(57)【要約】本発明は、エンジン（１）の排気ガスの温度推定方法において、ニューラル  ネットワーク（１７）を有する推定機（１５）が使用され、ニューラル  ネットワーク（１７）に、ニューラル  ネットワーク（１７）の出力において利用可能な１または複数の値を、ニューラル  ネットワーク（１７）の入力へ直接または間接的に戻すフィードバックループが設けられたことを特徴とする、エンジンの排気ガスの温度推定方法に関する。また本発明は、排気ガスの温度推定装置と、排気ガスの温度推定装置が装備された自動車にも関する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
エンジン（１）の排気ガスの温度推定方法において、ニューラル  ネットワーク（１７）を有する推定機（１５）が使用され、上記ニューラル  ネットワーク（１７）に、上記ニューラル  ネットワーク（１７）の出力において利用可能な１または複数の値を、上記ニューラル  ネットワーク（１７）の入力へ直接または間接的に戻すフィードバックループが設けられたことを特徴とする、エンジンの排気ガスの温度推定方法。
【請求項２】
上記推定機（１５）の入力に、上記エンジンの排気ライン（５）に配置されたタービン（７）の上流における排気ガスの温度に関するデータが供給され、上記推定機（１５）は、上記タービンの下流における上記排気ガスの温度の推定値を出力として供給することを特徴とする、請求項１に記載のエンジンの排気ガスの温度推定方法。
【請求項３】
上記ニューラル  ネットワーク（１７）によって作られた上記排気ガスの温度の上記推定値に後処理を施すことを特徴とする、請求項１または２に記載のエンジンの排気ガスの温度推定方法。
【請求項４】
後処理モジュールの出力において使用可能な上記温度の上記推定値のフィードバックを行うことを特徴とする、請求項３に記載のエンジンの排気ガスの温度推定方法。
【請求項５】
既知の物理方程式に基づく計算を実行することによって、上記推定機（１５）の１または複数の入力変数の処理を実行することを特徴とする、請求項１〜４のいずれか１つに記載のエンジンの排気ガスの温度推定方法。
【請求項６】
上記ニューラル  ネットワークの上記入力へフィードバックされる前に、上記ニューラル  ネットワークの上記出力における、間接的にフィードバックする幾つかの量の再処理を実行することを特徴とする、請求項１〜５のいずれか１つに記載のエンジンの排気ガスの温度推定方法。
【請求項７】
関係する動作領域を表すデータベース（１９）を使用する、上記推定機の先行する学習ステップを含むことを特徴とする、請求項１〜６のいずれか１つに記載のエンジンの排気ガスの温度推定方法。
【請求項８】
エンジン（１）の排気ガスの温度推定装置において、ニューラル  ネットワーク（１７）を有する推定機（１５）を含み、上記ニューラル  ネットワーク（１７）に、上記ニューラル  ネットワーク（１７）の出力において利用可能な１または複数の値を、上記ニューラル  ネットワーク（１７）の入力へ直接または間接的に戻すフィードバックループが設けられたことを特徴とする、エンジンの排気ガスの温度推定装置。
【請求項９】
上記推定機（１５）は、上記エンジンの排気ライン（５）に配置されたタービン（７）の上流における排気ガスの温度に関するデータを受けるための入力を有し、上記推定機（１５）は、上記タービンの下流における上記排気ガスの温度の推定値を出力として供給することを特徴とする、請求項８に記載のエンジンの排気ガスの温度推定装置。
【請求項１０】
上記推定機（１５）は、上記ニューラル  ネットワーク（１７）の下流に配置され、上記ニューラル  ネットワーク（１７）によって作られた上記排気ガスの温度の上記推定値を処理することが可能な、後処理モジュール（１８）を含むことを特徴とする、請求項８または９に記載のエンジンの排気ガスの温度推定装置。
【請求項１１】
上記後処理モジュールの出力において使用可能な、上記温度の上記推定値（Ｓ）のフィードバックループを含むことを特徴とする、請求項１０に記載のエンジンの排気ガスの温度推定装置。
【請求項１２】
上記推定機（１５）は、上記ニューラル  ネットワーク（１７）の上流に配置され、既知の物理方程式に基づく計算を実行することによって、上記推定機（１５）の１または複数の入力変数の処理を実行することが可能な、前処理モジュール（１６）を含むことを特徴とする、請求項８〜１１のいずれか１つに記載のエンジンの排気ガスの温度推定装置。
【請求項１３】
請求項８〜１２のいずれか１つに記載のエンジンの排気ガスの温度推定装置を含むことを特徴とする内燃エンジン（１）。
【請求項１４】
請求項８〜１２のいずれか１つに記載のエンジンの排気ガスの温度推定装置を含むことを特徴とする自動車。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は内燃エンジンの制御の分野に関し、特に、内燃エンジンの排気マニホールドの下流に装着された排気装置に関する。
【０００２】
特に本発明は、排気ガスの温度推定方法及び装置、並びに排気ガスの温度推定装置が装備された内燃エンジンおよび自動車に関する。
【背景技術】
【０００３】
一般に、自動車の汚染ガスの排出を処理するために、排気ガスの後処理装置が、エンジンの排気ラインに設けられる。
【０００４】
これらの装置は、一酸化炭素、不燃焼炭化水素、粒子状物質および窒素酸化物の排出を減少させるためのものである。
【０００５】
これらの装置のあるものは、汚染物質蓄積フェーズと、トラップ再生フェーズ（蓄積された汚染物質の非汚染物質への変換フェーズ）とを交互に繰り返すという意味において、断続的あるいは交互に作動する。
【０００６】
全ての汚染物質の処理を最適化するためには、これらの汚染物質蓄積フェーズとトラップ再生フェーズをできるだけ正確に制御する必要がある。汚染物質蓄積フェーズ中に捕捉される質量（すなわち、粒子フィルタの場合には粒子状物質の質量、窒素酸化物トラップの場合には窒素酸化物の質量）を推定することが特に必要である。
【０００７】
同様に、再生フェーズ中に変換される質量を決定する必要がある。
【０００８】
汚染物質蓄積フェーズとトラップ再生フェーズとの少なくとも一方の間における質量の変化は、これらのトラップの支持体の温度と、トラップを通過する排気ガスの温度に直接依存する。したがって、これらのトラップへ流入する排気ガスの温度を、制御しなとしても、知ることが企てられている。
【０００９】
また、エンジンおよびエンジンの操作モードの複雑さが増加し、より複雑な電子制御手段、したがって、多数の測定および推定手段が必要になってきている。しかしながら、多くの物理量は、直接には測定不可能であり、必要なセンサは高価であり過ぎて不適当である。
【００１０】
トラップの再生を制御し、エンジン自身を制御するためには、エンジンの排気ガスの温度を知ることが必要である。したがって、エンジンの過給機のタービンの下流に配置された後処理装置へ流入する排気ガスの温度を正確に推定することは特に有益である。
【００１１】
排気ガスの物理的処理と化学的処理との少なくとも一方のための装置の上流における排気ガスの温度を知るために、今日では、温度センサ、または車載コンピュータによって実行するための温度推定モデルが用いられている。
【００１２】
しかしながら、排気ラインの中に配置されたセンサの使用には、いくつかの問題がある。
【００１３】
センサの精度は、作動範囲に逆比例する。すなわち、測定温度の範囲が広いほど、測定値の精度は低い。また、この精度は、センサの熱による劣化、またはセンサの汚れによって悪化する。
【００１４】
さらに、センサの使用費用は高価であることが分かっている。センサの使用費用としては、センサに固有の費用と、コンピュータの入力ポートおよびソフトウエアのドライバーへの接続の費用を合算する必要があるからである。
【００１５】
さらに、センサの作動状態を診断する適当な手段を設ける必要がある。
【００１６】
温度推定モデルの使用にも問題がある。これらのモデルは、一般に定常状態においては信頼性があるが、非定常状態においては劣っている。さらに、これらのモデルに必要な多くのパラメータ（物理的なパラメータ、状態の変数）は、エンジンにおいて確認または測定することが困難である。
【００１７】
さらに、これらのモデルは多くの場合、計算負荷すなわちエンジンの電子制御計算機に組み込むメモリリソースが大きすぎる。
【００１８】
提案されている他の方法は、半導体ニューラル  ネットワーク（ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）を使用して、排気ガスの温度を推定することからなる。これについては、２００３年１２月１９日に出願された本出願人のＦＲ  ０３  １５１１２を参照することができる。
【００１９】
しかしながら、この文献に記載された方法は、システムの記録を部分的にしか考慮に入れることを可能にしない。したがって、定常状態と非定常状態における温度についてなされる推定は、不正確である。
【特許文献１】ＦＲ  ０３  １５１１２
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２０】
本発明は、排気ガスの温度、特に、排気ガスの物理的処理と化学的処理との少なくとも一方のための装置の上流における、排気ガスの温度の推定を改善することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
上記目的を達成するため、本発明は、エンジンの排気ガスの温度推定方法において、ニューラル  ネットワークを有する推定機が使用され、上記ニューラル  ネットワークに、上記ニューラル  ネットワークの出力において利用可能な１または複数の値を、上記ニューラル  ネットワークの入力へ直接または間接的に戻すフィードバックループが設けられたことを特徴とする、エンジンの排気ガスの温度推定方法を提供する。
【００２２】
本発明の、望ましいが、非限定的な特徴は以下のとおりである：
−上記推定機の入力に、上記エンジンの排気ラインに配置されたタービンの上流における排気ガスの温度に関するデータが供給され、上記推定機は、上記タービンの下流における上記排気ガスの温度の推定値を出力として供給し；
−上記方法は、上記ニューラル  ネットワークによって作られた上記排気ガスの温度の上記推定値に後処理を施し；
−上記方法は、後処理モジュールの出力において使用可能な上記温度の上記推定値のフィードバックを行い；
−上記方法は、既知の物理方程式に基づく計算を実行することによって、上記推定機の１または複数の入力変数の処理を実行することができ；
−上記方法は、上記ニューラル  ネットワークの上記入力へフィードバックされる前に、上記ニューラル  ネットワークの上記出力における、間接的にフィードバックする幾つかの量の再処理を実行することができ；
−上記方法は、関係する動作領域を表すデータベースを使用する、上記推定機の先行する学習ステップを含むことができる。
【００２３】
他の特徴によれば、本発明は、エンジンの排気ガスの温度推定装置において、ニューラル  ネットワークを有する推定機を含み、上記ニューラル  ネットワークに、上記ニューラル  ネットワークの出力において利用可能な１または複数の値を、上記ニューラル  ネットワークの入力へ直接または間接的に戻すフィードバックループが設けられたことを特徴とする、エンジンの排気ガスの温度推定装置に関する。
【００２４】
更に他の特徴によれば、本発明は、エンジンの排気ガスの温度推定装置が装備された内燃エンジンと自動車に関する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
本発明のその他の特徴、目的及び利点は、非限定的な例として示され、添付図面を参照する、本発明の望ましい実施の形態の以下の詳細な説明を読むことによって明らかとなるであろう。これらの図面において：
−図１は、本発明の１特徴による内燃エンジンの模式図であり；
−図２は、本発明の１特徴による排気ガスの温度の推定機の模式図であり；
−図３は、本発明の１特徴による排気ガスの温度の推定方法のステップを示す流れ図である。
【００２６】
図１には、本発明の理解に必要な部品のみが示されている。内燃型のエンジン１は、自動車に搭載するためのものである。エンジン１は、例えば、直列の４シリンダを有し、燃料直接噴射型の、過給機によって過給される、ディーゼルエンジンである。エンジン１は、空気供給のための吸気回路２と、エンジン制御用のコンピュータ３と、加圧燃料回路４と、排気ライン５を含む。加圧燃料回路４からシリンダの中への燃料の噴射は、燃焼室へ向かって開口し、コンピュータ３によって制御される噴射機（図示しない）によって実行される。
【００２７】
エンジン１の出口において、排気ライン５へ排出される排気ガスは、１または複数の後処置装置６（例えば、粒子状物質フィルタ、窒素酸化物フィルタ）を通過する。過給機７は、吸気回路２に配置されたコンプレッサと、排気ライン５に配置されたタービンを含む。吸気回路２は、コンプレッサとエンジン１との間に、コンプレッサの出口における加圧空気を冷却して空気密度を増加させるための熱交換器８と、コンピュータ３によって制御される吸気弁９と、コンピュータ３へ接続された圧力センサ１０を有する。
【００２８】
排気ライン５は、エンジン１の出口における過給機７のタービンの上流に、タービンの上流の排気ガスの温度に関するデータを供給するための手段３０を更に含む。この手段３０は、例えば、温度測定プローブまたは、タービンの上流の排気ガスの温度の推定値を供給するために設けられた推定機からなる。
【００２９】
また、エンジン１は、バルブ１２が装着された排気リサイクル回路１１を含む。バルブ１２の開口は、コンピュータ３によって制御され、これによって、排気ガスが吸気回路２の中へ再導入される。空気流量計１３が、過給機７のコンプレッサの上流の吸気回路２に設けられ、エンジンへの吸入空気流量に関するデータを、コンピュータ３へ供給する。例えば圧力または温度センサであるセンサ１４も設けることができる。
【００３０】
コンピュータ３は、従来と同様に、マイクロプロセッサまたはＣＰＵ（中央処理ユニット）、記録領域、アナログ−ディジタル変換機、および様々な入出力インタフェースを含む。コンピュータのマイクロプロセッサは、様々なセンサからの信号を処理し、そこからエンジンの状態を決定し、例えば噴射機のような様々な制御アクチュエータの適当な制御信号を発生するための、電子回路と適当なソフトウエアを含む。
【００３１】
コンピュータ３は、様々なセンサによって発生されるデータ、特に吸入空気の質量、エンジンの回転数、所望の燃料消費と性能レベルに達することを可能にする記録された較正値から、加圧燃料回路４における燃料の圧力と、噴射機の開口を制御する。
【００３２】
コンピュータ３は、更に、後処理装置の上流の排気ガスの温度の推定値を作るために設けられたニューラル  ネットワーク（ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）を有する推定機１５を有する。
【００３３】
簡単化と、多くのリソース、特に計算とメモリのリソースの共有のために、推定機１５をコンピュータ３の中に有することが特に有利である。
【００３４】
図２に示すように推定機１５は、前処理モジュール１６と、ニューラル  ネットワーク１７と、後処理モジュール１８を含む。また、推定機１５は、ニューラル  ネットワークの１または複数の変数を、ニューラル  ネットワークの入力へ戻すための、フィードバックループを有する。
【００３５】
更に、推定機１５は、例えば手段３０（図１）から供給されるような、タービンの上流の排気ガスの温度に関するデータのための入力を有する。
【００３６】
また、推定機１５は、例えば下記のような、エンジンの状態を表す物理的な量に関する１または複数のその他の入力も含むことができる：
−排気ガスの流量、
−タービンの上流の排気ガスの圧力、
−タービンの下流の排気ガスの背圧、
−過給機のフィンの位置、
−自動車の速度、
−外気温度、
−排気ガスリサイクルバルブの位置、
−コンプレッサ、熱交換器および吸気弁の下流に配置された圧力センサによって測定される過給圧力、
−吸気回路内の空気の温度。
【００３７】
また、推定機１５は、エンジンの回転数と、燃料の流量と、空気の流量を入力に受けることができる。
【００３８】
ニューラル  ネットワーク１７は、パラメータ（重み（ｗｅｉｇｈｔ）、バイアス（ｂｉａｓ））と活性化関数とによって定義される、多数のニューロン（ｎｅｕｒｏｎｓ）から構成される。１つのニューロンの出力ｓは；
ｓ＝Ｆ（ｅ１・ｗ１＋ｅ２・ｗ２＋…＋ｅｎ・ｗｎ＋ｂ）
（ここに、Ｆはニューロン活性化関数、ｗ１，ｗ２，…ｗｎは重み、ｂはバイアスである。）によって、ニューロンの入力（ｅ１，ｅ２，…ｅｎ）へ接続される。
【００３９】
ニューラル  ネットワークの中のニューロンの数、様々ニューロンの重みとバイアスの値は、後に詳細に説明する、特に学習フェーズの間に決定される較正可能なパラメータである。
【００４０】
前処理モジュール１６は、既知の物理方程式に基づく計算を実行することによって、推定機の１または複数の入力の変数を処理することを可能にする。特に、前処理モジュール１６は、幾つかの入力変数から、コンピュータ３の入力に存在しない、それぞれ１または複数の、測定可能または測定可能でない、物理量を表す、１または複数の変数α１、α２を計算することによって、ニューラル  ネットワーク１７の入力の数を減らすことを可能にする。また、前処理モジュール１６は、異常な値をとる幾つかの入力をフィルタすることを可能にする。
【００４１】
ニューラル  ネットワーク１７は、所望の温度の推定に関する出力チャネルと、直接または間接的にニューラル  ネットワーク１７の入力へフィードバックするための、測定不可能な状態の量に関する１または複数のその他の出力チャネルを有する。
【００４２】
後処理モジュール１８は、推定機の出力として推定温度の信号Ｓをコンピュータ３へ発信するために、ニューラル  ネットワーク１７の出力において利用可能な温度の推定値を処理することを可能にする。この処理は、例えば、異常なデータが入力へ戻ることを制限することによって、推定機をロバスト（ｒｏｂｕｓｔ（堅固））にすることを可能にするフィルタリングである。
【００４３】
先に述べたように、ニューラル  ネットワークの１または複数の出力変数は、フィードバックループを辿ってニューラル  ネットワークの入力へ戻される。
【００４４】
ニューラル  ネットワークの幾つかの出力変数は、ニューラル  ネットワークの入力へ戻される前に処理される（例えば、フィルタされるか、遅延されるか、あるいは後処理モジュールの中の他の入力と組み合わされる）。
【００４５】
図２は、ニューラル  ネットワーク１７の出力において利用可能な状態変数β１、β２、β３（測定不能で、学習フェーズにおいてのみ知られる）が、ニューラル  ネットワーク１７の入力へ戻される場合を示す。
【００４６】
また図２には、後処理モジュール１８の出力において利用可能な（且つ、その値が学習フェーズにおいて可測の）推定機の出力Ｓ（すなわち、排気ラインに配置されたタービンの下流の温度の推定値）が、一方では、ニューラル  ネットワーク１７の入力へ直接戻され、他方では、ニューラル  ネットワーク１７の入力へ遅延（遅延器が記号Ｚ−１によって図示されている）された後に戻される場合が示されている。
【００４７】
ニューラル  ネットワークの１または複数の出力変数のこのようなフィードバックを実行することによって、ニューラル  ネットワークは、その推定関数の入力として、同じ推定関数によって先行する計算ステップにおいて予想され、学習フェーズにおいて測定されたか、または測定されなかった１または複数の値を使用する。
【００４８】
このようなフィードバックループは、極めて動的な現象を考慮に入れることを可能にするという利点を有する。
【００４９】
ニューラル  ネットワークにおける非線形活性化関数の使用は、非線形な現象を考慮に入れることも可能にする。
【００５０】
ニューラル  ネットワーク１７は、このように、回帰的または動的であると称することができ、この点において先に言及したフランス国特許出願ＦＲ  ０３  １５１１２に記載された静的なネットワークの方法と異なる。
【００５１】
推定機１５は、タービンの下流で、後処理装置の上流の温度の推定値を最終的に得ることを可能にする。したがって、推定機は、入力としてタービンの上流における温度に関する情報と、場合によっては１または複数の、特に物理的な値に関するその他の情報を使用して、出力として所望の温度の推定値を供給する、変換関数（ｔｒａｎｓｆｅｒ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を使用するとみなすことができる。
【００５２】
以下の説明は、推定機１５の設計および学習に関する。
【００５３】
推定機が準備され、例えばエンジンの電子管理ソフトウエアの中へ導入されたら、特にニューロンの数を決定し、パラメータ（重み、バイアス）を較正することによって、ニューラル  ネットワークを選択する必要がある。
【００５４】
ニューラル  ネットワークの学習は、自動車について集められたデータに基づいて、コンピュータ上で実行することができる。
【００５５】
ニューラル  ネットワークは、特にデータベース１９を使用する、学習アルゴリズム方法による学習の対象になる。
【００５６】
データベース１９は、自動車の実際の走行テストの結果から得ることができる。このテストは、変速機の様々なギヤ比を使用し、さまざまな加速と減速に関して行われる。テストの全ての条件は、自動車の正常な作動状態を表すように選ばれる。さらに、走行テストから得られたデータベースは、学習データベースを形成するデータベース１９のサイズを小さくするように、学習データベースとテストデータベースとに分割することができる。学習フェーズの際に決定されたパラメータ（すなわち較正値）は、コンピュータ３のメモリに記録することができる。あるいは、データベース１９は、自動車の初期化作業の際、または整備作業の際に使用される、その自動車のものとは別のものでもよい。
【００５７】
図３に、ニューラル  ネットワークを有する推定機の設計および学習ステップを示す。
【００５８】
ステップ２０においては、データベース１９へ入れるデータを生成することを可能にするテストが実行され（図２のデータベース１９へ向かう矢印を参照）、このデータは、関係する動作領域を表す。推定機の入力と出力の変化範囲（または少なくともその一部分）を代表的にスキャンすることが実際に重要である。
【００５９】
例えば、異常な点を削除するため、冗長な点を削除するため、データを再同期するため、またはフィルタするために、信号処理によってデータを整える。
【００６０】
ステップ２１においては、テストデータベースと学習データベースを形成するために、データは２つの部分に分割される。ステップ２２においては、前処理モジュール１６によって実行されるべき処理が決定され、ニューラル  ネットワーク１７は、学習データベースに基づいて学習を実行する。ステップ２３においては、１または複数の確認基準を用い、テストデータベースと学習データベースに基づいて性能がテストされる。ステップ２４においては、ニューラル  ネットワーク１７の選択が実行され、ステップ２５においては、自動車に関する性能とテストの特性記述が実行される。
【００６１】
図２におけるデータベース１９から出る矢印は、推定機１５の学習と確認のためにデータベース１９が使用される経路を表す。
【００６２】
ステップ２３とステップ２４の間に、場合によってはニューロンの数、入力、出力、ネットワークの分割数、１または複数のニューラル  ネットワーク１７の構造、学習のタイプ、最適化の規準、等に関する変更を伴う幾つかの回数の繰り返しを実行するために、ステップ２２の上流へ遡行することを可能にするフィードバックループ２６を設けることができる。
【００６３】
この繰り返しプロセス（フィードバックループ２６）は、より少ないコスト（入力の数、計算の回数、テストの回数および困難性、等の点で）で、所望（精度とロバストネス（ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ（堅固性））について）の推定値を得ることを可能にする。
【００６４】
ステップ２４とステップ２５の間に、ステップ２０において生成されたデータが不十分であることが明らかとなったときの、フィードバックループ２７を設けることができる。この場合、前に得られたデータを置き換えるか、充分な数の測定点を設定するために前に得られたデータを補足するのに必要な、新しいデータを生成するために、ステップ２０が繰り返される。
【００６５】
例えば、学習データベースの中に５０００測定点を設けることができる。
【００６６】
テストのステップ２３の際に、最も正確な推定を可能にするパラメータのセットを選択するための選択基準を設けることができる（例えば、誤差が５０℃以上の点を削除し、５℃に近い平均誤差を探求し、あるいは、小さいスライド平均誤差を探求することによって）。
【００６７】
最後に、排気ガスの温度推定のための本発明の使用は、コンピュータのリソース（計算の負荷、必要なメモリ）を僅かしか使用せず、限られた数のパラメータを使用し、したがって容易に実行可能である。
【００６８】
更に、学習のために使用可能なデータベースが、後の動作状態の全てを表すのに充分になると、直ちに、タービンの出口または後処理装置の上流における排気ガスの温度が良好な精度（数度内の）で、定常状態にあるか非定常状態にあるかに係わらず、推定可能になる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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2008516141.tif 000008
2008516141.tif 000009
2008516141.tif 000010
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