WO2010021066A1 - 排気微粒子堆積量の推定装置及び推定方法 - Google Patents

排気微粒子堆積量の推定装置及び推定方法 Download PDF

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filter
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particulate
temperature
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高橋啓
美和 林
宮本　武司
黒木　史宏
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ボッシュ株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to an estimation device and an estimation method for the amount of exhaust particulate accumulation on a particulate filter.
  • the present invention relates to an exhaust particulate accumulation amount estimation apparatus and estimation method for accurately estimating the exhaust particulate accumulation amount based on the relationship between the temperature of the particulate filter and the exhaust gas density correction coefficient.
  • the exhaust passage of a conventional internal combustion engine is provided with a particulate filter (hereinafter simply referred to as “filter”) for collecting exhaust particulates contained in the exhaust gas. If the amount of exhaust particulates deposited on the filter increases, the filter may become clogged and the pressure loss may increase, causing a malfunction of the internal combustion engine. Therefore, during the operation of the internal combustion engine, a filter regeneration process for forcibly burning (oxidizing) exhaust particulates collected by the filter is performed.
  • filter particulate filter
  • This filter regeneration process is performed by controlling the fuel injection conditions of the internal combustion engine to raise the exhaust gas temperature, or by heating the filter with heating means provided on the upstream side of the filter. It is desirable to be performed at. Therefore, when the differential pressure before and after the particulate filter exceeds a predetermined reference value, or when the elapsed time from the previous particulate filter regeneration time exceeds the reference time, filter regeneration processing is performed.
  • a method of estimating the amount of exhaust particulate matter collected by the filter based on the differential pressure before and after the filter has been proposed.
  • a differential pressure detection unit that detects a differential pressure between the upstream side and the downstream side of the filter
  • a deposition amount calculation unit that calculates a deposition amount of exhaust particulates based on the differential pressure detected by the differential pressure detection unit.
  • the engine exhaust particulate accumulation amount detection device is provided with an exhaust parameter value detection means for detecting a parameter value related to the exhaust flow rate, and a parameter value related to the exhaust flow rate detected by the exhaust parameter value detection means.
  • an exhaust flow rate increasing means for controlling the internal combustion engine so that the exhaust flow rate temporarily exceeds the predetermined flow rate when the exhaust flow rate is a value indicating that the exhaust flow rate is less than the predetermined flow rate for a predetermined period of time.
  • An exhaust particulate amount detection device is disclosed (see Patent Document 1).
  • JP 2005-299585 A (Claim 1) JP 2006-226808 A (paragraphs [0053] to [0055])
  • the exhaust particulate matter detection device disclosed in Patent Document 1 does not consider the temperature of the filter when calculating the exhaust particulate matter deposition amount. That is, although the differential pressure before and after the filter varies depending on the temperature of the filter, the exhaust particulate matter detection device of Patent Document 1 does not consider the temperature of the filter. There is a possibility that the error of becomes large. Further, in the method of estimating the amount of exhaust particulates disclosed in Patent Document 2, although the temperature of the filter is taken into consideration, only the temperature difference before and after the filter is taken into account. There is a possibility that an error from the amount of deposits will occur. Therefore, the filter regeneration process is not performed at an appropriate time, which may cause deterioration of fuel consumption, battery consumption, and problems with the internal combustion engine.
  • an object of the present invention is to provide an apparatus and method for estimating the amount of exhaust particulate accumulation that can accurately estimate the amount of exhaust particulate collected on the filter based on the differential pressure before and after the filter. Is to provide.
  • an estimation device for an exhaust particulate accumulation amount for estimating an accumulation amount of exhaust particulate trapped in a particulate filter disposed in an exhaust passage of an internal combustion engine.
  • Pressure ( ⁇ P), exhaust gas flow velocity (U), density ( ⁇ ), viscosity ( ⁇ ), and density ( ⁇ ) passing through the particulate filter are corrected according to the amount of exhaust particulates (SL).
  • Density correction that calculates the density correction coefficient ( ⁇ ) based on the correlation between the correction coefficient ( ⁇ ) and the viscosity correction coefficient ( ⁇ ) that corrects the viscosity ( ⁇ ) according to the accumulation amount (SL) of the exhaust particulates.
  • the coefficient calculation unit and the density correction coefficient ( ⁇ ) depend on the temperature difference ( ⁇ T) before and after the particulate filter, the average temperature (T E ), and the amount of exhaust particulate accumulation (SL).
  • Density correction coefficient ( ⁇ ), temperature difference ( ⁇ T), average temperature The deposition amount of the exhaust particulate based on (T E) (SL) exhaust particulate deposition amount calculating unit for calculating a an apparatus for estimating exhaust particulate deposition amount, characterized in that it comprises a.
  • the exhaust particulate accumulation amount calculation unit includes a density correction coefficient ( ⁇ ), an average temperature of the particulate filter (T E ), and before and after the particulate filter. It is preferable to calculate the exhaust particulate deposition amount (SL) using a relational expression obtained by an experiment in advance for the correlation between the temperature difference ( ⁇ T) between the exhaust gas particulates and the exhaust particulate deposition amount (SL).
  • the temperature difference between the inlet portion and the outlet portion of the particulate filter obtained by estimation is used as the temperature difference ( ⁇ T) before and after the particulate filter. preferable.
  • Another aspect of the present invention is an exhaust particulate matter accumulation amount estimation method for estimating an particulate matter amount accumulated in a particulate filter disposed in an exhaust passage of an internal combustion engine.
  • the density correction coefficient ( ⁇ ) is corrected based on the correlation between the density correction coefficient ( ⁇ ) to be corrected and the viscosity correction coefficient ( ⁇ ) to correct the viscosity ( ⁇ ) according to the accumulation amount (SL) of the exhaust particulates.
  • the density correction coefficient ( ⁇ ) further depends on the temperature difference ( ⁇ T) before and after the particulate filter ( ⁇ T), the average temperature (T E ), and the amount of exhaust particulates deposited (SL). Density correction coefficient ( ⁇ ), temperature difference ( ⁇ T), average temperature A method for estimating the amount of exhaust particulate accumulation, which calculates the amount (SL) of exhaust particulate deposition based on the degree (T E ).
  • the density for correcting the density of the exhaust gas passing through the filter is estimated.
  • the correction coefficient is assumed to be a value that depends on the accumulation amount of exhaust particulates, the temperature difference before and after the filter, and the average temperature of the filter, and then the exhaust particulate accumulation amount is calculated. For this reason, the amount of exhaust particulates is accurately estimated. Therefore, the filter regeneration process is performed at an appropriate timing, and fuel consumption deterioration, battery consumption, or malfunction of the internal combustion engine is reduced.
  • FIG. 1 shows a basic configuration of an exhaust purification device 10 of the present embodiment.
  • the exhaust purification device 10 includes an exhaust passage 11 connected to an internal combustion engine 5 of a vehicle, a filter 13 disposed in the middle of the exhaust passage 11, and a regeneration control device 20 that performs regeneration control of the filter 13. Yes.
  • the filter 13 has a so-called honeycomb structure and is provided for collecting exhaust particulates in the exhaust gas.
  • the regeneration control device 20 also has the function of an exhaust particulate accumulation amount estimation device.
  • An exhaust temperature sensor 15 is provided upstream of the filter 13 in the exhaust passage 11, and the sensor value Ts of the exhaust temperature sensor 15 is sent to the regeneration control device 20.
  • the exhaust purification device 10 includes an upstream pressure sensor 25 and a downstream pressure sensor 26 as differential pressure detection means for detecting a differential pressure before and after the filter 13, and the sensor value Pin of the upstream pressure sensor 25 and The sensor value Pout of the downstream pressure sensor 26 is sent to the regeneration control device 20.
  • the exhaust purification device 10 of the present embodiment is configured to calculate the differential pressure based on the sensor values Pin and Pout of the upstream pressure sensor 25 and the downstream pressure sensor 26, but besides this, For example, the differential pressure before and after the filter 13 may be detected using a differential pressure sensor.
  • the exhaust purification device 10 includes an oxidation catalyst 19 in the exhaust passage 11 on the upstream side of the filter 13.
  • the oxidation catalyst 19 is subjected to post-injection in an internal combustion engine or direct addition into the exhaust passage when the exhaust particulate collected by the filter 13 is forcibly burned to perform regeneration processing of the filter 13. It is used to oxidize the supplied unburned fuel and raise the temperature of the exhaust gas.
  • the exhaust emission control device may be configured to include a heater such as a heating wire, a burner device, or the like on the upstream side of the filter 13 as means for performing the regeneration processing of the filter 13.
  • the exhaust purification device 10 includes an outside air temperature sensor 21 that measures the temperature of outside air around the exhaust purification device 10 and an outside air flow rate sensor 23 that measures the flow rate of outside air.
  • the sensor values Tenv and Uenv of these sensors 21 and 23 are sent to the regeneration control device 20 and used to calculate the temperature of the filter 13.
  • an outside air temperature sensor that is normally provided in a vehicle is used as the outside air temperature sensor 21, and a vehicle speed sensor that detects the vehicle speed is used as the outside air flow rate sensor 23, thereby suppressing an increase in cost. Yes.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining an example of the configuration of the regeneration control device 20, and shows a configuration example in which portions related to the calculation of the exhaust particulate accumulation amount and the regeneration control of the filter 13 are represented by functional blocks.
  • the regeneration control device 20 is mainly configured by a microcomputer having a known configuration, and detects the sensor value of each sensor provided in the exhaust gas purification device and a signal indicating the operating state of the internal combustion engine and the information.
  • the information detecting generation unit for outputting the other of each unit (referred to as "information detecting generation”.), and the calculated temperature difference ⁇ T and the average temperature T E of the filter with the temperature of the outlet section of the inlet portion of the filter
  • a filter temperature calculation unit (denoted as “T calculation”), an exhaust density calculation unit (denoted as “ ⁇ calculation”) for obtaining the exhaust gas density ⁇ , and a density correction coefficient calculation for calculating the exhaust density correction coefficient ⁇ .
  • a unit (denoted as “ ⁇ calculation”), an exhaust particle accumulation amount calculation unit (denoted as “SL calculation”) for calculating the accumulation amount SL of exhaust particulates, and regeneration for determining whether or not regeneration of the filter is necessary Time determination unit (indicated as “RG determination”)
  • a filter regeneration control unit for instructing the execution of the filter regeneration control (the “filter regeneration control” notation.) And the like as main components.
  • each of these units is realized by executing a program by a microcomputer.
  • the information detection generation unit not only detects the sensor value of each sensor provided in the exhaust purification device and a signal indicating the operating state of the internal combustion engine 5 and outputs it to other units, Based on these pieces of information, the exhaust gas mass flow rate mgas, the flow velocity Ugas, and the differential pressure ⁇ P before and after the filter are obtained by calculation and output to other parts. However, the mass flow rate mgas and the flow velocity Ugas of the exhaust gas may be detected by providing a sensor in the exhaust passage.
  • the filter temperature calculation unit is based on the information output from the information detection and generation unit, and the temperature difference ⁇ T between the temperature Tin at the inlet portion of the filter and the temperature Tout at the outlet portion and the average temperature T E of the filter Is a part obtained by calculation. An example of the calculation process performed in this filter temperature calculation part is demonstrated below.
  • the filter 13 is evenly divided into a plurality of regions B (i) (B (1) to B (B) along the exhaust flow direction. (n)), and from the balance between the amount of heat flowing into each region B (i) (B (1) to B (n)) and the amount of heat released, the region B (i) (B (1) to estimate B a (n)) for each of the temperature T (i) (T (1 ) ⁇ T (n)), calculates the temperature difference ⁇ T and the average temperature T E between the temperature Tout of the temperature Tin and outlet section of the inlet portion Is configured to do.
  • each area of the divided filter is referred to as “brick”.
  • the number of bricks to be divided is arbitrarily set, the accuracy of the estimated value of the temperature difference ⁇ T and the average temperature T E of the filter between the temperature Tout of the temperature Tin and outlet section of the inlet portion of the filter the more the number of divisions is
  • the concept of “temperature rise” includes the concept of negative temperature rise (temperature drop)
  • the concept of “heat inflow” includes inflow of negative heat (outflow of heat). This concept is also included.
  • the amount of heat used to increase the temperature of brick B (i) is Q (i) and brick B (i) at the i-th brick B (i) from the upstream side in the exhaust flow direction.
  • Qgas (i) is the heat quantity of the exhaust gas flowing into the wall
  • Qwall (i) is the heat quantity flowing into the brick B (i) from the exhaust pipe wall surface
  • B (i-1), B (i + 1) are adjacent bricks. If the amount of heat transferred to the brick B (i) due to the temperature difference is Qscr (i), the balance of these four amounts of heat can be expressed by the following equation (1).
  • Q (i) Qgas (i) ⁇ ⁇ + Qwall (i) + Qscr (i) (1)
  • ⁇ Coefficient due to heat transfer of brick B (i)
  • h Heat transfer coefficient between brick B (i) and the atmosphere
  • A1 Surface area of the outer periphery of the brick B (i)
  • the heat transfer coefficient h between the brick B (i) and the atmosphere is a variable depending on the vehicle speed Uenv, and the value of the vehicle speed Uenv read by the vehicle speed sensor 23 is Then, the value of the heat transfer coefficient h is selected.
  • the brick is determined by the temperature difference between two adjacent bricks B (i-1) and B (i + 1).
  • the temperature at the inlet of the filter can be calculated as the temperature T (1) of the brick B (1) at the most upstream in the exhaust flow direction.
  • the temperature at the outlet of the filter can be calculated as the temperature T (n) of the brick B (n) at the most downstream side in the exhaust flow direction when the filter is divided into n bricks.
  • the temperature difference ⁇ T between the temperature at the inlet and the outlet at the filter is obtained by subtracting T (n) from T (1).
  • the average temperature T E of the filter at time t s adds the temperature T (i) of all bricks B (i), is determined by dividing the brick number.
  • the temperature T (1) at the inlet of the filter and the temperature T (n) at the outlet are simply the average value may be an average temperature T E of the filter.
  • the exhaust density calculation unit is a map showing the relationship between the pressure Pin upstream of the filter, the sensor value Ts of the exhaust temperature sensor 15, and the exhaust gas density ⁇ , which is obtained in advance through experiments or the like. I have. Therefore, the exhaust gas density ⁇ is determined according to the input pressure Pin and the sensor value Ts. The exhaust gas density ⁇ may be obtained by calculation without using a map.
  • the density correction coefficient calculation unit corrects the density ⁇ of the exhaust gas obtained by the exhaust density calculation unit according to the accumulated amount SL of exhaust particulates collected by the filter. This is a part for calculating the coefficient ⁇ .
  • the density correction coefficient ⁇ is dependent on the accumulation amount SL of exhaust particulates collected by the filter, the average temperature T E of the filter, and the temperature difference ⁇ T before and after the filter. Based on the premise of
  • the density correction coefficient ⁇ is expressed by the following formula (11).
  • ⁇ P ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ U + ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ U 2 (10)
  • ⁇ ( ⁇ P ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ U 2 ) / ( ⁇ ⁇ U) (11)
  • ⁇ Kinematic viscosity coefficient indicating the viscosity of exhaust gas
  • U exhaust gas flow rate
  • ⁇ viscosity correction coefficient
  • ⁇ exhaust gas density
  • the primary term of the exhaust gas flow velocity U is a portion representing the frictional force received from the wall surface of the filter when the exhaust gas passes through the passage in the honeycomb structure filter.
  • the kinematic viscosity coefficient ⁇ of the exhaust gas depends on the exhaust gas temperature Tgas, and can be obtained based on the sensor value Ts of the exhaust temperature sensor using a relational expression obtained in advance.
  • the frictional force that the exhaust gas receives from the wall surface of the filter greatly depends on the amount SL of exhaust particulate collected by the filter, that is, the amount of exhaust particulate deposited on the wall of the filter. It is corrected by ⁇ .
  • the secondary term of the exhaust gas flow velocity U is a portion representing the aperture ratio of the filter inlet face.
  • Exhaust particulate deposition amount calculation unit (5) Exhaust particulate deposition amount computation processing
  • the exhaust particulate deposition amount computation unit includes a density correction coefficient ⁇ , an average temperature TE of the filter, and a temperature difference ⁇ T before and after the filter.
  • an exhaust particulate accumulation SL a relational expression is provided, and the exhaust particulate accumulation is based on the density correction coefficient ⁇ , the average filter temperature T E , and the temperature difference ⁇ T before and after the filter. This is the part for calculating the quantity SL.
  • the coefficients m 0 to m 3 of the terms of the relational expression (12) are functions depending on the average temperature T E of the filter and the temperature difference ⁇ T before and after the filter, as will be described later. and average temperature T E and the temperature difference ⁇ T before and after the filter obtained by the temperature calculation unit, by using the above density correction coefficient density correction coefficient calculated by the arithmetic unit alpha, deposit amount SL of exhaust particulate is calculated .
  • the relational expression (12) used in the present embodiment is obtained by the following preliminary experiment in consideration of the average temperature TE of the filter and the temperature difference ⁇ T before and after the filter.
  • each temperature of the filter can also be obtained by a calculation process performed by the above-described filter temperature calculation unit, but here, the center of each part of the inlet portion, the outlet portion, and the intermediate portion of the filter is used.
  • a total of six temperature sensors are attached to the peripheral part and the peripheral part to measure each temperature of the filter.
  • the temperature of the heater for heating the filter is changed according to a preset temperature change pattern. .
  • the temperature of the inlet portion of the filter reads each temperature of the filter Tin, calculates the temperature Tout and average temperature T E of the outlet portion, is stored together with the flow rate U of the differential pressure across ⁇ P and the exhaust gas filter.
  • the accumulation amounts SL of exhaust particulates are further varied to obtain data at a plurality of deposition amounts SL.
  • the data having the same temperature difference ⁇ T before and after each filter is picked up separately for each of the plurality of temperature differences ⁇ T, and the data group of each temperature difference ⁇ T is further filtered.
  • average temperature T E of is divided into every predetermined temperature range.
  • the temperature difference ⁇ T is -30 degrees across the filter, 0 °, while each pick of a group of data is 30 degrees, further, each of the data groups, the average temperature T E of each filter, The data was divided into data in each temperature range of 100 to 150 degrees, 151 to 200 degrees, 201 to 250 degrees, 251 to 300 degrees, and 301 to 350 degrees.
  • the density correction coefficient ⁇ and the viscosity correction coefficient ⁇ in the above equation (10) are obtained by the least square method.
  • an experimentally determined constant is used as the viscosity correction coefficient ⁇ . Therefore, in practice, the density correction coefficient ⁇ is obtained using the above equation (11).
  • 4 (a) to 4 (c) are graphs showing the relationship between the density correction coefficient ⁇ calculated in this way and the exhaust gas accumulation amount SL separately for each temperature difference ⁇ T before and after the filter.
  • 4A shows data in which the temperature difference ⁇ T before and after the filter is ⁇ 30 degrees
  • FIG. 4B shows data in which the temperature difference ⁇ T before and after the filter is 0 degrees
  • FIG. 4C shows the data before and after the filter. Data with a temperature difference ⁇ T of 30 degrees is shown.
  • FIGS. 5A to 5C and FIGS. 6A to 6B show the relationship between the density correction coefficient ⁇ shown in FIGS. 4A to 4C and the accumulation amount SL of exhaust particulates. This time, the graph is shown separately for each average temperature T E of the filter.
  • FIG. 5A shows data in which the average temperature T E of the filter is in the range of 100 to 150 ° C.
  • FIG. average temperature T E of the filter indicates the data in the range of 151 to 200 degrees
  • FIG. 5 (c) indicates the data mean temperature T E of the filter is in the range 201 to 250 degrees
  • the FIGS. 6 (a) average temperature T E of the filter indicates the data in the range 251 ° C. to 300 ° C.
  • FIG. 6 (b) depicts data average temperature T E of the filter is in the range 301 to 350 ° C..
  • the data with the average filter temperature T E in the range of 100 to 150 degrees is plotted with ⁇
  • the data with the average filter temperature T E in the range of 151 to 200 degrees is plotted with ⁇
  • the filter The data in which the average temperature T E is in the range of 201 to 250 degrees is plotted by ⁇
  • the data in which the average temperature T E of the filter is in the range of 251 to 300 degrees is plotted in ⁇
  • the average temperature T E of the filter is Data in the range of 301 to 350 degrees are plotted with ⁇ .
  • an approximate curve showing the relationship between the density correction coefficient ⁇ when the temperature difference ⁇ T before and after the filter is 30 degrees and the accumulation amount SL of the exhaust particulates is represented by a solid line
  • the temperature difference ⁇ T before and after the filter is
  • An approximate curve indicating the relationship between the density correction coefficient ⁇ at 0 degree and the accumulated amount SL of exhaust particulates is indicated by a dotted line
  • the density correction coefficient ⁇ and the exhaust particulates An approximate curve indicating the relationship with the deposition amount SL is indicated by a broken line.
  • the data obtained in the preliminary experiment is converted to the temperature difference before and after the filter.
  • the density correction coefficient alpha when grouped by the average temperature T E of ⁇ T and the filter, the density correction coefficient alpha, it can be expressed trendline accumulation amount SL of exhaust particles.
  • an approximate curve indicating the relationship between the density correction coefficient ⁇ and the exhaust gas accumulation amount SL is represented by a cubic equation, and the cubic equation is represented by the relational equation (12).
  • the coefficients m 0 to m 3 of the terms in the relational expression (12) are further generalized by an expression represented by the average temperature T E of the filter for each temperature difference ⁇ T before and after the filter. .
  • FIG. 6 is a graph showing each temperature difference ⁇ T before and after the filter.
  • data when the temperature difference ⁇ T before and after the filter is 30 degrees is plotted with *, and the approximate curve is shown with a solid line.
  • the data when the temperature difference ⁇ T before and after the filter is 0 degree is plotted with ⁇ , and the approximate curve is shown with a dotted line.
  • each temperature difference ⁇ T across the filter, indicated by the approximate curve approximate curve of the average temperature T E and the coefficient of each term of the filter is represented by a quadratic expression.
  • FIG. 8 shows the coefficients for each temperature difference ⁇ T before and after the filter obtained by the above equations (11) and (12) and the preliminary experiment described above. It shows how much approximates the amount of the estimated amount of the actual exhaust particulate matter exhaust particulate deposition amount calculated using m 0 ⁇ m 3 and the average temperature T E and the relation group filter and (a) FIG.
  • the horizontal axis represents elapsed time.
  • the upper side represents the change pattern of the heater temperature for catalyst heating, which was changed with the passage of time during the simulation, and the lower side represents the accumulation amount of exhaust particulates (each straight line) in five.
  • the estimated amount of exhaust particulate accumulation (each wavy line) estimated using A) is a value that is relatively close to the set value (each straight line) although there is a vertical shift due to the change pattern of the heater temperature. It is calculated by.
  • an approximate expression indicating the correlation between the density correction coefficient ⁇ and the exhaust particulate accumulation amount SL is expressed by a cubic expression of the exhaust particulate accumulation amount SL, or the coefficients m0 to m3 of each term and the filter
  • the number of terms of these polynomials is not intended to be limited.
  • the present invention when guiding the correlation between the density correction coefficient ⁇ and the deposition amount SL of exhaust particulate, by both considering the average temperature T E of the temperature difference ⁇ T and the filter before and after the filter, the amount of deposited exhaust particulate The SL calculation accuracy can be improved.
  • Regeneration timing determination unit and filter regeneration control unit The regeneration timing determination unit multiplies the exhaust particulate accumulation amount SL estimated by the exhaust particulate accumulation amount calculation section by the mass flow rate mgas of the exhaust gas and integrates it. A comparison is made between the integrated value of the accumulated amount SL of fine particles and a reference value SL 0 that requires regeneration of the filter. When the accumulated value of the accumulated amount SL of exhaust particulates reaches the reference value SL 0 , a regeneration instruction signal is output to the filter regeneration control unit, and the operation state of the internal combustion engine is controlled to regenerate the filter. Is called.
  • the density correction coefficient for correcting the exhaust gas density includes the temperature difference before and after the filter, the average temperature of the filter, and the exhaust particulate matter. It is assumed that the accumulation amount of exhaust particulates is calculated by assuming the relational expression of the accumulation amount of exhaust gas, so that the accumulation amount of exhaust particulates is accurately matched to the change in filter temperature according to the temperature change of exhaust gas. I can now estimate well. Therefore, the filter regeneration process can be performed at an appropriate time, and the deterioration of the fuel consumption, the waste of the battery, and the malfunction to the internal combustion engine can be reduced.

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Abstract

　フィルタの前後の差圧をもとにして、フィルタに捕集された排気微粒子の堆積量を精度良く推定することができる排気微粒子堆積量の推定装置及び推定方法を提供する。 　パティキュレートフィルタの前後差圧（ΔP）と、パティキュレートフィルタを通過する排気ガスの流速（U）、密度（ρ）、粘度（μ）と、密度（ρ）を排気微粒子の堆積量（SL）に応じて補正する密度補正係数（α）と、粘度（μ）を排気微粒子の堆積量（SL）に応じて補正する粘性補正係数（β）と、の相関関係にもとづいて密度補正係数（α）を算出し、密度補正係数（α）が、パティキュレートフィルタの前後の温度差（ΔT）、平均温度（TE）と、排気微粒子の堆積量（SL）と、に依存する値であるとして、密度補正係数（α）、温度差（ΔT）、平均温度（TE）にもとづいて排気微粒子の堆積量（SL）を算出する。

Description

排気微粒子堆積量の推定装置及び推定方法
　本発明は、パティキュレートフィルタへの排気微粒子堆積量の推定装置及び推定方法に関する。特に、パティキュレートフィルタの温度と排気ガスの密度補正係数との関係をもとに排気微粒子の堆積量を精度良く推定する排気微粒子堆積量の推定装置及び推定方法に関する。
　従来の内燃機関の排気通路には、排気ガス中に含まれる排気微粒子を捕集するためのパティキュレートフィルタ（以下、単に「フィルタ」と称する。）が備えられている。このフィルタの排気微粒子の堆積量が増大すると、フィルタの目詰まりを生じて圧力損失が増大し、内燃機関の不具合を生じさせるおそれがある。そのため、内燃機関の運転中において、フィルタに捕集された排気微粒子を強制的に燃焼（酸化）させるフィルタの再生処理が行われている。
　このフィルタの再生処理は、内燃機関の燃料噴射条件を制御して排気温度を上昇させたり、フィルタの上流側に設けた加熱手段によってフィルタを加熱したりすることによって行われるため、できる限り少ない回数で行われることが望ましい。そのため、パティキュレートフィルタの前後の差圧が所定の基準値を超えた場合や、前回のパティキュレートフィルタの再生時期からの経過時間が基準時間を超えた場合に、フィルタの再生処理が行われる。
　また、フィルタの再生時期を決定するために、フィルタの前後の差圧にもとづいて、フィルタに捕集された排気微粒子の堆積量を推定する方法も提案されている。
　例えば、フィルタの上流側と下流側との差圧を検出する差圧検出手段と、当該差圧検出手段で検出された差圧にもとづいて排気微粒子の堆積量を算出する堆積量算出手段とが備えられたエンジン排気微粒子の堆積量検出装置であって、排気流量に関連するパラメータ値を検出する排気パラメータ値検出手段と、当該排気パラメータ値検出手段で検出された排気流量に関連するパラメータ値が、所定期間継続して排気流量が所定流量未満であることを示す値であるときは、一時的に排気流量が所定流量以上になるように内燃機関を制御する排気流量増大手段とが備えられている排気微粒子の堆積量検出装置が開示されている（特許文献１参照）。
　また、パティキュレートフィルタの前後の差圧と、排気ガスの流速や排気微粒子の堆積量、パティキュレートフィルタの温度との間に一定の関係が成立することに着目して、これらの相関関係を示す関係式を用いて、排気微粒子の堆積量を推定する方法も開示されている（特許文献２参照）。
特開２００５－２９９５８５号公報　（請求項１） 特開２００６－２２６８０８号公報　（段落［００５３］～［００５５］）
　しかしながら、特許文献１に開示された排気微粒子の堆積量検出装置では、排気微粒子の堆積量を算出する際に、フィルタの温度が考慮されていない。すなわち、フィルタの前後の差圧はフィルタの温度によって変化するにもかかわらず、特許文献１の排気微粒子の堆積量検出装置ではフィルタの温度が考慮されていないため、実際の排気微粒子の堆積量との誤差が大きくなるおそれがある。また、特許文献２に開示された排気微粒子の堆積量の推定方法では、フィルタの温度が考慮されてはいるものの、フィルタの前後の温度差のみが考慮されたものであり、やはり実際の排気微粒子の堆積量との誤差が生じるおそれがある。
　したがって、フィルタの再生処理が適切な時期に行われず、燃費の悪化やバッテリーの消費、さらには内燃機関への不具合が生じるおそれがあった。
　そこで、本発明の発明者らは鋭意検討した結果、フィルタの前後の温度差だけでなく、フィルタの平均温度も考慮して、フィルタの前後の差圧をもとに排気微粒子の堆積量を算出することによりこのような問題を解決できることを見出し、本発明を完成させたものである。すなわち、本発明の目的は、フィルタの前後の差圧をもとにして、フィルタに捕集された排気微粒子の堆積量を精度良く推定することができる排気微粒子堆積量の推定装置及び推定方法を提供することである。
　本発明によれば、内燃機関の排気通路中に配設されたパティキュレートフィルタに捕集された排気微粒子の堆積量を推定する排気微粒子堆積量の推定装置であって、パティキュレートフィルタの前後差圧（ΔP）と、パティキュレートフィルタを通過する排気ガスの流速（U）、密度（ρ）、粘度（μ）と、密度（ρ）を排気微粒子の堆積量（SL）に応じて補正する密度補正係数（α）と、粘度（μ）を排気微粒子の堆積量（SL）に応じて補正する粘性補正係数（β）と、の相関関係にもとづいて密度補正係数（α）を算出する密度補正係数演算部と、密度補正係数（α）が、パティキュレートフィルタの前後の温度差（ΔT）、平均温度（TE）と、排気微粒子の堆積量（SL）と、に依存する値であるとして、密度補正係数（α）、温度差（ΔT）、平均温度（TE）にもとづいて排気微粒子の堆積量（SL）を算出する排気微粒子堆積量演算部と、を備えることを特徴とする排気微粒子堆積量の推定装置である。
　また、本発明の排気微粒子堆積量の推定装置を構成するにあたり、排気微粒子堆積量演算部は、密度補正係数（α）と、パティキュレートフィルタの平均温度（TE）と、パティキュレートフィルタの前後の温度差（ΔT）と、排気微粒子の堆積量（SL）と、の相関関係をあらかじめ実験により求めた関係式を用いて排気微粒子の堆積量（SL）を算出することが好ましい。
　また、本発明の排気微粒子堆積量の推定装置を構成するにあたり、パティキュレートフィルタの前後の温度差（ΔT）として、推定によって求められるパティキュレートフィルタの入口部分及び出口部分の温度差を用いることが好ましい。
　また、本発明の別の態様は、内燃機関の排気通路中に配設されたパティキュレートフィルタに捕集された排気微粒子の堆積量を推定する排気微粒子堆積量の推定方法であって、パティキュレートフィルタの前後差圧（ΔP）と、パティキュレートフィルタを通過する排気ガスの流速（Ｕ）、粘度（μ）、密度（ρ）と、密度（ρ）を排気微粒子の堆積量（SL）に応じて補正する密度補正係数（α）と、粘度（μ）を排気微粒子の堆積量（SL）に応じて補正する粘性補正係数（β）と、の相関関係にもとづいて密度補正係数（α）を算出した後、さらに、密度補正係数（α）が、パティキュレートフィルタの前後の温度差（ΔT）、平均温度（TE）と、排気微粒子の堆積量（SL）と、に依存する値であるとして、密度補正係数（α）、温度差（ΔT）、平均温度（TE）にもとづいて排気微粒子の堆積量（SL）を算出することを特徴とする排気微粒子堆積量の推定方法である。
　本発明の排気微粒子堆積量の推定装置及び推定方法によれば、フィルタの前後の差圧にもとづいて排気微粒子の堆積量を推定する際に、フィルタ内を通過する排気ガスの密度を補正する密度補正係数が、排気微粒子の堆積量とフィルタの前後の温度差とフィルタの平均温度とに依存する値であると仮定された上で、排気微粒子の堆積量が算出される。そのため、排気微粒子の堆積量が精度良く推定される。したがって、フィルタの再生処理が適切なタイミングで行われ、燃費の悪化やバッテリーの消費、あるいは内燃機関の不具合が低減される。
本発明の実施の形態に係る排気微粒子堆積量の推定装置を備えた排気浄化装置を示す図である。 本発明の実施の形態に係る排気微粒子堆積量の推定装置の構成例を示すブロック図である。 フィルタを複数のブリックに分割して行うフィルタ温度の推定方法について説明するための図である。 フィルタの前後の温度差ごとの排気微粒子堆積量と密度補正係数との関係を示す図である。 フィルタの平均温度ごとの排気微粒子堆積量と密度補正係数との関係を示す図である。 フィルタの平均温度ごとの排気微粒子堆積量と密度補正係数との関係を示す別の図である。 フィルタの前後の温度差ごとのフィルタの平均温度と各項の係数との関係を示す図である。 本実施形態の予備実験で得られた関係式群を用いて排気微粒子の堆積量を算出したシミュレーション結果を示す図である。
　以下、適宜図面を参照して、本発明の排気微粒子堆積量の推定装置及び推定方法に関する実施の形態について具体的に説明する。ただし、かかる実施形態は、本発明の一態様を示すものであり、この発明を限定するものではなく、本発明の範囲内で任意に変更することが可能である。
　なお、それぞれの図中、同じ符号を付してあるものについては同一の部材を示しており、適宜説明が省略されている。
１．排気浄化装置
　まず、本発明の実施の形態にかかる排気微粒子堆積量の推定装置が備えられる内燃機関の排気浄化装置の構成例について説明する。
　図１は、本実施形態の排気浄化装置１０の基本的な構成を示している。この排気浄化装置１０は、車両の内燃機関５に接続された排気通路１１と、排気通路１１の途中に配設されたフィルタ１３と、フィルタ１３の再生制御を行う再生制御装置２０とを備えている。
　このうち、フィルタ１３は、いわゆるハニカム構造を有しており、排気ガス中の排気微粒子を捕集するために備えられている。また、本実施形態の排気浄化装置１０では、再生制御装置２０が排気微粒子堆積量の推定装置の機能を併せ持っている。
　排気通路１１のうち、フィルタ１３の上流側には排気温度センサ１５が備えられており、当該排気温度センサ１５のセンサ値Tsは再生制御装置２０に送られる。
　また、排気浄化装置１０は、フィルタ１３の前後の差圧を検出する差圧検出手段として上流側圧力センサ２５と下流側圧力センサ２６とを備えており、上流側圧力センサ２５のセンサ値Pin及び下流側圧力センサ２６のセンサ値Poutは再生制御装置２０に送られる。本実施形態の排気浄化装置１０は、上流側圧力センサ２５及び下流側圧力センサ２６のセンサ値Pin、Poutをもとにして差圧を算出するように構成されているが、これ以外にも、例えば、差圧センサを用いてフィルタ１３の前後の差圧を検出するように構成されていてもよい。
　また、排気浄化装置１０は、フィルタ１３の上流側の排気通路１１に酸化触媒１９を備えている。この酸化触媒１９は、フィルタ１３に捕集された排気微粒子を強制的に燃焼させてフィルタ１３の再生処理を行う際に、内燃機関でのポスト噴射や、排気通路中への直接的な添加によって供給された未燃燃料を酸化して、排気ガスを昇温させるために用いられる。ただし、排気浄化装置は、フィルタ１３の再生処理を行う手段として、電熱線等のヒータやバーナ装置等を、フィルタ１３の上流側に備えた構成とされていてもよい。
　また、排気浄化装置１０は、排気浄化装置１０の周囲の外気の温度を測定する外気温度センサ２１と、外気の流速を測定する外気流速センサ２３とを備えている。これらの各センサ２１、２３のセンサ値Tenv、Uenvは再生制御装置２０に送られ、フィルタ１３の温度を計算するために用いられる。
　本実施形態では、通常車両に備えられている外気温度センサが外気温度センサ２１として用いられ、車両の速度を検出する車速センサが外気流速センサ２３として用いられており、コストの増加が抑えられている。
２．再生制御装置（排気微粒子堆積量の推定装置）
　次に、図１の排気浄化装置１０に備えられた再生制御装置２０の構成例について説明する。図２は、再生制御装置２０の構成の一例を説明するための図であり、排気微粒子堆積量の演算及びフィルタ１３の再生制御に関する部分を機能的なブロックで表した構成例を示している。
　この再生制御装置２０は、公知の構成からなるマイクロコンピュータを中心に構成されており、排気浄化装置に備えられた各センサのセンサ値や内燃機関の運転状態を表す信号を検知するとともにこれらの情報を他の各部に出力を行う情報検出生成部（「情報検出生成」と表記。）、と、フィルタの入口部分の温度と出口部分の温度との温度差ΔT及びフィルタの平均温度TEを算出するフィルタ温度演算部（「T演算」と表記。）と、排気ガスの密度ρを求める排気密度演算部（「ρ演算」と表記。）と、排気密度補正係数αを算出する密度補正係数演算部（「α演算」と表記。）と、排気微粒子の堆積量SLを算出する排気微粒子堆積量演算部（「SL演算」と表記。）と、フィルタの再生が必要か否かを判定する再生時期判定部（「RG判定」と表記。）と、フィルタの再生制御の実行を指示するフィルタ再生制御部（「フィルタ再生制御」と表記。）等を主要な要素として備えている。これらの各部は、具体的には、マイクロコンピュータによるプログラムの実行によって実現されるものである。
（１）情報検出生成部
　情報検出生成部は、排気浄化装置に備えられた各センサのセンサ値や内燃機関５の運転状態を表す信号を検知して他の各部に出力を行うだけでなく、これらの情報をもとに、排気ガスの質量流量mgasや流速Ugas、フィルタの前後の差圧ΔPを演算により求め、他の各部に出力を行う部分である。
　ただし、排気ガスの質量流量mgasや流速Ugasは、排気通路中にセンサを設けて検出するようにしてもよい。
（２）フィルタ温度演算部
　フィルタ温度演算部は、情報検出生成部から出力される情報にもとづき、フィルタの入口部分の温度Tinと出口部分の温度Toutとの温度差ΔT及びフィルタの平均温度TEを演算により求める部分である。
　このフィルタ温度演算部で行われる演算処理の一例を以下説明する。
　本実施形態の再生制御装置２０のフィルタ温度演算部では、図３（ａ）に示すように、フィルタ１３を排気流れ方向に沿って均等に複数の領域B(i)（B(1)～B(n)）に分割し、各領域B(i)（B(1)～B(n)）に流入する熱量と放出される熱量とのバランスから当該領域B(i)（B(1)～B(n)）ごとの温度T(i)（T(1)～T(n)）を推定し、入口部分の温度Tinと出口部分の温度Toutとの温度差ΔTや平均温度TEを算出するように構成されている。以下、分割されたフィルタの各領域を「ブリック」と呼ぶ。
　分割されるブリックの数は任意に設定されるが、分割数が多いほどフィルタの入口部分の温度Tinと出口部分の温度Toutとの温度差ΔT及びフィルタの平均温度TEの推定値の精度が高められる一方で再生制御装置の負荷が高まるため、再生制御装置の処理能力を考慮してブリックの数を設定することが好ましい。
　なお、以下の説明において、「温度の上昇」の概念にはマイナスの温度上昇（温度の降下）の概念も含まれ、「熱量の流入」の概念にはマイナスの熱量の流入（熱量の流出）の概念も含まれる。
　図３（ｂ）に示すように、排気流れ方向の上流側からｉ番目のブリックB(i)で、ブリックB(i)の温度上昇に利用される熱量をQ(i)、ブリックB(i)に流入する排気ガスの熱量をQgas(i)、排気管壁面からブリックB(i)に流入する熱量をQwall(i)、隣り合うブリックB(i-1)、B(i+1)との温度差によってブリックB(i)に移動してくる熱量をQscr(i)とすると、これら四つの熱量のバランスは下記式（１）で表すことができる。
Q(i)＝Qgas(i)× η＋Qwall(i)＋Qscr(i)　…（１）
η：ブリックB(i)の熱伝達に起因する係数
　ここで、ある時間t=sのときに排気流れ方向の上流側からｉ番目のブリックB(i)に流入する熱量Qgast=s(i)は、下記式（２）で表すことができる。
Qgast=s(i)＝mgas×cgas×（Tgast=s(i-1)－Tt=s-1(i)）　…（２）
mgas     ：排気ガスの質量流量
cgas      ：排気ガスの比熱
Tgast=s(i-1)：時間t=sのときの一つ上流側のブリックB(i-1)での排気ガスの温度
Tt=s-1(i)    ：前回測定時t=s-1のときのブリックB(i)内の温度
　この式（２）において、最上流のブリックB(1)の温度を求める際のTgast=s(i-1)、すなわちTgast=s(0)はフィルタ上流ガス温度であり、排気温度センサのセンサ値Tst=sで置き換えることができる。
　また、ある時間t=sのときにｉ番目のブリックB(i)の一つ下流側のブリックB(i+1)に流入する熱量Qgast=s(i+1)は、ブリックB(i)の熱伝達に起因する係数ηを考慮すると、下記式（３）で表すことができる。
Qgast=s(i+1)=(1-η)×Qgast=s(i)　…（３）
　また、ある時間t=sのときのｉ番目のブリックB(i)での排気ガスの温度Tgast=s(i)は、下記式（４）で表すことができる。
Tgast=s(i)＝(1-η)×Tgast=s(i-1)　…（４）
　すなわち、各ブリックB(i)での排気ガスの温度Tgast=s(i)は、下流側に行くにつれて小さくなる。
　また、ある時間t=sのときにブリックB(i)から排気管を介して外部に放熱される熱量Qwallt=s(i)は、下記式（５）で表すことができる。
Qwallt=s(i)＝h×A1×（Tt=s(i)－Tenvt=s）　…（５）
h  ：ブリックB(i)と大気との間の熱伝達率
A1 ：ブリックB(i)の外周部分の表面積
　ここで、ブリックB(i)と大気との熱伝達率hは車速Uenvに依存する変数であり、車速センサ２３で読み込まれる車速Uenvの値をもとにして熱伝達率hの値が選択される。
　また、排気上流側のブリックの温度が排気下流側のブリックの温度よりも高い場合が多いことから、隣り合う二つのブリックB(i-1)、B(i+1)との温度差によってブリックB(i)に移動してくる熱量Qscrt=s(i)は、排気上流側のブリックB(i-1)から移動してくる熱量Qscrt=s(i)inから排気下流側のブリックB(i+1)へ移動していく熱量Qscrt=s(i)outを減算した値となるため、下記式（６）で表すことができる。なお、この値がマイナスの値となる場合もある。
Qscrt=s(i)＝Qscrt=s(i)in－Qscrt=s(i)out
        ＝｛A2×λ／L×（Tt=s(i-1)－Tt=s(i)）｝－｛A2×λ／L×（Tt=s(i)－Tt=s(i+1)）｝
        ＝A2×λ／L×（Tt=s(i-1)－２Tt=s(i)＋Tt=s(i+1)）　…（６）
A2 ：ブリックB(i)有効断面積
λ  ：ブリックB(i)の熱伝導率
L  ：隣り合うブリックの中心間の距離
　この式（６）において、最上流のブリックB(1)の温度を求める際には、上流側のブリックB(i-1)が存在しないため、上流側のブリックB(i-1)から移動してくる熱量Qscrt=s(1)inがないものとして演算を行う。同様に、式（６）において、最下流のブリックB(n)の温度を求める際には、下流側のブリックB(i+1)が存在しないため、下流側のブリックB(n+1)へ移動する熱量Qscrt=s(n)outがないものとして演算を行う。
　また、前回測定時t=s-1から時間Δtが経過したときのブリックB(i)の温度上昇分をΔTt=s(i)とすると、ブリックB(i)の温度上昇に利用される熱量Qt=s(i)は、下記式（７）で表すことができる。
Qt=s(i)＝mscr×cscr×ΔTt=s(i)／Δt　…（７）
mscr：ブリックの有効質量
cscr ：ブリックの比熱
　なお、mscr×cscrは、フィルタの熱容量を示している。
　上記式（１）と式（７）とから、ブリックB(i)の前回測定時t=s-1から時間Δtが経過したときのブリックB(i)の温度上昇分ΔTt=s(i)は下記式（８）で表すことができる。
ΔTt=s(i)＝｛（Qgast=s(i)×η＋Qwallt=s(i)＋Qscrt=s(i)）／（mscr×cscr）｝×Δt　…（８）
　ここで、時間t=sのときのブリックB(i)の温度Tt=s(i)は下記式（９）で表すことができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　この式（９）において、内燃機関の運転開始直後や、内燃機関の運転停止後、所定時間を経過した時点では、フィルタの各ブリックB(i)の温度Tt=0(i)は排気温度センサのセンサ値Tsとほぼ一致しているため、各ブリックB(i)の温度の初期値Tt=0(i)は、内燃機関の始動時の排気温度センサのセンサ値Tst=0で置き換えることができる。
　そして、上記各式（２）～式（８）を用いて時間ΔtごとにΔTt=s(i)を演算し、式（９）のように初期値Tt=0(i)に積算することによって、時間t=sのときの各ブリックB(i)の温度Tt=s(i)を算出することができる。
　例えば、フィルタの入口部分の温度は、排気流れ方向最上流のブリックB(1)の温度T(1)として算出することができる。また、フィルタの出口部分の温度は、フィルタをｎ個のブリックに分割したときの、排気流れ方向最下流のブリックB(n)の温度T(n)として算出することができる。その結果、フィルタの入口部分の温度と出口部分の温度との温度差ΔTは、T(1)からT(n)を減算することによって求められる。
　また、時間t=sのときのフィルタの平均温度TEは、すべてのブリックB(i)の温度T(i)を加算して、ブリック数で割ることによって求められる。あるいは、フィルタの温度が、入口から出口までが直線的に変化することを前提にするのであれば、簡易的に、フィルタの入口部分の温度T(1)と出口部分の温度T(n)との平均値を、フィルタの平均温度TEとすることもできる。
（３）排気密度演算部
　排気密度演算部は、あらかじめ実験等によって求められた、フィルタの上流側の圧力Pinと排気温度センサ１５のセンサ値Tsと排気ガスの密度ρとの関係を示すマップを備えている。したがって、入力される圧力Pinとセンサ値Tsとにしたがって、排気ガスの密度ρが求められる。マップを用いないで、演算によって排気ガスの密度ρを求めるようにしてもよい。
（４）密度補正係数演算部
　密度補正係数演算部は、排気密度演算部で求められた排気ガスの密度ρを、フィルタに捕集された排気微粒子の堆積量SLに応じて補正を行う密度補正係数αを算出する部分である。本実施形態の再生制御装置２０では、密度補正係数αは、フィルタに捕集された排気微粒子の堆積量SL、フィルタの平均温度TE、フィルタの前後の温度差ΔTに依存するものであるとの前提に立っている。
　具体的には、フィルタの前後の差圧ΔPは、圧力損失の一般式にしたがい下記式（１０）で表すことができるため、密度補正係数αは下記式（１１）で表される。
ΔP＝α×μ×U＋β×ρ×U2　…（１０）
α＝（ΔP－β×ρ×U2）／（μ×U）　…（１１）
μ：排気ガスの粘度を示す動粘性係数
U：排気ガスの流速
β：粘性補正係数
ρ：排気ガスの密度
　上記式（１０）のうち、排気ガスの流速Uの一次の項は、ハニカム構造のフィルタ内の通路を排気ガスが通過する際に、フィルタの壁面から受ける摩擦力を表す部分である。排気ガスの動粘性係数μは排気ガス温度Tgasに依存しており、あらかじめ求められた関係式等によって、排気温度センサのセンサ値Tsをもとにして求めることができる。ただし、排気ガスがフィルタの壁面から受ける摩擦力は、フィルタに捕集された排気微粒子の堆積量SL、すなわち、フィルタの壁面に堆積している排気微粒子の量に大きく依存するため、密度補正係数αによって補正される。
　また、式（１０）のうち、排気ガスの流速Uの二次の項は、フィルタの入口面の開口率を表す部分である。フィルタ入口面の開口率については、フィルタ壁面に堆積している排気微粒子の量に全く依存しないとは言えないが、排気微粒子の堆積量がフィルタの入口面の開口率に及ぼす影響は極めて小さいことが実験等によって判明している。そのため、この項の粘性補正係数βは、実験等によって求められる定数を用いることができる。
（５）排気微粒子堆積量演算部
（５）－１　排気微粒子堆積量の演算処理
　排気微粒子堆積量演算部は、密度補正係数αと、フィルタの平均温度TEと、フィルタの前後の温度差ΔTと、排気微粒子の堆積量SLとの相関関係を表す関係式が備えられ、密度補正係数α、フィルタの平均温度TE、フィルタの前後の温度差ΔTの値をもとにして排気微粒子の堆積量SLを算出する部分である。
　密度補正係数αと、フィルタの平均温度TEと、フィルタの前後の温度差ΔTと、排気微粒子の堆積量SLとの相関関係を表す関係式はあらかじめ実験によって求められた式が用いられる。本実施形態の再生制御装置２０の排気微粒子堆積量演算部では、下記関係式（１２）が用いられている。
α＝m3SL3＋m2SL2＋m1SL＋m0　…（１２）
　ここで、上記関係式（１２）の各項の係数m0～m3は、後述するように、それぞれフィルタの平均温度TE及びフィルタの前後の温度差ΔTに依存する関数であり、上記フィルタ温度演算部で求められたフィルタの平均温度TE及び前後の温度差ΔTと、上記密度補正係数演算部で求められた密度補正係数αとを用いて、排気微粒子の堆積量SLが算出される。
　本実施形態で用いられる上記関係式（１２）は、フィルタの平均温度TE及びフィルタの前後の温度差ΔTを考慮して、以下の予備実験によって求めたものである。
（５）－２　予備実験
　ハニカム状のフィルタ（直径６７ｍｍ、長さ２５４ｍｍ）を準備するとともに、フィルタの前後の差圧ΔP、フィルタに流入する気流の流速U、及びフィルタの入口部分の温度Tin、出口部分の温度Toutを含む複数点のフィルタの温度を検出できるようにする。
　この予備実験において、上述したフィルタ温度演算部によって行われるような演算処理によって、フィルタの各温度を求めることもできるが、ここでは、フィルタの入口部分、出口部分、中間部分のそれぞれの部分の中央部及び周縁部に、計６個の温度センサを取り付けてフィルタの各温度の測定を行っている。
　そして、フィルタにおける排気微粒子の堆積量SL（g/l）が所定量となるように堆積量SLを設定した後、フィルタを加熱するヒータの温度を、あらかじめ設定された温度変化パターンにしたがって変化させる。この間、フィルタの各温度を読み込みフィルタの入口部分の温度Tin、出口部分の温度Tout及び平均温度TEを算出し、フィルタの前後の差圧ΔP及び排気ガスの流速Uとともに記憶させる。
　所定の堆積量SLの排気微粒子を堆積させた場合のデータを取得した後、さらに、排気微粒子の堆積量SLを異ならせて、複数の堆積量SLでのデータを取得する。本実施形態では、排気微粒子の堆積量SLを五段階SL1～SL5（SL1＝０．７６、SL2＝１．４２、SL3＝２．１５、SL4＝４．１７、SL5＝５．８０）に変えて、それぞれのデータを取得した。
　このように取得したデータの中から、各フィルタの前後の温度差ΔTが一致するデータを、複数の温度差ΔTごとに分けてピックアップするとともに、さらに、それぞれの温度差ΔTのデータ群を、フィルタの平均温度TEが所定の温度範囲ごとに区分けする。本実施形態の例では、フィルタ前後の温度差ΔTが－３０度、０度、３０度であるデータ群をそれぞれピックアップするとともに、さらに、それぞれのデータ群を、各フィルタの平均温度TEが、１００～１５０度、１５１度～２００度、２０１～２５０度、２５１～３００度、３０１～３５０度の各温度範囲であるデータごとに区分けした。
　区分けされた各データをもとにして、上記式（１０）における密度補正係数α及び粘性補正係数βを、最小二乗法により求める。ただし、上述のとおり、排気微粒子の堆積量SLの粘性補正係数βへの影響は小さいことから、粘性補正係数βは実験的に求められる定数が用いられている。したがって、実際には、上記式（１１）を用いて、密度補正係数αが求められる。
　図４（ａ）～（ｃ）は、このようにして算出された密度補正係数αと排気微粒子の堆積量SLとの関係を、フィルタ前後の温度差ΔTごとに分けて示したグラフであり、図４（ａ）がフィルタ前後の温度差ΔTが－３０度のデータを示し、図４（ｂ）がフィルタ前後の温度差ΔTが０度のデータを示し、図４（ｃ）がフィルタ前後の温度差ΔTが３０度のデータを示している。
　また、図５（ａ）～（ｃ）及び図６（ａ）～（ｂ）は、図４（ａ）～（ｃ）に示す密度補正係数αと排気微粒子の堆積量SLとの関係を、今度は、フィルタの平均温度TEごとに分けて示したグラフであり、図５（ａ）がフィルタの平均温度TEが１００～１５０度の範囲にあるデータを示し、図５（ｂ）がフィルタの平均温度TEが１５１～２００度の範囲にあるデータを示し、図５（ｃ）がフィルタの平均温度TEが２０１～２５０度の範囲にあるデータを示し、図６（ａ）がフィルタの平均温度TEが２５１～３００度の範囲にあるデータを示し、図６（ｂ）がフィルタの平均温度TEが３０１～３５０度の範囲にあるデータを示している。
　それぞれの図中、フィルタの平均温度TEが１００～１５０度の範囲にあるデータが■でプロットされ、フィルタの平均温度TEが１５１～２００度の範囲にあるデータが▲でプロットされ、フィルタの平均温度TEが２０１～２５０度の範囲にあるデータが●でプロットされ、フィルタの平均温度TEが２５１～３００度の範囲にあるデータが×でプロットされ、フィルタの平均温度TEが３０１～３５０度の範囲にあるデータが◆でプロットされている。
　また、それぞれの図中、フィルタ前後の温度差ΔTが３０度の場合の密度補正係数αと排気微粒子の堆積量SLとの関係を示す近似曲線が実線で表され、フィルタ前後の温度差ΔTが０度の場合の密度補正係数αと排気微粒子の堆積量SLとの関係を示す近似曲線が点線で示され、フィルタ前後の温度差ΔTが－３０度の場合の密度補正係数αと排気微粒子の堆積量SLとの関係を示す近似曲線が破線で示されている。
　これらの図４（ａ）～（ｃ）、図５（ａ）～（ｃ）及び図６（ａ）～（ｂ）から理解できるように、予備実験で得られたデータをフィルタ前後の温度差ΔT及びフィルタの平均温度TEごとに分けた場合に、密度補正係数αは、排気微粒子の堆積量SLの近似曲線表すことができる。本実施形態の例では、密度補正係数αと排気微粒子の堆積量SLとの関係を示す近似曲線が三次式で表されており、この三次式を示すのが上記関係式（１２）である。
　本実施形態では、さらに、関係式（１２）中の各項の係数m0～m3を、フィルタの前後の温度差ΔTごとに、フィルタの平均温度TEで表される式で一般化する。
　図７（ａ）～（ｄ）は、図４（ａ）～（ｃ）に示される各近似曲線の近似式を求め、各係数m0～m3とフィルタの平均温度TEとの関係を、フィルタ前後の各温度差ΔTごとにわけて示したグラフである。それぞれの図中、フィルタの前後の温度差ΔTが３０度の場合のデータが＊でプロットされるとともに、その近似曲線が実線で示されている。また、フィルタの前後の温度差ΔTが０度の場合のデータが◇でプロットされるとともに、その近似曲線が点線で示されている。さらに、フィルタの前後の温度差ΔTが－３０度の場合のデータが＋でプロットされるとともに、その近似曲線が破線で示されている。本実施形態の例では、フィルタ前後の温度差ΔTごとに、フィルタの平均温度TEと各項の係数との近似曲線が二次式で表される近似曲線で示されている。
　なお、本実施形態で説明した予備実験による、フィルタ前後の各温度差ΔTごとの、各係数m0～m3とフィルタの平均温度TEとの関係式は以下のようになった。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
（５）－３　排気微粒子堆積量のシミュレーション結果
　図８は、上記式（１１）及び（１２）と、上述の予備実験を行って得られた、フィルタ前後の各温度差ΔTごとの、各係数m0～m3とフィルタの平均温度TEとの関係式群（Ａ）とを用いて算出される排気微粒子堆積量の推定量が実際の排気微粒子の量にどれだけ近似しているかを示す図である。
　図８中、横軸は経過時間を表している。また、縦軸のうち、上側が、シミュレーションを行う際に時間の経過とともに変化させた触媒加熱用のヒータ温度の変化パターンを表しており、下側が、排気微粒子の堆積量（各直線）を五段階に変えて設定した場合（SL1＝０．７６、SL2＝１．４２、SL3＝２．１５、SL4＝４．１７、SL5＝５．８０）のそれぞれにおける、演算によって求められた排気微粒子の推定量（各波線）を表している。
　この図８から理解できるように、設定する排気微粒子の堆積量（SL）がどのような値であっても、上記式（１１）及び（１２）と、予備実験によって求められた関係式群（Ａ）とを用いて推定される排気微粒子堆積量の推定量（各波線）は、ヒータ温度の変化パターンによって上下にずれを生じたりしているものの、比較的設定値（各直線）に近い値で算出されている。
　このように、予備実験によって、フィルタ前後の温度差ΔTごとに、フィルタの平均温度TEと各項の係数m0～m3との関係式を求め、求められた関係式を排気微粒子堆積量演算部に格納しておくことによって、密度補正係数αの値から、フィルタの平均温度TE及びフィルタ前後の温度差ΔTをともに考慮して、排気微粒子の堆積量を精度良く推定することができる。
　なお、本実施形態では、密度補正係数αと排気微粒子の堆積量SLとの相関関係を示す近似式を排気微粒子の堆積量SLの三次式で表したり、各項の係数m0～m3とフィルタの平均温度TEとの相関関係を示す近似式をフィルタの平均温度TEの二次式で表したりしているが、これらの多項式の項の数は制限されるものではない。本発明は、密度補正係数αと排気微粒子の堆積量SLとの相関関係を導く際に、フィルタの前後の温度差ΔT及びフィルタの平均温度TEをともに考慮することで、排気微粒子の堆積量SLの演算精度を向上させることができるものである。
（６）再生時期判定部及びフィルタ再生制御部
　そして、再生時期判定部では、排気微粒子堆積量演算部で推定される排気微粒子の堆積量SLに排気ガスの質量流量mgasを乗じて積算し、排気微粒子の堆積量SLの積算値と、フィルタの再生が必要となる基準値SL0との比較が行われる。そして、排気微粒子の堆積量SLの積算値が基準値SL0に到達したときには、フィルタ再生制御部に対して、再生指示信号が出力され、内燃機関の運転状態を制御してフィルタの再生が行われる。
　以上説明した本実施形態の排気微粒子堆積量の推定装置及び推定方法によれば、排気ガスの密度を補正するための密度補正係数を、フィルタの前後の温度差、フィルタの平均温度、及び排気微粒子の堆積量の関係式として仮定して、排気微粒子の堆積量を算出するように構成したことから、排気ガスの温度変化に応じたフィルタ温度の変化に対応させて、排気微粒子の堆積量を精度良く推定することができるようになった。したがって、フィルタの再生処理を適切な時期に行うことができ、燃費の悪化やバッテリーの浪費、さらには内燃機関への不具合を低減することができる。

Claims (4)

  1. 　内燃機関の排気通路中に配設されたパティキュレートフィルタに捕集された排気微粒子の堆積量を推定する排気微粒子堆積量の推定装置において、
    　前記パティキュレートフィルタの前後差圧（ΔP）と、前記パティキュレートフィルタを通過する前記排気ガスの流速（U）、密度（ρ）、粘度（μ）と、前記密度（ρ）を前記排気微粒子の堆積量（SL）に応じて補正する密度補正係数（α）と、前記粘度（μ）を前記排気微粒子の堆積量（SL）に応じて補正する粘性補正係数（β）と、の相関関係にもとづいて前記密度補正係数（α）を算出する密度補正係数演算部と、
    　前記密度補正係数（α）が、前記パティキュレートフィルタの前後の温度差（ΔT）、平均温度（TE）と、前記排気微粒子の堆積量（SL）と、に依存する値であるとして、前記密度補正係数（α）、前記温度差（ΔT）、前記平均温度（TE）にもとづいて前記排気微粒子の堆積量（SL）を算出する排気微粒子堆積量演算部と、
    　を備えることを特徴とする排気微粒子堆積量の推定装置。
  2. 　前記排気微粒子堆積量演算部は、前記密度補正係数（α）と、前記パティキュレートフィルタの平均温度（TE）と、前記パティキュレートフィルタの前後の温度差（ΔT）と、前記排気微粒子の堆積量（SL）と、の相関関係をあらかじめ実験により求めた関係式を用いて前記排気微粒子の堆積量（SL）を算出することを特徴とする請求の範囲の第１項に記載の排気微粒子堆積量の推定装置。
  3. 　前記パティキュレートフィルタの前後の温度差（ΔT）として、推定によって求められる前記パティキュレートフィルタの入口部分及び出口部分の温度差を用いることを特徴とする請求の範囲の第１項又は第２項に記載の排気微粒子堆積量の推定装置。
  4. 　内燃機関の排気通路中に配設されたパティキュレートフィルタに捕集された排気微粒子の堆積量を推定する排気微粒子堆積量の推定方法において、
    　前記パティキュレートフィルタの前後差圧（ΔP）と、前記パティキュレートフィルタを通過する前記排気ガスの流速（Ｕ）、粘度（μ）、密度（ρ）と、前記密度（ρ）を前記排気微粒子の堆積量（SL）に応じて補正する密度補正係数（α）と、前記粘度（μ）を前記排気微粒子の堆積量（SL）に応じて補正する粘性補正係数（β）と、の相関関係にもとづいて前記密度補正係数（α）を算出した後、
    　さらに、前記密度補正係数（α）が、前記パティキュレートフィルタの前後の温度差（ΔT）、平均温度（TE）と、前記排気微粒子の堆積量（SL）と、に依存する値であるとして、前記密度補正係数（α）、前記温度差（ΔT）、前記平均温度（TE）にもとづいて前記排気微粒子の堆積量（SL）を算出することを特徴とする排気微粒子堆積量の推定方法。
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