JP6920004B2 - 内燃機関の排気通路に設けられた触媒の温度の推定装置、内燃機関の排気通路に設けられた触媒の温度の推定システム、データ解析装置、および内燃機関の制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、内燃機関の排気通路に設けられた触媒の温度の推定装置、内燃機関の排気通路に設けられた触媒の温度の推定システム、データ解析装置、および内燃機関の制御装置に関する。

特許文献１に記載の触媒温度予測装置では、内燃機関の負荷に相関のあるパラメータを入力層に入力し、現在から予測時間後までのエンジントルクの値を出力するように構成されたニューラルネットワークが用いられている。ニューラルネットワークは、教師あり学習をされたものとなっている。

特開２０１２−２６３０２号公報

特許文献１に記載のようなニューラルネットワークを利用した触媒温度予測装置においては、例えば、学習時には想定していなかったパラメータが入力された場合であっても、学習済みの情報に基づいて処理が行われる。そのため、特許文献１に記載のような触媒温度予測装置においては、許容できるデータの範囲を超えて、出力層からデータが出力されるおそれが捨てきれない。

以下、上記課題を解決するための手段およびその作用効果について記載する。
１．記憶装置と、実行装置と、を備え、前記記憶装置は、内燃機関の周囲の外気の温度に関する変数である外気温変数と前記内燃機関の燃焼室内の混合気の空燃比を理論空燃比とする上で必要な燃料量に対する実際の噴射量の過剰量に応じた変数である過剰量変数との２つのうちの少なくとも１つの変数、前記内燃機関の排気通路に設けられた触媒に流入する流体のエネルギに関する状態変数である流体エネルギ変数、および前記触媒の温度の推定値の前回値を入力とし、前記触媒の温度の推定値を出力する写像を規定するデータである写像データを記憶しており、前記実行装置は、前記少なくとも１つの変数、前記流体エネルギ変数、および前記推定値の前回値を取得する取得処理、前記取得処理で取得した前記少なくとも１つの変数、前記流体エネルギ変数、および前記推定値の前回値を前記写像に入力し、前記写像から前記触媒の温度の推定値を出力させる算出処理、を実行し、前記写像データは、機械学習によって学習済みのデータであり、前記実行装置は、前記推定値が許容範囲外である場合に、前記推定値を前記許容範囲に近づけるまたは前記許容範囲内の値にするガード処理を実行し、前記ガード処理を実行した場合には、前記ガード処理後の値を前記推定値として算出する内燃機関の排気通路に設けられた触媒の温度の推定装置である。

上記構成によれば、算出処理によって算出される推定値が許容範囲外である場合には、ガード処理前の推定値よりも許容範囲に近づけられるか、または許容範囲内の値とされる。そのため、算出処理によって得られる推定値が、過度に想定外の値となることを抑制する。上記構成によれば、触媒温度を推定するうえで、ガード処理の技術を適用できる。

２．前記実行装置は、前記推定値が前記許容範囲よりも大きい場合には、前記推定値を前記許容範囲の上限値に一致させるガード処理を実行し、前記推定値が前記許容範囲よりも小さい場合には、前記推定値を前記許容範囲の下限値に一致させるガード処理を実行する上記１に記載の内燃機関の排気通路に設けられた触媒の温度の推定装置である。

上記構成によれば、算出処理によって算出される推定値は、許容範囲内の値であって最もガード処理前に近い値とされる。そのため、ガード処理前の推定値の値を踏襲しつつも、算出処理によって得られる推定値が想定外の結果になってしまうことを抑制する。

３．前記実行装置は、前記許容範囲を算出する許容範囲算出処理を実行し、前記記憶装置は、前記内燃機関のクランク軸の回転速度の平均値である回転速度平均値および前記内燃機関の燃焼室内に充填される空気量を定めるパラメータである充填効率の平均値である充填効率平均値を代入することにより、前記許容範囲の上限値が得られる上限値算出関数および前記許容範囲の下限値が得られる下限値算出関数を記憶しており、前記実行装置は、前記許容範囲算出処理において、前記取得処理によって取得した前記回転速度から算出された回転速度平均値、および前記取得処理によって取得した前記充填効率から算出された充填効率平均値を、前記上限値算出関数に代入して前記上限値を算出し、前記取得処理によって取得した前記回転速度から算出された回転速度平均値、および前記取得処理によって取得した前記充填効率から算出された充填効率平均値を、前記下限値算出関数に代入して前記下限値を算出する上記１または上記２に記載の内燃機関の排気通路に設けられた触媒の温度の推定装置である。

上記構成によれば、取得処理によって取得される回転速度および充填効率に基づいて、許容範囲の上限値および下限値が得られる。そのため、内燃機関の駆動状態が変化し続けても、適切な許容範囲を設定しやすい。

４．前記実行装置は、前記算出処理による前記推定値の今回値と前回値との差を示す乖離度が、所定の範囲外となった場合に、前記推定値の今回値が前記許容範囲外であると判定する上記１または上記２に記載の内燃機関の排気通路に設けられた触媒の温度の推定装置である。

上記構成によれば、算出処理によって算出される推定値の今回値と前回値との差を示す乖離度の大きさによって、推定値の今回値が許容範囲外であるか否かが判定される。算出される推定値の乖離度の算出によって許容範囲外であるか否かの判定ができるため、比較的に簡単な計算で許容範囲外か否かの判定を実現できる。

５．上記１または上記２に記載の内燃機関の排気通路に設けられた触媒の温度の推定装置における前記実行装置および前記記憶装置を備え、前記実行装置は、第１実行装置および第２実行装置を含み、前記第１実行装置は、車両に搭載されて且つ、前記取得処理と、前記取得処理によって取得されたデータを車両の外部に送信する車両側送信処理と、前記算出処理によって算出された出力に基づく信号を受信する車両側受信処理と、を実行し、前記第２実行装置は、前記車両の外部に配置されて且つ、前記車両側送信処理によって送信されたデータを受信する外部側受信処理と、前記算出処理と、前記算出処理によって算出された出力に基づく信号を前記車両に送信する外部側送信処理と、を実行する内燃機関の排気通路に設けられた触媒の温度の推定システムである。上記構成によれば、算出処理を車両の外部において実行することにより、車載装置の演算負荷を軽減できる。

６．上記５に記載の内燃機関の排気通路に設けられた触媒の温度の推定システムにおける前記第２実行装置および前記記憶装置を備えるデータ解析装置である。
７．上記５に記載の内燃機関の排気通路に設けられた触媒の温度の推定システムにおける前記第１実行装置を備える内燃機関の制御装置である。

第１の実施形態にかかる制御装置および車両の駆動系の構成を示す図。 同実施形態にかかる制御装置が実行する処理の一部を示すブロック図。 同実施形態にかかる触媒温度の推定値の推定処理の手順を示す流れ図。 同実施形態にかかる写像データを生成するシステムを示す図。 同実施形態にかかる写像データの学習処理の手順を示す流れ図。 第２の実施形態にかかる状態推定システムの構成を示す図。 （ａ）および（ｂ）は、第２の実施形態にかかる各処理の手順を示す流れ図。 第３の実施形態にかかる触媒温度の推定値の推定処理の手順を示す図。 同実施形態にかかる時刻に対する触媒温度および所定の範囲を示す説明図。

＜第１の実施形態＞
以下、触媒温度推定装置にかかる第１の実施形態について図面を参照しつつ説明する。
図１に示す車両ＶＣに搭載された内燃機関１０において、吸気通路１２から吸入された空気は、過給機１４を介して下流へと流動し、吸気バルブ１６の開弁に伴って燃焼室１８に流入する。内燃機関１０には、燃焼室１８に燃料を直接噴射する筒内噴射弁２０や、火花放電を生じさせる点火装置２２が設けられている。燃焼室１８において、空気と燃料との混合気は、燃焼に供され、燃焼によって生じたエネルギは、クランク軸２４の回転エネルギとして取り出される。燃焼に供された混合気は、排気バルブ２６の開弁に伴って、排気として、排気通路３０に排出される。排気通路３０のうち過給機１４の下流には、排気中の粒子状物質を捕集するフィルタであって酸素吸蔵能力を有した三元触媒が担持されたフィルタであるＧＰＦ３４が設けられている。また、ＧＰＦ３４の下流には、酸素吸蔵能力を有した三元触媒である触媒３６が設けられている。また、排気通路３０は、過給機１４を迂回してＧＰＦ３４へと排気を流動させる迂回通路４０を備えている。迂回通路４０には、その流路断面積を調整するウェストゲートバルブ（以下、ＷＧＶ４２）が設けられている。なお、クランク軸２４には、トルクコンバータ５０および変速装置５２を介して駆動輪６０が機械的に連結されている。

制御装置７０は、内燃機関１０を制御対象とし、その制御量であるトルクや排気成分比率等を制御するために、筒内噴射弁２０や、点火装置２２、ＷＧＶ４２等の内燃機関１０の操作部を操作する。なお、図１には、筒内噴射弁２０、点火装置２２、およびＷＧＶ４２のそれぞれの操作信号ＭＳ１〜ＭＳ３を記載している。

制御装置７０は、制御量の制御に際し、エアフローメータ８０によって検出される吸入空気量Ｇａや、ＧＰＦ３４の上流に設けられた排気温センサ８２によって検出される排気温Ｔｅｘｕ、ＧＰＦ３４の上流側に設けられた上流側空燃比センサ８４の検出値である上流側検出値Ａｆｕを参照する。また制御装置７０は、ＧＰＦ３４と触媒３６との間に設けられた下流側空燃比センサ８６の検出値である下流側検出値Ａｆｄや、クランク角センサ８８の出力信号Ｓｃｒ、車速センサ９０によって検出される車速ＳＰＤ、外気温センサ９２によって検出される外気温ＴＯを参照する。

制御装置７０は、ＣＰＵ７２、ＲＯＭ７４、電気的に書き換え可能な不揮発性メモリである記憶装置７６、および周辺回路７７を備え、それらがローカルネットワーク７８によって通信可能とされたものである。なお、周辺回路７７は、内部の動作を規定するクロック信号を生成する回路や、電源回路、リセット回路等を含む。

制御装置７０は、ＲＯＭ７４に記憶されたプログラムをＣＰＵ７２が実行することによって、上記制御量の制御を実行する。
図２に、ＲＯＭ７４に記憶されたプログラムをＣＰＵ７２が実行することによって実現される処理の一部を示す。

ベース噴射量算出処理Ｍ１０は、充填効率ηに基づき、燃焼室１８内の混合気の空燃比を目標空燃比とするための燃料量のベース値であるベース噴射量Ｑｂを算出する処理である。詳しくは、ベース噴射量算出処理Ｍ１０は、たとえば充填効率ηが百分率で表現される場合、空燃比を目標空燃比とするための充填効率ηの１％当たりの燃料量ＱＴＨに、充填効率ηを乗算することによりベース噴射量Ｑｂを算出する処理とすればよい。ベース噴射量Ｑｂは、燃焼室１８内に充填される空気量に基づき、空燃比を目標空燃比に制御するために算出された燃料量である。本実施形態では、目標空燃比として、理論空燃比を例示する。なお、充填効率ηは、燃焼室１８内に充填される空気量を定めるパラメータであり、ＣＰＵ７２により回転速度ＮＥおよび吸入空気量Ｇａに基づき算出される。また、回転速度ＮＥは、クランク角センサ８８の出力信号Ｓｃｒに基づきＣＰＵ７２により算出される。

フィードバック処理Ｍ１２は、上流側検出値Ａｆｕを目標値Ａｆｕ＊にフィードバック制御するための操作量であるフィードバック操作量としてのベース噴射量Ｑｂの補正比率δに「１」を加算したフィードバック補正係数ＫＡＦを算出して出力する処理である。詳しくは、フィードバック処理Ｍ１２は、上流側検出値Ａｆｕと目標値Ａｆｕ＊との差を入力とする比例要素および微分要素の各出力値と、同差に応じた値の積算値を保持し出力する積分要素の出力値との和を補正比率δとする。

触媒温度抑制処理Ｍ１４は、ＧＰＦ３４の温度の推定値である触媒温度Ｔｃａｔが所定温度以上となる場合、ＧＰＦ３４を保護すべく、増量係数Ｋｏｔを「１」よりも大きい値に算出する処理である。なお、触媒温度Ｔｃａｔが所定温度未満の場合、増量係数Ｋｏｔは、「１」とされる。

要求噴射量算出処理Ｍ１６は、ベース噴射量Ｑｂに、フィードバック補正係数ＫＡＦと増量係数Ｋｏｔを乗算することによって、要求噴射量Ｑｄを算出する処理である。なお、本実施形態では、増量係数Ｋｏｔが「１」よりも大きい場合には、フィードバック処理Ｍ１２を停止し、フィードバック補正係数ＫＡＦを固定することとする。

噴射弁操作処理Ｍ１８は、要求噴射量Ｑｄに基づき、筒内噴射弁２０を操作すべく、筒内噴射弁２０に操作信号ＭＳ１を出力する処理である。
触媒温度推定処理Ｍ２０は、触媒温度Ｔｃａｔを推定する処理である。これについては、後に詳述する。

ＰＭ堆積量算出処理Ｍ２２は、回転速度ＮＥや充填効率η、上流側検出値Ａｆｕ、触媒温度Ｔｃａｔ等に基づき、ＰＭ堆積量ＤＰＭを算出する処理である。ここで、ＰＭ堆積量ＤＰＭは、ＧＰＦ３４に堆積された粒子状物質であるＰＭの量である。詳しくは、ＰＭ堆積量算出処理Ｍ２２は、回転速度ＮＥおよび充填効率ηを入力変数とし、排気通路３０に排出されるＰＭの量を出力変数とするマップデータに基づき、排出されるＰＭの量をマップ演算する処理を含む。また、ＰＭ堆積量算出処理Ｍ２２は、排出されたＰＭのうちのＧＰＦ３４によって捕集される割合を、ＰＭ堆積量ＤＰＭが小さい場合に多い場合よりも大きく算出する処理を含む。また、ＰＭ堆積量算出処理Ｍ２２は、上流側検出値Ａｆｕが理論空燃比よりもリーンである場合に、ＧＰＦ３４において酸化されるＰＭ量を触媒温度Ｔｃａｔが高い場合に低い場合よりも大きく算出する処理を含む。

なお、マップデータとは、入力変数の離散的な値と、入力変数の値のそれぞれに対応する出力変数の値と、の組データである。またマップ演算は、たとえば、入力変数の値がマップデータの入力変数の値のいずれかに一致する場合、対応するマップデータの出力変数の値を演算結果とするのに対し、一致しない場合、マップデータに含まれる複数の出力変数の値の補間によって得られる値を演算結果とする処理とすればよい。

再生処理Ｍ２４は、ＰＭ堆積量ＤＰＭが所定量以上となる場合、筒内噴射弁２０や点火装置２２等の内燃機関１０の操作部のうちの排気の温度を上昇させるための操作部を操作して、ＧＰＦ３４の温度を上昇させる昇温制御を実行し、ＧＰＦ３４に捕集されたＰＭを酸化除去する処理である。詳しくは、再生処理Ｍ２４は、昇温制御によって触媒温度Ｔｃａｔが所定範囲内となるように制御する処理を含む。

下流側通電処理Ｍ２６は、内燃機関１０の始動後、触媒温度Ｔｃａｔに基づき、下流側空燃比センサ８６の通電を開始する処理である。本実施形態において、下流側通電処理Ｍ２６は、触媒温度Ｔｃａｔを下流側空燃比センサ８６の温度とみなして、触媒温度Ｔｃａｔが規定値以上となることで、下流側空燃比センサ８６の通電を開始する処理とする。

図３に、触媒温度推定処理Ｍ２０の手順を示す。図３に示す処理は、図１に示すＲＯＭ７４に記憶された温度推定プログラム７４ａをＣＰＵ７２がたとえば所定周期で繰り返し実行することにより実現される。なお、以下では、先頭に「Ｓ」が付与された数字によって、各処理のステップ番号を表現する。

図３に示す一連の処理において、ＣＰＵ７２は、まず、排気温平均値Ｔｅｘｕａｖｅ、上流側平均値Ａｆｕａｖｅ、吸入空気量Ｇａ、回転速度ＮＥ、および充填効率ηのそれぞれについての、所定期間における時系列データと、前回、図３の処理によって算出された触媒温度Ｔｃａｔである触媒温度Ｔｃａｔの前回値Ｔｃａｔ（ｎ−１）と、を取得する（Ｓ１０）。以下では、サンプリングタイミングが古い順に、「１，２，…，ｓｎ」として、たとえば回転速度ＮＥの時系列データを「ＮＥ（１）〜ＮＥ（ｓｎ）」と記載する。ここで、「ｓｎ」は、各変数の時系列データに含まれるデータ数である。

排気温平均値Ｔｅｘｕａｖｅは、上記時系列データのサンプリング間隔における排気温Ｔｅｘｕの平均値である。すなわち、ＣＰＵ７２は、時系列データのサンプリング間隔の間に、排気温Ｔｅｘｕを複数回サンプリングし、それらの平均値を算出し、排気温平均値Ｔｅｘｕａｖｅとする。同様に、上流側平均値Ａｆｕａｖｅは、上記時系列データのサンプリング間隔における上流側検出値Ａｆｕの平均値である。

次にＣＰＵ７２は、触媒温度Ｔｃａｔを出力する写像の入力変数ｘ（１）〜ｘ（５ｓｎ＋１）に、Ｓ１０の処理によって取得した値を代入する（Ｓ１２）。すなわち、ＣＰＵ７２は、ｍ＝１〜ｓｎとすると、入力変数ｘ（ｍ）に排気温平均値Ｔｅｘｕａｖｅ（ｍ）を代入し、入力変数ｘ（ｓｎ＋ｍ）に上流側平均値Ａｆｕａｖｅ（ｍ）を代入し、入力変数ｘ（２ｓｎ＋ｍ）に吸入空気量Ｇａ（ｍ）を代入し、入力変数ｘ（３ｓｎ＋ｍ）に回転速度ＮＥ（ｍ）を代入する。またＣＰＵ７２は、入力変数ｘ（４ｓｎ＋ｍ）に充填効率η（ｍ）を代入し、入力変数ｘ（５ｓｎ＋１）に触媒温度Ｔｃａｔの前回値Ｔｃａｔ（ｎ−１）を代入する。

次にＣＰＵ７２は、図１に示す記憶装置７６に記憶された写像データ７６ａによって規定される写像に入力変数ｘ（１）〜ｘ（５ｓｎ＋１）を入力することによって、触媒温度Ｔｃａｔを算出する（Ｓ１４）。

本実施形態において、この写像は、中間層が「α」個であって且つ、各中間層の活性化関数ｈ１〜ｈαが、ハイパボリックタンジェントであり、出力層の活性化関数ｆがＲｅＬＵであるニューラルネットワークによって構成されている。なお、ＲｅＬＵは、入力とゼロとのうちの小さくない方を出力する関数である。たとえば、第１の中間層の各ノードの値は、係数ｗ（１）ｊｉ（ｊ＝０〜ｎ１，ｉ＝０〜５ｓｎ＋１）によって規定される線形写像に上記入力変数ｘ（１）〜ｘ（５ｓｎ＋１）を入力した際の出力を活性化関数ｈ１に入力することによって生成される。すなわち、ｍ＝１，２，…，αとすると、第ｍの中間層の各ノードの値は、係数ｗ（ｍ）によって規定される線形写像の出力を活性化関数ｈｍに入力することによって生成される。図３に示す値ｎ１，ｎ２，…，ｎαは、それぞれ、第１、第２、…、第αの中間層のノード数である。ちなみに、ｗ（１）ｊ０等は、バイアスパラメータであり、入力変数ｘ（０）は、「１」と定義している。

次にＣＰＵ７２は、Ｓ１４において算出した触媒温度Ｔｃａｔに対する許容範囲を算出する許容範囲算出処理を行う（Ｓ１６）。具体的には、許容範囲の上限ガード値ＵＬおよび下限ガード値ＬＬを、図１に示す記憶装置７６に記憶されているマップデータ７６ｂから、算出する。マップデータ７６ｂは、上限ガード値ＵＬを算出するための上限値算出関数としての上限マップと、下限ガード値ＬＬを算出するための下限値算出関数としての下限マップと、を含んで構成されている。許容範囲算出処理では、上限マップに、Ｓ１０において取得した回転速度ＮＥ（１）〜ＮＥ（ｓｎ）の平均値である回転速度平均値ＮＥａｖｅと、充填効率η（１）〜η（ｓｎ）の平均値である充填効率平均値ηａｖｅと、を代入して、上限ガード値ＵＬを算出する。上限マップは、予め試験やシミュレーションによって、触媒温度を低下させる要因である車速や外気温を相応に小さい条件として触媒温度が変化した場合の上限値を、回転速度平均値ＮＥａｖｅおよび充填効率平均値ηａｖｅに基づいて算出するように規定されている。

また、許容範囲算出処理では、下限マップに、回転速度平均値ＮＥａｖｅと充填効率平均値ηａｖｅとを代入して、下限ガード値ＬＬを算出する。下限マップは、予め試験やシミュレーションによって、触媒温度を低下させる要因である車速や外気温を相応に大きい条件として触媒温度が変化した場合の下限値を、回転速度平均値ＮＥａｖｅおよび充填効率平均値ηａｖｅに基づいて算出するように規定されている。そのため、下限ガード値ＬＬは、上限ガード値ＵＬよりも小さい値として算出される。

次にＣＰＵ７２は、Ｓ１４において算出した触媒温度Ｔｃａｔが、Ｓ１６において算出した上限ガード値ＵＬ以下であるか否かを判定する（Ｓ１８）。Ｓ１４において算出された触媒温度Ｔｃａｔが上限ガード値ＵＬ以下である場合（Ｓ１８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ７２は、Ｓ１４において算出された触媒温度Ｔｃａｔが、下限ガード値ＬＬ以上であるか否かを判定する（Ｓ２０）。

取得値が下限ガード値ＬＬ以上である場合（Ｓ２０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ７２は、図３に示す一連の処理を一旦終了する。ちなみに、図３の処理を最初に実行する場合には、触媒温度Ｔｃａｔの前回値Ｔｃａｔ（ｎ−１）として、予め定めておいたデフォルト値を用いればよい。デフォルト値が実際の温度からずれている場合であっても、図３の処理が繰り返されることにより、触媒温度Ｔｃａｔは正しい値へと収束する。

ところで、Ｓ１４において算出した触媒温度Ｔｃａｔが、上限ガード値ＵＬを超えている場合（Ｓ１８：ＮＯ）、ＣＰＵ７２は、触媒温度Ｔｃａｔを上限ガード値ＵＬに一致させるガード処理を行う（Ｓ２２）。これにより、上限ガード値ＵＬを超えた触媒温度Ｔｃａｔは、上限ガード値ＵＬと同一値として設定しなおされ、図３に示す一連の処理が一旦終了される。

また、Ｓ１４において算出した触媒温度Ｔｃａｔが、下限ガード値ＬＬ未満である場合（Ｓ２０：ＮＯ）、ＣＰＵ７２は、触媒温度Ｔｃａｔを下限ガード値ＬＬに一致させるガード処理を行う（Ｓ２４）。これにより、下限ガード値ＬＬ未満の触媒温度Ｔｃａｔは、下限ガード値ＬＬと同一値として設定しなおされ、図３に示す一連の処理が一旦終了される。

次に写像データ７６ａの生成手法について説明する。
図４に、写像データ７６ａを生成するシステムを示す。
図４に示すように、本実施形態では、内燃機関１０のクランク軸２４に、トルクコンバータ５０および変速装置５２を介してダイナモメータ１００を機械的に連結する。そして内燃機関１０を稼働させた際の様々な状態変数がセンサ群１０２によって検出され、検出結果が、写像データ７６ａを生成するコンピュータである適合装置１０４に入力される。なお、センサ群１０２には、写像への入力を生成するための値を検出するセンサであるエアフローメータ８０や、排気温センサ８２、上流側空燃比センサ８４等が含まれる。また、センサ群１０２には、ＧＰＦ３４の温度を検出する触媒温度センサが含まれる。

図５に、写像データの生成処理の手順を示す。図５に示す処理は、適合装置１０４によって実行される。なお、図５に示す処理は、たとえば、適合装置１０４にＣＰＵおよびＲＯＭを備え、ＲＯＭに記憶されたプログラムをＣＰＵが実行することにより実現すればよい。

図５に示す一連の処理において、適合装置１０４は、まず、センサ群１０２の検出結果に基づき、Ｓ１０の処理において取得するのと同一のデータを訓練データとして取得する（Ｓ３０）。なお、ここで、取得したタイミングに同期して、上述の触媒温度センサの検出値を訓練データのうちの教師データとして取得する。

次に、適合装置１０４は、Ｓ１２の処理の要領で、入力変数ｘ（１）〜ｘ（５ｓｎ＋１）に教師データ以外の訓練データを代入する（Ｓ３２）。そして適合装置１０４は、Ｓ１４の処理の要領で、Ｓ３２の処理によって求めた入力変数ｘ（１）〜ｘ（５ｓｎ＋１）を用いて触媒温度Ｔｃａｔを算出する（Ｓ３４）。そしてＣＰＵ７２は、Ｓ３４の処理によって算出された触媒温度Ｔｃａｔのサンプル数が所定以上であるか否かを判定する（Ｓ３６）。ここで所定以上であるためには、内燃機関１０の運転状態を変化させることによって、回転速度ＮＥおよび充填効率ηによって規定される様々な動作点において触媒温度Ｔｃａｔが算出されていることが要求される。

適合装置１０４は、所定以上ではないと判定する場合（Ｓ３６：ＮＯ）、Ｓ３０の処理に戻る。これに対し、ＣＰＵ７２は、所定以上であると判定する場合（Ｓ３６：ＹＥＳ）、教師データとしての触媒温度センサの検出値とＳ３４の処理によって算出された触媒温度Ｔｃａｔのそれぞれとの差の２乗和を最小化するように、係数ｗ（１）ｊｉ，ｗ（２）ｋｊ，…，ｗ（α）１ｐを更新する（Ｓ３８）。そして適合装置１０４は、係数ｗ（１）ｊｉ，ｗ（２）ｋｊ，…，ｗ（α）１ｐを、学習済みの写像データ７６ａとして記憶する（Ｓ４０）。

ここで、第１の実施形態の作用および効果について説明する。
（１）上記第１の実施形態によれば、Ｓ１４の処理によって写像が出力した触媒温度Ｔｃａｔが、上限ガード値より大きいまたは下限ガード値より小さい場合、すなわち許容範囲外である場合には、ガード処理によって、触媒温度Ｔｃａｔを許容範囲内の値にする。そのため、推定装置が推定する触媒温度Ｔｃａｔが想定外の値となることはない。

（２）上記第１の実施形態によれば、Ｓ１４の処理によって、上限ガード値よりも大きい触媒温度Ｔｃａｔの値が算出された場合には、触媒温度Ｔｃａｔは、許容範囲内の値であって最もガード処理前に近い値、すなわち上限ガード値と同じ値とされる。そのため、ガード処理前の取得値の値を踏襲しつつも、写像の出力が想定外の結果となってしまうことを抑制する。この点、下限ガード値よりも小さい触媒温度Ｔｃａｔの値が算出された場合も同様である。

（３）上記第１の実施形態によれば、上限マップおよび下限マップによって、一連の処理毎に取得される回転速度ＮＥおよび充填効率ηに基づいて上限ガード値および下限ガード値が算出されている。そのため、固定の上限ガード値や下限ガード値を一律に固定の値として定める場合に比較して、内燃機関１０の駆動状態の変化に合わせた適切な上限ガード値および下限ガード値を算出できる。

（４）写像データ７６ａは、排気温平均値Ｔｅｘｕａｖｅ、上流側平均値Ａｆｕａｖｅ、吸入空気量Ｇａ、回転速度ＮＥ、および充填効率ηのそれぞれの時系列データと、触媒温度Ｔｃａｔの前回値Ｔｃａｔ（ｎ−１）と、を入力とし、触媒温度Ｔｃａｔを出力とする写像を規定するものとして、学習される。ここで、吸入空気量Ｇａおよび排気温平均値Ｔｅｘｕａｖｅは、ＧＰＦ３４に流入する流体のエネルギに関する状態変数である流体エネルギ変数を構成する。また、吸入空気量Ｇａおよび上流側平均値Ａｆｕａｖｅは、ＧＰＦ３４に流入する流体に含まれる酸素と過不足なく反応する燃料量に対する実際の燃料量の過剰量に応じた変数である過剰量変数を構成する。ただし、過剰量は、負の値となることもある。すなわち、ＧＰＦ３４に流入する流体に含まれる酸素と過不足なく反応する燃料量に対して実際の燃料量が不足する場合、負の値となる。

ＧＰＦ３４は、ＧＰＦ３４に流入する流体と熱交換をすることに加えて、流体中の酸素を吸蔵する際に発熱したり、流体中の燃料と吸蔵されている酸素との酸化反応で発熱したりする。これらによる触媒温度Ｔｃａｔの前回値Ｔｃａｔ（ｎ−１）からの変化量は、排気エネルギ変数と過剰量変数とによって把握できることから、排気エネルギ変数と過剰量変数とによって触媒温度Ｔｃａｔを算出できると考えられる。

＜第２の実施形態＞
以下、第２の実施形態について、第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

第２の実施形態では、触媒温度Ｔｃａｔの算出処理を車両の外部で行う。
図６に第２の実施形態にかかる温度推定システムを示す。なお、図６において、図１に示した部材に対応する部材については、便宜上同一の符号を付している。

図６に示す車両ＶＣ内の制御装置７０は、通信機７９を備えている。通信機７９は車両ＶＣの外部のネットワーク１１０を介してセンター１２０と通信するための機器である。
センター１２０は、複数の車両ＶＣから送信されるデータを解析する。センター１２０は、ＣＰＵ１２２、ＲＯＭ１２４、記憶装置１２６、周辺回路１２７および通信機１２９を備えており、それらがローカルネットワーク１２８によって通信可能とされるものである。ＲＯＭ１２４には、温度推定メインプログラム１２４ａが記憶されており、記憶装置１２６には、写像データ１２６ａが記憶されている。

図７に、図６に示したシステムが実行する処理の手順を示す。図７（ａ）に示す処理は、図６に示すＲＯＭ７４に記憶された温度推定サブプログラム７４ｃをＣＰＵ７２が実行することにより実現される。また、図７（ｂ）に示す処理は、ＲＯＭ１２４に記憶されている温度推定メインプログラム１２４ａをＣＰＵ１２２が実行することにより実現される。以下では、温度推定処理の時系列に沿って、図７に示す処理を説明する。

図７（ａ）に示すように、車両ＶＣにおいてＣＰＵ７２は、まず、Ｓ１０の処理において取得する時系列データを取得する（Ｓ１０）。
次にＣＰＵ７２は、Ｓ１０の処理によって取得したデータを、車両の識別情報を示すデータである車両ＩＤとともに、センター１２０に送信する（Ｓ９０）。

これに対し、センター１２０のＣＰＵ１２２は、図７（ｂ）に示すように、送信されたデータを受信し（Ｓ１１０）、Ｓ１１０の処理によって取得されたデータを写像の入力変数ｘに代入する（Ｓ１１２）。ここでＣＰＵ１２２は、入力変数ｘ（１）〜ｘ（５ｓｎ＋１）については、Ｓ１２の処理と同様の値を代入する。

そして、ＣＰＵ１２２は、写像データ１２６ａによって規定される写像に、Ｓ９２によって生成した入力変数ｘ（１）〜ｘ（５ｓｎ＋１）を入力して、触媒温度Ｔｃａｔを算出する（Ｓ１１４）。ここで、写像データ１２６ａによって規定される写像は、Ｓ１４の処理において用いたものと同様である。

次にＣＰＵ１２２は、許容範囲算出処理を行う（Ｓ１１６）。具体的には、マップデータ１２６ｂによって規定される上限マップおよび下限マップに、回転速度平均値ＮＥａｖｅおよび充填効率平均値ηａｖｅを代入して、上限ガード値ＵＬおよび下限ガード値ＬＬを算出する。ここで、マップデータ１２６ｂによって規定される上限マップおよび下限マップは、Ｓ１１６の処理において用いたものと同様である。

次にＣＰＵ１２２は、Ｓ１１４において算出した触媒温度Ｔｃａｔが、Ｓ１１６において算出した上限ガード値ＵＬ以下であるか否かを判定する（Ｓ１１８）。Ｓ１１４において算出された触媒温度Ｔｃａｔが上限ガード値ＵＬ以下である場合（Ｓ１１８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１２２は、Ｓ１１４において算出された触媒温度Ｔｃａｔが、下限ガード値ＬＬ以下であるか否かを判定する（Ｓ１２０）。

触媒温度Ｔｃａｔが下限ガード値以上である場合（Ｓ１２０：ＹＥＳ）、通信機１２９を操作することによって、Ｓ９０の処理によって受信したデータが送信された車両ＶＣに触媒温度Ｔｃａｔに関する信号を送信し（Ｓ１２２）、図７（ｂ）に示す一連の処理を一旦終了する。これに対し、図７（ａ）に示すように、ＣＰＵ７２は、触媒温度Ｔｃａｔに関する信号を受信し（Ｓ９２）、図７（ａ）に示す一連の処理を一旦終了する。

ちなみに、図７の処理を最初に実行する場合には、触媒温度Ｔｃａｔの前回値Ｔｃａｔ（ｎ−１）として、予め定めておいたデフォルト値を用いればよい。デフォルト値が実際の温度からずれている場合であっても、図７の処理が繰り返されることにより、触媒温度Ｔｃａｔは正しい値へと収束する。

ところで、Ｓ１１４において算出した触媒温度Ｔｃａｔが、上限ガード値ＵＬを超えている場合（Ｓ１１８：ＮＯ）、ＣＰＵ１２２は、触媒温度Ｔｃａｔを上限ガード値ＵＬに一致させるガード処理を行う（Ｓ１２４）。これにより、上限ガード値ＵＬを超えた触媒温度Ｔｃａｔは、上限ガード値ＵＬと同一値として設定しなおされ、Ｓ１２２の処理が行われる。

また、Ｓ１１４において算出した触媒温度Ｔｃａｔが、下限ガード値ＬＬ未満である場合（Ｓ１２０：ＮＯ）、ＣＰＵ７２は、触媒温度Ｔｃａｔを下限ガード値ＬＬに一致させるガード処理を行う（Ｓ１２６）。これにより、下限ガード値ＬＬ未満の触媒温度Ｔｃａｔは、下限ガード値ＬＬと同一値として設定しなおされ、Ｓ１２２の処理が行われる。

ここで、第２の実施形態の作用および効果について説明する。
このように、第２の実施形態では、センター１２０において触媒温度Ｔｃａｔを算出することとしたため、ＣＰＵ７２の演算負荷を軽減できる。

＜第３の実施形態＞
以下、第３の実施形態について、第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。なお、以下の第３の実施形態の説明では、第１の実施形態の同様の構成については、同一の符号を付して、具体的な説明を省略又は簡略化する。

図８に、第３の実施形態における触媒温度推定処理Ｍ２０の手順を示す。図８に示す処理は、図１に示すＲＯＭ７４に記憶された温度推定プログラム７４ａをＣＰＵ７２がたとえば所定周期で繰り返し実行することにより実現される。

図８に示す一連の処理において、Ｓ１０〜Ｓ１４までの処理は、第１の実施形態と同様の処理である。
ここで、Ｓ１４において算出した触媒温度Ｔｃａｔを、触媒温度Ｔｃａｔの今回値Ｔｃａｔ（ｎ）とし、図８の一連の処理によって得られた触媒温度Ｔｃａｔを、触媒温度Ｔｃａｔの前回値Ｔｃａｔ（ｎ−１）とする。そして、ＣＰＵ７２は、今回値Ｔｃａｔ（ｎ）から前回値Ｔｃａｔ（ｎ−１）を減算して得られた差ΔＴｃａｔを乖離度として算出する（Ｓ２１６）。

次に、ＣＰＵ７２は、Ｓ２１６において算出した差ΔＴｃａｔが、予め定められた所定の範囲Ｒから外れているか否かを判定する。ここで、触媒温度Ｔｃａｔは、時間の経過とともに、連続的に変化する。そして、図８の処理が繰り返される周期の時間内において、触媒温度Ｔｃａｔの変化する量には、限界がある。そのため、この第３の実施形態では、予め試験やシミュレーションによって、図８の処理が繰り返される周期において、触媒温度Ｔｃａｔが最も昇温するときの温度変化量が上限変化量ＵＬＣとして定められている。同様に、図８の処理が繰り返される周期において、触媒温度Ｔｃａｔが最も降温するときの温度変化量が下限変化量ＬＬＣとして定められている。そして、上限変化量ＵＬＣから下限変化量ＬＬＣの範囲が、所定の範囲Ｒとして設定されている。

次に、ＣＰＵ７２は、Ｓ２１６において算出された差ΔＴｃａｔが上限変化量ＵＬＣ以下であるか否かを判定する（Ｓ２１８）。Ｓ２１６において算出された差ΔＴｃａｔが上限変化量ＵＬＣ以下である場合（Ｓ２１８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ７２は、Ｓ２１６において算出された差ΔＴｃａｔが、下限変化量ＬＬＣ以上であるか否かを判定する（Ｓ２２０）。

次に、差ΔＴｃａｔが下限変化量ＬＬＣ以上である場合（Ｓ２２０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ７２は、図８に示す一連の処理を一旦終了する。ちなみに、図８の処理を最初に実行する場合には、触媒温度Ｔｃａｔの前回値Ｔｃａｔ（ｎ−１）として、予め定めておいたデフォルト値を用いればよい。デフォルト値が実際の温度からずれている場合であっても、図８の処理が繰り返されることにより、触媒温度Ｔｃａｔは正しい値へと収束する。

ところで、Ｓ２１６において算出した差ΔＴｃａｔが、上限変化量ＵＬＣを超えている場合（Ｓ２１８：ＮＯ）、ＣＰＵ７２は、今回値Ｔｃａｔ（ｎ）を、前回値Ｔｃａｔ（ｎ−１）に上限変化量ＵＬＣを加算した値とするガード処理を行う（Ｓ２２２）。その後、図８に示す一連の処理が一旦終了される。

また、Ｓ２１６において算出した差ΔＴｃａｔが、下限変化量ＬＬＣ未満である場合（Ｓ２２０）、ＣＰＵ７２は、今回値Ｔｃａｔ（ｎ）を、前回値Ｔｃａｔ（ｎ−１）に下限変化量ＬＬＣを加算した値とするガード処理を行う（Ｓ２２４）。その後、図８に示す一連の処理が一旦終了される。

次に、上記第３の実施形態における作用について説明する。
図９に示すように、内燃機関１０が始動してから最初に図８に示す一連の処理が行われる時刻を時刻ｔ１、時刻ｔ１の次に図８に示す一連の処理が行われる時刻を時刻ｔ２とする。同様に、内燃機関１０が始動してからｎ回目の図８に示す一連の処理が行われる時刻を時刻ｔｎとする。このとき、時刻ｔ１では触媒温度Ｔｃａｔ（１）が算出され、時刻ｔ２におけるＳ１４の処理では、触媒温度Ｔｃａｔ（２）が算出されると、Ｓ１６において今回値Ｔｃａｔ（２）から前回値Ｔｃａｔ（１）を減算して、差ΔＴｃａｔが算出される。この場合、差ΔＴｃａｔは、上限変化量ＵＬＣより小さく、下限変化量ＬＬＣよりも大きいため、所定の範囲Ｒよりも小さい。よって、時刻ｔ２における触媒温度Ｔｃａｔ（２）は、Ｓ１４において算出された触媒温度Ｔｃａｔ（２）とされる。

次に、上記第３の実施形態における効果について説明する。
（６）第３の実施形態によれば、触媒温度Ｔｃａｔの今回値Ｔｃａｔ（ｎ）と、前回値Ｔｃａｔ（ｎ−１）との差ΔＴｃａｔが、所定の範囲Ｒ外である場合に、今回値Ｔｃａｔ（ｎ）が許容範囲外と判定している。触媒温度Ｔｃａｔは、内燃機関１０の駆動によって上昇することから、図８に示す一連の処理が繰り返し行われる周期の間に上昇する温度も、相応の範囲に収まる。よって、比較的に簡単な計算で、今回値Ｔｃａｔ（ｎ）が許容範囲外か否かの判定を実現できる。

＜対応関係＞
上記実施形態における事項と、上記「課題を解決するための手段」の欄に記載した事項との対応関係は、次の通りである。以下では、「課題を解決するための手段」の欄に記載した解決手段の番号毎に、対応関係を示している。［１］内燃機関の状態は、ＧＰＦ３４の温度に対応する。内燃機関の状態を推定するための推定値は、触媒温度Ｔｃａｔに対応する。内燃機関状態変数は、排気温平均値Ｔｅｘｕａｖｅ、上流側平均値Ａｆｕａｖｅ、吸入空気量Ｇａ、回転速度ＮＥ、充填効率η、触媒温度Ｔｃａｔの前回値Ｔｃａｔ（ｎ−１）に対応する。実行装置は、ＣＰＵ７２およびＲＯＭ７４に対応する。取得処理は、Ｓ１０の処理に対応する。温度算出処理は、Ｓ１２〜Ｓ２４の処理や、Ｓ１１２〜Ｓ１２０，Ｓ１２２，Ｓ１２４の処理に対応する。ガード処理は、Ｓ２２，Ｓ２４の処理や、Ｓ１２４，Ｓ１２６の処理に対応する。［２］許容範囲の上限値は、上限ガード値ＵＬに対応し、許容範囲の下限値は、下限ガード値ＬＬに対応する。［３］触媒は、ＧＰＦ３４に対応する。流体エネルギ変数は、排気温平均値Ｔｅｘｕａｖｅおよび吸入空気量Ｇａの組データ等に対応する。外気温変数は、外気温ＴＯに対応し、過剰量変数は、上流側平均値Ａｆｕａｖｅおよび吸入空気量Ｇａの組データ等に対応する。［４］許容範囲算出処理は、Ｓ１６の処理に対応する。上限値算出関数は、上限マップに対応し、下限値算出関数は、下限マップに対応する。［５］乖離度は、触媒温度Ｔｃａｔの今回値Ｔｃａｔ（ｎ）と前回値Ｔｃａｔ（ｎ−１）との差ΔＴｃａｔに対応する。［６］触媒温度推定システムは、制御装置７０およびセンター１２０に対応する。実行装置は、ＣＰＵ７２およびＲＯＭ７４に対応する。第２実行装置は、ＣＰＵ１２２およびＲＯＭ１２４に対応する。取得処理は、Ｓ１０の処理に対応し、車両側送信処理は、Ｓ９０の処理に対応し、車両側受信処理は、Ｓ９２の処理に対応する。外部側受信処理は、Ｓ１１０の処理に対応する。［７］データ解析装置は、センター１２０に対応する。［８］内燃機関の制御装置は、制御装置７０に対応する。

＜その他の実施形態＞
なお、上記各実施形態は、以下のように変更して実施することができる。上記各実施形態および以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。

・「内燃機関状態変数について」
上記各実施形態において、写像に入力する内燃機関状態変数は、上記実施形態の例に限られない。内燃機関状態変数は、内燃機関１０の状態を示すパラメータであれば特に限定されない。例えば、第１の実施形態において、上流側平均値Ａｆｕａｖｅに代えて、内燃機関１０の周囲の外気の温度に関する変数である外気温変数として機能する外気温ＴＯとしてもよい。

・「内燃機関の状態について」
推定処理が推定する推定値は、触媒温度Ｔｃａｔ以外の、内燃機関１０の状態であってもよい。たとえば、ＰＭ堆積量ＤＰＭであってもよいし、筒内噴射弁２０に供給される燃料の圧力である燃圧であってもよい。

・「ガード処理について」
上記各実施形態において、写像の出力として得られた触媒温度Ｔｃａｔが上限ガード値ＵＬを超えている場合には、上限ガード値ＵＬと同一値と設定しなおしているが、設定しなおす値は、上限ガード値ＵＬに近づけられればよい。また、触媒温度Ｔｃａｔが下限ガード値ＬＬ未満である場合に、設定しなおす値は、下限ガード値ＬＬに近づけられればよい。すなわち、写像の出力として得られた触媒温度Ｔｃａｔが許容範囲外である場合には、設定しなおす値は、許容範囲に近づけられるまたは許容範囲内の値にすればよい。この場合、たとえば写像の出力が、未学習範囲等の入力値が入力されることによって、極端に大きい値や小さい値になった場合に、写像の出力として得られた触媒温度Ｔｃａｔを許容範囲に近づけることができる。

・「許容範囲について」
上記第１および第２の実施形態において、許容範囲は、上限ガード値ＵＬおよび下限ガード値ＬＬによって定められており、上限ガード値ＵＬおよび下限ガード値ＬＬは、上限マップおよび下限マップによって定められているが、許容範囲は、予め定められた固定された範囲であってもよい。例えば、触媒温度Ｔｃａｔは、実験やシミュレーションによって、一定の範囲となることが得られており、この一定の範囲を超えた推定値を除外する点においては、固定された範囲とすることで実現できる。

・「乖離度について」
上記第３の実施形態において、乖離度として差ΔＴｃａｔを算出しているが、乖離度としては、前回値Ｔｃａｔ（ｎ−１）を今回値Ｔｃａｔ（ｎ）で除算した比を用いてもよい。

・「所定の範囲について」
上記第３の実施形態において、所定の範囲Ｒは、常に一定ではなく、各時刻ｔにおける触媒温度Ｔｃａｔに基づいて、変化していてもよい。例えば、触媒温度Ｔｃａｔの低温範囲、中温範囲、高温範囲において、それぞれ所定の範囲Ｒが定められていてもよい。具体的には、触媒温度Ｔｃａｔが中温範囲の際には、上限変化量ＵＬＣおよび下限変化量ＬＬＣが相応の大きさに設定されているとする。この場合、触媒温度Ｔｃａｔが低温範囲の際には、上限変化量ＵＬＣは、中温範囲の場合と比べて大きく設定され、下限変化量ＬＬＣは、中温範囲の場合と比べて小さく設定されてもよい。またこの場合、触媒温度Ｔｃａｔが高温範囲の際には、上限変化量ＵＬＣは、中温範囲の場合と比べて小さく設定され、下限変化量ＬＬＣは、中温範囲の場合と比べて大きく設定されてもよい。これは、触媒温度Ｔｃａｔは、昇温する要因と降温する要因との収支によって定まるところ、触媒温度Ｔｃａｔが高温範囲であるときに、さらに高温になることは相応に時間が必要である。よって、上限変化量ＵＬＣを上述のように設定することで、所定の範囲Ｒを触媒温度Ｔｃａｔに併せて設定できる。

また、上記第３の実施形態において、所定の範囲Ｒは、時刻ｔによって変化していてもよい。例えば、内燃機関１０が始動してから、触媒温度Ｔｃａｔが相応の温度に昇温されるまでの一定期間は、所定の範囲Ｒを示す上限変化量ＵＬＣから下限変化量ＬＬＣまでの範囲は、時刻ｔが経過するにつれて、所定の時刻までは、徐々に小さく変化していてもよい。なお、所定の時刻は、予め試験やシミュレーションによって、内燃機関１０が相応の時間停止しておりＧＰＦ３４が冷えた状態から、ＧＰＦ３４が充分に高温になったときの時刻と設定されている。また、所定の範囲Ｒは、予め定められた値でなくても、マップデータや関数などによって、図８に示す一連の処理の都度、算出されるものであってもよい。

・「流体の温度変数について」
流体エネルギ変数を構成する流体の温度変数としては、排気温平均値Ｔｅｘｕａｖｅに限らず、排気温Ｔｅｘｕであってもよい。また、排気温センサ８２による排気温の検出値に基づくものに限らず、たとえば、推定値であってもよい。

・「流体エネルギ変数について」
たとえば、図３、図７の処理において、吸入空気量Ｇａを入力変数に含めなくてもよい。この場合であっても、これらの処理において、回転速度ＮＥおよび充填効率ηが入力変数となっていることから、排気温平均値Ｔｅｘｕａｖｅ、回転速度ＮＥおよび充填効率ηの３つの変数によって流体エネルギ変数が構成される。

またたとえば、流体エネルギ変数の時系列データを、排気温平均値Ｔｅｘｕａｖｅの時系列データと、単一の吸入空気量Ｇａとによって構成したり、排気温平均値Ｔｅｘｕａｖｅの時系列データと、単一の吸入空気量平均値Ｇａａｖｅとによって構成したりしてもよい。またたとえば、流体エネルギ変数の時系列データを、排気温平均値Ｔｅｘｕａｖｅの時系列データと、回転速度ＮＥおよび充填効率ηの単一のサンプリング値とによって構成したり、排気温平均値Ｔｅｘｕａｖｅの時系列データと、回転速度平均値ＮＥａｖｅおよび充填効率平均値ηａｖｅの単一のサンプリング値によって構成したりしてもよい。

・「過剰量変数について」
たとえば、図３、図７の処理において、吸入空気量Ｇａを入力変数に含めなくてもよい。この場合であっても、これらの処理において回転速度ＮＥおよび充填効率ηが入力変数となっていることから、上流側平均値Ａｆｕａｖｅ、回転速度ＮＥおよび充填効率ηの３つの変数によって過剰量変数が構成される。

また、上記において、上流側平均値Ａｆｕａｖｅに代えて、上流側検出値Ａｆｕを用いてもよい。またたとえば、過剰量変数の時系列データを、上流側平均値Ａｆｕａｖｅの時系列データと、単一の吸入空気量Ｇａとによって構成したりしてもよい。またたとえば、過剰量変数の時系列データを、上流側平均値Ａｆｕａｖｅの時系列データと、回転速度ＮＥおよび充填効率ηの単一のサンプリング値とによって構成したり、上流側平均値Ａｆｕａｖｅの時系列データと、回転速度平均値ＮＥａｖｅおよび充填効率平均値ηａｖｅの単一のサンプリング値とによって構成したりしてもよい。

なお、下記「写像の入力について」の欄に記載したように、ＧＰＦ３４を触媒３６の下流に配置してＧＰＦ３４の温度を推定する場合、上流側検出値Ａｆｕに代えて下流側検出値Ａｆｄやその平均値を用いて過剰量変数を構成する。

たとえば、下記「フィルタについて」の欄に記載したように、ＧＰＦ３４を触媒３６の下流にして、ＧＰＦ３４の温度を推定する場合には、上流側検出値Ａｆｕやその平均値に代えて、下流側検出値Ａｆｄやその平均値を写像の入力とする。また、排気温の検出値やその平均値を写像への入力とする場合、ＧＰＦ３４と触媒３６との間に配置されるセンサの検出値を用いる。

なお、ニューラルネットワークへの入力や回帰式への入力等としては、各次元が単一の物理量からなるものに限らない。たとえば上記実施形態等において写像への入力とした複数種類の物理量の一部については、ニューラルネットワークや回帰式への直接の入力とする代わりに、それらの主成分分析によるいくつかの主成分を、ニューラルネットワークや回帰式への直接の入力としてもよい。もっとも、主成分をニューラルネットワークや回帰式の入力とする場合に、ニューラルネットワークや回帰式への入力の一部のみが主成分となることは必須ではなく、全部を主成分としてもよい。なお、主成分を入力に含める場合、写像データ７６ａ，１２６ａには、主成分を定める写像を規定するデータが含まれることとなる。

・「写像データについて」
上記各実施形態では、Ｓ１４，１４ａ，Ｓ７４，Ｓ９４の処理における活性化関数ｈ１，ｈ２，…ｈαや、図３の処理における活性化関数ｈ１，ｈ２，…，ｈαｆ，ｈ１，ｈ２，…，ｈαｓ，ｈ１，ｈ２，…，ｈαｔを、ハイパボリックタンジェントとし、活性化関数ｆをＲｅＬＵとしたが、これに限らない。たとえばＳ１４，Ｓ１１４の処理における活性化関数ｈ１，ｈ２，…ｈαを、ＲｅＬＵとしてもよく、またとえば、ロジスティックジグモイド関数としてもよい。またたとえば、活性化関数ｆを、ロジスティックジグモイド関数としてもよい。図に示したニューラルネットワークは、中間層が２層よりも多い記載となっているが、これに限らず、１層または２層であってもよい。

・「写像データの生成について」
上記各実施形態では、クランク軸２４にトルクコンバータ５０および変速装置５２を介してダイナモメータ１００が接続された状態で内燃機関１０を稼働した時のデータを訓練データとして用いたが、これに限らない。たとえば車両ＶＣに搭載された状態で内燃機関１０が駆動されたときにおけるデータを訓練データとして用いてもよい。

・「データ解析装置について」
図７（ｂ）の処理を、たとえばユーザが所持する携帯端末によって実行してもよい。
・「実行装置について」
実行装置としては、ＣＰＵ７２（１２２）とＲＯＭ７４（１２４）とを備えて、ソフトウェア処理を実行するものに限らない。たとえば、上記実施形態においてソフトウェア処理されたものの少なくとも一部を、ハードウェア処理する専用のハードウェア回路（たとえばＡＳＩＣ等）を備えてもよい。すなわち、実行装置は、以下の（ａ）〜（ｃ）のいずれかの構成であればよい。（ａ）上記処理の全てを、プログラムに従って実行する処理装置と、プログラムを記憶するＲＯＭ等のプログラム格納装置とを備える。（ｂ）上記処理の一部をプログラムに従って実行する処理装置およびプログラム格納装置と、残りの処理を実行する専用のハードウェア回路とを備える。（ｃ）上記処理の全てを実行する専用のハードウェア回路を備える。ここで、処理装置およびプログラム格納装置を備えたソフトウェア実行装置や、専用のハードウェア回路は複数であってもよい。

・「記憶装置について」
上記各実施形態では、写像データ７６ａ，１２６ａが記憶される記憶装置を、温度推定プログラム７４ａや温度推定メインプログラム１２４ａが記憶される記憶装置（ＲＯＭ７４，１２４）とを別の記憶装置としたが、これに限らない。

・「温度推定対象について」
温度推定対象としては、ＧＰＦ３４に限らず、たとえば三元触媒であってもよい。
・「フィルタについて」
ＧＰＦ３４と触媒３６との配置を逆としてもよい。またフィルタとしては、三元触媒が担持されたものに限らない。たとえば単一の触媒コンバータの上流側に三元触媒を備え、その下流に、三元触媒が担持されていないフィルタを備えるものであってもよい。

・「内燃機関について」
上記各実施形態では、燃料噴射弁として、燃焼室１８内に燃料を噴射する筒内噴射弁を例示したがこれに限らない。たとえば吸気通路１２に燃料を噴射するポート噴射弁であってもよい。またたとえば、ポート噴射弁と筒内噴射弁との双方を備えてもよい。

内燃機関としては、火花点火式内燃機関に限らず、たとえば燃料として軽油などを用いる圧縮着火式内燃機関等であってもよい。
内燃機関が駆動系を構成すること自体必須ではない。たとえば、車載発電機にクランク軸が機械的に連結され、駆動輪６０とは動力伝達が遮断されたいわゆるシリーズハイブリッド車に搭載されるものであってもよい。

・「車両について」
車両としては、車両の推進力を生成する装置が内燃機関のみとなる車両に限らず、たとえば「内燃機関について」の欄に記載したシリーズハイブリッド車以外にも、パラレルハイブリッド車や、シリーズ・パラレルハイブリッド車であってもよい。

１０…内燃機関、１２…吸気通路、１４…過給機、１６…吸気バルブ、１８…燃焼室、２０…筒内噴射弁、２２…点火装置、２４…クランク軸、２６…排気バルブ、３０…排気通路、３２…上流側触媒、３４…ＧＰＦ、３６…触媒、４０…迂回通路、４２…ＷＧＶ、５０…トルクコンバータ、５２…変速装置、６０…駆動輪、７０…制御装置、７２…ＣＰＵ、７４…ＲＯＭ、７４ａ…温度推定プログラム、７４ｃ…温度推定サブプログラム、７６…記憶装置、７６ａ…写像データ、７７…周辺回路、７８…ローカルネットワーク、７９…通信機、８０…エアフローメータ、８２…排気温センサ、８４…上流側空燃比センサ、８６…下流側空燃比センサ、８８…クランク角センサ、９０…車速センサ、９２…外気温センサ、１００…ダイナモメータ、１０２…センサ群、１０４…適合装置、１１０…ネットワーク、１２０…センター、１２２…ＣＰＵ、１２４…ＲＯＭ、１２４ａ…温度推定メインプログラム、１２６…記憶装置、１２６ａ…写像データ、１２７…周辺回路、１２８…ローカルネットワーク、１２９…通信機、Ｔｃａｔ…触媒温度、ＵＬ…上限ガード値、ＬＬ…下限ガード値。

Claims (7)

1. 記憶装置と、実行装置と、を備え、
   前記記憶装置は、内燃機関の周囲の外気の温度に関する変数である外気温変数と前記内燃機関の燃焼室内の混合気の空燃比を理論空燃比とする上で必要な燃料量に対する実際の噴射量の過剰量に応じた変数である過剰量変数との２つのうちの少なくとも１つの変数、前記内燃機関の排気通路に設けられた触媒に流入する流体のエネルギに関する状態変数である流体エネルギ変数、および前記触媒の温度の推定値の前回値を入力とし、前記触媒の温度の推定値を出力する写像を規定するデータである写像データを記憶しており、
   前記実行装置は、
   前記少なくとも１つの変数、前記流体エネルギ変数、および前記推定値の前回値を取得する取得処理、
   前記取得処理で取得した前記少なくとも１つの変数、前記流体エネルギ変数、および前記推定値の前回値を前記写像に入力し、前記写像から前記触媒の温度の推定値を出力させる算出処理、を実行し、
   前記写像データは、機械学習によって学習済みのデータであり、
   前記実行装置は、
   前記推定値が許容範囲外である場合に、前記推定値を前記許容範囲に近づけるまたは前記許容範囲内の値にするガード処理を実行し、
   前記ガード処理を実行した場合には、前記ガード処理後の値を前記推定値として算出する
   内燃機関の排気通路に設けられた触媒の温度の推定装置。
2. 前記実行装置は、
   前記推定値が前記許容範囲よりも大きい場合には、前記推定値を前記許容範囲の上限値に一致させるガード処理を実行し、前記推定値が前記許容範囲よりも小さい場合には、前記推定値を前記許容範囲の下限値に一致させるガード処理を実行する
   請求項１に記載の内燃機関の排気通路に設けられた触媒の温度の推定装置。
3. 前記実行装置は、前記許容範囲を算出する許容範囲算出処理を実行し、
   前記記憶装置は、前記内燃機関のクランク軸の回転速度の平均値である回転速度平均値および前記内燃機関の燃焼室内に充填される空気量を定めるパラメータである充填効率の平均値である充填効率平均値を代入することにより、前記許容範囲の上限値が得られる上限値算出関数および前記許容範囲の下限値が得られる下限値算出関数を記憶しており、
   前記実行装置は、前記許容範囲算出処理において、
   前記取得処理によって取得した前記回転速度から算出された回転速度平均値、および前記取得処理によって取得した前記充填効率から算出された充填効率平均値を、前記上限値算出関数に代入して前記上限値を算出し、
   前記取得処理によって取得した前記回転速度から算出された回転速度平均値、および前記取得処理によって取得した前記充填効率から算出された充填効率平均値を、前記下限値算出関数に代入して前記下限値を算出する
   請求項１または請求項２に記載の内燃機関の排気通路に設けられた触媒の温度の推定装置。
4. 前記実行装置は、前記算出処理による前記推定値の今回値と前回値との差を示す乖離度が、所定の範囲外となった場合に、前記推定値の今回値が前記許容範囲外であると判定する
   請求項１または請求項２に記載の内燃機関の排気通路に設けられた触媒の温度の推定装置。
5. 請求項１または請求項２に記載の内燃機関の排気通路に設けられた触媒の温度の推定装置における前記実行装置および前記記憶装置を備え、
   前記実行装置は、第１実行装置および第２実行装置を含み、
   前記第１実行装置は、車両に搭載されて且つ、前記取得処理と、前記取得処理によって取得されたデータを車両の外部に送信する車両側送信処理と、前記算出処理によって算出された出力に基づく信号を受信する車両側受信処理と、を実行し、
   前記第２実行装置は、前記車両の外部に配置されて且つ、前記車両側送信処理によって送信されたデータを受信する外部側受信処理と、前記算出処理と、前記算出処理によって算出された出力に基づく信号を前記車両に送信する外部側送信処理と、を実行する内燃機関の排気通路に設けられた触媒の温度の推定システム。
6. 請求項５に記載の内燃機関の排気通路に設けられた触媒の温度の推定システムにおける前記第２実行装置および前記記憶装置を備えるデータ解析装置。
7. 請求項５に記載の内燃機関の排気通路に設けられた触媒の温度の推定システムにおける前記第１実行装置を備える内燃機関の制御装置。

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