【誤訳訂正書】
【提出日】平成26年12月17日(2014.12.17)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【書類名】明細書
【発明の名称】  排気ガス再循環方法
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＮＯx放出量を削減するための排気ガス再循環方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
現在及び将来の排出規制にＮＯx放出限界値を適合させる既知の方法の一つとして排気ガス再循環法（Exhaust-Gas-Recirculation、ＥＧＲ）がある。この方法は非特許文献１（Lexikon Motortechnik（エンジン技術の百科事典）第１版、2004年4月、第14頁）に記載されている。
この方法では、エンジンからの排気ガスが上記目的のために設けられたシステムによって冷却され、その所定量がエンジンの吸気部へ戻される。この手段によってＮＯx放出量を十分削減することができるが、それと同時に粒子状物質の放出量が増大する傾向がある。ＮＯxと粒子状物質の放出量は低い値に制限されているので、エンジン製造業者は法令で定める限界値より僅か低い放出量となるようにエンジンを調整する必要がある。それと同時にシステム構成部品の経年変化やその製造許容誤差によって上記の放出限界値に到達しないようにする必要もある。そのための実効な手段の一つがＥＧＲによってＮＯx放出量を必要な値に調整することである。
【０００３】
ＮＯx放出量を調整するためには、放出されるＮＯx量を可能な限り正確に測定する必要があるが、大量生産エンジンで使用される市販のＮＯxセンサの全ては、定常状態のエンジン動作時のＮＯx放出量の測定・制御にしか適しておらず、過渡状態には適していない。その理由は、過渡状態のエンジン動作ではエンジン回転速度と負荷の変化に比較してセンサのデッドタイム又は遅延時間が相対的に長いためである。制御エンジニアリングでこの「デッドタイム」（または伝搬遅延(propagation delay)または転送遅延ともいわれる）とは、制御されるシステムのシステム入力での変化時間とシステム出力での応答時間との間の時間を言う。この「遅延時間」は例えばＰＴ１フィルタのフィルタ定数で記載できる。
【０００４】
上記の課題を解消するために各種変数間の数学的関係を用いて過渡動作時のＮＯx放出量を推定している。システム内の全ての構成要素及び全ての測定装置はフォールト・トレランス（fault torelance、耐障害性）および経年変化を受けるため、各エンジン毎にＮＯx推定装置で伝搬遅延を個々に修正する必要がある。この修正ではＮＯxセンサによって安定した動作状態時の定常状態で測定したＮＯx値を推定装置で得られた値と比較する。過渡状態のエンジン動作時には定常状態でのセンサ値と推定値との間のズレが放出量の同一方向のズレとなって現れる。
【０００５】
ＮＯx推定装置またはその物理モデルは特性マップとアルゴリズムとを有している。この特性マップ及びアルゴリズムを用いることで（エンジン上の各種センサからの）現在の測定値と特性マップに記録された基準値とから、過渡状態のエンジン動作中の実際のＮＯx放出量を推定でき、それによって非定常状態過程でもＮＯx制御が可能になる。
【０００６】
エンジンの動作状態がほぼ安定している場合には推定装置からの値をＮＯxセンサからの値と比較し、両者の間にズレがある場合には所望のＮＯx放出量がＮＯxセンサの測定精度レンジ内に正確に維持されるように推定装置の基準値を修正する。
しかし、過渡状態のエンジン動作時でも修正操作ができるようにするためには、上記で修正した値を動作点の値として記憶しなければならないが、過渡状態ではＮＯxセンサは信頼できる値を出力できない。
【先行技術文献】
【０００７】
【非特許文献】
【非特許文献１】Lexikon Motortechnik（エンジン技術の百科事典）第１版、2004年4月、第14頁
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の目的は、修正値の動作点に依存する値（動作点依存値）を特性マップに記憶する方法を提供することにある。本発明の修正方法を用いることでＮＯx放出量の経年変化および製造許容公差に対して効果的に対処することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
実際の応用例では、上記動作点依存値の各々が１つまたは複数の変数の関数として求められる。この関係を数学的に記述して記憶する１つの方法が特性マップである。この特性マップは入力変数の各依存度に関する軸と、出力変数のためのマトリクスとを有している。プロセッサを用いたリアルタイムの制御例では、上記軸は各入力変数に対する所定数のデータポイントから成る。このデータポイント値は厳格に単調（モノトーン）でなければならない。
上記の出力マトリクスの大きさｎ×ｍは、ｘ軸のデータポイント数ｎと、ｙ軸のデータポイント数ｍとで決まる。すなわち、出力マトリクスの１つの要素に対してｘ個のデータポイント値とｙ個のデータポイントとのペアーが一義的に割り当てられる。ｘ及びｙの入力値の各ペアーを「動作点」という。一般に、特性マップは実験室試験の測定値と計算値とを用いてパラメーター化される。
【００１０】
本発明では、入力変数によって個々のデータポイント値が正確に決定され、一つの出力マトリクスの要素値が決定できるように上記動作点を選択する。［表１］に示す一つの例では、入力変数ｘの値が「90」で、入力変数ｙの値が「400」の場合、出力マトリクスの値は「5」になる。
【００１１】
入力変数がデータポイント値と正確に一致せず、あるデータポイント値の間の値（例えばｘ= 80.2とｙ= 1787）を有する場合には、線形補間（内挿、interporation）によって対応する出力値（ｚ= 7.103）を決定しなければならない。この目的値は、［表１］に示すように、動作点を取り囲む４つの出力マトリクス値から計算される。すなわち、４つの個々の値にウエイト（重み）を付ける。ウエイト値は動作点からの距離に依存した値にする。
【００１２】
［表１］で太線枠内の要素は線形補間によって形づくられる領域を表す。線の交点及び線と軸線との交点が出力マトリクスの個々の要素を示す。
【００１３】
基準値に対する修正値を推定装置を用いて記憶する時の問題点は、入力変数が必ずしも一つのデータポイント値上に正確に存在しないため、測定値を出力マトリクスの一つの要素にそのまま割当てることができないことにある。従って、出力マトリクスの複数の要素に対して妥当な値を求める。線形補間の場合には、対応する出力値を有する一つの動作点に対して出力値を表す個々の要素毎に理論的には無限の組み合わせ値が存在する。従って、最初に解決すべき問題は、出力マトリクスの同じ要素群内で他の動作点でも使用可能なそれぞれの修正値の最適近似値を表す値の組合わせを見付けることである。
【００１４】
唯一の例外は、それ以上の修正の必要のない要素値を最初の段階で決定できる場合である。動作点がシフトした場合には、一般に、以前に決定した値を再び修正して新しい値が正確且つ確実に表されるようにしなければならない。
【００１５】
出力マトリクスの要素値の変更は、それぞれの動作点に対して最も大きなウエイト（重み）を付けた要素が最も大きな変更を受けるように実行する。同様に、最も小さなウエイト（重み）を付けた要素は最も小さな変更を受けるようにする。出力マトリクス要素の新しい値は、新しい値だけでなく過去の結果の関数でもある。すなわち、特性マップは推定装置に必要な修正を過去の全ての状況を考慮に入れて学習する。
【００１６】
数学的関係の学習は以下の式で記述される。
適応の数学的記述
出力マトリクス要素の同定
【００１７】
以下の説明でａ、ｂ、ｃ、ｄおよび‘ａ、‘ｂ、‘ｃ、‘ｄは対象となる動作点を取り囲む旧と新の出力マトリクス要素である。これらの各出力マトリクス要素が上記動作点の出力値に影響を及ぼす。これらの各出力マトリクス要素は対象となる動作点を直接含まないが、これらの各出力マトリクス要素が全く無関係であることはなく、ａ、ｂ、ｃ、ｄが補間に係わることになる。従って、対象となる動作点に応じて、対象となる出力マトリクス要素がａ、ｂ、ｃ、ｄで一義的に同定され、対応する出力マトリクス要素に修正値を記憶する必要がある。そのためは出力マトリクス要素の行および列の指数を比較して対応する出力マトリクス要素を同定する。補間を行うときにはウエイト（重み）係数を用いて対応する要素を同定する。どの要素が補間に関係するかは分かっているので、以下の方法ではさらに、一つの要素がａ、ｂ、ｃ、ｄとして関係するか否かを決めなければならない。
【００１８】
要素ａj,kについて考える。
ケース１：
［表１］では補間ａj,k＝ａにａj,kの他に要素ａj,k+1、ａj+1,k及びａj+1,k+1も関係する。
［表１］はケース１の概略図である。
【表１】
2013514478.tif 000001
【００１９】
ケース２：
［表2］では補間ａj,k ＝ｂにａj,kの他に要素ａj,k-1、ａj+1,k及びａj+1,k-1も関係する。
［表２］はケース２の概略図である。
【表２】
2013514478.tif 000002
【００２０】
ケース３：
［表３］では補間ａj,k＝ｃにａj,kの他に要素ａj-1,k、ａj-1,k+1及びａj,k+1も関係する。
［表３］はケース３の概略図である。
【表３】
2013514478.tif 000003
【００２１】
ケース４：
［表４］では補間ａj,k＝ｄにａj,kの他に要素ａj,k-1、ａj-1,k及びａj-1,k-1も関係する。
［表４］はケース４の概略図である。
【表４】
2013514478.tif 000004
【００２２】
上記ケースのどれにも該当しない場合は、ａj,kはａ、ｂ、ｃまたはｄのいずれでもなく、また、現在の学習過程に関係しない。
【００２３】
出力マトリクスに適応する式
ウエイト（重み）係数ga、gb、gc及びgdを決定するための式は一般に公知であるので、ここには記載しない。
【００２４】
「旧」出力値は個々の「旧」出力マトリクス要素ａ、ｂ、ｃ、ｄから、ウエイト（重み）係数ga、gb、gc及びgdを用いて以下のように（線形補間で）決定される。
Ｚ = ａ×ga＋ｂ×gb＋ｃ×gc＋ｄ×gd                 (6.1)
「新」出力値‘Zは、個々の「新」出力マトリクス要素‘ａ、‘ｂ、‘ｃ、‘ｄから、ウエイト（重み）係数ga、gb、gc及びgdを用いて以下のように（線形補間で）決定される。
‘Ｚ = ‘ａ×ga＋‘ｂ×gb＋‘ｃ×gc＋‘ｄ×gd       (6.2)
【００２５】
出力マトリクス要素の「新」しい値は、次のように決定される：
‘ａ＝ａ＋Δａ               (6.3)
‘ｂ＝ｂ＋Δｂ               (6.4)
‘ｃ＝ｃ＋Δｃ               (6.5)
‘ｄ＝ｄ＋Δｄ               (6.6)
【００２６】
「旧」値に対する変化の合計は下記で定義される；
ΔＧ＝Δａ＋Δｂ＋Δｃ＋Δｄ             (6.7)
【００２７】
補間のウエイト（重み）付けレベルを関数とする出力マトリクス要素の値の変化の大きさは下記の式で表わされる：
Δａ＝ga×ΔG               (6.8)
Δｂ＝gb×ΔG               (6.9)
Δｃ＝gc×ΔG               (6.10)
Δｄ＝gd×ΔG               (6.11)
【００２８】
出力値の差ΔＺ＝‘Ｚ−Ｚは下記の式で表わされる：
ΔＺ= ga×Δａ＋gb×Δｂ＋gc×Δｃ＋gd×Δｄ     (6.12)
【００２９】
式（6.8）から（6.11）を式（6.12）に代入すると以下の式が最後に得られる：
ΔＧ＝ΔＺ／｛(ga)2＋(gb)2＋(gc)2＋(gd)2｝         (6.13)
【００３０】
これによってΔａ、Δｂ、Δｃ及びΔｄが決定でき、最終的に‘ａ、‘ｂ、‘ｃ及び‘ｄを決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】ＥＧＲ弁２を有する内燃機関１の概略図。
【図１】ターボチャージャー１２とＥＧＲ弁２を有する内燃機関１の概略図。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
［図１］は内燃機関１を示し、この内燃機関１は内燃機関１の吸気部と排気部との間に配置されたＥＧＲ弁２を有する。内燃機関１は更に、吸気部のスロットル弁３を有する。内燃機関１の排気部は排気または粒子状物質のフィルタ及び／または触媒コンバータがある。
【００３３】
排気部の粒子状物質のフィルタの領域にはＮＯｘセンサ５がある。制御装置６はＥＧＲ弁２と、スロットル弁３と、ＮＯｘセンサ５と物理モデル７と、修正モジュール１０と、データインターフェイス１１と連通している。
【００３４】
［図２］は供給空気冷却器８と、ＥＧＲ冷却器９と、ターボチャージャー１２とを有する内燃機関１を示し、この内燃機関１は更に吸気部のスロットル弁３を有している。内燃機関１の排気部には排気または粒子状物質のフィルタ及び／または触媒コンバータがある。
【００３５】
排気部の粒子状物質のフィルタの領域にはＮＯｘセンサ５がある。制御装置６はＥＧＲ弁２と、スロットル弁３と、ＮＯｘセンサ５と、物理モデル７と、修正モジュール１０と、データインターフェイス１１と連通している。
【００３６】
［表５］は各種記号を示す。
【表５】
2013514478.tif 000005
【符号の説明】
【００３７】
１：内燃機関
２：ＥＧＲ弁
３：スロットル弁
４：排気システム（排気または粒子状物質のフィルタまたは触媒コンバータ）
５：ＮＯxセンサ
６：制御装置
７：物理モデル
８：供給空気冷却器
９：ＥＧＲ冷却器
１０：修正モジュール
１１：データインターフェイス
１２：ターボチャージャー
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関からの排気ガスの排気ガス再循環方法（Exhaust-Gas-Recirculation、ＥＧＲ）であって、
ＥＧＲ弁（２）及び／またはスロットル弁（３）を制御するためにＮＯx値を求めた後の所定時間中に、数学モデルを使用して、上記のＥＧＲ弁（２）及び／またはスロットル弁（３）を制御することを含み、
現在のＮＯx測定値と、一回のＮＯx測定が完了した後からの経過時間と、ＮＯx低減に有効な内燃機関（１）のパラメータとを上記数学モデルに送り、この数学モデルは複数の出力要素を適用して上記ＥＧＲ弁（２）及び／またはスロットル弁（３）を制御するための一つの出力値を出し、
上記の複数の出力要素の適用では各々の出力要素に対してウエイト係数を与えることを特徴とする方法。
【請求項２】
ＮＯxの放出量を削減するために使用する請求項１に記載の方法。
【請求項３】
上記の所定時間が前回のＮＯx測定完了後から制御を実施するまでの経過時間である請求項１に記載の方法。
【請求項４】
上記の所定時間ｔがｔ＝デッドタイム＋５×遅延時間として定義される請求項１〜３のいづれか一項に記載の方法。
【請求項５】
排ガス中の現在のＮＯx内容物または現在のＮＯx濃度を測定し、内燃機関（１）の物理モデル（７）をベースにして記憶し、この物理モデル（７）は上記数学モデルと並列に操作する請求項１に記載の方法。
【請求項６】
入手可能なエンジンに特有な全ての測定値を上記物理モデル（７）に記録し、入手可能な操作パラメータの関数として蓄積する請求項５に記載の方法。
【請求項７】
内燃機関の動作状態の関数として上記数学モデルと上記物理モデルとを制御装置（６）で連続的に比較する請求項１〜６のいづれか一項に記載の方法。
【請求項８】
上記制御装置（６）が、内燃機関の動作状態の関数として数学モデルまたは物理モデルのＮＯx予測値を連続的に比較しおよび／または記憶する請求項１〜７のいづれか一項に記載の方法。
【請求項９】
上記制御装置（６）が、内燃機関の動作状態の関数として上記数学モデルまたは上記物理モデルの最低ＮＯx予測値を選択し、それを上記ＥＧＲ弁２および／またはスロットル弁３の制御信号に変換する請求項１〜８のいづれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
上記の複数の出力要素を内挿法で用いて上記の一つの出力値を出す請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
少なくとも一つの排気部と、少なくとも一つの吸気部と、少なくとも一つのＥＧＲ弁（２）および／またはスロットル弁（３）と、少なくとも一つの排気システムと、少なくとも一つのＮＯxセンサ（５）と、数学的モデルを使用して上記ＥＧＲ弁（２）および／または上記スロットル弁（３）を制御するためのＮＯx値を求めた後の所定時間の間に、上記ＥＧＲ弁（２）および／または上記スロットル弁（３）の少なくとも一つを制御するための制御装置とを有する内燃機関であって、
現在のＮＯx測定値と、一回のＮＯx測定が完了した後からの経過時間と、ＮＯx低減に有効な内燃機関（１）のパラメータとを数学的モデルに送り、この数学モデルは複数の出力要素を適用して上記ＥＧＲ弁（２）及び／または上記スロットル弁（３）を制御するための一つの出力値を出し、
上記の複数の出力要素の適用では各々の出力要素に対してウエイト係数を与える
ことを特徴とする内燃機関。