JPH08284638A - パティキュレート捕集量の演算方法及び内燃機関の排気浄化装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【目的】パティキュレートの捕集量を極めて正確に演算
し、フィルタを損傷させることなく再生処理を可能にす
る。 【構成】ディーゼルパティキュレートフイルタ（ＤＰ
Ｆ）１１はエンジン１３の排気系に設けられ、排気ガス
中のパティキュレートを捕集する。圧力センサ２１はＤ
ＰＦ１１の上流側に設けられ、大気圧ＰG とエンジン駆
動時におけるＤＰＦ１１の上流側圧力ＰD を検出する。
エンジン回転数センサ２３はエンジンの回転数Ｎを検出
する。コントローラ３１はニューラルネットを利用して
差圧ΔＰ（＝ＰD −ＰG ）と回転数Ｎから捕集量Ｙを求
める。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、パティキュレート捕集
量の演算方法及び内燃機関の排気浄化装置に関するもの
である。

【０００２】

【従来の技術】従来、ディーゼルエンジンの排気ガス中
に含まれるパティキュレートを捕集するために、ディー
ゼルパティキュレートフィルタ（以下、ＤＰＦという）
が使用されている。ＤＰＦは、例えばコーディエライト
等のセラミックよりなるハニカム形状の筒体で形成され
ている。ＤＰＦは、排気管の下流側に設けられ、エンジ
ンから排出される排気ガスを透過させその透過時に排気
ガス中に含まれるパティキュレートを捕集する。ＤＰＦ
によるパティキュレートの捕集量が、所定の量に達する
と、機能回復のための該ＤＰＦの再生処理が行われる。
再生処理は、該ＤＰＦを加熱して捕集されているパティ
キュレートを燃やすことによって再びフィルタとしての
機能を回復させるものである。

【０００３】この再生処理におけるＤＰＦの加熱制御
は、正確に行われる必要がある。つまり、加熱条件が同
じであっても、その時のＤＰＦが捕集した捕集量によっ
て過度の温度上昇がＤＰＦにみられる。この過度の温度
上昇は、ＤＰＦにクラックや溶損を生じさせる。この再
生処理時におけるＤＰＦのクラックや溶損は、ＤＰＦの
耐久性を著しく低減させるものである。従って、再生時
において、パティキュレートの捕集量に対する加熱条件
の設定は、重要となる。

【０００４】しかしながら、捕集量に対する加熱条件が
決まっても、再生処理をする際にＤＰＦが実際に捕集し
ている捕集量が正確に認識されている必要がある。つま
り、捕集量検出が不正確な場合、実際の捕集量とは違う
捕集量に対する加熱条件が選択され再生処理が行われて
ＤＰＦのクラックや溶損を招くことになる。従って、Ｄ
ＰＦにおけるパティキュレートの捕集量は、正確に検出
される必要がある。

【０００５】一般に、パティキュレートの捕集量の検出
には、フィルタの上流側と下流側との差圧と予め用意さ
れた再生のための基準差圧とを比較してその時の捕集量
を検出するものがある。

【０００６】さらに、特開平４−３２５７０７号公報に
は、フィルタ内の平均温度を求め、その平均温度からフ
ィルタの上流側と下流側との差圧を基準状態での差圧に
換算し、その換算された差圧を所定の再生基準差圧と比
較することよって再生時期を判断するようにした装置が
提案されている。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、捕集量
は、排気温度、差圧等の各要素に対して非線形であるた
め、精度の高い検出ができなかった。特に、フォークリ
フト等の産業車両やバス、トラック等の大型車両に搭載
される内燃機関においては過渡運転される場合が多く、
精度の高い捕集量の検出は更に困難であった。

【０００８】本発明は、上記問題点を解消するためにな
されたものであって、その目的は従来とは全く異なる方
法でパティキュレートの捕集量を極めて正確に演算し、
フィルタを損傷させることなく再生処理を可能にするパ
ティキュレート捕集量の演算方法及び内燃機関の排気浄
化装置を提供することにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、内燃
機関の排気系に設置され排気ガス中に含まれるパティキ
ュレートを捕集するフィルタにおけるパティキュレート
捕集量の演算方法であって、ニューラルネットを利用し
て捕集量を求めるようにした。

【００１０】請求項２の発明は、内燃機関の排気系に設
置され排気ガス中に含まれるパティキュレートを捕集す
るフィルタにおけるパティキュレート捕集量の演算方法
であって、ニューラルネットを利用してフィルタ前後の
差圧から捕集量を求めるようにした。

【００１１】請求項３の発明は、内燃機関の排気系に設
置され排気ガス中に含まれるパティキュレートを捕集す
るフィルタにおけるパティキュレート捕集量の演算方法
であって、ニューラルネットを利用してフィルタ前後の
差圧及び内燃機関の回転数から捕集量を求めるようにし
た。

【００１２】請求項４の発明は、請求項２又は３に記載
の発明において、差圧は大気圧に対するフィルタの内燃
機関側の圧力の差とした。請求項５の発明は、内燃機関
の排気系に設置され排気ガス中に含まれるパティキュレ
ートを捕集するフィルタと、フィルタ前後の差圧を検出
するための圧力センサと、内燃機関の回転数を検出する
ための回転数センサと、圧力センサの検出信号に基づい
てその時の差圧を演算する差圧演算手段と、回転数セン
サの検出信号に基づいてその時の回転数を演算する回転
数演算手段と、ニューラルネットを利用して前記両演算
手段にて演算された差圧及び回転数からパティキュレー
ト捕集量を算出する算出手段とからなる内燃機関の排気
浄化装置。

【００１３】請求項６の発明は、請求項５に記載の発明
において、算出手段は、差圧、回転数、及び、その時の
教師信号となる実際の捕集量から誤差逆伝播法の学習則
にて求められるニューラルネットにおける入力層と中間
層の間のシナプス荷重値及び中間層と出力層の間のシナ
プス荷重値が予め用意され、その予め用意された各シナ
プス荷重値を用いてパティキュレート捕集量を算出する
ようにした。

【００１４】請求項７の発明は、請求項５又は６に記載
の発明において、算出手段は、算出したパティキュレー
ト捕集量について先に算出したパティキュレート捕集量
とで移動平均値を求める第１の演算手段と、この移動平
均値と先に求めた移動平均値の最大値とを比較し、大き
い移動平均値をその時点でのパティキュレート捕集量と
する第２の演算手段とを含む。

【００１５】請求項８の発明は、請求項５乃至７のいず
れか１つに記載の発明において、内燃機関の排気浄化装
置は、算出手段が算出したパティキュレート捕集量を表
示する表示装置を備えている。

【００１６】請求項９の発明は、請求項５乃至８のいず
れか１つに記載の発明において、内燃機関の排気浄化装
置は、算出手段が算出したパティキュレート捕集量に基
づいてフィルタを再生処理する再生処理手段を備えてい
る。

【００１７】請求項１０の発明は、請求項９に記載の発
明において、再生処理手段は、フィルタを加熱するヒー
タと、フィルタに空気を供給するエア供給ポンプと、前
記ヒータ及びエア供給ポンプを駆動制御する駆動制御手
段を含む。

【００１８】

【作用】請求項１の発明によれば、ニューラルネットを
利用して捕集量を求めるようにしたので、非線形性が強
い捕集量推定を極めて正確に求めることができる。

【００１９】請求項２の発明によれば、ニューラルネッ
トを利用してフィルタ前後の差圧から捕集量を求めたの
で、差圧に対して非線形な捕集量を極めて正確に求める
ことができる。

【００２０】請求項３の発明によれば、ニューラルネッ
トを利用してフィルタ前後の差圧及び内燃機関の回転数
から捕集量を求めたので、差圧及び回転数に対して非線
形な捕集量を極めて正確に求めることができる。

【００２１】請求項４の発明によれば、差圧は大気圧に
対するフィルタの内燃機関側の圧力の差としたので、一
度大気圧を求めればよく、後はフィルタの内燃機関側の
圧力のみを逐次検出するだけよくなる。

【００２２】請求項５の発明によれば、差圧演算手段は
圧力センサの検出信号に基づいてその時の差圧を演算す
る。回転数演算手段は回転数センサの検出信号に基づい
てその時の回転数を演算する。算出手段はニューラルネ
ットを利用して前記両演算手段にて演算された差圧及び
回転数からフィルタのパティキュレート捕集量を算出す
る。

【００２３】請求項６の発明によれば、算出手段は、予
め用意された各シナプス荷重値を用いてパティキュレー
ト捕集量を算出する。請求項７の発明によれば、第１の
演算手段は算出したパティキュレート捕集量について先
に算出したパティキュレート捕集量とで移動平均値を求
める。第２の演算手段はこの移動平均値と先に求めた移
動平均値の最大値とを比較し、大きい移動平均値をその
時点でのパティキュレート捕集量とする。その結果、そ
の時々で求められる捕集量がより変動の小さいものとな
る。

【００２４】請求項８の発明によれば、算出手段が算出
したパティキュレート捕集量を表示する表示装置を備え
たことから、現在の捕集量が確認できる。請求項９の発
明によれば、再生処理手段を備えたので、算出手段が算
出したパティキュレート捕集量に基づいてフィルタにつ
いて確実な再生処理することができる。

【００２５】請求項１０の発明によれば、駆動制御手段
は、ヒータを加熱制御するとともに、エア供給ポンプを
制御してフィルタに供給する空気の供給量を制御する。

【００２６】

【実施例】本発明の一実施例を図面に従って説明する。
図１は、フォークリフトに搭載したディーゼルエンジン
に備えた排気浄化装置の基本構成を示す。

【００２７】ディーゼルパティキュレートフィルタ（Ｄ
ＰＦ）１１は、排気管１２を介してディーゼルエンジン
１３に接続されている。ＤＰＦ１１は内部がハニカム形
状の筒体であって、本実施例ではコーディエライトにて
形成されている。ＤＰＦ１１は、エンジン１３からの排
気ガスを透過しその透過時に排気ガス中に含まれるパテ
ィキュレートを捕集する。ＤＰＦ１１を透過した排気ガ
スは、大気中に放出される。

【００２８】ＤＰＦ１１は、排気管１２に連結された収
容筒１４内に配設されている。収容筒１４において、Ｄ
ＰＦ１１の前側（上流側）にはヒータ１５が設けられて
いる。又、収容筒１４において、ＤＰＦ１１の後側（下
流側）には後処理装置１６が設けられている。ヒータ１
５は、再生処理時にＤＰＦ１１を加熱してＤＰＦ１１が
捕集したパティキュレートを燃やすためのものである。
後処理装置１６は、パティキュレートを燃やしていると
きに発生する白煙を吸着し外部に出ないようにするため
のものである。さらに、収容筒１４において、ヒータ１
５の隣接した位置には、温度センサ１７が設けられてい
る。温度センサ１７にて検出される温度は、エンジン１
３の駆動時には、排気温度の検出に利用される。

【００２９】排気管１２から分岐した分岐管１８には、
エア供給ポンプ１９が設けられている。エア供給ポンプ
１９は、ＤＰＦ１１の再生処理時に空気をＤＰＦ１１に
供給するためのものである。分岐管１８には、電磁ソレ
ノイドバルブ２０が設けられている。電磁ソレノイドバ
ルブ２０は、分岐管１８を開閉するためのものであっ
て、エア供給ポンプ１９からＤＰＦ１１に供給する空気
を遮断したり、供給量を制御する。又、電磁ソレノイド
バルブ２０と排気管１２の間の分岐管１８には、圧力セ
ンサ２１が設けられている。圧力センサ２１は、エンジ
ン駆動時には、排気管１２内の圧力、即ち、ＤＰＦ１１
の上流側圧力を検出するために利用される。又、エンジ
ン始動直前においては、圧力センサ２１は大気圧を検出
するために利用される。

【００３０】エア供給ポンプ１９には、エアフロセンサ
２２が設けられている。エアフロセンサ２２は、エア供
給ポンプ１９による空気吸入量、即ち、再生処理時にお
けるＤＰＦ１１に供給する空気供給量を検出するために
利用される。前記エンジン１３には、エンジン回転数セ
ンサ２３が設けられている。エンジン回転数センサ２３
は、エンジン１３の回転数を検出する。

【００３１】次に、ＤＰＦ１１の捕集量を演算し、該Ｄ
ＰＦ１１の再生処理を制御するための電気的構成につい
て説明する。算出手段及び駆動制御手段としてのコント
ローラ３１は、マイクロコンピュータ、再生処理動作の
ための制御プログラム等を記憶するＲＯＭ、各種データ
を記憶するＲＡＭ、及び、入出力インターフェイスを含
む。コントローラ３１は、前記した各センサ１７，２
１，２２，２３からの検出信号を入力する。コントロー
ラ３１は、温度センサ１７からの検出信号に基づいてＤ
ＰＦ１１を透過する排気ガス温度を演算する。コントロ
ーラ３１は、圧力センサ２１からの検出信号に基づいて
ＤＰＦ１１の上流側圧力を演算する。コントローラ３１
は、エアフロセンサ２２からの検出信号に基づいてエア
供給ポンプ１９による空気吸入量を演算する。コントロ
ーラ３１は、エンジン回転数センサ２３からの検出信号
に基づいてエンジン１３の回転数を演算する。

【００３２】コントローラ３１は、受電側コネクタ３２
の接続検知端子に接続されている。受電側コネクタ３２
は、電源供給装置３３の給電側コネクタ３４と接続され
る。該供給装置３３は、プラグ３５を介して交流電源を
入力し、その交流電源を直流電源に変換して給電側コネ
クタ３４に出力する。

【００３３】受電側コネクタ３２が給電側コネクタ３４
と接続して電源供給装置３３から直流電源が供給される
と、受電側コネクタ３２の接続検知端子からその電源が
供給された旨の電源投入信号がコントローラ３１に出力
される。コントローラ３１は、この電源投入信号に基づ
いて再生処理モードとなる。再生処理モードとは、ＤＰ
Ｆ１１が捕集したパティキュレートを燃やすために行わ
れる処理動作であって、その時の捕集量に対してＤＰＦ
１１に対する加熱温度及び空気供給量を制御するための
処理動作を行うモードである。

【００３４】受電側コネクタ３２に供給される直流電源
は、第１のリレー回路３６を介してヒータ１５、エア供
給ポンプ１９、及び、電磁ソレノイドバルブ２０に駆動
電源として供給される。又、直流電源は、第１及び第２
のリレー回路３６，３７を介して後処理装置１６に駆動
電源として供給される。

【００３５】コントローラ３１は、前記第１及び第２の
リレー回路３６，３７に制御信号を出力する。第１のリ
レー回路３６は、制御信号に基づいてヒータ１５、エア
供給ポンプ１９、及び、電磁ソレノイドバルブ２０に対
して駆動電源の供給をそれぞれ制御する。第２のリレー
回路３７は、制御信号に基づいて後処理装置１６に対し
て駆動電源の供給を制御する。

【００３６】又、コントローラ３１は、前記した電磁ソ
レノイドバルブ２０に制御信号を出力する。電磁ソレノ
イドバルブ２０は、制御信号に基づいて分岐管１８を開
閉する。又、コントローラ３１は、ヒータ駆動回路３８
に接続され制御信号を出力する。ヒータ駆動回路３８
は、制御信号に基づいてヒータ１５に流れる電流を制御
しＤＰＦ１１の加熱温度を制御する。

【００３７】さらに、コントローラ３１は、キースイッ
チ３９に接続され、キースイッチ３９の状態を検出す
る。コントローラ３１は、前記した再生処理モードの状
態において、キースッチ３９がアクセサリ位置又はキー
イン位置にあるときには、図示しないスタータモータを
始動させないためのカット信号をスタータカットリレー
回路４０に出力する。又、コントローラ３１は、キース
イッチ３９がアクセサリ位置又はキーイン位置にあって
エンジンが駆動中で受電側コネクタ３２から電源投入信
号がないときには、捕集量算出モードとなる。捕集量算
出モードとは、エンジン１３の駆動時においてその時の
エンジン回転数Ｎと差圧ΔＰとでＤＰＦ１１が捕集して
いるパティキュレートの捕集量を算出する処理動作を行
うモードである。尚、差圧ΔＰは、大気圧ＰG 、ＤＰＦ
１１の上流側圧力をＰD とすると、ΔＰ＝ＰD −ＰG で
表される。

【００３８】コントローラ３１は、表示装置Ｄと接続さ
れていて、その時々のＤＰＦ１１が捕集したパティキュ
レートの捕集量を表示するようになっている。次に上記
のように構成した、排気浄化装置の作用について説明す
る。

【００３９】再生処理について説明する。今、フォーク
リフトを電源供給装置３３が設置されている場所まで走
行させる。そして、エンジン１３を停止させる。続い
て、受電側コネクタ３２を電源供給装置３３の給電側コ
ネクタ３４に接続する。

【００４０】コントローラ３１は、両コネクタ３２，３
４の接続に基づいて電源投入信号を入力して再生処理モ
ードになる。続いて、表示装置Ｄにある再生開始ボタン
を押すと、コントローラ３１は、第１及び第２のリレー
回路３６，３７に制御信号を出力し、ヒータ１５、後処
理装置１６、エア供給ポンプ１９、及び、電磁ソレノイ
ドバルブ２０に電源を印加する。又、コントローラ３１
は電磁ソレノイドバルブ２０に制御信号を出力して、分
岐管１８を開く。

【００４１】従って、ヒータ１５は発熱してＤＰＦ１１
を加熱するとともに、エア供給ポンプ１９は駆動してＤ
ＰＦ１１に空気を供給する。ＤＰＦ１１は加熱され捕集
しているパティキュレートが燃焼される。このＤＰＦ１
１の加熱制御は、ＤＰＦ１１が捕集するパティキュレー
トの捕集量Ｙによって決定されている。

【００４２】つまり、その時の捕集量Ｙによって、再生
処理のための所要時間、ＤＰＦ１１のその時々の加熱温
度、並びに、空気供給量が決められている。この各制御
量は、ＤＰＦ１１にクラックや溶損等の損傷を与えるこ
となく効率よくパティキュレートを燃やすことができる
値に設定されている。そして、再処理中におけるその時
々の加熱温度、空気供給量等の制御量データは、捕集量
Ｙ毎に予めＲＯＭに記憶されている。そして、コントロ
ーラ３１は、その時点でＤＰＦ１１が捕集しているパテ
ィキュレートの捕集量ＹをＲＡＭから読み出す。続い
て、コントローラ３１は、その捕集量Ｙに対する制御量
データを読み出し、その制御量データと予め定められた
再生処理のための制御プログラムに基づいてＤＰＦ１１
の再生処理制御を実行する。

【００４３】そして、コントローラ３１は、再生処理の
ための制御プログラムに基づく再生処理が終了すると、
第１及び第２のリレー回路３６，３７への制御信号を消
失させる。第１及び第２のリレー回路３６，３７は、制
御信号の消失に応答してエア供給ポンプ１９、ヒータ１
５、及び、電磁ソレノイドバルブ２０、並びに、後処理
装置１６への電源供給を遮断する。従って、エア供給ポ
ンプ１９、ヒータ１５、及び、後処理装置１６の駆動は
停止するとともに、電磁ソレノイドバルブ２０は、分岐
管１８を閉じる。

【００４４】そして、受電側コネクタ３２を給電側コネ
クタ３４から切り離すと、コントローラ３１は、再生処
理モードから抜けて通常のモードになり、エンジン１３
を駆動させることができるモードとなる。エンジン１３
が駆動されると、ＤＰＦ１１はエンジン１３から排気さ
れる排気ガス中のパティキュレートを捕集する。コント
ローラ３１は、エンジン１３が駆動すると捕集量算出モ
ードとなり上記した再生処理のために用いられる捕集量
Ｙを算出する。

【００４５】以下、コントローラ３１による捕集量Ｙの
算出について図２に示すフローチャートに従って説明す
る。エンジン１３が始動していない状態であってキース
イッチ３９が差し込まれアクセサリ位置にセットされる
と、コントローラ３１は、圧力センサ２１からの検出信
号に入力し、エンジン始動前のＤＰＦ１１上流側の圧
力、即ち大気圧ＰG を検出する。この大気圧ＰG は、Ｒ
ＡＭに記憶される。

【００４６】続いて、キー操作によりエンジン１３が駆
動されると、エンジン１３から排気される排気ガス中の
パティキュレートは、ＤＰＦ１１に捕集される。コント
ローラ３１は、３分間待機した後（ステップ１０１）に
ステップ１０２に移る。ステップ１０２において、コン
トローラ３１は、圧力センサ２１の検出信号からその時
のＤＰＦ１１上流側の圧力ＰD を１００ミリ秒毎に求
め、この圧力ＰD と大気圧ＰG とで差圧ΔＰ（＝ＰD −
ＰG ）を求める。又、コントローラ３１は、エンジン回
転数センサ２３の検出信号からその時のエンジン回転数
Ｎを１００ミリ秒毎に求める。

【００４７】コントローラ３１は、ステップ１０３，１
０４において、この差圧ΔＰとエンジン回転数Ｎとでそ
の時々の捕集量Ｙを算出する。捕集量Ｙの算出は、ニュ
ーラルネットを応用している。つまり、コントローラ３
１は、差圧ΔＰとエンジン回転数Ｎの２つの入力値と、
予め求められているシナプス荷重値Ｗj,i 、Ｖj から捕
集量Ｙを求める。図３は、その原理を説明するための概
念図である。

【００４８】入力層４１のユニット数は２（尚、実際に
はこのユニット数は、しきい値入力を含めて３とする
が、説明の便宜上しきい値入力を考慮しないこととす
る）、中間層４２のユニット数は１０（尚、実際にはこ
のユニット数は、しきい値入力を含めて１１とするが、
説明の便宜上しきい値入力を考慮しないこととする）、
及び、出力層４３のユニット数は１としている。

【００４９】入力層４１と中間層４２との間のシナプス
荷重値Ｗj,i は２０個が予め用意されている。その内訳
は、差圧ΔＰ（＝ＰD −ＰG ）に対して１０個のシナプ
ス荷重Ｗ1,1 〜Ｗ1,10が予め用意されている。又、回転
数Ｎに対して１０個のシナプス荷重Ｗ2,1 〜Ｗ2,10が予
め用意されている。

【００５０】中間層４２と出力層４３との間のシナプス
荷重値Ｖj （Ｖ1 〜Ｖ10）は、１０個が予め用意されて
いる。従って、この場合、 第１の中間ユニット５１の出力ｆ1 は、ｆ1 ＝ｆ（ΔＰ・Ｗ1,1 ＋Ｎ・Ｗ2,1 ） 第２の中間ユニット５２の出力ｆ2 は、ｆ2 ＝ｆ（ΔＰ・Ｗ1,2 ＋Ｎ・Ｗ2,2 ） 第３の中間ユニット５３の出力ｆ3 は、ｆ3 ＝ｆ（ΔＰ・Ｗ1,3 ＋Ｎ・Ｗ2,3 ） 第４の中間ユニット５４の出力ｆ4 は、ｆ4 ＝ｆ（ΔＰ・Ｗ1,4 ＋Ｎ・Ｗ2,4 ） 第５の中間ユニット５５の出力ｆ5 は、ｆ5 ＝ｆ（ΔＰ・Ｗ1,5 ＋Ｎ・Ｗ2,5 ） 第６の中間ユニット５６の出力ｆ6 は、ｆ6 ＝ｆ（ΔＰ・Ｗ1,6 ＋Ｎ・Ｗ2,6 ） 第７の中間ユニット５７の出力ｆ7 は、ｆ7 ＝ｆ（ΔＰ・Ｗ1,7 ＋Ｎ・Ｗ2,7 ） 第８の中間ユニット５８の出力ｆ8 は、ｆ8 ＝ｆ（ΔＰ・Ｗ1,8 ＋Ｎ・Ｗ2,8 ） 第９の中間ユニット５９の出力ｆ9 は、ｆ9 ＝ｆ（ΔＰ・Ｗ1,9 ＋Ｎ・Ｗ2,9 ） 第１０の中間ユニット６０の出力ｆ10は、 ｆ10＝ｆ（ΔＰ・Ｗ1,10＋Ｎ・Ｗ2,10） となる。

【００５１】又、出力層４３の出力、即ち、捕集量Ｙ
は、 Ｙ＝ｆ1 ・Ｖ1 ＋ｆ2 ・Ｖ2 ＋ｆ3 ・Ｖ3 ＋ｆ4 ・Ｖ4 ＋ｆ5 ・Ｖ5 ＋ｆ6 ・Ｖ6 ＋ｆ7 ・Ｖ7 ＋ｆ8 ・Ｖ8 ＋ｆ9 ・Ｖ9 ＋ｆ10・Ｖ10 となる。

【００５２】コントローラ３１は、ステップ１０３，１
０４において、上記したニューラルネットを利用した演
算を行いその時々の差圧ΔＰとエンジン回転数Ｎとから
捕集量Ｙを求める。本実施例では、コントローラ３１
は、１００ミリ秒ごとに圧力ＰD とエンジン回転数Ｎを
サンプリングし、捕集量Ｙを求めている。

【００５３】ステップ１０５において、コントローラ３
１は、求められた捕集量Ｙと、先に求められた１２７個
の捕集量Ｙとから移動平均値を求める。コントローラ３
１は、この移動平均値を今回の捕集量ＹAVとしステップ
１０６に移る。コントローラ３１は、この捕集量ＹAV
と、先に求められている最大の捕集量ＹMAX とを比較す
る。そして、新たに求められた捕集量ＹAVが捕集量ＹMA
X より大きな値のとき、該捕集量ＹAVを新たな最大の捕
集量ＹMAX としてＲＡＭに更新登録する。又、反対に、
新たに求められた捕集量ＹAVが捕集量ＹMAX 以下のと
き、該捕集量ＹAVは消去して先の最大の捕集量ＹMAX を
そのままＲＡＭに保持する。そして、再生処理時におい
て、この最大の捕集量ＹMAX がその時点での捕集量とな
り、この最大の捕集量ＹMAX に対して加熱制御がなされ
る。

【００５４】ステップ１０７において、コントローラ３
１は、ＲＡＭに記憶されたその最大の捕集量ＹMAX をそ
の時のＤＰＦ１１の捕集量として表示装置Ｄに表示す
る。従って、表示装置Ｄにその時のＤＰＦ１１の捕集量
が表示されるため、ドライバは、再生処理の必要性を逐
次確認することができる。

【００５５】又、コントローラ３１は、差圧ΔＰとエン
ジン回転数Ｎに対して非線形な捕集量Ｙを求めるのに上
記ニューラルネットを利用した演算で求めたので極めて
正確なＤＰＦ１１の捕集量Ｙを求めることができる。し
かも、コントローラ３１は、その時々で求めた捕集量Ｙ
を移動平均をとりその移動平均値を捕集量ＹAVとした。
さらに、その捕集量ＹAVと先に発生した最大の捕集量Ｙ
MAX とを比較し大きい方をＤＰＦ１１が捕集している捕
集量とした。従って、その時々で得られる捕集量Ｙの変
動に左右されて表示装置Ｄに表示される捕集量が目まぐ
るしく変化することがない。その結果、ドライバは、変
動に惑わされることなく的確な再生処理の時期を判断す
ることができる。

【００５６】次に、コントローラ３１が、捕集量Ｙを求
めるために使用したシナプス荷重値Ｗj,i （Ｗ1,1 〜Ｗ
1,10、Ｗ2,1 〜Ｗ2,10）、Ｖj （Ｖ1 〜Ｖ10）について
説明する。図４は、各シナプス荷重値Ｗj,i 、Ｖj を求
める際に用いたニューラルネットのモデルを示す。この
モデルは、図３にモデルに対応させていて、入力層６１
のユニット数が２、中間層６２のユニット数が１０、及
び、出力層６３のユニット数が１としている。そして、
本実施例では、各シナプス荷重値Ｗj,i 、Ｖjは、誤差
逆伝播法（Error Back Propagation）の慣性項付き一括
修正法を適用した学習方法にて求めている。つまり、２
つの入力（差圧ΔＰ，回転数Ｎ）に対して望ましい出力
（教師信号ＹT ）を外部から逐次教示して、実際の出力
（捕集量Ｙ）が教師信号ＹT に近づくように各シナプス
荷重値Ｗj,i 、Ｖj を変える。そして、この動作を繰り
返すことにより、各シナプス荷重値Ｗj,i 、Ｖj を最適
な値に設定するものである。

【００５７】そして、各シナプス荷重値Ｗj,i 、Ｖj
は、以下のようにして決定される。 Ｘi （即ち、差圧ΔＰ，回転数Ｎ）を入力層６１の入力
信号、Ｙを出力層６３の出力信号、Ｗj,i を入力層６１
と中間層６２との間のシナプス荷重、Ｖj を中間層６２
と出力層６３との間のシナプス荷重とすると、 Ｙ＝ｆ（ΣＶj ・ｈj ） ｈj ＝ｆ（ΣＷj,i ・Ｘi ） 但し、ｆ（・）はシグモイド関数とする。

【００５８】ｆ（ｚ）＝１／（１＋ｅ^-az ） 又、評価関数を出力層６３の出力Ｙと教師信号ＹT との
二乗誤差Ｅで定義する。

【００５９】Ｅ＝Σｅ² ／２ ｅ＝ＹT −Ｙ シナプス荷重Ｗj,i 、Ｖj の学習則（誤差逆伝播法の慣
性項付き一括修正法）は、最急降下法により、 Ｖj （ｔ）＝Ｖj （ｔ−１）＋ΔＶj （ｔ） ΔＶj （ｔ）＝η・ｅ・ｆ’（ΣＶj ・ｈj ）・ｈj＋
α・ΔＶj （ｔ−１） Ｗj,i （ｔ）＝Ｗj,i （ｔ−１）＋ΔＷj,i （ｔ） ΔＷj,i （ｔ） ＝η・Σ（ｅ・Ｖj ）ｆ’（ΣＷj,i ・Ｘi ）・ｆ’
（ΣＶj ・ｈj ）・Ｘi＋α・ΔＷj,i （ｔ−１） ｔは、サンプリング時間毎の時系列 ａ、η、αは自由パラメータ そして、上記の演算で各シナプス荷重値Ｗj,i 、Ｖj を
求めるために、学習に使用するためのデータを事前に求
める。

【００６０】この作業は、ＤＰＦを搭載した機台のエン
ジンを駆動させて差圧ΔＰと回転数Ｎと、その時々の実
際の捕集量（この捕集量が教師信号ＹT となる）を２つ
のＤＰＦによって求めることによって行われる。

【００６１】第１のＤＰＦについて、捕集量がＹA1、Ｙ
A2、ＹA3、ＹA4、ＹA5、ＹA6、ＹA7の７箇所での回転数
Ｎと差圧ΔＰのデータを収集した。又、第２のＤＰＦに
ついて、捕集量がＹB1、ＹB2、ＹB3、ＹB4、ＹB5、ＹB6
の６箇所での回転数Ｎと差圧ΔＰのデータを収集した。
尚、捕集量の単位はｇ／ｌである。

【００６２】又、各捕集量ＹA1〜ＹA7、ＹB1〜ＹB6での
回転数Ｎと差圧ΔＰでのサンプリング周期は、１００ミ
リ秒としている。サンプリング時間は４分としている。
従って、各捕集量ＹA1〜ＹA7、ＹB1〜ＹB6毎に２４００
個のサンプリングデータ、即ち回転数Ｎと差圧ΔＰを収
集する。

【００６３】そして、各捕集量ＹA1〜ＹA7、ＹB1〜ＹB6
に対するサンプリングデータから、二乗誤差Ｅを求め、
その二乗誤差Ｅから各シナプス荷重値Ｗj,i 、Ｖj は求
められることになる。この演算は、コンピュータを用い
て行われる。図５は、コンピュータが実行する各シナプ
ス荷重値Ｗj,i 、Ｖj を求めるためのフローチャートを
示す。以下、このフローチャートに従って各シナプス荷
重値Ｗj,i 、Ｖj の求め方を説明する。

【００６４】コンピュータは、ステップ２０１にて各シ
ナプス荷重値Ｗj,i 、Ｖj を初期セットした後、ステッ
プ２０２にて捕集量ＹA1に対するサンプリングデータを
取り込む。この時、この時、捕集量ＹA1に対するの２４
００個のサンプリングデータ（回転数Ｎと差圧ΔＰ）の
内の最初の２００個のサンプリングデータを選択する。
又、教師信号ＹT はＹA1となる。

【００６５】続いて、ステップ２０３において、教師信
号ＹT （＝ＹA1）と、それぞれ２００個の回転数Ｎと差
圧ΔＰのサンプリングデータから上記式を用いて二乗誤
差Ｅを求め、その二乗誤差Ｅ等からその時のシナプス荷
重値Ｗj,i 、Ｖj を演算し、ステップ２０４にてメモリ
にその求められたシンプス荷重値Ｗj,i 、Ｖj を更新登
録する。

【００６６】以後、同様に捕集量ＹA2〜ＹA7、ＹB1〜Ｙ
B5に対して順次サンプリングデータを取り込み最初の２
００個のサンプリングデータに基づいてシナプス荷重値
Ｗj,i 、Ｖj を求め更新する。

【００６７】そして、ステップ２３８〜２４０にて、１
３個目の捕集量ＹB6に対する最初の２００個のサンプリ
ングデータに基づいて求められたシナプス荷重値Ｗj,i
、Ｖj の更新登録が終了すると、ステップ２４１に移
る。ステップ２４１において、各捕集量ＹA1〜ＹA7、Ｙ
B1〜ＹB6に対する全てサンプリングデータについて演算
を行い二乗誤差Ｅが許容範囲にあるか否か判断する。許
容範囲（例えば±２．０ｇ／ｌ）外であれば、再びステ
ップ２０２に戻り、各捕集量ＹA1〜ＹA7、ＹB1〜ＹB6に
対する次の新たな２００個のサンプリングデータに基づ
いて二乗誤差Ｅを求めるとともにシンプス荷重値Ｗj,i
、Ｖj を更新登録する。

【００６８】そして、各捕集量ＹA1〜ＹA7、ＹB1〜ＹB6
に対する全てのサンプリングデータに基づいて学習が繰
り返され、二乗誤差Ｅが目標値内に入った時点で、シン
プス荷重値Ｗj,i 、Ｖj が確定される。そして、この学
習結果で得られた各シナプス荷重値Ｗj,i 、Ｖj をコン
トローラ３１のＲＯＭに記憶する。そして、コントロー
ラ３１は、このＲＯＭに記憶した各シナプス荷重値Ｗj,
i 、Ｖj を使用してその時々の差圧ΔＰとエンジン回転
数Ｎとで捕集量Ｙを算出する。

【００６９】そして、このニューラルネットを利用した
演算で求めた捕集量Ｙについて、実際にエンジンを駆動
させて実験を行った。その結果を、図６及び図７に示
す。図６及び図７は、差圧ΔＰ及びエンジン回転数Ｎの
経時変化と、その時のニューラルネットを利用して求め
た捕集量Ｙを示した図である。図６の場合、補集量Ｙに
対して保持される補集量ＹMAX は７．７５ｇ／ｌとな
り、実捕集量ＹN ＝７．５６ｇ／ｌに対する誤差は０．
１９ｇ／ｌとなる。また図７の場合、捕集量Ｙに対して
保持される補集量ＹMAX は７．８ｇ／ｌとなり、実捕集
量ＹN ＝８．３６ｇ／ｌに対する誤差は−０．５６ｇ／
ｌとなった。

【００７０】この実験結果において、捕集量Ｙと実捕集
量ＹN との誤差は、最大で０．６ｇ／ｌ程度となり、過
渡運転時でも十分に推定可能であることがわかった。以
上詳述したように、本実施例では、差圧ΔＰ及び回転数
Ｎに対して非線形なＤＰＦ１１の捕集量Ｙをニューラル
ネットを利用して求めた。従って、エンジンが過渡運転
されても極めて正確な捕集量Ｙを求めることが可能とな
った。その結果、捕集量Ｙに対するＤＰＦ１１の再生処
理を行う場合、捕集量に対する最適に加熱制御が選択す
ることができ、ＤＰＦ１１を損傷させるおそれがない。

【００７１】又、本実施例では、その時々で求めた捕集
量Ｙを移動平均をとりその移動平均値を捕集量ＹAVと
し、その捕集量ＹAVと先に発生した最大の捕集量ＹMAX
とを比較し大きい方をＤＰＦ１１が捕集している捕集量
とした。従って、その時々で得られる捕集量Ｙの変動に
左右されて表示装置Ｄに表示される捕集量が目まぐるし
く変化することがない。その結果、ドライバは、変動に
惑わされることなく的確な再生処理の時期を判断するこ
とができる。

【００７２】尚、本発明は、上記実施例に限定されるも
のではなく以下のように実施してもよい。 （１）上記実施例では、ニューラルネットを利用して差
圧ΔＰとエンジン回転数Ｎから捕集量Ｙを求めたが、差
圧ΔＰ、エンジン回転数Ｎ、及び、排気温度の３つの入
力からシナプス荷重を作り、同３つの入力からニューラ
ルネットを構築して捕集量Ｙを求めるようにしてもよ
い。勿論、吸入空気量等その他の入力を加えたり、回転
数Ｎを省略して差圧ΔＰのみで実施してもよい。更に、
吸入空気量と排気温度から捕集量を求めるようにニュー
ラルネットを構築してもよい。この場合でも同様に正確
な捕集量が求めることが可能となる。

【００７３】又、差圧ΔＰの代わりにＤＰＦ１１の上流
側の圧力と下流側の圧力の差を用いて実施してもよい。 （２）上記実施例では、シナプス荷重を誤差逆伝播法を
用いたが、その他の学習法で求めるようにしてもよい。 （３）上記実施例では、差圧ΔＰ（＝ＰD −ＰG ) を求
める際に使用される大気圧ＰG を圧力センサ２１から求
めた。即ち、エンジン始動前の圧力センサ２１からの検
出信号に基づいて大気圧ＰG を求めた。しかし、図１に
２点鎖線で示すように大気圧ＰG を専用で検出する圧力
センサ２１ａを設けて実施してもよい。 （４）上記実施例では、ＤＰＦ１１は、コーディエライ
トで形成したが、ＳｉＣ等その他のセラミックで形成し
たフィルタに応用してもよい。

【００７４】

【発明の効果】以上詳述したように、本発明によれば、
過度の運転に対してもパティキュレートの捕集量を極め
て正確に演算することができ、排気浄化装置に使用され
るフィルタを損傷させることなく再生処理することがで
きる効果を有する。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明を具体化した排気浄化装置の構成を示
す基本構成図。

【図２】 ＤＰＦの捕集量を算出を説明するためのフロ
ーチャート。

【図３】 捕集量の求めるためのニューラルネットの概
念図。

【図４】 シナプス荷重値の求めるためのニューラルネ
ットの概念図。

【図５】 シナプス荷重値の算出を説明するためのフロ
ーチャート。

【図６】 本発明による運転条件に対する差圧、エンジ
ン回転数及び捕集量の経時変化を示す図。

【図７】 本発明による運転条件に対する差圧、エンジ
ン回転数及び捕集量の経時変化を示す図。

【符号の説明】

１１…ＤＰＦ、１３…エンジン、１５…再生処理手段と
してのヒータ、１９…再生処理手段としてのエア供給ポ
ンプ、２１…圧力センサ、２３…エンジン回転数セン
サ、３１…差圧演算手段，回転数演算手段，算出手段，
第１の演算手段，第２の演算手段，再生処理手段及び駆
動制御手段としてのコントローラ、Ｄ…表示装置。

フロントページの続き (72)発明者 松下 嘉子 愛知県名古屋市昭和区御器所町 名古屋工 業大学 内

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 内燃機関の排気系に設置され排気ガス中
   に含まれるパティキュレートを捕集するフィルタにおけ
   るパティキュレート捕集量の演算方法であって、ニュー
   ラルネットを利用して前記捕集量を求めるようにしたパ
   ティキュレート捕集量の演算方法。
2. 【請求項２】 内燃機関の排気系に設置され排気ガス中
   に含まれるパティキュレートを捕集するフィルタにおけ
   るパティキュレート捕集量の演算方法であって、ニュー
   ラルネットを利用してフィルタ前後の差圧から前記捕集
   量を求めるようにしたパティキュレート捕集量の演算方
   法。
3. 【請求項３】 内燃機関の排気系に設置され排気ガス中
   に含まれるパティキュレートを捕集するフィルタにおけ
   るパティキュレート捕集量の演算方法であって、ニュー
   ラルネットを利用してフィルタ前後の差圧及び内燃機関
   の回転数から捕集量を求めるようにしたパティキュレー
   ト捕集量の演算方法。
4. 【請求項４】 差圧は、大気圧に対するフィルタの内燃
   機関側の圧力との差である請求項２又は３に記載のパテ
   ィキュレート捕集量の演算方法。
5. 【請求項５】 内燃機関の排気系に設置され排気ガス中
   に含まれるパティキュレートを捕集するフィルタと、 フィルタ前後の差圧を検出するための圧力センサと、 内燃機関の回転数を検出するための回転数センサと、 圧力センサの検出信号に基づいてその時の差圧を演算す
   る差圧演算手段と、 回転数センサの検出信号に基づいてその時の回転数を演
   算する回転数演算手段と、 ニューラルネットを利用して前記両演算手段にて演算さ
   れた差圧及び回転数からパティキュレート捕集量を算出
   する算出手段とからなる内燃機関の排気浄化装置。
6. 【請求項６】 算出手段は、差圧、回転数、及び、その
   時の教師信号となる実際の捕集量から誤差逆伝播法の学
   習則にて求められるニューラルネットにおける入力層と
   中間層の間のシナプス荷重値及び中間層と出力層の間の
   シナプス荷重値が予め用意され、その予め用意された各
   シナプス荷重値を用いてパティキュレート捕集量を算出
   するようにした請求項５に記載の内燃機関の排気浄化装
   置。
7. 【請求項７】 算出手段は、算出したパティキュレート
   捕集量について先に算出したパティキュレート捕集量と
   で移動平均値を求める第１の演算手段と、この移動平均
   値と先に求めた移動平均値の最大値とを比較し、大きい
   移動平均値をその時点でのパティキュレート捕集量とす
   る第２の演算手段とを含む請求項５又は６に記載の内燃
   機関の排気浄化装置。
8. 【請求項８】 内燃機関の排気浄化装置は、算出手段が
   算出したパティキュレート捕集量を表示する表示装置を
   備えている請求項５乃至７のいずれか１つに記載の内燃
   機関の排気浄化装置。
9. 【請求項９】 内燃機関の排気浄化装置は、算出手段が
   算出したパティキュレート捕集量に基づいてフィルタを
   再生処理する再生処理手段を備えている請求項５乃至８
   のいずれか１つに記載の内燃機関の排気浄化装置。
10. 【請求項１０】 再生処理手段は、フィルタを加熱する
    ヒータと、フィルタに空気を供給するエア供給ポンプ
    と、前記ヒータ及びエア供給ポンプを駆動制御する駆動
    制御手段を含む請求項９に記載の内燃機関の排気浄化装
    置。