JPH0445659B2

JPH0445659B2 -

Info

Publication number: JPH0445659B2
Application number: JP60208913A
Authority: JP
Inventors: Naomi Tomizawa
Original assignee: Japan Electronic Control Systems Co Ltd
Current assignee: Hitachi Unisia Automotive Ltd
Priority date: 1985-09-24
Filing date: 1985-09-24
Publication date: 1992-07-27
Also published as: JPS6270641A

Description

【発明の詳細な説明】（産業上の利用分野）本発明は、内燃機関の空燃比、アイドル回転数
等のフイードバツク制御系の学習制御装置に関す
る。

（従来の技術）従来の内燃機関の学習制御装置としては、例え
ば特開昭60−90944号公報によつて開示された空
燃比の学習制御装置や、特開昭60−93143号公報
によつて開示されたアイドル回転数の学習制御装
置がある。

ここでは、電子制御燃料噴射装置を有する内燃
機関において空燃比を制御目標値である理論空燃
比にフイードバツク制御する場合のベース空燃比
の学習制御装置を例にとつて説明する。

電子制御燃料噴射装置に用いられる燃料噴射弁
は、機関の回転に同期して与えられる駆動パルス
信号によつて開弁し、その開弁期間中、所定圧力
の燃料を噴射することになつている。従つて燃料
噴射量は駆動パルス信号のパルス巾により制御さ
れ、このパルス巾をTiとして燃料噴射量に相当
する制御信号とすれば、理論空燃比を得るため
に、Tiは次式によつて定めている。

Ti＝Tp・COEF・Kl・α＋Ts 但し、Tpは基本燃料噴射量に相当する基本パ
ルス巾で便宜上基本燃料噴射量と呼ぶ。Tp＝
Ｋ・Ｑ／Ｎで、Ｋは定数、Ｑは機関吸入空気流
量、Ｎは機関回転数である。COEFは水温補正等
の各種補正係数である。Klは後述するベース空
燃比の学習制御のための学習補正係数である。α
は後述する空燃比のフイードバツク制御（λコン
トロール）のためのフイードバツク補正係数であ
る。Tsは電圧補正分で、バツテリ電圧の変動に
よる燃料噴射弁の噴射流量変化を補正するための
ものである。

λコントロールについては、排気系にO₂セン
サを設けて実際の空燃比を検出し、空燃比が理論
空燃比より濃いか薄いかをスライスレベルにより
判定し、理論空燃比になるよう燃料噴射量を制御
するわけであり、このため、前記のフイードバツ
ク補正係数αというものを定めて、このαを変化
させることにより理論空燃比に保つている。

ここで、フイードバツク補正係数αの値は比例
積分（PI）制御により変化させ、安定した制御
としている。

すなわち、O₂センサの出力電圧とスライスレ
ベル電圧とを比較し、スライスレベルよりも高い
場合、低い場合に、空燃比を急に濃くしたり、薄
くしたりすることなく、空燃比が濃い（薄い）場
合には始めにＰ分だけ下げて（上げて）、それか
らＩ分ずつ徐々に下げて（上げて）いき、空燃比
を薄く（濃く）するように制御する。

但し、λコントロールを行わない条件下ではα
をクランプし、各種補正係数COEFの設定によ
り、所望の空燃比を得る。

λコントロール条件下でのベース空燃比即ちα
＝１のときの空燃比を理論空燃比（λ＝１）に設
定することができれば、フイードバツク制御は不
要であるが、実際には構成部品（例えばエアフロ
ーメータ、燃料噴射弁、プレツシヤレギユレー
タ、コントロールユニツト）のバラツキや経時変
化、燃料噴射弁のパルス巾−流量特性の非直線
性、運転条件や環境の変化等の要因で、ベース空
燃比のλ＝１からのズレを生じるので、フイード
バツク制御を行つている。

しかし、ベース空燃比がλ＝１からずれている
と、運転領域が大きく変化したときに、ベース空
燃比の段差をフイードバツク制御によりλ＝１に
安定させるまでに時間がかかる。そして、このた
めに比例及び積分定数（Ｐ／Ｉ分）が大きくする
ので、オーバーシユートやアンダーシユートを生
じ、制御性が悪くなる。

そこで、ベース空燃比をλ＝１にすることによ
り、過渡時にベース空燃比の段差から生じるλ＝
１からのズレをなくし、かつＰ／１分を小さくす
ることを可能にして制御性の向上を図るため、前
記の学習補正係数Klというものを定めて、学習
制御を行つている。

これは空燃比のフイードバツク制御中にベース
空燃比が理論空燃比からずれた場合には、そのギ
ヤツプを埋めるべくフイードバツク補正係数αが
大となるから、このときの機関運転状態とαとを
検出し、該αに基づく学習補正係数Klを求めて
これを記憶しておき、再度同一機関運転状態とな
つたときには記憶した学習補正係数Klによりベ
ース空燃比を理論空燃比に応答性良くなるように
補正する。

具体的には、RAM上に機関回転数及び負荷等
の機関運転状態に対応した学習補正係数Klのマ
ツプを設け、燃料噴射量Tiを計算する際に、基
本燃料噴射量Tpを学習補正係数Klで補正する。

そして、Klの学習は次の手順で進める。

）定常状態においてそのときの機関運転状態
の領域を検出し、かつ、その間のαの基準値α₁
からの偏差Δα（＝α−α₁）の平均値を検出
する。基準値α₁はλ＝１に対応する値として一
般には１に設定される。

）前記機関運転状態の領域に対応して現在ま
でに学習されているKlを検索する。

） KlとΔαとからKl＋Δα／Ｍの値を求め、
その結果（学習値）を新たなKl_(oew)として記憶
を更新する。Ｍは定数で、Ｍ＞１である。

また、アイドル回転数の学習制御装置は、スロ
ツトル弁をバイパスする補助空気通路にアイドル
制御弁を設け、このアイドル制御弁の開度を調整
してアイドル回転数を制御する場合で、機関の冷
却水温度毎の目標アイドル回転数に対応するアイ
ドル制御弁の基本開度を目標アイドル回転数と実
際のアイドル回転数とを比較しつつフイードバツ
ク補正する際、機関運転状態のパラメータである
冷却水温度に応じた学習補正量のマツプを設け、
フイードバツク補正量の基準値からの偏差を学習
して学習補正量を修正しつつ、この学習補正量で
基本開度を補正して、制御の安定化を図るもので
ある。

（発明が解決しようとする問題点）ところで、学習制御、例えば空燃比の学習制御
を行う場合、フイードバツク補正係数αの基準値
α₁からの偏差Δα（＝α−α₁）の平均値を検出
し、次式の如く現在の学習補正係数Klに偏差の
平均値を所定割合（１／Ｍ）加算して新たな
学習補正係数Kl_(oew)を演算し、更新するわけであ
るが、その加算割合、すなわち重み付け平均割合
を定めるＭの値の選定により、学習の進行速度が
大きく左右される。

Kl_(oew)←Kl＋／Ｍ一般には、かかる学習は主に部品劣化等による
長期的なズレを修正するものであるから、Ｍを通
常８〜32と大き目にとつてズレを除々に修正する
ようにしている。

しかし、機関運転状態の領域によつて学習の機
会が異なり、たまにしか学習されない領域では、
Ｍの値が大きいと、なかなか学習が進まないとい
う問題点があつた。

また、ある程度学習が進んだ後、バツテリが外
される等して、学習補正係数Klの記憶値が自然
に又は特開昭59−211742号公報に開示されている
方式などにより強制的にクリアされてしまつたと
き、Ｍの値が大きいと、部品劣化がかなり進んで
いる場合、再学習によりベース空燃比の大きなズ
レを修正するのにかなりの時間がかかり、その間
十分な学習制御の効果が期待できないという問題
点もあつた。

本発明は、このような従来の問題点に鑑み、学
習の進行速度を状況に応じて最適なものとするこ
とのできる内燃機関の学習制御装置を提供するこ
とを目的とする。

（問題点を解決するための手段）本発明は、上記の目的を達成するため、第１図
に示すように、内燃機関の学習制御装置を、基本
となる下記Ａ〜Ｉの手段の他、更に下記Ｊ，Ｋの
手段を加えて構成したものである。

(A) 空燃比、アイドル回転数等の内燃機関の制御
対象の制御目標値に対応する基本制御量を設定
する基本制御量設定手段 (B) 機関運転状態を表すパラメータによつて複数
に区分された機関運転状態の領域毎に前記基本
制御量を補正するための学習補正量を記憶した
書換え可能な記憶手段 (C) 実際の機関運転状態に基づき前記記憶手段か
ら対応する領域の学習補正量を検索する学習補
正量検索手段 (D) 制御目標値と実際値とを比較し制御目標値に
実際値を近づけるように前記基本制御量を補正
するためのフイードバツク補正量を所定の量増
減して設定するフイードバツク補正量設定手段 (E) 前記基本制御量設定手段で設定した基本制御
量と、前記学習補正量検索手段で検索した学習
補正量と、前記フイードバツク補正量設定手段
で設定したフイードバツク補正量とから制御量
を演算する制御量演算手段 (F) 前記制御量に応じて作動し、空燃比、アイド
ル回転数等の内燃機関の制御対象を制御するた
めの制御手段 (G) 実際の機関運転状態が定常状態にあることを
検出する定常状態検出手段 (H) 定常状態検出中にその間のフイードバツク補
正量の基準値からの偏差の平均値を検出する偏
差平均値検出手段 (I) 前記偏差の平均値が得られる毎に現在の学習
補正量に偏差の平均値を所定割合加算して新た
な学習補正量を演算し前記記憶手段の同じ機関
運転状態の領域に対応する学習補正量のデータ
を書換えて更新する学習補正量更新手段 (J) 機関運転状態の領域毎に前記学習補正量更新
手段による更新回数を記憶する更新回数記憶手
段 (K) 前記更新回数に応じて前記学習補正量更新手
段における加算割合を更新回数の増大と共に減
少させるよう変化させる加算割合可変手段（作用）基本制御量設定手段Ａは、空燃比、アイドル回
転数等の制御目標値に対応する基本制御量を例え
ば所定の計算式に従つてあるいは検索により設定
し、学習補正量検索手段Ｃは、記憶手段Ｂから、
実際の機関運転状態に基づき対応する領域の学習
補正量を検索し、フイードバツク補正量設定手段
Ｄは、制御目標値と実際値とを比較し制御目標値
に実際値を近づけるようにフイードバツク補正量
を例えば比例積分制御に基づいて所定の量増減し
て設定する。そして、制御量演算手段Ｅは、基本
制御量を学習補正量で補正し更にフイードバツク
補正量で補正することにより制御量を演算し、こ
の制御量に応じて、制御手段Ｆが作動し、例えば
燃料噴射量あるいは補助空気量を制御して、空燃
比あるいはアイドル回転数等の制御を行う。

定常状態検出手段Ｇは、例えば機関運転状態が
任意の１つの領域に継続的かつ安定的に存在する
ことをもつて定常状態を検出し、学習可能な状態
であることを知る学習可能な状態であると判定されたときは、先
ず、偏差平均値検出手段Ｈがフイードバツク補正
量の基準値からの偏差の平均値を検出する。そし
て、偏差の平均値が得られる毎に、学習補正量更
新手段１が現在の学習補正量に偏差の平均値を所
定割合加算して新たな学習補正量を演算し、この
ときの機関運転状態の領域に対応する記憶手段Ｂ
の学習補正量のデータを書換えて更新する。

ここにおいて、学習補正量更新手段１における
学習補正量の演算に際しては、更新回数記憶手段
Ｊのデータに基づいて、加算割合可変手段Ｋによ
つて設定された加算割合を用いる。すなわち、例
えば初回の学習に際しては、加算割合を大きくし
て、学習進行速度を早める。これにより、バツテ
リが外される等して学習補正量及び更新回数のデ
ータがクリアされた場合も、急速な再学習が可能
となる。

（実施例）以下に本発明の学習制御装置を電子制御燃料噴
射装置を有する内燃機関の空燃比のフイードバツ
ク制御系に適用した実施例を説明する。

第２図において、機関１には、エアクリーナ
２、吸気ダクト３、スロツトルチヤンバ４及び吸
気マニホールド５を介して空気が吸入される。

吸気ダクト３には吸入空気流量Ｑの検出手段と
してのエアフローメータ６が設けられていて、吸
入空気流量Ｑ信号に対応する電圧信号を出力す
る。スロツトルチヤンバ４には図示しないアクセ
ルペダルと連動する１次側スロツトル弁７と２次
側スロツトル弁８とが設けられていて、吸入空気
流量Ｑを制御する。また、これらのスロツトル弁
７，８をバイパスする補助空気流量９が設けられ
ていて、この補助空気通路９にはアイドル制御弁
１０が介装されている。吸気マニホールド５又は
機関１の吸気ポートには燃料噴射弁１１が設けら
れている。この燃料噴射弁１１はソレノイドに通
電されて開弁し通電停止されて閉弁する電磁式燃
料噴射弁であつて、駆動パルス信号によりソレノ
イドに通電されて開弁し、図示しない燃料ポンプ
から圧送されプレツシヤレギユレータにより所定
の圧力に制御された燃料を機関１に噴射供給す
る。従つて燃料噴射弁１１はその作動により燃料
噴射量を制御し空燃比を制御目標値である最適な
空燃比（理論空燃比）に制御するための制御手段
である。

機関１からは、排気マニホールド１２、排気ダ
クト１３、三元触媒１４及びマフラー１５を介し
て排気が排出される。

排気マニホールド１２にはO₂センサ１６が設
けられている。このO₂センサ１６は大気中の酸
素濃度（一定）と排気中の酸素濃度との比に応じ
た電圧信号を出力し、混合気を理論空燃比で燃焼
させたときに起電力が急変する公知のセンサであ
る。従つてO₂センサ１６は混合気の空燃比（リ
ツチ・リーン）の検出手段である。三元触媒１４
は、排気成分中CO，HC，NOxを混合気の理論
空燃比付近で共に効率良く酸化又は還元し他の無
害な物質に転換する触媒装置である。

この他、クランク角センサ１７が設けられてい
る。クランク角センサ１７は、クランクプーリ１
８にシグナルデイスクプレート１９が設けられ、
該プレート１９の外周上に設けた歯により例えば
120゜毎のリフアレンス信号と1゜毎のポジシヨン信
号とを出力する。ここで、リフアレンス信号の周
期を測定することにより機関回転数Ｎを算出可能
である。従つてクランク角センサ１７はクランク
角のみならず機関回転数Ｎの検出手段である。

前記エアフローメータ６、クランク角センサ１
７及びO₂センサ１６からの出力信号は共にコン
トロールユニツト３０に入力されている。更にコ
ントロールユニツト３０にはその動作電源として
また電源電圧の検出のためバツテリ２０の電圧が
エンジンキースイツチ２１を介して及び直接に印
加されている。更にまたコントロールユニツト３
０には必要に応じ、機関冷却水温度を検出する水
温センサ２２、一次側スロツトル弁７のスロツト
ル開度を検出するアイドルスイツチを含むスロツ
トルセンサ２３、車速を検出する車速センサ２
４、トランスミツシヨンのニユートラル位置を検
出するニユートラルスイツチ２５等からの信号が
入力されている。そして、このコントロールユニ
ツト３０において各種入力信号に基づいて演算処
理し、最適なパルス巾の駆動パルス信号を燃料噴
射弁１１に出力して、最適な空燃比を得るための
燃料噴射量を得る。

コントロールユニツト３０は、第３図に示すよ
うに、CPU３１、Ｐ−ROM３２CMOS−RAM
３３、アドレスレコーダ３４を有する。ここで、
RAM３３は学習制御用の書換え可能な記憶手段
であり、このRAM３３の動作電源としては、エ
ンジンキースイツチ２１オフ後も記憶内容を保持
させるためバツテリ２０をエンジンキースイツチ
２１を介することなく接続する。

CPU３１の入力信号のうち、エアフローメー
ター６、O₂センサ１６、バツテリ２０、水温セ
ンサ２２及びスロツトルセンサ２３からの各電圧
信号は、アナログ信号であるので、アナログ入力
インターフエース３５及びＡ／Ｄ変換器３６を介
して入力されるようになつている。Ａ／Ｄ変換器
３６はCPU３１によりアドレスレコーダ３４及
びＡ／Ｄ変換タイミングコントローラ３７を介し
て制御される。クランク角センサ１７からのリフ
アレンス信号とポジシヨン信号は、ワンシヨツト
マルチ回路３８を介して入力されるようになつて
いる。スロツトルセンサ２３内蔵のアイドルスイ
ツチからの信号とニユートラルスイツチ２５から
の信号はデジタル入力インターフエース３９を介
して入力され、また車速センサ２４からの信号は
波形整形回路４０を介して入力されるようになつ
ている。

CPU３１からの出力信号（燃料噴射弁１１の
駆動パルス信号）は、電流波形制御回路４１を介
して燃料噴射弁１１に送られるようになつてい
る。

ここにおいて、CPU３１は第４図及び第５図
に示すフローチヤート（燃料噴射量計算ルーチン
及び学習サブルーチン）に基づくプログラム
（ROM３２に記憶されている）に従つて入出力
操作並びに演算処理等を行い、燃料噴射量を制御
する。

尚、基本制御量（基本燃料噴射量）設定手段、
学習補正量（係数）検索手段、フイードバツク補
正量（係数）設定手段、制御量（燃料噴射量）演
算手段、定常状態検出手段、偏差平均値検出手
段、学習補正量（係数）更新手段、更新回数記憶
手段、加算割合可変手段としての機悩は、前記プ
ログラムにより達成される。

次に第４図及び第５図のフローチヤートを参照
しつつ作動を説明する。

第４図の燃料噴射量計算ルーチンにおいて、ス
テツプ１（図ではＳ１）ではエアフローメータ６
からの信号によつて得られる吸入空気流量Ｑとク
ランク角センサ１７からの信号によつて得られる
機関回転数Ｎとから基本燃料噴射量Tp（＝Ｋ・
Ｑ／Ｎ）を演算する。この部分が基本制御量設定
手段に相当する。

ステツプ２では必要に応じ各種補正係数COEF
を設定する。

ステツプ３では機関運転状態を表す機関回転数
Ｎと基本燃料噴射量（負荷）Tpとから対応する
学習補正係数Klを検索する。この部分が学習補
正量検索手段に相当する。

ここで、学習補正係数Klは、機関回転数Ｎを
縦軸、基本燃料噴射量Tpを縦軸とするマツプ上
を８×８程度の格子により区分して、領域を分
け、RAM33上に各領域毎に学習補正係数Klを記
憶させてある。尚、学習が開始されていない時点
では、学習補正係数Klは全て初期値Ｌに設定し
てある。

ステツプ４ではバツテリ２０の電圧値に基づい
て電圧補正分Tsを設定する。

ステツプ５ではλコントロール条件であるか否
かを判定する。

ここで、λコントロール条件でない例えば高回
転、高負荷領域等の場合は、フイードバツク補正
係数αを前回値（又は基準値α₁）にクランプした
状態で、ステツプ５から後述するステツプ１０へ
進む。

λコントロール条件の場合は、ステツプ６〜８
でO₂センサ１６の出力電圧Vo₂と理論空燃比相当
のスライスレベル電圧V_refとを比較して空燃比の
リツチ・リーンを判定し積分制御又は比例積分制
御によりフイードバツク補正係数αを設定する。
この部分がフイードバツク補正量設定手段に相当
する。具体的には積分制御の場合は、ステツプ６
での比較により空燃比＝リツチ（Vo₂＞V_ref）と
判定されたときにステツプ７でフイードバツク補
正係数αを前回値に対し所定の積分(I)分減少さ
せ、逆に空燃比＝リーン（Vo₂＞V_ref）と判定さ
れたときにステツプ８でフイードバツク補正係数
αを前回値に対し所定の積分(I)分増大させる。比
例積分制御の場合は、これに加え、リツチ←→リー
ンの反転時に積分（）分と同方向にこれより大
きな所定の比例分(P)分の増減を行う（第６図参
照）。

次のステツプ９では第５図の学習サブルーチン
を実行する。これについては後述する。

その後、ステツプ１０では燃料噴射量Tiを次
式に従つて演算する。この部分が制御量演算手段
に相当する。

Ti＝Tp・COEF・Kl・α＋Ts 燃料噴射量Tiが演算されると、そのTiのパル
ス巾をもつ駆動パルス信号が機関回転に同期して
所定のタイミングで出力され、電流波形制御回路
４１を介して燃料噴射弁１１に与えられ、燃料噴
射が行われる。

次に第５図の学習サブルーチンについて説明す
る。

ステツプ１１で機関運転状態を表す機関回転数
Ｎと基本燃料噴射量Tpとが前回と同じ領域にあ
るか否かを判定する。前回と同一領域の場合は、
ステツプ１２でフラグＦがセツトされているか否
かを判定し、セツトされていない場合は、ステツ
プ１３でO₂センサ１６の出力が反転すなわちフ
イードバツク補正係数αの増減方向が反転したか
否かを判定し、このフローを繰返して反転する毎
にステツプ１４で反転回数を表すカウント値を１
アツプし、Ｃ＝２となつた段階でステツプ１５か
らステツプ１６に進んでフラグＦをセツトする。
このフラグＦは同一領域でO₂センサ１６の出力
が２回反転したときに定常状態になつたものとみ
なされてセツトされる。フラグＦのセツト後は、
ステツプ１１での判定で前回と同一領域であれ
ば、ステツプ１２を経てステツプ１７へ進む。こ
のステツプ１１〜１６の部分が定常状態検出手段
に相当し、機関運転状態が区分された領域の１
つにあること、フイードバツク補正係数αの増
減方向が所定回（２回）以上反転したこと、をも
つて定常状態であることを検出している。

定常状態においては、ステツプ１７でO₂セン
サ１６の出力が反転すなわちフイードバツク補正
係数αの増減方向が反転したか否かを判定し、こ
のフローを繰返して反転した時はステツプ１８で
定常と判定されてから初めてか従つて同一領域で
３回目の反転か否かを判定し、３回目の場合はス
テツプ１９で現在のフイードバツク補正係数αの
基準値α₁からの偏差Δα（＝α−α₁）をΔα₁として
一時記憶する。その後、４回目の反転が検出され
たときはステツプ２０〜２４へ進んで３回目の反
転から４回目の反転までのデータに基づいて学習
を行う（第６図参照）。５回目以上の反転が検出
されたときも同様でステツプ２０〜２４へ進んで
前回の反転から今回の反転までのデータに基づい
て学習を行う。

４回目以上の反転時は、ステツプ２０で現在の
フイードバツク補正係数αの基準値α₁からの偏差
Δα（＝α−α₁）をΔα₂として一時記憶する。この
とき記憶されているΔα₁とΔα₂とは第６図に示す
ように前回（例えば３回目）の反転から今回（例
えば４回目）の反転までのΔαの最大値と最小値
であり、これらに基づいてこの間の偏差Δαの平
均値を算出することができる。

従つて、ステツプ２１で次式に基づいて偏差
Δαの平均値を算出する。

＝（Δα₁＋Δα₂）／２ここで、ステツプ１７〜２１の部分が偏差平均
値検出手段に相当する。

次にステツプ２２で現在の領域に対応して記憶
してある学習補正係数Klを検索する。但し、実
際にはステツプ３で検索したものを使用すればよ
い。

次にステツプ２３で現在の領域に対応して記憶
してある更新回数のデータを読込む。ここで、更
新回数のデータは、学習補正係数Klと同じく、
RAM３３上に機関回転数Ｎと基本噴射量Tpとに
より分けた領域毎に記憶してある。

次にステツプ２４で更新回数に応じ加算割合を
定める値Ｍを予め記憶したROM３２上のマツプ
からＭの値を検索して設定する。このステツプ２
４の部分が加算割合可変手段に相当する。尚、Ｍ
の値は例えば更新回数１のときに1.0とし、更新
回数の増大と共に増大するよう設定しておく。

次にステツプ２５で次式に従つて現在の学習補
正係数Klにフイードバツク補正係数αの基準値
α₁からの偏差Δα（α−α₁）の平均値を所定割
合（１／Ｍ）加算することによつて、新たな学習
補正係数Kl_(oew)を演算し、同一領域の学習補正係
数のデータを書換えて更新する。このステツプ２
５の部分が学習補正量更新手段に相当する。

Kl_(oew)←Kl＋／Ｍ次にステツプ２６で同一領域の更新回数の記憶
値を１アツプする。このステツプ２６の部分が
RAM３３と共に更新回数記憶手段Ｊに相当す
る。

この後は、ステツプ２７で次回の計算のため
Δα₂の値をΔα₁に代入する。

ステツプ１１での判定で機関運転状態が前回と
同一でなくなつた場合は、ステツプ２８でカウン
ト値Ｃをクリアし、かつフラグＦをリセツトす
る。

以上のように、更新回数、すなわち学習の進行
度合に応じてＭの値を変えることで、学習の機会
の少ない領域での学習進行速度を早めることがで
きる。

また、バツテリ２０が外されてRAM３３上の
学習補正係数及び更新回数のデータがクリアされ
た場合も、更新回数が０になれば、自動的にＭの
値が大きくなるので、、急速な再学習が可能とな
る。

バツテリ２０が外された場合に、RAM３３上
の学習補正係数及び更新回数のデータを強制的に
クリアするには、次のような手段を採用すればよ
い。

第７図において、CPU３１及びROM３２には
バツテリ２０からエンジンキースイツチ２１を介
し更に安定化レギユレータ５１を介して電源を供
給するが、学習制御用のRAM３３には、エンジ
ンキースイツチ２１がオンの時には、安定化レギ
ユレータ５１からダイオード５２を介して電源を
供給し、エンジンキースイツチ２１がオフの時に
は、抵抗５３とツエナーダイオード５４とよりな
るバツクアツプ電源回路から電源を供給する。

５５はフリツプフロツプであり、そのリセツト
(R)端子をRAM３３の電源端子に接続してある。
そして、フリツプフロツプ５５の出力(Q)端子を
CPU３１のポートＡに接続してある。そしてま
た、CPU３１のポートＢをフリツプフロツプ５
５のセツト(S)端子に接続してある。

ここにおいて、CPU３１は、第８図に示すフ
ローチヤート（エンジンキースイツチ２１の投入
時に起動されるメモリーバツクアツプ監視ルーチ
ン）に基づくプログラム（ROM３２に記憶され
ている）に従つて、エンジンキースイツチ２１の
投入時にそれまでメモリーのバツクアツプが正し
く行われていたか否かを判定し、行われていない
場合に相応の処理を行うようになつている。

次に第８図のフローチヤートについて説明す
る。

ステツプ３１でCPU３１のポートＡの入力
（すなわちフリツプフロツプ５５の出力）が１か
０かを判定する。１の場合は、正常と判定し、こ
のルーチンを終了させる。０の場合は、異常と判
定し、次のステツプ３２へ進む。

ステツプ３２でRAM３３内のデータを全て初
期値に戻す。すなわち学習補正係数Klのデータ
を全て１にすると共に、更新回数のデータを全て
０にする。次にステツプ３３へ進む。

ステツプ３３でCPU３１のポートＢから１の
出力を発し、フリツプフロツプ５５を再びセツト
し、その出力を１に戻す。

従つて、エンジンキースイツチ２１がオフにな
つている間にバツテリ２０を外してRAM３３へ
の通電が断たれた場合（第９図参照）は、フリツ
プフロツプ５５のＲ端子への入力が消失し、再び
バツテリ２０を接続したときにフリツプフロツプ
５５のＲ端子への入力が１となる。そしてこのと
きにフリツプフロツプ５５がリセツトされ、その
出力が０となる。

その後、エンジンキースイツチ２１がオンとな
つて、第８図のフローチヤートに示したルーチン
が実行されると、ポートＡの入力（すなわちフリ
ツプフロツプ５５の出力）は０となつているの
で、メモリーが破壊されたことが検知される。こ
の場合は、RAM３３内のデータを全て初期値に
戻し、始めから学習を行うようにすると共に、ポ
ートＢの出力を１にして、フリツプフロツプ５５
のＳ端子へ送ることにより、フリツプフロツプ５
５をセツトし、その出力を１に戻す。

また、エンジンキースイツチ２１がオフとなつ
ている間にバツテリ２０が外されなければ、エン
ジンキースイツチ２１がオンとなつた場合に、ポ
ートＡの入力（すなわちフリツプフロツプ５５の
出力）は１となつているので、この場合はメモリ
ーは正常にバツクアツプされていたと判断され、
RAM３３内のデータをそのまま使用するように
するのである。

尚、以上では空燃比の学習制御装置について説
明したが、本発をアイドル回転数の学習制御装置
に適用できることは勿論である。

具体的にアイドル回転数の学習制御装置では、
水温から基本制御量ISCtwを設定し、水温から学
習補正量ISCleを検索し、水温から設定した目標
アイドル回転数Nsと実アイドル回転数とを比較
してフイードバツク補正量ISCfbを設定し、下記
(1)式によつてアイドル制御弁１０への制御量
ISCdyを演算し、定常状態において、下記(2)式に
従つて学習を行つており、この場合にはフイード
バツク補正量ISCfbの基準値からの偏差の平均値
ΔISCfbを所定割合（１／Ｍ）加算する際、その
Ｍの値を更新回数に応じて定めるようにすればよ
い。

ISCdy＝ISCtw＋ISCle＋ISCfb …(1) ISCle_(oew)←ISCle＋／Ｍ …(2) 前記のアイドル制御弁１０は開弁用コイルと閉
弁用コイルとを備え、これらのコイルにパルス信
号が互いに判定された状態で送られて、パルス信
号のデユーテイ比に応じて開度が調整されるもの
で、前記のISCdyは開弁用コイルがONとなつて
いる時間割合（％）である。

（発明の効果）以上説明したように本発明によれば、学習進行
度合に応じて学習補正量の更新に際しての重み付
けの値を変化させることで、学習の機会の少ない
領域においても学習進行速度を早めることができ
る。また、バツテリが外れる等して学習補正量の
データがクリアされた場合に、急速な再学習を行
うことが可能となるという効果も得られる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の構成を示す機能ブロツク図、
第２図は本発明の一実施例を示す構成図、第３図
は第２図中のコントロールユニツトのブロツク回
路図、第４図及び第５図は制御内容を示すフロー
チヤート、第６図は制御特性図、第７図はメモリ
ーバツクアツプ用回路の回路図、第８図はメモリ
ーバツクアツプ監視ルーチンのフローチヤート、
第９図はタイミングチヤートである。１…機関、６…エアフローメータ、１１…燃料
噴射弁、１６…O₂センサ、１７…クランク角セ
ンサ、３０…コントロールユニツト。

Claims

【特許請求の範囲】１内燃機関の制御対象の制御目標値に対応する
基本制御量を設定する基本制御量設定手段と、機関運転状態を表すパラメータによつて複数に
区分された機関運転状態の領域毎に前記基本制御
量を補正するための学習補正量を記憶した書換え
可能な記憶手段と、実際の機関運転状態に基づき前記記憶手段から
対応する領域の学習補正量を検索する学習補正量
検索手段と、制御目標値と実際値とを比較し制御目標値に実
際値を近づけるように前記基本制御量を補正する
ためのフイードバツク補正量を所定の量増減して
設定するフイードバツク補正量設定手段と、前記基本制御量設定手段で設定した基本制御量
と、前記学習補正量検索手段で検索した学習補正
量と、前記フイードバツク補正量設定手段で設定
したフイードバツク補正量とから制御量を演算す
る制御量演算手段と、前記制御量に応じて作動し、内燃機関の制御対
象を制御するための制御手段と、実際の機関運転状態が定常状態にあることを検
出する定常状態検出手段と、定常状態検出中にその間のフイードバツク補正
量の基準値からの偏差の平均値を検出する偏差平
均値検出手段と、前記偏差の平均値が得られる毎に現在の学習補
正量に偏差の平均値を所定割合加算して新たな学
習補正量を演算し前記記憶手段の同じ機関運転状
態の領域に対応する学習補正量のデータを書換え
て更新する学習補正量更新手段と、を備える内燃機関の学習制御装置において、機関運転状態の領域毎に前記学習補正量更新手
段による更新回数を記憶する更新回数記憶手段
と、前記更新回数に応じて前記学習補正量更新手段
における加算割合を更新回数の増大と共に減少さ
せるように変化させる加算割合可変手段と、を設けたことを特徴とする内燃機関の学習制御装
置。