(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
排気の一部を吸気系に還流する排気還流手段を備える内燃機関の制御装置において、
前記機関の運転状態を示す機関運転パラメータが入力され、前記排気還流手段による排気還流量の推定値を出力するニューラルネットワークを用いて、推定排気還流量を算出する推定排気還流量算出手段と、
前記機関を制御するための機関制御パラメータであって、前記排気還流手段による排気還流量の影響を受ける機関制御パラメータを、前記推定排気還流量に基づいて算出する機関制御パラメータ算出手段と、
前記排気還流量を検出する排気還流量検出手段とを備え、
前記機関制御パラメータ算出手段は、検出された排気還流量と前記推定排気還流量との差を示す差パラメータを算出する差パラメータ算出手段を有し、前記差パラメータに応じて前記機関制御パラメータを算出し、
前記ニューラルネットワークは、新品でありかつ量産される平均的な特性を有する機関に対応して設定されており、
前記差パラメータは、前記推定排気還流量と検出排気還流量との関係を示す近似直線の傾きを示す相関パラメータであって、逐次型統計処理アルゴリズムにより算出されるものであることを特徴とする内燃機関の制御装置。
【請求項２】
前記ニューラルネットワークは、自己組織化マップアルゴリズムが適用されるものであることを特徴とする請求項１に記載の内燃機関の制御装置。
【請求項３】
前記機関は燃焼室内に燃料を噴射する燃料噴射手段を備え、
前記機関の所定運転状態において、１燃焼サイクル中に複数回の燃料噴射を実行するように前記燃料噴射手段を制御する燃料噴射制御手段を備え、
前記機関制御パラメータは、前記複数回の燃料噴射における燃料噴射量の分割比率を含むことを特徴とする請求項１または２に記載の内燃機関の制御装置。
【請求項４】
前記機関は、排気中のＮＯｘを浄化するＮＯｘ浄化手段を備え、
前記ＮＯｘ浄化手段に捕捉されるＮＯｘ量の推定値である推定捕捉ＮＯｘ量を算出する捕捉ＮＯｘ量推定手段を備え、
前記機関制御パラメータは、前記推定捕捉ＮＯｘ量を含むことを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の内燃機関の制御装置。
【請求項５】
前記機関は燃焼室内の混合気のスワールを制御するスワール制御手段を備え、
前記機関制御パラメータは、前記スワール制御手段の制御量を含むことを特徴とする請求項１から４の何れか１項に記載の内燃機関の制御装置。
【請求項６】
前記差パラメータに基づいて前記排気還流手段の故障を判定する故障判定手段をさらに備え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、内燃機関の制御装置に関し、特に排気の一部を吸気系に還流する排気還流装置を備える内燃機関の制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、ディーゼル機関の燃料噴射制御装置が示されている。この装置によれば、１燃焼サイクル中に行う主燃料噴射が複数回に分割して実行され、分割された燃料噴射量の分割比率が機関負荷に応じて変更される。これにより、空燃比をリッチ化するときに、燃費の悪化とスート（ｓｏｏｔ）発生量の増加が抑制される。
【０００３】
また特許文献２には、排気系にリーンＮＯｘ触媒を備える内燃機関の制御装置が示されている。リーンＮＯｘ触媒には、空燃比が比較的大きな値に設定されるリーン運転中にＮＯｘが捕捉されるため、リーンＮＯｘ触媒に還元剤（ＨＣ，ＣＯ）を適時供給し、捕捉されたＮＯｘの還元を行う必要がある。特許文献２に示された装置では、リーンＮＯｘ触媒に捕捉されたＮＯｘ量が機関回転数及び要求トルクに応じて推定される。さらに、フィードガス（機関燃焼室から排出されるガス）中のＮＯｘ量は、排気還流量に依存して変化することから、排気還流量に応じて捕捉ＮＯｘ量の補正が行われる。
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−２５０１２０号公報
【特許文献２】特開２００６−２１４３２２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
近年は、二酸化炭素排出量を低減させるため、ディーゼル機関の需要が高まっているが、ＮＯｘ排出量についての規制が特に米国において非常に厳しいため、ＮＯｘ排出量を長期間に亘って確実に規制値以下に維持する必要がある。したがって、ディーゼル機関のＮＯｘ排出量を大幅に低減し、かつ量産された機関の特性ばらつき（以下単に「特性ばらつき」という）や経年変化に対するＮＯｘ排出量のロバスト性（特性ばらつきや経年変化の影響の受け難いという特性）を向上させる必要がある。
【０００６】
特許文献１に示されるように分割燃料噴射を行う場合の分割比率の設定は、ＮＯｘ排出量にも影響を及ぼすが、特許文献１の装置では、機関負荷に応じて分割比率を設定するだけであるため、ＮＯｘ排出量のロバスト性を向上させることはできない。
【０００７】
フィードガス中のＮＯｘ量は排気還流量に依存して変化するため、特性ばらつきや経年変化による排気還流量のずれ量を把握しておくことが、ロバスト性向上のために有効である。しかしながら、排気還流量は、過給圧、燃料噴射量、吸気圧など、さまざまな要因の影響を受けるため、予め設定された排気還流量算出用のマップやテーブル、あるいは物理モデルを用いて正確な排気還流量を推定することは困難である。
【０００８】
したがって、排気還流量センサを設けて排気還流量を検出するようにしても、検出された値が適正な値か否か、あるいは排気還流装置が正常な（標準的な）状態における値か否かを判定することは困難であり、燃料噴射量の分割比率を適正な値に設定してＮＯｘ排出量のロバスト性を向上させることはできない。
【０００９】
また特許文献２に示された装置では、検出される吸入空気流量と目標吸入空気流量の偏差を実際の排気還流量を示す排気還流量パラメータとして使用し、排気還流量パラメータに応じて捕捉ＮＯｘ量の補正が行われる。しかしながら、排気還流量は、過給圧、燃料噴射量、吸気圧など、さまざまな要因の影響を受けるため、機関の定常的な運転状態おいても、予め設定された排気還流量算出用のマップやテーブル、あるいは物理モデルを用いて正確な排気還流量を推定することは困難であり、過渡的な運転状態ではさらに困難性が増す。したがって、特許文献２に示される排気還流量パラメータは、実際の排気還流量を正確に示すものではなく、正確な補正を行うことはできない。
【００１０】
特に、ディーゼル機関の制御では、空燃比センサによる検出空燃比やエアフローメータによる吸入空気流量の検出値などに基づいて排気還流量を目標値に一致させる閉ループ制御が行われていたり、過給圧が目標圧となるように過給機のベーン開度を調整する閉ループ制御が行われていたりするため、これらの制御系が複雑に干渉しながら、排気還流量の特性ばらつきや経時変化を補償してしまう。このため、特許文献２に示されるような単純な手法では、正確な捕捉ＮＯｘ量を得ることができず、ＮＯｘの還元処理のタイミングが不適切なものとなって、ＮＯｘ排出量を増加させる可能性がある。
【００１１】
本発明は上述した点を考慮してなされたものであり、機関の特性ばらつきや経年変化にかかわらず、排気還流量の影響を受ける機関制御パラメータを適切に算出し、ＮＯｘ排出量のロバスト性を向上させることが可能となる、内燃機関の制御装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するため請求項１に記載の発明は、排気の一部を吸気系に還流する排気還流手段を備える内燃機関の制御装置において、前記機関の運転状態を示す機関運転パラメータが入力され、前記排気還流手段による排気還流量の推定値を出力するニューラルネットワークを用いて、推定排気還流量（ＥＧＲｈａｔ）を算出する推定排気還流量算出手段と、前記機関を制御するための機関制御パラメータであって、前記排気還流手段による排気還流量の影響を受ける機関制御パラメータ（Ｒｍ１’，ＭＮＯｘ，θＳＣＶ）を、前記推定排気還流量（ＥＧＲｈａｔ）に基づいて算出する機関制御パラメータ算出手段と、前記排気還流量を検出する排気還流量検出手段とを備え、前記機関制御パラメータ算出手段は、検出された排気還流量（ＥＧＲａｃｔ）と前記推定排気還流量（ＥＧＲｈａｔ）との差を示す差パラメータ（ａ(k)）を算出する差パラメータ算出手段を有し、前記差パラメータ（ａ(k)）に応じて前記機関制御パラメータ（Ｒｍ１’，ＭＮＯｘ，θＳＣＶ）を算出し、前記ニューラルネットワークは、新品でありかつ量産される平均的な特性を有する機関に対応して設定されており、前記差パラメータ（ａ(k)）は、前記推定排気還流量（ＥＧＲｈａｔ）と検出排気還流量（ＥＧＲａｃｔ）との関係を示す近似直線の傾きを示す相関パラメータであって、逐次型統計処理アルゴリズムにより算出されるものであることを特徴とする。
【００１３】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の内燃機関の制御装置において、前記ニューラルネットワークは、自己組織化マップアルゴリズムが適用されるものであることを特徴とする。
【００１６】
請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の内燃機関の制御装置において、前記機関は燃焼室内に燃料を噴射する燃料噴射手段（９）を備え、前記機関の所定運転状態において、１燃焼サイクル中に複数回の燃料噴射（ＩＭ１，ＩＭ２）を実行するように前記燃料噴射手段（９）を制御する燃料噴射制御手段を備え、前記機関制御パラメータは、前記複数回の燃料噴射における燃料噴射量の分割比率（Ｒｍ１’）を含むことを特徴とする。
【００１７】
請求項４に記載の発明は、請求項１から３の何れか１項に記載の内燃機関の制御装置において、前記機関は、排気中のＮＯｘを浄化するＮＯｘ浄化手段（３１）を備え、前記ＮＯｘ浄化手段に捕捉されるＮＯｘ量の推定値である推定捕捉ＮＯｘ量（ＭＮＯＸ）を算出する捕捉ＮＯｘ量推定手段を備え、前記機関制御パラメータは、前記推定捕捉ＮＯｘ量（ＭＮＯｘ）を含むことを特徴とする。
【００１８】
請求項５に記載の発明は、請求項１から４の何れか１項に記載の内燃機関の制御装置において、前記機関は燃焼室内の混合気のスワールを制御するスワール制御手段（４１）を備え、前記機関制御パラメータは、前記スワール制御手段の制御量（θＳＣＶ）を含むことを特徴とする。
【００１９】
請求項６に記載の発明は、請求項１から５の何れか１項に記載の内燃機関の制御装置において、前記差パラメータ（ａ(k)）に基づいて前記排気還流手段の故障を判定する故障判定手段をさらに備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
請求項１に記載の発明によれば、機関の運転状態を示す機関運転パラメータが入力されるニューラルネットワークを用いて、推定排気還流量が算出され、この推定排気還流量に基づいて機関を制御するための機関制御パラメータであって、排気還流手段による排気還流量の影響を受ける機関制御パラメータが算出される。ニューラルネットワークは、入力パラメータ同士の非線形な関係を記憶できるという特徴を有するので、ニューラルネットワークを用いることにより、機関の定常状態だけでなく、過渡状態においても正確な推定値を得ることができ、排気還流量に適した機関制御パラメータの設定を適切に行うことができる。具体的には、検出された排気還流量と推定排気還流量との差を示す差パラメータが算出され、この差パラメータに応じて機関制御パラメータが算出される。しかも、推定排気還流量を算出するニューラルネットワークが、標準的な機関、すなわち新品でありかつ量産される平均的な特性を有する機関に対応して設定されているので、差パラメータは、制御の対象となっている機関の特性と、標準的な機関の特性との差を示す。したがって、差パラメータに応じて機関制御パラメータを算出することにより、特性ばらつきや経時変化の影響を排除した制御が可能となり、ＮＯｘ排出量のロバスト性を向上させることができる。また、差パラメータは、逐次型統計処理アルゴリズムを用いて、推定排気還流量と検出排気還流量との関係を示す近似直線の傾きを示す相関パラメータとして算出される。ニューラルネットワークは、制御対象の非線形な特性を精度良く記憶できるので、入力パラメータがノイズなどによって比較的高い周波数で変動すると、実際の制御対象の出力が示す高周波の変動を再現する特性を有する。そのため、機関制御パラメータの算出に適用する差パラメータを、ニューラルネットワークから出力される瞬時値のみを用いて算出すると、差パラメータが変動し、結果として機関制御パラメータの変動を招く。よって、統計処理を行って得られる相関パラメータを用いることにより、そのような入力パラメータのノイズなどによる変動の影響を排除することができる。
【００２１】
請求項２に記載の発明によれば、自己組織化マップアルゴリズムが適用されるニューラルネットワークを用いて推定排気還流量が算出される。自己組織化マップは、入力パラメータの組み合わせや出現頻度パターンがニューロンの配置として記憶されるので、学習用入力データとして実際の運転中の出現頻度に合わせたものを用いることにより、出現頻度の高い運転状態に対応する領域ではニューロンの配置間隔が狭くなり、より精度の高い推定が可能となる。
【００２４】
請求項３に記載の発明によれば、機関の所定運転状態において、１燃焼サイクル中に複数回の燃料噴射が実行され、複数回の燃料噴射における燃料噴射量の分割比率が推定排気還流量に基づいて算出される。例えば推定排気還流量に基づいて上記差パラメータを算出し、差パラメータに応じて分割比率を設定することにより、特性ばらつきや経時変化に拘わらず、最適な分割噴射を行い、ＮＯｘ排出量のロバスト性を向上させることができる。
【００２５】
請求項４に記載の発明によれば、ＮＯｘ浄化手段に捕捉されるＮＯｘ量の推定値である推定捕捉ＮＯｘ量が推定排気還流量に基づいて算出される。これにより、標準的な機関またはこれに近い特性を有する機関では推定排気還流量そのものを用いて正確な推定捕捉ＮＯｘ量を得ることがきる。また上記差パラメータを適用することにより、特性ばらつきや経時変化の影響を排除することができる。
【００２６】
請求項５に記載の発明によれば、スワール制御手段の制御量が推定排気還流量に基づいて算出される。例えば推定排気還流量に基づいて上記差パラメータを算出し、差パラメータに応じてスワール制御手段の制御量を設定することにより、特性ばらつきや経時変化に拘わらず、燃焼室内に最適なスワールを発生させ、ＮＯｘ排出量のロバスト性を向上させることができる。
【００２７】
請求項６に記載の発明によれば、差パラメータに基づいて排気還流手段の故障が判定される。経時変化による特性の変化が大きくなると、機関制御パラメータの修正を行っても、ＮＯｘ排出量が規制値を超える事態を招く。そのような場合に排気還流手段が故障しているとの判定を行って修理を促すことにより、ＮＯｘ排出量が規制値を超える状態を早期に解消することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
［第１の実施形態］
図１は本発明の第１の実施形態にかかる内燃機関、及びその制御装置の構成を示す図である。内燃機関（以下「エンジン」という）１は、シリンダ内に燃料を直接噴射するディーゼルエンジンであり、各気筒に燃料噴射弁９が設けられている。燃料噴射弁９は、電子制御ユニット（以下「ＥＣＵ」という）２０に電気的に接続されており、燃料噴射弁９の開弁時期及び開弁時間は、すなわち燃料噴射時期及び燃料噴射量ＥＣＵ２０により制御される。
【００２９】
エンジン１は、吸気管２，排気管４、及びターボチャージャ８を備えている。ターボチャージャ８は、排気の運動エネルギにより回転駆動されるタービンホイール１０を有するタービン１１と、タービンホイール１０とシャフト１４を介して連結されたコンプレッサホイール１５を有するコンプレッサ１６とを備えている。コンプレッサホイール１５は、エンジン１に吸入される空気の加圧（圧縮）を行う。
【００３０】
タービン１１は、タービンホイール１０に吹き付けられる排気ガスの流量を変化させるべく開閉駆動される複数の可変ベーン１２（２個のみ図示）及び該可変ベーンを開閉駆動するアクチュエータ（図示せず）を有しており、可変ベーン１２の開度（以下「ベーン開度」という）θｖｇｔを変化させることにより、タービンホイール１０に吹き付けられる排気ガスの流量を変化させ、タービンホイール１０の回転速度を変更できるように構成されている。可変ベーン１２を駆動するアクチュエータは、ＥＣＵ２０に接続されており、ベーン開度θｖｇｔは、ＥＣＵ２０により制御される。より具体的には、ＥＣＵ２０は、デューティ比可変の制御信号をアクチュエータに供給し、これによってベーン開度θｖｇｔを制御する。なお、可変ベーンを有するターボチャージャの構成は広く知られており、例えば特開平１−２０８５０１号公報に示されている。
【００３１】
吸気管２のコンプレッサ１６の下流側にはインタークーラ１８が設けられ、さらにインタークーラ１８の下流側には、スロットル弁３が設けられている。スロットル弁３は、アクチュエータ１９により開閉駆動可能に構成されており、アクチュエータ１９はＥＣＵ２０に接続されている。ＥＣＵ２０は、アクチュエータ１９を介して、スロットル弁３の開度制御を行う。
【００３２】
排気管４と吸気管２との間には、排気ガスを吸気管２に還流する排気還流通路５が設けられている。排気還流通路５には、排気還流量（ＥＧＲ量）を制御するための排気還流制御弁（以下［ＥＧＲ弁」という）６が設けられている。ＥＧＲ弁６は、ソレノイドを有する電磁弁であり、その弁開度はＥＣＵ２０により制御される。ＥＧＲ弁６には、その弁開度（弁リフト量）ＬＡＣＴを検出するリフトセンサ７が設けられており、その検出信号はＥＣＵ２０に供給される。排気還流通路５及びＥＧＲ弁６より、排気還流装置が構成される。排気還流通路５には、排気還流量ＥＧＲａｃｔを検出する排気還流量センサ２６が設けられており、その検出信号はＥＣＵ２０に供給される。排気還流量ＥＧＲａｃｔは実際には流量（質量／時間）として検出される。
【００３３】
吸気管２には、吸入空気流量ＧＡを検出する吸入空気流量センサ２１、コンプレッサ１６の下流側の吸気圧（過給圧）ＰＢを検出する過給圧センサ２２、吸気温ＴＩを検出する吸気温センサ２３、及び吸気圧ＰＩを検出する吸気圧センサ２４が設けられている。また、排気管４には、タービン１１の上流側の排気圧ＰＥを検出する排気圧センサ２５が設けられている。これらのセンサ２１〜２５は、ＥＣＵ２０と接続されており、センサ２１〜２５の検出信号は、ＥＣＵ２０に供給される。
【００３４】
排気管４の、タービン１１の下流側には、排気中に含まれるＮＯｘを浄化するＮＯｘ浄化装置であるリーンＮＯｘ触媒３１と、排気中に含まれる粒子状物質（主としてすすからなる）を捕集する粒子状物質フィルタ３２とが設けられている。リーンＮＯｘ触媒３１は、排気中の酸素濃度が比較的高い状態、すなわち還元成分（ＨＣ、ＣＯ）の濃度が比較的低い状態でＮＯｘが捕捉され、排気中の還元成分濃度が高い状態で捕捉したＮＯｘが還元成分により還元されて放出されるように構成されている。
【００３５】
エンジン１により駆動される車両のアクセルペダル（図示せず）の踏み込み量（以下「アクセルペダル操作量」という）ＡＰを検出するアクセルセンサ２７、、エンジン回転数（回転速度）ＮＥを検出するエンジン回転数センサ２８、及び大気圧ＰＡを検出する大気圧センサ２９がＥＣＵ２０に接続されており、これらのセンサの検出信号は、ＥＣＵ２０に供給される。エンジン回転数センサ２８は、所定クランク角度（例えば６度）毎に発生するクランク角度パルス及びエンジン１の各気筒のピストンが上死点に位置するタイミングに同期して発生するＴＤＣパルスをＥＣＵ２０に供給する。
【００３６】
ＥＣＵ２０は、各種センサからの入力信号波形を整形し、電圧レベルを所定レベルに修正し、アナログ信号値をデジタル信号値に変換する等の機能を有する入力回路、中央演算処理ユニット（以下「ＣＰＵ」という）、ＣＰＵで実行される各種演算プログラム及び演算結果等を記憶する記憶回路、タービン１１の可変ベーン１２を駆動するアクチュエータ、燃料噴射弁９、ＥＧＲ弁６、スロットル弁３を駆動するアクチュエータ１９などに駆動信号を供給する出力回路から構成される。
【００３７】
ＥＣＵ２０は、エンジン運転状態（主としてエンジン回転数ＮＥ及びエンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄに応じて燃料噴射弁９による燃料噴射制御、ＥＧＲ弁６による排気還流制御、可変ベーン１２による過給圧制御などを行う。エンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄは、アクセルペダル操作量ＡＰに応じて算出され、アクセルペダル操作量ＡＰが増加するほど増加するように設定される。
【００３８】
本実施形態では、燃料噴射弁９による燃料噴射は、主噴射ＭＩと、主噴射ＭＩに先行して実行されるパイロット噴射ＰＩとによって行われる。さらに、エンジン１の所定運転状態（具体的にはエンジン回転数ＮＥが所定高回転数ＮＥＨより低い状態）では、主噴射ＭＩが、第１主噴射ＭＩ１及び第２主噴射ＭＩ２に分割して実行される。燃料噴射量の分割比率Ｒｍ１（＝第１主噴射量／（第１主噴射量＋第２主噴射量））は、基本的にはエンジン回転数ＮＥ及びエンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄに応じて設定される。
【００３９】
さらにＥＣＵ２０は、自己組織化マップアルゴリズムが適用されるニューラルネットワーク（以下単に「自己組織化マップ」という）を用いて排気還流量の推定値（以下「推定排気還流量」という）ＥＧＲｈａｔを算出し、推定排気還流量ＥＧＲｈａｔと、排気流量センサ２６により検出される実排気還流量ＥＧＲａｃｔを用いて、分割比率Ｒｍ１の補正を行う。この補正により、エンジン１及びエンジン１が備える周辺装置（例えば排気還流装置、吸入空気流量センサ）の特性ばらつきや経年変化の影響を抑制し、ＮＯｘ排出量のロバスト性を向上させることができる。
【００４０】
以下自己組織化マップについて詳細に説明する。
Ｎ個の要素からなる入力データベクトルｘjを下記式（１）で定義し、自己組織化マップを構成する各ニューロンの重みベクトルｗiを下記式（２）で定義する。ニューロンの数はＭ個とする。すなわち、パラメータｉは、１からＭまでの値をとる。重みベクトルｗiの初期値は乱数を用いて与えられる。
ｘj＝（ｘj1，ｘj2，…，ｘjN）                  （１）
ｗi＝（ｗi1，ｗi2，…，ｗiN）                  （２）
【００４１】
Ｍ個のニューロンについて、入力データベクトルｘjと対応するニューロンの重みベクトルＷiとのユークリッド距離ＤＷＸ＝｜ｗi−ｘj｜を算出し、距離ＤＷＸが最小となるニューロンを勝者ニューロンとする。ユークリッド距離ＤＷＸは、下記式（３）により算出される。
【数１】
0004757886.tif 000002
【００４２】
次に勝者ニューロン及びその近傍のニューロン集合Ｎcに含まれるニューロンの重みベクトルｗiを下記式（４）により、更新する。式（４）のα(t)は、学習係数であり、ｔは学習回数である。学習係数α(t)は、例えば初期値が「０．８」に設定され、学習回数ｔの増加とともに減少するように設定される。
ｗi(t+1)＝ｗi(t)＋α(t)（ｘj−ｗi(t)）          （４）
【００４３】
ニューロン集合Ｎcに含まれないニューロンの重みベクトルｗiは下記式（５）で示すように前の値を維持する。
ｗi(t+1)＝ｗi(t)                                （５）
【００４４】
なお、ニューロン集合Ｎcも学習回数ｔの関数であり、学習回数ｔが増加するほど、近傍の範囲を狭くするように設定される。式（４）による重みベクトルの更新により、勝者ニューロン及びその近傍のニューロンの重みベクトルは、入力データベクトルに近づくように修正される。
【００４５】
上述した学習規則にしたがった演算を多数の入力データベクトルについて実行すると、Ｍ個のニューロンの配置は、入力データベクトルの分布状態を反映したものとなる。例えば、入力データベクトルを簡単のために２次元ベクトルとして、その配置を平面上に表したとき、入力データベクトルが平面上に一様に分布しているときは、学習後のニューロンの配置は平面上に一様に分布する。また入力データベクトルの分布に偏り（粗密）があるときには、ニューロンの分布状態は、同様の偏りのある分布状態となる。
【００４６】
このようにして得られた自己組織化マップは、学習ベクトル量子化（ＬＶＱ）アルゴリズムをさらに適用することにより、ニューロンの配置をより適切なものとするようにしてもよい。
【００４７】
図２は、本実施形態における推定排気還流量ＥＧＲｈａｔを算出する自己組織化マップを２次元マップとして示す。この２次元マップは、最も支配的な要因となる２つの入力パラメータであるＥＧＲ弁６のリフト量指令値Ｌｃｍｄ及び過給圧ＰＢによって定義されている。入力データベクトルｘＥＧＲは下記式（１０）で定義される。すなわち、入力パラメータはリフト量指令値Ｌｃｍｄ、過給圧ＰＢ、吸気温ＴＩ、排気圧ＰＥ、燃料噴射量Ｔｏｕｔ、吸入空気流量ＧＡ、及びエンジン回転数ＮＥである。燃料噴射量Ｔｏｕｔは、後述するパイロット噴射量及び主噴射量を含む、１燃焼サイクル当たりの全燃料噴射量である。
ｘＥＧＲ＝（Ｌｃｍｄ，ＰＢ，ＴＩ，ＰＥ，Ｔｏｕｔ，ＧＡ，ＮＥ）
（１０）
【００４８】
図２に示すマップは複数の領域ＲＮＲi（ｉ＝１〜Ｍ，Ｍ＝３６）に分割されており、各領域に１つのニューロンＮＲi（「＊」でプロットされている）が含まれる。多数の入力データベクトルｘＥＧＲによる学習を予め行うことによって、各ニューロンＮＲiの位置（重みベクトルｗi）が決定され、さらに隣接するニューロンとの位置関係を考慮して境界線を引くことにより、各領域ＲＮＲiが定義されている。学習の際に適用する入力データベクトルｘＥＧＲの分布を、実際のエンジン運転中の出現分布と一致させておくことにより、エンジン運転中に出現頻度の高い運転状態に対応する領域においては、ニューロンＮＲiの分布が密になる。これにより、出現頻度の高い運転状態における推定排気還流量の精度を高めることができる。図２に示すマップは、標準的なエンジン（新品でかつ作動特性が平均的なエンジン）に対応する学習を行うことにより得られたものである。なお、図２には黒丸で学習に適用した入力データがプロットされている。
【００４９】
自己組織化マップの学習中においては、入力データベクトルｘＥＧＲと、その入力データベクトルｘＥＧＲに対応する実排気還流量ＥＧＲａｃｔとを用いて、下記式（１１）で示す重み係数ベクトルＣi（ｉ＝１〜Ｍ）が算出され、記憶される。重み係数ベクトルＣiは、各ニューロンＮＲiに対応して算出され、記憶される。
Ｃi＝（Ｃ０i，Ｃ１i，Ｃ２i，Ｃ３i，Ｃ４i，Ｃ５i，Ｃ６i，Ｃ７i）
（１１）
【００５０】
実際の制御演算においては、入力データベクトルｘＥＧＲの要素であるリフト量指令値Ｌｃｍｄ及び過給圧ＰＢによって決まるその時点のマップ上の動作点を含む領域ＲＮＲiが選択され、領域ＲＮＲｉを代表するニューロンＮＲiに対応付けられた重み係数ベクトルＣi及び入力データベクトルｘＥＧＲを下記式（１２）に適用して、推定排気還流量ＥＧＲｈａｔが算出される。
ＥＧＲｈａｔ＝Ｃ１i×Ｌｃｍｄ＋Ｃ２i×ＰＢ＋Ｃ３i×ＴＩ＋Ｃ４i×ＰＥ
＋Ｃ５i×Ｔｏｕｔ＋Ｃ６i×ＧＡ＋Ｃ７i×ＮＥ＋Ｃ０i
（１２）
【００５１】
図３（ａ）は推定排気還流量ＥＧＲｈａｔ及び実排気還流量ＥＧＲａｃｔの推移を示すタイムチャートであり、同図（ｂ）は対応する主な入力データの推移を示すタイムチャートである。エンジン運転状態が比較的安定している定常的な状態だけでなく、過渡的な状態においても、精度の高い推定排気還流量ＥＧＲｈａｔが得られることが確認される。
【００５２】
次に推定排気還流量ＥＧＲｈａｔを用いた燃料噴射制御について説明する。図４は、燃料噴射制御処理のフローチャートであり、この処理はＥＣＵ２０のＣＰＵでＴＤＣパルスに同期して実行される。
【００５３】
ステップＳ１１では、エンジン回転数ＮＥ及びエンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄに応じて図５（ａ）に示すＬｃｍｄマップを検索し、ＥＧＲ弁リフト量指令値Ｌｃｍｄを算出する。
【００５４】
図５（ａ）に示すＰｍｅｃｍｄ１，Ｐｍｅｃｍｄ２，及びＰｍｅｃｍｄ３は、所定エンジン負荷目標値であり、Ｐｍｅｃｍｄ１＜Ｐｍｅｃｍｄ２＜Ｐｍｅｃｍｄ３なる関係を満たす。したがって、エンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄが低負荷状態に対応する値から増加すると、所定エンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄ２に達するまではＥＧＲ弁リフト量指令値Ｌｃｍｄが増加し、さらにエンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄが増加すると、ＥＧＲ弁リフト量指令値Ｌｃｍｄは減少する。すなわち、図５（ａ）に示すＬｃｍｄマップによれば、エンジンの通常使用領域（中回転中負荷領域）では、ＮＯｘ排出量を低減すべくＥＧＲ弁リフト量指令値Ｌｃｍｄが比較的大きな値に設定される。また高負荷運転領域では十分な出力トルクを確保するため、ＥＧＲ弁リフト量指令値Ｌｃｍｄが比較的小さな値に設定される。また低回転運転領域では燃焼の安定性を確保すべくＥＧＲ弁リフト量指令値Ｌｃｍｄが比較的小さな値に設定される。
【００５５】
ステップＳ１２では、エンジン回転数ＮＥ及びエンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄに応じて図５（ｂ）に示すＰＢｃｍｄマップを検索し、目標過給圧ＰＢｃｍｄを算出する。ＰＢｃｍｄマップは、低回転領域ではエンジン回転数ＮＥが増加するほど目標過給圧ＰＢｃｍｄが増加するように設定されている。またエンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄが増加するほど、目標過給圧ＰＢｃｍｄが増加するように設定されている。中回転中負荷領域では、排気還流量が増加されるので、新気量を確保するために目標過給圧ＰＢｃｍｄが比較的高く設定される。目標過給圧ＰＢｃｍｄに応じてタービンのベーン開度θｖｇｔが制御される。
【００５６】
ステップＳ１３では、エンジン回転数ＮＥ及びエンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄに応じて図５（ｃ）に示すＴｏｕｔマップを検索し、燃料噴射量Ｔｏｕｔを算出する。Ｔｏｕｔマップは、エンジン回転数ＮＥが増加するほど、またエンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄが増加するほど、燃料噴射量Ｔｏｕｔが増加するように設定されている。実際の過給圧ＰＢが目標過給圧ＰＢｃｍｄに一致し、かつ実際の排気還流量ＥＧＲａｃｔが所望値と一致し、かつ実際の燃料噴射量が燃料噴射量Ｔｏｕｔと一致したとき、燃焼室内の実空燃比が目標空燃比と一致するように、Ｔｏｕｔマップが設定されている。
【００５７】
ステップＳ１４では、図８に示す排気還流量（ＥＧＲ量）の状態判定処理を実行し、推定排気還流量ＥＧＲｈａｔを算出するとともに、推定排気還流量ＥＧＲｈａｔと、検出される実排気還流量ＥＧＲａｃｔとの関係を示す相関パラメータａ(k)及びｂ(k)を算出する。なお、「ｋ」は、本処理の実行周期で離散化した制御時刻である。
【００５８】
ステップＳ１４で算出される相関パラメータａ(k)が「１．０」近傍の値をとるときは、実排気還流量ＥＧＲａｃｔが、標準的なエンジンの実排気還流量を近似する推定排気還流量ＥＧＲｈａｔとほぼ一致していることを示す。また相関パラメータａ(k)が「１．０」より小さいときは、実排気還流量ＥＧＲａｃｔが推定排気還流量ＥＧＲｈａｔに比べて小さいこと、すなわちエンジンの特性ばらつきまたは経年変化により、実排気還流量ＥＧＲａｃｔが所望値より小さくなっていることを示す。また逆に相関パラメータａ(k)が「１．０」より大きいときは、実排気還流量ＥＧＲａｃｔが推定排気還流量ＥＧＲｈａｔに比べて大きいこと、すなわちエンジンの特性ばらつきにより、実排気還流量ＥＧＲａｃｔが所望値より大きくなっていることを示す。
【００５９】
ステップＳ１５では、エンジン回転数ＮＥ及びエンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄに応じて図６（ａ）に示すＴｏｕｔｐマップを検索し、パイロット噴射ＰＩにおける燃料噴射量であるパイロット噴射量Ｔｏｕｔｐを算出する。Ｔｏｕｔｐマップは、噴射された燃料の着火遅れが大きくなる低回転低負荷領域及び排気還流量を増加させる中回転中負荷領域において、燃焼音を低減するためにパイロット噴射量Ｔｏｕｔｐが増加するように設定されている。
【００６０】
ステップＳ１６では、エンジン回転数ＮＥ及びエンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄに応じて図６（ｂ）に示すＲｍ１マップを検索し、分割比率Ｒｍ１を算出する。分割比率Ｒｍ１は、下記式（１３）により定義される。式（１３）のＴｏｕｔｍ１は第１主噴射量、Ｔｏｕｔｍ２は第２主噴射量である。
Ｒｍ１＝Ｔｏｕｔｍ１／（Ｔｏｕｔｍ１＋Ｔｏｕｔｍ２）        （１３）
【００６１】
Ｒｍ１マップによれば、高回転領域では、燃料噴射弁９の応答遅れのために主噴射の分割噴射を行うことができないため、分割比率Ｒｍ１が「１．０」に設定される。また、低負荷領域及び中負荷領域では、ＮＯｘ排出量を低減するため分割噴射が行われ、中回転中負荷領域でもっとも分割比率Ｒｍ１が低下するように設定される。また高負荷領域では、筒内圧力の最大値を低減し、燃焼音を低減するために、分割噴射が行われる。
【００６２】
パイロット噴射量Ｔｏｕｔｐ、第１主噴射量Ｔｏｕｔｍ１、及び第２主噴射量Ｔｏｕｔｍ２の代表的な関係は図７に示されている。図７の横軸は、クランク角度ＣＡであり、各噴射の実行時期を示している。
【００６３】
ステップＳ１７では、エンジン回転数ＮＥ及び相関パラメータａ(k)に応じて図６（ｃ）に示すＫｍ１マップを検索し、分割比率Ｒｍ１の補正係数（以下「分割比率補正係数」という）Ｋｍ１を算出する。図６（ｃ）の太線は、相関パラメータａ(k)の最大値ＡＭＡＸに対応し、細線は最小値ＡＭＩＮに対応する。Ｋｍ１マップによれば、相関パラメータａ(k)が「１．０」であるときは、分割比率補正係数Ｋｍ１は「１．０」に設定され、相関パラメータａ(k)が「１．０」より大きいときは、実際の排気還流量が所望値より大きくなっているため、安定した燃焼を確保するため分割比率Ｒｍ１を増加させるべく「１．０」より大きな値に設定される。また相関パラメータａ(k)が「１．０」より小さいときは、排気還流量が所望値より小さくなっているため、ＮＯｘ排出量を低減するために分割比率Ｒｍ１を減少させるべく「１．０」より小さな値に設定される。すなわち、相関パラメータａ(k)が減少するほど分割比率補正係数Ｋｍ１はより小さな値に設定される。
【００６４】
ステップＳ１８では、下記式（１４）により基本主噴射量Ｔｏｕｔｍｂｓ(k)を算出し、算出された基本主噴射量Ｔｏｕｔｍｂｓ(k)、分割比率Ｒｍ１、及び分割比率補正係数Ｋｍ１を式（１５）に適用して、第１主噴射基本量Ｔｏｕｔｍ１ｂｓ(k)を算出する。さらに式（１６）により、すなわち基本主噴射量Ｔｏｕｔｍｂｓ(k)と第１主噴射基本量Ｔｏｕｔｍ１ｂｓ(k)の何れか小さい方を選択することにより、第１主噴射量Ｔｏｕｔｍ１(k)を算出する。式（１６）の演算は、第１主噴射量Ｔｏｕｔｍ１(k)が基本主噴射量Ｔｏｕｔｍｂｓ(k)を超えないようにするために行うものである。
Ｔｏｕｔｍｂｓ(k)＝Ｔｏｕｔ(k)−Ｔｏｕｔｐ(k)               （１４）
Ｔｏｕｔｍ１ｂｓ(k)＝Ｋｍ１×Ｒｍ１×Ｔｏｕｔｍｂｓ(k)      （１５）
Ｔｏｕｔｍ１(k)＝ｍｉｎ（Ｔｏｕｔｍｂｓ(k)，Ｔｏｕｔｍ１ｂｓ(k)）
（１６）
【００６５】
ステップＳ１９では下記式（１７）により第２主噴射量Ｔｏｕｔｍ２(k)を算出する。
Ｔｏｕｔｍ２(k)＝Ｔｏｕｔｍｂｓ(k)−Ｔｏｕｔｍ１(k)        （１７）
【００６６】
ステップＳ２０では、相関パラメータａ(k)が判定閾値ＡＯＢＤＬＭＴ以下であるか否かを判別する。その答が肯定（ＹＥＳ）であるときは、排気還流装置の故障（例えばＥＧＲ弁６のつまり）が発生していると判定し、警告灯を点灯させる（ステップＳ２１）。ａ(k)＞ＡＯＢＤＬＭＴであるときは、直ちに本処理を終了する。
【００６７】
図８は、図４のステップＳ１４で実行されるＥＧＲ量の状態判定処理のフローチャートである。
ステップＳ３１では、上述した自己組織化マップ（ＳＯＭ）を用いて、推定排気還流量ＥＧＲｈａｔを算出する。すなわち、ＥＧＲ弁のリフト量指令値Ｌｃｍｄ及び過給圧ＰＢに応じてニューロンＮＲiを選択し、ニューロンＮＲiに対応する重み係数ベクトルＣi及び各入力パラメータを式（１２）に適用して、推定排気還流量ＥＧＲｈａｔを算出する。
【００６８】
ステップＳ３２では、排気還流量センサ２６により実排気還流量ＥＧＲａｃｔを検出する。ステップＳ３３では、逐次型同定（逐次型統計処理）アルゴリズムにより、推定排気還流量ＥＧＲｈａｔと実排気還流量ＥＧＲａｃｔとの関係を示す相関パラメータａ(k)及びｂ(k)を算出する。
【００６９】
図９は、推定排気還流量ＥＧＲｈａｔと実排気還流量ＥＧＲａｃｔとの関係を説明するための図である。標準的なエンジンにおいては、推定排気還流量ＥＧＲｈａｔと実排気還流量ＥＧＲａｃｔとはほぼ一致するため、図９（ａ）に示すように、推定排気還流量ＥＧＲｈａｔと実排気還流量ＥＧＲａｃｔとで決まるデータ点（以下「相関データ点」という）は、例えばハッチングを付した領域ＲＤ１内に分布する。領域ＲＤ１は、傾きが「１」である直線Ｌ１を中心とした領域である。
【００７０】
標準的なエンジンより実排気還流量ＥＧＲａｃｔが大きくなる特性のエンジンでは、相関データ点は例えば図９（ｂ）に示す領域ＲＤ２内に分布する。逆に例えばＥＧＲ弁の詰まりにより、実排気還流量ＥＧＲａｃｔが小さくなる特性のエンジンでは、相関データ点は例えば図９（ｂ）に示す領域ＲＤ３内に分布する。詰まりの状態がさらに悪化すると、相関データ点は領域ＲＤ４内に分布するようになる。
【００７１】
そこで本実施形態では、図９（ｃ）に示すように相関データ点の分布から近似直線Ｌ２に対応する相関パラメータａ(k)及びｂ(k)を算出し、近似直線Ｌ２の傾きを示す相関パラメータａ(k)に応じて、エンジン制御パラメータを補正することとした。さらに相関パラメータａ(k)が判定閾値ＡＯＢＤＬＭＴより小さくなったとき（例えば相関データ点が領域ＲＤ４内に分布するようなとき）は、排気還流装置が故障していると判定し、警告灯を点灯するようにしている（図４，ステップＳ２０，Ｓ２１）。
【００７２】
以下相関パラメータａ(k)及びｂ(k)の算出手法を説明する。逐次型同定アルゴリズムは、時系列で得られる処理対象データの今回値（最新値）ＥＧＲｈａｔ(k)及びＥＧＲａｃｔ(k)と、相関パラメータの前回値ａ(k-1)及びｂ(k-1)とに基づいて、相関パラメータの今回値ａ(k)及びｂ(k)を算出する最小二乗法アルゴリズムである。
【００７３】
相関パラメータａ(k)及びｂ(k)を要素とする相関パラメータベクトルθＣＲ(k)を下記式（２１）で定義すると、逐次型同定アルゴリズムによれば、相関パラメータベクトルθＣＲ(k)は下記式（２２）により算出される。
θＣＲ(k)T＝［ａ(k)  ｂ(k)］                          （２１）
θＣＲ(k)＝θＣＲ(k-1)＋ＫＰ(k)×ｅｉｄ(k)           （２２）
【００７４】
式（２２）のｅｉｄ(k)は、下記式（２３）及び（２４）で定義される同定誤差である。またＫＰ(k)は、下記式（２５）で定義されるゲイン係数ベクトルであり、式（２５）のＰ(k)は、下記式（２６）により算出される２次の正方行列である。
ｅｉｄ(k)＝ＥＧＲａｃｔ(k)−θＣＲ(k-1)Tζ(k)    （２３）
ζT(k)＝［ＥＧＲｈａｔ(k)  １］                  （２４）
【数２】
0004757886.tif 000003
【００７５】
式（２６）の係数λ１は、「０」から「１」の間の値に設定され、係数λ２は「１」に設定される。またＩは単位行列である。
【００７６】
式（２１）〜（２６）の逐次型同定アルゴリズムによれば、統計処理演算を簡略化することができる。
【００７７】
相関パラメータａ(k)及びｂ(k)を用いると、統計処理後排気還流量ＥＧＲｌｓは、下記式（２７）で与えられる。式（２７）は図９（ｃ）の直線Ｌ２に対応する一次式である。
ＥＧＲｌｓ＝ａ(k)×ＥＧＲｈａｔ＋ｂ(k)                      （２７）
【００７８】
図８の処理により、検出される実排気還流量ＥＧＲａｃｔと推定排気還流量ＥＧＲｈａｔとの関係を示す相関パラメータａ(k)及びｂ(k)を逐次型統計処理により算出するようにしたので、ニューラルネットワークの入力パラメータである過給圧ＰＢ、エンジン回転数ＮＥなどがノイズなどによって比較的高い周波数で変動しても、その影響を排除することができる。
【００７９】
本実施形態では、第１主噴射量Ｔｏｕｔｍ１と第２主噴射量Ｔｏｕｔｍ２の分割比率Ｒｍ１が相関パラメータａ(k)に応じて算出される分割比率補正係数Ｋｍ１により補正されるので、特性ばらつきや経時変化に拘わらず、適切な分割比率で分割噴射を行い、ＮＯｘ排出量のロバスト性を向上させることができる。
【００８０】
また相関パラメータａ(k)が判定閾値ＡＯＢＤＬＭＴ以下となったときは、排気還流装置が故障したと判定し、警告灯点灯させるようにしたので、ＮＯｘ排出量が規制値を超えるような状態を早期に解消することができる。
【００８１】
図１０は、標準的なエンジンについての制御動作例を示すタイムチャートであり、エンジン回転数ＮＥ、過給圧ＰＢ、実排気還流量ＥＧＲａｃｔ、推定排気還流量ＥＧＲｈａｔ、分割比率Ｒｍ１、及びＮＯｘ排出量ＥＮＯｘの推移が示されている。図１０（ｃ）において、実線が実排気還流量ＥＧＲａｃｔに対応し、破線が推定排気還流量ＥＧＲｈａｔに対応する。両者はよく一致していることが確認できる。この状態では、ＮＯｘ排出量ＥＮＯｘは比較的低いレベルに抑制されている。
【００８２】
図１１は、エンジンの特性が標準的なエンジンの特性と異り、かつ上述した分割比率補正係数Ｋｍ１による補正を行わない場合の動作例を示す。エンジン回転数ＮＥ、過給圧ＰＢ、及び分割比率Ｒｍ１の推移は、図１０と同一である（図示省略）。図１１（ａ）に示すように、実排気還流量ＥＧＲａｃｔが推定排気還流量ＥＧＲｈａｔより小さくなり、ＮＯｘ排出量ＥＮＯｘが破線で示す図１０の例より増加する。
【００８３】
図１２は、図１１に示す動作例において相関パラメータａ(k)を逐次型同定アルゴリズムにより算出し、相関パラメータａ(k)に応じて算出される分割比率補正係数Ｋｍ１を適用した例を示す。図１２（ｂ）の実線が補正後の分割比率Ｒｍ１’（＝Ｒｍ１×Ｋｍ１）の推移を示す。相関パラメータａ(k)は、制御動作を繰り返すことにより徐々に現在のエンジン状態を反映した値に収束していく。それに伴って補正後の分割比率が適切なものとなり、図１２（ｃ）に実線で示すようにＮＯｘ排出量ＥＮＯｘが徐々に減少する。図１２（ｃ）の破線は図１０（ｅ）と同一の波形を比較のために示している。
【００８４】
本実施形態では、排気還流装置が排気還流手段に相当し、排気還流量センサ２６が排気還流量検出手段に相当し、燃料噴射弁９が燃料噴射手段に相当する。またＥＣＵ２０が、推定排気還流量算出手段、機関制御パラメータ算出手段、差パラメータ算出手段、燃料噴射制御手段、及び故障判定手段を構成する。具体的には、図８のステップＳ３１が推定排気還流量算出手段に相当し、図４のステップＳ１６及びＳ１７が機関制御パラメータ算出手段に相当する。すなわち、分割比率補正係数Ｋｍ１で補正した分割比率Ｒｍ１’（＝Ｋｍ１×Ｒｍ１）が「機関制御パラメータ」に相当する。また図８のステップＳ３３が差パラメータ算出手段に相当し、図４のステップＳ１５〜Ｓ１９が燃料噴射制御手段に相当し、ステップＳ２０及びＳ２１が故障判定手段に相当する。
【００８５】
［第２の実施形態］
本実施形態は、リーンＮＯｘ触媒３１に捕捉されたＮＯｘ量の算出に適用されるＮＯｘ排出量を、相関パラメータａ(k)に応じて補正するようにしたものである。以下、第１の実施形態と異なる点を説明する。
【００８６】
図１３は、本実施形態における燃料噴射制御処理のフローチャートである。図１３に示すステップＳ４１〜Ｓ４４，Ｓ４６，Ｓ４７，Ｓ４９，Ｓ５２，及びＳ５３は、図４に示す対応するステップＳ１１〜Ｓ１４，Ｓ１６，Ｓ１７、Ｓ１９，Ｓ２０，及びＳ２１と同一の処理を行うものである。
【００８７】
ステップＳ４５では、図１５に示すリーンＮＯｘ触媒の状態判定処理を実行する。図１５のステップＳ６１では、ＮＯｘ排出量を算出するための自己組織化マップ（以下「ＮＯｘ排出量ＳＯＭ」という）を用いて推定ＮＯｘ排出量ＮＯｘｈａｔを算出する。ＮＯｘ排出量ＳＯＭは、推定排気還流量ＥＧＲｈａｔを算出するための自己組織化マップ（以下「ＥＧＲ量ＳＯＭ」という）と同様の手法で、標準的なエンジンに対応して設定されたものであり、下記式（３１）で示される入力データベクトルｘＮＯｘから推定ＮＯｘ排出量ＮＯｘｈａｔを算出するために使用される。すなわち、ＮＯｘ排出量ＳＯＭの入力パラメータは、ＥＧＲ弁のリフト量指令値Ｌｃｍｄ，過給圧ＰＢ，吸気温ＴＩ，排気圧ＰＥ，燃料噴射量Ｔｏｕｔ，分割比率Ｒｍ１，吸入空気流量ＧＡ，及びエンジン回転数ＮＥである。
ｘＮＯｘ＝（Ｌｃｍｄ，ＰＢ，ＴＩ，ＰＥ，Ｔｏｕｔ，Ｒｍ１，ＧＡ，ＮＥ）
（３１）
【００８８】
ＮＯｘ排出量ＳＯＭの各ニューロンＮＲＮＯｘiに対応して、下記式（３２）で示される重み係数ベクトルＣＮＯｘiが記憶されている。
ＣＮＯｘi＝（ＣＮＯｘ０i，ＣＮＯｘ１i，ＣＮＯｘ２i，
ＣＮＯｘ３i，ＣＮＯｘ４i，ＣＮＯｘ５i，
ＣＮＯｘ６i，ＣＮＯｘ７i，ＣＮＯｘ８i）    （３２）
【００８９】
したがって、先ずリフト量指令値Ｌｃｍｄ及び過給圧ＰＢに応じてニューロンＮＲＮＯｘiを選択し、次に選択したニューロンＮＲＮＯｘiの重み係数ベクトルＣＮＯＸｉを下記式（３３）に適用することにより、推定ＮＯｘ排出量ＮＯｘｈａｔが算出される。
ＮＯｘｈａｔ＝ＣＮＯｘ１i×Ｌｃｍｄ＋ＣＮＯｘ２i×ＰＢ
＋ＣＮＯｘ３i×ＴＩ＋ＣＮＯｘ４i×ＰＥ
＋ＣＮＯｘ５i×Ｔｏｕｔ＋ＣＮＯｘ６i×Ｒｍ１
＋ＣＮＯｘ７i×ＧＡ＋ＣＮＯｘ８i×ＮＥ＋ＣＮＯｘ０i
（３３）
【００９０】
ステップＳ６２では、エンジン回転数ＮＥ及びエンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄに応じて図１６に示すＫｒｓｍマップを検索し、修正係数Ｋｒｓｍを算出する。修正係数Ｋｒｓｍは、ステップＳ６５においてリーンＮＯｘ触媒の捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘの算出に適用される。Ｋｒｓｍマップは、リフト量指令値Ｌｃｍｄを算出するＬｃｍｄマップと同様に設定されている。すなわち、排気還流量が大きいほど、相関パラメータａ(k)によるＮＯｘ排出量の補正度合を大きくする必要があるため、修正係数Ｋｒｓｍは排気還流量を増加させる中回転中負荷領域において増加するように設定される。
【００９１】
ステップＳ６３では、還元剤（ＨＣ，ＣＯ）排出量を算出するための自己組織化マップ（以下「還元剤排出量ＳＯＭ」という）を用いて推定還元剤排出量Ｒｅｄｈａｔを算出する。推定還元剤排出量Ｒｅｄｈａｔは、還元剤によって還元されるＮＯｘ量を示すように換算された値をとる。
【００９２】
還元剤排出量ＳＯＭは、ＥＧＲ量ＳＯＭと同様の手法で標準的なエンジンに対応して設定されたものであり、下記式（３４）で示される入力データベクトルｘＲｅｄから推定還元剤排出量Ｒｅｄｈａｔを算出するために使用される。すなわち、還元剤排出量ＳＯＭの入力パラメータは、ＥＧＲ弁のリフト量指令値Ｌｃｍｄ，過給圧ＰＢ，吸気温ＴＩ，排気圧ＰＥ，燃料噴射量Ｔｏｕｔ，分割比率Ｒｍ１，ポスト噴射量Ｔｏｕｔｐｏｓｔ，吸入空気流量ＧＡ，及びエンジン回転数ＮＥである。ポスト噴射量Ｔｏｕｔｐｏｓｔは、後述するポスト噴射における燃料噴射量である。
ｘＲｅｄ＝（Ｌｃｍｄ，ＰＢ，ＴＩ，ＰＥ，Ｔｏｕｔ，Ｒｍ１，
Ｔｏｕｔｐｏｓｔ，ＧＡ，ＮＥ）                （３４）
【００９３】
還元剤排出量ＳＯＭの各ニューロンＮＲＲｅｄiに対応して、下記式（３５）で示される重み係数ベクトルＣＲｅｄiが記憶されている。
ＣＲｅｄi＝（ＣＲｅｄ０i，ＣＲｅｄ１i，ＣＲｅｄ２i，ＣＲｅｄ３i，
ＣＲｅｄ４i，ＣＲｅｄ５i，ＣＲｅｄ６i，ＣＲｅｄ７i，
ＣＲｅｄ８i，ＣＲｅｄ９i）                    （３５）
【００９４】
したがって、先ずリフト量指令値Ｌｃｍｄ及び過給圧ＰＢに応じてニューロンＮＲＲｅｄiを選択し、次に選択したニューロンＮＲＲｅｄiの重み係数ベクトルＣＲｅｄｉを下記式（３６）に適用することにより、推定還元剤排出量Ｒｅｄｈａｔが算出される。
Ｒｅｄｈａｔ＝ＣＲｅｄ１i×Ｌｃｍｄ＋ＣＲｅｄ２i×ＰＢ
＋ＣＲｅｄ３i×ＴＩ＋ＣＲｅｄ４i×ＰＥ＋ＣＲｅｄ５i×Ｔｏｕｔ
＋ＣＲｅｄ６i×Ｒｍ１＋ＣＲｅｄ７i×Ｔｏｕｔｐｏｓｔ
＋ＣＲｅｄ８i×ＧＡ＋ＣＲｅｄ９i×ＮＥ＋ＣＲｅｄ０i    （３６）
【００９５】
ステップＳ６４では、ＮＯｘ還元モードフラグＦＲｅｄＭｏｄが「１」であるか否かを判別する。ＮＯｘ還元モードフラグＦＲｅｄＭｏｄは、リーンＮＯｘ触媒３１に捕捉されたＮＯｘを還元すべく、ＮＯｘ還元処理を実行するとき「１」に設定される。ＮＯｘ還元処理では、排気系に還元剤を供給するための燃料噴射であるポスト噴射（主噴射実行後の爆発行程または排気行程での燃料噴射）が実行される。
【００９６】
ステップＳ６４でＦＲｅｄＭｏｄ＝０であるときは、下記式（３７）に修正係数Ｋｒｓｍ，推定ＮＯｘ排出量ＮＯｘｈａｔ，及び相関パラメータａ(k)を適用し、捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘ(k)を算出する（ステップＳ６５）。
ＭＮＯｘ(k)＝ＭＮＯｘ(k-1)＋Ｋｒｓｍ×ＮＯｘｈａｔ／ａ(k)    （３７）
【００９７】
ステップＳ６６では、捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘ(k)がＮＯｘ量判定閾値ＭＮＯｘＬＭＴ以上であるか否かを判別し、その答が肯定（ＹＥＳ）であるときは、ＮＯｘ還元モードフラグＦＲｅｄＭｏｄを「１」に設定する（ステップＳ６７）。捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘ(k)がＮＯｘ量判定閾値ＭＮＯｘＬＭＴに達していないときは直ちに本処理を終了する。
【００９８】
ＮＯｘ還元モードフラグＦＲｅｄＭｏｄが「１」に設定されると、ステップＳ６４の答が肯定（ＹＥＳ）となり、ステップＳ６８に進んで、下記式（３８）に推定還元剤排出量Ｒｅｄｈａｔを適用し、捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘ(k)を減少方向に更新する。
ＭＮＯｘ(k)＝ＭＮＯｘ(k-1)−Ｒｅｄｈａｔ                    （３８）
【００９９】
ステップＳ６９では、捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘ(k)が「０」以下であるか否かを判別し、その答が肯定（ＹＥＳ）であるときは、ＮＯｘ還元モードフラグＦＲｅｄＭｏｄを「０」に設定する（ステップＳ７０）。捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘ(k)が「０」になっていないときは直ちに本処理を終了する。
【０１００】
捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘ(k)の算出に相関パラメータａ(k)を適用することにより（式（３７））、エンジンの特性ばらつきや経年変化の影響を排除し、正確な捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘを得ることができる。その結果、捕捉されたＮＯｘの還元処理を適切なタイミングで実行することができ、ＮＯｘ排出量が規制値を超えるような事態を回避することができる。
【０１０１】
図１３に戻り、ステップＳ４６及びＳ４７では、図４のステップＳ１６及びＳ１７と同様にして、パイロット噴射量Ｔｏｕｔｐ及び分割比率Ｒｍ１を算出する。ステップＳ４８では、前記式（１４）により基本主噴射量Ｔｏｕｔｍｂｓを算出するとともに、下記式（１５ａ）により、第１主噴射量Ｔｏｕｔｍ１を算出する。
Ｔｏｕｔｍ１＝Ｒｍ１×Ｔｏｕｔｍｂｓ                      （１５ａ）
【０１０２】
ステップＳ４９では図４のステップＳ１９と同様に第２主噴射量Ｔｏｕｔｍ２を算出する。
【０１０３】
ステップＳ５０では、ＮＯｘ還元モードフラグＦＲｅｄＭｏｄが「１」であるか否かを判別する。ステップＳ５０の答が肯定（ＹＥＳ）であるときは、ステップＳ５１に進み、エンジン回転数ＮＥ及びエンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄに応じて図１４に示すＴｏｕｔｐｏｓｔマップを検索し、ポスト噴射量Ｔｏｕｔｐｏｓｔを算出する。Ｔｏｕｔｐｏｓｔマップは、エンジン回転数ＮＥが増加するほど、またエンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄが増加するほど、ポスト噴射量Ｔｏｕｔｐｏｓｔが増加するように設定されている。吸入空気流量の増加に対応してポスト噴射量Ｔｏｕｔｐｏｓｔを増加させることにより、排気中の還元剤濃度が所望値に制御される。
【０１０４】
ステップＳ５０でＦＲｅｄＭｏｄ＝０であるときは、直ちにステップＳ５２に進む。ステップＳ５２及びＳ５３では、図４のステップＳ２０及びＳ２１と同様に故障判定が行われる。
【０１０５】
本実施形態では、ＮＯｘ排出量ＳＯＭを用いて推定ＮＯｘ排出量ＮＯｘｈａｔを算出し、推定ＮＯｘ排出量ＮＯｘｈａｔを相関パラメータａ(k)及び修正係数Ｋｒｓｍにより補正して、リーンＮＯｘ触媒３１の捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘを算出するようにしたので、エンジン（特に排気還流装置）の特性ばらつきや経時変化の影響を排除し、正確な捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘを得ることができる。その結果、捕捉されたＮＯｘの還元処理を適切なタイミングで実行することができ、ＮＯｘ排出量が規制値を超えるような事態を回避することができる。
【０１０６】
図１７は、標準的なエンジンにおける制御動作例を示すタイムチャートであり、エンジン回転数ＮＥ、過給圧ＰＢ、実排気還流量ＥＧＲａｃｔ、推定排気還流量ＥＧＲｈａｔ、上記式（３７）または（３８）により算出される捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘ、実捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘａｃｔ、ＮＯｘ還元モードフラグＦＲｅｄＭｏｄ、及びリーンＮＯｘ触媒３１の下流側に排出されるＮＯｘ量（以下「下流側ＮＯｘ排出量」という）ＥＮＯｘＤＳの推移が示されている。図１７（ｃ）において、実線が実排気還流量ＥＧＲａｃｔに対応し、破線が推定排気還流量ＥＧＲｈａｔに対応する。また図１７（ｄ）において、実線が実捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘａｃｔに対応し、破線が算出捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘに対応する。実捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘａｃｔと、算出捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘとは、ほぼ一致していることが確認できる。この状態では、ＮＯｘ還元処理が適切なタイミングで実行され、下流側ＮＯｘ排出量ＥＮＯｘＤＳは低レベルに維持されている。
【０１０７】
図１８は、ＥＧＲ弁の詰まりが発生しており、かつ相関パラメータａ(k)によるＮＯｘ排出量の補正を行わない場合の動作例を示す。エンジン回転数ＮＥ及び過給圧ＰＢの推移は、図１７と同一である（図示省略）。図１８（ａ）に示すように、実排気還流量ＥＧＲａｃｔが推定排気還流量ＥＧＲｈａｔより小さくなり、ＮＯｘ還元モードの開始タイミング（図１８（ｃ）に示すＦＲｅｄＭｏｄが「０」から「１」に変化するタイミング）が遅れるため、図１８（ｄ）に示す下流側ＮＯｘ排出量ＥＮＯｘＤＳが図１７（ｆ）の例より増加する。
【０１０８】
図１９は、図１８に示す動作例において、相関パラメータａ(k)に応じて排出ＮＯｘ量の補正を行う（式（３７））ようにした例を示す。図１９（ｂ）の実線がこの例における実捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘａｃｔの推移を示す。相関パラメータａ(k)は、制御動作を繰り返すことにより徐々に現在のエンジン状態を反映した値に収束していく（図１９（ａ））。それに伴って補正後のＮＯｘ排出量（＝Ｋｒｓｍ×ＮＯｘｈａｔ／ａ(k)）が適切なものとなり、図１９（ｃ）に示すようにＮＯｘ還元処理の開始タイミングが適切なものとなり、図１９（ｄ）に示すように下流側ＮＯｘ排出量ＥＮＯｘＤＳが徐々に減少する。
【０１０９】
本実施形態では、ＥＣＵ２０が、推定排気還流量算出手段、機関制御パラメータ算出手段、差パラメータ算出手段、燃料噴射制御手段、及び故障判定手段を構成する。具体的には、図８のステップＳ３１が推定排気還流量算出手段に相当し、図１５のステップＳ６１〜６５が機関制御パラメータ算出手段に相当する。すなわち、リーンＮＯｘ触媒３１の捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘが「機関制御パラメータ」に相当する。また図１３のステップＳ４８〜Ｓ５１が燃料噴射制御手段に相当し、ステップＳ５２及びＳ５３が故障判定手段に相当する。
【０１１０】
［第３の実施形態］
図２０は本実施形態にかかる内燃機関及びその制御装置の構成を示す図である。本実施形態では、排気還流量センサ２６が設けられておらず、排気管４のエンジン１の直ぐ下流側に空燃比センサ３０が設けられている。空燃比センサ３０は、排気中の酸素濃度を検出することにより、燃焼室内の混合気の空燃比ＡＦを検出し、検出信号をＥＣＵ２０に供給する。図２０に示すこれ以外の構成は、図１に示す構成と同一である。
【０１１１】
本実施形態は、排気還流量センサを用いることなく、ＥＧＲ量ＳＯＭを用いて、排気還流制御及び／または過給制御の状態判定を行い、判定した制御状態を示すパラメータとして、距離パラメータＤｉｓｃａｖｅを算出し、距離パラメータＤｉｓｃａｖｅに応じて分割比率補正係数Ｋｍ１を算出するようにしたものである。また距離パラメータＤｉｓｃａｖｅに基づいた故障判定が行われる。
【０１１２】
さらに本実施形態では、排気還流装置が故障（例えばＥＧＲ弁の詰まり）が発生した状態に対応する、推定排気還流量算出用の自己組織化マップ（以下「第１故障ＥＧＲ量ＳＯＭ」という）、及び吸入空気流量センサ２１が故障（例えば検出値の誤差が所定値以上増加した故障）が発生した状態に対応する、推定排気還流量算出用の自己組織化マップ（以下「第２故障ＥＧＲ量ＳＯＭ」という）を予め作成しておき、これらのＳＯＭを用いて故障判定が行われる。具体的には、第１及び第２故障ＥＧＲ量ＳＯＭを用いて、第１及び第２故障距離パラメータＤｉｓｅａｖｅ及びＤｉｓａａｖｅが算出され、第１及び第２故障距離パラメータＤｉｓｅａｖｅ及びＤｉｓａａｖｅに応じて、排気還流装置及び吸入空気流量センサ２１の故障判定が行われる。なお、以下に説明する点以外は第１の実施形態と同一である。
【０１１３】
図２１および図２２は、本実施形態における燃料噴射制御処理のフローチャートである。ステップＳ７１では、エンジン回転数ＮＥ及びエンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄに応じて図２３（ａ）に示すＬｃｍｄｂｓマップを検索し、ＥＧＲ弁リフト量基本指令値Ｌｃｍｄｂｓを算出する。Ｌｃｍｄｂｓマップは、図５（ａ）に示すＬｃｍｄマップと同様に設定されている。
【０１１４】
ステップＳ７２では、図４のステップＳ１２と同一の処理が行われ、目標過給圧ＰＢｃｍｄが算出される。ステップＳ７３では、エンジン回転数ＮＥ及びエンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄに応じて、図２３（ｂ）に示すＫｃｍｄマップを検索し、目標当量比Ｋｃｍｄを算出する。目標当量比Ｋｃｍｄは目標空燃比ＡＦｃｍｄを当量比に変換したものである。Ｋｃｍｄマップによれば、基本的にはエンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄが増加するほど目標当量比Ｋｃｍｄは増加するように設定される。すなわち低負荷領域では燃費を向上させるために、目標当量比Ｋｃｍｄは比較的小さな値に設定される。ただし、中回転中負荷領域では排気還流量が大きくなるため、目標当量比Ｋｃｍｄはエンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄが高負荷値Ｐｍｅｃｍｄ３であるときより、大きな値に設定される。
【０１１５】
ステップＳ７４では、図４のステップＳ１３と同一の処理が行われ、燃料噴射量Ｔｏｕｔが算出される。ステップＳ７５では、空燃比センサ３０により検出される空燃比ＡＦを当量比に変換し、検出当量比Ｋａｃｔを算出する。
【０１１６】
ステップＳ７６では、検出当量比Ｋａｃｔが目標当量比Ｋｃｍｄに一致するように、スライディングモード制御によりＥＧＲ弁リフト量指令値Ｌｃｍｄを算出する。具体的には、下記式（４１）に示すように、ステップＳ７１で算出される基本指令値Ｌｃｍｄｂｓ(k)にスライディングモード補正項Ｌｓｍｃ(k)を加算することにより、ＥＧＲ弁リフト量指令値Ｌｃｍｄ(k)が算出される。
Ｌｃｍｄ(k)＝Ｌｃｍｄｂｓ(k)＋Ｌｓｍｃ(k)                （４１）
【０１１７】
スライディングモード補正項Ｌｓｍｃ(k)は下記式（４２）により、到達則入力Ｌｒｃｈ(k)及び適応則入力Ｌａｄｐ(k)の和として算出される。到達則入力Ｌｒｃｈ(k)及び適応則入力Ｌａｄｐ(k)は、それぞれ下記式（４３）及び（４４）により算出される。
【数３】
0004757886.tif 000004
【０１１８】
式（４３）及び（４４）のσＬは、下記式（４５）により算出される切換関数値であり、ＫＬｒｃｈ及びＫＬａｄｐはそれぞれ到達則制御ゲイン及び適応則制御ゲインである。式（４５）のｅａｆ(k)は、下記式（４６）により算出される制御偏差であり、ＳＬは「−１」から「０」の間の値に設定される切換関数設定パラメータである。
σＬ(k)＝ｅａｆ(k)＋ＳＬ×ｅａｆ(k-1)                        （４５）
ｅａｆ(k)＝Ｋａｃｔ(k)−Ｋｃｍｄ(k)                          （４６）
【０１１９】
ステップＳ７７では、検出される過給圧ＰＢが目標過給圧ＰＢｃｍｄと一致するように、タービンのベーン開度θｖｇｔ(k)をスライディングモード制御により算出する。具体的には、ベーン開度θｖｇｔ(k)は、下記式（４７）により到達則入力θｒｃｈ(k)及び適応則入力θａｄｐ(k)の和として算出される。到達則入力θｒｃｈ(k)及び適応則入力θａｄｐ(k)は、それぞれ下記式（４８）及び（４９）により算出される。
【数４】
0004757886.tif 000005
【０１２０】
式（４８）及び（４９）のσＶは、下記式（５０）により算出される切換関数値であり、Ｋθｒｃｈ及びＫθａｄｐはそれぞれ到達則制御ゲイン及び適応則制御ゲインである。式（５０）のｅｐｂ(k)は、下記式（５１）により算出される制御偏差であり、Ｓθは「−１」から「０」の間の値に設定される切換関数設定パラメータである。
σＶ(k)＝ｅｐｂ(k)＋Ｓθ×ｅｐｂ(k-1)                        （５０）
ｅｐｂ(k)＝ＰＢｃｍｄ(k)−ＰＢ(k)                            （５１）
【０１２１】
ステップＳ７８では、図２４に示すＥＧＲ制御／過給制御の状態判定処理を実行し、上述した距離パラメータＤｉｓｃａｖｅ、第１故障距離パラメータＤｉｓｅａｖｅ、及び第２故障距離パラメータＤｉｓａａｖｅを算出する。距離パラメータＤｉｓｃａｖｅは、その値が増加するほど現在の制御状態が標準的なエンジンについての制御状態からずれていることを示す。より具体的には、例えば距離パラメータＤｉｓｃａｖｅが増加することは、ＥＧＲ弁の詰まりにより、実排気還流量ＥＧＲａｃｔが標準的なエンジンに対応する流量より減少していることを示す。また第１故障距離パラメータＤｉｓｅａｖｅは、その値が減少するほど、現在の制御状態が第１故障ＥＧＲ量ＳＯＭに対応する故障状態（排気還流装置が故障している状態）に近いことを示し、第２故障距離パラメータＤｉｓａａｖｅは、その値が減少するほど、現在の制御状態が第２故障ＥＧＲ量ＳＯＭに対応する故障状態（吸入空気流量センサ２１が故障している状態）に近いことを示す。
【０１２２】
ステップＳ７９では、図４のステップＳ１５と同様にパイロット噴射量Ｔｏｕｔｐを算出する。ステップＳ８０では、図４のステップＳ１６と同様に分割比率Ｒｍ１を算出する。
【０１２３】
ステップＳ８１では、エンジン回転数ＮＥ及び距離パラメータＤｉｓｃａｖｅに応じて図２３（ｃ）に示すＫｍ１マップを検索し、分割比率補正係数Ｋｍ１を算出する。Ｋｍ１マップによれば、距離パラメータＤｉｓｃａｖｅが第１所定値Ｄｉｓｃａｖｅ１（＝０）であるときは、分割比率補正係数Ｋｍ１は「１．０」に設定され、距離パラメータＤｉｓｃａｖｅが増加するほど、換言すれば実排気還流量が減少するほど、分割比率補正係数Ｋｍ１が減少するように設定される。すなわち、図２３（ｃ）において、第２所定値Ｄｉｓｃａｖｅ２及び第３所定値Ｄｉｓｃａｖｅ３は、０＜Ｄｉｓｃａｖｅ２＜Ｄｉｓｃａｖｅ３なる関係を満たす。分割比率補正係数Ｋｍ１により補正された分割比率Ｒｍ１’（＝Ｒｍ１×Ｋｍ１）を減少させることにより、換言すれば第１主噴射量Ｔｏｕｔｍ１の割合を減少させることにより、ＮＯｘ排出量を低いレベルに維持することができる。
【０１２４】
ステップＳ８２では、第１の実施形態における式（１４）により基本主噴射量Ｔｏｕｔｍｂｓ(k)を算出し、さらに下記式（１５ｂ）により、第１主噴射量Ｔｏｕｔｍ１(k)を算出する。ステップＳ８３では、第１の実施形態における式（１７）により、第２主噴射量Ｔｏｕｔｍ２(k)を算出する。
Ｔｏｕｔｍ１(k)＝Ｋｍ１×Ｒｍ１×Ｔｏｕｔｍｂｓ(k)        （１５ｂ)
【０１２５】
ステップＳ９１では、距離パラメータＤｉｓｃａｖｅ(k)が第１故障判定閾値ＤＩＳＯＢＤＬＭＴより大きいか否かを判別し、その答が否定（ＮＯ）であるときは、正常（距離パラメータＤｉｓｃａｖｅに応じた分割比率Ｒｍ１の補正によりＮＯｘ排出量を規制値以下に抑制可能）と判定し、直ちに本処理を終了する。
【０１２６】
ステップＳ９１でＤｉｓｃａｖｅ＞ＤＩＳＯＢＤＬＭＴであるときは、何らかの故障が発生していると判定し、第１故障距離パラメータＤｉｓｅａｖｅ(k)が第２故障判定閾値ＤＩＳＯＢＤＬＭＴＥより大きいか否かを判別する（ステップＳ９２）。その答が否定（ＮＯ）であるときは、排気還流装置が故障している判定し、そのことを示す警告灯を点灯する（ステップＳ９３）。
【０１２７】
ステップＳ９２で、Ｄｉｓｅａｖｅ(k)＞ＤＩＳＯＢＤＬＭＴＥであるときは、さらに第２距離パラメータＤｉｓａａｖｅが第３故障判定閾値ＤＩＳＯＢＤＬＭＴＡより大きいか否かを判別する（ステップＳ９４）。その答が否定（ＮＯ）であるときは、吸入空気流量センサ２１が故障している判定し、そのことを示す警告灯を点灯する（ステップＳ９５）。
【０１２８】
ステップＳ９４でＤｉｓａａｖｅ(k)＞ＤＩＳＯＢＤＬＭＴＡであるときは、エンジン１が備える、排気還流装置及び吸入空気流量センサ２１以外の装置が故障していると判定し、そのことを示す警告灯を点灯する（ステップＳ９６）。
【０１２９】
図２４は、図２１のステップＳ７８で実行されるＥＧＲ制御／過給制御の状態判定処理のフローチャートである。
ステップＳ１０１ではＥＧＲ弁リフト量指令値Ｌｃｍｄ(k)及び検出過給圧ＰＢ(k)を下記式（６１）に適用し、ＥＧＲ量ＳＯＭのすべてのニューロンについて２次元距離Ｄｉｓｃｉ(k)を算出する。式（６１）のＬｃｍｄｃｉ及びＰＢｃｉは、ｉ番目（ｉ＝１〜Ｍ）のニューロンＮＲｉの図２に示す２次元平面上の座標である。
【数５】
0004757886.tif 000006
【０１３０】
ステップＳ１０２では、下記式（６２）によりＭ個のニューロンについて算出された２次元距離Ｄｉｓｃｉ(k)の最小値Ｄｉｓｃｍｉｎ(k)を算出する。
Ｄｉｓｃｍｉｎ(k)＝
ｍｉｎ（Ｄｉｓｃ１(k)，Ｄｉｓｃ２(k)，…，ＤｉｓｃＭ(k)）  （６２）
【０１３１】
ステップＳ１０３では、下記式（６３）により最小値Ｄｉｓｃｍｉｎ(k)の移動平均化演算（データ数：Ｎａｖｅ＋１）を行い、距離パラメータＤｉｓｃａｖｅ(k)を算出する。
【数６】
0004757886.tif 000007
【０１３２】
距離パラメータＤｉｓｃａｖｅは、現在のＥＧＲ制御及び／または過給制御の状態の、標準的なエンジンについての制御状態からのずれ量ＤＥＶＲＥＦを示す。すなわち、現在の制御状態が標準的なエンジンについての制御状態と同一であれば、距離パラメータＤｉｓｃａｖｅはほぼ「０」となり、エンジンの特性ばらつきや経年変化によってずれ量ＤＥＶＲＥＦが大きくなるほど、距離パラメータＤｉｓｃａｖｅが増加する。したがって、距離パラメータＤｉｓｃａｖｅが第１故障判定閾値ＤＩＳＯＢＤＬＭＴより大きいときは、現在の制御状態に何らかの異常がある、すなわちエンジン１が備えるいずれかの装置が故障していると判定することができる（図２２，ステップＳ９１）。
【０１３３】
ステップＳ１０４では上述した第１故障ＥＧＲ量ＳＯＭを用いて、下記式（６４）によりステップＳ１０１と同様の演算を行い、第１故障ＥＧＲ量ＳＯＭのすべてのニューロンについて２次元距離Ｄｉｓｅｉ(k)を算出する。式（６４）のＬｃｍｄｅｉ及びＰＢｅｉは、第１故障ＥＧＲ量ＳＯＭ上のｉ番目（ｉ＝１〜Ｍ）のニューロンの２次元平面（Ｌｃｍｄ及びＰＢで定義される平面）上の座標である。
【数７】
0004757886.tif 000008
【０１３４】
ステップＳ１０５では、下記式（６５）によりＭ個のニューロンについて算出された２次元距離Ｄｉｓｅｉ(k)の最小値Ｄｉｓｅｍｉｎ(k)を算出する。
Ｄｉｓｅｍｉｎ(k)＝
ｍｉｎ（Ｄｉｓｅ１(k)，Ｄｉｓｅ２(k)，…，ＤｉｓｅＭ(k)）  （６５）
【０１３５】
ステップＳ１０６では、下記式（６６）により最小値Ｄｉｓｅｍｉｎ(k)の移動平均化演算を行い、第１故障距離パラメータＤｉｓｅａｖｅ(k)を算出する。
【数８】
0004757886.tif 000009
【０１３６】
第１故障距離パラメータＤｉｓｅａｖｅは、現在のＥＧＲ制御及び／または過給制御の状態の、第１故障ＥＧＲ量ＳＯＭに対応する制御状態からのずれ量ＤＥＶＦＬ１を示す。すなわち、現在の制御状態が第１故障ＥＧＲ量ＳＯＭに対応する制御状態と同一であれば、第１故障距離パラメータＤｉｓｅａｖｅはほぼ「０」となり、ずれ量ＤＥＶＦＬ１が増加するほど第１故障距離パラメータＤｉｓｅａｖｅが増加する。したがって、第１故障距離パラメータＤｉｓｅａｖｅが第２故障判定閾値ＤＩＳＯＢＤＬＭＴＥ以下であるときは、排気還流装置が故障していると判定することができる（図２２，ステップＳ９２，Ｓ９３）。
【０１３７】
ステップＳ１０７では上述した第２故障ＥＧＲ量ＳＯＭを用いて、下記式（６７）によりステップＳ１０１と同様の演算を行い、第２故障ＥＧＲ量ＳＯＭのすべてのニューロンについて２次元距離Ｄｉｓａｉ(k)を算出する。式（６７）のＬｃｍｄａｉ及びＰＢａｉは、第２故障ＥＧＲ量ＳＯＭ上のｉ番目（ｉ＝１〜Ｍ）のニューロンの２次元平面（Ｌｃｍｄ及びＰＢで定義される平面）上の座標である。
【数９】
0004757886.tif 000010
【０１３８】
ステップＳ１０８では、下記式（６８）によりＭ個のニューロンについて算出された２次元距離Ｄｉｓａｉ(k)の最小値Ｄｉｓａｍｉｎ(k)を算出する。
Ｄｉｓａｍｉｎ(k)＝
ｍｉｎ（Ｄｉｓａ１(k)，Ｄｉｓａ２(k)，…，ＤｉｓａＭ(k)）  （６８）
【０１３９】
ステップＳ１０９では、下記式（６９）により最小値Ｄｉｓａｍｉｎ(k)の移動平均化演算を行い、第２故障距離パラメータＤｉｓａａｖｅ(k)を算出する。
【数１０】
0004757886.tif 000011
【０１４０】
第２故障距離パラメータＤｉｓａａｖｅは、現在のＥＧＲ制御及び／または過給制御の状態の、第２故障ＥＧＲ量ＳＯＭに対応する制御状態からのずれ量ＤＥＶＦＬ２を示す。すなわち、現在の制御状態が第２故障ＥＧＲ量ＳＯＭに対応する制御状態と同一であれば、第２故障距離パラメータＤｉｓａａｖｅはほぼ「０」となり、ずれ量ＤＥＶＦＬ２が増加するほど第２故障距離パラメータＤｉｓｅａｖｅが増加する。したがって、第２故障距離パラメータＤｉｓｅａｖｅが第３故障判定閾値ＤＩＳＯＢＤＬＭＴＡ以下であるときは、吸入空気流量センサ２１が故障していると判定することができる（図２２，ステップＳ９４，Ｓ９５）。
【０１４１】
図２５は、標準的なエンジンについての制御動作例を示すタイムチャートであり、エンジン回転数ＮＥ、目標過給圧ＰＢｃｍｄ、過給圧ＰＢ、ＥＧＲ弁リフト量基本指令値Ｌｃｍｄｂｓ、ＥＧＲ弁リフト量指令値Ｌｃｍｄ、分割比率Ｒｍｉ、及びＮＯｘ排出量ＥＮＯｘの推移が示されている。図２５（ｂ）において、実線が検出過給圧ＰＢに対応し、破線が目標過給圧ＰＢｃｍｄに対応する。両者はよく一致している。また図２５（ｃ）において実線がリフト量指令値Ｌｃｍｄに対応し、破線がリフト量基本指令値Ｌｃｍｄｂｓに対応する。両者はよく一致している。この状態では、ＮＯｘ排出量ＥＮＯｘは比較的低いレベルに抑制されている。
【０１４２】
図２６は、ＥＧＲ弁の詰まりが発生しており、かつ上述した分割比率補正係数Ｋｍ１による補正を行わない場合の動作例を示す。エンジン回転数ＮＥの推移は、図２５と同一である（図示省略）。図２６（ａ）に示すように、目標過給圧ＰＢｃｍｄと、検出過給圧ＰＢとの差が徐々に増加するとともに、図２６（ｂ）に示すようにリフト量基本指令値Ｌｃｍｄｂｓとリフト量指令値Ｌｃｍｄとの差も徐々に増加している。これは実排気還流量ＥＧＲａｃｔの減少の影響を２つのフィードバック制御（ステップＳ７６，Ｓ７７）が修正するように動作しているためである。その結果、図２６（ｃ）に示すように、ＮＯｘ排出量が破線で示す図２５の例より増加する。
【０１４３】
図２７は、図２５に示す動作例において距離パラメータＤｉｓｃａｖｅ(k)に応じて算出される分割比率補正係数Ｋｍ１を適用した例を示す。図２７（ｂ）の実線が補正後の分割比率Ｒｍ１’（＝Ｒｍ１×Ｋｍ１）の推移を示す。距離パラメータＤｉｓｃａｖｅは、制御動作を繰り返すことにより徐々に現在のエンジン状態を反映した値に収束していく。それに伴って補正後の分割比率Ｒｍ１’が適切なものとなり、図２７（ｃ）に実線で示すようにＮＯｘ排出量ＥＮＯｘが徐々に減少する。
【０１４４】
本実施形態によれば、推定排気還流量ＥＧＲｈａｔを算出するための自己組織化マップを用いて、排気還流量に関連するエンジン状態を示す距離パラメータＤｉｓｃａｖｅが算出され、算出された距離パラメータＤｉｓｃａｖｅに応じて主燃料噴射量の分割比率Ｒｍ１’が算出される。自己組織化マップは、入力パラメータの組み合わせや出現頻度パターンがニューロンの配置として記憶されるので、標準的なエンジンに対応させて自己組織化マップを作成することにより、標準的なエンジンの状態との相対的な差異を示す距離パラメータＤｉｓｃａｖｅを算出することができる。距離パラメータＤｉｓｃａｖｅに応じて分割比率Ｒｍ１’を算出することにより、標準的なエンジンとは異なるエンジン状態にあるエンジンのＮＯｘ排出量を低レベルに維持することができる。その結果ＮＯｘ排出量のロバスト性を向上させることができる。
【０１４５】
また距離パラメータＤｉｓｃａｖｅ、故障距離パラメータＤｉｓｅａｖｅ及びＤｉｓａａｖｅと対応する故障判定閾値を比較することにより、故障判定を行うようにしたので、エンジン１が備える装置の故障を特別なセンサを設けることなく判定することが可能となる。
【０１４６】
排気還流装置の故障している状態に対応した第１故障ＥＧＲ量ＳＯＭ及び吸入空気流量センサ２１が故障している状態に対応した第２故障ＥＧＲ量ＳＯＭを予め作成しておき、これらのＳＯＭを用いて算出される第１および第２故障距離パラメータＤｉｓｅａｖｅ，Ｄｉｓａａｖｅにより故障判定を行うことにより、排気還流装置または吸入空気流量センサの故障を判定することができる。
【０１４７】
本実施形態では、排気還流装置が排気還流手段に相当し、排気還流量センサ２６が排気還流量検出手段に相当し、燃料噴射弁９が燃料噴射手段に相当し、リーンＮＯｘ触媒２１がＮＯｘ浄化手段に相当する。ＥＣＵ２０が、機関状態パラメータ算出手段、機関制御パラメータ算出手段、燃料噴射制御手段、捕捉ＮＯｘ量推定手段、及び故障判定手段を構成する。具体的には、図２４のステップＳ１０１〜Ｓ１０３が機関状態パラメータ算出手段に相当し、図２４のステップＳ８０及びＳ８１が機関制御パラメータ算出手段に相当する。すなわち、分割比率補正係数Ｋｍ１で補正した分割比率Ｒｍ１’（＝Ｋｍ１×Ｒｍ１）が「機関制御パラメータ」に相当する。図２１のステップＳ７９〜Ｓ８３が燃料噴射制御手段に相当し、図２２のステップＳ２２〜Ｓ９６が故障判定手段に相当する。
【０１４８】
［第４の実施形態］
本実施形態は、リーンＮＯｘ触媒３１に捕捉されたＮＯｘ量の算出に適用されるＮＯｘ排出量を、距離パラメータＤｉｓｃａｖｅに応じて補正するようにしたものである。以下、第３の実施形態と異なる点を説明する。
【０１４９】
図２８及び図２９は、本実施形態における燃料噴射制御処理のフローチャートである。図２８に示すステップＳ１１１〜Ｓ１１８，Ｓ１２０，Ｓ１２１，Ｓ１２３は、図２１に示すステップＳ７１〜Ｓ７８，Ｓ７９，Ｓ８０，Ｓ８３と同一の処理を行うものである。また図２９に示すステップＳ１３１〜Ｓ１３６は、図２２のステップＳ９１〜Ｓ９６と同一の処理を行うものである。
【０１５０】
ステップＳ１１９では、図３０に示すリーンＮＯｘ触媒の状態判定処理を実行する。図３０の処理は、第２の実施形態における図１５のステップＳ６５をステップＳ６５ａに代えたものである。ステップＳ６５ａでは、相関パラメータａ(k)を用いる式（３７）ではなく、下記式（７１）に距離パラメータＤｉｓｃａｖｅを適用して、捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘを算出する。
ＭＮＯｘ(k)＝ＭＮＯｘ(k-1)
＋（１＋Ｄｉｓｃａｖｅ(k)）×Ｋｒｓｍ×ＮＯｘｈａｔ  （７１）
【０１５１】
式（７１）により、距離パラメータＤｉｓｃａｖｅ(k)が増加するほど、ＮＯｘ排出量を示す右辺第２項が増加し、実際のＮＯｘ排出量の増加に対応した捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘを得ることができる。したがって、式（７１）により算出される捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘを用いてＮＯｘ還元処理の開始タイミングを決定することにより（ステップＳ６６，Ｓ６７）、適切なタイミングでＮＯｘ還元処理を開始し、リーンＮＯｘ触媒３１の下流側に排出されるＮＯｘ量を低いレベルに維持することができる。
【０１５２】
図２８に戻り、ステップＳ１２２では、第２の実施形態における式（１５ａ）により、第１主噴射量Ｔｏｕｔｍ１を算出する。また図２９のステップＳ１２４では、還元モードフラグＦＲｅｄＭｏｄが「１」であるか否かを判別し、その答が肯定（ＹＥＳ）であるときは、第２の実施形態における図１３のステップＳ５１と同様にして、ポスト噴射量Ｔｏｕｔｐｏｓｔを算出する。すなわち、ＮＯｘ還元処理では、ポスト噴射ＩＰＯＳＴが実行され、排気系に還元剤が供給される。
【０１５３】
図３１は、標準的なエンジンにおける制御動作例を示すタイムチャートであり、エンジン回転数ＮＥ、目標過給圧ＰＢｃｍｄ、過給圧ＰＢ、ＥＧＲ弁リフト量基本指令値Ｌｃｍｄｂｓ、ＥＧＲ弁リフト量指令値Ｌｃｍｄ、式（７１）または（３８）により算出される捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘ、実捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘａｃｔ、ＮＯｘ還元モードフラグＦＲｅｄＭｏｄ、及び下流側ＮＯｘ排出量ＥＮＯｘＤＳの推移が示されている。図３１（ｂ）において、実線が検出過給圧ＰＢに対応し、破線が目標過給圧ＰＢｃｍｄに対応する。両者はよく一致している。また図３１（ｃ）において実線がリフト量指令値Ｌｃｍｄに対応し、破線がリフト量基本指令値Ｌｃｍｄｂｓに対応する。両者はよく一致している。また図３１（ｄ）において、実線が実捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘａｃｔに対応し、破線が算出捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘに対応する。実捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘａｃｔと、算出捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘとは、ほぼ一致している。この状態では、ＮＯｘ還元処理が適切なタイミングで実行され、下流側ＮＯｘ排出量ＥＮＯｘＤＳは低レベルに維持されている。
【０１５４】
図３２は、ＥＧＲ弁の詰まりが発生しており、かつ距離パラメータＤｉｓｃａｖｅよるＮＯｘ排出量の補正を行わない場合の動作例を示す。エンジン回転数ＮＥの推移は、図３１と同一である（図示省略）。図３２（ａ）に示すように目標過給圧ＰＢｃｍｄと、検出過給圧ＰＢとの差が徐々に増加するとともに、図３２（ｂ）に示すようにリフト量基本指令値Ｌｃｍｄｂｓとリフト量指令値Ｌｃｍｄとの差も徐々に増加している。これは実排気還流量ＥＧＲａｃｔの減少の影響を２つのフィードバック制御（ステップＳ７６，Ｓ７７）が修正するように動作しているためである。そのため、図３２（ｃ）に示すように、実捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘａｃｔが破線で示す算出捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘより大きくなる。その結果、図３２（ｄ）に示すように、ＮＯｘ還元処理の開始タイミング（ＦＲｅｄＭｏｄが「０」から「１」に変化するタイミング）が遅れ、下流側ＮＯｘ排出量ＥＮＯｘＤＳがＮＯｘ還元処理の開始前に増加する（図３２（ｅ））。
【０１５５】
図３３は、図３２に示す動作例において、距離パラメータＤｉｓｃａｖｅ(k)に応じて排出ＮＯｘ量の補正を行う（式（７１））ようにした例を示す。図３３（ｂ）の実線がこの例における実捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘａｃｔの推移を示す。距離パラメータＤｉｓｃａｖｅ(k)は、制御動作を繰り返すことにより徐々に現在のエンジン状態を反映した値に収束していく（図３３（ａ））。それに伴って補正後のＮＯｘ排出量（＝（１＋Ｄｉｓｃａｖｅ(k)）×Ｋｒｓｍ×ＮＯｘｈａｔ）が適切なものとなり、図３３（ｃ）に示すようにＮＯｘ還元処理の開始タイミングが適切なものとなる。その結果、図３３（ｄ）に示すように下流側ＮＯｘ排出量ＥＮＯｘＤＳが徐々に減少する。
【０１５６】
以上詳述したように本実施形態では、ＮＯｘ排出量ＳＯＭを用いて推定ＮＯｘ排出量ＮＯｘｈａｔを算出し、推定ＮＯｘ排出量ＮＯｘｈａｔを距離パラメータＤｉｓｃａｖｅ(k)及び修正係数Ｋｒｓｍにより補正して、リーンＮＯｘ触媒３１の捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘを算出するようにしたので、エンジン（特に排気還流装置）の特性ばらつきや経時変化の影響を排除し、正確な捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘを得ることができる。その結果、捕捉されたＮＯｘの還元処理を適切なタイミングで実行することができ、ＮＯｘ排出量が規制値を超えるような事態を回避することができる。
【０１５７】
本実施形態では、ＥＣＵ２０が、機関状態パラメータ算出手段、機関制御パラメータ算出手段、燃料噴射制御手段、及び故障判定手段を構成する。具体的には、図３０のステップＳ６１〜Ｓ６５ａが機関制御パラメータ算出手段に相当する。すなわち、リーンＮＯｘ触媒３１の捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘが「機関制御パラメータ」に相当する。また図２８のステップＳ１２０〜Ｓ１２３及び図２９のステップＳ１２４，Ｓ１２５が燃料噴射制御手段に相当し、図２９のステップＳ１３１〜Ｓ１３６が故障判定手段に相当する。
【０１５８】
［第５の実施形態］
図３４は本発明の第５の実施形態にかかる内燃機関及びその制御装置の構成を示す図である。本実施形態では、吸気管２は吸気管２Ａ，２Ｂに分岐し、さらに各気筒に対応して分岐する。なお、図３４には１つの気筒に対応する構成のみが示されている。エンジン１の各気筒には、２つの吸気弁（図示せず）及び２つの排気弁（図示せず）が設けられている。２つの吸気弁により開閉される吸気口（図示せず）はそれぞれ吸気管２Ａ，２Ｂに接続されている。
【０１５９】
また、吸気管２Ｂ内には、当該吸気管２Ｂを介して吸入される空気量を制限してエンジン１の燃焼室にスワールを発生させるスワール制御弁（以下「ＳＣＶ」という）４１が設けられている。ＳＣＶ４１は、アクチュエータ（図示せず）によって駆動されるバタフライ弁であり、その弁開度はＥＣＵ２０により制御される。
【０１６０】
本実施形態では、第１の実施形態における相関パラメータａ(k)に応じて、ＳＣＶ４１の弁開度制御量θＳＣＶの補正が行われる。以下に説明する点以外は、第１の実施形態と同一である。すなわち、本実施形態では、相関パラメータａ(k)に応じて、燃料噴射量の分割比率Ｒｍ１の補正及びＳＣＶ４１の弁開度制御量θＳＣＶの補正が行われる。
【０１６１】
図３５は、ＳＣＶ４１の開度を変化させることによりスワール制御を行う処理のフローチャートである。この処理は、ＥＣＵ２０のＣＰＵで所定時間（例えば２ミリ秒）毎に実行される。
【０１６２】
ステップＳ１４１では、エンジン回転数ＮＥ及びエンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄに応じて、図３６（ａ）に示すθＳＣＶｂｓマップを検索し、基本開度制御量θＳＣＶｂｓを算出する。θＳＣＶｂｓマップは、基本的にはエンジン回転数ＮＥが増加するほど基本開度制御量θＳＣＶｂｓが増加し、かつエンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄが増加するほど基本開度制御量θＳＣＶｂｓが増加するように設定されている。なお、図３６（ａ）においては、前述したようにＰｍｅｃｍｄ１＜Ｐｍｅｃｍｄ２＜Ｐｍｅｃｍｄ３なる関係が成立する。
【０１６３】
上記θＳＣＶｂｓマップの設定は、以下の点を考慮したものである。低負荷領域及び中負荷領域では、スワールを強化する（ＳＣＶ１９の開度を小さくする）ことにより、燃料と空気の混合性を高めて燃焼状態の改善を図る。高負荷領域では、スワールが強すぎると燃焼室内の位置による燃料濃度の差が大きくなり、濃度の高い部分で粒子状物質や未燃燃料成分が多くなるため、スワールを弱める（ＳＣＶ１９の開度を増加させる）。エンジン回転数ＮＥが高くなると、吸気慣性が増加するため、ＳＣＶ１９の開度が同じであっても燃焼室内の燃料拡散性が高まる。よって、低回転に比べてＳＣＶ１９の開度を大きくし、燃料拡散性の最適化を図る。
【０１６４】
ステップＳ１４２では、エンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄ及び相関パラメータａ(k)に応じて、図３６（ｂ）に示すＫＳＣＶマップを検索し、ＳＣＶ開度補正係数ＫＳＣＶを算出する。ＫＳＣＶマップは、相関パラメータａ(k)が「１．０」であるときは、エンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄに関わらず、ＳＣＶ開度補正係数ＫＳＣＶが「１．０」に設定される。またエンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄが所定値Ｐｍｅｃｍｄ４より小さい範囲では、相関パラメータａ(k)が増加するほど、ＳＣＶ開度補正係数ＫＳＣＶが減少するように設定されている。相関パラメータａ(k)が「１．０」より大きいときは、実排気還流量ＥＧＲａｃｔが標準的なエンジンにおける排気還流量より大きくなっているため、スワールを強化して燃焼状態を改善する。一方、相関パラメータａ(k)が「１．０」より小さいときは、実排気還流量ＥＧＲａｃｔが標準的なエンジンにおける排気還流量より小さくなっているため、スワールを弱めて燃焼速度を低下させ、ＮＯｘの排出量を減少させる。
【０１６５】
ステップＳ１４３では、下記式（８１）により、ＳＣＶ開度制御量θＳＣＶを算出する。
θＳＣＶ＝ＫＳＣＶ×θＳＣＶｂｓ                        （８１）
ただし、算出されたＳＣＶ開度制御量θＳＣＶが全開状態に対応する上限値θＳＣＶＭＡＸを超えたときは、ＳＣＶ開度制御量θＳＣＶは上限値θＳＣＶＭＡＸに設定される。
【０１６６】
本実施形態では、燃料噴射量の分割比率Ｒｍ１だけでなく、ＳＣＶ４１の開度が相関パラメータａ(k)に応じて補正されるので、特性ばらつきや経時変化に拘わらず、適切な分割比率で分割噴射を行うとともに、適切な強さのスワールを発生させることにより、ＮＯｘ排出量のロバスト性を向上させることができる。
【０１６７】
本実施形態では、スワール制御弁４１がスワール制御手段に相当し、分割比率Ｒｍ１’及びＳＣＶ開度制御量θＳＣＶが「機関制御パラメータ」に相当する。また、図３５の処理が機関制御パラメータ算出手段の一部を構成する。
【０１６８】
［第６の実施形態］
本実施形態は、第３の実施形態において、さらに距離パラメータＤｉｓｃａｖｅ(k)を用いて、ＳＣＶ開度制御量θＳＣＶを算出するようにしたものである。すなわち、本実施形態では図３４に示す構成から、排気還流量センサ２６を削除し、空燃比センサ３０を追加した構成が採用される（図示省略）。以下に説明する点以外は、第３の実施形態と同一である。
【０１６９】
図３７は、本実施形態におけるスワール制御処理のフローチャートである。ステップＳ１４１及びＳ１４３は、図３５に示したものと同一である。
【０１７０】
ステップＳ１４２ａでは、エンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄ及び距離パラメータＤｉｓｃａｖｅ(k)に応じて、図３８に示すＫＳＣＶマップを検索し、ＳＣＶ開度補正係数ＫＳＣＶを算出する。図３８のＫＳＣＶマップは、距離パラメータＤｉｓｃａｖｅ(k)が「０」であるときは、エンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄに関わらず、ＳＣＶ開度補正係数ＫＳＣＶが「１．０」に設定される。またエンジン負荷目標値Ｐｍｅｃｍｄが所定値Ｐｍｅｃｍｄ４より小さい範囲では、距離パラメータＤｉｓｃａｖｅが増加するほど、ＳＣＶ開度補正係数ＫＳＣＶが増加するように設定されている。距離パラメータＤｉｓｃａｖｅ(k)が「０」より大きいときは、実排気還流量ＥＧＲａｃｔが標準的なエンジンにおける排気還流量より小さくなっているため、スワールを弱めて燃焼速度を低下させ、ＮＯｘの排出量を減少させる。
【０１７１】
本実施形態では、燃料噴射量の分割比率Ｒｍ１だけでなく、ＳＣＶ４１の開度が距離パラメータＤｉｓｃａｖｅ(k)に応じて補正されるので、特性ばらつきや経時変化に拘わらず、適切な分割比率で分割噴射を行うとともに、適切な強さのスワールを発生させることにより、ＮＯｘ排出量のロバスト性を向上させることができる。
【０１７２】
本実施形態では、分割比率Ｒｍ１’及びＳＣＶ開度制御量θＳＣＶが「機関制御パラメータ」に相当し、図３７の処理が機関制御パラメータ算出手段の一部を構成する。
【０１７３】
なお本発明は上述した実施形態に限るものではなく、種々の変形が可能である。例えば、第１、第２及び第５の実施形態においては、ニューラルネットワークは、自己組織化マップだけでなく、図３９及び図４０に示すように、いわゆるパーセプトロンとして知られるものを適用することができる。
【０１７４】
図３９に示すニューラルネットワークは、推定排気還流量ＥＧＲｈａｔを算出するものである。このニューラルネットワークは、入力層、中間層、出力層の３層構造を有し、さらに入力データを１サンプル周期遅延させる遅延部１０１〜１０７を有する。学習アルゴリズムは、周知のバックプロパゲーション（Back-Propagation）学習アルゴリズムを採用した。なお、学習アルゴリズムは、ランダム探索法など他の手法を採用してもよい。
【０１７５】
入力層の各ニューロンに入力されるパラメータは、上述したＥＧＲ量ＳＯＭの入力パラメータである、リフト量指令値Ｌｃｍｄ，過給圧ＰＢ，排気圧ＰＥ，吸気温ＴＩ，燃料噴射量Ｔｏｕｔ，吸入空気流量ＧＡ，エンジン回転数ＮＥ、及びこれらのパラメータの１サンプル時間前の過去値（ただし吸気温ＴＩを除く）、並びに出力パラメータである推定排気還流量ＥＧＲｈａｔの１サンプル時間前の過去値である。
【０１７６】
入力パラメータをＵｉ（ｉ＝１〜Ｎｉ）で表すと、各入力パラメータＵｉは、結合係数行列により重み付けされ、中間層の各ニューロンに入力される。中間層出力Ｘｊ(k)（ｊ＝１〜Ｎｊ）は、下記式（８１）で与えられる。式（８１）のＷｉｊは結合係数であり、Ｗ０は加算項、Ｆは例えばシグモイド関数、ラジアル基底関数などが適用される入出力関数である。
【数１１】
0004757886.tif 000012
【０１７７】
出力層では、出力パラメータをＹ(k)で表すと、出力パラメータＹ(k)は、下記式（８２）で与えられる。Ｒjは結合係数、Ｒ０は加算項である。
【数１２】
0004757886.tif 000013
【０１７８】
式（８１）及び（８２）の結合係数Ｗｉｊ，Ｒｊ、及び加算項Ｗ０，Ｒ０は、学習用入力データを用いて所定の学習アルゴリズムを用いて予め算出され、メモリが格納されている。基準とするエンジンは上述したＥＧＲ量ＳＯＭと同様に標準的な特性のエンジンである。
【０１７９】
エンジン運転パラメータの過去値及び出力パラメータの過去値も入力パラメータとして採用することにより、過渡的な状態での推定精度を向上させることができる。図３９に示した構成では、１サンプル周期前のデータを入力パラメータとしたが、さらに２サンプル周期前のデータや３サンプル周期前のデータも用いるようにしてもよい。
【０１８０】
図４０に示すニューラルネットワークは、推定ＮＯｘ排出量ＮＯｘｈａｔを算出するためものであり、図３９に示すニューラルネットワークと同様の構造を有する。ただし、入力パラメータとして主噴射の分割比率Ｒｍ１が追加されている。式（８１）及び（８２）と同様の数式を用いることにより、推定ＮＯｘ排出量ＮＯｘｈａｔを算出することができる。
【０１８１】
なお、図４０に示すニューラルネットワークに、さらに入力パラメータとしてポスト噴射量Ｔｏｕｔｐｏｓｔを追加することにより、推定還元剤排出量Ｒｅｄｈａｔを算出するためのニューラルネットワークも同様に構成することができる。
【０１８２】
また上述した第１、第２及び第５の実施形態では、ＥＧＲ量ＳＯＭにより算出される推定排気還流量ＥＧＲｈａｔと検出される実排気還流量ＥＧＲａｃｔとの関係を示す相関パラメータａ(k)を差パラメータとして用いたが、実排気還流量ＥＧＲａｃと推定排気還流量ＥＧＲｈａｔとの差（ＥＧＲａｃｔ−ＥＧＲｈａｔ）、あるいは比率（ＥＧＲａｃｔ／ＥＧＲｈａｔ）を差パラメータとして用いてもよい。
【０１８３】
また上述した第１の実施形態では、相関パラメータａ(k)を燃料噴射量の分割比率Ｒｍ１’の算出のみに適用する例を示し、第２の実施形態では、相関パラメータａ(k)を捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘの算出のみに適用する例を示したが、これらを組み合わせて、相関パラメータａ(k)を分割比率Ｒｍ１’の算出及び捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘの算出に適用するようにしてもよい。ただし、その場合には、相関パラメータａ(k)によるそれぞれの補正の度合を、第１の実施形態及び第２の実施形態の例より、小さくする必要がある。
【０１８４】
同様に上述した第３の実施形態では、距離パラメータＤｉｓｃａｖｅを燃料噴射量の分割比率Ｒｍ１’の算出のみに適用する例を示し、第４の実施形態では、距離パラメータＤｉｓｃａｖｅを捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘの算出のみに適用する例を示したが、これらを組み合わせて、距離パラメータＤｉｓｃａｖｅを分割比率Ｒｍ１’の算出及び捕捉ＮＯｘ量ＭＮＯｘの算出にともに適用するようにしてもよい。ただし、その場合には、距離パラメータＤｉｓｃａｖｅによるそれぞれの補正の度合を、第３の実施形態及び第４の実施形態の例より、小さくする必要がある。
【０１８５】
また上述した実施形態では、ニューラルネットワークには複数の入力パラメータを入力するようにしたが、１つの入力パラメータを用いてもその入力パラメータの影響を考慮したより正確な出力パラメータの推定を行うことができる。
【０１８６】
また上述した第５及び第６の実施形態では、それぞれ第１及び第３の実施形態に、スワール制御（図３５，３７）を追加したが、第２の実施形態に図３５のスワール制御を追加し、第４の実施形態に図３７のスワール制御を追加するようにしてもよい。
【０１８７】
また本発明は、クランク軸を鉛直方向とした船外機などのような船舶推進機用エンジンなどの制御にも適用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１８８】
【図１】本発明の第１の実施形態にかかる内燃機関及びその制御装置の構成を示す図である。
【図２】自己組織化マップを示す図である。
【図３】推定排気還流量（ＥＧＲｈａｔ）及び実排気還流量（ＥＧＲａｃｔ）の推移を機関運転パラメータの推移とともに示す図である。
【図４】燃料噴射制御処理のフローチャートである。
【図５】図４の処理で参照されるマップを示す図である。
【図６】図４の処理で参照されるマップを示す図である。
【図７】燃料のパイロット噴射及び分割された主噴射を示す図である。
【図８】排気還流量の状態判定を行う処理のフローチャートである。
【図９】推定排気還流量（ＥＧＲｈａｔ）と実排気還流量（ＥＧＲａｃｔ）との関係を説明するための図である。
【図１０】第１の本実施形態における制御動作例を説明するためのタイムチャートである。
【図１１】第１の本実施形態における制御動作例を説明するためのタイムチャートである。
【図１２】第１の本実施形態における制御動作例を説明するためのタイムチャートである。
【図１３】本発明の第２の実施形態にかかる燃料噴射制御処理のフローチャートである。
【図１４】図１３の処理で参照されるマップを示す図である。
【図１５】リーンＮＯｘ触媒の状態判定を行う処理のフローチャートである。
【図１６】図１５の処理で参照されるマップを示す図である。
【図１７】第２の本実施形態における制御動作例を説明するためのタイムチャートである。
【図１８】第２の本実施形態における制御動作例を説明するためのタイムチャートである。
【図１９】第２の本実施形態における制御動作例を説明するためのタイムチャートである。
【図２０】本発明の第３の実施形態にかかる内燃機関及びその制御装置の構成を示す図である。
【図２１】第３の実施形態にかかる燃料噴射制御処理のフローチャートである。
【図２２】第３の実施形態にかかる燃料噴射制御処理のフローチャートである。
【図２３】図２２の処理で参照されるマップを示す図である。
【図２４】排気還流制御及び過給制御の状態判定を行う処理のフローチャートである。
【図２５】第３の本実施形態における制御動作例を説明するためのタイムチャートである。
【図２６】第３の本実施形態における制御動作例を説明するためのタイムチャートである。
【図２７】第３の本実施形態における制御動作例を説明するためのタイムチャートである。
【図２８】本発明の第４の実施形態にかかる燃料噴射制御処理のフローチャートである。
【図２９】本発明の第４の実施形態にかかる燃料噴射制御処理のフローチャートである。
【図３０】リーンＮＯｘ触媒の状態判定を行う処理のフローチャートである。
【図３１】第４の本実施形態における制御動作例を説明するためのタイムチャートである。
【図３２】第４の本実施形態における制御動作例を説明するためのタイムチャートである。
【図３３】第４の本実施形態における制御動作例を説明するためのタイムチャートである。
【図３４】本発明の第５の本実施形態にかかる内燃機関及びその制御装置の構成を示す図である。
【図３５】第５の本実施形態におけるスワール制御弁の開度制御を行う処理のフローチャートである。
【図３６】図３５の処理で参照されるマップを示す図である。
【図３７】第６の本実施形態におけるスワール制御弁の開度制御を行う処理のフローチャートである。
【図３８】図３７の処理で参照されるマップを示す図である。
【図３９】推定排気還流量（ＥＧＲｈａｔ）を算出するためのパーセプトロンを示す図である。
【図４０】推定ＮＯｘ排出量（ＮＯｘｈａｔ）を算出するためのパーセプトロンを示す図である。
【符号の説明】
【０１８９】
１  内燃機関
５  排気還流通路（排気還流手段）
６  排気還流制御弁（排気還流手段）
９  燃料噴射弁（燃料噴射手段）
２０  電子制御ユニット（推定排気還流量算出手段、機関制御パラメータ算出手段、差パラメータ算出手段、燃料噴射制御手段、故障判定手段）
２６  排気還流量センサ（排気還流量検出手段）
３１  リーンＮＯｘ触媒（ＮＯｘ浄化手段）
４１  スワール制御弁（スワール制御手段）
【図１】
0004757886.tif 000014
【図２】
0004757886.tif 000015
【図３】
0004757886.tif 000016
【図４】
0004757886.tif 000017
【図５】
0004757886.tif 000018
【図６】
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【図７】
0004757886.tif 000020
【図８】
0004757886.tif 000021
【図９】
0004757886.tif 000022
【図１０】
0004757886.tif 000023
【図１１】
0004757886.tif 000024
【図１２】
0004757886.tif 000025
【図１３】
0004757886.tif 000026
【図１４】
0004757886.tif 000027
【図１５】
0004757886.tif 000028
【図１６】
0004757886.tif 000029
【図１７】
0004757886.tif 000030
【図１８】
0004757886.tif 000031
【図１９】
0004757886.tif 000032
【図２０】
0004757886.tif 000033
【図２１】
0004757886.tif 000034
【図２２】
0004757886.tif 000035
【図２３】
0004757886.tif 000036
【図２４】
0004757886.tif 000037
【図２５】
0004757886.tif 000038
【図２６】
0004757886.tif 000039
【図２７】
0004757886.tif 000040
【図２８】
0004757886.tif 000041
【図２９】
0004757886.tif 000042
【図３０】
0004757886.tif 000043
【図３１】
0004757886.tif 000044
【図３２】
0004757886.tif 000045
【図３３】
0004757886.tif 000046
【図３４】
0004757886.tif 000047
【図３５】
0004757886.tif 000048
【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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