JPH04259638A - 内燃機関の燃料噴射制御装置 - 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】

【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。

【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）。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【図面の簡単な説明】

【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。

【符号の説明】

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)

【特許請求の範囲】
1. 【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。
2. 【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。