内燃機関の学習装置
【課題】クランク角センサにより検出される被検出部の正規位置からのずれ量に関し、そのずれ量を表した数値を高精度で学習可能にする。
【解決手段】パルサ誤差が無いと仮定した場合におけるＮＥ波形を理想波形Ｗａ，Ｗｂと呼び、計測された瞬時回転速度の変化を表した波形を計測波形Ｖａ，Ｖｂと呼ぶ場合において、理想波形Ｗａ，Ｗｂから導き出される数式のパラメータを理想パラメータＡｍｏｔ，θｍｏｔと呼び、前記計測波形から導き出される数式のパラメータを計測パラメータＡｒｏｗ，θｒｏｗと呼ぶ場合において、複数の異なる平均ＮＥを基準値として設定し、複数の基準値ごとに対応する理想パラメータを予め記憶しておく。そして、現時点での平均ＮＥに対応する理想パラメータと、現時点で計測した計測パラメータとの誤差Δｅを学習する。
【解決手段】パルサ誤差が無いと仮定した場合におけるＮＥ波形を理想波形Ｗａ，Ｗｂと呼び、計測された瞬時回転速度の変化を表した波形を計測波形Ｖａ，Ｖｂと呼ぶ場合において、理想波形Ｗａ，Ｗｂから導き出される数式のパラメータを理想パラメータＡｍｏｔ，θｍｏｔと呼び、前記計測波形から導き出される数式のパラメータを計測パラメータＡｒｏｗ，θｒｏｗと呼ぶ場合において、複数の異なる平均ＮＥを基準値として設定し、複数の基準値ごとに対応する理想パラメータを予め記憶しておく。そして、現時点での平均ＮＥに対応する理想パラメータと、現時点で計測した計測パラメータとの誤差Δｅを学習する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、クランク軸の回転速度や出力トルク等の各種演算の補正に用いる値を学習する、内燃機関の学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、クランク角センサから出力されるクランク角信号に基づき、クランク軸の瞬時回転速度（瞬時ＮＥ）を計測し、計測した瞬時ＮＥの変動に基づきクランク軸の出力トルクを推定する技術がある（特許文献１参照）。
【０００３】
この種のクランク角センサは、クランク軸と一体となって回転するロータに設けられた複数の歯部（被検出部）を検出するのが一般的であり、クランク軸が所定角度回転する毎に歯部を検出することとなる。そしてクランク角信号は、所定角度回転する毎にパルスのオン／オフが切り替わるパルス信号となる。
【０００４】
そのため、ロータに対する歯部の位置が正規の位置からずれていると、クランク角信号の角度誤差が生じ、瞬時ＮＥの計測誤差、ひいては出力トルクの推定誤差が生じることとなる。この対策として特許文献２には、歯部の加工精度等に起因して生じている前記角度誤差を学習し、その学習値に基づきクランク角信号、瞬時ＮＥまたは出力トルクを補正する技術が開示されている。
【０００５】
具体的には、クランク軸１回転分のクランク角度（３６０ＣＡ）を複数の区間に分割し、各区間の瞬時ＮＥの平均（区間ＮＥ）を算出し、全区間における区間ＮＥの平均（全体平均ＮＥ）を算出する。全体平均ＮＥは区間ＮＥに比べて角度誤差の影響が少ないので、この全体平均ＮＥを基準とし、全体平均ＮＥに対する区間ＮＥの誤差（区間ＮＥ−全体平均ＮＥ）を算出する。そして、その誤差と全体平均ＮＥとの比率であるＮＥ誤差比（誤差／全体平均ＮＥ）を、各区間の角度誤差を表した値として学習している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−３２５４０号公報
【特許文献２】特開２００７−５６７１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記ＮＥ誤差比は、その時のエンジン回転速度ＮＥに応じて異なる値になる。なお、ここで言うエンジン回転速度ＮＥとは、クランク角度が３６０ＣＡ以上の区間における瞬時ＮＥの平均である。つまり、高ＮＥ時のＮＥ誤差比と低ＮＥ時のＮＥ誤差比とでは異なる値になる。そのため、上述の如く学習したＮＥ誤差比は、実際の歯部位置ずれ（クランク角信号の角度誤差）を精度良く表した数値とは言えない、との知見を本発明者は得た。
【０００８】
以下、上記知見の詳細について、図９を用いて説明する。
【０００９】
瞬時トルクは主に、気筒内ガスの圧縮膨張に起因したトルク（ガストルク）と、ピストンの慣性に起因したトルク（慣性トルク）との合算値である。図９（ａ）中の実線は、クランク角度に対するガストルクの変化を示す波形であり、点線は慣性トルクの変化を示す波形である。図示されるように、ガストルクの波形はその時のエンジン回転速度ＮＥに依存しないのに対し、慣性トルクの波形は、その時のエンジン回転速度ＮＥに応じて異なる波形になる。
【００１０】
したがって、ＮＥが小さい時の瞬時ＮＥの変化は、慣性トルクの影響が小さくガストルクが支配的となる。そのため、例えば、燃焼行程による瞬時ＮＥの上昇が１８０ＣＡ毎に現れる４気筒エンジンの場合において、小ＮＥ時の瞬時ＮＥの変化は図９（ｃ）に示す波形となる。一方、ＮＥが大きい時の瞬時ＮＥの変化は、慣性トルクの影響が大きくなるため、図９（ｄ）に示す波形となる。
【００１１】
ここで、前記角度誤差が存在しない場合には、瞬時ＮＥの変化は（ｃ）（ｄ）に示す波形（理想波形）となるが、例えば（ｅ）に示す角度誤差が存在する場合には、クランク角信号に基づき計測した瞬時ＮＥの変化は、（ｆ）（ｇ）中の実線に示す波形（計測波形）となる。したがって、（ｆ）（ｇ）中の点線に示す理想波形と実線に示す計測波形との差分が、実際の角度誤差に相当する。
【００１２】
しかしながら、上記特許文献２記載の手法では、一点鎖線に示す全体平均ＮＥと計測波形との誤差の比率（ＮＥ誤差比）を算出して学習するので、算出されるＮＥ誤差比の値がその時のＮＥに依存して異なる値となる。例えば、（ｆ）に示す小ＮＥ時の計測波形の場合には、ＮＥ誤差比は（ｈ）中の点線に示す波形となり、（ｇ）に示す大ＮＥ時の計測波形の場合には、ＮＥ誤差比は（ｈ）中の実線に示す波形となる。
【００１３】
このように、全体平均ＮＥを基準として学習する従来手法では、計測波形から算出した角度誤差（（ｈ）参照）はＮＥに依存して異なる値となり、実際の角度誤差（（ｅ）参照）を精度良く表した数値にはならない。
【００１４】
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、クランク角センサにより検出される被検出部の正規位置からのずれ量に関し、そのずれ量を表した数値を高精度で学習可能な内燃機関の学習装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
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。
【００１６】
請求項１記載の発明では、クランク軸の回転と同期して回転するロータに複数の被検出部が設けられた被検出回転体と、前記被検出部を検出してクランク角信号を出力するクランク角センサと、検出した前記クランク角信号に基づき前記クランク軸の瞬時回転速度を計測する計測手段と、を備えた内燃機関に適用されることを前提とする。
【００１７】
そして、クランク角に対する瞬時回転速度の変化を表した波形をＮＥ波形と呼び、複数の前記被検出部が前記ロータに対して正規の位置にあると仮定した場合における前記ＮＥ波形を理想波形と呼び、前記計測手段により計測された瞬時回転速度の変化を表した波形を計測波形と呼び、前記理想波形から導き出される数式のパラメータを理想パラメータと呼び、前記計測波形から導き出される数式のパラメータを計測パラメータと呼ぶ場合において、以下の手段を備えさせる。
【００１８】
すなわち、所定期間における瞬時回転速度の平均速度であって、複数の異なる前記平均速度を基準値として設定し、複数の前記基準値ごとに対応する前記理想パラメータを記憶する記憶手段と、前記計測手段による計測結果に基づき、現時点での前記計測パラメータを算出する計測パラメータ算出手段と、現時点での前記平均速度に対応する前記理想パラメータを前記記憶手段から取得する理想パラメータ取得手段と、前記理想パラメータ取得手段により取得された前記理想パラメータと、前記計測パラメータ算出手段により算出された前記計測パラメータとの誤差を学習する誤差学習手段と、を備えることを特徴とする。
【００１９】
この発明では要するに、基準値（以下、基準ＮＥと呼ぶ）ごとに理想パラメータを記憶させておき、現時点での平均速度に対応する基準ＮＥの理想パラメータと、計測パラメータとの誤差を学習する。そのため、現時点での平均速度（先述したＮＥに相当）に依存して学習値が異なる値になることを抑制でき、被検出部の正規位置からのずれ量を表した数値（理想パラメータと計測パラメータとの誤差）を高精度で学習できる。よって、この学習値を用いれば、瞬時回転速度やクランク軸の出力トルクを高精度で算出できる。
【００２０】
請求項２記載の発明では、前記記憶手段は、前記理想波形に含まれる特定の周波数成分の波形を表した数式のパラメータを、前記理想パラメータとして記憶しており、前記計測パラメータ算出手段は、前記計測波形に含まれる前記特定の周波数成分の波形を表した数式のパラメータを、前記計測パラメータとして算出することを特徴とする。
【００２１】
ここで、瞬時回転速度は燃焼で発生するトルクにより上昇する。よって、この上昇量は燃焼による出力トルクと相関が高いため、前記上昇量を精度良く計測できれば出力トルクを精度良く推定できることとなる。そして、この上昇はＮＥ波形に燃焼に起因した特定の周期で現れる。よって、この目的においてはＮＥ波形の特定周期のみに着眼すれば良く、前記角度誤差もこの周波数成分のみを考えればよいこととなる。
【００２２】
この点を鑑みた上記発明では、理想波形に含まれる特定の周波数成分にかかるパラメータのみを理想パラメータとして記憶しておき、計測波形に含まれる特定の周波数成分にかかるパラメータのみを計測パラメータとして算出する。前記パラメータとしては、例えば特定周波数成分の振幅及び位相を設定する。
【００２３】
これにより、全ての周波数成分のパラメータについて基準ＮＥごとに学習する場合、つまり、図９（ｆ）（ｇ）の実線に示す計測波形の全体について基準ＮＥごとに学習する場合に比べて、記憶する前記理想パラメータ及び学習点数を少なくでき、かつ前記計測パラメータの算出にかかる計算負荷を低減できる。それでいて、当該目的に対して角度誤差の影響を高精度で排除でき、自着火燃焼エンジンの場合における燃料噴射量や、点火式燃焼エンジンの場合における吸気量等を高精度で制御できるようになる。
【００２４】
さらに上記発明によれば、以下に説明するように学習値が受けるロードノイズの影響を軽減できる。すなわち、車両走行時には路面の凹凸の影響により、計測波形にはロードノイズが重畳する。そして、重畳したロードノイズの成分は、計測波形の周期（燃焼サイクルに同期した周期）に比べると、極めて長い周期で変動する波形となる。この点を鑑みた上記発明では、特定周波数成分についての理想パラメータおよび計測パラメータを用いて学習するので、これらのパラメータからはロードノイズの周波数成分が除去されることとなる。よって、学習値が受けるロードノイズの影響を軽減でき、学習精度を向上できる。
【００２５】
請求項３記載の発明では、前記記憶手段は、前記理想波形に含まれる特定の周波数成分の波形の振幅および位相を、前記理想パラメータとして記憶しており、前記計測パラメータ算出手段は、前記計測波形を前記特定の周波数で離散フーリエ変換して得られた振幅および位相を、前記計測パラメータとして算出することを特徴とする。
【００２６】
この発明によれば、特定の周波数成分の波形の振幅および位相を前記パラメータとして設定するので、先述したように、少ない理想パラメータ記憶量及び計測パラメータ計算量で燃料噴射量や吸気量等を制御できるようになる。そして、計測波形を特定周波数で離散フーリエ変換して、計測パラメータである振幅および位相を算出するので、特定周波数の振幅および位相を容易に算出でき、好適である。
【００２７】
請求項４記載の発明では、前記理想波形に含まれる波形成分のうち、前記内燃機関のピストン慣性に起因した波形成分を慣性起因波形と呼び、前記内燃機関の気筒内ガスの圧縮膨張に起因した波形成分をガス起因波形と呼ぶ場合において、以下のように構成する。
【００２８】
すなわち、前記記憶手段は、前記理想パラメータを、前記慣性起因波形を表すパラメータである慣性起因パラメータと、前記ガス起因波形を表すパラメータであるガス起因パラメータとに分けて記憶しており、現時点での気筒内へ充填されるガス量またはそのガス量に相当するパラメータに基づき、前記ガス起因パラメータを補正するガス補正手段を備えることを特徴とする。
【００２９】
ここで、図９（ａ）に示す慣性トルクがＮＥに依存して異なる値になることは先述した通りであるが、気筒内に充填されるガスの量に依存してガストルクは異なる値になる。
【００３０】
この点を鑑みた上記発明では、理想パラメータを、慣性起因パラメータとガス起因パラメータとに分けて記憶させておき、現時点での気筒内充填ガス量に基づきガス起因パラメータを補正するので、学習値の算出に用いる理想パラメータの値を高精度にでき、学習精度を向上できる。
【００３１】
請求項５記載の発明では、前記記憶手段は、前記内燃機関の燃料噴射をカットしている時の前記理想波形を対象として、前記理想パラメータを記憶しており、前記誤差学習手段は、前記内燃機関の燃料噴射をカットしていることを条件として前記学習を実施することを特徴とする。
【００３２】
上記発明によれば、燃料噴射量や噴射時期等の噴射に関する指令値と実際の値との誤差が計測波形に影響を与えていない状態で、計測パラメータを算出して学習するので、その学習精度を向上できる。
【００３３】
請求項６記載の発明では、前記記憶手段は、前記クランク軸から車両駆動輪へのトルク伝達経路が機械部品で連結されている時の前記理想パラメータと、非連結時の前記理想パラメータとを別々に記憶しており、前記理想パラメータ取得手段は、現時点での前記トルク伝達経路の連結状態に応じた前記理想パラメータを前記記憶手段から取得することを特徴とする。
【００３４】
上記トルク伝達経路の連結の具体例としては、マニュアルトランスミッション（ＭＴ）のクラッチ接続や、オートマチックトランスミッション（ＡＴ）のロックアップ機構の接続が挙げられる。そして、このように接続（連結）した時と非連結時とでは、実際の理想パラメータは異なる値になる。
【００３５】
この点を鑑みた上記発明では、連結時の理想パラメータと非連結時の理想パラメータとを別々に記憶させておき、現時点での連結状態に応じた理想パラメータを用いて学習するので、学習精度を向上できる。
【００３６】
請求項７記載の発明では、前記記憶手段は、前記クランク軸の回転速度を変速して伝達する変速装置の変速段ごとに前記理想パラメータを記憶しており、前記理想パラメータ取得手段は、現時点での前記変速段に応じた前記理想パラメータを前記記憶手段から取得することを特徴とする。
【００３７】
ここで、変速段が異なれば、実際の理想パラメータは異なる値になる。この点を鑑みた上記発明では、変速段ごとに理想パラメータを記憶させておき、現時点での変速段に応じた理想パラメータを用いて学習するので、学習精度を向上できる。なお、変速段ごとに理想パラメータの補正値を記憶させておき、現時点での変速段に応じて理想パラメータを補正することも、上記発明における「変速段ごとに理想パラメータを記憶」に含まれる。
【００３８】
請求項８記載の発明では、前記クランク軸の回転力により駆動する補機の、現時点での駆動負荷に基づき、前記理想パラメータを補正する負荷補正手段を備えることを特徴とする。
【００３９】
上記補機の具体例としては、コモンレール（燃料を蓄圧して燃料噴射弁へ分配する圧力容器）へ高圧燃料を吐出する高圧ポンプや、冷媒圧縮機（冷媒を圧縮して冷凍サイクルに循環させるコンプレッサ）、発電機等が挙げられる。そして、これらの補機の駆動負荷に応じて、実際の理想パラメータは異なる値になる。この点を鑑みた上記発明では、現時点での駆動負荷に基づき、学習に用いる理想パラメータを補正するので、学習精度を向上できる。
【００４０】
請求項９記載の発明では、前記記憶手段は、前記理想波形に含まれる複数の周波数成分を組み合わせた波形を表した数式のパラメータを、前記理想パラメータとして記憶しており、前記計測パラメータ算出手段は、前記計測波形に含まれる前記複数の周波数成分を組み合わせた波形を表した数式のパラメータを、前記計測パラメータとして算出することを特徴とする。
【００４１】
先述した通り、燃焼に起因する出力トルクの推定精度を向上させるには、特定周波数成分についてのパラメータで学習すれば十分である。しかし、クランク角の変化に対応するクランク角信号の角度誤差の変化（角度誤差波形）そのものを取得したい場合には、１つの周波数成分のパラメータだけでは不十分である。
【００４２】
この点を鑑みた上記発明では、複数の周波数成分を組み合わせた波形のパラメータについて学習することになるので、１つの周波数成分について学習した場合に比べて角度誤差波形を精度良く取得できる。これよれば、角度誤差そのものを精度良く学習できるので、例えば噴射タイミングの指令などを精度良く校正できる。
【００４３】
請求項１０記載の発明では、前記誤差学習手段は、前記クランク軸から変速機へのトルク伝達が遮断されていることを条件として前記学習を実施することを特徴とする。
【００４４】
ここで、トルク伝達が遮断されていなければ、変速機や車両駆動輪からクランク軸が受ける負荷の変動が計測波形に影響を与えることとなる。これに対し上記発明では、このような負荷変動の影響を計測波形が受けていない状態で、計測パラメータを算出して学習するので、その学習精度を向上できる。
【００４５】
請求項１１記載の発明では、前記誤差学習手段は、前記内燃機関の冷却水温度が所定値以上であることを条件として前記学習を実施することを特徴とする。
【００４６】
ここで、冷却水温度が所定値未満である場合には、内燃機関のピストン潤滑油の粘性が高くピストンのフリクションが大きい状態となっており、このフリクションが計測波形に影響を与えることとなる。これに対し上記発明では、このようなフリクションの影響を計測波形が受ける度合いが小さい状態で、計測パラメータを算出して学習するので、その学習精度を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明の一実施形態にかかる学習装置が適用される、エンジンシステムの全体構成図。
【図２】クランク軸に設けられるパルサの構造上の誤差に伴う問題点を説明する図。
【図３】上記一実施形態において、パルサの角度誤差が存在する場合における、角度誤差比を演算する手法を説明する図。
【図４】角度誤差波形ＷΔｄｅｇが、複数の周波数成分の波形を組み合わせて表現できることを説明する図。
【図５】本発明者が実施した試験結果を示す図であり、図７の学習処理で用いるマップに相当する図。
【図６】上記一実施形態において、理想波形Ｗａ，Ｗｂによる複素形フーリエ級数Ｃｍｏｔと、計測波形Ｖａ，Ｖｂによる複素形フーリエ級数Ｃｒｏｗとの誤差Ｃｅを演算する手法を説明する図。
【図７】上記一実施形態において、理想パラメータＡｍｏｔ，θｍｏｔと計測パラメータＡｒｏｗ，θｒｏｗとの誤差を学習する手順を示すフローチャート。
【図８】図７のフローチャートで用いる演算式を示す図。
【図９】従来の学習装置の問題点を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００４８】
以下、本発明にかかる内燃機関の学習装置を、自着火燃焼式の４気筒ディーゼル機関に適用した一実施形態について、図面を参照しつつ説明する。
【００４９】
図１に、エンジンシステムの全体構成を示す。
【００５０】
図示されるディーゼル機関１は、４ストロークの多気筒内燃機関（ここでは、４気筒を想定）として構成されており、各気筒毎に、燃料噴射弁２等のアクチュエータを備えている。また、各気筒のピストン３は、コンロッド４を介してクランク軸５と接続されている。クランク軸５は、マニュアルトランスミッション（ＭＴ１０）を介して駆動輪と連結可能とされている。一方、シフト操作部１２は、ユーザによってシフト位置の操作がなされる部分であり、シフト操作部１２の操作によって、ＭＴ１０のシフト位置が変更される。なお、シフト操作部１２には、シフト操作位置を検出するシフト位置センサ１４が備えられている。
【００５１】
上記クランク軸５には、図中左側に拡大して示すように、ロータ２０が設けられている。このロータ２０には、複数の被検出部（歯部２２）が形成されている。詳しくは、ロータ２０には、基本的には歯部２２が等間隔（ここでは、「３０ＣＡ」を例示）に形成されており、ロータ２０の一箇所には欠け歯部２４が設けられている。上記歯部２２は、クランク角センサ４０によって検出される。ロータ２０および歯部２２は被検出回転体（パルサ）を構成し、クランク軸５とともに回転する。
【００５２】
クランク角センサ４０は、クランク軸５が所定角度（３０ＣＡ）回転する毎に歯部２２を検出することで、３０ＣＡごとに変化するクランク角信号を出力する。後述するＥＣＵ５０は、クランク角信号に基づき、３０ＣＡごとオン／オフが切り替わるパルス信号を生成する。そしてＥＣＵ５０（計測手段）は、このパルス間隔の時間を計測することでクランク軸５の回転速度ＮＥを算出する。
【００５３】
電子制御装置（ＥＣＵ５０）は、中央処理装置（ＣＰＵ５２）や、不揮発性の読み出し専用メモリ（ＲＯＭ５４）、書き換え可能な不揮発性のメモリ５６（メモリ５６）等を備え構成されている。そして、クランク角センサ４０等、ディーゼル機関の各種運転状態を検出するセンサの検出値と、上記シフト位置センサ１４等、ユーザからの要求についての検出値とを取り込む。そして、ＥＣＵ５０は、これら検出結果に基づき、燃料噴射弁２等の各種アクチュエータを操作することで、ディーゼル機関１の出力を制御する。
【００５４】
上記出力制御を適切に行うべく、ＲＯＭ５４内には、様々なプログラムが格納されている。このプログラムとしては、例えば各気筒の燃料噴射弁２の噴射特性のばらつきを補償する学習値を算出するための燃料噴射学習プログラム６０や、上記歯部２２間の間隔の構造上の誤差（パルサ誤差）を補償するパルサ誤差学習プログラム６２がある。
【００５５】
上記燃料噴射学習プログラム６０による学習値の算出は、次の手順にて行われる。（ア）各気筒の燃料噴射に伴うクランク軸５の回転速度の上昇量の差をゼロとするように、各気筒における燃料噴射弁２の操作量を設定する。（イ）基準となる操作量と、手順（ア）によって得られる操作量との差を、各気筒毎の学習値とする。
【００５６】
上記手順により算出される学習値を用いることで、クランク角センサ４０の出力に基づき算出される回転速度の上記上昇量を均等にできる。要するに、各気筒による出力トルクは回転速度の上昇量に反映されるので、この上昇量の気筒間ばらつきを無くして均等にすることで出力トルクの変動を抑制し、ドライバビリティの向上を図る。
【００５７】
しかし、パルサ誤差がある場合には、クランク角センサ４０の出力に基づき算出される回転角度や回転速度は、実際の回転角度や回転速度との間にずれを生じたものとなる。そして、ずれを生じているとき、上記手順（イ）によって得られる学習値によっては、各気筒の燃料噴射弁２の噴射特性のばらつきを補償することができない。
【００５８】
そこで、本実施形態では、まずパルサ誤差学習プログラム６２を用いて、パルサ誤差を補償する学習値を算出する。以下、これについて詳述する。ここでは、まず図２を用いて、歯部２２間の間隔の構造上の誤差（パルサ誤差）について説明する。
【００５９】
図２（ａ）には、クランク軸５に設けられたロータ２０について、欠け歯部２４の両側の歯部２２によって区画される区間を区間Ａ０とし、時計回りに順に「６０ＣＡ」毎に区間Ａ１〜Ａ５が定義されている。図２（ａ）では、歯部２２にずれが生じていないものが示されているため、区間Ａ０〜Ａ５は全て互いに等しいものとなっている。これに対し、区間Ａ２´，Ａ３´は、符号Ｐに示す歯部２２にずれが生じたために、区間Ａ２，Ａ３に対してずれを生じた場合を示している。
【００６０】
図２（ｂ）に、ディーゼル機関１のクランク軸５のトルクの生成に寄与する燃料噴射を停止する燃料カット制御時に、上記区間Ａ０〜Ａ５において検出される回転速度を示す。また、図２（ｃ）に、上記燃料カット制御時に、上記区間Ａ０〜Ａ５の回転に要する時間（経過時間）を示す。図２（ｂ）、図２（ｃ）に実線にて模式的に示されるのは、歯部２２間の間隔に構造上のずれがない場合のものである。図示されるように、燃料カット制御がなされるために、回転速度は徐々に低下しており、経過時間は徐々に増加している。
【００６１】
これに対し、歯部２２間の間隔に上述した構造上のずれが生じた場合に検出される回転速度を、図２（ｂ）に一点鎖線にて示す。図示されるように、回転速度は、区間Ａ２´において一旦増加し、区間Ａ３´において実際以上に小さな値となっている。また、歯部２２間の間隔に上述した構造上のずれが生じた場合に検出される経過時間を、図２（ｃ）に一点鎖線にて示す。図示されるように、経過時間は、区間Ａ２´において一旦減少し、区間Ａ３´において実際以上に大きな値となっている。
【００６２】
図９（ｃ）（ｄ）に、燃料カット制御時のクランク軸５の回転速度（瞬時ＮＥ）の変動、つまり、クランク角度と瞬時ＮＥとの関係を示すＮＥ波形を示す。図９（ｂ）では、１番気筒から４番気筒までをそれぞれ「＃１〜＃４」にて示すとともに、（ｃ）（ｄ）に示すＮＥ波形と各気筒の燃焼サイクルとの関係を示している。ちなみに、燃料カット制御が前提となっているため、「燃焼行程」は示されていない。なお、ここでは、燃料カット制御による回転速度の低下を、便宜上無視して示している。
【００６３】
（ｃ）（ｄ）に示すＮＥ波形は、歯部２２のずれが生じていない場合の波形（理想波形）であるが、この理想波形は、その時のエンジン回転速度ＮＥに応じて異なる波形になる。なお、ここで言うエンジン回転速度ＮＥとは、クランク角度が３６０ＣＡ以上の区間における瞬時ＮＥの平均である。つまり、（ｃ）に示す低ＮＥ時の理想波形Ｗａと、（ｄ）に示す高ＮＥ時の理想波形Ｗｂとは異なる波形になる。
【００６４】
このことは、図９（ａ）を用いて先に説明した通り、ガストルクの波形が回転速度ＮＥに依存しないのに対し、慣性トルクの波形は回転速度ＮＥに応じて異なる波形になることに起因する。つまり、低ＮＥ時のＮＥ波形はガストルクが支配的となり、高ＮＥ時のＮＥ波形は慣性トルクによりガストルクが打ち消される度合いが大きくなる。
【００６５】
一方、歯部２２のずれが生じており、図３（ａ）に示す角度誤差が存在する場合には、クランク角信号に基づきＥＣＵ５０が算出した瞬時ＮＥは、図３（ｂ）（ｃ）中の実線に示すＮＥ波形（計測波形）となる。なお、（ｂ）（ｃ）中の破線は、図９（ｃ）（ｄ）の理想波形Ｗａ，Ｗｂである。また、図３（ａ）の縦軸は、歯部２２の正規位置（図２の位置）に対するずれ量（角度）を示しており、横軸はクランク角度を示す。ロータ２０はクランク軸５に直接取り付けられているので、図３（ａ）に示す角度誤差の波形ＷΔｄｅｇは３６０度周期で変化することとなる。
【００６６】
図４は、角度誤差波形ＷΔｄｅｇが、複数の周波数成分の波形を組み合わせて表現できることを説明する図である。図４（ａ）中の実線ＷΔ１は定数成分であり、例えば角度誤差波形ＷΔｄｅｇの平均値を定数成分ＷΔ１とすればよい。（ｂ）中の実線Ｗ３６０は、角度誤差波形ＷΔｄｅｇのうち、３６０ＣＡの周期で変化する波の周波数成分を示す波形である。（ｃ）中の実線ＷΔ２は定数成分ＷΔ１に３６０ＣＡ周期の成分Ｗ３６０を加算した波形である。
【００６７】
同様にして、（ｄ）（ｆ）中の実線Ｗ１８０およびＷ１２０は、１８０ＣＡ周期の成分および１２０ＣＡ周期の成分の波形を示し、（ｅ）中の実線ＷΔ３はＷΔ２＋Ｗ１８０を示す。そして、（ｇ）中の実線ＷΔｎはＷΔ１にｎ個の成分波形を加算した波形を示し、この波形ＷΔｎは角度誤差波形ＷΔｄｅｇと略同一となる。このように、角度誤差波形ＷΔｄｅｇは、複数の周波数成分（Ｗ３６０，Ｗ１８０，Ｗ１２０・・・）の組み合わせで表現することができる。なお、各々の周波数成分は、角度誤差波形ＷΔｄｅｇに対して周知の離散フーリエ変換を実施することで算出できる。
【００６８】
図４では角度誤差波形ＷΔｄｅｇについて説明したが、図３（ｂ）（ｃ）に示す計測波形Ｖａ，Ｖｂについても同様であり、これらの計測波形Ｖａ，Ｖｂは、複数の周波数成分の波形を組み合わせて表現できる。そして本実施形態では、計測波形Ｖａ，Ｖｂを特定の周期（１８０ＣＡ）で離散フーリエ変換して、周期１８０ＣＡの成分波形Ｖａ１８０，Ｖｂ１８０を算出する。なお、図３（ｄ）（ｅ）中の実線は、計測波形Ｖａ，Ｖｂについての１８０ＣＡ成分波形Ｖａ１８０，Ｖｂ１８０を示し、破線は、理想波形Ｗａ，Ｗｂについての１８０ＣＡ成分波形Ｗａ１８０，Ｗｂ１８０を示す。
【００６９】
ここで、これらの１８０ＣＡ成分波形Ｖａ１８０，Ｖｂ１８０，Ｗａ１８０，Ｗｂ１８０の複素形フーリエ級数Ｃは、振幅をＡ、位相をθとすると、虚数ｊを用いてＡ・ｅｘｐ（ｊθ）と表される。以下の説明では、複素形フーリエ級数Ｃのうち、理想波形Ｗａ，ＷｂによるものをＣｍｏｔ、計測波形Ｖａ，ＶｂによるものをＣｒｏｗと表記する。そして、ＣｍｏｔとＣｒｏｗとの誤差Ｃｅが、歯部２２間隔の誤差（パルサ誤差）による角度誤差を表すこととなる。
【００７０】
そこで本実施形態では、Ｃｍｏｔの振幅Ａｍｏｔおよび位相θｍｏｔ（理想パラメータ）の値をＲＯＭ５４（記憶手段）に予め記憶させておき、Ｃｒｏｗの振幅Ａｒｏｗおよび位相θｒｏｗ（計測パラメータ）を計測する。そして、理想パラメータＡｍｏｔ，θｍｏｔと計測パラメータＡｒｏｗ，θｒｏｗとの誤差を、角度誤差の振幅Ａｅおよび位相θｅとして算出し、学習値として記憶更新する。この学習値は、先述したパルサ誤差学習プログラム６２による学習値に相当する。
【００７１】
但し、理想パラメータＡｍｏｔ，θｍｏｔは、平均ＮＥに応じて異なる値になるので、平均ＮＥごとに理想パラメータＡｍｏｔ，θｍｏｔを記憶させておき、計測パラメータＡｒｏｗ，θｒｏｗを計測した時の平均ＮＥに応じた理想パラメータＡｍｏｔ，θｍｏｔを用いて、上述した角度誤差の振幅Ａｅ，位相θｅ（学習値）を算出する。
【００７２】
図５（ａ）（ｂ）は、本発明者が実施した試験結果であり、平均ＮＥに対する理想パラメータＡｍｏｔ，θｍｏｔの変化を示す。この試験では、燃料噴射弁２からの燃料噴射を停止させた無噴射状態で、角度誤差がないパルサ２０，２２を用いている。そして、検出したＮＥ波形の１８０ＣＡ周期成分を、離散フーリエ変換により演算して得られた波形の振幅および位相を、理想パラメータＡｍｏｔ，θｍｏｔとして取得した試験であり、当該試験を異なる平均ＮＥごとに実施している。
【００７３】
そして、図５の横軸（平均ＮＥ）を複数の基準値ｇ１〜ｇｎで分割し、基準値ｇ１〜ｇｎごとの理想パラメータＡｍｏｔ，θｍｏｔを、ＲＯＭ５４に予め記憶させている。ただし、後に詳述するように、これらＡｍｏｔ，θｍｏｔを、ガス起因成分の振幅Ａｐおよび位相θｐと、慣性起因成分の振幅Ａｍおよび位相θｍとに分けて、ＲＯＭ５４に記憶させるようにしてもよい。なお、上記平均ＮＥとは、所定期間における瞬時ＮＥの平均速度であり、所定期間は、クランク角７２０ＣＡ以上回転するのに要する時間に設定することが望ましい。
【００７４】
次に、上述した誤差Ｃｅを算出する演算手法の概略について、図６を用いて説明する。
【００７５】
図６中の（ａ）式は、角度誤差なしの場合における１８０ＣＡ周期成分の振幅Ａｍｏｔおよび位相θｍｏｔを、複素形フーリエ級数で表した数式である。（ａ）式中の実数部Ｒｅ、虚数部Ｉｍ、振幅Ａｍｏｔおよび位相θｍｏｔは（ｂ）式で表される。また、（ａ）式中のＮｅｍｏｔ（ｎ）は、ｎ番目の歯部２２に対応するクランク角度での瞬時ＮＥを示しており、（ｃ）式で表される。
【００７６】
なお、図２の例では欠け歯部２４が存在するため歯部２２の数は１１個となっているが、図６の数式中では、便宜上、欠け歯部２４が存在しないものとみなし、歯部２２が等間隔で３６０ＣＡ全周に亘って存在するものとみなしている。そして、（ｃ）式中のｔは、隣り合う歯部２２の間隔（３０ｄｅｇ）を経過するのに要する時間を示す。
【００７７】
（ｄ）式は、角度誤差ありの場合において、ｎ番目の歯部２２に対応するクランク角度での瞬時ＮＥ（Ｎｅｒｏｗ（ｎ））を示す数式である。（ｄ）式中のΔｅは、歯部２２の間隔の設計値（図２の例では３０ＣＡ）に対する角度誤差の比である（図３（ｆ）（ｇ）参照）。
【００７８】
（ｅ）式は、角度誤差ありの場合における１８０ＣＡ周期成分の振幅Ａｒｏｗおよび位相θｒｏｗを、複素形フーリエ級数で表した数式である。（ｅ）式中のＮｅａｖｅは所定期間における瞬時ＮＥの平均値（先述した平均ＮＥに相当）である。また、（ｅ）式中のＣｅは、先述したようにＣｍｏｔとＣｒｏｗとの誤差を表した複素形フーリエ級数であり、特定周波数（１８０ＣＡ周期の周波数）における角度誤差比成分を表した数式である。
【００７９】
この（ｅ）式から導かれる（ｆ）式に示すように、角度誤差比成分Ｃｅの振幅Ａｅおよび位相θｅは、（ａ）式のＣｍｏｔ、（ｅ）式のＣｒｏｗおよびＮｅａｖｅで表すことができる。なお、（ｇ）式は、歯部２２の間隔の設計値を（図２の例では３０ＣＡ）を（ｆ）式で表されるＣｅに乗算した値であり、この値は、図４（ｄ）に示す１８０ＣＡ周期成分の角度誤差に相当する。
【００８０】
図６（ｈ）は、（ｇ）式にて算出される角度誤差のクランク角度に対する分布を、瞬時ＮＥのクランク角度に対する分布に換算した図であり、（ｃ）式で表される理想Ｎｅｍｏｔ（ｎ）および（ｄ）式で表される検出Ｎｅｒｏｗ（ｎ）の一態様を示す。
【００８１】
次に、上述した角度誤差Ｃｅの振幅Ａｅおよび位相θｅを算出して学習する手順について、図７および図８を用いて説明する。なお、図７のフローチャートは、パルサ誤差学習プログラム６２により、瞬時ＮＥが演算されるごと（例えば３０ＣＡごと）に繰り返し実行される。
【００８２】
先ず、図７に示すステップＳ１０およびＳ１１において、角度誤差学習を実行するタイミングか否かを判定する。詳細には、ステップＳ１０では、角度カウンタＣＮＴの値を、図７の処理が実施される３０ＣＡごとに加算する（図８の（１）式参照）。そして、角度カウンタＣＮＴの値が、角度誤差学習の演算周期ＣＮＴ０（例えば３６０ＣＡ）に達すると（Ｓ１１：ＹＥＳ）、続くステップＳ１２にて角度カウンタＣＮＴの値をゼロにリセットし、以降の処理にて角度誤差学習を実行する。
【００８３】
なお、角度カウンタＣＮＴがＣＮＴ０に達していない場合には、後述するステップＳ１２〜Ｓ１８の処理を実施することなく、ステップＳ１９に進む。ステップＳ１９の処理は、角度カウンタＣＮＴがＣＮＴ０に達しているか否かに拘わらず、或いは、後述するステップＳ１４にて角度誤差学習が許可されているか否かに拘わらず、３０ＣＡ回転するごとに実施される。
【００８４】
このステップＳ１９では、図８の（２）式にしたがって、計測波形ＶａまたはＶｂに対する離散フーリエ変換が実施される。つまり、フーリエ級数Ｃｒｏｗの実数部Ｒｅおよび虚数部Ｉｍが（２）式にしたがって演算され、ＣｒｏｗＲｅおよびＣｒｏｗＩｍの前回値に加算されていく。なお、（２）式中のＴは角度誤差検出周波数（特定の周波数）に相当する特定の周期であり、例えば１８０ＣＡに設定される。
【００８５】
角度誤差学習を実行するタイミングの時には、ステップＳ１３（計測パラメータ算出手段）において、瞬時ＮＥの計測値の波形ＶａまたはＶｂに対する、特定周期Ｔの成分波形の振幅Ａｒｏｗおよび位相θｒｏｗを演算する。詳細には、ステップＳ１９で演算した（２）式のＣｒｏｗＲｅおよびＣｒｏｗＩｍを、図８の（３）式に代入して、瞬時振幅Ａｒｏｗおよび瞬時位相θｒｏｗを演算する。
【００８６】
続くステップＳ１４では、角度誤差学習を許可するか否かを判定する。例えば、燃料噴射弁２からの燃料噴射が実施されていない無噴射状態であること、エンジン冷却水温度が所定値以上であること、ＭＴ１０のクラッチが切り離され、クランク軸５から車両駆動輪へのトルク伝達経路が遮断されていること、等の条件を全て満たしている場合に角度誤差学習を許可する。
【００８７】
角度誤差学習が許可された場合（Ｓ１４：ＹＥＳ）には、続くステップＳ１５およびＳ１６において、角度誤差がない場合の角度誤差検出周波数（特定周期Ｔ）における理想的な振幅Ａｍｏｔおよび位相θｍｏｔを算出する。
【００８８】
詳細には、先ずステップＳ１５（理想パラメータ取得手段）において、角度誤差検出周波数における無噴射時の瞬時ＮＥ変動のうち、エンジン筒内ガスの膨張圧縮力に起因する成分の振幅Ａｐおよび位相θｐと、ピストン３の慣性力に起因する成分の振幅Ａｍおよび位相θｍを、平均ＮＥ（Ｎｅａｖｅ）に基づいて、予め作成しておいたマップを参照して求める。
【００８９】
図５に示す例では、基準値ｇ１〜ｇｎごとに理想パラメータＡｍｏｔ，θｍｏｔを記憶する旨を説明したが、詳細には、理想波形Ｗａ，Ｗｂを、ガス起因成分の波形（ガス起因波形）と慣性起因成分の波形（慣性起因波形）の合成であると見なし、理想パラメータＡｍｏｔ，θｍｏｔを、ガス起因波形の振幅Ａｐおよび位相θｐと、慣性起因波形の振幅Ａｍおよび位相θｍとに分けて、マップ上の基準値ｇ１〜ｇｎごとに記憶させている。
【００９０】
続くステップＳ１６（ガス補正手段）では、理想波形Ｗａ，ＷｂによるＣｍｏｔの実数部Ｒｅおよび虚数部Ｉｍを、図８の（４）式にしたがって演算する。詳細には、ステップＳ１５で求めた振幅Ａｐ，Ａｍおよび位相θｐ，θｍを（４ａ）（４ｂ）式に代入してＣｍｏｔの実数部Ｒｅおよび虚数部Ｉｍを算出し、このように算出したＣｍｏｔＲｅ，ＣｍｏｔＩｍに基づき、（４）式にしたがって理想パラメータＡｍｏｔおよびθｍｏｔを算出する。
【００９１】
ここで、（４ａ）（４ｂ）式では、現時点での気筒内ガスの圧力に基づき、ガス起因パラメータＡｐ，θｐを補正して用いている。詳細には、ガス起因パラメータＡｐ，θｐにｐｉｍ／ｐｉｍ０を乗算して補正している。式中のｐｉｍ０は、マップ上に記憶させるパラメータを取得する試験（図５の試験）を実施した時のインテークマニホールド（吸気管）内の圧力である。つまり、吸気の圧力が大きいほど、シリンダ内へのガス充填量が多くなり、気筒内ガスの圧力が高くなるので、ガス起因パラメータＡｐ，θｐの影響度を大きくするようにガス起因パラメータＡｐ，θｐを補正している。
【００９２】
続くステップＳ１７（誤差学習手段）では、ステップＳ１８で得られた理想パラメータＡｍｏｔおよびθｍｏｔと、ステップＳ１３で得られた瞬時振幅Ａｒｏｗおよび瞬時位相θｒｏｗとを、図８の（５）式に代入して、角度誤差検出周期における角度誤差の振幅Ａｅおよび位相θｅを演算する。そして、これらのパラメータＡｅ，θｅを学習値として記憶更新する。
【００９３】
なお、ステップＳ１７での角度誤差学習が為されると、続くステップＳ１８では、ステップＳ１９で演算したＣｒｏｗＲｅおよびＣｒｏｗＩｍの値をゼロにリセットする。そして、ステップＳ１７で学習した値Ａｅ，θｅを用いて、燃料噴射学習プログラム６０による手順（ア）（イ）の値を補正する。例えば、クランク角センサ４０の出力に基づき算出される回転速度やその上昇量を補正する。或いは、瞬時ＮＥのピーク値から算出される出力トルクの算出値を、学習値Ａｅ，θｅを用いて補正する。
【００９４】
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。
【００９５】
（１）基準値ｇ１〜ｇｎごとに理想パラメータＡｐ，θｐ，Ａｍ，θｍを記憶させておき、現時点での平均ＮＥ（Ｎｅａｖｅ）に対応する理想パラメータを取得する。そして、瞬時振幅Ａｒｏｗおよび瞬時位相θｒｏｗ（計測パラメータ）と理想パラメータＡｐ，θｐ，Ａｍ，θｍとの誤差、つまり角度誤差の振幅Ａｅおよび位相θｅを学習する。そのため、平均ＮＥに応じた理想パラメータを用いて、角度誤差の学習値（Ａｅ，θｅ）を演算するので、歯部２２の正規位置からのずれ量を表した学習値を高精度で取得できる。よって、この学習値を用いれば、瞬時ＮＥや瞬時出力トルクを高精度で算出でき、燃料噴射学習プログラム６０による燃料噴射制御の精度を向上できる。
【００９６】
（２）特定の周波数（特定周期Ｔ）成分にかかる振幅および位相（パラメータ）について、理想パラメータＡｍｏｔ，θｍｏｔと、瞬時パラメータＡｒｏｗ，θｒｏｗ（計測値）との誤差を学習するので、全ての周波数成分のパラメータについて基準値ｇ１〜ｇｎごとに学習する場合に比べて、学習点数を少なくできる。しかも、ロードノイズ成分の周期は、１燃焼サイクル周期以下に設定されている特定周期Ｔに比べて極めて長いので、特定周期Ｔ成分のパラメータについて学習する本実施形態によれば、学習値（Ａｅ，θｅ）が受けるロードノイズの影響を軽減でき、学習精度を向上できる。
【００９７】
（３）慣性起因パラメータ（Ａｍ，θｍ）とガス起因パラメータ（Ａｐ，θｐ）とに分けて記憶させておき、シリンダ内へのガス充填量に応じてガス起因パラメータを補正するので、学習値の算出に用いる理想パラメータの値を高精度にでき、学習精度を向上できる。
【００９８】
（４）無噴射状態であること、エンジン冷却水温度が所定値以上であること、ＭＴ１０のクラッチが切り離されていること、を条件として角度誤差学習を許可する。そのため、燃料噴射状態やエンジンオイルの粘性、ＭＴ１０から伝達されるトルク変動の影響を学習値が受けなくなるので、学習精度を向上できる。
【００９９】
（他の実施形態）
本発明は上記実施形態の記載内容に限定されず、以下のように変更して実施してもよい。また、各実施形態の特徴的構成をそれぞれ任意に組み合わせるようにしてもよい。
【０１００】
・ここで、ＭＴ１０の変速段が異なれば、理想パラメータＡｐ，θｐ，Ａｍ，θｍは異なる値になる。この点を鑑み、ＭＴ１０の変速段ごとに理想パラメータＡｐ，θｐ，Ａｍ，θｍを記憶させておき、現時点での変速段に応じた理想パラメータを用いて学習させるようにしてもよい。これによれば、学習精度を向上できる。或いは、変速段ごとに理想パラメータに対する補正値を記憶させておき、現時点での変速段に応じて理想パラメータを補正するようにしてもよい。なお、変速段を自動で切り替えるオートマチックトランスミッション（ＡＴ）の場合についても同様である。
【０１０１】
・ＭＴ１０のクラッチ接続有無に応じて、理想パラメータＡｐ，θｐ，Ａｍ，θｍは異なる値になる。この点を鑑み、クラッチ接続の有無に応じた理想パラメータＡｐ，θｐ，Ａｍ，θｍを記憶させておき、現時点でのクラッチ接続状態に応じた理想パラメータを用いて学習させるようにしてもよい。これによれば、学習精度を向上できる。或いは、クラッチ接続有無に応じた理想パラメータに対する補正値を記憶させておき、現時点でのクラッチ接続状態に応じて理想パラメータを補正するようにしてもよい。
【０１０２】
・変速段を自動で切り替えるオートマチックトランスミッション（ＡＴ）がロックアップ機構を有する場合において、ロックアップ機構による接続有無に応じて、理想パラメータＡｐ，θｐ，Ａｍ，θｍは異なる値になる。この点を鑑み、ロックアップ接続有無に応じた理想パラメータＡｐ，θｐ，Ａｍ，θｍを記憶させておき、現時点でのロックアップ接続状態に応じた理想パラメータを用いて学習させるようにしてもよい。これによれば、学習精度を向上できる。
【０１０３】
或いは、ロックアップ接続有無に応じた理想パラメータに対する補正値を記憶させておき、現時点でのロックアップ接続状態に応じて理想パラメータを補正するようにしてもよい。参考までに、ロックアップ機構とは周知の機構であり、フルード（油）によりトルク伝達するトルクコンバータの入力軸と出力軸を機械的に連結（ロックアップ）させる機構である。
【０１０４】
・クランク軸５の回転力により駆動する補機の駆動負荷に応じて、理想パラメータＡｐ，θｐ，Ａｍ，θｍは異なる値になる。この点を鑑み、補機の駆動負荷に応じた理想パラメータＡｐ，θｐ，Ａｍ，θｍを記憶させておき、ＥＣＵ５０（ガス補正手段）は、現時点での補機駆動負荷に応じた理想パラメータを用いて学習させるようにしてもよい。これによれば、学習精度を向上できる。
【０１０５】
或いは、補機駆動負荷に応じた理想パラメータに対する補正値を記憶させておき、現時点での補機駆動負荷に応じて理想パラメータを補正するようにしてもよい。ちなみに、上記補機の具体例としては、コモンレール（燃料を蓄圧して燃料噴射弁へ分配する圧力容器）へ高圧燃料を吐出する高圧ポンプや、冷媒圧縮機（冷媒を圧縮して冷凍サイクルに循環させるコンプレッサ）、発電機等が挙げられる。
【０１０６】
・上記実施形態では、周期１８０ＣＡの成分波形について、理想パラメータと計測パラメータとの誤差を学習しているが、複数の周期の成分波形を組み合わせた合成波形について理想パラメータを記憶しておき、また、当該合成波形についての計測パラメータを計測し、これらの誤差を学習するようにしてもよい。これによれば、１つの周波数成分について学習した場合に比べて、角度誤差波形を精度良く取得できる。
【０１０７】
・上記実施形態では、慣性起因パラメータ（Ａｍ，θｍ）とガス起因パラメータ（Ａｐ，θｐ）とに分けて記憶させておき、シリンダ内へのガス充填量に応じてガス起因パラメータを補正しているが、これらのパラメータを合成した位相および振幅のパラメータを記憶させておき、前記補正を廃止するようにしてもよい。
【０１０８】
・上記実施形態では、ＮＥ波形から導き出される数式のパラメータとして、ＮＥ波形を離散フーリエ変換して得られた波形の振幅および位相を用いているが、本発明はこれらのパラメータに限定されるものではなく、例えば、所定の周波数成分を抽出するフィルタ回路によりＮＥ波形から抽出した波形についての、振幅、位相、周波数等を上記パラメータとして用いてもよい。
【０１０９】
・上記実施形態では、離散フーリエ変換により得られた特定の周波数成分の波形の振幅および位相を、理想パラメータおよび計測パラメータとして用いているが、離散フーリエ変換を廃止して、計測波形Ｖａ，Ｖｂや理想波形Ｗａ，Ｗｂの振幅や位相を、理想パラメータおよび計測パラメータとして用いるようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１１０】
５…クランク軸、２０…ロータ、２２…歯部（被検出部）、２０，２２…パルサ（被検出回転体）、４０…クランク角センサ、５０…ＥＣＵ（計測手段、負荷補正手段）、５４…ＲＯＭ（記憶手段）、Ａｍｏｔ，θｍｏｔ…理想パラメータ、Ａｒｏｗ，θｒｏｗ…計測パラメータ、Ａｍ，θｍ…慣性起因パラメータ、Ａｐ，θｐ…ガス起因パラメータ、ｇ１〜ｇｎ…基準値、Ｖａ，Ｖｂ…計測波形、Ｗａ，Ｗｂ…理想波形、Ｓ１３…計測パラメータ算出手段、Ｓ１５…理想パラメータ取得手段、Ｓ１６…ガス補正手段、Ｓ１７…誤差学習手段。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、クランク軸の回転速度や出力トルク等の各種演算の補正に用いる値を学習する、内燃機関の学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、クランク角センサから出力されるクランク角信号に基づき、クランク軸の瞬時回転速度（瞬時ＮＥ）を計測し、計測した瞬時ＮＥの変動に基づきクランク軸の出力トルクを推定する技術がある（特許文献１参照）。
【０００３】
この種のクランク角センサは、クランク軸と一体となって回転するロータに設けられた複数の歯部（被検出部）を検出するのが一般的であり、クランク軸が所定角度回転する毎に歯部を検出することとなる。そしてクランク角信号は、所定角度回転する毎にパルスのオン／オフが切り替わるパルス信号となる。
【０００４】
そのため、ロータに対する歯部の位置が正規の位置からずれていると、クランク角信号の角度誤差が生じ、瞬時ＮＥの計測誤差、ひいては出力トルクの推定誤差が生じることとなる。この対策として特許文献２には、歯部の加工精度等に起因して生じている前記角度誤差を学習し、その学習値に基づきクランク角信号、瞬時ＮＥまたは出力トルクを補正する技術が開示されている。
【０００５】
具体的には、クランク軸１回転分のクランク角度（３６０ＣＡ）を複数の区間に分割し、各区間の瞬時ＮＥの平均（区間ＮＥ）を算出し、全区間における区間ＮＥの平均（全体平均ＮＥ）を算出する。全体平均ＮＥは区間ＮＥに比べて角度誤差の影響が少ないので、この全体平均ＮＥを基準とし、全体平均ＮＥに対する区間ＮＥの誤差（区間ＮＥ−全体平均ＮＥ）を算出する。そして、その誤差と全体平均ＮＥとの比率であるＮＥ誤差比（誤差／全体平均ＮＥ）を、各区間の角度誤差を表した値として学習している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−３２５４０号公報
【特許文献２】特開２００７−５６７１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記ＮＥ誤差比は、その時のエンジン回転速度ＮＥに応じて異なる値になる。なお、ここで言うエンジン回転速度ＮＥとは、クランク角度が３６０ＣＡ以上の区間における瞬時ＮＥの平均である。つまり、高ＮＥ時のＮＥ誤差比と低ＮＥ時のＮＥ誤差比とでは異なる値になる。そのため、上述の如く学習したＮＥ誤差比は、実際の歯部位置ずれ（クランク角信号の角度誤差）を精度良く表した数値とは言えない、との知見を本発明者は得た。
【０００８】
以下、上記知見の詳細について、図９を用いて説明する。
【０００９】
瞬時トルクは主に、気筒内ガスの圧縮膨張に起因したトルク（ガストルク）と、ピストンの慣性に起因したトルク（慣性トルク）との合算値である。図９（ａ）中の実線は、クランク角度に対するガストルクの変化を示す波形であり、点線は慣性トルクの変化を示す波形である。図示されるように、ガストルクの波形はその時のエンジン回転速度ＮＥに依存しないのに対し、慣性トルクの波形は、その時のエンジン回転速度ＮＥに応じて異なる波形になる。
【００１０】
したがって、ＮＥが小さい時の瞬時ＮＥの変化は、慣性トルクの影響が小さくガストルクが支配的となる。そのため、例えば、燃焼行程による瞬時ＮＥの上昇が１８０ＣＡ毎に現れる４気筒エンジンの場合において、小ＮＥ時の瞬時ＮＥの変化は図９（ｃ）に示す波形となる。一方、ＮＥが大きい時の瞬時ＮＥの変化は、慣性トルクの影響が大きくなるため、図９（ｄ）に示す波形となる。
【００１１】
ここで、前記角度誤差が存在しない場合には、瞬時ＮＥの変化は（ｃ）（ｄ）に示す波形（理想波形）となるが、例えば（ｅ）に示す角度誤差が存在する場合には、クランク角信号に基づき計測した瞬時ＮＥの変化は、（ｆ）（ｇ）中の実線に示す波形（計測波形）となる。したがって、（ｆ）（ｇ）中の点線に示す理想波形と実線に示す計測波形との差分が、実際の角度誤差に相当する。
【００１２】
しかしながら、上記特許文献２記載の手法では、一点鎖線に示す全体平均ＮＥと計測波形との誤差の比率（ＮＥ誤差比）を算出して学習するので、算出されるＮＥ誤差比の値がその時のＮＥに依存して異なる値となる。例えば、（ｆ）に示す小ＮＥ時の計測波形の場合には、ＮＥ誤差比は（ｈ）中の点線に示す波形となり、（ｇ）に示す大ＮＥ時の計測波形の場合には、ＮＥ誤差比は（ｈ）中の実線に示す波形となる。
【００１３】
このように、全体平均ＮＥを基準として学習する従来手法では、計測波形から算出した角度誤差（（ｈ）参照）はＮＥに依存して異なる値となり、実際の角度誤差（（ｅ）参照）を精度良く表した数値にはならない。
【００１４】
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、クランク角センサにより検出される被検出部の正規位置からのずれ量に関し、そのずれ量を表した数値を高精度で学習可能な内燃機関の学習装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
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。
【００１６】
請求項１記載の発明では、クランク軸の回転と同期して回転するロータに複数の被検出部が設けられた被検出回転体と、前記被検出部を検出してクランク角信号を出力するクランク角センサと、検出した前記クランク角信号に基づき前記クランク軸の瞬時回転速度を計測する計測手段と、を備えた内燃機関に適用されることを前提とする。
【００１７】
そして、クランク角に対する瞬時回転速度の変化を表した波形をＮＥ波形と呼び、複数の前記被検出部が前記ロータに対して正規の位置にあると仮定した場合における前記ＮＥ波形を理想波形と呼び、前記計測手段により計測された瞬時回転速度の変化を表した波形を計測波形と呼び、前記理想波形から導き出される数式のパラメータを理想パラメータと呼び、前記計測波形から導き出される数式のパラメータを計測パラメータと呼ぶ場合において、以下の手段を備えさせる。
【００１８】
すなわち、所定期間における瞬時回転速度の平均速度であって、複数の異なる前記平均速度を基準値として設定し、複数の前記基準値ごとに対応する前記理想パラメータを記憶する記憶手段と、前記計測手段による計測結果に基づき、現時点での前記計測パラメータを算出する計測パラメータ算出手段と、現時点での前記平均速度に対応する前記理想パラメータを前記記憶手段から取得する理想パラメータ取得手段と、前記理想パラメータ取得手段により取得された前記理想パラメータと、前記計測パラメータ算出手段により算出された前記計測パラメータとの誤差を学習する誤差学習手段と、を備えることを特徴とする。
【００１９】
この発明では要するに、基準値（以下、基準ＮＥと呼ぶ）ごとに理想パラメータを記憶させておき、現時点での平均速度に対応する基準ＮＥの理想パラメータと、計測パラメータとの誤差を学習する。そのため、現時点での平均速度（先述したＮＥに相当）に依存して学習値が異なる値になることを抑制でき、被検出部の正規位置からのずれ量を表した数値（理想パラメータと計測パラメータとの誤差）を高精度で学習できる。よって、この学習値を用いれば、瞬時回転速度やクランク軸の出力トルクを高精度で算出できる。
【００２０】
請求項２記載の発明では、前記記憶手段は、前記理想波形に含まれる特定の周波数成分の波形を表した数式のパラメータを、前記理想パラメータとして記憶しており、前記計測パラメータ算出手段は、前記計測波形に含まれる前記特定の周波数成分の波形を表した数式のパラメータを、前記計測パラメータとして算出することを特徴とする。
【００２１】
ここで、瞬時回転速度は燃焼で発生するトルクにより上昇する。よって、この上昇量は燃焼による出力トルクと相関が高いため、前記上昇量を精度良く計測できれば出力トルクを精度良く推定できることとなる。そして、この上昇はＮＥ波形に燃焼に起因した特定の周期で現れる。よって、この目的においてはＮＥ波形の特定周期のみに着眼すれば良く、前記角度誤差もこの周波数成分のみを考えればよいこととなる。
【００２２】
この点を鑑みた上記発明では、理想波形に含まれる特定の周波数成分にかかるパラメータのみを理想パラメータとして記憶しておき、計測波形に含まれる特定の周波数成分にかかるパラメータのみを計測パラメータとして算出する。前記パラメータとしては、例えば特定周波数成分の振幅及び位相を設定する。
【００２３】
これにより、全ての周波数成分のパラメータについて基準ＮＥごとに学習する場合、つまり、図９（ｆ）（ｇ）の実線に示す計測波形の全体について基準ＮＥごとに学習する場合に比べて、記憶する前記理想パラメータ及び学習点数を少なくでき、かつ前記計測パラメータの算出にかかる計算負荷を低減できる。それでいて、当該目的に対して角度誤差の影響を高精度で排除でき、自着火燃焼エンジンの場合における燃料噴射量や、点火式燃焼エンジンの場合における吸気量等を高精度で制御できるようになる。
【００２４】
さらに上記発明によれば、以下に説明するように学習値が受けるロードノイズの影響を軽減できる。すなわち、車両走行時には路面の凹凸の影響により、計測波形にはロードノイズが重畳する。そして、重畳したロードノイズの成分は、計測波形の周期（燃焼サイクルに同期した周期）に比べると、極めて長い周期で変動する波形となる。この点を鑑みた上記発明では、特定周波数成分についての理想パラメータおよび計測パラメータを用いて学習するので、これらのパラメータからはロードノイズの周波数成分が除去されることとなる。よって、学習値が受けるロードノイズの影響を軽減でき、学習精度を向上できる。
【００２５】
請求項３記載の発明では、前記記憶手段は、前記理想波形に含まれる特定の周波数成分の波形の振幅および位相を、前記理想パラメータとして記憶しており、前記計測パラメータ算出手段は、前記計測波形を前記特定の周波数で離散フーリエ変換して得られた振幅および位相を、前記計測パラメータとして算出することを特徴とする。
【００２６】
この発明によれば、特定の周波数成分の波形の振幅および位相を前記パラメータとして設定するので、先述したように、少ない理想パラメータ記憶量及び計測パラメータ計算量で燃料噴射量や吸気量等を制御できるようになる。そして、計測波形を特定周波数で離散フーリエ変換して、計測パラメータである振幅および位相を算出するので、特定周波数の振幅および位相を容易に算出でき、好適である。
【００２７】
請求項４記載の発明では、前記理想波形に含まれる波形成分のうち、前記内燃機関のピストン慣性に起因した波形成分を慣性起因波形と呼び、前記内燃機関の気筒内ガスの圧縮膨張に起因した波形成分をガス起因波形と呼ぶ場合において、以下のように構成する。
【００２８】
すなわち、前記記憶手段は、前記理想パラメータを、前記慣性起因波形を表すパラメータである慣性起因パラメータと、前記ガス起因波形を表すパラメータであるガス起因パラメータとに分けて記憶しており、現時点での気筒内へ充填されるガス量またはそのガス量に相当するパラメータに基づき、前記ガス起因パラメータを補正するガス補正手段を備えることを特徴とする。
【００２９】
ここで、図９（ａ）に示す慣性トルクがＮＥに依存して異なる値になることは先述した通りであるが、気筒内に充填されるガスの量に依存してガストルクは異なる値になる。
【００３０】
この点を鑑みた上記発明では、理想パラメータを、慣性起因パラメータとガス起因パラメータとに分けて記憶させておき、現時点での気筒内充填ガス量に基づきガス起因パラメータを補正するので、学習値の算出に用いる理想パラメータの値を高精度にでき、学習精度を向上できる。
【００３１】
請求項５記載の発明では、前記記憶手段は、前記内燃機関の燃料噴射をカットしている時の前記理想波形を対象として、前記理想パラメータを記憶しており、前記誤差学習手段は、前記内燃機関の燃料噴射をカットしていることを条件として前記学習を実施することを特徴とする。
【００３２】
上記発明によれば、燃料噴射量や噴射時期等の噴射に関する指令値と実際の値との誤差が計測波形に影響を与えていない状態で、計測パラメータを算出して学習するので、その学習精度を向上できる。
【００３３】
請求項６記載の発明では、前記記憶手段は、前記クランク軸から車両駆動輪へのトルク伝達経路が機械部品で連結されている時の前記理想パラメータと、非連結時の前記理想パラメータとを別々に記憶しており、前記理想パラメータ取得手段は、現時点での前記トルク伝達経路の連結状態に応じた前記理想パラメータを前記記憶手段から取得することを特徴とする。
【００３４】
上記トルク伝達経路の連結の具体例としては、マニュアルトランスミッション（ＭＴ）のクラッチ接続や、オートマチックトランスミッション（ＡＴ）のロックアップ機構の接続が挙げられる。そして、このように接続（連結）した時と非連結時とでは、実際の理想パラメータは異なる値になる。
【００３５】
この点を鑑みた上記発明では、連結時の理想パラメータと非連結時の理想パラメータとを別々に記憶させておき、現時点での連結状態に応じた理想パラメータを用いて学習するので、学習精度を向上できる。
【００３６】
請求項７記載の発明では、前記記憶手段は、前記クランク軸の回転速度を変速して伝達する変速装置の変速段ごとに前記理想パラメータを記憶しており、前記理想パラメータ取得手段は、現時点での前記変速段に応じた前記理想パラメータを前記記憶手段から取得することを特徴とする。
【００３７】
ここで、変速段が異なれば、実際の理想パラメータは異なる値になる。この点を鑑みた上記発明では、変速段ごとに理想パラメータを記憶させておき、現時点での変速段に応じた理想パラメータを用いて学習するので、学習精度を向上できる。なお、変速段ごとに理想パラメータの補正値を記憶させておき、現時点での変速段に応じて理想パラメータを補正することも、上記発明における「変速段ごとに理想パラメータを記憶」に含まれる。
【００３８】
請求項８記載の発明では、前記クランク軸の回転力により駆動する補機の、現時点での駆動負荷に基づき、前記理想パラメータを補正する負荷補正手段を備えることを特徴とする。
【００３９】
上記補機の具体例としては、コモンレール（燃料を蓄圧して燃料噴射弁へ分配する圧力容器）へ高圧燃料を吐出する高圧ポンプや、冷媒圧縮機（冷媒を圧縮して冷凍サイクルに循環させるコンプレッサ）、発電機等が挙げられる。そして、これらの補機の駆動負荷に応じて、実際の理想パラメータは異なる値になる。この点を鑑みた上記発明では、現時点での駆動負荷に基づき、学習に用いる理想パラメータを補正するので、学習精度を向上できる。
【００４０】
請求項９記載の発明では、前記記憶手段は、前記理想波形に含まれる複数の周波数成分を組み合わせた波形を表した数式のパラメータを、前記理想パラメータとして記憶しており、前記計測パラメータ算出手段は、前記計測波形に含まれる前記複数の周波数成分を組み合わせた波形を表した数式のパラメータを、前記計測パラメータとして算出することを特徴とする。
【００４１】
先述した通り、燃焼に起因する出力トルクの推定精度を向上させるには、特定周波数成分についてのパラメータで学習すれば十分である。しかし、クランク角の変化に対応するクランク角信号の角度誤差の変化（角度誤差波形）そのものを取得したい場合には、１つの周波数成分のパラメータだけでは不十分である。
【００４２】
この点を鑑みた上記発明では、複数の周波数成分を組み合わせた波形のパラメータについて学習することになるので、１つの周波数成分について学習した場合に比べて角度誤差波形を精度良く取得できる。これよれば、角度誤差そのものを精度良く学習できるので、例えば噴射タイミングの指令などを精度良く校正できる。
【００４３】
請求項１０記載の発明では、前記誤差学習手段は、前記クランク軸から変速機へのトルク伝達が遮断されていることを条件として前記学習を実施することを特徴とする。
【００４４】
ここで、トルク伝達が遮断されていなければ、変速機や車両駆動輪からクランク軸が受ける負荷の変動が計測波形に影響を与えることとなる。これに対し上記発明では、このような負荷変動の影響を計測波形が受けていない状態で、計測パラメータを算出して学習するので、その学習精度を向上できる。
【００４５】
請求項１１記載の発明では、前記誤差学習手段は、前記内燃機関の冷却水温度が所定値以上であることを条件として前記学習を実施することを特徴とする。
【００４６】
ここで、冷却水温度が所定値未満である場合には、内燃機関のピストン潤滑油の粘性が高くピストンのフリクションが大きい状態となっており、このフリクションが計測波形に影響を与えることとなる。これに対し上記発明では、このようなフリクションの影響を計測波形が受ける度合いが小さい状態で、計測パラメータを算出して学習するので、その学習精度を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明の一実施形態にかかる学習装置が適用される、エンジンシステムの全体構成図。
【図２】クランク軸に設けられるパルサの構造上の誤差に伴う問題点を説明する図。
【図３】上記一実施形態において、パルサの角度誤差が存在する場合における、角度誤差比を演算する手法を説明する図。
【図４】角度誤差波形ＷΔｄｅｇが、複数の周波数成分の波形を組み合わせて表現できることを説明する図。
【図５】本発明者が実施した試験結果を示す図であり、図７の学習処理で用いるマップに相当する図。
【図６】上記一実施形態において、理想波形Ｗａ，Ｗｂによる複素形フーリエ級数Ｃｍｏｔと、計測波形Ｖａ，Ｖｂによる複素形フーリエ級数Ｃｒｏｗとの誤差Ｃｅを演算する手法を説明する図。
【図７】上記一実施形態において、理想パラメータＡｍｏｔ，θｍｏｔと計測パラメータＡｒｏｗ，θｒｏｗとの誤差を学習する手順を示すフローチャート。
【図８】図７のフローチャートで用いる演算式を示す図。
【図９】従来の学習装置の問題点を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００４８】
以下、本発明にかかる内燃機関の学習装置を、自着火燃焼式の４気筒ディーゼル機関に適用した一実施形態について、図面を参照しつつ説明する。
【００４９】
図１に、エンジンシステムの全体構成を示す。
【００５０】
図示されるディーゼル機関１は、４ストロークの多気筒内燃機関（ここでは、４気筒を想定）として構成されており、各気筒毎に、燃料噴射弁２等のアクチュエータを備えている。また、各気筒のピストン３は、コンロッド４を介してクランク軸５と接続されている。クランク軸５は、マニュアルトランスミッション（ＭＴ１０）を介して駆動輪と連結可能とされている。一方、シフト操作部１２は、ユーザによってシフト位置の操作がなされる部分であり、シフト操作部１２の操作によって、ＭＴ１０のシフト位置が変更される。なお、シフト操作部１２には、シフト操作位置を検出するシフト位置センサ１４が備えられている。
【００５１】
上記クランク軸５には、図中左側に拡大して示すように、ロータ２０が設けられている。このロータ２０には、複数の被検出部（歯部２２）が形成されている。詳しくは、ロータ２０には、基本的には歯部２２が等間隔（ここでは、「３０ＣＡ」を例示）に形成されており、ロータ２０の一箇所には欠け歯部２４が設けられている。上記歯部２２は、クランク角センサ４０によって検出される。ロータ２０および歯部２２は被検出回転体（パルサ）を構成し、クランク軸５とともに回転する。
【００５２】
クランク角センサ４０は、クランク軸５が所定角度（３０ＣＡ）回転する毎に歯部２２を検出することで、３０ＣＡごとに変化するクランク角信号を出力する。後述するＥＣＵ５０は、クランク角信号に基づき、３０ＣＡごとオン／オフが切り替わるパルス信号を生成する。そしてＥＣＵ５０（計測手段）は、このパルス間隔の時間を計測することでクランク軸５の回転速度ＮＥを算出する。
【００５３】
電子制御装置（ＥＣＵ５０）は、中央処理装置（ＣＰＵ５２）や、不揮発性の読み出し専用メモリ（ＲＯＭ５４）、書き換え可能な不揮発性のメモリ５６（メモリ５６）等を備え構成されている。そして、クランク角センサ４０等、ディーゼル機関の各種運転状態を検出するセンサの検出値と、上記シフト位置センサ１４等、ユーザからの要求についての検出値とを取り込む。そして、ＥＣＵ５０は、これら検出結果に基づき、燃料噴射弁２等の各種アクチュエータを操作することで、ディーゼル機関１の出力を制御する。
【００５４】
上記出力制御を適切に行うべく、ＲＯＭ５４内には、様々なプログラムが格納されている。このプログラムとしては、例えば各気筒の燃料噴射弁２の噴射特性のばらつきを補償する学習値を算出するための燃料噴射学習プログラム６０や、上記歯部２２間の間隔の構造上の誤差（パルサ誤差）を補償するパルサ誤差学習プログラム６２がある。
【００５５】
上記燃料噴射学習プログラム６０による学習値の算出は、次の手順にて行われる。（ア）各気筒の燃料噴射に伴うクランク軸５の回転速度の上昇量の差をゼロとするように、各気筒における燃料噴射弁２の操作量を設定する。（イ）基準となる操作量と、手順（ア）によって得られる操作量との差を、各気筒毎の学習値とする。
【００５６】
上記手順により算出される学習値を用いることで、クランク角センサ４０の出力に基づき算出される回転速度の上記上昇量を均等にできる。要するに、各気筒による出力トルクは回転速度の上昇量に反映されるので、この上昇量の気筒間ばらつきを無くして均等にすることで出力トルクの変動を抑制し、ドライバビリティの向上を図る。
【００５７】
しかし、パルサ誤差がある場合には、クランク角センサ４０の出力に基づき算出される回転角度や回転速度は、実際の回転角度や回転速度との間にずれを生じたものとなる。そして、ずれを生じているとき、上記手順（イ）によって得られる学習値によっては、各気筒の燃料噴射弁２の噴射特性のばらつきを補償することができない。
【００５８】
そこで、本実施形態では、まずパルサ誤差学習プログラム６２を用いて、パルサ誤差を補償する学習値を算出する。以下、これについて詳述する。ここでは、まず図２を用いて、歯部２２間の間隔の構造上の誤差（パルサ誤差）について説明する。
【００５９】
図２（ａ）には、クランク軸５に設けられたロータ２０について、欠け歯部２４の両側の歯部２２によって区画される区間を区間Ａ０とし、時計回りに順に「６０ＣＡ」毎に区間Ａ１〜Ａ５が定義されている。図２（ａ）では、歯部２２にずれが生じていないものが示されているため、区間Ａ０〜Ａ５は全て互いに等しいものとなっている。これに対し、区間Ａ２´，Ａ３´は、符号Ｐに示す歯部２２にずれが生じたために、区間Ａ２，Ａ３に対してずれを生じた場合を示している。
【００６０】
図２（ｂ）に、ディーゼル機関１のクランク軸５のトルクの生成に寄与する燃料噴射を停止する燃料カット制御時に、上記区間Ａ０〜Ａ５において検出される回転速度を示す。また、図２（ｃ）に、上記燃料カット制御時に、上記区間Ａ０〜Ａ５の回転に要する時間（経過時間）を示す。図２（ｂ）、図２（ｃ）に実線にて模式的に示されるのは、歯部２２間の間隔に構造上のずれがない場合のものである。図示されるように、燃料カット制御がなされるために、回転速度は徐々に低下しており、経過時間は徐々に増加している。
【００６１】
これに対し、歯部２２間の間隔に上述した構造上のずれが生じた場合に検出される回転速度を、図２（ｂ）に一点鎖線にて示す。図示されるように、回転速度は、区間Ａ２´において一旦増加し、区間Ａ３´において実際以上に小さな値となっている。また、歯部２２間の間隔に上述した構造上のずれが生じた場合に検出される経過時間を、図２（ｃ）に一点鎖線にて示す。図示されるように、経過時間は、区間Ａ２´において一旦減少し、区間Ａ３´において実際以上に大きな値となっている。
【００６２】
図９（ｃ）（ｄ）に、燃料カット制御時のクランク軸５の回転速度（瞬時ＮＥ）の変動、つまり、クランク角度と瞬時ＮＥとの関係を示すＮＥ波形を示す。図９（ｂ）では、１番気筒から４番気筒までをそれぞれ「＃１〜＃４」にて示すとともに、（ｃ）（ｄ）に示すＮＥ波形と各気筒の燃焼サイクルとの関係を示している。ちなみに、燃料カット制御が前提となっているため、「燃焼行程」は示されていない。なお、ここでは、燃料カット制御による回転速度の低下を、便宜上無視して示している。
【００６３】
（ｃ）（ｄ）に示すＮＥ波形は、歯部２２のずれが生じていない場合の波形（理想波形）であるが、この理想波形は、その時のエンジン回転速度ＮＥに応じて異なる波形になる。なお、ここで言うエンジン回転速度ＮＥとは、クランク角度が３６０ＣＡ以上の区間における瞬時ＮＥの平均である。つまり、（ｃ）に示す低ＮＥ時の理想波形Ｗａと、（ｄ）に示す高ＮＥ時の理想波形Ｗｂとは異なる波形になる。
【００６４】
このことは、図９（ａ）を用いて先に説明した通り、ガストルクの波形が回転速度ＮＥに依存しないのに対し、慣性トルクの波形は回転速度ＮＥに応じて異なる波形になることに起因する。つまり、低ＮＥ時のＮＥ波形はガストルクが支配的となり、高ＮＥ時のＮＥ波形は慣性トルクによりガストルクが打ち消される度合いが大きくなる。
【００６５】
一方、歯部２２のずれが生じており、図３（ａ）に示す角度誤差が存在する場合には、クランク角信号に基づきＥＣＵ５０が算出した瞬時ＮＥは、図３（ｂ）（ｃ）中の実線に示すＮＥ波形（計測波形）となる。なお、（ｂ）（ｃ）中の破線は、図９（ｃ）（ｄ）の理想波形Ｗａ，Ｗｂである。また、図３（ａ）の縦軸は、歯部２２の正規位置（図２の位置）に対するずれ量（角度）を示しており、横軸はクランク角度を示す。ロータ２０はクランク軸５に直接取り付けられているので、図３（ａ）に示す角度誤差の波形ＷΔｄｅｇは３６０度周期で変化することとなる。
【００６６】
図４は、角度誤差波形ＷΔｄｅｇが、複数の周波数成分の波形を組み合わせて表現できることを説明する図である。図４（ａ）中の実線ＷΔ１は定数成分であり、例えば角度誤差波形ＷΔｄｅｇの平均値を定数成分ＷΔ１とすればよい。（ｂ）中の実線Ｗ３６０は、角度誤差波形ＷΔｄｅｇのうち、３６０ＣＡの周期で変化する波の周波数成分を示す波形である。（ｃ）中の実線ＷΔ２は定数成分ＷΔ１に３６０ＣＡ周期の成分Ｗ３６０を加算した波形である。
【００６７】
同様にして、（ｄ）（ｆ）中の実線Ｗ１８０およびＷ１２０は、１８０ＣＡ周期の成分および１２０ＣＡ周期の成分の波形を示し、（ｅ）中の実線ＷΔ３はＷΔ２＋Ｗ１８０を示す。そして、（ｇ）中の実線ＷΔｎはＷΔ１にｎ個の成分波形を加算した波形を示し、この波形ＷΔｎは角度誤差波形ＷΔｄｅｇと略同一となる。このように、角度誤差波形ＷΔｄｅｇは、複数の周波数成分（Ｗ３６０，Ｗ１８０，Ｗ１２０・・・）の組み合わせで表現することができる。なお、各々の周波数成分は、角度誤差波形ＷΔｄｅｇに対して周知の離散フーリエ変換を実施することで算出できる。
【００６８】
図４では角度誤差波形ＷΔｄｅｇについて説明したが、図３（ｂ）（ｃ）に示す計測波形Ｖａ，Ｖｂについても同様であり、これらの計測波形Ｖａ，Ｖｂは、複数の周波数成分の波形を組み合わせて表現できる。そして本実施形態では、計測波形Ｖａ，Ｖｂを特定の周期（１８０ＣＡ）で離散フーリエ変換して、周期１８０ＣＡの成分波形Ｖａ１８０，Ｖｂ１８０を算出する。なお、図３（ｄ）（ｅ）中の実線は、計測波形Ｖａ，Ｖｂについての１８０ＣＡ成分波形Ｖａ１８０，Ｖｂ１８０を示し、破線は、理想波形Ｗａ，Ｗｂについての１８０ＣＡ成分波形Ｗａ１８０，Ｗｂ１８０を示す。
【００６９】
ここで、これらの１８０ＣＡ成分波形Ｖａ１８０，Ｖｂ１８０，Ｗａ１８０，Ｗｂ１８０の複素形フーリエ級数Ｃは、振幅をＡ、位相をθとすると、虚数ｊを用いてＡ・ｅｘｐ（ｊθ）と表される。以下の説明では、複素形フーリエ級数Ｃのうち、理想波形Ｗａ，ＷｂによるものをＣｍｏｔ、計測波形Ｖａ，ＶｂによるものをＣｒｏｗと表記する。そして、ＣｍｏｔとＣｒｏｗとの誤差Ｃｅが、歯部２２間隔の誤差（パルサ誤差）による角度誤差を表すこととなる。
【００７０】
そこで本実施形態では、Ｃｍｏｔの振幅Ａｍｏｔおよび位相θｍｏｔ（理想パラメータ）の値をＲＯＭ５４（記憶手段）に予め記憶させておき、Ｃｒｏｗの振幅Ａｒｏｗおよび位相θｒｏｗ（計測パラメータ）を計測する。そして、理想パラメータＡｍｏｔ，θｍｏｔと計測パラメータＡｒｏｗ，θｒｏｗとの誤差を、角度誤差の振幅Ａｅおよび位相θｅとして算出し、学習値として記憶更新する。この学習値は、先述したパルサ誤差学習プログラム６２による学習値に相当する。
【００７１】
但し、理想パラメータＡｍｏｔ，θｍｏｔは、平均ＮＥに応じて異なる値になるので、平均ＮＥごとに理想パラメータＡｍｏｔ，θｍｏｔを記憶させておき、計測パラメータＡｒｏｗ，θｒｏｗを計測した時の平均ＮＥに応じた理想パラメータＡｍｏｔ，θｍｏｔを用いて、上述した角度誤差の振幅Ａｅ，位相θｅ（学習値）を算出する。
【００７２】
図５（ａ）（ｂ）は、本発明者が実施した試験結果であり、平均ＮＥに対する理想パラメータＡｍｏｔ，θｍｏｔの変化を示す。この試験では、燃料噴射弁２からの燃料噴射を停止させた無噴射状態で、角度誤差がないパルサ２０，２２を用いている。そして、検出したＮＥ波形の１８０ＣＡ周期成分を、離散フーリエ変換により演算して得られた波形の振幅および位相を、理想パラメータＡｍｏｔ，θｍｏｔとして取得した試験であり、当該試験を異なる平均ＮＥごとに実施している。
【００７３】
そして、図５の横軸（平均ＮＥ）を複数の基準値ｇ１〜ｇｎで分割し、基準値ｇ１〜ｇｎごとの理想パラメータＡｍｏｔ，θｍｏｔを、ＲＯＭ５４に予め記憶させている。ただし、後に詳述するように、これらＡｍｏｔ，θｍｏｔを、ガス起因成分の振幅Ａｐおよび位相θｐと、慣性起因成分の振幅Ａｍおよび位相θｍとに分けて、ＲＯＭ５４に記憶させるようにしてもよい。なお、上記平均ＮＥとは、所定期間における瞬時ＮＥの平均速度であり、所定期間は、クランク角７２０ＣＡ以上回転するのに要する時間に設定することが望ましい。
【００７４】
次に、上述した誤差Ｃｅを算出する演算手法の概略について、図６を用いて説明する。
【００７５】
図６中の（ａ）式は、角度誤差なしの場合における１８０ＣＡ周期成分の振幅Ａｍｏｔおよび位相θｍｏｔを、複素形フーリエ級数で表した数式である。（ａ）式中の実数部Ｒｅ、虚数部Ｉｍ、振幅Ａｍｏｔおよび位相θｍｏｔは（ｂ）式で表される。また、（ａ）式中のＮｅｍｏｔ（ｎ）は、ｎ番目の歯部２２に対応するクランク角度での瞬時ＮＥを示しており、（ｃ）式で表される。
【００７６】
なお、図２の例では欠け歯部２４が存在するため歯部２２の数は１１個となっているが、図６の数式中では、便宜上、欠け歯部２４が存在しないものとみなし、歯部２２が等間隔で３６０ＣＡ全周に亘って存在するものとみなしている。そして、（ｃ）式中のｔは、隣り合う歯部２２の間隔（３０ｄｅｇ）を経過するのに要する時間を示す。
【００７７】
（ｄ）式は、角度誤差ありの場合において、ｎ番目の歯部２２に対応するクランク角度での瞬時ＮＥ（Ｎｅｒｏｗ（ｎ））を示す数式である。（ｄ）式中のΔｅは、歯部２２の間隔の設計値（図２の例では３０ＣＡ）に対する角度誤差の比である（図３（ｆ）（ｇ）参照）。
【００７８】
（ｅ）式は、角度誤差ありの場合における１８０ＣＡ周期成分の振幅Ａｒｏｗおよび位相θｒｏｗを、複素形フーリエ級数で表した数式である。（ｅ）式中のＮｅａｖｅは所定期間における瞬時ＮＥの平均値（先述した平均ＮＥに相当）である。また、（ｅ）式中のＣｅは、先述したようにＣｍｏｔとＣｒｏｗとの誤差を表した複素形フーリエ級数であり、特定周波数（１８０ＣＡ周期の周波数）における角度誤差比成分を表した数式である。
【００７９】
この（ｅ）式から導かれる（ｆ）式に示すように、角度誤差比成分Ｃｅの振幅Ａｅおよび位相θｅは、（ａ）式のＣｍｏｔ、（ｅ）式のＣｒｏｗおよびＮｅａｖｅで表すことができる。なお、（ｇ）式は、歯部２２の間隔の設計値を（図２の例では３０ＣＡ）を（ｆ）式で表されるＣｅに乗算した値であり、この値は、図４（ｄ）に示す１８０ＣＡ周期成分の角度誤差に相当する。
【００８０】
図６（ｈ）は、（ｇ）式にて算出される角度誤差のクランク角度に対する分布を、瞬時ＮＥのクランク角度に対する分布に換算した図であり、（ｃ）式で表される理想Ｎｅｍｏｔ（ｎ）および（ｄ）式で表される検出Ｎｅｒｏｗ（ｎ）の一態様を示す。
【００８１】
次に、上述した角度誤差Ｃｅの振幅Ａｅおよび位相θｅを算出して学習する手順について、図７および図８を用いて説明する。なお、図７のフローチャートは、パルサ誤差学習プログラム６２により、瞬時ＮＥが演算されるごと（例えば３０ＣＡごと）に繰り返し実行される。
【００８２】
先ず、図７に示すステップＳ１０およびＳ１１において、角度誤差学習を実行するタイミングか否かを判定する。詳細には、ステップＳ１０では、角度カウンタＣＮＴの値を、図７の処理が実施される３０ＣＡごとに加算する（図８の（１）式参照）。そして、角度カウンタＣＮＴの値が、角度誤差学習の演算周期ＣＮＴ０（例えば３６０ＣＡ）に達すると（Ｓ１１：ＹＥＳ）、続くステップＳ１２にて角度カウンタＣＮＴの値をゼロにリセットし、以降の処理にて角度誤差学習を実行する。
【００８３】
なお、角度カウンタＣＮＴがＣＮＴ０に達していない場合には、後述するステップＳ１２〜Ｓ１８の処理を実施することなく、ステップＳ１９に進む。ステップＳ１９の処理は、角度カウンタＣＮＴがＣＮＴ０に達しているか否かに拘わらず、或いは、後述するステップＳ１４にて角度誤差学習が許可されているか否かに拘わらず、３０ＣＡ回転するごとに実施される。
【００８４】
このステップＳ１９では、図８の（２）式にしたがって、計測波形ＶａまたはＶｂに対する離散フーリエ変換が実施される。つまり、フーリエ級数Ｃｒｏｗの実数部Ｒｅおよび虚数部Ｉｍが（２）式にしたがって演算され、ＣｒｏｗＲｅおよびＣｒｏｗＩｍの前回値に加算されていく。なお、（２）式中のＴは角度誤差検出周波数（特定の周波数）に相当する特定の周期であり、例えば１８０ＣＡに設定される。
【００８５】
角度誤差学習を実行するタイミングの時には、ステップＳ１３（計測パラメータ算出手段）において、瞬時ＮＥの計測値の波形ＶａまたはＶｂに対する、特定周期Ｔの成分波形の振幅Ａｒｏｗおよび位相θｒｏｗを演算する。詳細には、ステップＳ１９で演算した（２）式のＣｒｏｗＲｅおよびＣｒｏｗＩｍを、図８の（３）式に代入して、瞬時振幅Ａｒｏｗおよび瞬時位相θｒｏｗを演算する。
【００８６】
続くステップＳ１４では、角度誤差学習を許可するか否かを判定する。例えば、燃料噴射弁２からの燃料噴射が実施されていない無噴射状態であること、エンジン冷却水温度が所定値以上であること、ＭＴ１０のクラッチが切り離され、クランク軸５から車両駆動輪へのトルク伝達経路が遮断されていること、等の条件を全て満たしている場合に角度誤差学習を許可する。
【００８７】
角度誤差学習が許可された場合（Ｓ１４：ＹＥＳ）には、続くステップＳ１５およびＳ１６において、角度誤差がない場合の角度誤差検出周波数（特定周期Ｔ）における理想的な振幅Ａｍｏｔおよび位相θｍｏｔを算出する。
【００８８】
詳細には、先ずステップＳ１５（理想パラメータ取得手段）において、角度誤差検出周波数における無噴射時の瞬時ＮＥ変動のうち、エンジン筒内ガスの膨張圧縮力に起因する成分の振幅Ａｐおよび位相θｐと、ピストン３の慣性力に起因する成分の振幅Ａｍおよび位相θｍを、平均ＮＥ（Ｎｅａｖｅ）に基づいて、予め作成しておいたマップを参照して求める。
【００８９】
図５に示す例では、基準値ｇ１〜ｇｎごとに理想パラメータＡｍｏｔ，θｍｏｔを記憶する旨を説明したが、詳細には、理想波形Ｗａ，Ｗｂを、ガス起因成分の波形（ガス起因波形）と慣性起因成分の波形（慣性起因波形）の合成であると見なし、理想パラメータＡｍｏｔ，θｍｏｔを、ガス起因波形の振幅Ａｐおよび位相θｐと、慣性起因波形の振幅Ａｍおよび位相θｍとに分けて、マップ上の基準値ｇ１〜ｇｎごとに記憶させている。
【００９０】
続くステップＳ１６（ガス補正手段）では、理想波形Ｗａ，ＷｂによるＣｍｏｔの実数部Ｒｅおよび虚数部Ｉｍを、図８の（４）式にしたがって演算する。詳細には、ステップＳ１５で求めた振幅Ａｐ，Ａｍおよび位相θｐ，θｍを（４ａ）（４ｂ）式に代入してＣｍｏｔの実数部Ｒｅおよび虚数部Ｉｍを算出し、このように算出したＣｍｏｔＲｅ，ＣｍｏｔＩｍに基づき、（４）式にしたがって理想パラメータＡｍｏｔおよびθｍｏｔを算出する。
【００９１】
ここで、（４ａ）（４ｂ）式では、現時点での気筒内ガスの圧力に基づき、ガス起因パラメータＡｐ，θｐを補正して用いている。詳細には、ガス起因パラメータＡｐ，θｐにｐｉｍ／ｐｉｍ０を乗算して補正している。式中のｐｉｍ０は、マップ上に記憶させるパラメータを取得する試験（図５の試験）を実施した時のインテークマニホールド（吸気管）内の圧力である。つまり、吸気の圧力が大きいほど、シリンダ内へのガス充填量が多くなり、気筒内ガスの圧力が高くなるので、ガス起因パラメータＡｐ，θｐの影響度を大きくするようにガス起因パラメータＡｐ，θｐを補正している。
【００９２】
続くステップＳ１７（誤差学習手段）では、ステップＳ１８で得られた理想パラメータＡｍｏｔおよびθｍｏｔと、ステップＳ１３で得られた瞬時振幅Ａｒｏｗおよび瞬時位相θｒｏｗとを、図８の（５）式に代入して、角度誤差検出周期における角度誤差の振幅Ａｅおよび位相θｅを演算する。そして、これらのパラメータＡｅ，θｅを学習値として記憶更新する。
【００９３】
なお、ステップＳ１７での角度誤差学習が為されると、続くステップＳ１８では、ステップＳ１９で演算したＣｒｏｗＲｅおよびＣｒｏｗＩｍの値をゼロにリセットする。そして、ステップＳ１７で学習した値Ａｅ，θｅを用いて、燃料噴射学習プログラム６０による手順（ア）（イ）の値を補正する。例えば、クランク角センサ４０の出力に基づき算出される回転速度やその上昇量を補正する。或いは、瞬時ＮＥのピーク値から算出される出力トルクの算出値を、学習値Ａｅ，θｅを用いて補正する。
【００９４】
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。
【００９５】
（１）基準値ｇ１〜ｇｎごとに理想パラメータＡｐ，θｐ，Ａｍ，θｍを記憶させておき、現時点での平均ＮＥ（Ｎｅａｖｅ）に対応する理想パラメータを取得する。そして、瞬時振幅Ａｒｏｗおよび瞬時位相θｒｏｗ（計測パラメータ）と理想パラメータＡｐ，θｐ，Ａｍ，θｍとの誤差、つまり角度誤差の振幅Ａｅおよび位相θｅを学習する。そのため、平均ＮＥに応じた理想パラメータを用いて、角度誤差の学習値（Ａｅ，θｅ）を演算するので、歯部２２の正規位置からのずれ量を表した学習値を高精度で取得できる。よって、この学習値を用いれば、瞬時ＮＥや瞬時出力トルクを高精度で算出でき、燃料噴射学習プログラム６０による燃料噴射制御の精度を向上できる。
【００９６】
（２）特定の周波数（特定周期Ｔ）成分にかかる振幅および位相（パラメータ）について、理想パラメータＡｍｏｔ，θｍｏｔと、瞬時パラメータＡｒｏｗ，θｒｏｗ（計測値）との誤差を学習するので、全ての周波数成分のパラメータについて基準値ｇ１〜ｇｎごとに学習する場合に比べて、学習点数を少なくできる。しかも、ロードノイズ成分の周期は、１燃焼サイクル周期以下に設定されている特定周期Ｔに比べて極めて長いので、特定周期Ｔ成分のパラメータについて学習する本実施形態によれば、学習値（Ａｅ，θｅ）が受けるロードノイズの影響を軽減でき、学習精度を向上できる。
【００９７】
（３）慣性起因パラメータ（Ａｍ，θｍ）とガス起因パラメータ（Ａｐ，θｐ）とに分けて記憶させておき、シリンダ内へのガス充填量に応じてガス起因パラメータを補正するので、学習値の算出に用いる理想パラメータの値を高精度にでき、学習精度を向上できる。
【００９８】
（４）無噴射状態であること、エンジン冷却水温度が所定値以上であること、ＭＴ１０のクラッチが切り離されていること、を条件として角度誤差学習を許可する。そのため、燃料噴射状態やエンジンオイルの粘性、ＭＴ１０から伝達されるトルク変動の影響を学習値が受けなくなるので、学習精度を向上できる。
【００９９】
（他の実施形態）
本発明は上記実施形態の記載内容に限定されず、以下のように変更して実施してもよい。また、各実施形態の特徴的構成をそれぞれ任意に組み合わせるようにしてもよい。
【０１００】
・ここで、ＭＴ１０の変速段が異なれば、理想パラメータＡｐ，θｐ，Ａｍ，θｍは異なる値になる。この点を鑑み、ＭＴ１０の変速段ごとに理想パラメータＡｐ，θｐ，Ａｍ，θｍを記憶させておき、現時点での変速段に応じた理想パラメータを用いて学習させるようにしてもよい。これによれば、学習精度を向上できる。或いは、変速段ごとに理想パラメータに対する補正値を記憶させておき、現時点での変速段に応じて理想パラメータを補正するようにしてもよい。なお、変速段を自動で切り替えるオートマチックトランスミッション（ＡＴ）の場合についても同様である。
【０１０１】
・ＭＴ１０のクラッチ接続有無に応じて、理想パラメータＡｐ，θｐ，Ａｍ，θｍは異なる値になる。この点を鑑み、クラッチ接続の有無に応じた理想パラメータＡｐ，θｐ，Ａｍ，θｍを記憶させておき、現時点でのクラッチ接続状態に応じた理想パラメータを用いて学習させるようにしてもよい。これによれば、学習精度を向上できる。或いは、クラッチ接続有無に応じた理想パラメータに対する補正値を記憶させておき、現時点でのクラッチ接続状態に応じて理想パラメータを補正するようにしてもよい。
【０１０２】
・変速段を自動で切り替えるオートマチックトランスミッション（ＡＴ）がロックアップ機構を有する場合において、ロックアップ機構による接続有無に応じて、理想パラメータＡｐ，θｐ，Ａｍ，θｍは異なる値になる。この点を鑑み、ロックアップ接続有無に応じた理想パラメータＡｐ，θｐ，Ａｍ，θｍを記憶させておき、現時点でのロックアップ接続状態に応じた理想パラメータを用いて学習させるようにしてもよい。これによれば、学習精度を向上できる。
【０１０３】
或いは、ロックアップ接続有無に応じた理想パラメータに対する補正値を記憶させておき、現時点でのロックアップ接続状態に応じて理想パラメータを補正するようにしてもよい。参考までに、ロックアップ機構とは周知の機構であり、フルード（油）によりトルク伝達するトルクコンバータの入力軸と出力軸を機械的に連結（ロックアップ）させる機構である。
【０１０４】
・クランク軸５の回転力により駆動する補機の駆動負荷に応じて、理想パラメータＡｐ，θｐ，Ａｍ，θｍは異なる値になる。この点を鑑み、補機の駆動負荷に応じた理想パラメータＡｐ，θｐ，Ａｍ，θｍを記憶させておき、ＥＣＵ５０（ガス補正手段）は、現時点での補機駆動負荷に応じた理想パラメータを用いて学習させるようにしてもよい。これによれば、学習精度を向上できる。
【０１０５】
或いは、補機駆動負荷に応じた理想パラメータに対する補正値を記憶させておき、現時点での補機駆動負荷に応じて理想パラメータを補正するようにしてもよい。ちなみに、上記補機の具体例としては、コモンレール（燃料を蓄圧して燃料噴射弁へ分配する圧力容器）へ高圧燃料を吐出する高圧ポンプや、冷媒圧縮機（冷媒を圧縮して冷凍サイクルに循環させるコンプレッサ）、発電機等が挙げられる。
【０１０６】
・上記実施形態では、周期１８０ＣＡの成分波形について、理想パラメータと計測パラメータとの誤差を学習しているが、複数の周期の成分波形を組み合わせた合成波形について理想パラメータを記憶しておき、また、当該合成波形についての計測パラメータを計測し、これらの誤差を学習するようにしてもよい。これによれば、１つの周波数成分について学習した場合に比べて、角度誤差波形を精度良く取得できる。
【０１０７】
・上記実施形態では、慣性起因パラメータ（Ａｍ，θｍ）とガス起因パラメータ（Ａｐ，θｐ）とに分けて記憶させておき、シリンダ内へのガス充填量に応じてガス起因パラメータを補正しているが、これらのパラメータを合成した位相および振幅のパラメータを記憶させておき、前記補正を廃止するようにしてもよい。
【０１０８】
・上記実施形態では、ＮＥ波形から導き出される数式のパラメータとして、ＮＥ波形を離散フーリエ変換して得られた波形の振幅および位相を用いているが、本発明はこれらのパラメータに限定されるものではなく、例えば、所定の周波数成分を抽出するフィルタ回路によりＮＥ波形から抽出した波形についての、振幅、位相、周波数等を上記パラメータとして用いてもよい。
【０１０９】
・上記実施形態では、離散フーリエ変換により得られた特定の周波数成分の波形の振幅および位相を、理想パラメータおよび計測パラメータとして用いているが、離散フーリエ変換を廃止して、計測波形Ｖａ，Ｖｂや理想波形Ｗａ，Ｗｂの振幅や位相を、理想パラメータおよび計測パラメータとして用いるようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１１０】
５…クランク軸、２０…ロータ、２２…歯部（被検出部）、２０，２２…パルサ（被検出回転体）、４０…クランク角センサ、５０…ＥＣＵ（計測手段、負荷補正手段）、５４…ＲＯＭ（記憶手段）、Ａｍｏｔ，θｍｏｔ…理想パラメータ、Ａｒｏｗ，θｒｏｗ…計測パラメータ、Ａｍ，θｍ…慣性起因パラメータ、Ａｐ，θｐ…ガス起因パラメータ、ｇ１〜ｇｎ…基準値、Ｖａ，Ｖｂ…計測波形、Ｗａ，Ｗｂ…理想波形、Ｓ１３…計測パラメータ算出手段、Ｓ１５…理想パラメータ取得手段、Ｓ１６…ガス補正手段、Ｓ１７…誤差学習手段。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
クランク軸の回転と同期して回転するロータに複数の被検出部が設けられた被検出回転体と、
前記被検出部を検出してクランク角信号を出力するクランク角センサと、
検出した前記クランク角信号に基づき前記クランク軸の瞬時回転速度を計測する計測手段と、
を備えた内燃機関に適用され、
クランク角に対する瞬時回転速度の変化を表した波形をＮＥ波形と呼び、複数の前記被検出部が前記ロータに対して正規の位置にあると仮定した場合における前記ＮＥ波形を理想波形と呼び、前記計測手段により計測された瞬時回転速度の変化を表した波形を計測波形と呼び、前記理想波形から導き出される数式のパラメータを理想パラメータと呼び、前記計測波形から導き出される数式のパラメータを計測パラメータと呼ぶ場合において、
所定期間における瞬時回転速度の平均速度であって、複数の異なる前記平均速度を基準値として設定し、複数の前記基準値ごとに対応する前記理想パラメータを記憶する記憶手段と、
前記計測手段による計測結果に基づき、現時点での前記計測パラメータを算出する計測パラメータ算出手段と、
現時点での前記平均速度に対応する前記理想パラメータを前記記憶手段から取得する理想パラメータ取得手段と、
前記理想パラメータ取得手段により取得された前記理想パラメータと、前記計測パラメータ算出手段により算出された前記計測パラメータとの誤差を学習する誤差学習手段と、
を備えることを特徴とする内燃機関の学習装置。
【請求項２】
前記記憶手段は、前記理想波形に含まれる特定の周波数成分の波形を表した数式のパラメータを、前記理想パラメータとして記憶しており、
前記計測パラメータ算出手段は、前記計測波形に含まれる前記特定の周波数成分の波形を表した数式のパラメータを、前記計測パラメータとして算出することを特徴とする請求項１に記載の内燃機関の学習装置。
【請求項３】
前記記憶手段は、前記理想波形に含まれる特定の周波数成分の波形の振幅および位相を、前記理想パラメータとして記憶しており、
前記計測パラメータ算出手段は、前記計測波形を前記特定の周波数で離散フーリエ変換して得られた振幅および位相を、前記計測パラメータとして算出することを特徴とする請求項２に記載の内燃機関の学習装置。
【請求項４】
前記理想波形に含まれる波形成分のうち、前記内燃機関のピストン慣性に起因した波形成分を慣性起因波形と呼び、前記内燃機関の気筒内ガスの圧縮膨張に起因した波形成分をガス起因波形と呼ぶ場合において、
前記記憶手段は、前記理想パラメータを、前記慣性起因波形を表すパラメータである慣性起因パラメータと、前記ガス起因波形を表すパラメータであるガス起因パラメータとに分けて記憶しており、
現時点での気筒内へ充填されるガス量またはそのガス量に相当するパラメータに基づき、前記ガス起因パラメータを補正するガス補正手段を備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の内燃機関の学習装置。
【請求項５】
前記記憶手段は、前記内燃機関の燃料噴射をカットしている時の前記理想波形を対象として、前記理想パラメータを記憶しており、
前記誤差学習手段は、前記内燃機関の燃料噴射をカットしていることを条件として前記学習を実施することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の内燃機関の学習装置。
【請求項６】
前記記憶手段は、前記クランク軸から車両駆動輪へのトルク伝達経路が機械部品で連結されている時の前記理想パラメータと、非連結時の前記理想パラメータとを別々に記憶しており、
前記理想パラメータ取得手段は、現時点での前記トルク伝達経路の連結状態に応じた前記理想パラメータを前記記憶手段から取得することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の内燃機関の学習装置。
【請求項７】
前記記憶手段は、前記クランク軸の回転速度を変速して伝達する変速装置の変速段ごとに前記理想パラメータを記憶しており、
前記理想パラメータ取得手段は、現時点での前記変速段に応じた前記理想パラメータを前記記憶手段から取得することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の内燃機関の学習装置。
【請求項８】
前記クランク軸の回転力により駆動する補機の、現時点での駆動負荷に基づき、前記理想パラメータを補正する負荷補正手段を備えることを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の内燃機関の学習装置。
【請求項９】
前記記憶手段は、前記理想波形に含まれる複数の周波数成分を組み合わせた波形を表した数式のパラメータを、前記理想パラメータとして記憶しており、
前記計測パラメータ算出手段は、前記計測波形に含まれる前記複数の周波数成分を組み合わせた波形を表した数式のパラメータを、前記計測パラメータとして算出することを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の内燃機関の学習装置。
【請求項１０】
前記誤差学習手段は、前記クランク軸から車両駆動輪へのトルク伝達が遮断されていることを条件として前記学習を実施することを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の内燃機関の学習装置。
【請求項１１】
前記誤差学習手段は、前記内燃機関の冷却水温度が所定値以上であることを条件として前記学習を実施することを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１つに記載の内燃機関の学習装置。
【請求項１】
クランク軸の回転と同期して回転するロータに複数の被検出部が設けられた被検出回転体と、
前記被検出部を検出してクランク角信号を出力するクランク角センサと、
検出した前記クランク角信号に基づき前記クランク軸の瞬時回転速度を計測する計測手段と、
を備えた内燃機関に適用され、
クランク角に対する瞬時回転速度の変化を表した波形をＮＥ波形と呼び、複数の前記被検出部が前記ロータに対して正規の位置にあると仮定した場合における前記ＮＥ波形を理想波形と呼び、前記計測手段により計測された瞬時回転速度の変化を表した波形を計測波形と呼び、前記理想波形から導き出される数式のパラメータを理想パラメータと呼び、前記計測波形から導き出される数式のパラメータを計測パラメータと呼ぶ場合において、
所定期間における瞬時回転速度の平均速度であって、複数の異なる前記平均速度を基準値として設定し、複数の前記基準値ごとに対応する前記理想パラメータを記憶する記憶手段と、
前記計測手段による計測結果に基づき、現時点での前記計測パラメータを算出する計測パラメータ算出手段と、
現時点での前記平均速度に対応する前記理想パラメータを前記記憶手段から取得する理想パラメータ取得手段と、
前記理想パラメータ取得手段により取得された前記理想パラメータと、前記計測パラメータ算出手段により算出された前記計測パラメータとの誤差を学習する誤差学習手段と、
を備えることを特徴とする内燃機関の学習装置。
【請求項２】
前記記憶手段は、前記理想波形に含まれる特定の周波数成分の波形を表した数式のパラメータを、前記理想パラメータとして記憶しており、
前記計測パラメータ算出手段は、前記計測波形に含まれる前記特定の周波数成分の波形を表した数式のパラメータを、前記計測パラメータとして算出することを特徴とする請求項１に記載の内燃機関の学習装置。
【請求項３】
前記記憶手段は、前記理想波形に含まれる特定の周波数成分の波形の振幅および位相を、前記理想パラメータとして記憶しており、
前記計測パラメータ算出手段は、前記計測波形を前記特定の周波数で離散フーリエ変換して得られた振幅および位相を、前記計測パラメータとして算出することを特徴とする請求項２に記載の内燃機関の学習装置。
【請求項４】
前記理想波形に含まれる波形成分のうち、前記内燃機関のピストン慣性に起因した波形成分を慣性起因波形と呼び、前記内燃機関の気筒内ガスの圧縮膨張に起因した波形成分をガス起因波形と呼ぶ場合において、
前記記憶手段は、前記理想パラメータを、前記慣性起因波形を表すパラメータである慣性起因パラメータと、前記ガス起因波形を表すパラメータであるガス起因パラメータとに分けて記憶しており、
現時点での気筒内へ充填されるガス量またはそのガス量に相当するパラメータに基づき、前記ガス起因パラメータを補正するガス補正手段を備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の内燃機関の学習装置。
【請求項５】
前記記憶手段は、前記内燃機関の燃料噴射をカットしている時の前記理想波形を対象として、前記理想パラメータを記憶しており、
前記誤差学習手段は、前記内燃機関の燃料噴射をカットしていることを条件として前記学習を実施することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の内燃機関の学習装置。
【請求項６】
前記記憶手段は、前記クランク軸から車両駆動輪へのトルク伝達経路が機械部品で連結されている時の前記理想パラメータと、非連結時の前記理想パラメータとを別々に記憶しており、
前記理想パラメータ取得手段は、現時点での前記トルク伝達経路の連結状態に応じた前記理想パラメータを前記記憶手段から取得することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の内燃機関の学習装置。
【請求項７】
前記記憶手段は、前記クランク軸の回転速度を変速して伝達する変速装置の変速段ごとに前記理想パラメータを記憶しており、
前記理想パラメータ取得手段は、現時点での前記変速段に応じた前記理想パラメータを前記記憶手段から取得することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の内燃機関の学習装置。
【請求項８】
前記クランク軸の回転力により駆動する補機の、現時点での駆動負荷に基づき、前記理想パラメータを補正する負荷補正手段を備えることを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の内燃機関の学習装置。
【請求項９】
前記記憶手段は、前記理想波形に含まれる複数の周波数成分を組み合わせた波形を表した数式のパラメータを、前記理想パラメータとして記憶しており、
前記計測パラメータ算出手段は、前記計測波形に含まれる前記複数の周波数成分を組み合わせた波形を表した数式のパラメータを、前記計測パラメータとして算出することを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の内燃機関の学習装置。
【請求項１０】
前記誤差学習手段は、前記クランク軸から車両駆動輪へのトルク伝達が遮断されていることを条件として前記学習を実施することを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の内燃機関の学習装置。
【請求項１１】
前記誤差学習手段は、前記内燃機関の冷却水温度が所定値以上であることを条件として前記学習を実施することを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１つに記載の内燃機関の学習装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図７】
【図８】
【図９】
【図６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図７】
【図８】
【図９】
【図６】
【公開番号】特開２０１３−８７７２４（Ｐ２０１３−８７７２４Ａ）
【公開日】平成２５年５月１３日（２０１３．５．１３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２３０７２０（Ｐ２０１１−２３０７２０）
【出願日】平成２３年１０月２０日（２０１１．１０．２０）
【出願人】（０００００４２６０）株式会社デンソー (27,639)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年５月１３日（２０１３．５．１３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１０月２０日（２０１１．１０．２０）
【出願人】（０００００４２６０）株式会社デンソー (27,639)
【Ｆターム（参考）】
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