KR102473710B1 - Method and apparatus for fuel amount training and compensation in GDI engine - Google Patents

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Abstract

엔진 러프니스로 인한 엔진 실화가 가장 많이 발생할 수 있는 촉매히팅 인젝션 소유량 구간에서의 연료량 보정 및 그 학습에 관한 발명. 본 발명은 촉매히팅 인젝터의 소유량 구간에서 인젝터의 유량 편차 때문에 발생한 러프니스를 기통별로 보정하여 실화를 방지하기 위해 러프니스가 사전 정해진 문턱값을 넘는 기통에 대해 러프니스가 정상적으로 돌아올 수 있는 람다(λ)값을 계산하여 연료량 보정 팩터를 산출하고 이를 학습값으로 저장하고, 이 연료량 보정 팩터를 기통별 현재 연료량에 곱해주어 연료량을 보정한다.An invention related to fuel amount correction and learning thereof in a catalytic heating injection low-volume section where engine misfires due to engine roughness may occur most frequently. The present invention corrects the roughness generated by the flow rate deviation of the injector in the low flow rate section of the catalytic heating injector for each cylinder to prevent misfiring. ) value to calculate a fuel amount correction factor, which is stored as a learning value, and the fuel amount correction factor is multiplied by the current fuel amount for each cylinder to correct the fuel amount.

Description

가솔린직분사 엔진에서의 연료량 학습 및 보정 방법과 장치 {Method and apparatus for fuel amount training and compensation in GDI engine}Fuel amount learning and correction method and apparatus in gasoline direct injection engine {Method and apparatus for fuel amount training and compensation in GDI engine}

본 발명은 가솔린직분사 엔진 실린더의 분사량 편차 모니터링, 산소센서나 엔진의 러프니스 계산 및 학습, 그리고 연료량 보정 기술에 관한 것이다.The present invention relates to a technology for monitoring an injection amount deviation of a gasoline direct injection engine cylinder, calculating and learning an oxygen sensor or engine roughness, and a fuel amount correction technology.

차량 시동시 촉매가 활성화(일정 온도 이상) 되어야 정화능력을 갖게 되며, 촉매 활성화가 빨리 될수록 유해배기가스를 줄일 수 있다. 엔진 ECU는 촉매활성화를 위해 밸브타이밍, 점화시기 등의 변경을 통해 배기쪽(촉매)으로 빨리 열을 올리도록 하는 과정을 실시한다. GDI(Gasoline Direct Injection. 가솔린 직분사) 인젝터가 장착된 엔진의 경우에는 인젝터가 흡입과정에서만 연료를 분사하는 것이 아니라 점화 전 단계에서도 분사를 나눠서 실시한다.When starting a vehicle, the catalyst must be activated (above a certain temperature) to have the purification ability, and the faster the catalyst is activated, the more harmful exhaust gas can be reduced. To activate the catalyst, the engine ECU carries out a process of quickly raising heat toward the exhaust side (catalyst) through changes in valve timing and ignition timing. In the case of an engine equipped with a GDI (Gasoline Direct Injection) injector, the injector does not only inject fuel during the intake process, but also divides the injection before ignition.

이를 촉매 히팅 구간이라고 하는데, 연소안정성이 좋지 않은 구간이다. 이 구간은 분사를 나눠서 실시하기 때문에 회당 인젝터의 분사량이 줄어들게 되며, 인젝터는 적은 유량(소유량)을 분사하게 된다.This is called a catalyst heating section, and it is a section with poor combustion stability. In this section, the injection amount of the injector per injection is reduced because the injection is divided, and the injector injects a small flow rate (small flow rate).

이 소유량 구간은 중,대유량 구간 대비, 인젝터의 분사유량 산포(편차)가 상대적으로 큰 구간이며, 소유량 구간에서 실린더별 인젝터의 유량편차가 발생하게 되면 연소불안을 더 가중시켜 실화가 발생하거나 운전자에게 불편한 느낌을 줄 수 있다.This low-flow section is a section with a relatively large injection flow rate dispersion (deviation) of the injector compared to the medium and high-flow section. can make you feel uncomfortable.

종래에 연료량 보정을 하기 위해 기통 편차를 진단하였다. 기통 편차를 진단하기 위해 연료량을 강제로 변경하고 그 때 발생하는 러프니스(roughness)로 편차를 학습하였다. 그렇기 때문에 분사량을 변경할 수 있는 안정적인 영역이 확보되어야 하고, 학습시에 연료량을 많이 줄이게 되면 실화가 발생할 가능성도 있다. 특히 러프니스가 불안정한 촉매히팅 소유량 구간에서 종래의 방법으로 러프니스 편차를 학습하기 위해 연료량을 변조하게 되면 실화가 발생할 가능성이 크기 때문에, 소유량 구간에서 연료량을 학습하는 데에 어려움이 있다.Conventionally, cylinder deviation was diagnosed in order to correct the amount of fuel. To diagnose the cylinder deviation, the amount of fuel was forcibly changed and the deviation was learned with the roughness that occurred at that time. Therefore, a stable area in which the injection amount can be changed must be secured, and misfire may occur if the amount of fuel is greatly reduced during learning. In particular, it is difficult to learn the amount of fuel in the low-volume section of catalyst heating where roughness is unstable because misfires are highly likely to occur if the amount of fuel is modulated to learn the roughness deviation in the conventional method.

따라서 본 발명의 목적은, 러프니스로 인한 엔진 실화가 가장 많이 발생할 수 있는 촉매히팅 인젝션 소유량 구간에서의 연료량 보정을 통하여 상술한 종래의 문제점을 해결하고자 한다.Accordingly, an object of the present invention is to solve the above-described conventional problems by correcting the amount of fuel in a low-volume section of catalyst heating injection where engine misfire due to roughness may occur most frequently.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 엔진의 각 기통의 편차를 모니터링 하여 그 편차에 대응하여 연료량을 보정함으로써 차량의 연비 및 성능 향상. 특정 주행 영역에서 연료량을 감소해 가며 그 때의 산소센서나 엔진의 러프니스를 계산하여 편차를 학습하여 그 양을 연료량으로서 보정한다. 다른 말로, 본 발명은 촉매히팅의 소유량 구간에서 전체 기통의 러프니스 평균값과 각 기통의 러프니스 차이를 계산하고 평균 대비 러프니스가 벌어지는(소정의 문턱값을 넘는) 기통에 대해 연료량을 보정하여 평균 러프니스 값으로 수렴하게 해 준다. In order to achieve the above object, the present invention improves fuel efficiency and performance of a vehicle by monitoring the deviation of each cylinder of the engine and correcting the fuel amount in response to the deviation. As the amount of fuel decreases in a specific driving area, the roughness of the oxygen sensor or engine is calculated at that time, and the deviation is learned, and the amount is corrected as the amount of fuel. In other words, the present invention calculates the average roughness of all cylinders and the difference between the roughness of each cylinder in the low flow rate section of catalyst heating, corrects the amount of fuel for the cylinders in which the roughness compared to the average is widened (exceeds a predetermined threshold value), and averages It converges to the roughness value.

구체적으로 설명하면, 본 발명은 촉매히팅 인젝터의 소유량 구간(인젝터는 소유량 구간에서 편차가 더 심함)에서 인젝터의 유량 편차 때문에 발생한 러프니스를 기통별로 보정하여 실화를 방지하는 기술이다. 이를 위해 러프니스가 벌어진(사전 정해진 문턱값을 넘는) 기통에 대해 러프니스가 정상적으로 돌아올 수 있는 람다값(λ)(시험치를 통해 구함)을 계산한다.More specifically, the present invention is a technology for preventing misfiring by correcting the roughness generated by the flow rate deviation of the injector in the low flow rate section of the catalyst heating injector (the injector has a greater deviation in the low flow rate section) for each cylinder. To this end, the lambda value (λ) (obtained through the test value) at which the roughness can return normally is calculated for the cylinder in which the roughness has occurred (exceeding a predetermined threshold).

기통간 편차를 모니터링하기 위해, 현재 크랭크센서로부터 계산된 러프니스의 기통 평균값을 구하고 이 평균 러프니스 대비 개별 기통간의 차이를 계산하며, 그 편차를 람다값으로 전환하여 연료량 보정 팩터를 산출하고 이를 학습값으로 저장한다. 그리고 연료량 보정 팩터를 기통별 현재 연료량에 곱해주어 연료량을 보정한다.In order to monitor the deviation between the cylinders, the average value of the cylinders of the roughness calculated from the current crank sensor is obtained, the difference between the average roughness and the individual cylinders is calculated, and the deviation is converted into a lambda value to calculate the fuel amount correction factor and learn it save as value Then, the fuel amount is corrected by multiplying the fuel amount correction factor by the current fuel amount for each cylinder.

본 발명의 구성 및 작용은 이후에 도면과 함께 설명하는 구체적인 실시예를 통하여 더욱 명확해질 것이다. The configuration and operation of the present invention will become more clear through specific embodiments described later in conjunction with the drawings.

전체 평균 기통 대비 개별기통의 러프니스 차이를 계산하여 러프니스 차이를 람다값과 연료량으로 계산하여 부족한 기통에 연료를 보정하는 것이다. 편차를 학습하기 위해 연료를 강제적으로 변경할 필요도 없으며, 실화가 나는 구간에서도 학습 및 연료량 보정이 가능하다. Calculate the roughness difference of individual cylinders compared to the overall average cylinder, and calculate the roughness difference with the lambda value and the amount of fuel, and correct the fuel for the insufficient cylinder. There is no need to forcibly change the fuel to learn the deviation, and learning and fuel amount correction are possible even in the section where misfiring occurs.

본 발병은 촉매 히팅 소유량 구간에서 연료량 변경없이 현재의 기통간 러프니스의 차이를 계산하고, 실시간으로 부족한 기통의 연료를 보정하는 방법이기 때문에 안정적으로 학습 및 보정이 가능하다. Since the present invention is a method of calculating the difference in roughness between current cylinders without changing the amount of fuel in the catalyst heating low volume section and correcting the fuel of insufficient cylinders in real time, learning and correction are possible stably.

본 발명을 통해, 촉매히팅 소유량 구간에서 연소가 안정화되어 인젝터 유량 편차로 인한 실화 품질문제를 예방할 수 있으며, 인젝터로 인한 고장을 막을 수 있고, 인젝터 교환으로 인한 품질비용도 감소할 수 있다. Through the present invention, combustion is stabilized in a low flow rate section of catalyst heating, and misfiring quality problems due to injector flow rate deviations can be prevented, failures caused by injectors can be prevented, and quality costs due to injector replacement can be reduced.

도 1은 본 발명에 따른 연료량 학습 및 보정 방법의 순서도
도 2는 본 발명의 연료량 학습 및 보정 방법의 검증을 위한 실제 엔진 러프니스 측정 데이터
도 3은 본 발명에 따른 연료량 학습 및 보정 장치의 구성도
도 4는 본 발명에 따른 연료량 학습 및 보정 장치의 다른 실시예 구성도
1 is a flow chart of a fuel amount learning and correction method according to the present invention
2 is actual engine roughness measurement data for verification of the fuel amount learning and correction method of the present invention
3 is a configuration diagram of a fuel amount learning and correction device according to the present invention
4 is a configuration diagram of another embodiment of a fuel amount learning and correcting device according to the present invention

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 이들을 달성하는 방법은 이하 첨부된 도면과 함께 상세하게 기술된 바람직한 실시예를 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에 기술된 실시예에 한정되는 것이 아니라 다양한 다른 형태로 구현될 수 있다. 실시예는 단지 본 발명을 완전하게 개시하며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐, 본 발명은 청구항의 기재 내용에 의해 정의되는 것이다. 또한, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예를 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것이 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 또한 명세서에 사용된 '포함한다(comprise, comprising 등)'라는 용어는 언급된 구성요소, 단계, 동작, 및/또는 소자 이외의 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작, 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 의미로 사용된 것이다.Advantages and features of the present invention, and methods of achieving them, will become clear with reference to the detailed description of preferred embodiments in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments described below and may be implemented in various other forms. The examples are only provided to completely disclose the present invention and to completely inform those skilled in the art of the scope of the invention to which the present invention belongs, the present invention is defined by the description of the claims will be. In addition, terms used in this specification are for describing embodiments and are not intended to limit the present invention. In this specification, singular forms also include plural forms unless otherwise specified. Also, as used herein, the term "comprises" means the presence or absence of one or more other elements, steps, operations, and/or elements other than the mentioned elements, steps, operations, and/or elements; It is used in the sense of not excluding additions.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 실시예의 설명에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the description of the embodiments, if a detailed description of a related known configuration or function may obscure the gist of the present invention, the detailed description will be omitted.

차량의 실화는, 각 기통별 러프니스가 일정 값에 도달할 때 실화로 판단하며, 러프니스는 각 기통별 크랭크 각속도의 차이로 계산된다. 즉 다른 기통보다 느려지는 경우 러프니스가 상승하고 이를 연소불안 및 실화로 판단한다. 실화는 공기량/연료량 계산이 잘못되거나 점화가 잘 되지 않거나 하는 경우 발생할 수 있으며, 특히 인젝터 분사가 되지 않는 경우나 연료가 부족하게 분사되는 경우에 발생할 가능성이 크다.A misfiring of a vehicle is determined as a misfiring when the roughness of each cylinder reaches a certain value, and the roughness is calculated as a difference in crank angular velocity for each cylinder. In other words, if the cylinder is slower than other cylinders, the roughness rises, and this is judged as unstable combustion and misfire. Misfiring can occur when air volume/fuel amount calculation is incorrect or ignition fails, and it is particularly likely to occur when injector injection is not performed or fuel is insufficiently injected.

인젝터에서 연료 분사가 되지 않아 생기는 실화의 경우는 인젝터 단품 불량이기 때문에 인젝터를 교환해야 하지만, 연료가 부족한 경우에는 유량 보정을 통해 실화를 방지할 수 있다.In the case of a misfire caused by fuel failure from the injector, the injector must be replaced because the injector is defective, but if the fuel is insufficient, misfire can be prevented by correcting the flow rate.

엔진의 전체 기통 대비 특정 기통의 분사량이 소정의 분사량보다 적은 경우에 그 기통에서 실화가 발생할 수 있는데, 특히 촉매히팅과 같은 다단분사 소유량 구간에서는 유량퍼센티지(%)의 차이가 기통별로 더 벌어질 수 있기 때문에, 이 구간의 연료 분사량 보정을 통해 연소를 안정화시키는 장치가 필요하다.If the injection amount of a specific cylinder compared to all cylinders of the engine is less than the predetermined injection amount, a misfire may occur in that cylinder. In particular, in the multi-stage injection low volume section such as catalyst heating, the difference in flow rate percentage (%) may widen for each cylinder. Therefore, a device for stabilizing combustion through correction of fuel injection amount in this section is required.

따라서 본 발명은 시동 초기 촉매히팅(다단분사)을 하는 경우에 한하여 실린더(기통)별 연료량 학습 및 보정을 실시하도록 구성한다. 즉, 전체 주행 중 러프니스가 가장 취약한 촉매히팅 구간에서만, 기통 간의 편차를 연료로 보정하여 기통 간의 편차를 줄이고자 한다. Accordingly, the present invention is configured to perform fuel amount learning and correction for each cylinder (cylinder) only when catalyst heating (multi-stage injection) is performed at the initial stage of startup. That is, it is intended to reduce the deviation between the cylinders by correcting the deviation between the cylinders with fuel only in the catalyst heating section where the roughness is the weakest during the entire driving.

이러한 배경하에 본 발명에 따른 연료량 학습 및 보정의 원리를 개략적으로 설명한다. 본 발명의 연료량 학습 및 보정 방법은, 가솔린직분사 엔진 차량의 소유량(전술함) 구간에서의 연소안정성을 위해 인젝터편차에 따른 연료량을 보정하기 위한 것으로, 1) 엔진의 정보를 통해 촉매히팅 구간을 판단하고, 촉매히팅 구간에서 크랭크앵글 센서를 통해 각 기통의 러프니스와 러프니스의 평균값을 계산한다, 2) 평균러프니스와 기통별 러프니스의 편차에 대응하는 기통별 람다(λ)편차값(다른 말로 보정람다값)을 통해 연료량 보정 팩터를 산출하고 이를 학습값으로 저장한다, 3) 상기 연료량 보정 팩터를 기통별 현재 연료량에 곱해주어 연료량을 보정한다. Under this background, the principle of fuel amount learning and correction according to the present invention will be briefly described. The fuel amount learning and correction method of the present invention is for correcting the fuel amount according to the injector deviation for combustion stability in the low flow rate (described above) section of a gasoline direct injection engine vehicle, 1) catalytic heating section through engine information and calculates the roughness of each cylinder and the average value of roughness through the crank angle sensor in the catalyst heating section. 2) Lambda (λ) deviation value for each cylinder corresponding to the deviation between average roughness and roughness for each cylinder ( In other words, a fuel amount correction factor is calculated through a corrected lambda value) and stored as a learning value. 3) The fuel amount correction factor is multiplied by the current fuel amount for each cylinder to correct the fuel amount.

여기서 상기 보정람다값은 평균 러프니스 대비, 벌어진, 즉, 사전 정해진 문턱값을 넘는 각 기통의 러프니스를 줄일 수 있는 값을 의미하며, 시험치로 얻은 2차원 CURVE로 만든 값에 러프니스 편차를 입력하면 람다값이 산출될 수 있다.Here, the correction lambda value means a value that can reduce the roughness of each cylinder that exceeds a predetermined threshold value compared to the average roughness, that is, a value that can reduce the roughness of each cylinder. Then the lambda value can be calculated.

또한, 상기 연료량 보정 팩터는 MAX 값에 의해 제한되며, 연료량 보정 팩터 가 이 MAX 값에 도달했음에도 불구하고 러프니스 개선 판단 기준 값에 도달하지 않을 경우, 인젝터 유량부족으로 인해 발생한 러프니스 편차가 아니라고 판단을 하고 연료량 보정 학습을 중지하고 팩터를 초기화한다.In addition, the fuel amount correction factor is limited by the MAX value, and when the fuel amount correction factor does not reach the roughness improvement determination criterion even though the fuel amount correction factor reaches the MAX value, it is determined that the roughness deviation is not caused by an insufficient flow rate of the injector. , the fuel amount correction learning is stopped, and the factor is initialized.

이제, 도 1을 참조하여 본 발명에 따른 연료량 학습 및 보정 방법(100)에 대해 구체적으로 설명한다. Now, with reference to FIG. 1, the fuel amount learning and correction method 100 according to the present invention will be described in detail.

엔진이 동작하면 촉매히팅 조건에 해당하는지(즉, 촉매히팅 다단분사 상황에 있는지)를 우선 판단한다(110).When the engine operates, it is first determined whether the catalyst heating condition is met (ie, the catalyst heating multi-stage injection situation is present) (110).

촉매히팅을 하고 있는 상태라고 판단되면 기존의 러프니스 계산 방식(예를 들어, 기통별 크랭크 앵글센서의 각속도에 의해 산출)을 통해, 각 기통별 엔진 러프니스와 러프니스의 평균값을 계산하고, 러프니스 평균값에 대한 각 기통별 러프니스의 편차(A)를 계산한다(120).When it is determined that the catalytic heating is in progress, the average value of the engine roughness and roughness for each cylinder is calculated through the existing roughness calculation method (for example, calculated by the angular velocity of the crank angle sensor for each cylinder), and the roughness The roughness deviation (A) for each cylinder from the average varnish value is calculated (120).

각 러프니스 편차에 대응되는 기통별 람다(λ)편차를 계산한다(130). 기통별 람다편차(다른 말로 보정람다값)는 각 기통의 러프니스를 러프니스 평균값으로 수렴시키게 할 수 있는 값을 의미한다. 즉 특정 기통의 러프니스가 크다면 그 러프니스에 상응하는 람다값이 해당 기통에 적용되어야 타 기통 수준의 러프니스를 회복할 수 있다는 것을 의미한다. 람다값은 선형관계(시험치)를 이용하여 구할 수 있는데, 일례로, 시험치로 얻은 2차원 CURVE로 만든 값에 러프니스 편차를 입력하면 람다값이 산출된다.A lambda (λ) deviation for each cylinder corresponding to each roughness deviation is calculated (130). The lambda deviation for each cylinder (in other words, the corrected lambda value) means a value that allows the roughness of each cylinder to converge to the average roughness value. In other words, if the roughness of a specific cylinder is large, it means that the roughness of other cylinders can be restored only when a lambda value corresponding to the roughness is applied to the corresponding cylinder. The lambda value can be obtained using a linear relationship (test value). As an example, the lambda value is calculated by entering the roughness deviation into the value made by the two-dimensional curve obtained from the test value.

상기 기통별 람다편차를 적산하여 연료보상인자를 계산한다(140). 각 기통별 연료보상인자(C)를 계산하고(150), 연료보상인자의 전체 기통 평균값(B)을 구한다(160).A fuel compensation factor is calculated by integrating the lambda deviation for each cylinder (140). A fuel compensation factor (C) for each cylinder is calculated (150), and an average value (B) of all cylinders of the fuel compensation factor is obtained (160).

전체 기통 평균 연료보상인자 대비 각 기통별 연료보상인자의 비율을 계산하여 연료량 보정 팩터를 구한다. 이를 위해 각 실런더별 연료보상인자에 1을 더한 값을 전체 실린더 평균 연료보상인자에 1을 더한 값으로 나눈다(즉, (1+C)/(1+B))(170). 연료가 부족하여 러프니스가 벌어진 기통은 연료량 보정 팩터가 적용되어 분사시간을 더 늘려주게 되며, 그 기통의 러프니스가 줄어들어 실화가 방지되는 것이다. The fuel amount correction factor is obtained by calculating the ratio of the fuel compensation factor for each cylinder to the average fuel compensation factor for all cylinders. To this end, the value obtained by adding 1 to the fuel compensation factor for each cylinder is divided by the value obtained by adding 1 to the average fuel compensation factor for all cylinders (ie, (1+C)/(1+B)) (170). A fuel amount correction factor is applied to a cylinder whose roughness occurs due to lack of fuel, so that the injection time is further increased, and the roughness of the cylinder is reduced to prevent misfire.

연료량 보정 팩터는 계산과 동시에, 다음 시동에서도 바로 쓰여야 하기 때문에 학습값으로 저장해둔다(180).The fuel amount correction factor is stored as a learning value because it must be used right away at the next startup as well as calculation (180).

현재 기통별 연료량에 상기 연료량 보정 팩터를 곱해서 새로운 기통별 연료량을 계산하여 연료량을 보정한다(190). The fuel amount is corrected by calculating a new fuel amount for each cylinder by multiplying the current fuel amount for each cylinder by the fuel amount correction factor (190).

연료량 보정 팩터는 이에 대해 정해진 MAX값에 의해 제한된다. 연료량을 보정해도 러프니스가 돌아오지 않는다면(즉, 개선되지 않으면) 보정 팩터는 계속 커질 수 있으며 이를 막는 장치가 필요하다. 이를 위해, 연료량 보정 팩터가 MAX에 도달하였는지 그리고 러프니스가 개선되었다고 판단되는 설정값('러프니스 개선 판단 기준값')에 도달하였는지 판단한다(200). 판단 결과, 연료량 보정 팩터가 MAX에 도달하였는데 불구하고 초기 학습시의 상기 A값(기통별 러프니스 평균의 편차)과 현재 A값의 차가 러프니스 개선 판단 기준값에 도달하지 않았으면(205), 연료량 보정 학습을 중지하고 연료량 보정 팩터를 초기화한다(210). 이는 인젝터 유량 편차의 원인으로 생긴 러프니스가 아닐 가능성이 크기 때문에, 연료 보정량이 의미 없기 때문이다. 여기서 상기 연료량 보정 팩터의 MAX값과 상기 러프니스 개선 판단 기준값은 시험치로 결정된다.The fuel amount correction factor is limited by the MAX value determined for it. If the roughness does not return (i.e., does not improve) even when the fuel amount is corrected, the correction factor may continue to increase, and a device for preventing this is required. To this end, it is determined whether the fuel amount correction factor has reached MAX and whether the roughness has reached a set value ('roughness improvement determination reference value') determined to be improved (200). As a result of the determination, even though the fuel amount correction factor has reached MAX, if the difference between the A value at the time of initial learning (the deviation of average roughness for each cylinder) and the current A value does not reach the roughness improvement judgment reference value (205), the amount of fuel The correction learning is stopped and the fuel amount correction factor is initialized (210). This is because there is a high possibility that it is not roughness caused by the injector flow rate deviation, and thus the fuel correction amount is meaningless. Here, the MAX value of the fuel amount correction factor and the roughness improvement judgment reference value are determined as test values.

한편, 촉매히팅이 종료되면 연료량 보정은 중지하고, 연료량 보정 팩터를 저장하여 다음 시동의 촉매히팅 때 초기값으로 사용한다. Meanwhile, when the catalyst heating is finished, the fuel amount correction is stopped, and the fuel amount correction factor is stored and used as an initial value when catalyst heating is performed next.

도 2는 이상에서 설명한 본 발명의 연료량 학습 및 보정 방법의 검증을 위한 실제 엔진 러프니스 측정 데이터를 나타낸다. 4번 기통의 연료량이 20% 부족한 상황을 만들고 강제로 촉매히팅 시동을 실행하고 연료량 보정 로직을 수행하여 얻은 결과이다.2 shows actual engine roughness measurement data for verification of the fuel amount learning and correction method of the present invention described above. This is the result obtained by creating a situation where the fuel amount of the 4th cylinder is 20% insufficient, forcibly starting the catalytic heating, and performing the fuel amount correction logic.

도 2의 (a)에서 K는 시동시 강제 촉매히팅 구간, L은 실화 발생 구간, M은 실화가 제거된 구간을 나타낸다. 강제 촉매히팅 구간(K)에서 4번 기통의 연료량이 1~3번 기통 대비 20% 부족하여 엔진 러프니스(10)에 의한 실화가 발생(L)하였으나(러프니스(10)가 문턱값 Thd를 넘으면 실화로 판정함), 본 발명에 의해 4번 기통의 연료량 학습값(20)을 증가시킨 결과 4번 기통의 연료량이 증대되면서 4번 기통의 러프니스가 안정화되어(M) 실화가 사라지게 된 것을 볼 수 있다. In (a) of FIG. 2, K denotes a forced catalyst heating section at startup, L denotes a misfire occurrence section, and M denotes a misfire removed section. In the forced catalytic heating section (K), the amount of fuel in cylinder 4 was 20% less than that in cylinders 1 to 3, so a misfire occurred due to engine roughness (10) (L) (roughness (10) exceeded the threshold value Thd). If it exceeds, it is determined as a misfire), and as a result of increasing the fuel amount learning value (20) of the 4th cylinder according to the present invention, the fuel amount of the 4th cylinder is increased, the roughness of the 4th cylinder is stabilized (M), and the misfire disappears. can see.

도 2의 (b)는 엔진을 Off한 후 촉매히팅 재시동한 경우의 엔진 러프니스(10')를 나타낸다. 저장된 연료량 학습값(20)을 불러와 초기 연료량값(20')으로 사용하여 인젝터 분사를 하므로 엔진 러프니스(10')가 빠르게 안정화되는 것을 확인할 수 있다.(b) of FIG. 2 shows the engine roughness 10' when the catalyst heating is restarted after the engine is turned off. It can be confirmed that the engine roughness 10' is quickly stabilized because the stored fuel amount learning value 20 is loaded and used as the initial fuel amount value 20' for injector injection.

도 3은 본 발명에 따른 연료량 학습 및 보정 장치(10)의 구성도이다. 앞에서 설명한 연료량 학습 및 보정 방법(100)의 실현을 위한 기능적 하드웨어 (및/또는 소프트웨어) 구성을 나타내는 것이다. 3 is a configuration diagram of a fuel amount learning and correcting device 10 according to the present invention. It represents a functional hardware (and/or software) configuration for realizing the fuel amount learning and correction method 100 described above.

도 3에서 보듯이, 연료량 학습 및 보정 장치(10)는, 엔진(5)의 개별 기통 러프니스의 평균값과 개별 기통 러프니스의 차이값을 계산하여, 각 기통의 러프니스의 편차를 진단하는 러프니스 진단부(20); 각 기통의 러프니스를 러프니스 평균값으로 수렴시키게 할 수 있는 보정람다값을 산출하는 람다 계산부(30); 및 상기 보정람다값을 적산하여 연료량 보정 팩터를 계산하여 기존 연료량에 곱하여 보상하는 제어부(40)를 포함한다.As shown in FIG. 3 , the fuel amount learning and correcting device 10 calculates the difference between the average value of the individual cylinder roughness and the individual cylinder roughness of the engine 5, and diagnoses the roughness deviation of each cylinder. varnish diagnosis unit 20; a lambda calculation unit 30 that calculates a correction lambda value capable of converging the roughness of each cylinder to an average roughness value; and a control unit 40 that calculates a fuel amount correction factor by integrating the correction lambda values and compensates by multiplying the amount by the existing fuel amount.

여기서 상기 러프니스 진단부(20)는 각 기통별 러프니스 계산시에 각 기통별 크랭크 앵글센서의 각속도에 의해 러프니스를 취득하도록 구성된다. Here, the roughness diagnosing unit 20 is configured to acquire the roughness by the angular velocity of the crank angle sensor for each cylinder when calculating the roughness for each cylinder.

그리고 상기 람다 계산부(30)에서 산출되는 상기 보정람다값은 평균 러프니스 대비, 벌어진 각 기통의 러프니스를 줄일 수 있는 값을 의미하며, 시험치로 얻은 2차원 CURVE로 만든 값에 러프니스 편차를 입력하면 람다값이 산출될 수 있다.In addition, the correction lambda value calculated by the lambda calculation unit 30 means a value that can reduce the roughness of each cylinder widened compared to the average roughness, and the roughness deviation to the value made by the two-dimensional CURVE obtained from the test value If entered, the lambda value can be calculated.

상기 제어부(40)는 상기 연료량 보정 팩터를 계산하기 위해, 보정람다를 적산하여 연료보상인자를 생성; 연료보상인자를 각 실린더별로 산출하고, 연료보상인자의 전체 실린더 평균값을 계산; 각 실런더 별 연료보상인자에 1을 더한 값을 전체 실린더 평균 연료보상인자에 1을 더한 값으로 나누어 연료량 보정 팩터를 계산; 계산된 연료량 보정 팩터를 학습값으로 저장하고, 현재 기통별 연료량에 연료량 보정 팩터를 곱해서 보상하도록 구성된다. The control unit 40 generates a fuel compensation factor by integrating correction lambda to calculate the fuel amount correction factor; Calculate the fuel compensation factor for each cylinder, and calculate the average value of the fuel compensation factor for all cylinders; Calculate the fuel amount correction factor by dividing the value obtained by adding 1 to the fuel compensation factor for each cylinder by the value obtained by adding 1 to the average fuel compensation factor for all cylinders; The calculated fuel amount correction factor is stored as a learning value, and compensation is performed by multiplying the current fuel amount for each cylinder by the fuel amount correction factor.

도 4는 본 발명에 따른 연료량 학습 및 보정 장치(10)의 다른 실시예 구성도이다.4 is a configuration diagram of another embodiment of a fuel amount learning and correcting device 10 according to the present invention.

도 3의 구성에 제한부(50)가 추가되었다. 제한부(50)는, 상기 제어부(40)에서 계산된 연료량 보정 팩터는 사전 설정된 MAX 값에 의해 제한되며, 이 연료량 보정 팩터가 MAX 값에 도달했음에도 불구하고 러프니스 개선 판단 기준 값에 도달하지 않을 경우, 인젝터 유량부족으로 인해 발생한 러프니스 편차가 아니라고 판단을 하고 연료량 보정 학습 중지 및 팩터를 초기화한다.A limiting unit 50 is added to the configuration of FIG. 3 . The limiting unit 50 determines that the fuel amount correction factor calculated by the control unit 40 is limited by a preset MAX value, and even if the fuel amount correction factor reaches the MAX value, the roughness improvement judgment standard value is not reached. In this case, it is determined that the roughness deviation is not caused by insufficient flow rate of the injector, and the fuel amount correction learning is stopped and the factor is initialized.

상기 연료량 보정 학습 중지 및 팩터를 초기화 하는 제한부(50)는, 초기 학습시의 실린더별 엔진 러프니스의 평균에 대한 개별 기통의 편차값에서 현재의 실린더별 엔진 러프니스의 평균에 대한 개별 기통의 편차값을 뺀 값을 계산하고; 상기의 값이 러프니스 개선 판단 기준값보다 작은지 판단하여 러프니스의 미개선을 판단하고; 연료량 보정 팩터가 Max 값에 도달했는지 판단하고; 보정 팩터 MAX 판단과 러프니스 미개선 판단이 모두 충족할 경우 연료량 보정 학습을 중지하고 연료량 보정 팩터를 초기화하도록 구성된다.The limiting unit 50 for stopping the fuel amount correction learning and initializing the factor determines the deviation value of individual cylinders from the average engine roughness of each cylinder at the time of initial learning. Calculate a value minus the deviation value; determining whether the roughness is not improved by determining whether the above value is smaller than a roughness improvement judgment value; judging whether the fuel amount correction factor has reached the Max value; When both the correction factor MAX judgment and the roughness non-improvement judgment are satisfied, the fuel amount correction learning is stopped and the fuel amount correction factor is initialized.

여기서 연료량 보정 팩터 MAX 값과 러프니스 개선 판단 기준값은 시험치로 결정할 수 있다.Here, the MAX value of the fuel amount correction factor and the reference value for determining roughness improvement may be determined by test values.

이상에서, 본 발명은 장치 측면 또는 방법적 측면으로 실시가능한데, 특히 본 발명의 각 구성요소의 기능(function) 또는 과정(process)은 DSP(digital signal processor), 프로세서, 컨트롤러, ASIC(application-specific IC), 프로그래머블 로직소자(FPGA 등), 기타 전자소자 중의 적어도 하나 그리고 이들의 조합이 포함되는 하드웨어 요소로써 구현 가능하다. 또한 하드웨어 요소와 결합되어 또는 독립적으로 소프트웨어로써도 구현 가능한데, 이 소프트웨어는 기록매체에 저장 가능하다.In the above, the present invention can be implemented in terms of apparatus or method. In particular, the functions or processes of each component of the present invention are digital signal processors (DSPs), processors, controllers, and application-specific ASICs. IC), a programmable logic device (FPGA, etc.), at least one of other electronic devices, and a hardware element including a combination thereof. In addition, it can be implemented as software combined with hardware elements or independently, and this software can be stored in a recording medium.

지금까지 본 발명의 바람직한 실시예를 통하여 본 발명을 상세히 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 본 명세서에 개시된 내용과는 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야 한다. 또한 본 발명의 보호범위는 상기 상세한 설명보다는 후술한 특허청구범위에 의하여 정해지며, 특허청구의 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태는 본 발명의 기술적 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.So far, the present invention has been described in detail through preferred embodiments of the present invention, but those skilled in the art to which the present invention pertains may differ from the contents disclosed herein without changing the technical spirit or essential features of the present invention. It will be appreciated that it may be embodied in other specific forms. It should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive. In addition, the scope of protection of the present invention is determined by the claims described below rather than the detailed description above, and all changes or modifications derived from the scope of the claims and equivalent concepts should be construed as being included in the technical scope of the present invention. do.

Claims (13)

삭제delete 삭제delete 삭제delete 엔진이 동작하면 촉매히팅 다단분사 상황에 있는지 판단하고;
촉매히팅을 하고 있는 상태라고 판단되면 각 기통별 엔진 러프니스와 러프니스의 평균값을 계산하고, 러프니스 평균값에 대한 각 기통별 러프니스의 편차(이하, 'A값'이라 함)를 계산하고;
상기 각 러프니스의 편차에 대응되는 기통별 람다편차 - 여기서, 기통별 람다편차는 각 기통의 러프니스를 러프니스 평균값으로 수렴시키게 할 수 있는 값을 의미함 - 를 계산하고;
상기 기통별 람다편차를 적산하여 각 기통별 연료보상인자를 계산하여, 연료보상인자의 전체 기통 평균값을 구하고;
전체 기통 평균 연료보상인자 대비 각 기통별 연료보상인자의 비율을 계산하여 연료량 보정 팩터를 구하고;
연료량 보정 팩터를 학습값으로 저장하고, 현재 기통별 연료량에 상기 연료량 보정 팩터를 곱해서 새로운 기통별 연료량을 계산하여 연료량을 보정하고;
연료량 보정 팩터가 사전 설정된 MAX 값에 도달하였는지 그리고 러프니스가 개선되었다고 판단되는 설정값(이하, '러프니스 개선 판단 기준값'이라 함)에 도달하였는지 판단하고;
판단 결과, 연료량 보정 팩터가 MAX 값에 도달하였는데 불구하고 초기 학습시의 A값과 현재의 A값의 차가 상기 러프니스 개선 판단 기준값에 도달하지 않았으면, 연료량 보정 학습을 중지하고 연료량 보정 팩터를 초기화하는 것을 포함하는 가솔린직분사 엔진에서의 연료량 학습 및 보정 방법.
When the engine is running, it is determined whether the catalytic heating multi-stage injection situation is present;
If it is determined that the catalyst is heating, engine roughness and an average value of roughness for each cylinder are calculated, and a deviation of roughness for each cylinder (hereinafter, referred to as 'A value') from the average value of roughness is calculated;
Calculate a lambda deviation for each cylinder corresponding to the deviation of each roughness, wherein the lambda deviation for each cylinder means a value that allows the roughness of each cylinder to converge to an average roughness value;
calculating the fuel compensation factor for each cylinder by integrating the lambda deviations for each cylinder, and obtaining an average value of the fuel compensation factor for all cylinders;
obtaining a fuel amount correction factor by calculating the ratio of the fuel compensation factor for each cylinder to the average fuel compensation factor for all cylinders;
storing the fuel amount correction factor as a learning value, calculating a new fuel amount for each cylinder by multiplying the current fuel amount for each cylinder by the fuel amount correction factor, and correcting the fuel amount;
determining whether the fuel amount correction factor has reached a preset MAX value and a set value at which it is determined that the roughness is improved (hereinafter referred to as 'roughness improvement judgment value');
As a result of the determination, even though the fuel amount correction factor has reached the MAX value, if the difference between the A value at the initial learning and the current A value does not reach the roughness improvement judgment reference value, the fuel amount correction learning is stopped and the fuel amount correction factor is initialized. A fuel amount learning and correction method in a gasoline direct injection engine comprising doing.
제4항에 있어서, 상기 람다편차, 상기 연료량 보정 팩터의 MAX 값, 및 상기 러프니스 개선 판단 기준값은 시험치를 이용하여 산출되는 가솔린직분사 엔진에서의 연료량 학습 및 보정 방법.The method of claim 4, wherein the lambda deviation, the MAX value of the fuel amount correction factor, and the roughness improvement determination reference value are calculated using test values. 제4항에 있어서, 상기 전체 기통 평균 연료보상인자 대비 각 기통별 연료보상인자의 비율을 계산하여 연료량 보정 팩터를 구하기 위해,
각 실런더별 연료보상인자에 1을 더한 값을 전체 실린더 평균 연료보상인자에 1을 더한 값으로 나누는 것을 포함하는 가솔린직분사 엔진에서의 연료량 학습 및 보정 방법.
The method of claim 4, in order to obtain a fuel amount correction factor by calculating the ratio of the fuel compensation factor for each cylinder to the average fuel compensation factor for all cylinders,
A fuel amount learning and correction method in a gasoline direct injection engine comprising dividing a value obtained by adding 1 to a fuel compensation factor for each cylinder by a value obtained by adding 1 to an average fuel compensation factor for all cylinders.
엔진의 개별 기통 러프니스의 평균값과 개별 기통 러프니스의 차이값을 계산하여, 각 기통의 러프니스의 편차를 진단하는 러프니스 진단부;
각 기통의 러프니스를 러프니스 평균값으로 수렴시키게 할 수 있는 보정람다값 - 여기서, 보정람다값은 평균 러프니스 대비, 사전 정해진 문턱값을 넘는 각 기통의 러프니스를 줄일 수 있는 값을 의미함 - 을 산출하는 람다 계산부; 및
상기 보정람다값을 적산하여 연료량 보정 팩터를 계산하여 기존 연료량에 곱하여 보상하는 제어부를 포함하되,
상기 제어부는
상기 연료량 보정 팩터를 계산하기 위해, 보정람다를 적산하여 연료보상인자를 생성하고; 연료보상인자를 각 실린더별로 산출하고, 연료보상인자의 전체 실린더 평균값을 계산하고; 각 실런더 별 연료보상인자에 1을 더한 값을 전체 실린더 평균 연료보상인자에 1을 더한 값으로 나누어 연료량 보정 팩터를 계산하고; 계산된 연료량 보정 팩터를 학습값으로 저장하고, 현재 기통별 연료량에 연료량 보정 팩터를 곱해서 보상하도록 구성되는 가솔린직분사 엔진에서의 연료량 학습 및 보정 장치.
a roughness diagnosis unit for diagnosing deviations in roughness of each cylinder by calculating an average value of roughness of individual cylinders of the engine and a difference value between roughnesses of individual cylinders;
A correction lambda value that allows the roughness of each cylinder to converge to the average roughness value - Here, the correction lambda value means a value that can reduce the roughness of each cylinder that exceeds a predetermined threshold compared to the average roughness - A lambda calculation unit that calculates; and
Including a control unit that calculates a fuel amount correction factor by integrating the correction lambda value and compensates by multiplying the existing fuel amount,
The control unit
To calculate the fuel amount correction factor, a correction lambda is integrated to generate a fuel correction factor; calculating a fuel compensation factor for each cylinder, and calculating an average value of the fuel compensation factor for all cylinders; Calculate a fuel amount correction factor by dividing the value obtained by adding 1 to the fuel compensation factor for each cylinder by the value obtained by adding 1 to the average fuel compensation factor for all cylinders; A fuel amount learning and correcting device in a gasoline direct injection engine configured to store the calculated fuel amount correction factor as a learning value and compensate by multiplying the current fuel amount for each cylinder by the fuel amount correction factor.
제7항에 있어서, 상기 러프니스 진단부는 각 기통별 러프니스 계산시에 각 기통별 크랭크 앵글센서의 각속도에 의해 러프니스를 취득하도록 구성되는 가솔린직분사 엔진에서의 연료량 학습 및 보정 장치.8 . The device of claim 7 , wherein the roughness diagnosis unit acquires the roughness by the angular velocity of the crank angle sensor for each cylinder when calculating the roughness for each cylinder. 제7항에 있어서, 상기 람다 계산부에서 산출되는 상기 보정람다값은 시험치로 얻은 2차원 CURVE로 만든 값에 러프니스 편차를 입력하여 산출되는 가솔린직분사 엔진에서의 연료량 학습 및 보정 장치.The device of claim 7, wherein the corrected lambda value calculated by the lambda calculation unit is calculated by inputting a roughness deviation into a value made of a two-dimensional curve obtained as a test value. 삭제delete 제7항에 있어서, 상기 제어부에서 계산된 연료량 보정 팩터는 사전 설정된 MAX 값에 의해 제한되며, 이 연료량 보정 팩터가 MAX 값에 도달했음에도 불구하고 러프니스 개선 판단 기준 값에 도달하지 않을 경우, 인젝터 유량부족으로 인해 발생한 러프니스 편차가 아니라고 판단을 하고 연료량 보정 학습 중지 및 팩터 초기화를 하는 제한부를 추가로 포함하는 가솔린직분사 엔진에서의 연료량 학습 및 보정 장치.The method of claim 7, wherein the fuel amount correction factor calculated by the control unit is limited by a preset MAX value, and when the fuel amount correction factor does not reach the roughness improvement determination criterion value even though the fuel amount correction factor reaches the MAX value, the injector flow rate An apparatus for learning and correcting fuel amount in a gasoline direct injection engine, further comprising a limiting unit that determines that the roughness deviation is not caused by the shortage and stops fuel amount correction learning and initializes the factor. 제11항에 있어서, 상기 제한부는
초기 학습시의 실린더별 엔진 러프니스의 평균에 대한 개별 기통의 편차값에서 현재의 실린더별 엔진 러프니스의 평균에 대한 개별 기통의 편차값을 뺀 값을 계산; 상기의 값이 러프니스 개선 판단 기준값보다 작은지 판단하여 러프니스의 미개선을 판단; 연료량 보정 팩터가 Max 값에 도달했는지 판단; 및 보정 팩터 MAX 판단과 러프니스 미개선 판단이 모두 충족할 경우 연료량 보정 학습을 중지하고 연료량 보정 팩터를 초기화하도록 구성되는 가솔린직분사 엔진에서의 연료량 학습 및 보정 장치.
The method of claim 11, wherein the limiting unit
Calculate a value obtained by subtracting the current deviation value of each cylinder from the average engine roughness per cylinder from the deviation value of each cylinder from the average engine roughness per cylinder at the time of initial learning; determining whether the roughness is not improved by determining whether the above value is smaller than the roughness improvement judgment value; determining whether the fuel amount correction factor has reached the Max value; and a fuel amount learning and correcting device in a gasoline direct injection engine configured to stop fuel amount correction learning and initialize a fuel amount correction factor when both the correction factor MAX judgment and the roughness non-improvement judgment are satisfied.
제11항에 있어서, 상기 연료량 보정 팩터 MAX 값과 러프니스 개선 판단 기준값은 시험치로 결정되는 가솔린직분사 엔진에서의 연료량 학습 및 보정 장치.12. The device of claim 11, wherein the fuel amount correction factor MAX value and the roughness improvement determination reference value are determined as test values.
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