JPH11294230A - エンジンの燃料噴射制御装置 - Google Patents
エンジンの燃料噴射制御装置Info
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- JPH11294230A JPH11294230A JP10097200A JP9720098A JPH11294230A JP H11294230 A JPH11294230 A JP H11294230A JP 10097200 A JP10097200 A JP 10097200A JP 9720098 A JP9720098 A JP 9720098A JP H11294230 A JPH11294230 A JP H11294230A
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- fuel
- air
- fuel ratio
- engine
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- Electrical Control Of Air Or Fuel Supplied To Internal-Combustion Engine (AREA)
- Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】最小限のセンサを用いシンプルな制御により高
精度の空燃比制御を行う。 【解決手段】吸気管に配設されたインジェクタと、エン
ジン運転状態を検出する運転状態検出手段と、エンジン
温度検出手段と、排気空燃比を検出する空燃比検出手段
と、エンジン運転状態に基づいて推定吸入空気量を学習
可能に算出する学習モデルと、噴射燃料量、エンジン温
度及びエンジン運転状態に基づいて推定吸入燃料量を学
習可能に算出する学習モデルと、算出された推定吸入空
気量と推定吸入燃料量に基づいて推定空燃比を算出する
手段と、目標空燃比を設定する目標空燃比設定手段と、
前記推定空燃比と排気空燃比のずれに基づいて学習信号
を算出する学習信号算出手段とを備え、該学習信号によ
り前記学習モデルの係数を更新し、目標空燃比と推定空
燃比の差に基づいて燃料噴射量を制御する。
精度の空燃比制御を行う。 【解決手段】吸気管に配設されたインジェクタと、エン
ジン運転状態を検出する運転状態検出手段と、エンジン
温度検出手段と、排気空燃比を検出する空燃比検出手段
と、エンジン運転状態に基づいて推定吸入空気量を学習
可能に算出する学習モデルと、噴射燃料量、エンジン温
度及びエンジン運転状態に基づいて推定吸入燃料量を学
習可能に算出する学習モデルと、算出された推定吸入空
気量と推定吸入燃料量に基づいて推定空燃比を算出する
手段と、目標空燃比を設定する目標空燃比設定手段と、
前記推定空燃比と排気空燃比のずれに基づいて学習信号
を算出する学習信号算出手段とを備え、該学習信号によ
り前記学習モデルの係数を更新し、目標空燃比と推定空
燃比の差に基づいて燃料噴射量を制御する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、燃料を吸気管内に
噴射する方式のエンジンにおいて、その燃料噴射制御の
技術分野に属する。
噴射する方式のエンジンにおいて、その燃料噴射制御の
技術分野に属する。
【０００２】
【従来の技術】従来、燃料を吸気管内に噴射する方式の
エンジンにおいて、燃焼後の排気の空燃比（Ａ／Ｆ）を
検出する空燃比センサを設け、目標空燃比になるように
燃料噴射量をフィードバック制御し、これによりエンジ
ン性能や排ガス特性、燃費の向上を図るようにした燃料
噴射制御方式が知られている。この方式においては、Ａ
／Ｆがリーン側からリッチ側になると燃料噴射量を減少
させるように制御し、この制御により次第にＡ／Ｆがリ
ーン側に変化してゆき、Ａ／Ｆがリッチ側からリーン側
になると燃料噴射量を増大させるように制御することに
より、目標Ａ／Ｆとなるように燃料噴射量を制御するよ
うにしている。
エンジンにおいて、燃焼後の排気の空燃比（Ａ／Ｆ）を
検出する空燃比センサを設け、目標空燃比になるように
燃料噴射量をフィードバック制御し、これによりエンジ
ン性能や排ガス特性、燃費の向上を図るようにした燃料
噴射制御方式が知られている。この方式においては、Ａ
／Ｆがリーン側からリッチ側になると燃料噴射量を減少
させるように制御し、この制御により次第にＡ／Ｆがリ
ーン側に変化してゆき、Ａ／Ｆがリッチ側からリーン側
になると燃料噴射量を増大させるように制御することに
より、目標Ａ／Ｆとなるように燃料噴射量を制御するよ
うにしている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところで、上記空燃比
制御においては、吸入空気量を正確に算出でき、燃料噴
射量を吸入空気量に応じて管理することができれば、現
在の空燃比を目標空燃比に合わすことができるが、実際
上は、燃料噴射量および吸入空気量が種々の原因で変化
するため、現在の空燃比と目標空燃比との間にズレが生
じてしまう。何故なら、吸気管内に噴射された燃料は、
その全量が燃焼室に入るわけではなく燃料の一部は吸気
管壁に付着し、吸気管壁に付着した燃料は、エンジンの
運転状態及び吸気管壁温度により定まる蒸発時定数によ
って燃料蒸発量が変化し、また、エンジンの運転状態に
応じて吸気管壁に付着する燃料付着率も変化し、さら
に、吸入空気量は、吸気温度や大気圧等のエンジン周囲
の環境変化（空気密度の変化）やバルブタイミング等の
エンジン自体の経時変化によっても変動してしまう。
制御においては、吸入空気量を正確に算出でき、燃料噴
射量を吸入空気量に応じて管理することができれば、現
在の空燃比を目標空燃比に合わすことができるが、実際
上は、燃料噴射量および吸入空気量が種々の原因で変化
するため、現在の空燃比と目標空燃比との間にズレが生
じてしまう。何故なら、吸気管内に噴射された燃料は、
その全量が燃焼室に入るわけではなく燃料の一部は吸気
管壁に付着し、吸気管壁に付着した燃料は、エンジンの
運転状態及び吸気管壁温度により定まる蒸発時定数によ
って燃料蒸発量が変化し、また、エンジンの運転状態に
応じて吸気管壁に付着する燃料付着率も変化し、さら
に、吸入空気量は、吸気温度や大気圧等のエンジン周囲
の環境変化（空気密度の変化）やバルブタイミング等の
エンジン自体の経時変化によっても変動してしまう。
【０００４】この問題を解決するために、上記従来のフ
ィードバック制御において上記Ａ／Ｆのズレをなくそう
とすると、多数のセンサ及び制御マップが必要になると
ともに、制御が複雑になり応答性が悪くなってしまい、
高精度の空燃比制御を行うことができないという問題を
有している。また、噴射された燃料が燃焼室に入るまで
の無駄時間が存在するため、スロットル開度が大きく変
化するエンジン過渡時において、制御の応答性が悪くな
り高精度の空燃比制御を行うことができないという問題
を有している。
ィードバック制御において上記Ａ／Ｆのズレをなくそう
とすると、多数のセンサ及び制御マップが必要になると
ともに、制御が複雑になり応答性が悪くなってしまい、
高精度の空燃比制御を行うことができないという問題を
有している。また、噴射された燃料が燃焼室に入るまで
の無駄時間が存在するため、スロットル開度が大きく変
化するエンジン過渡時において、制御の応答性が悪くな
り高精度の空燃比制御を行うことができないという問題
を有している。
【０００５】本発明は、上記従来の問題を解決するもの
であって、最小限のセンサを用いシンプルな制御によ
り、高精度の空燃比制御を行うことができるエンジンの
燃料噴射制御装置を提供することを目的とする。
であって、最小限のセンサを用いシンプルな制御によ
り、高精度の空燃比制御を行うことができるエンジンの
燃料噴射制御装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に請求項１記載の発明は、吸気管に配設されたインジェ
クタと、エンジン運転状態を検出する運転状態検出手段
と、エンジン温度検出手段と、排気空燃比を検出する空
燃比検出手段と、エンジン運転状態に基づいて推定吸入
空気量を学習可能に算出する学習モデルと、噴射燃料
量、エンジン温度及びエンジン運転状態に基づいて推定
吸入燃料量を学習可能に算出する学習モデルと、算出さ
れた推定吸入空気量と推定吸入燃料量に基づいて推定空
燃比を算出する推定空燃比算出手段と、算出された推定
吸入空気量に基づいて目標空燃比を算出する目標空燃比
算出手段と、前記推定空燃比と排気空燃比のずれに基づ
いて学習信号を算出する学習信号算出手段とを備え、該
学習信号により前記学習モデルの係数を更新し、目標空
燃比と推定空燃比の差に基づいて燃料噴射量を制御する
ことを特徴とし、請求項２記載の発明は、吸気管に配設
されたインジェクタと、エンジン運転状態を検出する運
転状態検出手段と、エンジン温度検出手段と、エンジン
回転変動を検出する回転変動検出手段と、エンジン運転
状態に基づいて推定吸入空気量を算出するモデルと、噴
射燃料量、エンジン温度及びエンジン運転状態に基づい
て推定吸入燃料量を算出するモデルと、算出された推定
吸入空気量と推定吸入燃料量に基づいて推定空燃比を算
出する推定空燃比算出手段と、エンジン運転状態、推定
吸入空気量及びエンジン回転変動に基づいて目標空燃比
を学習可能に算出する学習モデルと、エンジン回転変動
に基づいて学習信号を算出する学習信号算出手段とを備
え、該学習信号により前記学習モデルの係数を更新し、
目標空燃比と推定空燃比の差に基づいて燃料噴射量を制
御することを特徴とし、請求項３記載の発明は、請求項
１、２において、前記モデルがファジィニューラルネッ
トからなり、複数の入力条件に対応するファジィルール
を有し、各入力条件に対するファジィルールへの寄与率
を求め、該寄与率から入力条件に対するファジィルール
に対する適合度を求め、該適合度とファジィルールの各
出力値との荷重平均をとって算出する値を求めることを
特徴とし、請求項５記載の発明は、請求項１〜４におい
て、前記推定吸入空気量を算出するモデルは、スロット
ル開度とエンジン回転数から体積効率を算出する体積効
率算出手段と、算出された体積効率から推定吸気圧力を
算出する吸気圧力算出手段とを備え、算出された推定吸
気圧力とスロットル開度から推定吸入空気量を算出する
ことを特徴とし、請求項６記載の発明は、請求項１〜４
において、前記推定吸入燃料を算出するモデルは、エン
ジン温度、スロットル開度及びエンジン回転数から燃料
蒸発時定数を算出する蒸発時定数算出手段と、スロット
ル開度及びエンジン回転数から吸気管に付着する燃料付
着率を算出する燃料付着率算出手段とを備え、算出され
た推定蒸発時定数と推定燃料付着率から推定吸入燃料量
を算出することを特徴とし、請求項７記載の発明は、請
求項１〜６において、前記エンジン温度検出手段はエン
ジン本体の温度を検出することを特徴とし、請求項８記
載の発明は、請求項１〜６において、前記エンジン温度
検出手段は吸気管壁の温度を検出することを特徴とし、
請求項９記載の発明は、請求項８において、前記吸気管
壁に制御装置のボックスが配設され、該ボックス内にエ
ンジン温度検出手段が配設されていることを特徴とす
る。
に請求項１記載の発明は、吸気管に配設されたインジェ
クタと、エンジン運転状態を検出する運転状態検出手段
と、エンジン温度検出手段と、排気空燃比を検出する空
燃比検出手段と、エンジン運転状態に基づいて推定吸入
空気量を学習可能に算出する学習モデルと、噴射燃料
量、エンジン温度及びエンジン運転状態に基づいて推定
吸入燃料量を学習可能に算出する学習モデルと、算出さ
れた推定吸入空気量と推定吸入燃料量に基づいて推定空
燃比を算出する推定空燃比算出手段と、算出された推定
吸入空気量に基づいて目標空燃比を算出する目標空燃比
算出手段と、前記推定空燃比と排気空燃比のずれに基づ
いて学習信号を算出する学習信号算出手段とを備え、該
学習信号により前記学習モデルの係数を更新し、目標空
燃比と推定空燃比の差に基づいて燃料噴射量を制御する
ことを特徴とし、請求項２記載の発明は、吸気管に配設
されたインジェクタと、エンジン運転状態を検出する運
転状態検出手段と、エンジン温度検出手段と、エンジン
回転変動を検出する回転変動検出手段と、エンジン運転
状態に基づいて推定吸入空気量を算出するモデルと、噴
射燃料量、エンジン温度及びエンジン運転状態に基づい
て推定吸入燃料量を算出するモデルと、算出された推定
吸入空気量と推定吸入燃料量に基づいて推定空燃比を算
出する推定空燃比算出手段と、エンジン運転状態、推定
吸入空気量及びエンジン回転変動に基づいて目標空燃比
を学習可能に算出する学習モデルと、エンジン回転変動
に基づいて学習信号を算出する学習信号算出手段とを備
え、該学習信号により前記学習モデルの係数を更新し、
目標空燃比と推定空燃比の差に基づいて燃料噴射量を制
御することを特徴とし、請求項３記載の発明は、請求項
１、２において、前記モデルがファジィニューラルネッ
トからなり、複数の入力条件に対応するファジィルール
を有し、各入力条件に対するファジィルールへの寄与率
を求め、該寄与率から入力条件に対するファジィルール
に対する適合度を求め、該適合度とファジィルールの各
出力値との荷重平均をとって算出する値を求めることを
特徴とし、請求項５記載の発明は、請求項１〜４におい
て、前記推定吸入空気量を算出するモデルは、スロット
ル開度とエンジン回転数から体積効率を算出する体積効
率算出手段と、算出された体積効率から推定吸気圧力を
算出する吸気圧力算出手段とを備え、算出された推定吸
気圧力とスロットル開度から推定吸入空気量を算出する
ことを特徴とし、請求項６記載の発明は、請求項１〜４
において、前記推定吸入燃料を算出するモデルは、エン
ジン温度、スロットル開度及びエンジン回転数から燃料
蒸発時定数を算出する蒸発時定数算出手段と、スロット
ル開度及びエンジン回転数から吸気管に付着する燃料付
着率を算出する燃料付着率算出手段とを備え、算出され
た推定蒸発時定数と推定燃料付着率から推定吸入燃料量
を算出することを特徴とし、請求項７記載の発明は、請
求項１〜６において、前記エンジン温度検出手段はエン
ジン本体の温度を検出することを特徴とし、請求項８記
載の発明は、請求項１〜６において、前記エンジン温度
検出手段は吸気管壁の温度を検出することを特徴とし、
請求項９記載の発明は、請求項８において、前記吸気管
壁に制御装置のボックスが配設され、該ボックス内にエ
ンジン温度検出手段が配設されていることを特徴とす
る。
【０００７】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照しつつ説明する。図１〜図１２は、本発明のエン
ジンの燃料噴射制御装置の１実施形態を示している。
を参照しつつ説明する。図１〜図１２は、本発明のエン
ジンの燃料噴射制御装置の１実施形態を示している。
【０００８】図１は、本実施形態におけるエンジンの構
成図である。４サイクルエンジン１は、シリンダボディ
２、クランク軸３、ピストン４、燃焼室５、吸気管６、
吸気弁７、排気管８、排気弁９、点火プラグ１０、点火
コイル１１を備え、吸気管６内にはスロットル弁１２が
配設され、また、スロットル弁１２の上流側にはインジ
ェクタ１３が配設され、さらに、吸気管６の壁面にはＥ
ＣＵ（制御装置）１５を内蔵したボックスが配設されて
いる。インジェクタ１３は、圧力調整弁１６、電動モー
タにより駆動される燃料ポンプ１７、フィルタ１８を介
して燃料タンク１９に接続されている。
成図である。４サイクルエンジン１は、シリンダボディ
２、クランク軸３、ピストン４、燃焼室５、吸気管６、
吸気弁７、排気管８、排気弁９、点火プラグ１０、点火
コイル１１を備え、吸気管６内にはスロットル弁１２が
配設され、また、スロットル弁１２の上流側にはインジ
ェクタ１３が配設され、さらに、吸気管６の壁面にはＥ
ＣＵ（制御装置）１５を内蔵したボックスが配設されて
いる。インジェクタ１３は、圧力調整弁１６、電動モー
タにより駆動される燃料ポンプ１７、フィルタ１８を介
して燃料タンク１９に接続されている。
【０００９】制御装置１５には、エンジン１の運転状態
を検出する各種センサからの検出信号が入力される。す
なわち、センサとして、クランク軸３の回転角を検出す
るクランク角センサ２０（エンジン回転数検出手段）、
シリンダボディ２の温度又は冷却水温度、すなわちエン
ジン本体の温度を検出するエンジン温度検出手段２１、
排気管８内の空燃比を検出する空燃比検出手段２２、ス
ロットル弁１２の開度を検出するスロットル開度検出手
段２３が設けられている。制御装置１５は、これら各セ
ンサの検出信号を演算処理し、制御信号をインジェクタ
１３、燃料ポンプ１７、点火コイル１１に伝送する。図
２に示すように、制御装置１５は、バッテリに接続され
た電源回路１５ａ、入力Ｉ／Ｆ１５ｂ、不揮発性メモリ
１５ｃを有するマイコン１５ｄ、出力Ｉ／Ｆ１５ｅを備
えている。
を検出する各種センサからの検出信号が入力される。す
なわち、センサとして、クランク軸３の回転角を検出す
るクランク角センサ２０（エンジン回転数検出手段）、
シリンダボディ２の温度又は冷却水温度、すなわちエン
ジン本体の温度を検出するエンジン温度検出手段２１、
排気管８内の空燃比を検出する空燃比検出手段２２、ス
ロットル弁１２の開度を検出するスロットル開度検出手
段２３が設けられている。制御装置１５は、これら各セ
ンサの検出信号を演算処理し、制御信号をインジェクタ
１３、燃料ポンプ１７、点火コイル１１に伝送する。図
２に示すように、制御装置１５は、バッテリに接続され
た電源回路１５ａ、入力Ｉ／Ｆ１５ｂ、不揮発性メモリ
１５ｃを有するマイコン１５ｄ、出力Ｉ／Ｆ１５ｅを備
えている。
【００１０】図３は、図２のマイコン１５ｄ内で行われ
るインジェクタに関する制御ユニットのブロック図であ
る。制御ユニット２５は、クランク角信号からエンジン
回転数を算出するエンジン回転数算出部２６と、本発明
の特徴であるモデルベース制御部２７を備え、モデルベ
ース制御部２７は、エンジン回転数、スロットル開度、
エンジン（本体）温度、排気空燃比の信号を後述する方
法により演算処理し、噴射信号をインジェクタ１３に出
力する。
るインジェクタに関する制御ユニットのブロック図であ
る。制御ユニット２５は、クランク角信号からエンジン
回転数を算出するエンジン回転数算出部２６と、本発明
の特徴であるモデルベース制御部２７を備え、モデルベ
ース制御部２７は、エンジン回転数、スロットル開度、
エンジン（本体）温度、排気空燃比の信号を後述する方
法により演算処理し、噴射信号をインジェクタ１３に出
力する。
【００１１】図４は、図３のモデルベース制御部２７の
構成を示すブロック図である。モデルベース制御部２７
は、学習信号算出部２９にて算出された学習信号により
学習可能に吸入空気量と吸入燃料量を算出する学習モデ
ルとして、吸入空気量算出部３０及び吸入燃料量算出部
３１を備え、さらに、吸入空気量と吸入燃料量から推定
空燃比を算出する推定空燃比算出部３２、算出された推
定吸入空気量とエンジン温度から目標空燃比を設定する
目標空燃比設定部３３、設定された目標空燃比と推定空
燃比から燃料噴射量を制御する内部Ｆ／Ｂ（フィードバ
ック）演算部３４を備えている。各算出部、設定部、演
算部の内容について説明する。
構成を示すブロック図である。モデルベース制御部２７
は、学習信号算出部２９にて算出された学習信号により
学習可能に吸入空気量と吸入燃料量を算出する学習モデ
ルとして、吸入空気量算出部３０及び吸入燃料量算出部
３１を備え、さらに、吸入空気量と吸入燃料量から推定
空燃比を算出する推定空燃比算出部３２、算出された推
定吸入空気量とエンジン温度から目標空燃比を設定する
目標空燃比設定部３３、設定された目標空燃比と推定空
燃比から燃料噴射量を制御する内部Ｆ／Ｂ（フィードバ
ック）演算部３４を備えている。各算出部、設定部、演
算部の内容について説明する。
【００１２】図５（Ａ）は、図４の目標空燃比設定部３
３の構成を示すブロック図、図５（Ｂ）は目標空燃比マ
ップを示す図である。変化率算出部３３ａは、吸入空気
量算出部３０で算出された推定吸入空気量の変化率を算
出し、この推定吸入空気量の変化率とエンジン温度に基
づいて目標空燃比マップ３３ｂを参照し、図５（Ｂ）に
示すように、目標空燃比を設定する。エンジンの通常運
転時は目標空燃比は例えば理論空燃比に設定されてお
り、エンジン温度が低い場合とか、エンジン過渡時の場
合に目標空燃比を変更するようにしている。
３の構成を示すブロック図、図５（Ｂ）は目標空燃比マ
ップを示す図である。変化率算出部３３ａは、吸入空気
量算出部３０で算出された推定吸入空気量の変化率を算
出し、この推定吸入空気量の変化率とエンジン温度に基
づいて目標空燃比マップ３３ｂを参照し、図５（Ｂ）に
示すように、目標空燃比を設定する。エンジンの通常運
転時は目標空燃比は例えば理論空燃比に設定されてお
り、エンジン温度が低い場合とか、エンジン過渡時の場
合に目標空燃比を変更するようにしている。
【００１３】図６は、図４の内部フィードバック演算部
３４の構成を示すブロック図である。ここでは、図５で
設定された目標空燃比と後述する推定空燃比算出部３２
で算出された推定空燃比とのズレに応じて燃料噴射量に
フィードバックゲインＫpをかけて補正する処理を行
い、燃料噴射弁１３に出力するとともに、吸入燃料量算
出部３１に出力している。
３４の構成を示すブロック図である。ここでは、図５で
設定された目標空燃比と後述する推定空燃比算出部３２
で算出された推定空燃比とのズレに応じて燃料噴射量に
フィードバックゲインＫpをかけて補正する処理を行
い、燃料噴射弁１３に出力するとともに、吸入燃料量算
出部３１に出力している。
【００１４】図７は、図４の学習信号算出部２９の構成
を示すブロック図である。運転状態検出部２９ａにおい
てエンジン回転数とスロットル開度からエンジンの運転
状態を算出し、学習信号発生部２９ｂにおいて、エンジ
ンの運転状態に応じて、現在の排気空燃比と推定空燃比
（後述）とのズレを学習信号１〜４として出力する。学
習信号１、２は、図４の吸入空気量算出部３０において
吸入空気量を学習させるための教師データとして用いら
れ、学習信号３、４は、図４の吸入燃料量算出部３１に
おいて吸入燃料量を学習させるための教師データとして
用いられる。なお、学習信号１〜４は、現在の排気空燃
比と推定空燃比とのズレの情報（以下、単にＡ／Ｆのズ
レという）で同一内容の信号であるが、４つの学習信号
１〜４を生成する理由は、Ａ／Ｆのズレの原因を、吸
気温度や大気圧等のエンジン周囲の環境変化（空気密度
の変化）によるズレ、バルブタイミング等のエンジン
自体の経時変化によるズレ、吸気管６に付着した燃料
の蒸発時定数の変化によるズレ、吸気管６に付着する
燃料付着率の変化によるズレから生じるものとしてモデ
ル化し、Ａ／Ｆのズレを、各４つの原因のそれぞれの変
化量として算出し学習量（教師データ）とするためであ
る。
を示すブロック図である。運転状態検出部２９ａにおい
てエンジン回転数とスロットル開度からエンジンの運転
状態を算出し、学習信号発生部２９ｂにおいて、エンジ
ンの運転状態に応じて、現在の排気空燃比と推定空燃比
（後述）とのズレを学習信号１〜４として出力する。学
習信号１、２は、図４の吸入空気量算出部３０において
吸入空気量を学習させるための教師データとして用いら
れ、学習信号３、４は、図４の吸入燃料量算出部３１に
おいて吸入燃料量を学習させるための教師データとして
用いられる。なお、学習信号１〜４は、現在の排気空燃
比と推定空燃比とのズレの情報（以下、単にＡ／Ｆのズ
レという）で同一内容の信号であるが、４つの学習信号
１〜４を生成する理由は、Ａ／Ｆのズレの原因を、吸
気温度や大気圧等のエンジン周囲の環境変化（空気密度
の変化）によるズレ、バルブタイミング等のエンジン
自体の経時変化によるズレ、吸気管６に付着した燃料
の蒸発時定数の変化によるズレ、吸気管６に付着する
燃料付着率の変化によるズレから生じるものとしてモデ
ル化し、Ａ／Ｆのズレを、各４つの原因のそれぞれの変
化量として算出し学習量（教師データ）とするためであ
る。
【００１５】図８は、図４の吸入空気量算出部３０の学
習モデルを示すブロック図である。空気量算出部３０ａ
でスロットル開度からスロットルを通過する吸入空気量
を数１式により算出する。
習モデルを示すブロック図である。空気量算出部３０ａ
でスロットル開度からスロットルを通過する吸入空気量
を数１式により算出する。
【００１６】
【数１】
【００１７】ここで、Ｍａはスロットルを通過する空気
量、αはスロットル開度、Ｐmanは吸気管圧力、Ｃtはス
ロットルでの流量係数、Ｄはスロットルの直径、Ｐanb
は大気圧、ｋは空気の比熱、Ｔanbは大気温、Ｒは気体
定数、Ｍａｏは補正定数、β1はスロットル開度に依存
する係数、β2は吸気管圧力に依存する係数である。
量、αはスロットル開度、Ｐmanは吸気管圧力、Ｃtはス
ロットルでの流量係数、Ｄはスロットルの直径、Ｐanb
は大気圧、ｋは空気の比熱、Ｔanbは大気温、Ｒは気体
定数、Ｍａｏは補正定数、β1はスロットル開度に依存
する係数、β2は吸気管圧力に依存する係数である。
【００１８】一方、体積効率算出部３０ｄにおいては、
スロットル開度、エンジン回転数から推定体積効率（シ
リンダ容積に対する入った空気の体積比率）を算出す
る。時定数算出部３０ｃにおいては、算出された推定体
積効率とエンジン回転数から数２式により時定数を算出
する。吸気圧力はエンジン回転数が変化したときの過渡
時においてある時定数で遅れて変化するため、過渡時に
おける時定数を決定するためである。
スロットル開度、エンジン回転数から推定体積効率（シ
リンダ容積に対する入った空気の体積比率）を算出す
る。時定数算出部３０ｃにおいては、算出された推定体
積効率とエンジン回転数から数２式により時定数を算出
する。吸気圧力はエンジン回転数が変化したときの過渡
時においてある時定数で遅れて変化するため、過渡時に
おける時定数を決定するためである。
【００１９】
【数２】
【００２０】ここで、Ｖは吸気管体積、ｎはエンジン回
転数、ηは体積効率、Ｖdは排気量である。
転数、ηは体積効率、Ｖdは排気量である。
【００２１】吸気圧力算出部３０ｂにおいては、空気量
算出部３０ａで算出された空気量と時定数算出部３０ｃ
で算出された時定数τから数３式により推定吸気圧力を
算出する。
算出部３０ａで算出された空気量と時定数算出部３０ｃ
で算出された時定数τから数３式により推定吸気圧力を
算出する。
【００２２】
【数３】
【００２３】ここで、Ｔmanは吸気管温度である。
【００２４】そして、算出された推定吸気圧力とスロッ
トル開度に基づいて空気量算出部３０ａにおいて再び吸
入空気量を算出し、これを推定吸入空気量として出力す
る。このとき、学習信号１のＡ／Ｆのズレ情報により補
正係数３０ｅを学習量として更新し、環境変化（空気密
度の変化）によるＡ／Ｆのズレをなくすため推定吸入空
気量を補正する。
トル開度に基づいて空気量算出部３０ａにおいて再び吸
入空気量を算出し、これを推定吸入空気量として出力す
る。このとき、学習信号１のＡ／Ｆのズレ情報により補
正係数３０ｅを学習量として更新し、環境変化（空気密
度の変化）によるＡ／Ｆのズレをなくすため推定吸入空
気量を補正する。
【００２５】図９は、図８の体積効率算出部３０ｄにお
いて、推定体積効率を求めるためのファジィニューラル
ネットの概略構成図である。体積効率は数式により求め
ることができないのでファジィニューラルネットを用い
て体積効率のモデル化を図っている。ファジィニューラ
ルネットは、６つの処理層を備えた階層構造型であり、
第１層から第４層までの前件部と第５層及び第６層の後
件部からなり、前件部で入力したエンジン回転数及びス
ロットル開度が、所定のルールにどの程度適合している
かをファジィ推論し、前件部で得られた値を用いて後件
部で重心法を用いて推定体積効率を求める。
いて、推定体積効率を求めるためのファジィニューラル
ネットの概略構成図である。体積効率は数式により求め
ることができないのでファジィニューラルネットを用い
て体積効率のモデル化を図っている。ファジィニューラ
ルネットは、６つの処理層を備えた階層構造型であり、
第１層から第４層までの前件部と第５層及び第６層の後
件部からなり、前件部で入力したエンジン回転数及びス
ロットル開度が、所定のルールにどの程度適合している
かをファジィ推論し、前件部で得られた値を用いて後件
部で重心法を用いて推定体積効率を求める。
【００２６】前記ルールは、図１０に示すように、入力
情報であるエンジン回転数及びスロットル開度に対応し
た各３個の運転条件Ａ11、Ａ21、Ａ31及びＡ12、Ａ22、
Ａ32と、入力情報の運転条件に対応する９個の結論Ｒ1
〜Ｒ9からなる。図１０は、ルールをマップの形式で表
した図であり、縦軸がスロットル開度に対する運転条件
Ａ12、Ａ22、Ａ32を、横軸がエンジン回転数に対する運
転条件Ａ11、Ａ21、Ａ31を示し、これらエンジン回転数
及びスロットル開度により形成される２次元空間を各運
転条件に対応するように分割した９個の領域が結論Ｒ1
〜Ｒ9を示している。
情報であるエンジン回転数及びスロットル開度に対応し
た各３個の運転条件Ａ11、Ａ21、Ａ31及びＡ12、Ａ22、
Ａ32と、入力情報の運転条件に対応する９個の結論Ｒ1
〜Ｒ9からなる。図１０は、ルールをマップの形式で表
した図であり、縦軸がスロットル開度に対する運転条件
Ａ12、Ａ22、Ａ32を、横軸がエンジン回転数に対する運
転条件Ａ11、Ａ21、Ａ31を示し、これらエンジン回転数
及びスロットル開度により形成される２次元空間を各運
転条件に対応するように分割した９個の領域が結論Ｒ1
〜Ｒ9を示している。
【００２７】この場合、前記運転条件Ａ11はエンジン回
転数が「低回転域」、Ａ21は「中回転域」、Ａ31は「高
回転域」、運転条件Ａ12はスロットル開度が「小さ
い」、Ａ22は「中くらい」、Ａ32は「大きい」という曖
昧な表現で運転条件を示しており、また、結論Ｒ1〜Ｒ9
は、エンジン回転数の大きさとスロットル開度の大きさ
に対応する推定体積効率を示している。これらの運転条
件及び結論により、ルールは、例えば、「エンジン回転
数が中回転域にあり、スロットル開度が中くらいの場合
は、推定体積効率は６０％である。」、又は「エンジン
回転数が高回転域にあり、スロットル開度が大きい場合
は、推定体積効率は１００％である。」等の９個のルー
ルに別れる。
転数が「低回転域」、Ａ21は「中回転域」、Ａ31は「高
回転域」、運転条件Ａ12はスロットル開度が「小さ
い」、Ａ22は「中くらい」、Ａ32は「大きい」という曖
昧な表現で運転条件を示しており、また、結論Ｒ1〜Ｒ9
は、エンジン回転数の大きさとスロットル開度の大きさ
に対応する推定体積効率を示している。これらの運転条
件及び結論により、ルールは、例えば、「エンジン回転
数が中回転域にあり、スロットル開度が中くらいの場合
は、推定体積効率は６０％である。」、又は「エンジン
回転数が高回転域にあり、スロットル開度が大きい場合
は、推定体積効率は１００％である。」等の９個のルー
ルに別れる。
【００２８】前記第１層から第４層までは、エンジン回
転数に対する処理とスロットル開度に対する処理とが分
かれており、第１層でエンジン回転数信号及びスロット
ル開度信号をそれぞれ入力信号ｘｉ（ｉ＝１又は２）と
して入力し、第２層から第４層までで、各入力信号ｘi
の各運転条件Ａ11、Ａ21、Ａ31及びＡ12、Ａ22、Ａ32に
対する寄与率ａijを求める。具体的には寄与率ａijは数
４式に示すシグモナイド関数ｆ（ｘｉ）により求められ
る。
転数に対する処理とスロットル開度に対する処理とが分
かれており、第１層でエンジン回転数信号及びスロット
ル開度信号をそれぞれ入力信号ｘｉ（ｉ＝１又は２）と
して入力し、第２層から第４層までで、各入力信号ｘi
の各運転条件Ａ11、Ａ21、Ａ31及びＡ12、Ａ22、Ａ32に
対する寄与率ａijを求める。具体的には寄与率ａijは数
４式に示すシグモナイド関数ｆ（ｘｉ）により求められ
る。
【００２９】
【数４】
【００３０】なお、上式中、ｗc、ｗgはそれぞれシグモ
ナイド関数の中心値及び傾きに関する係数である。
ナイド関数の中心値及び傾きに関する係数である。
【００３１】上記シグモナイド関数により第４層で寄与
率ａijを求めた後、第５層で数５式を用いて前記寄与率
から入力したエンジン回転数及びスロットル開度に対す
る９個の結論Ｒ1〜Ｒ9に対する適合度μｉを求め、さら
に数６式を用いて適合度μｉを正規化した正規化適合度
を求め、第６層では数７式を用いて数６式で得られた各
結論に対する正規化適合度と、ファジィルールの各出力
値ｆi（すなわち各結論Ｒ1〜Ｒ9に対応する出力値）と
の荷重平均をとって推定体積効率Ｖeを求める。なお、
図９において、ｗfは、前記の正規化適合度に相当する
結合係数である。
率ａijを求めた後、第５層で数５式を用いて前記寄与率
から入力したエンジン回転数及びスロットル開度に対す
る９個の結論Ｒ1〜Ｒ9に対する適合度μｉを求め、さら
に数６式を用いて適合度μｉを正規化した正規化適合度
を求め、第６層では数７式を用いて数６式で得られた各
結論に対する正規化適合度と、ファジィルールの各出力
値ｆi（すなわち各結論Ｒ1〜Ｒ9に対応する出力値）と
の荷重平均をとって推定体積効率Ｖeを求める。なお、
図９において、ｗfは、前記の正規化適合度に相当する
結合係数である。
【００３２】
【数５】
【００３３】
【数６】
【００３４】
【数７】
【００３５】この体積効率算出部３０ｄは学習可能に構
成されており、初期状態においては、実験的に求めた体
積効率とファジィニューラルネットが出力する体積効率
とを直接比較し、両者の誤差が小さくなるように、結合
係数ｗfを修正することによりファジィニューラルネッ
トでの学習を行い、その後は前記Ａ／Ｆのズレの情報で
ある学習信号２を小さくするように結合係数ｗfを更新
することによりファジィニューラルネットでの学習を行
う。
成されており、初期状態においては、実験的に求めた体
積効率とファジィニューラルネットが出力する体積効率
とを直接比較し、両者の誤差が小さくなるように、結合
係数ｗfを修正することによりファジィニューラルネッ
トでの学習を行い、その後は前記Ａ／Ｆのズレの情報で
ある学習信号２を小さくするように結合係数ｗfを更新
することによりファジィニューラルネットでの学習を行
う。
【００３６】なお、図９に示したファジィニューラルネ
ットは、１例であって例えば、入力されるエンジン回転
数やスロットル開度をさらに細かい条件に分けて９個以
上の結論を用いて推定体積効率を求めるように構成して
もよいことは勿論である。
ットは、１例であって例えば、入力されるエンジン回転
数やスロットル開度をさらに細かい条件に分けて９個以
上の結論を用いて推定体積効率を求めるように構成して
もよいことは勿論である。
【００３７】図１１は、図４の吸入燃料量算出部３１の
学習モデルを示すブロック構成図である。蒸発時定数算
出部３１ａは、エンジン温度、エンジン回転数及びスロ
ットル開度に基づいて吸気管６壁面に付着した燃料が蒸
発する時定数τを算出する。燃料付着率算出部３１ｂ
は、エンジン回転数及びスロットル開度に基づいて噴射
された燃料が吸気管６壁面やスロットル弁１２に付着す
る割合（燃料付着率＝ｘ）を算出する。非付着燃料算出
部３１ｃは、前記算出された燃料付着率ｘに基づいて、
入力される燃料噴射量が直接、燃焼室５に入る燃料量を
算出する。付着燃料算出部３１ｄは、前記算出された燃
料付着率ｘに基づいて、入力される燃料噴射量が吸気管
６壁面に付着する燃料量を算出する。前記非付着燃料算
出部３１ｃ及び付着燃料算出部３１ｄにおいて算出され
た燃料量は、それぞれ１次遅れ部３１ｅ、３１ｆで、蒸
発時定数算出部３１ａで算出された推定蒸発時定数τ
1、τ2に基づいて１次遅れ系にて近似された後、加算さ
れ、推定吸入燃料量として出力される。
学習モデルを示すブロック構成図である。蒸発時定数算
出部３１ａは、エンジン温度、エンジン回転数及びスロ
ットル開度に基づいて吸気管６壁面に付着した燃料が蒸
発する時定数τを算出する。燃料付着率算出部３１ｂ
は、エンジン回転数及びスロットル開度に基づいて噴射
された燃料が吸気管６壁面やスロットル弁１２に付着す
る割合（燃料付着率＝ｘ）を算出する。非付着燃料算出
部３１ｃは、前記算出された燃料付着率ｘに基づいて、
入力される燃料噴射量が直接、燃焼室５に入る燃料量を
算出する。付着燃料算出部３１ｄは、前記算出された燃
料付着率ｘに基づいて、入力される燃料噴射量が吸気管
６壁面に付着する燃料量を算出する。前記非付着燃料算
出部３１ｃ及び付着燃料算出部３１ｄにおいて算出され
た燃料量は、それぞれ１次遅れ部３１ｅ、３１ｆで、蒸
発時定数算出部３１ａで算出された推定蒸発時定数τ
1、τ2に基づいて１次遅れ系にて近似された後、加算さ
れ、推定吸入燃料量として出力される。
【００３８】図１２は、図１１の蒸発時定数算出部３１
ａにおいて、推定蒸発時定数を求めるためのファジィニ
ューラルネットの概略構成図である。基本的な構成及び
算出方法は、図９及び図１０で説明した体積効率を求め
るファジィニューラルネットと同様であるので説明は省
略する。ただし、推定蒸発時定数の算出には、エンジン
温度、エンジン回転数及びスロットル開度の３つの入力
信号ｘiが入力されるので、エンジン温度の条件を
Ａ13、Ａ23、Ａ33とした場合、合計９個の運転条件と２
７個の結論との組み合わせにより行われる。この蒸発時
定数算出部３１ａも学習可能に構成されており、初期状
態においては、実験的に求めた蒸発時定数とファジィニ
ューラルネットが出力する蒸発時定数とを直接比較し、
両者の誤差が小さくなるように、結合係数ｗfを修正す
ることによりファジィニューラルネットでの学習を行
い、その後は前記Ａ／Ｆのズレの情報である学習信号３
を小さくするように結合係数ｗfを更新することにより
ファジィニューラルネットでの学習が行われる。
ａにおいて、推定蒸発時定数を求めるためのファジィニ
ューラルネットの概略構成図である。基本的な構成及び
算出方法は、図９及び図１０で説明した体積効率を求め
るファジィニューラルネットと同様であるので説明は省
略する。ただし、推定蒸発時定数の算出には、エンジン
温度、エンジン回転数及びスロットル開度の３つの入力
信号ｘiが入力されるので、エンジン温度の条件を
Ａ13、Ａ23、Ａ33とした場合、合計９個の運転条件と２
７個の結論との組み合わせにより行われる。この蒸発時
定数算出部３１ａも学習可能に構成されており、初期状
態においては、実験的に求めた蒸発時定数とファジィニ
ューラルネットが出力する蒸発時定数とを直接比較し、
両者の誤差が小さくなるように、結合係数ｗfを修正す
ることによりファジィニューラルネットでの学習を行
い、その後は前記Ａ／Ｆのズレの情報である学習信号３
を小さくするように結合係数ｗfを更新することにより
ファジィニューラルネットでの学習が行われる。
【００３９】なお、図１１の燃料付着率算出部３１ｂに
おいてもファジィニューラルネットにより推定燃料付着
率が算出され、同様に、Ａ／Ｆのズレの情報である学習
信号４を小さくするように結合係数ｗfを更新すること
によりファジィニューラルネットでの学習が行われる。
おいてもファジィニューラルネットにより推定燃料付着
率が算出され、同様に、Ａ／Ｆのズレの情報である学習
信号４を小さくするように結合係数ｗfを更新すること
によりファジィニューラルネットでの学習が行われる。
【００４０】以上のようにして、推定吸入空気量Ａeと
推定吸入燃料量Ｆeが算出されると、図４の推定空燃比
算出部３２において、Ａe／Ｆeにより推定空燃比が算出
され、推定空燃比の信号は前述した学習信号算出部２９
に送られるとともに、内部フィードバック演算部３４に
送られる。また、推定吸入空気量の信号は目標空燃比算
出部３３に送られる。
推定吸入燃料量Ｆeが算出されると、図４の推定空燃比
算出部３２において、Ａe／Ｆeにより推定空燃比が算出
され、推定空燃比の信号は前述した学習信号算出部２９
に送られるとともに、内部フィードバック演算部３４に
送られる。また、推定吸入空気量の信号は目標空燃比算
出部３３に送られる。
【００４１】以上説明したように、本実施形態において
は、推定吸入空気量と推定吸入燃料量を算出して推定空
燃比を求め、この推定空燃比と実際の排気空燃比のズレ
が小さくなるように推定吸入空気量と推定吸入燃料量を
補正する学習信号を出力しているので、最小限のセンサ
を用いシンプルな制御により、高精度の空燃比制御を行
うことができる。
は、推定吸入空気量と推定吸入燃料量を算出して推定空
燃比を求め、この推定空燃比と実際の排気空燃比のズレ
が小さくなるように推定吸入空気量と推定吸入燃料量を
補正する学習信号を出力しているので、最小限のセンサ
を用いシンプルな制御により、高精度の空燃比制御を行
うことができる。
【００４２】図１３及び図１４は、本発明のエンジンの
燃料噴射制御装置の他の実施形態を示し、図１３はエン
ジンの構成図、図１４は図３のモデルベース制御部２７
の構成を示すブロック図である。前記実施形態において
は、吸気管６の温度を把握するのにエンジン１本体の温
度を検出して推定吸入燃料量を算出するようにしている
が、本実施形態においては、図１３に示すように、吸気
管６の壁面に配設された制御装置１５のボックス内に吸
気管壁温度を直接検出するエンジン温度検出手段２４を
設け、図１４に示すように、吸入燃料量算出部３１にお
いて、エンジン本体温度の代わりに吸気管壁温度により
推定吸入燃料量を算出するようにしている。なお、図１
４の吸入燃料量算出部３１を除く各算出部の構成は前記
実施形態と同様であるので説明を省略する。本実施形態
によれば、吸気管壁温度を直接検出するため、より正確
に推定吸入燃料量を算出することができ、さらに高精度
の空燃比制御を行うことができる。
燃料噴射制御装置の他の実施形態を示し、図１３はエン
ジンの構成図、図１４は図３のモデルベース制御部２７
の構成を示すブロック図である。前記実施形態において
は、吸気管６の温度を把握するのにエンジン１本体の温
度を検出して推定吸入燃料量を算出するようにしている
が、本実施形態においては、図１３に示すように、吸気
管６の壁面に配設された制御装置１５のボックス内に吸
気管壁温度を直接検出するエンジン温度検出手段２４を
設け、図１４に示すように、吸入燃料量算出部３１にお
いて、エンジン本体温度の代わりに吸気管壁温度により
推定吸入燃料量を算出するようにしている。なお、図１
４の吸入燃料量算出部３１を除く各算出部の構成は前記
実施形態と同様であるので説明を省略する。本実施形態
によれば、吸気管壁温度を直接検出するため、より正確
に推定吸入燃料量を算出することができ、さらに高精度
の空燃比制御を行うことができる。
【００４３】図１５〜図２３は本発明のエンジンの燃料
噴射制御装置の他の実施形態を示している。なお、図１
〜図１２の実施形態と同一の構成には同一番号を付けて
説明を省略する。図１５はエンジンの構成図、図１６は
図１５の制御装置１５の構成図である。本実施形態にお
いては図１の空燃比センサ２２を省略し、よりシンプル
な制御を可能にしている。図１７はクランク軸３の回転
変動と空燃比との関係を示す図である。Ａ／Ｆが急激に
リーン側に変動し所定値Ｋを越えると、エンジン（クラ
ンク軸３）の回転変動が所定値Ｒ0を越える。そこで、
本実施形態においては、エンジンを可能な限りリーン側
で運転させるとともに、回転変動がＲ0を越える場合に
は、空燃比Ｋをリッチ側に移動するように制御する。
噴射制御装置の他の実施形態を示している。なお、図１
〜図１２の実施形態と同一の構成には同一番号を付けて
説明を省略する。図１５はエンジンの構成図、図１６は
図１５の制御装置１５の構成図である。本実施形態にお
いては図１の空燃比センサ２２を省略し、よりシンプル
な制御を可能にしている。図１７はクランク軸３の回転
変動と空燃比との関係を示す図である。Ａ／Ｆが急激に
リーン側に変動し所定値Ｋを越えると、エンジン（クラ
ンク軸３）の回転変動が所定値Ｒ0を越える。そこで、
本実施形態においては、エンジンを可能な限りリーン側
で運転させるとともに、回転変動がＲ0を越える場合に
は、空燃比Ｋをリッチ側に移動するように制御する。
【００４４】図１８は、図１６のマイコン１５ｄ内で行
われるインジェクタに関する制御ユニットの構成を示す
ブロック図である。本実施形態においては、図３と比較
してクランク角信号に基づいてクランク軸３の回転変動
を算出する回転変動算出部２８を設け、該信号を排気空
燃比の代わりにモデルベース制御部２７に入力させるよ
うにしている。
われるインジェクタに関する制御ユニットの構成を示す
ブロック図である。本実施形態においては、図３と比較
してクランク角信号に基づいてクランク軸３の回転変動
を算出する回転変動算出部２８を設け、該信号を排気空
燃比の代わりにモデルベース制御部２７に入力させるよ
うにしている。
【００４５】図１９は、図１８の回転変動算出部２８の
構成を示すブロック図である。角速度検出部２８ａにお
いてクランク角から角速度を検出し、角加速度検出部２
８ｂにおいて角速度から角加速度を検出し、該角加速度
信号をローパスフィルタ２８ｃを通過させたものとの角
加速度偏差をとり、該角加速度偏差を偏差累積部２８で
累積し、該角加速度偏差が閾値を越えた場合に回転変動
信号を出力する。
構成を示すブロック図である。角速度検出部２８ａにお
いてクランク角から角速度を検出し、角加速度検出部２
８ｂにおいて角速度から角加速度を検出し、該角加速度
信号をローパスフィルタ２８ｃを通過させたものとの角
加速度偏差をとり、該角加速度偏差を偏差累積部２８で
累積し、該角加速度偏差が閾値を越えた場合に回転変動
信号を出力する。
【００４６】図２０は、図１８のモデルベース制御部２
７の構成を示すブロック図である。本実施形態において
は、図４の学習信号算出部２９がなく、従って吸入空気
量算出部３０及び吸入燃料量算出部３１は学習信号を用
いず、また、吸入燃料量算出部３１にはスロットル開度
の代わり推定吸入空気量の信号を入力している。推定空
燃比算出部３２、内部フィードバック演算部３４は図４
と同様であるが、目標空燃比算出部３３には、エンジン
温度、推定吸入空気量、エンジン回転数を入力し、さら
に、前記回転変動の信号を教師データとして用いてい
る。
７の構成を示すブロック図である。本実施形態において
は、図４の学習信号算出部２９がなく、従って吸入空気
量算出部３０及び吸入燃料量算出部３１は学習信号を用
いず、また、吸入燃料量算出部３１にはスロットル開度
の代わり推定吸入空気量の信号を入力している。推定空
燃比算出部３２、内部フィードバック演算部３４は図４
と同様であるが、目標空燃比算出部３３には、エンジン
温度、推定吸入空気量、エンジン回転数を入力し、さら
に、前記回転変動の信号を教師データとして用いてい
る。
【００４７】図２１は、図２０の目標空燃比算出部３３
の学習モデルを示すブロック図である。学習信号算出部
３３ｃは、前記回転変動の信号に応じて学習信号として
出力し、目標空燃比学習部３３ｄにおいて目標空燃比を
学習させるための教師データとして用いられる。目標空
燃比学習部３３ｄには、エンジン回転数、吸入空気量算
出部３０で算出された推定吸入空気量と、変化率算出部
３３ａで算出された推定吸入空気量変化率の信号が入力
され、ここで目標空燃比が算出される。さらに、この目
標空燃比は、エンジン温度補正マップ３３ｅにて補正さ
れた信号により補正される。
の学習モデルを示すブロック図である。学習信号算出部
３３ｃは、前記回転変動の信号に応じて学習信号として
出力し、目標空燃比学習部３３ｄにおいて目標空燃比を
学習させるための教師データとして用いられる。目標空
燃比学習部３３ｄには、エンジン回転数、吸入空気量算
出部３０で算出された推定吸入空気量と、変化率算出部
３３ａで算出された推定吸入空気量変化率の信号が入力
され、ここで目標空燃比が算出される。さらに、この目
標空燃比は、エンジン温度補正マップ３３ｅにて補正さ
れた信号により補正される。
【００４８】図２２は、図２１の目標空燃比学習部３３
ｄにおいて、目標空燃比を求めるためのファジィニュー
ラルネットの概略構成図である。基本的な構成及び算出
方法は、図９及び図１０で説明した体積効率を求めるフ
ァジィニューラルネットと同様である。
ｄにおいて、目標空燃比を求めるためのファジィニュー
ラルネットの概略構成図である。基本的な構成及び算出
方法は、図９及び図１０で説明した体積効率を求めるフ
ァジィニューラルネットと同様である。
【００４９】エンジン回転数と推定吸入空気量から目標
空燃比を算出した後、推定吸入空気量変化率から加速補
正マップを用いて補正係数を設定し、この補正係数によ
り目標空燃比を補正する。この場合、運転条件Ａ11はエ
ンジン回転数が「低回転域」、Ａ21は「中回転域」、Ａ
31は「高回転域」、運転条件Ａ12は推定吸入空気量が
「少ない」、Ａ22は「中くらい」、Ａ32は「多い」とい
う曖昧な表現で条件を示しており、また、結論Ｒ1〜Ｒ9
は、エンジン回転数の大きさと推定吸入空気量の大きさ
に対応する目標空燃比を示している。これらの運転条件
及び結論により、ルールは、例えば、「エンジン回転数
が中回転域にあり、推定吸入空気量が中くらいの場合
は、目標空燃比は１４．５である。」、又は「エンジン
回転数が高回転域にあり、推定吸入空気量が大きい場合
は、目標空燃比は１２である。」等の９個のルールに別
れる。この目標空燃比学習部３３ｄは、学習可能に構成
されており、初期状態においては、全域において目標空
燃比が理論空燃比になるように結合係数ｗfを修正する
ことによりファジィニューラルネットでの学習を行い、
その後は前記回転変動のズレの情報である学習信号を小
さくするように結合係数ｗfを更新することによりファ
ジィニューラルネットでの学習が行われる。
空燃比を算出した後、推定吸入空気量変化率から加速補
正マップを用いて補正係数を設定し、この補正係数によ
り目標空燃比を補正する。この場合、運転条件Ａ11はエ
ンジン回転数が「低回転域」、Ａ21は「中回転域」、Ａ
31は「高回転域」、運転条件Ａ12は推定吸入空気量が
「少ない」、Ａ22は「中くらい」、Ａ32は「多い」とい
う曖昧な表現で条件を示しており、また、結論Ｒ1〜Ｒ9
は、エンジン回転数の大きさと推定吸入空気量の大きさ
に対応する目標空燃比を示している。これらの運転条件
及び結論により、ルールは、例えば、「エンジン回転数
が中回転域にあり、推定吸入空気量が中くらいの場合
は、目標空燃比は１４．５である。」、又は「エンジン
回転数が高回転域にあり、推定吸入空気量が大きい場合
は、目標空燃比は１２である。」等の９個のルールに別
れる。この目標空燃比学習部３３ｄは、学習可能に構成
されており、初期状態においては、全域において目標空
燃比が理論空燃比になるように結合係数ｗfを修正する
ことによりファジィニューラルネットでの学習を行い、
その後は前記回転変動のズレの情報である学習信号を小
さくするように結合係数ｗfを更新することによりファ
ジィニューラルネットでの学習が行われる。
【００５０】図２３は、図２２の目標空燃比を学習させ
るためのフロー図であり、これを図１７をも参照して説
明する。ステップＳ１でクランク軸３の回転変動を読
込、ステップＳ２で回転変動が所定値Ｒ0以上か否かを
判定し、回転変動が所定値以上の場合には、ステップＳ
３でＡ／Ｆが所定量Ｋ0だけリッチ側になるように教師
データを変更して、結合係数ｗfを更新し、この制御に
より空燃比がリッチ側に移動し、ステップＳ４で所定時
間、回転変動が所定値Ｒ1以下であるか否かを判定し、
以下であれば、ステップＳ５でＡ／Ｆが所定量Ｋ1だけ
リーン側になるように教師データを変更して、結合係数
ｗfを更新する。この制御によりエンジンを可能な限り
リーン側で運転させるとともに、回転変動が所定値を越
える場合には、目標空燃比をリッチ側に変更することが
できる。
るためのフロー図であり、これを図１７をも参照して説
明する。ステップＳ１でクランク軸３の回転変動を読
込、ステップＳ２で回転変動が所定値Ｒ0以上か否かを
判定し、回転変動が所定値以上の場合には、ステップＳ
３でＡ／Ｆが所定量Ｋ0だけリッチ側になるように教師
データを変更して、結合係数ｗfを更新し、この制御に
より空燃比がリッチ側に移動し、ステップＳ４で所定時
間、回転変動が所定値Ｒ1以下であるか否かを判定し、
以下であれば、ステップＳ５でＡ／Ｆが所定量Ｋ1だけ
リーン側になるように教師データを変更して、結合係数
ｗfを更新する。この制御によりエンジンを可能な限り
リーン側で運転させるとともに、回転変動が所定値を越
える場合には、目標空燃比をリッチ側に変更することが
できる。
【００５１】なお、本実施形態においても、図１３及び
図１４で説明したように、吸気管６の壁面に配設された
制御装置１５のボックス内に吸気管壁温度を直接検出す
る吸気管壁温度検出手段２４を設け、吸入燃料量算出部
３１において、エンジン本体温度の代わりに吸気管壁温
度により推定吸入燃料量を算出するようにしてもよい。
図１４で説明したように、吸気管６の壁面に配設された
制御装置１５のボックス内に吸気管壁温度を直接検出す
る吸気管壁温度検出手段２４を設け、吸入燃料量算出部
３１において、エンジン本体温度の代わりに吸気管壁温
度により推定吸入燃料量を算出するようにしてもよい。
【００５２】以上、本発明の実施の形態について説明し
たが、本発明はこれに限定されるものではなく種々の変
更が可能である。例えば、上記実施形態においては、学
習モデルとしてファジィニューラルネットを採用してい
るが、これに限定されるものではなく、例えば、ニュー
ラルネットやＣＭＡＣ（Cerebellar Model Arithmetic
Computer）等の学習可能な計算モデルを採用してもよ
い。また、上記実施形態においては、４サイクルエンジ
ンに適用した例を示しているが、２サイクルエンジンに
も適用可能であり、空燃比センサを取り付ける場合に
は、シリンダ内の燃焼ガスを直接検出できるように空燃
比センサが配設される。
たが、本発明はこれに限定されるものではなく種々の変
更が可能である。例えば、上記実施形態においては、学
習モデルとしてファジィニューラルネットを採用してい
るが、これに限定されるものではなく、例えば、ニュー
ラルネットやＣＭＡＣ（Cerebellar Model Arithmetic
Computer）等の学習可能な計算モデルを採用してもよ
い。また、上記実施形態においては、４サイクルエンジ
ンに適用した例を示しているが、２サイクルエンジンに
も適用可能であり、空燃比センサを取り付ける場合に
は、シリンダ内の燃焼ガスを直接検出できるように空燃
比センサが配設される。
【００５３】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、請求項
１、２記載の発明によれば、大気圧、吸気温度による補
正を行うことなく、最小限のセンサを用いシンプルな制
御により、高精度の空燃比制御を行うことができ、ま
た、従来のフィードバック制御に比較して、制御装置内
で推定空燃比を算出し、排気空燃比とのずれを学習させ
るため、スロットル開度が大きく変化するエンジン過渡
時において、制御の応答性を向上させ、高精度の空燃比
制御を行うことができ、請求項３、４記載の発明によれ
ば、さらに空燃比検出手段を省略し、よりシンプルな制
御により、高精度の空燃比制御を行うことができ、請求
項５、６記載の発明によれば、吸入空気量、吸入燃料量
の算出のモデル化が可能となり、吸入空気量、吸入燃料
量を正確に算出することができ、請求項７記載の発明に
よれば、吸気管壁温度をエンジン本体温度から推定する
ことにより、センサ数を少なくすることができ、請求項
８記載の発明によれば、吸気管壁温度を直接検出するた
め、より正確に推定吸入燃料量を算出することができ、
さらに高精度の空燃比制御を行うことができ、請求項９
記載の発明によれば、エンジン温度検出手段をの配設構
造を簡素化することができる。
１、２記載の発明によれば、大気圧、吸気温度による補
正を行うことなく、最小限のセンサを用いシンプルな制
御により、高精度の空燃比制御を行うことができ、ま
た、従来のフィードバック制御に比較して、制御装置内
で推定空燃比を算出し、排気空燃比とのずれを学習させ
るため、スロットル開度が大きく変化するエンジン過渡
時において、制御の応答性を向上させ、高精度の空燃比
制御を行うことができ、請求項３、４記載の発明によれ
ば、さらに空燃比検出手段を省略し、よりシンプルな制
御により、高精度の空燃比制御を行うことができ、請求
項５、６記載の発明によれば、吸入空気量、吸入燃料量
の算出のモデル化が可能となり、吸入空気量、吸入燃料
量を正確に算出することができ、請求項７記載の発明に
よれば、吸気管壁温度をエンジン本体温度から推定する
ことにより、センサ数を少なくすることができ、請求項
８記載の発明によれば、吸気管壁温度を直接検出するた
め、より正確に推定吸入燃料量を算出することができ、
さらに高精度の空燃比制御を行うことができ、請求項９
記載の発明によれば、エンジン温度検出手段をの配設構
造を簡素化することができる。
【図１】本発明のエンジンの燃料噴射制御装置の１実施
形態を示し、エンジンの構成図である。
形態を示し、エンジンの構成図である。
【図２】図１の制御装置１５の構成図である。
【図３】図２のマイコン１５ｄ内で行われるインジェク
タに関する制御ユニットの構成を示すブロック図であ
る。
タに関する制御ユニットの構成を示すブロック図であ
る。
【図４】図３のモデルベース制御部２７の構成を示すブ
ロック図である。
ロック図である。
【図５】図５（Ａ）は、図４の目標空燃比設定部３３の
構成を示すブロック図、図５（Ｂ）は目標空燃比マップ
を示す図である。
構成を示すブロック図、図５（Ｂ）は目標空燃比マップ
を示す図である。
【図６】図４の内部フィードバック演算部３４の構成を
示すブロック図である。
示すブロック図である。
【図７】図４の学習信号算出部２９の構成を示すブロッ
ク図である。
ク図である。
【図８】図４の吸入空気量算出部３０の学習モデルを示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図９】図８の体積効率算出部３０ｄにおいて、推定体
積効率を求めるためのファジィニューラルネットの概略
構成図である。
積効率を求めるためのファジィニューラルネットの概略
構成図である。
【図１０】図９のルールをマップの形式で表した図であ
る。
る。
【図１１】図４の吸入燃料量算出部３１の学習モデルを
示すブロック構成図である。
示すブロック構成図である。
【図１２】図１１の蒸発時定数算出部３１ａにおいて、
推定蒸発時定数を求めるためのファジィニューラルネッ
トの概略構成図である。
推定蒸発時定数を求めるためのファジィニューラルネッ
トの概略構成図である。
【図１３】本発明のエンジンの燃料噴射制御装置の他の
実施形態を示すエンジンの構成図である。
実施形態を示すエンジンの構成図である。
【図１４】図３のモデルベース制御部２７の構成を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図１５】本発明のエンジンの燃料噴射制御装置の他の
実施形態を示すエンジンの構成図である。
実施形態を示すエンジンの構成図である。
【図１６】図１５の制御装置１５の構成図である。
【図１７】クランク軸の回転変動と空燃比の関係を示す
図である。
図である。
【図１８】図１７のマイコン１５ｄ内で行われるインジ
ェクタに関する制御ユニットの構成を示すブロック図で
ある。
ェクタに関する制御ユニットの構成を示すブロック図で
ある。
【図１９】図１８の回転変動算出部２８の構成を示すブ
ロック図である。
ロック図である。
【図２０】図１８のモデルベース制御部２７の構成を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図２１】図２０の目標空燃比算出部３３の学習モデル
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図２２】図２１の目標空燃比学習部３３ｄにおいて、
目標空燃比を求めるためのファジィニューラルネットの
概略構成図である。
目標空燃比を求めるためのファジィニューラルネットの
概略構成図である。
【図２３】図２２の目標空燃比を学習させるためのフロ
ー図である。
ー図である。
１３…インジェクタ １５…制御装置 ２０…クランク角センサ（エンジン回転数検出手段） ２１、２４…エンジン温度検出手段 ２２…空燃比検出手段 ２３…スロットル開度検出手段
フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 ＦＩ Ｆ０２Ｄ 41/18 Ｆ０２Ｄ 41/18 Ｇ 45/00 ３６６ 45/00 ３６６Ｆ
Claims (9)
- 【請求項１】吸気管に配設されたインジェクタと、エン
ジン運転状態を検出する運転状態検出手段と、エンジン
温度検出手段と、排気空燃比を検出する空燃比検出手段
と、エンジン運転状態に基づいて推定吸入空気量を学習
可能に算出する学習モデルと、噴射燃料量、エンジン温
度及びエンジン運転状態に基づいて推定吸入燃料量を学
習可能に算出する学習モデルと、算出された推定吸入空
気量と推定吸入燃料量に基づいて推定空燃比を算出する
推定空燃比算出手段と、目標空燃比を設定する目標空燃
比設定手段と、前記推定空燃比と排気空燃比のずれに基
づいて学習信号を算出する学習信号算出手段とを備え、
該学習信号により前記学習モデルの係数を更新し、目標
空燃比と推定空燃比の差に基づいて燃料噴射量を制御す
ることを特徴とするエンジンの燃料噴射制御装置。 - 【請求項２】前記目標空燃比設定手段は、算出された推
定吸入空気量に基づいて目標空燃比を設定することを特
徴とする請求項１記載のエンジンの燃料噴射制御装置。 - 【請求項３】吸気管に配設されたインジェクタと、エン
ジン運転状態を検出する運転状態検出手段と、エンジン
温度検出手段と、エンジン回転変動を検出する回転変動
検出手段と、エンジン運転状態に基づいて推定吸入空気
量を算出するモデルと、噴射燃料量、エンジン温度及び
エンジン運転状態に基づいて推定吸入燃料量を算出する
モデルと、算出された推定吸入空気量と推定吸入燃料量
に基づいて推定空燃比を算出する推定空燃比算出手段
と、エンジン運転状態及びエンジン回転変動に基づいて
目標空燃比を学習可能に算出する学習モデルと、エンジ
ン回転変動に基づいて学習信号を算出する学習信号算出
手段とを備え、該学習信号により前記学習モデルの係数
を更新し、目標空燃比と推定空燃比の差に基づいて燃料
噴射量を制御することを特徴とするエンジンの燃料噴射
制御装置。 - 【請求項４】前記目標空燃比設定手段は、エンジン運転
状態、推定吸入空気量及びエンジン回転変動に基づいて
目標空燃比を設定することを特徴とする請求項３記載の
エンジンの燃料噴射制御装置。 - 【請求項５】前記推定吸入空気量を算出するモデルは、
スロットル開度とエンジン回転数から体積効率を算出す
る体積効率算出手段と、算出された体積効率から推定吸
気圧力を算出する吸気圧力算出手段とを備え、算出され
た推定吸気圧力とスロットル開度から推定吸入空気量を
算出することを特徴とする請求項１ないし４のいずれか
に記載のエンジンの燃料噴射制御装置。 - 【請求項６】前記推定吸入燃料を算出するモデルは、エ
ンジン温度、スロットル開度及びエンジン回転数から燃
料蒸発時定数を算出する蒸発時定数算出手段と、スロッ
トル開度及びエンジン回転数から吸気管に付着する燃料
付着率を算出する燃料付着率算出手段とを備え、算出さ
れた推定蒸発時定数と推定燃料付着率から推定吸入燃料
量を算出することを特徴とする請求項１ないし４のいず
れかに記載のエンジンの燃料噴射制御装置。 - 【請求項７】前記エンジン温度検出手段はエンジン本体
の温度を検出することを特徴とする請求項１ないし６の
いずれかに記載のエンジンの燃料噴射制御装置。 - 【請求項８】前記エンジン温度検出手段は吸気管壁の温
度を検出することを特徴とする請求項１ないし６のいず
れかに記載のエンジンの燃料噴射制御装置。 - 【請求項９】前記吸気管壁に制御装置のボックスが配設
され、該ボックス内にエンジン温度検出手段が配設され
ていることを特徴とする請求項８記載のエンジンの燃料
噴射制御装置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10097200A JPH11294230A (ja) | 1998-04-09 | 1998-04-09 | エンジンの燃料噴射制御装置 |
| US09/289,532 US6122589A (en) | 1998-04-09 | 1999-04-09 | Fuel injection control system for engine |
| EP99107032A EP0950805B1 (en) | 1998-04-09 | 1999-04-09 | Fuel injection control unit for an engine |
| DE69929920T DE69929920D1 (de) | 1998-04-09 | 1999-04-09 | Krafstoffeinspritzsteuereinheit für ein Brennkraftmaschine |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10097200A JPH11294230A (ja) | 1998-04-09 | 1998-04-09 | エンジンの燃料噴射制御装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11294230A true JPH11294230A (ja) | 1999-10-26 |
Family
ID=14185973
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10097200A Pending JPH11294230A (ja) | 1998-04-09 | 1998-04-09 | エンジンの燃料噴射制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11294230A (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008539360A (ja) * | 2005-04-28 | 2008-11-13 | ルノー・エス・アー・エス | ニューラルネットを使用した車両エンジンの制御方法 |
| US20110257871A1 (en) * | 2010-04-16 | 2011-10-20 | Nikki Co., Ltd. | Air fuel ratio control device of engine |
| WO2014083626A1 (ja) * | 2012-11-28 | 2014-06-05 | トヨタ自動車株式会社 | 内燃機関の制御装置 |
| WO2015107198A1 (en) * | 2014-01-17 | 2015-07-23 | Fev Gmbh | Model-based cylinder charge detection for an internal combustion engine |
| US10550789B2 (en) | 2016-08-23 | 2020-02-04 | Hyundai Motor Company | Method of controlling fuel injection quantity using lambda sensor and vehicle to which the same is applied |
| JP2020142566A (ja) * | 2019-03-04 | 2020-09-10 | 株式会社シマノ | 評価装置、制御システム、報知システム、学習モデルの生成方法、コンピュータプログラム、および、記憶媒体 |
| KR20210068309A (ko) * | 2019-11-29 | 2021-06-09 | (주)컨트롤웍스 | 자동차 엔진의 체적효율 추정방법 및 장치 |
-
1998
- 1998-04-09 JP JP10097200A patent/JPH11294230A/ja active Pending
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008539360A (ja) * | 2005-04-28 | 2008-11-13 | ルノー・エス・アー・エス | ニューラルネットを使用した車両エンジンの制御方法 |
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| US8543316B2 (en) * | 2010-04-16 | 2013-09-24 | Nikki Co., Ltd. | Air fuel ratio control device of engine |
| WO2014083626A1 (ja) * | 2012-11-28 | 2014-06-05 | トヨタ自動車株式会社 | 内燃機関の制御装置 |
| WO2015107198A1 (en) * | 2014-01-17 | 2015-07-23 | Fev Gmbh | Model-based cylinder charge detection for an internal combustion engine |
| CN105934576A (zh) * | 2014-01-17 | 2016-09-07 | Fev有限责任公司 | 用于内燃机的基于模型的气缸充气检测 |
| US10533510B2 (en) | 2014-01-17 | 2020-01-14 | Fev Gmbh | Model-based cylinder charge detection for an internal combustion engine |
| US10550789B2 (en) | 2016-08-23 | 2020-02-04 | Hyundai Motor Company | Method of controlling fuel injection quantity using lambda sensor and vehicle to which the same is applied |
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| KR20210068309A (ko) * | 2019-11-29 | 2021-06-09 | (주)컨트롤웍스 | 자동차 엔진의 체적효율 추정방법 및 장치 |
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Legal Events
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|
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|
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