JPS6270641A - 内燃機関の学習制御装置 - 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、内燃機関の空燃比、アイドル回転数等のフィ
ードバック制御系の学習制御装置に関する。

（従来の技術〉 従来の内燃機関の学習制御装置としては、例えば特開昭
６０−９０９４４号公報によって開示された空燃比の学
習制御装置や、特開昭６０−９３１４３号公報によって
開示されたアイドル回転数の学習制御装置がある。

ここでは、電子制御燃料噴射装置を有する内燃機関にお
いて空燃比を制御目標値である理論空燃比にフィードバ
ック制御する場合のベース空燃比の学習制御装置を例に
とって説明する。

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こと
になっている。従って燃料噴射量は駆動パルス信号のパ
ルス巾により制御され、このパルス巾を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
ために、Ｔｉは次式によって定めている。

Ｔｉ　−’ｒｐ　＊　Ｃ０ＥＦ−Ｋｌ　−ｏｒ＋Ｔｓ但
し、Ｔｐは基本燃料噴射量に相当する基本パルス巾で便
宜上基本燃料噴射量と呼ぶ。’ｒｐ　＝Ｋ・Ｑ／Ｎで、
Ｋは定数、Ｑは機関吸入空気流量、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。ＫＩ
ｌは後述するベース空燃比の学習制御のための学習補正
係数である。αは後述する空燃比のフィードバック制？
Ｂ（λコントロール）のためのフィードバック補正係数
である。

Ｔｓは電圧補正骨で、バフ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、排気系にＯ！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
なるよう燃料噴射量を制御するわけであり、このため、
前記の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、フィードバック補正係数αの値は比例積分（Ｐ
Ｉ）制御により変化させ、安定した制御としている。

すなわち、０□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（したり、薄くしたりすることな（
、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＜（？ｌ＜）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。

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巾−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／
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。

そこで、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／１分を小さくすることを可能にして制
御性の向上を図るため、前記の学習補正係数ＫＪという
ものを定めて、学習制御を行っている。

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Ｋｌを求めてこれを記憶しておき、再度同一機関
運転状態となったときには記憶した学習補正係数に１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。

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Ｋｌのマツプを設け、燃
料噴射量ＴＩを計算する際に、基本燃料噴射ＩＴｐを学
習補正係数に／で補正する。

そして、ＫＪ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、その間のαの基準値α。

からの偏差Δα（＝α−αｌ）の平均値τｉを検出する
。基準値α１はλ＝１に対応する値として一般にはｌ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ＫＮを検索する。

１ｉｉ）ＫＩｌとΔαとからＫＩｌ＋Δα／Ｍの値を求
め、その結果（学習値）を新たなに１゜、、として記憶
を更新する。Ｍは定数で、Ｍ＞１である。

また、アイドル回転数の学習制御装置は、スロットル弁
をバイパスする補助空気通路にアイドル制御弁を設け、
このアイドル制御弁の開度を調整してアイドル回転数を
制御する場合で、機関の冷却水温度毎の目標アイドル回
転数に対応するアイドル制御弁の基本開度を目標アイド
ル回転数と実際のアイドル回転数とを比較しつつフィー
ドバック補正する際、機関運転状態のパラメータである
冷却水温度に応じた学習補正量のマツプを設け、フィー
ドバック補正量の基準値からの偏差を学習して学習補正
量を修正しつつ、この学習補正量で基本開度を補正して
、制御の安定化を図るものである。

（発明が解決しようとする問題点〉 ところで、学習制御、例えば空燃比の学習制御を行う場
合、フィードバック補正係数αの基準値α１からの偏差
Δα（＝α−αＩ）の平均値τ７を検出し、次式の如く
現在の学習補正係数Ｋｌに偏差の平均値１丁を所定割合
（１／Ｍ）加算して新たな学習補正係数Ｋ　ｎ　（ｎｅ
ｗ）を演算し、更新するわけであるが、その加算割合、
すなわち重み付は平均割合を定めるＭの値の選定により
、学習の進行速度が大きく左右される。

Ｋ　’　＋ｎｅｗ＋　’−Ｋ　１　＋　Ａ　ｔｘ　／　
Ｍ一般には、かかる学習は主に部品劣化等による長期的
なズレ−を修正するものであるから、Ｍを通常８〜３２
と太き目にとってズレを徐々に修正するようにしている
。

しかし、機関運転状態の領域によって学習の機会が異な
り、たまにしか学習されない領域では、Ｍの値が大きい
と、なかなか学習が進まないという問題点があった。

また、ある程度学習が進んだ後、バッテリが外される等
して、学習補正係数Ｋｊ２の記憶値が自然に又は特開昭
５９−２１１７４２号公報に開示されている方式などに
より強制的にクリアされてしまったとき、Ｍの値が大き
いと、部品劣化がかなり進んでいる場合、再学習により
ベース空燃比の大きなズレを修正するのにかなりの時間
がかかり、その間十分な学習制御の効果が期待できない
という問題点もあった。

本発明は、このような従来の問題点に鑑み、学習の進行
速度を状況に応じて最適なものとすることのできる内燃
機関の学習制御装置を提供することを目的とする。

く問題点を解決するための手段〉 本発明は、上記の目的を達成するため、第１図に示すよ
うに、内燃機関の学習制御装置を、基本となる下記Ａ−
１の手段の他、更に下記Ｊ、　Ｋの手段を加えて構成し
たものである。

（Δ）空燃比、アイドル回転数等の内燃機関の制御対象
の制御目標値に対応する基本制御量を設定する基本制御
量設定手段 （Ｂ）機関運転状態を表すパラメータによって複数に区
分された機関運転状態の領域毎に前記基本制御量を補正
するための学習補正量を記憶した書換え可能な記憶手段 （Ｃ）実際の機関運転状態に基づき前記記憶手段から対
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 （Ｄ）制御目標値と実際値とを比較し制御目標値に実際
値を近づけるように前記基本制御量を補正するためのフ
ィードバック補正量を所定の量増減して設定するフィー
ドバック補正量設定手段（Ｅ）前記基本制御量設定手段
で設定した基本制御量と、前記学習補正量検索手段で検
索した学習補正量と、前記フィードバック補正量設定手
段で設定したフィードバック補正量とから制御量を演算
する制御量演算手段 （ト）前記制御量に応じて作動し、空燃比、アイドル回
転数等の内燃機関の制御対象を制御するための制御手段 （Ｇ）実際の機関運転状態が定常状態にあることを検出
する定常状態検出手段 （ｌ（）定常状Ｂ検出中にその間のフィードバック補正
量の基準値からの偏差の平均値を検出する偏差平均値検
出手段 （１）前記偏差の平均値が得られる毎に現在の学習補正
量に偏差の平均値を所定割合加算して新たな学習補正量
を演算し前記記憶手段の同じ機関運転状態の領域に対応
する学習補正量のデータを書換えて更新する学習補正量
更新手段 （Ｊ）機関運転状態の領域毎に前記学習補正量更新手段
による更新回数を記憶する更新回数記憶手段（に）前記
更新回数に応じて前記学習補正量更新手段における加算
割合を更新回数の増大と共に減少させるよう変化させる
加算割合可変手段く作用〉 基本制御量設定手段Ａは、空燃比、アイドル回転数等の
制御目標値に対応する基本制御量を例えば所定の計算式
に従っであるいは検索により設定し、学習補正量検索手
段Ｃは、記憶手段Ｂから、実際の機関運転状態に基づき
対応する領域の学習補正量を検索し、フィードバック補
正量設定手段りは、制御目標値と実際値とを比較し制御
目標値に実際値を近づけるようにフィードバック補正量
を例えば比例積分制御に基づいて所定の量増減して設定
する。そして、制御量演算手段Ｅは、基本制御量を学習
補正量で補正し更にフィードバック補正量で補正するこ
とにより制御量を演算し、この制御量に応じて、制御手
段Ｆが作動し、例えば燃料噴射量あるいは補助空気量を
制御して、空燃比あるいはアイドル回転数等の制御を行
う。

定常状態検出手段Ｇは、例えば機関運転状態が任意の１
つの領域にｍ続的かっ安定的に存在することをもって定
常状態を検出し、学習可能な状態であることを知る 学習可能な状態であると判定されたときは、先ず、偏差
平均値検出手段Ｈがフィードバック補正量の基準値から
の偏差の平均値を検出する。そして、偏差の平均値が得
られる毎に、学習補正量更新手段■が現在の学習補正量
に偏差の平均値を所定割合加算して新たな学習補正量を
演算し、このときの機関運転状態の領域に対応する記憶
手段Ｂの学習補正量のデータを書換えて更新する。

ここにおいて、学習補正量更新手段■における学習補正
量の演算に際しては、更新回数記憶手段Ｊのデータに基
づいて、加算割合可変手段Ｋによって設定された加算割
合を用いる。すなわち、例えば初回の学習に際しては、
加算割合を大きくして、学習進行速度を早める。これに
より、バッテリが外される等して学習補正量及び更新回
数のデータがクリアされた場合も、急速な再学習が可能
となる。

〈実施例〉 以下に本発明の学習制′４Ｂ装置を電子制御燃料噴射装
置を有する内燃機関の空燃比のフィードバック制御系に
適用した実施例を説明する。

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が設げられていて、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Ｊ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。従って燃料噴射弁１１はその作動により燃料噴射
量を制御し空燃比を制御目標値である最適な空燃比（理
論空燃比）に制御するための制御手段である。

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０２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ａｔセンサ１６は混合気
の空燃比（リンチ・リーン）の検出手段である。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
ルディスクプレート１９が設けられ、該プレート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１°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ｏ
２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
ッテリ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．−次側スロッ
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、最適なパルス巾
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．ＣＭＯ３−ＲＡＭ３３、ア
ドレスデコーダ３４を有する。ここで、ＲＡＭ３３は学
習制御用の書換え可能な記憶手段であり、このＲＡＭ３
３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を介することなく接続する。

ＣＰ　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を介して入力されるようになっている
。Ａ／Ｄ変換器３６はＣＰＵ３１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、ワンシッットマルチ回路
３Ｂ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２４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。

ＣＰ　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、ＣＰ　Ｕ３１は第４図及び第５図に示す
フローチャート（燃料噴射量計算ルーチン及び学習サブ
ルーチン）に基づくプログラム（ＲＯＭ３２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、基本側ｉｔ　＜基本燃料噴射Ｎ）設定手段。

学習補正量（係数）検索手段、フィードバック補正量（
係数）設定手段、制御量（燃料噴射量）演算手段、定常
状態検出手段、偏差平均値検出手段。

学習補正量（係数）更新手段、更新回数記憶手段。

加算割合可変手段としての機能は、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）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ｆｉＱとクランク角センサ１
７からの信号によって得られる機関回転数Ｎとから基本
燃料噴射量’ｒｐ　（＝に−Ｑ／Ｎ）を演算する。この
部分が基本制御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Ｃ０ＥＦ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
燃料噴射量（負荷）Ｔｐとから対応する学習補正係数Ｋ
Ｉｌを検索する。この部分が学習補正量検索手段に相当
する。

ここで、学習補正係数Ｋｌは、機関回転数Ｎを横軸、基
本燃料噴射量’ｒｐを縦軸とするマツプ上を８×８程度
の格子により区分して、領域を分け、ＲＡＭ３３上に各
領域毎に学習補正係数ＫＪを記憶させである。尚、学習
が開始されていない時点では、学習補正係数に！！は全
で初期値１に設定しである。

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、フィードバック補正係数αを前回値
（又は基準値αｌ）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０２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■、。、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フィードバ
ック補正係数αを設定する。

この部分がフィードバック補正量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（Ｖｏｚ〉Ｖｒ＊ｒ）と判定されたとき
にステップ７でフィードバック補正係数αを前回値に対
し所定の積分（１）分減少させ、逆に空燃比＝リーン（
Ｖ　０２　＜　Ｖ　ｒａｆ）と判定されたときにステッ
プ８でフィードバック補正係数αを前回値に対し所定の
積分（１）分増大させる。

比例積分制御の場合は、これに加え、リッチ−リーンの
反転時に積分（Ｉ）分と同方向にこれより大きな所定の
比例分（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１１Ｔｔ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　・Ｋ１−　ｏｒ＋Ｔｓ燃料噴
射量Ｔｉが演算されると、そのＴｉのパルス中をもつ駆
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Ｔｐ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１
６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０２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
のセント後は、ステップ１１での判定で前回と同一領域
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１１〜１６０部分が定常状態検出手段に相当
し、■機関運転状態が区分された領域の１つにあること
、■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
検出している。

定常状態においては、ステップ１７でＯｔセンサ１６の
出力が反転すなわち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で現在のフィードバック補正係
数αの基準値α１からの偏差Δα（＝α−αＩ）をΔα
、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２０〜２４へ進んで３回目の反転か
ら４回目の反転までのデータに基づいて学習を行う（第
６図参照）、５回目以上の反転が検出されたときも同様
でステップ２０〜２４へ進んで前回の反転から今回の反
転までのデータに基づいて学習を行う。

４回目以上の反転時は、ステップ２０で現在のフィード
バック補正係数αの基準値α１からの偏差Δα（−α−
α、）をΔα２として一時記憶する。

このとき記憶されているΔα、とΔα、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の最大値と最小値であり、こ
れらに基づいてこの間の偏差Δαの平均値τｉを算出す
ることができる。

従って、ステップ２１で次式に基づいて偏差Δαの平均
値１丁を算出する。

τ丁＝（Δα、＋Δα２）／２ ここで、ステップ１７〜２１の部分が偏差平均値検出手
段に相当する。

次にステップ２２で現在の領域に対応して記憶しである
学習補正係数Ｋｇを検索する。但し、実際にはステップ
３で検索したものを使用すればよい。

次にステップ２３で現在の領域に対応して記憶しである
更新回数のデータを読込む。ここで、更新回数のデータ
は、学習補正係数Ｋｆと同じく、ＲＡＭ３３上に機関回
転数Ｎと基本噴射量Ｔｐとにより分けた領域毎に記１！
シである。

次にステップ２４で更新回数に応じ加算割合を定める値
Ｍを予め記憶したＲＯＭ３２上のマツプからＭの値を検
索して設定する。このステップ２４の部分が加算割合可
変手段に相当する。尚、Ｍの値は例えば更新回数１のと
きに１．０とし、更新回数の増大と共に増大するよう設
定しておく。

次にステップ２５で次式に従って現在の学習補正係数Ｋ
Ｎにフィードバック補正係数αの基準値α１からの偏差
Δα（α−α１）の平均値１丁を所定割合（１／Ｍ）加
算することによって、新たな学習補正係数Ｋ　’　（＋
ｓａｗ）を演算し、同一領域の学習補正係数のデータを
書換えて更新する。このステップ２５の部分が学習補正
量更新手段に相当する。

Ｋ　１　、ｆｉ。ｗ）　−Ｋ　／＋Δ。７Ｍ次にステッ
プ２６で同一領域の更新回数の記憶値を１アツプする。

このステップ２６の部分がＲＡＭ３３と共に更新回数記
憶手段に相当する。

この後は、ステップ２７で次回の計算のためΔα２の値
をΔα１に代入する。

ステップ１１での判定で機関運転状態が前回と同一でな
くなった場合は、ステップ２８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。

以上のように、更新回数、すなわち学習の進行度合に応
じてＭの値を変えることで、学習の機会の少ない領域で
の学習進行速度を早めることができる。

また、バッテリ２０が外されてＲＡＭ３３上の学習補正
係数及び更新回数のデータがクリアされた場合も、更新
回数が０になれば、自動的にＭの値が大きくなるので、
急速な再学習が可能となる。

バッテリ２０が外された場合に、ＲＡＭ３３上の学習補
正係数及び更新回数のデータを強制的にクリアするには
、次のような手段を採用すればよい。

第７図において、ＣＰ　Ｕ３１及びＲＯＭ３２にはバッ
テリ２０からエンジンキースイッチ２１を介し更に安定
化レギュレータ５１を介して電源を供給するが、学習制
御用のＲＡＭ３３には、エンジンキースイッチ２１がオ
ンの時には、安定化レギュレータ５１からダイオード５
２を介して電源を供給し、エンジンキースイッチ２１が
オフの時には、抵抗５３とツェナーダイオード５４とよ
りなるバックアップ電源回路から電源を供給する。

５５はフリップフロップであり、そのリセット（Ｒ）端
子をＲＡＭ３３の電源端子に接続しである。

そして、フリップフロップ５５の出力（Ｑ）端子をＣＰ
　Ｕ３１のボートＡに接続しである。そしてまた、ＣＰ
　Ｕ３１のボートＢをフリップフロップ５５のセット（
Ｓ）端子に接続しである。

ここにおいて、ＣＰ　Ｕ３１は、第８図に示すフローチ
ャート（エンジンキースイッチ２１の投入時に起動され
るメモリーバンクアップ監視ルーチン）に基づくプログ
ラム（ＲＯＭ３２に記憶されている）に従って、エンジ
ンキースイッチ２１の投入時にそれまでメモリーのバッ
クアップが正しく行われていたか否かを判定し、行われ
ていない場合に相応の処理を行うようになっている。

次に第８図のフローチャートについて説明する。

ステップ３１でＣＰ　Ｕ３１のボートＡの入力（すなわ
ちフリップフロップ５５の出力）が１か０かを判定する
。１の場合は、正常と判定し、このルーチンを終了させ
る。Ｏの場合は、異常と判定し、次のステップ３２へ進
む。

ステップ３２でＲＡＭ３３内のデータを全て初期値に戻
す。すなわち学習補正係数Ｋｌ！のデータを全てｌにす
ると共に、更新回数のデータを全てＯにする。次にステ
ップ３３へ進む。

ステップ３３でＣＰ　Ｕ３１のボートＢから１の出力を
発し、フリップフロップ５５を再びセットし、その出力
を１に戻す。

従って、エンジンキースイッチ２１がオフになっている
間にバッテリ２０を外してＲＡＭ３３への通電が断たれ
た場合（第９図参照）は、フリップフロップ５５のＲ端
子への入力が消失し、再びバッテリ２０を接続したとき
にフリップフロップ５５のＲ端子への入力が１となる。

そしてこのときにフリップフロップ５５がリセットされ
、その出力がＯとなる。

その後、エンジンキースイッチ２１がオンとなって、第
８図のフローチャートに示したルーチンが実行されると
、ボー）Ａの入力（すなわちフリップフロップ５５の出
力）は０となっているので、メモリーが破壊されたこと
が検知される。この場合は、ＲＡＭ３３内のデータを全
て初期値に戻し、始めから学習を行うようにすると共に
、ボートＢの出力を１にして、フリップフロップ５５の
Ｓ端子へ送ることにより、フリップフロップ５５をセッ
トし、その出力を１に戻す。

また、エンジンキースイッチ２１がオフになっている間
にバッテリ２０が外されなければ、エンジンキースイッ
チ２１がオンとなった場合に、ボートＡの入力（すなわ
ちフリップフロップ５５の出力）は１となっているので
、この場合はメモリーは正常にバックアップされていた
と判断され、ＲＡＭ３３内のデータをそのまま使用する
ようにするのである。

尚、以上では空燃比の学習制御装置について説明したが
、本発明をアイドル回転数の学習制御装置に適用できる
ことは勿論である。

具体的にアイドル回転数の学習制御装置では、水温から
基本制御量ＩＳＣｔｗを設定し、水温から学習補正量ｌ
５Ｏ１ｅを検索し、水温から設定した目標アイドル回転
数Ｎｓと実アイドル回転数とを比較してフィードバック
補正量ｌ５Ｃｆｂを設定し、下記（１）式によってアイ
ドル制御弁１０への制？１１量ｌ５ｃａｙを演算し、定
常状態において、下記（２）式に従って学習を行ってお
り、この場合にはフィードバック補正１１ｓｃｆｂの基
準値からの偏差の平均値τＴ丁で■を所定割合（１／Ｍ
）加算する際、そのＭの値を更新回数に応じて定めるよ
うにすればよい。

Ｉ　５ＣｄＶ＝Ｉ　ＳＣｔｗ＋　Ｉ　ＳＣ］ｅ＋　Ｉ　
５Ｃｆｂ＝・（１）Ｉ　Ｓ　Ｃ１ｅ（，１，、）　　”
　Ｉ　Ｓ　Ｃ１ｅ＋　Ｌ］］「Ｃ１／　Ｍ−１前記のア
イドル制御弁１０は開弁用コイルと閉弁用コイルとを備
え、これらのコイルにパルス信号が互いに判定された状
態で送られて、パルス信号のデユーティ比に応じて開度
が調整されるもので、前記のｒｓｃｄｙは開弁用コイル
がＯＮとなっている時間割合（％）である。

〈発明の効果〉 以上説明したように本発明によれば、学習進行度合に応
じて学習補正量の更新に際しての重み付けの値を変化さ
せることで、学習の機会の少ない領域においても学習進
行速度を早めることができる。また、バッテリが外され
る等して学習補正量のデータがクリアされた場合に、急
速な再学習を行うことが可能となるという効果も得られ
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２）　チャート、第６図は制
御特性図、第７図はメモリーバンクアップ用回路の回路
図、第８図はメモリーバンクアンプ監視ルーチンのフロ
ーチャート、第９図はタイミングチャートである。 Ｉ・・・機関　　６・・・エアフローメータ　　１１・
・・燃料噴射弁　　１６・・・Ｏｚセンサ　　１７・・
・クランク角センサ　　３０・・・コントロールユニッ
ト特許出願人　日本電子機器株式会社 代理人　弁理士　笹　島　　富二雄 第４図 第７図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 空燃比、アイドル回転数等の内燃機関の制御対象の制御
   目標値に対応する基本制御量を設定する基本制御量設定
   手段と、 機関運転状態を表すパラメータによって複数に区分され
   た機関運転状態の領域毎に前記基本制御量を補正するた
   めの学習補正量を記憶した書換え可能な記憶手段と、 実際の機関運転状態に基づき前記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、 制御目標値と実際値とを比較し制御目標値に実際値を近
   づけるように前記基本制御量を補正するためのフィード
   バック補正量を所定の量増減して設定するフィードバッ
   ク補正量設定手段と、前記基本制御量設定手段で設定し
   た基本制御量と、前記学習補正量検索手段で検索した学
   習補正量と、前記フィードバック補正量設定手段で設定
   したフィードバック補正量とから制御量を演算する制御
   量演算手段と、 前記制御量に応じて作動し、空燃比、アイドル回転数等
   の内燃機関の制御対象を制御するための制御手段と、 実際の機関運転状態が定常状態にあることを検出する定
   常状態検出手段と、 定常状態検出中にその間のフィードバック補正量の基準
   値からの偏差の平均値を検出する偏差平均値検出手段と
   、 前記偏差の平均値が得られる毎に現在の学習補正量に偏
   差の平均値を所定割合加算して新たな学習補正量を演算
   し前記記憶手段の同じ機関運転状態の領域に対応する学
   習補正量のデータを書換えて更新する学習補正量更新手
   段と、 を備える内燃機関の学習制御装置において、機関運転状
   態の領域毎に前記学習補正量更新手段による更新回数を
   記憶する更新回数記憶手段と、前記更新回数に応じて前
   記学習補正量更新手段における加算割合を更新回数の増
   大と共に減少させるよう変化させる加算割合可変手段と
   、 を設けたことを特徴とする内燃機関の学習制御装置。