JP4682935B2 - 噴射特性の学習方法及び燃料噴射制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、多気筒内燃機関の燃料噴射に際し、該多気筒内燃機関の出力軸の気筒間での回転変動を抑制する変動補正量を算出する工程と、該変動補正量を前記燃料噴射弁の操作に反映させる変動抑制工程と、前記内燃機関の運転領域毎に、前記燃料噴射弁の噴射特性のずれ量の学習期間がその閾値を超えないようにしつつ前記変動補正量に応じて前記噴射特性のずれ量を学習する学習工程とを有する噴射特性の学習方法に関する。また、本発明は、多気筒内燃機関の燃料噴射に際し、該多気筒内燃機関の出力軸の気筒間での回転変動を抑制する変動補正量を算出し、該変動補正量を前記燃料噴射弁の操作に反映させる変動抑制手段と、該変動補正量に応じて、前記燃料噴射弁の噴射特性のずれ量を前記内燃機関の運転領域毎に学習する学習手段とを備える燃料噴射制御装置に関する。

例えばディーゼル機関では、燃焼に伴う騒音を抑制したり、排ガス特性を向上させたりする目的から、メイン噴射に先立ち、これより噴射量が微小な噴射であるいわゆるパイロット噴射を行なうものが周知である。

一方、燃料噴射制御をすべく燃料噴射弁に対する噴射期間の指令値や噴射量の指令値（指令噴射量）等を同一としたとしても、燃料噴射弁の個体差に起因して、実際に噴射される燃料量にはばらつきが生じ得る。特にパイロット噴射は、メイン噴射よりも噴射量が極めて少なくなり得るため、所望される噴射量と実際の噴射量とに差が生じると、上記目的を十分に達成することが困難なものとなる。

そこで従来は、例えば下記特許文献１に見られるように、Ｎ等分された燃料噴射により機関の実際の回転速度を目標回転速度にフィードバック制御し、このときの指令噴射量と所望される噴射量との差を補償するための学習値を学習する制御装置も提案されている。更に、この制御装置では、上記フィードバック制御を、気筒間の回転変動を補償する態様にて行なっている。この制御装置によれば、Ｎ等分された燃料噴射により、パイロット噴射のような微小な燃料噴射を行なう際の噴射特性を把握することができ、ひいては適切な学習値を取得することができる。

上記学習値の取得に要する時間は、極力短時間であることが望ましい。ただし、当該燃料噴射制御装置の製品出荷時等、学習値の取得にかかる処理を初めて行なうときには、上記フィードバック制御が定常状態となるまでに長い時間を要する傾向にある。したがって、学習値の取得の初回の処理にとって十分な時間の経過を条件に学習を行なったのでは、学習値の取得に長い時間を要することとなる。一方、この時間を短縮すると、気筒間の回転変動を補償する変動補正量を精度良く算出することが困難であることが発明者らによって見出されている。

なお、上記パイロット噴射の学習に限らず、気筒間の噴射特性のばらつきを補償する燃料噴射制御装置にあっては、学習に要する時間の不必要な長期化を回避しつつも、気筒間の噴射特性のばらつきを高精度に学習することが困難なこうした実情も概ね共通したものとなっている。
特開２００３−２５４１３９号公報

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、学習に要する時間の不必要な長期化を回避しつつも、気筒間の噴射特性のばらつきを高精度に学習することを可能とすることにある。

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記載の発明は、前記学習工程は、前記変動補正量が収束したか否かを判断する収束判断工程と、該収束したと判断されるとき、前記学習を行なうことで当該運転領域の学習を完了する完了工程と、該学習の完了する時間が前記閾値によって定まる予定時間よりも早いとき、前記完了する時間から前記予定時間までの間の時間である余剰時間を未だ学習のなされていない領域における前記閾値に加算する繰越工程とを有することを特徴とする。

請求項８記載の発明は、前記学習手段は、前記変動補正量が収束したか否かを判断する収束判断手段と、該収束したと判断されるとき、前記学習を行なうことで当該運転領域の学習を完了する完了手段と、該学習の完了する時間が前記閾値によって定まる予定時間よりも早いとき、前記完了する時間から前記予定時間までの間の時間である余剰時間を未だ学習のなされていない領域における前記閾値に加算する繰越手段とを備えることを特徴とする。

変動補正量が収束するまでに要する時間は、個々の燃料噴射弁間でばらつきを有する。そして、収束するまでに要する時間として想定される最長時間に基づき上記閾値を定めたのでは、学習の完了までに要する時間が不必要に長くなるおそれがある。ここで、上記方法又は構成では、学習が完了するまでの期間の閾値を設定し、これに応じて学習が完了する予定時間を定める。そして、予定時間に対する学習の完了の先行時間（上記余剰時間）を未だ学習のなされていない領域における閾値に加算する。このため、学習が早期に完了したときには次の運転領域に移行することで不必要に学習の完了を長期化させることを回避することができる。しかも、先行時間を未だ学習のなされていない領域の閾値に加算することで、この領域における学習時間を十分に確保することができる。このため、学習時間の不必要な長期化を回避しつつも学習を高精度に行なうことができる。

請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記学習を行うべく、前記内燃機関の運転領域を各運転領域に順次移行させる移行工程を更に有し、前記予定時間は、前記移行工程による移行開始から前記内燃機関の運転状態が安定するまでの移行期間の上限値と前記完了までに要する期間の閾値との和によって定められてなることを特徴とする。

請求項９記載の発明は、請求項８記載の発明において、前記学習を行うべく、前記内燃機関の運転領域を各運転領域に順次移行させる移行手段を更に備え、前記繰越手段は、前記移行手段による移行開始から前記内燃機関の運転状態が安定するまでの移行期間の上限値と前記完了までに要する期間の閾値との和によって予定時間を定めるものであることを特徴とする。

上記方法又は構成では、運転領域の移行開始から運転状態が安定するまでに要する期間である移行期間の上限値と、その後学習が完了するまでに要する期間の閾値との和によって予定時間を定める。このため、予定時間を適切に定めることができる。

請求項３記載の発明は、請求項２記載の発明において、前記移行工程による移行開始後、前記内燃機関の運転状態が安定するか否かを判断する安定化判断工程を更に備え、前記学習工程は、前記安定化判断工程において前記運転状態が安定したと判断されてからの期間が前記閾値となることで、前記収束判断工程における判断の有無にかかわらず前記学習を強制的に完了させることを特徴とする。

請求項１０記載の発明は、請求項９記載の発明において、前記移行手段による移行開始後、前記内燃機関の運転状態が安定するか否かを判断する安定化判断手段を更に備え、前記学習手段は、前記安定化判断手段によって前記運転状態が安定したと判断されてからの期間が前記閾値となることで前記収束判断手段による判断の有無にかかわらず前記完了手段により前記学習を強制的に完了させることを特徴とする。

上記方法又は構成では、何らかの要因で変動補正量が安定しないときであっても、運転状態が安定してからの期間が閾値に達することで強制的に学習を完了することによって、学習が過度に長期化することを回避することができる。

請求項４記載の発明は、請求項１〜３のいずれかに記載の発明において、前記運転領域が、前記燃料噴射弁に供給される燃料の圧力によって分割されることを特徴とする。

請求項１１記載の発明は、請求項８〜１０のいずれかに記載の発明において、前記運転領域が、前記燃料噴射弁に供給される燃料の圧力によって分割されることを特徴とする。

燃料噴射弁の噴射特性は燃圧に顕著に依存する傾向にある。ここで、上記方法又は構成では、燃料の圧力によって分割される運転領域毎に学習を行なうために、燃圧に見合った噴射特性のずれ量を学習することができる。このため、燃圧による噴射特性の変化にかかわらず、学習を高精度に行なうことができる。

請求項５記載の発明は、請求項４記載の発明において、前記学習工程において、前記燃料の圧力が低い運転領域から順に前記学習を行なうことを特徴とする。

請求項１２記載の発明は、請求項１１記載の発明において、前記学習手段は、前記燃料の圧力が低い運転領域から順に前記学習を行なうことを特徴とする。

変動を抑制する制御の開始から変動補正量が安定するまでに要する時間は、燃料の圧力が低いほど短くなる傾向にある。この点、上記方法又は構成では、燃圧の低い運転領域から順に学習を行なうことで、当初学習のなされる運転領域において学習の完了する時間が予定時間よりも先行しやすくなる。このため、総学習時間を長くすることなく、変動補正量が安定するまでに要する時間が長くなりやすい運転領域である燃圧の高い運転領域において閾値を大きな値とすることができる。

請求項６記載の発明は、請求項１〜５のいずれかに記載の発明において、前記収束判断工程において、前記変動補正量の所定期間における最大値及び最小値の差が予め定められた値以下となることで前記変動補正量が収束したと判断することを特徴とする。

請求項１３記載の発明は、請求項８〜１２のいずれかに記載の発明において、前記収束判断手段は、前記変動補正量の所定期間における最大値及び最小値の差が予め定められた値以下となることで前記変動補正量が収束したと判断することを特徴とする。

上記方法又は構成では、変動補正量の所定期間における最大値及び最小値の差の変化量に基づき、変動補正量が収束したか否かを判断した。これによれば、変動補正量の微小な変動をもセンシングしやすいため、収束したか否かを高精度に判断することができる。

請求項７記載の発明は、請求項１〜６のいずれかに記載の発明において、前記燃料噴射は、１燃焼サイクル内に略等量の複数回の燃料噴射を行うものであり、前記学習工程は、前記１燃焼サイクル内に噴射される１回あたりの噴射量相当の燃料噴射についての前記燃料噴射弁の噴射特性のずれ量を学習する工程であることを特徴とする。

請求項１４記載の発明は、請求項８〜１３のいずれかに記載の発明において、前記燃料噴射は、１燃焼サイクル内に略等量の複数回の燃料噴射を行うものであり、前記学習手段は、前記１燃焼サイクル内に噴射される１回あたりの噴射量相当の燃料噴射についての前記燃料噴射弁の噴射特性のずれ量を学習するものであることを特徴とする。

噴射特性のずれ量は、噴射量に応じて変化するおそれがある。このため、特定の燃料噴射量における噴射特性のずれ量を学習する場合、その噴射量相当の燃料噴射を行うことで噴射特性のずれ量を学習することが望ましい。しかし、微小な燃料噴射を行う際には、出力軸のトルクの生成が過度に小さくなるため、出力軸の回転変動に基づいて学習をすることが困難となる。この点、上記方法又は構成では、１燃焼サイクル内で略等量の複数回の燃料噴射を行うことで、各１回あたりの燃料噴射量を微小量としつつも、回転変動に基づく学習を適切に行なうことができる。

（第１の実施形態）
以下、本発明にかかる燃料噴射制御装置をディーゼル機関の燃料噴射制御装置に適用した第１の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。

図１に、本実施形態にかかるエンジンシステムの全体構成を示す。

図示されるように、燃料タンク２内の燃料は、燃料フィルタ４を介して燃料ポンプ６によって汲み上げられる。この燃料ポンプ６は、ディーゼル機関の出力軸であるクランク軸８から動力を付与されて燃料を吐出するものである。詳しくは、燃料ポンプ６は、調量弁１０を備えており、調量弁１０が操作されることで、外部に吐出される燃料量が決定される。また、燃料ポンプ６は、いくつかのプランジャを備えており、これらプランジャが上死点及び下死点間を往復運動することで、燃料が吸入及び吐出される。

燃料ポンプ６から吐出される燃料は、コモンレール１２に加圧供給（圧送）される。コモンレール１２は、燃料ポンプ６から圧送された燃料を高圧状態で蓄え、これを高圧燃料通路１４を介して各気筒（ここでは、４気筒を例示）の燃料噴射弁１６に供給する。なお、燃料噴射弁１６は、低圧燃料通路１８を介して燃料タンク２と接続されている。

上記エンジンシステムは、コモンレール１２内の燃圧を検出する燃圧センサ２０や、クランク軸８の回転角度を検出するクランク角センサ２２等、ディーゼル機関の運転状態を検出する各種センサを備えている。また、エンジンシステムは、ユーザによる加速要求に応じて操作されるアクセルペダルの操作量を検出するアクセルセンサ２４を備えている。更に、エンジンシステムは、当該エンジンシステムの搭載される車両の走行速度を検出する車速センサ２６を備えている。

一方、電子制御装置（ＥＣＵ３０）は、マイクロコンピュータを主体とするとともに、常時記憶保持メモリ３２を備えて構成されている。ここで常時記憶保持メモリ３２は、給電の有無にかかわらずデータを保持するＥＥＰＲＯＭ等の不揮発性メモリや、ディーゼル機関の起動スイッチ（イグニッションスイッチ）の状態にかかわらず給電状態が維持されるバックアップメモリ等、起動スイッチの状態にかかわらず、データを保持する記憶装置である。ＥＣＵ３０は、上記各種センサの検出結果を取り込み、これに基づきディーゼル機関の出力を制御する。

上記ＥＣＵ３０は、ディーゼル機関の出力制御を適切に行なうべく、燃料噴射制御を行う。詳しくは、燃料噴射制御は、燃焼サイクルの１サイクル内で、パイロット噴射、プレ噴射、メイン噴射、アフタ噴射、ポスト噴射の中からいくつかを選択して、これら選択した噴射を行なう多段噴射制御となる。ここで、パイロット噴射は、極微小な燃料が噴射されて着火の直前の燃料と空気との混合を促進させる。プレ噴射は、メイン噴射後の着火時期の遅れを短縮して窒素酸化物（ＮＯｘ）の発生を抑制し、燃焼音及び振動を低減する。メイン噴射は、ディーゼル機関の出力トルクの生成に寄与して且つ多段噴射中の最大の噴射量を有する。アフタ噴射は、微粒子物質（ＰＭ）を再燃焼させる。ポスト噴射は、排気の温度を制御して、ディーゼルパティキュレートフィルタ（ＤＰＦ）等のディーゼル機関の後処理装置を再生させる。

そして、燃料噴射制御に際しては、コモンレール１２内の燃圧を、ディーゼル機関の運転状態に応じて設定される目標値（目標燃圧）にフィードバック制御する。そして、燃料噴射弁１６に対する噴射量の指令値（指令噴射量）の燃料噴射を行なうべく、燃圧センサ２０によって検出される燃圧と指令噴射量とに基づき、燃料噴射弁１６に対する噴射期間の指令値（指令噴射期間）を算出する。詳しくは、噴射量及び燃圧と噴射期間との関係を定める図２に例示するマップを用いることで、指令噴射期間を設定する。ちなみに、図２では、燃圧が一定なら、噴射量が多いほど噴射期間が長く設定されており、噴射量が一定なら、燃圧が高いほど噴射期間が短く設定されている。

ただし、実際の燃料噴射弁１６には、個体差や経時変化等に起因した噴射特性のばらつきがあるため、燃圧及び噴射期間を固定したとしても、各燃料噴射弁１６から噴射される実際の噴射量は必ずしも所望される噴射量とはならない。特にディーゼル機関の燃料噴射制御において用いられる多段噴射のうちパイロット噴射等の微小噴射については、実際の噴射量と所望される噴射量との差が燃料噴射制御において問題となるおそれがある。

このため、パイロット噴射等の微小噴射についての噴射特性の所望の特性からのずれ量を学習することが望まれる。ここで、微小噴射の噴射特性のずれ量をメイン噴射の噴射特性の検出に基づき推定することは、先の図２に例示したように燃料噴射弁１６の噴射特性が噴射期間と噴射量との間に非線形な関係を有するものである場合、特に困難となる。一方、多段噴射を行なったときのディーゼル機関の回転状態には、メイン噴射の影響が特に大きく現れるため、回転状態に基づき微小噴射についての噴射特性のずれ量を学習することは困難である。

そこで本実施形態では、パイロット噴射についてのずれ量を学習すべく、要求される噴射量を等量に分割して燃料噴射制御を行う。ここで、この分割される各燃料量をパイロット噴射相当の微小な燃料量とすることで、微小な燃料量についての燃料噴射弁１６の噴射特性を、クランク軸８の回転状態として検出することが可能となる。そして、ディーゼル機関のアイドル運転時、クランク軸８の回転速度の平均値を目標回転速度とするための指令噴射量の補正量ＩＳＣと、燃料噴射に伴うクランク軸８の回転上昇量の気筒間のばらつきを補償するための指令噴射期間の補正量ＦＣＣＢとの双方を求め、これらに応じて各気筒の燃料噴射弁１６の噴射特性のずれ量を学習する。ただし、ずれ量を高精度に学習するためには、これらずれ量としての補正量ＩＳＣや補正量ＦＣＣＢが、燃料噴射弁１６の噴射特性のばらつきを補償するための値として収束したものを用いることが望ましい。

次に、補正量ＩＳＣや補正量ＦＣＣＢが収束することで学習を行なう場合の問題点について説明する。

図３は、燃料噴射弁１６の搭載された複数のディーゼル機関を用いて、補正量ＩＳＣや補正量ＦＣＣＢが収束する時間を、コモンレール１２内の燃圧に応じてサンプリングしたサンプリング結果を示す。図示されるように、収束するのに要する時間は、個体間でばらつく。このため、上記フィードバック制御を所定時間行った後の補正量ＩＳＣや補正量ＦＣＣＢを噴射特性のずれ量として学習する場合、所定時間は、収束に要する時間として想定される最長時間以上に設定する必要がある。そしてこの場合、実際には補正量ＩＳＣや補正量ＦＣＣＢが収束しているにもかかわらず学習がなされず待機する事態が生じ得る。

ここで、図４に示すように、収束時間のばらつきが顕著となるのは、補正量ＦＣＣＢである。図４では、複数のディーゼル機関について、回転速度、コモンレール１２内の燃圧、補正量ＩＳＣ、補正量ＦＣＣＢのそれぞれの収束時間が最小となるものを実線にて示し、収束時間が最大となるものを一点鎖線にて示している。図示されるように、回転速度や燃圧、補正量ＩＳＣについては収束時間のばらつきは無視し得るのに対し、補正量ＦＣＣＢの収束時間には大きな差が生じている。

補正量ＦＣＣＢの収束時間のばらつきが顕著となる理由の一つは、図５に示されるように、噴射期間の変化に対する噴射量の変化が燃料噴射弁１６毎に異なるためである。図５では、１４本の燃料噴射弁１６について、微小噴射領域の噴射特性を例示している。このように噴射期間の変化に対する噴射量の変化が固体毎に異なることに起因して、気筒間で補正量ＦＣＣＢの値を変化させたときの噴射量の変化量が相違するため、気筒間の回転変動を抑制することは、比較的困難とある。

ここで、気筒間の回転変動を迅速に抑制するために、補正量ＦＣＣＢによるフィードバック制御のゲインを大きくすることが考えられる。しかし、補正量ＦＣＣＢによるフィードバック制御のゲインを大きくすることについては、制約がある。これは、補正量ＦＣＣＢによるフィードバック制御のゲインを大きくすると、補正量ＩＳＣによるフィードバック制御と干渉し、ハンチングが生じやすいからである。一方、アイドル回転速度制御時にあっては、クランク軸８の回転速度を目標回転速度に保たなければならないことから、補正量ＩＳＣによるフィードバック制御は優先的に行われなければならない。このため、補正量ＩＳＣによるフィードバック制御のゲインは、大きくする必要がある。そして、補正量ＦＣＣＢによるフィードバック制御のゲインは、補正量ＩＳＣによるフィードバック制御によるゲインと比較して相対的に小さくする必要がある。

以上から、噴射特性のずれ量の学習において補正量ＦＣＣＢの収束時間のばらつきが特に大きくなり、この収束時間が学習に要する時間を決定する。

そこで本実施形態では、補正量ＦＣＣＢが収束したか否かを判断し、収束したと判断されるときの補正量ＦＣＣＢ及び補正量ＩＳＣを噴射特性のずれ量の学習値として学習し、学習を完了する。

図６に、本実施形態にかかる学習処理の手順を示す。この処理は、ＥＣＵ３０により、例えば所定周期で繰り返し実行される。

この一連の処理では、まずステップＳ１００において、学習条件が成立しているか否かを判断する。ここで、学習条件は、アイドル回転速度制御がなされているとの条件や、アクセルセンサ２４によって検出されるアクセルペダルの踏み込み量がゼロであるとの条件、車速センサ２６によって検出される車両の走行速度がゼロであるとの条件等からなる。なお、学習条件には、この他、例えば車載ヘッドランプが消灯しているとの条件や、車載空調装置がオフ状態であるとの条件を含めてもよい。

ステップＳ１００において学習条件が成立していると判断されると、ステップＳ２００に移行する。ステップＳ２００では、噴射特性のずれ量の学習のための運転状態を設定する。ここでは、まず基本噴射量を算出する。ここで、基本噴射量とは、アイドル時においてクランク軸８の実際の回転速度を目標回転速度に制御するために要求されると想定される噴射量のことである。この基本噴射量は、燃料噴射弁１６として基準となる噴射特性となるものを前提として設定されている。基本噴射量が算出されると、同基本噴射量を「Ｎ」等分に等量分割して燃料噴射をする。ここで、整数Ｎは、基本噴射量を分割することで、等量分割された各噴射量がパイロット噴射相当となる値に設定されている。また、噴射特性のずれ量の学習を、複数の運転領域のそれぞれにおいて行うべく、コモンレール１２内の目標燃圧を、様々な値に設定する。ここで、運転領域を燃圧によって分割するのは、噴射特性が燃圧に顕著に依存するからである。

続くステップＳ３００においては、上記補正量ＩＳＣや補正量ＦＣＣＢによるフィードバック制御を行う。詳しくは、実際の回転速度の平均値を目標回転速度にフィードバック制御するための補正量ＩＳＣを算出し、同補正量ＩＳＣを基本噴射量に加算して上記フィードバック制御を行う。具体的には、補正量ＩＳＣに基本噴射量を加算したものをＮ等分して各指令噴射量とし、圧縮上死点近傍でＮ回の噴射を行う。ここで、補正量ＩＳＣは、全ての気筒の燃料噴射弁１６の燃料噴射の協働によって生成されるクランク軸８の出力トルクを所望のトルクに制御するための補正量となる。また、各気筒における上記等量分割噴射に伴うクランク軸８の回転上昇量を均一とすべく、各気筒毎の指令噴射期間の補正量ＦＣＣＢを算出する。そして、基本噴射量に補正量ＩＳＣが加算された量がＮ等分されたものを指令噴射量として、これを噴射期間に換算したものを補正量ＦＣＣＢで補正する。そして、補正量ＦＣＣＢにて補正された噴射期間を最終的な指令噴射期間として燃料噴射を行う。

続くステップＳ４００では、噴射特性のずれ量の学習値を算出してよいか否かを判断する。ここでは、算出してよいと判断されるときに、許可フラグＸＱＰＧＴＣＡＬをオンとする。続くステップＳ５００では、ステップＳ４００において算出される許可フラグＸＱＰＧＴＣＡＬがオンであるか否かを判断する。そして、許可フラグＸＱＰＧＴＣＡＬがオンでないと判断されるときには、ステップＳ３００の処理に戻り、許可フラグＸＱＰＧＴＣＡＬがオンであると判断されるときには、ステップＳ６００に移行する。

ステップＳ６００においては、学習値を確定させる。すなわち、このときの補正量ＩＳＣの「１／Ｎ」の量を、所望の噴射特性に対する実際の噴射特性のずれ量のうち、全気筒一律の噴射特性のずれ量として学習する。この学習値は、全気筒一律の噴射量の補正値となる。また、補正量ＦＣＣＢを、気筒間の噴射特性のずれ量として学習する。この学習値は、気筒間の噴射特性のばらつきを補正するための噴射期間の補正量となる。続くステップＳ７００においては、全ての運転領域において学習が終了したか否かを判断する。そして、未だ全ての運転領域において学習が完了していないと判断されるときには、ステップＳ１００に移行する。そして、Ｓ３００において目標燃圧を変化させることで別の運転領域に移行させつつ、ステップＳ１００〜Ｓ６００までの処理を行う。

そして、ステップＳ７００において全運転領域で学習が終了したと判断されると、ステップＳ８００に移行する。ステップＳ８００では、学習された全ての値を、燃圧によって分割された各運転領域毎に、それぞれ上記常時記憶保持メモリ３２に記憶させる。これにより、これ以降、燃料噴射弁１６の噴射特性のずれ量を好適に補償しつつのパイロット噴射を行うことができる。

なお、上記ステップＳ１００において否定判断されるときや、ステップＳ８００の処理が完了するときには、この一連の処理を一旦終了する。

図７に、上記ステップＳ４００の処理の手順を示す。

この一連の処理では、ステップＳ４１０において、ディーゼル機関の運転状態が安定したか否かを判断する。ここでは、目標燃圧を変更することによる過渡的な現象が収まり、運転状態が安定するか否かを判断する。具体的には、例えばコモンレール１２内の燃圧が定常状態となることや、クランク軸８の回転変動量が所定以下となること等を運転状態が安定したと判断する条件とすればよい。

運転状態が安定していると判断されると、ステップＳ４２０において、学習時間カウンタを始動、更新させる。この学習時間カウンタは、ステップＳ４１０において運転状態が安定したと判断されてからの時間を計時するものである。続くステップＳ４３０においては、補正量ＦＣＣＢが収束したか否かを判断する処理を行う。ここでは、補正量ＦＣＣＢが収束したと判断されるときには、収束フラグＸＱＰＧＴＦＣＣＢをオンとする。

続くステップＳ４４０では、収束フラグＸＱＰＧＴＦＣＣＢがオンとなっているか否かを判断する。そして、オンとなっていないと判断されるときには、ステップＳ４５０において、学習時間カウンタが閾値ＴＢｉ以上であるか否かを判断する。ここで、閾値ＴＢｉは、各運転領域（ｉにて各領域を表現）毎に定義され、補正量ＦＣＣＢの収束にかかわらず学習を完了させることとする上限時間を設定するものである。これは、何らかの要因で補正量ＦＣＣＢが長期に渡って収束しない状況に対処することを目的の一つとする。また、ステップＳ４３０の処理による収束の判断に用いるパラメータと閾値ＴＢｉとは、補正量ＦＣＣＢの学習精度と学習頻度とを調節する調節パラメータとしても機能する。すなわち、閾値ＴＢｉを小さい値とするなら、学習精度は低下する傾向にあるものの、学習の完了を早めることで学習頻度を増加させることができる。

上記ステップＳ４５０において閾値ＴＢｉ未満であると判断されるときには、ステップＳ４１０に戻る。これに対し、上記ステップＳ４４０において補正量ＦＣＣＢが収束したと判断されるときや、ステップＳ４５０において閾値ＴＢｉ以上であると判断されるときには、ステップＳ４６０において、上記許可フラグＸＱＰＧＴＣＡＬをオンとする。

一方、上記ステップＳ４１０において運転状態が安定していないと判断されるときには、ステップＳ４７０において許可フラグＸＱＰＧＴＣＡＬをオフとする。そして、ステップＳ４６０、Ｓ４７０の処理が完了することで、先の図７に示したステップＳ４００の処理を完了する。

図８に、上記ステップＳ４３０の処理の手順を示す。

この一連の処理では、まずステップＳ４３１において、補正量ＦＣＣＢの変動量を算出する。この変動量は、図９に示すように、補正量ＦＣＣＢのＮ回分のサンプリング値の最大値と最小値との差に基づき算出される。詳しくは、サンプリングされたＮ個の補正量ＦＣＣＢ（ｉ），ＦＣＣＢ（ｉ−１），…，ＦＣＣＢ（ｉ−ｎ＋１）の最小値ＦＣＣＢｍｉｎ（ｉ）に対する最大値ＦＣＣＢｍａｘ（ｉ）の差ｄ（ｉ）に基づき、下記の式から補正量ＦＣＣＢの変動量としての傾きα（ｉ）を算出する。

α（ｉ）＝｜ｄ（ｉ）｜×６×ＮＥ／｛７２０×（ｎ―１）｝
ここで、回転速度ＮＥは、１分間あたりの回転速度である。

こうして補正量ＦＣＣＢの変動量としての傾きα（ｉ）が算出されると、先の図８のステップＳ４３２において、補正量ＦＣＣＢの傾きα（ｉ）が規定値Ｂ以下であるか否かを判断する。そして、規定値Ｂ以下であるときには、補正量ＦＣＣＢが収束したとして、ステップＳ４３３において収束フラグＸＱＰＧＴＦＣＣＢをオンとする。一方、規定値Ｂを上回ると判断されると、補正量ＦＣＣＢが未だ収束していないとして、ステップＳ４３４において収束フラグＸＱＰＧＴＦＣＣＢをオフとする。

このように本実施形態では、補正量ＦＣＣＢのＮ回分のサンプリング値の最大値及び最小値の差に基づき補正量ＦＣＣＢの変動量を定量化した。このため、補正量ＦＣＣＢの微小な変動をもセンシングしやすいため、収束の有無の判断を高精度に行うことができる。

以上詳述した本実施形態によれば、以下の効果が得られるようになる。

（１）補正量ＦＣＣＢの所定期間（Ｎ回のサンプリング期間）における最大値及び最小値の差が予め定められた値（Ｂ×７２０×（ｎ−１）／｛｜ｄ（ｉ）｜×６×ＮＥ｝）以下となることで補正量ＦＣＣＢが収束したと判断し、収束したと判断されるとき、学習を行うことで当該運転領域の学習を完了した。このように、補正量ＦＣＣＢが収束したと判断されるとき、当該運転領域における学習を完了することで、学習時間が不必要に長期化することを回避することができる。更に、上記態様にて補正量ＦＣＣＢの変動量を定量化することで、補正量ＦＣＣＢの微小な変動をもセンシングしやすいため、補正量ＦＣＣＢが収束したか否かを高精度に判断することができる。

（第２の実施形態）
以下、第２の実施形態について、先の第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

本実施形態では、当該燃料噴射装置の出荷前において、噴射特性のずれ量の学習を行う。図１０は、本実施形態における噴射特性のずれ量の学習の行われる車両生産ラインを模式的に示している。図示されるように、ライン上を車両ＶＣが移動するに際し、ラインコンピュータ（ラインＰＣ４０）が順次、車両ＶＣ内のＥＣＵ３０に、噴射特性のずれ量の学習を行なうよう指令する。ここでは、噴射特性のずれ量の学習時間の上限値が予め定められているため、時間内に高精度に学習を終了することが望まれる。本実施形態では、こうした要求に答えるべく以下の処理を行う。

図１１に、本実施形態にかかる噴射特性のずれ量の学習にかかる処理の手順を示す。この処理は、ラインＰＣ４０からの指令に基づき、ＥＣＵ３０内のプログラムにより、例えば所定周期で繰り返し実行される。なお、図１１において、先の図６に示した処理と同一の処理については、便宜上同一のステップ番号を付している。

この一連の処理では、先の図６に示したステップ１００の処理を行った後、ステップＳ１１０に移行する。ステップＳ１１０では、トータル学習時間カウンタを始動させる。トータル学習時間カウンタは、噴射特性のずれ量としての補正量ＦＣＣＢや補正量ＩＳＣの学習の開始から全運転領域における学習の終了までの時間を計時するものである。

ステップＳ１１０の処理が完了すると、先の図６と同様、ステップＳ２００〜Ｓ８００の処理を行う。ただし、本実施形態では、先の図６のステップＳ４００の処理に代えて、ステップＳ４００ａの処理を行う。図１２に、ステップＳ４００ａの処理手順を示す。なお、図１２において、先の図７の処理と同一の処理については、便宜上、同一のステップ番号を付している。

この一連の処理では、ステップＳ４４０において補正量ＦＣＣＢが収束したと判断されるとき、ステップＳ４６０に移行するに先立ち、ステップＳ４８０の処理を行う。図１３に、ステップＳ４８０の処理手順を示す。

この一連の処理では、まずステップＳ４８１において、当該運転領域における学習終了の予定時間に対するトータル学習時間カウンタの先行時間である余剰時間を算出する。ここで、学習終了の予定時間は、各運転領域毎の終了予定時間として上記閾値ＴＢｉに基づき予め定められている。続くステップＳ４８２においては、余剰時間がゼロよりも大きいか否かを判断する。この判断は、実際に学習が完了した時間が予定時間に対して先行したか否かを判断するものである。そして、余剰時間がゼロよりも大きいと判断すると、ステップＳ４８３において次の学習領域の閾値に余剰時間を加算する。なお、ステップＳ４８２において否定判断されるときや、ステップＳ４８３の処理が完了するときには、上記ステップＳ４８０の処理を完了する。

図１４に、上記処理による学習の態様を例示する。詳しくは、図１４（ａ）に、予定時間を示し、図１４（ｂ）に、許可フラグＸＱＰＧＴＣＡＬの状態推移を示し、図１４（ｃ）に、学習時間カウンタの推移を示し、図１４（ｄ）に、燃圧の推移を示す。

図示されるように、本実施形態では、コモンレール１２内の燃圧の低い領域から高い領域へと順次移行しつつ学習を行う。そして、各運転領域においては、その完了予定時間が定められている。すなわち、燃圧ＰＣ１における学習については、燃圧ＰＣ１への移行開始から運転状態が安定するまでの期間の上限値ＴＡ１と、学習時間カウンタの閾値ＴＢ１とがそれぞれ定められており、これらの合計時間が学習完了予定時間となっている。また、燃圧ＰＣ１における学習領域の次に学習の行われる燃圧ＰＣ２における学習については、燃圧ＰＣ２への移行開始から運転状態が安定するまでの期間の上限値ＴＡ２と、学習時間カウンタの閾値ＴＢ２とがそれぞれ定められている。このため、この領域における学習完了予定時間は、期間の上限値ＴＡ１，ＴＡ２と閾値ＴＢ１，ＴＢ２との和となっている。

ここで、図の例では、燃圧ＰＣ１の運転領域における運転状態が安定するまでの期間や補正量ＦＣＣＢが収束するまでの期間が短いために、学習の完了が予定時間に対して先行する例を示した。この場合、先行した時間である余剰時間Δ１によって、次の閾値ＴＢ２を増加補正する。これにより、学習予定時間をそのままとしつつも、燃圧ＰＣ２の運転領域における学習に許容される時間を増加させることができる。

このように、本実施形態によれば、予定時間に対して学習の完了の先行時間を、次の学習領域における閾値に加算することで、次の学習領域における学習時間を十分に確保することができる。しかも、本実施形態では、燃圧の低い領域から順次学習をすることで、先行時間を有効利用しやすいものとなっている。すなわち、補正量ＦＣＣＢの収束時間は、先の図３に模式的に示したように、燃圧が高いほど長期化する傾向にある。このため、燃圧の低い領域から順次学習を行なうことで、学習初期において特に学習完了が予定時間に対して先行しやすい。このため、学習に長期間を要する傾向にある高圧の運転領域に余剰時間を繰り越すことができ、ひいては、高圧の運転領域における学習時間を十分に確保することができる。

以上説明した本実施形態によれば、先の第１の実施形態の上記（１）の効果に加えて、更に以下の効果が得られるようになる。

（２）学習の完了する時間が当該運転領域についての補正量ＦＣＣＢの収束までに要する期間の閾値ＴＢｉ（ｉ＝１，２，３，…）によって定まる予定時間よりも早いとき、予定時間に対する学習の完了の先行時間を、次の学習領域における閾値ＴＢｉに加算した。これにより、学習時間の不必要な長期化を回避しつつも学習を高精度に行なうことができる。

（３）運転領域の移行開始からディーゼル機関の運転状態が安定するまでの移行期間の上限値（期間ＴＡｉ：ｉ＝１，２，３，…）と完了までに要する期間の閾値との和によって予定時間を定めた。これにより、予定時間を適切に定めることができる。

（４）運転領域を移行させた後、運転状態が安定したと判断されてからの期間が閾値ＴＢｉとなることで補正量ＦＣＣＢの収束の有無にかかわらず学習を強制的に完了させた。これにより、学習が過度に長期化することを回避することができる。

（５）運転領域を、燃料噴射弁１６に供給される燃料の圧力によって分割した。これにより、燃圧による噴射特性の変化にかかわらず、学習を高精度に行なうことができる。

（６）燃料の圧力が低い運転領域から順に学習を行なった。これにより、総学習時間を長くすることなく、補正量ＦＣＣＢが収束するまでに要する時間が長くなりやすい運転領域である燃圧の高い運転領域において閾値ＴＢｉを大きな値とすることができる。

（７）１燃焼サイクル内に略等量の複数回の燃料噴射を行うことで、各１回あたりの燃料噴射量を微小量としつつも、回転変動に基づく学習を適切に行なうことができる。

（８）ＥＣＵ３０に、先の図１１に示した処理を行う機能を有することで、生産ライン上において、ラインＰＣ４０から噴射特性のずれ量の学習を行う旨の指令をするのみで、学習を行うことができる。

（その他の実施形態）
なお、上記各実施形態は、以下のように変更して実施してもよい。

・先の図１２では、運転状態が安定してから学習時間カウンタのカウントを始めたがこれに限らない。例えば、運転領域の移行直後から学習時間をカウントしてもよい。この場合、図１５に示すように、予定時間は、閾値Ｔのみによって定まる。なお、図１５（ａ）〜図１５（ｄ）は、先の図１４（ａ）〜図１４（ｄ）と対応している。更に、先の図１３のステップＳ４８１において、余剰時間を、「閾値ＴＢｉ−学習時間カウンタ」としてもよい。

・補正量ＦＣＣＢの収束の判断手法としては、先の図９に例示したものに限らない。例えば、図１６に示すように、補正量ＦＣＣＢのＮ個のサンプリング値を用いて最小二乗法によって傾きα（ｉ）を算出してもよい。これによれば、Ｎ個のサンプリング値に最もフィットする直線の傾きα（ｉ）を算出することができるため、収束判定を適切に行うことができる。

更に、図１７（ａ）に示すように、隣接する２つのサンプリング値の差分によって傾きα（ｉ）を簡易的に求めてもよい。更に、図１７（ｂ）に示すように、ｉ番目のサンプリング値から「ｉ＋ｎ−１」番目のサンプリング値までのｎ個のサンプリング値の平均値ＦＣＣＢ（ｉ）と、「ｉ−１」番目のサンプリング値から「ｉ＋ｎ−２」番目のサンプリング値までのｎ個のサンプリング値の平均値ＦＣＣＢ（ｉ−１）との差ｄ（ｉ）に基づき、傾きα（ｉ）を定義してもよい。

・上記第２の実施形態においては、製品出荷後においてもＥＣＵ３０に、先の図１１に示した処理を行う機能を搭載しており、図１１の処理は、ラインＰＣ４０からの指令によって起動されるようにした。しかし、これに限らず、例えば生産ライン専用のＥＣＵを学習時のみ取り付けることとしてもよく、また、ラインＰＣ４０がディーゼル機関の各種アクチュエータを操作しつつ学習をするようにしてもよい。

・多段噴射としては、パイロット噴射を行なうものに限らない。パイロット噴射を行わないものであっても、微小噴射を行うものであるなら、上記等量分割噴射に基づき、微小噴射時の燃料噴射特性のずれ量を学習することは有効である。

・内燃機関としてはディーゼル機関に限らず、ガソリン機関であってもよい。また、微小噴射を行わない構成であっても、気筒間の噴射特性のばらつきを補償する学習を行なう場合、気筒間の回転変動を抑制する変動補正量の収束を条件に学習を行うことは有効である。

第１の実施形態にかかるエンジンシステムの全体構成を示す図。 噴射期間と噴射量との関係を定めるマップを示す図。 学習に要する時間にばらつきが生じることを示す図。 学習に際して各種パラメータの収束態様を示すタイムチャート。 複数の燃料噴射弁間での微小噴射領域における噴射期間と噴射量との関係のばらつきを示す図。 上記実施形態にかかる学習の処理手順を示すフローチャート。 上記処理における学習値の算出許可にかかる処理手順を示すフローチャート。 上記処理における補正量ＦＣＣＢの収束判定にかかる処理手順を示すフローチャート。 補正量ＦＣＣＢの傾きの算出態様を示すタイムチャート。 第２の実施形態における生産ライン上での学習処理の態様を示す図。 上記実施形態にかかる学習の処理手順を示すフローチャート。 上記処理における学習値の算出許可にかかる処理手順を示すフローチャート。 上記処理における繰越処理の詳細を示すフローチャート。 上記学習処理の態様を示すタイムチャート。 上記第２の実施形態の変形例における学習処理の態様を示すタイムチャート。 上記各実施形態の変形例における補正量ＦＣＣＢの傾きの算出態様を示すタイムチャート。 上記各実施形態の変形例における補正量ＦＣＣＢの傾きの算出態様を示すタイムチャート。

符号の説明

２…燃料タンク、６…燃料ポンプ、１２…コモンレール、１６…燃料噴射弁、３０…ＥＣＵ（燃料噴射制御装置の一実施形態）。

Claims (14)

1. 多気筒内燃機関の燃料噴射に際し、該多気筒内燃機関の出力軸の気筒間での回転変動を抑制する変動補正量を算出する工程と、該変動補正量を燃料噴射弁の操作に反映させる変動抑制工程と、前記内燃機関の運転領域毎に、前記燃料噴射弁の噴射特性のずれ量の学習期間がその閾値を超えないようにしつつ前記変動補正量に応じて前記噴射特性のずれ量を学習する学習工程とを有する噴射特性の学習方法において、
   前記学習工程は、前記変動補正量が収束したか否かを判断する収束判断工程と、該収束したと判断されるとき、前記学習を行なうことで当該運転領域の学習を完了する完了工程と、該学習の完了する時間が前記閾値によって定まる予定時間よりも早いとき、前記完了する時間から前記予定時間までの間の時間である余剰時間を未だ学習のなされていない領域における前記閾値に加算する繰越工程とを有することを特徴とする噴射特性の学習方法。
2. 前記学習を行うべく、前記内燃機関の運転領域を各運転領域に順次移行させる移行工程を更に有し、
   前記予定時間は、前記移行工程による移行開始から前記内燃機関の運転状態が安定するまでの移行期間の上限値と前記完了までに要する期間の閾値との和によって定められてなることを特徴とする請求項１記載の噴射特性の学習方法。
3. 前記移行工程による移行開始後、前記内燃機関の運転状態が安定するか否かを判断する安定化判断工程を更に備え、
   前記学習工程は、前記安定化判断工程において前記運転状態が安定したと判断されてからの期間が前記閾値となることで、前記収束判断工程における判断の有無にかかわらず前記学習を強制的に完了させることを特徴とする請求項２記載の噴射特性の学習方法。
4. 前記運転領域が、前記燃料噴射弁に供給される燃料の圧力によって分割されることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の噴射特性の学習方法。
5. 前記学習工程において、前記燃料の圧力が低い運転領域から順に前記学習を行なうことを特徴とする請求項４記載の噴射特性の学習方法。
6. 前記収束判断工程において、前記変動補正量の所定期間における最大値及び最小値の差が予め定められた値以下となることで前記変動補正量が収束したと判断することを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の噴射特性の学習方法。
7. 前記燃料噴射は、１燃焼サイクル内に略等量の複数回の燃料噴射を行うものであり、
   前記学習工程は、前記１燃焼サイクル内に噴射される１回あたりの噴射量相当の燃料噴射についての前記燃料噴射弁の噴射特性のずれ量を学習する工程であることを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の噴射特性の学習方法。
8. 多気筒内燃機関の燃料噴射に際し、該多気筒内燃機関の出力軸の気筒間での回転変動を抑制する変動補正量を算出し、該変動補正量を燃料噴射弁の操作に反映させる変動抑制手段と、前記内燃機関の運転領域毎に、前記燃料噴射弁の噴射特性のずれ量の学習期間がその閾値を超えないようにしつつ前記変動補正量に応じて前記噴射特性のずれ量を学習する学習手段とを備える燃料噴射制御装置において、
   前記学習手段は、前記変動補正量が収束したか否かを判断する収束判断手段と、該収束したと判断されるとき、前記学習を行なうことで当該運転領域の学習を完了する完了手段と、該学習の完了する時間が前記閾値によって定まる予定時間よりも早いとき、前記完了する時間から前記予定時間までの間の時間である余剰時間を未だ学習のなされていない領域における前記閾値に加算する繰越手段とを備えることを特徴とする燃料噴射制御装置。
9. 前記学習を行うべく、前記内燃機関の運転領域を各運転領域に順次移行させる移行手段を更に備え、
   前記繰越手段は、前記移行手段による移行開始から前記内燃機関の運転状態が安定するまでの移行期間の上限値と前記完了までに要する期間の閾値との和によって予定時間を定めるものであることを特徴とする請求項８記載の燃料噴射制御装置。
10. 前記移行手段による移行開始後、前記内燃機関の運転状態が安定するか否かを判断する安定化判断手段を更に備え、
    前記学習手段は、前記安定化判断手段によって前記運転状態が安定したと判断されてからの期間が前記閾値となることで前記収束判断手段による判断の有無にかかわらず前記完了手段により前記学習を強制的に完了させることを特徴とする請求項９記載の燃料噴射制御装置。
11. 前記運転領域が、前記燃料噴射弁に供給される燃料の圧力によって分割されることを特徴とする請求項８〜１０のいずれかに記載の燃料噴射制御装置。
12. 前記学習手段は、前記燃料の圧力が低い運転領域から順に前記学習を行なうことを特徴とする請求項１１記載の燃料噴射制御装置。
13. 前記収束判断手段は、前記変動補正量の所定期間における最大値及び最小値の差が予め定められた値以下となることで前記変動補正量が収束したと判断することを特徴とする請求項８〜１２のいずれかに記載の燃料噴射制御装置。
14. 前記燃料噴射は、１燃焼サイクル内に略等量の複数回の燃料噴射を行うものであり、
    前記学習手段は、前記１燃焼サイクル内に噴射される１回あたりの噴射量相当の燃料噴射についての前記燃料噴射弁の噴射特性のずれ量を学習するものであることを特徴とする請求項８〜１３のいずれかに記載の燃料噴射制御装置。

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