JPS6259222B2 - - Google Patents

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JPS6259222B2
JPS6259222B2 JP15355783A JP15355783A JPS6259222B2 JP S6259222 B2 JPS6259222 B2 JP S6259222B2 JP 15355783 A JP15355783 A JP 15355783A JP 15355783 A JP15355783 A JP 15355783A JP S6259222 B2 JPS6259222 B2 JP S6259222B2
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JP
Japan
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air
fuel ratio
learning
fuel
engine
Prior art date
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JP15355783A
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English (en)
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JPS6045743A (ja
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Yoshitaka Tanigawa
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Matsuda KK
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Matsuda KK
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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
    • F02D41/2451Methods of calibrating or learning characterised by what is learned or calibrated
    • F02D41/2454Learning of the air-fuel ratio control
    • 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
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    • F02D41/2429Methods of calibrating or learning
    • F02D41/2477Methods of calibrating or learning characterised by the method used for learning

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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)
  • Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 (産業上の利用分野) 本発明は、エンジンの燃料制御装置、特にO2
センサ等の空燃比センサの出力をフイードバツク
信号として燃料を制御するとともに、制御の結果
を学習値として記憶しておき、次回の燃料制御に
際しては、学習値に基づいて制御を開始するよう
にしたエンジンの燃料制御装置に関する。
(従来技術) エンジンの所謂経年変化や個々のエンジンにお
ける性能のバラツキさらにはエンジンの過渡運転
時に対する燃料制御の応答性の向上を図るため、
所謂学習制御方式が提案されている。この燃料制
御における学習制御の手法は、エンジンの排気系
に臨設したO2センサによつて、時々刻々空燃比
が理論空燃比に正しく制御されているか否かを判
定しながらO2センサの出力信号に基いて燃料量
をフイードバツク制御し、基本的には吸気負圧
(エンジン負荷)とエンジン回転数とで決まるエ
ンジンの個々の運転ゾーンにおける正しい燃料量
をサンプリングにより適当なタイミングで予め学
習(記憶)しておき、運転状態が変更されたとき
には、変更後の運転ゾーンに対応する学習値を読
出して、この学習値を基準として今回の燃料制御
を行なうようにしたものである(特開昭55−
96339号公報参照)。
ところで、上記の学習値は、運転状態が一定し
て燃料制御も安定するエンジンの定常運転時に
は、それだけ正しい学習値を得ることができる
が、定常運転はさほど頻繁に行なわれるものでは
なく、定常運転時にのみ学習を行なうとすると、
学習データが不足し、頻度の高い所謂過渡運転
時、特に緩加速や急加速運転時に有効な学習制御
が行なえない。
かかるデータ不足を解消するためには、エンジ
ンの過渡運転時においても学習を行なうようにす
ればよいが、過渡運転時は文字通りエンジンの運
転状態が短時間の間に変化するため、吸入空気の
粘性や燃料の応答遅れ等の影響による制御の応答
遅れにより正しい学習値が得られず、不安定な状
態で学習を行なわなければならないといつた問題
がある。
(発明の目的) 本発明は、かかる燃料制御における学習制御の
問題に鑑みてなされたものであつて、エンジンの
過渡運転時においても、その過渡運転の状態に応
じて学習値をとり込むことにより、早期に学習デ
ータを完成させて、燃料制御の正確化、安定化を
図ることを目的としている。
(発明の構成) かかる目的を達成するための本発明の構成を第
1図にしたがつて説明すれば、以下の通りであ
る。
即ち、本発明にかかるエンジンの燃料制御装置
は、エンジンに供給される混合気の空燃比に対応
する信号を出力する空燃比センサ1と、エンジン
の過渡運転時を検知する過渡運転検知手段2と、
上記空燃比センサ1の出力に基づいて混合気の空
燃比を調整する空燃比調整装置3を備える一方、
上記空燃比センサ1の出力を入力として、これに
基づいて上記混合気の空燃比を目標値に制御する
ための空燃比補正信号(フイードバツク信号)を
作成する空燃比補正信号作成手段4と、この空燃
比補正信号を所定時間平均化して基準補正値を作
成する基準補正値作成手段5とを設け、かつ、過
渡運転検知手段2によつて過渡運転時であること
が検知されると、その検知信号に基づいて、上記
基準補正値作成手段5によつて作成される基準補
正値の平均化のための所定時間を長くする平均時
間変更手段6を設けている。そして、上記基準補
正値作成手段5によつて作成される基準補正値、
即ち、定常運転時の基準補正値および定常運転時
に比して長い平均時間のもとで作成された過渡運
転時の基準補正値は、これを学習値として記憶手
段7に記憶するようにし、空燃比調整装置3を制
御する制御手段8は、上記フイードバツク信号と
しての空燃比補正信号および記憶手段7に記憶さ
れる学習値としての基準補正値とに基づいて空燃
比調整装置3に対する制御を実行する。
(発明の効果) 本発明によれば、基本的には、過渡運転域にお
ける学習制御の実行が可能となるので、早期に学
習データを完成させることができ、過渡運転域に
おける学習値は、定常運転時に比してその平均時
間(学習時間)を長くしているため、学習制御に
おける精度および安定性を確保することができる
効果が得られる。
(実施例) 以下、本発明の実施例を具体的に説明する。
第2図に本実施例のシステム構成図を示す。
第2図に示すように、エンジン10の吸気通路
11の下流に臨設した燃料噴射弁12に対する制
御を実行する制御ユニツト13は、エアクリーナ
14の下流の吸気通路11に介設したエアフロー
メータ15によつて検出される吸入空気量と、エ
アフローメータ15の下流に介設したスロツトル
弁16の開度、即ちスロツトル開度と、具体的に
図示しないが、回転数センサによつて検出される
エンジン回転数とを基本入力とし、エンジン10
の排気通路17に臨設した空燃比センサとしての
O2センサ1の出力信号を空燃比フイードバツク
信号とする制御ユニツトである。
この制御ユニツト13は、好ましくは所謂マイ
クロコンピユータによつて構成され、第3図に示
す制御フローにしたがつて、エンジン10に供給
する混合気の空燃比、より具体的には燃料噴射弁
12の一回毎の開弁時間(噴射パルス幅)を制御
する。
第3図に示すように、制御フローの実行が開始
されると、まずステツプ101において、エンジ
ン10の現在の運転状態が読込まれ、現在の運転
状態が燃料のフイードバツク制御を行なう運転領
域に属するか、或いはこの運転領域以外のフイー
ドバツク制御を行なわない運転領域即ちフイード
バツクカツト領域に属するかが判定される。
このフイードバツクカツト領域は、高負荷高回
転運転域等、エンジン10に供給する混合気の空
燃比を制御目標値(例えば、理論空燃比14.7)に
制御することが好ましくない運転領域として、例
えば、スロツトル開度(エンジン負荷に比例す
る)とエンジン回転数とを変数として予め定義さ
れている。
ステツプ101において、現在の運転状態がフ
イードバツクカツト領域に属すると判定された場
合には、ステツプ102以降の制御を行なわず、
フイードバツクカツト領域に関し、上記エアフロ
ーメータ15の検出値とエンジン回転数とに応じ
て予め所定の空燃比を与えるように設定された基
本噴射パルス幅τ(これはマイクロコンピユータ
に内蔵されたリード・オンリ・メモリROMに記
憶させてある。)を読出し、この基本噴射パルス
幅τを噴射パルス幅Tとして燃料噴射弁12を駆
動制御する。
一方、エンジン10の運転状態がフイードバツ
ク運転領域に属している場合には、ステツプ10
2において、フイードバツク運転領域を、スロツ
トル開度とエンジン回転数とを変数としてマトリ
クス状に区分した個々の運転ゾーンZ(m)、
((m)はゾーン番号を示す。)のいずれに当該運
転状態が該当するかを判定する。
次に、ステツプ103では、ステツプ102で
判定された運転ゾーンZ(m)が、前回の制御ル
ープにおいて判定された運転ゾーンZ(m′)と
同じか否か(m=m′か)が比較され、同一でな
い場合(m≠m′)には、ステツプ104におい
て学習カウンタをリセツトする(t←0)。この
学習カウンタは最終的に学習値として読込むタイ
ミングを決定するため、ループ(繰返し)回数を
カウントするものであり、前回と同一の運転ゾー
ンであるとき(m=m′)には、ステツプ104
をループして、ステツプ105に移行する。
このステツプ105は、マイクロコンピユータ
に内蔵されたランダム・アクセス・メモリRAM
に各運転ゾーンZ(m)ごとに現在メモリされて
いる学習補正項CLC(以下に述べる方法によつて
得られる)および当該運転ゾーンZ(m)におけ
る学習回数NLC(過去における学習の回数)を読
出す。
ステツプ106では、ステツプ105で読出し
た学習回数NLCを用いて、O2センサ1によるフ
イードバツク制御において燃料制御の応答遅れを
補償するために行なう積分演算に必要な所謂比例
項Pと積分項Iを演算によつて求める。この演算
は、基準比例項P0、基準積分項I0に対して、学習
回数NLCの関数として定義される係数K(NLC
を夫々乗算することによつて行なう。この係数K
(NLC)は、学習回数NLCが多くなると値が漸減
する関数として設定し、学習回数NLCが多い場合
には、学習の精度が高くなつていると考えられる
ので、積分演算の制御利得を与える比例項P、積
分項Iの値を適当に減少させ、制御の安定性を向
上させる。
そして、ステツプ107では、ステツプ106
において求めた比例項Pおよび積分項Iを用い
て、上記の所謂積分演算によつて、本願発明にい
う空燃比補正信号としてのフイードバツク補正項
FBを求める。このフイードバツク補正項CFB
演算は、周知の如く、O2センサ1の出力が反転
するまでの間、積分項Iによる積分を行ない、反
転すると、比例項Pをその時点のフイードバツク
補正項CFBから、反転の方向に応じて減算する
か、或いはこれに加算したうえで、次の積分を開
始する過程を繰返すことによつて行なう。
このようにして経時的に演算されるフイードバ
ツク補正項CFBは、フイードバツク補正項CFB
平均値FBを演算するための平均値演算サブルー
チンSUB1に入力される。
この平均値演算サブルーチンSUB1は、入力
されてくるフイードバツク補正項CFBの変化か
ら、その最大値CMAX FB(i)(正確には極大値)お

び最小値CMIN FB(i)を求め、次式によつてその平

FBを演算する。
この演算方式は、前回までの平均値と今回のC
MAX FB、CMIN FBの平均値との平均をとるとい
つた平均
演算方式であつて、平均値演算サブルーチン
SUB1は、学習カウンタがカウントアツプする
(ステツプ108参照)までの間、メインルーチ
ンと平行して上記の演算を繰返す。
また、本制御プログラムでは、上記平均値演算
サブルーチンSUB1におけるフイードバツク補
正項CFBの平均時間h(平均演算を行なう時間、
即ち学習時間)を運転ゾーンZ(m)におけるエ
ンジンの運転状態、即ち定常運転か或いは過渡運
転か、さらに過渡運転であるとして緩加速か或い
は急加速かに応じて変更するため、運転状態検出
サブルーチンSUB2とスツプ108とを設けて
いる。
即ち、運転状態検出サブルーチンSUB2で
は、時々刻々のスロツトル弁開度θの変化率A
(A=dθ/dt)を演算する。この運転状態を表
わす変化率Aは、ステツプ108において、上記
平均時間hの変更に使用される。即ち、平均時間
hは上記変化率Aの関数G(A)として定義されてお
り、この関数G(A)を演算することによつて平均時
間hが演算される。この関数G(A)は、スロツトル
開度の変化率Aが小さいときには、変化率Aが大
きいときには大きい、例えば変化率Aの一次増加
関数として予め設定されており、これにより、上
記平均時間hは変化率Aが大きいときには長い時
間に変更されることとなる。
そして、メインルーチンでは、ステツプ108
において演算た平均時間hに学習カウンタが達し
たか否か(t=hか)がステツプ109において
確認され、平均時間hに達していないときには、
ステツプ110においてカウント数が1だけアツ
プされ(t←t+1)、そのうえで以下に説明す
るステツプ115にとんで、一回の燃料の噴射パ
ルス幅Tの演算を行なう。したがつて、学習カウ
ンタがカウントアツプするまでの間にあつては、
学習と燃料のフイードバツク制御とが同時に平行
して行なわれ、フイードバツク制御による効果
は、順次に学習過程に反映されることとなる。
上記の学習の繰返しの結果、学習カウンタがカ
ウントアツプする(t=h)と、ステツプ111
以降のステツプに移行して、本願発明にいう基準
補正値としての学習補正項CLCの演算を行なう。
このため、まず、ステツプ111において、上
記の平均時間h内に平均値演算サブルーチン
SUB1で演算されたフイードバツク補正項CFB
の平均値FBを読出す。
次いで、ステツプ112においては、上記スロ
ツトル開度の変化率Aの関数として定義された割
引フアクタF(A)を演算するとともに、フイードバ
ツク補正項CFBの平均値FBから、学習補正項C
LC(CLCFB×F(A))を演算する。
この割引フアクタF(A)は、変化率Aが大きくな
ると小さくなる、換言すれば、割引フアクタF(A)
は変化率Aが小さい定常運転時に値が最も大き
く、変化率Aが緩加速運転に対応して大きくなる
と割引フアクタF(A)の値がより小さくなつて割引
率が大きくなり、さらに急加速運転時において変
化率Aがより一層大きくなる場合には、割引フア
クタF(A)の値がさらに小さくなつて割引率がより
一層大きくなる設定とする。したがつて、この割
引フアクタF(A)は、フイードバツク補正項の平均
FBに対して運転状態に応じた重み付けを行な
う。
なお、上記では割引フアクタF(A)を変化率Aの
関数としたが、“1”より小さい適当な定数とし
て設定してもよい。定数とした場合でも、平均時
間hを変更するので、過渡運転時における学習精
度を確保しうることに変わりはない。
このようにして、ステツプ112において得ら
れた学習補正項CLCは、この学習を行なつた運転
ゾーンZ(m)に対応する前記RAMのアドレス
に書込まれ、さらに、ステツプ113では、当該
運転ゾーンZ(m)における学習回数NLCが更新
される(NLC←NLC+1)。次いで、ステツプ1
14で学習カウンタをリセツト(t←0)する。
つぎにステツプ115においてO2センサ1出
力電圧Vを読込んで、この出力電圧Vが目標値
(例えば理論空燃比14.7)対応して設定された
下、上限a,bの範囲内にあるか否かをステツプ
116において判定する。この出力電圧Vが上記
所定の範囲にないとき(V≦a或いはV≧b)に
は、学習が十分でないと考えられるので、ステツ
プ117において学習回数NLCを1/2に減少させ
る(NLC←1/2×NLC)。
そして、最終的には、ステツプ118において
噴射パルス幅Tを演算する。この噴射パルス幅T
の演算は以下の式による。
T=τ(1+CLC+CFB) 上式において、τはROM上に予めメモリされ
た基本噴射パルス幅で、CLCは前回の学習におい
てステツプ112により演算された運転ゾーンZ
(m)学習補正項CLC(前記RAM運転ゾーンZ
(m)に対応するアドレスにメモリされている)
であり、CFBは噴射パルス幅Tの演算時点におい
て読込まれた現時点フイードバツク補正項であ
る。
上式から明らかなように、燃料噴射弁12の噴
射パルス幅Tは、学習中にあつては、前回の学習
によつて得られた学習補正項CLCと現在のフイー
ドバツク補正項CFB両方によつて補正されること
となる。したがつて、定常運転域のみならず、過
渡運転域においてもこの学習補正項CLCを作成す
ることにより、学習データを早期に完成させるこ
とができ、それだけフイードバツク補正項CFB
値(変動)が小さくなつて、燃料のフイードバツ
ク制御は安定化されることとなる。
また、前記したように学習補正項CLCは、過渡
運転領域においては平均時間、即ち学習時間が長
く設定されているので、学習値の精度が向上さ
れ、制御の不安定性を招来することがなく、フイ
ードバツク制御を実効あるものとすることがで
き、過渡運転時における燃料制御の応答性をたか
めることができる。
なお、以上の実施例では、燃料噴射弁12を備
えた所謂燃料噴射式エンジンについて説明した
が、気化器によつて燃料の供給を制御するエンジ
ンについても本発明を適用しうることはいうまで
もない。
【図面の簡単な説明】
第1図は本発明の構成を示すブロツク説明図、
第2図は本発明の実施例を示すシステム構成図、
第3図は第2図の制御ユニツトの実行する制御フ
ローを示すフローチヤート図である。 1…空燃比センサ、2…過渡運転検知手段、3
…空燃比調整装置、4…空燃比補正信号作成手
段、5…基準補正値作成手段、6…平均時間変更
手段、7…記憶手段、8…制御手段。

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. 1 エンジンに供給される混合気の空燃比に対応
    する信号を出力する空燃比センサと、エンジンの
    過渡運転時を検知する過渡運転検知手段と、エン
    ジンに供給する混合気の空燃比を調整する空燃比
    調整装置と、上記空燃比センサの出力に基づいて
    上記混合気の空燃比を目標値に制御する空燃比補
    正信号を作成する空燃比補正信号作成手段と、該
    空燃比補正信号を所定時間平均化して基準補正値
    を作成する基準補正値作成手段と、過渡運転時に
    上記所定時間を長くする平均時間変更手段と、上
    記基準補正値作成手段により作成される基準補正
    値を更新して記憶する記憶手段と、上記空燃比補
    正信号および記憶手段に記憶された基準補正値に
    よつて上記空燃比調整装置を制御する制御手段と
    からなるエンジンの燃料制御装置。
JP15355783A 1983-08-22 1983-08-22 エンジンの燃料制御装置 Granted JPS6045743A (ja)

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JPS60125742A (ja) * 1983-12-12 1985-07-05 Nissan Motor Co Ltd 内燃機関の制御装置
JPS61232351A (ja) * 1985-04-08 1986-10-16 Aisan Ind Co Ltd 内燃機関の混合気供給システムのための燃料供給量制御装置
JP2655145B2 (ja) * 1987-03-31 1997-09-17 株式会社日立製作所 内燃機関の制御装置
JP3581762B2 (ja) * 1996-06-20 2004-10-27 トヨタ自動車株式会社 内燃機関の空燃比制御装置

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