(57)【要約】【課題】温度推定モデルにおける非線形な関数(テーブルやマップ)を温度センサ出力に基づいて修正する。【解決手段】電子制御装置は、プラントの温度推定値を算出するプラントモデルについて、プラントに関わる第1のパラメータとプラントモデルに関わる第2のパラメータとの相関モデルを用いて温度推定値を算出する。この装置は、さらに算出されたプラントの温度推定値に基づいてプラントの温度を制御する。また、相関モデルに対し、複数の第1のパラメータの範囲に対して定義された複数の関数(Ｗｉ)を定義し、この複数の関数の高さを調整する修正係数(Kli，Kci)を温度センサの出力と算出されたプラントの温度推定値に基づいて算出し、複数の関数(Ｗｉ)および修正係数(Kli、Kci)により前記相関モデルを修正する。   【選択図】図１０
2008276562.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントの温度を示す出力を生じる温度センサを備えたプラントの温度を制御する電子制御装置であって、
前記プラントの温度推定値を算出するプラントモデルについて、該プラントに関わる第1のパラメータと前記プラントモデルに関わる第2のパラメータとの相関モデルを用いて前記温度推定値を算出する手段と、
前記算出されたプラントの温度推定値に基づいて前記プラントの温度を制御するプラント温度制御手段と、
前記相関モデルに対し、複数の第1のパラメータの範囲に対して定義された複数の関数を定義し、この複数の関数の高さを調整する修正係数を前記温度センサの出力と前記算出されたプラントの温度推定値に基づいて算出する手段と、
前記複数の関数および前記修正係数により前記相関モデルを修正するモデル修正手段と、
を備えたことを特徴とするプラントの温度を制御する電子制御装置。 
【請求項２】
前記温度推定値を入力して前記温度センサの出力推定値を算出する温度センサモデルをさらに備え、複数の関数の関数の高さを調整する修正係数を前記温度センサの出力と前記算出された温度センサの出力推定値との誤差が最小となるようにする、請求項１に記載の電子制御装置。 
【請求項３】
前記修正係数は、応答指定型制御アルゴリズムにより算出される請求項１または２に記載の電子制御装置。
【請求項４】
前記複数の関数は、第2のパラメータの変化率がより高い第1のパラメータの範囲にて交差するように設定されている請求項１から３のいずれかに記載の電子制御装置。 
【請求項５】
前記プラントは内燃機関の排気系である、請求項１から４のいずれかに記載の電子制御装置。
【請求項６】
前記第1のパラメータは排気系に備えられた後処理装置の温度パラメータであり、前記第2のパラメータは、後処理装置の発熱状態を表すパラメータである、請求項５に記載の電子制御装置。 
【請求項７】
前記プラントが充電可能なバッテリである、請求項１から４のいずれかに記載の電子制御装置。
【請求項８】
前記第1のパラメータはバッテリーへの充電量を表すパラメータであり、前記第2のパラメータは、バッテリーの発熱状態を表すパラメータである、請求項７に記載の電子制御装置。 
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
プラントの温度の電子制御を行う装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、内燃機関の診断装置及び診断方法及びそれを用いた内燃機関の制御方法が記載され、特許文献２には、制御対象であるプラントの温度を制御する装置が記載されている。
【０００３】
特許文献１の技術は、触媒温度を推定するモデルを定義し、そのモデルの出力と触媒に設置された温度センサ出力とを比較し、触媒の劣化検知を行う。このとき、温度センサ出力が触媒のライトオフ温度以下のとき、モデルによる推定温度を温度センサ出力によって補正を行う。
【０００４】
特許文献２の技術は、触媒温度を推定するモデルを定義し、そのモデルの出力に基づいてエンジン運転パラメータ(点火時期や目標空燃比)を変更し、触媒の温度を所定の目標値になるように制御する。このとき、モデルの出力と触媒に設置された温度センサ出力とを比較し、その偏差に基づいて、モデルの係数を修正する。
【０００５】
近年、ガソリンエンジンやディーゼルエンジンでは、始動直後のエミッション低減のため、排気系後処理装置(触媒、リーンNOx触媒、SCR等)を急速に暖機することが要求されている。このとき、燃費の悪化および後処理装置の活性前のエミッション排出量を最小限に抑えるため、後処理装置の温度を観測し、最適な昇温パターンとなるようにエンジンの制御パラメータ(点火時期、燃料噴射量、燃料噴射パターン等)の制御を行うことも要求される。  また、リーンバーンガソリンエンジン、自着火燃焼エンジン、可変リフトエンジン、ディーゼルエンジンなどでは、エンジン暖気後の排気ガス温度が低く運転パターンによっては後処理装置が不活性化する、または、後処理装置が良好に作用する温度範囲が限定されるなどの理由により、後処理装置の温度制御を行いたいという要求がある。これらのことから、後処理装置に温度センサを設置し、その出力に基づいて、エンジンの制御パラメータ(点火時期、燃料噴射量、燃料噴射パターンなど)の制御を行うことが考えられる。しかしながら、排気系に設置可能な温度センサは、それのさらされる温度差や腐食成分(水、硫酸など)、振動などの環境条件に対応するために、その応答性を上記の温度制御における要求を十分満たすレベルにすることができない。  このため、特許文献２では、後処理装置の温度を推定するモデルを設定し、そのモデル出力に基づいてエンジンの制御パラメータの制御を行い、モデルの出力と温度センサの出力の偏差に基づいて、モデル出力とセンサ出力の値が定常時に解離しないように、モデルの“係数(定数Dcat)”を修正している。 
【０００６】
特許文献２では、線形モデルの係数(定数)のみを修正可能な逐次型最小2乗法を用いているため、非線形な関数(テーブルやマップ)を修正することはできない。 
【０００７】
後処理装置の発熱特性などは、その温度などによって非線形に変わることが多く、後処理装置の温度を短時間で増減するような場合(始動後急速暖機制御やディーゼルのDPF(Diesel Particulate Filter)再生制御など)には、特許文献２の手法では、モデル出力の精度が十分でなく、エミッション増加や燃費悪化、過剰な温度上昇による後処理装置の劣化促進などを生じることがあった。一方、特許文献１の手法は、モデルの係数/定数の修正のみを実現するものであり、その修正タイミングも後処理装置の活性前に限定されるものである。 
【特許文献１】特開2002-870873
【特許文献２】特開2006−183645
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
したがって、温度推定モデルにおける非線形な関数(テーブルやマップ)を温度センサ出力に基づいて修正可能な技術の実現がのぞまれている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の課題を解決するため、この発明は、プラントの温度を示す出力を生じる温度センサを備えたプラントの温度を制御する電子制御装置を提供する。この電子制御装置は、前記プラントの温度推定値を算出するプラントモデルについて、該プラントに関わる第1のパラメータと前記プラントモデルに関わる第2のパラメータとの相関モデルを用いて前記温度推定値を算出する手段を備える。この電子制御装置は、さらに前記算出されたプラントの温度推定値に基づいて前記プラントの温度を制御するプラント温度制御手段を備える。
【００１０】
また、この電子制御装置は、前記相関モデルに対し、複数の第1のパラメータの範囲に対して定義された複数の関数(Ｗｉ)を定義し、この複数の関数の高さを調整する修正係数(Kli，Kci)を前記温度センサの出力と前記算出されたプラントの温度推定値に基づいて算出する手段と、前記複数の関数(Ｗｉ)および前記修正係数(Kli、Kci)により前記相関モデルを修正するモデル修正手段と、を備える。
【００１１】
この発明は、このような構成をとるので、プラント内に所定のパラメータ(第1のパラメータ(Tcat、Wch））に対して非線形な特性を示す他の所定のパラメータ(第2のパラメータ(Ccat、Cbt)）があり、このパラメータが経年変化や固体ばらつきを生じるようなプラントの温度制御を行う場合に、センサの遅れ特性に関係なくプラントの温度を目標値に高精度に制御することができる(排気系温度制御の場合)。また、実施の態様によっては、センサが存在しない部位のプラントの温度を目標値に高精度に制御することができる 。 
【００１２】
この発明は、一形態では、前記温度推定値を入力して前記温度センサの出力推定値を算出する温度センサモデルをさらに備え、複数の関数(Ｗｉ) の関数の高さを調整する修正係数(Kli、Kci)を前記温度センサの出力と前記算出された温度センサの出力推定値との誤差が最小となるようにする。
【００１３】
これにより、温度センサが大きな遅れ特性を有する場合にも、適切に前記相関特性を修正し、プラントの温度を目標値に遅れやオーバシュートを生じることなく制御することができる 
【００１４】
この発明のもう一つの形態では、修正係数(Kli、Kci)は、応答指定型制御アルゴリズムにより算出される。複数の修正係数(Kli、Kci)を同時に更新する場合に相互干渉が生じ、重み付き誤差(Ewｉ)が振動的挙動を示したり、最悪の場合、発散してしまうことがある。しかしながら、この手法、すなわち、重み付き誤差を指数関数的に減衰可能な応答指定型制御アルゴリズムを用いることにより、解決できる。 
【００１５】
この発明のさらにもう一つの形態では、複数の関数(Ｗｉ) は、第2のパラメータの変化率がより高い第1のパラメータの範囲にて交差するように設定されている。これによって、非線形な相関関係の変曲点近傍の特性を、演算負荷の過剰な増加をすることなく、ばらつきや経年変化によって生じた相関関係と精度よく一致させることがきる。 
【００１６】
また、この発明の一形態では、前記プラントは内燃機関の排気系である。これによって、温度センサの応答遅れが大きい場合にも、オーバシュートや著しい応答遅れを生じることなく、排気系に設置された後処理装置の温度を目標値に精度よく制御することができる。 
【００１７】
この形態をさらに具体的にした形態では、所定の第1のパラメータは排気系に備えられた後処理装置(三元触媒、LNTやDPF)の温度パラメータ(Tcat)であり、第2のパラメータは、後処理装置の発熱状態を表すパラメータ(Ccat)である。これによって、後処理装置の発熱特性が経年変化や固体ばらつきによって変化したとしても、その特性変化を補償し、後処理装置の温度を目標値に精度よく制御することができる。 
【００１８】
この発明の一形態では、前記プラントが充電可能なバッテリである。これによって、温度センサの応答遅れが大きい場合にも、オーバシュートや著しい応答遅れを生じることなく、バッテリーの温度を目標値に精度よく制御することができる。または、複数のブロックに分かれたバッテリーにおける温度センサが設置されていないブロックの温度を目標値に精度よく制御することができる。 
【００１９】
この発明のさらにもう一つの形態ではプラントがバッテリである形態において、所定の第1のパラメータはバッテリーへの充電量を表すパラメータ(Wch)であり、第2のパラメータは、バッテリーの発熱状態を表すパラメータ(Cbt)である。これによって、バッテリーの発熱特性が経年変化や固体ばらつきによって変化したとしても、その特性変化を補償し、バッテリーの温度を目標値に精度よく制御することができる。 
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
１． 従来の触媒の急速暖気制御
従来、 エンジン始動直後のエミッションを低減する技術として特開平10-299631(FIRE)に見られるように、ファストアイドル中の吸入空気量を通常のアイドル状態よりも増大するとともに点火時期をリタードすることによって、排ガスの熱エネルギー(温度だけではなく質量も増大)し、この熱エネルギーによって触媒の活性時間を短縮する技術が広く用いられている。  
【００２１】
しかしながら、高出力/高トルクを実現するために採用される高性能対応排気系(4-2-1排気系、etc.)は、放熱面積が多く、熱容量も大きいため、排気系の温度上昇に排ガスの熱エネルギーが奪われてしまい、触媒の温度上昇速度を低下させる。このため、高性能対応排気系を採用した車両は触媒の活性時間を短縮することが難しく、低エミッションを実現することが難しい。
【００２２】
そこで、上記の特許文献１に示されるように、筒内噴射インジェクタを備えたエンジンでは、図１のように膨張行程や排気行程に付加的な燃料噴射(膨張・排気行程噴射)を行い。その燃料を筒内や排気管で燃焼させることにより、排気温を上昇させ、触媒の活性時間を短縮することが考えられている。
【００２３】
しかしながら、膨張・排気行程噴射は、膨張・排気行程の筒内ガス温度条件が十分に高く維持できないと、噴射された燃料の再燃焼が十分に行われず、むしろ、未燃HC(スリップHC)を増大させ、最悪の場合、膨張・排気行程噴射による燃料の気化遷熱によって排ガス温を低下させてしまい、触媒の活性時間を長びかせてしまうことがある。  
【００２４】
また、スリップHCを最小化するのに適した燃料量は非常に小さい。筒内噴射インジェクタには、最小燃料噴射時間(Timin)があり、燃料圧力を低下させても、スリップHCを最小化する少量の燃料量を噴射することは難しい。インジェクタの流量特性を低流量方向へシフトし、スリップHCを最小化するに適した燃料量を噴射できるようにすることは可能であるが、この場合、 4-2-1排気系によって実現される最大トルク/出力条件時に要求される最大燃料噴射量を噴射できなくなり、低エミッションと高性能(高トルク/高出力)の両立ができなくなる。  
【００２５】
このように、高性能対応排気系における触媒活性時間の短縮とスリップHCを最小化、高性能を両立する手法が望まれている。
【００２６】
２． 急速暖気制御の改良
膨張・排気行程噴射による触媒活性時間の短縮を図る手法としては、前述のように膨張・排気行程噴射による燃料の筒内または排気管内での燃焼によって排ガス温度の上昇を図る方法がある。この場合、始動直後のエンジンの暖機前ということもあり、筒内の燃焼ガスまたは排気の温度が低く、十分な燃焼を実現することは非常に難しい。
【００２７】
そこで、より低温度で膨張・排気行程噴射による燃料を燃焼させる手法として、触媒上で燃焼させる手法を考える。
【００２８】
この手法では、図２に示すように、エンジン始動直後の期間Aでは、シリンダ壁やピストンの温度が高くないため、未燃HCが非常に多い。よって、触媒の暖機よりもHCの低減を優先し、混合気の均質性を上げるため、吸気行程に1回の燃料噴射を行う。
【００２９】
次に、期間Bでは、触媒の暖機を早めるため、排気温度を上昇させる。このとき、点火時期をTDC後7〜15degに遅角化し、燃料を吸気行程と圧縮行程の2回に分けて噴射する。このとき、1回目の噴射タイミングをθinj1、2回目をθinj2としたとき、 θinj1を-90〜-120deg(吸気トップ後90〜120deg)、 θinj2を-240〜-290deg(吸気トップ後240〜290deg)と設定し、混合気が弱成層化され、着火時期の進角によって燃焼安定性向上しつつ、燃焼終了時期を遅らせる（燃焼期間を長くする）。すなわち、未燃HCを低減しつつ、排ガス温度を上昇させる。
【００３０】
期間Cでは、触媒上で燃料を燃焼させるため、触媒の一部、表層の活性化が開始し始めた時点、すなわち、触媒温度が焼く100度Cに達した時点で、膨張・排気行程噴射を開始する。このとき、触媒の表層や前半部だけが活性化している状態なので、多くの燃料を触媒上で燃焼させることはできない。よって、図２に示すように触媒の温度上昇に合わせて、すなわち、触媒の活性度合いに合わせて、膨張・排気行程噴射の燃料量を増大させる。
【００３１】
ここで、スリップHCを最小化するに最適な膨張・排気行程噴射の要求燃料量Ti3rdRQは非常に小さく、燃圧を最低としても、インジェクタの最小燃料噴射期間Timinよりも小さくなってしまう。
【００３２】
一方、触媒上で燃料を燃焼させる場合には、排ガス中の残留酸素を用いることもできるが、触媒には酸素吸蔵能力があり、吸蔵された酸素を用いることもできる。また、排ガス中の燃料量と酸素濃度を周期的に変化させた場合、触媒表層での燃料量と酸素の割合は、この酸素吸蔵能力により、遅れ特性を示す。すなわち、 膨張・排気行程噴射の燃料噴射量Ti3rdが要求値Ti3rdRQよりも多かったとしても、触媒上に十分に吸着された酸素があったならば、その燃料を触媒表層で酸化可能でありスリップHCを低減できる。
【００３３】
このことから、図３に示すように触媒の酸素吸蔵能力を活用し、インジェクタにおけるTiminによる制約の解決を図った。図３では、要求値Ti3rdRQに基づき、所定のサイクル期間PRD3RDMAX(たとえば8〜10サイクルの期間)における膨張・排気行程噴射の割合Rti3rdと噴射実行期間PRD3RDを下式のように定め、膨張・排気行程噴射を間欠的に行うことによって、 Timinの制限を維持しつつ、膨張・排気行程噴射の実質的効果をTi3rdRQと同等にする。
【数１】
2008276562.tif 000003
【００３４】
たとえば、所定の期間PRD3RDMAXを８燃焼サイクルとして、膨張・排気行程噴射の要求値Ti3rdRQがTiminの1/4であるとき、８燃焼サイクルの1/4である２サイクルにおいてだけ、Timinの間欠燃料噴射を行うと、８サイクル全体では、１サイクル当たり1/4・Timinの燃料噴射が行われたことと等価になる。この例では、噴射割合Rti3rdが1/4であり、噴射実行期間、すなわち噴射を実行する燃焼サイクル数PRD3RDは、8/4=2 である。
【００３５】
図３は、上記の関係をパルス幅変調に準じて示している。図におけるCPRD3RDの幅は、所定のサイクル期間PRD3RDMAX（上の例では８サイクル）であり、パルス幅変調におけるパルス周期に相当する。また、噴射を実行する燃焼サイクル数PRD3RDは、パルス幅変調におけるパルス幅に相当する。
【００３６】
図３の(a)は、膨張・排気行程噴射の要求値Ti3rdRQを示している。この要求値は、全燃焼サイクルにわたって各気筒に噴射する燃料の値を示している。図に見られるように、要求値Ti3rdRQは、インジェクタの最小噴射量（噴射時間）Timinよりも小さいので、通常の噴射では実現することができない。図３の(b)は、(a)に示す要求値Ti3rdRQを実現するために実行される間欠噴射の燃焼サイクル数PRD3RDをパルス幅変調形式で表示している。すなわち、図３(b)におけるパルス幅は、所定サイクル周期に間欠的に膨張・排気行程噴射が実施される回数に対応する値を表している。
【００３７】
膨張・排気行程噴射は、Timinの制限より、全気筒で行うと燃料供給が過剰になりスリップHCが増大するので、特定の気筒に対して行う。例えば、#1気筒においてのみ膨張・排気行程噴射を行う。このとき、高出力対応排気系では、各気筒の排気が図４(a)のように均等に触媒に流入することは稀であり、図４(b)のように偏りを持つことが多い。図４は、触媒ハニカムの断面を模型的に示しており、ハッチングで示す領域（#1Cyl、#2Cyl、#3Cyl、#4Cyl）は、４気筒エンジンのそれぞれの気筒からの排気が触媒ハニカムに流入する領域を示している。
【００３８】
図３の間欠燃料噴射は、触媒の酸素吸蔵能力を用いてスリップHCの低減を図っているため、高出力対応排気系では特定の決まった気筒に対し、膨張・排気行程噴射を行った場合は、触媒全体の酸素吸蔵能力を活用できなくなるため、スリップHCの低減効果が減少する。
【００３９】
そこで、図４(b)を参照すると、たとえば第２気筒（#2Cyl）、第４気筒（#4Cyl）、第１気筒(#1Cyl)、第３気筒(#3Cyl)の順に膨張・排気行程噴射を行う気筒を切り換える。このような気筒ローテーション順は、前回噴射を行った気筒からの排気が流入する触媒ハニカムの領域と、今回噴射を行う気筒からの排気が流入する触媒ハニカムの領域との距離が極力遠くなるように選択する。これによって、高出力排気系での流入分布の偏りを活用して触媒全体の酸素吸蔵能力を活用できるようにする。ある気筒で膨張・排気行程噴射を行うと、その燃料は触媒ハニカムに偏って流入し、燃料が届きにくい領域を生じ、その領域の触媒での酸素吸蔵時間を長く確保することができる。この領域に次回に燃料が送られてくる際のスリップHCをより少なくすることができる。  
【００４０】
図５は、４気筒エンジンにおいて膨張・排気行程噴射をローテーションしたときの、要求噴射量Ti3rdRQに対応する各気筒におけるTi3rd噴射を示す。各気筒（#1、#2、#3、#4）での噴射がパルス形で示されているが、このパルスの幅は、所定の燃焼サイクル周期のうち間欠的に噴射を実行する燃焼サイクル数PRD3RDを表している。ローテーションの周期は、触媒容量やレイアウト、エンジン始動時の気温や水温、油温、必要な触媒昇温性能等に応じて最適化される。
【００４１】
３．膨張・排気行程噴射の高精度化
膨張・排気行程噴射の噴射タイミングおよび噴射量制御としては、触媒温度Tcatと膨張・排気行程噴射の関係が、予め図２に示す関係となるようにエンジン始動後の時間に対し設定しておくことも考えられる。
【００４２】
しかし、この手法では、外気温TAの変化や始動時の触媒暖気状態、触媒の劣化状態の組み合わせは無数にあり、これらのすべてに対し、適切な膨張・排気行程噴射の制御を行うことはできない。例えば、膨張・排気行程噴射の開始タイミングや増量タイミングが早すぎると、触媒上での膨張・排気行程噴射による燃料の燃焼が十分に行われないことによるスリップHCの増加を招く。一方で、膨張・排気行程噴射の開始タイミングや増量タイミングが遅すぎても、触媒の活性時間が遅くなることにより、HC、Nox、ＣＯなどの有害排ガス成分の排出量が増加する。
【００４３】
このことから、触媒の活性状態を観測し、それに応じて膨張・排気行程噴射の制御を行うことが望ましい。その一手法として、触媒に触媒温度Tcatを観測する温度センサを設置し、その出力Tcsnsに基づいて膨張・排気行程噴射の制御を行うことが考えられる。
【００４４】
しかし、温度センサは、高温や排ガス中の水蒸気や硫化ガスにさらされるため、腐食などの機械的な劣化を受けやすいため、応答性を高く維持することは難しい。よって、センサ出力Tcsnsは触媒温度Tcatに対して遅れを生じる。このため、センサ出力に基づいて膨張・排気行程噴射の制御を行うと、図６のように膨張・排気行程噴射制御の開始タイミングが遅れ、触媒を活性化する時間が遅れてしまう。
【００４５】
これに対し、図７に示すようにエンジンへの吸気量Gcylおよびエンジン回転数Neに基づいて排気温度マップから得られる排気系温度の推定値Tex_hatを得、排気管モデルから触媒前（CAT前）の温度を推定する熱モデルを設定し、CATモデル（触媒モデル）による触媒温度の推定値Tcat_hatに基づいて膨張・排気行程噴射の制御を行う手法も考えられる。この手法では、熱モデルを設定した触媒劣化条件(例えば新品状態)では図８に示すように実際の触媒温度Tcatと推定値Tcat_hatが一致するため、理想的なタイミングで膨張・排気行程噴射の制御を行うことができる。
【００４６】
しかし、触媒の劣化条件が変化する(触媒劣化が進む)とTcatとTcat_hatの間に誤差が生じ、図９に示すように膨張・排気行程噴射の制御を理想的なタイミングで行うことができなくなり、触媒を活性化する時間の遅れやスリップHCの増加を招いてしまう。
【００４７】
そこで、この発明の実施例では、図１０に示すように、触媒23に設けられた温度センサ25からのセンサ出力Tcsnsと温度センサモデル33から得られる出力Tcsns_hatが一致するように、モデル修正アルゴリズム35により触媒（CAT）モデル31のモデルパラメータを適応させる。
【００４８】
ここで、課題となるのが、後に詳細を述べるエンジン負荷(吸気量Gcyl)に応じた触媒の反応熱を定義するための触媒反応熱係数Ccatの触媒劣化に応じた変化である。Ccatは、図１１に示すように触媒温度に対して非線形な特性を示し、劣化の進行に伴い、その特性の変化も非線形なものとなる(オフセットや定率変化でない)。このため、触媒モデル31をTcsnsに基づいて修正する際、従来知られている逐次型最小2乗法のような逐次同定アルゴリズムを適用することができない。ニューラルネットワークはテーブル状/マップ状の特性を学習可能であるが、これの逐次学習(強化学習）は安定性が乏しく、誤学習の可能性が高いため、この発明における制御への応用は困難である。
【００４９】
逐次型最小2乗法、固定ゲイン法、逐次型再送非線形最小2乗法などは、モデル内の変数や定数に乗算する定数しか同定できず、図１１のようなテーブル状の特性を同定することはできない。 
そこで、予め設定された触媒反応熱係数の特性を実際の劣化状態に合わせた特性に合致するように修正する手法を以下に提案する。
【００５０】
モデル修正アルゴリズム
図１０のブロック図に示したモデル修正アルゴリズム35は次のようなものである。まず、CAT推定温度Tcat_hatに対して図１２に示すような互いに交差する複数の重み関数Wiを設定する。このＷｉは、互いに交差する複数の関数のとる値の総和が各関数の最大値(図では“１”)と等しくなるような関数として設定されており、触媒反応熱係数Ccatが劣化条件によって変化する領域にて、複数の関数がお互いに交差するように設定されている。
【００５１】
次に、Wiを用いて図１３に示すモデル修正アルゴリズム(VENUS：Self-VErｉfying Non-linear model based control for mUlti-state System)を構成する。VENUSでは、温度センサ出力Tcsnsと熱モデルを用いたセンサ出力推定値Tcsns_hatの誤差、すなわち、モデル誤差Emを下式のように算出する。
Em(k) = Tcsns(k-1) - Tcsns_hat(k-1)        (3-1)           
【００５２】
ここで、熱モデルによるCAT温度推定値Tcat_hat(k-1)に基づいて図１２のマップを参照して補正重みWi(i=0〜4)を決定し(3-2)、重み付誤差Ewi(i=0〜4)を算出する。
Ewi(k) =Ｗi(k)Em(k)           (i=0〜4)       (3-3)
【００５３】
この実施例では、CcatをCAT推定温度に対して設定し、補正重み関数WiもCAT推定温度 に対して設定したが、Ccatをエンジン負荷Gcylや、触媒前温度に対して設定し、補正重み関数Wiもこれらの値に対して設定してモデル修正アルゴリズムを構成することも可能である。 
【００５４】
なお、図１０に機能ブロックで示す構成は、電子制御ユニット（ECU）によって実現される。ECUは、コンピュータであり、プロセッサ（CPU）、CPUに作業領域を与えるランダムアクセスメモリ、コンピュータ・プログラムおよびデータを格納する読み取り専用メモリ（ROM）、および入出力インターフェスを備える。
【００５５】
それぞれのEwiに対してフィードバック・コントローラ(図１３ではスライディングモードコントローラ：SMC)が設定され、それぞれのフィードバック・コントローラは、各Tcat_hat領域(各重み関数)に対する局所修正係数Kcli(i=0〜4)を下式によって算出する。
【００５６】
フィードードバックコントローラとしては、SMCの他にPID制御や最適化制御、バックステッピング制御、H∞制御等を用いてもよい。しかしながら、各Ewiを指数関数的に収束させることによって各局所修正係数Kcliの干渉を防止できるSMCやバックステッピング制御が好適である。
【数２】
2008276562.tif 000004
【００５７】
さらに、局所修正係数Kcliと補正重みWi (i=0〜4)を用いてモデル補正係数Kcを下式によって算出する。
【数３】
2008276562.tif 000005
【００５８】
熱モデル
次にCAT温推定値Tcat_hatと温度センサ出力推定値Tcsns_hatを算出する熱モデルについて説明する。
【００５９】
はじめに、排気ポート部の温度推定値Tex_hatは。予め設定されたマップと一次遅れ要素によって以下のように算出できる。
【００６０】
Tex_bs(k) = Tex_bs_mbt(k)Ktex_bs_rt(k)     (3-10)
Tex_bs_mbt(k) ← エンジン回転数NE(k)と吸気量Gcyl(k)に基づいて図１４(a)を検索して求める(3-11)。 
Ktex_bs_rt(k) ← MBTポイントからの点火リタード量に基づいて図１４(b)を検索して求める(3-12)。 
Tex_hat(k)=−Ktex Tex_hat(k-1)＋(1−Ktex) Tex_bs(k)  (3-13)
Ktex：ポート部遅れ係数  (-1＜Ktex＜0、ex)-0.95)
【００６１】
高負荷(Gcyl大)ほど熱量が増大するため、排気温が高くなる。高回転では、１サイクルの時間が短くなるため、シリンダ内で燃焼期間が十分にとれず中回転よりも高温化、低回転では筒内流動の低下による燃焼速度の不足より、燃焼期間が長くなり、排ガス温が中回転よりも高温化する。 
【００６２】
次に、CAT前排ガス温の推定値Texp_hatの算出式は、熱差分方程式に基づいた下式によって算出される。
【数４】
2008276562.tif 000006
この式の右辺の第１項が移流項で、第２項が伝熱項である。
【００６３】
この式から、次の式が導かれる。
【数５】
2008276562.tif 000007
【００６４】
Aexp、Bexp：熱モデルパラメータ  たとえば、Aexp=-0.01、Bexp=-0.18
Lxp  ：排気管長さ  たとえば、Lexp=0.4m
Gcyl_max  ：最大エンジン吸気量  たとえば、Gcyl_max=60 g/s
TA      ：大気温度
ΔT    ：制御周期
【００６５】
さらに、CAT温度の推定値Tcat_hatの算出式は、発熱項を加えた熱差分方程式に基づいた次の式によって算出される。
【数６】
2008276562.tif 000008
この式の右辺の第１項は移流項、第２項は伝熱項、第３項は発熱項である。
【００６６】
この式から次の式が得られる。
【数７】
2008276562.tif 000009
【００６７】
Ccat(k)は、Tcat_hat(k-1)により図１５のマップを検索して得られる触媒反応熱係数
Acat、Bcat：熱モデルパラメータ  たとえば、Acat=-0.01、Bcat=-0.18
Lcat ：排気管長さ  たとえば、Lcat=0.2m
【００６８】
ここで、式3-15の特徴は、発熱項の発熱係数Ccatが、モデル修正アルゴリズム(VENUS)によって触媒の劣化状態に合わせて逐次調整されることである。
【００６９】
当然のことながら、修正係数Kcは、今回演算値を次回演算値の初期値として用いることができ、また、各回の演算値を統計処理した値を初期値として用いる学習機能を組み込むことも可能である。
【００７０】
温度センサ出力の推定値Tcsns_hatは、以下の１次遅れ要素によって算出することができる。
【００７１】
Tcsns_hat(k)=−Ks Tcsns_hat(k-1)+(1＋Ks) Tcat_hat(k)  (3-16)
Ks：  センサ遅れ係数    たとえば、 Ks=-0.998
【００７２】
図１６は、新品の触媒についてのモデル修正アルゴリズム付き熱モデルに基づいた膨張・排気行程噴射制御の結果を示す。図１７は、劣化した触媒についての制御結果を示す。
【００７３】
図から分かるように、触媒の劣化条件が予め熱モデルで設定された条件と異なる状態となった場合にも、モデル修正アルゴリズム(VENUS)が、その非線形な特性変化を補償するため、実際の触媒温度Tcatとその推定値Tcat_hatの誤差は極小に抑えられ、図ではTcatの線とTcat_hatの線が重なっている。これによって、いかなる触媒劣化条件においても、適切なタイミングで膨張・排気行程噴射制御が行えていることがわかる。
【００７４】
4. バッテリ冷却システムへの応用
電気自動車やHEVに搭載されるバッテリーを初めとして、一般的にバッテリーは充電を行う際に化学反応による発熱を伴い、急速な充電を行うと、バッテリー温度が異常に上昇し、バッテリーが損傷する恐れがある。
【００７５】
そこで、図１８を参照すると、バッテリに温度センサ５３を設置し、その出力Tbt_actに応じて冷却装置を入力Uclによって制御し、Tbt_actを目標温度Tbt_cmd以下に制御を行うことが行われる。しかしながら、車載バッテリーの場合は、温度センサに対して振動などの厳しい環境適合性が求められ、温度センサの応答が十分ではないため、急速な温度上昇が生じた場合に、冷却制御が遅れ、バッテリーが損傷する恐れがあった。このため、従来は、充電速度を落とすことによりこの問題に対応していた。
【００７６】
また、バッテリーの多くはいくつかのブロックに分割されており、ブロック毎の大気や冷却装置による冷却状態にはバラツキがあるため、そのバラツキを観測するため、各ブロックに温度センサを設置し、各ブロックの温度制御を行っていた。しかしながら、この場合は、コストが増大するとともに、重量が増大するため、車両に搭載する場合は、燃費の低下を招いていた。
【００７７】
さらに、後述する熱モデルにおける発熱係数Cbt1は、充電電力Wchに対して図１９に示すような非線形な特性となっている。また、バッテリーの発熱反応は、バッテリーの劣化状態によって異なり、Cbt1、2はは図１９に例示したように変化する。
【００７８】
このことから、温度センサの応答遅れとバッテリーの劣化状態に応じた発熱特性の変化を補償し、多くのセンサを設置することなく、また、充電速度を過度に制限することなく、各ブロックの温度Tbt_actを目標温度Tbt_cmd以下に制御できる手法が望まれていた。
【００７９】
ここで、前述の制御手法を、図１８に示すようにバッテリーの温度制御装置にも適用することにより、この要求を満たす温度制御を実現することができる。図１８では、バッテリはブロック１およびブロック２に分かれており、ブロック１のバッテリ温度をTbt1(k)で表し、ブロック２のバッテリ温度をTbt2(k)で表す。図１８の各ブロックの熱モデルは下式のようになる。
【数８】
2008276562.tif 000010
ここで、
Abti, Bbti, Cbti, Dbti：熱モデルパラメータ(i=1,2: ブロック番号)
Ucl( )     ：冷却装置入力電圧
TA( )     ：大気温
Tcl( )     ：冷却水温
Wch        : 充電電力量
ΔT        ：サンプル周期（制御周期）
【００８０】
温度センサ５３がブロック1に設置されており、センサ出力Tbtを与える。バッテリブッロク１の熱モデル５５およびバッテリブロック２の熱モデル５７がそれぞれブロック１およびブロック２の温度推定値Tbt1_hatおよびTbt2_hatを算出する。ブロック2の実際の温度Tbt2_actを目標値Tbk_cmd以下に制御するための制御アルゴリズムは次式によって与えられる。
【００８１】
ブロック１熱モデル５５
【数９】
2008276562.tif 000011
ここで、Cbt_adp(k-1)は、モデル修正器63で得られるモデル修正係数で、修正熱発生係数と呼ぶ。
【００８２】
温度センサモデル61
Tbt1_sm(k)=(1+Ksm’)Tbt1_sm(k-1)-Ksm’Tbt1_hat(k)  (4-6)
Tbt1_sm( )    ：温度センサ出力推定値
Ksm’      ：センサ遅れ係数(-1<Ksm’<0)
【００８３】
モデル修正器（ＶＥＮＵＳ）63
【数１０】
2008276562.tif 000012
【００８４】
ブロック２熱モデル57
【数１１】
2008276562.tif 000013
【００８５】
温度制御コントローラ59
【数１２】
2008276562.tif 000014
【００８６】
図１８に示したバッテリー温度制御では、 図１９の発熱係数Cbt1、2の劣化やばらつきを補償するため、式4-5と式4-17の熱モデルにおける発熱係数Cbt_adpをモデル修正器63によって修正する。  モデル修正器63は、発熱係数の定数を各制御サイクル毎に修正するのではなく、図１９に示された発熱係数Cbt1、2の充電電力Wchに対する非線形な特性を、非線形に修正(定数倍やオフセットのみでない)し、現在のバッテリの状態に発熱係数Cbt_adpの特性を適合させる。 
【００８７】
図２２は、この適合を前述の制御手法(VENUS)により行うモデル修正器63のブロック図である。ブロック71において図２０の示すマップを参照して充電電力に応じた基準発熱係数 Cbt_bsを得る。補正重み関数部73は、図２１のマップを参照して、発熱係数の特性が変化する領域において、互いに密に交差し、互いに交差し、関数の総和がそれぞれの関数の最大値と等しくなる補正重み関数W0、W1、W2を得る。
【００８８】
補正重み関数Wiの高さに相当する局所修正係数Kciを求める。センサ出力Tbtとセンサモデル出力Tbt1_smとの偏差、すなわちモデル誤差EmにWiを乗算した重み付き偏差Ewiをゼロとする局所修正係数Kciをスライディングモードコントローラ(SMC)75により求める。スライディングモードのほかにPID制御、最適制御、バックステッピング制御、モデル予測制御などを使うことができる。この中でも、偏差の収束挙動を指定できるスライディングモード制御、バックスステッピング制御、モデル予測制御が好適である。
【００８９】
そして、このKciに基づき、式4-14に示したようにモデル修正係数Kcを算出し、Kcを基準発熱係数Cbt_bsを乗算することによって修正係数Cbt_adpを算出する(式4-16)。 
【００９０】
バッテリの温度は冷却装置への入力Uclを調整することによって調節されるが、ここではスライディングモード制御を用いて行われる。スライディングモードに変えて上述のような制御技術を使うことができる。
【００９１】
図２３から図２６に、新品のバッテリ、または劣化したバッテリに対して、適応修正なし(Kc=1)の場合と有りの場合のTbt2の制御を示す。
【００９２】
図２３は、新品のバッテリについて、適応制御なし（Kc=1）とした場合の制御結果を示す。予め設定されたCbt_bsと実際の発熱係数との誤差は、固体ばらつきによるものだけであるので、実際の温度Tbt2とモデルによる推定値Tbt2_hatの誤差は小さく、 Tbt2と目標値Tbt_cmdとの定常偏差は微小である。
【００９３】
図２４は、劣化したバッテリーについて、適応制御なし(Kc=1)とした場合の制御結果を示す。Tbt2とTbt2_hatの誤差は新品のバッテリの場合に比べ大きくなる。このため、Tbt2と目標値Tbt_cmdとの定常偏差は非常に大きくなり、目標値温度よりもTbt2が過剰に高く維持されてしまい、バッテリーの劣化が進んでしまう。
【００９４】
図２５は新品のバッテリについて適応修正ありの場合の制御結果を示す。図２６は、劣化したバッテリについて適応修正ありの場合の制御結果を示す。これらの場合には、モデル修正器63が充電電力Wchに対する発熱係数の特性を適切に修正し、 修正された特性にもとづいてCbt_adpが決定される。これにより、 Tbt2とTbt2_hatの誤差は、Wchの変化時も微小に抑えられ、定常時も定常偏差は生じない。このため、バッテリの状態に関わらずTbt2をTbt_cmdに制御良く制御できるので、バッテリの異常劣化の防止できる。また、異常劣化防止のために充電速度を落とすなどの処置も必要なくなる。
【００９５】
図２７は、この発明に関係するエンジンの電子制御のメインフローを示す。上述のような手法を用いて触媒温度を推定し(101)、電子制御スロットルおよび燃焼パラメータの制御を行い(103)、気筒での燃焼制御を行い(105)、点火制御(107)を行う。これらのステップの処理フローを以下のフローチャートに示す。
【００９６】
図２８は、メインフローにおける電子制御スロットおよび燃焼パラメータ制御(103)の処理を示すフローチャートである。この実施例では、このフローはタイマー同期で５ミリ秒ごとに実行される。まず、電子制御スロットルの故障を判定し(111)、故障であればスロットル駆動電源をオフにしてプロセスを抜ける。スロットルが正常であれば、新たなエンジン始動かどうかを判定し（113）、新たなエンジン始動であれば、ステップ119に進み、既に始動しているときは、ステップ115に進む。
【００９７】
ステップ115では、アクセルペダルが全閉状態かどうかが判定され、全閉であればアイドリング状態を意味するので、ステップ117に進んで触媒暖機時間が経過しているかどうか判定する。触媒暖機時間内であれば、ステップ121に進み、暖機時間が経過していればステップ123に進む。
【００９８】
ステップ119は、エンジン始動用のスロットル開度の目標値THcmdを算出するステップであり、ステップ121は、触媒暖機中のスロットル開度の目標値THcmdを算出するステップであり、ステップ123は、触媒暖機後におけるスロットル開度の目標値THcmdを算出するステップである。
【００９９】
エンジン始動用のスロットル開度目標値THcmdは、図２８のステップ119のチャートから、エンジン水温TWに応じて求める。エンジン水温が低いほどフリクションが大きいのでTHcmdは大きい値に設定される。エンジン始動後の暖機運転中のスロットル開度目標値THcmdは、ステップ121に示すチャートから、エンジン始動後の経過時間およびエンジン水温にしたがって求める。エンジン水温が低いときほど触媒暖機性能を高める必要があるので、THcmdは大きく設定される。暖機運転終了後のTHcmdは、ステップ123に示すチャートから、エンジン回転数NEおよびアクセルペダルの開度APに応じて求める。ドライバからの駆動力要求が大きいほど、すなわちAPが大きいほどTHcmdを大きく設定する。
【０１００】
ステップ125は、エンジン始動用の燃料噴射パラメータの算出ステップで、図に示すように、当量比KCMD=1、１回目の噴射タイミングθinj1を-90度（吸気トップから90度）、２回目の噴射タイミングθinj2を-180度(吸気トップから180度)とし、１回目と２回目の噴射の合計噴射量に対する１回目の噴射の割合Rinj１を1.0とする。すなわち、２回目の噴射は行わない。
【０１０１】
ステップ127は、暖機運転中の燃料噴射パラメータの算出ステップで、図に示すように、KCMD=0.935、θinj1=-120度とし、θinj2は、Tcat_hatに応じて-280度または-290度に設定する。１回目の噴射割合Rinj1は、ステップ127に示すチャートのように触媒温度の推定値Tcat_hatおよびエンジン水温に応じて1.0と0.7との間で持ち替える。Rinj1が0.7のときは２回目の噴射割合Rinj2が0.3となり、30%の燃料が２回目の噴射でインジェクタから吐出される。このチャートに示されるように、エンジン水温TWが低く、急速暖機を高めたいときに分割噴射を実行する。θinj1、θinj2は、弱成層化を実現するために上記のような値に設定する。θinj2を-290度に変更するのは、Tcat_hatが高くなって触媒の活性化が始まっておりスリップHCが低減しているので、触媒に送られるHCを若干増加させ触媒温度を高めることを目的としている。
【０１０２】
ここで、ステップ127に示すチャートの横軸はエンジン始動後の経過時間を用いてもよい。すなわち、エンジン始動後の経過時間に応じてRinj1の値を切り替えることもできる。
【０１０３】
暖機後の燃料噴射パラメータは、図のステップ129に示す値に設定する。
【０１０４】
こうして得られた燃料噴射パラメータを用いて電子制御スロットルへの制御入力を算出する（131）。この計算は、PID制御、スライディングモード制御、モデル予測制御などの手法を用いて行うことができる。
【０１０５】
図２９は、触媒温度を推定する処理のフローを示す。この処理は、タイマー同期で、たとえば5ミリ秒ごとに実行する。ステップ151は、図１３および式3-1から3-9に示したモデル修正アルゴリズム（VENUS）を実行する。ステップ153では、図１４および式3-10から3-13に示した熱モデル演算を実行する。ステップ155では、式3-14に示した排気系熱モデルの演算を実行する。ステップ157では、図１５および式3-15に示した触媒熱モデルの演算を行う。ステップ159では、式3-16に示した温度センサモデルの演算を行う。
【０１０６】
次に図３０から図３２を参照して燃料噴射制御の実施例を説明する。まずステップ171において、吸入空気量Gcyl_afmを求める。エンジンの吸気管13（図１０）に設けられたエアフローメータ(AFM)15の出力をクランクパルスごとにサンプルし、TDC（ピストンの上死点）区間での平均値Gin_afm(g/sec)を算出する。Gcyl_afmは、次の式で求められる。
Gcyl_afm(g/cyl) =60 × Gin_afm/(2 × NE)
【０１０７】
次にステップ173に記載の式により主噴射の燃料量TINJMAINを算出する。この式で、KCMDは、当量比の目標値、Kgtは吸入空気量Gcylから燃料噴射量を算出するための換算係数である。Kgtは、インジェクタにより異なり、非線形のテーブル検索によりGcylに応じて求めることができる。
【０１０８】
ステップ175では、こうして求めた燃料量TINJMAINを図２を参照して説明したように２回の噴射に分割する。１回目の噴射1stINJは、TINJMAINに図２８のステップ125、127、129に関連して説明した１回目の噴射割合Rinj1をかけた値である。２回目の噴射2ndINJは、TINJMAINに(1-Rinj1)をかけて求められる。
【０１０９】
ステップ177で触媒暖機時間中かどうか判断し、暖機時間中であれば、ステップ179に進み、膨張・排気行程噴射3rdINJの要求量Ti3rdRQのベース値Ti3rdRQ_bsを算出する。この値は、ステップ177に示すマップから触媒温度の推定値Tcat_hatに応じて求める。Ti3rdRQの上限値は、インジェクタの最小燃料噴射量Timinとするが、これより大きい値、たとえば1.2Timinに設定してもよい（マップにex）1.2Timinで示す）。
【０１１０】
続いてステップ181において、図に示すようなマップを検索してエンジン水温TWからKti3rdを求める。 Kti3rdは、暖機運転後にエンジンを停止し、暖機状態が残っている状態で再始動されたとき、膨張・排気行程噴射を低減させるための係数であり、エンジン水温が60度C以上では、１より小さい値をとる。
【０１１１】
ステップ183において、膨張・排気行程噴射3rdINJの要求量Ti3rdRQのベース値Ti3rdRQ_bsにKti3rdをかけて要求量Ti3rdRQを得る。ステップ177において暖機時間が経過しているときは、要求量Ti3rdRQを０にセットする（185）。処理は、図３１のフローに移る。
【０１１２】
図３１のフローはTDC同期で実行される。ステップ187は、このフローの実行ごと、すなわちTDCごとに燃焼サイクル数のカウントするカウンタ（タイマー）PRAPROD3RDを更新する処理である。気筒数をNCYLで表すと、サイクルは２回転なので、TDCごとに(1/NCYL)/2だけカウントを進める。
【０１１３】
ステップ189では、式2-2および図４に関連して説明したサイクル周期PRD3RDMAXとカウント値とを比較し、カウント値がサイクル周期の値以下であれば、ステップ197に進む。サイクル周期PRD3RDMAXは、たとえば８に設定されており、カウント値がこの値を超えるごとにカウンタPRAPROD3RDはリセットされ(191)、気筒のローテーション・カウンタCROT3RDが１だけ進められる(192)。４気筒エンジンの場合、CROT3RDは４を超えると(193)、０にリセットされる(195)。
【０１１４】
ステップ197では、ステップ183で求めた膨張・排気行程噴射の要求量Ti3rdRQがインジェクタの最小噴射量Timin以上かどうか判定する。イエスであるときは、そのままインジェクタで要求量を吐出することができるので、要求量を間欠噴射の噴射量Ti3rdにセットする(207)。ノーのときは、式2-1に関連して説明したサイクル周期中に間欠的に噴射するサイクルの割合Rti3rdを求める（199）。サイクル数カウンタPRAPROD3RDの値がサイクル周期PRD3RDMAXに割合Rti3rdをかけた値を超えているときは（201）、既にそのサイクル周期での膨張・排気行程噴射は完了しているので、間欠噴射の噴射量Ti3rdを０にセットする(205)。サイクル数カウンタPRAPROD3RDの値がサイクル周期PRD3RDMAXに割合Rti3rdをかけた値以下であるときは（201）、インジェクタの最小噴射量Timinを間欠噴射の噴射量Ti3rdにセットする(203)。
【０１１５】
次にプロセスは、図３２の気筒ローテーションのフローに移る。ローテーション・カウンタCROT3RDが０のときは(211)、第１気筒で間欠噴射を実行し(217)、カウンタCROT3RDが１のときは(213)、第２気筒で間欠噴射を実行し、カウンタCROT3RDが２のときは(215)第３気筒で間欠噴射を実行し、カウンタCROT3RDが０でも、１でも、２でもないとき、すなわち３のときは(215)、第４気筒で間欠噴射を実行する(223)。この例では、４気筒エンジンにおいて間欠噴射をローテーションさせている。
【０１１６】
この気筒ローテーションの順は、上記のものに限られるものではなく、さまざまな要請に応じて異なる順を設定することができる。
【０１１７】
以上にこの発明を具体的な実施例を参照して説明したが、この発明はこのような実施例に限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【０１１８】
【図１】膨張行程および排気行程における燃料噴射とエンジンの筒内圧との関係を示す図。
【図２】触媒急速暖機制御のタイミングを示す図。
【図３】膨張・排気行程噴射の原理を示す図。
【図４】触媒ハニカムへの排気流入の偏りを示す図。
【図５】気筒ローテーションを用いた膨張・排気行程噴射のタイミングを示す図。
【図６】温度センサを用いた膨張・排気行程噴射のタイミングを示す図。
【図７】熱モデルを用いた膨張・排気行程噴射システムのブロック図。
【図８】新品触媒について熱モデルに基づく膨張・排気行程噴射制御のタイミングを示す図。
【図９】劣化した触媒について熱モデルに基づく膨張・排気行程噴射制御のタイミングを示す図。
【図１０】温度センサと熱モデルを用いた膨張・排気行程噴射制御システム構成を示すブロック図。
【図１１】触媒反応係数Ccatを示すマップ図。
【図１２】モデル修正アルゴリズムにおける重み関数Wiの関係を示す図。
【図１３】モデル修正アルゴリズムの構成を示す機能ブロック図。
【図１４】排気ポートの温度推定値の算出過程で使用するマップ図。
【図１５】触媒温度の推定値と触媒反応係数Ccatとの関係を示す図。
【図１６】新品の触媒について、モデル修正アルゴリズム付きの熱モデル基づいた膨張・排気行程噴射制御の結果を示す図。
【図１７】劣化した触媒について、モデル修正アルゴリズム付きの熱モデル基づいた膨張・排気行程噴射制御の結果を示す図。
【図１８】この発明の一実施例のブロック図
【図１９】バッテリの充電電力Wchと発熱係数Cbt1、２との関係を示す図。
【図２０】バッテリの充電電力Wchと基準発熱係数Cbt_bsとの関係を示す図。
【図２１】補正重み関数Wiの相互関係を示す図。
【図２２】モデル修正器63のブロック図。
【図２３】新品のバッテリについて適応修正なしの場合の制御結果を示す図。
【図２４】劣化したバッテリについて適応修正なしの場合の制御結果を示す図。
【図２５】新品バッテリについて適応修正ありの場合の制御結果を示す図。
【図２６】劣化バッテリについて適応制御ありの場合の制御結果を示す図。
【図２７】実施例のメインフローを示す流れ図。
【図２８】電子制御スロットルの制御入力を演算する処理の流れを示す流れ図。
【図２９】触媒の温度を推定する処理を示す流れ図。
【図３０】燃料制御の処理を示す流れ図。
【図３１】図３０に続く処理を示す流れ図。
【図３２】気筒のローテーション制御を示す流れ図。
【符号の説明】
【０１１９】
11      エンジン
19      インジェクタ
23      触媒
25      温度センサ
27      排気温度マップ
29      排気管モデル
31      触媒モデル
33      センサモデル
35      モデル修正アルゴリズム
37      膨張・排気行程噴射量算出部
【図１】
2008276562.tif 000015
【図２】
2008276562.tif 000016
【図３】
2008276562.tif 000017
【図４】
2008276562.tif 000018
【図５】
2008276562.tif 000019
【図６】
2008276562.tif 000020
【図７】
2008276562.tif 000021
【図８】
2008276562.tif 000022
【図９】
2008276562.tif 000023
【図１０】
2008276562.tif 000024
【図１１】
2008276562.tif 000025
【図１２】
2008276562.tif 000026
【図１３】
2008276562.tif 000027
【図１４】
2008276562.tif 000028
【図１５】
2008276562.tif 000029
【図１６】
2008276562.tif 000030
【図１７】
2008276562.tif 000031
【図１８】
2008276562.tif 000032
【図１９】
2008276562.tif 000033
【図２０】
2008276562.tif 000034
【図２１】
2008276562.tif 000035
【図２２】
2008276562.tif 000036
【図２３】
2008276562.tif 000037
【図２４】
2008276562.tif 000038
【図２５】
2008276562.tif 000039
【図２６】
2008276562.tif 000040
【図２７】
2008276562.tif 000041
【図２８】
2008276562.tif 000042
【図２９】
2008276562.tif 000043
【図３０】
2008276562.tif 000044
【図３１】
2008276562.tif 000045
【図３２】
2008276562.tif 000046