CN115516197B - 内燃机控制装置 - Google Patents

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Abstract

高水平地保持催化剂净化效率，防止排放性能变差。本发明的一个方式包括：下游当量比运算部，其使用至少以催化剂上游的空燃比传感器的检测值为输入、且以催化剂下游废气当量比为输出的催化剂统计模型，运算催化剂下游废气当量比；氧输出运算部，其使用以催化剂下游废气当量比为输入、且以催化剂下游的氧传感器的输出值为输出的氧传感器统计模型，运算氧传感器的输出值；下游当量比修正部，其基于氧输出运算部的运算结果和氧传感器的检测值，修正由下游当量比运算部运算得到的催化剂下游废气当量比；和空燃比控制部，其基于被修正了的催化剂下游废气当量比和空燃比目标值，控制内燃机的混合气体的空燃比。

Description

内燃机控制装置
技术领域
本发明涉及内燃机控制装置。
背景技术
目前，已知一种控制技术，在内燃机的排气管中设置三元催化剂，利用组装于其前后的废气传感器，检测三元催化剂内的氧储存状态，根据其结果修正混合气体的空燃比。在该控制技术中，基于由被发动机吸入的空气量、和废气的空燃比与理论空燃比之差值的积的时间积分而得知的氧储存状态，决定空燃比的加浓修正。另外，通过利用组装于三元催化剂的下游的废气传感器检测有无氧被释放至三元催化剂的下游，实施上述空燃比控制的反馈修正(例如，参照专利文献1)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2011-174426号公报
发明内容
发明所要解决的技术问题
但是，由于要求内燃机的耗油量变低，因此断供燃料进行的倒拖运转(motoringdriving，也称为“电机运转”)、怠速停止引起的发动机停止的频率趋于增加。因此，存在如下所述的技术问题：无法高精度地得知三元催化剂内的氧储存状态、温度，三元催化剂的净化效率变差，排放性能变差。
另外，在专利文献1中记载的、使用废气传感器检测有无向三元催化剂的下游释放氧、进而实施上述空燃比控制的反馈修正的方式中，在检测到有无氧的时刻，催化剂的氧储存状态已达到目标控制范围的下限值或上限值。因此，存在不能使催化剂净化效率保持在高水平、排放性能变差这样的问题。
另外，存在如下方式：在催化剂下游的氧传感器输出发生变化的定时，对在节省燃料进行的倒拖运转期间储存于催化剂中的氧量进行推算，基于与该氧量相应的燃料增量期间，在点火运转(firing driving)再次开始时进行加浓修正。在该方式中，因为不能考虑伴随催化剂劣化而发生的氧储存能力的变化，所以存在不能实施适当的加浓修正(richcorrection)、排放性能变差这样的问题。
本发明是鉴于上述问题而完成的，其目的在于，高水平地保持催化剂净化效率，防止排放性能变差。
用于解决技术问题的技术方案
为了解决上述技术问题，本发明的一个方式提供一种内燃机控制装置，其包括设置于内燃机的排气管内的排气净化催化剂、配置于排气净化催化剂的上游的空燃比传感器、和配置于排气净化催化剂的下游的氧传感器。该内燃机控制装置包括：下游当量比运算部，其使用至少以空燃比传感器的检测值为输入、且以催化剂下游废气当量比为输出的催化剂统计模型，运算催化剂下游废气当量比；氧输出运算部，其使用以催化剂下游废气当量比为输入、且以氧传感器的输出值为输出的氧传感器统计模型，运算氧传感器的输出值；下游当量比修正部，其基于该氧输出运算部的运算结果和氧传感器的检测值，修正由下游当量比运算部运算得到的所述催化剂下游废气当量比；和空燃比控制部，其基于被修正了的催化剂下游废气当量比和空燃比目标值，控制内燃机的混合气体的空燃比。
发明效果
根据本发明的至少一个方式，能够高水平地保持催化剂净化效率，防止排放性能变差。
上述以外的技术问题、结构和效果通过以下的实施方式的说明而变得清晰。
附图说明
图1是本发明一个实施方式的内燃机控制装置作为控制对象的发动机系统整体的概略结构图。
图2是表示ECU的硬件结构例的框图。
图3是表示对内燃机的废气进行净化的后处理系统的结构例的图。
图4是表示废气的当量比(equivalence ratio)与空燃比传感器的输出的关系的图。
图5是表示废气的当量比与氧传感器的输出的关系的图。
图6是表示废气的化学种浓度相对于当量比的倾向的图。
图7是说明三元催化剂的净化效率相对于催化剂活化温度以上的废气当量比的倾向的图。
图8是表示以当量比1.0为中心，使催化剂上游的空燃比向稀(lean)侧或浓(rich)侧随时间阶梯变动时的催化剂下游的空燃比、及设置于催化剂下游的后氧传感器的输出举动的图。
图9是表示氧传感器特性的滞后性的图。
图10是表示从以理论空燃比控制的状态经由倒拖运转(断供燃料)期间、再次以理论空燃比状态实施点火运转时的、后氧传感器的输出和催化剂下游的NOx浓度的经时变化的图。
图11是表示三元催化剂的劣化程度与氧储存能力的关系的图。
图12是表示在新品催化剂和劣化催化剂中、氧储存比例与NOx净化效率的关系的图。
图13是表示在新品催化剂和劣化催化剂中、以当量比1.0为中心使空燃比向稀侧或浓侧随时间阶梯变动时的、空燃比传感器的输出举动、氧储存能力、及后氧传感器的输出举动的比较结果的图。
图14是表示实施本发明的一个实施方式的催化剂氧存储控制的控制器的构筑例的图。
图15是表示考虑催化剂状态对空燃比进行修正控制的控制模型的功能结构例的框图。
图16是表示图15所示的催化剂边界条件运算部的催化剂边界条件的运算内容的框图。
图17是表示图15所示的催化剂温度运算部的催化剂温度的运算内容的框图。
图18是表示图15所示的催化剂温度运算部和氧储存比例运算部的统计模型中采用的非线性瞬态统计模型(Nonlinear transient statistical models)的结构的框图。
图19是表示图15所示的后当量比运算部中使用的卡尔曼(Kalman)滤波算法的例子的流程图。
图20是表示卡尔曼滤波器的内部结构例的框图。
图21是表示图15所示的系统辨识部的系统辨识算法(System identificationalgorithm，也称为系统识别算法)的例子的流程图。
图22是表示图15所示的空燃比修正量运算部的空燃比修正量的运算结果及效果的图。
图23是表示基于流量传感器检测值和催化剂上游/下游的废气传感器检测值运算空燃比修正量，执行燃料喷射量控制的顺序例的流程图。
具体实施方式
以下，参照附图对用于实施本发明的方式的例子进行说明。在本说明书及附图中，对实际上具有相同的功能或结构的构成要素赋予相同的附图标记并省略重复的说明。
＜1.一实施方式＞[发动机系统的概略结构]
首先，对本发明的一个实施方式的内燃机控制装置作为控制对象的发动机系统整体的结构例进行说明。
图1是本发明的一个实施方式的内燃机控制装置作为控制对象的发动机系统整体的概略结构图。发动机系统包括内燃机1、流量传感器2、涡轮增压机3、空气旁通阀4、中间冷却器5、增压温度传感器6、节流阀7、进气歧管8、增压压力传感器9、流动强化阀10、进气阀11、排气阀13、燃料喷射阀15、火花塞16、爆震传感器17、和曲柄角传感器18。另外，发动机系统还包括废气旁通阀19、空燃比传感器20、废气净化催化剂21、氧传感器22、EGR(ExhaustedGas Recirculation，废气再循环)管23、EGR冷却器24、EGR阀25、温度传感器26、压差传感器27、和ECU(Electronic Control Unit，电子控制单元)28。
进气流路和排气流路经由内燃机1连通。在进气流路中安装了流量传感器2和内置于流量传感器2中的进气温度传感器(省略图示)。涡轮增压机3由压缩机3a和涡轮3b构成。压缩机3a与进气流路连接，涡轮3b与排气流路连接。涡轮增压机3的涡轮3b将来自内燃机1的废气所具有的能量转换为涡轮叶片的转动能量。涡轮增压机3的压缩机3a通过与上述涡轮叶片连结的压缩机叶片的旋转，对从吸入流路流入的吸入空气进行压缩。
中间冷却器5设置于涡轮增压机3的压缩机3a的下游，对被压缩机3a隔热压缩而上升了的吸入空气的进气温度进行冷却。增压温度传感器6安装于中间冷却器5的下游，测量被中间冷却器5冷却后的吸入空气的温度(增压温度)。
节流阀7设置于中间冷却器5的下游，对吸入流路进行限流而控制流入内燃机1的气缸内的吸入空气量。该节流阀7由能够与驾驶员的加速踏板踩踏量独立地控制阀开度的电子控制式蝶阀构成。在节流阀7的下游侧，连通地设置有安装了增压压力传感器9的进气歧管8。
此外，也可以采用使设置于节流阀7的下游的进气歧管8和中间冷却器5一体化的结构。在此情况下，能够减小从压缩机3a的下游到气缸的容积，因此，能够实现加减速的响应性提高和控制性提高。
流动强化阀10配置于进气歧管8的下游，使吸入到气缸的吸入空气产生偏流，由此，使气缸内部的气流的紊乱强化。在实施后述的废气再循环燃烧时，通过关闭流动强化阀(省略图示)而促进湍流燃烧、使其稳定化。
在内燃机1中，设置有进气阀11和排气阀13。进气阀11和排气阀13分别具有用于使阀开闭的相位(开闭度)连续可变的可变阀机构。在进气阀11和排气阀13的可变阀机构中，分别安装了用于检测阀的开闭相位的进气阀位置传感器12和排气阀位置传感器14。在内燃机1的气缸中，设置有对气缸内直接喷射燃料的直接式的燃料喷射阀15。此外，燃料喷射阀15也可以是对进气口内喷射燃料的端口喷射方式。
在内燃机1的气缸中，安装有使电极部在气缸内露出、用电火花将可燃混合气体引燃的火花塞16。爆震传感器17设置于气缸体，通过检测因燃烧室内发生的燃烧压力振动而产生的气缸体振动，来检测爆震的有无。曲柄角传感器18安装于曲柄轴(曲轴)，将与曲柄轴的旋转角度相应的信号作为表示转速的信号输出至后述的ECU28。
空燃比传感器20设置于涡轮增压机3的涡轮3b的下游，将表示检测出的废气组成即空燃比的信号输出至ECU28。废气净化催化剂21例如是三元催化剂，设置于空燃比传感器20的下游，通过催化剂反应对废气中的一氧化碳、氮化合物和未燃烧碳氢化合物(烃)等有害排出气体成分进行净化。一般而言，作为催化剂物质，使用铂和铑、或对其添加了钯的混合物。在废气净化催化剂21的下游设置了氧传感器22，对由废气净化催化剂21进行净化后的废气中有无氧进行检测。以下，有时将废气净化催化剂21简称为“催化剂21”。
在涡轮增压机3设置有空气旁通阀4和废气旁通阀19。空气旁通阀4为了防止从压缩机3a的下游到节流阀7的上游的压力过度地上升，而配置于将压缩机3a的上游与下游连结的旁通流路上。在增压状态下节流阀7快速关闭了的情况下，在ECU28的控制下打开空气旁通阀4，由此，压缩机3a的下游的压缩后的吸入空气通过旁通流路向压缩机3a的上游逆流。其结果是，通过使增压压力立即降低，能够防止被称为浪涌的现象，适当防止压缩机3a的破损。
废气旁通阀(wastegate valve)19配置于将涡轮3b的上游与下游连结的旁通流路上。废气旁通阀19是能够在ECU28的控制下对增压压力自由地控制阀开度的电动式的阀。当基于由增压压力传感器9检测到的增压压力，由ECU28调节废气旁通阀19的开度时，废气的一部分通过旁通流路，由此，能够减少废气对涡轮3b的作用。其结果是，能够将增压压力保持为目标压力。
EGR管23使废气净化催化剂21的下游的排气流路和压缩机3a的上游的进气流路连通，从废气净化催化剂21的下游使废气分流，并向压缩机3a的上游回流。设置在EGR管23的EGR冷却器24对废气进行冷却。EGR阀25设置在EGR冷却器24的下游，控制废气的流量。在EGR管23设置有检测在EGR阀25的上游流动的废气的温度的温度传感器26、和检测EGR阀25的上游与下游的压差的压差传感器27。
ECU28是内燃机控制装置的一例，控制发动机系统的各构成要素，执行各种数据处理。上述各种传感器以及各种致动器(actuator)以与ECU28可通信的方式与ECU28连接。ECU28控制节流阀7、燃料喷射阀15、进气(也称为吸气)阀11、排气(也称为废气)阀13、和EGR阀25等致动器的动作。另外，ECU28基于从各种传感器输入的信号，检测内燃机1的运转状态，在根据运转状态确定的定时使火花塞16点火。进一步，ECU28在包括内燃机1的发动机系统中检测到异常或故障的情况下，使相应的警告显示灯29(MIL)点亮。
[ECU的硬件结构]
图2是表示ECU28的硬件结构例的框图。ECU(Electronic Control Unit)28包括经由系统总线相互连接的控制部31、存储部32、和输入输出接口33。控制部31由CPU(centralprocessing unit，中央处理器)31a、ROM(Read Only Memory，只读存储器)31b和RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)31c构成。CPU31a通过执行ROM31b中存储的控制程序，而实现ECU28的各功能。
输入输出接口33是与各传感器、各致动器进行信号、数据的通信的接口。ECU28包括处理各传感器的输入输出信号的未图示的A/D(Analog/digital，模拟/数字)转换器、驱动电路等。输入输出接口33也可以兼作A/D转换器。此外，作为处理器使用了CPU(centralprocessing unit)，但也可以使用MPU(micro processing unit，微处理器)等其它处理器。另外，也可以在作为由半导体存储器等构成的辅助存储装置的存储部32中储存控制程序。
[后处理系统]
图3表示对内燃机1的废气进行净化的后处理系统的结构例。废气净化催化剂21通常使用三元催化剂。为了将三元催化剂的净化效率保持在最佳点，在三元催化剂的上游和下游分别设置了检测废气组成(废气成分)的传感器。在图3中，将催化剂上游侧称为“前”，将催化剂下游侧称为“后”。
在图3所示的后处理系统中，在催化剂21的上游设置空燃比传感器20(图中，前空燃比传感器)，在下游设置氧传感器22(图中，后氧传感器)。根据该结构，能够测量流入至催化剂21(三元催化剂)的废气的空燃比，并且能够检测催化剂净化后的废气中所含的氧的有无。
[废气的当量比与空燃比传感器的输出的关系]
图4是说明废气的当量比(＝理论空燃比/空燃比)与空燃比传感器的输出的关系的图。图5的横轴表示当量比，纵轴表示空燃比传感器输出。表现出当量比越增加(越浓)，空燃比传感器输出越减少的倾向。空燃比传感器的特征点在于，通过预先获取表示图5的关系的信息，能够对废气在从稀状态到浓状态的广泛范围内高精度地检测当量比。
[废气的当量比与氧传感器的输出的关系]
图5是说明排气的当量比与氧传感器的输出的关系的图。图6的横轴表示当量比，纵轴表示氧传感器。氧传感器输出用废气中所含的氧浓度与空气中的氧浓度的浓度差引起的电动势表示。在稀条件(也称为稀条件)下大致表现出最小电动势，在浓条件下表现出最大电动势。因此，具有在理论空燃比(当量比1.0)处输出急剧变化的特性。特征点在于，通过得知氧传感器输出的变化定时、并将其反馈至空燃比控制，能够将废气当量比保持在理论空燃比附近。
[废气的化学种浓度相对于当量比的倾向]
图6表示废气的化学种浓度相对于当量比的倾向。图6的上侧曲线图的横轴表示当量比，纵轴表示浓度[％]，图6的下侧曲线图的横轴表示当量比，纵轴表示浓度[ppm]。
如图6的上侧曲线图所示，碳氢化合物系燃料的燃烧气体组成表现出如下倾向：以理论空燃比(当量比1.0)为界，在浓侧一氧化碳(CO)和氢(H2)增加，在稀侧氧(O2)增加(图6上侧曲线图)。
另一方面，如图6的下侧曲线图所示，氮氧化物(NOx)在理论空燃比的少许偏稀侧表现出极大值，在极大值的稀侧和浓侧表现出减少的倾向。未燃烧碳氢化合物(HC)是未燃烧而排出的成分，相对于当量比未表现明确的倾向，但存在过度地稀化或浓化时未正常燃烧而排出的HC容易增加的倾向。
另外，在燃料和空气(氧)被适量地供给的理论空燃比条件下，在高温的燃烧气体中，也会有未成为水(H2O)、二氧化碳(CO2)而成为一定量的CO和NOx被排出，因此，需要通过后处理系统对废气适当地进行净化处理。
[三元催化剂的反应过程]
在此，说明后处理系统中使用的三元催化剂(氧化铈系)的主要的反应过程。
三元催化剂的反应过程主要包括氧化反应、NOx还原反应、氧储存·释放反应。在氧化反应中，在浓条件或高温条件下生成的CO、H2、HC与氧反应，生成无害的CO2和H2O。在未燃烧碳氢化合物(HC)中包含甲烷、丙烷、乙烯、丁烷等成分，反应分别以不同的速度进行(反应式(1)～(3))。在NOx还原反应中，主要通过CO与NO的反应表现，生成无害的CO2和N2(反应式(4))。在氧储存·释放反应中，通过作为催化剂材料的Ce(铈)，进行氧的储存·释放和HC、CO及NO的各氧化·还原反应(反应式(5)～(8))。各反应式以基元反应式的形式表示。
(氧化反应)
(NOx还原反应)
(氧储存·释放反应)
这样，通过二氧化铈(CeO2)与CO及HC的反应，生成无害的CO2和H2O，并且通过三氧化二铈(Ce2O3)与NO的反应，生成无害的N2。此时，根据同时生成的CeO2和Ce2O3的平衡，规定三元催化剂的氧储存比例。即，当催化剂中的Ce2O3全部成为CeO2时，不能进行与NO的反应，NO不能净化。下面表示求取氧储存比例ψ的式(9)。氧储存比例ψ能够以CeO2和Ce2O3的摩尔数的比率规定。
(氧储存比例)
ψ＝[CeO2]/([CeO2]+[Ce2O3])····(9)
这样，为了适当保持三元催化剂的净化效率，需要使CeO2和Ce2O3的平衡、即将氧储存比例保持为规定值。上述全部反应过程非常依赖于催化剂温度，需要适当地实施催化剂温度管理，以在发动机启动后迅速成为活化温度以上。
另外，在本实施方式所示的发动机系统中，采用了使用氧化铈系的三元催化剂的结构，但本发明不限定于此。即使是使用表现出类似效果的其它材料的催化剂，也能够通过调节控制模型的常数，不用改变发明的结构就能够发挥同样的效果。另外，作为催化剂反应，除了上述的反应结构以外，还存在使用水煤气变换反应等的情况，对于这些反应结构，也能够通过调节控制模型的常数来应对。
[三元催化剂相对于废气当量比的净化效率]
图7表示催化剂活化温度以上的三元催化剂的净化效率相对于废气当量比的倾向。图7的横轴表示当量比，纵轴表示催化剂净化效率[％]。
三元催化剂的净化效率特性以理论空燃比(当量比1.0)为界而变化。在稀条件下，CO和HC的净化效率被保持在大致90％以上，而NOx的净化效率随着当量比减小而净化效率减少。另外，在浓条件下，表现出随着当量比减少、HC和CO的净化效率减小的倾向。在理论空燃比附近，NOx、HC、CO中任意一方的净化效率都能够达到90％以上，将该点称为三元点。在三元催化剂中，实施通过将当量比保持在包含三元点的理论空燃比附近(控制目标)，而高水平地保持净化效率的控制。
[当量比的变动和催化剂下游的氧传感器输出]
图8表示以当量比1.0为中心，使催化剂上游的空燃比向稀侧或浓侧随时间呈阶梯状地变动时的催化剂21下游的空燃比、及设置于催化剂21下游的氧传感器22的输出。在图8的各曲线图中，横轴表示时间，纵轴表示催化剂上游当量比(上层曲线图)、催化剂下游当量比(中层曲线图)、及后氧传感器输出(下层曲线图)。此外，在图8中，按照时间经过，划分成区间(a)～区间(d)。
即使在催化剂上游当量比被设定为理论空燃比的情况下，在催化剂下游也排出极微量的氧，由此，后氧传感器输出被保持成中间状态。而且，当使催化剂上游当量比向稀侧呈阶梯状地变化时((a)～(b))，催化剂下游当量比逐渐降低，后氧传感器输出经过延迟期间d1后，向最小值侧急剧地变化。另一方面，当使空燃比从稀侧向浓侧变化时((b)～(c))，催化剂下游当量比逐渐增加，后氧传感器输出表现出经过更大的延迟期间d2而急剧地变化的滞后性。此外，在本说明书中，将催化剂下游当量比也简称为“后当量比”。
这样，在从稀(lean，也可称为“稀”)向浓(rich)的变化和从浓向稀的变化中，具有延迟时间不同的倾向，这是氧传感器的特征。这是因上述的CeO2和Ce2O3的反应速度不同而发生的。反应速度依赖于催化剂温度、废气流量，因此，上述的迟滞性也根据催化剂温度和废气流量而变化。
[氧传感器特性的滞后性]
图9是表示氧传感器特性的滞后性的曲线图。图9的横轴表示当量比，纵轴表示氧传感器输出。
氧传感器的静态特性如图5中所说明的那样。另一方面，氧传感器中也使用了催化剂材料，具有检测延迟引起的迟滞性。即，在气体从稀状态迅速地变化为浓状态的情况下，与氧传感器输出的变化定时对应的当量比(虚线)向浓侧偏移。另外，在气体从浓状态急剧地变化为稀状态的情况下，与氧传感器输出的变化定时对应的当量比(单点划线)向稀侧转移。另外，上述的举动受到构成氧传感器的材料的特性劣化、温度的影响。
因此，在本实施方式的控制模型中，期望考虑不仅包含催化剂21的劣化的影响、还包含催化剂21下游的氧传感器22的劣化、温度的影响的、后处理系统整体的动态特性的变化。
[燃料切断运转后的氧传感器输出和NOx浓度]
图10表示从以理论空燃比控制的状态经过倒拖运转(燃料切断(也称为断供燃料))期间再次以理论空燃比状态实施点火运转时的、后氧传感器的输出和催化剂下游NOx浓度的经时变化。在图10的各曲线图中，横轴表示时间，纵轴表示催化剂上游当量比(第一层曲线图)、后氧传感器输出(第二层曲线图)、催化剂下游NOx浓度(第三层曲线图)、及催化剂下游HC浓度(第四层曲线图)。另外，在各曲线图中，实线表示化学计量控制时的举动，虚线表示适当的加浓修正后的举动，单点划线表示过量的加浓修正后的举动。
进行燃料切断(断供燃料)时，吸入内燃机1的气缸内的O2的比例增加。燃料切断后，再次开始基于理论空燃比的点火运转时，后氧传感器输出如图8中所述，如实线所示从最小值起带有延迟地增加。催化剂下游NOx浓度，在直到后氧传感器输出回到最大值的延迟期间，呈尖峰状地增加，NOx被大量排出。
另一方面，燃料切断后，再次开始基于理论空燃比的点火运转时，在暂时实施使以虚线表示的当量比向浓侧变化的加浓修正(适当)后，实施理论空燃比控制的情况下，能够防止催化剂下游的NOx排出。换言之，在后氧传感器输出从最小值变化之前，通过将浓的混合气体(燃料多、O2少)吸入内燃机1的气缸内，能够防止NOx排出。
因为后氧传感器检测催化剂21下游的废气的氧状态，所以在后氧传感器发生反应的时刻，催化剂21内部的状态已经变化至氧储存状态为最大或最小状态。因此，在现有的后氧传感器的反应后停止加浓修正处理的控制方法中，对于催化剂21来说，控制定时过于延迟(太晚)，因此，成为过量的加浓修正。当加浓修正过量时，不能适当地防止NOx以外的有害排出气体成分(例如HC)的排出，导致排放变差。由于该情况，在内燃机1的空燃比控制中，需要考虑从外部不能直接观测的催化剂21内部的状态来实施适当的期间的加浓修正处理。
[催化剂劣化程度和氧储存能力]
图11表示三元催化剂的劣化程度与氧储存能力的关系。图11的横轴表示催化剂劣化程度，纵轴表示氧储存能。催化剂劣化是指，受到热的影响(热效应)、燃料中所含的硫引起的中毒的影响，催化剂作用下降了的状态。如图11所示，三元催化剂具有随着劣化进展，氧储存能力降低的倾向。以下，叙述氧储存能力的变化对三元催化剂的净化作用造成的影响。
[氧储存比例与NOx净化效率的关系]
图12表示新品催化剂和劣化催化剂中、氧储存比例与NOx净化效率的关系。图12的横轴表示氧储存比例，纵轴表示NOx净化效率。实线表示新品催化剂的特性，虚线表示劣化催化剂的特性。氧储存量相对于氧储存能力为100％时，氧储存比例为1.0。
在新品(新产品)和劣化品中，当氧储存比例超过各自的规定值时，NOx净化效率显著恶化。这是由于，如上所述，催化剂中的Ce2O3在NOx净化中是重要的，但当Ce2O3完全反应而变化成CeO2时，不发生Ce2O3与NO的反应，不能净化NO。由于该情况，如图7中已经叙述的那样，为了高水平地保持催化剂净化效率，不仅需要将催化剂入口的废气空燃比保持在三元点，还需要适当修正控制催化剂入口的废气空燃比，以使得氧储存比例处于规定的控制范围内。
但是，因为在新品和劣化品的氧储存能力不同，所以NOx净化效率开始大幅下降的氧储存比例不同。即，劣化品与新品相比，即使是相同的氧储存比例，NOx净化效率也较低。因此，劣化时的控制范围比新品时的控制范围窄。因此，在对催化剂入口的废气空燃比进行修正控制的情况下，优选注意到三元催化剂的控制范围根据三元催化剂的劣化状态而不同。
[使当量比变动了时的氧储存比例和氧传感器输出]
图13表示在新品催化剂和劣化催化剂中、以当量比1.0为中心使空燃比向稀侧或浓侧随时间呈阶梯状地变动时的、空燃比传感器的输出举动、氧储存能力、及后氧传感器的输出举动的比较结果。在图13的各曲线图中，横轴表示时间，纵轴表示催化剂上游当量比(第一层曲线图)、催化剂下游当量比(第二层曲线图)、氧储存比例(第三层曲线图)、和后氧传感器输出(第四层曲线图)。另外，在各曲线图中，实线表示新品催化剂的举动，虚线表示劣化催化剂的举动。
在劣化催化剂中，与新品催化剂相比，后氧传感器输出的举动相对于空燃比在稀与浓间的变化的延迟减少(第四层曲线图)。这能够通过催化剂的氧储存比例的时间的推移进行说明。即，这是因为：催化剂的氧储存能力由于劣化而减少，通过使氧储存比例更快地达到最大值或最小值(第三层曲线图)，加快向催化剂下游的氧释放举动(第二层曲线图)，后氧传感器输出的举动的延迟减少。因此，图10中说明了的燃料切断恢复后的加浓修正期间，需要考虑催化剂的劣化状态来设定。
[控制模型]
接着，对在构筑实现催化剂氧存储控制的控制模型时使用的功能进行说明。
图14是利用框线图表示构筑控制模型时使用的功能的概念图。
推算器1410基于输入变量、内部的状态变量模型常数、由该模型常数规定的静态特性和动态特性，求取输出变量。由此，能够推算相对于输入的输出举动、内部状态的举动。
推算器1410以控制对象为正问题进行记述，而在控制模型(控制器1440)中需要解反问题。即，控制器1440以输出变量为目标值来输入，输出用于实现该目标值的输入变量(控制量)。在导出该控制器1440时，定义以下的几个功能块。
首先，通过替换推算器1410的输入输出关系，能够构筑(构建)学习器1420。学习器1420将输入变量和输出变量作为训练数据设定成框输入，输出模型常数。在本实施方式中，采用递归最小二乘算法实现学习器1420。
另外，改变推算器1410的输入输出关系，构筑观测器1430。通过将输入变量、输出变量和模型常数设定成框输入，并输出状态变量，能够构筑观测器1430。实现观测器1430的手法之一，可举出卡尔曼滤波器。在本实施方式中，采用以上的推算器1410、学习器1420和观测器1430的各功能，构筑实现催化剂氧存储控制的控制器1440。
[控制模型的结构]
图15是表示考虑催化剂状态对空燃比进行修正控制的控制模型的内部结构例的框图。该控制模型通过ECU28实现。ECU28包括催化剂边界条件运算部1501、催化剂温度运算部1502、催化剂统计模型运算部1503、后氧传感器统计模型运算部1504、后当量比运算部1505、空燃比修正量运算部1506、系统辨识部1507、和劣化度判断部1508。
催化剂边界条件运算部1501基于内燃机1的运转状态，运算催化剂边界条件。作为催化剂边界条件，为催化剂上游废气温度(以下“废气温度”)、催化剂上游废气组成(以下“废气空燃比”)、催化剂流入废气流量(以下“废气流量”)、大气条件(外部气体温度、大气压)、和车速等。催化剂边界条件的运算结果被输入至催化剂温度运算部1502和催化剂统计模型运算部1503。
催化剂温度运算部1502基于由催化剂边界条件运算部1501运算得到的催化剂边界条件，运算催化剂21的温度。催化剂温度的运算结果被输入至催化剂统计模型运算部1503。通过具有催化剂温度运算部1502，能够将催化剂反应中重要的催化剂温度变化的影响反映在空燃比控制中。
催化剂统计模型运算部1503(下游当量比运算部的一例)使用催化剂统计模型1503M进行运算，催化剂统计模型1503M以废气流量、催化剂温度、及前空燃比传感器检测值为输入，作为与催化剂氧储存比例相当的信息以催化剂下游当量比为输出。催化剂下游当量比的运算结果被输入到后氧传感器统计模型运算部1504。
在本实施方式中，在催化剂统计模型1503M的输入参数中至少有催化剂温度和废气流量。如使用式(1)～(8)说明三元催化剂的反应过程那样，各反应过程强烈依赖于催化剂温度。因此，通过在催化剂统计模型的输入参数中使用催化剂温度，能够高精度运算作为与催化剂氧储存比例相当的信息的后当量比。
上述的催化剂边界条件运算部1501、催化剂温度运算部1502、及催化剂统计模型运算部1503被定位于推算器1410(参照图14)。在催化剂统计模型1503M中设定了调整参数(tuning parameters)，通过后面叙述的前空燃比传感器检测值和系统辨识算法，调整参数(催化剂统计模型1503M)总是更新成最新状态。后面叙述具体的催化剂统计模型1503M的结构。
在后氧传感器统计模型运算部1504(氧输出运算部的一例)中，使用以催化剂下游当量比为输入、且以后氧传感器输出的推算值为输出的后氧传感器统计模型1504M进行运算。后氧传感器输出的推算值的运算结果被输入到后当量比运算部1505。此时，考虑氧储存能力相对于催化剂劣化的进展而下降的图11所示的关系性。后面叙述具体的后氧传感器统计模型1504M的结构。
在后当量比运算部1505(下游当量比修正部的一例)中，基于后氧传感器输出的推算值和后氧传感器检测值，考虑后氧传感器统计模型运算部1504的后氧传感器统计模型1504M的状态，修正催化剂下游当量比(后当量比)。在本实施方式中，在后当量比运算部1505中采用后述的卡尔曼滤波算法。后当量比的运算结果被输入到空燃比修正量运算部1506和系统辨识部1507。后氧传感器统计模型运算部1504和后当量比运算部1505被定位于观测器1430(参照图14)。
空燃比修正量运算部1506基于由后当量比运算部1505(卡尔曼滤波器)修正了的后当量比与空燃比目标值之差，运算空燃比修正量。
空燃比修正量运算部1506利用后氧传感器检测值和卡尔曼滤波器，对作为与催化剂氧储存比例相当的信息的后当量比进行修正，基于进行了该修正的后当量比对空燃比修正量运算。因此，在本实施方式中，与基于后氧传感器检测值的反馈控制相比，能够将催化剂内部的氧储存比例更适当地保持在规定的范围内。由此，能够高水平地保持催化剂的净化效率，提高排放性能。空燃比修正量运算部1506被定位于控制器1440(参照图14)。
而且，控制部31利用由空燃比修正量运算部1506运算得到的空燃比修正量、对基于运转状态决定的空燃比控制量进行修正，运算目标空燃比。控制部31通过基于目标空燃比控制内燃机1的空燃比，能够高水平地保持催化剂净化效率，提高排放性能，并且还能够适应催化剂劣化等特性变化，防止排放性能变差。
在系统辨识部1507中，基于由后当量比运算部1505(卡尔曼滤波器)修正了的催化剂下游当量比和前空燃比传感器检测值，通过系统辨识算法，依次更新(学习)催化剂统计模型运算部1503中具有的催化剂统计模型1503M的调整参数。
如上所述，本实施方式的内燃机控制装置(ECU28)具有：基于催化剂上游的空燃比传感器(空燃比传感器20)的检测值、和由后当量比运算部(后当量比运算部1505)修正了的催化剂下游废气当量比，学习催化剂统计模型(催化剂统计模型1503M)的参数的催化剂统计模型学习部(系统辨识部1507)。
通过这样的结构，能够将由于劣化而变化的催化剂反应特性依次反映至调整参数，能够高水平地保持催化剂统计模型1503M的运算精度。因此，也能够适应催化剂劣化等催化剂特性的变化，防止排放性能变差。系统辨识部1507被定位于学习器1420(参照图14)。
在劣化度判断部1508中，基于从系统辨识部1507输入的调整参数，判断催化剂劣化的程度。由此，在催化剂成为了规定值以上的劣化状态时，能够向外部输出诊断结果。另外，也可以将劣化程度作为用于预兆诊断服务的信息充分利用。
[催化剂边界条件运算部]
图16是表示图15所示的催化剂边界条件运算部的催化剂边界条件的运算内容的框图。催化剂边界条件运算部1501包括废气流量运算部1601、和废气温度运算部1602。
废气流量运算部1601基于内燃机1的转速、负荷(旋转扭矩)、和状态标志，运算废气流量。同样，废气温度运算部1602基于内燃机1的转速、负荷和状态标志，运算废气温度。此外，也可以在催化剂21的上游或下游设置温度传感器，利用温度传感器检测废气温度。
状态标志是用于判别燃料切断、点火延迟等控制状态的信息。在冷启动模式下，通过点火延迟、吸入空气增量等实施催化剂升温控制。另外，在具有滑行停止控制(sailingstop control)功能的内燃机、面向混合动力汽车的内燃机中，频繁因燃料切断而发生倒拖状态，在此情况下，大气温度相当的空气通过催化剂。这样，由于催化剂上游温度受到各种控制状态的影响，通过考虑这些的状态转移，能够高精度运算催化剂状态。
[催化剂温度运算部]
图17是表示图15所示的催化剂温度运算部1502的催化剂温度的运算内容的框图。催化剂温度运算部1502包括废气/催化剂传热量运算部1701、催化剂/大气传热量运算部1702、催化剂反应生成热量运算部1703、催化剂热收支运算部1704、和催化剂温度计算部1705。
在废气/催化剂传热量运算部1701中，基于由催化剂边界条件运算部1501运算得到的废气流量和废气温度、以及催化剂温度过去值，运算废气和催化剂21之间的传热量。通过考虑作为湍流传热的主要因素的废气流量、废气温度，能够高精度运算传热量。
在催化剂/大气传热量运算部1702中，基于车速、外部气体温度和大气压、催化剂温度过去值，运算催化剂21与大气之间的传热量。催化剂21周围的传热中，在车速大的情况下，强制对流现象是支配性的，在车速小或停止状态下，自然对流现象是支配性的。通过基于车速信息考虑这样的传热机制的变化，能够高精度地运算催化剂21周围的传热量。
在催化剂反应生成热量运算部1703中，基于由催化剂边界条件运算部1501运算得到的废气流量、催化剂温度过去值、和上游废气浓度，运算通过催化剂反应而生成的热量。在催化剂21内部，受到未燃气体的氧化反应产生的发热、NOx还原反应产生的吸热等的影响，这些的反应速度强烈依赖于催化剂温度。催化剂反应生成热量运算部1703能够考虑这些情况，高精度地运算催化剂21内部的生成热量。上游废气浓度例如也可以由被输入前空燃比传感器的检测值的催化剂统计模型运算部1503来计算。
催化剂热收支运算部1704，对由废气/催化剂传热量运算部1701和催化剂/大气传热量运算部1702运算得到的各传热量、及由催化剂反应生成热量运算部1703运算得到的热量的收支进行运算。
在催化剂温度计算部1705中，基于催化剂热收支运算部1704进行的催化剂热收支运算的运算结果，考虑催化剂各参数(容积、开口率、表面面积、质量、比热等)，运算催化剂温度的时间变化。催化剂温度的运算结果被输入至废气/催化剂传热量运算部1701和催化剂/大气传热量运算部1702。通过采用这样的结构，即使在反复进行内燃机1的启动停止的系统中，也能够高精度运算对催化剂状态的推算来说非常重要的催化剂温度。
[统计模型]
接着，参照图18，对图15所示的催化剂统计模型运算部1503和后氧传感器统计模型运算部1504中的、催化剂统计模型1503M和后氧传感器统计模型1504M采用的非线性瞬态统计模型进行说明。以下，有时将催化剂统计模型1503M、和后氧传感器统计模型1504M简称为“统计模型”。
图18是表示在统计模型1503M、1504M中采用的非线性瞬态统计模型的结构例的框图。统计模型1503M、1504M的基本的构筑方法相同，因此，在此对统计模型1503M进行说明。
作为非线性瞬态统计模型的统计模型1503M由3个要素构成，由输入非线性要素1810、线性瞬态模型1820、和输出非线性要素1830构成。能够在线性瞬态模型1820中应用控制中通常使用的ARX模型(Auto-Regressive with eXogenous model：外源性自回归模型)。ARX模型的次数(order)能够根据精度和运算负荷的平衡来选择。在本实施方式的系统中，将催化剂21和氧传感器22的劣化作为时变系统来处理，采用通过线性瞬态模型1820的递归系统辨识而进行机载近似的方式。
在线性瞬态模型1820中设定了调整参数(模型常数)，能够在线更新调整参数。由此，能够总是在统计模型1503M中反映最新的系统状态(动态特性)。
作为一例，当令表示输入非线性要素1810的特性的函数为f(v)，令输入为v(t)，输出为u(t)时，能够表示为u(t)＝f(v)。另外，当令表示输出非线性要素1830的特性的函数为g(y)，令来自线性瞬态模型1820的输入为y(t)，令输出为x(t)时，能够表示为x(t)＝g(y)。
线性瞬态模型1820的模型数式(离散化)，作为一例以式(10)表示。式(10)的左边表示输出侧，右边表示输入侧。[k]对应于将来，[k-1]对应于当前(严格来讲，1步(step)之前的过去)，[k-2]对应于过去。
[数1]
y(k)+a1·y(k-1)+a2·y(k-2)＝b1·u(k-1)+b2·u(k-2)····(10)
在此，表示线性瞬态模型1820的式(10)能够如式(11)那样变形。式(11)中的右边的θ为以式(12)表示的1行4列的矩阵的转置矩阵，φ为以式(13)表示的1行4列的矩阵。式(12)的-a1、-a2、b1、b2为任意的系数(调整参数的一例)。
[数2]
y(k)＝θT·φ(k) ····(11)
θ＝[-a1，-a2，b1，b2]T ····(12)
φ＝[y(k-1)，y(k-2)，u(k-1)，u(k-2)] ····(13)
统计模型1503M、1504M通过具有这样的构成要素，能够适当地考虑催化剂反应特性、其经时变化。另外，能够以状态方程式整理ARX模型，将其应用于卡尔曼滤波器。能够通过卡尔曼滤波器，考虑模型输出与传感器检测值之差，适当地修正以状态方程式规定的状态变量。由此，能够构成基于实际的传感器检测值的状态反馈控制，实现高精度的控制。
[催化剂统计模型、后氧传感器统计模型]
接着，对催化剂统计模型1503M和后氧传感器统计模型1504M进行说明。
催化剂统计模型1503M和后氧传感器统计模型1504M均具有滞后性，采用滞后模型。另外，后氧传感器统计模型1504M在输入非线性要素中具有考虑了后氧传感器具有的非线形性的转换函数。通过采用这样的结构，能够高精度地运算催化剂下游当量比和后氧传感器输出。
(催化剂统计模型的滞后模型)
在催化剂统计模型1503M中，在输入非线性要素1810的函数f(v)中设定考虑三元催化剂的滞后特性的项时，作为一例，线性瞬态模型1820的输出y(后当量比)的模型数式能够以式(14)表示。u1、u2为调整参数(常数)。
[数3]
y(k)＝b1·|u(k-1)|·y(k-1)+b2·u(k-1) ····(14)
u(k)：前空燃比×催化剂温度×废气流量
y(k)：后当量比
(后氧传感器统计模型的滞后模型)
另外，在后氧传感器统计模型1504M中，在输入非线性要素1810的函数f(v)中设定考虑后氧传感器的滞后特性的项时，作为一例，线性瞬态模型1820的输出y的模型数式能够以式(15)表示。由此，能够基于后氧传感器特性转换输入的后当量比。另外，能够得到后氧传感器的输出(推算值)。u1～u3为调整参数(常数)。后氧传感器统计模型1504M的调整参数能够独立于催化剂统计模型1503M地设定。
[数4]
y(k)＝b1·|u(k-1)|·y(k-1)+b2·u(k-1)+b3·u(k-1) ····(15)
u(k)：后当量比→传感器特性转换
y(k)：后氧传感器输出
这样，在本实施方式中，催化剂统计模型1503M的输入要素(输入非线性要素1810)能够被设定反映了在输入增加时和减少时的期间输出的响应速度不同的特性的滞后项。后氧传感器统计模型1504M也同样。在采用这样的结构的情况下，在催化剂统计模型1503M和后氧传感器统计模型1504M各自中，能够近似催化剂21、和催化剂21下游的废气传感器(氧传感器22)的滞后性。
如上所述，在本实施方式的滞后项中包含由可取正值和负值这两者的第一输入参数(u)、和由取正值的输出参数(y)与第一输入参数的绝对值(|u|)之积定义的第二输入参数(|u|·y)规定的项(b1·|u(k-1)|·y(k-1)+b2·u(k-1))。在这样的情况下，在催化剂统计模型1503M和后氧传感器统计模型1504M各自的输入要素中，能够高精度反映催化剂21、和氧传感器22的滞后性。
另外，令表示输出非线性要素1830的特性的函数为g(y)，令来自线性瞬态模型1820的输入为y(t)，令输出为后氧传感器检测值x(t)。在输出非线性要素1830的函数g(y)中设定了用于近似后氧传感器静态特性(参照图5)的Sigmoid函数(S形函数)时，作为一例，输出x的模型数式以式(16)表示。
[数5]
这样，能够在本实施方式的后氧传感器统计模型1504M的输出要素(输出非线性要素1830)中设定Sigmoid函数。在这样构成的情况下，能够近似催化剂21下游的废气传感器(氧传感器22)的静态特性。
此外，为了降低运算负荷，也可以将输出非线性要素1830中使用的Sigmoid函数置换成表运算。另外，输出非线性要素1830的函数g(y)只要在后当量比为浓状态时输出大、当量比为稀状态时输出小即可，不限定于Sigmoid函数。
[后当量比运算部]
接着，参照图19及图20对后当量比运算部1505中采用的卡尔曼滤波算法进行说明。图19是表示图15所示的后当量比运算部1505中采用的卡尔曼滤波算法的例子的流程图。图20是表示卡尔曼滤波器的内部结构例的框图。
后当量比运算部1505基于内燃机1的运转状态进行是否能够利用卡尔曼滤波器实施后当量比的修正的判断(S1901)。在后当量比运算部1505判断为不能修正的情况下(S1901的“否”)，结束本流程的处理。
另一方面，在后当量比运算部1505判断为能够进行修正的情况下(S1901的“是”)，基于步骤S1902～S1906的处理步骤和后氧传感器检测值，更新后氧传感器统计模型1504M的状态方程式的状态变量。此时，后当量比运算部1505对于状态变量的修正量，考虑存在于对象系统的内部的系统误差和存在于后氧传感器检测值的传感器误差。由此，能够对误差实施鲁棒校正(robust correction)的点为特征。
此外，在本实施方式的系统中，采用线性卡尔曼滤波算法，但本发明不限定于此。即，即使应用作为非线性卡尔曼滤波器已知的扩展卡尔曼滤波器、集合卡尔曼滤波器等，也发挥同样的效果。
对卡尔曼滤波器进行更详细的说明。卡尔曼滤波器以状态方程式描述控制对象，对状态方程式的输出变量规定传感器测量信息。而且，基于在输出变量规定的传感器测量信息，推算不能直接测量的内部状态变量。
对作为催化剂氧存储控制的构成要素之一的卡尔曼滤波器，叙述算法及对本控制的应用方法。在卡尔曼滤波器中，以包含由下式(17)、(18)定义的系统噪声Q、和观测噪声R的状态方程式为前提。
[数6]
x(k+1)＝Ax(k)+Bu(k)+Q ····(17)
[数7]
y(k)＝Cx(k)+R ····(18)
卡尔曼滤波器分成预测步骤和过滤步骤。在预测步骤中，基于输入变量和系统噪声Q，通过下式(19)、(20)更新内部状态变量矢量x和协方差矩阵P(S1902、S1903)。
[数8]
x(k|k-1)＝Ax(k-1|k-1)+Bu(k) ····(19)
[数9]
P(k|k-1)＝AP(k-1|k-1)AT+Q ····(20)
接着，在过滤步骤中，通过下式(21)计算由更新后的协方差矩阵P和观测噪声R规定的卡尔曼增益K(S1904)。
[数10]
使用卡尔曼增益K和观测数据(后氧传感器检测值)，通过下式(22)、(23)再次更新内部状态变量矢量x和协方差矩阵P(S1905、S1906)。这样，能够利用实际的观测数据(后氧传感器检测值)修正内部状态变量矢量x和协方差矩阵P。
[数11]
x(k|k)＝x(k|k-1)+K(k)(y(k)-C(k)·x(k|k-1))····(22)
[数12]
P(k|k)＝[I-K(k)·C(k)]P(k|k-1) ····(23)
通过以上的计算，能够基于可测量的输出信息推算难以利用后氧传感器直接测量的内部状态变量x(k|k)的举动。在本实施方式中，基于后氧传感器的检测值，利用卡尔曼滤波器推算了与三元催化剂氧存储率相当的催化剂下游当量比。当以状态方程式描述后氧传感器统计模型1504M时，得到已经叙述了的式(24)。式(24)与式(15)相同。
[数13]
y(k)＝b1·|u(k-1)|·y(k-1)+b2·u(k-1)+b3·u(k-1) ····(24)
另外，如上所述，在卡尔曼滤波器中，包含系统噪声Q、和观测噪声R的状态方程式以下面的式(25)和式(26)表示。系数A、B、C以式(27)表示。
[数14]
X(k+1)＝AX(k)+BU(k)+Q ····(25)
[数15]
Y(k)＝CX(k)+R ····(26)
[数16]
C＝[1 0] Y＝y(k)
将由上式(27)规定的矩阵和矢量应用于卡尔曼滤波器模型。
从卡尔曼滤波器(后当量比运算部1505)输出的催化剂下游当量比，作为用于进行状态反馈控制和劣化识别(劣化学习)的训练数据使用。
[系统辨识算法]
图21是表示图15所示的系统辨识部1507的系统辨识算法的例子的流程图。在本实施方式中，在催化剂统计模型1503M的调整参数的递归(逐次)辨识中采用带有可变遗忘因子的递归最小二乘近似算法。遗忘因子是指，与陈旧程度相应地呈指数函数地遗忘过去经历。通过采用遗忘因子，能够对调整参数适当考虑发动机系统的最新状态的影响。
首先，系统辨识部1507判断催化剂统计模型1503M是否为能够辨识调整参数的状态(S2101)。ECU28的控制部31基于内燃机1的运转状态判断可否进行辨识。系统辨识部1507参照在可辨识时设置的辨识允许标志，例如如果辨识允许标志为“1”，则判断为允许辨识处理。在此，也可以将是否为进行辨识的定时作为判断条件。系统辨识部1507在判断为不能进行辨识的情况下(S2101的不可)，结束本流程的处理
接着，系统辨识部1507在判断为可进行辨识的情况下(S2101的可)，通过系统辨识算法计算式(28)～(32)(S2102～S2106)。
[数17]
[数18]
[数19]
[数20]
[数21]
步骤S2102中的式(28)的ε(k)表示当前的氧传感器22的实测值与后氧传感器的推算值(预测值)之差。基于该ε(k)的值，进行步骤S2103～S2106中的式(29)～(32)的计算。步骤S2104中的式(30)的θ^(k)(图中，^在θ之上)为催化剂统计模型1503M的参数矢量，是指逐次(递归)变化的瞬时值。步骤S2105中的式(31)的λ(k)表示可变遗忘系数。另外，式(31)的σ为调节可变遗忘系数λ(k)的可变程度的参数。步骤S2106中的式(32)的P(k)表示由回归矢量规定的协方差矩阵。
系统辨识中的这些式和调整参数等为一例。另外，在式(28)～(32)中，与式(11)不同，不是将θ而是将φ的矩阵转置，但也可以是任一者。
在步骤S2106的处理后，前进至步骤S2101的判断处理。系统辨识部1507基于计算结果，更新催化剂统计模型1503M的调整参数。
如上所述，本实施方式的统计模型学习部(系统辨识部1507)应用了递归最小二乘(Recursive Least Squares，也称为递归最小平方)算法。递归最小二乘算法是每当新得到数据时修正刚之前的推算值的方式(递归计算式)，能够进行后氧传感器的在线推算、实时推算。特别是带有可变遗忘因子的递归最小二乘近似算法，设定越是接近辨识时刻的数据越重视的评价函数，因此，对本实施方式这样的调整参数发生变化的系统的应用性高。
上面，本实施方式的参数辨识算法中采用了递归最小二乘算法，但本发明不限定于此。即，作为参数辨识算法，即使应用梯度法、遗传算法等其它优化法，也能够实现同样或与此接近的效果。
[空燃比修正量运算]
图22表示图15所示的空燃比修正量运算部1506的空燃比修正量的运算结果及效果。在图22的各曲线图中，横轴表示时间，纵轴表示催化剂上游当量比(第一层曲线图)、后氧传感器输出(第二层曲线图)、催化剂下游NOx浓度(第三层曲线图)、及催化剂下游HC浓度(第四层曲线图)。另外，在各曲线图中，实线表示加浓修正时的举动，虚线表示下游当量比的举动。在此，以燃料切断后的空燃比修正为例，说明空燃比修正量运算部1506的运算方法及效果。
在空燃比修正量运算部1506中，基于卡尔曼滤波器，修正由催化剂统计模型运算部1503计算得到的后当量比。此时使用的催化剂统计模型1503M的参数通过系统辨识考虑了催化剂21的最新的动态特性。由此，空燃比修正量运算部1506在燃料切断后的k步骤时开始加浓修正，基于由后氧传感器统计模型运算部1504推测得到的后氧传感器输出，能够控制加浓修正的完成定时(修正期间)。即，空燃比修正量运算部1506能够在横穿预先设定了实际的后氧传感器的检测值的阈值Th的定时((k+m)步骤时)，停止加浓修正(空燃比控制)。
通过采用这样的方法，能够适当避免在后氧传感器输出实际上变化后停止空燃比修正的方法中加浓修正过量的问题，抑制NOx排出，并且还能够防止过量的加浓修正。由此，能够抑制催化剂下游的HC排出、防止排放变差。
另外，加浓修正的完成定时(完成时间)根据催化剂21、后氧传感器的劣化状态被机载(on-board)优化，因此，不需要每种劣化催化剂的适应作业，能够大幅度地减少适应开发工作量。另外，通过适当的空燃比控制，能够高水平地保持催化剂净化效率，还有助于催化剂使用量的降低，即有助于后处理系统的成本降低。
[空燃比修正量运算、燃料喷射量控制]
图23是表示基于流量传感器2的检测值和催化剂上游/下游的废气传感器(空燃比传感器20、氧传感器22)的检测值运算空燃比修正量，执行燃料喷射量控制的顺序例的流程图。
首先，ECU28的控制部31利用流量传感器2检测吸入内燃机1的吸入空气量(S2301)。催化剂边界条件运算部1501根据该吸入空气量和燃料喷射量运算废气流量。
接着，催化剂温度运算部1502基于内燃机1的当前的运转状态，运算催化剂21的温度(S2302)。
接着，控制部31利用安装于催化剂21的上游的空燃比传感器20检测催化剂上游的空燃比(S2303)。另外，控制部31利用安装于催化剂21的下游的氧传感器22检测催化剂下游的氧有无状态(S2304)。
接着，催化剂统计模型运算部1503将催化剂上游废气空燃比、催化剂温度、和废气流量的信息输入至催化剂统计模型1503M，运算作为与催化剂21的氧储存比例相当的信息的后当量比(S2305)。
接着，后氧传感器统计模型运算部1504将作为与氧储存比例相当的信息的后当量比输入至后氧传感器统计模型1504M，运算后氧传感器输出的推算值(S2306)。
接着，后当量比运算部1505基于内燃机1的运转状态，进行是否能够利用卡尔曼滤波器进行修正的判断(S2307)。控制部31在判断为可修正的情况下(S2307的“是”)，使修正允许标志为“1”(有效)，在判断为不能修正的情况下(S2307的“否”)，使修正允许标志为“0”(无效)。
作为可否修正的判断基准，能够设定废气传感器工作状态、催化剂温度范围、诊断处理的执行状态、诊断结果等。作为一例，在发动机刚启动后的后氧传感器的起动前，停止卡尔曼滤波修正处理。另外，在催化剂21的温度为规定范围外时，由于催化剂21没有正常发挥作用，因此，不能执行精确的卡尔曼滤波修正。因此，后当量比运算部1505停止卡尔曼滤波修正处理。另外，在催化剂21或后氧传感器的诊断时，也停止修正处理。
通过采用具有这样的卡尔曼滤波修正处理的停止功能的结构，能够高精度地实施卡尔曼滤波器的修正处理。
这样，本实施方式的下游当量比修正部(后当量比运算部1505)构成为，基于催化剂上游的空燃比传感器(空燃比传感器20)和催化剂下游的氧传感器(氧传感器22)的工作状态、催化剂温度状态、催化剂劣化诊断状态、空燃比传感器和氧传感器的诊断状态中的任意状态，判断可否进行催化剂下游废气当量比(后当量比)的修正，在判断为不能进行修正的情况下，停止催化剂下游废气当量比的修正。
接着，在判断为可修正的情况下(S2307的“是”)，后当量比运算部1505基于后氧传感器检测值，利用卡尔曼滤波器，对后氧传感器统计模型运算部1504输出的后当量比进行修正(S2308)。
接着，在步骤S2307中判断为不能进行修正(S2307的“否”)的情况下，或步骤S2308的处理后，控制部31(或系统辨识部1507)基于内燃机1的运转状态，进行能否通过系统辨识来更新参数的判断(S2309)。控制部31在判断为可辨识的情况下(S2309的“是”)，使辨识允许标志设为“1”(有效)，在判断为不能辨识的情况下(S2309的“否”)，使辨识允许标志为“0”(无效)。
作为辨识可否的判断基准，能够设定废气传感器工作状态、催化剂温度范围、诊断处理的执行状态、诊断结果等。作为一例，在发动机刚启动后的废气传感器起动前，停止系统辨识处理。另外，在催化剂21的温度为规定范围外时，催化剂21没有正常发挥作用，因此，不能执行精确的系统辨识。因此，控制部31(或系统辨识部1507)停止辨识处理。另外，在催化剂21或后处理系统关联的废气传感器的诊断时，也停止辨识处理。通过采用具有这样的系统辨识的停止功能的结构，能够高精度实施基于递归最小二乘法的系统辨识。
这样，本实施方式的统计模型学习部(系统辨识部1507)构成为，基于催化剂上游的空燃比传感器(空燃比传感器20)和催化剂下游的后氧传感器(氧传感器22)的工作状态、催化剂温度状态、催化剂劣化诊断状态、空燃比传感器和后氧传感器的诊断状态中的任意状态，判断统计模型(催化剂统计模型1503M)的学习的可否，在判断为不能学习的情况下，停止统计模型的学习。由此，能够避免学习效果未提高的期间，能够高效地进行学习。
在判断为可以辨识的情况下(S2309的“是”)，系统辨识部1507基于带有可变遗忘因子的递归最小二乘近似算法，对催化剂统计模型1503M的调整参数进行递归计算(逐次计算)，进行系统辨识(S2310)。
例如，系统辨识部1507基于调整参数的更新状况(调整参数的经时变化量为规定值以下)，判断系统辨识是否已完成。在辨识还未完成的情况下，当输入和输出发生变动时，调整参数发生变化。因此，即使输入和输出变动了，如果调整参数的变动少，则也能够判断为辨识完成了。接着，在系统辨识部1507判断为系统辨识未完成的情况下，继续系统辨识处理。而且，如果系统辨识完成了，则系统辨识部1507更新催化剂统计模型1503M的调整参数。
在本实施方式中，作为一例，系统辨识部1507(统计模型学习部)构成为，根据控制部31的判断结果，在燃料切断运转时进行催化剂统计模型1503M的调整参数的学习。燃料切断时，废气中的氧浓度变高，输入输出的状态发生变动(变化)，因此，能够可以进行高精度的学习。因此，能够更适当地进行燃料切断后的加浓修正(空燃比控制)。
接着，在步骤2309中判断为不能辨识(S2309的“否”)的情况下，或步骤S2310的处理后，基于辨识得到的调整参数判断催化剂21的劣化状态(S2311)。在调整参数中包含催化剂21和废气传感器的动态特性的信息，通过获得动态特性的变化，能够判断由催化剂统计模型1503M设想的催化剂21的劣化状态是否适当。
在判断为劣化的进展处于正常状态的范围(允许范围)内的情况下(S2311的“否”(正常))，空燃比修正量运算部1506基于由后当量比运算部1505运算得到的后当量比(空燃比)与当前的空燃比目标值之差，运算空燃比的状态反馈修正量(S2312)。
接着，控制部31对当前的空燃比控制量追加由空燃比修正量运算部1506求得的状态反馈修正量(空燃比修正量)后，基于吸入空气量，运算燃料喷射阀15的燃料喷射量(S2313)。
另一方面，在判断为劣化的进展处于正常状态的范围(允许范围)外的情况下(S2311的“是”(劣化))，控制部31输出预兆诊断结果和机载诊断结果(S2314)。例如，在预兆诊断的结果是有异常或故障的情况下，点亮符合的警告显示灯29(MIL)。在步骤S2313或S2314的处理后，结束本流程的处理。
此外，在不更新催化剂统计模型1503M的情况下，能够省略关于步骤S2309～S2310的系统辨识的处理。但是，如图21的说明中叙述那样，通过使用基于催化剂下游的废气传感器(氧传感器22)的实测值更新成了最新状态的催化剂统计模型1503M来控制空燃比，能够将催化剂21内的氧储存状态总是保持成最佳的状态。另外，在未考虑催化剂21的劣化的情况下，能够省略步骤S2311的催化剂21的劣化判断处理。
如上所述，本实施方式的内燃机控制装置(ECU28)是包括设置于内燃机(内燃机1)的排气管内的废气净化催化剂(催化剂21)、配置于废气净化催化剂的上游的空燃比传感器(空燃比传感器20)、和配置于废气净化催化剂的下游的氧传感器(氧传感器22)的内燃机控制装置。
该内燃机控制装置包括：下游当量比运算部(催化剂统计模型运算部1503)，其使用至少以空燃比传感器的检测值为输入且以催化剂下游废气当量比(后当量比)为输出的催化剂统计模型(催化剂统计模型1503M)，运算催化剂下游废气当量比；
氧输出运算部(后氧传感器统计模型运算部1504)，其使用以催化剂下游废气当量比为输入、以氧传感器的输出值为输出的氧传感器统计模型(后氧传感器统计模型1504M)，运算氧传感器的输出值；
下游当量比修正部(后当量比运算部1505)，其基于氧输出运算部的运算结果和氧传感器的检测值，修正由下游当量比运算部运算得到的催化剂下游废气当量比；
空燃比控制部(空燃比修正量运算部1506、控制部31)，其基于修正了的催化剂下游废气当量比和空燃比目标值，控制内燃机的混合气体的空燃比。
在上述那样构成的本实施方式中，能够基于催化剂下游的氧传感器的检测值(实测值)周期性地修正相当于催化剂氧储存比例的催化剂下游废气当量比(后当量比)，基于进行了该修正的后当量比，对内燃机的空燃比进行反馈控制。因此，能够将废气净化催化剂(例如三元催化剂)内的氧储存状态保持成最佳的状态。因此，在本实施方式中，能够高水平保持催化剂净化效率，防止排放性能变差。另外，通过在催化剂下游使用氧传感器，能够以低成本使催化剂下游废气当量比(废气浓度)高精度化。
另外，通过对催化剂统计模型1503M输出的催化剂下游废气当量比(后当量比)进行修正，能够进行与催化剂下游的氧传感器的举动同步的空燃比控制。
另外，因为通过系统辨识将描述前空燃比与后当量比的关系的催化剂统计模型的参数更新成最新状态，所以即使在催化剂劣化了的情况下，也能够适当防止排放的恶化，并且能够诊断催化剂劣化状态。
另外，本实施方式的内燃机控制装置(ECU28)还包括：基于学习得到的催化剂统计模型(催化剂统计模型1503M)的参数，判断废气净化催化剂(催化剂21)的劣化程度的劣化度判断部(劣化度判断部1508)。例如劣化度判断部也可以基于废气净化催化剂的劣化程度和由催化剂统计模型假定(估计)的劣化状态，输出催化剂劣化诊断结果。
通过这样判断催化剂劣化度，输出催化剂劣化诊断结果，能够使利用者知道废气净化催化剂的劣化、异常。因此，利用者能够采取废气净化催化剂的修理、更换等必要的措置。
＜2.变形例＞
本发明不限于上述的实施方式，只要不脱离权利要求书所记载的本发明的宗旨，就可以采用其它各种应用例、变形例。
例如，上述的实施方式为了容易理解地说明本发明而详细且具体地说明了内燃机控制装置的结构，但未必限定于具有所说明的所有的构成要素。另外，对于上述的实施方式的结构的一部分，也可以增加或置换、删除其它的构成要素。
另外，上述的各结构、功能、处理部等也可以例如通过用集成电路设计等，由硬件实现它们的一部分或全部。作为硬件，也可以使用FPGA(Field Programmable Gate Array：现场可编程门阵列)或ASIC(Application Specific Integrated Circuit：专用集成电路)等。
另外，在图19、图21、和图23所示的流程图中，也可以在不对处理结果造成影响的范围内，并列地执行多个处理或变更处理顺序。
附图标记的说明
1…内燃机，2…流量传感器，20…空燃比传感器，21…废气净化催化剂，22…氧传感器，28…ECU，31…控制部，31a…CPU，
1501…催化剂边界条件运算部，1502…催化剂温度运算部，1503…催化剂统计模型运算部，1503M…催化剂统计模型，1504…后氧传感器统计模型运算部，1504M…后氧传感器统计模型，1505…后当量比运算部，1506…空燃比修正量运算部，1507…系统辨识部，1508…劣化度判断部，1810…输入非线性要素，1820…线性瞬态模型，1830…输出非线性要素。

Claims (13)

1.一种内燃机控制装置，其包括设置于内燃机的排气管内的排气净化催化剂、配置于所述排气净化催化剂的上游的空燃比传感器、和配置于所述排气净化催化剂的下游的氧传感器，所述内燃机控制装置的特征在于，包括：
下游当量比运算部，其使用至少以所述空燃比传感器的检测值为输入、且以催化剂下游废气当量比为输出的催化剂统计模型，运算催化剂下游废气当量比；
氧输出运算部，其使用以所述催化剂下游废气当量比为输入、且以所述氧传感器的输出值为输出的氧传感器统计模型，运算所述氧传感器的输出值；
下游当量比修正部，其基于所述氧输出运算部的运算结果和所述氧传感器的检测值，修正由所述下游当量比运算部运算得到的所述催化剂下游废气当量比；和
空燃比控制部，其基于被修正了的所述催化剂下游废气当量比和空燃比目标值，控制所述内燃机的混合气体的空燃比。
2.根据权利要求1所述的内燃机控制装置，其特征在于，包括：
催化剂统计模型学习部，其基于所述空燃比传感器的检测值和被修正了的所述催化剂下游废气当量比，学习所述催化剂统计模型的参数。
3.根据权利要求2所述的内燃机控制装置，其特征在于：
在所述催化剂统计模型学习部应用递归最小二乘算法。
4.根据权利要求1所述的内燃机控制装置，其特征在于：
在所述下游当量比修正部应用卡尔曼滤波器。
5.根据权利要求1所述的内燃机控制装置，其特征在于：
在所述催化剂统计模型中设定滞后项，该滞后项反映了输入增加时和输入减少时输出的响应速度不同的特性。
6.根据权利要求1所述的内燃机控制装置，其特征在于：
在所述氧传感器统计模型中设定滞后项，该滞后项反映了输入增加时和输入减少时输出的响应速度不同的特性。
7.根据权利要求5或6所述的内燃机控制装置，其特征在于：
所述滞后项中包含由第一输入参数和第二输入参数规定的项，其中，所述第一输入参数可取正值和负值两者，所述第二输入参数由取正值的输出参数与所述第一输入参数的绝对值之积定义。
8.根据权利要求1所述的内燃机控制装置，其特征在于：
在所述氧传感器统计模型的输出要素中设定Sigmoid函数。
9.根据权利要求1所述的内燃机控制装置，其特征在于：
所述催化剂统计模型的输入参数中至少包括催化剂温度和废气流量。
10.根据权利要求1所述的内燃机控制装置，其特征在于：
所述下游当量比修正部基于所述空燃比传感器和所述氧传感器的工作状态、催化剂温度状态、催化剂劣化诊断状态、所述空燃比传感器和所述氧传感器的诊断状态中的任一状态，判断可否进行所述催化剂下游废气当量比的修正，在判断为不可进行修正的情况下，停止所述催化剂下游废气当量比的修正。
11.根据权利要求2所述的内燃机控制装置，其特征在于：
所述催化剂统计模型学习部基于所述空燃比传感器和所述氧传感器的工作状态、催化剂温度状态、催化剂劣化诊断状态、所述空燃比传感器和所述氧传感器的诊断状态中的任一状态，判断可否进行所述催化剂统计模型的学习，在判断为不可进行学习的情况下，停止所述催化剂统计模型的学习。
12.根据权利要求2所述的内燃机控制装置，其特征在于：
还包括劣化度判断部，其基于学习了的所述催化剂统计模型的参数来判断所述排气净化催化剂的劣化程度，
所述劣化度判断部基于所述排气净化催化剂的劣化程度和由所述催化剂统计模型假定的劣化状态，输出催化剂劣化诊断结果。
13.根据权利要求2所述的内燃机控制装置，其特征在于：
所述催化剂统计模型学习部在燃料切断运转时进行所述催化剂统计模型的所述参数的学习。
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