JPH0617661B2

JPH0617661B2 - 自動車用エンジンの学習制御方法

Info

Publication number: JPH0617661B2
Application number: JP59173525A
Authority: JP
Inventors: 邦宏阿部
Original assignee: Fuji Heavy Industries Ltd
Current assignee: Subaru Corp
Priority date: 1984-08-20
Filing date: 1984-08-20
Publication date: 1994-03-09
Anticipated expiration: 2009-03-09
Also published as: JPS61123731A

Description

【発明の詳細な説明】【産業上の利用分野】

本発明は、学習値テーブルの未学習領域を早期になく
し、運転制御への実質的な学習値の利用が早期に実現で
きるようにした自動車用エンジンの学習制御方法に関す
る。

【従来の技術】

自動車用エンジンの電子制御方式としては、電子式燃料
噴射システムの燃料供給制御のために、テーブル中のデ
ータを書換える学習制御が知られている（例えば、特開
昭５５−９６３３９号公報、特開昭５８−１５７３５号
公報、特開昭５８−１７６４４０号公報参照）。ここで
は、エンジンに噴射される燃料の量を、吸入空気量、エ
ンジン回転数、エンジン負荷のようなエンジン運転変数
に関連して決めている。燃料の量は、燃料噴射弁の開弁
時間（噴射パルス巾）により決められる。基本燃料噴射
巾Ｔｐは次式により得られる。Ｔｐ＝Ｋ×Ｑ／Ｎ……（１）ここでＱ：吸入空気量Ｎ：エンジン回転数Ｋ：定数である。望ましい噴射パルス巾Ｔｉは、基本噴射巾Ｔｐをエンジ
ン運転変数で修正することにより得られる。次式は、望
ましい噴射パルス巾を計算する一例である。Ｔｉ＝Ｔｐ×（ＣＯＦＥ）×α×Ｋａ…（２）ここでＣＯＦＥ：クーラント温度，スロットル開度，エンジン
負荷のような補正係数の和により得られる補正係数 α：λ補正係数（排気通路中のＯ_２センサのフィードバ
ック信号の積分値）Ｋａ：学習による補正係数（以降、学習制御係数と呼
ぶ）である。クーラント温度係数やエンジン負荷のような係数は、検
出情報に関連してテーブルをルックアップすることによ
り得られる。学習制御係数Ｋａ値は、エンジン負荷とエンジン回転数
に関連して学習値テーブルから得られる。さらに望ましい噴射パルス幅（（２）式のＴｉ）の計算
を説明すれば、はじめてのエンジン起動時には、学習値
の全ては学習値テーブル中にイニシャル値として“１”
にセットされる。これは、燃料供給システムは、係数Ｋ
ａなしでもほとんど正しい量を供給するように設計され
ていることを示している。しかしながら、全ての自動車は、使用上のバラツキがあ
り、それを含めて同一結果をもたらす望ましい機能を持
つようには生産されない。従って、学習値テーブル中の
学習値は、全ての自動車が実際に使われた時に学習によ
り書換えられる必要がある。もし、初期値“１”と書換
えられた値との差が大きければ、燃料噴射システムはハ
ンチングを生じる。このようなハンチングを避けるため
に、書換えは少しずつインクリメントまたはデクリメン
トされる。また、一般的なエンジン起動時には、Ｏ_２センサボディ
の温度は低いので、Ｏ_２センサの出力電圧も低い。この
ような状態では、システムはαの値として“１”をセッ
トする。そこでコンピュータは、望ましい噴射パルス幅
Ｔｉを（２）式により吸入空気量Ｑ，エンジン回転数
Ｎ，ＣＯＦＥ，α，Ｋａから計算する。エンジンが暖機
されており、Ｏ_２センサが活性化している時には、所定
時刻におけるＯ_２センサ出力電圧の積分値はαの値とし
て供給される。より詳細には、コンピュータは、積分器
としての機能を持ち、Ｏ_２センサの出力電圧を積分す
る。第８図（ｂ）は積分出力を示す。システムは予め定
められた間隔（例えば４０ｍｓ）で積分値を出力する。
例えば、第８図（ｂ）において、時刻Ｔ_１………Ｔ_ｎに
おいて積分値Ｉ_１………Ｉ_ｎを提供する。従って燃料の
量は、Ｏ_２センサからの積分されたフィードバック信号
αにしたがって制御される。上記学習制御において問題となるのは、エンジン状態に
基づき定常運転状態を判定し、エンジン運転状態とし
て、例えば、エンジン回転数及び負荷をパラメータとす
る学習値テーブルに、各領域毎にセンサ出力に基づく情
報に基づいて学習値を書換える場合、高回転低負荷領
域、低回転高負荷領域等、運転頻度の少ない領域におい
て未学習領域が何時までも残り、学習開始後、その学習
値をエンジン制御に反映させることができるまで、相当
の時間を要し、その間、制御性が悪化する。これに関連して、特開昭５６−１０６０４０号公報に
は、所定時間またはエンジン所定回転毎に学習値テーブ
ルにおける全領域の学習値を書換えることで、特に長時
間使用されていない領域の運転状態区分の学習値を目標
に近づいた値とし、この学習値から算出される制御量に
よって制御要素を最適値に制御するまでの応答時間を短
縮向上する技術が開示されている。

【発明が解決しようとする課題】

しかし、上記先行例では、所定時間またはエンジン所定
回転毎に学習値テーブルの全領域の学習値を書換えるよ
うにしているため、下記の問題がある。学習値テーブルの全領域の学習値を所定時間またはエン
ジン所定回転毎に一律に書換えると、それまで学習した
値が全て無駄になり、再度、領域毎に学習をし直すこと
になり、学習結果をエンジン制御に反映させることので
きる頻度が減少してかえって制御性が悪化する虞があ
る。また、学習の開始時点には何等対処していないので、未
学習領域が残り、エンジン制御へ早期に反映させること
ができない。本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、早期に学
習値テーブルにおける未学習領域がなくなり、学習値の
エンジン制御への実質的な利用が学習初回から短時間で
実現できると共に、学習した値が無駄になることがな
く、制御性を向上することが可能な自動車用エンジンの
学習制御方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

上記目的を達成するため、本発明による自動車用エンジ
ンの学習制御方法は、エンジン運転状態に基づき定常運
転状態かを判定し、定常運転状態と判定したとき、セン
サ出力に基づく情報を学習値として、エンジン運転状態
をパラメータとする学習値テーブルに取込み、上記学習
値をエンジン運転状態に基づき読出してエンジン制御の
制御変数として使用する自動車用エンジンの学習制御方
法において、学習値テーブルのいずれかの領域に対して
学習値の書換えが行われる学習の初回実行時、あるいは
該学習の初回実行時及び学習の初回から連続した複数回
の学習実行時には、学習値テーブルにおける他の全ての
領域の学習値も同じ値で書換えを行い、その後は、エン
ジン運転状態に基づき学習値テーブルの領域を特定し、
各領域毎に学習値の書換えを行うことを特徴とする。

【作用】

本発明では、学習の初回、あるいは初回から連続した複
数回、学習値テーブルのいずれかの領域に対して学習値
の書換えが行われるとき、他の全ての領域の学習値も同
じ値で書換えが行われる。そして、その後は、全領域の
学習値を一律に書換えることなく、エンジン運転状態に
基づき学習値テーブルの領域を特定して、各領域毎に学
習値の書換えが行われる。

【実施例】

以下、本発明による自動車用エンジンの学習制御方法
を、空燃比制御に適用した実施例につき、図面を参照し
て具体的に説明する。第１図は制御系全体の概略図を示すもので、図中符号１
はエンジン本体である。このエンジンはエアクリーナ２
から導入された空気が、スロットルボディ３において、
インジェクタ４からの噴射燃料と混合された後、その混
合気がスロットルバルブ５を介して吸気系へ導入される
ものであり、また排気系では、排気ガス浄化装置（三元
触媒コンバータ）６において排気ガス中の有害成分の除
去が行なわれるように排気浄化対策が施されている。上記排気系からは、排気ガスの一部が、ＥＧＲバルブ７
を介して吸気系に還流され、ＥＧＲバルブ７は、吸気通
路に連通する負圧管に設けたバルブ８の開閉動作によ
り、負圧管を介してバルブ７内のダイヤフラムに作用さ
れる負圧の有無により開閉動作されるものである。またインジェクタ４には、燃料タンク９から燃料ポンプ
１０により、フィルタ１３，プレッシャレギュレータ１
１を介して燃料が供給される。なお燃料ポンプ１０から
インジェクタ４へ至る燃料供給経路には、燃料ダンパ１
２が設けられている。またスロットルバルブ５の上流，下流においてスロット
ルボディ３に連通するバイパスには、アイドルスピード
コントロールバルブ１４が設けられていて、アイドル時
のエンジン回転数を制御する。また第１図において、符号１５はマイクロコンピュータ
からなる制御装置であり、この制御装置１５に対して
は、排気系において排気ガス浄化装置６の前段に設置し
たＯ_２センサ１６からの電圧信号と、吸気通路２_ａに設
けたエアフローメータ１７からは空気流量を測定した電
気信号と、スロットルバルブ５に設けたスロットルセン
サ１８からはスロットル開度に応じた電圧信号と、エン
ジン１からは水温センサ１９によって水温についての電
気信号とが与えられる。また上記制御装置１５には、ディストリビュータ２０に
設けたクランク角センサ２１によって、クランク角基準
位置の検出信号およびクランク角１度毎のパルス信号が
与えられ、またトランスミッション２２からはニュート
ラル位置スイッチング信号が、スタータ２３からはスタ
ータスイッチング信号が、それぞれ与えられる。なお第１図中、符号２４はバッテリ、２５はインジェク
タリレー、２６は燃料ポンプリレーである。また上記制御装置１５は、第２図に示されるようにマイ
クロプロセッサユニット（以下ＭＰＵと称す）２７を、
バス２８を介してＲＯＭ２９，ＲＡＭ３０およびバック
アップ付ＲＡＭ３１に接続させている。また上記Ｏ_２セ
ンサ１６，エアフローメータ１７，スロットルセンサ１
８などのアナログ信号は、Ａ／Ｄ変換器３２を介してデ
ジタル変換され、バス２８を介してＭＰＵ２７にもたら
される。またその他の信号はＩ／Ｏポート３３を通して
ＭＰＵ２７に入力される。なお、本発明における説明において、バックアップ付き
ＲＡＭ３１に構成された学習値テーブル中にメモリされ
ているものを学習値，補間計算を行なって読出して
（２）式に適用するものを学習制御係数と呼んでいる。本発明のシステムにおいて、学習値テーブル中にストア
されている学習値は、エンジン運転の定常運転期間中計
算されたデータで書換えられる。従って、エンジン定常
運転状態（安定状態）の検出が必要である。システムに
おいてエンジン定常運転状態の判定は、エンジン運転状
態としてエンジン負荷とエンジン回転数の継続状態によ
り決められる。エンジン定常運転状態検出のためには、第７図の左側に
示すように例えば５本の線と５段の線で区画された１６
区画から成っているマトリックスが採用される。エンジ
ン負荷の大きさは、Ｘ軸のＬ_０からＬ_４の５つの点でセ
ットされ、エンジン回転数の大きさは、Ｙ軸のＮ_０から
Ｎ_４の５つの点でセットされる。従ってエンジン負荷
は、Ｌ_０Ｌ_１，Ｌ_１Ｌ_２，Ｌ_２Ｌ_３，Ｌ_３Ｌ_４の４つの
レンジに分割され、同様にエンジン回転数も、Ｎ
_０Ｎ_１，Ｎ_１Ｎ_２，Ｎ_２Ｎ_３，Ｎ_３Ｎ_４の４つのレンジ
に分割される。一方、Ｏ_２センサの出力電圧は、第８図（ａ）に示すよ
うに、空燃比のリッチとリーンの状態に応じて理論空燃
比を示す基準電圧を通ってサイクル的に変化する。シス
テムにおいて、Ｏ_２センサの出力電圧がマットリックス
中の１６区画の１つの中でリッチとリーンのサイクルを
３回繰返した時、エンジンは定常運転状態にあると判断
される。このようなエンジン定常運転状態の判定がなされた時、
学習値テーブルへ学習値の取込みがなされる。上記学習値テーブルは、エンジン運転状態としてエンジ
ン回転数及び負荷をパラメータとしたテーブルとして構
成され、回転数と負荷を例えばそれぞれ４分割して４×
４＝１６の分割領域（アドレス）を設け、この中の該当
するアドレスに学習値を取込み、前回の学習値を書換え
ている。しかしながら、このようにして各分割領域につ
いて、全て学習が少なくとも１回行なわれる時間は相当
なものになる。すなわち回転数における４分割領域、お
よび負荷における４分割領域のマトリックスを学習値で
満たす場合、定常運転状態において、例えば低負荷・低
回転（アイドリング状態）での学習確率、高負荷・高回
転（高速走行状態）での学習確率は非常に高いが、低負
荷・高回転の領域での学習確率は零に近いはずであり、
高負荷・低回転の領域での学習確率も同様である。従っ
て、学習確率７０％以上をプロットした場合、例えば第
４図（ａ）あるいは（ｂ）のような形態になるであろ
う。また、その都度、運転条件，状態により学習の遅れ
る領域が残るであろう。これらが残る間は、上記マトリ
ックスの学習値にはバラツキがあり、空燃比制御の制御
変数（前記（２）式における学習制御係数Ｋａ）として
使用することができない。このためには、早期に学習値テーブルの未学習領域をな
くす必要がある。そして本方式では、学習値テーブルとして第７図の右側
に示すように、バックアップ付ＲＡＭ３１に例えば負荷
の各分割領域Ｌ_０Ｌ_１，Ｌ_１Ｌ_２，Ｌ_２Ｌ_３，Ｌ_３Ｌ_４
および、回転数の各分割領域Ｎ_０Ｎ_１，Ｎ_１Ｎ_２，Ｎ_２
Ｎ_３，Ｎ_３Ｎ_４により、４×４＝１６の分割領域を有す
るテーブルを設け、この負荷と回転数の、それぞれの各
分割領域に対応するアドレスａ_１，ａ_２，ａ_３，ａ_４お
よび、ｂ_１，ｂ_２，ｂ_３，ｂ_４により、ａ_１ｂ_１，ａ_１
ｂ_２………ａ_４ｂ_３，ａ_４ｂ_４のようにテーブルの領域
が区画分けされている。そしてこの中の該当するアドレ
スに学習値を取込み、前回の学習値を書換えている。そこで、本方式では、上述のようにエンジン定常運転状
態の判定がなされた時、学習値の取込みがなされるので
あるが、学習初回、あるいは初回から連続した複数回、
たまたま選ばれた領域のための学習値を、その全量ある
いは前回の値との偏差の所定倍の値で、全ての領域に対
してメモリさせるのである（第６図参照）。このような学習開始時点における全領域の書換えは、学
習開始から、その学習値を取入れた学習値テーブルの全
領域を使用可能状態にするまでの時間を短縮する意味
で、ここに重要である。また上述の学習開始時点における学習値テーブルの全領
域に対する書換えの終了後は、エンジン回転数及び負荷
に基づき学習値テーブルの領域を特定して各領域毎に学
習値の書換えを行う。そしてこの学習値（ａ_１ｂ_１〜ａ
_４ｂ_４にメモリされた内容）が、各負荷，回転数での運
転状況に応じて直ちに読出されて、制御変数としてＭＰ
Ｕ２７で、例えば、前記（２）式の燃料噴射パルス巾Ｔ
ｉの演算式に組込まれる。学習値書換えについて説明すれば、エンジン運転の安定
状態が検出された時、学習値テーブルはＯ_２センサから
のフィードバック信号に関係した値で書換えられる。書
換えは例えば第８図（ｂ）のＩｍａｘとＩｍｉｎの値の
ように積分の１サイクル中の最大値と最小値の算術平均
Ａで行なわれる。また、学習値テーブルからの読出しにおいて、学習値は
テーブル中の分割された各領域ごとにメモリされている
が、実際の負荷の値はＬ_０Ｌ_４の間で自由に変動し、回
転数の値はＮ_０Ｎ_４の間で自由に変動する。この変動に
対して微妙に対応されることが望まれるが、そのために
領域の分割数を増すと、メモリ容量を増大させなければ
ならないので、ここでは直線補間法を用いてＭＰＵ２７
の演算で各分割領域間の学習制御係数を求めることにす
る。今、第３図に示すように、各負荷領域Ｌ_０Ｌ_１，Ｌ_１Ｌ
_２，Ｌ_２Ｌ_３，Ｌ_３Ｌ_４にメモリされている学習値を、
ｙＬ_１，ｙＬ_２，ｙＬ_３，ｙＬ_４とし、この学習値に対
応する負荷値ｘＬ_１，ｘＬ_２，ｘＬ_３，ｘＬ_４が各負荷
領域の中間点であるとする。このとき、負荷ｘＬにおけ
るテーブル算出値ｙＬの値は、上記各領域の学習値ｙＬ
_１，ｙＬ_２，ｙＬ_３，ｙＬ_４から、次式で算定すること
ができる。但しその時の回転数Ｎが属する回転数領域の
欄、例えばｂ_２欄であればａ_１ｂ_２，ａ_２ｂ_２，ａ_３ｂ
_２，ａ_４ｂ_２のメモリ内容が読出される。今ｘＬの値が
ｘＬ_３およびｘＬ_４の間にあるとして、テーブル算出値
ｙＬは、ｙＬ＝｛（ｘＬ−ｘＬ_３）／（ｘＬ_４−ｘＬ_３）｝ ×（ｙＬ_４−ｙＬ_３）＋ｙＬ_３これをグラフで示せば、第３図のような構成になる。こ
こで破線は、テーブルの領域分割境界線を示す。一方、回転数に関しても、その各領域Ｎ_０Ｎ_１，Ｎ_１Ｎ
_２，Ｎ_２Ｎ_３，Ｎ_３Ｎ_４の学習値をｙＮ_１，ｙＮ_２，ｙ
Ｎ_３，ｙＮ_４とし、この学習値に対応する回転数値ｘＮ
_１，ｘＮ_２，ｘＮ_３，ｘＮ_４が各回転数領域の中間点で
あるとする。このとき回転数ｘＮの値がｘＮ_３とｘＮ_４
の間にあるとして、テーブル算出値ｙＮは次式で算定す
ることができる。但し、その時の負荷Ｌが属する負荷領
域の欄、例えば、ａ_１欄であれば、ａ_１ｂ_１，ａ
_１ｂ_２，ａ_１ｂ_３，ａ_１ｂ_４のメモリ内容が読出され
る。ｙＮ＝｛（ｘＮ−ｘＮ_３）／（ｘＮ_４−ｘＮ_３）｝ ×（ｙＮ_４−ｙＮ_３）＋ｙＮ_３ここで学習制御係数Ｋａは、Ｋａ＝（ｙＮ×ｙＬ）^1/2 で求めることができる。このような空燃比制御の学習によって、例えばＯ_２セン
サ１６からのＯ_２フィードバック信号のない状態での運
転（スロットル全開領域，Ｏ_２センサ１６の不活性領域
等）も、テーブル値を利用して類推的に制御できること
になるのである。次にＭＰＵ２７で実行される学習値、書込みのプログラ
ムの一例を、第５図のフローチャートを用いて具体的に
説明する。学習プログラムは、予め定められた設定時間（４０ｍ
ｓ）毎に開始される。エンジン回転数がステップ１で検
出される。もし、エンジン回転数が制御対象範囲Ｎ_０と
Ｎ_４との間のレンジにあれば、プログラムはステップ２
に進む。もし、エンジン回転数がレンジ外であれば、プ
ログラムはステップ１からＥＸＩＴへジャンプし、ルー
チンから出る。ステップ２では第７図のマトリックスの、検出されたエ
ンジン回転数が含まれる行の位置が検出され、その位置
はＲＡＭ３０にストアされる。その後、プログラムはス
テップ３に進み、エンジン負荷が検出される。もし、エ
ンジン負荷が制御対象範囲Ｌ_０からＬ_４のレンジ中にあ
れば、プログラムはステップ４に進む。もし、エンジン
負荷がレンジ外にあれば、プログラムはルーチンから出
る。その後、検出されたエンジン負荷に関連する列の位
置がマトリックス中で検出され、その位置はＲＡＭ３０
にストアされる。そして、エンジン回転数とエンジン負
荷によるエンジン運転条件に関する区画の位置が、例え
ば第７図の区画Ｄ_１のようにマトリックス中で決定され
る。プログラムはステップ５に進み、決定した区画の位
置は、前回の学習で決定された区画と比較される。しか
しながら、最初の学習では比較はできないので、プログ
ラムはステップ７，１１を通ってルーチンを出る。最初
の学習のステップ７では、区画の位置はＲＡＭ３０にス
トアされる。最初の学習の後の学習では、検出された位置は、ステッ
プ５で前回ストアされた区画位置と比較される。もし、
マトリックス中の区画位置が前回のものと同じであれ
ば、プログラムはステップ６に進み、Ｏ_２センサの出力
電圧が検出される。もし、出力電圧がリッチとリーンに
交互に変化して符号変換があれば、プログラムはステッ
プ８に進み、またもし、変化していなければ、プログラ
ムはルーチンを出る。ステップ８では、出力電圧のリッ
チとリーンのサイクル数がカウンタでカウントされる。
ステップ９では、もしカウンタが例えば３回を数えた
ら、エンジンは定常運転状態にあるとしてプログラムは
ステップ１０に進む。カウントが３回に達していなけれ
ばプログラムはルーチンを出る。ステップ１０ではカウ
ンタはクリアされ、プログラムはステップ１２に進む。一方、区画の位置がステップ５において前回の学習と同
じでなければ、プログラムはステップ７に進み、区画の
位置の古いデータは新しいデータに書換えられる。ステ
ップ１１では、カウントをクリアする。ステップ１２では、出力波形の例えば３サイクルについ
てＯ_２センサの出力電圧の積分値の最大値と最小値の算
術平均Ａが計算され、ＲＡＭ３０のワークエリアに値Ａ
がストアされる。その後、プログラムはステップ１３に進み、ＲＡＭ３１
内への書込みが、最初（学習の初回）であるか否かの判
定をステップ１３で行なう。最初の書込みである場合に
は、次のステップ１４でカウンタをカウントアップし、
ステップ１５においてステップ１２で得られた算術平均
値Ａを、エンジン回転数及び負荷により指定される学習
値テーブルの該当領域に対しては学習値として、また他
の全ての領域に対してはダミー値として書込みを行な
う。また、最初の書込みでない場合には、ステップ１３
からステップ１６に移行し、ここでカウントアップを行
ない、ステップ１７で、カウンタがＣＯＵＮＴ＞３であ
るか否かの判定を行う。ＣＯＵＮＴ≦３であり、学習の
初回から数えて第３回めまでの学習と判断されるときに
は、前記ステップ１５へ進み、前述と同様に学習値テー
ブルの全領域に対して学習値を同じ値で書換える。この
ように学習の初回から連続した複数回（本実施例では３
回）、全領域に対して学習値の書換えを行うことは、Ｏ
_２センサの出力が完全に安定化するまでの期間を補償す
る上で有効である。また、ＣＯＵＮＴ＞３であり、第４回め以降の学習と判
断されるときには、ステップ１８へ進み、エンジン回転
数及び負荷により指定される該当領域のみ偏差の全量で
学習値の書換えが行われる。その後のステップ１９で、
カウンタはカウントダウンする（これ以降カウンタはス
テップ１６で常に４の値に維持される）。なお上記実施例では、学習の初回から連続した複数回
（３回）、全領域に対して学習値を全量、書換えるよう
にしているが、学習値の偏差の所定倍数（例えば３回、
ダミー値の書換えを行なうものとして、先に書込まれた
値との偏差の２分の１）を加算して書込むようにしても
よい。また、ステップ１８において当該領域に対する学
習値の書換えは、先に書込まれた値に対してプラスかマ
イナスかの判定を行なって、学習値の最小分解能を単位
として、その整数倍で、加算あるいは減算することによ
り新たな書込みの値を演算し、書込むようにしてもよ
い。このようにすると、制御値の変動が少なくなり、安
定した目標値を維持できる。このようにして、アドレスａ_１ｂ_１，ａ_１ｂ_２，………
ａ_４ｂ_４に書込まれた学習値は、実際の運転においては
負荷、およびエンジン回転数の変動に対応して、読出さ
れ、前述のように補間計算を経て細分化されて、燃料噴
射パルス巾Ｔｉの演算に使用され、インジェクタ４の制
御に供せられる。なお、本実施例では、エンジン回転数及びエンジン負荷
をパラメータとして学習値テーブルを構成し、Ｏ_２セン
サ出力に基づく情報により学習値を書換えるようにして
いるが、他のエンジン運転状態変数を用いても良く、制
御対象も、空燃比制御に限定されず、他のエンジン制御
にも適用可能である。

【発明の効果】以上、詳述したように本発明によれば、学習の初回、あ
るいは初回から連続した複数回、学習値テーブルのいず
れかの領域に対して学習値の書換えが行われるとき、他
の全ての領域の学習値も同じ値で書換えが行われるの
で、早期に学習値テーブルにおける未学習領域がなくな
り、学習値のエンジン制御への実質的な利用が学習初回
から短時間で実現できると共に、学習開始直後における
学習値のバラツキが解消されて、制御性が向上する。また、その後は、全領域の学習値を一律に書換えること
なく、エンジン運転状態に基づき学習値テーブルの領域
を特定して、各領域毎に学習値の書換えが行われるの
で、学習した値が無駄になることがなく、エンジン制御
に学習結果を反映させることのできる頻度が減少せず、
エンジン制御性が向上する。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の学習制御方法を採用するエンジン制御
系の概略図、第２図は制御装置の概略構成図、第３図は補間計算法を視覚的に示した図、第４図はマトリックスへの情報入力確率を説明するため
の説明図、第５図は本発明の自動車用エンジンの学習制御方法にお
ける一例を示すフローチャート、第６図は学習開始後の早い時点における書込み状態を従
来との比較で示す図、第７図はマトリックスと実際に使用するＲＡＭ領域内の
学習値テーブルとを並列して示した図、第８図（ａ）はＯ_２センサの出力電圧、第８図（ｂ）は積分器の出力電圧をそれぞれ示す図であ
る。１…エンジン、２…エアクリーナ、３…スロットルボディ、４…インジェクタ、５…スロットルバルブ、６…排気ガス浄化装置、７…ＥＧＲバルブ、８…バルブ、９…燃料タンク、１０…燃料ポンプ、１１…プレッシャレギュレータ、１２…燃料ダンパ、１３…フィルタ、１４…アイドルスピードコントロールバルブ、１５…制御装置、１６…Ｏ_２センサ、１７…エアフロメータ、１８…スロットルセンサ、１９…水温センサ、２０…ディストリビュータ、２１…クランク角センサ、２２…トランスミッション、２３…スタータ、２４…バッテリ、２５…インジェクタリレー、２６…燃料ポンプリレー、２７…ＭＰＵ、２８…バス、２９…ＲＯＭ、３０，３１…ＲＡＭ、３２…Ａ／Ｄ変換器、３３…Ｉ／Ｏポート。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】エンジン運転状態に基づき定常運転状態か
を判定し、定常運転状態と判定したとき、センサ出力に
基づく情報を学習値として、エンジン運転状態をパラメ
ータとする学習値テーブルに取込み、上記学習値をエン
ジン運転状態に基づき読出してエンジン制御の制御変数
として使用する自動車用エンジンの学習制御方法におい
て、学習値テーブルのいずれかの領域に対して学習値の書換
えが行われる学習の初回実行時、あるいは該学習の初回
実行時及び学習の初回から連続した複数回の学習実行時
には、学習値テーブルにおける他の全ての領域の学習値
も同じ値で書換えを行い、その後は、エンジン運転状態に基づき学習値テーブルの
領域を特定し、各領域毎に学習値の書換えを行うことを
特徴とする自動車用エンジンの学習制御方法。