JPS6172843A - 内燃機関の空燃比学習制御方法 - Google Patents

内燃機関の空燃比学習制御方法

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JPS6172843A
JPS6172843A JP19325384A JP19325384A JPS6172843A JP S6172843 A JPS6172843 A JP S6172843A JP 19325384 A JP19325384 A JP 19325384A JP 19325384 A JP19325384 A JP 19325384A JP S6172843 A JPS6172843 A JP S6172843A
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JP
Japan
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air
value
learning
fuel ratio
study
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JP19325384A
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English (en)
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Nobunao Okawa
大川 信尚
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Toyota Motor Corp
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Toyota Motor Corp
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Publication date
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    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02DCONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/24Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means
    • F02D41/2406Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means using essentially read only memories
    • F02D41/2425Particular ways of programming the data
    • F02D41/2429Methods of calibrating or learning
    • F02D41/2477Methods of calibrating or learning characterised by the method used for learning
    • F02D41/2483Methods of calibrating or learning characterised by the method used for learning restricting learned values
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02DCONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/24Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means
    • F02D41/2406Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means using essentially read only memories
    • F02D41/2425Particular ways of programming the data
    • F02D41/2429Methods of calibrating or learning
    • F02D41/2451Methods of calibrating or learning characterised by what is learned or calibrated
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  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Electrical Control Of Air Or Fuel Supplied To Internal-Combustion Engine (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。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、空燃比を理論空燃比に一致させるべく定める
空燃比フィードバック補正係数と、この補正係数を所定
範囲内に保持すべく増減補正される空燃比学習値との積
に基づいて、燃料噴射量が制御される内燃機関の空燃比
学習制御方法に係り、特に機関の運転領域に基づいて区
分設定された複数の領域ごとに学習するようにした空燃
比学習制御方法に関する。
〔従来の技術〕
内燃機関にあっては、排ガス中の一酸化炭素、炭化水素
、又は窒素酸化物の有害物質濃度を低減するために、三
元触媒を用いてなる排ガス浄化装置を設けるとともに、
空燃比(A/F)を理論空燃比近傍に制御すべく空燃比
フィードバック制御が行われている。このフィードバッ
ク制御を行うにあたり、まず、機関1回転当りの吸入空
気量Q/NE等の機関負荷に基づいて基本燃料噴射量を
定め、これを噴射するに要する燃料噴射弁の開弁時間を
基本燃料噴射時間TPとして求める。次に、このTPに
各種の補正項を乗算する。さらにO。
センサ出力を信号処理して得られる第4図に示すような
空燃比信号に基づき、燃料噴射時間を比例積分動作させ
るための同図に示す空燃比フィードバック補正係数FA
Fを定める。そして、前記補正項の乗算された基本燃料
噴射時間TPに空燃比フィードバック補正係数FAFを
乗算し、これに燃料噴射弁の無効噴射時間TVを加算し
て燃料噴射時間TAUとし、燃料噴射弁の開弁時間を制
御することにより、空燃比を理論空燃比近傍に制御する
ようにしている。
なお、環境変化や経時変化により、エアフローメータの
特性が変化したり、燃料噴射弁のつまり、タペットフラ
イアンス変化に伴うパルプタイミングの変化等の特性が
変化し、これによって前記撚□1  料噴射時間TAU
と燃料噴射量との相関が初期のものから変化したり、0
2センサの特性変化によって空燃比信号が誤差を含んだ
ものになると、前記FAFがその基準値(例えば1.0
)から徐々にずれることになる。そして、FAFO上、
下限ガード値に達すると、FAFがそのガード値に固定
され適切なフィードバックがなされないことから、空燃
比を理論空燃比近傍に制御することができなくなること
が生ずる。
また、暖機運転等のように特定の運転状態によっては空
燃比フィードバック制御がオープンループ制御にされる
。このような場合、補正係数FAFは所定値に固定され
、その所定値は上述の環境変化や経時変化により補正さ
れることがないので、実際の空燃比は初期の目標空燃比
から徐々にずれてしまうことがある。
そこで、従来、上述の経時変化等に対応させるとともに
、オープンルール制御になっても空燃比を理論空燃比近
傍に維持させるため、フィードバック制御中に補正係数
FAFのその基準値からのずれを求め、このずれに相当
する分を学習値KQ工に肩代りさせる学習を行ない、次
式(1)に基づいて燃料噴射時間TAUを補正するよう
にしている。
TAU=TPx、FAFxKG、xK+TV  ・−曲
(1)なお、学習値K (31+は機関負荷Q/NEを
いくつかの運転領域I(I:1,2.・・・、N)に区
分し、この区分ごとに学習して得られるものとする。
例えばQl/NE=250〜4ool/rev、Q2/
NB=400〜5501/rev、 −・団・・・・に
区分サレタ運転領域■に対応させて、学習値K G t
、KQ、、・・・・・・が学習され、該当する運転領域
Iの学習値KGIを用いて、燃料噴射時間TAUを補正
するようにしている。また、式(1)における係数には
、暖機増量補正係数や始動時増量係数等を含む補正係数
である。さらに、式(1)には、必要に応じて、アイド
ル時の見込み補正や学習補正が考慮される。
〔発明が解決しようとする問題点〕
ところが、従来の学習方法は、’4開昭58−1500
58号公報に示されるように、学習値には一定の上、下
限を有する補正制限範囲が設定されている。この範囲は
、機関特性のばらつき等によって定められるが、例えば
、±10〜20%とされている。ところで、高地等のよ
うに大気圧が低い環境においては、Q/NEが同じでも
空気密度の低下に応じ空燃比がリッチになり、FAFが
基準値に対して小さな値にずれる。これに応じてFAF
を基準値に維持させるべく学習値KG、が減少補正され
ることになる。しかし、上述の従来法によると、学習値
KGIが補正制限されるようになっているため、その制
限範囲を越えるような高地を走行すると、学習値KGI
による肩代りがなされないのでFAFがその下限ガード
値に達してしまい、空儂比がリッチ状態に固定されてし
まうことがある。逆の場合即ち高地から低地へ移動した
場合は、空燃比がリーン状態に固定されることになる。
いずれにしても、空燃比がリッチ又はリーンに固持され
ると、燃費や操縦性が悪化されたり、空燃比が三元触媒
の浄化範囲空燃比から外れ、エミッションの悪化をもた
らすという問題がある。
本発明の目的は、気圧変化等の如く大幅でかつ一定期間
継続するような空燃比変動要因に対しては、学習値の補
正制限範囲を実質的に拡大するでとができ、それらの要
因によって空燃比がリーン又はリッチ状態忙固持されて
しまうのを防止することができる内燃機関の空燃比学習
制御方法を提供することにある。
〔問題点を解決するための手段〕
本発明は、上述の問題点を解決するため、空燃比の学習
値を全運転領域に対して共通な共通学習項と、各運転領
域ごとの個別学習項とに分割し、共通学習項の補正制限
範囲は考えられる気圧変化等の大幅な空燃比変動要因に
応じたものとするとともに、個別学習項の補正制限範囲
はノイズ等の一時的な空燃比変動要因に応じたものとし
、空燃比フィードバック補正係数に基づいて前記個別学
習項を補正した後、全個別学習項の基準値からの平均変
動分に相当する値を各個別学習項から共通学習項に振り
替えるようにすることにある。
〔作用〕
つまり、上記構成とすることにより、空燃比フィードバ
ック補正係数に基づいて学習補正される個別学習項の値
は、学習の都度、それらの基準値からの平均変動分に相
当する値だけ補正制限範囲の中心側に補正されることに
なるから、一定期間継続するような空燃比変動要因に対
しては、補正制限範囲が実質的に拡大されることになる
。一方、これによって補正された個別学習項の変化分は
共通学習項に振り替えられるから、それらの和である学
習値は変化せず、しかも、適切な値に学習されるととに
なるのである。
〔実施例〕
以下、本発明を実施例に基づいて説明する。
第1図に本発明の一実施例の制御手順のフローチャート
を、第2図に本発明を適用可能なエンジンの一例の概略
構成図を、第3図に第2図に示す制御回路のブロック構
成図を示す。
第2図に示すように、自動車用のエンジン10は、外気
を取入れるためのエアクリーナ12と、該エアクリーナ
12により取入れられた吸入空気の流量を検出するため
のエアフローメータ14と、該エアフローメータ14に
内蔵された、吸入空気の温度を検出するための吸気温セ
ンサ16と、吸気管18に配設され、運転席に配設され
たアクセルペダル20と連動して回動するようにされた
、吸入空気の流量を制御するための吸気絞り弁22と、
該吸気絞り弁22の開度を検出するためのスロットルセ
ンサ24と、サージタンク26と、吸気マニホルド28
に配設された、エンジン10の吸気ボートに向けて燃料
を噴射するための燃料噴射弁30と、該燃料噴射弁30
に所定圧力の燃料を供給するための、燃料タンク34及
び燃料ポンプ36と、排気マニホルド38に配設された
、排気ガス中の残存酸素濃度がら空燃比を検知するため
の02センサ40と、電子制御自動変速機42と、該電
子制御自動変速機42に配設された、プロペラシャフト
の回転数から車速を検出するための車速センサ44と、
エンジン10のクランク軸の回転と連動して回転するデ
ィストリビュータ軸46aを有するディストリビュータ
46に内蔵された、前記ディストリビュータ軸46aの
回転に応じてパルス信号を出力するクランク角センサ4
8と、エンジンブロックに配設された、エンジン冷却水
温を検知するための冷却水温センサ50と、バッテリ5
2と、前記エアフローメータ14出力から求められる吸
入空気量と前記クランク角センサ48出力から求められ
るエンジン回転数に応じて基本燃料噴射時間TPを決定
し、これを前記02センサ40出力の空燃比、前記冷却
水温センサ50出力のエンジン冷却水温、前記バッテリ
52の電圧等に応じて補正することによって、前記燃料
噴射弁30KJf%弁時間信号を出力すると共に、エン
ジン運転状態に応じて、電子制御自動変速機42の変速
位置、点火コイル540オンオフ状態、即ち、点火時期
等を制御する制御回路56とを備えて構成されている。
前記制御回路56は、第3図に詳細に示す如く、各種演
算処理を行なうマイクロプロセッサから成る中央処理装
置(以下CPUと称する)72と、前記エアフローメー
タ14、吸気温センサ16、酸素濃度セ/す40、冷却
水温センサ50、バッテリ52等から入力されるアナロ
グ信号をデジタル信号に変換して順次CPU72に取込
むための、マルチプレクサ付きアナログ−デジタル変換
器74と、前記スロットルセンサ24、車速センサ44
、クランク角センサ48等から出力されるデジタル信号
を、所定のタイミングCPU72に取込むと共に、CP
U72における演算結果を、所定のタイミングで前記燃
料噴射弁30、電子制御自動変速機42、点火コイル5
4等に出力するバッファ付き人出カポ−ドア6と、プロ
グラム或いは各種定数等を記憶するためのリードオンリ
ーメモリ(R,OM)78と、CPU72における演算
データ等を一時的に記憶するためのランダムアクセスメ
モリ(RAM)80と、機関停止時にも補助電源から給
電されて記憶を保持できるバックアップ用ランダムアク
セスメモリ(BU−RAM)82と、コモンバス84と
から構成されている。
次に、上記のようなエンジンに本発明を適用しげ た場合の実施例について、第1図のフローチャートに沿
って説明する。
まず、ステップ100〜104は学習条件が成立してい
るか否かを判断するようになっており、ステップ100
では、ステップ102,104で判断する条件以外の条
件(例えば、水温が80℃以上、回転数NEが2,50
0 rpm以下等)を判断するようになっている。ステ
ップ100にて肯定のときは、ステップ102において
空燃比フィードバック補正係数FAFが所定回スキップ
したか否かが判断される。即ち、第4図に示した0、セ
ンサから出力される空燃比信号が、リーンからリッチ又
はその逆に変化した回数を学習条件としており、肯定判
断のときはステップ106に移行して、その間又は前回
と今回スキップ間のFAF変化の平均値FAFAVが計
算される。一方、ステップ102の判断が否定のときは
ステップ104に移行して、スキップが所定回に達しな
い場合でも、FAFが大きくずれた場合に学習を実行さ
せるために定めた上又は下限値F’ A F T、又は
F A T’ Hの範囲内か否かを判断し、否定判断の
ときは学習条件成立としてステップ106に移行し、前
述と同様所定時間内におけるFAFの平均値FAFA■
を求める。
ステップ106でFAFAVを求めた後、ステップ10
8に進んで現在の運転領域i(但し、iは前記工に対応
するものである。)を判断し、次式(2)に示す個別学
習項KGiを学習補正すべく、ステップ110〜114
に移行する。
TAU=TPXFAFX(KGM+KGB−1)xK+
TV・・・・・・・・・(2) 式(2)に示すように、両式(1)に示したKGiは、
各運転領域最に対して共通な共通学習項KGMと、各運
転領域1ごとの個別学習項KGiに分割されている。そ
れらの項はいずれも「1」を基準とする係数となってお
り、()内が「1」を基準とした値になるようK「1」
を減するようにしている。
ステップ110では、FAFAVが基準値「1」から所
定範囲α(例えば2)チを越えて変化したか否かを判断
する。ここで、−α/100≦(FAFAV−1)≦α
/100であれば、個別学習項KGiを補正することな
くステップ116へ、(FAFAV−1)(−α/10
0であればJステップ112に移行して個別学習項KG
iから所定値βヲ減シ、逆K(FAFAV−1))α/
100であれば、ステップ114に移行して個別学習項
KGiに所定値βを加算して、ステップ116に移行す
る。
ステップ116,118にて個別学習項KGiの平均値
Xを求め、つづいてステップ120において、その基準
値「1」からの備差、即ち、平均変動分ΔXを求める。
そして、ステップ122にて、ΔXの絶対値が所定値L
VL以上か否かが判断され、否定判断のとき、即ち、平
均変動分ΔXが小さな場合は、何ら他の処理を実行する
ことなくメインループに戻る。
一方、ステップ122にて肯定判断されたときは、ステ
ップ124に移行して、共通学習項KGMの値にΔXを
加算してステップ126に移行する。ステップ126で
は、書き代えられた共通学習項KGMが、所定の補正制
限範囲士γチ以内かを判断し、否定判断のときはステッ
プ128に移行して、共通学習項KGMを元の値に戻し
た後メインルーズに戻る。ステップ126で肯定された
ときはステップ130に移行し、すべての個別学習項K
Qi (i=1.2.・・・、N)の値を、それぞれΔ
Xを減じた値に、書き代えてステップ132に進む。ス
テップ132では、書き代えられた全ての個別学習項K
Giが、所定の補正制限範囲上δチ以内か否かを判断し
、肯定判断のときはメインルーズに戻り、否定判断のと
き、即ち1つでも補正制限範囲を越えるものがあれば、
ステップ134に移行して個別学習項KGiを全て元の
値に戻すとともに、ステップ128にて共通学習項KG
Mを元の値に戻してメインルーズに戻る。なお、γは考
えられる環境変化等の一定期間継続する変動要因による
学習値の変動範囲に基づいて、例えば、30〜40チに
定め、δは一時的な変動要因に基づいて、例えば、10
〜20%に定めることが望ましい。
上述したように、本実施例によれば、FAFAVに基づ
いて学習補正される個別学習項KGiの値は、学習の都
度、全個別学習項KG 1(i=1〜N)の平均変動分
ΔXだけ補正制限範囲の中心側に補正されることから、
補正制限範囲が実質的に拡大されることになる。したが
って、高地等においても学習値(KGM+KGi  1
)が、実質的に補正制限を受けることなく適切な値に学
習補正されることから、補正係数FAFが上下限ガード
値に達するほどずれることがなくなる。これにより、空
燃比がリッチ又はリーン状態に固持されるのを防止して
、理論空燃比近傍に制御することができ、燃費や操縦性
を向上させるとともに、エミッションの悪化を防止する
ことができる。
また、高地になっても学習値が補正制限により規制され
ることなく適切に学習されることから、平地において学
習されたエンジン特性のばらつき等を学習した部分詩値
がそのまま保持されるという効果がある。
なお、上記実施例においては、ステップ126゜132
でそれぞれ否定判断されたとき、KGM、KGiをΔX
により補正しない元の値に戻してメインループに戻るよ
うにしたが、これに代えてステップ126,132で否
定判断されたとき、KGM(又はKGi)をその補正制
限値±γチ(又は±δチ)の上又は下限に補正し、これ
に応じてKGi(又はKGM)を相補的に補正するよう
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、気圧変化等の如
く大幅でかつ一定期間継続するような空燃比変動要因に
対し、学習値の補正制限範囲が実質的に拡大されること
から、空燃比がリッチ又はリーン状態に固持されるのを
防止することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
第1図は本発明の一実施例の制御手順を示すフローチャ
ート、第2図は本発明を適用可能なエンジンの一例の概
要構成図、第3図は第2図に示す制御回路のブロック構
成図、第4図は空燃比フィードバック補正係数の変化を
示す線図である。

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. 空燃比を理論空燃比に一致させるべく定める空燃比フィ
    ードバック補正係数と、この補正係数を所定範囲内に保
    持すべく補正される空燃比学習値との積に基づいて、燃
    料噴射量が制御される内燃機関の空燃比学習制御方法に
    おいて、前記学習値は機関負荷に応じて区分された複数
    の運転領域ごとに学習された複数の学習値を有し、かつ
    各学習値は全運転領域に対して共通な共通学習項と各運
    転領域ごとに対応する個別学習項とを有するものとし、
    前記空燃比フィードバック補正係数に基づいて前記個別
    学習項の値を補正した後、全ての個別学習項の平均値と
    基準値との偏差を求め、この偏差を各個別学習項から減
    するとともに共通学習項に加算して相補的に補正するも
    のとし、前記共通学習項の補正制限範囲は前記個別学習
    項の補正制御範囲よりも広く設定することを特徴とする
    内燃機関の空燃比学習制御方法。
JP19325384A 1984-09-14 1984-09-14 内燃機関の空燃比学習制御方法 Pending JPS6172843A (ja)

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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE4001494A1 (de) * 1989-01-19 1990-08-02 Fuji Heavy Ind Ltd Kraftstoff-luftverhaeltnis-ueberwachungssystem fuer eine kraftfahrzeugmaschine

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