JP2009270502A - 内燃機関の排気浄化装置 - Google Patents

Abstract

【課題】過大な推定値を回避する等により、望ましいアッシュ堆積量推定値を算出できる内燃機関の排気浄化装置を提供する。
【解決手段】ＤＰＦの前後差圧を用いてＤＰＦにおけるアッシュの堆積量の仮推定値ＭＡを算出し、これとは別に過去のアッシュ堆積量の推定値から統計的手法によってアッシュの堆積量の仮推定値ＭＢを算出する。アッシュの堆積量の仮推定値ＭＡがアッシュの堆積量の仮推定値ＭＢよりも大きい場合には、アッシュの堆積量の仮推定値ＭＡとＭＢの間にあって、アッシュの堆積量の仮推定値ＭＢにより近い値をアッシュの堆積量の推定値Ｍとして算出する。アッシュの堆積量の仮推定値ＭＢがアッシュの堆積量の仮推定値ＭＡよりも大きい場合には、アッシュの堆積量の仮推定値ＭＡとＭＢとの間にあって、アッシュの堆積量の仮推定値ＭＡにより近い値をアッシュの堆積量の推定値Ｍとして算出する。
【選択図】図６

Description

本発明は、内燃機関の排気浄化装置に関する。

今日、環境保護意識の高まりのなかで内燃機関に対してすぐれた排気浄化性能が求められている。特にディーゼルエンジンにおいては、エンジンから排出される黒煙などのいわゆる粒子状物質（ＰＭ：Ｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ Ｍａｔｔｅｒ）の除去が重要である。この目的のために排気管の途中にディーゼルパティキュレートフィルタ（ＤＰＦ：Ｄｉｅｓｅｌ Ｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ Ｆｉｌｔｅｒ）が装備されることが多い。

ＤＰＦがＰＭを捕集することにより排気中のＰＭは大部分が除去されるが、ＤＰＦ内にＰＭが堆積し続ける一方では、ＤＰＦは目詰まりを起こしてしまうので、ＰＭの堆積量が大きくなったら堆積されたＰＭを燃焼して除去することで、ＤＰＦを再生する必要がある。ＤＰＦ内に堆積したＰＭを燃焼するためにシリンダ内でのメイン噴射後のポスト噴射などの手法が用いられる。

ＤＰＦの再生のために燃料が消費されるので、頻繁なＤＰＦ再生は燃費の悪化を招いてしまう。一方ＤＰＦ再生の回数が少なすぎると、堆積量が過剰となり再生処理において昇温し過ぎてＤＰＦが破損する可能性がある。したがってＤＰＦ再生は適切な時期に行わなければならない。そのためにＤＰＦにおけるＰＭの堆積量を何らかの方法でできるだけ正確に推定するシステムの開発が必要である。

ＰＭの堆積量の推定方法として図７の特性を用いる方法がある。図７は、ＰＭ堆積量とＤＰＦ差圧との間の特性である。ＰＭ堆積量とＤＰＦ差圧とを示す点はＰＭ堆積中は初期点１００から特性線１１０、１３０上を通って上昇し、ＰＭ燃焼中は破線１５０、１７０を通って初期点１００へ戻る。ＤＰＦの前後差圧を計測し、その計測値と図５の特性とからＰＭ堆積量を推定する。

しかし図７の特性はＤＰＦへのアッシュの堆積を考慮して補正する必要がある。アッシュとは主にエンジンオイル中の金属成分が酸化したものであり、アッシュがＤＰＦに堆積することによって図７の特性は図８のように変更される。。図８には特性線１１０、１３０のみが示されている。図８に示されているとおり、アッシュがＤＰＦに堆積する程、ＤＰＦ差圧の値は押し上げられる。またアッシュ堆積量が増加するほど有効濾過面積が減少し、より早くＤＰＦにおけるＰＭ堆積層が厚くなるので、特性線の傾きが大きくなる傾向がある。

ＰＭ堆積量を精度よく推定するためには、アッシュの堆積量を精度よく求める必要がある。従来技術においてアッシュの堆積量の推定として、ＤＰＦの完全再生、すなわちＰＭ堆積量がゼロとなるまでＤＰＦを再生することが終了した後にＤＰＦ差圧を計測して行う手法がある。ＤＰＦ完全再生の終了後ならばＰＭの堆積はないとみなせるので、ＤＰＦの差圧値がアッシュの堆積量と相関を示すと考えられるからである。

例えば下記特許文献１には、完全再生の終了のたび毎にアッシュの堆積量を推定する手法が示されている。特許文献１の手法においては、完全再生の終了のたび毎に推定して得られた過去の複数のアッシュの堆積量の推定値、及び今回の完全再生の終了後のＤＰＦの前後差圧の計測値から推定したアッシュの推定値から、今回のアッシュの推定値を算出している。その際に最小二乗法を使用している。

特開２００４−２１１６５０号公報

しかし上記特許文献１のように過去のアッシュ堆積量推定値も用いて統計的な手法によりアッシュ堆積量を推定する手法にはいくつかの問題が指摘できる。

一般にＤＰＦの前後差圧値を用いてＤＰＦにおけるＰＭの堆積量およびアッシュの堆積量を推定する場合、アッシュの堆積量を過大に推定すると、その分ＰＭの堆積量は過小に見積もることとなる。ＰＭ堆積量を過小に見積もると、ＰＭ堆積量の真値が推定値よりも大きい可能性が高まる。

ＰＭの真の堆積量が大きい場合、ＤＰＦの再生時に過大なＰＭが一気に燃焼してＤＰＦの過昇温が発生し、ＤＰＦの割れや溶損が起きる危険がある。よってアッシュの堆積量を推定する場合には、できるだけ過大な推定値を得ないように工夫することが望まれる。特許文献１のように統計的にアッシュ堆積量の推定値を算出する場合、同推定値を過大にすることを回避すべきとの課題は認識されていない。

また走行中にオイルを交換する場合がある。アッシュに関係する特性が異なるオイルへと交換された場合、交換前と交換後とでアッシュ堆積量の増加特性は異なる。したがって統計的手法を用いる場合、交換前と交換後とを同様に扱うのでは精度のよいアッシュ堆積量の推定値は得られない。また統計的に推定値を算出する場合、過去の推定値の数が少ないと統計的手法によって得られた結果の信頼性は低い。統計的手法を用いてアッシュ堆積量を推定する際に発生するこうした不具合の回避は、上記特許文献１を含む従来技術において考慮されていない。

そこで本発明が解決しようとする課題は、上記問題点に鑑み、ＤＰＦ完全再生終了後にＤＰＦ差圧を計測してアッシュ堆積量を推定するとともに、過去のアッシュ堆積量推定値を用いた統計的手法も用いてアッシュ堆積量を推定する排気浄化装置において、過大な推定値を回避する等により、望ましいアッシュ堆積量推定値を算出できる内燃機関の排気浄化装置を提供することにある。

課題を解決するための手段及び発明の効果

上記課題を達成するために、本発明に係る内燃機関の排気浄化装置は、排気通路に配置されて粒子状物質を捕集する捕集器と、前記捕集器における粒子状物質の堆積量を推定する推定手段と、前記推定手段による前記堆積量の推定値が大きくなると前記捕集器に堆積した前記粒子状物質を燃焼して前記捕集器を再生する再生手段とを備えた内燃機関の排気浄化装置であって、前記捕集器の前後差圧から前記捕集器におけるアッシュの堆積量を第１の仮推定値として算出する第１の算出手段と、過去のアッシュの堆積量の推定値から前記捕集器におけるアッシュの堆積量を第２の仮推定値として算出する第２の算出手段と、前記第１の仮推定値と前記第２の仮推定値とからアッシュの堆積量の推定値を算出する第３の算出手段と、その第３の算出手段によって算出されたアッシュの堆積量の推定値によって前記推定手段における推定方法を補正する補正手段とを備え、前記第３の算出手段は、前記第１の仮推定値と前記第２の仮推定値との間に位置し、前記第１の仮推定値と前記第２の仮推定値とのうちで小さい方の値に近い数値をアッシュの堆積量の推定値として算出することを特徴とする。

これにより本発明に係る内燃機関の排気浄化装置では、捕集器の前後差圧から算出した第１の仮推定値と過去の推定値から算出した第２の推定値とを算出して、それらの間に位置し、それらのうちで小さい方の値にちかい値をアッシュ堆積量の推定値として算出し、その推定値によって捕集器における粒子状物質の堆積量の推定方法を補正するので、２つの仮補正量を算出したうえで最終的な推定値を得る方法により精度のよいアッシュ堆積量の推定値が算出できる。それに加えて、アッシュの堆積量の推定値を２つの仮推定値のうち小さい方に近い値とするので、アッシュの堆積量を過大に推定することが抑制されて、それにより粒子状物質の堆積量が過小に推定されることが抑制できる。したがって、堆積量の真値が推定値よりも過大となって再生時に過昇温して捕集器が破損、溶損することが回避できる排気浄化装置が実現できる。

また前記第３の算出手段は、前記第１の仮推定値と前記第２の仮推定値とのうちで小さい方の値により大きな重みを付与したうえで、前記第１の仮推定値と前記第２の仮推定値との重み付け平均によってアッシュの堆積量の推定値を算出する重み付け平均算出手段であるとしてもよい。

これにより第１及び第２の仮推定値のうちで小さい方により大きな重み付けを付与したうえでの重み付け平均によってアッシュの堆積量の推定値を算出するので、アッシュの堆積量を過大に推定することが抑制されて、それにより粒子状物質の堆積量が過小に推定されることが抑制できる。したがって、堆積量の真値が推定値よりも過大となって再生時に過昇温して捕集器が破損、溶損することが回避できる排気浄化装置が実現できる。

また前記内燃機関は自動車に搭載され、前記第２の算出手段は、前記捕集器の使用開始から前回のアッシュ堆積量の推定値の算出時点までの前記自動車の走行距離に対する前回のアッシュ堆積量の推定値の比を、今回のアッシュ堆積量の推定値の算出時点までの走行距離に乗算した値を、今回のアッシュ堆積量の第２の仮推定値として算出するとしてもよい。

これにより前回のアッシュの堆積量の算出時点での走行距離に対するアッシュ堆積量の増加率と今回のアッシュの堆積量の算出時点での走行距離とから、今回のアッシュの堆積量の第２の仮推定値を算出するので、過去のアッシュ堆積量の推定値が有するばらつきの影響を受けずに今回のアッシュの堆積量の第２の仮推定値を算出することができる。よって精度のよい第２の仮推定値を用いて、アッシュの堆積量を精度よく推定することができる。

また前記内燃機関は自動車に搭載され、前記第２の算出定手段は、前々回のアッシュ堆積量の推定値の算出時点から前回のアッシュ堆積量の推定値の算出時点までにおける前記自動車の走行距離に対するアッシュ堆積量の推定値の増加率が今回のアッシュ堆積量の推定値の算出時点まで続いたとして今回のアッシュ堆積量の第２の仮推定値を算出するとしてもよい。

これにより前々回から前回までのアッシュ堆積量の推定値の算出時点でのアッシュ堆積量の推定値の増加率を延長して今回のアッシュ堆積量の第２の仮推定値を算出するので、前々回よりも以前に得られたアッシュ堆積量の推定値を用いない。したがってオイルの交換があってアッシュの堆積特性に変化が生じた場合に、オイル交換以前のアッシュ堆積特性の影響を受けずに、迅速にアッシュ堆積特性の変化に応じてアッシュ堆積量を精度よく推定できる。

また前記内燃機関は自動車に搭載され、前記捕集器の使用開始からの前記自動車の走行距離が所定距離以内であることを判別する判別手段と、その判別手段が前記捕集器の使用開始からの前記自動車の走行距離が所定距離以内であると判別した場合に、前記算出手段を無効化して、前記捕集器の使用開始からの前記走行距離により前記アッシュの堆積量の推定値を算出する補助算出手段とを備えたとしてもよい。

これにより総走行距離、つまり前記捕集器の使用開始からの前記自動車の走行距離が所定距離を越えない場合は上述の算出手段を無効化するので、過去のアッシュ堆積量の推定値の数が少なすぎて、第２の仮推定値の算出に用いる各推定値がもつばらつきの影響が大きすぎる不具合が回避される。したがって総走行距離が所定距離を越えた後は上記の２つの仮推定値を用いて精度よくアッシュ堆積量の推定値を算出することに加えて、総走行距離が所定距離を越えるまでは、総走行距離からアッシュの堆積量の推定値を算出することで、過去の推定値のばらつきの影響が抑制された推定方法が実現できる。

以下、本発明の実施形態を図面を参照しつつ説明する。まず図１は、本発明に係る内燃機関の排気浄化装置１の実施例の概略図である。図１に示す排気浄化装置１の例は、４気筒のディーゼルエンジン２（以下では単にエンジンと称する）に対して構成されており、吸気管３、排気管４、ＥＧＲ管５を備える。エンジン２及び排気浄化装置１は自動車に搭載されているとすればよい。

吸気管３からエンジン２に空気が供給され、排気管４へ排気が排出される。吸気管３にはエアフロメータ３１が装備されている。エアフロメータ３１によって吸気量が計測される。エンジン２にはインジェクタ２１が装備されてシリンダ内に燃料が供給される。

ＥＧＲ管５によって排気管４から吸気管３へ排気を還流する排気ガス再循環（ＥＧＲ：Ｅｘｈａｕｓｔ Ｇａｓ Ｒｅｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ）が行われる。排気ガス再循環によって、エンジン２における燃焼温度を抑制してＮＯｘの排出量を低減することができる。

排気管４の途中にＤＰＦ６が配置されている。ＤＰＦ６は酸化触媒が担持された酸化触媒付きＤＰＦであるとすればよい。ＤＰＦ６の入口側と出口側とにはそれぞれ排気温度センサ６１、６２が配置されて、それぞれの位置における排気温度が計測される。またＤＰＦ６の入口側と出口側における排気圧の差である前後差圧（差圧、ＤＰＦ差圧）を計測する差圧センサ６３も装備されている。

ＤＰＦ６は例えば代表的な構造として、いわゆるハニカム構造において入口側と出口側とを交互に目詰めした構造とすればよい。またＤＰＦ６は酸化触媒が担持された酸化触媒付きＤＰＦであるとすればよい。エンジン２の運転中に排出される排気には粒子状物質（ＰＭ）が含まれ、このＰＭはＤＰＦ６の上記構造のＤＰＦ壁を排気が通過するときに、このＤＰＦ壁の内部あるいは表面に捕集される。

ＤＰＦ６に堆積したＰＭの堆積量が十分大きくなった度ごとに、堆積したＰＭを燃焼することによって除去し、ＤＰＦ６を再生する。ＤＰＦ６の再生のための方法として、例えばインジェクタ２１からメイン噴射後のタイミングでポスト噴射をおこなう。ポスト噴射によってＤＰＦ６に送られた未燃燃料がＤＰＦ６に担持された酸化触媒の作用で昇温してＤＰＦ６に堆積したＰＭを燃焼させる。

また排気浄化装置１は電子制御装置７（ＥＣＵ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）を備える。ＥＣＵ７は各種演算をおこなうＣＰＵやその作業領域のＲＡＭ、各種情報の記憶を行うメモリ７１などを有する構造とする。ＥＣＵ７によりインジェクタ２１によるエンジン２への燃料噴射や、図示されない吸気スロットルの開度調節などが制御される。エアフロメータ３１、排気温度センサ６１、６２、差圧センサ６３の計測値はＥＣＵ７へ送られる。またＥＣＵ７は、例えば車速センサの情報を得ることにより走行距離を算出する機能も有するとする。

本実施例では以上の構成のもとで、ＰＭ堆積量とＤＰＦとの前後差圧との特性をメモリ７１に記憶しておき、同特性とＤＰＦ差圧の計測値とからＰＭ堆積量を推定する。そしてＰＭ堆積量の推定値が所定値を越えたらＤＰＦ６の再生処理を行う。ＤＰＦ６の再生処理が完全再生として終了した度ごとに、ＤＰＦ６におけるアッシュの堆積量を推定する。そしてアッシュの堆積量の推定値に応じてＤＰＦ差圧とＰＭ堆積量との特性線を補正する。以下でその詳細を説明する。

上述のとおりＰＭ堆積量とＤＰＦ差圧との関係は、一般に図７に示された関係となる（あるいは近似される）。すなわち、内燃機関の運転が続いてＤＰＦへのＰＭ堆積が進行するに従って、ＰＭ堆積量とＤＰＦ差圧とを示す点は初期点１００から第１特性線１１０（特性線）上を図示右上へ移動し、さらに遷移点１２０に達すると以後は第２特性線１３０（特性線）上を図示右上へ移動する。

第１特性線１１０はＤＰＦのフィルタ壁の気孔内にＰＭが堆積する段階に対応し、第２特性線１３０はフィルタ壁の壁面上にＰＭが堆積する段階に対応する。フィルタ壁の壁内にＰＭが堆積する場合は壁面上に堆積する場合よりも排気ガスの流路を新たに狭める度合いが大きく、それにより差圧値を高めるので、第１特性線１１０は第２特性線１３０よりも図示のとおり傾きが大きい。なおここでは傾きはＤＰＦ差圧の増分とＰＭ堆積量の増分との比とする。

点１４０に達したときにＰＭ堆積量が所定値と判断されてＤＰＦ再生が開始されたとすると、図７の破線のようにその後のＰＭ堆積量とＤＰＦ差圧は推移する。すなわちＰＭ堆積量とＤＰＦ差圧の値は、まず破線１５０に沿って減少し、遷移点１６０後は破線１７０に沿って減少して初期点１００へ戻る。

破線１５０はフィルタ壁の気孔内に堆積したＰＭが燃焼している段階であり、したがって破線１５０は第１特性線１１０と傾きが等しい。破線１７０はフィルタ壁の壁面上に堆積したＰＭが燃焼している段階であり、したがって破線１７０は第２特性線１３０と傾きが等しい。以上のように図７に示された平行四辺形の（あるいは平行四辺形に近似される）特性によって、ＰＭ堆積時およびＰＭ燃焼時のＰＭ堆積量とＤＰＦ差圧との値は推移する。図７に示された特性を予め求めておきメモリ７１に記憶しておく。

次に、本発明におけるＤＰＦ６の再生、特性線１１０、１３０の補正処理について説明する。その処理手順は図２に示されている。図２の手順がＥＣＵ７によって自動的に実行されるとすればよい。なお以下の各処理を実行している時点を今回、あるいは現在と称する。

まず手順Ｓ１０でＥＣＵ７はＤＰＦ６におけるＰＭの堆積量を推定する。ＰＭの堆積量の推定は、ＤＰＦ６の前後差圧を計測し、メモリ７１から上述の図７の特性を呼び出して、特性線１１０あるいは１３０において、差圧計測値におけるＰＭ堆積量を取得すればよい。ＤＰＦ６の前後差圧は差圧センサ６３によって計測すればよい。

次にＳ２０でＥＣＵ７は、Ｓ１０で推定したＰＭ堆積量が所定値以上かどうかを判断する。図２ではこの所定値をＭ１で示している。ＥＣＵ７はＰＭ堆積量が所定値以上の場合（Ｓ２０：Ｙｅｓ）はＳ３０に進み、所定値未満の場合（Ｓ２０：Ｎｏ）は再びＳ１０に戻り、ＰＭ堆積量が所定値以上になるまで上述の手順を繰り返す。

Ｓ３０へ進んだ場合は、ＰＭ堆積量が十分大きいとみなされる場合である。そこでＳ３０でＥＣＵ７はＤＰＦ６の再生を実行する。ＤＰＦ６の再生の手法としては上述のとおり例えばポスト噴射を実行すればよい。

Ｓ４０でＥＣＵ７はＤＰＦ６におけるＰＭ堆積量を推定する。Ｓ４０でのＰＭ堆積量の推定は、ＤＰＦ６の再生中における推定である（一方Ｓ１０におけるＰＭ堆積量の推定は、ＤＰＦ６の再生中ではない）。つまりＳ４０によってＤＰＦ６の再生中におけるＰＭ堆積量の減少状態を把握できる。Ｓ４０におけるＰＭの堆積量の推定は、ＤＰＦ６の前後差圧を計測し、メモリ７１から上述の図７の特性を呼び出して、破線１５０あるいは１７０において差圧計測値におけるＰＭ堆積量を取得すればよい。ＤＰＦ６の前後差圧は差圧センサ６３によって計測すればよい。

あるいはＳ４０においては、予めＤＰＦ６の内部温度とその温度における堆積したＰＭの単位時間当たりの燃焼量との関係を示すマップをメモリ７１に記憶しておき、そのマップとＤＰＦ６の内部温度履歴とからＤＰＦ再生中のＰＭ堆積量を推定してもよい。その際ＤＰＦ６の内部温度は排気温度センサ６１、６２いずれかの計測値でもよいし、両計測値の平均値でもよい。また排気温度センサ６１、６２のいずれかあるいは両センサ６１、６２の計測値からＤＰＦ６の内部温度を推定するモデルを予め求めてメモリ７１に記憶しておき、このモデルを用いてＤＰＦ６の内部温度を推定してもよい。さらにＳ４０におけるＰＭ堆積量の推定は上述の２つの方法を組み合わせてもよい。

Ｓ５０でＥＣＵ７は、Ｓ４０で推定したＰＭ堆積量が所定値（第２の所定値）以下かどうかを判断する。図２ではこの所定値（第２の所定値）をＭ２で示している。ＥＣＵ７は、ＰＭ堆積量が所定値以下の場合（Ｓ５０：Ｙｅｓ）はＳ６０に進み、所定値より大きい場合（Ｓ５０：Ｎｏ）は再びＳ３０に戻り、ＰＭ堆積量が所定値以下になるまで上述の手順を繰り返す。以下ではＭ２は例えば０あるいは誤差の存在も考慮して微小な値とする。これはＳ３０によって実行されたＤＰＦ６の再生が完全再生として終了した場合である。

Ｓ６０に進んだ場合は、ＤＰＦ６の完全再生によってＰＭ堆積量がゼロかあるいはその誤差の範囲になったとみなせる場合である。そこで以下で説明するように、アッシュ堆積量を推定し、図５の特性を補正する。

まずＳ６０では総走行距離（ＤＰＦ６の使用開始からの走行距離）が所定距離以上であるかどうかを判断する。ＥＣＵ７は、総走行距離が所定距離以上の場合（Ｓ６０：Ｙｅｓ）はＳ７０へ進み、所定距離未満の場合（Ｓ６０：Ｎｏ）はＳ１２０へ進む。図２では所定距離をＤ１としている。

以下でアッシュの堆積量の２つの仮推定値を算出する。まずＳ７０からＳ９０までの処理で、現在のＤＰＦ差圧値を検出して、その値からアッシュ堆積量のひとつの仮推定値ＭＡ（第１の仮推定値）を算出する。そしてＳ１００で過去のアッシュ堆積量の推定値から統計的手法を用いて、アッシュ堆積量のもうひとつの仮推定値ＭＢ（第２の仮推定値）を算出する。そして最終的にＳ１１０で、アッシュ堆積量の仮推定値ＭＡとＭＢとの重み付き平均値を算出して、これをアッシュ堆積量の推定値Ｍとする。

まずＳ７０でＥＣＵ７はＤＰＦ６の差圧を検出する。これは差圧センサ６３により計測すればよい。Ｓ７０でのＤＰＦ６の差圧の検出は例えば複数回行って平均値を算出すれば計測値のばらつきの影響を抑えられる。次にＳ８０でＥＣＵ７は排気ガスの流量を算出する。この算出方法は後述する。

Ｓ９０でＥＣＵ７は、ＤＰＦ６におけるアッシュの堆積量の仮推定値ＭＡを算出する。この算出は図３のマップを用いて行う。図３はＤＰＦ６におけるアッシュ堆積量をパラメータとしたＤＰＦ６の差圧と排気ガス流量との関係である。Ｓ９０においては、Ｓ７０で検出したＤＰＦ差圧の値と、Ｓ８０で算出した排気ガス流量とをからなる点を図３上に示し、その点がアッシュ堆積量がいくつの線上にあるかを求める。求めたアッシュ堆積量をアッシュの堆積量の仮推定値ＭＡとする。図３のマップは予め求めておいてメモリ７１に記憶しておけばよい。

次にＳ１００でＥＣＵ７は、アッシュ堆積量の仮推定値ＭＢを算出する。アッシュ堆積量の仮推定値ＭＢを算出する手法は、過去のアッシュ堆積量の推定値を用いた統計的手法である。Ｓ１００でのアッシュ堆積量の仮推定値ＭＢを算出する手法の例が図４、５に示されている。

図４はアッシュ堆積量の推定値と走行距離との関係を示した図である。図４における点がＤＰＦ６の完全再生終了の度ごとに算出されたアッシュ堆積量の推定値を示している。今回の時点における走行距離をＤ２とする。点２００が前回のＤＰＦ６の完全再生終了に算出されたアッシュ堆積量の推定値を示す点である。

図４の手法では、点２００と原点とをつなぐ直線を延長して、その直線において走行距離がＤ２の点２０１を今回のアッシュ堆積量の仮推定値ＭＢを示す点とする。したがって図４の場合、今回のアッシュ堆積量の仮推定値ＭＢはＭＢ１となる。この手法により、点２００以前における過去のアッシュ堆積量の推定値が有するばらつきの影響を受けずに今回のアッシュの堆積量の第２の仮推定値を算出することができる。

図５にはアッシュ堆積量の仮推定値ＭＢを算出する手法のもうひとつの例が示されている。図５は、図４と同様にアッシュ堆積量の推定値と走行距離との関係を示した図である。図５では、点２０２と点２０３とがそれぞれ前々回と前回のＤＰＦ６の完全再生終了後に算出されたアッシュ堆積量の推定値を示す点である。

図５では、点２０２と点２０３とをつなぐ直線を延長して、その直線において走行距離がＤ２の点２０４を今回のアッシュ堆積量の仮推定値ＭＢを示す点とする。したがって図５の場合、今回のアッシュ堆積量の仮推定値ＭＢはＭＢ２となる。この手法により点２０２よりも以前に得られたアッシュ堆積量の推定値を用いない。したがって例えば点２０２の時点の前にオイル交換があってオイル中のアッシュ関連成分がかわることでエンジン２から排出されるアッシュの量、さらにはそのＤＰＦ６への堆積特性に変化が生じた場合に、オイル交換以前のアッシュ堆積特性の影響を受けずに、迅速にアッシュ堆積特性の変化に応じてアッシュ堆積量の仮推定値ＭＢを算出できる。

図２に戻って、次にＳ１１０でＥＣＵ７は、Ｓ９０で求めたアッシュ堆積量の仮推定値ＭＡとＳ１００で求めたアッシュ堆積量の仮推定値ＭＢとの重み付き平均値を、今回のアッシュ堆積量の推定値Ｍとして算出する。Ｓ１１０でのアッシュ堆積量の推定値Ｍを算出する手法の例が図６に示されている。

図６は、図４、５と同様にアッシュ堆積量の（仮）推定値と走行距離との関係を示した図である。Ｓ９０で求められたアッシュ堆積量の仮推定値ＭＡとＳ１００で求められたアッシュ堆積量の仮推定値ＭＢとの大小関係によって図６（ａ）と図６（ｂ）とに場合分けされている。

図６（ａ）はＭＡがＭＢより大きい場合であり、図６（ｂ）はＭＢがＭＡより大きい場合である。上と同様に現在の走行距離はＤ２とする。なおＭＡとＭＢとが同じ値のときは、ＭもＭＡ及びＭＢと同じ値とすればよい。図６（ａ）では点２１１が今回のアッシュ堆積量の仮推定値ＭＡを、点２１０が今回のアッシュ堆積量の仮推定値ＭＢを示す点である。

そしてＳ１１０では、図６（ａ）の場合、つまりＭＡがＭＢより大きい場合、ＭＡとＭＢとの値から以下の式（Ｅ１）、（Ｅ２）、（Ｅ３）で今回のアッシュ堆積量の推定値Ｍを算出する。ここでａは０以上かつ１／２未満の数値とする。図６（ａ）の場合、点２１２がＳ１１０によって算出された今回のアッシュ堆積量の推定値Ｍを示す点である。
Ｍ＝ＭＢ＋Ｌ１ （Ｅ１）
Ｌ１＝ａ・Ｌ２ （Ｅ２）
Ｌ２＝ＭＡ−ＭＢ （Ｅ３）

上の式（Ｅ１）、（Ｅ２）、（Ｅ３）が次の式（Ｅ４）と等価であることを示すのは容易である。すなわち今回のアッシュ堆積量の推定値Ｍはアッシュ堆積量の仮推定値ＭＡとＭＢとのうち小さい方の値であるＭＢに対しより大きな重み付けを付与した上でのＭＡとＭＢとの重み付け平均である。
Ｍ＝ａ・ＭＡ＋（１−ａ）・ＭＢ （Ｅ４）

またＳ１１０では、図６（ｂ）の場合、つまりＭＢがＭＡより大きい場合、ＭＡとＭＢとの値から以下の式（Ｅ５）、（Ｅ６）、（Ｅ７）で今回のアッシュ堆積量の推定値Ｍを算出する。ここでｂは０以上かつ１／２未満の数値とする。図６（ｂ）の場合、点２２２がＳ１１０によって算出された今回のアッシュ堆積量の推定値Ｍを示す点である。
Ｍ＝ＭＡ＋Ｌ３ （Ｅ５）
Ｌ３＝ｂ・Ｌ４ （Ｅ６）
Ｌ４＝ＭＢ−ＭＡ （Ｅ７）

上の式（Ｅ５）、（Ｅ６）、（Ｅ７）が次の式（Ｅ８）と等価であることを示すのは容易である。すなわち今回のアッシュ堆積量の推定値Ｍはアッシュ堆積量の仮推定値ＭＡとＭＢとのうち小さい方の値であるＭＡに対しより大きな重み付けを付与した上でのＭＡとＭＢとの重み付け平均である。
Ｍ＝（１−ｂ）・ＭＡ＋ｂ・ＭＢ （Ｅ８）

以上のようなＳ１１０での算出によって、ＭをＭＡとＭＢとのうち小さい方の値に近い値として算出するので、アッシュの堆積量を過大に推定することが回避できる。なお図４、５などの走行距離に対する過去のアッシュ堆積量推定値はメモリ７１に記憶しておけばよい。また図４、５で走行距離がゼロの時点は現在のＤＰＦ６の使用を開始した時点とすればよい。

Ｓ１２０へ進む場合は、総走行距離が所定距離未満の場合である。したがって過去のアッシュ堆積量の推定値の数が少ないので、アッシュ堆積量の推定値ＭＢを算出するために用いる統計的手法が精度のよい結果を算出できない。よってＳ１２０では総走行距離を用いてアッシュ堆積量の推定値ＭＢを算出する。この目的のために、総走行距離とアッシュ堆積量との間の関数関係を予め求めておいてメモリ７１に記憶させておけばよい。

なおＳ１２０では運転条件の履歴からアッシュ堆積量の推定値ＭＢを算出してもよい。また図２のＳ６０では総走行距離が所定距離Ｄ１未満の場合にＳ１２０へ進んだが、これに替えて、過去のアッシュ堆積量の推定値の数が所定数未満ならばＳ１２０へ進むとしてもよい。過去のアッシュ堆積量の推定値の数とは、図４の場合ならば点２０１より以前の点の数である。こうした変更によっても、過去のアッシュ堆積量の推定値が少ないので、アッシュ堆積量の推定値ＭＢを算出するために用いる統計的手法が精度のよい結果を算出できない不具合が回避できる。

Ｓ１１０及びＳ１２０が終了したらＥＣＵ７はＳ１３０へ進む。Ｓ１３０へ進んだ時点では、今回のアッシュ堆積量の推定値Ｍが得られている。そこでＳ１３０では今回のアッシュ堆積量の推定値Ｍを用いて図７の特性線１１０、１３０を補正する。Ｓ１３０での補正は、図８において、Ｓ１１０で算出したアッシュ堆積量での特性線１１０、１３０を選択することである。

特性線１１０、１３０の補正にしたがって、図７の破線１５０、１７０も補正する。補正後の破線１５０、１７０はそれぞれ補正後の特性線１１０、１３０と平行にすればよい。図８に示されるマップは予め求めておいてメモリ７１に記憶しておけばよい。以上が図２の処理手順である。図２の処理が終了したら再びＥＣＵ７は図２の処理をＳ１０から自動的に開始すればよい。

次に排気ガスの流量の算出方法を説明する。ここで流量とは、単位時間あたりの体積流量とすればよい。エアフロメータ３１で計測した吸気の単位時間当たりの質量流量を排気ガスの体積流量に変換する。排気ガスの体積流量の算出は次の式（Ｅ９）にしたがって行う。なおＶ（ｍ^３ ／ｓｅｃ）が排気ガスの単位時間あたりの体積流量、Ｇ（ｇ／ｓｅｃ）が吸気の単位時間当たりの質量流量、Ｔｄｐｆ（Ｋ）がＤＰＦ温度、Ｐ０（ｋＰａ）が大気圧、ΔＰ（ｋＰａ）がＤＰＦ差圧、Ｑ（ｃｃ／ｓｅｃ）が単位時間当たりの燃料噴射量をそれぞれ示している。
Ｖ（ｍ^３ ／ｓｅｃ）
＝［Ｇ（ｇ／ｓｅｃ）／２８．８（ｇ／ｍｏｌ）］
×２２．４×１０^−３（ｍ^３ ／ｍｏｌ）
×［Ｔｄｐｆ（Ｋ）／２７３（Ｋ）］
×［Ｐ０（ｋＰａ）／（Ｐ０（ｋＰａ）＋ΔＰ（ｋＰａ））］
＋Ｑ（ｃｃ／ｓｅｃ）／２０７．３（ｇ／ｍｏｌ）
×０．８４（ｇ／ｃｃ）×６．７５
×２２．４×１０^−３（ｍ^３ ／ｍｏｌ）
×［Ｐ０（ｋＰａ）／（Ｐ０（ｋＰａ）＋ΔＰ（ｋＰａ））］ （Ｅ９）

式（Ｅ９）の右辺第１項は吸気の質量流量を体積流量に変換したものであり、第２項は、噴射燃料の燃焼による吸気から排気ガスへの増量分である。第２項中、０．８４（ｇ／ｃｃ）は軽油の代表的な液密度である。２２．４×１０^−３（ｍ^３ ／ｍｏｌ）は摂氏０度、１気圧（ａｔｍ）での理想気体の１ｍｏｌ当たりの体積である。６．７５は燃料噴射量１（ｍｏｌ）に対する排気ガスのモル数の増加率である。

増加率（６．７５）は以下により得ている。軽油の組成は代表的には、Ｃ_１５Ｈ_２７．３（分子量２０７．３）と表され、燃焼は次の反応式（Ｅ１０）で表される。したがって、燃料噴射量１（ｍｏｌ）に対し、排気ガスは６．７５（＝（１５＋１３．５）−２１．７５）倍のモル数となる。
Ｃ_１５Ｈ_２７．３＋２１．７５Ｏ_２ →１５ＣＯ_２ ＋１３．５Ｈ_２Ｏ （Ｅ１０）

また、燃料噴射はＥＣＵ７で決定される所定の噴射時期にのみ噴射され、間欠的な噴射となる。式（Ｅ９）中の燃料噴射量Ｑは、非噴射期間も合わせた平均的な燃料噴射量である。

吸気の単位時間当たりの質量流量Ｇ（ｇ／ｓｅｃ）はエアフロメータ３１で計測すればよい。ＤＰＦ温度Ｔｄｐｆ（Ｋ）は排気温度センサ６１、６２で計測すればよい。ＤＰＦ前後差圧ΔＰ（ｋＰａ）は、差圧センサ６３で計測すればよい。単位時間当たりの燃料噴射量Ｑ（ｃｃ／ｓｅｃ）はＥＣＵ７によるインジェクタ２１への噴射量の指令値を用いればよい。

なおＤＰＦ温度Ｔｄｐｆ（Ｋ）は排気温度センサ６１、６２いずれかの計測値でもよいし、両計測値の平均値でもよい。また排気温度センサ６１、６２いずれかあるいは両センサ６１、６２の計測値からＤＰＦ６の内部温度を推定するモデルを予め求めてメモリ７１に記憶しておき、このモデルを用いてＤＰＦ温度Ｔｄｐｆ（Ｋ）を推定してもよい。また、この式ではＤＰＦ６の下流が大気圧であるとして扱っているが、ＤＰＦ下流圧がマフラ圧損等により大気圧で無い場合は、その下流圧分をＤＰＦ差圧に更に加えて体積流量を算出すればよい。以上が排気ガスの流速の算出方法である。

なお図７及び図８の特性は、排気ガス流量を一定とした場合の特性である。メモリ７１にはＤＰＦ差圧と排気ガス流量とＰＭ堆積量との３つの量の間の特性が記憶されているとすればよい。そしてＳ１３０では、こうした３つの量の間の特性が補正されるとすればよい。

上記実施例において、ＤＰＦ６が捕集器を構成する。Ｓ１０、Ｓ４０の手順とＥＣＵ７とが推定手段を構成する。Ｓ３０の手順とＥＣＵ７とが再生手段を構成する。Ｓ９０の手順とＥＣＵ７とが第１の算出手段を構成する。Ｓ１００の手順とＥＣＵ７とが第２の算出手段を構成する。Ｓ１１０の手順とＥＣＵ７とが第３の算出手段を構成する。

Ｓ１３０の手順とＥＣＵ７とが補正手段を構成する。Ｓ１１０の手順とＥＣＵ７とが重み付け平均算出手段を構成する。Ｓ１２０の手順とＥＣＵ７とが補助算出手段を構成する。なお上記実施例でエンジン２をディーゼルエンジンでなくリーンバーンガソリンエンジンとしても上で述べたのと同等の効果が得られる。

本発明の実施形態における内燃機関の排気浄化装置の概略構成図。 ＤＰＦ再生・特性線補正処理を示すフローチャート。 アッシュ堆積量をパラメータとしたＤＰＦ差圧と排気ガス流量の関係を示す図。 アッシュの堆積量の第２の仮推定値の算出方法の例を示す図。 アッシュの堆積量の第２の仮推定値の算出方法の例を示す図。 アッシュの堆積量の推定値の算出方法の例を示す図。 ＤＰＦ差圧とＰＭ堆積量の関係を示す図。 アッシュ堆積量をパラメータとしたＤＰＦ差圧とＰＭ堆積量の関係を示す図。

符号の説明

１ 排気浄化装置
２ ディーゼルエンジン（エンジン、内燃機関）
３ 吸気管
４ 排気管
６ ディーゼルパティキュレートフィルタ（ＤＰＦ、捕集器）
１０ 電子制御装置（ＥＣＵ）
２１ インジェクタ
３１ エアフロメータ
６１、６２ 排気温度センサ
６３ 差圧センサ
７１ メモリ

Claims (5)

1. 排気通路に配置されて粒子状物質を捕集する捕集器と、前記捕集器における粒子状物質の堆積量を推定する推定手段と、前記推定手段による前記堆積量の推定値が大きくなると前記捕集器に堆積した前記粒子状物質を燃焼して前記捕集器を再生する再生手段とを備えた内燃機関の排気浄化装置であって、
   前記捕集器の前後差圧から前記捕集器におけるアッシュの堆積量を第１の仮推定値として算出する第１の算出手段と、
   過去のアッシュの堆積量の推定値から前記捕集器におけるアッシュの堆積量を第２の仮推定値として算出する第２の算出手段と、
   前記第１の仮推定値と前記第２の仮推定値とからアッシュの堆積量の推定値を算出する第３の算出手段と、
   その第３の算出手段によって算出されたアッシュの堆積量の推定値によって前記推定手段における推定方法を補正する補正手段とを備え、
   前記第３の算出手段は、前記第１の仮推定値と前記第２の仮推定値との間に位置し、前記第１の仮推定値と前記第２の仮推定値とのうちで小さい方の値に近い数値をアッシュの堆積量の推定値として算出することを特徴とする内燃機関の排気浄化装置。
2. 前記第３の算出手段は、前記第１の仮推定値と前記第２の仮推定値とのうちで小さい方の値により大きな重みを付与したうえで、前記第１の仮推定値と前記第２の仮推定値との重み付け平均によってアッシュの堆積量の推定値を算出する重み付け平均算出手段である請求項１に記載の内燃機関の排気浄化装置。
3. 前記内燃機関は自動車に搭載され、
   前記第２の算出手段は、前記捕集器の使用開始から前回のアッシュ堆積量の推定値の算出時点までの前記自動車の走行距離に対する前回のアッシュ堆積量の推定値の比を、今回のアッシュ堆積量の推定値の算出時点までの走行距離に乗算した値を、今回のアッシュ堆積量の第２の仮推定値として算出する請求項１又は２に記載の内燃機関の排気浄化装置。
4. 前記内燃機関は自動車に搭載され、
   前記第２の算出手段は、前々回のアッシュ堆積量の推定値の算出時点から前回のアッシュ堆積量の推定値の算出時点までにおける前記自動車の走行距離に対するアッシュ堆積量の推定値の増加率が今回のアッシュ堆積量の推定値の算出時点まで続いたとして今回のアッシュ堆積量の第２の仮推定値を算出する請求項１又は２に記載の内燃機関の排気浄化装置。
5. 前記内燃機関は自動車に搭載され、
   前記捕集器の使用開始からの前記自動車の走行距離が所定距離以内であることを判別する判別手段と、
   その判別手段が前記捕集器の使用開始からの前記自動車の走行距離が所定距離以内であると判別した場合に、前記算出手段を無効化して、前記捕集器の使用開始からの前記走行距離により前記アッシュの堆積量の推定値を算出する補助算出手段とを備えた請求項１乃至４のいずれか１項に記載の内燃機関の排気浄化装置。

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