JPS6146435A - 空燃比制御装置 - Google Patents

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】 （技術分野） 本発明は空燃比制御装置に関する。

（従来技術） 近時、エンジンの出力向上、燃費、排気対策等の諸要求
を満たすため、学習制御の概念を取り入れ空燃比がより
精密に制御される傾向にある。このような学習制御では
学習値を実際の運転状態に正確に対応させて記憶する必
要があり、学習値の精度確保が重要である。

従来のこの種の空燃比制御装置としては、例えば特開昭
５７−１，４３１４号公報に記載されたものが知られて
いる。この装置は、排気通路に設けた酸素センサの出力
に基づいて空燃比を理論空燃比に補正する空燃比補正係
数α、を演算し空燃比をフィードバック制御する一方、
α、＝１に固定した場合、すなわち制御ループがオープ
ンの場合の空燃比（以下、オープン空燃比という）との
差を逐次学習してその最適値を学習値α２として記憶し
ておき、始動時等のように酸素センサの出力が不安定で
ある場合には、この学習値α２を学習補正係数として読
み出し空燃比を所定空燃比にオープンループ制御するこ
とで、始動時の制御性を高めている。また、α１、α２
を併用して応答性を高め空燃比をより精密にフィードバ
ック制御することも行われる。

ここで、学習値α２を記憶（ストア）するに際し、第１
１図に示すように運転領域の分割パラメータとして吸入
空気量Ｑａおよび回転数Ｎを用い、吸入空気量Ｑａを３
２分割、回転数Ｎを２０Ｏｒｐｍおきに多数の領域に分
割し、これらのＱａとＮの２次元のテーブルマツプに学
習値α２を割り当てている。この場合、例えば最大６０
００ｒ、ｐ、ｍまで回転領域があるエンジンでは３２×
３０＝９６０　　（点）のメモリ数を必要としている。

また、この学習値α２は酸素センサの出力に基づく空燃
比補正係数α１の値から導かれており、α１算出時のＱ
ａ、Ｎに対応する運転領域の学習値α２としてストアさ
れる。例えば、タイミングｔｏで酸素センサの出力に基
づくα１の算出が終了した場合、略同−タイミングｔｏ
で学習値α２の演算も終了する。そして、タイミングｔ
ｏにおける学習値α２は同タイミングｔ。

におけるＱａ、Ｎに１対１に対応するものとしてテーブ
ルマツプにストアされる。

しかしながら、このような従来の空燃比制御装置にあっ
ては、酸素センサ出力に基づくα１の算出終了タイミン
グを基準として学習値α２と運転領域とを１対１に対応
させてテーブルマツプの書き換えを行う構成となってい
たため酸素センサの応答遅れを無視することができる通
常状態では学習値α２の精度を維持できるものの、応答
遅れを無視することができない過渡状態では学習値α２
の精度が低下して空燃比制御の精度が低下するという問
題点があった。

すなわち、フィードバック制御系では外乱（エンジン負
荷等）によって制御量（空燃比）が変化しても、これを
排気中の酸素濃度として酸素センサにより検出して目標
値と比較しその偏差を打ち消すように装置を作動させて
いる。

したがって、制御量を高精度で目標値に一致させること
ができる反面、制御に時間がかがる。

特に、制御対称がエンジンで制御ｉｆｔが空燃比である
場合、まずＮとＱａから基本噴射量Ｔｐを求め、次いで
このＴｐをα１、α２により補正して最終噴射量Ｔｉを
算出し、Ｔｔなる燃料をインジェクタから噴射する。そ
して、この燃料が燃焼し終えた後に、その空燃比が排気
中の酸素濃度として酸素センサによって検出される。

したがって、酸素センサの出力は所定の応答遅れを伴う
ものとなる。また、この他にも酸素センサの特性のばら
つきや劣化によって応答時間にばらつきが生じる。そし
て、実際にはこれが複合されて空燃比検出の応答遅れと
なる。

ここで、このようなフィードバック制御系において学習
値α２を算出してストアするプロセスは運転状態（Ｎ、
Ｑａ）の変化に対比させて表すと、次の第１表で示すよ
うなものとなる。

第１表から明らかであるように、従来はタイミングｔ３
において、学習値α２がストアされるが、このときの学
習値α２はＮ３　、Ｑａ。

に対応する運転領域にストアされる。しかしながら、実
際上は酸素センサの応答遅れがあるため、タイミングｔ
３でストアされるときの学習値α２はＮ１、Ｑａ、なる
運転状態に対応している。したがって、Ｎ　％　Ｑ　ａ
の変化の少ない通常状態ではＮ３　＝Ｎ、　、Ｑａ３　
＝Ｑａ、となって学習値α２が同一運転領域内にストア
され、学習値α２の精度が維持される。一方、過渡状態
ではＮ、Ｑａの変化が激しくＮ３　≠Ｎ、　、Ｑａ３≠
Ｑａ、となってＮ工、Ｑａ、に対応する領域の学習値α
２であるにも拘らずＮ３、Ｑａ、なる他の領域に学習値
α２がストアされてしまい、学習値α２と運転領域との
対応関係にず□　れが生じる。その結果、学習値α２の
精度が低下して空燃比制御の精度低下を招く。

因に、例えば酸素センサの応答遅れ（１２〜ｔＩ）は劣
化が進むと７０〜１００ｍ５程度、燃料噴射から排気管
に至るまでの時間は１０ｍ５程度、制御処理（プログラ
ムの実行）は１０ｍ５程度である。一方、１回転に要す
る時間ｔｎはＮ＝　１２０Ｏｒ、ｐ、ｍのときｔｎ＝５
０ｍｓとなり、Ｎの上昇に従ってｔｎはさらに短くなる
。そして、燃料は回転に同期して噴射されていることか
ら、Ｎが急激に上昇する過渡状態では応答遅れの影響が
顕著なものとなる。

（発明の目的） そこで本発明は、酸素センサの応答遅れを考慮し、学習
補正係数の学習値を所定時間前の運転状態に対応する領
域にストアさせることにより、過渡状態に拘らず学習値
の精度を高く維持して、空燃比制御の精度を向上させる
ことを目的としている。

（発明の構成） 第１図は本発明を明示するための全体構成図である。

酸素センサａは排気中の酸素濃度を検出し、運転状態検
出手段すはエンジンの運転状態を検出している。補正係
数演算手段Ｃは酸素センサａの出力に基づいて空燃比を
所定空燃比に補正する空燃比補正係数を演算する。一方
、記憶手段ｄは空燃比補正係数の値から空燃比を目標空
燃比に一致させる学習補正係数を所定時間前の運転状態
に対応するものとして学習し、その学習値を該所定の時
間前の運転状態に対応する領域の学習値として記憶する
。供給量制御手段ｅは、空燃比性係数あるいは記憶手段
ｄから運転状態に対応する学習補正係数を読み出し、こ
れらのうち少なくとも１つ以上に基づいて、空燃比が目
標空燃比となるように燃料供給量を制御する。そして、
燃料供給手段ｆが供給量制御手段ｅからの信号に基づい
てエンジンに燃料を供給することにより、過渡状態に拘
らず学習値の精度を高く維持するものである。

（実施例） 以下、本発明を図面に基づいて説明する。

第２〜６図は本発明の一実施例を示す図”である。

まず、構成を説明すると、第２図において、１はエンジ
ンであり、吸入空気はエアクリーナ２より吸気管３を通
して各気筒に供給され燃料は噴射信号Ｓｉに基づいてイ
ンジェクタ（燃料供給手段）４により噴射される。そし
て、気筒内で燃焼した排気は排気管５を通して触媒コン
バータ６に導入され、触媒コンバータ６内で排気中の有
害成分（Ｇｏ、ＨＣ，Ｎ０ｘ）を三元触媒により清浄化
して排出される。吸入空気の流量Ｑａはエアフローメー
タ７により検出され、吸気管３内の絞弁８によって制御
される。エアフローメータ７は吸入空気量Ｑａに応じた
アナログ電圧を有する信号Ｓａを出力する。エンジン１
のクランク角Ｃａはクランク角センサ９により検出され
、ウォータジャケットを流れる冷却水の温度ＴＷは水温
センサ１０により検出される。また、排気中の酸素濃度
は酸素センサ１１により検出され、酸素センサ１１は、
例えば理論空燃比においてその出力電圧Ｖｓが急変する
特性をもつものなどが用いられる。上記エアフローメー
タ７、クランク角センサ９および水温センサ１０は運転
状態検出手段１２を構成しており、運転状態検出手段１
２および酸素センサ１１からの信号はコントロールユニ
ット１３に入力される。

コントロールユニット３は補正係数演算手段、記憶手段
および供給量制御手段としての機能を有しており、第３
図に詳細を示すようにＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ
２３、ＲＡＭ２４、Ｉ／０ポート２５、Ａ／Ｄ変換回路
２６およびカウンタ２７により構成される。Ａ／Ｄ変換
回路２６１よアナログ信号として入力される信号Ｓ　ａ
　％　Ｔ　ｗ、■Ｓをディジタル信号に変換してＣＰＵ
２１に出力する。カウンタ２７にはクランク角センサ９
からのクランク角信号Ｃａが入力されており、カウンタ
２７はこのクランク角信号Ｃａ　　（例えば、２°信号
）をカウントしてエンジン１の回転数Ｎを算出しＣＰＵ
２１に出力する。ＣＰＵ２１はＲＯＭ２２に書き込まれ
ているプログラムに従って必要とする外部データを取り
込んだり、またＲＡＭ２３．２４との間でデータの授受
を行ったりしながら演算処理し、必要に応じて処理した
データをＩ１０ボート２５に出力する。Ｉ１０ポート２
５にはさらにクランク角センサ９からのクランク角信号
Ｃａが入力されており、Ｉ１０ポート２５はＣＰＵ２１
からのデータや信号Ｃａに基づいて噴射信号Ｓｉをイン
ジェクタ４に出力する。ＲＯＭ２２はＣＰＵ２１におけ
る演算プログラムを格納しており、ＲＡ　Ｍ　２３．２
４は演算に使用するデータをマツプ等の形で記憶する。

なお、ＲＡＭ２３の記憶内容はエンジン１停止後消失す
るが、ＲＡＭ２４は例えば不揮発性メモリにより構成さ
れ、その記憶内容（学習値等）をエンジン１停止後も保
持する。

次に、作用を説明する。

一般に、学習制御によればフィードバンク制御の難点で
ある制御応答性を補うことができる他、特にオープンル
ープ制御を行うときフィードバック制御と同様の制御精
度を確保できるという長所がある。ところが、学習値自
体の精度が悪い場合にはこのような長所を生かすことが
難しい。このような学習値の精度悪化の原因の１つとし
て学習値と運転領域との対応関係にずれが生じることが
挙げられ、これは酸素センサによる空燃比の検出に応答
遅れのあることが起因している。この応答遅れは運転状
態によって若干の変化はあるもの略一定した値である。

従来はこの遅れを考慮しておらず、過渡状態において学
習値精度の悪化を容認していた。

そこで本実施例では、上記応答遅れのため学習値α２の
算出が略所定時間遅れるという点に着目して、今回の学
習値α２をこの応答遅れ分に等しい所定時間（遅れ補正
時間）Ｔｏ前の運転領域に対応するものとしてストアす
ることで、過渡状態においても学習値α２の精度を高い
ものとしている。

第４．５図および第７図はＲＯＭ２２に書き込まれてい
る空燃比制御のプログラムを示すフローチャートであり
、図中Ｐ工〜Ｐルはフローチャートの各ステップを示し
ている。本プログラムは、例えばエンジン１回転毎に１
度実行される。

第４図は空燃比制御のメインルーチンを示すフローチャ
ートである。まず、Ｐ４でエアフローメーク７の出力信
号Ｓａをディジタル信号ＤａにＡ／Ｄ変換し、Ｐ２でこ
のディジタル信号Ｄａを予め定められた所定のＤ　ａ−
Ｑａマツプ（図示略）により吸入空気量Ｑａに変換する
。

これは、ディジタル信号Ｄａと吸入空気量Ｑａとが単純
な比例関係にないからである。次いで、Ｐ、で回転数Ｎ
を読み込み、Ｐ６１で次式■に従って基本噴射量’ｒｐ
を演算する。

Ｔ　ｐ　＝に−Ｑａ　／Ｎ　　　　−−−−−・■但し
、Ｋ：定数 次いで、Ｐ、で次式〇に従って最終噴射量Ｔｉを演算し
、Ｐ６で最終噴射量Ｔｉに対応するパル幅を有する噴射
信号ＳｉをＩ１０ポート２５にセントする。

’ｒｔ−”ｒｐｘｃｏＥＦｘα、）ｔα２＋’ｒｓ−・
・・−〇 ■式中、Ｃ０ＥＦは各種増量係数であり、例えば冷却水
温Ｔｗや加速増量等に基づいて基本噴射量’ｒｐを各種
増量補正（減量補正も含む）するものである。α１は後
述するサブルーチンで演算されるフィードバンク制御時
の空燃比補正係数であり、α２はこの空燃比補正係数α
１の値から空燃比を理論空燃比に一致させるための学習
補正係数である。学習補正係数α２の値は空燃比補正係
数α１の値を基として空燃比＝理論空燃比となるように
学習補正したときの学習値として求められる。以下、説
明の便宜上学習値をα２とする。そして、本実施例では
この０式によりこれらのα４、α２を併用する演算方法
を採っているが、例えばオーブンループ制御のときは実
際上はα１＝１とすることでα２のみによる補正となる
。なお、Ｔｓはインジェクタ４の応答遅れ（むだ時間）
を補正するための係数である。したがって、インジェク
タ４からは最終噴射量Ｔｉの燃料が吸気管３内に噴射さ
れ、後述するように吸入混合気の空燃比が常に目標値に
制御される。

第５図は空燃比補正係数α、および学習値α２を演算す
るサブルーチンＳＵＢ　　ｉを示ｔフローチャートであ
る。ｐ＋＋で酸素センサ１１の出力ＶＳをディジタル信
号にＡ／Ｄ変換し、Ｐ、２でオープンループ条件が成立
しているか否かを判別する。オーブンループ条件は、例
えばエンジン始動時で酸素センサ１１が十分に活性化し
ていないときや過渡運転時で酸素センサ１１の応答遅れ
を無視することができないとき等に成立する。オーブン
ループ条件が成立しているときはＰｌ３に進み、オーブ
ンループ制御を実行する。

一方、該条件が成立していないときはＰｌ、４以下のス
テップに進んでフィードバンク制御を実行するとともに
、このときのα□の値からα２を学習する。

最初にフィードバック制御時について説明する。まず、
Ｐｌ４で空燃比を理論空燃比に補正する空燃比補正係数
α、の値を演算する。この演算は、例えば次のようにし
て行う。酸素センサ出力Ｖｓのディジタル変換値を比較
基準値Ｓ／Ｌ　（Ｓ／Ｌ　：出力Ｖｓが理論空燃比で急
変するときの上限と下限の略中間の値）と比較し、ｙｓ
＜Ｓ／Ｌのときは理論空燃比よりリーンであると判断し
て空燃比を理論空燃比に補正する空燃比補正係数α、の
値を増加させる。一方、Ｖ　ｓ　＞　Ｓ　／　ｉ、のと
きは理論空燃比よりリッチであると判断して、空燃比補
正係数α、の値を減少させる。なお、空燃比補正係数α
□の増減はＰＩ（比例積分）制御により行う。これによ
り、空燃比補正係数α１の値が運転状態に応じて適切に
補正され、空燃比が精度よく理論空燃比に制御される。

次いで、Ｐ、ｓで各種増量係数Ｃ０ＥＦの値がＣ０ＥＦ
＝ａ１であるか否かを判別し、Ｃ０ＥＦ＝１のときはα
１の値からα２を学習するためＰｌ＆　　に進み、Ｃ０
ＥＦ≠１のときは学習を行わないと判断してＰｌ３に進
む。これは、Ｃ０ＥＦ≠１であれば理論空燃比に維持さ
れているときの最終噴射量Ｔｉがα、のみならずＣ０Ｅ
Ｆによっても補正されているからである。

したがって、本実施例ではＣ，０ＥＦ＝１であるときの
みα１の値からα２を学習する。なお、Ｃ０ＥＦ＝１と
いう条件下での学習に限らず、例えばＣ０ＥＦを含め（
ＣＯＥＦｘα□〕の値からα２を学習するようにしても
よい。ｐ＋ｃでは、α、の値からこれを遅れ補正時間Ｔ
ｏ前の運転状態に対応するものとしてα２の値を演算す
る。この遅れ補正時間ＴＯは酸素センサ１１による空燃
比検出に伴う応答遅れ分に対応する値であり、例えば２
０〜Ｌｏｏｍｓの範囲でエンジンの種類等により適切な
値に設定される。なお、Ｔｏは一定値としてもよいが、
例えば第６図に示すように吸入空気量Ｑａの大きさによ
って変えるようにしてもよく、そのようにすればより精
密に上記応答遅れによる誤差を補正して学習値α２の精
度を高めることができる。

Ｂ６　におけるα２の演算は、例えばα、を所定数サン
プリングしてその平均値を求め、これからα２を学習値
として算出する。次いで、Ｐ、７　　で学習値α２を遅
れ補正時間Ｔｏ前の運転状態に対応する領域にストア（
詳細はサブルーチン５ＵＢ−２で後述する）してＰｌ３
に進む。

一方、Ｐｌ２でオープンループ条件が成立しているとき
は、Ｐ、で運転状態に応じた学習値α２を読み出す。な
お、この読み出し方法は説明の都合上学習値α２のスト
ア方法を説明した後に述べる。したがって、メインルー
チンでは前記０式に従って最終噴射量Ｔｉが決定され空
燃比がオープンループであるいはフィードバソり制御で
理論空燃比に制御される。この場合、今回の学習値α２
を空燃比検出の応答遅れを考慮して所定時間Ｔｏ前の運
転領域に対応させているため、学習値α２の精度が高く
維持されている。したがって、酸素センサ１１の出力Ｖ
ｓが安定していないエンジン始動時やあるいは該出力Ｖ
ｓの応答遅れを無視できない過渡運転時等にあっても高
精度で空燃比を目標値に制御することができる。

第７図は学習値α２をストアするサブルーチン５ｔＪＢ
−２を示すフローチャートである。

初めに、本ストア方式の原理を述べる。本実施例では運
転領域の分割パラメータとして回転数Ｎおよび基本噴射
１１Ｔｐが用いられており、運転領域は第８図に示すよ
うに各パラメータＮ、Ｔｐにより格子状に区画される。

その区画数は、例えば従来例として示した例（９６０点
）に比してはるかに少ない所定数に設定されており、必
要なメモリ数は少ない。そして、ＮおよびＴｐの分割番
号によって指定されるアドレスＮｎ、Ｔｐｍ　（格子点
のアドレスを指し、以下、指標アドレスという）に学習
値α２がα２つとしてストアされる。したがって、例え
ばＮ軸の分割数（格子数）がＮ０２Ｔｐ軸の分割数（格
子数）がＭＯであるときは、格子点数はＮｏＸＭｏとな
りこれと同数の学習値α２が演算されストアされる。こ
のストアに際して本実施例では上記例に比して指標アド
レスＮｎ、Ｔｐｍの数が少ないため、このままでは学習
値α２の精度が低下するおそれがある。すなわち、学習
値αλ〜を単位区画内の単純平均値として算出し、これ
を指標アドレスＮｎＳＴｐｍに単にストアするのみでは
学習値の精度低下を招く。

そこで、本発明者はＮとＴｐで表される現実の運転状態
と学習値α２とを正確に相関させてストアすることがで
きれば、指標アドレス数が少なくても学習値α２の精度
低下を防ぐことができるという点に着目して、補間計算
の原理を上記ストア時に適用することで、指標アドレス
Ｎｎ、Ｔｐｍにストアされる学習値α武の精度を高くし
ている。

第７図において、Ｐｈ４で現在のＮ、Ｔｐに対応する学
習補正偏差Ｖを次式〇に従って演算する。

Ｖ＝ＷＸ（α１−１）　　　・旧−〇 但し、Ｗ：定数 学習補正偏差Ｖはα１の１からの離隔程度に対応してお
り、このＶをなくするように補正するのが学習補正係数
となる。なお、学習補正係数■は０式の演算に限らず、
例えば酸素センサ出力Ｖｓがｖｓ＞Ｓ／Ｌのときｖ＝−
ｗ、ｖｓ＜Ｓ／ＬのときＶ＝＋Ｗとしてもよい。また、
このときの運転状態Ｘ、ずなわちＮとＴｐ　（但し、Ｎ
ｎ≦Ｎ＜Ｎｎ＋＋、Ｔｐｍ≦”ｒｐ≦Ｔ　ｐ　ｍ−Ｈ）
は第９図に示すように４つの指標アドレス（ｎ。

ｍ）　　（ｎ＋１．ｍ）　　（ｎ、ｍ＋１）（ｎ＋１゜
ｍ＋１）で区分される補間領域Ｈｓ内のＸ点に位置して
いる。この場合、補間領域Ｈｓ内内体体はメモリ領域が
なく、メモリ領域はあくまで上記各指標アドレスに限ら
れる。したがって、このままで学習値α２を４つの指標
アドレスにストアすると、４点とも同一値となり学習値
α２の精度が低下する。そこで、Ｐａｚ　、Ｐｈ３でＸ
点の指標アドレス（ｎ、ｍ）からの離隔程度をＮ軸およ
びＴｐ軸方向の記憶補間係数ａ、ｂとしてそれぞれ次式
■■に従って演算する。

ａ　　＝　　　（Ｎ−Ｎｎ）　　／　　（Ｎｎ＋ｔ　　
　−Ｎｎ）・−・−■ ｂ＝　（Ｔｐ−Ｔｐｍ）／　（Ｔｐｍ＋ｔ−Ｔｐｍ）・
−・−・−■ したがって、これらの記憶補間係数ａ、ｂを用いると、
Ｘ　（Ｎ、Ｔｐ）が各指標アドレスに対してどのような
位置関係にあるかを第９図に破線矢印で示すように定量
的に表すことができる。

このような定量的位置関係を利用すると、Ｘ（Ｎ、Ｔｐ
）を各指標アドレスにそれぞれ適切な重み付けをして正
確にふり別けることができる。

かかる原理に基づきＰ２４〜Ｐ２．で次式■〜■に　。

従って各指標アドレスの学習値α４＝、α２；１．αＺ
ｌ’ｎ＋１　＋　　α２゜をそれぞれ演算し、Ｐ４でこ
れらを各指標アドレスにストアする。

×ｖ　　　　　　　−・−■ 一−−−−・■ −・・−■ ・−・−・■ 但し、α２ｏｌｄ　：　ＲＡＭ２４に記憶されている前
回までの旧データ α２　ｎｅＨ：今回の新データ 上記０〜０式の演算によりＸ　（Ｎ、Ｔｐ）に対応する
学習値α２の精度を高く維持して各指標アドレスにスト
アさせることができる。また、このとき同時に学習補正
偏差Ｖに基づく学習値α２の学習補正を行うことで学習
データが常に最新の値となり、データとしての信頼性が
高まる。

次に、各指標アドレスにストアされた学習値α２の読み
出し方法について説明する。

運転状態がＸ　（Ｎ、Ｔｐ）であるときこのＸに対応す
る単位運転領域は第１０図のように示される。このとき
、Ｘを包含している運転領域を区分する指標アドレス（
ｎ、ｍ）　　（ｎ、ｍ＋１）　　（ｎ＋１．ｍ）　　（
ｎ＋１．ｍ＋１）の学習値α２を単に読み出すのみでは
、この学習値α２は運転状！３Ｘに正確に相関しないも
のとなる。

そこで、ストア方法と同様に補間演算を行って両者を正
確に相関させる。まず、上記単位運転領域を補間領域Ｈ
ｓとして捉え、この補間領域Ｈｓ内のＸ点位置を各指標
アドレスからの離隔程度をＮ軸およびＴｐ軸方向の続出
補間係数Ｃ１ｄとしてそれぞれ次式０■に従って演算す
る。

Ｃ”　（Ｎ　　Ｎｎ）／　（Ｎｎ＋＋　−Ｎｎ）−・−
［相］ ｄ＝　（Ｔｐ−Ｔｐｍ）／　（Ｔｐｍ＋＋　−Ｔｐｍ）
−・・−■ 次いで、Ｘ点に対応するＴｐｍ軸上の補間値Ｅを次式＠
に従って演算する。

Ｅ＝α２ｍ＋ｃＸ（αｚｌＩｌ−αｚ　ｍ）−・・−■ 同様にＸ点に対応するＴｐｍ　　軸上の補間値Ｆを次式
０に従って演算する。

Ｆ＝αＺｍ４＋　＋　ｄ　Ｘ　（αｚｎ＋＋亀−αｚｍ
＋１）・−−−−・＠ すなわち、直線補間により補間値Ｅ、Ｆを求める。次い
で、これらの補間値ＥＳＦからＸ点に対応する学習値α
２を次式■に従い直線補間して求める。

α２　＝Ｅ＋ｄｘ　（Ｆ−Ｅ）　　−旧・−［相］した
がって、０式により得られた学習値α２はＸ点の運転状
態（Ｎ、Ｔｐ）に正確に相関した値となり、データとし
ての精度を高いものとすることができる。

このように、メモリ数は少ないものの、学習値α２の記
憶過程と続出過程に所定の補間演算を採用して学習値α
２を運転状態（Ｎ、’ｒｐ）に正確に相関させているた
め、学習値α２の精度を高く維持することができる。そ
の結果、装置の複雑化やコスト高を避けつつ、この学習
値α２を用いた空燃比制御の精度を向上させることがで
きる。

なお、本実施例では分割パラメータとしてＮ、Ｔｐを用
いて特に’ｒｐによる学習補正を行い、インジェクタの
噴射特性のばらつき等の改善を図っているが、これに限
らず、例えばＮ、Ｑａを用いてもよい。

また、本実施例では空燃比を理論空燃比に制御する例を
示したが、これに限るものではない。例えば、理論空燃
比に制御しているときのα、の値を学習し、この学習値
に基づいてさらに他の目標空燃比（例えば、リーン空燃
比でＡ／Ｆ＝１８）に補正する第２の空燃比補正係数を
演算し、これに基づいて目標空燃比に制御する例にも勿
論適用することができる。要はα、の値から学習補正係
数α２をストアし、このα２を利用して空燃比制御を行
うような学習制御方式であれば、すべてに適用が可能で
ある。

さらに、上述した各補間演算方法は本発明の課題を達成
するための１例にすぎず、その目的の範囲内で種々の変
形が可能なことは言うまでもない。

また、本発明は電子制御燃料噴射に限らず、例えば気化
器方式のエンジンにも適用することができる。

（効果） 本発明によれば、空燃比検出の応答遅れを補正して過渡
状態に拘らず学習補正係数の学習値の精度を高く維持す
ることができ、空燃比制御の精度を向上させることがで
きる。

また、上記実施例にあっては学習値の記憶に必要なメモ
リ数を少なくすることができ、装置の複雑化やコスト高
を避けることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の全体構成図、第２〜１０図は本発明の
一実施例を示す図であり、第２図はその概略構成図、第
３図はそのコントロールユニットの回路構成図、第４図
はその空燃比制御のメインルーチンを示すフローチャー
ト、第５図はその空燃比補正係数α１および学習値α２
を演算するサブルーチン５ＵＢ−１を示すフローチャー
ト、第６図はその吸入空気量Ｑａと遅れ補正時間ＴＯと
の関係を示す図、第７図はその学習値α２をストアする
サブルーチン５ＵＢ−２を示すフローチャート、第８図
はその回転数Ｎと基本噴射ｆｆ１Ｔｐをパラメータとす
る運転領域の区分を示す図、第９図は学習値α２のスト
ア方法を示す図、第１０図はその学習値α２の読み出し
方法を示す図、第１１図は従来の吸入空気量Ｑａと学習
値α２との関係を示すマツプである。 １−−−−一エンジン、 ４・−・−インジェクタ（燃料供給手段）、１２・−・
・−運転状態検出手段、 １３−一一一・−コントロールユニット（補正係数演算
手段、記憶手段、供給量制御手段）。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 ａ）排気中の酸素濃度を検出する酸素センサと、ｂ）エ
   ンジンの運転状態を検出する運転状態検出手段と、 ｃ）酸素センサの出力に基づいて空燃比を所定空燃比に
   補正する空燃比補正係数を演算する補正係数演算手段と
   、 ｄ）空燃比補正係数の値から空燃比を目標空燃比に一致
   させる学習補正係数を所定時間前の運転状態に対応する
   ものとして学習し、その学習値を該所定時間前の運転状
   態に対応する領域の学習値として記憶する記憶手段と、 ｅ）空燃比補正係数あるいは記憶手段から運転状態に対
   応する学習補正係数を読み出し、これらのうち少なくと
   も１つ以上に基づいて空燃比が目標空燃比となるように
   燃料供給量を制御する供給量制御手段と、 ｆ）供給量制御手段からの信号に基づいてエンジンに燃
   料を供給する燃料供給手段と、 を備えたことを特徴とする空燃比制御装置。