JP2007278168A - 燃料噴射制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】１燃焼サイクル内に複数回の燃料噴射を行う場合であれ、内燃機関の出力の制御性を高く維持することのできる燃料噴射制御装置を提供する。
【解決手段】ステップＳ２２において、要求噴射量とＥＧＲバルブの開度と空気量とに基づき、燃焼室から排出される酸素濃度の予測値を算出する。そして、ステップＳ２６において、予測値と検出値との差に基づき、上記要求噴射量と実際の噴射量とのずれ量を算出する。そして、ステップＳ２８において、上記ずれ量を、多段噴射制御の噴射回数で徐算することで、学習値を算出する。
【選択図】 図６

Description

本発明は、１燃焼サイクル内に複数回の燃料噴射を行う多段噴射により内燃機関の出力を制御する燃料噴射制御装置に関する。

ディーゼル機関の排気系に排出される排気特性を制御すべく、排気系に酸素濃度センサを備えるものが周知である。ここでは、酸素濃度センサによって検出される酸素濃度と目標とする酸素濃度との差に基づくフィードバック制御により、排気特性を良好に保つことが意図されている。ただし、排気系に排気が排出された後、酸素濃度センサによって排気中の酸素濃度が検出されるまでには、特にディーゼル機関の運転状態が変化する過渡時等において、応答遅れが生じる。このため、ディーゼル機関の燃焼室内の酸素濃度と酸素センサによって検出されている酸素濃度との間にはずれが生じ、結果として排気特性の制御性が低下するおそれがある。

そこで従来は、例えば下記特許文献１に見られるように、ディーゼル機関の排気中の酸素濃度を予測し、予測された酸素濃度と目標とする酸素濃度との差に基づくフィードバック制御をする制御装置も提案されている。この制御装置によれば、上記応答遅れの問題を回避することができ、ひいては、排気特性の制御性を高く維持することができる。

また、上記制御装置では、ディーゼル機関の定常運転状態時において、燃料噴射量と回転速度とによって定まる複数の領域のそれぞれにおいて、予測される酸素濃度と検出値との差に基づき、予測値のずれ量を学習することも提案されている。これにより、例えば燃料噴射弁の噴射特性が酸素濃度を予測する際に想定した基準となる噴射特性からずれるために予測値にずれが生じたとしても、そのずれ量を補償しつつ予測を行うことが可能となる。

ところで、ディーゼル機関においては、通常、単一の気筒における１燃焼サイクル内に複数回の燃料噴射を行う多段噴射制御がなされている。この場合、燃料噴射弁の噴射特性が基準となる特性に対してずれている場合、噴射回数の相違に応じて各燃焼サイクル内での上記酸素濃度の予測値のずれ量が異なることとなる。一方、多段噴射の噴射回数は、基本的には、ディーゼル機関の出力軸の回転速度と要求される噴射量とによって定められる。この場合、上記制御装置のように、燃料噴射量と回転速度とによって定まる複数の領域毎にずれ量を学習することで、上記噴射段の相違による酸素濃度の予測のずれ量を補償することができる。

しかし、近年、排気特性の更なる向上や騒音の抑制等の要求から、上記噴射回数がディーゼル機関の暖機の有無等の様々な要素によって変更されるようになってきている。この場合には、上記領域毎のずれ量の学習によっては噴射回数の相違による噴射量のずれ量の相違を反映することができないため、酸素濃度の予測値のずれ量を適切に補償することができない。これに対し、上記噴射回数を定めるためのパラメータを全て用いて領域を定め、これら各領域毎にずれ量を学習することも考えられる。しかしこれでは、領域の数が膨大となり、各領域の学習機会が著しく少なくなるため、実用に耐え得るものではない。

なお、上記制御装置に限らず、多段噴射により内燃機関の出力を制御する燃料噴射制御装置にあっては、噴射特性のずれに起因した噴射量の合計のずれ量が噴射段に応じて変動するために内燃機関の出力の制御性が低下するこうした実情も概ね共通したものとなっている。
特開２００２−３２７６３４号公報

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、１燃焼サイクル内に複数回の燃料噴射を行う場合であれ、内燃機関の出力の制御性を高く維持することのできる燃料噴射制御装置を提供することにある。

以下、上記課題を解決するための手段、及びその作用効果について記載する。

請求項１記載の発明は、前記燃料噴射制御に伴う前記内燃機関の排気中の酸素濃度の予測値を算出する手段と、前記酸素濃度の検出値と前記予測値との差を前記多段噴射の１回当たりの噴射による差に換算することで、前記内燃機関の燃料噴射弁の噴射特性のずれ量を学習する学習手段とを備えることを特徴とする。

上記構成において、酸素濃度の検出値と予測値との差は、燃料噴射弁の噴射特性が酸素濃度の予測に際して想定した基準となる特性からずれることに起因して生じると考えられる。ただし、検出値と予測値との差は、上記噴射特性のずれのみならず、噴射回数にも依存している。この点、上記構成では、検出値と予測値との差を多段噴射の１回あたりの噴射による差に換算することで、噴射回数による影響を除去し、噴射特性のずれ量を学習することができる。このため、この学習されたずれ量に基づき、出力を制御するためのアクチュエータの操作量を補正することで、出力の制御性を高く維持することができる。

請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記噴射特性のずれは、噴射開始時期の指令値に対する実際の噴射開始時期の遅れ量のずれに起因して噴射期間がずれることによるものであり、前記学習手段は、前記噴射期間のずれを定量化したものを前記ずれ量として学習することを特徴とする。

上記構成では、噴射開始時期の指令値に対する実際の噴射開始時期の遅れ量のずれに起因して噴射期間がずれることに着目し、噴射期間のずれ量を定量化する。この定量化は、噴射期間のずれ量そのものや、噴射期間のずれによって生じる噴射量のずれ量等の噴射期間のずれと相関を有する要素の定量化として行うことができるため、噴射特性のずれ量を定量化する際に用いられるパラメータ数を低減することができる。

請求項３記載の発明は、請求項１又は２記載の発明において、前記学習手段は、前記検出値及び前記予測値の差と前記内燃機関において燃焼に供される空気量とに基づき前記多段噴射に伴う噴射量の合計のずれ量を算出する手段と、該合計のずれ量を前記多段噴射の噴射回数によって除算することで前記噴射特性のずれ量を算出する算出手段とを備えることを特徴とする。

上記構成において、予測値と検出値との差に燃焼に供される空気量を乗算することで、同空気量当たりの酸素量の差を算出することができる。この酸素量の差は、燃料噴射量のずれによって生じると考えられる。このため、単位量の燃料を燃焼させるために必要な酸素量に基づき、酸素量差を上記合計のずれ量に換算することができる。そして、この合計のずれ量を噴射回数によって除算することで、１回の噴射に伴う噴射量のずれ量を算出することができる。

請求項４記載の発明は、請求項２記載の発明において、前記燃料噴射弁は、噴射期間と噴射量との間に比例関係があるものであって且つその比例係数が変化する変曲点を有するものであり、前記学習手段は、前記検出値及び前記予測値の差と前記内燃機関において燃焼に供される空気量とに基づき前記多段噴射に伴う噴射量の合計のずれ量を算出する手段と、前記実際の噴射開始時期の遅れ量のずれ分だけ噴射期間がずれるとの想定の下で前記多段噴射の噴射回数及び前記変曲点に基づき前記合計のずれ量から前記噴射特性のずれ量を算出する算出手段とを備えることを特徴とする。

上記構成において、予測値と検出値との差に燃焼に供される空気量を乗算することで、同空気量当たりの酸素量の差を算出することができる。この酸素量の差は、燃料噴射量のずれによって生じると考えられる。このため、単位量の燃料を燃焼させるために必要な酸素量に基づき、酸素量差を上記合計のずれ量に換算することができる。

一方、実際の噴射開始時期のずれ分だけ噴射期間がずれる場合には、噴射期間と噴射量とによって定まる直線であって基準となる噴射特性を示す直線全体を噴射期間方向に上記ずれ分だけずらすことで得られる直線が、実際の噴射特性を表すこととなる。このため、各噴射段の噴射による燃料噴射のずれ量は、噴射回数と変曲点と上記合計のずれ量とによって、一義的に定めることができる。

請求項５記載の発明は、請求項１〜４のいずれかに記載の発明において、前記学習手段は、前記噴射特性のずれ量を、前記燃料噴射弁に供給される燃料の圧力によって定義される複数の領域毎に学習するものであり、前記複数の領域毎に学習される前記噴射特性のずれ量を記憶する記憶手段を更に備えることを特徴とする。

噴射特性のずれ量は、燃料噴射弁に供給される燃料の圧力に顕著に依存する傾向にある。この点、上記構成では、燃料の圧力によって定義される複数の領域毎に噴射特性のずれ量を学習することで噴射特性のずれ量の燃圧依存性を学習することができるため、噴射特性のずれ量を高精度に学習することができる。

請求項６記載の発明は、請求項１〜５のいずれかに記載の発明において、前記学習手段は、前記噴射特性のずれ量を、前記燃料噴射弁に供給される燃料の圧力と前記内燃機関の出力軸の回転速度とによって定義される複数の領域毎に学習するものであり、前記複数の領域毎に学習される前記噴射特性のずれ量を記憶する記憶手段を更に備えることを特徴とする。

上記酸素濃度の予測値と検出値との差に応じて噴射特性のずれ量を学習する場合、酸素濃度を検出する手段の検出誤差や、吸入空気量の検出誤差等の影響を受けるおそれがある。この場合、噴射特性のずれ量として学習されるものには、実際にはこれらの検出誤差が反映されるため、内燃機関の運転状態に応じて上記ずれ量が変動するおそれがある。そして、上記検出誤差によるずれ量の学習結果の変動を回避するためには、酸素濃度や吸入空気量の変動の要因となる回転速度と噴射量とによって分割される領域毎にずれ量の学習をすることが望ましい。一方、噴射特性のずれ量は、燃料の圧力に顕著に依存する傾向にある。このため、噴射特性のずれ量は、燃料の圧力によって定まる複数の領域毎に学習されることが望ましい。そして、燃料の圧力は、噴射量と回転速度とに応じて決定されるため、回転速度と燃料の圧力とによって分割された領域毎にずれ量を学習するなら、回転速度と噴射量とに応じた上記検出誤差による上記変動を抑制することができるとともに、噴射特性のずれ量の燃圧依存性をも学習することができる。

請求項７記載の発明は、請求項１〜６のいずれかに記載の発明において、前記排気中の酸素濃度の目標値を算出する目標値算出手段と、前記予測値を前記目標値にフィードバック制御すべく、前記排気中の酸素濃度を制御するためのアクチュエータを操作する操作手段とを更に備え、前記操作手段は、前記フィードバック制御に用いる前記予測値として、前記学習手段によって学習されるずれ量を用いて算出された予測値を用いることを特徴とする。

上記構成では、予測値を目標値にフィードバック制御するために、排気中の酸素濃度の検出値を目標値にフィードバック制御する場合と比較して、内燃機関の過渡運転時等において燃焼室から排出される排気中の実際の酸素濃度と検出値とのずれによる制御性の低下を好適に回避することができる。しかも、上記フィードバック制御に用いる予測値を、学習手段によって学習される噴射特性のずれ量を用いて算出することで、燃料噴射弁の噴射特性のずれを補償することもできる。

請求項８記載の発明は、請求項７記載の発明において、前記内燃機関は、排気系に排出される排気を吸気系に還流させる排気還流通路と、該排気還流通路の流路面積を調節するＥＧＲバルブとを備え、前記操作手段は、前記予測値を前記目標値にフィードバック制御すべく、前記ＥＧＲバルブの開度を操作することを特徴とする。

上記構成では、ＥＧＲバルブの開度を操作することで、酸素濃度を目標値にフィードバック制御することができる。特に、上記噴射特性のずれを排気の還流量にて補正するために、上記ずれの学習に検出手段の検出誤差が反映されたとしても、噴射量補正をする場合と比較して、検出誤差による出力トルクの意図せぬ変動を生じさせにくい。

請求項９記載の発明は、請求項１〜６のいずれかに記載の発明において、前記燃料噴射弁に対する噴射量の指令値に基づき、前記燃料噴射弁を開閉操作する開閉操作手段を更に備え、前記開閉操作手段は、前記指令値に応じて前記燃料噴射弁の操作量を設定するに際し、前記学習手段によって学習される前記ずれ量に応じて、その設定を補正することを特徴とする。

上記構成では、指令値に応じて燃料噴射弁の操作量を設定する際に、ずれ量に応じてその設定を補正することで、上記噴射特性のずれにかかわらず、実際の噴射量と指令値とを高精度に一致させることができる。

（第１の実施形態）
以下、本発明にかかる燃料噴射制御装置をコモンレール式ディーゼル機関の燃料噴射制御装置に適用した第１の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。

図１に本実施形態にかかるエンジンシステムの全体構成を示す。

図示するように、ディーゼル機関１０の吸気通路１２の上流には、スロットルバルブ１４が設けられている。吸気通路１２は、吸気バルブ１６の開動作によって、燃焼室１８と連通される。燃焼室１８には、燃料噴射弁４０の先端部が突出しており、燃料噴射弁４０により燃料が供給される。これにより燃焼室１８内で燃料の燃焼が生じ、この燃焼エネルギが、ピストン２０の運動エネルギに変換される。燃焼室１８は、排気バルブ２２の開動作によって、排気通路２４と連通される。排気通路２４には、排気浄化装置２６が設けられている。更に、排気通路２４に排出される排気を吸気通路１２に還流させるべく、排気通路２４と吸気通路１２とが、排気還流通路２８によって連通可能とされている。そして、排気還流通路２８の流路面積は、バルブアクチュエータ３２によってＥＧＲバルブ３０の開度が操作されることで、調節される。

上記燃料噴射弁４０は、図示しないコモンレールから供給される高圧燃料を、ディーゼル機関１０の燃焼室１８に噴射供給するものである。詳しくは、燃料噴射弁４０は、その先端に円柱状のニードル収納部４２が設けられている。そして、ニードル収納部４２には、その軸方向に変位可能なノズルニードル４４が収納されている。ノズルニードル４４は、燃料噴射弁４０の先端部に形成されている環状のニードルシート部４６に着座することで、ニードル収納部４２を外部（燃焼室１８）から遮断する一方、ニードルシート部４６から離座することで、ニードル収納部４２を外部と連通させる。また、ニードル収納部４２には、コモンレールから高圧燃料通路４８を介して高圧燃料が供給される。

ノズルニードル３４の背面側（ニードルシート部４６と対向する側の反対側）は、背圧室５０に対向している。背圧室５０には、高圧燃料通路４８を介してコモンレールから高圧燃料が供給される。また、ノズルニードル４４の中間部には、ニードルスプリング５２が備えられており、ニードルスプリング５２によりノズルニードル４４は燃料噴射弁４０の先端側へ押されている。

一方、背圧室５０は、オリフィス５４を介して、低圧燃料通路５６と連通可能となっている。そして、低圧燃料通路５６は、燃料タンクと接続されている。上記背圧室５０と低圧燃料通路５６とは、弁体５８によって連通及び遮断される。すなわち、背圧室５０と低圧燃料通路５６とを連通するオリフィス５４が弁体５８によって塞がれることで、背圧室５０と低圧燃料通路５６とが遮断される一方、オリフィス５４が開放されることで背圧室５０と低圧燃料通路５６とが連通される。

弁体５８は、バルブスプリング６０によって燃料噴射弁４０の先端側へ押されている。また、弁体５８は、電磁ソレノイド６２の電磁力により吸引されることで、燃料噴射弁４０の後方側に変位可能となっている。

こうした構成において、電磁ソレノイド６２が通電されず電磁ソレノイド６２による吸引力が働いていないときには、弁体５８は、バルブスプリング６０の力によって、オリフィス５４を塞ぐこととなる。一方、ノズルニードル４４は、ニードルスプリング５２によって燃料噴射弁４０の先端側へ押され、ニードルシート部４６に着座した状態（燃料噴射弁４０の閉弁状態）となる。

ここで、電磁ソレノイド６２が通電されると、電磁ソレノイド６２による吸引力により弁体５８は燃料噴射弁４０の後方側へ変位し、オリフィス５４を開放する。これにより、背圧室５０の高圧燃料は、オリフィス５４を介して低圧燃料通路５６へと流出する。このため、背圧室５０の高圧燃料がノズルニードル４４へ印加する圧力は、ニードル収納部４２内の高圧燃料がノズルニードル４４に印加する圧力よりも小さくなる。そして、この圧力差による力が、ニードルスプリング５２がノズルニードル４４を燃料噴射弁４０の先端側へ押す力よりも大きくなると、ノズルニードル４４がニードルシート部４６から離座した状態（燃料噴射弁４０の開弁状態）となる。

上記エンジンシステムは、更に、吸気通路１２に吸入される吸入空気量のうち、特にスロットルバルブ１４の上流の吸入空気量を検出するエアフロメータ７０や、吸気通路１２内の圧力を検出する吸気圧センサ７２、吸気の温度を検出する吸気温センサ７４、排気浄化装置２６の下流の排気の酸素濃度を検出する空燃比センサ７６、ディーゼル機関１０の出力軸の回転角度を検出するクランク角センサ７８、コモンレール内の燃圧を検出する燃圧センサ８０、ディーゼル機関１０の冷却水の温度を検出する水温センサ８２等、ディーゼル機関１０の運転状態を検出する各種センサを備えている。また、エンジンシステムは、アクセルペダルの操作量を検出するアクセルセンサ８４を備えている。

更に、エンジンシステムは、電子制御装置（ＥＣＵ９０）を備えている。ＥＣＵ９０は、中央処理装置や常時記憶保持メモリ９２を備えており、上記各種センサの検出値を取り込み、これらに基づいて、ディーゼル機関１０の出力（出力トルク、排気特性等）を制御する。ここで、常時記憶保持メモリ９２とは、ＥＣＵ９０の起動スイッチ（イグニッションスイッチ）の状態にかかわらず常時給電状態とされるバックアップＲＡＭや、給電状態の有無にかかわらず記憶内容を保持する不揮発性メモリ（ＥＥＰＲＯＭ等）など、ＥＣＵ９０の起動スイッチの状態にかかわらず記憶内容を保持するメモリである。

図２に、上記出力制御のための燃料噴射制御の処理手順を示す。この処理は、ＥＣＵ９０により、例えば所定周期で繰り返し実行される。

この一連の処理では、まずステップＳ１０において、アクセルセンサ８４によって検出されるアクセルペダルの操作量と、クランク角センサ７８の検出値によるディーゼル機関１０の出力軸の回転速度とに基づき、アクセルペダルの操作に応じた出力トルクを生成するために要求される噴射量（要求噴射量）を算出する。図３に、アクセルペダルの操作量ＡＣＣＰと回転速度とから噴射量を算出するマップを示す。なお、図３には、こうして算出される噴射量と回転速度とからコモンレール内の燃圧の目標値（目標燃圧）を設定するマップを併せて示している。目標燃圧は、図示しない別のロジックにて、図３に示すマップにより、回転速度や噴射量が多いほど高圧に設定される。

続くステップＳ１２では、要求噴射量に基づき、噴射段数を設定する。これは、燃焼サイクルの１サイクル内で、パイロット噴射、メイン噴射、アフタ噴射の中からいくつかを選択して、これら選択した噴射を行なう多段噴射制御を行うための処理である。ここで、パイロット噴射は、極微小な燃料が噴射されて着火の直前の燃料と空気との混合を促進させるとともに、メイン噴射後の着火時期の遅れを短縮して窒素酸化物（ＮＯｘ）の発生を抑制し、燃焼音及び振動を低減する。メイン噴射は、ディーゼル機関の出力トルクの生成に寄与して且つ多段噴射中の最大の噴射量を有する。アフタ噴射は、微粒子物質（ＰＭ）を再燃焼させる。ここでは、例えば噴射段数が「２」であるときには、１段のパイロット噴射と、１段のメイン噴射を行い、噴射段数が「４」であるときには、２段のパイロット噴射と１段のメイン噴射と１段のアフタ噴射とを行う。

上記噴射段数の設定は、要求噴射量のみならず、例えば上記水温センサ８２によって検出される冷却水の温度等に応じて設定される。

続くステップＳ１４では、各噴射段の噴射開始時期の指令値（指令噴射開始時期）や各噴射段の噴射期間の指令値（指令噴射期間）を算出する。ここで、指令噴射期間は、燃圧センサによって検出される燃圧と当該噴射段の噴射量とに基づきマップ演算される。そして、ステップＳ１６では、燃料噴射弁４０を操作することで、各噴射段の燃料噴射を行なう。なお、ステップＳ１６の処理が完了すると、この一連の処理を一旦終了する。

上記指令噴射期間を設定するマップは、燃料噴射弁４０が基準となる特性を有するとの前提の下に生成されるものである。しかし、実際の燃料噴射弁４０の噴射特性には、個体差や経時変化に起因して、上記基準となる特性に対してずれを生じることがある。このため、ディーゼル機関１０の出力の制御性を高く維持するためには、噴射特性のずれ量を学習することが望ましい。しかし、上述したように多段噴射を行う際には、燃料噴射によって生成されるディーゼル機関１０の出力が多段噴射による平均的な噴射量ずれの影響を受けるために、そのずれ量を学習することが困難である。

すなわち、図４に実線にて示す基準となる噴射特性に対して実際の特性が一点鎖線にて示すようにずれている場合、要求噴射量を、指令噴射量Ｑ１１〜Ｑ１４の４段の噴射に分割するときと、指令噴射量Ｑ１１、Ｑ１５の２段に分割するときとでは、多段噴射の噴射量のずれ量が相違する。すなわち、上記４段噴射の場合には、指令噴射量Ｑ１１〜Ｑ１４と実際の噴射量Ｑ２１〜Ｑ２４との差が合計のずれ量となる一方、上記２段噴射の場合には、指令噴射量Ｑ１１，Ｑ１５と実際の噴射量Ｑ２１，Ｑ２５との差が合計のずれ量となる。

そこで本実施形態では、ディーゼル機関１０の燃焼室１８から排出直後の酸素濃度（又は燃焼室１８における燃焼空気中の酸素濃度）を予測し、この予測値と、上記空燃比センサ７６による検出値との差を、多段噴射の１回当たりの噴射に起因する差に換算することで、噴射特性のずれ量を学習する。ここでは、燃料噴射弁４０の噴射特性のずれが、図４に示す 性質を有することを利用する。図示されるように、噴射量と噴射期間との間には比例関係があり、噴射特性のずれは、上記比例関係を定める線を噴射期間方向に所定量ずらすものとなる。これは、次の理由による。

すなわち、燃料噴射弁４０の噴射特性のずれは、図５に示されるように、指令噴射開始時期に対する実際の噴射開始時期の遅れ量のずれとして生じる。図５（ａ）は、燃料噴射弁４０に対する通電信号を示し、図５（ｂ）は、燃料噴射弁４０による実際の噴射率を示す。図示されるように、指令噴射開始時期となる時刻ｔ１に燃料噴射弁４０に対する通電が開始されるが、実際に燃料噴射弁４０が開弁し燃料噴射が開始されるのは、これよりも遅い時刻ｔ２となる。そして、指令噴射開始時期から指令噴射期間が経過する時刻ｔ３に燃料噴射弁４０に対する通電が停止されると、噴射率が減少し、燃料噴射が終了する。

ここで、燃料噴射弁４０の実際の噴射特性が基準となる噴射特性からずれると、図５（ｂ）に一点鎖線にて示すように、燃料噴射弁４０の実際の噴射開始時期が基準となるものに対してずれたものとなる。このため、実際の噴射期間が上記噴射開始時期のずれ分だけ変化し、ひいては噴射量が変化する。このため、先の図４に示した基準となる特性の直線を、噴射期間方向に「ｔ２´−ｔ２」だけオフセットさせたものが、実際の噴射特性となる。

図４に示す噴射特性のずれによれば、指令噴射期間の長さにかかわらず、噴射量のずれ量は同一となる。そこで、本実施形態では、多段噴射による合計の噴射量についての実際の量と基準となる特性による量との差を、噴射回数によって除算することで、１噴射当たりの噴射量差を算出する。

図６に、本実施形態にかかる噴射特性のずれ量の学習処理の手順を示す。この処理は、ＥＣＵ９０により、例えば所定周期で繰り返し実行される。

この一連の処理では、まずステップＳ２０において、学習条件が成立したか否かを判断する。この学習条件としては、回転速度の変化量が所定以下である状態が規定時間以上継続することや、噴射量の変化量が所定以下である状態が規定時間以上継続すること等、要は、ディーゼル機関１０の運転状態が定常状態であることとすればよい。

続くステップＳ２２においては、先の図２の処理にて算出される要求噴射量や、ＥＧＲバルブ３０の開度、各種センサの検出値に基づき、排気中の酸素濃度を予測する。ここではまず、エアフロメータ７０の検出値や、吸気圧センサ７２の検出値、吸気温センサ７４の検出値、ＥＧＲバルブ３０の開度等に基づき、燃焼室１８への流入気体の酸素濃度を算出する。この算出手法としては、例えば上記特許文献１に記載された手法とすればよい。そして、酸素濃度が算出されると、燃焼室１８内の気体中の酸素量から要求噴射量の燃料の燃焼によって消費される酸素量を減算することで、排気中の酸素濃度を算出する。この算出手法も、例えば上記特許文献１に記載された手法とすればよい。

続くステップＳ２４においては、空燃比センサ７６の検出値を取得する。そして、ステップＳ２６では、ステップＳ２２の処理による酸素濃度の予測値と上記検出値とのずれに基づき、実際に噴射された燃料量と要求噴射量とのずれ量を算出する。すなわち、単位噴射量当たりにこれを燃焼させるために必要な酸素濃度は予め求めることができるため、予測値と検出値との差に燃焼室１８内の気体量を乗算することで燃焼室１８内の酸素量を算出し、この酸素量を上記必要な酸素濃度で除算することで多段噴射による噴射量の合計のずれ量を算出することができる。

続くステップＳ２８においては、一回の噴射あたりの噴射量のずれ量（学習値）を算出する。これは、上記ステップＳ２６にて算出される合計の噴射量のずれ量を噴射回数で徐算することで算出することができる。

上記学習値が算出されると、ステップＳ３０においてこの学習値を、先の図１に示した常時記憶保持メモリ９２に記憶する。詳しくは、学習値は、図７に示すように、ディーゼル機関１０の出力軸の回転速度とコモンレール内の燃圧とによって分割される複数の領域毎に学習され、記憶される。これは以下の理由による。

上述したように、上記燃料噴射弁４０の指令噴射開始時期に対する実際の噴射開始時期の遅延量のずれに起因した噴射特性のずれは、燃料噴射弁４０に供給される燃料の圧力に顕著に依存する。このため、噴射特性のずれ量は、燃圧によって分割された領域毎に各別に学習されることが望ましい。このことは、検出される酸素濃度のずれ量が燃料噴射弁４０の噴射特性のずれ量によって一義的に定まるなら、燃圧毎に分割された領域毎に各別に学習される学習値を用いることで、酸素濃度の予測値と検出値との差を高精度に補償することができることを意味する。

しかし実際には、上記予測値と検出値との差を生じさせる要因としては、燃料噴射弁４０の噴射特性のずれによるものが支配的であるものの、予測値を算出するために用いるセンサの検出誤差が含まれている。一方、先の図３に示したように、燃圧が一定であっても、回転速度や噴射量は様々な値をとり得、このため、エアフロメータ７０によって検出される吸入空気量や空燃比センサ７６によって検出される酸素濃度等も様々な値をとり得る。したがって、燃圧によって分割された複数の領域毎に学習値を記憶したのでは、同一の燃圧における学習時であっても回転速度や噴射量等が異なることでこれらの検出誤差の大きさが変動することに起因して、学習値が収束しないおそれがある。

上記センサによる検出誤差をも管理するためには、噴射量と回転速度とによって分割される領域毎に学習値を学習することが望ましい。一方、上述したように燃料噴射弁４０の噴射特性のずれ量を管理する上では、燃圧によって分割された領域毎に学習値を学習することが望ましい。また、燃圧は、先の図３に示したように、回転速度と噴射量とによって定まる。このことは、燃圧と回転速度とから噴射量が定まることを意味する。したがって、回転速度と燃圧とによって分割される領域毎に学習値を学習するなら、上記センサによる検出誤差をも管理することができる。すなわち、これにより、各領域において検出される学習値には、噴射特性のずれに加えて、センサによる検出誤差としてその領域固有の量が含まれることとなる。このため、ディーゼル機関１０の運転状態の変化によって学習値が変動することを回避することができる。

なお、先の図６のステップＳ２０において否定判断されるときや、ステップＳ３０の処理が完了するときには、この一連の処理を一旦終了する。

図８に、本実施形態における上記学習値を用いたディーゼル機関１０の出力制御の補正にかかる処理手順を示す。この処理は、ＥＣＵ９０により、例えば所定周期で繰り返し実行される。

この一連の処理においては、まずステップＳ４０において、ディーゼル機関１０の運転状態に基づき、ＥＧＲバルブ３０の開度の基本値を設定する。ここでは、例えば回転速度及び噴射量から基本値を定める２次元マップを用いて、基本値をマップ演算すればよい。続くステップＳ４２においては、ディーゼル機関１０の運転状態に基づき、酸素濃度の目標値（目標酸素濃度）を算出する。ここでは、例えば回転速度及び噴射量から目標酸素濃度を定める２次元マップを用いて、目標酸素濃度をマップ演算すればよい。続いてステップＳ４４においては、酸素濃度の予測値を、先の図７に示したマップに記憶される学習値に基づき算出する。ここでは、要求噴射量を学習値によって補正したものを用いて先の図６のステップＳ２２における処理を行なうことで、予測値を算出すればよい。すなわち、要求噴射量を、例えば先の図４に示した指令噴射量Ｑ１１〜Ｑ１４の４つの噴射量に分割する場合、学習値を４倍した値だけ要求噴射量を増加補正したものを用いて上記処理を行なえばよい。また、要求噴射量を指令噴射量Ｑ１１，Ｑ１５の２つの噴射量に分割する場合、学習値を２倍した値だけ要求噴射量を増加補正すればよい。

続くステップＳ４６においては、目標酸素濃度と予測値との差に基づくフィードバック補正量を算出する。ここでは、予測値は、ディーゼル機関１０の燃焼室１８内の酸素濃度を正確に表すものとして用いられている。すなわち、空燃比センサ７６によって検出される酸素濃度は燃焼室１８の酸素濃度と比較して応答遅れによる誤差を伴うものであるため、ここでは、予測値を目標酸素濃度にフィードバック制御すべく、補正量を算出する。ステップＳ４８では、ＥＧＲバルブ３０の開度の基本値を上記補正量にて補正する。そして、ステップＳ５０では、上記補正量にて補正された基本値にてＥＧＲバルブ３０の開度を操作することで、実際の酸素濃度を目標酸素濃度にフィードバック制御する。これにより、実際の噴射量が指令噴射量よりも多くなること等により学習値が大きくなるほど、酸素濃度を増加させるべく、ＥＧＲバルブ３０の開度が減少操作される。

このように、本実施形態では、酸素濃度の予測値と検出値とのずれ量を噴射特性のずれとして学習し、酸素濃度のずれをＥＧＲバルブの操作による排気還流量（ＥＧＲ量）の補正によって補償した。これにより、上記学習値に燃料噴射弁４０の噴射特性のずれ以外の要因がある場合であっても、酸素濃度を高精度に制御することができる。これに対し、燃料噴射弁４０による燃料噴射量を補正する場合には、学習値に上記センサの検出誤差等による影響が含まれる場合に、出力トルクの意図せぬ変化を招くことがある。

以上詳述した本実施形態によれば、以下の効果が得られるようになる。

（１）燃料噴射制御に伴うディーゼル機関１０の排気中の酸素濃度の予測値と検出値との差を多段噴射の１回当たりの噴射による差に換算することで、噴射回数による影響を除去してディーゼル機関１０の燃料噴射弁４０の噴射特性のずれ量を学習することができる。

（２）噴射特性のずれは、噴射開始時期の指令値に対する実際の噴射開始時期の遅れ量のずれに起因して噴射期間がずれることによるものであるとして、噴射期間のずれを定量化したものを噴射特性のずれ量として学習した。これにより、噴射特性のずれ量を定量化する際に用いられるパラメータ数を低減することができる。

（３）酸素濃度の検出値及び予測値の差に基づき多段噴射に伴う噴射量の合計のずれ量を算出し、この合計のずれ量を多段噴射の噴射回数によって除算することで噴射特性のずれ量を算出した。これにより、１回の噴射に伴う噴射量のずれ量を噴射特性のずれ量として算出することができる。

（４）燃圧によって定義される複数の領域毎に噴射特性のずれ量を学習することで、噴射特性のずれ量の燃圧依存性を学習することができる。

（５）ディーゼル機関１０の出力軸の回転速度と燃圧とによって定義される複数の領域毎に噴射特性のずれ量を学習することで、回転速度と噴射量とに応じた各種検出誤差によるずれ量の変動を抑制することができる。

（６）酸素濃度の予測値を目標値にフィードバック制御すべくＥＧＲバルブ３０の開度を操作するに際し、学習されるずれ量に基づき算出された予測値を用いた。これにより、ディーゼル機関１０の過渡運転時等における実際の酸素濃度と検出値とのずれによる制御性の低下を好適に回避することができるとともに、燃料噴射弁４０の噴射特性のずれによる酸素濃度の制御性の低下を補償することができる。

（第２の実施形態）
以下、第２の実施形態について、先の第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

本実施形態では、噴射特性のずれ量の学習値に基づき、燃料噴射制御自体を補正する。図９に、本実施形態にかかる燃料噴射制御の処理手順を示す。この処理は、ＥＣＵ９０により、例えば所定周期で繰り返し実行される。

この一連の処理では、まずステップＳ６０において、先の図２のステップＳ１２の処理に付随して算出される指令噴射量を取得する。続くステップＳ６２では、学習値により指令噴射量を補正する。ここでは、単純に指令噴射量から学習値を減算すればよい。続くステップＳ６４では、補正後の指令噴射量と燃圧とに基づき、補正後の指令噴射量を指令噴射期間に換算する。そしてステップＳ６６では、上記指令噴射期間に応じて燃料噴射弁４０を操作する。

以上説明した本実施形態によれば、先の第１の上記（１）〜（５）の効果に加えて、更に以下の効果が得られるようになる。

（７）燃料噴射弁４０の操作量を設定するに際し、学習される噴射特性のずれ量に応じて、その設定を補正した。これにより、噴射特性のずれにかかわらず、実際の噴射量と指令値とを高精度に一致させることができる。

（第３の実施形態）
以下、第３の実施形態について、先の第１及び第２の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

図１０に、本実施形態にかかる燃料噴射弁４０の噴射特性を示す。図中、実線は、燃料噴射弁４０の基準となる特性を示す。図示されるように、燃料噴射弁４０の噴射特性は、噴射期間と噴射量との間に比例関係を有して且つ、その比例係数が変化する変曲点を有することによって特徴付けられる。また、一点鎖線にて、燃料噴射弁４０の個体差や経時変化に起因して噴射特性が基準となる特性からずれた場合の一例を示す。図示されるように、この場合にも、噴射量と噴射期間とを関係付ける直線が、オフセット量ΔＴＱだけ噴射期間方向にずれたものとなっている。このため、変曲点を定める噴射量の値は不変であり、変曲点を定める噴射期間がオフセット量ΔＴＱだけずれたものとなっている。

そこで本実施形態では、オフセット量ΔＴＱだけ上記直線がずれるとの想定下、噴射回数と変曲点とに基づき、燃料噴射弁４０の噴射特性のずれ量を算出する。詳しくは、変曲点よりも微小な噴射量におけるずれ量ΔＱｄと、変曲点よりも多量の噴射量におけるずれ量ΔＱｕとの間には、「ΔＱｕ＝α×ΔＱｄ」の関係がある。この係数αは、基準となる特性における直線の傾きによって定めることができる。このため、本実施形態では、予めこの係数αを燃料噴射弁４０に固有の値として取得しておき、これを用いて噴射特性のずれ量を算出する。

すなわち、例えば指令噴射量がＱ１１〜Ｑ１４からなる４段の燃料噴射において、実際の噴射量がＱ２１〜Ｑ２４である場合、４段の噴射による合計の噴射量のずれ量は、
３×ΔＱｄ＋ΔＱｕ＝（３＋α）×ΔＱｄ
となる。

このため、噴射特性のずれ量として、ずれ量ΔＱｄを学習することができる。そして、これにより、ディーゼル機関１０の出力制御の態様を補正することができる。以下、本実施形態にかかる学習値を、第１の実施形態及び第２の実施形態に適用する場合について説明する。

＜第１の実施形態に適用する場合＞
この場合、先の図８のステップＳ４４において酸素濃度の予測値を算出するに際し、要求噴射量を、各噴射段の指令噴射量、係数α、噴射回数に応じて補正すればよい。例えば先の図１０に示したように指令噴射量がＱ１１〜Ｑ１４からなる場合、要求噴射量を「（３＋α）×ΔＱｄ」で補正すればよい。

＜第２の実施形態に適用する場合＞
この場合、先の図９のステップＳ６２において、各指令噴射量を、係数αと、学習されたずれ量ΔＱｄとに基づき補正すればよい。例えば先の図１０に示したように指令噴射量がＱ１１〜Ｑ１４からなる場合、指令噴射量Ｑ１〜Ｑ３については、ずれ量ΔＱｄだけ減少補正し、指令噴射量Ｑ４については、「α×ΔＱｄ」だけ減少補正する。

以上説明した本実施形態では、先の第１の実施形態の上記（１）、（２）、（４）〜（６）の効果、先の第２の実施形態の上記（７）の効果に加えて、更に以下の効果が得られるようになる。

（８）変曲点よりも微小噴射側でのずれ量ΔＱｄと、係数αとに基づき、燃料噴射特性のずれを一義的に定めることができる。

（その他の実施形態）
なお、上記各実施形態は、以下のように変更して実施してもよい。

・上記各実施形態では、燃料噴射弁４０の噴射特性のずれを、指令噴射開始時期に対する実際の噴射開始時期の遅れ量のずれ量分だけ実際の噴射期間がずれることによるものとしたがこれに限らない。図１１（ａ）に指令噴射期間、図１１（ｂ）にノズルニードル４４のリフト量、図１１（ｃ）に噴射率について、上記各実施形態とは別の特性におけるそれぞれの推移例を示す。図中、実線にて示されるように、指令噴射開始時期から所定量Δだけ遅延してノズルニードル４４が変位を開始する（燃料噴射弁４０が開弁する）ことで燃料噴射が開始される。この場合、一点鎖線にて示すように、燃料噴射弁４０の実際の開弁開始時期がオフセット量ΔＴＱだけ変化すると、実際の噴射期間のずれは、オフセット量ΔＴＱとはならない。これは、指令噴射期間の経過時におけるノズルニードル４４のリフト量に依存して、同経過時から実際の噴射終了までの時間が変化することによる。

この場合であれ、噴射特性のずれを、噴射量と噴射期間とによって定義される直線を噴射期間方向にずらしたものによってよく近似することができる。ただし、例えば、実際の噴射量のずれを検出した後、この検出値と指令噴射量とから、噴射開始時期のずれ量であるオフセット量ΔＴＱを定量化することで、これを学習値としてもよい。また、これに代えて、噴射量と燃圧とによって分割される領域毎に噴射特性のずれ量を学習することで、上記噴射量のずれ量の指令噴射量への依存性を学習してもよい。

・更に、燃料噴射弁４０の噴射特性のずれとしては、指令噴射開始時期に対する実際の噴射開始時期の遅れ量のずれに起因するものに限らない。いずれにせよ、多段噴射を行うに際し、酸素濃度の予測値と検出値との差を１回あたりの噴射による差に換算することで、噴射特性のずれ量を学習することは有効である。

・センサの検出誤差を別途補正する処理をするなら、燃圧によって分割される１次元の領域において学習値を学習することで、燃料噴射弁４０の噴射特性のずれを高精度に学習することができる。

・上記第２の実施形態において、指令噴射量を学習値で補正する代わりに、指令噴射期間を学習値で補正してもよい。

第１の実施形態にかかるエンジンシステムの全体構成を示す図。 同実施形態における燃料噴射制御の処理手順を示すフローチャート。 要求噴射量及び目標燃圧の算出マップを示す図。 燃料噴射弁の噴射特性のずれを示す図。 燃料噴射弁の噴射特性のずれの要因を説明するためのタイムチャート。 上記実施形態にかかる噴射特性のずれ量を学習する処理の手順を示すフローチャート。 同実施形態における学習値を記憶するマップを示す図。 同実施形態にかかる酸素濃度のフィードバック制御の処理手順を示すフローチャート。 第２の実施形態にかかる燃料噴射制御の処理手順を示すフローチャート。 第３の実施形態にかかる燃料噴射弁の噴射特性を示す図。 上記各実施形態の変形例における噴射特性のずれの要因を説明するための図。

符号の説明

１０…ディーゼル機関、４０…燃料噴射弁、７０…エアフロメータ、７６…酸素センサ、９０…ＥＣＵ（燃料噴射制御装置の一実施形態）、９２…常時記憶保持メモリ（記憶手段の一実施形態）。

Claims (9)

1. １燃焼サイクル内に複数回の燃料噴射を行う多段噴射により内燃機関の出力を制御する燃料噴射制御装置において、
   前記燃料噴射制御に伴う前記内燃機関の排気中の酸素濃度の予測値を算出する手段と、
   前記酸素濃度の検出値と前記予測値との差を前記多段噴射の１回当たりの噴射による差に換算することで、前記内燃機関の燃料噴射弁の噴射特性のずれ量を学習する学習手段とを備えることを特徴とする燃料噴射制御装置。
2. 前記噴射特性のずれは、噴射開始時期の指令値に対する実際の噴射開始時期の遅れ量のずれに起因して噴射期間がずれることによるものであり、
   前記学習手段は、前記噴射期間のずれを定量化したものを前記ずれ量として学習することを特徴とする請求項１記載の燃料噴射制御装置。
3. 前記学習手段は、前記検出値及び前記予測値の差と前記内燃機関において燃焼に供される空気量とに基づき前記多段噴射に伴う噴射量の合計のずれ量を算出する手段と、該合計のずれ量を前記多段噴射の噴射回数によって除算することで前記噴射特性のずれ量を算出する算出手段とを備えることを特徴とする請求項１又は２記載の燃料噴射制御装置。
4. 前記燃料噴射弁は、噴射期間と噴射量との間に比例関係があるものであって且つその比例係数が変化する変曲点を有するものであり、
   前記学習手段は、前記検出値及び前記予測値の差と前記内燃機関において燃焼に供される空気量とに基づき前記多段噴射に伴う噴射量の合計のずれ量を算出する手段と、前記実際の噴射開始時期の遅れ量のずれ分だけ噴射期間がずれるとの想定の下で前記多段噴射の噴射回数及び前記変曲点に基づき前記合計のずれ量から前記噴射特性のずれ量を算出する算出手段とを備えることを特徴とする請求項２記載の燃料噴射制御装置。
5. 前記学習手段は、前記噴射特性のずれ量を、前記燃料噴射弁に供給される燃料の圧力によって定義される複数の領域毎に学習するものであり、
   前記複数の領域毎に学習される前記噴射特性のずれ量を記憶する記憶手段を更に備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の燃料噴射制御装置。
6. 前記学習手段は、前記噴射特性のずれ量を、前記燃料噴射弁に供給される燃料の圧力と前記内燃機関の出力軸の回転速度とによって定義される複数の領域毎に学習するものであり、
   前記複数の領域毎に学習される前記噴射特性のずれ量を記憶する記憶手段を更に備えることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の燃料噴射制御装置。
7. 前記排気中の酸素濃度の目標値を算出する目標値算出手段と、
   前記予測値を前記目標値にフィードバック制御すべく、前記排気中の酸素濃度を制御するためのアクチュエータを操作する操作手段とを更に備え、
   前記操作手段は、前記フィードバック制御に用いる前記予測値として、前記学習手段によって学習されるずれ量を用いて算出された予測値を用いることを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の燃料噴射制御装置。
8. 前記内燃機関は、排気系に排出される排気を吸気系に還流させる排気還流通路と、該排気還流通路の流路面積を調節するＥＧＲバルブとを備え、
   前記操作手段は、前記予測値を前記目標値にフィードバック制御すべく、前記ＥＧＲバルブの開度を操作することを特徴とする請求項７記載の燃料噴射制御装置。
9. 前記燃料噴射弁に対する噴射量の指令値に基づき、前記燃料噴射弁を開閉操作する開閉操作手段を更に備え、
   前記開閉操作手段は、前記指令値に応じて前記燃料噴射弁の操作量を設定するに際し、前記学習手段によって学習される前記ずれ量に応じて、その設定を補正することを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の燃料噴射制御装置。

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