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発明の名称 内燃機関の学習制御装置
発行国 日本国特許庁(JP)
公報種別 公開特許公報(A)
公開番号 特開2007−23960(P2007−23960A)
公開日 平成19年2月1日(2007.2.1)
出願番号 特願2005−209791(P2005−209791)
出願日 平成17年7月20日(2005.7.20)
代理人 【識別番号】100078330
【弁理士】
【氏名又は名称】笹島 富二雄
発明者 安原 功祐 / 井之上 誠一
要約 課題
制御誤差を的確に学習可能とする一方、学習領域を簡素化して、学習の機会を増やす。

解決手段
エアフローメータの出力に基づいて空気量を制御して、空燃比を制御する場合に、学習領域毎に、実空燃比と目標空燃比との誤差を学習し、該学習値によって空気量を補正制御する。この場合に、学習領域を、単位時間当たりの吸入空気量によって分割する。
特許請求の範囲
【請求項1】
機関に吸入される空気量を検出する空気量検出手段を備え、該空気量検出手段の出力に基づいて機関を制御する一方、予め機関の運転条件によって分割した学習領域毎に、制御誤差を学習し、該学習値を機関の制御に反映させる内燃機関の学習制御装置において、
前記学習領域を、単位時間当たりの吸入空気量によって分割したことを特徴とする内燃機関の学習制御装置。
【請求項2】
未学習の学習領域については、当該未学習の学習領域を挟む他の2つの学習済みの学習領域に格納されている学習値に基づいて補間計算した推定値を格納することを特徴とする請求項1記載の内燃機関の学習制御装置。
【請求項3】
空燃比を検出する空燃比検出手段を有して、実空燃比と目標空燃比との誤差を学習し、該学習値によって空気量を補正することを特徴とする請求項1又は請求項2記載の内燃機関の学習制御装置。
【請求項4】
学習領域毎に、前回までの学習値に最新に学習した制御誤差の所定の重み付け割合分を加算して、学習値を更新し、前記重み付け割合を機関の運転条件に応じて可変とすることを特徴とする請求項3記載の内燃機関の学習制御装置。
【請求項5】
前記重み付け割合を、単位時間当たりの吸入空気量に応じて可変とすることを特徴とする請求項4記載の内燃機関の学習制御装置。
【請求項6】
空気量補正の完了後に、実空燃比と目標空燃比との誤差がある場合は、燃料噴射量を補正することを特徴とする請求項3〜請求項5のいずれか1つに記載の内燃機関の学習制御装置。
【請求項7】
空気量補正の完了は、学習領域毎に、学習値としきい値とを比較して判断することを特徴とする請求項6記載の内燃機関の学習制御装置。
発明の詳細な説明
【技術分野】
【0001】
本発明は、機関に吸入される空気量を検出する空気量検出手段を備え、該空気量検出手段の出力に基づいて機関を制御する一方、予め機関の運転条件によって分割した学習領域毎に、制御誤差を学習し、該学習値を機関の制御に反映させる内燃機関の学習制御装置に関する。
【背景技術】
【0002】
従来の内燃機関の学習制御装置では、一般に、機関回転数と負荷(例えば燃料噴射量)とをパラメータとして、学習領域を設定しており、特許文献1に記載のディーゼルエンジンの気筒別噴射量学習方法でも、機関回転数や燃料噴射量などによって学習領域を設定している。
【特許文献1】特開昭62−032254号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0003】
しかしながら、機関回転数と負荷(燃料噴射量)とによって学習領域を設定する場合、かなり細かく領域を分ける必要があり、大きなマップとなる。このため、マップの全領域を学習することは難しく、推定せざるを得ない領域が多くなってしまう。
一方、空気量検出手段(エアフローメータ)を用いて制御を行う場合、制御誤差の多くは空気量の検出誤差によるものが多い。
【0004】
本発明は、このような実状に鑑み、学習領域を的確に設定することで、学習領域を簡素化し、学習の機会を増やすことができるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0005】
このため、本発明では、空気量検出手段を用いて制御を行う場合、制御誤差が単位時間当たりの吸入空気量に対し一定の関係を有することから、学習領域を、単位時間当たりの吸入空気量によって分割する構成とする。
【発明の効果】
【0006】
本発明によれば、制御誤差を的確に学習できる一方、学習領域を簡素化して、学習の機会を増やすことができるという効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【0007】
以下に本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
図1は本発明の一実施形態を示す内燃機関(具体的にはディーゼルエンジン)のシステム図である。
ディーゼルエンジン1の吸気通路2には可変ノズル型の過給機(ターボチャージャ)3の吸気コンプレッサが備えられ、吸入空気は吸気コンプレッサによって過給され、インタークーラ4で冷却され、吸気絞り弁5を通過した後、コレクタ6を経て、各気筒の燃焼室内へ流入する。燃料は、コモンレール式燃料噴射装置により、すなわち、高圧燃料ポンプ7により高圧化されてコモンレール8に送られ、各気筒の燃料噴射弁9から燃焼室内へ直接噴射される。燃焼室内に流入した空気と噴射された燃料はここで圧縮着火により燃焼し、排気は排気通路10へ流出する。
【0008】
排気通路10へ流出した排気の一部は、EGRガスとして、EGR装置により、すなわち、EGR通路11によりEGR弁12を介して、吸気側へ還流される。排気の残りは、可変ノズル型の過給機3の排気タービンを通り、これを駆動する。図中13は可変ノズル機構である。
エンジンコントロールユニット(以下「ECU」という)20には、エンジン1の制御のため、アクセル開度APO検出用のアクセル開度センサ21、エンジン回転数Ne検出用の回転数センサ22、吸入空気量Qa検出用のエアフローメータ23、排気通路10にてエンジン1からの排気成分濃度を検出することにより空燃比を検出可能な空燃比センサ24などから、信号が入力されている。
【0009】
ECU20は、これらの入力信号に基づいて、燃料噴射弁9による燃料噴射の燃料噴射量及び噴射時期制御のための燃料噴射弁9への燃料噴射指令信号、吸気絞り弁5への開度指令信号、EGR弁12への開度指令信号、過給機3の可変ノズル機構13へのノズル開度指令信号等を出力する。
ここにおいて、ECU20では、空燃比(空気過剰率λ)の学習制御を行っており、かかる制御について、図2のフローチャートにより説明する。
【0010】
S1では、エンジンの運転状態に基づいて、目標空気過剰率tλを設定する。
S2では、上記の目標空気過剰率tλに基づいて、次式により、目標空気量tQaを算出する。
tQa=tλ×Qf×14.6
Qfは燃料噴射量で、ECUにてアクセル開度とエンジン回転数とから算出される値を用いる。
【0011】
S3では、エアフローメータに基づいて、実空気量rQaを検出する。
S4では、図4に示すように、単位時間当たりの吸入空気量によって分割した学習領域毎に、実空気過剰率と目標空気過剰率との比に関する学習値K(初期値は1)を記憶している書換え可能なバックアップRAM上のテーブルより、実空気量rQa(単位時間当たりの吸入空気量)に対応する学習値Kを読込む。
【0012】
S5では、目標空気量tQaを学習値Kにより補正する。すなわち、目標空気量tQaを学習値Kで除することにより、補正後目標空気量htQaを算出する(次式参照)。
htQa=tQa/K
S6では、実空気量rQaと補正後目標空気量htQaとを比較する。
比較の結果、rQa<htQaの場合は、目標空気量に対し実空気量が不足して、空気過剰率が目標よりリッチになっているので、S7へ進み、空気量増大のため、EGR弁の開度を減少させてEGR量(EGR率)を減少させる。EGR量を減少させる代わりに、過給機の過給圧を上昇させて、空気量を増大させてもよい。
【0013】
逆に、rQa>htQaの場合は、目標空気量に対し実空気量が過剰となって、空気過剰率が目標よりリーンになっているので、S9へ進み、空気量減少のため、EGR弁の開度を増大させてEGR量(EGR率)を増大させる。EGR量を増大させる代わりに、過給機の過給圧を低下させて、空気量を減少させてもよい。
尚、空気量補正が完了しているにもかかわらず、rQa<htQaの場合(目標よりリッチの場合)、すなわち空気量の増大補正では空気過剰率の誤差を収束できなかった場合は、S8で、燃料噴射量を減少補正する。ここで、空気量補正の完了は、学習値Kが所定のしきい値K1(例えば0.8)より小さくなっているか否かにより判断する。
【0014】
また、空気量補正が完了しているにもかかわらず、rQa>htQaの場合(目標よりリーンの場合)、すなわち空気量の減少補正では空気過剰率の誤差を収束できなかった場合は、S10で、燃料噴射量を増大補正する。ここで、空気量補正の完了は、学習値Kが所定のしきい値K2(例えば1.2)より大きくなっているか否かにより判断する。
これらの後は、S11へ進む。
【0015】
S11では、所定の学習条件が成立しているか否かを判定する。例えば定常状態の場合に学習条件が成立していると判定して、S12〜S15の処理を実行する。
S12では、空燃比センサ出力に基づいて、実空気過剰率rλを検出する。
S13では、実空気過剰率rλと目標空気過剰率tλとの誤差として、rλとtλとの比の基準値1からの偏差Δλを、次式により、算出する。
【0016】
Δλ=rλ/tλ−1
S14では、図5(a)に示すようなエンジン回転数と負荷(燃料噴射量)とをパラメータとするマップ、あるいは、図5(b)に示すような単位時間当たりの吸入空気量をパラメータとするテーブルを参照して、学習速度を規定する重み付け割合Fを設定する。但し、0<F<1である。
【0017】
S15では、次式のごとく、前回までの学習値Kに、今回学習した前記偏差Δλの重み付け割合F分を加算して、学習値Kを更新する。
K=K+F×Δλ
更新された学習値Kは、図4のテーブルの対応する学習領域に上書きする。
上記の空気過剰率の学習制御について更に説明する。
【0018】
図3は、複数の耐久走行による検証の結果として、単位時間当たりの吸入空気量とエアフローメータ出力の真値からの誤差との関係を示したものである。これからわかるように、程度の差はあるものの、単位時間当たりの吸入空気量が小さくなるほど、エアフローメータ出力は実際の空気量よりも大側にずれ、単位時間当たりの吸入空気量が大きくなるほど、エアフローメータ出力は実際の空気量よりも小側にずれる。
【0019】
従って、低流量側では、実際の空気量よりもエアフロ出力が大となるので、実空気量(エアフロ出力)を目標空気量に一致させるように制御すると、実際の空気量が目標空気量よりも少なくなる。この結果、実空気過剰率rλが目標空気過剰率tλに対しリッチ側に誤差を生じる。
この場合、学習値Kは、rλ/tλを学習するので、K<1となる。よって、補正後目標空気量=目標空気量/Kにより、目標空気量を増大側に補正することで、実空気過剰率rλを目標空気過剰率tλに収束させることができる。
【0020】
一方、高流量側では、実際の空気量よりもエアフロ出力が小となるので、実空気量(エアフロ出力)を目標空気量に一致させるように制御すると、実際の空気量が目標空気量よりも大きくなる。この結果、実空気過剰率rλが目標空気過剰率tλに対しリーン側に誤差を生じる。
この場合、学習値Kは、rλ/tλを学習するので、K>1となる。よって、補正後目標空気量=目標空気量/Kにより、目標空気量を減少側に補正することで、実空気過剰率rλを目標空気過剰率tλに収束させることができる。
【0021】
上記のようにして、エアフローメータ出力に基づいて空気過剰率を制御する場合、制御誤差は、単位時間当たりの吸入空気量に対し、線形を有することから(図3参照)、本発明では、学習領域を、単位時間当たりの吸入空気量によって分割している(図4参照)。これにより、1つのパラメータで制御誤差を的確に学習できる一方、学習領域の設定を簡素化して、各学習領域での学習の機会を増やすことができる。このため、学習制御の効果を高めることができる。特に、空燃比を検出する空燃比検出手段(空燃比センサ)を有して、実空燃比(実空気過剰率)と目標空燃比(目標空気過剰率)との誤差を学習し、該学習値によって空気量を補正する場合に、効果が高い。
【0022】
また、制御誤差が、単位時間当たりの吸入空気量に対し、線形性を有することから、未学習の学習領域についての推定学習も容易かつ確実となる。
すなわち、未学習の学習領域については、当該未学習の学習領域を挟む他の2つの学習済みの学習領域に格納されている学習値に基づいて補間計算した推定値を格納すればよいのである。
【0023】
図6は未学習領域についての推定学習のフローチャートである。
S21で、ある程度学習が進んだか否かを判定し、YESの場合に、S22へ進んで、未学習領域について、これを挟む他の2つの学習済み領域に格納されている学習値から、補間計算した推定値を格納する。
図7で説明すると、学習領域Bが未学習で、これを挟む領域A、Cに学習値KA、KCが格納されている場合、補間計算により、(KA+KC)/2を、領域Bに格納する。
【0024】
また、本実施形態によれば、学習領域毎に、前回までの学習値(K)に最新に学習した制御誤差(Δλ)の所定の重み付け割合(F)分を加算して、学習値(K)を更新し、前記重み付け割合(F)をエンジン運転条件に応じて可変とすることにより、エンジン運転条件に応じて、学習速度を調整することができる。これにより、運転頻度の少ない領域で学習速度を速めるように調整することなどが可能となる。
【0025】
この場合、学習(書換え)するものではないので、図5(a)に示したようなエンジン回転数と負荷(燃料噴射量)とによるマップを用いてもよいが、図5(b)に示したような単位時間当たりの吸入空気量によるテーブルを用いて、簡易化を図ってもよい。
また、本実施形態によれば、空気量補正の完了後に、実空燃比(実空気過剰率rλ)と目標空燃比(目標空気過剰率tλ)との誤差がある場合は、空気過剰率を決定するもう1つのパラメータである燃料噴射量を補正することにより(図2のS8、S10)、すなわち、空気量の補正だけで誤差を吸収できない場合、残りの誤差は噴射量によるものだと推定できることから、これを補正することにより、誤差を吸収可能となる。
【0026】
この場合、空気量補正の完了は、学習領域毎に、学習値としきい値とを比較して判断することにより、的確に判断できる。すなわち、学習値のリミッタを設けて、リミッタにかかったところで、燃料噴射量の補正に移行するのである。
【図面の簡単な説明】
【0027】
【図1】本発明の一実施形態を示すディーゼルエンジンのシステム図
【図2】空気過剰率の学習制御のフローチャート
【図3】単位時間当たりの吸入空気量とエアフローメータ出力の真値からの誤差との関係を示す図
【図4】学習値テーブルの説明図
【図5】重み付け割合のマップ又はテーブルの説明図
【図6】未学習領域の推定学習のフローチャート
【図7】推定学習方法の説明図
【符号の説明】
【0028】
1 ディーゼルエンジン
2 吸気通路
3 過給機
4 インタークーラ
5 吸気絞り弁
6 コレクタ
7 高圧燃料ポンプ
8 コモンレール
9 燃料噴射弁
10 排気通路
11 EGR通路
12 EGR弁
13 可変ノズル機構
20 ECU
21 アクセル開度センサ
22 回転数センサ
23 エアフローメータ
24 空燃比センサ




 

 


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