JPS60216042A - 空燃比制御装置 - 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】 （技術分野） 本発明は空燃比制御装置、詳しくは酸素センサを用いて
空燃比をフィードバック制御するとともに、このフィー
ドバンク制御値を学習してリーンあるいはリッチ空燃比
にフィードフォワード制御する装置に関する。

（従来技術） 近時、エンジンの吸入混合気の空燃比を精度よく目標値
に制御するために、排気系に酸素センサを設けて空燃比
と相関関係をもつ排気中の酸素濃度に応じて燃料供給量
をフィードバンク制御している。

また、最近では学習制御の概念を取り入れて酸素センサ
の出力に基づ（フィードバック制御値を学習し、酸素セ
ンサの出力が適切なものでないとき（例えば、始動時）
にはこの学習値を用いて空燃比をフィードフォワード制
御するような試みが行われている。

従来のこの種の空燃比制御装置としては、例えば特開昭
５８−１２４０３２号公報に記載されたものが知られて
いる。この装置は、排気通路に設けた酸素センサの出力
に基づいて空燃比を理論空燃比に補正する補正係数を演
算し空燃比をフィードバンク制御する一方、この補正係
数の値を逐次学習してその最適値を学習値として記憶し
ておき、始動時等のように酸素センサの出力が不安定で
あるときにはこの学習値を用いて（読み出して）空燃比
をフィードフォワード制御している。また、同一運転状
態であっても、例えば高度センサを用いて車両走行地点
の高度に応じて上記学習値に異なった値を採用して気圧
密度の変化を補正し、空燃比を適切に制御している。こ
のような制御は、−最には学習制御と称されている。

ところで、上記学習制御は空燃比を理論空燃比に制御す
るためのもので、近時要望されている理論空燃比よりリ
ーン（希薄）あるいはリンチ（過濃）な空燃比（以下、
リーンあるいはリッチ空燃比という）に制御することは
できない。

そこで、リーンあるいはりソチ空燃比に対しても学習制
御を行うものとして、本発明の出願人は先に「空燃比制
御装置」　（特願昭５８−２０１３２１７号）を出願し
た。この先願に係る装置は、理論空燃比にフィードバン
ク制御しているとき補正係数の学習値を所定のタイミン
グ毎に書き換えて記憶するとともに、この学習値がら空
燃比をリンチあるいはリーンな目標空燃比に補正する第
２の補正係数を演算し、第２の補正係数に基づいて空燃
比を精度よく目標値にフィードフォワード制御している
。

しかしながら、このような先願の空燃比制御装置にあっ
ては、学習制御を行って理論空燃比以外の目標値に対し
ても精度よくフィードフォワード制御を行うことができ
るが、車両走行地点の高度が大きく変化したような場合
には、学習値がこのような運転条件の変化に対応しない
ものとなり、空燃比制御の精度が低下するおそれがあっ
た。

例えば、高地から低地へ下降するような場合、エンジン
ブレーキが多用されるとともに、燃料供給量が少ないか
あるいはフユエルカソトされる。すなわち、エンジンの
出力が低トルクあるいは負のトルク（詳細は後述する）
となるような無負荷運転が殆どであり高負荷運転は極め
て少ない。したがって、無負荷近傍では学習を行うこと
ができるが、高負荷近傍では極めて希にしか学習を行う
ことができない。

このため、空気密度の変化に対して高負荷近傍では学習
値が適切に補正されず、例えば、下降走行を終えた直後
、中負荷や全開運転を行う際に学習値に基づく上記第２
の補正係数の値が不適切なものとなり、空燃比制御の精
度が低下する。

また、学習を行っている無負荷運転近傍においても、こ
の領域は燃料供給量が少ないため、インジェクタの噴射
精度が比較的低い状態となっている。したがって、学習
値の精度が低下する。さらに、フユエルカソト中にあっ
ては学習する機会がない。すなわち、無負荷運転近傍に
あっても、学習を行うものの、学習値が気圧密度の変化
に適切に対応したものとならないおそれが生じる。

以上の結果フィルドフォワード制御時に空燃比制御の精
度が低下して排気エミッションの増加や運転性の悪化を
招く。特に、目標値をす−ン空燃比に設定している、い
わゆるリーンバーンエンジンにあっては上述した不具合
が大きい。

一方、上記不具合は高度センサを設ければ解消すること
ができるが、このセンサは極めて高価であり、車両のコ
スト高を招く。

（発明の目的） そこで本発明は、エンジンが所定の低トルク運転状態に
あることを検出し、この低トルク運転状態にあるときは
高地から低地への下降走行であると判断して全領域の学
習値を適切に書き換えることにより、学習値を運転条件
の変化（大気圧の変化）に対応する最適なものとして空
燃比制御の精度を高め、排気エミッションを低減させる
とともに、エンジンの運転性を向上させることを目的と
している。

（発明の構成） 第１図は本発明を明示するための全体構成図である。

エンジンの排気中の酸素濃度は酸素センサ９により検出
されており、この酸素センサ９の出力に基づいて第１　
？ｉｌｉ正係数演算手段が空燃比を理論空燃比に補正す
る第１補正係数を演算する。トルク状態検出手段はエン
ジンが所定の低トルク運転状態にあることを検出してお
り、補正信号発生手段はエンジンが所定の低トルク運転
状態にあるとき所定のタイミング毎に補正信号を出力し
、低トルク運転状態にないとき該？ｎｉ正信号の出力を
停止する。一方、記憶手段は第１補正係数の値をそのと
きの運転状態に対応するものとして学習し所定の書き換
えタイミング毎に該運転状態に対応する領域の学習値を
書き換えるとともに、補正信号が入力されると全領域の
学習値を補正し書き換えており、第２　？ｉｌｉ正係数
演算手段は記憶手段から運転状態に対応する第１補正係
数の学習値を読み出し、この学習値に基づいて空燃比を
目標空燃比に補正する第２補正係数を演算する。そして
、空燃比制御手段が運転状態に応じて第１補正係数ある
いは第２補正係数を択一的に選択するとともに、第１補
正係数を選択したとき空燃比を理論空燃比にフィードバ
ンク制御し、第２補正係数を選択したとき空燃比を目標
空燃比にフィードフォワード制御することにより、上記
学習値を運転条件の変化に対応した最適値に維持するも
のである。

（実施例） 以下、本発明を図面に基づいて説明する。

第２〜６図は本発明の第１実施例を示す図である。

まず、構成を説明すると、第２図において、１はエンジ
ンであり、吸入空気はエアクリーナ２より吸気管３を通
して各気筒に供給され燃料は噴射信号Ｓｉに暴づきイン
ジェクタ４により噴射される。吸入空気の流量Ｑａばフ
ラップ式のエアフローメータ５により検出され、吸気管
３内の絞弁６によって制御される。絞弁６の開度Ｃｖは
絞弁開度センサ７により検出され、エンジン１０回転数
Ｎはクランク角センサ８により検出される。また、排気
中の酸素濃度は酸素センサ９により検出され、酸素セン
サ９は例えば理論空燃比においてその出力電圧Ｖｓが急
変する特性をもつもの等が用いられる。これらエアフロ
ーメータ５、絞弁開度センサ７、クランク角センサ８お
よび酸素センサ９からの各信号はコントロールユニット
１０に入力されており、コントロールユニツ１−１０は
第１、第２補正係数演算手段、記憶手段、トルク状態検
出手段、補正信号発生手段および空燃比制御手段として
の機能を有している。コントロールユニット１０は第３
図に詳細を示すように、ＣＰＵＩＩ、ＲＯＭ１２、ＲＡ
Ｍ１３、Ｉ１０ボート１４および定電圧回路１５．１６
により構成されている。定電圧回路１５にはバッテリ賃
からの直流電源が直接供給されており、定電圧回路１５
はＲＡ　Ｍ　１３に富時定霜圧（例えば、５Ｖ）を供給
している。したがって、ＲＡ　Ｍ　１３の記憶データは
エンジン停止後も保持される。一方、定電圧回路１６に
はイグニッションスイッチ１８を介して上記直流電源が
供給されており、定電圧回路１６はイグニッションスイ
ッチ１８がＯ’Ｎ位置にあるときＣＰＵＩＩ、ＲＯＭ１
２およびＩ１０ボート１４に定電圧を供給する。したが
って、コントロールユニット１０はイグニッションスイ
ッチ１８がＯＮ位置になると動作を開始する。ＣＰＵＩ
ＩはＲＯＭ　１２に書き込まれているプログラムに従っ
て１１０ポート１４より必要とする外部データを取り込
んだり、またＲＡＭ１３との間でデータの授受を行った
りしながら演算処理し、必要に応じて処理したデータを
Ｉ１０ボート１４へ出力する。Ｉ１０ボート１４には前
記各センサ５．７．８．９からの信号が入力されるとと
もに、Ｉ１０ボート１４からは噴射信号Ｓｉが出力され
る。ＲＯＭ１２はＣＰＵＩＩにおける演算プログラムを
格納しており、ＲＡ　Ｍ　１３は演算に使用するデータ
をマツプ等の形で記憶している。

次に作用を説明する。

一般に、学習制御によれば、リンチからリーンまでの広
範囲な空燃比を検出できる高価な酸素センサを必要とせ
ず、フィードバック制御と同様に高精度で目標値に制御
することが可能であるが、学習値自体の精度が悪い場合
には目標値からはずれるおそれがある。このような学習
値の精度悪化は、主として運転条件と学習値との対応関
係にずれが生じることに起因している。この場合、運転
条件の変化を感知するセンサ（例えば、高度センサ）を
設ければ解消できるが、コスト高となる。

そこで本実施例では、近時マイクロコンピュータを用い
たエンジン制御が行われており、このようなマイクロコ
ンピュータによれば、いわゆるソフトウェアを変えるこ
とにより種々の機能を実現することができるという点に
着目して、ソフトウェアによる対応により運転条件の変
化を感知し、高度センサを必要とせずに学習値を常に最
適な値に維持している。

第４．５図はＲＯＭ　１２に書き込まれている空燃比制
御のプログラムを示すフローチャートであり、図中Ｐ、
　−Ｐ　はフローチャートの各ステップを示している。

また、以下の説明において、運転条件、運転状態および
運転領域とはそれぞれ異なった意味内容を有し、次のよ
うに定義されるものである。

運転条件：吸気温度、大気圧等のような外的条件をいう
。したがって、運 転条件の変化とは、例えば大気 圧の変化等をいう。

運転状態：要求負荷に対して現在のエンジン出力がどの
ような状態にある かをいう。

運転領域：運転状態を定量的に表示するもので、例えば
回転数Ｎと基本噴 対量Ｔｐ　（負荷に対応）をパラ メータとして低回転無負荷領域、 高回転高負荷領域等のように表 す。

第４図は空燃比制御のメインルーチンを示すフローチャ
ートであり、このルーチンは１０　ｍｓ毎に１度実行さ
れる。まず、Ｐ、で基本噴射量Ｔｐを次式■に従って演
算する。

Ｔ　ｐ　＝Ｋ　Ｘ　Ｑａ　／Ｎ−−−−■但し、Ｋ：定
数 次いで、次式■に従って最終噴射量Ｔｉを決定する。

Ｔｉ　＝ＴｐＸＣＯＥＦｘα＋Ｔｓ−−−■■式中、Ｃ
０ＥＦは各種増量係数であり、例えば冷却水温や吸気温
度等に基づいて基本噴射量Ｔｐを各種増量補正するもの
である。また、αは後述するサブルーチンで演算される
フィードバンク制御時の空燃比補正係数（以下、第１補
正係数という）であり、フィードフォワード制御時には
このαに代えて第２補正係数βが用いられる。なお、Ｔ
ｓはインジェクタ４の応答遅れ（むだ時間）を補正する
ための係数である。

したがって、インジェクタ４からは最終噴射量Ｔｉの燃
料が吸気管３内に噴射され、後述するように吸入混合気
の空燃比が常に目標値に制御される。

第５図は、第１、第２補正係数α、βを演算するサブル
ーチンを示すフローチャートであリ、このルーチンはエ
ンジン１回転毎に１度実行される。

ｐＨでフィードバンク条件が成立しているか否かを判別
し、成立しているときにはＲ７に進み、成立していない
ときにはＰ、に進む。フィードバンク条件成立の判別は
、第６図に示すようにエンジン回転数Ｎ、基本噴射量Ｔ
ｐおよび絞弁開度Ｃｖに基づいて行い、同図中に示ず各
持寄は次のように区分される制御領域を表している。

λ、：理論空燃比（λ□＝１）にフィーｔ′ハック制御
（以下、λ、制御という） する領域。

ＦＦ、：リーン空燃比にフィードフォワード制御する領
域。

ＦＦ２：リッチ空燃比にフィードフォワード制御する領
域。

ＬＣ：絞弁６の全閉状態。

Ｌｏ：絞弁６の全開状態。

なお、暖機前や始動直後等ではλ、領領域あってもＦＦ
２領域の制御を行う。したがって、上記ステップｐｕで
エンジン１がλ、領域にあればＰＩ２に進み、なければ
Ｐｌに進む。

ここで、最初にフィードバック条件が成立している場合
について説明する。この場合、まずＲ７で酸素センサ出
力Ｖｓを比較基準値Ｓ／Ｌ（Ｓ／Ｌ：出力Ｖｓが理論空
燃比で急変するときの上限と下限の中間の値）と比較し
、Ｖｓ＜Ｓ／Ｌのときは理論空燃比よりリーンであると
判断してＰＩ４で空燃比を理論空燃比に補正する第１補
正係数αの値を増加させる。一方、Ｖｓ＞Ｓ／Ｌのとき
は理論空燃比よりリッチであると判断して、Ｐｌｓで第
１補正係数αの値を減少させる。なお、第１補正係数α
の増減はＰＩ（比例積分）制御により行う。これにより
、第１補正係数αの値が運転状態に応して適切に補正さ
れ、空燃比が精度よく理論空燃比に制御される。

次いで、Ｒｃで学習条件が満たされているか否かを判断
する。学習条件は、例えばエンジンが急加速状態等の過
渡運転域にないとき満たされる。このような過渡運転域
では空燃比が急激に変化しており、学習に適さないから
である。

学習条件を満たし′ζいるときには、ｐＨ？〜Ｐｚｚの
学習制御のフロー（以下、学習フローという）ＧＦＬに
移行し、満たし可いないときには、Ｐｔ＆に進む。

学習フローＧＦＬでは、まずｐｔｒｒで次式■に従って
学習積算値ＢＴＯＴを演算する。

ＢＴＯＴ＝ＢＴＯＴ＋αＸＣ：ＯＥＦ・−−−一■この
０式でαＸＣ０ＥＦの演算を行うのは、運転条件に応じ
てＣ０ＥＦの値が変化していることから等空燃比（すな
わち、理論空燃比）に維持するためには、αΦ値も変え
る必要があるからである。したがって、学習積算値ＢＴ
ＯＴは１ルーチン毎（１回転毎）に補正したαΦ値の合
計（積算）値を表している。次いで、Ｐｉｅでサンプル
カウンタのカウント値ＢＣＴに〔１〕を加算し、Ｐ、１
でそのカウント値ＢＣＴを所定値（ｎ〕　（例えば、ｎ
　＝　１２８　）と比較する。このサンプルカウンタは
本ルーチンが１口実行される度にアンプカウントするも
ので、第１補正係数αのサンプル数をカウントしている
。ＰＩ９で、ＢＣＴ＜ｎのときにはサンプル数が不足で
あると判断してＲ２に進む。この場合には、後述するよ
うに学習フローＧＦＬのＰＩＱ〜Ｐｔ４のステップを繰
り返しＢＣＴ＝ｎなるまでサンプリングすることになる
。そして、ＢＣＴ２：ｎになると、すなわち学習フロー
ＧＦＬのステップＰｐｙ〜ｐｔｑが１２８回実行きれ学
習積算値ＢＴＯＴが１２８個のデータを加算したものに
なると、Ｐ２ｏで学習平均値ＢＡ　（ＢＡ＝ＢＴＯＴ／
ｎ）をめる。この学習平均値ＢＡは今回サンプリングし
たｎ個（１２８個）の学習データの平均値を表している
。次いで、ｐａｔで現運転状態に対応する領域の学習値
ＢＮを書き換える。この領域は、λ１領域において回転
数Ｎと基本噴射量Ｔｐに基づいて割り合てられている（
例えば、アドレス指定して割り合でる）ものである。こ
の書き換えにより、学習値ＢＮの時間経過に伴うばらつ
きを適切に補正してデータとしての信頼性を高める。例
えば、高地から低地への下り坂走行時に大気圧の変化に
より空気密度が変化したような場合、すなわち運転条件
が大きく変化したような場合であっても、上記書き換え
により対応する領域の学習値ＢＮが當に最適値に維持さ
れる。学習値ＢＨの書き換えが終了すると、Ｐ２Ｚでサ
ンプルカウンタをクリヤしてＢＣＴ＝０とするとともに
、トルクカウンタのカウント値ＴＧＥＮ　（詳細は後述
する）をクリヤしてＴＧＥＮ＝Ｏとしてリターンする。

一方、上記ステップＰｔ６で学習条件を満たしていない
ときには、まずＰｌＢで低トルク基準値ＬＧＥＮを設定
する。この低トルク基準値ＬＧＥＮは第６図に示すよう
に回転数Ｎに基づいて設定されるもので、エンジン出力
が低トルクあるいは負のトルク状態にあるか否かを判定
するための基準値である。なお、負のトルクとはエンジ
ンの出力軸から外部に有効に取り出すことができないト
ルクのことでエンジン内部の摩擦損失に打ち勝ってエン
ジン自身の回転を継続させるための回転トルクをいう。

例えば、下り坂走行等ではアイドル回転に必要なトルク
よりもさらに小さい負のトルクで運転されることがある
。負のトルクの大きさは第６図に示す低トルク基準値Ｌ
ＧＥＮよりも小さい。また、第６図中λ、領域において
低トルク基準値ＬＧＥＮよりも低トルクである範囲（図
中斜線Ｘ領域）は、所定の制限時間を限度としてλ１制
御を行い、その他は所定のリーン空燃比にフィードフォ
ワード制御して燃費の向上を図っている領域である。上
記制限時間内のみλ１制御を行うのは、このＸ領域の学
習値ＢＮを得るためである。

そして、この低トルク基準値ＬＧＥＮは回転数Ｎの上昇
に従って増大するが、平地定常走行時のトルク（第６図
中曲線Ｔで表す）よりも低めに設定される。次いで、Ｐ
２３で基本噴射量’ｒｐと低トルク基準値ＬＧＥＮを比
較し、Ｔｐ　＞ＬＧＥＮのときにはＰｇでトルクカウン
タのカウント値ＴＧＥＮから〔１〕を減算し、Ｐ２ｆで
そのカウント値ＴＧＥＮが負であるか否かを判別する。

カウント値ＴＧＥＮが負であるときはＰ葛でＴＧＥＮ＝
Ｏとしてリターンし、負でないときにはそのままリター
ンする。一方、Ｔｐ≦ＬＧＥＮときにはＰ２？〜Ｐ＆、
の学習値Ｉ３Ｎを補正するフロー（以下、補正フローと
いう）Ｉ（ＦＬに移行する。補正フローＨＦ　Ｌではま
ず、Ｐλ７でトルクカウントのカウンタ値ＴＧＥＮに〔
１〕を加算し、Ｐ、１？でそのカウント値ＴＧＥＮを所
定値〔ｍ〕　（例えば、ｍ　＝　２０．０００）と比較
する。

ここで、トルクカウンタは本ルーチンが１同大行される
度にアンプカウント（ステップＰ２７）、ダウンカウン
ト（ステップＰ≧）あるいはクリヤ（ステップＰｚｚ）
の何れかを択一的に行うもので、エンジンが所定の低ト
ルク運転状態にあるか否かを判別するためのカウンタで
ある。

そして、このトルクカウンタのカウント値ＴＧＥＮがＴ
ＧＥＮ＞ｍであるときには、エンジンが所定の低トルク
運転状態にあると判別され４゜このような低トルク運転
状態を判別しているのは、下り坂走行にあるか否かを判
別するためである。すなわち、低トルクの状態が所定期
間以上継続すると高地から低地へ下降している状態と判
断することができ、間接的に大気圧の変化を感知するこ
とができるからである。

そこで、ＰｚｒでＴＧＥＮ≦ｍのとき・にはＴｐ≦ＬＧ
ＥＮなる条件を満足する期間が所定の期間以下である、
言い換えれば、所定の低トルク運転状態になく大気圧が
変化していないと判断して後述する補正を行わずにリタ
ーンする。

一方、ＴＧＥＮ＞ｍのときには低トルク運転状態にあり
大気圧が変化していると判断してｐｘで全運転領域の学
習値ＢＮを補正し書き換える。

この補正は、例えば次に示す■、■のように行う。

（１）新学習値Ｂ　Ｎ　ｎｅｗを次式■に従って演算し
、旧学習値ＢＮｏｌｄを今回の新学習値ＢＮｎｅ−に書
き換える。

Ｂ　Ｎ　ｎｅｗ　＝　Ｂ　Ｎ　ｏｌｄ　Ｘ　１．０１５
−−−−−−■（ＩＩ）上記（１）において上限値を設
け、０式の演算結果が初期学習値ＢＮｉｎ（一度も学習
していないときの値を指す）の１．０２倍を超えると、
新学習値Ｂ　Ｎ　ｎｅｉｌをＩ３Ｎｎｅｗ　＝　Ｂ　Ｎ
　ｉｎＸ　１．０２なる上限値に制限する。

上記補正において、新学習値Ｂ　Ｎ　ｎｅｗを大きい値
としているのは、フラップ式のエアフロー−メータ５で
は指示値が空気密度の平方根に比例しており、空気密度
の変化に対して空燃比がリーン側に過度にずれるのを防
ぐためである。

例えば、高地走行では空気密度が低下することから充填
効率が低下して空燃比が目標値よりリッチ側へずれる。

これを補正するために第１補正係数αの値は必然的に小
さくなる。そして、このとき、学習値ＢＮが学習機会を
得すして（書き換えが行われないまま）低地走行に移行
すると、現空燃比が目標値よりリーン側へずれる。

このような不具合を防ぐために上記補正で学習値ＢＮを
大きい値に書き換えて大気圧の変化に追随できるように
しているのである。したがって、大気圧の変化に拘らず
全運転領域の学習値ＢＮの精度を常に高く維持すること
ができる。

その結果、高価な高度センサを必要とすることなく、空
燃比制御の精度を高めることができる。

次いで、Ｐａ１）でトルクカウンタをクリヤしてＴＧＩ
Ｆ、Ｎ＝Ｏとしてリターンする。

なお、本実施例ではフラップ式のエアフローメータを使
用しているが、例えばカルマン渦流量式のエアフローメ
ータを使用した場合には吸入空気の体積流量を測定する
ことになるため上述したような学習値ＢＮの誤差はさら
に大きく２倍程度となる。したがって、この場合には上
記効果が極めて顕著なものとなる。

次に、最初のステップＰ。でフィードバンク条件が成立
していないと判別した場合について説明する。まず、Ｐ
ｌで第１補正係数αの学習値ＢＮに基づいて空燃比を目
標空燃比（例えば、所定のリーン空燃比）に補正する第
２補正係数βを演算する。第２補正係数βは、例えば運
転状態に対応する領域の学習値ＢＮを読み出すとともに
、学習値ＢＮをスライド（定数倍して値を変える）させ
て、あるいは複数の学習値ＢＮを基に補間計算を行う等
によりめられる。

次いで、Ｐａ７で第１補正係数αを第２補正係数βに置
き換える。したがって、メインルーチンでは、この第２
補正係数βに基づいて空燃比が目標空燃比となるように
フィードフォワード制御される。この場合、学習値ＢＮ
の精度が高いことから第２　？ｉｌｉ正係数βの精度も
高いものとなり、空気密度の急変に拘らず空燃比を精度
よく目標値に制御することができる。

次に本実施例と先願例との比較を行う。

第７図（ａ１〜（Ｃ１は空燃比制御のタイミングチャー
トであり、図中実線は先願例、破線は本実施例をそれぞ
れ示している。第７図（ａ）に示すように、まず車両が
低地から高地への上り坂走行にあるときには同図（ｂ）
に示すように所定の学習タイミング（図中矢印ＧＴはこ
のタイミングを示す）に応答して学習値ＢＮの書き換え
が行われ、その値が運転状態に対応する最適値として維
持される。したがって、第７図（Ｃ）に示すようにフィ
ードフォワード制御時における空燃比誤差（目標値から
のずれの程度）は小さい。次いで、下り坂走行に移行す
ると、低トルクの運転状態となってエンジンブレーキの
多用やフユエルカソトが行われる。このとき、所定の・
低トルク運転状態でない期間は学習値ＢＮの書き換え（
補正）が行われず、一方該運転状態である期間は大気圧
が変化している判断して、第７図（ｂ）に示すように所
定の補正タイミング（図中矢印１１Ｔはこのタイミング
を示す）に応答して全領域の学習値ＢＮが適切に補正さ
れる。したがって、第７図（Ｃ）に示すように先願例に
比して空燃比誤差が極めて小さくなり、排気エミッショ
ンの低減やエンジンの運転性を高めることができる。

コノように、本実施例では既設のマイクロコンピュータ
（コントロールユニット）に大気圧感知手段を実現する
ソフトウェアを付与することによって、すなわち、ハー
ド的な変更を必要とせず空燃比制御のために既に備えて
いる各種センサ情報のみにより、高価な高度センサを備
えた場合と同等の制御精度を得ることができる。

なお、上記実施例ではトルクカウンタがエンジン１回毎
にカウントを行っているが、これに限らず、例えば所定
時間毎にカウントを行うようにしてもよい。また、エン
ジントルクの大きさに応じて加減算の値を変化させるよ
うにしてもよい。そのようにすれば、学習値の精度をよ
り一層高めることができる。

さらに、このような低トルク運転状態の検出のみに限ら
ず、例えば車速やギヤ位置等を表す信号を該検出結果に
併用するようにしてもよく、その場合にも学習値の精度
をより一層、高めることができる。また、低トルク運転
状態の検出は単にトルクに基づくのみでなく、例えばフ
ユエルカソトの時間を計測して行うようにしてもよい。

（効果） 本発明によれば、フィードバンク制御時における補正係
数の学習値を大気圧の変化に対応して常に最適値に維持
することができ、高価な高度センサを必要とすることな
くフィードフォワード制御時における空燃比制御の精度
を向上させることができる。

その結果、排気エミツシヨンの低減や運転性の向上を図
ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の全体構成図、第２〜７図は本発明の一
実施例を示す図であり、第２図はその概略構成図、第３
図はそのコントロールユニットの回路構成図、第４図は
その空燃比制御のメインルーチンを示すフローチャード
、第５図はその第１、第２補正係数を演算するサブルー
チンを示すフローチャート、第６図はその制御領域を示
す図、第７図（ａ）〜（Ｃ）はその作用を説明するため
のタイミングチャートである。 １−−−−−一エンジン、

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 ａ）エンジンの排気中の酸素濃度を検出する酸素センサ
   と、 ｂ）酸素センサの出力に基づいて空燃比を理論空燃比に
   補正する第１補正係数を演算する第１補正係数演算手段
   と、 Ｃ）第１補正係数の値をそのときの運転状態に対応する
   ものとして学習し所定の書き換えタイミング毎に該運転
   状態に対応する領域の学習値を書き換えるとともに、補
   正信号が入力されると全領域の学習値を補正し書き換え
   る記憶手段と、 ｄ）エンジンが所定の低トルク運転状態にあることを検
   出するトルク状態検出手段と、ｅ）エンジンが所定の低
   トルク運転状態にあるとき所定のタイミング毎に前記補
   正信号を出力し、低トルク運転状態にないとき該補正信
   号の出力を停止する補正信号発生手段と、ｆ）記憶手段
   から運転状態に対応する第１補正係数の学習値を読み出
   し、この学習値に基づいて空燃比を目標空燃比に補正す
   る第２補正係数を演算する第２補正係数演算手段と、ｇ
   ）運転状態に応じて第１補正係数あるいは第２補正係数
   を択一的に選択するとともに、第１補正係数を選択した
   とき空燃比を理論空燃比にフィードバック制御し、第２
   補正係数を選択したとき空燃比を目標空燃比にフィード
   フォワード制御する空燃比制御手段と、を備えたことを
   特徴とする空燃比制御装置。