CN116981841A - 内燃机的控制装置 - Google Patents

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Abstract

本发明的内燃机(1)的控制装置的处理器(B705、B706)根据由曲轴角度传感器(20)检测出的曲轴角度计算内燃机(1)的缸内的第一燃烧时刻(MFB50)或第一燃烧期间(IG100_1)。处理器(B702)基于第一燃烧时刻或第一燃烧期间计算热产生率。处理器(B703)基于热产生率计算缸内压力和缸内未燃气体温度。处理器(B704)基于缸内压力和缸内未燃气体温度计算第一燃烧速度(层流燃烧速度SL1)。处理器(B707)学习第一燃烧速度与第一燃烧时刻或第一燃烧期间的对应关系。

Description

内燃机的控制装置
技术领域
本发明涉及内燃机的控制装置。
背景技术
目前已知使从内燃机的排气管分流的一部分废气回流(再循环)至进气管，来改善内燃机燃烧性能的燃烧控制技术。该控制技术能够实现下述***：一边通过阀开度来控制吸入发动机的空气量和使废气回流的比例，一边基于由吸入空气量传感器检测出的新气的量与废气回流比例的关系，来控制燃料喷射量、点火时期(Ignition timing，点火正时)。另外，已知使用相比于理论混合较为稀薄的燃料混合气进行燃烧的稀薄燃烧***。稀薄燃烧发动机能够实现以下***：一边通过阀开度来控制吸入发动机的空气量，一边基于由吸入空气量传感器检测出的新气的量与目标空燃比的关系，来控制燃料喷射量、点火时期。
通过使废气回流比例(EGR率)增大，能够升高在部分负载运转时降低因节流阀节流的影响引起的泵损失、在高负载时减少爆燃等效果。另一方面，若过度增大EGR率，则会产生燃烧变得不稳定、失火的问题。另外，在稀薄燃烧发动机中，也能够在部分负载运转时降低因节流阀节流的影响引起的泵损失。另外，由于稀薄化和随之引起的温度降低导致比热比增大，从而能够提高热效率。另一方面，在过度的稀薄条件下，会产生燃烧变得不稳定、失火的问题。
上述的燃烧控制技术存在下述趋势：越增大废气再循环量而使燃料稀释化，或者越减少燃料喷射量而使其稀薄化，则燃烧不稳定化越变得显著，作为用于适当地检测/防止过度的稀释化、稀薄化的技术，燃烧状态检测反馈控制变得非常重要。作为其手段，已经公开了基于曲轴角度传感器的缸内压力估计技术(例如，参照专利文献1)、在气缸内设置直接压力传感器来检测缸内压力从而检测燃烧不稳定化的技术(例如，参照专利文献2)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2018-53742号公报
专利文献2：日本特开2017-219005号公报
发明内容
发明要解决的技术问题
上述专利文献1记载的控制***公开了，基于由曲轴角度传感器得到的曲轴角度以及角加速度的信息，来估计在曲轴机构产生的扭转振动扭矩(torsional vibrationtorque)，基于此计算根据曲轴机构的力学关系导出的气缸内的燃烧压，将其用于点火时期、EGR率的修正控制。然而，根据曲轴角度传感器信息使用曲轴机构的力学关系计算气缸内燃烧压的方法的运算量很大，而且对曲轴角度传感器要求很高的精度，因此存在控制器、传感器的成本增加的问题。
另一方面，在专利文献2记载的控制***中，公开了一种稀薄燃烧控制***，其在气缸内设置了直接测定燃烧压的传感器，根据紧跟点火时期之后的初始燃烧期间的缸内压力测定结果来检测燃烧速度状态，并基于此对空燃比进行修正控制。但是，搭载燃烧压传感器带来的成本增加是一个问题。
本发明的目的在于提供一种内燃机的控制装置，能够不使用缸内传感器地检测缸内的燃烧状态，降低制造成本。
用于解决技术问题的技术手段
为了实现上述目的，本发明的内燃机的控制装置包括处理器，该处理器根据由曲轴角度传感器检测出的曲轴角度计算内燃机的缸内的第一燃烧时刻或第一燃烧期间，基于所述第一燃烧时刻或第一燃烧期间计算热产生率，基于所述热产生率计算缸内压力和缸内未燃气体温度，基于所述缸内压力和所述缸内未燃气体温度计算第一燃烧速度，学习所述第一燃烧速度与所述第一燃烧时刻或所述第一燃烧期间的对应关系。
发明效果
根据本发明，能够不使用缸内传感器地检测缸内的燃烧状态，降低制造成本。上述以外的课题、特征和效果通过以下实施方式的说明而明确。
附图说明
图1是作为本发明的一个实施方式的发动机控制***的控制对象的发动机***整体的概略结构图。
图2是表示ECU的硬件结构例的框图。
图3是说明用于计算节流阀开度指令值、EGR阀开度指令值以及燃料喷射阀驱动脉冲指令值的控制模块的图。
图4是说明用于计算填充效率当前值和EGR率当前值的进气计量控制模块的图。
图5是说明在构成用于实现目标填充效率和目标EGR率的节流阀及EGR阀的开度控制模型时考虑的物理模型的图。
图6是使用阀截面示意图说明基于阀通过流量运算模型计算目标阀开度的方法的图。
图7是说明基于根据曲轴角度传感器检测出的燃烧状态来修正燃料喷射量和EGR阀开度的控制模块的整体情况的图。
图8是说明发动机中常见的典型的热产生率曲线和代表性的燃烧期间/时刻的图。
图9A是说明基于曲轴角度传感器信号检测MFB50时刻的方法的图。
图9B是表示最大角加速度与MFB50之间的关系的图。
图10是说明IG50与IG10以及IG90的关系的图。
图11A是说明燃烧带来的热产生率的图。
图11B是说明计算缸内压力的方法的图。
图11C是说明计算缸内温度和未燃气体温度的方法的图。
图12A是说明燃烧速度与燃烧期间的关系的图。
图12B是说明燃烧期间的差异对热产生率造成的影响的图。
图12C是说明燃烧期间的差异对缸内压力造成的影响的图。
图12D是说明燃烧期间的差异对温度造成的影响的图。
图13A是说明压力、未燃气体温度及当量比(0.6)对汽油的层流燃烧速度带来的影响的图。
图13B是说明压力、未燃气体温度及当量比(1.0)对汽油的层流燃烧速度带来的影响的图。
图13C是说明压力、未燃气体温度及当量比(1.3)对汽油的层流燃烧速度带来的影响的图。
图14是说明EGR率对汽油的层流燃烧速度带来的影响的图。
图15是说明学习燃烧速度与燃烧期间的关系的方法的图。
图16是说明基于递推最小二乘法学习燃烧速度与燃烧期间的关系的方法及其流程图的图。
图17是说明IG50相对于转速和填充效率的倾向的图。
图18是说明在稀薄燃烧***中使用了基于曲轴角度传感器的燃烧检测信息的燃烧控制方法的流程图的图。
图19是用时序图说明在稀薄燃烧***中执行使用了基于曲轴角度传感器的燃烧检测信息的燃烧控制时的动作的图。
图20是说明在EGR***中使用了基于曲轴角度传感器的燃烧检测信息的燃烧控制方法的流程图的图。
图21是用时序图说明在EGR燃烧***中执行使用了基于曲轴角度传感器的燃烧检测信息的燃烧控制时的动作的图。
具体实施方式
以下，参照附图对用于实施本发明的方式的例子进行说明。本实施方式的目的在于，将EGR控制精度、空燃比保持为高位，防止因它们的控制误差导致的内燃机的燃烧不良。此外，在本说明书以及附图中对具有实质上相同的功能或者结构的构成要素标注相同的附图标记并省略重复的说明。
首先，参照图1说明作为本发明的一个实施方式的发动机控制***的控制对象的发动机***整体的结构。
图1表示作为本发明的一个实施方式的发动机控制***的控制对象的发动机***整体的概略结构例。发动机***包括内燃机1、加速踏板位置传感器2、气流传感器3、节流阀4、进气歧管5、流动强化阀7、进气阀8、排气阀10、燃料喷射阀12、火花塞13以及曲轴角度传感器20。此外，发动机***还包括空燃比传感器14、EGR(Exhausted Gas Recirculation，废气再循环)管15、EGR冷却器16、EGR温度传感器17、EGR阀上游压力传感器18、EGR阀19和ECU(Electronic Control Unit，电子控制器)21。
节流阀4设置在形成于进气管31的进气歧管5的上游，对吸入流路节流来控制流入内燃机1的气缸的吸入空气量。在本实施方式中，该节流阀4由能够独立于驾驶员的加速踏板踩踏量地进行阀开度控制的电子控制式蝶形阀构成。在节流阀4的下游侧与组装有进气管压力传感器6的进气歧管5连通。
流动强化阀7配置于进气歧管5的下游，通过使被吸入气缸的吸入空气产生偏流，从而强化气缸内部的流动的紊乱。在实施后述的废气再循环燃烧时，通过关闭流动强化阀7来促进紊流燃烧并使其稳定化。
在内燃机1设置有进气阀8和排气阀10。进气阀8和排气阀10分别具有用于使阀开闭的相位连续可变的可变阀机构。在进气阀8和排气阀10的可变阀机构分别组装有用于检测阀的开闭相位的进气阀位置传感器9和排气阀位置传感器11。在内燃机1的气缸设置有向气缸内直接喷射燃料的直接式的燃料喷射阀12。此外，燃料喷射阀12也可以是向进气口内喷射燃料的进气口喷射方式。
在内燃机1的气缸组装有火花塞13，该火花塞13使电极部露出到气缸内，通过火花引燃可燃混合气。曲轴角度传感器20组装于曲轴，将与曲轴的旋转角度对应的信号作为表示转速的信号向ECU21输出。空燃比传感器14设置于排气管32，将表示检测出的废气组分即空燃比的信号向ECU21输出。
在本实施方式中，构成了包含EGR管15和配置于该EGR管15内的EGR阀19的EGR***。EGR管15将排气流路(进气管31)与进气流路(排气管32)连通，将废气从排气流路分流，使其回流(再循环)至节流阀4的下游。设置于EGR管15的EGR冷却器16对废气进行冷却。EGR阀19设置于EGR冷却器16的下游，控制废气的流量。在EGR管15，设置有检测在EGR阀19的上游流动的废气的温度的EGR温度传感器17，和检测EGR阀19的上游的压力的EGR阀上游压力传感器18。
ECU21是电子控制装置的一个例子，对发动机***的各构成要素进行控制，或执行各种数据处理。由发动机***和ECU21构成发动机控制***。上述各种传感器和各种致动器以能够通信的方式连接于ECU21。ECU21控制节流阀4、燃料喷射阀12、进气阀8、排气阀10以及EGR阀19等致动器的动作。另外，ECU21基于从各种传感器输入的信号，检测内燃机1的运转状态，在根据运转状态决定的时刻(timing)使火花塞13点火。而且，ECU21在包括内燃机1的发动机***中检测出异常或故障的情况下，使相应的警告显示灯22(MIL)点亮。
图2是表示ECU21的硬件结构例的框图。ECU21具有经由***总线26相互连接的控制部23、存储部24和输入输出接口25。控制部23由CPU(Central Processing Unit，中央处理器)23a、ROM(Read Only Memory，只读存储器)23b以及RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)23c构成。CPU23a将存储在ROM23b中的控制程序加载于RAM23c执行，由此实现ECU21的各功能。在由半导体存储器等构成的作为辅助存储装置的存储部24中，记录有状态空间模型、参数、执行控制程序而得到的数据等。另外，也可以在存储部24中存储控制程序。
输入输出接口25是与各传感器、各致动器进行信号、数据的通信的接口。ECU21具有对各传感器的输入输出信号进行处理的未图示的A/D(Analog/Digital，模拟/数字)转换器、驱动器电路等。输入输出接口25也可以兼作A/D转换器。此外，处理器使用了CPU，但也可以使用MPU(Micro Processing Unit，微处理器)等其他处理器。
图3是说明用于计算节流阀开度指令值、EGR阀开度指令值以及燃料喷射阀驱动脉冲指令值的控制模块的图。另外，在图3中，在各个功能模块的附图标记的开头附加了B(以下相同)。
在目标转矩运算部301中，基于发动机的转速、驾驶员的加速踏板踩踏量以及外部要求转矩，计算发动机的目标转矩。在目标填充效率运算部302中，基于转速和目标转矩，计算在一个循环内被吸入气缸的空气量即填充效率。在此，所谓填充效率，是将标准状态(25℃、1气压)的空气充满行程容积时的空气质量作为基准1.0时，实际吸入的空气量的比例。
在目标节流阀开度运算部303中，基于目标填充效率和转速来计算通过节流阀的空气流量，根据节流前后状态来计算实现上述空气流量的目标节流阀开度。基于该目标节流阀开度输出节流阀开度指令值。
在目标EGR率运算部304中，按每个转速/目标填充效率，将预先在考虑了油耗、排气性能的基础上通过发动机校准而调整后的EGR率设定于控制映射图(control map)，参照该控制映射图基于转速和目标填充效率计算目标EGR率。在目标EGR阀开度运算部305中，基于填充效率当前值、转速、目标EGR率以及后述的燃烧速度预测结果来计算目标EGR阀开度。基于该目标EGR阀开度输出EGR阀开度指令值。填充效率当前值的细节将使用图4在后面叙述。
在目标当量比运算部306中，基于目标填充效率和转速来计算目标当量比。在此，当量比是以理论空燃比为基准的燃料混合气浓度的指标，将理论空燃比状态设为1，在浓条件下成为大于1的数值，在稀条件下成为小于1的数值。在目标燃料喷射量运算部307中，基于填充效率当前值、目标当量比以及后述的燃烧速度预测结果来计算目标燃料喷射量。基于该燃料喷射量输出喷射器驱动脉冲指令值。
在燃料重心时刻运算部308中，基于曲轴角度传感器信号来计算燃烧重心时刻(MFB50：50％Mass Fraction Burned，燃料质量率)。在燃烧速度预测部309中，基于燃烧重心时刻、转速、填充效率当前值、EGR率当前值和当量比当前值来预测燃烧速度。基于该燃烧速度预测结果或与燃烧速度具有相关关系的燃烧期间预测结果，修正目标EGR率和目标燃料喷射量。另外，EGR率当前值的细节将使用图4在后面叙述。
通过采用这样的控制结构，能够准确地控制驾驶员要求的转矩，并且能够适当地防止因EGR率、空燃比控制的误差导致的燃烧不稳定化，实现低油耗、低排气性能。
图4是说明用于计算填充效率当前值和EGR率当前值的进气计量控制模块的图。在EGR阀通过流量运算部401中，基于EGR阀开度、EGR阀上游状态以及下游状态来计算EGR阀通过流量。EGR阀上游状态由压力传感器以及温度传感器进行直接检测，或者也能够应用基于发动机的转速和负载信息使用控制映射图得到的运算值。在进气管压力、温度和EGR率运算部402中，基于气缸吸入流量、气流传感器的传感器值以及EGR阀通过流量来计算进气管压力、温度和EGR率。
在填充效率、EGR率运算部403中，基于进气管的压力、温度、EGR率以及转速来计算填充效率和EGR率的当前值并输出。在气缸吸入流量运算部404中，基于转速、填充效率、EGR率和转速来计算气缸吸入流量。通过采用这样的控制结构，能够准确地计量当前的气缸内的状态，高精度地控制燃料喷射量、点火时期，能够实现低油耗、低排气性能。
图5是说明在构成用于实现目标填充效率和目标EGR率的节流阀以及EGR阀的开度控制模型时考虑的物理模型的图。作为进气管内的状态量，规定进气管(例如进气歧管5)内的压力(以下记为“进气管压力”)pm和进气管内的EGR率ξm，分别能够通过下式(1)、(2)求出。
[式1]
[式2]
在此，上方标注了点符号的mth为节流阀通过流量，上方标注了点符号的megr为EGR阀通过流量，上方标注了点符号的mcyl为气缸吸入流量，κ为多方指数(polytropicexponent)，R为气体常数，Vm为进气歧管容积，Ta为大气温度，Tegr为EGR温度，Tm为进气管内温度。上方标注的点符号表示时间的一阶微分。
节流阀通过流量(上方标注了点符号的mth)能够通过下式(3)求出。此外，节流阀通过流量大致相当于气流传感器3的检测值(上方标注了点符号的mafs)。
[式3]
在此，ρa是大气密度，μth是节流阀流量系数，Dth是节流阀外径，φth是节流阀开度，φth0是节流阀最小开度，pa是大气压。
EGR阀通过流量(上方标注了点符号的megr)能够通过下式(4)求出。
[式4]
在此，ρe是EGR密度(再循环排气密度)，μegr是EGR阀流量系数，Degr是EGR阀外径，φegr是EGR阀开度，φegr0是EGR阀最小开度。
气缸吸入流量(上方标注了点符号的mcyl)由下式(5)求出。
[式5]
在此，Ne是内燃机1的转速(每1分钟的转数)，ηin是进气效率，Vd是内燃机1的总行程容积。进气效率是以相当于全部气缸(例如4气缸)的行程容积的进气歧管内气体的质量为基准(1.0)，表示实际被吸入到气缸内的气体的质量的比例的值。
吸入气缸的新气体的填充效率ηch由下式(6)定义。
[式6]
在此，p0和T0是大气的标准状态下的温度和压力(例如25℃、101.325Pa)。
作为转矩的指标的净平均有效压(BMEP：Brake Mean Effective Pressure)通过下式(7)求出。
[式7]
在此，HL为燃料的低位发热量，ηite为图示热效率，φ为当量比，L0为理论空燃比，pf为关于摩擦转矩的摩擦平均有效压。摩擦转矩是因摩擦而作用的要阻碍相接触的物体间的运动的转矩。
在此，参照图6说明基于阀通过流量运算模型的目标阀开度运算。
图6是使用阀截面示意图说明基于阀通过流量运算模型计算目标阀开度的方法的图。图中的上方标注了点符号的m为阀通过流量，pup为阀的上游侧(in)的气体的压力，pdown为阀的下游侧(out)的气体的压力，ρup为阀的上游侧的气体的密度，D为阀的外径，φ为阀的开度。斜线部表示通过阀的气体的流路。该流路的截面积即开口面积S由下式(8)表示。
[式8]
在上述阀为节流阀的情况下，图6的pup相当于大气压patm，pdown相当于进气管压力pm，ρup相当于大气密度ρatm，D相当于节流阀外径Dth。对式(3)的节流阀通过流量式进行变形，用于实现由目标转矩和转速规定的目标空气量(上方标注了点符号的mth,d)的节流阀开度φth如下式(9)那样通过对节流阀通过流量式进行逆运算而求出。
[式9]
将上式(9)置换为节流阀开度与开口面积的表运算，能够用于图5的目标节流阀开度运算部503进行的目标节流阀开度的运算。
同样地，在上述阀为EGR阀的情况下，图6的pup相当于EGR阀上游压力pegr，pdown相当于进气管压力pm，ρup相当于EGR密度ρegr，D相当于EGR阀外径Degr。对式(4)的EGR阀通过流量式进行变形，用于实现由目标转矩和转速规定的目标EGR流量(上方标注了点符号的megr,d)的EGR阀开度φegr如下式(10)那样通过对EGR阀通过流量式进行逆运算而求出。
[式10]
将上式(10)置换为EGR阀开度与开口面积的表运算，能够用于图5的目标EGR率运算部504进行的目标EGR阀开度的运算。
图7是说明基于根据曲轴角度传感器检测出的燃烧状态来修正燃料喷射量和EGR阀开度的控制模块的主要部分的图。在填充效率、EGR率运算部701中，基于转速、气流传感器的传感值、节流阀开度以及EGR阀开度，计算当前的填充效率和EGR率。在图5和图4中详细说明了该运算部计算的模型。
在热产生率运算部702中，基于当前的填充效率和EGR率、当量比以及后述的燃烧期间来计算热产生率。热产生率是指通过燃烧而生成的总发热量中的按曲轴角度生成的发热量。热产生率的曲线受到燃烧速度、燃烧室形状、点火时期等的影响而变化。
在缸内压力、缸内温度、未燃气体温度运算部703中，根据前述的热产生率与燃烧室容积的关系，利用状态方程式和多方状态变化关系式求出缸内压力、缸内温度、未燃气体温度。在层流燃烧速度运算部704中，根据缸内压力、未燃气体温度、当量比以及EGR率计算层流燃烧速度。层流燃烧速度是由燃料种类、混合气组分和温度、压力决定的状态量。
在MFB50运算部中，基于曲轴角度传感器信号计算燃烧质量比例达到总供给质量的50％的时刻(燃烧重心时刻)即MFB50。在燃烧期间运算部706中，基于与MFB50的相关关系计算从点火时期到燃烧结束时间为止的全燃烧期间。
在燃烧速度/燃烧期间学习部707中，学习由曲轴角度传感器信号(曲轴角度传感器信息)得到的燃烧期间的信息与基于缸内压力估计得到的层流燃烧速度的关系。在学习中应用后述的递推最小二乘法。由于能够通过递推最小二乘法在车载(on board)状态下学习，因此能够在控制中考虑车辆固有的相关关系。作为产生车辆固有的状态的原因，能够列举燃料性状的偏差、燃料种类(例如燃料中的乙醇浓度)的变化、EGR阀和/或节流阀上的沉积物附着、致动器、传感器误差等。
上述的偏差在实施于燃烧极限附近的EGR燃烧***、稀薄燃烧***中，对燃烧期间的过度增大会产生影响，因此需要适当地考虑，通过基于曲轴角度传感器的检测和车载学习，能够实现对偏差的适应机制。
在层流燃烧速度预测部708中，基于目标当量比、目标EGR率和当前的缸内压力、未燃气体温度来预测目标控制状态下的层流燃烧速度。在燃烧期间预测部709中，基于前述的层流燃烧速度预测结果和燃烧速度-燃烧期间的相关关系，预测与目标当量比、目标EGR率以及当前的缸内压力、未燃气体温度对应的燃烧期间。
在目标当量比/目标EGR率修正部710中，在上述燃烧期间预测值为规定值以上的情况下，向燃烧期间减少的一侧(燃烧速度增加的一侧)修正目标当量比或目标EGR率。即，在当量比中，在燃烧期间为规定值以上的情况下，进行向浓(rich)侧的修正。在燃料喷射量修正量运算部711中，向增量侧修正与上述浓修正相当的燃料喷射量，对喷射器脉冲宽度指令值添加修正量。
另外，在EGR率中，在燃烧期间为规定值以上的情况下，向减小EGR的一侧修正目标值。在EGR阀开度修正量运算部712中，对EGR阀开度指令值添加与上述EGR减量修正相当的EGR阀开度修正量。在点火提前角修正量运算部713中，在燃烧期间增大的情况下，将点火时期向提前角侧修正，在燃烧期间减少的情况下，将点火时期向滞后角侧修正。点火时期作为指令值被输出。通过具有以上那样的控制结构，能够适当地防止因EGR率、空燃比控制的误差导致的燃烧不稳定化，实现低油耗、低排气性能。另外，由于不使用缸内压力传感器就能够实施燃烧状态检测反馈机构，因此能够抑制成本。
图8是说明发动机中常见的典型的热产生率曲线和代表性的燃烧期间-时刻的图。汽油发动机的燃烧在点火后不久是火焰核形成期间，几乎不发生放热。将10％燃烧质量比例时刻(MFB10)之前称为初始燃烧期间。另外，将从点火时期到MFB10的期间称为IG10。在MFB10至MFB90的期间，燃烧通过紊流火焰传播而推进，表现出大部分的热产生率，称为主燃烧期间。在此，作为燃烧重心的时刻定义MFB50，基于曲轴角度传感器信号检测该MFB50时刻。
图9A、9B是说明基于曲轴角度传感器信号检测MFB50时刻的方法的图。图9A表示相对于曲轴角度表示基于曲轴角度传感器信号求出的曲轴角加速度的结果。由该图可知，在各气缸的燃烧时刻，曲轴的角加速度表现出峰值。在下图中表示最大曲轴角加速度与各气缸的燃烧重心(MFB50)的关系。最大曲轴角加速度(最大角加速度)与MFB50的关系存在较高的相关性，能够使用该关系基于曲轴角度传感器信号间接地检测MFB50时刻。通过采用这样的控制结构，与基于由曲轴角度传感器信号得到的各曲轴角度的扭矩(twist torque)推移来估算每个曲轴角度的缸内压力的方法相比，能够大幅降低运算负载。另外，本发明的实施方式的***构成为对作为燃烧重心的MFB50进行检测，但本发明并不限定于此，通过以其他的燃烧质量比例为代表地进行检测，也能够起到同样的或类似的效果。
图10是说明IG50与IG10以及IG90的关系的图。IG50是从点火时期到MFB50的燃烧期间，能够应用上述基于曲轴角度传感器信号的MFB50。根据该图可知，IG50与IG10以及IG90的关系存在高相关性，能够使用该关系从IG50间接地检测IG10和IG90。
能够从IG10取得初始燃烧期间的信息，从IG90取得全燃烧期间的信息，并且根据MFB10～MFB90的信息取得主燃烧期间的信息。另外，本发明的实施方式的***构成为，使用IG50与IG10以及IG90的一次函数，但本发明并不限定于此，通过使用二次函数等也能够起到同样的或者类似的效果。
图11A、11B、11C是说明根据燃烧带来的热产生率计算缸内压力、缸内温度和未燃气体温度的方法的图。进气阀关闭的时刻(IVC)的气缸内的压力和温度能够基于进气管的压力和温度来求出。关于点火时期的气缸内的压力和温度，能够假定从IVC到点火时期(SPK)的状态变化为多方状态变化，而由下式求出。
[式11]
[式12]
在此，κ是多方指数，由依赖于温度/气体组分的比热比和热损耗决定。Vz是与曲轴角度相应的气缸容积。接着，从点火时期到燃烧结束时期的压力和温度，通过对每个曲轴角度θ使微分方程式离散化并对其进行积分而阶段性地求出。将全燃烧期间分割为N个部分，第n个缸内压力Pzn能够基于体积变化率和热产生率通过下式求出。
[式13]
进而，第n个缸内温度Tzn通过下式求出。在此，θ是曲轴角度，Qz是发热量。dQz/dθ能够应用被称为Wiebe函数的经验公式。另外，也可以使用存储了预先计算Wiebe函数的结果的表运算。
[式14]
进而，第n个未燃气体温度Tun能够基于点火时期的压力和温度以及第n个缸内压力Pzn通过下式求出。
[式15]
通过将式(13)、(14)和(15)执行至n＝1、2、…、N，计算全部燃烧过程的压力、温度以及未燃气体温度。分割数N越大则精度越得以改善，但运算负载会增大，存在权衡关系。分割数N根据上述权衡关系在设计时选定最佳值。通过采用这样的结构，与设置有直接检测气缸压力的压力传感器的结构相比能够削减成本。
图12A～12D是说明燃烧速度与燃烧期间的关系以及燃烧期间的差异对缸内压力、温度造成的影响的图。燃烧速度与燃烧期间的关系如图12A所示大致处于反比例的关系，燃烧速度越低，燃烧期间越增加。作为燃烧期间对缸内压力产生的影响，燃烧期间越短，缸内压力越向增加侧推移。另外，缸内压力温度和未燃气体温度也是燃烧期间越短则越向增加侧推移。
如上所述，缸内压力和温度因燃烧速度的变化而受到影响，并且燃烧速度自身也受到压力和温度的影响，因此在燃烧开始时间点，原理上难以事先预测该循环的燃烧速度和燃烧期间。因此，为了基于燃烧速度和燃烧期间来控制EGR率、空燃比以及点火时期，需要用于预测燃烧速度和燃烧期间的手段。作为该预测手段，本发明的实施方式的***构成为具有燃烧速度和燃烧期间的学习单元，基于过去的学习结果进行当前或者将来的预测。
图13A、13B、13C是说明压力、未燃气体温度以及当量比对汽油的层流燃烧速度带来的影响的图。压力比、温度比是相对于标准状态的大气压、大气温度的各比例。压力、未燃气体温度以及当量比都对层流燃烧速度有影响，另外它们的灵敏度受到相互作用的影响而变化。通过将该关系作为映射图或函数保持在图7的层流燃烧速度运算部704中，能够基于压力、未燃气体温度以及当量比求得层流燃烧速度。
图14是说明EGR率对汽油的层流燃烧速度带来的影响的图。该图的纵轴是以EGR率为零时的条件作为基准1.0的层流燃烧速度比，表示关于EGR摩尔分数的灵敏度。随着EGR率增加，层流燃烧速度减小。通过将该关系作为表或函数保持在图7的层流燃烧速度运算部704中，能够基于EGR率求得层流燃烧速度。
图15是说明学习燃烧速度与燃烧期间的关系的方法的图。在此，采用通过多项式对上述关系进行近似来进行学习的方法。燃烧速度除了层流燃烧速度之外还受到紊流的影响等，因此在学习燃烧速度与燃烧期间的关系时要考虑转速和填充效率。而且，在初始燃烧期间(点火时期～MFB10)和主燃烧期间(MFB10～MFB90)中，燃烧机制不同，因此要考虑两个期间的层流燃烧速度。定义以它们作为变量的以下多项式。
[式16]
在此，y是输出，设定为IG50。x1是转速，x2是填充效率，x3是初始燃烧期间的层流燃烧速度，x4是主燃烧期间的层流燃烧速度。对上式进行整理，能够用以下的偏回归系数向量和解释变量向量来表达。
[式17]
结果，将4个变量作为输入要素来定义13个变量，通过辨识(identify)在此包含常数项的14个偏回归系数，来学习IG50与燃烧速度的关系。通过将该函数保持在图7的燃烧速度/燃烧期间学习部707和燃烧期间预测部709中，能够进行学习以及预测。此处所示的实施例的***中构成为具有4元二次多项式，但本发明并不限定于此，也可以使用其他多项式。另外，作为代替多项式的手段，神经网络、控制映射图等也能够起到与基于多项式的学习以及预测功能相同或者相近的效果。
图16是说明基于递推最小二乘法学习燃烧速度与燃烧期间的关系的方法及其流程图的图。表示了基于输入与输出的关系逐次地更新偏回归系数向量θ^的方法。其中，在θ之上(或者右上)标注符号^来表示偏回归系数向量。在执行递推最小二乘法时，在S1601中，判断可否执行递推最小二乘法。作为可否执行的判断指标，考虑传感器状态、作为前提的状态方程式的预测范围。以下具体表示在S1602～S1606中执行的运算式。
在此，作为对象的燃烧期间与燃烧速度的关系是受到燃料性状、沉积物附着、致动器/传感器误差的影响的时变***，为了与其对应，采用具有可变遗忘因子的顺序辨识算法(Sequential Identification Algorithm)。遗忘因子是使历史数据的影响以指数函数减轻的功能，通过进一步采用可变遗忘，在过渡状态下遗忘历史数据，并且在稳定状态下使遗忘因子接近1，由此能够积极地利用历史数据。以下表示带可变遗忘因子的递推最小二乘法。首先，将多项式与输出值的差作为误差ε(k)通过下式求出(S1602)。
[式18]
接着，根据协方差矩阵P(k-1)、输入向量φ(k)和遗忘因子λ(k)，通过下式求出L(k)，基于其和误差ε(k)，通过下式更新偏回归系数向量θ^(k)(S1603、S1604)。
[式19]
此时，遗忘因子λ(k)和协方差矩阵P(k)分别由下式求出(S1605、S1606)。
[式20]
这里，σ是学习时的调整参数。另外，本实施方式的参数辨识算法采用递推最小二乘法，但本发明并不限定于此。即，作为参数辨识算法，应用遗传算法等其他优化方法也能够起到同样或与其相近的效果。
图17是说明IG50相对于转速和填充效率的趋势的图。IG50在填充效率减小的低负载条件下，受到残留气体比例的增加、压力/温度条件等降低的影响，主要是初始燃烧期间的层流燃烧速度降低，因此表现出IG50增加的倾向。另一方面，相对于转速，湍流强度会随着转速的增加而增加，紊流燃烧速度也增加，因此即使层流燃烧速度没有增加，对燃烧期间造成的影响也表现出相对少的倾向。
用式(16)近似上述的IG50相对于转速和填充效率的倾向。在EGR燃烧中受到沉积物的影响而导致相对于同一EGR阀开度，EGR向增加侧变化的情况下，IG50向增加侧变化。另外，在稀薄燃烧中，在受到燃料性状、燃料种类的影响导致对于同一目标当量比，层流燃烧速度向减小侧变化的情况下，IG50向增加侧变化。对于这样的每个发动机的变化，通过采用式(16)和该模型的偏回归系数的递推最小二乘近似，能够进行基于车载学习的自适应控制。
图18是说明在稀薄燃烧***中使用了基于曲轴角度传感器的燃烧检测信息的燃烧控制方法的流程图的图。在S1801中，基于驾驶员的加速踏板踩踏量等计算目标转矩。在S1802中，计算用于实现上述目标转矩的填充效率。在S1803中，计算用于实现发动机所需的空气量的节流阀开度。
S1804中，基于转速和填充效率计算目标当量比。在S1805中，计算用于实现上述目标当量比的喷射器燃料喷射脉冲宽度。在S1806中，基于曲轴角度传感器信号检测MFB50。在S1807中，根据MFB50和点火时期计算初始燃烧期间、主燃烧期间、全燃烧期间等各燃烧期间。
在S1808中，在考虑了根据全燃烧期间决定的热产生率曲线以及燃烧室容积变化率的基础上，计算与曲轴角度对应的缸内压力、温度和未燃气体温度。在S1809中，基于与上述的初始燃烧期间和主燃烧期间对应的缸内压力以及未燃气体温度、EGR率、当量比，计算各期间的层流燃烧速度。
在S1810中，考虑是否处于稳定状态以及传感器动作条件等来判断是否能够进行学习，在判断为能够学习的情况下，在S1811中学习关于燃烧速度和燃烧期间的统计模型。在S1812中，预测目标当量比(在图18的例子中为稀)时的燃烧速度。在S1813中，基于上述预测出的燃烧速度，使用上述的统计模型来预测燃烧期间。在S1814中，基于预测出的燃烧期间，在燃烧期间成为比规定值大的值的情况下，在S1815中将当量比向浓侧修正。
通过实施以上那样的控制，能够适当地防止在稀薄燃烧中因燃烧期间变得过大而引起的燃烧不稳定化。
图19是用时序图说明在稀薄燃烧***中执行使用了基于曲轴角度传感器的燃烧检测信息的燃烧控制时的动作的图。在稀条件下MFB50发生延迟，燃烧期间变得大于规定值时(时间：ii)，通过使点火时期暂时提前而将MFB50修正到期望的时刻。进而，将当量比向浓侧修正来使燃烧速度增加，以使得燃烧期间成为规定值。
学习此时的燃烧期间与燃烧速度的关系。在学习结束后，预测与目标当量比对应的燃烧速度，并预测与上述预测出的燃烧速度对应的燃烧期间，修正目标当量比(当量比A→B)使得预测出的燃烧期间成为规定值。在接下来的稀薄燃烧模式(时间：iv)中，通过将修正后的当量比用作新的目标当量比，能够适当地防止燃烧的不稳定化而实施稀薄燃烧。
图20是说明关于在EGR***中使用了基于曲轴角度传感器的燃烧检测信息的燃烧控制方法的流程图的图。在S2001中，基于驾驶员的加速踏板踩踏量等计算目标转矩。在S2002中，计算用于实现上述目标转矩的填充效率。在S2003中，计算用于实现发动机所需的空气量的节流阀开度。
在S2004中，基于转速和填充效率计算目标EGR率。在S2005中，计算用于实现上述目标当量比的EGR阀开度。在S2006中，基于曲轴角度传感器信号检测MFB50。在S2007中，根据MFB50和点火时期计算初始燃烧期间、主燃烧期间、全燃烧期间等各燃烧期间。
在S2008中，在考虑了根据全燃烧期间决定的热产生率曲线以及燃烧室容积变化率的基础上，计算与曲轴角度对应的缸内压力、温度和未燃气体温度。在S2009中，基于与上述初始燃烧期间和主燃烧期间对应的缸内压力以及未燃气体温度、EGR率、当量比，计算各期间的层流燃烧速度。
在S2010中，考虑是否处于稳定状态以及传感器动作条件等来判断是否能够进行学习，在判断为能够学习的情况下，在S2011中学习关于燃烧速度和燃烧期间的统计模型。在S2012中，预测目标EGR率时的燃烧速度。在S2013中，基于上述预测出的燃烧速度，使用上述的统计模型来预测燃烧期间。在S2014中，基于预测出的燃烧期间，在燃烧期间成为比规定值大的值的情况下，在S2015中将EGR率向减小的一侧修正。
通过实施以上那样的控制，能够适当地防止因在EGR燃烧中燃烧期间变得过大而引起的燃烧不稳定化。
图21是用时序图说明在EGR燃烧***中执行使用了基于曲轴角度传感器的燃烧检测信息而实现的燃烧控制时的动作的图。在EGR条件下MFB50发生延迟，燃烧期间变得大于规定值时(时间：ii)，通过使点火时期暂时提前来将MFB50修正到期望的时刻。进而，将EGR率向减小的一侧修正来使燃烧速度增加，以使得燃烧期间成为规定值。
学习此时的燃烧期间与燃烧速度的关系。在学习结束后，预测与目标EGR率对应的燃烧速度，并预测与上述预测出的燃烧速度对应的燃烧期间，修正目标EGR率(EGR率A→B)以使得预测出的燃烧期间成为规定值。在接下来的EGR燃烧模式(时间：iv)中，通过将修正后的EGR率用作新的目标EGR率，能够适当地防止燃烧的不稳定化而实施EGR燃烧。
如上所述，本实施方式的电子控制装置(ECU21)是一种对发动机进行控制的电子控制装置，该发动机包括：EGR***，其具有使内燃机的排气的一部分回流到进气管的EGR管(EGR管15)和配置在该EGR管内的EGR阀(EGR阀19)；气流传感器(气流传感器3)，其检测取入到进气管的空气的流量；节流阀(节流阀4)，其设置在该气流传感器的下游侧；进气管压力传感器(进气管压力传感器6)，其设置在该节流阀的下游侧且位于进气管与EGR管的连接部分的下游侧，检测进气管内的节流阀下游的压力即进气管压力；以及曲轴角度传感器，其检测转速、燃烧重心时刻(MFB50)等。
该电子控制装置(ECU21)包括下述进行下述处理的部分：基于根据由曲轴角度传感器检测出的MFB50计算出的燃烧期间，来计算缸内压力、温度以及未燃气体温度，根据它们和当量比以及EGR率来计算燃烧速度，学习燃烧期间与燃烧速度的相关关系，基于学习到的相关关系来修正EGR率、当量比的目标值。
另外，在本实施方式中，至少对上述学习部应用递推最小二乘法。根据如上述那样构成的本实施方式，在执行EGR燃烧、稀薄燃烧时因燃烧速度过度降低、燃烧期间长期化而发生了燃烧不稳定化的情况下，能够适当地检测该情况，控制成用于实现更适当的燃烧速度的EGR率、当量比，因此能够实现燃烧稳定化，并且能够提高发动机的热效率。
另外，本发明不限于上述的实施方式，只要不脱离要求保护的本发明的主旨，当然能够采取其他各种应用例、变形例。例如，在上述的实施方式中，为了容易理解地说明本发明而详细且具体地说明了电子控制装置和发动机控制***的结构，但并不限定于必须具有所说明的全部的结构要素。另外，关于上述的实施方式的结构的一部分，也能够进行其他结构要素的添加或置换、删除。
在上述的实施方式中，说明了将本发明应用于没有增压器的发动机***的例子，但本发明不限于该例。例如，通过生成具有增压器的发动机***的控制模型，能够将本发明应用于具有增压器的发动机***。
另外，上述实施方式的各结构、功能、处理部等也可以通过例如由集成电路设计等而以硬件实现它们的一部分或全部。作为硬件，可以使用FPGA(Field Programmable GateArray，现场可编程逻辑门阵列)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路)等。
另外，在图18和图20所示的流程图中，可以在不影响处理结果的范围内并行地执行多个处理，或者变更处理顺序。
本实施方式的主要特征还能够总结如下。
内燃机1的控制装置(ECU21，图2)的处理器(B705、B706，图7)根据由曲轴角度传感器20检测出的曲轴角度计算内燃机1的缸内的第一燃烧时刻(MFB50)或第一燃烧期间(IG100_1)。在本实施方式中，处理器在计算出第一燃烧时刻(MFB50)之后计算第一燃烧期间(IG100_1)，但也可以根据学习的对象而直接计算一者或双者。
处理器(B702)基于第一燃烧时刻(MFB50)或第一燃烧期间(IG100_1)计算热产生率。处理器(B703)基于热产生率计算缸内压力和缸内未燃气体温度。处理器(B704)基于缸内压力和缸内未燃气体温度计算第一燃烧速度(层流燃烧速度SL1)。由此，能够不使用缸内传感器地检测缸内的燃烧状态(缸内压力、缸内未燃气体温度、燃烧速度)，降低制造成本。另外，与现有例(根据曲轴机构的力学关系计算缸内压力的方法)相比，能够降低缸内压力的运算负载。
处理器(B707)学习第一燃烧速度(层流燃烧速度SL1)与第一燃烧期间(IG100_1)的对应关系。在本实施方式中，处理器(B707)学习第一燃烧速度(层流燃烧速度SL1)与第一燃烧期间(IG100_1)的对应关系，但也可以学习第一燃烧速度(层流燃烧速度SL1)与第一燃烧时刻(MFB50)的对应关系。由此，能够适应由车辆固有的使用环境(燃料、车载设备、传感器、致动器等)引起的对应关系的偏差(波动)。
处理器(B708，图7)基于内燃机1的反馈控制的控制参数的目标值(目标当量比、目标EGR率)，预测控制参数成为目标值的状态的第二燃烧速度(层流燃烧速度SL2)。由此，能够取得控制参数成为目标值的状态的燃烧速度(层流燃烧速度SL2)。
处理器(B709、B710)基于预测出的第二燃烧速度(层流燃烧速度SL2)来修正内燃机的控制参数的目标值(目标当量比、目标EGR率)。由此，能够不使用缸内传感器地进行反馈控制。
详细而言，处理器(B709)根据学习到的对应关系，预测与第二燃烧速度(层流燃烧速度SL2)对应的第二燃烧期间(IG100_2)。处理器(B709)也可以不预测第二燃烧期间(IG100_2)，而是预测与第二燃烧速度(层流燃烧速度SL2)对应的第二燃烧时刻。由此，能够取得在每个车辆的使用环境下控制参数成为目标值的状态的燃烧期间(IG100_2)或者燃烧时刻。
处理器(B710)基于第二燃烧期间(IG100_2)来修正内燃机1的控制参数(目标当量比、目标EGR率)的目标值。处理器(B710)也可以基于预测出的第二燃烧时刻来修正内燃机1的控制参数的目标值(目标当量比、目标EGR率)。由此，能够不使用缸内传感器地进行反馈控制。
控制参数例如是EGR率、EGR阀开度、空燃比、表示喷射器的驱动脉冲宽度的燃料喷射期间、点火时期、点火能量、或者使吸入空气产生偏流的流动强化阀的开度。由此，能够防止内燃机的燃烧不良。此外，点火能量例如通过改变对火花塞的通电时间来控制。
处理器(B707)也可以根据内燃机1的运转状态或搭载于内燃机1的致动器或传感器的动作状态，停止对应关系的学习。例如，在ECU21刚启动后、传感器的检测值来回变动等的状态下，停止对应关系的学习。由此，学习的精度得到提高。
(变形例)
处理器也可以基于第一燃烧速度(层流燃烧速度SL1)与第一燃烧时刻或第一燃烧期间(IG100_1)的对应关系的学习结果，将第一燃烧速度(层流燃烧速度SL1)、第一燃烧时刻(MFB50)或第一燃烧期间(IG100_1)与用于判断故障状态的阈值进行比较，基于比较结果来诊断故障。由此，能够不使用缸内传感器地判断故障。
另外，处理器也可以基于对应关系的学习结果的时间变化和用于判断故障状态的阈值，预测到达故障状态要经过的期间。由此，用户能够例如在考虑了预测出的到达故障状态要经过的期间的基础上，进行内燃机或控制装置的维护。
此外，本发明的实施方式也可以采用以下方式。
(1).一种内燃机1的控制装置(ECU21)，在内燃机1的曲轴设置有检测曲轴角度的曲轴角度传感器20，包括基于所述曲轴角度传感器检测值来检测缸内的燃烧时刻(MFB50)的单元，该内燃机的控制装置的特征在于，包括：基于所述燃烧时刻的信息计算缸内压力和缸内未燃气体温度的单元(B703)；基于计算出的所述缸内压力和缸内未燃气体温度计算燃烧速度的单元(B704)；和学习计算出的所述燃烧速度与检测出的所述燃烧时刻或燃烧期间的关系的单元(B707)。
(2).根据(1)所述的内燃机的控制装置，其特征在于，包括基于所述内燃机的控制参数的目标值(目标当量比、目标EGR率等)，预测所述燃烧速度的单元(B708)。
(3).根据(2)所述的内燃机的控制装置，其特征在于，包括基于预测出的所述燃烧速度来修正所述内燃机的控制参数的目标值的单元(B710)。
(4).根据(1)所述的内燃机的控制装置，其特征在于，包括：基于所述内燃机的控制参数的目标值来预测所述燃烧速度，根据燃烧速度与燃烧时刻或燃烧期间的关系的学习结果，基于预测出的所述燃烧速度来预测燃烧时刻或燃烧期间的单元(B708、B709)。
(5).根据(4)所述的内燃机的控制装置，其特征在于，包括：基于预测出的所述燃烧时刻或燃烧期间来修正所述内燃机的控制参数的目标值的单元(B710)。
(6).根据(3)-(5)中任一项所述的内燃机的控制装置，其特征在于，所述控制参数是EGR率或EGR阀开度。
(7).根据(3)-(5)中任一项所述的内燃机的控制装置，其特征在于，所述控制参数是空燃比或喷射器喷射期间。
(8).根据(3)-(5)中任一项所述的内燃机的控制装置，其特征在于，所述控制参数是点火时期或点火能量。
(9).根据(3)-(5)中任一项所述的内燃机的控制装置，其特征在于，所述控制参数是流动强化阀的开度。
(10).根据(1)所述的内燃机的控制装置，其特征在于，包括：基于内燃机1的运转状态或者搭载于所述内燃机1的致动器、传感器的动作状态，使所述燃烧速度与燃烧时刻或者燃烧期间的关系的学习单元停止的单元。
(11).根据(1)所述的内燃机的控制装置，其特征在于，包括异常诊断单元，其基于所述燃烧速度与燃烧时刻或燃烧期间的关系的学习结果，对所述燃烧速度、燃烧时刻或燃烧期间与用于判断异常状态的阈值进行比较，基于比较结果来诊断异常。
(12).根据(1)所述的内燃机的控制装置，其特征在于，包括异常诊断单元，其基于所述燃烧速度与燃烧时刻或燃烧期间的关系的学习结果，基于所述学习结果的时间变化和用于判断异常状态的阈值，预测所述学习值达到异常状态要经过的期间。
根据上述的至少一个方式，基于根据曲轴角度传感器检测到的燃烧重心时刻来学习缸内燃烧速度与燃烧期间的关系，基于上述关系来修正EGR控制或空燃比控制。由此，能够将EGR控制精度和空燃比控制精度保持为高位，能够适当地防止因EGR控制、空燃比控制误差导致的内燃机的燃烧不良(例如燃烧不稳定化、失火)。
附图标记说明
1……内燃机，3……气流传感器，4……节流阀，5……进气歧管，6……进气管压力传感器，12……燃料喷射阀，13……火花塞，15……EGR管，17……EGR温度传感器，18……EGR阀上游压力传感器，19……EGR阀，21……ECU，22……警告显示灯，23……控制部，24……存储部。

Claims (8)

1.一种内燃机的控制装置，其特征在于：
包括处理器，该处理器根据由曲轴角度传感器检测出的曲轴角度计算内燃机的缸内的第一燃烧时刻或第一燃烧期间，
基于所述第一燃烧时刻或第一燃烧期间计算热产生率，
基于所述热产生率计算缸内压力和缸内未燃气体温度，
基于所述缸内压力和所述缸内未燃气体温度计算第一燃烧速度，
学习所述第一燃烧速度与所述第一燃烧时刻或所述第一燃烧期间的对应关系。
2.根据权利要求1所述的内燃机的控制装置，其特征在于：
所述处理器基于所述内燃机的反馈控制的控制参数的目标值，预测所述控制参数成为所述目标值的状态的第二燃烧速度。
3.根据权利要求2所述的内燃机的控制装置，其特征在于：
所述处理器基于预测出的所述第二燃烧速度来修正所述内燃机的所述控制参数的所述目标值。
4.根据权利要求2所述的内燃机的控制装置，其特征在于：
所述处理器根据学习到的所述对应关系来预测与所述第二燃烧速度对应的第二燃烧时刻或第二燃烧期间。
5.根据权利要求4所述的内燃机的控制装置，其特征在于：
所述处理器基于所述第二燃烧时刻或所述第二燃烧期间来修正所述内燃机的控制参数的目标值。
6.根据权利要求2所述的内燃机的控制装置，其特征在于：
所述控制参数是：EGR率、EGR阀开度、空燃比、表示喷射器的驱动脉冲宽度的燃料喷射期间、点火时期、点火能量、或者使吸入空气产生偏流的流动强化阀的开度。
7.根据权利要求1所述的内燃机的控制装置，其特征在于：
所述处理器根据所述内燃机的运转状态或搭载于所述内燃机的致动器或传感器的动作状态，停止所述对应关系的学习。
8.根据权利要求1所述的内燃机的控制装置，其特征在于：
所述处理器基于所述对应关系的学习结果，对所述第一燃烧速度、所述第一燃烧时刻或所述第一燃烧期间与用于判断故障状态的阈值进行比较，基于比较结果来诊断故障，
或者基于所述对应关系的学习结果的时间变化和用于判断故障状态的阈值，来预测到达故障状态要经过的期间。
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