JPH04171238A - Apparatus for diagnosing abnormality of air flow meter in internal combustion engine - Google Patents

Abstract

PURPOSE:To diagnose abnormalities in an air flow meter with high accuracy by averaging factors of learning correction in every running region having nearly equal intake air flow to compare the averaged values in the running regions having different intake air flow for diagnosing abnormalities in the air flow meter. CONSTITUTION:A learning correction amount newly set from a feedback correction amount and learning correction amount set to make desired air fuel ratio of actual one is stored in a memory means B at every running region. There are provided a learning correction amount averaging means K for averaging the learning correction amounts in the memory means B at every running region having nearly equal intake air flow, a comparing means L for comparing the averaged learning correction amounts in the running regions having different intake air flow and an abnormality judging means M for judging the presence of abnormalities in an air flow meter on the basis of the comparation result. That is, the averaged values of the learning correction amounts are compared in the running region having different intake air flow to judge abnormalities in the air flow meter. Thus, the abnormalities in the air flow meter can be diagnosed with high accuracy.

Description

【発明の詳細な説明】 〈産業上の利用分野〉 本発明は、内燃機関の燃料供給制御に使用されるエアフ
ローメータの異常診断装置に関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION <Industrial Application Field> The present invention relates to an abnormality diagnosis device for an air flow meter used for fuel supply control of an internal combustion engine.

〈従来の技術〉 電子制御燃料噴射式内燃機関においては、エアフローメ
ータにより検出された吸入空気流量Ｑと機関回転速度Ｎ
とから基本噴射量Ｔ、＝ＫＸＱ／Ｎ（Ｋは定数）を演算
する。そして、前記基本噴耐量Ｔ、と、主として水温に
応した各種増量補正係数Ｃ０ＩＥＦと、酸素センサの検
出値に基つく空燃比フィードバック補正係数αと、バッ
テリ電圧の電圧補正分子８と、から燃料噴射量Ｔ、＝Ｔ
。<Prior art> In an electronically controlled fuel injection type internal combustion engine, the intake air flow rate Q detected by an air flow meter and the engine rotation speed N
From this, the basic injection amount T, = KXQ/N (K is a constant) is calculated. Then, fuel injection is performed based on the basic injection withstand amount T, various increase correction coefficients C0IEF mainly corresponding to water temperature, air-fuel ratio feedback correction coefficient α based on the detected value of the oxygen sensor, and voltage correction numerator 8 of the battery voltage. quantity T,=T
.

ＸＣ０ＥＦＸα十Ｔ８を演算する。Calculate XC0EFXα+T8.

そして、例えば、機関の１／２回転毎に点火信号等に同
期して燃料噴射弁に対し前記燃料噴射量Ｔ。Then, for example, the fuel injection amount T is injected into the fuel injection valve in synchronization with an ignition signal or the like every 1/2 revolution of the engine.

に対応するパルス幅の噴射パルス信号を出力し機関に燃
料を供給するようにしている。An injection pulse signal with a pulse width corresponding to the pulse width is outputted to supply fuel to the engine.

〈発明が解決しようとする課題〉 ところて、エアフローメータに異常か発生すると、空燃
比か目標空燃比（例えば理論空燃比）から大きくずれて
、運転性を悪化させると共に排気性状を悪化させ、さら
にエンジン焼付き等の発生を招くおそれがある。<Problems to be Solved by the Invention> However, when an abnormality occurs in the air flow meter, the air-fuel ratio deviates significantly from the target air-fuel ratio (for example, the stoichiometric air-fuel ratio), deteriorating drivability and exhaust properties. There is a risk of engine seizure, etc.

本発明は、このような実状に鑑みてなされたもので、エ
アフローメータの異常を高精度に診断できる異常診断装
置を提供することを目的とする。The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide an abnormality diagnosis device that can diagnose abnormalities in air flow meters with high accuracy.

〈課題を解決するための手段〉 このため、本発明は第１図に示すように、エアフローメ
ータの検出吸入空気流量を含む機関運転状態に基ついて
基本供給量を設定する基本供給量設定手段Ａと、機関運
転状態に対応する運転領域毎に学習補正量を記憶する記
憶手段Ｂと、該記憶手段から機関運転状態に応じて学習
補正量を検索する検索手段Ｃと、実際の空燃比を検出す
る空燃比検出手段りと、検出された空燃比か目標空燃比
になるようにフィードバック補正量を設定するフィード
バック補正量設定手段Ｅと、前記フィードバック補正量
と検索された学習補正量とに基づいて新たな学習補正量
を設定する学習補正量設定手段Ｆと、設定された学習補
正量に前記記憶手段のデータを同一運転領域で更新する
更新手段Ｇと、前記基本供給量と学習補正量とフィード
バック補正量とに基づいて燃料供給量を設定する燃料供
給量設定手段Ｈと、設定された燃料供給量に基づいて燃
料供給装置Ｉを駆動制御する駆動制御手段Ｊと、を備え
るものにおいて、前記記憶手段Ｂの学習補正量を吸入空
気流量か略等しい運転領域毎に平均化する学習補正量平
均手段にと、平均化された学習補正量を前記吸入空気流
量か異なる運転領域で比較する比較手段りと、比較結果
に基づいて前記エアフローメータの異常の有無を判定す
る異常判定手段Ｍと、を備えるようにした。−〈作用〉 そして、実際の空燃比か目標空燃比になるように設定さ
れたフィードバック補正量と学習補正量とから新たに設
定された学習補正量を、運転領域毎に記憶手段に記憶さ
せるものにおいて、前記記憶手段の学習補正量を吸入空
気流量か略等しい運転領域毎に平均化し、その平均値を
吸入空気流量か異なる運転領域で比較しエアフローメー
タの異常を判定するようにした。<Means for Solving the Problems> Therefore, as shown in FIG. 1, the present invention provides basic supply amount setting means A for setting the basic supply amount based on the engine operating state including the intake air flow rate detected by the air flow meter. a storage means B for storing a learned correction amount for each operating region corresponding to the engine operating state; a search means C for searching the learning correction amount from the storage means according to the engine operating state; and a search means C for detecting the actual air-fuel ratio. a feedback correction amount setting means E that sets a feedback correction amount so that the detected air-fuel ratio becomes the target air-fuel ratio; a learning correction amount setting means F for setting a new learning correction amount; an updating means G for updating data in the storage means in the same driving range to the set learning correction amount; and feedback on the basic supply amount, the learning correction amount, and the learning correction amount. a fuel supply amount setting means H that sets the fuel supply amount based on the correction amount; and a drive control means J that drives and controls the fuel supply device I based on the set fuel supply amount. A learning correction amount averaging means for averaging the learning correction amount of the means B for each operating region where the intake air flow rate is approximately equal, and a comparing means for comparing the averaged learning correction amount for each operating region where the intake air flow rate is different. and an abnormality determining means M for determining whether or not there is an abnormality in the air flow meter based on the comparison result. −<Function> The learning correction amount newly set from the feedback correction amount and learning correction amount set so that the actual air-fuel ratio or the target air-fuel ratio becomes the actual air-fuel ratio or the target air-fuel ratio is stored in the storage means for each driving region. In this method, the learning correction amount in the storage means is averaged for each operating range where the intake air flow rate is approximately the same, and the average value is compared between operating ranges where the intake air flow rate is different to determine whether there is an abnormality in the air flow meter.

〈実施例〉 以下に、本発明の一実施例を第２図〜第１１図に基づい
て説明する。<Example> An example of the present invention will be described below based on FIGS. 2 to 11.

第２図において、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
て空気か吸入される。吸気マニホールド５のブランチ部
には各気筒毎に燃料噴射弁６が設けられている。この燃
料噴射弁６は、ソレノイドに通電されて開弁じ、通電停
止により閉弁する常閉型の電磁式燃料噴射弁であって、
後述する制御装置１２からの駆動パルス信号により通電
されて開弁し、図示しない燃料ポンプから圧送されてプ
レッシャレギュレータにより所定の圧力に調整された燃
料を噴射供給する。In FIG. 2, an engine 1 is connected to an air cleaner 2 through an intake duct 3. Air is sucked in through the throttle valve 4 and the intake manifold 5. A fuel injection valve 6 is provided in a branch portion of the intake manifold 5 for each cylinder. The fuel injection valve 6 is a normally closed electromagnetic fuel injection valve that opens when the solenoid is energized and closes when the energization is stopped.
The valve is opened by being energized by a drive pulse signal from a control device 12, which will be described later, and fuel is injected and supplied under pressure from a fuel pump (not shown) and adjusted to a predetermined pressure by a pressure regulator.

機関１の燃焼室には点火栓７が設けられていて、これに
より火花点火して混合気を着火燃焼させる。An ignition plug 7 is provided in the combustion chamber of the engine 1, which ignites a spark to ignite and burn the air-fuel mixture.

そして、機関ｌからは、排気マニホールド８゜排気ダク
ト９．三元触媒１０及びマフラー１１を介して排気が排
出される。From engine l, exhaust manifold 8° exhaust duct 9. Exhaust gas is discharged via a three-way catalyst 10 and a muffler 11.

制御装置１２は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ａ／Ｄ変換
器及び入出力インタフェイスを含んで構成される各種の
センサからの入力信号を受け、後述の如く演算処理して
、燃料供給装置としての燃料噴射弁６の作動を制御する
。The control device 12 receives input signals from various sensors including a CPU, ROM, RAM, A/D converter, and input/output interface, performs arithmetic processing as described below, and operates as a fuel supply device. Controls the operation of the fuel injection valve 6.

前記各種のセンサとしては、吸気ダクト３中にエアフロ
ーメータ１３が設けられていて、機関１の吸入空気流Ｉ
Ｑに応じた信号を出力する。As the various sensors mentioned above, an air flow meter 13 is provided in the intake duct 3, and the air flow meter 13 is installed in the intake duct 3 to measure the intake air flow I of the engine 1.
Outputs a signal according to Q.

また、クランク角センサ１４か設けられていて、４気筒
の場合、クランク角１８０°毎の基準信号ＲＥＦと、ク
ランク角１°又は２°毎の単位信号Ｐ○Ｓとを出力する
。ここで、基準信号ＲＥＦの周期、或いは、所定時間内
における単位信号ＰＯ８の発生数を計測することにより
、機関回転速度Ｎを算出する。Further, a crank angle sensor 14 is provided, and in the case of a four-cylinder engine, outputs a reference signal REF for every 180 degrees of crank angle and a unit signal P○S for every 1 degree or 2 degrees of crank angle. Here, the engine rotational speed N is calculated by measuring the period of the reference signal REF or the number of occurrences of the unit signal PO8 within a predetermined time.

また、機関１のウォータジャケットの冷却水温度Ｔ、を
検出する水温センサ１５が設けられている。Further, a water temperature sensor 15 is provided to detect the cooling water temperature T of the water jacket of the engine 1.

また、排気マニホールド８の集合部に空燃比検出手段と
しての酸素センサ１６が設けられ、排気中の酸素濃度を
介して吸入混合気の空燃比を検出する。前記酸素センサ
１６は、排気中の酸素濃度が理論空燃比を境に急変する
ことを利用して、実際の空燃比の理論空燃比に対するリ
ッチ・リーンを検出する公知のものである。Further, an oxygen sensor 16 as an air-fuel ratio detecting means is provided at the gathering part of the exhaust manifold 8, and detects the air-fuel ratio of the intake air-fuel mixture via the oxygen concentration in the exhaust gas. The oxygen sensor 16 is a known sensor that detects whether the actual air-fuel ratio is rich or lean relative to the stoichiometric air-fuel ratio by utilizing the fact that the oxygen concentration in the exhaust gas changes suddenly after reaching the stoichiometric air-fuel ratio.

ここにおいて、制御装置１２に内蔵されたマイクロコン
ピュータのＣＰＵは、第３図〜第７図のフローチャート
にそれぞれ示すＲＯＭ上のプログラムに従って演算処理
を行い、空燃比フィードバック補正側副及び運転領域毎
の空燃比学習補正制御を実行しつつ燃料噴射量Ｔ１を設
定し、機関１への燃料供給を制御する。Here, the CPU of the microcomputer built into the control device 12 performs arithmetic processing according to the programs on the ROM shown in the flowcharts of FIGS. The fuel injection amount T1 is set while executing the fuel ratio learning correction control, and the fuel supply to the engine 1 is controlled.

ここては、制御装置１２か基本供給量設定手段と記憶手
段（ＲＡＭ）と検索手段とフィードバック補正量設定手
段と学習補正量設定手段と更新手段と燃料供給量設定手
段と駆動制御手段と学習補正量平均手段と比較手段と異
常判定手段とを構成する。Here, the control device 12, basic supply amount setting means, storage means (RAM), retrieval means, feedback correction amount setting means, learning correction amount setting means, updating means, fuel supply amount setting means, drive control means, and learning correction It constitutes a quantity averaging means, a comparing means, and an abnormality determining means.

次に、作用を第３図〜第９図のフローチャートに従って
説明する。Next, the operation will be explained according to the flowcharts shown in FIGS. 3 to 9.

まず、燃料噴射弁の診断ルーチンを第３図のフローチャ
ートに従って説明する。このルーチンはバッググランド
ジョブにより実行される。First, the fuel injection valve diagnostic routine will be explained according to the flowchart shown in FIG. This routine is executed by a background job.

Ｓｌでは、４×４格子の学習マツプの学習補正係数ＫＢ
ＬＲＣ１を基本噴射量が等しい運転領域（第１０図中左
右方向）毎に次式により平均化し、平均値ＡＶＴＰ　［
０］　〜ＡＶＴＰ　［３］を求める。In Sl, the learning correction coefficient KB of the 4x4 grid learning map is
LRC1 is averaged by the following formula for each operating region where the basic injection amount is equal (left and right directions in Fig. 10), and the average value AVTP [
0] to AVTP [3].

ＡＶＴＰ　［ｎｌ　＝　（ＫＢＬＲＣＩ　［０，ｎｌ　
＋ＫＢＬＲＣ１［１，ｎ］＋ＫＢＬＲＣ１［２、ｎコ　
＋ＫＢＬＲＣＩ　　［３、ｎｌ　　）　　／　４ここて
、本実施例ては、学習補正係数は、全運転領域共通の学
習補正係数ＫＢＬＲＣφと、全運転領域を基本噴射量Ｔ
２と機関回転速度とをパラメータとして第１０図中Ａに
示すように４×４格子で全運転領域を１６の運転領域に
区分した４×４格子の学習マツプの学習補正係数ＫＢＬ
ＲＣ１と、さらに４×４格子の学習マツプの各運転領域
を第１０図中Ｂに示すように４×４格子の１６運転領域
に細分化（全運転領域を２５６の運転領域に細分化）し
た１６Ｘ１６格子の学習マツプの学習補正係数ＫＢＬＲ
Ｃ２と、かある。尚、第１０図Ａ、　　Ｂにおいて、Ｆ
、ＦＦは各運転領域の学習済みの有無を示すフラッグで
ある。AVTP [nl = (KBLRCI [0, nl
+KBLRC1[1,n]+KBLRC1[2,n
+KBLRCI [3, nl) / 4 Here, in this embodiment, the learning correction coefficient is the learning correction coefficient KBLRCφ common to all operating ranges, and the basic injection amount T for all operating ranges.
The learning correction coefficient KBL of the 4x4 grid learning map that divides the entire operating range into 16 operating ranges using the 4x4 grid as shown in A in Fig. 10 using 2 and the engine rotational speed as parameters.
RC1 and each operating area of the 4 x 4 grid learning map were subdivided into 16 operating areas of 4 x 4 grid as shown in B in Figure 10 (the total operating area was subdivided into 256 operating areas). Learning correction coefficient KBLR for 16x16 grid learning map
There is something called C2. In addition, in Figure 10 A and B, F
, FF are flags indicating whether each driving region has been learned.

Ｓ２では、フラッグＦＦか１か否かを判定し、ＹＥＳの
ときには１６Ｘ１６格子の学習マツプの学習か終了（進
行）したと判断してＳ３に進みＮＯのときにはルーチン
を終了させる。In S2, it is determined whether the flag FF is 1 or not. If YES, it is determined that the learning of the 16×16 grid learning map has been completed (progressed), and the process proceeds to S3; if NO, the routine is ended.

Ｓ３では、基本噴射量が等しい運転領域［ｎ、３］にお
ける全ての学習補正係数ＫＢＬＲＣＩ　　［ｎ、３］が
略等しいか否かを判定し、ＹＥＳのときにはＳ４に進み
ＮＯのときにはＳｉｔに進む。In S3, it is determined whether all learning correction coefficients KBLRCI [n, 3] in the operating region [n, 3] where the basic injection amount is equal are substantially equal. If YES, the process proceeds to S4; if NO, the process proceeds to SIT.

Ｓ４では、基本噴射量か等しい運転領域［ｎ、　２　］
における全ての学習補正係数ＫＢＬＲＣＩ　［ｎ、２］
が略等しいか否かを判定し、ＹＥＳのときにはＳ５に進
みＮＯのときにはＳｉｔに進む。In S4, the operating region where the basic injection amount is equal to [n, 2]
All learning correction coefficients KBLRCI [n, 2]
It is determined whether or not they are substantially equal. If YES, the process proceeds to S5; if NO, the process proceeds to SIT.

Ｓ５では、基本噴射量が等しい運転領域［ｎ、ｌ］にお
ける全ての学習補正係数ＫＢＬＲＣ１［ｎ、　１　］か
略等しいか否かを判定し、ＹＥＳのときにはＳ６に進み
ＮＯのときにはＳｌｌに進む。In S5, it is determined whether all learning correction coefficients KBLRC1 [n, 1] in the operating region [n, l] where the basic injection amounts are equal are substantially equal. If YES, the process proceeds to S6; if NO, the process proceeds to Sll.

Ｓ６では、基本噴射量が等しい運転領域［ｎ、　Ｏ］に
おける全ての学習補正係数ＫＢＬＲＣＩ　［ｎ、０コが
略等しいか否かを判定し、ＹＥＳのときにはＳ７に進み
ＮｏのときにはＳｌｌに進む。In S6, it is determined whether all learning correction coefficients KBLRCI [n, 0] in the operating region [n, O] where the basic injection amounts are equal are substantially equal. If YES, the process proceeds to S7, and if No, the process proceeds to Sll.

ここで、８３〜Ｓ６において、基本噴射量か略等しいと
きの学習補正係数を比較するのは、それらが異なるとき
には燃料噴射弁６以外の原因によって学習補正係数が異
なるからである。Here, in 83 to S6, the learning correction coefficients when the basic injection quantities are substantially equal are compared because, when they are different, the learning correction coefficients are different due to a cause other than the fuel injection valve 6.

Ｓ７では、前記演算された平均値ＡＶＴＰ　［ｎｌがＡ
ＶＴＰ　　［３］　　＞ＡＶＴＰ　　［２コ　＞ＡＶＴ
Ｐ［１］　＞ＡＶＴＰ　［０］か否カヲ判定し、ＹＥＳ
のときには燃料噴射弁６に異常かあると判断しＳ９に進
みＮＯのときにはＳｌｌに進む。ここで、燃料噴射弁６
か正常なときには全ての平均値ＡＶＴＰ　［ｎ］は略同
様な値を示す。In S7, the calculated average value AVTP [nl is A
VTP [3] >AVTP [2 pieces >AVT
Determine if P[1] > AVTP [0], then YES
When , it is determined that there is an abnormality in the fuel injection valve 6, and the process proceeds to S9, and when NO, the process proceeds to Sll. Here, the fuel injection valve 6
When normal, all average values AVTP [n] show approximately the same value.

尚、ＡＶＴＰ　［３］　＜ＡＶＴＰ　［２］　＜ＡＶＴ
Ｐ　［１］　＜ＡＶＴＰ　［０コを判定してもよい。Furthermore, AVTP [3] < AVTP [2] < AVT
P [1] < AVTP [0 may be determined.

Ｓ８では、基本噴射量か異なる運転領域（第１０図中上
下方向）の平均値ＡＶＴＰ　［ｎ］の差の平均値ＤＬＴ
ＴＰを次式により演算する。In S8, the average value DLT of the difference between the average value AVTP [n] of the operating region (vertical direction in FIG. 10) where the basic injection amount is different
TP is calculated using the following equation.

ＤＬＴＴＰ　　＝　　（（１ＡＶＴＰ［３］　　１　−
　　ＩＡＶＴＰ［２］　　１）＋（ｌ　ＡＶＴＰ　［２
］　　１−　Ｉ　ＡＶＴＰ　［１］　　１　）＋（ＩＡ
ＶＴＰ［１コ　１−ＩＡＶＴＰ［０コ　１））／３ Ｓ９では、演算されたＤＬＴＴＰが所定値以上か否かを
判定し、ＹＥＳのときにはＳＩＯに進みＮＯのときには
Ｓｌｌに進む。ここで、ＤＬＴＴＰは基本噴射量が異な
る運転領域の平均値ＡＶＴＰ　［ｎ］の段差すなわち学
習補正係数の段差の大きさを示す。DLTTP = ((1AVTP[3] 1 −
IAVTP[2] 1)+(l AVTP[2]
] 1-I AVTP [1] 1 )+(IA
VTP[1co 1-IAVTP[0co1))/3 In S9, it is determined whether the calculated DLTTP is greater than or equal to a predetermined value, and if YES, proceed to SIO, and if NO, proceed to Sll. Here, DLTTP indicates the level difference in the average value AVTP [n] of operating regions with different basic injection amounts, that is, the size of the level difference in the learning correction coefficient.

Ｓ１０では、燃料噴射弁６に異常が発生したことを車室
の表示装置（又は警報装置）により表示する。In S10, the fact that an abnormality has occurred in the fuel injection valve 6 is displayed on the display device (or alarm device) in the passenger compartment.

Ｓｌｌては、４×４格子の学習マツプにおいて、吸入空
気流量か略等しい運転領域（第１０図中右側を下方とす
る斜め方向）の学習補正係数ＫＢＬＲＣ１に基づいて平
均値ＡＶＱ　［１１３を以下の如く求める。In the 4x4 grid learning map, the average value AVQ [113] is calculated based on the learning correction coefficient KBLRC1 in the operating region where the intake air flow rate is approximately equal (in the diagonal direction with the right side facing downward in Fig. 10). I ask for it.

すなわち、ＫＢＬＲＣＩ　　［０，０］をＡＶＱ　［０
コとし、またＫＢＬＲＣＩ　［３，３］をＡＶＱ　［６
］トスル。また、ＡＶＱ　［１］をＡＶＱ　［１コー（
ＫＢＬＲＣ１［０，１］　＋ＫＢＬＲＣ１［１，０］　
）／２にて求め、ＡＶＱ　［２コをＡＶＱ　［２］　＝
　（ＫＢＬＲＣ１［０，２］　＋ＫＢＬＲＣ１［１，１
］　）＋ＫＢＬＲＣ１［２，Ｏ］　）／３にて求め、さ
らにＡＶＱ　　［３コ　をＡＶＱ　　［３］　　＝　　
（ＫＢＬＲＣ１［０、３］　＋ＫＢＬＲＣ１［１，２］
　＋ＫＢＬＲＣ１［２，１］　＋ＫＢＬＲＣＩ　［３，
Ｏ］　’）／４にて求める。また、ＡＶＱ　［４コをＡ
ＶＱ　［４コー（ＫＢＬＲＣ１［１，３］　＋ＫＢＬＲ
Ｃ１［２，２］　＋ＫＢＬＲＣ１［３，１］　）／３に
て求め、ＡＶＱ　［５］をＡＶＱ　［５］　＝　（ＫＢ
ＬＲＣＩ　　［２，３コ＋ＫＢＬＲＣ１［３，２］　）
　／２にて求める。That is, KBLRCI [0,0] is converted to AVQ [0
and KBLRCI [3,3] to AVQ [6
] Tossle. Also, convert AVQ [1] to AVQ [1 code (
KBLRC1[0,1] +KBLRC1[1,0]
)/2, AVQ [2 pieces as AVQ [2] =
(KBLRC1[0,2] +KBLRC1[1,1
] )+KBLRC1[2,O] )/3, and further calculate AVQ [3] as AVQ [3] =
(KBLRC1[0,3] +KBLRC1[1,2]
+KBLRC1[2,1] +KBLRCI[3,
O]')/4. Also, AVQ [4 pieces A
VQ [4 codes (KBLRC1[1,3] +KBLR
AVQ [5] = (KB
LRCI [2,3 + KBLRC1 [3,2] )
/2.

Ｓ１２では、吸入空気流量か略等しい運転領域の学習補
正係数であるＫＢＬＲＣＩ　　［２，３コとＫＢＬＲＣ
１［３，２］とか略等しいか否かを判定し、ＹＥＳのと
きにはＳ１３に進みＮＯのときにはルーチンを終了させ
る。In S12, KBLRCI [2, 3 and KBLRC], which is a learning correction coefficient for an operating region where the intake air flow rate is approximately equal
1 [3, 2] or not is determined, and if YES, the process advances to S13, and if NO, the routine is ended.

Ｓ１３ては、吸入空気流量が略等しい運転領域の学習補
正係数であるＫＢＬＲＣＩ　　［１，３］　とＫＢＬＲ
Ｃ１［２，２］とＫＢＬＲＣＩ　　［３，１］とか略等
しいか否かを判定し、ＹＥＳのときにはＳ１４に進みＮ
Ｏのときにはルーチンを終了させる。S13 is the learning correction coefficient KBLRCI [1, 3] and KBLR in the operating region where the intake air flow rate is approximately equal.
It is determined whether C1 [2, 2] and KBLRCI [3, 1] are substantially equal or not, and if YES, the process advances to S14 and N
When it is O, the routine is ended.

３１４では、吸入空気流量か略等しい運転領域の学習補
正係数であるＫＢＬＲＣＩ　　［０，３］とＫＢＬＲＣ
１［１，２］　とＫＢＬＲＣＩ　　［２，１］　とＫＢ
ＬＲＣ１［３，０１とか略等しいか否かを判定し、ＹＥ
ＳのときにはＳ１５に進みＮＯのときにはルーチンを終
了させる。314, KBLRCI [0,3] and KBLRC, which are learning correction coefficients in the operating region where the intake air flow rate is approximately equal, are
1[1,2] and KBLRCI [2,1] and KB
Determine whether LRC1[3,01 is approximately equal or not, YE
When the answer is S, the process advances to S15, and when the answer is NO, the routine is ended.

Ｓ１５では、吸入空気流量か略等しい運転領域の学習補
正係数であるＫＢＬＲＣＩ　　［０，２］とＫＢＬＲＣ
Ｉ　　［１，ｌコとＫＢＬＲＣＩ　　Ｅ２．Ｏ］　とか
略等しいか否かを判定し、ＹＥＳのときにはＳ１６に進
みＮＯのときにはルーチンを終了させる。In S15, KBLRCI [0,2] and KBLRC, which are learning correction coefficients in the operating region where the intake air flow rate is approximately equal, are calculated.
I [1,lco and KBLRCI E2. O] is substantially equal to each other, and if YES, the process proceeds to S16, and if NO, the routine is ended.

Ｓ１６ては、吸入空気流量か略等しい運転領域の学習補
正係数であるＫＢＬＲＣＩ　　［０，１］とＫＢＬＲＣ
１［１，Ｏ］とか略等しいか否かを判定し、ＹＥＳのと
きにはＳ１７に進みＮｏのときにはルーチンを終了させ
る。S16 is the learning correction coefficient KBLRCI [0, 1] and KBLRC in the operating region where the intake air flow rate is approximately equal.
1[1, O] is determined, and if YES, the process advances to S17, and if NO, the routine is ended.

ここて、Ｓ１２〜Ｓ１６において、吸入空気流量が略等
しいときの学習補正係数を比較するのは、それらが異な
るときにはエアフローメータ１３以外の原因によって学
習補正係数が異なるからである。The reason why the learning correction coefficients when the intake air flow rates are substantially equal are compared in S12 to S16 is because when they are different, the learning correction coefficients are different due to a cause other than the air flow meter 13.

Ｓ１７ては、前記演算された平均値ＡＶＱ　ｌｌｎ］が
ＡＶＱ　［６］　＞ＡＶＱ　［５］　＞ＡＶＱ　［４］
　＞ＡＶＱ　［３］　＞ＡＶＱｌ［２］　＞ＡＶＱ　［
１］　＞ＡＶＱ　［０］か否かを判定し、ＹＥＳのとき
にはエアフローメータ１３に異常があると判断しＳ１８
に進みＮＯのときにはルーチンを終了させる。ここで、
エアフローメータ１３か正常なときにはＡＶＱ　［ｎ］
の全てか略等しくなる。尚、ＡＶＱ　［６］　＜ＡＶＱ
　［５］　＜ＡＶＱ　［４］＜ＡＶＱ　［４コ＜ＡＶＱ
［３］　＜ＡＶＱ　［２］　＜ＡＶＱ　［１コ＜ＡＶＱ
　［０］を判定してもよい。In S17, the calculated average value AVQ lln] is AVQ [6] > AVQ [5] > AVQ [4]
>AVQ [3] >AVQl[2] >AVQ [
1] Determine whether or not >AVQ [0]. If YES, it is determined that there is an abnormality in the air flow meter 13, and the process proceeds to S18.
If the answer is NO, the routine is terminated. here,
AVQ [n] when air flow meter 13 is normal
are all or approximately equal. Furthermore, AVQ [6] <AVQ
[5] <AVQ [4] <AVQ [4 <AVQ
[3] <AVQ [2] <AVQ [1 piece <AVQ
[0] may be determined.

Ｓ１８では、前記演算された平均値ＡＶＱ　［ｎｌの差
の平均値ＤＬＴＱを次式により演算する。In S18, the average value DLTQ of the difference between the calculated average value AVQ [nl is calculated using the following equation.

ＤＬＴＱ＝　（（ＩＡＶＱ　［６］　１−　ＩＡＶＱ　
［５］　１）　＋（ｌＡＶＱ［５］　１−ＩＡＶＱ［４
］　１）　＋（ＩＡＶＱ［４］　１−ＩＡＶＱ［３］　
１）　＋（ｌＡＶＱ［３］　ｌ−１ＡＶＱ［２］　　１
）＋　（ｌＡＶＱ［２］　　１）＋　（ＩＡＶＱ［２コ
　１−ＩＡＶＱ［１］　　１）　　＋　（ｌＡＶＱ［１
コ　１−ＩＡＶＱ［０］　　１））／６ＳＩ９ては、演
算されたＤＬＴＱか所定値以上か否かを判定し、ＹＥＳ
のときにはＳ２０に進みＮＯのときにはルーチンを終了
させる。ここで、ＤＬＴＱは吸入空気流量が異なる運転
領域の平均値ＡＶＱ　［ｎｌの段差すなわち学習補正係
数の段差の大きさを示す。DLTQ= ((IAVQ [6] 1- IAVQ
[5] 1) +(lAVQ[5] 1-IAVQ[4
] 1) +(IAVQ[4] 1-IAVQ[3]
1) +(lAVQ[3] l-1AVQ[2] 1
)+ (lAVQ[2] 1)+ (IAVQ[2 pieces 1-IAVQ[1] 1) + (lAVQ[1
1-IAVQ[0] 1))/6SI9 determines whether the calculated DLTQ is greater than or equal to a predetermined value, and selects YES.
If so, the process advances to S20, and if NO, the routine is ended. Here, DLTQ indicates the level difference in the average value AVQ [nl of operating regions with different intake air flow rates, that is, the size of the level difference in the learning correction coefficient.

Ｓ２０では、エアフローメータ１３に異常か発生したこ
とを車室の表示装置（又は警報装置）により表示する。In S20, the fact that an abnormality has occurred in the air flow meter 13 is displayed on the display device (or alarm device) in the passenger compartment.

次に、空燃比の学習制御を第４図〜第９図のフローチャ
ートに従って説明する。Next, the air-fuel ratio learning control will be explained according to the flowcharts shown in FIGS. 4 to 9.

まず、空燃比フィードバック補正係数の設定ルーチンを
第４図のフローチャートに従って説明する。このルーチ
ンは機関１回転毎に実行される。First, the air-fuel ratio feedback correction coefficient setting routine will be explained according to the flowchart of FIG. This routine is executed every engine revolution.

ここて、空燃比フィードバック補正係数ＬＭＤの初期値
は１に設定されている。Here, the initial value of the air-fuel ratio feedback correction coefficient LMD is set to 1.

Ｓ２１では、酸素センサ１６から排気中の酸素濃度に対
応する出力電圧を読込む。In S21, the output voltage corresponding to the oxygen concentration in the exhaust gas is read from the oxygen sensor 16.

Ｓ２２では、読込まれた出力電圧と、目標空燃比（理論
空燃比）に対応する基準値（例えば５００．、）と、を
比較し、実際の空燃比か目標空燃比に対してリッチかリ
ーンかを判定し、リッチ判定時にはＳ２３に進みリーン
判定時には３２８に進む。In S22, the read output voltage is compared with a reference value (for example, 500. When the richness is judged, the process proceeds to S23, and when the lean judgment is made, the process proceeds to 328.

Ｓ２３では、リッチ判定の初回か否かを判定し、ＹＥＳ
のときにはＳ２４に進みＮＯのときにはＳ２７に進む。In S23, it is determined whether it is the first rich determination, and YES is determined.
If so, the process advances to S24, and if NO, the process advances to S27.

Ｓ２４では、空燃比フィードバック補正係数ＬＭＤを後
述の最大値ａに設定する。In S24, the air-fuel ratio feedback correction coefficient LMD is set to a maximum value a, which will be described later.

Ｓ２５では、Ｓ２４にて設定された補正係数ＬＭＤから
所定の比例定数Ｐだけ減算して新たな補正係数ＬＭＤを
設定し、補正係数ＬＭＤの減少制御を開始する。In S25, a new correction coefficient LMD is set by subtracting a predetermined proportionality constant P from the correction coefficient LMD set in S24, and control to decrease the correction coefficient LMD is started.

Ｓ２６では、比例制御を実行したことを示すブラフ１２
分付加に１をセットし、Ｓ３３に進む。In S26, bluff 12 indicating that proportional control has been executed
The minute addition is set to 1 and the process advances to S33.

一方、空燃比がリッチと判定されかつリッチ判定の初回
でないときには、Ｓ２７で積分定数１に最新の燃料噴射
Ｔ、を乗じた値を、前回ルーチンの補正係数ＬＭＤから
減算して新たな補正係数ＬＭＤを設定し、ルーチンを終
了させる。したがって、補正係数ＬＭＤはＴ　ｒ　ｘ　
Ｉずつ１回転毎に減少補正される。　また、Ｓ２２でリ
ーンと判定されたときには、３２８でリーン判定の初回
か否かを判定し、ＹＥＳのときにはＳ２９に進みＮＯの
ときにはＳ３２に進む。On the other hand, if the air-fuel ratio is determined to be rich and it is not the first rich determination, the value obtained by multiplying the integral constant 1 by the latest fuel injection T is subtracted from the correction coefficient LMD of the previous routine in S27 to obtain a new correction coefficient LMD. and end the routine. Therefore, the correction coefficient LMD is T r x
It is corrected to decrease by I every rotation. Further, when it is determined in S22 that the lean condition is determined, it is determined in 328 whether or not it is the first lean determination.If YES, the process advances to S29, and if NO, the process advances to S32.

Ｓ２９では、補正係数ＬＭＤを後述の最小値すにセット
する。In S29, the correction coefficient LMD is set to a minimum value, which will be described later.

Ｓ３０では、Ｓ２９にて設定された補正係数ＬＭＤに比
例定数Ｐを加算して新たな補正係数ＬＭＤを設定し、補
正係数ＬＭＤの減少制御を開始する。In S30, a proportional constant P is added to the correction coefficient LMD set in S29 to set a new correction coefficient LMD, and control to decrease the correction coefficient LMD is started.

Ｓ３１では、比例制御を実行したことを示すブラフ１２
分付加を１にセットし、Ｓ３３に進む。In S31, bluff 12 indicating that proportional control has been executed
Set the minute addition to 1 and proceed to S33.

一方、Ｓ３２では、積分定数Ｉに最新の燃料噴射量Ｔ１
を乗じた値を、前回ルーチンの補正係数ＬＭＤに、加算
して新たな補正係数ＬＭＤを設定し、ルーチンを終了さ
せる。したかって、補正係数ＬＭＤはＴＩＸ　Ｉずつ１
回転毎に除々に増大補正される。On the other hand, in S32, the latest fuel injection amount T1 is added to the integral constant I.
The multiplied value is added to the correction coefficient LMD of the previous routine to set a new correction coefficient LMD, and the routine is ended. Therefore, the correction coefficient LMD is 1 for each TIX I.
The correction is gradually increased with each rotation.

また、リッチ・リーン判定の初回には、Ｓ３３で、カウ
ンタＣＮＴ≠０か否かを判定し、ＹＥＳのときにはＳ３
４に進みＮＯのときにはＳ３４を通過することなくＳ３
５に進む。ここて、カウンタＣＮＴは後述の如くミツト
エリアか変化したときに４に設定される。In addition, at the first time of rich/lean determination, it is determined in S33 whether or not the counter CNT≠0, and if YES, S3
If the answer is NO, proceed to S3 without passing through S34.
Proceed to step 5. Here, the counter CNT is set to 4 when the limit area changes as described later.

Ｓ３４では、カウンタＣＮＴを１だけ減じて新たなカウ
ンタＣＮＴを設定する。In S34, the counter CNT is decremented by 1 to set a new counter CNT.

Ｓ３５では、ＦＦ＝１か否かを判定し、ＹＥＳの　・と
きにはＳ３６に進みＮＯのときにはルーチンを終了させ
る。ここで、後述の１６Ｘ１６格子の学習マツプの全運
転領域において、学習補正値が殆と学習されたときにＦ
Ｆ＝１にセットされる。In S35, it is determined whether FF=1 or not. If YES, the process proceeds to S36, and if NO, the routine is ended. Here, F
F=1 is set.

Ｓ３６ては、現在の運転領域は前回ルーチンと同じか否
かを判定し、ＹＥＳのときにはルーチンを終了させＮＯ
のときにはすなわち学習か殆ど終了しかつ運転領域が変
化したときに３３７に進む。In S36, it is determined whether the current operating range is the same as the previous routine, and if YES, the routine is ended and NO is selected.
In other words, when the learning is almost completed and the operating region has changed, the process advances to 337.

Ｓ３７ては、Δストレスをマツプから以下の絶対値の差
に基づいて検索する。すなわち、前回ルーチンて設定さ
れた補正係数の最大値ａ及び最小値すの平均値（ａ十ｂ
）／２から１を減算した前回の絶対値１（ａ＋ｂ）／２
〜１１を求めると共に、今回ルーチンで設定された補正
係数の最大値ａ及び最小値すの平均値（ａ＋ｂ）／２か
ら１を減算した今回の絶対値ｌ　　（ａ＋ｂ）　／２−
１１を求め、それら絶対値の差（前回のＩ　　（ａ十ｂ
）　／２−１１−今回のｌ　　（ａ十ｂ）　／　２−１
　ｌ　）に基づいてマツプからΔストレスを求める。In S37, Δ stress is searched from the map based on the following absolute value differences. That is, the average value (a + b) of the maximum value a and the minimum value of the correction coefficients set in the previous routine.
)/2 minus 1, the previous absolute value 1(a+b)/2
~11, and the current absolute value l (a+b)/2-, which is obtained by subtracting 1 from the average value (a+b)/2 of the maximum value a and minimum value of the correction coefficient set in this routine.
11, and the difference between their absolute values (previous I (a + b
) /2-11-This time l (a ten b) / 2-1
Calculate Δ stress from the map based on 1).

ここで、平均値（ａ十ｂ）／２は、補正係数ＬＭＤの平
均を示すものてあり、この値が大きいほど大きな空燃比
のずれか発生していることを示す。Here, the average value (a + b)/2 indicates the average of the correction coefficients LMD, and the larger this value is, the greater the air-fuel ratio deviation has occurred.

また、前記絶対値の差は前回に対し今回は空燃比かどの
くらい変化したかを示す。Further, the difference between the absolute values indicates how much the air-fuel ratio has changed this time compared to the previous time.

Ｓ３８ては、検索されたΔストレスを前回ルーチンのス
トレスに加算して新たなストレスを求めた後、ルーチン
を終了させる。In S38, the searched Δ stress is added to the stress of the previous routine to obtain a new stress, and then the routine is ended.

次に、運転領域毎の空燃比学習ルーチンを第５図のフロ
ーチャートに従って説明する。このルーチンは例えば１
０．、、。。毎に時間同期で実行される。Next, the air-fuel ratio learning routine for each operating region will be explained according to the flowchart of FIG. For example, this routine is 1
0. ,,. . It is executed synchronously every time.

Ｓ４１ては、前記第３図のフローチャートで設定された
フラッグＰ分付加か１が否かを判定し、Ｐ分付加＝１の
ときには前記比例制御か実行されたと判断してＳ４２に
進み、ＮＯのときにはルーチンを終了させる。In step S41, it is determined whether the flag set in the flowchart of FIG. Sometimes it ends a routine.

Ｓ４２では、フラッグＰ分付加を０にセットしてＳ４３
に進む。In S42, the flag P addition is set to 0 and the process proceeds to S43.
Proceed to.

Ｓ４３では、全運転領域に共通（−律）の空燃比学習補
正係数ＫＢＬＲＣφ（初期値＝１）が学習済であるか否
かを示すフラッグＦφが１が否かを判定し、Ｆφ＝１の
ときには学習済みと判断してＳ４７に進みＦφ＝０のと
きにはＳ４４に進む。In S43, it is determined whether the flag Fφ indicating whether the air-fuel ratio learning correction coefficient KBLRCφ (initial value = 1), which is common to all operating ranges (initial value = 1), has been learned is 1 or not. In some cases, it is determined that learning has been completed and the process proceeds to S47, and when Fφ=0, the process proceeds to S44.

Ｓ４４ては、前記補正係数の最大値ａと最小値すとの平
均値（（ａ＋ｂ）／２Ｊか略１か否かを判定し、ＹＥＳ
のときにはＳ４５に進みＮＯのときにはＳ４５を通過す
ることなく８４６に進む。In S44, it is determined whether the average value of the maximum value a and the minimum value of the correction coefficient ((a+b)/2J is approximately 1 or not, and YES
If so, the process advances to S45, and if NO, the process advances to 846 without passing through S45.

Ｓ４５ては、前記フラッグＦφを１にゼットして学習済
みであることを示し、Ｓ４６に進む。In S45, the flag Fφ is set to 1 to indicate that learning has been completed, and the process proceeds to S46.

Ｓ４６ては、前回まての全運転領域共通の学習補正係数
ＫＢＬＲＣφと前記平均値（（ａ十ｂ）／２）とに基づ
いて新たな学習補正係数ＫＢＬＲＣφ［＝ＫＢＬＲＣφ
＋Ｘ・　（（ａ＋ｂ）／２−１）；Ｘは定数コを算出し
て設定する。In S46, a new learning correction coefficient KBLRCφ [=KBLRCφ
+X・((a+b)/2-1); X is set by calculating a constant.

また、４Ｘ４格子マツプにおける学習補正係数ＫＢＬＲ
Ｃ１と１６Ｘ１６格子マツプにおける学習補正係数ＫＢ
ＬＲＣ２とを共に１にセットする。Also, the learning correction coefficient KBLR in the 4X4 grid map
Learning correction coefficient KB in C1 and 16x16 grid map
Both LRC2 and LRC2 are set to 1.

一方、Ｓ４３て全運転領域共通の学習が済んだと判定さ
れたときには、Ｓ４７で、現在の基本噴射量Ｔ、が１６
格子の何番目に含まれるかを判別するためのカウンタｉ
をＯにセットし、３４８に進む。On the other hand, when it is determined in S43 that the learning common to all operating ranges has been completed, the current basic injection amount T is set to 16 in S47.
Counter i to determine which position in the grid
is set to O and proceeds to 348.

Ｓ４８ては、前記カウンタｉが１５を超えているか否か
を判定し、ＹＥＳのときにはＳ５１に進みＮＯのときに
はＳ４９に進む。In S48, it is determined whether or not the counter i exceeds 15. If YES, the process proceeds to S51, and if NO, the process proceeds to S49.

Ｓ４９では、前記カウンタｊに対応する基本噴射量Ｔ、
のしきい値Ｔ、［ｉ］か最新に算出された基本噴射量Ｔ
９以下か否かを判定し、ＹＥＳのときにはＳ５０に進み
ＮＯのときにはＳ５２に進む。In S49, the basic injection amount T corresponding to the counter j,
Threshold value T, [i] or the most recently calculated basic injection amount T
It is determined whether the number is 9 or less, and if YES, the process advances to S50, and if NO, the process advances to S52.

Ｓ５０ては、カウンタｉに１を加算して新たなカウンタ
ｉをセットして３４８に戻る。At S50, 1 is added to the counter i to set a new counter i, and the process returns to 348.

このようにして、３４８〜５０ては、前記しきい値Ｔ＝
　　［ｉ］か最新の基本噴射量Ｔ、、を超えるまで若し
くはカウンタｉか１６になるまてカウンタ１がカウント
アツプされる。In this way, 348-50, the threshold value T=
Counter 1 is counted up until [i] exceeds the latest basic injection amount T, or until counter i reaches 16.

一方、Ｓ４８てカウンタｉか１５を超えていると判定さ
れたときにはＳ５１てカウンタｉを１５にセットしＳ５
２に進む。このカウンタｉか１６になる状態は、最新の
基本噴射量Ｔ、かしきい値の最大値より大きな状態を示
す。On the other hand, when it is determined in S48 that the counter i exceeds 15, the counter i is set to 15 in S51.
Proceed to step 2. A state in which the counter i becomes 16 indicates a state in which the latest basic injection amount T is greater than the maximum value of the threshold value.

Ｓ５２では、しきい値Ｔ、［ｉ］か最新の基本噴射量Ｔ
、を超えたときのカウンタｉ若しくはカウンタｉが１６
になったときにセットされたカウンタｉをＴ、ブロック
の番号を示すものとして■にセットする。In S52, the threshold value T, [i] or the latest basic injection amount T
, when counter i exceeds , or counter i is 16
The counter i that was set when the block number is T is set to T, and the block number is set to ■.

Ｓ５３ては、最新の機関回転速度か１６格子の何番目に
含まれるかを判別するためのカウンタｋをＯにセットす
る。In S53, a counter k is set to O for determining which number of the 16 grids the latest engine rotational speed is included in.

Ｓ５４ては、前記カウンタｋか１５を超えているか否か
を判定し、ＹＥＳのときにはＳ５７に進みＮＯのときに
はＳ５５に進む。In S54, it is determined whether or not the counter k exceeds 15. If YES, the process proceeds to S57, and if NO, the process proceeds to S55.

Ｓ５５では、前記カウンタｋに対応する機関回転速度の
しきい値Ｎ　［ｋ］が最新の機関回転速度Ｎ以下か否か
を判定し、ＹＥＳのときにはＳ５６に進みＮＯのときに
はＳ５８に進む。In S55, it is determined whether the threshold value N [k] of the engine rotation speed corresponding to the counter k is less than or equal to the latest engine rotation speed N. If YES, the process proceeds to S56, and if NO, the process proceeds to S58.

Ｓ５６では、カウンタｋを１だけカウントア・ノブして
、Ｓ５４に戻る。In S56, the counter k is incremented by 1, and the process returns to S54.

このようにして、３５４〜Ｓ５６では、前記しきし）値
Ｎ　（ｋ）か最新の機関回転速度を超えるまで若しくは
カウンタｋが１６になるまでカウントア・ツブされる。In this manner, in steps 354 to S56, the count is continued until the threshold value N (k) exceeds the latest engine rotational speed or until the counter k reaches 16.

一方、Ｓ５４でカウンタｋか１５を超えていると判定さ
れたときにはＳ５１でカウンタ値を１５にセットし、３
５８に進む。このカウンタｋが１６になる状態は、最新
の機関回転速度がしきい値の最大値を超えた状態を示す
。On the other hand, if it is determined in S54 that the counter value k exceeds 15, the counter value is set to 15 in S51, and 3
Proceed to step 58. A state in which the counter k becomes 16 indicates a state in which the latest engine rotational speed exceeds the maximum value of the threshold value.

Ｓ５８ては、しきい値Ｎ　［ｋ］か最新の機関回転速度
を超えたときのカウンタに若しくはＳ５７にてセットさ
れたカウンタｋを、Ｎブロックの番号を示すものとして
ｋにセットする。In S58, the counter k set in S57 or the counter when the threshold value N[k] exceeds the latest engine rotational speed is set to k, indicating the number of the N block.

これにより、基本噴射量と機関回転速度とをパラメータ
として１６Ｘ１６の２５６運転領域に分割された学習マ
ツプのどの運転領域に現在の運転状態があるかか、Ｉと
Ｋとの座標［Ｋ、　　ｒ］にて表される（第１１図参照
）。As a result, it is possible to determine in which operating region of the learning map, which is divided into 256 operating regions (16×16) using the basic injection amount and engine speed as parameters, the current operating state is located, and the coordinates of I and K [K, r] (see Figure 11).

このようにして、１６Ｘ１６格子の学習マツプにおいて
現在の運転状態の領域が判明される。さらに、４×４格
子の学習マツプにおける一領域は１６Ｘ１６格子の学習
マツプにおいては４Ｘ４＝１６の領域に分割されるので
あるから、前記Ｉ、　Ｋに基づいて４×４格子の学習マ
ツプにおいても現在の運転状態に対応する領域が決定さ
れる。In this way, the region of the current operating state is determined in the 16×16 grid learning map. Furthermore, since one area in a 4x4 lattice learning map is divided into 4x4=16 areas in a 16x16 lattice learning map, based on the above I and K, the current A region corresponding to the operating state of the vehicle is determined.

すなわち、Ｓ５９では、前記基本噴射量のブロック番号
Ｉを４で除して、その結果の小数点以下を切捨てた整数
値をＡにセットする。また、Ｓ６０では、前記機関回転
速度のブロック番号を４で除して、その結果の小数点以
下を切捨てた整数値をＢにセットする。これにより、４
×４格子の学習マツプにおいても現在の運転状態か座標
［Ｂ、Ａｌにて表される。That is, in S59, the block number I of the basic injection amount is divided by 4, and the integer value obtained by rounding down the decimal part of the result is set to A. Further, in S60, the block number of the engine rotational speed is divided by 4, and an integer value obtained by rounding down the decimal part of the result is set in B. This results in 4
In the ×4 grid learning map, the current operating state is also expressed by the coordinates [B, Al.

８６１では、前記入に１６を乗じた値と、前記Ｂと、を
加え、その結果をＡＢにセットする。At 861, the value obtained by multiplying the above entry by 16 and the above B are added, and the result is set in AB.

Ｓ６２では、前回ルーチンでセットされたＡＢｏＬＤと
今回ルーチンのＡＢとが等しいか否かを判定し、ＹＥＳ
のときには４×４格子の学習マツプにおいて前回と今回
とが同一の運転領域にあると判断してＳ６４に進み−Ｎ
Ｏのときには運転領域が変化したと判断してＳ６３に進
む。In S62, it is determined whether ABoLD set in the previous routine and AB in the current routine are equal or not, and YES is determined.
When , it is determined that the previous and current driving areas are in the same area in the 4×4 grid learning map, and the process proceeds to S64 -N
When it is O, it is determined that the operating range has changed and the process proceeds to S63.

Ｓ６３では、運転領域が変化したときにカウンタＣＮＴ
を４にセットする。In S63, when the operating range changes, the counter CNT
Set to 4.

Ｓ６４では、今回求められたＡ　（＝ＡＸ１６＋Ｂ）を
ＡＢＯＬＤにセットする。In S64, A (=AX16+B) found this time is set to ABOLD.

Ｓ６５では、４×４格子の学習マツプにおいて座標［Ｂ
、　Ａｌとして表される現在の運転状態か含まれる運転
領域にて空燃比学習が終了したか否かを示すフラッグＦ
　［Ｂ、　Ａｌか１か否かを判定し、ＹＥＳのときには
学習か終了したと判断してＳ７１に進みＮＯのときには
Ｓ６６に進む。In S65, coordinates [B
, A flag F indicating whether air-fuel ratio learning has been completed in the current operating state represented by Al or the operating range included.
[B, It is determined whether Al is 1 or not. If YES, it is determined that learning has been completed and the process proceeds to S71; if NO, the process proceeds to S66.

Ｓ６６では、前記カウンタＣＮＴかＯか否かを判定し、
ＹＥＳのときにはＳ６７に進みＮＯのときすなわち４×
４格子の学習マツプにおいて運転状態か激しく変動した
ときにはルーチンを終了させる。In S66, it is determined whether the counter CNT is O or not;
If YES, proceed to S67; if NO, that is, 4×
When the operating condition changes drastically in the 4-lattice learning map, the routine is terminated.

そして、カウンタＣＮＴがＯであって運転状態が安定し
て所定運転領域に止まっているときには、Ｓ６７にて、
前記補正係数の最大値ａと最小値すとの平均値（（ａ＋
ｂ）／２）か略ｌか否かを判定し、ＹＥＳのときには学
習が終了したと判断したときには３６８に進みＮＯのと
きにはＳ６９に進む。Then, when the counter CNT is O and the operating state is stable and remains within the predetermined operating range, in S67,
The average value of the maximum value a and the minimum value of the correction coefficient ((a+
It is determined whether b)/2) or approximately 1. If YES, it is determined that learning has been completed, the process proceeds to 368, and if NO, the process proceeds to S69.

Ｓ６８では、４×４格子の学習マツプの運転領域（座標
［Ｂ、　Ａｌ　）において学習が終了（進行）したこと
を表わすためにフラッグＦ　［Ｂ、Ａｌを１にセットし
、Ｓ６９に進む。In S68, the flag F [B, Al is set to 1 to indicate that learning has been completed (progressed) in the operating region (coordinates [B, Al) of the 4×4 lattice learning map, and the process proceeds to S69.

Ｓ６９では、４×４格子の学習マツプにおいて、今回の
運転領域［Ｂ、Ａｌに対応して記憶される学習補正係数
ＫＢＬＲＣＩ　　［Ｂ、Ａｌと、前記平均値と、に基づ
いて新たな学習補正係数ＫＢＬＲＣ１［Ｂ、ＡＩを次式
により演算し、記憶させる。In S69, in the 4×4 grid learning map, a new learning correction coefficient is created based on the learning correction coefficient KBLRCI [B, Al stored corresponding to the current driving region [B, Al] and the average value. KBLRC1[B, AI are calculated by the following formula and stored.

ＫＢＬＲＣＩ　［Ｂ、　ＡＩ　＝ＫＢＬＲＣ１［Ｂ、　
Ａｌ＋Ｘ１　（（ａ十ｂ）／２−１） Ｘｌは定数である。KBLRCI[B, AI =KBLRC1[B,
Al+X1 ((a + b)/2-1) Xl is a constant.

Ｓ７０では、４×４格子の学習マツプの学習中は１６Ｘ
　１６格子の学習マツプの学習を停止させるべく前記１
６Ｘ　１Ｂ格子の学習マツプの学習補正係数ＫＢＬＲＣ
２を１．０（＝初期値）にセットする。In S70, 16X is used during learning of a 4x4 grid learning map.
In order to stop the learning of the 16-lattice learning map, the above 1.
6X 1B lattice learning map learning correction coefficient KBLRC
2 to 1.0 (=initial value).

Ｓ７１では、前記平均値（（ａ＋ｂ）／２）が略１か否
かを判定し、ＹＥＳのときにはすなわち１６ＸＩ６格子
の学習マツプの学習が終了（進行）しているときにはＳ
７３に進み、ＮＯのときすなわち学習が終了していない
ときにはＳ７２に進む。In S71, it is determined whether the average value ((a+b)/2) is approximately 1 or not. If YES, that is, if learning of the 16XI6 lattice learning map has been completed (in progress), S71 is executed.
If the answer is NO, that is, if the learning has not been completed, the process advances to S72.

Ｓ７２では、１６Ｘ１６格子の学習マツプの現在の運転
状態が含まれる運転領域［Ｋ、　　Ｉ］に対応して記憶
されている学習補正係数ＫＢＬＲＣ２（Ｋ。In S72, the learning correction coefficient KBLRC2 (K.

■〕と、前記平均値（（ａ＋ｂ）／２）　と、に基づい
て、新たな学習補正係数ＫＢＬＲＣ（Ｋ、Ｉ〕を次式に
より演算し、前記学習マツプに記憶させる。(2)] and the average value ((a+b)/2), a new learning correction coefficient KBLRC (K, I) is calculated by the following formula and is stored in the learning map.

ＫＢＬＲＣ２（Ｋ、　　ｒ）＝ＫＢＬＲＣ２（Ｋ、　　
１）　十Ｘ２　・（（ａ十ｂ）　／２−１．０）Ｘ２は
定数である。KBLRC2(K, r)=KBLRC2(K,
1) 10X2 ・((a10b)/2-1.0)X2 is a constant.

Ｓ７３ては、１６Ｘ１６の学習マツプの運転領域（Ｋ。S73 is the operating area (K) of the 16x16 learning map.

■〕の学習か終了したことを表すためにフラッグＦＦ　
［Ｋ、１１　＝１にセットする。■] Flag FF to indicate that learning has been completed.
[Set K, 11 = 1.

Ｓ７４では、前記ブロック番号に、　　Ｉがら１を夫々
減算し、それらをｍ、ｎにセットする。In S74, 1 is subtracted from I to the block number, and these are set to m and n.

Ｓ７５では、前記ｍか（Ｋ　＋２　）が否かを判定し、
ＹＥＳのときにはＳ８１に進みＮｏのときにはＳ７６に
進む。In S75, it is determined whether the above m or (K +2) is true,
When the answer is YES, the process advances to S81, and when the answer is No, the process advances to S76.

Ｓ７６ては、運転領域Ｃｍ、ｎ）の学習の終了の有無を
示すフラッグＦＦ　（ｍ、　　ｎ〕力月が否がを判定し
、ＹＥＳのときには学習が終了していると判定しＳ８０
に進みＮｏのときには学習が終了していないと判断しＳ
７７に進む。In S76, the flag FF (m, n) indicating whether or not the learning of the driving range Cm, n) has been completed is determined, and if YES, it is determined that the learning has been completed, and the process is performed in S80.
If the answer is No, it is assumed that learning has not finished and S
Proceed to 77.

Ｓ７７では、ｍ／４か前記Ｂ　（＝に／４）でがっｎ／
４か前記Ａ（＝Ｉ／４）が否かを判定し、ＹＥＳのとき
には前回ルーチンと運転領域が同じと判断し８７８に進
みＮＯのときにはＳ７９に進む。In S77, m/4 or the above B (=ni/4) is n/
4 or the above-mentioned A (=I/4). If YES, it is determined that the operating range is the same as the previous routine, and the process proceeds to 878. If NO, the process proceeds to S79.

Ｓ７８では、Ｓ７２にて算出された運転領域［Ｋ。In S78, the operating range [K] calculated in S72.

■〕における学習補正係数ＫＢＬＲＣ２（Ｋ、Ｉ〕を運
転領域における学習係数ＫＢＬＲＣ２（ｍ。(2)] is the learning correction coefficient KBLRC2 (K, I) in the driving region.

ｎ〕に設定し、それを前記運転領域（Ｋ、　　Ｉ）に隣
合う運転領域（ｍ＝Ｋ　−１，ｎ＝　Ｉ　−１）のデー
タとして学習マツプに記憶させる。n] and store it in the learning map as data for the operating region (m=K-1, n=I-1) adjacent to the operating region (K, I).

一方、前回と運転領域が異なるときには、Ｓ７９で、運
転領域Ｃｍ、ｎ）の学習補正係数ＫＢＬＲＣ２（ｍ、ｎ
）を次式により演算し、それを運転領域（ｍ、ｎ）のデ
ータとして学習マツプに記憶させる。On the other hand, if the operating region differs from the previous time, in S79, the learning correction coefficient KBLRC2(m, n) of the operating region Cm, n)
) is calculated using the following equation and stored in the learning map as data of the operating region (m, n).

ＫＢＬＲＣ２（ｍ、ｎ）＝ＫＢＬＲＣ１（Ａ、Ｂ）＋Ｋ
ＢＬＲＣ２（Ｋ、Ｉ）−ＫＢＬＲＣＩ　　（ｍ／４゜ｎ
／４〕 Ｓ８０では、ｍを１だけカウントアツプしてＳ７５に戻
る。KBLRC2 (m, n) = KBLRC1 (A, B) + K
BLRC2 (K, I) - KBLRCI (m/4゜n
/4] In S80, m is counted up by 1 and the process returns to S75.

このようにすると、ｎを一定としてｍかに＋２になるま
ですなわちｍがＫを中心として＋１の範囲で学習済の有
無が判定されて、未学習時には〔Ｋ、　　Ｉ）に隣合う
領域の学習補正係数か設定される。In this way, if n is constant, the presence or absence of learning will be determined until m becomes +2, that is, within the range of +1 with K as the center, and if it is not learned, the learning of the area adjacent to [K, I) will be performed. A correction coefficient is set.

そして、ｍ＝に＋２になると、Ｓ８１てｎ＝１＋２にな
ったかを判定し、ＹＥＳのときにはＳ７２に進みＮＯの
ときにはＳ８２に進む。When m=+2, it is determined in S81 whether n=1+2. If YES, the process advances to S72, and if NO, the process advances to S82.

Ｓ８２ではｍをに−１にセットし、Ｓ８３てはｎにｎ＋
１をセットし、Ｓ７６に進む。これにより、ｍを一定と
してｎかに＋２になるまですなわちｎか■を中心として
＋１の範囲で学習済の有無か判定され、未学習時には（
Ｋ、　　Ｉ）に隣合う領域の学習補正係数か設定される
。このようにして、〔Ｋ、■〕を囲む８つの運転領域の
学習補正係数か設定される。In S82, m is set to -1, and in S83, n is set to n+.
Set 1 and proceed to S76. As a result, it is determined whether learning has been completed or not, with m being constant, until n becomes +2, that is, in the range of +1 centering on n or ■.If not learned, (
The learning correction coefficient for the area adjacent to K, I) is set. In this way, the learning correction coefficients for the eight operating regions surrounding [K, ■] are set.

このように学習済の領域の学習結果を回りの未学習領域
にも適用されるようにすれば、１６ＸＩ６格子のように
運転領域を細分化して各運転領域の学習機会が少ない場
合であっても、運転領域て空燃比制御性に段差が発生す
ることを防止てきる。In this way, if the learning results of the learned area are applied to the surrounding unlearned areas, even if the driving area is subdivided like a 16XI6 grid and there are few learning opportunities for each driving area. , it is possible to prevent differences in air-fuel ratio controllability from occurring in the operating range.

次に、学習補正係数ＫＢＬＲＣの設定ルーチン第６図の
フローチャートに従って説明する。このルーチンはバッ
クグランドジョブにより実行される。Next, the learning correction coefficient KBLRC setting routine will be explained according to the flowchart of FIG. This routine is executed by a background job.

Ｓ９１ては、検出された機関回転速度と基本噴射量とに
基ついて、４×４格子の学習マツプから現在の運転状態
の学習補正係数ＫＢＬＲＣ１を検索する。In step S91, a learning correction coefficient KBLRC1 for the current operating state is searched from a 4×4 grid learning map based on the detected engine rotational speed and basic injection amount.

Ｓ９２ては、検出された機関回転速度と基本噴射量とに
基づいて、１６Ｘ１６の学習マツプから現在の運転状態
の学習補正係数ＫＢＬＲＣ２を検出する。In S92, a learning correction coefficient KBLRC2 for the current operating state is detected from a 16×16 learning map based on the detected engine rotational speed and basic injection amount.

Ｓ９３ては、検索された学習補正係数ＫＢＬＲＣ１、Ｋ
ＢＬＲＣ２と、全運転領域共通の学習補正係数ＫＢＬＲ
Ｃφと、に基づいて、学習補正係数ＫＢＬＲＣを次式に
より演算する。In S93, the searched learning correction coefficients KBLRC1, K
BLRC2 and learning correction coefficient KBLR common to all driving ranges
Based on Cφ, the learning correction coefficient KBLRC is calculated by the following equation.

ＫＢＬＲＣ＝ＫＢＬＲＣφ＋ＫＢＬＲＣ１十ＫＢＬＲＣ
２−２ このようにして、学習補正係数ＫＢＬＲＣを設定すると
、まず全運転領域共通の学習補正係数ＫＢＬＲＣφが学
習（第５図の８４６）された後、４×４格子の学習マツ
プの学習補正係数ＫＢＬＲＣ１か学習（第５図の８６９
）され、さらに４×４格子の学習マツプの学習か進んで
いる領域はさらに４×４格子に分けて１６Ｘ１６格子の
学習マツプの学習補正係数ＫＢＬＲＣ２を学習（第５図
の８７２）させるようにしたので、以下の効果かある。KBLRC=KBLRCφ+KBLRC10KBLRC
2-2 When the learning correction coefficient KBLRC is set in this way, first the learning correction coefficient KBLRCφ common to all driving ranges is learned (846 in Fig. 5), and then the learning correction coefficient of the learning map of 4 x 4 grid is learned. KBLRC1 or learning (869 in Figure 5)
), and the area where the learning of the 4x4 grid learning map is progressing is further divided into 4x4 grids and the learning correction coefficient KBLRC2 of the 16x16 grid learning map is learned (872 in Figure 5). Therefore, it has the following effects.

すなわち、まず全運転領域にて学習を行った後手さな各
運転領域で学習を行うようにしたので、全運転領域にて
空燃比を最適に確保てきると共に前記各運転領域にてそ
の空燃比への収束性を早めて最適な空燃比を確保でき、
さらに学習か進行すると細かな運転領域毎に学習か行わ
れるのて細かな運転領域毎に空燃比を高精度に制御でき
る。In other words, learning is performed in all operating ranges first, and then learning is performed in each operating range later, so that the air-fuel ratio can be maintained optimally in all operating ranges, and the air-fuel ratio in each of the operating ranges can be maintained at an optimum level. The optimum air-fuel ratio can be secured by accelerating the convergence to
As the learning progresses further, learning is performed for each detailed operating region, making it possible to control the air-fuel ratio with high precision for each detailed operating region.

次に、燃料噴射弁噴射量の設定ルーチンを第一７図のフ
ローチャートに従って説明する。このルーチンは１０＋
ｇ＊ｃ毎に時間同期で実行される。Next, a routine for setting the injection amount of the fuel injection valve will be explained according to the flowchart shown in FIG. This routine is 10+
It is executed in time synchronization every g*c.

５１０１では、エアフローメータ１３により検出された
吸入空気流量Ｑと、クランク角センサ１４からの検出信
号に基づいて算出された機関回転速度Ｎと、を入力する
。At 5101, the intake air flow rate Q detected by the air flow meter 13 and the engine rotational speed N calculated based on the detection signal from the crank angle sensor 14 are input.

５１０２では、前記吸入空気流量Ｑと機関回転速度Ｎと
に基づいて、基本噴射量Ｔ、（＝ＫＸＱ／Ｎ：　Ｋは定
数）を演算する。At 5102, a basic injection amount T, (=KXQ/N, where K is a constant) is calculated based on the intake air flow rate Q and the engine rotational speed N.

５１０３ては、演算された基本噴射量Ｔ９に基づいて、
燃料噴射量Ｔ、を次式により演算する。5103, based on the calculated basic injection amount T9,
The fuel injection amount T is calculated using the following equation.

Ｔｉ＝ＴｘＬＭＤＸＫＢＬＲＣｘｃＯＥＦ＋Ｔ。Ti=TxLMDXKBLRCxcOEF+T.

ＬＭＤは第４図の噴射において算出される空燃比フィー
ドバック補正係数、ＫＢＬＲＣは第６図のフローチャー
トにおいて算出する学習補正係数。LMD is an air-fuel ratio feedback correction coefficient calculated in the injection shown in FIG. 4, and KBLRC is a learning correction coefficient calculated in the flowchart shown in FIG.

Ｃ０ＥＦは冷却水温等に基づく各種補正係数、Ｔ、はバ
ッテリ電圧による電圧補正分である。C0EF is various correction coefficients based on cooling water temperature, etc., and T is voltage correction based on battery voltage.

そして、演算された燃料噴射量に対応するパルス信号が
所定タイミングで燃料噴射弁６に出力され、機関１に燃
料が供給される。Then, a pulse signal corresponding to the calculated fuel injection amount is output to the fuel injection valve 6 at a predetermined timing, and fuel is supplied to the engine 1.

次に、ストレスの処理ルーチンを第８図のフローチャー
トに従って説明する。このルーチンはバックグランドジ
ョブにより実行される。Next, the stress processing routine will be explained according to the flowchart of FIG. This routine is executed by a background job.

５１１１では、前記第４図のフローチャートにおいて１
６Ｘ１６格子の学習マツプが殆ど学習済と判定されたと
きに求められたストレスが、所定値（例えば０．８）を
超えているか否かを判定し、ＹＥＳのときには学習済で
あるか空燃比のずれか発生していると判断し５１１２に
進み、ＮＯのときにはルーチンを終了させる。5111, 1 in the flowchart of FIG.
When it is determined that the learning map of the 6x16 grid has been mostly learned, it is determined whether the stress obtained exceeds a predetermined value (for example, 0.8), and if YES, it is determined that the learning map has been learned or the air-fuel ratio If it is determined that a deviation has occurred, the process proceeds to 5112, and if NO, the routine is terminated.

Ｓ　１１２ては、学習を再度開始させるべく、学習済の
有無を示すフラッグＦφ、　　ＦＦ　（０，Ｏ）〜ＦＦ
　（１６，１６）　、　　Ｆ　Ｃ０３〜Ｆ　（３）　、
　　ｆ　ｌａｇ。At S112, in order to start learning again, flags Fφ, FF (0, O) to FF indicating whether learning has been completed are set.
(16,16), F C03~F (3),
f lag.

ｆ　ｌａｇ　（０，Ｏ）　〜ｆ　ｌａｇ　（３，３）を
全て０にセットする。また、ストレスも０にセットし、
５１１１にて学習を再度行わせないようにする。Set all f lag (0, O) to f lag (3, 3) to 0. Also, set stress to 0,
In step 5111, learning is not performed again.

このように、空燃比フィードバック補正係数ＬＭＤの基
準値に対する偏差の度合いが所定以上に大きくなったと
き（ストレスが大きいとき）に、学習をやり直すように
すれば、例えば吸気系に穴が開く等の事故によって空燃
比が急激に変化したときに、大きな運転領域を速やかに
収束させることができる。In this way, if the degree of deviation of the air-fuel ratio feedback correction coefficient LMD from the reference value becomes larger than a predetermined value (when the stress is large), relearning can be performed to prevent problems such as holes in the intake system. When the air-fuel ratio suddenly changes due to an accident, a large operating range can be quickly brought to a conclusion.

次に、学習補正係数の補正ルーチンを第９図のフローチ
ャートに従って説明する。このルーチンはバックグラン
ドジョブにより実行される。Next, the learning correction coefficient correction routine will be explained according to the flowchart of FIG. This routine is executed by a background job.

Ｓ　１２１では、前記全運転領域共通の学習補正係数Ｋ
ＢＬＲＣφが学習済か否かを示すフラッグＦφが学習済
か否かを示すフラッグＦφか１か否かを判定し、ＹＥＳ
のときには学習済と判断し５１２２に進みＮｏのときに
はルーチンを終了させる。In S121, the learning correction coefficient K common to all driving ranges is determined.
Determine whether the flag Fφ indicating whether BLRCφ has been learned is 1 or not, and select YES.
If , it is determined that learning has been completed, and the process proceeds to 5122, and if No, the routine is terminated.

５１２２では、以下のルーチンで使用される各種のパラ
メータをＯにセットする。At 5122, various parameters used in the following routines are set to O.

５１２３ては、前記５１２２て０にセットされるＸ。5123 is X, which is set to 0 in 5122.

Ｙを座標位置とするフラッグＦ　（Ｘ、　Ｙ、＋　　（
４Ｘ４格子の学習マツプの運転領域毎の判別フラッグ）
か１か否かを判定し、ＹＥＳのときには学習済と判断し
て８１２８に進みＮＯのときには５１２４に進む。Flag F (X, Y, + (
(Discrimination flag for each driving area on the 4X4 grid learning map)
If YES, it is determined that learning has been completed and the process proceeds to 8128; if NO, the process proceeds to 5124.

５１２４では、Ｘを１だけカウントアツプして、５１２
５に進む。At 5124, count up X by 1 and get 512.
Proceed to step 5.

５１２５では、Ｘか４になったか否かを判定し、ＹＥＳ
のときには５１２６に進みＮｏのときには５１２７に進
む。In 5125, it is determined whether it is X or 4, and YES.
If so, the process advances to 5126, and if No, the process advances to 5127.

８１２６では、ＸをＯにセットする一方、Ｙを１だけカ
ウントアツプして、５１２７に進む。At 8126, X is set to O, while Y is counted up by 1, and the process proceeds to 5127.

５１２７では、Ｙが４になったか否かを判定し、ＹＥＳ
のときには５１４７に進みＮｏのときには５１２３に戻
る。In 5127, it is determined whether Y has become 4, and YES
If so, the process advances to 5147, and if No, the process returns to 5123.

このようにして、座標か（０，Ｏ）〜〔３，３〕の１６
の運転領域毎に４×４格子の学習マツプか学習済か否か
を判定し、それらのいずれかの運転領域で学習済と判断
されたときに８１２８に進み、全ての運転領域で未学習
のときには５１４７に進む。In this way, the coordinates (0, O) ~ 16 of [3, 3]
It is determined whether the 4x4 grid learning map has been learned for each driving area, and when it is determined that learning has been completed in any of the driving areas, the process proceeds to 8128 and the unlearned map in all driving areas is determined. Sometimes the process advances to 5147.

５１２８では、４×４格子の学習マツプの運転領域（Ｘ
、　Ｙ）における学習補正係数ＫＢＬＲＣ１（Ｘ、　Ｙ
）と積算値Ｓｕｍとに基づいて、新たな積算値Ｓｕｍを
次式により演算すると共に、カウンタＷを１だけカウン
トアツプする。5128, the operating area (X
, Y) learning correction coefficient KBLRC1(X, Y
) and the integrated value Sum, a new integrated value Sum is calculated by the following equation, and the counter W is counted up by 1.

Ｓｕｍ＝ＫＢＬＲＣ１（Ｘ、Ｙ）　十Ｓｕｍ従って、Ｓ
ｕｍは４×４格子の学習マツプにおいて学習済の運転領
域の学習補正係数ＫＢＬＲＣ１の積算値となり、カウン
タＷは４×４格子の学習マツプにおいて学習済の運転領
域の数を表す。Sum=KBLRC1(X,Y) 10Sum Therefore, S
um is the integrated value of the learning correction coefficient KBLRC1 of the learned driving regions in the 4×4 grid learning map, and the counter W represents the number of learned driving regions in the 4×4 grid learning map.

５１２９では、１６Ｘ１６格子の学習マツプの各運転領
域のフラッグＦＦ　［：０．　０）〜［１６，１６）を
判別するためのα、βをそれぞれ０にセットすると共に
、１６Ｘ　１６格子の学習マツプの学習済運転領域の数
を表すＺを１にセットする。さらに、１６Ｘ１６格子の
学習マツプにおける学習済運転領域の学習補正係数ＫＢ
ＬＲＣ２を積算した積算値Ｓｕｍｐを１にセットする。5129, the flag FF [:0. α and β for determining 0) to [16, 16) are each set to 0, and Z representing the number of learned operation regions of the 16×16 lattice learning map is set to 1. Furthermore, the learning correction coefficient KB for the learned driving area in the 16x16 grid learning map
Set the integrated value Sump obtained by integrating LRC2 to 1.

− ３１３０ては、４×４格子の学習マツプの運転領域（Ｘ
、Ｙ）に含まれる１６Ｘ１６格子の学習マツプの運転領
域に学習済運転領域かあるか否かを判定するために、フ
ラッグＦＦ（α＋４Ｘ、　　β＋４Ｙ〕が学習済と判断
し５１３１に進みＮＯのときには５１３２に進む。- 3130 is the operating area (X
, Y), the flag FF (α + 4 Proceed to.

５１３２では、αを１だけカウントアツプして、５１３
３に進む。At 5132, count up α by 1 and set it to 513.
Proceed to step 3.

５１３３では、αが４になったか否かを判定し、ＹＥＳ
のときには５１３４に進みＮＯのときには５１３０に戻
る。In 5133, it is determined whether α has become 4 or not, and YES
If yes, proceed to 5134, and if NO, return to 5130.

５１３４では、αをＯにセットすると共に、βを１だけ
カウントアツプする。At step 5134, α is set to O and β is counted up by 1.

５１３５では、ベータが４になったか否かを判定し、Ｙ
ＥＳのときには８１３６に進みＮＯのときには５１３０
に戻る。In 5135, it is determined whether the beta has become 4, and Y
If ES, proceed to 8136; if NO, proceed to 5130
Return to

このようにして、運転領域（Ｘ、　　Ｙ〕に含まれる１
６Ｘ１６格子の学習マツプの運転領域毎に学習済の判定
を行い、学習済と判定された運転領域〔α＋４Ｘ、β＋
４Ｙ）かあるときには、５１３１にて新たな積算値Ｓｕ
ｍｐをその運転領域における学習補正係数ＫＢＬＲＣ２
（α＋４Ｘ、　β＋４Ｙ）と前記の積算値Ｓｕｍｐとに
基づいて次式により算出すると共に、カウンタＺをまた
けカウントアツプする。In this way, 1 included in the operating region (X, Y)
It is determined that the learning has been completed for each driving region of the learning map of the 6X16 grid, and the driving regions that have been determined to have been learned [α+4X, β+
4Y), a new integrated value Su is entered in 5131.
mp as learning correction coefficient KBLRC2 in that driving range.
It is calculated by the following formula based on (α+4X, β+4Y) and the above-mentioned integrated value Sump, and the counter Z is counted up.

Ｓｕｍｐ＝ＫＢＬＲＣ２Ｃａ＋４Ｘ、　　β＋４Ｙ）十
Ｓ　ｕｍｐ ３１３６では、前記カウンタＺが１２を超えたが否かを
判定し、ＹＥＳのときには１６Ｘ１６格子の学習マツプ
の学習済運転領域か１２以上になったと判断し５１３７
に進みＮＯのときには５１３８に進む。Sump=KBLRC2Ca+4X, β+4Y) 10 Sump 3136 judges whether the counter Z has exceeded 12 or not, and if YES, it is judged that the learned operation area of the 16×16 grid learning map has reached 12 or more.
If the answer is NO, the process advances to 5138.

５１３７ては、１６Ｘ１６格子の学習マツプの学習が充
分に進行していることをフラッグｆｌａｇ（Ｘ。5137 indicates that the learning of the 16x16 grid learning map is progressing sufficiently.

Ｙ〕＝１にて表し、５１３９に進む。Y]=1 and proceed to 5139.

５１３８では、学習が進行していないことをフラッグｆ
　ｌ　ａｇ　（Ｘ、　Ｙ）　＝Ｏにて表し、ルーチンを
終了する。In 5138, a flag f is set to indicate that learning is not progressing.
It is expressed as l ag (X, Y) = O, and the routine ends.

５１３９では、ｌ　　（Ｓｕｍｐ／Ｚ）−１ｌか所定値
（例えは０．０４）未満か否かを判定し、ＹＥＳのとき
にはルーチンを終了させＮＯのときには５１４０に進む
。At 5139, it is determined whether l (Sump/Z)-11 is less than a predetermined value (for example, 0.04), and if YES, the routine is terminated, and if NO, the routine proceeds to 5140.

ここて、ｌ　　（Ｓｕｍｐ／Ｚ）−１ｌは、目標空燃比
からのずれを示し、それが所定値未満のときには最適な
学習補正係数ＫＢＬＲＣ２か確保されているためルーチ
ンを終了させ、それ以外のときには学習補正係数ＫＢＬ
ＲＣ２を補正するために８１４０に進むのである。Here, l (Sump/Z)-1l indicates the deviation from the target air-fuel ratio, and when it is less than a predetermined value, the optimum learning correction coefficient KBLRC2 is secured, so the routine is terminated; otherwise, Learning correction coefficient KBL
The process proceeds to 8140 to correct RC2.

５１４０では、４×４格子の学習マツプにおける運転領
域（Ｘ、　Ｙ）の学習補正係数ＫＢＬＲＣ１（Ｋ、　Ｙ
）に基づいて、新たな学習補正係数ＫＢＬＲＣ］、（Ｘ
、Ｙ）を次式により演算し、その演算値に学習マツプの
データを更新する。5140, the learning correction coefficient KBLRC1 (K, Y
), a new learning correction coefficient KBLRC], (X
, Y) are calculated using the following equation, and the data of the learning map is updated to the calculated value.

ＫＢＬＲＣ１（Ｘ、　Ｙ）　＝ＫＢＬＲＣ１（Ｘ、　Ｙ
）　＋　　　。KBLRC1(X, Y) = KBLRC1(X, Y
) +.

（（Ｓｕｍｐ／Ｚ）−１）γ ここで、γは定数である。((Sump/Z)-1)γ Here, γ is a constant.

また（　（Ｓｕｍｐ／Ｚ）−１）は１６Ｘ　１６格子の
学習マツプにおける学習済の学習補正係数の平均値の目
標空燃比からのずれ分を示し、このずれ分を４×４格子
の学習マツプの学習補正係数ＫＢＬＲＣ１に加えるよう
にしたのである。In addition, ((Sump/Z)-1) indicates the deviation from the target air-fuel ratio of the average value of the learned learning correction coefficients in the learning map of 16 x 16 grids, and this deviation is calculated from the learning map of 4 x 4 grids. This is added to the learning correction coefficient KBLRC1.

５１４１では、α、βを０にセットして、５１４２に進
む。In 5141, α and β are set to 0, and the process proceeds to 5142.

５１４２では、１６Ｘ１６格子の学習マツプにおける運
転領域〔α＋４Ｘ、　　β＋４Ｙ）の学習補正係数ＫＢ
ＬＲＣ２（α＋４Ｘ、　　β＋４Ｙ）を次式により補正
して新たに設定し、その演算値に学習マツプのデータを
更新する。5142, the learning correction coefficient KB for the operating region [α+4X, β+4Y] in the 16X16 grid learning map.
LRC2 (α+4X, β+4Y) is corrected and newly set using the following equation, and the learning map data is updated to the calculated value.

ＫＥＢＬＲＣ２（α＋４Ｘ、β＋４Ｙ）　＝ＫＥＢＬＲ
Ｃ２（α十４Ｘ、β＋４Ｙ）　−（（Ｓｕｍｐ／Ｚ）　
−１，０）　ｒＳ１４３では、αを１だけカウントアツ
プして、５１４４では、αが４になったか否かを判定し
、ＹＥＳのときには５１４５に進み、Ｎｏのときには５
１４２に進む。KEBLRC2 (α+4X, β+4Y) =KEBLR
C2 (α+4X, β+4Y) −((Sump/Z)
-1, 0) In rS143, α is counted up by 1, and in 5144, it is determined whether α has become 4. If YES, the process advances to 5145, and if No, 5 is counted up.
Proceed to 142.

５１４５では、βを１だけカウントアツプして、８１４
６に進む。At 5145, count up β by 1 and get 814
Proceed to step 6.

８１４６では、βが４になったか否かを判定し、ＹＥＳ
のときにはルーチンを終了させＮＯのときには５１４２
に戻る。In 8146, it is determined whether β has become 4, and YES
If , terminate the routine; if NO, return 5142
Return to

このようにして、運転領域（Ｘ、Ｙ）に含まれる１６Ｘ
１６格子の学習マツプにおける全運転領域（１６領域）
の学習補正係数ＫＢＬＲＣ２を補正する。In this way, 16X included in the operating region (X, Y)
All operating areas in the 16-grid learning map (16 areas)
The learning correction coefficient KBLRC2 is corrected.

ここで、５１４０においてＫＢＬＲＣ１か（（Ｓｕｍｐ
／Ｚ）−１，０）にて補正されるため、その補正の影響
をなくすためＫＢＬＲＣ２を（（Ｓｕｍｐ／Ｚ’）　Ｓ
−１，０）にて補正するのである。Here, at 5140, whether KBLRC1 ((Sump
/Z)-1,0), so in order to eliminate the influence of that correction, KBLRC2 is ((Sump/Z') S
-1,0).

一方、５１２３〜５１２７で４×４格子の学習マツプの
全運転領域で未学習と判断されたときには、５１４７で
、４×４格子の学習マツプの学習補正係数を積算した運
転領域数を示すカウンタＷが１２を超えたか否かを判定
し、ＹＥＳのときには５１４８に進みＮｏのときには５
１４９に進む。On the other hand, when it is determined in 5123 to 5127 that all operating regions of the 4×4 grid learning map have not been learned, in 5147, a counter W indicating the number of operating regions in which the learning correction coefficients of the 4×4 grid learning map are integrated is displayed. It is determined whether or not exceeds 12. If YES, proceed to 5148, and if NO, proceed to 5148.
Proceed to 149.

５１４８では、ｆｌａｇ＝１にセットして、５１５０に
進む。At 5148, set flag=1 and proceed to 5150.

５１４９では、ｆｌａｇ＝０にセットして、ルーチンを
終了させる。At 5149, flag=0 is set and the routine ends.

５１５０では、ｌ　　（Ｓｕｍ／ｗ）−１１が所定値（
例えば０．０４）未満か否かを判定し、ＹＥＳのときに
はルーチンを終了させＮＯのときにはＳ　１５１に進む
。5150, l (Sum/w)-11 is a predetermined value (
For example, it is determined whether or not the value is less than 0.04), and if YES, the routine is terminated, and if NO, the process proceeds to S151.

ここでｌ　　（Ｓｕｍ／Ｗ）−１ｌは、目標空燃比から
のずれを示し、それか所定値未満のときには最適な学習
補正係数ＫＢＬＲＣ１か確保されているためルーチンを
終了させ、それ以外のときには学習補正係数ＫＢＬＲＣ
ｌを補正するために３１５０に進むのである。Here, l (Sum/W) - 1l indicates the deviation from the target air-fuel ratio, and if it is less than a predetermined value, the optimum learning correction coefficient KBLRC1 is secured, so the routine is terminated; otherwise, the learning correction coefficient is Correction coefficient KBLRC
The process proceeds to 3150 to correct l.

５１５０では、全運転領域共通の学習補正係数ＫＢＬＲ
Ｃφを次式により補正して新たに設定し、この演算値を
記憶させる。5150, the learning correction coefficient KBLR common to all driving ranges
Cφ is corrected and newly set using the following formula, and this calculated value is stored.

ＫＢＬＲＣφ＝　ＫＢＬＲＣφ＋（（Ｓ　ｕｍ／Ｗ）　
−１，０）　７２ここで、γ２は定数である。また、　
（（Ｓｕｍ／Ｗ＋）−１，０）は４×４格子の学習マツ
プにおける学習補正係数ＫＢＬＲＣ１の平均値の目標空
燃比からのずれ分を示し、そのずれ分を学習補正係数Ｋ
ＢＬＲＣφに加えるようにしたのである。KBLRCφ= KBLRCφ+((S um/W)
-1,0) 72 where γ2 is a constant. Also,
((Sum/W+)-1,0) indicates the deviation of the average value of the learning correction coefficient KBLRC1 from the target air-fuel ratio in the learning map of 4 x 4 grids, and the deviation is calculated by the learning correction coefficient K
It was added to BLRCφ.

５１５２では、Ｘ、ＹをＯにセットして、５１５３に進
む。At step 5152, set X and Y to O and proceed to step 5153.

５Ｉ５３ては、４×４格子の学習マツプにおける運転領
域（Ｘ、　　Ｙ）の学習補正係数ＫＢＬＲＣ１に基つい
て、新たな学習補正係数ＫＢＬＲＣＩ　　［：Ｘ、　Ｙ
）を次式により演算し、その演算値に学習マツプのデー
タを更新する。5I53, based on the learning correction coefficient KBLRC1 of the driving region (X, Y) in the 4×4 grid learning map, a new learning correction coefficient KBLRCI [:
) is calculated using the following formula, and the learning map data is updated to the calculated value.

ＫＢＬＲＣＩ　　ＣＸ、　Ｙ：ｌ　＝ＫＢＬＲＣ１（Ｘ
、　Ｙ：ｌ　−（（Ｓｕｍ／Ｗ＋）　−１，０）　　γ
２ Ｓ１５４では、Ｘを１だけカウントアツプして、５１５
５に進む。KBLRCI CX, Y:l =KBLRC1(X
, Y:l −((Sum/W+) −1,0) γ
2 In S154, count up X by 1 and make it 515.
Proceed to step 5.

５１５５では、Ｘか４になったが否かを判定し、ＹＥＳ
のときには８１５６に進みＮＯのときには５１５３に戻
る。At 5155, it is determined whether it has become X or 4, and YES
If yes, proceed to 8156, and if NO, return to 5153.

Ｓ　１５６では、Ｙを１だけカウントアツプして、Ｓ　
１５７に進む。In S156, Y is counted up by 1, and S
Proceed to 157.

５１５７では、Ｙか４になったが否がを判定し、ＹＥＳ
のときにはルーチンを終了させＮＯのときには５１５３
に戻る。In 5157, it is determined whether it is Y or 4, and YES.
If , terminate the routine; if NO, return 5153
Return to

このようにして、４×４格子の学習マツプにおける全運
転領域（１６領域）の学習補正係数ＫＢＬＲＣＩを補正
する。ここで、Ｓ　１５１において、ＫＢＬＲＣφか（
（Ｓ　ｕ　ｍ／Ｗ）　−１，０）にて補正されるため、
その影響をなくすためＫＢＬＲＣＩＡを（（Ｓｕｍ／Ｗ
）−１，０１にて補正するのである。In this way, the learning correction coefficient KBLRCI for all operating regions (16 regions) in the 4×4 lattice learning map is corrected. Here, in S151, whether KBLRCφ(
(S m/W) −1,0), so
In order to eliminate that influence, KBLRCIA ((Sum/W
)-1,01.

上記のように、学習か進行したときの各運転領域の学習
補正係数の平均値（Ｓｕｍｐ／Ｚ及びＳｕ　ｍ　／　Ｗ
　）に基づいて学習補正係数を夫々補正するようにした
ので、前記ストレスでは判別するのが難しい長期的かつ
穏やかな空燃比のずれに対して学習補整係数を最適に設
定できる。As mentioned above, when learning progresses, the average value of the learning correction coefficient for each driving region (Sump/Z and Sum/W
), the learning correction coefficients can be optimally set for long-term and mild air-fuel ratio deviations that are difficult to detect based on the stress.

具体的には、ストレスによる学習のやり直しか煩雑に行
われると、学習の収束か遅くなってしまうて空燃比が比
較的大きく変化したときにのみ学習のやり直しを行うよ
うにしたい。このようにすると、長期的かつ穏やかな空
燃比のずれか発生したときには、学習か進んだ段階ては
１６Ｘ　１６格子の学習マツプの学習補正係数か徐々に
変化するだけて４×４格子の学習マツプの学習補正係数
と全運転領域共通の学習補正係数は学習されず不適切な
値になる。このため、学習か進んだ段階ては１６×１６
格子の学習マツプにおける学習補正係数の平均値に基づ
いて４×４格子の学習マツプの学習補正係数を補正し、
また学習か進行していない段階では４×４格子の学習マ
ツプにおける学習補正係数の平均値に基づいて全運転領
域共通の学習補正係数を補正するようにしたのである。Specifically, if re-learning is performed in a complicated manner due to stress, the convergence of learning will be delayed, so it is desirable to re-learn only when the air-fuel ratio changes relatively significantly. In this way, when a long-term and mild air-fuel ratio deviation occurs, at an advanced stage of learning, the learning correction coefficient of the 16x16 grid learning map will gradually change, and the 4x4 grid learning map will change. The learning correction coefficient and the learning correction coefficient common to all driving ranges are not learned and become inappropriate values. For this reason, the advanced stage of learning is 16×16
Correcting the learning correction coefficient of the 4×4 lattice learning map based on the average value of the learning correction coefficient in the lattice learning map,
Furthermore, at the stage where learning is not progressing, the learning correction coefficient common to all driving ranges is corrected based on the average value of the learning correction coefficient in the learning map of 4×4 grid.

以上説明したように、４×４格子の学習マツプの学習補
正係数ＫＢＬＲＣ１を基本噴射量が等しい運転領域毎に
平均化し、その平均値ＡＶＴＰ　（ｎ〕を基本噴射量か
異なる運転領域で比較しそれらＡＶＴＰ　［ｎ）か運転
領域か変化するに従って増大方向若しくは減少方向に変
化するときに燃料噴射弁６に異常かあると判定するよう
にしたので、燃料噴射弁６の異常診断を行うことかでき
るため、運転性の悪化、排気性状の悪化及びエンジン焼
付きを防止できる。特に、学習補正量の変化は小さいの
で、学習補正量に基づいて異常診断を行うと異常診断を
高精度に行える。As explained above, the learning correction coefficient KBLRC1 of the 4×4 grid learning map is averaged for each operating region where the basic injection amount is the same, and the average value AVTP (n) is compared between the basic injection amount and different operating regions. Since it is determined that there is an abnormality in the fuel injection valve 6 when the AVTP [n) changes in an increasing direction or a decreasing direction as the operating range changes, it is possible to diagnose an abnormality in the fuel injector 6. , deterioration of drivability, deterioration of exhaust properties, and engine seizure can be prevented. In particular, since the change in the learning correction amount is small, abnormality diagnosis can be performed with high accuracy if the abnormality diagnosis is performed based on the learning correction amount.

また、基本噴射量が等しい運転領域における学習補正量
か略等しいときに燃料噴射弁６の異常診断を行うように
したので、他の原因によるものと区別して燃料噴射弁６
の異常のみを診断てきる。In addition, since the abnormality diagnosis of the fuel injection valve 6 is performed when the learning correction amount in the operating region where the basic injection amount is equal is approximately equal, the fuel injection valve 6
Only abnormalities can be diagnosed.

さらに、１６Ｘ１６格子の学習マツプの学習か進行した
ときに、異常診断を行うようにしたので、４×４格子の
学習マツプの学習補正係数か収束して安定したときに異
常診断を行うことかでき、これによっても診断精度を向
上できる。Furthermore, since the abnormality diagnosis is performed when the learning of the 16x16 grid learning map progresses, the abnormality diagnosis can be performed when the learning correction coefficient of the 4x4 grid learning map converges and becomes stable. , This also improves diagnostic accuracy.

また、４×４格子の学習マツプの学習補正係数ＫＢＬＲ
Ｃ１を吸入空気流量が等しい運転領域毎に平均化し、そ
の平均値ＡＶＱ　（ｎ）を吸入空気流量か異なる運転領
域で比較しそれらＡＶＱ　（ｎ〕が運転領域か変化する
に従って増大方向若しくは減少方向に変化するときにエ
アフローメータ１３に異常かあると判定するようにした
ので、エアフローメータ１３の異常診断を行うことがで
きるため、運転性の悪化、排気性状の悪化及びエンジン
焼付きを防止できる。特に、学習補正量の変化は小さい
ので、学習補正量に基づいて異常診断を行うと異常診断
を高精度に行える。In addition, the learning correction coefficient KBLR of the learning map of 4 × 4 grid
C1 is averaged for each operating region where the intake air flow rate is the same, and the average value AVQ (n) is compared in different operating regions with different intake air flow rates, and it is determined that AVQ (n) increases or decreases as the operating region changes. Since it is determined that there is an abnormality in the air flow meter 13 when the air flow meter 13 changes, it is possible to diagnose an abnormality in the air flow meter 13, thereby preventing deterioration of drivability, deterioration of exhaust characteristics, and engine seizure.In particular. Since the change in the learning correction amount is small, if abnormality diagnosis is performed based on the learning correction amount, the abnormality diagnosis can be performed with high accuracy.

また、吸入空気流量か等しい運転領域における学習補正
量が略等しいときにエアフローメータ１３の異常診断を
行うようにしたのて、他の原因によるものと区別してエ
アフローメータ１３の異常のみを診断てきる。さらに、
１６Ｘ１６格子の学習マツプの学習か進行したときに、
異常診断を行うようにしたので、４×４格子の学習マツ
プの学習補正係数か収束して安定したときに異常診断を
行うことかでき、これによっても診断精度を向上できる
。Moreover, by diagnosing an abnormality in the air flow meter 13 when the learned correction amounts are approximately equal in an operating region where the intake air flow rate is equal, only the abnormality in the air flow meter 13 can be diagnosed, distinguishing it from abnormalities caused by other causes. . moreover,
When learning the 16x16 grid learning map,
Since the abnormality diagnosis is performed, the abnormality diagnosis can be performed when the learning correction coefficient of the 4×4 lattice learning map converges and becomes stable, which also improves the diagnostic accuracy.

尚、本実施例では複数の学習マツプを用いた場合を説明
したが、単一の学習マツプにて空燃比学習を行うものに
も本発明は適用できる。In this embodiment, a case has been described in which a plurality of learning maps are used, but the present invention can also be applied to a case where air-fuel ratio learning is performed using a single learning map.

〈発明の効果〉 本発明は、以上説明したように、吸入空気流量が略等し
い運転領域毎に学習補正係数を平均化しその平均値を吸
入空気流量が異なる運転領域で比較しエアフローメータ
の異常を判定するようにしたので、エアフローメータの
異常を高精度に診断てき、もって運転性及び排気性状の
悪化、エンジン焼付きを防止できる。<Effects of the Invention> As explained above, the present invention averages learning correction coefficients for each operating region where the intake air flow rate is approximately the same, and compares the average value in operating regions where the intake air flow rate is different to detect abnormalities in the air flow meter. This makes it possible to diagnose abnormalities in the air flow meter with high accuracy, thereby preventing deterioration in drivability and exhaust properties and engine seizure.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第１図は本発明のクレーム対応図、第２図は本発明の一
実施例を示す構成図、第３図〜第９図は同上のフローチ
ャート、第１０図及び第１１図は同上の作用を説明する
ための図である。 １・・・機関　　６・・・燃料噴射弁　　１２・・・制
御装置１３・・・エアフローメータ　　１４・・・クラ
ンク角センサ１６・・・酸素センサ 特許出願人　日本電子機器株式会社 代理人　弁理士　笹　島　　富二雄 第８図 第１１図 □にFig. 1 is a diagram corresponding to the claims of the present invention, Fig. 2 is a configuration diagram showing an embodiment of the present invention, Figs. 3 to 9 are flowcharts of the same, and Figs. It is a figure for explaining. 1... Engine 6... Fuel injection valve 12... Control device 13... Air flow meter 14... Crank angle sensor 16... Oxygen sensor Patent applicant Japan Electronics Co., Ltd. Agent Patent attorney Sasa Fujio Shima Figure 8 Figure 11 □

Claims (1)

【特許請求の範囲】 エアフローメータの検出吸入空気流量を含む機関運転状
態に基づいて基本供給量を設定する基本供給量設定手段
と、機関運転状態に対応する運転領域毎に学習補正量を
記憶する記憶手段と、該記憶手段から機関運転状態に応
じて学習補正量を検索する検索手段と、実際の空燃比を
検出する空燃比検出手段と、検出された空燃比が目標空
燃比になるようにフィードバック補正量を設定するフィ
ードバック補正量設定手段と、前記フィードバック補正
量と検索された学習補正量に基づいて新たな学習補正量
を設定する学習補正量設定手段と、設定された学習補正
量に前記記憶手段のデータを同一運転領域で更新する更
新手段と、前記基本供給量と学習補正量とフィードバッ
ク補正量とに基づいて燃料供給量を設定する燃料供給量
設定手段と、設定された燃料供給量に基づいて燃料供給
装置を駆動制御する駆動制御手段と、を備える内燃機関
において、 前記記憶手段の学習補正量を吸入空気流量が略等しい運
転領域毎に平均化する学習補正量平均手段と、平均化さ
れた学習補正量を前記吸入空気流量が異なる運転領域で
比較する比較手段と、比較結果に基づいて前記エアフロ
ーメータの異常の有無を判定する異常判定手段と、を備
えたことを特徴とする内燃機関におけるエアフローメー
タの異常診断装置。[Scope of Claims] Basic supply amount setting means for setting the basic supply amount based on the engine operating state including the intake air flow rate detected by the air flow meter, and storing a learned correction amount for each operating region corresponding to the engine operating state. a storage means; a search means for searching the storage means for a learning correction amount according to an engine operating state; an air-fuel ratio detection means for detecting an actual air-fuel ratio; a feedback correction amount setting means for setting a feedback correction amount; a learning correction amount setting means for setting a new learning correction amount based on the feedback correction amount and the searched learning correction amount; updating means for updating data in the storage means in the same operating region; fuel supply amount setting means for setting the fuel supply amount based on the basic supply amount, learning correction amount, and feedback correction amount; and the set fuel supply amount. drive control means for driving and controlling a fuel supply device based on the learning correction amount averaging means for averaging the learning correction amount in the storage means for each operating region where the intake air flow rate is substantially equal; The airflow meter is characterized by comprising a comparison means for comparing the learned correction amount in the operating range where the intake air flow rate is different, and an abnormality determination means for determining whether or not there is an abnormality in the air flow meter based on the comparison result. Abnormality diagnosis device for air flow meters in internal combustion engines.