JPH0228700B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ＜産業上の利用分野＞ 本発明は、電子制御燃料噴射式内燃機関に適用
される学習機能を備えた空燃比制御装置におい
て、異常を自己診断する装置に関する。

＜従来の技術＞ 電子制御燃料噴射式内燃機関において、噴射量
Tiは次式によつて定まる。

Ti＝Tp×COEF×α＋Ts ここで、Tpは基本噴射量で Tp＝Ｋ×Ｑ／Ｎ である。

Ｋは定数、Ｑは吸入空気流量、Ｎは機関回転数
である。COEFは各種補正係数である。αは後述
する空燃比のフイードバツク制御（λコントロー
ル）のための空燃比フイードバツク補正係数であ
る。Tsは電圧補正分で、バツテリ電圧の変動に
よる電磁式燃料噴射弁の噴射量変化を補正するた
めのものである。

λコントロールについては、排気系にO₂セン
サを設けて実際の空燃比を検出し、空燃比が理論
空燃比より濃いか薄いかをスライスレベルにより
判定し、理論空燃比になるように燃料の噴射量を
制御するわけであり、このため、前記空燃比フイ
ードバツク補正係数αというものを定めて、この
αを変化させることにより理論空燃比に保つてい
る。

ここで、空燃比フイードバツク補正係数αの値
は積分制御により変化させ、安定した制御として
いる。

すなわち、O₂センサ出力とスライスレベルと
を比較し、スライスレベルよりも高い場合、低い
場合に空燃比を急に濃くしたり、薄くしたりする
ことなく、空燃比が濃い（薄い）場合には積分分
ずつ除々に上げていき、空燃比を薄く（濃く）す
るように制御する。

但し、λコントロールを行わない領域ではα＝
１にクランプし、各種補正係数COEFの設定によ
り、所望の空燃比を得る。

ところで、λコントロール領域でα＝１のとき
のベース空燃比を理論空燃比（λ＝１）に設定す
ることができればフイードバツク制御は不要なの
であるが、実際には構成部品（たとえばエアフロ
ーメータ、燃料噴射弁、プレツシヤレギユレー
タ、コントロールユニツト）のバラツキや経時変
化、燃料噴射弁のパルス巾−流量特性の非直線
性、運転条件や環境の変化等の要因でベース空燃
比のλ＝１からのズレを生じるので、フイードバ
ツク制御を行つている。

しかし、ベース空燃比がλ＝１からずれている
と、運転領域が大きく変化したときに、ベース空
燃比の段差をフイードバツク制御によりλ＝１に
設定するまでに時間がかかる。そして、このため
に比例及び積分定数（Ｐ／Ｉ）分を大きくするの
でオーバーシユートやアンダーシユートを生じ、
制御性が悪くなる。つまり、ベース空燃比がλ＝
１からずれていると、理論空燃比よりかなりズレ
をもつた範囲で空燃比制御がなされるのである。

その結果、三元媒体の転換効率の悪いところで
運転がなされることになり、触媒の貴金属の増大
によるコストアツプの他、触媒の劣化に伴う転換
効率の悪化により触媒の交換を余儀なくされると
いう問題点があつた。

そこで、学習によりベース空燃比をλ＝１にす
ることにより、過渡時にベース空燃比の段差から
生じるλ＝１からのズレをなくし、かつ、Ｐ／Ｉ
分を小さくすることを可能にして制御性の向上を
図り、これらにより触媒の原価低減を図るベース
空燃比の学習制御装置が考えられた。

すなわち、RAM上に機機関回転数および負荷
等の機関運転条件に対応した学習補正係数α₀のマ
ツプを設け、噴射量Tiを計算する際に次式の如
く基本噴射量Tpをα₀で補正する。

Ti＝Tp×COEF×α×α₀＋Ts そして、α₀の学習は次の手順で進める。

(i) 定常状態においてそのときの機関運転条件と
αの制御中心値αcとを検出する。

(ii) 前記機関運転条件に対応して現在までに学習
されているα₀を検索する。

(iii) αcとα₀よりα₀＋Δα／Ｍの値を求め、その結
果（学習値）を新たなα₀として記憶を更新す
る。

なお、Δαは基準値α₁からの偏差量を示し、Δα
＝αc−α₁であり、基準値α₁は一般には1.0である。
またＭは定数である。

ところで、この種の空燃比制御装置において、
異常発生時にこれを検出するといういわゆる自己
診断装置を備えたものがある。

従来の空燃比制御装置の自己診断装置として
は、例えば、第５図に示すように電磁式燃料噴射
弁のソレノイド３１とこれに直列に接続されたパ
ワトランジスタ３２との接続点Ａからの信号をマ
イコンで構成される自己診断回路３３に入力し、
入力信号の単位時間当りのON／OFF反転回数を
計測してソレノイド３１及びパワトランジスタ３
２の直列回路の断線を検知するものや、あるいは
第６図に示すように、吸入空気流量に比例した電
圧を出力する熱線式流量計４１からの出力電圧を
増幅器４２、Ａ／Ｄ変換器４３を介して自己診断
回路４４に入力し、機関回転時の最低吸入空気流
量相当電圧以下の電圧が検知された場合に熱線式
流量計４１が異常であると検知するもの等があ
る。

このように、従来の自己診断装置は、アクチユ
エータやセンサ類の異常判断をその物自体の特性
（出力電圧等）やこれに関連する他の部品の特性
等から判断するものであつた。したがつて、決定
的な故障は判断できても、耐久劣化的な特性変化
は判断できない場合が多く、機関特性上問題とな
るような経時変化等は検知できないという問題が
あつた。

＜発明が解決しようとする問題点＞ 本発明は、上記従来の問題点に鑑みなされたも
ので、電子制御燃料噴射式内燃機関の学習機能を
備えた空燃比制御装置において、学習結果に基づ
いて異常判定を行なうことにより、制御系の経時
変化等も含めた異常判定が行えるようにして上記
問題点を解決するようにした自己診断装置を提供
することを目的とする。

＜問題点を解決するための手段＞ このため、第１の発明は、第１図に示すように
吸入空気流量と機関回転数とから基本噴射量を演
算する基本噴射量演算手段と、排気系に設けた
O₂センサからの信号に基づいて検出される実際
の空燃比と理論空燃比とを比較して積分制御によ
り空燃比フイードバツク補正係数を設定する空燃
比フイードバツク補正係数手段と、機関運転条件
に応じてRAMのマツプに記憶させた学習補正係
数を検索する学習補正係数検索手段と、空燃比フ
イードバツク補正係数と学習補正係数とから新た
な学習補正係数を設定し且つその学習補正係数で
RAM内の同一の機関運転条件のデータを更新す
る学習補正係数更新手段と、基本噴射量に空燃比
フイードバツク補正係数と学習補正係数とを乗算
して噴射量を演算する噴射量演算手段と、この演
算された噴射量に相応する駆動パルス信号を燃料
噴射弁に出力する駆動パルス信号出力手段と、を
備える一方、吸入空気流量が等しい複数個の運転
領域の学習補正係数の値と基準値からの偏差方向
を判定する学習状態判定手段と、該判定手段によ
り複数個の学習補正係数のデータの中、所定割合
以上が基準値から同一の偏差方向に所定値以上ず
れた値であると判定された時に当該吸入空気流量
の検出又は制御系統が異常であると警報する手段
とを設ける構成とする。

また、第２の発明は、前記第１の発明と同様の
構成において学習状態判定手段が燃料噴射量が等
しい複数個の運転領域の学習補正係数の値と基準
値からの偏差方向を判定する学習状態判定手段
と、該判定手段により複数個の学習補正係数のデ
ータの中、所定割合以上が基準値から同一の偏差
方向に所定値以上ずれた値であると判定された時
に当該燃料噴射量の検出又は制御系統が異常であ
ると警報する手段とを設ける構成とする。

＜作用＞ これにより、第１の発明においては、吸入空気
流量の検出または制御系統に特定してその異常を
判別して警報を行え、第２の発明においては、燃
料噴射量の検出または制御系統に特定してその異
常の判別して警報を行える。

＜実施例＞ 以下に実施例を説明する。

第２図にハードウエア構成を示す。

１はCPU、２はＰ−ROM、３は学習制御用の
CMOS−RAM、４はアドレスデコーダである。
尚、RAM３に対してキースイツチOFF後も記憶
内容を保持させるためのバツクアツプ電源回路を
使用する。

燃料噴射量の制御のためのCPU１へのアナロ
グ信号としては、熱線式エアフローメータ５から
の吸入空気流量信号、スロツトルセンサ６からの
スロツトル開度信号、水温センサ７からの水温信
号、O₂センサ８からの排気中酸素濃度信号、バ
ツテリ９からのバツテリ電圧等があり、これらは
アナログ入力インターフエース１０及びＡ／Ｄ変
換器１１を介して入力されるようになつている。
１２はＡ／Ｄ変換タイミングコントローラであ
る。

デジタル入力信号としては、アイドルスイツチ
１３、スタートスイツチ１４及びニユートラルス
イツチ１５からのON・OFF信号があり、これら
はデジタル入力インターフエース１６を介して入
力されるようになつている。

その他、クランク角センサ１７からの例えば
180゜毎のリフアレンス信号と1゜毎のポジシヨン信
号とがワンシヨツトマルチ回路１８を介して入力
されるようになつている。また、車速センサ１９
からの車速信号が波形整形回路２０を介して入力
されるようになつている。

CPU１から燃料噴射弁２２への駆動パルス信
号は、電流波形制御回路２１を介して燃料噴射弁
２２に送られるようになつている。

ここにおいて、CPU１は第３図に示すフロー
チヤートに基づくプログラム（ROM２に記憶さ
れている）に従つて入出力操作並びに演算処理等
を行い、燃料噴射量を制御する。

又、ランプやブザー等の警報器２３が設けら
れ、CPU１からの出力により作動するようにな
つている。

この場合、CPU１は第４図に示すフローチヤ
ート（自己診断ルーチン）に基づくプログラムに
従つて制御装置の異常を診断し、異常発生時は警
報器２３に作動信号を出力する。

次に、燃料噴射量計算ルーチン及び学習制御ル
ーチンを第３図のフローチヤートにしたがつて説
明する。

SIでエアフローメータ５からの信号によつて得
られる吸入空気流量Ｑとクランク角センサ１７か
らの信号によつて得られる機関回転Ｎとから基本
噴射量Tp（＝Ｋ×Ｑ／Ｎ）を演算する。

S2で各種補正係数COEFを設定する。

S3でO₂センサ８の出力電圧とスライスレベル
電圧とを比較して積分制御により空燃比フイード
バツク補正係数αを設定する。但し、λコントロ
ールを行わない領域ではα＝１にクランプする。
また、RAM３上の学習MAPから既に学習され
ているデータα₀をその時点の運転状態（Ｎ、Tp）
に対応して参照する。

S4でバツテリ９からのバツテリ電圧に基づい
て電圧補正分Tsを設定する。

S5では、機関運転状態を示すパラメータとし
て、例えば、機関回転数Ｎ及び基本噴射量（負
荷）Tpによる運転領域を複数のエリアに区画し、
各エリア毎に後述する学習補正係数α₀に記憶させ
たマツプ（RAM３に記憶）からの現在の（Ｎ、
Tp）が存在するエリアを検索し、該エリアを示
すデータをRAM３の所定番地Ａにセツトする。

S6では前記番地Ａにセツトされた現在の（Ｎ、
Tp）が存在するエリアのデータを同じくRAM３
の番地LAにセツトされた前回検索された、（Ｎ、
Tp）が存在するエリアのテータと比較し、同一
であるか否かを判定する。そして、YESである
とき、即ち、運転状態が略同一であると判定され
た場合はS7へ進む。

S7では、O₂センサ８の出力電圧がS6の判定が
YESとなつてからｎ回転反転したか否かを判定
し、YESの場合はS8へ進む。

即ち、S6，S7は運転状態が定常状態であるか
否かを判別するために設けられており、S6，S7
の判定がYESである場合は定常状態であると判
定される。かかる定常状態判別方法は簡易にし
て、かつ、高精度に行えるが、この他例えば車速
一定、ギヤ位置が非ニユートラル、スロツトル開
度一定で所定時間を経過したか否かによつて判定
する方法等を採用してもよい。そして、S6又は
S7いずれかの判定がNOである場合は非定常状態
と判別され、この場合は後述するS8〜S10までの
学習を行うことなくS11へ進む。

S8では空燃比フイードバツク補正係数αの定
常運転状態における制御中心値αcを演算する。
これは、例えば空燃比フイードバツク補正係数α
の値が増減して反転してから反転するまでの平均
値を求めるか、反転時の空燃比フイードバツク補
正係数αの値だけの平均値を求めるようにしても
よく、このようにすれば定常状態における制御値
αcより的確に求めることができる。

S9では機関回転数Ｎ及び基本噴射量Tpから
RAM３の前記（Ｎ、Tp）が存在するエリアに記
憶されている（Ｎ、Tp）に対応する学習補正係
数α₀を検索する。尚、前記マツプに記憶されるα₀
の値は、学習が開始されていない時点では全てα₀
＝１となつている。

S10ではS9において検索された学習補正係数α₀
とS8において演算された制御中心値αcとから次
式にしたがつて演算を行ない、その値を新たな学
習補正係数α₀マツプの当該エリア内の値を更新す
る。

α₀←α₀＋Δα／Ｍ 尚、Δαはαcと基準値との偏差量を示し、 Δα＝αc−α₁ であり、基準値α₁は一般には1.0となる。またＭ
は定数である。

学習補正係数α₀の学習時偏差量Δαを加える割
合を決定するＭの値は一定としてもよいが、機関
回転数に比例した値とすればαの積分分を噴射周
期の増大に応じて減少させることができるので、
より高度な噴射量制御が行える。

S11ではRAM３の番地LAにセツトされている
前回の（Ｎ、Tp）のエリアのデータを番地Ａに
セツトされている現在の（Ｎ、Tp）のエリアの
データを転送することによつて更新する。

S12では、噴射量Tiを次式によつて演算する。

Ti＝Tp×COEF×α×α₀＋Ts ここで、定常状態の場合は、学習補正係数α₀と
してS10で更新されるものが用いられ、過渡状態
の場合はS10による更新がなされない状態のもの
が用いられる。

以上で噴射量Tiが計算され、S13でこの噴射量
Tiに相応する駆動パルス信号が電流波形整形回
路２１を介して燃料噴射弁２２の所定のタイミン
グで与えられる。

一方、λコントロールを行わない領域では、前
述したように空燃比フイードバツク補正係数αが
１にクランプされ、S5〜S11のステツプが省略さ
れる。

よつて、噴射量は次式によつて与えられる。

Ti＝Tp×COEF×α₀＋Ts 但し、 Tp＝Ｋ×Ｑ／Ｎ このようにλコントロールを行うフイードバツ
ク制御領域でフイードバツク補正係数の制御中心
値と基準値との偏差量を縮小する学習を行うこと
により、過渡運転時の空燃比フイードバツク補正
係数αのオーバーシユートやアンドダーシユート
を抑制でき、λ＝１への整定が早められて制御性
が向上する。

次に、かかる学習機能を備えた空燃比制御装置
の自己診断ルーチンを第４図に示すフローチヤー
トに従つて説明する。尚、ハードウエアの構成に
ついては、第２図に示したものと略同様であり、
マイコンのプログラムと警報器の構造が異なるの
みであるから、第２図と同一符号を付して説明す
る。

S31では、RAMマツプ３内の学習補正係数α₀
のデータが記憶されるエリア（Ｎ、Tp）を吸入
空気流量Ｑの等しい多数本の等Ｑ線によつて区画
したものにおいて、等Ｑ線のパラメータ信号ｎを
最小の吸入空気流量に相当するｎ＝０にセツトす
る。

S32では、パラメータｎの等Ｑ線にある複数個
のα₀のデータをマツプから検索する。

S33ではこれら複数個のデータの中、所定割合
以上がプラスまたはマイナスのいずれか一方の方
向に所定値以上ずれているか否かを判定する。

このルーチンを開始直後は、S31でセツトされ
たｎ＝０の等Ｑ線のデータから判定を行う。

S33の判定がYESである場合は、S34へ進み、
全ての等Ｑ線上のデータをS33で判定したか否か
の判定を行い、S35へ進む。

S35ではｎの値を＋１カウントし、S32へ戻る。

そしてS32でS31でセツトされた等Ｑ線上のデ
ータについて前記したのと同様の判定を行う。

このようにして、全ての等Ｑ線上のデータにお
けるS33の判定がYESとなると、S34の判定が
YESとなつてS36へ進み、エアフローメータ５が
異常であると判定されて、この判定信号が警報器
２３へ出力される。これにより警報器２３が作動
してエアフローメータ５の異常が警報されて、以
下S37へ進む。

また、少なくとも一本の等Ｑ線上のデータの
S33における判定がNOとなつた場合には、エア
フローメータ５は正常であると判定してS37へ進
む。

S37では、学習補正係数α₀のデータが記憶され
るエリア（Ｎ、Tp）を基本噴射量Tpの等しい多
数本の等Tp線によつて区画したものにおいて等
Tp線のパラメータｍを最小の値Tpに相当するｍ
＝０にセツトする。

S38では、パラメータｍの等Ｑ線上にある複数
個のα₀のデータをマツプから検索する。

S39ではこれらデータの中、所定割合以上がプ
ラスまたはマイナスのいずれか一方向に所定値以
上ずれているか否かを判定する。最初はS37でセ
ツトされたｍ＝０の等Tp線のデータから判定が
行われる。

S39の判定がYESの場合はS40へ進み、全ての
等Tp線上のデータをS39で判定したか否かの判定
を行い、NOの場合はS42へ進みｍの値を＋１カ
ウントした後のS38へ戻る。

このようにして、全ての等Tp線上のデータに
おけるS39の判定がYESとなるとS41へ進み、燃
料噴射弁２２に詰まり等の異常が発生していると
判定されて、この判定信号が警報器２３へ出力さ
れる。これにより警報器２３が作動して燃料噴射
弁２２の異常が警報される。

また、少なくとも一個の等Tp線上のデータに
おけるS39の判定がNOとなつた場合には燃料噴
射弁２２は異常なしと判定されて、警報器２３を
作動させることなくこのルーチンを終了する。

ここで、全ての等Tp線上のデータの中、所定
割合以上のデータが同一方向に所定値以上ずれて
いる場合とは、夫々吸入空気流量の計測値と実際
の値又はマイコンで演算される燃料噴射量と実際
の燃料噴射量との間に誤差範囲を超えた明らかな
ずれを生じているわけであるから、これは経時変
化による劣化を含むエアフローメータ５や燃料噴
射弁２２の異常であることが明らかである。本実
施例は、この点に基づいて、学習結果を利用した
エアフローメータ５や燃料噴射弁２２の異常判定
を行うことができるのである。

＜発明の効果＞ 以上説明したように、本発明によれば空燃比制
御装置において、空燃比フイードバツク補正係数
の基準値からの偏差量を縮小すべく行われる学習
の学習結果に基づいて制御装置の異常を判断し、
かつ学習傾向を判定する構成としたため、排気特
性や機関性能に悪影響を与える経時変化による劣
化等の異常も、発生箇所まで特定して診断するこ
とができる。

尚、本実施例では第１、第２の発明を共に含む
ものについて示したが、第１発明の実施例として
は吸入空気流量の検出又は制御系統の異常判別警
報のみを行い、第２発明の実施例としては燃料噴
射量の検出又は制御系統の異常判別警報のみを行
うものであつてもよいことは勿論である。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明の構成を示すブロツク図、第
２図は、第１、第２の発明を含む本発明の一実施
例のハードウエア構成図、第３図は、同上実施例
の燃料噴射量計算及び学習制御ルーチンを示すフ
ローチヤート、第４図は、同上実施例の自己診断
ルーチンを示すフローチヤート、第５図及び第６
図は、夫々従来の自己診断装置の異なる例を示す
概略構成図である。 １……CPU、３……学習制御用CMOS−
RAM、５……エアフローメータ、８……O₂セン
サ、１７……クランク角センサ、２２……燃料噴
射弁、２３……警報器。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 吸入空気流量と機関回転数とから基本噴射量
   を演算する基本噴射量演算手段と、排気系に設け
   たO₂センサからの信号に基づいて検出される実
   際の空燃比と理論空燃比とを比較して積分制御に
   より空燃比フイードバツク補正係数を設定する空
   燃比フイードバツク補正係数設定手段と、機関運
   転条件に応じてRAMのマツプに記憶させた学習
   補正係数を検索する学習補正係数検索手段と、空
   燃比フイードバツク補正係数と学習補正係数とか
   ら新たな学習補正係数を設定し且つその学習補正
   係数でRAM内の同一の機関運転条件のデータを
   更新する学習補正係数更新手段と、基本噴射量に
   空燃比フイードバツク補正係数と学習補正係数と
   を乗算して噴射量を演算する噴射量演算手段と、
   この演算された噴射量に相当する駆動パルス信号
   を燃料噴射弁に出力する駆動パルス信号出力手段
   と、を備える一方、吸入空気流量が等しい複数個
   の運転領域の学習補正係数の値と基準値からの偏
   差方向を判定する学習状態判定手段と、該判定手
   段により複数個の学習補正係数のデータの中、所
   定割合以上が基準値から同一の偏差方向に所定値
   以上ずれた値であると判定された時に当該吸入空
   気流量の検出又は制御系統が異常であると警報す
   る手段とを設けて構成したことを特徴とする電子
   制御燃料噴射式内燃機関における学習機能付空燃
   比制御装置の自己診断装置。 ２ 吸入空気流量と機関回転数とから基本噴射量
   を演算する基本噴射量演算手段と、排気系に設け
   たO₂センサからの信号に基づいて検出される実
   際の空燃比と理論空燃比とを比較して積分制御に
   より空燃比フイードバツク補正係数を設定する空
   燃比フイードバツク補正係数設定手段と、機関運
   転条件に応じてRAMのマツプに記憶させた学習
   補正係数を検索する学習補正係数検索手段と、空
   燃比フイードバツク補正係数と学習補正係数とか
   ら新たな学習補正係数を設定し且つその学習補正
   係数でRAM内の同一の機関運転条件のデータを
   更新する学習補正係数更新手段と、基本噴射量に
   空燃比フイードバツク補正係数と学習補正係数と
   を乗算して噴射量を演算する噴射量演算手段と、
   この演算された噴射量に相当する駆動パルス信号
   を燃料噴射弁に出力する駆動パルス信号出力手段
   と、を備える一方、燃料噴射量が等しい複数個の
   運転領域の学習補正係数の値と基準値からの偏差
   方向を判定する学習状態判定手段と、該判定手段
   により複数個の学習補正係数のデータの中、所定
   割合以上が基準値から同一の偏差方向に所定値以
   上ずれた値であると判定された時に当該燃料噴射
   量の検出又は制御系統が異常であると警報する手
   段とを設けて構成したことを特徴とする電子制御
   燃料噴射式内燃機関における学習機能付空燃比制
   御装置の自己診断装置。