JP4488318B2 - 内燃機関制御装置 - Google Patents

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Description

本発明は、目標吸気量が得られるようにスロットル開度を制御可能な内燃機関制御装置に関する。
近年、運転者や車両側からの駆動力の要求値として、車両の制御に直接作用する物理量である内燃機関（エンジン）の出力軸トルクを用いる内燃機関制御装置が提案されている。このような内燃機関制御装置では、出力軸トルクをエンジン出力目標値として、エンジン制御量である空気量、燃料量および点火時期を決定することにより良好な走行性能を得ている。
また、エンジン制御量のうち、エンジン出力軸トルクに最も影響の大きい制御量が空気量であることは一般に知られている。そこで、空気量を高精度に制御するために、目標吸入空気流量と大気圧とインマニ圧力と吸気温度とに基づいて、吸気系の目標有効開口面積を算出し、吸気系の有効開口面積とスロットルの開度との対応を予め記憶した対応マップより目標スロットル開度を出力し、スロットル開度を制御する内燃機関制御装置を、本願出願人は提案している（例えば、特許文献１参照）。
しかしながら、この特許文献１においては、個々のスロットルボディの製造ばらつき等により、同じスロットル開度であっても実際の開口面積や流量係数にばらつきが発生するため、スロットルボディ毎に吸入空気流量は変わってくる。また、インマニ圧や大気圧や吸気温度を測定するセンサのばらつき、または推定方法の持つ誤差により、算出される開口面積や有効開口面積にもばらつきが発生する。
このように、スロットルボディおよび各種センサ等のばらつきや各種推定誤差により、目標吸入空気流量に対する実際の吸入空気流量にばらつきが発生するといった問題があった。
そこで、この問題を解決するために、本願出願人は、目標吸気空気流量を得るためのスロットル開度を算出する際、スロットルボディおよび各種センサ等のばらつきや各種推定誤差に対して、良好に目標吸入空気流量が達成できるように有効開口面積とスロットル開度の関係を学習補正するスロットル開度学習手段を提案している。また、スロットル学習値を記憶する方法を提案している（例えば、特許文献２参照）。
特開２００７−２３９６５０号公報 特開２００８−０５７３３９号公報
特許文献２によると、有効開口面積をスロットル開度に変換する対応マップにおいて、目標有効開口面積の前後の２つの軸ポイントに対応する学習領域と、実有効開口面積の前後２つの軸ポイントに対応する学習領域との少なくとも一方で、前後の軸ポイントまでの比に応じたスロットル学習値を加算し、スロットル学習値を記憶する。
図９は、従来技術である特許文献２において算出されるスロットル学習値の説明図である。図９に示すように、実際の有効開口面積に対するスロットル開度の関係と、設定された対応マップとは、クロスするようにずれる。ここで、実有効開口面積の前後２つの軸ポイントに対応する学習領域で、学習する場合を考える。この場合、実有効開口面積の前後２つの軸ポイントで実有効開口面積と軸ポイントの比に応じて同方向に学習を行うため、片方の軸が実際の関係に近づく学習を行うと、もう片方の軸は、実際の関係とは逆方向に誤学習を行う結果となる。
そのため、適切な学習と誤学習を繰り返すこととなり、記憶したスロットル学習値が大きく変動し、目標吸気量を得るためのスロットル開度にずれが生じ、目標吸気量を達成することができないといった課題があった。
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、スロットルボディおよび各種センサなどのばらつきや各種推定誤差がある場合にも、正確に吸気量が目標吸気量と一致するようにスロットル開度を制御することができる内燃機関制御装置を得ることを目的とする。
本発明に係る内燃機関制御装置は、内燃機関の吸気通路に設けられたスロットルと、スロットルのスロットル開度を制御することにより吸気通路の有効開口面積を変化させて、内燃機関への吸気量を可変制御するスロットル開度制御手段と、スロットルの実スロットル開度を検出する手段と、内燃機関への吸気量を検出する吸気量検出手段と、スロットルの大気側の圧力を大気圧として検出する大気圧検出手段と、スロットルの内燃機関側の圧力を吸気管内圧として検出する吸気管内圧検出手段と、スロットルの大気側の吸気温を検出する吸気温検出手段とを含み、内燃機関の運転状態を検出する運転状態検出手段と、内燃機関の運転状態に基づいて目標吸気量を算出する目標吸気量算出手段と、目標吸気量、大気圧、吸気管内圧および吸気温を、絞り式流量計の流量算出式に適用して、スロットル開度制御手段の目標有効開口面積を算出する目標有効開口面積算出手段と、あらかじめ適合されたスロットル開度制御手段の有効開口面積とスロットル開度との対応マップを用いて、目標有効開口面積から目標スロットル開度を算出する目標スロットル開度算出手段と、吸気量、大気圧、吸気管内圧および吸気温を、絞り式流量計の流量算出式に適用して、スロットル開度制御手段の実有効開口面積を算出する実有効開口面積算出手段と、対応マップを用いて、実有効開口面積から学習用スロットル開度を算出する学習用スロットル開度算出手段とを備え、スロットル開度制御手段は、実スロットル開度または目標スロットル開度と学習用スロットル開度との偏差に基づいてスロットル開度学習値を算出するスロットル開度学習値算出手段を有し、目標スロットル開度をスロットル開度学習値により補正した学習補正後目標スロットル開度によりスロットル開度を制御し、スロットル開度学習値算出手段は、フィードバック制御として用いられリアルタイムに更新されるリアルタイム学習値と、対応マップの有効開口面積軸ポイントに応じた学習領域ごとに対応したロングタイム学習値とから構成された値としてスロットル開度学習値を算出し、スロットル開度学習値を算出する際に、実有効開口面積を挟む対応マップの２つの有効開口面積軸ポイントのそれぞれで示されるスロットル開度にロングタイム学習値を加算した値と、実スロットル開度との大小関係を基に、前記対応マップ上の前記目標有効開口面積に対応するスロットル開度の値と前記スロットル開度学習値との和が、前記目標有効開口面積に対応する実際のスロットル開度に近づくように、リアルタイム学習値とロングタイム学習値を更新し記憶するものである。
本発明に係る内燃機関制御装置によれば、良好な目標吸気量が達成できるように有効開口面積とスロットル開度との関係を学習補正し、その学習値を適切に記憶することで、スロットルボディおよび各種センサなどのばらつきや各種推定誤差がある場合にも、正確に吸気量が目標吸気量と一致するようにスロットル開度を制御することができる内燃機関制御装置を得ることができる。
以下、本発明の内燃機関制御装置の好適な実施の形態につき図面を用いて説明する。
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１における内燃機関制御装置を概略的に示す構成図である。本実施の形態１における内燃機関制御装置は、エンジン１、エアフロセンサ２、吸気温センサ３、スロットル４、スロットルポジションセンサ５、サージタンク６、インマニ圧センサ７、ＥＧＲバルブ８、電子制御ユニット９（以下、「ＥＣＵ９」という）を備えている。また、図２は、本発明の実施の形態１における内燃機関制御装置のエンジン制御部の概略構成を示すブロック図であり、ＥＣＵ９の周辺構成を概略的に示した図である。
図１において、エンジン１の吸気系を構成する吸気通路の上流側には、エンジン１への吸入空気流量（以下、「吸気量」という）Ｑａを測定するエアフロセンサ２と、吸入空気温度（以下、「吸気温」という）Ｔｏを測定する吸気温センサ３とが設けられている。
なお、吸気温センサ３は、エアフロセンサ２と一体に構成されてもよく、エアフロセンサ２とは別体に構成されてもよい。また、吸気温Ｔｏを直接測定する吸気温センサ３に代えて、他のセンサ情報から吸気温Ｔｏを推定演算する手段を用いてもよい。
エンジン１の吸気系において、エアフロセンサ２の下流のエンジン１側には、電子的に開閉制御されて吸気量Ｑａを調整するためのスロットル４が設けられている。スロットル４には、実スロットル開度ＴＰを測定するためのスロットルポジションセンサ５が設けられている。
また、スロットル４の下流のエンジン１側には、吸気管内の圧力を均一化するサージタンク６と、サージタンク６内の圧力を吸気管内圧（インマニ圧）Ｐｅとして測定するインマニ圧センサ７とが設けられている。さらに、サージタンク６には、エンジン１の排気管と連通したＥＧＲ管を開閉するためのＥＧＲバルブ８が接続されている。なお、インマニ圧Ｐｅを直接測定するインマニ圧センサ７に代えて、他のセンサ情報からインマニ圧Ｐｅを推定演算する手段を用いてもよい。
エアフロセンサ２からの吸気量Ｑａ、吸気温センサ３からの吸気温Ｔｏ（スロットル４の大気側の温度）、スロットルポジションセンサ５からの実スロットル開度ＴＰ、および、インマニ圧センサ７からのインマニ圧Ｐｅは、図示しない他のセンサからの検出信号とともに、エンジン１の運転状態を示す情報として、ＥＣＵ９に入力される。
ＥＣＵ９は、運転状態に基づく演算結果に応じて、スロットル４の実スロットル開度ＴＰを制御して吸気量Ｑａを調整する。それとともに、ＥＣＵ９は、エンジン１の燃料噴射装置および点火装置（図示せず）を所要タイミングで駆動制御し、ＥＧＲバルブ８を開閉制御してエンジン１の燃焼状態を改善する。
図２において、ＥＣＵ９には、各種センサ３１が接続されており、各種センサ３１は、上述したセンサ群（エアフロセンサ２、吸気温センサ３、スロットルポジションセンサ５、インマニ圧センサ７）とともに、スロットル４の大気側の圧力を大気圧Ｐｏとして検出する大気圧センサ１０などを含む。
ＥＣＵ９は、入力インタフェース９ａ（以下、「入力Ｉ／Ｆ９ａ」という）と、演算処理部９ｂと、出力インタフェース９ｃ（以下、「出力Ｉ／Ｆ９ｃ」という）とを備えている。
入力Ｉ／Ｆ９ａは、上述したセンサ群（エアフロセンサ２、吸気温センサ３、スロットルポジションセンサ５、インマニ圧センサ７）からの検出情報と、大気圧センサ１０で測定された大気圧Ｐｏと、各種センサ３１に含まれる他のセンサからの検出信号とを取り込む。そして、取り込まれたこれらの信号は、演算処理部９ｂに入力される。なお、大気圧Ｐｏを直接測定する大気圧センサ１０に代えて、他のセンサ情報から大気圧Ｐｏを推定演算する手段を用いてもよい。
ＥＣＵ９内の演算処理部９ｂは、スロットル開度制御手段を含み、スロットル４の実スロットル開度ＴＰを制御することにより、吸気通路の有効開口面積を変化させて、エンジン１への吸気量Ｑａを可変制御する。このため、まず、演算処理部９ｂは、入力された各種データ（運転状態）に基づいて、エンジン１の目標トルクを算出し、目標トルクを達成するための目標吸気量Ｑａ＊を算出する。
続いて、演算処理部９ｂは、目標吸気量Ｑａ＊を達成するための目標有効開口面積ＣＡｔ＊を算出するとともに、目標有効開口面積ＣＡｔ＊を達成するための目標スロットル開度ＴＰ＊（以下、「目標開度ＴＰ＊」という）を算出する。
さらに、演算処理部９ｂは、ＥＧＲバルブ８に対する制御指令値を算出するとともに、各種アクチュエータ４０に含まれる他のアクチュエータ（例えば、エンジン１の燃焼室に設けられた燃料噴射装置のインジェクタ、および点火装置の点火コイルなど）に対する制御指令値を算出する。
最後に、ＥＣＵ９内の出力Ｉ／Ｆ９ｃは、ＥＣＵ９の演算結果に基づく駆動制御信号を、スロットル４およびＥＧＲバルブ８を含む各種アクチュエータ４０に出力する。これにより、スロットル４は、実スロットル開度ＴＰが目標開度ＴＰ＊と一致するように制御される。
次に、スロットル開度制御手段を含むＥＣＵ９内の演算処理部９ｂにより実行される演算処理、すなわち目標吸気量Ｑａ＊を達成するための目標開度ＴＰ＊の算出処理について説明する。
図３は、本発明の実施の形態１における演算処理部９ｂの構成を示す機能ブロック図である。図３において、ＥＣＵ９内の演算処理部９ｂは、目標吸気量算出手段９０、目標有効開口面積算出手段１１、音速算出手段１２、圧力比算出手段１３、無次元流量算出手段１４、および目標開度算出手段１５を備えている。
目標吸気量算出手段９０は、エンジン１の運転状態に応じた目標トルクを達成するための目標吸気量Ｑａ＊を算出し、目標吸気量Ｑａ＊の算出値を目標有効開口面積算出手段１１に入力する。音速算出手段１２は、吸気温Ｔｏに基づき大気中の音速ａ０を算出し、音速ａ０の算出値を目標有効開口面積算出手段１１に入力する。
圧力比算出手段１３は、インマニ圧Ｐｅと大気圧Ｐｏとの圧力比Ｐｅ／Ｐｏを算出する除算器からなり、圧力比Ｐｅ／Ｐｏの算出値を無次元流量算出手段１４に入力する。無次元流量算出手段１４は、圧力比Ｐｅ／Ｐｏに基づき無次元流量σを算出し、無次元流量σの算出値を目標有効開口面積算出手段１１に入力する。
目標有効開口面積算出手段１１は、目標吸気量Ｑａ＊、音速ａ０、および無次元流量σを入力情報として、スロットル４の目標有効開口面積ＣＡｔ＊を算出し、目標有効開口面積ＣＡｔ＊の算出値を目標開度算出手段１５に入力する。
目標開度算出手段１５は、あらかじめ適合された有効開口面積ＣＡｔと実スロットル開度ＴＰとの対応マップ（後述する「ＣＡｔ−ＴＰマップ」）を用いて、目標有効開口面積ＣＡｔ＊に対応した目標開度ＴＰ＊を算出する。目標開度ＴＰ＊の算出値は、学習補正後目標スロットル開度算出手段２３（後述する）に入力される。
次に、図３内の各算出手段１１〜１５の具体的な算出処理機能について説明する。一般に、絞り式流量計の体積流量算出式は、吸気量Ｑａ（体積流量）、大気中の音速ａ０、流量係数Ｃ、スロットル４の開口面積Ａｔ、インマニ圧Ｐｅ、大気圧Ｐｏ、および比熱比ｋを用いて、下式（１）で表される。
Figure 0004488318
ここで、無次元流量算出手段１４により算出される無次元流量σを、下式（２）のように定義する。
Figure 0004488318
上式（２）を上式（１）に代入すると、吸気量Ｑａは、下式（３）のように表すことができる。
Figure 0004488318
なお、大気中の音速ａ０は、ガス定数Ｒおよび吸気温Ｔｏを用いると、下式（４）で表される。
Figure 0004488318
また、上式（３）を変形すると、流量係数Ｃとスロットル４の開口面積Ａｔとの積で表される有効開口面積ＣＡｔは、目標トルクを達成するために必要な目標吸気量Ｑａ＊と、大気中の音速ａ０と、無次元流量σとが与えられた場合に、下式（５）により算出することができる。
Figure 0004488318
よって、ＥＣＵ９内の目標有効開口面積算出手段１１は、目標吸気量Ｑａ＊、大気中の音速ａ０、および無次元流量σに基づき、上式（５）を用いて、目標吸気量Ｑａ＊を達成するための目標有効開口面積ＣＡｔ＊を算出する。
このように、上式（１）で表される絞り式流量計の体積流量算出式に基づいて、目標有効開口面積ＣＡｔ＊を算出することができる。これにより、環境条件の変化やＥＧＲ導入（ＥＧＲバルブ８の開放）などに起因して、エンジン１の運転状態が変化した場合においても、良好に目標吸気量Ｑａ＊を達成するための目標有効開口面積ＣＡｔ＊を算出することができる。
ところで、目標有効開口面積ＣＡｔ＊の算出に必要な大気中の音速ａ０を、ＥＣＵ９内で上式（４）を用いて演算することは、演算負荷が膨大となるので、実用的ではない。そこで、ＥＣＵ９内での演算負荷を抑えるために、音速算出手段１２は、あらかじめ大気中の音速ａ０の理論値を算出して、吸気温Ｔｏに対するマップデータとして記憶しておくことが考えられる。このようなマップデータを用いることにより、音速算出手段１２は、目標有効開口面積算出手段１１での演算処理前に、吸気温Ｔｏを用いて大気中の音速ａ０を算出することができる。
同様に、目標有効開口面積ＣＡｔ＊の演算に必要な無次元流量σを、ＥＣＵ９内で上式（２）を用いて演算することも、演算負荷が膨大となるので、実用的ではない。そこで、ＥＣＵ９内での演算負荷を抑えるために、無次元流量算出手段１４は、あらかじめ無次元流量σの理論値を算出して、インマニ圧Ｐｅと大気圧Ｐｏとの圧力比に対するマップデータとして記憶しておくことが考えられる。このようなマップデータを用いることにより、無次元流量算出手段１４は、目標有効開口面積算出手段１１での演算処理前に、圧力比算出手段１３で算出されたインマニ圧Ｐｅと大気圧Ｐｏとの圧力比Ｐｅ／Ｐｏを用いて無次元流量σを算出することができる。
ところで、一般に、圧力比Ｐｅ／Ｐｏが第６の所定値（空気の場合、約０．５２８）以下の場合、スロットル４を通過する空気流量が飽和（いわゆる、チョーク）することが知られている。また、このようなチョークが生じた場合には、上式（２）で算出される無次元流量σは、一定値になることも知られている。
そこで、圧力比算出手段１３は、圧力比固定手段（図示せず）を含み、圧力比Ｐｅ／Ｐｏが第６の所定値以下の場合には、圧力比Ｐｅ／Ｐｏを第６の所定値に固定設定することにより、チョークが生じた場合にも対応できるようになっている。
なお、圧力比算出手段１３において圧力比Ｐｅ／Ｐｏを第６の所定値に固定設定する代わりに、無次元流量算出手段１４における圧力比Ｐｅ／Ｐｏに対応した無次元流量σのマップ値を、圧力比Ｐｅ／Ｐｏが第６の所定値以下の領域では、第６の所定値の場合と同一値に設定してもよい。
一方、圧力比Ｐｅ／Ｐｏがある程度以上に大きくなると、エアフロセンサ２およびインマニ圧センサ７において吸入空気脈動の影響を受けるので、吸気量Ｑａの測定値が実際の吸気量に対して誤差を生じる可能性がある。その上、無次元流量σの算出に対しても、吸入空気脈動によるインマニ圧Ｐｅの測定誤差の影響を大きく受ける可能性がある。
そこで、圧力比算出手段１３内の圧力比固定手段（図示せず）は、圧力比Ｐｅ／Ｐｏが第２の所定値以上の場合には、圧力比Ｐｅ／Ｐｏを第２の所定値として扱うことにより、吸入空気脈動の影響を抑制し、スロットル４の制御性を確保するようになっている。
なお、圧力比算出手段１３において圧力比Ｐｅ／Ｐｏを第２の所定値に固定設定する代わりに、無次元流量算出手段１４における圧力比Ｐｅ／Ｐｏに対する無次元流量σのマップ値を、圧力比Ｐｅ／Ｐｏが第２の所定値以上の領域では、第２の所定値の場合と同一値に設定してもよい。
次に、目標開度算出手段１５は、目標有効開口面積算出手段１１で算出された目標有効開口面積ＣＡｔ＊を用いて、目標開度ＴＰ＊を算出する。このとき、目標開度算出手段１５は、実スロットル開度ＴＰの測定値と、吸気量Ｑａの測定値から上式（５）により算出した有効開口面積ＣＡｔとの関係をあらかじめ求め、実スロットル開度ＴＰと有効開口面積ＣＡｔとが１対１で対応する２次元マップとして記憶しておく。
そして、目標開度算出手段１５は、この２次元マップを用いることにより、目標有効開口面積ＣＡｔ＊に対応した目標開度ＴＰ＊を算出する。これにより、実スロットル開度ＴＰと有効開口面積ＣＡｔとの２次元マップを容易に作成することができ、大幅なセッティング工数の削減を実現することができる。
次に、演算処理部９ｂ内のスロットル開度制御手段は、目標開度算出手段１５で算出された目標開度ＴＰ＊が達成されるようにスロットル４を制御する。その際に、スロットル開度制御手段は、スロットルボディおよび各種センサ３１のばらつきや各種推定誤差などに起因した目標吸気量Ｑａ＊と実際の吸気量Ｑａとの誤差が減少するように、スロットル開度学習値を算出する。
次に、図４を参照しながら、本発明の実施の形態１におけるスロットル開度学習値ＴＰＬＲＮの算出処理について詳細に説明する。図４は、本発明の実施の形態１におけるスロットル開度制御手段１６内のスロットル開度学習値算出手段２１の周辺構成を概略的に示す機能ブロック図である。
図４におけるＥＣＵ９の演算処理部９ｂ内のスロットル開度制御手段１６は、実有効開口面積算出手段１７、学習用スロットル開度算出手段１８（以下、「学習用開度算出手段１８」という）、スロットルポジションセンサ５に接続された学習基本値算出手段１９、学習基本値ΔＴＰを積分処理する補正後積分処理手段２０、スロットル開度学習値算出手段２１、目標開度算出手段１５、および学習補正後目標スロットル開度算出手段２３（以下、「学習補正後目標開度算出手段２３」という）を備えている。
なお、目標開度算出手段１５の前段構成については、前述した図３の構成と同様であり、図４には記載が省略されている。
実有効開口面積算出手段１７は、目標開度ＴＰ＊に制御したときの実際の吸気量Ｑａをエアフロセンサ２より取り込み、実際の吸気量Ｑａに基づいて、スロットル開度制御手段１６によるスロットル４の実有効開口面積ＣＡｔｒを算出する。
このとき、実有効開口面積算出手段１７は、吸気量Ｑａ、大気圧Ｐｏ、インマニ圧Ｐｅおよび吸気温Ｔｏを、いわゆる絞り式流量計の流量算出式に適用し、上式（５）のように、スロットル開度制御手段１６の実有効開口面積ＣＡｔｒを算出して学習用開度算出手段１８に入力する。
学習用スロットル開度算出手段１８は、あらかじめ適合した実スロットル開度ＴＰと有効開口面積ＣＡｔとの対応マップ関係（以下、「ＣＡｔ−ＴＰマップ」という）を用いて、実有効開口面積ＣＡｔｒから算出された学習用マップスロットル開度と、リアルタイム学習値ＴＰＲと、実有効開口面積ＣＡｔｒに対応するロングタイム学習値ＴＰＬｒとの和である学習用スロットル開度（以下、「学習用開度」という）ＴＰｉを算出して学習基本値算出手段１９に入力する。
学習基本値算出手段１９は、スロットルポジションセンサ５より検出される実スロットル開度ＴＰと学習用開度ＴＰｉとの偏差ΔＴＰ（＝ＴＰ−ＴＰｉ）を学習基本値として算出して、補正後積分処理手段２０に入力する。ここで、実スロットル開度ＴＰは、学習用開度ＴＰｉを算出したタイミングと同じものを使うこととする。また、実スロットル開度ＴＰの代わりに、目標開度ＴＰ＊を用いてもよい。
補正後積分処理手段２０は、学習基本値ΔＴＰに補正係数Ｋｃ（０≦Ｋｃ≦１）を乗算した値を順次積分して（または、学習基本値ΔＴＰにフィルタ処理を施して）、学習基本値ΔＴＰから瞬時的なばらつきを除去した値をスロットル開度学習値ＴＰＬＲＮとして、スロットル開度学習値算出手段２１に入力する。
次に、補正後積分処理手段２０で求めたスロットル開度学習値ＴＰＬＲＮは、後述する図５のように、スロットル開度学習値算出手段２１において、リアルタイム学習値ＴＰＲと、ロングタイム学習値ＴＰＬとに分配される。ここで、リアルタイム学習値ＴＰＲは、フィードバック制御として用いる学習値である。また、ロングタイム学習値ＴＰＬは、ＣＡｔ−ＴＰマップのＣＡｔ軸ポイント（後述する図６あるいは図７内の横軸）に対応する学習領域ごとに記憶する学習値である。
これにより、ＣＡｔ−ＴＰマップ上の値とロングタイム学習値ＴＰＬとの和を、実際のＣＡｔ−ＴＰ関係に近づけることができる。また、リアルタイム学習値ＴＰＲを併用することにより、フィードバック制御により瞬時的な誤差を吸収することができる。
次に、図５を参照しながらスロットル開度学習値算出手段２１の動作について説明する。図５は、本発明の実施の形態１におけるスロットル開度学習値算出手段２１内の構成を示す機能ブロック図である。
図５におけるスロットル開度学習値算出手段２１は、スロットル開度比較手段２４、ロングタイム学習値算出手段２５、リアルタイム学習値算出手段２６、切替手段２７ａ、２７ｂ、単調増加処理手段２８、ロングタイム学習値記憶手段２９、および補正用スロットル開度学習値算出手段３０（以下、「補正用開度学習値算出手段３０」という）を備えている。
ロングタイム学習値算出手段２５およびリアルタイム学習値算出手段２６は、それぞれ、補正後積分処理手段２０とスロットル開度比較手段２４に接続されている。また、単調増加処理手段２８は、切替手段２７ａを介してロングタイム学習値算出手段２５と接続されている。
また、ロングタイム学習値記憶手段２９は、単調増加処理手段２８に接続されている。さらに、補正用開度学習値算出手段３０は、切替手段２７ｂを介してリアルタイム学習値算出手段２６に接続されるとともに、ロングタイム学習値記憶手段２９にも接続されている。
補正後積分処理手段２０から得られるスロットル開度学習値ＴＰＬＲＮは、スロットル開度学習値算出手段２１において、リアルタイムに更新されるリアルタイム学習値ＴＰＲと、ＣＡｔ−ＴＰマップの有効開口面積軸ポイント（ＣＡｔ軸ポイント）に応じた学習領域ごとに対応したロングタイム学習値ＴＰＬとの、少なくとも一方に分配される。
まず、スロットル開度比較手段２４は、実有効開口面積ＣＡｔｒを挟むＣＡｔ−ＴＰマップの２つのＣＡｔ軸ポイントにおけるＴＰマップ値のそれぞれにロングタイム学習値ＴＰＬを加算した値と、実スロットル開度ＴＰとの大小関係を比較し、更新するリアルタイム学習値ＴＰＲとロングタイム学習値ＴＰＬを決定する。
ここで、以下の説明をわかりやすくするために、２つのＣＡｔ軸ポイントのうち、上側のＣＡｔ軸ポイントをＣＡｔ［ｍ］、下側のＣＡｔ軸ポイントをＣＡｔ［ｍ−１］と呼ぶこととする。また、上側のＣＡｔ軸ポイントＣＡｔ［ｍ］におけるＴＰマップ値とロングタイム学習値ＴＰＬとの和をＴＰ［ｍ］、下側のＣＡｔ軸ポイントＣＡｔ［ｍ−１］におけるＣＡｔ−ＴＰマップ値とロングタイム学習値ＴＰＬとの和をＴＰ［ｍ−１］と呼ぶこととする。
スロットル開度比較手段２４で決定された内容に基づいて、ロングタイム学習値算出手段２５は、ロングタイム学習値ＴＰＬを算出し、リアルタイム学習値算出手段２６は、リアルタイム学習値ＴＰＲを算出する。これにより、学習更新時における過剰な学習を防止することができる。
切替手段２７ａは、所定の更新禁止条件（後述する）が成立した場合には、ロングタイム学習値ＴＰＬとして前回のロングタイム学習値ＴＰＬ（ｎ−１）を単調増加処理手段２８に入力させ、ロングタイム学習値ＴＰＬの更新を禁止する。
一方、ロングタイム学習値ＴＰＬの更新禁止条件が不成立の場合（すなわち、更新が禁止されない場合）には、切替手段２７ａは、ロングタイム学習値算出手段２５で算出されたロングタイム学習値ＴＰＬを、ＣＡｔ−ＴＰマップのＣＡｔ軸ポイントに応じた学習領域の最終的なロングタイム学習値ＴＰＬとして単調増加処理手段２８に入力させる。
同様に、切替手段２７ｂは、所定の更新禁止条件（後述する）が成立した場合には、リアルタイム学習値ＴＰＲとして前回のリアルタイム学習値ＴＰＲ（ｎ−１）を補正用開度学習値算出手段３０に入力させ、リアルタイム学習値ＴＰＲの更新を禁止する。
一方、リアルタイム学習値ＴＰＲの更新禁止条件が不成立の場合（すなわち、更新が禁止されない場合）には、切替手段２７ｂは、リアルタイム学習値算出手段２６で算出されたリアルタイム学習値ＴＰＲを、最終的なリアルタイム学習値ＴＰＲとして補正用開度学習値算出手段３０に入力させる。
なお、切替手段２７ａ、２７ｂにおける更新禁止条件の具体例として、目標開度ＴＰ＊と実スロットル開度ＴＰの偏差が第１の所定値以上である場合には、リアルタイム学習値ＴＰＲおよびロングタイム学習値ＴＰＬの更新が禁止されるようにしてもよい。
また、インマニ圧Ｐｅ（吸気管内圧）と大気圧Ｐｏとの圧力比Ｐｅ／Ｐｏが第２の所定値以上を示す場合には、リアルタイム学習値ＴＰＲおよびロングタイム学習値ＴＰＬの更新が禁止されるようにしてもよい。
さらに、学習用開度ＴＰｉと実スロットル開度ＴＰまたは目標開度ＴＰ＊の偏差が第３の所定値以下になった場合、もしくは目標吸気量Ｑａ＊と吸気量Ｑａの偏差率が第４の所定値以下になった場合、目標有効開口面積ＣＡｔ＊と実有効開口面積ＣＡｔｒとの偏差が第５の所定値以下になった場合のいずれか１つ以上で、リアルタイム学習値ＴＰＲおよびロングタイム学習値ＴＰＬの更新が禁止されるようにしてもよい。
単調増加処理手段２８は、ＣＡｔ−ＴＰマップと、ロングタイム学習値ＴＰＬを加算して補正した後の実際のＣＡｔ−ＴＰ関係（スロットル開度制御手段１６の有効開口面積ＣＡｔと実スロットル開度ＴＰとの関係）とが、単調増加になるように、ロングタイム学習値ＴＰＬを制限する。
ロングタイム学習値記憶手段２９は、単調増加処理手段２８を介したロングタイム学習値ＴＰＬを記憶する。さらに、補正用開度学習値算出手段３０は、リアルタイム学習値ＴＰＲとロングタイム学習値ＴＰＬとを加算する加算手段からなり、加算結果を補正用スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮｉ（以下、「補正用開度学習値ＴＰＬＲＮｉ」という）として学習補正後目標開度算出手段２３に入力する。
学習補正後目標開度算出手段２３は、補正用開度学習値ＴＰＬＲＮｉと目標開度算出手段１５で算出された目標開度ＴＰ＊とを加算して、学習補正後目標スロットル開度ＴＰＬＲＮ＊（以下、「学習補正後目標開度ＴＰＬＲＮ＊」という）を算出する。
このように、スロットル開度制御手段１６は、学習基本値ΔＴＰ（実スロットル開度ＴＰと学習用開度ＴＰｉとの偏差）に基づいて、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮを算出する。さらに、スロットル開度制御手段１６は、目標開度ＴＰ＊を補正用開度学習値ＴＰＬＲＮｉで補正した学習補正後目標開度ＴＰＬＲＮ＊を用いて、実スロットル開度ＴＰを制御する。この結果、目標吸気量Ｑａ＊と吸気量Ｑａとの誤差を減少させることができる。
したがって、目標吸気量Ｑａ＊を得るための実スロットル開度ＴＰを算出する際に、スロットルボディおよび各種センサなどのばらつきや、各種推定演算における誤差に対して、良好に目標吸気量Ｑａ＊が達成できるように有効開口面積ＣＡｔと実スロットル開度ＴＰとの関係を学習補正することができる。
なお、スロットル開度制御手段１６内のロングタイム学習値記憶手段２９は、バックアップメモリとして機能する。すなわち、エンジン１の停止中または内燃機関制御装置の電源オフ時においては、リアルタイム学習値ＴＰＲがリセットされ、ロングタイム学習値ＴＰＬがロングタイム学習値記憶手段２９（バックアップメモリ）に保持される。
次に、ロングタイム学習値ＴＰＬの学習領域ごとの算出処理について、図６〜図８を用いて、具体的に説明する。図６は、本発明の実施の形態１におけるスロットル開度学習値ＴＰＬＲＮの算出処理を概略的に示す説明図である。また、図７は、本発明の実施の形態１におけるロングタイム学習値の格納処理を概略的に示す説明図である。さらに、図８は、本発明の実施の形態１における単調増加処理を概略的に示す説明図である。
補正後積分処理手段２０は、前述のように、点ａと点ｂとの間の差分（すなわち、実スロットル開度ＴＰと学習用開度ＴＰｉとのスロットル開度偏差）ΔＴＰを学習基本値として算出する（図６参照）。
次に、スロットル開度学習値算出手段２１は、前述のように、実有効開口面積ＣＡｔｒを挟むＣＡｔ−ＴＰマップの２つのＣＡｔ軸ポイントにおけるＴＰマップ値のそれぞれにロングタイム学習値ＴＰＬを加算した値と、実スロットル開度ＴＰとの大小関係を比較し、リアルタイム学習値ＴＰＲとロングタイム学習値ＴＰＬを算出する（図７参照）。
この大小関係としては、３通り存在し、それぞれの処理は、以下のようになる。１つ目の大小関係として、実スロットル開度ＴＰがＴＰ［ｍ］以上である場合（すなわち、図７におけるＡ領域に実スロットル開度ＴＰが存在する場合）には、ロングタイム学習値算出手段２５において、ロングタイム学習値ＴＰＬは、下式（６）のように、ＣＡｔ［ｍ］に対応する前回のロングタイム学習値ＴＰＬ［ｍ］（ｎ−１）と、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮと、前回のリアルタイム学習値ＴＰＲ（ｎ−１）との和から所定値Ａを除くことにより算出される。ここで、所定値Ａとは、ＣＡｔ軸ポイント上でのＴＰＲの最大値であり、任意に設定できるものとする。ただし、ＴＰ［ｍ］が実スロットル開度ＴＰを上回らないこととする。
Figure 0004488318
一方、リアルタイム学習値算出手段２６おいて、リアルタイム学習値ＴＰＲは、下式（７）のように、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮと、前回のリアルタイム学習値ＴＰＲ（ｎ−１）と、前回の実有効開口面積ＣＡｔｒでのロングタイム学習値ＴＰＬｒ（ｎ−１）との和から、実有効開口面積ＣＡｔｒでのロングタイム学習値ＴＰＬｒを除くことにより算出される。
Figure 0004488318
２つ目の大小関係として、実スロットル開度ＴＰがＴＰ［ｍ］より小さくＴＰ［ｍ−１］より大きい場合（すなわち、図７におけるＢ領域に実スロットル開度ＴＰが存在する場合）には、リアルタイム学習値算出手段２６において、リアルタイム学習値ＴＰＲは、下式（８）のように、前回のリアルタイム学習値ＴＰＲ（ｎ−１）にスロットル開度学習値ＴＰＬＲＮを加え算出される。なお、このＢ領域におけるロングタイム学習値ＴＰＬは、前回値がそのまま維持される。
Figure 0004488318
３つ目の大小関係として、実スロットル開度ＴＰがＴＰ［ｍ−１］以下である場合（すなわち、図７におけるＣ領域に実スロットル開度ＴＰが存在する場合）には、ロングタイム学習値算出手段２５において、ロングタイム学習値ＴＰＬは、下式（９）のように、ＣＡｔ［ｍ−１］に対応する前回のロングタイム学習値ＴＰＬ［ｍ−１］（ｎ−１）と、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮと、前回のリアルタイム学習値ＴＰＲ（ｎ−１）との和から所定値Ｂを除くことにより算出される。ここで、所定値Ｂとは、ＣＡｔ軸ポイント上でのＴＰＲの最小値であり、任意に設定できるものとする。ただし、ＴＰ［ｍ−１］が実スロットル開度ＴＰを下回らないこととする。
Figure 0004488318
一方、リアルタイム学習値算出手段２６おいて、リアルタイム学習値ＴＰＲは、下式（１０）のように、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮと、前回のリアルタイム学習値ＴＰＲ（ｎ−１）と、前回の実有効開口面積ＣＡｔｒでのロングタイム学習値ＴＰＬｒ（ｎ−１）との和から、実有効開口面積ＣＡｔｒでのロングタイム学習値ＴＰＬｒを除くことにより算出される。
Figure 0004488318
このように、スロットル開度学習値算出手段２１は、実スロットル開度ＴＰと実有効開口面積ＣＡｔｒを挟むＣＡｔ−ＴＰマップの２つのＣＡｔ軸ポイントにおけるＴＰマップ値とロングタイム学習値ＴＰＬの和の大小関係を比較し、ロングタイム学習値を更新する学習領域を適切に判別することで、１つの軸ポイントでロングタイム学習値を更新することができる。
また、ロングタイム学習値更新時に、更新されるロングタイム学習値とＴＰマップ値との和が、実スロットル開度ＴＰを上回らないことにする、あるいは下回らないようにすることで、過剰な学習を防ぐことができる。この結果、スロットル学習値が大きく変動することを抑制できる。
一般に、実スロットル開度ＴＰと吸気量Ｑａとは単調増加の関係にあるので、有効開口面積ＣＡｔと実スロットル開度ＴＰとの関係も単調増加である必要がある。ところが、局所的に学習が行われた場合には、図８内の破線および破線枠で示すように、ＣＡｔ−ＴＰマップ（実線参照）の値とロングタイム学習値ＴＰＬとの和（破線参照）が単調増加にならない場合が起こり得る。
この場合、例えば、目標吸気量Ｑａ＊が増加しているにも関わらず、学習補正後目標開度ＴＰＬＲＮ＊が減少するので、エンジン１の出力低下やスロットル開度学習値ＴＰＬＲＮの誤学習といった問題が生じる。
そこで、単調増加処理手段２８は、図８内の点線および点線枠で示すように、ＣＡｔ−ＴＰマップ（実線）の値とロングタイム学習値ＴＰＬとの和（点線参照）が有効開口面積に対し単調増加となるように、ロングタイム学習値ＴＰＬに所定値を加算してロングタイム学習値ＴＰＬを制限する処理を行う。これにより、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮの誤学習や誤作動を防止することができる。
以下、単調増加処理手段２８による単調増加処理について、詳細に説明する。まず、ＣＡｔ軸ポイント番号ｎを用いて、現在学習対象のロングタイム学習値をＴＰＬ（ｎ）とし、現在学習対象のＣＡｔ軸ポイント番号ｎのとり得る範囲は「１≦ｎ≦ＣＡｔ軸ポイント数」とする。
ここで、ＣＡｔ軸ポイント番号ｎが所定値ｍよりも大きい領域のロングタイム学習値ＴＰＬ（ｍ＋１＋ｉ）に関して、単調増加補正後のロングタイム学習値ＴＰＬは、下式（１１）の繰り返し計算により算出することができる。
Figure 0004488318
上式（１１）において、変数ｉは、繰り返し計算時に「０」から「ＣＡｔ軸ポイント数−（ｍ＋１）」まで順次増加する。
また、ＣＡｔ軸ポイント番号ｎがｍよりも小さい領域のロングタイム学習値ＴＰＬ（ｍ−１−ｊ）に関して、単調増加補正後のロングタイム学習値ＴＰＬは、下式（１２）の繰り返し計算により算出することができる。
Figure 0004488318
式（１２）において、変数ｊは、繰り返し計算時に「０」から「ｍ−２」まで順次増加する。上式（１１）、（１２）の計算を実行した後、ロングタイム学習値記憶手段２９は、最終的なロングタイム学習値ＴＰＬを学習領域ごとに記憶する。
先の図５のように、補正用開度学習値算出手段３０は、リアルタイム学習値ＴＰＲと運転領域に対応するロングタイム学習値ＴＰＬとを加算し、補正用開度学習値ＴＰＬＲＮｉを算出して学習補正後目標開度算出手段２３に入力する。従って、学習補正後目標開度算出手段２３は、補正用開度学習値ＴＰＬＲＮｉを用いて、学習補正後目標開度ＴＰＬＲＮ＊（＝ＴＰＬＲＮｉ＋ＴＰ＊）を算出する。
以上のようにして、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮの算出が行われるとともに、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮに基づくロングタイム学習値ＴＰＬの算出および記憶が行われる。しかしながら、このような学習処理は、全運転領域で行うことはできないので、学習禁止処理が必要となる。そこで、本実施の形態１における学習禁止条件について、具体的に説明する。
過渡運転時などにおいて目標開度ＴＰ＊が急変した場合には、スロットル開度変化によるエアフロセンサ２の近傍の流速が変化するまでの応答遅れや、エアフロセンサ２そのものの応答遅れなどにより、吸気量Ｑａが応答するまでには、ある程度の時間が必要となる。
したがって、切替手段２７ａ、２７ｂは、目標開度ＴＰ＊と実スロットル開度ＴＰの偏差が第１の所定値以上となった場合には、リアルタイム学習値ＴＰＲおよびロングタイム学習値ＴＰＬの更新を禁止する。これにより、吸気量Ｑａの応答遅れ等によるロングタイム学習値ＴＰＬの誤学習を防止することができる。
また、エアフロセンサ２は、インマニ圧Ｐｅと大気圧Ｐｏとの圧力比Ｐｅ／Ｐｏがある程度大きくなると、吸入空気脈動の影響を受ける。従って、実際の吸気量と測定した吸気量との間に誤差が発生する場合があり、このような運転領域においては、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮを正確に算出することができない。
従って、切替手段２７ａ、２７ｂは、圧力比Ｐｅ／Ｐｏが前述の第１の所定値以上を示す場合には、前回のリアルタイム学習値ＴＰＲ（ｎ−１）および前回のロングタイム学習値ＴＰＬ（ｎ−１）を選択し、リアルタイム学習値ＴＰＲおよびロングタイム学習値ＴＰＬの更新を禁止する。これにより、吸入空気脈動の影響による実スロットル開度ＴＰの誤学習を防止することができる。
なお、学習用開度ＴＰｉと実スロットル開度ＴＰまたは目標開度ＴＰ＊の偏差が、第３の所定値以下になった場合、もしくは目標吸気量Ｑａ＊と吸気量Ｑａの偏差率が第４の所定値以下になった場合、目標有効開口面積ＣＡｔ＊と実有効開口面積ＣＡｔｒの偏差が第５の所定値以下になった場合のいずれが１つ以上で、リアルタイム学習値ＴＰＲおよびロングタイム学習値ＴＰＬの更新を禁止することで、スロットル学習の不感帯として機能する。これにより、スロットル学習値が収束した場合のスロットル開度学習値の変動（すなわち、スロットル開度の変動）を防止することができる。
本発明の実施の形態１における内燃機関制御装置を概略的に示す構成図である。 本発明の実施の形態１における内燃機関制御装置のエンジン制御部の概略構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１における演算処理部の構成を示す機能ブロック図である。 本発明の実施の形態１におけるスロットル開度制御手段内のスロットル開度学習値算出手段の周辺構成を概略的に示す機能ブロック図である。 本発明の実施の形態１におけるスロットル開度学習値算出手段内の構成を示す機能ブロック図である。 本発明の実施の形態１におけるスロットル開度学習値ＴＰＬＲＮの算出処理を概略的に示す説明図である。 本発明の実施の形態１におけるロングタイム学習値の格納処理を概略的に示す説明図である。 本発明の実施の形態１における単調増加処理を概略的に示す説明図である。 従来技術において算出されるスロットル学習値の説明図である。
符号の説明
１ エンジン（内燃機関）、２ エアフロセンサ、３ 吸気温センサ、４ スロットル、５ スロットルポジションセンサ、６ サージタンク、７ インマニ圧センサ、８ ＥＧＲバルブ、９ ＥＣＵ、９ｂ 演算処理部、１０ 大気圧センサ、１１ 目標有効開口面積算出手段、１２ 音速算出手段、１３ 圧力比算出手段、１４ 無次元流量算出手段、１５ 目標開度算出手段（目標スロットル開度算出手段）、１６ スロットル開度制御手段、１７ 実有効開口面積算出手段、１８ 学習用開度算出手段（学習用スロットル開度算出手段）、１９ 学習基本値算出手段、２０ 補正後積分処理手段、２１ スロットル開度学習値算出手段、２３ 学習補正後目標開度算出手段（学習補正後目標スロットル開度算出手段）、２４ スロットル開度比較手段、２５ ロングタイム学習値算出手段、２６ リアルタイム学習値算出手段、２７ａ、２７ｂ 切替手段、２８ 単調増加処理手段、２９ ロングタイム学習値記憶手段（バックアップメモリ）、３０ 補正用開度学習値算出手段（補正用スロットル開度学習値算出手段）、３１ 各種センサ、４０ 各種アクチュエータ、９０ 目標吸気量算出手段、ａ０ 大気中の音速、ＣＡｔ 有効開口面積、ＣＡｔｒ 実有効開口面積、ＣＡｔ＊ 目標有効開口面積、Ｐｅ インマニ圧（吸気管内圧）、Ｐｏ 大気圧、Ｐｅ／Ｐｏ 圧力比、Ｑａ 吸気量、Ｑａ＊ 目標吸気量、Ｔｏ 吸気温、ＴＰ 実スロットル開度、ＴＰ＊ 目標開度、ＴＰＬＲＮ スロットル開度学習値、ＴＰＬＲＮ＊ 学習補正後目標開度（学習補正後目標スロットル開度）、σ 無次元流量、ΔＴＰ 学習基本値、ＴＰＬ ロングタイム学習値、ＴＰＲ リアルタイム学習値、ＴＰＬＲＮｉ 補正用開度学習値（補正用スロットル開度学習値）。

Claims (6)

  1. 内燃機関の吸気通路に設けられたスロットルと、
    前記スロットルのスロットル開度を制御することにより前記吸気通路の有効開口面積を変化させて、前記内燃機関への吸気量を可変制御するスロットル開度制御手段と、
    前記スロットルの実スロットル開度を検出する手段と、
    前記内燃機関への吸気量を検出する吸気量検出手段と、前記スロットルの大気側の圧力を大気圧として検出する大気圧検出手段と、前記スロットルの前記内燃機関側の圧力を吸気管内圧として検出する吸気管内圧検出手段と、前記スロットルの大気側の吸気温を検出する吸気温検出手段とを含み、前記内燃機関の運転状態を検出する運転状態検出手段と、
    前記内燃機関の運転状態に基づいて目標吸気量を算出する目標吸気量算出手段と、
    前記目標吸気量、前記大気圧、前記吸気管内圧および前記吸気温を、絞り式流量計の流量算出式に適用して、前記スロットル開度制御手段の目標有効開口面積を算出する目標有効開口面積算出手段と、
    あらかじめ適合された前記スロットル開度制御手段の有効開口面積とスロットル開度との対応マップを用いて、前記目標有効開口面積から目標スロットル開度を算出する目標スロットル開度算出手段と、
    前記吸気量、前記大気圧、前記吸気管内圧および前記吸気温を、前記絞り式流量計の流量算出式に適用して、前記スロットル開度制御手段の実有効開口面積を算出する実有効開口面積算出手段と、
    前記対応マップを用いて、前記実有効開口面積から学習用スロットル開度を算出する学習用スロットル開度算出手段と
    を備え、
    前記スロットル開度制御手段は、前記実スロットル開度または前記目標スロットル開度と前記学習用スロットル開度との偏差に基づいてスロットル開度学習値を算出するスロットル開度学習値算出手段を有し、前記目標スロットル開度を前記スロットル開度学習値により補正した学習補正後目標スロットル開度により前記スロットル開度を制御し、
    前記スロットル開度学習値算出手段は、フィードバック制御として用いられリアルタイムに更新されるリアルタイム学習値と、前記対応マップの有効開口面積軸ポイントに応じた学習領域ごとに対応したロングタイム学習値とから構成された値として前記スロットル開度学習値を算出し、前記スロットル開度学習値を算出する際に、前記実有効開口面積を挟む前記対応マップの２つの有効開口面積軸ポイントのそれぞれで示されるスロットル開度に前記ロングタイム学習値を加算した値と、前記実スロットル開度との大小関係を基に、前記対応マップ上の前記目標有効開口面積に対応するスロットル開度の値と前記スロットル開度学習値との和が、前記目標有効開口面積に対応する実際のスロットル開度に近づくように、前記リアルタイム学習値と前記ロングタイム学習値を更新し記憶する
    ことを特徴とする内燃機関制御装置。
  2. 請求項１に記載の内燃機関制御装置において、
    前記スロットル開度学習値算出手段は、前記実有効開口面積を挟む前記対応マップの２つの有効開口面積軸ポイントのうち、実際の吸気量に対応する実有効開口面積よりも大きい有効開口面積に相当する上側の軸ポイントに対応するスロットル学習値を更新する場合には、前記上側の軸ポイントで示されるスロットル開度と前記ロングタイム学習値との和が、前記実スロットル開度を超えないようにし、実際の吸気量に対応する実有効開口面積よりも小さい有効開口面積に相当する下側の軸ポイントに対応するスロットル学習値を更新する場合には、前記下側の軸ポイントで示されるスロットル開度と前記ロングタイム学習値との和が、前記実スロットル開度を下回らないようにすることを特徴とする内燃機関制御装置。
  3. 請求項１または２に記載の内燃機関制御装置において、
    前記スロットル開度学習値算出手段は、前記対応マップで示されるスロットル開度とロングタイム学習値との和が、有効開口面積に対して単調増加になるように前記ロングタイム学習値を制限することを特徴とする内燃機関制御装置。
  4. 請求項１ないし３のいずれか１項に記載の内燃機関制御装置において、
    前記スロットル開度学習値算出手段は、前記目標スロットル開度と前記実スロットル開度との偏差が第１の所定値以上となった場合には、前記リアルタイム学習値および前記ロングタイム学習値の更新を禁止することを特徴とする内燃機関制御装置。
  5. 請求項１ないし３のいずれか１項に記載の内燃機関制御装置において、
    前記スロットル開度学習値算出手段は、前記吸気管内圧と前記大気圧との圧力比が第２の所定値以上を示す場合には、前記リアルタイム学習値および前記ロングタイム学習値の更新を禁止することを特徴とする内燃機関制御装置。
  6. 請求項１ないし３のいずれか１項に記載の内燃機関制御装置において、
    前記スロットル開度学習値算出手段は、前記学習用スロットル開度と前記実スロットル開度または前記目標スロットル開度との偏差が第３の所定値以下になった場合、および前記目標吸入空気流量と前記実吸入空気流量の偏差率が第４の所定値以下になった場合、および前記目標有効開口面積と前記実有効開口面積との偏差が第５の所定値以下になった場合のいずれか１つ以上の条件が成立する場合には、前記リアルタイム学習値および前記ロングタイム学習値の更新を禁止することを特徴とする内燃機関制御装置。
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