JPS60125742A - 内燃機関の制御装置 - Google Patents
内燃機関の制御装置Info
- Publication number
- JPS60125742A JPS60125742A JP23283883A JP23283883A JPS60125742A JP S60125742 A JPS60125742 A JP S60125742A JP 23283883 A JP23283883 A JP 23283883A JP 23283883 A JP23283883 A JP 23283883A JP S60125742 A JPS60125742 A JP S60125742A
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- Japan
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- control
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- initial value
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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】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
く技術分野〉
本発明は学習機能を備えた内燃機関の制御装置 ゛に関
する。
する。
〈背景技術〉
内燃機関においてフィードバック制御を行うものにあっ
ては目標値と実際の値との偏差に応じた制御値を設定す
るに際し、過去の制御値を記憶しておき、新たな制御値
を前記過去の制御値を加味して設定するといういわゆる
学習制御を行うようにしたものがあり、制御精度の向上
を図っている。
ては目標値と実際の値との偏差に応じた制御値を設定す
るに際し、過去の制御値を記憶しておき、新たな制御値
を前記過去の制御値を加味して設定するといういわゆる
学習制御を行うようにしたものがあり、制御精度の向上
を図っている。
従来のこの種の制御方法としては、例えば、特公昭５６
−１２１８４２号公報に示すように、制御対象の設定値
に対する補正値を機関運転状態との対応で記憶し、この
補正値を制御要因の状態に応じて更新するものにおいて
、更新前の補正値に過去の更新回数に応じた重みづけを
行って更新後の補正値を演算することによシ一時的な過
渡現象の影響を抑制しようとしだものである。
−１２１８４２号公報に示すように、制御対象の設定値
に対する補正値を機関運転状態との対応で記憶し、この
補正値を制御要因の状態に応じて更新するものにおいて
、更新前の補正値に過去の更新回数に応じた重みづけを
行って更新後の補正値を演算することによシ一時的な過
渡現象の影響を抑制しようとしだものである。
しかしながら、このような従来の学習機能付制御方式に
あっては更新回数マツプを別にもつ必要があるためメモ
リの容量が増大してコストアップにつながる。
あっては更新回数マツプを別にもつ必要があるためメモ
リの容量が増大してコストアップにつながる。
又、過渡現象の影響を実際に捕えて取シ除くものではな
く、更新回数の増大に伴って更新時の変更ゲインを小さ
くして鈍感な制御を行うものであるため、実際に大幅な
変更が必要な時でも、変更量が小さいため、変更速度が
遅く、制御性能が悪く、一方、更新回数が少ないうちは
必然的に大幅な変更が補正値マツプになされるため、過
渡現象の影響を取り除きにくいし、やけ９制御性能が悪
いという問題点がある。
く、更新回数の増大に伴って更新時の変更ゲインを小さ
くして鈍感な制御を行うものであるため、実際に大幅な
変更が必要な時でも、変更量が小さいため、変更速度が
遅く、制御性能が悪く、一方、更新回数が少ないうちは
必然的に大幅な変更が補正値マツプになされるため、過
渡現象の影響を取り除きにくいし、やけ９制御性能が悪
いという問題点がある。
尚、最も基本的な学習制御方式として特公昭５６−２４
７７７号公報があシ、アナロク式のものであるが、高精
度な制御は行えない。
７７７号公報があシ、アナロク式のものであるが、高精
度な制御は行えない。
〈発明の目的〉
本発明はこのような従来の問題点に鑑み為されたもので
、過渡現象による影響を受けることなく常に最適値に近
い制御値が得られるようにして前記問題点を解決した内
燃機関の制御装置を提供することを目的とする。
、過渡現象による影響を受けることなく常に最適値に近
い制御値が得られるようにして前記問題点を解決した内
燃機関の制御装置を提供することを目的とする。
〈発明の概要〉
このため本発明は第１図に示すように機関運転条件に応
じて設定された基本制御値と、機関の所定の運転状態量
の検出値を目標値と比較して比例積分制御によシ設定さ
れたフィードバック補正係数とに基づいて制御対象の制
御値を設定するようにした内燃機関の制御装置において
、機関運転条件に応じてフィードバック補正係数の初期
値をその記憶手段から検索する手段と、機関の定常状態
を検出する手段と、定常状態時フィードバック補正係数
の増減する１周期の値を平均化する手段と、該平均化さ
れた値に基づいて前記フィードバック補正係数の初期値
を記憶した手段の同一運転条件におけるデータを修正し
て更新する手段とを設けた構成とする。
じて設定された基本制御値と、機関の所定の運転状態量
の検出値を目標値と比較して比例積分制御によシ設定さ
れたフィードバック補正係数とに基づいて制御対象の制
御値を設定するようにした内燃機関の制御装置において
、機関運転条件に応じてフィードバック補正係数の初期
値をその記憶手段から検索する手段と、機関の定常状態
を検出する手段と、定常状態時フィードバック補正係数
の増減する１周期の値を平均化する手段と、該平均化さ
れた値に基づいて前記フィードバック補正係数の初期値
を記憶した手段の同一運転条件におけるデータを修正し
て更新する手段とを設けた構成とする。
〈実施例〉
以下本発明を電子制御燃料噴射式内燃機関の空燃比制御
装置に適用した実施例を図面を参照しつつ説明する。
装置に適用した実施例を図面を参照しつつ説明する。
第２図にハードウェアの構成を示す。
１はＣＰＵ、２は空燃比フィードバック補正係数の初期
値等を記憶したＲＡＭ、３は噴射量の各種補正係数等を
記憶したＲＯＭである。
値等を記憶したＲＡＭ、３は噴射量の各種補正係数等を
記憶したＲＯＭである。
基本噴射量の設定用としてクランク角センサ４からの機
関回転数信号及びエアフロメータ５からの吸入空気流量
信号、基本噴射量補正用として水温センサ６からの冷却
水温度信号及びバッテリ７からの電圧信号、定常状態検
出用として車速センサ８からの車速信号、ニュートラル
スイッチ９からのＯＮ、ＯＦＦ信号及びスロットルセン
ザ１０からのスロットル開度信号がＣＰＵ１へ入力され
る。又、空燃比フィードバック補正係数設定用として０
２セン邊１１からの排気中酸素濃度信号がヒステリシス
コンパレータ１２ ヲ介しテｃ ＰＵ １に入力される
。
関回転数信号及びエアフロメータ５からの吸入空気流量
信号、基本噴射量補正用として水温センサ６からの冷却
水温度信号及びバッテリ７からの電圧信号、定常状態検
出用として車速センサ８からの車速信号、ニュートラル
スイッチ９からのＯＮ、ＯＦＦ信号及びスロットルセン
ザ１０からのスロットル開度信号がＣＰＵ１へ入力され
る。又、空燃比フィードバック補正係数設定用として０
２セン邊１１からの排気中酸素濃度信号がヒステリシス
コンパレータ１２ ヲ介しテｃ ＰＵ １に入力される
。
ＣＰＵ１はこれらセンサ類からの信号に基づき、ＲＡＭ
２及びＲＯＭ３とデータを交換しつつ第３図に示すフロ
ーチャートに基づくプログラムに従って空燃比を目標に
近づけるように燃料噴射量を演算し、その出力を駆動回
路１３に入力させて燃料噴射弁１４からの燃料噴射量を
制御する一方、該制御に使用されるフィードバック補正
係数αの初期値のデータを第４図に示すフローチャート
に基づくプログラムに従って学習制御によシ修正して更
新する。
２及びＲＯＭ３とデータを交換しつつ第３図に示すフロ
ーチャートに基づくプログラムに従って空燃比を目標に
近づけるように燃料噴射量を演算し、その出力を駆動回
路１３に入力させて燃料噴射弁１４からの燃料噴射量を
制御する一方、該制御に使用されるフィードバック補正
係数αの初期値のデータを第４図に示すフローチャート
に基づくプログラムに従って学習制御によシ修正して更
新する。
次に第３図のフローチャートについて説明する。
Ｓｌでクランク角センサ４からの信号によって得られる
機関回転数Ｎと、エアフロメータ５からの信号によって
得られる吸入空気流量Ｑとに基づいて１爆発当υの吸入
箪気Ｍ：Ｑ／Ｎに比例する燃料の基本噴射量ＴＰ（＝Ｋ
Ｑ／Ｎ）を演算する。Ｓ２で水温センサ６、バッテリ７
等からの信号に基づいて各種増量補正係数Ｃ０ＦＦを演
算する。Ｓ３で０２センサ１１からヒステリシスコンパ
レータ１２を介して入力される信号に基づき空燃比フィ
ードバック補正係数αを設定する。ここでαの設定は次
のようにして行なわれる。まず、現在の運転条件を初め
て検出した時にＲＡＭに記憶された同運転条件に対応す
るαの初期値を検索する。次いでヒステリシスコンパレ
ータ１２からの信号がＬ （ｆ（）からＨ（Ｌ）に転じ
た時、即ち空燃比がｍ状Ｊ塵から薄（駒状態に転じた時
には最初にαを正（負）の比例分Ｐたけ上げて（下げて
）、それから正（負）の積分分１ずつ徐々に上げて（下
げて）いくことによりαを増大（減少）させて燃料噴射
量を増大（減少）させ、もって空燃比を濃（薄）（する
ように制御する。Ｓ４でバッテリＴからのバッテリ電圧
に基づいて燃料噴射弁１４の応答遅れに相当する電圧油
止分子ｓを設定する。
機関回転数Ｎと、エアフロメータ５からの信号によって
得られる吸入空気流量Ｑとに基づいて１爆発当υの吸入
箪気Ｍ：Ｑ／Ｎに比例する燃料の基本噴射量ＴＰ（＝Ｋ
Ｑ／Ｎ）を演算する。Ｓ２で水温センサ６、バッテリ７
等からの信号に基づいて各種増量補正係数Ｃ０ＦＦを演
算する。Ｓ３で０２センサ１１からヒステリシスコンパ
レータ１２を介して入力される信号に基づき空燃比フィ
ードバック補正係数αを設定する。ここでαの設定は次
のようにして行なわれる。まず、現在の運転条件を初め
て検出した時にＲＡＭに記憶された同運転条件に対応す
るαの初期値を検索する。次いでヒステリシスコンパレ
ータ１２からの信号がＬ （ｆ（）からＨ（Ｌ）に転じ
た時、即ち空燃比がｍ状Ｊ塵から薄（駒状態に転じた時
には最初にαを正（負）の比例分Ｐたけ上げて（下げて
）、それから正（負）の積分分１ずつ徐々に上げて（下
げて）いくことによりαを増大（減少）させて燃料噴射
量を増大（減少）させ、もって空燃比を濃（薄）（する
ように制御する。Ｓ４でバッテリＴからのバッテリ電圧
に基づいて燃料噴射弁１４の応答遅れに相当する電圧油
止分子ｓを設定する。
するパルスｒｉＪをもつ駆動パルスが駆動回路１３に出
力され、燃料噴射弁１４が駆動される。
力され、燃料噴射弁１４が駆動される。
次に、前記燃料噴射量計算ルーチンの８３で使用される
αの初期値を学習制御によシ修正して更新スルルーチン
を第４図のフローチャートに従って説明する。
αの初期値を学習制御によシ修正して更新スルルーチン
を第４図のフローチャートに従って説明する。
Ｓｌｌ−Ｓ１４は機関の定常状態を検出するために設け
られてお、Ｄ、８１１で車速センサ８からの信号に基づ
いて車速の変化を判定し、Ｓ１２でニュートラルスイッ
チ９からの信号に基づいてギ°ア位置を判定し、Ｓ１３
でスロットルセンサ１０からの信号に基づいてスロット
ル開度の変化を判定し、Ｓ１４で所定時間経過したか否
かを判定して所定時間内であればＳｌｌへ戻る。こうし
て所定時間内に車速の変化が所定値以内で、かつ、ギア
が入っており、かつ、スロットル開度の変化が所定値以
下の場合は定常状態であると判定する。
られてお、Ｄ、８１１で車速センサ８からの信号に基づ
いて車速の変化を判定し、Ｓ１２でニュートラルスイッ
チ９からの信号に基づいてギ°ア位置を判定し、Ｓ１３
でスロットルセンサ１０からの信号に基づいてスロット
ル開度の変化を判定し、Ｓ１４で所定時間経過したか否
かを判定して所定時間内であればＳｌｌへ戻る。こうし
て所定時間内に車速の変化が所定値以内で、かつ、ギア
が入っており、かつ、スロットル開度の変化が所定値以
下の場合は定常状態であると判定する。
このようにして定常状態が判定されると、次に、該定常
状態において増減を繰シ返すαの振動中心値をめる。即
ち、燃料噴射量計算ルーチンの８３においてＰ分が増大
又は減少されたか否か、即ち、αの値が増から減又は減
から増に反転したか否かを判定し、Ｙ Ｅ Ｓの場合は
８１６でその時の機関回転数Ｎ、ＴＰ及びαの値をＲＡ
Ｍにセットする。
状態において増減を繰シ返すαの振動中心値をめる。即
ち、燃料噴射量計算ルーチンの８３においてＰ分が増大
又は減少されたか否か、即ち、αの値が増から減又は減
から増に反転したか否かを判定し、Ｙ Ｅ Ｓの場合は
８１６でその時の機関回転数Ｎ、ＴＰ及びαの値をＲＡ
Ｍにセットする。
さらにＳ１７で前回の８１６でＲＡＭにセットされたＮ
、ＴＰ、αの値を読み出し、Ｓ１８でこれらの値を夫々
今回の値と相加平均した値を学習値として演算する。
、ＴＰ、αの値を読み出し、Ｓ１８でこれらの値を夫々
今回の値と相加平均した値を学習値として演算する。
そしてこのようにして学習された値に基づいて、Ｓ１９
でＲＡＭ２に記憶されたＮ、ＴＰの運転条件に対応する
フィードバック補正係数αの初期値のデータを修正し、
この修正値に更新する。
でＲＡＭ２に記憶されたＮ、ＴＰの運転条件に対応する
フィードバック補正係数αの初期値のデータを修正し、
この修正値に更新する。
次に上記Ｓ１９におけるデータの修正方法を詳細に説明
する。
する。
ＲＡＭ２には、第５図に示すようにＮと＋［ｐとを夫々
等間隔で切った２次元テーブルにおけるＴＰとＮとの各
格子点上に夫々の条件に対応して学習制御されたαの初
期値が記憶されている。
等間隔で切った２次元テーブルにおけるＴＰとＮとの各
格子点上に夫々の条件に対応して学習制御されたαの初
期値が記憶されている。
まず、今回学習によ請求められたＩｌｌ ｐ ＬとＮＬ
との座標が前記αの初期値を記憶しているある格子息と
一致する場合には、この格子点に今回α■。
との座標が前記αの初期値を記憶しているある格子息と
一致する場合には、この格子点に今回α■。
の値をその゛まま更新する。
前Ｈ６（ＴｐＬ、 Ｎ Ｉ、 ）が格子点と一致しない
場合はその座標が含まれるセクターの４つの格子点上の
αの値をα■、を反映させて更新する。とれはまず４つ
の格子点の座標をＧＩ（ＴＩ’ｒｎ Ｎｎ） 、 Ｇ２
（Ｔｐｍ Ｎｎ＋ｔ ）＋ Ｇｓ （Ｔｐｍ＋ｘ Ｎｎ
）、Ｇ４ （ＴＰｍ＋ｔＮ１＋ｔ）とし、これら座標に
書き込まれているαの初期値をα。％ｉ＝１〜４）とす
ると共に（ＴＰＬ−’ｌ’Ｐｍ）： （’ｌ’Ｐｍ＋１
＝’ｌ”ｐＬ）二Ｐ：Ｑ。
場合はその座標が含まれるセクターの４つの格子点上の
αの値をα■、を反映させて更新する。とれはまず４つ
の格子点の座標をＧＩ（ＴＩ’ｒｎ Ｎｎ） 、 Ｇ２
（Ｔｐｍ Ｎｎ＋ｔ ）＋ Ｇｓ （Ｔｐｍ＋ｘ Ｎｎ
）、Ｇ４ （ＴＰｍ＋ｔＮ１＋ｔ）とし、これら座標に
書き込まれているαの初期値をα。％ｉ＝１〜４）とす
ると共に（ＴＰＬ−’ｌ’Ｐｍ）： （’ｌ’Ｐｍ＋１
＝’ｌ”ｐＬ）二Ｐ：Ｑ。
（ＮＪ、−Ｎｎ）： （Ｎｎ＋ｔ−ＮＬ）＝Ｍ：Ｎとし
た時、αＧｉに基″づいて（’１’ＰＬ 、 ＮＬ ）
におけるαの初期値α。ｎＸＤ を第５図に示す内分法
にょ９次式に示すように補間計算する。
た時、αＧｉに基″づいて（’１’ＰＬ 、 ＮＬ ）
におけるαの初期値α。ｎＸＤ を第５図に示す内分法
にょ９次式に示すように補間計算する。
ｐ １ ’ ｐ
ａ”” −（Ｐ＋Ｑ）（Ｍ十Ｎ） （ＮＱＣｔＧｌ＋Ｎ
ＰｃｔＧ２＋ＭＱαＧ３＋ＭＰαＧ４ ） このようにしてめられたαＧＲＩＤと学習値αＬとの差
に基づいて修正する各格子点上のαの初期値α饋１を次
式のように設定する。
ＰｃｔＧ２＋ＭＱαＧ３＋ＭＰαＧ４ ） このようにしてめられたαＧＲＩＤと学習値αＬとの差
に基づいて修正する各格子点上のαの初期値α饋１を次
式のように設定する。
αＧｉ＝αＧｉ十〇・（αＬ−α。ＲＩＤ）・ｗｉここ
でＷｉは各座標Ｇｉに対する重みであシ、例えば次のよ
うにしてめられる。即ち、座標（ＴＰＬ、Ｎ Ｌ ）に
近い格子点の座標における反映度を一番犬きくシ、逆に
最も遠い格子点の座標における反映度を一番小さくすべ
きである。このためこの近さの程度を、座標（Ｔｐｒ、
、Ｎｈ）と更新を行う格子点とは対角線上に当る格子点
の座標とを結ぶ直線を対角線とする長方形の面積の各格
子点を結ぶ正方形の面積に対する比で決定する。第５図
を参照して各座標Ｑｉにおける重みＷｔはとなる。
でＷｉは各座標Ｇｉに対する重みであシ、例えば次のよ
うにしてめられる。即ち、座標（ＴＰＬ、Ｎ Ｌ ）に
近い格子点の座標における反映度を一番犬きくシ、逆に
最も遠い格子点の座標における反映度を一番小さくすべ
きである。このためこの近さの程度を、座標（Ｔｐｒ、
、Ｎｈ）と更新を行う格子点とは対角線上に当る格子点
の座標とを結ぶ直線を対角線とする長方形の面積の各格
子点を結ぶ正方形の面積に対する比で決定する。第５図
を参照して各座標Ｑｉにおける重みＷｔはとなる。
又、係数Ｃの値は１以下に設定する。この係数の意味砿
学習のゲインを押えるためである。学習のゲインは高い
程学習の速度が速くなるという点では好ましいが、高す
ぎるとマツプ上のαの値が発振するため、１以下の適当
な値に設定するのである。
学習のゲインを押えるためである。学習のゲインは高い
程学習の速度が速くなるという点では好ましいが、高す
ぎるとマツプ上のαの値が発振するため、１以下の適当
な値に設定するのである。
以上のようにして各座標Ｇｉのα ・ の値をｌ
学習に基づき更新した後、該更新されたα。ｉに基づい
て、座標（’ｌ’Ｐ Ｌ 、 ＮＬ ）Ｋ ｋ ｆｆル
値”Ｋ；ｔ”ｏ ”前記同様の補間計算によ請求め、さ
らにこの更新されたα。ＲＩＤと前回のα。ＲＩＤと０
差をａ０振動中心のずれ分としてめる。
て、座標（’ｌ’Ｐ Ｌ 、 ＮＬ ）Ｋ ｋ ｆｆル
値”Ｋ；ｔ”ｏ ”前記同様の補間計算によ請求め、さ
らにこの更新されたα。ＲＩＤと前回のα。ＲＩＤと０
差をａ０振動中心のずれ分としてめる。
そしてこのずれ分を加えることによシ、比例積分制御に
よる制御値αＦ＋１は次式のようになる。
よる制御値αＦ＋１は次式のようになる。
α ＝α 十田＋（ｉ）＋α。８□０−α。ＲＩＤ但し
、Ｐとｉの値は前記したようにヒステリシスコンパレー
タからの信号に応じて変化する。
、Ｐとｉの値は前記したようにヒステリシスコンパレー
タからの信号に応じて変化する。
このようにして定常状態におけるフィードバック補正係
数の初期値を学習制御により修正して更新すると、かか
る更新を行わない従来の制御方式に比べて次のような特
長が得られる。
数の初期値を学習制御により修正して更新すると、かか
る更新を行わない従来の制御方式に比べて次のような特
長が得られる。
即ち、かかる空燃比制御においては、α＝１とした時の
空燃比（以下ベース空燃比という）を理論空燃比（λ二
１）に設定することができればフィードバック制御は不
要なのであるが、実際には構成部品（例えばエアフロー
メータや燃料噴射弁、プレッシャレギュレータ、コント
ロールユニット）のバラツキや経時変化、燃料噴射弁の
パルス中−流量特性の非直線性、運転条件の変化や環境
の変化等の要因でベース空燃比のλ＝１からのズレを生
じるので、フィードバック制御を行っている。
空燃比（以下ベース空燃比という）を理論空燃比（λ二
１）に設定することができればフィードバック制御は不
要なのであるが、実際には構成部品（例えばエアフロー
メータや燃料噴射弁、プレッシャレギュレータ、コント
ロールユニット）のバラツキや経時変化、燃料噴射弁の
パルス中−流量特性の非直線性、運転条件の変化や環境
の変化等の要因でベース空燃比のλ＝１からのズレを生
じるので、フィードバック制御を行っている。
この場合、従来のようにαの初期値を固定したものでは
、第６図（Ａ）に示すように定常状態では、αは増減を
繰り返すことによシその振動中心は最適値と一致して良
好な空燃比制御を行える。
、第６図（Ａ）に示すように定常状態では、αは増減を
繰り返すことによシその振動中心は最適値と一致して良
好な空燃比制御を行える。
しかし運転条件が変化すると前記した要因でαの最適値
が変化するが、その過渡時においては図示の如くαを積
分分工ずつ単調減少又は単調増加させて変化させている
ため変化途中の運転条件に適応した値が得られず最適値
との間にずれを生じる。
が変化するが、その過渡時においては図示の如くαを積
分分工ずつ単調減少又は単調増加させて変化させている
ため変化途中の運転条件に適応した値が得られず最適値
との間にずれを生じる。
したがって、このように運転条件が変化している間は良
好な空燃比制御が行えず、機関性能、燃費、排気性能を
低下させていたのである。
好な空燃比制御が行えず、機関性能、燃費、排気性能を
低下させていたのである。
これに対して、本発明の場合は第６図（Ｂ）に示すよう
に定常時におけるαの振動中心を学習して運転条件に適
応したαの初期値を設定しであるため運転条件が変化す
る途中においても迅速にαを運転条件に応じた最適値近
くに追従制御することができ、これにより機関性能、燃
費、排気性能等を可及的に向上することができるのであ
る。
に定常時におけるαの振動中心を学習して運転条件に適
応したαの初期値を設定しであるため運転条件が変化す
る途中においても迅速にαを運転条件に応じた最適値近
くに追従制御することができ、これにより機関性能、燃
費、排気性能等を可及的に向上することができるのであ
る。
又、前記αの初期値は定常時におけるαの反転から反転
までの平均化処理を行う学習によシ常に最適な値となる
ように逐次更新されるため、経時変化に影響されること
なく良好な制御特性を維持できる。
までの平均化処理を行う学習によシ常に最適な値となる
ように逐次更新されるため、経時変化に影響されること
なく良好な制御特性を維持できる。
そして、このように本当に変更を要する時に迅速な変更
を行えるものであるから最初に述べた更新回数で補正幅
を変えるものの制御応答性の悪化を解消でき、更新回数
ルックアップメモリ等も不要であるからメモリ容量も小
さくて済みコスト的にも有利である。
を行えるものであるから最初に述べた更新回数で補正幅
を変えるものの制御応答性の悪化を解消でき、更新回数
ルックアップメモリ等も不要であるからメモリ容量も小
さくて済みコスト的にも有利である。
尚、前記実施例ではαの初期値の更新葉をαＬのみでな
く過去の値としてαＧＲＩｒ）も考慮して設定している
ため過渡的なαｂの急変の影響を感度を下げることによ
って抑制できる。
く過去の値としてαＧＲＩｒ）も考慮して設定している
ため過渡的なαｂの急変の影響を感度を下げることによ
って抑制できる。
又、本実施例では空燃比制御に適用したものを示したが
、この他、アイドルコントロール制御等にも適用できる
ことは勿論である。
、この他、アイドルコントロール制御等にも適用できる
ことは勿論である。
〈発明の効果〉
以上説明したように本発明によれば機関の定常状態にお
けるフィードバック補正係数の反転から反転までの値を
平均化処理して得られる学習値に基づいて初期値を修正
更新していく構成としたため、運転条件が変化する途中
でも迅速に最適な制御値とすることができ、制御精度を
可及的に向上でき、メモリ容電も小さくて済むため低コ
ストで済む等様々の優れた特徴を備えるものである。
けるフィードバック補正係数の反転から反転までの値を
平均化処理して得られる学習値に基づいて初期値を修正
更新していく構成としたため、運転条件が変化する途中
でも迅速に最適な制御値とすることができ、制御精度を
可及的に向上でき、メモリ容電も小さくて済むため低コ
ストで済む等様々の優れた特徴を備えるものである。
第１図は本発明の構成を示すブロック図、第２図は本発
明の一実施例のハードウェアの構成図、第３図は同上実
施例における燃料噴射量制御ルーチンを示すフローチャ
ート、第４図は同上実施例のα初期値学習ｆｔｉ！Ｉ御
ルーチンを示すフローチャート、第５図は同上実施例に
おける制御方法を説明するだめの三次元マツプの斜視図
、第６図（Ａ）は従来の空燃比制御方式による特性図、
同図（Ｂ）は前記実施例における特性図である。 −１
・・・ＣＰＵ ２・・・ＲＡＭ ３・・・ＲＯＭ４・・
・クランク角センサ ５・・・エアフローメータ６・・
・水温センサ ７・・・バッテリ ８・・・車速センサ
９・・・ニュートラルスイッチ １０・・・スロット
ルセンサ １１・・・０１１センサ １２・・・ヒステ
リシスコンパレータ １３・・・［ｊＨｉ［１４・・・
燃料噴射弁 特許出願人 日産自動車株式会社 代理人弁理士笹 島 富二雄 第６図（Ａ）
明の一実施例のハードウェアの構成図、第３図は同上実
施例における燃料噴射量制御ルーチンを示すフローチャ
ート、第４図は同上実施例のα初期値学習ｆｔｉ！Ｉ御
ルーチンを示すフローチャート、第５図は同上実施例に
おける制御方法を説明するだめの三次元マツプの斜視図
、第６図（Ａ）は従来の空燃比制御方式による特性図、
同図（Ｂ）は前記実施例における特性図である。 −１
・・・ＣＰＵ ２・・・ＲＡＭ ３・・・ＲＯＭ４・・
・クランク角センサ ５・・・エアフローメータ６・・
・水温センサ ７・・・バッテリ ８・・・車速センサ
９・・・ニュートラルスイッチ １０・・・スロット
ルセンサ １１・・・０１１センサ １２・・・ヒステ
リシスコンパレータ １３・・・［ｊＨｉ［１４・・・
燃料噴射弁 特許出願人 日産自動車株式会社 代理人弁理士笹 島 富二雄 第６図（Ａ）
Claims (1)
- 機関の運転条件に応じて設定された基本制御値と、機関
の所定の運転状態量の検出値を目標値と比較して比例積
分制御により設定されたフィードバック補正係数とに基
づいて制御対象の制御値を設定するようにした内燃機関
の制御装置において機関運転条件に応じてフィードバッ
ク補正係数の初期値をその記憶手段から検索する手段と
、機関の定常状態を検出する手段と、定常状態時フィー
ドバック補正係数の増減する１周期の値を平均化する手
段と、該平均化された値に基づいて前記フィードバック
補正係数の初期値を記憶した手段の同一運転条件におけ
るデータを修正して更新する手段とを設けたことを特徴
とする内燃機関の制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23283883A JPS60125742A (ja) | 1983-12-12 | 1983-12-12 | 内燃機関の制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23283883A JPS60125742A (ja) | 1983-12-12 | 1983-12-12 | 内燃機関の制御装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS60125742A true JPS60125742A (ja) | 1985-07-05 |
| JPH044456B2 JPH044456B2 (ja) | 1992-01-28 |
Family
ID=16945583
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP23283883A Granted JPS60125742A (ja) | 1983-12-12 | 1983-12-12 | 内燃機関の制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS60125742A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62210245A (ja) * | 1986-02-20 | 1987-09-16 | ル−カス インダストリ−ズ パブリツク リミテイド カンパニ− | 内燃機関の適応制御システム |
| JPS63143350A (ja) * | 1986-12-08 | 1988-06-15 | Toyota Motor Corp | 内燃機関の空燃比制御装置 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5825540A (ja) * | 1981-08-10 | 1983-02-15 | Nippon Denso Co Ltd | 空燃比制御方法 |
| JPS6045743A (ja) * | 1983-08-22 | 1985-03-12 | Mazda Motor Corp | エンジンの燃料制御装置 |
-
1983
- 1983-12-12 JP JP23283883A patent/JPS60125742A/ja active Granted
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5825540A (ja) * | 1981-08-10 | 1983-02-15 | Nippon Denso Co Ltd | 空燃比制御方法 |
| JPS6045743A (ja) * | 1983-08-22 | 1985-03-12 | Mazda Motor Corp | エンジンの燃料制御装置 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62210245A (ja) * | 1986-02-20 | 1987-09-16 | ル−カス インダストリ−ズ パブリツク リミテイド カンパニ− | 内燃機関の適応制御システム |
| JPS63143350A (ja) * | 1986-12-08 | 1988-06-15 | Toyota Motor Corp | 内燃機関の空燃比制御装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH044456B2 (ja) | 1992-01-28 |
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