JP2767344B2 - 内燃機関の燃料供給装置における自己診断装置 - Google Patents
内燃機関の燃料供給装置における自己診断装置Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、内燃機関の燃料供給装
置における自己診断装置に関する。
置における自己診断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来から、空燃比フィードバック制御機
能をもつ内燃機関の燃料供給装置（電子制御燃料噴射装
置）においては、特開昭６０−９０９４４号公報等に示
されているような空燃比学習制御が採用されている。こ
れは、機関に吸入される空気量に関与するパラメータ
（例えば機関吸入空気流量及び機関回転数）から算出さ
れる基本燃料噴射量と、空燃比センサからの信号に基づ
いて積分制御などにより設定される空燃比フィードバッ
ク補正係数とから、燃料噴射量を演算し、空燃比を目標
空燃比にフィードバック制御するものにおいて、空燃比
フィードバック制御中の空燃比フィードバック補正係数
の平均値の基準値からの偏差を予め定めた機関運転状態
のエリア別に学習して学習補正係数を定め、燃料噴射量
の演算にあたって、基本燃料噴射量を学習補正係数によ
り補正して、空燃比フィードバック補正係数なしで得ら
れるベース空燃比を目標空燃比にできる限り一致させる
ようにしたものである。
能をもつ内燃機関の燃料供給装置（電子制御燃料噴射装
置）においては、特開昭６０−９０９４４号公報等に示
されているような空燃比学習制御が採用されている。こ
れは、機関に吸入される空気量に関与するパラメータ
（例えば機関吸入空気流量及び機関回転数）から算出さ
れる基本燃料噴射量と、空燃比センサからの信号に基づ
いて積分制御などにより設定される空燃比フィードバッ
ク補正係数とから、燃料噴射量を演算し、空燃比を目標
空燃比にフィードバック制御するものにおいて、空燃比
フィードバック制御中の空燃比フィードバック補正係数
の平均値の基準値からの偏差を予め定めた機関運転状態
のエリア別に学習して学習補正係数を定め、燃料噴射量
の演算にあたって、基本燃料噴射量を学習補正係数によ
り補正して、空燃比フィードバック補正係数なしで得ら
れるベース空燃比を目標空燃比にできる限り一致させる
ようにしたものである。
【０００３】これによれば、過渡運転時における空燃比
フィードバック制御の追従遅れをなくすことができ、空
燃比フィードバック制御停止時においても所望の空燃比
を正確に得ることができる。また、この学習補正係数を
用いて燃料供給系の自己診断を行うこともできる。例え
ば燃料噴射弁の詰まりを生じて実際の燃料噴射量が不足
する場合、空燃比を一定に保持すべく空燃比フィードバ
ック補正係数が増大側に設定されるが、この場合に、空
燃比フィードバック補正係数を基準値付近に保持するよ
うに学習補正係数が増大側に更新されるから、この学習
補正係数の値から燃料供給系の異常を診断するのであ
る。
フィードバック制御の追従遅れをなくすことができ、空
燃比フィードバック制御停止時においても所望の空燃比
を正確に得ることができる。また、この学習補正係数を
用いて燃料供給系の自己診断を行うこともできる。例え
ば燃料噴射弁の詰まりを生じて実際の燃料噴射量が不足
する場合、空燃比を一定に保持すべく空燃比フィードバ
ック補正係数が増大側に設定されるが、この場合に、空
燃比フィードバック補正係数を基準値付近に保持するよ
うに学習補正係数が増大側に更新されるから、この学習
補正係数の値から燃料供給系の異常を診断するのであ
る。
【０００４】具体的には、機関運転状態のエリア毎に学
習補正係数を記憶する書換え可能な学習補正係数記憶手
段と対応して、学習補正係数が記憶されるエリア毎に学
習補正係数の書換えによってセットされる学習済みフラ
グを記憶する書換え可能な学習済みフラグ記憶手段を備
え、所定時間毎に、学習済みフラグがセットされている
エリアの学習補正係数に基づいて、当該エリア間の学習
補正係数の段差を算出し、段差が生じたときに燃料供給
系の異常有りと判定していた。
習補正係数を記憶する書換え可能な学習補正係数記憶手
段と対応して、学習補正係数が記憶されるエリア毎に学
習補正係数の書換えによってセットされる学習済みフラ
グを記憶する書換え可能な学習済みフラグ記憶手段を備
え、所定時間毎に、学習済みフラグがセットされている
エリアの学習補正係数に基づいて、当該エリア間の学習
補正係数の段差を算出し、段差が生じたときに燃料供給
系の異常有りと判定していた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかし、このような自
己診断装置にあっては、何らかの原因が１つのエリアの
学習補正係数が他のエリアの学習補正係数とは大きく異
なる値で書換えられて、自己診断結果が異常有りとなる
と、次に診断時にも自動的に自己診断結果が異常有りと
なり、１回目で誤診断してしまうと、２回目も再び誤診
断する可能性が高い。
己診断装置にあっては、何らかの原因が１つのエリアの
学習補正係数が他のエリアの学習補正係数とは大きく異
なる値で書換えられて、自己診断結果が異常有りとなる
と、次に診断時にも自動的に自己診断結果が異常有りと
なり、１回目で誤診断してしまうと、２回目も再び誤診
断する可能性が高い。
【０００６】そこで、１度異常有りと判定した後は、学
習補正係数を全てクリアして、誤診断を回避することが
考えられたが、学習補正係数をクリアしてしまうことに
より、再度学習が進行するまでに排気性能等の悪化を招
くという問題点があった。本発明は、このような従来の
問題点に鑑み、学習制御に影響を与えることなく、診断
精度を向上させることを目的とする。
習補正係数を全てクリアして、誤診断を回避することが
考えられたが、学習補正係数をクリアしてしまうことに
より、再度学習が進行するまでに排気性能等の悪化を招
くという問題点があった。本発明は、このような従来の
問題点に鑑み、学習制御に影響を与えることなく、診断
精度を向上させることを目的とする。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】このため、本発明は、
図１に示すように、機関に吸入される空気量に応じた基
本燃料噴射量を演算する基本燃料噴射量演算手段（Ａ）
と、空燃比センサにより検出される空燃比のリーン・リ
ッチに応じて空燃比フィードバック補正係数を増減して
設定する空燃比フィードバック補正係数設定手段（Ｂ）
と、機関運転状態のエリア毎に学習補正係数を記憶する
書換え可能な学習補正係数記憶手段（Ｃ）と、この学習
補正係数記憶手段から現在の機関運転状態のエリアに対
応する学習補正係数を検索する学習補正係数検索手段
（Ｄ）と、前記基本燃料噴射量と前記空燃比フィードバ
ック補正係数と前記学習補正係数とから燃料噴射弁によ
る燃料噴射量を演算する燃料噴射量演算手段（Ｅ）と、
定常条件において現在の空燃比フィードバック補正係数
の平均値の基準値からの偏差を算出する偏差算出手段
（Ｆ）と、現在の学習補正係数と前記偏差とに基づいて
新たな学習補正係数を設定し、前記学習補正係数記憶手
段における現在の機関運転状態のエリアに対応する学習
補正係数のデータを書換える学習補正係数更新手段
（Ｇ）と、を備える内燃機関の燃料供給装置において、
下記の（Ｈ）〜（Ｊ）の手段を設けて、自己診断装置を
構成する。
図１に示すように、機関に吸入される空気量に応じた基
本燃料噴射量を演算する基本燃料噴射量演算手段（Ａ）
と、空燃比センサにより検出される空燃比のリーン・リ
ッチに応じて空燃比フィードバック補正係数を増減して
設定する空燃比フィードバック補正係数設定手段（Ｂ）
と、機関運転状態のエリア毎に学習補正係数を記憶する
書換え可能な学習補正係数記憶手段（Ｃ）と、この学習
補正係数記憶手段から現在の機関運転状態のエリアに対
応する学習補正係数を検索する学習補正係数検索手段
（Ｄ）と、前記基本燃料噴射量と前記空燃比フィードバ
ック補正係数と前記学習補正係数とから燃料噴射弁によ
る燃料噴射量を演算する燃料噴射量演算手段（Ｅ）と、
定常条件において現在の空燃比フィードバック補正係数
の平均値の基準値からの偏差を算出する偏差算出手段
（Ｆ）と、現在の学習補正係数と前記偏差とに基づいて
新たな学習補正係数を設定し、前記学習補正係数記憶手
段における現在の機関運転状態のエリアに対応する学習
補正係数のデータを書換える学習補正係数更新手段
（Ｇ）と、を備える内燃機関の燃料供給装置において、
下記の（Ｈ）〜（Ｊ）の手段を設けて、自己診断装置を
構成する。
【０００８】（Ｈ）学習補正係数が記憶されるエリア毎
に前記学習補正係数更新手段による学習補正係数の書換
えによってセットされる学習済みフラグを記憶する書換
え可能な学習済みフラグ記憶手段 （Ｉ）学習済みフラグがセットされているエリアの学習
補正係数に基づいて燃料供給系の異常の有無を判定する
異常判定手段 （Ｊ）燃料供給系の異常有りと判定した後に学習済みフ
ラグ記憶手段における学習済みフラグをリセットする学
習済みフラグリセット手段
に前記学習補正係数更新手段による学習補正係数の書換
えによってセットされる学習済みフラグを記憶する書換
え可能な学習済みフラグ記憶手段 （Ｉ）学習済みフラグがセットされているエリアの学習
補正係数に基づいて燃料供給系の異常の有無を判定する
異常判定手段 （Ｊ）燃料供給系の異常有りと判定した後に学習済みフ
ラグ記憶手段における学習済みフラグをリセットする学
習済みフラグリセット手段
【０００９】
【作用】上記の構成においては、自己診断に際し、学習
済みフラグがセットされているエリアの学習補正係数に
基づいて、例えば当該エリア間の学習補正係数の段差に
より、燃料供給系の異常の有無を判定する。ここで、１
度、異常有りと判定された場合は、この診断結果を記憶
しておくことは言うまでもないが、次に同じ条件で診断
を行っても意味がないので、学習済みフラグ記憶手段に
おける学習済みフラグをリセットする。
済みフラグがセットされているエリアの学習補正係数に
基づいて、例えば当該エリア間の学習補正係数の段差に
より、燃料供給系の異常の有無を判定する。ここで、１
度、異常有りと判定された場合は、この診断結果を記憶
しておくことは言うまでもないが、次に同じ条件で診断
を行っても意味がないので、学習済みフラグ記憶手段に
おける学習済みフラグをリセットする。
【００１０】従って、次の自己診断は、異常有りと判定
した後に、学習がなされて学習済みフラグがセットされ
たエリアの学習補正係数に基づいてなされ、１回目が誤
診断があった場合に再び誤診断が繰り返されるのが防止
される。
した後に、学習がなされて学習済みフラグがセットされ
たエリアの学習補正係数に基づいてなされ、１回目が誤
診断があった場合に再び誤診断が繰り返されるのが防止
される。
【００１１】
【実施例】以下に本発明の一実施例を説明する。図２は
システム図である。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
ンチ部には燃料噴射弁６が設けられていて、燃料が噴射
供給される。機関１のシリンダ内で混合気は点火栓７に
より着火されて燃焼し、この燃焼により生じた排気は排
気通路８より搬出される。
システム図である。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
ンチ部には燃料噴射弁６が設けられていて、燃料が噴射
供給される。機関１のシリンダ内で混合気は点火栓７に
より着火されて燃焼し、この燃焼により生じた排気は排
気通路８より搬出される。
【００１２】前記燃料噴射弁６は、コントロールユニッ
ト10からの駆動パルス信号により通電されて開弁し、通
電停止されて閉弁する電磁式燃料噴射弁であって、駆動
パルス信号のパルス幅によって燃料噴射量が制御され、
この燃料噴射量の制御により空燃比が制御される。この
燃料噴射量の制御のため、コントロールユニット10には
エアフローメータ11、クランク角センサ12、空燃比セン
サ13等から信号が入力されている。
ト10からの駆動パルス信号により通電されて開弁し、通
電停止されて閉弁する電磁式燃料噴射弁であって、駆動
パルス信号のパルス幅によって燃料噴射量が制御され、
この燃料噴射量の制御により空燃比が制御される。この
燃料噴射量の制御のため、コントロールユニット10には
エアフローメータ11、クランク角センサ12、空燃比セン
サ13等から信号が入力されている。
【００１３】エアフローメータ11は、吸気ダクト３に設
けられて、吸入空気流量Ｑを検出するものである。クラ
ンク角センサ12は、基準クランク角信号と単位クランク
角信号とを出力するもので、基準クランク角信号の周期
等から機関回転数Ｎを算出可能である。空燃比センサ13
は、排気通路８に設けられて、排気中の酸素濃度より機
関吸入混合気の空燃比（リーン・リッチ）を検出するも
のである。
けられて、吸入空気流量Ｑを検出するものである。クラ
ンク角センサ12は、基準クランク角信号と単位クランク
角信号とを出力するもので、基準クランク角信号の周期
等から機関回転数Ｎを算出可能である。空燃比センサ13
は、排気通路８に設けられて、排気中の酸素濃度より機
関吸入混合気の空燃比（リーン・リッチ）を検出するも
のである。
【００１４】ここにおいて、コントロールユニット10に
内蔵のマイクロコンピュータは、図３〜図５に示すルー
チンを実行することにより、燃料噴射量Ｔｉを定め、こ
のＴｉに相当するパルス幅の駆動パルス信号を機関回転
に同期した所定のタイミングで燃料噴射弁６に出力し
て、燃料噴射を行わせる。また、図６〜図７に示すルー
チンを実行することにより、燃料供給系の自己診断を行
う。
内蔵のマイクロコンピュータは、図３〜図５に示すルー
チンを実行することにより、燃料噴射量Ｔｉを定め、こ
のＴｉに相当するパルス幅の駆動パルス信号を機関回転
に同期した所定のタイミングで燃料噴射弁６に出力し
て、燃料噴射を行わせる。また、図６〜図７に示すルー
チンを実行することにより、燃料供給系の自己診断を行
う。
【００１５】図３は燃料噴射量演算ルーチンであって、
クランク角センサ12の基準クランク角信号に同期して実
行される。ステップ１（図にはＳ１と記してある。以下
同様）では、エアフローメータ11からの信号に基づいて
検出される吸入空気流量Ｑと、クランク角センサ12から
の信号に基づいて算出される機関回転数Ｎとから、機関
に吸入される空気量に対応する基本燃料噴射量Ｔｐ＝Ｋ
×Ｑ／Ｎ（Ｋは定数）を演算する。この部分が基本燃料
噴射量演算手段に相当する。
クランク角センサ12の基準クランク角信号に同期して実
行される。ステップ１（図にはＳ１と記してある。以下
同様）では、エアフローメータ11からの信号に基づいて
検出される吸入空気流量Ｑと、クランク角センサ12から
の信号に基づいて算出される機関回転数Ｎとから、機関
に吸入される空気量に対応する基本燃料噴射量Ｔｐ＝Ｋ
×Ｑ／Ｎ（Ｋは定数）を演算する。この部分が基本燃料
噴射量演算手段に相当する。
【００１６】ステップ２では、後述する図４のルーチン
により設定されている空燃比フィードバック補正係数α
（基準値は１）を読込む。ステップ３では、学習補正係
数記憶手段として、マイクロコンピュータのＲＡＭ内
に、機関運転状態（Ｎ，Ｔｐ）のエリア別に学習補正係
数ＫＢＬＲＣを記憶させたマップから、現在の機関運転
状態（Ｎ，Ｔｐ）のエリアに対応する学習補正係数ＫＢ
ＬＲＣを検索する。この部分が学習補正係数検索手段に
相当する。
により設定されている空燃比フィードバック補正係数α
（基準値は１）を読込む。ステップ３では、学習補正係
数記憶手段として、マイクロコンピュータのＲＡＭ内
に、機関運転状態（Ｎ，Ｔｐ）のエリア別に学習補正係
数ＫＢＬＲＣを記憶させたマップから、現在の機関運転
状態（Ｎ，Ｔｐ）のエリアに対応する学習補正係数ＫＢ
ＬＲＣを検索する。この部分が学習補正係数検索手段に
相当する。
【００１７】学習補正係数ＫＢＬＲＣのマップについて
更に詳しく説明すれば、機関回転数Ｎを横軸、基本燃料
噴射量Ｔｐを縦軸とする例えば８×８のマップであり、
このマップの学習前のデータは全て０となっている。ま
た、このマップを記憶させる書換え可能なＲＡＭに対し
てはエンジンキースイッチのＯＦＦ後も記憶内容を保持
させるためバックアップ電源回路を接続してある。
更に詳しく説明すれば、機関回転数Ｎを横軸、基本燃料
噴射量Ｔｐを縦軸とする例えば８×８のマップであり、
このマップの学習前のデータは全て０となっている。ま
た、このマップを記憶させる書換え可能なＲＡＭに対し
てはエンジンキースイッチのＯＦＦ後も記憶内容を保持
させるためバックアップ電源回路を接続してある。
【００１８】ステップ４では、基本燃料噴射量Ｔｐと空
燃比フィードバック補正係数αと学習補正係数ＫＢＬＲ
Ｃとから、次式に従って、燃料噴射量Ｔｉを演算する。
この部分が燃料噴射量演算手段に相当する。 Ｔｉ＝Ｔｐ×（α＋ＫＢＬＲＣ） ステップ５では、演算された燃料噴射量Ｔｉを出力用レ
ジスタにセットする。これにより、機関回転に同期した
所定のタイミングでこのＴｉのパルス幅をもつ駆動パル
ス信号が燃料噴射弁６に出力されて、燃料噴射が行われ
る。
燃比フィードバック補正係数αと学習補正係数ＫＢＬＲ
Ｃとから、次式に従って、燃料噴射量Ｔｉを演算する。
この部分が燃料噴射量演算手段に相当する。 Ｔｉ＝Ｔｐ×（α＋ＫＢＬＲＣ） ステップ５では、演算された燃料噴射量Ｔｉを出力用レ
ジスタにセットする。これにより、機関回転に同期した
所定のタイミングでこのＴｉのパルス幅をもつ駆動パル
ス信号が燃料噴射弁６に出力されて、燃料噴射が行われ
る。
【００１９】図４は空燃比フィードバック補正係数設定
ルーチンであって、所定時間毎に実行される。ステップ
11では、空燃比センサ13からの信号に基づいて空燃比の
リーン・リッチを判定する。空燃比がリーンの場合は、
ステップ12へ進んで前回リッチか否かを判定する。前回
リッチのときは、リッチ→リーンの反転時であるので、
ステップ13へ進んで空燃比フィードバック補正係数αを
前回値に対し所定の比例分Ｐ増大させる。そして、ステ
ップ14へ進んで、空燃比フィードバック補正係数αの平
均値の算出用データとして、このときの空燃比フィード
バック補正係数αをα1 として記憶保持した後、ステッ
プ15へ進んで、学習（図５の学習サブルーチン）を行
う。
ルーチンであって、所定時間毎に実行される。ステップ
11では、空燃比センサ13からの信号に基づいて空燃比の
リーン・リッチを判定する。空燃比がリーンの場合は、
ステップ12へ進んで前回リッチか否かを判定する。前回
リッチのときは、リッチ→リーンの反転時であるので、
ステップ13へ進んで空燃比フィードバック補正係数αを
前回値に対し所定の比例分Ｐ増大させる。そして、ステ
ップ14へ進んで、空燃比フィードバック補正係数αの平
均値の算出用データとして、このときの空燃比フィード
バック補正係数αをα1 として記憶保持した後、ステッ
プ15へ進んで、学習（図５の学習サブルーチン）を行
う。
【００２０】空燃比がリーンの場合で、前回もリーンの
ときは、ステップ16へ進んで空燃比フィードバック補正
係数αを前回値に対し所定の積分分Ｉ増大させる。尚、
Ｐ＞＞Ｉである。空燃比がリッチの場合は、ステップ17
へ進んで前回リーンか否かを判定する。前回リーンのと
きは、リーン→リッチの反転時であるので、ステップ18
へ進んで空燃比フィードバック補正係数αを前回値に対
し所定の比例分Ｐ減少させる。そして、ステップ19へ進
んで、空燃比フィードバック補正係数αの平均値の算出
用データとして、このときの空燃比フィードバック補正
係数αをα2 として記憶保持した後、ステップ20へ進ん
で、学習（図５の学習サブルーチン）を行う。
ときは、ステップ16へ進んで空燃比フィードバック補正
係数αを前回値に対し所定の積分分Ｉ増大させる。尚、
Ｐ＞＞Ｉである。空燃比がリッチの場合は、ステップ17
へ進んで前回リーンか否かを判定する。前回リーンのと
きは、リーン→リッチの反転時であるので、ステップ18
へ進んで空燃比フィードバック補正係数αを前回値に対
し所定の比例分Ｐ減少させる。そして、ステップ19へ進
んで、空燃比フィードバック補正係数αの平均値の算出
用データとして、このときの空燃比フィードバック補正
係数αをα2 として記憶保持した後、ステップ20へ進ん
で、学習（図５の学習サブルーチン）を行う。
【００２１】空燃比がリッチの場合で、前回もリッチの
ときは、ステップ21へ進んで空燃比フィードバック補正
係数αを前回値に対し所定の積分分Ｉ減少させる。尚、
ステップ11，12，13，16，17，18，21の部分が空燃比フ
ィードバック補正係数設定手段に相当する。次に図５の
学習サブルーチンについて説明する。
ときは、ステップ21へ進んで空燃比フィードバック補正
係数αを前回値に対し所定の積分分Ｉ減少させる。尚、
ステップ11，12，13，16，17，18，21の部分が空燃比フ
ィードバック補正係数設定手段に相当する。次に図５の
学習サブルーチンについて説明する。
【００２２】ステップ31では、学習のための定常条件か
否かを判定する。ここで、定常条件とは、例えば、学習
用マップの機関運転状態のエリアが定まり、かつそのエ
リアで空燃比フィードバック補正係数αの増減方向が所
定回以上反転したこととする。定常条件の不成立時は学
習を行うことなく本サブルーチンを終了し、成立時にの
みステップ32以降へ進む。
否かを判定する。ここで、定常条件とは、例えば、学習
用マップの機関運転状態のエリアが定まり、かつそのエ
リアで空燃比フィードバック補正係数αの増減方向が所
定回以上反転したこととする。定常条件の不成立時は学
習を行うことなく本サブルーチンを終了し、成立時にの
みステップ32以降へ進む。
【００２３】ステップ32では、リッチ→リーンの反転時
の空燃比フィードバック補正係数の最新の記憶値α
1 と、リーン→リッチの反転時の空燃比フィードバック
補正係数の最新の記憶値α2 とから、空燃比フィードバ
ック補正係数の平均値αAVE ＝（α1 ＋α2 ）／２を算
出する。ステップ33では、空燃比フィードバック補正係
数の平均値αAVE の基準値（１）からの偏差Δα＝α
AVE −１を算出する。ステップ31〜33の部分が偏差算出
手段に相当する。
の空燃比フィードバック補正係数の最新の記憶値α
1 と、リーン→リッチの反転時の空燃比フィードバック
補正係数の最新の記憶値α2 とから、空燃比フィードバ
ック補正係数の平均値αAVE ＝（α1 ＋α2 ）／２を算
出する。ステップ33では、空燃比フィードバック補正係
数の平均値αAVE の基準値（１）からの偏差Δα＝α
AVE −１を算出する。ステップ31〜33の部分が偏差算出
手段に相当する。
【００２４】ステップ34では、次式のごとく、現在の機
関運転状態（Ｎ，Ｔｐ）のエリアに対応する学習補正係
数ＫＢＬＲＣに前記偏差Δαの所定割合Ｇ（Ｇは学習ゲ
インで、０＜Ｇ＜１）を加算して、新たな学習補正係数
ＫＢＬＲＣを設定する。 ＫＢＬＲＣ＝ＫＢＬＲＣ＋Δα×Ｇ ステップ35では、こうして設定された新たな学習補正係
数ＫＢＬＲＣを学習補正係数マップにおける現在の機関
運転状態（Ｎ，Ｔｐ）のエリアに書込んで、データを書
換える。ステップ34〜35の部分が学習補正係数更新手段
に相当する。
関運転状態（Ｎ，Ｔｐ）のエリアに対応する学習補正係
数ＫＢＬＲＣに前記偏差Δαの所定割合Ｇ（Ｇは学習ゲ
インで、０＜Ｇ＜１）を加算して、新たな学習補正係数
ＫＢＬＲＣを設定する。 ＫＢＬＲＣ＝ＫＢＬＲＣ＋Δα×Ｇ ステップ35では、こうして設定された新たな学習補正係
数ＫＢＬＲＣを学習補正係数マップにおける現在の機関
運転状態（Ｎ，Ｔｐ）のエリアに書込んで、データを書
換える。ステップ34〜35の部分が学習補正係数更新手段
に相当する。
【００２５】ステップ36では、学習済みフラグ記憶手段
として、マイクロコンピュータのＲＡＭ内に、学習補正
係数ＫＢＬＲＣと同じ機関運転状態（Ｎ，Ｔｐ）のエリ
ア別に学習済みフラグＦの値（０又は１）を記憶させた
マップに対し、現在の機関運転状態（Ｎ，Ｔｐ）のエリ
アに対応する学習済みフラグＦを１にセットして書込
む。
として、マイクロコンピュータのＲＡＭ内に、学習補正
係数ＫＢＬＲＣと同じ機関運転状態（Ｎ，Ｔｐ）のエリ
ア別に学習済みフラグＦの値（０又は１）を記憶させた
マップに対し、現在の機関運転状態（Ｎ，Ｔｐ）のエリ
アに対応する学習済みフラグＦを１にセットして書込
む。
【００２６】学習済みフラグＦのマップについて更に詳
しく説明すれば、学習補正係数ＫＢＬＲＣのマップと同
じく、機関回転数Ｎを横軸、基本燃料噴射量Ｔｐを縦軸
とする８×８マップであり、このマップの学習前のデー
タは全てリセット状態（Ｆ＝０）となっている。また、
このマップデータもエンジンキースイッチのＯＦＦ後も
記憶保持される。
しく説明すれば、学習補正係数ＫＢＬＲＣのマップと同
じく、機関回転数Ｎを横軸、基本燃料噴射量Ｔｐを縦軸
とする８×８マップであり、このマップの学習前のデー
タは全てリセット状態（Ｆ＝０）となっている。また、
このマップデータもエンジンキースイッチのＯＦＦ後も
記憶保持される。
【００２７】尚、フローチャート上では省略したが、空
燃比フィードバック制御停止条件においては、空燃比フ
ィードバック補正係数αを基準値又は前回値にクランプ
し、このときは学習を行わないことは言うまでもない。
図６は診断ルーチンであって、所定時間（例えば10ms）
毎に実行される。このルーチンが異常判定手段に相当す
る。
燃比フィードバック制御停止条件においては、空燃比フ
ィードバック補正係数αを基準値又は前回値にクランプ
し、このときは学習を行わないことは言うまでもない。
図６は診断ルーチンであって、所定時間（例えば10ms）
毎に実行される。このルーチンが異常判定手段に相当す
る。
【００２８】ステップ41では、学習済みフラグＦのマッ
プにおいてそのフラグＦの値が１であるエリアについ
て、学習補正係数ＫＢＬＲＣのマップから学習補正係数
ＫＢＬＲＣを全て読込む。すなわち、学習済みフラグＦ
がセットされているエリアの学習補正係数ＫＢＬＲＣを
全て読込むステップ42では、学習済みフラグＦがセット
されているエリアの学習補正係数ＫＢＬＲＣに基づい
て、それらのエリア間段差を算出する。具体的には、学
習補正係数ＫＢＬＲＣの最大値と最小値との差、又は最
大値あるいは最小値と平均値との差などを算出する。
プにおいてそのフラグＦの値が１であるエリアについ
て、学習補正係数ＫＢＬＲＣのマップから学習補正係数
ＫＢＬＲＣを全て読込む。すなわち、学習済みフラグＦ
がセットされているエリアの学習補正係数ＫＢＬＲＣを
全て読込むステップ42では、学習済みフラグＦがセット
されているエリアの学習補正係数ＫＢＬＲＣに基づい
て、それらのエリア間段差を算出する。具体的には、学
習補正係数ＫＢＬＲＣの最大値と最小値との差、又は最
大値あるいは最小値と平均値との差などを算出する。
【００２９】ステップ43では、算出されたエリア間段差
を所定のスライスレベルＳＬと比較し、エリア間段差が
所定のスライスレベルＳＬを超えている場合に、ステッ
プ44，45へ進む。ステップ44では、燃料供給系の異常有
り（ＮＧ）と判定して、これを記憶する。そして、ステ
ップ45では、警告灯を点灯する。
を所定のスライスレベルＳＬと比較し、エリア間段差が
所定のスライスレベルＳＬを超えている場合に、ステッ
プ44，45へ進む。ステップ44では、燃料供給系の異常有
り（ＮＧ）と判定して、これを記憶する。そして、ステ
ップ45では、警告灯を点灯する。
【００３０】図７は実質的に機関停止時に実行されるル
ーチンである。このルーチンが学習済みフラグリセット
手段に相当する。ステップ51では、イグニッションスイ
ッチがＯＦＦになったか否かを判定し、ＯＦＦの場合に
ステップ52へ進む。ステップ52では、ＮＧ判定をしたか
否かを判定し、ＮＧ判定した場合にステップ53へ進む。
ーチンである。このルーチンが学習済みフラグリセット
手段に相当する。ステップ51では、イグニッションスイ
ッチがＯＦＦになったか否かを判定し、ＯＦＦの場合に
ステップ52へ進む。ステップ52では、ＮＧ判定をしたか
否かを判定し、ＮＧ判定した場合にステップ53へ進む。
【００３１】ステップ53では、学習済みフラグＦのマッ
プにおける学習済みフラグＦのデータを全てクリア（リ
セット状態であるＦ＝０）にする。従って、次の自己診
断は、異常有りと判定した後に、学習がなされて学習済
みフラグＦが再びセットされたエリアの学習補正係数Ｋ
ＢＬＲＣに基づいてなされ、１回目が誤診断があった場
合に再び誤診断が繰り返されるのが防止される。
プにおける学習済みフラグＦのデータを全てクリア（リ
セット状態であるＦ＝０）にする。従って、次の自己診
断は、異常有りと判定した後に、学習がなされて学習済
みフラグＦが再びセットされたエリアの学習補正係数Ｋ
ＢＬＲＣに基づいてなされ、１回目が誤診断があった場
合に再び誤診断が繰り返されるのが防止される。
【００３２】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、学
習補正係数のデータを失うことなく、診断精度を向上さ
せることができるという効果が得られる。
習補正係数のデータを失うことなく、診断精度を向上さ
せることができるという効果が得られる。
【図１】 本発明の構成を示す機能ブロック図
【図２】 本発明の一実施例を示すシステム図
【図３】 燃料噴射量演算ルーチンのフローチャート
【図４】 空燃比フィードバック補正係数設定ルーチン
のフローチャート
のフローチャート
【図５】 学習サブルーチンのフローチャート
【図６】 診断ルーチンのフローチャート
【図７】 機関停止時に実行されるルーチンのフローチ
ャート
ャート
【符号の説明】 １ 機関 ６ 燃料噴射弁 10 コントロールユニット 11 エアフローメータ 12 クランク角センサ 13 空燃比センサ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭59−136535（ＪＰ，Ａ) 特開 昭59−136536（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−50246（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−90944（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−252133（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−190137（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−283745（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−190938（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−216046（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−47138（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−171237（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−171238（ＪＰ，Ａ) 実開 平１−166245（ＪＰ，Ｕ) 実開 平２−72342（ＪＰ，Ｕ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) F02D 41/22 325 F02D 41/14 310 F02D 45/00 340 F02D 45/00 345
Claims (1)
- 【請求項１】機関に吸入される空気量に応じた基本燃料
噴射量を演算する基本燃料噴射量演算手段と、 空燃比センサにより検出される空燃比のリーン・リッチ
に応じて空燃比フィードバック補正係数を増減して設定
する空燃比フィードバック補正係数設定手段と、 機関運転状態のエリア毎に学習補正係数を記憶する書換
え可能な学習補正係数記憶手段と、 この学習補正係数記憶手段から現在の機関運転状態のエ
リアに対応する学習補正係数を検索する学習補正係数検
索手段と、 前記基本燃料噴射量と前記空燃比フィードバック補正係
数と前記学習補正係数とから燃料噴射弁による燃料噴射
量を演算する燃料噴射量演算手段と、 定常条件において現在の空燃比フィードバック補正係数
の平均値の基準値からの偏差を算出する偏差算出手段
と、 現在の学習補正係数と前記偏差とに基づいて新たな学習
補正係数を設定し、前記学習補正係数記憶手段における
現在の機関運転状態のエリアに対応する学習補正係数の
データを書換える学習補正係数更新手段と、 を備える内燃機関の燃料供給装置において、 学習補正係数が記憶されるエリア毎に前記学習補正係数
更新手段による学習補正係数の書換えによってセットさ
れる学習済みフラグを記憶する書換え可能な学習済みフ
ラグ記憶手段と、 学習済みフラグがセットされているエリアの学習補正係
数に基づいて燃料供給系の異常の有無を判定する異常判
定手段と、 燃料供給系の異常有りと判定した後に学習済みフラグ記
憶手段における学習済みフラグをリセットする学習済み
フラグリセット手段と、 を設けたことを特徴とする内燃機関の燃料供給装置にお
ける自己診断装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22166192A JP2767344B2 (ja) | 1992-08-20 | 1992-08-20 | 内燃機関の燃料供給装置における自己診断装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22166192A JP2767344B2 (ja) | 1992-08-20 | 1992-08-20 | 内燃機関の燃料供給装置における自己診断装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0666188A JPH0666188A (ja) | 1994-03-08 |
| JP2767344B2 true JP2767344B2 (ja) | 1998-06-18 |
Family
ID=16770282
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP22166192A Expired - Lifetime JP2767344B2 (ja) | 1992-08-20 | 1992-08-20 | 内燃機関の燃料供給装置における自己診断装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2767344B2 (ja) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004185742A (ja) | 2002-12-04 | 2004-07-02 | Tdk Corp | 薄膜磁気ヘッド |
| JP4407730B2 (ja) | 2007-08-31 | 2010-02-03 | 株式会社デンソー | 内燃機関の燃料噴射制御装置 |
| JP2008255994A (ja) * | 2008-07-22 | 2008-10-23 | Toyota Motor Corp | 内燃機関の制御装置 |
| JP5879890B2 (ja) * | 2011-10-04 | 2016-03-08 | スズキ株式会社 | 燃料噴射制御装置 |
-
1992
- 1992-08-20 JP JP22166192A patent/JP2767344B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0666188A (ja) | 1994-03-08 |
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