JPH11229930A - 内燃機関の制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】酸素濃淡電池型酸素センサ及び限界電流型酸素
センサの検出結果に基づき、より好適に内燃機関の運転
状態を制御することのできる内燃機関の制御装置を提供
する。 【解決手段】エンジン１の排気通路６に設けられる酸素
センサ２５から出力される酸素濃度信号ＯＸ及びリーン
ミクスチャセンサ２６から出力される酸素濃度信号ＶＬ
ｅａｎに基づき同排気通路６内の酸素濃度を検出する。
酸素濃度信号ＯＸに基づき、酸素センサ空燃比学習値を
算出し、酸素濃度信号ＶＬｅａｎに基づき、リーンミク
スチャセンサ空燃比学習値を算出する。エンジン１の燃
料噴射量制御や点火時期制御に際しては、それら空燃比
学習値に基づき噴射量や空気量補正が行われるが、酸素
センサ空燃比学習値が既に算出されている場合には、同
学習値が優先して参照される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、内燃機関の排気通
路に設けられる酸素濃淡電池型酸素センサ及び限界電流
型酸素センサの検出結果に基づいて、例えば燃料噴射量
制御や点火時期制御等を行う内燃機関の制御装置に関す
るものである。

【０００２】

【従来の技術】従来より、内燃機関（エンジン）から排
出される排気ガス中のＨＣ，ＣＯ，ＮＯｘを触媒コンバ
ータを通じて同時に浄化するために、エンジンに吸入さ
れる混合気の空燃比を理論空燃比に維持する制御、すな
わち「理論空燃比制御」が行われている。このような制
御としては、例えば特開昭６２−１８６０２９号公報に
記載された燃料噴射量による制御が知られている。すな
わち、同公報において燃料噴射量ＴＡＵＳは、基本燃料
噴射量ＴＰ、空燃比フィードバック補正係数ＦＡＦＳ、
空燃比学習値ＫＧＳｉ、補正係数Ｋにより、 ＴＡＵＳ＝ＴＰ・ＦＡＦＳ・ＫＧＳｉ・Ｋ と算出される。

【０００３】ここで、燃料噴射量ＴＡＵＳは空燃比を上
記理論空燃比に維持するように算出される値である。ま
た、基本燃料噴射量ＴＰはエンジン負荷（例えば吸気
圧）及びエンジン回転数に基づく所定のマップにより算
出される基準となる燃料噴射量の値である。さらに、空
燃比フィードバック補正係数ＦＡＦＳは、理論空燃比近
傍での空燃比を検出するためにエンジンの排気通路に設
けられる酸素センサ（酸素濃淡電池型酸素センサ）の検
出結果に基づき、実際の空燃比と理論空燃比とを比較す
ることにより算出されるものであり、同フィードバック
補正係数ＦＡＦＳに基づく燃料噴射量の補正により、空
燃比を理論空燃比に近づけるフィードバック制御が実行
される。さらにまた、空燃比学習値ＫＧＳｉはエンジン
固体の差、経時変化、使用環境条件による空燃比のずれ
を補正するために上記空燃比フィードバック補正係数Ｆ
ＡＦＳに基づき算出されるものである。また、補正係数
Ｋは過渡時等、その他の要因分を補正するものである。

【０００４】一方、近年、エンジンの燃料消費率をよく
するために、エンジンに吸入される混合気の空燃比を理
論空燃比よりも希薄側の所要の空燃比にする制御、すな
わち「希薄空燃比制御」も行われている。このような制
御において、上記燃料噴射量ＴＡＵＳに準じて算出され
る燃料噴射量ＴＡＵＬは、基本燃料噴射量ＴＰ、空燃比
フィードバック補正係数ＦＡＦＬ、空燃比学習値ＫＧＬ
ｉ、補正係数Ｋにより、 ＴＡＵＬ＝ＴＰ・ＦＡＦＬ・ＫＧＬｉ・Ｋ と算出される。

【０００５】ここで、燃料噴射量ＴＡＵＬは空燃比を上
記理論空燃比よりも希薄側の目標とする空燃比（目標空
燃比）にするように算出される値である。また、基本燃
料噴射量ＴＰは上記同様、基準となる燃料噴射量の値で
ある。さらに、空燃比フィードバック補正係数ＦＡＦＬ
は、理論空燃比よりも希薄側の空燃比を検出するために
エンジンの排気通路に設けられるリーンミクスチャセン
サ（限界電流型酸素センサ）の検出結果に基づき、実際
の空燃比と目標空燃比とを比較することにより算出され
るものであり、同フィードバック補正係数ＦＡＦＬに基
づく燃料噴射量の補正により、空燃比を目標空燃比に近
づけるフィードバック制御が実行される。さらにまた、
空燃比学習値ＫＧＬｉはエンジン固体の差、経時変化、
使用環境条件による空燃比のずれを補正するために上記
空燃比フィードバック補正係数ＦＡＦＬに基づき算出さ
れるものである。

【０００６】これら燃料噴射量ＴＡＵＳ，ＴＡＵＬの算
出結果に基づく燃料噴射量制御等により、エンジンの運
転状態に応じて理論空燃比制御及び希薄空燃比制御がそ
れぞれ実行される。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上記リーン
ミクスチャセンサによる検出精度は、上記酸素センサに
よる検出精度に比べて劣ることが知られている。すなわ
ち図３６に示すように、酸素センサから出力される酸素
濃度信号ＯＸは理論空燃比近傍で急変する特性を有す
る。酸素センサはこの特性を利用して空燃比（理論空燃
比）を検出しているために、例えば±１％程度の誤差で
同空燃比を検出することができる。一方、リーンミクス
チャセンサから出力される酸素濃度信号ＶＬｅａｎは、
例えば同センサの電極の両端に所定の一定電圧が印加さ
れるとき、図３７に示すように排気ガス中の酸素濃度
（空燃比）に比例する特性を有する。リーンミクスチャ
センサはこの特性を利用して理論空燃比から同理論空燃
比よりも希薄側の空燃比を検出している。したがって、
上記電圧等のばらつきにより、検出される空燃比には例
えば±５％程度の誤差が含まれるようになり、その検出
精度において上記酸素センサよりも劣ったものとなって
いる。

【０００８】また上述のように、空燃比フィードバック
補正係数ＦＡＦＳ，ＦＡＦＬは、それぞれ酸素センサ及
びリーンミクスチャセンサの検出結果に基づき算出され
るものであり、空燃比学習値ＫＧＳｉ，ＫＧＬｉはそれ
ぞれ同フィードバック補正係数ＦＡＦＳ，ＦＡＦＬに基
づき算出される。すなわち、空燃比学習値ＫＧＳｉ，Ｋ
ＧＬｉは、それぞれ酸素センサ及びリーンミクスチャセ
ンサの検出結果に基づき、空燃比フィードバック補正係
数ＦＡＦＳ，ＦＡＦＬの算出結果を介して算出される。
したがって、酸素センサによる空燃比学習値ＫＧＳｉの
算出精度に比べて、リーンミクスチャセンサによる空燃
比学習値ＫＧＬｉの算出精度は劣ったものとなる。

【０００９】この場合、特に希薄空燃比制御において、
酸素センサよりも検出精度の劣るリーンミクスチャセン
サによる空燃比学習値ＫＧＬｉが燃料噴射量の算出にそ
のまま利用される上述の制御の場合には、その算出され
る燃料噴射量も不適切なものとなる。このような場合、
例えば燃料噴射量が過剰に算出されて燃料噴射が実行さ
れるときには、燃料消費率が悪化することがあり、一
方、同燃料噴射量が過小に算出されて燃料噴射が実行さ
れるときには、ノッキングやプレイグニションが発生し
たり、エンジンから排出される排気ガスの温度が上昇し
たり、あるいは十分なエンジン出力が得られなくなるこ
とがある。

【００１０】また、リーンミクスチャセンサによる空燃
比学習値ＫＧＬｉを参照して点火時期が算出される場合
には、同様にその算出される点火時期も不適切なものと
なる。例えば、点火時期が過進角に算出されて点火か実
行されるときには、ノッキングやプレイグニションが発
生したり、その燃料消費率に対して適切なエンジン出力
が得られなくなることがあり、一方、同点火時期が過遅
角に算出されて点火が実行される場合には、エンジンか
ら排出される排気ガスの温度が上昇したり、その燃料消
費率に対して適切なエンジン出力が得られなくなること
がある。

【００１１】本発明は、こうした実情に鑑みてなされた
ものであって、その目的は、酸素濃淡電池型酸素センサ
及び限界電流型酸素センサの検出結果に基づき、より好
適に内燃機関の運転状態を制御することのできる内燃機
関の制御装置を提供することにある。

【００１２】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成させるた
め、請求項１記載の発明は、内燃機関の排気通路に設け
られた酸素濃淡電池型の第１の酸素センサ及び限界電流
型の第２の酸素センサの各酸素濃度信号に基づいて、そ
れぞれ理論空燃比及び同理論空燃比よりも希薄側での機
関制御を行う内燃機関の制御装置において、前記第１の
酸素センサの酸素濃度信号に基づいて空燃比を決定する
パラメータのずれを学習する第１の学習手段と、前記第
２の酸素センサの酸素濃度信号に基づいて空燃比を決定
するパラメータのずれを学習する第２の学習手段と、前
記理論空燃比及び同理論空燃比よりも希薄側での機関制
御に際して、前記第１の学習手段による学習が終了して
いることを条件に同第１の学習手段による学習値を優先
的に選択し、該選択した学習値に基づき前記空燃比を決
定するパラメータを補正する補正手段とを備えることを
その要旨とするものである。

【００１３】酸素濃淡電池型の第１の酸素センサの検出
精度は限界電流型の第２の酸素センサの検出精度よりも
優れているため、上記第１の学習手段による学習値の算
出精度も上記第２の学習手段による学習値の算出精度よ
りも優れている。同構成によれば、上記理論空燃比及び
同理論空燃比よりも希薄側での機関制御に際して、上記
第１の学習手段による学習が終了していることを条件に
同第１の学習手段による学習値を優先的に選択し、同選
択した学習値に基づき上記空燃比を決定するパラメータ
を補正する。したがって、同空燃比を決定するパラメー
タの補正を好適なものとすることができる。また、特に
理論空燃比よりも希薄側で精度の良い機関制御を実施す
ることができる。

【００１４】請求項２に記載の発明は、請求項１記載の
内燃機関の制御装置において、前記補正手段は、前記選
択した学習値に基づき、前記機関に噴射供給する燃料量
を補正するものであることをその要旨とするものであ
る。

【００１５】同構成によれば、上記理論空燃比及び同理
論空燃比よりも希薄側での機関制御に際して、上記第１
の学習手段による学習が終了していることを条件に同第
１の学習手段による学習値を優先的に選択し、同選択し
た学習値に基づき上記機関に噴射供給する燃料量を補正
する。したがって、同機関に噴射供給する燃料量を好適
に補正することができる。

【００１６】なお、このように補正された燃料量に基づ
き上記機関に燃料噴射が実行される場合には、例えば燃
料が過剰に噴射供給されて燃料消費率が悪化したり、逆
に過小に噴射供給されてノッキングやプレイグニション
が発生したり、同機関から排出される排気ガスの温度が
上昇したり、あるいは十分な機関出力が得られなかった
りすることを抑制することができる。

【００１７】請求項３に記載の発明は、請求項１記載の
内燃機関の制御装置において、前記補正手段は、前記選
択した学習値に基づき、前記機関に吸入される空気量を
補正するものであることをその要旨とするものである。

【００１８】同構成によれば、上記理論空燃比及び同理
論空燃比よりも希薄側での機関制御に際して、上記第１
の学習手段による学習が終了していることを条件に同第
１の学習手段による学習値を優先的に選択し、同選択し
た学習値に基づき上記機関に吸入される空気量を補正す
る。したがって、同機関に吸入される空気量を好適に補
正することができる。

【００１９】なお、このように補正された吸入空気量に
基づき、例えば点火時期を算出する場合には、同点火時
期を好適に算出することができる。このため、例えば点
火が過進角で実行されてノッキングやプレイグニション
が発生したり、その燃料消費率に対して適切な機関出力
が得られなかったり、逆に点火が過遅角で実行されて上
記機関から排出される排気ガスの温度が上昇したり、そ
の燃料消費率に対して適切な機関出力が得られなかった
りすることを抑制することができる。

【００２０】請求項４に記載の発明は、請求項１〜３の
いずれかに記載の内燃機関の制御装置において、前記第
１の学習手段による学習値と前記第２の学習手段による
学習値との比に基づいて前記第２の酸素センサの酸素濃
度信号を補正する酸素濃度信号補正手段を更に備えるこ
とをその要旨とするものである。

【００２１】同構成によれば、上記第２の酸素センサの
酸素濃度信号は上記第１の学習手段による学習値と上記
第２の学習手段による学習値との比に基づいて予め補正
されるため、同第２の酸素センサの酸素濃度信号のずれ
の傾向を予め吸収することができる。特に、この補正は
理論空燃比よりも希薄側での機関制御時や過渡条件での
機関制御時においても実行することができる。

【００２２】また、上記第２の学習手段は上記補正され
た第２の酸素センサの酸素濃度信号に基づいて学習する
ため、同第２の学習手段による学習値を上記第１の学習
手段による学習値並みの算出精度とすることができる。

【００２３】さらに、このように算出された第２の学習
手段による学習値が上記空燃比を決定するパラメータを
補正する学習値として選択される場合には、同パラメー
タを好適に補正することができる。

【００２４】上記空燃比を決定するパラメータとして、
上記機関に噴射供給する燃料量を補正する場合には、同
燃料量を好適に補正することができる。そしてこのよう
に補正された燃料量に基づき、燃料噴射が実行される場
合には、例えば燃料が過剰に噴射供給されて燃料消費率
が悪化したり、逆に過小に噴射供給されてノッキングや
プレイグニションが発生したり、同機関から排出される
排気ガスの温度が上昇したり、あるいは十分な機関出力
が得られなっかたりすることを抑制することができる。

【００２５】また、上記空燃比を決定するパラメータと
して、上記機関に吸入される空気量を補正する場合に
は、同空気量を好適に補正することができる。そしてこ
のように補正された空気量により、例えば点火時期を算
出する場合には、同点火時期を好適に算出することがで
きる。このため、例えば点火が過進角で実行されてノッ
キングやプレイグニションが発生したり、その燃料消費
率に対して適切な機関出力が得られなかったり、逆に点
火が過遅角で実行されて上記機関から排出される排気ガ
スの温度が上昇したり、その燃料消費率に対して適切な
機関出力が得られなかったりすることを抑制することが
できる。また、特に理論空燃比から同理論空燃比よりも
希薄側への移行時、又はその逆の移行時においては、上
記第１の学習手段による学習値と上記第２の学習手段に
よる学習値とのずれ（吸入空気量のずれ）が低減される
ため、同移行時の上記機関の制御性能が向上することに
より、排気ガス中のＨＣ，ＣＯ，ＮＯｘを低減すること
ができる。また、上記機関が車両に搭載される場合に
は、同車両のドライバビリティを向上することができ
る。

【００２６】請求項５に記載の発明は、請求項４記載の
内燃機関の制御装置において、前記第１及び第２の学習
手段はそれぞれ、前記機関に吸入される空気量に応じて
区分した複数の機関運転領域において前記空燃比を決定
するパラメータのずれを学習するものであり、前記酸素
濃度信号補正手段は、前記複数の機関運転領域のいずれ
か一領域にて求めた前記学習値の比に基づき同複数の機
関運転領域の全ての領域に亘って前記第２の酸素センサ
の酸素濃度信号を補正することをその要旨とするもので
ある。

【００２７】同構成によれば、上記酸素濃度信号補正手
段は、上記複数の機関運転領域のいずれか一領域にて求
めた上記学習値の比に基づき同複数の機関運転領域の全
ての領域に亘って上記第２の酸素センサの酸素濃度信号
を補正するため、その演算負荷を軽減することができ
る。

【００２８】また、上記複数の機関運転領域のいずれか
一領域にて求めた上記学習値の比に基づき、未だ上記学
習値の比が求められていない領域における上記第２の酸
素センサの酸素濃度信号を補正するため、同領域におけ
る上記第２の酸素センサの酸素濃度信号を予め正確に補
正することができる。

【００２９】さらに、上記第２の学習手段は上記複数の
機関運転領域ごとに、上記補正された第２の酸素センサ
の酸素濃度信号に基づいて学習するため、同第２の学習
手段による学習値を予め正確に算出することができる。

【００３０】請求項６に記載の発明は、請求項４記載の
内燃機関の制御装置において、前記第１及び第２の学習
手段はそれぞれ、前記機関に吸入される空気量に応じて
区分した複数の機関運転領域において前記空燃比を決定
するパラメータのずれを学習するものであり、前記酸素
濃度信号補正手段は、前記複数の機関運転領域のうち前
記第２の酸素センサの動作不安定領域ではそれら領域の
別に前記学習値の比に基づく同センサの酸素濃度信号の
補正を行い、その他の領域ではそれら領域のいずれか一
領域にて求めた前記学習値の比に基づきそれら領域の全
ての領域に亘って同第２の酸素センサの酸素濃度信号を
補正することをその要旨とするものである。

【００３１】同構成によれば、上記酸素濃度信号補正手
段は上記第２の酸素センサの動作不安定領域以外の領域
のいずれか一領域にて求めた上記学習値の比に基づき、
未だ同学習値の比が求められていないこれら領域におけ
る上記第２の酸素センサの酸素濃度信号を補正するた
め、同領域における上記第２の酸素センサの酸素濃度信
号を予め正確に補正することができる。

【００３２】また、このような補正は上記第２の酸素セ
ンサの動作不安定領域以外の領域で実施されるため、同
領域内においてはより正確に同第２の酸素濃度信号を補
正することができる。

【００３３】さらに、上記第２の酸素センサの動作不安
定領域以外の領域内においては、上記第２の学習手段に
よる学習値を予め、より正確に算出することができる。
請求項７に記載の発明は、請求項１〜６のいずれかに記
載の内燃機関の制御装置において、前記第２の酸素セン
サの異常の有無を検出する異常検出手段を更に備えるこ
とをその要旨とするものである。

【００３４】請求項８に記載の発明は、請求項７記載の
内燃機関の制御装置において、前記異常検出手段は、前
記第１の学習手段による学習値と前記第２の学習手段に
よる学習値とのずれの度合いに基づいて前記第２の酸素
センサの異常の有無を検出するものであることをその要
旨とするものである。

【００３５】請求項９に記載の発明は、請求項７記載の
内燃機関の制御装置において、内燃機関は同機関のノッ
キングの有無を検出するノックセンサを備え、前記異常
検出手段は、前記ノックセンサから出力されるノック信
号の挙動に基づいて前記第２の酸素センサの異常の有無
を検出するものであることをその要旨とするものであ
る。

【００３６】請求項７〜９に記載の発明の構成によれ
ば、上記第２の酸素センサの異常の有無を検出すること
により、同第２の酸素センサの異常時の上記第２の酸素
センサの酸素濃度信号の誤検出、及び上記第２の学習手
段による学習値の誤算出を好適に回避することができ
る。

【００３７】特に請求項８に記載の発明の構成によれ
ば、上記第１の学習手段による学習値と上記第２の学習
手段による学習値とのずれの度合いに基づき、上記第２
の酸素センサの異常の有無を検出しているため、上記機
関に噴射供給する燃料量のずれや同機関に吸入される空
気量のずれを吸収した状態で、同第２の酸素センサの異
常の有無を検出することができる。

【００３８】

【発明の実施の形態】（第１の実施の形態）以下、本発
明に係る内燃機関の制御装置を具体化した第１の実施の
形態を図面に基づいて詳細に説明する。

【００３９】この第１の実施の形態は、酸素濃淡電池型
酸素センサ及び限界電流型酸素センサの各酸素濃度信号
に基づいて、それぞれ空燃比を決定するパラメータのず
れを学習する。そして、検出精度の優れた酸素濃淡電池
型酸素センサによる上記空燃比を決定するパラメータの
ずれの学習が終了している場合には、同学習されたパラ
メータのずれに基づき、同パラメータを補正して、特に
理論空燃比より希薄側で精度の良い機関制御を実施する
ものである。

【００４０】はじめに、図１を参照して本実施の形態が
適用されるエンジンシステムについて、その構成を説明
する。図１に示されるように、このエンジンシステム
は、内燃機関としてのガソリンエンジン１を中心として
構成されている。エンジン１はシリンダブロック１ａを
備え、シリンダブロック１ａには複数（図１には１つの
み図示）のシリンダ２が設けられている。各シリンダ２
にそれぞれ往復移動可能に設けられたピストン３は、エ
ンジンの出力軸であるクランクシャフト１０にコンロッ
ド３ａを介して連結され、そのコンロッド３ａによりピ
ストン３の往復移動がクランクシャフト１０の回転へと
変換されるようになっている。

【００４１】シリンダブロック１ａの上端にはシリンダ
ヘッド１ｂが取り付けられている。各シリンダ２におい
てピストン３の上端とシリンダヘッド１ｂとの間には燃
焼室４が形成される。

【００４２】各燃焼室４に対応して設けられた点火プラ
グ１１は同燃焼室４に導入された混合気に点火するもの
である。同様に各燃焼室４に対応して設けられた吸気ポ
ート５ａ及び排気ポート６ａは、それぞれ吸気通路５及
び排気通路６の一部を構成する。各燃焼室４に対応して
設けられた吸気バルブ７及び排気バルブ８は各ポート５
ａ，６ａをそれぞれ開閉する。各バルブ７，８はそれぞ
れ吸気側カムシャフト３１又は排気側カムシャフト３２
の回転に伴い、同シャフト３１，３２に設けられたカム
（図示略）が回転することによって開閉動作する。各カ
ムシャフト３１，３２の先端に各々設けられたタイミン
グプーリ３３，３４はタイミングベルト３５を介してク
ランクシャフト１０に連結されている（クランクシャフ
ト１０との連結態様については図示略）。

【００４３】すなわち、エンジン１の運転時に、クラン
クシャフト１０の回転力はタイミングベルト３５及び各
タイミングプーリ３３，３４を介して各カムシャフト３
１，３２に伝達される。各カムシャフト３１，３２が回
転することにより、各バルブ７，８が作動する。各バル
ブ７，８はクランクシャフト１０の回転に同期して、す
なわち各ピストン３の往復移動に対応して所定のタイミ
ングで開閉駆動される。

【００４４】上記点火プラグ１１にはイグナイタ１３か
ら出力される高電圧が印加される。点火プラグ１１の点
火タイミングは、イグナイタ１３からの高電圧出力タイ
ミングにより決定される。そして、エンジン１は点火プ
ラグ１１により、吸気通路５からの吸入空気とインジェ
クタ９から噴射される燃料とからなる混合気を燃焼室４
内で爆発させて駆動力を得た後、その排気ガスを排気バ
ルブ８を介して排気通路６へ排出する。

【００４５】なお、シリンダブロック１ａには、エンジ
ン１の冷却水の水温（冷却水温）ＴＨＷを検出する水温
センサ１５が取り付けられている。また、前記吸気通路
５の一部には、吸気の脈動を抑えるためのサージタンク
１６が設けられ、そのサージタンク１６には吸気圧ＰＭ
を絶対圧として検出するダイヤフラム式の吸気圧センサ
１７が取付けられている。サージタンク１６の上流側に
は、アクセルペダル２１の操作に基づいて開閉されるス
ロットルバルブ１８が設けられており、このスロットル
バルブ１８の開閉により吸気通路５への吸入空気量が調
節される。スロットルバルブ１８の近傍には、そのスロ
ットル開度ＴＡを検出するスロットルセンサ１９と、そ
のスロットルバルブ１８が全閉状態のとき「オン」とな
るアイドルスイッチ２０が取り付けられている。

【００４６】また、クランクシャフト１０に近接してク
ランク角センサ２７が設けられており、同センサ２７に
より、エンジン１（クランクシャフト１０）の回転数Ｎ
Ｅ及び特定気筒におけるクランクシャフト１０の回転角
度（クランク角）等を検出している。

【００４７】さらに、エンジン１の搭載される車両（図
示せず）の車室内には大気圧（絶対圧）ＰＡを検出する
ための半導体式の大気圧センサ２９が設けられている。
さらにまた、排気通路６には酸素センサ(酸素濃淡電池
型酸素センサ)２５が設けられている。この酸素センサ
２５は排気通路６内に排出される排気ガスの酸素濃度に
応じた酸素濃度信号ＯＸを出力する。なお、同酸素濃度
信号ＯＸは、理論空燃比近傍で急変する特性を有してお
り、酸素センサ２５はこの特性を利用して、例えば±１
％程度の誤差で空燃比（理論空燃比）を検出する。

【００４８】これに加えて同排気通路６にはリーンミク
スチャセンサ(限界電流型酸素センサ）２６が設けられ
ている。このリーンミクスチャセンサ２６も同排気通路
６内に排出される排気ガスの酸素濃度に応じた酸素濃度
信号ＶＬｅａｎを出力する。ただし、同酸素濃度信号Ｖ
Ｌｅａｎは、例えば当該センサ２６の電極の両端に所定
の一定電圧が印加されるとき、排気ガス中の酸素濃度
（空燃比）に比例する特性を有しており、リーンミクス
チャセンサ２６はこの特性を利用して理論空燃比から同
理論空燃比よりも希薄側の空燃比を検出する。このよう
なリーンミクスチャセンサ２６が、上記印加される電圧
等のばらつきにより、上記酸素センサ２５よりも劣る例
えば±５％程度の誤差を含んで空燃比の検出を行うもの
であることは前述のとおりである。

【００４９】さらにエンジン１には、同エンジン１の機
械的振動からノッキングの発生を検出するためのノック
センサ２８が取り付けられている。このノックセンサ２
８は、ノッキングで発生するレベルと同等の「６〜８ｋ
Ｈｚ」の振動数が共振振動数となる圧電素子を内部に備
えており、同ノックセンサ２８によりノッキングで発生
する振動の強さに応じたノック信号ｋｃｓが出力され
る。

【００５０】次に、こうしたエンジンシステムを統括制
御する電子制御装置（以下、「ＥＣＵ」という）６１の
構成について図２のブロック図に従って説明する。図２
に示すように、このＥＣＵ６１は、デジタルコンピュー
タからなっており、バス６２を介して相互に接続された
ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）６３、バックアップ
ＲＡＭ６８、ＲＯＭ（リードオンリメモリ）６４、マイ
クロプロセッサからなるＣＰＵ（中央処理装置）６５、
入力ポート６６及び出力ポート６７を有している。

【００５１】ここで、ＣＰＵ６５はＲＯＭ６４に予め記
憶された制御プログラム及び初期データ等に従って各種
演算処理を実行する。また、ＲＡＭ６３はＣＰＵ６５に
よる演算結果を一時的に記憶する。バックアップＲＡＭ
６８は、バッテリバックアップされた不揮発性のＲＡＭ
であり、エンジン１の停止後においても所要の演算結果
等を記憶保持する。

【００５２】一方、上述した水温センサ１５、吸気圧セ
ンサ１７、スロットルセンサ１９、アイドルスイッチ２
０、酸素センサ２５、リーンミクスチャセンサ２６、ク
ランク角センサ２７、ノックセンサ２８及び大気圧セン
サ２９等からの検出信号は入力ポート６６に入力され
る。これらセンサ等１５，１７，１９，２０，２５，２
６，２７，２８，２９により、エンジン１の運転状態が
検出されている。

【００５３】また、出力ポート６７は、各々対応する駆
動回路等を介して各インジェクタ９及び各イグナイタ１
３等に接続されている。そして、ＥＣＵ６１（ＣＰＵ６
５）は、上記各センサ等１５，１７，１９，２０，２
５，２６，２７，２８，２９からの検出信号に基づき、
ＲＯＭ６４内に格納された制御プログラム及び初期デー
タ等に従い、これらインジェクタ９及びイグナイタ１３
等を好適に制御する。

【００５４】次に、こうしたＥＣＵ６１により実行され
る処理のうちのメインルーチンについてその概要を図３
に基づき説明する。なお、同メインルーチンは、主に燃
料噴射量及び点火時期を算出するルーチンであり、上記
クランク角センサ２７により検出されるクランク角に基
づく所定のクランク角ごとの角度割り込みで実行され
る。

【００５５】処理がこのルーチンに移行すると、まずス
テップ１０１においてＣＰＵ６５は、エンジン回転数Ｎ
Ｅ、吸気圧ＰＭ、空燃比フィードバック補正係数ＦＡＦ
Ｓ，ＦＡＦＬ及び空燃比学習値ＫＧｉをＲＡＭ６３若し
くはバックアップＲＡＭ６８から読み込み、ステップ１
０２に移行する。なお、空燃比フィードバック補正係数
ＦＡＦＳ，ＦＡＦＬは後述する「ＦＡＦＳ算出ルーチ
ン」及び「ＦＡＦＬ算出ルーチン」によりそれぞれ算出
される値であり、これら各空燃比フィードバック補正係
数ＦＡＦＳ，ＦＡＦＬに基づく燃料噴射量の補正によ
り、空燃比を理論空燃比又は理論空燃比よりも希薄側の
目標空燃比に近づけるフィードバック制御がそれぞれ実
行される。また、空燃比学習値ＫＧｉは後述する「空燃
比学習値算出ルーチン」により、本実施の形態では８つ
（ｉ＝０〜７）に区分される学習領域ごとにそれぞれ算
出される値であり、初期値として「１．０」が設定され
ている。同学習値ＫＧｉに基づき、後述するように空燃
比を決定するパラメータのずれ、すなわちエンジン１に
供給される燃料量のずれや同エンジン１に吸入される空
気量のずれが補正される。なお本実施の形態において
は、前記酸素センサ２５及び前記リーンミクスチャセン
サ２６の各酸素濃度信号ＯＸ，ＶＬｅａｎに基づいて、
それぞれ上記空燃比を決定するパラメータのずれを学習
し、検出精度の優れた酸素センサ２５による上記学習が
終了している場合には、同センサ２５により学習された
パラメータのずれに基づき、同パラメータを補正するよ
うにしている。したがって、空燃比学習値ＫＧｉ（ｉ＝
０〜７）は理論空燃比制御及び希薄空燃比制御ともに上
記酸素センサ２５及びリーンミクスチャセンサ２６によ
る上記パラメータのずれの学習状況に応じて選択された
共通の値となっている。ちなみに、本実施の形態の上記
学習領域は、前記アイドルスイッチ２０が「オン」であ
る状態を示すアイドル状態判定フラグＬＬが「オン」で
あるとき（ｉ＝０）、前記吸気圧ＰＭが２００ｍｍＨｇ
ａｂｓ未満の値であるとき（ｉ＝１）、同吸気圧ＰＭが
２００ｍｍＨｇａｂｓ以上、３００ｍｍＨｇａｂｓ未満
の値であるとき（ｉ＝２）、同吸気圧ＰＭが３００ｍｍ
Ｈｇａｂｓ以上、４００ｍｍＨｇａｂｓ未満の値である
とき（ｉ＝３）、同吸気圧ＰＭが４００ｍｍＨｇａｂｓ
以上、５００ｍｍＨｇａｂｓ未満の値であるとき（ｉ＝
４）、同吸気圧ＰＭが５００ｍｍＨｇａｂｓ以上、６０
０ｍｍＨｇａｂｓ未満の値であるとき（ｉ＝５）、同吸
気圧ＰＭが６００ｍｍＨｇａｂｓ以上、７００ｍｍＨｇ
ａｂｓ未満の値であるとき（ｉ＝６）、及び同吸気圧Ｐ
Ｍが７００ｍｍＨｇａｂｓ以上の値であるとき（ｉ＝
７）の８つに区分されている。

【００５６】ステップ１０２においてＣＰＵ６５は、上
記エンジン回転数ＮＥ及び吸気圧ＰＭに基づく図４に示
すマップから、基本燃料噴射量ＴＰを算出し、ステップ
１０３に移行する。

【００５７】ステップ１０３においてＣＰＵ６５は、現
在のエンジン１の運転状態が理論空燃比制御中か否かを
判断する。ちなみに、暖機過程、アイドル時及び発進時
・加速時等には希薄空燃比制御は停止され、理論空燃比
制御が実行されている。ここで、理論空燃比制御中であ
ると判断されると、ＣＰＵ６５はステップ１０４に移行
し、理論空燃比制御時の燃料噴射量ＴＡＵＳを、 ＴＡＵＳ＝ＴＰ・ＦＡＦＳ・ＫＧｉ・Ｋ …（１） に基づき算出し、ステップ１０６に移行する。なお前述
したように、空燃比学習値ＫＧｉは空燃比を決定するパ
ラメータのずれ、すなわちエンジン１に供給される燃料
量のずれや同エンジン１に吸入される空気量のずれを補
正するものである。本実施の形態の空燃比学習値ＫＧｉ
（ｉ＝０〜７）が理論空燃比制御及び希薄空燃比制御と
もに、前記酸素センサ２５及び前記リーンミクスチャセ
ンサ２６による上記パラメータのずれの学習状況に応じ
て選択された共通の値となっていることは前述のとおり
である。補正係数Ｋは過渡時等の要因分を補正するもの
である。

【００５８】一方、ステップ１０３において理論空燃比
制御中ではない（希薄空燃比制御中である）と判断され
ると、ＣＰＵ６５はステップ１０５に移行し、希薄空燃
比制御時の燃料噴射量ＴＡＵＬを、 ＴＡＵＬ＝ＴＰ・ＦＡＦＬ・ＫＧｉ・Ｋ …（２） に基づき算出し、ステップ１０６に移行する。

【００５９】ステップ１０６においてＣＰＵ６５は、後
述する「点火時期算出ルーチン」に基づき点火時期ＳＡ
を算出し、その後は同メインルーチンの図示を割愛した
以降のステップに移行する。

【００６０】なお、上記算出された燃料噴射量ＴＡＵＳ
又はＴＡＵＬ、及び点火時期ＳＡに基づき、前記インジ
ェクタ９及び前記イグナイタ１３が駆動制御されて燃料
噴射及び燃焼室４内の混合気への点火が実行される。

【００６１】次に、ＥＣＵ６１により実行される処理の
うちの「パラメータ算出ルーチン」についてその概要を
図５に基づき説明する。なお、同「パラメータ算出ルー
チン」は上記空燃比フィードバック補正係数ＦＡＦＳ，
ＦＡＦＬ及び上記空燃比学習値ＫＧｉを算出するもので
あり、所定時間ごとの定時割り込みで実行される。

【００６２】処理がこのルーチンに移行すると、まずス
テップ２０１においてＣＰＵ６５は、エンジン回転数Ｎ
Ｅ、吸気圧ＰＭ、冷却水温ＴＨＷ、酸素濃度信号ＯＸ，
ＶＬｅａｎ、酸素センサ空燃比学習値ＫＧＳｉ（ｉ＝０
〜７）、リーンミクスチャセンサ空燃比学習値ＫＧＬｉ
（ｉ＝０〜７）、酸素センサ学習終了判定フラグＸＫＧ
Ｓｉ（ｉ＝０〜７）、リーンミクスチャセンサ学習終了
判定フラグＸＫＧＬｉ（ｉ＝０〜７）、酸素センサ異常
検出フラグＸＦＯＸ及びリーンミクスチャセンサ異常検
出フラグＸＦＬｅａｎを読み込み、ステップ２０２に移
行する。なお、上記酸素センサ空燃比学習値ＫＧＳｉ
（ｉ＝０〜７）は、後述の「酸素センサ空燃比学習値算
出ルーチン」により、前述の８つに区分される学習領域
ごとに算出される値である。また、リーンミクスチャセ
ンサ空燃比学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝０〜７）は、後述の
「リーンミクスチャセンサ空燃比学習値算出ルーチン」
により、上記８つに区分される学習領域ごとに算出され
る値である。さらに、酸素センサ学習終了判定フラグＸ
ＫＧＳｉ（ｉ＝０〜７）は、後述の「酸素センサ学習終
了判定ルーチン」により、上記８つに区分される学習領
域ごと、学習終了が判定されるときに「１」に設定され
るものである。さらにまた、リーンミクスチャセンサ学
習終了判定フラグＸＫＧＬｉ（ｉ＝０〜７）は、後述の
「リーンミクスチャセンサ学習終了判定ルーチン」によ
り、上記８つに区分される学習領域ごと、学習終了が判
定されるときに「１」に設定されるものである。また、
酸素センサ異常検出フラグＸＦＯＸは、酸素センサ２５
の異常が検出されるときに「１」に設定されるものであ
る。この酸素センサ２５の異常は、例えばエンジン１の
始動時や同エンジン１に供給する燃料のカット時など、
そのときのエンジン１の運転状態から酸素センサ２５に
よって出力されることが期待される酸素濃度信号と実際
の酸素濃度信号ＯＸとが、明らかに異なる場合に検出さ
れる。さらに、リーンミクスチャセンサ異常検出フラグ
ＸＦＬｅａｎは、後述の「リーンミクスチャセンサ異常
検出ルーチン」により、リーンミクスチャセンサ２６の
異常が検出されるときに「１」に設定されるものであ
る。

【００６３】ステップ２０２においてＣＰＵ６５は、現
在のエンジン１の運転状態が理論空燃比制御中か否かを
判断する。なお、暖機過程、アイドル時及び発進時・加
速時等には希薄空燃比制御が停止され、理論空燃比制御
が実行されていることは前述のとおりである。ここで、
理論空燃比制御中であると判断されると、ＣＰＵ６５は
ステップ２０３に移行する。

【００６４】ステップ２０３においてＣＰＵ６５は、現
在のエンジン１の運転状態が空燃比フィードバック制御
中か否かを判断する。なお、空燃比フィードバック制御
は、 （イ）各種燃料増量補正が行われていない （ロ）燃料カット中でない （ハ）高負荷運転中ではない （ニ）酸素センサ２５が活性化されている 等の条件が満たされるときに実行される。ここで、空燃
比フィードバック制御中ではないと判断されると、ＣＰ
Ｕ６５はステップ２０８に移行し、上記空燃比フィード
バック補正係数ＦＡＦＳ，ＦＡＦＬを共に「１．０」に
設定し、空燃比学習値ＫＧｉを算出することなく、その
後の処理を一旦終了する。

【００６５】一方、ステップ２０３において空燃比フィ
ードバック制御中であると判断されるとＣＰＵ６５は、
ステップ２０４に移行し、後述する「ＦＡＦＳ算出ルー
チン」に基づき、理論空燃比制御時の空燃比フィードバ
ック補正係数ＦＡＦＳを算出し、ステップ２０７に移行
する。

【００６６】一方、上記ステップ２０２において理論空
燃比制御中ではない（希薄空燃比制御中である）と判断
されると、ＣＰＵ６５はステップ２０５に移行する。ス
テップ２０５においてＣＰＵ６５は、上記同様に現在の
エンジン１の運転状態が空燃比フィードバック制御中か
否かを判断する。ここで、空燃比フィードバック制御中
ではないと判断されると、ＣＰＵ６５はステップ２０８
に移行し、上記空燃比フィードバック補正係数ＦＡＦ
Ｓ，ＦＡＦＬを共に「１．０」に設定し、空燃比学習値
ＫＧｉを算出することなく、その後の処理を一旦終了す
る。

【００６７】一方、ステップ２０５において空燃比フィ
ードバック制御中であると判断されるとＣＰＵ６５は、
ステップ２０６に移行し、後述する「ＦＡＦＬ算出ルー
チン」に基づき、希薄空燃比制御時の空燃比フィードバ
ック補正係数ＦＡＦＬを算出し、ステップ２０７に移行
する。

【００６８】ステップ２０７においてＣＰＵ６５は、後
述する「空燃比学習値算出ルーチン」に基づき空燃比学
習値ＫＧｉ（ｉ＝０〜７）を算出し、その後の処理を一
旦終了する。

【００６９】なお、このように算出された空燃比フィー
ドバック補正係数ＦＡＦＳ，ＦＡＦＬ及び空燃比学習値
ＫＧｉはＲＡＭ６３若しくはバックアップＲＡＭ６８に
記憶され、前記メインルーチンのステップ１０１におい
て読み込まれることにより、燃料噴射量ＴＡＵＳ又はＴ
ＡＵＬ、及び点火時期ＳＡの算出に供されることは前述
のとおりである。

【００７０】次に、上記空燃比フィードバック補正係数
ＦＡＦＳを算出するための「ＦＡＦＳ算出ルーチン」に
ついて、図６に基づき説明する。処理がこのルーチンに
移行すると、まずステップ２１１においてＣＰＵ６５
は、上記酸素濃度信号ＯＸの理論空燃比に対応したしき
い値に基づく２値化信号（以下、「ＡＤ値」という）に
基づき、現在のエンジン１の空燃比が理論空燃比よりも
濃厚側の空燃比、すなわち濃厚空燃比か否かを判断す
る。ここで、濃厚空燃比ではない（希薄空燃比である）
と判断されると、ＣＰＵ６５はステップ２１５に移行す
る。

【００７１】ステップ２１５においてＣＰＵ６５は、上
記酸素濃度信号ＯＸのＡＤ値に基づき、現在のエンジン
１の空燃比が濃厚空燃比から希薄空燃比に移行した状態
であるか否かを判断する。ここで、濃厚空燃比から希薄
空燃比に移行した状態ではないと判断されると、ＣＰＵ
６５は希薄空燃比が継続しているものと判定してステッ
プ２１７に移行する。

【００７２】ステップ２１７においてＣＰＵ６５は、前
回の空燃比フィードバック補正係数ＦＡＦＳに積分増減
値βを加えて今回の空燃比フィードバック補正係数ＦＡ
ＦＳを算出する（積分補正）。

【００７３】また、ステップ２１５において、濃厚空燃
比から希薄空燃比に移行した状態であると判断される
と、ＣＰＵ６５は前回の空燃比フィードバック補正係数
ＦＡＦＳに所定スキップ値α（α＞β）を加えて今回の
空燃比フィードバック補正係数ＦＡＦＳを算出する（ス
キップ補正）。

【００７４】一方、上記ステップ２１１において、濃厚
空燃比であると判断されると、ＣＰＵ６５はステップ２
１２に移行する。ステップ２１２においてＣＰＵ６５
は、上記酸素濃度信号ＯＸのＡＤ値に基づき、現在のエ
ンジン１の空燃比が希薄空燃比から濃厚空燃比に移行し
た状態であるか否かを判断する。ここで、希薄空燃比か
ら濃厚空燃比に移行した状態ではないと判断されると、
ＣＰＵ６５は濃厚空燃比が継続しているものと判定して
ステップ２１４に移行する。

【００７５】ステップ２１４においてＣＰＵ６５は、前
回の空燃比フィードバック補正係数ＦＡＦＳから積分増
減値βを減じて今回の空燃比フィードバック補正係数Ｆ
ＡＦＳを算出する（積分補正）。

【００７６】また、ステップ２１２において、希薄空燃
比から濃厚空燃比に移行した状態であると判断される
と、ＣＰＵ６５は前回の空燃比フィードバック補正係数
ＦＡＦＳから所定スキップ値α（α＞β）を減じて今回
の空燃比フィードバック補正係数ＦＡＦＳを算出する
（スキップ補正）。

【００７７】なお、上記ステップ２１１〜２１７によ
り、例えば図７に示すように酸素濃度信号ＯＸ（空燃
比）に応じた空燃比フィードバック補正係数ＦＡＦＳの
算出値の更新がなされる。ちなみに、同図７において、
図７（ａ）は酸素濃度信号ＯＸの推移を、図７（ｂ）は
酸素濃度信号ＯＸのＡＤ値の推移を、図７（ｃ）は空燃
比フィードバック補正係数ＦＡＦＳの推移をそれぞれ示
している。図７（ａ）に示すように、酸素濃度信号ＯＸ
が急変し、酸素濃度信号ＯＸのＡＤ値が反転してエンジ
ン１の空燃比が希薄空燃比から濃厚空燃比、あるいは濃
厚空燃比から希薄空燃比に移行する（図７（ｂ））と、
図７（ｃ）に示すように、空燃比フィードバック補正係
数ＦＡＦＳは上記所定スキップ値αだけスキップされ
る。また、酸素濃度信号ＯＸのＡＤ値が希薄空燃比を示
しているとき（図７（ｂ））には、空燃比フィードバッ
ク補正係数ＦＡＦＳは上記積分増減値βずつ漸増され
（図７（ｃ））、一方、同ＡＤ値が濃厚空燃比を示して
いるとき（図７（ｂ））には、同フィードバック補正係
数ＦＡＦＳは上記積分増減値βずつ漸減される（図７
（ｃ））。

【００７８】なお、以上のように算出された空燃比フィ
ードバック補正係数ＦＡＦＳはＲＡＭ６３若しくはバッ
クアップＲＡＭ６８に記憶され、前記メインルーチンの
ステップ１０１においてその都度、読み込まれる。

【００７９】次に、前記空燃比フィードバック補正係数
ＦＡＦＬを算出するための「ＦＡＦＬ算出ルーチン」に
ついて、図８に基づき説明する。処理がこのルーチンに
移行すると、まずステップ２２１においてＣＰＵ６５
は、前記ステップ２０１（図５）において読み込んだエ
ンジン回転数ＮＥ、吸気圧ＰＭ及び冷却水温ＴＨＷに基
づく所定のマップにより、そのときの希薄空燃比制御に
おける目標空燃比に相当する目標酸素濃度値ＶＴＲＧを
算出し、ステップ２２２に移行する。なお、同目標酸素
濃度値ＶＴＲＧはエンジン回転数ＮＥ、吸気圧ＰＭ又は
冷却水温ＴＨＷが高いほど、小さな値に算出されて濃厚
側の空燃比に設定される傾向にあり、逆にエンジン回転
数ＮＥ、吸気圧ＰＭ又は冷却水温ＴＨＷが低いほど、大
きな値に算出されて希薄側の空燃比に設定される傾向に
ある。

【００８０】ステップ２２２においてＣＰＵ６５は、前
記酸素濃度信号ＶＬｅａｎが上記目標酸素濃度値ＶＴＲ
Ｇよりも大きい値であるか否かを判断する。ここで、上
記酸素濃度信号ＶＬｅａｎが上記目標酸素濃度値ＶＴＲ
Ｇ以下の値であると判断されると、現在の空燃比が目標
空燃比よりも濃厚側にあるものと判定してＣＰＵ６５
は、ステップ２２４に移行する。

【００８１】ステップ２２４においてＣＰＵ６５は、前
回の空燃比フィードバック補正係数ＦＡＦＬから増減値
γを減じて今回の空燃比フィードバック補正係数ＦＡＦ
Ｌを算出する。

【００８２】一方、ステップ２２２において、上記酸素
濃度信号ＶＬｅａｎが上記目標酸素濃度値ＶＴＲＧより
も大きい値であると判断されると、現在の空燃比が目標
空燃比よりも希薄側にあるものと判定してＣＰＵ６５
は、ステップ２２３に移行する。

【００８３】ステップ２２３においてＣＰＵ６５は、前
回の空燃比フィードバック補正係数ＦＡＦＬに増減値γ
を加えて今回の空燃比フィードバック補正係数ＦＡＦＬ
を算出する。

【００８４】なお、上記ステップ２２２〜２２４によ
り、例えば図９に示すように酸素濃度信号ＶＬｅａｎ
（空燃比）に応じた空燃比フィードバック補正係数ＦＡ
ＦＬの算出値の更新がなされる。ちなみに、同図におい
て図９（ａ）は酸素濃度信号ＶＬｅａｎの推移を、図９
（ｂ）は空燃比フィードバック補正係数ＦＡＦＬの推移
をそれぞれ示している。酸素濃度信号ＶＬｅａｎが上記
目標酸素濃度値ＶＴＲＧよりも大きく、目標空燃比より
も希薄側の空燃比を示しているとき（図９（ａ））に
は、空燃比フィードバック補正係数ＦＡＦＬは上記増減
値γずつ漸増され（図９（ｂ））、一方、酸素濃度信号
ＶＬｅａｎが上記目標酸素濃度値ＶＴＲＧ以下であり、
目標空燃比よりも濃厚側の空燃比を示しているとき（図
９（ａ））には、空燃比フィードバック補正係数ＦＡＦ
Ｌは上記増減値γずつ漸減される（図９（ｂ））。

【００８５】なお、以上のように算出された空燃比フィ
ードバック補正係数ＦＡＦＬはＲＡＭ６３若しくはバッ
クアップＲＡＭ６８に記憶され、前記メインルーチンの
ステップ１０１においてその都度、読み込まれる。

【００８６】次に、本実施の形態において、前記「パラ
メータ算出ルーチン」（図５）のステップ２０７の処理
として実行される空燃比学習値ＫＧｉ（ｉ＝０〜７）を
算出するための「空燃比学習値算出ルーチン」につい
て、図１０及び図１１に基づき説明する。なお、この空
燃比学習値ＫＧｉ（ｉ＝０〜７）の算出は、後述の「酸
素センサ空燃比学習値算出ルーチン」により空燃比フィ
ードバック補正係数ＦＡＦＳに基づき算出される酸素セ
ンサ空燃比学習値ＫＧＳｉ（ｉ＝０〜７）を、同じく後
述の「リーンミクスチャセンサ空燃比学習値算出ルーチ
ン」により空燃比フィードバック補正係数ＦＡＦＬに基
づき算出されるリーンミクスチャセンサ空燃比学習値Ｋ
ＧＬｉ（ｉ＝０〜７）に優先して、同学習値ＫＧｉ（ｉ
＝０〜７）として設定（選択）するものである。

【００８７】図１０に示すように、処理がこのルーチン
に移行すると、ステップ２３０においてＣＰＵ６５は前
述のように８つに区分された各学習領域の空燃比学習値
ＫＧｉ（ｉ＝０〜７）を算出する。このとき、ある学習
領域での空燃比学習値ＫＧｉは、図１１に示す態様で算
出される。

【００８８】すなわち、ステップ２３１においてＣＰＵ
６５は、現在の学習領域の判定を行い、ステップ２３２
に移行する。ステップ２３２においてＣＰＵ６５は、前
記酸素センサ異常検出フラグＸＦＯＸ（図５）が「０」
であるか否かを判断する。ここで、酸素センサ異常検出
フラグＸＦＯＸが「０」であると判断されるとＣＰＵ６
５は、酸素センサ２５が正常であると判定して、ステッ
プ２３３に移行する。

【００８９】ステップ２３３に移行したＣＰＵ６５は、
前記酸素センサ学習終了判定フラグＸＫＧＳｉ（図５）
が「１」であるか否かを判断する。ここで、酸素センサ
学習終了判定フラグＸＫＧＳｉが「１」であると判断さ
れるとＣＰＵ６５は、酸素センサ２５による空燃比学習
値ＫＧＳｉの算出が終了していると判定して、ステップ
２３４に移行し、空燃比学習値ＫＧｉを酸素センサ空燃
比学習値ＫＧＳｉとする。

【００９０】一方、上記ステップ２３２において酸素セ
ンサ異常検出フラグＸＦＯＸが「１」であると判断さ
れ、又は上記ステップ２３３において酸素センサ学習終
了判定フラグＸＫＧＳｉが「０」であると判断されると
ＣＰＵ６５は、ステップ２３５に移行する。

【００９１】ステップ２３５に移行したＣＰＵ６５は、
前記リーンミクスチャセンサ異常検出フラグＸＦＬｅａ
ｎが「０」であるか否かを判断する。ここで、リーンミ
クスチャセンサ異常検出フラグＸＦＬｅａｎが「１」で
あると判断されるとＣＰＵ６５は、リーンミクスチャセ
ンサ２６が異常であると判定して、ステップ２３９に移
行し、空燃比学習値ＫＧｉを「１．０」に設定する。

【００９２】一方、ステップ２３５においてリーンミク
スチャセンサ異常検出フラグＸＦＬｅａｎが「０」であ
ると判断されるとＣＰＵ６５は、リーンミクスチャセン
サ２６が正常であると判定して、ステップ２３６に移行
する。

【００９３】ステップ２３６に移行したＣＰＵ６５は、
前記リーンミクスチャセンサ学習終了判定フラグＸＫＧ
Ｌｉが「１」であるか否かを判断する。ここで、リーン
ミクスチャセンサ学習終了判定フラグＸＫＧＬｉが
「１」であると判断されるとＣＰＵ６５は、リーンミク
スチャセンサ２６による空燃比学習値ＫＧＬｉの算出が
終了していると判定して、ステップ２３７に移行し、空
燃比学習値ＫＧｉをリーンミクスチャセンサ空燃比学習
値ＫＧＬｉとする。

【００９４】一方、ステップ２３６においてリーンミク
スチャセンサ学習終了判定フラグＸＫＧＬｉが「０」で
あると判断されるとＣＰＵ６５は、リーンミクスチャセ
ンサ２６による空燃比学習値ＫＧＬｉの算出が終了して
いないと判定して、ステップ２３８に移行する。

【００９５】ステップ２３８に移行したＣＰＵ６５は、
上記酸素センサ異常検出フラグＸＦＯＸが「１」である
か否かを判断する。ここで、酸素センサ異常検出フラグ
ＸＦＯＸが「１」であると判断されるとＣＰＵ６５は、
上記ステップ２３９に移行し、空燃比学習値ＫＧｉを
「１．０」に設定する。

【００９６】一方、ステップ２３８において酸素センサ
異常検出フラグＸＦＯＸが「０」であると判断されると
ＣＰＵ６５は、上記ステップ２３４に移行し、空燃比学
習値ＫＧｉを酸素センサ空燃比学習値ＫＧＳｉとする。
なお、このときの酸素センサ空燃比学習値ＫＧＳｉは、
前回のタイミングで算出された酸素センサ空燃比学習値
となる。

【００９７】このように各学習領域の空燃比学習値ＫＧ
ｉを算出することにより、空燃比学習値ＫＧｉ（ｉ＝０
〜７）が算出される。なお、以上のように算出された空
燃比学習値ＫＧｉ（ｉ＝０〜７）はＲＡＭ６３若しくは
バックアップＲＡＭ６８に記憶され、前記メインルーチ
ンのステップ１０１において読み込まれる。特に、バッ
クアップＲＡＭ６８に記憶された空燃比学習値ＫＧｉ
（ｉ＝０〜７）は、エンジン１の停止後においても記憶
保持される。

【００９８】次に、上記酸素センサ空燃比学習値ＫＧＳ
ｉ（ｉ＝０〜７）を算出するための「酸素センサ空燃比
学習値算出ルーチン」について、図１２及び図１３に基
づき説明する。なお、同ルーチンは所定時間ごとの定時
割り込みで実行される。

【００９９】図１２に示すように、処理がこのルーチン
に移行すると、まずステップ２４０においてＣＰＵ６５
は、吸気圧ＰＭ及びアイドル状態判定フラグＬＬをＲＡ
Ｍ６３若しくはバックアップＲＡＭ６８から読み込み、
ステップ２４１に移行する。

【０１００】ステップ２４１においてＣＰＵ６５は、空
燃比フィードバック補正係数ＦＡＦＳの平均値ＦＡＦＡ
ＶＳを算出し、ステップ２４２に移行する。なお同平均
値ＦＡＦＡＶＳは、例えば上記空燃比フィードバック補
正係数ＦＡＦＳの所定時間ごとの平均をとることにより
算出され、ＲＡＭ６３若しくはバックアップＲＡＭ６８
に記憶される。

【０１０１】ステップ２４２においてＣＰＵ６５は、吸
気圧ＰＭ及びアイドル状態判定フラグＬＬに対応する学
習領域の酸素センサ空燃比学習値ＫＧＳｉを算出し、そ
の後の処理を一旦終了する。なお、ある学習領域におけ
る酸素センサ空燃比学習値ＫＧＳｉは、図１３に示す態
様で算出される。

【０１０２】すなわち、ステップ２４３においてＣＰＵ
６５は、現在の学習領域の判定を行い、ステップ２４４
に移行する。ステップ２４４においてＣＰＵ６５は、上
記平均値ＦＡＦＡＶＳが「０．９８」未満であるか否か
を判断する。ここで、同平均値ＦＡＦＡＶＳが「０．９
８」未満であると判断されるとＣＰＵ６５は、エンジン
１に供給される混合気の空燃比が長期的にみて理論空燃
比よりも濃厚側の空燃比に設定される傾向にあるものと
判定して、ステップ２４５に移行する。

【０１０３】ステップ２４５においてＣＰＵ６５は、こ
の学習領域における前回の酸素センサ空燃比学習値ＫＧ
Ｓｉから、好適な空燃比学習制御を実現する値である、
例えば０．００２を減じて酸素センサ空燃比学習値ＫＧ
Ｓｉを算出更新する。

【０１０４】また、ステップ２４４において、上記平均
値ＦＡＦＡＶＳが「０．９８」以上であると判断される
とＣＰＵ６５は、ステップ２４６に移行する。ステップ
２４６においてＣＰＵ６５は、上記平均値ＦＡＦＡＶＳ
が「１．０２」よりも大きいか否かを判断する。ここ
で、同平均値ＦＡＦＡＶＳが「１．０２」よりも大きい
と判断されるとＣＰＵ６５は、エンジン１に供給される
混合気の空燃比が長期的にみて理論空燃比よりも希薄側
の空燃比に設定される傾向にあるものと判定して、ステ
ップ２４７に移行する。

【０１０５】ステップ２４７においてＣＰＵ６５は、こ
の学習領域における前回の酸素センサ空燃比学習値ＫＧ
Ｓｉに、好適な空燃比学習制御を実現する値である、例
えば０．００２を加えて酸素センサ空燃比学習値ＫＧＳ
ｉを算出更新する。

【０１０６】なお、ステップ２４６において、上記平均
値ＦＡＦＡＶＳが「１．０２」以下であると判断される
ときには、すなわち同平均値ＦＡＦＡＶＳが「０．９
８」以上で且つ「１．０２」以下であるときには、酸素
センサ空燃比学習値ＫＧＳｉに対する上述の増減更新は
実行しない。

【０１０７】以上、ステップ２４４〜２４７により、あ
る学習領域における酸素センサ空燃比学習値ＫＧＳｉが
算出更新される。なお、以上のように算出された酸素セ
ンサ空燃比学習値ＫＧＳｉはＲＡＭ６３若しくはバック
アップＲＡＭ６８に記憶される。各学習領域における酸
素センサ空燃比学習値ＫＧＳｉ（ｉ＝０〜７）が前記
「パラメータ算出ルーチン」（図５）のステップ２０１
において読み込まれ、空燃比学習値ＫＧｉ（ｉ＝０〜
７）の算出（図１０及び図１１）に供されることは前述
のとおりである。

【０１０８】次に、前記リーンミクスチャセンサ空燃比
学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝０〜７）を算出するための「リー
ンミクスチャセンサ空燃比学習値算出ルーチン」につい
て、図１４及び図１５に基づき説明する。なお、同ルー
チンは所定時間ごとの定時割り込みで実行される。

【０１０９】図１４に示すように、処理がこのルーチン
に移行すると、まずステップ２５０においてＣＰＵ６５
は、吸気圧ＰＭ及びアイドル状態判定フラグＬＬをＲＡ
Ｍ６３若しくはバックアップＲＡＭ６８から読み込み、
ステップ２５１に移行する。

【０１１０】ステップ２５１においてＣＰＵ６５は、空
燃比フィードバック補正係数ＦＡＦＬの平均値ＦＡＦＡ
ＶＬを算出し、ステップ２５２に移行する。なお同平均
値ＦＡＦＡＶＬは、例えば上記空燃比フィードバック補
正係数ＦＡＦＬの所定時間ごとの平均をとることにより
算出され、ＲＡＭ６３若しくはバックアップＲＡＭ６８
に記憶される。

【０１１１】ステップ２５２においてＣＰＵ６５は、吸
気圧ＰＭ及びアイドル状態判定フラグＬＬに対応する学
習領域のリーンミクスチャセンサ空燃比学習値ＫＧＬｉ
を算出し、その後の処理を一旦終了する。なお、ある学
習領域におけるリーンミクスチャセンサ空燃比学習値Ｋ
ＧＬｉは、図１５に示す態様で算出される。

【０１１２】すなわち、ステップ２５３においてＣＰＵ
６５は、現在の学習領域の判定を行い、ステップ２５４
に移行する。ステップ２５４においてＣＰＵ６５は、上
記平均値ＦＡＦＡＶＬが「０．９８」未満であるか否か
を判断する。ここで、同平均値ＦＡＦＡＶＬが「０．９
８」未満であると判断されるとＣＰＵ６５は、エンジン
１に供給される混合気の空燃比が長期的にみて目標空燃
比よりも濃厚側の空燃比に設定される傾向にあるものと
判定して、ステップ２５５に移行する。

【０１１３】ステップ２５５においてＣＰＵ６５は、こ
の学習領域における前回のリーンミクスチャセンサ空燃
比学習値ＫＧＬｉから、好適な空燃比学習制御を実現す
る値である、例えば０．００２を減じてリーンミクスチ
ャセンサ空燃比学習値ＫＧＬｉを算出更新する。

【０１１４】また、ステップ２５４において、上記平均
値ＦＡＦＡＶＬが「０．９８」以上であると判断される
とＣＰＵ６５は、ステップ２５６に移行する。ステップ
２５６においてＣＰＵ６５は、上記平均値ＦＡＦＡＶＬ
が「１．０２」よりも大きいか否かを判断する。ここ
で、同平均値ＦＡＦＡＶＬが「１．０２」よりも大きい
と判断されるとＣＰＵ６５は、エンジン１に供給される
混合気の空燃比が長期的にみて目標空燃比よりも希薄側
の空燃比に設定される傾向にあるものと判定して、ステ
ップ２５７に移行する。

【０１１５】ステップ２５７においてＣＰＵ６５は、こ
の学習領域における前回のリーンミクスチャセンサ空燃
比学習値ＫＧＬｉに、好適な空燃比学習制御を実現する
値である、例えば０．００２を加えてリーンミクスチャ
センサ空燃比学習値ＫＧＬｉを算出更新する。

【０１１６】なお、ステップ２５６において、上記平均
値ＦＡＦＡＶＬが「１．０２」以下であると判断される
ときには、すなわち同平均値ＦＡＦＡＶＬが「０．９
８」以上で且つ「１．０２」以下であるときには、リー
ンミクスチャセンサ空燃比学習値ＫＧＬｉに対する上述
の増減更新は実行しない。

【０１１７】以上、ステップ２５４〜２５７により、あ
る学習領域におけるリーンミクスチャセンサ空燃比学習
値ＫＧＬｉが算出更新される。なお、以上のように算出
されたリーンミクスチャセンサ空燃比学習値ＫＧＬｉも
ＲＡＭ６３若しくはバックアップＲＡＭ６８に記憶され
る。各学習領域におけるリーンミクスチャセンサ空燃比
学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝０〜７）が前記「パラメータ算出
ルーチン」（図５）のステップ２０１において読み込ま
れ、空燃比学習値ＫＧｉ（ｉ＝０〜７）の算出（図１０
及び図１１）に供されることは前述のとおりである。

【０１１８】次に、上記各学習領域における酸素センサ
２５の学習終了を判定する「酸素センサ学習終了判定ル
ーチン」について、図１６及び図１７に基づき説明す
る。なお、同ルーチンは所定時間ごとの定時割り込みで
実行されるもので、同ルーチンでの判定結果に応じて、
前記酸素センサ学習終了判定フラグＸＫＧＳｉ（ｉ＝０
〜７）が設定される。

【０１１９】図１６に示すように、処理がこのルーチン
に移行すると、まずステップ２６０においてＣＰＵ６５
は、吸気圧ＰＭ、アイドル状態判定フラグＬＬ及び前記
平均値ＦＡＦＡＶＳを読み込み、ステップ２６１に移行
する。

【０１２０】ステップ２６１においてＣＰＵ６５は、吸
気圧ＰＭ及びアイドル状態判定フラグＬＬに対応する学
習領域の学習の終了を判定し、その後の処理を一旦終了
する。なお、ある学習領域における酸素センサ２５によ
る学習の終了の判定は、図１７に示す態様でなされる。

【０１２１】すなわち、ステップ２６２においてＣＰＵ
６５は、現在の学習領域の判定を行い、ステップ２６３
に移行する。ステップ２６３において、上記平均値ＦＡ
ＦＡＶＳが、例えば「０．９６」よりも大きく、「１．
０４」よりも小さい範囲にあるか否かを判断する。ここ
で、同平均値ＦＡＦＡＶＳが上記範囲にあると判断され
るとＣＰＵ６５は、この学習領域における酸素センサ２
５による空燃比学習がほぼ終了したものと判定して、ス
テップ２６４に移行する。ちなみに、前記酸素センサ空
燃比学習値ＫＧＳｉ（ｉ＝０〜７）の算出においては、
上記平均値ＦＡＦＡＶＳが「０．９８」以上、「１．０
２」以下であるときには酸素センサ２５による検出態様
に大きな変動がないものとして、同酸素センサ空燃比学
習値ＫＧＳｉ（ｉ＝０〜７）の更新を実行しなかった。
ここでは、こうした非更新も含めて同空燃比学習がほぼ
終了している状態を判定すればよいため、上記平均値Ｆ
ＡＦＡＶＳの範囲を「０．９６」より大きく、且つ
「１．０４」よりも小さい範囲に定めている。

【０１２２】ステップ２６４に移行したＣＰＵ６５は、
上記酸素センサ学習終了判定フラグＸＫＧＳｉを「１」
に設定する。逆に、上記ステップ２６３においてＣＰＵ
６５は、上記平均値ＦＡＦＡＶＳが上記範囲にないと判
断されるとＣＰＵ６５は、この学習領域における同空燃
比学習が未だ終了していないものと判定して、ステップ
２６５に移行する。

【０１２３】ステップ２６５に移行したＣＰＵ６５は、
上記酸素センサ学習終了判定フラグＸＫＧＳｉを「０」
に設定する。以上、ステップ２６３〜２６５により、あ
る学習領域における酸素センサ２５による学習の終了判
定がなされ、酸素センサ学習終了判定フラグＸＫＧＳｉ
の設定がなされる。

【０１２４】なお、以上のように設定された酸素センサ
学習終了判定フラグＸＫＧＳｉはＲＡＭ６３若しくはバ
ックアップＲＡＭ６８に記憶される。各学習領域におけ
る酸素センサ学習終了判定フラグＸＫＧＳｉ（ｉ＝０〜
７）は前記「パラメータ算出ルーチン」（図５）のステ
ップ２０１において読み込まれ、空燃比学習値ＫＧｉ
（ｉ＝０〜７）の算出（図１０及び図１１）に供される
ことは前述のとおりである。

【０１２５】次に、上記各学習領域におけるリーンミク
スチャセンサ２６の学習終了を判定する「リーンミクス
チャセンサ学習終了判定ルーチン」について、図１８及
び図１９に基づき説明する。なお、同ルーチンは所定時
間ごとの定時割り込みで実行されるもので、同ルーチン
での判定結果に応じて、前記リーンミクスチャセンサ学
習終了判定フラグＸＫＧＬｉ（ｉ＝０〜７）が設定され
る。

【０１２６】図１８に示すように、処理がこのルーチン
に移行すると、まずステップ２７０においてＣＰＵ６５
は、吸気圧ＰＭ、アイドル状態判定フラグＬＬ及び前記
平均値ＦＡＦＡＶＬを読み込み、ステップ２７１に移行
する。

【０１２７】ステップ２７１においてＣＰＵ６５は、吸
気圧ＰＭ及びアイドル状態判定フラグＬＬに対応する学
習領域の学習の終了を判定し、その後の処理を一旦終了
する。なお、ある学習領域におけるリーンミクスチャセ
ンサ２６による学習の終了の判定は、図１９に示す態様
でなされる。

【０１２８】すなわち、ステップ２７２においてＣＰＵ
６５は、現在の学習領域の判定を行い、ステップ２７３
に移行する。ステップ２７３においてＣＰＵ６５は、上
記平均値ＦＡＦＡＶＬが、例えば「０．９６」よりも大
きく、「１．０４」よりも小さい範囲にあるか否かを判
断する。ここで、同平均値ＦＡＦＡＶＬが上記範囲にあ
ると判断されるとＣＰＵ６５は、この学習領域における
リーンミクスチャセンサ２６による空燃比学習がほぼ終
了したものと判定して、ステップ２７４に移行する。ち
なみに、前記リーンミクスチャセンサ空燃比学習値ＫＧ
Ｌｉ（ｉ＝０〜７）の算出においては、上記平均値ＦＡ
ＦＡＶＬが「０．９８」以上、「１．０２」以下である
ときにはリーンミクスチャセンサ２６による検出態様に
大きな変動がないものとして、同リーンミクスチャセン
サ空燃比学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝０〜７）の更新を実行し
なかった。ここでは、こうした非更新も含めて同空燃比
学習がほぼ終了している状態を判定すればよいため、上
記平均値ＦＡＦＡＶＬの範囲を「０．９６」より大き
く、且つ「１．０４」よりも小さい範囲に定めている。

【０１２９】ステップ２７４に移行したＣＰＵ６５は、
上記リーンミクスチャセンサ学習終了判定フラグＸＫＧ
Ｌｉを「１」に設定する。逆に、上記ステップ２７３に
おいて、上記平均値ＦＡＦＡＶＬが上記範囲にないと判
断されるとＣＰＵ６５は、この学習領域における同空燃
比学習が未だ終了していないものと判定して、ステップ
２７５に移行する。

【０１３０】ステップ２７５に移行したＣＰＵ６５は、
上記リーンミクスチャセンサ学習終了判定フラグＸＫＧ
Ｌｉを「０」に設定する。以上、ステップ２７３〜２７
５により、ある学習領域におけるリーンミクスチャセン
サ２６による学習の終了判定がなされ、リーンミクスチ
ャセンサ学習終了判定フラグＸＫＧＬｉの設定がなされ
る。

【０１３１】なお、以上のように設定されたリーンミク
スチャセンサ学習終了判定フラグＸＫＧＬｉはＲＡＭ６
３若しくはバックアップＲＡＭ６８に記憶される。各学
習領域におけるリーンミクスチャセンサ学習終了判定フ
ラグＸＫＧＬｉ（ｉ＝０〜７）は前記「パラメータ算出
ルーチン」（図５）のステップ２０１において読み込ま
れ、空燃比学習値ＫＧｉ（ｉ＝０〜７）の算出（図１０
及び図１１）に供されることは前述のとおりである。

【０１３２】次に、本実施の形態において、リーンミク
スチャセンサ２６の異常を検出する「リーンミクスチャ
センサ異常検出ルーチン」について、図２０及び図２１
に基づき説明する。なお、同ルーチンは所定時間ごとの
定時割り込みで実行されるもので、同ルーチンでの検出
結果に応じて、前記リーンミクスチャセンサ異常検出フ
ラグＸＦＬｅａｎが設定される。

【０１３３】このリーンミクスチャセンサ２６の異常検
出は、前記酸素センサ空燃比学習値ＫＧＳｉ（ｉ＝０〜
７）に対する前記リーンミクスチャセンサ空燃比学習値
ＫＧＬｉ（ｉ＝０〜７）のずれが所定値を超えるか否か
によって行うものである。ちなみに酸素センサ２５は、
リーンミクスチャセンサ２６に比べてその活性温度が低
く、且つ、高温側の許容温度も高く、更に高い検出精度
で空燃比（理論空燃比）を検出することができる。酸素
センサ空燃比学習値ＫＧＳｉ（ｉ＝０〜７）に対するリ
ーンミクスチャセンサ空燃比学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝０〜
７）のずれによるリーンミクスチャセンサ２６の異常検
出は、このような酸素センサ２５の特性を利用するもの
である。

【０１３４】図２０に示すように、処理がこのルーチン
に移行すると、まずステップ２８０においてＣＰＵ６５
は、前記酸素センサ異常検出フラグＸＦＯＸ、各学習領
域のリーンミクスチャセンサ異常判定フラグＸＬＥＡＮ
ｉ（ｉ＝０〜７）、前記酸素センサ学習終了判定フラグ
ＸＫＧＳｉ（ｉ＝０〜７）、前記リーンミクスチャセン
サ学習終了判定フラグＸＫＧＬｉ（ｉ＝０〜７）、前記
酸素センサ空燃比学習値ＫＧＳｉ（ｉ＝０〜７）及び前
記リーンミクスチャセンサ空燃比学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝
０〜７）をＲＡＭ６３若しくはバックアップＲＡＭ６８
から読み込み、ステップ２８１に移行する。なお、上記
リーンミクスチャセンサ異常判定フラグＸＬＥＡＮｉ
は、ｉ番目の学習領域において、後述の態様でリーンミ
クスチャセンサ２６の異常が判定されたときに「１」に
設定されるものである。

【０１３５】ステップ２８１においてＣＰＵ６５は、上
記酸素センサ異常検出フラグＸＦＯＸが「０」か否かを
判断する。ここで、同酸素センサ異常検出フラグＸＦＯ
Ｘが「１」であると判断されるとＣＰＵ６５は、酸素セ
ンサ２５が異常であると判定して、リーンミクスチャセ
ンサ２６の異常を検出することなく、その後の処理を終
了する。

【０１３６】また、ステップ２８１において、酸素セン
サ異常検出フラグＸＦＯＸが「０」であると判断される
と、ＣＰＵ６５はステップ２８２に移行する。ステップ
２８２においてＣＰＵ６５は、各学習領域ごとのリーン
ミクスチャセンサ２６の異常検出、及び異常が検出され
た学習領域数をＣＤＬＥＡＮとして積算し、ステップ２
８３に移行する。なお、上記学習領域数ＣＤＬＥＡＮ
は、各学習領域での新たなリーンミクスチャセンサ２６
の異常が検出されるごとに「１」ずつインクリメントさ
れるものである。

【０１３７】ステップ２８３に移行したＣＰＵ６５は、
上記異常が検出された学習領域数ＣＤＬＥＡＮが所定値
Ａ以上であるか否かを判断する。ここで、同学習領域数
ＣＤＬＥＡＮが所定値Ａ以上であると判断されるとＣＰ
Ｕ６５は、リーンミクスチャセンサ２６は異常であると
判定してステップ２８４に移行し、上記リーンミクスチ
ャセンサ異常検出フラグＸＦＬｅａｎを「１」に設定
し、ＲＡＭ６３若しくはバックアップＲＡＭ６８に記憶
してその後の処理を一旦終了する。

【０１３８】一方、ステップ２８３において、同学習領
域数ＣＤＬＥＡＮが所定値Ａ未満であると判断されると
ＣＰＵ６５は、リーンミクスチャセンサ２６は正常であ
ると判定してステップ２８５に移行し、上記リーンミク
スチャセンサ異常検出フラグＸＦＬｅａｎを「０」に設
定し、ＲＡＭ６３若しくはバックアップＲＡＭ６８に記
憶してその後の処理を一旦終了する。なお、ある学習領
域ごとのリーンミクスチャセンサ２６の異常検出、及び
異常が検出された学習領域数の積算は、図２１に示す態
様でなされる。

【０１３９】すなわちステップ２９０においてＣＰＵ６
５は、現在の学習領域の判定を行い、ステップ２９１に
移行する。ステップ２９１においてＣＰＵ６５は、ある
学習領域のリーンミクスチャセンサ異常判定フラグＸＬ
ＥＡＮｉが「０」であるか否かを判断する。ここで、同
リーンミクスチャセンサ異常検出フラグＸＬＥＡＮｉが
「１」であると判断されるとＣＰＵ６５は、同学習領域
でのリーンミクスチャセンサ２６の異常が既に検出され
たものと判定して、次の学習領域でのリーンミクスチャ
センサ２６の異常検出へと移行する。

【０１４０】また、ステップ２９１において、上記リー
ンミクスチャセンサ異常判定フラグＸＬＥＡＮｉが
「０」であると判断されるとＣＰＵ６５はステップ２９
２以降の処理に移行する。

【０１４１】ステップ２９２において上記酸素センサ学
習終了判定フラグＸＫＧＳｉが「０」と判断されるか、
又は、ステップ２９３において上記リーンミクスチャセ
ンサ学習終了判定フラグＸＫＧＬｉが「０」であると判
断されるとＣＰＵ６５は、この学習領域での酸素センサ
２５又はリーンミクスチャセンサ２６による空燃比学習
が未だ終了していないものと判定して、同学習領域での
リーンミクスチャセンサ２６の異常を検出することな
く、次の学習領域でのリーンミクスチャセンサ２６の異
常検出へと移行する。

【０１４２】一方、ステップ２９２において上記酸素セ
ンサ学習終了判定フラグＸＫＧＳｉが「１」であり、且
つ、ステップ２９３において上記リーンミクスチャセン
サ学習終了判定フラグＸＫＧＬｉが「１」であると判断
されるとＣＰＵ６５は、酸素センサ２５及びリーンミク
スチャセンサ２６による空燃比学習が共に終了したもの
と判定して、ステップ２９４に移行する。

【０１４３】ステップ２９４においてＣＰＵ６５は、上
記酸素センサ空燃比学習値ＫＧＳｉと上記リーンミクス
チャセンサ空燃比学習値ＫＧＬｉとの差の大きさ（絶対
値）が５％の範囲よりも大きいか否かを判断する。ここ
で、上記差の大きさが５％の範囲にあると判断されると
ＣＰＵ６５は、この学習領域において上記酸素センサ空
燃比学習値ＫＧＳｉに対する上記リーンミクスチャセン
サ空燃比学習値ＫＧＬｉのずれが小さく、同学習領域で
のリーンミクスチャセンサ２６は正常であると判定し
て、次の学習領域でのリーンミクスチャセンサ２６の異
常検出へと移行する。

【０１４４】また、ステップ２９４において、上記差の
大きさが５％の範囲よりも大きいと判断されるとＣＰＵ
６５は、この学習領域において上記酸素センサ空燃比学
習値ＫＧＳｉに対する上記リーンミクスチャセンサ空燃
比学習値ＫＧＬｉのずれが大きく、同学習領域でのリー
ンミクスチャセンサ２６は異常であると判定して、ステ
ップ２９５に移行する。

【０１４５】ステップ２９５においてＣＰＵ６５は、上
記リーンミクスチャセンサ異常判定フラグＸＬＥＡＮｉ
を「１」に設定してＲＡＭ６３若しくはバックアップＲ
ＡＭ６８に記憶し、ステップ２９６に移行する。

【０１４６】ステップ２９６においてＣＰＵ６５は、こ
の学習領域においてリーンミクスチャセンサ２６の異常
が検出されたことから、上記異常が検出された学習領域
数ＣＤＬＥＡＮを「１」だけインクリメントして、次の
学習領域でのリーンミクスチャセンサ２６の異常検出へ
と移行する。なお、上記学習領域数ＣＤＬＥＡＮは、各
学習領域での新たなリーンミクスチャセンサ２６の異常
が検出されるごとに「１」ずつインクリメントされるも
のであることは前述のとおりである。

【０１４７】以上、ステップ２９１〜２９６により、あ
る学習領域でのリーンミクスチャセンサ２６の異常検
出、及び異常が検出された学習領域数の積算がなされ、
前記ステップ２８４において、リーンミクスチャセンサ
２６の異常の検出に供される。

【０１４８】なお、このようなリーンミクスチャセンサ
２６の異常検出により設定されたリーンミクスチャセン
サ異常検出フラグＸＦＬｅａｎが前記「パラメータ算出
ルーチン」のステップ２０１において読み込まれ、空燃
比学習値ＫＧｉ（ｉ＝０〜７）の算出（図１０及び図１
１）に供されることは前述のとおりである。

【０１４９】以上のように酸素センサ空燃比学習値ＫＧ
Ｓｉ（ｉ＝０〜７）とリーンミクスチャセンサ空燃比学
習値ＫＧＬｉ（ｉ＝０〜７）とのずれに基づき、リーン
ミクスチャセンサ２６の異常を検出しているため、燃料
噴射量のずれや空気量のずれを吸収した状態で、リーン
ミクスチャセンサ２６の異常が検出される。

【０１５０】また、上記リーンミクスチャセンサ２６の
異常を検出することにより、同リーンミクスチャセンサ
２６の異常時の前記空燃比学習値ＫＧｉ（ｉ＝０〜７）
の誤算出は好適に回避される。

【０１５１】さらに、異常が検出された学習領域数ＣＤ
ＬＥＡＮが所定値Ａ以上か否かの判定に基づき上記リー
ンミクスチャセンサの異常を検出してるため、同所定値
Ａの設定により、異常検出に係る精度、信頼性は任意に
変更される。

【０１５２】このように、本実施の形態にあっては理論
空燃比制御時又は希薄空燃比制御時の燃料噴射量ＴＡＵ
Ｓ又はＴＡＵＬの算出において、前記式（１）又は
（２）に示したように、空燃比学習値ＫＧｉを乗じて燃
料噴射量のずれが補正される。そしてこの中で、特に図
１０及び図１１に示す「空燃比学習値算出ルーチン」に
おいて、酸素センサ２５が正常であり、且つ、同酸素セ
ンサ２５による空燃比学習が終了している場合には、リ
ーンミクスチャセンサ２６の検出状況に関わらず空燃比
学習値ＫＧｉ（ｉ＝０〜７）を酸素センサ空燃比学習値
ＫＧＳｉ（ｉ＝０〜７）とすることにより、同空燃比学
習値ＫＧｉ（ｉ＝０〜７）の算出精度は向上される。し
たがって、燃料噴射量ＴＡＵＳ又はＴＡＵＬの算出精度
も向上される。

【０１５３】次に、本実施の形態において、メインルー
チン（図３）での点火時期の算出に用いられる空気量補
正係数ＫＧａｉを算出するための「空気量補正係数算出
ルーチン」について、図２２及び図２３に基づき説明す
る。なお、同ルーチンは所定時間ごとの定時割り込みで
実行される。

【０１５４】この空気量補正係数ＫＧａｉは、上記空燃
比学習値ＫＧｉから、特に燃料噴射量のずれ（インジェ
クタ９の製品公差）に起因する空燃比のずれを差し引く
ことにより、 ＫＧａｉ＝ＫＧｉ（±）−（インジェクタ９の製品公差（±））…（３） と算出されるものであり、同空気量補正係数ＫＧａｉの
算出結果に応じて、エンジン１に吸入される空気量のず
れを補正する。

【０１５５】例えば、製品公差としてその燃料噴射量の
ずれが±４％であるインジェクタ９を使用している場合
において、上記空燃比学習値ＫＧｉが±１０％のずれを
含んで算出される場合には、 ＫＧａｉ＝ＫＧｉ（±１０％）−（インジェクタ９の製品公差（±４％）） ＝±６％ となり、燃料噴射量のずれ（インジェクタ９の製品公
差）±４％を上回る空気量のずれを含んで同空燃比学習
値ＫＧｉが算出されていることになる。そこで本実施の
形態において、このような空燃比学習値ＫＧｉのずれ
は、エンジン１に吸入される空気量のずれとして補正す
る。

【０１５６】一方、上記の例において、空燃比学習値Ｋ
Ｇｉが例えば±２％のずれを含んで算出される場合に
は、空気量のずれが上記燃料噴射量のずれ（インジェク
タ９の製品公差）±４％に達しないため、同空気量のず
れによる影響は少ないとして、本実施の形態ではこれを
補正しない。

【０１５７】さて、図２２に示すように、処理がこの
「空気量補正係数算出ルーチン」に移行すると、まずス
テップ３０１においてＣＰＵ６５は、前記空燃比学習値
ＫＧｉ（ｉ＝０〜７）を読み込み、ステップ３０２に移
行する。

【０１５８】ステップ３０２においてＣＰＵ６５は、各
学習領域の空気量補正係数ＫＧａｉ（ｉ＝０〜７）を算
出し、その後の処理を一旦終了する。なお、ある学習領
域での空気量補正係数ＫＧａｉの算出は、図２３に示す
態様でなされる。

【０１５９】すなわちステップ３１０においてＣＰＵ６
５は、現在の学習領域の判定を行い、ステップ３１１に
移行する。ステップ３１１においてＣＰＵ６５は、空燃
比学習値ＫＧｉが「１．０」以上であるか否かを判断す
る。ここで、同空燃比学習値ＫＧｉが「１．０」以上で
あると判断されると、ＣＰＵ６５はステップ３１２に移
行する。

【０１６０】ステップ３１２においてＣＰＵ６５は、上
記空燃比学習値ＫＧｉから上記インジェクタ９のプラス
側の公差（＋４％）を減じて、プラス側補正係数＋Ｋｇ
ａｉを算出し、ステップ３１３に移行する。

【０１６１】ステップ３１３においてＣＰＵ６５は、上
記プラス側補正係数＋Ｋｇａｉが「１．０」よりも大き
いか否かを判断する。ここで、同プラス側補正係数＋Ｋ
ｇａｉが「１．０」よりも大きいと判断されるとＣＰＵ
６５は、空燃比が希薄側にずれているときの空気量のず
れが確認されたと判定して、ステップ３１４に移行す
る。

【０１６２】ステップ３１４においてＣＰＵ６５は、上
記空気量補正係数ＫＧａｉを上記プラス側補正係数＋Ｋ
ｇａｉとする。また、上記ステップ３１３において、上
記プラス側補正係数＋Ｋｇａｉが「１．０」以下である
と判断されるとＣＰＵ６５は、上記空気量のずれによる
影響が少ないと判定して、ステップ３１８に移行する。

【０１６３】ステップ３１８に移行したＣＰＵ６５は、
上記空気量補正係数ＫＧａｉを「１．０」とする。一
方、前記ステップ３１１において、上記空燃比学習値Ｋ
Ｇｉが「１．０」未満であると判断されるとＣＰＵ６５
は、ステップ３１５に移行する。

【０１６４】ステップ３１５においてＣＰＵ６５は、上
記空燃比学習値ＫＧｉから上記インジェクタ９のマイナ
ス側の公差（−４％）を減じて、マイナス側補正係数−
Ｋｇａｉを算出し、ステップ３１６に移行する。

【０１６５】ステップ３１６においてＣＰＵ６５は、上
記マイナス側補正係数−Ｋｇａｉが「１．０」未満か否
かを判断する。ここで、同マイナス側補正係数−Ｋｇａ
ｉが「１．０」未満と判断されるとＣＰＵ６５は、空燃
比が濃厚側にずれているときの空気量のずれが確認され
たと判定して、ステップ３１７に移行する。

【０１６６】ステップ３１７においてＣＰＵ６５は、上
記空気量補正係数ＫＧａｉを上記マイナス側補正係数−
Ｋｇａｉとする。また、上記ステップ３１６において、
上記マイナス側補正係数−Ｋｇａｉが「１．０」以上で
あると判断されるとＣＰＵ６５は、上記同様、空気量の
ずれによる影響が少ないと判定してステップ３１８に移
行し、上記空気量補正係数ＫＧａｉを「１．０」とす
る。

【０１６７】以上、ステップ３１１〜３１８により、あ
る学習領域における空気量補正係数ＫＧａｉが算出され
る。なお、以上のように算出された空気量補正係数ＫＧ
ａｉ（ｉ＝０〜７）はＲＡＭ６３若しくはバックアップ
ＲＡＭ６８に記憶され、前記メインルーチン（図３）の
ステップ１０６の点火時期の算出において、次に説明す
る態様でそのときの学習領域に応じて読み込まれる。

【０１６８】次に、本実施の形態において、上記点火時
期を算出するための「点火時期算出ルーチン」につい
て、図２４〜図２７に基づき説明する。なお、同ルーチ
ンは、前記メインルーチン（図３）のステップ１０６に
おいて実行される。

【０１６９】図２４に示すように、処理がこのルーチン
に移行すると、まずステップ３２１においてＣＰＵ６５
は、前記メインルーチンのステップ１０１において読み
込んだエンジン回転数ＮＥ及び吸気圧ＰＭに基づく図２
５に示すマップから基本点火時期ｔＳＡを算出し、ステ
ップ３２２に移行する。

【０１７０】ステップ３２２においてＣＰＵ６５は、吸
気圧ＰＭ及びアイドル状態判定フラグＬＬに対応する学
習領域の点火時期ＳＡを算出する。なお、ある学習領域
での点火時期ＳＡの算出は、図２６及び図２７に示す態
様でなされる。

【０１７１】すなわちステップ３３０においてＣＰＵ６
５は、現在の学習領域の判定を行い、ステップ３３１に
移行する。ステップ３３１においてＣＰＵ６５は、前記
空気量補正係数ＫＧａｉを読み込み、ステップ３３２に
移行する。

【０１７２】ステップ３３２においてＣＰＵ６５は、上
記空気量補正係数ＫＧａｉに基づく図２７に示すマップ
から点火時期補正係数ＫＳＡｉを算出し、ステップ３３
３に移行する。

【０１７３】ステップ３３３に移行したＣＰＵ６５は、
上記基本点火時期ｔＳＡに上記点火時期補正係数ＫＳＡ
ｉを乗じて、最終点火時期ＳＡを算出する。なお、この
ように算出された最終点火時期ＳＡに基づくタイミング
で、前記イグナイタ１３から高電圧が点火プラグ１１に
印加され、燃焼室４に導入された混合気が点火されるこ
とは前述のとおりである。

【０１７４】以上のように、前記算出された空気量補正
係数ＫＧａｉに基づき、点火時期を補正することによ
り、空気量のずれを考慮した好適な点火時期の算出がな
される。

【０１７５】以上詳述したように、本実施の形態によれ
ば、以下に示す効果が得られるようになる。 ・酸素センサ２５が正常であり、且つ、同酸素センサ２
５による空燃比学習が終了している場合には、リーンミ
クスチャセンサ２６の検出状況に関わらず空燃比学習値
ＫＧｉ（ｉ＝０〜７）を酸素センサ空燃比学習値ＫＧＳ
ｉ（ｉ＝０〜７）とすることにより、同空燃比学習値Ｋ
Ｇｉ（ｉ＝０〜７）の算出精度を向上することができ
る。

【０１７６】・上記のように算出された空燃比学習値Ｋ
Ｇｉ（ｉ＝０〜７）に基づき、例えば前記燃料噴射量Ｔ
ＡＵＳ又はＴＡＵＬを算出する場合には、同燃料噴射量
ＴＡＵＳ又はＴＡＵＬの算出精度を向上することができ
る。したがって、例えば燃料が過剰に噴射されて燃料消
費率が悪化したり、逆に過小に噴射されてノッキングや
プレイグニションが発生したり、エンジンから排出され
る排気ガスの温度が上昇したり、あるいは十分なエンジ
ン出力が得られなっかたりすることを抑制することがで
きる。

【０１７７】・酸素センサ空燃比学習値ＫＧｉ（ｉ＝０
〜７）とリーンミクスチャセンサ空燃比学習値とのずれ
に基づき、リーンミクスチャセンサ２６の異常を検出し
ているため、燃料噴射量のずれや空気量のずれを吸収し
た状態で、リーンミクスチャセンサ２６の異常を検出す
ることができる。

【０１７８】・リーンミクスチャセンサ２６の異常を検
出することにより、同リーンミクスチャセンサ２６の異
常時の前記空燃比学習値ＫＧｉ（ｉ＝０〜７）の誤算出
を好適に回避することができる。

【０１７９】・異常が検出された学習領域数ＣＤＬＥＡ
Ｎが所定値Ａ以上か否かの判定に基づき、上記リーンミ
クスチャセンサの異常を検出してるため、同所定値Ａの
設定により、同異常検出に係る精度、信頼性を任意に変
更することができる。

【０１８０】・空気量補正係数ＫＧａｉに基づき、点火
時期を補正することにより、空気量のずれを考慮した好
適な点火時期を算出することができる。このため、例え
ば点火が過進角で実行されてノッキングやプレイグニシ
ョンが発生したり、その燃料消費率に対して適切なエン
ジン出力が得られなかったり、逆に点火が過遅角で実行
されてエンジンから排出される排気ガスの温度が上昇し
たり、その燃料消費率に対して適切なエンジン出力が得
られなかったりすることを抑制することができる。

【０１８１】なお、本実施の形態は上記に限定されるも
のではなく、次のように変更してもよい。 ・本実施の形態においては、ある学習領域におけるリー
ンミクスチャセンサ２６の異常判定を、酸素センサ空燃
比学習値ＫＧＳｉとリーンミクスチャセンサ空燃比学習
値ＫＧＬｉとの差の大きさ（絶対値）が５％よりも大き
いか否かによって行ったが、酸素センサ空燃比学習値Ｋ
ＧＳｉに対するリーンミクスチャセンサ空燃比学習値Ｋ
ＧＬｉのずれが検出されるのであれば、その他の数値
（％）で行ってもよい。

【０１８２】・本実施の形態においては、ある学習領域
におけるリーンミクスチャセンサ２６の異常判定を、酸
素センサ空燃比学習値ＫＧＳｉとリーンミクスチャセン
サ空燃比学習値ＫＧＬｉとの差の大きさ（絶対値）によ
って行ったが、酸素センサ空燃比学習値ＫＧＳｉとリー
ンミクスチャセンサ空燃比学習値ＫＧＬｉとの比によっ
て行ってもよい。

【０１８３】（第２の実施の形態）次に、本発明の第２
の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、
本実施の形態におけるエンジンの制御装置の概略構成及
び同エンジンのＥＣＵの回路構成は前記第１の実施の形
態と同一であるため、それらの重複する説明を省略す
る。

【０１８４】本実施の形態においては、リーンミクスチ
ャセンサ２６の異常検出を前記ノックセンサ２８の検出
結果に基づき行うことが、前記第１の実施の形態と異な
る。すなわち、第１の実施の形態においては、前記酸素
センサ空燃比学習値ＫＧＳｉ（ｉ＝０〜７）に対する前
記リーンミクスチャセンサ空燃比学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝
０〜７）のずれが所定値を超えるか否かによって行うも
のであったが、本実施の形態においては、リーンミクス
チャセンサ２６から出力される酸素濃度信号ＶＬｅａｎ
に相当する空燃比から期待されるノック信号と、実際に
検出されたノック信号ｋｃｓとのずれにより、同リーン
ミクスチャセンサ２６の異常を検出するものである。

【０１８５】このようなリーンミクスチャセンサ２６の
異常検出の方法は、図２８により説明することができ
る。なお、同図２８はエンジン１のトルク変動とＮＯｘ
の発生を共に許容範囲内に抑える上で最適となる所定の
点火時期における酸素濃度信号ＶＬｅａｎに相当する空
燃比とノック信号ｋｃｓとの関係を示すものである。ま
た同図において、実線は正常な酸素濃度信号ＶＬｅａｎ
が出力されているときのノック信号ｋｃｓを示し、破線
は異常な酸素濃度信号ＶＬｅａｎが出力されているとき
のノック信号ｋｃｓの一例を示している。

【０１８６】ここで、酸素濃度信号ＶＬｅａｎに相当す
る空燃比がある基準の空燃比Ａ／Ｆ０よりも濃厚側の所
定空燃比Ａ／Ｆを示しているとすると、この空燃比Ａ／
Ｆに対応して検出されるべきノック信号ｋｃｓは値Ｃと
なることが期待される。しかし、検出されたノック信号
ｋｃｓが値Ｄであるときには、実際の空燃比は酸素濃度
信号ＶＬｅａｎに相当する空燃比Ａ／Ｆよりも希薄側の
空燃比にずれていることがわかる。本実施の形態におい
ては、このような酸素濃度信号ＶＬｅａｎに相当する空
燃比とノック信号ｋｃｓとの関係により、リーンミクス
チャセンサ２６の異常を検出するものである。

【０１８７】以下、本実施の形態における「リーンミク
スチャセンサ異常検出ルーチン」について、図２９に基
づき説明する。なお、同ルーチンは所定時間ごとの定時
割り込みで実行される。

【０１８８】処理がこのルーチンに移行すると、まずス
テップ４０１においてＣＰＵ６５は、大気圧ＰＡ、吸気
圧ＰＭ、酸素濃度信号ＶＬｅａｎ及びノック信号ｋｃｓ
を読み込み、ステップ４０２以降の処理に移行する。そ
して、希薄空燃比制御中であり（ステップ４０２）、ノ
ックセンサ２８が正常であり（ステップ４０３）、大気
圧ＰＡが６６０ｍｍＨｇａｂｓよりも大きく（ステップ
４０４）、吸気圧ＰＭが６００ｍｍＨｇａｂｓよりも大
きく（ステップ４０５）、且つ、上記酸素濃度信号ＶＬ
ｅａｎに相当する空燃比Ａ／Ｆが２０よりも小さい（ス
テップ４０６）場合にのみ、ステップ４０７に移行す
る。なお、上記いずれかの条件が満たされない場合に
は、リーンミクスチャセンサ２６の異常を検出すること
なく、そのまま同ルーチンを終了する。ちなみに、大気
圧ＰＡが６６０ｍｍＨｇａｂｓ以下の状態（例えば高地
など）、吸気圧ＰＭが６００ｍｍＨｇａｂｓ以下の状態
（例えば軽負荷時など）及び酸素濃度信号ＶＬｅａｎに
相当する空燃比Ａ／Ｆが「２０」以上の状態でのリーン
ミクスチャセンサ２６の異常を検出しないのは、これら
の状態でのノッキングの検出が難しいためである。

【０１８９】ステップ４０７においてＣＰＵ６５は、上
記ノック信号ｋｃｓが図２８に示す所定値Ｅよりも小さ
いか否かを判断する。ここで、同ノック信号ｋｃｓの大
きさが所定値Ｅ以上の大きさと判断されるとＣＰＵ６５
は、リーンミクスチャセンサ２６は正常であると判定
し、ステップ４０９に移行する。ステップ４０９におい
てＣＰＵ６５は、前記リーンミクスチャセンサ異常検出
フラグＸＦＬｅａｎを「０」に設定し、ＲＡＭ６３若し
くはバックアップＲＡＭ６８に記憶してその後の処理を
終了する。

【０１９０】一方、ステップ４０７において、上記ノッ
ク信号ｋｃｓの大きさが所定値Ｅよりも小さいと判断さ
れるとＣＰＵ６５は、リーンミクスチャセンサ２６は異
常であると判定し、ステップ４０８に移行する。ステッ
プ４０８においてＣＰＵ６５は、上記リーンミクスチャ
センサ異常検出フラグＸＦＬｅａｎを「１」に設定し、
ＲＡＭ６３若しくはバックアップＲＡＭ６８に記憶して
その後の処理を終了する。

【０１９１】なお、このようなリーンミクスチャセンサ
２６の異常検出により設定されたリーンミクスチャセン
サ異常検出フラグＸＦＬｅａｎが前記「パラメータ算出
ルーチン」（図５）のステップ２０１において読み込ま
れ、空燃比学習値ＫＧｉ（ｉ＝０〜７）の算出（図１０
及び図１１）に供されることは前記第１の実施の形態と
同様である。

【０１９２】以上のようにリーンミクスチャセンサ２６
の異常を検出することにより、同リーンミクスチャセン
サ２６の異常時において前記空燃比学習値ＫＧｉ（ｉ＝
０〜７）の誤算出は好適に回避される。

【０１９３】以上詳述したように、本実施の形態によれ
ば、前記第１の実施の形態と同様の効果が得られ、特に
リーンミクスチャセンサ２６の異常をノックセンサ２８
により検出することができる。

【０１９４】（第３の実施の形態）次に、本発明の第３
の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、
本実施の形態におけるエンジンの制御装置の概略構成及
び同エンジンのＥＣＵの回路構成も前記第１及び第２の
実施の形態と同一であるため、それらの重複する説明を
省略する。

【０１９５】本実施の形態においては、前記燃料噴射量
ＴＡＵＬ等の算出精度を向上させるために、前記リーン
ミクスチャセンサ２６から出力される酸素濃度信号ＶＬ
ｅａｎを、各学習領域ごとに前記酸素センサ空燃比学習
値ＫＧＳｉと前記リーンミクスチャセンサ空燃比学習値
ＫＧＬｉとの比により補正することが、前記第１及び第
２の実施の形態と異なる。

【０１９６】このような酸素濃度信号ＶＬｅａｎの補正
について、以下に説明する。前記酸素センサ２５によ
り、検出誤差が０％で理論空燃比「１４．５」に制御さ
れている場合、例えば計量空気量が１４．５ｇ／ｓｅｃ
（グラム毎秒）であるときの燃料噴射量ＴＰは、 １４．５／ＴＰ＝１４．５ ＴＰ＝１４．５／１４．５＝１．０（ｇ／ｓｅｃ） となる。そしてこのときの燃料噴射量ＴＡＵＳは、空燃
比フィードバック制御及び空燃比学習制御に伴う補正の
必要がないとすると、 ＴＡＵＳ＝１．０（ＴＰ）×１．０（ＦＡＦＳ）×１．０（ＫＧｉ） ＝１．０（ｇ／ｓｅｃ） と算出される。

【０１９７】一方、上記リーンミクスチャセンサ２６に
より、例えば＋５％の検出誤差を含んで空燃比が「２
０」に制御されている場合、例えば計量空気量が１４．
５ｇ／ｓｅｃであるときの燃料噴射量ＴＰは、 １４．５／ＴＰ＝２０ ＴＰ＝１４．５／２０＝０．７２５（ｇ／ｓｅｃ） と算出される。ただし、上記リーンミクスチャセンサ２
６の出力する酸素濃度信号ＶＬｅａｎは＋５％ずれてい
るため、空燃比学習値ＫＧｉとして上記リーンミクスチ
ャセンサ空燃比学習値ＫＧＬｉが設定される場合には、
同空燃比学習値ＫＧｉも実際には、＋５％ずれている。
この場合の燃料噴射量ＴＡＵＬは、上記同様に空燃比フ
ィードバック制御及び空燃比学習制御に伴う補正の必要
がないとしても実際には、 ＴＡＵＬ＝０．７２５×１．０（ＦＡＦＬ）×１．０５（ＫＧｉ） ＝０．７６１（ｇ／ｓｅｃ） と算出される。すなわち、上記リーンミクスチャセンサ
２６の検出結果に基づく空燃比制御は、実際に目標とす
る空燃比よりも５％濃厚側の空燃比に制御され、目標空
燃比を「２０」としていたものが、実際には「１９」に
制御されることとなる。

【０１９８】本実施の形態においては、このような燃料
噴射量ＴＡＵＬの算出のずれ（空燃比のずれ）の原因と
なりうる酸素濃度信号ＶＬｅａｎに対して、上記酸素セ
ンサ空燃比学習値ＫＧＳｉと上記リーンミクスチャセン
サ空燃比学習値ＫＧＬｉとの比を乗じて補正する。これ
により、上記酸素濃度信号ＶＬｅａｎのずれの傾向を予
め吸収し、より正確なリーンミクスチャセンサ空燃比学
習ＫＧＬｉの算出、及び同リーンミクスチャセンサ空燃
比学習ＫＧＬｉに基づくより正確な燃料噴射量ＴＡＵＬ
等の算出を行うようにする。

【０１９９】例えば前記酸素濃度信号ＯＸのずれがな
く、上記酸素濃度信号ＶＬｅａｎが＋５％ずれている場
合、上記酸素センサ空燃比学習値ＫＧＳｉは空燃比学習
制御による補正の必要がない場合に「１．０」と算出さ
れる一方、上記リーンミクスチャセンサ空燃比学習値Ｋ
ＧＬｉは「１．０５」と算出される。このとき、上記酸
素濃度信号ＶＬｅａｎに対して、上記酸素センサ空燃比
学習値ＫＧＳｉと上記リーンミクスチャセンサ空燃比学
習値ＫＧＬｉとの比を乗じて算出される補正酸素濃度信
号ＶＬＥＡＮｉは、 ＶＬＥＡＮｉ＝ＶＬｅａｎ×（１．０／１．０５） と算出される。上述のように、酸素濃度信号ＶＬｅａｎ
は＋５％ずれているが、これを「１．０５」で除するこ
とにより、補正酸素濃度信号ＶＬＥＡＮｉのずれは吸収
されることとなる。したがって、このような補正酸素濃
度信号ＶＬＥＡＮｉに基づき、前記空燃比フィードバッ
ク補正係数ＦＡＦＬ及びリーンミクスチャセンサ空燃比
学習値ＫＧＬｉを算出することにより、燃料噴射量ＴＡ
ＵＬ等の算出をより正確に行うことができる。

【０２００】なお従来、例えば特開昭６２−１３９９４
３号公報に記載されるように、理論空燃比における酸素
濃度信号ＯＸに相当する空燃比と酸素濃度信号ＶＬｅａ
ｎに相当する空燃比との差を算出し、各目標空燃比にお
いて、この差に相当する酸素濃度信号ＶＬｅａｎのずれ
に基づき一律に、同酸素濃度信号ＶＬｅａｎを補正する
ものがある。ただし、このような補正によれば、そのと
きのエンジン１の運転状態に応じて設定される目標空燃
比により、上記酸素濃度信号ＶＬｅａｎは過剰に補正さ
れたり、逆に過小に補正されることとなる。また、補正
の機会が定常状態に限定されていることから、十分な補
正ができないことがある。この点、本実施の形態によれ
ば、そのときのエンジン１の運転状態に応じて設定され
る目標空燃比に応じて上記酸素濃度信号ＶＬｅａｎは好
適に補正される。また、定常状態に限らず、過渡条件で
のエンジン制御時においても同補正を行うことができ
る。

【０２０１】以下、本実施の形態において、上記補正酸
素濃度信号ＶＬＥＡＮｉ（ｉ＝０〜７）の算出等を行う
「リーンミクスチャセンサ補正値制御ルーチン」につい
て、図３０及び図３１に基づき説明する。なお、同ルー
チンは所定時間ごとの定時割り込みにより実行される。

【０２０２】図３０に示すように、処理がこのルーチン
に移行すると、まずステップ５０１においてＣＰＵ６５
は、各学習領域の酸素センサ空燃比学習値ＫＧＳｉ（ｉ
＝０〜７）、リーンミクスチャセンサ空燃比学習値ＫＧ
Ｌｉ（ｉ＝０〜７）、酸素センサ学習終了判定フラグＸ
ＫＧＳｉ（ｉ＝０〜７）、リーンミクスチャセンサ学習
終了判定フラグＸＫＧＬｉ（ｉ＝０〜７）及び酸素濃度
信号ＶＬｅａｎを読み込み、ステップ５０２に移行す
る。

【０２０３】ステップ５０２においてＣＰＵ６５は、各
学習領域の補正酸素濃度信号ＶＬＥＡＮｉ（ｉ＝０〜
７）の算出及びリーンミクスチャセンサ空燃比学習値Ｋ
ＧＬｉ（ｉ＝０〜７）の更新を行い、その後の処理を一
旦終了する。なお、ある学習領域ごとの補正酸素濃度信
号ＶＬＥＡＮｉの算出及びリーンミクスチャセンサ空燃
比学習値ＫＧＬｉの更新は、図３１に示す態様でなされ
る。

【０２０４】すなわちステップ５０３においてＣＰＵ６
５は、現在の学習領域の判定を行い、ステップ５０４に
移行する。ステップ５０４においてＣＰＵ６５は、上記
酸素センサ学習終了判定フラグＸＫＧＳｉが「１」か否
かを判断する。ここで、同酸素センサ学習終了判定フラ
グＸＫＧＳｉが「０」と判断されるとＣＰＵ６５は、当
該学習領域における酸素センサ２５の学習が終了してい
ないと判定して、次の学習領域の処理に移行する。

【０２０５】また、ステップ５０４において、上記酸素
センサ学習終了判定フラグＸＫＧＳｉが「１」と判断さ
れるとＣＰＵ６５は、当該学習領域における酸素センサ
２５の学習が終了していると判定して、ステップ５０５
に移行する。

【０２０６】ステップ５０５に移行したＣＰＵ６５は、
上記リーンミクスチャセンサ学習終了判定フラグＸＫＧ
Ｌｉが「０」か否かを判断する。ここで、同リーンミク
スチャセンサ学習終了判定フラグＸＫＧＬｉが「０」と
判断されるとＣＰＵ６５は、当該学習領域におけるリー
ンミクスチャセンサ２６の学習が終了していないと判定
して、次の学習領域の処理に移行する。

【０２０７】また、ステップ５０５において、上記リー
ンミクスチャセンサ学習終了判定フラグＸＫＧＬｉが
「１」と判断されるとＣＰＵ６５は、当該学習領域にお
けるリーンミクスチャセンサ２６の学習が終了している
と判定して、ステップ５０６に移行する。

【０２０８】ステップ５０６に移行したＣＰＵ６５は、
酸素センサ空燃比学習値ＫＧＳｉをリーンミクスチャセ
ンサ空燃比学習値ＫＧＬｉで除して、リーンミクスチャ
センサ補正値ｋＶＬｅａｎｉを算出し、ステップ５０７
に移行する。

【０２０９】ステップ５０７に移行したＣＰＵ６５は、
上記酸素濃度信号ＶＬｅａｎに上記算出されたリーンミ
クスチャセンサ補正値ｋＶＬｅａｎを乗じて補正酸素濃
度信号ＶＬＥＡＮｉを算出し、ステップ５０８に移行す
る。

【０２１０】ステップ５０８においてＣＰＵ６５は、リ
ーンミクスチャセンサ２６の検出精度のずれの傾向が補
正されたものとして、リーンミクスチャセンサ空燃比学
習値ＫＧＬｉを「１．０」に更新し、次の学習領域の処
理に移行する。

【０２１１】なお、このように予め補正された酸素濃度
信号ＶＬＥＡＮｉ（ｉ＝０〜７）はＲＡＭ６３若しくは
バックアップＲＡＭ６８に記憶され、前記「パラメータ
算出ルーチン」（図５）のステップ２０１において、上
記酸素濃度信号ＶＬｅａｎに代えて読み込まれ、空燃比
フィードバック補正係数ＦＡＦＬの算出（図８）や同フ
ィードバック補正係数ＦＡＦＬを介したリーンミクスチ
ャセンサ空燃比学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝０〜７）の算出
（図１４及び図１５）に供されることとなる。したがっ
て、これら空燃比フィードバック補正係数ＦＡＦＬやリ
ーンミクスチャセンサ空燃比学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝０〜
７）の算出精度は向上され、特にリーンミクスチャセン
サ空燃比学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝０〜７）は酸素センサ空
燃比学習値ＫＧＳｉ（ｉ＝０〜７）並みの算出精度とさ
れる。

【０２１２】また、このように算出された空燃比フィー
ドバック補正係数ＦＡＦＬやリーンミクスチャセンサ空
燃比学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝０〜７）により、例えば燃料
噴射量ＴＡＵＬや点火時期ＳＡ（空気量補正係数ＫＧａ
ｉ（ｉ＝０〜７））が算出される場合には、これらの算
出精度も向上される。

【０２１３】以上詳述したように、本実施の形態によれ
ば、前記第１又は第２の実施の形態の効果に加えて以下
に示す効果が得られるようになる。 ・酸素濃度信号ＶＬｅａｎは、酸素センサ空燃比学習値
ＫＧＳｉ（ｉ＝０〜７）及びリーンミクスチャセンサ空
燃比学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝０〜７）により予め補正され
るため、同酸素濃度信号ＶＬｅａｎのずれの傾向を予め
吸収することができる。また、このようなずれの傾向の
吸収は、希薄空燃比制御時や過渡条件でのエンジン制御
時においても同様に実行することができる。

【０２１４】・空燃比フィードバック補正係数ＦＡＦＬ
やリーンミクスチャセンサ空燃比学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝
０〜７）の算出精度を向上し、特にリーンミクスチャセ
ンサ空燃比学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝０〜７）を酸素センサ
空燃比学習値ＫＧＳｉ（ｉ＝０〜７）並みの算出精度と
することができる。

【０２１５】・このように算出された空燃比フィードバ
ック補正係数ＦＡＦＬやリーンミクスチャセンサ空燃比
学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝０〜７）により、例えば燃料噴射
量ＴＡＵＬや点火時期ＳＡ（空気量補正係数ＫＧａｉ
（ｉ＝０〜７））が算出される場合には、これらの算出
精度も向上することができる。すなわち、上記のように
算出された燃料噴射量ＴＡＵＬに基づき燃料噴射が実行
される場合には、例えば燃料が過剰に噴射されて燃料消
費率が悪化したり、逆に過小に噴射されてノッキングや
プレイグニションが発生したり、エンジンから排出され
る排気ガスの温度が上昇したり、あるいは十分なエンジ
ン出力が得られなっかたりすることを更に好適に抑制す
ることができる。また、上記のように算出された点火時
期に基づき点火が実行される場合には、例えば、点火が
過進角で実行されてノッキングやプレイグニションが発
生したり、その燃料消費率に対して適切なエンジン出力
が得られなかったり、逆に点火が過遅角で実行されてエ
ンジンから排出される排気ガスの温度が上昇したり、そ
の燃料消費率に対して適切なエンジン出力が得られなか
ったりすることをより好適に抑制することができる。特
に、理論空燃比から同理論空燃比よりも希薄側の空燃比
への移行時、又はその逆の移行時においては、酸素セン
サ空燃比学習値ＫＧＳｉ（ｉ＝０〜７）とリーンミクス
チャセンサ空燃比学習値ＫＧＬｉとのずれ（空気量のず
れ）が低減されているため、同移行時の空燃比の制御性
能が向上することにより、排気ガス中のＨＣ，ＣＯ，Ｎ
Ｏｘを低減することができる。また、車両のドライバビ
リティを向上することができる。

【０２１６】なお、本実施の形態は上記に限定されるも
のではなく、次のように変更してもよい。 ・本実施の形態においては、補正酸素濃度信号ＶＬＥＡ
Ｎｉの算出後に、リーンミクスチャセンサ空燃比学習値
ＫＧＬｉを「１．０」としたが、これに代えて、このと
きの酸素センサ空燃比学習値ＫＧＳｉとしてもよい。こ
の場合、検出精度のよい酸素センサ２５により算出され
た空燃比学習値ＫＧＳｉをリーンミクスチャセンサ空燃
比学習値ＫＧＬｉに反映させることができる。

【０２１７】（第４の実施の形態）次に、本発明の第４
の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、
本実施の形態におけるエンジンの制御装置の概略構成及
び同エンジンのＥＣＵの回路構成も前記第１〜第３の実
施の形態と同一であるため、それらの重複する説明を省
略する。

【０２１８】前記第３の実施の形態においては、各学習
領域ごとにリーンミクスチャセンサ補正値ｋＶＬｅａｎ
ｉ（ｉ＝０〜７）に基づき、前記酸素濃度信号ＶＬｅａ
ｎを補正した。これに対し、本実施の形態は、各学習領
域のうち最初に算出されたリーンミクスチャセンサ補正
値ｋＶＬｅａｎ（＝ＫＧＳｉ／ＫＧＬｉ）に基づき、全
ての学習領域において上記酸素濃度信号ＶＬｅａｎを一
律に補正するものである。これは、リーンミクスチャセ
ンサ２６のずれが実際の空燃比に対する酸素濃度信号Ｖ
Ｌｅａｎに相当する空燃比のずれであり、学習領域が変
わってもそのずれの量がほぼ同じであることを利用する
ものである。

【０２１９】以下、本実施の形態において、上記リーン
ミクスチャセンサ補正値ｋＶＬｅａｎの算出等を行う
「リーンミクスチャセンサ補正値制御ルーチン」につい
て、図３２に基づき説明する。なお、同ルーチンは所定
時間ごとの定時割り込みにより実行される。

【０２２０】図３２に示すように、処理がこのルーチン
に移行すると、まずステップ６０１においてＣＰＵ６５
は、各学習領域の酸素センサ空燃比学習値ＫＧＳｉ（ｉ
＝０〜７）、リーンミクスチャセンサ空燃比学習値ＫＧ
Ｌｉ（ｉ＝０〜７）、酸素センサ学習終了判定フラグＸ
ＫＧＳｉ（ｉ＝０〜７）、リーンミクスチャセンサ学習
終了判定フラグＸＫＧＬｉ（ｉ＝０〜７）及びリーンミ
クスチャセンサ補正完了フラグＸＶＬＥＡＮを読み込
み、ステップ６０２に移行する。なお、上記リーンミク
スチャセンサ補正完了フラグＸＶＬＥＡＮは、後述する
ように、上記リーンミクスチャセンサ補正値ｋＶＬｅａ
ｎの算出及びリーンミクスチャセンサ空燃比学習値ＫＧ
Ｌｉ（ｉ＝０〜７）の更新がなされたときに「１」に設
定されるものである。

【０２２１】ステップ６０２においてＣＰＵ６５は、上
記リーンミクスチャセンサ補正完了フラグＸＶＬＥＡＮ
が「０」か否かを判断する。ここで、同リーンミクスチ
ャセンサ補正完了フラグＸＶＬＥＡＮが「１」であると
判断されるとＣＰＵ６５は、既にリーンミクスチャセン
サ補正値ｋＶＬｅａｎの算出及びリーンミクスチャセン
サ空燃比学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝０〜７）の更新がなされ
たものと判定して、その後の処理を一旦終了する。

【０２２２】また、ステップ６０２において上記リーン
ミクスチャセンサ補正完了フラグＸＶＬＥＡＮが「０」
であると判断されるとＣＰＵ６５は、ステップ６０３に
移行する。

【０２２３】ステップ６０３に移行したＣＰＵ６５は、
同ステップ６０３からステップ６０７までの処理によ
り、全学習領域（ｉ＝０〜７）の中から酸素センサ学習
終了判定フラグＸＫＧＳｉ及びリーンミクスチャセンサ
学習終了判定フラグＸＫＧＬｉが共に「１」になってい
る学習領域を検索する。ここで、全学習領域において上
記酸素センサ学習終了判定フラグＸＫＧＳｉ又は上記リ
ーンミクスチャセンサ学習終了判定フラグＸＫＧＬｉが
「１」になっていないことが確認されると、ＣＰＵ６５
はステップ６１１に移行する。そして、上記リーンミク
スチャセンサ補正完了フラグＸＶＬＥＡＮを「０」に設
定し、その後の処理を一旦終了する。

【０２２４】一方、上記ステップ６０３から上記ステッ
プ６０７の処理により、ある学習領域において上記酸素
センサ学習終了判定フラグＸＫＧＳｉ及び上記リーンミ
クスチャセンサ学習終了判定フラグＸＫＧＬｉが共に
「１」になっていることが確認されると、ＣＰＵ６５は
ステップ６０８に移行する。

【０２２５】ステップ６０８においてＣＰＵ６５は、酸
素センサ空燃比学習値ＫＧＳｉをリーンミクスチャセン
サ空燃比学習値ＫＧＬｉで除して、リーンミクスチャセ
ンサ補正値ｋＶＬｅａｎを算出し、ステップ６０９に移
行する。

【０２２６】ステップ６０９に移行したＣＰＵ６５は、
全ての学習領域においてリーンミクスチャセンサ２６の
検出精度のずれの傾向が補正されたものとして、ＫＧＬ
ｉ（ｉ＝０〜７）を「１．０」に更新し、ステップ６１
０に移行する。そして、上記リーンミクスチャセンサ補
正完了フラグＸＶＬＥＡＮを「１」に設定し、その後の
処理を一旦終了する。ちなみに上記酸素センサ学習終了
判定フラグＸＫＧＳｉ及び上記リーンミクスチャセンサ
学習終了判定フラグＸＫＧＬｉが共に「１」になってい
ることが確認されたある学習領域は、各学習領域を所定
の順番（本実施の形態では「０」から番号順に「７」）
で検索するときに、上記確認がなされた最初の学習領域
となっている。

【０２２７】次に、上記算出されたリーンミクスチャセ
ンサ補正値ｋＶＬｅａｎに基づき前記酸素濃度信号ＶＬ
ｅａｎを補正する「リーンミクスチャセンサ補正制御ル
ーチン」について、図３３に基づき説明する。なお、同
ルーチンは、所定時間ごとの定時割り込みにより実行さ
れる。

【０２２８】処理がこのルーチンに移行すると、まずス
テップ６２１においてＣＰＵ６５は、上記酸素濃度信号
ＶＬｅａｎ、上記リーンミクスチャセンサ補正値ｋＶＬ
ｅａｎ及び上記リーンミクスチャセンサ補正完了フラグ
ＸＶＬＥＡＮを読み込み、ステップ６２２に移行する。

【０２２９】ステップ６２２においてＣＰＵ６５は、上
記リーンミクスチャセンサ補正完了フラグＸＶＬＥＡＮ
が「１」か否かを判断する。ここで、同リーンミクスチ
ャセンサ補正完了フラグＸＶＬＥＡＮが「０」と判断さ
れるとＣＰＵ６５は、リーンミクスチャセンサ２６に対
する補正が完了していないと判定してステップ６２４に
移行し、補正酸素濃度信号ＶＬＥＡＮをそのまま酸素濃
度信号ＶＬｅａｎとし、その後の処理を一旦終了する。

【０２３０】一方、ステップ６２２において上記リーン
ミクスチャセンサ補正完了フラグＸＶＬＥＡＮが「１」
と判断されるとＣＰＵ６５は、リーンミクスチャセンサ
２６に対する補正が完了していると判定してステップ６
２３に移行する。

【０２３１】ステップ６２３においてＣＰＵ６５は、上
記酸素濃度信号ＶＬｅａｎに上記リーンミクスチャセン
サ補正値ｋＶＬｅａｎを乗じて、上記補正酸素濃度信号
ＶＬＥＡＮを算出し、その後の処理を一旦終了する。

【０２３２】なお、このように算出された補正酸素濃度
信号ＶＬＥＡＮはＲＡＭ６３若しくはバックアップＲＡ
Ｍ６８に記憶され、前記「パラメータ算出ルーチン」
（図５）のステップ２０１において、上記酸素濃度信号
ＶＬｅａｎに代えて読み込まれ、空燃比フィードバック
補正係数ＦＡＦＬの算出（図８）や同フィードバック補
正係数ＦＡＦＬを介したリーンミクスチャセンサ空燃比
学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝０〜７）の算出（図１４及び図１
５）に供されることとなる。したがって、前記第３の実
施の形態と同様に、これら空燃比フィードバック補正係
数ＦＡＦＬやリーンミクスチャセンサ空燃比学習値ＫＧ
Ｌｉ（ｉ＝０〜７）の算出精度は向上され、特にリーン
ミクスチャセンサ空燃比学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝０〜７）
は酸素センサ空燃比学習値ＫＧＳｉ（ｉ＝０〜７）並み
の算出精度とされる。

【０２３３】特に本実施の形態においては、全ての学習
領域において、リーンミクスチャセンサ補正値を算出す
る必要がないため、その演算負荷は軽減される。また、
ある学習領域において酸素センサ２５及びリーンミクス
チャセンサ２６の空燃比学習制御が終了して酸素濃度信
号ＶＬｅａｎのずれが検出され、リーンミクスチャセン
サ補正値ｋＶＬｅａｎが算出されれば、その他の学習領
域においての酸素センサ２５及びリーンミクスチャセン
サ２６の空燃比学習制御の終了状況に関わらず、酸素濃
度信号ＶＬｅａｎのずれは補正される。すなわち、その
他の学習領域においてリーンミクスチャセンサ空燃比学
習値ＫＧＬｉは予め正確に算出される。

【０２３４】以上詳述したように、本実施の形態によれ
ば、前記第３の実施の形態の効果に加えて、以下に示す
効果が得られるようになる。 ・リーンミクスチャセンサ補正値を算出する演算負荷を
軽減することができる。

【０２３５】・リーンミクスチャセンサ空燃比学習値Ｋ
ＧＬｉ（ｉ＝０〜７）を予め正確に算出することができ
る。なお、本実施の形態は上記に限定されるものではな
く、次のように変更してもよい。

【０２３６】・本実施の形態においては、リーンミクス
チャセンサ補正値ｋＶＬｅａｎの算出後に、全ての学習
領域においてリーンミクスチャセンサ空燃比学習値ＫＧ
Ｌｉ（ｉ＝０〜７）を「１．０」としたが、これに代え
て、このときの酸素センサ空燃比学習値ＫＧＳｉとして
もよい。この場合、検出精度のよい酸素センサ２５によ
り算出された空燃比学習値ＫＧＳｉをリーンミクスチャ
センサ空燃比学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝０〜７）に反映させ
ることができる。

【０２３７】（第５の実施の形態）次に、本発明の第５
の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、
本実施の形態におけるエンジンの制御装置の概略構成及
び同エンジンのＥＣＵの回路構成も前記第１〜第４の実
施の形態と同一であるため、それらの重複する説明を省
略する。

【０２３８】前記第４の実施の形態においては、８つの
学習領域のうち最初に算出されたリーンミクスチャセン
サ補正値ｋＶＬｅａｎ（＝ＫＧＳｉ／ＫＧＬｉ）に基づ
き、学習領域に関わらず上記酸素濃度信号ＶＬｅａｎを
補正するものであった。本実施の形態においては、上記
８つの学習領域のうち特にリーンミクスチャセンサ２６
の検出精度の劣る学習領域を除いて最初に算出されたリ
ーンミクスチャセンサ補正値ｋＶＬｅａｎ（＝ＫＧＳｉ
／ＫＧＬｉ）に基づき上記酸素濃度信号ＶＬｅａｎを補
正することが、前記第４の実施の形態と異なる。

【０２３９】以下、前記８つに区分される学習領域とリ
ーンミクスチャセンサ２６の検出精度との関係について
説明する。図３４は、前記吸気圧ＰＭ等に相当する空気
量及び同空気量に応じて区分されて算出されるリーンミ
クスチャセンサ空燃比学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝０〜７）
と、リーンミクスチャセンサ２６を加熱するヒータの制
御電流（図３４（ａ））、ヒータ温度（図３４（ｂ））
及びリーンミクスチャセンサ２６の温度（図３４
（ｃ））との関係を示すものである。また図３４（ｃ）
において、斜線で示される範囲は、リーンミクスチャセ
ンサ２６が安定した特性を示すときの温度範囲となって
いる。さらに、同図３４（ｃ）において太線は所定のヒ
ータ制御により加熱されたときのリーンミクスチャセン
サ２６の温度を示し、細線はヒータ制御による加熱をし
ないときのリーンミクスチャセンサ２６の温度を示す。
また各図中、実線は図３４（ｂ）に示すヒータ許容温度
の範囲でリーンミクスチャセンサ２６を加熱するときを
示し、破線は同ヒータ許容温度の範囲に関わらずリーン
ミクスチャセンサ２６を加熱し、リーンミクスチャセン
サ２６を安定した特性を示す温度範囲にするときを示
す。

【０２４０】図３４（ｃ）に示すように、ヒータ制御に
よりリーンミクスチャセンサ２６を加熱しない場合に
は、同リーンミクスチャセンサ２６の温度はほとんどの
空気量の範囲（学習領域）において、安定した特性を示
す温度範囲とならない。したがって、所定のヒータ制御
によりリーンミクスチャセンサ２６を加熱することによ
り、同リーンミクスチャセンサ２６が安定した特性を示
す温度範囲にする。この際、上記ヒータ許容温度（図３
４（ｂ））を考慮することなく、リーンミクスチャセン
サ２６を加熱する場合、空気量の少ないとき、すなわち
リーンミクスチャセンサ空燃比学習値ＫＧＬ０又はＫＧ
Ｌ１を算出する空気量の範囲においても同リーンミクス
チャセンサ２６の温度を安定した特性を示す範囲にする
ことができる。ただし、このようなヒータ制御を行う場
合、ヒータの温度が過剰に上昇し、ヒータの寿命が短く
なることがある。このようなことを回避するために、ヒ
ータ制御電流を抑制してリーンミクスチャセンサ２６を
加熱する場合、図３４（ｃ）に示すように、空気量の少
ないとき、すなわちリーンミクスチャセンサ空燃比学習
値ＫＧＬ０又はＫＧＬ１を算出する空気量の範囲におい
ては、同リーンミクスチャセンサ２６は、安定した特性
を示す温度範囲にすることができなくなる。

【０２４１】一方、同図３４（ｃ）に示すように、空気
量の多いとき、すなわちリーンミクスチャセンサ空燃比
学習値ＫＧＬ７が算出される学習領域においては、リー
ンミクスチャセンサ２６に対してヒータ制御による加熱
をしないにも関わらず同リーンミクスチャセンサ２６の
温度は高くなりすぎ、安定した特性を示す温度範囲にす
ることができなくなる。本実施の形態においては、これ
ら安定した特性を示す温度範囲に属さない学習領域にお
いて算出されるリーンミクスチャセンサ空燃比学習値Ｋ
ＧＬ０，ＫＧＬ１，ＫＧＬ７に基づく前記酸素濃度信号
ＶＬｅａｎの補正を行わないことで、精度の良い補正酸
素濃度信号ＶＬＥＡＮを算出するものである。

【０２４２】以下、本実施の形態におけるリーンミクス
チャセンサ補正値ｋＶＬｅａｎの算出等を行う「リーン
ミクスチャセンサ補正値制御ルーチン」について、図３
５に基づき説明する。なお、同ルーチンは所定時間ごと
の定時割り込みにより実行される。

【０２４３】図３５に示すように、処理がこのルーチン
に移行すると、まずステップ７０１においてＣＰＵ６５
は、０、１、７番を除く各学習領域の酸素センサ空燃比
学習値ＫＧＳｉ（ｉ＝２〜６）、リーンミクスチャセン
サ空燃比学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝２〜６）、酸素センサ学
習終了判定フラグＸＫＧＳｉ（ｉ＝２〜６）、リーンミ
クスチャセンサ学習終了判定フラグＸＫＧＬｉ（ｉ＝２
〜６）及びリーンミクスチャセンサ補正完了フラグＸＶ
ＬＥＡＮを読み込み、ステップ７０２に移行する。な
お、上記リーンミクスチャセンサ補正完了フラグＸＶＬ
ＥＡＮは、後述するように、上記リーンミクスチャセン
サ補正値ｋＶＬｅａｎの算出及びリーンミクスチャセン
サ空燃比学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝２〜６）の更新がなされ
たときに「１」に設定されるものである。

【０２４４】ステップ７０２においてＣＰＵ６５は、上
記リーンミクスチャセンサ補正完了フラグＸＶＬＥＡＮ
が「０」か否かを判断する。ここで、同リーンミクスチ
ャセンサ補正完了フラグＸＶＬＥＡＮが「１」であると
判断されるとＣＰＵ６５は、既にリーンミクスチャセン
サ補正値ｋＶＬｅａｎの算出及びリーンミクスチャセン
サ空燃比学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝２〜６）の更新がなされ
たものと判定して、その後の処理を一旦終了する。

【０２４５】また、ステップ７０２において上記リーン
ミクスチャセンサ補正完了フラグＸＶＬＥＡＮが「０」
であると判断されるとＣＰＵ６５は、ステップ７０３に
移行する。

【０２４６】ステップ７０３に移行したＣＰＵ６５は、
同ステップ７０３からステップ７０７までの処理によ
り、０、１、７番を除く学習領域（ｉ＝２〜６）の中か
ら酸素センサ学習終了判定フラグＸＫＧＳｉ及びリーン
ミクスチャセンサ学習終了判定フラグＸＫＧＬｉが共に
「１」になっている学習領域を検索する。ここで、上記
学習領域において上記酸素センサ学習終了判定フラグＸ
ＫＧＳｉ又は上記リーンミクスチャセンサ学習終了判定
フラグＸＫＧＬｉが「１」になっていないことが確認さ
れるとＣＰＵ６５は、ステップ７１１に移行する。そし
て、上記リーンミクスチャセンサ補正完了フラグＸＶＬ
ＥＡＮを「０」に設定し、その後の処理を一旦終了す
る。

【０２４７】一方、上記ステップ７０３から上記ステッ
プ７０７の処理により、０、１、７番を除くある学習領
域において上記酸素センサ学習終了判定フラグＸＫＧＳ
ｉ及び上記リーンミクスチャセンサ学習終了判定フラグ
ＸＫＧＬｉが共に「１」になっていることが確認される
と、ＣＰＵ６５はステップ７０８に移行する。

【０２４８】ステップ７０８においてＣＰＵ６５は、酸
素センサ空燃比学習値ＫＧＳｉをリーンミクスチャセン
サ空燃比学習値ＫＧＬｉで除して、リーンミクスチャセ
ンサ補正値ｋＶＬｅａｎを算出し、ステップ７０９に移
行する。

【０２４９】ステップ７０９に移行したＣＰＵ６５は、
０、１、７番を除く学習領域においてリーンミクスチャ
センサ２６の検出精度のずれの傾向が補正されたものと
して、ＫＧＬｉ（ｉ＝２〜６）を「１．０」に更新し、
ステップ７１０に移行する。そして、上記リーンミクス
チャセンサ補正完了フラグＸＶＬＥＡＮを「１」に設定
し、その後の処理を一旦終了する。ちなみに上記酸素セ
ンサ学習終了判定フラグＸＫＧＳｉ及び上記リーンミク
スチャセンサ学習終了判定フラグＸＫＧＬｉが共に
「１」になっていることが確認されたある学習領域は、
各学習領域を所定の順番（本実施の形態では「２」から
番号順に「６」）で検索するときに、上記確認がなされ
た最初の学習領域となっている。

【０２５０】なお、このように算出されたリーンミクス
チャセンサ補正値ｋＶＬｅａｎはＲＡＭ６３若しくはバ
ックアップＲＡＭ６８に記憶され、前記「リーンミクス
チャセンサ補正制御ルーチン」（図３３）のステップ６
２１において読み込まれ、前記補正酸素濃度信号ＶＬＥ
ＡＮが算出されることは、前記第４の実施の形態と同様
である。

【０２５１】また、このように算出された補正酸素濃度
信号ＶＬＥＡＮはＲＡＭ６３若しくはバックアップＲＡ
Ｍ６８に記憶され、前記「パラメータ算出ルーチン」
（図５）のステップ２０１において、上記酸素濃度信号
ＶＬｅａｎに代えて読み込まれ、空燃比フィードバック
補正係数ＦＡＦＬの算出（図８）や同フィードバック補
正係数ＦＡＦＬを介したリーンミクスチャセンサ空燃比
学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝２〜６）の算出（図１４及び図１
５）に供されることとなる。したがって、前記第３及び
第４の実施の形態と同様に、これら空燃比フィードバッ
ク補正係数ＦＡＦＬやリーンミクスチャセンサ空燃比学
習値ＫＧＬｉ（ｉ＝２〜６）の算出精度は向上され、特
にリーンミクスチャセンサ空燃比学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝
２〜６）は酸素センサ空燃比学習値ＫＧＳｉ（ｉ＝２〜
６）並みの算出精度とされる。

【０２５２】特に本実施の形態においては、リーンミク
スチャセンサ２６が不安定な特性を示す学習領域を除い
て、リーンミクスチャセンサ補正値を算出するため、酸
素濃度信号ＶＬｅａｎのずれはより正確に補正される。
すなわち、空燃比フィードバック補正係数ＦＡＦＬやリ
ーンミクスチャセンサ空燃比学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝２〜
６）はより正確に算出される。

【０２５３】以上詳述したように、本実施の形態によれ
ば、前記第４の実施の形態の効果に加えて、以下に示す
効果が得られるようになる。 ・最小限の演算負荷で、空燃比フィードバック補正係数
ＦＡＦＬやリーンミクスチャセンサ空燃比学習値ＫＧＬ
ｉ（ｉ＝２〜６）をより正確に算出することができる。

【０２５４】なお、本実施の形態は上記に限定されるも
のではなく、次のように変更してもよい。 ・本実施の形態においては、リーンミクスチャセンサ補
正値ｋＶＬｅａｎの算出後に、０、１、７番を除く全て
の学習領域においてリーンミクスチャセンサ空燃比学習
値ＫＧＬｉ（ｉ＝２〜６）を「１．０」としたが、これ
に代えて、このときの酸素センサ空燃比学習値ＫＧＳｉ
としてもよい。この場合、検出精度のよい酸素センサ２
５により算出された空燃比学習値ＫＧＳｉをリーンミク
スチャセンサ空燃比学習値ＫＧＬｉ（ｉ＝２〜６）に反
映させることができる。

【０２５５】その他、以上の各実施の形態に共通して変
更可能な要素としては次のようなものがある。 ・上記各実施の形態においては、学習領域を吸気圧ＰＭ
等に基づき８つに区分した。このような区分はその他の
方法、例えばエンジン１にエアフロメータを設け、同エ
アフロメータにより検出される空気量に基づき区分して
もよい。また、吸気圧ＰＭ及びエンジン回転数ＮＥ、又
は上記空気量及びエンジン回転数ＮＥに基づき区分して
もよい。そしてこの区分数も、８つ以外のその他の数に
してもよい。

【０２５６】・上記各実施の形態のおいては、空燃比フ
ィードバック補正係数ＦＡＦＳ，ＦＡＦＬを算出する所
定スキップ値α、積分増減値β及び増減値γを定数とし
たが、これをエンジン１の運転状態、例えばエンジン回
転数ＮＥや吸気圧ＰＭ等に基づく変数としてもよい。こ
の場合、エンジン１の運転状態に応じて上記値α，β，
γを変えることにより、理論空燃比又は希薄側の目標空
燃比への空燃比フィードバック制御をより好適なものと
することができる。

【０２５７】・上記各実施の形態においては、空燃比フ
ィードバック補正係数ＦＡＦＬは、酸素濃度信号ＶＬｅ
ａｎと目標酸素濃度値ＶＴＲＧとの大小比較により、増
減値γだけ徐変するのみであった。これに加えて、酸素
濃度信号ＶＬｅａｎと目標酸素濃度値ＶＴＲＧとの大小
関係が逆転する都度に所定スキップ値だけスキップさせ
てもよい。また、この所定スキップ値はエンジン１の運
転状態、例えばエンジン回転数ＮＥや吸気圧ＰＭ等に基
づく変数であってもよい。

【０２５８】・上記各実施の形態においては、空燃比フ
ィードバック補正係数ＦＡＦＳの平均値ＦＡＦＡＶＳに
よる酸素センサ空燃比学習値ＫＧＳｉの補正を「０．９
８〜１．０２」の範囲にあるか否かにより行ったが、空
燃比フィードバック補正係数ＦＡＦＳの傾向がわかるの
であれば、その他の範囲としてもよい。

【０２５９】・上記各実施の形態においては、空燃比フ
ィードバック補正係数ＦＡＦＬの平均値ＦＡＦＡＶＬに
よる酸素センサ空燃比学習値ＫＧＬｉの補正を「０．９
８〜１．０２」の範囲にあるか否かにより行ったが、空
燃比フィードバック補正係数ＦＡＦＬの傾向がわかるの
であれば、その他の範囲としてもよい。

【０２６０】・上記各実施の形態においては、上記平均
値ＦＡＦＡＶＳによる酸素センサの学習終了判定を
「０．９６〜１．０４」の範囲にあるか否かにより行っ
たが、空燃比フィードバック補正係数ＦＡＦＳの安定度
合がわかるのであれば、その他の範囲としてもよい。

【０２６１】・上記各実施の形態においては、上記平均
値ＦＡＦＡＶＬによる酸素センサの学習終了判定を
「０．９６〜１．０４」の範囲にあるか否かにより行っ
たが、空燃比フィードバック補正係数ＦＡＦＬの安定度
合がわかるのであれば、その他の範囲としてもよい。

【０２６２】・上記各実施の形態においては、インジェ
クタ９の製品公差が±４％であるとしたがこれは任意で
ある。要は、予め想定される製品公差に基づいて図２３
に例示したような空気量補正を行うことで、上記各実施
の形態に準じた効果を得ることはできる。

【０２６３】・上記各実施の形態においては、空気量補
正係数ＫＧａｉ（ｉ＝０〜７）に基づき点火時期の補正
を行ったが、例えば酸素センサ２５の温度が基準温度を
超えるときに燃料噴射量の増量（ＯＴＰ増量）を行う制
御についても同様に、同空気量補正係数ＫＧａｉ（ｉ＝
０〜７）に基づく空気量補正を適用することができる。

【０２６４】・上記各実施の形態においては、空燃比学
習値ＫＧｉからインジェクタ９の製品公差分を差し引い
て空気量のばらつきである空気量補正係数ＫＧａｉを算
出した。ただし、エンジン１が蒸発燃料のパージ機能を
備える場合には、同パージに起因する空燃比のずれが生
じる。したがって、このような場合には、上記空気量補
正係数ＫＧａｉの算出を取りやめ、パージ実行時以外の
空燃比学習値から同空気量補正係数ＫＧａｉを求めるこ
ととなる。また、上記パージに起因する空燃比のずれを
別途算出し、空燃比学習値ＫＧｉからインジェクタ９の
製品公差分及び同パージに起因する空燃比のずれを差し
引いて同空気量補正係数ＫＧａｉを算出してもよい。

【０２６５】・上記各実施の形態においては、各空燃比
学習値ＫＧｉを燃料噴射量の算出と点火時期の算出とに
同時に反映させることとしたが、同学習値ＫＧｉはそれ
らいずれか一方のみの算出に反映させることでも、従来
の装置に比して十分な効果を得ることはできる。

【０２６６】・上記各実施の形態では、リーンミクスチ
ャセンサ２６の異常検出をも併せて行うこととしたが、
同リーンミクスチャセンサ２６及びその周辺回路の耐久
性や信頼性が保証される場合には、必ずしもこうした異
常検出を行う必要はない。

【０２６７】次に、以上の各実施の形態から把握するこ
とができる請求項以外の技術的思想を、その効果ととも
に以下に記載する。 （１）内燃機関の排気通路に設けられた酸素濃淡電池型
の第１の酸素センサ及び限界電流型の第２の酸素センサ
の各酸素濃度信号に基づいて、それぞれ理論空燃比及び
同理論空燃比よりも希薄側での機関制御を行う内燃機関
の制御装置において、前記第１の酸素センサの酸素濃度
信号に基づいて空燃比を決定するパラメータのずれを学
習する第１の学習手段と、前記第２の酸素センサの酸素
濃度信号に基づいて空燃比を決定するパラメータのずれ
を学習する第２の学習手段と、前記第１の学習手段によ
る学習値と前記第２の学習手段による学習値とのずれの
度合いに基づいて前記第２の酸素センサの異常の有無を
検出する異常検出手段を備えることを特徴とする内燃機
関の制御装置。

【０２６８】同構成によれば、上記第２の酸素センサの
異常を検出することにより、同第２の酸素センサの異常
時の上記第２の学習手段による学習値の誤算出を好適に
回避することができる。

【０２６９】また、上記第１の学習手段による学習値と
上記第２の学習手段による学習値とのずれの度合いに基
づいて上記第２の酸素センサの異常の有無を検出してい
るため、燃料噴射量のずれや空気量のずれを吸収した状
態で、同第２の酸素センサの異常を検出することができ
る。

【０２７０】（２）内燃機関の排気通路内の酸素濃度を
検出する限界電流型の酸素センサと、前記機関のノッキ
ングの有無を検出するノックセンサとを備え、前記ノッ
クセンサから出力されるノック信号の挙動に基づいて前
記酸素センサの異常の有無を検出することを特徴とする
内燃機関の制御装置。

【０２７１】同構成によれば、上記ノックセンサから出
力されるノック信号の挙動に基づいて上記限界電流型酸
素センサの異常の有無を検出することができる。

【０２７２】

【発明の効果】請求項１に記載の発明によれば、空燃比
を決定するパラメータの補正を好適なものとすることが
できる。また、特に理論空燃比よりも希薄側で精度の良
い機関制御を実施することができる。

【０２７３】請求項２に記載の発明によれば、上記機関
に噴射供給する燃料量を好適に補正することができる。
なお、このように補正された燃料量に基づき上記機関に
燃料噴射が実行される場合には、例えば燃料が過剰に噴
射供給されて燃料消費率が悪化したり、逆に過小に噴射
供給されてノッキングやプレイグニションが発生した
り、同機関から排出される排気ガスの温度が上昇した
り、あるいは十分な機関出力が得られなかったりするこ
とを抑制することができる。

【０２７４】請求項３に記載の発明によれば、上記機関
に吸入される空気量を好適に補正することができる。な
お、このように補正された吸入空気量に基づき、例えば
点火時期を算出する場合には、同点火時期を好適に算出
することができる。このため、例えば点火が過進角で実
行されてノッキングやプレイグニションが発生したり、
その燃料消費率に対して適切な機関出力が得られなかっ
たり、逆に点火が過遅角で実行されて上記機関から排出
される排気ガスの温度が上昇したり、その燃料消費率に
対して適切な機関出力が得られなかったりすることを抑
制することができる。

【０２７５】請求項４に記載の発明によれば、第２の酸
素センサの酸素濃度信号は第１の学習手段による学習値
と第２の学習手段による学習値との比に基づいて予め補
正されるため、同第２の酸素センサの酸素濃度信号のず
れの傾向を予め吸収することができる。特に、この補正
は理論空燃比よりも希薄側での機関制御時や過渡条件で
の機関制御時においても実行することができる。

【０２７６】また、上記第２の学習手段は上記補正され
た第２の酸素センサの酸素濃度信号に基づいて学習する
ため、同第２の学習手段による学習値を上記第１の学習
手段による学習値並みの算出精度とすることができる。

【０２７７】さらに、このように算出された第２の学習
手段による学習値が空燃比を決定するパラメータを補正
する学習値として選択される場合には、同パラメータを
好適に補正することができる。

【０２７８】上記空燃比を決定するパラメータとして、
上記機関に噴射供給する燃料量を補正する場合には、同
燃料量を好適に補正することができる。そしてこのよう
に補正された燃料量に基づき、燃料噴射が実行される場
合には、例えば燃料が過剰に噴射供給されて燃料消費率
が悪化したり、逆に過小に噴射供給されてノッキングや
プレイグニションが発生したり、同機関から排出される
排気ガスの温度が上昇したり、あるいは十分な機関出力
が得られなっかたりすることを抑制することができる。

【０２７９】また、上記空燃比を決定するパラメータと
して、上記機関に吸入される空気量を補正する場合に
は、同空気量を好適に補正することができる。そしてこ
のように補正された空気量により、例えば点火時期を算
出する場合には、同点火時期を好適に算出することがで
きる。このため、例えば点火が過進角で実行されてノッ
キングやプレイグニションが発生したり、その燃料消費
率に対して適切な機関出力が得られなかったり、逆に点
火が過遅角で実行されて上記機関から排出される排気ガ
スの温度が上昇したり、その燃料消費率に対して適切な
機関出力が得られなかったりすることを抑制することが
できる。また、特に理論空燃比から同理論空燃比よりも
希薄側への移行時、又はその逆の移行時においては、上
記第１の学習手段による学習値と上記第２の学習手段に
よる学習値とのずれ（吸入空気量のずれ）が低減される
ため、同移行時の上記機関の制御性能が向上することに
より、排気ガス中のＨＣ，ＣＯ，ＮＯｘを低減すること
ができる。また、上記機関が車両に搭載される場合に
は、同車両のドライバビリティを向上することができ
る。

【０２８０】請求項５に記載の発明によれば、酸素濃度
信号補正手段は、複数の機関運転領域のいずれか一領域
にて求めた上記学習値の比に基づき同複数の機関運転領
域の全ての領域に亘って上記第２の酸素センサの酸素濃
度信号を補正するため、その演算負荷を軽減することが
できる。

【０２８１】また、上記複数の機関運転領域のいずれか
一領域にて求めた上記学習値の比に基づき、未だ上記学
習値の比が求められていない領域における上記第２の酸
素センサの酸素濃度信号を補正するため、同領域におけ
る上記第２の酸素センサの酸素濃度信号を予め正確に補
正することができる。

【０２８２】さらに、上記第２の学習手段は上記複数の
機関運転領域ごとに、上記補正された第２の酸素センサ
の酸素濃度信号に基づいて学習するため、同第２の学習
手段による学習値を予め正確に算出することができる。

【０２８３】請求項６に記載の発明によれば、上記酸素
濃度信号補正手段は上記第２の酸素センサの動作不安定
領域以外の領域のいずれか一領域にて求めた上記学習値
の比に基づき、未だ同学習値の比が求められていないこ
れら領域における上記第２の酸素センサの酸素濃度信号
を補正するため、同領域における上記第２の酸素センサ
の酸素濃度信号を予め正確に補正することができる。

【０２８４】また、このような補正は上記第２の酸素セ
ンサの動作不安定領域以外の領域で実施されるため、同
領域内においてはより正確に同第２の酸素濃度信号を補
正することができる。

【０２８５】さらに、上記第２の酸素センサの動作不安
定領域以外の領域内においては、上記第２の学習手段に
よる学習値を予め、より正確に算出することができる。
請求項７〜９に記載の発明によれば、上記第２の酸素セ
ンサの異常の有無を検出することにより、同第２の酸素
センサの異常時の上記第２の酸素センサの酸素濃度信号
の誤検出、及び上記第２の学習手段による学習値の誤算
出を好適に回避することができる。

【０２８６】特に請求項８に記載の発明の構成によれ
ば、上記第１の学習手段による学習値と上記第２の学習
手段による学習値とのずれの度合いに基づき、上記第２
の酸素センサの異常の有無を検出しているため、上記機
関に噴射供給する燃料量のずれや同機関に吸入される空
気量のずれを吸収した状態で、同第２の酸素センサの異
常の有無を検出することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る制御装置の第１の実施の形態が適
用されるエンジンシステムの概要を示す略図。

【図２】同実施の形態の電気的構成を示すブロック図。

【図３】同実施の形態のメインルーチンを示すフローチ
ャート。

【図４】エンジン回転数及び吸気圧と基本燃料噴射量と
の関係を示すマップ。

【図５】同実施の形態のパラメータ算出ルーチンを示す
フローチャート。

【図６】同実施の形態の空燃比フィードバック補正係数
ＦＡＦＳ算出手順を示すフローチャート。

【図７】理論空燃比での空燃比フィードバック補正係数
ＦＡＦＳの算出態様を示すタイムチャート。

【図８】同実施の形態の空燃比フィードバック補正係数
ＦＡＦＬ算出手順を示すフローチャート。

【図９】希薄空燃比での空燃比フィードバック補正係数
ＦＡＦＬの算出態様を示すタイムチャート。

【図１０】同実施の形態の空燃比学習値算出手順を示す
フローチャート。

【図１１】同実施の形態の空燃比学習値算出手順を示す
フローチャート。

【図１２】同実施の形態の酸素センサ空燃比学習値算出
手順を示すフローチャート。

【図１３】同実施の形態の酸素センサ空燃比学習値算出
手順を示すフローチャート。

【図１４】同実施の形態のリーンミクスチャセンサ空燃
比学習値算出手順を示すフローチャート。

【図１５】同実施の形態のリーンミクスチャセンサ空燃
比学習値算出手順を示すフローチャート。

【図１６】同実施の形態の酸素センサ学習終了判定手順
を示すフローチャート。

【図１７】同実施の形態の酸素センサ学習終了判定手順
を示すフローチャート。

【図１８】同実施の形態のリーンミクスチャセンサ学習
終了判定手順を示すフローチャート。

【図１９】同実施の形態のリーンミクスチャセンサ学習
終了判定手順を示すフローチャート。

【図２０】同実施の形態のリーンミクスチャセンサ異常
検出手順を示すフローチャート。

【図２１】同実施の形態のリーンミクスチャセンサ異常
検出手順を示すフローチャート。

【図２２】同実施の形態の空気量補正係数算出手順を示
すフローチャート。

【図２３】同実施の形態の空気量補正係数算出手順を示
すフローチャート。

【図２４】同実施の形態の点火時期算出手順を示すフロ
ーチャート。

【図２５】エンジン回転数及び吸気圧と基本点火時期と
の関係を示すマップ。

【図２６】同実施の形態の点火時期算出手順を示すフロ
ーチャート。

【図２７】空気量補正係数と点火時期補正係数との関係
を示すマップ。

【図２８】酸素濃度信号に相当する空燃比とノック信号
との関係を示すグラフ。

【図２９】第２の実施の形態のリーンミクスチャセンサ
異常検出手順を示すフローチャート。

【図３０】第３の実施の形態のリーンミクスチャセンサ
補正値制御手順を示すフローチャート。

【図３１】同実施の形態のリーンミクスチャセンサ補正
値制御手順を示すフローチャート。

【図３２】第４の実施の形態のリーンミクスチャセンサ
補正値制御手順を示すフローチャート。

【図３３】同実施の形態のリーンミクスチャセンサ補正
制御手順を示すフローチャート。

【図３４】空気量とヒータ制御電流、ヒータ温度及びリ
ーンミクスチャセンサ温度との関係を示すグラフ。

【図３５】第５の実施の形態のリーンミクスチャセンサ
補正値制御手順を示すフローチャート。

【図３６】実際の空燃比と酸素センサの酸素濃度信号と
の関係を示すグラフ。

【図３７】実際の空燃比とリーンミクスチャセンサの酸
素濃度信号との関係を示すグラフ。

【符号の説明】

１…エンジン、６…排気通路、９…インジェクタ、１１
…点火プラグ、１３…イグナイタ、１７…吸気圧セン
サ、２０…アイドルスイッチ、２５…酸素センサ、２６
…リーンミクスチャセンサ、２７…クランク角センサ、
２８…ノックセンサ、６１…ＥＣＵ。

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】内燃機関の排気通路に設けられた酸素濃淡
   電池型の第１の酸素センサ及び限界電流型の第２の酸素
   センサの各酸素濃度信号に基づいて、それぞれ理論空燃
   比及び同理論空燃比よりも希薄側での機関制御を行う内
   燃機関の制御装置において、 前記第１の酸素センサの酸素濃度信号に基づいて空燃比
   を決定するパラメータのずれを学習する第１の学習手段
   と、 前記第２の酸素センサの酸素濃度信号に基づいて空燃比
   を決定するパラメータのずれを学習する第２の学習手段
   と、 前記理論空燃比及び同理論空燃比よりも希薄側での機関
   制御に際して、前記第１の学習手段による学習が終了し
   ていることを条件に同第１の学習手段による学習値を優
   先的に選択し、該選択した学習値に基づき前記空燃比を
   決定するパラメータを補正する補正手段と、 を備えることを特徴とする内燃機関の制御装置。
2. 【請求項２】前記補正手段は、前記選択した学習値に基
   づき、前記機関に噴射供給する燃料量を補正するもので
   ある請求項１記載の内燃機関の制御装置。
3. 【請求項３】前記補正手段は、前記選択した学習値に基
   づき、前記機関に吸入される空気量を補正するものであ
   る請求項１記載の内燃機関の制御装置。
4. 【請求項４】請求項１〜３のいずれかに記載の内燃機関
   の制御装置において、 前記第１の学習手段による学習値と前記第２の学習手段
   による学習値との比に基づいて前記第２の酸素センサの
   酸素濃度信号を補正する酸素濃度信号補正手段を更に備
   えることを特徴とする内燃機関の制御装置。
5. 【請求項５】前記第１及び第２の学習手段はそれぞれ、
   前記機関に吸入される空気量に応じて区分した複数の機
   関運転領域において前記空燃比を決定するパラメータの
   ずれを学習するものであり、 前記酸素濃度信号補正手段は、前記複数の機関運転領域
   のいずれか一領域にて求めた前記学習値の比に基づき同
   複数の機関運転領域の全ての領域に亘って前記第２の酸
   素センサの酸素濃度信号を補正する請求項４記載の内燃
   機関の制御装置。
6. 【請求項６】前記第１及び第２の学習手段はそれぞれ、
   前記機関に吸入される空気量に応じて区分した複数の機
   関運転領域において前記空燃比を決定するパラメータの
   ずれを学習するものであり、 前記酸素濃度信号補正手段は、前記複数の機関運転領域
   のうち前記第２の酸素センサの動作不安定領域ではそれ
   ら領域の別に前記学習値の比に基づく同センサの酸素濃
   度信号の補正を行い、その他の領域ではそれら領域のい
   ずれか一領域にて求めた前記学習値の比に基づきそれら
   領域の全ての領域に亘って同第２の酸素センサの酸素濃
   度信号を補正する請求項４記載の内燃機関の制御装置。
7. 【請求項７】請求項１〜６のいずれかに記載の内燃機関
   の制御装置において、 前記第２の酸素センサの異常の有無を検出する異常検出
   手段を更に備えることを特徴とする内燃機関の制御装
   置。
8. 【請求項８】前記異常検出手段は、前記第１の学習手段
   による学習値と前記第２の学習手段による学習値とのず
   れの度合いに基づいて前記第２の酸素センサの異常の有
   無を検出するものである請求項７記載の内燃機関の制御
   装置。
9. 【請求項９】請求項７記載の内燃機関の制御装置におい
   て、 内燃機関は同機関のノッキングの有無を検出するノック
   センサを備え、 前記異常検出手段は、前記ノックセンサから出力される
   ノック信号の挙動に基づいて前記第２の酸素センサの異
   常の有無を検出するものであることを特徴とする内燃機
   関の制御装置。