JPH04241756A - 内燃機関の空燃比学習制御装置 - 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】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は内燃機関の空燃比学習制
御装置に関し、詳しくは、機関加減速時の空燃比ずれに
よる空燃比学習の誤学習を防止し得る装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、空燃比フィードバック補正制御機
能をもつ電子制御燃料噴射装置を備えた内燃機関におい
ては、特開昭６０−９０９４４号公報，特開昭６１−１
９０１４２号公報等に開示されるように、空燃比の学習
制御が採用されているものがある。

【０００３】空燃比フィードバック補正制御は、目標空
燃比（例えば理論空燃比）に対する実際の空燃比のリッ
チ・リーンを機関排気系に設けた酸素センサにより判別
し、該判別結果に基づき空燃比フィードバック補正係数
ＬＭＤを比例・積分制御などにより設定し、機関に吸入
される空気量に関与する機関運転状態のパラメータ（例
えば吸入空気流量Ｑと機関回転速度Ｎ）から算出される
基本燃料噴射量Ｔｐを、前記空燃比フィードバック補正
係数ＬＭＤで補正することで、実際の空燃比を目標空燃
比にフィードバック制御するものである。

【０００４】ここで、前記空燃比フィードバック補正係
数ＬＭＤの基準値（目標収束値）からの偏差を、予め定
めた複数に区分された運転領域毎に学習して学習補正係
数ＫＢＬＲＣ　を定め、基本燃料噴射量Ｔｐを前記学習
補正係数ＫＢＬＲＣ　により補正して、補正係数ＬＭＤ
なしで得られるベース空燃比が略目標空燃比に一致する
ようにし、空燃比フィードバック制御中は更に前記補正
係数ＬＭＤで補正して燃料噴射量Ｔｉを演算するもので
ある。

【０００５】これにより、運転条件毎に異なる空燃比補
正の要求値に対応した補正が行え、空燃比フィードバッ
ク補正係数ＬＭＤを基準値付近に安定させて、空燃比制
御性を向上させることができる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】ところで、機関の過渡
運転時には、燃料壁流の影響や、燃料噴射量Ｔｉのセッ
ト時と吸気バルブ開時との間における吸入空気流量の段
差などを原因として、加速時には空燃比のリーン化が発
生し、逆に減速時には空燃比のリッチ化が発生し、加減
速度合いが大きくなると前記リーン化又はリッチ化の傾
向もより顕著となる。

【０００７】このように機関の過渡運転時に比較的大き
な空燃比ずれが発生すると、空燃比フィードバック補正
係数ＬＭＤは前記空燃比ずれを解消する方向に増減設定
されるから、機関加速時で空燃比がリーン化するときに
は空燃比フィードバック補正係数ＬＭＤは例えば図１７
に示すような挙動を示し、かかる過渡運転のために発生
した空燃比ずれを解消するような学習がこのときになさ
れることになる。このため、この加速運転による空燃比
リーン化が学習された領域で、次に減速運転や定常運転
されると、図１８に示すように要求とは大きく異なる学
習補正値に基づいて燃料噴射量が補正設定されることに
なり、学習補正値を用いることで逆に空燃比ずれを助長
させるような結果となり、大きな空燃比段差が発生し排
気中のＣＯ，ＨＣ又はＮＯｘ　を増大させてしまうとい
う問題があった。

【０００８】特に、学習補正係数ＫＢＬＲＣ　を記憶さ
せるマップとして、全運転領域を細かな単位領域で分け
た学習マップと、より大きな単位領域で分けた学習マッ
プとを備えて構成した場合には、より小さな運転領域毎
に空燃比を学習するマップでは、各運転領域毎の学習機
会が少なく、然も、運転領域が狭いからスポット的に空
燃比ずれを拾うことになるため、機関過渡運転による空
燃比ずれを学習し易く、次回に前記誤学習領域に入った
ときに、より大きな空燃比段差が発生するという問題が
あった。

【０００９】本発明は上記問題点に鑑みなされたもので
あり、例えば機関の加速運転によって大きな空燃比ずれ
が発生し、かかる空燃比ずれを解消する方向の学習がな
され、次回に同じ運転領域で定常運転や減速運転されて
も、前記加速時の学習結果に影響されることなく、その
ときの運転状況に応じた学習補正が行えるようにするこ
とを目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】そのため本発明にかかる
内燃機関の空燃比学習制御装置は、図１に示すように構
成される。図１において、機関運転条件検出手段は、機
関に吸入される空気量に関与する運転パラメータを少な
くとも含む機関運転条件を検出し、該検出された機関運
転条件に基づいて基本燃料供給量設定手段が基本燃料供
給量を設定する。

【００１１】また、空燃比フィードバック補正値設定手
段は、空燃比検出手段で検出される実際の空燃比と目標
空燃比とを比較して実際の空燃比を前記目標空燃比に近
づけるように前記基本燃料供給量を補正するための空燃
比フィードバック補正値を設定する。一方、空燃比学習
補正値記憶手段は、機関運転条件に基づき複数に区分さ
れる運転領域毎に前記基本燃料供給量を補正するための
空燃比学習補正値を書き換え可能に記憶する学習マップ
を機関の加減速度合いに応じて複数備えており、学習マ
ップ選択手段は、加減速度合い検出手段で検出された機
関の加減速度合いに基づいて前記複数の学習マップの中
から１つを選択する。

【００１２】そして、空燃比学習補正値修正手段は、前
記空燃比フィードバック補正値の目標収束値からの偏差
を学習し、前記選択された学習マップ上の該当運転領域
に記憶されている空燃比学習補正値を、前記偏差を減少
させる方向に修正して書き換える。ここで、燃料供給量
設定手段は、前記基本燃料供給量，空燃比フィードバッ
ク補正値，及び、前記選択された学習マップ上の該当す
る運転領域の空燃比学習補正値に基づいて最終的な燃料
供給量を設定し、燃料供給制御手段は、前記設定された
燃料供給量に基づいて燃料供給手段を駆動制御する。

【００１３】

【作用】かかる構成によると、空燃比学習補正値を書き
換え可能に記憶する学習マップが、機関の加減速度合い
に応じて複数備えられており、実際の加減速度合いに応
じてこれらの中から１つの学習マップが選択されるので
、例えば加速時に発生した空燃比ずれを学習した結果を
、加速時に対応する学習マップに記憶させ、逆に、減速
時の学習結果は減速時に対応する学習マップに記憶させ
ることが可能となり、然も、実際に燃料供給量の補正に
用いるときにも、実際の加減速度合いに応じた学習マッ
プ上の空燃比学習補正値が参照されるので、加速時に学
習した結果が例えば減速時や定常時に用いられてしまう
ことがない。

【００１４】

【実施例】以下に本発明の実施例を説明する。一実施例
を示す図２において、内燃機関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を介して空気が吸入される。吸気マニホールド５のブ
ランチ部には各気筒別に燃料供給手段としての燃料噴射
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し、通電停止されて閉弁する常閉型
の電磁式燃料噴射弁であって、後述するコントロールユ
ニット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。

【００１５】機関１の各燃焼室には点火栓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。そして、機関１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。コントロールユニット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マイクロコンピュータを備え、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、燃料噴射弁６の作動を制御する。

【００１６】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
吸入空気流量Ｑに応じた信号を出力する。また、クラン
ク角センサ１４が設けられていて、４気筒の場合には、
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ＰＯＳ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ＰＯＳの発生数を計測することにより、機関
回転速度Ｎを算出できる。

【００１７】また、機関１のウォータジャケットの冷却
水温度Ｔｗを検出する水温センサ１５が設けられている
。 ここで、上記エアフローメータ１３，クランク角センサ
１４，水温センサ１５等が機関運転条件検出手段に相当
する。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（本
実施例における目標空燃比）に対するリッチ・リーンを
検出する公知のものである。

【００１８】ここにおいて、コントロールユニット１２
に内蔵されたマイクロコンピュータのＣＰＵは、図４〜
図１３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
補正制御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Ｔｉを設定し、機関１への燃料供給を制
御する。

【００１９】尚、本実施例において、基本燃料供給量設
定手段，燃料供給量設定手段，燃料供給制御手段，空燃
比フィードバック補正値設定手段，学習補正値修正手段
，加減速度合い検出手段，学習マップ選択手段としての
機能は、前記図４〜図１３のフローチャートに示すよう
にソフトウェア的に備えられており、また、空燃比学習
補正値記憶手段としてはマイクロコンピュータのバック
アップ機能付のＲＡＭが相当する。

【００２０】前記図４〜図１３のフローチャートに示さ
れる本実施例の空燃比学習制御を詳細に説明する前に、
図３に従って本実施例における空燃比学習制御の概要を
説明する。図３において、まず、ステップ１０１　（図
中ではＳ１０１　としてある。以下同様）では、酸素セ
ンサ１６で検出される実際の空燃比が目標空燃比に対し
てリッチであるかリーンであるかを判別し、かかる判別
に基づいて実際の空燃比を目標空燃比に近づける方向に
空燃比フィードバック補正係数ＬＭＤ（初期値＝１．０
　）を増減させる。

【００２１】次のステップ１０２　では、機関の加速・
定常・減速運転を判別し、かかる判別結果に基づいて予
め設定されている３つの学習マップのいずれかを選択し
、該選択された学習マップ上で現在の運転条件が含まれ
る領域に対応して記憶されている空燃比学習補正係数Ｋ
ＢＬＲＣ　を書き換え修正する。前記学習マップは、吸
入空気流量Ｑと機関回転速度Ｎとから算出される基本燃
料噴射量Ｔｐ（←Ｋ×Ｑ／Ｎ，Ｋは定数）と、機関回転
速度Ｎとをパラメータとして運転領域を複数に区切って
、前記複数の運転領域毎に空燃比学習補正係数ＫＢＬＲ
Ｃ　を書き換え可能に記憶したものであり、最新の基本
燃料噴射量Ｔｐ及び機関回転速度Ｎから学習マップ上で
の該当領域を特定し、該特定された領域における前記空
燃比フィードバック補正係数ＬＭＤによる補正要求値を
空燃比学習補正値として書き換え記憶する。

【００２２】本実施例では、前記学習マップとして加速
時用・定常時用・減速時用の３つを個別に備えており、
ステップ１０２　における加速・定常・減速の判別結果
に応じて対応する学習マップを選択し、選択された学習
マップ上の該当領域を学習させるものである（ステップ
１０３　〜ステップ１０５　）。次のステップ１０６　
では、前記空燃比フィードバック補正係数ＬＭＤ及び選
択された学習マップ上の該当領域に対応する空燃比学習
補正係数ＫＢＬＲＣ　に基づいて基本燃料噴射量Ｔｐを
補正して、最終的な燃料噴射量Ｔｉを設定し、該燃料噴
射量Ｔｉに基づいて燃料噴射弁６による噴射燃料量を制
御する。

【００２３】上記のように、加速・定常・減速でそれぞ
れ個別に空燃比学習用の学習マップを備え、そのときの
過渡運転状態に応じて対応する学習マップを選択し、選
択された学習マップ上で学習を行わせ、かつ、選択され
た学習マップ上に記憶されている空燃比学習補正係数Ｋ
ＢＬＲＣ　に基づいて燃料噴射量の補正を行う。従って
、例えば加速時に発生した空燃比リーン化を補償すべく
設定された空燃比フィードバック補正係数ＬＭＤの学習
結果が、定常運転時や減速運転時に用いられることがな
く、加速時に学習された結果は同じ運転領域で再び加速
されたときに用いられることになるから、過渡時を含め
た空燃比の学習制御の精度が向上する。

【００２４】特に、学習領域を細かく区分して、運転条
件の違いによる補正要求の違いに精度良く対応できるよ
うにすると、各運転領域毎の学習機会が少なく、過渡時
のベース空燃比のずれを学習し易くなるが、上記のよう
に予め機関の加減速度合いに応じて学習マップを分けて
設定してあれば、学習領域を狭く設定してあっても、上
記のように加速時に学習された結果が定常時や減速時に
用いられることがないから、過渡時のベース空燃比ずれ
の学習を回避するために運転領域を態々広くする必要が
なく、運転条件別の補正要求に精度良く対応することが
できるようになる。

【００２５】尚、上記では学習マップを加速・定常・減
速の３つの運転状態にそれぞれ対応して３つ備える構成
としたが、以下に述べる詳細な実施例では、この他に過
渡状態に関係なく学習される学習マップが個別に備えら
れており、前記過渡運転状態毎の３つ学習マップがそれ
ぞれ２５６　領域に全運転領域を区切ってあるのに対し
、前記過渡状態に関係なく学習される学習マップは１６
領域に全運転領域を区切ってあり、１６領域に区分され
る学習マップ（以下、１６区分学習マップと略す。）上
での該当領域に対応する学習補正係数ＫＢＬＲＣ１が学
習されてから、２５６　領域に区分される学習マップ（
以下、２５６　区分学習マップと略す。）の学習補正係
数ＫＢＬＲＣ２の学習に移行するようにしてある。

【００２６】また、本実施例では、図１４に示すように
、運転条件に関係なく用いられる学習補正係数ＫＢＬＲ
Ｃ　φを別途設定してあり、かかる学習補正係数ＫＢＬ
ＲＣ　φが学習されてから、１６区分学習マップ、更に
、２５６　区分学習マップの学習へと移行させるように
して、大きな範囲の領域に対応する学習が進行してから
、より小さな範囲の領域での学習に移行させる。

【００２７】次に図４〜図１３に示すフローチャートに
従って図３のフローチャートにその概略を示した空燃比
学習制御を詳細に説明する。図４及び図５のフローチャ
ートに示すプログラムは、基本燃料噴射量Ｔｐに乗算さ
れる空燃比フィードバック補正係数ＬＭＤ（空燃比フィ
ードバック補正値）を、比例・積分制御により設定する
プログラムであり、機関１の１回転（１ｒｅｖ　）毎に
実行される。尚、前記空燃比フィードバック補正係数Ｌ
ＭＤの初期値は、１．０　である。

【００２８】まず、ステップ１では、酸素センサ（Ｏ２
　／Ｓ）１６から排気中の酸素濃度に応じて出力される
電圧信号を読み込む。そして、次のステップ２では、ス
テップ１で読み込んだ酸素センサ１６からの電圧信号と
、目標空燃比（理論空燃比）相当のスライスレベル（例
えば５００ｍＶ）とを比較して、機関吸入混合気の空燃
比が目標空燃比に対してリッチであるかリーンであるか
を判別する。

【００２９】酸素センサ１６からの電圧信号がスライス
レベルよりも大きく空燃比がリッチであると判別された
ときには、ステップ３へ進み、今回のリッチ判別が初回
であるか否かを判別する。リッチ判別が初回であるとき
には、ステップ４へ進んで前回までに設定されている空
燃比フィードバック補正係数ＬＭＤを最大値ａにセット
する。リッチ判別が初回であるということは、前回まで
はリーン判別がなされており、これによって空燃比フィ
ードバック補正係数ＬＭＤの増大制御（＝燃料噴射量Ｔ
ｉの増大補正）が行われていたものであり、リッチ判別
されると今度は補正係数ＬＭＤを減少制御するから、リ
ッチ判別初回の減少制御前の値が補正係数ＬＭＤの最大
値ということになる。

【００３０】次のステップ５では、前回までの補正係数
ＬＭＤから所定の比例定数Ｐだけ減算して補正係数ＬＭ
Ｄの減少制御を図る。また、ステップ６では、比例制御
を実行したことを示すフラグであるＰ分付加に１をセッ
トする。一方、ステップ３で、リッチ判別が初回でない
と判別されたときには、ステップ７へ進み、積分定数Ｉ
に最新の燃料噴射量Ｔｉを乗算した値を、前回までの補
正係数ＬＭＤから減算して補正係数ＬＭＤを更新し、空
燃比のリッチ状態が解消されてリーンに反転するまでの
間、本プログラムが実行される毎にこのステップ７でＩ
×Ｔｉずつの減少制御を繰り返す。

【００３１】また、ステップ２で空燃比が目標に対して
リーンであると判別されたときには、リッチ判別のとき
と同様にして、まず、ステップ８で今回のリーン判別が
初回であるか否かを判別し、初回であるときには、ステ
ップ９へ進んで前回までの補正係数ＬＭＤ、即ち、リッ
チ判別時に徐々に減少制御されていた補正係数ＬＭＤを
最小値ｂにセットし、ステップ１０では、前回までの補
正係数ＬＭＤに比例定数Ｐを加算して更新することによ
り燃料噴射量Ｔｉの増量補正を図り、ステップ１１では
、比例制御が実行されたことを示すフラグである前記Ｐ
分付加に１をセットする。

【００３２】ステップ８でリーン判別が初回でないと判
別されたときには、ステップ１２へ進み、積分定数Ｉに
最新の燃料噴射量Ｔｉを乗算した値を、前回までの補正
係数ＬＭＤに加算し、補正係数ＬＭＤを徐々に増大させ
る。リッチ・リーン判別の初回で補正係数ＬＭＤの比例
制御を実行したときには、更に、空燃比学習補正制御に
関わる後述するような各種処理を行う。

【００３３】まず、ステップ１３では、過渡状態に関係
なく学習される１６区分学習マップ上で該当する運転領
域が安定しているか否かを判別するためのカウント値ｃ
ｎｔを判別する。後述する図６〜図１０のフローチャー
トに示されるプログラムにおいて、１６区分学習マップ
上で該当する運転領域が所定微小時間毎に変化している
ときに、前記カウント値ｃｎｔには所定値（例えば４）
がセットされるようになっており、ステップ１３でカウ
ント値ｃｎｔがゼロでないと判別されると、ステップ１
４へ進んでカウント値ｃｎｔを１ダウンさせる処理を行
う。従って、１６区分学習マップ上の１つの運転領域に
止まるようになってから、カウント値ｃｎｔは補正係数
ＬＭＤの比例制御毎に１ダウンされることになり、カウ
ント値ｃｎｔがゼロであるときには１６区分学習マップ
上の１つ領域に安定して止まっている状態であると見做
すことができるようにしてある。

【００３４】尚、前記カウント値ｃｎｔがゼロであるか
否かを判別することで、後述するように学習更新を行う
か否かを判別し、運転領域が変化した初期には学習が行
われないようにしてある。ステップ１５では、後述する
ように、前記１６区分学習マップ上のそれぞれの運転領
域に対応する空燃比学習が殆ど学習済であるかを判別す
る。 後述するように、１６区分学習マップの各領域別に学習
済か否かを示すフラグＦ〔Ｂ，Ａ〕が設定されるので、
かかるフラグＦ〔Ｂ，Ａ〕に基づき上記ステップ１５の
判別を行うことができる。

【００３５】１６区分学習マップが殆ど学習済であると
きには、ステップ１６へ進む。ステップ１６では、運転
条件が全体の比例制御時と略同じであるか否かを、２５
６　区分学習マップ上で該当する領域が前回と同じであ
るか否かによって判別し、運転条件が変化しているとき
にはステップ１７へ進む。ステップ１７では、最新の補
正係数ＬＭＤ平均値（ａ＋ｂ）／２の目標収束値（初期
値である１．０　）に対する偏差の絶対値を求め、かか
る値に基づいて学習値の不適切度合いを示すΔストレス
のマップを参照し、Δストレスを設定する。

【００３６】即ち、１６区分学習マップが略学習済の状
態であるから、運転条件の変化によるベース空燃比は充
分に小さなレベルに抑止されていることが望まれるが、
運転条件の変化に伴って空燃比フィードバック補正係数
ＬＭＤが目標収束値から大きく変化してベース空燃比の
ずれを補償した場合には、現状の空燃比学習値が不適切
であることを示す。

【００３７】このため、補正係数ＬＭＤの平均値が、目
標収束値に対して大きな偏差を有しているときほど前記
Δストレスを大きく設定し、次のステップ１８で求めら
れる前記Δストレスの積算値である「ストレス」が所定
以上になったときには、充分な精度をもって空燃比学習
が行われていないものと判断し、後述するように最初か
ら学習をやり直すようにしてある。

【００３８】図６〜図１０のフローチャートに示すプロ
グラムは、運転領域別の空燃比学習プログラムであり、
所定微小時間（例えば１０ｍｓ）　毎に実行される。ス
テップ２１では、最近の１００ｍｓ　間における基本燃
料噴射量Ｔｐの変化量ΔＴｐを演算する。前記変化量Δ
Ｔｐは、後述するように、機関の加減速度合いを判別す
るために用いられる。

【００３９】ステップ２２では、前記図４及び図５のフ
ローチャートに示すプログラムで空燃比フィードバック
補正係数ＬＭＤの比例制御を行ったときに１がセットさ
れるフラグであるＰ分付加の判別を行い、Ｐ分付加が１
であるときには、ステップ２３へ進みＰ分付加をゼロリ
セットした後、本プログラムによる各種処理を行い、ゼ
ロであるときにはそのまま本プログラムを終了させる。

【００４０】ステップ２３でＰ分付加をゼロリセットす
ると、次のステップ２４では、全運転領域に共通の空燃
比学習補正値である学習補正係数ＫＢＬＲＣ　φ（初期
値１．０　）が学習済であるか否かを示すフラグＦφの
判別を行う。ここで、前記フラグＦφは、１がセットさ
れているときに前記学習補正係数ＫＢＬＲＣ　φが学習
済であることを示すものであり、フラグＦφがゼロであ
って学習補正係数　ＫＢＬＲＣφの学習が済んでいない
ときには、ステップ２５へ進み、前記補正係数ＬＭＤの
最大・最小値ａ，ｂの平均値（←（ａ＋ｂ）／２）が略
１であるか否かを判別する。

【００４１】（ａ＋ｂ）／２が略１でないときには、ス
テップ２７へ進み、（ａ＋ｂ）／２から補正係数ＬＭＤ
の目標収束値Ｔａｒｇｅｔ（本実施例では１．０　）を
減算した値に所定係数Ｘを掛けた値を前回までの学習係
数ＫＢＬＲＣ　φに加算し、該加算結果を新たな学習係
数ＫＢＬＲＣ　φとして更新設定する。 ＫＢＬＲＣ　φ←ＫＢＬＲＣ　φ＋Ｘ｛（ａ＋ｂ）／２
−Ｔａｒｇｅｔ｝　　また、ステップ２７では、１６区
分学習マップ及び過渡状態に応じて３つ備えられた２５
６　区分学習マップのそれぞれの運転領域に記憶されて
いる学習補正係数ＫＢＬＲＣ１及び学習補正係数ＫＢＬ
ＲＣ２を全て初期値である１．０　にリセットする。

【００４２】従って、上記学習補正係数ＫＢＬＲＣ　φ
を学習更新するときには、たとえ１６区分学習マップ及
び２５６　学習マップで学習値が記憶されていても、そ
のデータをリセットして新たに学習を行わせるものであ
る。前記ステップ２５で（ａ＋ｂ）／２が略１であると
判別された場合には、ステップ２６で前記フラグＦφに
１をセットすることにより、全運転領域に対応する学習
補正係数　ＫＢＬＲＣφの学習が済んでいること、換言
すれば、学習補正係数　ＫＢＬＲＣφを学習更新させた
結果空燃比フィードバック補正係数ＬＭＤが略１に収束
したことが判別できるようにする。

【００４３】一方、ステップ２４で前記フラグＦφが１
であると判別された場合には、全運転領域に対応する学
習補正係数　ＫＢＬＲＣφの学習が済んでいることを示
すから、今度は運転領域を基本燃料噴射量Ｔｐと機関回
転速度Ｎとに基づいて複数に区分して各領域毎に空燃比
学習を行う。まず、ステップ２８では、最新に演算され
た基本燃料噴射量Ｔｐ及び機関回転速度Ｎとに基づいて
、２５６　区分学習マップ上ので該当領域を示す座標〔
Ｋ，Ｉ〕（図１５参照）を求める。ここで、前記Ｋは、
現在の機関回転速度Ｎが該当するブロックを示し、Ｉは
現在の基本燃料噴射量Ｔｐが該当するブロックを示す。

【００４４】次のステップ２９では、前記ステップ２１
で演算された基本燃料噴射量Ｔｐの変化量ΔＴｐと、正
の所定値Ｔｐ１　とを比較し、基本燃料噴射量Ｔｐが所
定以上の割合で増大変化していてＴｐ＞Ｔｐ１　である
ときには、所定の加速状態であると見做しステップ３０
へ進む。 ステップ３０では、前述のように過渡状態に応じて３つ
設定されている２５６　区分学習マップのうち、加速時
用として予め設定されている学習マップを選択し、後に
学習マップの選択が新たに行われるまでの間は、かかる
加速時用の学習マップ上で空燃比学習修正が行われ、か
つ、加速時用の学習マップから検索して求めた学習補正
係数ＫＢＬＲＣ２に基づいて燃料補正が行われるように
する。

【００４５】一方、ステップ２９でＴｐ≦Ｔｐ１　であ
ると判別されたときには、ステップ３１へ進み、負の所
定値Ｔｐ２　と変化量ΔＴｐとを比較し、基本燃料噴射
量Ｔｐが所定以上の割合で減少変化していてＴｐ＜Ｔｐ
２　であるときには、所定の減速状態であると見做しス
テップ３２へ進む。ステップ３２では、前述のように過
渡状態に応じて３つ設定されている２５６　区分学習マ
ップのうち、減速時用として予め設定されている学習マ
ップを選択する。

【００４６】更に、ステップ３１でＴｐ≧Ｔｐ２　であ
ると判別されたときには、基本燃料噴射量Ｔｐが略一定
している定常状態であると見做し、ステップ３３へ進ん
で前述のように過渡状態に応じて３つ設定されている２
５６　区分学習マップのうち、定常時用として予め設定
されている学習マップを選択する。即ち、基本燃料噴射
量Ｔｐの変化量ΔＴｐに基づいて、機関の運転状態を加
速・定常・減速の３つの状態に判別し、３つの２５６　
区分学習マップの中から前記判別結果に対応する学習マ
ップを選択させるものであり、例えば加速時には、加速
時用として予め設定されている学習マップ上で学習補正
係数ＫＢＬＲＣ２の学習修正が行われ、かつ、加速時用
の学習マップを参照して空燃比学習補正を施すものであ
る。

【００４７】尚、本実施例では、基本燃料噴射量Ｔｐの
変化量ΔＴｐに基づいて機関の過渡状態を判別するよう
にしたが、スロットル弁開度や吸入空気流量などの変化
に基づいて過渡状態を判別しても良く、また、過渡状態
の区分を３つ以上に細分して判別させ、該細分数に対応
する数の２５６　区分学習マップを備えるようにしても
良い。また、運転領域の区分数を２５６　領域に限定す
るものではない。

【００４８】次のステップ３４，ステップ３５では、１
６区分学習マップ上で該当する領域を示す座標〔Ｂ，Ａ
〕の特定を行う。前述のステップ２８で、２５６　区分
学習マップ上での該当領域を示す座標〔Ｋ，Ｉ〕が求め
られており、図１５に示すように１６区分学習マップに
おける１つの運転領域は、２５６　区分学習マップにお
ける１６領域を１ブロックとして区切ったものであるか
ら、前記Ｉ，Ｋに基づいて１６区分学習マップにおいて
現在の運転条件が該当する領域を特定できる。

【００４９】即ち、ステップ３４では、前記Ｔｐのブロ
ック番号Ｉを４で除算して、その結果の少数点以下を切
り捨てた整数値をＡにセットし、また、ステップ３５で
は、Ｎのブロック番号Ｋを同様にして４で除算して、そ
の結果の少数点以下を切り捨てた整数値をＢにセットす
る。 これにより、今回の運転条件が該当する１６区分学習マ
ップ上の領域位置は〔Ｂ，Ａ〕の座標で表される。

【００５０】次のステップ３６では、１６区分学習マッ
プ上の該当する領域位置を示す前記座標〔Ｂ，Ａ〕を用
い、１６区分学習マップ上で該当する運転領域が変化し
たか否かを判別するために、前記Ａに１６を乗算した値
とＢとを加算してその結果をＡＢにセットする。そして
、ステップ３７では前回演算されたＡＢであるＡＢＯＬ
Ｄ　と最新のＡＢとを比較することにより、今回が該当
する領域と前回とが同じであるか否かを判別する。ＡＢ
≠ＡＢＯＬＤ　であって、１６区分学習マップ上での該
当領域が前回と異なるときには、ステップ３８でカウン
ト値ｃｎｔ　に所定値（例えば４）をセットする。

【００５１】ステップ３９では、次回におけるステップ
４３での判別のために、今回ステップ３７で演算したＡ
Ｂを前回値としてＡＢＯＬＤ　にセットする。ステップ
４０では、１６区分学習マップにおいて〔Ｂ，Ａ〕を座
標として指示される現在の運転条件が含まれる運転領域
が、学習済であるか否かを示すフラグＦ〔Ｂ，Ａ〕を判
別し、このフラグＦ〔Ｂ，Ａ〕がゼロであって現在の運
転条件が含まれる１６区分学習マップの１つの運転領域
で学習が終了していないときには、ステップ４１へ進む
。

【００５２】ステップ４１では前記カウント値ｃｎｔ　
がゼロであるか否かを判別し、ゼロでなく１６区分学習
マップにおける該当領域の変動があるときには、そのま
ま本プログラムを終了させ、カウント値ｃｎｔ　がゼロ
であって該当する運転領域に安定して止まっているとき
にのみステップ４２へ進む。ステップ４２では、前記図
４及び図５のフローチャートに示すプログラムでサンプ
リングされる空燃比フィードバック補正係数ＬＭＤの最
大・最小値ａ，ｂの平均値（ａ＋ｂ）／２、即ち、補正
係数ＬＭＤの中心値が、目標収束値である初期値（＝１
）付近であるか否かによって学習の進行を判別し、略１
であると認められず、学習が済んでいないときにはステ
ップ４４へ進む。

【００５３】ステップ４４では、１６区分学習マップ上
で今回の該当領域〔Ｂ，Ａ〕に対応して記憶されている
学習補正係数ＫＢＬＲＣ１に対して、最大・最小値ａ，
ｂの平均値から目標収束値Ｔａｒｇｅｔを減算した値に
所定係数Ｘ１を掛けた値を加算し、その結果を１６区分
学習マップ上の今回の該当領域〔Ｂ，Ａ〕に対応する学
習補正係数ＫＢＬＲＣ１として新たに設定記憶させる。

【００５４】 ＫＢＬＲＣ１←ＫＢＬＲＣ１＋Ｘ１　｛（ａ＋ｂ）／２
−Ｔａｒｇｅｔ｝一方、ステップ４２で、（ａ＋ｂ）／
２が略１であると判別されれば、現状の運転条件が含ま
れる１６区分学習マップの該当領域での学習が終了した
ことになるから、ステップ４３でフラグＦ〔Ｂ，Ａ〕に
１をセットし、フラグＦ〔Ｂ，Ａ〕が１である領域につ
いては学習が終了していることが判別されるようにする
。

【００５５】このような１６区分学習マップの学習中に
おいて、更に細かい２５６　区分学習マップ上で前記領
域〔Ｂ，Ａ〕に含まれる１６領域における学習補正係数
ＫＢＬＲＣ２については、ステップ４４でこれを全て初
期値１．０　にリセットする。このように、１６区分学
習マップで学習が終了していない領域があるときには、
その運転領域で安定したときに（ａ＋ｂ）／２の目標値
Ｔａｒｇｅｔからの偏差の所定割合を、それまでに記憶
されていた学習補正係数ＫＢＬＲＣ１に加算して更新す
ることにより、空燃比フィードバック補正係数ＬＭＤの
代わりに学習補正係数ＫＢＬＲＣ１による補正で目標空
燃比が得られるようにし、空燃比フィードバック補正係
数ＬＭＤが目標収束値である初期値１に略収束した時点
でその運転領域の学習が終了したものとする。

【００５６】一方、ステップ４０で、フラグＦ〔Ｂ，Ａ
〕が１であると判別され、１６区分学習マップ上で該当
する運転領域に学習済の学習補正係数ＫＢＬＲＣ１が記
憶されているときには、１６区分学習マップ上の１つの
運転領域〔Ｂ，Ａ〕に含まれる２５６　区分学習マップ
上の該当領域の学習へ移行する。ステップ４５では、補
正係数ＬＭＤの平均値である（ａ＋ｂ）／２が、目標収
束値の１．０　に略一致しているか否かの判別を行い、
（ａ＋ｂ）／２が略１．０　でなく空燃比フィードバッ
ク補正係数ＬＭＤによる補正を必要としている未学習状
態であるときには、ステップ４６へ進む。

【００５７】ステップ４６では、（ａ＋ｂ）／２から目
標収束値Ｔａｒｇｅｔ（本実施例では１．０　）を減算
した値に所定係数Ｘ２を掛けた値を、過渡状態に基づく
選択された２５６　区分学習マップ上で現在の運転条件
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，Ｉ〕に加算し、この
加算結果を当該運転領域〔Ｋ，Ｉ〕における新たな補正
係数ＫＢＬＲＣ２〔Ｋ，Ｉ〕として更新設定する。

【００５８】 　　　　ＫＢＬＲＣ２〔Ｋ　，Ｉ〕←ＫＢＬＲＣ２〔Ｋ
　，Ｉ〕＋Ｘ２　｛（ａ＋ｂ）／２−Ｔａｒｇｅｔ｝　
　一方、ステップ４５で、補正係数ＬＭＤの平均値であ
る（ａ＋ｂ）／２が目標収束値Ｔａｒｇｅｔの１に略一
致していると判別されたときには、ステップ４７へ進む
。そして、このステップ４７では、過渡運転状態に基づ
く選択された２５６　区分学習マップ上で現在の運転条
件が含まれる運転領域〔Ｋ，Ｉ〕の学習が終了したこと
が判別されるように、フラグＦＦ〔Ｋ，Ｉ〕に１をセッ
トする。尚、過渡状態に基づき２５６　区分学習マップ
が３つ備えられているので、前記フラグＦＦ〔Ｋ，Ｉ〕
は、各２５６　区分学習マップ別に同じ領域〔Ｋ，Ｉ〕
に対して個別に設定されることになる。

【００５９】そして、ステップ４８以降では、今回学習
が終了したと判別され対応するフラグＦＦ〔Ｋ，Ｉ〕に
１がセットされた２５６　区分学習マップの所定運転領
域〔Ｋ，Ｉ〕に基づき、この領域〔Ｋ，Ｉ〕に隣接する
運転領域（図１６参照）で学習が終了していない運転領
域がある場合に、その運転領域に今回の運転領域〔Ｋ，
Ｉ〕に対応して記憶されている学習補正係数ＫＢＬＲＣ
２を記憶させる制御を行う。

【００６０】ステップ４８では、２５６　区分学習マッ
プにおいて現在の運転条件が含まれる領域位置を示す〔
Ｋ，Ｉ〕からそれぞれ１を減算した値をｍ，ｎにセット
し、次のステップ４９ではｍ＝Ｋ＋２であるか否かを判
別する。ステップ４８からステップ４９へ進んだときに
は、ステップ４９でＮＯの判別が下されるから、ステッ
プ５０に進んで〔ｍ，ｎ〕で示される２５６　区分学習
マップ上の領域の学習が終了しているか否かを、フラグ
ＦＦ〔ｍ，ｎ〕が１であるかゼロであるかによって判別
する。

【００６１】ここで、フラグＦＦ〔ｍ，ｎ〕がゼロであ
って学習が終了していないときには、ステップ５１へ進
む。 このステップ５１では、前記２５６　区分学習マップ上
における該当座標〔ｍ，ｎ〕を１６区分学習マップ上で
の該当座標〔ｍ／４，ｎ／４〕に変換し、これが現在該
当すると判別されている１６区分学習マップ上の領域〔
Ｂ，Ａ〕と一致するかを判別する。

【００６２】即ち、〔Ｋ，Ｉ〕は〔Ｂ，Ａ〕に含まれる
領域であるが、〔Ｋ，Ｉ〕の周囲の領域は、１６区分学
習マップ上で〔Ｂ，Ａ〕に隣接する領域に含まれる場合
があるためであり、同じ〔Ｂ，Ａ〕に含まれる領域であ
るときには（〔ｍ／４，ｎ／４〕＝〔Ｂ，Ａ〕）、ステ
ップ５２へ進み、今回学習済であると判別された〔Ｋ，
Ｉ〕領域に対応する学習補正係数ＫＢＬＲＣ２を、その
まま〔ｍ，ｎ〕領域の学習値として更新記憶させる。一
方、ステップ５１で〔Ｋ，Ｉ〕に隣接する〔ｍ，ｎ〕が
、１６区分学習マップ上で異なる領域に含まれると判別
されたときには、ステップ５３へ進み、かかる領域〔ｍ
，ｎ〕に以下の式で算出される学習補正係数ＫＢＬＲＣ
２を格納させる。

【００６３】 　　ＫＢＬＲＣ２〔ｍ，ｎ〕←ＫＢＬＲＣ１〔Ｂ，　Ａ
〕＋ＫＢＬＲＣ２〔Ｋ　，Ｉ〕−ＫＢＬＲＣ１〔ｍ／４
　，ｎ／４〕　　上記のＫＢＬＲＣ２〔ｍ，ｎ〕を求め
る演算式は、〔Ｋ，Ｉ〕と〔ｍ，ｎ〕とは２５６区分学
習マップ上で隣接する領域であるから、最終的な補正要
求としては近似しているはずであるという推測に基づく
ものであり、それぞれが含まれる１６区分学習マップの
学習補正係数ＫＢＬＲＣ１が異なるので、それぞれ異な
るＫＢＬＲＣ１〔Ｂ，Ａ〕，ＫＢＬＲＣ１〔ｍ／４，ｎ
／４〕との合計が、以下の式のように近似するものとし
て設定されている。

【００６４】ＫＢＬＲＣ１〔Ｂ，Ａ〕＋ＫＢＬＲＣ２〔
Ｋ，Ｉ〕＝ＫＢＬＲＣ１〔ｍ／４，ｎ／４〕＋ＫＢＬＲ
Ｃ２〔ｍ，ｎ〕上記のようにして〔ｍ，ｎ〕領域が学習
済であるときには、その学習値を更新することなく、ま
た、未学習であるときには、ＫＢＬＲＣ２〔Ｋ，Ｉ〕に
基づきＫＢＬＲＣ２〔ｍ，ｎ〕を更新設定すると、ステ
ップ５４では、前記ｍを１アップさせて再びステップ４
９に戻り、ｍ＝Ｋ＋２となるまで、即ち、ｎを一定とし
てｍをＫを中心とする±１の範囲で動かし、各運転領域
毎に学習済・未学習を判別する。

【００６５】そして、ステップ５４におけるｍの１アッ
プ処理の結果ステップ４９でｍ＝Ｋ＋２であると判別さ
れると、今度はステップ５５へ進みｎ＝Ｉ＋２であるか
否かを判別し、ｎ≠Ｉ＋２であるときには、ステップ５
６で再びｍをＫ−１にセットし、次のステップ５７では
ｎを１アップさせた後、ステップ５０へ進む。従って、
最初はｎ＝Ｉ−１としてｍをＫを中心とする±１の範囲
で動かして隣接する領域の判別を行わせたのに対し、次
はｎ＝ＩとしてｍをＫを中心とする±１の範囲で動かし
、更に、次にはｎ＝Ｉ＋１としてｍをＫを中心とする±
１の範囲で動かし、結果、〔Ｋ，Ｉ〕を囲む８つの運転
領域（図１６参照）について未学習であるときには、学
習補正係数ＫＢＬＲＣ２〔Ｋ，Ｉ〕に基づく値をその運
転領域の学習補正係数ＫＢＬＲＣ２〔ｍ，ｎ〕として記
憶させるものである。

【００６６】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せるようにすれば、２５６　区
分学習マップ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、運転領域間で空燃
比制御性に段差が発生することを防止できる。ステップ
５５でｎ＝Ｉ＋２であると判別されたときには、〔Ｋ，
Ｉ〕を囲む８つの運転領域全ての判別処理が終わったこ
とになるので、このときには、ステップ４６へ進んで、
今回の領域〔Ｋ，Ｉ〕において既に学習済であると判断
されている学習補正係数ＫＢＬＲＣ２の学習更新を行わ
せ、更に学習精度の向上を図る。

【００６７】このように、本実施例では、まず、全運転
領域に対応する学習補正係数ＫＢＬＲＣ　φを学習した
後に、１６区分学習マップ上での該当領域の学習を行わ
せ、更に、この１６区分学習マップで学習が済んでいる
領域については、その領域を更に１６領域に分けた領域
別の学習を行わせるようにしたので、大きな運転領域か
ら小さな運転領域での学習へと進行することになり、大
きな運転領域での学習により空燃比の収束性が確保され
ると共に、学習が進行すれば細かな運転領域毎の学習が
行われるから、運転領域の違いによる要求補正値の違い
に精度良く対応できる。

【００６８】上記のようにして学習される３つの学習補
正係数ＫＢＬＲＣ　φ，ＫＢＬＲＣ１，　ＫＢＬＲＣ２
に基づく最終的な空燃比学習補正係数ＫＢＬＲＣ　の設
定は、図１１のフローチャートに示すプログラムに従っ
て行われる。図１１のフローチャートに示すプログラム
は、バックグラウンドジョブとして処理されるものであ
り、まず、ステップ７１では、１６区分学習マップ上で
の該当領域〔Ｂ，Ａ〕に記憶されている学習補正係数Ｋ
ＢＬＲＣ１を読み出し、次のステップ７２では、過渡運
転状態に応じて選択された２５６　区分学習マップ上で
の該当〔Ｋ，Ｉ〕に記憶されている学習補正係数ＫＢＬ
ＲＣ２を読み出す。尚、フローチャート中に示すＢ×４
＋Ａ及びＫ×１６＋Ｉは、それぞれの該当領域位置を示
す座標をメモリ上の番地に換算するものである。

【００６９】ステップ７３では、ＫＢＬＲＣ　φ＋ＫＢ
ＬＲＣ１＋ＫＢＬＲＣ２−２．０　→ＫＢＬＲＣ　とし
て最終的な学習補正係数ＫＢＬＲＣ　を設定する。上記
図１１のフローチャートに示すプログラムで設定される
学習補正係数ＫＢＬＲＣ　は、図１２のフローチャート
に示すプログラムにおける燃料噴射量Ｔｉの演算設定に
用いられる。

【００７０】図１２のフローチャートに示すプログラム
は、所定微小時間（例えば１０ｍｓ）　毎に実行される
ものであり、まず、ステップ８１では、エアフローメー
タ１３で検出された吸入空気流量Ｑ及びクランク角セン
サ１４からの検出信号に基づき算出した機関回転速度Ｎ
を入力する。 そして、次のステップ８２では、ステップ８１で入力し
た吸入空気流量Ｑと機関回転速度Ｎとに基づいて単位回
転当たりの吸入空気流量Ｑに対応する基本燃料噴射量Ｔ
ｐ（←Ｋ×Ｑ／Ｎ；Ｋは定数）を演算する。

【００７１】次のステップ８３では、前記ステップ８２
で演算した基本燃料噴射量Ｔｐに各種の補正を施して最
終的な燃料噴射量（燃料供給量）Ｔｉを演算する。ここ
で、基本燃料噴射量Ｔｐの補正に用いられる補正値は、
前記学習補正係数ＫＢＬＲＣ　、空燃比フィードバック
補正係数ＬＭＤ、更に、水温センサ１５で検出される冷
却水温度Ｔｗに基づく基本補正係数や始動後増量補正係
数等を含んで設定される各種補正係数ＣＯＥＦ、バッテ
リ電圧の変化による燃料噴射弁６の有効噴射時間の変化
を補正するための補正分Ｔｓであり、Ｔｉ←Ｔｐ×ＬＭ
Ｄ×ＫＢＬＲＣ　×ＣＯＥＦ＋Ｔｓを演算して最終的な
燃料噴射量Ｔｉが所定時間毎に更新される。

【００７２】コントロールユニット１２は所定の燃料噴
射タイミングになると、最新に演算された燃料噴射量Ｔ
ｉに相当するパルス巾の駆動パルス信号を燃料噴射弁６
に対して出力し、機関１への燃料供給量を制御する。ま
た、図１３のフローチャートに示すプログラムは、前記
図４及び図５のフローチャートに示すプログラムに従っ
てサンプリングされるストレスに基づく学習反復処理を
行うプログラムであり、バックグラウンドジョブ（ＢＧ
Ｊ）として実行される。

【００７３】ステップ９１では、空燃比学習補正値の不
適切度合いを示す前記ストレスと、所定値（例えば０．
８）とを比較する。ここで、前記ストレスが所定値を越
えるときには、学習が殆ど終了しているものの、その学
習結果が不適切で所望の空燃比補正が行えていないもの
と判断し、再度の学習（学習反復）を行わせるためにス
テップ９２へ進む。

【００７４】ステップ９２では、各運転領域の空燃比学
習が終了しているか否かを判別するためのフラグＦφ，
Ｆ〔０，０〕〜Ｆ〔３，３〕，ＦＦ〔０，０〕〜ＦＦ〔
１６，１６〕を全てゼロリセットすると共に、前記スト
レスもゼロリセットする。このように、空燃比学習補正
によって運転条件の違いによるベース空燃比変化を補償
できなくなっていて、前記ストレスが所定以上に大きく
なったときに、学習をやり直すようにすれば、例えば吸
気系に穴が開くなどの事故によって空燃比が急激に変化
したときに、大きな運転領域毎の学習が再度行われるこ
とになるから、空燃比を速やかに収束させることができ
る。

【００７５】尚、上記実施例では、過渡状態に応じて使
い分けられる学習マップの他に、過渡状態とは関係のな
く学習され、比較的運転領域を大きく区分してある学習
マップを備える構成としたが、過渡状態に応じた学習マ
ップのみを備える構成であっても良い。また、本実施例
では、過渡状態に応じて使い分けられる学習マップは、
全て運転領域を同じ領域数に区分したものであったが、
過渡状態に応じて区分領域数や格子位置を変更しても良
い。

【００７６】

【発明の効果】以上説明したように本発明によると、機
関の加減速度合いに応じた個別に学習マップを備え、そ
のときの加減速度合いに対応する学習マップ上の空燃比
学習補正値を学習させ、かつ、対応する学習マップ上の
空燃比学習補正値を用いて燃料供給量を補正するように
したので、たとえ運転領域を細かく区分しても例えば加
速時に学習された結果が定常時や減速時に用いられて大
きな空燃比段差が発生することを防止でき、過渡時を含
めた空燃比の学習制御性が向上する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の構成を示すブロック図。

【図２】本発明の一実施例を示すシステム概略図。

【図３】実施例における空燃比制御の概要を示すフロー
チャート。

【図４】実施例における空燃比フィードバック制御の内
容を示すフローチャート。

【図５】図４と共に実施例における空燃比フィードバッ
ク制御の内容を示すフローチャート。

【図６】実施例における空燃比学習制御の内容を示すフ
ローチャート。

【図７】実施例における空燃比学習制御の内容を示すフ
ローチャート。

【図８】実施例における空燃比学習制御の内容を示すフ
ローチャート。

【図９】実施例における空燃比学習制御の内容を示すフ
ローチャート。

【図１０】実施例における空燃比学習制御の内容を示す
フローチャート。

【図１１】実施例における最終的な学習補正係数ＫＢＬ
ＲＣ　の設定の様子を示すフローチャート。

【図１２】実施例における燃料噴射量の設定の様子を示
すフローチャート。

【図１３】実施例における空燃比学習の反復に関わる制
御内容を示すフローチャート。

【図１４】実施例における学習マップの構成を示す線図
。

【図１５】実施例における学習マップの区分状態及び該
当領域の座標を示す線図。

【図１６】実施例において学習済の運転領域に隣接する
運転領域の座標位置を示す線図。

【図１７】従来の学習制御の問題点を説明するためのタ
イムチャート。

【図１８】従来の学習制御の問題点を説明するためのタ
イムチャート。

【符号の説明】

１　　　　機関 ６　　　　燃料噴射弁 １２　　　　コントロールユニット １３　　　　エアフローメータ １４　　　　クランク角センサ １５　　　　水温センサ １６　　　　酸素センサ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】機関に吸入される空気量に関与する運転パ
   ラメータを少なくとも含む機関運転条件を検出する機関
   運転条件検出手段と、該機関運転条件検出手段で検出し
   た機関運転条件に基づいて基本燃料供給量を設定する基
   本燃料供給量設定手段と、機関吸入混合気の空燃比を検
   出する空燃比検出手段と、該空燃比検出手段で検出され
   た空燃比と目標空燃比とを比較して実際の空燃比を前記
   目標空燃比に近づけるように前記基本燃料供給量を補正
   するための空燃比フィードバック補正値を設定する空燃
   比フィードバック補正値設定手段と、機関運転条件に基
   づき複数に区分される運転領域毎に前記基本燃料供給量
   を補正するための空燃比学習補正値を書き換え可能に記
   憶する学習マップを機関の加減速度合いに応じて複数備
   えてなる空燃比学習補正値記憶手段と、機関の加減速度
   合いを検出する加減速度合い検出手段と、前記検出され
   た加減速度合いに基づいて前記空燃比学習補正値記憶手
   段における複数の学習マップの中から１つを選択する学
   習マップ選択手段と、前記空燃比フィードバック補正値
   の目標収束値からの偏差を学習し、前記選択された学習
   マップ上の該当運転領域に記憶されている空燃比学習補
   正値を、前記偏差を減少させる方向に修正して書き換え
   る空燃比学習補正値修正手段と、前記基本燃料供給量，
   空燃比フィードバック補正値，及び、前記選択された学
   習マップ上の該当する運転領域の空燃比学習補正値に基
   づいて最終的な燃料供給量を設定する燃料供給量設定手
   段と、該燃料供給量設定手段で設定された燃料供給量に
   基づいて燃料供給手段を駆動制御する燃料供給制御手段
   と、を含んで構成されたことを特徴とする内燃機関の空
   燃比学習制御装置。