JP4442618B2 - 内燃機関の排気浄化制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、内燃機関の排気系に設けられた排気浄化触媒の床温制御を同機関への燃料の追加供給に基づいて行う内燃機関の排気浄化制御装置に関するものである。

一般に、車載用ディーゼル機関等の内燃機関では、排気温が低下すると排気通路に設けられた排気浄化触媒の床温が低下してその浄化機能が低下する。このため、このような内燃機関にあっては、こうして排気温が低下したときに、機関出力を発生させるための燃料噴射の実行後に少量の燃料を噴射する、いわゆるポスト噴射を実行したり、あるいは排気通路に設けられた燃料添加弁から排気中に未燃燃料を添加するなどして排気温を強制的に昇温させるようにしている。そして従来、このような態様で床温制御を行う排気浄化制御装置として、特許文献１に記載の装置が知られている。

この特許文献１に記載の排気浄化制御装置にあっては、上記床温制御を実行している際の触媒床温と目標床温とのずれを補正し得るポスト噴射の噴射量や未燃燃料の添加量についての補正量を機関の各種領域毎に学習値として記憶し、同学習値をその都度のポスト噴射の噴射量や未燃燃料の添加量に反映させるようにしている。これにより、機関の運転状態によることなくポスト噴射や未燃燃料の添加による排気温の昇温効果を安定して得ることができるようになり、ひいては触媒床温を目標床温に保持する制御を行う上でもその緻密性や信頼性が高められるようになる。
特開２００３−１７２１８５号公報

ところで、排気浄化触媒たるＤＰＦ（ディーゼル・パティキュレイト・フィルタ）の温度を上昇させてＰＭ（粒子状物質）の燃焼除去を行う、いわゆるＰＭ再生を行う排気浄化装置にあっては以下のような問題が無視できないものとなる。

すなわち、このような排気浄化装置では一般に、例えばＰＭ再生中であることや上記目標床温が例えば６００度以上であること等々の条件が成立したときに、添加弁からＤＰＦに供給された燃料量である実供給燃料量と、実際に触媒床温の上昇に寄与した燃料量である推定供給燃料量との差から上記学習値を算出するようにしている。ちなみに、この実供給燃料量及び推定供給燃料量は、上記目標床温、上記排気通路内を流れる排気の推定温度である推定排気温、上記ＤＰＦの推定温度である推定床温、及び排気通路内の排気流量等から算出される。すなわち、これら推定床温と推定排気温とを高い精度で算出することが上記燃料添加弁を通じた未燃燃料の添加量学習を行う上で重要な要素となる。しかしながら、これら推定床温と推定排気温とは、排気温や排気流量が大きく変化するとき、すなわち排気温や排気流量が過渡状態にあるときには同排気温の分布や触媒床温の温度分布に大きなばらつきが生じるため、このような状態をモデル化すること自体が困難となり、ひいてはこれら温度の算出精度が大幅に低下することともなる。このため、このような状況下では適正な床温制御の維持も難しい。

なお、このような課題は、上記ＰＭ再生のための床温制御が実行される排気浄化制御装置に限らず、ディーゼル機関であれガソリン機関であれ、例えば触媒に付着した硫黄を除去すべく未燃燃料の添加を通じて触媒の温度を上昇させる等の制御が実行される排気浄化制御装置においても共通する課題である。また、燃料添加弁を通じた排気中への未燃燃料の添加を主として行う排気浄化制御装置に限らず、例えばポスト噴射による燃焼室内への燃料の噴射を主として行う排気浄化制御装置等、内燃機関への燃料の追加供給に基づき排気浄化触媒の床温を制御する排気浄化制御装置においても共通する課題である。

本発明はこうした実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、内燃機関への燃料の追加供給に基づき排気浄化触媒の床温制御を行うにあたり、より適正な学習値に基づくより適正な床温制御の維持を可能とする内燃機関の排気浄化制御装置を提供することにある。

以下、上記課題を解決するための手段及びその作用効果について記載する。
請求項１に記載の発明は、内燃機関への燃料の追加供給に基づきその排気系に設けられた排気浄化触媒の温度を目標床温に制御するにあたり、その都度の触媒床温と目標床温とのずれを補正し得る燃料の追加供給量を学習し、その学習値を同燃料の追加供給量に反映させつつ前記排気浄化触媒の床温を制御する内燃機関の排気浄化制御装置において、前記排気浄化触媒に至る排気流れの過渡状態を検出する過渡状態検出手段を備え、この過渡状態検出手段によって前記排気流れの過渡状態が検出されるとき前記学習の実施を制限するものであり、前記過渡状態検出手段は、前記排気浄化触媒に至る排気の排気温と排気流量とに基づき求まる排気エネルギの平均値である平均排気エネルギと、同排気エネルギの瞬時値である瞬時排気エネルギとの偏差の累積値が所定の判定値以上となることに基づいて前記排気流れの過渡状態を検出することを要旨としている。

前述のように、内燃機関への燃料の追加供給量、例えば燃料添加弁を通じた未燃燃料の添加量、あるいはポスト噴射による燃料の噴射量等についての学習値を、排気通路内の排気の推定温度である推定排気温、及び排気浄化触媒の推定温度である推定床温に基づいて算出するようにした場合には、これら推定床温と推定排気温とを高い精度で算出することが上記燃料の追加供給量の学習を行う上で重要な要素となる。そしてこの場合、これら推定床温と推定排気温とは、排気温や排気流量といった排気流れが過渡状態にあるときには同排気温の分布や触媒床温の温度分布に大きなばらつきが生じることから、このような状態をモデル化することが困難となり、ひいてはこれら温度の算出精度が大幅に低下して適正な学習を行うことが難しくなる。そこで、同構成によるように、上記過渡状態検出手段を通じて排気流れの過渡状態が検出されるときには学習の実施を制限するようにすれば、学習値自体が触媒床温に対して過上昇側もしくは過低下側の値をとるといったような誤学習が抑制され、結果として、より適正な学習値に基づくより適正な床温制御の維持が可能となる。

排気浄化触媒に至る排気流れの過渡状態の検出には、上記排気浄化触媒に至る排気の排気温と排気流量とに基づき求まる排気エネルギの平均値である平均排気エネルギと、同排気エネルギの瞬時値である瞬時排気エネルギとの偏差の累積値が有効であり、該累積値が所定の判定値以上となることに基づいて排気流れの過渡状態を検出することで同過渡状態の有無についても容易に、しかも高い精度にて判定することができるようになる。なお、上記排気流量は、内燃機関の吸気通路内を流れる吸入空気の量、すなわち吸入空気量に準じた流量となるため、この吸入空気量を上記排気流量として準用することができる。

そしてこの場合、請求項２に記載の発明によるように、前記平均排気エネルギについてはこれを、前記学習を実施するための条件が満たされている時点からその都度求められる排気温と排気流量との各平均値の積として算出し、また前記瞬時排気エネルギについてはこれを、同じく前記学習を実施するための条件が満たされている時点からその都度求められる排気温と排気流量との積として算出することで、上記平均排気エネルギと上記瞬時排気エネルギとの偏差の累積値を求める上での演算負荷も最小限の負荷で済むようになる。

請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の内燃機関の排気浄化制御装置において、前記内燃機関がディーゼル機関であり、前記排気浄化触媒が排気中のＰＭ（粒子状物質）を捕集するＤＰＦ（ディーゼル・パティキュレイト・フィルタ）を含むとき、前記学習を実施するための条件が、
ａ．前記過渡状態検出手段によって前記排気流れの過渡状態が検出されていないこと。及び
ｂ．前記ＤＰＦに堆積したＰＭの量に応じて前記目標床温を段階的に変更する段階床温制御における前記目標床温の変更時ではないこと。及び
ｃ．前記ＤＰＦに堆積したＰＭを燃焼除去するＰＭ再生にかかる前記燃料の間欠添加時ではないこと。及び
ｄ．前記目標床温が低温判定値以下である時間の累積時間が前記過渡状態検出手段による検出期間内に所定時間以上とならないこと。及び
ｅ．前記排気流量が低量判定値以下である時間の累積時間が前記過渡状態検出手段による検出期間内に所定時間以上とならないこと。及び
ｆ．前記学習値の更新時ではないこと。
の論理積条件からなることを要旨としている。

前述のように、ディーゼル機関の排気浄化制御装置には、同機関への燃料の追加供給に基づき排気浄化触媒たるＤＰＦ（ディーゼル・パティキュレイト・フィルタ）の温度を上昇させてＰＭ（粒子状物質）の燃焼除去を行う、いわゆるＰＭ再生を実行するようにしたものがある。そして、このようなＰＭ再生を行う装置にあって上記燃料の追加供給量の学習を行う場合に以下のような問題が無視できないものとなる。すなわち、
ａ１．排気流れが過渡状態にあるときには上記燃料の追加供給量についての適正な学習を行うことが困難となる。
ｂ１．ＰＭ再生を行う排気浄化制御装置にあっては、ＤＰＦに堆積したＰＭの量が多いときには、一部のＰＭが燃焼すると、他の部分のＰＭにも引火して上記堆積したＰＭ全体が燃焼するため、触媒床温が上昇し易い。すなわち、ＰＭ再生を行う際の目標床温を、低めの温度（例えば６００℃）に設定することが可能となる。一方、ＤＰＦに堆積したＰＭの量が少ないときには、一部のＰＭが燃焼しただけでは上記堆積したＰＭ全体が燃焼することはない。すなわち、上記目標床温を、例えば６３０℃といった高めの温度に設定する必要がある。そして、このようにＤＰＦに堆積したＰＭの量に応じて上記目標床温を段階的に変更する制御が段階昇温制御である。この段階昇温制御において上記目標床温が変更された場合には、この目標床温に応じて排気温が変化、すなわち排気温が過渡状態となるため、上記燃料の追加供給量についての適正な学習を行うことが困難となる。
ｃ１．ＰＭ再生を行う排気浄化制御装置にあっては通常、ＤＰＦに堆積したＰＭを燃焼除去するＰＭ再生にかかる燃料の間欠添加を実行するようにしている。ちなみにこの燃料の間欠添加とは、所定の噴射パターンにてディーゼル機関に燃料を追加供給することによってＤＰＦに堆積したＰＭを完全に燃焼除去する制御である。すなわち、このような燃料の間欠添加を実行している場合には、排気温や触媒床温に変化が生じた場合であっても、この変化が、上記ディーゼル機関への燃料の追加供給によるものなのか、あるいは上記燃料の間欠添加によるものなのかを判断することができないため、上記燃料の追加供給量についての適正な学習を行うことが困難となる。
ｄ１．上記推定触媒床温の算出精度は、実際の触媒床温が所定の低温判定値以下となった場合に低下する。したがって、上記目標床温が同低温判定値以下となっている状態が継続しているような場合には、実際の触媒床温自体も同低温判定値以下となって推定触媒床温の算出精度が低下している可能性があるため、上記燃料の追加供給量についての適正な学習を行うことが困難となる。
ｅ１．上記推定排気温の算出精度は、排気流量が所定の低量判定値以下となった場合に低下する。したがって、排気流量が低量判定値以下となっている状態が継続しているような場合には、推定排気温の算出精度が低下し、ひいては上記燃料の追加供給量についての適正な学習を行うことが困難となる。
ｆ１．上記学習値が更新されたときには、ディーゼル機関への燃料の追加供給量が変化して排気温が過渡状態となるため、上記燃料の追加供給量についての適正な学習を行うことが困難となる。

この点、上記構成によれば、上記ａ〜ｆの条件が１つでも満たされないときには、燃料の追加供給量の学習が制限されるため、上述したより適正な学習値を得ることができるようになる。

請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の内燃機関の排気浄化制御装置において、前記排気浄化触媒の床温の制御として排気系に設けられた燃料添加弁を通じた排気中への未燃燃料の添加を行う手段とそれ以外の他の手段とを備え、前記触媒床温を上昇させる制御が前記複数の手段により実行されるとき、前記学習を実施するための条件として、
ｇ．前記他の手段にて前記触媒床温を上昇させる制御が実行されていないこと。及び
ｈ．前記燃料添加弁を通じた未燃燃料の添加が禁止されていないこと。
を前記論理積条件として更に含むことを要旨としている。

内燃機関の排気浄化制御装置が、排気浄化触媒の床温制御として添加弁を通じた排気中への未燃燃料の添加以外の他の手段にて触媒床温を上昇させる制御を実行している場合には、以下のような問題も無視できないものとなる。すなわち、
ｇ１．例えばポスト噴射等、他の手段にて触媒床温を上昇させようとしている場合には、排気温や触媒床温に変化が生じた場合であっても、この変化が上記燃料添加弁からの未燃燃料の添加によるものなのか、あるいは上記他の手段によるものなのかを判断することができないため、上記未燃燃料の添加量についての適正な学習を行うことが困難となる。
ｈ１．上記他の手段にて、燃料添加弁を通じた未燃燃料の添加がそもそも禁止されている場合には、未燃燃料の添加量についての適正な学習を行うことが困難となる。

この点、上記構成によれば、上記ｇ，ｈの条件も含めて、それらの条件が１つでも満たされないときには未燃燃料の添加量学習が制限されるため、この場合も上述したより適正な学習値を得ることができるようになる。

請求項５に記載の発明は、請求項３又は４に記載の内燃機関の排気浄化制御装置において、前記学習は、内燃機関の排気系に設けられた排気温センサを通じて検出される排気温に基づいて実行されるものであり、前記学習を実施するための条件として、
ｉ．前記排気温センサの異常時ではないこと。
を前記論理積条件として更に含むことを要旨としている。

排気浄化制御装置には、内燃機関への燃料の追加供給量についての学習を、同機関の排気系に設けられた排気温センサを通じて検出される排気温に基づいて実行するようにしたものがある。したがって、このような装置にあっては、同排気温センサの異常時に、上記燃料の追加供給量についての適正な学習を行うことが困難となる。この点、上記構成によれば、燃料の追加供給量の学習が、こうした排気温センサの異常時にも制限されるため、やはりこの場合も、上述したより適正な学習値を得ることができるようになる。

以下、本発明にかかる内燃機関の排気浄化制御装置を、ディーゼル機関の排気浄化制御装置に適用した一実施形態について図１〜図７を参照して説明する。
図１に示すように、このディーゼル機関には、燃焼室１０内に燃料を噴射する燃料噴射弁１１が設けられている。この燃料噴射弁１１は、燃料タンク１２からサプライポンプ１３に至り、該サプライポンプ１３を通じて加圧されてコモンレール１４に蓄圧された燃料を燃焼室１０に噴射することとなる。また、燃焼室１０内では、吸気通路１５を通じて導入される吸入空気と上記燃料噴射弁１１から噴射される燃料とからなる混合気が燃焼されるとともに、同混合気の燃焼後の排気が排気通路１６へと排出される。そして周知のように、この混合気の燃焼に伴うピストン１７の直進運動がコンロッド１８を介してクランクシャフト１９の回転運動に変換されることによって、当該機関としての動力が得られるようになる。

一方、排気通路１６の下流には、排気温の昇温に用いられる酸化触媒２１と、排気中の粒子状物質（ＰＭ）を捕集するためのＤＰＦ（ディーゼル・パティキュレイト・フィルタ）２２とから構成される排気浄化装置２０が設けられている。そして、このＤＰＦ２２に対するＰＭの堆積に際して同ＤＰＦ２２の再生、すなわちＰＭ再生を実行するために、排気浄化装置２０の上流には、排気中に未燃燃料を添加する燃料添加弁３０が設けられている。ちなみに、この燃料添加弁３０は、上記サプライポンプ１３から供給される燃料を直接添加（噴射）する弁である。

また一方、このディーゼル機関には、当該機関の運転状態を検出するための各種センサが設けられている。例えば、上記吸気通路１５には、該通路１５内を流れる吸入空気の量、すなわち吸入空気量を検出するためのエアフロメータ４０が設けられている。なお、本実施形態では、エアフロメータ４０で検出される吸入空気量を、排気通路１６内を流れる排気の流量の推定量、すなわち推定排気流量ＧＡとして準用するようにしている。また、上記クランクシャフト１９の近傍には、その回転速度、すなわち機関回転速度ＮＥを検出するための回転速度センサ４１が設けられている。さらに、上記ＤＰＦ２２の下流には、同ＤＰＦ２２の下流の排気温ＴＯを検出するための排気温センサ４２が設けられている。そして、これら各センサ４０〜４２等の出力信号は電子制御装置５０に入力される。

電子制御装置５０は、演算処理装置（ＣＰＵ）、プログラムメモリ（ＲＯＭ）やデータメモリ（ＲＡＭ）等を有するマイクロコンピュータを備えて当該ディーゼル機関の運転を総括制御する部分である。すなわちこの電子制御装置５０では、上記各センサ４０〜４２等の出力信号に基づいてディーゼル機関の運転に係る各種状態量を求める。そして、それら求めた状態量に基づいて燃料噴射弁１１、サプライポンプ１３、及び燃料添加弁３０等を駆動して上記燃焼室１０内への燃料噴射量Ｑを制御するための燃料噴射量制御や上記ＤＰＦ２２の浄化機能を維持するためのＰＭ再生等を実行する。ちなみに、このＰＭ再生制御とは、燃料噴射弁１１によるポスト噴射や燃料添加弁３０による排気中への未燃燃料の添加を通じてＤＰＦ２２の温度（触媒床温）を目標床温まで上昇させてＰＭを燃焼除去し、ＤＰＦ２２の浄化機能を再生する制御である。そして、この機関では、このＰＭ再生に際して、上記燃料添加弁３０を通じた排気中への未燃燃料の添加によりＤＰＦ２２の床温を目標床温に制御するにあたり、その都度のＤＰＦ２２の床温と目標床温とのずれを補正し得る未燃燃料の添加量を機関の各種運転領域毎に学習し、その学習値を未燃燃料の添加量に反映させつつＤＰＦ２２の床温を制御している。

図２〜図５は、本実施形態による上記燃料添加弁３０を通じた排気中への未燃燃料の添加についてその制御手順を示したものであり、以下、これら図２〜図５に基づいてその具体的な制御手法を詳述する。なお、これら図２〜図５に示す制御、あるいは処理は、所定の演算周期（例えば０．１〜０．２ｍｓ（ミリ秒））をもって繰り返し実行される。

図２は、本実施形態にかかる燃料添加弁３０を通じた未燃燃料の添加制御についてその手順をフローチャートとして示したものである。同制御は、排気温の推定値である推定排気温ＴＯＢとＤＰＦ２２の床温の目標値である目標床温Ｔｔｃとに基づいて添加量Ｑｒを算出するとともに、この算出した添加量Ｑｒに学習値Ｋｉを反映させる制御である。

同図２に示されるように、この燃料添加制御ではまず、ＰＭ再生が実行中であるか否かが判断され（ステップＳ１００）、ＰＭ再生が実行中である旨が判断される場合には（ステップＳ１００：ＹＥＳ）、推定排気温ＴＯＢ及び推定床温Ｔｂｃが算出される。すなわち、これらの算出に際してはまず、機関回転速度ＮＥ及び燃料噴射量Ｑに基づいてＤＰＦ２２の上流の推定排気温ＴＯＢが、また同推定排気温ＴＯＢ、燃料噴射量Ｑ、添加量Ｑｒ、及び推定排気流量ＧＡに基づいてＤＰＦ２２の下流の推定排気温ＴＯＡがそれぞれ算出される（ステップＳ１１０，Ｓ１２０）。そして、ステップ１３０の処理として、この推定排気温ＴＯＡと上記排気温センサ４２を通じて検出される排気温ＴＯとに基づいて推定床温Ｔｂｃが算出される（ステップＳ１３０）。ちなみに、推定床温Ｔｂｃは学習値Ｋｉの算出の際に用いられる。

こうして推定床温Ｔｂｃが算出されると、次にステップＳ１４０の処理として、機関回転速度ＮＥ及び燃料噴射量Ｑに基づいて目標床温Ｔｔｃが算出される。そしてその後、これら算出された目標床温Ｔｔｃと推定排気温ＴＯＢとの温度差、及び上記推定排気流量ＧＡに基づいて未燃燃料の添加量Ｑｒが算出される（ステップＳ１５０）。

こうして添加量Ｑｒが算出されると、次のステップＳ１６０の処理として、推定床温Ｔｂｃと目標床温Ｔｔｃとのずれを補正し得る添加量Ｑｒについての学習値Ｋｉがメモリ（不揮発性メモリ）から読み込まれ、同学習値Ｋｉを添加量Ｑｒに積算することによって最終的な添加量Ｑｒが設定される（ステップＳ１７０）。そして、この学習値Ｋｉが反映された添加量Ｑｒに基づいて燃料添加量が決定された後、この決定された添加量にて上記排気中への未燃燃料の添加が実行される（ステップＳ１８０）。

ここで、この実施形態では、この燃料添加制御とは別に、図３に示す燃料添加学習処理が実行されており、同処理を通じて上記学習値Ｋｉが機関運転状態に応じて随時更新されていくことになる。

すなわちこの燃料添加学習処理では、同図３に示されるように、まず学習を実施するための条件が成立しているか否かが判断される（ステップＳ２００）。この学習を実施するための条件は、例えば、次のような条件の論理積（ＡＮＤ）条件からなる。すなわち、
ａ．ＤＰＦ２２に至る排気流れが過渡状態にあるか否かを検出し、同検出結果に基づいて排気流れの過渡状態が検出されていないこと。このように、排気流れが過渡状態にあるときには当該学習を行うことが困難となる。
ｂ．ＤＰＦ２２に堆積したＰＭの量に応じて目標床温Ｔｔｃを段階的に変更する段階床温制御における目標床温Ｔｔｃの変更時ではないこと。このように、段階昇温制御において目標床温Ｔｔｃが変更された場合には、この目標床温Ｔｔｃに応じて排気温が変化、すなわち排気温が過渡状態となるため、当該学習を行うことが困難となる。
ｃ．ＤＰＦ２２に堆積したＰＭを燃焼除去するＰＭ再生にかかる未燃燃料の間欠添加時ではないこと。ちなみに、この未燃燃料の間欠添加とは、上記燃料添加制御による上記添加量Ｑｒに基づいた噴射パターンとは異なった噴射パターンにて排気中に未燃燃料を添加することによってＤＰＦ２２に堆積したＰＭを完全に燃焼除去する制御である。このように、未燃燃料の間欠添加を実行している場合には、排気温やＤＰＦ２２の温度に変化が生じた場合であっても、この変化が、燃料添加弁３０からの未燃燃料の添加によるものなのか、あるいは未燃燃料の間欠添加によるものなのかを判断することができないため、当該学習を行うことが困難となる。
ｄ．目標床温Ｔｔｃが低温判定値以下である時間の累積時間が、上記排気流れの過渡状態を検出している期間内に所定時間以上とならないこと。このように、目標床温Ｔｔｃが低温判定値以下となっている状態が継続しているような場合には、実際のＤＰＦ２２の温度自体も同低温判定値以下となって推定床温Ｔｂｃの算出精度が低下している可能性があるため、当該学習を行うことが困難となる。
ｅ．推定排気流量ＧＡが低量判定値以下である時間の累積時間が、上記排気流れの過渡状態を検出している期間内に所定時間以上とならないこと。このように、推定排気流量ＧＡが低量判定値以下となっている状態が継続しているような場合には、推定排気温ＴＯＢの算出精度が低下し、ひいては当該学習を行うことが困難となる。
ｆ．本燃料添加学習処理による上記学習値Ｋｉの更新時ではないこと。このように、学習値Ｋｉが更新されたときには、燃料添加弁３０からの未燃燃料の添加量が変化して排気温が過渡状態となるため、当該学習を行うことが困難となる。
ｇ．他の手段、例えばポスト噴射等にてＤＰＦ２２の温度を上昇させる制御が実行されていないこと。例えばポスト噴射等、他の手段にてＤＰＦ２２の温度を上昇させようとしている場合には、排気温やＤＰＦ２２の温度に変化が生じた場合であっても、この変化が燃料添加弁３０からの未燃燃料の添加によるものなのか、あるいは上記他の手段によるものなのかを判断することができない。このため、当該学習を行うことが困難となる。
ｈ．燃料添加弁３０を通じた未燃燃料の添加が禁止されていないこと。このように、他の手段にて、燃料添加弁３０を通じた未燃燃料の添加がそもそも禁止されている場合には、当該学習を行うことが困難となる。
ｉ．排気温センサ４２の異常時ではないこと。この排気浄化制御装置では、当該学習を、ディーゼル機関の排気通路１６に設けられた排気温センサ４２を通じて検出される排気温ＴＯに基づいて実行するようにしている。したがって、排気温センサ４２の異常時には、当該学習を行うことが困難となる。

そして、これらａ〜ｉの条件が１つでも満たされないときには（ステップＳ２００：ＮＯ）、学習値Ｋｉを算出することなくこの処理が終了されるため、上述した適正な学習値Ｋｉを得ることができるようになる。特に、本実施形態では、ａの条件が満たされないとき、すなわち排気流れの過渡状態が検出されるときに上記未燃燃料の添加量学習を制限するようにしている。

ここで、上記ａの条件は、具体的には、排気通路１６内を流れる排気の有するエネルギ、すなわち排気エネルギの平均値である平均排気エネルギと、同排気エネルギの瞬時値である瞬時排気エネルギとの偏差の累積値である平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄに基づいて判断される。そして、この平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄが過渡状態判定値ＥＥａｄｊ以上となることに基づいて上記排気流れの過渡状態が検出されることとなる。このように、上記排気流れの過渡状態の検出には上記平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄが有効であり、同累積値ＥＥａｄが上記判定値ＥＥａｄｊ以上となることに基づいて上記排気流れの過渡状態を検出することで同過渡状態の有無についても容易に、しかも高い精度にて判定することができるようになる。なお、このステップＳ２００の処理（正確には上記ａの条件が満たされているか否かを判断する処理）が過渡状態検出手段となる。また、この累積値ＥＥａｄは、上記ｂ〜ｉの条件の論理積条件が満たされるまでは「０」に維持され（条件ａが満たされ）、上記ｂ〜ｉの条件の論理積条件が満たされることで、上記学習を実施するための条件が満たされて上記平均排気エネルギと上記瞬時排気エネルギとの偏差の累積が開始されるようになる（ステップＳ２００：ＹＥＳ）。

こうして、上記学習を実施するための条件が満たされた後は、続くステップＳ２１０の処理として、平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄの算出が実行される。ここで、この平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄは図５に示す平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値算出処理を通じて、上記瞬時排気エネルギＥＥｍと上記平均排気エネルギＥＥａとから算出される。

すなわち、同図５に示されるように、この平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値算出処理ではまず、上記ＤＰＦ２２の上流の推定排気温ＴＯＢ及び推定排気流量ＧＡを検出し（ステップＳ２１１）、これら推定排気温ＴＯＢ、推定排気流量ＧＡ、及び本処理の演算周期Ｔから次式（１）に基づいて瞬時排気エネルギＥＥｍが算出される（ステップＳ２１２）。なお、上述のように、この演算周期Ｔは０．１〜０．２ｍｓ程度の値に設定されている。

ＥＥｍ←ＴＯＢ×ＧＡ×Ｔ ・・・（１）
続いて、平均排気エネルギＥＥａを算出するために、ステップＳ２１３の処理として、上記学習を実施するための条件が満たされている時点からの上記推定排気温ＴＯＢの平均値である平均推定排気温ＴＯＢａが算出される。この処理では、上記学習を実施するための条件が満たされている時点からの推定排気温ＴＯＢと平均推定排気温ＴＯＢａとの経時的な変化を図６（ａ）に示すように、上記学習を実施するための条件が満たされた時刻ｔ１０からその都度求められる推定排気温ＴＯＢに基づいて平均推定排気温ＴＯＢａが順次算出される。また、続くステップＳ２１４の処理として、上記学習を実施するための条件が満たされている時点からの上記推定排気流量ＧＡの平均値である平均推定排気流量ＧＡａが算出される。この処理でも、上記学習を実施するための条件が満たされている時点からの推定排気流量ＧＡと平均推定排気流量ＧＡａとの経時的な変化を図６（ｂ）に示すように、上記学習を実施するための条件が満たされた時刻ｔ１０からその都度求められる推定排気流量ＧＡに基づいて平均推定排気流量ＧＡａが順次算出される。そして、こうして算出された平均推定排気温ＴＯＢａ、平均推定排気流量ＧＡａ、及び本処理の演算周期Ｔから次式（２）に基づいて平均排気エネルギＥＥａが算出される（ステップＳ２１５）。

ＥＥａ←ＴＯＢａ×ＧＡａ×Ｔ ・・・（２）
このように、瞬時排気エネルギＥＥｍ及び平均排気エネルギＥＥａを式（１），（２）に基づいて算出することで、次に説明する平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄを求める上での電子制御装置５０の演算負荷も最小限の負荷で済むようになる。

そして、こうして算出される瞬時排気エネルギＥＥｍ及び平均排気エネルギＥＥａから次式（３）に基づいて上記平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄが算出される（ステップＳ２１６）。

ＥＥａｄ_（ｉ）←ＥＥａｄ_{（ｉ−１）}＋｜ＥＥｍ_（ｉ）−ＥＥａ_（ｉ）｜ ・・・（３）
ただし、（ｉ）：今回の値
（ｉ−１）：前回の値
すなわち、この処理では、瞬時排気エネルギＥＥｍ及び平均排気エネルギＥＥａの経時的な変化を図６（ｃ）に示すように、上記学習を実施するための条件が満たされた時刻ｔ１０から平均排気エネルギＥＥａの算出が開始されるとともに、同平均排気エネルギＥＥａと瞬時排気エネルギＥＥｍとの偏差（図６（ｃ）の矢印Ａに相当する値）が算出される。そして、この偏差の累積値、すなわち図６（ｃ）の斜線部の面積がその都度算出され、図６（ｄ）に示される態様にて、平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄが増加していくこととなる。

こうして平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄが算出された後は、図３のステップ２２０の処理として、添加弁学習タイマＴＳがカウントアップされ（ステップＳ２２０）、この添加弁学習タイマＴＳの値が添加弁学習タイマ判定値ＴＳｊ（例えば６０ｓｅｃ（秒））以上であるか否かが判断される（ステップＳ２３０）。すなわち、添加弁学習タイマＴＳの値の経時的な推移を図６（ｅ）に示すように、添加弁学習タイマＴＳは、当該学習を実施するための条件が満たされた時刻ｔ１０からカウントアップが開始され、添加弁学習タイマ判定値ＴＳｊに至るまで増加していくこととなる。ここで、この添加弁学習タイマ判定値ＴＳｊは、ＤＰＦ２２の温度が大きく変化するような制御、例えば上記段階昇温制御によって目標床温Ｔｔｃが時刻ｔ１０の直前で変更された場合であっても、同判定値ＴＳｊに相当する期間が経過すれば上記ＤＰＦ２２の温度が目標床温Ｔｔｃ近傍まで上昇していると判断することのできる値に予め設定されている。すなわち、本実施形態では、上記ＤＰＦ２２の温度を上記推定床温Ｔｂｃに基づいて推定しているため、上記ＤＰＦ２２の温度を実際に測定することなく上記未燃燃料の添加量学習を実施する上で同ＤＰＦ２２の温度が安定した状態にあるか否かを正確に判断することは困難である。このため、図３のステップＳ２２０の処理では、当該学習を実施する上で上記ＤＰＦ２２の温度が安定した状態にあるか否かを、添加弁学習タイマＴＳの値と添加弁学習タイマ判定値ＴＳｊとに基づいて判断するようにしている。

一方、添加弁学習タイマＴＳの値が添加弁学習タイマ判定値ＴＳｊ以上になった旨が判断されたときには（ステップＳ２３０：ＹＥＳ）、同タイマＴＳのカウントアップが一旦停止される（ステップＳ２４０）。すなわち、図６（ｅ）に示されるように、添加弁学習タイマＴＳの値が添加弁学習タイマ判定値ＴＳｊに至った時刻ｔ１１以降は、同タイマＴＳの値が同判定値ＴＳｊに維持される。そしてその後は、この未燃燃料の添加量学習を実施する上で、上記ＤＰＦ２２の温度が適正な温度となっているか否かが、上記推定床温Ｔｂｃの最大値と最小値との差、すなわち床温振幅ＡＴＣについて、その最大値である床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘに基づいて判断される。

そこでこの燃料添加学習処理ではまず、この床温振幅ＡＴＣを算出するために、床温振幅タイマＴＡのカウントアップが開始されるとともに（図４のステップＳ２５０）、この床温振幅タイマＴＡの値が床温振幅タイマ判定値ＴＡｊ（例えば３０ｓｅｃ）以上であるか否かが判断される（ステップＳ２６０）。その結果、床温振幅タイマＴＡがいまだ床温振幅タイマ判定値ＴＡｊ未満である旨が判断される場合には（ステップＳ２６０：ＮＯ）、上記床温振幅ＡＴＣがその都度算出され（ステップＳ３２０）、この算出した床温振幅ＡＴＣの値が適宜のメモリに格納されているそれ以前の値よりも大きいときに床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘとしてその値に更新するようにしている（ステップＳ３３０）。そしてその後、床温振幅タイマＴＡの値が床温振幅タイマ判定値ＴＡｊ以上となったときには（ステップＳ２６０：ＹＥＳ）、上記態様で更新される床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘの値が振幅判定値ＡＴＣｊ未満であるか否かを判断することで（ステップＳ２７０）、当該学習を実施する上で上記ＤＰＦ２２の温度が適正な温度となっているか否かを判断する。すなわち、この床温振幅タイマＴＡの値の経時的な推移を図６（ｆ）に示すように、この床温振幅タイマＴＡは、上記添加弁学習タイマＴＳの値が添加弁学習タイマ判定値ＴＳｊに至った時刻ｔ１１からカウントアップが開始され、これに併せて上記床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘが算出、更新されていく。そして、床温振幅タイマＴＡの値が振幅判定値ＡＴＣｊに至った時刻ｔ１２において、この更新された床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘの値が振幅判定値ＡＴＣｊ未満であるか否かが判断される。

こうして、床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘとされている値が振幅判定値ＡＴＣｊ未満である旨が判断された場合には（ステップＳ２７０：ＹＥＳ）、学習値Ｋｉが算出される（ステップＳ２８０）。ちなみにこの学習値Ｋｉは、以下の式（４），（５）に基づいて要求発熱量ＣＶＤ及び推定発熱量ＣＶＰを算出した後、これら要求発熱量ＣＶＤ及び推定発熱量ＣＶＰから以下の式（６）に基づいて算出される。なお、昇温・発熱量換算係数ｋは、ＤＰＦ２２の温度の上昇幅からその発熱量を換算するための係数である。

ＣＶＤ←（Ｔｔｃ−ＴＯＢ）×ＧＡ×ｋ ・・・（４）
ＣＶＰ←（Ｔｂｃ−ＴＯＢ）×ＧＡ×ｋ ・・・（５）
Ｋｉ_（ｉ）←（ＣＶＤ−ＣＶＰ）×ＣＶＰ／Ｋｉ_{（ｉ−１）}＋１ ・・・（６）
ただし、（ｉ）：今回の値
（ｉ−１）：前回の値
そして、このようにして算出された学習値Ｋｉが、新たな学習値Ｋｉとして更新されることとなる（ステップＳ２９０）。すなわち、図６（ｆ）に示されるように、床温振幅タイマＴＡの値が床温振幅タイマ判定値ＴＡｊに至った時刻ｔ１２において、床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘが振幅判定値ＡＴＣｊ未満である旨が判断されたときに、学習値Ｋｉの算出とその更新とが行われて上記未燃燃料の添加量学習が実施されることとなる。そして、このステップＳ２９０の処理の後、上記床温振幅タイマＴＡ及び床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘが共にクリアされ（ステップＳ３００，Ｓ３１０）、同処理を一旦抜ける。

一方、床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘとされている値が振幅判定値ＡＴＣｊ以上である旨が判断された場合には（ステップＳ２７０：ＮＯ）、上記学習値Ｋｉの算出とその更新とが実行されることなく、上記床温振幅タイマＴＡ及び床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘが共にクリアされる（ステップＳ３００，Ｓ３１０）。そして再び床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘが振幅判定値ＡＴＣｊ未満であるか否かが判断される（ステップＳ２７０）。すなわち、床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘが振幅判定値ＡＴＣｊ未満となるまで同床温振幅ＡＴＣ及び床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘが繰り返し算出され、同床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘが振幅判定値ＡＴＣｊ未満となったときに当該学習が実施されることとなる。

ところで、上記添加弁学習タイマＴＳや床温振幅タイマＴＡのカウントアップが開始された場合であっても、図３のステップＳ２００の処理、すなわち当該学習を実施するための条件の論理条件が満たされなくなった場合には、同タイマＴＳ，ＴＡがクリアされる（ステップＳ３４０，３５０）。そして、平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄもクリアされ（ステップＳ３６０）、こうした学習の実施が制限（禁止）される。特に本実施形態では、図６（ｄ）に示されるように、上記タイマＴＳ，ＴＡがそれぞれの判定値ＴＳｊ，ＴＡｊまでカウントアップするまでの時刻ｔ１０〜ｔ１２の期間に、少なくとも平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄが上記過渡状態判定値ＥＥａｄｊ未満であった場合、すなわち上記排気流れの過渡状態が検出されなかった場合に上記学習が実施される。一方、図７（ａ）に示すように、瞬時排気エネルギＥＥｍと平均排気エネルギＥＥａとの偏差が大きい場合には、図７（ｂ）に示すように、平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄの増加量も自ずと大きくなる。そしてこのとき、図７（ｃ）に示す態様で添加弁学習タイマＴＳの値が添加弁学習タイマ判定値ＴＳｊに達した後、図７（ｄ）に示す態様で床温振幅タイマＴＡの値が上記振幅判定値ＡＴＣｊに達するまでに、上記平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄが上記過渡状態判定値ＥＥａｄｊに達した場合、すなわち排気流れの過渡状態が検出された場合には（図３のステップＳ２００：ＮＯ）、当該学習が実施されることはない。本実施形態では、このように排気流れの過渡状態が検出されるときには学習の実施を制限することで、学習値自体がＤＰＦ２２の温度に対して過上昇側もしくは過低下側の値をとるといったような誤学習が抑制され、結果として、より適正な学習値Ｋｉに基づくより適正な床温制御の維持が可能となる。

以上説明したように、本実施形態かかる内燃機関の排気浄化制御装置によれば、以下のような効果が得られるようになる。
（１）上記排気流れの過渡状態が検出されるとき、すなわち上記学習を実施するための条件の１つである上記ａの条件が満たされていないときには未燃燃料の添加量学習の実施を制限するようにした。このため、学習値Ｋｉ自体がＤＰＦ２２の温度に対して過上昇側もしくは過低下側の値をとるといったような誤学習が抑制され、結果として、より適正な学習値Ｋｉに基づくより適正な床温制御の維持が可能となる。

（２）上記排気流れの過渡状態の検出に、推定排気温ＴＯＢと推定排気流量ＧＡとに基づき求まる排気エネルギの平均値である平均排気エネルギＥＥａと、同排気エネルギの瞬時値である瞬時排気エネルギＥＥｍとの偏差の累積値である平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄを用いるようにした。このように、上記排気流れの検出にはこの累積値ＥＥａｄが有効であり、同累積値ＥＥａｄが上記判定値ＥＥａｄｊ以上となることに基づいて上記排気流れの過渡状態を検出することで、同過渡状態の有無についても容易に、しかも高い精度にて判定することができるようになる。

（３）平均排気エネルギＥＥａについてはこれを、学習を実施するための条件が満たされている時点からその都度求められる推定排気温ＴＯＢと推定排気流量ＧＡとの各平均値の積として算出した。また、瞬時排気エネルギＥＥｍについてはこれを、同じく上記学習を実施するための条件が満たされている時点からその都度求められる推定排気温ＴＯＢと推定排気流量ＧＡとの積として算出した。これにより、平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄを求める上での電子制御装置５０の演算負荷も最小限で済むようになる。

（４）上記学習を実施するための条件、すなわち上記ａ〜ｉの条件が１つでも満たされないときには、上記未燃燃料の添加量学習が制限されるため、上述した学習値Ｋｉとしてより適正な値を得ることができるようになる。

なお、上記実施形態は、これを適宜変更した以下の形態にて実施することができる。
・上記実施形態では、上記排気流れの過渡状態を、平均排気エネルギＥＥａと瞬時排気エネルギＥＥｍとの偏差の累積値ＥＥａｄに基づいて検出するようにした。これに対し、例えば瞬時排気エネルギＥＥｍの最大値と最小値との偏差を検出するとともに、同偏差が所定判定値以上となったときに上記排気流れの過渡状態を検出するようにしてもよい。

・上記実施形態では、上記学習を実施するための条件に、上記ａの条件、すなわち上記排気流れの過渡状態が検出されていないことが含まれるとともに、上記ｂ〜ｉの条件も論理積条件として含むこととした。ただしこれに限らず、上記学習を実施するための条件を、例えば上記ａ〜ｈの条件の論理積条件とすることもできる。また、上記ａ〜ｆの条件とすることもできる。要は、上記学習を実施するための条件に、上記排気流れの過渡状態が検出されていないことが条件として含まれていればよい。

・上記実施形態では、ＤＰＦ２２の温度や排気流量等を、推定床温Ｔｂｃや推定排気流量ＧＡを用いて推定したが、これらＤＰＦ２２の温度や排気流量等を実際に検出するようにしてもよい。

・上記実施形態では、ＰＭ再生のための床温制御が実行される排気浄化制御装置を例示したが、ディーゼル機関であれガソリン機関であれ、例えば触媒に付着した硫黄を除去すべく未燃燃料の添加を通じて触媒の温度を上昇させる等の制御が実行される排気浄化制御装置についても本発明は同様に適用することができる。

・上記実施形態では、排気系に設けられた燃料添加弁３０を主に利用した排気浄化触媒の床温制御を例示したが、内燃機関の燃焼室内へのポスト噴射を主として行う場合にも適用することができる。要は、内燃機関への燃料の追加供給に基づき排気浄化触媒の床温を制御する内燃機関の排気浄化制御装置であればよい。

本発明にかかる内燃機関の排気浄化制御装置の一実施形態についてその適用対象となるディーゼル機関の概略の構成を模式的に示す図。 同実施形態の排気浄化制御装置による燃料添加制御の処理手順を示すフローチャート。 同実施形態の排気浄化制御装置による燃料添加学習処理の処理手順を示すフローチャート。 同実施形態の排気浄化制御装置による燃料添加学習処理の処理手順を示すフローチャート。 上記燃料添加学習処理に際して実行される平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値算出処理についてその処理手順を示すフローチャート。 （ａ）〜（ｆ）は、上記燃料添加学習を実行するための条件が満たされた時点からの推定排気温ＴＯＢ、平均推定排気温ＴＯＢａ、推定排気流量ＧＡ、平均推定排気流量ＧＡａ、瞬時排気エネルギＥＥｍ、平均排気エネルギＥＥａ、平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄ、添加弁学習タイマＴＳ、及び床温振幅タイマＴＡの推移をそれぞれ示すタイミングチャート。 （ａ）〜（ｄ）は、上記燃料添加学習を実行するための条件が満たされた時点からの瞬時排気エネルギＥＥｍ、平均排気エネルギＥＥａ、平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄ、添加弁学習タイマＴＳ、及び床温振幅タイマＴＡの推移をそれぞれ示すタイミングチャート。

符号の説明

１０…燃焼室、１１…燃料噴射弁、１２…燃料タンク、１３…サプライポンプ、１４…コモンレール、１５…吸気通路、１６…排気通路、１７…ピストン、１８…コンロッド、１９…クランクシャフト、２０…排気浄化装置、２１…酸化触媒、２２…ＤＰＦ、３０…燃料添加弁、４０…エアフロメータ、４１…回転速度センサ、４２…排気温センサ、５０…電子制御装置。

Claims (5)

1. 内燃機関への燃料の供給に基づきその排気系に設けられた排気浄化触媒の温度を目標床温に制御するにあたり、その都度の触媒床温と目標床温とのずれを補正し得る燃料の供給量を学習し、その学習値を同燃料の供給量に反映させつつ前記排気浄化触媒の床温を制御する内燃機関の排気浄化制御装置において、
   前記排気浄化触媒に至る排気流れの過渡状態を検出する過渡状態検出手段を備え、この過渡状態検出手段によって前記排気流れの過渡状態が検出されるとき前記学習の実施を制限するものであり、
   前記過渡状態検出手段は、前記排気浄化触媒に至る排気の排気温と排気流量とに基づき求まる排気エネルギの平均値である平均排気エネルギと、同排気エネルギの瞬時値である瞬時排気エネルギとの偏差の累積値が所定の判定値以上となることに基づいて前記排気流れの過渡状態を検出する
   ことを特徴とする内燃機関の排気浄化制御装置。
2. 請求項１に記載の内燃機関の排気浄化制御装置において、
   前記平均排気エネルギは、前記学習を実施するための条件が満たされている時点からその都度求められる排気温と排気流量との各平均値の積として算出され、前記瞬時排気エネルギは、同じく前記学習を実施するための条件が満たされている時点からその都度求められる排気温と排気流量との積として算出される
   ことを特徴とする内燃機関の排気浄化制御装置。
3. 請求項２に記載の内燃機関の排気浄化制御装置において、
   前記内燃機関がディーゼル機関であり、前記排気浄化触媒が排気中のＰＭ（粒子状物質）を捕集するＤＰＦ（ディーゼル・パティキュレイト・フィルタ）を含むとき、前記学習を実施するための条件が、
   ａ．前記過渡状態検出手段によって前記排気流れの過渡状態が検出されていないこと。及び
   ｂ．前記ＤＰＦに堆積したＰＭの量に応じて前記目標床温を段階的に変更する段階床温制御における前記目標床温の変更時ではないこと。及び
   ｃ．前記ＤＰＦに堆積したＰＭを燃焼除去するＰＭ再生にかかる前記燃料の間欠添加時ではないこと。及び
   ｄ．前記目標床温が低温判定値以下である時間の累積時間が前記過渡状態検出手段による検出期間内に所定時間以上とならないこと。及び
   ｅ．前記排気流量が低量判定値以下である時間の累積時間が前記過渡状態検出手段による検出期間内に所定時間以上とならないこと。及び
   ｆ．前記学習値の更新時ではないこと。
   の論理積条件からなる
   ことを特徴とする内燃機関の排気浄化制御装置。
4. 請求項３に記載の内燃機関の排気浄化制御装置において、
   前記排気浄化触媒の床温の制御として排気系に設けられた燃料添加弁を通じた排気中への未燃燃料の添加を行う手段とそれ以外の他の手段とを備え、前記触媒床温を上昇させる制御が前記複数の手段により実行されるとき、前記学習を実施するための条件として、
   ｇ．前記他の手段にて前記触媒床温を上昇させる制御が実行されていないこと。及び
   ｈ．前記燃料添加弁を通じた未燃燃料の添加が禁止されていないこと。
   を前記論理積条件として更に含む
   ことを特徴とする内燃機関の排気浄化制御装置。
5. 請求項３又は４に記載の内燃機関の排気浄化制御装置において、
   前記学習は、内燃機関の排気系に設けられた排気温センサを通じて検出される排気温に基づいて実行されるものであり、前記学習を実施するための条件として、
   ｉ．前記排気温センサの異常時ではないこと。
   を前記論理積条件として更に含む
   ことを特徴とする内燃機関の排気浄化制御装置。

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