JPH0396636A - 内燃エンジンの制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は内燃エンジンの制御装置に関し、特にニューラ
ルネットワークを用いて内燃エンジンを適切に制御する
制御装置に関する。

〔従来の技術〕

従来、燃料噴射弁によりエンジンに燃料を供給する場合
には、通常、エンジンの各気筒ごとに燃料噴射弁を設け
るとともに、各燃料噴射弁の噴射時間をエンジンの運転
状態に応じて適切な値に設定し、この設定した噴射時間
にわたって燃料噴射弁を開弁ずることにより、供給燃料
量を制御していた。

また、燃料噴射弁の流量特性は本来的にばらつきを有す
るものであるため、例えば各燃料噴射弁に対して同一の
噴射時間を設定したときに実際の供給燃料量が各気筒間
で大きくばらつき、これに起因して燃費及び排気ガス特
性等が悪化する。そこで、これを防止するため、通常は
１つのエンジンの各気筒に対して、流量特性の類似した
燃料噴射弁を使用することで対処している。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかしながら、上記従来の手法は、燃料噴射弁の製造過
程でその全品を検査し、流量特性の類似したグループに
分類することが必要であるため、その作業に著しく手間
がかかるとともに、コストアップを招来し、また流量特
性が出荷後に経年的に変化した場合、この変化に対応す
ることができないという問題点があった。

本発明はこのような問題点を解決するためになされたも
のであり、燃料噴射弁間の流量特性のばらつきを最適に
補償することにより、製造過程における燃料噴射弁の分
類作業や上記マッチング作業を不要にするとともに、こ
れらの出荷後の経年変化にも対応できる内燃エンジンの
制御装置を提供することを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

本発明は、上記の目的を達成するため、内燃エンジンの
運転状態を検知し、この検知した状態に基づいて吸入空
気量ないしは供給燃料量を演算するとともに、排気ガス
成分を検知し、この検知した値に基づいて上記の演算値
を補正する内燃エンジンの制御装置において、排気ガス
成分を所定の値と比較する比較手段を備え、この比較手
段による比較偏差を無くすように吸入空気量ないしは供
給燃料量を制御するニューラルネットワークを用いた制
御手段を有することを特徴とするものである。

また、本発明は、排気ガス成分センサを備え、この排気
ガス成分センサの出力に基づいて吸入空気量ないしは供
給燃料量を制御する第１の制御手段を有する内燃エンジ
ンの制御装置において、上記排気ガス成分センサの出力
値を含むエンジンパラメータに応じて上記の吸入空気量
ないしは供給燃料量を演算する演算手段と、上記の排気
ガス成分センサの出力値を所定の値と比較する比較手段
と、この比較手段による比較値に応じて上記の第１の制
御手段の出力値を補正する第２の制御手段とを有するこ
とを特徴とするものである。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例を、図面を参照して説明する。

第１図は本発明の制御装置を適用した燃料供給制御装置
の全体構成を示す図である。同図中に示す通り、内燃エ
ンジン１の吸気管２にはスロットル弁３が設けられてい
る。このスロットル弁３には、例えばステップモー夕か
ら成る駆動モータ４が連結されている。駆動モータ４は
電子コントロールユニット（以下ｒＥＣＵＪという）５
に電気的に接続されており、スロットル弁開度、すなわ
ち吸入空気量は、図示しないアクセルの踏込み量？応じ
て変化するとともに、ＥＣＵ５からの信号により駆動モ
ータ４を駆動することによって制御できるようになって
いる。

エンジン１とスロットル弁３との間で吸気管２の吸気弁
（図示せず）より少し上流側には、燃料噴射弁６が各気
筒（実施例では４個）ごとに、すなわち第１〜第４気筒
に対して燃料噴射弁６■〜６４がそれぞれ設けられてい
る。各燃料噴射弁６は、図示しない燃料ボンブに接続さ
れているとともに、ＥＣＵ５に電気的に接続されており
、このＥＣＵ５からの信号、及び後述するニューラルネ
ットワークを用いたＮＮ制御装置１０からの信号により
開弁時間、すなわち燃料噴射時間が制御される。

エンジン１の排気管７には三元触媒１１が配置されてお
り、その上流側に排気ガス戊分センサとしての空燃比セ
ンサ８が装着されている。この空燃比センサ８は、酸素
濃度に比例した大きさの信号を出力する、いわゆる比例
型のものであり、排気ガス中の酸素濃度、すなわち実際
の供給空燃比Ａ／Ｆ　　　を検出してその信号をＥＣＵ
５及び比ＡＣＴ 較器９に供給する。

比較器９は、目標空燃比（例えば１４．７であるが、運
転状態に応じて可変にしてもよい）を表す基準値Ａ／Ｆ
　　　と、空燃比センサ８から供給ＲＥＰ された実際の供給空燃比Ａ／Ｆ　　　を表す信号とＡＣ
Ｔ を比較して、その偏差に応じた信号を、ニューラルネッ
トワークを用いた制御装置（以下、「ＮＮ制御装置」と
いう）１０に供給する。

二λ−ラルネットワーク（神経回路網）は、周知のよう
に、高度並列分散処理型の情報処理を行なうものであり
、音声認識、パターン認識あるいは外部環境の理解等に
応用したものが知られている。また、代表的なニューラ
ルネットワークとして、パーセブトロン（　Ｐｅｒｃｅ
ｐｔｒｏｎ）型ネットワーク、ホップフィールド（　Ｈ
ｏｐｆ’　１ｅｌｄ）のネットワーク及びボルツマン機
械（Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ　Ｍａｅｈ１ｎｅ　）等があり
、このうち、ホップフィールドのネットワークをシーケ
ンス・ゼネレータに適用した技術が米国特許第４，７５
２，９０６号に開示されている。

ＮＮ制御装置１０としては、第２図に示すように、本実
施例では三層型パーセプトロンを用いている。三層型バ
ーセブトロンは、最適解への収束が保証されるものであ
り、人力層、中間層及び出力層から成り、各層はそれぞ
れ４個のユニット１２　　、ｎ個のユニット１２．、４
個のユニットＩ　　　　　　　　　　　　Ｊ １２ｋで構成されている。また、層内の結合はなく、層
間においてのみ各ユニット間が結合の重み（結合荷重Ｗ
）をもって結合されている。第２図中のＷ，Ｗ．は、入
力層の第ｉユニットと中間ｉｊ　　　Ｊｋ 層の第ｊユニットとの間、中間層の第ｊユニットと出力
層の第ｋユニットとのの結合荷重度を示す。

入力層を除く各層間のユニットは、前の層のユニットか
らの重み付き人力を受けてその総和（内部状態値）を計
算し、それに適当な出力関数ｆをかけたものを出力する
。

第１図に示すＥＣＵ５には、図示しない各種センサから
、吸気管内圧Ｐｂ１エンジン回転数Ｎ　ｅ　ｓスロット
ル弁開度ｅ　ｔｈ，エンジン冷却水温Ｔｖ及びその他の
エンジンパラメータを表す信号が供給される。ＥＣＵ５
は各種センサからの入力信号波形を整形し、電圧レベル
を所定のレベルに修正し、アナログ信号値をデジタル信
号値に変換する等の機能を有する入力回路と、中央演算
処理回路と、この中央演算処理回路で実行される各種演
算プログラム及び演算結果等を記憶する記憶手段と、上
記の燃料噴射弁６に駆動信号を供給する出力回路等から
構成されている。

ＥＣＵ５は、上述の各種エンジンパラメータ信号に基づ
いて、フィードバック制御運転領域やオーブン制御運転
領域等の種々の運転状態を判別するとともに、この判別
した運転状態に応じ、次式（１）に基づいて各燃料噴射
弁６毎に噴射時間ＴＩ　　（Ｔｉｆ〜Ｔ１４）を演算す
る。

Ｔ．−Ｔ　　ｘＫ　　　ｘＫｃＲｘＫＮＮ＋Ｋｌ−（１
）ｌＩＢ　　　ｏ２ ここに、Ｔ１Ｂは燃料噴射弁６の噴射時間Ｔ１の基準値
（基本噴射時間）であり、吸入空気量に応じ、ＥＣＵ５
の記憶手段に記憶された図示しないマップから読み出さ
れる。

Ｋ　　は、フィードバック制御時、排気ガス中０２ の酸素濃度に応じて求められ、オープン制御運転領域で
は各運転領域に応じて設定される０２フィードバック補
正係数である。

ＫＣＲは、エンジン冷却水温Ｔｖその他のエンジンパラ
メータ信号に応じて設定される補正係数である。

ＫＮＮは、後述する手法によりニューラルネットワーク
の学習によって設定される補正係数であって、他の補正
係数と異なり、各燃料噴射弁６毎に設定されるものであ
る。

Ｋｌは各種エンジンパラメータ信号に応じて演算される
補正係数であり、エンジンの運転状態に応じた最適な燃
費特性及び加速特性が得られるような加算補正項である
。

ＥＣＵ５は、上述のようにして求めた噴射時間Ｔ１に基
づいて、燃料、噴射弁６を開弁させる駆動信号燃料噴射
弁６に供給する。

また、ＮＮ制御装置１０は、第２図に示すように、ＥＣ
Ｕ５で設定された噴射時間”１　　”ｉｆ〜Ｔｌ４）を
人力層の各ユニット１２１に人力して、前述した結合荷
重度Ｗ及び出力関数ｆにより噴射時間Ｔ１に対する加減
信号値である出力値ΔＴ１を計算し、このΔＴ１を対応
する燃料噴射弁６に供給する。更に、ＮＮ制御装置１０
は比較器９の出力に応じ、後述する方法により結合荷重
度Ｗを修正し、この修正した結合荷重度Ｗに基づいて補
正係数ＫＮＮを学習補正する。

第３図は、前述の補正係数ＫＮＮの学習を行うべき所定
のエンジン運転状態として、安定したアイドル運転状態
にあるか否かを判別するために、ＥＣＵ５で実行される
サブルーチンを示す。

まず、スロットル弁開度ｅ　ｔｈ，吸気管内圧Ｐｂ１エ
ンジン回転数Ｎ　ｅ　ｓエンジン冷却水温Ｔｗ及び空燃
比センサ８の検出値Ａ／Ｆ　　　を読み込むＡＣＴ （ステップ３０１）。次いで、スロットル弁開度ｅｔｈ
によりスロットル弁３が実質的に全開状態にあるか否か
を判別、（ステップ３０２），この答が否定（Ｎｏ）の
ときには、エンジンが明らかにアイドル運転状態にない
として、補正値学習サブルーチン以外のサブルーチンへ
進む（ステップ３０３）。

前述のステップ３０２の答が肯定（Ｙｅｓ）、すなわち
スロットル弁３が実質的に全開状態にあるときには、エ
ンジン冷却水温Ｔｖが所定の範囲内にあるか否かを判別
する（ステップ３０４）。

この答が否定（Ｎｏ）のときには、エンジンが例えば暖
機運転状態にあると判断して前述のステップ３０１に戻
る。

上記のステップ３０４の答が肯定（Ｙｅｓ）、すなわち
エンジン冷却水温Ｔｖが所定の範囲内にあるときには、
エンジン回転数Ｎｅ及び吸気管内圧ｐｂの変動値、すな
わち今回の読込み値と前回の読込み値との差が所定の範
囲内にあるいか否かをそれぞれ判別する（ステップ３０
５，３０６）。

この答のいずれか一方が否定（Ｎｏ）のときには、エン
ジンが安定した運転状態にないとして上記ステップ３０
１に戻り、肯定（Ｙｅｓ）のときにはステップ３０７に
進む。

このステップ３０７では、検出値Ａ／Ｆ　　　にＡＣＴ ？り空燃比センサ８が正常に作動しているか否かを判別
し、この答が肯定（Ｙｅｓ）のときに補正値学習サブル
ーチンに進み（ステップ３０８）、一方否定（Ｎｏ）の
ときには前述のステップ３０３を実行して他のサブルー
チンに進む。

上述した第３図の判別サブルーチンでは、アイドル運転
状態を検知してこの運転状態で補正値の学習を行なうよ
うにしているが、この他にクルーズ運転状態等の安定し
た運転状態、あるいは過度運転状態を補正値の学習の対
象としてもよい。

第４図は、ＥＣＵ５で設定された各燃料噴射弁６の噴射
時間Ｔ１■〜”１４を入力パターンとして、ＮＮ制御装
置１０で演算を行なうとともに、補正係数ＫＮＮの修正
を行なうか否かを判別するプログラムを示す。本プログ
ラムは、基本的には各気筒に対応し且つ各気筒の排気ガ
スを空燃比センサ８で検知できるタイミングで実行され
る。また、各気筒に対応した空燃比がタイミングよく検
出できない場合でも、本プログラムで対応は可能である
。

まず、ＥＣＵ５で設定された各燃料噴射弁６の？射時間
Ｔ１■〜ＴＩ４を、第２図に示すように、ＮＮ制御装置
１０の入力層の第１〜第４ユニットにそれぞれ人力する
（ステップ４０１）。次いで、入力された噴射時間Ｔｔ
ｔ〜Ｔ１４を用い、次式（２）に従って積和計算を行な
い、出力層の第ｋユニットの出力値ΔＴＩｋを求める（
ステップ４０２）。

・・・　（２） ここに、ΔＴ１ｋは出力層の第ｋユニットの出力値であ
り、第ｋ気筒に対する燃料噴射弁６の噴射時間Ｔ　に対
する加減信号を表す。また、ｗ１ｊ，１ｋ ｗｊｋは人力層の第ｉユニットと中間層の第ｊユニット
との間、中間層の第ｊユニットと出力層の第ｋユニット
との間の結合荷重度をそれぞれ表し、ｆは出力関数であ
る。なお、出力層のユニットの出力値ΔＴｌｋとして、
上記式（２）による積和計算値にランダムな値を加算し
てもよい。

次に、噴射時間Ｔｌｋに基づく駆動信号を、第ｋ気筒に
対応する燃噴射弁６にＥＣＵ５から供給するとともに、
上記ステップ４０２で算出した。ΔＴ１ｋに基づく加減
信号を供給する（ステップ４０３）。これにより、燃料
噴射弁６の実際の噴射時間がＴ　十ΔＴＩｋに設定され
る。

１ｋ 次いで、上記ステップ４０３で燃料を供給された第ｋ気
筒の排気ガスを空燃比センサ８でほぼ検知できるタイミ
ングで比較器９の信号を入力し、その信号値、すなわち
目標空燃比と供給空燃比の偏差（Ａ／Ｆ　　　−Ａ／Ｆ
　　　）が所定範囲内にＲＥＰ　　　　　ＡＣＴ あるか否かを判別する（ステップ４０４）。この答が肯
定（Ｙｅｓ）のときには、供給空燃比Ａ／Ｆ　　が目標
空燃比Ａ／Ｆ　　　とほぼ一致しておＡＣＴ　　　　　
　　　　　ＲＥＰ り、補正係数ＫＮＮを修正する必要がないと判断して本
プログラムを終了する。

上記ステップ４０４の答が否定（Ｎｏ）のときには、目
標空燃比と供給空燃比の２乗平均誤差１／２　（Ａ／Ｆ
　　　−Ａ／Ｆ　　　）　２ＲＥＦ　　　　　ＡＣＴ を算出する（ステップ４０５）。この２乗平均誤差は、
後述する学習サブルーチン（第５図）における誤差関数
であり、このように誤差関数とじて２乗平均誤差を適用
することにより、最適値への収束を早くすることができ
る。

次いで、学習サブルーチンで補正係数Ｋ　　をＮＮｋ 算出し（ステップ４０６）、この算出した補正係数Ｋ　
　をＥＣＵ５に出力して（ステップＮＮｋ ４０７）、前述のステップ４０１に戻る。

第５図は、ＮＮ制御装置１０で実行される補正係数Ｋ　
ＮＮの学習サブルーチンを示す。本サブルーチンは、バ
ーセプトロン型のネットワークに対して、いわゆる逆伝
播学習法（Ｂａｃｋ　Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）を適用
し、ユニット間の結合荷重度Ｗを学習信号により学習補
正して、補正係数ＫＮＮを設定するものである。

まず、対象のユニットが出力層のものであるか否かを判
別する（ステップ５０ｌ）。この答が肯定（Ｙｅｓ）の
ときには、出力層のユニットの学習信号ｔ　１すなわち
目標空燃比Ａ／Ｆ　　　と、ｋ　　　　　　　　　　　
　　　ＲＥＦ対応する現在の出力値０　１すなわち供給
空燃比ｋ Ａ／Ｆ　　　との偏差を求める（ステップ５０１）。

ＡＣＴ 次いで、出力層のユニットの現在の内部状態値ｎ　ｅ　
ｔ　ｈに対する出力関数ｆの１階微分値ｆ′（　ｎ　ｅ
　ｔ　ｋ）を算出する（ステップ５０３）、なお、内部
状態値ｎｅｔｋは、ユニットｋへの入力の総和であり、
０．を中間層の第ｊユニットの出コ 力値としたときに、 ｎ　ｅ　ｔ　ｋ−　ｊ王ｌｗｊｋＯ　ｊとして与えられ
る。次いで、上記算出した値を用い、出力層のδ値を δ　＝（ｔｋ−Ｏｋ）Ｘｆ’　　（ｎｅｔｋ）ｋ として算出し（ステップ５０４）　、後述するステップ
５０８に進む。

前述のステップ５０１の答が否定（Ｎｏ）、すなちわ対
象のユニットが中間層のユニットであるときは、ステッ
プ５０５に進み、上記ステップ５０３と同様に、現在の
内部状態値ｎｅｔ．に対Ｊ する出力関数ｆの１階微分値ｆ’　　（ｎｅｔ．）をＪ 算出する。この場合の内部状態値は、 として与えられる。

次いで、対象としているユニツと結合している上位階層
、すなわち出力層のユニットのδ値（一δｋ）と両ユニ
ット間の結合荷重度Ｗｊｋとの積を、結合関係がある上
位階層のすべてのユニットについて求め、その和Σδｋ
”ｊｋを算出する（ステップ５０６）。次いで、上記に
より算出した値を用い、中間層のδ値を ４ ６゜＝　ｆ’　　（ｎ　ｅ　ｔｊ）　，”Ｅ：．，δｋ
”ｊｋＪ として算出し（ステップ５０７）、ステップ５０８に進
む。

このステップ５０８では、前述のステップ５０４又はス
テップ５０７で算出したδ値を用い、次式（３）に従っ
て結合荷重度の修正量ΔＷｊ１（ｎ）を算出する。

Δｗ　（ｎ）−ηδＯ＋αΔｗ（ｎ−１）・・・　（３
） ここに、η，αは経験的に定められる学習係数であり、
一般にηくαの関係に設定される。また、δ値は結合さ
れ下位階層のδ値、Ｏ値は上位階層の出力値、Δｗ（ｎ
−１）は１時刻前の当該結合荷重度の修正量である。

次いで、結合荷重度Ｗを次式（４）に従って修正する（
ステップ５０９）。

ｗ　（ｎ　＋　１）　＝ｗ　（ｎ）十Δｗ（ｎ）　　−
＜４）次いで、上記ステップ５０９で修正された結合荷
重度Ｗに基づいて補正係数ＫＮＮを算出して（ステップ
５１０）、本プログラムを終了する。

このように、目標空燃比と空燃比センサで検出された実
際の供給空燃比との偏差をなくすように結合荷重度Ｗを
学習し、この学習を繰り返し実行することにより、結合
荷重度Ｗ及び当該結合荷重度Ｗに基づいて算出される補
正係数ＫＮＮが各燃料噴射弁６、〜６４に対して最適な
値に収束するので、燃料噴射弁間の流量特性のばらつき
を最適に保証することができる。

なお、本実施例では、噴射時間Ｔ１を燃料噴射弁ごとに
設定してニューラルネットワークの入力層のユニットに
入力するようにしているが、本発明はこれに限らず、各
燃料噴射弁に共通して設定した噴射時間Ｔ１を人力層に
人力してもよく、更に噴射時間Ｔｉだけでなく、エンジ
ンの運転に影響を及ぼす他のパラメータ、例えばエンジ
ン水温、大気圧、スロットル弁開度、エンジン回転数等
を入力してもよい。

更に、上述の実施例では、ニューラルネットにより供給
燃料量を補正するようにしているが、本発明はこれに限
らず、例えば第１図の破線で示すように、エンジンの運
転状態に応じて駆動モータ４の回動量を設定して吸入空
気量を制御するとともに、当該吸入空気量に応じて燃料
噴射弁の噴射時間を設定し、ニューラルネットにより駆
勤モータ４の回動量を補正することにより吸入空気量を
最適値に補正することもできる。

また、上述の実施例では、ニューラルネットを用いた制
御装置をＥＣＵとともにエンジンに搭載して当該装置を
適用するようにしているが、本発明はこれに限らず、こ
の装置をエンジンの出荷時の補正値を確定するための治
具として用い、これによって確定された補正値をＥＣＵ
の不揮発性メモリに記憶させるようにしてもよい。この
場合には、燃料噴射弁の前述した分類作業等を省略する
ことができる。

このように、本発明は排気ガスセンサの出力に応じて、
供給空燃比が目標空燃比に一致するように、ニューラル
ネットを用いて供給燃料量や吸入空気量を最適値に補正
するものであるが、この他に、例えばアイドル回転数制
御、オートクルーズ運転のための車速制御あるいはトラ
クションコントロールにおけるスリップ率制御等におい
て、これらの値が所望値になるように、ニューラルネッ
トを用いて供給燃料量等を最適値に補正することも可能
である。

また、スロットル弁開度、エンジン回転数、車速、走行
抵抗等の種々のエンジンパラメータを人力情報とし、ニ
ューラルネットを用いて車両の走行状況や路面状況等を
総合的に識別し、この識別された結果に応じて、あらか
じめ設定した複数のアクセルースロットル弁開度特性の
中から最適なものを選択する等、エンジンを自動的に制
御することも可能である。

〔発明の効果〕

以上、詳述したように本発明によれば、燃料噴射弁間の
流量特性のばらつきを最適に保証するとともに、吸気装
置の流量特性と燃料噴射弁の流量特性とのマッチングを
最適にすることができ、従って、製造過程におる燃料噴
射弁の分類作業や上記マッチング作業を不要にするとと
もに、これらの出荷後の経年変化にも対応できる等の効
果を奏する。

フローチャート、第４図はＮＮ制御装置１０で演算を行
なうとともに、補正係数ＫＮＮの学習を行なうか否かを
判別するプログラムを示すフローチャート、第５図は補
正係数ＫＮＮを学習するサブルーチンを示すフローチャ
ートである。

１・・・内燃エンジン、５・・・ＥＣＵ　（電子コント
ロールユニット、８・・・空燃比センサ（排気ガス成分
センサ）、９・・・比較器、１０・・・ＮＮ制御装置（
ニューラルネットワークを用いた制御装置）。

【図面の簡単な説明】

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、内燃エンジンの運転状態を検知し、この検知した状
   態に基づいて吸入空気量ないしは供給燃料量を演算する
   とともに、排気ガス成分を検知し、この検知した値に基
   づいて前記演算値を補正する内燃エンジンの制御装置に
   おいて、 前記排気ガス成分を所定の値と比較する比較手段を備え
   、この比較手段による比較偏差を無くすように吸入空気
   量ないしは供給燃料量を制御するニューラルネットワー
   クを用いた制御手段を有することを特徴とする内燃エン
   ジンの制御装置。 ２、エンジンが複数の気筒を有し、前記ニューラルネッ
   トワークを用いた制御手段による供給燃料量の制御を、
   エンジンの各気筒に対して行なうことを特徴とする請求
   項１に記載の内燃エンジンの制御装置。 ３、エンジンが所定の運転状態にあるか否かを検知する
   検知手段を備え、この検知手段により前記所定の運転状
   態が検知されたときに、前記ニューラルネットワークを
   用いた制御手段による制御を行なうことを特徴とする請
   求項１に記載の内燃エンジンの制御装置。 ４、排気ガス成分センサを備え、この排気ガス成分セン
   サの出力に基づいて吸入空気量ないしは供給燃料量を制
   御する第１の制御手段を有する内燃エンジンの制御装置
   において、 前記排気ガス成分センサの出力値を含むエンジンパラメ
   ータに応じて前記吸入空気量ないしは供給燃料量を演算
   する演算手段と、前記排気ガス成分センサの出力値を所
   定の値と比較する比較手段と、この比較手段による比較
   値に応じて前記第１の制御手段の出力値を補正する第２
   の制御手段とを有することを特徴とする内燃エンジンの
   制御装置。 ５、エンジンが複数の気筒を有し、前記第２の制御手段
   による供給燃料量の補正を、エンジンの各気筒に対して
   行なうことを特徴とする請求項４に記載の内燃エンジン
   の制御装置。 ６、エンジンが所定の運転状態にあるか否かを検知する
   検知手段を備え、この検知手段により前記所定の運転状
   態が検知されたときに、前記第２の制御手段による補正
   を行なうことを特徴とする請求項４に記載の内燃エジン
   の制御装置。