JP4613121B2 - 内燃機関の吸気量検出装置 - Google Patents

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Description

本発明は、内燃機関の吸気系に設けられた吸気量センサを用いて吸気量を検出する内燃機関の吸気量検出装置に関する。
従来、この種の吸気量検出装置として、例えば特許文献1に開示されたものが知られている。この吸気量検出装置では、内燃機関の運転状態に応じて、吸気量が推定吸気量として推定される。また、内燃機関が定常運転状態にあるときに吸気量センサで検出された吸気量と、そのときに推定された推定吸気量との偏差を、学習補正値として学習する。また、そのような学習は、内燃機関の回転数とアクセルペダルの開度で区分された内燃機関の多数の運転領域のそれぞれに対して行われ、学習した学習補正値が、運転領域に対応させて記憶される。そして、内燃機関の運転中、そのときの運転領域に応じて、学習補正値が読み出され、吸気量センサの経時劣化などの影響を補償するために用いられる。
上述したように、従来の吸気量検出装置では、学習補正値の学習が、内燃機関が定常運転状態にあることを条件として、多数の運転領域のそれぞれに対して行われる。しかし、一般に、内燃機関の運転領域は、運転中に均等に現れず、定常運転が頻繁に行われるものもあれば、稀にしか行われないものもある。このため、定常運転が行われにくい運転領域では、学習の頻度が低くならざるを得ず、学習を十分に行うことができない。その結果、このような運転領域では、吸気量センサの経時劣化などによる影響を、適切に補償することができなくなってしまう。また、学習補正値を運転領域に対応させて記憶するので、そのために非常に多くの記憶領域が必要になってしまう。
本発明は、以上のような課題を解決するためになされたものであり、検出吸気量を補正するための補正値の学習の機会を十分に確保でき、それにより、吸気量を適正に検出することができる内燃機関の吸気量検出装置を提供することを目的とする。
特許第3089135号公報
上記の目的を達成するため、請求項1に係る内燃機関3の吸気量検出装置1は、内燃機関3の吸気系(実施形態における(以下本項において同じ)吸気管4)に設けられ、吸気系を流れる吸気の量を検出吸気量QAとして検出する吸気量センサ(エアーフローセンサ11)と、内燃機関3の運転状態(エンジン回転数NE、アクセル開度AP)を検出する運転状態検出手段(クランク角センサ14、アクセル開度センサ16、ECU2)と、検出された内燃機関3の運転状態に応じて、吸気系を流れる吸気の量を推定吸気量ESQAとして推定する吸気量推定手段(ECU2、ステップ34)と、内燃機関3の運転状態が所定の運転状態にあるときに検出された検出吸気量QAを、それまでに得られている、検出吸気量QAを補正するための補正値(吸気量学習補正値CLQA)で補正することによって、補正後吸気量CEDQAを算出するとともに、算出された補正後吸気量CEDQAと、内燃機関の運転状態が所定の運転状態にあるときに推定された推定吸気量ESQAに基づいて、補値を学習する補正値学習手段(ECU2、ステップ23〜27)と、検出吸気量QAに応じて、検出吸気量QAを補正する際の補正値の反映度合を表す反映度合パラメータ(反映係数KRE)を決定する反映度合パラメータ決定手段(ECU2、ステップ41、図10)と、補正値および決定された反映度合パラメータを用いて、検出吸気量QAを補正する吸気量補正手段(ECU2、ステップ42)と、を備えることを特徴とする。
この内燃機関の吸気量検出装置によれば、吸気系を流れる吸気量は、吸気量センサにより検出吸気量として検出されるとともに、吸気量推定手段により、検出された運転状態に応じて、推定吸気量として推定される。そして、内燃機関の運転状態が所定の運転状態にあるときに得られた検出吸気量を、それまでに得られている、検出吸気量を補正するための補正値で補正することによって、補正後吸気量を算出するとともに、算出された補正後吸気量と、内燃機関の運転状態が所定の運転状態にあるときに推定された推定吸気量に基づいて、補正値が、補正値学習手段によって学習される。
このように、内燃機関が所定の運転状態にあるときに補正値を学習するので、この所定の運転状態を、内燃機関の運転中に確実に現れるような運転状態に設定することによって、学習の機会を十分に確保することができる。また、学習される補正値の数は、所定の運転状態と等しい数、例えばただ1つでよいので、学習を多数の運転領域のそれぞれに対して行う従来と比較して、補正値を記憶するための記憶領域を大幅に削減することができる。
また、反映度合パラメータ決定手段により、検出吸気量に応じて、検出吸気量を補正する際の補正値の反映度合を表す反映度合パラメータが決定され、吸気量補正手段により、補正値および反映度合パラメータを用いて、検出吸気量を補正することによって、検出吸気量が最終的に求められる。
本発明は、実験により確認された以下の事実に基づいている。すなわち、図11に示すように、吸気量センサが一般的に用いられる熱線式の場合には、その経時劣化後のセンサの出力特性(実線で図示)は、劣化前の出力特性(一点鎖線で図示)と異なる所定の特性を有しており、実際の吸気量に対する検出値のずれ(以下「検出誤差」という)は、吸気量に応じて変化するとともに、吸気量に対してほぼ一義的に定まる傾向にある。このため、例えば、このような経時劣化後の吸気量センサの出力特性に従い、反映度合パラメータ決定手段によって、検出吸気量に応じ、反映度合パラメータを決定する。そして、そのようにして決定した反映度合パラメータを、検出吸気量を補正値で補正する際に併用することによって、上記のような吸気量センサの出力特性のずれに応じた適切な度合で補正値を反映させることができ、それにより、検出誤差を適切に補償しながら、吸気量を適正に検出することができる。
請求項2に係る発明は、請求項1に記載の内燃機関3の吸気量検出装置1において、反映度合パラメータ決定手段は、検出吸気量QAが大きいほど、検出吸気量QAへの補正値の反映度合がより小さくなるように、反映度合パラメータを決定する(ステップ41、図10)ことを特徴とする。
この構成によれば、反映度合パラメータは、検出吸気量が大きいほど、より小さくなるように決定される。請求項1の作用で述べたように、吸気量センサの検出誤差は、吸気量に対してほぼ一義的に定まり、具体的には、図11に示すように、吸気量が大きいほど、より小さくなる傾向にある。したがって、反映度合パラメータを上記のように決定することによって、検出誤差を吸気量に応じてより適切に補償することができる。
請求項3に係る発明は、請求項1または2に記載の内燃機関3の吸気量検出装置1において、吸気の温度TAを検出する吸気温度検出手段(吸気温センサ12)をさらに備え、吸気量推定手段は、検出された吸気の温度TAにさらに応じて、推定吸気量ESQAを推定する(ステップ32、図6、ステップ34)ことを特徴とする。
この構成によれば、吸気の温度が、吸気温度検出手段によって検出され、検出された吸気の温度にさらに応じて、推定吸気量が推定される。吸気の密度は、例えば吸気の温度が高いほど低下するため、実質的な吸気量は、吸気の温度に応じて変化する。したがって、吸気の温度にさらに応じて推定吸気量を推定することにより、温度に応じた吸気量の実質的な変化を補償しながら、推定吸気量を精度良く求めることができる。
請求項4に係る発明は、請求項1ないし3のいずれかに記載の内燃機関3の吸気量検出装置1において、吸気の圧力PBAを検出する吸気圧力検出手段(吸気圧センサ13)をさらに備え、吸気量推定手段は、検出された吸気の圧力PBAにさらに応じて、推定吸気量ESQAを推定する(ステップ33、図7、ステップ34)ことを特徴とする。
この構成によれば、吸気の圧力が、吸気圧力検出手段によって検出され、検出された吸気の圧力にさらに応じて、推定吸気量が推定される。吸気の密度は、例えば、吸気の圧力が高いほど、より高いため、実質的な吸気量は、吸気の圧力に応じて変化する。したがって、吸気の圧力にさらに応じて推定吸気量を推定することにより、圧力に応じた吸気量の実質的な変化を補償しながら、推定吸気量を精度良く求めることができる。
請求項5に係る発明は、請求項1ないし4のいずれかに記載の内燃機関3の吸気量検出装置1において、内燃機関3は、燃焼室における燃焼により生成された既燃ガスを燃焼室に供給するEGR装置8を備えており、所定の運転状態は、内燃機関3がアイドル運転状態にあり(ステップ1:YES)、かつEGR装置8が停止している状態である(ステップ2:YES)ことを特徴とする。
この構成によれば、内燃機関がアイドル運転状態にあり、かつEGR装置が停止しているときに、補正値の学習が行われる。アイドル運転状態では、吸気量は比較的安定している。また、アイドル運転状態であっても、EGR装置の作動により既燃ガスが燃焼室に供給されているときには、それに伴って吸気量が変動する。したがって、上記のように、補正値の学習の条件としての所定の運転状態を、内燃機関がアイドル運転状態にあり、かつEGR装置が停止している状態とすることによって、補正値の学習を、既燃ガスの供給による吸気量への影響がない、吸気量が安定した状態で適切に行うことができる。また、通常、内燃機関の始動時には、アイドル運転が行われるとともに、EGR装置が停止されるので、所定の運転状態が確実に現れることにより、学習の機会を十分に確保することができる。
請求項6に係る発明は、請求項1ないし5のいずれかに記載の内燃機関3の吸気量検出装置1において、補正値学習手段は、推定吸気量ESQAに対する補正後吸気量CEDQAのずれの度合に基づいて、学習係数KLを算出する(ステップ25、図8)とともに、算出された学習係数KLを、それまでに得られている補正値に乗算することによって、今回の補正値を算出し(ステップ27)、学習係数KLは、推定吸気量ESQAに対して補正後吸気量CEDQAが大きい側にずれているときには、ずれの度合が大きいほど、値1.0を上回る、より大きな正値に算出され、補正後吸気量CEDQAが小さい側にずれているときには、ずれの度合が大きいほど、値1.0を下回る、より小さな正値に算出され、ずれの度合が小さいほど、ずれの度合に対する学習係数KLの傾きがより小さくなるように、算出されることを特徴とする。
この構成によれば、推定吸気量に対する補正後吸気量のずれの度合に基づいて、学習係数が算出されるとともに、算出された学習係数を、それまでに得られている補正値に乗算することによって、今回の補正値が算出される。また、学習係数は、推定吸気量に対して補正後吸気量が大きい側にずれているときには、そのずれの度合が大きいほど、値1.0を上回る、より大きな正値に算出され、補正後吸気量が小さい側にずれているときには、そのずれの度合が大きいほど、値1.0を下回る、より小さな正値に算出され、ずれの度合が小さいほど、ずれの度合に対する学習係数の傾きがより小さくなるように、算出される。
以下、図面を参照しながら、本発明の好ましい実施形態について説明する。図1は、本実施形態による吸気量検出装置1およびこれを適用した内燃機関(以下「エンジン」という)3を概略的に示している。エンジン3は、例えば、車両(図示せず)に搭載された、直列4気筒タイプのディーゼルエンジンである。
エンジン3の各気筒のピストンとシリンダヘッドの間には、燃焼室(いずれも図示せず)が形成されている。シリンダヘッドには、吸気管4(吸気系)および排気管5がそれぞれ接続されるとともに、燃料噴射弁(以下「インジェクタ」という)6が、燃焼室に臨むように取り付けられている。
インジェクタ6は、燃焼室の天壁中央部に配置されており、コモンレールを介して、高圧ポンプおよび燃料タンク(いずれも図示せず)に順に接続されている。燃料タンクの燃料は、高圧ポンプによって、高圧に昇圧された後、コモンレールを介してインジェクタ6に送られ、インジェクタ6から燃焼室に噴射される。また、インジェクタ6の燃料噴射量は、吸気量検出装置1の後述するECU2によって設定され、インジェクタ6の開弁時間および開弁タイミングは、ECU2からの駆動信号によって、設定した燃料噴射量が得られるように制御される。
エンジン3には過給機7が設けられている。この過給機7は、吸気管4に設けられた回転自在のコンプレッサブレード7aと、排気管5に設けられた回転自在のタービンブレード7bおよび複数の回動自在の可変ベーン7c(2つのみ図示)と、これらのブレード7a,7bを一体に連結するシャフト7dとを有している。過給機7は、排気管5内の排ガスによりタービンブレード7bが回転駆動されるのに伴い、これと一体のコンプレッサブレード7aが回転駆動されることによって、吸気管4内の吸入空気を加圧する過給動作を行う。
可変ベーン7cには、これらを駆動するアクチュエータ(図示せず)が設けられており、このアクチュエータは、ECU2からの駆動信号で制御されることにより、可変ベーン7cの開度を制御し、それにより、過給圧を制御する。
吸気管4の過給機7よりも上流側には、エアフローセンサ11(吸気量センサ)が設けられている。エアフローセンサ11は、熱線式のものであり、吸気管4内を流れる吸気の量(以下「吸気量」という)を検出吸気量QAとして検出し、その検出信号をECU2に出力する。
また、エンジン3には、EGR管8aおよびEGR制御弁8bを有するEGR装置8が設けられている。EGR管8aは、吸気管5のコンプレッサブレード7aよりも下流側と、排気管5のタービンブレード7bよりも上流側とをつなぐように接続されている。このEGR管8aを介して、エンジン3の排ガスの一部が吸気管4にEGRガスとして還流し、燃焼室に流入する。これにより、燃焼室内の燃焼温度が低下することによって、排ガス中のNOxが低減される。
EGR制御弁8bは、EGR管8aに設けられたバタフライ弁とこれを開閉駆動するDCモータ(いずれも図示せず)で構成されており、供給される電流をECU2で制御することによって、その弁開度をリニアに制御することで、燃焼室に流入するEGRガスの量が制御される。
吸気管4のインテークマニホルドの集合部には、吸気温センサ12(吸気温度検出手段)および吸気圧センサ13(吸気圧力検出手段)が設けられている。吸気温センサ12は、吸気の温度(以下「吸気温」という)TAを検出し、吸気圧センサ13は、吸気の圧力(以下「吸気圧」という)PBAを絶対圧として検出し、それらの検出信号はECU2に出力される。
また、エンジン3のクランクシャフトには、マグネットロータが取り付けられており、このマグネットロータとMREピックアップ(いずれも図示せず)によって、クランク角センサ14(運転状態検出手段)が構成されている。クランク角センサ14は、クランクシャフトの回転に伴い、パルス信号であるCRK信号およびTDC信号をECU2に出力する。
CRK信号は、所定のクランク角(例えば30゜)ごとに出力される。ECU2は、このCRK信号に基づき、エンジン3の回転数(以下「エンジン回転数」という)NEを求める。TDC信号は、ピストンが吸気行程開始時のTDC(上死点)付近の所定のクランク角度位置にあることを表す信号である。
また、エンジン3の本体には、水温センサ15が取り付けられている。水温センサ15は、エンジン3のシリンダブロック(図示せず)内を循環する冷却水の温度(以下「エンジン水温」という)TWを検出し、その検出信号をECU2に出力する。
また、ECU2には、アクセル開度センサ16(運転状態検出手段)および車速センサ17からそれぞれ、アクセルペダル(図示せず)の操作量(以下「アクセル開度」という)APおよび車速VPを表す検出信号が、出力される。
ECU2は、I/Oインターフェース、CPU、RAM、ROMおよびEEPROM2aなどからなるマイクロコンピュータで構成されている。ECU2は、前述した各種のセンサ11〜17からの検出信号に応じ、ROMに記憶された制御プログラムなどに従って、検出吸気量QAを補正するための吸気量学習補正値CLQAを学習するとともに、学習した吸気量学習補正値CLQAに基づいて、検出吸気量QAを補正する。なお、本実施形態では、ECU2が、運転状態検出手段、吸気量推定手段、補正値学習手段、反映度合パラメータ決定手段、および吸気量補正手段に相当する。
また、ECU2は、エンジン3がアイドル運転状態にあるときに、エンジン回転数NEが所定の目標アイドル回転数NEIDLE(例えば850rpm)になるように、燃料噴射量などを制御する。さらに、エンジン3のアイドル運転中、始動時からの所定時間(例えば8sec)内において、EGR制御弁8bを全閉状態に制御することによって、吸気管4へのEGRガスの還流が停止される(以下、このようなEGR動作の停止を「始動時EGRカット」という)。
図2は、上述した吸気量学習補正値CLQAの学習の実行条件が成立しているか否かを判定する処理を示している。本処理は、所定時間(例えば20msec)ごとに実行される。まず、ステップ1(「S1」と図示。以下同じ)では、エンジン3がアイドル運転中であるか否かを判別する。この判別では、次の(a)〜(c)の条件がすべて成立しているときに、アイドル運転中であると判別される。
(a)アクセル開度APがほぼ値0であること
(b)エンジン回転数NEが所定のしきい値NEREF(例えば1200rp m)よりも小さいこと
(c)車速VPがほぼ値0であること
上記ステップ1の答がNOで、アイドル運転中でないときには、学習の実行条件が成立していないと判定し、そのことを表すために、実行条件成立フラグF_LEOKを「0」にセットし(ステップ9)、本処理を終了する。一方、ステップ1の答がYESのときには、前述した始動時EGRカット中であるか否かを判別する(ステップ2)。この答がNOで、始動時EGRカット中でないときには、実行条件が成立していないと判定し、上記ステップ9を実行する。
一方、上記ステップ2の答がYESのときには、回転数偏差DNEが所定のしきい値DNEREFよりも小さいか否かを判別する(ステップ3)。この回転数偏差DNEは、前述した目標アイドル回転数NEIDLEとエンジン回転数NEとの偏差の絶対値である。
上記ステップ3の答がNOで、DNE≧DNEREFのとき、すなわち、エンジン回転数NEが目標アイドル回転数NEIDLEよりも非常に大きいか、または、非常に小さいときには、実行条件が成立していないと判定し、前記ステップ9を実行する。これは、このようなときには、エンジン回転数NEを目標アイドル回転数NEIDLEに収束させるように制御するために、吸気量が変動しやすいことによって、学習を適切に行えないおそれがあるためである。
一方、ステップ3の答がYESのとき、すなわち、アイドル運転中、始動時EGRカット中で、かつDNE<DNEREFのときには、ステップ4および5において、回転数平均値NEAVEおよび吸気温平均値TAAVEをそれぞれ算出する。これらの回転数平均値NEAVEおよび吸気温平均値TAAVEはそれぞれ、今回から所定のn回(例えば50)前までのエンジン回転数NEおよび吸気温TAの移動平均値である。
次いで、ステップ6および7において、水温平均値TWAVEおよび吸気圧平均値PAVEをそれぞれ算出する。水温平均値TWAVEおよび吸気圧平均値PAVEはそれぞれ、今回から上記のn回前までのエンジン水温TWおよび吸気圧PBAの移動平均値である。次に、上記ステップ5〜7でそれぞれ算出した吸気温平均値TAAVE、水温平均値TWAVEおよび吸気圧平均値PAVEが、それぞれの上限値TAH、TWH、PBAHおよび下限値TAL、TWL、PBALで規定される所定の範囲内にあるか否かを判別する(ステップ8)。
上記ステップ8の答がNOで、吸気温平均値TAAVE、水温平均値TWAVEおよび吸気圧平均値PAVEのいずれかが、上記の所定の範囲内にないときには、実行条件が成立していないと判定し、前記ステップ9を実行する。これは、このようなときには、エンジン3の運転状態が安定しておらず、吸気量が変動しやすいことによって、学習を適切に行えないおそれがあるためである。
一方、ステップ8の答がYESのとき、すなわち、前記ステップ1〜3および8の条件がすべて成立しているときには、実行条件が成立していると判定し、そのことを表すために、実行条件成立フラグF_LEOKを「1」にセットし(ステップ10)、本処理を終了する。
次に、図3を参照しながら、学習補正値CLQAを学習する処理について説明する。本処理は、所定時間(例えば20msec)ごとに実行される。まず、ステップ21では、実行条件成立フラグF_LEOKが「1」であるか否かを判別する。この答がNOで、学習の実行条件が成立していないときには、そのまま本処理を終了する。
一方、上記ステップ21の答がYESで、実行条件が成立しているときには、推定吸気量ESQAを算出する(ステップ22)。この推定吸気量ESQAは、吸気量を推定したものであり、この算出は、図4に示すESQA算出処理において行われる。まず、ステップ31では、前記ステップ4で算出した回転数平均値NEAVEに応じ、図5に示すBESQAテーブルを検索することによって、推定吸気量の基準値BESQAを算出する。このBESQAテーブルでは、基準値BESQAは、回転数平均値NEAVEが大きいほど、単位時間当たりに吸気管4を流れる吸気の量がより大きくなるため、より大きな値に設定されている。
次いで、水温平均値TWAVEおよび吸気温平均値TAAVEに応じ、図6に示すCTマップを検索することによって、吸気温補正値CTを算出する(ステップ32)。このCTマップでは、吸気温補正値CTは、水温平均値TWAVEが大きいほど、また、吸気温平均値TAAVEが大きいほど、より大きな値に設定されている。
次に、吸気圧平均値PAVEに応じ、図7に示すCPテーブルを検索することによって、吸気圧補正値CPを算出する(ステップ33)。このCPテーブルでは、吸気圧補正値CPは、吸気圧平均値PAVEが大きいほど、より小さな値に設定されている。
次いで、前記ステップ31〜33でそれぞれ算出した基準値BESQA、吸気温補正値CTおよび吸気圧補正値CPを用いて、次式(1)により推定吸気量ESQAを算出し(ステップ34)、本処理を終了する。
ESQA=BESQA/(CT・CP) ……(1)
以上のように、推定吸気量ESQAは、基準値BESQAを吸気温補正値CTおよび吸気圧補正値CPで補正(除算)することによって算出される。前述したように、水温平均値TWAVEが大きいほど、また、吸気温平均値TAAVEが大きいほど、吸気温補正値CTがより大きな値に算出される(ステップ32)ので、推定吸気量ESQAは、式(1)によって、より小さな値に補正される。これは、TWAVE値が大きいほど、また、TAAVE値が大きいほど、吸気管4内の空気の密度が低くなることによって、実質的な吸気量が低下するためである。また、吸気圧平均値PAVEが大きいほど、吸気圧補正値CPがより小さな値に算出される(ステップ33)ので、推定吸気量ESQAはより大きな値に補正される。これは、吸気圧平均値PAVEが大きいほど、吸気管4内の空気の密度が高く、実質的な吸気量が増大するためである。
図3に戻り、前記ステップ22に続くステップ23では、検出吸気量QAからそれまでに得られている吸気量学習補正値CLQAを減算することによって、補正後吸気量CEDQAを算出する。なお、吸気量学習補正値CLQAの算出が1度も行われていない場合には、このステップ23において、それまでに得られている吸気量学習補正値CLQAとして値0が用いられる。
次いで、算出した補正後吸気量CEDQAを前記ステップ34で算出した推定吸気量ESQAで除算することによって、吸気量比RQAを算出する(ステップ24)。この吸気量比RQAは、推定吸気量ESQAが適正であると仮定した場合の、推定吸気量ESQAに対する補正後吸気量CEDQAのずれの度合を表す。
次に、算出した吸気量比RQAに基づき、図8に示すKLテーブルを検索することによって、学習係数KLを算出する(ステップ25)。このKLテーブルでは、学習係数KLは、吸気量比RQAが大きいほど、より大きな正値に設定されており、RQAが値1.0のときに値1.0に設定されている。また、学習係数KLの傾きは、RQAが値1.0に近い範囲、すなわち、推定吸気量ESQAに対する補正後吸気量CEDQAのずれが比較的小さいときには、より小さな値に設定され、RQAが値1.0から遠く、このずれが比較的大きいときには、より大きな値に設定されている。
次いで、算出した学習係数KLに対してリミット処理を行う(ステップ26)。具体的には、学習係数KLを、所定の上限値KLHおよび下限値KLLと比較し、KL>KLHのときには上限値KLHに設定し、KL<KLLのときには下限値KLLに設定する。
次に、以上のようにして求めた学習係数KLを、それまでに得られている吸気量学習補正値CLQAに乗算することによって、今回の吸気量学習補正値CLQAを算出する(ステップ27)。
以上のように、吸気量比RQAが値1.0のとき、すなわち、検出吸気量QAを吸気量学習補正値CLQAで減算補正した補正後吸気量CEDQAが、推定吸気量ESQAに対してずれていないときには、ステップ25で学習係数KLが値1.0に設定されるので、上記ステップ27によって、今回の吸気量学習補正値CLQAがその前回値に保持される。また、吸気量比RQAが値1.0よりも大きいほど、すなわち、推定吸気量ESQAに対して補正後吸気量CEDQAが大きい側にずれていて、そのずれの度合が大きいほど、学習係数KLが値1.0を上回る、より大きな値に設定されるので、吸気量学習補正値CLQAは、より大きな値に学習補正される。逆に、吸気量比RQAが値1.0よりも小さく、推定吸気量ESQAに対して補正後吸気量CEDQAが小さい側にずれていて、そのずれの度合が大きいほど、学習係数KLが値1.0を下回る、より小さな値に設定されるので、吸気量学習補正値CLQAは、より小さな値に学習補正される。以上により、補正後吸気量CEDQAが推定吸気量ESQAに等しくなるように、吸気量学習補正値CLQAを適切に学習することができる。
また、学習係数KLの傾きは、吸気量比RQAが値1.0に近い範囲ではより小さな値に設定され、吸気量比RQAが値1.0から遠い範囲ではより大きな値に設定されている。これにより、推定吸気量ESQAに対する補正後吸気量CEDQAのずれが小さいときに、吸気量学習補正値CLQAが過度に学習補正されるのを防止することができる。
さらに、基本的に、そのときの検出吸気量QAおよび推定吸気量ESQAに基づいて、吸気量学習補正値CLQAを算出するので、推定吸気量ESQAに対する検出吸気量QAのずれを迅速に解消することができる。また、推定吸気量ESQAと比較される検出吸気量として、検出吸気量QAをそのまま用いるのではなく、検出吸気量QAをそれまでに得られている吸気量学習補正値CLQAで補正したより適正な補正後吸気量CEDQAを用いて、吸気量学習補正値CLQAを学習する。これにより、適正な推定吸気量ESQAが得られなかったことによる影響や、各気筒の吸気脈動に起因するエアーフローセンサ11の出力の変動による影響を抑制しながら、吸気量学習補正値CLQAを適切に求めることができる。このような効果は、推定吸気量ESQAと比較される検出吸気量として、検出吸気量QAをそのまま用いる場合には、上記の吸気脈動などによる影響が吸気量学習補正値CLQAにより直接的に反映されるため、得ることができない。
さらに、例えば、今回の推定吸気量ESQAと検出吸気量QAとの偏差と、吸気量学習補正値CLQAの前回値との加重平均によって、吸気量学習補正値CLQAを学習する場合、その学習を適切に行うためには、加重平均のための重み係数を適切に設定することが必要である。これに対し、本実施形態では、上述した学習方法から明らかなように、そのような重み係数を用いないので、重み係数が不適切に設定されることに起因する不具合を排除することができる。
前記ステップ27に続くステップ28では、算出した吸気量学習補正値CLQAに対してリミット処理を行い、本処理を終了する。具体的には、吸気量学習補正値CLQAを、所定の上限値CLQAHおよび下限値CLQALと比較し、CLQA>CLQAHのときには上限値CLQAHに設定し、CLQA<CLQALのときには下限値CLQALに設定する。以上のようにして求めた吸気量学習補正値CLQAは、EEPROM2aに記憶される。
次に、図9を参照しながら、検出吸気量QAを補正する処理について説明する。本処理は、所定時間(例えば20msec)ごとに実行される。まず、ステップ41では、検出吸気量QAに応じ、図10に示すKREテーブルを検索することによって、反映係数KREを算出する。
このKREテーブルは、前述した図11に示す吸気量センサの経時劣化後の出力特性に従って、検出吸気量QAと反映係数KREとの関係を定めたものである。このKREテーブルでは、反映係数KREは、正値に設定されており、QA≦第1所定値QA1のときには、所定の最大値KREMAX(例えば1.0)に設定され、第1所定値QA1とそれよりも大きな第2所定値QA2との間では、QAが大きいほど、より小さな値にリニアに設定されるとともに、QA≧QA2のときには、最小値KREMIN(例えば0)に設定されている。この第1所定値QA1は、アイドル運転中かつ始動時EGRカット中に得られる吸気量に相当する。また、第2所定値QA2は、図11に示す経時劣化後の出力特性において、検出誤差が値0の吸気量、すなわち所定値αに設定されている。
次いで、算出した反映係数KREと前記ステップ28で求めた吸気量学習補正値CLQAを用いて、次式(2)により最終吸気量QACを算出し(ステップ42)、本処理を終了する。
QAC=QA−CLQA・KRE ……(2)
この最終吸気量QACは、エンジン3の運転中、燃料噴射量やEGRガス量を制御するためのパラメータとして用いられる。
以上のように、本実施形態によれば、アイドル運転中(ステップ1:YES)で、かつ始動時EGRカット中(ステップ2:YES)のときに、吸気量学習補正値CLQAを学習するので、この学習を、吸気量が安定した状態で適切に行うことができるとともに、エンジン3の始動時に確実に実行でき、学習の機会を十分に確保することができる。また、ただ1つの吸気量学習補正値CLQAを学習するだけでよいので、その記憶領域を、学習を多数の運転領域ごとに行う従来の場合と比較して、大幅に削減することができる。
さらに、検出吸気量QAを補正し、最終吸気量QACを求める際に、吸気量学習補正値CLQAとともに反映係数KREを併用する(ステップ42)とともに、この反映係数KREが、検出吸気量QAが大きいほど、より小さな値に設定される(ステップ41、図10)。これにより、実際の吸気量に対する検出吸気量QAのずれを、吸気量に応じてより適切に補償することができ、したがって、適正な最終吸気量QACを得ることができる。
また、エンジン回転数NEに応じて算出した基準値BESQAを、吸気温TAおよび吸気圧PBAに応じて補正する(ステップ32、図6、ステップ33、図7、ステップ34)ことによって、推定吸気量ESQAを算出する。したがって、温度および圧力に応じた吸気量の実質的な変化を補償しながら、推定吸気量ESQAを精度良く求めることができる。
なお、本発明は、説明した実施形態に限定されることなく、種々の態様で実施することができる。例えば、吸気量学習補正値CLQAの学習を、実施形態で述べた手法に限らず、他の適当な手法で行ってもよい。例えば、実施形態では、吸気量比RQAを、検出吸気量QAと吸気量学習補正値CLQAとの差である補正後吸気量CEDQAと、推定吸気量ESQAとの比によって算出しているが、この補正後吸気量CEDQAに代えて、検出吸気量QAをそのまま用いてもよい。あるいは、吸気量学習補正値CLQAの学習を、検出吸気量QAと推定吸気量ESQAとの偏差を算出し、この偏差と吸気量学習補正値CLQAの前回値を加重平均することによって行ってもよい。
また、実施形態では、吸気量学習補正値CLQAの学習を、アイドル運転中かつ始動時EGRカット中のときに行っているが、これに代えて、または、これとともに、エンジン3の運転中に確実に現れ、かつ吸気量が比較的安定しているような他の所定の1つのまたは複数の運転状態にあるときに、学習を行ってもよい。このように複数の運転状態で学習を行う場合、検出吸気量QAを補正する際、複数の運転状態のそれぞれに対して学習した吸気量学習補正値CLQAのうち、そのときの運転状態に最も近い運転状態で学習したものを用いることによって、実際の吸気量に対する検出吸気量QAのずれを、よりきめ細かく適切に補償することができる。
さらに、実施形態では、検出吸気量QA≧第2所定値QA2のときに、反映係数KREを、最小値KREMIN(例えば値0)に一律に設定しているが、次のようにして設定してもよい。例えば、吸気量センサの経時劣化後の出力特性は、図11に示すように、吸気量>所定値αのときには、検出誤差が負値になり、すなわち、実際の吸気量に対して検出値が小さい側にずれるとともに、吸気量が大きいほど、そのずれが大きくなる傾向にあるので、このような傾向に合わせて、反映係数KREを設定してもよい。
また、実施形態では、EGR装置は、排ガスの一部をEGR管8aを介して吸気管4内に還流させるタイプのものであるが、これに代えて、または、これとともに、エンジン3の排気弁(図示せず)の閉弁タイミングを早めることなどにより既燃ガスの一部を燃焼室内に残留させる、いわゆる内部EGRタイプのものでもよい。さらに、実施形態は、本発明を、車両用のディーゼルエンジンに適用した例であるが、本発明は、これに限らず、他の形式のエンジン、例えば、ガソリンエンジンや、他の用途のエンジン、例えばクランク軸を鉛直方向に配置した船外機などのような船舶推進機用エンジンに適用可能である。その他、本発明の趣旨の範囲内で、細部の構成を適宜、変更することが可能である。
本実施形態による吸気量検出装置、およびこれを適用した内燃機関を概略的に示す図である。 実行条件判定処理を示すフローチャートである。 CLQA学習処理を示すフローチャートである。 図3のステップ22のESQA算出処理のサブルーチンを示すフローチャートである。 図4の処理で用いられるBESQAテーブルの一例である。 図4の処理で用いられるCTマップの一例である。 図4の処理で用いられるCPテーブルの一例である。 図3の処理で用いられるKLテーブルの一例である。 QA補正処理を示すフローチャートである。 図9の処理で用いられるKREテーブルの一例である。 熱線式の吸気量センサの出力特性を、経時劣化前および劣化後について示す図である。
符号の説明
1 吸気量検出装置
2 ECU(運転状態検出手段、吸気量推定手段、補正値学習手段、
反映度合パラメータ決定手段、吸気量補正手段)
3 エンジン
4 吸気管(吸気系)
8 EGR装置
11 エアフローセンサ(吸気量センサ)
12 吸気温センサ(吸気温度検出手段)
13 吸気圧センサ(吸気圧力検出手段)
14 クランク角センサ(運転状態検出手段)
16 アクセル開度センサ(運転状態検出手段)
QA 検出吸気量
NE エンジン回転数(内燃機関の運転状態)
AP アクセル開度(内燃機関の運転状態)
ESQA 推定吸気量
CLQA 吸気量学習補正値(補正値)
CEDQA 補正後吸気量
KRE 反映係数(反映度合パラメータ)
KL 学習係数
TA 吸気温
PBA 吸気圧

Claims (6)

  1. 内燃機関の吸気系に設けられ、当該吸気系を流れる吸気の量を検出吸気量として検出する吸気量センサと、
    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、
    当該検出された内燃機関の運転状態に応じて、前記吸気系を流れる吸気の量を推定吸気量として推定する吸気量推定手段と、
    前記内燃機関の運転状態が所定の運転状態にあるときに検出された前記検出吸気量を、それまでに得られている、前記検出吸気量を補正するための補正値で補正することによって、補正後吸気量を算出するとともに、当該算出された補正後吸気量と、前記内燃機関の運転状態が前記所定の運転状態にあるときに推定された前記推定吸気量に基づいて、前記補正値を学習する補正値学習手段と、
    前記検出吸気量に応じて、当該検出吸気量を補正する際の前記補正値の反映度合を表す反映度合パラメータを決定する反映度合パラメータ決定手段と、
    前記補正値および前記決定された反映度合パラメータを用いて、前記検出吸気量を補正する吸気量補正手段と、
    を備えることを特徴とする内燃機関の吸気量検出装置。
  2. 前記反映度合パラメータ決定手段は、前記検出吸気量が大きいほど、当該検出吸気量への前記補正値の反映度合がより小さくなるように、前記反映度合パラメータを決定することを特徴とする、請求項1に記載の内燃機関の吸気量検出装置。
  3. 吸気の温度を検出する吸気温度検出手段をさらに備え、
    前記吸気量推定手段は、前記検出された吸気の温度にさらに応じて、前記推定吸気量を推定することを特徴とする、請求項1または2に記載の内燃機関の吸気量検出装置。
  4. 吸気の圧力を検出する吸気圧力検出手段をさらに備え、
    前記吸気量推定手段は、前記検出された吸気の圧力にさらに応じて、前記推定吸気量を推定することを特徴とする、請求項1ないし3のいずれかに記載の内燃機関の吸気量検出装置。
  5. 前記内燃機関は、燃焼室における燃焼により生成された既燃ガスを前記燃焼室に供給するEGR装置を備えており、
    前記所定の運転状態は、前記内燃機関がアイドル運転状態にあり、かつ前記EGR装置が停止している状態であることを特徴とする、請求項1ないし4のいずれかに記載の内燃機関の吸気量検出装置。
  6. 前記補正値学習手段は、
    前記推定吸気量に対する前記補正後吸気量のずれの度合に基づいて、学習係数を算出するとともに、当該算出された学習係数を、それまでに得られている前記補正値に乗算することによって、今回の前記補正値を算出し、
    前記学習係数は、前記推定吸気量に対して前記補正後吸気量が大きい側にずれているときには、前記ずれの度合が大きいほど、値1.0を上回る、より大きな正値に算出され、前記補正後吸気量が小さい側にずれているときには、前記ずれの度合が大きいほど、値1.0を下回る、より小さな正値に算出され、前記ずれの度合が小さいほど、当該ずれの度合に対する前記学習係数の傾きがより小さくなるように、算出されることを特徴とする、請求項1ないし5のいずれかに記載の内燃機関の吸気量検出装置。
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