(57)【要約】【課題】  排気温度のフィードバック制御と学習制御によりＤＰＦ温度制御を行うシステムにおいて、学習頻度を確保し、学習制御の精度を向上させる。【解決手段】  ＤＰＦの昇温操作量を、ＤＰＦの上流排気温度が目標温度に追従するように補正するフィードバック補正手段と、上流排気温度と推定温度の偏差を基に学習補正する学習補正手段によって補正する。昇温手段の操作量変化に対する温度変化の時間的な遅れを伝達関数により表現するモデル設定手段を設けて、運転状態および昇温操作量を基に、時間遅れを反映した推定温度を算出することで、過渡状態における学習が可能になり、精度よい学習制御が実現する。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関の排気管に設置されるパティキュレートフィルタと、
上記パティキュレートフィルタを昇温するための昇温手段と、
内燃機関の運転状態を検出するための運転状態検出手段と、
上記パティキュレートフィルタの温度を検出するための温度検出手段と、
上記パティキュレートフィルタへのパティキュレート堆積量を推定するパティキュレート堆積量推定手段と、
上記パティキュレート堆積量推定手段の出力が所定値を超えた時に、上記昇温手段を操作して、上記パティキュレートフィルタを所定の目標温度近傍まで昇温し堆積したパティキュレートを焼却除去する再生制御手段と、
上記再生制御手段による上記昇温手段の操作量を補正する補正手段とを備える内燃機関の排気浄化装置において、
上記補正手段が、
上記温度検出手段の出力が所定の目標温度近傍となるように上記昇温手段の操作量をフィードバック補正するフィードバック補正手段と
上記昇温手段の操作量変化に対する温度変化の時間的な遅れを伝達関数により表現するモデル設定手段と、
上記運転状態検出手段の出力と上記昇温手段の操作量および上記モデル設定手段により設定された伝達関数を基に、時間遅れを反映した温度を推定する温度推定手段と、
上記温度推定手段の出力と上記温度検出手段の出力の偏差を基に、温度推定値と検出値が一致するように上記昇温手段の操作量を補正し、その補正量を学習補正量として記憶する学習補正手段とを有することを特徴とする内燃機関の排気浄化装置。
【請求項２】
上記フィードバック補正手段は、上記モデル設定手段の設定モデルを用いた状態フィードバックにより、あるいは上記温度検出手段の出力と所定の目標温度との偏差に応じてフィードバック補正量を算出する請求項１記載の内燃機関の排気浄化装置。
【請求項３】
上記学習補正手段は、上記偏差の積分量が大きいほど補正量を大きくする請求項１または２記載の内燃機関の排気浄化装置。
【請求項４】
上記学習補正手段は、上記学習補正量を運転状態毎に記憶する請求項１ないし３のいずれか記載の内燃機関の排気浄化装置。
【請求項５】
上記モデル設定手段は、上記時間遅れをむだ時間と時定数とで表される伝達関数または高次遅れで表される伝達関数としてモデル化し、上記運転状態検出手段の出力に応じて上記むだ時間、時定数または高次遅れ係数を切り替える請求項１ないし４のいずれか記載の内燃機関の排気浄化装置。
【請求項６】
上記温度推定手段は、上記運転状態検出手段の出力と上記昇温手段の操作量を基に定常状態の温度を求め、それを上記モデル設定手段で設定した伝達関数でフィルタリングすることで推定値を算出する請求項１ないし５のいずれか記載の内燃機関の排気浄化装置。
【請求項７】
上記温度検出手段の出力または上記温度推定手段の出力を基に、上記学習補正手段で算出される学習補正量を更新するか否かの判定を行う学習実施判定手段を備えることを特徴とする請求項１ないし６のいずれか記載の内燃機関の排気浄化装置。
【請求項８】
上記学習実施判定手段は、上記温度検出手段または上記温度推定手段の時間変化率（絶対値）が所定値を下回る場合は学習補正量を更新し、所定値以上の場合は更新を停止する請求項７記載の内燃機関の排気浄化装置。
【請求項９】
上記学習補正手段で算出される学習補正量（絶対値）が所定値よりも大きい場合は、学習補正量の更新を禁止する学習禁止手段を備えることを特徴とする請求項１ないし８のいずれか記載の内燃機関の排気浄化装置。
【請求項１０】
上記学習補正手段で算出される学習補正量（絶対値）が所定値よりも大きい場合は、上記昇温手段の操作を禁止する昇温禁止手段を備えることを特徴とする請求項１ないし９のいずれか記載の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、排気通路にパティキュレートフィルタを備えた内燃機関の排ガス浄化装置に関し、詳しくは再生中のパティキュレートフィルタの昇温制御に関する。
【背景技術】
【０００２】
ディーゼルエンジンから排出されるパティキュレート（以下、ＰＭと記載）を捕集するパティキュレートフィルタ（以下、ＤＰＦと記載）を備えた排気ガス浄化装置が知られている。この装置では、ＤＰＦへのＰＭ堆積量が所定値に到達した時に、例えば６００℃以上となるようにＤＰＦを昇温し、ＤＰＦ上のＰＭを焼却除去してＤＰＦ再生を行う。
【０００３】
この時、ＤＰＦの昇温手段としては、通常、ポスト噴射や燃料噴射時期の遅角、吸気絞り等が使われるが、これらはいずれも燃費悪化を伴う問題がある。一方、温度が高いほどＰＭの燃焼速度が速く、従って再生が短時間で終了するため、ＤＰＦ再生に伴う燃費悪化は小さくなる。ところが、ＤＰＦ温度が高すぎるとＰＭが急速に燃焼することでＤＰＦ温度が急上昇し、ＤＰＦの破損あるいはＤＰＦに担持した触媒の劣化等をまねく危険がある。そこで、燃費悪化を抑制し、かつ安全にＤＰＦを再生するために、ＤＰＦ温度を再生に適した温度（目標温度）近傍に維持できるような温度制御が必要となる。
【０００４】
ただし、昇温手段の昇温能力には制限があり運転状態毎にばらつきが生じるため、排気温度やＤＰＦ温度が変動する。これを抑制するために、昇温手段の操作量（例えばポスト噴射の噴射量）を補正し、ＤＰＦ温度を速やかに再生に適した目標温度近傍に収束させる必要がある。
【０００５】
従来技術として、センサ等により検出した排気温度をフィードバックし、目標温度との偏差に応じて昇温手段の操作量を補正し、ＤＰＦ温度を目標値近傍に維持する排気温度フィードバック制御がある（例えば、特許文献１）。
【特許文献１】特開２００３−１７２１８５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
この時、指令した操作量に対応する排気温度は、ばらつきを持つ。昇温手段としてポスト噴射を用いた例を挙げると、インジェクタ個体の機差ばらつき等が原因で、指令したポスト噴射量に対して実際の噴射量が異なったりすること、また、触媒の経時劣化によりＨＣの反応熱が減少するといった理由から、排気温度にばらつきが生じる。フィードバック制御においては、この温度ばらつきが原因で制御性能が悪化する問題がある。
【０００７】
そこで、フィードバック制御の補正量を用いた学習制御について検討する。まず、フィードバック制御を行って排気温度が目標温度近傍で安定した時の昇温手段の補正量から温度ばらつきを検出する。この補正量を学習量として運転状態毎にメモリに記憶（学習）しておき、運転状態に対応した学習量を昇温操作量に対して補正する。これにより、一度学習を行った運転状態では、温度ばらつきに相当する補正を予め行うことができ、制御性能を向上できる。
【０００８】
しかしながら、この方法では、学習可能な運転状態が制限される問題がある。図１５に示すように、排気温度が十分安定している場合は、補正量により温度ばらつきを検出できるが（図の定常状態）、時間当りの排気温度変化が大きな過渡状態では補正量も大きく変動する。そのため、過渡状態では、補正量から温度ばらつきを検出することができず、補正量の学習を、運転状態や昇温操作量に対して排気温度が十分安定した状態で行う必要がある。また、運転状態や昇温操作量の変化に対する排気温度変化は非常に緩慢であり（例えば、６３％応答が５〜６０秒）、さらに、車両走行中は運転状態が頻繁に変化するため、排気温度が定常状態となる頻度が極めて少ない。
【０００９】
このように、学習可能な運転状態が定常状態に限られる場合、学習頻度を十分確保できず、精度のよい学習が困難となる。
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、排気温度のフィードバック制御と学習制御により温度制御を行うシステムにおいて、学習頻度を確保し、学習制御の精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明請求項１の排気浄化装置は、内燃機関の排気管に設置されるパティキュレートフィルタと、これを昇温するための昇温手段と、内燃機関の運転状態を検出するための運転状態検出手段と、パティキュレートフィルタの温度を検出するための温度検出手段と、パティキュレートフィルタへのパティキュレート堆積量を推定するパティキュレート堆積量推定手段と、パティキュレートフィルタの再生制御手段を備えている。再生制御手段は、パティキュレート堆積量推定手段の出力が所定値を超えた時に、昇温手段を操作して、パティキュレートフィルタを所定の目標温度近傍まで昇温し、堆積したパティキュレートを焼却除去する。
【００１１】
また、再生制御手段による昇温手段の操作量を補正するための補正手段として、温度検出手段の出力が所定の目標温度近傍となるように上記昇温手段の操作量をフィードバック補正するフィードバック補正手段と、温度推定手段の出力と温度検出手段の出力の偏差を基に、温度推定値と検出値が一致するように昇温手段の操作量を補正し、その補正量を学習補正量として記憶する学習補正手段とを有している。温度推定手段は、昇温手段の操作量変化に対する温度変化の時間的な遅れを伝達関数により表現するモデル設定手段と、運転状態検出手段の出力および昇温手段の操作量を基に、時間遅れを反映した排気温度を推定する。
【００１２】
本発明では、排気温度のフィードバック制御と学習制御により温度制御を行うシステムにおいて、運転状態や昇温操作量に対する温度変化の時間遅れを伝達関数でモデル化する。この伝達関数を基に時間遅れの影響を反映した温度推定値を算出し、算出した推定値と実測した温度を比較することで、過渡状態の温度ばらつきを検出する。これにより、学習頻度を確保し、学習制御の精度を向上させることができるので、パティキュレートフィルタ温度を目標温度近傍に維持して、再生による燃費悪化を低減できる。
【００１３】
請求項２の装置のように、フィードバック補正手段は、例えば、モデル設定手段の設定モデルを用いた状態フィードバックを行ってフィードバック補正量を算出する。状態フィードバックを用いると高応答の制御が可能となる。あるいは、温度検出手段の出力と所定の目標温度との偏差に応じてフィードバック補正量を算出してもよい。
【００１４】
請求項３の装置において、学習補正手段は、温度推定値と実測値の偏差の積分量を基に学習補正量を算出する。具体的には、温度ばらつきを検出するために、偏差の積分量を算出し、積分量が大きいほど補正量を大きくすることで、精度よい学習制御を行うことができる。
【００１５】
請求項４の装置において、学習補正手段は、学習補正量を運転状態毎に記憶する。温度ばらつきは運転状態によって異なるので、学習値を運転状態毎に個別のメモリに記録することで、効果的な学習制御を実現できる。
【００１６】
請求項５の装置において、モデル設定手段は、上記時間遅れをむだ時間と時定数とで表される伝達関数または高次遅れで表される伝達関数としてモデル化し、運転状態検出手段の出力に応じて上記むだ時間、時定数または高次遅れ係数を切り替える。
【００１７】
昇温操作量変化に対する温度変化の時間的な遅れは、むだ時間と時定数を用いた伝達関数で表すことができる。そこで、運転状態毎に伝達関数を用いて制御対象をモデル化し、時間遅れを反映した学習補正を行うことで、制御精度を向上させることができる。
【００１８】
請求項６の装置において、温度推定手段は、運転状態検出手段の出力と昇温手段の操作量を基に定常状態の温度を求め、それをモデル設定手段で設定した伝達関数でフィルタリングすることで推定値を算出する。
【００１９】
具体的には、まず、昇温操作量に対して排気温度が収束する温度を算出し、それを設定モデルの伝達関数を用いてフィルタリングする。これにより、時間遅れを反映させた温度推定を行い、過渡変化中の温度ばらつきを検出することができる。
【００２０】
請求項７の装置は、温度検出手段または温度推定手段の出力の出力を基に、学習補正手段で算出される学習補正量を更新するか否かの判定を行う学習実施判定手段を備える。
【００２１】
モデル化の際に誤差があると、この誤差により誤学習をしてしまうおそれがある。この誤差は、時間当たりの温度変化が大きいほど大きくなるので、排気温度の時間変化率を基にして学習実施判定を行うことにより、学習頻度を確保しつつ推定値の誤差による誤学習を防止することができる。
【００２２】
請求項８の装置において、学習実施判定手段は、温度検出手段または温度推定手段の時間変化率（絶対値）が所定値を下回る場合は学習補正量を更新し、所定値以上の場合は更新を停止する。
【００２３】
具体的には、判定基準となる値を設定し、時間変化率がこの所定値より小さい時のみ学習を行うことで、誤学習を防止することができる。
【００２４】
請求項９の装置は、上記学習補正手段で算出される学習補正量（絶対値）が所定値よりも大きい場合は、学習補正量の更新を禁止する学習禁止手段を備える。
【００２５】
学習補正量が大きい場合、触媒が活性化していない等の理由で一時的に排気温度が上昇していないことが考えられる。そこで予め設定した値と比較して、学習補正量の更新を禁止することで、誤学習を防止できる。
【００２６】
請求項１０の装置は、上記学習補正手段で算出される学習補正量（絶対値）が所定値よりも大きい場合は、昇温手段の操作を禁止する昇温禁止手段を備える。
【００２７】
学習補正量がより大きい場合、インジェクタや触媒その他の不具合のおそれがあるので、再生制御を停止することで、触媒やパティキュレートフィルタを保護することができる。ここで、請求項１０における所定値は、請求項９の装置における所定値よりも大きく設定される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、本発明を適用したディーゼルエンジンの排気浄化装置の第１の実施形態について説明する。図１はシステムの構成の一例を示す図で、ディーゼルパティキュレートフィルタ（ＤＰＦ）３上流に酸化触媒（ＤＯＣ）４が設置された構成としてある。ＤＰＦ３は、ディーゼルエンジン１の排気管２ａ、２ｂ間に設置され、ＤＰＦ３上流の排気管２ａにＤＯＣ４が設置される。ＤＰＦ３は公知の構造のセラミック製フィルタであり、例えば、コーディエライト等の耐熱性セラミックスをハニカム構造に成形して、ガス流路となる多数のセルを入口側または出口側が互い違いとなるように目封じしてなる。エンジン１から排出された排気ガスは、ＤＰＦ３の多孔性の隔壁を通過しながら下流へ流れ、その間にパティキュレート（ＰＭ）が捕集されて次第に堆積する。
【００２９】
ＤＯＣ４は公知の構造で、コーディエライトハニカム構造体等よりなるセラミック製担体の表面に酸化触媒を担持してなる。ＤＯＣ４は、排気通路２に供給される炭化水素（ＨＣ）を触媒反応により燃焼させて排気温度を上昇させ、ＤＰＦ３を昇温する。ＤＰＦ３は金属製フィルタであってもよく、酸化触媒が担持されていても、担持されていなくてもよい。あるいは、酸化触媒が担持されたＤＰＦ３を用い、その上流にＤＯＣ４を設置しない装置構成とすることもできる。
【００３０】
ＤＰＦ３の温度を検出するために、上流の排気管２ａには、ＤＯＣ４とＤＰＦ３の間に上流側排気温センサ５１が設置され、ＤＰＦ３下流の排気管２ｂには下流側排気温センサ５２が設置される。これら排気温センサ５１、５２（温度検出手段）はＥＣＵ６に接続されており、ＤＰＦ３に流入する排気の温度またはＤＰＦ３から排出される排気の温度を検出して、ＥＣＵ６に出力する。
【００３１】
エンジン１の吸気管１１には、エアフロメータ５３が設置されて吸気量をＥＣＵ６に出力するようになっている。エアフロメータ５３下流の吸気管１１には吸気絞り弁１２が設置されており、ＥＣＵ６の指令で吸気量を増減する。吸気絞り弁１２は、設置された吸気管１１の流路面積をバルブ開度変化により変化させて吸気量を操作する。また、ＤＰＦ３下流の排気管２ｂには、Ａ／Ｆセンサ（空燃比センサ）５４が設置される。Ａ／Ｆセンサ５４の代わりに排気管にＯ2 センサを設置したり、これらセンサを組み合わせてもよい。
【００３２】
また、エンジン１の吸気管１１は、ＥＧＲ制御弁７を備えたＥＧＲ通路１３によって、ＤＯＣ４の上流側の排気管２ａと連通しており、ＥＧＲ制御弁７はＥＣＵ６の指令で吸気に還流する排気量（ＥＧＲ量）を増減する。ＥＧＲ制御弁７は、例えば、電気式バキューム調量バルブ（ＥＶＲＶ）と機械式バルブ (ＥＧＲＶ) からなる公知の構成で、ＥＣＵ６から出力される制御電流に応じて、バキュームポンプから受けるバキューム量を調整し、負圧室に制御負圧を発生させて、機械式バルブの弁リフト量を制御する。
【００３３】
排気管２ａ、２ｂには、ＤＰＦ３にて捕集されたパティキュレートの量（ＰＭ堆積量）を知るために、ＤＰＦ３の前後差圧を検出する差圧センサ８が接続される。差圧センサ８の一端側はＤＰＦ３上流の排気管２ａに、他端側はＤＰＦ３下流の排気管２ｂにそれぞれ圧力導入管８１、８２を介して接続されており、ＤＰＦ３の前後差圧に応じた信号をＥＣＵ６に出力する。
【００３４】
ＥＣＵ６には、さらに、アクセル開度センサやエンジン回転数センサといった図示しない各種センサが接続されている。ＥＣＵ６は、これら各種センサからの検出信号を基にエンジン１の運転状態を検出し（運転状態検出手段）、最適な燃料噴射量、噴射時期、噴射圧等を算出してエンジン１への燃料噴射を制御するとともに、吸気絞り弁１２やＥＧＲ制御弁７の弁開度等を制御する。また、上述した各種センサ出力に基づいてポスト噴射等を行い、ＤＰＦ３をＰＭの燃焼温度以上に昇温することによりＤＰＦ３を再生する。
【００３５】
以下に、ＤＰＦ３の再生について説明する。ＥＣＵ６は、排気温度を昇温し、さらに排気中のＨＣを増量してＤＯＣ４でのＨＣ反応熱によりＤＰＦ３を昇温する手段（昇温手段）と、ＤＰＦ３へのＰＭ堆積量を推定する手段（パティキュレート堆積量推定手段）と、ＰＭ堆積量が予め決められた所定値を超えた時に、昇温手段を操作してＤＰＦ３を所定の目標温度近傍まで昇温し、堆積したＰＭを焼却除去する手段（再生制御手段）と、昇温手段の操作量を補正する手段（補正手段）を有している。
【００３６】
パティキュレート堆積量推定手段は、例えば、差圧センサ８で検出されるＤＰＦ３の前後差圧からＰＭ堆積量を推定する。排気流量が一定である場合にはＰＭ堆積量が多いほどＤＰＦ前後差圧が増加するので、この関係を予め調べておくことでＰＭ堆積量を知ることができる。あるいは、各種センサ出力から知られるエンジン運転条件を基にＰＭ排出量を算出し、これを積算してＰＭ堆積量を推定することもできる。これらの方法を組み合わせることもできる。
【００３７】
昇温手段として、具体的には、ポスト噴射や、ＤＯＣ４上流の排気管２ａに設置される燃料添加装置（図示せず）から排気中への燃料添加、燃料噴射時期遅角（リタード）、吸気絞り弁１２による吸気絞り、あるいは、ＥＧＲ制御弁７によるＥＧＲ増量等が用いられる。また、吸気用インタクーラを備えるエンジンにおいてインタクーラバイパスを行うこともできる。これらの操作により、排気通路２に供給される未燃ＨＣがＤＯＣ４で酸化反応により発熱し、または、エンジン１から排出される排気温度が上昇して、ＤＰＦ３に高温の排気を供給する。昇温手段としては、これらのうちいずれか１つの操作を行っても、複数の操作を組み合わせることもできる。
【００３８】
ＤＰＦ３の再生に必要な温度（目標温度）は一定の所定値とし、安全性を考慮して極力高温に設定する（例えば６００℃）。あるいは、目標温度を、昇温中のパティキュレート残存量に応じて変更することもできる。この場合、パティキュレート残存量（ＰＭ堆積量）が少ないほど目標温度を大きな値とするとよく、例えば、パティキュレート量が所定値１（例えば４ｇ／Ｌ）を超えた時には、パティキュレートの急速燃焼を回避するために目標温度を６００℃とし、パティキュレート量が所定値１（例えば４ｇ／Ｌ）以下の時には、再生による燃費悪化を低減するために目標温度を６５０℃とする。または、これを多段階に変えてもよい。
【００３９】
一例として、ＤＰＦ３上流にＤＯＣ４を設置した図１の構成において、昇温手段としてポスト噴射を行なった場合のＤＰＦ温度制御手法について詳述する。ここでは、上流側排気温度センサ５１にて検出されるＤＯＣ４とＤＰＦ３の間の排気温度を制御するものとする。図２は、本実施形態におけるＤＰＦ温度制御の概要を示すブロック図で、再生制御手段は、エンジン回転数Ｎｅと要求噴射量Ｑｆから現在の運転状態に応じた基本ポスト噴射量ＱＰＢＳＥを算出し、補正手段によるポスト噴射量補正量ＱＰＣＯＲを加算して、最終的なポスト噴射量ＱＰＦＩＮを算出する。基本ポスト噴射量ＱＰＢＳＥは、排気温度が目標温度近傍に収束するように事前に適合されている。
【００４０】
補正手段は、上流側排気温度センサ５１の出力（上流排気温度ＴＨＩＮ）を状態フィードバックしてポスト噴射量のフィードバック補正量ＴＨＦＢを算出するとともに（フィードバック補正手段）、上流排気温度ＴＨＩＮを基に学習補正を行って、学習補正量ＴＨＬＮＶを算出する（学習補正手段）。上流排気温度ＴＨＩＮは、ＤＯＣ４とＤＰＦ３の間に設置された上流側排気温度センサ５１の出力である。
【００４１】
学習補正手段は、まず、現在の運転状態と昇温操作量が継続した場合に、上流排気温度ＴＨＩＮが収束する温度（収束温度ＴＨＣＮＶ）を算出する。この収束温度は事前に調査しておく。また、ポスト噴射量の変化に対する排気温度変化の時間的な遅れを伝達関数を用いてモデル化し（モデル設定手段）、時間遅れを反映した排気温度の推定値ＴＨＭＤＬを算出する（温度推定手段）。
【００４２】
図３に示すように、運転状態および昇温操作量の変化に対する排気温度変化の時間遅れは、下記式に示すような時定数（１次遅れ）とむだ時間で表現される伝達関数でモデル化することができる。
【数１】
2005315198.tif 000003
【００４３】
この時、図４に示すように、時定数とむだ時間は排気流量によって変化するので、排気流量（吸気量）に応じて時定数とむだ時間を切り替えることで、学習精度を向上させる。例えば、吸気量が大きいほど、時定数とむだ時間を減少させ、吸気量が小さいほど、時定数とむだ時間を増加させる。また、時間遅れモデルは高次遅れで表現してもよい。吸気量の代わりに、エンジン回転数および噴射量を基に制御モデルを切り替えることもできる。
【００４４】
この伝達関数を用いて、算出した収束温度ＴＨＣＮＶをフィルタリングすることで、時間遅れを反映させた推定値ＴＨＭＤＬを算出することができる。この推定値ＴＨＭＤＬは、ある所定の温度ばらつきがある場合における排気温度を推定したものである。この推定値と実測値を比較することで実際の温度ばらつきを検出し、検出した温度ばらつきを学習量としてメモリ上に記録する。具体的には、推定値ＴＨＭＤＬと上流排気温度ＴＨＩＮの偏差を基に積分学習を行って、学習補正量ＴＨＬＮＶを算出する。この学習補正量ＴＨＬＮＶおよびフィードバック補正量ＴＨＦＢと、現在のエンジン回転数Ｎｅと要求噴射量Ｑｆに対応する温度変化量の感度ＰＴＧＡＩＮから、ポスト噴射量補正量ＱＰＦＢが算出される。
【００４５】
このように、本発明では、時間遅れを考慮した温度推定値と実測値を比較するので、図５に示すように、運転状態の変化により温度が過渡変化していても温度ばらつきを検出できる。すなわち、図６に示すように、従来の学習制御のように時間遅れを反映させない方法では、過渡変化中の温度ばらつきを検出できない。それに対して、本発明の学習制御手法では、過渡変化中でも温度ばらつきを検出できるため、検出頻度を大幅に向上させることができる。
【００４６】
ただし、時間遅れをモデル化する時点で、モデル化誤差があると、この誤差により誤学習をしてしまう場合がある。ここで、モデル化誤差について詳細に検討すると、定常状態ではモデル化誤差はなくなるが、時間当たりの温度変化が大きいほどモデル化誤差が大きくなり、温度ばらつきの検出に与える影響が大きくなる。例えば、図７に示すように、時間遅れモデルを、むだ時間Ｌと時定数Ｔで表現される伝達関数ｅ-Ls （１／（１＋Ｔｓ））で表現し、モデルが真の値であるＴ、Ｌに対して誤差ΔＴ、ΔＬを持つ場合、モデル化誤差による温度のずれはＫ（ΔＴ＋ΔＬ）となり（Ｋ：温度の時間変化率）、時間変化率Ｋが大きくなるほどモデル化誤差による温度のずれが増大することがわかる。
【００４７】
従って、モデル化誤差の影響を低減するために、温度の時間変化率をもとに学習補正量更新の実施・停止判定を行う（学習実施判定手段）。要求される学習精度Ａを決定すれば、Ａ＝Ｋ（ΔＴ＋ΔＬ）から、この精度を満たす時間変化率Ｋを算出できるため、これが所定値３（学習停止温度時間変化率）より大きい場合は学習補正量ＴＨＬＮＶの更新を停止することで、モデル化誤差による誤学習を回避して学習精度を向上させることが可能となる。
【００４８】
また、温度ばらつきは運転状態ごとに異なるため、学習値（学習補正量）は運転領域毎に記憶させる。例えば、回転数と要求噴射量を軸とするメモリ上の２次元配列に記憶させる。この時、検出した温度ばらつきは、この温度ばらつきが発生した運転状態の学習量として記録しなければならないことに注意する。つまり、運転状態の変化に対して、温度変化は時間遅れを持つために、現在の温度ばらつきは、その時間遅れ分だけ過去の運転状態の影響で発生したものとなる。例えば、図８（ｂ）に示すように、エンジン回転数Ｎｅが急変した場合（図中、時刻ｔ１）に、図８ (ａ) のように分割された学習領域のどこに学習値を記録するかについて考える。この時、現在のエンジン回転数Ｎｅと現在の燃料噴射量Ｑｆに基づいて、学習領域の判定を行うと、時刻ｔ１以降は、図８ (ａ) の領域Ｂと判定される。しかし、時刻ｔ１以降の実測値と推定値の偏差（図８（ｂ）中のハッチング部分）は、領域Ａのばらつきが原因で生じたものであるため、このばらつきを領域Ｂへ記録すると誤学習となり、学習精度の低下を招く。
【００４９】
そこで、この誤学習を抑制するために、学習値の領域判定に用いる信号として、エンジン回転数Ｎｅ、燃料噴射量Ｑｆを、時間遅れを表現した伝達関数によりフィルタリングした信号ＮＥＤＬＹ、ＱＤＬＹを用いる。これにより、領域Ｂ判定結果が時刻ｔ２以降となり、誤学習を低減できる。また、上記学習補正量ＴＨＬＮＶの絶対値が所定値４（学習禁止量）より大きい場合は、学習補正量ＴＨＬＮＶの更新を停止する（学習禁止判定手段）。これは、触媒が十分活性していない等の理由から一時的に排気温度が上昇していないと考えられるためで、誤学習を防止するために学習補正量の更新を行わない。
【００５０】
また、上記学習補正量ＴＨＬＮＶの絶対値が所定値５（昇温禁止量）より大きい場合は、昇温を停止する（昇温禁止判定手段）。これは、インジェクタ故障によるポスト噴射の異常噴射、触媒の劣化、排気温センサの故障等の不具合が考えられる場合に、触媒およびＤＰＦを保護するために昇温を中止するものである。なお、昇温を停止する所定値５は、学習補正量の更新を停止する所定値４よりも大きく設定される（昇温禁止量＞学習禁止量）。
【００５１】
図９〜図１８に本実施形態におけるＥＣＵ６の動作を示すフローチャートを示す。以下に動作の詳細を説明する。図９は、ＤＰＦ３を再生する際の基本動作を示す図であり、まず、ステップ１００で、ＤＰＦ３のＰＭ堆積量ＭＰＭを検出する。例えば、ＤＰＦ３を通過する排気流量とＤＰＦ前後差圧の関係は、ＰＭ堆積量により変化する。この関係を利用して、ＤＰＦ上下流の圧力が導入される差圧センサ８で検出した差圧とＤＰＦ３を通過する排気流量を基に、ＰＭ堆積量を算出する。また、各運転条件でエンジンから排出されるＰＭを推定し、それを積算することで算出してもよい。
【００５２】
ステップ２００では、ステップ１００で算出したＰＭ堆積量ＭＰＭを、再生開始ＰＭ堆積量ＭＰＭＨ（所定値１：例えば４ｇ／Ｌ）と比較する。そして、ＰＭ堆積量ＭＰＭが再生開始ＰＭ堆積量ＭＰＭＨを超えていれば、ＤＰＦ３の再生の必要があると判断し、ステップ３００へ進む。ステップ３００では、ＤＰＦ再生フラグＸＲＧＮをオンにし、ステップ５００へ進んでＤＰＦ３の昇温制御を行う。ステップ２００でＰＭ堆積量ＭＰＭが再生開始ＰＭ堆積量ＭＰＭＨ以下ならば、ステップ４００へ進み、ＤＰＦ再生フラグＸＲＧＮがオンかどうかを判定する。ＤＰＦ再生フラグＸＲＧＮがオンならば再生中と判断し、ステップ５００へ進んでＤＰＦ３の昇温制御を行なう。ＸＲＧＮがオフならば、ＤＰＦ３の昇温を行わない。
【００５３】
ステップ５００では、ＤＰＦ３を再生可能な温度に昇温するために必要なポスト噴射量を算出する。以下、図１０により詳細な動作を説明する。ステップ５１０では、現在の運転状態に対応した基本ポスト噴射量ＱＰＢＳＥを算出する。具体的には、まず、現在のエンジン回転数Ｎｅと燃料噴射量Ｑｆを読み込み、予め作成しておいた基本ポスト噴射量ＱＰＢＳＥマップを用いて、基本ポスト噴射量ＱＰＢＳＥを算出する。
【００５４】
ステップ５２０では、目標温度ＴＨＴＲＧを算出する。目標温度ＴＨＴＲＧはＰＭが急速燃焼するＤＰＦ温度以下で極力高温に設定することが望ましい。ＰＭの急速燃焼を引き起こすＤＰＦ温度はＰＭ堆積量に応じて異なるため、ＰＭ堆積量ＭＰＭに応じて目標温度ＴＨＴＲＧを変更してもよい。例えば、ＰＭ堆積量ＭＰＭが所定値１（例えば４ｇ／Ｌ）を超える場合は、所定値１以下の目標温度（例えば６５０℃）に対して低い目標温度（例えば６００℃）とする。
【００５５】
ステップ５３０では、上流側排気温センサ５１の出力から読み込まれるＤＰＦ上流排気温度ＴＨＩＮをフィードバックして、ポスト噴射量のフィードバック補正量ＴＨＦＢを算出する。本実施形態では、上流排気温度ＴＨＩＮと目標温度ＴＨＴＲＧとの偏差と過去に行った補正量を状態量とした状態フィードバックを用いることにより、高応答の制御を行っている。また、上流排気温度ＴＨＩＮと目標温度ＴＨＴＲＧとの偏差に基づく公知のＰＩＤ制御等を行って、フィードバック補正量ＴＨＦＢを算出してもよい。
【００５６】
ステップ５５０では、運転状態と過去に噴射されたポスト噴射量の履歴を基に、現在の排気温度推定値ＴＨＭＤＬを算出する。これを図１１（ａ）を用いて説明する。ステップ５５１では、吸気管１１に設置されたエアフロメータ５３の出力から現在の吸気量ＧＡを読み込み、ステップ５５２、５５３で、この吸気量ＧＡに基づいて、時間遅れモデルの時定数Ｔ、むだ時間Ｌを算出する。時定数Ｔ、むだ時間Ｌは予め適合された吸気量ＧＡの１次元マップ（図１１（ｂ）、（ｃ）参照）から読み込む。次に、ステップ５５４で、現在の運転条件およびポスト噴射量により排気温度が収束する温度ＴＨＣＮＶを算出する。
【００５７】
ステップ５５５〜５５９では、収束温度ＴＨＣＮＶをむだ時間Ｌだけ遅れさせた信号ＴＨＤＬＹを算出する。図１２にポスト噴射量の変化に対する収束温度ＴＨＣＮＶと遅れ信号ＴＨＤＬＹの関係を示す。この時、運転状態が変化してむだ時間Ｌが急変している場合は、ステップ５５９で読み込む収束温度ＴＨＣＮＶ（ｉ−ｄ）の値が、前回算出時と時間的に不連続となり、精度低下を招く。これを防ぐために、ステップ５５５で、むだ時間Ｌを演算周期ｄｔで除算し整数に丸めた値ＮＬを読み込み、ステップ５５６で、現在値ＮＬ（ｉ）と前回値ＮＬ（ｉ−１）を比較する。そして、ＮＬ（ｉ）＜ＮＬ（ｉ−１）である場合には、ステップ５５８に進み、そうでない場合、すなわち、むだ時間が増加方向に急変する場合はステップ５５７で徐変させる。
【００５８】
ステップ５６０では、下記式により、時定数Ｔに応じて遅れ信号ＴＨＤＬＹに１次遅れのフィルタリングを行ない、排気温度推定値ＴＨＭＤＬを算出する。
ＴＨＭＤＬ（ｉ）←ＴＨＤＬＹ（ｉ）＊ｄｔ／Ｔ＋ＴＨＭＤＬ（ｉ−１）＊（１−ｄｔ／Ｔ）
図１２に遅れ信号ＴＨＤＬＹと排気温度推定値ＴＨＭＤＬの関係を示す。
【００５９】
図１０のステップ５７０では、運転状態の変化に対する温度ばらつきの積分値から補正量を算出し、学習補正量ＴＨＬＮＶとして記録する。これを図１３（ａ）で説明する。まず、ステップ５７１で現在のエンジン回転数Ｎｅを、ステップ５７２で燃料噴射量Ｑｆを読み込む。次いで、ステップ５７３、５７４で運転領域毎の学習補正量を記録した回転数および噴射量を軸に持つ学習値の２次元配列ＭＴＨＬＮＶ（図１３（ｂ）参照）から、現在の回転数Ｎｅ、燃料噴射量Ｑｆに対応した学習値γを学習補正量ＴＨＬＮＶとして読み込む。
【００６０】
ステップ５７５では、ＤＰＦ上流側の排気管２ａに設置された上流側排気温センサ５１から上流排気温度ＴＨＩＮを読み込み、ステップ５７６で前回読み込んだ上流排気温度との差分ＤＴＨＩＮを算出する。ステップ５７７では、ステップ５７６で算出した差分ＤＴＨＩＮの絶対値を、学習停止温度時間変化率ＫＤＴＨＬＮ（所定値３：例えば、３℃／ｓｅｃ）と比較する。そして差分ＤＴＨＩＮの絶対値が学習停止温度時間変化率ＫＤＴＨＬＮ未満の場合は、ステップ５７８へ進み、学習補正量ＴＨＬＮＶの更新を行う。差分ＤＴＨＩＮの絶対値が学習停止温度時間変化率ＫＤＴＨＬＮ以上の場合は、モデル誤差による誤学習を防止するために、学習補正量ＴＨＬＮＶの更新を行わなず、本ルーチンを終了する。
【００６１】
ステップ５７８では、ステップ５７５で読み込んだ上流排気温度ＴＨＩＮと、ステップ５５０で算出した温度推定値ＴＨＭＤＬの偏差ＴＨＥＲＲを算出する。次いで、ステップ５７９で、偏差ＴＨＥＲＲの積分値ＩＥＲＲを、下記式により算出する。
ＩＥＲＲ（ｉ）←ＩＥＲＲ（ｉ−１）＋ＴＨＥＲＲ
ステップ５８０で、この積分値ＩＥＲＲの絶対値を、学習禁止積分量ＫＤＴＨＥＲ（所定値４）と比較する。そして、積分値ＩＥＲＲの絶対値が、学習禁止積分量ＫＤＴＨＥＲ未満ならば、ステップ５８３に進み、学習補正量の更新を行う。積分値ＩＥＲＲの絶対値が、ＫＤＴＨＥＲ以上ならばステップ５８１に進む。
【００６２】
ステップ５８１では、積分値ＩＥＲＲの絶対値を、昇温禁止積分量ＫＤＴＨＦＡＩＬ（所定値５）と比較する。そして、積分値ＩＥＲＲの絶対値が、昇温禁止積分量ＫＤＴＨＦＡＩＬ未満ならば、本ルーチンを終了し、学習補正量の更新を行わない。積分値ＩＥＲＲの絶対値が、昇温禁止積分量ＫＦＴＨＦＡＩＬ以上ならば、ステップ５８２に進む。ステップ５８２では、昇温制御異常フラグＸＦＡＩＬをオンとし、ポスト噴射を停止する。また、ＤＰＦ再生フラグＸＲＧＮをオフとし、再生を中止する。
【００６３】
ステップ５８３では、現在のエンジン回転数Ｎｅおよび燃料噴射量Ｑｆを、ステップ５５２、５５３で算出した時定数Ｔ、むだ時間Ｌに応じてフィルタリングし、時間遅れを持たせた信号ＮＥＤＬＹ、ＱＤＬＹを算出する。ステップ５８５では、積分値ＩＥＲＲに学習値ゲインＫＩＬＮＶを乗じた積分学習値δを算出し、ステップ５８６でこの積分学習値δを、遅れ信号ＮＥＤＬＹとＱＤＬＹに対応した学習補正量ＴＨＬＮＶとして、図１３（ｃ）に示すＭＴＨＬＮＶマップに書き込む。
【００６４】
図１０のステップ５９０では、フィードバック補正量ＴＨＦＢと学習補正量ＴＨＬＮＶに対応した昇温手段の補正量を算出し、最終ポスト噴射量ＱＰＦＩＮを算出する。これを図１４（ａ）を用いて説明する。まず、ステップ５９１で、昇温制御異常フラグＸＦＡＩＬがオフならばステップ５９３に進み、ポスト噴射量の補正を行う。昇温制御異常フラグＸＦＡＩＬがオンならばステップ５９２に進み、ポスト噴射を停止する。
【００６５】
ステップ５９３〜５９６では、運転状態に応じたポスト噴射量変化に対する温度変化量の感度ＰＴＧＡＩＮを算出する。具体的には、ステップ５９３、５９４で現在エンジン回転数Ｎｅと燃料噴射量Ｑｆを読み込み、ステップ５９５、５９６で、図１４（ｂ）に示す温度変化ゲインＰＴＧＡＩＮマップを用いて、エンジン回転数Ｎｅと燃料噴射量Ｑｆに対応する値βから温度変化ゲインＰＴＧＡＩＮを算出する。
【００６６】
ステップ５９７では、ステップ５３０で算出したフィードバック補正量ＴＨＦＢに、ステップ５７０で算出した学習補正量ＴＨＬＮＶを加算して温度補正量ＴＨＣＯＲを算出し、この温度補正量ＴＨＣＯＲに温度変化ゲインＰＴＧＡＩＮを乗じてポスト噴射量補正量ＱＰＣＯＲを算出する。これは、温度の次元（例えば℃）で算出した温度補正量ＴＨＣＯＲを、昇温操作量であるポスト噴射量の次元（例えばｍｍ3 ／ｓｔ）に変換するためで、温度変化ゲインＰＴＧＡＩＮ（例えば（ｍｍ3 ／ｓｔ）／℃）を用いて次元を合わせることで、最終的な補正が可能となる。
【００６７】
ステップ５９８で、このポスト噴射量補正量ＱＰＣＯＲを基本ポスト噴射量ＱＰＢＳＥに加算して最終ポスト噴射量ＱＰＦＩＮを算出する。また、ステップ５９９で、下記の式により最終ポスト噴射量ＱＰＦＩＮの上下限ガードを行う。
ＱＰＭＩＮ＜ＱＰＦＩＮ＜ＱＰＭＡＸ
【００６８】
図９のステップ６００では、ステップ１００で算出したＰＭ堆積量ＭＰＭを、再生終了ＰＭ堆積量ＭＰＭＬ（所定値２：例えば０．５ｇ／Ｌ）と比較する。そして、ＰＭ堆積量ＭＰＭが再生終了ＰＭ堆積量ＭＰＭＬ以下ならば、再生終了と判断し、ステップ７００へ進む。ステップ７００では、ＤＰＦ再生フラグＸＲＧＮをオフにし、再生を終了する。
【００６９】
以上、ＤＰＦ３上流にＤＯＣ４が設置された構成におけるＤＯＣ４とＤＰＦ３間の排気温度の制御手法についての効果を説明したが、ＤＯＣ４を備えない構成で、運転状態、昇温操作量、排気温度等から推定したＤＰＦ温度をフィードバック制御する場合も同様の効果が得られる。
【００７０】
本発明によれば、再生中のＤＰＦ温度制御において、排気温度をフィードバックして昇温操作量の補正を行う場合に、運転条件と昇温操作量に対する温度変化の時間遅れを伝達関数でモデル化し、それを基にした排気温度の推定値と実測値の偏差を学習量として運転状態毎に記録し、補正量に反映させる。また、排気温度の時間変化率を基にして学習実施判定を行うことにより、学習頻度を確保しつつ、推定値の誤差による誤学習を防止し、制御精度を向上させて、再生による燃費悪化を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】本発明を適用した内燃機関の排気浄化装置の全体構成図である。
【図２】ＤＰＦ温度制御の概要を示すブロック線図である。
【図３】昇温操作量に対する排気温度変化の時間遅れを時定数とむだ時間で表すモデル図である。
【図４】排気流量に応じて時定数とむだ時間が変化することを示す図である。
【図５】時間遅れを反映した温度推定値と実測値を比較して示す図である。
【図６】時間遅れを反映した温度推定値により温度ばらつきの検出頻度が高くなることを示す図である。
【図７】時間遅れのモデル化誤差による温度ずれが、排気温度の時間変化率に応じて大きくなることを示す図である。
【図８】学習領域判定に温度変化の時間遅れを反映させることで誤学習を低減できることを示す図である。
【図９】第１の実施形態におけるＥＣＵによるＤＰＦ再生の基本動作を示すフローチャート図である。
【図１０】最終ポスト噴射量を算出するためのフローチャート図である。
【図１１】（ａ）は時間遅れを反映した温度推定値を算出するためのフローチャート図、（ｂ）は時定数マップ図、（ｃ）はむだ時間マップ図である。
【図１２】時間遅れを反映した温度推定値を算出する方法を説明するための図で、温度推定値と収束温度および遅れ信号との関係を示す図である。
【図１３】（ａ）は学習補正量を算出するためのフローチャート図、（ｂ）、（ｃ）は学習補正量マップ図である。
【図１４】（ａ）は最終ポスト噴射量を算出するためのフローチャート図、（ｂ）は温度変化ゲインマップ図である。
【図１５】従来の学習制御を説明するための図である。
【符号の説明】
【００７２】
１  ディーゼルエンジン（内燃機関）
１１  吸気管
１２  吸気絞り弁
１３  ＥＧＲ通路
２ａ、２ｂ  排気管
３  ディーゼルパティキュレートフィルタ（ＤＰＦ）
４  酸化触媒（ＤＯＣ）
５１、５２  排気温センサ（温度検出手段）
５３  エアフロメータ
５４  Ａ／Ｆセンサ
６  ＥＣＵ
７  ＥＧＲ制御弁
８  差圧センサ
【図１】
2005315198.tif 000004
【図２】
2005315198.tif 000005
【図３】
2005315198.tif 000006
【図４】
2005315198.tif 000007
【図５】
2005315198.tif 000008
【図６】
2005315198.tif 000009
【図７】
2005315198.tif 000010
【図８】
2005315198.tif 000011
【図９】
2005315198.tif 000012
【図１０】
2005315198.tif 000013
【図１１】
2005315198.tif 000014
【図１２】
2005315198.tif 000015
【図１３】
2005315198.tif 000016
【図１４】
2005315198.tif 000017
【図１５】
2005315198.tif 000018