(57)【要約】【課題】ＰＭ量を高精度に推定できるようにしたＰＭ量推定装置を提供する。【解決手段】ＣＰＵ７２は、水温ＴＨＷや吸気温ＴＯを入力とし、写像データ７６ａによって規定されるニューラルネットワークを用いて、ＰＭ量を推定する。ＣＰＵ７２は、推定したＰＭ量が所定以上の場合、ポート噴射弁１６や、筒内噴射弁２６、点火装置２８を操作して、ＧＰＦ３６の温度を上昇させて、ＧＰＦ３６に捕集されているＰＭを酸化除去する。【選択図】図１
2020133514.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関の排気通路に排出された排気中のＰＭを捕集するフィルタに適用され、
記憶装置と、実行装置と、を備え、
前記記憶装置は、前記内燃機関に吸入される空気の温度に関する変数である吸気温変数および前記内燃機関のシリンダ壁面温度に関する変数である壁面変数の２つの変数のうちの少なくとも１つ、および前記フィルタに流入する流体の流量を示す変数である流量変数を入力とし、前記フィルタに捕集されたＰＭ量を出力する写像を規定するデータである写像データを記憶しており、
前記実行装置は、前記少なくとも１つの変数、および前記流量変数を取得する取得処理、該取得処理によって取得されたデータを入力とする前記写像の出力に基づき前記ＰＭ量を算出するＰＭ量算出処理、および前記ＰＭ量に応じて所定のハードウェアを操作する操作処理を実行するＰＭ量推定装置。
【請求項２】
前記写像の入力には、前記内燃機関の燃焼室内において燃焼対象とされる混合気中の燃料量が前記混合気の空燃比を理論空燃比とするための量を上回る量を示す変数である増量変数が含まれ、
前記取得処理は、前記増量変数を取得する処理を含み、
前記ＰＭ量算出処理は、前記増量変数を前記写像への入力にさらに含めた前記写像の出力に基づき前記ＰＭ量を算出する処理である請求項１記載のＰＭ量推定装置。
【請求項３】
前記取得処理は、前記内燃機関の動作点を規定する変数である動作点変数を前記流量変数として取得する処理を含む請求項１または２記載のＰＭ量推定装置。
【請求項４】
前記写像の入力には、点火時期に関する変数である点火変数が含まれ、
前記取得処理は、前記点火変数を取得する処理を含み、
前記ＰＭ量算出処理は、前記点火変数を前記写像への入力にさらに含めた前記写像の出力に基づき前記ＰＭ量を算出する処理である請求項１〜３のいずれか１項に記載のＰＭ量推定装置。
【請求項５】
前記内燃機関は、ポート噴射弁を備え、
前記写像の入力には、前記内燃機関の吸気系に付着している燃料量を示す変数である付着量変数が含まれ、
前記取得処理は、前記付着量変数を取得する処理を含み、
前記ＰＭ量算出処理は、前記付着量変数を前記写像への入力にさらに含めた前記写像の出力に基づき前記ＰＭ量を算出する処理である請求項１〜４のいずれか１項に記載のＰＭ量推定装置。
【請求項６】
前記写像の入力には、前記フィルタの上流側に設けられた空燃比センサの検出値に関する変数である空燃比検出変数が含まれ、
前記取得処理は、前記空燃比検出変数を取得する処理を含み、
前記ＰＭ量算出処理は、前記空燃比検出変数を前記写像への入力にさらに含めた前記写像の出力に基づき前記ＰＭ量を算出する処理である請求項１〜５のいずれか１項に記載のＰＭ量推定装置。
【請求項７】
前記記憶装置は、前記写像データを複数種類備え、
前記ＰＭ量算出処理は、前記複数種類の写像データの中から前記ＰＭ量を算出するために利用する前記写像データを選択する選択処理を含む請求項１〜６のいずれか１項に記載のＰＭ量推定装置。
【請求項８】
前記写像データは、前記内燃機関の温度が高い場合の前記写像を規定するデータである高温用写像データと、該高温用写像データが対象とする前記内燃機関の温度よりも前記内燃機関の温度が低い場合の前記写像を規定するデータである低温用写像データと、を含み、
前記選択処理は、前記内燃機関の温度に応じて、前記ＰＭ量の算出に用いる前記写像データとして前記高温用写像データと前記低温用写像データとの２つのうちのいずれか１つを選択する処理を含む請求項７記載のＰＭ量推定装置。
【請求項９】
前記写像の入力には、前記フィルタの温度が含まれ、
前記取得処理は、前記フィルタの温度を取得する処理を含み、
前記写像は、少なくとも前記取得処理によって取得された変数のうちの前記フィルタの温度以外の変数を入力として前記内燃機関の燃焼室から前記排気通路へのＰＭの排出量を出力する排出量写像と、少なくとも更新前の前記ＰＭ量と前記フィルタの温度とを入力として前記フィルタに捕集されているＰＭの酸化量を出力する酸化量写像と、更新前の前記ＰＭ量、前記排出量および前記酸化量に基づき前記ＰＭ量を出力する更新写像とを、含み、
前記ＰＭ量算出処理は、少なくとも前記取得処理によって取得された変数のうちの前記フィルタの温度以外の変数を前記排出量写像に入力することによって前記排出量を算出する排出量算出処理と、少なくとも更新前の前記ＰＭ量と前記フィルタの温度とを前記酸化量写像に入力することによって前記酸化量を算出する酸化量算出処理と、更新前の前記ＰＭ量、前記排出量および前記酸化量を前記更新写像に入力することによって、前記ＰＭ量を更新する更新処理と、を含む請求項１〜８のいずれか１項に記載のＰＭ量推定装置。
【請求項１０】
前記排出量写像を規定するデータには、前記内燃機関の温度が高い場合の前記排出量写像を規定するデータである高温用排出量写像データと、前記高温用排出量写像データが対象とする前記内燃機関の温度よりも前記内燃機関の温度が低い場合の前記排出量写像を規定するデータである低温用排出量写像データと、が含まれ、
前記排出量算出処理は、前記高温用排出量写像データと前記低温用排出量写像データとのうちの前記排出量の算出に用いるデータを前記内燃機関の温度に応じて選択する選択処理を含む請求項９記載のＰＭ量推定装置。
【請求項１１】
前記操作処理は、前記ＰＭ量が規定量以上となる場合、前記内燃機関の操作部であって前記フィルタの温度を上昇させるための操作部である上昇用操作部を操作して前記フィルタに捕集されているＰＭを燃焼させる再生処理を含む請求項１〜１０のいずれか１項に記載のＰＭ量推定装置。
【請求項１２】
前記操作処理は、
前記フィルタの上流側および下流側の差圧の検出値と、前記フィルタに流入する流体の流量と、前記ＰＭ量とに基づき、フィルタの異常の有無を判定する判定処理と、
前記判定処理によって異常があると判定される場合、前記フィルタに異常がある旨報知すべく報知装置を操作する報知処理と、を含む請求項１〜１１のいずれか１項に記載のＰＭ量推定装置。
【請求項１３】
請求項１〜１２のいずれか１項に記載の前記実行装置および前記記憶装置を備え、
前記実行装置は、第１実行装置および第２実行装置を含み、
前記第１実行装置は、車両に搭載されて且つ、前記取得処理と、前記取得処理によって取得されたデータを車両の外部に送信する車両側送信処理と、前記ＰＭ量算出処理によって算出されたＰＭ量に基づく信号を受信する車両側受信処理と、前記操作処理と、を実行し、
前記第２実行装置は、前記車両の外部に配置されて且つ、前記車両側送信処理によって送信されたデータを受信する外部側受信処理と、前記ＰＭ量算出処理と、前記ＰＭ量算出処理によって算出されたＰＭ量に基づく信号を前記車両に送信する外部側送信処理と、を実行するＰＭ量推定システム。
【請求項１４】
請求項１３記載の前記第２実行装置および前記記憶装置を備えるデータ解析装置。
【請求項１５】
請求項１３記載の前記第１実行装置を備える内燃機関の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＰＭ量推定装置、ＰＭ量推定システム、データ解析装置、および内燃機関の制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
たとえば下記特許文献１には、内燃機関の回転速度および負荷に基づき、排気通路に設けられたフィルタに捕集された粒子状物質の量であるＰＭ量を推定する装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−３１６７２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、ＰＭ量の変化量は、回転速度および負荷によっては一義的には定まらず、様々な変数に依存するため、回転速度ＮＥおよび負荷のみによってＰＭ量を算出する場合には、その算出精度に限界がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
以下、上記課題を解決するための手段およびその作用効果について記載する。
１．内燃機関の排気通路に排出された排気中のＰＭを捕集するフィルタに適用され、記憶装置と、実行装置と、を備え、前記記憶装置は、前記内燃機関に吸入される空気の温度に関する変数である吸気温変数および前記内燃機関のシリンダ壁面温度に関する変数である壁面変数の２つの変数のうちの少なくとも１つ、および前記フィルタに流入する流体の流量を示す変数である流量変数を入力とし、前記フィルタに捕集されたＰＭ量を出力する写像を規定するデータである写像データを記憶しており、前記実行装置は、前記少なくとも１つの変数、および前記流量変数を取得する取得処理、該取得処理によって取得されたデータを入力とする前記写像の出力に基づき前記ＰＭ量を算出するＰＭ量算出処理、および前記ＰＭ量に応じて所定のハードウェアを操作する操作処理を実行するＰＭ量推定装置である。
【０００６】
上記構成では、吸気温変数および壁面変数のうちの少なくとも１つに基づきＰＭ量を算出する。ここで、吸気温変数が異なると圧縮工程における混合気の温度が異なり、燃焼状態が変化してＰＭの排出量が変化することから、吸気温変数に基づきＰＭ量を算出するなら、吸気温変数によらずにＰＭ量を算出する場合よりもＰＭ量を高精度に算出できる。また、壁面温度が低い場合には高い場合よりも燃料が壁面に付着してＰＭの発生が顕著となりやすいことから、壁面温度変数に基づきＰＭ量を算出するなら、壁面温度変数によらずにＰＭ量を算出する場合よりもＰＭ量を高精度に算出できる。
【０００７】
２．前記写像の入力には、前記内燃機関の燃焼室内において燃焼対象とされる混合気中の燃料量が前記混合気の空燃比を理論空燃比とするための量を上回る量を示す変数である増量変数が含まれ、前記取得処理は、前記増量変数を取得する処理を含み、前記ＰＭ量算出処理は、前記増量変数を前記写像への入力にさらに含めた前記写像の出力に基づき前記ＰＭ量を算出する処理である上記１記載のＰＭ量推定装置である。
【０００８】
上記構成では、増量変数に基づきＰＭ量を算出することにより、混合気中の燃料量が理論空燃比相当の燃料量を超える場合にＰＭの排出量が顕著となることに基づきＰＭ量を算出することができ、ひいてはＰＭ量を高精度に算出することができる。
【０００９】
３．前記取得処理は、前記内燃機関の動作点を規定する変数である動作点変数を前記流量変数として取得する処理を含む上記１または２記載のＰＭ量推定装置である。
上記構成では、流量が内燃機関の動作点に応じて定まることに鑑み、流量変数として動作点変数を用いる。しかも、内燃機関の各種操作部の操作量が動作点に応じて設定される傾向があることから、上記構成では、動作点変数を含めることにより、各種操作量の相違によるＰＭ量の相違を加味してＰＭ量を算出することができる。
【００１０】
４．前記写像の入力には、点火時期に関する変数である点火変数が含まれ、前記取得処理は、前記点火変数を取得する処理を含み、前記ＰＭ量算出処理は、前記点火変数を前記写像への入力にさらに含めた前記写像の出力に基づき前記ＰＭ量を算出する処理である上記１〜３のいずれか１つに記載のＰＭ量推定装置である。
【００１１】
上記構成では、点火変数に基づいてＰＭ量を算出することから、点火時期が遅角されると燃焼が不安定となりＰＭの排出に大きな影響を与えることを把握しつつＰＭ量を算出することができ、ひいては点火変数によらずに算出する場合と比較して、ＰＭ量を高精度に算出することができる。
【００１２】
５．前記内燃機関は、ポート噴射弁を備え、前記写像の入力には、前記内燃機関の吸気系に付着している燃料量を示す変数である付着量変数が含まれ、前記取得処理は、前記付着量変数を取得する処理を含み、前記ＰＭ量算出処理は、前記付着量変数を前記写像への入力にさらに含めた前記写像の出力に基づき前記ＰＭ量を算出する処理である上記１〜４のいずれか１つに記載のＰＭ量推定装置である。
【００１３】
吸気系に付着している燃料量が多い場合には少ない場合よりもＰＭの排出量が多くなる傾向がある。そのため、上記構成では、付着量変数に基づきＰＭ量を算出することにより、ＰＭの排出量と強い正の相関を有する変数に基づきＰＭ量を算出することができ、ひいてはＰＭ量を高精度に算出できる。
【００１４】
６．前記写像の入力には、前記フィルタの上流側に設けられた空燃比センサの検出値に関する変数である空燃比検出変数が含まれ、前記取得処理は、前記空燃比検出変数を取得する処理を含み、前記ＰＭ量算出処理は、前記空燃比検出変数を前記写像への入力にさらに含めた前記写像の出力に基づき前記ＰＭ量を算出する処理である上記１〜５のいずれか１つに記載のＰＭ量推定装置である。
【００１５】
フィルタに流入する排気中の酸素量や未燃燃料量は、フィルタに捕集されているＰＭ量の酸化量を定めるパラメータである。そのため、上記構成では、フィルタに流入する酸素と過不足なく反応する燃料量に対する実際の燃料量の割合に応じた変数である上記空燃比検出変数に基づきＰＭ量を算出することにより、ＰＭの酸化量と強い相関を有するパラメータに基づきＰＭ量を算出することができ、ひいてはＰＭ量を高精度に算出できる。
【００１６】
７．前記記憶装置は、前記写像データを複数種類備え、前記ＰＭ量算出処理は、前記複数種類の写像データの中から前記ＰＭ量を算出するために利用する前記写像データを選択する選択処理を含む上記１〜６のいずれか１つに記載のＰＭ量推定装置である。
【００１７】
あらゆる状況において、ＰＭ量を高精度に出力可能な写像を構成する場合、写像の構造が複雑化しやすい。そこで上記構成では、複数種類の写像データを設ける。これより、状況に応じて適切な写像を選択することが可能となり、その場合、単一の写像で全ての状況に対処する場合と比較して、複数種類の写像のそれぞれの構造を簡素化しやすい。
【００１８】
８．前記写像データは、前記内燃機関の温度が高い場合の前記写像を規定するデータである高温用写像データと、該高温用写像データが対象とする前記内燃機関の温度よりも前記内燃機関の温度が低い場合の前記写像を規定するデータである低温用写像データと、を含み、前記選択処理は、前記内燃機関の温度に応じて、前記ＰＭ量の算出に用いる前記写像データとして前記高温用写像データと前記低温用写像データとの２つのうちのいずれか１つを選択する処理を含む上記７記載のＰＭ量推定装置である。
【００１９】
内燃機関の温度が高い場合と低い場合とでは、ＰＭの排出量が大きく異なることから、内燃機関の温度にかかわらず単一の写像によってＰＭ量を算出する場合には、ＰＭの排出が大きく異なる現象に対して単一の写像で対処することとなり、写像の構造が複雑化しやすい。これに対し、上記構成では、高温用写像データと低温用写像データとを各別の写像データとすることにより、それら写像データの構造を簡素化しやすい。
【００２０】
９．前記写像の入力には、前記フィルタの温度が含まれ、前記取得処理は、前記フィルタの温度を取得する処理を含み、前記写像は、少なくとも前記取得処理によって取得された変数のうちの前記フィルタの温度以外の変数を入力として前記内燃機関の燃焼室から前記排気通路へのＰＭの排出量を出力する排出量写像と、少なくとも更新前の前記ＰＭ量と前記フィルタの温度とを入力として前記フィルタに捕集されているＰＭの酸化量を出力する酸化量写像と、更新前の前記ＰＭ量、前記排出量および前記酸化量に基づき前記ＰＭ量を出力する更新写像とを、含み、前記ＰＭ量算出処理は、少なくとも前記取得処理によって取得された変数のうちの前記フィルタの温度以外の変数を前記排出量写像に入力することによって前記排出量を算出する排出量算出処理と、少なくとも更新前の前記ＰＭ量と前記フィルタの温度とを前記酸化量写像に入力することによって前記酸化量を算出する酸化量算出処理と、更新前の前記ＰＭ量、前記排出量および前記酸化量を前記更新写像に入力することによって、前記ＰＭ量を更新する更新処理と、を含む上記１〜８のいずれか１つに記載のＰＭ量推定装置である。
【００２１】
フィルタに捕集されているＰＭの量は、排気通路に排出されるＰＭと、フィルタで酸化されるＰＭとに応じて定まる。そして、排出、酸化は互いに異なる現象であることから、単一の写像でＰＭ量を算出する場合には、互いに異なる現象に対して単一の写像で対処する必要から、写像の構造が複雑化しやすい。そこで上記構成では、ＰＭ排出量を出力する写像と、ＰＭ酸化量を出力する写像とを各別の写像とすることにより、それぞれの写像を簡素化しやすい。
【００２２】
１０．前記排出量写像を規定するデータには、前記内燃機関の温度が高い場合の前記排出量写像を規定するデータである高温用排出量写像データと、前記高温用排出量写像データが対象とする前記内燃機関の温度よりも前記内燃機関の温度が低い場合の前記排出量写像を規定するデータである低温用排出量写像データと、が含まれ、前記排出量算出処理は、前記高温用排出量写像データと前記低温用排出量写像データとのうちの前記排出量の算出に用いるデータを前記内燃機関の温度に応じて選択する選択処理を含む上記９記載のＰＭ量推定装置である。
【００２３】
内燃機関の温度が高い場合と低い場合とでは、ＰＭの排出量が大きく異なることから、内燃機関の温度にかかわらず単一の写像によってＰＭ排出量を算出する場合には、写像の構造が複雑化しやすい。これに対し、上記構成では、高温用排出量写像データと低温用排出量写像データとを各別の写像データとすることにより、それら写像データの構造を簡素化しやすい。
【００２４】
１１．前記操作処理は、前記ＰＭ量が規定量以上となる場合、前記内燃機関の操作部であって前記フィルタの温度を上昇させるための操作部である上昇用操作部を操作して前記フィルタに捕集されているＰＭを燃焼させる再生処理を含む上記１〜１０のいずれか１つに記載のＰＭ量推定装置である。
【００２５】
上記構成では、少なくとも吸気温変数および壁面温度変数のいずれか１つを用いて算出されたＰＭ量に基づき再生処理を行うことにより、高精度なＰＭ量に基づき再生処理を行うことができ、ひいては再生処理を適切なタイミングで行うことができる。
【００２６】
１２．前記操作処理は、前記フィルタの上流側および下流側の差圧の検出値と、前記フィルタに流入する流体の流量と、前記ＰＭ量とに基づき、フィルタの異常の有無を判定する判定処理と、前記判定処理によって異常があると判定される場合、前記フィルタに異常がある旨報知すべく報知装置を操作する報知処理と、を含む上記１〜１１のいずれか１つに記載のＰＭ量推定装置である。
【００２７】
流体の流量とＰＭ量とによって、差圧を把握することができる。そのため、流体の流量とＰＭ量とから把握される差圧が、検出値と大きく乖離している場合には、フィルタに異常があると考えられる。そのため、上記構成では流体の流量とＰＭ量と差圧の検出値とによってフィルタの異常の有無を判定し、異常がある場合、報知処理によって外部に知らせることができる。
【００２８】
１３．上記１〜１２のいずれか１つに記載の前記実行装置および前記記憶装置を備え、前記実行装置は、第１実行装置および第２実行装置を含み、前記第１実行装置は、車両に搭載されて且つ、前記取得処理と、前記取得処理によって取得されたデータを車両の外部に送信する車両側送信処理と、前記ＰＭ量算出処理によって算出されたＰＭ量に基づく信号を受信する車両側受信処理と、前記操作処理と、を実行し、前記第２実行装置は、前記車両の外部に配置されて且つ、前記車両側送信処理によって送信されたデータを受信する外部側受信処理と、前記ＰＭ量算出処理と、前記ＰＭ量算出処理によって算出されたＰＭ量に基づく信号を前記車両に送信する外部側送信処理と、を実行するＰＭ量推定システムである。
【００２９】
上記構成では、ＰＭ量算出処理を車両の外部において実行することにより、車載装置の演算負荷を軽減できる。
１４．上記１３記載の前記第２実行装置および前記記憶装置を備えるデータ解析装置である。
【００３０】
１５．上記１３記載の前記第１実行装置を備える内燃機関の制御装置である。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】第１の実施形態にかかる制御装置および車両の駆動系の構成を示す図。
【図２】同実施形態にかかる制御装置が実行する処理の一部を示すブロック図。
【図３】同実施形態にかかるＰＭ量推定処理の手順を示す流れ図。
【図４】同実施形態にかかる堆積したＰＭへの対処処理の手順を示す流れ図。
【図５】同実施形態にかかる写像データを生成するシステムを示す図。
【図６】同実施形態にかかる写像データの学習処理の手順を示す流れ図。
【図７】同実施形態にかかる写像データの学習処理の手順を示す流れ図。
【図８】第２の実施形態にかかるＰＭ量推定処理の手順を示す流れ図。
【図９】第３の実施形態にかかる制御装置が実行する処理の手順を示す流れ図。
【図１０】第４の実施形態にかかるＰＭ量推定処理の手順を示す流れ図。
【図１１】第５の実施形態にかかる選択処理の手順を示す流れ図。
【図１２】第６の実施形態にかかるＰＭ量推定システムの構成を示す図。
【図１３】（ａ）および（ｂ）は、ＰＭ量推定システムが実行する処理の手順を示す流れ図。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
＜第１の実施形態＞
以下、ＰＭ量推定装置にかかる第１の実施形態について図面を参照しつつ説明する。
図１に示す内燃機関１０は、車両に搭載される。内燃機関１０の吸気通路１２には、上流側から順に、スロットルバルブ１４およびポート噴射弁１６が設けられている。吸気通路１２に吸入された空気とポート噴射弁１６から噴射された燃料とは、吸気バルブ１８の開弁に伴って、シリンダ２０およびピストン２２によって区画された燃焼室２４に流入する。燃焼室２４には、筒内噴射弁２６が燃料を噴射可能となっている。燃焼室２４において、燃料と空気との混合気は、点火装置２８の火花放電によって燃焼に供される。そして、燃焼によって生成される燃焼エネルギは、ピストン２２を介してクランク軸３０の回転エネルギに変換される。燃焼に供された混合気は、排気バルブ３２の開弁に伴って、排気として排気通路３４に排出される。排気通路３４には、上流側から順に、粒子状物質、すなわちＰＭを捕集するフィルタであって且つ酸素吸蔵能力を有する三元触媒が担持されたＧＰＦ３６と、酸素吸蔵能力を有する三元触媒である触媒３８と、が設けられている。
【００３３】
クランク軸３０の回転動力は、タイミングチェーン３９を介して、吸気側カム軸４０および排気側カム軸４２に伝達される。なお、本実施形態では、吸気側カム軸４０には、吸気バルブタイミング可変装置４４を介してタイミングチェーン３９の動力が伝達される。吸気バルブタイミング可変装置４４は、クランク軸３０と吸気側カム軸４０との回転位相差を調整することによって、吸気バルブ１８の開弁タイミングを調整するアクチュエータである。
【００３４】
なお、ピストン２２のうち燃焼室２４に対応する面である頂面側とは反対側の面側に向けて、オイルジェット４８によって潤滑油の吐出および停止が制御される。
排気通路３４のうちＧＰＦ３６の上流には、排気通路３４と吸気通路１２とを接続するＥＧＲ通路５０が接続されている。ＥＧＲ通路５０には、その流路断面積を調整するＥＧＲバルブ５２が設けられている。また、クランク軸３０には、トルクコンバータ６０および変速装置６２を介して駆動輪６６が機械的に連結されている。
【００３５】
制御装置７０は、内燃機関１０を制御対象とし、その制御量であるトルクや排気成分比率等を制御するために、スロットルバルブ１４や、ポート噴射弁１６、筒内噴射弁２６、点火装置２８、吸気バルブタイミング可変装置４４、ＥＧＲバルブ５２、オイルジェット４８等の操作部を操作する。なお、図１には、スロットルバルブ１４、ポート噴射弁１６、筒内噴射弁２６、点火装置２８、吸気バルブタイミング可変装置４４、ＥＧＲバルブ５２およびオイルジェット４８のそれぞれの操作信号ＭＳ１〜ＭＳ７を記載している。
【００３６】
制御装置７０は、制御量の制御に際し、エアフローメータ８０によって検出される吸入空気量Ｇａや、クランク角センサ８２の出力信号Ｓｃｒ、水温センサ８４によって検出される内燃機関１０の冷却水の温度である水温ＴＨＷを参照する。また、制御装置７０は、ＧＰＦ３６の上流側に設けられた上流側空燃比センサ８６の検出値である上流側検出値Ａｆｕ、ＧＰＦ３６と触媒３８との間に設けられた下流側空燃比センサ８８の検出値である下流側検出値Ａｆｄを参照する。また制御装置７０は、差圧センサ９０によって検出されるＧＰＦ３６の上流側の排気の圧力と下流側の排気の圧力との差圧ΔＰｅｘや、吸気温センサ９２によって検出される吸気温ＴＯ、車速センサ９４によって検出される車速ＳＰＤ、油温センサ９６によって検出される潤滑油の温度である油温Ｔｏｉｌを参照する。
【００３７】
制御装置７０は、ＣＰＵ７２、ＲＯＭ７４、電気的に書き換え可能な不揮発性メモリである記憶装置７６、および周辺回路７７を備え、それらがローカルネットワーク７８によって通信可能とされたものである。なお、周辺回路７７は、内部の動作を規定するクロック信号を生成する回路や、電源回路、リセット回路等を含む。
【００３８】
制御装置７０は、ＲＯＭ７４に記憶されたプログラムをＣＰＵ７２が実行することによって、上記制御量の制御を実行する。
図２に、ＲＯＭ７４に記憶されたプログラムをＣＰＵ７２が実行することによって実現される処理の一部を示す。
【００３９】
ベース噴射量算出処理Ｍ１０は、充填効率ηに基づき、燃焼室２４内の混合気の空燃比を目標空燃比とするための燃料量のベース値であるベース噴射量Ｑｂを算出する処理である。詳しくは、ベース噴射量算出処理Ｍ１０は、たとえば充填効率ηが百分率で表現される場合、空燃比を目標空燃比とするための充填効率ηの１％当たりの燃料量ＱＴＨに、充填効率ηを乗算することによりベース噴射量Ｑｂを算出する処理とすればよい。ベース噴射量Ｑｂは、燃焼室２４内に充填される空気量に基づき、空燃比を目標空燃比に制御するために算出された燃料量である。ちなみに、目標空燃比は、たとえば理論空燃比とすればよい。なお、充填効率ηは、燃焼室２４内に充填される空気量を定めるパラメータであり、ＣＰＵ７２により、回転速度ＮＥおよび吸入空気量Ｇａに基づき算出される。また、回転速度ＮＥは、ＣＰＵ７２により、クランク角センサ８２の出力信号Ｓｃｒに基づき算出される。
【００４０】
フィードバック処理Ｍ１２は、上流側検出値Ａｆｕを目標値Ａｆ＊にフィードバック制御するための操作量であるフィードバック操作量としてのベース噴射量Ｑｂの補正比率δに「１」を加算したフィードバック補正係数ＫＡＦを算出して出力する処理である。詳しくは、フィードバック処理Ｍ１２は、上流側検出値Ａｆｕと目標値Ａｆ＊との差を入力とする比例要素および微分要素の各出力値と、同差に応じた値の積算値を保持し出力する積分要素の出力値との和を補正比率δとする。
【００４１】
低温補正処理Ｍ１４は、水温ＴＨＷが所定温度Ｔｔｈ（たとえば６０℃）未満の場合、ベース噴射量Ｑｂを増量すべく、低温増量係数Ｋｗを「１」よりも大きい値に算出する処理である。詳しくは、低温増量係数Ｋｗは、水温ＴＨＷが低い場合に高い場合よりも大きい値に算出される。なお、水温ＴＨＷが所定温度Ｔｔｈ以上の場合には、低温増量係数Ｋｗは「１」とされ、低温増量係数Ｋｗによるベース噴射量Ｑｂの補正量をゼロとする。
【００４２】
要求噴射量算出処理Ｍ１６は、ベース噴射量Ｑｂに、フィードバック補正係数ＫＡＦと低温増量係数Ｋｗとを乗算することによって、要求噴射量Ｑｄを算出する処理である。
始動時噴射量設定処理Ｍ１８は、始動時における噴射量を設定する処理である。始動時噴射量設定処理Ｍ１８は、始動時においては特に失火を抑制する観点などから、燃焼室２４内で燃焼対象となる混合気の空燃比を理論空燃比とする上で必要な燃料量よりも多量の燃料を噴射させるべく、噴射量を設定する処理である。
【００４３】
噴射弁操作処理Ｍ２０は、ポート噴射弁１６を操作すべく、ポート噴射弁１６に操作信号ＭＳ２を出力したり、筒内噴射弁２６を操作すべく、筒内噴射弁２６に操作信号ＭＳ３を出力したりする処理である。詳しくは、噴射弁操作処理Ｍ２０は、始動後においては、要求噴射量Ｑｄに対するポート噴射弁１６の噴射割合を噴き分け率Ｋｐとして設定し、これに応じてポート噴射弁１６や筒内噴射弁２６を操作する処理である。また、噴射弁操作処理Ｍ２０は、始動時においては、始動時噴射量設定処理Ｍ１８によって設定された噴射量の燃料をポート噴射弁１６によって噴射させるべくポート噴射弁１６を操作する処理である。
【００４４】
温度推定処理Ｍ２２は、回転速度ＮＥ、充填効率η、上流側検出値Ａｆｕ、車速ＳＰＤおよび点火時期ａｉｇに基づき、ＧＰＦ３６の温度の推定値であるフィルタ温度Ｔｇｐｆを算出する処理である。詳しくは、温度推定処理Ｍ２２は、回転速度ＮＥおよび充填効率ηを入力変数とし、ＧＰＦ３６の温度のベース値を出力変数とするマップデータに基づき、ＣＰＵ７２によりベース値をマップ演算する処理を含む。また、温度推定処理Ｍ２２は、上流側検出値Ａｆｕがリッチである場合にリーンである場合よりもフィルタ温度Ｔｇｐｆが高くなるようにベース値を補正する処理を含む。これは、上流側検出値Ａｆｕを入力変数とし、ベース値を補正するための第１補正量を出力変数とするマップデータに基づき、ＣＰＵ７２により第１補正量マップ演算することによって実現される。また温度推定処理Ｍ２２は、車速ＳＰＤが高い場合に低い場合よりもフィルタ温度Ｔｇｐｆが低くなるようにベース値を補正する処理を含む。これは、車速ＳＰＤを入力変数としベース値を補正するための第２補正量を出力変数とするマップデータに基づき、ＣＰＵ７２により第２補正量をマップ演算することによって実現できる。また、温度推定処理Ｍ２２は、点火時期ａｉｇが遅角側である場合に進角側である場合よりもフィルタ温度が高くなるようにベース値を補正する処理を含む。これは、点火時期ａｉｇを入力変数とし、ベース値を補正するための第３補正量を出力変数とするマップデータに基づき、ＣＰＵ７２により第３補正量をマップ演算することによって実現できる。
【００４５】
なお、マップデータとは、入力変数の離散的な値と、入力変数の値のそれぞれに対応する出力変数の値と、の組データである。またマップ演算は、たとえば、入力変数の値がマップデータの入力変数の値のいずれかに一致する場合、対応するマップデータの出力変数の値を演算結果とするのに対し、一致しない場合、マップデータに含まれる複数の出力変数の値の補間によって得られる値を演算結果とする処理とすればよい。
【００４６】
ＰＭ推定処理Ｍ２４は、フィルタ温度Ｔｇｐｆ等に基づき、ＧＰＦ３６によって捕集された粒子状物質の量であるＰＭ量を推定する処理である。これについては、後に詳述する。
【００４７】
再生処理Ｍ２６は、ＰＭ量に基づき、ＧＰＦ３６が捕集したＰＭを酸化除去すべく、点火装置２８等を操作する処理である。
触媒劣化検出処理Ｍ２８は、ＧＰＦ３６に担持された三元触媒の劣化度合いを劣化率Ｒｄｃとして検出する処理である。詳しくは、触媒劣化検出処理Ｍ２８は、三元触媒の酸素吸蔵量の最大値を算出し、同最大値が基準値を下回る度合いとして劣化率Ｒｄｃを算出する処理である。ここで、酸素吸蔵量は、下流側検出値Ａｆｄが、理論空燃比を示すストイキ点よりもリッチとなることにより、三元触媒の酸素吸蔵量がゼロとなることによって、燃焼対象とされる混合気の空燃比をリーンとし、下流側検出値Ａｆｄがストイキ点よりもリーンとなるまでのＧＰＦ３６への酸素流量の積算値に基づき算出される。
【００４８】
図３に、ＰＭ推定処理Ｍ２４の手順を示す。図３に示す処理は、図１に示すＲＯＭ７４に記憶されたＰＭ量推定プログラム７４ａをＣＰＵ７２がたとえば所定周期で繰り返し実行することにより実現される。なお、以下では、先頭に「Ｓ」が付与された数字によって、各処理のステップ番号を表現する。
【００４９】
図３に示す一連の処理において、ＣＰＵ７２は、回転速度ＮＥ、充填効率η、点火時期平均値ａｉｇａｖｅ、増量量平均値Ｑｉａｖｅ、始動時積算空気量ＩｎＧａ１、始動後積算空気量ＩｎＧａ２、水温ＴＨＷ，吸気温ＴＯ、フィルタ温度Ｔｇｐｆ、上流側平均値Ａｆｕａｖｅ、およびＰＭ量であるＰＭ堆積量ＤＰＭを取得する（Ｓ１０）。なお、ここで取得するＰＭ堆積量ＤＰＭは、図３の一連の処理の前回の実行タイミングにおいて算出された前回値である。なお、図３の処理が一度も実行されていないときのＰＭ堆積量ＤＰＭの初期値は、ゼロとなっている。点火時期平均値ａｉｇａｖｅ、増量量平均値Ｑｉａｖｅ、および上流側平均値Ａｆｕａｖｅは、それぞれ、Ｓ１０の処理の周期における、点火時期ａｉｇの平均値、増量量Ｑｉの平均値、および上流側検出値Ａｆｕの平均値である。たとえば、ＣＰＵ７２は、Ｓ１０の処理の周期に、上流側検出値Ａｆｕを複数回サンプリングし、それらの平均値を算出し、上流側平均値Ａｆｕａｖｅとする。また、増量量Ｑｉは、ベース噴射量Ｑｂに対する要求噴射量Ｑｄの増量量Ｑｉの平均値であり、負の値をとりうる。増量量Ｑｉは、混合気の空燃比を理論空燃比とする上で必要な燃料量に対する過不足分を示す。
【００５０】
また、始動時積算空気量ＩｎＧａ１は、始動時において吸入される空気量の積算値である。また、始動後積算空気量ＩｎＧａ２は、始動後における吸入空気量Ｇａの積算値である。
【００５１】
次にＣＰＵ７２は、Ｓ１０の処理において取得したいくつかの変数を、図１に示す記憶装置７６に記憶された写像データ７６ａによって規定される写像であって排気通路３４へのＰＭの排出量であるＰＭ排出量ＱＰＭを出力する写像の入力変数とする（Ｓ１２）。すなわち、ＣＰＵ７２は、入力変数ｘ（１）に回転速度ＮＥを代入し、入力変数ｘ（２）に充填効率ηを代入し、入力変数ｘ（３）に点火時期平均値ａｉｇａｖｅを代入し、入力変数ｘ（４）に増量量平均値Ｑｉａｖｅを代入し、入力変数ｘ（５）に始動時積算空気量ＩｎＧａ１を代入し、入力変数ｘ（６）に始動後積算空気量ＩｎＧａ２を代入する。また、ＣＰＵ７２は、入力変数ｘ（７）に水温ＴＨＷを代入し、入力変数ｘ（８）に吸気温ＴＯを代入する。
【００５２】
次にＣＰＵ７２は、ＰＭ排出量ＱＰＭを出力する写像に入力変数ｘ（１）〜ｘ（８）を入力することによって、ＰＭ排出量ＱＰＭを算出する（Ｓ１４）。本実施形態にかかる写像は、中間層が１層であって且つ、中間層の活性化関数ｈ１が、ハイパボリックタンジェントであり、出力層の活性化関数ｈ２がＲｅＬＵであるニューラルネットワークによって構成されている。なお、ＲｅＬＵは、入力とゼロとのうちの小さくない方を出力する関数である。
【００５３】
ここで、中間層の各ノードの値は、係数ｗＦ（１）ｊｋ（ｊ＝１〜ｎｈ，ｋ＝０〜８）によって規定される線形写像に上記入力変数ｘ（１）〜ｘ（８）を入力した際の「ｎｈ」次元の出力値のそれぞれを活性化関数ｈ１に入力することによって生成される。ちなみに、ｗＦ（１）ｊ０は、バイアスパラメータであり、入力変数ｘ（０）は、「１」と定義している。また、出力層は、係数ｗＦ（２）１ｊによって規定される線形写像に中間層のノードの値を入力した際の出力を活性化関数ｈ２に入力することによって生成される。ただし、係数ｗＦ（２）１０は、バイアスパラメータである。
【００５４】
次にＣＰＵ７２は、Ｓ１０の処理において取得したＰＭ堆積量ＤＰＭの前回値に基づき、排気通路３４に排出された排気中のＰＭのうちのＧＰＦ３６において捕集される割合である捕集率ＲＰＭを算出する（Ｓ１６）。詳しくは、ＰＭ堆積量ＤＰＭの前回値を入力変数とし、捕集率ＲＰＭを出力変数とするマップデータが予めＲＯＭ７４に記憶された状態で、ＣＰＵ７２により捕集率ＲＰＭをマップ演算する。
【００５５】
次にＣＰＵ７２は、Ｓ１０の処理において取得したいくつかの変数を、図１に示す記憶装置７６に記憶された写像データ７６ａによって規定される写像であってＧＰＦ３６によるＰＭの酸化量であるＰＭ酸化量ＯＰＭを出力する写像の入力変数とする（Ｓ１８）。すなわち、ＣＰＵ７２は、入力変数ｘ（１）に回転速度ＮＥを代入し、入力変数ｘ（２）に充填効率ηを代入し、入力変数ｘ（３）にフィルタ温度Ｔｇｐｆを代入し、入力変数ｘ（４）に上流側平均値Ａｆｕａｖｅを代入し、入力変数ｘ（５）にＰＭ堆積量ＤＰＭの前回値を代入する。
【００５６】
次にＣＰＵ７２は、ＰＭ酸化量ＯＰＭを出力する写像にＳ１８の処理によって生成した入力変数ｘ（１）〜ｘ（５）を入力することによって、ＰＭ酸化量ＯＰＭを算出する（Ｓ２０）。本実施形態にかかる写像は、中間層が１層であって且つ、中間層の活性化関数ｇ１が、ハイパボリックタンジェントであり、出力層の活性化関数ｇ２がＲｅＬＵであるニューラルネットワークによって構成されている。
【００５７】
ここで、中間層の各ノードの値は、係数ｗＳ（１）ｊｋ（ｊ＝１〜ｎｇ，ｋ＝０〜５）によって規定される線形写像にＳ１８の処理による入力変数ｘ（１）〜ｘ（５）を入力した際の「ｎｇ」次元の出力値のそれぞれを活性化関数ｇ１に入力することによって生成される。ちなみに、ｗＳ（１）ｊ０は、バイアスパラメータであり、入力変数ｘ（０）は、「１」と定義している。また、出力層は、係数ｗＳ（２）１ｊによって規定される線形写像に中間層のノードの値を入力した際の出力を活性化関数ｇ２に入力することによって生成される。なお、係数ｗＳ（２）１０は、バイアスパラメータである。
【００５８】
次に、ＣＰＵ７２は、ＰＭ排出量ＱＰＭに捕集率ＲＰＭを乗算した値からＰＭ酸化量ＯＰＭを減算した値を、Ｓ１０の処理によって取得したＰＭ堆積量ＤＰＭの前回値に加算することによって、ＰＭ堆積量ＤＰＭを更新する（Ｓ２２）。そしてＣＰＵ７２は、ＰＭ堆積量ＤＰＭが所定量ＤＰＭｔｈＨ以上であるか否かを判定する（Ｓ２４）。ＣＰＵ７２は、所定量ＤＰＭｔｈＨ以上であると判定する場合（Ｓ２４：ＹＥＳ）、再生フラグＦに「１」を代入する（Ｓ２６）。ちなみに、再生フラグＦの初期値は、「０」とされている。
【００５９】
なお、ＣＰＵ７２は、Ｓ２６の処理が完了する場合や、Ｓ２４の処理において否定判定する場合には、図３に示す一連の処理を一旦終了する。
図４に、再生処理Ｍ２６の手順を示す。図４に示す処理は、図１に示すＲＯＭ７４に記憶された対処プログラム７４ｂをＣＰＵ７２がたとえば所定周期で繰り返し実行することにより実現される。
【００６０】
図４に示す一連の処理において、ＣＰＵ７２は、まず、再生フラグＦが「１」であるか否かを判定する（Ｓ３０）。ＣＰＵ７２は、再生フラグＦが「１」であると判定する場合（Ｓ３０：ＹＥＳ）、ＧＰＦ３６内のＰＭを酸化除去すべくＧＰＦ３６の温度を上昇させる昇温制御の実行条件が成立するか否かを判定する（Ｓ３２）。ここで、昇温条件は、たとえばもともとの排気温度が高くなる高負荷領域であることなどとすればよい。そしてＣＰＵ７２は、実行条件が成立すると判定する場合（Ｓ３２：ＹＥＳ）、たとえば点火装置２８を操作して排気温度を上昇させたり、ＧＰＦ３６に流入する未燃燃料を増量させるようにポート噴射弁１６や筒内噴射弁２６を操作したりするなどして、ＧＰＦ３６の温度を上昇させる昇温制御を実行する（Ｓ３４）。そして、ＣＰＵ７２は、ＰＭ堆積量ＤＰＭが、上記所定量ＤＰＭｔｈＨよりも小さい規定量ＤＰＭｔｈＬ以下となったか否かを判定する（Ｓ３６）。そしてＣＰＵ７２は、規定量ＤＰＭｔｈＬ以下となったと判定する場合（Ｓ３６：ＹＥＳ）、再生フラグＦに「０」を代入する（Ｓ３８）。
【００６１】
なお、ＣＰＵ７２は、Ｓ３８の処理を完了する場合や、Ｓ３０，Ｓ３２，Ｓ３６の処理において否定判定する場合には、図４に示す一連の処理を一旦終了する。
次に写像データ７６ａの生成手法について説明する。
【００６２】
図５に、写像データ７６ａを生成するシステムを示す。
図５に示すように、本実施形態では、内燃機関１０のクランク軸３０に、トルクコンバータ６０および変速装置６２を介してダイナモメータ１００を機械的に連結する。そして内燃機関１０を稼働させた際の様々な状態変数がセンサ群１０２によって検出され、検出結果が、写像データ７６ａを生成するコンピュータである適合装置１０４に入力される。なお、センサ群１０２には、写像への入力を生成するための値を検出するセンサである上流側空燃比センサ８６や吸気温センサ９２等が含まれる。また、センサ群１０２には、排気通路３４に排出されるＰＭの流量を検知するＰＭセンサが含まれる。
【００６３】
図６に、ＰＭ排出量ＱＰＭを出力する写像を規定する写像データの生成処理の手順を示す。図６に示す処理は、適合装置１０４によって実行される。なお、図６に示す処理は、たとえば、適合装置１０４にＣＰＵおよびＲＯＭを備え、ＲＯＭに記憶されたプログラムをＣＰＵが実行することにより実現すればよい。
【００６４】
図６に示す一連の処理において、適合装置１０４は、まず、センサ群１０２の検出結果に基づき、Ｓ１２の処理において入力変数ｘ（１）〜ｘ（８）として用いるものと同一のデータを訓練データとして取得するとともに、ＰＭセンサによって検出されるＰＭ排出量ＱＰＭｔを訓練データのうちの教師データとして取得する（Ｓ４０）。
【００６５】
次に、適合装置１０４は、Ｓ１２の処理の要領で、入力変数ｘ（１）〜ｘ（８）に教師データ以外の訓練データを代入する（Ｓ４２）。そして適合装置１０４は、Ｓ１４の処理の要領で、Ｓ４２の処理によって求めた入力変数ｘ（１）〜ｘ（８）を用いてＰＭ排出量ＱＰＭを算出する（Ｓ４４）。そしてＣＰＵ７２は、Ｓ４４の処理によって算出されたＰＭ排出量ＱＰＭのサンプル数が所定以上であるか否かを判定する（Ｓ４５）。ここで所定以上であるためには、内燃機関１０の運転状態を変化させることによって、回転速度ＮＥおよび充填効率ηによって規定される様々な動作点においてＰＭ排出量ＱＰＭが算出されていることが要求される。
【００６６】
適合装置１０４は、所定以上ではないと判定する場合（Ｓ４５：ＮＯ）、Ｓ４０の処理に戻る。これに対し、ＣＰＵ７２は、所定以上であると判定する場合（Ｓ４５：ＹＥＳ）、教師データとしてのＰＭ排出量ＱＰＭｔとＳ４４の処理によって算出されたＰＭ排出量ＱＰＭのそれぞれとの差の２乗和を最小化するように、係数ｗＦ（１）ｊｉ，ｗＦ（２）１ｊを更新する（Ｓ４６）。そして適合装置１０４は、係数ｗＦ（１）ｊｉ，ｗＦ（２）１ｊを、学習済みの写像データ７６ａとして記憶する（Ｓ４８）。
【００６７】
なお、適合装置１０４は、Ｓ４８の処理が完了する場合、図６に示す一連の処理を一旦終了する。
図７に、ＰＭ酸化量ＯＰＭを出力する写像を規定する写像データの生成処理の手順を示す。図７に示す処理は、適合装置１０４によって実行される。
【００６８】
図７に示す一連の処理において、適合装置１０４は、まず、センサ群１０２の検出結果に基づき、Ｓ１８の処理において入力変数ｘ（１）〜ｘ（５）として用いるものと同一のデータを訓練データとして取得するとともに、教師データとしてＰＭ酸化量ＯＰＭｔを取得する（Ｓ５０）。ここでは、ＧＰＦ３６の重量を測定し、これに基づきＰＭ堆積量ＤＰＭを取得した後、ＧＰＦ３６を排気通路３４に配置し、内燃機関１０の動作点を固定しつつ内燃機関１０を稼働させて、Ｓ１８の処理において入力変数ｘ（１）〜ｘ（４）として用いるものを取得する。その後、ＧＰＦ３６を取り外して重量を測定し、稼働前との差分に基づき、ＰＭ堆積量ＤＰＭの変化量を算出する。そして、その変化量と、ＰＭ排出量ＱＰＭに捕集率ＲＰＭを乗算した値とに基づき、ＰＭ酸化量ＯＰＭｔを算出する。
【００６９】
次に、適合装置１０４は、Ｓ１８の処理の要領で、入力変数ｘ（１）〜ｘ（５）に教師データ以外の訓練データを代入する（Ｓ５２）。そして適合装置１０４は、Ｓ２０の処理の要領で、Ｓ５２の処理によって求めた入力変数ｘ（１）〜ｘ（５）を用いてＰＭ酸化量ＯＰＭを算出する（Ｓ５４）。そしてＣＰＵ７２は、Ｓ５４の処理によって算出されたＰＭ酸化量ＯＰＭのサンプル数が所定以上であるか否かを判定する（Ｓ５５）。ここで所定以上であるためには、ＰＭ堆積量ＤＰＭを複数の値のそれぞれとした際に、内燃機関１０の運転状態を変化させることによって、回転速度ＮＥおよび充填効率ηによって規定される様々な動作点においてＰＭ排出量ＱＰＭが算出されていることが要求される。
【００７０】
適合装置１０４は、所定以上ではないと判定する場合（Ｓ５５：ＮＯ）、Ｓ５０の処理に戻る。これに対し、ＣＰＵ７２は、所定以上であると判定する場合（Ｓ５５：ＹＥＳ）、教師データとしてのＰＭ酸化量ＯＰＭｔとＳ５４の処理によって算出されたＰＭ酸化量ＯＰＭのそれぞれとの差の２乗和を最小化するように、係数ｗＳ（１）ｊｉ，ｗＳ（２）１ｊを更新する（Ｓ５６）。そして適合装置１０４は、係数ｗＳ（１）ｊｉ，ｗＳ（２）１ｊを、学習済みの写像データ７６ａとして記憶する（Ｓ５８）。
【００７１】
なお、適合装置１０４は、Ｓ５８の処理が完了する場合、図７に示す一連の処理を一旦終了する。
ここで、本実施形態の作用および効果について説明する。
【００７２】
ＣＰＵ７２は、回転速度ＮＥ、充填効率η、点火時期平均値ａｉｇａｖｅ、増量量平均値Ｑｉａｖｅ、始動時積算空気量ＩｎＧａ１、始動後積算空気量ＩｎＧａ２、水温ＴＨＷ、および吸気温ＴＯを入力として、ＰＭ排出量ＱＰＭを算出する。ここで、点火時期ａｉｇが遅角されると、燃焼が不安定となることから、点火時期ａｉｇは、ＰＭの排出量に大きく影響する。また、理論空燃比を超えた分の燃料量は、ＰＭの生成に繋がりやすいため、増量量Ｑｉは、ＰＭの排出量に大きく影響する。
【００７３】
また、始動時噴射量設定処理Ｍ１８においては、理論空燃比とする上で必要な燃料量に対して多量の燃料を噴射し、吸気通路１２や吸気バルブ１８等の吸気系に多量に燃料が付着しても失火を抑制している。ここで、吸気系に付着している燃料量が多い場合には少ない場合と比較して、吸気系に付着していた燃料が燃焼室２４内に流入することによってＰＭの発生が顕著となる。ここで、始動時積算空気量ＩｎＧａ１は、始動時の燃料噴射によって吸気系に付着する燃料の総量と正の相関を有し、始動後積算空気量ＩｎＧａ２は、始動時に吸気系に多量に付着した燃料量に対する減少量と相関を有する。すなわち、始動時積算空気量ＩｎＧａ１および始動後積算空気量ＩｎＧａ２は、吸気系に付着している燃料量と相関を有する変数である付着量変数を構成する。そして付着量変数が大きい場合には小さい場合よりもＰＭの排出量が多くなる。
【００７４】
また、水温ＴＨＷは、シリンダ２０の温度と相関を有し、シリンダ２０の壁面温度が低い場合には高い場合よりも、壁面に燃料が付着してＰＭの発生が顕著となる傾向がある。また、吸気温ＴＯは、圧縮工程における混合気の温度と相関を有することから、混合気の燃焼温度と相関を有する。そして、燃焼温度によってＰＭの排出量が異なることから、吸気温ＴＯによって、ＰＭの排出量が異なる。
【００７５】
さらに、回転速度ＮＥおよび充填効率ηは、排気の流量を定めるパラメータであるとともに、内燃機関１０の動作点を定める動作点変数である。ＣＰＵ７２は、動作点に応じて、吸気バルブタイミング可変装置４４やＥＧＲバルブ５２等の内燃機関１０の操作部の操作量を設定する傾向があることから、動作点変数には、各操作部の操作量に関する情報が含まれ、ひいてはＰＭの排出量に関する情報が含まれる。
【００７６】
したがって、本実施形態によれば、上記入力変数ｘ（１）〜ｘ（８）を用いることにより、ＰＭ排出量を高精度に算出できる。しかも、本実施形態では、内燃機関１０の様々な変数を無作為且つ大量に入力してＰＭ排出量ＱＰＭを算出する写像を機械学習によって学習させるのではなく、内燃機関１０の制御に精通した発明者の知見に基づき、写像に入力する変数を厳選した。そのため、発明者の知見を用いない場合と比較すると、ニューラルネットワークの中間層の層数を小さくすることが可能となり、ＰＭ排出量ＱＰＭを算出する写像の構造を簡素化しやすい。
【００７７】
一方、ＣＰＵ７２は、回転速度ＮＥ、充填効率η、フィルタ温度Ｔｇｐｆ、上流側平均値Ａｆｕａｖｅ、およびＰＭ堆積量ＤＰＭの前回値を入力とて、ＰＭ酸化量ＯＰＭを算出した。ここで、フィルタ温度Ｔｇｐｆ、ＰＭ堆積量ＤＰＭ、およびＧＰＦ３６に流入する流体中の酸素量は、ＧＰＦ３６におけるＰＭの酸化速度と正の相関を有する。また、上流側検出値Ａｆｕは、回転速度ＮＥおよび充填効率ηとともに、ＧＰＦ３６に流入する流体中の酸素量の割合を示し、特に排気の流量を定める変数とともにＧＰＦ３６に流入する酸素量を示す酸素量変数を構成する。
【００７８】
したがって、本実施形態では、ＰＭの酸化速度と相関を有する上記複数の変数に基づきＰＭ酸化量ＯＰＭを算出することにより、ＰＭ酸化量ＯＰＭを高精度に算出できる。しかも、本実施形態では、内燃機関１０の様々な変数を無作為且つ大量に入力してＰＭ酸化量ＯＰＭを算出する写像を機械学習によって学習させるのではなく、内燃機関１０の制御に精通した発明者の知見に基づき、写像に入力する変数を厳選した。そのため、発明者の知見を用いない場合と比較すると、ニューラルネットワークの中間層の層数を小さくすることが可能となり、ＰＭ排出量ＱＰＭを算出する写像の構造を簡素化しやすい。
【００７９】
さらに、本実施形態では、ＰＭ堆積量ＤＰＭの変化量やＰＭ堆積量ＤＰＭ自体を単一のニューラルネットワークによって算出する代わりに、ＧＰＦ３６にＰＭが堆積する現象を、排気通路３４へのＰＭの排出、ＧＰＦ３６でのＰＭの捕集、およびＧＰＦ３６におけるＰＭの酸化に分割して各別の写像を設けた。ここで、ＰＭ堆積量ＤＰＭの変化量やＰＭ堆積量ＤＰＭ自体を単一のニューラルネットワークによって算出する場合には、ニューラルネットワーク自体が、入力変数ｘのそれぞれについて、各現象のいずれに寄与するかに応じたＰＭ堆積量ＤＰＭの変化量への影響を学習する必要がある。そのため、中間層の層数を増加させたり、入力変数ｘの次元を増加させたりする必要が生じやすい。これに対し、本実施形態では、排気通路３４へのＰＭの排出、ＧＰＦ３６でのＰＭの捕集、およびＧＰＦ３６におけるＰＭの酸化に分割して各別の写像を設けることにより、各写像の構造を簡素化できる。
【００８０】
以上説明した本実施形態によれば、さらに以下に記載する効果が得られる。
（１）ＰＭ排出量ＱＰＭを出力する写像の入力に増量量平均値Ｑｉａｖｅを含めた。ここで、原理的には、写像の入力に動作点変数を含めている場合、要求噴射量Ｑｄをさらに入力とすることにより、増量量Ｑｉを用いることなく、理論空燃比とする上で必要な燃料量に対する過剰量を把握しつつＰＭ排出量ＱＰＭを算出することが可能である。しかし、これを可能とする上では、ニューラルネットワークに、充填効率ηと要求噴射量Ｑｄとから、増量量Ｑｉに関する情報を学習させる必要があることから、ニューラルネットワークの中間層の層数が大きくなる傾向がある。これに対し、本実施形態のように、増量量Ｑｉを写像の入力に含めることにより、写像の構造を簡素化できる。
【００８１】
（２）写像の入力に増量量Ｑｉではなく増量量平均値Ｑｉａｖｅを含めた。これにより、Ｓ１０の処理の周期毎に単一の増量量Ｑｉのサンプリング値を用いる場合と比較すると、Ｓ１０の処理の周期を短縮することなく、酸素量に対する燃料量の過剰量についてのより正確な情報を得ることができ、ひいてはＰＭ排出量ＱＰＭをより高精度に算出することができる。
【００８２】
（３）写像の入力に上流側平均値Ａｆｕａｖｅを含めた。これにより、Ｓ１０の処理の周期毎の上流側検出値Ａｆｕを用いる場合と比較すると、Ｓ１０の処理の周期を短縮することなく、ＧＰＦ３６に流入する酸素や未燃燃料についてのより正確な情報を得ることができ、ひいてはＰＭ酸化量ＯＰＭをより高精度に算出することができる。
【００８３】
＜第２の実施形態＞
以下、第２の実施形態について、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。
【００８４】
本実施形態では、ＰＭ排出量ＱＰＭを出力する写像を、冷間時であるか否かによって各別の写像とすることにより、簡易なモデルによってより高精度にＰＭ排出量ＱＰＭを算出することを狙う。
【００８５】
図８に、ＰＭ推定処理Ｍ２４の手順を示す。図８に示す処理は、図１に示すＲＯＭ７４に記憶されたＰＭ量推定プログラム７４ａをＣＰＵ７２がたとえば所定周期で繰り返し実行することにより実現される。なお、図８において、図３に示した処理に対応する処理については、便宜上同一のステップ番号を付している。
【００８６】
図８に示す一連の処理において、ＣＰＵ７２は、まず、現在の水温ＴＨＷと、始動時水温ＴＨＷ０と、始動時からの積算空気量ＩｎＧａとによって、冷間時であるか否かを判定する（Ｓ６０）。ここで、冷間時とは、内燃機関１０が低温で駆動されることによって、ＰＭの排出量が顕著となるときであることとする。詳しくは、現在の水温ＴＨＷ、始動時水温ＴＨＷ０、および積算空気量ＩｎＧａを入力変数とし、冷間であるか否かに応じた値を出力変数とするマップデータがＲＯＭ７４に予め記憶された状態で、ＣＰＵ７２により同値をマップ演算する。そしてＣＰＵ７２は、冷間時であると判定する場合（Ｓ６０：ＹＥＳ）、図３のＳ１０〜Ｓ２６の処理を実行する。なお、Ｓ１４の処理において用いる写像データは、Ｓ６０の処理において肯定判定される場合の訓練データのみから学習されたものとする。
【００８７】
これに対し、ＣＰＵ７２は、温間時であると判定する場合（Ｓ６０：ＮＯ）、回転速度ＮＥ、充填効率η、点火時期平均値ａｉｇａｖｅ、増量量平均値Ｑｉａｖｅ、吸気温ＴＯ、フィルタ温度Ｔｇｐｆ、上流側平均値Ａｆｕａｖｅ、およびＰＭ堆積量ＤＰＭの前回値を取得する（Ｓ６２）。次にＣＰＵ７２は、Ｓ６２の処理によって取得した変数のうちの回転速度ＮＥ、充填効率η、点火時期平均値ａｉｇａｖｅ、増量量平均値Ｑｉａｖｅ、および吸気温ＴＯを、ＰＭ排出量ＱＰＭを出力する写像の入力変数とする（Ｓ６４）。すなわち、ＣＰＵ７２は、入力変数ｘ（１）に回転速度ＮＥを代入し、入力変数ｘ（２）に充填効率ηを代入し、入力変数ｘ（３）に点火時期平均値ａｉｇａｖｅを代入し、入力変数ｘ（４）に増量量平均値Ｑｉａｖｅを代入し、入力変数ｘ（５）に吸気温ＴＯを代入する。そして、ＣＰＵ７２は、Ｓ６４によって生成した入力変数ｘ（１）〜ｘ（５）を中間層が１層のニューラルネットワークに入力することによって、ＰＭ排出量ＱＰＭを算出する（Ｓ６６）。この写像の活性化関数ｈ１，ｈ２は、Ｓ１４の処理で用いたものと同様であるが、係数ｗＦ（１）ｊｋ，ｗＦ（２）ｉｊが異なる。特に、ｗＦ（１）ｊｋ（ｊ＝１〜ｎｈ，ｋ＝０〜５）である。図８には、中間層のノードの数について、Ｓ１４の処理と同じ変数「ｎｈ」を用いて記載しているが、それらの値については必ずしも同じとは限らない。なお、Ｓ６６の処理で用いる写像データは、Ｓ６０の処理において否定判定される状況における訓練データによって学習されたものである。
【００８８】
ＣＰＵ７２は、Ｓ６６の処理が完了する場合、Ｓ１６の処理に移行する。
このように、本実施形態では、ＰＭ排出量ＱＰＭが特に顕著となる冷間時とそうではない温間時とで、各別の写像を用いることにより、ＰＭの排出の仕方が大きく異なる現象に対して単一の写像で対処する必要が生じない。そのため、中間層の層数を増やす等の写像の構造を複雑化することなく、ＰＭ排出量ＱＰＭの算出精度を向上させることができる。なお、温間時には、吸気系に付着した燃料によるＰＭの影響が小さくなっていることから、Ｓ６２の処理において用いる写像の入力から、付着量変数を構成する始動時積算空気量ＩｎＧａ１および始動後積算空気量ＩｎＧａ２を削除した。また、温間時には、シリンダ２０の壁面温度に起因したＰＭの排出量の変化が小さいことから、Ｓ６２の処理において用いる写像の入力から、水温ＴＨＷを削除した。
【００８９】
＜第３の実施形態＞
以下、第３の実施形態について、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。
【００９０】
本実施形態では、ＰＭ堆積量ＤＰＭを用いてＧＰＦ３６の異常の有無を判定する。
図９に、上記判定に関する処理の手順を示す。図９に示す処理は、図１に示すＲＯＭ７４に記憶された対処プログラム７４ｂをＣＰＵ７２がたとえば所定周期で繰り返し実行することにより実現される。
【００９１】
図９に示す一連の処理において、ＣＰＵ７２は、まず、回転速度ＮＥおよび充填効率ηに基づき、ＧＰＦ３６内の流体の体積流量Ｆｖを算出する（Ｓ７０）。これは、たとえば回転速度ＮＥおよび充填効率ηを入力変数とし体積流量Ｆｖを出力変数とするマップデータが予めＲＯＭ７４に記憶された状態で、ＣＰＵ７２により体積流量Ｆｖをマップ演算することにより実現できる。
【００９２】
次にＣＰＵ７２は、差圧ΔＰｅｘと体積流量Ｆｖとに基づき、ＧＰＦ３６が正常である場合に体積流量Ｆｖおよび差圧ΔＰｅｘとなるＰＭの堆積量である比較量ＤＰＭｃを算出する（Ｓ７２）。ここで、ＣＰＵ７２は、差圧ΔＰｅｘが大きい場合に小さい場合よりも比較量ＤＰＭｃを大きい値に算出する。また、ＣＰＵ７２は、体積流量Ｆｖが大きい場合に小さい場合よりも比較量ＤＰＭｃを小さい値に算出する。これは、たとえば体積流量Ｆｖおよび差圧ΔＰｅｘを入力変数とし、比較量ＤＰＭｃを出力変数とするマップデータがＲＯＭ７４に予め記憶された状態でＣＰＵ７２により比較量ＤＰＭｃをマップ演算することにより実現できる。
【００９３】
そしてＣＰＵ７２は、ＰＭ堆積量ＤＰＭと比較量ＤＰＭｃとの差の絶対値が所定量Ｐｔｈ以上となるか否かを判定する（Ｓ７４）。この処理は、ＧＰＦ３６に異常があるか否かを判定する処理である。すなわち、比較量ＤＰＭｃは、ＧＰＦ３６に異常がない場合に、体積流量Ｆｖおよび差圧ΔＰｅｘから把握されるＰＭの堆積量を示す。一方、ＰＭ堆積量ＤＰＭは、差圧ΔＰｅｘによることなく、ＰＭ排出量ＱＰＭ等に基づき算出されたものである。そのため、仮にＧＰＦ３６に異常が生じていない場合には、ＰＭ堆積量ＤＰＭと比較量ＤＰＭｃとの差の絶対値は大きくないと考えられる。
【００９４】
ＣＰＵ７２は、所定量Ｐｔｈ以上であると判定する場合（Ｓ７６：ＹＥＳ）、ＧＰＦ３６に異常がある旨判定する（Ｓ７６）。そして、ＣＰＵ７２は、ＧＰＦ３６に異常があることをユーザに知らせてＧＰＦ３６の交換等を促すべく、図１に示す警告灯９８を操作する報知処理を実行する（Ｓ７８）。
【００９５】
なお、ＣＰＵ７２は、Ｓ７８の処理が完了する場合や、Ｓ７４の処理において否定判定する場合には、図９に示す一連の処理を一旦終了する。
＜第４の実施形態＞
以下、第４の実施形態について、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。
【００９６】
本実施形態では、ＰＭ堆積量ＤＰＭの算出に用いるパラメータを増加させる。
図１０に、ＰＭ推定処理Ｍ２４の手順を示す。図１０に示す処理は、図１に示すＲＯＭ７４に記憶されたＰＭ量推定プログラム７４ａをＣＰＵ７２がたとえば所定周期で繰り返し実行することにより実現される。なお、図１０において、図３に示した処理に対応する処理については、便宜上同一のステップ番号を付している。
【００９７】
図１０に示す一連の処理において、ＣＰＵ７２は、冷間時であると判定する場合（Ｓ６０：ＹＥＳ）、図８のＳ１０の処理によって取得した変数に加えて、噴き分け率平均値Ｋｐａｖｅ、ピストン頂面温度Ｔｐｉ、Ａｓｈ量Ｑａｓｈ、および劣化率Ｒｄｃを取得する（Ｓ１０ａ）。ここで、噴き分け率平均値Ｋｐａｖｅは、噴き分け率Ｋｐの、図１０の処理の周期における平均値である。また、ピストン頂面温度Ｔｐｉは、ＣＰＵ７２により、たとえば水温ＴＨＷが高い場合に低い場合よりも高い温度に推定され、油温Ｔｏｉｌが高い場合に低い場合よりも高い温度に推定される。また、Ａｓｈ量Ｑａｓｈは、燃焼室２４に流入した潤滑油中の金属酸化物が排気通路３４を介してＧＰＦ３６に流入して堆積したＡｓｈの量である。Ａｓｈは、融点が１０００°Ｃ以上であり、上記再生処理Ｍ２６によっても除去することが困難なものである。ＣＰＵ７２は、以下の式によって、Ｑａｓｈ量の増加量ΔＱａｓｈを算出することによって、Ａｓｈ量Ｑａｓｈを算出する。
ΔＱａｓｈ＝
（走行距離）・｛（オイル密度）・（オイル中Ａｓｈ含有量）・（オイル消費量）｝
ここで、オイル密度や、オイル中Ａｓｈ含有量は、予め定められた定数とする。また、オイル消費量は、回転速度ＮＥおよび充填効率ηを入力変数としオイル消費量を出力変数とするマップデータがＲＯＭ７４に予め記憶された状態でＣＰＵ７２によりマップ演算される。
【００９８】
次に、ＣＰＵ７２は、入力変数ｘ（１）〜ｘ（８）をＳ１２の処理と同様に生成するとともに、入力変数ｘ（９）に噴き分け率平均値Ｋｐａｖｅを代入し、入力変数ｘ（１０）にピストン頂面温度Ｔｐｉを代入する（Ｓ１２ａ）。そして、ＣＰＵ７２は、Ｓ１２ａの処理によって生成した入力変数ｘ（１）〜ｘ（１０）を入力として中間層が１層のニューラルネットワークによって、ＰＭ排出量ＱＰＭを算出する（Ｓ１４ａ）。この写像の活性化関数ｈ１，ｈ２は、Ｓ１４の処理で用いたものと同様であるが、係数ｗＦ（１）ｊｋ，ｗＦ（２）ｉｊが異なる。特に、ｗＦ（１）ｊｋ（ｊ＝１〜ｎｈ，ｋ＝０〜１０）である。なお、Ｓ１４ａの処理で用いる写像データは、Ｓ６０の処理において肯定判定される状況における訓練データによって学習されたものである。
【００９９】
ここで、噴き分け率平均値Ｋｐａｖｅを入力に含めた理由は、ポート噴射弁１６から燃料が噴射された場合と筒内噴射弁２６から燃料が噴射された場合とで、燃料の燃焼が異なり、ＰＭの排出量に相違が生じるためである。また、ピストン頂面温度Ｔｐｉを入力に含めた理由は、ピストン頂面温度Ｔｐｉが低い場合には燃料がピストン２２に付着しＰＭの要因となるためである。
【０１００】
一方、ＣＰＵ７２は、温間時であると判定する場合（Ｓ６０：ＮＯ）、Ｓ６２の処理において取得した変数に加えて、噴き分け率平均値Ｋｐａｖｅ、ピストン頂面温度Ｔｐｉ、オイルジェット量ｖｏｉｌ、Ａｓｈ量Ｑａｓｈ、および劣化率Ｒｄｃを取得する（Ｓ６２ａ）。ここで、オイルジェット量ｖｏｉｌは、オイルジェット４８から吐出される潤滑油の量である。オイルジェット量ｖｏｉｌは、吐出しているか停止しているかに応じた２値的な変数であってもよい。ただし、吐出している場合の吐出量が回転速度ＮＥで変化する場合、回転速度ＮＥに応じてオイルジェット量ｖｏｉｌを連続的な変数として算出してもよい。
【０１０１】
次に、ＣＰＵ７２は、入力変数ｘ（１）〜ｘ（５）をＳ６２の処理と同様に生成するとともに、入力変数ｘ（６）にオイルジェット量ｖｏｉｌを代入する（Ｓ６４ａ）。そして、ＣＰＵ７２は、Ｓ６２ａの処理によって生成した入力変数ｘ（１）〜ｘ（６）を入力として中間層が１層のニューラルネットワークによって、ＰＭ排出量ＱＰＭを算出する（Ｓ６６ａ）。この写像の活性化関数ｈ１，ｈ２は、Ｓ６４の処理で用いたものと同様であるが、係数ｗＦ（１）ｊｋ，ｗＦ（２）ｉｊが異なる。特に、ｗＦ（１）ｊｋ（ｊ＝１〜ｎｈ，ｋ＝０〜６）である。図１０には、中間層のノードの数について、Ｓ１４ａの処理と同じ変数「ｎｈ」を用いて記載しているが、それらの値については必ずしも同じとは限らない。なお、Ｓ６４ａの処理で用いる写像データは、Ｓ６０の処理において否定判定される状況における訓練データによって学習されたものである。
【０１０２】
ここで、オイルジェット量ｖｏｉｌを写像の入力とするのは、オイルジェット４８の吐出量によって、ピストン２２の頂面温度が変化するためである。なお、ピストン頂面温度Ｔｐｉに加えて、オイルジェット量ｖｏｉｌを写像の入力とするのは、本実施形態の場合、ピストン頂面温度Ｔｐｉは定常状態における推定値となっている等、ピストン２２の頂面温度の過渡的な値を精度よく表現することが困難であるからである。
【０１０３】
ＣＰＵ７２は、Ｓ１４ａ，Ｓ６６ａの処理が完了する場合、ＰＭ堆積量ＤＰＭおよびＡｓｈ量に基づき、捕集率ＲＰＭを算出する（Ｓ１６ａ）。詳しくは、ＰＭ堆積量ＤＰＭおよびＡｓｈ量Ｑａｓｈを入力変数とし、捕集率ＲＰＭを出力変数とするマップデータが予めＲＯＭ７４に記憶された状態で、ＣＰＵ７２により捕集率ＲＰＭをマップ演算する。
【０１０４】
次にＣＰＵ７２は、入力変数ｘ（１）〜ｘ（５）をＳ１８の処理と同様に生成するとともに、入力変数ｘ（６）にＡｓｈ量Ｑａｓｈを代入し、入力変数ｘ（７）に劣化率Ｒｄｃを代入する（Ｓ１８ａ）。そして、ＣＰＵ７２は、Ｓ１８ａの処理によって生成した入力変数ｘ（１）〜ｘ（７）を入力として中間層が１層のニューラルネットワークによって、ＰＭ酸化量ＯＰＭを算出する（Ｓ２０ａ）。この写像の活性化関数ｈ１，ｈ２は、Ｓ２０の処理で用いたものと同様であるが、係数ｗＦ（１）ｊｋ，ｗＦ（２）ｉｊが異なる。特に、ｗＦ（１）ｊｋ（ｊ＝１〜ｎｈ，ｋ＝０〜７）である。
【０１０５】
ここで、Ａｓｈ量Ｑａｓｈを写像の入力に含める理由は、Ａｓｈ量Ｑａｓｈが多い場合には少ない場合と比較して、ＰＭの酸化速度が低下するためである。また、劣化率Ｒｄｃを写像の入力とする理由は、ＧＰＦ３６に担持された三元触媒が劣化すると、酸化反応が低下するためである。
【０１０６】
なお、ＣＰＵ７２は、Ｓ２０ａの処理が完了する場合、Ｓ２２の処理に移行する。
＜第５の実施形態＞
以下、第５の実施形態について、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。
【０１０７】
本実施形態では、記憶装置７６に、写像データ７６ａとして、４種類の写像データを記憶しておく。
図１１に、上記４種類の写像データのいずれを用いてＰＭ堆積量ＤＰＭを算出するかを選択する処理の手順を示す。図１１に示す処理は、図１に示すＲＯＭ７４に記憶されたＰＭ量推定プログラム７４ａをＣＰＵ７２によってたとえば所定周期で繰り返し実行することにより実現される。
【０１０８】
図１１に示す一連の処理において、ＣＰＵ７２は、まずフューエルカット処理中であるか否かを判定する（Ｓ８０）。そして、ＣＰＵ７２は、フューエルカット処理中であると判定する場合（Ｓ８０：ＹＥＳ）、第１写像データを選択する（Ｓ８２）。第１写像データは、フューエルカット処理が実行されているとき専用の写像データであり、フューエルカット処理時のデータを訓練データとして学習されたものである。
【０１０９】
一方、ＣＰＵ７２は、フューエルカット処理時ではないと判定する場合（Ｓ８０：ＮＯ）、ＧＰＦ３６内の三元触媒等の暖機処理時であるか否かを判定する（Ｓ８４）。そしてＣＰＵ７２は、触媒暖機時であると判定する場合（Ｓ８４：ＹＥＳ）、第２写像データを選択する（Ｓ８６）。第２写像データは、触媒暖機時の専用の写像データであり、触媒暖機時のデータを訓練データとして学習されたものである。
【０１１０】
また、ＣＰＵ７２は、触媒暖機時ではないと判定する場合（Ｓ８４：ＮＯ）、Ｓ３４の昇温制御時であるか否かを判定する（Ｓ８８）。そしてＣＰＵ７２は、昇温制御時であると判定する場合（Ｓ８８：ＹＥＳ）、第３写像データを選択する（Ｓ９０）。第３写像データは、昇温制御時の専用の写像データであり、昇温制御時のデータを訓練データとして学習されたものである。
【０１１１】
また、ＣＰＵ７２は、昇温制御時ではないと判定する場合（Ｓ８８：ＮＯ）、第４写像データを選択する（Ｓ９２）。第４写像データは、フューエルカット処理、触媒暖機制御、昇温制御のいずれも実行されていないときの専用の写像データであり、フューエルカット処理、触媒暖機制御、昇温制御のいずれも実行されていないときのデータを訓練データとして学習されたものである。
【０１１２】
なお、ＣＰＵ７２は、Ｓ８２，Ｓ８６，Ｓ９０，Ｓ９２の処理が完了する場合には、図１１に示す一連の処理を一旦終了する。
このように、本実施形態では、フューエルカット処理中と、触媒暖機制御時と、昇温制御時と、それ以外とで各別の写像データを用いてＰＭ堆積量ＤＰＭを算出する。このため、それら互いに異なる状況に対して同一の写像データを用いる場合と比較すると、ＰＭ堆積量ＤＰＭの算出精度を向上できる。なお、本実施形態では、写像の構造については、図３に例示したものを想定したが、たとえば、第１写像データによって規定される写像については、入力から、点火時期平均値ａｉｇａｖｅや、増量量平均値Ｑｉａｖｅ、水温ＴＨＷ、吸気温ＴＯを削除してもよい。
【０１１３】
＜第６の実施形態＞
以下、第６の実施形態について、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。
【０１１４】
本実施形態では、ＰＭ堆積量ＤＰＭの算出処理を車両の外部で行う。
図１２に本実施形態にかかるＰＭ量推定システムを示す。なお、図１２において、図１に示した部材に対応する部材については、便宜上同一の符号を付している。
【０１１５】
図１２に示す車両ＶＣ内の制御装置７０は、通信機７９を備えている。通信機７９は車両ＶＣの外部のネットワーク１１０を介してセンター１２０と通信するための機器である。
【０１１６】
センター１２０は、複数の車両ＶＣから送信されるデータを解析する。センター１２０は、ＣＰＵ１２２、ＲＯＭ１２４、記憶装置１２６、周辺回路１２７および通信機１２９を備えており、それらがローカルネットワーク１２８によって通信可能とされるものである。ＲＯＭ１２４には、ＰＭ量推定メインプログラム１２４ａが記憶されており、記憶装置１２６には、写像データ１２６ａが記憶されている。
【０１１７】
図１３に、図１２に示したシステムが実行する処理の手順を示す。図１３（ａ）に示す処理は、図１２に示すＲＯＭ７４に記憶されたＰＭ量推定サブプログラム７４ｃをＣＰＵ７２が実行することにより実現される。また、図１３（ｂ）に示す処理は、ＲＯＭ１２４に記憶されているＰＭ量推定メインプログラム１２４ａをＣＰＵ１２２が実行することにより実現される。なお、図１３において図２に示した処理に対応する処理については、便宜上同一のステップ番号を付している。以下では、ＰＭ量の推定処理の時系列に沿って、図１３に示す処理を説明する。
【０１１８】
図１３（ａ）に示すように、ＣＰＵ７２は、１０ａの処理が完了すると、通信機７９を操作することによって、Ｓ１０ａの処理において取得したデータを、車両ＶＣの識別情報である車両ＩＤとともにセンター１２０に送信する（Ｓ１０２）。
【０１１９】
これに対し、センター１２０のＣＰＵ１２２は、図１３（ｂ）に示すように、送信されたデータを受信し（Ｓ１１０）、Ｓ１１０の処理によって取得されたデータを写像の入力変数ｘに代入する（Ｓ１１２）。すなわち、ＣＰＵ１２２は、Ｓ１２の処理と同様にして入力変数ｘ（１）〜ｘ（８）を生成することに加えて、入力変数ｘ（９）にフィルタ温度Ｔｇｐｆを代入し、入力変数ｘ（１０）に上流側平均値Ａｆｕａｖｅを代入し、入力変数ｘ（１１）に噴き分け率平均値Ｋｐａｖｅを代入し、入力変数ｘ（１２）にピストン頂面温度Ｔｐｉを代入する。また、ＣＰＵ１２２は、入力変数ｘ（１３）にオイルジェット量ｖｏｉｌを代入し、入力変数ｘ（１４）にＡｓｈ量Ｑａｓｈを代入し、入力変数ｘ（１５）に劣化率Ｒｄｃを代入し、入力変数ｘ（１６）にＰＭ堆積量ＤＰＭの前回値を代入する。
【０１２０】
そしてＣＰＵ１２２は、図１２に示す記憶装置１２６に記憶された写像データ１２６ａによって規定される写像に入力変数ｘ（１）〜ｘ（１６）を入力することによって、ＰＭ堆積量ＤＰＭを算出する（Ｓ１１４）。
【０１２１】
本実施形態において、この写像は、中間層が「α」個であって且つ、各中間層の活性化関数ｈ１〜ｈαが、ハイパボリックタンジェントであり、出力層の活性化関数ｆがＲｅＬＵであるニューラルネットワークによって構成されている。たとえば、第１の中間層の各ノードの値は、係数ｗ（１）ｊｉ（ｊ＝０〜ｎ１，ｉ＝０〜１６）によって規定される線形写像に上記入力変数ｘ（１）〜ｘ（１６）を入力した際の出力を活性化関数ｈ１に入力することによって生成される。すなわち、ｍ＝１，２，…，αとすると、第ｍの中間層の各ノードの値は、係数ｗ（ｍ）によって規定される線形写像の出力を活性化関数ｈｍに入力することによって生成される。ここで、ｎ１，ｎ２，…，ｎαは、それぞれ、第１、第２、…、第αの中間層のノード数である。ちなみに、ｗ（１）ｊ０，ｗ（２）ｋ０等は、バイアスパラメータであり、入力変数ｘ（０）は、「１」と定義している。
【０１２２】
そしてＣＰＵ１２２は、通信機１２９を操作することによって、Ｓ１１０の処理によって受信したデータが送信された車両ＶＣに、新たに算出したＰＭ堆積量ＤＰＭに関する信号を送信し（Ｓ１１６）、図１３（ｂ）に示す一連の処理を一旦終了する。これに対し、図１３（ａ）に示すように、ＣＰＵ７２は、ＰＭ堆積量ＤＰＭを受信し（Ｓ１０４）、Ｓ２４〜Ｓ２６の処理を実行する。
【０１２３】
このように、本実施形態では、ＰＭ堆積量ＤＰＭを出力する写像を、単一のニューラルネットワークによって構成した。そして、単一のニューラルネットワークによっても簡易にＰＭ堆積量ＤＰＭを高精度に算出可能とすべく、中間層の層数を複数とした。このため、ニューラルネットワークの構造が複雑となることから、演算負荷が大きくなる。しかし、本実施形態では、センター１２０においてＰＭ堆積量ＤＰＭを算出することとしたため、ＣＰＵ７２の演算負荷を軽減できる。
【０１２４】
＜対応関係＞
上記実施形態における事項と、上記「課題を解決するための手段」の欄に記載した事項との対応関係は、次の通りである。以下では、「課題を解決するための手段」の欄に記載した解決手段の番号毎に、対応関係を示している。［１，３，１１］実行装置は、ＣＰＵ７２およびＲＯＭ７４に対応する。吸気温変数は、吸気温ＴＯに対応し、壁面変数は、水温ＴＨＷに対応し、流量変数は、回転速度ＮＥおよび充填効率ηに対応する。取得処理は、Ｓ１０，Ｓ６２，１０ａ，Ｓ６２ａの処理に対応する。ＰＭ量算出処理は、Ｓ１２〜Ｓ２２の処理や、Ｓ６４，Ｓ６６，Ｓ１６〜Ｓ２２の処理、Ｓ１２ａ，Ｓ１４ａ，Ｓ１６ａ〜Ｓ２０ａ，Ｓ２２の処理、Ｓ６４ａ，Ｓ６６ａ，Ｓ１６ａ〜Ｓ２０ａ，Ｓ２２の処理に対応する。操作処理は、図４の処理や、図９の処理に対応する。［２］増量変数は、増量量平均値Ｑｉａｖｅに対応する。［４］点火変数は、点火時期平均値ａｉｇａｖｅに対応する。［５］付着量変数は、始動時積算空気量ＩｎＧａ１および始動後積算空気量ＩｎＧａ２に対応する。［６］空燃比検出変数は、上流側平均値Ａｆｕａｖｅに対応する。［７］選択処理は、図１１の処理や、Ｓ６０の処理に対応する。［８］高温用写像データは、Ｓ６６，Ｓ６６ａの処理において利用される写像データに対応し、低温用写像データは、Ｓ１４，Ｓ１４ａの処理において利用される写像データに対応する。選択処理は、Ｓ６０の処理に対応する。［９］排出量写像は、Ｓ１４，Ｓ１４ａ，Ｓ６６，Ｓ６６ａの処理において利用される写像に対応する。酸化量写像は、Ｓ２０，Ｓ２０ａの処理において利用される写像に対応する。更新写像は、Ｓ１６，Ｓ２２の処理に利用される写像や、Ｓ１６ａ，Ｓ２２の処理に利用される写像に対応する。排出量算出処理は、Ｓ１４，Ｓ１４ａ，Ｓ６６，Ｓ６６ａの処理に対応する。酸化量算出処理は、Ｓ２０，Ｓ２０ａの処理に対応する。［１０］高温用排出量写像データは、Ｓ６６，Ｓ６６ａの処理において利用されるデータに対応する。低温用排出量写像データは、Ｓ１４，Ｓ１４ａの処理において利用されるデータに対応する。［１２］判定処理は、Ｓ７０〜Ｓ７６の処理に対応する。報知処理は、Ｓ７８の処理に対応する。［１３］ＰＭ量推定システムは、制御装置７０およびセンター１２０に対応する。第１実行装置は、ＣＰＵ７２およびＲＯＭ７４に対応する。第２実行装置は、ＣＰＵ１２２およびＲＯＭ１２４に対応する。取得処理は、Ｓ１０ａの処理に対応し、車両側送信処理は、Ｓ１０２の処理に対応し、車両側受信処理は、Ｓ１０４の処理に対応する。外部側受信処理は、Ｓ１１０の処理に対応する。ＰＭ量算出処理は、Ｓ１１２，Ｓ１１４の処理に対応する。車両側送信処理は、Ｓ１１６の処理に対応する。［１４］データ解析装置は、センター１２０に対応する。［１５］内燃機関の制御装置は、制御装置７０に対応する。
【０１２５】
＜その他の実施形態＞
なお、本実施形態は、以下のように変更して実施することができる。本実施形態および以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。
【０１２６】
・「壁面変数について」
シリンダ壁面温度に関する変数としては、水温ＴＨＷに限らない。たとえば内燃機関１０の潤滑油の温度であってもよい。また、たとえば水温ＴＨＷおよび潤滑油の温度の双方であってもよい。またたとえば、水温ＴＨＷや潤滑油の温度から推定した壁面温度であってもよい。
【０１２７】
・「流量変数について」
流量変数としては、回転速度ＮＥおよび充填効率ηに限らない。たとえば吸入空気量Ｇａであってもよい。
【０１２８】
・「増量変数について」
増量変数としては、増量量平均値Ｑｉａｖｅに限らない。たとえば、ＰＭ量の更新周期内の増量量Ｑｉの１つのサンプリング値であってもよい。また、たとえば増量量Ｑｉを要求噴射量Ｑｄで除算した増量比率や、その平均値と充填効率ηやベース噴射量Ｑｂとによって増量変数を構成してもよい。またたとえば、要求噴射量Ｑｄとベース噴射量Ｑｂとによって増量変数を構成してもよい。ただし、複数の変数によって増量変数を構成する場合よりも、増量量Ｑｉやその平均値等、単一の変数によって増量変数を構成する場合の方が、写像を簡素化しやすい。
【０１２９】
なお、増量変数を写像の入力に含めることは必須ではない。
・「動作点変数について」
動作点変数としては、回転速度ＮＥおよび充填効率ηに限らない。たとえば、吸入空気量Ｇａと回転速度ＮＥとであってもよい。またたとえば下記「内燃機関について」の欄に記載したように、圧縮着火式内燃機関を用いる場合、噴射量と回転速度ＮＥとであってもよい。なお、動作点変数を写像の入力とすることは必須ではない。
【０１３０】
・「付着量変数について」
吸気系に付着している燃料量を示す変数としては、始動時積算空気量ＩｎＧａ１および始動後積算空気量ＩｎＧａ２に限らない。たとえば、始動時の噴射量の積算値および始動後の噴射量の積算値であってもよい。またたとえば、始動時の噴射回数および水温ＴＨＷと始動後の経過時間であってもよい。またたとえば、始動時積算空気量ＩｎＧａ１および始動後積算空気量ＩｎＧａ２に基づき単一の変数として算出された付着量であってもよい。なお、たとえば下記「内燃機関について」の欄に記載したように、内燃機関が筒内噴射弁２６のみを備える場合には、付着量変数を写像への入力に含めない。もっとも、内燃機関１０がポート噴射弁１６を備える場合であっても、付着量変数を写像への入力とすることは必須ではない。
【０１３１】
・「空燃比検出変数について」
上記実施形態では、ＰＭ堆積量ＤＰＭの推定対象とされるＧＰＦ３６の上流側に設けられた空燃比センサの検出値として、上流側平均値Ａｆｕａｖｅを用いたが、これに限らず、たとえば上流側検出値Ａｆｕを用いてもよい。
【０１３２】
下記「フィルタについて」の欄に記載したように、ＧＰＦ３６と触媒３８との配置を入れ替える場合、ＰＭ堆積量ＤＰＭの推定対象とされるＧＰＦ３６の上流側に設けられた空燃比センサの検出値として、下流側検出値Ａｆｄやその平均値を用いることとする。
【０１３３】
なお、空燃比検出変数を写像の入力とすることは必須ではない。
・「フィルタ温度について」
フィルタ温度Ｔｇｐｆとしては、上記処理にて推定したものに限らない。たとえば、回転速度ＮＥ、充填効率η、車速ＳＰＤおよび点火時期ａｉｇ等を入力とするニューラルネットワークの出力値によってフィルタ温度Ｔｇｐｆを推定してもよい。また、推定値に限らず、たとえばＧＰＦ３６にサーミスタ等の温度センサを備えて、その検出値を用いてもよい。
【０１３４】
なお、フィルタ温度を用いることは必須ではない。この際、たとえば、フィルタ温度Ｔｇｐｆの推定に用いた変数を全て写像の入力とすることによって、フィルタ温度Ｔｇｐｆに応じたＰＭ酸化量ＯＰＭを反映したＰＭ堆積量ＤＰＭを算出する学習済みモデルを生成してもよい。
【０１３５】
・「選択処理について」
図１１の処理では、Ｓ８０，Ｓ８４，Ｓ８８の処理によって、４種類の写像データの中から１つを選択したが、これに限らない。たとえば、Ｓ８０，Ｓ８４，Ｓ８８の処理に関して、いずれか１つのみを設けることにより２種類の写像データのいずれかを選択してもよく、またたとえばいずれか２つのみを設けることにより３種類の写像データのいずれかを選択してもよい。
【０１３６】
４種類の写像データのうち互いに異なる部分が、ＰＭ排出量ＱＰＭを出力する写像のみであってもよい。
図１１の処理では、Ｓ９２の処理を、図３の処理としたが、これに限らない。たとえば、図８の処理としてもよく、またたとえば図１０の処理としてもよい。もっとも、図１１のように、Ｓ８０，Ｓ８４，Ｓ８８の処理等によって選択される各写像が、ＰＭ排出量写像と、ＰＭ酸化量写像とを備えることは必須ではなく、たとえば図１３に例示したような写像であってもよい。
【０１３７】
Ｓ６０の処理に代えて、水温ＴＨＷが規定温度未満である場合に、冷間であると判定してもよい。なお、この規定温度は、所定温度Ｔｔｈ以下であることが望ましい。
・「写像の入力について」
噴き分け率平均値Ｋｐａｖｅを用いる代わりに、所定のタイミングにおける噴き分け率Ｋｐ自体を用いてもよい。
【０１３８】
図１０や図１３において例示した処理では、写像の入力に、噴き分け率平均値Ｋｐａｖｅ、ピストン頂面温度Ｔｐｉ、オイルジェット量ｖｏｉｌ、Ａｓｈ量Ｑａｓｈ、および劣化率Ｒｄｃを含めたが、これらの変数全てを含めることは必須ではない。たとえば、これら５つのパラメータについては、それらのうちの４つのみを含めたり、３つのみを含めたり、２つのみを含めたり、１つのみを含めたりしてもよい。
【０１３９】
またたとえば、筒内噴射弁２６の先端部の温度を写像の入力に含めてもよい。これは、筒内噴射弁２６の先端部の温度によって筒内噴射弁２６から噴射される燃料の温度が異なり、燃焼状態が変化することから、ＰＭ排出量が変化することに鑑みたものである。もっとも、燃料の温度に関する変数である燃温変数としては、先端部の温度に限らず、たとえば燃料の温度の推定値や検出値であってもよい。ちなみに、図３、図８および図１０に例示した処理のように、ＰＭ排出量ＱＰＭを出力する写像と、ＰＭ酸化量ＯＰＭを出力する写像とを各別に設ける場合、燃温変数は、ＰＭ排出量ＱＰＭを出力する写像の入力に含めることが望ましい。この際、ＰＭ排出量を出力する写像として、低温用写像と高温用写像とを用いる場合には、少なくとも低温用写像の入力に燃温変数を含めることが望ましい。
【０１４０】
またたとえば、吸気通路１２に吸入される空気とＥＧＲ通路５０を介して吸気通路１２に流入するＥＧＲ量との和に対するＥＧＲ量の比率であるＥＧＲ率等、外部ＥＧＲ量に関する変数である外部ＥＧＲ変数を写像の入力に含めてもよい。またたとえば、吸気バルブ１８および排気バルブ３２のオーバーラップ量等、内部ＥＧＲ量に関する変数である内部ＥＧＲ変数を写像への入力に含めてもよい。これは、ＥＧＲ率により燃料の燃焼が異なることから、たとえばＥＧＲ率が多い場合と少ない場合とでＰＭ排出量が変化することに鑑みたものである。ちなみに、図３、図８および図１０に例示した処理のように、ＰＭ排出量ＱＰＭを出力する写像と、ＰＭ酸化量ＯＰＭを出力する写像とを各別に設ける場合、外部ＥＧＲ変数や内部ＥＧＲ変数等のＥＧＲ変数は、ＰＭ排出量ＱＰＭを出力する写像の入力に含めることが望ましい。この際、ＰＭ排出量を出力する写像として、低温用写像と高温用写像とを用いる場合には、少なくとも低温用写像の入力にＥＧＲ変数を含めることが望ましい。
【０１４１】
ＧＰＦ３６の状態を示すフィルタ状態変数としては、Ａｓｈ量Ｑａｓｈや劣化度合いＲｄｃに限らない。たとえばＧＰＦ３６の上流側から下流側までの領域を複数に分割した各部分領域における酸素吸蔵量に関する変数である吸蔵量変数であってもよい。これは、ＧＰＦ３６の温度やＰＭ酸化量に影響する変数である。吸蔵量変数は、たとえば酸素吸蔵量の増減量を算出し、増減量によって吸蔵量を更新することによって算出できる。増減量は、まず、最上流の領域について、上流側検出値Ａｆｕおよび吸入空気量Ｇａに基づきマップ演算する。そして、上流側検出値Ａｆｕ、最上流の増減量および吸入空気量Ｇａに基づき、隣接する下流の領域の酸素吸蔵量の増減量をマップ演算する。そして、上流側検出値Ａｆｕと、最上流およびそれに隣接する領域における増減量の和および吸入空気量Ｇａに基づき、その下流の領域の増減量をマップ演算する。以下、同様にして、対象とする領域の増減量は、それよりも上流の領域の全ての増減量の和と、上流側検出値Ａｆｕと、吸入空気量Ｇａとに基づき、マップ演算される。ちなみに、図３、図８および図１０に例示した処理のように、ＰＭ排出量ＱＰＭを出力する写像と、ＰＭ酸化量ＯＰＭを出力する写像とを各別に設ける場合、吸蔵量変数は、ＰＭ酸化量ＯＰＭを出力する写像の入力に含めることが望ましい。
【０１４２】
また、たとえば大気圧を写像の入力に含めてもよい。またたとえば重質燃料であるか軽質燃料であるか、またはアルコール濃度の大小等、燃料性状を示す変数である燃料性状変数を写像の入力に含めてもよい。またたとえば、差圧ΔＰｅｘを入力に含めてもよい。
【０１４３】
またたとえば、オイルジェット量ｖｏｉｌに基づきピストン頂面温度Ｔｐｉを推定することによって、ピストン２２の頂面温度に関する変数である頂面変数を、ピストン頂面温度Ｔｐｉに一元化してもよい。
【０１４４】
・「操作処理について」
Ｓ７８の報知処理では、報知装置として、警告灯９８を操作したが、警告灯９８のように視覚情報を出力する装置を操作するものに限らず、たとえば音声情報を出力する装置を操作する処理であってもよい。
【０１４５】
たとえば、ＰＭ堆積量ＤＰＭが所定量ＤＰＭｔｈＨよりも大きい閾値を超える場合、報知処理を実行してもよい。
・「機械学習のアルゴリズムについて」
機械学習のアルゴリズムとしては、ニューラルネットワークを用いるものに限らない。たとえば、回帰式を用いてもよい。これは、上記ニューラルネットワークにおいて中間層を備えないものに相当する。
【０１４６】
・「写像データについて」
上記実施形態では、Ｓ１４，Ｓ１４ａ，Ｓ６６，Ｓ６６ａ，Ｓ２０，Ｓ２０ａにおける活性化関数ｈ１，ｇ１やＳ１１４の処理における活性化関数ｈ１，ｈ２，…ｈαをハイパボリックタンジェントとした。また、Ｓ１４，Ｓ１４ａ，Ｓ６６，Ｓ６６ａ，Ｓ２０，Ｓ２０ａにおける活性化関数ｈ２，ｇ２やＳ１１４における活性化関数ｆをＲｅＬｕとしたが、これに限らない。たとえばＳ１４，Ｓ１４ａ，Ｓ６６，Ｓ６６ａ，Ｓ２０，Ｓ２０ａにおける活性化関数ｈ１，ｇ１やＳ１１４の処理における活性化関数ｈ１，ｈ２，…ｈαを、ＲｅＬＵとしてもよい。またとえば、Ｓ１４，Ｓ１４ａ，Ｓ６６，Ｓ６６ａ，Ｓ２０，Ｓ２０ａにおける活性化関数ｈ１，ｇ１やＳ１１４の処理における活性化関数ｈ１，ｈ２，…ｈαをロジスティックジグモイド関数としてもよい。またたとえば、Ｓ１４，Ｓ１４ａ，Ｓ６６，Ｓ６６ａ，Ｓ２０，Ｓ２０ａにおける活性化関数ｈ２，ｇ２や、Ｓ１１４における活性化関数ｆを、ロジスティックジグモイド関数としてもよい。
【０１４７】
図３、図８および図１０では、ＰＭ排出量ＱＰＭを出力する写像と、ＰＭ酸化量ＯＰＭを出力する写像とを、それぞれ中間層が１層のニューラルネットワークとしたが、これに限らず、たとえば中間層が２層以上のニューラルネットワークとしてもよい。
【０１４８】
図１３のＳ１１４の処理では、中間層が３層以上ある記載となっているが、中間層の層数を１層または２層としてもよい。
上記実施形態では、捕集率ＲＰＭをマップ演算によって算出したが、これに限らず、たとえば、Ａｓｈ量およびＰＭ堆積量を入力とする回帰式や中間層が１層のニューラルネットワークによって算出してもよい。
【０１４９】
なお、ニューラルネットワーク等への入力としては、各次元が単一の物理量からなるものに限らない。たとえば上記例示した物理量等を用いた複数種類の物理量の一部については、ニューラルネットワークへの直接の入力とする代わりに、それらの主成分分析によるいくつかの主成分を、ニューラルネットワークへの直接の入力としてもよい。もっとも、主成分をニューラルネットワークの入力とする場合に、ニューラルネットワークへの入力の一部のみが主成分となることは必須ではなく、全部を主成分としてもよい。なお、その場合、写像データ７６ａ，１２６ａには、主成分を定める写像を規定するデータが含まれることとなる。
【０１５０】
写像データとしては、機械学習によって学習されたデータに限らない。これは、ＰＭ排出量写像については、たとえば次のようにしてもよい。すなわち、まず、水温ＴＨＷや吸気温ＴＯを所定の温度に固定して、回転速度ＮＥおよび充填効率ηを様々に設定した際のＰＭ排出量ＱＰＭの検出値に基づき、回転速度ＮＥおよび充填効率ηを入力変数としＰＭ排出量ＱＰＭのベース値を出力変数とするマップデータを適合する。次に、吸気温ＴＯを所定の温度に固定し、回転速度ＮＥおよび充填効率ηを設定した際に、水温ＴＨＷの変化によるＰＭ排出量ＱＰＭの検出値の変化から、水温ＴＨＷ、回転速度ＮＥおよび充填効率ηを入力変数としＰＭ排出量の水温補正量を出力変数とするマップデータを適合する。次に、水温ＴＨＷを所定の温度に固定し、回転速度ＮＥおよび充填効率ηを設定した際に、吸気温ＴＯの変化によるＰＭ排出量ＱＰＭの検出値の変化から、吸気温ＴＯ、回転速度ＮＥおよび充填効率ηを入力変数としＰＭ排出量の吸気温補正量を出力変数とするマップデータを適合する。これにより、ベース値を水温補正量および吸気温補正量によって補正することによってＰＭ排出量ＱＰＭを算出することができる。
【０１５１】
・「写像データの生成について」
たとえば、図５に示したセンサ群１０２にＧＰＦ３６のＰＭ堆積量ＤＰＭを検出するセンサを備えるなどして、教師データをＰＭ堆積量ＤＰＭのみとして、ＰＭ排出量ＱＰＭを出力する写像と、ＰＭ酸化量ＯＰＭを出力する写像とを、一気に学習してもよい。
【０１５２】
上記実施形態では、クランク軸３０にダイナモメータ１００が接続された状態で内燃機関１０を稼働した時のデータを訓練データとして用いたが、これに限らない。たとえば車両ＶＣに搭載された状態で内燃機関１０が駆動されたときにおけるデータを訓練データとして用いてもよい。
【０１５３】
・「判定処理について」
図９の処理では、体積流量Ｆｖと差圧ΔＰｅｘとに基づき、比較量ＤＰＭｃを算出し、これとＰＭ堆積量ＤＰＭとを比較したが、ＧＰＦ３６に流入する流体の流量を示す変数としては、体積流量Ｆｖに代えて、吸入空気量Ｇａや、所定期間における吸入空気量Ｇａと要求噴射量Ｑｄとの和を用いてもよい。また、比較量ＤＰＭｃを算出する代わりに、流量を示す変数、ＰＭ堆積量ＤＰＭ、および差圧ΔＰｅｘを入力変数とし、ＧＰＦ３６の異常の有無を示す値を出力変数とするマップデータを用いたマップ演算を行ってもよい。もっとも、マップデータに代えて、たとえばＰＭ堆積量ＤＰＭと、流量を示す変数と、差圧ΔＰｅｘを入力とし、ＧＰＦ３６の異常の有無を示す値を出力する回帰式によって、異常の有無を示す値を算出してもよい。
【０１５４】
・「実行装置について」
実行装置としては、ＣＰＵ７２（１２２）とＲＯＭ７４（１２４）とを備えて、ソフトウェア処理を実行するものに限らない。たとえば、上記実施形態においてソフトウェア処理されたものの少なくとも一部を、ハードウェア処理する専用のハードウェア回路（たとえばＡＳＩＣ等）を備えてもよい。すなわち、実行装置は、以下の（ａ）〜（ｃ）のいずれかの構成であればよい。（ａ）上記処理の全てを、プログラムに従って実行する処理装置と、プログラムを記憶するＲＯＭ等のプログラム格納装置とを備える。（ｂ）上記処理の一部をプログラムに従って実行する処理装置およびプログラム格納装置と、残りの処理を実行する専用のハードウェア回路とを備える。（ｃ）上記処理の全てを実行する専用のハードウェア回路を備える。ここで、処理装置およびプログラム格納装置を備えたソフトウェア実行装置や、専用のハードウェア回路は複数であってもよい。
【０１５５】
・「記憶装置について」
上記実施形態では、写像データ７６ａ，１２６ａが記憶される記憶装置を、ＰＭ量推定プログラム７４ａやＰＭ量推定メインプログラム１２４ａが記憶される記憶装置（ＲＯＭ７４，１２４）とを別の記憶装置としたが、これに限らない。
【０１５６】
・「フィルタについて」
ＧＰＦ３６と触媒３８との配置を逆としてもよい。またフィルタとしては、三元触媒が担持されたものに限らない。たとえば単一の触媒コンバータの上流側に三元触媒を備え、その下流に、三元触媒が担持されていないフィルタを備えるものであってもよい。
【０１５７】
・「内燃機関について」
内燃機関としては、ポート噴射弁１６および筒内噴射弁２６の双方を備えるものに限らず、それら２種類の燃料噴射弁のうちのいずれか１種類のみを備えるものであってもよい。
【０１５８】
内燃機関としては、火花点火式内燃機関に限らず、たとえば燃料として軽油などを用いる圧縮着火式内燃機関等であってもよい。
【符号の説明】
【０１５９】
１０…内燃機関、１２…吸気通路、１４…スロットルバルブ、１６…ポート噴射弁、１８…吸気バルブ、２０…シリンダ、２２…ピストン、２４…燃焼室、２６…筒内噴射弁、２８…点火装置、３０…クランク軸、３２…排気バルブ、３４…排気通路、３６…ＧＰＦ、３８…触媒、３９…タイミングチェーン、４０…吸気側カム軸、４２…排気側カム軸、４４…吸気バルブタイミング可変装置、４８…オイルジェット、５０…ＥＧＲ通路、５２…ＥＧＲバルブ、６０…トルクコンバータ、６２…変速装置、６６…駆動輪、７０…制御装置、７２…ＣＰＵ、７４…ＲＯＭ、７４ａ…ＰＭ量推定プログラム、７４ｂ…対処プログラム、７４ｃ…ＰＭ量推定サブプログラム、７６…記憶装置、７６ａ…写像データ、７７…周辺回路、７８…ローカルネットワーク、７９…通信機、８０…エアフローメータ、８２…クランク角センサ、８４…水温センサ、８６…上流側空燃比センサ、８８…下流側空燃比センサ、９０…差圧センサ、９２…吸気温センサ、９４…車速センサ、９６…油温センサ、９８…警告灯、１００…ダイナモメータ、１０２…センサ群、１０４…適合装置、１１０…ネットワーク、１２０…センター、１２２…ＣＰＵ、１２４…ＲＯＭ、１２４ａ…ＰＭ量推定メインプログラム、１２６…記憶装置、１２６ａ…写像データ、１２７…周辺回路、１２８…ローカルネットワーク、１２９…通信機。
【図１】
2020133514.tif 000003
【図２】
2020133514.tif 000004
【図３】
2020133514.tif 000005
【図４】
2020133514.tif 000006
【図５】
2020133514.tif 000007
【図６】
2020133514.tif 000008
【図７】
2020133514.tif 000009
【図８】
2020133514.tif 000010
【図９】
2020133514.tif 000011
【図１０】
2020133514.tif 000012
【図１１】
2020133514.tif 000013
【図１２】
2020133514.tif 000014
【図１３】
2020133514.tif 000015
【手続補正書】
【提出日】令和1年7月26日(2019.7.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関の排気通路に排出された排気中のＰＭを捕集するフィルタに適用され、
記憶装置と、実行装置と、を備え、
前記記憶装置は、前記内燃機関に吸入される空気の温度に関する変数である吸気温変数および前記内燃機関のシリンダ壁面温度に関する変数である壁面変数の２つの変数のうちの少なくとも１つ、および前記フィルタに流入する流体の流量を示す変数である流量変数を入力とし、前記フィルタに捕集されたＰＭ量を出力する写像を規定するデータである写像データを記憶しており、
前記実行装置は、前記少なくとも１つの変数、および前記流量変数を取得する取得処理、該取得処理によって取得されたデータを入力とする前記写像の出力に基づき前記ＰＭ量を算出するＰＭ量算出処理、および前記ＰＭ量に応じて所定のハードウェアを操作する操作処理を実行し、
前記写像データは、機械学習によって学習されたデータを含み、
前記写像の入力には、前記内燃機関の燃焼室内において燃焼対象とされる混合気中の燃料量が前記混合気の空燃比を理論空燃比とするための量を上回る量を示す変数である増量変数が含まれ、
前記取得処理は、前記増量変数を取得する処理を含み、
前記ＰＭ量算出処理は、前記増量変数を前記写像への入力にさらに含めた前記写像の出力に基づき前記ＰＭ量を算出する処理であるＰＭ量推定装置。
【請求項２】
内燃機関の排気通路に排出された排気中のＰＭを捕集するフィルタに適用され、
記憶装置と、実行装置と、を備え、
前記記憶装置は、前記内燃機関に吸入される空気の温度に関する変数である吸気温変数および前記内燃機関のシリンダ壁面温度に関する変数である壁面変数の２つの変数のうちの少なくとも１つ、および前記フィルタに流入する流体の流量を示す変数である流量変数を入力とし、前記フィルタに捕集されたＰＭ量を出力する写像を規定するデータである写像データを記憶しており、
前記実行装置は、前記少なくとも１つの変数、および前記流量変数を取得する取得処理、該取得処理によって取得されたデータを入力とする前記写像の出力に基づき前記ＰＭ量を算出するＰＭ量算出処理、および前記ＰＭ量に応じて所定のハードウェアを操作する操作処理を実行し、
前記写像データは、前記内燃機関の温度が高い場合の前記写像を規定するデータである高温用写像データと、該高温用写像データが対象とする前記内燃機関の温度よりも前記内燃機関の温度が低い場合の前記写像を規定するデータである低温用写像データと、を含み、
前記高温用写像データと前記低温用写像データとは、それぞれが機械学習によって学習されたデータを含み、
前記ＰＭ量算出処理は、前記内燃機関の温度に応じて、前記ＰＭ量の算出に用いる前記写像データとして前記高温用写像データと前記低温用写像データとの２つのうちのいずれか１つを選択する選択処理を含むＰＭ量推定装置。
【請求項３】
内燃機関の排気通路に排出された排気中のＰＭを捕集するフィルタに適用され、
記憶装置と、実行装置と、を備え、
前記記憶装置は、前記内燃機関に吸入される空気の温度に関する変数である吸気温変数および前記内燃機関のシリンダ壁面温度に関する変数である壁面変数の２つの変数のうちの少なくとも１つ、および前記フィルタに流入する流体の流量を示す変数である流量変数を入力とし、前記フィルタに捕集されたＰＭ量を出力する写像を規定するデータである写像データを記憶しており、
前記実行装置は、前記少なくとも１つの変数、および前記流量変数を取得する取得処理、該取得処理によって取得されたデータを入力とする前記写像の出力に基づき前記ＰＭ量を算出するＰＭ量算出処理、および前記ＰＭ量に応じて所定のハードウェアを操作する操作処理を実行し、
前記写像データは、機械学習によって学習されたデータを含み、
前記写像の入力には、前記フィルタの温度が含まれ、
前記取得処理は、前記フィルタの温度を取得する処理を含み、
前記写像は、少なくとも前記取得処理によって取得された変数のうちの前記フィルタの温度以外の変数を入力として前記内燃機関の燃焼室から前記排気通路へのＰＭの排出量を出力する排出量写像と、少なくとも更新前の前記ＰＭ量と前記フィルタの温度とを入力として前記フィルタに捕集されているＰＭの酸化量を出力する酸化量写像と、更新前の前記ＰＭ量、前記排出量および前記酸化量に基づき前記ＰＭ量を出力する更新写像とを、含み、
前記ＰＭ量算出処理は、少なくとも前記取得処理によって取得された変数のうちの前記フィルタの温度以外の変数を前記排出量写像に入力することによって前記排出量を算出する排出量算出処理と、少なくとも更新前の前記ＰＭ量と前記フィルタの温度とを前記酸化量写像に入力することによって前記酸化量を算出する酸化量算出処理と、更新前の前記ＰＭ量、前記排出量および前記酸化量を前記更新写像に入力することによって、前記ＰＭ量を更新する更新処理と、を含むＰＭ量推定装置。
【請求項４】
前記排出量写像を規定するデータには、前記内燃機関の温度が高い場合の前記排出量写像を規定するデータである高温用排出量写像データと、前記高温用排出量写像データが対象とする前記内燃機関の温度よりも前記内燃機関の温度が低い場合の前記排出量写像を規定するデータである低温用排出量写像データと、が含まれ、
前記排出量算出処理は、前記高温用排出量写像データと前記低温用排出量写像データとのうちの前記排出量の算出に用いるデータを前記内燃機関の温度に応じて選択する選択処理を含む請求項３記載のＰＭ量推定装置。
【請求項５】
前記取得処理は、前記内燃機関の動作点を規定する変数である動作点変数を前記流量変数として取得する処理を含み、
前記動作点変数は、回転速度および充填効率と、吸入空気量および回転速度と、噴射量および回転速度との３つのうちのいずれかである請求項１〜４のいずれか１項に記載のＰＭ量推定装置。
【請求項６】
前記写像の入力には、点火時期に関する変数である点火変数が含まれ、
前記取得処理は、前記点火変数を取得する処理を含み、
前記ＰＭ量算出処理は、前記点火変数を前記写像への入力にさらに含めた前記写像の出力に基づき前記ＰＭ量を算出する処理である請求項１〜５のいずれか１項に記載のＰＭ量推定装置。
【請求項７】
前記内燃機関は、ポート噴射弁を備え、
前記写像の入力には、前記内燃機関の吸気系に付着している燃料量を示す変数である付着量変数が含まれ、
前記取得処理は、前記付着量変数を取得する処理を含み、
前記ＰＭ量算出処理は、前記付着量変数を前記写像への入力にさらに含めた前記写像の出力に基づき前記ＰＭ量を算出する処理である請求項１〜６のいずれか１項に記載のＰＭ量推定装置。
【請求項８】
前記写像の入力には、前記フィルタの上流側に設けられた空燃比センサの検出値に関する変数である空燃比検出変数が含まれ、
前記取得処理は、前記空燃比検出変数を取得する処理を含み、
前記ＰＭ量算出処理は、前記空燃比検出変数を前記写像への入力にさらに含めた前記写像の出力に基づき前記ＰＭ量を算出する処理である請求項１〜７のいずれか１項に記載のＰＭ量推定装置。
【請求項９】
前記操作処理は、前記ＰＭ量が規定量以上となる場合、前記内燃機関の操作部であって前記フィルタの温度を上昇させるための操作部である上昇用操作部を操作して前記フィルタに捕集されているＰＭを燃焼させる再生処理を含む請求項１〜８のいずれか１項に記載のＰＭ量推定装置。
【請求項１０】
前記操作処理は、
前記フィルタの上流側および下流側の差圧の検出値と、前記フィルタに流入する流体の流量と、前記ＰＭ量とに基づき、フィルタの異常の有無を判定する判定処理と、
前記判定処理によって異常があると判定される場合、前記フィルタに異常がある旨報知すべく報知装置を操作する報知処理と、を含む請求項１〜９のいずれか１項に記載のＰＭ量推定装置。
【請求項１１】
内燃機関の排気通路に排出された排気中のＰＭを捕集するフィルタに適用され、
記憶装置と、実行装置と、を備え、
前記記憶装置は、前記内燃機関に吸入される空気の温度に関する変数である吸気温変数および前記内燃機関のシリンダ壁面温度に関する変数である壁面変数の２つの変数のうちの少なくとも１つ、および前記フィルタに流入する流体の流量を示す変数である流量変数を入力とし、前記フィルタに捕集されたＰＭ量を出力する写像を規定するデータである写像データを記憶しており、
前記実行装置は、前記少なくとも１つの変数、および前記流量変数を取得する取得処理、該取得処理によって取得されたデータを入力とする前記写像の出力に基づき前記ＰＭ量を算出するＰＭ量算出処理、および前記ＰＭ量に応じて所定のハードウェアを操作する操作処理を実行し、
前記実行装置は、第１実行装置および第２実行装置を含み、
前記第１実行装置は、車両に搭載されて且つ、前記取得処理と、前記取得処理によって取得されたデータを車両の外部に送信する車両側送信処理と、前記ＰＭ量算出処理によって算出されたＰＭ量に基づく信号を受信する車両側受信処理と、前記操作処理と、を実行し、
前記第２実行装置は、前記車両の外部に配置されて且つ、前記車両側送信処理によって送信されたデータを受信する外部側受信処理と、前記ＰＭ量算出処理と、前記ＰＭ量算出処理によって算出されたＰＭ量に基づく信号を前記車両に送信する外部側送信処理と、を実行するＰＭ量推定システム。
【請求項１２】
請求項１〜１０のいずれか１項に記載の前記実行装置および前記記憶装置を備え、
前記実行装置は、第１実行装置および第２実行装置を含み、
前記第１実行装置は、車両に搭載されて且つ、前記取得処理と、前記取得処理によって取得されたデータを車両の外部に送信する車両側送信処理と、前記ＰＭ量算出処理によって算出されたＰＭ量に基づく信号を受信する車両側受信処理と、前記操作処理と、を実行し、
前記第２実行装置は、前記車両の外部に配置されて且つ、前記車両側送信処理によって送信されたデータを受信する外部側受信処理と、前記ＰＭ量算出処理と、前記ＰＭ量算出処理によって算出されたＰＭ量に基づく信号を前記車両に送信する外部側送信処理と、を実行するＰＭ量推定システム。
【請求項１３】
請求項１１または１２記載の前記第２実行装置および前記記憶装置を備えるデータ解析装置。
【請求項１４】
請求項１１または１２記載の前記第１実行装置を備える内燃機関の制御装置。
【請求項１５】
請求項１１または１２記載のＰＭ量推定システムを構成するハードウェアであって、前記車両側受信処理を実行する受信装置。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、ＰＭ量推定装置、ＰＭ量推定システム、データ解析装置、内燃機関の制御装置、および受信装置に関する。