JPS62101862A - 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

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、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。

〈従来の技術〉 従来、この種の学習制御装置としては、例えば特開昭５
９−２０３８２８号公報によって開示されたものがある
。

電子制御燃料噴射装置に用いられる燃料噴射弁は、機関
の回転に同期して与えられる駆動パルス信号によって開
弁し、その量弁期間中、所定圧力の燃料を噴射するよう
になっている。従って、燃料噴射量は駆動パルス信号の
パルス幅により制御され、このパルス幅をＴｉとして燃
料噴射量に相当する制御信号とすれば、理論空燃比を得
るためのＴｉは次式によって定められる。

Ｔｉ＝Ｔｐ−ＣＯＥＦ・ｃｘ＋Ｔｓ 但し、’ｒｐは燃料の基本噴射量に相当する基本パルス
幅で、便宜上基本噴射量と呼ぶ。’ｒｐ　＝Ｋ・Ｑ／Ｎ
で、Ｋは定数、Ｑは吸入空気流量、Ｎは機関回転数であ
る。Ｃ０ＥＦは水温補正等の各種補正、係数である。α
は後述する空燃比のフィードバック制御（λコントロー
ル）のための空燃比フィードパ・ツク補正係数である。

Ｔｓは電圧補正骨で、バッテリ電圧の変動による燃料噴
射弁の噴射流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、排気系の空燃比センサとし
て例えばｏ２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が薄いかをスライスレベルに
より制御するわけであり、このため、前記空燃比フィー
ドバック補正係数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αの値は比例積
分（ＰＩ）制御により変化させ、安定した制御としてい
る。

すなわち、Ｏｔセンサの出力電圧とスライスレベル電圧
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）場合るは始めに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＜（？！＜）するように制御する。

但し、λコントロールを行わない条件下では、αをクラ
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コントロール条件下でのベース空燃比、即
ちα＝１のときの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
ニット）のバラツキや経時変化、燃料噴射弁のパルス幅
−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ときに、ベース空燃比の段差をフ
ィードバック制御によりλ−１に安定させるまでに時間
がかかる。そして、このために比例及び積分定数（Ｐ／
１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、運転性が悪化
するのである。

またその結果として、三元触媒の転換効率が悪いところ
で運転がなされることになり、触媒の貴金属量の増大に
よるコストアンプの他、触媒の劣化に伴う運転効率のさ
らなる悪化により触媒の交換を余儀なくされる。

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る空燃比の学習制御装置が
、本願出願人により特願昭５８−７６２２１号（特開昭
５９−２０３８２８号）あるいは特願昭５８−１９７４
９９号として出願された。

これは、空燃比のフィードバック制御中にベース空燃比
が理論空燃比からずれた場合には、そのギャップを埋め
るべく空燃比フィードバック補正係数αが大となるから
、このときの機関運転状態とαとを検出し、該αに基づ
く学習補正係数にβを求めてこれを記憶しておき、再度
同一運転状態となったときは、記憶した学習補正係数Ｋ
ｎによりベース空燃比を理論空燃比に応答性良くなるよ
うに補正する。ここにおける学習補正係数Ｋｊ２の記憶
は、ＲＡＭのマツプ上を機関回転数及び負荷等の機関運
転状態の適当なパラメータに応じて格子分割した所定範
囲の領域毎に行う。

具体的には、ＲＡＭ上に機関回転数及び負荷等の機関運
転状態に対応した学習補正係数Ｋｇのマツプを設け、燃
料噴射量Ｔｉを計算する際に、次式の如く基本燃料噴射
量’ｒｐをＫｌで補正する。

Ｔｉ＝Ｔｐ−ＣＯＥＦ−Ｋｌ・α＋Ｔｓそして、Ｋｌ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状態の領域
を検出し、かつ、αの基準値か゛らの偏差Δαを平均値
として検出する。基準値は、λ＝１に対応する値として
一般には１．０に設定される。

ｉｉ　）前記機関運転状態の領域に対応して現在までに
学習されているＫｉ！を検索する。

１ｉｉ）ＫｌとΔαとからＫＮ＋Δα／Ｍの値を求め、
その結果（学習値）を新たなＫ　Ａ　（Ｎ）　として記
憶を更新する。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ック制御
における学習方式では、偏差量Δαは定常状態でないと
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、学習の進行度が大きな領域（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、系に空燃比をズレを
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がらない。

一方、前記したベースの空燃比のλ＝１からのズレを生
じる要因の中、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か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［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。

この点に鑑み、本願出願人は、学習進行度を検出し、学
習進行度の大きな運転領域で学習された学習補正係数に
１に基づいて当該運転領域と吸入吸気流量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空燃比制御精度の向上を図
った空燃比の学習制御装置を特願昭５９−００９４４６
号として出願した。

〈発明が解決しようとする問題点〉 しかしながら、上記の学習制御装置の場合、次のような
問題を生じる。

ベース空燃比のλ＝１からのズレを生じる要因の中には
、燃料噴射弁の劣化によるものも吸入空気流量Ｑの計測
誤差と同様かなりの割合を占めると考えられる。

但し、この場合は燃料噴射弁の駆動電圧に対する立ち上
がり開弁特性の変化として表れるため、噴射パルス幅Ｔ
ｐの小さい領域ではズレ量が大きいが、Ｔｐの大きな領
域では殆どズレを生じない。

これは、単位パルス幅当りの噴射量がＴｐが小の領域で
は小であるのに対し、Ｔｐが大の領域では大であるため
、ズレを吸収してしまうからである。

したがって、前記した学習では、Ｔｐが小の領域での学
習が進行し該領域での学習値によってＴｐの領域での学
習値が推定されると、却ってＴｐ大領域でのズレ量を大
きくしてしまうことになる。

また、学習は前記したように、Ｔｐに乗算される学習補
正係数ＫＪにより行われるため、例えば同一の学習補正
係数に／で推定した場合、学習によるパルス幅の修正量
はＴｐに比例して大きくなるため、Ｔｐ小領域での推定
によるＴｐ大領域でのズレ量はより一層増大する結果と
なる。

本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、Ｔｐ小領域
と’ｒｐ大領域とで異なる学習を行い、かつ、学習進行
度大領域により小領域の学習値の推定はＴｐ大領域での
み行うことにより、推定の信頼性を向上させ、もって空
燃比制御精度を向上した電子制御燃料式内燃機関におけ
る空燃比の学習制御装置を提供することを目的とする。

〈問題点を解決するための手段〉 具体的に本発明に係る学習制御装置は、第１図に示すよ
うに、下記の（Ａ）〜（Ｍ）の手段を備える。

（Ａ）吸入空気流量と機関回転数とから基本噴射量を設
定する基本噴射量設定手段 （Ｂ）排気系に設けた空燃比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
空燃比フィードバック補正係数設定手段 （Ｃ）基本噴射量を設定値と比較する比較手段（Ｄ）基
本噴射量に加算される学習補正量を細分された領域毎に
記憶する書き換え可能な学習補正量記憶手段 （Ｅ）実際の機関運転状態に基づき前記学習補正量記憶
手段から対応する領域の学習補正量を検索する学習補正
量検索手段 （Ｆ）基本噴射量が設定値以下の領域では前記空燃比フ
ィードバック補正係数の平均値と基準値との大小に応じ
て前記学習補正量を増減修正し、かつその学習補正量で
前記学習補正量記憶手段の同一機関運転領域でのデータ
を更新する学習補正量更新手段 （Ｇ）基本噴射量に乗算される学習補正係数を細分され
た領域毎に記憶する書き換え可能な学習補正係数記憶手
段 （Ｈ）実際の機関運転状態に基づき前記学習補正係数記
憶手段から対応する領域の学習補正係数を検索する学習
補正係数検索手段 （１）基本噴射量が前記設定値を上回る領域では前記空
燃比フィードバック補正係数及び前記学習補正係数検索
手段により検索された学習補正係数か新たな学習補正係
数を設定し、かつ、その学習補正係数で前記学習補正係
数記憶手段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 （Ｊ）第１の学習補正係数更新手段における各運転領域
のデータ更新回数に基づき各運転領域の学習進行度を判
定する学習進行度判定手段 （Ｋ）学習補正係数のデータの更新時、更新される運転
領域に対して吸入空気流量が等しく、かつ、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
転領域の学習補正係数のデータを、前記更新されるデー
タに基づいて設定し、前記学習補正係数記憶手段のデー
タを記憶更新させる第２の学習補正係数更新手段 （Ｌ）基本噴射量に空燃比フィードバック補正係数と学
習補正補正係数とを乗算し、かつ、学習補正量を加算し
て噴射量を演算する噴射量演算手段（Ｍ）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く作用〉 基本噴射量設定手段は、吸入空気流量と機関回転数とに
基づいて所定の計算式に従っであるいは検索により設定
し、空燃比フィードバック補正係数設定手段は、空燃比
センサにより検出される実際の空燃比と理論空燃比とを
比較して積分側ｉ（比例積分制御を含む）により空燃比
フィードバック補正係数を設定する。

一方、比較手段により上記のように設定された基本噴射
量を設定値と比較し、設定値以下の低噴射量（パルス幅
）領域では、学習補正量検索手段により、学習補正量記
憶手段から対応する機関運転領域の学習補正量を検索す
ると共に、空燃比フィードバック補正係数の平均値と基
準値との大小に応じて前記検索された学習補正量を増減
補正し、学習補正量記憶手段の同一機関運転領域のデー
タを書き換える。

また、比較手段により、基本噴射量Ｔ、が所定値を上回
る高噴射量（パルス幅）Ｎ域では、空燃比センサにより
検出される空燃比フィードバック補正係数及び学習補正
係数検索手段により、学習補正係数記憶手段から検索さ
れた学習補正係数から第１の学習補正係数更新手段が新
たな学習補正係数を設定し、かつ、その学習補正係数で
学習補正係数記憶手段の同一の機関運転領域のデータが
更新される。

さらに、第２の学習補正係数更新手段が前記更新されよ
うとするデータに基づいて更新される運転領域に対して
吸入空気流量が等しく、かつ、データの更新回数に基づ
き学習進行度判定手段により判定される学習進行度が小
である他の領域の学習補正係数のデータを設定し、学習
補正係数記憶手段の対応する領域のデータを記憶更新さ
せる。

かかる学習を行いつつ、噴射量演算手段が基本噴射量に
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、かつ、学習補正量を加算することにより噴射量を演
算し、駆動パルス信号出力手段が前記演算された噴射量
に相応する駆動パルス信号を燃料噴射弁に出力する。こ
れにより、演算された量の燃料が噴射供給される。

そして、前記学習を行うことにより、燃料噴射弁の劣化
により噴射量とパルス幅とのズレ量が大きくなろうとす
る噴射量小領域では、学習補正量で増減することにより
、ズレ量を有効に無くすことができ、一方、吸入空気流
量計測値の誤差による影響が大きくなる噴射量大領域で
は、学習進行度小の領域の学習補正係数を更新される学
習補正係数に基づいて、推定により更新することで全領
域に亘って良好な学習を進行させることができる。

〈実施例〉 以下に、本発明の実施例を図に基づいて説明する。

第２図において、機関１には、エアクリーナ２゜吸気ダ
クト３．スロットルチャンバ４及び吸気マニホールド５
を介して空気が吸入される。

吸気ダクト３には、吸入空気流ＩＱの検出手段としての
エアフローメータ６が設けられていて、吸入空気流量Ｑ
信号に対応する電圧信号を出力する。スロットルチャン
バ４には、図示しないアクセルペダルと連動する１次側
スロットル弁７と２次側スロットル弁８とが設けられて
いて、吸入空気流量Ｑを制御する。また、これらのスロ
ットル弁７．８をバイパスする補助空気通路９が設けら
れていて、この補助空気通路９にはアイドル制御弁１０
が介装されている。吸気マニホールド５又は機関１の吸
気ボートには燃料噴射弁１１が設けられている。この燃
料噴射弁１１は、ソレノイドに通電されて開弁じ通電停
止されて閉弁する電磁式燃料噴射弁であって、駆動パル
ス信号によりソレノイドに通電されて開弁じ、図示しな
い燃料ポンプから圧送されプレッシャレギュレータによ
り所定の圧力に制御された燃料を機関ｌに噴射供給する
。

機関１からは、排気マニホールド１２．排気ダクト１３
．三元触媒１４及びマフラー１５を介して排気が排出さ
れる。

排気マニホールド１２には０２センサ１６が設けられて
いる。この０□センサ１６は大気中の酸素濃度（一定）
と排気中の酸素濃度との比に応じた電圧信号を出力し、
混合気を理論空燃比で燃焼させたときに起電力が急変す
る公知のセンサである。従って、０□センサ１６は混合
気の空燃比（リンチ・リーン）のセンサである。三元触
媒１４は、排気成分中Ｃｏ、ＨＣ，ＮＯｘを混合気の理
論空燃比付近で共に効率良く酸化又は還元し、他の無害
な物質に転換する触媒装置である。この他、クランク角
センサ１７が設けられている。

クランク角センサ１７は、クランクプーリ１８にシグナ
ルディスクブレート ト１９の外周上に設けた歯により、例えば１２０°毎の
リファレンス信号とｌ°毎のポジション信号とを出力す
る。ここで、リファレンス信号の周期を測定することに
より機関回転数Ｎを算出可能である。従って、クランク
角センサ１７はクランク角のみならず機関回転数Ｎの検
出手段である。

前記エアフローメータ６、クランク角センサ１７及び０
□センサ１６からの出力信号は共にコントロールユニッ
ト３０に入力されている。更にコントロールユニット３
０には、その動作電源としてまた電源電圧の検出のため
バフテリ２０の電圧がエンジンキースイッチ２１を介し
て及び直接に印加されている。更にまたコントロールユ
ニット３０には、必要に応じ機関冷却水温度を検出する
水温センサ２２。

−次側スロソトル弁７のスロットル開度を検出するアイ
ドルスイッチを含むスロットルセンサ２３。

車速を検出する車速センサ２４．トランスミッションの
ニュートラル位置を検出するニュートラルスイッチ２５
等からの信号が入力されている。そして、このコントロ
ールユニット３０において各種入力信号に基づいて演算
処理し、最適なパルス幅の駆動パルス信号を燃料噴射弁
１１に出力して、最適な空燃比を得るための燃料噴射量
を得る。

コントロールユニット３０は、第３図に示すように、Ｃ
ＰＵ３１，Ｐ−ＲＯＭ３２，ＣＭＯＳ−ＲＡＭ３３、ア
ドレスデコーダ３４を有する。ここで、ＲＡＭ３３は学
習制御用の書き換え可能な記憶手段であり、このＲＡＭ
３３の動作電源としては、エンジンキースイッチ２１オ
フ後も記憶内容を保持させるため、バッテリ２０をエン
ジンキースイッチ２１を介することなく適当な安定化Ｔ
４源を介して接続する。

Ｃ　Ｐ　Ｕ３１への入力信号のうち、エアフローメータ
６、０□センサ１６，バッテリ２０．水温センサ２２及
びスロットルセンサ２３からの各電圧信号はアナログ信
号であるので、アナログ入力インターフェース３５及び
Ａ／Ｄ変換器３６を介して人力されるようになっている
。Ａ／Ｄ変換器３６はＣ　Ｐ　Ｕ３１によりアドレスデ
コーダ３４及びＡ／Ｄ変換タイミングコントローラ３７
を介して制御される。クランク角センサ１７からのリフ
ァレンス信号とポジション信号は、ワンショットマルチ
回路３８を介して入力されるようになっている。スロッ
トルセンサ２３内蔵のアイドルスイッチからの信号とニ
ュートラルスイッチ２５からの信号はデジタル入力イン
ターフェース３９を介して入力され、また車速センサ２
４からの信号は波形整形回路４０を介して入力されるよ
うになっている。

Ｃ　Ｐ　Ｕ３１からの出力信号（燃料噴射弁１１の駆動
パルス信号）は、電流波形制御回路４１を介して燃料噴
射弁１１に送られるようになっている。

ここにおいて、ＣＰＵ３１は第４図に示すフローチャー
ト（燃料噴射量計算ルーチン）に基づくプログラム（Ｒ
ＯＭ３２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。

尚、前記〈問題点を解決するだめの手段〉で述べた各手
段の機能は、前記プログラムにより達成される。

次に第４図及び第５図のフローチャートを参照しつつ作
動を説明する。

第４図の燃料噴射量計算ルーチンにおいて、ステップ１
　（図ではＳｌ、以下同様）ではエアフローメータ６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
から基本燃料噴射ｉｔＴｐ（＝Ｋ　−　Ｑ／Ｎ）を演算
する。この部分が基本噴射量設定手段に相当する。

ステップ２では必要に応じ各種補正係数ＣＯＦＦを設定
する。

ステップ３では機関運転状態を表す機関回転数Ｎと基本
噴射量（負荷）Ｔｐとから対応する領域の学習補正係数
Ｔ１及び学習補正係数にβを検索する。この部分が学習
補正量検索手段及び学習補正係数検索手段に相当する。

ここで、学習補正量Ｔｌ及び学習補正係数Ｋｆは、夫々
機関回転数Ｎを横軸、基本燃料噴射１１Ｔｐを縦軸とす
るマツプ上を格子により区分して領域を分け、ＲＡＭ３
３上に各領域毎に学習補正係数に１を記憶させである。

尚、学習が開始されていない時点では、学習補正量Ｔｓ
及び学習補正係数Ｋｌは全て初期値に設定してあり、か
つ、後述するように学習補正量Ｔｓについては、Ｔｐが
所定値Ｔ、。を上回る領域では更新されることがなく、
また、学習補正係数に１については、Ｔｐが前記所定値
Ｔ、。以下の領域で更新されることがなく、夫々初期値
に保持される。

ステップ４では、バッテリ２０の電圧値に基づいて電圧
補正分子ｓを設定する。

ステップ５では、λコントロール条件であるか否かを判
定する。

ここで、λコントロール条件でない、例えば高回転、高
負荷領域等の場合は、空燃比フィードバック補正係数α
を前回値（又は基準値α１）にクランプした状態で、ス
テップ５から後述するステップ１０へ進む。

λコントロール条件の場合は、ステップ６〜８でＯｘセ
ンサ１６の出力電圧■。２と理論空燃比相当のスライス
レベル電圧ｖ１゜、とを比較して空燃比のリッチ・リー
ンを判定し積分制御又は比例積分制御により空燃比フィ
ードバック補正係数αを設定する。この部分が空燃比フ
ィードバック補正係数設定手段に相当する。具体的に、
積分制御の場合は、ステップ６での比較により空燃比＝
リッチ（Ｖｏｗ＞Ｖｒ。ｆ）と判定されたときにステッ
プ７で空燃比フィードバック補正係数αを前回値に対し
所定の積分（Ｉ）分減少させ、逆に空燃比＝リーン（Ｖ
　ｏ　ｔ　＜Ｖ　ｒ　ｍ　ｔ　）と判定されたときにス
テップ８で空燃比フィードバック補正係数αを前回値に
対し所定の積分（Ｉ）分増大させる。比例積分制御の場
合は、これに加え、リッチ０リーンの反転時に積分（１
）分と同方向にこれより大きな所定の比例骨（Ｐ）分の
増減を行う（第６図参照）。

次のステップ９では、第５図の学習サブルーチンを実行
する。これについては後述する。

その後、ステップ１０では燃料噴射量Ｔｉを次式に従っ
て演算する。この部分が制御量演算手段に相当する。

Ｔｉ＝Ｔｐ−ＣＯＥＦ−Ｋｊ！・α＋Ｔｓ＋ＴＩ燃料噴
射量Ｔｉが演算されると、そのＴｉのパルス幅をもつ駆
動パルス信号が機関回転に同期して所定のタイミングで
出力され、電流波形制御回路４１を介して燃料噴射弁１
１に与えられ、燃料噴射が行われる。

次に第５図の学習サブルーチンについて説明する。

ステップ１１で、機関運転状態を表す機関回転数Ｎと基
本燃料噴射量’ｒｐとが前回と同じ領域にあるか否かを
判定する。前回と同一領域の場合は、ステップ１２でフ
ラグＦがセットされているか否かを判定し、セットされ
ていない場合は、ステップ１３で０□センサ１６の出力
が反転すなわち空燃比フィードバック補正係数αの増減
方向が反転したか否かを判定し、このフローを繰り返し
て反転する毎にステップ１４で反転回数を表すカウント
値を１アツプし、Ｃ＝２となった段階でステップ１５か
らステップ１６に進んでフラグＦをセットする。このフ
ラグＦは同一領域でＯｘセンサ１６の出力が２回反転し
たときに定常状態になったものとみなされてセットされ
る。フラグＦのセット後は、ステツ　・プ１１での判定
で前回と同−領域であれば、ステップ１２を経てステッ
プ１７へ進む。このステップ１１〜１６の部分で、■機
関運転状態が区分された領域の１つにあること、■空燃
比フィードバック補正係数αの増減方向が所定回（２回
）以上反転したこと、をもって定常状態であることを検
出する。

定常状態においては、ステップ１７で０２センサ１６の
出力が反転すなわち空燃比フィードバック補正係数αの
増減方向が反転したか否かを判定し、このフローを繰返
して反転した時はステップ１８で定常と判定されてから
初めてか、従って同一領域で３回目の反転か否かを判定
し、３回目の場合はステップ１９で現在の空燃比フィー
ドパ・ツク補正係数αの基準値α１から偏差Δα（＝α
−αｌ）をΔα１として一時記憶する。その後、４回目
の反転が検出されたときは、ステップ２０で現在の空燃
比フィードバック補正係数αの基準値α１から偏差Δα
（＝α−α１）をΔα２として一時記憶する。

このとき記憶されているΔα、とΔα２とは第６図に示
すように前回（例えば３回目）の反転から今回（例えば
４回目）の反転までのΔαの上下のピーク値である。

これら上下のピーク値Δα５．Δα２に基づいて偏差Δ
αの平均値１丁を演算することができるから、ステップ
２１で次式に基づいて偏差Δαの平均値１丁を演算する
。

τ丁＝（Δαヨ　＋Δα２）／２ 次にステップ２２で、現在の領域の基本噴射量Ｔｐが所
定値Ｔ、。以下であるか否かを判定する。このステップ
２２の部分が比較手段に相当する。

ステップ２２の判定がＹＥＳのＴｐ小領域の場合は、ス
テップ２３へ進み、ステップ２１で求めた平均値τ７を
基準値（＝１）と比較し、基準値より大の場合は、Ｓ２
４へ進んで電圧補正分子ｓの学習補正量Ｔβを所定値β
（〉０）だけ減じ、基準値より小の場合はステップ２５
へ進んで学習補正量ＴＩ！をβだけ増加させ、基準値と
許容範囲内で等しい場合はＴｌを現状のままとする。

次いで、ステップ２６へ進んで次回の計算のためΔα２
の値をΔα１に代入する。

一方、ステップ２２の判定がＮＯであるＴｌ大の領域の
場合は、ステップ２７へ進み、次式に従って現在の学習
補正係数ＫＮに空燃比フィードバック補正係数αの基準
値α１からの偏差Δα（＝α−αｌ）の平均値τＴを所
定割合加算することによって新たな学習補正係数Ｋｌ、
ゎを演算し、同一領域の学習補正係数のデータを修正し
て書き換えると共に、当該領域の学習カウンタＬＣのカ
ウント値を１ナツプする。

次いで、ステップ２８では、現在の運転領域（Ｎ。

Ｔｐ）における吸入空気流量Ｑ　（＃Ｔｐ−Ｎ）と等し
いＱを持つ運転領域の学習カウンタのカウント値ＬＣ，
を検索する。このステップ２７の前半の部分が第１の学
習補正係数更新手段に相当する。

Ｋ　ｌ　（Ｍｌ　←に６＋τｔｘ／Ｍ （Ｍは定数・で、Ｍ〉１） ステップ２９では、ステップ２８で検索した各領域の学
習カウント値ＬＣ，が所定値ＬＣ，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。即ち、ス
テップ２９の部分が学習進行度判定手段に相当する。

そして、ステ、ブ２９の判定がＹＥＳの場合、即ち学習
進行度が小の領域と判定された場合は、ステップ３０へ
進んで、当該領域の学習補正係数Ｋｌのデータをステッ
プ２７で学習された学習補正係数Ｋ　ｊ！　＋Ｍ＋　の
データと置換して更新する。このステップ３０の部分が
第２の学習補正係数更新手段に相当する。

その後、ステップ２６へ進んで、次回に備える。

また、ステップ２９の判定がＮｏの場合、即ち学習進行
度が大と判定された領域では、データを更新することな
くステップ２６へ進む。

ステップ１１での判定で機関運転状態が前回と同一の領
域でなくなった場合は、ステップ３１でカウント値Ｃを
クリアし、かつフラグＦをリセットする。

このようにすれば、燃料噴射弁劣化の影響が大きなＴｐ
小領域では、劣化によって生じようとする電圧補正分子
ｓのズレを学習補正［Ｔ７？によって加・減して修正す
ることにより、制御精度を高めることができ、また、Ｔ
ｐ小領域での学習補正係数に１により等Ｑ線上の他の領
域のＫｉ！を推定することを停止したため、Ｔｐ大領域
の学習補正係数Ｋｌに及ぼす悪影響を防止できる。

一方、Ｔｐ大領域では、燃料噴射弁の劣化の影響が小さ
いため、従前通り学習補正係数ＫＡを用いた学習により
制御精度を高めることができると共に、等Ｑ線上にあっ
て学習進行度が小の領域の学習補正係数ＫＩｌを学習中
のデータで推定により更新することにより、実質的に学
習が進行されることになり、制御精度をより向上できる
。

〈発明の効果〉 以上説明したように、本発明によれば、燃料噴射弁の劣
化の影響が大きい’ｒｐ小領域では、’ｒｐに加算され
る学習補正ｉＴＡによる学習を行うことにより制御精度
を高めることができ、燃料噴射弁の劣化の影響が小さい
Ｔｐ大領域では、Ｔｐに乗算される学習補正係数に！に
よる学習を行うことにより、吸入空気流量計測誤差に対
処して制御精度を高めることができる。また、Ｔｐ大領
域でのみ吸入空気流量の等しい他の領域の学習進行度を
判定して未学習領域の学習補正係数Ｋｎのデータを学習
中の学習補正係数ＫＥのデータに基づき推定して更新す
ることにより、未学習領域でも実質的な学習を進行させ
て全域に亘って制御精度を高めることができ、上記推定
による学習をＴｐ大領域でのみ行うため、Ｔｐ小領域で
のデータに基づいてＴｐ大領域の推定による学習を行う
ことによる弊害も回避できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の構成を示す機能ブロック図、第２図は
本発明の一実施例を示す構成図、第３図は第２図中のコ
ントロールユニットのブロック回路図、第４図及び第５
図は制御内容を示すフローチャート、第６図は制御特性
図である。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 吸入空気流量と機関回転数とから基本噴射量を設定する
   基本噴射量設定手段と、 排気系に設けた空燃比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
   フィードバック補正係数設定手段と、 前記基本噴射量を設定値と比較する比較手段と、前記基
   本噴射量に加算される学習補正量を細分された領域毎に
   記憶する書き換え可能な学習補正量記憶手段と、 実際の機関運転状態に基づき前記学習補正量記憶手段か
   ら対応する領域の学習補正量を検索する学習補正量検索
   手段と、 基本噴射量が設定値以下の領域では前記空燃比フィード
   バック補正係数の平均値と基準値との大小に応じて前記
   学習補正量を増減修正し、かつその学習補正量で前記学
   習補正量記憶手段の同一機関運転領域のデータを更新す
   る学習補正量更新手段と、 前記基本噴射量に乗算される学習補正係数を細分された
   領域毎に記憶する書き換え可能な学習補正係数記憶手段
   と、 実際の機関運転状態に基づき前記学習補正係数記憶手段
   から対応する領域の学習補正係数を検索する学習補正係
   数検索手段と、 基本噴射量が前記設定値を上回る領域では前記空燃比フ
   ィードバック補正係数及び前記学習補正係数検索手段に
   より検索された学習補正係数から新たな学習補正係数を
   設定し、かつ、その学習補正係数で前記学習補正係数記
   憶手段の同一の機関運転領域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運転領域毎
   のデータ更新回数に基づき各運転領域毎の学習進行度を
   判定する学習進行度判定手段と、学習補正係数のデータ
   が更新される運転領域に対して吸入空気流量が等しく、
   かつ、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領域における学習補正係数のデータ
   を、前記更新されるデータに基づいて設定し、前記学習
   補正係数記憶手段のデータ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
   補正係数とを乗算し、かつ、学習補正量を加算して噴射
   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ける空燃比の学習
   制御装置。