JPS60173335A - 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
をフィードハソり制御している。

また、最近では学習制御の概念を取り入れて酸素センサ
の出力に基づくフィードハ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か知られて
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りしに補正する補正係数を
演算し空燃比をフィードバック制御する一方、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
状態であっても車両走行地点の高度に応して上記学習値
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、一般には
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Ｏこ制御
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′７ｋ）な空燃比（以下、リーン空燃比とい
う）に制御することはできない。

そこで、リーン空燃比に限らずリッチ空燃比（理論空燃
比よりり・７チ（過＃）な空燃比）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５８−２０６２１７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ック制
御しているとき補正係数の学習値を所定のタイミンク毎
ニ書き換えて記憶するとともに、この学習値がら空燃比
をリッ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９、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、急加速等の過渡運転状態であってもフィードバン
ク制御時の補正係数の値を学習し書き換える構成となっ
°Ｃいたため、その学習値が最適な値からはずれ空燃比
制御の精度が低下するおそれがある。

ずなわぢ、エンジンが過渡運転状態にあるとき、例えば
急加速時やその直後等には燃料供給量と実際に燃焼して
排出される燃料量とが必ずしも一致しないことが多い。

これば、燃料の増減量が瞬時に行われるため、吸気通路
への（＝Ｊ着燃料量が大きく変化するからである。この
ような場合、排気中の酸素濃度は理論空燃比に対応した
値であっても、燃料供給量は理論空燃比に対応したもの
とならない。したかって、このよ・うな条件下で学習値
を逐次書き換えていくと、学習値が運転状態に対応しな
いものとなる。その結果、ソイードフォヮ−１・制御時
に空燃比制御の精度が低下する。

（発明の目的） そこで本発明は、エンジンの過渡運転状態を検出し、こ
の過渡運転状態にあるときには学習値の書き換えを停止
させることにより、学習値を運転状態に対応する最適な
ものとして、空燃比制御のオ゛ｈ度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補
正係数演算手段か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。過渡状態検出手段はエンジンか所定
の過渡運転状態にあることを検出しており、書き換え信
号発生手段はエンジンが所定の過渡運転状態にないとき
所定のタイミング毎に書き換え信号を出力し、過渡運転
状態にあるとき該書き換え信号の出力を停止する。一方
、記す、＃手段は第１制御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書き換え信号に応答して
その学習値を書き換え記憶しており、第２補正係数演算
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１’ハッ
ク制御し、第２補正係数を選択したとき空燃比を目標空
燃比にフィードツメワード制御することにより、」二記
学習値を運転状態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、■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に基づきイン
ジェクタ４により噴射される。吸入空気の流量Ｑａはエ
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１の回転数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は理論空燃比においてその出力電圧Ｖｓ
が急変する。これらエアフローメーク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Ｉ−ロールユニット１０に入力されており、
コン１〜ロールユニツト１０は第１、第２補正係数／ｉ
ｉｉ′ｌＩ一手段、記１．Ｉ手段、過渡状態検出手段、
書き換え信号発生手段および空燃比制御手段としての機
能ヲ有している。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、ＲＯＩＶＩ］２、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にはハンテリ１
７からの直流電源が直接供給されており、定電圧回路１
５はＲＡＭ１３に常時定電圧（例えば、５Ｖ）を供給し
ている。したがって、ＲＡＭ１３の記１．ａ５−夕はエ
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」二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ＯＮ位置にあると
きＣＰＵＩＩ、Ｒ２Ｍ１７および１１０ボート１４に定
電圧を供給する。したがって、コン］・ロールユニット
１０ば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。ＣＰｕ１ｌはＲＯＭ１２に書き込まれ
ているプログラムに従ってＩ１０ボート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
応して処理したデータをＩ１０ボート１４へ出力する。

Ｉ１０ボー１−１４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、■／○ボー［４からば
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、ＲＡＭ１３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、リッ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、フィードハ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゛ζ空燃比と排気中の酸素濃度
との相関関係にずれが生ずることに起因している。

そこで本実施例では、上記両者の相関関係のずれはエン
ジンが過渡運転状態にあるとき発生しているという事実
に着目して、過渡運転状態にあるときにはフィードバッ
ク制御値の学習を停止させて学習値の精度を高めている
。

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ニーチャー　１−であり、図
中２１〜Ｐバはフローチャートの各ステップを示してい
る。

第４図ば空燃比制御のメインルーチンを示ずフローチャ
ートであり、このルーチンは１０ｍ５＠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
し、Ｐ２でフユエルカソト条件が満たされているか否か
を判別する。

Ｔ　ｐ　＝　Ｋ　Ｘ　Ｑ　ａ　／　Ｎ　−−−■但し、
Ｋ：定数 ツユニルカッ１へ条件が満たされていないときには、Ｐ
３で次式〇に従って最終噴射量Ｔｉを決定し、満たされ
ているときにはＰ−４でＴ　ｉ　＝　１”Ｓとしてフユ
エルカソトを行う。

Ｔ　ｉ　＝　Ｔ　ｐ　Ｘ　ＣＯＥ　Ｆ　Ｘ　α＋Ｔ　ｓ
　−−−−００式中、Ｃ０ＥＦ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１゛
ｐ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Ｐｌ４算されるフィードバック制御時の
空燃比補正係数（以下、第１？ｉｌｉ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が用いラレル。なお、Ｔｓばインジェクタ
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演算するザブルー
チンを示すフローチャートであり、このルーチンはエン
ジン１回転毎に１度実行される。

ｐＨでフィードハッ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Ｐｌ２に進み、成立していな
いときにはＰｌｉに進む。フィードバック条件成立の判
別は、第６図に示すようにエンジン回転数Ｎ、基本噴射
量Ｔｐおよび絞弁開度Ｃｖに基づいて行い、同図中に示
す各符号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）にフィートパンク制御（以
下、λ１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。

ＬＣ：絞弁６の全閉状態。

１、ｏ：絞弁６の全開状！３゜ 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Ｐ□で
エンジン１がλ１領域にあればＰｌ２に進み、なければ
Ｐｌ３に進む。

ここで、最初にフィードハ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Ｐｌ２で酸素センザ
出力Ｖｓを比較基準値Ｓ／Ｌ（Ｓ／Ｉ−、：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／１、のときは理論空燃比よりリーン
であると判断してＰいで空燃比を理論空燃比に補正する
第１　？ｌｌｉ正係数αの値を増加させる。一方、■Ｓ
＞Ｓ／Ｌのときば理論空燃比よりリンチであると判断し
て、Ｐｌ５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じ
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、Ｐ、１）〜ＰＰｂ０学習制御のフローに移行す
るａＰ＋シで、ザンプルカウンタのカウント値（ＢＣＴ
）に〔１〕を加算し、Ｐｌｑでそのカウント値（ＢＣＴ
）を所定値（Ｋｌ）（例えば、Ｋ１＝５０）と比較する
。ごのザンプルカウンタは本ルーチンが１回実行される
度にアップカウントするものであり、後述するように第
１補正係数αのザンブル数をカウントしている。

そして、Ｂ　ＣＴ　＜　Ｋ　１のときには学習を行わず
、Ｐｌ、でそのときのエンジン回転数ＮをＮｏとして記
憶し、後の過渡条件の判別に（１：ｒ！えてリターンす
る。一方、ＢＣＴ≧に１のときには）〕、９で次式■に
従って学習積算値（Ｂ　Ｔ　Ｏ”ｌ”　）を演算する。

ＢＴＯＴ＝　ＢＴＯＴ＋αＸ　Ｃ０ＨＦ／　Ｃ０ＥＦＯ
−・−■■式中、Ｃ０ＥＦＯは各種補正係数の所定基準
値であり、α−１，０に固定したとき空燃比を理論空燃
比に補正することができる各種補正係数Ｃ０ＥＦの値を
表している。例えば、ＦＦ、領域のときＣＯＥ　Ｆ　Ｏ
＝　１．５程度となる。また、αｘ　（ＣＯＥＦ／Ｃ０
ＥＦＯ）の演算を行うのは、運転条件に応じてＣＯＥ　
Ｆの値が変化していることから等空燃比（ずなわぢ、理
論空燃比）に維持するためには、αの値も変える必要が
あるからである。したがって、学習積算値（ＢＴＯＴは
１ルーチン毎に補正したαの値の合計（積算）値を表し
ている。このように、Ｐｌ−７において学習対称である
第１補正係数αのデータが５０回以上サンプリングされ
安定したデータ値が得られると判別した後は、■）１ｑ
で１回転毎に第１補正係数αの値を学習する。次いで、
Ｐ、。

でカウント値ＢＣＴを（ｎ十に１）と比較し、ＢＣＴ＜
ｎ＋に１のときには学習制御のサンプル数が未だ不足で
あると判断してリターンしフローを繰り返す。なお、（
ｎ）は学習値ＢＨの書き換えに必要なデータのサンプル
数を表しζおり、例えばｎ　＝　１２８に設定される。

そして、ＢＣＴ≧ｎ＋に１になると、すなわち、このフ
ローが１２８回実行きれ学習積算値（ＢＴＯＴ）が１２
８個のデータを加算したものになると、Ｐスｔでエンジ
ン１が所定の過渡運転状態であるか否かを判別（以下、
単に過渡条件の判別という）する。本実施例では、この
判別をエンジン回転数Ｎに基づいて行っており、現回転
数Ｎと前記ステップＰ１２で記憶した回転数ＮＯとの差
ΔＮ（ΔＮ＝ＩＮ−Ｎｏｌ）が４０Ｏｒｐｍ以下である
ときには過渡運転状態でないと判断して、Ｐ＞ユで学習
値ＢＮを書き換えるアドレスＢ１〜Ｂ４を指定するため
の演算を行う。これらのアドレスＢ１〜Ｂ４はλ、領領
域一部を運転領域に応して細分化したもので、回転数Ｎ
と基本噴射量Ｔｐに基ついて第６図に示すように割りあ
−てられる。なお、これらのアドレスＢ１−８４は隣り
合う部分が互いに重複しており、この重複部分は第６図
中斜線が交叉する領域である。

そして、各アドレスＢ１〜Ｂ４は次の表で示すような運
転領域に対応しており、その学習値ＢＮはそれぞれＢＮ
、〜ＢＮ−なる値で表わされる。

学習値Ｂ　Ｎ　ｏｌｄを今回の新学習値Ｂ　Ｎ　ｎｅｗ
に書き換える。

ＢＮｎｅ＋ｖ　−（ＢＴＯＴ／　ｎ　）　Ｘ　’／４　
＋ＢＮｏｌｄ　Ｘ％−■ ０式中、＋３　’］”　ＯＴ　／　ｎは学習平均値ＢＡ
　（ＢＡ−Ｂ　Ｔ　ＯＴ　／　ｎ　）として表わされる
もので、今回ザンブリングしたｎ個（１２８個）の学習
データの平均値としてめられる。そして、０式によりこ
の学習平均値ＢＡにχ、旧学習値ＢＮｏｌｄに％の割合
となる新旧データの重みづけを行いその平均値をめて旧
学習値Ｂ　Ｎ　ｏｌｄを更新することにより、学習値Ｂ
Ｈの時間経過に伴うばらつきを適切に吸収、補正すると
ともに、今回の新データＢＡのみに基づく更新を避けて
データとしての信頼性を高める。したがって、新学習値
Ｂ　Ｎ　ｎｃｖは現運転状態に最適な第１補正係数αの
値を学習したものとなり、その精度は極めて高い。この
ようにして、各アドレスＢ１〜Ｂ４の学習値ＢＮが書き
換えられ、それぞれＢＮ、−ＢＮｌ、なる値として記憶
される。そして、学習値ＢＮの書き換えが終了すると、
Ｐｐ４でデータカウンタをクリヤしてＢ　ＣＴ　＝　Ｏ
とするとともに学習積算値Ｂ　ＴＯＴもクリヤしてＢ”
ｌ”　ＯＴ　＝　０としてリターンする。

一方、上記ステップＰユ１においてΔＮ〉４０Ｑｒｐｍ
であるときには、過渡運転状態であると判断してＰユニ
〜Ｐ埒の各ステップをジャンプして２通に進み、学習値
ＢＨの書き換えを行わない。ずなわぢ、学習データザン
プリング期間（エンシフ１２８回転期間）の前後でエン
ジン回転数Ｎが４００　ｒ　ｐ　ｍを超えて変化した場
合には、学習値ＢＮを書き換えない。したがって、学習
値ＢＮの精度を常に高く維持することができる。

次に、最初のステップｐＨでフィードバック条件が成立
していないと判別した場合につい゛ζ説明する。まず、
Ｐｌ３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、第７
図（ａｌ　（ｂｌに示すように各アドレスＢ１〜Ｂ４の
学習値ＢＮ、〜ＢＮ）から運転条件に応して次のような
直線近似による補間計算を行うことによりめる。

まず、第７図（ａｌに示すように第２補正係数βの上限
値βＨをＢＮ、とＢ　Ｎ−４に基づき次式■に従って補
間計算し、下限値βＬをＢＮ、とＢＮ２に基づき次式〇
に従って補間計算する。

βＩｌ　＝　（（ＢＮ−４ＢＮ３　）　／　（Ｎｌｌ　
ＮＬ）　ｌ　Ｘ（Ｎ　−ＮＬ）　＋ＢＮ３　−−−−一
■βＬ　＝　（（ＢＮ２　−ＢＮ、）　／　（Ｎｌｌ−
ＮＬ）　）　Ｘ（Ｎ−ＮＬ）　＋　ＢＮ、　−−−−０
００式中、ＮＨ，ＮＬはそれぞれ上、下限回転数であり
、例えばＮ　Ｉ−（＝　３０００ｒ　ｐ　ｒｎ、　Ｎ　
Ｌ　＝　１１０００ｒｐに設定される。また現回転数Ｎ
がＮＬ〜ＮＨの範囲外であるときには、βＩ］をＢＮ３
あるいはＢＮ−４に制限し、βＬをＢＮ、あるいばＢＮ
２に制限する。次いで、第７図すに示すようにこれらの
上、下限値βＨ８βＬから次式■に従って第２補正係数
βを算出する。

−−−−■ ０式中、Ｔｐ）（、ＴｐＬはそれぞれ上、下限基本噴射
量であり、これらの値をインジェクタ４の開弁時間で表
した場合、例えばＴｐＨ＝３．５ｍｓ、　Ｔ　ｐ　Ｌ　
＝　０．６５＋ｎｓに設定される。また、現基本噴射量
ＴｐがＴｐＬ〜′Ｉ″ｐ　Ｈの範囲外であるときには、
」二記同様１゛ｐをＴ　Ｉ）　Ｉ−あるいばＴｐｌｌに
制限する。次いで、Ｐユ５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゛ζ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の精度が高いことがら第２補正係数βの精
度も高いものとなり、空燃比を精度よく目標値に制御す
ることができる。

第８図は本発明の第２実施例を示す図であり、本実施例
では過渡条件の判別パラメータに）基本噴射量１”ｐを
追加している。

第８図に示すサブルーチンにおいて、第１実施例と同一
処理を行うステップには同一番号を付してその説明を省
略し、異なるステップには１００番台の番号を付してそ
の処理内容を説明する。

プ旧グラムがスタートすると、まず、ｐ　、、。

で今回の基本噴射量Ｔ　ｐと前回（すなわち、前回のフ
ロー）の基本噴射量Ｔ　ｐ　ｏとの差ΔＴｐ（ΔＴｐ＝
ｌＴｐ−Ｔｐｏ１が１ｒｒｔｓ以下であるか否かを判別
し７、ｌ　ｒｎ　ｓ以下のときにばＰｌｏ２で次式８に
従ってトランジェントカウンタのカウント値Ｔ゛ＣＴを
演算する。

Ｔ　ＣＴ　＝　Ｔ　ＣＴ＋ΔＴｐＸＫＴ−−−−■■式
中、ＫＴはΔＴｐｆｃ積算する際の積算定数であり、例
えばＫ　Ｔ＝　３０に設定される。ずなわち、Ｐ、。２
ではカラン１−値ＴＣＴに今回の（ΔＴｐｘＫＴ）を加
算し、ΔＴｐの積算値をめる。

一方、上記ステップＰ１゜、でΔＴｐが１　ｍ　ｓを超
えているときには、Ｐ　でカラン１−値ＴＣＴか＋ｏ３ ら、ＴＩ　（ＴＩ−１に設定される）を減算してＰｌ叫
に進む。次いで、Ｐｌ。、でカウント値ＴＣＴが０未ｌ
ｔであるか否かを判別し、ＴＣＴ≧０のときはそのまま
Ｐ、。５に進み、”Ｉ”　Ｃ１”　＜　０のときはＰｌ
。６でＴＣＴ＝０としてＰｒｏｂに進む。そして、Ｐ　
＋ｏｓで今回の基本噴射量”ｒｐを前回のデータＴｐｏ
として置き換え、ｐＨに進む。このように、上記ステッ
プＩ）、。１〜Ｐｌｏ６では１フロー毎（１回転毎）に
おける基本噴射ＭＴｐの変化量をカウント値′Ｉ″ＣＴ
によって表す演算を行う。このカウント値’Ｔ”　ＣＴ
は学習制御のフローＰ１６〜Ｉ〕ユ。

に移動する前に、ステップＰ１゜７で過渡条件の判別パ
ラメータとして用いる。ずなわら、Ｐｌ。７でＴＣＴ≠
０のとき（ＴＣＴ＞０のとき）には燃料噴射量の変化が
太き（過渡運転状態あるいはその直後であると判Ｗｉシ
て、学習制御のフローをジャンプしてリターンする。一
方、ＴＣＴ−０のときには過渡運転状態でないと判断し
て、学習制御のフローに移行する。

したがって、本実施例では回転数Ｎに加えて基本噴射量
′Ｉ″ｐも過渡条件の゛＋’ｌｌ別パラメータとしてい
ることから、第１実施例に比してより一屓学習値ＢＮの
精度を高めることができる。

（効果） 本発明によれば、フィートハック制御時における補正係
数の学習値を運転状態に対応する最適値として常に高精
度に維持することができ、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かできる。

また、上記第２実施例にあっては回転数に加えて基本噴
射量も過渡条件の判別パラメータとしているため、より
一層学習値の積度を高めることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の全体構成図、第２〜７図は本発明の第
１実施例を示す図であり、第２図はその概略構成図、第
３図ｋｌ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
ート、第５図はその第１１．第２補正係数を／Ａ算する
ザゾルーチンを示すフローチャー１−１第６図はその制
御領域を示す図、第７図ａ−ｂはその第２補正係数の演
算を説明するだめの図、第８図は本発明の第２実施例を
示すその第１、第２補正係故を演算するザブルーヂンを
示すフローチャー１−である。 ■−−−エンジン、 ９−−−一酸素センザ、 １０−−−−コントロールユニソｌ−（第１、第２補正
係数演算手段、記憶手段、過渡 状態検出手段、書き換え信号発生手 段、空燃比制御手段）。 第６図 （ｂ） 口車本数＋Ｎ） を杢慢８１［有］）

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. エンジンの排気中の酸素濃度を検出する酸素センサと、
   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、
   エンジンが所定の過渡運転状態にあることを検出する過
   渡状態検出手段と、エンジンが所定の過渡運転状態にな
   いとき所定のタイミング毎に書き換え信号を出力し、過
   渡運転状態にあるとき該書き換え信号の出力を停止する
   書き換え信号発生手段と、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、書き換え信号
   に応答してその学習値を書き換え記憶する記憶手段と、
   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、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ハック制御し
   、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。