JPS61132748A - 自動車用エンジンの学習制御方法 - Google Patents
自動車用エンジンの学習制御方法Info
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- JPS61132748A JPS61132748A JP25348584A JP25348584A JPS61132748A JP S61132748 A JPS61132748 A JP S61132748A JP 25348584 A JP25348584 A JP 25348584A JP 25348584 A JP25348584 A JP 25348584A JP S61132748 A JPS61132748 A JP S61132748A
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- engine
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- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
- F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
- F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
- F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
- F02D41/14—Introducing closed-loop corrections
- F02D41/1438—Introducing closed-loop corrections using means for determining characteristics of the combustion gases; Sensors therefor
- F02D41/1477—Introducing closed-loop corrections using means for determining characteristics of the combustion gases; Sensors therefor characterised by the regulation circuit or part of it,(e.g. comparator, PI regulator, output)
- F02D41/148—Using a plurality of comparators
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
- F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
- F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
- F02D41/24—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means
- F02D41/2406—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means using essentially read only memories
- F02D41/2425—Particular ways of programming the data
- F02D41/2429—Methods of calibrating or learning
- F02D41/2441—Methods of calibrating or learning characterised by the learning conditions
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
- F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
- F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
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- F02D41/2425—Particular ways of programming the data
- F02D41/2429—Methods of calibrating or learning
- F02D41/2451—Methods of calibrating or learning characterised by what is learned or calibrated
- F02D41/2454—Learning of the air-fuel ratio control
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Electrical Control Of Air Or Fuel Supplied To Internal-Combustion Engine (AREA)
- Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【産業上の利用分野１
本発明は、例えば自動車用エンジンにおいて燃料噴射歯
の制御をマイクロコンピュータで行な・う場合等に適用
される自動車用エンジンの電子制御方式に関するもので
ある。 【従来技ｖＩＩ） 従来、自動車用エンジンの空燃比制御において −は
、エアフロメータからの情報でもって基本燃料噴射口を
算定し、これを０２センサのフィードバック信号を用い
て補正している。ここで問題になるのは、０２センサに
はフィードバックできない領域、すなわちスロットル全
開領域、Ｏｘセンサネ活性領域（エンジン始動時）等が
あることで、このため、予めエンジン運転の定常状態に
おける回転数と負荷とをパラメータとするマツプに対し
て、理論空燃比における燃料噴射伍を実現するための補
正量をプロットし、これを制御変数としてエンジンの運
転制御、例えば燃料噴射俊制却を行なうという学習制御
がなされている。なお０２センザ検出値に基づき空燃比
補正量を学習制御する空燃比制御方法が特開昭５８−５
９３２９号公報に提案されている。 【技術的課題】 ここで問題になるのは、学習値が、学習目標値へ収束し
た後、センナの読取り誤差、定常判定条件不十分等に起
因するハンチング現象で、このハンチング現象により制
御性を著しくノロっている。 （発明の目的１ 本発明は、上記事情を課題として提案されたもので、半
固制御において、学習目標に対する偏差に対して、いわ
ゆる不感帯を設け、ハンチングを防止することによりエ
ンジン運転制御の制御変数を安定化させ、その制御性を
向上するようにした自動車用エンジンの電子制御方式を
提供しようとするものである。 （発明の構成１ この目的のため本発明は、予め与えられた判定条件によ
りエンジン運転の定常状態を判定した時に、センサから
の情報を学習値として、エンジン制御諸元をパラメータ
とするテーブルに取込み、上記学習値をｆンジン運転制
御の制御変数として使用するものにおいて、上記テーブ
ルへの書込みは、学習目標値に対しての偏差が所定値よ
り大きい場合にのみテーブル直の書換えを行ない、所定
値よシ小さい場合には書換えを行なわないことを特徴と
するものである。
の制御をマイクロコンピュータで行な・う場合等に適用
される自動車用エンジンの電子制御方式に関するもので
ある。 【従来技ｖＩＩ） 従来、自動車用エンジンの空燃比制御において −は
、エアフロメータからの情報でもって基本燃料噴射口を
算定し、これを０２センサのフィードバック信号を用い
て補正している。ここで問題になるのは、０２センサに
はフィードバックできない領域、すなわちスロットル全
開領域、Ｏｘセンサネ活性領域（エンジン始動時）等が
あることで、このため、予めエンジン運転の定常状態に
おける回転数と負荷とをパラメータとするマツプに対し
て、理論空燃比における燃料噴射伍を実現するための補
正量をプロットし、これを制御変数としてエンジンの運
転制御、例えば燃料噴射俊制却を行なうという学習制御
がなされている。なお０２センザ検出値に基づき空燃比
補正量を学習制御する空燃比制御方法が特開昭５８−５
９３２９号公報に提案されている。 【技術的課題】 ここで問題になるのは、学習値が、学習目標値へ収束し
た後、センナの読取り誤差、定常判定条件不十分等に起
因するハンチング現象で、このハンチング現象により制
御性を著しくノロっている。 （発明の目的１ 本発明は、上記事情を課題として提案されたもので、半
固制御において、学習目標に対する偏差に対して、いわ
ゆる不感帯を設け、ハンチングを防止することによりエ
ンジン運転制御の制御変数を安定化させ、その制御性を
向上するようにした自動車用エンジンの電子制御方式を
提供しようとするものである。 （発明の構成１ この目的のため本発明は、予め与えられた判定条件によ
りエンジン運転の定常状態を判定した時に、センサから
の情報を学習値として、エンジン制御諸元をパラメータ
とするテーブルに取込み、上記学習値をｆンジン運転制
御の制御変数として使用するものにおいて、上記テーブ
ルへの書込みは、学習目標値に対しての偏差が所定値よ
り大きい場合にのみテーブル直の書換えを行ない、所定
値よシ小さい場合には書換えを行なわないことを特徴と
するものである。
【実 施 例］
以下、本発明の電子制御方式を、空燃比制御に適用した
実施例につき、第１図ないし第４図を参照して具体的に
説明する。 第１図は制御系全体の概略図を示すもので、図中符号１
はエンジン本体である。このエンジンはエアクリーナ２
から導入された空気が、スロットルボディ３において、
インジェクタ４からの噴射燃料と混合された後、その混
合気がスロットルバルブ５を介して吸気系へ導入される
ものであり、また排気系では、排気ガス反応器６におい
てガス中の有害成分の除去が行なわれるように排気浄化
対策が施されている。 上記排気系からは、排気ガスの一部が、ＥＧＲパルプ７
を介して吸気系に還流される構成になっており、ＥＧＲ
パルプ７は、吸気通路に連通する負圧管に設けたパルプ
８の開閉動作により、負圧管を介してバルブ７内のダイ
ヤフラムに作用される負圧の有無により開閉動作される
ものである。 またインジェクタ４には、燃料タンク９より燃料ポンプ
１０を介して燃料が供給されるもので、余剰燃料はプレ
ッシャレギュレータ１１を介して上記燃料タンク９に還
流される。なお燃料ポンプ１０からインジェクタ４へ至
る燃料供給経路には、燃料ダンパ１２．フィルタ１３等
が設けられている。 またスロットルバルブ５の上流、下流においてスロット
ルボディ３に連通ずるバイパスには、アイドルコントロ
ールソレノイドパルプ１４が設けられている。 また第１図において、符号１５はマイクロコンピュータ
であり、このマイクロコンピュータ１５に対しては、排
気系において排気ガス反応器６の前段に設置したＯｚセ
ンサ１Ｇからの電圧信号と、スロットルボディ３の吸気
通路に設けたエアフロメータ１７からは空気流量を測定
した電気信号と、スロットルバルブ５に設けたスロット
ルセンサ１８からはスロットル開度に応じた電圧信号と
、エンジン１からは水温センサ１９によって水温につい
ての電気信号とが与えられる。 また上記マイクロコンピュータ１５には、ディストリビ
ュータ２０に設けたクランク角センサ２１によって、ク
ランク角基準位置の検出信号およびクランク角１度毎の
パルス信号が与えられ、またミッション２２からはニュ
ートラル位置スイッチング信号が、イグニッションスイ
ッチまたはスタータスイッチ２３からはスタータスイツ
チング信号が、それぞれ与えられる。 なお第１図中、符号２４はバッテリ、２５はインジェク
タリレー、２Ｇは燃料ポンプリレーである。 また上記マイクロコンピュータ１５は、第２図に示され
るように、ＭＰＵ２７を、バス２８を介してＲＯＭ２９
．ＲＡＭ３０およびバックアップ付ＲＡＭ３１に接続さ
せている。また上記Ｏｚセン１ノー１６．エアフロメー
タ１７．スロットルセンサ１８などのアナログ信号は、
Ａ／Ｄ変換器３２を介してデジタル変換され、バス２８
にもたらされる。またその他の信号は［／○ボート３３
に入力され、ＭＰＵ２７が、与えられた制御ブラグムに
従って指令した出力制御１１ ｆｆｆｉ号は、インジェ
クタ４．燃料ポンプ１０．バルブ８などに出力される。 以上ｔよ、この発明の制御方式を採用Ｊ“る場合のエン
ジンの制皿形態の１つを示すものである。 そして、この制御系においては、インジェクタ４につい
ての基本噴射υは次式で弾出する。 Ｔｏ ＝Ｋ −Ｑ／Ｎ 但し、Ｋは定数、Ｑはエアフロメータ１７で計測した吸
入空気Ｍ、Ｎはディスリピユータ２０で検出したエンジ
ン回転数である。上記エンジン回転数は、エンジン制御
の諸元の１つのパラメータとして採用される。またここ
では、Ｑ／Ｎはエンジン負荷の値を示すパラメータに採
用される。 前記０２センサ１６からの、フィードバック信号【よ、
ｏ２センサ１６のリッチサイド、リーンサイドのサイク
ルイリ御（例えばスライスレベルに対する±直）の時の
積分値で与えられる。この値は可及的にスライスレベル
に接近されるが、その変動はエンジン運転の状況変化に
追随しており、Ｔｏの値の補正項αとなる。このほかイ
ンジェクタ４を開放するためのパルス幅の算出には、水
温センサ１９などのデータも補正項Ｃ０ＥＦとして算入
される。このためＴＯの値は、実際はＴｐ ′となり、
Ｔｐ−とＱとの関係は、少なくとも、非直線関係のＰＡ
数系になる。 今、Ｔｐ−＝に′・Ｑ／Ｎ ＣＫ′＝に／ａ−（＜Ｚ、Ｃ０ＥＦ）１とした場合のα
′の値について、エンジン回転数および負荷をパラメー
タとして構成したマトリックスに、取込む場合、エンジ
ンの定常運転の判定には、０２センサ１Ｇの出力値を採
用する。例えば負荷領域をＬｏ、Ｌｌ、Ｌｚ 、Ｌｓ
、Ｌ４と分割し、回転数領域をＮｏ、Ｎｌ、ＮＩ 、Ｎ
ｓ 、Ｎ４と分割して、その各負荷領域ＬｏＬ１．Ｌｔ
Ｌｔ。 二、および−一しにおける、各回転数領域筺ユサ−１，
！−シ＋ Ｎ ２ Ｎ ｓみよびＮ５Ｎｔの各格子内に
おいて、０２センサ１Ｇが、リッチ・リーンの値を３回
、切換え出力したとすれば、これを定常運転状態と判定
するのである。 このような判定がなされた時、学習値の、取込みがなさ
れるのであるが、ＲＡ Ｍ ３１への自込みは負荷のパ
ラメータに対応する、すなわちＬＯＬＬ。 Ｌ−Ｌ」」、ＬＬいおよびＬｘ Ｌ４の分割ｆｌＡ域に
対応するテーブル、すなわ５４個のアドレスａ１゜ａｍ
＋ ａｍ ＋ ａ４に対して行なわれる。ここでは回
転数が、どの領域（Ｎｏ Ｎ１．ＮＩ Ｎｚ 、Ｎ工Ｎ
ｓ 、 ｂ」ソ）のものでも、負荷の分割領域対応で
、最終学習値がメモリの対象として採用される。学習値
の書換えは、目標値に対する偏差が±１％以上の場合に
限り、学習値の最小分解能を偏差の単位として、先のメ
モリ内容に加算もしくは減算し、メモリに戻す形で実現
ブる。学習が進行して学習値が目標値近傍に収束した後
は、急激な変化をもたらすのは、ハンチングの原因とな
るわけで、むしろ時間経過の中で漸進的に変動すること
がよいのであるから、上記のような、いわゆる不感帯を
設け、これを越えるものに限り学習する学習値の書換え
は有効かつ有利といえるのである。 そしてこの学習値（ａ１＋ ａｍ Ｔ ａｍおよびａ４
にメモリされた内容）が、各負荷の運転状態に応じて直
ちに読出されて、制御変数としてＭ Ｐ ＩＪ ２７で
演算式に組込まれる。 実際の負荷の値は、Ｌｏ Ｌ４の間で自由に変動するの
で、ｉｌＪ御変数ｙも、これに対応して微妙に設定され
ることが望まれるが、領域の分ｖ１数を増すほど、メモ
リ容量を増ざなけれ゛ばならないことから、これは、直
線補間法を用いて、Ｍ Ｐ Ｕ ２７の演算で求めるこ
とにする。 今、各領域Ｌｏ Ｌｘ 、ＬＩ Ｌｌ 、Ｌｚ Ｌｓお
よびＬｌ Ｌ４の学習値を、Ｖｔ、Ｖｚ ＊ ’Ｉｓお
よびｙ４とする時、上記ｙ１１ ｙｚ ＋ ’／ｓおよ
びｙ４の対応負荷値χ１．χ２．χ、およびχ４を各領
域の中間点であると仮定すれば、負荷χにおける制御変
数ｙの値を上記各領域の学習値Ｖ１１ Ｖ２ ＋ｙ、お
よびｙ４から、次式で算定することができる。今、χの
値がχ３およびχ４の間にあるとして、テーブル痺出値
ｙは、 ｙ＝（（χ−χ、）／（χ４−χ３ ））Ｘ （’Ｉ／
４−’Ｉｓ ） ＋Ｖｓ これをグラフで示せば、第４図のような＃Ｉ成になる。 ここで破線は、テーブルの領域分割境界線を示す。 このような空燃比制御の学習によって、例えば０、セン
サ１６からの０２フイ一ドバツク信号のない状態での運
転（スロットル全開領域、０２センサ１６の不活性領域
）も、テーブル値を利用して類推的に制御できることに
なるのである。 次にＭ Ｐ ｔＪ ２７で実行される学習値、書込みの
プログラムの一例を、フローチャート（第５図）を用い
て具体的に説明する。 まずエンジン回転数Ｎが、ｔＩＩ制御対象領域にあるか
否かの判定がなされ、その対象（ＮａＮ４）内にあると
判定されれば、ステップＳ１からステップＳ２に入って
、ＮｏＮ１．ＮｌＮ２ 、Ｎｚ ＮｓおよびＮ」−さ」
のどの領域かの選択がなされる。 次にエンジン負荷りが制御対象領域にあるか否かの判定
がステップＳ３でなされ、その対象（Ｌ。 Ｌ４）内にあると判定されれば、次のステップＳ４に入
ってＬＯＬｌ、Ｌｔ Ｌｍ 、Ｌｍ ＬｌおよびＬ３Ｌ
４のどの領域かの選択がなされる。 このようにして、マトリックス中の、対象領域Ａ（Ｎ、
Ｌ＞が決定されたならば、前回選択された対象Ａ” （
Ｎ、Ｌ）との比較がなされる。ここで等しければステッ
プＳ５からステップＳ６へ、等しくなければステップＳ
７へ移行する。ステップＳ６では、０２ ｔフサ１６の
フィードバック信号がスライスレベルを基準としてリッ
チ／リーン・サイクルへ移行する測定値の符号変ｔＩ１
４ｓ＝ｓＧＮ（α）があったか否かの判定がなされ、符
号変換があればカウンタをカウントアツプし、また符号
変換がなければＥＸＩＴへ落とす。カウンタでカウント
アツプしたならば（ステップＳ８）、次のステップ＄９
でカウントがＣ０ＵＮＴ≧３？の判定を行ない、３回以
下ならばＥ）ＩＴへ落とす。 ３回を越えた時、ここで始めて学習値のま換えのルーチ
ンに移行する。この時、ステップ８１０でカウンタを零
値に戻す。ステップ＄７では、新たな対象領域Ａ（Ｎ、
Ｌ）が、旧い対象額ＭＡ−（Ｎ。 し）と置き換えられ、次回の学習動作の時、ステップ＄
５における比較対象となる。その俊、ステップＳ１↑で
カウンタを零値に戻し、ＥＸｒＴへ落とす。 書込みのルーチンでは、ステップ３１２において！＆終
回（この実施例ではカウンタが“３″直になった時）の
Ｏｚセンサ１６によるサイクルＩｌｌ ｔｌｌの積分値
の最大値ＬＭＤ−ＭＡＸおよび最小直ＬＭＤＭ Ｉ Ｎ
が相加平均され、補正要素αを算出する。 次にステップ３１３で、ＲＡＭ内のアドレスａ１゜ａ２
＊ ８３ ＋ ８４のどれに対して補正値α′（ここ
では水筒センサなどの情報（補正項Ｃ０ＥＦ）も組込ま
れ、α′（α、Ｃ０ＥＦ）として演算されている）を書
込むかを決定するため、書換アドレスの算出がなされる
。上記アドレスａｉ 、ａ２＋ａ ３ ＊ ａ ４は、
負荷をパラメータとする１次元テーブルであるから、先
にｉ制御対象領域Ｌｏ Ｌｌ。 ＬＩ Ｌｌ 、Ｌｌ Ｌｌ 、Ｌｌ Ｌ４のどれが選択
されているかで、自ずから選択決定される。 次にステップ３１４では、０２センサ１６のスライスレ
ベルを１として、０２フイ一ドバツク信号αがα２１．
０１の時、ステップ３．１５へ移行する判定を行なう。 また、α＞ １．０１でない時には、次のステップ８
１６でα豆０．９９の判定を行ない、α二〇、９９の時
にステップＳ１７へ移行し、そうでなければＥＸＩＴへ
落とす。 上記ステップ３１５では、学習値の最小分解能Δαを、
先に該当メモリに書込んだ学習値に加惇し、これを同メ
モリに書込む。また、上記ステップＳ１７では、学習値
の最小分解能Δαを、先に該当メモリに書込まれた学習
値から減算し、これを同メモリに書込む。 このようにしてアドレスａｌ、ａ２．ａ３およびａ４に
書込まれた学習値は、実際の運転においては負荷の変動
に対応して、呼出され、先きのように補間計譚を経て、
細分化され、インジェクタ４の制御に供せられる。 なお本発明の電子制御方式は、上記実施例では回転数と
負荷とをパラメータとするマトリックスを構成して、情
報の取込みを決めているが、他のエンジン制御諸元を用
いてもよいことは勿論であり、制御対象も、インジェク
タ４の噴ＩＪＪ １Ｆ５間制御に限られるものではない
。 〔発明の効果】 本発明は、以上詳述したように、学習目標値に対して不
感帯を設けたので、学習制御の実効を早期に達成させる
ことができ、また、ハンチングを防止し、安定した制御
性を確保できるため、運転領域全域にわたり所定空燃比
に正確に制御することが可能になり排気ガス浄化、運転
性向上、燃費の向上等に著しい効果が得られる。
実施例につき、第１図ないし第４図を参照して具体的に
説明する。 第１図は制御系全体の概略図を示すもので、図中符号１
はエンジン本体である。このエンジンはエアクリーナ２
から導入された空気が、スロットルボディ３において、
インジェクタ４からの噴射燃料と混合された後、その混
合気がスロットルバルブ５を介して吸気系へ導入される
ものであり、また排気系では、排気ガス反応器６におい
てガス中の有害成分の除去が行なわれるように排気浄化
対策が施されている。 上記排気系からは、排気ガスの一部が、ＥＧＲパルプ７
を介して吸気系に還流される構成になっており、ＥＧＲ
パルプ７は、吸気通路に連通する負圧管に設けたパルプ
８の開閉動作により、負圧管を介してバルブ７内のダイ
ヤフラムに作用される負圧の有無により開閉動作される
ものである。 またインジェクタ４には、燃料タンク９より燃料ポンプ
１０を介して燃料が供給されるもので、余剰燃料はプレ
ッシャレギュレータ１１を介して上記燃料タンク９に還
流される。なお燃料ポンプ１０からインジェクタ４へ至
る燃料供給経路には、燃料ダンパ１２．フィルタ１３等
が設けられている。 またスロットルバルブ５の上流、下流においてスロット
ルボディ３に連通ずるバイパスには、アイドルコントロ
ールソレノイドパルプ１４が設けられている。 また第１図において、符号１５はマイクロコンピュータ
であり、このマイクロコンピュータ１５に対しては、排
気系において排気ガス反応器６の前段に設置したＯｚセ
ンサ１Ｇからの電圧信号と、スロットルボディ３の吸気
通路に設けたエアフロメータ１７からは空気流量を測定
した電気信号と、スロットルバルブ５に設けたスロット
ルセンサ１８からはスロットル開度に応じた電圧信号と
、エンジン１からは水温センサ１９によって水温につい
ての電気信号とが与えられる。 また上記マイクロコンピュータ１５には、ディストリビ
ュータ２０に設けたクランク角センサ２１によって、ク
ランク角基準位置の検出信号およびクランク角１度毎の
パルス信号が与えられ、またミッション２２からはニュ
ートラル位置スイッチング信号が、イグニッションスイ
ッチまたはスタータスイッチ２３からはスタータスイツ
チング信号が、それぞれ与えられる。 なお第１図中、符号２４はバッテリ、２５はインジェク
タリレー、２Ｇは燃料ポンプリレーである。 また上記マイクロコンピュータ１５は、第２図に示され
るように、ＭＰＵ２７を、バス２８を介してＲＯＭ２９
．ＲＡＭ３０およびバックアップ付ＲＡＭ３１に接続さ
せている。また上記Ｏｚセン１ノー１６．エアフロメー
タ１７．スロットルセンサ１８などのアナログ信号は、
Ａ／Ｄ変換器３２を介してデジタル変換され、バス２８
にもたらされる。またその他の信号は［／○ボート３３
に入力され、ＭＰＵ２７が、与えられた制御ブラグムに
従って指令した出力制御１１ ｆｆｆｉ号は、インジェ
クタ４．燃料ポンプ１０．バルブ８などに出力される。 以上ｔよ、この発明の制御方式を採用Ｊ“る場合のエン
ジンの制皿形態の１つを示すものである。 そして、この制御系においては、インジェクタ４につい
ての基本噴射υは次式で弾出する。 Ｔｏ ＝Ｋ −Ｑ／Ｎ 但し、Ｋは定数、Ｑはエアフロメータ１７で計測した吸
入空気Ｍ、Ｎはディスリピユータ２０で検出したエンジ
ン回転数である。上記エンジン回転数は、エンジン制御
の諸元の１つのパラメータとして採用される。またここ
では、Ｑ／Ｎはエンジン負荷の値を示すパラメータに採
用される。 前記０２センサ１６からの、フィードバック信号【よ、
ｏ２センサ１６のリッチサイド、リーンサイドのサイク
ルイリ御（例えばスライスレベルに対する±直）の時の
積分値で与えられる。この値は可及的にスライスレベル
に接近されるが、その変動はエンジン運転の状況変化に
追随しており、Ｔｏの値の補正項αとなる。このほかイ
ンジェクタ４を開放するためのパルス幅の算出には、水
温センサ１９などのデータも補正項Ｃ０ＥＦとして算入
される。このためＴＯの値は、実際はＴｐ ′となり、
Ｔｐ−とＱとの関係は、少なくとも、非直線関係のＰＡ
数系になる。 今、Ｔｐ−＝に′・Ｑ／Ｎ ＣＫ′＝に／ａ−（＜Ｚ、Ｃ０ＥＦ）１とした場合のα
′の値について、エンジン回転数および負荷をパラメー
タとして構成したマトリックスに、取込む場合、エンジ
ンの定常運転の判定には、０２センサ１Ｇの出力値を採
用する。例えば負荷領域をＬｏ、Ｌｌ、Ｌｚ 、Ｌｓ
、Ｌ４と分割し、回転数領域をＮｏ、Ｎｌ、ＮＩ 、Ｎ
ｓ 、Ｎ４と分割して、その各負荷領域ＬｏＬ１．Ｌｔ
Ｌｔ。 二、および−一しにおける、各回転数領域筺ユサ−１，
！−シ＋ Ｎ ２ Ｎ ｓみよびＮ５Ｎｔの各格子内に
おいて、０２センサ１Ｇが、リッチ・リーンの値を３回
、切換え出力したとすれば、これを定常運転状態と判定
するのである。 このような判定がなされた時、学習値の、取込みがなさ
れるのであるが、ＲＡ Ｍ ３１への自込みは負荷のパ
ラメータに対応する、すなわちＬＯＬＬ。 Ｌ−Ｌ」」、ＬＬいおよびＬｘ Ｌ４の分割ｆｌＡ域に
対応するテーブル、すなわ５４個のアドレスａ１゜ａｍ
＋ ａｍ ＋ ａ４に対して行なわれる。ここでは回
転数が、どの領域（Ｎｏ Ｎ１．ＮＩ Ｎｚ 、Ｎ工Ｎ
ｓ 、 ｂ」ソ）のものでも、負荷の分割領域対応で
、最終学習値がメモリの対象として採用される。学習値
の書換えは、目標値に対する偏差が±１％以上の場合に
限り、学習値の最小分解能を偏差の単位として、先のメ
モリ内容に加算もしくは減算し、メモリに戻す形で実現
ブる。学習が進行して学習値が目標値近傍に収束した後
は、急激な変化をもたらすのは、ハンチングの原因とな
るわけで、むしろ時間経過の中で漸進的に変動すること
がよいのであるから、上記のような、いわゆる不感帯を
設け、これを越えるものに限り学習する学習値の書換え
は有効かつ有利といえるのである。 そしてこの学習値（ａ１＋ ａｍ Ｔ ａｍおよびａ４
にメモリされた内容）が、各負荷の運転状態に応じて直
ちに読出されて、制御変数としてＭ Ｐ ＩＪ ２７で
演算式に組込まれる。 実際の負荷の値は、Ｌｏ Ｌ４の間で自由に変動するの
で、ｉｌＪ御変数ｙも、これに対応して微妙に設定され
ることが望まれるが、領域の分ｖ１数を増すほど、メモ
リ容量を増ざなけれ゛ばならないことから、これは、直
線補間法を用いて、Ｍ Ｐ Ｕ ２７の演算で求めるこ
とにする。 今、各領域Ｌｏ Ｌｘ 、ＬＩ Ｌｌ 、Ｌｚ Ｌｓお
よびＬｌ Ｌ４の学習値を、Ｖｔ、Ｖｚ ＊ ’Ｉｓお
よびｙ４とする時、上記ｙ１１ ｙｚ ＋ ’／ｓおよ
びｙ４の対応負荷値χ１．χ２．χ、およびχ４を各領
域の中間点であると仮定すれば、負荷χにおける制御変
数ｙの値を上記各領域の学習値Ｖ１１ Ｖ２ ＋ｙ、お
よびｙ４から、次式で算定することができる。今、χの
値がχ３およびχ４の間にあるとして、テーブル痺出値
ｙは、 ｙ＝（（χ−χ、）／（χ４−χ３ ））Ｘ （’Ｉ／
４−’Ｉｓ ） ＋Ｖｓ これをグラフで示せば、第４図のような＃Ｉ成になる。 ここで破線は、テーブルの領域分割境界線を示す。 このような空燃比制御の学習によって、例えば０、セン
サ１６からの０２フイ一ドバツク信号のない状態での運
転（スロットル全開領域、０２センサ１６の不活性領域
）も、テーブル値を利用して類推的に制御できることに
なるのである。 次にＭ Ｐ ｔＪ ２７で実行される学習値、書込みの
プログラムの一例を、フローチャート（第５図）を用い
て具体的に説明する。 まずエンジン回転数Ｎが、ｔＩＩ制御対象領域にあるか
否かの判定がなされ、その対象（ＮａＮ４）内にあると
判定されれば、ステップＳ１からステップＳ２に入って
、ＮｏＮ１．ＮｌＮ２ 、Ｎｚ ＮｓおよびＮ」−さ」
のどの領域かの選択がなされる。 次にエンジン負荷りが制御対象領域にあるか否かの判定
がステップＳ３でなされ、その対象（Ｌ。 Ｌ４）内にあると判定されれば、次のステップＳ４に入
ってＬＯＬｌ、Ｌｔ Ｌｍ 、Ｌｍ ＬｌおよびＬ３Ｌ
４のどの領域かの選択がなされる。 このようにして、マトリックス中の、対象領域Ａ（Ｎ、
Ｌ＞が決定されたならば、前回選択された対象Ａ” （
Ｎ、Ｌ）との比較がなされる。ここで等しければステッ
プＳ５からステップＳ６へ、等しくなければステップＳ
７へ移行する。ステップＳ６では、０２ ｔフサ１６の
フィードバック信号がスライスレベルを基準としてリッ
チ／リーン・サイクルへ移行する測定値の符号変ｔＩ１
４ｓ＝ｓＧＮ（α）があったか否かの判定がなされ、符
号変換があればカウンタをカウントアツプし、また符号
変換がなければＥＸＩＴへ落とす。カウンタでカウント
アツプしたならば（ステップＳ８）、次のステップ＄９
でカウントがＣ０ＵＮＴ≧３？の判定を行ない、３回以
下ならばＥ）ＩＴへ落とす。 ３回を越えた時、ここで始めて学習値のま換えのルーチ
ンに移行する。この時、ステップ８１０でカウンタを零
値に戻す。ステップ＄７では、新たな対象領域Ａ（Ｎ、
Ｌ）が、旧い対象額ＭＡ−（Ｎ。 し）と置き換えられ、次回の学習動作の時、ステップ＄
５における比較対象となる。その俊、ステップＳ１↑で
カウンタを零値に戻し、ＥＸｒＴへ落とす。 書込みのルーチンでは、ステップ３１２において！＆終
回（この実施例ではカウンタが“３″直になった時）の
Ｏｚセンサ１６によるサイクルＩｌｌ ｔｌｌの積分値
の最大値ＬＭＤ−ＭＡＸおよび最小直ＬＭＤＭ Ｉ Ｎ
が相加平均され、補正要素αを算出する。 次にステップ３１３で、ＲＡＭ内のアドレスａ１゜ａ２
＊ ８３ ＋ ８４のどれに対して補正値α′（ここ
では水筒センサなどの情報（補正項Ｃ０ＥＦ）も組込ま
れ、α′（α、Ｃ０ＥＦ）として演算されている）を書
込むかを決定するため、書換アドレスの算出がなされる
。上記アドレスａｉ 、ａ２＋ａ ３ ＊ ａ ４は、
負荷をパラメータとする１次元テーブルであるから、先
にｉ制御対象領域Ｌｏ Ｌｌ。 ＬＩ Ｌｌ 、Ｌｌ Ｌｌ 、Ｌｌ Ｌ４のどれが選択
されているかで、自ずから選択決定される。 次にステップ３１４では、０２センサ１６のスライスレ
ベルを１として、０２フイ一ドバツク信号αがα２１．
０１の時、ステップ３．１５へ移行する判定を行なう。 また、α＞ １．０１でない時には、次のステップ８
１６でα豆０．９９の判定を行ない、α二〇、９９の時
にステップＳ１７へ移行し、そうでなければＥＸＩＴへ
落とす。 上記ステップ３１５では、学習値の最小分解能Δαを、
先に該当メモリに書込んだ学習値に加惇し、これを同メ
モリに書込む。また、上記ステップＳ１７では、学習値
の最小分解能Δαを、先に該当メモリに書込まれた学習
値から減算し、これを同メモリに書込む。 このようにしてアドレスａｌ、ａ２．ａ３およびａ４に
書込まれた学習値は、実際の運転においては負荷の変動
に対応して、呼出され、先きのように補間計譚を経て、
細分化され、インジェクタ４の制御に供せられる。 なお本発明の電子制御方式は、上記実施例では回転数と
負荷とをパラメータとするマトリックスを構成して、情
報の取込みを決めているが、他のエンジン制御諸元を用
いてもよいことは勿論であり、制御対象も、インジェク
タ４の噴ＩＪＪ １Ｆ５間制御に限られるものではない
。 〔発明の効果】 本発明は、以上詳述したように、学習目標値に対して不
感帯を設けたので、学習制御の実効を早期に達成させる
ことができ、また、ハンチングを防止し、安定した制御
性を確保できるため、運転領域全域にわたり所定空燃比
に正確に制御することが可能になり排気ガス浄化、運転
性向上、燃費の向上等に著しい効果が得られる。
第１図は本発明の制御方式を採用するエンジン制御系の
概略図、第２図はマイクロコンピュータの概略構成図、
第３図はマトリックスと実際に使６ 用するＲＡＭ領域
とを並列して示した一図、第４図は補間計算法を視覚的
←示したグラフ、第５図は本発明の制御方式における一
例を示すフローチャートである。 １・・・エンジン、２・・・エアクリーナ、３・・・ス
ロットルボディ、４・・・インジェクタ、５−・スロッ
トルバルブ、６・・・排気ガス反応器、７・・・ＥＧＲ
バルブ、８・・・バルブ、９・・・燃料タンク、１０・
・・燃料ポンプ、１１・・・プレッシャレギュレータ、
１２・・・燃料ダンパ、１３・・・フィルタ、１４・・
・アイドルコントロールソレノイドバルブ、１５・・・
マイクロコンピュータ、１６・・・ｏ２センサ、１７・
・・エアフロメータ、１８・・・スロットルセンサ、１
９・・・水温センサ、２０・・・ディストリビュータ、
２１・・・クランク角センサ、２２・・・ミッション、
２３・・・イグニッションスイッチまたはスタータスイ
ッチ、２４・・・バッテリ、２５・・・インジェクタリ
レー、２６・・・燃料ポンプリレー、２７・・・ＭＰＵ
、２８・・・バス、２９−ＲＯＭ、３０．３１−ＲＡ
Ｍ、３２−Ａ ／ Ｄ変ＩＩ。 ３３・・・［１０ボート。 特許出願人 富士重工桑株式会社代理人 弁理士
小 橋 信 淳 同 弁理士 村 井 進 手続補正書（自発） 昭和６１年 ２月２５日 特許庁長官 学賞３ｊｔＬ Ｈβ殿２、発明の名称 自動車用エンジンの電子制御方式 ３、補正をする者 事件との関係 特 許 出願人 東京都新宿区西新宿１丁目７番２号 ４、代理人 ５、補正の対象 （１） 明細書全文 （２） 図面の第１図、第３図、第５図、第６図（２
）。 第６図（ロ） ６、補正の内容 （１） 明細書全文を別紙のとおり補正する。 （２）図面の第１図、第３図、第５図を別紙のとおり補
正し、第６図輪、第６図中）を別紙のとおり追加する。 （補正） 明 細 書 １、発明の名称 自動車用エンジンの電子制御方式 ２、特許請求の範囲 予め与えられた判定条件によりエンジン運転の定常状態
を判定した時、センサからの情報を学習値として、エン
ジン制御諸元により構成されるテーブルに取込み、上記
学習値をエンジン運転制御の制御変数として使用するも
のにおいて、上記テーブルへの書込みは、学習目標値に
対しての偏差が所定値より大きい場合にのみテーブル値
の書換えを行ない、所定値より小さい場合には書換えを
行なわないことを特徴とする自動車用エンジンの電子制
御方式。 ３、発明の詳細な説明
概略図、第２図はマイクロコンピュータの概略構成図、
第３図はマトリックスと実際に使６ 用するＲＡＭ領域
とを並列して示した一図、第４図は補間計算法を視覚的
←示したグラフ、第５図は本発明の制御方式における一
例を示すフローチャートである。 １・・・エンジン、２・・・エアクリーナ、３・・・ス
ロットルボディ、４・・・インジェクタ、５−・スロッ
トルバルブ、６・・・排気ガス反応器、７・・・ＥＧＲ
バルブ、８・・・バルブ、９・・・燃料タンク、１０・
・・燃料ポンプ、１１・・・プレッシャレギュレータ、
１２・・・燃料ダンパ、１３・・・フィルタ、１４・・
・アイドルコントロールソレノイドバルブ、１５・・・
マイクロコンピュータ、１６・・・ｏ２センサ、１７・
・・エアフロメータ、１８・・・スロットルセンサ、１
９・・・水温センサ、２０・・・ディストリビュータ、
２１・・・クランク角センサ、２２・・・ミッション、
２３・・・イグニッションスイッチまたはスタータスイ
ッチ、２４・・・バッテリ、２５・・・インジェクタリ
レー、２６・・・燃料ポンプリレー、２７・・・ＭＰＵ
、２８・・・バス、２９−ＲＯＭ、３０．３１−ＲＡ
Ｍ、３２−Ａ ／ Ｄ変ＩＩ。 ３３・・・［１０ボート。 特許出願人 富士重工桑株式会社代理人 弁理士
小 橋 信 淳 同 弁理士 村 井 進 手続補正書（自発） 昭和６１年 ２月２５日 特許庁長官 学賞３ｊｔＬ Ｈβ殿２、発明の名称 自動車用エンジンの電子制御方式 ３、補正をする者 事件との関係 特 許 出願人 東京都新宿区西新宿１丁目７番２号 ４、代理人 ５、補正の対象 （１） 明細書全文 （２） 図面の第１図、第３図、第５図、第６図（２
）。 第６図（ロ） ６、補正の内容 （１） 明細書全文を別紙のとおり補正する。 （２）図面の第１図、第３図、第５図を別紙のとおり補
正し、第６図輪、第６図中）を別紙のとおり追加する。 （補正） 明 細 書 １、発明の名称 自動車用エンジンの電子制御方式 ２、特許請求の範囲 予め与えられた判定条件によりエンジン運転の定常状態
を判定した時、センサからの情報を学習値として、エン
ジン制御諸元により構成されるテーブルに取込み、上記
学習値をエンジン運転制御の制御変数として使用するも
のにおいて、上記テーブルへの書込みは、学習目標値に
対しての偏差が所定値より大きい場合にのみテーブル値
の書換えを行ない、所定値より小さい場合には書換えを
行なわないことを特徴とする自動車用エンジンの電子制
御方式。 ３、発明の詳細な説明
本発明は、例えば自動車用エンジンにおいて燃料噴射量
の制御をマイクロコンピュータで行なう場合等に適用さ
れる自動車用エンジンの電子制御方式に関するものであ
る。
の制御をマイクロコンピュータで行なう場合等に適用さ
れる自動車用エンジンの電子制御方式に関するものであ
る。
従来、自動車用エンジンの空燃比制御においては、エア
７０メータからの情報により暴本燃料噴射最を算定し、
これをｏ２センサのフィードバック信号を用いて補正し
ている。ここで問題になるのは、ｏ２センサにはフィー
ドバックできない領域、すなわちスロットル全問領域、
０２センサネ活性領域（エンジン始動時）等があること
で、このため、予めエンジン運転の定常状態における回
。 転数と負荷により構成されるマツプに対して、理論空燃
比における燃料噴射量を実現するための補正値をプロッ
トし、これを制御変数としてエンジンの運転制御、例え
ば燃料噴射量制御を行なうという学習制御がなされてい
る。なお０□センサ検出値に基づき空燃比補正量を学習
制御する空燃比制御方法が特開昭５８−５９３２９号公
報に提案されている。
７０メータからの情報により暴本燃料噴射最を算定し、
これをｏ２センサのフィードバック信号を用いて補正し
ている。ここで問題になるのは、ｏ２センサにはフィー
ドバックできない領域、すなわちスロットル全問領域、
０２センサネ活性領域（エンジン始動時）等があること
で、このため、予めエンジン運転の定常状態における回
。 転数と負荷により構成されるマツプに対して、理論空燃
比における燃料噴射量を実現するための補正値をプロッ
トし、これを制御変数としてエンジンの運転制御、例え
ば燃料噴射量制御を行なうという学習制御がなされてい
る。なお０□センサ検出値に基づき空燃比補正量を学習
制御する空燃比制御方法が特開昭５８−５９３２９号公
報に提案されている。
【発明が解決しようとする問題点１
ここで問題になるのは、学習値が、学習目標値へ収束し
た後、センサの読取り誤差、定常判定条件不十分等に起
因するハンチング現象で、このハンチング現象により制
御性を著しく損っている。 【発明の目的】 本発明は、上記事情を課題として提案されたもので、学
習制御において、学習目標に対する偏差に対して、いわ
ゆる不感帯を設け、ハンチングを防止することによりエ
ンジン運転制御の制御変数を安定化させ、その制御性を
向上するようにした自動車用エンジンの電子制御方式を
提供しようとするものである。
た後、センサの読取り誤差、定常判定条件不十分等に起
因するハンチング現象で、このハンチング現象により制
御性を著しく損っている。 【発明の目的】 本発明は、上記事情を課題として提案されたもので、学
習制御において、学習目標に対する偏差に対して、いわ
ゆる不感帯を設け、ハンチングを防止することによりエ
ンジン運転制御の制御変数を安定化させ、その制御性を
向上するようにした自動車用エンジンの電子制御方式を
提供しようとするものである。
この目的のため本発明は、予め与えられた判定条件によ
りエンジン運転の定常状態を判定した時に、センサから
の情報を学習値として、エンジン制御諸元により構成さ
れるテーブルに取込み、上記学習値をエンジン運転制御
の制御変数として使用するものにおいて、上記テーブル
への書込みは、学習目標値に対しての偏差が所定値より
大きい場合にのみテーブル値の書換えを行ない、所定値
より小さい場合には書換えを行なわないことを特徴とす
るものである。
りエンジン運転の定常状態を判定した時に、センサから
の情報を学習値として、エンジン制御諸元により構成さ
れるテーブルに取込み、上記学習値をエンジン運転制御
の制御変数として使用するものにおいて、上記テーブル
への書込みは、学習目標値に対しての偏差が所定値より
大きい場合にのみテーブル値の書換えを行ない、所定値
より小さい場合には書換えを行なわないことを特徴とす
るものである。
以下、本発明の電子制御方式を、空燃比制御に適用した
実施例につき、第１図ないし第４図を参照して具体的に
説明する。 第１図は制御系全体の概略図を示すもので、図中符号１
はエンジン本体である。このエンジンはエアクリーナ２
から導入された空気が、スロットルボディ３において、
インジェクタ４がらの噴射燃料と混合された後、その混
合気がスロットルバルブ５を介して吸気系へ導入される
ものであり、また排気系では、排気ガス浄化装＠（三元
触媒コンバータ）６においてガス中の有害成分の除去が
行なわれるように排気浄化対策が施されている。 上記排気系からは、排気ガスの一部が、ＥＧＲパルプ７
を介して吸気系に還流される構成になっており、ＥＧＲ
バルブ７は、吸気通路に連通する負圧管に設けたバルブ
８の開閉動作により、負圧管を介してバルブ７内のダイ
ヤフラムに作用される負圧の有無により開閉動作される
ものである。 またインジェクタ４には、燃料タンク９より燃料ポンプ
１０を介して燃料が供給されるもので、余剰燃料はプレ
ッシャレギュレータ１１を介して上記燃料タンク９に還
流される。なお燃料ポンプ１０からインジェクタ４へ至
る燃料供給経路には、燃料ダンパ１２．フィルタ１３等
が設けられている。 またスロットルバルブ５の上流、下流においてスロット
ルボディ３に連通するバイパスには、アイドルコントロ
ールソレノイドバルブ１４が設けられて、アイドル時の
エンジン回転数を制御する。 また第１図において、符号１５はマイクロコンピュータ
であり、このマイクロコンピュータ１５に対しては、排
気系において排気ガス浄化装置θの前段に設置した。２
センサ１６からの電圧信号と、スロットルボディ３の吸
気通路に設けたエアフロメータ１７からは空気流量を測
定した電気信号と、スロットルバルブ５に設けたスロッ
トルセンサ１８からはスロットル開度に応じた電圧信号
と、エンジン１からは水温センサ１９によって水温につ
いての電気信号とが与えられる。 また上記マイクロコンピュータ１５には、ディストリビ
ュータ２０に設昏プだクランク角センサ２１によって、
クランク角基準位置の検出信号およびクランク角１度毎
のパルス信号が与えられ、またトランスミッション２２
からはニュートラル位置スイッチング信号が、スタータ
２３からはスタータスイツチング信号が、それぞれ与え
られる。 なお＠１図中、符号２４はバッテリ、２５はインジェク
タリレー、２Ｇは燃料ポンプリレーである。 また、上記マイクロコンピュータ１５は、第２図に示さ
れるように、マイクロプロセッサユニット（以下ＭＰＵ
と称す）２７を、バス２８を介してＲＯＭ２９． ＲＡ
Ｍ３０およびバンクアップ付ＲＡＭ３１に接続さＵてい
る。また上記ｏ２センサ１６．エア７０メータ１７．ス
ロットルセンサ１８などのアナログ信号は、Ａ／Ｄ変換
器３２を介してデジタル変換され、バス２８を介してＭ
Ｐ Ｕ ２７にもたらされる。またその他の信号はＩ
１０ボート３３を通してＭＰＵ２７に入力され、ＭＰＵ
２７が与えられた制御ブラグムに従って指令した出力ｉ
ｌｌ ｔｉｔ信号は、インジェクタ４．燃料ポンプ１０
．パルプ８などに出力される。 以上は、この発明の制御方式を採用する場合のエンジン
の制御形態の１つを示すものである。 そして、この制御系においては、インジェクタ４につい
ての基本噴射中（ｆｆｋ＞は次式で算出する。 Ｔｐ −ＫｘＱ／Ｎ ・・・（１）
ここでＱは吸入空気ｆｆｉ、 Ｎはエンジン回転数、に
は定数である。またここでは、Ｑ／Ｎはエンジン負荷の
値を示すパラメータに採用される。望ましい噴射パルス
巾７ｉは、基本噴射中ＴＯをエンジン運転変数で修正す
ることにより得られる。次式は、望ましい噴射パルス中
を計算する一例である。 Ｔｉ ＝Ｔ９ Ｘ （ＣＯＦＥ）ｘαｘＫａ −−−（
２）ここでＣ０ＦＥ：クーラント温度、スロットル間度
、エンジン負荷のような補正 係数の和により得られる補正係 数 α：λ補正係数（排気通路中のＯｘ センサのフィードバック信号の 積分値） Ｋａ：学習による補正係数（以降、学 習制御係数と呼ぶ） である。 クーラント温度係数やエンジン負荷のような係数は、検
出情報に関連してテーブルをルックアップすることによ
り得られる。 学習制御係数Ｋａ値は、エンジン負荷とエンジン回転数
に関連して学習値テーブルから得られる。 はじめてのエンジン起動時には、学習値の全ては学習値
テーブル中にイニシャル値として“１°゛にセットされ
る。これは、燃料供給システムは、係数Ｋａなしでもほ
とんど正しい量を供給するように設計されていることを
示している。 しかしながら、全ての自動車は、使用上のバラツキがあ
り、それを含めて同一結果をもたらす望ましい機能を持
つようには生産されない。従って、テーブル中の学習値
は、全ての自動車が実際に使われた時に学習により書換
えられる必要がある。 学習値テーブルおよび学習値の８換えについてはさらに
後述する。 エンジンが暖機されており、ｏ２センサが活性化してい
る時には、所定時刻における０２センサ出力電圧の積分
値はαの値として供給される。より詳細には、コンピュ
ータは、積分器としての機能を持ち、０２センサの出力
電圧を積分する。第６図Φ）は積分出力を示す。システ
ムは予め定められた間隔（例えば４０１３）で積分値を
出セする。例えば第６図（ロ）において、時刻Ｔ１・・
・Ｔｎにおいて積分値■１・・・ｉｎを提供する。従っ
て燃料の量は、ｏ２センサからの積分されたフィードバ
ック信号αにしたがって制御される。 また、一般的なエンジン起動時には、０１センサボデイ
の温度は低いので、ｏ１センサの出力電圧も低い。この
ような状態では、システムはαの値として“１゛′をセ
ットする。 以上によりコンピュータは、望ましい噴射パルス巾Ｔｉ
を（２）式により吸入空気ＩＱ、エンジン回転数Ｎ、Ｃ
０ＦＥ、α、Ｋａから計算する。 なお、本発明における説明において、テーブル中にメモ
リされているものを学習値、補間計算を行なって読出し
て（２）式に適用するものを学習制御係数と呼んでいる
。 本発明のシステムにおいて、学習値テーブル中にストア
されている学習値は、エンジン運転の安定期間中計算さ
れたデータで書換えられる。従−） ′て、安定状態
の検出が必要である。システムにおいて安定状態は、エ
ンジン負荷とエンジン回転数の継続状態により決められ
る。 第３図の上側部分は、安定状態検出のためのマトリック
スを示し、例えば、５本の線と５段の線で区画された１
６区画から成っている。エンジン負荷の大きさは、Ｘ軸
のＬＯからＬＪの５つの点でセットされ、エンジン回転
数の大きさは、Ｙ軸のＮｏからＮ４の５つの点でセット
される。従って、エンジン負荷は、Ｌｏ Ｌｉ 、ＬＩ
Ｌｘ 、ＬｒＬｘ 、Ｌｓ ＬＪの４つのレンジに分割
され、同様にエンジン回転数も４つのレンジに分割され
る。 一方、０□センサの出力電圧は、第６図（へ）に示すよ
うに、混合気のリッチとリーンの状態に応じて理論空燃
比を示す基準電圧を通ってサイクル的に変化する。シス
テムにおいて、ｏｉセンサの出力電圧がマトリックス中
の１６区画の１つの中でリッチとリーンのサイクルを３
回繰返した時、エンジンは安定状態にあると判断される
。 このようなエンジン安定状態の判定がなされた時、学習
値テーブルへ学習値の取込みがなされる。 次に学習値テーブルについて説明すれば、本方式では、
学習値テーブルとして第３図の下側部分に示すようにＲ
ＡＭ３１に負荷に対応する。すなわちＬＯＬｌ 、Ｌｔ
Ｌｘ 、Ｌｌ Ｌｌ 、Ｌｌ ＬＪの各分割領域に対
応してテーブルを設け、このそれぞれのアドレスａ１．
ａｚ 、ａｌ 、ａ４の中の該当するアドレスに学習値
を取込み、前回の学習値を書換えている。ここでは回転
数がどの領域（＼Ｌ工ｔ、ＮｔＮｔ、ＮｚＮ５．Ｎ５Ｎ
４）のものでも、負荷の分割領域対応で学習値がメモリ
される。 そしてこの学習値（ａｉ 、ａｘ 、ａｓおよびａ４に
メモリされた内容）が、各負荷の運転状態に応じて直ち
に読出されて、制御変数として、ＭＰＵ２７で演算式に
組込まれる。 前述のように学習値テーブル中の各位は、自動車の最初
の運転以前は“１″である。 学習値書換えについて説明すれば、エンジン運転の安定
状態が検出された時、学習値テーブルはｏ２センサから
のフィードバック信号に関係した値で書換えられる。書
換えは、最初の１回目は例えば第６図の）のｌ ｍａｘ
とＩ ｗｉｎの値のように積分の３サイクル中の最大値
と最小値の算術平均Ａで行なわれる。 しかし、この学習値の書換えは、学習値を最小分解能を
偏差の単位として先のメモリ内容に加算もしくは減算し
てメモリを更新する。その摸目標値近傍に収束したあと
は、目標値に対する偏差が例えば±１％以上の場合に限
り、学習値の最小分解能を偏差の単位として、先のメモ
リ内容に加算もしくは減算し、メモリに戻す形で実現す
る。学習が進行して学習値が目標値近傍に収束した後は
、急激な変化をもたらすのは、ハンチングの原因となる
わけで、むしろ時間経過の中で漸進的に変動することが
よいのであるから、上記のような、いわゆる不感帯を設
け、これを越えるものに限り学習する学習値の書換えは
有効かつ有利といえるのである。 また一般的な学習値テーブルからの読出しにおいて、学
習値はテーブル中の分割された各領域ごとにメモリされ
ているが、実際の負荷の値はり。 旦４の間で自由に変動し、この変動に対して微妙に対応
することが望まれるが、そのために領域の分割数を増す
と、メーモリ容量を増大させなければならないので、こ
こでは直線補間法を用いてＭＰＬＪ２７の演算で各分割
領域間の学習制御係数を求めることにする。 今、各負荷領域ＬＯＬＸ 、ＬＩＬｘ 、 ｋＬｋｘ
。 Ｌｘ Ｌ４にメモリされている学習値をＶｔ 、 ｙｚ
。 ｙ３およびｙ４とし、この学習値に対応する負荷値χ１
．χ１．χ３およびχ４が各負荷領域の中間点であると
する。このとき、負荷χにおける学習制御係数ｙの値は
、上記各領域の学習値Ｖ Ｌ ＩＶ ｚ ＋ Ｖ ｓお
よびｙ４から次式で算定することができる。今、χの値
がχ３．χ４の間にあるとして、学習制御係数ｙは、 ｙ＝（（χ−χ３）／（χ４−χ３））Ｘ（Ｖｔ−Ｖｓ
ン ＋ ｙ３ これをグラフで示せば、第４図のような構成になる。こ
こで破線は、テーブルの領域分割境界線を示す。 このような空燃比制御の学習によって、例えばＯｉセン
サ１６からのｏｔフィードバック信号のない状態での運
転（スロットル全開領域ｌｏｔセンサ１６の不活性領域
）も、テーブル値を利用して類推的に制御できることに
なるのである。 次にＭ Ｐ Ｕ ２７で実行される学習値、書込みのプ
ログラムの一例を、第５図のフローチャートを用いて具
体的に説明する。 学習プログラムは予め定められた間隔（例えば４０１１
３ ＞で開始される。エンジン回転数がステップＳ１で
検出される。もし、エンジン回転数が制御対象範囲Ｎｏ
とＮ４との間のレンジにあれば、プログラムはステップ
Ｓ２に進む。もし、エンジン回転数がレンジ外であれば
、プログラムはステップＳ１からステップ８１１ヘジヤ
ンプし、ステップ８１１でカウンタをクリアしてルーチ
ンから出る。 ステップＳ２では第３図のマトリックスの、検出された
エンジン回転数が含まれる行の位置が検出され、その位
置はＲＡＭ３０にストアされる。その後、プログラムは
ステップＳ３に進み、エンジン負荷が検出される。もし
、エンジン負荷が制御対象範囲ＬＯからＬ４のレンジ中
にあれば、プログラムはステップＳ４に進む。もし、エ
ンジン負荷がレンジ外にあれば、プログラムはステップ
Ｓ１１ヘジヤンプする。その後、検出されたエンジン負
荷に関連する列の位置がマトリックス中で検出され、そ
の位置はＲＡＭ３０にストアされる。そしてエンジン回
転数とエンジン負荷によるエンジン運転条件に関する区
画の位置が、例えば第３図の区画Ｄ！のようにマトリッ
クス中で決定される。 プログラムはステップＳ５に進み、決定した区画の位置
は、前回の学習で決定された区画と比較される。しかし
ながら、最初の学習では比較はできないので、プログラ
ムはステップＳ７．Ｓ１１を通ってルーチンを出る。最
初の学習のステップＳ７では、区画の位置はＲＡＭ３０
にストアされる。 最初の学習の後の学習では、検出された位置は、ステッ
プＳ５で前回ストアされた区画位置と比較される。もし
、マトリックス中の区画位置が前回のものと同じであれ
ば、プログラムはステップ＄６に進み、０χセンサの出
力電圧が検出される。 もし、出力電圧がリッチとリーンに交互に変化して符号
変換があれば、プログラムはステップＳ８に進み、また
もし、変化していなければ、プログラムはルーチンを出
る。ステップＳ８では、出力電圧のリッチとリーンのサ
イクル数がカウンタでカウントされる。ステップＳ９で
は、もしカウンタが例えば３回を数えたら、プログラム
はステップＳ１０に進む。カウントが３回に達していな
（〕ればブブタグラはルーチンを出る。ステップＳ１０
ではカウンタはクリアされ、プログラムはステップ８１
２に進む。 一方、区画の位置がステップＳ５において前回の学習と
同じでなければ、プログラムはステップＳ７に進み、区
画の位置の古いデータは新しいデータに書換えられる。 ステップ３１１では、ステップＳ５で行なった前回のカ
ウントをクリアする。 ステップ８１２では、出力波形の例えば３サイクルにつ
いてＯｘセンサの出力電圧の積分値の最大値と最小値の
算術平均Ａが計算され、ＲＡ Ｍ ３０のワークエリア
に値Ａがストアされる。 その後、プログラムはステップ８１３に進み、例えば区
画Ｄ１に応じたアドレスａ２のように、区画の位置に応
じたアドレスが検出される。ステップ８１８では検出さ
れたアドレスにフラグが立っているかどうかを検出し、
第１回目の学習ではアドレスにはフラグが立っていない
のでステップ８１９に進み、ステップ３１９で該当の区
画エリアにステップ８１２で得られた算術平均値である
Ａが書換えられ、該当のアドレスにフラグが立てられる
。 最初の書換え後の学習では、ステップ８１８でフラグが
検出されれば、プログラムはステップ８１４に進み、ス
テップ８１４では０２センサ１６のスライスレベルを１
として、Ｏｔフィードバック信号α（例えば第６図（２
）において時刻Ｔ１におけるＩｔ）がα＞ １．０１の
時、ステップＳ１５へ移行する判定を行なう。また、α
＞ １．０１でない時には、次のステップ８１６で例え
ばα＜ ０．９９の判定を行ない、α＜ ０．９９の時
にステップＳ１７へ移行し、そうでなければＥＸＩＴへ
落とす。 上記ステップ３１５では、学習値の最小分解能Δαを、
先に検出された該当メモリの学習値に加算し、これを同
メモリに書込む。また、上記ステップ８１７では、学習
値の最小分解能Δαを、先に検出された該当メモリの学
習値から減算し、これを同メモリに書込む。 このようにしてアドレスａｌｌ ａｍ ｌ ａｌ ＃よ
びａ４に書込まれた学習値は、実際の運転においては負
荷の変動に対応して、呼出され、先きのように補間計算
を経て、細分化され、インジェクタ４の制御に供せられ
る。 なお本発明の電子制御方式は、上記実施例では回転数と
負荷とをパラメータとするマトリックスを構成して、情
報の取込みを決めているが、他のエンジン制御諸元を用
いてもよいことは勿論であり、制御対象も、インジェク
タ４の噴射時間制御に限られるものではない。
実施例につき、第１図ないし第４図を参照して具体的に
説明する。 第１図は制御系全体の概略図を示すもので、図中符号１
はエンジン本体である。このエンジンはエアクリーナ２
から導入された空気が、スロットルボディ３において、
インジェクタ４がらの噴射燃料と混合された後、その混
合気がスロットルバルブ５を介して吸気系へ導入される
ものであり、また排気系では、排気ガス浄化装＠（三元
触媒コンバータ）６においてガス中の有害成分の除去が
行なわれるように排気浄化対策が施されている。 上記排気系からは、排気ガスの一部が、ＥＧＲパルプ７
を介して吸気系に還流される構成になっており、ＥＧＲ
バルブ７は、吸気通路に連通する負圧管に設けたバルブ
８の開閉動作により、負圧管を介してバルブ７内のダイ
ヤフラムに作用される負圧の有無により開閉動作される
ものである。 またインジェクタ４には、燃料タンク９より燃料ポンプ
１０を介して燃料が供給されるもので、余剰燃料はプレ
ッシャレギュレータ１１を介して上記燃料タンク９に還
流される。なお燃料ポンプ１０からインジェクタ４へ至
る燃料供給経路には、燃料ダンパ１２．フィルタ１３等
が設けられている。 またスロットルバルブ５の上流、下流においてスロット
ルボディ３に連通するバイパスには、アイドルコントロ
ールソレノイドバルブ１４が設けられて、アイドル時の
エンジン回転数を制御する。 また第１図において、符号１５はマイクロコンピュータ
であり、このマイクロコンピュータ１５に対しては、排
気系において排気ガス浄化装置θの前段に設置した。２
センサ１６からの電圧信号と、スロットルボディ３の吸
気通路に設けたエアフロメータ１７からは空気流量を測
定した電気信号と、スロットルバルブ５に設けたスロッ
トルセンサ１８からはスロットル開度に応じた電圧信号
と、エンジン１からは水温センサ１９によって水温につ
いての電気信号とが与えられる。 また上記マイクロコンピュータ１５には、ディストリビ
ュータ２０に設昏プだクランク角センサ２１によって、
クランク角基準位置の検出信号およびクランク角１度毎
のパルス信号が与えられ、またトランスミッション２２
からはニュートラル位置スイッチング信号が、スタータ
２３からはスタータスイツチング信号が、それぞれ与え
られる。 なお＠１図中、符号２４はバッテリ、２５はインジェク
タリレー、２Ｇは燃料ポンプリレーである。 また、上記マイクロコンピュータ１５は、第２図に示さ
れるように、マイクロプロセッサユニット（以下ＭＰＵ
と称す）２７を、バス２８を介してＲＯＭ２９． ＲＡ
Ｍ３０およびバンクアップ付ＲＡＭ３１に接続さＵてい
る。また上記ｏ２センサ１６．エア７０メータ１７．ス
ロットルセンサ１８などのアナログ信号は、Ａ／Ｄ変換
器３２を介してデジタル変換され、バス２８を介してＭ
Ｐ Ｕ ２７にもたらされる。またその他の信号はＩ
１０ボート３３を通してＭＰＵ２７に入力され、ＭＰＵ
２７が与えられた制御ブラグムに従って指令した出力ｉ
ｌｌ ｔｉｔ信号は、インジェクタ４．燃料ポンプ１０
．パルプ８などに出力される。 以上は、この発明の制御方式を採用する場合のエンジン
の制御形態の１つを示すものである。 そして、この制御系においては、インジェクタ４につい
ての基本噴射中（ｆｆｋ＞は次式で算出する。 Ｔｐ −ＫｘＱ／Ｎ ・・・（１）
ここでＱは吸入空気ｆｆｉ、 Ｎはエンジン回転数、に
は定数である。またここでは、Ｑ／Ｎはエンジン負荷の
値を示すパラメータに採用される。望ましい噴射パルス
巾７ｉは、基本噴射中ＴＯをエンジン運転変数で修正す
ることにより得られる。次式は、望ましい噴射パルス中
を計算する一例である。 Ｔｉ ＝Ｔ９ Ｘ （ＣＯＦＥ）ｘαｘＫａ −−−（
２）ここでＣ０ＦＥ：クーラント温度、スロットル間度
、エンジン負荷のような補正 係数の和により得られる補正係 数 α：λ補正係数（排気通路中のＯｘ センサのフィードバック信号の 積分値） Ｋａ：学習による補正係数（以降、学 習制御係数と呼ぶ） である。 クーラント温度係数やエンジン負荷のような係数は、検
出情報に関連してテーブルをルックアップすることによ
り得られる。 学習制御係数Ｋａ値は、エンジン負荷とエンジン回転数
に関連して学習値テーブルから得られる。 はじめてのエンジン起動時には、学習値の全ては学習値
テーブル中にイニシャル値として“１°゛にセットされ
る。これは、燃料供給システムは、係数Ｋａなしでもほ
とんど正しい量を供給するように設計されていることを
示している。 しかしながら、全ての自動車は、使用上のバラツキがあ
り、それを含めて同一結果をもたらす望ましい機能を持
つようには生産されない。従って、テーブル中の学習値
は、全ての自動車が実際に使われた時に学習により書換
えられる必要がある。 学習値テーブルおよび学習値の８換えについてはさらに
後述する。 エンジンが暖機されており、ｏ２センサが活性化してい
る時には、所定時刻における０２センサ出力電圧の積分
値はαの値として供給される。より詳細には、コンピュ
ータは、積分器としての機能を持ち、０２センサの出力
電圧を積分する。第６図Φ）は積分出力を示す。システ
ムは予め定められた間隔（例えば４０１３）で積分値を
出セする。例えば第６図（ロ）において、時刻Ｔ１・・
・Ｔｎにおいて積分値■１・・・ｉｎを提供する。従っ
て燃料の量は、ｏ２センサからの積分されたフィードバ
ック信号αにしたがって制御される。 また、一般的なエンジン起動時には、０１センサボデイ
の温度は低いので、ｏ１センサの出力電圧も低い。この
ような状態では、システムはαの値として“１゛′をセ
ットする。 以上によりコンピュータは、望ましい噴射パルス巾Ｔｉ
を（２）式により吸入空気ＩＱ、エンジン回転数Ｎ、Ｃ
０ＦＥ、α、Ｋａから計算する。 なお、本発明における説明において、テーブル中にメモ
リされているものを学習値、補間計算を行なって読出し
て（２）式に適用するものを学習制御係数と呼んでいる
。 本発明のシステムにおいて、学習値テーブル中にストア
されている学習値は、エンジン運転の安定期間中計算さ
れたデータで書換えられる。従−） ′て、安定状態
の検出が必要である。システムにおいて安定状態は、エ
ンジン負荷とエンジン回転数の継続状態により決められ
る。 第３図の上側部分は、安定状態検出のためのマトリック
スを示し、例えば、５本の線と５段の線で区画された１
６区画から成っている。エンジン負荷の大きさは、Ｘ軸
のＬＯからＬＪの５つの点でセットされ、エンジン回転
数の大きさは、Ｙ軸のＮｏからＮ４の５つの点でセット
される。従って、エンジン負荷は、Ｌｏ Ｌｉ 、ＬＩ
Ｌｘ 、ＬｒＬｘ 、Ｌｓ ＬＪの４つのレンジに分割
され、同様にエンジン回転数も４つのレンジに分割され
る。 一方、０□センサの出力電圧は、第６図（へ）に示すよ
うに、混合気のリッチとリーンの状態に応じて理論空燃
比を示す基準電圧を通ってサイクル的に変化する。シス
テムにおいて、ｏｉセンサの出力電圧がマトリックス中
の１６区画の１つの中でリッチとリーンのサイクルを３
回繰返した時、エンジンは安定状態にあると判断される
。 このようなエンジン安定状態の判定がなされた時、学習
値テーブルへ学習値の取込みがなされる。 次に学習値テーブルについて説明すれば、本方式では、
学習値テーブルとして第３図の下側部分に示すようにＲ
ＡＭ３１に負荷に対応する。すなわちＬＯＬｌ 、Ｌｔ
Ｌｘ 、Ｌｌ Ｌｌ 、Ｌｌ ＬＪの各分割領域に対
応してテーブルを設け、このそれぞれのアドレスａ１．
ａｚ 、ａｌ 、ａ４の中の該当するアドレスに学習値
を取込み、前回の学習値を書換えている。ここでは回転
数がどの領域（＼Ｌ工ｔ、ＮｔＮｔ、ＮｚＮ５．Ｎ５Ｎ
４）のものでも、負荷の分割領域対応で学習値がメモリ
される。 そしてこの学習値（ａｉ 、ａｘ 、ａｓおよびａ４に
メモリされた内容）が、各負荷の運転状態に応じて直ち
に読出されて、制御変数として、ＭＰＵ２７で演算式に
組込まれる。 前述のように学習値テーブル中の各位は、自動車の最初
の運転以前は“１″である。 学習値書換えについて説明すれば、エンジン運転の安定
状態が検出された時、学習値テーブルはｏ２センサから
のフィードバック信号に関係した値で書換えられる。書
換えは、最初の１回目は例えば第６図の）のｌ ｍａｘ
とＩ ｗｉｎの値のように積分の３サイクル中の最大値
と最小値の算術平均Ａで行なわれる。 しかし、この学習値の書換えは、学習値を最小分解能を
偏差の単位として先のメモリ内容に加算もしくは減算し
てメモリを更新する。その摸目標値近傍に収束したあと
は、目標値に対する偏差が例えば±１％以上の場合に限
り、学習値の最小分解能を偏差の単位として、先のメモ
リ内容に加算もしくは減算し、メモリに戻す形で実現す
る。学習が進行して学習値が目標値近傍に収束した後は
、急激な変化をもたらすのは、ハンチングの原因となる
わけで、むしろ時間経過の中で漸進的に変動することが
よいのであるから、上記のような、いわゆる不感帯を設
け、これを越えるものに限り学習する学習値の書換えは
有効かつ有利といえるのである。 また一般的な学習値テーブルからの読出しにおいて、学
習値はテーブル中の分割された各領域ごとにメモリされ
ているが、実際の負荷の値はり。 旦４の間で自由に変動し、この変動に対して微妙に対応
することが望まれるが、そのために領域の分割数を増す
と、メーモリ容量を増大させなければならないので、こ
こでは直線補間法を用いてＭＰＬＪ２７の演算で各分割
領域間の学習制御係数を求めることにする。 今、各負荷領域ＬＯＬＸ 、ＬＩＬｘ 、 ｋＬｋｘ
。 Ｌｘ Ｌ４にメモリされている学習値をＶｔ 、 ｙｚ
。 ｙ３およびｙ４とし、この学習値に対応する負荷値χ１
．χ１．χ３およびχ４が各負荷領域の中間点であると
する。このとき、負荷χにおける学習制御係数ｙの値は
、上記各領域の学習値Ｖ Ｌ ＩＶ ｚ ＋ Ｖ ｓお
よびｙ４から次式で算定することができる。今、χの値
がχ３．χ４の間にあるとして、学習制御係数ｙは、 ｙ＝（（χ−χ３）／（χ４−χ３））Ｘ（Ｖｔ−Ｖｓ
ン ＋ ｙ３ これをグラフで示せば、第４図のような構成になる。こ
こで破線は、テーブルの領域分割境界線を示す。 このような空燃比制御の学習によって、例えばＯｉセン
サ１６からのｏｔフィードバック信号のない状態での運
転（スロットル全開領域ｌｏｔセンサ１６の不活性領域
）も、テーブル値を利用して類推的に制御できることに
なるのである。 次にＭ Ｐ Ｕ ２７で実行される学習値、書込みのプ
ログラムの一例を、第５図のフローチャートを用いて具
体的に説明する。 学習プログラムは予め定められた間隔（例えば４０１１
３ ＞で開始される。エンジン回転数がステップＳ１で
検出される。もし、エンジン回転数が制御対象範囲Ｎｏ
とＮ４との間のレンジにあれば、プログラムはステップ
Ｓ２に進む。もし、エンジン回転数がレンジ外であれば
、プログラムはステップＳ１からステップ８１１ヘジヤ
ンプし、ステップ８１１でカウンタをクリアしてルーチ
ンから出る。 ステップＳ２では第３図のマトリックスの、検出された
エンジン回転数が含まれる行の位置が検出され、その位
置はＲＡＭ３０にストアされる。その後、プログラムは
ステップＳ３に進み、エンジン負荷が検出される。もし
、エンジン負荷が制御対象範囲ＬＯからＬ４のレンジ中
にあれば、プログラムはステップＳ４に進む。もし、エ
ンジン負荷がレンジ外にあれば、プログラムはステップ
Ｓ１１ヘジヤンプする。その後、検出されたエンジン負
荷に関連する列の位置がマトリックス中で検出され、そ
の位置はＲＡＭ３０にストアされる。そしてエンジン回
転数とエンジン負荷によるエンジン運転条件に関する区
画の位置が、例えば第３図の区画Ｄ！のようにマトリッ
クス中で決定される。 プログラムはステップＳ５に進み、決定した区画の位置
は、前回の学習で決定された区画と比較される。しかし
ながら、最初の学習では比較はできないので、プログラ
ムはステップＳ７．Ｓ１１を通ってルーチンを出る。最
初の学習のステップＳ７では、区画の位置はＲＡＭ３０
にストアされる。 最初の学習の後の学習では、検出された位置は、ステッ
プＳ５で前回ストアされた区画位置と比較される。もし
、マトリックス中の区画位置が前回のものと同じであれ
ば、プログラムはステップ＄６に進み、０χセンサの出
力電圧が検出される。 もし、出力電圧がリッチとリーンに交互に変化して符号
変換があれば、プログラムはステップＳ８に進み、また
もし、変化していなければ、プログラムはルーチンを出
る。ステップＳ８では、出力電圧のリッチとリーンのサ
イクル数がカウンタでカウントされる。ステップＳ９で
は、もしカウンタが例えば３回を数えたら、プログラム
はステップＳ１０に進む。カウントが３回に達していな
（〕ればブブタグラはルーチンを出る。ステップＳ１０
ではカウンタはクリアされ、プログラムはステップ８１
２に進む。 一方、区画の位置がステップＳ５において前回の学習と
同じでなければ、プログラムはステップＳ７に進み、区
画の位置の古いデータは新しいデータに書換えられる。 ステップ３１１では、ステップＳ５で行なった前回のカ
ウントをクリアする。 ステップ８１２では、出力波形の例えば３サイクルにつ
いてＯｘセンサの出力電圧の積分値の最大値と最小値の
算術平均Ａが計算され、ＲＡ Ｍ ３０のワークエリア
に値Ａがストアされる。 その後、プログラムはステップ８１３に進み、例えば区
画Ｄ１に応じたアドレスａ２のように、区画の位置に応
じたアドレスが検出される。ステップ８１８では検出さ
れたアドレスにフラグが立っているかどうかを検出し、
第１回目の学習ではアドレスにはフラグが立っていない
のでステップ８１９に進み、ステップ３１９で該当の区
画エリアにステップ８１２で得られた算術平均値である
Ａが書換えられ、該当のアドレスにフラグが立てられる
。 最初の書換え後の学習では、ステップ８１８でフラグが
検出されれば、プログラムはステップ８１４に進み、ス
テップ８１４では０２センサ１６のスライスレベルを１
として、Ｏｔフィードバック信号α（例えば第６図（２
）において時刻Ｔ１におけるＩｔ）がα＞ １．０１の
時、ステップＳ１５へ移行する判定を行なう。また、α
＞ １．０１でない時には、次のステップ８１６で例え
ばα＜ ０．９９の判定を行ない、α＜ ０．９９の時
にステップＳ１７へ移行し、そうでなければＥＸＩＴへ
落とす。 上記ステップ３１５では、学習値の最小分解能Δαを、
先に検出された該当メモリの学習値に加算し、これを同
メモリに書込む。また、上記ステップ８１７では、学習
値の最小分解能Δαを、先に検出された該当メモリの学
習値から減算し、これを同メモリに書込む。 このようにしてアドレスａｌｌ ａｍ ｌ ａｌ ＃よ
びａ４に書込まれた学習値は、実際の運転においては負
荷の変動に対応して、呼出され、先きのように補間計算
を経て、細分化され、インジェクタ４の制御に供せられ
る。 なお本発明の電子制御方式は、上記実施例では回転数と
負荷とをパラメータとするマトリックスを構成して、情
報の取込みを決めているが、他のエンジン制御諸元を用
いてもよいことは勿論であり、制御対象も、インジェク
タ４の噴射時間制御に限られるものではない。
本発明は、以上詳述したように、学習目標値に対して不
感帯を設けたので、学習制御の実効を早期に達成させる
ことができ、また、ハンチングを防止し、安定した制御
性を確保できるため、運転領域全域にわたり所定空燃比
に正確に制御することが可能になり排気ガス浄化、運転
性向上、燃費の向上等に著しい効果が得られる。 ４、図面の簡単な説明 第１図は本発明の制御方式を採用するエンジン制御系の
概略図、第２図はマイクロコンピュータの概略構成図、
第３図は領域判定のマトリックスと学習値テーブルとを
並列して示した図、第４図は補間計算法を視覚的に示し
た図、第５図は本発明の制御方式における一例を示すフ
ローチャート図、第６図（２）はＯｘセンサの出力電圧
、第６図（ロ）は積分器の出力電圧をそれぞれ示す図で
ある。 １・・・エンジン、２・・・エアクリーナ、３・・・ス
ロットルボディ、４−・・インジェクタ、５・・・スロ
ットルバルブ、６・・・排気ガス浄化装置、１・・・Ｅ
ＧＲバルブ、８・・・バルブ、９・・・燃料タンク、１
０・・・燃料ポンプ、１１・・・プレッシャレギュレー
タ、１２・・・燃料ダンパ、１３・・・フィルタ、１４
・・・アイドルコントロールソレノイドパルプ、１５・
・・マイクロコンピュータ、１６・−・０１センサ、１
７・・・エア７０メータ、１８・・・スロットルセンサ
、１９・・・水温センサ、２０・・・ディストリビュー
タ、２１・・・クランク角センサ、２２・・・トランス
ミッション、２３・・・スタータ、２４・・・バッテリ
、２５・・・インジェクタリレー、２６・・・燃料ポン
プリレー、２７・・・ＭＰＵ、２８−１＜ ス、２９−
ＲＯＭ 、 ３０．３１・ＲＡ Ｍ、３２・・・Ａ１０
変換器、３３・・・Ｉ１０ボート。
感帯を設けたので、学習制御の実効を早期に達成させる
ことができ、また、ハンチングを防止し、安定した制御
性を確保できるため、運転領域全域にわたり所定空燃比
に正確に制御することが可能になり排気ガス浄化、運転
性向上、燃費の向上等に著しい効果が得られる。 ４、図面の簡単な説明 第１図は本発明の制御方式を採用するエンジン制御系の
概略図、第２図はマイクロコンピュータの概略構成図、
第３図は領域判定のマトリックスと学習値テーブルとを
並列して示した図、第４図は補間計算法を視覚的に示し
た図、第５図は本発明の制御方式における一例を示すフ
ローチャート図、第６図（２）はＯｘセンサの出力電圧
、第６図（ロ）は積分器の出力電圧をそれぞれ示す図で
ある。 １・・・エンジン、２・・・エアクリーナ、３・・・ス
ロットルボディ、４−・・インジェクタ、５・・・スロ
ットルバルブ、６・・・排気ガス浄化装置、１・・・Ｅ
ＧＲバルブ、８・・・バルブ、９・・・燃料タンク、１
０・・・燃料ポンプ、１１・・・プレッシャレギュレー
タ、１２・・・燃料ダンパ、１３・・・フィルタ、１４
・・・アイドルコントロールソレノイドパルプ、１５・
・・マイクロコンピュータ、１６・−・０１センサ、１
７・・・エア７０メータ、１８・・・スロットルセンサ
、１９・・・水温センサ、２０・・・ディストリビュー
タ、２１・・・クランク角センサ、２２・・・トランス
ミッション、２３・・・スタータ、２４・・・バッテリ
、２５・・・インジェクタリレー、２６・・・燃料ポン
プリレー、２７・・・ＭＰＵ、２８−１＜ ス、２９−
ＲＯＭ 、 ３０．３１・ＲＡ Ｍ、３２・・・Ａ１０
変換器、３３・・・Ｉ１０ボート。
Claims (1)
- 予め与えられた判定条件によりエンジン運転の定常状
態を判定した時、センサからの情報を学習値として、エ
ンジン制御諸元をパラメータとするテーブルに取込み、
上記学習値をエンジン運転制御の制御変数として使用す
るものにおいて、上記テーブルへの書込みは、学習目標
値に対しての偏差が所定値より大きい場合にのみテーブ
ル値の書換えを行ない、所定値より小さい場合には書換
えを行なわないことを特徴とする自動車用エンジンの電
子制御方式。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59253485A JPH07107376B2 (ja) | 1984-11-29 | 1984-11-29 | 自動車用エンジンの学習制御方法 |
| GB08529156A GB2168175A (en) | 1984-11-29 | 1985-11-27 | Adaptive mixture control system |
| DE19853542034 DE3542034A1 (de) | 1984-11-29 | 1985-11-28 | Lernregelanordnung zum regeln eines kraftfahrzeugmotors |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59253485A JPH07107376B2 (ja) | 1984-11-29 | 1984-11-29 | 自動車用エンジンの学習制御方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS61132748A true JPS61132748A (ja) | 1986-06-20 |
| JPH07107376B2 JPH07107376B2 (ja) | 1995-11-15 |
Family
ID=17252034
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59253485A Expired - Lifetime JPH07107376B2 (ja) | 1984-11-29 | 1984-11-29 | 自動車用エンジンの学習制御方法 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07107376B2 (ja) |
| DE (1) | DE3542034A1 (ja) |
| GB (1) | GB2168175A (ja) |
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| AU602390B2 (en) * | 1987-02-13 | 1990-10-11 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Method for controlling the operation of an engine for a vehicle |
| GB2224369A (en) * | 1988-09-23 | 1990-05-02 | Management First Limited | "Updating output parameters for controlling a process" |
| JP2950848B2 (ja) * | 1989-05-18 | 1999-09-20 | 富士重工業株式会社 | 点火時期学習制御方法 |
| CN112096529B (zh) * | 2020-08-06 | 2023-01-17 | 陈其安 | 发动机运行的控制方法、装置和存储介质 |
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| JPS59110742A (ja) * | 1982-12-15 | 1984-06-26 | Kawasaki Steel Corp | クロム鉱石予備還元設備 |
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| US4466410A (en) * | 1981-07-15 | 1984-08-21 | Nippondenso Co., Ltd. | Air-fuel ratio control for internal combustion engine |
| JPS59203828A (ja) | 1983-05-02 | 1984-11-19 | Japan Electronic Control Syst Co Ltd | 電子制御燃料噴射式内燃機関における空燃比の学習制御装置 |
| US4615319A (en) | 1983-05-02 | 1986-10-07 | Japan Electronic Control Systems Co., Ltd. | Apparatus for learning control of air-fuel ratio of airfuel mixture in electronically controlled fuel injection type internal combustion engine |
| JPS59203829A (ja) | 1983-05-02 | 1984-11-19 | Japan Electronic Control Syst Co Ltd | 電子制御燃料噴射式内燃機関における空燃比の学習制御装置 |
-
1984
- 1984-11-29 JP JP59253485A patent/JPH07107376B2/ja not_active Expired - Lifetime
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1985
- 1985-11-27 GB GB08529156A patent/GB2168175A/en not_active Withdrawn
- 1985-11-28 DE DE19853542034 patent/DE3542034A1/de not_active Ceased
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| JPS59110742A (ja) * | 1982-12-15 | 1984-06-26 | Kawasaki Steel Corp | クロム鉱石予備還元設備 |
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| GB2168175A (en) | 1986-06-11 |
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