JP4319461B2 - 仮想センサを使用するＮＯｘ排出制御システム - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、一般に、排出制御システム、より詳しくは、仮想センサを使用してＮＯｘ排出を制御する方法およびシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
燃焼機関排出に関する高まりつつある政府基準によって、製造者が開発したエンジンから排気される窒素酸化物（ＮＯｘ）や粒子状物質の量を削減するために製造者への責任が増大している。この責任と共に、低燃費エンジンの製造という顧客に対する製造者の責任もある。但し、ときには、低燃費と排出削減との間の相反する関係は、ＮＯｘを削減すると共に、顧客のニーズに合わせるという課題の解決をより困難なものにしている。
【０００３】
１つの公知タイプのＮＯｘ還元技術は選択接触還元法（ＳＣＲ）である。燃焼エンジン内のＮＯｘを還元するこの技術は、一般に、アンモニア、水性尿素、および他のタイプのアンモニア含有化合物のような選択試薬の使用を含む。従来型開ループコントロール尿素を基礎にしたＳＣＲシステムでは、尿素ポンプは、噴霧器を介して燃料エンジンの排気流内に尿素溶液を噴射できる。ＳＣＲコントローラは、噴霧器に利用される尿素の量を制御できる。排気流内で、尿素溶液は、１６０℃のような一定温度以上でアンモニアと二酸化炭素とに分解される。排気ガス混合物がＳＣＲ触媒を通過すると、ＮＯｘ分子が、触媒位置上のアンモニア分子と反応し、分子窒素に還元される。
【０００４】
ＮＯｘを還元するＳＣＲ触媒の性能は、触媒配合物、触媒のサイズ、排気ガス温度、および尿素投与量のような要因に依存する。投与量に関して、ＮＯｘ還元効率は、投与量が一定限度に達するまで線形的に増加する傾向がある。その限度を超えると、ＮＯｘ還元効率は、緩やかな勾配で増加し始める。ＮＯｘ還元効率が低下する１つの理由は、アンモニアが、ＮＯｘ還元プロセスで消費される速度よりも速く供給されることにある。アンモニアスリップとして公知の過剰アンモニアはＳＣＲ触媒から放出され、これは無秩序な排出の元凶となり得る。アンモニアスリップを削減するための公知技術は、ＳＣＲ触媒の背後に酸化触媒を追加することである。酸化触媒は、アンモニアをＮＯｘに戻るように変換でき、それゆえに酸化排出が増す。したがって、最適ＮＯｘ還元は、尿素投与量を最大化すると同時にアンモニアスリップを回避することによって達成できる。
【０００５】
尿素投与量を制御する公知技術は、開ループコントロールプロセスによるものである。開ループコントロールプロセスを利用して、所定のエンジン動作負荷での所定水性尿素注入量がＮＯｘ還元に使用される。但し、周囲条件（例えば、湿度、温度、および圧力）が変動するため、エンジンから放出されるＮＯｘも変動する。したがって、開ループコントロールプロセスを採用するＳＣＲシステムは、ＮＯｘ排出基準の準拠と同時に、アンモニアスリップの回避を確実に行うために尿素投与量に十分な余裕を持たせる必要がある。但し、これらの余裕を設けると、尿素溶液の投与量が不十分となり、ＮＯｘ還元性能の喪失に繋がる。
【０００６】
還元性能の予想される喪失を補正するために、ＳＣＲシステムは、閉ループコントロールプロセスを実施している。これらのタイプのＳＣＲシステムでは、ＮＯｘセンサのような、ＮＯｘ感知装置を、ＳＣＲ触媒後の排気流内に配置する。感知装置は、ＮＯｘレベルを測定し、ＳＣＲコントローラに信号を提供して尿素投与量を調節する。閉ループコントロールプロセスを使用してＮＯｘ還元効率を最大化させても良いが、ＮＯｘ感知装置に関わるコストや保守がネックとなって、エンジン製造者がＳＣＲシステム内にこれらのプロセスを実施するのを躊躇させている。
【０００７】
物理的センサに関わるコストを最小限に抑えるために、幾つかの従来型エンジンコントロールシステムは仮想センサを実行できる。Ｃｈｅｎｇ等に発行された特許文献１は、エンジンのエンジン制御モジュール（ＥＣＭ）内にニューラルネットワークの形で１つまたはそれ以上の仮想センサを格納する仮想センサシステムを示す。Ｃｈｅｎｇ等により教示されたセンサシステムでは、ＥＣＭは、複数の物理的センサからの様々なエンジンパラメータに関わる値を受け、それらの値の様々な組合せをニューラルネットワークに適用する。これらの入力値に基づいて、ニューラルネットワークが次に１つまたはそれ以上の出力パラメータに対する値を生成する。これらの出力値は、物理的センサから受信されたであろうデータに取って代わる仮想データを反映できる。例えば、ニューラルネットワークは、エンジン速度、マニホールド絶対圧力、排気ガス再循環、および空気／流量比の値のような、選択された物理的センサからの値の様々な組合せを受ける。入力値に基づいて、ニューラルネットワークは、残留質量分率、排出量、排気ガス温度、および排気ガス酸素含有量を含む、他のエンジン動作パラメータの値を決定できる。これらの仮想値は、点火タイミング、燃料噴射タイミング、および排出を含む、エンジンに関わる様々な関数を制御するためにＥＣＭによって使用できる。
【０００８】
【特許文献１】
米国特許第６，２３６，９０８号 明細書
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
Ｃｈｅｎｇ等は、仮想センサの使用を通じて排出を制御する能力を示唆しているが、そのコントロールは、排出特性に直接関係のないパラメータおよび／またはエンジン関数に基づいている。例えば、Ｃｈｅｎｇ等は、一般に、エンジン内の燃焼中のピーク温度を下げることによるＮＯｘ排出の削減を教示している。ピーク温度は、燃焼室内により多くのガスが閉じ込められるようにするスロットル位置のような、様々なエンジン関数を制御することによって下げられる。エンジン関数は、中でも、エンジン速度、マニホールド圧力、排気ガス再循環値、および気流値を含む、選択された入力値で構成される仮想センサによって決定される、残留質量分率値に基づいて制御される。したがって、排出制御関数と、Ｃｈｅｎｇその他により教示された仮想センサに関わる選択された入力および出力パラメータの間の弱まった関係は、排出を制御する際のＥＣＭの効率および精度を低下させる。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明の実施形態では、エンジンの排出を制御するプロセスが提供される。このプロセスは、コントロールパラメータとＮＯｘ排出との間の所定関係を反映するモデルに基づいて予測ＮＯｘ値を決定することを含み、コントロールパラメータは、エンジンに関わる周囲湿度、マニホールド圧力、マニホールド温度、燃料消費率、およびエンジン速度を含む。さらに、このプロセスは、予測ＮＯｘ値が、実ＮＯｘ値に関わる所定基準と合致するかの決定に基づいてモデルを調節することを含む。調節されたモデルは、エンジンと関わるメモリ内に記憶され、それによってエンジンから排気されるＮＯｘ排出が、調節モデルから決定された仮想ＮＯｘ排出値に基づいて削減される。
【００１１】
本明細書に組み込まれ、その一部を成す添付図面は、本発明のいくつかの実施形態を説明し、開示と共に本発明の原理を説明するのに役立つ。
【００１２】
【発明の実施の形態】
本発明の典型的実施形態を詳細に参照するに、それらの例は添付図で例示されている。全ての図面を通して同一部分または同様部分には同一参照番号を可能な限り付すものとする。
【００１３】
図１は、本発明の一実施形態と一致する特徴および原理を実行できる典型的システム１００を例示する。本発明の一実施形態では、システム１００は、様々なタイプのホストシステムで動作する、内燃機関タイプのエンジンのような、任意タイプの機械エンジンと関連付けられても良い。例えば、システム１００は、船舶、陸上車両、および／または航空機に関わるエンジンと関連付けられても良い。さらに、システム１００は、製造プラントまたは発電設備内で動作する機械のような、非乗物用システムで動作するエンジンと関連付けられても良い。さらに、システム１００は、尿素をベースにしたＳＣＲシステムにおける説明を目的として示されているが、システム１００は、他の排出制御用途での使用の可能性も有する。従って、当業者には、システム１００が、様々な排出制御システムおよび基準を有する異なる環境で動作可能な様々なタイプのエンジンを含む任意タイプのホストシステムと関連付けられても良いことは理解されよう。
【００１４】
図１に示されるように、システム１００は、尿素タンク１１０、尿素ポンプ１２０、分配システムすなわち噴霧器１３０、ＳＣＲコントローラ１３５、排気システム１４０、およびＳＣＲ触媒１５０を包含できる。尿素タンク１１０は、ＳＣＲシステム内の試薬として使用される、尿素のような、気体、固体ベースの溶液、または水溶液を保持するために使用されるリザーバであっても良い。尿素ポンプ１２０は、尿素タンク１１０から噴霧器１３０に尿素溶液を抽出するハードウエアまたはソフトウエア制御される装置であっても良い。噴霧器１３０は、ＳＣＲコントローラ１３５からのコントロール信号に基づいて尿素溶液を噴霧し、排気ガスシステム１４０内に噴霧溶液１４５をセットするハードウエアまたはソフトウエア制御される装置であっても良い。本発明の一実施形態では、ＳＣＲ触媒１５０は、排気ガス混合物内のＮＯｘ分子をアンモニア分子と反応させて分子窒素を生成するために使用されても良い。あるいは、排気システム１４０は、ＳＣＲ触媒１５０を用いずに動作できる。
【００１５】
さらに、システム１００は、ＳＣＲ触媒１５０の後の排気システム１４０から排気されるＮＯｘ排出の測定および／または分析を行うように構成される物理的ＮＯｘセンサ１６０を包含しても良い。本発明の一実施形態では、センサ１６０は、システム１００と関連付けられた目標エンジンの動作に基づいてＳＣＲコントローラ１３５に実ＮＯｘ排出値を提供できる。図１は、物理的ＮＯｘセンサ１６０を含むシステム１００を示すが、本発明のある実施形態では、システム１００をセンサ１６０を使用しないで動作させる。
【００１６】
ＳＣＲコントローラ１３５は、システム１００の動作を監視し、制御する処理システムであっても良い。コントローラ１３５は、システム１００およびホストシステム内で動作する様々なセンサからの情報を収集し、システム１００および／またはホストシステムの動作に影響を与えるコントロール信号を提供するように構成されても良い。本発明の一実施形態では、ＳＣＲコントローラは、システム１００と関連付けられたエンジンの動作を監視し、制御するエンジン制御モジュール（ＥＣＭ）の一部であっても良い。例えば、ＳＣＲコントローラは、本発明に関連した一定の実施形態に専用の機能を実行するＥＣＭ内のプログラム化またはハードワイヤードモジュールであっても良い。この例では、ＳＣＲコントローラ１３５は、ＥＣＭのメモリ素子内の命令やデータとして記憶され、ＥＣＭ内で動作するプロセッサによって実行されるソフトウエアであっても良い。あるいは、ＳＣＲコントローラ１３５は、ホストシステムの他の構成要素から独立したモジュールであっても良い。
【００１７】
図１は、本発明の一実施形態に関連した一定の特徴と一致するＳＣＲ制御関数に専用の独立モジュールとして構成されたＳＣＲコントローラ１３５を示す。コントローラ１３５は、プロセッサ１３６、メモリ１３７、およびインターフェイス１３８を包含できる。プロセッサ１３６は、メモリ１３７とインターフェイス１３８との間でデータを交換して本発明に関連した特徴と一致する一定の処理を実行する、マイクロコントローラのような、処理装置であっても良い。単一プロセッサが図１では示されているが、当業者には、ＳＣＲコントローラ１３５が、本発明の一定の実施形態と一致する機能を実行するために集合的に動作する複数のプロセッサを包含しても良いことは理解されよう。
【００１８】
メモリ１３７は、プロセッサ１３６によって使用される情報を記憶するように構成される任意タイプの記憶装置であっても良い。例えば、メモリ１３７は、本質的に揮発性または不揮発性であっても良い磁気、半導体、テープ、および／または光学式の記憶装置を包含できる。さらに、メモリ１３７は、フォールトトレラント・オペレーション用の冗長構成のような、様々な構造で構成される１つまたはそれ以上の記憶装置を包含できる。当業者には、メモリ１３７のタイプ、構成、および構造が、本発明の趣旨および範囲を逸脱することなく変更できることは理解されよう。本発明の一実施例では、メモリ１３７は、ＮＯｘ仮想センサ１３９を反映するデータを記憶できる。
【００１９】
インターフェイス１３８は、プロセッサ１３６からと、ＳＣＲコントローラ１３５の外にある実体からのデータを受ける入力／出力装置であっても良い。さらに、インターフェイス１３８は、プロセッサ１３６および外部実体にもデータを提供できる。インターフェイス１３８は、ハードウエア、ソフトウエア、またはそれらの組合せに基づくモジュールであっても良い。本発明の一実施形態では、インターフェイス１３８は、システム１００および／またはホストシステム内の様々な場所に配置されても良い１つまたはそれ以上の物理的センサ１６０からの信号を受けることができる。さらに、インターフェイス１３８は、プロセッサ１３６からのコントロール信号を、システム１００および／またはホストシステム内の、例えば、エンジン内で動作する燃料噴射構成要素のような、様々な構成要素に提供できる。当業者には、インターフェイス１３８の構成を本発明の趣旨および範囲を逸脱することなく変更できることは理解されよう。例えば、インターフェイス１３８は、データを受信および送信するためのそれぞれ専用の独立通信ポートを包含しても良い。あるいは、インターフェイス１３８は、プロセッサ１３６内で動作する１つまたはそれ以上の処理要素に、および／またはそれらの処理要素からデータを提供および／または送るためにプロセッサ１３６内に一体化されても良い。
【００２０】
本発明の一実施形態では、システム１００は、ＳＣＲコントローラ１３５によって維持されるＮＯｘ仮想センサ１３９を使用して排気システム１４０で実行されるＮＯｘ還元プロセスの効率を最大化するように構成されても良い。ＮＯｘ仮想センサ１３９は、周囲条件やホストシステム動作パラメータの変化に基づいて排気システム１４０から放出されるＮＯｘレベルを決定するソフトウエアをベースにした構造であっても良い。決定されたＮＯｘ排出レベルに基づいて、ＳＣＲコントローラ１３５は、コントロール信号をＥＣＭ（図示せず）に提供してＮＯｘ排出を削減するようにエンジンの動作を調節できる。あるいは、ＳＣＲコントローラ１３５は、測定コントロールパラメータや予測ＮＯｘ値に基づいて、システム１００の尿素投与量を調節するように、排出制御システムを調節しても良い。ＮＯｘ仮想センサ１３９の開発は、システム１００と関連付けられたタイプのホストシステムと関連付けられる様々な構造および／または履歴動作データに基づくものであっても良い。
【００２１】
本発明の一実施形態では、ＮＯｘ仮想センサ１３９は、開発中または動作後（例えば、現実世界の条件での動作後の制御された環境でエンジンを運転）に様々なタイプのエンジンを試験するように構成される試験システムによって作成できる。試験システムは、試験エンジンに様々なコントロール変数を適用し、１つまたはそれ以上の応答およびコントロールパラメータと関連付けられた情報を収集することによって試験エンジンを操るために使われるハードウエアおよび／またはソフトウエアを包含しても良い。例えば、試験システムは、本発明に関連した一定の特徴と一致するプロセスを実行するために使用される１つまたはそれ以上のプロセッサ、メモリ素子、インターフェイス装置、および任意の構成要素を包含しても良い。
【００２２】
図２は、本発明の一実施形態に関わる一定の特徴と一致する典型的仮想センサ作成プロセスのフロー図を示す。最初に、ＮＯｘ仮想センサ１３９を作成するために、試験システムは、ＮＯｘ仮想センサ１３９を利用する目標エンジンのタイプと関連付けられた１つまたはそれ以上のコントロールパラメータを決定できる（ステップ２１０）。コントロールパラメータは、エンジンの様々な応答特性の動作を制御するパラメータであっても良い。さらに、コントロールパラメータは、エンジンの動作に対応する条件と関連付けられるパラメータであっても良い。例えば、エンジンの動作特性は、燃料噴射タイミング、圧縮比、ターボチャージャ効率、後部冷却器特性、温度値、圧力値、周囲条件（例えば、湿度）、燃料消費率、およびエンジン速度に基づいて変わる。
【００２３】
従って、試験システムは、ＮＯｘ排出のような、１つまたはそれ以上の応答パラメータに基づいて１つまたはそれ以上のコントロールパラメータを決定できる。本発明の一実施形態では、試験システムは、エンジンのＮＯｘ排出が、湿度および周囲温度および目標エンジンに関わる圧力のような、選択されたコントロールパラメータに基づいて変わると決定できる。従って、ＮＯｘ排出とこれらのコントロールパラメータとの間の関係は、ＮＯｘ排出を正確に予測できる仮想センサを作成するために、試験システムによって決定されても良い。例えば、試験システムは、複数の同様タイプのディーゼルエンジンの動作特性を監視および／またはモデル化することによってディーゼルエンジンの排出挙動を予測できるモデルを作成できる。
【００２４】
本発明の一実施形態では、試験システムは、ＮＯｘ排出と目標エンジンタイプに関わる様々な動作パラメータとの間の正確な関係を提供するコントロールパラメータを決定できる。次に、これらのコントロールパラメータは、ＮＯｘ仮想センサ１３９を作成するために使用できる。例えば、先のモデル化および監視プロセスに基づいて、試験システムは、湿度がエンジンのＮＯｘ排出を著しく変化させると決定できる。吸気マニホールド温度、吸気マニホールド圧力、燃料消費率、およびエンジン速度のような、他のコントロールパラメータが、同じようにＮＯｘ排出に著しい影響を与えるように決定されても良い。従って、本発明の一実施形態では、ステップ２１０において試験システムで決定されたコントロールパラメータは、これらに限定されるものではないが、周囲湿度（Ｈ）、吸気マニホールド圧力（Ｐｉｎｔ）、吸気マニホールド温度（Ｔｉｎｔ）、燃料消費率（Ｍｆ）、およびエンジン速度（Ｎ）を包含できる。当業者には、他の動作パラメータがＮＯｘ排出に影響を与え、他の動作パラメータも試験システムで仮想センサを作成するために使用できることは理解されよう。
【００２５】
一旦決定されると、試験システムは、１つまたはそれ以上の試験エンジンに試験動作を行い、試験動作中に各試験エンジンに関わるコントロールパラメータのそれぞれに対する値を収集できる（ステップ２２０）。さらに、試験システムは、試験エンジンの排気装置のそれぞれから対応する実ＮＯｘ排出値を収集できる（ステップ２３０）。収集されたＮＯｘ排出値は、試験システムに関わるメモリ素子に記憶できる。試験エンジンのそれぞれは、例えば、同様の設計仕様を有するディーゼルエンジンのように、同様の特性を有しても良い。試験システムは、複数のＮＯｘ排出値を収集するためにコントロールパラメータの値を異なる組合せに変更できる。収集されたＮＯｘ排出値およびコントロールパラメータ値に基づいて、試験システムは、ＮＯｘ排出と試験されたタイプのエンジンに関わるコントロールパラメータとの間の関係を反映するモデルを作成できる（ステップ２４０）。
【００２６】
本発明の一実施形態では、モデルは、ＮＯｘ排出とステップ２１０で決定されたコントロールパラメータとの間の関係を反映する数学的構成概念であっても良い。従って、各タイプのエンジンのＮＯｘ排出は、決定されたコントロールパラメータに基づく関数として表すことができる。例えば、本発明の一実施形態では、数学的モデルは下記関数として表現されても良い。
ＮＯｘ＝ｆ（Ｈ，Ｐｉｎｔ，Ｔｉｎｔ，Ｍｆ，Ｎ），
ここでＨは、コンプレッサ入口前の空気導入装置内に配置された湿度センサで測定される周囲湿度であり、Ｐｉｎｔは、吸気マニホールド圧力であり、Ｔｉｎｔは吸気マニホールド温度であり、Ｍｆは燃料消費率であり、Ｎはエンジン速度であり、これらの全てが、モデルと関連付けられる目標エンジンと関連付けられている。従って、試験システムによって作成されたモデルは、コントロールパラメータＨ、Ｐｉｎｔ、Ｔｉｎｔ、ＭｆおよびＮの値に基づいて目標エンジンからのＮＯｘ排出のレベルを予測するために使用されても良い。ゆえに、生成されたモデルは、目標エンジンの排気と関連付けられたＮＯｘ排出と関連付けられた値を提供することによって物理的ＮＯｘセンサと同じように動作するＮＯｘ仮想センサとして働く。従って、以下で説明する用語「モデル」および「ＮＯｘ仮想センサ」は、ほぼ同じ意味で使われる。
【００２７】
本発明の一実施形態では、モデル（仮想センサ１３９）は、入力として決定されたコントロールパラメータを受け入れ、出力として予測されたＮＯｘ値を生成するニューラルネットワークと関連付けられる。ニューラルネットワークは、バックプロパゲーションまたはフィードフォワードネットワークのような、多数の異なる公知ニューラルネットワーク構造で構成されても良い。図３は、仮想センサ１３９を表す典型的ニューラルネットワークのブロック線図を示す。
【００２８】
示されるとおり、ニューラルネットワークは、入力層３１０、隠れ層３２０、および出力層３３０を含む。入力層３１０は、コントロールパラメータ（例えば、Ｈ、Ｐｉｎｔ、Ｔｉｎｔ、Ｍｆ、およびＮ）をそれぞれの入力ノードで受けることができる。これらのパラメータ値は、それぞれの入力および隠れ層ノードと関連付けられた重みを有するリンク３１５を経て隠れ層３２０内のノードにそれぞれ提供されても良い。リンク３１５と関連付けられた重みは、ゼロまたはゼロに等しい値を有することができる。隠れ層３２０内の各ノードは、リンク３１５と関連付けられた重みと伝達関数との複合であっても良い入ってくる信号への機能を実行できる。隠れ層３２０内の各ノードは、入力層３１０内のノードから受けた信号に、同じ伝達関数を適用しても良い。例えば、あるタイプのニューラルネットワークでは、各パラメータ値に、それぞれのリンクと関連付けられた重みが乗じられ、次に各ノードが各パラメータ（その重みを乗じた）の値を合計する。この数は、次に二次元マップ、典型的にシグモイド関数等への入力として使われる。隠れ層３２０内の各ノードは、順に、出力信号をリンク３２５を経て、応答パラメータに対応する予測値、この場合ＮＯｘ排出値、を生成する出力層３３０内の出力ノードに提供する。隠れ層３２０内の各ノードから延びるリンク３２５は、関連重みを有することもできる。リンク３１５と関連付けられた重みと同様に、リンク３２５と関連付けられた重みも、ゼロまたはゼロにほぼ等しい値を有することができる。
【００２９】
ニューラルネットワークの動作は公知であり、本発明の実施形態に関する一定の特徴と一致する方法およびシステムは、入力層３１０において提供されるコントロールパラメータに基づいて予測ＮＯｘ排出値を反映するデータを生成するために様々なタイプのニューラルネットワークを組み入れることができる。例えば、図３は、１つのレベルのノードを有する隠れ層３２０と出力層３３０内にたった１つの出力ノードとを示すが、当業者には、１つを超えるレベルのノードが隠れ層３２０内に包含され、１つを超えるノードが、異なる応答パラメータと関連付けられた出力層３３０内に包含されても良いことは理解されよう。例えば、第２の出力ノード（図示せず）が、燃料消費率、排気マニホールド温度、ターボ速度、トルクなどと関連付けられた値を出力するために包含され得る。
【００３０】
図２を再び参照するに、試験システムによって作成されたモデルが目標エンジンのＮＯｘ排出値を正確に予測できることを確実にするために、本発明の実施形態では、試験システムはモデルを試験できる（ステップ２５０）。本発明の一実施形態では、試験システムは、ＮＯｘ排出値の予測セット決定するためにコントロールパラメータ毎に試験値をモデルに適用できる。さらに、目標装置に対して、モデルに適用されたものと同じ値をコントロールパラメータ毎に生成する試験動作が行われる。試験システムは、次に、目標装置と関連付けられた物理的ＮＯｘ排出センサから実ＮＯｘ排出値を収集できる。本発明の一実施形態では、物理的ＮＯｘ排出センサは、永久構成要素として目標エンジンに関わる排気システム内に包含するか、または試験用に排気システムに一時的に取り付けても良い。
【００３１】
試験システムは、次に実ＮＯｘ値と予測ＮＯｘ値とを比較して、モデルが所定基準と一致するかを決定できる（ステップ２６０）。例えば、所定基準は、実ＮＯｘ値と予測ＮＯｘ値との間の最大許容差を反映するしきい値と関わりをもたせても良い。当業者には、多数の異なる条件、しきい値などが、本発明の範囲から逸脱することなく所定基準として適用されても良いことは理解されよう。
【００３２】
モデルが所定基準に合致しない場合（ステップ２６０；ＮＯ）、モデルを、調節し（ステップ２７０）、所定基準が満たされる（ステップ２６０；ＹＥＳ）まで再試験する。一旦、モデルが、決定されたコントロールパラメータに基づいて正確な予測ＮＯｘ排出値を生成すると、試験システムは、目標エンジンを現実世界の環境で動作させる前にシステム１００のＳＣＲコントローラ１３５のメモリ１３７にモデルを記憶できる（ステップ２８０）。
【００３３】
本発明の一実施形態では、モデルがニューラルネットワークとして構成され、モデルが所定基準に合致しないとき、試験システムは、ニューラルネットワークの隠れ層内のノードに対応するリンクと関連付けられた重みを調節してＮＯｘ排出値の先の不正確な予測を補正することができる。例えば、ニューラルネットワークが隠れ層３２０内に１レベルのノードを超えて包含する場合、隠れ層内のノードを互いに接続する各リンクと関連付けられた重みが調節されてニューラルネットワークを訓練し、より正確なＮＯｘ排出値を生成する。重み調節は、ラジアルベーシス関数近似法に関するアルゴリズムのような、ニューラルネットワークを訓練するために使用される試験システムによって実行される多数の公知アルゴリズムのうちいずれで行われても良い。当業者には、本発明のある実施形態では、ニューラルネットワークの学習プロセスに影響を与える異なるアルゴリズムを採用しても良いことは理解されよう。
【００３４】
先に説明したように、一旦、訓練したモデルがＳＣＲコントローラ１３５内に記憶されると、目標エンジンは、運転用に作動されても良い。つまり、目標エンジンは、ホストシステム（例えば、トラクタ、高速道路用車両、固定プラント設備など）内に提供され、現実世界の動作に曝される。これらの動作中、周囲およびエンジン動作条件は、物理的センサ、ＥＣＭ、および／またはＳＣＲコントローラ１３５によって監視および測定される。エンジン動作と関連付けられた測定値は、メモリ１３７に記憶されたモデルのコントロールパラメータとしてＳＣＲコントローラ１３５に提供されても良い。例えば、動作中、目標エンジンと関連付けられた湿度Ｈ、吸気マニホールド圧力Ｐｉｎｔ、吸気マニホールド温度Ｔｉｎｔ、エンジン速度Ｎ、および燃料消費率Ｍｆを反映する値が、インターフェイス１３８を介してＳＣＲコントローラ１３５に提供されても良い。これらの値は、メモリ１３７に記憶されたモデルを使用してＮＯｘ排出値を決定するためにＳＣＲコントローラ１３５によって使用されても良い。決定されたＮＯｘ値に基づいて、ＳＣＲコントローラ１３５は、排気システム１４０から排出されるＮＯｘ排出を最小限に抑えるか、または影響を与えるシステム１００によって使用されるコントロール信号を提供できる。一典型的実施形態では、予測されたＮＯｘ排出値に基づいて、ＳＣＲコントローラ１３５は、ＮＯｘ排出を促進するか、または最小限に抑えるために排気システム１００に提供される尿素溶液の投与量を調節するコントロール信号を提供できる。従って、システム１００、および目標エンジンは、コスト増に繋がる物理的ＮＯｘセンサまたは分析器を使用することなく動作中に排出の促進または最小化プロセスを実行できる。
【００３５】
目標エンジンの性能がエンジンの用途に基づいて変わるので、所望、または実際のエンジン動作に基づいてモデルを微調整することが望ましい。本発明の一実施形態では、システム１００は、この微調整を行うためにＮＯｘセンサを組み込むことができる。コストを抑えるために、予想される比較的短い寿命のセンサを使用することが望ましい。例えば、より高価なフォールトトレラントなＮＯｘセンサよりも故障しやすい物理的ＮＯｘセンサを、排気システム１４０の出力に配置し、システム１００で使用して、現実世界での動作中にＳＣＲコントローラ１３５に記憶されたモデルの動作を微調整するようにしても良い。
【００３６】
図４は、本発明の実施形態に関する一定の特徴と一致する方法および装置によって実施される典型的訓練プロセスのフロー図を示す。示される通り、システム１００およびメモリ１３７に記憶されたモデルを包含する目標エンジンは、作業環境で行われる実地動作のような、動作に曝される（ステップ４１０）。これらの動作中、ＳＣＲコントローラ１３５は、ＳＣＲ触媒１５０の後に配置された精密物理的センサ１６０から実ＮＯｘ排出値を収集できる（ステップ４２０）。さらに、ＳＣＲコントローラ１３５は、ＮＯｘ排出値に影響を与えることで知られるコントロールパラメータ（例えば、Ｈ、Ｐｉｎｔ、Ｔｉｎｔ、ＭｆおよびＮ）の対応値を収集できる。コントロールパラメータは、目標エンジン内で動作する物理的センサから、および／またはＥＣＭから収集されても良い。実ＮＯｘ値および対応コントロールパラメータ値は、図２のステップ２５０〜２７０に対して上述したものと同じように動作中にメモリ１３７に記憶されたモデルを訓練（ステップ４３０）するために使われても良い。つまり、ＳＣＲコントローラ１３５は、予測ＮＯｘ排出値を生成するためにコントロールパラメータ値をメモリ１３７に記憶されたモデルに適用できる。予測ＮＯｘ値を、次に収集される実ＮＯｘ値と比較し、その比較に基づいて、モデルを調節しても良い（例えば、ニューラルネットワークの重みは、予測ＮＯｘ値が所定基準に合致するまで調節されても良い）。本発明の一実施形態では、訓練中、ＳＣＲコントローラ１３５は、ＮＯｘ値とコントロールパラメータ値との間の関係を反映するマップを作成または更新できる。マップは、目標エンジンの動作を制御して現実世界での動作中のＮＯｘ排出を最小限に抑えるためにＥＣＭによって使われても良い。あるいは、マップは、システム１００での尿素投与量を調節するためにＳＣＲコントローラ１３５によって使われても良い。
【００３７】
本発明の一実施形態では、ＳＣＲコントローラ１３５に記憶されたモデルは、センサ１６０が故障する（ステップ；ＹＥＳ）まで物理的ＮＯｘセンサ値を使用して継続的に訓練されても良い。システム１００は、当業者には公知の多数の異なる故障検出技術を使用して物理的ＮＯｘセンサ１６０の故障を検出できる。例えば、システム１００は、センサ１６０がセンサ信号を生成できないとき物理的ＮＯｘセンサ１６０を包囲するデバイスから故障検出信号を受けるように構成されても良い。あるいは、ＳＣＲコントローラ１３５は、物理的ＮＯｘセンサ１６０が、公知の監視型処理のように、センサ信号の提供を停止したときを決定するように構成されても良い。当業者には、システム１００が物理的ＮＯｘセンサの故障を検出する方法が上記例に限定されず、および様々な故障検出技術が本発明の範囲から逸脱することなく実施されても良いことは理解されよう。
【００３８】
物理的ＮＯｘセンサ１６０が故障したことを、一旦、システムが検出すると、ＳＣＲコントローラ１３５が、物理的ＮＯｘセンサ１６０の故障の前にモデルに組み込まれている訓練値に基づいてモデルを設定するように構成されても良い。図４の典型的実施形態では、コントローラ１３５は、最新訓練値でモデルを設定する（ステップ４５０）。モデルの設定は、訓練の終了と、ニューラルネットワークと関連付けられたモデルの重みの決定と関連付けられても良い。最新訓練値は、単一データ値またはポイントに限定されるものではないが、多数の動作ポイントを反映させても良い。さらに、ＳＣＲコントローラ１３５は、訓練中に作成されたマップを更新しても良い。本発明の一実施形態では、ＳＣＲコントローラ１３５は、メモリ１３７よりも大きなフォールトトレラント性能を有する他のメモリ素子にモデルおよび／またはマップを記憶させても良い。例えば、モデルを設定するために、プロセッサ１３６は、多種の故障に耐えるように構成される不揮発メモリ素子にモデルおよび／または更新マップをコピーできる。システム１００は、次に、ＳＣＲコントローラ１３５に記憶された仮想センサ１３９を使用してその後の動作で目標エンジンおよびシステム１００を動作できる（ステップ４６０）。従って、システム１００は、ＳＣＲコントローラ１３５に記憶された訓練モデルによって生成された予測ＮＯｘ排出値に基づいてその後の動作中に目標システムのＮＯｘ排出を促進させるか、または最小限に抑えることができる。例えば、システム１００は、予測ＮＯｘ排出値に基づいて排気システム１４０内に投入される尿素溶液の投与量を調節するように構成されても良い。あるいは、ＳＣＲコントローラ１３５および／またはＥＣＭは、燃料噴射タイミング、バルブ位置、噴射率等のような、目標エンジンと関連付けられた１つまたはそれ以上の動作パラメータを調節するコントロール信号を生成するために予測ＮＯｘ排出値を使用しても良い。コントロール信号は、エンジン構成要素、排出制御構成要素、またはそれらの両方の動作に影響を与えることができる。
【００３９】
（産業上の利用可能性）
本発明に関する一定の特徴と一致する方法およびシステムは、目標エンジンの特定用途に基づいて訓練される仮想ＮＯｘセンサに基づいて目標エンジンのＮＯｘ排出を最小限に抑えることができるようにする。さらに、選択されたセットのコントロールパラメータを使用して仮想ＮＯｘセンサを正しくモデル化することによって、仮想センサは、高価で、故障しやすく、有効な保守を要する物理的センサの必要性をなくす確実且つ正確な情報を提供できる。
【００４０】
本発明の一実施形態では、典型的仮想センサ作成プロセスは、試験システムの代わりに、システム１００と関連付けられたＳＣＲコントローラ１３５またはＥＣＭによって実行できる。例えば、ＳＣＲコントローラ１３５またはＥＣＭは、システム１４０の排気出力内に配置される物理的ＮＯｘセンサ１６０の現場結線に基づいてモデル試験プロセスを実行するように構成されても良い。つまり、物理的センサ１６０を、目標エンジンの現場に持ち込み、排気システム１４０に接続するようにしても良い。本発明のこの実施形態では、インターフェイス１３８は、物理的ＮＯｘセンサ１６０を受けるデバイスからの接続信号を受けることができる。従って、ＳＣＲコントローラ１３５が接続信号を検出すると、プロセッサ１３６がＮＯｘ仮想センサ１３９を発生させる仮想センサ作成プロセスを開始できる。作成プロセスが完了し、ＮＯｘ仮想センサ１３９が設定されると、プロセッサ１３６は、動作中に使用するための仮想センサ１３９をメモリ１３７に記憶できる。次に、物理的ＮＯｘセンサ１６０は除去され、他の目標エンジンを再訓練するために使用されるか、またはシステム１００の性能を微調整するために後に提供されても良い。ゆえに、例えば、目標エンジンが、異なる作業現場のような、他の異なる作業用途に曝されるとき、物理的ＮＯｘセンサ１６０を、メモリ１３７に記憶されたモデルを再訓練するために新たな作業現場に持ち込むことができる。
【００４１】
本発明の他の実施形態では、目標エンジンは、特定の所望作業用途で識別され、モデルは、所望用途と関連付けられた実作業動作中の正確なＮＯｘ排出予測を確実にするために再訓練されても良い。モデルの所望作業用途は、農業環境、建設現場環境、採掘環境等のような、作業環境と関連付けられても良い。さらに、モデルは、目標エンジンのタイプに基づいて再訓練されても良い。目標エンジンのタイプは、しきい値、最大動作限度、エンジンの物理的特性などのような、エンジンに対応する性能仕様と関連付けられても良い。従って、試験システムは、様々なタイプのエンジンと関連付けられた様々な作業用途に対する履歴動作データを維持する記憶デバイスで構成されても良い。例えば、試験システムは、特定の性能仕様を有する様々な目標エンジンと関連付けられた様々なファイルを包含できる。これらのファイルは、複数のエンジンの動作と関連付けられたコントロールパラメータの対応測定値に基づいて収集された現実世界のＮＯｘ排出データを反映する履歴動作データを包含できる。対応コントロールパラメータは、モデルを再訓練するために目標エンジンのＳＣＲコントローラ１３５内に記憶されたモデルに適用されても良い。本発明の一実施形態では、試験システムは、図２で実行されたプロセスと同じように再訓練されたモデルの精度を確認するために物理的ＮＯｘ排出センサ１６０を使用できる。あるいは、試験システムは、モデルによって生成された予測ＮＯｘ排出値を微調整する実ＮＯｘ排出値として履歴帰還データを使用できる。ゆえに、例えば、エンジン製造者は、様々なタイプのエンジンの一般モデルを作成し、その後に個々の目標エンジンの所望用途またはエンジンタイプに基づいてそのモデルを微調整できる。
【００４２】
本発明の他の実施形態では、試験システムは、目標エンジンのタイプに基づいてＮＯｘ仮想センサ１３９を作成するために使用される一組のコントロールパラメータを決定できる。例えば、履歴動作データに基づいて、試験システムは、第１組の設計仕様（例えば、動作しきい値、限度など）を有する第１タイプのエンジンが、第２タイプのエンジンと比較してＮＯｘ排出に影響を与える異なるコントロールパラメータを有すると決定できる。従って、試験システムは、第２タイプのエンジンと比べてＮＯｘ仮想センサを発生させるために第１タイプのエンジンに使用される追加の、またはより少ないコントロールパラメータを包含しても良い。
【００４３】
本発明の他の実施形態では、ＳＣＲコントローラ１３５は、システム１００が関連付けられる目標エンジンの動作に基づいて履歴動作条件のログファイルを維持できる。ログファイルは、メモリ１３７または他のローカルまたはリモートメモリデバイスに維持されても良く、選択されたコントロールパラメータ、および予測および／または実ＮＯｘ排出値間の関係のマップを包含しても良い。ログファイルは、目標エンジンが試験現場に持ち込まれる場合、試験システムによってリモートメモリデバイスにダウンロードされるか、あるいは、目標エンジンが設置される作業現場に持ち込まれる携帯システムにダウンロードされても良い。ダウンロードしたログファイルは、試験システムに提供され、他の目標エンジンで使用されるＮＯｘ仮想センサを作成および／または訓練するために使用される履歴動作条件データを提供するために使われても良い。
【００４４】
本発明の他の実施形態では、メモリ１３７は、本発明に関する一定の特徴に一致する１つまたはそれ以上の処理を個々におよび／または集合的に実行する複数のプロセッサを包含しても良い。例えば、ＳＣＲコントローラ１３５は、ＮＯｘ仮想センサ１３９を表すメモリ１３７に記憶されたプログラムコードを実行するように構成されても良い。さらに、メモリ１３７は、仮想センサ１３９を訓練するための、プロセッサ１３６によって実行されると、処理を実行するプログラムコードを包含しても良い。従って、当業者には、ＳＣＲコントローラ１３５が本発明の一定の実施形態に関わる特徴および原理を反映する１つまたはそれ以上のソフトウエアを基礎としたプロセスを実行するように構成されても良いことは理解されよう。
【００４５】
上述のように、ＳＣＲコントローラ１３５は、予測ＮＯｘが所定しきい値よりも大きい場合（例えば、所定基準に合致しない場合）に動作できる。ＳＣＲコントローラ１３５によって起こされる動作は、エンジン、排出物浄化装置、または両方に対するものであっても良い。例えば、コントロールパラメータは、システム１００によって生成される実ＮＯｘ排出を削減するために、直接的に、または間接的に調節されても良い。さらに、ＳＣＲコントローラ１３５は、例えば、試験システムによって決定されたコントロールパラメータの値を調節する変更を行うとき、エンジン性能を考慮に入れることができる。例えば、燃料噴射タイミングが、選択されたレベルのパワーを維持すると共にＮＯｘ排出にも影響を与えるために燃料消費率と併せて変更されても良い。
【００４６】
本発明の特徴、実施形態、および原理は、様々な環境で実施されても良い。このような環境や関連用途は、本発明の多様なプロセスおよび動作を実行するために特に構成されても良い。ここで開示したこれらのプロセスは、いかなる特定のシステムにも本質的に関連付けられるものではなく、電気をベースとした構成要素の適当な組合せで実施することができる。本発明の他の実施形態は、ここで開示した本発明の明細書や実施の検討から当業者には明白となろう。明細書や実施例は、あくまでも典型例として考えられるべきものであり、本発明の真の趣旨および範囲は請求の範囲で示されるものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に関する一定の原理と一致するＳＣＲシステムを例示する図である。
【図２】本発明の一実施形態に関する一定の原理と一致する典型的仮想センサ構築プロセスのフロー図である。
【図３】本発明の一実施形態に関する一定の原理と一致する典型的ニューラルネットワークを例示する図である。
【図４】本発明の一実施形態に関する一定の原理と一致する典型的訓練プロセスのフロー図である。
【符号の説明】
１００ システム
１１０ 尿素タンク
１２０ 尿素ポンプ
１３０ 噴霧器、
１３５ ＳＣＲコントローラ
１３６ プロセッサ
１３７ メモリ
１３８ インターフェイス
１３９ ＮＯｘ仮想センサ
１４０ 排気システム
１４５ 噴霧溶液
１５０ ＳＣＲ触媒
１６０ ＮＯｘ物理的センサ
３１０ 入力層３１０
３１５ リンク
３２０ 隠れ層
３２５ リンク
３３０ 出力層
【発明の属する技術分野】
この発明は、一般に、排出制御システム、より詳しくは、仮想センサを使用してＮＯｘ排出を制御する方法およびシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
燃焼機関排出に関する高まりつつある政府基準によって、製造者が開発したエンジンから排気される窒素酸化物（ＮＯｘ）や粒子状物質の量を削減するために製造者への責任が増大している。この責任と共に、低燃費エンジンの製造という顧客に対する製造者の責任もある。但し、ときには、低燃費と排出削減との間の相反する関係は、ＮＯｘを削減すると共に、顧客のニーズに合わせるという課題の解決をより困難なものにしている。
【０００３】
１つの公知タイプのＮＯｘ還元技術は選択接触還元法（ＳＣＲ）である。燃焼エンジン内のＮＯｘを還元するこの技術は、一般に、アンモニア、水性尿素、および他のタイプのアンモニア含有化合物のような選択試薬の使用を含む。従来型開ループコントロール尿素を基礎にしたＳＣＲシステムでは、尿素ポンプは、噴霧器を介して燃料エンジンの排気流内に尿素溶液を噴射できる。ＳＣＲコントローラは、噴霧器に利用される尿素の量を制御できる。排気流内で、尿素溶液は、１６０℃のような一定温度以上でアンモニアと二酸化炭素とに分解される。排気ガス混合物がＳＣＲ触媒を通過すると、ＮＯｘ分子が、触媒位置上のアンモニア分子と反応し、分子窒素に還元される。
【０００４】
ＮＯｘを還元するＳＣＲ触媒の性能は、触媒配合物、触媒のサイズ、排気ガス温度、および尿素投与量のような要因に依存する。投与量に関して、ＮＯｘ還元効率は、投与量が一定限度に達するまで線形的に増加する傾向がある。その限度を超えると、ＮＯｘ還元効率は、緩やかな勾配で増加し始める。ＮＯｘ還元効率が低下する１つの理由は、アンモニアが、ＮＯｘ還元プロセスで消費される速度よりも速く供給されることにある。アンモニアスリップとして公知の過剰アンモニアはＳＣＲ触媒から放出され、これは無秩序な排出の元凶となり得る。アンモニアスリップを削減するための公知技術は、ＳＣＲ触媒の背後に酸化触媒を追加することである。酸化触媒は、アンモニアをＮＯｘに戻るように変換でき、それゆえに酸化排出が増す。したがって、最適ＮＯｘ還元は、尿素投与量を最大化すると同時にアンモニアスリップを回避することによって達成できる。
【０００５】
尿素投与量を制御する公知技術は、開ループコントロールプロセスによるものである。開ループコントロールプロセスを利用して、所定のエンジン動作負荷での所定水性尿素注入量がＮＯｘ還元に使用される。但し、周囲条件（例えば、湿度、温度、および圧力）が変動するため、エンジンから放出されるＮＯｘも変動する。したがって、開ループコントロールプロセスを採用するＳＣＲシステムは、ＮＯｘ排出基準の準拠と同時に、アンモニアスリップの回避を確実に行うために尿素投与量に十分な余裕を持たせる必要がある。但し、これらの余裕を設けると、尿素溶液の投与量が不十分となり、ＮＯｘ還元性能の喪失に繋がる。
【０００６】
還元性能の予想される喪失を補正するために、ＳＣＲシステムは、閉ループコントロールプロセスを実施している。これらのタイプのＳＣＲシステムでは、ＮＯｘセンサのような、ＮＯｘ感知装置を、ＳＣＲ触媒後の排気流内に配置する。感知装置は、ＮＯｘレベルを測定し、ＳＣＲコントローラに信号を提供して尿素投与量を調節する。閉ループコントロールプロセスを使用してＮＯｘ還元効率を最大化させても良いが、ＮＯｘ感知装置に関わるコストや保守がネックとなって、エンジン製造者がＳＣＲシステム内にこれらのプロセスを実施するのを躊躇させている。
【０００７】
物理的センサに関わるコストを最小限に抑えるために、幾つかの従来型エンジンコントロールシステムは仮想センサを実行できる。Ｃｈｅｎｇ等に発行された特許文献１は、エンジンのエンジン制御モジュール（ＥＣＭ）内にニューラルネットワークの形で１つまたはそれ以上の仮想センサを格納する仮想センサシステムを示す。Ｃｈｅｎｇ等により教示されたセンサシステムでは、ＥＣＭは、複数の物理的センサからの様々なエンジンパラメータに関わる値を受け、それらの値の様々な組合せをニューラルネットワークに適用する。これらの入力値に基づいて、ニューラルネットワークが次に１つまたはそれ以上の出力パラメータに対する値を生成する。これらの出力値は、物理的センサから受信されたであろうデータに取って代わる仮想データを反映できる。例えば、ニューラルネットワークは、エンジン速度、マニホールド絶対圧力、排気ガス再循環、および空気／流量比の値のような、選択された物理的センサからの値の様々な組合せを受ける。入力値に基づいて、ニューラルネットワークは、残留質量分率、排出量、排気ガス温度、および排気ガス酸素含有量を含む、他のエンジン動作パラメータの値を決定できる。これらの仮想値は、点火タイミング、燃料噴射タイミング、および排出を含む、エンジンに関わる様々な関数を制御するためにＥＣＭによって使用できる。
【０００８】
【特許文献１】
米国特許第６，２３６，９０８号 明細書
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
Ｃｈｅｎｇ等は、仮想センサの使用を通じて排出を制御する能力を示唆しているが、そのコントロールは、排出特性に直接関係のないパラメータおよび／またはエンジン関数に基づいている。例えば、Ｃｈｅｎｇ等は、一般に、エンジン内の燃焼中のピーク温度を下げることによるＮＯｘ排出の削減を教示している。ピーク温度は、燃焼室内により多くのガスが閉じ込められるようにするスロットル位置のような、様々なエンジン関数を制御することによって下げられる。エンジン関数は、中でも、エンジン速度、マニホールド圧力、排気ガス再循環値、および気流値を含む、選択された入力値で構成される仮想センサによって決定される、残留質量分率値に基づいて制御される。したがって、排出制御関数と、Ｃｈｅｎｇその他により教示された仮想センサに関わる選択された入力および出力パラメータの間の弱まった関係は、排出を制御する際のＥＣＭの効率および精度を低下させる。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明の実施形態では、エンジンの排出を制御するプロセスが提供される。このプロセスは、コントロールパラメータとＮＯｘ排出との間の所定関係を反映するモデルに基づいて予測ＮＯｘ値を決定することを含み、コントロールパラメータは、エンジンに関わる周囲湿度、マニホールド圧力、マニホールド温度、燃料消費率、およびエンジン速度を含む。さらに、このプロセスは、予測ＮＯｘ値が、実ＮＯｘ値に関わる所定基準と合致するかの決定に基づいてモデルを調節することを含む。調節されたモデルは、エンジンと関わるメモリ内に記憶され、それによってエンジンから排気されるＮＯｘ排出が、調節モデルから決定された仮想ＮＯｘ排出値に基づいて削減される。
【００１１】
本明細書に組み込まれ、その一部を成す添付図面は、本発明のいくつかの実施形態を説明し、開示と共に本発明の原理を説明するのに役立つ。
【００１２】
【発明の実施の形態】
本発明の典型的実施形態を詳細に参照するに、それらの例は添付図で例示されている。全ての図面を通して同一部分または同様部分には同一参照番号を可能な限り付すものとする。
【００１３】
図１は、本発明の一実施形態と一致する特徴および原理を実行できる典型的システム１００を例示する。本発明の一実施形態では、システム１００は、様々なタイプのホストシステムで動作する、内燃機関タイプのエンジンのような、任意タイプの機械エンジンと関連付けられても良い。例えば、システム１００は、船舶、陸上車両、および／または航空機に関わるエンジンと関連付けられても良い。さらに、システム１００は、製造プラントまたは発電設備内で動作する機械のような、非乗物用システムで動作するエンジンと関連付けられても良い。さらに、システム１００は、尿素をベースにしたＳＣＲシステムにおける説明を目的として示されているが、システム１００は、他の排出制御用途での使用の可能性も有する。従って、当業者には、システム１００が、様々な排出制御システムおよび基準を有する異なる環境で動作可能な様々なタイプのエンジンを含む任意タイプのホストシステムと関連付けられても良いことは理解されよう。
【００１４】
図１に示されるように、システム１００は、尿素タンク１１０、尿素ポンプ１２０、分配システムすなわち噴霧器１３０、ＳＣＲコントローラ１３５、排気システム１４０、およびＳＣＲ触媒１５０を包含できる。尿素タンク１１０は、ＳＣＲシステム内の試薬として使用される、尿素のような、気体、固体ベースの溶液、または水溶液を保持するために使用されるリザーバであっても良い。尿素ポンプ１２０は、尿素タンク１１０から噴霧器１３０に尿素溶液を抽出するハードウエアまたはソフトウエア制御される装置であっても良い。噴霧器１３０は、ＳＣＲコントローラ１３５からのコントロール信号に基づいて尿素溶液を噴霧し、排気ガスシステム１４０内に噴霧溶液１４５をセットするハードウエアまたはソフトウエア制御される装置であっても良い。本発明の一実施形態では、ＳＣＲ触媒１５０は、排気ガス混合物内のＮＯｘ分子をアンモニア分子と反応させて分子窒素を生成するために使用されても良い。あるいは、排気システム１４０は、ＳＣＲ触媒１５０を用いずに動作できる。
【００１５】
さらに、システム１００は、ＳＣＲ触媒１５０の後の排気システム１４０から排気されるＮＯｘ排出の測定および／または分析を行うように構成される物理的ＮＯｘセンサ１６０を包含しても良い。本発明の一実施形態では、センサ１６０は、システム１００と関連付けられた目標エンジンの動作に基づいてＳＣＲコントローラ１３５に実ＮＯｘ排出値を提供できる。図１は、物理的ＮＯｘセンサ１６０を含むシステム１００を示すが、本発明のある実施形態では、システム１００をセンサ１６０を使用しないで動作させる。
【００１６】
ＳＣＲコントローラ１３５は、システム１００の動作を監視し、制御する処理システムであっても良い。コントローラ１３５は、システム１００およびホストシステム内で動作する様々なセンサからの情報を収集し、システム１００および／またはホストシステムの動作に影響を与えるコントロール信号を提供するように構成されても良い。本発明の一実施形態では、ＳＣＲコントローラは、システム１００と関連付けられたエンジンの動作を監視し、制御するエンジン制御モジュール（ＥＣＭ）の一部であっても良い。例えば、ＳＣＲコントローラは、本発明に関連した一定の実施形態に専用の機能を実行するＥＣＭ内のプログラム化またはハードワイヤードモジュールであっても良い。この例では、ＳＣＲコントローラ１３５は、ＥＣＭのメモリ素子内の命令やデータとして記憶され、ＥＣＭ内で動作するプロセッサによって実行されるソフトウエアであっても良い。あるいは、ＳＣＲコントローラ１３５は、ホストシステムの他の構成要素から独立したモジュールであっても良い。
【００１７】
図１は、本発明の一実施形態に関連した一定の特徴と一致するＳＣＲ制御関数に専用の独立モジュールとして構成されたＳＣＲコントローラ１３５を示す。コントローラ１３５は、プロセッサ１３６、メモリ１３７、およびインターフェイス１３８を包含できる。プロセッサ１３６は、メモリ１３７とインターフェイス１３８との間でデータを交換して本発明に関連した特徴と一致する一定の処理を実行する、マイクロコントローラのような、処理装置であっても良い。単一プロセッサが図１では示されているが、当業者には、ＳＣＲコントローラ１３５が、本発明の一定の実施形態と一致する機能を実行するために集合的に動作する複数のプロセッサを包含しても良いことは理解されよう。
【００１８】
メモリ１３７は、プロセッサ１３６によって使用される情報を記憶するように構成される任意タイプの記憶装置であっても良い。例えば、メモリ１３７は、本質的に揮発性または不揮発性であっても良い磁気、半導体、テープ、および／または光学式の記憶装置を包含できる。さらに、メモリ１３７は、フォールトトレラント・オペレーション用の冗長構成のような、様々な構造で構成される１つまたはそれ以上の記憶装置を包含できる。当業者には、メモリ１３７のタイプ、構成、および構造が、本発明の趣旨および範囲を逸脱することなく変更できることは理解されよう。本発明の一実施例では、メモリ１３７は、ＮＯｘ仮想センサ１３９を反映するデータを記憶できる。
【００１９】
インターフェイス１３８は、プロセッサ１３６からと、ＳＣＲコントローラ１３５の外にある実体からのデータを受ける入力／出力装置であっても良い。さらに、インターフェイス１３８は、プロセッサ１３６および外部実体にもデータを提供できる。インターフェイス１３８は、ハードウエア、ソフトウエア、またはそれらの組合せに基づくモジュールであっても良い。本発明の一実施形態では、インターフェイス１３８は、システム１００および／またはホストシステム内の様々な場所に配置されても良い１つまたはそれ以上の物理的センサ１６０からの信号を受けることができる。さらに、インターフェイス１３８は、プロセッサ１３６からのコントロール信号を、システム１００および／またはホストシステム内の、例えば、エンジン内で動作する燃料噴射構成要素のような、様々な構成要素に提供できる。当業者には、インターフェイス１３８の構成を本発明の趣旨および範囲を逸脱することなく変更できることは理解されよう。例えば、インターフェイス１３８は、データを受信および送信するためのそれぞれ専用の独立通信ポートを包含しても良い。あるいは、インターフェイス１３８は、プロセッサ１３６内で動作する１つまたはそれ以上の処理要素に、および／またはそれらの処理要素からデータを提供および／または送るためにプロセッサ１３６内に一体化されても良い。
【００２０】
本発明の一実施形態では、システム１００は、ＳＣＲコントローラ１３５によって維持されるＮＯｘ仮想センサ１３９を使用して排気システム１４０で実行されるＮＯｘ還元プロセスの効率を最大化するように構成されても良い。ＮＯｘ仮想センサ１３９は、周囲条件やホストシステム動作パラメータの変化に基づいて排気システム１４０から放出されるＮＯｘレベルを決定するソフトウエアをベースにした構造であっても良い。決定されたＮＯｘ排出レベルに基づいて、ＳＣＲコントローラ１３５は、コントロール信号をＥＣＭ（図示せず）に提供してＮＯｘ排出を削減するようにエンジンの動作を調節できる。あるいは、ＳＣＲコントローラ１３５は、測定コントロールパラメータや予測ＮＯｘ値に基づいて、システム１００の尿素投与量を調節するように、排出制御システムを調節しても良い。ＮＯｘ仮想センサ１３９の開発は、システム１００と関連付けられたタイプのホストシステムと関連付けられる様々な構造および／または履歴動作データに基づくものであっても良い。
【００２１】
本発明の一実施形態では、ＮＯｘ仮想センサ１３９は、開発中または動作後（例えば、現実世界の条件での動作後の制御された環境でエンジンを運転）に様々なタイプのエンジンを試験するように構成される試験システムによって作成できる。試験システムは、試験エンジンに様々なコントロール変数を適用し、１つまたはそれ以上の応答およびコントロールパラメータと関連付けられた情報を収集することによって試験エンジンを操るために使われるハードウエアおよび／またはソフトウエアを包含しても良い。例えば、試験システムは、本発明に関連した一定の特徴と一致するプロセスを実行するために使用される１つまたはそれ以上のプロセッサ、メモリ素子、インターフェイス装置、および任意の構成要素を包含しても良い。
【００２２】
図２は、本発明の一実施形態に関わる一定の特徴と一致する典型的仮想センサ作成プロセスのフロー図を示す。最初に、ＮＯｘ仮想センサ１３９を作成するために、試験システムは、ＮＯｘ仮想センサ１３９を利用する目標エンジンのタイプと関連付けられた１つまたはそれ以上のコントロールパラメータを決定できる（ステップ２１０）。コントロールパラメータは、エンジンの様々な応答特性の動作を制御するパラメータであっても良い。さらに、コントロールパラメータは、エンジンの動作に対応する条件と関連付けられるパラメータであっても良い。例えば、エンジンの動作特性は、燃料噴射タイミング、圧縮比、ターボチャージャ効率、後部冷却器特性、温度値、圧力値、周囲条件（例えば、湿度）、燃料消費率、およびエンジン速度に基づいて変わる。
【００２３】
従って、試験システムは、ＮＯｘ排出のような、１つまたはそれ以上の応答パラメータに基づいて１つまたはそれ以上のコントロールパラメータを決定できる。本発明の一実施形態では、試験システムは、エンジンのＮＯｘ排出が、湿度および周囲温度および目標エンジンに関わる圧力のような、選択されたコントロールパラメータに基づいて変わると決定できる。従って、ＮＯｘ排出とこれらのコントロールパラメータとの間の関係は、ＮＯｘ排出を正確に予測できる仮想センサを作成するために、試験システムによって決定されても良い。例えば、試験システムは、複数の同様タイプのディーゼルエンジンの動作特性を監視および／またはモデル化することによってディーゼルエンジンの排出挙動を予測できるモデルを作成できる。
【００２４】
本発明の一実施形態では、試験システムは、ＮＯｘ排出と目標エンジンタイプに関わる様々な動作パラメータとの間の正確な関係を提供するコントロールパラメータを決定できる。次に、これらのコントロールパラメータは、ＮＯｘ仮想センサ１３９を作成するために使用できる。例えば、先のモデル化および監視プロセスに基づいて、試験システムは、湿度がエンジンのＮＯｘ排出を著しく変化させると決定できる。吸気マニホールド温度、吸気マニホールド圧力、燃料消費率、およびエンジン速度のような、他のコントロールパラメータが、同じようにＮＯｘ排出に著しい影響を与えるように決定されても良い。従って、本発明の一実施形態では、ステップ２１０において試験システムで決定されたコントロールパラメータは、これらに限定されるものではないが、周囲湿度（Ｈ）、吸気マニホールド圧力（Ｐｉｎｔ）、吸気マニホールド温度（Ｔｉｎｔ）、燃料消費率（Ｍｆ）、およびエンジン速度（Ｎ）を包含できる。当業者には、他の動作パラメータがＮＯｘ排出に影響を与え、他の動作パラメータも試験システムで仮想センサを作成するために使用できることは理解されよう。
【００２５】
一旦決定されると、試験システムは、１つまたはそれ以上の試験エンジンに試験動作を行い、試験動作中に各試験エンジンに関わるコントロールパラメータのそれぞれに対する値を収集できる（ステップ２２０）。さらに、試験システムは、試験エンジンの排気装置のそれぞれから対応する実ＮＯｘ排出値を収集できる（ステップ２３０）。収集されたＮＯｘ排出値は、試験システムに関わるメモリ素子に記憶できる。試験エンジンのそれぞれは、例えば、同様の設計仕様を有するディーゼルエンジンのように、同様の特性を有しても良い。試験システムは、複数のＮＯｘ排出値を収集するためにコントロールパラメータの値を異なる組合せに変更できる。収集されたＮＯｘ排出値およびコントロールパラメータ値に基づいて、試験システムは、ＮＯｘ排出と試験されたタイプのエンジンに関わるコントロールパラメータとの間の関係を反映するモデルを作成できる（ステップ２４０）。
【００２６】
本発明の一実施形態では、モデルは、ＮＯｘ排出とステップ２１０で決定されたコントロールパラメータとの間の関係を反映する数学的構成概念であっても良い。従って、各タイプのエンジンのＮＯｘ排出は、決定されたコントロールパラメータに基づく関数として表すことができる。例えば、本発明の一実施形態では、数学的モデルは下記関数として表現されても良い。
ＮＯｘ＝ｆ（Ｈ，Ｐｉｎｔ，Ｔｉｎｔ，Ｍｆ，Ｎ），
ここでＨは、コンプレッサ入口前の空気導入装置内に配置された湿度センサで測定される周囲湿度であり、Ｐｉｎｔは、吸気マニホールド圧力であり、Ｔｉｎｔは吸気マニホールド温度であり、Ｍｆは燃料消費率であり、Ｎはエンジン速度であり、これらの全てが、モデルと関連付けられる目標エンジンと関連付けられている。従って、試験システムによって作成されたモデルは、コントロールパラメータＨ、Ｐｉｎｔ、Ｔｉｎｔ、ＭｆおよびＮの値に基づいて目標エンジンからのＮＯｘ排出のレベルを予測するために使用されても良い。ゆえに、生成されたモデルは、目標エンジンの排気と関連付けられたＮＯｘ排出と関連付けられた値を提供することによって物理的ＮＯｘセンサと同じように動作するＮＯｘ仮想センサとして働く。従って、以下で説明する用語「モデル」および「ＮＯｘ仮想センサ」は、ほぼ同じ意味で使われる。
【００２７】
本発明の一実施形態では、モデル（仮想センサ１３９）は、入力として決定されたコントロールパラメータを受け入れ、出力として予測されたＮＯｘ値を生成するニューラルネットワークと関連付けられる。ニューラルネットワークは、バックプロパゲーションまたはフィードフォワードネットワークのような、多数の異なる公知ニューラルネットワーク構造で構成されても良い。図３は、仮想センサ１３９を表す典型的ニューラルネットワークのブロック線図を示す。
【００２８】
示されるとおり、ニューラルネットワークは、入力層３１０、隠れ層３２０、および出力層３３０を含む。入力層３１０は、コントロールパラメータ（例えば、Ｈ、Ｐｉｎｔ、Ｔｉｎｔ、Ｍｆ、およびＮ）をそれぞれの入力ノードで受けることができる。これらのパラメータ値は、それぞれの入力および隠れ層ノードと関連付けられた重みを有するリンク３１５を経て隠れ層３２０内のノードにそれぞれ提供されても良い。リンク３１５と関連付けられた重みは、ゼロまたはゼロに等しい値を有することができる。隠れ層３２０内の各ノードは、リンク３１５と関連付けられた重みと伝達関数との複合であっても良い入ってくる信号への機能を実行できる。隠れ層３２０内の各ノードは、入力層３１０内のノードから受けた信号に、同じ伝達関数を適用しても良い。例えば、あるタイプのニューラルネットワークでは、各パラメータ値に、それぞれのリンクと関連付けられた重みが乗じられ、次に各ノードが各パラメータ（その重みを乗じた）の値を合計する。この数は、次に二次元マップ、典型的にシグモイド関数等への入力として使われる。隠れ層３２０内の各ノードは、順に、出力信号をリンク３２５を経て、応答パラメータに対応する予測値、この場合ＮＯｘ排出値、を生成する出力層３３０内の出力ノードに提供する。隠れ層３２０内の各ノードから延びるリンク３２５は、関連重みを有することもできる。リンク３１５と関連付けられた重みと同様に、リンク３２５と関連付けられた重みも、ゼロまたはゼロにほぼ等しい値を有することができる。
【００２９】
ニューラルネットワークの動作は公知であり、本発明の実施形態に関する一定の特徴と一致する方法およびシステムは、入力層３１０において提供されるコントロールパラメータに基づいて予測ＮＯｘ排出値を反映するデータを生成するために様々なタイプのニューラルネットワークを組み入れることができる。例えば、図３は、１つのレベルのノードを有する隠れ層３２０と出力層３３０内にたった１つの出力ノードとを示すが、当業者には、１つを超えるレベルのノードが隠れ層３２０内に包含され、１つを超えるノードが、異なる応答パラメータと関連付けられた出力層３３０内に包含されても良いことは理解されよう。例えば、第２の出力ノード（図示せず）が、燃料消費率、排気マニホールド温度、ターボ速度、トルクなどと関連付けられた値を出力するために包含され得る。
【００３０】
図２を再び参照するに、試験システムによって作成されたモデルが目標エンジンのＮＯｘ排出値を正確に予測できることを確実にするために、本発明の実施形態では、試験システムはモデルを試験できる（ステップ２５０）。本発明の一実施形態では、試験システムは、ＮＯｘ排出値の予測セット決定するためにコントロールパラメータ毎に試験値をモデルに適用できる。さらに、目標装置に対して、モデルに適用されたものと同じ値をコントロールパラメータ毎に生成する試験動作が行われる。試験システムは、次に、目標装置と関連付けられた物理的ＮＯｘ排出センサから実ＮＯｘ排出値を収集できる。本発明の一実施形態では、物理的ＮＯｘ排出センサは、永久構成要素として目標エンジンに関わる排気システム内に包含するか、または試験用に排気システムに一時的に取り付けても良い。
【００３１】
試験システムは、次に実ＮＯｘ値と予測ＮＯｘ値とを比較して、モデルが所定基準と一致するかを決定できる（ステップ２６０）。例えば、所定基準は、実ＮＯｘ値と予測ＮＯｘ値との間の最大許容差を反映するしきい値と関わりをもたせても良い。当業者には、多数の異なる条件、しきい値などが、本発明の範囲から逸脱することなく所定基準として適用されても良いことは理解されよう。
【００３２】
モデルが所定基準に合致しない場合（ステップ２６０；ＮＯ）、モデルを、調節し（ステップ２７０）、所定基準が満たされる（ステップ２６０；ＹＥＳ）まで再試験する。一旦、モデルが、決定されたコントロールパラメータに基づいて正確な予測ＮＯｘ排出値を生成すると、試験システムは、目標エンジンを現実世界の環境で動作させる前にシステム１００のＳＣＲコントローラ１３５のメモリ１３７にモデルを記憶できる（ステップ２８０）。
【００３３】
本発明の一実施形態では、モデルがニューラルネットワークとして構成され、モデルが所定基準に合致しないとき、試験システムは、ニューラルネットワークの隠れ層内のノードに対応するリンクと関連付けられた重みを調節してＮＯｘ排出値の先の不正確な予測を補正することができる。例えば、ニューラルネットワークが隠れ層３２０内に１レベルのノードを超えて包含する場合、隠れ層内のノードを互いに接続する各リンクと関連付けられた重みが調節されてニューラルネットワークを訓練し、より正確なＮＯｘ排出値を生成する。重み調節は、ラジアルベーシス関数近似法に関するアルゴリズムのような、ニューラルネットワークを訓練するために使用される試験システムによって実行される多数の公知アルゴリズムのうちいずれで行われても良い。当業者には、本発明のある実施形態では、ニューラルネットワークの学習プロセスに影響を与える異なるアルゴリズムを採用しても良いことは理解されよう。
【００３４】
先に説明したように、一旦、訓練したモデルがＳＣＲコントローラ１３５内に記憶されると、目標エンジンは、運転用に作動されても良い。つまり、目標エンジンは、ホストシステム（例えば、トラクタ、高速道路用車両、固定プラント設備など）内に提供され、現実世界の動作に曝される。これらの動作中、周囲およびエンジン動作条件は、物理的センサ、ＥＣＭ、および／またはＳＣＲコントローラ１３５によって監視および測定される。エンジン動作と関連付けられた測定値は、メモリ１３７に記憶されたモデルのコントロールパラメータとしてＳＣＲコントローラ１３５に提供されても良い。例えば、動作中、目標エンジンと関連付けられた湿度Ｈ、吸気マニホールド圧力Ｐｉｎｔ、吸気マニホールド温度Ｔｉｎｔ、エンジン速度Ｎ、および燃料消費率Ｍｆを反映する値が、インターフェイス１３８を介してＳＣＲコントローラ１３５に提供されても良い。これらの値は、メモリ１３７に記憶されたモデルを使用してＮＯｘ排出値を決定するためにＳＣＲコントローラ１３５によって使用されても良い。決定されたＮＯｘ値に基づいて、ＳＣＲコントローラ１３５は、排気システム１４０から排出されるＮＯｘ排出を最小限に抑えるか、または影響を与えるシステム１００によって使用されるコントロール信号を提供できる。一典型的実施形態では、予測されたＮＯｘ排出値に基づいて、ＳＣＲコントローラ１３５は、ＮＯｘ排出を促進するか、または最小限に抑えるために排気システム１００に提供される尿素溶液の投与量を調節するコントロール信号を提供できる。従って、システム１００、および目標エンジンは、コスト増に繋がる物理的ＮＯｘセンサまたは分析器を使用することなく動作中に排出の促進または最小化プロセスを実行できる。
【００３５】
目標エンジンの性能がエンジンの用途に基づいて変わるので、所望、または実際のエンジン動作に基づいてモデルを微調整することが望ましい。本発明の一実施形態では、システム１００は、この微調整を行うためにＮＯｘセンサを組み込むことができる。コストを抑えるために、予想される比較的短い寿命のセンサを使用することが望ましい。例えば、より高価なフォールトトレラントなＮＯｘセンサよりも故障しやすい物理的ＮＯｘセンサを、排気システム１４０の出力に配置し、システム１００で使用して、現実世界での動作中にＳＣＲコントローラ１３５に記憶されたモデルの動作を微調整するようにしても良い。
【００３６】
図４は、本発明の実施形態に関する一定の特徴と一致する方法および装置によって実施される典型的訓練プロセスのフロー図を示す。示される通り、システム１００およびメモリ１３７に記憶されたモデルを包含する目標エンジンは、作業環境で行われる実地動作のような、動作に曝される（ステップ４１０）。これらの動作中、ＳＣＲコントローラ１３５は、ＳＣＲ触媒１５０の後に配置された精密物理的センサ１６０から実ＮＯｘ排出値を収集できる（ステップ４２０）。さらに、ＳＣＲコントローラ１３５は、ＮＯｘ排出値に影響を与えることで知られるコントロールパラメータ（例えば、Ｈ、Ｐｉｎｔ、Ｔｉｎｔ、ＭｆおよびＮ）の対応値を収集できる。コントロールパラメータは、目標エンジン内で動作する物理的センサから、および／またはＥＣＭから収集されても良い。実ＮＯｘ値および対応コントロールパラメータ値は、図２のステップ２５０〜２７０に対して上述したものと同じように動作中にメモリ１３７に記憶されたモデルを訓練（ステップ４３０）するために使われても良い。つまり、ＳＣＲコントローラ１３５は、予測ＮＯｘ排出値を生成するためにコントロールパラメータ値をメモリ１３７に記憶されたモデルに適用できる。予測ＮＯｘ値を、次に収集される実ＮＯｘ値と比較し、その比較に基づいて、モデルを調節しても良い（例えば、ニューラルネットワークの重みは、予測ＮＯｘ値が所定基準に合致するまで調節されても良い）。本発明の一実施形態では、訓練中、ＳＣＲコントローラ１３５は、ＮＯｘ値とコントロールパラメータ値との間の関係を反映するマップを作成または更新できる。マップは、目標エンジンの動作を制御して現実世界での動作中のＮＯｘ排出を最小限に抑えるためにＥＣＭによって使われても良い。あるいは、マップは、システム１００での尿素投与量を調節するためにＳＣＲコントローラ１３５によって使われても良い。
【００３７】
本発明の一実施形態では、ＳＣＲコントローラ１３５に記憶されたモデルは、センサ１６０が故障する（ステップ；ＹＥＳ）まで物理的ＮＯｘセンサ値を使用して継続的に訓練されても良い。システム１００は、当業者には公知の多数の異なる故障検出技術を使用して物理的ＮＯｘセンサ１６０の故障を検出できる。例えば、システム１００は、センサ１６０がセンサ信号を生成できないとき物理的ＮＯｘセンサ１６０を包囲するデバイスから故障検出信号を受けるように構成されても良い。あるいは、ＳＣＲコントローラ１３５は、物理的ＮＯｘセンサ１６０が、公知の監視型処理のように、センサ信号の提供を停止したときを決定するように構成されても良い。当業者には、システム１００が物理的ＮＯｘセンサの故障を検出する方法が上記例に限定されず、および様々な故障検出技術が本発明の範囲から逸脱することなく実施されても良いことは理解されよう。
【００３８】
物理的ＮＯｘセンサ１６０が故障したことを、一旦、システムが検出すると、ＳＣＲコントローラ１３５が、物理的ＮＯｘセンサ１６０の故障の前にモデルに組み込まれている訓練値に基づいてモデルを設定するように構成されても良い。図４の典型的実施形態では、コントローラ１３５は、最新訓練値でモデルを設定する（ステップ４５０）。モデルの設定は、訓練の終了と、ニューラルネットワークと関連付けられたモデルの重みの決定と関連付けられても良い。最新訓練値は、単一データ値またはポイントに限定されるものではないが、多数の動作ポイントを反映させても良い。さらに、ＳＣＲコントローラ１３５は、訓練中に作成されたマップを更新しても良い。本発明の一実施形態では、ＳＣＲコントローラ１３５は、メモリ１３７よりも大きなフォールトトレラント性能を有する他のメモリ素子にモデルおよび／またはマップを記憶させても良い。例えば、モデルを設定するために、プロセッサ１３６は、多種の故障に耐えるように構成される不揮発メモリ素子にモデルおよび／または更新マップをコピーできる。システム１００は、次に、ＳＣＲコントローラ１３５に記憶された仮想センサ１３９を使用してその後の動作で目標エンジンおよびシステム１００を動作できる（ステップ４６０）。従って、システム１００は、ＳＣＲコントローラ１３５に記憶された訓練モデルによって生成された予測ＮＯｘ排出値に基づいてその後の動作中に目標システムのＮＯｘ排出を促進させるか、または最小限に抑えることができる。例えば、システム１００は、予測ＮＯｘ排出値に基づいて排気システム１４０内に投入される尿素溶液の投与量を調節するように構成されても良い。あるいは、ＳＣＲコントローラ１３５および／またはＥＣＭは、燃料噴射タイミング、バルブ位置、噴射率等のような、目標エンジンと関連付けられた１つまたはそれ以上の動作パラメータを調節するコントロール信号を生成するために予測ＮＯｘ排出値を使用しても良い。コントロール信号は、エンジン構成要素、排出制御構成要素、またはそれらの両方の動作に影響を与えることができる。
【００３９】
（産業上の利用可能性）
本発明に関する一定の特徴と一致する方法およびシステムは、目標エンジンの特定用途に基づいて訓練される仮想ＮＯｘセンサに基づいて目標エンジンのＮＯｘ排出を最小限に抑えることができるようにする。さらに、選択されたセットのコントロールパラメータを使用して仮想ＮＯｘセンサを正しくモデル化することによって、仮想センサは、高価で、故障しやすく、有効な保守を要する物理的センサの必要性をなくす確実且つ正確な情報を提供できる。
【００４０】
本発明の一実施形態では、典型的仮想センサ作成プロセスは、試験システムの代わりに、システム１００と関連付けられたＳＣＲコントローラ１３５またはＥＣＭによって実行できる。例えば、ＳＣＲコントローラ１３５またはＥＣＭは、システム１４０の排気出力内に配置される物理的ＮＯｘセンサ１６０の現場結線に基づいてモデル試験プロセスを実行するように構成されても良い。つまり、物理的センサ１６０を、目標エンジンの現場に持ち込み、排気システム１４０に接続するようにしても良い。本発明のこの実施形態では、インターフェイス１３８は、物理的ＮＯｘセンサ１６０を受けるデバイスからの接続信号を受けることができる。従って、ＳＣＲコントローラ１３５が接続信号を検出すると、プロセッサ１３６がＮＯｘ仮想センサ１３９を発生させる仮想センサ作成プロセスを開始できる。作成プロセスが完了し、ＮＯｘ仮想センサ１３９が設定されると、プロセッサ１３６は、動作中に使用するための仮想センサ１３９をメモリ１３７に記憶できる。次に、物理的ＮＯｘセンサ１６０は除去され、他の目標エンジンを再訓練するために使用されるか、またはシステム１００の性能を微調整するために後に提供されても良い。ゆえに、例えば、目標エンジンが、異なる作業現場のような、他の異なる作業用途に曝されるとき、物理的ＮＯｘセンサ１６０を、メモリ１３７に記憶されたモデルを再訓練するために新たな作業現場に持ち込むことができる。
【００４１】
本発明の他の実施形態では、目標エンジンは、特定の所望作業用途で識別され、モデルは、所望用途と関連付けられた実作業動作中の正確なＮＯｘ排出予測を確実にするために再訓練されても良い。モデルの所望作業用途は、農業環境、建設現場環境、採掘環境等のような、作業環境と関連付けられても良い。さらに、モデルは、目標エンジンのタイプに基づいて再訓練されても良い。目標エンジンのタイプは、しきい値、最大動作限度、エンジンの物理的特性などのような、エンジンに対応する性能仕様と関連付けられても良い。従って、試験システムは、様々なタイプのエンジンと関連付けられた様々な作業用途に対する履歴動作データを維持する記憶デバイスで構成されても良い。例えば、試験システムは、特定の性能仕様を有する様々な目標エンジンと関連付けられた様々なファイルを包含できる。これらのファイルは、複数のエンジンの動作と関連付けられたコントロールパラメータの対応測定値に基づいて収集された現実世界のＮＯｘ排出データを反映する履歴動作データを包含できる。対応コントロールパラメータは、モデルを再訓練するために目標エンジンのＳＣＲコントローラ１３５内に記憶されたモデルに適用されても良い。本発明の一実施形態では、試験システムは、図２で実行されたプロセスと同じように再訓練されたモデルの精度を確認するために物理的ＮＯｘ排出センサ１６０を使用できる。あるいは、試験システムは、モデルによって生成された予測ＮＯｘ排出値を微調整する実ＮＯｘ排出値として履歴帰還データを使用できる。ゆえに、例えば、エンジン製造者は、様々なタイプのエンジンの一般モデルを作成し、その後に個々の目標エンジンの所望用途またはエンジンタイプに基づいてそのモデルを微調整できる。
【００４２】
本発明の他の実施形態では、試験システムは、目標エンジンのタイプに基づいてＮＯｘ仮想センサ１３９を作成するために使用される一組のコントロールパラメータを決定できる。例えば、履歴動作データに基づいて、試験システムは、第１組の設計仕様（例えば、動作しきい値、限度など）を有する第１タイプのエンジンが、第２タイプのエンジンと比較してＮＯｘ排出に影響を与える異なるコントロールパラメータを有すると決定できる。従って、試験システムは、第２タイプのエンジンと比べてＮＯｘ仮想センサを発生させるために第１タイプのエンジンに使用される追加の、またはより少ないコントロールパラメータを包含しても良い。
【００４３】
本発明の他の実施形態では、ＳＣＲコントローラ１３５は、システム１００が関連付けられる目標エンジンの動作に基づいて履歴動作条件のログファイルを維持できる。ログファイルは、メモリ１３７または他のローカルまたはリモートメモリデバイスに維持されても良く、選択されたコントロールパラメータ、および予測および／または実ＮＯｘ排出値間の関係のマップを包含しても良い。ログファイルは、目標エンジンが試験現場に持ち込まれる場合、試験システムによってリモートメモリデバイスにダウンロードされるか、あるいは、目標エンジンが設置される作業現場に持ち込まれる携帯システムにダウンロードされても良い。ダウンロードしたログファイルは、試験システムに提供され、他の目標エンジンで使用されるＮＯｘ仮想センサを作成および／または訓練するために使用される履歴動作条件データを提供するために使われても良い。
【００４４】
本発明の他の実施形態では、メモリ１３７は、本発明に関する一定の特徴に一致する１つまたはそれ以上の処理を個々におよび／または集合的に実行する複数のプロセッサを包含しても良い。例えば、ＳＣＲコントローラ１３５は、ＮＯｘ仮想センサ１３９を表すメモリ１３７に記憶されたプログラムコードを実行するように構成されても良い。さらに、メモリ１３７は、仮想センサ１３９を訓練するための、プロセッサ１３６によって実行されると、処理を実行するプログラムコードを包含しても良い。従って、当業者には、ＳＣＲコントローラ１３５が本発明の一定の実施形態に関わる特徴および原理を反映する１つまたはそれ以上のソフトウエアを基礎としたプロセスを実行するように構成されても良いことは理解されよう。
【００４５】
上述のように、ＳＣＲコントローラ１３５は、予測ＮＯｘが所定しきい値よりも大きい場合（例えば、所定基準に合致しない場合）に動作できる。ＳＣＲコントローラ１３５によって起こされる動作は、エンジン、排出物浄化装置、または両方に対するものであっても良い。例えば、コントロールパラメータは、システム１００によって生成される実ＮＯｘ排出を削減するために、直接的に、または間接的に調節されても良い。さらに、ＳＣＲコントローラ１３５は、例えば、試験システムによって決定されたコントロールパラメータの値を調節する変更を行うとき、エンジン性能を考慮に入れることができる。例えば、燃料噴射タイミングが、選択されたレベルのパワーを維持すると共にＮＯｘ排出にも影響を与えるために燃料消費率と併せて変更されても良い。
【００４６】
本発明の特徴、実施形態、および原理は、様々な環境で実施されても良い。このような環境や関連用途は、本発明の多様なプロセスおよび動作を実行するために特に構成されても良い。ここで開示したこれらのプロセスは、いかなる特定のシステムにも本質的に関連付けられるものではなく、電気をベースとした構成要素の適当な組合せで実施することができる。本発明の他の実施形態は、ここで開示した本発明の明細書や実施の検討から当業者には明白となろう。明細書や実施例は、あくまでも典型例として考えられるべきものであり、本発明の真の趣旨および範囲は請求の範囲で示されるものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に関する一定の原理と一致するＳＣＲシステムを例示する図である。
【図２】本発明の一実施形態に関する一定の原理と一致する典型的仮想センサ構築プロセスのフロー図である。
【図３】本発明の一実施形態に関する一定の原理と一致する典型的ニューラルネットワークを例示する図である。
【図４】本発明の一実施形態に関する一定の原理と一致する典型的訓練プロセスのフロー図である。
【符号の説明】
１００ システム
１１０ 尿素タンク
１２０ 尿素ポンプ
１３０ 噴霧器、
１３５ ＳＣＲコントローラ
１３６ プロセッサ
１３７ メモリ
１３８ インターフェイス
１３９ ＮＯｘ仮想センサ
１４０ 排気システム
１４５ 噴霧溶液
１５０ ＳＣＲ触媒
１６０ ＮＯｘ物理的センサ
３１０ 入力層３１０
３１５ リンク
３２０ 隠れ層
３２５ リンク
３３０ 出力層
Claims (5)
- エンジンのＮＯｘ排出を制御する方法であって、
前記エンジンと関連付けられる周囲湿度（Ｈ）、マニホールド圧力（Ｐｉｎｔ）、マニホールド温度（Ｔｉｎｔ）、燃料消費率（Ｍｆ）、およびエンジン速度（Ｎ）を含むコントロールパラメータとＮＯｘ排出の間の所定関係を反映するモデルに基づいて予測ＮＯｘ値を決定し、
予測ＮＯｘ値が実ＮＯｘ値と関連付けられた所定基準と合致するかの決定に基づいて前記モデルを調節し、
前記エンジンと関連付けられたメモリ内に前記調節モデルを記憶し、
前記調節モデルに応じて前記エンジンのコントロールパラメータを自動調節し、
前記調節モデルから決定された仮想ＮＯｘ排出値に基づいて前記エンジンから排気されるＮＯｘ排出を削減することを含む方法。 - ＮＯｘ排出の削減は、
前記エンジンを動作させ、
前記エンジンの動作中に収集された前記コントロールパラメータおよび前記記憶された調節モデルのそれぞれの値に基づいて仮想ＮＯｘ排出値を決定することを含み、
ＮＯｘ排出の削減は、
エンジン排気に適用される尿素溶液投与量を調節することを含み、
前記モデルの調節は、
予測ＮＯｘ値が所定基準と合致するまでニューラルネットワーク内に包含されたノードと関連付けられた数学的重みを調節することを含み、
前記モデルはニューラルネットワークであり、前記コントロールパラメータは、前記ニューラルネットワークへの入力として提供され、予測ＮＯｘ排出値は前記ニューラルネットワークの出力として生成され、
仮想ＮＯｘ排出値の決定は、
仮想ＮＯｘ排出値を生成するために記憶された調節モデルに、前記エンジンの動作中に収集されたコントロールパラメータのそれぞれの値を適用することを含み、これらのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。 - 動作中にエンジンによって生成される実ＮＯｘ排出値を測定する物理的ＮＯｘセンサと、動作中のエンジンに対応するコントロールパラメータの収集された値に基づいてＮＯｘ排出の予測値を生成するモデルを含むコントローラとを含むエンジンのＮＯｘ排出を制御する方法であって、
前記エンジンの動作中に前記物理的ＮＯｘセンサから実ＮＯｘ排出値と、コントロールパラメータのそれぞれに対する対応値とを収集し、
予測ＮＯｘ排出値を生成するために当該収集されたコントロールパラメータ値を前記モデルに適用し、
前記予測ＮＯｘ排出値と前記実収集ＮＯｘ排出値との分析に基づいて動作中に前記モデルを訓練し、
前記物理的ＮＯｘセンサが故障しているかを決定し、
前記物理的ＮＯｘセンサが故障する直前に行われた訓練に基づいて前記訓練モデルを設定し、
後の動作中に前記コントロールパラメータのそれぞれと関連付けられる収集値に応答して前記訓練モデルから生成される予測ＮＯｘ排出値に基づいて後の動作中に前記エンジンから排気されるＮＯｘ排出を制御することを含む方法。 - 目標エンジンと関連付けられ、コントローラを含む排出制御システムの性能を調節する方法であって、
少なくとも１つの試験エンジンによって生成されるＮＯｘ排出値と少なくとも１つの試験エンジンの試験動作中に収集されるコントロールパラメータとの間の関係を反映するモデルを作成し、
前記モデルを第１の訓練状態に調節し、
当該調節されたモデルを前記コントローラ内に記憶し、
目標エンジンについての所望作業用途および特定の作動基準の少なくとも１つを決定し、
当該所望作業用途および特定の作動基準の少なくとも１つに基づいて前記コントローラ内に記憶された前記モデルを第２の訓練状態に再調節し、
当該再調節されたモデルによって生成される予測ＮＯｘ排出値に基づいて動作中に前記目標エンジンから排気されるＮＯｘ排出を制御することを含む方法。 - エンジンのＮＯｘ排出を制御するシステムであって、
周囲湿度（Ｈ）、マニホールド圧力（Ｍｉｎｔ）、マニホールド温度（Ｔｉｎｔ）、燃料消費率（Ｍｆ）、およびエンジン速度（Ｎ）を含む複数のコントロールパラメータの各測定値を前記エンジンの動作中に受け、
前記複数のコントロールパラメータのそれぞれと関連付けられた値に基づいて前記エンジンのＮＯｘ排出値を予測し、
当該予測ＮＯｘ排出値の関数としてコントロール信号を生成する、ように構成されたコントローラと、
該コントローラと連結されて前記コントロール信号を受け、前記コントロール信号の関数としてエンジンから排気されるＮＯｘ排出を制御するように構成されたシステムと、
前記コントローラと連結されて前記コントロール信号を受け、前記コントロール信号に基いて前記エンジンの１以上の動作パラメータを調節するよう構成されたエンジンコントロールユニットと、
を備える装置。
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