(57)【要約】【課題】常に最新の触媒状態をモデル化した多項式を用いつつ、ＮＯｘ吸蔵量を高精度で推定するＮＯｘ吸蔵量の推定方法を提供する。【解決手段】エンジンの排気通路に介装されたＮＯｘ吸蔵触媒のＮＯｘ吸蔵量を推定する方法であって、ＮＯｘ吸蔵触媒のＮＯｘ吸蔵特性を反映させた多項式を用いてＮＯｘ吸蔵量が推定される工程(12)を備え、この工程は、適応推定ロジックによって多項式の各係数が逐次補正される工程(18)を有し、適応推定ロジックにおけるＮＯｘ吸蔵触媒の触媒特性が変化してもＮＯｘ浄化率の値が変化しないポイントの重み付け係数の値がＮＯｘ吸蔵触媒の劣化特性に応じて変更される。【選択図】図３
2007263053.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
エンジンの排気通路に介装されたＮＯｘ吸蔵触媒のＮＯｘ吸蔵量を推定する方法であって、
前記ＮＯｘ吸蔵触媒のＮＯｘ吸蔵特性を反映させた多項式を用いて前記ＮＯｘ吸蔵量が推定される工程を備え、
該工程は、前記排気通路にて実測されたＮＯｘ浄化率と、前記ＮＯｘ吸蔵触媒の触媒特性が変化してもＮＯｘ浄化率の値が変化しない特定されたポイントのＮＯｘ浄化率とに基づいて前記多項式の各係数が逐次補正される工程を有し、該各係数の逐次補正を以下の適応推定ロジックにより行うとともに、該適応推定ロジックにおける前記特定されたポイントのデータの重み付け係数の値が前記ＮＯｘ吸蔵触媒の劣化特性に応じて変更されることを特徴とするＮＯｘ吸蔵量の推定方法。
ｋｎｅｗ＝ｋｏｌｄ＋δ｛α０（ｒ０−ｋｏｌｄｐ０Ｔ）ｐ０＋α１（ｒ１−ｋｏｌｄｐ１Ｔ）ｐ１＋・・・＋αＮ（ｒＮ−ｋｏｌｄｐＮＴ）ｐＮ｝
ここで、ｋｎｅｗは多項式の各項の係数の更新値のベクトル、ｋｏｌｄは多項式の各項の係数の前回計算値のベクトル、ｒｉはＮＯｘ浄化率、ｐｉはＮＯｘ吸蔵割合ｘや排ガス温度ｙやＳＶ値ｚ等の各入力値のベクトル、Ｔは転置行列、δはゲイン、αｉは実測によって収集されたデータやＮ個の特定されたポイントのデータの各重み付け係数を示す。
【請求項２】
前記ＮＯｘ吸蔵触媒の劣化し易い領域に特定された前記ポイントのデータの重み付け係数の値は、劣化し難い領域に特定された前記ポイントのデータの重み付け係数よりも小さく設定されることを特徴とする請求項１に記載のＮＯｘ吸蔵量の推定方法。
【請求項３】
前記ポイントは、前記触媒が劣化する前に特定されたポイントを含み、当該ポイントのデータの重み付け係数の値は、前記ＮＯｘ吸蔵触媒の劣化進行度合が大きくなるに従って小さくなるように設定されることを特徴とする請求項１に記載のＮＯｘ吸蔵量の推定方法。
【請求項４】
前記ポイントは、前記触媒の劣化後を想定して特定された前記ポイントを含み、当該ポイントのデータの重み付け係数の値は、前記ＮＯｘ吸蔵触媒の劣化進行度合が大きくなるに従って大きくなるように設定されることを特徴とする請求項１に記載のＮＯｘ吸蔵量の推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、排気通路に介装されたＮＯｘ吸蔵型還元触媒（以下、ＮＯｘ吸蔵触媒と称する）に対するＮＯｘ吸蔵量の推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、ＮＯｘ吸蔵触媒は、排気空燃比がリーンのときに排ガス中のＮＯｘ（窒素酸化物）を吸蔵し、排気空燃比がリッチのときに吸蔵したＮＯｘを放出還元する。具体的には、この触媒は、酸素過剰状態（酸化雰囲気）において排ガス中のＮＯｘを硝酸塩として吸蔵し、この吸蔵したＮＯｘを一酸化炭素過剰状態（還元雰囲気）において窒素に還元させる特性を有している。
【０００３】
そして、この触媒を装備したエンジンでは、ＮＯｘ吸蔵量が飽和に至る前にリッチ運転へ間欠的に切り換えるリッチスパイクを行い、ＮＯｘ吸蔵量の増加に伴う触媒の性能低下を抑制させる。これにより、触媒が再生され、排ガスが良好に浄化される。
ここで、このリッチスパイクを行うには、ＮＯｘ吸蔵量を正確に推定又は検出する必要がある。そのため、触媒の化学・物理反応に基づく数学的な触媒モデルを用い、このモデル式を用いてＮＯｘ吸蔵量を推定する技術が開示されている（例えば、特許文献１）。
【特許文献１】特開平９−７２２３５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、当該技術は三元触媒の空燃比制御に適用させることを主眼としている。つまり、モデル構造がＮＯｘ吸蔵触媒とは異なり、ＮＯｘ吸蔵触媒への応用が困難である。また、その他の触媒モデルを用いてＮＯｘ吸蔵量を推定する場合には、モデル式を逐次変更しなければならない。触媒種毎にその特性値が異なるからである。しかも、触媒の劣化等に対応させるためには、より詳細なモデル化が必要となる。このように、上述した技術では、ＮＯｘ吸蔵量の推定は可能であったとしても、ＮＯｘ吸蔵量を高精度で推定する点に関しては依然として課題が残されている。
【０００５】
ここで、ＮＯｘ吸蔵量を高精度で推定するためには、ＮＯｘ吸蔵特性を反映させた多項式を用い、そして、実測によって収集されたデータに基づいて常に最新の状態をモデル化し、ＮＯｘ吸蔵量を推定する方法が考えられる。しかしながら、この方法を用いる場合には、上記収集されたデータのみに拘泥されてはならない点に留意する必要がある。エンジン運転範囲のうち狭い領域のデータが収集され、当該データのみに基づいて触媒モデルを最新化推定すると、触媒モデルがこの収集された特定の運転範囲へのフィッティングに支配され、他の運転範囲における触媒モデルの推定精度が低下するとの懸念があるからである。
【０００６】
更に、上記収集されたデータ以外の他の領域のデータを考慮する場合には、各データの貢献度についても留意しなければならない。各データの寄与度合を一律に設定すると、上記多項式の修正精度が低下するからである。
本発明は、このような課題に鑑みてなされたもので、常に最新の触媒状態をモデル化した多項式を用いつつ、ＮＯｘ吸蔵量を高精度で推定するＮＯｘ吸蔵量の推定方法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】
上記の目的を達成すべく、請求項１記載のＮＯｘ吸蔵量の推定方法は、エンジンの排気通路に介装されたＮＯｘ吸蔵触媒のＮＯｘ吸蔵量を推定する方法であって、ＮＯｘ吸蔵触媒のＮＯｘ吸蔵特性を反映させた多項式を用いてＮＯｘ吸蔵量が推定される工程を備え、この工程は、前記排気通路にて実測されたＮＯｘ浄化率と、前記ＮＯｘ吸蔵触媒の触媒特性が変化してもＮＯｘ浄化率の値が変化しない特定されたポイントのＮＯｘ浄化率とに基づいて前記多項式の各係数が逐次補正される工程を有し、該各係数の逐次補正を以下の適応推定ロジックにより行うとともに、該適応推定ロジックにおける前記特定されたポイントのデータの重み付け係数の値がＮＯｘ吸蔵触媒の劣化特性に応じて変更されることを特徴としている。
【０００８】
ｋｎｅｗ＝ｋｏｌｄ＋δ｛α０（ｒ０−ｋｏｌｄｐ０Ｔ）ｐ０＋α１（ｒ１−ｋｏｌｄｐ１Ｔ）ｐ１＋・・・＋αＮ（ｒＮ−ｋｏｌｄｐＮＴ）ｐＮ｝
ここで、ｋｎｅｗは多項式の各項の係数の更新値のベクトル、ｋｏｌｄは多項式の各項の係数の前回計算値のベクトル、ｒｉはＮＯｘ浄化率、ｐｉはＮＯｘ吸蔵割合ｘや排ガス温度ｙやＳＶ値ｚ等の各入力値のベクトル、Ｔは転置行列、δはゲイン、αｉは実測によって収集されたデータやＮ個の特定されたポイントのデータの各重み付け係数を示す。
【０００９】
また、請求項２記載の発明では、前記ＮＯｘ吸蔵触媒の劣化し易い領域に特定された前記ポイントのデータの重み付け係数の値は、劣化し難い領域に特定された前記ポイントのデータの重み付け係数よりも小さく設定されることを特徴としている。
更に、請求項３記載の発明では、前記ポイントは前記触媒が劣化する前に特定されたポイントを含み、当該ポイントのデータの重み付け係数の値は、前記ＮＯｘ吸蔵触媒の劣化進行度合が大きくなるに従って小さくなるように設定されることを特徴としている。
【００１０】
更に、請求項４記載の発明では、前記ポイントは前記触媒の劣化後を想定して特定されたポイントを含み、当該ポイントのデータの重み付け係数の値は、前記ＮＯｘ吸蔵触媒の劣化進行度合が大きくなるに従って大きくなるように設定されることを特徴としている。
【発明の効果】
【００１１】
従って、請求項１記載の本発明のＮＯｘ吸蔵量の推定方法によれば、ＮＯｘ吸蔵特性を反映させた多項式を用いてＮＯｘ吸蔵量を推定するにあたり、この多項式の各係数が適応推定ロジックによって逐次補正されている。このロジックの右辺第１項は前回の係数であり、同第２項中の添字０で示される部分は実測によって収集されたデータに相当する。そして、同項中の添字１〜Ｎで示される部分は、実測領域以外の他の領域にＮ個の特定されたポイントのデータに相当する。よって、仮に、実測が狭い領域に集中したデータであってとしても、この狭い領域から離れた他の領域のデータをも考慮した多項式の各係数が同定可能となり、この多項式の各係数は大域的なデータに基づいた値になる。
【００１２】
しかも、このロジックにおける上記ポイントのデータの重み付け係数の値がＮＯｘ吸蔵触媒の劣化特性に応じて変更されるので、上述した多項式の修正精度が向上する。この結果、ＮＯｘ吸蔵量の推定精度の向上に寄与する。
また、請求項２記載の発明によれば、上記ポイントのデータの重み付け係数の値が、ＮＯｘ吸蔵触媒の劣化し易い領域では小さく設定され、ＮＯｘ吸蔵触媒の劣化し難い領域では大きく設定されており、重み付け係数の最適化を図ることから、多項式が触媒特性の変化に応じて適切に修正され、その修正精度がより一層向上する。
【００１３】
更に、請求項３記載の発明によれば、前記触媒の劣化前を想定して特定された上記ポイントのデータの重み付け係数の値が、ＮＯｘ吸蔵触媒の劣化進行度合が小さい場合には大きく設定されて重要視する。これに対し、ＮＯｘ吸蔵触媒の劣化進行度合が大きい場合には小さく設定されて重要視しない。このように、触媒特性の変化に合わせて上記ポイントのデータの重み付け係数のスケジューリングが図られているので、多項式が触媒特性の変化に応じて適切に修正され、その修正精度がより一層向上する。
【００１４】
更に、請求項４記載の発明によれば、前記触媒の劣化後を想定して特定された上記ポイントのデータの重み付け係数の値が、ＮＯｘ吸蔵触媒の劣化進行度合が小さい場合には小さく設定されて重要視しない。これに対し、ＮＯｘ吸蔵触媒の劣化進行度合が大きい場合には小さく設定されて重要視する。このように、触媒特性の変化に合わせて上記ポイントのデータの重み付け係数のスケジューリングが図られているので、多項式が触媒特性の変化に応じて適切に修正され、その修正精度がより一層向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面により本発明の実施形態について説明する。
図１は、本発明が適用される車両排気系の概略構成図を示している。同図に示されるように、排気通路２にはＮＯｘ吸蔵触媒４が介装されている。この触媒４は、排気空燃比がストイキオよりもリーン状態のときに排ガス中のＮＯｘを吸蔵し、排気空燃比がリッチ状態にて排ガス中に還元剤としての未燃燃料（ＨＣ）や一酸化炭素（ＣＯ）が存在するときには吸蔵したＮＯｘの放出還元を行う。なお、この触媒４は公知の構造である。
【００１６】
この触媒４の下流側には触媒出口側のＮＯｘ濃度を検出するＮＯｘセンサ６が設けられている。なお、図示はしないが、この排気通路２には、Ｏ２ センサ、温度センサ及びエアフローセンサ（ＡＦＳ）等がそれぞれ設けられており、これら各センサは、排気通路２内の酸素濃度［Ｏ２］、排ガス温度［ｙ］及びＳＶ値（又は排ガス流速）［ｚ］がそれぞれ検出される。
【００１７】
また、上述した各センサはＥＣＵ（電子コントロールユニット）１０に電気的に接続されている。このＥＣＵ１０は入出力装置、記憶装置（ＲＯＭ，ＲＡＭ，不揮発性ＲＡＭ等）、演算装置（ＣＰＵ）及びタイマカウンタ等を備えており、触媒４に対するＮＯｘ吸蔵量の推定の他、エンジンの総合的な制御が実施される。更に、ＥＣＵ１０には種々のマップが設けられている。例えばアクセル開度やエンジン回転速度をパラメータとして、それぞれ触媒入口側のＮＯｘ濃度［ＮＯｘ］、ＣＯ濃度［ＣＯ］及びＨＣ濃度［ＨＣ］が上記マップから読み出される。なお、これらの値は上記マップに代えて、排気通路２に設けた種々のセンサから直接に検出されても良い。
【００１８】
ここで、本実施形態のＥＣＵ１０は吸蔵量推定部１２を備えており、ＮＯｘ吸蔵量が触媒４のＮＯｘ吸蔵特性を反映させた４次元の線形多項式によって算出されている。
より詳しくは、図２に示される如く、吸蔵量推定部１２は推定ＮＯｘ浄化率演算部１４を有し、この演算部１４には式（１）に示される多項式が記憶されている。そして、係数同定部１８にて同定される当該多項式の各係数ｋｉ（ｉ＝０，１，２・・・）とし、触媒４におけるＮＯｘ吸蔵割合［ｘ］が特定されると、既知の排ガス温度［ｙ］及びＳＶ値［ｚ］からＮＯｘ浄化率［ｒＥ］が算出される。
【００１９】
ｒＥ＝ｆ（ｘ，ｙ，ｚ）
＝ｋ０＋ｋ１ｘ＋ｋ２ｙ＋ｋ３ｚ＋ｋ４ｘｙ＋ｋ５ｙｚ
＋ｋ６ｚｘ＋ｋ７ｘ２ｙ＋ｋ８ｘｙ２＋・・    ・・・（１）
このように、触媒４のＮＯｘ吸蔵特性は、実験等により予め知ることができ、多項式で近似可能である。なお、式（１）の次数は任意に設定可能である。
【００２０】
次いで、吸蔵量推定部１２は吸蔵量演算部２０を有し、この演算部２０には式（１）を変形した式（２）が記憶されており、係数同定部１８にて同定される各係数ｋｉと排ガス温度［ｙ］及びＳＶ値［ｚ］が入力されると、触媒４におけるＮＯｘ吸蔵割合［ｘ］つまり、現在の吸蔵量／最大の吸蔵量が算出される。
ｘ＝〔ｒＥ−（ｋ０＋ｋ２ｙ＋ｋ３ｚ＋・・）〕／（ｋ１＋ｋ４ｙ＋・・）  ・・・（２）
この式（２）で特定されたＮＯｘ吸蔵割合［ｘ］は、初期段階ではその計算周期における瞬間的なＮＯｘ吸蔵量であるが、図２に示されるように、このＮＯｘ吸蔵割合［ｘ］が演算部１４の式（１）に戻されており、このＮＯｘ吸蔵割合［ｘ］は次回の計算周期におけるＮＯｘ浄化率［ｒＥ］の計算に用いられている。換言すれば、式（１）では前回求めたＮＯｘ吸蔵割合［ｘ］と、今回の計算周期で新たに検出された排ガス温度［ｙ］及びＳＶ値［ｚ］とを用いて、今回の計算周期におけるＮＯｘ浄化率［ｒＥ］を算出している。このように、吸蔵量推定部１２ではＮＯｘ吸蔵割合［ｘ］を式（１）に繰り返し戻してＮＯｘ浄化率［ｒＥ］を算出する。
【００２１】
一方、吸蔵量推定部１２は実ＮＯｘ浄化率演算部１６を有しており、この演算部１６では、ＮＯｘ浄化率［ｒＲ］が式（３）を用いて求められている。
ｒＲ＝（［ＮＯｘ］−触媒出口側のＮＯｘ濃度）／［ＮＯｘ］  ・・・（３）
この触媒出口側のＮＯｘ濃度はＮＯｘセンサ６による検出値であり、［ＮＯｘ］は上記マップから得られた値である。そして、式（１）にて得られたＮＯｘ浄化率［ｒＥ］は推定値（計算値）と定義されるのに対し、式（３）にて得られたＮＯｘ浄化率［ｒＲ］はセンサ値（実測値）と定義される。
【００２２】
ところで、式（１）の多項式は、各係数ｋｉがＮＯｘセンサ６の検出値等に基づいてリーン運転中に逐次補正され、常に最新の触媒状態をモデル化した式として構成されている。
より具体的には、各係数ｋｉ が正確な値であれば式（１）のＮＯｘ浄化率［ｒＥ］と式（３）のＮＯｘ浄化率［ｒＲ］とが一致することを鑑み、上記係数同定部１８では、これらＮＯｘ浄化率の推定値［ｒＥ］と実測値［ｒＲ］とを比較して、推定値［ｒＥ］と実測値［ｒＲ］との間に差が存在する場合には、推定値［ｒＥ］が実測値［ｒＲ］となるように各係数ｋｉ を補正している。この補正は、上述したＮＯｘ吸蔵割合［ｘ］を式（１）に戻してＮＯｘ浄化率［ｒＥ］を算出する度に実施される。つまり、触媒４は使用状況や経年劣化等によってその特性が変化するものであるが、各係数ｋｉ が何度も繰り返して補正されることにより、式（１）の多項式が触媒４の状態を正確に表す式に修正されている。
【００２３】
しかも、本実施形態の係数同定部１８では、ｐがＮＯｘ吸蔵割合［ｘ］や排ガス温度［ｙ］やＳＶ値［ｚ］等の入力値ベクトル[１，ｘ，ｙ，ｚ，ｘｙ，ｙｚ，・・・]、Ｔが転置行列、δがゲイン、及びαがデータの重み付け係数とすると、式（４）の適応推定ロジックを用いて各係数ｋｉを補正している。
【００２４】
【数１】
2007263053.tif 000003
・・・（４）
ここで、左辺のｋｎｅｗは各係数ｋｉの今回の値のベクトル、右辺第１項のｋｏｌｄは各係数ｋｉの前回の値のベクトル、右辺第２項中のｉ＝０で示される部分は実測によって収集された収集データに相当する。そして、右辺第２項中のｉ＝１〜Ｎで示される部分は、実測によって収集された領域以外の他の領域にＮ個の特定されたポイントの基準データに相当する。
【００２５】
そして、本実施形態の当該他の領域とは、触媒４の触媒特性が変化（例えば、劣化）してもその値が変化しないポイント（例えば、排ガス温度［ｙ］が低温時或いは高温時）であり、このポイントのＮＯｘ浄化率は排ガス温度［ｙ］が低温時或いは高温時には略零になる。そこで、係数同定部１８では、上記ポイントによる不変のＮＯｘ浄化率を得ているのである。
【００２６】
しかも、本実施形態では、各係数ｋｉの補正にあたり、上記基準データの重み付け係数の値が触媒４の劣化特性に応じて変更され、その重み付け係数の最適化やスケジューリングが実施されている。
具体的には、まず、図３にはエンジンの運転状態に対応する排ガス温度の範囲に対し、触媒４の劣化前のＮＯｘ浄化率の実測値（図中、実線で示す：真値）と、劣化後のＮＯｘ浄化率の実測値（図中、点線で示す：真値）とがそれぞれ示されており、図中の矢印にて示される如く、触媒４の劣化に伴って山型の形状が内側に向けて小さくなることが分かる。
【００２７】
ここで、同図の触媒４では、排ガス温度［ｙ］の低温側で変化の小さな性質を備えた触媒が用いられているとすると、上記基準データのうち、排ガス温度［ｙ］の最も低温時（図中●で示す）には、ＮＯｘ浄化率が略零で不変の値であって、且つ、内側に向けて移動し難いポイントになる。そこで、本実施形態では、当該ポイントを特に重要視するポイントとして基準データの重み付け係数の値を大きく設定している。これに対し、排ガス温度［ｙ］の最も高温時には、ＮＯｘ浄化率が略零で不変の値であっても、図示の如く内側に向けて移動し易いポイントであることから、当該ポイントにおける基準データの重み付け係数の値を小さく設定している。換言すれば、係数同定部１８では、１つのシステム内において、式（４）の例えばα１とαＮとを異なる値に設定し、ポイント毎の重み付け係数の値の大きさをそれぞれ変えているのである。
【００２８】
また、特に重要視するポイントにおける基準データの重み付け係数の値を大きく設定する場合としては、別個のシステムに対してポイント毎の重み付け係数の値の大きさをそれぞれ変えても良い。
詳しくは、エンジン、触媒、車種や仕向地の違いによって別個のシステムが存在することになるが、例えば図４に示される如く、常温域（図中、一点鎖線で示す）が排ガス温度［ｙ］の低温側になる車種（例えばダンプ）では、常温域のうち排ガス温度［ｙ］の最も低温時（図中●で示す）を特に重要視するポイントとして基準データの重み付け係数の値を大きく設定する。これに対して、常温域（図中、二点鎖線で示す）が排ガス温度［ｙ］の高温側になる車種（例えばカーゴ）では、常温域のうち排ガス温度［ｙ］の最も高温時（図中○で示す）を特に重要視するポイントとして基準データの重み付け係数の値を大きく設定することが可能となる。
【００２９】
次に、上述した何れのシステムであっても、現在の運転状況や触媒４の劣化進行状況等に応じた最適な重み付け係数のスケジューリングを実施しても良い。
例えば、図５のポイントＡ（図中●で示す）のように、触媒が劣化する前の状態においてＮＯｘ浄化率が略零から立ち上がるポイントあるいはＮＯｘ浄化率が立ち下がって略零に落ち込むポイントとなる場合には、ＮＯｘ吸蔵触媒の劣化進行度合が小さいときに触媒特性カーブの基準点として重要度が高い。ＮＯｘ吸蔵触媒の劣化進行度合が大きくなると、ポイントＡはＮＯｘ浄化率が略零から立ち上がるポイントあるいはＮＯｘ浄化率が立ち下がって略零に落ち込むポイントからは離れるため、触媒特性カーブの基準点として重要度は低い。そのため図６のように、ポイントＡのデータの重み付け係数の値は、ＮＯｘ吸蔵触媒の劣化進行度合が小さい場合には大きく設定される一方、ＮＯｘ吸蔵触媒の劣化進行度合が大きい場合には小さく設定される。
【００３０】
これに対し、図５のポイントＢ（図中○で示す）のように、触媒が劣化した後の状態においてＮＯｘ浄化率が略零から立ち上がるポイントあるいはＮＯｘ浄化率が立ち下がって略零に落ち込むポイントとなる場合には、ＮＯｘ吸蔵触媒の劣化進行度合が大きいときに触媒特性カーブの基準点として重要度が高い。ＮＯｘ吸蔵触媒の劣化進行度合が小さいときには、ポイントＢはＮＯｘ浄化率が略零から立ち上がるポイントあるいはＮＯｘ浄化率が立ち下がって略零に落ち込むポイントからは離れているため、触媒特性カーブの基準点として重要度は低い。そのため図６のように、ポイントＢのデータの重み付け係数の値は、ＮＯｘ吸蔵触媒の劣化進行度合が大きい場合には大きく設定される一方、ＮＯｘ吸蔵触媒の劣化進行度合が小さい場合には小さく設定される。
【００３１】
続いて、上述した係数同定部１８にて同定された各係数ｋｉは推定ＮＯｘ浄化率演算部位１４および吸蔵量演算部２０に出力され、この演算部２０にてＮＯｘ吸蔵割合［ｘ］が算出される。次いで、このＮＯｘ吸蔵割合［ｘ］を式（１）に繰り返し戻してＮＯｘ浄化率［ｒＥ］を算出することにより、触媒４に吸蔵されたＮＯｘの積算値（ＮＯｘ吸蔵量）が高い精度で算出可能となる。
【００３２】
一方、吸蔵量推定部１２は放出量演算部２４を有しており、この演算部２４では、リッチ運転中に式（５）、式（６）を用いてＮＯｘ放出量ｑｄを算出している。リッチ運転中はＮＯｘが触媒４から放出されるため、ＮＯｘ放出量を正確に推定又は検出し、次回のリーン運転時におけるＮＯｘ吸蔵量の初期値を正確に算出するためである。なお、リーン運転からリッチ運転に切り替えられると、係数同定部１８ではリーン運転終了時点の各係数ｋｉ が保持され、吸蔵量演算部２０ではリーン運転終了時点のＮＯｘ吸蔵割合［ｘ］、つまり、ＮＯｘ吸蔵量が記憶されている。
【００３３】
ｑｄ＝∫(［ＣＯ］,［ＨＣ］の濃度×［ｒ′］−０．５×［Ｏ２］)×［ｚ］  ・・・（５）
［ｒ′］＝ｆ（ｙ，ｚ）  ・・・（６）
ここで、［ｒ′］は還元剤利用率であり、図示しないマップが設けられている。このマップには、排ガス温度［ｙ］及びＳＶ値［ｚ］に基づく還元剤利用率［ｒ′］の特性が記憶されており、排ガス温度［ｙ］及びＳＶ値［ｚ］から還元剤利用率［ｒ′］が設定される。
【００３４】
次いで、吸蔵量推定部１２は最終吸蔵量演算部２２を有している。この演算部２２では、リッチ運転からリーン運転に再び切り替えられると、リーン運転終了時点のＮＯｘ吸蔵量からＮＯｘ放出量ｑｄを差し引き、リッチ運転終了時点にて触媒４内に残存しているＮＯｘ吸蔵量Ｑａ、すなわち、次回のリーン運転時におけるＮＯｘ吸蔵量の初期値を算出する。
【００３５】
更に、この演算部２２では、リッチ運転終了時点におけるＮＯｘ浄化率の推定値［ｒＥ］と実測値［ｒＲ］とを比較し、推定値［ｒＥ］と実測値［ｒＲ］との差が閾値Ａを超えている場合には、リッチ運転終了時点にて触媒４内に残存しているＮＯｘ吸蔵量が正確ではない旨を判定し、推定値［ｒＥ］が実測値［ｒＲ］となるように、式（２）に基づいてリーン運転時におけるＮＯｘ吸蔵量の初期値を補正している。
【００３６】
以上のように、本発明によれば、ＮＯｘ吸蔵特性を反映させた式（１）の多項式を用いてＮＯｘ吸蔵量を推定するにあたり、この多項式の各係数ｋｉが式（４）の適応推定ロジックによって逐次補正されている。よって、仮に、実測が狭い領域に集中したデータであってとしても、この狭い領域から離れた他の領域のデータをも考慮した多項式の各係数ｋｉが同定可能となり、この多項式の各係数はデータに基づいた大域的な値になる。
【００３７】
しかも、このロジックの基準データの重み付け係数の値が触媒４の劣化特性に応じて変更され、詳しくは、図３や図４に示される如く、触媒４の劣化し易い領域では小さく設定され、触媒４の劣化し難い領域では大きく設定されており、重み付け係数の最適化が図られている。よって、多項式によるモデルが触媒特性の変化に応じて適切に修正され、その修正精度がより一層向上する。
【００３８】
また、図６に示される如く、前記触媒の劣化前を想定して特定されたポイントＡでは、触媒４の劣化進行度合が小さい場合には、劣化進行度合が大きい場合の重み付け係数の値に比して大きく設定されて重要視する。これに対し、触媒４の劣化進行度合が大きい場合には、劣化進行度合が小さい場合の重み付け係数の値に比して小さく設定されて重要視しない。また、前記触媒の劣化後を想定して特定されたポイントＢでは、触媒４の劣化進行度合が小さい場合には、劣化進行度合が大きい場合の重み付け係数の値に比して小さく設定されて重要視しない。これに対し、ＮＯｘ吸蔵触媒の劣化進行度合が大きい場合には劣化進行度合が小さい場合の重み付け係数の値に比して大きく設定されて重要する。このように、触媒特性の変化に合わせて基準データの重み付け係数のスケジューリングが図られているので、多項式によるモデルが触媒特性の変化に応じて適切に修正され、その修正精度がより一層向上する。
【００３９】
この結果、ＮＯｘ吸蔵量の推定精度の向上に寄与する。ひいては、リッチスパイクの実施時期はＮＯｘ吸蔵量に基づいて判断されることから、このリッチスパイクの間隔の最適化が図られ、ＮＯｘ浄化率の向上や燃料消費の抑制が達成可能となる。
しかも、触媒４の状態をモニタする精度が向上するので、Ｓパージの時期を決定する機能や、触媒の劣化を運転者に警告する機能等を車両に備えることが可能になる。
【００４０】
以上で本発明の一実施形態についての説明を終えるが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々の変更ができるものである。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の一実施形態に係るＮＯｘ吸蔵量の推定方法を説明する排気系の概略構成図である。
【図２】図１のＥＣＵに構成された吸蔵量推定部のブロック図である。
【図３】図１の推定方法によるＮＯｘ浄化率と排ガス温度との関係図である。
【図４】図１の推定方法によるＮＯｘ浄化率と排ガス温度との関係図である。
【図５】図１の推定方法によるＮＯｘ浄化率と排ガス温度との関係図である。
【図６】図１の推定方法によるロジックの重み付け係数と触媒の劣化進行度合との関係図である。
【符号の説明】
【００４２】
２  排気通路
４  ＮＯｘ吸蔵触媒
１０  ＥＣＵ（電子コントロールユニット）
１２  吸蔵量推定部
１８  係数同定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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