JPH05321773A

JPH05321773A - 内燃機関の空燃比制御装置

Info

Publication number: JPH05321773A
Application number: JP4123747A
Authority: JP
Inventors: Koji Okawa; 浩司大河; 充 ▲高▼田; Mitsuru Takada; Nobuyuki Kobayashi; 伸行小林
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 1992-05-15
Filing date: 1992-05-15
Publication date: 1993-12-07
Anticipated expiration: 2012-09-30
Also published as: JP2658731B2

Abstract

(57)【要約】【目的】本発明はエバポパージシステムを有すると共に
学習制御機能を有した内燃機関の空燃比制御装置に関
し、十分なパージ量を確保しつつ上記所定領域における
正確な学習を行うことを目的とする。【構成】燃料噴射量設定手段(A1)と、空燃比フィードバ
ック制御手段(A2)と、蒸気空燃比補正係数に基づき学習
値を演算すると共にこの学習値を所定時に燃料噴射量に
反映させる学習制御手段(A3)と、エバポパージシステム
(A4)とを具備する空燃比制御装置において、上記学習制
御手段(A3)を、長期平均空燃比補正係数を演算する第１
の補正係数演算手段(A5)と、短期平均空燃比補正係数を
演算する第２の補正係数演算手段(A6)と、上記長期平均
空燃比補正係数と短期平均空燃比補正係数との差を演算
すると共に求められた差に基づき学習値を求める学習値
設定手段(A7)とにより構成する。

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制御装
置に係り、特にエバポパージシステムを有すると共に学
習制御機能を有した内燃機関の空燃比制御装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】蒸発燃料を一時的に蓄えるキャニスタを
具備し、機関排気通路内に空燃比センサを配設し、空燃
比センサの出力信号に基づいて空燃比が目標空燃比とな
るように燃料噴射量をフィードバック補正係数（ＦＡ
Ｆ）によって補正するようにした内燃機関が従来より知
られている。

【０００３】また、例えば吸入空気量の検出に吸気管圧
力を用いる内燃機関の場合、吸気管圧力センサによって
計測されたサージタンク内圧とエンジン回転数とによっ
て１工程中の基本燃料噴射量を演算するが、経時劣化に
よるセンサ，アクチュエータ（例えばインジェクタ）等
の特性ずれにより、基本噴射量マップを補正する必要が
生じる。このため、吸気管圧力により機関状態を領域分
けし、この各領域毎に学習値を持ち、ＦＡＦの基準値か
らのずれにより、学習値を増減させ経時劣化を吸収する
構成が知られている。

【０００４】この種の空燃比制御装置として、例えば実
開平２−９４３３９号公報に開示された装置がある。同
公報に開示された空燃比制御装置は、パージ領域を所定
の学習領域に重ね、各領域毎に学習値を演算する構成と
されていた。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかるに、上記公報に
示される空燃比制御装置は、各領域においてパージの影
響が一定であることを前提として行う制御であるため、
ある領域でのパージの影響を意図的に変えるシステム
や、キャニスタ内の吸着量が変化する場合には、正確な
学習が行えないという問題点があった。

【０００６】この問題点を解決する方法として、学習更
新の速度を遅くすることが考えられるが、この場合には
パージ影響変化等を除くことはできるが、逆にパージの
影響が応答性良く把握できないという問題点が生じる。

【０００７】本発明は上記の点に鑑みてなされたもので
あり、空燃比補正係数より求められる期間の異なる２種
類の空燃比補正係数の平均値を比較して所定領域毎の経
時劣化等の影響分を学習することにより、十分なパージ
量を確保しつつ上記所定領域における正確な学習を行い
うる内燃機関の空燃比制御装置を提供することを目的と
する。

【０００８】

【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理図で
ある。

【０００９】同図に示されるように、上記課題を解決す
るために本発明では、燃料噴射量を演算する燃料噴射量
設定手段(A1)と、機関排気通路(1) に配設された空燃比
検出センサ(2) の検出結果より空燃比補正係数を演算
し、この空燃比補正係数に基づき空燃比が目標空燃比と
なるよう燃料噴射量設定手段(A1)を制御する空燃比フィ
ードバック制御手段(A2)と、この空燃比フィードバック
制御手段(A2)が演算する空燃比補正係数に基づき学習値
を演算し、この学習値を所定時に燃料噴射量設定手段(A
1)が演算する燃料噴射量に反映させる学習制御手段(A3)
と、蒸発燃料を一時的に蓄えるキャニスタ(3) から内燃
機関(4) の吸気通路(5) 内に燃料ベーパをパージするエ
バポパージシステム(A4)とを具備する内燃機関の空燃比
制御装置であって、上記学習制御手段(A3)を、上記空燃
比補正係数の比較的大きな期間の平均を取ることにより
長期平均空燃比補正係数を演算する第１の補正係数演算
手段(A5)と、機関状態で定まる所定領域の各領域におけ
る、上記空燃比補正係数の比較的小さな期間の平均をと
ることにより短期平均空燃比補正係数を演算する第２の
補正係数演算手段(A6)と、上記長期平均空燃比補正係数
と短期平均空燃比補正係数との差を演算すると共に、求
められた差に基づき学習値を求める学習値設定手段(A7)
と、により構成したことを特徴とするものである。

【００１０】

【作用】図２は本発明の作用を説明するための図であ
る。同図（Ａ）は空燃比フィードバック制御手段で演算
される空燃比補正係数（フィードバック補正係数。以
下、ＦＡＦという）に基づき第１の補正係数演算手段(A
5)により求められた長期平均空燃比補正係数（以下、Ｆ
ＡＦＳＭという）と、第２の補正係数演算手段(A6)によ
り求められた短期平均空燃比補正係数（以下、ＦＡＦＡ
Ｖという）を示している。また、同図（Ｂ）はエバポパ
ージシステム(A4)によるパージ状態を示している。同図
においては、時刻t1においてパージが開始された場合を
示している。

【００１１】パージが開始されることにより混合気中の
燃料濃度は上昇するため、空燃比を理論空燃比とすべく
ＦＡＦは小さくなり、これに伴いＦＡＦＳＭ及びＦＡＦ
ＡＶも共に小さくなる。またエバポパージシステム(A4)
によるパージが終了するにつれてパージ燃料は少なくな
るため、ＦＡＦＳＭ及びＦＡＦＡＶは次第に大きくなる
挙動を示す。

【００１２】ここで、パージの影響は領域間においてほ
ぼ誤差がなく、全領域にわたり徐々に変化する。そこ
で、他の影響を排除しパージの影響を取るため、パージ
の影響の変化に合わせＦＡＦに大きななまし（比較的大
きな期間の平均）をかけたものがＦＡＦＳＭである。従
って、上記所定領域（例えば、吸気管圧力により画成さ
れる領域）において経時劣化等が生じておりＦＡＦの値
を変化させる要因があったとしても、ＦＡＦＳＭの値は
この要因により大きく影響を受けることはなく、同図に
示すようななだらかな特性曲線を描く。即ち、ＦＡＦＳ
Ｍは経時劣化等の影響をなまし、パージの影響を追った
値となっている。

【００１３】これに対して、ＦＡＦＡＶはＦＡＦの比較
的小さな期間の平均をとった値であるため、経時劣化等
による所定領域内におけるＦＡＦの変化の影響を大きく
受けることになり、同図に示すように上記領域の範囲に
おいて激しい変動を有した特性曲線を描く。従って、Ｆ
ＡＦＡＶは経時劣化等の影響及びパージの影響を共に反
映した値である。

【００１４】一方、フィードバック学習制御で求めたい
学習値（以下、ＫＧｊという）は、パージの影響が反映
されていない値である。そこで、上記ＦＡＦＳＭとＦＡ
ＦＡＶを考察すると、ＦＡＦＳＭは経時劣化等の影響が
なまされた値であるためパージの影響のみが反映された
ものである。また、ＦＡＦＡＶは経時劣化等の影響を反
映すると共にパージの影響をも反映したものである。よ
って、ＦＡＦＳＭとＦＡＦＡＶとの差を求めることによ
り、パージの影響を相殺することができ、経時劣化等の
影響のみが反映された学習値ＫＧｊを得ることができ
る。

【００１５】ここで、上記原理に基づきＫＧｊを求める
具体例を同じく図２を用いて説明する。いま、機関状態
で定まる所定領域を同図における時刻t2〜t3間の領域と
仮定する。この領域において、ＦＡＦの比較的大きな期
間の平均をとった値であるＦＡＦＳＭは同図中、矢印Ａ
で示す値となる。また、ＦＡＦの比較的小さな期間の平
均をとった値であるＦＡＦＡＶは同図中、矢印Ｂで示す
値となる。前記したように、ＦＡＦＳＭは経時劣化等の
影響がなまされたパージの影響のみが反映された値であ
り、ＦＡＦＡＶは経時劣化等の影響とパージの影響とが
共に反映された値であるため、経時劣化等の影響のみが
反映された学習値ＫＧｊはＦＡＦＳＭとＦＡＦＡＶとし
て求めることができ、この学習値ＫＧｊの値は同図中矢
印Ｃで示す値となる。

【００１６】このようにして求められた学習値ＫＧｊ
は、学習制御手段(A3)により所定時（その後この機関状
態が当該領域の機関状態と同じ状態となった時）に燃料
噴射量設定手段(A1)が演算する燃料噴射量に反映され
る。上記の如く学習された学習値ＫＧｊは、パージによ
る影響を受けていないため、誤学習のない正確な学習制
御を実施することができる。

【００１７】

【実施例】次に本発明の実施例について図面と共に説明
する。図３は本発明の一実施例である空燃比制御装置を
搭載した内燃機関（エンジン）１０の概略構成図であ
る。

【００１８】同図において、１１は機関本体、１２は吸
気枝管、１３は排気マニホルド、１４は各吸気枝管１２
に夫々取り付けられた燃料噴射弁を示す。各吸気枝管１
２は共通のサージタンク１５に連結され、このサージタ
ンク１５は吸気ダクト１６を介してエアクリーナ１８に
連結される。吸気ダクト１６内にはスロットル弁１９が
配設されると共に、サージタンク１５には吸入空気量を
推定するため吸気管内圧力を測定する吸気圧センサ１７
が配設されている。

【００１９】また、エンジン１０はエバポパージシステ
ム２２を有している。図中、２１はエバポパージシステ
ム２２を構成するキャニスタであり、このキャニスタ２
１内には活性炭２０が内蔵されている。キャニスタ２１
は、活性炭２０の両側に夫々燃料蒸気室２３ａと大気室
２３ｂとを有する。燃料蒸気室２３ａは、一方では導管
２４を介して燃料タンク２５に連結され、他方では導管
２６を介してサージタンク１５内に連結されている。導
管２６内には、電子制御ユニット３０の出力信号により
制御させるパージ制御弁２７が配設される。

【００２０】燃料タンク２５内で発生した燃料蒸気は導
管２４を介してキャニスタ２１内に送り込まれて活性炭
２０に吸着される。パージ制御弁２７が開弁すると空気
が大気室２３ｂから活性炭２０内を通って導管２６内に
送り込まれる。空気が活性炭２０内を通過する際に活性
炭２０に吸着されている燃料蒸気が活性炭２０から離脱
され、燃料蒸気を含んだ空気、即ちベーパが導管２６を
介してサージタンク１５内にパージされる。

【００２１】電子制御ユニット３０はデジタルコンピュ
ータからなり、双方向性バス３１によって相互に接続さ
れたＲＯＭ（リードオンリイメモリ）３２、ＲＡＭ（ラ
ンダムアクセスメモリ）３３、ＣＰＵ（マイクロプロセ
ッサ）３４、入力ポート３５、及び出力ポート３６を具
備する。サージタンク１５内に配設された吸気圧センサ
１７は吸気管内圧力を検出し、その出力信号はＡ／Ｄ変
換器３７を介して入力ポート３５に入力される。

【００２２】スロットル弁１９には、スロットル弁１９
がアイドリング開度の時にオンとなるスロットルスイッ
チ３８が取り付けられ、このスロットルスイッチ３８の
出力信号が入力ポート３５に入力される。機関本体１１
には機関冷却水温に比例した出力電圧を発生する水温セ
ンサ３９が取り付けられ、この水温センサ３９の出力電
圧はＡ／Ｄ変換器４０を介して入力ポート３５に入力さ
れる。排気マニホルド１３には空燃比センサ（Ｏ₂セン
サ）４１が取り付けられ、この空燃比センサ４１の出力
信号がＡ／Ｄ変換器４２を介して入力ポート３５に入力
される。更に、入力ポート３５にはクランクシャフトが
例えば３０°ＣＡ回転する毎に出力パルスを発生するク
ランク角センサ４３が接続される。ＣＰＵ３４では、こ
の出力パルスに基づいて機関回転数（ＮＥ）が演算され
る。一方、出力ポート３６は対応する駆動回路４４，４
５を介して燃料噴射弁１４及びパージ制御弁２７に接続
される。

【００２３】本発明になる空燃比制御装置は、燃料噴射
量設定手段(A1)，空燃比フィードバック制御手段(A2)，
学習制御手段(A3)，及び学習制御手段(A3)を構成する第
１の補正係数演算手段(A5)，第２の補正係数演算手段(A
6)，学習値設定手段(A7)とにより構成されるが、これら
の各構成手段は電子制御ユニット３０が実行するソフト
ウェアプログラムとして構成される。以下、電子制御ユ
ニット３０が実行する空燃比制御及び学習制御について
説明する。

【００２４】図４は学習制御ルーチンを示すフローチャ
ートであり、また図５は長期平均空燃比補正係数（以
下、ＦＡＦＳＭという）及び短期平均空燃比補正係数
（以下、ＦＡＦＡＶという）を求めるＦＡＦＳＭ，ＦＡ
ＦＡＶ演算ルーチンを示すフローチャートである。ま
ず、説明の便宜上、図５を用いてＦＡＦＳＭ，ＦＡＦＡ
Ｖを演算ルーチンについて説明する。

【００２５】ステップ１０（以下、ステップをＳと略称
する）はＦＡＦＳＭを演算する処理であり、ＦＡＦＳＭ
は下式により演算される。

【００２６】ＦＡＦＳＭ＝ＦＡＦＳＭ＋（ＦＡＦ−ＦＡＦＳＭ）／Ｎ
… 式において、右辺のＦＡＦＳＭは前回のルーチン処理
において演算された値であり、またＦＡＦはフィードバ
ック補正係数を、またＮはなまし定数を示している。フ
ィードバック補正係数（以下、ＦＡＦという）は、空燃
比センサ４１から供給される出力信号に基づき、図示し
ないフィードバック補正係数演算ルーチンによりＣＰＵ
３４が演算する値である。式には、フィードバック補
正係数演算ルーチンにより求められた最新のＦＡＦの値
が挿入される。

【００２７】いま、ＦＡＦが求められた機関状態が、パ
ージ制御弁２７が開弁してキャニスタ２１からサージタ
ンク１５内にベーパがパージされている状態（以下、こ
の状態をパージ状態という）であるとすると、吸入空気
量に対する燃料濃度が増大するためＦＡＦは空燃比を理
論空燃比とすべくその値を減少する。即ち、ＦＡＦはパ
ージの影響を反映した値となる。また、前記したよう
に、機関本体１１は機関状態により設定される領域（本
実施例では、吸気圧センサ１７が検出する吸気圧力ＰＷ
により領域分けを行っている）毎に存在する経時劣化等
に起因する空燃比ずれの影響も反映した値となってい
る。

【００２８】しかるに、式から明らかなように、ＦＡ
ＦＳＭは、今回のＦＡＦより前回演算されたＦＡＦＳＭ
を減算し、これをなまし定数Ｎで除算することによりな
ました値を前回演算されたＦＡＦＳＭに加算した値とさ
れている。即ち、ＦＡＦＳＭはＦＡＦの比較的大きな期
間の平均をとった値である。このため、上記所定領域内
において経時劣化等が生じておりＦＡＦの値を変化させ
る要因があったとしてもＦＡＦＳＭの値はこの要因によ
りほとんど影響を受けることはない。従って、図２を用
いて先に説明したように、ＦＡＦＳＭの変化はなだらか
な特性曲線となる。

【００２９】続くＳ１２は、ＦＡＦＡＶを演算する処理
である。ＦＡＦＡＶは、下式により求められる。

【００３０】ＦＡＦＡＶ＝（ＦＡＦ₀＋ＦＡＦ）／２ … 上式において、ＦＡＦ₀は前回のフィードバック補正係
数演算ルーチンによる演算処理により求められたフィー
ドバック補正係数であり、ＦＡＦは今回のフィードバッ
ク補正係数演算ルーチンによる演算処理により求められ
た最新のフィードバック補正係数である。即ちＳ１２で
は、前回と今回のフィードバック補正係数演算ルーチン
処理により夫々求められたフィードバック補正係数ＦＡ
Ｆ₀，ＦＡＦの相加平均値を求めている。従って、式
で求められるＦＡＦＡＶは、Ｓ１０で求められたＦＡＦ
ＳＭに比べてＦＡＦの比較的小さな期間の平均をとった
値となる。

【００３１】いま、上記のＦＡＦＳＭの場合と同様にＦ
ＡＦが求められた機関状態が、パージ状態であったと仮
定すると、ＦＡＦはパージの影響、及び当該領域に存在
する経時劣化等に起因する空燃比ずれの影響が共に反映
した値となっている。また、式から明らかなように、
ＦＡＦＡＶは前回と今回のフィードバック補正係数ＦＡ
Ｆ₀，ＦＡＦの相加平均値であるため、ＦＡＦＳＭと異
なりパージの影響を大きく受けた値となる。即ち、ＦＡ
ＦＡＶはパージの影響及び経時劣化等による影響を共に
大きく反映した値となっている。

【００３２】このためＦＡＦＡＶは、図２に示されるよ
うに、全体的にはＦＡＦＳＭの場合と同様にパージに対
応した特性を示すが、各領域単位においては経時劣化等
による影響を受けＦＡＦＳＭに対して上下に突出した特
性を示す。

【００３３】続いて、上記の如く求められたＦＡＦＳ
Ｍ，ＦＡＦＡＶの値に基づき、電子制御ユニット３０が
実行する学習制御ルーチンについて図４を用いて説明す
る。

【００３４】同図に示す処理が起動すると、先ずＳ２０
において学習実行条件が成立しているかどうかが判断さ
れる。ここで学習実行条件とは、例えば空燃比フィード
バック制御中であること、空燃比センサ４１が正常であ
ること等である。この学習実行条件が成立していない場
合には、Ｓ２２以降の学習制御処理は実行せず処理を終
了する。

【００３５】一方、Ｓ２０で肯定判断がされると処理は
Ｓ２２に進み、パージ率がゼロでないかどうかを判断す
る。この判断は、例えばエバポパージシステム２２のパ
ージ制御弁２７が開弁しているかどうかで判断される。
パージ率がゼロである場合、即ちパージが実施されてお
らずバージの影響が学習値に影響を及ぼさない場合に
は、Ｓ２４以降のパージ時における学習制御処理は実行
せず処理を終了する構成とされている。

【００３６】Ｓ２２において、パージ率がゼロでない
と、即ちパージが実施中であると判断されると、処理は
Ｓ２４に進み、（ＦＡＦＳＭ−1.0)の絶対値の値が0.02
を越えた値であるかどうかを判断する。図５のＳ１０で
説明したように、ＦＡＦＳＭはＦＡＦの比較的長い期間
における平均値であるため、ＦＡＦと同様に 1.0を中心
として変動する。従って、Ｓ２４ではＦＡＦＳＭが 1.0
よりの変動値の絶対値を求め、この変動値が所定値（本
実施例では0.02）以上であるかどうかを判断している。

【００３７】そして、変動値が所定値を越えている場合
には、処理はＳ２６に進み単位パージ率当たりのパージ
燃料濃度係数ＦＧＰＧが演算される。このパージ燃料濃
度係数（以下、ＦＧＰＧという）は、下式により求めら
れる。

【００３８】ＦＧＰＧ＝ＦＧＰＧ＋（ＦＡＦＳＭ−1.0)／（パージ
率） … 上記式において、右辺のＦＧＰＧは前回の学習制御ル
ーチンで演算された単位パージ率当たりのパージ燃料濃
度係数であり、ＦＡＦＳＭは今回のＦＡＦＳＭ，ＦＡＦ
ＡＶ演算ルーチン（図５参照）で演算されたものであ
る。また、式におけるパージ率とはパージ制御弁２７
の開度により定まるパージ量と吸気圧センサ１７の出力
より推定される吸入空気との比である。

【００３９】このＦＧＰＧは、Ｓ２４の処理により、Ｆ
ＡＦＳＭが所定値（本実施例では0.02）を越えている場
合にのみ更新される構成とされている。このように、Ｆ
ＡＦＳＭが所定値を越えている場合にのみ更新される構
成としたのは、外乱等の影響によりＦＡＦＳＭの演算値
に一時的に変動が生じる場合があり、この外乱による影
響がＦＧＰＧに反映されないようガードするためであ
る。

【００４０】上記のように、Ｓ２４及びＳ２６の処理に
よりＦＡＦＳＭの変動はＦＧＰＧに適時反映される。よ
ってＦＡＦＳＭに基づき式から求められるＦＧＰＧの
値は、エバポパージシステム２２のパージ状態を反映し
た値となっている。このＦＧＰＧは、後述するようにパ
ージ補正係数ＦＰＢを求めるために演算される値であ
り、よってＦＧＰＧより求められるパージ補正係数ＦＰ
Ｇもエバポパージシステム２２のパージ状態を反映した
値となる。

【００４１】続くＳ２８では、先ず（ＦＡＦＳＭ−ＦＡ
ＦＡＶ）が演算される。このＳ２８で演算される（ＦＡ
ＦＳＭ−ＦＡＦＡＶ）の意味を図２を再び用いて説明す
る。尚、前記した説明と同様に時刻t1〜ｔ3 の間を例に
挙げて説明する。ＦＡＦＳＭは同図における矢印Ａで示
す値である。また、ＦＡＦＡＶは同図に矢印Ｂで示す値
である。前記したように、ＦＡＦＳＭは経時劣化等の影
響がなまされたパージの影響のみが反映された値であ
り、ＦＡＦＡＶは経時劣化等の影響とパージの影響とが
共に反映された値である。よって、ＦＡＦＳＭとＦＡＦ
ＡＶとの差を求めることによりパージの影響を相殺する
ことができ、図中矢印Ｃで示される経時劣化等の影響の
みが反映された値を求めることができる。このように、
本発明によれば、（ＦＡＦＳＭ−ＦＡＦＡＶ）の演算時
にパージの影響が相殺されるため、エバポパージシステ
ム２２がパージを実施している最中においても学習制御
を行うことが可能となる。

【００４２】一方、上記のように（ＦＡＦＳＭ−ＦＡＦ
ＡＶ）の値は経時劣化等の影響のみが反映された値であ
るため、この値を当該期間領域の学習値として直接用い
ることも考えられる。しかるに、本実施例では（ＦＡＦ
ＳＭ−ＦＡＦＡＶ）の値を直接学習値として用いる構成
とはせず、Ｓ２８〜Ｓ３４に示す処理により学習値ＫＧ
ｊを更新する構成とした。以下、Ｓ２８〜Ｓ３４の各処
理について説明する。

【００４３】Ｓ２８において、先ず（ＦＡＦＳＭ−ＦＡ
ＦＡＶ）の値が演算されると、続いてこの演算された値
が所定値（本実施例の場合は0.02）を越えているかどう
かが判断される。そして、（ＦＡＦＳＭ−ＦＡＦＡＶ）
の値が所定値を越えている場合には、処理はＳ３０に進
み、学習値ＫＧｊを下式に基づき演算し、現在の機関状
態に対応する領域の学習値ＫＧｊを更新する。

【００４４】ＫＧｊ＝ＫＧｊ−0.02 … 一方、（ＦＡＦＳＭ−ＦＡＦＡＶ）の値が所定値以下で
あった場合には、処理はＳ３２に進み、（ＦＡＦＳＭ−
ＦＡＦＡＶ）の値が−0.02未満であるかどうかが判断さ
れる。そして、（ＦＡＦＳＭ−ＦＡＦＡＶ）の値が−0.
02未満である場合には、処理はＳ３４に進み、学習値Ｋ
Ｇｊを下式に基づき演算し、現在の機関状態に対応する
領域の学習値ＫＧｊを更新する。

【００４５】ＫＧｊ＝ＫＧｊ＋0.02 … またＳ３２で（ＦＡＦＳＭ−ＦＡＦＡＶ）の値が−0.02
以上と判断されると、学習値ＫＧｊの更新処理を行うこ
となく学習制御ルーチン処理は終了する。

【００４６】尚、上記の及び式における右辺のＫＧ
ｊは、前回の更新時において設定された学習値である。
また、学習値ＫＧｊの格納領域は、図７に示されるよう
に、例えば吸気管圧力ＰＷにより画成される複数の領域
により構成されている。そして、上記の更新処理はこの
領域毎に実施される。例えば、図４に示す学習制御ルー
チン実行時における吸気管圧力ＰＷの値がＰＷ₃の領域
内に有ったとすると、上記の更新処理によりこの領域Ｐ
Ｗ₃に格納されていた学習値ＫＧｊ₃が更新される。

【００４７】再び図４に戻り説明する。上記したＳ２８
〜Ｓ３４の処理をまとめると以下のようになる。

【００４８】(1) ＦＡＦＳＭ−ＦＡＦＡＶ＞ 0.02の時
→学習値ＫＧｊを（ＫＧｊ−0.02）に更新 (2) ＦＡＦＳＭ−ＦＡＦＡＶ＜−0.02の時→学習値ＫＧ
ｊを（ＫＧｊ＋0.02）に更新 (3) −0.02≦ＦＡＦＳＭ−ＦＡＦＡＶ≦0.02の時→学習
値ＫＧｊの更新せず上記(3) に示されるように、−0.02≦ＦＡＦＳＭ−ＦＡ
ＦＡＶ≦0.02の場合には、学習値ＫＧｊの更新処理は行
われない。このように（ＦＡＦＳＭ−ＦＡＦＡＶ）の値
が上記範囲にある場合に更新処理を行わない構成とした
のは、上記範囲における（ＦＡＦＳＭ−ＦＡＦＡＶ）の
変動はＦＡＦＳＭ或いはＦＡＦＡＶの値に含まれる外乱
等に起因する場合が殆どであるからである。このよう
な、外乱による誤差値が学習値ＫＧｊに反映された場
合、精度の良い空燃比制御が実施されないおそれがあ
る。よって、上記(3) のガードを設けることにより外乱
等に影響されることのない精度の高い学習制御が可能と
なる。

【００４９】また本実施例では、（ＦＡＦＳＭ−ＦＡＦ
ＡＶ）の値が誤差範囲以上の値となった場合（即ち、上
記(1),(2) の場合）において、（ＦＡＦＳＭ−ＦＡＦＡ
Ｖ）の値自体を学習値ＫＧｊとするのではなく、（ＦＡ
ＦＳＭ−ＦＡＦＡＶ）の値が所定値以上となった場合に
は前回の更新時において格納されていた学習値ＫＧｊを
0.02だけ減算し、（ＦＡＦＳＭ−ＦＡＦＡＶ）の値が所
定値以下となった場合には前回の更新時において格納さ
れていた学習値ＫＧｊを0.02だけ加算する構成とした。
即ち、本実施例では更新時における学習値ＫＧｊの変化
はゆっくりと行われる。

【００５０】このように更新時における学習値ＫＧｊの
変化がゆっくり行われる構成としたのは、（ＦＡＦＳＭ
−ＦＡＦＡＶ）の値が急激に変化し、前回の更新時にお
いて格納されていた学習値ＫＧｊと大きく異なった場合
に、この急激な変化が機関状態に影響を与えないように
するためである。従って、パージ中においても安定した
機関状態を維持でき、ドライバビィリティを向上するこ
とができる。また、上記したように、Ｓ２８で実施され
る（ＦＡＦＳＭ−ＦＡＦＡＶ）の演算時にパージの影響
が相殺されるため、パージ中においても学習制御を行う
ことが可能となり、従って学習制御を実行するためにパ
ージを停止する必要がなくなるため、パージ量を増大す
ることができる。

【００５１】図６は、上記の如く求められた学習値ＫＧ
ｊ及びパージ補正係数ＦＰＢにより燃料噴射量ＴＡＵを
補正するＴＡＵ補正ルーチンを示している。同図に示す
Ｓ３０では、前記した図４のＳ２６で求められる単位パ
ージ率当たりのパージ燃料濃度係数ＦＧＰＧに基づき、
下式によりパージ補正係数ＦＰＧが演算される。

【００５２】ＦＰＧ＝１＋（ＦＧＰＧ−１）＊（パージ率） … 続くＳ３２では、他の補正（例えば、暖機増量補正や加
速増量補正等）を受けた燃料噴射量ＴＡＵに対して、図
４で示した学習制御ルーチンを実行することにより求め
られた学習値ＫＧｊ、及び上記式により求められたパ
ージ補正係数ＦＰＧによる補正が行われ、最終的に燃料
噴射弁１４を駆動するための燃料噴射量ＴＡＵ’が演算
される。このＳ３４で燃料噴射量ＴＡＵを補正する学習
値ＫＧｊは、パージによる影響を受けていない、即ち学
習値として取り込みたい経時劣化等による影響のみが反
映された値である。よって、経時劣化等が有ったとして
もエンジン１０の空燃比を常に最適な状態とすることが
できる。

【００５３】尚、上記した実施例において、所定値とし
て示した値（0.02という値）は、あくまでも一例として
示した値であり、これに限定されるものではない。

【００５４】また、本実施例では吸入空気量を算出する
手段として吸気圧センサを用い、この吸気圧センサの出
力より吸入空気量を推定する構成のエンジンを例に挙げ
て説明したが、吸入空気量の値を他の手段（例えばエア
フローメータ，カルマン渦流量計等）により測定する構
成のエンジンについても本発明が適用できることは勿論
である。

【００５５】

【発明の効果】上述の如く本発明によれば、経時劣化等
の影響がなまされたパージの影響のみが反映された値で
あるＦＡＦＳＭと、経時劣化等の影響とパージの影響と
が共に反映された値であるＦＡＦＡＶとの差を求めるこ
とによりパージの影響を相殺することができ、よって減
算された値は経時劣化等の影響のみが反映された、即ち
パージの影響が反映されない値となるためパージ中にお
いても学習制御を行うことが可能となりパージ量を増や
すことができると共に、パージの影響が反映されないＦ
ＡＦＳＭとＦＡＦＡＶとの差値により学習値を求めるた
め、学習値は機関の経時劣化等のみを反映した正確な値
となり、実行される空燃比制御の精度を向上させること
ができる等の特長を有する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理図である。

【図２】本発明の作用を説明するめたの図である。

【図３】本発明の一実施例である空燃比制御装置を搭載
したエンジンの概略構成図である。

【図４】学習制御ルーチンを示すフローチャートであ
る。

【図５】ＦＡＦＳＭ，ＦＡＦＡＶの演算ルーチンを示す
フローチャートである。

【図６】ＴＡＵ補正ルーチンを示すフローチャートであ
る。

【図７】学習値の格納領域を示す図である。

【符号の説明】

１０エンジン１１機関本体１２吸気枝管１３排気マニホルド１４燃料噴射弁１７吸気圧センサ１９スロットル弁２０活性炭２１キャニスタ２２エバポパージシステム２３ａ燃料蒸気室２３ｂ大気室２４，２６導管２５燃料タンク２７パージ制御弁３０電子制御ユニット３８スロットルスイッチ３９水温センサ４１空燃比センサ（Ｏ₂センサ）４３クランク角センサ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】燃料噴射量を演算する燃料噴射量設定手
段と、機関排気通路に配設された空燃比検出センサの検出結果
より空燃比補正係数を演算し、該空燃比補正係数に基づ
き空燃比が目標空燃比となるように該燃料噴射量設定手
段を制御する空燃比フィードバック制御手段と、該空燃比フィードバック制御手段が演算する該空燃比補
正係数に基づき学習値を演算し、該学習値を所定時に該
燃料噴射量設定手段が演算する該燃料噴射量に反映させ
る学習制御手段と、蒸発燃料を一時的に蓄えるキャニスタから内燃機関の吸
気通路内に燃料ベーパをパージするエバポパージシステ
ムとを具備する内燃機関の空燃比制御装置であって、該学習制御手段を、該空燃比補正係数の比較的大きな期間の平均を取ること
により長期平均空燃比補正係数を演算する第１の補正係
数演算手段と、機関状態で定まる所定領域の各領域における、該空燃比
補正係数の比較的小さな期間の平均をとることにより短
期平均空燃比補正係数を演算する第２の補正係数演算手
段と、上記長期平均空燃比補正係数と短期平均空燃比補正係数
との差を演算すると共に、求められた差に基づき学習値
を求める学習値設定手段と、により構成したことを特徴
とする内燃機関の空燃比制御装置。