JPWO2020189080A1 - 内燃機関制御装置 - Google Patents

Abstract

触媒浄化効率を高位に保ち、エミッション性能の悪化を防止する。このため、本発明の一態様に係る内燃機関制御装置は、少なくとも触媒上流に配置された第１の排ガスセンサの検出値を入力とする触媒反応モデルに基づいて、触媒の酸素貯蔵割合を演算する酸素貯蔵割合演算部と、酸素貯蔵割合を入力とし、触媒下流排ガス濃度を出力とする統計モデルを用いて、触媒下流排ガス濃度を予測する統計モデル演算部と、その統計モデル演算部で演算された将来の触媒下流排ガス濃度に基づき、内燃機関の混合気の空燃比補正量を演算する空燃比補正量演算部と、を備える。

Description

本発明は、内燃機関を制御する内燃機関制御装置に関する。

従来から、内燃機関の排気管に備えた三元触媒と、その上流及び下流に組みつけられた排ガスセンサによって、三元触媒内の酸素貯蔵状態を捉え、その結果に応じて混合気の空燃比を補正する制御技術が知られている。この制御技術では、エンジンに吸入される空気量と、排ガスの空燃比と理論空燃比の差分値との積の時間積分によって捉えられた酸素貯蔵状態に基づき、空燃比のリッチ補正が決定される。さらに、三元触媒の下流に組みつけられた排ガスセンサにより、三元触媒下流に放出される酸素の有無を検知することで、上記空燃比制御のフィードバック補正を実施する（例えば、特許文献１）。

特開２０１１−１７４４２６号公報

ところで、内燃機関の低燃費化の要求から、燃料カットを伴うモータリング運転や、アイドリングストップによるエンジン停止の頻度が増加する傾向にある。そのため、三元触媒内の酸素貯蔵状態や温度を精度良く捉えられずに、三元触媒の浄化効率が悪化し、エミッション性能が悪化するという問題がある。

また、特許文献１に記載された、排ガスセンサを用いて三元触媒下流に放出される酸素の有無を検知して、上記空燃比制御のフィードバック補正を実施する方式では、酸素有無が検知された時点で触媒の酸素貯蔵状態が目標制御範囲の下限値もしくは上限値に達してしまっている。そのために、触媒浄化効率を高位に保つことができず、エミッション性能が悪化するという問題がある。

また、燃料カットを伴うモータリング運転中に触媒に貯蔵される酸素量を、触媒下流の酸素センサ出力が変化するタイミングで推算し、この酸素量に応じた燃料増量期間に基づき、ファイアリング運転の再開時にリッチ補正する方式がある。この方式では、触媒の温度状態や排ガス流量の過渡的変化を考慮できず、適切なリッチ補正が実施できず、エミッション性能が悪化するという問題がある。

本発明は、上記の状況に鑑みてなされたものであり、触媒浄化効率を高位に保ち、エミッション性能の悪化を防止することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の一態様の内燃機関制御装置は、排気管内に配置された触媒と、その触媒の上流に配置された第１の排ガスセンサと、その触媒の下流に配置された第２の排ガスセンサと、を備えた内燃機関を制御する内燃機関制御装置であって、少なくとも第１の排ガスセンサの検出値を入力とする触媒反応モデルに基づいて、触媒の酸素貯蔵割合を演算する酸素貯蔵割合演算部と、酸素貯蔵割合を入力とし、触媒下流排ガス濃度を出力とする統計モデルを用いて、触媒下流排ガス濃度を予測する統計モデル演算部と、統計モデル演算部で演算された将来の触媒下流排ガス濃度に基づき、内燃機関の混合気の空燃比補正量を演算する空燃比補正量演算部と、を備える。

本発明の少なくとも一態様によれば、触媒浄化効率を高位に保ち、エミッション性能の悪化を防止することができる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明の一実施形態に係る内燃機関制御装置が制御対象とするシステム全体の概略構成図である。 ＥＣＵのハードウェア構成例を示すブロック図である。 内燃機関の回転速度と充填効率とで規定される運転領域において、スロットル弁とウェイストゲート弁との制御方法、並びにＥＧＲを導入する運転領域を説明する図である。 内燃機関の排ガスを浄化する後処理システムの構成を説明する図である。 排ガスの当量比と空燃比センサの出力との関係を説明する図である。 排ガスの当量比と酸素センサの出力との関係を説明する図である。 排ガスの化学種濃度の当量比に対する傾向を説明する図である。 触媒活性化温度以上における排ガス当量比に対する三元触媒の浄化効率の傾向を説明する図である。 当量比１．０を中心にして、空燃比をリーン側、又はリッチ側に時間的にステップ変動させた際の触媒下流に設置されたリア酸素センサの出力挙動を説明する図である。 理論空燃比で制御された状態からモータリング運転（燃料カット）期間を経て、再度理論空燃比状態でファイアリング運転を実施する場合の、リア酸素センサ出力と触媒下流のＮＯｘ濃度の時間的変化を説明する図である。 三元触媒の劣化度合いと酸素貯蔵能との関係を説明する図である。 新品触媒と劣化触媒において当量比１．０を中心にして、空燃比をリーン側、又はリッチ側に時間的にステップ変動させた際の、触媒下流に設置されたリア酸素センサの出力挙動の比較結果を説明する図である。 酸素貯蔵割合とＮＯｘ浄化効率との関係を説明する図である。 触媒状態を考慮して空燃比を補正制御する制御モデル（ＥＣＵ）の機能を示すブロック図である。 図１４に示した触媒境界条件演算部における触媒境界条件の演算内容を説明する図である。 図１４に示した触媒温度演算部における触媒温度の演算内容を説明する図である。 図１４に示した酸素貯蔵割合演算部における酸素貯蔵割合の演算内容を説明する図である。 図１４に示した触媒温度演算部及び酸素貯蔵割合演算部における、触媒温度及び酸素貯蔵割合の演算精度を向上させるためのモデル構成を説明する図である。 酸素センサ特性のヒステリシス性を説明する図である。 図１４に示した統計モデル演算部における統計モデルを説明する図である。 図１４に示したシステム同定部におけるシステム同定アルゴリズムの例を示すフローチャートである。 図１４に示した空燃比補正量演算部における空燃比補正量演算を説明する図である。 流量センサ検出値と触媒上流／下流排ガスセンサ検出値に基づいて空燃比補正量を演算し、燃料噴射量制御を実行する手順例を示すフローチャートである。

以下、本発明を実施するための形態（以下、「実施形態」と記述する）の例について、添付図面を参照して説明する。本明細書及び添付図面において実質的に同一の機能又は構成を有する構成要素については、同一の符号を付して重複する説明を省略する。

＜１．一実施形態＞［エンジンシステムの概略構成］
まず、本発明の一実施形態に係る内燃機関制御装置が制御対象とするエンジンシステム全体の構成例について説明する。

図１は、本発明の一実施形態に係る内燃機関制御装置が制御対象とするエンジンシステム全体の概略構成図である。エンジンシステムは、内燃機関１、流量センサ２、ターボ過給機３、エアバイパス弁４、インタークーラ５、過給温度センサ６、スロットル弁７、吸気マニホールド８、過給圧センサ９、流動強化弁１０、吸気バルブ１１、排気バルブ１３、燃料噴射弁１５、点火プラグ１６、ノックセンサ１７、及びクランク角センサ１８を備える。さらに、エンジンシステムは、ウェイストゲート弁１９、空燃比センサ２０、排気浄化触媒２１、酸素センサ２２、ＥＧＲ（Exhausted Gas Recirculation）管２３、ＥＧＲクーラ２４、ＥＧＲ弁２５、温度センサ２６、差圧センサ２７、及びＥＣＵ（Electronic Control Unit）２８を備えている。

内燃機関１を介して吸気流路及び排気流路が連通している。吸気流路には、流量センサ２及び流量センサ２に内蔵された吸気温度センサ（図示略）が組み付けられている。ターボ過給機３は、コンプレッサ３ａとタービン３ｂとから構成される。コンプレッサ３ａが吸気流路に接続され、タービン３ｂが排気流路に接続されている。ターボ過給機３のタービン３ｂは、内燃機関１からの排出ガスの有するエネルギーをタービン翼の回転エネルギーに変換する。ターボ過給機３のコンプレッサ３ａは、上記タービン翼と連結されたコンプレッサ翼の回転によって、吸入流路から流入した吸入空気を圧縮する。

インタークーラ５は、ターボ過給機３のコンプレッサ３ａの下流に設けられ、コンプレッサ３ａにより断熱圧縮されて上昇した吸入空気の吸気温度を冷却する。過給温度センサ６は、インタークーラ５の下流に組み付けられ、インタークーラ５によって冷却された吸入空気の温度（過給温度）を計測する。

スロットル弁７は、インタークーラ５の下流に設けられ、吸入流路を絞って内燃機関１のシリンダに流入する吸入空気量を制御する。このスロットル弁７は、運転者によるアクセルペダル踏量とは独立して弁開度の制御が可能な電子制御式バタフライ弁により構成される。スロットル弁７の下流側には、過給圧センサ９が組み付けられた吸気マニホールド８が連通している。

なお、スロットル弁７の下流に設けられた吸気マニホールド８とインタークーラ５とを一体化させる構成としてもよい。この場合、コンプレッサ３ａの下流からシリンダに至るまでの容積を小さくできるので、加減速の応答性向上及び制御性向上が可能になる。

流動強化弁１０は、吸気マニホールド８の下流に配置され、シリンダに吸入される吸入空気に偏流を生じさせることによって、シリンダ内部の流れの乱れを強化させる。後述する排ガス再循環燃焼を実施する際に、流動強化弁（図示略）を閉じることで乱流燃焼を促進、安定化させる。

内燃機関１には、吸気バルブ１１及び排気バルブ１３が設けられている。吸気バルブ１１及び排気バルブ１３は、バルブ開閉の位相を連続的に可変とするための可変動弁機構をそれぞれ有している。吸気バルブ１１及び排気バルブ１３の可変動弁機構には、バルブの開閉位相を検知するための吸気バルブ位置センサ１２及び排気バルブ位置センサ１４がそれぞれ組み付けられている。内燃機関１のシリンダには、シリンダ内に直接燃料を噴射する直接式の燃料噴射弁１５が備えられている。なお、燃料噴射弁１５は、吸気ポート内に燃料を噴射するポート噴射方式であってもよい。

内燃機関１のシリンダには、シリンダ内に電極部を露出させ、スパークによって可燃混合気を引火する点火プラグ１６が組み付けられている。ノックセンサ１７は、シリンダブロックに設けられ、燃焼室内で発生する燃焼圧力振動を起因として生じるシリンダブロック振動を検出することで、ノックの有無を検出する。クランク角センサ１８は、クランク軸に組み付けられ、クランク軸の回転角度に応じた信号を、回転速度を示す信号として後述するＥＣＵ２８へ出力する。

空燃比センサ２０は、ターボ過給機３のタービン３ｂの下流に設けられ、検出された排ガス組成すなわち空燃比を示す信号をＥＣＵ２８へ出力する。排気浄化触媒２１は、例えば三元触媒であり、空燃比センサ２０の下流に備えられて、排ガス中の一酸化炭素、窒素化合物及び未燃炭化水素等の有害排出ガス成分を触媒反応によって浄化する。一般に、触媒物質には、白金とロジウム、若しくはこれにパラジウムを加えたものが使われる。排気浄化触媒２１の下流には、酸素センサ２２が備えられ、排気浄化触媒２１による浄化後の排ガスに含まれる酸素の有無を検出する。以下では、排気浄化触媒２１を「触媒２１」と略記することがある。

ターボ過給機３には、エアバイパス弁４及びウェイストゲート弁１９が備えられている。エアバイパス弁４は、コンプレッサ３ａの下流からスロットル弁７の上流までの圧力が過剰に上昇することを防ぐために、コンプレッサ３ａの上流と下流とを結ぶバイパス流路上に配置される。過給状態でスロットル弁７が急激に閉止された場合には、ＥＣＵ２８の制御に従ってエアバイパス弁４が開かれることにより、コンプレッサ３ａの下流の圧縮された吸入空気が、バイパス流路を通ってコンプレッサ３ａの上流に逆流される。その結果、過給圧を直ちに低下させることで、サージングとよばれる現象を防止でき、コンプレッサ３ａの破損を適切に防止する。

ウェイストゲート弁１９は、タービン３ｂの上流と下流とを結ぶバイパス流路上に配置される。ウェイストゲート弁１９は、ＥＣＵ２８の制御によって、過給圧に対して自由に弁開度が制御可能な電動式の弁である。過給圧センサ９により検知された過給圧に基づいてＥＣＵ２８によってウェイストゲート弁１９の開度が調整されると、排ガスの一部がバイパス流路を通過することにより、排ガスがタービン３ｂに与える仕事を減じることができる。その結果、過給圧を目標圧に保持することができる。

ＥＧＲ管２３は、排気浄化触媒２１の下流の排気流路と、コンプレッサ３ａの上流の吸気流路とを連通し、排気浄化触媒２１の下流から排ガスを分流して、コンプレッサ３ａの上流へ還流する。ＥＧＲ管２３に備えられたＥＧＲクーラ２４は、排ガスを冷却する。ＥＧＲ弁２５は、ＥＧＲクーラ２４の下流に備えられ、排ガスの流量を制御する。ＥＧＲ管２３には、ＥＧＲ弁２５の上流を流れる排ガスの温度を検出する温度センサ２６と、ＥＧＲ弁２５の上流と下流との差圧を検出する差圧センサ２７とが設けられている。

ＥＣＵ２８は、内燃機関制御装置の一例であり、エンジンシステムの各構成要素を制御したり、各種のデータ処理を実行したりする。ＥＣＵ２８には、上述した各種のセンサと、各種のアクチュエータとが通信可能に接続されている。ＥＣＵ２８は、スロットル弁７、燃料噴射弁１５、吸気バルブ１１、排気バルブ１３、及びＥＧＲ弁２５等のアクチュエータの動作を制御する。また、ＥＣＵ２８は、各種センサから入力された信号に基づいて、内燃機関１の運転状態を検知して、運転状態に応じて決定したタイミングで点火プラグ１６に点火させる。

［ＥＣＵのハードウェア構成］
図２は、ＥＣＵ２８のハードウェア構成例を示すブロック図である。ＥＣＵ（Electronic Control Unit）２８は、システムバスを介して相互に接続された、制御部３１、記憶部３２、及び入出力インターフェース３３を備える。制御部３１は、ＣＰＵ（central processing unit）３１ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）３１ｂ、及びＲＡＭ（Random Access Memory）３１ｃより構成されている。ＣＰＵ３１ａがＲＯＭ３１ｂに記憶された制御プログラムを実行することにより、ＥＣＵ２８の各機能が実現される。

入出力インターフェース３３は、各センサや各アクチュエータと信号やデータの通信を行うインターフェースである。ＥＣＵ２８は、各センサの入出力信号を処理する図示しないＡ／Ｄ（Analog/digital）変換器、ドライバ回路等を備えている。入出力インターフェース３３がＡ／Ｄ変換器を兼ねてもよい。なお、プロセッサにＣＰＵ（central processing unit）を用いたが、ＭＰＵ（micro processing unit）等の他のプロセッサを用いてもよい。また、半導体メモリ等からなる補助記憶装置である記憶部３２に制御プログラムが格納されていてもよい。

［内燃機関の制御方法］
以下、内燃機関１に備えられたスロットルシステム及びウェイストゲートシステム、ＥＧＲシステムによって、低燃費運転を実現する内燃機関１の制御方法について説明する。

図３は、内燃機関１の回転速度と充填効率とで規定される運転領域において、スロットル弁７とウェイストゲート弁１９との制御方法、並びにＥＧＲ（再循環される排気）を導入する運転領域を説明する図である。充填効率は、シリンダ容積相当の標準状態空気質量に対する一サイクルにシリンダへ吸入される空気質量の割合である。図３の上側は、コールドＥＧＲを導入しない場合のグラフ、図３の下側は、コールドＥＧＲを導入する場合のグラフを表している。図３の各グラフにおいて横軸は回転速度、縦軸は充填効率を表す。

図３の上側グラフに示すように、内燃機関１の運転領域は、非過給域と過給域に大別される。非過給域においては、スロットル弁７によって充填効率を制御し、ウェイストゲート弁１９は全開状態とする。過給域においてはスロットル弁７を全開状態として、ウェイストゲート弁１９によって過給圧を制御することによって充填効率を制御する。このように、非過給域と過給域との間で、トルクを調整する手段（スロットル弁７、ウェイストゲート弁１９）を切り替えることによって、内燃機関１に生じるポンプ損失を低減でき、低燃費運転を実現できる。細い破線は、新気等流量ラインを表している。

さらに、本実施形態で示した内燃機関１には、ＥＧＲシステムが搭載されている。内燃機関１の非過給域の比較的高負荷条件から過給域の領域（図３の下側グラフの太い破線で囲んだ部分）において、ＥＧＲクーラ２４によって冷却されたＥＧＲをシリンダに還流することによって、シリンダ内に吸入されるガスを不活性ガスであるＥＧＲで希釈し、高負荷条件で生じやすいノックと呼ばれる不正燃焼を抑制することができる。このＥＧＲシステムは、コールドＥＧＲと呼ばれる。このようにノックを抑制できるので、点火時期を適切に進角制御することが可能となり、低燃費運転を実現することができる。

なお、ここで示した実施形態のエンジンシステムでは、非過給域においてウェイストゲート弁１９を全開とする構成としたが、本発明はこれに限定されるものではなく、全閉もしくは中間状態に保持する方式を採用することも可能である。それによってポンプ損失低減効果は減少する一方で、ターボ過給機３の回転速度を上昇させ、加速性能を向上させることが可能である。

［後処理システム］
図４は、内燃機関１の排ガスを浄化する後処理システムの構成を説明する図である。排気浄化触媒２１には、三元触媒が用いられる。三元触媒の浄化効率を最適点に保持することを目的として、三元触媒の上流と下流とに、それぞれ排ガス組成を検出するセンサが備えられる。上述のセンサの種類によって３つの後処理システムＡ，Ｂ，Ｃが構成できる。
図４において、触媒上流側を「フロント」、触媒下流側を「リア」と称している。

後処理システムＡでは、触媒２１の上流に空燃比センサ（図中、フロント空燃比センサ）、下流に酸素センサ（図中、リア酸素センサ）を備える。この構成によれば、三元触媒に流入する排ガスの空燃比を計測できるとともに、触媒浄化後の排ガスに含まれる酸素の有無を検知することができる。

後処理システムＢでは、触媒２１の上流に酸素センサ（図中、フロント酸素センサ）、下流に酸素センサを備える。この構成によれば、三元触媒に流入する排ガスに含まれる酸素の有無を検知するとともに、触媒浄化後の排ガスに含まれる酸素の有無を検知することができる。

後処理システムＣでは、触媒２１の上流に空燃比センサ、下流に空燃比センサを備える。この構成によれば、三元触媒に流入する排ガスの空燃比を計測できるとともに、触媒浄化後の排ガスの空燃比を計測できる。上述する後処理システムＡ〜Ｃは、排気規制やコストの要求に基づいて選定される。本実施形態で示すエンジンシステムは、後処理システムＡを前提としている。

ただし、本発明は、後処理システムＡの構成に限定されるものではなく、後に述べる制御モデル（図１４参照）の入力と出力を上記のように切り替えることで、発明の構成を大きく変化させることなく、同様の効果を奏することが可能である。

［排ガスの当量比と空燃比センサの出力との関係］
図５は、排ガスの当量比（＝理論空燃比／空燃比）と空燃比センサの出力との関係を説明する図である。図５の横軸は当量比、縦軸は空燃比センサ出力を表す。当量比が増加するほど（リッチ化するほど）、空燃比センサ出力は減少する傾向を示す。空燃比センサは、図５の関係を示した情報を予め取得することによって、排ガスについてリーン状態からリッチ状態まで広範囲に精度良く当量比を検出することが可能である点が特徴である。

［排ガスの当量比と酸素センサの出力との関係］
図６は、排ガスの当量比と酸素センサの出力との関係を説明する図である。図６の横軸は当量比、縦軸は酸素センサ出力を表す。酸素センサ出力は、排ガスに含まれる酸素濃度と空気中の酸素濃度との濃度差に伴う起電力で表される。リーン条件では概ね最小起電力を示し、リッチ条件では最大起電力を示す。そのため理論空燃比（当量比１．０）にて出力が急変する特性を有する。酸素センサ出力の変化タイミングを捉え、これを空燃比制御へフィードバックすることで、排ガス当量比を理論空燃比近傍に保持することができる点が特徴である。

［排ガスの化学種濃度の当量比に対する傾向］
図７は、排ガスの化学種濃度の当量比に対する傾向を説明する図である。図７の上側グラフの横軸は当量比、縦軸は濃度［％］を表し、図７の下側グラフの横軸は当量比、縦軸は濃度［ｐｐｍ］を表す。

図７の上側グラフに示すように、炭化水素系燃料の燃焼ガス組成は、理論空燃比（当量比１．０）を境にしてリッチ側では一酸化炭素（ＣＯ）及び水素(Ｈ_２)が増加し、リーン側では酸素（Ｏ_２）が増加する傾向を示す（図７上側グラフ）。

一方、図７の下側グラフに示すように、窒素酸化物（ＮＯｘ）は、理論空燃比の若干リーン側に極大値を示し、極大値のリーン側及びリッチ側で減少する傾向を示す。未燃炭化水素（ＨＣ）は、燃焼に至らないで排出される成分であり、当量比に対して明確な傾向は見られないが、過剰にリーン化あるいはリッチ化すると正常燃焼に至らずに排出されるＨＣが増加しやすい傾向がある。

また、燃料と空気（酸素）が過不足なく供給される理論空燃比条件においても、高温な燃焼ガス中では、水（Ｈ_２Ｏ）や二酸化炭素（ＣＯ_２）に至らずにＣＯやＮＯｘが一定量排出されるために、後処理システムによって排ガスを適切に浄化処理する必要がある。

［三元触媒の反応過程］
ここで、後処理システムで使用される三元触媒（セリア系）の主な反応過程を説明する。
三元触媒の反応過程は主に、酸化反応、ＮＯｘ還元反応、酸素貯蔵・放出反応からなる。酸化反応では、リッチ条件あるいは高温条件で生成するＣＯ、Ｈ_２、ＨＣが酸素と反応し、無害なＣＯ_２とＨ_２Ｏを生成する。未燃炭化水素（ＨＣ）にはメタン、プロパン、エチレン、ブタンなどの成分が含まれ、それぞれ異なる速度で反応が進行する（反応式（１）〜（３））。ＮＯｘ還元反応では、主にＣＯとＮＯとの反応で表され、無害なＣＯ_２とＮ_２が生成される（反応式（４））。酸素貯蔵・放出反応では、触媒材料であるＣｅ（セリウム）を介して、酸素の貯蔵・放出とＨＣ、ＣＯ及びＮＯの各酸化・還元反応が進行する（反応式（５）〜（８））。各反応式は、素反応式の形式で表現している。

（酸化反応）
ＣＯ＋Ｏ_２⇒ＣＯ_２ ・・・・（１）
Ｈ_２＋Ｏ_２⇒Ｈ_２０ ・・・・（２）
Ｃ_ｎＨ_ｍ＋Ｏ_２⇒ＣＯ_２＋Ｈ_２Ｏ ・・・・（３）

（ＮＯｘ還元反応）
ＣＯ＋ＮＯ⇒ＣＯ_２＋Ｎ_２ ・・・・（４）

（酸素貯蔵・放出反応）
ＣｅＯ_２＋ＣＯ⇒Ｃｅ_２Ｏ_３＋ＣＯ_２ ・・・・（５）
Ｃ_ｎＨ_ｍ＋ＣｅＯ_２⇒ＣｅＯ_２Ｏ_３＋ＣＯ＋Ｈ_２Ｏ ・・・・（６）
Ｃｅ_２Ｏ_３＋Ｏ_２⇒ＣｅＯ_２ ・・・・（７）
Ｃｅ_２Ｏ_３＋ＮＯ⇒ＣｅＯ_２＋Ｎ_２ ・・・・（８）

このように、二酸化セリウム（ＣｅＯ_２）とＣＯ及びＨＣとの反応によって、無害なＣＯ_２とＨ_２Ｏが生成されるとともに、三酸化二セリウム（Ｃｅ_２Ｏ_３）とＮＯとの反応によって、無害なＮ_２が生成される。このとき、同時に生成されるＣｅＯ_２とＣｅ_２Ｏ_３とのバランスによって、三元触媒の酸素貯蔵割合が規定される。すなわち、触媒中のＣｅ_２Ｏ_３が全てＣｅＯ_２となると、ＮＯとの反応ができず、ＮＯが浄化できない。このように、三元触媒の浄化効率を適切に保持するためには、ＣｅＯ_２とＣｅ_２Ｏ_３とのバランス、すなわち酸素貯蔵割合を所定値に保持する必要がある。上述の全ての反応過程は、触媒温度に強く依存しており、エンジン始動後早期に活性化温度以上となるように、触媒温度管理を適切に実施する必要がある。

なお、本実施形態で示すエンジンシステムでは、セリア系の三元触媒を用いる構成としているが、本発明はこれに限定されるものではない。類似の効果を示す他の材料を用いた触媒でも、制御モデルの定数を調整することによって、発明の構成を変えることなく、同様の効果を奏することができる。また、触媒反応には、上述した反応機構以外にも、水性ガスシフト反応などが用いられる場合があるが、これらの反応機構についても、制御モデルの定数を調整することで対応することができる。

［排ガス当量比に対する三元触媒の浄化効率］
図８は、触媒活性化温度以上における排ガス当量比に対する三元触媒の浄化効率の傾向を説明する図である。図８の横軸は当量比、縦軸は触媒浄化効率［％］を表す。

三元触媒の浄化効率特性は、理論空燃比（当量比１．０）を境にして変化する。リーン条件下では、ＣＯとＨＣの浄化効率は概ね９０％以上に保持される一方で、ＮＯｘの浄化効率は当量比が減少するに従い浄化効率が減少する。また、リッチ条件下では、当量比が減少するに従って、ＨＣ及びＣＯの浄化効率が減少する傾向を示す。理論空燃比近傍では、ＮＯｘ、ＨＣ、ＣＯのいずれの浄化効率も９０％以上を達成でき、この点を三元点と呼ぶ。三元触媒では、当量比を三元点を含む理論空燃比近傍（制御目標）に保つことによって、浄化効率を高位に保つ制御が実施される。

［当量比の変動と触媒下流の酸素センサ出力］
図９は、当量比１．０を中心にして、空燃比をリーン側、又はリッチ側に時間的にステップ変動させた際の触媒２１下流に設置された酸素センサ２２の出力挙動を説明する図である。図９の各グラフにおいて、横軸は時間、縦軸は当量比（上側グラフ）、及びリア酸素センサ出力（下側グラフ）を表す。

当量比が理論空燃比に設定されている場合においても、触媒下流にはごく微量の酸素が排出されることによって、中間状態に保持される。そして、当量比をステップ的にリーン側に変化させると、リア酸素センサ出力は遅れ期間ｄ１を経た後、最小値側に変化する。
一方、リーン側からリッチ側に空燃比を変化させると、リア酸素センサ出力はより大きい遅れ期間ｄ２を伴って変化するヒステリシス性を示す。

このようにリーンからリッチへの変化とリッチからリーンへの変化とでは、遅れ時間が異なる傾向を持つことが酸素センサの特徴である。これは、上述したＣｅＯ_２とＣｅ_２Ｏ_３の反応速度が異なることに起因している。反応速度は触媒温度に依存するので、上述するヒステリシス性についても触媒温度によって変化する。

［燃料カット運転後の酸素センサ出力とＮＯｘ濃度］
図１０は、理論空燃比で制御された状態からモータリング運転（燃料カット）期間を経て、再度理論空燃比状態でファイアリング運転を実施する場合のリア酸素センサ出力と触媒下流ＮＯｘ濃度の時間的変化を説明する図である。図１０の各グラフにおいて、横軸は時間、縦軸は当量比（上段グラフ）、リア酸素センサ出力（中段グラフ）、及び触媒下流ＮＯｘ濃度（下段グラフ）を表す。また、各グラフにおいて、実線はストイキ制御時の挙動、破線はリッチ補正後の挙動を示す。

燃料カットを行うと、内燃機関１のシリンダ内に吸入されるＯ_２が増加する。燃料カット後、再度理論空燃比によるファイアリング運転を開始すると、リア酸素センサ出力は、図９でも述べた通り、実線で示すように最小値から遅れを伴って増加する。そして、リア酸素センサ出力が最大値へ復帰するまでの遅れ期間において、触媒下流ＮＯｘ濃度がスパイク的に増加し、ＮＯｘが大量に排出される。

一方、燃料カット後、再度ファイアリング運転を開始する際に、一旦破線で示す当量比をリッチ側に変化させるリッチ補正を実施してから理論空燃比制御を実施する場合には、触媒下流のＮＯｘ排出を防止できる。言い換えると、リア酸素センサ出力が最小値から変化する前に、リッチなガス（燃料が多くＯ_２が少ない）を内燃機関１のシリンダ内に吸入することで、ＮＯｘ排出を防止できる。

図１０から理解されるように、酸素センサ２２は、触媒２１下流の排ガスの酸素状態を検出しているため、酸素センサ２２が反応する時点において、既に触媒内部状態は酸素貯蔵状態が最大もしくは最小状態にまで変化してしまっている。すなわち、従来のリア酸素センサの反応後にフィードバック制御する方法では、触媒２１にとっては制御タイミングが遅すぎるために、エミッション悪化を適切に防止できない。そのことから、内燃機関１の空燃比制御においては、外部からは直接観測できない触媒状態を考慮して、適切な期間のリッチ補正制御を施す必要があると言える。

［触媒劣化度合いと酸素貯蔵能］
図１１は、三元触媒の劣化度合いと酸素貯蔵能との関係を説明する図である。図１１の横軸は触媒劣化度合い、縦軸は酸素貯蔵能を表す。触媒劣化とは、熱的な影響や燃料に含まれる硫黄による被毒の影響を受けて、触媒作用が低下した状態を指す。図１１に示すように、触媒劣化が進行するに従って、酸素貯蔵能が低下する傾向がある。以下、酸素貯蔵能の変化が三元触媒の浄化作用に与える影響について述べる。

［当量比を変動したときの酸素貯蔵割合と酸素センサ出力］
図１２は、新品触媒と劣化触媒において当量比１．０を中心にして、空燃比をリーン側、又はリッチ側に時間的にステップ変動させた際の、触媒下流に設置された酸素センサ２２の出力挙動の比較結果を説明する図である。図１２の各グラフにおいて、横軸は時間、縦軸は当量比（上段グラフ）、酸素貯蔵割合（中段グラフ）、及びリア酸素センサ出力（下段グラフ）を表す。また、各グラフにおいて、実線は劣化触媒の挙動、破線は新品触媒の挙動を示す。

劣化触媒では、新品触媒と比較して空燃比のリーン、リッチ間の変化に対するリア酸素センサ出力挙動の遅れが減少している（図１２の下段グラフの破線部）。これは、触媒の酸素貯蔵割合の時間的推移で説明することができる。すなわち、劣化によって触媒の酸素貯蔵能が減少することによって、より早く酸素貯蔵割合が最大値又は最小値に達することで（図１２の下段グラフの実線部）、触媒下流への酸素放出挙動が早められ、リア酸素センサ出力挙動の遅れが減少するからである。したがって、図１０で説明した燃料カット復帰後のリッチ補正期間は、触媒の劣化状態を考慮して設定される必要がある。

［酸素貯蔵割合とＮＯｘ浄化効率との関係］
図１３は、酸素貯蔵割合とＮＯｘ浄化効率との関係を説明する図である。図１３の横軸は酸素貯蔵割合、縦軸はＮＯｘ浄化効率を表す。酸素貯蔵能に対して酸素貯蔵量が１００％のとき、酸素貯蔵割合は１．０である。

酸素貯蔵割合が所定値を超過すると、ＮＯｘ浄化効率が著しく悪化する。これは、上述したように、ＮＯｘ浄化には触媒中のＣｅ_２Ｏ_３が重要であるが、Ｃｅ_２Ｏ_３が全て反応してＣｅＯ_２に変化すると、Ｃｅ_２Ｏ_３とＮＯとの反応が起こらず、ＮＯが浄化できないためである。このことから、図８で述べたように、触媒浄化効率を高位に保つためには、触媒入口の排ガス空燃比を三元点に保つのみならず、酸素貯蔵割合が所定の制御範囲内となるように、触媒入口の排ガス空燃比を適宜補正制御する必要がある。

［制御モデルの構成］
図１４は、触媒状態を考慮して空燃比を補正制御する制御モデルの機能を示すブロック図を説明する図である。この制御モデルは、ＥＣＵ２８により実現される。ＥＣＵ２８は、触媒境界条件演算部１４０１、触媒温度演算部１４０２、酸素貯蔵割合演算部１４０３、統計モデル演算部１４０４、システム同定部１４０５、空燃比補正量演算部１４０６、目標空燃比演算部１４０７、及び劣化度判定部１４０８を備える。

触媒境界条件演算部１４０１は、内燃機関１の運転状態などに基づいて、触媒境界条件を演算する。触媒境界条件としては、触媒上流排ガス温度（以下「排ガス温度」）、触媒上流排ガス組成（排ガス空燃比）、触媒流入排ガス流量（以下「排ガス流量」）、大気条件（外気温、大気圧）、及び車速などである。触媒境界条件の演算結果は、触媒温度演算部１４０２と酸素貯蔵割合演算部１４０３に入力される。

触媒温度演算部１４０２は、触媒境界条件演算部１４０１で演算された触媒境界条件に基づき、触媒温度を演算する。触媒温度演算部１４０２を備えることによって、触媒反応において重要な触媒温度変化の影響を空燃比制御に反映できる。

酸素貯蔵割合演算部１４０３は、触媒境界条件、触媒温度、触媒上流の空燃比センサ２０（フロント空燃比センサ）の検出値、及び触媒劣化度で規定される酸素貯蔵能に基づき、酸素貯蔵割合を演算する。このとき、触媒劣化の進展に対して酸素貯蔵能が低下する図１１に示す関係性が考慮される。酸素貯蔵割合の演算には、上述した反応機構を考慮する必要があるが、制御モデルとしてのオンボード演算は不可能であるため、簡易な反応機構で代替する。具体的なモデル構成については後述する。酸素貯蔵割合の演算結果は、統計モデル演算部１４０４とシステム同定部１４０５に入力される。触媒温度演算部１４０２及び酸素貯蔵割合演算部１４０３で扱うモデルは触媒反応モデルであり、物理モデルと言える。また、

以上のとおり、本実施形態の内燃機関制御装置（ＥＣＵ２８）において、触媒反応モデル（酸素貯蔵割合演算部１４０３）は、少なくとも第１の排ガスセンサ（例えば空燃比センサ２０）の検出値と、触媒温度と、排気管内の触媒２１上流の排ガス流量と、を入力とするものである。

また、本実施形態の触媒反応モデル（反応式（９）〜（１１））は、少なくとも触媒２１上流の酸素と、触媒２１上流の一酸化炭素と、触媒２１内に担持されている金属（白金、ロジウム等）との間の反応速度で規定されるものである。

このように、排ガス流量、触媒温度、及び触媒上流排ガス空燃比の影響を考慮して、酸素貯蔵割合の時間的変化を精度良く演算することにより、本実施形態における触媒浄化効率を高位に保持する空燃比補正制御を実現可能である。

統計モデル演算部１４０４は、酸素貯蔵割合の演算結果を入力とし、触媒２１下流の酸素センサ２２（リア酸素センサ）の検出値を出力とする統計モデル１４０４Ｍを演算する。統計モデル１４０４Ｍには、チューニングパラメータが設定されており、後に述べるシステム同定アルゴリズムによって常に最新状態に更新されている。この統計モデル１４０４Ｍによって、将来のリア酸素センサ検出値の挙動を予測的に演算することができる。

システム同定部１４０５は、同定許可フラグがオン状態のとき、演算された酸素貯蔵割合とリア酸素センサ検出値とに基づいて、統計モデル演算部１４０４の統計モデル１４０４Ｍに設定されているチューニングパラメータをシステム同定アルゴリズムによって更新する。システム同定アルゴリズムを備えることによって、劣化によって変化する触媒特性やセンサ特性をチューニングパラメータに逐次反映させることができ、統計モデル１４０４Ｍの演算精度を高位に保つことができる。システム同定部１４０５の処理結果（チューニングパラメータ等）は、劣化度判定部１４０８に入力される。

空燃比補正量演算部１４０６は、統計モデル１４０４Ｍの演算結果に基づき、空燃比補正量を演算する。統計モデル１４０４Ｍによって、リア酸素センサ検出値の将来挙動を予測的に演算することで、実際にリア酸素センサが変化する前に、空燃比補正量を演算することができる。そのため、従来のリア酸素センサ検出値に基づくフィードバック制御と比較して、より好適に触媒内部の酸素貯蔵割合を所定の範囲内に保持することができる。

目標空燃比演算部１４０７は、運転状態に基づき決定された空燃比を空燃比補正量演算部１４０６で演算された空燃比補正量の演算結果で補正し、目標空燃比を演算する。制御部３１が目標空燃比演算部１４０７で演算された目標空燃比に基づき空燃比を制御することによって、触媒浄化効率を高位に保持して、エミッション性能を向上させることができるとともに、触媒劣化など特性変化にも適応して、エミッション性能の悪化を防止することができる。なお、図１４では、目標空燃比演算部１４０７が運転状態を取得して空燃比を決定する構成であるが、目標空燃比演算部１４０７とは異なる演算部が運転状態に基づいて空燃比を決定する構成としてもよい。

劣化度判定部１４０８は、システム同定部１４０５の処理結果に基づいて、触媒２１の劣化度合い（以下「触媒劣化度」）を判定する。触媒劣化度の演算結果は、酸素貯蔵割合演算部１４０３に入力される。

［触媒境界条件演算部］
図１５は、図１４に示した触媒境界条件演算部１４０１における触媒境界条件の演算内容を説明する図である。触媒境界条件演算部１４０１は、排ガス流量演算部１５０１、及び排ガス温度演算部１５０２を備える。

排ガス流量演算部１５０１は、内燃機関１の回転速度、負荷（回転トルク）、及び状態フラグに基づいて、排ガス流量を演算する。同様に、排ガス温度演算部１５０２は、内燃機関１の回転速度、負荷及び状態フラグに基づいて、排ガス温度を演算する。なお、触媒２１の上流又は下流に温度センサを設け、温度センサにより排ガス温度を検出するようにしてもよい。

状態フラグとは、燃料カットや点火リタードなどの制御状態を判別するための情報である。冷機始動モードでは、点火リタードや吸入空気増量などで触媒昇温制御が実施される。また、セーリングストップ制御機能を備えた内燃機関や、ハイブリッド車両向けの内燃機関においては、頻繁に燃料カットによるモータリング状態が発生し、その場合は、大気温度相当の空気が触媒を通過する。このように、触媒上流温度は種々の制御状態の影響を受けることから、これらの状態遷移を考慮することで触媒状態を高精度に演算することができる。

［触媒温度演算部］
図１６は、図１４に示した触媒温度演算部１４０２における触媒温度の演算内容を説明する図である。触媒温度演算部１４０２は、排ガス／触媒熱伝達量演算部１６０１、触媒／大気熱伝達量演算部１６０２、触媒反応生成熱量演算部１６０３、触媒熱収支演算部１６０４、及び触媒温度演算部１６０５を備える。

排ガス／触媒熱伝達量演算部１６０１では、触媒境界条件演算部１４０１で演算された排ガス流量と排ガス温度、並びに触媒温度過去値に基づいて、排ガスと触媒２１の間の熱伝達量を演算する。乱流熱伝達の主要因子である排ガス流量や排ガス温度を考慮することで、熱伝達量を精度良く演算することができる。

触媒／大気熱伝達量演算部１６０２では、車速、外気温及び大気圧、触媒温度過去値に基づいて、触媒２１と大気の間の熱伝達量を演算する。触媒２１周囲の熱伝達は、車速が大きい場合は強制対流現象が支配的となり、車速が小さい若しくは停止状態では自然対流現象が支配的となる。車速情報に基づき、このような熱伝達メカニズムの変化を考慮することで、触媒２１周囲の熱伝達量を精度良く演算することができる。

触媒反応生成熱量演算部１６０３では、触媒境界条件演算部１４０１で演算された排ガス流量、触媒温度過去値、及び排ガス濃度演算部１７００で演算された上流排ガス濃度に基づいて、触媒反応により生成される熱量を演算する。触媒２１内部は、未燃ガスの酸化反応による発熱や、ＮＯｘ還元反応による吸熱などの影響を受け、これらの反応速度は触媒温度に強く依存する。触媒反応生成熱量演算部１６０３は、これらを考慮して精度良く触媒２１内部における触媒反応生成熱量を演算することができる。

触媒熱収支演算部１６０４は、排ガス／触媒熱伝達量演算部１６０１及び触媒／大気熱伝達量演算部１６０２で演算された各熱伝達量、並びに触媒反応生成熱量演算部１６０３で演算された熱量の収支を演算する。

触媒温度演算部１６０５では、触媒熱収支演算部１６０４による触媒熱収支の演算結果に基づいて、触媒諸元（容積、開口率、表面積、質量、比熱など）を考慮し、触媒温度の時間変化を演算する。触媒温度の演算結果は、排ガス／触媒熱伝達量演算部１６０１と触媒／大気熱伝達量演算部１６０２に入力される。このような構成とすることで、内燃機関１の始動停止が繰り返されるようなエンジンシステムにおいても、触媒状態の推定に重要な触媒温度を高精度に演算することができる。

［酸素貯蔵割合演算モデル］
ここで、ＥＣＵ２８においてオンラインで（リアルタイムに）演算することを想定した酸素貯蔵割合演算モデルの構成を説明する。
三元触媒の反応は、上述した反応式（１）〜（８）の８つの反応機構で記述される。しかしながら、同反応式をオンライン演算することは演算負荷の観点から現実的では無いため、本実施形態のエンジンシステムでは、制御実装を想定した簡略化された反応モデルを用いる。排ガス組成のうち、ＨＣやＮＯｘ濃度は他の化学種と比較して十分に小さいことから、簡略した反応モデルでは、ＣＯとＯ_２のみを扱うこととする。そして、酸素貯蔵割合を規定するＣｅＯ_２とＣｅ_２Ｏ_３が関与する２つの反応式（９），（１０）を連立して解く。酸素貯蔵割合は、反応式（１１）に示すようにＣｅＯ_２とＣｅ_２Ｏ_３のモル数の比率で規定した。各反応式は、素反応式の形式で表現している。

（制御用反応式）
ＣｅＯ_２＋ＣＯ⇒Ｃｅ_２Ｏ_３＋ＣＯ_２ ・・・・（９）
Ｃｅ_２Ｏ_３＋Ｏ２⇒ＣｅＯ_２ ・・・・（１０）

（酸素貯蔵割合）
ψ＝［ＣｅＯ_２］／（［ＣｅＯ_２］＋［Ｃｅ_２Ｏ_３］） ・・・・（１１）

ＣＯ及びＯ_２のそれぞれの反応速度Ｒ１，Ｒ２は、下記式（１２），（１３）により計算される。式（１２），（１３）は、アレニウス型で記述され、それぞれ触媒温度、ＣＯ，Ｏ_２のモル濃度、酸素貯蔵割合ψ、及び酸素貯蔵能ψｃａｐを考慮する。酸素貯蔵能ψｃａｐの値は、触媒劣化度によって変えてもよい。例えば、触媒が新品、まあまあ新しい、古いによって異なる値に設定する。ここで、Ａは頻度因子、Ｅは活性化エネルギー、Ｒは一般ガス定数、Ｔｃａｔは触媒温度である。同式は指数関数であるため、同式を触媒温度Ｔｃａｔに関するテーブル演算に置き換えることで、演算負荷の軽減を図ることができる。テーブルに設定されるデータは、予め実験結果に基づいて設定する。

（反応速度）Ｒ１＝Ａ１・ｅｘｐ（−Ｅ１／（Ｒ・Ｔｃａｔ））・［ＣＯ］・ψ・ψｃａｐ
・・・・（１２）Ｒ２＝Ａ２・ｅｘｐ（−Ｅ２／（Ｒ・Ｔｃａｔ））・［Ｏ_２］・（１−ψ）・ψｃａｐ
・・・・（１３）

なお、ＥＣＵ２８の処理速度等の性能が向上すれば、ＣＯとＯ_２に関する反応式（９），（１０）に限定せず、他の反応式も考慮して酸素貯蔵割合を演算するようにしてもよい。この場合、酸素貯蔵割合の演算結果が、より実際の値に近づくことと期待される。

［酸素貯蔵割合演算部］
図１７は、図１４に示した酸素貯蔵割合演算部１４０３における酸素貯蔵割合の演算内容を説明する図である。酸素貯蔵割合演算部１４０３は、排ガス濃度演算部１７００、Ｏ_２反応速度／濃度演算部１７０１、ＣＯ反応速度／濃度演算部１７０２、及び酸素貯蔵割合推移演算部１７０３で構成される。

排ガス濃度演算部１７００は、触媒２１上流に備えられた空燃比センサ２０（フロント空燃比センサ）の検出値に基づき、排ガス化学種の濃度（上流排ガス濃度）を演算する。
上流排ガス濃度として、例えば上流Ｏ_２濃度、上流ＣＯ濃度が算出される。測定された実排ガスの挙動と、あらかじめ開発段階で得られた排ガス組成情報とに基づき演算する構成とすることで、精度良く触媒上流排ガス組成を演算することができる。演算された上流排ガス濃度は、触媒温度演算部１４０２に出力される。なお、排ガス濃度演算部１７００は、ＥＣＵ２８としてその機能を持っていればよく、酸素貯蔵割合演算部１４０３内に限定されない。

Ｏ_２反応速度／濃度演算部１７０１は、触媒境界条件演算部１４０１で演算された排ガス流量と、上流排ガス濃度（上流Ｏ_２濃度、上流ＣＯ濃度）と、触媒温度演算部１４０２で演算された触媒温度と、酸素貯蔵割合過去値と、酸素貯蔵割合演算部１４０３で演算された酸素貯蔵能とに基づいて、Ｏ_２の反応速度及び濃度を演算する。

同様に、ＣＯ反応速度／濃度演算部１７０２は、排ガス流量と、上流排ガス濃度（上流Ｏ_２濃度、上流ＣＯ濃度）と、触媒温度と、酸素貯蔵割合過去値と、酸素貯蔵能とに基づいて、ＣＯの反応速度及び濃度を演算する。後述するように、Ｏ_２反応速度／濃度演算部１７０１とＣＯ反応速度／濃度演算部１７０２は、触媒劣化度に応じて酸素貯蔵能を設定できる構成とされている。

さらに、酸素貯蔵割合推移演算部１７０３は、Ｏ_２反応速度／濃度演算部１７０１で演算されたＯ_２の反応速度と濃度、及びＣＯ反応速度／濃度演算部１７０２で演算されたＣＯの反応速度と濃度に基づき、酸素貯蔵割合の時間的推移を演算する。

以上のとおり、本実施形態の酸素貯蔵割合演算部（酸素貯蔵割合演算部１４０３）は、触媒上流の第１の排ガスセンサの検出値に基づいて、触媒上流の酸素濃度を演算する酸素濃度演算部（Ｏ_２反応速度／濃度演算部１７０１）と、触媒上流の第１の排ガスセンサの検出値に基づいて、触媒上流の一酸化炭素濃度を演算する一酸化炭素濃度演算部（ＣＯ反応速度／濃度演算部１７０２）と、を備えるものである。

このような構成とすることで、触媒２１上流の空燃比変化や触媒劣化状態を考慮して、ヒステリシス性を有する酸素貯蔵割合の時間的推移を精度良く演算することができる。

また、本実施形態では、触媒反応モデル（酸素貯蔵割合演算部１４０３）の入力パラメータに触媒温度を備える。記述のとおり、式（１）〜（８）を用いて三元触媒の反応過程を説明したように、各反応過程は触媒温度に強く依存している。そのため、触媒反応モデルの入力パラメータに触媒温度を用いることで、酸素貯蔵割合を精度良く演算することができる。

［触媒温度演算部及び酸素貯蔵割合演算部の変形例］
図１８は、図１４に示した触媒温度演算部１４０２及び酸素貯蔵割合演算部１４０３における触媒温度及び酸素貯蔵割合の演算精度を向上させるためのモデル構成を説明する図である。図１８に示す触媒温度／酸素貯蔵割合演算部１８００は、排ガス温度／触媒温度演算部１８０１，１８０３，１８０５と、Ｏ_２／ＣＯ濃度・酸素貯蔵割合演算部１８０２，１８０４，１８０６と、平均酸素貯蔵割合演算部１８０７とを備える。

排ガス温度／触媒温度演算部１８０１，１８０３，１８０５は、触媒２１を空間的に分割したモデルである。すなわち、排ガス温度／触媒温度演算部１８０１，１８０３，１８０５は、触媒２１を触媒入口から触媒出口にかけて３分割したときの各分割モデルである。排ガス温度／触媒温度演算部１８０１，１８０３，１８０５の内部機能は同一であり、図１６に示した触媒温度演算部１４０２で構成される。

同様に、Ｏ_２／ＣＯ濃度・酸素貯蔵割合演算部１８０２，１８０４，１８０６も、触媒２１を触媒入口から触媒出口にかけて３分割したときの各分割モデルである。Ｏ_２／ＣＯ濃度・酸素貯蔵割合演算部１８０２，１８０４，１８０６の内部機能は同一であり、図１７に示した酸素貯蔵割合演算部１４０３で構成される。

触媒入口の排ガス温度／触媒温度演算部１８０１は、排ガス温度の演算結果を、触媒中央の排ガス温度／触媒温度演算部１８０３に出力するとともに、触媒温度の演算結果を、触媒入口のＯ_２／ＣＯ濃度・酸素貯蔵割合演算部１８０２に出力する。Ｏ_２／ＣＯ濃度・酸素貯蔵割合演算部１８０２は、Ｏ_２／ＣＯ濃度の演算結果を、排ガス温度／触媒温度演算部１８０１及び触媒中央のＯ_２／ＣＯ濃度・酸素貯蔵割合演算部１８０４に出力するとともに、酸素貯蔵割合の演算結果を、平均酸素貯蔵割合演算部１８０７に出力する。

また、触媒中央の排ガス温度／触媒温度演算部１８０３は、排ガス温度の演算結果を、触媒出口の排ガス温度／触媒温度演算部１８０５に出力するとともに、触媒温度の演算結果を、触媒中央のＯ_２／ＣＯ濃度・酸素貯蔵割合演算部１８０４に出力する。Ｏ_２／ＣＯ濃度・酸素貯蔵割合演算部１８０４は、Ｏ_２／ＣＯ濃度の演算結果を、排ガス温度／触媒温度演算部１８０３及び触媒出口のＯ_２／ＣＯ濃度・酸素貯蔵割合演算部１８０６に出力するとともに、酸素貯蔵割合の演算結果を、平均酸素貯蔵割合演算部１８０７に出力する。

さらに、触媒出口の排ガス温度／触媒温度演算部１８０５は、排ガス温度（下流排ガス温度）を演算するとともに、触媒温度の演算結果を、触媒出口のＯ_２／ＣＯ濃度・酸素貯蔵割合演算部１８０６に出力する。Ｏ_２／ＣＯ濃度・酸素貯蔵割合演算部１８０６は、Ｏ_２／ＣＯ濃度（下流Ｏ_２／ＣＯ濃度）の演算結果を、排ガス温度／触媒温度演算部１８０５に出力するとともに、酸素貯蔵割合の演算結果を、平均酸素貯蔵割合演算部１８０７に出力する。

平均酸素貯蔵割合演算部１８０７は、Ｏ_２／ＣＯ濃度・酸素貯蔵割合演算部１８０２，１８０４，１８０６から得られた各酸素貯蔵割合の演算結果から、触媒２１全体の平均的な酸素貯蔵割合を演算する。

このように触媒２１の入口から出口までを空間的に複数個に分割し、それぞれの空間に対して触媒温度及び酸素貯蔵割合を演算することで、触媒２１内部の空間ごとの各値の変動を考慮することができる。このようなモデル構成とすることで、触媒２１の時間的な遅れ挙動やヒステリシス性を考慮でき、演算精度を向上させることができる。分割数は、演算負荷と精度との兼ね合いで任意に決定できる。

［酸素センサ特性のヒステリシス性］
図１９は、酸素センサ特性のヒステリシス性を説明する図である。図１９の横軸は当量比、縦軸は酸素センサ出力を表す。

酸素センサの静特性については、図６において説明した通りである。一方、酸素センサにも触媒材料が使用されており、検出遅れによるヒステリシス性を有している。すなわち、ガスがリーン状態からリッチ状態に急激に変化する場合には、酸素センサ出力の変化タイミングに対応する当量比（破線）が、リッチ側にシフトする。また、ガスがリッチ状態からリーン状態に急激に変化する場合には、酸素センサ出力の変化タイミングに対応する当量比（一点鎖線）が、リーン側にシフトする。さらに、上述する挙動は、酸素センサを構成する材料の特性劣化の影響を受ける。

したがって、本実施形態の制御モデルでは、触媒２１の劣化のみならず、触媒２１下流の酸素センサ２２の劣化を含んだ、後処理システム全体の動特性の変化を考慮することが望ましい。

［統計モデル］
次に、図１４に示した統計モデル演算部１４０４における統計モデル１４０４Ｍについて、図２０を参照して説明する。本実施形態のエンジンシステムでは、触媒２１及び酸素センサ２２の劣化を時変システムとして扱い、線形過渡モデルの逐次システム同定によってオンボード近似する方式を採用する。

図２０は、統計モデル１４０４Ｍに採用した非線形線形過渡モデルの構成を示している。非線形線形過渡モデルである統計モデル１４０４Ｍは、３つの要素から成っており、入力非線形要素２０１０、線形過渡モデル２０２０、及び出力非線形要素２０３０で構成される。統計モデル１４０４Ｍの入力には酸素貯蔵割合が、同じく統計モデル１４０４Ｍの出力にはリア酸素センサ検出値（推定値）が設定される。

入力非線形要素２０１０の特性を表す関数をｆ（ｕ）とし、酸素貯蔵割合ｕ（ｔ）を入力、ｖ（ｔ）を出力とする。入力非線形要素２０１０の関数ｆ（ｕ）に、リア酸素センサのヒステリシス特性を考慮する項を設定したとき、一例として出力ｖのモデル数式は式（１４）で表される。

このように、本実施形態の統計モデル１４０４Ｍの入力要素（入力非線形要素２０１０）は、入力が増加するときと減少するときの間で出力の応答速度が異なる特性を反映したヒステリシス項が設定されたものである。このように構成した場合、触媒２１下流の排ガスセンサ（例えば酸素センサ２２）のヒステリシス性（図１９参照）を近似することができる。図１９において説明したように、この触媒下流の排ガスセンサのヒステリシス性は、例えば酸素センサ２２を構成する材料の特性劣化の影響を受ける。

また、本実施形態のヒステリシス項には、正値と負値の両方をとる第１の入力パラメータ（ｕ）、並びに正値をとる出力パラメータ（ｙ）と第１の入力パラメータの絶対値（｜ｕ｜）との積で定義される第２の入力パラメータ（ｙ・｜ｕ｜）、で規定される項（β１・ｙ・｜ｕ｜＋β２・ｕ）が含まれる。このようにした場合、統計モデル１４０４Ｍの入力要素に、酸素センサ２２のヒステリシス性を精度良く反映できる。

また、出力非線形要素２０３０の特性を表す関数をｇ（ｘ）とし、線形過渡モデル２０２０からの入力をｘ（ｔ）、出力をリア酸素センサ検出値ｙ（ｔ）とする。出力非線形要素２０３０の関数ｇ（ｘ）にリア酸素センサ静特性（図５参照）を近似するためのシグモイド関数を設定したとき、一例として出力ｙのモデル数式は式（１５）で表される。

このように、本実施形態の統計モデル１４０４Ｍの出力要素（出力非線形要素２０３０）は、シグモイド関数が設定されたものである。このように構成した場合、触媒２１下流の排ガスセンサ（例えば酸素センサ２２）の静特性を近似することができる。

なお、出力非線形要素２０３０で用いられるシグモイド関数を、演算負荷低減のために、テーブル演算に置き換えることも可能である。また、出力非線形要素２０３０の関数ｇ
（ｘ）は、当量比がリッチ状態のときに出力が大きく当量比がリーン状態のときに出力が小さくなればよく、シグモイド関数に限定されない。

線形過渡モデル２０２０のモデル数式は、一例として式（１６）で表される。式（１６）の左辺は出力側、右辺は入力側を表す。［ｋ］は将来、［ｋ−１］は現在（厳密には１ステップ前の過去）に対応する。

ここで、線形過渡モデル２０２０を表す式（１６）は、式（１７）のように変形することができる。式（１７）における右辺のθは、式（１８）で表される１行３列の行列の転置行列であり、φは、式（１９）で表される１行３列の行列である。式（１８）のａ１，ｂ１，ｂ２は、任意の係数（チューニングパラメータの一例）である。

線形過渡モデル２０２０には、制御で一般的に用いられるＡＲＸ（Auto-Regressive with wXogenous）モデルを適用する。ＡＲＸモデルの次数は、精度と演算負荷とのバランスで選択できる。線形過渡モデル２０２０には、チューニングパラメータが設定され、チューニングパラメータはオンラインで更新される。これにより、常に最新のシステム状態を統計モデル１４０４Ｍに反映することができる。

統計モデル１４０４Ｍは、このような構成要素を備えることで、後処理システム全体の動特性やその経時変化を考慮することができる。

なお、本実施形態のエンジンシステムで用いた統計モデルの構成は、これに限定されるものではない。例えば、触媒温度や排ガス流量は触媒反応速度の影響因子であるため、入力変数に触媒温度や排ガス流量などの影響因子を追加して、統計モデルの精度向上を図ることが可能である。また、酸素貯蔵割合ではなく、触媒下流の酸素濃度を設定することもできる。触媒下流に空燃比センサを備える後処理システムＣ（図４）においては、統計モデルの出力非線形要素２０３０を省略し、直接に空燃比センサ検出値を設定することも可能である。

［システム同定アルゴリズム］
図２１は、図１４に示したシステム同定部１４０５におけるシステム同定アルゴリズムの例を示すフローチャートである。本実施形態では、統計モデル１４０４Ｍのチューニングパラメータの逐次同定に、可変忘却要素付き逐次最小二乗近似アルゴリズムを採用している。忘却要素とは、過去履歴を古さに応じて指数関数的に忘却することである。忘却要素を採用することで、チューニングパラメータに対してエンジンシステムの最新状態の影響を適切に考慮できる。

まず、システム同定部１４０５は、統計モデル１４０４Ｍがチューニングパラメータを同定できる状態であるか否かを判断する（Ｓ２１０１）。同定可否は、ＥＣＵ２８の制御部３１が、内燃機関１の運転状態に基づいて判定する。システム同定部１４０５は、同定可のときに立つ同定許可フラグを参照し、例えば同定許可フラグが“１”であれば同定処理を許可されたと判断する。ここでは、同定するタイミングであるか否かを判定条件としてもよい。システム同定部１４０５は、同定不可と判断した場合には（Ｓ２１０１の不可）、本フローチャートの処理を終了する。

次いで、システム同定部１４０５は、同定可と判断した場合（Ｓ２１０１の可）、システム同定アルゴリズムにより式（２０）〜（２４）を計算する（Ｓ２１０２〜Ｓ２１０６）。

ステップＳ２１０２における式（２０）のε（ｋ）は、現在の酸素センサ２２の実測値とリア酸素センサの推定値（予測値）との差分を表す。このε（ｋ）の値を元に、ステップＳ２１０３〜Ｓ２１０６における式（２１）〜（２４）の計算を行う。ステップＳ２１０４における式（２２）のθ＾（ｋ）（図では＾はθの上）は、統計モデル１４０４Ｍのパラメータベクトルであり、逐次変化する瞬時値を意味する。ステップＳ２１０５における式（２３）のλ（ｋ）は、可変忘却係数を表す。また、式（２３）のσは、可変忘却係数λ（ｋ）の可変度合いを調整するパラメータである。ステップＳ２１０６における式（２４）のＰ（ｋ）は、回帰ベクトルで規定される共分散行列を表す。

システム同定におけるこれらの式及びチューニングパラメータ等は一例である。また、式（２０）〜（２４）では、式（１７）と異なりθではなく、φの行列を転置しているが、いずれでもよい。

ステップＳ２１０６の処理後、ステップＳ２１０１の判定処理に移行する。そして、システム同定部１４０５は、計算結果に基づいて、統計モデル１４０４Ｍのチューニングパラメータを更新する。

以上のとおり、本実施形態の統計モデル学習部（システム同定部１４０５）は、逐次最小二乗アルゴリズムが適用されたものである。逐次最小二乗アルゴリズムは、新しくデータが得られる度に直前の推定値を修正していく方式（逐次計算式）なので、リア酸素センサのオンライン推定や実時間推定が可能となる。特に、可変忘却要素付き逐次最小二乗近似アルゴリズムは、同定時刻に近いデータほど重要視する評価関数を設定しているため、本実施形態のようなパラメータが変化するシステムに適用性が高い。

なお、本実施形態のパラメータ同定アルゴリズムには、逐次最小二乗アルゴリズムを採用しているが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわちパラメータ同定アルゴリズムとしては、勾配法や遺伝的アルゴリズムなど、他の最適化手法を適用しても同様の又はこれに近い効果を奏する。

［空燃比補正量演算］
図２２は、図１４に示した空燃比補正量演算部１４０６における空燃比補正量演算を説明する図である。図２２の各グラフにおいて、横軸は時間、縦軸は当量比（上段グラフ）、リア酸素センサ出力（中段グラフ）、及び触媒下流ＮＯｘ濃度（下段グラフ）を表す。
また、各グラフにおいて、実線は過去の制御時の挙動、破線は未来の制御による挙動を示す。ここでは、燃料カット後の空燃比補正を例に、空燃比補正量演算部１４０６の演算方法及び効果を説明する。

空燃比補正量演算部１４０６では、統計モデル１４０４Ｍに基づいてｎステップ将来のリア酸素センサ出力挙動を予測する。このときに用いる統計モデル１４０４Ｍのチューニングパラメータは、システム同定によって後処理システムの最新の動特性が考慮されている。空燃比補正量演算部１４０６は、リア酸素センサ出力の予測値が予め設定した閾値Ｔｈを横切るタイミング（時間ｋ＋ｎ）を考慮して、燃料カット後のリッチ補正の完了タイミング（現在ｋからｎステップ将来）を制御する。統計モデル１４０４Ｍの現在の出力値を式（２５）に、統計モデル１４０４Ｍの未来の出力値を式（２６）に示す。

なお、空燃比補正量演算部１４０６は、１ステップごとに統計モデル１４０４Ｍによるリア酸素センサ出力の予測値を計算し、その計算結果に基づいてリッチ補正を行うかどうかを決定するようにしてもよい。または、ｎステップ分まとめて統計モデル１４０４Ｍによるリア酸素センサ出力の予測値を計算し、リッチ補正を行うかどうかを決定してもよい。あるいは、ｎステップ分まとめて上記リア酸素センサ出力の予測値を計算し、リア酸素センサ出力の予測値が閾値を超えた場合には、リア酸素センサ出力の予測値が閾値を超えないステップ（（ｎ−ｍ）ステップ将来）までをリッチ補正の完了タイミングとして決定するようにしてもよい。

以上のとおり、本実施形態の空燃比補正量演算部（空燃比補正量演算部１４０６）は、学習された統計モデル（統計モデル１４０４Ｍ）に基づいて将来の触媒下流排ガス濃度情報を演算し、将来の触媒下流排ガス濃度と触媒下流排ガス濃度の目標値との変動量（差分又は比率など）に基づき、現在の空燃比補正量、又は空燃比の補正期間（完了タイミング）を演算するものである。

上述のように構成された本実施形態によれば、実際に触媒下流の排ガスセンサ（例えばリア酸素センサ）出力が変化した後に空燃比補正を停止する方法ではリッチ補正が過剰となってしまう問題を適切に回避して、ＮＯｘ排出を抑制できるとともに、過剰なリッチ補正も防止することができる。そのため、ＣＯやＨＣの排出も抑制することができる。

さらに、リッチ補正の完了タイミングが、触媒２１や触媒下流の排ガスセンサの劣化状態に応じてオンボードで最適化されるので、劣化触媒毎の適合作業が不要であり、適合開発工数を大幅に削減することができる。さらに、適切な空燃比制御で、触媒浄化効率を高位に保つことができ、触媒使用量の低減、すなわち後処理システムのコスト低減にも寄与する。

［空燃比補正量演算、燃料噴射量制御］
図２３は、ＥＣＵ２８が、流量センサ検出値と触媒上流／下流排ガスセンサ検出値に基づいて空燃比補正量を演算し、燃料噴射量制御を実行する手順例を示すフローチャートである。

まず、ＥＣＵ２８の制御部３１は、流量センサ２によって内燃機関１に吸入される吸入空気量を検出する（Ｓ２３０１）。次いで、ＥＣＵ２８の触媒境界条件演算部１４０１は、触媒２１の上流及び下流に組みつけられた排ガスセンサ（図１の空燃比センサ２０、酸素センサ２２）によって排ガス組成（触媒上流空燃比、触媒下流酸素有無状態）を検出する（Ｓ２３０２）。

次いで、触媒温度演算部１４０２は、内燃機関１の現在の運転状態に基づき、触媒温度を演算する（Ｓ２３０３）。次いで、酸素貯蔵割合演算部１４０３は、触媒上流排ガス組成、触媒温度、排ガス流量、酸素貯蔵能の情報に基づいて、酸素貯蔵割合を演算する（Ｓ２３０４）。

次いで、ＥＣＵ２８の制御部３１は、内燃機関１の運転状態に基づいてシステム同定できるか否かの判定を行う（Ｓ２３０５）。制御部３１は、同定可の場合には同定許可フラグを“１（オン）”とし、同定不可の場合には同定許可フラグを“０（オフ）”する。

制御部３１により同定不可と判定された場合には（Ｓ２３０５の不可）、ステップＳ２３０９の判定処理に移行する。例えば同定可否の判定基準として、排ガスセンサ作動状態や触媒温度範囲、診断処理の実行状態などが設定される。例えば、エンジン始動直後の排ガスセンサ起動前には、システム同定処理が停止される。また、触媒温度が所定範囲外のときは触媒が正常に機能しないことから、正確なシステム同定が実行できないため、同定処理が停止される。さらに、触媒又は後処理システムに関連する排ガスセンサの診断時にも、同定処理が停止される。

このように、本実施形態の統計モデル学習部（システム同定部１４０５）は、第１の排ガスセンサ（例えば空燃比センサ２０）及び第２の排ガスセンサ（例えば酸素センサ２２）の作動状態、触媒温度状態、触媒劣化診断状態、第１の排ガスセンサ及び第２の排ガスセンサの診断状態のいずれかの状態に基づいて、統計モデル（統計モデル１４０４Ｍ）の学習の可否を判断し、学習不可と判断した場合には、統計モデルの学習を停止するものである。これにより、学習効果が上がらない期間を避けて、効率良く学習を行うことができる。

制御部３１により同定可と判定された場合には（Ｓ２３０５の可）、システム同定部１４０５は、可変忘却要素付き逐次最小二乗近似アルゴリズムに基づき、統計モデル１４０４Ｍのチューニングパラメータを逐次計算してシステム同定を行う（Ｓ２３０６）。

本実施形態では、一例としてシステム同定部１４０５（統計モデル学習部）は、制御部３１の判定結果に従い、燃料カット運転時に統計モデル１４０４Ｍのチューニングパラメータの学習を行うように構成される。燃料カット時は排ガス中の酸素濃度が高くなり、入出力の状態が変動するため、精度の高い学習が可能となる。それゆえ、燃料カット後のリッチ補正（空燃比制御）をより適切に行うことができる。

次いで、システム同定部１４０５は、チューニングパラメータの更新状況（チューニングパラメータの時間的変化量が所定値以下）に基づき、システム同定が完了したかどうかを判定する（Ｓ２３０７）。同定が完了していない場合には、入力及び出力が変動するとチューニングパラメータが変化する。よって、入力及び出力が変動してもチューニングパラメータの変動が少なければ、同定が完了したと判断できる。次いで、システム同定部１４０５は、システム同定が完了していないと判定した場合には（Ｓ２３０７のＮＯ）、ステップＳ２３０６に戻ってシステム同定処理を継続する。

次いで、システム同定部１４０５は、システム同定が完了したと判定した場合には（Ｓ２３０７のＹＥＳ）、統計モデル１４０４Ｍのチューニングパラメータを更新する（Ｓ２３０８）。

次いで、ステップＳ２３０５の可判定の場合、又はＳ２３０８の処理後、劣化度判定部１４０８は、同定されたチューニングパラメータに基づき触媒２１の劣化状態を判定する（Ｓ２３０９）。チューニングパラメータには触媒２１及び排ガスセンサの動特性の情報が含まれており、動特性の変化を捉えることで、触媒２１の劣化状態が適切か否か（統計モデル１４０４Ｍの想定内か）の判定が可能である。

触媒２１の劣化が進んでいると判定した場合は（Ｓ２３０９のＮＯ）、劣化度判定部１４０８は、ステップＳ２３０４における酸素貯蔵割合演算における酸素貯蔵能の値を減少させる。そして、改めてステップＳ２３０４〜ステップＳ２３０９の処理が実行される。

一方、触媒２１が劣化していないと判定された場合は（Ｓ２３０９のＹＥＳ）、統計モデル演算部１４０４は、更新されたチューニングパラメータで構成される統計モデル１４０４Ｍに基づき、将来の触媒下流の排ガスセンサ出力を演算（予測）する（Ｓ２３１０）。

次いで、空燃比補正量演算部１４０６は、統計モデル１４０４Ｍによる将来の触媒下流の排ガスセンサ出力に基づき、空燃比補正量を演算する（Ｓ２３１１）。

次いで、目標空燃比演算部１４０７は、空燃比制御量に空燃比補正量を加えて目標空燃比を算出する。そして、ＥＣＵ２８の制御部３１は、内燃機関１内の混合気が目標空燃比となるよう、吸入空気量に基づいて燃料噴射弁１５による燃料噴射量を演算する（Ｓ２３１２）。このステップＳ２３１２の処理が終了後、本フローチャートの処理を終了する。

なお、統計モデル１４０４Ｍを更新しない場合には、ステップＳ２３０５〜Ｓ２３０８のシステム同定に関する処理を省略することができる。ただし、図２１の説明でも述べたように、触媒下流排ガスセンサの実測値に基づき最新状態に更新された統計モデル１４０４Ｍを用いて空燃比を制御することで、触媒２１内の酸素貯蔵状態を常に好適な状態に保持することが可能となる。

また、触媒２１の劣化を考慮しない場合には、ステップＳ２３０９の触媒２１の劣化判定処理を省略できる。

以上のとおり、本実施形態の内燃機関制御装置（ＥＣＵ２８）は、排気管内に配置された触媒（排気浄化触媒２１）と、触媒の上流に配置された第１の排ガスセンサ（例えば空燃比センサ２０）と、触媒の下流に配置された第２の排ガスセンサ（例えば酸素センサ２２）とを備えた内燃機関を制御する内燃機関制御装置である。この内燃機関制御装置は、少なくとも第１の排ガスセンサの検出値を入力とする触媒反応モデル（例えば反応式（９）〜（１１））に基づいて、触媒の酸素貯蔵割合を演算する酸素貯蔵割合演算部（酸素貯蔵割合演算部１４０３）と、酸素貯蔵割合（ｕ）を入力とし、触媒下流排ガス濃度（ｙ）を出力とする統計モデル（統計モデル１４０４Ｍ）を用いて、触媒下流排ガス濃度を予測する統計モデル演算部（統計モデル演算部１４０４）と、統計モデル演算部で演算された将来の触媒下流排ガス濃度に基づき、内燃機関の混合気の空燃比補正量を演算する空燃比補正量演算部（空燃比補正量演算部１４０６）とを備えたものである。

上述のように構成された本実施形態では、触媒反応モデル（物理モデル）に基づく酸素貯蔵割合を統計モデルに入力し、触媒下流排ガス濃度を予測する。物理モデルである触媒反応モデルを用いることで、物理法則に則り少し先の時間（例えば数十秒など）まで触媒下流排ガス濃度を予測することができる。他方、統計モデルを用いることで、ある限定的な時間（より短時間）を対象に、微妙な合わせ込みができる。このように、触媒反応モデル（物理モデル）と統計モデルを組み合わせることにより、触媒浄化効率を高位に保ち、エミッション性能の悪化を防止することができる。

また、本実施形態の内燃機関制御装置（ＥＣＵ２８）は、統計モデル（統計モデル１４０４Ｍ）のチューニングパラメータを、第２の排ガスセンサ（例えば酸素センサ２２）の検出値に基づいて学習(システム同定)する統計モデル学習部（システム同定部１４０５）、を更に備えたものである。このように構成した場合、統計モデルを常に最新の状態に更新することができる。

このような構成とすることで、触媒反応モデルに基づいて演算された触媒２１の酸素貯蔵割合を入力とし、触媒下流排ガス濃度を出力とする統計モデル１４０４Ｍ（チューニングパラメータ）が、触媒下流排ガスセンサの実測値に基づいて常に最新状態に更新される。そして、この更新された統計モデル１４０４Ｍが予測する将来の触媒下流排ガス濃度に基づいて空燃比を制御することが可能となるため、触媒２１内の酸素貯蔵状態を常に好適な状態に保持することができる。それにより、触媒２１や触媒下流排ガスセンサが劣化した場合であっても、エミッション性能の悪化を適切に防止することができる。

また、本実施形態の内燃機関制御装置（ＥＣＵ２８）は、学習された統計モデル（統計モデル１４０４Ｍ）のチューニングパラメータに基づき触媒の劣化度合い（触媒劣化度）を判定する劣化度判定部（劣化度判定部１４０８）、を更に備えたものである。例えば劣化度判定部は、劣化度合いと統計モデルで想定された劣化状態とに基づいて、触媒劣化診断結果を出力するようにしてもよい。

このように触媒劣化度を判定することで、酸素貯蔵割合演算部（酸素貯蔵割合演算部１４０３）における触媒劣化度に応じた酸素貯蔵能（ψｃａｐ）の設定に寄与する。例えば、触媒劣化診断結果（例えば新品、まあまあ新しい、古い）の段階な評価を酸素貯蔵割合演算部に出力することで、酸素貯蔵割合演算部において段階的に酸素貯蔵能（ψｃａｐ）を設定することが可能となり、触媒の状態に基づいた酸素貯蔵割合の演算が可能となる。

また、本実施形態の酸素貯蔵割合演算部（酸素貯蔵割合演算部１４０３）は、触媒２１内に担持されている金属（白金、ロジウム等）の量に対応する酸素貯蔵能をパラメータに備え、酸素貯蔵能を触媒劣化度に応じて設定するものである。

このように、触媒劣化に応じて酸素貯蔵能を設定することで、酸素貯蔵割合の演算結果の精度が向上し、統計モデル（統計モデル１４０４Ｍ）により精度の高い酸素貯蔵割合を入力することができる。

＜２．その他＞
さらに、本発明は上述した各実施形態に限られるものではなく、特許請求の範囲に記載した本発明の要旨を逸脱しない限りにおいて、その他種々の応用例、変形例を取り得ることは勿論である。

例えば、上述した実施形態は本発明を分かりやすく説明するためにエンジンシステムの構成を詳細かつ具体的に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成要素を備えるものに限定されない。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成要素の追加、削除、置換をすることも可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計するなどによりハードウェアで実現してもよい。

１…内燃機関、 ２…流量センサ、 ２０…空燃比センサ、 ２１…排気浄化触媒、 ２２…酸素センサ、 ２８…ＥＣＵ、 ３１…制御部、 ３１ａ…ＣＰＵ、 １４０１…触媒境界条件演算部、 １４０２…触媒温度演算部、 １４０３…酸素貯蔵割合演算部、 １４０４…統計モデル演算部、 １４０４Ｍ…統計モデル、 １４０５…システム同定部、 １４０６…空燃比補正量演算部、 １４０７…目標空燃比演算部、 １４０８…劣化度判定部、 １５０１…排ガス流量演算部、 １５０２…排ガス温度演算部、 １６０１…排ガス／触媒熱伝達量演算部、 １６０２…触媒／大気熱伝達量演算部、 １６０３…触媒反応生成熱量演算部、 １６０４…触媒熱収支演算部、 １６０５…触媒温度演算部、１７００…排ガス濃度演算部、 １７０１…Ｏ_２反応速度／濃度演算部、 １７０２…ＣＯ反応速度／濃度演算部、 １７０３…酸素貯蔵割合推移演算部、 １８００…触媒温度／酸素貯蔵割合演算部、 １８０１，１８０３，１８０５…排ガス温度／触媒温度演算部、 １８０２，１８０４，１８０６…Ｏ_２／ＣＯ濃度・酸素貯蔵割合演算部、 １８０７…平均酸素貯蔵割合演算部１８０７、 ２０１０…入力非線形要素、 ２０２０…線形過渡モデル、 ２０３０…出力非線形要素

Claims (15)

1. 排気管内に配置された触媒と、前記触媒の上流に配置された第１の排ガスセンサと、前記触媒の下流に配置された第２の排ガスセンサと、を備えた内燃機関を制御する内燃機関制御装置であって、
   少なくとも前記第１の排ガスセンサの検出値を入力とする触媒反応モデルに基づいて、前記触媒の酸素貯蔵割合を演算する酸素貯蔵割合演算部と、
   前記酸素貯蔵割合を入力とし、触媒下流排ガス濃度を出力とする統計モデルを用いて、前記触媒下流排ガス濃度を予測する統計モデル演算部と、
   前記統計モデル演算部で演算された将来の触媒下流排ガス濃度に基づき、前記内燃機関の混合気の空燃比補正量を演算する空燃比補正量演算部と、を備える
   内燃機関制御装置。
2. 前記触媒反応モデルは、少なくとも前記第１の排ガスセンサの検出値と、触媒温度と、前記排気管内の前記触媒上流の排ガス流量と、を入力とする
   請求項１に記載の内燃機関制御装置。
3. 前記触媒反応モデルは、少なくとも前記触媒上流の酸素と、前記触媒上流の一酸化炭素と、前記触媒内に担持されている金属との間の反応速度で規定される
   請求項１に記載の内燃機関制御装置。
4. 前記酸素貯蔵割合演算部は、
   前記触媒上流の第１の排ガスセンサの検出値に基づいて、前記触媒上流の酸素濃度を演算する酸素濃度演算部と、
   前記触媒上流の第１の排ガスセンサの検出値に基づいて、前記触媒上流の一酸化炭素濃度を演算する一酸化炭素濃度演算部と、を備える
   請求項３に記載の内燃機関制御装置。
5. 前記酸素貯蔵割合演算部は、前記触媒内に担持されている金属の量に対応する酸素貯蔵能をパラメータに備え、前記酸素貯蔵能を触媒劣化度に応じて設定する
   請求項３に記載の内燃機関制御装置。
6. 前記統計モデルの入力要素には、入力が増加するときと減少するときの間で出力の応答速度が異なる特性を反映したヒステリシス項が設定される
   請求項１に記載の内燃機関制御装置。
7. 前記ヒステリシス項には、正値と負値の両方をとる第１の入力パラメータ、並びに正値をとる出力パラメータと前記第１の入力パラメータの絶対値との積で定義される第２の入力パラメータ、で規定される項が含まれる
   請求項６に記載の内燃機関制御装置。
8. 前記統計モデルの出力要素には、シグモイド関数が設定される
   請求項１に記載の内燃機関制御装置。
9. 前記触媒反応モデルの入力パラメータに触媒温度を備える
   請求項７に記載の内燃機関制御装置。
10. 前記統計モデルのパラメータを、前記第２の排ガスセンサの検出値に基づいて学習する統計モデル学習部、を更に備える
    請求項１に記載の内燃機関制御装置。
11. 前記統計モデル学習部には、逐次最小二乗アルゴリズムが適用される
    請求項１０に記載の内燃機関制御装置。
12. 前記空燃比補正量演算部は、学習された前記統計モデルに基づいて将来の触媒下流排ガス濃度情報を演算し、将来の触媒下流排ガス濃度と前記触媒下流排ガス濃度の目標値との変動量に基づき、現在の前記空燃比補正量、又は前記空燃比の補正期間を演算する
    請求項１０に記載の内燃機関制御装置。
13. 前記統計モデル学習部は、前記第１の排ガスセンサ及び前記第２の排ガスセンサの作動状態、触媒温度状態、触媒劣化診断状態、前記第１の排ガスセンサ及び前記第２の排ガスセンサの診断状態のいずれかの状態に基づいて、前記統計モデルの学習の可否を判断し、学習不可と判断した場合には、前記統計モデルの学習を停止する
    請求項１０に記載の内燃機関制御装置。
14. 前記学習された統計モデルのパラメータに基づき前記触媒の劣化度合いを判定する劣化度判定部、を更に備え、
    前記劣化度判定部は、前記劣化度合いと前記統計モデルで想定された劣化状態に基づいて、触媒劣化診断結果を出力する
    請求項１０に記載の内燃機関制御装置。
15. 前記統計モデル学習部は、燃料カット運転時に前記統計モデルの前記パラメータの学習を行う
    請求項１０に記載の内燃機関制御装置。

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