JPH0979072A - 内燃機関の空燃比学習制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】運転領域別の空燃比学習において、学習マップ
上の該当領域を学習するときに、他の領域の学習補正値
についても適正値に推定学習させる。 【解決手段】運転領域を64領域に区分する空燃比学習マ
ップを備える。そして、ある領域（Ａ，Ｂ）の学習を行
うときに、領域（Ａ，Ｂ）の学習補正係数α ₀ （図では
６）を、領域（Ａ，Ｂ）と等吸入空気流量である運転領
域の学習補正係数として推定学習させると共に、領域
（Ａ，Ｂ）と同一のＴｐ格子及びその上下のＴｐ格子に
属する運転領域についても、領域（Ａ，Ｂ）の学習補正
係数α₀を学習補正係数として推定学習させる。これに
より、従来に対し、より一層、運転領域間で補正レベル
に段差が発生することを抑止でき、良好な空燃比学習補
正を施すことができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は内燃機関の空燃比学習制
御装置に関し、詳しくは、内燃機関における吸入混合気
の空燃比が目標空燃比に一致するように空燃比制御量
（例えば燃料供給量や吸入空気流量）を補正するための
装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、空燃比フィードバック補正制御機
能をもつ電子制御燃料噴射装置を備えた内燃機関におい
ては、特開昭６０−９０９４４号公報，特開昭６１−１
９０１４２号公報等に開示されるように、空燃比の学習
制御が採用されているものがある。

【０００３】空燃比フィードバック補正制御は、目標空
燃比（例えば理論空燃比）に対する実際の空燃比のリッ
チ・リーンを機関排気系に設けた空燃比センサにより判
別し、該判別結果に基づき空燃比フィードバック補正係
数αを比例・積分制御などにより設定し、機関に吸入さ
れる空気量に関与する機関運転状態のパラメータ（例え
ば吸入空気流量Ｑと機関回転速度Ｎ）から算出される基
本燃料噴射量Ｔｐを、前記空燃比フィードバック補正係
数α（以下、空燃比フィードバック補正値とも言う）で
補正することで、実際の空燃比を目標空燃比にフィード
バック制御するものである。

【０００４】ここで、前記空燃比フィードバック補正係
数αの基準値（目標収束値）からの偏差を、複数に区分
された運転領域毎に学習して学習補正係数α₀(以下、空
燃比学習補正値とも言う）を定め、基本燃料噴射量Ｔｐ
を前記学習補正係数α₀ により補正して、空燃比フィー
ドバック補正係数αなしで得られるベース空燃比が略目
標空燃比に一致するようにし、空燃比フィードバック制
御中は更に前記空燃比フィードバック補正係数αで補正
して燃料噴射量Ｔｉを演算するものである。

【０００５】これにより、運転条件毎に異なる空燃比の
補正要求に対応した燃料補正が行え、空燃比フィードバ
ック補正係数αを基準値付近に安定させて、空燃比制御
性を向上させることができる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】ところで、前記運転領
域別の学習補正係数α₀ は、前述のように運転条件の違
いによる空燃比補正要求の違いに対応すべく設定される
ものであるから、運転領域を極力細かく区分してそれぞ
れの運転領域毎に学習補正係数α₀ を学習設定させるこ
とが望まれる。しかしながら、運転領域を細かく区分し
て狭い運転領域毎に学習補正係数α₀ を学習させるよう
にすると、それぞれの運転領域における学習機会が減少
し、各単位運転領域において均等に学習機会を得ること
は困難であるため、学習の収束性が悪化すると共に、学
習進行度の大きな「学習済領域」と、学習進行度の小さ
な「未学習領域」と、が混在することになって、運転領
域間で大きな空燃比段差が発生してしまう惧れがある。

【０００７】そこで、本出願人は、実際の空燃比と目標
空燃比とのズレ、即ち、前記空燃比フィードバック補正
係数αの基準値（目標収束値）からの偏差が生じる要因
には、エアフローメータによる吸入空気流量Ｑの検出誤
差に起因するものが多く含まれているものであり、か
つ、吸入空気流量Ｑの等しい領域では運転領域が例え異
なっているとしても前記吸入空気流量Ｑの検出誤差自体
は略等しいという点に着目し、特願昭５９−９４４６号
において、運転領域を複数に分けて運転領域毎に学習補
正係数を更新設定するようにしたものにおいて、学習済
領域で取得された学習補正係数と、当該学習済領域と吸
入空気流量Ｑが略等しい未学習領域の学習補正係数とは
略等しいと推定し、学習済領域で取得された学習補正係
数に基づいて未学習領域の学習補正係数を推定更新する
ようにして、運転領域間での学習進行度差（換言すれば
学習機会の差）に基づく学習済領域と未学習領域との混
在に起因する過渡運転時等における（運転領域間での）
空燃比段差を効果的に抑制できるようにしたものを提案
した（図１０参照）。

【０００８】しかしながら、実際の空燃比と目標空燃比
とのズレの要因としては、上記以外にも燃料噴射弁の製
造バラツキ等もあり、特に、低負荷領域（減速時等）に
あっては、図１０に示すように、その影響が大きくな
り、上記の等吸入空気流量方向に対する未学習領域の学
習補正係数の推定更新のみでは、十分とは言えない場合
もあった。

【０００９】本発明は、上記従来の実情に鑑みなされた
ものであり、該当運転領域に対応する空燃比学習補正値
の更新を行うときに、該当運転領域の空燃比学習補正値
に基づいて、他の運転領域の空燃比学習補正値を推定し
て同時に更新させるようにした場合において、前記推定
の最適化を図ることで、より一層空燃比学習補正値の信
頼性を向上させ、以って低負荷域や過渡運転時等におい
ても高精度に空燃比を制御することができる内燃機関の
空燃比学習制御装置を提供することを目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】このため、請求項１に記
載の発明にかかる内燃機関の空燃比学習制御装置は、図
１に示すように、機関負荷と機関回転速度とに関与する
運転パラメータを少なくとも含む機関運転条件を検出す
る機関運転条件検出手段と、該機関運転条件検出手段で
検出された機関運転条件に基づいて機関吸入混合気の空
燃比を制御するための基本空燃比制御量を設定する基本
空燃比制御量設定手段と、機関吸入混合気の空燃比を検
出する空燃比検出手段と、該空燃比検出手段で検出され
た空燃比と目標空燃比とを比較して実際の空燃比を前記
目標空燃比に近づけるように前記基本空燃比制御量を補
正するための空燃比フィードバック補正値を設定する空
燃比フィードバック補正値設定手段と、機関運転条件に
基づき運転領域を複数に区分してなる学習マップを備
え、前記学習マップの各運転領域毎に前記基本空燃比制
御量を補正するための空燃比学習補正値を書き換え可能
に記憶する空燃比学習補正値記憶手段と、前記空燃比フ
ィードバック補正値の目標収束値からの偏差を学習し、
前記空燃比学習補正値記憶手段における学習マップの該
当運転領域に対応して記憶されている前記空燃比学習補
正値を前記偏差を減少させる方向に更新して書き換える
空燃比学習手段と、前記空燃比学習手段における更新書
き換え状況に基づいて、該当運転領域における学習進行
度を判定する学習進行度判定手段と、前記空燃比学習手
段により学習マップの該当運転領域の空燃比学習補正値
を更新して書き換える際に、当該更新書き換えされる空
燃比学習補正値に基づいて、前記該当運転領域と略同一
吸入空気流量で学習進行度が所定より小さい運転領域に
対応して記憶されている空燃比学習補正値を推定更新し
て書き換える第１推定学習手段と、前記空燃比学習手段
により学習マップの該当運転領域の空燃比学習補正値を
更新して書き換える際に、当該更新書き換えされる空燃
比学習補正値に基づいて、前記該当運転領域を含む学習
マップ上の負荷方向所定範囲に属し学習進行度が所定よ
り小さい運転領域に対応して記憶されている空燃比学習
補正値を推定更新して書き換える第２推定学習手段と、
前記基本空燃比制御量、空燃比フィードバック補正値、
空燃比学習補正値に基づいて最終的な空燃比制御量を設
定する空燃比制御量設定手段と、該空燃比制御量設定手
段で設定された空燃比制御量に基づいて空燃比制御手段
を駆動制御する駆動制御手段と、を含んで構成した。

【００１１】上記構成によれば、ある運転領域において
定常学習（空燃比学習手段による学習）により空燃比学
習補正値を取得できた場合には、第１推定学習手段を介
して、前記取得された空燃比学習補正値に基づいて、従
来同様の等吸入空気流量（等Ｑ）方向に関する推定学習
を行なわせると共に、第２推定学習手段を介して、前記
定常学習が行なわれた運転領域を含む学習マップ上の負
荷方向所定範囲（例えば、略同一のＴｐ格子及び隣合う
Ｔｐ格子に属する運転領域がその一例である）に属し学
習進行度が所定より小さい運転領域についても、前記取
得された空燃比学習補正値に基づいて推定学習を行なわ
せるようにしたので、等吸入空気流量方向の学習精度を
向上できるのは勿論、燃料噴射弁の製造バラツキ等に起
因する空燃比バラツキにも対応した推定学習を行なうこ
とができるようになるので、以って過渡運転中の空燃比
制御の高精度化を一層促進することができる。特に、燃
料噴射弁の製造バラツキ等に起因する空燃比バラツキは
低負荷域で顕著となるが、これを効果的に抑制できるの
で、低負荷域での排気性能の悪化や運転性の悪化を良好
に抑制することができる。請求項２に記載の発明では、
前記第１推定学習手段が、前記第１推定学習手段若しく
は第２推定学習手段により既に推定更新して書き換えた
運転領域の空燃比学習補正値を更に推定更新する場合
に、当該運転領域に対応して既に記憶されている空燃比
学習補正値と、前記空燃比学習手段により今回更新書き
換えされる空燃比学習補正値に基づき推定される空燃比
学習補正値と、を平均化処理した値に基づいて、当該運
転領域に対応して記憶されている空燃比学習補正値を推
定更新して書き換えるように構成した。

【００１２】請求項３に記載の発明では、前記第２推定
学習手段が、前記第１推定学習手段若しくは第２推定学
習手段により既に推定更新して書き換えた運転領域の空
燃比学習補正値を更に推定更新する場合に、当該運転領
域に対応して既に記憶されている空燃比学習補正値と、
前記空燃比学習手段により今回更新書き換えされる空燃
比学習補正値に基づき推定される空燃比学習補正値と、
を平均化処理した値に基づいて、当該運転領域に対応し
て記憶されている空燃比学習補正値を推定更新して書き
換えるように構成した。

【００１３】なお、請求項２，請求項３に記載の発明の
ように構成して、新たに取得された空燃比学習補正値に
よる推定学習を行なう際に、既に推定学習が行なわれて
いる運転領域については、新たな推定学習結果と既に行
なわれた推定学習結果との平均化処理を行なうようにす
れば、より一層学習精度を向上させることが可能とな
る。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下に、本発明の一実施形態を、
添付の図面を参照して説明する。図２において、内燃機
関１にはエアクリーナ２から吸気ダクト３，スロットル
弁４及び吸気マニホールド５を介して空気が吸入され
る。吸気マニホールド５の各ブランチ部には、各気筒別
に燃料供給手段（空燃比制御手段）としての燃料噴射弁
６が設けられている。この燃料噴射弁６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
料噴射弁であって、後述するコントロールユニット１２
からの駆動パルス信号により通電されて開弁し、図示し
ない燃料ポンプから圧送されてプレッシャレギュレータ
により所定の圧力に調整された燃料を、機関１に噴射供
給する。

【００１５】機関１の各燃焼室には点火栓７が設けられ
ていて、これにより火花点火して混合気を着火燃焼させ
る。そして、機関１からは、排気マニホールド８，排気
ダクト９，三元触媒１０及びマフラー１１を介して排気
が排出される。コントロールユニット１２は、ＣＰＵ，
ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ａ／Ｄ変換器及び入出力インタフェイ
スを含んで構成されるマイクロコンピュータを備え、各
種のセンサからの入力信号を受け、後述の如く演算処理
して、燃料噴射弁６の作動を制御する。

【００１６】前記各種のセンサとしては、吸気ダクト３
中にエアフローメータ１３が設けられていて、機関１の
吸入空気流量Ｑに応じた信号を出力する。また、クラン
ク角センサ１４が設けられていて、本実施形態の４気筒
の場合、クランク角180 °毎の基準信号ＲＥＦと、クラ
ンク角１°又は２°毎の単位信号ＰＯＳとを出力する。
ここで、基準信号ＲＥＦの周期、或いは、所定時間内に
おける単位信号ＰＯＳの発生数を計測することにより、
機関回転速度Ｎを算出できる。

【００１７】また、機関１のウォータジャケットの冷却
水温度Ｔｗを検出する水温センサ１５が設けられてい
る。ここで、上記エアフローメータ１３，クランク角セ
ンサ１４，水温センサ１５等が本実施形態における機関
運転条件検出手段に相当し、機関に吸入される空気量に
関与する運転パラメータとは、本実施形態において吸入
空気流量Ｑ及び機関回転速度Ｎである。

【００１８】また、排気マニホールド８の集合部に空燃
比検出手段としての空燃比センサ１６が設けられ、排気
中の特定成分（例えば酸素）濃度を介して吸入混合気の
空燃比を検出する。前記空燃比センサ１６は、排気中の
酸素濃度が理論空燃比（本実施形態における目標空燃
比）を境に急変することを利用して、実際の空燃比の理
論空燃比に対するリッチ・リーンを検出する公知のもの
であり、本実施形態では、理論空燃比よりもリッチ空燃
比であるときには比較的高い電圧信号を出力し、逆にリ
ーン空燃比であるときには０Ｖ付近の低い電圧信号を出
力するものとする。なお、システムによっては、排気中
の酸素濃度に比例した電圧信号を出力する所謂広域空燃
比センサを用いることも可能である。

【００１９】ここにおいて、コントロールユニット１２
は、図３のフローチャート（燃料噴射量演算ルーチン）
に基づくプログラムに従って入出力操作並びに各種演算
処理を行い、燃料噴射量Ｔｉを制御する。尚、本実施形
態において、基本空燃比制御量設定手段、空燃比検出手
段、空燃比フィードバック補正値設定手段、空燃比学習
補正値記憶手段、空燃比学習手段、学習進行度判定手
段、第１推定学習手段、第２推定学習手段、空燃比制御
量設定手段、空燃比制御手段としての機能はソフトウェ
ア的にコントロールユニット１２が備えている。

【００２０】以下に、図３のフローチャートについて説
明する。ステップ（図中ではＳとしてある。以下同様）
１では、エアフローメータ１３からの信号によって得ら
れる吸入空気流量Ｑと、クランク角センサ１４からの信
号によって得られる機関回転速度Ｎと、から基本燃料噴
射量Ｔｐ（＝Ｋ×Ｑ／Ｎ，Ｋは定数）を演算する。

【００２１】ステップ２では、従来同様の方法で、各種
補正係数ＣＯＥＦを設定する。ステップ３では、空燃比
センサ１６の出力電圧とスライスレベル電圧とを比較し
て比例積分制御により空燃比フィードバック補正係数α
を設定する。但し、空燃比フィードバック制御を行なわ
ない領域では、α＝１にクランプする。また、ＲＡＭ上
の学習マップから既に学習されているデータα₀ を、そ
の時点の（Ｔｐ，Ｎ）に対応して参照する。

【００２２】ステップ４では、バッテリ電圧に基づいて
電圧補正分Ｔｓを設定する。ステップ５では、機関運転
状態を示すパラメータとして、例えば機関回転速度Ｎ及
び基本燃料噴射量Ｔｐ（負荷）により運転領域を複数の
エリアに区画し各エリア毎に学習補正係数α₀ を記憶さ
せた学習マップ（ＲＡＭに記憶）の現在の（Ｔｐ，Ｎ）
が属するエリアを検索し、該エリアを示す所定番地
（Ａ，Ｂ）をセットする。なお、図７に示すように、Ａ
は「定常学習エリアのＴｐ軸側の格子番号」を示し、Ｂ
は「定常学習エリアのＮ軸側の格子番号」を示す。

【００２３】ステップ６では、現在の（Ｔｐ，Ｎ）が属
するエリアの番地（Ａ，Ｂ）と、同じく前回の（Ｔｐ，
Ｎ）が属するエリアの番地（Ａ_-1，Ｂ_-1）と、を比較
し、同一であるか否かを判定する。そして、ＹＥＳであ
ると判定された場合には、運転状態が略同一であるとし
て、ステップ７へ進む。ＮＯの場合には、前回と今回と
で運転状態が異なるとして、ステップ１３へ進む。

【００２４】ステップ７では、空燃比センサ１６の出力
電圧が、ステップ６でＹＥＳ判定されてからｎ回反転し
たか否かを判定し、ＹＥＳの場合にはステップ８へ進
む。即ち、ステップ６，ステップ７は、運転状態が定常
状態であるか否かを判別するために設けられており、ス
テップ６，ステップ７の判定がＹＥＳの場合は定常であ
ると判定される。なお、ステップ６，ステップ７の判定
の何れかがＮＯの場合は、非定常状態であるとして、後
述するステップ８〜ステップ１２の学習制御を飛ばし
て、ステップ１３へ進むことになる。かかる定常状態の
判定方法は、簡単かつ高精度に行なえるものであるが、
車速やギア位置，スロットル弁開度等に基づいて定常状
態を判定する従来公知の他の方法であっても構わない。

【００２５】ステップ８では、空燃比フィードバック補
正係数αの定常運転状態における制御中心値α_c を演算
する。これは、例えば、空燃比フィードバック補正係数
αの値が増減して反転してから反転するまでの平均値を
求めるか、反転時の空燃比フィードバック補正係数αの
値だけ（即ち最大値と最小値）の平均値を求めるように
することができる。なお、他の方法であっても構わな
い。

【００２６】ステップ９では、機関回転速度Ｎ及び基本
燃料噴射量Ｔｐから前記学習マップ上の前記（Ｔｐ，
Ｎ）が属するエリアの番地（Ａ，Ｂ）に記憶されている
（Ｔｐ，Ｎ）に対応する学習補正係数α₀ を検索する。
なお、前記マップに記憶されているα₀ の値は、学習が
開始されていない時点では全て基準値（例えば、１．
０）にセットされている。

【００２７】ステップ１０では、ステップ９において検
索された学習補正係数α₀ と、ステップ８において演算
された制御中心値α_c と、から次式に従って演算を行
い、その値を新たな学習補正係数α₀ として設定し、α
₀ マップの当該エリア内の値を更新すると共に、該エリ
ア毎に設けられた学習カウンタのカウント値を更新す
る。

【００２８】α₀ ←α₀ ＋Δα／Ｍ なお、Δαは、α_c と基準値との偏差量を示し、 Δα＝α_c −α₁ であり、基準値α₁ は一般に１．０に設定される。ま
た、Ｍは定数である。学習補正係数α₀ の学習時偏差量
Δαを加える割合を決定するＭの値は一定としてもよい
が、機関回転速度Ｎに比例した値とすればαの比例積分
制御係数を噴射周期の増大に応じて減少させることがで
きるので、より高精度な噴射量制御が行なえるようにな
る。

【００２９】ステップ１１では、現在の（Ｔｐ，Ｎ）の
エリアの番地（Ａ，Ｂ）を、前回のエリアの番地
（Ａ_-1，Ｂ_-1）に書き換える。ステップ１２では、前記
エリア（Ａ，Ｂ）以外の各エリアに対応する学習補正係
数α₀ を推定演算し学習マップ上の学習補正係数α₀ を
更新すべく、後述するサブルーチン（図４〜図６）を実
行する。

【００３０】ステップ１３では、燃料噴射量Ｔｉを次式
に従って演算する。 Ｔｉ＝Ｔｐ×ＣＯＥＦ×α×α₀ ＋Ｔｓ ここで、定常状態の場合は、学習補正係数α₀ として、
ステップ１０で更新設定されたものが用いられ、過渡状
態のときにはステップ１０による更新がなされない状態
のものが用いられる（但し、ステップ１２の推定学習結
果を反映することは可能である）。

【００３１】以上で、燃料噴射量Ｔｉが計算され、ステ
ップ１４でこの燃料噴射量Ｔｉに相応する駆動パルス信
号が燃料噴射弁６に所定タイミングで与えられる。な
お、空燃比フィードバック制御を行なわない領域では、
空燃比フィードバック補正係数αが１にクランプされ、
ステップ５〜ステップ１２が省略されるが、サブルーチ
ンの実行により得られる推定学習結果（当該領域での学
習補正係数α ₀ ）がステップ３で参照され、燃料噴射量
Ｔｉは、次式で与えられることになる。

【００３２】Ｔｉ＝Ｔｐ×ＣＯＥＦ×α₀ ＋Ｔｓ ここで、ステップ１２で行なわれるサブルーチン（推定
学習ルーチン）について、図４〜図６のフローチャート
に従って説明する。ステップ２１では、前記ステップ１
０で学習補正係数α₀ が取得された運転状態（エリア
（Ａ，Ｂ））に対応する「定常学習エリアのＴｐ軸側の
格子番号Ａ」及び「定常学習エリアのＮ軸側の格子番号
Ｂ」を、推定の基点とすべく、Ａ→Ｘ，Ｂ→Ｙにセット
する。また、当該エリア（Ａ，Ｂ）において取得された
学習補正係数α₀ を、Ｃにセットする。なお、本実施形
態では、例えば、図７に示すように、Ａ＝０〜７，Ｂ＝
０〜７として設定してあるが、これは適宜変更すること
ができるものである。

【００３３】ステップ２２では、Ｙ＝０であるか否かを
判断する。ＮＯであれば、ステップ２３へ進み、ＹＥＳ
であればステップ２９へ進む。ステップ２３では、Ｙ−
１→Ｙにセットする。ステップ２４では、該当エリア
（Ｘ，Ｙ）において既に定常学習による学習補正係数α
₀ が取得されているか否かを判断する。ＹＥＳであれ
ば、既に定常学習されており、前記運転エリア（Ａ，
Ｂ）とＴｐ共通で低回転側のエリアに相当するエリア
（Ｘ，Ｙ）の学習補正係数α₀ を推定学習する必要はな
いので、ステップ２８へ進み、Ｙ＝０にセットして、ス
テップ２２へ戻る。ＮＯであればステップ２５へ進む。
なお、当該ステップ２４が、本発明にかかる学習進行度
判定手段を構成する。

【００３４】ステップ２５では、エリア（Ｘ，Ｙ）に、
既に推定学習による学習補正係数α ₀ が設定されている
か否かを判断する。ＹＥＳであればステップ２６へ進
み、ＮＯであればステップ２７へ進む。ステップ２６で
は、前記Ｃを、当該エリア（Ｘ，Ｙ）の学習補正係数α
₀ としてセットした後（図７等参照）、ステップ２２へ
戻る。

【００３５】ステップ２７では、既に記憶されているエ
リア（Ｘ，Ｙ）の学習補正係数α₀と、前記Ｃと、の平
均値（＝〔Ｃ＋α₀ 〕／２）を求め、これを、エリア
（Ｘ，Ｙ）の新たな学習補正係数α₀ とした後（図８，
図９参照）、ステップ２２へ戻る。上記ステップ２２〜
ステップ２８を繰り返すことにより、前記運転エリア
（Ａ，Ｂ）とＴｐ共通で低回転側のエリアに対応する学
習補正係数α₀ が、運転エリア（Ａ，Ｂ）で取得された
学習補正係数α₀ （前記Ｃ）に基づいて、順次推定学習
されることになる（図７〜図９参照）。このようにし
て、前記運転エリア（Ａ，Ｂ）とＴｐ共通で低回転側の
エリアに対応する学習補正係数α₀ の推定学習が終了さ
れると、次に、前記運転エリア（Ａ，Ｂ）とＴｐが１エ
リア分異なる低回転側のエリアの推定学習を行なう。

【００３６】即ち、ステップ２２でＹＥＳ判定される
と、Ｘ＝ＡでＡ≠０あるかを判断する。ＹＥＳと判断さ
れると、ステップ３１へ進み、Ａ−１→Ｘ，Ｂ→Ｙにセ
ットした後、ステップ２２へ戻る。そして、Ｙ＝０にな
るまで、上記ステップ２２〜ステップ２８が実行される
ことなる。即ち、現在の運転エリア（Ａ，Ｂ）とＴｐが
１エリア分低負荷側で低回転側のエリアにおいて、前記
運転エリア（Ａ，Ｂ）で取得された学習補正係数α
₀ （前記Ｃ）に基づいて、順次推定学習が行なわれるこ
とになる（図７〜図９参照）。一方、ステップ２９で、
ＮＯと判断されると、今度は、ステップ３０へ進み、Ｘ
＝Ａ−１であるか否かを判断する。ＹＥＳの場合には、
ステップ３２へ進み、Ａ＋１→Ｘ，Ｂ→Ｙにセットした
後、ステップ２２へ戻る。

【００３７】そして、Ｙ＝０になるまで、上記ステップ
２２〜ステップ２８が実行されることなる。即ち、前記
運転エリア（Ａ，Ｂ）とＴｐが１エリア分高負荷側で低
回転側のエリアにおいて、前記運転エリア（Ａ，Ｂ）で
取得された学習補正係数α₀（前記Ｃ）に基づいて、順
次推定学習が行なわれる（図７〜図９参照）。一方、ス
テップ３０で、ＮＯと判断されると、即ち、前記運転エ
リア（Ａ，Ｂ）のＢを挟んでＴｐ３エリア分の低回転側
の全エリアにおいて推定学習が終了したと判断して、ス
テップ４１へ進む。

【００３８】ステップ４１以降では、まず、前記運転エ
リア（Ａ，Ｂ）とＴｐ共通で高回転側のエリアにおける
推定学習を行なう。即ち、図５のフローチャートに示す
ように、ステップ４１では、再び、推定の基点となり、
現在の運転状態に対応する「定常学習エリアのＴｐ側の
格子番号Ａ」及び「定常学習エリアのＮ側の格子番号
Ｂ」を、Ａ→Ｘ，Ｂ→Ｙにセットし直す。

【００３９】ステップ４２では、Ｙ＝７であるか否かを
判断する。ＮＯであれば、ステップ４３へ進み、ＹＥＳ
であればステップ４９へ進む。ステップ４３では、Ｙ＋
１→Ｙとする。ステップ４４では、該当エリア（Ｘ，
Ｙ）において既に定常学習による学習補正係数α₀ が取
得されているか否かを判断する。ＹＥＳであれば、現在
の運転エリア（Ａ，Ｂ）とＴｐ共通で高回転側のエリア
に相当するエリア（Ｘ，Ｙ）の学習補正係数α₀ を推定
学習する必要はないので、ステップ４８へ進みＹ＝７に
セットして、ステップ４２へ戻り、ＮＯであればステッ
プ４５へ進む。

【００４０】ステップ４５では、エリア（Ｘ，Ｙ）が、
既に推定学習による学習補正係数α ₀ が設定されている
か否かを判断する。ＹＥＳであればステップ４６へ進
み、ＮＯであればステップ４７へ進む。ステップ４６で
は、前記Ｃを、当該エリア（Ｘ，Ｙ）の学習補正係数α
₀ としてセットした後（図７等参照）、ステップ４２へ
戻る。

【００４１】ステップ４７では、既に記憶されているエ
リア（Ｘ，Ｙ）の学習補正係数α₀と、前記Ｃと、の平
均値（＝〔Ｃ＋α₀ 〕／２）を求め、これを、エリア
（Ｘ，Ｙ）の新たな学習補正係数α₀ とした後（図８，
図９参照）、ステップ４２へ戻る。上記により、現在の
運転エリア（Ａ，Ｂ）とＴｐ共通で高回転側のエリアに
対応する学習補正係数α₀ が、現在の運転エリア（Ａ，
Ｂ）で取得された学習補正係数α₀ （前記Ｃ）に基づい
て推定学習されることになる（図７〜図９参照）。

【００４２】このようにして、現在の運転エリア（Ａ，
Ｂ）とＴｐ共通で高回転側のエリアに対応する学習補正
係数α₀ の推定学習が終了されると、次に、現在の運転
エリア（Ａ，Ｂ）とＴｐが１エリア分異なる高回転側の
エリアの推定学習を行なう（図７等参照）。即ち、ステ
ップ４２でＹＥＳ判定されると、ステップ４９では、Ｘ
＝Ａか否かを判断する。ＹＥＳと判断されると、ステッ
プ５０へ進み、Ａ−１→Ｘ，Ｂ→Ｙにセットした後、ス
テップ４２へ戻る。

【００４３】そして、Ｙ＝０になるまで、上記ステップ
４２〜ステップ４８が繰り返されることなる。即ち、現
在の運転エリア（Ａ，Ｂ）とＴｐが１エリア低負荷側で
高回転側のエリアにおいて、現在の運転エリア（Ａ，
Ｂ）で取得された学習補正係数α₀ （前記Ｃ）に基づく
推定学習が行なわれる（図７等参照）。一方、ステップ
４９で、ＮＯと判断されると、今度は、ステップ５１へ
進み、Ｘ＝Ａ−１でＡ≠７であるかを判断する。ＹＥＳ
の場合には、ステップ５２へ進み、Ａ＋１→Ｘ，Ｂ→Ｙ
にセットした後、ステップ４２へ戻る。

【００４４】そして、Ｙ＝０になるまで、上記ステップ
４２〜ステップ４８が実行されることなる。即ち、現在
の運転エリア（Ａ，Ｂ）とＴｐが１エリア高負荷側で高
回転側のエリアにおいて、現在の運転エリア（Ａ，Ｂ）
で取得された学習補正係数α ₀ （前記Ｃ）に基づく推定
学習が行なわれる。次に、ステップ５１で、ＮＯと判断
されると、即ち、現在の運転エリア（Ａ，Ｂ）とＴｐが
Ｂを挟んで両側に１エリア分異なる高回転側の全エリア
において推定学習が終了したと判断して、ステップ６１
へ進む。

【００４５】ステップ６１以降では、現在の運転エリア
（Ａ，Ｂ）と等吸入空気流量方向のエリアにおける推定
学習を行なう（図７等参照）。即ち、図６のフローチャ
ートに示すように、ステップ６１では、再び、推定の基
点となり、学習補正係数を取得できた運転状態（エリ
ア）に対応する「定常学習エリアのＴｐ側の格子番号
Ａ」及び「定常学習エリアのＮ側の格子番号Ｂ」を、Ａ
→Ｘ，Ｂ→Ｙにセットし直す。

【００４６】ステップ６２では、Ｗ＝−１，Ｋ＝Ｘ，Ｎ
＝０とする。ステップ６３では、Ｋ＝０か否かを判断す
る（なお、運転エリア（Ａ，Ｂ）と等吸入空気流量方向
で負荷減少・回転増大側のエリアに対する推定学習にお
いては、Ｘ＝０になったか否かが判断される）。ＮＯで
あればステップ６４へ進み、ＹＥＳであればステップ７
０へ進む。

【００４７】ステップ６４では、Ｘ＋Ｗ→Ｘ、Ｙ−Ｗ→
Ｙとする。ステップ６５では、該当エリア（Ｘ，Ｙ）に
おいて既に定常学習による学習補正係数α₀ が取得され
ているか否かを判断する。ＹＥＳであれば、運転エリア
（Ａ，Ｂ）と等吸入空気流量方向で負荷減少・回転増大
側のエリアに相当するエリア（Ｘ，Ｙ）の学習補正係数
α₀ を推定学習する必要はないので、ステップ６９へ進
み、Ｋ＝０にセットして、ステップ６３へ戻り、ＮＯで
あればステップ６６へ進む。

【００４８】ステップ６６では、エリア（Ｘ，Ｙ）が、
既に推定学習による学習補正係数α ₀ が設定されている
か否かを判断する。ＹＥＳであればステップ６７へ進
み、ＮＯであればステップ６８へ進む。ステップ６７で
は、前記Ｃを、当該エリア（Ｘ，Ｙ）の学習補正係数α
₀ としてセットした後（図７等参照）、ステップ６３へ
戻る。

【００４９】ステップ６８では、既に推定学習され記憶
されているエリア（Ｘ，Ｙ）の学習補正係数α₀ と、前
記Ｃと、の平均値（＝〔Ｃ＋α₀ 〕／２）を求め、これ
を、エリア（Ｘ，Ｙ）の新たな学習補正係数α₀ とした
後（図８，図９参照）、ステップ６３へ戻る。上記ステ
ップ６３〜ステップ６８の繰り返しにより、運転エリア
（Ａ，Ｂ）と等吸入空気流量方向で負荷減少・回転増大
側のエリアに対応する学習補正係数α ₀ が、運転エリア
（Ａ，Ｂ）で取得された学習補正係数α₀ （前記Ｃ）に
基づいて、順次推定学習されることになる（図７〜図９
参照）。

【００５０】このようにして、運転エリア（Ａ，Ｂ）と
等吸入空気流量方向で負荷減少・回転増大側のエリアに
対応する学習補正係数α₀ の推定学習が終了されると、
次に、運転エリア（Ａ，Ｂ）と等吸入空気流量方向で負
荷増大・回転減少側のエリアの推定学習を行なう（図７
等参照）。即ち、運転エリア（Ａ，Ｂ）と等吸入空気流
量方向で負荷減少・回転増大側のエリアに対応する学習
補正係数α₀ の推定学習が終了されると、ステップ６３
でＹＥＳ判定され、ステップ７０へ進むが、ステップ７
０では、Ｎ＝１か否かを判断する。ＮＯの場合には、ス
テップ７１へ進み、Ｗ＝１，Ｋ＝Ｙにセットした後、ス
テップ６３へ戻る。ＹＥＳの場合には、運転エリア
（Ａ，Ｂ）と等吸入空気流量方向で負荷増大・回転減少
側のエリアの推定学習も既に終了していると判断して、
本フローを終了する。

【００５１】即ち、運転エリア（Ａ，Ｂ）と等吸入空気
流量方向で負荷増大・回転減少側のエリアに対する推定
学習を行なう場合には、ステップ６３で、Ｙ＝０になる
まで、ステップ６３〜ステップ６８が繰り返されるの
で、運転エリア（Ａ，Ｂ）と等吸入空気流量方向で負荷
増大・回転減少側のエリアに対応する学習補正係数α₀
の推定学習が、順次実行されることになる。以上のよう
に、ある運転エリア（Ａ，Ｂ）において定常学習（図３
のステップ１０）により学習補正係数α₀ を取得できた
場合には、その他の運転エリアについて、前記エリア
（Ａ，Ｂ）の学習補正係数α₀ に基づいて、従来同様の
等吸入空気流量（等Ｑ）方向に関する推定学習を行なわ
せると共に、前記運転エリア（Ａ，Ｂ）と同一のＴｐ格
子及び隣合うＴｐ格子の属する全エリアについても、前
記エリア（Ａ，Ｂ）の学習補正係数α₀ に基づいて推定
学習を行なわせるようにしたので、燃料噴射弁の製造バ
ラツキ等に起因する空燃比バラツキにも対応した推定学
習を行なうことができるようになり、以って過渡運転中
を含む空燃比制御の高精度化を促進することができる。
特に、燃料噴射弁の製造バラツキ等に起因する空燃比バ
ラツキは低負荷域（減速運転時等）で顕著となるが、こ
れを効果的に抑制できるので、低負荷域での排気性能の
悪化や運転性の悪化を最大限抑制することができる。

【００５２】また、新たに取得された学習補正係数によ
る推定学習を行なう際に、既に定常学習が行なわれた運
転エリアについては、定常学習結果を優先させるべく前
記推定学習を当該運転エリアの手前までとし、また、既
に推定学習が行なわれた運転エリアについては、新たな
学習補正係数と既に行なわれた推定学習結果との平均化
処理を行なうようにすれば、より一層学習精度を向上さ
せることが可能となる。

【００５３】尚、上記実施形態では、エアフローメータ
１３で検出された吸入空気流量Ｑと機関回転速度Ｎとに
基づき基本燃料噴射量Ｔｐが演算される構成としたが、
この他、吸入圧力ＰＢと機関回転速度Ｎとの組み合わ
せ、又は、スロットル弁開度ＴＶＯと機関回転速度Ｎと
に基づいて基本燃料噴射量Ｔｐが演算される構成であっ
ても良い。また、空燃比制御量として、本実施形態では
燃料噴射（供給）量で説明してきたが、吸入空気流量、
ＥＧＲ量、パージ量等の他の空燃比制御量を制御するよ
うに構成することも可能である。

【００５４】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
複数の運転領域に区分された学習マップを備えて構成さ
れた空燃比学習において、学習マップ上の該当領域に対
応する空燃比学習補正値の書き換えを行うときに、前記
該当領域の空燃比学習補正値に基づいて、等吸入空気流
量方向および負荷方向所定範囲に属する運転領域に対応
する空燃比学習補正値を推定して適正値に書き換えるこ
とができ、運転領域を細かく区分した学習マップにおい
て領域間で補正レベルに段差が発生することを抑止し
て、良好な空燃比学習補正を施すことができるようにな
るという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の構成を示すブロック図。

【図２】本発明の一実施例を示すシステム概略図。

【図３】同上実施形態における空燃比制御を説明するフ
ローチャート。

【図４】同上実施形態における推定学習制御を説明する
フローチャート。

【図５】同上実施形態における推定学習制御を説明する
フローチャート。

【図６】同上実施形態における推定学習制御を説明する
フローチャート。

【図７】同上実施形態における推定学習制御を学習マッ
プ上で説明するための図（推定学習の開始初期を説明す
る図）。

【図８】同上実施形態における推定学習制御を学習マッ
プ上で説明するための図（他の領域で推定学習が既に実
行されている場合の一例）。

【図９】同上実施形態における推定学習制御を学習マッ
プ上で説明するための図（図８に対し、更に、定常学習
値を更新する場合の一例）。

【図１０】従来の推定学習と問題点を説明するための
図。

【符号の説明】

１ 機関 ６ 燃料噴射弁 12 コントロールユニット 13 エアフローメータ 14 クランク角センサ 15 水温センサ 16 空燃比センサ

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】機関負荷と機関回転速度とに関与する運転
   パラメータを少なくとも含む機関運転条件を検出する機
   関運転条件検出手段と、 該機関運転条件検出手段で検出された機関運転条件に基
   づいて機関吸入混合気の空燃比を制御するための基本空
   燃比制御量を設定する基本空燃比制御量設定手段と、 機関吸入混合気の空燃比を検出する空燃比検出手段と、 該空燃比検出手段で検出された空燃比と目標空燃比とを
   比較して実際の空燃比を前記目標空燃比に近づけるよう
   に前記基本空燃比制御量を補正するための空燃比フィー
   ドバック補正値を設定する空燃比フィードバック補正値
   設定手段と、 機関運転条件に基づき運転領域を複数に区分してなる学
   習マップを備え、前記学習マップの各運転領域毎に前記
   基本空燃比制御量を補正するための空燃比学習補正値を
   書き換え可能に記憶する空燃比学習補正値記憶手段と、 前記空燃比フィードバック補正値の目標収束値からの偏
   差を学習し、前記空燃比学習補正値記憶手段における学
   習マップの該当運転領域に対応して記憶されている前記
   空燃比学習補正値を前記偏差を減少させる方向に更新し
   て書き換える空燃比学習手段と、 前記空燃比学習手段における更新書き換え状況に基づい
   て、該当運転領域における学習進行度を判定する学習進
   行度判定手段と、 前記空燃比学習手段により学習マップの該当運転領域の
   空燃比学習補正値を更新して書き換える際に、当該更新
   書き換えされる空燃比学習補正値に基づいて、前記該当
   運転領域と略同一吸入空気流量で学習進行度が所定より
   小さい運転領域に対応して記憶されている空燃比学習補
   正値を推定更新して書き換える第１推定学習手段と、 前記空燃比学習手段により学習マップの該当運転領域の
   空燃比学習補正値を更新して書き換える際に、当該更新
   書き換えされる空燃比学習補正値に基づいて、前記該当
   運転領域を含む学習マップ上の負荷方向所定範囲に属し
   学習進行度が所定より小さい運転領域に対応して記憶さ
   れている空燃比学習補正値を推定更新して書き換える第
   ２推定学習手段と、 前記基本空燃比制御量、空燃比フィードバック補正値、
   空燃比学習補正値に基づいて最終的な空燃比制御量を設
   定する空燃比制御量設定手段と、 該空燃比制御量設定手段で設定された空燃比制御量に基
   づいて空燃比制御手段を駆動制御する駆動制御手段と、 を含んで構成したことを特徴とする内燃機関の空燃比学
   習制御装置。
2. 【請求項２】前記第１推定学習手段が、前記第１推定学
   習手段若しくは第２推定学習手段により既に推定更新し
   て書き換えた運転領域の空燃比学習補正値を更に推定更
   新する場合に、当該運転領域に対応して既に記憶されて
   いる空燃比学習補正値と、前記空燃比学習手段により今
   回更新書き換えされる空燃比学習補正値に基づき推定さ
   れる空燃比学習補正値と、を平均化処理した値に基づい
   て、当該運転領域に対応して記憶されている空燃比学習
   補正値を推定更新して書き換えることを特徴とする請求
   項１に記載の内燃機関の空燃比学習制御装置。
3. 【請求項３】前記第２推定学習手段が、前記第１推定学
   習手段若しくは第２推定学習手段により既に推定更新し
   て書き換えた運転領域の空燃比学習補正値を更に推定更
   新する場合に、当該運転領域に対応して既に記憶されて
   いる空燃比学習補正値と、前記空燃比学習手段により今
   回更新書き換えされる空燃比学習補正値に基づき推定さ
   れる空燃比学習補正値と、を平均化処理した値に基づい
   て、当該運転領域に対応して記憶されている空燃比学習
   補正値を推定更新して書き換えることを特徴とする請求
   項１または請求項２に記載の内燃機関の空燃比学習制御
   装置。