JPH07107376B2 - 自動車用エンジンの学習制御方法 - Google Patents
自動車用エンジンの学習制御方法Info
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- JPH07107376B2 JPH07107376B2 JP59253485A JP25348584A JPH07107376B2 JP H07107376 B2 JPH07107376 B2 JP H07107376B2 JP 59253485 A JP59253485 A JP 59253485A JP 25348584 A JP25348584 A JP 25348584A JP H07107376 B2 JPH07107376 B2 JP H07107376B2
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- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
- F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
- F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
- F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
- F02D41/14—Introducing closed-loop corrections
- F02D41/1438—Introducing closed-loop corrections using means for determining characteristics of the combustion gases; Sensors therefor
- F02D41/1477—Introducing closed-loop corrections using means for determining characteristics of the combustion gases; Sensors therefor characterised by the regulation circuit or part of it,(e.g. comparator, PI regulator, output)
- F02D41/148—Using a plurality of comparators
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- F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
- F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
- F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
- F02D41/24—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means
- F02D41/2406—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means using essentially read only memories
- F02D41/2425—Particular ways of programming the data
- F02D41/2429—Methods of calibrating or learning
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- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Electrical Control Of Air Or Fuel Supplied To Internal-Combustion Engine (AREA)
- Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)
Description
本発明は、学習値の収束性及び安定性を適切に両立させ
て、学習値を使用するエンジン制御の制御性を向上する
ことが可能な自動車用エンジンの学習制御方法に関す
る。
て、学習値を使用するエンジン制御の制御性を向上する
ことが可能な自動車用エンジンの学習制御方法に関す
る。
従来、自動車用エンジンの空燃比制御においては、エア
フロメータからの情報により基本燃料噴射量を算定し、
これをO2センサのフィードバック信号を用いて補正して
いる。ここで問題になるのは、O2センサにはフィードバ
ックできない領域、すなわちスロットル全開領域、O2セ
ンサ不活性領域（エンジン始動時）等があることで、こ
のため、不揮発性メモリ（バックアップ付RAM）にエン
ジン運転状態変数としてエンジン回転数及びエンジン負
荷をパラメータとする学習値テーブルを構成し、エンジ
ン回転数及び負荷が一定で、且つO2センサ活性状態のエ
ンジン定常運転状態と判断されるとき、O2センサ出力に
基づくフィードバック補正係数値に応じ学習値テーブル
の該当領域に格納されている学習値を書換えて、そし
て、エンジン運転時には、常に、エンジン運転状態変数
に基づいて学習値テーブルから学習値を読み出して補間
計算により学習補正係数を得、上記フィードバック補正
係数と共に制御変数としてエンジン制御、例えば燃料噴
射量演算の際に用いて空燃比を適正に保持するという学
習制御がなされている（特開昭55−96339号公報、特開
昭58−15735号公報、特開昭58−59329号公報、及び特開
昭58−176440号公報参照）。 そして学習値は、センサ出力に基づくフィードバック補
正係数が基準値になるよう逐次修正され、学習の過程で
或る値に収束する。 しかし、学習値が収束した後、センサの読み取り誤差、
定常判定条件不十分等に起因して、あるいは学習値の書
換えに際して学習値の修正量が不適切であると、学習値
が変動してハンチングを生じ、この学習値を制御変数と
して使用するエンジン制御の制御性を著しく損なう。 この学習値の修正に関して特開昭57−143134号公報に
は、学習値テーブルにおける学習値の書換えに際し、単
位時間毎に、O2センサ出力に基づくフィードバック補正
係数（K2）値と基準値（＝1.0）との差に応じた修正量
で学習値を逐次修正することで、学習値の収束収度と収
束精度の向上を図る技術が開示されている。
フロメータからの情報により基本燃料噴射量を算定し、
これをO2センサのフィードバック信号を用いて補正して
いる。ここで問題になるのは、O2センサにはフィードバ
ックできない領域、すなわちスロットル全開領域、O2セ
ンサ不活性領域（エンジン始動時）等があることで、こ
のため、不揮発性メモリ（バックアップ付RAM）にエン
ジン運転状態変数としてエンジン回転数及びエンジン負
荷をパラメータとする学習値テーブルを構成し、エンジ
ン回転数及び負荷が一定で、且つO2センサ活性状態のエ
ンジン定常運転状態と判断されるとき、O2センサ出力に
基づくフィードバック補正係数値に応じ学習値テーブル
の該当領域に格納されている学習値を書換えて、そし
て、エンジン運転時には、常に、エンジン運転状態変数
に基づいて学習値テーブルから学習値を読み出して補間
計算により学習補正係数を得、上記フィードバック補正
係数と共に制御変数としてエンジン制御、例えば燃料噴
射量演算の際に用いて空燃比を適正に保持するという学
習制御がなされている（特開昭55−96339号公報、特開
昭58−15735号公報、特開昭58−59329号公報、及び特開
昭58−176440号公報参照）。 そして学習値は、センサ出力に基づくフィードバック補
正係数が基準値になるよう逐次修正され、学習の過程で
或る値に収束する。 しかし、学習値が収束した後、センサの読み取り誤差、
定常判定条件不十分等に起因して、あるいは学習値の書
換えに際して学習値の修正量が不適切であると、学習値
が変動してハンチングを生じ、この学習値を制御変数と
して使用するエンジン制御の制御性を著しく損なう。 この学習値の修正に関して特開昭57−143134号公報に
は、学習値テーブルにおける学習値の書換えに際し、単
位時間毎に、O2センサ出力に基づくフィードバック補正
係数（K2）値と基準値（＝1.0）との差に応じた修正量
で学習値を逐次修正することで、学習値の収束収度と収
束精度の向上を図る技術が開示されている。
しかしながら、上記先行例では、空燃比が理論空燃比近
傍に有るとき、O2センサ出力がリッチ，リーンを交互に
繰り返すが、学習値書換えの単位時間毎に、O2センサ出
力のリッチが重なった場合、フィードバック補正係数値
（K2）がリーン側補正値（K2＜1.0）を示していること
から、これに対応して、逐次、学習値がリーン補正側
（K3＜1.0）に更新され、空燃比が理論空燃比近傍にあ
るにも拘わらずリーンに修正されてしまい、また、単位
時間毎にO2センサ出力のリーンが重なった場合、フィー
ドバック補正係数がリッチ側補正値（K2＞1.0）を示し
ていることから、学習値を逐次リッチ側補正値に更新さ
れて空燃比がリッチ側に修正され、空燃比が理論空燃比
からずれてしまい、運転性および排気エミッションの悪
化を招いてしまう。 また、常時、そのときのO2センサ出力に基づくフィード
バック補正係数と基準値との差に応じて学習値を修正す
るようにしているため、学習値の収束性及び学習値収束
後の安定性に限界があり、これに対応して学習値使用に
よるエンジン制御精度も充分に向上し得ない。 本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、学習値の
収束を早め、適正な学習値を早期に得られて学習制御の
実効を早期に達成することができると共に、学習値の収
束後の変動を有効に防止して学習値の使用によるエンジ
ン制御の安定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。
傍に有るとき、O2センサ出力がリッチ，リーンを交互に
繰り返すが、学習値書換えの単位時間毎に、O2センサ出
力のリッチが重なった場合、フィードバック補正係数値
（K2）がリーン側補正値（K2＜1.0）を示していること
から、これに対応して、逐次、学習値がリーン補正側
（K3＜1.0）に更新され、空燃比が理論空燃比近傍にあ
るにも拘わらずリーンに修正されてしまい、また、単位
時間毎にO2センサ出力のリーンが重なった場合、フィー
ドバック補正係数がリッチ側補正値（K2＞1.0）を示し
ていることから、学習値を逐次リッチ側補正値に更新さ
れて空燃比がリッチ側に修正され、空燃比が理論空燃比
からずれてしまい、運転性および排気エミッションの悪
化を招いてしまう。 また、常時、そのときのO2センサ出力に基づくフィード
バック補正係数と基準値との差に応じて学習値を修正す
るようにしているため、学習値の収束性及び学習値収束
後の安定性に限界があり、これに対応して学習値使用に
よるエンジン制御精度も充分に向上し得ない。 本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、学習値の
収束を早め、適正な学習値を早期に得られて学習制御の
実効を早期に達成することができると共に、学習値の収
束後の変動を有効に防止して学習値の使用によるエンジ
ン制御の安定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。
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、エンジン運転状態変数に基づき定
常運転状態か否かを判定し、定常運転状態と判定したと
き、センサ出力に基づくフィードバック補正係数値に応
じて上記エンジン運転状態変数をパラメータとする学習
値テーブルの該当領域に格納された学習値を書換え、上
記学習値をエンジン運転状態変数に基づき上記学習値テ
ーブルから読出して上記フィードバック補正係数と共に
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、定常運転状態と判定して学
習値テーブルにおける領域を特定したとき、該当領域に
格納された学習値の書換えが初回か否かを判定し、初回
のときには、上記センサ出力に基づくフィードバック補
正係数の所定期間における平均値で該当領域の学習値を
書換え、その後は、フィードバック補正係数の基準値に
対する偏差が設定値より大きいときに、該当領域の学習
値を、学習値の最小分解能ずつ修正することを特徴とす
る。
ンの学習制御方法は、エンジン運転状態変数に基づき定
常運転状態か否かを判定し、定常運転状態と判定したと
き、センサ出力に基づくフィードバック補正係数値に応
じて上記エンジン運転状態変数をパラメータとする学習
値テーブルの該当領域に格納された学習値を書換え、上
記学習値をエンジン運転状態変数に基づき上記学習値テ
ーブルから読出して上記フィードバック補正係数と共に
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、定常運転状態と判定して学
習値テーブルにおける領域を特定したとき、該当領域に
格納された学習値の書換えが初回か否かを判定し、初回
のときには、上記センサ出力に基づくフィードバック補
正係数の所定期間における平均値で該当領域の学習値を
書換え、その後は、フィードバック補正係数の基準値に
対する偏差が設定値より大きいときに、該当領域の学習
値を、学習値の最小分解能ずつ修正することを特徴とす
る。
本発明では、エンジン運転状態変数に基づいて定常運転
状態を判定したとき、エンジン運転状態変数をパラメー
タとした学習値テーブルの該当領域の学習値を書換える
に際し、該当領域の学習値の書換えが初回のときは、セ
ンサ出力に基づくフィードバック補正係数の所定期間に
おける平均値で該当領域の学習値の書換えが行われる。 そして、その後の書換えに際しては、フィードバック補
正係数の基準値に対する偏差が設定値より大きいときの
み、該当領域の学習値が学習値の最少分解能により微量
ずつ修正される。
状態を判定したとき、エンジン運転状態変数をパラメー
タとした学習値テーブルの該当領域の学習値を書換える
に際し、該当領域の学習値の書換えが初回のときは、セ
ンサ出力に基づくフィードバック補正係数の所定期間に
おける平均値で該当領域の学習値の書換えが行われる。 そして、その後の書換えに際しては、フィードバック補
正係数の基準値に対する偏差が設定値より大きいときの
み、該当領域の学習値が学習値の最少分解能により微量
ずつ修正される。
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、第１図ないし
第６図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の閉鎖動作により、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より燃料ポンプ
10を介して燃料が供給されるもので、余剰燃料はプレッ
シャレギュレータ11を介して上記燃料タンク９に還流さ
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12,フィルタ13等が設けられ
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、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O2セ
ンサ16からの電圧信号と、吸気通路2a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に配設したニュートラルス
イッチ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2
8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O2センサ16,エアフローメータ1
7,スロットルセンサ18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、MPU27が与えられた制御プログラムに従って指令し
た出力制御信号は、インジェクタ４、燃料ポンプ10、バ
ルブ８などに出力される。 以上は、本発明による自動車用エンジンの学習制御方法
を採用する場合のエンジンの制御形態の１つを示すもの
である。 そして、この制御系においては、インジェクタ４につい
ての基本噴射パルス幅（量）は次式で算出する。 Tp＝Ｋ×Q/N ……（１） ここでＱは吸入空気量、Ｎはエンジン回転数、Ｋはイン
ジェクタ特性補正定数である。またここでは、Q/Nはエ
ンジン負荷の値を示すパラメータに採用される。燃料噴
射パルス幅Tiは、基本噴射パルス幅Tpをエンジン運転状
態変数で修正することにより得られる。 次式は、噴射噴射パルス幅を計算する一例である。 Ti＝Tp×（COFE）×α×Ka ……（２） ここで COFE:冷却水温、スロットル開度、エンジン負荷等に対
する補正係数の和により得られる各種増量補正係数 α：空燃比フィードバック補正係数（O2センサの出力信
号をスライスレベルと比較して空燃比のリッチ，リーン
に応じて積分して得た積分値） Ka:学習による補正係数（以降、学習制御係数と呼ぶ） である。 冷却水温補正係数、負荷に対する補正係数等は、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は、エンジン運転状態変数としてエンジ
ン負荷及びエンジン回転数をパラメータとして学習値テ
ーブルの該当領域を特定し、学習値テーブルから学習値
を読出して補間計算を経て得られる。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Ka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、テーブル中の学習値
は、自動車が実際に運転され、エンジン定常運転状態の
とき、学習により書換えられる必要がある。 学習値テーブルおよび学習値の書換えについてはさらに
後述する。 エンジンが暖機されており、O2センサ16が活性化してい
る時には、所定時刻におけるO2センサ出力電圧の積分値
は空燃比フィードバック補正係数αの値として供給され
る。より詳細には、コンピュータは、積分機としての機
能を持ち、O2センサの出力電圧をスライスレベルと比較
して空燃比のリッチ，リーンに応じて積分する。第６図
（ｂ）は積分出力、すなわち空燃比フィードバック補正
係数α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６図（ｂ）におい
て、時刻T1……Tnにおいて積分値I1……Inを提供する。
従って燃料噴射パルス幅Ti（燃料噴射量）は、O2センサ
16の出力電圧をスライスレベルと比較して空燃比のリッ
チ，リーンに応じて積分して得られた空燃比フィードバ
ック補正係数αにより補正され、空燃比に応じてフィー
ドバック制御される。 また、一般的なエンジン起動時には、O2センサボディの
温度は低いので、O2センサ16の出力電圧も低い。このよ
うなO2センサの不活性時には、システムは空燃比フィー
ドバック補正係数α値として基準値（＝1.0）をセット
する。 以上により制御装置15は、燃料噴射パルス幅をTiを
（２）式により吸入空気量Ｑ、エンジン回転数Ｎ、COF
E、α、Kaから計算する。 なお、本発明における説明においてバックアップ付RAM3
1に構成された学習値テーブル中に各領域毎にメモリさ
れているものを学習値、補間計算を行なって読出して前
記（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。 第３図の上側部分は、エンジン定常運転状態検出のため
のマトリックスを示し、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。エンジン負荷の大き
さは、Ｘ軸のL0からL4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N0からN4の５つの点でセッ
トされる。従って、エンジン負荷は、L0L1 、L1L2 、L
2L3 、L3L4 の４つのレンジに分割され、同様にエンジン
回転数も４つのレンジに分割される。 一方、O2センサ16の出力電圧は第６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（スライスレベル）を通ってサイクル的
に変化する。システムにおいて、O2センサ16の出力電圧
がマトリックス中の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、
O2センサ出力に基づく空燃比フィードバック補正係数α
に応じた値で、学習値の書換えがなされる。 次に学習値テーブルについて説明する。学習値テーブル
は、バックアップ付RAM31に格納され、第３図の下側部
分に示すように負荷レンジL0L1 、L1L2 、L2L3 、L3L4 の各
分割領域に対応してテーブルを設け、このそれぞれのア
ドレスa1,a2,a3,a4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。ここでは、回転
数がどの領域（N0N1 、N1N2 、N2N3 、N3N4 ）のものでも、
負荷の分割領域対応で学習値がメモリされる。 そしてこの学習値（a1,a2,a3およびa4にメモリされた内
容）が、各負荷の運転状態に応じて負荷をパラメータと
する学習値テーブルから直ちに読出されて、空燃比制御
の制御変数としてMPU27で、例えば、前記（２）式の燃
料噴射パルス巾の演算式における学習制御係数Kaとして
組込まれる。 前述のように学習値テーブル中の各値は、自動車の最初
の運転以前は“1"である。 学習値の書換えについて説明すれば、エンジン定常運転
状態と判定されたとき、エンジン運転状態変数に基づき
学習値テーブルの領域（アドレス）を特定し、該当領域
に格納されている学習値の書換えが初回かを判定し、初
回のときには、O2センサ出力に基づく空燃比フィードバ
ック補正係数αの所定期間における平均値、例えば、第
６図（ｂ）のImaxとIminの値のように、O2センサ出力電
圧がスライスレベルを３回横切り空燃比がリッチからリ
ーン、あるいはリーンからリッチに３回反転した３サイ
クル中の空燃比フィードバック補正係数αの最大値と最
少値との平均値Ａで、該当領域の学習値の書換えを行
う。これにより、学習値はO2センサ出力に基づく空燃比
フィードバック補正係数αの基準値（＝1.0）に対する
ずれ分を修正するよう直ちに書換えられ、直ちに所定の
値に収束される。 そして、該当領域における学習値の書換えが２回目以降
のときには、空燃比フィードバック補正係数αの基準値
に対する偏差が設定値を越えているとき、例えば1.0±
１％の範囲を越えているときのみ、学習値の最少分解能
を該当領域の学習値に加算あるいは減算して学習値を書
換える。すなわち、２回め以降の書換えに際しては、O2
センサ出力に基づく空燃比フィードバック補正係数αが
基準値、あるいは基準値近傍にあり、空燃比が理論空燃
比あるいは理論空燃比付近のときには学習値の書換えを
行わず、空燃比フィードバック補正係数αの基準値に対
する偏差が設定値以上で、空燃比ずれをO2センサ出力に
基づく空燃比フィードバック補正係数αで補正している
と判断されるときに限り、該当領域の学習値が最少分解
能により微量ずつ修正される。これにより、O2センサ出
力の読取り誤差等によりO2センサ出力が一時的に大きく
変動したとしても、学習値の収束後の変動が有効に防止
される。 また、一般的な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L0L4 の間で自由に変動
し、この変動に対して微妙に対応することが望まれる
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４図に示すように、各負荷領域L0L1 、L1L2 、L
2L3 、L3L4 にメモリされている学習をy1,y2,y3およびy4
とし、この学習値に対応する負荷値x1,x2,x3およひx4が
各負荷領域の中間点であるとする。このとき、負荷ｘに
おける学習制御係数Kaの値は、上記各領域の学習値y1,y
2,y3およびy4から次式で算定することができる。いま、
ｘの値がx3,x4の間にあるとして、学習制御係数Kaは、
次式により算出することができる。 Ka＝｛（ｘ−x3）／（x4−x3）｝×（y4−y3）＋y3 なお、第４図における破線は、テーブルの領域分割境界
線を示す。 このような空燃比制御の学習によって、例えばO2センサ
16からのO2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,O2センサ16の不活性領域）も、学習
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（例えば40m
s）毎に開始される。エンジン回転数がステップS1で検
出される。もし、エンジン回転数が制御対象範囲N0とN4
との間のレンジにあれば、プログラムはステップS2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S1からステップS11へジャンプし、ステ
ップS11でカウンタをクリアしてルーチンから出る。 ステップS2では第３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S3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L0からL4のレンジ中にあれば、プ
ログラムはステップS4に進む。もし、エンジン負荷がレ
ンジ外にあれば、プログラムはステップS11へジャンプ
する。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
よるエンジン運転状態に対応する区画の位置（エンジン
運転領域）が、例えば第３図の区画D1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S5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S7,S11を通ってルーチ
ンを出る。最初の学習のステップS7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S5で前回ストアされた区画位置と比較される。区画位
置が前回と異なるときには、ステップ７へ進み、前回の
区画位置データを今回検出した区画位置データに書換
え、ステップ11でカウント値をクリアしてルーチンを抜
ける。 一方、上記ステップ５においてマトリックス中の区画位
置が前回と同じであれば、ステップ６へ進み、O2センサ
16の出力電圧がスライスレベルを横切り空燃比がリッチ
からリーンへ、あるいはリーンからリッチへ反転したか
の判断がなされ、空燃比が変化していないときにはルー
チンを抜け、空燃比の切換わりが有ったときにはステッ
プ８へ進み、空燃比の切換わり数がカウントアップされ
る。 次いで、ステップ９へ進み、カウント値が３に違したか
を判断し、３に達していないときにはルーチンを抜け
る。 カウント値が３に達しており、すなわち、エンジン回転
数とエンジン負荷とによるエンジン運転領域が一定で、
且つこの状態下でO2センサ出力電圧がスライスレベルを
３回横切りO2センサ16が活性状態のとき、定常運転状態
と判断し、ステップ10でカウント値をクリアしてステッ
プ12以降の学習値書換え処理に進むのである。 ステップ12では、O2センサ16の出力電圧がスライスレベ
ルを３回横切り空燃比がリッチからリーン、あるいはリ
ーンからリッチへ３回反転した３サイクル中の空燃比フ
ィードバック補正係数αの最大値と最少値との平均値Ａ
を算出し、RAM30のワークエリアに平均値Ａをストアす
る。次いでステップ13へ進み、例えば第３図に示す区画
D1に応じたアドレスa2のように、区画位置に対応した学
習値テーブルのアドレス（領域）が検出され、ステップ
18で学習値テーブルの該当アドレスにフラグが立ってい
るか否かにより該当アドレスにおける学習値の書換えが
初回か否かを判断する。 該当アドレスにおける学習値の書換えが初回のときに
は、フラグが立っていないのでステップ19へ進み、学習
値テーブルの該当アドレスに格納されている学習値を、
ステップ12で算出した平均値Ａで書換えると共に、該当
アドレスにフラグをセットしてルーチンを抜ける。 該当アドレスにおける学習値の書換えが２回め以降のと
きには、該当アドレスにフラグがセットされていること
からステップ14へ進み、空燃比フィードバック補正係数
αと基準値に設定値を加算した値（1,01）とを比較し、
α≧1.01のときにはステップ15へ進んで、該当アドレス
に格納されている学習値に、学習値の最少分解能Δαを
加算して該当アドレスの学習値を更新する。 また、上記ステップ14においてα＜1.01のときには、ス
テップ16へ進み、空燃比フィードバック補正係数αと基
準値から設定値を減算した値（0.99）とを比較し、α≦
0.99のときにはステップ17へ進んで、該当アドレスの学
習値から最少分解能Δαを減算して、該当アドレスの学
習値を更新する。 上記ステップ16でα≦0.99、すなわち、O2センサ出力に
基づく空燃比フィードバック補正係数αの基準値（1.
0）に対する偏差が±１％の範囲を越えていないときに
は、学習値の書換えを行うことなくルーチンを抜ける。 そして、学習値テーブルの各アドレスに書き込まれた学
習値は、実際の運転においてエンジン負荷に応じて読出
され、前述のように補間計算を経て学習制御係数Kaとし
て前記（２）式における燃料噴射パルス巾Tiの演算に使
用され、インジェクタ４の制御に供される。 なお、本実施例では、エンジン負荷をパラメータとした
１次元テーブルにより学習値テーブルを構成している
が、エンジン運転領域を特定するマトリックスと同様に
複数のエンジン運転状態変数をパラメータとして学習値
テーブルを構成しても良い。また、O2センサ出力に基づ
く空燃比フィードバック補正係数に応じて学習値を書換
え、この学習値を空燃比制御に使用するようにしている
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。
を、空燃比制御に適用した実施例につき、第１図ないし
第６図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の閉鎖動作により、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より燃料ポンプ
10を介して燃料が供給されるもので、余剰燃料はプレッ
シャレギュレータ11を介して上記燃料タンク９に還流さ
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12,フィルタ13等が設けられ
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、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O2セ
ンサ16からの電圧信号と、吸気通路2a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に配設したニュートラルス
イッチ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2
8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O2センサ16,エアフローメータ1
7,スロットルセンサ18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、MPU27が与えられた制御プログラムに従って指令し
た出力制御信号は、インジェクタ４、燃料ポンプ10、バ
ルブ８などに出力される。 以上は、本発明による自動車用エンジンの学習制御方法
を採用する場合のエンジンの制御形態の１つを示すもの
である。 そして、この制御系においては、インジェクタ４につい
ての基本噴射パルス幅（量）は次式で算出する。 Tp＝Ｋ×Q/N ……（１） ここでＱは吸入空気量、Ｎはエンジン回転数、Ｋはイン
ジェクタ特性補正定数である。またここでは、Q/Nはエ
ンジン負荷の値を示すパラメータに採用される。燃料噴
射パルス幅Tiは、基本噴射パルス幅Tpをエンジン運転状
態変数で修正することにより得られる。 次式は、噴射噴射パルス幅を計算する一例である。 Ti＝Tp×（COFE）×α×Ka ……（２） ここで COFE:冷却水温、スロットル開度、エンジン負荷等に対
する補正係数の和により得られる各種増量補正係数 α：空燃比フィードバック補正係数（O2センサの出力信
号をスライスレベルと比較して空燃比のリッチ，リーン
に応じて積分して得た積分値） Ka:学習による補正係数（以降、学習制御係数と呼ぶ） である。 冷却水温補正係数、負荷に対する補正係数等は、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は、エンジン運転状態変数としてエンジ
ン負荷及びエンジン回転数をパラメータとして学習値テ
ーブルの該当領域を特定し、学習値テーブルから学習値
を読出して補間計算を経て得られる。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Ka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、テーブル中の学習値
は、自動車が実際に運転され、エンジン定常運転状態の
とき、学習により書換えられる必要がある。 学習値テーブルおよび学習値の書換えについてはさらに
後述する。 エンジンが暖機されており、O2センサ16が活性化してい
る時には、所定時刻におけるO2センサ出力電圧の積分値
は空燃比フィードバック補正係数αの値として供給され
る。より詳細には、コンピュータは、積分機としての機
能を持ち、O2センサの出力電圧をスライスレベルと比較
して空燃比のリッチ，リーンに応じて積分する。第６図
（ｂ）は積分出力、すなわち空燃比フィードバック補正
係数α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６図（ｂ）におい
て、時刻T1……Tnにおいて積分値I1……Inを提供する。
従って燃料噴射パルス幅Ti（燃料噴射量）は、O2センサ
16の出力電圧をスライスレベルと比較して空燃比のリッ
チ，リーンに応じて積分して得られた空燃比フィードバ
ック補正係数αにより補正され、空燃比に応じてフィー
ドバック制御される。 また、一般的なエンジン起動時には、O2センサボディの
温度は低いので、O2センサ16の出力電圧も低い。このよ
うなO2センサの不活性時には、システムは空燃比フィー
ドバック補正係数α値として基準値（＝1.0）をセット
する。 以上により制御装置15は、燃料噴射パルス幅をTiを
（２）式により吸入空気量Ｑ、エンジン回転数Ｎ、COF
E、α、Kaから計算する。 なお、本発明における説明においてバックアップ付RAM3
1に構成された学習値テーブル中に各領域毎にメモリさ
れているものを学習値、補間計算を行なって読出して前
記（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。 第３図の上側部分は、エンジン定常運転状態検出のため
のマトリックスを示し、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。エンジン負荷の大き
さは、Ｘ軸のL0からL4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N0からN4の５つの点でセッ
トされる。従って、エンジン負荷は、L0L1 、L1L2 、L
2L3 、L3L4 の４つのレンジに分割され、同様にエンジン
回転数も４つのレンジに分割される。 一方、O2センサ16の出力電圧は第６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（スライスレベル）を通ってサイクル的
に変化する。システムにおいて、O2センサ16の出力電圧
がマトリックス中の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、
O2センサ出力に基づく空燃比フィードバック補正係数α
に応じた値で、学習値の書換えがなされる。 次に学習値テーブルについて説明する。学習値テーブル
は、バックアップ付RAM31に格納され、第３図の下側部
分に示すように負荷レンジL0L1 、L1L2 、L2L3 、L3L4 の各
分割領域に対応してテーブルを設け、このそれぞれのア
ドレスa1,a2,a3,a4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。ここでは、回転
数がどの領域（N0N1 、N1N2 、N2N3 、N3N4 ）のものでも、
負荷の分割領域対応で学習値がメモリされる。 そしてこの学習値（a1,a2,a3およびa4にメモリされた内
容）が、各負荷の運転状態に応じて負荷をパラメータと
する学習値テーブルから直ちに読出されて、空燃比制御
の制御変数としてMPU27で、例えば、前記（２）式の燃
料噴射パルス巾の演算式における学習制御係数Kaとして
組込まれる。 前述のように学習値テーブル中の各値は、自動車の最初
の運転以前は“1"である。 学習値の書換えについて説明すれば、エンジン定常運転
状態と判定されたとき、エンジン運転状態変数に基づき
学習値テーブルの領域（アドレス）を特定し、該当領域
に格納されている学習値の書換えが初回かを判定し、初
回のときには、O2センサ出力に基づく空燃比フィードバ
ック補正係数αの所定期間における平均値、例えば、第
６図（ｂ）のImaxとIminの値のように、O2センサ出力電
圧がスライスレベルを３回横切り空燃比がリッチからリ
ーン、あるいはリーンからリッチに３回反転した３サイ
クル中の空燃比フィードバック補正係数αの最大値と最
少値との平均値Ａで、該当領域の学習値の書換えを行
う。これにより、学習値はO2センサ出力に基づく空燃比
フィードバック補正係数αの基準値（＝1.0）に対する
ずれ分を修正するよう直ちに書換えられ、直ちに所定の
値に収束される。 そして、該当領域における学習値の書換えが２回目以降
のときには、空燃比フィードバック補正係数αの基準値
に対する偏差が設定値を越えているとき、例えば1.0±
１％の範囲を越えているときのみ、学習値の最少分解能
を該当領域の学習値に加算あるいは減算して学習値を書
換える。すなわち、２回め以降の書換えに際しては、O2
センサ出力に基づく空燃比フィードバック補正係数αが
基準値、あるいは基準値近傍にあり、空燃比が理論空燃
比あるいは理論空燃比付近のときには学習値の書換えを
行わず、空燃比フィードバック補正係数αの基準値に対
する偏差が設定値以上で、空燃比ずれをO2センサ出力に
基づく空燃比フィードバック補正係数αで補正している
と判断されるときに限り、該当領域の学習値が最少分解
能により微量ずつ修正される。これにより、O2センサ出
力の読取り誤差等によりO2センサ出力が一時的に大きく
変動したとしても、学習値の収束後の変動が有効に防止
される。 また、一般的な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L0L4 の間で自由に変動
し、この変動に対して微妙に対応することが望まれる
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４図に示すように、各負荷領域L0L1 、L1L2 、L
2L3 、L3L4 にメモリされている学習をy1,y2,y3およびy4
とし、この学習値に対応する負荷値x1,x2,x3およひx4が
各負荷領域の中間点であるとする。このとき、負荷ｘに
おける学習制御係数Kaの値は、上記各領域の学習値y1,y
2,y3およびy4から次式で算定することができる。いま、
ｘの値がx3,x4の間にあるとして、学習制御係数Kaは、
次式により算出することができる。 Ka＝｛（ｘ−x3）／（x4−x3）｝×（y4−y3）＋y3 なお、第４図における破線は、テーブルの領域分割境界
線を示す。 このような空燃比制御の学習によって、例えばO2センサ
16からのO2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,O2センサ16の不活性領域）も、学習
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（例えば40m
s）毎に開始される。エンジン回転数がステップS1で検
出される。もし、エンジン回転数が制御対象範囲N0とN4
との間のレンジにあれば、プログラムはステップS2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S1からステップS11へジャンプし、ステ
ップS11でカウンタをクリアしてルーチンから出る。 ステップS2では第３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S3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L0からL4のレンジ中にあれば、プ
ログラムはステップS4に進む。もし、エンジン負荷がレ
ンジ外にあれば、プログラムはステップS11へジャンプ
する。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
よるエンジン運転状態に対応する区画の位置（エンジン
運転領域）が、例えば第３図の区画D1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S5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S7,S11を通ってルーチ
ンを出る。最初の学習のステップS7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S5で前回ストアされた区画位置と比較される。区画位
置が前回と異なるときには、ステップ７へ進み、前回の
区画位置データを今回検出した区画位置データに書換
え、ステップ11でカウント値をクリアしてルーチンを抜
ける。 一方、上記ステップ５においてマトリックス中の区画位
置が前回と同じであれば、ステップ６へ進み、O2センサ
16の出力電圧がスライスレベルを横切り空燃比がリッチ
からリーンへ、あるいはリーンからリッチへ反転したか
の判断がなされ、空燃比が変化していないときにはルー
チンを抜け、空燃比の切換わりが有ったときにはステッ
プ８へ進み、空燃比の切換わり数がカウントアップされ
る。 次いで、ステップ９へ進み、カウント値が３に違したか
を判断し、３に達していないときにはルーチンを抜け
る。 カウント値が３に達しており、すなわち、エンジン回転
数とエンジン負荷とによるエンジン運転領域が一定で、
且つこの状態下でO2センサ出力電圧がスライスレベルを
３回横切りO2センサ16が活性状態のとき、定常運転状態
と判断し、ステップ10でカウント値をクリアしてステッ
プ12以降の学習値書換え処理に進むのである。 ステップ12では、O2センサ16の出力電圧がスライスレベ
ルを３回横切り空燃比がリッチからリーン、あるいはリ
ーンからリッチへ３回反転した３サイクル中の空燃比フ
ィードバック補正係数αの最大値と最少値との平均値Ａ
を算出し、RAM30のワークエリアに平均値Ａをストアす
る。次いでステップ13へ進み、例えば第３図に示す区画
D1に応じたアドレスa2のように、区画位置に対応した学
習値テーブルのアドレス（領域）が検出され、ステップ
18で学習値テーブルの該当アドレスにフラグが立ってい
るか否かにより該当アドレスにおける学習値の書換えが
初回か否かを判断する。 該当アドレスにおける学習値の書換えが初回のときに
は、フラグが立っていないのでステップ19へ進み、学習
値テーブルの該当アドレスに格納されている学習値を、
ステップ12で算出した平均値Ａで書換えると共に、該当
アドレスにフラグをセットしてルーチンを抜ける。 該当アドレスにおける学習値の書換えが２回め以降のと
きには、該当アドレスにフラグがセットされていること
からステップ14へ進み、空燃比フィードバック補正係数
αと基準値に設定値を加算した値（1,01）とを比較し、
α≧1.01のときにはステップ15へ進んで、該当アドレス
に格納されている学習値に、学習値の最少分解能Δαを
加算して該当アドレスの学習値を更新する。 また、上記ステップ14においてα＜1.01のときには、ス
テップ16へ進み、空燃比フィードバック補正係数αと基
準値から設定値を減算した値（0.99）とを比較し、α≦
0.99のときにはステップ17へ進んで、該当アドレスの学
習値から最少分解能Δαを減算して、該当アドレスの学
習値を更新する。 上記ステップ16でα≦0.99、すなわち、O2センサ出力に
基づく空燃比フィードバック補正係数αの基準値（1.
0）に対する偏差が±１％の範囲を越えていないときに
は、学習値の書換えを行うことなくルーチンを抜ける。 そして、学習値テーブルの各アドレスに書き込まれた学
習値は、実際の運転においてエンジン負荷に応じて読出
され、前述のように補間計算を経て学習制御係数Kaとし
て前記（２）式における燃料噴射パルス巾Tiの演算に使
用され、インジェクタ４の制御に供される。 なお、本実施例では、エンジン負荷をパラメータとした
１次元テーブルにより学習値テーブルを構成している
が、エンジン運転領域を特定するマトリックスと同様に
複数のエンジン運転状態変数をパラメータとして学習値
テーブルを構成しても良い。また、O2センサ出力に基づ
く空燃比フィードバック補正係数に応じて学習値を書換
え、この学習値を空燃比制御に使用するようにしている
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。
以上、詳述したように本発明によれば、エンジン運転状
態変数に基づいて定常運転状態を判断したとき、エンジ
ン運転状態変数をパラメータとした学習値テーブルの該
当領域の学習値を書換えるに際し、該当領域の学習値の
書換えが初回のときには、センサ出力に基づくフィード
バック補正係数の所定期間における平均値で該当領域の
学習値の書換えが行われるので、学習値の収束が早めら
れ、適正な学習値を早期に得られて学習制御の実効を早
期に達成することができる。 また、その後の書換えに際しては、フィードバック補正
係数の基準値に対する偏差が設定値より大きいときの
み、該当領域の学習値が学習値の最少分解能により微量
ずつ修正されるので、学習値の収束後の変動が有効に防
止され、学習値が安定化して、学習値の使用によるエン
ジン制御の安定性が向上し、排気エミッション及び運転
性が向上する。 すなわち、本発明によれば、学習値の収束を早めること
と学習値の収束後の安定化とを適切に両立させることが
でき、学習値の使用によるエンジン制御精度を有効に向
上することができる。 さらに、空燃比制御に適用した場合、空燃比が理論空燃
比近傍に有るときには、フィードバック補正係数の基準
値に対する偏差が小さく、学習値の書換えが行われず、
あるいは書換えがなされても、このときフィードバック
補正係数の平均値が略基準値に等しく学習値の書換えの
初回時にはこの平均値により書換えられ、その後は最少
分解能により微量であるため、空燃比が理論空燃比から
ずれることが有効に防止され、空燃比制御性が向上す
る。
態変数に基づいて定常運転状態を判断したとき、エンジ
ン運転状態変数をパラメータとした学習値テーブルの該
当領域の学習値を書換えるに際し、該当領域の学習値の
書換えが初回のときには、センサ出力に基づくフィード
バック補正係数の所定期間における平均値で該当領域の
学習値の書換えが行われるので、学習値の収束が早めら
れ、適正な学習値を早期に得られて学習制御の実効を早
期に達成することができる。 また、その後の書換えに際しては、フィードバック補正
係数の基準値に対する偏差が設定値より大きいときの
み、該当領域の学習値が学習値の最少分解能により微量
ずつ修正されるので、学習値の収束後の変動が有効に防
止され、学習値が安定化して、学習値の使用によるエン
ジン制御の安定性が向上し、排気エミッション及び運転
性が向上する。 すなわち、本発明によれば、学習値の収束を早めること
と学習値の収束後の安定化とを適切に両立させることが
でき、学習値の使用によるエンジン制御精度を有効に向
上することができる。 さらに、空燃比制御に適用した場合、空燃比が理論空燃
比近傍に有るときには、フィードバック補正係数の基準
値に対する偏差が小さく、学習値の書換えが行われず、
あるいは書換えがなされても、このときフィードバック
補正係数の平均値が略基準値に等しく学習値の書換えの
初回時にはこの平均値により書換えられ、その後は最少
分解能により微量であるため、空燃比が理論空燃比から
ずれることが有効に防止され、空燃比制御性が向上す
る。
第１図は本発明による自動車用エンジンの学習制御方法
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図は領域判定のマトリックスと学習値テーブルとを
並列して示した図、 第４図は補間計算法を視覚的に示した図、 第５図は学習制御手順を示すフローチャート、 第６図はO2センサ出力電圧と空燃比フィードバック補正
係数との関係を示すタイムチャートである。 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……マイクロコンピュータ、 16……O2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。
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図は領域判定のマトリックスと学習値テーブルとを
並列して示した図、 第４図は補間計算法を視覚的に示した図、 第５図は学習制御手順を示すフローチャート、 第６図はO2センサ出力電圧と空燃比フィードバック補正
係数との関係を示すタイムチャートである。 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……マイクロコンピュータ、 16……O2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 (1)
- 【請求項１】エンジン運転状態変数に基づき定常運転状
態か否かを判定し、定常運転状態と判定したとき、セン
サ出力に基づくフィードバック補正係数値に応じて上記
エンジン運転状態変数をパラメータとする学習値テーブ
ルの該当領域に格納された学習値を書換え、上記学習値
をエンジン運転状態変数に基づき上記学習値テーブルか
ら読出して上記フィードバック補正係数と共にエンジン
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、 定常運転状態と判定して学習値テーブルにおける領域を
特定したとき、該当領域に格納された学習値の書換えが
初回か否かを判定し、 初回のときには、上記センサ出力に基づくフィードバッ
ク補正係数の所定期間における平均値で該当領域の学習
値を書換え、 その後は、フィードバック補正係数の基準値に対する偏
差が設定値より大きいときに、該当領域の学習値を、学
習値の最小分解能ずつ修正することを特徴とする自動車
用エンジンの学習制御方法。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59253485A JPH07107376B2 (ja) | 1984-11-29 | 1984-11-29 | 自動車用エンジンの学習制御方法 |
| GB08529156A GB2168175A (en) | 1984-11-29 | 1985-11-27 | Adaptive mixture control system |
| DE19853542034 DE3542034A1 (de) | 1984-11-29 | 1985-11-28 | Lernregelanordnung zum regeln eines kraftfahrzeugmotors |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59253485A JPH07107376B2 (ja) | 1984-11-29 | 1984-11-29 | 自動車用エンジンの学習制御方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS61132748A JPS61132748A (ja) | 1986-06-20 |
| JPH07107376B2 true JPH07107376B2 (ja) | 1995-11-15 |
Family
ID=17252034
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59253485A Expired - Lifetime JPH07107376B2 (ja) | 1984-11-29 | 1984-11-29 | 自動車用エンジンの学習制御方法 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07107376B2 (ja) |
| DE (1) | DE3542034A1 (ja) |
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|---|---|---|---|---|
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| JPS59203828A (ja) | 1983-05-02 | 1984-11-19 | Japan Electronic Control Syst Co Ltd | 電子制御燃料噴射式内燃機関における空燃比の学習制御装置 |
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-
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-
1985
- 1985-11-27 GB GB08529156A patent/GB2168175A/en not_active Withdrawn
- 1985-11-28 DE DE19853542034 patent/DE3542034A1/de not_active Ceased
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| GB2168175A (en) | 1986-06-11 |
| DE3542034A1 (de) | 1986-06-05 |
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|---|---|---|---|
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