(57)【要約】  本発明は、ＥＧＲ弁（２）及び／またはスロットル・フラップ（３）を作動させることによって、特にＮＯx放出を削減するための内燃機関における排気ガス再循環（ＥＧＲ）方法に関する。当該方法は、ＥＧＲ弁（２）及び／またはスロットル・フラップ（３）を作動させるための値にためのＮＯx値の測定後、所定の期間の間、現在のＮＯx測定値と、ＮＯx測定の完了からの経過時間と、及びＮＯx低減のために有効な内燃機関（１）のパラメータとを含む数学的モデルを使用することを特徴とする。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＥＧＲ弁（２）及び／またはスロットル・フラップ（３）を作動させることによって、特にＮＯx放出を削減するための内燃機関における排気ガス再循環（ＥＧＲ）方法において、ＥＧＲ弁（２）及び／またはスロットル・フラップ（３）を作動させるための値にためのＮＯx値の測定後、所定の期間の間、現在のＮＯx測定値と、ＮＯx測定の完了からの経過時間と、及びＮＯx低減のために有効な内燃機関（１）のパラメータとを含む数学的モデルを使用することを特徴とする方法。
【請求項２】
上記所定の期間が、前のＮＯx測定の完了後、制御方法の実施までの経過時間であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
上記所定の期間ｔが、ｔ＝デッドタイム＋５×遅延時間として定義されることを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
排ガス中のＮＯx内容物の現在の状態または現在のＮＯx割合が測定されて内燃機関（１）の物理的モデル（７）によって記憶され、物理的モデル（７）が数学的モデルと並列に動かされることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
全ての入手可能なエンジンに特有の測定値が、全ての入手可能な動作パラメータの関数として、物理的モデル（４）において記録記憶されることを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項６】
制御装置（６）が、内燃機関の動作状態に従い、数学的モデルを物理的モデルと連続的に比較することを特徴とする請求項１から５の何れか1項に記載の方法。
【請求項７】
制御装置（６）が、内燃機関の動作状態に従い、数学的モデルのまたは物理的モデルのＮＯx予測値を連続的に比較し及び／または記憶することを特徴とする請求項１から６の何れか1項に記載の方法。
【請求項８】
内燃機関の動作状態に従い、制御装置（６）は、数学的モデルまたは物理的モデルから最も低いＮＯx予測値を選択して、制御信号、特にＥＧＲ弁２及び／またはスロットル・フラップ３のための制御信号に変換することを特徴とする請求項１から７の何れか1項に記載の方法。
【請求項９】
物理的モデルからの測定データがデータインターフェイス（１１）によって外部のエキスパートシステムと交換することができることを特徴とする請求項１から８の何れか1項に記載の方法。
【請求項１０】
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）及び／またはスロットル・フラップ（３）と、少なくとも一つの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（４）と、少なくとも一つのＮＯxセンサ（５）と、少なくとも一つの制御装置（６）とを具備することを特徴とする内燃機関。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＮＯx放出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放出限界を適合させる既知の方法の中に、排気ガス再循環方法（ＥＧＲ）がある。当該方法は、Lexikon Motortechnik（エンジン技術の百科事典）第１版、２００４年４月、１４ページｆｆに記載されている。この方法によれば、エンジンからの排気ガスが当該目的のために設けられたシステムによって冷却され、所定量、エンジンの吸気部へ戻される。同時に粒子状物質放出の傾向が増大するが、この手段によりＮＯx放出を十分削減することができる。ＮＯx及び粒子状物質の放出を低い値に制限することは、それらの放出が法令で定める限界より僅か低いようにエンジンを調整することをエンジン製造業者に強いることである。同時に、システム構成部品及びそれらの製造公差の経年変化によって放出限界に到達しないことを確保にしなければならない。これから言える一つの実効的手段は、ＥＧＲによってＮＯx放出を必要な値に調整することである。ＮＯx放出を調整可能にするために、放出されるＮＯxを、可能な限り正確に測定しなければならない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、多量生産エンジンに使用される全ての市販のＮＯxセンサは、定常状態のエンジン動作時のＮＯx放出の測定及び制御にのみ適しており、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のエンジン回転速度及び負荷の変化に比較して、これらのセンサにデッドタイム又は遅延時間が比較的大きいためである。制御エンジニアリングにおいて、「デッドタイム」（または、伝搬時間または転送時間とも称される）は、システム入力での変化と、制御されるシステムのシステム出力での応答との間の時間間隔である。「遅延時間」は、例えば、ＰＴ１フィルタのフィルタ定数である。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
この問題を解消するために、過渡動作でのＮＯx放出を、様々な変数から数学的関連によって推定する。システム内の全ての構成要素及び全ての測定装置がフォールト・トレランスを有し、経年変化を受けるので、伝搬時間に関して各エンジン毎にＮＯx推定装置を個々に修正する必要がある。修正は、安定した動作状態の間、定常状態のＮＯxセンサによって正しく測定されたＮＯx値によってなされる。それらの値は、推定装置から得られた値と比較される。センサ値と推定値との間の定常状態でのずれは、過渡状態のエンジン動作において同様に同一方向の放出のずれとなる。
【０００５】
ＮＯx推定装置または同様に物理的モデルは、特性マップ及びアルゴリズムから成り、それら特性マップ及びアルゴリズムは、現在の測定値（エンジン上の様々なセンサからの）と、特性マップにおいて表わ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放出を推定することを可能にする。従って、ＮＯx制御は、非定常状態過程でも同様に可能である。
【０００６】
エンジンの動作状態がほぼ安定している場合、推定装置からの値がＮＯxセンサからの値と比較される。ずれがある場合、所望のＮＯx放出が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は修正される。そして、ＮＯxセンサが信頼できる値を出力できない過渡状態のエンジン動作においても修正できるように、この修正値は、この動作点のための値として記憶されなければならない。
【０００７】
後述する方法によって、特性マップの形で修正値を動作点毎に記憶する。このような修正によって、ＮＯx放出の経年変化及び製造公差の拡大は、効果的な方法により補正される。
【０００８】
実際の技術的な応用においては、動作点に依存する状況または値は、１つ以上の変数の関数として、しばしば決定する。このような関連を数学的に記述して記憶する１つの方法は、入力変数に関するそれぞれの軸と、出力変数のためのマトリクスとを有する特性マップである。プロセッサで支援されるリアルタイム応用例において、それぞれの軸は、それぞれの入力変数のための所定数の補間ノードを有する。補間ノードの値は、厳格に単調でなければならない。
【０００９】
出力マトリクスの大きさｎ×ｍは、ｘ軸の補間ノードの数ｎ及びｙ軸の補間ノードの数ｍによって決定される。従って、出力マトリクスの１つの要素は、ｘ個の補間ノード値とｙ個の補間ノードと組み合わせの各対ごとに一義的に割り当てなければならない。ｘ及びｙの入力値の各対は、動作点と称する。このような特性マップのパラメーター化は、実験室の試験台での測定値によって、または代わりに、計算された値で、普通に達成される。
【００１０】
本発明において、個々の補間ノード値が入力変数によって正確に決定され、出力マトリクスの唯一の要素だけが値を決定するように動作点を選択する。図１に示される例において、入力変数ｘは値「90」を有し、そして、入力変数ｙは値「400」を有する。従って、値を決定する出力マトリクスの要素は、表１に示すように「5」を有する。
【００１１】
入力変数が補間ノードの値と正確に一致せず、補間ノードの値の間の値（例えばｘ= 80.2及びｙ= 1787）を有する場合、それに対応する出力値（ｚ= 7.103）は線形補間によって決定しなければならない。目的の値は、表２に示すように、動作点を囲む出力マトリクスの４つの値から計算される。すなわち、４つの個々の重み付け値は、動作点からそれぞれの距離に依存している。
【００１２】
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との交点は、出力マトリクスの個々の要素を示す。
【００１３】
推定装置によって使われる基準値のための修正値を記憶する問題は、入力変数が必ずしも補間ノード値に正確に基づかないので、誤差のために決定される値を出力マトリクスの要素にそのまま割当てることができないということである。従って、目的は、現在の動作点を囲む、出力マトリクスの要素のための妥当な値である。対応する出力値を有する動作点の場合、線形補間の場合に出力値を表す個々の要素毎に、無限の組み合わせの値が理論的に見つかる。従って、問題は、出力マトリクスの同じ要素内に、他の動作点にも使用可能な、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つけることに始め集中することである。
【００１４】
唯一の例外は、最初の段階では、修正のそれ以上の必要のなく、対象の要素の値の決定することである。一般に、動作点がシフトした場合、新しい値が正確に且つ確実に表されるように、前に決定された値は再び修正されなければならない。
【００１５】
ここで、出力マトリクスの要素の値の変更は、この種の方法において実行されるそれぞれの動作点に対して最も大きな重み付けを有する要素は、最も大きな変更を受けるような方法で遂行する。同様にして、最も小さな重み付けを有する要素は、最も小さな変更を受ける。従って、出力マトリクス要素のための新しい値は、新しい値だけでなく過去の結果に従っても決定される。従って、特性マップは、全ての過去の状況を考慮に入れて推定装置のための必要修正を学習する。
【００１６】
次の式は、数学的な関連の学習を記述している。
適応化の数学的記述
出力マトリクス要素の同定
【００１７】
以下の説明においての、ａ、ｂ、ｃ及びｄ並びに‘ａ、‘ｂ、‘ｃ及び‘ｄは、現在の動作点を囲む出力マトリクス要素であるとする。出力マトリクスの各要素は、出力値に影響を及ぼすことができる。同じ要素が、対象動作点を直接囲まないので、同じ要素は少しも係わるものではないが、ａ、ｂ、ｃ及びｄとして補間に関係する。従って、動作点による要素ａ、ｂ、ｃ及びｄの一義的な同定は、修正値が対応する要素に記憶できるようにするために絶対に必要である。要素のこの同定は、要素の行及び列のインデックスを比較することによって遂行することができる。いずれにせよ、補間の場合、対応する要素は、それの重み係数によって同定される。従って、どの要素が補間に関係するか知られている。後述する方法の場合、要素がａ、ｂ、ｃ及びｄとして関係するかどうかは調べられるために残る。
【００１８】
この場合、要素ａj,kを検討する。
ケース１：
ａj,kに加えて、要素ａj,k+1、ａj+1,k及びａj+1,k+1も表１の補間ａj,k = ａに関係する。
表１はケース１の略図である
【表１】
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【００１９】
ケース２
ａj,kに加えて、要素ａj,k-1、ａj+1,k及びａj+1,k-1も表2の補間ａj,k = ｂに関係する。
表２はケース２の略図である。
【表２】
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【００２０】
ケース３
ａj,kに加えて、要素ａj-1,k、ａj-1,k+1及びａj,k+1も表３の補間ａj,k = ｃの補間に関係する。
表３はケース３の略図である。
【表３】
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【００２１】
ケース４
ａj,kに加えて、要素ａj,k-1、ａj-1,k及びａj-1,k-1も表４補間ａj,k = ｄの補間に関係する。
表４はケース４の略図である。
【表４】
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【００２２】
これらのケースのどれにも該当しない場合、ａj,kは、ａでも、ｂでも、ｃでも、または、ｄでもなく、そして、現在の学習過程に関係しない。
【００２３】
出力マトリクスの適応化のための式
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、別途示さない。
【００２４】
「旧」出力値が、個々の「旧」出力マトリクス要素ａ、ｂ、ｃ及びｄから、重み係数ga、gb、gc及びgdで次のように（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が、個々の「新」出力マトリクス要素‘ａ、‘ｂ、‘ｃ及び‘ｄから、重み係数ga、gb、gc及びgdで次のように（線形補間決定される。
‘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】
旧値に関して実行される変更の合計は、次のように定義される；
ΔＧ＝Δａ＋Δｂ＋Δｃ＋Δｄ             (6.7)
【００２７】
出力マトリクス要素の値の変更の大きさを、補間の重み付けレベルの関数とする意図は、次の式で表わされる。
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は次の式で表わされる。
ΔＺ= ga×Δａ＋gb×Δｂ＋gc×Δｃ＋gd×Δｄ             (6.12)
【００２９】
そばに、式（6.12）に式（6.8）から（6.11）を代入すると、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】
これにより、Δａ、Δｂ、Δｃ及びΔｄを決定し、最後に  ‘ａ、‘ｂ、‘ｃ及び‘ｄを決定することを可能にする。
【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を示す。その内燃機関１は内燃機関１の吸気部及び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・フラップ３を有する。内燃機関１の排気部において、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る。
【００３３】
排気部において、特に粒子状物質のフィルタの領域において、ＮＯｘセンサ５がある。制御装置６は、ＥＧＲ弁２と、スロットル・フラップ３と、ＮＯｘセンサ５と物理的モデル７と、そして更に、修正モジュール１０とデータインターフェイス１１と通信する。
【００３４】
図２は、供給空気冷却器８、ＥＧＲ冷却器９及びターボチャージャー１２を有する内燃機関１を示す。内燃機関１は更に、吸気部のスロットル・フラップ３を有する。内燃機関１の排気部において、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る。
【００３５】
排気部において、特に粒子状物質のフィルタの領域において、ＮＯｘセンサ５がある。制御装置６は、ＥＧＲ弁２と、スロットル・フラップ３と、ＮＯｘセンサ５と物理的モデル７と、そして更に、修正モジュール１０とデータインターフェイス１１と通信する。
【００３６】
表５は各種記号を説明する。
【表５】
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【符号の説明】
【００３７】
１：内燃機関
２：ＥＧＲ弁
３：スロットル・フラップ
４：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：物理的モデル
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
【図１】
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【図２】
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【国際調査報告】
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