JPH0742889B2 - 自動車用エンジンの学習制御方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 【産業上の利用分野】

本発明は、学習値を書き込む学習値テーブルによるメモ
リの使用量を減少させると共に、実効性を低下すること
なくエンジン運転状態に対応して学習値を早期にエンジ
ン制御に的確に反映させることのできる自動車用エンジ
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状態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O₂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巾（（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、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、O₂センサボディの
温度は低いので、O₂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。エンジが暖機されており、O₂センサが
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、O₂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T₁………Tnにおいて積分値I₁………Inを提供する。従
って燃料の量は、O₂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。 ここで問題になるのは、学習値を満たすために必要なマ
ップ対応の記憶領域が非常に大きくなることで、このこ
とはRAM領域の増大を招き、メモリ容量の増大を招く。
その上、学習値を取込むための判定条件（定常判定の条
件）を甘くすると、データの信頼性が低くなることか
ら、判定条件は或る程度、厳しい条件にしなければなら
ないが、厳しくすれば学習のチャンスは極めて少なく、
この場合には上記記憶領域の全てに学習値を取込むのが
極めて困難になり記憶領域の大きさの割には実効性が低
いという課題があった。 すなわち学習値のテーブルは回転数と負荷により構成さ
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５
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、制御に採用することが
できないのである。 これに関連して、特開昭58−204942号公報には、複数の
エンジン運転状態変数としてエンジン回転数及び吸入空
気量をパラメータとする２次元の学習値テーブルを採用
し、燃料噴射弁からエンジンに供給される燃料を指示す
る噴射パルス巾、エンジンへの吸入空気量、およびエン
ジン回転数を示す各パラメータの少なくとも１つを用い
て、エンジンの燃焼状態を判定し、エンジンの燃焼状態
が比較的安定している状態と判定したとき、空燃比セン
サ出力に基づく積分情報に応じた値で、学習値テーブル
における該当領域の学習値を書換え、エンジン運転状態
変数に基づき学習値テーブルから学習値を読出して、空
燃比制御における補正係数として用いることで、空燃比
を精度良く制御でき、排気ガスや運転性の悪化を防止す
る技術が開示されている。 また、エンジン回転数および吸入空気量をパラメータと
する２次元テーブルの学習値テーブルを採用した場合に
は、メモリー数が多くなることから、パラメータを吸入
空気量だけとした単一の１次元の学習値テーブルを用い
ることで、メモリー数を減少させ、コストアップや信頼
性の低下を防止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、上記先行例において、エンジン回転数および吸
入空気量等の複数のエンジン運転状態変数をパラメータ
とした２次元の学習値テーブルを採用した場合には、学
習値テーブルの領域は各運転状態変数により分割される
数を乗算した数だけ必要となり、前述のように、学習値
テーブルにより大幅にメモリ容量を必要とする。また、
エンジン回転数および吸入空気量（エンジン負荷に相当
する）等の複数のエンジン運転状態変数をパラメータと
した２次元の学習値テーブルを採用した場合には、低回
転高負荷および高回転低負荷等、運転頻度の少ない領域
が未学習領域として長時間残り、その間、エンジン制御
に学習値を反映することができず、エンジン制御性が悪
化する。 また、パラメータを吸入空気量だけとし、単一のエンジ
ン運転状態変数だけにより１次元の学習値テーブルを採
用した場合には、メモリ容量を大幅に減少させることが
できるが、単一のエンジン運転状態変数のみでは、エン
ジン運転状態を的確に把握することができず、学習によ
る実効性が低下してエンジン制御性が悪化する虞があ
る。 本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、メモリ容
量を低減することができると共に、実効性を低下するこ
となくエンジン運転状態に対応して学習値を早期にエン
ジン制御に的確に反映させることができてエンジン制御
性の向上を図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、複数のエンジン運転状態変数に基
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、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
の該当領域に取込み、上記学習値をエンジン運転状態に
基づき上記学習値テーブルから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、上記複数のエンジン運転状態変数に対応し
て、各エンジン運転状態変数毎に各エンジン運転状態変
数をパラメータとした１次元の学習値テーブルを複数備
え、上記複数のエンジン運転状態変数に基づきエンジン
運転領域を特定し、定常運転状態を判定したとき、各エ
ンジン運転状態変数に対応して上記各学習値テーブルの
領域を特定し、各学習値テーブルの該当領域における学
習値を書換え、エンジン運転状態変数に基づき上記各学
習値テーブルからそれぞれ学習値を読出してエンジン制
御の制御変数として使用することを特徴とする。

【作用】

本発明では、複数のエンジン運転状態変数に基づいてエ
ンジン運転領域を特定し、定常運転状態を判定したと
き、各エンジン運転状態変数毎に各運転状態変数をパラ
メータとした複数の１次元の学習値テーブル毎にエンジ
ン運転状態変数に基づき領域を特定し、各学習値テーブ
ルの該当領域の学習値をセンサ出力に基づく情報により
書換え、エンジン運転状態変数に基づき各学習値テーブ
ルからそれぞれ学習値を読出してエンジン制御の制御変
数として使用される。

【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、排気ガス反応器（三絃触
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11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12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反応器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O₂センサ16,エアフローメータ17,
スロットルセンサ18などのアナログ信号は、A/D変換器3
2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M
PU27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RA
M31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すものを学習制
御値，学習制御値に後述する処理を行なって前記（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,L₂L₃,L
₃L₄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、O₂センサ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のである。 学習値テーブルは、第３図に示すように負荷に対応す
る，即ちL₀L₁,L₁L₂,L₂L₃およびL₃L₄の各分割領域に対応
してエンジン負荷をパラメータとする１次元の第１の学
習値テーブルと、回転数に対応する，即ちN₀N₁,N₁N₂,N₂
N₃およびN₃N₄の各分割領域に対応してエンジン回転数を
パラメータとする１次元の第２の学習値テーブルがバッ
クアップ付RAM31にそれぞれ構成されている。そして各
学習値テーブルの分割領域に対応するアドレスa₁,a₂,
a₃,a₄およびb₁,b₂,b₃,b₄に対して学習値の取込みが行な
われ、前回の学習値を書換えるのである。そして第１の
学習値テーブル（アドレスa₁〜a₄）においては回転数が
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。また第２の学
習値テーブル（アドレスb₁〜b₄）においては、負荷がど
の領域（L₀L₁,L₁L₂,L₂L₃,L₃L₄）のものでも、回転数の
分割領域対応で、学習値がメモリされる。そしてこれら
の学習値（a₁〜a₄にメモリされた内容、およびアドレス
b₁〜b₄にメモリされた内容）が、各負荷および回転数の
運転状態に応じて直ちに読出されて、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として取込ま
れる。 ここで、負荷に関するテーブル値については、回転数は
情報を取込むための条件付けとして、前述のように４分
割で利用されるが、実際の空燃比制御には参与しない
し、また回転数に関するテーブル値については、負荷は
情報を取込むための条件付けとして、前述ように４分割
で利用されるが、実際の空燃比制御には参与しない。し
かしこれによって空燃比制御の確度が、それほど低下さ
れるとは考えられないのである。前述したように、従来
方式の学習値テーブルの学習確率は低いものであり、本
方式の場合、同一負荷について第１の学習値テーブルに
記憶される学習値は、確分割領域L₀L₁,L₁L₂,L₂L₃および
L₃L₄について各１個であり、同一回転数について第２の
学習値テーブルに記憶される学習値は、各分割領域N
₀N₁,N₁N₂,N₂N₃およびN₃N₄について各１個であるが、順
次、書換えがならされるという条件、および定常運転で
近接回転領域での第１の学習値テーブルの学習値、ある
いは近接回転領域での第２の学習値テーブルの学習値が
近似する点を考慮すれば、本方式は充分、実用に耐える
値を保つと考えられるのである。前述のようにテーブル
中の各値は、自動車の最初の運転以前は“1"である。 学習値書換えについて説明すれば、エンジン定常運転状
態が検出されたとき、各運転状態変数に基づき各学習値
テーブルの領域を特定し、該当領域における各学習値が
O₂センサ出力に基づく積分情報に応じた値で書換えられ
る。最初の書換えは、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。それ以降はαが“1"でない時に
学習値は、コンピュータで得ることができる最小値△Ａ
（最小分解能）でインクリメントあるいはデクリメント
される。言い換えれば、最初の学習で書換えられた学習
値の値ＡであるBCDコードから１ビットが足されるか引
かれる。 さらに、この学習制御方法では、次の説明のようにRAM3
1からの情報の読出しの時、未学習領域を補う演算がな
される。すなわち学習値をテーブルに取込む場合、上記
テーブルの各分割領域について、学習開始後、情報の取
込みがあったか否かの判定のためのフラグ領域を設けて
おき、情報の取込みがあった時にはフラグを立て、制御
のために各領域対応で情報の読出しを行なう際、フラグ
が立っていれば、その情報を学習制御値として、またフ
ラグが立っていなければ、隣接領域でフラグの立ってい
るものから情報を得て、演算により学習制御値を推定算
出して使用するのである。例えば、８ビットのRAMに学
習値テーブルを構築する場合、テーブルデータをビット
単位で構成し（この場合、学習値の分解能は128とな
る）、最上位の１ビットまたは最下位の１ビットを、学
習を行なったか否かのフラグとして使用し、制御開始の
時この１ビットをクリアし、最初の学習値の書換えの
時、１とする。次に、学習値テーブルから学習値を読出
す時そのビットを調べ、フラグが立っていればその値
を、立っていなければ左右の隣接するテーブル領域より
読出した値で、補間計算法で計算することにより学習制
御値を求めて、使用するのである。なお、隣接のテーブ
ル領域が無い場合あるいは未学習状態の場合には、その
領域のイニシャル値で計算してもよい。 また、一般的な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、また
回転数の値もN₀N₄の間で自由に変化する。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
各分割領域の学習制御係数を求めることにする。この直
線補間法は、前述の隣接のテーブル領域のデータを採用
する補間計算法にも採用できる。 今、第４図（ａ）に示すように、各負荷領域L₀L₁,L₁L₂,
L₂L₃,L₃L₄にメモリされている学習値を、yL₁,yL₂,yL₃,y
L₄とし、この学習値に対応する負荷値xL₁,xL₂,xL₃,xL₄
が各負荷領域の中間点であるとする。このとき、負荷xL
における学習制御値yLの値は、上記各領域の学習値yL₁,
yL₂,yL₃,yL₄から、次式で算定することができる。今、x
Lの値がxL₃およびxL₄の間にあるとして、学習制御値yL
は、 yL＝｛（xL−xL₃）／（xL₄−xL₃）｝ ×（yL₄−yL₃）＋yL₃ ここで、もし、学習値が未だL₂L₃に未記入の状態である
（フラグが立っていない）とするならば、yL₃に代っ
て、隣りのL₁L₂の学習値yL₂と、負荷値xL₃に代って、隣
りの負荷値xL₂とを、代りに用いて補間計算できる。 一方、第４図（ｂ）示すように、回転数に関してもその
各回転数領域N₀N₁,N₁N₂,N₂N₃,N₃N₄にメモリされている
学習値を、yN₁,yN₂,yN₃,yN₄とし、この学習値に対応す
る回転数値xN₁,xN₂,xN₃,xN₄が各回転数領域の中間点で
あるとすれば、回転数xNにおける学習制御値yNの値は、
負荷の場合と同様に算定できる。今、xNの値がxN₂およ
びxN₃の間にあるとして、学習制御値yNを求めれば、 yN＝｛（xN−xN₂）／（xN₃−xN₂）｝ ×（yN₃−yN₂）＋yN₂ ここで、未学習領域があれば、負荷xLにおける学習制御
値yLの時と同様、隣接領域の学習値，負荷値を算出に用
いればよい。ここで学習制御係数Kaは、 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O₂センサ
16からのO₂フィードバック信号の不安定な状態での運転
（スロットル全開領域,O₂センサ16の不活性領域）も、
テーブル値を利用して類推的に制御できることになり、
しかも、マトリックス（マップ）内で未学習領域があっ
ても、補間計算を用いるために、早期に実質的に有効な
制御値を得ることができ、未学習期間での制御性を向上
できる。 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６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N₀とN₄
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L₀からL₄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RMA30にストアされ
る。そして、エンジン回転数とエンジ負荷によるエンジ
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の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、O₂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、
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
O₂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。 次に、ステップ13で、RAM31に構成された第１の学習値
テーブルにおけるアドレス（領域）a₁,a₂,a₃,a₄のどれ
に対して、値Ａを書込むかを決定するため、フラグビッ
ト位置の算出がなされる。上記アドレスa₁,a₂,a₃,a₄に
よる第１の学習値テーブルは、エンジン負荷をパラメー
タとした１次元テーブルであるから、先きに制御対象領
域L₀L₁,L₁L₂,L₂L₃,L₃L₄のどれが選択されているかで、
自ずから選択決定される。 同様に、RAM31に構成された第２の学習値テーブルにお
けるアドレス（領域）b₁,b₂,b₃,b₄のどれに対して、値
Ａを書込むかを決定するためフラグビット位置の算出が
なされる。上記アドレスb₁,b₂,b₃,b₄による第２の学習
値テーブルは、エンジン回転数をパラメータとした１次
元テーブルであるから、先きに、制御対象領域N₀N₁,N₁N
₂,N₂N₃,N₃N₄のどれが選択されているかで、自ずから選
択決定される。 次いで、ステップ14で該当アドレスへの書込みがなさ
れ、作業を完了するのである。 このようにして、各学習値テーブルにおける各アドレス
a₁,a₂,a₃,a₄およびb₁,b₂,b₃,b₄に書込まれた学習値は、
実際の運転においては負荷，回転数の変動に対応して、
呼出され、先のように、補間計算を経て細分化されて、
インジェクタ４の制御に供せられる。 このフローチャートは第７図に示す。ステップ１ではエ
ンジン回転数Ｎに基づき第２の学習値テーブルを参照し
て補間計算によりエンジン運転状態としてエンジン回転
数に対応する学習制御値を求め、ステップ２ではその計
算結果を、RAM30のメモリNDに第１学習制御値として記
憶させる。次にステップ３ではエンジン負荷Ｌに基づき
第１の学習値テーブルを参照して補間計算により、エン
ジン運転状態としてエンジン負荷Ｌに対応する学習制御
値を求め、ステップ４ではその計算結果をRAM30のメモ
リLDに第２学習制御値として記憶させる。そして最後
に、ステップ５で各メモリND,LDの内容を読出して演算
し、学習制御係数Kaを求め、前記（２）式による燃料噴
射パルス幅Tiの演算に用いるのである。 なお、本発明の学習制御方法は、上記実施例では回転数
と負荷によりマトリックスを構成して情報の取込み枠を
決めているが、他のエンジン運転状態変数を用いてもよ
いことは勿論であり、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、複数のエンジン
運転状態変数に基づいてエンジン運転領域を特定し、定
常運転状態を判定したとき、各エンジン運転状態変数毎
に各運転状態変数をパラメータとした複数の１次元の学
習値テーブル毎にエンジン運転状態変数に基づき領域を
特定し、各学習値テーブルの該当領域の学習値をセンサ
出力に基づく情報により書換え、エンジン運転状態変数
に基づき各学習値テーブルからそれぞれ学習値を読出し
てエンジン制御の制御変数として使用されるので、１次
元の各学習値テーブルの領域数を加算した値だけのアド
レス数で済み、メモリ容量を低減することができる。 また、各学習値テーブルは、複数のエンジン運転状態変
数に対応して各エンジン運転状態変数をパラメータとし
た１次元テーブルとして構成され、他のエンジン運転状
態変数に拘わらず各領域毎に学習値の書換えが行われて
学習されるので、早期に未学習領域がなくなり、且つ複
数のエンジン運転状態変数に基づいて各学習値テーブル
の学習値を読出してエンジン制御の制御変数として使用
されるので、エンジン運転状態に対応して学習値を早期
にエンジン制御に的確に反映させることができて、エン
ジン制御性の向上を図ることができると共に、複数のエ
ンジン運転状態変数に基づいてエンジン運転状態が的確
に把握され、これに対応した領域毎に学習が行われ、実
効性を低下することなく実現することができる。

【図面の簡単な説明】

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６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７図は学習制御係数設定手順を示すフローチャート、 第８図（ａ）はO₂センサの出力電圧を示す図、 第８図（ｂ）は積分器の出力電圧を示す図である。 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……排気ガス反応器、 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……O₂センサ、 17……エアフローメータ、 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)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】複数のエンジン運転状態変数に基づき定常
   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、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
   域に取込み、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、 上記複数のエンジン運転状態変数に対応して、各エンジ
   ン運転状態変数毎に各エンジン運転状態変数をパラメー
   タとした１次元の学習値テーブルを複数備え、 上記複数のエンジン運転状態変数に基づきエンジン運転
   領域を特定し、定常運転状態を判定したとき、各エンジ
   ン運転状態変数に対応して上記各学習値テーブルの領域
   を特定し、各学習値テーブルの該当領域における学習値
   を書換え、 エンジン運転状態変数に基づき上記各学習値テーブルか
   らそれぞれ学習値を読出してエンジン制御の制御変数と
   して使用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。