(57)【要約】    【課題】  粒状物質の堆積量に依存して変化する粒状物質フィルタの有効開口面積を正確に推定し、再生処理を適切なタイミングで実行することができる内燃機関の排気浄化装置を提供する。    【解決手段】  機関の吸入空気流量ＧＡＩＮに基づいて、排気流量ＧＡＥＸが算出される。粒状物質フィルタ４の上流側圧力Ｐ０と下流側圧力Ｐの差圧ΔＰ及び大気圧ＰＡに基づいて圧力変化パラメータ（Ｐ／Ｐ０）が算出され、この圧力変化パラメータ、排気温ＴＥＸ、及び上流側圧力Ｐ０に応じて、圧力変化関数値ｘが算出される。圧力変化関数値ｘ及び排気流量ＧＡＥＸに、逐次型最小２乗法アルゴリズムが適用され、粒状物質フィルタ４の有効開口面積に対応する開度関数値αが算出される。【選択図】  図５
2005337040.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
排気に含まれる粒状物質を捕集する粒状物質フィルタを備えた内燃機関の排気浄化装置において、
前記粒状物質フィルタの上流側の圧力と下流側圧力の差圧または圧力比を圧力変化パラメータとして検出する圧力変化パラメータ検出手段と、
前記圧力変化パラメータに応じて圧力変化関数値を算出する圧力変化関数値算出手段と、
前記機関の運転パラメータを検出する運転状態検出手段と、
該運転状態検出手段により検出される運転パラメータに応じて前記機関の排気流量を算出する排気流量算出手段と、
前記圧力変化関数値及び排気流量の算出データに、逐次型統計アルゴリズムを適用することにより、前記粒状物質フィルタの有効開口面積を算出する有効開口面積算出手段とを備えることを特徴とする内燃機関の排気浄化装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、内燃機関の排気浄化装置に関し、特に排気系に粒状物質を捕集する粒状物質フィルタを備えるディーゼル機関の排気浄化装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ディーゼル機関の排気系に、粒状物質の排出量を低減するために粒状物質フィルタを設けることは、従来より知られている。
粒状物質フィルタでは、捕集された粒状物質の量が限界に達すると、排気の圧力が上昇し、ディーゼル機関の出力低下、燃費の悪化及び排気特性の悪化を引き起こす。したがって、堆積した粒状物質は、その堆積量が堆積限界に達したときには、燃焼させて除去する必要がある。
【０００３】
堆積した粒状物質の除去処理（再生処理）を適切なタイミングで実行するには、粒状物質の堆積量あるいは堆積量により変化する有効開口面積を正確に推定する必要がある。特許文献１には、粒状物質フィルタの物理モデル式を用いて粒状物質の堆積量を算出し、算出される堆積量が堆積限界に達したときに、再生処理が実行される排気浄化装置が示されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−１９５２３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に示された装置では、粒状物質フィルタの上流側と下流側の圧力差ΔＰ及び吸入空気量センサにより検出される吸入空気量から算出される排気流速ｖを物理モデル式に適用して演算を実行し、その結果得られる堆積量をそのまま用いて、堆積限界値との比較を行っている。しかしながら、機関運転状態の変化によって算出結果にばらつきが生じるため、再生処理が不適切なタイミングで実行されるおそれがあった。
【０００６】
本発明はこの点に着目してなされたものであり、粒状物質の堆積量に依存して変化する粒状物質フィルタの有効開口面積を正確に推定し、再生処理を適切なタイミングで実行することができる内燃機関の排気浄化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】
【０００７】
上記目的を達成するため請求項１に記載の発明は、排気に含まれる粒状物質を捕集する粒状物質フィルタ（４）を備えた内燃機関（１）の排気浄化装置において、前記粒状物質フィルタ（４）の上流側の圧力（Ｐ０）と下流側圧力（Ｐ）の差圧（ΔＰ）または圧力比（Ｐ／Ｐ０）を圧力変化パラメータとして検出する圧力変化パラメータ検出手段と、前記圧力変化パラメータに応じて圧力変化関数値（ｘ）を算出する圧力変化関数値算出手段と、前記機関の運転パラメータ（ＧＡＩＮ）を検出する運転状態検出手段と、該運転状態検出手段により検出される運転パラメータ（ＧＡＩＮ）に応じて前記機関の排気流量（ＧＡＥＸ）を算出する排気流量算出手段と、前記圧力変化関数値（ｘ）及び排気流量（ＧＡＥＸ）の算出データに、逐次型統計アルゴリズムを適用することにより、前記粒状物質フィルタ（４）の有効開口面積（Ｓ）を算出する有効開口面積算出手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
請求項１に記載の発明によれば、粒状物質フィルタの上流側の圧力と下流側圧力の差圧または圧力比が圧力変化パラメータとして検出され、圧力変化パラメータに応じて圧力関数値が算出される。また検出される運転パラメータに応じて機関の排気流量が算出され、圧力関数値及び排気流量の算出データに、逐次型統計アルゴリズムを適用することにより、粒状物質フィルタの有効開口面積が算出される。すなわち、算出される圧力関数値及び排気流量に統計処理が施されて、粒状物質の堆積量に対応する有効開口面積が算出されるので、機関運転状態の変化に拘わらず正確な有効開口面積を得ることができる。したがって、このようにして得られてた有効開口面積が、判定閾値以下となったときに、粒状物質フィルタの再生処理を実行することにより、適切なタイミングで再生処理を実行することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
図１は本発明の一実施形態にかかる内燃機関（以下「エンジン」という）及びその排気浄化装置の構成を示す図である。エンジン１は、燃焼室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６が設けられている。燃料噴射弁６は、電子制御ユニット（以下「ＥＣＵ」という）７に電気的に接続されており、燃料噴射弁６の開弁時期及び開弁時間は、ＥＣＵ７により制御される。
【００１０】
エンジン１は、吸気管２及び排気管３を備えている。吸気管２には、吸入空気流量ＧＡＩＮ（質量流量）を検出する吸入空気流量センサ８が設けられており、その検出信号はＥＣＵ７に供給される。排気管３には、排気中の粒状物質を捕集する粒状物質フィルタ（以下「ＤＰＦ」（Diesel Particulate Filter）という）４が設けられている。ＤＰＦ４の上流側には排気温ＴＥＸを検出する排気温センサ１０が設けられており、さらにＤＰＦ４の上流側の圧力と下流側の圧力との差圧ΔＰを検出する差圧センサ１１が設けられている。これらのセンサの検出信号は、ＥＣＵ７に供給される。
【００１１】
ＥＣＵ７には、エンジン１の回転数（回転速度）ＮＥを検出するエンジン回転数センサ９、及び大気圧ＰＡを検出する大気圧センサ１２が接続されており、これらのセンサの検出信号が、ＥＣＵ７に供給される。
ＤＰＦ４は、フィルタ壁を有し、排気がフィルタ壁の微細な孔を通過する際、排気中の炭素（Ｃ）を主成分とする粒状物質であるスート（ｓｏｏｔ）を、フィルタ壁の表面及びフィルタ壁中の孔に堆積させることによって捕集する。フィルタ壁の構成材料としては、例えば、炭化珪素（ＳｉＣ）等のセラミックスや金属多孔体が使用される。炭化珪素からなるフィルタ壁の場合、フィルタ壁中の孔径は１０μｍ程度である。
【００１２】
ＤＰＦ４のスート捕集能力の限界、すなわち堆積限界までスートを捕集すると、排気圧力の上昇を引き起こすので、適時スートを燃焼させる再生処理を行う必要がある。この再生処理では、排気の温度をスートの燃焼温度まで上昇させるために、ポスト噴射制御が実行される。ポスト噴射制御においては、燃料噴射弁６により、圧縮行程における通常噴射だけでなく、その後の爆発行程や排気行程における後噴射（ポスト噴射）が行われる。
【００１３】
ＥＣＵ４は、上記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）、該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、及び燃料噴射弁６に駆動信号を供給する出力回路を備えている。
【００１４】
次に本実施形態における、ＤＰＦ４のスート堆積量に対応した有効開口面積Ｓを求める手法を説明する。本実施形態では、ＤＰＦ４を、図２に示すように、最も単純化した流量制限のある質量流量モデル（ノズル）にモデル化して、その有効開口面積Ｓを求める。
【００１５】
図２に示すようなノズルでは、通過する流体の質量流量ｍｄｏｔは、上流側の圧力をＰ０とし、下流側の圧力をＰとすると、下記式（１）で与えられる。
【数１】
2005337040.tif 000003
式（１）のΠは、下記式（２）で与えられる環境関数であり、Φは、下記式（３）で与えらる圧力関数である。式（２）のρ０は、上流側の流体密度であり、式（３）のｋは、流体の比熱比であり、空気の場合は「１．４」である。
【数２】
2005337040.tif 000004
【００１６】
また、式（１）のΘは、開度関数であり、例えば図３に示すように、有効開口面積Ｓが増加するほど、その値が増加する関数である。なお、図３に示す開度関数の特性は、ノズルの形状などに依存して変化するものである。
ここで、環境関数Πの値と圧力関数Φの値の積を、圧力変化関数値ｘ（＝Π×Φ）と定義すると、質量流量ｍｄｏｔは、圧力変化関数値ｘに比例し、その比例定数が、開度関数値α（＝Θ（Ｓ））となる。
【００１７】
本実施形態では、質量流量ｍｄｏｔは、排気管３を流れる排気流量ＧＡＥＸであり、圧力変化関数値ｘと、対応する排気流量ＧＡＥＸの実測データをプロットすると、図４（ａ）あるいは図４（ｂ）に示す相関特性が得られる。図４（ａ）は、ＤＰＦ４のスートの堆積量が少ない状態に対応し、図４（ｂ）は、スートの堆積量が多い状態に対応する。したがって、図４に示す実測データに最小２乗法を適用して回帰直線Ｌ１及びＬ２を求めると、その傾きが開度関数値α１及びα２となる。この開度関数値α１及びα２を、図３に示す関係を用いて変換することにより、有効開口面積Ｓ１及びＳ２が得られる。
【００１８】
次に本実施形態における回帰直線の傾きの算出手法を説明する。
図４に示す回帰直線Ｌ１，Ｌ２は、相関パラメータをａ，ｂとすると、下記式（４）で表される。なお、図示例ではｂ＝０となっている。
ＧＡＥＸ＝ａ・ｘ＋ｂ                  （４）
【００１９】
一般に最小２乗法によって信頼性の高い相関パラメータａ，ｂを算出するためには、排気流量ＧＡＥＸ及び圧力変化関数値ｘの多数のデータが必要である。そのため、相関パラメータ演算のために多数のデータをメモリに蓄積する必要がある。
【００２０】
さらに最小２乗法の実行には、逆行列演算が必要となり、エンジン制御用のＣＰＵの演算能力では演算時間が長くなって、車両走行中（エンジン作動中）に演算を終えることができないといった問題や、他のエンジン制御のための演算が実行できなくなるといった問題が発生する。そのような問題を避けるためには、逆行列演算のための専用のＣＰＵを設けることが考えられるが、コストが大幅に上昇することとなる。
【００２１】
そこで本実施形態では、適応制御やシステム同定に用いられる逐次型同定アルゴリズムを相関パラメータａ，ｂの算出に適用することとした。以下、相関パラメータの演算に適用した逐次型同定アルゴリズムを、逐次型最小２乗法アルゴリズムという。具体的には、逐次型最小２乗法アルゴリズムは、時系列で得られる処理対象データの今回値（最新値）ＧＡＥＸ(n)及びｘ(n)と、相関パラメータの前回値ａ(n-1)，ｂ(n-1)とに基づいて、相関パラメータの今回値ａ(n)及びｂ(n)を算出する漸化式を用いたアルゴリズムである。
【００２２】
相関パラメータａ，ｂを要素とする相関パラメータベクトルθ(n)を下記式（５）で定義すると、逐次型最小２乗法アルゴリズムによれば、相関パラメータベクトルθ(n)は下記式（６）により算出される。
θ(n)T＝［ａ(n)  ｂ(n)］                     （５）
θ(n)＝θ(n-1)＋ＫＰ(n)×ｅ(n)               （６）
【００２３】
式（６）のｅ(n)は、下記式（７）及び（８）で定義される同定誤差である。またＫＰ(n)は、下記式（９）で定義されるゲイン係数ベクトルであり、式（９）のＰ(n)は、下記式（１０）により算出される２次の正方行列である。
ｅ(n)＝ＧＡＥＸ(n)−θ(n-1)Tζ(n)          （７）
ζT(n)＝［ｘ(n)  １］                      （８）
【数３】
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【００２４】
式（１０）の係数λ１，λ２の設定により、式（６）〜（１０）による最小２乗法アルゴリズムは、以下のような５つのアルゴリズムのいずれかになる。
λ１＝１，λ２＝０  固定ゲインアルゴリズム
λ１＝１，λ２＝１  最小２乗法アルゴリズム
λ１＝１，λ２＝λ  漸減ゲインアルゴリズム（λは「０」より大きく「２」より小さい所定値）
λ１＝λ，λ２＝１  重み付き最小２乗法アルゴリズム（λは「０」より大きく「１」以下の所定値）
λ１／λ２＝σ（固定値）  固定トレースアルゴリズム
【００２５】
本実施形態では、係数λ１を０と１の間の所定値λに設定し、係数λ２を１に設定する重み付き最小２乗法アルゴリズムを採用しているが、他のアルゴリズムを採用してもよい。統計処理に適しているのは、最小２乗法アルゴリズム及び重み付き最小２乗法アルゴリズムである。
【００２６】
式（６）〜（１０）の逐次型最小２乗法アルゴリズムによれば、前述した一括演算型最小２乗法の演算で必要とされる逆行列演算は不要であり、メモリに記憶すべき値はａ(n)、ｂ(n)及びＰ(n)（２列２行の行列）のみである。したがって、逐次型重み付き最小２乗法を用いることにより、統計処理演算を簡略化することができ、特別なＣＰＵを用いることなく、エンジン制御用ＣＰＵにより演算することが可能となる。
上述した手法により求められる相関パラメータａが、開度関数値αに相当する。
【００２７】
図５は、上述した手法により開度関数値αを求めるための開度関数値演算モジュールを機能ブロック図として示したものである。この図に示す各ブロックの機能は、ＥＣＵ７のＣＰＵによる演算処理により実現される。
【００２８】
図５に示す演算モジュールは、排気流量演算部２１と、圧力推定部２２と、加算部２３と、環境関数演算部２４と、圧力比演算部２５と、圧力関数演算部２６と、乗算部２７と、逐次パラメータ同定部２８とを備えている。
排気流量演算部２１は、吸入空気流量センサ８により検出される吸入空気流量ＧＡＩＮに応じて、必要な燃料供給量（具体的には燃料噴射弁６の開弁時間）ＴＩＮＪを算出し、燃料供給量ＴＩＮＪを単位時間当たりの供給される燃料質量ＧＦに変換し、これを吸入空気流量ＧＡＩＮに加算することにより、排気流量ＧＡＥＸを算出する。
【００２９】
圧力推定部２２は、大気圧ＰＡに応じてＤＰＦ４の下流側の圧力Ｐを推定する。本実施形態では、大気圧ＰＡをそのまま下流側圧力Ｐとして出力している。
加算部２３は、下流側圧力Ｐに、差圧センサ１１により検出される差圧ΔＰを加算することにより、上流側圧力Ｐ０を算出する。環境関数演算部２４は、排気温センサ１０により検出される排気温ＴＥＸに応じて、上流側密度ρ０を算出し、上記式（２）に、上流側密度ρ０及び上流側圧力Ｐ０を適用して、環境関数Πの演算を行う。
【００３０】
圧力比演算部２５は、下流側圧力Ｐと、上流側圧力Ｐ０の比（Ｐ／Ｐ０）を演算する。圧力関数演算部２６は、圧力比Ｐ／Ｐ０を上記式（３）に適用して、圧力関数Φの演算を行う。乗算部２７は、環境関数Πの値と圧力関数Φの値とを乗算することにより圧力変化関数値ｘを算出する。
【００３１】
逐次パラメータ同定部２８は、圧力変化関数値ｘ及び排気流量ＧＡＥＸに、上述した逐次型最小２乗法アルゴリズムを適用し、開度関数値αを算出する。本実施形態では、開度関数値αが判定閾値αＴＨ以下となったとき、ＤＰＦ４の再生処理が実行される。
開度関数値αを図３に示す開度関数を用いて有効開口面積Ｓに変換し、有効開口面積Ｓが判定閾値ＳＴＨ以下となったとき、ＤＰＦ４の再生処理を実行するようにしてもよい。
【００３２】
以上のように本実施形態では、圧力変化関数値ｘ、及び排気流量ＧＡＥＸの算出データに、逐次型最小２乗法アルゴリズムを適用することにより、有効開口面積Ｓに対応する開度関数値αを算出するようにしたので、エンジン運転状態の変化に拘わらず正確な開度関数値α、及び有効開口面積Ｓを得ることができる。したがって、このようにして得られてた有効開口面積Ｓが、判定閾値ＳＴＨ以下となったときに、ＤＰＦ４の再生処理を実行することにより、適切なタイミングで再生処理を実行することができる。
【００３３】
本実施形態では、差圧センサ１１、大気圧センサ１２、及びＥＣＵ７が圧力変化パラメータ検出手段を構成し、吸入空気流量センサ８及び排気温センサ１０が運転状態検出手段を構成する。またＥＣＵ７が、排気流量算出手段、圧力変化関数値算出手段、及び有効開口面積算出手段を構成する。より具体的には、圧力推定部２２、加算部２３、及び圧力比演算部２５が、圧力変化パラメータ検出手段の一部に相当し、環境関数演算部２４、圧力関数演算部２６、及び乗算部２７が、圧力変化関数値算出手段に相当する。
【００３４】
なお、本発明は上述した実施形態に限られるものではなく、種々の変形が可能である。例えば、図２に示されるノズルのモデルに代えて、図６に示されるオリフィスのモデルを用いるようにしてもよい。このオリフィスモデルを採用する場合には、質量流量ｍｄｏｔは、下記式（１１）で与えられる。ここで、Ｋｃｄは流量係数、Ｓは有効開口面積、ΔＰは差圧、ρ０は流体密度である。このモデルを採用する場合には、圧力変化関数値ｘは下記式（１２）で与えられる。流量係数Ｋｃｄは、流速などにより若干変化するが、通路径Ｄ及びオリフィス径ｄが決まればほぼ一定とみなすことができる。
【数４】
2005337040.tif 000006
【００３５】
この例では、開度関数値αは、有効開口面積Ｓと流量係数Ｋｃｄの積となり、上述した実施形態と同様に、圧力変化関数値ｘ及び排気流量ＧＡＥＸに逐次型最小２乗法アルゴリズムを適用することにより、開度関数値αを求めることができ、さらに開度関数値αを流量係数Ｋｃｄで除算することにより、有効開口面積Ｓを算出することができる。なお、上述した実施形態と同様に、有効開口面積Ｓと開度関数値αとの関係を予め求めてテーブルとして、メモリ回路に格納しておくようにしてもよい。
【００３６】
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排気浄化装置にも適用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明の一実施形態にかかる内燃機関及びその排気浄化装置の構成を示す図である。
【図２】粒状物質フィルタのモデルを説明するための図である。
【図３】有効開口面積（Ｓ）と、開度関数値（Θ（Ｓ））との関係を示す図である。
【図４】圧力変化関数値（ｘ）と、排気流量（ＧＡＥＸ）との相関を示す図である。
【図５】開度関数値（α）を算出する演算モジュールの構成を示すブロック図である。
【図６】粒状物質フィルタの他のモデルを説明するための図である。
【符号の説明】
【００３８】
１  内燃機関
２  吸気管
３  排気管
４  粒状物質フィルタ
７  電子制御ユニット（圧力変化パラメータ検出手段、排気流量算出手段、圧力変化関数値算出手段、有効開口面積算出手段）
８  吸入空気流量センサ（運転状態検出手段）
１０  排気温センサ（運転状態検出手段）
１１  差圧センサ（圧力変化パラメータ検出手段）
１２  大気圧センサ（圧力変化パラメータ検出手段）
２１  排気流量演算部（排気流量算出手段）
２２  圧力推定部（圧力変化パラメータ検出手段）
２３  加算部（圧力変化パラメータ検出手段）
２４  環境関数演算部（圧力変化関数値算出手段）
２５  圧力比演算部（圧力変化パラメータ検出手段）
２６  圧力関数演算部（圧力変化関数値算出手段）
２７  乗算部（圧力変化関数値算出手段）
２８  逐次パラメータ同定部（有効開口面積算出手段）
【図１】
2005337040.tif 000007
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2005337040.tif 000011
【図６】
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