JP2012127264A - 燃料噴射特性学習装置 - Google Patents

Abstract

【課題】燃料噴射状態を高精度で制御することの向上を図った燃料噴射制御装置を提供する。
【解決手段】燃圧センサの検出値の変化を表した燃圧波形に基づき噴射率波形（燃料噴射状態）を解析し、解析した噴射率波形から検出パラメータＴｄ（噴射特性値）を検出する。そして、検出した検出パラメータＴｄを、燃温センサにより検出された燃料温度と関連付けしてＥＣＵのメモリ（記憶手段）に記憶して学習させる。そのため、学習した検出パラメータ（特性式Ｌ３，Ｌ４）を用いて噴射率モデルを作成し、その噴射率モデル及び現時点での燃料温度に基づき、指令噴射開始時期（噴射指令信号）及び指令噴射期間（噴射指令信号）を設定できる。
【選択図】 図５

Description

本発明は、燃料噴射弁が有する固有の噴射特性値（例えば噴射開始遅れ時間Ｔｄ等）を学習する燃料噴射特性学習装置に関する。

内燃機関に搭載された燃料噴射弁へ噴射指令信号を出力して燃料の噴射状態を制御するにあたり、噴射指令信号を出力してから実際に燃料が噴射されるまでには応答遅れ時間が存在する。また、噴射指令信号の出力期間と噴射量との相関値は、燃料噴射弁毎に機差ばらつきが有る。そのため、これらの応答遅れ時間や噴射量相関値を予め試験により取得して噴射特性値としてメモリに記憶させておき、内燃機関の市場出荷後にはメモリに記憶された噴射特性値に基づき、噴射指令信号を設定するのが一般的な従来の制御装置である。

ところで近年では、燃料噴射弁に燃圧センサを設け、その燃圧センサにより検出された圧力変化（燃圧波形）に基づき、噴射率の変化（噴射状態）を解析する技術が開発されてきている（特許文献１，２参照）。例えば、燃料噴射を開始すると、その噴射開始に伴い燃圧波形が下降し始める。したがって、燃圧波形が下降を開始した時期に基づけば噴射開始時期を演算（解析）できる。

これによれば、内燃機関の市場出荷後であっても、実際の噴射状態を検出（解析）することが可能になり、ひいては噴射特性値を検出することが可能になる。そのため、経年劣化等により変化していく噴射特性値を学習することが可能になるので、燃料噴射状態を高精度で制御できるようになる。

特開２００９−７４５３５号公報 特開２００９−５７９２６号公報

しかしながら、燃料温度が変化すれば上述した噴射特性値は異なる値になるため、燃料温度を考慮せずに噴射特性値を学習して噴射指令信号を設定すると、燃料噴射状態を高精度で制御できなくなることを本発明者らは見出した。

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、燃料噴射状態を高精度で制御することの向上を図った燃料噴射特性学習装置を提供することにある。

本発明は、上記課題を解決するために、以下の手段を採用した。以下、上記課題を解決するための手段、及びその作用効果について記載する。

請求項１記載の発明では、蓄圧容器から分配される燃料を噴孔から噴射する燃料噴射弁と、前記燃料噴射弁が有する固有の噴射特性値を記憶する記憶手段と、前記噴射特性値に基づき、前記燃料噴射弁へ出力する噴射指令信号を設定する噴射指令手段と、を備える燃料噴射システムに適用されることを前提とする。

そして、前記蓄圧容器から前記噴孔に至るまでの燃料通路のうち前記蓄圧容器に対して前記噴孔に近い側に配置され、燃料圧力を検出する燃圧センサと、前記燃圧センサの検出値の変化を表した燃圧波形に基づき燃料噴射状態を解析し、解析した燃料噴射状態から前記噴射特性値を検出する噴射特性値検出手段と、燃料温度を検出する燃温センサと、前記噴射特性値検出手段により検出された噴射特性値を、前記燃温センサにより検出された燃料温度と関連付けして前記記憶手段に記憶させる学習手段と、を備えることを特徴とする。

上記発明によれば、燃圧波形の解析結果（燃料噴射状態）から検出した噴射特性値を、燃料温度と関連付けて記憶させるので、実際の燃料温度に対応した噴射特性値に基づき噴射指令信号を設定できる。したがって、燃料温度に応じた噴射特性値に基づき燃料噴射状態を制御するので、噴射状態を高精度で制御できる。

なお、前記噴射特性値の具体例を以下に列挙する。
（ａ）燃料噴射を開始するよう指令してから、実際に噴射が開始するまで（又は噴射開始に伴い燃圧波形に変動が生じるまで）の噴射開始遅れ時間。
（ｂ）燃料噴射を終了するよう指令してから、実際に噴射が終了するまで（又は噴射終了に伴い燃圧波形に変動が生じるまで）の噴射終了遅れ時間。
（ｃ）燃料噴射開始に伴い噴射率が上昇していく時の噴射率上昇速度（又はその時の燃圧降下速度）。
（ｄ）燃料噴射終了に伴い噴射率が下降していく時の噴射率下降速度（又はその時の燃圧上昇速度）
（ｅ）噴孔の開度を全開にした時の噴射率の最大値である最大噴射率（又はその時の燃圧降下量）。
（ｆ）燃料の噴射量の指令値に相当する噴射指令時間と、実際の噴射量との相関を示す値。

ちなみに、上記（ａ）〜（ｅ）に示す噴射特性値に基づけば、（ｆ）に示す噴射特性値を演算することができる。

請求項２記載の発明では、前記記憶手段は、噴射特性値と燃料温度との関係を表す特性式を記憶しており、前記学習手段は、前記噴射特性値検出手段により検出された噴射特性値に基づき、前記特性式を更新することを特徴とする。

このように特性式を記憶更新させる上記発明によれば、噴射特性値検出手段により検出された全ての噴射特性値の各々について記憶更新する場合に比べ、必要とする記憶容量及び更新処理能力を抑えることができる。なお、前記特性式を更新するにあたり、噴射特性値検出手段により噴射特性値を２点以上検出し、これら複数の噴射特性値に基づき特性式を更新することで、特性式の精度向上を図ることが望ましい。

請求項３記載の発明では、前記噴射特性値検出手段により検出された噴射特性値と、前記記憶手段に記憶されていた学習前の噴射特性値との偏差が所定値未満である場合には、前記学習手段は、学習前の前記特性式を前記偏差の分だけオフセットさせた式に更新することを特徴とする。

噴射特性値と燃料温度との関係（特性式）は、燃料噴射弁が有する機差ばらつきや経年劣化により変化するものの、これらが原因で特性式の「傾き」が変化することは稀であり、燃料温度の全領域において噴射特性値が全体的に高くなる又は低くなる傾向にあることを本発明者らは見出した。この点を鑑みた上記発明では、学習前後における噴射特性値の偏差が所定値未満である場合には、先述した機差ばらつきや経年劣化が原因で生じた偏差であるとみなして、学習前の特性式を前記偏差の分だけオフセットさせた式に更新するので、実際の噴射特性値と燃料温度との関係を高精度で表した特性式に更新できる。

請求項４記載の発明では、前記噴射特性値検出手段により検出された噴射特性値と、前記記憶手段に記憶されていた学習前の噴射特性値との偏差が所定値以上である場合には、前記学習手段は、学習前の前記特性式の傾きを前記偏差に応じて変化させた式に更新することを特徴とする。

噴射特性値と燃料温度との関係（特性式）は、燃料噴射弁が有する機差ばらつきや経年劣化により、燃料温度の全領域において噴射特性値が全体的に高くなる又は低くなる旨は先述した通りである。しかし、学習前後における噴射特性値の偏差が所定値以上に大きくなっている場合には、機差ばらつきや経年劣化が原因ではなく、燃料の物性が変化したことが原因である可能性が高い。例えば、不純物の多い燃料や性状の異なる燃料を給油した直後には、学習前後における噴射特性値の偏差が所定値以上に大きくなる可能性が高い。そして、このように燃料の物性が変化すると、特性式の「傾き」が変化する傾向にあることを本発明者らは見出した。

この点を鑑みた上記発明では、学習前後における噴射特性値の偏差が所定値以上である場合には、燃料の物性変化が原因で生じた偏差であるとみなして、学習前の特性式の傾きを前記偏差に応じて変化させて更新するので、実際の噴射特性値と燃料温度との関係を高精度で表した特性式に更新できる。

請求項５記載の発明では、前記燃温センサにより検出された燃料温度が設定温度範囲外である場合には、当該燃料温度に対応する噴射特性値を、設定温度範囲内の基準温度に対応する噴射特性値に換算して補正する補正手段を備え、前記学習手段は、前記補正手段により補正した噴射特性値を基準温度と関連付けして前記記憶手段に記憶させることを特徴とする。

これによれば、設定温度範囲外の温度に対する噴射特性値を、基準温度に対する噴射特性値に補正して学習するので、複数の温度毎に噴射特性値を学習することを不要にできる。よって、記憶手段に要する記憶容量を小さくできる。なお、検出した燃料温度が設定温度範囲内である場合には、燃温センサの検出誤差範囲とみなし、上記補正を実施することなく、噴射特性値検出手段により検出された噴射特性値を基準温度に対する噴射特性値として学習すればよい。

請求項６記載の発明では、前記燃温センサにより検出された燃料温度が所定の上限値を超えて高温である場合、又は所定の下限値を超えて低温である場合には、当該燃料温度に対応する噴射特性値を前記記憶手段に記憶させることを禁止することを特徴とする。

ここで、燃料温度が所定の上限値を超えて高温になると、液体燃料が沸騰して気液二相の状態になる。また、燃料温度が所定の下限値を超えて低温になると、液体燃料がワックス化する。この点を鑑みた上記発明では、燃料温度が上限値を超えて高温である場合、又は下限値を超えて低温である場合には、当該燃料温度に対応する噴射特性値の学習が禁止されるので、燃料性状が特異（気液二相又はワックス化）である時の噴射特性値に基づき噴射状態を制御してしまうことを回避できる。

本発明の一実施形態にかかる燃料噴射特性学習装置が適用される、燃料噴射システムの概略を示す図。 図１に示すＥＣＵにより発揮される機能を示すブロック図。 燃圧センサにより検出された燃圧波形及び圧力容器内の燃圧波形と、噴射率波形との相関を説明する図。 噴射特性取得装置を示す模式図。 検出パラメータＴｄを示す特性式を示す図。 検出パラメータＴｄを学習する処理手順を示すフローチャート。 検出パラメータＴｄを基準温度Ｔｓに対応する値に補正する手法を説明する図。

以下、燃料噴射状態特性学習装置を具体化した一実施形態について図面を参照しつつ説明する。なお、本実施形態の装置は、車両用のエンジン（内燃機関）に搭載されたものであり、当該エンジンには、複数の気筒＃１〜＃４について高圧燃料を噴射して圧縮自着火燃焼させるディーゼルエンジンを想定している。

図１は、上記エンジンの各気筒に搭載された燃料噴射弁１０、各々の燃料噴射弁１０に搭載された燃圧センサ２０、及び車両に搭載された電子制御装置であるＥＣＵ３０等を示す模式図である。

先ず、燃料噴射弁１０を含むエンジンの燃料噴射システムについて説明する。燃料タンク４０内の燃料は、高圧ポンプ４１（燃料ポンプ）によりコモンレール４２（蓄圧容器）に圧送されて蓄圧され、高圧配管４２ｂを通じて各気筒の燃料噴射弁１０（＃１〜＃４）へ分配供給される。複数の燃料噴射弁１０（＃１〜＃４）は、予め設定された順番で燃料の噴射を順次行う。なお、高圧ポンプ４１にはプランジャポンプが用いられているため、プランジャの往復動に同期して燃料は圧送される。

なお、コモンレール４２と高圧配管４２ｂとの接続部分には、高圧配管４２ｂを通じてコモンレール４２へ伝播される燃料脈動を軽減するオリフィス（高圧配管４２ｂの絞り部）が設けられている。このため、コモンレール４２内の圧力脈動を低減して、安定した圧力で各燃料噴射弁１０へ燃料を供給することができる。

燃料噴射弁１０は、以下に説明するボデー１１、ニードル形状の弁体１２及びアクチュエータ１３等を備えて構成されている。ボデー１１は、内部に高圧通路１１ａを形成するとともに、燃料を噴射する噴孔１１ｂを形成する。弁体１２は、ボデー１１内に収容されて噴孔１１ｂを開閉する。

ボデー１１内には弁体１２に背圧を付与する背圧室１１ｃが形成されており、高圧通路１１ａ及び低圧通路１１ｄは背圧室１１ｃと接続されている。高圧通路１１ａ及び低圧通路１１ｄと背圧室１１ｃとの連通状態は制御弁１４により切り替えられており、電磁コイルやピエゾ素子等のアクチュエータ１３へ通電して制御弁１４を図１の下方へ押し下げ作動させると、背圧室１１ｃは低圧通路１１ｄと連通して背圧室１１ｃ内の燃料圧力は低下する。その結果、弁体１２へ付与される背圧力が低下して弁体１２は開弁作動する。一方、アクチュエータ１３への通電をオフして制御弁１４を図１の上方へ作動させると、背圧室１１ｃは高圧通路１１ａと連通して背圧室１１ｃ内の燃料圧力は上昇する。その結果、弁体１２へ付与される背圧力が上昇して弁体１２は閉弁作動する。

したがって、ＥＣＵ３０がアクチュエータ１３への通電を制御することで、弁体１２の開閉作動が制御される。これにより、コモンレール４２から高圧通路１１ａへ供給された高圧燃料は、弁体１２の開閉作動に応じて噴孔１１ｂから噴射される。

次に、燃圧センサ２０のハード構成について説明する。燃圧センサ２０は、以下に説明するステム２１（起歪体）、圧力センサ素子２２、燃温センサ２２ａ及びモールドＩＣ２３等を備えて構成されている。

ステム２１はボデー１１に取り付けられており、ステム２１に形成されたダイヤフラム部２１ａが高圧通路１１ａを流通する高圧燃料の圧力を受けて弾性変形する。圧力センサ素子２２はダイヤフラム部２１ａに取り付けられており、ダイヤフラム部２１ａで生じた弾性変形量に応じて圧力検出信号を出力する。燃温センサ２２ａは、圧力センサ素子２２と同様にしてダイヤフラム部２１ａに取り付けられており、ダイヤフラム部２１ａの温度を燃料温度とみなして検出する。

モールドＩＣ２３は、圧力センサ素子２２及び燃温センサ２２ａから出力された検出信号を増幅する増幅回路や、これらの検出信号を送信する送信回路、後述する噴射特性値等のデータを記憶するメモリ２３ａ（記憶手段）等の電子部品を樹脂モールドして形成されており、ステム２１とともに燃料噴射弁１０に搭載されている。なお、上記メモリ２３ａには、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）等の書換可能な不揮発性メモリが採用されている。

ボデー１１上部にはコネクタ１５が設けられており、コネクタ１５に接続されたハーネス１６により、モールドＩＣ２３及びアクチュエータ１３とＥＣＵ３０とはそれぞれ電気接続される。そして、増幅された検出信号はＥＣＵ３０に送信されて、ＥＣＵ３０が有する受信回路により受信される。この送受信にかかる通信処理は、各気筒の燃圧センサ２０毎に実施される。

ＥＣＵ３０は、各種センサからのセンサ出力を取り込み、それら各センサ出力に基づいて燃料供給系を構成する各装置の駆動を制御するように構成されている。ＥＣＵ３０は、周知のマイクロコンピュータを備えて構成され、各種センサの検出信号に基づいて対象エンジンの運転状態やユーザの要求を把握し、それに応じてエンジンの吸入調整弁や燃料噴射弁１０等の各種アクチュエータを操作することにより、その時々の状況に応じた最適な態様で上記エンジンに係る各種の制御を行う。

ＥＣＵ３０に搭載されるマイクロコンピュータは、基本的には、各種の演算を行うＣＰＵ（基本処理装置）、その演算途中のデータや演算結果等を一時的に記憶するメインメモリとしてのＲＡＭ、プログラムメモリとしてのＲＯＭ（読み出し専用記憶装置）、データ保存用メモリとしてのＥＥＰＲＯＭ（書換可能な不揮発性メモリ）やバックアップＲＡＭ（ＥＣＵの主電源停止後も車載バッテリ等のバックアップ電源により常時給電されているメモリ）、さらにはＡ／Ｄ変換器やクロック発生回路等の信号処理装置、外部との間で信号を入出力するための入出力ポート等といった各種の演算装置、記憶装置、信号処理装置、通信装置、及び電源回路等によって構成されている。そして、ＲＯＭには、噴射特性取得や噴射指令補正に係るプログラムを含めたエンジン制御に係る各種のプログラムや制御マップ等が、またデータ保存用メモリ（例えばＥＥＰＲＯＭ）には、対象エンジンの設計データをはじめとする各種の制御データ等が、それぞれ予め格納されている。

図２に示すように、ＥＣＵ３０（噴射指令手段）は、随時入力される各種のセンサ出力に基づいて、その時にエンジンの出力軸に生成すべきトルク（要求トルク）、ひいてはその要求トルクを満足するための要求燃料噴射量Ｑ及び要求噴射開始時期Ｔを算出する。例えば、先述した燃圧センサ２０により高圧通路１１ａ内の実圧力Ｐｃが検出されるとともに、燃温センサ２２ａにより高圧通路１１ａ内の燃料の実温度Ｔｈが検出される。ＥＣＵ３０は、時々のエンジン運転状態や運転者によるアクセルペダルの操作量等に応じて、要求燃料噴射量Ｑ及び要求噴射開始時期Ｔを算出する。

ここで、ＥＣＵ３０のメモリには、ある噴射条件（実圧力Ｐｃ及び実温度Ｔｈ）において、指令噴射期間Ｔｑ（噴射指令信号）、指令噴射開始時期Ｔｃ（噴射指令信号）の噴射指令信号を出力すると、どのような噴射率変化で噴射が為されるかを表した、噴射率モデルが記憶されている。換言すれば、指令噴射期間Ｔｑ、指令噴射開始時期Ｔｃ、実圧力Ｐｃ及び実温度Ｔｈを入力パラメータとして噴射率モデルに入力すれば、実噴射開始時期及び実噴射量が出力パラメータとして出力される。

ＥＣＵ３０は、この噴射率モデルを用いて、実圧力Ｐｃ（例えば噴射開始直前の燃圧Ｐ０（図３（ｃ）参照））及び実温度Ｔｈに基づき、要求燃料噴射量Ｑ及び要求噴射開始時期Ｔに対応する指令噴射期間Ｔｑ及び指令噴射開始時期Ｔｃを算出する。その結果、これらの指令噴射期間Ｔｑ及び指令噴射開始時期Ｔｃに基づいて、燃料噴射弁１０により燃料の噴射が行われ、対象エンジンの出力トルクが目標値へ制御されるとともに、ＰＭやＮＯｘ等の排出量が規定量未満に抑えられる。なお、ＥＣＵ３０から燃料噴射弁１０へ噴射指令信号が出力されている期間、アクチュエータ１３に電力供給されることとなる。したがって、噴射指令信号を出力した時期が指令噴射開始時期Ｔｃに相当し、噴射指令信号を出力している期間が指令噴射期間Ｔｑに相当する。

次に、燃料噴射中の燃料噴射弁１０に搭載された燃圧センサ２０により検出された実圧力Ｐｃの変化（燃圧波形）と、その燃料噴射弁１０にかかる燃料噴射率の変化（噴射率波形）との相関について、図３を用いて説明する。

図３（ａ）は、燃料噴射弁１０のアクチュエータ１３へＥＣＵ３０から出力される噴射指令信号を示しており、この指令信号のパルスオンによりアクチュエータ１３が通電作動して噴孔１１ｂが開弁する。つまり、噴射指令信号のパルスオン時期ｔ１（Ｔｃ）により噴射開始が指令され、パルスオフ時期ｔ２により噴射終了が指令される。よって、指令信号のパルスオン期間（噴射指令期間Ｔｑ）により噴孔１１ｂの開弁時間を制御することで、噴射量Ｑを制御している。

図３（ｂ）は、上記噴射指令に伴い生じる噴孔１１ｂからの燃料噴射率の変化（噴射率波形）を示し、図２（ｃ）は、燃料噴射中の燃料噴射弁１０に設けられた燃圧センサ２０により検出された、噴射率の変化に伴い生じる検出圧力の変化を示す。なお、図２（ｃ）は噴射気筒に対応する燃圧センサ２０の検出値を、所定のサンプリング周期で連続して取得して生成された波形であり、高圧通路１１ａ内の燃料圧力が噴射開始及び終了とともに変化した時の波形（噴射時の燃圧波形）を示す。なお、前記サンプリング周期は燃料噴射開始から終了までの噴射期間よりも短い時間に設定されている。

噴射時燃圧波形と噴射率波形とは以下に説明する相関があるため、検出された噴射時燃圧波形から噴射率波形を推定（検出）することができる。すなわち、先ず、図２（ａ）に示すように噴射開始指令がなされたｔ１時点の後、噴射率がＲ１の時点（ｔｓｔａ）で上昇を開始して噴射が開始される。一方、検出圧力は、Ｒ１の時点で噴射率が上昇を開始してから遅れ時間Ｃ１が経過した時点で、変化点Ｐ１にて下降を開始する。その後、Ｒ２の時点で噴射率が最大噴射率に到達したことに伴い、検出圧力の下降は変化点Ｐ２にて停止する。次に、Ｒ３の時点で噴射率が下降を開始することに伴い検出圧力は変化点Ｐ３にて上昇を開始する。その後、Ｒ４の時点（ｔｅｎｄ）で噴射率がゼロになり実際の噴射が終了したことに伴い、検出圧力の上昇は変化点Ｐ５にて停止する。

以上に説明したように、噴射時燃圧波形と噴射率波形とは相関が高い。そして、噴射率波形には、噴射開始時期（Ｒ１出現時期）や、噴射終了時期（Ｒ４出現時期）、噴射量（図２（ｂ）中の網点部分の面積）が表されているので、噴射時燃圧波形から噴射率波形を推定することで噴射状態を解析できる。

また、燃圧波形の降下速度Ｐα及び上昇速度Ｐβとは相関が高い。そこで、降下速度Ｐα及び上昇速度Ｐβに基づき噴射率上昇速度Ｒα及び噴射率降下速度Ｒβを算出（解析）する。また、変化点Ｐ１での圧力（噴射直前の圧力）を基準圧Ｐ０として設定し、基準圧Ｐ０からの圧力降下量ｄＰを検出し、その圧力降下量ｄＰに基づき最大噴射率ｄＱｍａｘを算出（解析）する。また、噴射後の圧力は噴射量に応じた圧力だけ基準圧Ｐ０よりも低い値Ｐ０’になるが、燃圧波形がこの値Ｐ０’にまで上昇した時期（符号Ｐ４に示す時期）に基づき噴射終了時期ｔｅｎｄを算出する。

そして、指令噴射開始時期Ｔｃから噴射開始時期ｔｓｔａまでの噴射開始遅れ時間Ｔｄ、指令噴射終了時期ｔ２（Ｔｃ時期からＴｑ時間経過した時期）から噴射終了時期ｔｅｎｄまでの噴射終了遅れ時間Ｔｅを算出する。

これらの噴射開始遅れ時間Ｔｄ、噴射終了時期ｔｅｎｄ、噴射率上昇速度Ｒα、噴射率下降速度Ｒβ、最大噴射率ｄＱｍａｘは、燃圧センサ２０により検出される実圧力Ｐｃの変化を解析することにより得られる検出パラメータであり、噴射率モデルＭを構成する各種演算式を特定するためのパラメータである。また、本実施形態では、これらの検出パラメータを、燃料温度と関連付けて検出する。

次に、上述したように実圧力Ｐｃの変化（燃圧波形）に基づき噴射状態を解析して噴射率モデルＭを作成する処理の概要について、図２を用いて説明する。

入力処理部Ｉは、燃圧センサ２０から出力される検出値（実圧力Ｐｃ）の変化を表した燃圧波形を、ローパスフィルタに通すフィルタリング処理を行い、燃圧波形から高周波ノイズを除去する。そして、処理後の燃圧波形に対して、高圧ポンプ４１の燃料圧送による圧力の上昇成分を除去する（裏気等補正）。詳しくは、エンジンにおいて、１つの気筒で燃料噴射が行われている時に、燃料噴射が行われていない気筒での燃料圧力の上昇分を、燃料噴射が行われている気筒での燃料圧力から差し引く。また、入力処理部Ｉは、燃料噴射弁１０による噴射開始（弁体１２による噴孔１１ｂ開弁）に伴って発生する圧力脈動を燃圧波形から除去する（開弁圧力脈動補償）。さらに、１回の燃焼行程において燃料噴射弁１０により複数段の噴射を行う場合には、前段の噴射により生じた圧力脈動を燃圧波形から除去する（前段噴射圧力脈動補償）。

解析部Ａは、上記のように処理された圧力推移（燃圧波形）を、図２を用いて先述したように解析して、噴射開始時期ｔｓｔａ、噴射終了時期ｔｅｎｄ、噴射率上昇速度Ｒα、噴射率降下速度Ｒβ、最大噴射率ｄＱｍａｘ等を算出するとともに、噴射開始遅れ時間Ｔｄ、噴射終了時期ｔｅｎｄ等の検出パラメータ（噴射特性値）を算出する。

より詳細に説明すると、解析部Ａは、上記圧力推移について各時期における１階微分値及び２階微分値を算出する。そして、２階微分値が負の閾値Ｋよりも小さい場合に、その時期を、燃圧波形の圧力降下開始時期として検出する。なお、噴射を開始してから燃圧波形が降下を開始するまでには、噴孔１１ｂで生じた燃圧脈動が燃圧センサ２０に伝播するまでの期間Ｃ１だけ遅れが生じる。そのため、上述の如く検出した圧力降下開始時期よりも遅れ時間Ｃ１だけ早めた時期を、噴射開始時期ｔｓｔａとして検出する（圧力伝播遅れ戻し）。

解析部Ａは、１階微分値の前回値が正であり、且つ１階微分値（今回値）が負の閾値よりも小さい場合に、その時期を、燃圧波形の圧力上昇終了時期として検出する。そして、噴射を終了してから燃圧波形が上昇を終了するまでには、噴孔１１ｂで生じた燃圧脈動が燃圧センサ２０に伝播するまでの期間Ｃ２だけ遅れが生じる。そのため、上述の如く検出した圧力上昇終了時期よりも遅れ時間Ｃ２だけ早めた時期を、噴射終了時期ｔｅｎｄとして検出する（圧力伝播遅れ戻し）。

解析部Ａは、燃圧波形のうち、噴射率上昇に伴って燃圧が降下していく部分の傾きを燃圧降下速度Ｐαとして検出するとともに、噴射率降下に伴って燃圧が上昇していく部分の傾きを燃圧上昇速度Ｐβとして検出する。これらの燃圧降下速度Ｐα及び燃圧上昇速度Ｐβと、噴射率上昇速度Ｒα及び噴射率降下速度Ｒβとは相関が高い。この点に着目し、検出した燃圧降下速度Ｐαに相関係数αを乗じることにより噴射率上昇速度Ｒαを算出する。また、検出した燃圧上昇速度Ｐβに相関係数βを乗じることにより噴射率降下速度Ｒβを算出する。

解析部Ａは、燃圧波形のうち、燃料噴射に伴い生じた燃圧降下量ｄＰを検出する。この燃圧降下量ｄＰと最大噴射率ｄＱｍａｘとは相関が高い。この点に着目し、検出した燃圧降下量ｄＰに相関係数γを乗じることにより最大噴射率ｄＱｍａｘを算出する。

学習部Ｌは、解析部Ａで検出した噴射開始時期ｔｓｔａ、噴射終了時期ｔｅｎｄ、噴射率上昇速度Ｒα、噴射率降下速度Ｒβ、最大噴射率ｄＱｍａｘ、噴射開始遅れ時間Ｔｄ、噴射終了時期ｔｅｎｄを学習（保存）する。そして、これらの学習値に基づいて、相対噴射率の推移（相対噴射率波形）を取得する。この相対噴射率は、燃料の噴射率に対応するものであり、燃圧センサ２０により検出される実圧力Ｐｃの変化に応じて変化する相対的な値である。さらに、学習部Ｌは、後述する噴射率モデル学習に基づいて、相対噴射率を実噴射率に変換して、最大噴射率ｄＱｍａｘを学習（保存）する。これらの実噴射率及び最大噴射率ｄＱｍａｘは、実際の噴射率の大きさを表す絶対的な値である。

ＥＣＵ３０は、学習部Ｌで学習されたパラメータ（各時期及び最大噴射率）を反映して、噴射率モデルＭを作成する。そして、燃料噴射装置の燃料噴射制御において、噴射率モデルＭが用いられる。なお、噴射指令信号を出力した時の実圧力Ｐｃの変化及び実温度Ｔｈを検出し、その検出結果は噴射率モデルＭへフィードバックされる。

ところで、解析部Ａで検出した各種の検出パラメータＴｄ，Ｔｅ，Ｒα，Ｒβ，ｄＱｍａｘ（噴射特性値）は、燃料噴射弁１０毎の固有値である。そこで本実施形態では、エンジン燃料噴射システムを工場出荷するに先立ち、以下に説明する試験を実施して検出パラメータＴｄ，Ｔｅ，Ｒα，Ｒβ，ｄＱｍａｘを取得しておき、燃料噴射弁１０に搭載されたメモリ２３ａ（又はＥＣＵ３０が有するメモリ）に噴射特性値として記憶させておく。但し、これらの噴射特性値は燃料温度が変化すると異なる値になる。そこで、燃料温度毎に噴射特性値を取得するよう試験を実施して、燃料温度に対する検出パラメータＴｄ，Ｔｅ，Ｒα，Ｒβ，ｄＱｍａｘの変化を表した特性式（図５参照）をメモリ２３ａ等に記憶させている。

図４は、検出パラメータＴｄ，Ｔｅ，Ｒα，Ｒβ，ｄＱｍａｘを取得するための、噴射特性取得装置５０を示す模式図である。同図に示すように、噴射特性取得装置５０は、各々の燃料噴射弁１０に対して圧力容器５１、誘導配管５２及び流量計５３を備えている。

圧力容器５１（収集容器）には、市場に出荷される前の状態でありエンジンに搭載されていない状態の燃料噴射弁１０が接続されている。圧力容器５１は、高圧に耐えることのできる中空の容器であり、その内部の圧力が外部に漏れないように密閉されている。圧力容器５１の内部に燃料噴射弁１０の先端（噴孔１１ｂ）が露出しており、燃料噴射弁１０により圧力容器５１の内部へ燃料が噴射される。圧力容器５１の内部へ噴射された燃料は、圧力容器５１の内壁を伝って下部へ収集される。圧力容器５１の下部には、誘導配管５２の上端（一端）が接続されており、誘導配管５２の下端（他端）は流量計５３に接続されている。そして、圧力容器５１の下部へ収集された燃料は、誘導配管５２を通じて流量計５３へ誘導される。

噴射特性取得装置５０は、圧力容器５１に設けられた試験用燃圧センサ５６（第１圧力センサ）、燃料噴射弁１０に設けられたＩＮＪ内燃圧センサ２０（第２圧力センサ）、ＩＮＪ内燃圧センサ２０が有するＩＮＪ内燃温センサ２２ａ（第２温度センサ）、各流量計５３に設けられた試験用燃温センサ５７、並びにＰＣ５５（試験用のPersonal Computer）を備えている。なお、ＩＮＪ内燃圧センサ２０及びＩＮＪ内燃温センサ２２ａは、図１に記載の燃圧センサ２０及び燃温センサ２２ａと同じものである。

試験用燃圧センサ５６は、圧力容器５１内に設けられている。試験用燃圧センサ５６は、圧力容器５１内の圧力を検出する。圧力容器５１は密閉されているため、燃料噴射弁１０から圧力容器５１内へ燃料が噴射されることにより、圧力容器５１内の圧力が変化する。したがって、試験用燃圧センサ５６により、燃料噴射弁１０による燃料噴射に伴う圧力変化を検出することができる。

流量計５３は、微小流量を検出可能な流量計であり、流量計５３を通過する流体の体積流量を検出する。流量計５３は、誘導配管５２を通じて流量計５３へ誘導される燃料、すなわち燃料噴射弁１０から噴射される燃料の体積流量を検出する。

試験用燃温センサ５７は、流量計５３の内部に設けられており、流量計５３を通過する燃料の温度を検出する。すなわち、試験用燃温センサ５７は、流量計５３により燃料の流量を検出する際に、その燃料の温度を検出する。なお、流量計５３内の燃料の温度と等しい温度の燃料が流通する部分であれば、試験用燃温センサ５７は、流量計５３の内部に限らず、例えば誘導配管５２に設けられていてもよい。

ＰＣ５５は、試験装置を構成するコンピュータであり、各種の演算を行うＣＰＵ（基本処理装置）、その演算途中のデータや演算結果等を一時的に記憶するメインメモリとしてのＲＡＭ、プログラムメモリとしてのＲＯＭ、データ保存用の記憶装置、さらにはＡ／Ｄ変換器やクロック発生回路等の信号処理装置、外部との間で信号を入出力するための入出力ポート等といった各種の演算装置、信号処理装置、通信装置、及び電源回路等によって構成されている。

各々の燃料噴射弁１０に対して設けられた上述のＩＮＪ内燃圧センサ２０、ＩＮＪ内燃温センサ２２ａ、試験用燃圧センサ５６、流量計５３、及び試験用燃温センサ５７の各出力は、ＰＣ５５へ入力される。ＰＣ５５は、流量計５３により検出される燃料の流量を積分することにより、流量計５３を通過した燃料の体積、すなわち燃料噴射弁１０により噴射された燃料の体積を検出する。このように、流量計５３及びＰＣ５５により、圧力容器５１により収集された燃料の体積を検出する体積検出手段が構成される。

また、ＰＣ５５は、上記の各種センサの出力に基づいて、流量計５３で検出された燃料の体積を燃料噴射弁１０から噴射される燃料の体積に換算するとともに、燃料噴射弁１０から噴射される燃料の相対噴射率を取得する。そして、これらの相対噴射率の推移と換算された燃料の体積とに基づいて、試験用燃圧センサ５６により検出される圧力と燃料噴射弁１０から噴射される燃料の実噴射率との関係を算出するとともに、噴射指令信号と実噴射率との関係を算出する。

また、燃料噴射弁１０により燃料噴射が行われると、圧力容器５１に設けられた試験用燃圧センサ５６では、図３（ｄ）に示すような圧力の推移が検出される。すなわち、密閉された圧力容器５１内に燃料噴射弁１０から燃料が噴射されることにより、噴射された燃料の体積に応じて圧力容器５１内の圧力が上昇する。

ここで、本願発明者らは、圧力容器５１内の圧力の上昇量（総変化量）と圧力容器内に噴射された燃料の体積（総噴射体積）とが、比例関係にあることを見出した。このため、圧力容器５１内の圧力の微分値と、燃料の体積の微分値である噴射率とは比例関係にある。したがって、圧力の微分値の変化は、噴射率の相対的な変化、すなわち相対噴射率を表すこととなる（図３（ｂ）参照）。

そして、相対噴射率の積分値（図３（ｂ）中の網点部分の面積）は燃料の体積を表すため、これに流量計５３で検出された燃料の体積を適用することにより、上記の各相対噴射率を実噴射率に変換する。このとき、流量計５３を通過する燃料の温度と、燃料噴射弁１０により噴射される燃料の温度とは異なっている。したがって、燃料の温度変化に起因して燃料の体積が変化することから、流量計５３で検出された燃料の体積を相対噴射率の積分値にそのまま適用した場合には、取得される実噴射率が不正確になるおそれがある。

そこで、本実施形態では、流量計５３に設けられた試験用燃温センサ５７の検出値と、ＩＮＪ内燃温センサ２２ａとの検出値に基づいて、流量計５３で検出された燃料の体積を、燃料噴射弁１０から噴射される燃料の体積に換算する。そして、この換算された燃料の体積を相対噴射率の積分値に適用して、各相対噴射率を実噴射率に変換する。したがって、ＩＮＪ内燃圧センサ２０により検出される圧力と燃料の実噴射率との関係、及び圧力容器５１に設けられた試験用燃圧センサ５６により検出される圧力と燃料の実噴射率との関係を正確に取得することができる。

次に、検出パラメータＴｄ，Ｔｅ，Ｒα，Ｒβ，ｄＱｍａｘを燃料温度と関連付けして学習する手法について説明する。なお、以下の説明では噴射開始遅れ時間Ｔｄを例に説明するが、他の検出パラメータＴｅ，Ｒα，Ｒβ，ｄＱｍａｘについても同様に学習する。

図５は、検出パラメータＴｄと燃料温度との関係を示す特性式であり、この特性式は、燃料温度が高いほど検出パラメータＴｄが上昇する一次直線である。

先ず、マスタの燃料噴射弁１０Ｍを試験対象として、噴射特性取得装置５０により燃料温度を変化させたときの検出パラメータＴｄを複数取得する。そして、これらの検出パラメータＴｄに基づき例えば最小二乗法等により、燃料温度と検出パラメータＴｄとの関係を示す特性式Ｌ１を算出する。なお、特性式Ｌ１で表される燃料温度領域のうち、所定の温度（例えば４０℃）を基準温度Ｔｓとして設定する。

次に、マスタの燃料噴射弁１０Ｍとは別の燃料噴射弁１０であって、エンジンに搭載させる燃料噴射弁１０を試験対象として、基準温度Ｔｓに対する検出パラメータＴｄを噴射特性取得装置５０により検出する。また、マスタの燃料噴射弁１０Ｍにかかる基準温度Ｔｓでの検出パラメータＴｄと、エンジンに搭載させる燃料噴射弁１０にかかる基準温度Ｔｓでの検出パラメータＴｄとの偏差ΔＴｄｓを算出する。そして、この偏差ΔＴｄｓに基づき特性式Ｌ１を補正して、エンジンに搭載させる燃料噴射弁１０にかかる特性式Ｌ２を算出する。具体的には、特性式Ｌ１の傾きは変化させずに、偏差ΔＴｄｓの分だけオフセット補正して特性式Ｌ２を算出する。

このように算出した特性式２は、燃料噴射弁１０のメモリ２３ａ又はＥＣＵ３０のメモリ（記憶手段）に記憶しておく。そして、市場出荷後においては、このように記憶された特性式Ｌ２から、その時の燃料温度に対応する検出パラメータＴｄを算出し、噴射率モデルＭに反映させる。但し、検出パラメータＴｄは燃料噴射弁１０の経年劣化等によって変化するので、市場出荷後においては、解析部Ａにおいて先述したように検出パラメータＴｄを算出し、算出した検出パラメータＴｄ及びその時の燃料温度に基づき特性式Ｌ２を学習して、特性式Ｌ３，Ｌ４に示すように更新していく。

次に、市場出荷後において、上述の如く特性式Ｌ２を学習する処理の手順を説明する。

図６は、ＥＣＵ３０のマイコンにより特性式を学習する処理手順を示すフローチャートであり、所定周期で繰り返し実行される。先ず、図６のステップＳ１０において、燃温センサ２２ａにより検出した燃料温度（現時点での燃温）を取得する。続くステップＳ１１では、ステップＳ１０で取得した燃温が設定温度範囲内（Ｔ１〜Ｔ２）であるか否かを判定する。この設定温度範囲は、先述した基準温度Ｔｓ（図５参照）を含む範囲に設定されている。

Ｔ１≦燃温≦Ｔ２でないと判定された場合には（Ｓ１１：ＮＯ）、続くステップＳ１２（補正手段）において、解析部Ａで算出した検出パラメータＴｄを次のように補正する。例えば図７中の符号Ｇａは、ステップＳ１０で取得した燃温がＴ２より高い場合の検出パラメータＴｄの値を示しており、このように燃温が設定温度範囲外である場合には、検出パラメータＴｄの値Ｇａを基準温度Ｔｓの検出パラメータＧｂに換算して補正する。例えば、学習前の特性式Ｌ２の傾きに従って、検出パラメータＴｄの値ＧaをＧｂへと低下させるよう補正する。

一方、Ｔ１≦燃温≦Ｔ２であると判定された場合には（Ｓ１１：ＹＥＳ）、続くステップＳ１３において、解析部Ａで算出した検出パラメータＴｄをそのまま基準温度Ｔｓに対応する検出パラメータＴｄとして用いる。例えば図７中の符号Ｇｃは、ステップＳ１０で取得した燃温が設定温度範囲内である場合の検出パラメータＴｄの値を示しており、このように燃温が設定温度範囲内である場合には、検出パラメータＴｄの値Ｇｃを補正することなくそのまま基準温度Ｔｓの検出パラメータＴｄとして用いる。

続くステップＳ１４では、補正した検出パラメータＴｄ（Ｇｂ）又は算出したそのままの検出パラメータＴｄ（Ｇｃ）を、基準温度Ｔｓに対応する検出パラメータＴｄとして、ＥＣＵ３０のメモリに格納する。

ここで、燃温が所定の上限値を超えて高温になると、液体燃料が沸騰して気液二相の状態になる。また、燃温が所定の下限値を超えて低温になると、液体燃料がワックス化する。このように、燃料の性状が通常の液体から変化している場合には、その時に検出された検出パラメータは学習を禁止させることが望ましい。この点を鑑みた本実施形態では、燃温が設定温度範囲外である場合において、燃温が上限値を超えて高温である場合、又は下限値を超えて低温である場合には、解析部Ａで算出した検出パラメータＴｄを、ステップＳ１４にてメモリに格納することを禁止する。つまり、上述の如く高温又は低温である場合には、その検出パラメータＴｄを用いて学習することを禁止する。

続くステップＳ１５では、格納した検出パラメータＴｄの格納数ｎが所定数ｍ未満であるか否かを判定する。格納数ｎが所定数ｍに達するまではステップＳ１０からＳ１４の処理を繰り返し実行し、所定数ｍに達した時点で次のステップＳ１６に進む。次のステップＳ１６では、メモリに格納した複数の検出パラメータＴｄの平均値を学習値Ｔｄａｖｅとして算出する。

続くステップＳ１７では、ステップＳ１６で算出した学習値Ｔｄａｖｅと、更新前の特性式Ｌ２のうち基準温度Ｔｓに対応する検出パラメータＴｄｓとの偏差ΔＴｄを算出する。続くステップＳ１８では、ステップＳ１７で算出した偏差ΔＴｄが所定値以上であるか否かを判定する。

偏差ΔＴｄ≧所定値でない判定された場合（Ｓ１８：ＮＯ）にはステップＳ２０（学習手段）に進み、学習前の特性式Ｌ２の傾きはそのままで、偏差ΔＴｄの分だけ特性式Ｌ２をオフセット補正して特性式Ｌ３にする。一方、偏差ΔＴｄ≧所定値であると判定された場合（Ｓ１８：ＹＥＳ）にはステップＳ１９（学習手段）に進み、学習前の特性式Ｌ２の傾きを補正して特性式Ｌ４にする。例えば、ステップＳ１２において補正する前の検出パラメータＴｄ（Ｇａ又はＧｃ）を複数取得し、これら補正前の複数の検出パラメータＴｄに基づき最小二乗法等により直線を算出し、その算出した直線を特性式Ｌ４とすればよい。

なお、図５〜図７では、検出パラメータＴｄ，Ｔｅ，Ｒα，Ｒβ，ｄＱｍａｘのうち、噴射開始遅れ時間Ｔｄの学習手法について説明したが、他の検出パラメータについても同様にして燃料温度と関連付けて学習する。ちなみに、噴射開始遅れ時間Ｔｄの場合には図５に示すように燃料温度が高くなるほど噴射開始遅れ時間Ｔｄが長くなるよう特性式が設定されているが、他の検出パラメータについてはこの限りでなく、燃料温度が高くなるほど値が小さくなる検出パラメータもある。

以上に説明した本実施形態によれば、要するに、解析部Ａによる解析結果（燃料噴射状態）から検出した噴射特性値を、燃料温度と関連付けた特性式Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４を記憶させる。そして、記憶させておいた特性式Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４に基づき、噴射率モデルＭを作成する。そして、このように作成した噴射率モデルＭ、及び燃温センサ２２ａで検出した燃温に基づき、要求燃料噴射量Ｑ及び要求噴射開始時期Ｔに対応する指令噴射期間Ｔｑ及び指令噴射開始時期Ｔｃを算出する。つまり、燃料温度に応じた検出パラメータＴｄ，Ｔｅ，Ｒα，Ｒβ，ｄＱｍａｘを用いて指令噴射期間Ｔｑ及び指令噴射開始時期Ｔｃを算出するので、実噴射開始時期及び実噴射量（噴射状態）を高精度で制御できる。

また、本実施形態では、基準温度Ｔｓに対応する検出パラメータＴｄを複数格納し、これら複数の検出パラメータＴｄの平均値を学習値Ｔｄａｖｅとして算出するので、特性式の学習精度を向上できる。

ここで、検出パラメータＴｄ，Ｔｅ，Ｒα，Ｒβ，ｄＱｍａｘと燃料温度との関係（特性式）は、燃料噴射弁１０が有する機差ばらつきや経年劣化により変化するものの、これらが原因で特性式Ｌ２の「傾き」が変化することは稀であり、燃料温度の全領域において検出パラメータの値が全体的に高くなる又は低くなる。この点を鑑みた本実施形態では、学習前後における検出パラメータＴｄの偏差ΔＴｄが所定値未満である場合には偏差ΔＴｄの分だけオフセットさせた特性式Ｌ３に更新するので、実際の検出パラメータＴｄの値と燃料温度との関係を高精度で表した特性式Ｌ３に更新できる。

一方、前記偏差ΔＴｄが所定値以上に大きくなっている場合には、機差ばらつきや経年劣化が原因ではなく、燃料の物性が変化したことが原因である可能性が高く、この場合には特性式の「傾き」が変化する傾向にある。この点を鑑みた本実施形態では、偏差ΔＴｄが所定値以上である場合には、学習前の特性式Ｌ２の傾きを、複数取得した検出パラメータＴｄの値に基づき算出して更新するので、実際の検出パラメータＴｄの値と燃料温度との関係を高精度で表した特性式Ｌ４に更新できる。

（他の実施形態）
本発明は上記実施形態の記載内容に限定されず、以下のように変更して実施してもよい。また、各実施形態の特徴的構成をそれぞれ任意に組み合わせるようにしてもよい。

・上記実施形態では、検出パラメータＴｄ，Ｔｅ，Ｒα，Ｒβ，ｄＱｍａｘと関連付けて記憶させる燃料温度を、燃料噴射弁１０に搭載された燃温センサ２２ａにより検出しているが、高圧ポンプ４１により吐出された高圧燃料を、温度検出の対象としていればよい。したがって、例えば燃温センサを高圧配管４２ｂに設けてもよいし、コモンレール４２に設けてもよい。

・上記実施形態では、検出パラメータＴｄ，Ｔｅ，Ｒα，Ｒβ，ｄＱｍａｘの検出に用いる燃料圧力（燃圧波形）を、燃料噴射弁１０に搭載された燃圧センサ２０により検出しているが、コモンレール４２の吐出口４２ａよりも下流側に燃圧センサを搭載してあればよく、例えば燃圧センサを高圧配管４２ｂに設けてもよい。

・上記実施形態では、燃圧波形の解析結果（燃料噴射状態）から検出した噴射特性値を、燃料温度と関連付けて記憶させているが、燃料温度に加え、噴射開始時の圧力（コモンレール４２内の圧力に相当）とも関連付けて記憶させるようにしてもよい。

・上記実施形態では、コモンレール４２（蓄圧容器）を備える燃料噴射システムに具体化したが、直噴ガソリンエンジンのデリバリパイプ（蓄圧容器）を備える燃料噴射システムに具体化することもできる。

１０…燃料噴射弁、２０…燃圧センサ、２２ａ…燃温センサ、２３ａ…燃料噴射弁に搭載のメモリ（記憶手段）、３０…ＥＣＵ（噴射指令手段）、４２…コモンレール（蓄圧容器）、Ａ…ＥＣＵの解析部（噴射特性値検出手段）、Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４…特性式、Ｓ１２…補正手段、Ｓ１９，Ｓ２０…学習手段、Ｔｃ…指令噴射開始時期（噴射指令信号）、Ｔｑ…指令噴射期間（噴射指令信号）、Ｔｄ，Ｔｅ，Ｒα，Ｒβ，ｄＱｍａｘ…検出パラメータ（噴射特性値）。

Claims (6)

1. 蓄圧容器から分配される燃料を噴孔から噴射する燃料噴射弁と、
   前記燃料噴射弁が有する固有の噴射特性値を記憶する記憶手段と、
   前記噴射特性値に基づき、前記燃料噴射弁へ出力する噴射指令信号を設定する噴射指令手段と、
   を備える燃料噴射システムに適用され、
   前記蓄圧容器から前記噴孔に至るまでの燃料通路のうち前記蓄圧容器に対して前記噴孔に近い側に配置され、燃料圧力を検出する燃圧センサと、
   前記燃圧センサの検出値の変化を表した燃圧波形に基づき燃料噴射状態を解析し、解析した燃料噴射状態から前記噴射特性値を検出する噴射特性値検出手段と、
   燃料温度を検出する燃温センサと、
   前記噴射特性値検出手段により検出された噴射特性値を、前記燃温センサにより検出された燃料温度と関連付けして前記記憶手段に記憶させる学習手段と、
   を備えることを特徴とする燃料噴射特性学習装置。
2. 前記記憶手段は、噴射特性値と燃料温度との関係を表す特性式を記憶しており、
   前記学習手段は、前記噴射特性値検出手段により検出された噴射特性値に基づき、前記特性式を更新することを特徴とする請求項１に記載の燃料噴射特性学習装置。
3. 前記噴射特性値検出手段により検出された噴射特性値と、前記記憶手段に記憶されていた学習前の噴射特性値との偏差が所定値未満である場合には、
   前記学習手段は、学習前の前記特性式を前記偏差の分だけオフセットさせた式に更新することを特徴とする請求項２に記載の燃料噴射特性学習装置。
4. 前記噴射特性値検出手段により検出された噴射特性値と、前記記憶手段に記憶されていた学習前の噴射特性値との偏差が所定値以上である場合には、
   前記学習手段は、学習前の前記特性式の傾きを前記偏差に応じて変化させた式に更新することを特徴とする請求項２又は３に記載の燃料噴射特性学習装置。
5. 前記燃温センサにより検出された燃料温度が設定温度範囲外である場合には、当該燃料温度に対応する噴射特性値を、設定温度範囲内の基準温度に対応する噴射特性値に換算して補正する補正手段を備え、
   前記学習手段は、前記補正手段により補正した噴射特性値を基準温度と関連付けして前記記憶手段に記憶させることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の燃料噴射特性学習装置。
6. 前記燃温センサにより検出された燃料温度が所定の上限値を超えて高温である場合、又は所定の下限値を超えて低温である場合には、当該燃料温度に対応する噴射特性値を前記記憶手段に記憶させることを禁止することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の燃料噴射特性学習装置。

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