JP4237214B2 - 内燃機関制御装置 - Google Patents

Description

この発明は、目標吸気量が得られるようにスロットル開度を制御可能な内燃機関制御装置に関するものである。

近年、運転者や車両側からの駆動力の要求値として、車両の制御に直接作用する物理量である内燃機関（エンジン）の出力軸トルクを用い、出力軸トルクをエンジン出力目標値として、エンジン制御量である空気量、燃料量および点火時期を決定することにより良好な走行性能を得る内燃機関制御装置が提案されている。
また、エンジン制御量のうち、エンジン出力軸トルクに最も影響の大きい制御量が空気量であることは一般に知られており、空気量を高精度に制御する内燃機関制御装置も提案されている（たとえば、特許文献１参照）。

上記特許文献１においては、スロットルに連設したアクチュエータを駆動してスロットル開度を制御する内燃機関制御装置において、エンジン目標トルクに対応した目標吸気量を、スロットル前後の差圧、空気通過面積および流量係数を基本とするオリフィス流量式に適用し、スロットル目標有効開口面積を求め、スロットル目標有効開口面積を達成するためのスロットル開度を設定している。
このように、目標吸気量を達成するスロットル開度をオリフィス流量式に適用して算出すると、大気圧や吸気温のような環境条件が変化した場合や、排気ガスを吸気管に導入する排気ガス還流（以下、「ＥＧＲ」という）を行う場合においても、良好に目標吸気量を達成することができる。

特開平１１−２２９９０４号公報

従来の内燃機関制御装置では、たとえば特許文献１の場合では、運転状態に応じて有効開口面積が変化するスロットルにおいて、スロットルの形状や開口面積に大きく影響する流量係数を、エンジン回転数と、吸気管内圧（以下、「インマニ圧」ともいう）と大気圧との圧力比とから求めているので、スロットルの開度や有効開口面積が決まっていない状態では、正確に流量係数を設定することは困難である。
したがって、目標吸気量を得るためのスロットル目標有効開口面積を正確に算出することができず、目標吸気量と吸気量との間にずれが生じてしまううえ、あらかじめ流量係数を求めてマップを設定するために多大な労力を要するという課題があった。

また、上記課題に鑑み、目標吸気量を、スロットル前後の圧力、空気通過面積および流量係数を基本とするオリフィス流量式に適用し、スロットルの有効開口面積と流量係数との積である目標有効開口面積を求め、あらかじめ適合された有効開口面積とスロットル開度との関係を用いて目標スロットル開度を算出し、流量係数を設定することなく、目標吸気量を得るためのスロットル開度を算出することも考えられるが、個々のスロットルボディの製造ばらつきなどに起因して、同じスロットル開度であっても実際の有効開口面積や流量係数にばらつきが発生するので、スロットルボディごとに吸気量が変化するという課題があった。

さらに、インマニ圧、大気圧および吸気温などを測定する各種センサのばらつきや、推定誤差により、算出される有効開口面積にもばらつきが発生するので、スロットルボディおよび各種センサのばらつきや各種推定誤差などにより、目標吸気量に対する実際の吸気量にばらつきが発生するという課題があった。

この発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、目標吸気量を得るためのスロットル開度を算出する際に、スロットルボディおよび各種センサなどのばらつきや各種推定誤差に対して、良好に目標吸気量が達成できるように有効開口面積とスロットル開度との関係を学習補正することのできる内燃機関制御装置を得ることを目的とする。

この発明による内燃機関制御装置は、内燃機関の運転状態を検出する運転状態検出手段と、運転状態検出手段に含まれ、内燃機関への吸気量を検出する吸気量検出手段と、内燃機関の吸気通路に設けられたスロットルと、スロットルのスロットル開度を制御することにより吸気通路の有効開口面積を変化させて、内燃機関への吸気量を可変制御するスロットル開度制御手段と、内燃機関の運転状態に基づいて目標吸気量を算出する目標吸気量算出手段と、スロットルの大気側の圧力を大気圧として検出する大気圧検出手段と、スロットルの内燃機関側の圧力を吸気管内圧として検出する吸気管内圧検出手段と、スロットルの大気側の吸気温を検出する吸気温検出手段と、目標吸気量、大気圧、吸気管内圧および吸気温を、絞り式流量計の流量算出式に適用して、スロットル開度制御手段の目標有効開口面積を算出する目標有効開口面積算出手段と、あらかじめ適合されたスロットル開度制御手段の有効開口面積とスロットル開度との対応マップを用いて、目標有効開口面積から目標スロットル開度を算出する目標スロットル開度算出手段と、吸気量、大気圧、吸気管内圧および吸気温を、絞り式流量計の流量算出式に適用して、スロットル開度制御手段の実有効開口面積を算出する実有効開口面積算出手段と、対応マップを用いて、実有効開口面積から学習用スロットル開度を算出する学習用スロットル開度算出手段と、を備え、スロットル開度制御手段は、目標スロットル開度と学習用スロットル開度との偏差に基づいてスロットル開度学習値を算出するスロットル開度学習値算出手段と、バックアップメモリとを含み、目標スロットル開度をスロットル開度学習値により補正した学習補正後目標スロットル開度によりスロットル開度を制御し、スロットル開度学習値は、スロットル開度学習値をフィードバック制御に用いて瞬時的な誤差を吸収するために、リアルタイムに更新されるリアルタイム学習値と、対応マップの有効開口面積軸に応じた学習領域ごとに対応したロングタイム学習値と、のそれぞれに分配して記憶され、内燃機関の停止中または内燃機関制御装置の電源オフ時においては、リアルタイム学習値がリセットされ、ロングタイム学習値がバックアップメモリに保持されるものである。

この発明によれば、目標吸気量と吸気量との偏差に基づいて、有効開口面積とスロットル開度との関係のずれを学習補正するので、スロットルボディおよび各種センサなどのばらつきや各種推定誤差がある場合でも、吸気量が正確に目標吸気量と一致するようにスロットル開度を制御することができる。

実施の形態１．
以下、図面を参照しながら、この発明の実施の形態１について詳細に説明する。
図１はこの発明の実施の形態１に係る内燃機関制御装置を概略的に示す構成図であり、図２はこの発明の実施の形態１に係る内燃機関制御装置のエンジン制御部の概略構成を示すブロック図である。

図１において、エンジン１の吸気系を構成する吸気通路の上流側には、エンジン１への吸入空気流量（以下、「吸気量」という）Ｑａを測定するエアフロセンサ２と、吸入空気温度（以下、「吸気温」という）Ｔｏを測定する吸気温センサ３とが設けられている。
なお、吸気温センサ３は、エアフロセンサ２と一体に構成されてもよく、エアフロセンサ２とは別体に構成されてもよい。また、吸気温Ｔｏを直接測定する吸気温センサ３に代えて、他のセンサ情報から吸気温Ｔｏを推定演算する手段を用いてもよい。

エンジン１の吸気系において、エアフロセンサ２の下流のエンジン１側には、電子的に開閉制御されて吸気量Ｑａを調整するためのスロットル４が設けられている。
スロットル４には、スロットル開度ＴＰを測定するためのスロットルポジションセンサ５が設けられている。

また、スロットル４の下流のエンジン１側には、吸気管内の圧力を均一化するサージタンク６と、サージタンク６内の圧力を吸気管内圧（インマニ圧）Ｐｅとして測定するインマニ圧センサ７とが設けられている。
さらに、サージタンク６には、エンジン１の排気管と連通したＥＧＲ管を開閉するためのＥＧＲバルブ８が接続されている。
なお、インマニ圧Ｐｅを直接測定するインマニ圧センサ７に代えて、他のセンサ情報からインマニ圧Ｐｅを推定演算する手段を用いてもよい。

エアフロセンサ２からの吸気量Ｑａ、吸気温センサ３からの吸気温Ｔｏ（スロットル４の大気側の温度）、スロットルポジションセンサ５からのスロットル開度ＴＰ、および、インマニ圧センサ７からのインマニ圧Ｐｅは、図示しない他のセンサからの検出信号とともに、エンジン１の運転状態を示す情報として、電子制御ユニット（以下、「ＥＣＵ」という）９に入力される。

ＥＣＵ９は、運転状態に基づく演算結果に応じて、スロットル４のスロットル開度ＴＰを制御して吸気量Ｑａを調整するとともに、エンジン１の燃料噴射装置および点火装置（図示せず）を所要タイミングで駆動制御し、ＥＧＲバルブ８を開閉制御してエンジン１の燃焼状態を改善する。

図２において、ＥＣＵ９には、各種センサ３０が接続されており、各種センサ３０は、上記センサ群２、３、５、７とともに、スロットル４の大気側の圧力を大気圧Ｐｏとして検出する大気圧センサ１０などを含む。
ＥＣＵ９は、入力インタフェース（以下、「入力Ｉ／Ｆ」という）９ａと、演算処理部９ｂと、出力インタフェース（以下、「出力Ｉ／Ｆ」という）９ｃとを備えている。

入力Ｉ／Ｆ９ａは、上記センサ群２、３、５、７からの検出情報と、大気圧センサ１０で測定された大気圧Ｐｏと、各種センサ３０に含まれる他のセンサからの検出信号とを取り込み、演算処理部９ｂに入力する。
なお、大気圧Ｐｏを直接測定する大気圧センサ１０に代えて、他のセンサ情報から大気圧Ｐｏを推定演算する手段を用いてもよい。

ＥＣＵ９内の演算処理部９ｂは、スロットル開度制御手段を含み、スロットル４のスロットル開度ＴＰを制御することにより、吸気通路の有効開口面積を変化させて、エンジン１への吸気量Ｑａを可変制御する。
このため、まず、演算処理部９ｂは、入力された各種データ（運転状態）に基づいて、エンジン１の目標トルクを算出し、目標トルクを達成するための目標吸気量Ｑａ＊を算出する。

続いて、演算処理部９ｂは、目標吸気量Ｑａ＊を達成するための目標有効開口面積ＣＡｔ＊を算出するとともに、目標有効開口面積ＣＡｔ＊を達成するための目標スロットル開度（以下、「目標開度」という）ＴＰ＊を算出する。
さらに、演算処理部９ｂは、ＥＧＲバルブ８に対する制御指令値を算出するとともに、各種アクチュエータ４０に含まれる他のアクチュエータ（エンジン１の燃焼室に設けられた燃料噴射装置のインジェクタおよび点火装置の点火コイルなど）に対する制御指令値を算出する。

最後に、ＥＣＵ９内の出力Ｉ／Ｆ９ｃは、ＥＣＵ９の演算結果に基づく駆動制御信号を、スロットル４およびＥＧＲバルブ８を含む各種アクチュエータ４０に出力する。
これにより、スロットル４は、スロットル開度ＴＰが目標開度ＴＰ＊と一致するように制御される。

次に、図３の機能ブロック図を参照しながら、スロットル開度制御手段を含むＥＣＵ９内の演算処理部９ｂにより実行される演算処理、すなわち目標吸気量Ｑａ＊を達成するための目標開度ＴＰ＊の算出処理について説明する。
図３において、ＥＣＵ９内の演算処理部９ｂは、目標吸気量算出手段９０と、目標有効開口面積算出手段１１と、音速算出手段１２と、圧力比算出手段１３と、無次元流量算出手段１４と、目標開度算出手段１５とを備えている。

目標吸気量算出手段９０は、エンジン１の運転状態に応じた目標トルクを達成するための目標吸気量Ｑａ＊を算出し、目標吸気量Ｑａ＊の算出値を目標有効開口面積算出手段１１に入力する。
音速算出手段１２は、吸気温Ｔｏに基づき大気中の音速ａ_０を算出して目標有効開口面積算出手段１１に入力する。

圧力比算出手段１３は、インマニ圧Ｐｅと大気圧Ｐｏとの圧力比Ｐｅ／Ｐｏを算出する除算器からなり、圧力比Ｐｅ／Ｐｏの算出値を無次元流量算出手段１４に入力する。
無次元流量算出手段１４は、圧力比Ｐｅ／Ｐｏに基づき無次元流量σを算出して目標有効開口面積算出手段１１に入力する。

目標有効開口面積算出手段１１は、目標吸気量Ｑａ＊、音速ａ_０および無次元流量σを入力情報として、スロットル４の目標有効開口面積ＣＡｔ＊を算出して目標開度算出手段１５に入力する。

目標開度算出手段１５は、あらかじめ適合された有効開口面積ＣＡｔとスロットル開度ＴＰとの対応マップ（後述する「ＣＡｔ−ＴＰマップ」）を用いて、目標有効開口面積ＣＡｔ＊に対応した目標開度ＴＰ＊を算出する。
目標開度ＴＰ＊の算出値は、学習基本値算出手段２０および学習補正後目標スロットル開度算出手段２３（後述する）に入力される。

次に、図３内の各算出手段１１〜１５の具体的な算出処理機能について説明する。
一般に、絞り式流量計の体積流量算出式は、吸気量Ｑａ（体積流量）と、大気中の音速ａ_０と、流量係数Ｃと、スロットル４の開口面積Ａｔと、インマニ圧Ｐｅと、大気圧Ｐｏと、比熱比ｋとを用いて、以下の式（１）で表される。

ここで、無次元流量算出手段１４により算出される無次元流量σを、以下の式（２）のように定義する。

式（２）を式（１）に代入すると、吸気量Ｑａは、以下の式（３）のように表すことができる。

なお、大気中の音速ａ_０は、ガス定数Ｒおよび吸気温Ｔｏを用いると、以下の式（４）で表される。

また、式（３）を変形すると、流量係数Ｃとスロットル４の開口面積Ａｔとの積で表される有効開口面積ＣＡｔは、目標トルクを達成するために必要な目標吸気量Ｑａ＊と、大気中の音速ａ_０と、無次元流量σとが与えられた場合に、以下の式（５）により算出することができる。

よって、ＥＣＵ９内の目標有効開口面積算出手段１１は、目標吸気量Ｑａ＊、大気中の音速ａ_０および無次元流量σに基づき、式（５）を用いて、目標吸気量Ｑａ＊を達成するための目標有効開口面積ＣＡｔ＊を算出する。
このように、式（１）で表される絞り式流量計の体積流量算出式に基づいて、目標有効開口面積ＣＡｔ＊を算出することにより、環境条件の変化やＥＧＲ導入（ＥＧＲバルブ８の開放）などに起因して、エンジン１の運転状態が変化した場合においても、良好に目標吸気量Ｑａ＊を達成するための目標有効開口面積ＣＡｔ＊を算出することができる。

ところで、目標有効開口面積ＣＡｔ＊の算出に必要な大気中の音速ａ_０を、ＥＣＵ９内で式（４）を用いて演算することは、演算負荷が膨大となるので実用的ではない。
そこで、ＥＣＵ９内での演算負荷を抑えるために、音速算出手段１２は、あらかじめ大気中の音速ａ_０の理論値を算出して、吸気温Ｔｏに対するマップデータとして記憶しておき、目標有効開口面積算出手段１１での演算処理前に、吸気温Ｔｏを用いて大気中の音速ａ_０を算出している。

同様に、目標有効開口面積ＣＡｔ＊の演算に必要な無次元流量σを、ＥＣＵ９内で式（２）を用いて演算することも、演算負荷が膨大となるので実用的ではない。
そこで、ＥＣＵ９内での演算負荷を抑えるために、無次元流量算出手段１４は、あらかじめ無次元流量σの理論値を算出して、インマニ圧Ｐｅと大気圧Ｐｏとの圧力比に対するマップデータとして記憶しておき、目標有効開口面積算出手段１１での演算処理前に、圧力比算出手段１３で算出されたインマニ圧Ｐｅと大気圧Ｐｏとの圧力比Ｐｅ／Ｐｏを用いて無次元流量σを算出している。

ところで、一般に、圧力比Ｐｅ／Ｐｏが第１の所定値（空気の場合、約０．５２８）以下の場合、スロットル４を通過する空気流量が飽和（いわゆる、チョーク）することが知られている。また、このようなチョークが生じた場合には、式（２）で算出される無次元流量σは、一定値になることも知られている。
そこで、圧力比算出手段１３は、圧力比固定手段（図示せず）を含み、圧力比Ｐｅ／Ｐｏが第１の所定値以下の場合には、圧力比Ｐｅ／Ｐｏを第１の所定値に固定設定することにより、チョークが生じた場合にも対応できるようになっている。

なお、圧力比算出手段１３において圧力比Ｐｅ／Ｐｏを第１の所定値に固定設定する代わりに、無次元流量算出手段１４における圧力比Ｐｅ／Ｐｏに対応した無次元流量σのマップ値を、圧力比Ｐｅ／Ｐｏが第１の所定値以下の領域では、第１の所定値の場合と同一値に設定してもよい。

一方、圧力比Ｐｅ／Ｐｏが或る程度以上に大きくなると、エアフロセンサ２およびインマニ圧センサ７において吸入空気脈動の影響を受けるので、吸気量Ｑａの測定値が実際の吸気量に対して誤差を生じる可能性があるうえ、無次元流量σの算出に対しても、吸入空気脈動によるインマニ圧Ｐｅの測定誤差の影響を大きく受ける可能性がある。
そこで、圧力比算出手段１３内の圧力比固定手段（図示せず）は、圧力比Ｐｅ／Ｐｏが第１の所定値以上の場合には、圧力比Ｐｅ／Ｐｏを第１の所定値として扱うことにより、吸入空気脈動の影響を抑制し、スロットル４の制御性を確保するようになっている。

なお、圧力比算出手段１３において圧力比Ｐｅ／Ｐｏを第１の所定値に固定設定する代わりに、無次元流量算出手段１４における圧力比Ｐｅ／Ｐｏに対する無次元流量σのマップ値を、圧力比Ｐｅ／Ｐｏが第１の所定値以上の領域では、第１の所定値の場合と同一値に設定してもよい。

以下、目標開度算出手段１５は、目標有効開口面積算出手段１１で算出された目標有効開口面積ＣＡｔ＊を用いて、目標開度ＴＰ＊を算出する。
このとき、目標開度算出手段１５は、スロットル開度ＴＰの測定値と、吸気量Ｑａの測定値から式（５）により算出した有効開口面積ＣＡｔとの関係をあらかじめ求め、スロットル開度ＴＰと有効開口面積ＣＡｔとが１対１で対応する２次元マップとして記憶しておき、この２次元マップを用いることにより、目標有効開口面積ＣＡｔ＊に対応した目標開度ＴＰ＊を算出する。
これにより、スロットル開度ＴＰと有効開口面積ＣＡｔとの２次元マップを容易に作成することができ、大幅なセッティング工数の削減を実現することができる。

次に、演算処理部９ｂ内のスロットル開度制御手段は、目標開度算出手段１５で算出された目標開度ＴＰ＊が達成されるようにスロットル４を制御する際に、スロットルボディおよび各種センサ３０のばらつきや各種推定誤差などに起因した目標吸気量Ｑａ＊と実際の吸気量Ｑａとの誤差が減少するように、スロットル開度学習値を算出する。

次に、図４および図５を参照しながら、この発明の実施の形態１に関連した参考例１によるスロットル開度学習値ＴＰＬＲＮの算出処理について詳細に説明する。
図４はスロットル開度学習値ＴＰＬＲＮの算出処理を概略的に示す説明図であり、図５はスロットル開度制御手段１７内のスロットル開度学習値算出手段２２の周辺構成を概略的に示す機能ブロック図である。

図５において、ＥＣＵ９の演算処理部９ｂ内のスロットル開度制御手段１７は、実有効開口面積算出手段１８と、学習用スロットル開度算出手段（以下、「学習用開度算出手段」という）１９と、目標開度算出手段１５に接続された学習基本値算出手段２０と、学習基本値ΔＴＰを積分処理する補正後積分処理手段２１と、スロットル開度学習値算出手段２２と、学習補正後目標スロットル開度算出手段（以下、「学習補正後目標開度算出手段」という）２３とを備えている。
なお、目標開度算出手段１５の前段構成については、前述（図３参照）と同様なので省略されている。

実有効開口面積算出手段１８は、目標開度ＴＰ＊に制御したときの実際の吸気量Ｑａに基づいて、スロットル開度制御手段１７によるスロットル４の実有効開口面積ＣＡｔｒを算出する。
このとき、実有効開口面積算出手段１８は、吸気量Ｑａ、大気圧Ｐｏ、インマニ圧Ｐｅおよび吸気温Ｔｏを、いわゆる絞り式流量計の流量算出式に適用し、前述の式（５）のように、スロットル開度制御手段１７の実有効開口面積ＣＡｔｒを算出して学習用開度算出手段１９に入力する。

学習用スロットル開度算出手段１９は、あらかじめ適合したスロットル開度ＴＰと有効開口面積ＣＡｔとの対応マップ関係（以下、「ＣＡｔ−ＴＰマップ」という）を用いて、実有効開口面積ＣＡｔｒから学習用スロットル開度（以下、「学習用開度」という）ＴＰｉを算出して学習基本値算出手段２０に入力する。

学習基本値算出手段２０は、目標開度ＴＰ＊と学習用開度ＴＰｉとの偏差ΔＴＰ（＝ＴＰ＊−ＴＰｉ）を学習基本値として算出して補正後積分処理手段２１に入力する。
補正後積分処理手段２１は、学習基本値ΔＴＰに補正係数Ｋｃ（０≦Ｋｃ≦１）を乗算した値を順次積分し（または、学習基本値ΔＴＰにフィルタ処理を施し）て、学習基本値ΔＴＰから瞬時的なばらつきを除去した値をスロットル開度学習値算出手段２２に入力する。

スロットル開度学習値算出手段２２は、補正後積分処理手段２１を介した学習基本値ΔＴＰに基づき、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮを算出して学習補正後目標開度算出手段２３に入力する。
学習補正後目標開度算出手段２３は、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮと目標開度算出手段１５で算出された目標開度ＴＰ＊とを加算して、学習補正後目標スロットル開度（以下、「学習補正後目標開度」という）ＴＰＬＲＮ＊を算出する。

このように、スロットル開度制御手段１７は、学習基本値ΔＴＰ（目標開度ＴＰ＊と学習用開度ＴＰｉとの偏差）に基づいてスロットル開度学習値ＴＰＬＲＮを算出し、目標開度ＴＰ＊をスロットル開度学習値ＴＰＬＲＮで補正した学習補正後目標開度ＴＰＬＲＮ＊を用いて、スロットル開度ＴＰを制御するようになっている。

以下、図３および図５とともに、図４を参照しながら、スロットル開度制御手段１７の学習機能について、具体的に説明する。
ここで、スロットル開度ＴＰと有効開口面積ＣＡｔとが１対１で対応するものと考えると、目標吸気量Ｑａ＊と実際の吸気量Ｑａとの間に誤差が存在する場合には、目標有効開口面積算出手段１１により目標吸気量Ｑａ＊から算出した目標有効開口面積ＣＡｔ＊と、実有効開口面積算出手段１８により吸気量Ｑａを式（５）に適用して算出した実有効開口面積ＣＡｔｒとの間にも、誤差が存在することになる。

たとえば、図４に示すように、制御用のＣＡｔ−ＴＰマップ（破線参照）と、現在の制御対象であるエンジン１のスロットルボディのばらつきや、インマニ圧Ｐｅ、大気圧Ｐｏ、吸気温Ｔｏなどを測定する各種センサ３０のばらつきを含んで推定演算される実際の有効開口面積ＣＡｔとスロットル開度ＴＰとの関係（以下、「実際のＣＡｔ−ＴＰ関係」という）（実線参照）との間に誤差がある場合を考える。

まず、前述のように、目標有効開口面積算出手段１１は、目標吸気量Ｑａ＊から目標有効開口面積ＣＡｔ＊を算出し、目標開度算出手段１５は、目標有効開口面積ＣＡｔ＊を用いて、あらかじめ適合したＣＡｔ−ＴＰマップ（図４内の破線参照）から目標開度ＴＰ＊を算出する。

このとき算出される目標有効開口面積ＣＡｔ＊と目標開度ＴＰ＊との関係は、図４内のＣＡｔ−ＴＰマップ上の点ａで示される。
ところが、図４のように、ＣＡｔ−ＴＰマップ（破線）と実際のＣＡｔ−ＴＰ関係（実線）との間に誤差が存在すると、目標開度ＴＰ＊に対応した実際のＣＡｔ−ＴＰ関係（実線）上の点ｂの実有効開口面積ＣＡｔｒは、目標有効開口面積ＣＡｔ＊と異なり、スロットル開度ＴＰを目標開度ＴＰ＊に制御したときに得られる実際の吸気量Ｑａは、目標吸気量Ｑａ＊と一致しないことになる。

そこで、この誤差を補正する学習値を算出するために、まず、実有効開口面積算出手段１８は、目標開度ＴＰ＊に制御したときに測定される実際の吸気量Ｑａに基づいて、実有効開口面積ＣＡｔｒを算出する。
実有効開口面積算出手段１８で算出された実有効開口面積ＣＡｔｒと目標開度ＴＰ＊との関係は、図４内の実際のＣＡｔ−ＴＰ関係（実線）の曲線上の点ｂで示される。

図４において、目標有効開口面積ＣＡｔ＊（目標吸気量Ｑａ＊）を達成するためには、スロットル開度ＴＰが、実際のＣＡｔ−ＴＰ関係（実線）の曲線上の点ｄに制御される必要があるので、点ａと点ｄとの間の差分を学習値として算出する必要がある。
このとき、図４に示すように、ＣＡｔ−ＴＰマップ（破線）と実際のＣＡｔ−ＴＰ関係（実線）とが、局所的にはほぼ平行の関係にあるものと仮定し、学習用開度算出手段１９は、目標開度ＴＰ＊に制御したときの吸気量Ｑａから算出された実有効開口面積ＣＡｔｒに基づき、ＣＡｔ−ＴＰマップ（破線）を用いて学習用開度ＴＰｉを算出する。

ここで算出された学習用開度ＴＰｉと実有効開口面積ＣＡｔｒとの関係は、図４内のＣＡｔ−ＴＰマップ（破線）上の点ｃで示される。
したがって、学習基本値算出手段２２は、点ｂと点ｃとの間の差分で示される目標開度ＴＰ＊と学習用開度ＴＰｉとのスロットル開度偏差ΔＴＰ（＝ＴＰ＊−ＴＰｉ）が、点ａと点ｄとの間の学習基本値とほぼ等しいものと見なし、学習基本値ΔＴＰを算出する。

学習基本値算出手段２２で算出される学習基本値ΔＴＰは、瞬時的なばらつきを含むので、補正後積分処理手段２１は、学習基本値ΔＴＰに補正係数Ｋｃを乗算した値を順次積分し（または、フィルタ処理を施し）、その後、スロットル開度学習値算出手段２２は、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮを算出する。

最後に、学習補正後目標開度算出手段２３は、目標開度ＴＰ＊にスロットル開度学習値ＴＰＬＲＮを加算して学習補正後目標開度ＴＰＬＲＮ＊を算出する。
以下、スロットル開度制御手段１７は、学習補正後目標開度ＴＰＬＲＮ＊を用いてスロットル開度ＴＰを制御することにより、目標吸気量Ｑａ＊と吸気量Ｑａとの誤差を減少させる。

したがって、目標吸気量Ｑａ＊を得るためのスロットル開度ＴＰを算出する際に、スロットルボディおよび各種センサなどのばらつきや、各種推定演算における誤差に対して、良好に目標吸気量Ｑａ＊が達成できるように有効開口面積ＣＡｔとスロットル開度ＴＰとの関係を学習補正することができる。
このとき、ＣＡｔ−ＴＰマップ（破線）と実際のＣＡｔ−ＴＰ関係（実線）との誤差がほぼ一定（実質的に平行）の関係にあれば、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮを単独でフィードバック制御として用いた場合でも、全運転領域で良好に制御することができる。

なお、上記説明では言及しなかったが、たとえば図６内に示すように、実際のＣＡｔ−ＴＰ関係（実線参照）に対して、ＣＡｔ−ＴＰマップ（破線参照）がクロスしたり、ＣＡｔ−ＴＰマップ（１点鎖線参照）の誤差が一定（平行）でない場合には、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮを単独で用いると、過渡運転時に追従遅れやオーバーシュートなどの問題が発生する可能性がある。

そこで、ＣＡｔ−ＴＰマップ（破線、１点鎖線参照）が実際のＣＡｔ−ＴＰ関係（実線）と一定でない場合（図６参照）に対処するためには、図７のように、スロットル開度制御手段スロットル開度学習値算出手段２２の後段にスロットル開度学習値分配手段２４を設け、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮを、フィードバック制御として用いるリアルタイム学習値ＴＰＲと、ＣＡｔ−ＴＰマップのＣＡｔ軸（図４、図６内の横軸）に対応する学習領域ごとに記憶するロングタイム学習値ＴＰＬとに分配することが望ましい。

これにより、ＣＡｔ−ＴＰマップ上の値とロングタイム学習値ＴＰＬとの和を、実際のＣＡｔ−ＴＰ関係に近づけることができる。また、リアルタイム学習値ＴＰＲを併用することにより、フィードバック制御により瞬時的な誤差を吸収することができる。
以下、図７の機能ブロック図とともに、図８および図９の説明図を参照しながら、この発明の実施の形態１について詳細に説明する。

図７において、この発明の実施の形態１によるスロットル開度制御手段１７Ａは、スロットル開度学習値算出手段２２に接続されたスロットル開度学習値分配手段２４と、切替手段２４ａを介してスロットル開度学習値分配手段２４に接続されたリアルタイム学習値算出手段２５と、切替手段２４ｂを介してスロットル開度学習値分配手段２４に接続されたロングタイム学習値算出手段２６と、ロングタイム学習値算出手段２６に接続された単調増加処理手段２７と、単調増加処理手段２７に接続されたロングタイム学習値記憶手段２８と、リアルタイム学習値算出手段２５およびロングタイム学習値記憶手段２８に接続された補正用スロットル開度学習値算出手段（以下、「補正用開度学習値算出手段」という）２９とを備えている。
なお、スロットル開度学習値算出手段２２の前段構成については、前述（図５参照）と同様なので省略されている。

この場合、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮは、リアルタイムに更新されるリアルタイム学習値ＴＰＲと、ＣＡｔ−ＴＰマップの有効開口面積軸（ＣＡｔ軸）に応じた学習領域ごとに対応したロングタイム学習値ＴＰＬと、の少なくとも一方に分配して記憶される。
また、ロングタイム学習値ＴＰＬは、目標有効開口面積ＣＡｔ＊に対応する学習領域と、実有効開口面積ＣＡｔｒに対応する学習領域と、の少なくとも一方の学習領域において記憶される。

まず、スロットル開度学習値分配手段２４は、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮを、所定の割合でリアルタイム学習値ＴＰＲとロングタイム学習値ＴＰＬとに分配する。
切替手段２４ａは、所定のリセット条件が成立した場合には、リアルタイム学習値算出手段２５に「０」を入力し、所定の更新禁止条件が成立した場合には、リアルタイム学習値算出手段２５に前回のリアルタイム学習値ＴＰＲ（ｎ−１）を入力し、リアルタイム学習値ＴＰＲのリセット条件や更新禁止条件が不成立の場合には、リアルタイム学習値算出手段２５に、今回のスロットル開度学習値ＴＰＬＲＮを入力する。

したがって、リアルタイム学習値算出手段２５は、リアルタイム学習値ＴＰＲのリセット条件や更新禁止条件（後述する）が不成立の場合に、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮに基づいて、最終的なリアルタイム学習値ＴＰＲを算出する。

切替手段２４ｂは、所定の更新禁止条件が成立した場合には、ロングタイム学習値算出手段２６に前回のロングタイム学習値ＴＰＬ（ｎ−１）を入力し、ロングタイム学習値ＴＰＬの更新禁止条件が不成立の場合には、ロングタイム学習値算出手段２６に、今回のスロットル開度学習値ＴＰＬＲＮを入力する。

したがって、ロングタイム学習値算出手段２６は、ロングタイム学習値ＴＰＬの更新禁止条件が不成立の場合に、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮに基づいて、ＣＡｔ−ＴＰマップのＣＡｔ軸に応じた学習領域ごとに最終的なロングタイム学習値ＴＰＬを算出する。

なお、切替手段２４ａ、２４ｂにおける更新禁止条件の具体例として、インマニ圧Ｐｅ（吸気管内圧）と大気圧Ｐｏとの圧力比Ｐｅ／Ｐｏが第１の所定値以上を示す場合には、リアルタイム学習値ＴＰＲおよびロングタイム学習値ＴＰＬの更新が禁止されるようにしてもよい。

また、切替手段２４ａにおけるリセット条件の具体例として、目標吸気量Ｑａ＊の時間変化率ｄＱａ＊／ｄｔが第２の所定値以上に達した後の経過時間が、第３の所定値以内を示す期間においては、リアルタイム学習値ＴＰＲがリセットされるようにしてもよい。この条件は、同時に、ロングタイム学習値ＴＰＬの更新禁止条件としても利用される。

単調増加処理手段２７は、ＣＡｔ−ＴＰマップと、ロングタイム学習値ＴＰＬを加算して補正した後の実際のＣＡｔ−ＴＰ関係（スロットル開度制御手段１７Ａの有効開口面積ＣＡｔとスロットル開度ＴＰとの関係）とが、単調増加になるように、ロングタイム学習値ＴＰＬを制限する。
ロングタイム学習値記憶手段２８は、単調増加処理手段２７を介したロングタイム学習値ＴＰＬを記憶する。

補正用開度学習値算出手段２９は、リアルタイム学習値ＴＰＲとロングタイム学習値ＴＰＬとを加算する加算手段からなり、加算結果を補正用スロットル開度学習値（以下、「補正用開度学習値」という）ＴＰＬＲＮｉとして学習補正後目標開度算出手段２３に入力する。

なお、スロットル開度制御手段１７Ａ内のロングタイム学習値記憶手段２８は、バックアップメモリとして機能する。
すなわち、エンジン１の停止中または内燃機関制御装置の電源オフ時においては、リアルタイム学習値ＴＰＲがリセットされ、ロングタイム学習値ＴＰＬがロングタイム学習値記憶手段２８（バックアップメモリ）に保持される。

また、エンジン１の始動後の経過時間が第４の所定値以内を示す期間においては、リアルタイム学習値ＴＰＲの更新が禁止され、エンジン１の始動後の経過時間が第４の所定値以上の第５の所定値以内を示す期間においては、ロングタイム学習値ＴＰＬの更新が禁止される。
さらに、エンジン１の回転数がアイドル時の目標回転数よりも低い第６の所定値以下を示す場合には、ロングタイム学習値ＴＰＬの更新が禁止される。

次に、図４とともに、図８および図９を参照しながら、図７に示したこの発明の実施の形態１によるロングタイム学習値ＴＰＬの学習領域ごとの算出処理について具体的に説明する。
図８および図９はこの発明の実施の形態１によるロングタイム学習値ＴＰＬの格納処理および単調増加処理をそれぞれ概略的に示す説明図である。
図４において、前述のように、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮは、点ｂと点ｃとの間の差分（目標開度ＴＰ＊と学習用ＴＰｉとのスロットル開度偏差）ΔＴＰを学習基本値として算出し、学習基本値ΔＴＰを点ａと点ｄとの間の学習値として適用される。

ここで、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮを、ＣＡｔ−ＴＰマップのＣＡｔ軸に対して、たとえば１対１に対応する学習領域ごとに分配して記憶する場合を考える。
このとき、図８に示すように、目標有効開口面積ＣＡｔ＊の前後のＣＡｔ軸に対応する学習領域と、実有効開口面積ＣＡｔｒの前後のＣＡｔ軸に対応する学習領域との少なくとも一方で、ロングタイム学習値ＴＰＬを記憶することが可能である。

なお、各ＣＡｔ軸に対応する学習領域に記憶されるロングタイム学習値ＴＰＬは、前回のロングタイム学習値ＴＰＬ（ｎ−１）に対して、所定値を加算するか、または、目標有効開口面積ＣＡｔ＊および実有効開口面積ＣＡｔｒの前後のＣＡｔ軸までの比に応じた値を加算することにより、算出することができる。
また、目標有効開口面積ＣＡｔ＊と実有効開口面積ＣＡｔｒとの双方でロングタイム学習値ＴＰＬを記憶すれば、ロングタイム学習値ＴＰＬの収束時間を短縮することができる。

このようにロングタイム学習値ＴＰＬを算出する場合、学習可能な条件は、更新禁止条件が不成立の場合（後述する）のみなので、実際に学習が行われるのは、定常運転の常用域のみに限られる。
一般に、スロットル開度ＴＰと吸気量Ｑａとは単調増加の関係にあるので、有効開口面積ＣＡｔとスロットル開度ＴＰとの関係も単調増加である必要がある。

ところが、局所的に学習が行われた場合には、図９内の破線および破線枠で示すように、ＣＡｔ−ＴＰマップ（実線参照）の値とロングタイム学習値ＴＰＬとの和（破線参照）が単調増加にならない場合が起こり得る。
この場合、たとえば目標吸気量Ｑａ＊が増加しているにも関わらず、学習補正後目標開度ＴＰＬＲＮ＊が減少するので、エンジン１の出力低下やスロットル開度学習値ＴＰＬＲＮの誤学習といった問題が生じる。

そこで、単調増加処理手段２７は、図９内の点線および点線枠で示すように、ＣＡｔ−ＴＰマップ（実線）の値とロングタイム学習値ＴＰＬとの和（点線参照）が単調増加となるように、ロングタイム学習値ＴＰＬに所定値を加算してロングタイム学習値ＴＰＬを制限する処理を行う。
これにより、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮの誤学習や誤作動を防止することができる。

以下、単調増加処理手段２７による単調増加処理について、詳細に説明する。
まず、ＣＡｔ軸番号ｎを用いて、現在学習対象のロングタイム学習値をＴＰＬ（ｎ）とし、現在学習対象のＣＡｔ軸番号ｎのとり得る範囲は「１≦ｎ≦ＣＡｔ軸数」とする。
ここで、単調増加補正後のロングタイム学習値ＴＰＬは、ＣＡｔ軸番号ｎが所定値ｍよりも大きい領域のロングタイム学習値ＴＰＬ（ｍ＋１＋ｉ）に関しては、以下の式（６）の繰り返し計算により算出することができる。

ＴＰＬ（ｍ＋１＋ｉ）
＝ｍａｘ｛ＣＡｔマップ値（ｍ＋ｉ）＋ＴＰＬ（ｍ＋ｉ）＋所定値，ＣＡｔマップ値（ｍ＋１＋ｉ）＋ＴＰＬ（ｍ＋１＋ｉ）｝−ＣＡｔマップ値（ｍ＋１＋ｉ）・・・（６）

式（６）において、変数ｉは、繰り返し計算時に「０」から「ＣＡｔ軸数−（ｍ＋１）」まで順次増加する。
また、ＣＡｔ軸番号ｎがｍよりも小さい領域のロングタイム学習値ＴＰＬ（ｍ−１−ｊ）に関しては、以下の式（７）の繰り返し計算により算出することができる。

ＴＰＬ（ｍ−１−ｊ）
＝ｍｉｎ｛ＣＡｔマップ値（ｍ−ｊ）＋ＴＰＬ（ｍ−ｊ）−所定値，ＣＡｔマップ値（ｎ−１−ｊ）＋ＴＰＬ（ｍ−１−ｊ）｝−ＣＡｔマップ値（ｍ−１−ｊ）・・・（７）

式（７）において、変数ｊは、繰り返し計算時に「０」から「ｍ−２」まで順次増加する。
以上の式（６）、式（７）の計算を実行した後、ロングタイム学習値記憶手段２８は、最終的なロングタイム学習値ＴＰＬを学習領域ごとに記憶する。

図７のように、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮをリアルタイム学習値ＴＰＲとロングタイム学習値ＴＰＬとに分配して、ロングタイム学習値ＴＰＬを記憶した場合、補正用開度学習値算出手段２９は、リアルタイム学習値ＴＰＲと運転領域に対応するロングタイム学習値ＴＰＬとを加算し、補正用開度学習値ＴＰＬＲＮｉを算出して学習補正後目標開度算出手段２３に入力する。
したがって、学習補正後目標開度算出手段２３は、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮの代わりに、補正用開度学習値ＴＰＬＲＮｉを用いて、学習補正後目標開度ＴＰＬＲＮ＊（＝ＴＰＬＲＮｉ＋ＴＰ＊）を算出する。

以上のようにして、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮの算出が行われるとともに、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮに基づくロングタイム学習値ＴＰＬの算出および記憶が行われるが、このような学習処理は全運転領域で行うことはできないので、学習禁止処理が必要となる。
以下、この発明の実施の形態１による学習禁止条件について、具体的に説明する。

前述の通り、エアフロセンサ２は、インマニ圧Ｐｅと大気圧Ｐｏとの圧力比Ｐｅ／Ｐｏが或る程度大きくなると、吸入空気脈動の影響を受けるので、実際の吸気量と測定した吸気量との間に誤差が発生する場合があり、このような運転領域においては、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮを正確に算出することができない。

したがって、切替手段２４ａ、２４ｂは、圧力比Ｐｅ／Ｐｏが前述の第１の所定値以上を示す場合には、前回のリアルタイム学習値ＴＰＲ（ｎ−１）およびロングタイム学習値ＴＰＬ（ｎ−１）を選択し、リアルタイム学習値ＴＰＲおよびロングタイム学習値ＴＰＬの更新を禁止する。
これにより、吸入空気脈動の影響によるスロットル開度ＴＰの誤学習を防止することができる。

また、過渡運転時などにおいて目標吸気量Ｑａ＊が急変した場合には、目標開度ＴＰ＊の算出完了までの演算時間遅れや、スロットル開度ＴＰが目標開度ＴＰ＊に到達するまでの応答遅れや、スロットル開度変化によるエアフロセンサ２の近傍の流速が変化するまでの応答遅れや、エアフロセンサ２そのものの応答遅れなどにより、目標吸気量Ｑａ＊の変化に対して、吸気量Ｑａが応答するまでに、或る程度の時間が必要となる。

したがって、切替手段２４ｂは、目標吸気量Ｑａ＊の変化率が第２の所定値以上となった後の経過時間が第３の所定値以内を示す場合には、ロングタイム学習値ＴＰＬの更新を禁止する。
これにより、吸気量Ｑａの応答遅れによるロングタイム学習値ＴＰＬの誤学習を防止することができる。

なお、このとき条件において、仮に、切替手段２４ａによりリアルタイム学習値ＴＰＲの更新も禁止した場合には、たとえば図６内のＣＡｔ−ＴＰマップ（破線）の値と実際のＣＡｔ−ＴＰ関係（実線）とのクロス点を跨いで変化した場合を考えると、リアルタイム学習値ＴＰＲの符号が変化前後で逆になるので、オーバーシュートが発生することや、目標吸気量Ｑａ＊への収束に時間がかかるといった問題が生じる。

そこで、切替手段２４ａは、目標吸気量Ｑａ＊の変化率が第２の所定値以上となった後の経過時間が第３の所定値以内を示す場合には、リアルタイム学習値ＴＰＲに対してリセット処理（ＴＰＲ＝０）を行う。
これにより、オーバーシュートを抑制し、目標吸気量Ｑａ＊への収束時間が増加することを防止することができる。

また、エンジン１の停止中やＥＣＵ９の電源オフ時においては、スロットル開度ＴＰの学習処理を実行することができないので、切替手段２４ａは、リアルタイム学習値ＴＰＲのリセット処理を行う。

一方、ロングタイム学習値ＴＰＬに関しては、ロングタイム学習値記憶手段２８（バックアップメモリ）に保持することにより、エンジン１の次回の再始動時においても、良好に目標吸気量Ｑａ＊への制御が可能となる。

なお、エンジン１の始動時において、通常、サージタンク６内の空気をエンジン１が消費している間は、エアフロセンサ２の近傍の空気が動かないので、エンジン１の始動後にエアフロセンサ２の近傍の空気が流動して、吸気量Ｑａが正確に測定可能となるまでに、或る程度の時間が必要となる。

そこで、記憶手段２４は、エンジン１の始動後の経過時間が第４の所定値以内を示す場合には、リアルタイム学習値ＴＰＲの更新を禁止する。
これにより、吸気量Ｑａの影響によるリアルタイム学習値ＴＰＲの算出誤差を防止することができる。

また、一般的に、エンジン１の始動後にエンジン回転数がアイドル時のエンジン回転数に収束するまでの間は、エンジン回転数および吸気量Ｑａの変動が激しいので、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮをロングタイム学習値ＴＰＬとして記憶することは好ましくない。
そこで、切替手段２４ｂは、エンジン１の始動後の経過時間が第５の所定値（≧第４の所定値）以内を示す場合には、ロングタイム学習値ＴＰＬの更新を禁止する。
これにより、ロングタイム学習値ＴＰＬの誤学習を防止することができる。

この場合、エンジン１の始動後の経過時間が、第４の所定値から第５の所定値までの間は、リアルタイム学習値ＴＰＲが更新されることになるが、リアルタイム学習値ＴＰＲはフィードバック制御として動作するので、学習値の更新を行うことで、目標吸気量Ｑａ＊を達成するようにスロットル開度ＴＰを制御し、エンジン１の始動後に発生する可能性があるエンジン回転数の低下によるエンストを防止することができる。

また、エンジン１の停止直前や、負荷変動などにともない、エンジン回転数がアイドル時のエンジン回転数を大きく下回った場合においても、エンジン回転数および吸気量Ｑａの変動が激しいので、スロットル開度学習値ＴＰＬＲＮをロングタイム学習値ＴＰＬとして記憶することは好ましくない。

そこで、切替手段２４ｂは、エンジン回転数がアイドル時のエンジン回転数よりも小さい第６の所定値以下まで低下した場合においても、ロングタイム学習値ＴＰＬの更新を禁止する。
一方、リアルタイム学習値ＴＰＬはフィードバック制御として動作するので、学習値の更新を行い、目標吸気量Ｑａ＊を達成するようにスロットル開度を制御することにより、エンストを防止することができる。

この発明の実施の形態１に係る内燃機関制御装置を概略的に示す構成図である。 この発明の実施の形態１に係るエンジン制御部の概略構成を示すブロック図である。 この発明の実施の形態１に係るスロットル開度制御手段の一部を示す機能ブロック図である。 この発明の実施の形態１に関連した参考例１によるスロットル開度学習値の算出処理を概略的に示す説明図である。 参考例１によるスロットル開度制御手段のスロットル開度学習値の算出処理部を概略的に示す機能ブロック図である。 この発明の実施の形態１が適用されるＣＡｔ−ＴＰマップと実際のＣＡｔ−ＴＰ関係との各パターン関係を示す説明図である。 この発明の実施の形態１によるロングタイム学習値の格納処理部を概略的に示す機能ブロック図である。 この発明の実施の形態１によるロングタイム学習値の格納処理を概略的に示す説明図である。 この発明の実施の形態１によるロングタイム学習値の単調増加処理を概略的に示す説明図である。

符号の説明

１ エンジン（内燃機関）、２ エアフロセンサ、３ 吸気温センサ、４ スロットル、５ スロットルポジションセンサ、６ サージタンク、７ インマニ圧センサ、８ ＥＧＲバルブ、９ ＥＣＵ、９ｂ 演算処理部、１０ 大気圧センサ、１１ 目標有効開口面積算出手段、１２ 音速算出手段、１３ 圧力比算出手段、１４ 無次元流量算出手段、１５ 目標開度算出手段（目標スロットル開度算出手段）、１７、１７Ａ スロットル開度制御手段、１８ 実有効開口面積算出手段、１９ 学習用開度算出手段（学習用スロットル開度算出手段）、２０ 学習基本値算出手段、２１ 補正後積分処理手段、２２ スロットル開度学習値算出手段、２３ 学習補正後目標開度算出手段（学習補正後目標スロットル開度算出手段）、２４ スロットル開度学習値分配手段、２４ａ、２４ｂ 切替手段、２５ リアルタイム学習値算出手段、２６ ロングタイム学習値算出手段、２７ 単調増加処理手段、２８ ロングタイム学習値記憶手段（バックアップメモリ）、２９ 補正用開度学習値算出手段（補正用スロットル開度学習値算出手段）、３０ 各種センサ、４０ 各種アクチュエータ、９０ 目標吸気量算出手段、ａ_０ 大気中の音速、ＣＡｔ 有効開口面積、ＣＡｔｒ 実有効開口面積、ＣＡｔ＊ 目標有効開口面積、Ｐｅ インマニ圧（吸気管内圧）、Ｐｏ 大気圧、Ｐｅ／Ｐｏ 圧力比、Ｑａ 吸気量、Ｑａ＊ 目標吸気量、Ｔｏ 吸気温、ＴＰ スロットル開度、ＴＰ＊ 目標開度、ＴＰＬＲＮ スロットル開度学習値、ＴＰＬＲＮ＊ 学習補正後目標開度（学習補正後目標スロットル開度）、σ 無次元流量、ΔＴＰ 学習基本値、ＴＰＬ ロングタイム学習値、ＴＰＲ リアルタイム学習値、ＴＰＬＲＮｉ 補正用開度学習値（補正用スロットル開度学習値）。

Claims (6)

1. 内燃機関の吸気通路に設けられたスロットルと、
   前記スロットルのスロットル開度を制御することにより前記吸気通路の有効開口面積を変化させて、前記内燃機関への吸気量を可変制御するスロットル開度制御手段と、
   前記内燃機関への吸気量を検出する吸気量検出手段と、前記スロットルの大気側の圧力を大気圧として検出する大気圧検出手段と、前記スロットルの前記内燃機関側の圧力を吸気管内圧として検出する吸気管内圧検出手段と、前記スロットルの大気側の吸気温を検出する吸気温検出手段とを含み、前記内燃機関の運転状態を検出する運転状態検出手段と、
   前記内燃機関の運転状態に基づいて目標吸気量を算出する目標吸気量算出手段と、
   前記目標吸気量、前記大気圧、前記吸気管内圧および前記吸気温を、絞り式流量計の流量算出式に適用して、前記スロットル開度制御手段の目標有効開口面積を算出する目標有効開口面積算出手段と、
   あらかじめ適合された前記スロットル開度制御手段の有効開口面積とスロットル開度との対応マップを用いて、前記目標有効開口面積から目標スロットル開度を算出する目標スロットル開度算出手段と、
   前記吸気量、前記大気圧、前記吸気管内圧および前記吸気温を、前記絞り式流量計の流量算出式に適用して、前記スロットル開度制御手段の実有効開口面積を算出する実有効開口面積算出手段と、
   前記対応マップを用いて、前記実有効開口面積から学習用スロットル開度を算出する学習用スロットル開度算出手段と、を備え、
   前記スロットル開度制御手段は、
   前記目標スロットル開度と前記学習用スロットル開度との偏差に基づいてスロットル開度学習値を算出するスロットル開度学習値算出手段と、バックアップメモリとを含み、
   前記目標スロットル開度を前記スロットル開度学習値により補正した学習補正後目標スロットル開度により前記スロットル開度を制御し、
   前記スロットル開度学習値は、
   前記スロットル開度学習値をフィードバック制御に用いて瞬時的な誤差を吸収するために、リアルタイムに更新されるリアルタイム学習値と、
   前記対応マップの有効開口面積軸に応じた学習領域ごとに対応したロングタイム学習値と、
   のそれぞれに分配して記憶され、
   前記内燃機関の停止中または前記内燃機関制御装置の電源オフ時においては、前記リアルタイム学習値がリセットされ、前記ロングタイム学習値が前記バックアップメモリに保持されることを特徴とする内燃機関制御装置。
2. 前記ロングタイム学習値は、
   前記目標有効開口面積に対応する学習領域と、
   前記実有効開口面積に対応する学習領域と、
   の少なくとも一方の学習領域において記憶されることを特徴とする請求項１に記載の内燃機関制御装置。
3. 前記ロングタイム学習値は、
   前記対応マップと、前記ロングタイム学習値を加算した前記スロットル開度制御手段の有効開口面積と前記スロットル開度との関係とが、単調増加になるように制限されることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の内燃機関制御装置。
4. 前記吸気管内圧と前記大気圧との比率が第１の所定値以上を示す場合には、前記リアルタイム学習値および前記ロングタイム学習値の更新が禁止されることを特徴とする請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載の内燃機関制御装置。
5. 前記目標吸気量の時間変化率が第２の所定値以上に達した後の経過時間が第３の所定値以内を示す期間においては、前記リアルタイム学習値がリセットされ、前記ロングタイム学習値の更新が禁止されることを特徴とする請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載の内燃機関制御装置。
6. 前記内燃機関の始動後の経過時間が第４の所定値以内を示す期間においては、前記リアルタイム学習値の更新が禁止され、
   前記内燃機関の始動後の経過時間が前記第４の所定値以上の第５の所定値以内を示す期間においては、前記ロングタイム学習値の更新が禁止され、
   前記内燃機関の回転数がアイドル時の目標回転数よりも低い第６の所定値以下を示す場合には、前記ロングタイム学習値の更新が禁止されることを特徴とする請求項１から請求項５までのいずれか１項に記載の内燃機関制御装置。

Images