JP4697182B2 - 内燃機関の排気浄化制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、内燃機関の排気系に設けられた排気浄化触媒の床温制御を排気中への未燃燃料の追加に基づいて行う内燃機関の排気浄化制御装置に関するものである。

一般に、車載用ディーゼル機関等の内燃機関では、排気温が低下すると排気通路に設けられた排気浄化触媒の床温が低下してその浄化機能が低下する。そのため、そうした内燃機関では、排気温が低下したときに、排気通路に設けられた燃料添加弁の開弁駆動を通じて排気中に未燃燃料を添加することにより、排気温を強制的に上昇させて触媒床温を制御する床温制御を実行するようにしている。従来、そうした床温制御を実行する排気浄化制御装置としては、特許文献１に記載の装置などが知られている。

特許文献１に記載の排気浄化制御装置では、床温制御の実行時における触媒床温と目標床温とのずれを補正することの可能な未燃燃料の添加量についての学習値を機関の各種領域毎に記憶し、同学習値を燃料添加量に反映させるようにしている。これにより、内燃機関の運転状態によることなく、未燃燃料の添加による排気温の昇温効果を安定して得ることができるようになり、触媒床温を目標床温に保持する上でその緻密性や信頼性が高められるようになる。
特開２００３−１７２１８５号公報

ここで、上述した排気浄化制御装置では一般に、床温制御の実行中であることや上記目標床温が所定温度以上であること等々の条件が成立したときに、排気浄化触媒に供給された燃料量である実供給燃料量と実際に触媒床温の上昇に寄与した燃料量である推定供給燃料量との差から上記学習値が求められる。

そうした排気浄化制御装置では、触媒床温が変化しているときにも上記学習が実行されるため、学習値として、燃料添加弁の経時変化による誤差を補償する補正分（経時変化補正分）と触媒床温の変化時における排気浄化触媒の熱容量に起因する触媒床温および目標床温の誤差を補償する補正分（温度補償補正分）とを含む値が求められる。

通常、排気浄化制御装置では、そのように学習された学習値が、例えば未燃燃料の添加を通じて排気中の酸素濃度を所定濃度より低くすることによって排気通路に設けられたＮＯｘ吸蔵還元触媒のＮＯｘ吸蔵能力を回復させる制御（ＮＯｘ還元制御）など、床温制御以外の制御にも用いられる。

排気中への燃料添加量を精度良く調量するためには、燃料添加弁の制御量に上記経時変化補正分を反映させることが望ましい。これは、燃料添加弁による燃料添加が行われる制御全般、言い換えれば、床温制御およびＮＯｘ還元制御それぞれについて云える傾向である。また、床温制御において触媒床温を所望の態様で推移するように精度良く制御するためには、燃料添加弁の制御量に温度補償補正分を反映させることが望ましい。

一方、ＮＯｘ還元制御では、排気中の酸素濃度を精度良く調節することができればよく、触媒床温を考慮する必要がないために、燃料添加弁の制御量に温度補償補正分を反映させなくてもよい。しかしながら、上述した排気浄化制御装置では、ＮＯｘ還元制御における燃料添加弁の制御量に経時変化補正分と温度補償補正分とが共に反映されるために、その分だけ排気中の酸素濃度の調節精度の低下を招いてしまう。このように上記排気浄化制御装置では、学習値として、必ずしも適切な値が学習されているとは云えない。

なお、このような課題は、ＮＯｘ還元制御における燃料添加弁の制御量に上記学習値を反映させる排気浄化制御装置に限らず、例えば燃料添加弁の詰まり判定に学習値を用いる排気浄化制御装置など、排気中に燃料を添加した際の触媒床温の変化遅れを考慮する必要のない制御に上記学習値が用いられる排気浄化制御装置であれば共通している。

また、燃料添加弁を通じた排気中への未燃燃料の添加を主として行う排気浄化制御装置に限らず、例えば機関出力を発生させるための燃料噴射の実行後における少量の燃料噴射（いわゆるポスト噴射）による燃焼室内への燃料の噴射を主として行う排気浄化制御装置等、排気中への未燃燃料の添加に基づき排気浄化触媒の床温を制御する排気浄化制御装置であれば上記課題は共通している。

本発明はこうした実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、燃料添加機構の経時変化に起因する誤差分と排気浄化触媒の熱容量に起因する床温の誤差分とを各別に学習して用いることのできる内燃機関の排気浄化制御装置を提供することにある。

以下、上記目的を達成するための手段及びその作用効果について説明する。
請求項１に記載の発明は、排気中への未燃燃料の添加を通じて排気通路に設けられた排気浄化触媒の床温を目標床温に調節する床温制御を実行するとともに、該床温制御の実行時にその都度の触媒床温と目標床温とのずれを補正し得る燃料添加量についての学習値を学習する内燃機関の排気浄化制御装置において、前記排気浄化触媒に至る排気流れが定常状態であることを判断する判断手段と、同判断手段によって前記排気流れが定常状態であると判断されたときに学習した前記学習値を定常学習値として記憶し、前記排気流れが定常状態であると判断されないときに学習した前記学習値を過渡学習値として記憶する記憶手段と、前記床温制御の実行時に、前記記憶手段により記憶された二つの学習値のうちの前記過渡学習値を前記燃料添加量に反映させる反映手段と、前記二つの学習値のうちの前記定常学習値のみに基づく制御を実行する制御実行手段とを備えることをその要旨とする。

上記構成では、排気浄化触媒に至る排気流れが定常状態ではないとき、すなわち過渡状態であるときには、触媒床温と目標床温とのずれに排気浄化触媒の熱容量に起因する誤差分が含まれる。そのため、このときの学習値（過渡学習値）としては、そうした誤差分を補正することの可能な値が学習される。

一方、排気浄化触媒に至る排気流れが定常状態であるときには、そうした触媒床温と目標床温とのずれに含まれる誤差分であって排気浄化触媒の熱容量に起因する誤差分がごく少ない。そのため、このときには触媒床温が排気中に添加される未燃燃料の量に見合う温度になっており、同触媒床温と目標床温とのずれが燃料添加量の誤差、すなわち未燃燃料を添加するための機構（燃料添加機構）の添加量誤差に応じた値になっていると云える。したがって、このときの学習値（定常学習値）としては、燃料添加機構の添加量誤差を補正することの可能な値が学習される。

そして、床温制御の実行時には、過渡学習値が燃料添加量に反映されて排気浄化触媒の熱容量に起因する誤差が補償され、触媒床温が所望の態様で推移するように好適に制御されるようになる。しかも、二つの学習値のうちの定常学習値のみに基づく制御は、上記排気浄化触媒の熱容量による影響が極力排除された状態で学習された定常学習値を用いて好適に実行されるようになる。このように上記構成によれば、燃料添加機構の経時変化に起因する誤差分と排気浄化触媒の熱容量に起因する床温の誤差分とを各別に学習して用いることができるようになる。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の内燃機関の排気浄化制御装置において、前記定常学習値のみに基づく制御は、排気中への未燃燃料の添加を通じて排気中の酸素濃度を調節する濃度調節制御であることをその要旨とする。

例えば内燃機関の排気通路にＮＯｘ吸蔵還元触媒が設けられた装置にあって同触媒のＮＯｘ吸蔵能力を回復させるために排気中の酸素濃度を所定濃度より低くするためのＮＯｘ還元制御など、排気中への未燃燃料の添加を通じて排気中の酸素濃度を調節する濃度調節制御を実行する装置が知られている。この濃度調節制御では、燃料添加量の調量を通じて排気中の酸素濃度を精度良く調節することができればよく、排気浄化触媒の熱容量を考慮する必要はない。

上記構成によれば、そうした濃度調節制御を定常学習値のみに基づき実行することにより、燃料添加機構の添加量誤差を好適に補償して燃料添加量を精度良く調量することができるようになる。

請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の内燃機関の排気浄化制御装置において、前記判断手段は、前記排気浄化触媒に至る排気の排気温および排気流量に基づき求まる排気エネルギの平均値である平均排気エネルギと同排気エネルギの瞬時値である瞬時排気エネルギとの偏差の累積値が所定の判定値未満になることに基づいて、前記排気流れが定常状態であることを判断することをその要旨とする。

上記構成のように、前記排気浄化触媒に至る排気流れが定常状態であるの判断には、排気浄化触媒に至る排気の排気温および排気流量に基づき求まる排気エネルギの平均値である平均排気エネルギと同排気エネルギの瞬時値である瞬時排気エネルギとの偏差の累積値を用いることが有効である。この累積値が所定の判定値未満になることに基づいて排気流れが定常状態であると判断することにより、同定常状態であるか否かを容易に、しかも高い精度で判定することができるようになる。なお、上記排気流量は内燃機関の吸気通路内を流れる吸入空気の量、すなわち吸入空気量に準じた流量となるため、この吸入空気量を上記排気流量として準用することができる。

そしてこの場合、請求項４に記載の発明によるように、前記学習を実施するための条件が満たされている時点からその都度求められる排気温と排気流量との各平均値の積を前記平均排気エネルギとして算出し、また同じく前記学習を実施するための条件が満たされている時点からその都度求められる排気温と排気流量との積を前記瞬時排気エネルギとして算出することにより、上記平均排気エネルギと上記瞬時排気エネルギとの偏差の累積値を求める上での演算負荷が最小限の負荷で済むようになる。

請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の内燃機関の排気浄化制御装置において、前記内燃機関がディーゼル機関であり、前記排気浄化触媒が排気中のＰＭ（粒子状物質）を捕集するＤＰＦ（ディーゼル・パティキュレイト・フィルタ）を含むとき、前記学習を実施するための条件が、
ａ．前記ＤＰＦに堆積したＰＭを燃焼除去するＰＭ再生にかかる前記燃料の間欠添加時ではないこと、および
ｂ．前記目標床温が低温判定値以下である時間の累積時間が前記判断手段による判断期間内に所定時間以上とならないこと、および
ｃ．前記排気流量が低量判定値以下である時間の累積時間が前記判断手段による判断期間内に所定時間以上とならないこと、および
ｄ．前記学習値の更新時ではないこと
の論理積条件からなることをその要旨とする。

ディーゼル機関の排気浄化制御装置には、排気中への未燃燃料の添加を通じて排気浄化触媒たるＤＰＦ（ディーゼル・パティキュレイト・フィルタ）の温度を上昇させてＰＭ（粒子状物質）の燃焼除去を行う、いわゆるＰＭ再生を前記床温制御として実行するようにしたものがある。通常、こうした装置では、燃料添加機構からＤＰＦに供給された燃料量である実供給燃料量と実際に触媒床温の上昇に寄与した燃料量である推定供給燃料量との差から学習値が算出される。また実供給燃料量や推定供給燃料量は、前記目標床温、排気通路内を流れる排気の排気温の推定値である推定排気温、上記ＤＰＦの推定温度である推定床温、および排気通路内の排気流量等に基づいて算出される。

こうした排気浄化制御装置において、前記定常学習値や過渡学習値の学習を適正に行うためには、上記推定床温と推定排気温とを高い精度で算出することが重要な要素となる。しかしながら、例えば排気温や排気流量が大きく変化するときなど、同排気温の分布や触媒床温の温度分布に大きなばらつきが生じる状況においては、同状況をモデル化すること自体が困難であるため、推定床温や推定排気温の算出精度が大幅に低下してしまう。したがって、そうした状況下では過渡学習値や定常学習値を適切に学習することが困難となる。

具体的には、上記排気浄化制御装置では学習値（前記定常学習値および過渡学習値）の学習を行う場合に以下のような問題が無視できない。
ａ１．ＰＭ再生を行う排気浄化制御装置にあっては通常、ＤＰＦに堆積したＰＭを燃焼除去するＰＭ再生にかかる燃料の間欠添加を実行するようにしている。ちなみにこの燃料の間欠添加とは、所定のパターンにてディーゼル機関に燃料を追加供給することによってＤＰＦに堆積したＰＭを完全に燃焼除去する制御である。すなわち、このような燃料の間欠添加を実行している場合には、排気温や触媒床温に変化が生じた場合であっても、この変化が、排気中への未燃燃料の添加によって生じたものなのか、あるいは未燃燃料が間欠添加されることによって生じたものなのかを判断することができないため、学習値を適正に学習することが困難となる。
ｂ１．上記推定床温の算出精度は、実際の触媒床温が所定の低温判定値以下となった場合に低下する。したがって、目標床温が低温判定値以下となっている状態が継続しているような場合には、実際の触媒床温も同低温判定値以下となって推定床温の算出精度が低下している可能性があるために、学習値を適正に学習することが困難となる。
ｃ１．上記推定排気温の算出精度は、排気流量が所定の低量判定値以下となった場合に低下する。したがって、排気流量が低量判定値以下となっている状態が継続しているような場合には、推定排気温の算出精度が低下し、学習値を適正に学習することが困難となる。
ｄ１．上記過渡学習値が更新されたときには、排気中への未燃燃料の添加量の急変に伴って触媒床温が急変するおそれがあるため、学習値を適正に学習することが困難となる。

この点、上記構成によれば、上記ａ〜ｄの条件が１つでも満たされないときには、学習値の学習が実行されないために、排気温や触媒床温が比較的安定した状況の下で学習値を学習することができ、学習値として適正な値を得ることができるようになる。

請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の内燃機関の排気浄化制御装置において、前記排気中に未燃燃料を添加するための手段として、前記排気通路に設けられた燃料添加弁を有する第１燃料添加手段とそれ以外の機構からなる第２燃料添加手段とを備え、前記学習を実施するための条件として、
ｅ．前記第２燃料添加手段を通じた未燃燃料の添加がなされていないこと、および
ｆ．前記第１燃料添加手段を通じた未燃燃料の添加が禁止されていないこと
を前記論理積条件として更に含むことをその要旨とする。

排気通路に設けられた燃料添加弁を有する排気浄化制御装置では、燃料添加弁からの燃料添加量を精度良く調量するために、噴孔の詰まりなどによる経時変化や個体差によって生じる燃料添加弁の添加量誤差を学習したいといった要求がある。こうした要求に対して、上記構成のように排気中に未燃燃料を添加するための手段として、排気通路に設けられた燃料添加弁を有する第１燃料添加手段とそれ以外の機構からなる第２燃料添加手段とを備えた排気浄化制御装置では、以下のような問題が無視できない。
ｅ１．例えばポスト噴射が実行されている場合など、燃料添加弁を有する第１燃料添加手段以外の手段によって排気中に未燃燃料が添加されている場合には、排気温や触媒床温に変化が生じた場合であっても、この変化が燃料添加弁からの未燃燃料の添加によるものなのか、あるいは第２燃料添加手段による未燃燃料の添加によるものなのかを判断することができないため、同燃料添加弁の添加量誤差を精度良く学習することができない。
ｆ１．燃料添加弁を通じた排気中への未燃燃料の添加がそもそも禁止されている場合には、燃料添加弁の添加量誤差の学習を適正に行うことが困難である。

この点、上記構成によれば、上記ｅ，ｆの条件も含めて、それらの条件が１つでも満たされないときには学習値が学習されなくなり、燃料添加弁からのみ未燃燃料が添加されているときに学習値が学習されるようになるため、同学習値（具体的には、定常学習値）として燃料添加弁の添加量誤差に見合う値を学習することができるようになる。

請求項７に記載の発明は、請求項５または６に記載の内燃機関の排気浄化制御装置において、前記学習は、前記排気通路に設けられた排気温センサを通じて検出される排気温に基づいて実行されるものであり、前記学習を実施するための条件として、
ｇ．前記排気温センサの異常時ではないこと、
を前記論理積条件として更に含むことをその要旨とする。

排気浄化制御装置によっては、内燃機関の排気通路に排気温センサを設けて、同センサにより検出される排気温に基づいて定常学習値や過渡学習値の学習を実行するようにしたものがある。こうした排気浄化制御装置では、排気温センサの異常時においては定常学習値や過渡学習値の学習を適正に行うことが困難となる。

この点、上記構成によれば、定常学習値や過渡学習値の学習が、そうした排気温センサの異常時において実行されなくなるために、学習値としてより適正な値を得ることができるようになる。

以下、本発明にかかる内燃機関の排気浄化制御装置を具体化した一実施の形態について説明する。
図１は、本実施の形態にかかる内燃機関の排気浄化制御装置の概略構成を示す。

図１に示すように、内燃機関１０には燃料噴射弁１１が取り付けられている。この燃料噴射弁１１は高圧燃料を蓄えるコモンレール１２に接続されており、同コモンレール１２はサプライポンプ１３に接続されている。サプライポンプ１３は燃料タンク１４内の燃料を吸入するとともにコモンレール１２に高圧燃料を圧送する。コモンレール１２に蓄えられた高圧燃料は、燃料噴射弁１１の開弁駆動によって燃焼室１５の内部に噴射される。なお、内燃機関１０はディーゼル機関である。

燃焼室１５には吸気通路１６が接続されており、同吸気通路１６を介して燃焼室１５内に空気が吸入される。
一方、燃焼室１５には排気通路１８が接続されており、燃焼室１５の内部で燃焼したガスが同排気通路１８に排出される。排気通路１８の途中には排気浄化部材２０が設けられている。燃焼室１５内から排気通路１８に排出された燃焼ガス（排気）は、排気浄化部材２０の通過に際して浄化された後、排気通路１８の外部に放出される。

排気浄化部材２０の内部には２つの排気浄化触媒が直列に配設されている。これら触媒のうち、排気流れ方向上流側（以下、単に上流側）に設けられた触媒は、排気中のＮＯｘを浄化するＮＯｘ吸蔵還元型触媒（以下、ＮＳＲ触媒２１という）である。また、ＮＳＲ触媒２１の排気流れ方向下流側（以下、単に下流側）に設けられた触媒は、排気中のＰＭ（粒子状物質）を捕集するフィルタ（以下、ＤＰＦ２２）である。このＤＰＦ２２は多孔質のセラミック構造体であり、同ＤＰＦ２２には排気中のＰＭが多孔質の壁を通過する際に捕集される。

また、排気通路１８におけるＮＳＲ触媒２１より上流側には燃料添加弁２３が設けられている。燃料添加弁２３は、燃料供給管２４を介して前記サプライポンプ１３に接続されている。この燃料添加弁２３の開弁駆動により、排気通路１８の内部に燃料が噴射されて、排気中に燃料が添加される。

内燃機関１０には、その運転状態を検出するための各種センサが設けられている。具体的には、例えば吸気通路１６を通じて燃焼室１５内に吸入される空気の量（吸入空気量ＧＡ）を検出するためのエアフロメータ３１や、内燃機関１０の出力軸の回転速度（機関回転速度ＮＥ）を検出するための回転速度センサ３２、ＤＰＦ２２を通過した直後の排気の温度（排気温Ｔａ）を検出するための排気温センサ３３等が設けられている。

各種センサの出力信号は電子制御装置３０に入力される。電子制御装置３０は、中央処理制御装置（ＣＰＵ）、各種プログラムやマップ等を予め記憶した読出専用メモリ（ＲＯＭ）、ＣＰＵの演算結果等を一時記憶するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、タイマカウンタ、入力インターフェース、出力インターフェース等を備えたマイクロコンピュータを中心に構成されている。そして、この電子制御装置３０は、各種センサの出力信号をもとに各種の演算を行い、その演算結果に基づいて燃料噴射弁１１の駆動制御や、サプライポンプ１３の駆動制御など、内燃機関１０の各種制御を実行する。本実施の形態では、電子制御装置３０が記憶手段として機能し、また定常学習値のみに基づく制御（ＮＯｘ還元制御）を実行する制御実行手段として機能する。

また電子制御装置３０は、そうした制御の一環として、上記燃料添加弁２３の駆動制御を実行する。この燃料添加弁２３の駆動制御は、ＰＭ再生制御、硫黄被毒回復制御、およびＮＯｘ還元制御に際して実行される。

以下、それらＰＭ再生制御、硫黄被毒回復制御、およびＮＯｘ還元制御の実行態様について各別に説明する。
ここでは先ず、ＰＭ再生制御の実行態様について説明する。

ＰＭ再生制御は、上記ＤＰＦ２２に捕集されたＰＭを燃焼させて二酸化炭素（ＣＯ_２）と水（Ｈ_２Ｏ）として排出させることにより、同ＤＰＦ２２の目詰まりを解消するために行われる。具体的には、排気中に未燃燃料を添加して同燃料を排気中や触媒上で酸化させることにより、その酸化反応に伴う発熱によって触媒床温が高温（例えば６００〜７００℃）になり、上記ＰＭが燃焼されるようになる。

図２にＰＭ再生制御の実行手順を示し、図３にＤＰＦ２２に堆積しているＰＭの量（ＰＭ堆積量ＰＭｓｍ）の推移を示す。
図２に示すように、ＰＭ再生制御では、ＤＰＦ２２に堆積しているＰＭの量（ＰＭ堆積量ＰＭｓｍ）が再生基準値ＰＭｓｔに達すると（図２のステップＳ１１０：ＹＥＳ）、燃料添加弁２３から排気への燃料添加を継続的に繰り返す処理（連続添加処理）の実行が開始される（同ステップＳ１２０）。これによってＤＰＦ２２の床温が上昇して同ＤＰＦ２２に捕集されたＰＭが燃焼され、図３に示すように、ＰＭ堆積量ＰＭｓｍが徐々に少なくなる（時刻ｔ１１〜ｔ１２）。

なお、上記ＰＭ堆積量ＰＭｓｍは、内燃機関１０の運転状態などに基づいて単位時間当りの内燃機関１０からのＰＭ排出量、あるいはＰＭ酸化量を推定して求めるとともに、その単位時間当りのＰＭ排出量／ＰＭ酸化量を逐次加算／減算することにより求められている。

その後の時刻ｔ１２において、ＰＭ堆積量ＰＭｓｍが判定値Ａより少なくなると（図２のステップＳ１３０：ＹＥＳ）、燃料添加弁２３から排気への燃料添加を間欠的に繰り返す処理（間欠添加処理）が実行される（同ステップＳ１４０）。この間欠添加処理では、所定のパターン（所定周期で燃料添加の実行と停止とが繰り返されるパターン）で排気中に燃料が添加される。この間欠添加処理の実行を通じて、ＤＰＦ２２に堆積したＰＭのうちの上記連続添加処理の実行では除去しきれない堆積分の完全な燃焼除去が図られる（図３の時刻ｔ１２以降）。そして、こうした間欠添加処理の実行の後、ＰＭ再生処理は終了される。

なお、上記連続添加処理では、燃料添加弁２３からの燃料添加量についての制御目標値（目標添加量Ｑｒ１）が以下のように算出される。
図４に、目標添加量Ｑｒ１を算出する処理の処理手順を示す。

図４に示すように、目標添加量Ｑｒ１の算出に際しては先ず、機関回転速度ＮＥおよび燃料噴射量Ｑ（機関トルクを得るために燃料噴射弁１１から噴射される燃料の量）に基づいて、ＤＰＦ２２の上流側における排気温の推定値（推定排気温ＴＯＢ）が算出される（ステップＳ２１０）。その後、上記推定排気温ＴＯＢ、燃料噴射量Ｑ、目標添加量Ｑｒ１、および排気流量（具体的には、その指標値である吸入空気量ＧＡ）に基づいてＤＰＦ２２の下流側における排気温の推定値（推定排気温ＴＯＡ）が算出される（ステップＳ２２０）。そして、上記推定排気温ＴＯＡと排気温Ｔｂとに基づいて、ＤＰＦ２２の床温についての推定値（推定床温Ｔｂｃ）が算出される（ステップＳ２３０）。ちなみに、この推定床温Ｔｂｃは後述する学習処理において学習値を算出する際に用いられる。

次に、機関回転速度ＮＥおよび燃料噴射量Ｑに基づいて、ＤＰＦ２２の床温についての制御目標値（目標床温Ｔｔｃ）が算出される（ステップＳ２４０）。そして、この目標床温Ｔｔｃと推定排気温ＴＯＢとの温度差、および吸入空気量ＧＡに基づいて目標添加量Ｑｒ１が算出される（ステップＳ２５０）。その後、後述する学習処理において学習・記憶された学習値Ｋａ，Ｋｂが読み込まれるとともに（ステップＳ２６０）、それら学習値Ｋａ，Ｋｂを目標添加量Ｑｒ１に反映させることにより、最終的な目標添加量Ｑｒ１（＝Ｑｒ１×Ｋａ×Ｋｂ）が設定される（ステップＳ２７０）。本実施の形態では、このステップＳ２７０の処理が、過渡学習値を燃料添加量に反映させる反映手段として機能する。

そして連続添加処理では、ＤＰＦ２２の床温と目標床温Ｔｔｃとを一致させるべく、目標添加量Ｑｒ１に応じたかたちで燃料添加弁２３が駆動される。なお、上記連続添加処理では、開弁駆動と閉弁駆動とをごく短い周期で交互に繰り返すといった態様で燃料添加弁２３が駆動されており、例えば燃料添加弁２３の開弁時間を可変設定するなど、同燃料添加弁２３の開弁時間と閉弁時間との比を目標添加量Ｑｒ１に応じて設定することによって単位時間当たりの燃料添加量が調節される。こうした燃料添加弁２３の駆動を通じて、ＤＰＦ２２の床温を、ＰＭを燃焼させることの可能な温度まで所望の速度で上昇させることが可能になる。

ちなみに、間欠添加処理によって燃料添加が実行されているときにも、連続添加処理と同様に、開弁駆動と閉弁駆動とをごく短い周期で交互に繰り返すといった態様で燃料添加弁２３が駆動されており、同燃料添加弁２３の開弁時間の設定を通じて単位時間当たりの燃料添加量が調節される。

また、本実施の形態にかかるＰＭ再生制御では、排気中への未燃燃料の添加を、燃料添加弁２３の開弁駆動のみによって行うことの他、機関出力を発生させるための燃料噴射の実行後における燃料噴射弁１１からの少量の燃料噴射（いわゆるポスト噴射）を併せて実行することによって行う場合もある。この場合には、燃料添加弁２３による燃料添加量とポスト噴射による燃料添加量とを加算した量が上記目標添加量Ｑｒ１となるように、燃料添加弁２３の駆動制御と燃料噴射弁１１の駆動制御とが実行される。

次に、硫黄被毒回復制御の実行態様について説明する。
ＮＳＲ触媒２１は、燃料に含まれる硫黄分によって被毒して、そのＮＯｘ吸蔵能力の低下を招いてしまう。硫黄被毒回復制御は、ＮＳＲ触媒２１に吸蔵された硫黄分（詳しくは、硫黄酸化物（ＳＯｘ））を放出・還元させて、同ＮＳＲ触媒２１のＮＯｘ吸蔵能力を回復させるために行われる。

図５に、硫黄被毒回復制御の実行手順を示す。
図５に示すように、硫黄被毒回復制御では、ＮＳＲ触媒２１に堆積した硫黄分（硫黄堆積量Ｓ）が許容値に達すると（ステップＳ３１０：ＹＥＳ）、昇温処理の実行が開始される（ステップＳ３２０）。この昇温処理は、上記ＰＭ再生制御における連続添加処理に準じた態様で燃料添加弁２３から排気中へと継続的に燃料を添加する処理であり、硫黄分の放出が可能となる温度（例えば７００℃）までＮＳＲ触媒２１の床温を上昇させるために行われる。

なお上記硫黄堆積量Ｓは、内燃機関１０の運転状態などから単位時間当りの触媒への硫黄分の堆積量、あるいはＮＳＲ触媒２１からの硫黄分の放出量を推定して求めるとともに、その単位時間当りの硫黄堆積量／放出量を逐次加算／減算することにより求められている。

こうした昇温処理により、触媒床温が目標とする温度まで上昇すると（Ｓ３３０：ＹＥＳ）、ＮＳＲ触媒２１から硫黄分を放出させるとともに、これを還元浄化するための硫黄放出処理が開始される（Ｓ３４０）。この硫黄放出処理では、排気中への燃料添加を通じて排気を還元雰囲気（排気の酸素濃度が所定濃度より低い状態）にすることで行われる。こうした硫黄放出処理は、触媒の硫黄堆積量Ｓが当該制御の終了判定値以下となるまで（Ｓ３５０：ＹＥＳ）継続される。

図６は、こうした硫黄放出処理の処理態様の一例を示している。同図（ａ）は燃料添加弁２３の駆動態様の推移を示しており、同図（ｂ）はＮＳＲ触媒２１に流入する排気の酸素濃度の推移を示している。

図６に示すように、硫黄放出処理は、排気中への燃料添加を行う添加期間と同燃料添加を休止する休止期間とを交互に繰り返しながら行われる。そして、この添加期間における間欠的な燃料添加を通じて、排気の酸素濃度を所定濃度より低くしつつ還元剤となる炭化水素（ＨＣ）や一酸化炭素（ＣＯ）をＮＳＲ触媒２１に供給することにより、ＮＳＲ触媒２１に堆積された硫黄分の放出、およびその還元浄化を促進するようにしている。硫黄放出処理の実行中に燃料添加を休止する休止期間を設けているのは、燃料添加に伴う発熱で触媒床温が過上昇しないようにするためである。

なお、この硫黄放出処理では、燃料添加弁２３からの燃料添加量についての制御目標値（目標添加量Ｑｒ２）がＮＳＲ触媒２１の床温に基づき設定される。目標添加量Ｑｒ２としては、ＮＳＲ触媒２１の床温が高いときほど少ない量であって、前述した各学習値Ｋａ，Ｋｂを反映させた量（＝Ｑｒ２×Ｋａ×Ｋｂ）が設定される。ＮＳＲ触媒２１の床温は、内燃機関１０の運転状態や燃料添加弁２３からの燃料添加量に基づき逐次算出されている。

また、上記添加期間にあっては、詳しくは、開弁駆動と閉弁駆動とをごく短い周期で交互に繰り返すといった態様で燃料添加弁２３が駆動されており、例えば燃料添加弁２３の開弁時間を可変設定するなど、同燃料添加弁２３の開弁時間と閉弁時間との比を目標添加量Ｑｒ２に応じて設定することによって単位時間当たりの燃料添加量が調節される。

次に、ＮＯｘ還元制御の実行態様について説明する。
ＮＯｘ還元制御は、上記ＮＳＲ触媒２１に吸蔵されたＮＯｘを、窒素（Ｎ_２）、二酸化炭素（ＣＯ_２）および水（Ｈ_２Ｏ）に還元して放出するために行われる。

具体的には、図７に示すように、所定期間Ｔｘおきに所定時間Ｔｙにわたって燃料添加弁２３が開弁駆動されて排気中に燃料が添加される。こうした燃料添加により、一時的にＮＳＲ触媒２１を通過する排気が未燃燃料成分の多い状態、言い換えれば、酸素濃度の低い状態にされ、これによりＮＳＲ触媒２１からのＮＯｘの放出およびその還元が促進されて、上記ＮＯｘの還元浄化が図られる。

なお、ＮＯｘ還元制御では、燃料添加弁２３からの燃料添加量についての制御目標値（目標添加量Ｑｒ３）が燃料噴射量Ｑや吸入空気量ＧＡに基づき設定される。この目標添加量Ｑｒ３としては、排気の酸素濃度を所定濃度より低くすることの可能な量が算出される。また目標添加量Ｑｒ３としては、前述した学習値Ｋａを反映させた量（＝Ｑｒ３×Ｋａ）が設定される。そして、目標添加量Ｑｒ３に応じた時間（上記所定時間Ｔｙ）だけ燃料添加弁２３が開弁駆動されて、これにより排気の酸素濃度が所定濃度より低くなる。

以上のように本実施の形態では、排気通路１８に設けられた燃料添加弁２３から排気への燃料添加を行うことにより、排気浄化部材２０の排気浄化性能の回復・維持を図るようにしている。なお、ＰＭ再生制御、硫黄被毒回復制御およびＮＯｘ還元制御は同時に実行されることはなく、各別に設定された実行条件に基づいて適宜のタイミングで実行される。

本実施の形態にかかる排気浄化制御装置では、前述したＰＭ再生制御の実行に際して、ＤＰＦ２２の床温と目標床温Ｔｔｃとのずれを補正することの可能な値（定常学習値Ｋａおよび過渡学習値Ｋｂ）を学習するようにしている。

以下、そうした補正値を学習する処理（学習処理）について説明する。
図８および図９は、上記学習処理の具体的な処理手順を示すスローチャートである。このフローチャートに示される一連の処理は、所定周期毎の処理として、電子制御装置３０により実行される。

図８に示すように、この処理では先ず、学習を実施するための条件（学習条件）が成立しているか否かが判断される（ステップＳ４１０）。この学習条件は、複数の条件の論理積（ＡＮＤ）条件である。以下、学習条件を構成する各条件（条件ａ〜条件ｇ）を、それら条件を設定した理由（理由ａ〜理由ｇ）と併せて説明する。

（条件ａ）間欠添加処理の実行中ではないこと。
（理由ａ）間欠添加処理の実行時には、排気温やＤＰＦ２２の床温に変化が生じた場合であっても、その変化が排気中への未燃燃料の添加によって生じたものなのか、あるいは未燃燃料が間欠添加されることによって生じたものなのかを判断することができないため、学習値を適正に学習することが困難となる。

（条件ｂ）目標床温Ｔｔｃが低温判定値以下である時間の累積時間が、後述する「平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄ」を算出している期間内に所定時間以上とならないこと。本実施の形態では、上記期間が判断手段による判断期間に相当する。

（理由ｂ）前記推定床温Ｔｂｃの算出精度は、ＤＰＦ２２の実際の床温が所定の低温判定値以下となった場合に低下する。したがって、目標床温Ｔｔｃが低温判定値以下となっている状態が継続しているような場合には、ＤＰＦ２２の床温も同低温判定値以下となって推定床温Ｔｂｃの算出精度が低下している可能性があるために、学習値を適正に学習することが困難となる。

（条件ｃ）吸入空気量ＧＡが低量判定値以下である時間の累積時間が、後述する「平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄ」を算出している期間内に所定時間以上とならないこと。

（理由ｃ）推定排気温ＴＯＢの算出精度は、排気流量が所定の低量判定値以下となった場合に低下する。したがって、排気流量の指標値である吸入空気量ＧＡが低量判定値以下となっている状態が継続しているような場合には、推定排気温ＴＯＢの算出精度が低下し、学習値を適正に学習することが困難となる。

（条件ｄ）本処理による学習値の更新時ではないこと。
（理由ｄ）学習値が更新されたときには、燃料添加弁２３からの燃料添加量の急変に伴ってＤＰＦ２２の床温が急変するおそれがあるため、学習値を適正に学習することが困難となる。

（条件ｅ）ＤＰＦ２２の床温を上昇させるための処理として、燃料添加弁２３からの燃料添加以外の方法による燃料添加（機関出力を発生させるための燃料噴射の実行後における少量の燃料噴射、いわゆるポスト噴射）が実行されていないこと。

（理由ｅ）排気通路に設けられた燃料添加弁から未燃燃料を添加する場合、同燃料添加弁からの燃料添加量を精度良く調量するために、噴孔の詰まりなどによる経時変化や個体差によって生じる燃料添加弁の添加量誤差を学習したいといった要求がある。こうした要求に対して、ポスト噴射を通じて排気中に未燃燃料が添加されているときには、排気温や触媒床温に変化が生じた場合であっても、この変化が燃料添加弁２３からの未燃燃料の添加によるものなのか、あるいはポスト噴射（具体的には、燃料噴射弁１１）による未燃燃料の添加によるものなのかを判断することができないため、同燃料添加弁２３の添加量誤差を精度良く学習することができない。なお本実施の形態では、燃料添加弁２３とこれに燃料を供給するための機構とが第１燃料添加手段として機能し、燃料噴射弁１１とこれに燃料を供給するための機構とが第２燃料添加手段として機能し、それら第１および第２燃料添加手段が共に燃料供給機構として機能する。

（条件ｆ）燃料添加弁２３を通じた未燃燃料の添加が禁止されていないこと。
（理由ｆ）燃料添加弁２３を通じた未燃燃料の添加がそもそも禁止されている場合には、学習値を適正に学習することが困難となる。

（条件ｇ）排気温センサ３３の異常時ではないこと。
（理由ｇ）本処理では、学習値の学習が、内燃機関１０の排気通路１８に設けられた排気温センサ３３を通じて検出される排気温Ｔａに基づき実行される。そのため、排気温センサ３３の異常時には、学習値を適正に学習することが困難となる。

そして、これら（条件ａ）〜（条件ｇ）のうちのいずれか１つでも満たされないときには（ステップＳ４１０：ＮＯ）、学習値を算出することなく、本処理が一旦終了される。したがって、上述した各理由（理由ａ〜理由ｇ）から学習値を精度良く学習することのできない状況において同学習が実行されることが回避されて、学習値として適正な値が学習されるようになる。

そして、学習条件が成立しているときには（ステップＳ４１０：ＹＥＳ）、平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄを算出する処理（累積値算出処理）が実行される（ステップＳ４２０）。

図１０に、累積値算出処理の具体的な処理手順を示す。
図１０に示すように、この処理では先ず、ＤＰＦ２２の上流の排気温（前記推定排気温ＴＯＢ）が算出される（ステップＳ４２１）。そして、その推定排気温ＴＯＢ、吸入空気量ＧＡ、および本処理の演算周期Ｔに基づいて以下の関係式（１）から、瞬時排気エネルギＥＥｍが算出される（ステップＳ４２２）。なお本実施の形態では、演算周期Ｔが０．１〜０．２ｍｓ程度の値に設定されている。

ＥＥｍ←ＴＯＢ×ＧＡ×Ｔ …（１）

次に、学習条件が成立した時点からの推定排気温ＴＯＢの平均値（平均推定排気温ＴＯＢａ）が算出される（ステップＳ４２３）。図１１（ａ）に、学習条件が成立した時点からの推定排気温ＴＯＢや平均推定排気温ＴＯＢａの推移の一例を示す。同図１１（ａ）に示すように、本処理では、学習条件が成立した時点（時刻ｔ２１）からその都度求められる推定排気温ＴＯＢに基づいて平均推定排気温ＴＯＢａが順次算出される。

また、学習条件が成立した時点からの排気流量（具体的には、その指標値である吸入空気量ＧＡ）の平均値（平均吸入空気量ＧＡａ）が算出される（図１０のステップＳ４２４）。図１１（ｂ）に、学習条件が成立した時点からの吸入空気量ＧＡや平均吸入空気量ＧＡａの推移の一例を示す。図１１（ｂ）に示すように、学習条件が成立した時点（時刻ｔ２１）からその都度求められる吸入空気量ＧＡに基づいて平均吸入空気量ＧＡａが順次算出される。

そして、上記平均推定排気温ＴＯＢａ、平均吸入空気量ＧＡａ、および本処理の演算周期Ｔに基づいて以下の関係式（２）から、平均排気エネルギＥＥａが算出される（図１０のステップＳ４２５）。

ＥＥａ←ＴＯＢａ×ＧＡａ×Ｔ …（２）

このように、瞬時排気エネルギＥＥｍおよび平均排気エネルギＥＥａを関係式（１），（２）に基づき算出することにより、以下に説明する平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄを常時算出する構成のように電子制御装置３０の演算負荷が大きくなることがなく、同平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄを求める上での電子制御装置３０の演算負荷も最小限の負荷で済むようになる。

その後、上記瞬時排気エネルギＥＥｍおよび平均排気エネルギＥＥａに基づいて以下の関係式（３）から、平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄが算出される（ステップＳ４２６）。

ＥＥａｄ（ｉ）←ＥＥａｄ（ｉ−１）＋｜ＥＥｍ（ｉ）−ＥＥａ（ｉ）｜ …（３）
ただし、（ｉ）：今回の値
（ｉ−１）：前回の値

図１１（ｃ）に、瞬時排気エネルギＥＥｍおよび平均排気エネルギＥＥａの推移の一例を示す。同図１１（ｃ）に示すように、本処理では、学習条件が成立した時点（時刻ｔ２１）から平均排気エネルギＥＥａの算出が開始されるとともに、同平均排気エネルギＥＥａと瞬時排気エネルギＥＥｍとの偏差（同図中の矢印Ａに相当する値）が算出される。そして、この偏差の累積値（同図中の斜線で示す部分の面積）が平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄとしてその都度算出される。図１１（ｄ）は、そうした平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄの推移の一例を示している。

そして図８に示すように、本実施の形態にかかる学習処理では、そのようにして平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄが算出された後（ステップＳ４２０）、添加弁学習タイマのカウント値ＴＳがカウントアップされ（ステップＳ４３０）、同カウント値ＴＳがタイマ判定値ＴＳｊ（例えば６０秒）以上であるか否かが判断される（ステップＳ４４０）。

図１１（ｅ）に、上記カウント値ＴＳの推移の一例を示す。同図１１（ｅ）に示すように、カウント値ＴＳは、学習条件が成立した時点（時刻ｔ２１）からカウントアップが開始され、タイマ判定値ＴＳｊに至るまで増加していく。ここで上記タイマ判定値ＴＳｊとしては、ＤＰＦ２２の床温が大きく変化する何らかの処理が実行された場合であっても、上記カウント値ＴＳが同タイマ判定値ＴＳｊとなったことをもって上記ＤＰＦ２２の床温が目標床温Ｔｔｃ近傍まで変化していると判断することの可能な値が実験結果などに基づき求められ、予め設定されている。すなわち、このステップＳ４４０の処理では、上記カウント値ＴＳがタイマ判定値ＴＳｊになったことをもって、ＤＰＦ２２の温度が安定した状態にあると判断される。

そして、図９に示すように、添加弁学習タイマのカウント値ＴＳがタイマ判定値ＴＳｊ以上になると（ステップＳ４４０：ＹＥＳ）、上記推定床温Ｔｂｃの最大値と最小値との差（床温振幅ＡＴＣ）についての最大値（床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘ）が算出されるとともに、同床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘに基づいてＤＰＦ２２の床温が安定した状態になっているか否かが判断される。

具体的には先ず、床温振幅タイマのカウント値ＴＡのカウントアップが開始されるとともに（ステップＳ４５０）、同カウント値ＴＡがタイマ判定値ＴＡｊ（例えば３０秒）以上であるか否かが判断される（ステップＳ４６０）。

そして、カウント値ＴＡがタイマ判定値ＴＡｊ未満である場合には（ステップＳ４６０：ＮＯ）、そのときの床温振幅ＡＴＣが算出された後（ステップＳ４７０）、この床温振幅ＡＴＣと適宜のメモリに格納されている床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘとの比較に基づき床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘを更新する処理（更新処理）が実行される（ステップＳ４８０）。なお、この更新処理は、具体的には、このときの床温振幅ＡＴＣが床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘより大きいときには同床温振幅ＡＴＣを新たな床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘとして記憶し、このときの床温振幅ＡＴＣが床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘ未満であるときには床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘを変更しないといったように実行される。

その後、本処理が繰り返し実行されて床温振幅タイマのカウント値ＴＡがタイマ判定値ＴＡｊ以上になると（ステップＳ３６０：ＹＥＳ）、上記床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘが振幅判定値ＡＴＣｊ未満であるか否かが判断される（ステップＳ４９０）。

図１１（ｆ）に、床温振幅タイマのカウント値ＴＡの推移の一例を示す。同図１１（ｆ）に示すように、このカウント値ＴＡは、添加弁学習タイマのカウント値ＴＳがタイマ判定値ＴＳｊに至った時点（時刻ｔ２２）からカウントアップが開始され、これに併せて上記床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘが算出、更新される。そして、そうした床温振幅タイマのカウント値ＴＡが振幅判定値ＡＴＣｊに至ったときに（時刻ｔ２３）、床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘの値が振幅判定値ＡＴＣｊ未満であるか否かが判断される。

そして、このときの床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘが振幅判定値ＡＴＣｊ未満である場合には（図９のステップＳ４９０：ＹＥＳ）、ＤＰＦ２２の床温が安定した状態で推移しており、比較的安定した条件の下での学習値の学習が可能であるとして、同学習値の学習が実行される（ステップＳ５１０〜４４０）。

ここでは先ず、ＤＰＦ２２の床温と前記目標床温Ｔｔｃとのずれを補償することの可能な補正値Ｋが算出される（ステップＳ５００）。具体的には先ず、以下の関係式（４）に基づいて排気中への未燃燃料の添加による発熱量であって前記目標床温ＴｔｃとＤＰＦ２２の床温とを一致させるために必要な発熱量（要求発熱量ＣＶＤ）が算出されるとともに、以下の関係式（５）に基づいて排気中への未燃燃料の添加による実際の発熱量に相当する値（推定発熱量ＣＶＰ）が算出される。なお、関係式（４）および（５）における「ｋｃ」は、ＤＰＦ２２の温度差を、同差を「０」にするために必要な発熱量に換算するための係数である。

ＣＶＤ←（目標床温Ｔｔｃ−推定排気温ＴＯＢ）×吸入空気量ＧＡ×ｋｃ …（４）
ＣＶＰ←（推定床温Ｔｂｃ−推定排気温ＴＯＢ）×吸入空気量ＧＡ×ｋｃ …（５）

その後、それら要求発熱量ＣＶＤおよび推定発熱量ＣＶＰに基づいて以下の関係式（６）から、要求発熱量ＣＶＤと推定発熱量ＣＶＰとのずれを補償することの可能な補正値Ｋが算出される（ステップＳ５００）。

Ｋ（ｉ）←（ＣＶＤ−ＣＶＰ）／ＣＶＰ×Ｋ（ｉ−１）＋１ …（６）
ただし、（ｉ）：今回の値
（ｉ−１）：前回の値

次に、前記平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄが定常状態判定値ＥＥａｄｊ未満であるか否かが判断される（ステップＳ５１０）。ここで、上記平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄは、排気通路１８内を流れる排気の有するエネルギが一定であるときには「０」に維持される値であり、同エネルギが変動しているときには徐々に大きくなる値である。また、排気の有するエネルギの変動度合いが大きいときほど、上記平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄは早い速度で増加する。このステップＳ５１０の処理では、そうした平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄに基づいて、排気通路１８における排気の流れが定常状態にあるか過渡状態にあるかが判断される。本実施の形態では、ステップＳ５１０の処理が、排気浄化触媒に至る排気流れが定常状態であることを判断する判断手段として機能する。

このように、排気浄化部材２０に至る排気流れが定常状態であるか過渡状態であるかを判断するためには、排気の温度と流量とに基づき求まる排気エネルギの平均値（平均排気エネルギＥＥａ）と、同排気エネルギの瞬時値（瞬時排気エネルギＥＥｍ）との偏差の累積値（平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄ）を算出することが有効である。この累積値ＥＥａｄが定常状態判定値ＥＥａｄｊ未満であるときには排気流れが定常状態であると判断し、累積値ＥＥａｄが定常状態判定値ＥＥａｄｊ以上であるときには排気流れが過渡状態であると判断することにより、同排気流れの状態を容易に、しかも高い精度で判断することができる。

そして、前記平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄが定常状態判定値ＥＥａｄｊ未満である場合には（ステップＳ５１０：ＹＥＳ）、同累積値ＥＥａｄが小さい値であり、排気流れが定常状態であると判断される。この場合には、定常学習値Ｋａに補正値Ｋを乗算した値（Ｋａ×Ｋ）が新たな定常学習値Ｋａとして記憶される（ステップＳ５２０）。

このとき排気流れが定常状態であり、排気浄化部材２０の熱容量等に起因して生じるＤＰＦ２２の床温の変化遅れ（詳しくは排気中への未燃燃料の添加に対するＤＰＦ２２の床温の変化遅れ）が殆どない状態である。そのため、上記計算式（４）〜（６）を通じて算出される補正値Ｋは、そうした温度変化の遅れに起因する誤差の影響が極力排除された値、言い換えれば、燃料添加弁２３から排気中に添加される燃料量についての誤差分に対応する値となる。したがって、定常学習値Ｋａとしては、燃料添加弁２３の添加量誤差を補正することの可能な値が学習される。

一方、平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄが定常状態判定値ＥＥａｄｊ以上である場合には（ステップＳ５１０：ＮＯ）、同累積値ＥＥａｄが比較的大きい値であり、排気流れが過渡状態であると判断される。そして、この場合には過渡学習値Ｋｂに補正値Ｋを乗算した値（Ｋｂ×Ｋ）が新たな過渡学習値Ｋｂとして記憶される（ステップＳ５３０）。

なお、このとき排気流れが過渡状態であり、排気浄化部材２０の熱容量等に起因して生じるＤＰＦ２２の床温の若干の変化遅れがある状態であるため、上記計算式（４）〜（６）を通じて算出される補正値Ｋは、そうした温度変化の遅れを補償することの可能な値となる。したがって、過渡学習値Ｋｂとしては、ＤＰＦ２２の床温を目標床温Ｔｔｃとする際に生じる誤差であってＤＰＦ２２の床温の変化遅れに起因する誤差分を補正することの可能な値が学習される。

このように本実施の形態では、図１１（ｆ）に示すように、床温振幅タイマのカウント値ＴＡがタイマ判定値ＴＡｊとなったときに（時刻ｔ２３）、床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘが振幅判定値ＡＴＣｊ未満である場合に、学習値（定常学習値Ｋａ或いは過渡学習値Ｋｂ）が更新される。

そして、このように学習値が更新された後、添加弁学習タイマのカウント値ＴＳ、平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄ、床温振幅タイマのカウント値ＴＡ、床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘがそれぞれ「０」にリセットされ（図９のステップＳ５４０，Ｓ５５０，Ｓ５６０，Ｓ５７０）、本処理は一旦終了される。

なお学習条件が未成立であるときにも（図８のステップＳ３１０：ＮＯ）、添加弁学習タイマのカウント値ＴＳ、平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄ、床温振幅タイマのカウント値ＴＡ、床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘがそれぞれ「０」にリセットされた後（図９のステップＳ５４０，Ｓ５５０，Ｓ５６０，Ｓ５７０）、本処理は一旦終了される。

また、前記床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘが振幅判定値ＡＴＣｊ以上である場合には（ステップＳ４９０：ＮＯ）、学習値の更新を実行することなく、床温振幅タイマのカウント値ＴＡと床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘとがそれぞれ「０」にリセットされた後（ステップＳ５６０，Ｓ５７０）、本処理は一旦終了される。

この場合には、床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘが振幅判定値ＡＴＣｊ未満となるまで同床温振幅ＡＴＣ及び床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘが繰り返し算出され（ステップＳ４７０，３８０）、同床温振幅最大値ＡＴＣｍａｘが振幅判定値ＡＴＣｊ未満となると（ステップＳ４９０：ＹＥＳ）、学習値が更新される（ステップＳ５１０〜Ｓ５３０）。

上述した学習処理では、排気流れが定常状態であるときには燃料添加弁２３の添加量誤差を補正することの可能な値が定常学習値Ｋａとして学習される一方、排気流れが過渡状態であるときには排気浄化部材２０の熱容量等に起因する誤差分を補正することの可能な値が過渡学習値Ｋｂとして学習される。

そして本実施の形態では、ＰＭ再生制御や硫黄被毒回復制御の実行に際して、それら学習値Ｋａ，Ｋｂが目標添加量（Ｑｒ１またはＱｒ２）に反映される。これにより、燃料添加弁２３の添加量誤差や排気浄化部材２０の熱容量等に起因する誤差が補償されて、燃料添加量の過度の補正による燃料消費量の不要な増加や床温の過度の上昇を抑えつつ、ＮＳＲ触媒２１の床温やＤＰＦ２２の床温が所望の態様で推移するように好適に制御されるようになる。

また本実施の形態では、ＮＯｘ還元制御の実行に際して定常学習値Ｋａのみが目標添加量Ｑｒ３に反映される。ここで、ＮＯｘ還元制御では、燃料添加量の調量を通じて排気中の酸素濃度を精度良く調節することができればよく、排気浄化部材２０の熱容量を考慮する必要はない。この点、本実施の形態では、ＮＯｘ還元制御を排気浄化部材２０の熱容量による影響が排除された状態で学習された定常学習値Ｋａを用いて好適に実行されるようになり、燃料添加弁２３の添加量誤差を好適に補償して燃料添加量を精度良く調量することができるようになる。

このように本実施の形態によれば、燃料添加弁２３の経時変化等に起因する誤差分と排気浄化部材２０の熱容量等に起因する誤差分とを各別に学習して各種制御に用いることができるようになる。

以上説明したように、本実施の形態によれば、以下に記載する効果が得られるようになる。
（１）燃料添加弁２３の経時変化等に起因する誤差分と排気浄化部材２０の熱容量等に起因する誤差分とを各別に学習して各種制御に用いることができる。

（２）排気浄化部材２０に至る排気流れが定常状態であるか過渡状態であるかを判断するためには、平均排気エネルギＥＥａと瞬時排気エネルギＥＥｍとの偏差の累積値（平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄ）を算出することが有効である。そして、この累積値ＥＥａｄが定常状態判定値ＥＥａｄｊ未満であるときには排気流れが定常状態であると判断し、累積値ＥＥａｄが定常状態判定値ＥＥａｄｊ以上であるときには排気流れが過渡状態であると判断することにより、同排気流れの状態を容易に、しかも高い精度で判断することができる。

（３）平均排気エネルギＥＥａを学習条件が成立した時点からその都度求められる推定排気温ＴＯＢと吸入空気量ＧＡとの各平均値の積として算出し、瞬時排気エネルギＥＥｍを学習条件が成立した時点からその都度求められる推定排気温ＴＯＢと吸入空気量ＧＡとの積として算出した。そのため、平均・瞬時排気エネルギ偏差累積値ＥＥａｄを求める上での電子制御装置３０の演算負荷が最小限で済むようになる。

（４）学習条件が不成立であるとき、すなわち（条件ａ）〜（条件ｇ）のうちの１つでも満たされないときには、学習値（定常学習値Ｋａおよび過渡学習値Ｋｂ）の学習が実行されないために、学習値として適正な値を得ることができるようになる。

なお、上記実施の形態は、以下のように変更して実施してもよい。
・上記実施の形態では、ＤＰＦ２２の温度として推定床温Ｔｂｃを用いるとともに排気流量として吸入空気量ＧＡを用いるようにしたが、これらＤＰＦ２２の温度や排気流量として実際に検出した値を用いるようにしてもよい。

・上記実施の形態にかかる排気浄化制御装置は、硫黄被毒回復制御が実行されない排気浄化制御装置にも適用することができる。
・上記実施の形態では、二つの学習値のうちの定常学習値Ｋａのみに基づく制御として、ＮＯｘ還元制御を実行するようにした。これに代えて、あるいは併せて、定常学習値Ｋａに基づいて燃料添加弁２３の詰まり異常を判定する制御（詰まり判定制御）を実行するようにしてもよい。

燃料添加弁２３の噴孔が詰まると、これに伴う燃料添加量の減少分を補うために、定常学習値Ｋａが大きい値になる。そのため、定常学習値Ｋａを監視することによって、燃料添加弁２３の噴孔の詰まり度合いを判断することが可能である。具体的には、例えば定常学習値Ｋａが詰まり判定値より大きいことをもって燃料添加弁２３の詰まり度合いが過度に大きくなっていると判定することができる。

この詰まり判定制御では、燃料添加弁２３の添加量誤差が反映された値を詰まり異常の有無の判定に用いることによって精度の良い判定が実現される一方、排気浄化部材２０の熱容量による影響が反映された値を同判定に用いると判定精度の低下を招いてしまう。この点、上記構成によれば、詰まり判定制御を排気浄化部材２０の熱容量による影響が排除された状態で学習された定常学習値Ｋａを用いて好適に実行されるようになり、燃料添加弁２３の詰まり異常の有無を精度良く判定することができる。

・上記実施の形態では、ＰＭ再生制御および硫黄被毒回復制御において、定常学習値Ｋａおよび過渡学習値Ｋｂを共に燃料添加弁２３の開弁時間（具体的には、目標添加量Ｑｒ１，Ｑｒ２）に反映させるようにした。これに代えて、定常学習値Ｋａを燃料添加弁２３の開弁時間に反映させるとともに、過渡学習値Ｋｂを同燃料添加弁２３の閉弁時間に反映させるようにしてもよい。こうした構成によっても、燃料添加弁２３の添加量誤差や排気浄化部材２０の熱容量等に起因する誤差が補償され、ＮＳＲ触媒２１の床温やＤＰＦ２２の床温が所望の態様で推移するように好適に制御されるようになる。また、硫黄被毒回復制御の硫黄放出処理にあっては、過渡学習値Ｋｂを、排気中への燃料添加を休止する休止期間に反映させるようにしてもよい。同構成によれば、硫黄放出処理においてＮＳＲ触媒２１の床温を所望の態様で推移するように精度良く調節することができるようになる。

・ＰＭ再生制御において、ＤＰＦの目標床温を同ＤＰＦに堆積したＰＭの量の減少に応じて段階的に（例えば、６００℃→６３０℃→６５０℃といったように）上昇させる制御（段階昇温制御）が実行される排気浄化制御装置において、学習処理における学習条件に、「段階昇温制御における目標床温の変更時ではないこと」といった条件を追加してもよい。

ＰＭ再生制御を行う排気浄化制御装置では、ＤＰＦに堆積したＰＭの量が多いときには、一部のＰＭが燃焼すると、他の部分のＰＭにも引火して上記堆積したＰＭ全体が燃焼するようになるために、触媒床温が上昇し易い。そのため、このときにはＰＭ再生制御を行う際の目標床温を、低めの温度に設定することが可能となる。一方、ＤＰＦに堆積したＰＭの量が少ないときには、一部のＰＭが燃焼しただけでは上記堆積したＰＭ全体が燃焼することはない。そのため、このときには上記目標床温を高めの温度に設定する必要がある。こうした実情に合わせて、ＤＰＦに堆積したＰＭの量に応じたかたちで上記目標床温を段階的に変更する制御が段階昇温制御である。この段階昇温制御において上記目標床温が変更された場合には、その変更に伴って排気温が急激に変化するおそれがあるために、学習値を適正に学習することが困難となる。この点、上記構成によれば、そうした目標床温の変更時においては学習値が学習されないため、同学習値を精度良く学習することができるようになる。

・燃料添加弁２３の添加量誤差分と排気浄化部材２０の熱容量の影響による誤差分を含む値を過渡学習値として求め、二つの学習値（定常学習値および過渡学習値）のうちの同過渡学習値のみをＰＭ再生制御や硫黄被毒回復制御の目標添加量に反映させるようにしてもよい。

・過渡学習値や定常学習値として、積算を通じて目標添加量に反映させる値（学習係数）に限らず、加算を通じて目標添加量に反映させる値（学習量）を算出するようにしてもよい。この場合、内燃機関１０の各種領域毎に学習値を設定するとともにそれら学習値を各別に更新することが望ましい。

・排気浄化部材２０に至る排気流れが定常状態であることを判断するための方法は任意に変更可能である。具体的には、例えば瞬時排気エネルギＥＥｍの最大値と最小値との偏差を検出するとともに同偏差が所定の判定値未満であることをもって、排気浄化部材２０に至る排気流れが定常状態であると判断するようにしてもよい。また、吸入空気量ＧＡの最大値と最小値との偏差や推定排気温ＴＯＢの最大値と最小値との偏差を検出するとともにそれら偏差が共に所定の判定値未満であることをもって、排気浄化部材２０に至る排気流れが定常状態であると判断することなども可能である。

・学習条件を（条件ａ）〜（条件ｇ）のうちの幾つかの論理積条件としてもよい。
・本発明は、硫黄被毒回復制御における昇温処理の実行時にその都度の触媒床温と目標床温とのずれを補正し得る燃料添加量についての学習値を学習する排気浄化制御装置にも適用することができる。

・本発明は、排気通路に設けられた燃料添加弁を主に利用した床温制御を実行する排気浄化制御装置に限らず、例えばポスト噴射を主に利用した床温制御を実行する排気浄化制御装置にも適用することができる。要は、排気中への未燃燃料の添加に基づき排気浄化触媒の床温を制御する内燃機関の排気浄化制御装置であれば、本発明は適用することができる。

・本発明は、ディーゼル機関に限らず、ガソリン機関にも適用することができる。

本発明を具体化した一実施の形態にかかる内燃機関の排気浄化制御装置の概略構成を示す略図。 ＰＭ再生制御の処理手順を示すフローチャート。 ＤＰＦに堆積しているＰＭの量の推移の一例を示すタイミングチャート。 目標添加量を算出する処理の処理手順を示すフローチャート。 硫黄被毒回復制御の処理手順を示すフローチャート。 （ａ），（ｂ）硫黄放出処理の処理態様の一例を示すタイミングチャート。 ＮＯｘ還元制御の実行態様の一例を示すタイミングチャート。 学習処理の処理手順を示すフローチャート。 学習処理の処理手順を示すフローチャート。 累積値算出処理の具体的な処理手順を示すフローチャート。 （ａ）〜（ｆ）学習処理の処理態様の一例を示すタイミングチャート。

符号の説明

１０…内燃機関、１１…燃料噴射弁、１２…コモンレール、１３…サプライポンプ、１４…燃料タンク、１５…燃焼室、１６…吸気通路、１８…排気通路、２０…排気浄化部材、２１…ＮＳＲ触媒、２２…ＤＰＦ、２３…燃料添加弁、２４…燃料供給配管、３０…電子制御装置、３１…エアフロメータ、３２…回転速度センサ、３３…排気温センサ。

Claims (7)

1. 排気中への未燃燃料の添加を通じて排気通路に設けられた排気浄化触媒の床温を目標床温に調節する床温制御を実行するとともに、該床温制御の実行時にその都度の触媒床温と目標床温とのずれを補正し得る燃料添加量についての学習値を学習する内燃機関の排気浄化制御装置において、
   前記排気浄化触媒に至る排気流れが定常状態であることを判断する判断手段と、
   同判断手段によって前記排気流れが定常状態であると判断されたときに学習した前記学習値を定常学習値として記憶し、前記排気流れが定常状態であると判断されないときに学習した前記学習値を過渡学習値として記憶する記憶手段と、
   前記床温制御の実行時に、前記記憶手段により記憶された二つの学習値のうちの前記過渡学習値を前記燃料添加量に反映させる反映手段と、
   前記二つの学習値のうちの前記定常学習値のみに基づく制御を実行する制御実行手段と
   を備えることを特徴とする内燃機関の排気浄化制御装置。
2. 請求項１に記載の内燃機関の排気浄化制御装置において、
   前記定常学習値のみに基づく制御は、排気中への未燃燃料の添加を通じて排気中の酸素濃度を調節する濃度調節制御である
   ことを特徴とする内燃機関の排気浄化制御装置。
3. 前記判断手段は、前記排気浄化触媒に至る排気の排気温および排気流量に基づき求まる排気エネルギの平均値である平均排気エネルギと同排気エネルギの瞬時値である瞬時排気エネルギとの偏差の累積値が所定の判定値未満になることに基づいて、前記排気流れが定常状態であることを判断する
   請求項１または２に記載の内燃機関の排気浄化制御装置。
4. 前記平均排気エネルギは前記学習を実施するための条件が満たされている時点からその都度求められる排気温と排気流量との各平均値の積として算出され、前記瞬時排気エネルギは、同じく前記学習を実施するための条件が満たされている時点からその都度求められる排気温と排気流量との積として算出される
   請求項３に記載の内燃機関の排気浄化制御装置。
5. 請求項４に記載の内燃機関の排気浄化制御装置において、
   前記内燃機関がディーゼル機関であり、前記排気浄化触媒が排気中のＰＭ（粒子状物質）を捕集するＤＰＦ（ディーゼル・パティキュレイト・フィルタ）を含むとき、前記学習を実施するための条件が、
   ａ．前記ＤＰＦに堆積したＰＭを燃焼除去するＰＭ再生にかかる前記燃料の間欠添加時ではないこと、および
   ｂ．前記目標床温が低温判定値以下である時間の累積時間が前記判断手段による判断期間内に所定時間以上とならないこと、および
   ｃ．前記排気流量が低量判定値以下である時間の累積時間が前記判断手段による判断期間内に所定時間以上とならないこと、および
   ｄ．前記学習値の更新時ではないこと
   の論理積条件からなる
   ことを特徴とする内燃機関の排気浄化制御装置。
6. 請求項５に記載の内燃機関の排気浄化制御装置において、
   前記排気中に未燃燃料を添加するための手段として、前記排気通路に設けられた燃料添加弁を有する第１燃料添加手段とそれ以外の機構からなる第２燃料添加手段とを備え、
   前記学習を実施するための条件として、
   ｅ．前記第２燃料添加手段を通じた未燃燃料の添加がなされていないこと、および
   ｆ．前記第１燃料添加手段を通じた未燃燃料の添加が禁止されていないこと
   を前記論理積条件として更に含む
   ことを特徴とする内燃機関の排気浄化制御装置。
7. 請求項５または６に記載の内燃機関の排気浄化制御装置において、
   前記学習は、前記排気通路に設けられた排気温センサを通じて検出される排気温に基づいて実行されるものであり、前記学習を実施するための条件として、
   ｇ．前記排気温センサの異常時ではないこと、
   を前記論理積条件として更に含む
   ことを特徴とする内燃機関の排気浄化制御装置。

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