JPH09133038A - エンジンのアイドル回転数学習制御装置 - Google Patents
エンジンのアイドル回転数学習制御装置Info
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- JPH09133038A JPH09133038A JP29443095A JP29443095A JPH09133038A JP H09133038 A JPH09133038 A JP H09133038A JP 29443095 A JP29443095 A JP 29443095A JP 29443095 A JP29443095 A JP 29443095A JP H09133038 A JPH09133038 A JP H09133038A
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- Electrical Control Of Air Or Fuel Supplied To Internal-Combustion Engine (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 アイドル回転数のフィードバック制御のため
のフィードバック補正量からスロットル弁がアイドル開
度の時の洩れ空気量変化分を学習する際の環境変化に対
する学習精度を向上させる。 【解決手段】 所定の学習条件（Ｓ21，Ｓ22）の場合
に、学習開始に先立って、大気圧及び吸気温を検出する
（Ｓ24）。そして、外部負荷の状態に応じて平均化割合
定数αを算出し（Ｓ25）、フィードバック補正量ＩＳＣ
Ｉの平均値ＭＩＳＣＩを学習する（Ｓ26）。その学習回
数Ｃが所定値以上で学習を終了し（Ｓ28）、そのときの
大気圧及び吸気温を検出する（Ｓ29）。そして、学習中
の大気圧等の変動がないことを条件として（Ｓ30）、学
習した平均値ＭＩＳＣＩを大気圧及び吸気温により補正
し（Ｓ31）、補正後の平均値ＭＩＳＣＩに基づいて、前
記洩れ空気量変化分に相当する学習補正量ＩＳＣＴＡＳ
を更新する（Ｓ32）。
のフィードバック補正量からスロットル弁がアイドル開
度の時の洩れ空気量変化分を学習する際の環境変化に対
する学習精度を向上させる。 【解決手段】 所定の学習条件（Ｓ21，Ｓ22）の場合
に、学習開始に先立って、大気圧及び吸気温を検出する
（Ｓ24）。そして、外部負荷の状態に応じて平均化割合
定数αを算出し（Ｓ25）、フィードバック補正量ＩＳＣ
Ｉの平均値ＭＩＳＣＩを学習する（Ｓ26）。その学習回
数Ｃが所定値以上で学習を終了し（Ｓ28）、そのときの
大気圧及び吸気温を検出する（Ｓ29）。そして、学習中
の大気圧等の変動がないことを条件として（Ｓ30）、学
習した平均値ＭＩＳＣＩを大気圧及び吸気温により補正
し（Ｓ31）、補正後の平均値ＭＩＳＣＩに基づいて、前
記洩れ空気量変化分に相当する学習補正量ＩＳＣＴＡＳ
を更新する（Ｓ32）。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、エンジンのアイド
ル回転数学習制御装置に関し、特にスロットル弁のアイ
ドル開度時の洩れ空気量変化分を学習補正することので
きるアイドル回転数学習制御装置に関する。
ル回転数学習制御装置に関し、特にスロットル弁のアイ
ドル開度時の洩れ空気量変化分を学習補正することので
きるアイドル回転数学習制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、自動車用エンジンでは、吸気
通路のスロットル弁をバイパスする補助空気通路に補助
空気制御弁を備え、アイドル運転時に、実際のアイドル
回転数と目標アイドル回転数とを比較し、比較結果に応
じて補助空気制御弁の開度を制御して、アイドル回転数
をフィードバック制御している。
通路のスロットル弁をバイパスする補助空気通路に補助
空気制御弁を備え、アイドル運転時に、実際のアイドル
回転数と目標アイドル回転数とを比較し、比較結果に応
じて補助空気制御弁の開度を制御して、アイドル回転数
をフィードバック制御している。
【０００３】また、特公平２−１９２９５号公報などに
示されるように、所定の条件で、アイドル回転数のフィ
ードバック制御のために増減されるフィードバック補正
量に基づいて、学習補正量を設定し、これにより補正し
て、より高度な学習制御を行うことも知られている。更
に、このような学習補正量をスロットル弁のアイドル開
度時の洩れ空気量変化分（詰まり分）に対応させること
も行われている（例えば特願平７−２２６４１２号参
照）。
示されるように、所定の条件で、アイドル回転数のフィ
ードバック制御のために増減されるフィードバック補正
量に基づいて、学習補正量を設定し、これにより補正し
て、より高度な学習制御を行うことも知られている。更
に、このような学習補正量をスロットル弁のアイドル開
度時の洩れ空気量変化分（詰まり分）に対応させること
も行われている（例えば特願平７−２２６４１２号参
照）。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
アイドル回転数学習制御装置にあっては、アイドル回転
数のフィードバック制御のために増減されるフィードバ
ック補正量に基づいて、スロットル弁のアイドル開度時
の空気洩れ変化分を学習する場合に、フィードバック補
正量の学習値に大気圧、吸気温が考慮されていないた
め、登降坂を含む走行時には学習値に誤差を生じ、十分
な学習精度が出ないという問題点があった。
アイドル回転数学習制御装置にあっては、アイドル回転
数のフィードバック制御のために増減されるフィードバ
ック補正量に基づいて、スロットル弁のアイドル開度時
の空気洩れ変化分を学習する場合に、フィードバック補
正量の学習値に大気圧、吸気温が考慮されていないた
め、登降坂を含む走行時には学習値に誤差を生じ、十分
な学習精度が出ないという問題点があった。
【０００５】本発明は、このような従来の問題点に鑑
み、学習時の環境要因による学習誤差を正して、学習精
度を向上させることができるようにすることを目的とす
る。
み、学習時の環境要因による学習誤差を正して、学習精
度を向上させることができるようにすることを目的とす
る。
【０００６】
【課題を解決するための手段】このため、請求項１に係
る発明では、吸気通路のスロットル弁をバイパスする補
助空気通路に補助空気制御弁を備えるエンジンにおい
て、図１に示すような手段を設けて、アイドル回転数学
習制御装置を構成する。すなわち、エンジン温度に基づ
いて基本制御量を設定する基本制御量設定手段と、アイ
ドル運転時に実際のアイドル回転数と目標アイドル回転
数とを比較し、比較結果に応じてフィードバック補正量
を増減するフィードバック補正量設定手段と、スロット
ル弁のアイドル開度時の洩れ空気量変化分に相当する学
習補正量を記憶する書換え可能な学習補正量記憶手段
と、前記基本制御量と前記フィードバック補正量と前記
学習補正量とに基づいて、前記補助空気制御弁に対する
制御量を算出する制御量算出手段と、前記制御量に対応
する信号により前記補助空気制御弁を開閉駆動する補助
空気制御弁駆動手段とを設ける。
る発明では、吸気通路のスロットル弁をバイパスする補
助空気通路に補助空気制御弁を備えるエンジンにおい
て、図１に示すような手段を設けて、アイドル回転数学
習制御装置を構成する。すなわち、エンジン温度に基づ
いて基本制御量を設定する基本制御量設定手段と、アイ
ドル運転時に実際のアイドル回転数と目標アイドル回転
数とを比較し、比較結果に応じてフィードバック補正量
を増減するフィードバック補正量設定手段と、スロット
ル弁のアイドル開度時の洩れ空気量変化分に相当する学
習補正量を記憶する書換え可能な学習補正量記憶手段
と、前記基本制御量と前記フィードバック補正量と前記
学習補正量とに基づいて、前記補助空気制御弁に対する
制御量を算出する制御量算出手段と、前記制御量に対応
する信号により前記補助空気制御弁を開閉駆動する補助
空気制御弁駆動手段とを設ける。
【０００７】そして、少なくともアイドル運転時である
学習条件を検出する学習条件検出手段と、学習条件の検
出時に前記フィードバック補正量を学習するフィードバ
ック補正量学習手段と、学習中の大気圧及び吸気温を検
出する大気圧及び吸気温検出手段と、学習したフィード
バック補正量の学習値を大気圧及び吸気温により補正す
る学習値補正手段と、補正後のフィードバック補正量の
学習値に基づいて前記記憶手段の学習補正量を更新する
学習補正量更新手段とを設ける。
学習条件を検出する学習条件検出手段と、学習条件の検
出時に前記フィードバック補正量を学習するフィードバ
ック補正量学習手段と、学習中の大気圧及び吸気温を検
出する大気圧及び吸気温検出手段と、学習したフィード
バック補正量の学習値を大気圧及び吸気温により補正す
る学習値補正手段と、補正後のフィードバック補正量の
学習値に基づいて前記記憶手段の学習補正量を更新する
学習補正量更新手段とを設ける。
【０００８】かかる構成においては、学習条件の検出時
に、フィードバック補正量を学習するが、学習中の大気
圧及び吸気温を直接的又は間接的に検出して、学習した
フィードバック補正量の学習値を大気圧及び吸気温によ
り補正した上で、学習補正量を更新する。よって、学習
時の環境要因（大気圧、吸気温）による誤差を正して、
学習精度を向上させることができる。
に、フィードバック補正量を学習するが、学習中の大気
圧及び吸気温を直接的又は間接的に検出して、学習した
フィードバック補正量の学習値を大気圧及び吸気温によ
り補正した上で、学習補正量を更新する。よって、学習
時の環境要因（大気圧、吸気温）による誤差を正して、
学習精度を向上させることができる。
【０００９】請求項２に係る発明では、前記学習条件検
出手段は、アイドル運転時で、かつエアコン停止時であ
る学習条件を検出するものであることを特徴とする。エ
アコンＯＦＦを学習条件とすることにより、学習精度を
向上できる。請求項３に係る発明では、前記フィードバ
ック補正量学習手段は、フィードバック補正量の学習値
として、フィードバック補正量ＩＳＣＩが新たに取込ま
れる毎に、フィードバック補正量の平均値ＭＩＳＣＩ
を、 ＭＩＳＣＩ＝〔ＭＩＳＣＩ・（α−１）＋ＩＳＣＩ〕／
α （但し、αは平均化割合定数で、α＞１）により算出す
るものであることを特徴とする。
出手段は、アイドル運転時で、かつエアコン停止時であ
る学習条件を検出するものであることを特徴とする。エ
アコンＯＦＦを学習条件とすることにより、学習精度を
向上できる。請求項３に係る発明では、前記フィードバ
ック補正量学習手段は、フィードバック補正量の学習値
として、フィードバック補正量ＩＳＣＩが新たに取込ま
れる毎に、フィードバック補正量の平均値ＭＩＳＣＩ
を、 ＭＩＳＣＩ＝〔ＭＩＳＣＩ・（α−１）＋ＩＳＣＩ〕／
α （但し、αは平均化割合定数で、α＞１）により算出す
るものであることを特徴とする。
【００１０】これにより、学習更新のためのデータを逐
次更新して、学習精度を上げることができる。請求項４
に係る発明では、前記平均化割合定数αを外部負荷の状
態により変化させる平均化割合可変手段を設けたことを
特徴とする。外部負荷の状態により、学習の信頼性をラ
ンク付けして学習できるので、学習機会を減少させるこ
となく、学習精度を上げることができる。
次更新して、学習精度を上げることができる。請求項４
に係る発明では、前記平均化割合定数αを外部負荷の状
態により変化させる平均化割合可変手段を設けたことを
特徴とする。外部負荷の状態により、学習の信頼性をラ
ンク付けして学習できるので、学習機会を減少させるこ
となく、学習精度を上げることができる。
【００１１】請求項５に係る発明では、前記学習値補正
手段は、検出された大気圧をＰ1 、吸気温をＴ1 とする
と、フィードバック補正量の学習値（平均値）ＭＩＳＣ
Ｉを、 ＭＩＳＣ＝ＭＩＳＣＩ・（Ｐ1 ／Ｐ0 ）・〔(273＋Ｔ0)
／(273＋Ｔ1)〕 （但し、Ｐ0 は基準大気圧、Ｔ0 は基準吸気温）により
補正するものであることを特徴とする。
手段は、検出された大気圧をＰ1 、吸気温をＴ1 とする
と、フィードバック補正量の学習値（平均値）ＭＩＳＣ
Ｉを、 ＭＩＳＣ＝ＭＩＳＣＩ・（Ｐ1 ／Ｐ0 ）・〔(273＋Ｔ0)
／(273＋Ｔ1)〕 （但し、Ｐ0 は基準大気圧、Ｔ0 は基準吸気温）により
補正するものであることを特徴とする。
【００１２】これにより、学習値を、基準条件（基準大
気圧、基準吸気温）下の値に変換して、環境要因誤差を
正しく補正できる。請求項６に係る発明では、学習中の
大気圧及び吸気温の変動の有無を検出し、変動有りのと
きに、学習したフィードバック補正量の学習値（平均
値）をキャンセルするキャンセル手段を設けたことを特
徴とする（図１参照）。
気圧、基準吸気温）下の値に変換して、環境要因誤差を
正しく補正できる。請求項６に係る発明では、学習中の
大気圧及び吸気温の変動の有無を検出し、変動有りのと
きに、学習したフィードバック補正量の学習値（平均
値）をキャンセルするキャンセル手段を設けたことを特
徴とする（図１参照）。
【００１３】これにより、学習中の急激な環境変化（例
えばトンネル突入）に起因する学習誤差をも排除でき
る。請求項７に係る発明では、前記学習補正量更新手段
は、フィードバック補正量の学習値（平均値）ＭＩＳＣ
Ｉに基づいて、学習補正量ＩＳＣＴＡＳを、 ＩＳＣＴＡＳ＝ＩＳＣＴＡＳ＋ＭＩＳＣＩ／β （但し、βは更新割合定数で、β≧１）により更新する
ものであることを特徴とする。
えばトンネル突入）に起因する学習誤差をも排除でき
る。請求項７に係る発明では、前記学習補正量更新手段
は、フィードバック補正量の学習値（平均値）ＭＩＳＣ
Ｉに基づいて、学習補正量ＩＳＣＴＡＳを、 ＩＳＣＴＡＳ＝ＩＳＣＴＡＳ＋ＭＩＳＣＩ／β （但し、βは更新割合定数で、β≧１）により更新する
ものであることを特徴とする。
【００１４】このようにフィードバック補正量の学習値
（平均値）ＭＩＳＣＩの所定割合（１／β）を加算して
更新することで、万一、誤学習があっても、その影響を
最小限に抑えることができる。
（平均値）ＭＩＳＣＩの所定割合（１／β）を加算して
更新することで、万一、誤学習があっても、その影響を
最小限に抑えることができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】以下に本発明の実施の形態を説明
する。図２は一実施例のシステム図である。エンジン１
の吸気通路２にはスロットル弁３が設けられるが、この
スロットル弁３をバイパスする補助空気通路４が設けら
れており、この補助空気通路４には電磁式の補助空気制
御弁５が介装されている。
する。図２は一実施例のシステム図である。エンジン１
の吸気通路２にはスロットル弁３が設けられるが、この
スロットル弁３をバイパスする補助空気通路４が設けら
れており、この補助空気通路４には電磁式の補助空気制
御弁５が介装されている。
【００１６】補助空気制御弁５は、一定周期内における
ＯＮ時間割合（デューティ）を変化させるデューティ信
号により駆動されて、デューティ増大により開度が増
大、デューティ減少により開度が減少する。従って、こ
こでいうデューティ（％）が制御量に相当する。また、
吸気通路２には各気筒毎に電磁式の燃料噴射弁６が設け
られていて、これにより燃料供給がなされる。
ＯＮ時間割合（デューティ）を変化させるデューティ信
号により駆動されて、デューティ増大により開度が増
大、デューティ減少により開度が減少する。従って、こ
こでいうデューティ（％）が制御量に相当する。また、
吸気通路２には各気筒毎に電磁式の燃料噴射弁６が設け
られていて、これにより燃料供給がなされる。
【００１７】補助空気制御弁５及び燃料噴射弁６の作動
を制御するコントロールユニット７には各種のセンサ・
スイッチから信号が入力されている。具体的には、エン
ジンの所定クランク角毎に信号に出力するクランク角セ
ンサ８が設けられ、これによりクランク角を検出し得る
と共に、エンジン回転数Ｎを算出可能である。
を制御するコントロールユニット７には各種のセンサ・
スイッチから信号が入力されている。具体的には、エン
ジンの所定クランク角毎に信号に出力するクランク角セ
ンサ８が設けられ、これによりクランク角を検出し得る
と共に、エンジン回転数Ｎを算出可能である。
【００１８】また、吸気通路２内で吸入空気流量Ｑを検
出する熱線式エアフローメータ９、スロットル弁３の開
度ＴＶＯを検出するスロットルセンサ（スロットル弁３
がアイドル開度の時にＯＮとなるアイドルスイッチを含
む）10、エンジン冷却水温Ｔｗを検出する水温センサ1
1、大気圧を検出する大気圧センサ12、吸気温を検出す
る吸気温センサ13が設けられている。
出する熱線式エアフローメータ９、スロットル弁３の開
度ＴＶＯを検出するスロットルセンサ（スロットル弁３
がアイドル開度の時にＯＮとなるアイドルスイッチを含
む）10、エンジン冷却水温Ｔｗを検出する水温センサ1
1、大気圧を検出する大気圧センサ12、吸気温を検出す
る吸気温センサ13が設けられている。
【００１９】この他、図示省略したが、エンジンキース
イッチ、車速センサ、エアコンスイッチ、ニュートラル
スイッチ、電気負荷検出用のロードスイッチ、ラジエー
タファンスイッチ等の信号がコントロールユニット７に
入力されている。ここにおいて、コントロールユニット
７内のマイクロコンピュータは、後述する図３〜図５の
ルーチンに従って、補助空気制御弁５への制御量（デュ
ーティ）を制御して、アイドル回転数を学習制御する。
イッチ、車速センサ、エアコンスイッチ、ニュートラル
スイッチ、電気負荷検出用のロードスイッチ、ラジエー
タファンスイッチ等の信号がコントロールユニット７に
入力されている。ここにおいて、コントロールユニット
７内のマイクロコンピュータは、後述する図３〜図５の
ルーチンに従って、補助空気制御弁５への制御量（デュ
ーティ）を制御して、アイドル回転数を学習制御する。
【００２０】また、吸入空気流量Ｑとエンジン回転数Ｎ
とから、基本燃料噴射量Ｔｐ＝Ｋ・Ｑ／Ｎ（Ｋは定数）
を演算し、これに各種補正を施して、最終的な燃料噴射
量Ｔｉ＝Ｔｐ・ＣＯＥＦ（ＣＯＥＦは空燃比フィードバ
ック補正係数を含む各種補正係数）を設定し、エンジン
回転に同期した所定のタイミングで、Ｔｉに相応するパ
ルス巾の駆動パルス信号を燃料噴射弁６に出力して、燃
料噴射を行わせる。
とから、基本燃料噴射量Ｔｐ＝Ｋ・Ｑ／Ｎ（Ｋは定数）
を演算し、これに各種補正を施して、最終的な燃料噴射
量Ｔｉ＝Ｔｐ・ＣＯＥＦ（ＣＯＥＦは空燃比フィードバ
ック補正係数を含む各種補正係数）を設定し、エンジン
回転に同期した所定のタイミングで、Ｔｉに相応するパ
ルス巾の駆動パルス信号を燃料噴射弁６に出力して、燃
料噴射を行わせる。
【００２１】図３のデューティ制御ルーチンについて説
明する。本ルーチンは所定時間毎に実行される。ステッ
プ１（図にはＳ１と記してある。以下同様）では、エン
ジン温度を代表するものとして水温センサ11からの信号
に基づいて検出されるエンジン冷却水温Ｔｗより、テー
ブルを参照して、基本制御量（基本デューティ）ＩＳＣ
ＴＷを設定する。この部分が基本制御量設定手段に相当
する。
明する。本ルーチンは所定時間毎に実行される。ステッ
プ１（図にはＳ１と記してある。以下同様）では、エン
ジン温度を代表するものとして水温センサ11からの信号
に基づいて検出されるエンジン冷却水温Ｔｗより、テー
ブルを参照して、基本制御量（基本デューティ）ＩＳＣ
ＴＷを設定する。この部分が基本制御量設定手段に相当
する。
【００２２】ステップ２では、後述する図４のフィード
バック補正量設定ルーチンにより設定されているフィー
ドバック補正量ＩＳＣＩを読込む。ステップ３では、学
習補正量記憶手段としての書換え可能なＲＡＭに記憶さ
れている学習補正量ＩＳＣＴＡＳを読込む。この学習補
正量ＩＳＣＴＡＳは、スロットル弁３のアイドル開度時
の洩れ空気量変化分（詰まり分）に相当するものであ
る。尚、ＲＡＭに対しては、キーＯＦＦ後も学習補正量
ＩＳＣＴＡＳを記憶保持するために、バックアップ電源
回路を用いる。
バック補正量設定ルーチンにより設定されているフィー
ドバック補正量ＩＳＣＩを読込む。ステップ３では、学
習補正量記憶手段としての書換え可能なＲＡＭに記憶さ
れている学習補正量ＩＳＣＴＡＳを読込む。この学習補
正量ＩＳＣＴＡＳは、スロットル弁３のアイドル開度時
の洩れ空気量変化分（詰まり分）に相当するものであ
る。尚、ＲＡＭに対しては、キーＯＦＦ後も学習補正量
ＩＳＣＴＡＳを記憶保持するために、バックアップ電源
回路を用いる。
【００２３】ステップ４では、次式のごとく、基本制御
量ＩＳＣＴＷとフィードバック補正量ＩＳＣＩと学習補
正量ＩＳＣＴＡＳとを加算して、制御量（デューティ）
ＩＳＣＯＮを算出する。この部分が制御量算出手段に相
当する。 ＩＳＣＯＮ＝ＩＳＣＴＷ＋ＩＳＣＩ＋ＩＳＣＴＡＳ ステップ５では、制御量（デューティ）ＩＳＣＯＮに対
応するデューティ信号を出力して、補助空気制御弁５を
開閉駆動する。この部分が補助空気制御弁駆動手段に相
当する。
量ＩＳＣＴＷとフィードバック補正量ＩＳＣＩと学習補
正量ＩＳＣＴＡＳとを加算して、制御量（デューティ）
ＩＳＣＯＮを算出する。この部分が制御量算出手段に相
当する。 ＩＳＣＯＮ＝ＩＳＣＴＷ＋ＩＳＣＩ＋ＩＳＣＴＡＳ ステップ５では、制御量（デューティ）ＩＳＣＯＮに対
応するデューティ信号を出力して、補助空気制御弁５を
開閉駆動する。この部分が補助空気制御弁駆動手段に相
当する。
【００２４】図４のフィードバック補正量設定ルーチン
について説明する。本ルーチンはフィードバック補正量
設定手段に相当し、所定時間毎に実行される。ステップ
11では、アイドル回転数フィードバック制御条件（ＩＳ
Ｃ条件）か否かを判定する。ここで、ＩＳＣ条件とは、
少なくとも、スロットル弁３がアイドル開度（アイドル
スイッチＯＮ）で、車速ＶＳＰが所定値以下のアイドル
運転時であることとする。
について説明する。本ルーチンはフィードバック補正量
設定手段に相当し、所定時間毎に実行される。ステップ
11では、アイドル回転数フィードバック制御条件（ＩＳ
Ｃ条件）か否かを判定する。ここで、ＩＳＣ条件とは、
少なくとも、スロットル弁３がアイドル開度（アイドル
スイッチＯＮ）で、車速ＶＳＰが所定値以下のアイドル
運転時であることとする。
【００２５】ＩＳＣ条件の場合は、ステップ12へ進む
が、ＩＳＣ条件でない場合は、本ルーチンを終了する
（このときフィードバック補正量ＩＳＣＩは前回値にク
ランプされる）。ステップ12では、クランク角センサ８
からの信号に基づいて算出されている実際のエンジン回
転数（アイドル回転数）Ｎを読込む。
が、ＩＳＣ条件でない場合は、本ルーチンを終了する
（このときフィードバック補正量ＩＳＣＩは前回値にク
ランプされる）。ステップ12では、クランク角センサ８
からの信号に基づいて算出されている実際のエンジン回
転数（アイドル回転数）Ｎを読込む。
【００２６】ステップ13では、エンジン冷却水温Ｔｗよ
り、テーブルを参照して、目標アイドル回転数Ｎｓを設
定する。ステップ14では、実際のアイドル回転数Ｎと目
標アイドル回転数Ｎｓとを比較し、Ｎ＜Ｎｓの場合は、
ステップ15でフィードバック補正量ＩＳＣＩを所定の積
分分ΔＩ増大させる。逆に、Ｎ＞Ｎｓの場合は、ステッ
プ16でフィードバック補正量ＩＳＣＩを所定の積分分Δ
Ｉ減少させる。
り、テーブルを参照して、目標アイドル回転数Ｎｓを設
定する。ステップ14では、実際のアイドル回転数Ｎと目
標アイドル回転数Ｎｓとを比較し、Ｎ＜Ｎｓの場合は、
ステップ15でフィードバック補正量ＩＳＣＩを所定の積
分分ΔＩ増大させる。逆に、Ｎ＞Ｎｓの場合は、ステッ
プ16でフィードバック補正量ＩＳＣＩを所定の積分分Δ
Ｉ減少させる。
【００２７】図５の学習ルーチンについて説明する。本
ルーチンは所定時間毎又は所定回転毎に実行される。ス
テップ21では、所定のアイドル条件（学習条件）か否か
を判定する。ここでいう所定のアイドル条件（学習条
件）とは、少なくとも、アイドル運転時であって、アイ
ドル回転数のフィードバック制御中であることとする。
また、安定状態で学習するため、始動後所定時間経過、
水温Ｔｗが所定範囲内、バッテリ電圧が所定範囲内、車
速ＶＳＰ＝０、空燃比フィードバック制御中であること
を条件とすると更によい。
ルーチンは所定時間毎又は所定回転毎に実行される。ス
テップ21では、所定のアイドル条件（学習条件）か否か
を判定する。ここでいう所定のアイドル条件（学習条
件）とは、少なくとも、アイドル運転時であって、アイ
ドル回転数のフィードバック制御中であることとする。
また、安定状態で学習するため、始動後所定時間経過、
水温Ｔｗが所定範囲内、バッテリ電圧が所定範囲内、車
速ＶＳＰ＝０、空燃比フィードバック制御中であること
を条件とすると更によい。
【００２８】所定のアイドル条件の場合は、ステップ22
へ進む。所定のアイドル条件でない場合は、学習を行わ
ないのでステップ33へ進み、初期化処理として、フィー
ドバック補正量の平均値ＭＩＳＣを基準値（０）に初期
化すると共に、平均値の算出回数（学習回数）Ｃをクリ
アした後、本ルーチンを終了する。ステップ22では、エ
アコンスイッチの状態より、エアコンＯＦＦか否かを判
定し、エアコンＯＦＦの場合に、学習条件成立として、
ステップ23へ進む。エアコンＯＮの場合は、学習を行わ
ないのでステップ33へ進み、前記初期化処理の後、本ル
ーチンを終了する。
へ進む。所定のアイドル条件でない場合は、学習を行わ
ないのでステップ33へ進み、初期化処理として、フィー
ドバック補正量の平均値ＭＩＳＣを基準値（０）に初期
化すると共に、平均値の算出回数（学習回数）Ｃをクリ
アした後、本ルーチンを終了する。ステップ22では、エ
アコンスイッチの状態より、エアコンＯＦＦか否かを判
定し、エアコンＯＦＦの場合に、学習条件成立として、
ステップ23へ進む。エアコンＯＮの場合は、学習を行わ
ないのでステップ33へ進み、前記初期化処理の後、本ル
ーチンを終了する。
【００２９】従って、ステップ21，22の部分が学習条件
検出手段に相当する。尚、夏季などにはエアコンが連続
運転されることを考慮し、所定の条件でエアコンを強制
的にＯＦＦにするようして、学習機会を確保するように
するとよい。ステップ23では、平均値の算出回数（学習
回数）Ｃの値により、学習開始時（Ｃ＝０）か否かを判
定し、学習開始時には、ステップ24で、大気圧センサ12
及び吸気温センサ13からの信号に基づいてそれぞれ検出
される大気圧及び吸気温を読込んで、それぞれＰ1 ，Ｔ
1 として記憶する。この部分が大気圧センサ12及び吸気
温センサ13と共に大気圧及び吸気温検出手段に相当す
る。
検出手段に相当する。尚、夏季などにはエアコンが連続
運転されることを考慮し、所定の条件でエアコンを強制
的にＯＦＦにするようして、学習機会を確保するように
するとよい。ステップ23では、平均値の算出回数（学習
回数）Ｃの値により、学習開始時（Ｃ＝０）か否かを判
定し、学習開始時には、ステップ24で、大気圧センサ12
及び吸気温センサ13からの信号に基づいてそれぞれ検出
される大気圧及び吸気温を読込んで、それぞれＰ1 ，Ｔ
1 として記憶する。この部分が大気圧センサ12及び吸気
温センサ13と共に大気圧及び吸気温検出手段に相当す
る。
【００３０】ステップ25では、表１に示すように、ニュ
ートラルスイッチ、ロードスイッチ、ラジエータファン
スイッチ等のＯＮ・ＯＦＦに応じて設定される要素Ａ，
Ｂ，Ｃ，…の和に応じて、平均化割合定数α＝α0 ＋Ａ
＋Ｂ＋Ｃ＋… を算出する（α0 は無負荷時の基準定
数）。
ートラルスイッチ、ロードスイッチ、ラジエータファン
スイッチ等のＯＮ・ＯＦＦに応じて設定される要素Ａ，
Ｂ，Ｃ，…の和に応じて、平均化割合定数α＝α0 ＋Ａ
＋Ｂ＋Ｃ＋… を算出する（α0 は無負荷時の基準定
数）。
【００３１】
【表１】
【００３２】すなわち、外部負荷の状態により平均化割
合定数αを変化させ、外部負荷が多数投入されていると
き（例えばＤレンジ時や、電気負荷、ラジエータファン
等のＯＮ時）などは、学習精度をよくできないので、平
均化割合定数αを大きくして（平均化割合を小さくし
て）、そのときに取込んだ値の影響を少なくするのであ
る。この部分が平均化割合可変手段に相当する。
合定数αを変化させ、外部負荷が多数投入されていると
き（例えばＤレンジ時や、電気負荷、ラジエータファン
等のＯＮ時）などは、学習精度をよくできないので、平
均化割合定数αを大きくして（平均化割合を小さくし
て）、そのときに取込んだ値の影響を少なくするのであ
る。この部分が平均化割合可変手段に相当する。
【００３３】ステップ26では、現在のフィードバック補
正量ＩＳＣＩを取込み、次式によって、フィードバック
補正量の平均値ＭＩＳＣＩを算出する。この部分がフィ
ードバック補正量（平均値）学習手段に相当する。 ＭＩＳＣＩ＝〔ＭＩＳＣＩ・（α−１）＋ＩＳＣＩ〕／
α （但し、αは平均化割合定数で、α＞１） ステップ27では、ステップ26での平均値ＭＩＳＣＩの算
出毎に、その算出回数（学習回数）Ｃをカウントアップ
する。
正量ＩＳＣＩを取込み、次式によって、フィードバック
補正量の平均値ＭＩＳＣＩを算出する。この部分がフィ
ードバック補正量（平均値）学習手段に相当する。 ＭＩＳＣＩ＝〔ＭＩＳＣＩ・（α−１）＋ＩＳＣＩ〕／
α （但し、αは平均化割合定数で、α＞１） ステップ27では、ステップ26での平均値ＭＩＳＣＩの算
出毎に、その算出回数（学習回数）Ｃをカウントアップ
する。
【００３４】ステップ28では、平均値の算出回数（学習
回数）Ｃが所定値以上か否かを判定し、Ｃ＜所定値のと
きは、そのまま本ルーチンを終了するが、Ｃ≧所定値に
なると、ステップ29へ進む。ステップ29では、大気圧セ
ンサ12及び吸気温センサ13からの信号に基づいてそれぞ
れ検出される大気圧及び吸気温を読込んで、それぞれＰ
2 ，Ｔ2 として記憶する。この部分も大気圧センサ12及
び吸気温センサ13と共に大気圧及び吸気温検出手段に相
当する。
回数）Ｃが所定値以上か否かを判定し、Ｃ＜所定値のと
きは、そのまま本ルーチンを終了するが、Ｃ≧所定値に
なると、ステップ29へ進む。ステップ29では、大気圧セ
ンサ12及び吸気温センサ13からの信号に基づいてそれぞ
れ検出される大気圧及び吸気温を読込んで、それぞれＰ
2 ，Ｔ2 として記憶する。この部分も大気圧センサ12及
び吸気温センサ13と共に大気圧及び吸気温検出手段に相
当する。
【００３５】ステップ30では、ステップ24で検出した学
習開始時の大気圧及び吸気温とステップ29で検出した
学習終了時の大気圧及び吸気温とを比較して、これら
がほぼ等しい（＝）か否かを判定する。ここで、等
しくない場合は、学習中の大気圧及び吸気温の変動有り
として、学習したフィードバック補正量の平均値ＭＩＳ
ＣＩをキャンセルすべく、ステップ33へ進んで、初期化
処理として、フィードバック補正量の平均値ＭＩＳＣを
基準値（０）に初期化すると共に、平均値の算出回数
（学習回数）Ｃをクリアした後、本ルーチンを終了す
る。
習開始時の大気圧及び吸気温とステップ29で検出した
学習終了時の大気圧及び吸気温とを比較して、これら
がほぼ等しい（＝）か否かを判定する。ここで、等
しくない場合は、学習中の大気圧及び吸気温の変動有り
として、学習したフィードバック補正量の平均値ＭＩＳ
ＣＩをキャンセルすべく、ステップ33へ進んで、初期化
処理として、フィードバック補正量の平均値ＭＩＳＣを
基準値（０）に初期化すると共に、平均値の算出回数
（学習回数）Ｃをクリアした後、本ルーチンを終了す
る。
【００３６】これにより、学習中に車両がトンネル内に
突入した場合など、学習中の急激な環境変化に起因する
学習誤差を排除できる。この部分がキャンセル手段に相
当する。学習中の大気圧及び吸気温の変動がほとんどな
かった場合（＝の場合）は、ステップ31へ進む。
突入した場合など、学習中の急激な環境変化に起因する
学習誤差を排除できる。この部分がキャンセル手段に相
当する。学習中の大気圧及び吸気温の変動がほとんどな
かった場合（＝の場合）は、ステップ31へ進む。
【００３７】ステップ31では、検出されている大気圧Ｐ
1 及び吸気温Ｔ1 に基づいて、学習したフィードバック
補正量の平均値ＭＩＳＣＩを補正する。すなわち、次式
により、学習したフィードバック補正量の平均値ＭＩＳ
ＣＩを基準条件（基準大気圧Ｐ0 、基準吸気温Ｔ0 ）下
の値に変換する。 ＭＩＳＣ＝ＭＩＳＣＩ・（Ｐ1 ／Ｐ0 ）・〔(273＋Ｔ0)
／(273＋Ｔ1)〕 ここでいう基準大気圧Ｐ0 は、例えば標高０ｍ（ 760mm
Hg）相当、基準吸気温Ｔ0 は、例えば20℃相当とする。
この部分が学習値（平均値）補正手段に相当する。
1 及び吸気温Ｔ1 に基づいて、学習したフィードバック
補正量の平均値ＭＩＳＣＩを補正する。すなわち、次式
により、学習したフィードバック補正量の平均値ＭＩＳ
ＣＩを基準条件（基準大気圧Ｐ0 、基準吸気温Ｔ0 ）下
の値に変換する。 ＭＩＳＣ＝ＭＩＳＣＩ・（Ｐ1 ／Ｐ0 ）・〔(273＋Ｔ0)
／(273＋Ｔ1)〕 ここでいう基準大気圧Ｐ0 は、例えば標高０ｍ（ 760mm
Hg）相当、基準吸気温Ｔ0 は、例えば20℃相当とする。
この部分が学習値（平均値）補正手段に相当する。
【００３８】ステップ32では、次式のごとく、現在の学
習補正量ＩＳＣＴＡＳに学習した補正後のフィードバッ
ク補正量の平均値ＭＩＳＣＩの所定割合（１／β）を加
算して、新たな学習補正量ＩＳＣＴＡＳを設定する。 ＩＳＣＴＡＳ＝ＩＳＣＴＡＳ＋ＭＩＳＣＩ／β （但し、βは更新割合定数で、β≧１） これにより、ＲＡＭ上の学習補正量ＩＳＣＴＡＳのデー
タを書換える。この部分が学習補正量更新手段に相当す
る。
習補正量ＩＳＣＴＡＳに学習した補正後のフィードバッ
ク補正量の平均値ＭＩＳＣＩの所定割合（１／β）を加
算して、新たな学習補正量ＩＳＣＴＡＳを設定する。 ＩＳＣＴＡＳ＝ＩＳＣＴＡＳ＋ＭＩＳＣＩ／β （但し、βは更新割合定数で、β≧１） これにより、ＲＡＭ上の学習補正量ＩＳＣＴＡＳのデー
タを書換える。この部分が学習補正量更新手段に相当す
る。
【００３９】書換えられた学習補正量ＩＳＣＴＡＳのデ
ータは、スロットル弁３の全閉時の洩れ空気量変化分
（詰まり分）に相当するものとなり、次回より、これに
基づいて学習補正がなされる。また、これに基づいて、
劣化度合を自己診断することもできる。更新後は、ステ
ップ33へ進んで、初期化処理として、フィードバック補
正量の平均値ＭＩＳＣを基準値（０）に初期化すると共
に、平均値の算出回数（学習回数）Ｃをクリアした後、
本ルーチンを終了する。
ータは、スロットル弁３の全閉時の洩れ空気量変化分
（詰まり分）に相当するものとなり、次回より、これに
基づいて学習補正がなされる。また、これに基づいて、
劣化度合を自己診断することもできる。更新後は、ステ
ップ33へ進んで、初期化処理として、フィードバック補
正量の平均値ＭＩＳＣを基準値（０）に初期化すると共
に、平均値の算出回数（学習回数）Ｃをクリアした後、
本ルーチンを終了する。
【００４０】次に本発明の他の実施例について説明す
る。この実施例は、大気圧センサを用いることなく、大
気圧を検出するもので、図６の大気圧検出ルーチンを実
行する。図６の大気圧検出ルーチンについて説明する。
ステップ41では、熱線式エアフローメータ９により検出
される吸入空気流量Ｑを読込む。このＱは質量流量であ
り、以下、Ｑ〔エアフロ〕と表記する。
る。この実施例は、大気圧センサを用いることなく、大
気圧を検出するもので、図６の大気圧検出ルーチンを実
行する。図６の大気圧検出ルーチンについて説明する。
ステップ41では、熱線式エアフローメータ９により検出
される吸入空気流量Ｑを読込む。このＱは質量流量であ
り、以下、Ｑ〔エアフロ〕と表記する。
【００４１】ステップ42では、スロットル弁開度ＴＶＯ
（α）とエンジン回転数Ｎとから予め定めたマップを参
照して吸入空気流量Ｑを算出する。このＱは体積流量で
あり、以下、Ｑ〔α−Ｎ〕と表記する。ここで、Ｑ〔エ
アフロ〕／Ｑ〔α−Ｎ〕は、空気密度に相当する。ステ
ップ43では、吸気温センサ13により検出される吸気温Ｔ
ａを読込む。
（α）とエンジン回転数Ｎとから予め定めたマップを参
照して吸入空気流量Ｑを算出する。このＱは体積流量で
あり、以下、Ｑ〔α−Ｎ〕と表記する。ここで、Ｑ〔エ
アフロ〕／Ｑ〔α−Ｎ〕は、空気密度に相当する。ステ
ップ43では、吸気温センサ13により検出される吸気温Ｔ
ａを読込む。
【００４２】ステップ44では、Ｑ〔エアフロ〕、Ｑ〔α
−Ｎ〕、吸気温Ｔａから、次式により、大気圧を算出す
る。 大気圧＝Ｋ・（Ｑ〔エアフロ〕／Ｑ〔α−Ｎ〕）・Ｔａ （但し、Ｋは定数） このように大気圧センサを用いずに、Ｑ〔エアフロ〕と
Ｑ〔α−Ｎ〕との比などから大気圧を推定することで、
大気圧センサを装備していない車両にも適用可能とな
る。
−Ｎ〕、吸気温Ｔａから、次式により、大気圧を算出す
る。 大気圧＝Ｋ・（Ｑ〔エアフロ〕／Ｑ〔α−Ｎ〕）・Ｔａ （但し、Ｋは定数） このように大気圧センサを用いずに、Ｑ〔エアフロ〕と
Ｑ〔α−Ｎ〕との比などから大気圧を推定することで、
大気圧センサを装備していない車両にも適用可能とな
る。
【００４３】
【発明の効果】以上説明したように、請求項１に係る発
明によれば、学習したフィードバック補正量の学習値を
大気圧及び吸気温により補正することにより、学習時の
環境要因による誤差を正して、学習精度を向上できると
いう効果が得られる。請求項２に係る発明によれば、エ
アコンＯＦＦを学習条件とすることにより、学習精度を
向上できるという効果が得られる。
明によれば、学習したフィードバック補正量の学習値を
大気圧及び吸気温により補正することにより、学習時の
環境要因による誤差を正して、学習精度を向上できると
いう効果が得られる。請求項２に係る発明によれば、エ
アコンＯＦＦを学習条件とすることにより、学習精度を
向上できるという効果が得られる。
【００４４】請求項３に係る発明によれば、フィードバ
ック補正量の学習値として、フィードバック補正量の平
均値を移動平均方式で算出することにより、学習更新の
ためのデータを逐次更新して、学習精度を向上できると
いう効果が得られる。請求項４に係る発明によれば、平
均化割合定数を外部負荷の状態により変化させることに
より、学習の信頼性をランク付けして学習できるので、
学習機会を減少させることなく、学習精度を向上できる
という効果が得られる。
ック補正量の学習値として、フィードバック補正量の平
均値を移動平均方式で算出することにより、学習更新の
ためのデータを逐次更新して、学習精度を向上できると
いう効果が得られる。請求項４に係る発明によれば、平
均化割合定数を外部負荷の状態により変化させることに
より、学習の信頼性をランク付けして学習できるので、
学習機会を減少させることなく、学習精度を向上できる
という効果が得られる。
【００４５】請求項５に係る発明によれば、学習値を、
基準条件下の値に変換することで、環境要因誤差を正し
く補正できるという効果が得られる。請求項６に係る発
明によれば、学習中の大気圧及び吸気温の変動により学
習値をキャンセルすることで、学習中の急激な環境変化
（例えばトンネル突入）に起因する学習誤差をも排除で
きるという効果が得られる。
基準条件下の値に変換することで、環境要因誤差を正し
く補正できるという効果が得られる。請求項６に係る発
明によれば、学習中の大気圧及び吸気温の変動により学
習値をキャンセルすることで、学習中の急激な環境変化
（例えばトンネル突入）に起因する学習誤差をも排除で
きるという効果が得られる。
【００４６】請求項７に係る発明によれば、フィードバ
ック補正量の学習値の所定割合を加算して更新すること
により、万一、誤学習があっても、その影響を最小限に
抑えられるという効果が得られる。
ック補正量の学習値の所定割合を加算して更新すること
により、万一、誤学習があっても、その影響を最小限に
抑えられるという効果が得られる。
【図１】 本発明の構成を示す機能ブロック図
【図２】 本発明の一実施例を示すシステム図
【図３】 デューティ制御ルーチンのフローチャート
【図４】 フィードバック補正量設定ルーチンのフロー
チャート
チャート
【図５】 学習ルーチンのフローチャート
【図６】 本発明の他の実施例を示す大気圧検出ルーチ
ンのフローチャート
ンのフローチャート
１ エンジン ２ 吸気通路 ３ スロットル弁 ４ 補助空気通路 ５ 補助空気制御弁 ６ 燃料噴射弁 ７ コントロールユニット ８ クランク角センサ ９ エアフローメータ 10 スロットルセンサ（アイドルスイッチ） 11 水温センサ 12 大気圧センサ 13 吸気温センサ
Claims (7)
- 【請求項１】吸気通路のスロットル弁をバイパスする補
助空気通路に補助空気制御弁を備えるエンジンにおい
て、 エンジン温度に基づいて基本制御量を設定する基本制御
量設定手段と、 アイドル運転時に実際のアイドル回転数と目標アイドル
回転数とを比較し、比較結果に応じてフィードバック補
正量を増減するフィードバック補正量設定手段と、 スロットル弁のアイドル開度時の洩れ空気量変化分に相
当する学習補正量を記憶する書換え可能な学習補正量記
憶手段と、 前記基本制御量と前記フィードバック補正量と前記学習
補正量とに基づいて、前記補助空気制御弁に対する制御
量を算出する制御量算出手段と、 前記制御量に対応する信号により前記補助空気制御弁を
開閉駆動する補助空気制御弁駆動手段と、 少なくともアイドル運転時である学習条件を検出する学
習条件検出手段と、 学習条件の検出時に前記フィードバック補正量を学習す
るフィードバック補正量学習手段と、 学習中の大気圧及び吸気温を検出する大気圧及び吸気温
検出手段と、 学習したフィードバック補正量の学習値を大気圧及び吸
気温により補正する学習値補正手段と、 補正後のフィードバック補正量の学習値に基づいて前記
記憶手段の学習補正量を更新する学習補正量更新手段
と、 を含んで構成されるエンジンのアイドル回転数学習制御
装置。 - 【請求項２】前記学習条件検出手段は、アイドル運転時
で、かつエアコン停止時である学習条件を検出するもの
であることを特徴とする請求項１記載のエンジンのアイ
ドル回転数学習制御装置。 - 【請求項３】前記フィードバック補正量学習手段は、フ
ィードバック補正量の学習値として、フィードバック補
正量ＩＳＣＩが新たに取込まれる毎に、フィードバック
補正量の平均値ＭＩＳＣＩを、 ＭＩＳＣＩ＝〔ＭＩＳＣＩ・（α−１）＋ＩＳＣＩ〕／
α （但し、αは平均化割合定数で、α＞１）により算出す
るものであることを特徴とする請求項１又は請求項２記
載のエンジンのアイドル回転数学習制御装置。 - 【請求項４】前記平均化割合定数αを外部負荷の状態に
より変化させる平均化割合可変手段を設けたことを特徴
とする請求項３記載のエンジンのアイドル回転数学習制
御装置。 - 【請求項５】前記学習値補正手段は、検出された大気圧
をＰ1 、吸気温をＴ1 とすると、フィードバック補正量
の学習値ＭＩＳＣＩを、 ＭＩＳＣ＝ＭＩＳＣＩ・（Ｐ1 ／Ｐ0 ）・〔(273＋Ｔ0)
／(273＋Ｔ1)〕 （但し、Ｐ0 は基準大気圧、Ｔ0 は基準吸気温）により
補正するものであることを特徴とする請求項１〜請求項
４のいずれか１つに記載のエンジンのアイドル回転数制
御装置。 - 【請求項６】学習中の大気圧及び吸気温の変動の有無を
検出し、変動有りのときに、学習したフィードバック補
正量の学習値をキャンセルするキャンセル手段を設けた
ことを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれか１つに
記載のエンジンのアイドル回転数学習制御装置。 - 【請求項７】前記学習補正量更新手段は、フィードバッ
ク補正量の学習値ＭＩＳＣＩに基づいて、学習補正量Ｉ
ＳＣＴＡＳを、 ＩＳＣＴＡＳ＝ＩＳＣＴＡＳ＋ＭＩＳＣＩ／β （但し、βは更新割合定数で、β≧１）により更新する
ものであることを特徴とする請求項１〜請求項６のいず
れか１つに記載のエンジンのアイドル回転数学習制御装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29443095A JPH09133038A (ja) | 1995-11-13 | 1995-11-13 | エンジンのアイドル回転数学習制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29443095A JPH09133038A (ja) | 1995-11-13 | 1995-11-13 | エンジンのアイドル回転数学習制御装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09133038A true JPH09133038A (ja) | 1997-05-20 |
Family
ID=17807670
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP29443095A Pending JPH09133038A (ja) | 1995-11-13 | 1995-11-13 | エンジンのアイドル回転数学習制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09133038A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6243521B1 (en) | 1997-05-02 | 2001-06-05 | Nissan Motor Co., Ltd. | Fibers with optical function |
| KR100373032B1 (ko) * | 2000-10-26 | 2003-02-25 | 현대자동차주식회사 | 수동 변속 차량의 엔진 회전수 제어장치 및 방법 |
| KR100418777B1 (ko) * | 2000-12-27 | 2004-02-18 | 현대자동차주식회사 | 아이들 스피드 컨트롤 피드백 초기값 설정방법 |
| JP2010031691A (ja) * | 2008-07-25 | 2010-02-12 | Aisan Ind Co Ltd | 内燃機関の制御装置 |
-
1995
- 1995-11-13 JP JP29443095A patent/JPH09133038A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6243521B1 (en) | 1997-05-02 | 2001-06-05 | Nissan Motor Co., Ltd. | Fibers with optical function |
| KR100373032B1 (ko) * | 2000-10-26 | 2003-02-25 | 현대자동차주식회사 | 수동 변속 차량의 엔진 회전수 제어장치 및 방법 |
| KR100418777B1 (ko) * | 2000-12-27 | 2004-02-18 | 현대자동차주식회사 | 아이들 스피드 컨트롤 피드백 초기값 설정방법 |
| JP2010031691A (ja) * | 2008-07-25 | 2010-02-12 | Aisan Ind Co Ltd | 内燃機関の制御装置 |
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