JP4301070B2 - 内燃機関の排気浄化装置 - Google Patents

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Description

本発明は、排気通路にパティキュレートフィルタを備えた内燃機関の排ガス浄化装置に関し、詳しくは再生中のパティキュレートフィルタの昇温制御に関する。
ディーゼルエンジンから排出されるパティキュレート(以下、PMと記載)を捕集するパティキュレートフィルタ(以下、DPFと記載)を備えた排気ガス浄化装置が知られている。この装置では、DPFへのPM堆積量が所定値に到達した時に、例えば600℃以上となるようにDPFを昇温し、DPF上のPMを焼却除去してDPF再生を行う。
この時、DPFの昇温手段としては、通常、ポスト噴射や燃料噴射時期の遅角、吸気絞り等が使われるが、これらはいずれも燃費悪化を伴う問題がある。一方、温度が高いほどPMの燃焼速度が速く、従って再生が短時間で終了するため、DPF再生に伴う燃費悪化は小さくなる。ところが、DPF温度が高すぎるとPMが急速に燃焼することでDPF温度が急上昇し、DPFの破損あるいはDPFに担持した触媒の劣化等をまねく危険がある。そこで、燃費悪化を抑制し、かつ安全にDPFを再生するために、DPF温度を再生に適した温度(目標温度)近傍に維持できるような温度制御が必要となる。
ただし、昇温手段の昇温能力には制限があり運転状態毎にばらつきが生じるため、排気温度やDPF温度が変動する。これを抑制するために、昇温手段の操作量(例えばポスト噴射の噴射量)を補正し、DPF温度を速やかに再生に適した目標温度近傍に収束させる必要がある。
従来技術として、センサ等により検出した排気温度をフィードバックし、目標温度との偏差に応じて昇温手段の操作量を補正し、DPF温度を目標値近傍に維持する排気温度フィードバック制御がある(例えば、特許文献1)。
特開2003−172185号公報
この時、指令した操作量に対応する排気温度は、ばらつきを持つ。昇温手段としてポスト噴射を用いた例を挙げると、インジェクタ個体の機差ばらつき等が原因で、指令したポスト噴射量に対して実際の噴射量が異なったりすること、また、触媒の経時劣化によりHCの反応熱が減少するといった理由から、排気温度にばらつきが生じる。フィードバック制御においては、この温度ばらつきが原因で制御性能が悪化する問題がある。
そこで、フィードバック制御の補正量を用いた学習制御について検討する。まず、フィードバック制御を行って排気温度が目標温度近傍で安定した時の昇温手段の補正量から温度ばらつきを検出する。この補正量を学習量として運転状態毎にメモリに記憶(学習)しておき、運転状態に対応した学習量を昇温操作量に対して補正する。これにより、一度学習を行った運転状態では、温度ばらつきに相当する補正を予め行うことができ、制御性能を向上できる。
しかしながら、この方法では、学習可能な運転状態が制限される問題がある。図15に示すように、排気温度が十分安定している場合は、補正量により温度ばらつきを検出できるが(図の定常状態)、時間当りの排気温度変化が大きな過渡状態では補正量も大きく変動する。そのため、過渡状態では、補正量から温度ばらつきを検出することができず、補正量の学習を、運転状態や昇温操作量に対して排気温度が十分安定した状態で行う必要がある。また、運転状態や昇温操作量の変化に対する排気温度変化は非常に緩慢であり(例えば、63%応答が5〜60秒)、さらに、車両走行中は運転状態が頻繁に変化するため、排気温度が定常状態となる頻度が極めて少ない。
このように、学習可能な運転状態が定常状態に限られる場合、学習頻度を十分確保できず、精度のよい学習が困難となる。
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、排気温度のフィードバック制御と学習制御により温度制御を行うシステムにおいて、学習頻度を確保し、学習制御の精度を向上させることを目的とする。
上記課題を解決するために、本発明請求項1の排気浄化装置は、内燃機関の排気管に設置されるパティキュレートフィルタと、これを昇温するための昇温手段と、内燃機関の運転状態を検出するための運転状態検出手段と、パティキュレートフィルタの温度を検出するための温度検出手段と、パティキュレートフィルタへのパティキュレート堆積量を推定するパティキュレート堆積量推定手段と、パティキュレートフィルタの再生制御手段を備えている。再生制御手段は、パティキュレート堆積量推定手段の出力が所定値を超えた時に、昇温手段を操作して、パティキュレートフィルタを所定の目標温度近傍まで昇温し、堆積したパティキュレートを焼却除去する。
また、再生制御手段による昇温手段の操作量を補正するための補正手段として、温度検出手段の出力が所定の目標温度近傍となるように上記昇温手段の操作量をフィードバック補正するフィードバック補正手段と、温度推定手段の出力と温度検出手段の出力の偏差を基に、温度推定値と検出値が一致するように昇温手段の操作量を補正し、その補正量を学習補正量として記憶する学習補正手段とを有している。温度推定手段は、昇温手段の操作量変化に対する温度変化の時間的な遅れを伝達関数により表現するモデル設定手段と、運転状態検出手段の出力および昇温手段の操作量を基に、時間遅れを反映した排気温度を推定する。
本発明では、排気温度のフィードバック制御と学習制御により温度制御を行うシステムにおいて、運転状態や昇温操作量に対する温度変化の時間遅れを伝達関数でモデル化する。この伝達関数を基に時間遅れの影響を反映した温度推定値を算出し、算出した推定値と実測した温度を比較することで、過渡状態の温度ばらつきを検出する。これにより、学習頻度を確保し、学習制御の精度を向上させることができるので、パティキュレートフィルタ温度を目標温度近傍に維持して、再生による燃費悪化を低減できる。
請求項2の装置のように、フィードバック補正手段は、例えば、モデル設定手段の設定モデルを用いた状態フィードバックを行ってフィードバック補正量を算出する。状態フィードバックを用いると高応答の制御が可能となる。あるいは、温度検出手段の出力と所定の目標温度との偏差に応じてフィードバック補正量を算出してもよい。
請求項3の装置において、学習補正手段は、温度推定値と実測値の偏差の積分量を基に学習補正量を算出する。具体的には、温度ばらつきを検出するために、偏差の積分量を算出し、積分量が大きいほど補正量を大きくすることで、精度よい学習制御を行うことができる。
請求項4の装置において、学習補正手段は、学習補正量を運転状態毎に記憶する。温度ばらつきは運転状態によって異なるので、学習値を運転状態毎に個別のメモリに記録することで、効果的な学習制御を実現できる。
請求項5の装置において、モデル設定手段は、上記時間遅れをむだ時間と時定数とで表される伝達関数または高次遅れで表される伝達関数としてモデル化し、運転状態検出手段の出力に応じて上記むだ時間、時定数または高次遅れ係数を切り替える。
昇温操作量変化に対する温度変化の時間的な遅れは、むだ時間と時定数を用いた伝達関数で表すことができる。そこで、運転状態毎に伝達関数を用いて制御対象をモデル化し、時間遅れを反映した学習補正を行うことで、制御精度を向上させることができる。
請求項6の装置において、温度推定手段は、運転状態検出手段の出力と昇温手段の操作量を基に定常状態の温度を求め、それをモデル設定手段で設定した伝達関数でフィルタリングすることで推定値を算出する。
具体的には、まず、昇温操作量に対して排気温度が収束する温度を算出し、それを設定モデルの伝達関数を用いてフィルタリングする。これにより、時間遅れを反映させた温度推定を行い、過渡変化中の温度ばらつきを検出することができる。
請求項7の装置は、温度検出手段または温度推定手段の出力の出力を基に、学習補正手段で算出される学習補正量を更新するか否かの判定を行う学習実施判定手段を備える。
モデル化の際に誤差があると、この誤差により誤学習をしてしまうおそれがある。この誤差は、時間当たりの温度変化が大きいほど大きくなるので、排気温度の時間変化率を基にして学習実施判定を行うことにより、学習頻度を確保しつつ推定値の誤差による誤学習を防止することができる。
請求項8の装置において、学習実施判定手段は、温度検出手段または温度推定手段の時間変化率(絶対値)が所定値を下回る場合は学習補正量を更新し、所定値以上の場合は更新を停止する。
具体的には、判定基準となる値を設定し、時間変化率がこの所定値より小さい時のみ学習を行うことで、誤学習を防止することができる。
請求項9の装置は、上記学習補正手段で算出される学習補正量(絶対値)が所定値よりも大きい場合は、学習補正量の更新を禁止する学習禁止手段を備える。
学習補正量が大きい場合、触媒が活性化していない等の理由で一時的に排気温度が上昇していないことが考えられる。そこで予め設定した値と比較して、学習補正量の更新を禁止することで、誤学習を防止できる。
請求項10の装置は、上記学習補正手段で算出される学習補正量(絶対値)が所定値よりも大きい場合は、昇温手段の操作を禁止する昇温禁止手段を備える。
学習補正量がより大きい場合、インジェクタや触媒その他の不具合のおそれがあるので、再生制御を停止することで、触媒やパティキュレートフィルタを保護することができる。ここで、請求項10における所定値は、請求項9の装置における所定値よりも大きく設定される。
以下、本発明を適用したディーゼルエンジンの排気浄化装置の第1の実施形態について説明する。図1はシステムの構成の一例を示す図で、ディーゼルパティキュレートフィルタ(DPF)3上流に酸化触媒(DOC)4が設置された構成としてある。DPF3は、ディーゼルエンジン1の排気管2a、2b間に設置され、DPF3上流の排気管2aにDOC4が設置される。DPF3は公知の構造のセラミック製フィルタであり、例えば、コーディエライト等の耐熱性セラミックスをハニカム構造に成形して、ガス流路となる多数のセルを入口側または出口側が互い違いとなるように目封じしてなる。エンジン1から排出された排気ガスは、DPF3の多孔性の隔壁を通過しながら下流へ流れ、その間にパティキュレート(PM)が捕集されて次第に堆積する。
DOC4は公知の構造で、コーディエライトハニカム構造体等よりなるセラミック製担体の表面に酸化触媒を担持してなる。DOC4は、排気通路2に供給される炭化水素(HC)を触媒反応により燃焼させて排気温度を上昇させ、DPF3を昇温する。DPF3は金属製フィルタであってもよく、酸化触媒が担持されていても、担持されていなくてもよい。あるいは、酸化触媒が担持されたDPF3を用い、その上流にDOC4を設置しない装置構成とすることもできる。
DPF3の温度を検出するために、上流の排気管2aには、DOC4とDPF3の間に上流側排気温センサ51が設置され、DPF3下流の排気管2bには下流側排気温センサ52が設置される。これら排気温センサ51、52(温度検出手段)はECU6に接続されており、DPF3に流入する排気の温度またはDPF3から排出される排気の温度を検出して、ECU6に出力する。
エンジン1の吸気管11には、エアフロメータ53が設置されて吸気量をECU6に出力するようになっている。エアフロメータ53下流の吸気管11には吸気絞り弁12が設置されており、ECU6の指令で吸気量を増減する。吸気絞り弁12は、設置された吸気管11の流路面積をバルブ開度変化により変化させて吸気量を操作する。また、DPF3下流の排気管2bには、A/Fセンサ(空燃比センサ)54が設置される。A/Fセンサ54の代わりに排気管にO2 センサを設置したり、これらセンサを組み合わせてもよい。
また、エンジン1の吸気管11は、EGR制御弁7を備えたEGR通路13によって、DOC4の上流側の排気管2aと連通しており、EGR制御弁7はECU6の指令で吸気に還流する排気量(EGR量)を増減する。EGR制御弁7は、例えば、電気式バキューム調量バルブ(EVRV)と機械式バルブ (EGRV) からなる公知の構成で、ECU6から出力される制御電流に応じて、バキュームポンプから受けるバキューム量を調整し、負圧室に制御負圧を発生させて、機械式バルブの弁リフト量を制御する。
排気管2a、2bには、DPF3にて捕集されたパティキュレートの量(PM堆積量)を知るために、DPF3の前後差圧を検出する差圧センサ8が接続される。差圧センサ8の一端側はDPF3上流の排気管2aに、他端側はDPF3下流の排気管2bにそれぞれ圧力導入管81、82を介して接続されており、DPF3の前後差圧に応じた信号をECU6に出力する。
ECU6には、さらに、アクセル開度センサやエンジン回転数センサといった図示しない各種センサが接続されている。ECU6は、これら各種センサからの検出信号を基にエンジン1の運転状態を検出し(運転状態検出手段)、最適な燃料噴射量、噴射時期、噴射圧等を算出してエンジン1への燃料噴射を制御するとともに、吸気絞り弁12やEGR制御弁7の弁開度等を制御する。また、上述した各種センサ出力に基づいてポスト噴射等を行い、DPF3をPMの燃焼温度以上に昇温することによりDPF3を再生する。
以下に、DPF3の再生について説明する。ECU6は、排気温度を昇温し、さらに排気中のHCを増量してDOC4でのHC反応熱によりDPF3を昇温する手段(昇温手段)と、DPF3へのPM堆積量を推定する手段(パティキュレート堆積量推定手段)と、PM堆積量が予め決められた所定値を超えた時に、昇温手段を操作してDPF3を所定の目標温度近傍まで昇温し、堆積したPMを焼却除去する手段(再生制御手段)と、昇温手段の操作量を補正する手段(補正手段)を有している。
パティキュレート堆積量推定手段は、例えば、差圧センサ8で検出されるDPF3の前後差圧からPM堆積量を推定する。排気流量が一定である場合にはPM堆積量が多いほどDPF前後差圧が増加するので、この関係を予め調べておくことでPM堆積量を知ることができる。あるいは、各種センサ出力から知られるエンジン運転条件を基にPM排出量を算出し、これを積算してPM堆積量を推定することもできる。これらの方法を組み合わせることもできる。
昇温手段として、具体的には、ポスト噴射や、DOC4上流の排気管2aに設置される燃料添加装置(図示せず)から排気中への燃料添加、燃料噴射時期遅角(リタード)、吸気絞り弁12による吸気絞り、あるいは、EGR制御弁7によるEGR増量等が用いられる。また、吸気用インタクーラを備えるエンジンにおいてインタクーラバイパスを行うこともできる。これらの操作により、排気通路2に供給される未燃HCがDOC4で酸化反応により発熱し、または、エンジン1から排出される排気温度が上昇して、DPF3に高温の排気を供給する。昇温手段としては、これらのうちいずれか1つの操作を行っても、複数の操作を組み合わせることもできる。
DPF3の再生に必要な温度(目標温度)は一定の所定値とし、安全性を考慮して極力高温に設定する(例えば600℃)。あるいは、目標温度を、昇温中のパティキュレート残存量に応じて変更することもできる。この場合、パティキュレート残存量(PM堆積量)が少ないほど目標温度を大きな値とするとよく、例えば、パティキュレート量が所定値1(例えば4g/L)を超えた時には、パティキュレートの急速燃焼を回避するために目標温度を600℃とし、パティキュレート量が所定値1(例えば4g/L)以下の時には、再生による燃費悪化を低減するために目標温度を650℃とする。または、これを多段階に変えてもよい。
一例として、DPF3上流にDOC4を設置した図1の構成において、昇温手段としてポスト噴射を行なった場合のDPF温度制御手法について詳述する。ここでは、上流側排気温度センサ51にて検出されるDOC4とDPF3の間の排気温度を制御するものとする。図2は、本実施形態におけるDPF温度制御の概要を示すブロック図で、再生制御手段は、エンジン回転数Neと要求噴射量Qfから現在の運転状態に応じた基本ポスト噴射量QPBSEを算出し、補正手段によるポスト噴射量補正量QPCORを加算して、最終的なポスト噴射量QPFINを算出する。基本ポスト噴射量QPBSEは、排気温度が目標温度近傍に収束するように事前に適合されている。
補正手段は、上流側排気温度センサ51の出力(上流排気温度THIN)を状態フィードバックしてポスト噴射量のフィードバック補正量THFBを算出するとともに(フィードバック補正手段)、上流排気温度THINを基に学習補正を行って、学習補正量THLNVを算出する(学習補正手段)。上流排気温度THINは、DOC4とDPF3の間に設置された上流側排気温度センサ51の出力である。
学習補正手段は、まず、現在の運転状態と昇温操作量が継続した場合に、上流排気温度THINが収束する温度(収束温度THCNV)を算出する。この収束温度は事前に調査しておく。また、ポスト噴射量の変化に対する排気温度変化の時間的な遅れを伝達関数を用いてモデル化し(モデル設定手段)、時間遅れを反映した排気温度の推定値THMDLを算出する(温度推定手段)。
図3に示すように、運転状態および昇温操作量の変化に対する排気温度変化の時間遅れは、下記式に示すような時定数(1次遅れ)とむだ時間で表現される伝達関数でモデル化することができる。
Figure 0004301070
この時、図4に示すように、時定数とむだ時間は排気流量によって変化するので、排気流量(吸気量)に応じて時定数とむだ時間を切り替えることで、学習精度を向上させる。例えば、吸気量が大きいほど、時定数とむだ時間を減少させ、吸気量が小さいほど、時定数とむだ時間を増加させる。また、時間遅れモデルは高次遅れで表現してもよい。吸気量の代わりに、エンジン回転数および噴射量を基に制御モデルを切り替えることもできる。
この伝達関数を用いて、算出した収束温度THCNVをフィルタリングすることで、時間遅れを反映させた推定値THMDLを算出することができる。この推定値THMDLは、ある所定の温度ばらつきがある場合における排気温度を推定したものである。この推定値と実測値を比較することで実際の温度ばらつきを検出し、検出した温度ばらつきを学習量としてメモリ上に記録する。具体的には、推定値THMDLと上流排気温度THINの偏差を基に積分学習を行って、学習補正量THLNVを算出する。この学習補正量THLNVおよびフィードバック補正量THFBと、現在のエンジン回転数Neと要求噴射量Qfに対応する温度変化量の感度PTGAINから、ポスト噴射量補正量QPFBが算出される。
このように、本発明では、時間遅れを考慮した温度推定値と実測値を比較するので、図5に示すように、運転状態の変化により温度が過渡変化していても温度ばらつきを検出できる。すなわち、図6に示すように、従来の学習制御のように時間遅れを反映させない方法では、過渡変化中の温度ばらつきを検出できない。それに対して、本発明の学習制御手法では、過渡変化中でも温度ばらつきを検出できるため、検出頻度を大幅に向上させることができる。
ただし、時間遅れをモデル化する時点で、モデル化誤差があると、この誤差により誤学習をしてしまう場合がある。ここで、モデル化誤差について詳細に検討すると、定常状態ではモデル化誤差はなくなるが、時間当たりの温度変化が大きいほどモデル化誤差が大きくなり、温度ばらつきの検出に与える影響が大きくなる。例えば、図7に示すように、時間遅れモデルを、むだ時間Lと時定数Tで表現される伝達関数e-Ls (1/(1+Ts))で表現し、モデルが真の値であるT、Lに対して誤差ΔT、ΔLを持つ場合、モデル化誤差による温度のずれはK(ΔT+ΔL)となり(K:温度の時間変化率)、時間変化率Kが大きくなるほどモデル化誤差による温度のずれが増大することがわかる。
従って、モデル化誤差の影響を低減するために、温度の時間変化率をもとに学習補正量更新の実施・停止判定を行う(学習実施判定手段)。要求される学習精度Aを決定すれば、A=K(ΔT+ΔL)から、この精度を満たす時間変化率Kを算出できるため、これが所定値3(学習停止温度時間変化率)より大きい場合は学習補正量THLNVの更新を停止することで、モデル化誤差による誤学習を回避して学習精度を向上させることが可能となる。
また、温度ばらつきは運転状態ごとに異なるため、学習値(学習補正量)は運転領域毎に記憶させる。例えば、回転数と要求噴射量を軸とするメモリ上の2次元配列に記憶させる。この時、検出した温度ばらつきは、この温度ばらつきが発生した運転状態の学習量として記録しなければならないことに注意する。つまり、運転状態の変化に対して、温度変化は時間遅れを持つために、現在の温度ばらつきは、その時間遅れ分だけ過去の運転状態の影響で発生したものとなる。例えば、図8(b)に示すように、エンジン回転数Neが急変した場合(図中、時刻t1)に、図8 (a) のように分割された学習領域のどこに学習値を記録するかについて考える。この時、現在のエンジン回転数Neと現在の燃料噴射量Qfに基づいて、学習領域の判定を行うと、時刻t1以降は、図8 (a) の領域Bと判定される。しかし、時刻t1以降の実測値と推定値の偏差(図8(b)中のハッチング部分)は、領域Aのばらつきが原因で生じたものであるため、このばらつきを領域Bへ記録すると誤学習となり、学習精度の低下を招く。
そこで、この誤学習を抑制するために、学習値の領域判定に用いる信号として、エンジン回転数Ne、燃料噴射量Qfを、時間遅れを表現した伝達関数によりフィルタリングした信号NEDLY、QDLYを用いる。これにより、領域B判定結果が時刻t2以降となり、誤学習を低減できる。また、上記学習補正量THLNVの絶対値が所定値4(学習禁止量)より大きい場合は、学習補正量THLNVの更新を停止する(学習禁止判定手段)。これは、触媒が十分活性していない等の理由から一時的に排気温度が上昇していないと考えられるためで、誤学習を防止するために学習補正量の更新を行わない。
また、上記学習補正量THLNVの絶対値が所定値5(昇温禁止量)より大きい場合は、昇温を停止する(昇温禁止判定手段)。これは、インジェクタ故障によるポスト噴射の異常噴射、触媒の劣化、排気温センサの故障等の不具合が考えられる場合に、触媒およびDPFを保護するために昇温を中止するものである。なお、昇温を停止する所定値5は、学習補正量の更新を停止する所定値4よりも大きく設定される(昇温禁止量>学習禁止量)。
図9〜図18に本実施形態におけるECU6の動作を示すフローチャートを示す。以下に動作の詳細を説明する。図9は、DPF3を再生する際の基本動作を示す図であり、まず、ステップ100で、DPF3のPM堆積量MPMを検出する。例えば、DPF3を通過する排気流量とDPF前後差圧の関係は、PM堆積量により変化する。この関係を利用して、DPF上下流の圧力が導入される差圧センサ8で検出した差圧とDPF3を通過する排気流量を基に、PM堆積量を算出する。また、各運転条件でエンジンから排出されるPMを推定し、それを積算することで算出してもよい。
ステップ200では、ステップ100で算出したPM堆積量MPMを、再生開始PM堆積量MPMH(所定値1:例えば4g/L)と比較する。そして、PM堆積量MPMが再生開始PM堆積量MPMHを超えていれば、DPF3の再生の必要があると判断し、ステップ300へ進む。ステップ300では、DPF再生フラグXRGNをオンにし、ステップ500へ進んでDPF3の昇温制御を行う。ステップ200でPM堆積量MPMが再生開始PM堆積量MPMH以下ならば、ステップ400へ進み、DPF再生フラグXRGNがオンかどうかを判定する。DPF再生フラグXRGNがオンならば再生中と判断し、ステップ500へ進んでDPF3の昇温制御を行なう。XRGNがオフならば、DPF3の昇温を行わない。
ステップ500では、DPF3を再生可能な温度に昇温するために必要なポスト噴射量を算出する。以下、図10により詳細な動作を説明する。ステップ510では、現在の運転状態に対応した基本ポスト噴射量QPBSEを算出する。具体的には、まず、現在のエンジン回転数Neと燃料噴射量Qfを読み込み、予め作成しておいた基本ポスト噴射量QPBSEマップを用いて、基本ポスト噴射量QPBSEを算出する。
ステップ520では、目標温度THTRGを算出する。目標温度THTRGはPMが急速燃焼するDPF温度以下で極力高温に設定することが望ましい。PMの急速燃焼を引き起こすDPF温度はPM堆積量に応じて異なるため、PM堆積量MPMに応じて目標温度THTRGを変更してもよい。例えば、PM堆積量MPMが所定値1(例えば4g/L)を超える場合は、所定値1以下の目標温度(例えば650℃)に対して低い目標温度(例えば600℃)とする。
ステップ530では、上流側排気温センサ51の出力から読み込まれるDPF上流排気温度THINをフィードバックして、ポスト噴射量のフィードバック補正量THFBを算出する。本実施形態では、上流排気温度THINと目標温度THTRGとの偏差と過去に行った補正量を状態量とした状態フィードバックを用いることにより、高応答の制御を行っている。また、上流排気温度THINと目標温度THTRGとの偏差に基づく公知のPID制御等を行って、フィードバック補正量THFBを算出してもよい。
ステップ550では、運転状態と過去に噴射されたポスト噴射量の履歴を基に、現在の排気温度推定値THMDLを算出する。これを図11(a)を用いて説明する。ステップ551では、吸気管11に設置されたエアフロメータ53の出力から現在の吸気量GAを読み込み、ステップ552、553で、この吸気量GAに基づいて、時間遅れモデルの時定数T、むだ時間Lを算出する。時定数T、むだ時間Lは予め適合された吸気量GAの1次元マップ(図11(b)、(c)参照)から読み込む。次に、ステップ554で、現在の運転条件およびポスト噴射量により排気温度が収束する温度THCNVを算出する。
ステップ555〜559では、収束温度THCNVをむだ時間Lだけ遅れさせた信号THDLYを算出する。図12にポスト噴射量の変化に対する収束温度THCNVと遅れ信号THDLYの関係を示す。この時、運転状態が変化してむだ時間Lが急変している場合は、ステップ559で読み込む収束温度THCNV(i−d)の値が、前回算出時と時間的に不連続となり、精度低下を招く。これを防ぐために、ステップ555で、むだ時間Lを演算周期dtで除算し整数に丸めた値NLを読み込み、ステップ556で、現在値NL(i)と前回値NL(i−1)を比較する。そして、NL(i)<NL(i−1)である場合には、ステップ558に進み、そうでない場合、すなわち、むだ時間が増加方向に急変する場合はステップ557で徐変させる。
ステップ560では、下記式により、時定数Tに応じて遅れ信号THDLYに1次遅れのフィルタリングを行ない、排気温度推定値THMDLを算出する。
THMDL(i)←THDLY(i)*dt/T+THMDL(i−1)*(1−dt/T)
図12に遅れ信号THDLYと排気温度推定値THMDLの関係を示す。
図10のステップ570では、運転状態の変化に対する温度ばらつきの積分値から補正量を算出し、学習補正量THLNVとして記録する。これを図13(a)で説明する。まず、ステップ571で現在のエンジン回転数Neを、ステップ572で燃料噴射量Qfを読み込む。次いで、ステップ573、574で運転領域毎の学習補正量を記録した回転数および噴射量を軸に持つ学習値の2次元配列MTHLNV(図13(b)参照)から、現在の回転数Ne、燃料噴射量Qfに対応した学習値γを学習補正量THLNVとして読み込む。
ステップ575では、DPF上流側の排気管2aに設置された上流側排気温センサ51から上流排気温度THINを読み込み、ステップ576で前回読み込んだ上流排気温度との差分DTHINを算出する。ステップ577では、ステップ576で算出した差分DTHINの絶対値を、学習停止温度時間変化率KDTHLN(所定値3:例えば、3℃/sec)と比較する。そして差分DTHINの絶対値が学習停止温度時間変化率KDTHLN未満の場合は、ステップ578へ進み、学習補正量THLNVの更新を行う。差分DTHINの絶対値が学習停止温度時間変化率KDTHLN以上の場合は、モデル誤差による誤学習を防止するために、学習補正量THLNVの更新を行わなず、本ルーチンを終了する。
ステップ578では、ステップ575で読み込んだ上流排気温度THINと、ステップ550で算出した温度推定値THMDLの偏差THERRを算出する。次いで、ステップ579で、偏差THERRの積分値IERRを、下記式により算出する。
IERR(i)←IERR(i−1)+THERR
ステップ580で、この積分値IERRの絶対値を、学習禁止積分量KDTHER(所定値4)と比較する。そして、積分値IERRの絶対値が、学習禁止積分量KDTHER未満ならば、ステップ583に進み、学習補正量の更新を行う。積分値IERRの絶対値が、KDTHER以上ならばステップ581に進む。
ステップ581では、積分値IERRの絶対値を、昇温禁止積分量KDTHFAIL(所定値5)と比較する。そして、積分値IERRの絶対値が、昇温禁止積分量KDTHFAIL未満ならば、本ルーチンを終了し、学習補正量の更新を行わない。積分値IERRの絶対値が、昇温禁止積分量KFTHFAIL以上ならば、ステップ582に進む。ステップ582では、昇温制御異常フラグXFAILをオンとし、ポスト噴射を停止する。また、DPF再生フラグXRGNをオフとし、再生を中止する。
ステップ583では、現在のエンジン回転数Neおよび燃料噴射量Qfを、ステップ552、553で算出した時定数T、むだ時間Lに応じてフィルタリングし、時間遅れを持たせた信号NEDLY、QDLYを算出する。ステップ585では、積分値IERRに学習値ゲインKILNVを乗じた積分学習値δを算出し、ステップ586でこの積分学習値δを、遅れ信号NEDLYとQDLYに対応した学習補正量THLNVとして、図13(c)に示すMTHLNVマップに書き込む。
図10のステップ590では、フィードバック補正量THFBと学習補正量THLNVに対応した昇温手段の補正量を算出し、最終ポスト噴射量QPFINを算出する。これを図14(a)を用いて説明する。まず、ステップ591で、昇温制御異常フラグXFAILがオフならばステップ593に進み、ポスト噴射量の補正を行う。昇温制御異常フラグXFAILがオンならばステップ592に進み、ポスト噴射を停止する。
ステップ593〜596では、運転状態に応じたポスト噴射量変化に対する温度変化量の感度PTGAINを算出する。具体的には、ステップ593、594で現在エンジン回転数Neと燃料噴射量Qfを読み込み、ステップ595、596で、図14(b)に示す温度変化ゲインPTGAINマップを用いて、エンジン回転数Neと燃料噴射量Qfに対応する値βから温度変化ゲインPTGAINを算出する。
ステップ597では、ステップ530で算出したフィードバック補正量THFBに、ステップ570で算出した学習補正量THLNVを加算して温度補正量THCORを算出し、この温度補正量THCORに温度変化ゲインPTGAINを乗じてポスト噴射量補正量QPCORを算出する。これは、温度の次元(例えば℃)で算出した温度補正量THCORを、昇温操作量であるポスト噴射量の次元(例えばmm3 /st)に変換するためで、温度変化ゲインPTGAIN(例えば(mm3 /st)/℃)を用いて次元を合わせることで、最終的な補正が可能となる。
ステップ598で、このポスト噴射量補正量QPCORを基本ポスト噴射量QPBSEに加算して最終ポスト噴射量QPFINを算出する。また、ステップ599で、下記の式により最終ポスト噴射量QPFINの上下限ガードを行う。
QPMIN<QPFIN<QPMAX
図9のステップ600では、ステップ100で算出したPM堆積量MPMを、再生終了PM堆積量MPML(所定値2:例えば0.5g/L)と比較する。そして、PM堆積量MPMが再生終了PM堆積量MPML以下ならば、再生終了と判断し、ステップ700へ進む。ステップ700では、DPF再生フラグXRGNをオフにし、再生を終了する。
以上、DPF3上流にDOC4が設置された構成におけるDOC4とDPF3間の排気温度の制御手法についての効果を説明したが、DOC4を備えない構成で、運転状態、昇温操作量、排気温度等から推定したDPF温度をフィードバック制御する場合も同様の効果が得られる。
本発明によれば、再生中のDPF温度制御において、排気温度をフィードバックして昇温操作量の補正を行う場合に、運転条件と昇温操作量に対する温度変化の時間遅れを伝達関数でモデル化し、それを基にした排気温度の推定値と実測値の偏差を学習量として運転状態毎に記録し、補正量に反映させる。また、排気温度の時間変化率を基にして学習実施判定を行うことにより、学習頻度を確保しつつ、推定値の誤差による誤学習を防止し、制御精度を向上させて、再生による燃費悪化を低減することができる。
本発明を適用した内燃機関の排気浄化装置の全体構成図である。 DPF温度制御の概要を示すブロック線図である。 昇温操作量に対する排気温度変化の時間遅れを時定数とむだ時間で表すモデル図である。 排気流量に応じて時定数とむだ時間が変化することを示す図である。 時間遅れを反映した温度推定値と実測値を比較して示す図である。 時間遅れを反映した温度推定値により温度ばらつきの検出頻度が高くなることを示す図である。 時間遅れのモデル化誤差による温度ずれが、排気温度の時間変化率に応じて大きくなることを示す図である。 学習領域判定に温度変化の時間遅れを反映させることで誤学習を低減できることを示す図である。 第1の実施形態におけるECUによるDPF再生の基本動作を示すフローチャート図である。 最終ポスト噴射量を算出するためのフローチャート図である。 (a)は時間遅れを反映した温度推定値を算出するためのフローチャート図、(b)は時定数マップ図、(c)はむだ時間マップ図である。 時間遅れを反映した温度推定値を算出する方法を説明するための図で、温度推定値と収束温度および遅れ信号との関係を示す図である。 (a)は学習補正量を算出するためのフローチャート図、(b)、(c)は学習補正量マップ図である。 (a)は最終ポスト噴射量を算出するためのフローチャート図、(b)は温度変化ゲインマップ図である。 従来の学習制御を説明するための図である。
符号の説明
1 ディーゼルエンジン(内燃機関)
11 吸気管
12 吸気絞り弁
13 EGR通路
2a、2b 排気管
3 ディーゼルパティキュレートフィルタ(DPF)
4 酸化触媒(DOC)
51、52 排気温センサ(温度検出手段)
53 エアフロメータ
54 A/Fセンサ
6 ECU
7 EGR制御弁
8 差圧センサ

Claims (10)

  1. 内燃機関の排気管に設置されるパティキュレートフィルタと、
    上記パティキュレートフィルタを昇温するための昇温手段と、
    内燃機関の運転状態を検出するための運転状態検出手段と、
    上記パティキュレートフィルタの温度を検出するための温度検出手段と、
    上記パティキュレートフィルタへのパティキュレート堆積量を推定するパティキュレート堆積量推定手段と、
    上記パティキュレート堆積量推定手段の出力が所定値を超えた時に、上記昇温手段を操作して、上記パティキュレートフィルタを所定の目標温度近傍まで昇温し堆積したパティキュレートを焼却除去する再生制御手段と、
    上記再生制御手段による上記昇温手段の操作量を補正する補正手段とを備える内燃機関の排気浄化装置において、
    上記補正手段が、
    上記温度検出手段の出力が所定の目標温度近傍となるように上記昇温手段の操作量をフィードバック補正するフィードバック補正手段と
    上記昇温手段の操作量変化に対する温度変化の時間的な遅れを伝達関数により表現するモデル設定手段と、
    上記運転状態検出手段の出力と上記昇温手段の操作量および上記モデル設定手段により設定された伝達関数を基に、時間遅れを反映した温度を推定する温度推定手段と、
    上記温度推定手段の出力と上記温度検出手段の出力の偏差を基に、温度推定値と検出値が一致するように上記昇温手段の操作量を補正し、その補正量を学習補正量として記憶する学習補正手段とを有することを特徴とする内燃機関の排気浄化装置。
  2. 上記フィードバック補正手段は、上記モデル設定手段の設定モデルを用いた状態フィードバックにより、あるいは上記温度検出手段の出力と所定の目標温度との偏差に応じてフィードバック補正量を算出する請求項1記載の内燃機関の排気浄化装置。
  3. 上記学習補正手段は、上記偏差の積分量が大きいほど補正量を大きくする請求項1または2記載の内燃機関の排気浄化装置。
  4. 上記学習補正手段は、上記学習補正量を運転状態毎に記憶する請求項1ないし3のいずれか記載の内燃機関の排気浄化装置。
  5. 上記モデル設定手段は、上記時間遅れをむだ時間と時定数とで表される伝達関数または高次遅れで表される伝達関数としてモデル化し、上記運転状態検出手段の出力に応じて上記むだ時間、時定数または高次遅れ係数を切り替える請求項1ないし4のいずれか記載の内燃機関の排気浄化装置。
  6. 上記温度推定手段は、上記運転状態検出手段の出力と上記昇温手段の操作量を基に定常状態の温度を求め、それを上記モデル設定手段で設定した伝達関数でフィルタリングすることで推定値を算出する請求項1ないし5のいずれか記載の内燃機関の排気浄化装置。
  7. 上記温度検出手段の出力または上記温度推定手段の出力を基に、上記学習補正手段で算出される学習補正量を更新するか否かの判定を行う学習実施判定手段を備えることを特徴とする請求項1ないし6のいずれか記載の内燃機関の排気浄化装置。
  8. 上記学習実施判定手段は、上記温度検出手段または上記温度推定手段の時間変化率(絶対値)が所定値を下回る場合は学習補正量を更新し、所定値以上の場合は更新を停止する請求項7記載の内燃機関の排気浄化装置。
  9. 上記学習補正手段で算出される学習補正量(絶対値)が所定値よりも大きい場合は、学習補正量の更新を禁止する学習禁止手段を備えることを特徴とする請求項1ないし8のいずれか記載の内燃機関の排気浄化装置。
  10. 上記学習補正手段で算出される学習補正量(絶対値)が所定値よりも大きい場合は、上記昇温手段の操作を禁止する昇温禁止手段を備えることを特徴とする請求項1ないし9のいずれか記載の内燃機関の排気浄化装置。
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