KR100311540B1

KR100311540B1 - 다기통엔진의연소상태진단장치

Info

Publication number: KR100311540B1
Application number: KR1019930009920A
Authority: KR
Inventors: 다까꾸유다까; 이시이도시오
Original assignee: 가나이 쓰도무; 가부시끼가이샤 히다치 세이사꾸쇼
Priority date: 1992-06-03
Filing date: 1993-06-02
Publication date: 2001-12-15
Also published as: KR940000742A; JPH05332189A; JP3479090B2; DE4318501A1; DE4318501C2; US5485374A

Abstract

기통 상호간의 회전속도 변동으로부터 연소상태를 진단하는 장치에 있어서, 넓은 회전속도 범위에서 연소상태를 정확하게 진단할 수가 있는 것이다.

회전속도의 변화에 응해서 연소상태 파라미터 D의 변동편차에 관한 함수패턴을 기억해 두는 함수패턴 기억수단(44)와 회전속도 및 연소상태 파라미터 D로부터, 순차, 각 기통마다에 함수패턴을 보정하면서 특정하고 소정 기통의 회전속도에 대한 연소상태 파라미터의 변동 편차 D'를 구하는 학습수단(45)와, 소정 기통에 대한 연소상태 파라미터 D로부터 이 연소상태 파라미터 D의 변동 편차 D'를 감산하여, 이것을 새로운 연소상태 파라미터로 하는 보정수단(46)을 구비하고 있다.

기통의 회전속도와 타의 기통의 회전속도과의 차이량인 연소상태 파라미터를 구하여 해당 연소상태 파라미터의 치에 응하여 상기 소정 기통의 연소상태를 진단하는 다기통 엔진의 연소상태 진단 방법에 있어서, 사전에 회전속도의 변화에 응한 상기 연소상태 파라미터의 변동 흩어짐에 관한 관수 패턴을 준비하여 두어, 계측된 상기 회전속도 및 구하여진 상기 연소상태 파라미터과에서 순차 각 기통마다에 상기 관수패턴을 바로 특정 또는 보정하면서 특정하고, 상기 소정 기통에 대하여 정하여진 상기 관수패턴을 사용하여 해당 소정 기통의 상기 회전속도에 대한 연소상태 파라미터의 변동 흩어짐을 구하여 상기 연소상태 파라미터에서 해당 변동 흩어짐을 감산하여 이것을 새로운 연소상태 파라미터로 하는 것을 특징으로 하는 다기통 엔진의 연소상태 진단방법.

Description

다기통 엔진의 연소상태 진단장치

제 1도는 본 발명의 일 실시예에 따른 엔진 주변의 구성을 나타낸 설명도.

제 2도는 본 발명의 일 실시예에 따른 제어연산 유니트의 회로 블록도.

제 3도는 본 발명의 일 실시예에 따른 각종 신호의 타이밍 차트.

제 4도는 회전속도의 변동을 나타낸 그래프.

제 5도는 발생 토오크의 변동을 나타낸 그래프.

제 6도는 실화 발생시의 회전속도 및 연소상태 파라미터의 변화를 나타낸 그래프

제 7도는 실화 발생시의 회전속도 및 연소상태 파라미터의 변화를 나타낸 그래프

제 8도는 연소상태 파라미터의 변동 오차를 나타낸 그래프.

제 9도는 본 발명의 일 실시예에 따른 크랭크 각에 대한 회전속도 계측구간의 위치관계를 나타낸 설명도.

제 10도는 본 발명의 일 실시예에 따른 제어연산 유니트의 기능 블록도.

제 11도는 본 발명의 일 실시예에 따른 특정 운전상태 파악의 내용을 설명하기 위한 설명도.

제 12도는 본 발명의 일 실시예에 따른 특정 운전상태 파악의 내용을 설명하기 위한 설명도

제 13도는 본 발명의 일 실시예에 따른 보정값 학습 순서를 나타낸 흐름도.

제 14도는 본 발명의 일 실시예에 따른 연소상태 파라미터의 보정순서를 나타낸 흐름도.

제 15도는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 보정값 학습순서를 나타낸 흐름도.

제 16도는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 보정값 학습순서를 나타낸 흐름도

제 17도는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 특징성분 추출순서를 나타낸 흐름도.

제 18도는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 보정값 학습순서를 나타낸 흐름도.

제 19도는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 연소상태 파라미터의 보정순서를 나타낸 흐름도.

제 20도는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 제어연산 유니트의 기능 블록도

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

1 : 엔진 3 : 위상 센서

4 : 링 기어 5 : 위치 센서

5a,6a : 전자식 픽업 6 : 기준 센서

7 : 크랭크 축 10 : 제어연산 유니트

11 : CPU 12 : ROM

13 : RAM 16 : 점화플러그 구동회로

17 : 인젝터 구동회로 18 : 브레이크 페달 조작센서

19 : 가속도 센서 21 : 점화플러그

22 : 인젝터 29 : 표시장치

41 : 소요시간 계측수단 42,42a : 파라미터 연산수단

43 : 특정 운전상태 파악수단 44 : 함수패턴 기억수단

45,45a : 학습수단 46,46a : 보정수단

47 : 연소상태 판정수단

본 발명은, 기통 상호간의 최전속도 변동에 의해 연소상태를 진단하는 다기통 엔진의 연소상태 진단장치 및 연소상태 진단방법에 관한 것이다.

엔진에 있어서 연소의 이상, 예를 들어, 실화(失火)의 발생은 미연소 가스가 배출되기 때문에 대기오염의 원인으로 된다. 더구나, 배기가스를 정화하는 것을 목적으로 설치되어 있는 촉매 등에 있어서, 미연소 가스가 연소하는 것에 의해 이들 배기가스 정화장치부가 이상 고온으로 되어 성능이 저하하거나 한다. 이들의 대책을 위해, 예를 들어, 실화의 발생을 검출하여 운전자에게 경고하거나, 실화가 발생하고 있는 기통에 대해 연료의 공급을 중지하거나 할 필요가 있다.

실화 등의 연소상태의 진단장치에 관한 종래기술로서는, 예를 들어, 엔진의 회전속도의 변동으로부터 검출하는 방법, 연소실 내의 연소압력, 온도 등으로부터 검출하는 방법, 점화코일을 흐르는 전류파형 등으로부터 검출하는 방법 등 다수의 방법이 있다. 이중에서, 기통 상호간의 회전속도 변동으로부터 연소상태를 검출하는 방법은, 비교적 코스트의 상승이 적고, 원인에 관계없이(연료계, 점화계, 공기계의 어느 것의 이상에 의한 연소상태의 악화일지라도) 연소상태의 이상을 검출 가능하다고 하는 특징이 있다. 이 방법은, 구체적으로는 예를 들어 일본국 특개평 2-112646호 공보에 기재되어 있는 것 같이, 정상 연소시와 이상 연소시와는 회전속도가 다르기 때문에, 각 기통마다 특정 크랭크 각의 위치에서 회전속도를 검출하고, 기통 상호간에 있어서의 회전속도의 변동량에 근거하여 연소상태를 진단하는 것이다.

그런데, 이러한 회전속도 변동으로부터 연소상태를 검출하려고 하는 것 중에서, 한층 정밀도를 올리려고 하는 것으로는, 예컨데 일본국 특공평 1-30098호 공보에 기재되어 있는 것이 있다.

이 기술은, 같은 회전속도의 가속시와 감속시(연료가 연소하지 않는 상태의 감속, 즉 예를 들어 연료공급 정지를 수반한 감속 등일 필요가 있다)의 운동 에너지 변화의 차이를 구함으로써, 오차를 초래하는 다수의 인자(특히 피스톤 등 작동부재의 질량, 회전속도 측정 등의 오차)를 상쇄하여, 연소상태의 검출 정밀도를 높이려고 한 것이다.

또한, 회전속도 변동으로부터 연소상태를 검출하는 방법에서는, 당연한 것이지만 회전속도를 검출하는 수단의 정밀도에 의해 연소상태의 검출 정밀도가 좌우되어 버린다. 이 때문에, 연소상태의 검출 정밀도를 향상시키기 위해서는, 회전속도의 측정 정밀도를 향상시키는 것이 바람직하다. 이 회전속도 정보의 측정 정밀도를 향상시키기 위해, 크랭크 각을 정확히 측정하기 위한 기술에 대해서는, 예를 들어, 일본국 특개소 60-25434호 공보나 일본국 특개평 3-92565호 공보 등에 기재된 것이 있다.

전자의 기술은, 실화시에 압력센서로 연소실 압력 최대시기를 검출하고, 이 신호로 크랭크각 센서의 압축 상사점 신호를 보정한다고 하는 것이다. 또한, 후자의 기술은, 계측된 크랭크각과 실제의 크랭크각과의 오차를 회전수와의 관계로 사전에 고정적으로 취득해두고, 즉 회전수에 따른 오차분을 맵 등에 등록해두고, 이 오차에 근거하여, 계측된 크랭크각을 보정한다고 하는 것이다.

그런데, 회전속도 변동으로부터 연소상태를 검출하는 경우, 엔진이 고회전이 되면, 폭발팽창 행정에 걸리는 시간이 짧아져, 실화한 경우의 회전속도의 감소가 회전속도에 거의 반비례하여 적어지기 때문에, 정상시와 실화시의 회전속도의 차이가 거의 없어져, 연소상태의 진단이 어렵게 된다. 일례를 설명하면, 회전속도가 6000rpm일 때 부하가 비교적 낮은 경우에는, 실화하여도 회전속도는 5∼10rpm 정도 밖에 변화하지 않는다. 따라서, 이와 같은 고속 저부하에서도 연소상태를 검출하려고 하면, 회전속도에 관한 정보로서는 적어도 1rpm 정도의 정밀도가 필요하게 된다.

그런데도, 일본국 특개평 2-112646호 공보의 기술에서는, 이점을 전혀 고려하지 않고, 특히 고속회전시에는, 정확하게 연소상태를 진단할 수 없다(또는 매우 높은 정밀도의 회전속도 검출수단을 필요로 한다)고 하는 문제가 있다.

또한, 일본국 특공평 1-30098호 공보의 기술에서는, 동일한 회전속도의 가속시와 감속시와의 운동 에너지 변화의 차이를 구하는 것에 의해, 오차를 상쇄하고 있기 때문에, 연소상태의 진단 정밀도를 높이는 것은 가능하지만, 다음과 같은 문제가 있다. 즉, 이 방법은, 같은 회전속도의 가속시의 운동 에너지와 감속시의 운동 에너지를 필요로 하기 때문에, 엔진 메이커 또는 서비스 공장에서의 체크 방법으로서는 좋지만, 예컨데 자동차 등에 탑재된 엔진을 자동적으로 체크하는 소위 자기진단에 채용하려고 하면, 운전자의 운전 패턴의 치우침 때문에, 가속시와 감속시의 회전속도가 동일하게 되는 데이터 취득가능한 회전수 범위는, 매우 좁아져, 정확한 연소진단을 행할 수 없는 영역이 존재하여 버린다는 문제점이 있다.

또한, 일본국 특개소 60-25434호 공보나 특개평 3-92565호 공보 등에 기재되어 있는 크랭크각 검출장치를 이용하여, 그 출력에 근거하여 연소상태를 정확하게 진단하려고 하여도, 다음과 같은 문제점이 있다.

전자의 방법을 이용하는 경우에, 보정할 때의 기준이 되는 압력 최대시기의검출 정밀도 자체가, 상술한 것과 같은 고속 저부하시의 연소상태의 진단에 필요하게 되는 정밀도에는 미치지 않아, 고속 저부하시의 연소상태의 정확한 진단을 기대할 수 없다고 하는 문제점이 있다. 또한, 후자의 방법을 이용하는 경우, 오차가 사전에 고정적으로 설정되어 있기 때문에, 각각의 엔진들 간의 차나 경시변화에 대응할 수 없다고 하는 문제점이 있다.

본 발명은, 이상과 같은 종래기술의 문제점에 주목하여 이루어진 것으로, 회전속도 변동으로부터 엔진의 연소상태를 검출하는 장치에 있어서, 넓은 회전속도 범위에서 연소상태를 정확하게 진단할 수 있는 동시에, 각각의 엔진들 간의 차나 그것의 경시변화에도 대응할 수 있는 다기통 엔진의 연소상태 진단장치 및 연소상태의 진단방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 다기통 엔진의 연소상태 진단장치는, 사전에, 회전속도의 변화에 따른 연소상태 파라미터의 변동 오차에 관한 함수패턴을 기억해 두는 함수패턴 기억수단과, 계측된 회전속도 및 구해진 상기 연소상태 파라미터로부터 순차적으로 상기 함수패턴을 특정 또는 보정하면서 특정하여, 소정 기통의 회전속도에 대한 연소상태 파라미터의 변동 오차를 구하는 학습수단과, 상기 연소상태 파라미터로부터 구해진 상기 변동 오차를 감산하여 이것을 새로운 연소상태 파라미터로 하는 보정수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 것이다.

또한, 이 다기통 엔진의 연소상태 진단장치에 있어서, 진단할 엔진에 대한 함수패턴을 사전에 준비해 놓는 것이 불가능한 경우에는, 각종 실험 등에 의해 복수의 함수패턴을 준비해 두고, 계측된 회전속도 및 구해진 연소상태 파라미터로부터, 복수의 함수패턴 중에서 어느 함수패턴에 대한 우선성 및 우선하는 함수패턴을 정하도록 하여도 좋다.

또한, 상기 목적을 달성하기 위한 또 다른 다기통 엔진의 연소상태 진단장치는, 구해진 연소상태 파라미터로부터 이 연소상태 파라미터의 변동 오차 성분을 추출하는 추출수단과, 추출된 변동 오차 성분을 과거의 변동 오차 성분과의 관계에 대해 보정하고, 보정된 해당 변동 오차 성분을 회전속도마다 또는 정해진 회전속도 영역마다 기억해두는 학습수단과, 소정 기통에 대해 구해진 연소상태 파라미터로부터 이 소정 기통의 상기 회전속도에 대응하는 변동 오차 성분을 감산하여, 이것을 새로운 연소상태 파라미터로 하는 보정수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 것이다.

상기 목적을 달성하기 위한 또 다른 다기통 엔진의 연소상태 진단장치는, 각 기통마다 정해져 있는 회전속도 계측구간의 경과 소요시간을 각 기통마다 계측하는 소요시간 계측수단과, 각 기통마다의 상기 소요시간을 보정하는 보정값을 순차적으로 현재까지 계측된 복수의 소요시간과의 관계에 있어서 보정하는 학습수단과, 보정된 상기 보정값에 근거하여 계측된 소요시간을 보정하는 보정수단과, 보정된 소정 기통의 소요시간 및 보정된 다른 기통의 소요시간을 사용하여, 소정 기통의 회전속도와 다른 기통의 회전속도와의 차이량인 연소상태 파라미터를 구하는 연소상태 파라미터 연산수단과, 구해진 상기 연소상태 파라미터의 값에 따라, 상기 소정 기통의 연소상태를 진단하는 연소상태 판정수단을 구비한 것을 특징으로 하는 것이다.

또한, 회전속도는 회전속도 계측구간을 그것의 경과 소요시간으로 나는 값으로, 회전속도와 소요시간 사이에는 상관관계가 있기 때문에, 이상의 다기통 엔진의 연소상태 진단장치에 있어서, 회전속도를 사용하고 있는 장소에 소요시간을 사용하고, 역으로, 소요시간을 사용하고 있는 장소에 회전속도를 사용하여도 좋다.

학습수단은, 계측된 회전속도 및 구해진 상기 연소상태 파라미터로부터, 함수패턴 기억수단에 기억되어 있는 함수패턴을 즉시 특정한다. 함수패턴이 일단 특정되면, 다음부터는 순차적으로 먼저 특정된 함수패턴을 보정하면서 특정해 간다.

학습수단은, 다시, 소정 기통에 대해 정해진 함수패턴을 사용하여, 소정 기통의 회전속도에 대한 연소상태 파라미터의 변동 오차를 구해, 이것을 보정값으로서 기억해 놓는다.

보정수단은 연소상태 파라미터로부터 이 연소상태 파라미터에 대한 변동 오차를 감산하여, 이것을 새로운 연소상태 파라미터로 한다. 연소상태 판정수단은, 이 새로운 연소상태 파라미터의 값에 따라 연소상태의 판정을 행한다.

이상과 같이, 본 발명에서는, 회전속도의 변화에 따른 연소상태 파라미터의 변동 오차에 관한 함수패턴을 준비해두고 있기 때문에, 정상이 아닌 운전 상태에 있어서도, 적은 학습 회수로부터 광범위하게 연소상태 파라미터의 변동 오차를 구할 수 있다. 따라서, 학습되어 있지 않은 범위에 있어서도, 변동 오차가 거의 제거된 연소상태 파라미터를 얻을 수 있어, 넓은 회전속도 범위에서 연소상태를 정확하게 진단할 수 있다. 또한, 계측된 회전속도 등을 사용하여, 함수를 순차 보정하고 있기 때문에, 동일 형식의 엔진에 있어서 각각의 차이나 엔진의 경시변화에도 대응할 수 있다.

1개의 함수패턴 또는 복수의 함수패턴을 준비할 수 없을 때에도, 연소상태 파라미터로부터, 그 변동 오차 성분을 추출하는 추출수단을 구비하고 있으면, 넓은회전속도 범위에 있어서 정확하게 연소상태를 진단할 수 있다. 즉, 연소상태 파라미터의 변동 오차 성분을 얻기 위해서는, 비연소 상태에 있어서의 회전속도를 사용하여 구하는 것이 바람직하지만, 이것으로는 운전상태의 치우침에 의해 특정한 범위 내의 변동 오차 성분 밖에 얻을 수 없다. 따라서, 비교적 안정한 연소상태에 있어서의 연소상태 파라미터로부터 변동 오차 성분을 추출하는 것에 의해, 비연소 상태 이외로부터도 변동 오차에 관한 정보를 얻을 수 있도록 함으로써, 넒은 회전속도 영역에 있어서 연소 진단을 정확하게 행할 수 있게 된다.

이하, 본 발명의 각종 실시예에 대해 도면을 사용하여 설명한다.

제 1도는 본 발명의 일 실시예에 따른 엔진 주변의 전체 구성을 나타낸 도면이다. 엔진(1)에는, 엔진(1)의 시동시에 사용하는 스타트용의 링 기어(4)의 톱니 형태를 전자식 픽업(5a)으로 검출하는 타입의 위치 센서(5)(즉, 크랭크축(7)의 1회 전에 링 기어의 톱니수에 대응하는 개수의 신호를 발생한다)와, 크랭크축(7)의 1회전에 1번 일정한 크랭크 각도 위치에서의 신호를 얻기 위해 링 기어(4)에 설치된 돌기부(4a) 및 전자식 픽업(6a)을 사용하는 기준 센서(6)와, 기통 식별용으로 크랭크축(7)의 2회전에 대해 1번 신호를 발생하는 위상 센서(3)가 설치되어 있다. 또한, 이상의 각종 센서(5, 6, 3)는 본 발명에 있어서 이들 형식에 한정되는 것은 아니다. 각종 센서(5, 6, 3)로부터의 출력(5b, 6b, 3b)은 제어연산 유니트(10)에 입력되어, 크랭크 각도, 회전속도 등이 측정 또는 계산된다. 배기 가스는 배기관(23)을 통해 산소농도 센서(24)로 산소농도가 계측된 후 촉매(25)로 정화된다. 엔진(1)이 실화한 경우에는, 엔진(1)으로부터 미연소 가스가 배기관(23)으로 유출되어, 이것이 촉매(25)가 있는 장소에서 연소하면, 이 부분이 매우 고온으로 되어 촉매(25)가 열화해 버린다. 또한, 당연한 일이지만, 촉매(25)가 열화하면, 실화가 발생하지 않아도, 각종 유해가스가 정화되지 않게 되므로, 대기가 오염되게 된다.

제어연산 유니트(10)는, 제 2도에 도시된 것 같이, 각종 센서(5, 6, 3) 등으로부터의 출력(5b, 6b, 3b)이 입력하는 입력회로(14)와, 각종 프로그램 등이 기억되어 있는 ROM(12)과, 각종 데이터 등이 기억된 RAM(13)과, 각종 센서(5, 6, 3)로부터의 출력(5b, 6b, 3b) 및 ROM(12)에 기억되어 있는 프로그램에 근거하여 각종 연산을 실행하는 CPU(11)와,I/O(15)와, CPU(11)로부터의 지시에 따라 점화플러그(21)를 제어하는 점화플러그 구동회로(16)와, CPU(11)로부터의 지시에 따라 인젝터(22)를 구동하는 인젝터 구동회로(17)를 구비하고 있다. 또한, 동 도면에 있어서, 제어연산 유니트(10)에는, 위치 센서(5)로부터의 출력(5b), 기준 센서(6)로부터의 출력(6b), 위상 센서(3)로부터의 출력(3b) 이외에, 브레이크 페달 조작센서(18), 가속도 센서(19), 산소농도 센서(24), 공기유량 센서(미도시), 수온센서(미도시)등으로부터의 출력도 입력한다. 또한, 제어연산 유니트(10)로부터의 신호는, 점화플러그 (21), 인젝터(22) 이외에, 연소상태의 진단결과 등을 운전자에게 알리기 위해 표시장치(29)에도 출력된다.

제 3도는 각종 센서(3, 5, 6)로부터의 출력 타이밍을 4기통 엔진의 경우에 대해 나타낸 도면이다. 3b는 상기한 것 같이 위상 센서(3)의 도시하지 않은 파형성형회로를 통한 이후의 출력으로, 크랭크 축(7)이 2회전할 때 마다 1번 출력된다.

이 출력 타이밍은 제 1 기통의 연소 상사점에서 출력되도록 맞추어져 있다. 6b는 기준 센서(6)의 도시하지 않은 파형성형 회로를 거친 이후의 출력으로, 크랭크축(7)이 1회전할 때 마다 1회 출력한다. 이 출력 타이밍은 제 1 기통의 상사점에서 출력되도록 맞추어져 있다. 5b는 위치 센서(5)의 도시하지 않은 파형성형회로를 거친 이후의 출력으로, 이것은 링 기어(4)의 톱니에 대응하여 일정한 크랭크 각도마다 출력된다. 파형 31은 신호 5b의 펄스 수의 카운트 값을 나타내며, 신호 3b와 신호 6b와의 AND 신호에 의해 리셋된다. 이 카운트 값(31)에 의해, 예를 들면 제 1 기통의 연소 상사점을 기준으로 한 크랭크 각도를 검출할 수 있다. 파형 32는 회전속도 계측구간을 표시하는 신호의 일례로서, 상기한 카운트 값(31)에 근거하여 거의 각 기통의 연소행정에 대응하는 크랭크 각도 위치에 설정된다. 도면의 예에서는, 점화 순서가 제 1, 제 2, 제 3, 제 4 기통으로서 대응하는 회전속도 계측구간에 기통 번호를 부여하였다. 이 회전속도 계측구간을 회전하는데 필요한 시간을 CPU(11) 내부의 클럭이 측정하며, 이것을 Tdata(n)(n: 기통번호)로 한다.

또한, 이 Tdata(n)을 측정하는 방법은, 상기한 것 같이, 2회전 마다 리셋하는 것이 아니고, 각 기통 마다 설정된 기준 크랭크 각도에 있어서 상기 카운트 값에 해당하는 카운트 값(31)을 리셋하는 것도 가능하다.

그런데, 엔진의 회전속도 N은 정상적인 연소상태에서도 일정하지 않고, 크랭크 각도에 따라 변동한다. 이 변동은, 각 연소실에서의 흡기, 압축, 연소, 배기행정에 수반되는 발생 토오크 Tg의 변동이나, 피스톤 등의 왕복운동하는 질량의 관성력에 수반되어 생기는 토오크 Ti의 변동에 의한 것이다. 예를 들어, 4기통 엔진의 경우, 발생 토오크 Tg는 제 5도에 나타낸 것 같이 맥동한다. 이것은 연소실 내부의 압력과 크랭크 기구의 아암 길이와의 곱에 의해 결정되는 곡선이다. 이 발생 토오크 Tg의 변동에 수반하여, 예를 들어, 토오크 Ti가 비교적 작은 저속 회전시에는, 회전속도 N은 제 4도에 나타낸 것과 같이 변동한다. 이때, 엔진(1)이 실화하면, 폭발에 의한 토오크가 발생하지 않기 때문에, 발생 토오크 Tg 및 회전속도 N은 같은 도면에 점선으로 나타낸 것과 같이 저하한다. 여기에서, 연소상태 파라미터로서는, 예를 들어, 하기 (수학식 1)로 표시되는 D를 채용한다.

[수학식 1]

D(n) = {N(n)²- N(n-1)²}/2 …(수학식 1)

이때, n은 해당하는 기통 번호, N(n)은 해당 기통의 회전속도이다. 이 연소상태 파라미터 D는 회전운동 에너지의 변화에 거의 비례하는 값으로 되어 있다. 또한, 회전속도 N은, 먼저 각 기통의 연소 상사점을 기준으로 회전속도 계측구간의 개시위치를 Ws(양의 값일 필요는 없다), 폭을 W(deg)로 하고, 이 회전속도 계측구간을 회전하는데 필요한 시간 Tdata(s)를 계측하여, 하기 (수학식 2)를 사용하여 구한다.

[수학식 2]

N = 60 × (W/360)/Tdata (r/min) …(수학식 2)

이 연소상태 파라미터 D의 (수학식 1)은 (수학식 2)를 사용하여 아래에 나타낸 (수학식 3)과 같이 변형할 수 있다.

D(n) ≒ {N(n)-N(n-1)}·N(n-1)/2

= K·W²·{Tdata(n-1) - Tdata(n)}

/{Tdata(n)·Tdata(n-1)²} (K = (60/360)²)

≒ -K·W²·[{Tdata(n) - Tdata(n-1)}/Tdata(n-1)³]

이때, 연소상태 파라미터를 간략화하기 의해 -K·W²을 생략한다.

[수학식 3]

D(n)={Tdata(n)-Tdata(n-1)}/Tdata(n-1)³…(수학식3)

이 (수학식 3)으로 표시되는 연소 파라미터 D를 사용한 경우에 대해서 이하에 설명한다.

이 경우에, D는 정상시에는 제로에 가까운 값, 실화시에는 양의 값을 나타낸다. 또한, 실화에 이르지 않더라도 불완전 연소가 발생하고 있는 것과 같은 경우에는, 그것의 정도에 따른 양의 값을 나타낸다. 또한, 실화시에 표시하는 값은 엔진의 부하가 큰 경우만큼 큰 값이 된다.

제 6도는 6기통 엔진에 대해 48 점화마다 1회의 비율로 제 1 기통(점화 순서를 제 1 기통, 제 2 기통, 제 3 기통, …, 제 6 기통으로 한다)을 실화시킨 경우의 엔진 회전속도 N과 연소상태 파라미터 D의 변화를 나타낸 도면이다. 이 예에서는, 엔진의 평균회전 속도가 약 2400(r/min)으로 저속회전이기 때문에, 실화시와 정상시에 연소상태 파라미터 D는 명확한 차이를 나타내고 있다. 따라서, 예를 들어, 실화에 대해 양의 값의 한계값을 설정하여, 그 한계값을 넘었을 때에 해당하는 기통을 실화로 판정하는 등의 연소상태 판정을 행하는 것이 가능하다. 또한, 동 도면(b)는, 동 도면 (a)의 D의 변동의 일부를 확대한 도면으로, 실화한 기통에만 대응하여 D가 변화하고 있다. 즉, 실화 기통의 식별도 가능하다는 것을 알 수 있다(실제로는, Tdata의 계측이나 D의 계산에 필요한 지연이 존재하지만, 이 도면에서는 위상을 맞추어 표시하고 있다).

제 7도는 엔진의 평균 회전속도 만을 약 6000 (r/min)으로 고속으로 하고, 기타는 제 6도와 동일한 조건으로 한 것이다. 저속 회전시에 비해, 실화시와 정상시에 연소상태 파라미터 D의 차이가 확실하지 않은 것을 알 수 있다. 또한, 실화시의 회전속도의 저하는 작고(실화한 기통의 다음의 연소행정까지의 시간이 짧아지기 때문에), 행정 내부의 회전속도 변동은 크게(전술의 피스톤 등의 왕복운동하는 질량의 관성력에 수반하여 생기는 토오크 Ti가 크게 되기 때문에)되는 것도 알 수있다. 고속 회전시에 실화시와 정상시에 연소상태 파라미터 D의 차이가 확실하게되지 않는 원인 중에서, 큰 비율을 차지하고 있는 것은, 회전속도 계측구간의 폭 W의 오차와, 피스톤 등 작동 부재의 질량의 오차나 콘로드(connecting rod)의 길이의 오차 등이다. 여기에서, 회전속도 계측구간의 폭 W의 오차에 관해서는, 회전속도가 6000 (r/min)일 때에, 실화한 경우 5∼10 (r/min) 밖에 저하하지 않은 것을 고려하면, 예를 들어, 폭 W에 대해 1/100OW 이하의 차수로 문제가 된다. 따라서, 양산과정에서 이와 같은 정밀로 모든 회전속도 계측구간의 폭 W[링 기어(4)의 톱니의 정밀도 등]을 파악하는 것은 곤란하다.

이들 오차 중에서, 피스톤 등 작동 부재의 질량의 오차 등은, 전술한 관성력에 수반되는 토오크 Ti의 변동의 분산으로 되어, 최종적으로 회전속도 변동의 분산으로 되지만, 이것을 단순하게 연소상태의 변동에 의한 회전속도 변동의 분산과 구별하는 것은 어렵다. 그런데, 토오크 Ti의 변동에 수반되는 회전속도 변동 ω_c는, 하기 (수학식 4)에 나타낸 것 같이 회전속도 ω와 크랭크 각 θ의 함수 h(θ)와의 곱으로 표시될 수 있다.

[수학식 4]

ω_C≒ ω·h(θ) …(수학식 4)

ω_c= 피스톤 등 왕복운동 부분의 관성에 의해 발생하는 회전속도 변동

ω = 회전속도(예를 들어, 점화 사이클 내부의 평균 회전속도)

θ = 크랭크 각도

h(θ) = 크랭크 각도 θ의 함수로, 피스톤 등 왕복운동 부분의 질량 등, 콘로드의 길이 등에 의해 결정된다. (h(θ)의 상세내용에 대해서는 일본국 특원소 2-42458호 공보에 나타나 있다.)

따라서, 회전속도 변동의 분산 ω_c'은, h(θ)의 분산을 h'(θ)라 하면, 하기 (수학식 5)로 표시할 수 있다.

[수학식 5]

ω_c' ≒ ω·h'(θ) …(수학식 5)

이 (수학식 5)로부터, 고속 회전시일수록, 회전속도 변동의 분산이 크게 되는 것을 알 수 있다.

한편, 회전속도 계측구간의 폭 W의 오차에 대해서는, 오차를 W'이라 하면, 예를 들어, 얻어지는 Tdata의 오차 Tdata'은 하기 (수학식 6)으로 표시할 수 있다.

[수학식 6]

Tdata' - (W'/W)×Tdata …(수학식 6)

이 오차 Tdata'은 상기 (수학식 6)으로부터, Tdata에 비례, 즉 회전속도에 반비례하는 것을 알 수 있다.

더구나, 연소상태 파라미터 D의 분산을 검토하면, n번 기통에 대응하는 회전속도 계측구간의 폭의 오차를 W'(n), D의 오차를 D'이라 하고, Tdata가 일정, 즉 회전속도가 일정한 경우에는, 연소상태 파라미터의 분산 D'은 (수학식 3) 및 (수학식 6)으로부터 하기 (수학식 7)로 표시할 수 있다.

[수학식 7]

D'(n) = {Tdata'(n) - Tdata'(n-1)}

/Tdata'(n-1)

= [{W'(n)/W×Tdata(n)

- W'(n-1))/W×Tdata(n-1)}]

≒ [W'(n) - W(n-1)/W]/Tdata(n-1)²…(수학식 7)

이 (수학식 7)로부터, 연소상태 파라미터의 분산 D'은, W'(n)이나 W'(n-1)이 회전속도 계측구간 마다 일정하기 때문에, Tdata의 2승에 반비례, 즉 회전속도의 2승에 비례하는 것을 알 수 있다.

이상과 같은 검토에 의해, 각종 오차 인자가, 소요시간 Tdata에 미치는 영향, 즉 Tdata의 오차는,(수학식 6)으로부터, 회전속도의 함수로 표시할 수 있다고 말할 수 있다. 또한, 각종 오차 인자가, 연소상태 파라미터, 예를 들어 D에 미치는 영향, 즉 D의 분산 역시, (수학식 7)로부터 회전속도의 함수로 표시할 수 있다고 말할 수 있다.

제 8도는 연소상태 파라미터 D의 분산에 대한 실험예를 나타낸 것이다.

이 예에서는, 6기통 엔진(점화순서는 제 1, 제 2, 제 3, 제 4, 제 5, 제 6 기통의 순서이다)에서, 비연소 상태(예를 들면, 모터링 중이나, 비탈길을 연료공급을 중단하면서 내려가는 것과 같은 상태)의 D의 값을 나타내고 있다. 또한, 6기통 엔진의 경우에는, 엔진 1회전에 대해 3회 폭발팽창행정이 있기 때문에, 제 1 기통과 제 4 기통에 대해서 회전속도 계측구간 A, 제 2 기통과 제 5 기통에 대해서 회전속도 계측구간 B, 제 3 기통과 제 6 기통에 대해서 회전속도 계측구간 C의 3개의 회전속도 계측구간을 설치하고 있다. 이들 도면으로부터, 각종 오차의 영향이 화전속도 계측 구간(회전속도 계측구간은 구간폭 W 이외에 구간 개시위치에 의해 결정된다)에 의존하고 있다는 것, 또는 회전속도와 함수관계가 있다는 것을 확인할 수 있다.

회전속도 계측구간에 의존한다고 하는 것을 조금더 구체적으로 설명하면, 예를 들어, 제 1 기통과 제 4 기통에 대응하는 D의 분산은, 회전속도 계측구간 A와 회전속도 계측구간 B의 폭의 오차와, 회전속도 계측구간 A와 회전속도 계측구간 B에 대응하는 크랭크 각도 사이의 피스톤 등 작동부재의 질량의 오차에 기인하는 회전속도 변동의 분산(상술한 ω_c의 분산) 등의 오차 인자에 의해 결정된다고 하는 것이다. 또한, D의 변동 오차는 (수학식 7)에서는 회전속도의 2승에 비례하고 있지만, 이 실험예에서는 회전속도의 4승에 비례(비례상수는 기통에 따라 3종류)하고 있다. 또한, 이 결과로부터, Tdata의 오차를 검토하면 Tdata에 반비례, 즉 회전속도에 비례하고 있다. 이와 같이, D의 변동 오차은, 항상 동일한 함수로 표시할 수 없고, 엔진의 형식이나 튜닝 정도 등에 따라 다른 함수로 표시된다.

다음에, 제어유니트(10)의 기능적 구성 및 그 동작에 대해 구체적으로 설명한다.

제어유니트(1O)는, 기능적으로는, 제 1O도에 나타낸 것 같이, Tdata를 계측하는 소요시간 계측수단(41)과, 연소상태 파라미터 D를 계산하는 파라미터 연산수단(42)과, 연소상태 파라미터 D의 변동 오차에 관한 함수패턴[후술하는 (수학식8)]을 기억해 두는 함수패턴 기억수단(44)과, 함수패턴의 계수를 학습하여 보정값을 취득하는 학습수단(45)과, 이 학습을 실행하는데에 대해 적절한 운전상태인가 아닌가를 판정하는 특정 운전상태 판정수단(43)과, 학습에 의해 얻어진 보정값에 근거하여 연소상태 파라미터를 보정하는 보정수단(46)과, 보정된 연소상태 파라미터 Dc를 사용하여 연소상태를 판정하는 연소상태 판정수단(47)을 구비하고 있다. 또한, 이상의 각 수단은, 하드웨어적으로는, 제어유니트(10)의 ROM(12), RAM(13) 및 ROM(12)에 기억되어 있는 프로그램에 따라 연산 등을 실행하는 CPU(11)로 구성된다.

특정 운전상태 판정수단(43)은, 상기한 것 같이, 각종 센서로부터의 신호에 근거하여 보정값을 학습하는데 적합한 운전상태인가 아닌가를 판정하는 것이다.

여기에서, 보정값을 학습하는데 적합한 운전상태란, 예를 들어, 연소의 분산이 없는, 연료 공급을 중단하고 있는 것 같은 비연료 상태 등을 의미한다. 이와 같은 비연소 상태는, 예를 들면, 내리막길을 액셀 페달을 밟지 않고 내려가고 있을 때, 즉 엔진 브레이크를 이용하고 있을 때 생긴다. 그런데, 인젝터 구동회로(17)의 제어에 있어서, 연료공급을 중단하도록 하는 것과 같은 제어를 행하고 있을 때에 보정값의 학습을 재촉하도록 한다. 단, 비연소상태라도, 예를들어, 제11도 및 제12도에 나타낸 것 같이, 연소상태 파라미터 D와 회전속도 N로부터 명백하게 외부의 교란(부하 토오크의 변동 등)이 발생하고 있다고 판명된 경우에는, 보정값의 학습을 정지시킨다. 구체적으로는, 제 11도에 나타낸 것 같이, 파라미터 D의 값이 대단히 큰 경우[도면 중 (b)], 파라미터 D가 큰 영역이 광범위하게 미치는 경우 [도면 중 (c)], 파라미터 D의 값의 양과 음이 역인 경우[도면 중 (d)] 등, 보정전의 연소상태 파라미터 D에 있어서도, 명백하게 어떠한 외부교란이 가해졌다고 말할 수 있는 경우에는 보정값의 학습을 정지시킨다. 또한, 제 12도에 나타낸 것 같이, 회전속도 N이 저하하는 영역이 광범위에 미치는 경우[도면 중 (b)]나, 회전속도 N이 상승한 경우 [도면 중 (c)]에도 보정값의 학습을 정지시킨다. 또한, 제 11도 및 제 12도 중 (a)는 실화상태를 나타내고 있다.

이상과 같은 경우 이외에, 예를 들어, 험한 길을 주행하고 있을 때와 같이 차체의 진동이 큰 경우나, 브레이크 페달이 밟힌 경우 등에도, 보정값의 학습을 정지시킨다. 차체 진동이 커지거나, 브레이크 페달이 밟히면, 부하 토오크의 변동에 의해 회전속도의 변동이 발생하고, 이와 같은 상태일 때에 학습하여도 적당한 보정값을 얻을 수 없다. 따라서, 제 1도에 도시한 것 같이, 브레이크 페달 조작 센서(18) 및 가속도 센서(19)를 설치하여, 이들 출력을 제어연산 유니트(10)에 입력하여 보정값의 학습을 정지시킨다.

또한, 비교적 부하가 낮고 강제적으로 비연소상태를 발생시켜도 별로 영향이 없는 것과 같은 운전상태인 경우에는, 이것을 검출하고, 보정값을 학습하기 위해 강제적으로 또한 일시적으로 연료의 공급을 중단하는 것 등에 의해 비연소 상태를 만들어 내어, 이 비연소 상태에 있어서 보정값을 학습시키는 것도 가능하다. 또는, 보정값의 학습 정도의 면에서는, 다소 비연소 상태에 있어서의 학습의 경우보다 뒤떨어지지만, 비교적 연소가 안정한 운전상태를 검출하거나, 더구나, 보정값을 학습하기 위해 강제적으로 또한 일시적으로 연료의 공급량을 증량하거나, 점화시기를 보정하는 것 등에 의해 연소를 안정시켜(단, 이러한 조작을 행하여도 운전성이나 배기가스에 악영향이 생기지 않도록 운전상태를 검출하고, 그후 조작할 필요가 있다), 보정값을 학습시키는 것도 가능하다.

다음에, 학습수단에 있어서 함수패턴의 계수의 학습방법에 대해 설명한다.

연소상태 파라미터 D로서, (수학식 7)로 표시되는 것을 채용한 경우에 대해 이하에서 설명한다. D의 변동 오차에 대해서는, 제 8도에 나타낸 것 같이, 회전속도와 함수관계가 있다. 다양한 실험에서 얻어져 결과로부터, 그 함수관계를 구하면, 예를 들면, 하기 (수학식 8)과 (수학식 9)로 나타낸 것과 같은 관계가 있다.

[수학식 8]

D' = k1×N⁴(제8도의 경우) ........(수학식8)

[수학식 9]

D' = k2×N⁴+ k3×N²..............(수학식 9)

이때, D'는 D의 변동 오차, N은 회전속도, k1∼k3은 계수이다. D의 변동 오차가 어떠한 함수 관계로 되는가는, 일면으로는 연소상태 파라미터의 종류에 좌우되고, 연소상태 파라미터를 결정하면 엔진의 종류에 의해 거의 결정되는 것으로 예상된다. 따라서, (수학식 8)과 (수학식 9)로 나타낸 것 같은 D의 변동 오차와 전체회전속도 영역에 있어서 회전속도 N과의 함수관계를 사전에 구해놓고, 이 계수를 보정값으로서 학습하고, 이것을 연소상태 파라미터 D의 보정에 이용하는 것이 고려된다.

제 13도는 보정값의 학습방법의 일례를 나타낸 흐름도이다.

이 예는, 6기통 엔진에서 연소상태 파라미터 D의 변동 오차가 회전속도의 4승에 비례하는 경우에 대해, 그 비례계수를 학습하는 경우의 처리 예를 나타내고 있다.

이 루틴은, 예를 들어, D를 계산할 때 마다 기동된다. 먼저, 스텝 1O1에서는, 전술한 것 같은 보정값의 학습을 위한 특정 운전상태인가 어떤가를 판단하고, 그렇지 않을 때에는 이하의 처리를 행하지 않고 이 루틴을 종료한다. 특정 운전상태일 때에는 스텝 102에서, 하기 (수학식 10)을 계산한다.

[수학식 10]

k = D(n)/N⁴.........(수학식 10)

이때, N은 회전속도이고, k는 D를 계산할 때 마다 계산되는 비례계수의 예측값이다. 또한, 비연소 상태와 같은 운전상태에 있어서 D는 거의 제로가 되어야 하므로, 제로로 되지 않은 만큼이 각종 오차인자의 영향에 의한 D의 오차이다. 스텝 103에서 기통번호 n에 의해 구분한다. 즉, 전술한 것 같이, 제 1 기통과 제 4 기통, 제 2 기통과 제 5 기통, 제 3 기통과 제 6 기통은, 각각 1 회전 마다 동일한 회전속도 계측구간을 사용하고 있기 때문에, 각각에 대응하여, 스텝 104, 105, 106으로 진행한다. 또한, 기통마다 회전속도 계측구간을 별도로 설치한 경우에는, 각각의 기통으로 구분하도록 하면 된다. 스텝 104에서는, 이전까지의 비례계수 k_a와 금번의 예측값 k와의 차이 e_a를 구하고, 다시 e_a에 중첩계수 α를 곱한 값을 k_a에 가산하여 새롭게 계수 k_a로 한다. 중첩계수 α는 학습값인 계수 k_a를 안정시키기 위한 계수로, 0 내지 1의 값으로 것이 바람직하다. 또한, 중첩계수 α는 예를 들면 학습의 개시시에는 조금 큰 값으로 하여 학습의 속도를 빠르게 하거나, 저속 회전시에는 D의 값 바로 그것이 작아 학습의 정밀도가 낮아지므로 회전속도에 따라 값을 변화시키는 등으로 하여도 좋다. 스텝 105, 106도 기본적으로는 상기 스텝 104와 동일하다.

또한, 학습된 각 기통마다의 계수 k_a, k_b, k_c를 상기 (수학식 8)에 있어서 k1으로 하여 변동 오차 D'을 구한다. 이 변동 오차 D'은 보정값으로서, 보정수단 (46)에서 연소상태 파라미터 D의 보정에 사용된다.

보정수단(46)에서는, 제 14도에 나타낸 것 같이, 학습에 의해 얻어진 보정값 D_a(= k_a×N⁴), D_b(= k_b×N⁴), D_c(= k_c×N⁴)가 입력되면, 스텝 11O에서 기통번호 n에 의해 구분되어, 스텝 111, 112, 113으로 진행한다. 이들 스텝에서는, 파라미터 연산수단(42)에 의해 구해진 D(n)으로부터 D'을 감산하여, 변동 오차가 거의 제거된 Dc(n)를 구한다.

연소상태 판정수단(47)에서는, 변동 오차가 거의 제거된 연소상태 파라미터 Dc(n)를 사용하여 연소상태가 판정된다. 구체적으로는, 연소상태 파라미터 Dc(n)가 특정한 한계값보다도 큰 경우에는, 실화로 판정하고, 그 취지 및 해당 기통을 표시장치(29)에 출력한다. 표시장치(29)에서는, 실화의 취지와 해당 기통이 표시되어, 운전자에 대하여 경고를 촉구한다.

더구나, 실화로 판정된 경우에는, 인젝터(22)가 해당 기통으로의 연료공급을 정지하도록 인젝터 구동회로(17)에 대해 지시한다.

또한, 이 연소상태 파라미터 D를 사용하여, 실화 이외의 연소상태, 예를 들면, 연소가 않되고 연기만 나는 상태를 검출하도록 또 다른 한계값으로 설정하여도 좋다. 이 경우에, 엔진(1)의 제어로서는, 점화플러그(21)의 점화시기의 변경 및 인젝터(22)에서의 연료 분사량의 변경을 행한다.

이상과 같이, 본 실시예에서는, 사전에, 전체 회전속도 범위에 있어서 연소상태 파라미터의 변동 오차와 회전속도와의 함수관계를 사전에 준비하고 있기 때문에, 대단히 적은 횟수의 보정값 학습으로 넓은 회전속도 범위에 있어서 연소상태를 정확하게 진단할 수 있다. 또한, 보정값은 순차적으로 학습도기 때문에, 엔진이 경시변화하여도 변동 오차가 적은 연소상태 파라미터를 구할 수 있으며, 정확한 연소진단을 행할 수 있다.

또한, 본 실시예에 있어서, D'이 상기 (수학식 9)에로 표시되는 경우에는, 적어도 회전속도가 다른 2가지 이상의 특정 운전상태로부터 k2 및 k3를 학습하게 된다. 이 경우의 학습방법 등에 대해서는, 후술하는 연소상태 파라미터의 변동 오차에 관한 함수패턴을 사전에 설정하는 것이 불가능한 경우에 대한 예(제 15도, 제16도)와 동일하다.

더구나, 연소 파라미터 D의 변동 오차은, 회전속도 이외에도, 예를 들어, 트랜스미션으로 어떤 기어가 선택되어 있는가에 의해서도 영향을 받는 것으로 생각된다. 따라서, 이와 같은 경우에는, 연소 파라미터 D의 변동 오차에 관한 함수로서, 회전속도 및 기어의 종류를 변수로 하는 것을 준비해 두는 것이 바람직하다.

또한, 본 실시예에 있어서, 회전속도와 소요시간 사이에는 상기 (수학식 2)로 나타낸 관계가 있기 때문에, 이 관계를 근거로 하여 변동 오차에 관한 함수를 소요시간의 함수로 하여, 소요시간과 연소상태 파라미터로부터 변동 오차를 구하도록 하여도 좋은 것은 말할 것도 없다.

이상은, 어느 엔진에 대하여 연소상태 파라미터의 변동 오차에 관한 함수를 한 개 사전에 특정해 두는 것이 가능한 경우이지만, 이하에서는, 연소상태 파라미터의 변동 오차에 관한 함수를 사전에 정하는 것이 불가능한 경우에 대해 설명한다.

연소상태 파라미터의 변동 오차에 관한 함수는, 엔진의 형식 등에 의해 다른 것으로, 엔진 형식이 복수개이면 그것의 함수패턴도 복수개로 고징된다. 여기에서, 실험에 의해 복수의 함수패턴을 사전에 준비해 두고, 학습에 의해 복수의 함수패턴중에서 어느 함수패턴을 우선적으로 사용하는가를 정하는 것에 의해, 어떤 엔진에 대해 함수를 사전에 특정하는 것이 불가능하여도, 대응할 수 있다.

예를 들어, 복수의 함수패턴으로서, 상기 (수학식 8) 이외에, 하기 (수학식 10)으로 표시되는 함수패턴이 얻어졌다고 하자.

[수학식 10]

D' = k2×N²................................(수학식 10)

이때, (수학식 8)의 우변과 (수학식 10)의 우변을 가산한 것에 해당하는 (수학식 11)을 준비하고, 이것을 함수패턴 기억수단에 기억시켜 둔다. 또한, 이 식을 적용할 엔진에 대한 함수는, (수학식 8) 또는 (수학식 10)의 어느 것인 것이 판명되어 있는 것으로 한다.

[수학식 11]

D' = k1×N⁴+ k2×N²...........................(수학식 11)

보정값 학습에서는, 제 15도 및 제 16도에 나타낸 것 같이, 우선 스텝 250에서, 보정값 학습을 위해 적합한 운전상태인지 아닌지를 판정한다. 적합한 운전상태이면, 스텝 251로 진행하고, 적합하지 않은 운전상태이면, 그대로 종료한다.

스텝 251에서는, 계수를 계산하기 위한 데이터 N1, N2, D1(n), D2(n)를 갱신한다. 이때, N1, N2는 서로 다른 회전속도인 D1(n), D2(n)은 각각의 회전속도에 대한 파라미터이다. 이 스텝에서는, 이번회에 얻어진 데이터와 과거에 기록된 데이터를 비교하여, 갱신의 필요가 있는 경우에만 경신한다. 경신하는가 경신하지 않는가는, 엔진의 경시변화에 대응하도록, 될 수 있는 한 새로운 데이터 쪽이 바람직하기 때문에, 원칙으로 하여 경신하도록 한다. 또한, 기록되어 있는 회전속도가 이번회의 회전속도보다도 낮은 경우나, 기록되어 있는 N1과 N2의 차이가 이번회의 N1과 N2의 차이보다도 작은 경우에는, 기록되어 있는 데이터 쪽이 파라미터의 변동 오차 차이가 작으므로 경신하도록 한다.

스텝 252에서는, 스텝 251에서 데이터의 경신이 없는 경우, 또는 학습이 초기단계에서 2종류의 회전속도에 대한 데이터가 갖추어지지 않은 경우, 다음 스텝으로 진행하지 않고 여기에서 종료한다.

스텝 253에서는, 계수 k1, k2를 하기 (수학식 12)를 사용하여 계산한다.

[수학식 12]

여기에서, CPU의 능력에도 의존하지만, 회전속도에 관한 역행렬의 계산부하는 비교적 크다. 특히, 학습해야 할 계수가 많은 경우에는, 그것의 계산부하는 현저하게 증가한다. 이때, 어느 정도 학습이 진행하여 0에 가까운 계수에 관해서는 무시하고, 실질적으로 함수를 특정하여 계산부하를 저감한다. 그후에는, 앞에서 나타낸 실시예와 동일하게 하여 보정값을 구한다(스텝 254, 255, 256, 257).

더구나, 또 다른 예로서, 전체 회전속도 영역에 있어서 연소상태 파라미터의 변동 오차에 관한 함수를 실질적으로 사전에 정하는 것이 불가능한 경우에는, 전체 회전속도를 복수의 회전속도 영역에 분할하고 각각에 대응하는 보정값을 기억해 두는 방법이 있다.

그러나, 이 방법에서는 학습에 적합한 운전상태로서, 예컨데 상술한 것 같은 비연소 상태를 설정하면, 운전상태의 치우침에 의해 학습이 진행되는 회전속도 영역과 학습이 대부분 진행되지 않는 회전수 영역이 존재해 버리게 되어, 전체 회전속도 영역에 대해 대응할 수 없게 된다. 따라서, 학습이 진행되지 않는 영역에서는, 연소상태의 판정시에 예를 들면 실화 등의 판정을 하기 위한 한계값을 보정하는(한계값를 높게 한다) 것 등에 의해, 실화라는 오판정이 발생하지 않도록 할 필요가 있다. 또한, 전술한 것과 같이, 강제적으로 또한 일시적으로 비연소 상태를 발생시켜, 이 영역의 학습을 진행시키는 것이 필요하게 된다. 그러나, 이와 같이 하여 학습을 진행하여도, 전체 회전속도 영역에 있어서 학습을 진척시키는 것은 어렵다. 따라서, 비연소 상태 이외의 상태도 특정 운전상태로서, 보정값의 학습을 행할 필요가 있다.

예를 들면, 각 기통마다의 연소가 안정되어 있는 상태를 특정 운전상태로 한 경우, 보정값의 학습에 선행하여, 본래, 연소상태 파라미터 D의 변동 오차으로서 감산하지 않은 연소의 분산(연소에 의해 발생하는 토오크의 분산)의 영향을 제거하기 위해, 연소상태 파라미터 D의 변동 오차 성분의 추출처리, 즉 특징성분 추출처리를 행할 필요가 있다. 특징성분 추출처리로서는, 예컨데 저역 통과필터를 이용하는 방법이 있다. 그 예를 제 17도를 사용하여 이하에 나타낸다.

제 17도는 6기통 엔진(점화순서는 제 1 기통, 제 2 기통, 제 3 기통, 제 4 기통, 제 5 기통, 제 6 기통으로, 제 1 기통과 제 4 기통, 제 2 기통과 제 5 기통, 제 3 기통과 제 6 기통의 회전속도 계측구간은, 각각 동일한 크랭크 각 위치의 회전속도 계측구간이다)에 대해, 1 회전 마다의 D(n)에 대해 필터처리를 시행하는 경우의 필터처리의 흐름도를 나타내고 있다. 스텝 151에서 D(n)를 구한다. 그후, 스텝 152에서 기통번호 n에 의해 D(n)를 기통마다 구분한다. 여기에서는, 제 1 기통과 제 4 기통, 제 2 기통과 제 5 기통, 제 3 기통과 제 6 기통에 대해서는 각각 동일한 크랭크 각 위치의 회전속도 계측구간을 사용하고 있기 때문에, 각각 동일한 스텝 153, 154, 155로 진행한다. 이들 스텝에서는, 필터입력을 위해 각각 별개의 변수를 대입하고(u의 첨자로 구별한다), 그후, 스텝 156으로 진행한다. 또한, 이것들의 스텝 중의 m은 샘플링 시각을 나타낸 값이다.

스텝 156은 특징성분 추출처리를 실행하는 스텝이다. 동 스텝 중의 계산식은, 저역통과에 한정되지 않는 2차 필터의 일반식으로, 상술한 것 같이 계수(행렬)의 설정에 의해 저역통과 필터를 실현할 수 있다. 이 경우, 출력 y(m)은 분산 성분을 추출한 값이다. 또한, 본 실시예에서는, 필터의 계산 프로그램을 공유화하기 위해, 입력의 구분에 따라 상태변수를 별도로 준비하는 구성으로 하고 있다. 스텝 157에서는, 스텝 156에서 구한 y(m)을 Df(n)로서 출력한다.

제 18도는 이상과 같이 하여 취득한 Df(n)을 사용하여 보정값을 학습하는 방법을 나타낸 흐름도이다.

우선, 스텝 201에서, Df(n)을 기통번호 n에 의해 구분하여, 스텝 202, 203, 204로 진행한다. 또한, 각 기통마다 회전속도 계측구간을 별도로 설치한 경우에는, 각각의 기통으로 구분하면 된다. 스텝 202에서는, 전번회까지의 보정값 de_a(N)과 Df(n)과의 차이 e_a를 구하고, 다시, 이 차이 e_a에 중첩계수 α를 곱한 값과 전번회까지의 보정값 de_a(N)을 가산하여 새로운 보정값 de_a(N)를 구한다. 여기에서, 보정값 de_a(N)은, 전체 회전속도 영역을 복수의 영역으로 분할한 각 회전속도 영역마다 기억되고, 회전속도 N에 대응하여 선택되어 경신된다. 스텝 203, 204에 있어서도 동일하게 하여 새로운 보정값 de_b(N), de_c(N)를 얻는다. 그리고, 제 14도에 나타낸 처리와 동일하게, D(n)으로부터, 이와같이 하여 구해진 새로운 보정값 de_a(N), de_b(N), de_c(N)를 감산하여, 변동 오차가 거의 제거된 연소상태 파라미터를 얻는다. 이상과 같이, 비연소 상태 이외의 비교적 안정한 연소상태라도, 특징성분 추출처리에 의해 이 연소상태를 특정연소 상태로서 보정값의 학습에 이용할 수 있게 된다. 이 때문에, 연소상태 파라미터의 변동 오차에 괸한 함수가 사전에 설정되어 있지 않은 경우에, 운전상태의 치우침에 의해 비연소상태만으로는 일부의 회전수 영역에만 보정값을 학습하는 것이 불가능한 경우에도, 비교적 용이하게 전체 회전속도 영역에 있어서 보정값을 학습시킬 수 있다.

그런데, 이상 설명한 실시예는 연소상태 파라미터의 변동 오차 성분을 구하고, 연소상태 파라미터로부터 이 변동 오차 성분을 감산하여, 변동 오차가 거의 없는 연소상태 파라미터를 구하는 것이 있었지만, 이하에서는, (수학식 3)으로 표시되는 연소상태 파라미터의 소요시간 Tdata를 보정하는 것에 의해, 변동 오차가 거의 없는 연소상태 파라미터 D를 구하는 것에 대해, 제 20도를 사용하여 설명한다.

본 실시예에서는, 소요시간 Tdata를 학습수단(45a)에의 입력으로 하고 있다. 이 경우의 학습방법이나 보정방법도 기본적으로는 상기한 것과 같은 연소상태 파라미터를 학습수단(45)에의 입력으로 한 경우와 동일하다. 단, 이 경우에는 예를 들어, 비연소 상태와 같은 운전상태라도 소요시간은 제로로는 되지 앓고, 예를 들어 고역통과 필터수단에 의해 오차성분을 추출할 필요가 있다. 또한, 이와 같은 오차성분 추출수단의 적용은 소요시간 Tdata를 학습수단(45a)에의 입력으로 한 경우에 한하지 않고 유효하다. 또한, 예를 들어, 소요시간 Tdata로부터 회전속도를 계산하고 이것을 학습수단으로의 입력으로 하는 것도 가능하고, 소요시간 Tdata를 입력으로 하여 연소상태 파라미터에 대한 보정값을 학습하는 것 등도 가능하다. 여기에서, 본 실시예에 있어서의 보정값의 학습 및 연소상태 파라미터의 산출방법의 예에 관해 구체적으로 설명한다.

소요시간 계측수단(41)에서 계측된 소요시간 Tdata는 학습수단(45a)에 입력된다. 학습수단(45a)에서는 하기 (수학식 13)을 사용하여 보정계수 Ki를 구한다.

[수학식 13]

Ki = 1/ {(Ti)_avc/T_avc} .........................(수학식 13)

이때, i는 a, b, c 중 어느 하나로, 제 9도에 나타낸 회전속도 계측구간 A, B, C에 대응한 것이라는 것을 나타내고 있다. 또한,(Ti)_avc는 각 회전속도 계측구간마다 몇 회분의 Tdata를 평균한 값, T_avc는 모든 회전속도 계측구간의 Tdata의 평균값이다.

상기 (수학식 13)에서 구한 보정계수에 대해서는, 제 13도의 흐름도에 있어서 스텝 104와 동일한 처리를 시행하여 새로운 보정계수를 얻는다. 즉,(수학식 13)에서 구한 보정계수와 전번회까지의 보정계수와의 차이에 중첩계수를 곱하고, 이 값을 전번회까지의 보정계수에 가산하여, 이것을 새로운 보정계수로 한다.

보정수단(46a)에서는, 하기 (수학식 14)를 이용하여 변동 오차 성분을 제거한 소요시간 Tc(n)을 얻는다.

[수학식 14]

Tc(n) = Ki×Tdata(n)....................(수학식 14)

파라미터 연산수단(42)에서는, 이 소요시간 Tc(n) 및 (수학식 3)을 사용하여 연소상태 파라미터 D를 얻는다.

이상에서 설명한 학습방법에 의해 얻어진 보정값은, 기억장치에 기억시킬 필요가 있지만, 고쳐쓰기 가능한 불휘발성의 기억장치에 기억시키는 것이 바람직하다. 또는, 배터리 등에 의해 백업되어 있는 기억장치에 기억시키는 것도 가능하다.

또한, 엔진 또는 차량을 제조한 시점에서의 연소상태 파라미터의 변동 오차에 대한 보정값의 초기값을 전술한 것 같은 기억장치에 기억시켜 두어도 좋다. 예를 들면, 샤시다이나모 상에서 연료공급을 정지시킨 상태에서 모터링을 행하는 것에 의해, 각종 운전상태(예를 들면, 전체의 회전속도 영역)에 대해 초기의 학습을 실시하는 것이 가능하다. 이 경우, 전용의 룰을 사용하여 보정값을 계산하거나, 예를 들어 전술한 학습의 중첩계수 α를 크게 하는 등으로 하여 학습속도를 빠르게 하는 것 등의 조작도 가능하다. 이와 같은 수법은, 예를 들면, 차량의 정기 점검시 등에 차량정비 공장 등에서 실시하는 것도 가능하다.

또한, 보정값이 비정상적으로 커지게 되는 것과 같은 경우에는, 회전속도 검출수단 등에 이상이 발생[예를 들면, 링기어(4)의 톱니가 빠져 없어진 경우 등]한 것으로 생각된다. 따라서, 보정값에 대한 한계값(통상의 제조 분산 등에 대한 보정값의 한계값보다 크게 설정하는 것이 바람직하다)을 설정하고, 그 한계값을 넘었을 때에는 회전속도 검출수단 등의 이상을 경고하도록 하여, 연소상태의 진단을 감시하는 것도 가능하다.

본 발명에 따르면, 회전속도의 변화에 따른 연소상태 파라미터의 변동 오차에 관한 함수패턴을 1개 또는 복수개 준비하고 있기 때문에, 치우친 운전상태라도, 적은 학습회수로부터 광범위한 연소상태 파라미터의 변동 오차를 구할 수 있다. 따라서, 학습하지 않은 범위에 있어서도, 변동 오차가 거의 제거된 연소상태 파라미터를 얻을 수 있어, 넓은 회전속도 범위에서 연소상태를 정확하게 진단할 수 있다. 또한, 계측된 회전속도 등을 사용하여 함수를 순차 보정하고 있기 때문에, 동일 형식의 엔진에 있어서 각각의 차이나 엔진의 경시 변화에도 대응할 수 있다.

Claims

(2회정정)각 기통마다의 회전속도를 각 기통마다 계측하고, 소정 기통의 회전속도와 다른 기통의 회전속도의 차이 량인 연소상태 파라미터를 구하고, 이 연소상태 파라미터의 값에 따라 상기 소정 기통의 연소상태를 진단하는 다기통 엔진의 연소상태 진단장치에 있어서, 회전속도의 변화에 따른 상기 연소상태 파라미터의 변동 오차에 관한 함수패턴을 기억해 두는 함수패턴 기억수단과, 계측된 상기 회전속도 및 구해진 상기 연소상태 파라미터로부터, 순차적으로 상기 함수패턴을 곧바로 특정 또는 보정하면서 특징하여, 상기 소정 기통의 회전속도에 대한 연소상태 파라미터의 변동 오차를 구하는 학습수단과, 상기 연소상태 파라미터로부터, 구해진 상기 변동 오차를 감산하여, 이것을 새로운 연소상태 파라미터로 하는 보정수단을 구비한 것을 특징으로 하는 다기통 엔진의 연소상태 진단장치.
(2회정정) 각 기통마다의 회전속도를 각 기통마다 계측하고, 소정 기통의 회전속도와 다른 기통의 회전속도의 차이 량인 연소상태 파라미터를 구하고. 이 연소상태 파라미티의 값에 따라 상기 소정 기통의 연소상태를 진단하는 다기통 엔진의 연소상태 진단장치에 있어서, 회전속도의 변화에 따른 상기 연소상태 파라미터의 변동 오차에 관한 복수의 함수패턴을 기억해 두는 함수패턴 기억수단과, 계측된 상기 회전속도 및 구해진 상기 연소상태 파라미터로부터, 순차적으로 복수의 상기 함수패턴 중에서 어느 함수패턴에 대한 우선성 및 우선되는 함수패턴을 곧바로 특정 또는 보정하면서 특정하여, 상기 소정 기통의 회전속도에 대한 연소상태 파라미터의 변동 오차를 구하는 학습수단과, 상기 연소상태 파라미터로부터, 구해진 상기 변동 오차를 감산하여, 이것을 새로운 연소상태 파라미터로 하는 보정수단을 구비한 것을 특징으로 하는 다기통 엔진의 연소상태 진단장치.
(2회정정) 각 기통마다의 회전속도를 각 기통마다 계측하고, 소정 기통의 회전속도와 다른 기통의 회전속도의 차이 량인 연소상태 파라미터를 구하고, 이 연소상태 파라미터의 값에 따라 상기 소정 기통의 연소상태를 진단하는 다기통 엔진의 연소상태 진단장치에 있어서, 구해진 상기 연소상태 파라미터로부터, 이 연소상태 파라미터의 변동 오차성분을 추출하는 추출수단과, 추출된 변동 오차 성분을 과거의 변동 오차 성분과의 관계에 대해 보정하고, 보정된 해당 변동 오차 성분을 회전속도마다 또는 정해진 회전속도 영역마다 기억해 두는 학습수단과, 상기 소정 기통에 대해 구해진 상기 연소상태 파라미터로부터, 이 소정 기통의 상기 회전속도에 대응하는 변동 오차 성분을 감산하여, 이것을 새로운 연소상태 파라미터로 하는 보정수단을 구비한 것을 특징으로 하는 다기통 엔진의 연소상태 진단장치.
각 기통마다 정해져 있는 회전속도 계측구간의 경과 소요시간을 각 기통마다 계측하는 소요시간 계측수단과, 각 기통마다의 상기 소요시간을 보정하는 보정값을 순차적으로 현재까지 계측된 복수의 소요시간과의 관계에 대해 보정하는 학습수단과, 보정된 상기 보정값에 근거하여, 계측된 상기 소요시간을 보정하는 보정수단과, 보정된 소정기통의 상기 소요시간 및 보정된 다른 기통의 상기 소요시간을 사용하여, 소정기통의 회전속도와 다른 기통의 회전속도의 차이 량인 연소상태 파라미터를 구하는 연소상태 파라미터 연산수단과, 구해진 상기 연소상태 파라미터의 값에 따라, 상기 소정 기통의 연소상태를 진단하는 연소상태 판정수단을 구비한 것을 특징으로 하는 다기통 엔진의 연소상태 진단장치.
(2회정정) 제 1항에 있어서, 상기 학습수단이 보정에 사용되는 값의 취득에 적절한 운전상태를 파악하여, 해당 학습수단에 해당 운전상태에 있어서 해당 값으로 보정을 실행하도록 하는 특정 운전상태 파악수단을 구비한 것을 특징으로 하는 다기통 엔진의 연소상태 진단장치.
(2회정정) 제 1항에 있어서, 상기 다기통엔진의 연소상태 진단장치는 연소상태의 진단결과를 출력하는 출력수단을 더 구비한 것을 특징으로 하는 다기통 엔진의 연소상태 진단장치.
(2회정정)제 1항에 있어서, 상기 다기통 엔진의 연소상태 진단장치는 연소상태 진단장치에 의한 연소상태의 진단결과에 따라, 인젝터의 연료분사량 또는 점화플러그의 점화시기를 변경하는 제어수단을 더 구비한 것을 특징으로 하는 다기통 엔진의 연소 제어장치.
(2회정정) 다기통 마다의 회전속도를 각 기통마다 계측하고, 소정 기통의 회전속도와 다른 기통의 회전속도의 차이 량인 연소상태 파라미터를 구하고, 이 연소상태 파라미터의 값에 따라 상기 소정 기통의 연소상태를 진단하는 다기통 엔진의 연소상태 진단방법에 있어서, 사전에 회전속도의 변화에 따른 상기 연소상태 파라미터의 변동 오차에 관한 함수패턴을 준비해 두고, 계측된 상기 회전속도 및 구해진 상기 연소상태 파라미터로부터, 순차적으로 각 기통마다 상기 함수패턴을 곧바로 특정 또는 보정하면서 특정하고, 상기 소정 기통에 대해 정해진 상기 함수패턴을 사용하여, 해당 소정 기통의 상기 회전속도에 대한 연소상태 파라미터의 변동 오차를 구하고, 상기 연소상태 파라미터로부터 해당 변동 오차를 감산하여, 이것을 새로운 연소상태 파라미터로 하는 것을 특징으로 하는 다기통 엔진의 연소상태 진단방법.