JP4506040B2

JP4506040B2 - Air-fuel ratio control device for internal combustion engine

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Publication number: JP4506040B2
Application number: JP2001185162A
Authority: JP
Inventors: 久代堂田
Original assignee: Denso Corp
Current assignee: Denso Corp
Priority date: 2000-06-20
Filing date: 2001-06-19
Publication date: 2010-07-21
Anticipated expiration: 2021-06-19
Also published as: JP2002081344A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、燃料噴射弁から空燃比検出手段までの制御対象を模擬した制御モデルを用いて燃料噴射量（空燃比）を制御する内燃機関の空燃比制御装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年の自動車は、排気管に排出ガス浄化用の三元触媒を設置すると共に、この三元触媒の上流側に空燃比センサを設置し、この空燃比センサの出力に基づいて排出ガスの空燃比を触媒の浄化ウインドウ（理論空燃比付近）に制御するように状態フィードバックを実行して燃料噴射量を制御することで、排出ガスを効率良く浄化するようにしている。このような空燃比制御は、一般に、特開平７−１１９９５号公報に示すように、燃料噴射弁から空燃比センサまでの制御対象をモデル化して、最適レギュレータにより状態フィードバックのフィードバックゲインを算出すると共に、このフィードバックゲインを用いて空燃比補正係数を算出し、エンジン運転状態に応じて求めた基本噴射量を上記空燃比補正係数等で補正して燃料噴射量を求めるようにしている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の空燃比制御は、最適レギュレータによりフィードバックゲインを算出する際に、評価関数Ｊの値が最小となるように、評価関数Ｊの重みパラメータＱ，Ｒを種々変化させて最適な制御特性が得られるまで演算を何回も繰り返す必要があるため、オンラインリアルタイム処理でフィードバックゲインを算出するのが困難であり、フィードバックゲインを予め算出しておく必要がある。このため、エンジン運転状態に応じてフィードバックゲインを連続的に変化させることができず、制御系の安定化のために低いフィードバックゲインで制御せざるを得ず、その分、空燃比制御精度が低下するという欠点があった。
【０００４】
本発明はこのような事情を考慮してなされたものであり、従ってその目的は、空燃比制御に関する制御パラメータをオンラインリアルタイム処理で算出することができて、運転状態に応じて制御パラメータを連続的に変化させることができ、空燃比制御精度を向上することができる内燃機関の空燃比制御装置を提供することにある。
【０００５】
上記目的を達成するために、本発明の請求項１，２の内燃機関の空燃比制御装置は、制御モデルのモデル時定数に基づいてモデルパラメータを演算すると共に、燃料噴射弁から空燃比検出手段までの制御対象を模擬した制御モデルのむだ時間分又はｎ−１個又はｎ−２個（ｎは特性多項式の次数）の根を０とする極配置法に基づいて制御モデルの特性多項式の係数を演算し、この特性多項式の係数とモデルパラメータとから制御パラメータを制御パラメータ演算手段により演算すると共に、この制御パラメータから空燃比補正係数を空燃比補正係数演算手段により演算することを共通の技術的特徴とし、更に、請求項１に係る発明では、(1) 前記制御モデルは、むだ時間分の極を０としてむだ時間と一次遅れ系で表現され、(2) 極の総数がむだ時間分の極の数よりも２個多く設定され、(3) 前記むだ時間分の極以外の極を求める式は、二次遅れ系で表現され、(4) 前記二次遅れ系の変数ω，ζのうち、一方の変数を固定値とし、他方の変数のみを可変とすることを特徴とするものである。本発明のように、制御モデルのむだ時間分又はｎ−１又はｎ−２個の根を０とする極配置法に基づいて制御モデルの特性多項式の係数を演算すれば、オンラインリアルタイム処理で特性多項式の係数を演算して制御パラメータを更新することができる。これにより、制御パラメータを運転状態に応じて連続的に変化させることができ、空燃比制御精度を向上することができる。
【０００６】
更に、請求項１に係る発明では、制御モデルをむだ時間と一次遅れ系で表現して極の総数がむだ時間分の極の数ｄよりも２個多く設定されている。このように、燃料噴射弁から空燃比検出手段までの制御対象をむだ時間と一次遅れ系でモデル化すれば、制御対象を簡単な系で表現しながら、実用上、十分な制御精度を確保できる。しかも、極の総数がむだ時間分の極の数ｄよりも２個多くなるだけであり、そのうち、むだ時間分のｄ個の極は全て０であるから、未知の極が２個のみとなる。このため、特性多項式がｎ次多項式（ｎ＝ｄ＋２）となっても、特性多項式の未知の係数が２個のみとなり、未知の係数を容易に演算できる。すなわち、特性多項式をｎ次多項式とすると、ｎ個の根が存在するが、ｎ−２個の根は０となり、未知の根は２個のみとなる。
【０００７】
更に、請求項１に係る発明では、むだ時間分の極以外の未知の極を求める式を、二次遅れ系で表現するようにしている。これにより、特性多項式の未知の係数を精度良く算出することができる。
【０００８】
更に、請求項１に係る発明では、二次遅れ系の変数ω，ζのうち、一方の変数を固定値とし、他方の変数のみを可変とするようにしている。これにより、制御系の安定性を確保しながら、他方の変数（例えばω）をできるだけ大きくして応答性を高めることができる。
【０００９】
一般に、制御パラメータの変化は、空燃比補正係数の変化と比較して緩やかであるため、請求項３のように、制御パラメータの演算周期を空燃比補正係数の演算周期よりも長い周期に設定しても良い。これにより、制御パラメータの演算回数を減らして演算負荷を軽減しながら、制御パラメータを適度に更新することができる。
【００１０】
また、請求項２のように、モデルパラメータをモデル時定数に基づいて演算するようにしても良い。これにより、特に一次遅れ系で表現した制御モデルのモデルパラメータを簡単且つ精度良く演算することができる。
【００１１】
また、運転状態やモデル時定数があまり変化しないときは、モデルパラメータや制御パラメータを変化させる必要がないため、請求項４のように、運転状態又はモデル時定数が所定値以上変化したときにモデルパラメータと制御パラメータを更新するようにしても良い。これにより、モデルパラメータや制御パラメータの演算回数を減らして演算負荷を軽減しながら、モデルパラメータや制御パラメータを適度に更新することができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。
【００１３】
まず、図１に基づいてエンジン制御システム全体の概略構成を説明する。内燃機関であるエンジン１１の吸気管１２の最上流部には、エアクリーナ１３が設けられ、このエアクリーナ１３の下流側には、吸入空気量を検出するエアフローメータ１４が設けられている。このエアフローメータ１４の下流側には、スロットルバルブ１５とスロットル開度を検出するスロットル開度センサ１６とが設けられている。
【００１４】
更に、スロットルバルブ１５の下流側には、サージタンク１７が設けられ、このサージタンク１７に、吸気管圧力を検出する吸気管圧力センサ１８が設けられている。また、サージタンク１７には、エンジン１１の各気筒に空気を導入する吸気マニホールド１９が設けられ、各気筒の吸気マニホールド１９の吸気ポート近傍に、それぞれ燃料を噴射する燃料噴射弁２０が取り付けられている。
【００１５】
一方、エンジン１１の排気管２１の途中には、排出ガス中の有害成分（ＣＯ，ＨＣ，ＮＯｘ等）を低減させる三元触媒等の触媒２２が設置されている。この触媒２２の上流側には、排出ガスの空燃比を検出するリニアＡ／Ｆセンサ等の空燃比センサ２３（空燃比検出手段）が設けられている。また、エンジン１１のシリンダブロックには、冷却水温を検出する冷却水温センサ２４や、エンジン回転速度を検出するクランク角センサ２５が取り付けられている。
【００１６】
これら各種のセンサ出力は、エンジン制御回路（以下「ＥＣＵ」と表記する）２６に入力される。このＥＣＵ２６は、マイクロコンピュータを主体として構成され、内蔵されたＲＯＭ（記憶媒体）に記憶された図２乃至図５の各プログラムを実行することで、状態フィードバックによる極配置に基づいて空燃比補正係数ＦＡＦを演算して燃料噴射弁２０の燃料噴射量を制御する。
【００１７】
以下、状態フィードバックによる極配置に基づく空燃比補正係数ＦＡＦの演算方法について説明する。本実施形態では、燃料噴射弁２０から空燃比センサ２３までの制御対象を模擬する制御モデルを、むだ時間と一次遅れ系で次のように表現する。
【００１８】
【数１】

【００１９】
ここで、φは燃料過剰率で、空気過剰率λの逆数である（φ＝１／φ）。また、ＦＡＦは空燃比補正係数、Δｔは演算周期、τはモデル時定数、ｄはむだ時間である。本実施形態では、むだ時間ｄは、演算周期を基準として換算され、整数化されている（ｄ＝むだ時間／演算周期）。
【００２０】
上記［数１］から、モデル式は次のように表される。
φ(i+1) ＝ａｐ・φ(i) ＋ｂｐ・ＦＡＦ(i-d)
ａｐ＝ｅｘｐ（−ｄｔ／τ）
ｂｐ＝１−ａｐ
ｅ(i) ＝φref(i)−φ(i)
【００２１】
ここで、φ(i+1) は次回の燃料過剰率、φ(i) は今回の燃料過剰率である。また、ＦＡＦ(i-d) は現在よりむだ時間ｄ前の空燃比補正係数、ａｐとｂｐはモデルパラメータ、ｄｔは演算周期、τはモデル時定数である。また、φref(i)は今回の目標燃料過剰率（目標φ）、ｅ(i) は今回の目標燃料過剰率φref(i)に対する燃料過剰率φ(i) の偏差である。
【００２２】
上記モデル式から次の状態フィードバックの制御則が導き出される。

【００２３】
ここで、Ｆ０は積分補償項用の制御パラメータ、Ｆ１は比例補償項用の制御パラメータ、Ｆ２〜Ｆ７はむだ時間補償項用の制御パラメータである。また、ＤＩ(i) は積分補償項、ｐｒ(i) は比例補償項、ｄｌ(i) はむだ時間補償項である。ＦＡＦ(i) は今回の空燃比補正係数、ＦＡＦ(i-1) 〜ＦＡＦ(i-6) は、現在より１回〜６回前の空燃比補正係数である。尚、上記制御則は、むだ時間ｄが６の場合の例である。
また、状態量表現では次のように表される。
【００２４】
【数２】

【００２５】
この状態量表現に制御則を織り込むと、次のようになる。
【００２６】
【数３】

【００２７】
上式の右辺の２つの行列のうちの前の行列を次のようにＡ’と定義する。
【００２８】
【数４】

【００２９】
この行列Ａ’から特性多項式を導くための行列ｚＥ−Ａ’は次のように表される。
【００３０】
【数５】

【００３１】
従って、特性多項式ｄｅｔ（ｚＥ−Ａ’）は次のように表される（むだ時間ｄ＝６）。

この特性多項式ｄｅｔ（ｚＥ−Ａ’）の係数が全て分かれば、制御パラメータＦ０〜Ｆ７を連立方程式で算出することができる。
【００３２】
ここで、特性多項式ｄｅｔ（ｚＥ−Ａ’）の係数をＡ１〜Ａ８と置き換えると、特性多項式ｄｅｔ（ｚＥ−Ａ’）は次のように表される。

【００３３】
ここで、Ａ１＝−ａｐ＋Ｆ２−１
Ａ２＝−Ｆ２・（１＋ａｐ）＋ａｐ＋Ｆ３
Ａ３＝Ｆ２・ａｐ−Ｆ３・（ａｐ＋１）＋Ｆ４
Ａ４＝Ｆ３・ａｐ−Ｆ４・（ａｐ＋１）＋Ｆ５
Ａ５＝Ｆ４・ａｐ−Ｆ５・（ａｐ＋１）＋Ｆ６
Ａ６＝Ｆ５・ａｐ−Ｆ６・（ａｐ＋１）＋Ｆ７
Ａ７＝Ｆ６・ａｐ−Ｆ７・（ａｐ＋１）＋Ｆ０・ｂｐ＋Ｆ１・ｂｐ
Ａ８＝Ｆ７・ａｐ−Ｆ１・ｂｐ
【００３４】
これらＡ１〜Ａ８の連立方程式を制御パラメータＦ０〜Ｆ７に関して解くと、次のようになる。
Ｆ２＝Ａ１＋（ａｐ＋１）
Ｆ３＝Ａ２＋（ａｐ＋１）・Ｆ２−ａｐ
Ｆ４＝Ａ３＋（ａｐ＋１）・Ｆ３−ａｐ・Ｆ２
Ｆ５＝Ａ４＋（ａｐ＋１）・Ｆ４−ａｐ・Ｆ３
Ｆ６＝Ａ５＋（ａｐ＋１）・Ｆ５−ａｐ・Ｆ４
Ｆ７＝Ａ６＋（ａｐ＋１）・Ｆ６−ａｐ・Ｆ５
Ｆ１＝（ａｐ・Ｆ７−Ａ８）／ｂｐ
Ｆ０＝｛Ａ７−ｂｐ・Ｆ１＋（ａｐ＋１）・Ｆ７−ａｐ・Ｆ６｝／ｂｐ
【００３５】
前述したように、本実施形態では、制御モデルをむだ時間と一次遅れ系で表現し、むだ時間ｄを６としているため、特性多項式ｄｅｔ（ｚＥ−Ａ’）は、次数がむだ時間ｄ分よりも２つ多い８次多項式となる。
【００３６】
従って、特性方程式ｄｅｔ（ｚＥ−Ａ’）＝０の根は８個となり、これら８個の根をｒ１〜ｒ８とすると、特性多項式ｄｅｔ（ｚＥ−Ａ’）は次のように表される。

これら８個の根ｒ１〜ｒ８が全て分かれば、特性多項式ｄｅｔ（ｚＥ−Ａ’）の係数Ａ１〜Ａ８が全て分かるため、全ての制御パラメータＦ０〜Ｆ７を算出することができる。
【００３７】
本発明者の研究結果によれば、８個の根ｒ１〜ｒ８のうち、むだ時間ｄ分の６個の根は０であり、未知の根は２個のみとなる。未知の２個の根をｒ１，ｒ２とすると、その他の根ｒ３〜ｒ８は全て０であるため、特性多項式ｄｅｔ（ｚＥ−Ａ’）は次のように表される。

【００３８】
上式から明らかなように、特性多項式ｄｅｔ（ｚＥ−Ａ’）の８個の係数Ａ１〜Ａ８のうち、むだ時間ｄ分の６個の係数Ａ３〜Ａ８は全て０となり、２個の係数Ａ１，Ａ２のみが未知となる。従って、２個の係数Ａ１，Ａ２（根ｒ１，ｒ２）が求まれば、全ての制御パラメータＦ０〜Ｆ７を算出することができる。
【００３９】
特性多項式ｄｅｔ（ｚＥ−Ａ’）の８個の係数Ａ１〜Ａ８のうち、むだ時間ｄ分の６個の係数Ａ３〜Ａ８が全て０であれば、前記した制御パラメータＦ０〜Ｆ７の算出式は、次のように簡略化される。
【００４０】
Ｆ２＝Ａ１＋（ａｐ＋１）
Ｆ３＝Ａ２＋（ａｐ＋１）・Ｆ２−ａｐ
Ｆ４＝（ａｐ＋１）・Ｆ３−ａｐ・Ｆ２
Ｆ５＝（ａｐ＋１）・Ｆ４−ａｐ・Ｆ３
Ｆ６＝（ａｐ＋１）・Ｆ５−ａｐ・Ｆ４
Ｆ７＝（ａｐ＋１）・Ｆ６−ａｐ・Ｆ５
Ｆ１＝ａｐ・Ｆ７／ｂｐ
Ｆ０＝｛−ｂｐ・Ｆ１＋（ａｐ＋１）・Ｆ７−ａｐ・Ｆ６｝／ｂｐ
【００４１】
本実施形態では、２個の係数Ａ１，Ａ２（根ｒ１，ｒ２）を算出するために、（ｚ−ｒ１）・（ｚ−ｒ２）＝ｚ²＋Ａ１・ｚ＋Ａ２を一般的な二次遅れ系の伝達関数の分母で表現する。
一般的な二次遅れ系の伝達関数は、ω²／（ｓ²＋２ζ・ω・ｓ＋ω²）であり、ζは減衰係数、ωは固有周波数である。
【００４２】
連続系で表現されるｓ²＋２ζ・ω・ｓ＋ω²を離散系で表現すると、次のようになる。
ｚ²＋２（ζ・ω・ｄｔ−１）・ｚ＋｛１＋（ω・ｄｔ）²−２ζ・ω・ｄｔ｝＝ｚ²＋Ａ１・ｚ＋Ａ２
ここで、Ａ１＝２（ζ・ω・ｄｔ−１）
Ａ２＝１＋（ω・ｄｔ）²−２ζ・ω・ｄｔ
【００４３】
従って、減衰係数ζ、制御ゲイン（固有周波数）ω、演算周期ｄｔから、係数Ａ１，Ａ２を算出することができる。減衰係数ζは、ζ＜１の場合、減衰性が不足して過渡応答が振動的となり、オーバーシュートが発生する。一方、ζ＞１の場合は、ζが大きくなるほど、減衰性が強くなり過ぎて、応答性が低下する。また、ζ＝１の場合は、応答が振動的とならない範囲内で高い応答性が得られる。従って、本実施形態では、減衰係数ζを１に固定し、制御ゲインωのみを例えばモデル時定数τ等に応じて可変する。一般に、制御ゲインωは、大きくなるほど高い応答性が得られる。
【００４４】
本実施形態では、ＥＣＵ２６が図２乃至図４のプログラムを実行することで、上述した極配置法で、特性多項式ｄｅｔ（ｚＥ−Ａ’）の係数Ａ１，Ａ２を演算して制御パラメータＦ０〜Ｆ７を演算し、空燃比補正係数ＦＡＦを演算する。以下、図２乃至図４のプログラムの処理内容を説明する。
【００４５】
図２及び図３の空燃比補正係数プログラムは、所定の演算周期ｄｔ１で起動され、まずステップ１０１で、吸入空気量をパラメータとするモデル時定数τのマップを検索して、現在の吸入空気量に応じたモデル時定数τを求める。このモデル時定数τは、図２に示されるように、吸入空気量が多いほど小さい値となるように設定される。この後、ステップ１０２に進み、モデル時定数τをパラメータとする制御ゲインωのマップを検索して、現在のモデル時定数τに応じた制御ゲインωを求める。この制御ゲインωは、図２に示されるように、モデル時定数τが大きいほど小さい値となるように設定される。
【００４６】
そして、次のステップ１０３で、特性多項式ｄｅｔ（ｚＥ−Ａ’）の未知の係数Ａ１，Ａ２を次式により算出する。
Ａ１＝２（ζ・ω・ｄｔ１−１）
Ａ２＝１＋（ω・ｄｔ１）²−２ζ・ω・ｄｔ１
【００４７】
ここで、ｄｔ１は空燃比補正係数ＦＡＦの演算周期（以下「第１の演算周期」という）であり、ζは減衰係数で、ζ＝１に固定されている。従って、上式は下記のように表され、制御ゲインωと第１の演算周期ｄｔ１とから係数Ａ１，Ａ２が算出される。
Ａ１＝２（ω・ｄｔ１−１）
Ａ２＝１＋（ω・ｄｔ１）²−２ω・ｄｔ１
【００４８】
係数Ａ１，Ａ２の算出後、ステップ１０４に進み、図４のパラメータ更新プログラムを実行してモデルパラメータａｐ，ｂｐと制御パラメータＦ０〜Ｆ７を更新する。図４のパラメータ更新プログラムの演算周期ｄｔ２は、空燃比補正係数ＦＡＦを演算する第１の演算周期ｄｔ１よりも長い周期、例えば第１の演算周期ｄｔ１の整数倍の周期に設定されている（ｄｔ２＝ｄｔ１×整数）。
【００４９】
図４のパラメータ更新プログラムが起動されると、まずステップ１０４ａで、第１の演算周期ｄｔ１とモデル時定数τを用いて、次式によりモデルパラメータａｐ，ｂｐを算出する。
ａｐ＝ｅｘｐ（−ｄｔ１／τ）
ｂｐ＝１−ａｐ
【００５０】
この後、ステップ１０４ｂに進み、モデルパラメータａｐ，ｂｐと係数Ａ１，Ａ２を用いて、次式により制御パラメータＦ２〜Ｆ７，Ｆ１，Ｆ０を順番に算出する。
Ｆ２＝Ａ１＋（ａｐ＋１）
Ｆ３＝Ａ２＋（ａｐ＋１）・Ｆ２−ａｐ
Ｆ４＝（ａｐ＋１）・Ｆ３−ａｐ・Ｆ２
Ｆ５＝（ａｐ＋１）・Ｆ４−ａｐ・Ｆ３
Ｆ６＝（ａｐ＋１）・Ｆ５−ａｐ・Ｆ４
Ｆ７＝（ａｐ＋１）・Ｆ６−ａｐ・Ｆ５
Ｆ１＝ａｐ・Ｆ７／ｂｐ
Ｆ０＝｛−ｂｐ・Ｆ１＋（ａｐ＋１）・Ｆ７−ａｐ・Ｆ６｝／ｂｐ
【００５１】
以上のようにして、制御パラメータＦ２〜Ｆ７，Ｆ１，Ｆ０を順番に算出した後、図２のステップ１０５に戻り、空燃比補正係数ＦＡＦを算出するための比例補償項ｐｒ(i) 、むだ時間補償項ｄｌ(i) 、積分補償項Ｉ(i) を次式により算出する。
【００５２】

ここで、ＤＩ(i-1) は、後述する図３のステップ１０８又は１０９で更新された最終積分補償項の前回値である。φref(i)は今回の目標燃料過剰率、φ(i) は今回の燃料過剰率である。
【００５３】
各補償項ｐｒ(i) 、ｄｌ(i) 、Ｉ(i) を算出した後、図３のステップ１０６に進み、前回の空燃比補正係数ＦＡＦ(i-1) と今回の比例補償項ｐｒ(i) と今回のむだ時間補償項ｄｌ(i) とを加算して修正積分補償項Ｉinv を算出する。
Ｉinv ＝ＦＡＦ(i-1) ＋ｐｒ(i) ＋ｄｌ(i)
【００５４】
この修正積分補償項Ｉinv は、制御モデルの変化によりモデルパラメータａｐ，ｂｐや制御パラメータＦ０〜Ｆ７を更新したときに、その更新の前後で空燃比補正係数ＦＡＦがスムーズにつながるようにするために用いられる。
【００５５】
このようにして修正積分補償項Ｉinv を算出した後、ステップ１０７に進み、モデルパラメータａｐ，ｂｐや制御パラメータＦ０〜Ｆ７を更新した直後であるか否かを判定し、パラメータ更新直後であれば、ステップ１０８に進み、上記ステップ１０６で算出した修正積分補償項Ｉinv を今回の最終積分補償項ＤＩ(i) にセットする。一方、パラメータ更新直後でなければ、ステップ１０９に進み、上記ステップ１０５で算出した積分補償項Ｉ(i) を今回の最終積分補償項ＤＩ(i) にセットする。
【００５６】
その後、ステップ１１０に進み、最終積分補償項ＤＩ(i) と比例補償項ｐｒ(i) とむだ時間補償項ｄｌ(i) を用いて、今回の空燃比補正係数ＦＡＦ(i) を次式により算出する。
ＦＡＦ(i) ＝ＤＩ(i) −ｐｒ(i) −ｄｌ(i)
【００５７】
尚、上記ステップ１０１〜１０４の処理が特許請求の範囲でいう制御パラメータ演算手段に相当する役割を果たし、ステップ１０５〜１１０の処理が特許請求の範囲でいう空燃比補正係数演算手段に相当する役割を果たす。
【００５８】
以上説明した図２及び図３の空燃比補正係数演算プログラムが終了すると、図５の燃料噴射量演算プログラムが起動される。本プログラムが起動されると、まずステップ２０１で、吸入空気量、エンジン回転速度等のエンジン運転状態を読み込み、次のステップ２０２で、エンジン運転状態に応じてマップ等により基本噴射量を算出する。この後、ステップ２０３で、基本噴射量に対する各種の補正係数Ｋ（例えば冷却水温による補正係数、加減速時の補正係数等）を算出し、次のステップ２０４で、図３のステップ１１０で算出した空燃比補正係数ＦＡＦを読み込む。この後、ステップ２０５で、基本噴射量に空燃比補正係数ＦＡＦと各種補正係数Ｋを乗算して燃料噴射量を求める。これにより、排出ガスの空燃比を触媒２２の浄化ウインドウ（理論空燃比付近）に制御する。
【００５９】
以上説明した本実施形態によれば、制御モデルのむだ時間ｄ分の極を０とする極配置法に基づいて制御モデルの特性多項式の係数Ａ１，Ａ２を演算するようにしたので、オンラインリアルタイム処理で特性多項式の係数Ａ１，Ａ２を演算して制御パラメータＦ０〜Ｆ７を更新することができる。これにより、制御パラメータＦ０〜Ｆ７をエンジン運転状態に応じて連続的に変化させることができ、空燃比制御精度を向上することができる。
【００６０】
しかも、本実施形態では、むだ時間ｄ分の極以外の未知の極を求める式を二次遅れ系で表現し、この二次遅れ系の変数（制御ゲインω，減衰係数ζ）のうち、減衰係数ζを固定値とし、制御ゲインωのみを可変とするようにしたので、制御系の安定性を確保しながら、制御ゲインωをできるだけ大きくして応答性を高めることができる利点もある。
【００６１】
しかしながら、本発明は、制御ゲインωと減衰係数ζの両方を可変としても良い。減衰係数ζを可変とする場合は、ζ≧１の範囲で例えばモデル時定数τ等に応じて可変すれば良い。ζ＜１の範囲では、減衰性が不足して過渡応答が振動的となるためである。但し、ζが１近傍（例えばζ＞０．９）であれば、ζが１未満でも用いることができる。
【００６２】
また、本実施形態では、モデルパラメータや制御パラメータの変化が空燃比補正係数の変化と比較して緩やかであることを考慮して、モデルパラメータと制御パラメータの演算周期ｄｔ２を空燃比補正係数の演算周期ｄｔ１よりも長い周期に設定したので、パラメータ演算回数を減らして演算負荷を軽減しながら、モデルパラメータと制御パラメータを適度に更新することができる利点もある。
【００６３】
しかしながら、本発明は、パラメータ演算周期ｄｔ２を空燃比補正係数の演算周期ｄｔ１と同一に設定しても良く、この場合でも、本発明の所期の目的は十分に達成することができる。
【００６４】
また、運転状態やモデル時定数があまり変化しないときは、モデルパラメータや制御パラメータを変化させる必要がないため、運転状態又はモデル時定数が所定値以上変化したときにモデルパラメータと制御パラメータを更新するようにしても良い。これにより、パラメータ演算回数を減らして演算負荷を軽減しながら、モデルパラメータや制御パラメータを適度に更新することができる。
【００６５】
尚、本実施形態では、むだ時間ｄを６としたが、６よりも小さくても大きくても良いことは言うまでもない。
【００６６】
一般に、むだ時間をｄ（ｄ≧２）とすると、特性多項式の係数と制御パラメータの数は共にｄ＋２個となり、次のように表される（係数Ａ３〜Ａd+2 ＝０）。

【００６７】
また、むだ時間ｄが１の場合は、特性多項式の係数と制御パラメータの数は共に３個となり、次のように表される（係数Ａ３＝０）。
Ｆ２＝Ａ１＋（ａｐ＋１）
Ｆ１＝ａｐ・Ｆ２／ｂｐ
Ｆ０＝｛Ａ２−ｂｐ・Ｆ１＋（ａｐ＋１）・Ｆ２−ａｐ｝／ｂｐ
【００６８】
尚、本実施形態では、吸入空気量に応じてモデル時定数τを可変するようにしたが、吸入空気量とほぼ同等の運転パラメータであるエンジン回転速度及び吸気管圧力に応じてマップ等によりモデル時定数τを算出するようにしても良い。
【００６９】
また、モデル時定数τは、吸入空気量の他に、吸気ポート内壁等に付着する燃料量（ウエット量）によっても変化するため、吸入空気量とウエット量とをパラメータとする二次元マップによりモデル時定数τを算出するようにしても良い。この際、ウエット量は、冷却水温等から推定すれば良い。その他、吸入空気量、ウエット量以外の運転パラメータを用いてモデル時定数τを算出するようにしても良い。
【００７０】
また、本実施形態では、空燃比補正係数ＦＡＦを算出する際に、目標空燃比と検出空燃比とのずれ量に関する情報として、目標燃料過剰率と検出燃料過剰率とのずれ量を用いたが、これに代えて、目標空気過剰率と検出空気過剰率とのずれ量を用いても良く、或は、目標空燃比と検出空燃比とのずれ量を用いても良い。
【００７１】
尚、本実施形態では、制御モデルのむだ時間分の根を０としたが、ｎ−１個又はｎ−２個（ｎは特性多項式の次数）の根を０としても良い。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態を示すエンジン制御システム全体の概略構成図
【図２】空燃比補正係数演算プログラムの処理の流れを示すフローチャート（その１）
【図３】空燃比補正係数演算プログラムの処理の流れを示すフローチャート（その２）
【図４】パラメータ更新プログラムの処理の流れを示すフローチャート
【図５】燃料噴射量演算プログラムの処理の流れを示すフローチャート
【符号の説明】
１１…エンジン（内燃機関）、１２…吸気管、１４…エアフローメータ（空気量検出手段）、２０…燃料噴射弁、２１…排気管、２２…触媒、２３…空燃比センサ（空燃比検出手段）、２６…ＥＣＵ（空燃比補正係数演算手段，制御パラメータ演算手段）。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an air-fuel ratio control apparatus for an internal combustion engine that controls a fuel injection amount (air-fuel ratio) using a control model that simulates a control object from a fuel injection valve to an air-fuel ratio detection means.
[0002]
[Prior art]
In recent automobiles, an exhaust gas purification three-way catalyst is installed in the exhaust pipe, and an air-fuel ratio sensor is installed upstream of the three-way catalyst, and the air-fuel ratio of the exhaust gas is determined based on the output of the air-fuel ratio sensor. The exhaust gas is efficiently purified by controlling the fuel injection amount by executing the state feedback so as to control the catalyst to the catalyst purification window (near the theoretical air-fuel ratio). In general, such air-fuel ratio control is performed by modeling a control object from a fuel injection valve to an air-fuel ratio sensor and calculating a feedback gain of state feedback by an optimum regulator as shown in Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-11995. The air-fuel ratio correction coefficient is calculated using this feedback gain, and the fuel injection quantity is obtained by correcting the basic injection quantity obtained according to the engine operating condition with the air-fuel ratio correction coefficient.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
In the conventional air-fuel ratio control, when the feedback gain is calculated by the optimum regulator, the optimum control characteristics are obtained by changing the weight parameters Q and R of the evaluation function J variously so that the value of the evaluation function J is minimized. Since it is necessary to repeat the calculation many times until it is obtained, it is difficult to calculate the feedback gain by online real-time processing, and it is necessary to calculate the feedback gain in advance. For this reason, the feedback gain cannot be continuously changed in accordance with the engine operating state, and the control system must be controlled with a low feedback gain to stabilize the control system, and the air-fuel ratio control accuracy is reduced accordingly. There was a drawback of doing.
[0004]
The present invention has been made in consideration of such circumstances. Therefore, the object of the present invention is to calculate control parameters relating to air-fuel ratio control by online real-time processing, and to continuously control parameters according to operating conditions. It is an object of the present invention to provide an air-fuel ratio control device for an internal combustion engine that can be changed to an air-fuel ratio and that can improve air-fuel ratio control accuracy.
[0005]
In order to achieve the above object, an air-fuel ratio control apparatus for an internal combustion engine according to claims 1 and 2 of the present invention calculates a model parameter based on a model time constant of a control model, and performs air-fuel ratio detection means from a fuel injection valve. Coefficient of the characteristic polynomial of the control model based on the pole placement method in which the dead time or n-1 or n-2 (n is the degree of the characteristic polynomial) root of the control model simulating the control object up to And calculating the control parameter from the characteristic polynomial coefficient and the model parameter by the control parameter calculation means, and calculating the air-fuel ratio correction coefficient from the control parameter by the air-fuel ratio correction coefficient calculation means. Further, in the invention according to claim 1, (1) the control model is expressed by a dead time and a first-order lag system with a pole corresponding to a dead time as 0, and (2) the total number of poles is dead. Two more than the number of poles in between are set, (3) The formula for obtaining poles other than the dead time pole is expressed by a second-order lag system, and (4) the variable ω of the second-order lag system , Ζ, one of the variables is a fixed value, and only the other variable is variable. As in the present invention, if the coefficient of the characteristic polynomial of the control model is calculated based on the pole placement method in which the dead time of the control model or n-1 or n-2 roots is 0, the characteristic can be obtained by online real-time processing. The control parameters can be updated by calculating the coefficients of the polynomial. Thereby, the control parameter can be continuously changed according to the operating state, and the air-fuel ratio control accuracy can be improved.
[0006]
Furthermore, in the invention according to claim 1, the control model is expressed by a dead time and a first-order lag system, and the total number of poles is set two more than the number of poles d corresponding to the dead time. In this way, if the control object from the fuel injection valve to the air-fuel ratio detection means is modeled with a dead time and a first-order lag system, practically sufficient control accuracy can be secured while expressing the control object with a simple system. . Moreover, the total number of poles is only two more than the number of poles d for the dead time, and among them, the d poles for the dead time are all 0, so there are only two unknown poles. . For this reason, even if the characteristic polynomial is an n-th order polynomial (n = d + 2), there are only two unknown coefficients of the characteristic polynomial, and the unknown coefficients can be easily calculated. That is, if the characteristic polynomial is an n-th order polynomial, there are n roots, but n-2 roots are 0, and there are only 2 unknown roots.
[0007]
Furthermore, in the invention according to claim 1, an expression for obtaining an unknown pole other than the dead time pole is expressed by a second-order lag system . Thereby, the unknown coefficient of the characteristic polynomial can be calculated with high accuracy .
[0008]
Furthermore, in the invention according to claim 1, one of the variables ω and ζ of the second-order lag system is set to a fixed value, and only the other variable is made variable . Thereby, while ensuring the stability of the control system, the other variable (for example, ω) can be made as large as possible to enhance the responsiveness.
[0009]
In general, since the change of the control parameter is more gradual than the change of the air-fuel ratio correction coefficient, the control parameter calculation period is set to a period longer than the calculation period of the air-fuel ratio correction coefficient as in claim 3. May be. Thereby, the control parameter can be updated appropriately while reducing the calculation load by reducing the number of calculation of the control parameter.
[0010]
Furthermore, as according to claim 2, it may be computed based on the model parameters to the model time constant. Thereby, it is possible to easily and accurately calculate the model parameters of the control model expressed in the first-order lag system.
[0011]
Further, when the operating state or the model time constant does not change so much, it is not necessary to change the model parameter or the control parameter. Therefore, when the operating state or the model time constant changes by a predetermined value or more as in claim 4 , the model You may make it update a parameter and a control parameter. Thereby, the model parameter and the control parameter can be appropriately updated while reducing the calculation load by reducing the number of calculation of the model parameter and the control parameter.
[0012]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
[0013]
First, a schematic configuration of the entire engine control system will be described with reference to FIG. An air cleaner 13 is provided at the most upstream portion of the intake pipe 12 of the engine 11 which is an internal combustion engine, and an air flow meter 14 for detecting the intake air amount is provided downstream of the air cleaner 13. A throttle valve 15 and a throttle opening sensor 16 for detecting the throttle opening are provided on the downstream side of the air flow meter 14.
[0014]
Further, a surge tank 17 is provided on the downstream side of the throttle valve 15, and an intake pipe pressure sensor 18 for detecting the intake pipe pressure is provided in the surge tank 17. The surge tank 17 is provided with an intake manifold 19 for introducing air into each cylinder of the engine 11, and a fuel injection valve 20 for injecting fuel is attached in the vicinity of the intake port of the intake manifold 19 of each cylinder. Yes.
[0015]
On the other hand, a catalyst 22 such as a three-way catalyst for reducing harmful components (CO, HC, NOx, etc.) in the exhaust gas is installed in the middle of the exhaust pipe 21 of the engine 11. On the upstream side of the catalyst 22, an air-fuel ratio sensor 23 (air-fuel ratio detection means) such as a linear A / F sensor for detecting the air-fuel ratio of the exhaust gas is provided. A cooling water temperature sensor 24 that detects the cooling water temperature and a crank angle sensor 25 that detects the engine rotation speed are attached to the cylinder block of the engine 11.
[0016]
These various sensor outputs are input to an engine control circuit (hereinafter referred to as “ECU”) 26. The ECU 26 is mainly composed of a microcomputer, and executes each program shown in FIGS. 2 to 5 stored in a built-in ROM (storage medium), so that the air-fuel ratio correction coefficient is based on the pole arrangement based on the state feedback. FAF is calculated and the fuel injection amount of the fuel injection valve 20 is controlled.
[0017]
Hereinafter, a calculation method of the air-fuel ratio correction coefficient FAF based on the pole arrangement by the state feedback will be described. In the present embodiment, a control model that simulates a control target from the fuel injection valve 20 to the air-fuel ratio sensor 23 is expressed as follows using a dead time and a first-order lag system.
[0018]
[Expression 1]

[0019]
Here, φ is the excess fuel ratio, which is the reciprocal of the excess air ratio λ (φ = 1 / φ). FAF is an air-fuel ratio correction coefficient, Δt is a calculation cycle, τ is a model time constant, and d is a dead time. In the present embodiment, the dead time d is converted to an integer based on the calculation cycle (d = dead time / calculation cycle).
[0020]
From the above [Equation 1], the model formula is expressed as follows.
φ (i + 1) = ap · φ (i) + bp · FAF (id)
ap = exp (−dt / τ)
bp = 1-ap
e (i) = φref (i) −φ (i)
[0021]
Here, φ (i + 1) is the next excess fuel ratio, and φ (i) is the current excess fuel ratio. Further, FAF (id) is an air-fuel ratio correction coefficient d before dead time d, ap and bp are model parameters, dt is a calculation cycle, and τ is a model time constant. Φref (i) is the current target fuel excess rate (target φ), and e (i) is the deviation of the fuel excess rate φ (i) from the current target fuel excess rate φref (i).
[0022]
The following state feedback control law is derived from the model equation.

[0023]
Here, F0 is a control parameter for the integral compensation term, F1 is a control parameter for the proportional compensation term, and F2 to F7 are control parameters for the dead time compensation term. DI (i) is an integral compensation term, pr (i) is a proportional compensation term, and dl (i) is a dead time compensation term. FAF (i) is the current air-fuel ratio correction coefficient, and FAF (i-1) to FAF (i-6) are the air-fuel ratio correction coefficients one to six times before the present. The above control law is an example when the dead time d is 6.
The state quantity expression is expressed as follows.
[0024]
[Expression 2]

[0025]
When a control law is incorporated into this state quantity expression, it becomes as follows.
[0026]
[Equation 3]

[0027]
The previous matrix of the two matrices on the right side of the above equation is defined as A ′ as follows.
[0028]
[Expression 4]

[0029]
A matrix zE-A ′ for deriving a characteristic polynomial from the matrix A ′ is expressed as follows.
[0030]
[Equation 5]

[0031]
Therefore, the characteristic polynomial det (zE−A ′) is expressed as follows (dead time d = 6).

If all the coefficients of the characteristic polynomial det (zE−A ′) are known, the control parameters F0 to F7 can be calculated by simultaneous equations.
[0032]
Here, when the coefficients of the characteristic polynomial det (zE-A ′) are replaced with A1 to A8, the characteristic polynomial det (zE-A ′) is expressed as follows.

[0033]
Here, A1 = −ap + F2-1
A2 = −F2 · (1 + ap) + ap + F3
A3 = F2 · ap−F3 · (ap + 1) + F4
A4 = F3.ap-F4. (Ap + 1) + F5
A5 = F4.ap-F5. (Ap + 1) + F6
A6 = F5.ap-F6. (Ap + 1) + F7
A7 = F6.ap-F7. (Ap + 1) + F0.bp + F1.bp
A8 = F7.ap-F1.bp
[0034]
When these simultaneous equations A1 to A8 are solved with respect to the control parameters F0 to F7, they are as follows.
F2 = A1 + (ap + 1)
F3 = A2 + (ap + 1) · F2-ap
F4 = A3 + (ap + 1) · F3-ap · F2
F5 = A4 + (ap + 1) .F4-ap.F3
F6 = A5 + (ap + 1) .F5-ap.F4
F7 = A6 + (ap + 1) · F6-ap · F5
F1 = (ap · F7−A8) / bp
F0 = {A7-bp.F1 + (ap + 1) .F7-ap.F6} / bp
[0035]
As described above, in this embodiment, the control model is expressed by a dead time and a first-order lag system, and the dead time d is 6. Therefore, the characteristic polynomial det (zE−A ′) has an order that is greater than the dead time d. Is also two more 8th order polynomials.
[0036]
Therefore, there are eight roots of the characteristic equation det (zE−A ′) = 0, and when these eight roots are r1 to r8, the characteristic polynomial det (zE−A ′) is expressed as follows.

If all of these eight roots r1 to r8 are known, all of the coefficients A1 to A8 of the characteristic polynomial det (zE−A ′) can be known, so that all the control parameters F0 to F7 can be calculated.
[0037]
According to the research result of the present inventor, among the eight roots r1 to r8, six roots corresponding to the dead time d are 0, and there are only two unknown roots. If the two unknown roots are r1 and r2, the other roots r3 to r8 are all 0, and the characteristic polynomial det (zE−A ′) is expressed as follows.

[0038]
As is apparent from the above equation, among the eight coefficients A1 to A8 of the characteristic polynomial det (zE−A ′), the six coefficients A3 to A8 corresponding to the dead time d are all 0, and the two coefficients A1. , A2 only becomes unknown. Therefore, if two coefficients A1, A2 (roots r1, r2) are obtained, all control parameters F0 to F7 can be calculated.
[0039]
Of the eight coefficients A1 to A8 of the characteristic polynomial det (zE−A ′), if the six coefficients A3 to A8 corresponding to the dead time d are all 0, the calculation formulas for the control parameters F0 to F7 are as follows. It is simplified as follows.
[0040]
F2 = A1 + (ap + 1)
F3 = A2 + (ap + 1) · F2-ap
F4 = (ap + 1) · F3-ap · F2
F5 = (ap + 1) · F4-ap · F3
F6 = (ap + 1) · F5-ap · F4
F7 = (ap + 1) · F6-ap · F5
F1 = ap · F7 / bp
F0 = {− bp · F1 + (ap + 1) · F7−ap · F6} / bp
[0041]
In the present embodiment, in order to calculate two coefficients A1, A2 (roots r1, r2), (z−r1) · (z−r2) = z ² + A1 · z + A2 is expressed by a general second-order lag system. Expressed in the denominator of the transfer function.
A transfer function of a general second-order lag system is ω ² / (s ² + 2ζ · ω · s + ω ² ), where ζ is an attenuation coefficient, and ω is a natural frequency.
[0042]
When s ² + 2ζ · ω · s + ω ² expressed in a continuous system is expressed in a discrete system, it is as follows.
z ² +2 (ζ · ω · dt−1) · z + {1+ (ω · dt) ² −2ζ · ω · dt} = z ² + A1 · z + A2
Here, A1 = 2 (ζ · ω · dt−1)
A2 = 1 + (ω · dt) ² −2ζ · ω · dt
[0043]
Accordingly, the coefficients A1 and A2 can be calculated from the attenuation coefficient ζ, the control gain (natural frequency) ω, and the calculation cycle dt. When the damping coefficient ζ is ζ <1, the damping property is insufficient, the transient response becomes oscillating, and an overshoot occurs. On the other hand, in the case of ζ> 1, as ζ increases, the attenuation becomes too strong and the responsiveness decreases. Further, when ζ = 1, high responsiveness can be obtained within a range where the response is not vibrational. Therefore, in the present embodiment, the damping coefficient ζ is fixed to 1, and only the control gain ω is varied according to, for example, the model time constant τ. In general, the higher the control gain ω, the higher the response.
[0044]
In the present embodiment, the ECU 26 executes the programs shown in FIGS. 2 to 4 to calculate the control parameters F0 to F7 by calculating the coefficients A1 and A2 of the characteristic polynomial det (zE−A ′) by the pole placement method described above. And an air-fuel ratio correction coefficient FAF is calculated. The processing contents of the programs in FIGS. 2 to 4 will be described below.
[0045]
The air-fuel ratio correction coefficient program shown in FIGS. 2 and 3 is started at a predetermined calculation cycle dt1, and first, in step 101, a map of the model time constant τ using the intake air amount as a parameter is searched to obtain the current intake air amount. A model time constant τ corresponding to is obtained. As shown in FIG. 2, the model time constant τ is set to be smaller as the intake air amount is larger. Thereafter, the process proceeds to step 102, where a map of the control gain ω using the model time constant τ as a parameter is searched to obtain the control gain ω according to the current model time constant τ. As shown in FIG. 2, the control gain ω is set to be smaller as the model time constant τ is larger.
[0046]
In the next step 103, unknown coefficients A1 and A2 of the characteristic polynomial det (zE−A ′) are calculated by the following equation.
A1 = 2 (ζ · ω · dt1-1)
A2 = 1 + (ω · dt1) ² −2ζ · ω · dt1
[0047]
Here, dt1 is a calculation period of the air-fuel ratio correction coefficient FAF (hereinafter referred to as “first calculation period”), and ζ is an attenuation coefficient, which is fixed at ζ = 1. Therefore, the above equation is expressed as follows, and the coefficients A1 and A2 are calculated from the control gain ω and the first calculation cycle dt1.
A1 = 2 (ω · dt1-1)
A2 = 1 + (ω · dt1) ² −2ω · dt1
[0048]
After calculating the coefficients A1 and A2, the process proceeds to step 104 where the parameter update program shown in FIG. 4 is executed to update the model parameters ap and bp and the control parameters F0 to F7. The calculation cycle dt2 of the parameter update program in FIG. 4 is set to a cycle longer than the first calculation cycle dt1 for calculating the air-fuel ratio correction coefficient FAF, for example, a cycle that is an integral multiple of the first calculation cycle dt1 (dt2 = Dt1 × integer).
[0049]
When the parameter update program of FIG. 4 is started, first, in step 104a, model parameters ap and bp are calculated by the following equations using the first calculation cycle dt1 and the model time constant τ.
ap = exp (−dt1 / τ)
bp = 1-ap
[0050]
Thereafter, the process proceeds to step 104b, and the control parameters F2 to F7, F1, and F0 are sequentially calculated by the following equations using the model parameters ap and bp and the coefficients A1 and A2.
F2 = A1 + (ap + 1)
F3 = A2 + (ap + 1) · F2-ap
F4 = (ap + 1) · F3-ap · F2
F5 = (ap + 1) · F4-ap · F3
F6 = (ap + 1) · F5-ap · F4
F7 = (ap + 1) · F6-ap · F5
F1 = ap · F7 / bp
F0 = {− bp · F1 + (ap + 1) · F7−ap · F6} / bp
[0051]
After calculating the control parameters F2 to F7, F1, and F0 in order as described above, the process returns to step 105 in FIG. 2, and the proportional compensation term pr (i) for calculating the air-fuel ratio correction coefficient FAF is the dead time. The compensation term dl (i) and the integral compensation term I (i) are calculated by the following equations.
[0052]

Here, DI (i−1) is the previous value of the final integral compensation term updated in

step

108 or 109 of FIG. φref (i) is the current target fuel excess rate, and φ (i) is the current fuel excess rate.
[0053]
After calculating the compensation terms pr (i), dl (i), and I (i), the process proceeds to step 106 in FIG. 3, and the previous air-fuel ratio correction coefficient FAF (i-1) and the current proportional compensation term pr ( The corrected integral compensation term Iinv is calculated by adding i) and the current dead time compensation term dl (i).
Iinv = FAF (i-1) + pr (i) + dl (i)
[0054]
The modified integral compensation term Iinv is used to smoothly connect the air-fuel ratio correction coefficient FAF before and after the update when the model parameters ap and bp and the control parameters F0 to F7 are updated due to the change of the control model. It is done.
[0055]
After calculating the corrected integral compensation term Iinv in this way, the process proceeds to step 107, where it is determined whether or not the model parameters ap and bp and the control parameters F0 to F7 have been updated. Proceeding to step 108, the corrected integral compensation term Iinv calculated at step 106 is set to the final integral compensation term DI (i) of this time. On the other hand, if it is not immediately after the parameter update, the routine proceeds to step 109, where the integral compensation term I (i) calculated at step 105 is set to the final integral compensation term DI (i) of this time.
[0056]
Thereafter, the process proceeds to step 110, and the current air-fuel ratio correction coefficient FAF (i) is calculated by the following equation using the final integral compensation term DI (i), the proportional compensation term pr (i) and the dead time compensation term dl (i). calculate.
FAF (i) = DI (i) -pr (i) -dl (i)
[0057]
Note that the processing in steps 101 to 104 corresponds to the control parameter calculation means in the claims, and the processing in steps 105 to 110 corresponds to the air-fuel ratio correction coefficient calculation means in the claims. Fulfill.
[0058]
When the air-fuel ratio correction coefficient calculation program of FIGS. 2 and 3 described above is completed, the fuel injection amount calculation program of FIG. 5 is started. When this program is started, first, in step 201, the engine operating state such as the intake air amount and the engine speed is read, and in the next step 202, the basic injection amount is calculated by a map or the like according to the engine operating state. Thereafter, in step 203, various correction coefficients K (for example, correction coefficient due to cooling water temperature, correction coefficient during acceleration / deceleration, etc.) for the basic injection amount are calculated, and in the next step 204, they are calculated in step 110 of FIG. The air-fuel ratio correction coefficient FAF is read. Thereafter, in step 205, the fuel injection amount is obtained by multiplying the basic injection amount by the air-fuel ratio correction coefficient FAF and various correction coefficients K. Thereby, the air-fuel ratio of the exhaust gas is controlled to the purification window (near the theoretical air-fuel ratio) of the catalyst 22.
[0059]
According to the present embodiment described above, since the coefficients A1 and A2 of the characteristic polynomial of the control model are calculated based on the pole placement method in which the pole corresponding to the dead time d of the control model is 0, online real-time processing Thus, the control parameters F0 to F7 can be updated by calculating the coefficients A1 and A2 of the characteristic polynomial. Thereby, the control parameters F0 to F7 can be continuously changed according to the engine operating state, and the air-fuel ratio control accuracy can be improved.
[0060]
In addition, in the present embodiment, an equation for obtaining an unknown pole other than the dead time d pole is expressed by a second-order lag system, and among the variables of the second-order lag system (control gain ω, attenuation coefficient ζ), attenuation Since the coefficient ζ is a fixed value and only the control gain ω is variable, there is an advantage that the response can be improved by increasing the control gain ω as much as possible while ensuring the stability of the control system.
[0061]
However, in the present invention, both the control gain ω and the attenuation coefficient ζ may be variable. When the attenuation coefficient ζ is variable, it may be varied in accordance with, for example, the model time constant τ in the range of ζ ≧ 1. This is because in the range of ζ <1, the damping is insufficient and the transient response becomes oscillatory. However, if ζ is in the vicinity of 1 (for example, ζ> 0.9), it can be used even if ζ is less than 1.
[0062]
Further, in the present embodiment, the calculation cycle dt2 of the model parameter and the control parameter is calculated as the air-fuel ratio correction coefficient in consideration that the change in the model parameter and the control parameter is gentle compared with the change in the air-fuel ratio correction coefficient. Since the period longer than the period dt1 is set, there is an advantage that the model parameter and the control parameter can be appropriately updated while reducing the calculation load by reducing the number of parameter calculations.
[0063]
However, in the present invention, the parameter calculation cycle dt2 may be set to be the same as the calculation cycle dt1 of the air-fuel ratio correction coefficient. Even in this case, the intended purpose of the present invention can be sufficiently achieved.
[0064]
In addition, when the operating state or model time constant does not change much, it is not necessary to change the model parameter or control parameter, so the model parameter and control parameter are updated when the operating state or model time constant changes by a predetermined value or more. You may do it. Thereby, the model parameter and the control parameter can be updated appropriately while reducing the number of parameter calculations and reducing the calculation load.
[0065]
In the present embodiment, the dead time d is set to 6, but it goes without saying that it may be smaller or larger than 6.
[0066]
In general, if the dead time is d (d ≧ 2), the number of coefficients of the characteristic polynomial and the number of control parameters are both d + 2, which are expressed as follows (coefficients A3 to Ad + 2 = 0).

[0067]
When the dead time d is 1, both the characteristic polynomial coefficient and the number of control parameters are 3, which are expressed as follows (coefficient A3 = 0).
F2 = A1 + (ap + 1)
F1 = ap · F2 / bp
F0 = {A2-bp.F1 + (ap + 1) .F2-ap} / bp
[0068]
In the present embodiment, the model time constant τ is varied in accordance with the intake air amount. However, the model is determined by a map or the like in accordance with the engine speed and intake pipe pressure, which are operating parameters substantially equivalent to the intake air amount. The time constant τ may be calculated.
[0069]
Since the model time constant τ also changes depending on the amount of fuel (wet amount) adhering to the intake port inner wall and the like in addition to the intake air amount, the model time constant τ is modeled by a two-dimensional map using the intake air amount and the wet amount as parameters. The time constant τ may be calculated. At this time, the wet amount may be estimated from the cooling water temperature or the like. In addition, the model time constant τ may be calculated using operating parameters other than the intake air amount and the wet amount.
[0070]
Further, in the present embodiment, when calculating the air-fuel ratio correction coefficient FAF, the shift amount between the target fuel excess ratio and the detected fuel excess ratio is used as information regarding the shift amount between the target air-fuel ratio and the detected air-fuel ratio. Instead of this, a deviation amount between the target excess air ratio and the detected excess air ratio may be used, or a deviation amount between the target air-fuel ratio and the detected air-fuel ratio may be used.
[0071]
In the present embodiment, the root of the dead time of the control model is set to 0. However, n-1 or n-2 (n is the order of the characteristic polynomial) may be set to 0.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an entire engine control system showing an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a flowchart showing a flow of processing of an air-fuel ratio correction coefficient calculation program (part 1).
FIG. 3 is a flowchart (part 2) showing the flow of processing of an air-fuel ratio correction coefficient calculation program.
FIG. 4 is a flowchart showing a process flow of a parameter update program. FIG. 5 is a flowchart showing a process flow of a fuel injection amount calculation program.
DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 ... Engine (internal combustion engine), 12 ... Intake pipe, 14 ... Air flow meter (air amount detection means), 20 ... Fuel injection valve, 21 ... Exhaust pipe, 22 ... Catalyst, 23 ... Air-fuel ratio sensor (air-fuel ratio detection means) , 26... ECU (air-fuel ratio correction coefficient calculating means, control parameter calculating means).

Claims

A fuel injection valve for injecting fuel and an air-fuel ratio detection means for detecting an air-fuel ratio of the exhaust gas, and using a control model simulating a control object from the fuel injection valve to the air-fuel ratio detection means, In an air-fuel ratio control apparatus for an internal combustion engine that controls the fuel injection amount by executing state feedback so as to control the air-fuel ratio in the vicinity of the target air-fuel ratio,
A model parameter calculating means for calculating the model parameters based on the model time constant of the control model, the control parameter calculating means for calculating a control parameter from the coefficient of the characteristic polynomial of the control model and the model parameters, the fuel injection amount Air-fuel ratio correction coefficient calculating means for calculating an air-fuel ratio correction coefficient for feedback correction from the control parameter,
The control parameter calculation means calculates the coefficient of the characteristic polynomial based on a pole placement method in which the dead time or n-1 or n-2 (n is the degree of the characteristic polynomial) of the control model is set to 0. Operate,
The control model is expressed by a dead time and a first-order lag system with zero poles for dead time, and the total number of poles is set to be two more than the number of poles for dead time,
The formula for obtaining poles other than the dead time pole is expressed by a second-order lag system,
An air-fuel ratio control apparatus for an internal combustion engine, wherein one of the secondary delay system variables ω and ζ is a fixed value and only the other variable is variable.

A fuel injection valve for injecting fuel and an air-fuel ratio detection means for detecting an air-fuel ratio of the exhaust gas, and using a control model simulating a control object from the fuel injection valve to the air-fuel ratio detection means, In an air-fuel ratio control apparatus for an internal combustion engine that controls the fuel injection amount by executing state feedback so as to control the air-fuel ratio in the vicinity of the target air-fuel ratio,
A model parameter calculating means for calculating the model parameters based on the model time constant of the control model, the control parameter calculating means for calculating a control parameter from the coefficient of the characteristic polynomial of the control model and the model parameters, the fuel injection amount Air-fuel ratio correction coefficient calculating means for calculating an air-fuel ratio correction coefficient for feedback correction from the control parameter,
The control parameter calculation means calculates the coefficient of the characteristic polynomial based on a pole placement method in which the dead time or n-1 or n-2 (n is the degree of the characteristic polynomial) of the control model is set to 0. air-fuel ratio control apparatus characterized by having a means to calculation.

3. The air-fuel ratio control apparatus for an internal combustion engine according to claim 1, wherein the control parameter calculation cycle is set to a cycle longer than the calculation cycle of the air-fuel ratio correction coefficient.

The internal combustion engine according to any one of claims 1 to 3, wherein the control parameter calculation means updates the model parameter and the control parameter when an operating state or a model time constant changes by a predetermined value or more. Air-fuel ratio control device.