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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- atmospheric pressure
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- Electrical Control Of Air Or Fuel Supplied To Internal-Combustion Engine (AREA)
- Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)
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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