JP2715208B2

JP2715208B2 - 内燃機関の空燃比学習制御装置

Info

Publication number: JP2715208B2
Application number: JP4018915A
Authority: JP
Inventors: 正信大崎
Original assignee: 株式会社ユニシアジェックス
Priority date: 1992-02-04
Filing date: 1992-02-04
Publication date: 1998-02-18
Anticipated expiration: 2013-02-18
Also published as: JPH05214993A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は内燃機関の空燃比学習制
御装置に関し、詳しくは、機関排気系に設けられた空燃
比センサが非活性となる低排気温度領域における空燃比
制御性の改善技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、空燃比フィードバック補正制御機
能をもつ内燃機関の電子制御燃料噴射装置においては、
特開昭６０−９０９４４号公報，特開昭６１−１９０１
４２号公報等に開示されるように、空燃比の学習制御が
採用されているものがある。空燃比フィードバック補正
制御は、目標空燃比（例えば理論空燃比）に対する実際
の空燃比のリッチ・リーンを、機関排気中の酸素濃度に
感応して出力値が変化する酸素センサ（空燃比センサ）
により判別し、該判別結果に基づき空燃比フィードバッ
ク補正係数ＬＭＤ（空燃比フィードバック制御値）を比
例・積分制御などにより設定する。そして、吸入空気流
量又は吸入負圧の検出値と機関回転速度とから算出され
る基本燃料噴射量Ｔｐを、前記空燃比フィードバック補
正係数ＬＭＤで補正することで、実際の空燃比を目標空
燃比にフィードバック制御するものである。

【０００３】ここで、前記空燃比フィードバック補正係
数ＬＭＤの基準値（目標収束値）からの偏差を、複数に
区分された運転領域毎に学習して空燃比学習補正係数KB
LRC(空燃比学習制御値）を定め、基本燃料噴射量Ｔｐを
前記学習補正係数KBLRC により補正して、フィードバッ
ク補正係数ＬＭＤなしで得られるベース空燃比が略目標
空燃比に一致するようにし、空燃比フィードバック制御
中は更に前記補正係数ＬＭＤで補正して燃料噴射量Ｔｉ
を演算するようにしている。

【０００４】これにより、運転条件毎に異なる補正要求
に対応した燃料補正が行え、実際の空燃比を理論空燃比
付近に安定させて、三元触媒装置における転換効率を良
好に維持し、排気中の有害成分濃度を低レベルに制御で
きる。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】ところで、排気中の酸
素濃度を介して機関吸入混合気の空燃比を検出するため
に機関排気系に設けられる酸素センサ（空燃比センサ）
は、素子温度の低い非活性状態では所期の出力特性が得
られず、所期の出力特性を得るためには素子温度を高く
保つ必要がある。しかしながら、小排気量機関や、酸素
センサに素子を加熱するためのヒータが備えられない場
合には、酸素センサを全運転領域で活性化させることが
困難となり、排気温度が比較的低い運転領域（低負荷低
回転領域）では酸素センサが非活性となって所期の空燃
比フィードバック制御が行なえなくなり、以て、空燃比
学習も進行しなくなってしまうことがあった。このよう
に、低排気温度領域で、空燃比学習を進行させることが
できないと、該運転領域における部品劣化等によるベー
ス空燃比のずれを補償することができなくなって、運転
性及び排気性状を空燃比学習制御によって良好に維持さ
せることができなくなってしまうという問題があった。

【０００６】従来、未学習領域の空燃比学習値を、学習
済み領域の空燃比学習値に基づいて推定して書き換え
（以下、かかる学習を推定学習という）、学習機会の少
ない運転領域での空燃比制御性の悪化を回避し得るよう
構成された空燃比学習装置がある。しかしながら、この
場合、酸素センサの活性・非活性による領域分けを行な
っておらず、非活性領域では酸素センサが所期の出力特
性を発揮しないことによって高精度な空燃比学習が行な
えない場合があるにも関わらず、非活性領域内の不確か
な学習結果に基づいて同じ非活性領域の学習値が推定さ
れたり、また、非活性領域内の不確かな学習結果が活性
領域の学習値として推定されてしまったりして、高精度
な推定学習を実行させることができないという問題があ
った。

【０００７】本発明は上記問題点に鑑みなされたもので
あり、低排気温度領域で空燃比センサが非活性となるこ
とによって空燃比学習制御が不能になっても、かかる運
転領域でのベース空燃比のずれを高い精度で補償し得る
空燃比学習制御が行なえる装置を提供することを目的と
する。

【０００８】

【課題を解決するための手段】そのため本発明にかかる
内燃機関の空燃比学習制御装置は、図１に示すように構
成される。図１において、空燃比センサは、機関吸入混
合気の空燃比によって変化する排気中の特定成分の濃度
に感応して出力値が変化するものであり、空燃比フィー
ドバック制御手段は、この空燃比センサで検出された空
燃比と目標空燃比とを比較して実際の空燃比を前記目標
空燃比に近づけるように機関の空燃比フィードバック制
御値を設定する。

【０００９】一方、記憶手段は、機関運転条件に基づき
複数に区分された運転領域毎に空燃比学習制御値を書き
換え可能に記憶し、空燃比学習手段は、空燃比フィード
バック制御値の目標収束値からの偏差を学習し、前記記
憶手段の該当領運転領域に対応して記憶されている空燃
比学習制御値を前記偏差を減少させる方向に修正して書
き換える。

【００１０】また、低排温領域推定学習手段は、記憶手
段において予め設定された所定の低排気温度領域が未学
習であるときに、前記所定の低排気温度領域以外の特定
された運転領域に対応して記憶されている学習済みの空
燃比学習制御値であって空燃比リッチ化方向の空燃比学
習制御値のみに基づいて、前記所定の低排気温度領域に
対応する空燃比学習制御値を書き換える。そして、空燃
比制御手段は、空燃比フィードバック制御値及び記憶手
段において該当運転領域に記憶されている空燃比学習制
御値に基づいて機関吸入混合気の空燃比を制御する。

【００１１】

【００１２】

【作用】かかる構成によると、所定の低排気温度領域が
未学習であるときに、前記所定の低排気温度領域以外の
特定された運転領域に対応して記憶されている学習済み
の空燃比学習制御値に基づいて、前記所定の低排気温度
領域の学習制御値が書き換えられる。従って、低排気温
度領域内で空燃比センサの非活性により空燃比学習が進
行しない場合であっても、空燃比学習制御が全くなされ
ることなく初期状態のまま放置されることがなく、低排
気温度領域以外の運転領域、換言すれば、排気温度が比
較的高く空燃比センサを活性化させ得る学習可能な運転
領域での学習結果を反映させて、低排気温度領域内にお
ける学習補正要求に応じた補正を行なわせることが可能
となり、空燃比センサの非活性による学習進行の遅滞を
補償し得る。

【００１３】更に、低排気温度領域における空燃比学習
制御値を、低排気温度領域以外で学習された空燃比学習
制御値に基づいて書き換えるときに、空燃比リッチ化方
向の空燃比学習制御値のみを用いるようにして、リーン
化方向の空燃比学習補正値に基づいて低排気温度領域内
の空燃比学習制御値の推定を行なわないようにすること
で、低排気温度領域以外で誤ったリーン化方向の学習が
なされた結果が、低排気温度領域に反映されてしまうこ
とを回避し得る。

【００１４】

【実施例】以下に本発明の実施例を説明する。一実施例
を示す図２において、内燃機関１にはエアクリーナ２か
ら吸気ダクト３，スロットル弁４及び吸気マニホールド
５を介して空気が吸入される。吸気マニホールド５の各
ブランチ部には、各気筒別に燃料噴射弁６が設けられて
いる。この燃料噴射弁６は、ソレノイドに通電されて開
弁し、通電停止されて閉弁する電磁式燃料噴射弁であっ
て、後述するコントロールユニット12からの駆動パルス
信号により通電されて開弁し、図示しない燃料ポンプか
ら圧送されてプレッシャレギュレータにより所定の圧力
に調整された燃料を、機関１に間欠的に噴射供給する。

【００１５】機関１の各燃焼室には点火栓７が設けられ
ていて、これにより火花点火して混合気を着火燃焼させ
る。そして、機関１からは、排気マニホールド８，排気
ダクト９，三元触媒10及びマフラー11を介して排気が排
出される。コントロールユニット12は、ＣＰＵ，ＲＯ
Ｍ，ＲＡＭ，Ａ／Ｄ変換器及び入出力インタフェイス等
を含んで構成されるマイクロコンピュータを備え、各種
のセンサからの入力信号を受け、後述の如く演算処理し
て、燃料噴射弁６の作動を制御する。

【００１６】前記各種のセンサとしては、吸気ダクト３
中にエアフローメータ13が設けられていて、機関１の吸
入空気流量Ｑに応じた信号を出力する。また、クランク
角センサ14が設けられていて、例えば４気筒の場合、ク
ランク角180 °毎の基準信号ＲＥＦと、クランク角１°
又は２°毎の単位信号ＰＯＳとを出力する。ここで、基
準信号ＲＥＦの周期、或いは、所定時間内における単位
信号ＰＯＳの発生数を計測することにより機関回転速度
Ｎｅを算出できる。

【００１７】また、機関１のウォータジャケットの冷却
水温度Ｔｗを検出する水温センサ15が設けられている。
更に、排気マニホールド８の集合部に空燃比センサとし
ての酸素センサ16が設けられ、排気中の酸素濃度を介し
て吸入混合気の空燃比を検出する。前記酸素センサ16
は、排気中の特定成分である酸素の濃度に感応して出力
値が変化する酸素濃度センサであり、排気中の酸素濃度
が理論空燃比（本実施例における目標空燃比）を境に急
変することを利用して、実際の空燃比の理論空燃比に対
するリッチ・リーンを検出する公知のものである。

【００１８】ここにおいて、コントロールユニット12に
内蔵されたマイクロコンピュータのＣＰＵは、図３〜図
５のフローチャートにそれぞれ示すＲＯＭ上のプログラ
ムに従って演算処理を行い、空燃比フィードバック補正
制御及び運転領域毎の空燃比学習補正制御を実行しつつ
燃料噴射量Ｔｉを設定し、機関１への燃料供給を制御す
る。

【００１９】尚、本実施例において、空燃比フィードバ
ック制御手段，空燃比学習手段，空燃比制御手段，低排
温領域推定学習手段としての機能は、前記図３〜図５の
フローチャートに示すようにコントロールユニット12が
ソフトウェア的に備えており、また、記憶手段としては
コントロールユニット12に内蔵された図示しないマイク
ロコンピュータのバックアップ機能付のＲＡＭが相当す
るものとする。

【００２０】図３のフローチャートに示すプログラム
は、吸入空気流量Ｑと機関回転速度Ｎｅとに基づいて演
算される基本燃料噴射量Ｔｐ＝Ｋ×Ｑ／Ｎ（Ｋは定数）
に乗算される空燃比フィードバック補正係数ＬＭＤ（空
燃比フィードバック制御値）を、比例・積分制御により
設定するプログラムであり、機関１の１回転（１rev)毎
に実行される。

【００２１】まず、ステップ１（図中ではＳ１としてあ
る。以下同様）では、酸素センサ16から排気中の酸素濃
度に応じて出力される電圧信号を読み込む。次のステッ
プ２では、空燃比フィードバック制御を行なう条件が成
立しているか否かを判別する。前記空燃比フィートバッ
ク制御を停止する条件は、例えば、始動時，低水温時，
アイドル時，酸素センサ16の出力異常時，制御周期異常
時などであり、排気温度が低く酸素センサ16が非活性状
態であるときには、出力変動幅が小さくなるために出力
異常としてフィードバック制御が停止されるようになっ
ている。

【００２２】ステップ２で空燃比フィードバック制御条
件が成立していると判別されたときには、ステップ３へ
進み、ステップ１で読み込んだ酸素センサ16からの電圧
信号と、理論空燃比（目標空燃比）相当のスライスレベ
ル（例えば500mV)とを比較する。酸素センサ16からの電
圧信号がスライスレベルよりも大きく空燃比が理論空燃
比よりもリッチであると判別されたときには、ステップ
４へ進み、今回のリッチ判別が初回であるか否かを判別
する。

【００２３】リッチ判別が初回であるときには、ステッ
プ５へ進んで前回までに設定されている空燃比フィード
バック補正係数ＬＭＤを最大値ａにセットする。次のス
テップ６では、前回までの補正係数ＬＭＤから所定の比
例定数Ｐだけ減算して補正係数ＬＭＤの減少制御を図
り、該補正係数ＬＭＤの減少制御によって燃料噴射量を
減少させて空燃比をリーン方向に修正する。また、ステ
ップ７では、比例制御を実行したことを示すフラグＦＰ
に１をセットする。

【００２４】一方、ステップ４で、リッチ判別が初回で
ないと判別されたときには、ステップ８へ進み、所定の
積分定数Ｉに最新の燃料噴射量Ｔｉを乗算した値を、前
回までの補正係数ＬＭＤから減算して補正係数ＬＭＤを
更新する。また、ステップ３で空燃比が目標に対してリ
ーンであると判別されたときには、リッチ判別のときと
同様にして、まず、ステップ９で今回のリーン判別が初
回であるか否かを判別し、初回であるときには、ステッ
プ10へ進んで前回までの補正係数ＬＭＤを最小値ｂにセ
ットする。

【００２５】次のステップ11では、前回までの補正係数
ＬＭＤに比例定数Ｐを加算することで、燃料噴射量を増
大させてリッチ方向に空燃比を修正し、ステップ12で
は、前記フラグＦＰに１をセットする。ステップ９でリ
ーン判別が初回でないと判別されたときには、ステップ
13へ進み、積分定数Ｉに最新の燃料噴射量Ｔｉを乗算し
た値を、前回までの補正係数ＬＭＤに加算する。

【００２６】このようにして、酸素センサ16で検出され
る実際の空燃比を目標空燃比に近づけるように、空燃比
フィードバック補正係数ＬＭＤが比例・積分制御され
る。尚、本実施例では、空燃比フィードバック補正係数
ＬＭＤを比例・積分制御によって設定させるようにした
が、積分制御のみ或いは比例・積分・微分制御を用いる
ようにしても良い。

【００２７】図４のフローチャートに示すプログラム
は、運転領域別の空燃比学習プログラムであり、所定微
小時間（例えば10ms) 毎に実行される。ステップ21で
は、前記フラグＦＰの判別を行い、ＦＰが１であるとき
には、ステップ22へ進みＦＰをゼロリセットした後、本
プログラムによる各種処理を行い、ゼロであるときには
そのまま本プログラムを終了させる。

【００２８】ステップ22でＦＰをゼロリセットすると、
次のステップ23では、機関負荷を代表する基本燃料噴射
量Ｔｐ（＝Ｋ×Ｑ／Ｎ；Ｋは定数）及び機関回転速度Ｎ
ｅの機関運転条件をパラメータとして複数に区分される
運転領域別に空燃比学習補正係数 KBLRC（空燃比学習制
御値）を書き換え可能に記憶する学習マップ（図６参
照）上で、現在の運転条件が該当する領域を特定するた
めに、最新の基本燃料噴射量Ｔｐと機関回転速度Ｎｅと
をそれぞれに読み込む。

【００２９】そして、次のステップ24では、ステップ23
で読み込んだ基本燃料噴射量Ｔｐと機関回転速度Ｎｅと
に対応する学習マップ上の領域に対応して記憶されてい
る空燃比学習補正係数 KBLRCを読み出して、これを KBL
RC_OLDにセットする。ステップ25では、前記空燃比フィ
ードバック補正係数ＬＭＤの最大最小値ａ，ｂの平均値
（＝（ａ＋ｂ）／２）と目標収束値（補正係数ＬＭＤの
初期値であり、本実施例では1.0 ）との偏差の所定割合
Ｘを、前記空燃比学習補正係数 KBLRC _OLDに加算した値
を、該当領域の新たな空燃比学習補正係数 KBLRC
_NEW（← KBLRC_OLD＋Ｘ・｛（ａ＋ｂ）／２−1.0 ｝）
としてセットする。

【００３０】かかる学習によって、空燃比フィードバッ
ク補正係数ＬＭＤ（空燃比フィードバック制御値）によ
る補正分が運転領域別の空燃比学習補正係数 KBLRC（空
燃比学習制御値）に転化され、空燃比フィードバック補
正係数ＬＭＤと目標収束値との偏差を減少させることが
でき、空燃比フィードバック補正係数ＬＭＤを目標収束
値付近に安定させつつ、運転領域によって異なる補正要
求に対応することができるようになる。

【００３１】ステップ26では、前記空燃比学習補正係数
KBLRC_NEWを、学習マップ上の該当領域に対応する更新
データとして、マップデータの書き換えを行う。更に、
次のステップ27では、前記ステップ26でマップデータの
書き換えが行われた領域に対応する領域別の学習カウン
タをインクリメントして、各運転領域別の学習経験数が
運転領域別に判別できるようにする。

【００３２】尚、最終的な燃料噴射量Ｔｉは、以下のよ
うにして演算される。即ち、吸入空気流量Ｑと機関回転
速度Ｎｅとから基本燃料噴射量Ｔｐを演算する一方、冷
却水温度Ｔｗ等の運転条件によって各種補正係数ＣＯを
設定し、更に、前記空燃比フィードバック補正係数ＬＭ
Ｄと、学習マップ上で該当する運転領域に記憶されてい
る空燃比学習補正係数 KBLRCとを読み込んで、Ｔｉ＝Ｔ
ｐ×ＣＯ×ＬＭＤ× KBLRCとして演算されるようになっ
ている。そして、機関回転に同期した所定噴射タイミン
グにおいて、最新に演算された前記燃料噴射量Ｔｉに相
当するパルス幅の駆動パルス信号が燃料噴射弁６に出力
されることで、機関への燃料供給が制御される。

【００３３】ステップ27で学習カウンタをインクリメン
トした後は、ステップ28において、排気温度が低いため
に酸素センサ16が非活性となって所望の空燃比学習を行
なわせることができない学習マップ上の運転領域（所定
の低排気温度領域）に対して、活性領域での学習済み結
果を反映させる推定学習を行なう。このステップ28にお
ける推定学習の詳細は、図５のフローチャートに示して
ある。

【００３４】図５のフローチャートにおいて、まず、ス
テップ31では、現在の運転条件が、前記学習マップ上に
予め定められた推定学習領域内に含まれるか否かを判別
する。前記推定学習領域は、図６に示すように、排気温
度が低いために酸素センサ16が非活性となる可能性が大
である低負荷低回転域の所定低排気温度領域（非活性領
域）と、この所定の低排気温度領域を囲むように隣接す
る特定の運転領域であって、酸素センサ16が比較的高い
排気温度に従って活性化されると予測される活性領域と
から構成されている。

【００３５】前記非活性領域は、酸素センサ16が非活性
であることによって空燃比フィードバック制御を良好に
実行できず、以て、空燃比学習の進行を妨げられる領域
であり、この非活性領域以外は全て酸素センサ16を活性
化させることができるものと予測されるが、本実施例で
は、後述する推定学習に用いる活性領域を非活性領域に
隣接し要求補正レベルが比較的近いと予測される領域に
限定するため、図６に示すように推定学習領域を設定し
て推定学習用の活性領域を特定している。

【００３６】ステップ31で推定学習領域内であると判別
されたときには、ステップ32へ進み、前記推定学習領域
内の活性領域が学習済みであるか否かを、前記活性領域
内の各運転領域に対応して設定されている学習カウンタ
が所定値以上であるか否かに基づき判別する。ここで、
活性領域が学習済みであるか否かの判別は、活性領域内
に含まれる全ての学習運転領域が学習済みであることを
条件としても良いし、また、活性領域に含まれる複数の
運転領域中の所定数（１を含む）以上が学習済みである
ことを条件としても良い。

【００３７】そして、活性領域が学習済みであると判別
されると、ステップ33へ進み、活性領域内の各学習済み
領域における空燃比学習補正係数 KBLRCの平均値が、1.
0 を越えていてリッチ化方向の補正が学習されている
か、逆に、1.0 未満であってリーン化方向の補正が学習
されているかを判別する。上記のような空燃比学習にお
いては、キャニスタパージがなされたときに空燃比学習
を行なってしまうと、キャニスタパージによる一時的な
空燃比のリッチ化を補償しようとして、空燃比学習補正
係数 KBLRCが1.0 を下回る値に誤学習されることにな
る。従って、活性領域内における学習結果の平均が1.0
を下回る場合には、真にベース空燃比がリッチ化したこ
とに対応して学習される場合もあるが、キャニスタパー
ジを誤学習した可能性もある。

【００３８】本実施例のように、学習済みの領域の結果
を未学習の領域に反映させる推定学習を行なわせる場合
に、キャニスタパージに基づく誤学習の結果（リーン化
方向の補正）を未学習領域に反映させてしまうと、推定
する領域の要求がリッチ化方向であると、要求に対する
実際の補正レベルの段差を推定学習によって更に増大さ
せてしまうことになり好ましくない。

【００３９】そこで、キャニスタパージによる誤学習の
可能性のあるリッチ化方向の学習結果が出ているとき、
即ち、ステップ33で学習平均値が1.0 を下回ると判別さ
れるときには、正しい学習結果である可能性もあるが、
キャニスタパージによる誤学習の結果が未学習領域に反
映されることを回避すべく、推定学習させることなくそ
のまま本プログラムを終了させる。

【００４０】一方、ステップ33で学習平均値が1.0 を越
えると判別されたときには、活性領域で少なくともキャ
ニスタパージを誤学習していないものと見做し、次のス
テップ34へ進む。ステップ34では、非活性領域が学習済
みであるか否かを判別する。ここで、学習カウンタによ
って非活性領域内に含まれる複数の学習運転領域の全て
が未学習であると判別された場合を、非活性領域におけ
る未学習として判別させるようにする。

【００４１】ステップ34で非活性領域が全て未学習であ
る判別されると、ステップ35へ進み、推定学習領域内に
おける活性領域での学習結果を、未学習である非活性領
域に反映させる処理を行なう。具体的には、推定学習領
域に含まれる活性領域内における学習済みの空燃比学習
制御値の平均値をそのまま非活性域内の全ての運転領域
の学習値として更新記憶させる。この場合、活性領域内
における学習済み領域数はなるべく多い方が推定学習の
精度を向上させることになり、また、非活性領域内の全
ての運転領域が未学習であることを条件とする。

【００４２】上記のように、酸素センサ16が非活性とな
るために本来であれば空燃比学習が不能な非活性領域に
対して、隣接する活性領域での学習結果を反映させるこ
とで、非活性領域において略要求に見合った空燃比学習
補正を行なわせることが可能となり、前記非活性領域で
の運転性，排気性状を改善できる。尚、上記実施例で
は、非活性領域に隣接する特定された活性領域での学習
平均値を非活性領域における学習値として推定させる構
成としたが、この他、推定学習の方法としては、推定学
習方向を特定して推定学習させる方法がある。

【００４３】即ち、例えば基本燃料噴射量Ｔｐ，機関回
転速度Ｎｅ，吸入空気流量Ｑのいずれかが略同レベルで
ある学習マップ上の運転領域間で推定学習を行なわせる
ものであり、例えば等Ｔｐを推定学習条件とする場合に
は、活性領域内の学習済み領域と略同じＴｐレベルにあ
る非活性領域内の運転領域が未学習であるときに、活性
領域から非活性領域への推定学習を行なわせる。

【００４４】従って、この場合、非活性領域内で等Ｔｐ
上に位置する各領域がいずれも未学習であって、同じ等
Ｔｐの延長上に位置する特定された活性領域で学習済み
であるときに、推定学習を行なわせることになり、非活
性領域が一度に推定学習されるのではなく、等Ｔｐの運
転領域群毎に推定学習がなされる。但し、この場合、所
定の運転条件が略同レベルである各運転領域では、略同
じ補正要求であるものとして推定学習を行なわせるか
ら、活性領域を図６のように、非活性領域に隣接する領
域に限定する必要はなく、非活性領域以外を活性領域と
見做せば良い。

【００４５】更に、推定学習の方法は上記以外であって
も良いが、推定学習される非活性運転領域が未学習であ
ることを必要条件とする。これは、非活性領域であって
も、条件によっては酸素センサ16が活性化して所期の空
燃比学習がなされる場合があり、推定学習の結果よりも
実際の学習結果を優先させることが望ましいためであ
る。

【００４６】また、非活性領域での学習結果を、逆に、
活性領域での未学習領域に反映させることは行なわな
い。これは、非活性運転領域での学習結果は、酸素セン
サ16が充分に活性化されない状態で得られたものである
可能性があり、この場合には、高精度な推定学習を行な
わせることができないためである。

【００４７】

【発明の効果】以上説明したように本発明によると、排
気温度が低いために空燃比センサが非活性となって所望
の空燃比学習が行なえない領域（低排気温度領域）に対
して、空燃比センサが活性化する領域での学習結果を反
映させるようにしたので、前記非活性領域（低排気温度
領域）でのベース空燃比のずれを補償することが可能と
なり、該領域での運転性，排気性状を改善できる。

【００４８】更に、上記のように活性領域の学習結果を
非活性領域（低排気温度領域）に反映させるに当たっ
て、空燃比リッチ化方向の空燃比学習結果のみを用いる
ようにしたので、特にキャニスタパージによるリーン化
方向への誤学習結果が、非活性領域の学習値として設定
されてしまうことを回避できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の構成を示すブロック図。

【図２】本発明の一実施例を示すシステム概略図。

【図３】空燃比フィードバック制御を示すフローチャー
ト。

【図４】空燃比学習制御を示すフローチャート。

【図５】非活性領域への推定学習を示すフローチャー
ト。

【図６】実施例における学習マップの様子を示す線図。

【符号の説明】

１機関６燃料噴射弁 12 コントロールユニット 13 エアフローメータ 14 クランク角センサ 16 酸素センサ（空燃比センサ）

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】機関吸入混合気の空燃比によって変化する
排気中の特定成分の濃度に感応して出力値が変化する空
燃比センサと、該空燃比センサで検出された空燃比と目標空燃比とを比
較して実際の空燃比を前記目標空燃比に近づけるように
機関の空燃比フィードバック制御値を設定する空燃比フ
ィードバック制御手段と、機関運転条件に基づき複数に区分された運転領域毎に空
燃比学習制御値を書き換え可能に記憶する記憶手段と、前記空燃比フィードバック制御値の目標収束値からの偏
差を学習し、前記記憶手段の該当領運転領域に対応して
記憶されている前記空燃比学習制御値を前記偏差を減少
させる方向に修正して書き換える空燃比学習手段と、前記記憶手段において予め設定された所定の低排気温度
領域が未学習であるときに、前記所定の低排気温度領域
以外の特定された運転領域に対応して記憶されている学
習済みの空燃比学習制御値であって空燃比リッチ化方向
の空燃比学習制御値のみに基づいて、前記所定の低排気
温度領域に対応する空燃比学習制御値を書き換える低排
温領域推定学習手段と、前記空燃比フィードバック制御値及び前記記憶手段にお
いて該当運転領域に記憶されている空燃比学習制御値に
基づいて機関吸入混合気の空燃比を制御する空燃比制御
手段と、を含んで構成された内燃機関の空燃比学習制御装置。