
行うことになる。
When the difference in the compared contents reaches a certain number, (6)
In this step, the routines (2) to (4) are repeated.

この実施例によれば、定常学習補正Ktは1.0からの
偏差を記憶するので、−回の補正量で、空燃比補正係数
αを1.0 付近で制御することができ、排ガスの有害
成分を低減できる。
According to this embodiment, since the steady-state learning correction Kt stores the deviation from 1.0, the air-fuel ratio correction coefficient α can be controlled around 1.0 with - times of correction, and the harmful exhaust gas Components can be reduced.

又、第4図に示す定常学習マツプで、基本燃料噴射時間
Tp7以上及びエンジン回転数N7以上では、最右端列
及び最下端行のマツプ値を使用することになるので、パ
ワー領域でも、常に最適なパワーとなるような補正を行
うことができる。
In addition, in the steady learning map shown in Fig. 4, the map values in the rightmost column and bottom row are used when the basic fuel injection time is Tp7 or more and the engine speed is N7 or more, so even in the power range, the optimum values are always maintained. It is possible to perform corrections that increase the power.

次に、定常学習係数Kmの学習ルーチンの−実雄側を第
7図、第8図のフローチャートによって説明する。
Next, the negative side of the learning routine for the steady learning coefficient Km will be explained with reference to the flowcharts of FIGS. 7 and 8.

このフローチャートにしたがった処理はエンジン始動後
、所定の周期で繰り返され、まず、ステップ300”C
−02フィードバック制御に入っているか否かを判定し
、結果がYesの場合はステップ302に進む。結果が
Noの場合はステップ332に向う。ステップ302で
は、02センサの信号がλ=1(理論空燃比A/F=1
4.7)をよぎったか否かを判定する。結果がNOの場
合はステップ332に向い周知の積分処理(図示せず)
を行うことになる。結果がYesなら、ステップ304
に進み、(3)式に示す平均値αaveを計算する。ス
テップ306では、平均値αaveが第3図に示す上・
下限値の中に入っているか否かを判定し、結果がYes
なら、正常なフィードバック制御が行なわれているので
、ステップ326でカウンタをクリアし、ステップ33
2へ向う。一方。
The process according to this flowchart is repeated at a predetermined period after the engine starts, and first, step 30"C
It is determined whether or not the -02 feedback control is being entered, and if the result is Yes, the process proceeds to step 302. If the result is No, proceed to step 332. In step 302, the signal of the 02 sensor is λ=1 (stoichiometric air-fuel ratio A/F=1
4.7) is crossed. If the result is NO, proceed to step 332 and perform a well-known integration process (not shown).
will be carried out. If the result is Yes, step 304
Then, the average value αave shown in equation (3) is calculated. In step 306, the average value αave is determined as shown in FIG.
Determine whether it is within the lower limit value and the result is Yes.
If so, normal feedback control is being performed, so the counter is cleared in step 326, and step 33 is performed.
Head to 2. on the other hand.

平均値αaveが上・下限値外にあるなら、ステップ3
08で、平均値αaVeと1との差を定常学習補正量に
、とする。次に、ステップ310では、第4図に示す、
基本燃料噴射時間Tp とエンジン回転数Nから決まる
現在の分割点を計算し、ステップ312で、このルーチ
ンの1回前の分割点と比較して、分割点が変化している
か否かを判定する。分割点が変化しているなら(Yes
)、定常学習補正量Kg を置き込む分割点が定まって
いないので、ステップ326に向う。分割点が変化して
いないなら、ステップ314でカウンタをアップして、
ステップ31Gでカウンタはnになったか否かを判定す
る。カウンタ値がnでないなら(No)、ステップ33
2に向う。カウンタ値がnになったら(Yes)、ステ
ップ318でカウンタをクリアし、ステップ320に進
む。ステップ320では、第6図で説明した(2)から
(4)の動作である定常学習マツプの最初の作成が行な
われたか否かを判定する。マツプ作成がまだなら、ステ
ップ332以降に進み、第6図で説明した(1)の動作
を行なう。ステップ322では、分割点には、既に書き
込んであるか否かを判定する。
If the average value αave is outside the upper and lower limits, step 3
In step 08, the difference between the average value αaVe and 1 is set as the steady learning correction amount. Next, in step 310, as shown in FIG.
The current dividing point determined from the basic fuel injection time Tp and the engine speed N is calculated, and in step 312, it is compared with the dividing point one time before this routine to determine whether the dividing point has changed. . If the dividing point has changed (Yes
), the dividing point at which the steady learning correction amount Kg is placed has not been determined, so the process proceeds to step 326. If the dividing point has not changed, increment the counter in step 314,
In step 31G, it is determined whether the counter has reached n. If the counter value is not n (No), step 33
Head to 2. When the counter value reaches n (Yes), the counter is cleared in step 318 and the process proceeds to step 320. In step 320, it is determined whether or not the first generation of the steady learning map, which is the operations (2) to (4) explained in FIG. 6, has been performed. If the map has not yet been created, the process proceeds to step 332 and subsequent steps, and the operation (1) described in FIG. 6 is performed. In step 322, it is determined whether the division point has already been written.

=19− 既に書き込んであるから(Yes)、何もしないでステ
ップ332に向う。結果がNOなら、ステップ324で
、ステップ308が計算した定常学習補正量に、を分割
点に書き込む。ステップ320で、最初の定常学習マツ
プの作成をしたなら(Yes)、ステップ328以降に
進み、第6図で説明した(5) (6)の動作を行う、
ステップ328で定常学習マツプ及びバッファマツプの
分割点に定常学習補正量に、を加算する。そして、ステ
ップ330で空燃比補正係数を1.0 にする。
=19- Since it has already been written (Yes), proceed to step 332 without doing anything. If the result is NO, in step 324, the steady learning correction amount calculated in step 308 is written to the dividing point. If the first steady learning map has been created in step 320 (Yes), the process proceeds to step 328 and subsequent steps, and operations (5) and (6) explained in FIG. 6 are performed.
In step 328, the steady learning correction amount is added to the division points of the steady learning map and the buffer map. Then, in step 330, the air-fuel ratio correction coefficient is set to 1.0.

従って、これらのステップ300ないし332にしたが
った処理が繰り返されることにより第6図で説明した(
1) (5) (6)の動作が得られたことになる。
Therefore, by repeating the processing according to these steps 300 to 332, the process described in FIG.
1) (5) The operations of (6) are obtained.

次に、第8図のフローチャートで、第6図に説明した(
2) (3) (4)の動作を説明する。
Next, using the flowchart shown in Fig. 8, (
2) The operations of (3) and (4) will be explained.

ステップ350で、最初の定常学習マツプを作成したか
否かを判定する。作成がまだなら(No)、ステップ3
54に進み、バッファマツプの書き込み個数のチエツク
を行う。個数がm個になったら、ステップ356に進む
が、m個に達していないなら、ステップ370に向う。
At step 350, it is determined whether the first steady learning map has been created. If you haven't created it yet (No), step 3
The process proceeds to step 54, where the number of buffer map writes is checked. When the number reaches m, the process proceeds to step 356, but if the number has not yet reached m, the process proceeds to step 370.

ステップ350で最初の定常学習マツプを作成したなら
(Yes)、ステップ352で、バッファマツプと比較
マツプのデータの違いをチエツクする。バッファマツプ
と比較マツプでその内容にQ個の違いがあるなら。
If the first steady learning map has been created in step 350 (Yes), then in step 352 the difference in data between the buffer map and the comparison map is checked. If there are Q differences in the contents of the buffer map and comparison map.

ステップ356に進み、定常学習マツプの作成を行う。Proceeding to step 356, a steady learning map is created.

その内容にQ個の違いがないなら、ステップ370に向
う。
If there are no Q differences in the contents, proceed to step 370.

ステップ356で、マツプ作成中のフラグをセットし、
学習結果の書き込みを禁止する。ステップ358で、バ
ッファマツプの内容を比較マツプに転送し、ステップ3
60で、バッファマツプを使用して、定常学習マツプの
作成を行う。ステップ362で、作成したバッファマツ
プの内容を定常学習マツプに転送し、ステップ364で
、比較マツプの内容をバッファマツプに転送する。ステ
ップ366で定常学習マツプを作成したというフラグを
セットする。このフラグは、ステップ350及び第7図
のステップ320での判定に使用する。
At step 356, a map creation flag is set;
Prohibit writing learning results. In step 358, the contents of the buffer map are transferred to the comparison map, and step 3
At 60, a steady learning map is created using the buffer map. In step 362, the contents of the created buffer map are transferred to the steady learning map, and in step 364, the contents of the comparison map are transferred to the buffer map. At step 366, a flag indicating that a steady learning map has been created is set. This flag is used for determination at step 350 and step 320 in FIG.

ステップ368では、ステップ356でセットした、マ
ツプ作成中フラグをリセットする。
In step 368, the map creation flag set in step 356 is reset.

以上に説明した部分は、マイクロコンピュータによるエ
ンジン制御、02センサの出力を用いて0、フィードバ
ックと空燃比補正係数の定常学習による定常学習係数の
作成方法の一例である。次に本実施例の発明の中心部分
である2つの異なる運転状態の空燃比補正係数より求め
る特性指標と、該特性指標を参照して制御定数(インジ
ェクタ保気、烹甥噴射吟間、免虱洸真狩1)を帰化)る
放置の動作について説明する。
The above-described portion is an example of a method for creating a steady learning coefficient by engine control by a microcomputer, zero feedback using the output of the 02 sensor, and steady learning of the air-fuel ratio correction coefficient. Next, the characteristic index obtained from the air-fuel ratio correction coefficient for two different operating states, which is the central part of the invention of this embodiment, and the control constants (injector air retention, hot water injection rate, We will explain the action of leaving Koshinkari 1) naturalized).

まず、制御定数が、エンジン、センサ及びアクチュエー
タの物理特性と一致していない状itをアンマツチング
な状態と呼ぶことにする。該アンマツチングなインジェ
クタ係数Kconst 、無効噴射時間Ts、空気流量
特性Q&を用いて燃料噴射時間は、(1)式の学習係数
がKg=1.0 、Kt=O。
First, a state in which the control constants do not match the physical characteristics of the engine, sensor, and actuator will be referred to as an unmatched state. Using the unmatched injector coefficient Kconst, the invalid injection time Ts, and the air flow rate characteristic Q&, the fuel injection time is determined by the learning coefficient of equation (1): Kg=1.0, Kt=O.

K s ” Oの定常の未学習状態であるとすると次式
%式%(4) この状態をそれぞれマツチングされた値Kconst*
*Qa*、 Ts*、 COE F*を使って記述する
と、次式となる。
Assuming that K s ” O is in a steady unlearned state, the following formula % Formula % (4) The value Kconst* that matches each of this state
When written using *Qa*, Ts*, and COE F*, the following formula is obtained.

T+ = Kcon5t* + Qa*/ N−COE
 F傘+ Ts*・・(5) (4)及び(5)式より、次式が成り立つ。
T+ = Kcon5t* + Qa*/ N-COE
F umbrella + Ts*...(5) From equations (4) and (5), the following equation holds true.

Kconst ・Qa/N−Co E F ・a + 
Ts= Kconst’l” Qa*/N’ Co E
 F’に+Ts*・・・(6) ここで、Tp*=Kconst*・Qa*/ Nを使っ
て、まとめると次式となる。
Kconst ・Qa/N-Co EF ・a +
Ts= Kconst'l"Qa*/N' Co E
+Ts* for F' (6) Here, using Tp*=Kconst*·Qa*/N, the following equation is obtained.

α(N 、 T P”) = E 1・E2・E3・E
4   ・・・(7)E 1 = (Ts*  Ts)
/ (工plcOEF*(N、Tp*)) +1・・・
(8) E 2 = Kconst*/ Kconst    
     −(9)E3=4ら6h         
   ・・・(10)E4=COEF*(N、Tp*)
/C0EF(N、Tp)・・・(11)(7)〜(11
)によれば。
α(N, T P”) = E1・E2・E3・E
4...(7)E1=(Ts*Ts)
/ (Engineering plcOEF*(N, Tp*)) +1...
(8) E2=Kconst*/Kconst
-(9)E3=4ra6h
...(10) E4=COEF*(N, Tp*)
/C0EF(N,Tp)...(11)(7)~(11
) according to

Ts;El(主にTP*の関数、(第13図参照) Kcollst  ; E 2 (定数)Qa  ; 
E 3 (Qaの関数) COEF ; E4 (N、Tp*の関数)等々それぞ
れ積としてαに反映されることが分かる。
Ts; El (mainly a function of TP*, (see Figure 13) Kcolst; E 2 (constant) Qa;
It can be seen that E 3 (function of Qa) COEF; E 4 (function of N, Tp*), etc. are each reflected in α as a product.

次に、α(N r T p*)を第9図のように等Q、
線が対角線状に並ぶように、N 、 T p *を分割
した場合を考える。ここでは簡単のため、4×4のマツ
プを考え、αの学習値は格子の交点とする。次に、(7
)式に従ってアンマツチングが生じたときの要因別の誤
差Eを第10図に示す。このときのαマツプの値を第1
1図に示す。ここで(11)式のC0EFはマツチング
がほぼとれているものとし、E4=1として仮定する。
Next, α(N r T p*) is set to equal Q, as shown in Figure 9.
Consider the case where N and T p * are divided so that the lines are arranged diagonally. Here, for simplicity, a 4×4 map is considered, and the learning value of α is assumed to be the intersection point of the grid. Next, (7
) FIG. 10 shows the error E for each factor when unmatching occurs according to the equation. The value of α map at this time is
Shown in Figure 1. Here, it is assumed that C0EF in equation (11) is almost matched, and E4=1.

ここで縦軸Tpに対してはElの値がal、C2,・・
・と変化し、対角線上ではQ、のアンマツチングのE3
の値cl、c2゜・・がかかり、すべてのマツプの値に
対してインジェクタ係数のアンマツチング項E2のbl
がかかっている。
Here, for the vertical axis Tp, the value of El is al, C2,...
・and on the diagonal line is the unmatching E3 of Q.
The values cl, c2°... are applied, and the unmatching term E2 of the injector coefficient is bl for all map values.
is on.

このときのαマツプの係数をマトリックスとみなし、そ
の各要素を第11図に示子ようにM r iとする。
The coefficients of the α map at this time are regarded as a matrix, and each element thereof is designated as M r i as shown in FIG.

マトリックスの各要素は第11図に示したような形で各
アンマツチング要因を反映している。例えば、第12図
に示すように、C4で規格化したa1〜a3はマトリッ
クスの要素の割算としてそれぞれ求められる。そこで、
とのTpに対する特性を捕えられることにより、例えば
第13図に示したような傾向(基本噴射時間T、が小さ
な領域で、Tsアンマツチング量に比例して大きく変化
する)からTs を補正しマツチングすることができる
Each element of the matrix reflects each unmatching factor in the form shown in FIG. For example, as shown in FIG. 12, a1 to a3 normalized by C4 are obtained by dividing the elements of the matrix. Therefore,
By being able to capture the characteristics of Tp with respect to Tp, for example, Ts can be corrected and matched based on the tendency shown in FIG. be able to.

次に、第14図は第12図と同様にしてQaを補正して
いるものである。このときはC4で規格化している。
Next, FIG. 14 shows that Qa is corrected in the same manner as FIG. 12. At this time, it is standardized to C4.

以上の特性を考慮したうえでアンマツチングな状態のマ
ツチングの係数を下記のようにする。
Taking into account the above characteristics, the matching coefficient in the unmatched state is determined as follows.

Kacdl ; Kconst補正(スカラー;1変数
)Kgcd2(N、Tp); Ktr−補正(N、Tp
マツプ;N分割数・Tp分割数) K*ca3 ; Ts補正(スカラー;1変数)に處。
Kacdl; Kconst correction (scalar; 1 variable) Kgcd2 (N, Tp); Ktr-correction (N, Tp
Map; number of N divisions, number of Tp divisions) K*ca3; For Ts correction (scalar; 1 variable).

a4(Qユ);Q&補正(ベクトル;Q&分割数)これ
らの係数は、(4)及び(5)を考慮すると、それぞれ
以下のようにすればよい。
a4 (Qyu); Q& correction (vector; Q& division number) Considering (4) and (5), these coefficients may be set as follows.

Ktcdl = Kconst*/ Kconst  
        ・・・(12)KtCd2 (N、T
p)=COE F*(N、Tp*)/COE F*(N
、Tp*)・・・(13) Ktca3=TsネーTs             
 =・(14)Ktca4 (Qa)”Qa*/Qa 
           ”’(15)また、燃料噴射は
、次式の燃料噴射を行う。
Ktcdl = Kconst*/ Kconst
...(12) KtCd2 (N, T
p)=COE F*(N, Tp*)/COE F*(N
, Tp*)...(13) Ktca3=TsNeTs
=・(14)Ktca4 (Qa)”Qa*/Qa
(15) Also, the fuel injection is performed using the following formula.

・・・(16) Tp’ =Kconst−Kmcdl・1Kaca4 
Qa シa/N狗江呈′    処′ =Kmc+1 ・Kzci4 (Qa)Kconst−
Qa/ N=Ktcal ・Kmca4 (Qa)・T
p       −(17)(16)、 (17)式に
よれば、0□フイードバツクによりαに現われた係数の
変化からその発生要因別にそれぞれKconst、 T
s及びQa毎に修正すべき係数をふりわける。特に、(
17)式に示すように基本噴射時間はインジェクタ係数
(Kconst)の補正Kzc+1とQaの補正Ktc
d4(Qa)の積により補正される。更に、次式に示す
ように燃料噴射時間TIは、Tp’  に対しC0EF
’及びαの積を乗じて算出し、バッテリ補正電圧TS’
  が加算され算出される。
...(16) Tp'=Kconst-Kmcdl・1Kaca4
Qa Shea/N Inuue Presentation' = Kmc+1 ・Kzci4 (Qa)Kconst-
Qa/ N=Ktcal ・Kmca4 (Qa)・T
p - (17) According to equations (16) and (17), from the change in the coefficient appearing in α due to 0□ feedback, Kconst and T
Allocate coefficients to be corrected for each s and Qa. especially,(
As shown in formula 17), the basic injection time is determined by the correction Kzc+1 of the injector coefficient (Kconst) and the correction Ktc of Qa.
It is corrected by the product of d4(Qa). Furthermore, as shown in the following equation, the fuel injection time TI is C0EF with respect to Tp'.
Calculated by multiplying the product of ' and α, battery correction voltage TS'
are added and calculated.

TI=Tp’ ・C0EF−に露cd2 N Tp ・
α+(Ts+Ktci3)COEF’        
  Ts’・・・(18) 以上の結果より、従来−括してαで補正していた燃料噴
射時間を発生要別に分離し、特に基本噴射時間T、を(
17)式に示すように補正することができる。つまり、
発生要因毎の分離学習が実現できる。
TI=Tp' ・C0EF- exposed cd2 N Tp ・
α+(Ts+Ktci3)COEF'
Ts'...(18) Based on the above results, we separated the fuel injection time, which was conventionally corrected by α, according to the necessity of occurrence, and in particular, changed the basic injection time T, to (
17) It can be corrected as shown in the equation. In other words,
Separate learning for each occurrence factor can be achieved.

以下、上述の解析をもとにマツチングの手順を検討する
Below, we will discuss the matching procedure based on the above analysis.

まず、Kconstl T5及びQaを設定し、02フ
イードバツクを行い各種運転状態を実現し、α(N。
First, set Kconstl T5 and Qa, perform 02 feedback to realize various operating states, and calculate α(N).

TF)マツプの定常学習するようにする。この際、(1
)式における各種補正項は、定常時のフィードバック制
御の空燃比補正係数であるK tra以外はOとなるよ
うな運転条件、つまり以下の条件で定常学習を行う。
TF) Perform constant learning of the map. At this time, (1
) Steady learning is performed under operating conditions such that the various correction terms in the equation are O except for Ktra, which is the air-fuel ratio correction coefficient of feedback control during steady state, that is, under the following conditions.

暖気運転後、運転を行い、定常運転(1ΔN1くΔNS
、lΔTPI<ΔTps)において、α(N。
After warm-up, start operation and check steady operation (1ΔN1 × ΔNS
, lΔTPI<ΔTps), α(N.

’rp)の学習を行う。'rp).

次に、αからの要因毎の分離を行う。ここではまず、空
気流量の補正を行う。第11図のマトリックスの要素の
特徴から、第14図に示すようにQ a 4 のときの
E4の値であるC4で規格化した値は表に示すようにマ
トリックスの要素の除算により算出されることが分かる
。表より、要素によっては算出方法が数通りあることが
分かる。αマツプがすべて学習されている場合には、値
のばらつき具合より判定して平均処理が有効な場合には
平均処理するとよい。またαマツプの学習個数が少ない
場合には必要最小限の値を取得するようにして、Qa補
正をすればよい。
Next, separate each factor from α. Here, first, the air flow rate is corrected. From the characteristics of the elements of the matrix in Figure 11, the value normalized by C4, which is the value of E4 when Q a 4 as shown in Figure 14, is calculated by dividing the elements of the matrix as shown in the table. I understand that. From the table, it can be seen that there are several calculation methods depending on the element. When all the α maps have been learned, it is preferable to perform averaging processing if it is effective based on the degree of dispersion of values. Furthermore, when the number of learning α maps is small, Qa correction may be performed by acquiring the minimum necessary value.

28一 つまり、Kacd4(Qa)については、まず次式の補
正をかけ相対誤差を1/c4一定にする。
In other words, for Kacd4 (Qa), first, the following equation is corrected to make the relative error constant at 1/c4.

K糞cd4 #(Qa)= c i / c 4   
   ・・(19)Qal’(Qa)=KtCd4#(
Qa)・’Qal  ・(20)Kmed4− # (
Qa) = c 4 ・Ktca4 # (Qa) −
(21)以上示したようなQa子テーブル補正を行うと
同時に、αマツプの対角要素を次式に示すように校正を
行う。これはQa子テーブル(20)式により校正する
ことによりαマツプへの影響因子がなくなったため、行
う補正である。
K shit cd4 #(Qa) = c i / c 4
...(19) Qal'(Qa)=KtCd4#(
Qa)・'Qal・(20)Kmed4- # (
Qa) = c 4 ・Ktca4 # (Qa) −
(21) At the same time as performing the Qa child table correction as shown above, the diagonal elements of the α map are calibrated as shown in the following equation. This is a correction made because the influence factor on the α map is eliminated by calibrating using the Qa child table equation (20).

MIJ=MIJ ・(c 4/ c k)      
 −(22)但し、 k=j−i+4            ・−(23)
1+  j; ]−+  2+  3+ 4つまり、j
−i=一定の対角要素に対して一律補正をする。この結
果、αマツプのQaに関する項はci=c4となる。
MIJ=MIJ ・(c 4/c k)
−(22) However, k=j−i+4 ・−(23)
1+ j; ]-+ 2+ 3+ 4 That is, j
−i=uniform correction for constant diagonal elements. As a result, the term related to Qa in the α map becomes ci=c4.

以上をまとめると、下記のようになる。The above can be summarized as follows.

学習ずみのα(N、’rp)マツプより、まずQa誤差
特性の平坦化を行い、Qa補正テーブルを作成する。こ
こで、αマツプについても、Qa補正に対応したマツプ
の補正を行う。
First, the Qa error characteristic is flattened using the learned α(N,'rp) map, and a Qa correction table is created. Here, the α map is also corrected in accordance with the Qa correction.

Kconst及びTsの補正については、次の2通りの
方法を提案する。1つはαマツプのマトリックスの係数
の除算によりTsを補正する方法、もう1つはT p 
’  とT、をプロットしてTsを補正する方法である
Regarding the correction of Kconst and Ts, the following two methods are proposed. One is to correct Ts by dividing the coefficient of the α map matrix, and the other is T p
This is a method of correcting Ts by plotting ' and T.

第13図に示したように、無効噴射時間Tsにアンマツ
チングがあり、Ts*  Tsが1′0”でない場合に
はTp に対して双曲線の特性を示し、T、が大きなと
ころで1となる特性となる。そこで、例えばTplやT
p2の低負荷領域のal/a4.a2/a4の値を1に
近づけるようにTsの補正項に、。d3 を増減させて
Tsの最適値をみつける。ここで、例えば、Tsが小さ
い場合には第1図に示したように低負荷域でのa 1 
/ a 4 。
As shown in Fig. 13, there is unmatching in the invalid injection time Ts, and when Ts*Ts is not 1'0'', it exhibits a hyperbolic characteristic with respect to Tp, and becomes 1 when T is large. Therefore, for example, Tpl or T
p2 low load region al/a4. to the correction term of Ts so that the value of a2/a4 approaches 1. Find the optimal value of Ts by increasing or decreasing d3. Here, for example, when Ts is small, a 1 in the low load range as shown in FIG.
/a4.

a 2 / a 4が1より大きくなるので、K慮ca
3  を増す操作を行う。Tsが大きい場合にも、同様
の方法でKzcd3  を小さくする。このとき、al
/a4の値が安定して増減傾向を示すならば、Tsの収
束密度を上げるため、増減の大きさを次式のように設定
してもよい。
Since a 2 / a 4 is greater than 1, K consideration ca
Perform the operation to increase 3. Even when Ts is large, Kzcd3 is made small using the same method. At this time, al
If the value of /a4 shows a stable increase/decrease tendency, the magnitude of increase/decrease may be set as shown in the following equation in order to increase the convergence density of Ts.

Kmc、+3 = Kmc++ 3 + (const
ant)la 1 / a 4・・・(24) a 1 / a 4等の係数の算出は第12図に示す通
りである。
Kmc, +3 = Kmc++ 3 + (const
ant) la 1 / a 4 (24) Calculation of coefficients such as a 1 / a 4 is as shown in FIG.

上記の手順でT5の最適値が所定の範囲内に入った時の
、αマツプの値はほぼ一定のC8になったとすれば、各
要素の値を“1”の近傍になるように共通項をくくりだ
すと、(5)から(10)より、(7)式のE 1 =
 1 、 E 3 =Qa4*/Qa4 の条件を考慮
すると1次式が成り立つ。
Assuming that when the optimal value of T5 falls within a predetermined range in the above procedure, the value of α map becomes C8, which is almost constant, then the value of each element is set to be near "1" by a common factor. From (5) to (10), E 1 = E in equation (7)
1 and E 3 =Qa4*/Qa4, a linear equation holds true.

Kconst*/ Kconst Hc 4 = a 
s     −(25)Kmca 1 = Kcons
t*/ Kconst      ・= (26)また
、(21)式より、 Ktcd4(Qa)=ci=c4(ci/c4)=c4
・Kmcd4#(Qa)  ・・(27)(26)及び
(27)式より、次式が成り立つ。
Kconst*/ Kconst Hc 4 = a
s − (25) Kmca 1 = Kcons
t*/ Kconst ・= (26) Also, from equation (21), Ktcd4(Qa)=ci=c4(ci/c4)=c4
-Kmcd4#(Qa)...From equations (27), (26), and (27), the following equation holds true.

Ktc< 1 ・Kmci4 (Qa)= Kcons
t*/ Kconst・C4・Ktcd4#(Qa) 
 −(28)ここで、(29)式を使うと次式となる。
Ktc< 1 ・Kmci4 (Qa)= Kcons
t*/ Kconst・C4・Ktcd4#(Qa)
-(28) Here, using equation (29), the following equation is obtained.

Ktcdl ・Kmca4 (Qa)=  as ・ 
Kmca4−  # (Qa)・・・(29) 以上をまとめると、以下のようになる。
Ktcdl ・Kmca4 (Qa)= as ・
Kmca4- # (Qa) (29) The above can be summarized as follows.

改訂されたαマツプより、Tsアンマツチングに依存し
、Tpの関数となる特性値を算出し、Ts補正値を本特
性値を参照値として適正化する。
From the revised α map, a characteristic value that depends on Ts unmatching and is a function of Tp is calculated, and the Ts correction value is optimized using this characteristic value as a reference value.

次に、前述の操作によりほぼ平坦化されたαマツプの共
通係数の値を使って、Q&の一律誤差とKconstの
誤差率の積を求める。以上の操作により・Ts及び1K
constの校正ができる。
Next, the product of the uniform error of Q& and the error rate of Kconst is determined using the value of the common coefficient of the α map that has been approximately flattened by the above-described operation. By the above operations, Ts and 1K
You can calibrate const.

次にT p ’  T sプロット法によるK COn
 5 を及びTsの補正を示す。
Next, K CON using T p ′ T s plot method
5 and the correction of Ts.

Qa子テーブル補正が実行されていると、Q。When Qa child table correction is executed, Q.

はQa’ = Qa*/ c 4となっている。このと
き燃料噴射は次式となっている。
is Qa' = Qa*/c 4. At this time, the fuel injection is as follows.

Tt=Kconst−Kmca4 # Qa ’Qa/
 N−C0E F*TP’ (Kconst*/ Kconst−Qa4’に/ Q
a4−3+Ts*・・・(30) =32− ここで、(Tp’ 、T+)を取得し、プロットすると
、第15図に示すように、プロットされた軌跡は直線状
になり、Tp’=Oなる切片が、Ts嵩となり、直線の
傾きが、(29)式の」に示すような値となる。ここで
マツチングのとれた状態でのC0EF*=1  と考え
られるので、直線の傾きをksとすれば、次式が成立つ
Tt=Kconst-Kmca4 #Qa'Qa/
N-C0E F*TP' (Kconst*/ Kconst-Qa4'/Q
a4-3+Ts*...(30) =32- Here, when (Tp', T+) is obtained and plotted, the plotted trajectory becomes a straight line as shown in Figure 15, and Tp'= The intercept O becomes the volume Ts, and the slope of the straight line takes a value as shown in equation (29). Here, it is considered that C0EF*=1 in a well-matched state, so if the slope of the straight line is ks, the following equation holds true.

Kconst*/ Kconst’ Qa4 */ Q
a4 = Ktca 1 ・c 4 = k、 s・・
・(31) 以上により、同様にして係数のマツチングが可能となる
。以上をまとめると、下記のようになる。
Kconst*/ Kconst' Qa4 */ Q
a4 = Ktca 1 ・c 4 = k, s...
-(31) With the above, matching of coefficients is possible in the same way. The above can be summarized as follows.

補正されたQa子テーブル使って算出されたTp及びT
+ を定常時の各運転状態で取得し、(’rp+Tj)
の形成する直線の傾きからQ、lの一律誤差とK CO
n S tの誤差の積を求める。またTp=Oの切片か
らTsの補正値を求める。
Tp and T calculated using the corrected Qa child table
+ is obtained in each steady state of operation, and ('rp+Tj)
From the slope of the straight line formed by the uniform error of Q, l and K CO
Find the product of the errors of n S t. Also, the correction value of Ts is determined from the intercept of Tp=O.

以下の操作を繰り返すことにより、各制御定数の適正化
を実現することができる。各制御定数の適正化がなされ
ることにより、基本噴射時間の算出の適正化がなされる
ことにより点火時期の設定も適正となり、総合的に適正
なエンジン制御を実現することができる。
By repeating the following operations, each control constant can be optimized. By optimizing each control constant, the calculation of the basic injection time can be optimised, and the ignition timing can also be set appropriately, making it possible to achieve comprehensively appropriate engine control.

以上に、本実施例の具体的動作をフローチャートを使っ
て説明する。第16図は制御定数補正装置の構成を示す
。まず空燃比フィードバック手段400は、02フイー
ドバツクにより空燃比補正係数αを生成する。定常学習
手段500は、第7図、第8図に示した定常学習を実施
し、空燃比補正係数を定常時に学習する。次に定常学習
された空燃比補正係数を使って特性指標算出手段600
により、制御定数各々に関する特性指標を算出する。該
特性指標を参照して、制御定数補正手段700により、
制御定数の補正を実施し、制御定数の適正化を行う。
Above, the specific operation of this embodiment will be explained using the flowchart. FIG. 16 shows the configuration of the control constant correction device. First, the air-fuel ratio feedback means 400 generates the air-fuel ratio correction coefficient α using the 02 feedback. The steady-state learning means 500 performs the steady-state learning shown in FIGS. 7 and 8, and learns the air-fuel ratio correction coefficient in a steady state. Next, the characteristic index calculation means 600 uses the air-fuel ratio correction coefficient that has been steadily learned.
Accordingly, the characteristic index regarding each control constant is calculated. With reference to the characteristic index, the control constant correction means 700
Correct the control constants and optimize them.

ここで制御定数に関する特性指標とは、第12図及び第
13図に示したa+/a4. ct/c4等の値を示し
ており、学習された空燃比補正係数の要素間の除算によ
り得られるものである。空燃比補正係数は1”の近傍の
値であるので除算は、減算で代用することもできる。
Here, the characteristic index regarding the control constant is a+/a4. shown in FIGS. 12 and 13. It shows values such as ct/c4, which are obtained by dividing the learned air-fuel ratio correction coefficient between elements. Since the air-fuel ratio correction coefficient is a value close to 1'', division can also be replaced by subtraction.

次に具体的処理手順をフロー図を用いて説明する。第1
7図は概略フローであり、定常学習500の処理の後に
特性補正ルーチン2000を行う。
Next, specific processing steps will be explained using a flow diagram. 1st
FIG. 7 is a schematic flowchart, in which a characteristic correction routine 2000 is performed after the process of steady learning 500.

第18図は特性補正ルーチンの概略フローである。FIG. 18 is a schematic flowchart of the characteristic correction routine.

学習個数が所定の値NAより大きな場合、処理2020
に進み、条件が成立しない場合には特性補正は行わない
、処理2020から2050では。
If the learning number is larger than the predetermined value NA, process 2020
In steps 2020 to 2050, the characteristic correction is not performed if the condition is not satisfied.

詳細ロジック2060と簡易ロジック2070の振り分
けを行っている。Q&特性の獲得数が所定の値NQAよ
り大きく、T、特性の獲得率がNTSより大きい場合に
は、詳細ロジック2060を実行し、それ以外の場合に
は簡易ロジック2070を実行する。第19図は、簡易
ロジックのフロー図である。まずマツチング状況フラグ
演鎖2110を実行する。ここでは、定常学習で得られ
た学習マツプの値が前回の値に対して、全体として変化
量が小さい場合に、マツチング(補正処理)完了とする
。また該変化量が所定の値を越えるときはマツチングエ
ラー(補正処理エラー)とし、それぞれフラグをセット
する。判断2120.2130ではフラグに応じた判断
を行う。マツチング完了であれば終了とする。尚完了フ
ラグはここには記載されていない別タスクで長周期で起
動され、定期的にマツチング処理を行う。またエラー発
生時は、マツチングエラー処理2150を実行する。
Detailed logic 2060 and simple logic 2070 are distributed. If the number of acquisitions of Q&characteristics is greater than a predetermined value NQA and the acquisition rate of T, characteristics is greater than NTS, detailed logic 2060 is executed; otherwise, simple logic 2070 is executed. FIG. 19 is a flow diagram of the simplified logic. First, matching status flag execution 2110 is executed. Here, matching (correction processing) is determined to be complete when the value of the learning map obtained through steady learning has a small amount of change as a whole with respect to the previous value. If the amount of change exceeds a predetermined value, it is determined as a matching error (correction processing error), and a flag is set. In judgments 2120 and 2130, judgments are made according to the flags. The process ends when matching is completed. Note that the completion flag is activated in a long cycle by a separate task not described here, and matching processing is performed periodically. Furthermore, when an error occurs, matching error processing 2150 is executed.

ここでは、基本的に補正処理を解除し、定常学習による
空燃比補正係数の制御のみとする。マツチング完了でも
なく、エラーでもない場合には、補正処理2135以下
の処理を行う。まずiの切換2135では、学習マツプ
他補正係数を2系統有するが、その一方を現行マツプと
使用しているが、他のマツプを演算用マツプとして使用
するため、この切換2135で、現行マツプから演算用
マツプに切換を行った。次にマツプ条件検索2140を
実行する。こここではKconstの補正を行うため、
TPの大きな領域のマツプの値を検索する。
Here, the correction process is basically canceled and only the air-fuel ratio correction coefficient is controlled by steady learning. If the matching is not completed and there is no error, the correction process 2135 and subsequent processes are performed. First, in the switching 2135 of i, there are two systems of learning maps and other correction coefficients, and one of them is used as the current map, but since the other map is used as the calculation map, in this switching 2135, the current map is Switched to calculation map. Next, map condition search 2140 is executed. Here, in order to correct Kconst,
Search for values in the map of large areas of TP.

Tpの大きな領域は、Qa特性がばらつきがないとする
とTsの影響が少なく、K COn S tのみの影響
がでるためである。次にαの中立平均算出2160を行
う。ここでは、処理2140で゛抽出されたα=36− の値のうち、最大値及び最小値を除く残りのαの平均値
を出す処理を行う。ここで抽出されたαが2ケの場合は
その平均値、1ケの場合のその値をACPPROCとし
て算出する。次の処理では、 Kconstの補正値で
あるKLCDIにALPROCを代入する。続いて、マ
ツプ条件検索2180において、Tpが小さな領域での
α検索を行い、処理2140 。
This is because, in the region where Tp is large, assuming that there is no variation in the Qa characteristics, the influence of Ts is small and only the influence of K CON S t appears. Next, a neutral average calculation 2160 of α is performed. Here, processing is performed to calculate the average value of the remaining α values excluding the maximum and minimum values among the α=36− values extracted in process 2140. If the number of α extracted here is two, the average value is calculated, and if it is one, the value is calculated as ACPPROC. In the next process, ALPROC is substituted for KLCDI, which is the correction value of Kconst. Subsequently, in map condition search 2180, α search is performed in an area where Tp is small, and processing 2140 is performed.

2160と同様にして、処理2190で、ALPROC
を算出する。Tsの補正値KLCD3は、処理2200
に示したようにゲインKKKCD3を乗じて算出する。
Similar to 2160, in process 2190, ALPROC
Calculate. The correction value KLCD3 of Ts is determined in step 2200.
It is calculated by multiplying by the gain KKKCD3 as shown in FIG.

次にマツプ補正1221.0において、Kconst及
びTsに関する学習マツプの補正を行う。マツプ補正を
完了するとマツプ系統の切り換えを行い、新規係数で制
御を実施する。以上が簡易ロジックによる特性補正であ
る。
Next, in map correction 1221.0, the learning map regarding Kconst and Ts is corrected. When the map correction is completed, the map system is switched and control is performed using the new coefficients. The above is the characteristic correction using simple logic.

次に第20図に詳細ロジックのフローチャートを示す。Next, FIG. 20 shows a detailed logic flowchart.

ここでは、Q a、 Kconst+ Tsすべてがア
ンマツチングとして補正処理を行う。
Here, correction processing is performed on all of Qa and Kconst+Ts as unmatching.

まず初期の処理2410,2420,24.30゜24
35.2450までは簡易ロジックと同様のマツチング
完了とエラー判定処理である。Qa特性テーブル算出2
440では、特性指標を算出しているが、すべての特性
指標が入手できない場合には補間計算を実施してすべて
の特性を計算する。
First, initial processing 2410, 2420, 24.30°24
Up to 35.2450, matching completion and error determination processing are similar to the simple logic. Qa characteristic table calculation 2
At 440, characteristic indices are calculated, but if all characteristic indices are not available, interpolation calculations are performed to calculate all characteristics.

この補間計算により、学習がすべてできていない場合で
も補正処理を実施できる。続いてTs特性テーブル算出
2460では、Ts特性指標を算出する。ここで、Ts
特性指標は第13図に示すような単調な特性であるので
、得られた特性が、第13図の特性からずれていた場合
にはエラーフラグFTSCMPERをONさせる。次に
判断2470において、エラーの場合には処理を終了す
る。エラーが発生していない場合には、Tsの補正値で
あるKLCD3を算出する。次にマツプ補正2500で
は、Kconst+ Ts、 Qaによる学習マツプの
補正を行う。マツプ補正250oが完了した時点で、マ
ツプ系統を切換えて、新しい係数での制御を実施する。
This interpolation calculation allows correction processing to be performed even if all learning has not been completed. Subsequently, in Ts characteristic table calculation 2460, a Ts characteristic index is calculated. Here, Ts
Since the characteristic index is a monotonous characteristic as shown in FIG. 13, if the obtained characteristic deviates from the characteristic shown in FIG. 13, the error flag FTSCMPER is turned ON. Next, at decision 2470, if there is an error, processing ends. If no error has occurred, KLCD3, which is a correction value of Ts, is calculated. Next, in map correction 2500, the learning map is corrected using Kconst+Ts, Qa. When the map correction 250o is completed, the map system is switched and control using new coefficients is performed.

以上が、詳細ロジックによる補正である。The above is the correction based on detailed logic.

以上までに説明した実施例の内容を基礎として、本発明
の要部を第21図を用いて説明する。
Based on the contents of the embodiments described above, the main parts of the present invention will be explained using FIG. 21.

第21図は、TsとQa子テーブル補正方法を示してい
る。
FIG. 21 shows the Ts and Qa child table correction method.

まず、Tsの補正方法については、空気流量センサの出
力電圧が同一となるような、T p 皿= 1. 、5
m secとTph=3msecを見つけて、そのとき
のαをそれぞれα、、αh(2610)とする。このと
き、第11図の如く本来同一であるべき等Qa縁線上α
値であるα1とαhとの間に誤差が発生するならば、そ
れは、Tsのアンマツチングによって発生する誤差であ
る。したがって、この誤差を逆利用してTsのアンマツ
チングを補正することが可能である。
First, regarding the method of correcting Ts, T p plate=1. , 5
Find m sec and Tph=3 msec, and let α at that time be α, , αh (2610), respectively. At this time, as shown in Fig. 11, α
If an error occurs between the values α1 and αh, it is an error caused by unmatching of Ts. Therefore, it is possible to correct the unmatching of Ts by making adverse use of this error.

Tsの補正式を(32)式に示す。The correction formula for Ts is shown in equation (32).

Ts*=Ts+KDTS ・(6m  (!h)   
’ ”’(32)ここで、Ts補正ゲインであるKDT
Sは、Tp直° TPh (TP慮−T p h ) 以上となっており、今回のTph=1 、5 m5ec
とTph” 3 m5ecでは、KDTS=3となり、
これを(32)式に代入して、Ts の補正を行なう。
Ts*=Ts+KDTS ・(6m (!h)
''' (32) Here, KDT which is the Ts correction gain
S is equal to or greater than Tp (TP consideration - Tph), and this time Tph=1, 5 m5ec
and Tph” 3 m5ec, KDTS=3,
By substituting this into equation (32), Ts is corrected.

いま、この誤差が±1%以内となったときにTsの補正
を終了したと判定する。次にQa子テーブル補正に移行
するが、Qa子テーブル補正を開始する規則は、空気流
量センサの出力電圧が、1.04V〜3.44.Vまで
、160mVごと16領域に分けて、そのときのαをそ
れぞれのメモリに記憶(2710)L、異なる8領域以
上についてαが記憶されたとき、Qa子テーブル補正を
開始する。ただし、異なる8領域以上については、16
領域を大、中、小と3つに分けて、各2領域以上αを記
憶した場合とする。また、記憶されたαは3日以内のも
のを使用する。
Now, when this error is within ±1%, it is determined that the correction of Ts has been completed. Next, moving on to Qa child table correction, the rule for starting Qa child table correction is that the output voltage of the air flow sensor is between 1.04V and 3.44V. Divide up to V into 16 regions every 160 mV and store α at that time in each memory (2710)L. When α is stored for 8 or more different regions, Qa child table correction is started. However, for 8 or more different areas, 16
Assume that the area is divided into three areas, large, medium, and small, and α is stored in two or more areas in each area. Further, the stored α within 3 days is used.

αによる、Qa子テーブル補正方法(2810)は、第
22図に示すように、まず、8個以上のαのそれぞれに
ついて、対応する領域のQaを補正4O− (4920)L、補正項Qa+ (i、 = I H2
・−)へ を得る。この補正された8個以上のQai(i = 1
 。
In the Qa child table correction method (2810) using α, as shown in FIG. i, = I H2
・−) to get. This corrected 8 or more Qai (i = 1
.

2・・・)をもとに、空気流量特性式(4時間数相当)
の係数をよく知られた最小自乗法により決定する。
2...) Based on the air flow characteristic formula (equivalent to 4 hours)
The coefficients of are determined by the well-known method of least squares.

上記空気流量特性式とは、(17)式で表現される空気
流量Qaに対して、空気流量センサが出力する電圧値Q
aVを4次関数において、近似するものである。つまり
、(33)式中の Qav=a、+atQa+a2Qa”+a2Qa3+a
4Qa’・・・(33) 係数at(j=o〜4)を、上記補正項Q−+(i=1
.2・・・)を用いて、最小自乗法に従って決定(28
20)するのである。
The above air flow rate characteristic equation is the voltage value Q output by the air flow sensor for the air flow rate Qa expressed by equation (17).
This approximates aV using a quartic function. In other words, Qav=a in formula (33), +atQa+a2Qa''+a2Qa3+a
4Qa'...(33) The coefficient at(j=o~4) is the correction term Q-+(i=1
.. 2...) is determined according to the least squares method (28
20) Do it.

こののち、上記空気流量式を使って、Qa子テーブル全
領域すなわち64点について、空気流量値を再計算し、
この計算値を更新(2830)する。
After this, using the above air flow rate formula, recalculate the air flow value for the entire Qa child table area, that is, 64 points,
This calculated value is updated (2830).

また、その他の実施例を第23図に示す。Further, another embodiment is shown in FIG. 23.

第23図は、αを書き込むテーブルであり、これは、空
気流量センサの出力電圧QaVとエンジン回転数Nとで
決まる分割点にαを書き込むようになっている。
FIG. 23 is a table in which α is written, and α is written at division points determined by the output voltage QaV of the air flow sensor and the engine speed N.

そこで、エンジン回転数Nのうち1つを取り出して、縦
軸をα、横軸を空気流量センサの出力電圧にすると、T
sに誤差が含まれていると第24図のようになり、これ
は、先に説明した第13図と同様にTs を補正するこ
とができる。
Therefore, if we take one of the engine speeds N, and the vertical axis is α and the horizontal axis is the output voltage of the air flow sensor, then T
If s contains an error, the result will be as shown in FIG. 24, and Ts can be corrected in the same way as in FIG. 13 described above.

次に、Qa子テーブル補正は、各空気流量センサの出力
電圧ごとのαを平均して求める。平均されたαにより、
空気流量特性値を補正し、その補正された空気流量特性
値を使用して、最小自乗法により空気流量特性式を求め
、この空気流量特性式を使って、Q&子テーブル全領域
(64点)を再計算し、空気流量値を更新する。
Next, Qa table correction is obtained by averaging α for each output voltage of each air flow rate sensor. With the averaged α,
Correct the air flow characteristic value, use the corrected air flow characteristic value to find the air flow characteristic equation by the least squares method, and use this air flow characteristic equation to calculate the entire area of the Q&child table (64 points). Recalculate and update the air flow value.

〔発明の効果〕〔Effect of the invention〕

本発明によれば、簡易なロジックで制御定数の補正がで
きるため、コントロールユニットの制御定数マツチング
調整を大幅に短縮することができ、開発期間を短縮する
ことができ、実車走行時も制御定数が適正化されるため
メンテナンスフリー化が容易になる。また、補正係数を
モニタリングすることにより、定期点検時等では、セン
サ、アクチュエータの経年特性変化を正確に把握するこ
とができる効果がある。
According to the present invention, since the control constants can be corrected using simple logic, it is possible to significantly shorten the control constant matching adjustment of the control unit, shorten the development period, and ensure that the control constants are correct even when the actual vehicle is running. Since it is optimized, maintenance-free operation becomes easy. Furthermore, by monitoring the correction coefficient, it is possible to accurately grasp changes in the characteristics of sensors and actuators over time during periodic inspections and the like.

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

第1図は、本発明の一実施例の構成図、第2図は、ブロ
ック図、第3図は、空燃比補正係数の説明図、第4図は
、学習マツプの構成図、第5図は、マツプの構成図、第
6図は、マツプの変更手順を示す図、第7図は、学習の
フローチャート図、第8図は、マツプ作成変更のフロー
チャート図、第9図は、マツプの構成図、第10図は、
特性表。 第11図は、学習値を説明する図、第12図はTsの特
性指標を示す図、第13図は、Tsの特性を示す図、第
14図は、Qaの特性指標を示す図、第15図は、Tp
  ’r+プロットを示す図、第16図は、補正特性を
示す図、第17図は、特性補正ルーチンの概略フロー図
、第18図は、補正ロジックのフローチャート図、第1
9図は、簡易ロジックのフローチャート図、第20図は
、詳細ロジックのフローチャート図、第21図は、本発
明の要部のフローチャート図、第22図は、空気流量特
性の補正フローチャート図、第23図は、学習マツプの
構成図、第24図は空気量センサの特性図である。 24・02センサ、12・・・インジェクタ、102・
−CPU、1106−RA、104・=ROM、400
・・・空燃比フィードバック手段、500・・・定常学
習手段、600・・・特性指標算出手段、700・・・
制御定数補正手段、282o・・・空気流量特性を?〇
− ^    ^    ^    ^    へ    
^、   N   哨   聾   (鴇″+′   
   留     Q     9     警凌 偽ミ525逆ギ電 疑 Rへ′・へべい4属 ξ と D       TP’ 草、4口 某/7m
Fig. 1 is a block diagram of an embodiment of the present invention, Fig. 2 is a block diagram, Fig. 3 is an explanatory diagram of an air-fuel ratio correction coefficient, Fig. 4 is a block diagram of a learning map, and Fig. 5 is a block diagram. is a map configuration diagram, Figure 6 is a diagram showing the map change procedure, Figure 7 is a learning flowchart, Figure 8 is a map creation/change flowchart, and Figure 9 is the map configuration. Figure 10 is
Characteristic table. FIG. 11 is a diagram explaining the learned value, FIG. 12 is a diagram showing the characteristic index of Ts, FIG. 13 is a diagram showing the characteristic of Ts, FIG. 14 is a diagram showing the characteristic index of Qa, Figure 15 shows Tp
Figure 16 is a diagram showing the correction characteristics, Figure 17 is a schematic flow diagram of the characteristic correction routine, Figure 18 is a flowchart of the correction logic, and Figure 16 is a diagram showing the correction characteristics.
9 is a flowchart of simple logic, FIG. 20 is a flowchart of detailed logic, FIG. 21 is a flowchart of the main part of the present invention, FIG. 22 is a flowchart of correction of air flow characteristics, and FIG. This figure is a configuration diagram of the learning map, and FIG. 24 is a characteristic diagram of the air amount sensor. 24.02 sensor, 12...injector, 102.
-CPU, 1106-RA, 104・=ROM, 400
...Air-fuel ratio feedback means, 500... Steady learning means, 600... Characteristic index calculation means, 700...
Control constant correction means, 282o...air flow characteristics? 〇− ^ ^ ^ ^ to
^、N
Tome Q 9 Kei Ryo Fake Mi 525 Gyakugi Electric Suspicion R', Hebei 4 Genus ξ and D TP' Grass, 4 mouths/7m

Claims (1)

【特許請求の範囲】 1、エンジンの排気ガス成分により空燃比を検出するセ
ンサを備え、該センサの検出信号に基づいた空燃比のフ
ィードバック制御により取得された空燃比補正係数を有
する空燃比制御装置において、空気流量センサの出力電
圧を基準に、空燃比補正係数のマップを設けたことを特
徴とする空燃比制御装置。 2、特許請求の範囲第1項に記載の空燃比補正係数のマ
ップ値が、所定された個数以上学習されたとき、空気流
量特性を補正する処理を行なうことを特徴とする空燃比
制御装置。 3、特許請求の範囲第2項において、補正された空気流
量特性のデータをもとに最小自乗法により、空気流量特
性の全領域を決定する機能を有することを特徴とする空
燃比制御装置。 4、特許請求の範囲第1項において、基本噴射時間のT
_P_h(基本噴射時間が大)、T_P_l(基本噴射
時間が小)に対する空燃比補正係数のメモリを有し、そ
の差が小さいときにのみ特許請求の範囲第2項の処理を
行なうことを特徴とする空燃比制御装置。
[Claims] 1. An air-fuel ratio control device comprising a sensor that detects an air-fuel ratio based on engine exhaust gas components, and having an air-fuel ratio correction coefficient obtained by feedback control of the air-fuel ratio based on a detection signal of the sensor. An air-fuel ratio control device characterized in that a map of air-fuel ratio correction coefficients is provided based on the output voltage of the air flow sensor. 2. An air-fuel ratio control device that performs a process of correcting air flow characteristics when a predetermined number or more of map values of air-fuel ratio correction coefficients according to claim 1 have been learned. 3. An air-fuel ratio control device according to claim 2, characterized by having a function of determining the entire range of air flow characteristics by the least squares method based on the corrected data of air flow characteristics. 4. In claim 1, the basic injection time T
It is characterized by having a memory of air-fuel ratio correction coefficients for _P_h (large basic injection time) and T_P_l (small basic injection time), and performing the process set forth in claim 2 only when the difference between them is small. air-fuel ratio control device.
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