JPS60153446A - 電子制御燃料噴射式内燃機関における空燃比の学習制御装置 - Google Patents

電子制御燃料噴射式内燃機関における空燃比の学習制御装置

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JPS60153446A
JPS60153446A JP944684A JP944684A JPS60153446A JP S60153446 A JPS60153446 A JP S60153446A JP 944684 A JP944684 A JP 944684A JP 944684 A JP944684 A JP 944684A JP S60153446 A JPS60153446 A JP S60153446A
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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。

Description

【発明の詳細な説明】 く技術分野〉 本発明は電子制御燃料噴射式内燃機関における空燃比の
学習制御装置に関する。
〈背景技術〉 電子制御燃料噴射式内燃機関において、噴射量Tiは次
式によってめられる。
Ti=TpxCOEFxα+Ts ここで’rpは基本噴射量で、 Tp=KXQ/N である。Kは定数、Qは吸入空気流量、Nは機関回転数
である。C0EFは各種補正係数である。
αは後述する空燃比のフィードハック制御(λコントロ
ール)のための空燃比フィードバック補正係数である。
Tsは電圧補正骨で、バッテリ電圧の変動による電磁式
燃料噴射弁の噴射量変化を補正するためのものである。
λコントロールについては、排気系に02センサを設け
て実際の空燃比を検出し、空燃比が理論空燃比より濃い
か薄いかをスライスレベルにより判定し、理論空燃比に
なるように燃料の噴射量を制御するわけであり、このた
め、前記の空燃比フィードハック補正係数αというもの
を定めて、このαを変化させることにより理論空燃比に
保っている。
ここで、空燃比フィードバック補正係数αΦ値は比例積
分(Pr)制御により変化させ、安定した制御としてい
る。
すなわち、02センサの出力とスライスレベルとを比較
し、スライスレベルよりも高い場合、低い場合に、空燃
比を急に濃くしたり薄くしたりすることなく、空燃比が
濃い(薄い)場合には始めにP分だけ下げて(上げて)
、それから1分ずつ徐々に下げて(上げて)いき、空燃
比を薄く (aく)するように制御する。
但し、λコン1−ロールを行わない領域でばα−1にク
ランプし、各種補正係数C0EFの設定により、所望の
空燃比を得る。
ところで、λコントロール領域でα−1のときのベース
空燃比を理論空燃比(λ−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、燃料噴射弁、プレッ
シャレギュレータ。
コントロールユニソ1−)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。
しかし、ベース空燃比がλ−1からずれていると、運転
領域が大きく変化した時に、ベース空燃比の段差をフィ
ードパンク制御によりλ−1に設定するまでに時間がか
かる。そして、このために比例及び積分定数(P/I分
)を大きくするので、オーバーシュートやアンダーシュ
ートを生じ、制御性が悪くなる。つまり、ベース空燃比
がλ−1からずれていると、理論空燃比よりかなりズレ
をもった範囲で空燃比制御がなされるのである。
その結果、三元触媒の転換効率の悪いところで運転がな
されることになり、触媒の貴金属量の増大によるコスト
アップの他、触媒の劣化に伴う転換効率の更なる悪化に
より触媒の交換を余儀なくされるという問題点があった
そこで、学習によりベース空燃比をλ−1にすることに
より、過渡時にベース空燃比の段差から生じるλ−1か
らのズレをなくし、かつ、P/I分を小さくすることを
可能にして制御性の向上を図り、これらにより触媒の原
価低減等を図るベース空燃比学習制御装置が考えられた
すなわち、RAMに機関回転数及び負荷の運転条件に対
応した学習補正係数α0のマツプを設け、噴射1iIT
iを計算する際に次式の如く基本噴射量’rpをC0で
補正する。
T i = T p X COE F X tx X 
tx o + T sそして、C0の学習は次の手順で
進める。
i)定常状態においてそのときの機関運転条件とαの制
御中心値αCとを検出する。
ii )前記機関運転条件に対応して現在までに学習さ
れ記憶されているC0を検索する。
iii )αCとC0よりC0+Δα/Mの値をめ、そ
の結果(学習値)を新たなC0として記憶を更新する。
なお、Δαは基準値α1からの偏差量を示し、′ Δα
=αC−α1 であり、基準値α1は一般には1.0となる。また、M
は定数である。
ところで、このような従来の空燃比フィードバンク制御
における学習方式では、偏差量Δαは定密状態でないと
検出の精度が得られないため、定常状態でのみΔαを検
出して学習を行っているが、これでは過渡運転状態時に
、一時的にしか運転しない運転領域では学習が行われな
い。
このため、学習の進行度が大ぎな領域(以下学習領域と
いう)と、それ以外の学習の進行度が小さな領域(以下
未学習領域という)とを生じてしまう。そして、この状
態で運転状態が変化したとすると、系に空燃比のスレを
生じた場合、学習領域と未学習領域とではαと空燃比λ
との対応にズレを生じているため、学習領域と未学習領
域との間を移動する際に空燃比λに段差を生じ、過渡状
態における排気エミッション特性の悪化や燃費の悪化等
を招き、実質的に学習による効果が挙らなかった。
また、未学習領域相互間を移動する過渡運転時も学習補
正係数α0の信頼性に劣るため空燃比フィードバック補
正係数αのオーバーシューl−やアンダーシュートを抑
制できず、この面からも排気エミッション特性の悪化、
燃費の悪化を招いていた。一方、前記したベース空燃比
のλ−1からのズレを生しる要因の中、エアフローメー
タによる吸入空気流量Qの計測誤差によるものは可なり
大きな割合であると考えられ、例えば熱線式エアフロー
メータの場合、熱線へのゴミの付着や熱線自体の劣化に
より計測誤差の進行は著しくなる。
この場合、吸入空気流量Qの等しい領域ではQの計測誤
差ΔQも等しくなると考えられる。
〈発明の目的〉 本発明は以」二の点に鑑みなされたもので、学習進行度
の大きな運転領域で学習された学習値に基づいて、当該
運転領域と吸入空気流量Qが等しい学習進行度の小さな
運転領域における学習を行うことにより学習値の信頼性
を向上し、もって空燃比制御精度を向上した電子制御燃
料噴射式内燃機関における空燃比の学習制御装置を提供
することを目的とする。
〈発明の構成〉 このため本発明は、第1図に示すように、吸入空気流量
と機関回転数とから基本噴射量を演算する基本噴射量演
算手段と、排気系に設けた02センサからの信号に基づ
いて検出される実際の空燃比と理論空燃比とを比較して
比例積分制御による空燃比フィードバック補正係数を設
定する空燃比フィーP’バンク補正係数設定手段と、機
関回転数及び負荷等の機関運転条件から、これに対応さ
せてRAM上のマツプに記憶させた学習補正係数を検索
する学習補正係数検索手段と、空燃比フィードバンク補
正係数と学習補正係数とから新たな学習補正係数を設定
し、且つ、その学習補正係数でRAM内の同一機関の運
転条件のデータを更新する第1の学習補正係数更新手段
と、前記第1の学習補正係数更新手段における各種運転
条件毎のデータ更新回数に基づき学習進行度を判定する
学習進行度判定手段と、学習補正係数のデータの更新時
、該更新されるデータに基づいて更新される運転条件に
対して吸入空気流量が等しく、且つ前記学習進行度判定
手段により学習進行度が小と判定される他の運転条件に
お&Jる学習補正係数のデータを設定し、RAMのマツ
プを記憶更新させる第2の学習補正係数更新手段と、基
本噴射量に空燃比フィーl゛バック補正係数と学習補正
係数とを乗算して噴射量を演算する噴射量演算手段と、
この演算された噴射量に相応する駆動パルス信号を燃料
噴射弁に出力する駆動パルス信号出力手段と、を設けた
構成とする。
〈実施例〉 以下に実施例を説明する。
第2図にハードウェア構成を示す。
1はCPU、2はl”ROM、3ば学習制御用のCMO
3−RAM、4はアドレスデコーダである。尚、RAM
3に対しては、キースイッチOFF後も記憶内容を保持
させるためバックアップ電源回路を使用する。
燃料噴射量の制御のためのCPU1へのアナログ入力信
号としては、熱線式エアフローメータ5からの吸入空気
流量信号、スロy l・ルセンザ6からのスロットル開
度信号、水温センサ7からの水温信号、02センサ8か
らの排気中酸素濃度信号、バッテリ9からのハソテリ電
圧があり、これらはアナログ入力インクフェース10及
びA/D変換器11を介して入力されるようになってい
る。12ばA/D変換タイミングコントローラである。
デジタル入力信号としては、アイドルスイッチ13、ス
タートスイッチ14及びニュートラルスイッチ15から
のON・OFF信号があり、これらはデジタル入力イン
タフェース16を介して入力されるようになっている。
その他、クランク角センサ17からの例えば180゜毎
のリファレンス信号と1°毎のポジション信号とがワン
ショットマルチ回路を介して入力されるようになってい
る。また、車速センサ19からの車速信号が波形整形回
路20を介して入力されるようになっている。
CPUIからの出力信号(燃料噴射弁への駆動パルス信
号)は、電流波形制御回路21を介して燃料噴射弁22
に送られるようになっている。
ここにおいて、CPUIは第3図に示すフローチャー1
・(燃料噴射量計算ルーチン)に基づくプロクラム(R
OM2に記憶されている)に従って入出力操作並びに演
算処理等を行い、燃料噴射量を制御する。
次に第3図のフローチャー1・について説明する。
Slでエアフローメータ5からの信号によって得られる
吸入空気流量Qとクランク角センサ17からの信号によ
って得られる機関回転数Nとから基本噴射量Tp (−
KxQ/N)を演算する。
S2で各種補正係数C0FFを設定する。
S3で02センザ8の出力電圧とスライスレベル電圧と
を比較して比例積分制御により空燃比フィートバック補
正係数αを設定する。但し、λコントロールを行わない
領域でα−1にクランプする。また、RAMa上の学習
MAPから既に学習されているデータα0をその時点の
(N、Tp)に対応して参照する。
S4でバッテリ9からのバッテリ電圧に基づいて電圧補
正分子sを設定する。
S5では、機関運転状態を示すパラメータとして例えば
機関回転数N及び基本噴射量(負荷)Tpによる運転領
域を複数のエリアに区画し、各エリア毎に後述する学習
補正係数α0に記憶させたマツプ(RAM3に記憶)か
ら現在の(N、Tp)が存在するエリアを検索し該エリ
アを示すデータをRAM3の所定番地Aにセットする。
S6では前記番地へにセットされた現在の(N。
Tp)が存在するエリアのデータを同じ<RAM3の番
地LAにセットされた前回検索された(N。
Tp)が存在するエリアのデータと比較し、同一である
か否かを判定する。そして、YESであるとき、即ち、
運転状態が略同−であると判定された場合はS7へ進む
S7では、02センサ8の出力電圧が86の判定がYE
Sとなってからn回反転したか否かを判定し、YESの
場合はS8へ進む。
即ち、36.S7は運転状態が定常状態であるか否かを
判別するために設けられており、36゜S7の判定がY
ESである場合は定常状態であると判定される。かかる
定常状態判定方法は簡易にして、かつ、高精度に行える
が、この他例えば車速一定、ギヤ位置が非ニュートラル
、スロットル開度一定で所定時間を経過したか否かをに
よって判定する方法等を採用してもよい。そして、S6
又はS7いずれかの判定がNoである場合は非定常状態
と判別され、この場合は後述する88〜SIOまでの学
習を行うことなくS11へ進む。
S8では空燃比フィードバック補正係数αの定常運転状
態における制御中心値αCを演算する。
これは、例えば空燃比フィードバンク補正係数αの値が
増減して反転してから反転するまでの平均値をめるか、
反転時の空燃比フィードバック補正係数αの値だけの平
均値をめるようにしてもよく、このようにすれば定常状
態における制御値αCをより的確にめることができる。
S9では機関回転数N及び基本噴射量’rpからRAM
3の前記(N、Tp)が存在するエリアに記憶されてい
る(N、Tp)に対応する学習補正係数α0を検索する
。尚、前記マツプに記憶されるα0の値は学習が開始さ
れていない時点では全てαo=1となっている。
SIOではS9において検索された学習補正係数α0と
S8において演算された制御中心値αCとから次式にし
たがって演算を行い、その値を新たな学習補正係数α0
として設定し、α0マ、7プの当該エリア内の値を更新
すると共に、該エリア毎に設けられた学習カウンタのカ
ウント値を更新する。
α0←α0 +Δα/M 尚、ΔαはαCは基準値との偏差量を示し、Δα=αC
−α1 であり、基準値α1ば一般には1.0となる。またMは
定数である。
学習補正係数α0の学習時偏差量Δαを加える割合を決
定するMの値は一定としてもよいが、機関回転数に比例
した値とすればαのPI制御係数を噴射周期の増大に応
じて減少させることができるので、より高精度な噴射量
制御が行える。
SllではRAM3の番地LAにセットされている前回
の(N、Tp)のエリアのデータを番地Aにセソj・さ
れている現在の(N、Tp)のエリアのデータを転送す
ることによって更新する。
S12でRAM3のαロマソプから、現在の運転条件(
N、Tp)における吸入空気流量Q (=Tp・N)と
等しいQを持つ運転条件のエリアを検索する。
Si2では、S12で検索した各エリアにおける学習カ
ウンタのラウンl−値Cを検索し、次いで314におい
て、前記各エリアのカウント値が所定値c1以下である
か否かを判定することによって学習進行度を判定する。
そして、前記S14における判定がYESの場合、即ち
学習進行度が小のエリアと判定された場合は315に進
んで当該エリアにおける学習補正係数α0のデータを現
在のエリアで学習された学習補正係数α0のデータと置
換して更新する。
S14の判定がNOの場合、即ち、学習進行度が大と判
定されたエリアでは、データを更新せず現状に保持する
S16では噴射量Tiを次式に従って演算する。
Tj=TpxCOEFxαxαo+Tsここで、定常状
態の場合は学習補正係数α0として310で更新された
ものが用いられ、過渡状態の場合は510による更新が
なされない状態のものが用いれる。
以上で噴射量Ttが計算され、S17でこの噴射量Ti
に相応する駆動パルス信号が電流波形制御回路21を介
して燃料噴射弁22に所定のタイミングで与えられる。
一方、λコントロールを行わない領域では前述したよう
に空燃比フィードバンク補正係数αが1にクランプされ
、85〜314のステップが省略されるが、等吸入空気
流量線上で設定された学習結果を83でα0として参照
する。よって噴射量は次式で与えられる。
Ti=TpXCOEFXαo+TS 但し、Tp=KXQ/N このようにすれば、学習進行度小のエリアにおいても学
習補正係数α0が学習が行われたエリアの信頼性に優れ
た学習補正係数に基づいて更新されるため、学習領域と
未学習領域の間を移動する際の空燃比λの段差を解消で
き、かつ、未学習領域相互間を移動する過渡運転時にも
、実質的に学習の進行度が高められていることにより、
空燃比フィードバック補正係数αのオーバーシュートや
アンダーシュートを抑制でき、λ−1への整定か早めら
れ、制御性が大幅に向上する。
尚、本実施例では学習されたデータでそのまま未学習領
域におけるデータを更新する構成としたが、λ−1から
のズレに対して吸入空気流量Qの計測誤差が及ぼす影響
の割合を考慮し、未学習領域におけるデータの所定割合
分を更新するようにしてもよい。この他、学習されたデ
ータと未学習領域における旧データとを加重平均環によ
り平均化した値で更新するようにしてもよい。
又、未学習領域の学習カウント値による判定も、学習さ
れた領域における学習カンウド値と比較し、これより下
回る領域を未学習領域と判定して行ったり、あるいは全
エリアに対する各エリア毎のカウント値の割合によって
判定する方法でもよい。このようにすれば、学習初期か
ら未学習領域における学習補正係数の更新即ち実質的な
学習を行えると共に、全体的に学習が進行した後も実質
的な未学習領域(実際の学習頻度が小さく学習の信頼性
に乏しい領域)の学習補正係数を更新でき、永続的に良
好な学習を行える利点がある。
さらに、本実施例では省略したが、学習進行慶大のエリ
アでは空燃比フィードバック補正係数αのP。
1分を減少して、オーバーシュート、アンダーシュート
の抑制を図るようにしてもよい。
〈発明の効果〉 以上説明したように本発明によれば最新の学習補正係数
α0のデータに基づいて該学習された運転領域と吸入空
気流量Qの等しい学習進行変車の運転領域のデータを更
新する構成としたため、学習領域と未学習領域との間を
移動する際の空燃比の段差を解消できると共に、学習領
域相互間は勿論のこと未学習領域相互間を移動する過渡
運転時にも、空燃比フィードバック補正係数のオーバー
シュートやアンダーシュートを抑制でき、λ−1への整
定か早められる。この結果、空燃比フィードパンク制御
精度を大幅に向上でき、もって排気エミッション特性を
良化でき燃費向上にもつながる等優れた特長を備えるも
のである。
【図面の簡単な説明】
第1図は本発明の構成をブロック図、第2図は本発明の
一実施例を示すハードウェア構成図、第3図は同上実施
例の制御過程を示すフローチャートである。 ■・・・CPU 3・・・学習制御用CMO3−RAM
5・・・エアフローメータ 8・・・02センサ17・
・・クランク角センサ 22・・・燃料噴射弁特許出願
人 日本電子機器株式会社 代理人 弁理士 笹 島 冨二雄 手続補正書印釦 昭和60年2月1日 特許庁長官 志 賀 学 殿 1、事件の表示 昭和59年特許願第009446号 2、発明の名称 3、補正をする者 事件との関係 特許出願人 住 所 群馬県伊勢崎市粕用町1671番地1名 称 
日本電子機器株式会社 代表者 杉野 重し 4、代理人 住 所 東京都港区西新橋1丁目4番10号第三森ビル 6、補正の内容 (1)明細書第14頁第4行〜第5行に[[S8〜・・
・5IIJとあるをrS8〜S15までの過程を経るこ
とな(S16Jと補正する。 (2)図面の第3図を別紙補正図面の如く補正する。 7、添付書類の目録 補正図面 1通 以上

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. 吸入空気流量と機関回転数とから基本噴射量を演算する
    基本噴射量演算手段と、排気系に設けた02センサから
    の信号に基づいて検出される実際の空燃比と理論空燃比
    とを比較して比例積分制御による空燃比フィードバンク
    補正係数を設定する空燃比フィードバンク補正係数設定
    手段と、機関回転数及び負荷等の機関運転条件から、こ
    れに対応させてRAM上のマツプに記憶させた学習補正
    係数を検索する学習補正係数検索手段と、空燃比フィー
    ドバンク補正係数と学習補正係数とから新たな学習補正
    係数を設定し且つその学習補正係数でRAM内の同一の
    機関運転条件のデータを更新する第1の学習補正係数更
    新手段と、前記第1の学習補正係数更新手段における各
    種運転条件毎のデータ更新回数に基づき学習進行度を判
    定する学習進行度判定手段と、学習補正係数のデータの
    更新時、該更新されるデータに基づいて更新される運転
    条件に対して吸入空気流量が等しく、且つ前記学習進行
    度判定手段により学習進行度が小と判定される他の運転
    条件における学習補正係数のデータを設定し、RAMの
    マツプを記憶更新させる第2の学習補正係数更新手段と
    、基本噴射量に空燃比フィードバック補正係数と学習補
    正係数とを乗算して噴射量を演算する噴射量演算手段と
    、この演算された噴射量に相応する駆動パルス信号を燃
    料噴射弁に出力する駆動パルス信号出力手段と、を設け
    て構成したことを特徴とする電子制御燃料噴射式内燃機
    関におりる空燃ホへ習制御装置。
JP944684A 1984-01-24 1984-01-24 電子制御燃料噴射式内燃機関における空燃比の学習制御装置 Granted JPS60153446A (ja)

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PCT/JP1985/000024 WO1985003329A1 (en) 1984-01-24 1985-01-23 Air/fuel mixture ratio learning controller in electronic control fuel injection internal combustion engine
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