(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関の排気系に設けられた触媒コンバータの触媒の劣化を判定する触媒劣化判定装置であって，
該触媒劣化判定装置は，上記触媒コンバータの出口ガス温度を検出する出口ガス温度検出手段と，
下記に示すダミー触媒排出ガス温度を推定するダミー触媒排出ガス温度推定手段と，
上記出口ガス温度検出手段により検出した出口ガス温度と上記ダミー触媒排出ガス温度推定手段により推定したダミー触媒排出ガス温度を基に，触媒の劣化を判定する劣化判定手段とを有し，
上記ダミー触媒排出ガス温度は，上記触媒コンバータが実質的に触媒を担持していないダミー触媒であるとした場合の出口ガス温度であることを特徴とする触媒劣化判定装置。
【請求項２】
請求項１において，上記ダミー触媒排出ガス温度推定手段は，非線形変換機能と学習機能を有する神経回路網で構成されていることを特徴とする触媒劣化判定装置。
【請求項３】
請求項１又は２において，上記触媒劣化判定装置は，上記触媒コンバータに入る入口ガス温度を検出する入口ガス温度検出手段を有し，
かつ，上記ダミー触媒排出ガス温度推定手段は，上記入口ガス温度検出手段により検出した入口ガス温度を用いてダミー触媒排出ガス温度を推定することを特徴とする触媒劣化判定装置。
【請求項４】
請求項１又は２において，上記触媒劣化判定装置は，上記触媒コンバータに入る入口ガス温度を推定する入口ガス温度推定手段を有し，
かつ，上記ダミー触媒排出ガス温度推定手段は，上記入口ガス温度推定手段により推定した入口ガス温度を用いてダミー触媒排出ガス温度を推定することを特徴とする触媒劣化判定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【技術分野】
本発明は，内燃機関の排気系に設けられた触媒コンバータの触媒の劣化を高精度で判定する触媒劣化判定装置に関する。
【０００２】
【従来技術】
自動車に用いられる内燃機関の排気系には一般に排出ガス中の有害成分を浄化するための触媒コンバータが設けられている。一般に上記触媒コンバータに担持されている触媒は長時間の使用で劣化が進み，有害成分の浄化能力が減衰する。通常の使用条件では，内燃機関の保証期間において触媒コンバータの性能も一定水準以上残存することが保証されているが，何らかの内燃機関，補機或いは燃料等の異常により，触媒が異常に劣化することも想定される。
このため，上記触媒の劣化状態を判断して運転者に知らせ，触媒コンバータの交換を促すことが必要である。
【０００３】
上記触媒コンバータの交換には，かなりの費用及び時間を必要とするため，必要最小限としなければならず，そのため，触媒の劣化判定は正確に判断することが必要である。
特開平８−２７０４３８号公報では，触媒コンバータ中の触媒温度を推定する手段と，計測した触媒温度の比較から触媒劣化を判定する装置が記載されている。
【０００４】
【解決しようとする課題】
しかしながら，上記従来の方法では，劣化が進み使用限界を超えた場合の触媒が示す触媒出口温度を推定し，計測した触媒出口温度と比較することにより，劣化程度を把握し，触媒の交換時期を判断している。しかもこの推定では触媒担持された触媒担体内での炭化水素の燃焼に伴う発熱反応も扱っている。
【０００５】
ところが，炭化水素による発熱反応時の触媒温度推定は非常に複雑で，特開平８−２７０４３８に記載されているような一次式で予測できるものではない。たとえば，炭化水素の種類，量，酸素の濃度によって大きく変わる。
また，反応中の触媒温度はその位置によってまちまちであり，特開平８−２７０４３８に記載されているような一点の温度測定をもっての劣化判定では，精度が落ちる。従って，記載されている触媒劣化判定方法では充分な精度の触媒劣化判定が望めない。
【０００６】
本発明は，かかる従来の問題点に鑑みてなされたもので，容易かつ正確に触媒劣化の判定を行うことができる触媒劣化判定装置を提供しようとするものである。
【０００７】
【課題の解決手段】
請求項１に記載の発明は，内燃機関の排気系に設けられた触媒コンバータの触媒の劣化を判定する触媒劣化判定装置であって，
該触媒劣化判定装置は，上記触媒コンバータの出口ガス温度を検出する出口ガス温度検出手段と，
下記に示すダミー触媒排出ガス温度を推定するダミー触媒排出ガス温度推定手段と，
上記出口ガス温度検出手段により検出した出口ガス温度と上記ダミー触媒排出ガス温度推定手段により推定したダミー触媒排出ガス温度を基に，触媒の劣化を判定する劣化判定手段とを有し，
上記ダミー触媒排出ガス温度は，上記触媒コンバータが実質的に触媒を担持していないダミー触媒であるとした場合の出口ガス温度であることを特徴とする触媒劣化判定装置にある。
【０００８】
本発明において最も注目すべきことは，上記触媒劣化判定装置は，上記触媒コンバータが触媒を担持していない場合の出口ガス温度であるダミー触媒排出ガス温度を推定する，ダミー触媒排出ガス温度推定手段を有することである。
【０００９】
上記劣化判定手段は，例えば以下のように触媒劣化の有無を判定する。
即ち，上記出口ガス温度検出手段により検出した出口ガス温度と，上記ダミー触媒排出ガス温度推定手段により推定したダミー触媒排出ガス温度との差が殆どないときに，触媒が劣化状態にあると判断する。一方，上記出口ガス温度と上記ダミー触媒排出ガス温度との差が充分にある場合には，触媒は劣化していないものと判定する。
【００１０】
上記ダミー触媒排出ガス温度推定手段は，内燃機関の機関運転情報を基に，上記触媒コンバータが触媒を担持していないと仮定した場合の出口ガス温度を推定する手段である。
上記機関運転情報とは，例えば，エンジンの回転数，トルク，吸入空気量，排出ガス流量，触媒コンバータの入口ガス温度，及び排出ガス中に含まれる炭化水素量等をいう。
【００１１】
なお，上記出口ガス温度とは，上記触媒コンバータの出口における排出ガスの温度をいい，上記入口ガス温度とは，上記触媒コンバータの入口における排出ガスの温度をいう。
また，上記の「触媒コンバータが実質的に触媒を担持していない」には，実際に触媒を担持していない場合の他，上記触媒コンバータが触媒を担持していても該触媒が実質上触媒活性を失っている場合も含む。
【００１２】
次に，本発明の作用につき説明する。
触媒劣化判定装置では，ダミー触媒排出ガス温度を，機関運転情報等を基に推定する。また，触媒コンバータの出口ガス温度を，出口ガス温度検出手段により検出する。そして，推定されたダミー触媒排出ガス温度と検出された出口ガス温度とを比較することで，触媒劣化を判定する。
【００１３】
即ち，触媒の活性状態が充分にある場合には，触媒に入った炭化水素の燃焼で排出ガス温度が上昇する。しかし，触媒劣化が進むと炭化水素は燃焼せず，排出ガス温度も上昇しない。
そのため，触媒の活性が充分にある場合には，出口ガス温度とダミー触媒排出ガス温度との差があるが，劣化が進み実質上活性を失った状態になると，計測した出口ガス温度は上記ダミー触媒排出ガス温度と同程度になる。そこで，この温度差を基に触媒の劣化を判定する。
【００１４】
次に，本発明の効果につき説明する。
上記触媒劣化判定装置は，上記触媒コンバータが実質的に触媒を担持していない場合の出口ガス温度であるダミー触媒排出ガス温度を推定するダミー触媒排出ガス温度推定手段を有する。上記ダミー触媒には触媒を担持していないことから，触媒排出ガス温度を推定するには，正確な推定が困難である触媒反応による反応熱を考慮する必要がない。
そのため，ダミー触媒排出ガス温度の推定を正確かつ容易に行うことができる。それ故，触媒出口ガス温度とダミー触媒排出ガス温度との差において，触媒劣化の判定を容易かつ正確に行うことができる。
【００１５】
また，上記ダミー触媒排出ガス温度は，上記触媒コンバータから排出されるガス温度を推定するため，上記触媒コンバータ内の温度及び該触媒コンバータ内のガス温度分布を考慮する必要がない。
同様に，上記出口ガス温度検出手段は，触媒コンバータから排出されるガスが均一に混ざった部分のガス温度を検出するため，触媒コンバータ内のガス温度分布の影響を受けない。従って，上記出口ガス温度検出手段は正確な測定値を得ることができる。
そのため，触媒劣化の判定を容易かつ正確に行うことができる。
【００１６】
以上のごとく，本発明によれば，容易かつ正確に触媒劣化の判定を行うことができる触媒劣化判定装置を提供することができる。
【００１７】
次に，請求項２に記載の発明のように，上記ダミー触媒排出ガス温度推定手段は，非線形変換機能と学習機能を有する神経回路網で構成されていることが好ましい。
即ち，上記ダミー触媒のモデルとして，神経回路網を用いる。そして，ダミー触媒を用いた実験により，機関の運転情報とダミー触媒の出口におけるガス温度との関係をもとめ，上記神経回路網に学習させる。
なお，上記非線形変換機能とは，一般的な神経回路網演算素子の演算機能であって，例えば，「Rumelhart,D.H.,et al.,Learning Representation by Back-propagation Errors,Nature,Vol.322(1986),p.533」に記載の機能をいう。
【００１８】
上記ダミー触媒排出ガス温度は，機関の運転状態の変化に伴い過渡的に変化する。上記神経回路網は，上記非線形変換機能を有するため，このような上記ダミー触媒排出ガス温度の過渡的な変化にも対応して，一層正確な推定ができる。
また，上記神経回路網は学習機能を有するため，触媒を担持していない触媒コンバータの複雑な熱的性質を容易に模倣することができる。
これにより，一層容易かつ正確に触媒劣化判定を行うことができる。
【００１９】
次に，請求項３に記載の発明のように，上記触媒劣化判定装置は，上記触媒コンバータに入る入口ガス温度を検出する入口ガス温度検出手段を有し，
かつ，上記ダミー触媒排出ガス温度推定手段は，上記入口ガス温度検出手段により検出した入口ガス温度を用いてダミー触媒排出ガス温度を推定することが好ましい。
【００２０】
例えば，上記触媒コンバータの入口配管に温度計を設置して直接入口ガス温度を測定する。
これにより，上記触媒コンバータに入ってきた排出ガスの温度を把握でき，これを出口ガス温度の推定に用いることで，出口ガス温度の推定の精度を高めることができる。そのため，触媒の劣化判定を一層正確に行うことができる。
【００２１】
次に，請求項４に記載の発明のように，上記触媒劣化判定装置は，上記触媒コンバータに入る入口ガス温度を推定する入口ガス温度推定手段を有し，
かつ，上記ダミー触媒排出ガス温度推定手段は，上記入口ガス温度推定手段により推定した入口ガス温度を用いてダミー触媒排出ガス温度を推定することもできる。
即ち，触媒に入る排出ガス温度を，機関運転情報等から推定する。
この場合にも，上記請求項３に記載の発明と同様に，出口ガス温度の推定の精度を高めることができ，触媒の劣化判定を一層正確に行うことができる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
実施形態例１
本発明の実施形態例にかかる触媒劣化判定装置につき，図１〜図５を用いて説明する。
本例の触媒劣化判定装置１は，内燃機関の排気系に設けられた触媒コンバータ２の触媒の劣化を判定するための装置である。
上記触媒劣化判定装置１は，図１に示すごとく，以下の出口ガス温度検出手段１１と，ダミー触媒排出ガス温度推定手段１２と，劣化判定手段１３とよりなる。
【００２３】
上記出口ガス温度検出手段１１は，上記触媒コンバータ２の出口ガス温度を検出する手段である。
上記ダミー触媒排出ガス温度推定手段１２は，ダミー触媒排出ガス温度を推定する手段である。またダミー触媒排出ガス温度とは，上記触媒コンバータ２が実質的に触媒を担持していないダミー触媒であるとした場合の出口ガス温度である。
【００２４】
上記劣化判定手段１３は，上記出口ガス温度検出手段１１により検出した出口ガス温度と上記ダミー触媒排出ガス温度推定手段１２により推定したダミー触媒排出ガス温度を基に，触媒の劣化を判定する手段である。
なお，上記触媒コンバータ２の入口２１は，入口配管４１により上記内燃機関本体７に接続され，一方上記触媒コンバータ２の出口２２は，出口配管４２により，マフラーへ接続されている。そして，上記出口ガス温度検出手段１１は，上記触媒コンバータ２の出口２２から１０〜２０ｃｍの位置の上記出口配管４２に設置してある。
【００２５】
上記劣化判定手段１３は，以下のようにして触媒劣化の有無を判定する。
即ち，上記出口ガス温度検出手段１１により検出した出口ガス温度と，上記ダミー触媒排出ガス温度推定手段１２により推定したダミー触媒排出ガス温度との差がないときに，触媒が劣化状態にあると判断する。一方，上記出口ガス温度と上記ダミー触媒排出ガス温度との差が充分にある場合には，触媒は劣化していないものと判定する。
なお，上記劣化判定手段１２はデジタルコンピューター内のアルゴリズムで構成されている。
【００２６】
上記ダミー触媒排出ガス温度推定手段１２は，エンジンコントロール用コンピュータ３からの内燃機関の機関運転情報を基に，上記ダミー触媒排出ガス温度を推定する。即ち，上記ダミー触媒排出ガス温度推定手段１２は，複数の階層に分かれ，各層で複数の非線形演算をするアルゴリズムで構成された神経回路網を計算するデジタルコンピュータである。
【００２７】
上記機関運転情報としては，エンジン回転数，冷却水温，燃料噴射量，トルクを用いる。また，ディーゼルエンジンで窒素酸化物の還元触媒を用いる場合等では，排気浄化用還元剤の添加量についても情報を加える。
そして，これらの機関運転情報を基に，予め実験によって測定された排出ガス温度のデータを用いて，ダミー触媒排出ガス温度を推定する。
【００２８】
図２に，本例の触媒劣化判定装置１における具体的な劣化判定のフローチャートを示す。このフローチャートの始動は，内燃機関の開始と同時に実行される。まず，Ｓｔｅｐ１０１でスタートビットＳＴbitを１に設定する。なお，図２及び以下においてＳｔｅｐ１０１〜Ｓｔｅｐ１１８は，Ｓ１０１〜Ｓ１１８と表す。
【００２９】
Ｓ１０１に続いて，機関運転情報としてエンジンコントロール用コンピュータ３により，吸入空気量Ｇａ，回転数ｎｒ，冷却水温Ｔｗ，燃料噴射量Ｆin，トルクＴＲを，出口ガス温度検出手段１１により触媒出口温度Ｔoutを計測し，その計測値を取り込む（Ｓ１０２）。またディーゼルエンジンにおいては排気浄化用還元剤噴射量Ｆadを計測する場合もある。
【００３０】
次に，ＳＴbitを調べる（Ｓ１０３）。ＳＴbitが１の場合は，機関開始後初めての計算であるため，初期出口ガス温度Ｔoutn-1を決定する（Ｓ１０４）。このＴoutn-1の決定には，冷却水温Ｔｗが使われ，図３に示したマップ５を使って決定される。
【００３１】
このマップ５では，Ｔｗが２５℃より低い場合は前回のエンジン停止後から充分な時間が経過しているものと判断し，最初の排出ガス温度もその値と同じとしてＴoutn-1＝２５℃とする。Ｔｗ＞７０℃の場合には，前回のエンジン停止からさほど時間が経過していないものとし，Ｔoutn-1は前回動作時の最後の出口ガス温度の推定値Ｔoutoldとする。また，２５℃≦Ｔｗ≦７０℃の場合は，図３のマップ５に従って決定される。
【００３２】
Ｔoutn-1が決定された後，ＳＴbitは０にリセットされる（Ｓ１０５）。
次に，ダミー触媒排出ガス温度の変化率△Ｔoutがダミー触媒排出ガス温度推定手段１２により推定される（Ｓ１０６）。
このダミー触媒排出ガス温度推定手段１２は神経回路網６で構成されていて，図４に示すようにＳ１０２で取り込まれたデータの内，ダミー触媒からの出口ガス温度変化に影響を与える因子が入力層の素子６１に入力される。各素子６１の間には重みＷづけされていて，各素子６１は図５で示す演算をした後，その演算結果を次の素子６１に伝達する。
【００３３】
すなわち，上記素子６１においては，図５に示すごとく，前段層の素子６１０の出力値（入力層については入力値）ｙｉに重みｗｉを乗じたものの合計値Ｘ（＝Σｗｉｙｉ）を求める。次いで，その合計値Ｘを，数式１で示すシグモイド関数に入力し，その算出値Ｙをその素子６１の出力とする。
【００３４】
【数１】
Ｙ＝１／（１＋ｅｘｐ−（Ｘ−θ））
【００３５】
ここで，θはしきい値である。そして，出力層素子の出力値をもって△Ｔoutとする。この場合，必要に応じて入力値，出力値は０から１に規格化してもよい。神経回路網６が正しい出力値を出力する様に重みｗ及びしきい値θを調整する必要がある。
【００３６】
この調整は学習と呼ばれる。幾つかの学習方法が既に提案されているが，ここでは最も一般的なバックプロパケーション法（Rumelhart,D.H.,et al.,Learning Representation by Back-propagation Errors,Nature,Vol.322(1986),p.533）を用いる。
【００３７】
即ち，上記神経回路網６の学習は，次のようにして行う。
まず，触媒コンバータ１と同サイズで触媒が担持されていない基材のみ，即ちダミー触媒を用いて，様々な運転条件下での排出ガス温度を計測する。得られたデータを基にバックプロバケーション法で神経回路網６を学習させる。
【００３８】
このようにして得られた神経回路網６がダミー触媒排出ガス温度推定手段１２に組み込まれている。
上記ダミー触媒排出ガス温度推定手段１２で推定された△Ｔoutを使って次のＳ１０７で数式２より，触媒出口ガス温度Ｔoutが更新される。
【００３９】
【数２】
Ｔoutn＝Ｔoutn-1＋△Ｔout
【００４０】
次いで，出口ガス温度検出手段１１で計測されたＴoutと上記数式２で求めたＴoutnとを比較する。まず，燃料の噴射があったか否かを燃料噴射量Ｆinで判定する（Ｓ１０９）。
Ｆin＝０の場合は，更に排気浄化用の還元剤噴射量Ｆadの判定をする。Ｆadも０の場合は，触媒コンバーターには何ら燃料が供給されない状態となり，判定終了（Ｓ１１８）に進む。
【００４１】
Ｆin或いはＦadの何れかが０ではない場合には，Ｓ１１１においてＴoutとＴoutnとの差の絶対値が計算される。この値が事前に設定した値αより大きい場合には，触媒は供給された燃料が燃焼できる状態で，劣化していないことになる。
【００４２】
そこで，Ｓ１１３に於てカウンタｎＯＫが１増やされる。逆にＴoutとＴoutnとの差が少ない場合には，触媒で燃料は燃焼しないことを意味し，触媒が劣化していることになる。その場合には，Ｓ１１２でカウンタｎＢＡＤが１増やされる。
Ｓ１１４では，ｎＯＫのカウンタが別に設定されたしきい値βより大きくなった場合には，触媒は充分に活性できる状態であるとの判断から，Ｓ１１５に於てｎＯＫ及びｎＢＡＤが０にリセットされる。
【００４３】
Ｓ１１６ではカウンタｎＢＡＤの値が評価され，別に設定されたしきい値γを超えた場合には，Ｓ１１７に於て触媒の劣化を表示し運転者に警告を出す。
Ｓ１１８では一連の判定を終了し，再びＳ１０２に移動し再度劣化判定をする。
本例では，以上の繰り返しにより触媒の劣化を判定する。
【００４４】
上記のごとく，上記触媒劣化判定装置１では，ダミー触媒排出ガス温度を，機関運転情報を基に推定する。また，触媒出口ガス温度を，出口ガス温度検出手段１１により検出する。そして，推定されたダミー触媒排出ガス温度と検出された出口ガス温度とを比較することで，触媒劣化を判定する。
【００４５】
即ち，触媒の活性状態が充分にある場合には，触媒に入った炭化水素の燃焼で排出ガス温度が上昇する。しかし，触媒劣化が進むと炭化水素は燃焼せず，排出ガス温度も上昇しない。
そのため，触媒の活性が充分にある場合には，出口ガス温度とダミー触媒排出ガス温度との差があるが，劣化が進み実質上活性を失った状態になると，計測した出口ガス温度は上記ダミー触媒排出ガス温度と同程度になる。そこで，この温度差を基に触媒の劣化を判定する。
【００４６】
次に，本例の効果につき説明する。
上記触媒劣化判定装置１は，上記触媒コンバータ２が触媒を担持していない場合の出口ガス温度であるダミー触媒排出ガス温度を推定する，ダミー触媒排出ガス温度推定手段１２を有する。そのため，上記ダミー触媒排出ガス温度の推定には，正確な推定が困難である触媒反応による反応熱を考慮する必要がない。
そのため，ダミー触媒排出ガス温度の推定を容易かつ正確に行うことができる。それ故，触媒劣化の判定を容易かつ正確に行うことができる。
【００４７】
また，上記ダミー触媒排出ガス温度は，上記触媒コンバータ２の出口ガス温度を推定するため，上記触媒コンバータ２の中の温度を推定する場合に比べ，正確な推定を行うことができる。これは，上記触媒コンバータ２の出口２１には，上記触媒コンバータ２全体を通過した排出ガスが混ざり合って通過するため，ばらつきが少ないからである。同様に，上記出口ガス温度検出手段１２が検出する出口ガス温度も正確な測定値が得られる。
そのため，触媒劣化の判定を容易かつ正確に行うことができる。
【００４８】
以上のごとく，本例によれば，容易かつ正確に触媒劣化の判定を行うことができる触媒劣化判定装置を提供することができる。
【００４９】
実施形態例２
本例は，図６に示すごとく，入口ガス温度検出手段１４として，入口配管４１に温度計を設置した触媒劣化判定装置１０２の例である。該触媒劣化判定装置１０２においては，温度計により触媒入口における入口ガス温度を計測する。
【００５０】
本例では，入口ガス温度検出手段１４で検出された入口ガス温度がダミー触媒排出ガス温度推定手段１２に入力される（図６）。該ダミー触媒排出ガス温度推定手段１２では，実施形態例１で用いたデータ以外に触媒入口ガス温度も利用してダミー触媒排出ガス温度の推定をする。入口ガス温度は図２に示すアルゴリズムで，図２におけるＳ１０２において計測される。
その他は，実施形態例１と同様である。
【００５１】
本例の場合には，上記入口ガス温度検出手段１４によって，入口ガス温度を直接計測する。そのため，推定誤差が生じることがなく，高精度に入口ガス温度を得ることができる。その結果として図７に示すように，一層高精度なダミー触媒排出ガス温度が推定でき，劣化判定精度も一層向上する。
【００５２】
なお，図７においてＴ0は，実際にダミー触媒を用いてその出口ガス温度を測定した値を表し，Ｔ1は実施形態例１により推定したダミー触媒排出ガス温度を表し，また，Ｔ2は本例により推定したダミー触媒排出ガス温度を表す。
その他，実施形態例１と同様の作用効果を有する。
【００５３】
実施形態例３
本例は，図８に示すごとく，触媒に入る炭化水素量ＨＣｉｎを測定する炭化水素検出手段１５を，触媒コンバータ２の入口２１の入口配管４１に設置した触媒劣化判定装置１０３の例である。
この場合には，触媒コンバータ２に入る炭化水素量が直接計測される。そして，その結果は劣化判定手段１３に入力される（図８）。触媒劣化の判定アルゴリズムは実施形態例１と比較して，図２中の波線Ｓ１０８の部分が図９に示した判定に変わる。
【００５４】
すなわち，計測されたＨＣｉｎが０の場合は，Ｓ１１８に進み，ＨＣｉｎが０以外の場合には，Ｓ１１１へ進み劣化判定アルゴリズムに進む（図９）。ＨＣｉｎの計測は図２のアルゴリズムにおけるＳ１０２において計測される。
その他は，実施形態例１と同様である。
【００５５】
本例の場合には，上記炭化水素検出手段１５により触媒コンバータ２に入る炭化水素量を直接測定する。そのため，上記触媒コンバータ２に入る炭化火素量を正確に把握することができる。これにより，劣化判定を行うべきか行わないべきかの判断が容易にかつ正確になされる。それに伴い，劣化判定の精度も向上する。
その他，実施形態例１と同様の作用効果を有する。
なお，炭化水素量は上記のごとく直接測定することも可能であるが，機関運転情報から推定することも可能である。
【００５６】
実施形態例４
本例は，図１０に示すごとく，車両及び触媒コンバータ２周囲の環境情報を検出する環境情報検出手段１６を付加した触媒劣化判定装置１０４の例である。該環境情報検出手段１６により計測されたデータは，ダミー触媒排出ガス温度推定手段１２に送られる（図１０）。
【００５７】
上記環境情報検出手段１６では，車両周囲の外気温度Ｔam，触媒周囲の風速Ｖ等が計測される。計測されたデータはダミー触媒排出ガス温度推定手段１２に送られる。ここではまず，図２中のＳ１０４で初期出口ガス温度Ｔoutn-1の推定がなされる。
実施形態例１では，冷却水温と２５℃とが比較されたが，本例では冷却水温Ｔwと外気温度Ｔamとが比較される。そして，両者の差より図１１に示したマップ５０を用いてＴoutn-1を決定される。
【００５８】
このマップ５０では，ＴwとＴamとの差が小さい場合は前回のエンジン停止後から充分な時間が経過しているものと判断し，触媒の温度は外気温度と等しく，初期出口ガス温度も外気温度と同程度としてＴoutn-1＝Ｔamとする。ＴwとＴamとの差が大きい場合には，前回のエンジン停止からさほど時間が経過していないものとし，Ｔoutn-1は前回動作時の最後の推定温度ＴoutoldとＴamを用いて，図１１のマップ５０で決定される。
また，外気温度Ｔamと触媒コンバータ２周囲の風速Ｖはダミー触媒排出ガス温度推定手段１２の神経回路網６に入力される。
その他は，実施形態例１と同様である。
【００５９】
本例の触媒劣化判定装置１０４は，機関開始時のダミー触媒排出ガス温度を推定する為に外気温度を用いることで，精度の高いダミー触媒排出ガス温度を推定することが可能になる。例えば，夏期と冬期ではエンジン開始直後に出てくる触媒コンバータ２の出口ガス温度は異なる。本例ではこの差も区別して扱うことができ，ダミー触媒排出ガス温度の推定精度を向上させることができる。
【００６０】
また，上記触媒劣化判定装置１０４では，周囲温度及び触媒周囲の風速もダミー触媒排出ガス温度推定の情報として上記ダミー触媒排出ガス温度推定手段１２に入力できる。これにより，触媒コンバータ２から周囲環境への熱伝導も考慮して，高精度なダミー触媒排出ガス温度の推定が可能になる。
その他，実施形態例１と同様の作用効果を有する。
なお，上記の環境情報については直接測定することも可能であるが，スピードメーター等の情報から推定することも可能である。
【００６１】
実施形態例５
本例は，図１２に示すごとく，触媒コンバータ２に入る排出ガスの流量を測定する流量測定手段１７を触媒コンバータ２の入口２１の入口配管４１に設置した触媒劣化判定装置１０５の例である。
【００６２】
上記触媒劣化判定装置１０５においては，触媒コンバータ２に入る排出ガスの流量が上記流量測定手段１７によって直接計測される。そして，その結果はダミー触媒排出ガス温度推定手段１２に入力される。即ち，該ダミー触媒排出ガス温度推定手段１２では，実施形態例１でのデータ以外に排出ガス流量も利用してダミー触媒排出ガス温度の推定をする。排出ガス流量は図２のアルゴリズムにおけるＳ１０２において計測される。
【００６３】
本例では，触媒コンバータ２の入口２１の排出ガスの流量を上記流量測定手段１７によって直接計測するため，推定誤差が生じることなく，高精度で入口２１のガス流量を得ることができる。その結果として一層高精度なダミー触媒排出ガス温度を推定することができ，劣化判定精度も一層向上する。
その他，実施形態例１と同様の作用効果を有する。
【００６４】
上述した実施形態例では，触媒出口ガス温度による劣化判定の是非については考慮されていなかった。しかし，一般に触媒はある活性温度以上にならないと反応が生じないという特徴がある。そのため，機関開始直後のような触媒温度が低温の場合には劣化していない触媒であっても触媒反応が生じない場合がある。
この問題を解決するため，出口ガス温度の値を調べ，あるしきい値以上の場合のみ劣化判定を下すようにアルゴリズムを組むことも可能である。
【００６５】
また，上記実施形態例ではそれぞれの検出手段を単独で用いたが，それらを複数個同時に用いることも可能であり，これより更に高精度に，ダミー触媒排出ガス温度を推定することができ，その結果劣化判定精度も更に向上する。
【００６６】
【発明の効果】
上述のごとく，本発明によれば，容易かつ正確に触媒劣化の判定を行うことができる触媒劣化判定装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態例１における，触媒劣化判定装置の構成図。
【図２】実施形態例１における，触媒劣化判定のフロー図。
【図３】実施形態例１における，初期出口ガス温度を決定するためのマップ図。
【図４】実施形態例１における，神経回路網の概念図。
【図５】実施形態例１における，神経回路網の各素子内の演算の説明図。
【図６】実施形態例２における，触媒劣化判定装置の構成図。
【図７】実施形態例２における，ダミー触媒排出ガス温度推定手段による推定結果を表す線図。
【図８】実施形態例３における，触媒劣化判定装置の構成図。
【図９】実施形態例３における，炭化水素検出手段を用いる場合の図２のＳ１０８の置換え部分を表す図。
【図１０】実施形態例４における，触媒劣化判定装置の構成図。
【図１１】実施形態例４における，初期出口ガス温度を決定するためのマップ図。
【図１２】実施形態例５における，触媒劣化判定装置の構成図。
【符号の説明】
１，１０２，１０３，１０４，１０５．．．触媒劣化判定装置，
１１．．．出口ガス温度検出手段，
１２．．．ダミー触媒排出ガス温度推定手段，
１３．．．劣化判定手段，
１４．．．入口ガス温度検出手段，
１５．．．炭化水素検出手段，
１６．．．環境情報検出手段，
１７．．．流量測定手段，
２．．．触媒コンバータ，
２１．．．入口，
２２．．．出口，
３．．．エンジンコントロール用コンピュータ，
４１．．．入口配管，
４２．．．出口配管，
５．．．マップ，
６．．．神経回路網，
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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