JPH04259638A - 内燃機関の燃料噴射制御装置 - Google Patents
内燃機関の燃料噴射制御装置Info
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- JPH04259638A JPH04259638A JP4105491A JP4105491A JPH04259638A JP H04259638 A JPH04259638 A JP H04259638A JP 4105491 A JP4105491 A JP 4105491A JP 4105491 A JP4105491 A JP 4105491A JP H04259638 A JPH04259638 A JP H04259638A
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Landscapes
- Electrical Control Of Air Or Fuel Supplied To Internal-Combustion Engine (AREA)
- Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】この発明は、内燃機関の燃料噴射
制御装置に関する。
制御装置に関する。
【0002】
【従来の技術】エンジンの燃料供給量を吸気系における
燃料の挙動に基づいて制御する制御装置がある。これは
、エンジンの運転条件に基づいて要求燃料量を求めると
共に、吸気管壁面の燃料付着量、壁流量およびその蒸発
量等を変数に、エンジンのシリンダに流入する燃料の挙
動を数式化した物理モデル(燃料挙動モデル)にしたが
って燃料噴射装置からの燃料噴射量を制御することで、
シリンダに要求量の燃料を供給するものである(特開平
1ー216042号、267332号、267333号
、271642号公報等参照)。
燃料の挙動に基づいて制御する制御装置がある。これは
、エンジンの運転条件に基づいて要求燃料量を求めると
共に、吸気管壁面の燃料付着量、壁流量およびその蒸発
量等を変数に、エンジンのシリンダに流入する燃料の挙
動を数式化した物理モデル(燃料挙動モデル)にしたが
って燃料噴射装置からの燃料噴射量を制御することで、
シリンダに要求量の燃料を供給するものである(特開平
1ー216042号、267332号、267333号
、271642号公報等参照)。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな制御にあっては、タンクに給油された燃料の性状が
標準のものと異なると、これが制御精度に影響を及ぼす
ことになる。
うな制御にあっては、タンクに給油された燃料の性状が
標準のものと異なると、これが制御精度に影響を及ぼす
ことになる。
【0004】即ち、燃料の揮発性等の性状(物性値)が
異なると、吸気管内の燃料の挙動が変わってしまい、こ
のため特に過渡運転時に、燃料の応答に大きな差を生じ
て空燃比が乱れ、この結果運転性や排気エミッションの
悪化を招くという問題がある。
異なると、吸気管内の燃料の挙動が変わってしまい、こ
のため特に過渡運転時に、燃料の応答に大きな差を生じ
て空燃比が乱れ、この結果運転性や排気エミッションの
悪化を招くという問題がある。
【0005】なお、燃料の性状を検出するものがあるが
、こうしたものはガソリンのように多種燃料の物性値を
正確に把握することは難しい。
、こうしたものはガソリンのように多種燃料の物性値を
正確に把握することは難しい。
【0006】この発明は、このような問題点を解決した
燃料噴射制御装置を提供することを目的としている。
燃料噴射制御装置を提供することを目的としている。
【0007】
【課題を解決するための手段】この発明は、図1に示す
ように機関の運転条件を検出する手段100を備え、運
転条件に基づいて燃料噴射装置101からの燃料噴射量
を制御する内燃機関の燃料噴射制御装置において、燃料
の物性値を推定する手段102と、運転条件に基づきシ
リンダ内必要燃料量を演算する手段103と、この推定
値、演算値および運転条件に基づき吸気管内の燃料の挙
動から導いた物理モデルにしたがって燃料噴射装置10
1からの燃料噴射量を決定する手段104とを設ける。
ように機関の運転条件を検出する手段100を備え、運
転条件に基づいて燃料噴射装置101からの燃料噴射量
を制御する内燃機関の燃料噴射制御装置において、燃料
の物性値を推定する手段102と、運転条件に基づきシ
リンダ内必要燃料量を演算する手段103と、この推定
値、演算値および運転条件に基づき吸気管内の燃料の挙
動から導いた物理モデルにしたがって燃料噴射装置10
1からの燃料噴射量を決定する手段104とを設ける。
【0008】
【作用】したがって、燃料の挙動に影響を及ぼす燃料の
物性値を推定して、物理モデルにしたがい燃料噴射量を
制御するので、燃料性状の違いによる燃料の応答の不具
合を防止でき、物理モデルによる良好な噴射量制御が得
られる。
物性値を推定して、物理モデルにしたがい燃料噴射量を
制御するので、燃料性状の違いによる燃料の応答の不具
合を防止でき、物理モデルによる良好な噴射量制御が得
られる。
【0009】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。
する。
【0010】図2は実施例の機械的構成を概略的に示し
たもので、図中1はエンジン本体、2はクランク軸、3
はピストン、4はシリンダ、5は吸気弁、6は排気弁、
7は吸入ポート、8は吸気管、9は絞り弁、10は燃料
タンクである。
たもので、図中1はエンジン本体、2はクランク軸、3
はピストン、4はシリンダ、5は吸気弁、6は排気弁、
7は吸入ポート、8は吸気管、9は絞り弁、10は燃料
タンクである。
【0011】11は吸気弁5の傘部に向けて吸入ポート
7の入口部に設けた燃料噴射弁(燃料噴射装置)であり
、多気筒エンジンの場合は各気筒毎に設けられる。燃料
噴射弁11は、燃料噴射量を演算する機能を備えた制御
回路12からの制御パルス信号に応動して燃料を噴射す
る。
7の入口部に設けた燃料噴射弁(燃料噴射装置)であり
、多気筒エンジンの場合は各気筒毎に設けられる。燃料
噴射弁11は、燃料噴射量を演算する機能を備えた制御
回路12からの制御パルス信号に応動して燃料を噴射す
る。
【0012】一方、13はエンジンの吸入空気量Gaを
検出する吸入空気量センサ、14は吸気管内圧Poを検
出する圧力センサ、15はエンジンの冷却水温Twを検
出する水温センサ、16はエンジンの回転速度Neを検
出するクランク角センサで、これらにより運転条件検出
手段が構成される。
検出する吸入空気量センサ、14は吸気管内圧Poを検
出する圧力センサ、15はエンジンの冷却水温Twを検
出する水温センサ、16はエンジンの回転速度Neを検
出するクランク角センサで、これらにより運転条件検出
手段が構成される。
【0013】また、17は燃料の性状を検出するもので
、例えば燃料タンク10内の燃料蒸気層の圧力Pfvを
検出する圧力センサからなる。
、例えば燃料タンク10内の燃料蒸気層の圧力Pfvを
検出する圧力センサからなる。
【0014】吸入空気量センサ13、吸気管内圧センサ
14、水温センサ15、クランク角センサ16、蒸気圧
センサ17の検出信号は、排気中の空燃比(混合比)を
検出する図示しない空燃比センサの検出信号と共に制御
回路12に入力される。
14、水温センサ15、クランク角センサ16、蒸気圧
センサ17の検出信号は、排気中の空燃比(混合比)を
検出する図示しない空燃比センサの検出信号と共に制御
回路12に入力される。
【0015】制御回路12は、CPU、RAM、ROM
、I/O装置等からなるマイクロコンピュータにて構成
され、前記各検出信号に基づき吸気系の燃料挙動を数式
化した物理モデル(燃料挙動モデル)にしたがって燃料
噴射弁11からの燃料噴射量を決定し、パルス信号を燃
料噴射弁14に出力する。
、I/O装置等からなるマイクロコンピュータにて構成
され、前記各検出信号に基づき吸気系の燃料挙動を数式
化した物理モデル(燃料挙動モデル)にしたがって燃料
噴射弁11からの燃料噴射量を決定し、パルス信号を燃
料噴射弁14に出力する。
【0016】次に、制御回路12の制御内容を図3〜図
14に基づいて説明する。
14に基づいて説明する。
【0017】図3、図4は制御の概要を示すフローチャ
ート、ブロック図で、まず図3のステップ101(図4
のブロックA)にて各センサから運転条件を読み込む。
ート、ブロック図で、まず図3のステップ101(図4
のブロックA)にて各センサから運転条件を読み込む。
【0018】ステップ102〜105(ブロックD)で
は、後述する学習値に基づき燃料の物性値を、この場合
飽和蒸気圧Pvを演算する。このPvの初期データは運
転条件(冷却水温)、燃料タンク10内の蒸気圧を基に
決定する。
は、後述する学習値に基づき燃料の物性値を、この場合
飽和蒸気圧Pvを演算する。このPvの初期データは運
転条件(冷却水温)、燃料タンク10内の蒸気圧を基に
決定する。
【0019】ステップ106(ブロックE〜H)では、
運転条件、飽和蒸気圧Pvを基にそれぞれ燃料挙動モデ
ルにおける第1パラメータa1〜a9を演算する。
運転条件、飽和蒸気圧Pvを基にそれぞれ燃料挙動モデ
ルにおける第1パラメータa1〜a9を演算する。
【0020】詳細には、ブロックEで燃料が粒子状態で
シリンダに吸入される割合a1、ポート壁面に付着する
割合a2、吸気弁表面部に付着する割合a3、粒子から
の気化割合a4を演算する。ブロックFでポート壁面と
吸気弁表面部のそれぞれにおける壁流燃料の移動速度か
ら1サイクルの間の移動距離を演算し、それぞれからシ
リンダ内に流入する燃料割合a5、a6を演算する。ブ
ロックGでポート壁面と吸気弁表面部のそれぞれについ
て壁面燃料からの気化割合a7、a8を演算する。ブロ
ックHで吸気管内気化燃料からシリンダ内に吸入される
燃料割合a9を演算する。
シリンダに吸入される割合a1、ポート壁面に付着する
割合a2、吸気弁表面部に付着する割合a3、粒子から
の気化割合a4を演算する。ブロックFでポート壁面と
吸気弁表面部のそれぞれにおける壁流燃料の移動速度か
ら1サイクルの間の移動距離を演算し、それぞれからシ
リンダ内に流入する燃料割合a5、a6を演算する。ブ
ロックGでポート壁面と吸気弁表面部のそれぞれについ
て壁面燃料からの気化割合a7、a8を演算する。ブロ
ックHで吸気管内気化燃料からシリンダ内に吸入される
燃料割合a9を演算する。
【0021】これらのパラメータa1〜a9に基づき、
ステップ107(ブロックI)にて第2のパラメータb
1〜b8、c1〜c4を算出する。
ステップ107(ブロックI)にて第2のパラメータb
1〜b8、c1〜c4を算出する。
【0022】ステップ108(ブロックB)では運転条
件に基づいて目標空燃比A/Fを演算し、ステップ10
9(ブロックC)にて目標空燃比A/Fと吸入空気量G
aとに基づいてシリンダ内必要燃料量を算出する。
件に基づいて目標空燃比A/Fを演算し、ステップ10
9(ブロックC)にて目標空燃比A/Fと吸入空気量G
aとに基づいてシリンダ内必要燃料量を算出する。
【0023】そして、ステップ110(ブロックJ)に
て、前のサイクルで演算された吸気管内燃料の各状態量
(壁流量Gwf,Gvf、気化量Gvp)と前記必要燃
料量およびステップ106,107にて演算された各パ
ラメータに基づき、燃料挙動モデルにしたがって最終的
な燃料噴射量Gfiを演算する。
て、前のサイクルで演算された吸気管内燃料の各状態量
(壁流量Gwf,Gvf、気化量Gvp)と前記必要燃
料量およびステップ106,107にて演算された各パ
ラメータに基づき、燃料挙動モデルにしたがって最終的
な燃料噴射量Gfiを演算する。
【0024】このときステップ111(ブロックK)に
て現サイクルの燃料状態量Gwf,Gvf,Gvp、燃
料噴射量Gfiから次のサイクルの燃料状態量を前記各
パラメータを用いた燃料挙動モデルにしたがって演算す
る。
て現サイクルの燃料状態量Gwf,Gvf,Gvp、燃
料噴射量Gfiから次のサイクルの燃料状態量を前記各
パラメータを用いた燃料挙動モデルにしたがって演算す
る。
【0025】ステップ110での演算結果は、ステップ
112(ブロックM)にて燃料噴射信号Tiとして燃料
噴射弁11に出力する。
112(ブロックM)にて燃料噴射信号Tiとして燃料
噴射弁11に出力する。
【0026】ここで、燃料挙動モデルの例を説明する。
〔モデル〕吸気管内の燃料壁流を、吸入ポート壁面部の
壁流Gwfおよび吸気弁表面部の壁流Gvfに分けてそ
れぞれの時間当たりの量の変化を示すと、燃料噴射量G
fiのうちの一部a2・dGfi,a3・dGfiがそ
れぞれ付着し、壁流の移動によってシリンダ内に吸入さ
れる燃料量はa5・Gwf,a6・Gvfとなり、壁流
からの気化による燃料量はa7・Gwf,a8・Gvf
となる。これらより、吸入ポート壁面部および吸気弁表
面部の壁流量の変化は、次のように表される。
壁流Gwfおよび吸気弁表面部の壁流Gvfに分けてそ
れぞれの時間当たりの量の変化を示すと、燃料噴射量G
fiのうちの一部a2・dGfi,a3・dGfiがそ
れぞれ付着し、壁流の移動によってシリンダ内に吸入さ
れる燃料量はa5・Gwf,a6・Gvfとなり、壁流
からの気化による燃料量はa7・Gwf,a8・Gvf
となる。これらより、吸入ポート壁面部および吸気弁表
面部の壁流量の変化は、次のように表される。
【0027】
dGwf/dt=a2・dGfi/dt−a5・G
wf−a7・Gwf‥‥(1) dGvf/dt=a
3・dGfi/dt−a6・Gvf−a8・Gvf‥‥
(2)吸気管内の気化燃料量Gvpの変化は、噴射燃料
からの気化分a4・dGfiと壁流からの気化分a7・
Gwf,a8・Gvfによって増加し、シリンダ内に吸
入される燃料量a9・Gvpだけ減少するので、次のよ
うに表される。
wf−a7・Gwf‥‥(1) dGvf/dt=a
3・dGfi/dt−a6・Gvf−a8・Gvf‥‥
(2)吸気管内の気化燃料量Gvpの変化は、噴射燃料
からの気化分a4・dGfiと壁流からの気化分a7・
Gwf,a8・Gvfによって増加し、シリンダ内に吸
入される燃料量a9・Gvpだけ減少するので、次のよ
うに表される。
【0028】
dGvp/dt=a4・dGfi
+a7・Gwf+a
8・Gvf−a9・Gvp ‥‥(3)シ
リンダ内に吸入される燃料量Gcylの変化は、噴射燃
料のうちの粒子状態で直接吸入される分a1・Gfiと
、壁流の移動によって吸入される分a5・Gwf,a6
・Gvfと、吸気管内気化燃料から吸入される分a9・
Gvpとの合計であるので、次のように表される。
8・Gvf−a9・Gvp ‥‥(3)シ
リンダ内に吸入される燃料量Gcylの変化は、噴射燃
料のうちの粒子状態で直接吸入される分a1・Gfiと
、壁流の移動によって吸入される分a5・Gwf,a6
・Gvfと、吸気管内気化燃料から吸入される分a9・
Gvpとの合計であるので、次のように表される。
【0029】
dGcyl/dt=a1・dGfi/dt
+a5・Gwf+a6・
Gvf+a9・Gvp ‥‥(4)そして、こ
の場合各量が(i)サイクルから(i+1)サイクルま
で直線的に変化するものとすると、次の数式1、数式2
が導かれる。
+a5・Gwf+a6・
Gvf+a9・Gvp ‥‥(4)そして、こ
の場合各量が(i)サイクルから(i+1)サイクルま
で直線的に変化するものとすると、次の数式1、数式2
が導かれる。
【数1】
【数2】
ただし、b1=(1−a5/2−a7/2)/(1+a
5/2+a7/2) b2=a2/(1+a5/2+a7/2)b3=(1−
a6/2−a8/2)/(1+a6/2+a8/2) b4=a3/(1+a6/2+a8/2)b5=(a7
(b1+1)/2)/(1+a9/2)b6=(a8(
b3+1)/2)/(1+a9/2)b7=(1−a9
/2)/(1+a9/2)b8=(a7b2/2+a8
b4/2+a4)/(1+a9/2) c1=a5(b1+1)/2+a9b5/2c2=a6
(b3+1)/2+a9b6/2c3=a9/(b7+
1)/2 c4=a5b2/2+a6b4/2+a9b8+a1
一方、シリンダ内必要燃料量は吸入空気量Ga(i)
と運転条件から求めた目標空燃比A/Fから次のように
表される。 Gcyl(i)=Ga(i)/(A/F)
‥‥(7)したがっ
て、燃料噴射量Gfi(i)は次式(8)によって決定
される。 Gfi(i)=d1・Gwf(i)+d2・Gvf
(i) +d3・Gvp(
i)+d4・Ga(i)/(A/F)‥(8)ただし、
d1=c1/c4 d2=c2/c4
d3=c3/c4 d4=1
/c4 〔パラメータ〕パラメータa1〜a9の演算について説
明する。燃料噴霧に関するパラメータのうち、a2,a
3はそれぞれ燃料噴霧の吸入ポート壁面部への付着割合
、吸気弁表面部への付着割合であるから、エンジンの吸
気管形状、燃料の噴射方向、燃料噴霧の広がり等の機械
的条件によって決まる値である。a4は燃料粒子からの
気化割合であり、数式3のように表され、噴霧粒径、運
転条件で決まる。
5/2+a7/2) b2=a2/(1+a5/2+a7/2)b3=(1−
a6/2−a8/2)/(1+a6/2+a8/2) b4=a3/(1+a6/2+a8/2)b5=(a7
(b1+1)/2)/(1+a9/2)b6=(a8(
b3+1)/2)/(1+a9/2)b7=(1−a9
/2)/(1+a9/2)b8=(a7b2/2+a8
b4/2+a4)/(1+a9/2) c1=a5(b1+1)/2+a9b5/2c2=a6
(b3+1)/2+a9b6/2c3=a9/(b7+
1)/2 c4=a5b2/2+a6b4/2+a9b8+a1
一方、シリンダ内必要燃料量は吸入空気量Ga(i)
と運転条件から求めた目標空燃比A/Fから次のように
表される。 Gcyl(i)=Ga(i)/(A/F)
‥‥(7)したがっ
て、燃料噴射量Gfi(i)は次式(8)によって決定
される。 Gfi(i)=d1・Gwf(i)+d2・Gvf
(i) +d3・Gvp(
i)+d4・Ga(i)/(A/F)‥(8)ただし、
d1=c1/c4 d2=c2/c4
d3=c3/c4 d4=1
/c4 〔パラメータ〕パラメータa1〜a9の演算について説
明する。燃料噴霧に関するパラメータのうち、a2,a
3はそれぞれ燃料噴霧の吸入ポート壁面部への付着割合
、吸気弁表面部への付着割合であるから、エンジンの吸
気管形状、燃料の噴射方向、燃料噴霧の広がり等の機械
的条件によって決まる値である。a4は燃料粒子からの
気化割合であり、数式3のように表され、噴霧粒径、運
転条件で決まる。
【数3】
ただし、d:粒子径、T:温度、Ne:エンジン回転速
度(気流速)、Po:吸気管圧力、Pv:燃料の飽和蒸
気圧、K2:定数である。粒子状態でシリンダ内に吸入
される燃料割合a1はa2〜a4が決まれば、 a1
=1−a2−a3−a4
‥‥(10)
で求まる。壁流の移動によって直接シリンダ内に流入す
る割合a5,a6は、ポート壁面部、吸気弁表面部での
それぞれの移動速度をVwf、Vvfとすると、気流か
らのせん断力と壁面からのせん断力によって1サイクル
の間の速度の変化dVwf,dVvfが決まるので、次
のように表される。 a5=K7(Vwf(i)+dVwf/2)
‥‥(11) a
6=K8(Vvf(i)+dVvf/2)
‥‥(12)ただし、K7
,K8は定数。壁流からの気化割合a7,a8は、ポー
ト壁面部、吸気弁表面部それぞれの壁流からの時間当た
りの気化量をdGwvp,dGvvpとすると、数式4
,5のように表される。
度(気流速)、Po:吸気管圧力、Pv:燃料の飽和蒸
気圧、K2:定数である。粒子状態でシリンダ内に吸入
される燃料割合a1はa2〜a4が決まれば、 a1
=1−a2−a3−a4
‥‥(10)
で求まる。壁流の移動によって直接シリンダ内に流入す
る割合a5,a6は、ポート壁面部、吸気弁表面部での
それぞれの移動速度をVwf、Vvfとすると、気流か
らのせん断力と壁面からのせん断力によって1サイクル
の間の速度の変化dVwf,dVvfが決まるので、次
のように表される。 a5=K7(Vwf(i)+dVwf/2)
‥‥(11) a
6=K8(Vvf(i)+dVvf/2)
‥‥(12)ただし、K7
,K8は定数。壁流からの気化割合a7,a8は、ポー
ト壁面部、吸気弁表面部それぞれの壁流からの時間当た
りの気化量をdGwvp,dGvvpとすると、数式4
,5のように表される。
【数4】
【数5】
ただし、hn:壁流の厚さ、T:温度、Ne:エンジン
回転速度(気流速)、Po:吸気管圧力、Pv:燃料の
飽和蒸気圧、K11,K12:定数である。最後に、吸
気管内気化燃料からシリンダ内の吸入される割合a9は
、気流速つまりエンジン回転速度Neによって決まるの
で、次のように表される。 a9=K13・Ne
‥‥(15)ただし、K13は定数。このように、パ
ラメータa1〜a9が求められる。 〔燃料物性値〕燃料の飽和蒸気圧Pvについて説明する
。ガソリン燃料は一般に物性値を表すことは難しいが、
複数の単一成分燃料の組み合わせから、物性値つまり飽
和蒸気圧Pvは近似的に求まる。具体的には、燃料を例
えば4種の単一成分にて代表させることを考えれば、図
14のような組み合わせになり、その蒸気圧Pfv(燃
料タンク内圧力)を基にそれぞれの組成割合を決めるこ
とが可能である。単一成分燃料の、ある温度での飽和蒸
気圧Pv(j)は数式6で表され、その組成割合をRx
(j)とすると、4種で代表させた燃料の飽和蒸気圧P
vは数式7にて求められる。
回転速度(気流速)、Po:吸気管圧力、Pv:燃料の
飽和蒸気圧、K11,K12:定数である。最後に、吸
気管内気化燃料からシリンダ内の吸入される割合a9は
、気流速つまりエンジン回転速度Neによって決まるの
で、次のように表される。 a9=K13・Ne
‥‥(15)ただし、K13は定数。このように、パ
ラメータa1〜a9が求められる。 〔燃料物性値〕燃料の飽和蒸気圧Pvについて説明する
。ガソリン燃料は一般に物性値を表すことは難しいが、
複数の単一成分燃料の組み合わせから、物性値つまり飽
和蒸気圧Pvは近似的に求まる。具体的には、燃料を例
えば4種の単一成分にて代表させることを考えれば、図
14のような組み合わせになり、その蒸気圧Pfv(燃
料タンク内圧力)を基にそれぞれの組成割合を決めるこ
とが可能である。単一成分燃料の、ある温度での飽和蒸
気圧Pv(j)は数式6で表され、その組成割合をRx
(j)とすると、4種で代表させた燃料の飽和蒸気圧P
vは数式7にて求められる。
【数6】
【数7】
ただし、K14,K15は定数。このモデルの飽和蒸気
圧Pvを求める燃料組成割合は初期データになる。そし
て、本発明はこの初期データから実際の燃料制御を基に
正確な飽和蒸気圧Pvを演算する。次に、この飽和蒸気
圧Pvの演算について説明する。図5、図6は空燃比の
測定ルーチンで、ステップ201〜203にて空燃比セ
ンサ出力ABYFを空燃比テーブルを用いて、実際の空
燃比MRに変換する。今回求めた実空燃比はメモリのM
R0に入れ、前回ならびに前前回求めた実空燃比はそれ
ぞれMR1,MR2にシフトする。一方、目標空燃比T
MR(=A/F)は、今回の値をメモリのTMR0に入
れ、前回から6回前までの値をそれぞれTMR1からT
MR6にシフトする(ステップ204)。この目標空燃
比と実空燃比が求まると、空燃比エラーEMRはその差
となる(ステップ205)。ここで、今回の実空燃比M
R0に対して3回前の目標空燃比TMR3を用いている
のは、目標空燃比が得られるように吸入ポートに噴かれ
た燃料が排気系に設けた空燃比センサに到達するまでに
時間的遅れを有するので、それを調整したものである。 このEMRに基づいてステップ222でフィードバック
係数αを演算する。なお、加速時になると、この空燃比
エラーEMRは用いず、別に求めた加速時用の空燃比エ
ラーEMRA(後述する)を使用する。ステップ206
では、目標空燃比TMRとフィードバック係数αの積か
ら目標空燃比ダンパ値(加速時の目標空燃比相当)TM
RDを次式により求める。 TMRD=TMR3×α3×TCMR#
+旧TMRD×(1−TCMR#)
‥‥(18)ここで、目標空
燃比とフィードバック係数についていずれも3回前の値
としたのは、燃料遅れ、排気ガスの応答、センサの応答
等を考慮したためである。また、TCMR#は燃料壁流
とセンサ応答分をモニタするためのダンピング係数(一
定値)であり、この係数によりTMR3×α3の変化が
ならされる。次に、今回の実空燃比MR0と目標空燃比
ダンパ値TMRDとの差を過渡学習に用いる空燃比エラ
ーEMRAとする(ステップ207)。この空燃比エラ
ーEMRAからは次式によりそのアベレージ値(平均値
)AVEMAを求める(ステップ208)。 AVEMA=EMRA×KAVEMA#
+旧AVEMA×(1−KAVEM
A#) ‥‥(19)ここで、KAVEMA
#は平均化係数(一定値)である。平均値を用いるのは
、実空燃比MRが排気脈動、HC等の影響を受けて変動
するので、この影響をなくすためである。そして、ステ
ップ209でシリンダ空気変化量AVTP−AVTP3
と過渡学習判定レベル(一定値)LTL#を比較し、A
VTP−AVTP3≧LTL#なら加速(過渡状態)に
入ったと判定してステップ210に進む。加速に入った
後および加速にない場合はステップ212に進む。なお
、AVTP3は3回前の値である。ステップ210では
、その時点の空燃比エラーEMRAをメモリのEMRA
Sに、同じく空燃比エラー平均値AVEMAをメモリの
AVESTに入れる。ステップ212では、データサン
プル数のカウンタ値CTESをインクリメントする。即
ち、加速を判定すると、直前の空燃比エラーEMRA、
空燃比エラー平均値AVEMAを記憶すると共に、ステ
ップ213にてカウンタ値CTESをサンプリングディ
レー(一定値)SMPDLY#と比較し、CTES>S
MPDLY#となると、ステップ215以降のデータサ
ンプリングへと進む。このサンプリングディレーSMP
DLY#は、AVTP変化からのデータ取り込み遅れを
定めるものである。データサンプリングは、ステップ2
15〜218にてサンプリング中の空燃比エラーEMR
AとメモリのEMRMX,EMRMNに入っている値を
それぞれ比較し、EMRA≧EMRMXならその空燃比
エラーをEMRMXに入れ、EMRA<EMRMNなら
その空燃比エラーをEMRMNに入れる。つまり、EM
RMXに空燃比エラー最大値を、EMRMNに空燃比エ
ラー最小値をホールドする。 この一方、ステップ219にて空燃比エラーEMRAを
積算して、空燃比エラー面積SEMRAを求める。なお
、カウンタ値CTESがデータサンプル数NSを越える
と、データサンプリングを終了する。TRST,FTL
Sはフラグである。また、ステップ221,222にて
AVTP,αのデータシフトを行う。このように加速時
の空燃比のエラー状態を計測する。図7〜図9は加速時
(過渡状態)の空燃比のエラー状態から燃料の飽和蒸気
圧Pvの演算に用いる学習値TLTを演算するためのル
ーチンで、まずステップ301,340にて、学習に関
する各種のセンサ(例えば吸入空気量センサ、水温セン
サ、クランク角センサ等)が異常(NG)であるかどう
かをみて、異常であればメモリのTLTテーブル(水温
Twをパラメータとする)をクリアする。なお、このテ
ーブルは、初期化ルーチンにおいて学習値が正常(OK
)でない場合もクリアする(図10)。ステップ302
〜310は、学習を行うための条件を判定する部分であ
り、次の6つの条件をすべて満たす場合に、ステップ3
11以降のフローに進む。 〈1〉FTLS=1であること、つまり加速状態に入っ
ていること(ステップ302)。 〈2〉水温Twが所定の温度範囲(TLTWL#≦Tw
<TLTWU#)にあること(ステップ303)。例え
ば、学習の水温下限値TLTWL#を20℃、水温上限
値TLTWU#を85℃と定める。 〈3〉エンジン回転速度Neが所定の範囲(TLNL#
≦Ne<TLNU#)にあること(ステップ304,3
07)。例えば、学習の回転下限値TLNL#を100
0rpm、回転上限値TLNU#を3000rpmに定
める。 〈4〉エンジン負荷が所定値以上(Ga>LTLQ#)
であること(ステップ308)。ここで、LTLQ#は
学習の負荷下限値で、例えばアクセルペダルを戻したと
きは学習を止めるためである。 〈5〉すべてのデータサンプリングを終えていること(
ステップ309)。なお、サンプル数NSは水温Twに
より設定する。 〈6〉サンプル区間経過後もエンジン回転速度Neが前
記回転上限値TLNU#を越えていないこと(ステップ
310)。 なお、ステップ311にて、AVEMAはサンプル区間
経過直後の値つまり加速直後の値であり、その空燃比エ
ラー平均値の加速前後差|AVEMA−AVEST|が
所定値KGKSAE#を越える場合は、学習を行わない
。加速前後差が大きい場合には、定常時の空燃比エラー
が大きいと思われるので、この場合に学習を行うと、精
度が低下してしまうからである。そして、ステップ31
2〜317にて、サンプル区間経過直後(加速直後)の
空燃比エラー平均値AVEMAを基準に、空燃比測定ル
ーチンで求めた空燃比エラー面積SEMRAの補正を行
う。この場合、加速前の空燃比エラーEMRASが空燃
比エラー平均値AVEMAより大きいときは、その差に
EMRSG#を乗算したものをSEMRAから−補正す
る。また、加速前の空燃比エラーEMRASが空燃比エ
ラー平均値AVEMAより小さいときは、その差(絶対
差)にEMRSG#を乗算したものをSEMRAに+補
正する。EMRSG#は面積補正ゲイン(一定値)であ
る。なお、加速前の空燃比エラーEMRASと空燃比エ
ラー平均値AVEMAとの差が所定値KGEMRS#以
上のときは、補正を行わない。次に、この空燃比エラー
面積SEMRAをデータサンプル数NSで除算してエラ
ー面積の高さを求め、この高さを空燃比エラー平均値A
VEMAと比較する(ステップ318,319)。高さ
−AVEMA≧0のときは、その差に応じて所定のTD
TAテーブルから空燃比エラー面積に関する学習書き換
え量を検索し、これをワークメモリのTINDEXに入
れる(ステップ320)。また、高さ−AVEMA<0
のときは、その差(絶対差)に応じて同じくTDTAテ
ーブルから空燃比エラー面積に関する学習書き換え量を
検索し、これをワークメモリのTINDEX+1に入れ
る(ステップ321,322)。TDTAテーブルの例
を図11に示す。なお、ワークメモリを別個に用意する
のは、補正の方向が異なることによる。また、不要とな
るワークメモリには0を入れる。一方、ステップ323
〜328にて、同じく空燃比エラー平均値AVEMAを
基準に、サンプル区間中の空燃比エラーの最大値EMR
MX、最小値EMRMNの補正を行う。この場合、加速
前の空燃比エラーEMRASがAVEMAより大きいと
きは、その差にEMASG#を乗算したものをEMRM
Xから−補正する。また、加速前の空燃比エラーEMR
ASがAVEMAより小さいときは、その差(絶対差)
にEMASG#を乗算したものをEMRMNに+補正す
る。EMASG#は最大、最小補正ゲイン(一定値)で
ある。なお、EMRASとAVEMAとの差が所定値K
GEMAS#以上のときは、補正を行わない。最大値E
MRMX≧AVEMAのときは、その差に応じてTDT
Rテーブルから空燃比エラー最大値に関する学習書き換
え量を検索し、これをワークメモリのTINDEX+2
に入れる(ステップ329,330)。また、最小値E
MRMN≦AVEMAのときは、その差(絶対差)に応
じてTDTLテーブルから空燃比エラー最小値に関する
学習書き換え量を検索し、これをワークメモリのTIN
DEX+3に入れる(ステップ332,333)。TD
TR,TDTLテーブルの例を図12、図13に示す。 なお、EMRMX<AVEMAの場合やEMRMN>A
VEMAの場合は、その差を0とする。空燃比エラー面
積、空燃比エラー最大値、空燃比エラー最小値に関する
学習書き換え量が求まると、これらを合計する(ステッ
プ335)。次に、この合計書き換え量TINDEXを
用いて学習値TLT(TLTテーブルの値)を更新する
(ステップ336)。この学習値更新は、水温Twを基
に例えば4点学習あるいは2点学習により行う。このT
LTテーブルの値つまり学習値TLTは、水温Twに基
づいて検索する(ステップ338)。この場合、学習値
TLTの代わりに、吸入ポート等の壁温TWFO(運転
条件から求まる)にTLTを加算したTWFを学習値と
して用いても良い。この図5〜図10のフローは、図3
のステップ102,103に対応する。そして、このよ
うに求めた学習値TLT(またはTWF)に基づき、図
3のステップ104,105にて燃料の組成割合を演算
し、その組成割合を基に燃料の飽和蒸気圧Pvを求める
。即ち、学習値TLTに基づき、前述の図14のように
定めた組み合わせから燃料の組成割合を決定し、その組
成割合から燃料挙動モデルに用いる燃料の飽和蒸気圧P
vを補正演算するのである。このPvは燃料の組成割合
が決まれば、各分圧から求まる。また、学習値TLTは
、燃料組成割合の初期データを決定したときの値が初期
値になる。空燃比の検出から飽和蒸気圧の演算までのブ
ロック図を図15に示す。このように、空燃比のエラー
状態を学習し、学習値に基づいて燃料の組成割合を決定
して、その組成割合を基に燃料挙動モデルに用いる飽和
蒸気圧を演算するので、燃料の性状が標準のものと異な
る場合にも正確に飽和蒸気圧を求めることができ、この
ため燃料挙動モデルにしたがって燃料噴射弁11からの
燃料噴射量制御を的確に行うことができる。 また、特に燃料性状の違いによる燃料挙動への影響が大
きい過渡時に、空燃比のエラー面積およびエラーの最大
値、最小値を測定し、エラー平均値との比較を基に学習
値を決めるので、燃料の組成割合を的確に把握できると
共に、より正確に飽和蒸気圧を求めることができる。し
たがって、給油燃料の性状の違いにかかわらず、常に運
転条件に基づく適正量の燃料噴射が可能になり、運転性
ならびに排気エミッションを大幅に向上することができ
る。
圧Pvを求める燃料組成割合は初期データになる。そし
て、本発明はこの初期データから実際の燃料制御を基に
正確な飽和蒸気圧Pvを演算する。次に、この飽和蒸気
圧Pvの演算について説明する。図5、図6は空燃比の
測定ルーチンで、ステップ201〜203にて空燃比セ
ンサ出力ABYFを空燃比テーブルを用いて、実際の空
燃比MRに変換する。今回求めた実空燃比はメモリのM
R0に入れ、前回ならびに前前回求めた実空燃比はそれ
ぞれMR1,MR2にシフトする。一方、目標空燃比T
MR(=A/F)は、今回の値をメモリのTMR0に入
れ、前回から6回前までの値をそれぞれTMR1からT
MR6にシフトする(ステップ204)。この目標空燃
比と実空燃比が求まると、空燃比エラーEMRはその差
となる(ステップ205)。ここで、今回の実空燃比M
R0に対して3回前の目標空燃比TMR3を用いている
のは、目標空燃比が得られるように吸入ポートに噴かれ
た燃料が排気系に設けた空燃比センサに到達するまでに
時間的遅れを有するので、それを調整したものである。 このEMRに基づいてステップ222でフィードバック
係数αを演算する。なお、加速時になると、この空燃比
エラーEMRは用いず、別に求めた加速時用の空燃比エ
ラーEMRA(後述する)を使用する。ステップ206
では、目標空燃比TMRとフィードバック係数αの積か
ら目標空燃比ダンパ値(加速時の目標空燃比相当)TM
RDを次式により求める。 TMRD=TMR3×α3×TCMR#
+旧TMRD×(1−TCMR#)
‥‥(18)ここで、目標空
燃比とフィードバック係数についていずれも3回前の値
としたのは、燃料遅れ、排気ガスの応答、センサの応答
等を考慮したためである。また、TCMR#は燃料壁流
とセンサ応答分をモニタするためのダンピング係数(一
定値)であり、この係数によりTMR3×α3の変化が
ならされる。次に、今回の実空燃比MR0と目標空燃比
ダンパ値TMRDとの差を過渡学習に用いる空燃比エラ
ーEMRAとする(ステップ207)。この空燃比エラ
ーEMRAからは次式によりそのアベレージ値(平均値
)AVEMAを求める(ステップ208)。 AVEMA=EMRA×KAVEMA#
+旧AVEMA×(1−KAVEM
A#) ‥‥(19)ここで、KAVEMA
#は平均化係数(一定値)である。平均値を用いるのは
、実空燃比MRが排気脈動、HC等の影響を受けて変動
するので、この影響をなくすためである。そして、ステ
ップ209でシリンダ空気変化量AVTP−AVTP3
と過渡学習判定レベル(一定値)LTL#を比較し、A
VTP−AVTP3≧LTL#なら加速(過渡状態)に
入ったと判定してステップ210に進む。加速に入った
後および加速にない場合はステップ212に進む。なお
、AVTP3は3回前の値である。ステップ210では
、その時点の空燃比エラーEMRAをメモリのEMRA
Sに、同じく空燃比エラー平均値AVEMAをメモリの
AVESTに入れる。ステップ212では、データサン
プル数のカウンタ値CTESをインクリメントする。即
ち、加速を判定すると、直前の空燃比エラーEMRA、
空燃比エラー平均値AVEMAを記憶すると共に、ステ
ップ213にてカウンタ値CTESをサンプリングディ
レー(一定値)SMPDLY#と比較し、CTES>S
MPDLY#となると、ステップ215以降のデータサ
ンプリングへと進む。このサンプリングディレーSMP
DLY#は、AVTP変化からのデータ取り込み遅れを
定めるものである。データサンプリングは、ステップ2
15〜218にてサンプリング中の空燃比エラーEMR
AとメモリのEMRMX,EMRMNに入っている値を
それぞれ比較し、EMRA≧EMRMXならその空燃比
エラーをEMRMXに入れ、EMRA<EMRMNなら
その空燃比エラーをEMRMNに入れる。つまり、EM
RMXに空燃比エラー最大値を、EMRMNに空燃比エ
ラー最小値をホールドする。 この一方、ステップ219にて空燃比エラーEMRAを
積算して、空燃比エラー面積SEMRAを求める。なお
、カウンタ値CTESがデータサンプル数NSを越える
と、データサンプリングを終了する。TRST,FTL
Sはフラグである。また、ステップ221,222にて
AVTP,αのデータシフトを行う。このように加速時
の空燃比のエラー状態を計測する。図7〜図9は加速時
(過渡状態)の空燃比のエラー状態から燃料の飽和蒸気
圧Pvの演算に用いる学習値TLTを演算するためのル
ーチンで、まずステップ301,340にて、学習に関
する各種のセンサ(例えば吸入空気量センサ、水温セン
サ、クランク角センサ等)が異常(NG)であるかどう
かをみて、異常であればメモリのTLTテーブル(水温
Twをパラメータとする)をクリアする。なお、このテ
ーブルは、初期化ルーチンにおいて学習値が正常(OK
)でない場合もクリアする(図10)。ステップ302
〜310は、学習を行うための条件を判定する部分であ
り、次の6つの条件をすべて満たす場合に、ステップ3
11以降のフローに進む。 〈1〉FTLS=1であること、つまり加速状態に入っ
ていること(ステップ302)。 〈2〉水温Twが所定の温度範囲(TLTWL#≦Tw
<TLTWU#)にあること(ステップ303)。例え
ば、学習の水温下限値TLTWL#を20℃、水温上限
値TLTWU#を85℃と定める。 〈3〉エンジン回転速度Neが所定の範囲(TLNL#
≦Ne<TLNU#)にあること(ステップ304,3
07)。例えば、学習の回転下限値TLNL#を100
0rpm、回転上限値TLNU#を3000rpmに定
める。 〈4〉エンジン負荷が所定値以上(Ga>LTLQ#)
であること(ステップ308)。ここで、LTLQ#は
学習の負荷下限値で、例えばアクセルペダルを戻したと
きは学習を止めるためである。 〈5〉すべてのデータサンプリングを終えていること(
ステップ309)。なお、サンプル数NSは水温Twに
より設定する。 〈6〉サンプル区間経過後もエンジン回転速度Neが前
記回転上限値TLNU#を越えていないこと(ステップ
310)。 なお、ステップ311にて、AVEMAはサンプル区間
経過直後の値つまり加速直後の値であり、その空燃比エ
ラー平均値の加速前後差|AVEMA−AVEST|が
所定値KGKSAE#を越える場合は、学習を行わない
。加速前後差が大きい場合には、定常時の空燃比エラー
が大きいと思われるので、この場合に学習を行うと、精
度が低下してしまうからである。そして、ステップ31
2〜317にて、サンプル区間経過直後(加速直後)の
空燃比エラー平均値AVEMAを基準に、空燃比測定ル
ーチンで求めた空燃比エラー面積SEMRAの補正を行
う。この場合、加速前の空燃比エラーEMRASが空燃
比エラー平均値AVEMAより大きいときは、その差に
EMRSG#を乗算したものをSEMRAから−補正す
る。また、加速前の空燃比エラーEMRASが空燃比エ
ラー平均値AVEMAより小さいときは、その差(絶対
差)にEMRSG#を乗算したものをSEMRAに+補
正する。EMRSG#は面積補正ゲイン(一定値)であ
る。なお、加速前の空燃比エラーEMRASと空燃比エ
ラー平均値AVEMAとの差が所定値KGEMRS#以
上のときは、補正を行わない。次に、この空燃比エラー
面積SEMRAをデータサンプル数NSで除算してエラ
ー面積の高さを求め、この高さを空燃比エラー平均値A
VEMAと比較する(ステップ318,319)。高さ
−AVEMA≧0のときは、その差に応じて所定のTD
TAテーブルから空燃比エラー面積に関する学習書き換
え量を検索し、これをワークメモリのTINDEXに入
れる(ステップ320)。また、高さ−AVEMA<0
のときは、その差(絶対差)に応じて同じくTDTAテ
ーブルから空燃比エラー面積に関する学習書き換え量を
検索し、これをワークメモリのTINDEX+1に入れ
る(ステップ321,322)。TDTAテーブルの例
を図11に示す。なお、ワークメモリを別個に用意する
のは、補正の方向が異なることによる。また、不要とな
るワークメモリには0を入れる。一方、ステップ323
〜328にて、同じく空燃比エラー平均値AVEMAを
基準に、サンプル区間中の空燃比エラーの最大値EMR
MX、最小値EMRMNの補正を行う。この場合、加速
前の空燃比エラーEMRASがAVEMAより大きいと
きは、その差にEMASG#を乗算したものをEMRM
Xから−補正する。また、加速前の空燃比エラーEMR
ASがAVEMAより小さいときは、その差(絶対差)
にEMASG#を乗算したものをEMRMNに+補正す
る。EMASG#は最大、最小補正ゲイン(一定値)で
ある。なお、EMRASとAVEMAとの差が所定値K
GEMAS#以上のときは、補正を行わない。最大値E
MRMX≧AVEMAのときは、その差に応じてTDT
Rテーブルから空燃比エラー最大値に関する学習書き換
え量を検索し、これをワークメモリのTINDEX+2
に入れる(ステップ329,330)。また、最小値E
MRMN≦AVEMAのときは、その差(絶対差)に応
じてTDTLテーブルから空燃比エラー最小値に関する
学習書き換え量を検索し、これをワークメモリのTIN
DEX+3に入れる(ステップ332,333)。TD
TR,TDTLテーブルの例を図12、図13に示す。 なお、EMRMX<AVEMAの場合やEMRMN>A
VEMAの場合は、その差を0とする。空燃比エラー面
積、空燃比エラー最大値、空燃比エラー最小値に関する
学習書き換え量が求まると、これらを合計する(ステッ
プ335)。次に、この合計書き換え量TINDEXを
用いて学習値TLT(TLTテーブルの値)を更新する
(ステップ336)。この学習値更新は、水温Twを基
に例えば4点学習あるいは2点学習により行う。このT
LTテーブルの値つまり学習値TLTは、水温Twに基
づいて検索する(ステップ338)。この場合、学習値
TLTの代わりに、吸入ポート等の壁温TWFO(運転
条件から求まる)にTLTを加算したTWFを学習値と
して用いても良い。この図5〜図10のフローは、図3
のステップ102,103に対応する。そして、このよ
うに求めた学習値TLT(またはTWF)に基づき、図
3のステップ104,105にて燃料の組成割合を演算
し、その組成割合を基に燃料の飽和蒸気圧Pvを求める
。即ち、学習値TLTに基づき、前述の図14のように
定めた組み合わせから燃料の組成割合を決定し、その組
成割合から燃料挙動モデルに用いる燃料の飽和蒸気圧P
vを補正演算するのである。このPvは燃料の組成割合
が決まれば、各分圧から求まる。また、学習値TLTは
、燃料組成割合の初期データを決定したときの値が初期
値になる。空燃比の検出から飽和蒸気圧の演算までのブ
ロック図を図15に示す。このように、空燃比のエラー
状態を学習し、学習値に基づいて燃料の組成割合を決定
して、その組成割合を基に燃料挙動モデルに用いる飽和
蒸気圧を演算するので、燃料の性状が標準のものと異な
る場合にも正確に飽和蒸気圧を求めることができ、この
ため燃料挙動モデルにしたがって燃料噴射弁11からの
燃料噴射量制御を的確に行うことができる。 また、特に燃料性状の違いによる燃料挙動への影響が大
きい過渡時に、空燃比のエラー面積およびエラーの最大
値、最小値を測定し、エラー平均値との比較を基に学習
値を決めるので、燃料の組成割合を的確に把握できると
共に、より正確に飽和蒸気圧を求めることができる。し
たがって、給油燃料の性状の違いにかかわらず、常に運
転条件に基づく適正量の燃料噴射が可能になり、運転性
ならびに排気エミッションを大幅に向上することができ
る。
【発明の効果】以上のように本発明によれば、機関の運
転条件を検出する手段を備え、運転条件に基づいて燃料
噴射装置からの燃料噴射量を制御する内燃機関の燃料噴
射制御装置において、燃料の物性値を推定する手段と、
運転条件に基づきシリンダ内必要燃料量を演算する手段
と、この推定値、演算値および運転条件に基づき吸気管
内の燃料の挙動から導いた物理モデルにしたがって燃料
噴射装置からの燃料噴射量を決定する手段とを設けたの
で、燃料性状の違いにかかわらず、燃料噴射量を適正に
制御することができ、運転性、排気エミッションの向上
が図れる。
転条件を検出する手段を備え、運転条件に基づいて燃料
噴射装置からの燃料噴射量を制御する内燃機関の燃料噴
射制御装置において、燃料の物性値を推定する手段と、
運転条件に基づきシリンダ内必要燃料量を演算する手段
と、この推定値、演算値および運転条件に基づき吸気管
内の燃料の挙動から導いた物理モデルにしたがって燃料
噴射装置からの燃料噴射量を決定する手段とを設けたの
で、燃料性状の違いにかかわらず、燃料噴射量を適正に
制御することができ、運転性、排気エミッションの向上
が図れる。
【図1】本発明の構成図である。
【図2】制御系を示す構成図である。
【図3】制御の概要を示すフローチャートである。
【図4】制御の概要を示すブロック図である。
【図5】空燃比測定のフローチャートである。
【図6】空燃比測定のフローチャートである。
【図7】空燃比エラー学習のフローチャートである。
【図8】空燃比エラー学習のフローチャートである。
【図9】空燃比エラー学習のフローチャートである。
【図10】空燃比エラー学習のフローチャートである。
【図11】学習データテーブルの特性図である。
【図12】学習データテーブルの特性図である。
【図13】学習データテーブルの特性図である。
【図14】燃料組成データを示す特性図である。
【図15】空燃比エラー学習のブロック図である。
1 エンジン本体
4 シリンダ
8 吸気管
10 燃料タンク
11 燃料噴射弁
12 制御回路
13 吸入空気量センサ
14 吸気管内圧センサ
15 水温センサ
16 クランク角センサ
17 蒸気圧センサ
12 空燃比センサ
Claims (2)
- 【請求項1】 機関の運転条件を検出する手段を備え
、運転条件に基づいて燃料噴射装置からの燃料噴射量を
制御する内燃機関の燃料噴射制御装置において、燃料の
物性値を推定する手段と、運転条件に基づきシリンダ内
必要燃料量を演算する手段と、この推定値、演算値およ
び運転条件に基づき吸気管内の燃料の挙動から導いた物
理モデルにしたがって燃料噴射装置からの燃料噴射量を
決定する手段とを設けたことを特徴とする内燃機関の燃
料噴射制御装置。 - 【請求項2】 燃料の物性値推定手段は、実際の空燃
比を検出する手段と、目標値からの空燃比エラーを算出
する手段と、機関の過渡条件を判定する手段と、過渡条
件判定時に空燃比エラーの最大値、最小値およびエラー
面積を学習する手段と、これらの学習値に基づき燃料組
成割合を推定する手段とからなる請求項1に記載の内燃
機関の燃料噴射制御装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP4105491A JPH04259638A (ja) | 1991-02-13 | 1991-02-13 | 内燃機関の燃料噴射制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP4105491A JPH04259638A (ja) | 1991-02-13 | 1991-02-13 | 内燃機関の燃料噴射制御装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH04259638A true JPH04259638A (ja) | 1992-09-16 |
Family
ID=12597696
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP4105491A Pending JPH04259638A (ja) | 1991-02-13 | 1991-02-13 | 内燃機関の燃料噴射制御装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH04259638A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103874842A (zh) * | 2012-05-17 | 2014-06-18 | 丰田自动车株式会社 | 用于内燃机的诊断方法和装置 |
-
1991
- 1991-02-13 JP JP4105491A patent/JPH04259638A/ja active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103874842A (zh) * | 2012-05-17 | 2014-06-18 | 丰田自动车株式会社 | 用于内燃机的诊断方法和装置 |
CN103874842B (zh) * | 2012-05-17 | 2016-05-11 | 丰田自动车株式会社 | 用于内燃机的诊断方法和装置 |
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