WO2011155075A1 - 内燃機関の制御装置 - Google Patents

内燃機関の制御装置 Download PDF

Info

Publication number
WO2011155075A1
WO2011155075A1 PCT/JP2010/060004 JP2010060004W WO2011155075A1 WO 2011155075 A1 WO2011155075 A1 WO 2011155075A1 JP 2010060004 W JP2010060004 W JP 2010060004W WO 2011155075 A1 WO2011155075 A1 WO 2011155075A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
temperature
exhaust
exhaust gas
internal combustion
engine
Prior art date
Application number
PCT/JP2010/060004
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
三宅　照彦
Original Assignee
トヨタ自動車株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by トヨタ自動車株式会社 filed Critical トヨタ自動車株式会社
Priority to PCT/JP2010/060004 priority Critical patent/WO2011155075A1/ja
Priority to US13/702,688 priority patent/US9037387B2/en
Priority to JP2012519200A priority patent/JP5510684B2/ja
Publication of WO2011155075A1 publication Critical patent/WO2011155075A1/ja

Links

Images

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D45/00—Electrical control not provided for in groups F02D41/00 - F02D43/00
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/24—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means
    • F02D41/2406—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means using essentially read only memories
    • F02D41/2425—Particular ways of programming the data
    • F02D41/2429—Methods of calibrating or learning
    • F02D41/2441—Methods of calibrating or learning characterised by the learning conditions
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/24—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means
    • F02D41/2406—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means using essentially read only memories
    • F02D41/2425—Particular ways of programming the data
    • F02D41/2429—Methods of calibrating or learning
    • F02D41/2441—Methods of calibrating or learning characterised by the learning conditions
    • F02D41/2448—Prohibition of learning
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/24—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means
    • F02D41/2406—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means using essentially read only memories
    • F02D41/2425—Particular ways of programming the data
    • F02D41/2429—Methods of calibrating or learning
    • F02D41/2451—Methods of calibrating or learning characterised by what is learned or calibrated
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D2200/00—Input parameters for engine control
    • F02D2200/02—Input parameters for engine control the parameters being related to the engine
    • F02D2200/04—Engine intake system parameters
    • F02D2200/0406—Intake manifold pressure
    • F02D2200/0408—Estimation of intake manifold pressure
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D2200/00—Input parameters for engine control
    • F02D2200/02—Input parameters for engine control the parameters being related to the engine
    • F02D2200/08—Exhaust gas treatment apparatus parameters
    • F02D2200/0802—Temperature of the exhaust gas treatment apparatus
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D2200/00—Input parameters for engine control
    • F02D2200/02—Input parameters for engine control the parameters being related to the engine
    • F02D2200/08—Exhaust gas treatment apparatus parameters
    • F02D2200/0802—Temperature of the exhaust gas treatment apparatus
    • F02D2200/0804—Estimation of the temperature of the exhaust gas treatment apparatus

Definitions

  • the present invention relates to a control device for an internal combustion engine.
  • Patent Document 1 discloses a method for calculating the temperature of a gas in an exhaust system of an internal combustion engine by calculation using a model. And the design item of an exhaust system is determined based on the calculated value of the temperature of the gas in an exhaust system calculated by this method.
  • parameters relating to the exhaust system and the gas flowing therethrough for example, the heat transfer coefficient when the heat of the gas in the exhaust system is transmitted to the wall of the exhaust system, The surface area of the wall of the exhaust system through which the heat of the gas is transferred.
  • the value of the parameter is a value obtained in advance by experiments or the like (hereinafter, this value is referred to as “initial value”).
  • the exhaust gas In some cases, soot accumulates on the inner wall surface of the system, and the value of the parameter actually changes from the initial value. In this case, the calculated value of the temperature of the gas in the exhaust system calculated by the calculation using the model does not match the actual temperature of the gas in the exhaust system.
  • An object of the present invention is to calculate a calculated value of the exhaust gas temperature that exactly matches the actual temperature of the exhaust gas using a model expressing the behavior of the temperature of the exhaust gas discharged from the combustion chamber of the internal combustion engine. It is in.
  • the first invention of the present application is that when the operation of the internal combustion engine is started using a model expressing the behavior of the temperature of the exhaust gas in the exhaust branch pipe of the internal combustion engine while the operation of the internal combustion engine is stopped.
  • Model calculation means for executing exhaust temperature model calculation for calculating the exhaust gas temperature in the exhaust branch pipe as an exhaust temperature calculation value, and exhaust gas temperature measurement for detecting the temperature of the exhaust gas in the exhaust branch pipe and outputting it as the exhaust temperature actual measurement value
  • a control device for the internal combustion engine wherein the model includes at least one parameter.
  • the exhaust gas temperature calculation value at the second time point calculated by the exhaust gas temperature model calculation based on the exhaust gas temperature actual value output from the exhaust gas temperature actual value output means at the second time point is the second time point. It further comprises parameter learning correction means for executing parameter learning correction for learning and correcting parameters included in the model so as to coincide with the actual temperature of the exhaust gas in the exhaust branch pipe at the time.
  • the model includes the latest state of the state of the internal combustion engine that affects the temperature of the exhaust gas in the exhaust branch pipe when the operation of the internal combustion engine is started. It is reflected in. For this reason, even if the state of the internal combustion engine that affects the temperature of the exhaust gas in the exhaust branch pipe when the operation of the internal combustion engine is started changes over time, it is included in the model if parameter learning correction is performed.
  • the time-dependent change in the state of the internal combustion engine is reflected in the value of the parameter. Therefore, the calculated value of the exhaust gas temperature that matches the actual temperature of the exhaust gas in the exhaust branch pipe when the operation of the internal combustion engine is started is accurately calculated by the exhaust gas temperature model calculation.
  • the second invention of the present application is the control device of the first invention, wherein the frequency at which the operation is stopped is a frequency at which the accuracy of the parameters included in the model can be maintained at an allowable accuracy.
  • the following effects can be obtained. That is, if the frequency at which the operation of the internal combustion engine is stopped is high, the frequency at which the parameter learning correction is performed is also high. For this reason, the accuracy of the parameters included in the model is always kept high. Therefore, an exhaust temperature calculation value that matches the actual temperature of the exhaust gas in the exhaust branch pipe when the operation of the internal combustion engine is started is accurately calculated by the exhaust temperature model calculation.
  • a high load duration time a time during which the load of the internal combustion engine is high.
  • the threshold relating to the high load duration for determining the engine is preset as a learning prohibition threshold relating to the high load duration, and the high load of the internal combustion engine continues immediately before the operation of the internal combustion engine is stopped.
  • the high load continuation time during which is continued is equal to or greater than the learning prohibition threshold for the high load continuation time, the execution of the parameter learning correction is prohibited.
  • the exhaust gas temperature calculation value calculated by the exhaust gas temperature model calculation after the parameter learning correction is performed when the load of the internal combustion engine is high for a long time immediately before the operation of the internal combustion engine is stopped. It is suppressed that the precision of this falls.
  • the parameter learning correction when the time during which the operation of the internal combustion engine is stopped is referred to as an engine stop time, whether or not the parameter learning correction is executed.
  • the threshold for the excessively short engine stop time for determining whether or not the learning prohibition threshold for the engine stop time is preset and the engine stop time is equal to or less than the learning prohibition threshold for the excessively short engine stop time, the parameter learning is performed. Execution of correction is prohibited.
  • the parameter learning correction is performed when the time during which the operation of the internal combustion engine is stopped is short and the temperature drop of the exhaust gas in the exhaust branch pipe is small while the operation of the internal combustion engine is stopped. In other words, it is possible to suppress a reduction in the accuracy of the exhaust gas temperature calculation value calculated by the exhaust gas temperature model calculation.
  • the parameter learning correction when the time during which the operation of the internal combustion engine is stopped is referred to as an engine stop time, whether or not the parameter learning correction is executed.
  • a threshold for an excessively long engine stop time for determining whether or not the learning prohibition threshold for an excessively long engine stop time is preset and the engine stop time is equal to or greater than the learning prohibition threshold for the excessively long engine stop time, Execution of the parameter learning correction is prohibited.
  • parameter learning correction is performed when the operation of the internal combustion engine is stopped for a long time and the temperature of the exhaust gas in the exhaust branch pipe greatly decreases while the operation of the internal combustion engine is stopped. In other words, it is possible to suppress a reduction in the accuracy of the exhaust gas temperature calculation value calculated by the exhaust gas temperature model calculation.
  • an exhaust pipe is connected to the exhaust branch pipe, and an exhaust turbine of a supercharger is arranged in the exhaust pipe.
  • the model calculation means uses the model that expresses the behavior of the supercharging pressure of the supercharger when the supercharger is in operation.
  • a boost pressure model calculation calculated as a calculation value is executed, and an exhaust temperature calculation value calculated by the exhaust temperature model calculation is used for the boost pressure model calculation.
  • the exhaust temperature model calculation generally reflects the latest state of the state of the internal combustion engine that affects the temperature of the exhaust gas in the exhaust branch pipe when the operation of the internal combustion engine is started by the parameter learning correction of the present invention.
  • the superheated pressure model is obtained because the exhaust temperature calculation value obtained by using this is exactly equal to the actual temperature of the exhaust gas in the exhaust branch pipe when the operation of the internal combustion engine is started.
  • a boost pressure calculated value that exactly matches the actual boost pressure is calculated.
  • a seventh invention of the present application in any one of the first to sixth inventions, in the parameter learning correction, the actual measured exhaust gas temperature at the first time point and the actual exhaust gas temperature value at the second time point. And the exhaust temperature calculated value calculated by the exhaust temperature model calculation as the temperature of the exhaust gas in the exhaust branch pipe at the second time point, the exhaust temperature calculated value is calculated in the exhaust branch pipe at the second time point.
  • the parameters included in the model are learned and corrected to match the actual temperature of the exhaust gas.
  • the latest state of the state of the internal combustion engine that affects the temperature of the exhaust gas in the exhaust branch pipe when the operation of the internal combustion engine is started is more accurate. Are reflected in the parameters included in the model.
  • FIG. 1 is an overall view of an internal combustion engine to which an embodiment of a control device of the present invention is applied. It is the figure which showed an example of the routine which performs parameter learning correction
  • FIG. 1 shows an internal combustion engine to which an embodiment of a control device of the present invention is applied.
  • the internal combustion engine shown in FIG. 1 is a compression ignition type internal combustion engine (so-called diesel engine).
  • the control device of the present invention is also applicable to a spark ignition type internal combustion engine (so-called gasoline engine).
  • the 1 includes an internal combustion engine body (hereinafter referred to as “engine body”) 20, a fuel injection valve 30, a fuel pump 40, an intake system 50, and an exhaust system 60.
  • the fuel injection valves 30 are respectively arranged corresponding to the four combustion chambers of the engine body 20.
  • the fuel pump 40 supplies fuel to the fuel injection valve 30 via a fuel supply pipe 41.
  • the intake system 50 is a system that supplies air to the combustion chamber from the outside.
  • the exhaust system 60 is a system that exhausts exhaust gas discharged from the combustion chamber to the outside.
  • the intake system 50 includes an intake branch pipe (that is, an intake manifold) 51 and an intake pipe 52.
  • One end portion (that is, a branch portion) of the intake branch pipe 51 is connected to an intake port (not shown) formed in the engine body 20 corresponding to each combustion chamber.
  • the other end of the intake branch pipe 51 is connected to the intake pipe 52.
  • a throttle valve 53 for controlling the amount of air flowing through the intake pipe is disposed in the intake pipe 52.
  • the throttle valve 53 is provided with an actuator (hereinafter referred to as “throttle valve actuator”) 53A for controlling the opening of the throttle valve.
  • the intake pipe 52 is provided with an intercooler 54 for cooling the air flowing through the intake pipe.
  • an air cleaner 55 is disposed at an end facing the outside of the intake pipe 52.
  • the exhaust system 60 has an exhaust branch pipe (that is, an exhaust manifold) 61 and an exhaust pipe 62.
  • One end (that is, a branch) of the exhaust branch pipe 61 is connected to an exhaust port (not shown) formed in the engine body 20 corresponding to each combustion chamber.
  • the other end of the exhaust branch pipe 61 is connected to the exhaust pipe 62.
  • a catalytic converter 63 is disposed in the exhaust pipe 62.
  • An exhaust purification catalyst 63A for purifying a specific component in the exhaust gas is built in the catalytic converter 63.
  • a temperature sensor (hereinafter, this temperature sensor is referred to as an “upstream temperature sensor”) 64 for detecting the temperature of the exhaust gas flowing into the catalytic converter is disposed in the exhaust pipe 62 upstream of the catalytic converter 63.
  • a temperature sensor (hereinafter, this temperature sensor is referred to as a “downstream temperature sensor”) 65 for detecting the temperature of the exhaust gas flowing out from the catalytic converter is disposed in the exhaust pipe 62 downstream of the catalytic converter 63.
  • the internal combustion engine 10 includes a supercharger 70.
  • the supercharger 70 includes a compressor 70A disposed in the intake pipe 52 upstream of the intercooler 54 and an exhaust turbine 70B disposed in the exhaust pipe 62 upstream of the catalytic converter 63.
  • the exhaust turbine 70B is connected to the compressor 70A via a shaft (not shown). When the exhaust turbine 70B is rotated by the exhaust gas, the rotation is transmitted to the compressor 70A through the shaft, and thereby the compressor 70A is rotated.
  • the internal combustion engine 10 includes an exhaust gas recirculation device (hereinafter referred to as “EGR device”) 80.
  • the EGR device 80 includes an exhaust gas recirculation pipe 81 (hereinafter referred to as “EGR pipe”) 81.
  • EGR pipe exhaust gas recirculation pipe 81
  • One end of the EGR pipe 81 is connected to the exhaust branch pipe 61.
  • the other end of the EGR pipe 81 is connected to the intake branch pipe 51.
  • the EGR pipe 81 is provided with an exhaust gas recirculation control valve (hereinafter, this exhaust gas recirculation control valve is referred to as an “EGR control valve”) 82 for controlling the flow rate of exhaust gas flowing through the EGR pipe.
  • EGR control valve this exhaust gas recirculation control valve
  • the EGR control valve 82 is operated by an actuator (not shown) (hereinafter referred to as “EGR control valve actuator”).
  • EGR control valve actuator In the internal combustion engine 10, the flow rate of the exhaust gas flowing through the EGR pipe 81 increases as the opening degree of the EGR control valve 82 increases.
  • an exhaust gas recirculation cooler 83 for cooling the exhaust gas flowing through the EGR tube is disposed in the EGR tube 81.
  • a turbine bypass pipe 66 is disposed between the exhaust branch pipe 61 and the exhaust pipe 62.
  • the turbine bypass pipe 66 connects the exhaust branch pipe 61 to the exhaust pipe 62 between the exhaust turbine 70 ⁇ / b> B and the catalytic converter 63.
  • a turbine bypass valve 67 that opens and closes the inlet is disposed at the inlet of the turbine bypass pipe 66.
  • the turbine bypass valve 67 When the turbine bypass valve 67 is opened, the exhaust gas discharged from the combustion chamber to the exhaust branch pipe 61 does not pass through the exhaust turbine 70B, and the exhaust pipe downstream of the exhaust turbine via the turbine bypass pipe 66. It flows directly into 62.
  • the turbine bypass valve 67 is closed, the exhaust gas discharged from the combustion chamber to the exhaust branch pipe 61 does not flow into the turbine bypass pipe 66 but flows into the exhaust turbine 70B.
  • an air flow meter 56 for detecting the flow rate of the air flowing in the intake pipe is attached to the intake pipe 52 downstream of the air cleaner 55 and upstream of the compressor 70A.
  • a pressure sensor (hereinafter referred to as “intake pressure sensor”) 57 for detecting the pressure in the intake branch pipe is attached to the intake branch pipe 51.
  • a temperature sensor for detecting the temperature of the air in the intake pipe (that is, the temperature of the outside air) is provided in the intake pipe 52 between the air flow meter 56 and the air cleaner 55 (hereinafter, this temperature sensor is referred to as “outside air temperature sensor”). 58 is arranged.
  • the internal combustion engine 10 includes an electronic control device 80.
  • the electronic control unit 80 includes a microprocessor (CPU) 81, a read only memory (ROM) 82, a random access memory (RAM) 83, a backup RAM (Back up RAM) 84, and an interface 85.
  • the fuel injection valve 30, the fuel pump 40, the throttle valve actuator 53 ⁇ / b> A, the EGR control valve actuator, and the turbine bypass valve 67 are connected to the interface 85, and control signals for controlling these operations are transmitted via the interface 85. From the electronic control unit 80.
  • the interface 85 also includes an air flow meter 56, an intake pressure sensor 57, an accelerator opening sensor 90 that detects the amount of depression of the accelerator pedal AP, an outside air temperature sensor 58, an upstream temperature sensor 64, and a downstream temperature sensor 65.
  • a signal corresponding to the flow rate detected by the air flow meter 56, a signal corresponding to the pressure detected by the intake pressure sensor 57, and a depression amount of the accelerator pedal AP detected by the accelerator opening sensor 90 are connected.
  • the interface 85 includes a signal, a signal corresponding to the temperature detected by the outside air temperature sensor 58, a signal corresponding to the temperature detected by the upstream temperature sensor 64, and a signal corresponding to the temperature detected by the downstream temperature sensor 65. Is input.
  • the temperature of the exhaust gas in the exhaust branch pipe 61 when the operation of the internal combustion engine 10 is started (that is, the exhaust gas remaining in the exhaust branch pipe 61 when the operation of the internal combustion engine is stopped).
  • Gas temperature is calculated by calculation using a model.
  • the calculated temperature is the state of the components of the internal combustion engine 10 (for example, the amount of fuel injected from the fuel injection valve 30, the amount of gas sucked into the combustion chamber, the exhaust gas in the exhaust gas by the exhaust purification catalyst 63A).
  • the model is a model that expresses the behavior of the temperature of the exhaust gas in the exhaust branch pipe 61 while the operation of the internal combustion engine 10 is stopped (hereinafter, this model is referred to as an “exhaust temperature model”). And a model created based on a mass conservation law, a momentum conservation law, an energy conservation law, and the like regarding the exhaust gas in the exhaust branch pipe 61 while the operation of the internal combustion engine 10 is stopped.
  • parameter learning correction is performed on the above model. Next, this parameter learning correction will be described.
  • “when the engine is started” means “when the operation of the internal combustion engine is started”, and “when the engine is stopped” means “when the operation of the internal combustion engine is stopped”.
  • “The engine is stopped” means “while the operation of the internal combustion engine is stopped”
  • “Engine stop time” means “the time when the operation of the internal combustion engine was stopped”
  • “the engine is stopped” “Immediately before” means “immediately before the operation of the internal combustion engine is stopped”
  • “engine operating state” means “the state of operation of the internal combustion engine”
  • “engine state” means “the state of the internal combustion engine”
  • the “high load operation state” means “a state where the load of the internal combustion engine is relatively high”
  • the “engine operation” means “operation of the internal combustion engine”.
  • startup exhaust temperature some exhaust gas temperatures in the exhaust branch pipe 61 at the start of the engine (hereinafter, this temperature is referred to as “startup exhaust temperature”) are calculated by model calculation.
  • Parameters that is, coefficients and constants related to the behavior of the temperature of the exhaust gas in the exhaust branch 61 when the engine is stopped, such as a first-order lag time constant related to a decrease in the temperature of the exhaust gas while the engine is stopped, the exhaust branch 61
  • model parameters affect the engine state that affects the exhaust gas temperature at the start (limitedly, the temperature drop of the exhaust gas in the exhaust branch pipe 61 when the engine is stopped). It depends on the engine status. Therefore, when the engine state that affects the exhaust gas temperature at start-up changes with time (for example, soot accumulates on the inner wall surface of the exhaust branch pipe 61 or the soot accumulated on the inner wall surface of the exhaust branch pipe 61). If the model parameter value that was set before the engine condition that affects the exhaust gas temperature at start is changed is used as the model parameter value, the exhaust gas temperature at startup is modeled. It cannot be calculated accurately by calculation. Therefore, in order to accurately calculate the start-up exhaust temperature by model calculation, it is preferable to correct the value of the model parameter to a value reflecting the latest state of the engine state that affects the start-up exhaust temperature.
  • parameter learning correction is performed to correct the model parameter value to a value reflecting the latest state of the engine state that affects the exhaust gas temperature at the start.
  • the exhaust gas temperature detected by the upstream temperature sensor 64 is acquired as the actual exhaust gas temperature value at the time of stoppage. It is stored (that is, stored) in the electronic control unit 80. Then, when the engine is subsequently started, the temperature of the exhaust gas detected by the upstream temperature sensor 64 is acquired as the actually measured value of the exhaust gas temperature at the time of starting, and the temperature of the outside air detected by the outside air temperature sensor 58 is the actually measured value of the outside air temperature at the time of starting.
  • the exhaust gas temperature at start is calculated as a calculated exhaust gas temperature at start by model calculation, and the actual measured exhaust gas temperature at start, the measured actual outside air temperature, and the calculated exhaust gas temperature at start are calculated by the electronic control unit 80. Stored (ie, stored).
  • the optimum model parameter value is obtained.
  • a value is calculated (ie learned). More specifically, assuming that the temperature of the exhaust gas decreases with a first-order lag while the engine is stopped, the measured exhaust gas temperature at stop, the measured exhaust gas temperature at start, and the measured exhaust temperature stored in the electronic control unit 80 Based on the actually measured outside air temperature and the calculated exhaust gas temperature at start, an appropriate value for the model parameter is set so that the calculated exhaust gas temperature at start calculated by the model calculation matches the actual exhaust gas temperature at start. Calculated (ie, learned).
  • the value of the model parameter is corrected based on the calculated (ie, learned) value.
  • the following effects can be obtained. That is, every time parameter learning correction is performed, the latest state of the engine state that affects the exhaust gas temperature at start-up is reflected in the model parameter. For this reason, even if the engine state that affects the exhaust gas temperature at start-up changes with time, if the parameter learning correction is performed, the change with time of the engine state is reflected in the value of the model parameter. Therefore, the start-time exhaust gas temperature calculation value that matches the actual start-time exhaust gas temperature is accurately calculated by the model calculation.
  • the outside temperature is detected when the engine is stopped, instead of using the temperature of the outside air detected by the outside air temperature sensor 58 when the engine is started.
  • the temperature of the outside air detected by the temperature sensor 58 may be used.
  • the parameter learning correction of the above-described embodiment it is not necessary to use the temperature of the outside air detected by the outside air temperature sensor 58 at the time of starting the engine in order to calculate the optimum value as the model parameter value.
  • an appropriate value is calculated as the value of the model parameter based on the measured exhaust gas temperature at stop, the actual measured exhaust gas temperature at start, and the calculated exhaust gas temperature at start.
  • the start-time exhaust gas temperature calculation value calculated by the model calculation of the above-described embodiment is used as follows, for example. That is, the supercharging pressure model expressing the behavior of the supercharging pressure by the supercharger when the supercharger 70 is operated is the exhaust turbine 70B, the exhaust gas flowing into it, the exhaust gas flowing out from it, the supercharging When it is created based on the mass conservation law, the momentum conservation law, the energy conservation law, etc. regarding the compressor 70A of the machine, the gas flowing into it, the gas flowing out from it, etc., the exhaust temperature at start-up is included in the supercharging pressure model. Often included as a variable. Therefore, when the electronic control unit 80 uses the supercharging pressure model to calculate the supercharging pressure by the supercharger 70 by model calculation, the calculated exhaust gas temperature at startup is calculated by the model calculation. It is used for model calculation of supercharging pressure.
  • the model calculation of the exhaust gas temperature at the start affects the exhaust gas temperature at the start by the parameter learning correction described above. This is done using an exhaust temperature model that reflects the latest state of the engine in general, and the calculated exhaust gas temperature value at start is exactly the same as the actual exhaust gas temperature at start. Thus, the calculated value of the supercharging pressure that exactly matches the actual supercharging pressure is calculated.
  • a fuel injection amount model expressing the behavior of the amount of fuel injected from the fuel injection valve 30 during engine operation (hereinafter referred to as “fuel injection amount”), and the amount of fuel in the exhaust gas by the exhaust purification catalyst 63A during engine operation.
  • a catalyst purification amount model expressing the behavior of the component purification amount (hereinafter referred to as “catalyst purification amount”), or the amount of exhaust gas (hereinafter referred to as “the catalyst purification amount”) introduced into the intake branch pipe 51 via the EGR pipe 81 during engine operation.
  • the electronic control unit 80 uses the fuel injection amount model, the catalyst state amount model, or the EGR amount model to calculate the fuel injection amount, the catalyst purification amount, or the EGR amount by model calculation.
  • the start-time exhaust gas temperature calculation value calculated by the model calculation is used for the fuel injection amount model calculation, the catalyst purification amount model calculation, or the EGR amount model calculation.
  • the calculated exhaust gas temperature at start-up calculated by the model calculation can be used in place of the detected value by the temperature sensor of the temperature of the exhaust gas in the exhaust branch pipe 61 at the start of the engine.
  • the engine operation state when the engine operation state is a high load operation state, the temperature of the exhaust gas discharged from the combustion chamber is high. If the engine operation state is in a high load operation state (hereinafter, this engine is referred to as “high load duration”) is long, the temperature of the wall of the exhaust branch pipe 61 becomes extremely high.
  • the engine operation is stopped in a state where the temperature of the wall of the exhaust branch pipe 61 is extremely high, the temperature drop characteristic of the exhaust gas in the exhaust branch pipe while the engine is stopped becomes a characteristic far from the general characteristic. Therefore, when the engine operation is stopped in a state where the temperature of the wall of the exhaust branch pipe 61 is extremely high and then the parameter learning correction described above is performed when the engine operation is started, the model corrected by the parameter learning correction is used.
  • the parameter value is likely to be far from the value to be adopted as the model parameter value. Therefore, when the engine operating state has been in a high load operating state for a long time immediately before the engine is stopped, the temperature detected by the upstream temperature sensor 64 when the engine is stopped is not used for parameter learning correction (that is, when the engine is stopped). It is preferable that the temperature detected by the upstream temperature sensor 64 is not acquired and no parameter learning correction is performed.
  • whether or not parameter learning correction is to be performed is determined with respect to the time during which the high-load operation state continues when the engine operation state immediately before the engine stop is in the high-load operation state.
  • the threshold is set in advance as a “first learning prohibition threshold”.
  • the engine operating state immediately before the engine is stopped is a high-load operating state, and the time detected by the upstream temperature sensor 64 is acquired when the duration of the state is equal to or greater than the first learning prohibition threshold. In other words, execution of parameter learning correction is prohibited.
  • the following effects can be obtained. That is, since the high-load operation state has continued for a long time immediately before the engine stops, if the model parameter value is corrected by parameter learning correction, the accuracy of the exhaust gas temperature calculation value at the start calculated by the model calculation decreases. If there is a high possibility that the parameter learning correction will occur, execution of parameter learning correction is prohibited. Therefore, a decrease in the accuracy of the calculated exhaust gas temperature at start calculated by the model calculation is suppressed.
  • this determination may be performed as follows, for example. That is, when the temperature of the wall of the exhaust branch pipe 61 is extremely high when the engine is stopped, and the parameter learning correction is performed when the engine is started, the exhaust gas temperature model with the model parameter corrected is used to calculate the exhaust temperature at the start by the model calculation When calculated, the smallest load among the loads that may deviate unacceptably from the actual exhaust gas temperature at start is calculated by using an experiment or the like in advance as a threshold value. . Then, when the load of the internal combustion engine 10 is equal to or greater than the threshold value, it is determined that the engine operating state is in a high load operating state.
  • the temperature of the wall of the exhaust branch pipe 61 differs according to the load of the internal combustion engine 10, and the temperature of the wall of the exhaust branch pipe increases as the load of the internal combustion engine increases. Tend to be higher. Therefore, in the above-described embodiment, when it is determined that the engine operating state is the high load operating state, the average value of the load of the internal combustion engine 10 during the high load duration time is calculated, and the calculated internal combustion engine The first learning prohibition threshold value may be decreased as the average value of the load increases.
  • the first learning prohibition threshold value is set.
  • the temperature of the wall of the exhaust branch pipe 61 when the engine is stopped is extremely high, and the temperature drop characteristic of the exhaust gas in the exhaust branch pipe when the engine is stopped is out of an unacceptable range from the general characteristics. It is preferable that the shortest time is adopted.
  • the first learning prohibition threshold value is calculated by model calculation when the wall temperature of the exhaust branch pipe 61 is extremely high when the engine is stopped and the model parameter value is corrected by parameter learning correction. It is preferable that the shortest time among the high load continuation times that reduce the accuracy of the calculated exhaust gas temperature at start is lowered to an unacceptable accuracy.
  • the opening degree of the turbine bypass valve 67 when the opening degree of the turbine bypass valve 67 is relatively large, most of the exhaust gas discharged from the combustion chamber to the exhaust branch pipe 61 is upstream through the turbine bypass pipe 66 (that is, bypassing the exhaust turbine 70B). The temperature reaches the side temperature sensor 64. Accordingly, in this case, the temperature detected by the upstream temperature sensor 64 exactly matches the temperature of the exhaust gas in the exhaust branch pipe 61. Accordingly, when the opening of the turbine bypass valve 67 is relatively large when the engine is stopped, the value of the model parameter obtained by the parameter learning correction using the temperature detected by the upstream temperature sensor 64 is the exhaust gas temperature at the start. It is a value that accurately reflects the latest state of the influential engine state.
  • the opening of the turbine bypass valve 67 when the opening of the turbine bypass valve 67 is relatively small, most of the exhaust gas discharged from the combustion chamber to the exhaust branch pipe 61 reaches the upstream temperature sensor 64 via the exhaust turbine 70B. In this case, since the exhaust turbine 70B has a large heat capacity, the heat of the exhaust gas is taken away by the exhaust turbine when the exhaust gas passes through the exhaust turbine. Therefore, in this case, the temperature detected by the upstream temperature sensor 64 does not match the temperature of the exhaust gas in the exhaust branch pipe 61. Accordingly, when the opening of the turbine bypass valve 67 is relatively small when the engine is stopped, the value of the model parameter obtained by the parameter learning correction using the temperature detected by the upstream temperature sensor 64 is the exhaust gas temperature at the start.
  • the temperature detected by the upstream temperature sensor 64 is not used for parameter learning correction (that is, the temperature detected by the upstream temperature sensor 64 is not used). It is preferable that the parameter learning correction is not performed).
  • a threshold for determining whether or not parameter learning correction should be executed regarding the opening of the turbine bypass valve 67 is preset as a “learning prohibition opening threshold”.
  • the opening of the turbine bypass valve 67 when the engine is stopped is equal to or less than the learning prohibition opening threshold, the temperature detected by the parameter learning correction upstream temperature sensor 64 is not acquired, and execution of the parameter learning correction is prohibited.
  • the following effects can be obtained. That is, since the opening degree of the turbine bypass valve 67 is small, when the value of the model parameter is corrected by the parameter learning correction, the accuracy of the exhaust gas temperature calculation value at the start time calculated by the model calculation is reduced. Execution of parameter learning correction is prohibited. Therefore, a decrease in the accuracy of the calculated exhaust gas temperature at start calculated by the model calculation is suppressed.
  • the learning prohibition opening threshold value is set to the opening degree of the turbine bypass valve 67 at which the temperature detected by the upstream temperature sensor 64 when the engine is stopped does not coincide with the temperature of the exhaust gas in the exhaust branch pipe 61 at that time. It is preferable that the largest opening is adopted. In other words, the learning prohibition opening threshold is calculated by model calculation when the opening of the turbine bypass valve 67 when the engine is stopped is small and the value of the model parameter is corrected by parameter learning correction. It is preferable that the largest opening is adopted among the opening degrees of the turbine bypass valve 67, which causes the accuracy of the exhaust gas temperature calculation value at the start to be lowered to an unacceptable accuracy.
  • the value of the model parameter obtained by the parameter learning correction using the temperature detected by the upstream temperature sensor 64 at the start of the engine reflects the latest state of the engine state that affects the exhaust temperature at the start. Not a value. Therefore, when the engine stop time is extremely short, the temperature detected by the upstream temperature sensor 64 at the time of starting the engine is not used for parameter learning correction (that is, the temperature detected by the upstream temperature sensor 64 at the time of starting the engine is acquired). It is preferable that no parameter learning correction is performed.
  • a threshold for determining whether or not parameter learning correction should be performed for an excessively short engine stop time is preset as a “second learning prohibition threshold”.
  • the following effects can be obtained. That is, since the engine stop time is short and the temperature drop of the exhaust gas in the exhaust branch pipe 61 during engine stop is small, when the model parameter value is corrected by the parameter learning correction, the start calculated by the model calculation is performed. The execution of parameter learning correction is prohibited when the accuracy of the calculated exhaust gas temperature decreases. Therefore, a decrease in the accuracy of the calculated exhaust gas temperature at start calculated by the model calculation is suppressed.
  • the parameter learning correction In order to more reliably prohibit the execution of the parameter learning correction when the value of the model parameter corrected by the parameter learning correction does not reflect the latest state of the engine state that affects the exhaust gas temperature at start-up. Is a parameter learning correction using the temperature detected by the upstream temperature sensor 64 when starting the engine as the second learning prohibition threshold, because the temperature drop of the exhaust gas in the exhaust branch pipe 61 when the engine is stopped is extremely small. It is preferable that the longest time among the engine stop times in which the value of the model parameter obtained by the above is not a value reflecting the latest state of the engine state that influences the exhaust gas temperature at the start is adopted.
  • the second learning prohibition threshold when the temperature of the exhaust gas in the exhaust branch pipe 61 when the engine is stopped is extremely small, and the value of the model parameter is corrected by parameter learning correction. It is preferable that the longest time among the engine stop times that reduce the accuracy of the exhaust temperature calculation value calculated by the model calculation to an unacceptable accuracy is adopted.
  • the temperature of the exhaust gas in the exhaust branch pipe 61 during the engine stop is greatly reduced.
  • the temperature of the exhaust gas decreases in a quadratic curve as time passes. Therefore, as the temperature of the exhaust gas decreases, the temperature decrease amount of the exhaust gas per unit time decreases, and the exhaust gas temperature decreases. When the temperature drops to the limit, the amount of exhaust gas temperature drop per unit time becomes zero. Therefore, when the engine stop time is extremely long, the value of the model parameter obtained by the parameter learning correction using the temperature detected by the upstream temperature sensor 64 at the time of starting the engine is an engine state that affects the exhaust temperature at the start. There is a high possibility that the latest state of is not reflected.
  • the temperature detected by the upstream temperature sensor 64 at the time of starting the engine is not used for parameter learning correction (that is, the temperature detected by the upstream temperature sensor 64 is not acquired, It is preferable not to perform parameter learning correction.
  • a threshold for determining whether or not the parameter learning correction should be executed for the excessively long engine stop time is preset as the “third learning prohibition threshold”.
  • the engine stop time is equal to or greater than the third learning prohibition threshold when the engine is started, the temperature detected by the upstream temperature sensor 64 is not acquired, and execution of parameter learning correction is prohibited.
  • the following effects can be obtained. That is, since the engine stop time is long and the temperature of the exhaust gas in the exhaust branch pipe 61 during engine stop is large, when the model parameter value is corrected by parameter learning correction, the start calculated by the model calculation is performed. The execution of parameter learning correction is prohibited when the accuracy of the calculated exhaust gas temperature decreases. Therefore, a decrease in the accuracy of the calculated exhaust gas temperature at start calculated by the model calculation is suppressed.
  • the value of the model parameter corrected by the parameter learning correction does not reflect the latest state of the engine state that affects the exhaust gas temperature at start-up.
  • the third learning prohibition threshold when the temperature of the exhaust gas in the exhaust branch pipe 61 when the engine is stopped is extremely low, the value of the model parameter is corrected by parameter learning correction. It is preferable that the shortest time among the engine stop times that reduce the accuracy of the exhaust gas calculated value calculated by the model calculation to an unacceptable accuracy is adopted.
  • the control device of the above-described embodiment is applied to an internal combustion engine whose operation is frequently stopped. That is, if the frequency at which the operation of the internal combustion engine 10 is stopped is high, the frequency at which the engine stop state in which the parameter learning correction of the above-described embodiment can be performed is high. For this reason, since the number of times of performing the parameter learning correction is increased, the accuracy of the model parameter is always kept high. Therefore, an exhaust temperature calculation value that matches the actual temperature of the exhaust gas in the exhaust branch pipe 61 at the time of engine start is calculated using the exhaust temperature model.
  • the internal combustion engine whose operation is stopped relatively frequently is, for example, a so-called eco-run vehicle (that is, the internal combustion engine is automatically stopped when the vehicle stops and the internal combustion engine is operated when the accelerator pedal is depressed).
  • optimal model parameter values are obtained in advance by experiments or the like according to the state of the internal combustion engine immediately before the engine is stopped or the state surrounding the internal combustion engine when the engine is stopped, and these model parameter values are stored in the form of a map in the electronic control unit.
  • the model parameter value is read from the map according to the state of the internal combustion engine immediately before the engine is stopped and the state surrounding the internal combustion engine when the engine is stopped, and the calculated value is used as the model parameter value for model calculation.
  • the start-up exhaust temperature may be calculated by In this case, when the model parameter value is learned by the parameter learning correction, the model parameter value described as a map is corrected based on the learning result.
  • This routine is executed at predetermined time intervals.
  • step 100 of FIG. 2 it is determined in step 100 of FIG. 2 whether or not the engine operation has been stopped.
  • the routine proceeds to step 101.
  • the routine is ended as it is.
  • step 101 it is determined whether or not the high load duration time Tel is shorter than the first learning prohibition threshold Telth (Tel ⁇ Telth).
  • Tel ⁇ Telth the routine proceeds to step 102.
  • Tel ⁇ Telth the temperature of the wall of the exhaust branch pipe is extremely high when the engine is stopped, and parameter learning correction using the temperature detected by the upstream temperature sensor 64 is performed thereafter. Since the accuracy of the exhaust gas temperature calculation value at the start calculated by the model calculation becomes low, the routine ends as it is.
  • step 100 When it is determined in step 100 that the engine operation is stopped and in step 101 that Tel ⁇ Telth is satisfied, and the routine proceeds to step 102, the opening degree Dtb of the turbine bypass valve 67 is larger than the learning prohibition opening degree threshold value Dtbth. It is determined whether or not (Dtb> Dtbth).
  • step 102 If it is determined in step 102 that Dtb> Dtbth, the routine proceeds to step 103.
  • the temperature detected by the upstream temperature sensor 64 when the engine is stopped does not match the temperature of the exhaust gas remaining in the exhaust branch pipe 61 and is detected by the upstream temperature sensor. If the parameter learning correction using the detected temperature is performed, the accuracy of the exhaust gas temperature calculation value at the start calculated by the subsequent model calculation becomes low, so the routine ends as it is.
  • step 100 When it is determined at step 100 that the engine operation has been stopped and at step 101 it is determined that Tel ⁇ Telth and at step 102 it is determined that Dtb> Dtbth, and when the routine proceeds to step 103, the upstream temperature sensor 64 The detected temperature Teu is acquired, and this temperature Teu is stored in the electronic control unit 80 as the actually measured exhaust temperature Teu1 when stopped.
  • step 104 it is judged if the engine operation has been started.
  • the routine proceeds to step 105 in FIG.
  • step 104 when it is determined that the engine operation has not been started, the routine repeats step 104. That is, step 104 is repeated until it is determined in step 104 that the engine operation has been started.
  • step 104 When it is determined in step 104 that the engine operation has been started and the routine proceeds to step 105, the time elapsed from the determination in step 100 that the engine operation has been stopped until it is determined in step 104 that the engine operation has been started. (That is, the engine stop time) Ts is acquired.
  • step 106 it is judged if the engine stop time Ts acquired at step 105 is larger than the second learning prohibition threshold Tssth and smaller than the third learning prohibition threshold Tssth (Tssth ⁇ Ts ⁇ Tsslth). .
  • step 106 If it is determined in step 106 that Tssth ⁇ Ts ⁇ Tsslth, the routine proceeds to step 107.
  • Ts ⁇ Tssth or Ts ⁇ Tssth the temperature drop of the exhaust gas in the exhaust branch pipe 61 while the engine is stopped is extremely small or extremely large and is detected by the upstream temperature sensor 64. If the parameter learning correction using the detected temperature is performed, the accuracy of the exhaust gas temperature calculation value at the time of start calculated by the subsequent model calculation becomes low, so the routine ends as it is.
  • step 106 If it is determined in step 106 that Tssth ⁇ Ts ⁇ Tsslth and the routine proceeds to step 107, the temperature Teu detected by the upstream temperature sensor 64 is acquired, and this temperature is electronically controlled as the actually measured start-up exhaust gas temperature Teu2. It is stored in the device 80.
  • step 108 the temperature Ta detected by the outside air temperature sensor 58 is stored in the electronic control unit 80.
  • step 109 the exhaust gas temperature calculation value Teuc at the time of engine start is calculated by model calculation, and this calculation value Teuc is stored in the electronic control unit 80.
  • step 110 the measured exhaust gas temperature value Teu1 at the time of stop stored in step 103, the actual exhaust gas temperature value Teu2 at start stored at step 107, the outside air temperature Ta stored at step 108, and at step 109.
  • an optimum value is learned (that is, calculated) as the value of the model parameter.
  • step 111 the value of the model parameter is corrected according to the value of the model parameter learned in step 110, and the routine ends.

Abstract

本発明は、機関停止中における排気枝管内の排気ガスの温度の挙動を表現したモデルを利用して機関始動時の排気枝管内の排気ガスの温度を排気温度演算値として算出するモデル演算を実行する手段と、排気枝管内の排気ガスの温度を検出して排気温度実測値として出力する排気温度実測値出力手段とを具備し、モデルが少なくとも１つのパラメータを含んでいる内燃機関の制御装置に関する。そして、本発明は、機関停止時である第１時点の排気温度実測値と、第１時点よりも後の機関運転時である第２時点の排気温度実測値とに基づいてモデル演算によって算出される第２時点の排気温度演算値が第２時点の排気枝管内の排気ガスの実際の温度に一致するようにモデル中に含まれているパラメータを学習して補正するパラメータ学習補正を実行するパラメータ学習補正手段をさらに具備する。

Description

内燃機関の制御装置
　本発明は、内燃機関の制御装置に関する。
　特許文献１に、内燃機関の排気系内のガスの温度をモデルを用いた演算によって算出する方法が開示されている。そして、この方法によって算出される排気系内のガスの温度の演算値に基づいて、排気系の設計事項が決定される。
特開平８−７４６４６号公報 特開２００４−２５７３５５号公報 特開２００７−１０７５３１号公報 特開平７−３４９２４号公報
　ところで、特許文献１に記載のモデル中には、排気系およびそこを流れるガスに関するパラメータ（例えば、排気系内のガスの熱が排気系の壁に伝達されるときの熱伝達率、排気系内のガスの熱が伝達される排気系の壁の表面積など）が含まれている。ここで、上記パラメータの値は、実験等によって予め求められた値（以下この値を「初期値」という）ものであるが、内燃機関の運転が長期に亘って行われたとき、例えば、排気系の内壁面に煤が堆積したりして、上記パラメータの値が実際には初期値から変化してしまうことがある。この場合、上記モデルを用いた演算によって算出される排気系内のガスの温度の演算値は、排気系内のガスの実際の温度に一致しない。
　本発明の目的は、内燃機関の燃焼室から排出される排気ガスの温度の挙動を表現したモデルを用いて排気ガスの実際の温度に正確に一致する排気ガスの温度の演算値を算出することにある。
　本願の１番目の発明は、内燃機関の運転が停止されている間における内燃機関の排気枝管内の排気ガスの温度の挙動を表現したモデルを利用して内燃機関の運転が始動されたときの排気枝管内の排気ガスの温度を排気温度演算値として算出する排気温度モデル演算を実行するモデル演算手段と、排気枝管内の排気ガスの温度を検出して排気温度実測値として出力する排気温度実測値出力手段とを具備し、前記モデルが少なくとも１つのパラメータを含んでいる内燃機関の制御装置に関する。
　そして、本発明は、内燃機関の運転が停止された第１の時点において前記排気温度実測値出力手段から出力される排気温度実測値と、前記第１の時点よりも後に内燃機関の運転が始動された第２の時点において前記排気温度実測値出力手段から出力される排気温度実測値とに基づいて前記排気温度モデル演算によって算出される前記第２の時点における排気温度演算値が前記第２の時点における排気枝管内の排気ガスの実際の温度に一致するように前記モデル中に含まれているパラメータを学習して補正するパラメータ学習補正を実行するパラメータ学習補正手段をさらに具備する。
　この発明によれば、以下の効果が得られる。すなわち、パラメータ学習補正が行われる度に、内燃機関の運転が始動されたときの排気枝管内の排気ガスの温度に影響を及ぼす内燃機関の状態の最新の状態がモデル中に含まれているパラメータに反映される。このため、内燃機関の運転が始動されたときの排気枝管内の排気ガスの温度に影響を及ぼす内燃機関の状態が経時的に変化したとしても、パラメータ学習補正が行われれば、モデル中に含まれているパラメータの値に、同内燃機関の状態の経時的な変化が反映される。したがって、内燃機関の運転が始動されたときの排気枝管内の排気ガスの実際の温度に一致する排気ガスの温度の演算値が排気温度モデル演算によって正確に算出される。
　本願の２番目の発明は、上記１番目の発明の制御装置であって、運転が停止される頻度がモデル中に含まれているパラメータの精度を許容される精度に維持することができる頻度である内燃機関に搭載される制御装置である。
　この発明によれば、以下の効果が得られる。すなわち、内燃機関の運転が停止される頻度が高ければ、パラメータ学習補正が行われる頻度も高くなる。このため、モデル中に含まれているパラメータの精度が常に高く維持される。したがって、内燃機関の運転が始動されたときの排気枝管内の排気ガスの実際の温度に一致する排気温度演算値が排気温度モデル演算によって正確に算出される。
　本願の３番目の発明では、上記１または２番目の発明において、内燃機関の負荷が高い状態が継続している時間を高負荷継続時間と称したとき、前記パラメータ学習補正を実行するか否かを判別するための高負荷継続時間に関する閾値が高負荷継続時間に関する学習禁止閾値として予め設定され、内燃機関の運転が停止される直前に内燃機関の負荷が高い状態が継続しており、同状態が継続していた高負荷継続時間が前記高負荷継続時間に関する学習禁止閾値以上であるときには、前記パラメータ学習補正の実行が禁止される。
　この発明によれば、内燃機関の運転が停止される直前に内燃機関の負荷が高い状態が長く続いていた場合に、パラメータ学習補正が行われて排気温度モデル演算によって算出される排気温度演算値の精度が低下することが抑制される。
　本願の４番目の発明では、上記１~３番目の発明のいずれか１つにおいて、内燃機関の運転が停止されている時間を機関停止時間と称したとき、前記パラメータ学習補正を実行するか否かを判別するための過剰に短い機関停止時間に関する閾値が機関停止時間に関する学習禁止閾値として予め設定され、機関停止時間が前記過剰に短い機関停止時間に関する学習禁止閾値以下であるときには、前記パラメータ学習補正の実行が禁止される。
　この発明によれば、内燃機関の運転が停止されている時間が短く、内燃機関の運転が停止されている間の排気枝管内の排気ガスの温度の低下が小さい場合に、パラメータ学習補正が行われて排気温度モデル演算によって算出される排気温度演算値の精度が低下することが抑制される。
　本願の５番目の発明では、上記１~４番目の発明のいずれか１つにおいて、内燃機関の運転が停止されている時間を機関停止時間と称したとき、前記パラメータ学習補正を実行するか否かを判別するための過剰に長い機関停止時間に関する閾値が過剰に長い機関停止時間に関する学習禁止閾値として予め設定され、機関停止時間が前記過剰に長い機関停止時間に関する学習禁止閾値以上であるときには、前記パラメータ学習補正の実行が禁止される。
　この発明によれば、内燃機関の運転が停止されている時間が長く、内燃機関の運転が停止されている間の排気枝管内の排気ガスの温度の低下が大きい場合に、パラメータ学習補正が行われて排気温度モデル演算によって算出される排気温度演算値の精度が低下することが抑制される。
　本願の６番目の発明は、上記１~５番目の発明のいずれか１つにおいて、前記排気枝管に排気管が接続されており、該排気管に過給機の排気タービンが配置されている内燃機関の制御装置である。そして、本発明では、前記過給機が作動されているときの過給機の過給圧の挙動を表現したモデルを利用して前記モデル演算手段が過給機による過給圧を過給圧演算値として算出する過給圧モデル演算を実行し、前記排気温度モデル演算によって算出される排気温度演算値が前記過給圧モデル演算に利用される。
　この発明によれば、以下の効果が得られる。すなわち、排気温度モデル演算が本発明のパラメータ学習補正によって内燃機関の運転が始動されたときの排気枝管内の排気ガスの温度に影響を及ぼす内燃機関の状態の最近の状態が概ね反映されたモデルを利用して行われ、これによって得られる排気温度演算値が内燃機関の運転が始動されたときの排気枝管内の排気ガスの実際の温度に正確に一致していることから、過給圧モデル演算によって実際の過給圧に正確に一致する過給圧演算値が算出される。
　本願の７番目の発明では、上記１~６番目の発明のいずれか１つにおいて、前記パラメータ学習補正において、前記第１の時点における排気温度実測値と、前記第２の時点における排気温度実測値と、前記第２の時点における排気枝管内の排気ガスの温度として前記排気温度モデル演算によって算出される排気温度演算値とに基づいて、前記排気温度演算値が前記第２の時点における排気枝管内の排気ガスの実際の温度に一致するように前記モデル中に含まれているパラメータが学習されて補正される。
　この発明によれば、パラメータ学習補正が行われたときに、内燃機関の運転が始動されたときの排気枝管内の排気ガスの温度に影響を及ぼす内燃機関の状態の最新の状態が、より正確に、モデル中に含まれているパラメータに反映される。
本発明の制御装置の実施形態が適用される内燃機関の全体図である。 本発明の実施形態のパラメータ学習補正を実行するルーチンの一例を示した図である。 本発明の実施形態のパラメータ学習補正を実行するルーチンの一例を示した図である。
　以下、図面を参照して本発明の制御装置の実施形態について説明する。図１に、本発明の制御装置の実施形態が適用された内燃機関が示されている。なお、図１に示されている内燃機関は、圧縮自着火式の内燃機関（いわゆる、ディーゼルエンジン）である。しかしながら、本発明の制御装置は、火花点火式の内燃機関（いわゆる、ガソリンエンジン）にも適用可能である。
　図１に示されている内燃機関１０は、内燃機関の本体（以下「機関本体」という）２０と、燃料噴射弁３０と、燃料ポンプ４０と、吸気系５０と、排気系６０とを有する。燃料噴射弁３０は、機関本体２０の４つの燃焼室にそれぞれ対応して配置されている。燃料ポンプ４０は、燃料噴射弁３０に燃料供給管４１を介して燃料を供給する。吸気系５０は、外部から燃焼室に空気を供給する系である。排気系６０は、燃焼室から排出される排気ガスを外部に排出する系である。
　吸気系５０は、吸気枝管（すなわち、インテークマニホルド）５１と吸気管５２とを有する。吸気枝管５１の一方の端部（すなわち、枝部）は、各燃焼室に対応して機関本体２０内に形成された吸気ポート（図示せず）に接続されている。一方、吸気枝管５１の他方の端部は、吸気管５２に接続されている。吸気管５２内には、該吸気管内を流れる空気の量を制御するスロットル弁５３が配置されている。スロットル弁５３には、該スロットル弁の開度を制御するアクチュエータ（以下「スロットル弁アクチュエータ」という）５３Ａが取り付けられている。さらに、吸気管５２には、該吸気管内を流れる空気を冷却するインタークーラ５４が配置されている。さらに、吸気管５２の外部を臨む端部には、エアクリーナ５５が配置されている。
　一方、排気系６０は、排気枝管（すなわち、エキゾーストマニホルド）６１と排気管６２とを有する。排気枝管６１の一方の端部（すなわち、枝部）は、各燃焼室に対応して機関本体２０内に形成された排気ポート（図示せず）に接続されている。一方、排気枝管６１の他方の端部は、排気管６２に接続されている。排気管６２には、触媒コンバータ６３が配置されている。触媒コンバータ６３内には、排気ガス中の特定成分を浄化する排気浄化触媒６３Ａが内蔵されている。触媒コンバータ６３よりも上流の排気管６２には、触媒コンバータに流入する排気ガスの温度を検出する温度センサ（以下この温度センサを「上流側温度センサ」という）６４が配置されている。また、触媒コンバータ６３よりも下流の排気管６２には、触媒コンバータから流出する排気ガスの温度を検出する温度センサ（以下この温度センサを「下流側温度センサ」という）６５が配置されている。
　また、内燃機関１０は、過給機７０を具備する。過給機７０は、インタークーラ５４よりも上流の吸気管５２内に配置されるコンプレッサ７０Ａと、触媒コンバータ６３よりも上流の排気管６２内に配置される排気タービン７０Ｂとを有する。排気タービン７０Ｂは、シャフト（図示せず）を介してコンプレッサ７０Ａに接続されている。排気タービン７０Ｂが排気ガスによって回転せしめられると、その回転がシャフトを介してコンプレッサ７０Ａに伝達され、これによって、コンプレッサ７０Ａが回転せしめられる。
　また、内燃機関１０は、排気再循環装置（以下これを「ＥＧＲ装置」という）８０を具備する。ＥＧＲ装置８０は、排気再循環管（以下これを「ＥＧＲ管」という）８１を有する。ＥＧＲ管８１の一端は、排気枝管６１に接続されている。一方、ＥＧＲ管８１の他端は、吸気枝管５１に接続されている。また、ＥＧＲ管８１には、該ＥＧＲ管内を流れる排気ガスの流量を制御する排気再循環制御弁（以下この排気再循環制御弁を「ＥＧＲ制御弁」という）８２が配置されている。ＥＧＲ制御弁８２は、図示されていないアクチュエータ（以下これを「ＥＧＲ制御弁アクチュエータ」という）によって動作せしめられる。内燃機関１０では、ＥＧＲ制御弁８２の開度が大きいほど、ＥＧＲ管８１内を流れる排気ガスの流量が多くなる。さらに、ＥＧＲ管８１には、該ＥＧＲ管内を流れる排気ガスを冷却する排気再循環クーラ８３が配置されている。
　また、排気枝管６１と排気管６２との間にタービンバイパス管６６が配置されている。タービンバイパス管６６は、排気枝管６１を排気タービン７０Ｂと触媒コンバータ６３との間の排気管６２に接続している。また、タービンバイパス管６６の入口には、該入口を開閉するタービンバイパス弁６７が配置されている。タービンバイパス弁６７が開弁されている場合、燃焼室から排気枝管６１に排出された排気ガスは、排気タービン７０Ｂを通過せずにタービンバイパス管６６を介して排気タービンよりも下流の排気管６２に直接流入する。一方、タービンバイパス弁６７が閉弁されている場合、燃焼室から排気枝管６１に排出された排気ガスは、タービンバイパス管６６に流入せず、排気タービン７０Ｂに流入する。
　また、エアクリーナ５５よりも下流であってコンプレッサ７０Ａよりも上流の吸気管５２には、該吸気管内を流れる空気の流量を検出するエアフローメータ５６が取り付けられている。また、吸気枝管５１には、該吸気枝管内の圧力を検出する圧力センサ（以下「吸気圧センサ」という）５７が取り付けられている。また、エアフローメータ５６とエアクリーナ５５との間の吸気管５２には、該吸気管内の空気の温度（すなわち、外気の温度）を検出する温度センサ（以下この温度センサを「外気温センサ」という）５８が配置されている。
　また、内燃機関１０は、電子制御装置８０を具備する。電子制御装置８０は、マイクロプロセッサ（ＣＰＵ）８１と、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）８２と、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）８３と、バックアップＲＡＭ（Ｂａｃｋ　ｕｐ　ＲＡＭ）８４と、インターフェース８５とを有する。インターフェース８５には、燃料噴射弁３０、燃料ポンプ４０、スロットル弁アクチュエータ５３Ａ、ＥＧＲ制御弁アクチュエータ、および、タービンバイパス弁６７が接続されており、これらの動作を制御する制御信号がインターフェース８５を介して電子制御装置８０から与えられる。また、インターフェース８５には、エアフローメータ５６、吸気圧センサ５７、アクセルペダルＡＰの踏込量を検出するアクセル開度センサ９０、外気温センサ５８、上流側温度センサ６４、および、下流側温度センサ６５も接続されており、エアフローメータ５６によって検出された流量に対応する信号、吸気圧センサ５７によって検出された圧力に対応する信号、アクセル開度センサ９０によって検出されたアクセルペダルＡＰの踏込量に対応する信号、外気温センサ５８によって検出された温度に対応する信号、上流側温度センサ６４によって検出された温度に対応する信号、および、下流側温度センサ６５によって検出された温度に対応する信号がインターフェース８５に入力される。
　ところで、本実施形態では、内燃機関１０の運転が始動されたときの排気枝管６１内の排気ガスの温度（すなわち、内燃機関の運転が停止されたときに排気枝管６１内に残留した排気ガスの温度）がモデルを用いた演算によって算出される。そして、この算出された温度が内燃機関１０の構成要素の状態（例えば、燃料噴射弁３０から噴射される燃料の量、燃焼室内に吸入されるガスの量、排気浄化触媒６３Ａによる排気ガス中の成分の浄化量、過給機７０による過給圧、ＥＧＲ管８１を介して吸気枝管５１に導入される排気ガスの量など）を制御するため、或いは、内燃機関１０の構成要素の状態を把握するために利用される。
　そして、本実施形態では、上記モデルは、内燃機関１０の運転が停止されている間の排気枝管６１内の排気ガスの温度の挙動を表現したモデル（以下このモデルを「排気温度モデル」という）であって、内燃機関１０の運転が停止されている間の排気枝管６１内の排気ガスに関する質量保存則、運動量保存則、エネルギ保存則等に基づいて作成されるモデルである。
　ところで、本実施形態では、上記モデルに関してパラメータ学習補正が行われる。次に、このパラメータ学習補正について説明する。
　なお、以下の説明において、「機関始動時」とは「内燃機関の運転が始動された時」を意味し、「機関停止時」とは「内燃機関の運転が停止された時」を意味し、「機関停止中」とは「内燃機関の運転が停止されている間」を意味し、「機関停止時間」とは「内燃機関の運転が停止されていた時間」を意味し、「機関停止直前」とは「内燃機関の運転が停止される直前」を意味し、「機関運転状態」とは「内燃機関の運転の状態」を意味し、「機関状態」とは「内燃機関の状態」を意味し、「高負荷運転状態」とは「内燃機関の負荷が比較的高い状態」を意味し、「機関運転」とは「内燃機関の運転」を意味する。
　ところで、上述した排気温度モデルには、機関始動時の排気枝管６１内の排気ガスの温度（以下この温度を「始動時排気温度」という）をモデル演算によって算出するために必要な幾つかのパラメータ（すなわち、機関停止中の排気枝管６１内の排気ガスの温度の挙動に関する係数や定数であって、例えば、機関停止中の排気ガスの温度の低下に関する一次遅れ時定数、排気枝管６１内の排気ガスと排気枝管の壁との間の熱伝達率、排気枝管の壁と外気との間の熱伝達率等）が含まれている。こうしたパラメータ（以下「モデルパラメータ」という）の値は、始動時排気温度に影響を及ぼす機関状態（限定的には、機関停止中の排気枝管６１内の排気ガスの温度の低下に影響を及ぼす機関状態）によって異なる。したがって、始動時排気温度に影響を及ぼす機関状態が経時的に変化した場合（例えば、排気枝管６１の内壁面に煤が堆積したり、排気枝管６１の内壁面に堆積している煤の量が多くなったりした場合）、始動時排気温度に影響を及ぼす機関状態が変化する前に設定されたモデルパラメータの値がモデルパラメータの値としてそのまま採用されていると、始動時排気温度をモデル演算によって正確に算出することができない。したがって、始動時排気温度をモデル演算によって正確に算出するためには、始動時排気温度に影響を及ぼす機関状態の最新の状態が反映された値にモデルパラメータの値を補正することが好ましい。
　そこで、本実施形態では、始動時排気温度に影響を及ぼす機関状態の最新の状態が反映された値にモデルパラメータの値を補正するためのパラメータ学習補正が行われる。
　すなわち、本実施形態のパラメータ学習補正では、機関停止時に、上流側温度センサ６４によって検出される排気ガスの温度が停止時排気温度実測値として取得され、この取得された停止時排気温度実測値が電子制御装置８０に格納される（すなわち、記憶される）。そして、その後の機関始動時に、上流側温度センサ６４によって検出される排気ガスの温度が始動時排気温度実測値として取得され、外気温センサ５８によって検出される外気の温度が始動時外気温度実測値として取得され、モデル演算によって始動時排気温度が始動時排気温度演算値として算出され、これら始動時排気温度実測値、始動時外気温度実測値、および、始動時排気温度演算値が電子制御装置８０に格納される（すなわち、記憶される）。
　そして、電子制御装置８０に格納されている停止時排気温度実測値と始動時排気温度実測値と始動時外気温度実測値と始動時排気温度演算値とに基づいて、モデルパラメータの値として最適な値が算出される（すなわち、学習される）。より詳細には、機関停止中、排気ガスの温度が一次遅れを伴って低下すると仮定して、電子制御装置８０に格納されている停止時排気温度実測値と始動時排気温度実測値と始動時外気温度実測値と始動時排気温度演算値とに基づいて、モデル演算によって算出される始動時排気温度演算値が実際の始動時排気温度に一致するように、モデルパラメータの値として適切な値が算出される（すなわち、学習される）。
　そして、この算出された（すなわち、学習された）値に基づいて、モデルパラメータの値が補正される。
　これによれば、以下の効果が得られる。すなわち、パラメータ学習補正が行われる度に、始動時排気温度に影響を及ぼす機関状態の最新の状態がモデルパラメータに反映される。このため、始動時排気温度に影響を及ぼす機関状態が経時的に変化したとしても、パラメータ学習補正が行われれば、モデルパラメータの値に、この機関状態の経時的な変化が反映される。したがって、実際の始動時排気温度に一致する始動時排気温度演算値がモデル演算によって正確に算出される。
　なお、上述した実施形態のパラメータ学習補正において、モデルパラメータの値として適切な値を算出するために、機関始動時に外気温センサ５８によって検出される外気の温度を利用する代わりに、機関停止時に外気温センサ５８によって検出される外気の温度を利用するようにしてもよい。
　また、上述した実施形態のパラメータ学習補正において、モデルパラメータの値として最適な値を算出するために、機関始動時に外気温センサ５８によって検出される外気の温度を利用しなくてもよい。この場合、パラメータ学習補正において、停止時排気温度実測値と始動時排気温度実測値と始動時排気温度演算値とに基づいてモデルパラメータの値として適切な値が算出されることになる。
　また、上述した実施形態のモデル演算によって算出される始動時排気温度演算値は、例えば、以下のように利用される。すなわち、過給機７０が作動されているときの過給機による過給圧の挙動を表現した過給圧モデルが排気タービン７０Ｂ、そこに流入する排気ガスおよびそこから流出する排気ガス、過給機のコンプレッサ７０Ａ、そこに流入するガスおよびそこから流出するガス等に関する質量保存則、運動量保存則、エネルギ保存則等に基づいて作成されたとき、当該過給圧モデル中に始動時排気温度が変数として含まれていることが多い。したがって、この過給圧モデルを利用して電子制御装置８０が過給機７０による過給圧をモデル演算によって算出するようになっている場合、モデル演算によって算出される始動時排気温度演算値が過給圧のモデル演算に利用されるのである。
　このようにモデル演算によって算出される始動時排気温度演算値が過給圧のモデル演算に利用される場合、始動時排気温度のモデル演算が上述したパラメータ学習補正によって始動時排気温度に影響を及ぼす機関状態の最新の状態が概ね反映された排気温度モデルを利用して行われ、これによって得られる始動時排気温度演算値が実際の始動時排気温度に正確に一致していることから、モデル演算によって実際の過給圧に正確に一致する過給圧の演算値が算出されることになる。
　同様に、機関運転中に燃料噴射弁３０から噴射される燃料の量（以下「燃料噴射量」という）の挙動を表現した燃料噴射量モデル、機関運転中に排気浄化触媒６３Ａによる排気ガス中の成分の浄化量（以下「触媒浄化量」という）の挙動を表現した触媒浄化量モデル、または、機関運転中にＥＧＲ管８１を介して吸気枝管５１に導入される排気ガスの量（以下「ＥＧＲ量」という）の挙動を表現したＥＧＲ量モデルが質量保存則、運動量保存則、エネルギ保存則等に基づいて作成されたときにも、これら燃料噴射量モデル、触媒状態量モデル、および、ＥＧＲ量モデル中に始動時排気温度が変数として含まれていることが多い。したがって、燃料噴射量モデル、または、触媒状態量モデル、または、ＥＧＲ量モデルを利用して電子制御装置８０が燃料噴射量、または、触媒浄化量、または、ＥＧＲ量をモデル演算によって算出するようになっている場合、モデル演算によって算出される始動時排気温度演算値が燃料噴射量のモデル演算、または、触媒浄化量のモデル演算、または、ＥＧＲ量のモデル演算に利用される。
　もちろん、モデル演算によって算出される始動時排気温度演算値は、機関始動時の排気枝管６１内の排気ガスの温度の温度センサによる検出値の代わりに利用されることもできる。
　ところで、機関運転状態が高負荷運転状態にあるとき、燃焼室から排出される排気ガスの温度が高い。そして、機関運転状態が高負荷運転状態にある時間（以下この機関を「高負荷継続時間」という）が長いと、排気枝管６１の壁の温度が著しく高くなる。そして、排気枝管６１の壁の温度が著しく高い状態で機関運転が停止された場合、機関停止中の排気枝管内の排気ガスの温度低下特性は、一般的な特性からかけ離れた特性となる。したがって、排気枝管６１の壁の温度が著しく高い状態で機関運転が停止され、その後、機関運転が始動されたときに上述したパラメータ学習補正が行われた場合、パラメータ学習補正によって補正されたモデルパラメータの値は、モデルパラメータの値として採用すべき値からかけ離れている可能性が高い。したがって、機関停止直前に機関運転状態が長い時間に亘って高負荷運転状態にあったときには、機関停止時に上流側温度センサ６４によって検出される温度をパラメータ学習補正に利用しない（すなわち、機関停止時に上流側温度センサ６４によって検出される温度を取得せず、パラメータ学習補正を行わない）ことが好ましい。
　そこで、上述した実施形態では、機関停止直前の機関運転状態が高負荷運転状態にあった場合におけるその高負荷運転状態が継続した時間に関し、パラメータ学習補正を実行すべきか否かを判別するための閾値が「第１学習禁止閾値」として予め設定される。
　そして、機関停止時に、機関停止直前の機関運転状態が高負荷運転状態にあり、その状態が継続した時間が第１学習禁止閾値以上であるときには、上流側温度センサ６４によって検出される温度が取得されず、パラメータ学習補正の実行が禁止される。
　これによれば、以下の効果が得られる。すなわち、機関停止直前に高負荷運転状態が長く続いていたことから、パラメータ学習補正によってモデルパラメータの値が補正されると、モデル演算によって算出される始動時排気温度演算値の精度が低下してしまう可能性が高い場合に、パラメータ学習補正の実行が禁止される。したがって、モデル演算によって算出される始動時排気温度演算値の精度の低下が抑制される。
　なお、上述した実施形態において、高負荷継続時間が第１学習禁止閾値以上であるか否かを判別するためには、機関運転状態が高負荷運転状態にあるか否かの判別を行う必要がある。ここで、この判別は、例えば、以下のように行えばよい。すなわち、機関停止時の排気枝管６１の壁の温度が著しく高く、機関始動時にパラメータ学習補正を行った場合にモデルパラメータを修正された排気温度モデルを利用してモデル演算によって始動時排気温度を算出したときに、算出された始動時排気温度演算値が実際の始動時排気温度から許容することができない程ずれてしまう可能性のある負荷のうち最も小さい負荷が閾値として予め実験等によって求められる。そして、内燃機関１０の負荷が上記閾値以上であることをもって、機関運転状態が高負荷運転状態にあると判別される。
　また、機関運転状態が高負荷運転状態にあるとき、内燃機関１０の負荷の大きさに応じて排気枝管６１の壁の温度が異なり、内燃機関の負荷が大きいほど排気枝管の壁の温度が高くなる傾向にある。そこで、上述した実施形態において、機関運転状態が高負荷運転状態にあると判別されたときに、高負荷継続時間中の内燃機関１０の負荷の平均値が算出され、この算出された内燃機関の負荷の平均値が大きいほど、第１学習禁止閾値が小さくされるようにしてもよい。この場合、高負荷継続時間中の内燃機関１０の負荷の平均値が高いほど、高負荷継続時間が短くても、当該高負荷継続時間が第１学習禁止閾値以上であると判別され、パラメータ学習補正の実行が禁止されることになる。
　また、パラメータ学習補正によって補正されたモデルパラメータの値がモデルパラメータの値として採用すべき値からかけ離れている場合においてより確実にパラメータ学習補正の実行を禁止するためには、上記第１学習禁止閾値として、機関停止時の排気枝管６１の壁の温度が著しく高く、機関停止中の排気枝管内の排気ガスの温度低下特性が一般的な特性から許容できない程かけ離れてしまう高負荷継続時間のうち最も短い時間が採用されると好ましい。別の云い方をすれば、上記第１学習禁止閾値として、機関停止時の排気枝管６１の壁の温度が著しく高く、パラメータ学習補正によってモデルパラメータの値が補正された場合にモデル演算によって算出される始動時排気温度演算値の精度を許容することができない精度に低下させてしまう高負荷継続時間のうち最も短い時間が採用されると好ましい。
　ところで、タービンバイパス弁６７の開度が比較的大きいとき、燃焼室から排気枝管６１に排出された排気ガスの殆どがタービンバイパス管６６を介して（すなわち、排気タービン７０Ｂをバイパスして）上流側温度センサ６４に到達する。したがって、この場合、上流側温度センサ６４によって検出される温度は、排気枝管６１内の排気ガスの温度に正確に一致する。したがって、機関停止時において、タービンバイパス弁６７の開度が比較的大きいとき、上流側温度センサ６４によって検出される温度を利用したパラメータ学習補正によって得られるモデルパラメータの値は、始動時排気温度に影響を及ぼす機関状態の最新の状態が正確に反映された値である。
　一方、タービンバイパス弁６７の開度が比較的小さいとき、燃焼室から排気枝管６１に排出された排気ガスの殆どが排気タービン７０Ｂを介して上流側温度センサ６４に到達する。この場合、排気タービン７０Ｂが大きな熱容量を有していることから、排気ガスが排気タービンを通過するときに排気ガスの熱が排気タービンに奪われる。したがって、この場合、上流側温度センサ６４によって検出される温度は、排気枝管６１内の排気ガスの温度に一致していない。したがって、機関停止時において、タービンバイパス弁６７の開度が比較的小さいとき、上流側温度センサ６４によって検出される温度を利用したパラメータ学習補正によって得られるモデルパラメータの値は、始動時排気温度に影響を及ぼす機関状態の最新の状態が正確に反映された値ではない。したがって、機関停止時のタービンバイパス弁６７の開度が比較的小さいときには、上流側温度センサ６４によって検出される温度をパラメータ学習補正に利用しない（すなわち、上流側温度センサ６４によって検出される温度を取得せず、パラメータ学習補正を行わない）ことが好ましい。
　そこで、上述した実施形態では、タービンバイパス弁６７の開度に関し、パラメータ学習補正を実行すべきか否かを判別するための閾値が「学習禁止開度閾値」として予め設定される。
　そして、機関停止時のタービンバイパス弁６７の開度が学習禁止開度閾値以下であるときには、パラメータ学習補正上流側温度センサ６４によって検出される温度が取得されず、パラメータ学習補正の実行が禁止される。
　これによれば、以下の効果が得られる。すなわち、タービンバイパス弁６７の開度が小さいことから、パラメータ学習補正によってモデルパラメータの値が補正されると、モデル演算によって算出される始動時排気温度演算値の精度が低下してしまう場合に、パラメータ学習補正の実行が禁止される。したがって、モデル演算によって算出される始動時排気温度演算値の精度の低下が抑制される。
　なお、パラメータ学習補正によって補正されたモデルパラメータの値が始動時排気温度に影響を及す機関状態の最新の状態を正確に反映した値にならない場合においてより確実にパラメータ学習補正の実行を禁止するためには、上記学習禁止開度閾値として、機関停止時に上流側温度センサ６４によって検出される温度がその時の排気枝管６１内の排気ガスの温度に一致しなくなるタービンバイパス弁６７の開度のうち最も大きい開度が採用されると好ましい。別の云い方をすれば、上記学習禁止開度閾値として、機関停止時のタービンバイパス弁６７の開度が小さく、パラメータ学習補正によってモデルパラメータの値が補正された場合にモデル演算によって算出される始動時排気温度演算値の精度を許容することができない精度に低下させてしまうタービンバイパス弁６７の開度のうち最も大きい開度が採用されると好ましい。
　ところで、機関停止時間が極めて短い場合、機関停止中の排気枝管６１内の排気ガスの温度の低下が極めて小さい。この場合、機関始動時に上流側温度センサ６４によって検出される温度を利用してパラメータ学習補正によって得られるモデルパラメータの値は、始動時排気温度に影響を及ぼす機関状態の最新の状態が反映された値になっていない。したがって、機関停止時間が極めて短かったときには、機関始動時に上流側温度センサ６４によって検出される温度をパラメータ学習補正に利用しない（すなわち、機関始動時に上流側温度センサ６４によって検出される温度を取得せず、パラメータ学習補正を行わない）ことが好ましい。
　そこで、上述した実施形態では、過剰に短い機関停止時間に関し、パラメータ学習補正を実行すべきか否かを判別するための閾値が「第２学習禁止閾値」として予め設定される。
　そして、機関始動時に機関停止時間が第２学習禁止閾値以下であったときには、上流側温度センサ６４によって検出される温度が取得されず、パラメータ学習補正の実行が禁止される。
　これによれば、以下の効果が得られる。すなわち、機関停止時間が短く、機関停止中の排気枝管６１内の排気ガスの温度の低下が小さいことから、パラメータ学習補正によってモデルパラメータの値が補正されると、モデル演算によって算出される始動時排気温度演算値の精度が低下してしまう場合に、パラメータ学習補正の実行が禁止される。したがって、モデル演算によって算出される始動時排気温度演算値の精度の低下が抑制される。
　なお、パラメータ学習補正によって補正されたモデルパラメータの値が始動時排気温度に影響を及す機関状態の最新の状態を反映した値にならない場合においてより確実にパラメータ学習補正の実行を禁止するためには、上記第２学習禁止閾値として、機関停止中の排気枝管６１内の排気ガスの温度の低下が極めて小さく、機関始動時に上流側温度センサ６４によって検出される温度を利用してパラメータ学習補正によって得られるモデルパラメータの値が始動時排気温度に影響を及ぼす機関状態の最新の状態が反映された値にならない機関停止時間のうち最も長い時間が採用されると好ましい。別の云い方をすれば、上記第２学習禁止閾値として、機関停止中の排気枝管６１内の排気ガスの温度の低下が極めて小さく、パラメータ学習補正によってモデルパラメータの値が補正された場合にモデル演算によって算出される排気温度演算値の精度を許容することができない精度に低下させてしまう機関停止時間のうち最も長い時間が採用されると好ましい。
　ところで、機関停止時間が極めて長い場合、機関停止中の排気枝管６１内の排気ガスの温度の低下が極めて大きい。一般的に、排気ガスの温度は、時間の経過に伴って二次曲線的に低下するので、排気ガスの温度が低下するほど単位時間当たりの排気ガスの温度低下量が小さくなり、排気ガスの温度が限界まで低下した場合には、単位時間当たりの排気ガスの温度低下量が零になってしまう。したがって、機関停止時間が極めて長かったときに、機関始動時に上流側温度センサ６４によって検出される温度を利用したパラメータ学習補正によって得られるモデルパラメータの値は、始動時排気温度に影響を及ぼす機関状態の最新の状態が反映された値になっていない可能性が高い。このため、機関停止時間が極めて長かったときには、機関始動時に上流側温度センサ６４によって検出される温度をパラメータ学習補正に利用しない（すなわち、上流側温度センサ６４によって検出される温度を取得せず、パラメータ学習補正を行わない）ことが好ましい。
　そこで、上述した実施形態では、過剰に長い機関停止時間に関し、パラメータ学習補正を実行すべきか否かを判別するための閾値が「第３学習禁止閾値」として予め設定される。
　そして、機関始動時に機関停止時間が第３学習禁止閾値以上であったときには、上流側温度センサ６４によって検出される温度が取得されず、パラメータ学習補正の実行が禁止される。
　これによれば、以下の効果が得られる。すなわち、機関停止時間が長く、機関停止中の排気枝管６１内の排気ガスの温度の低下が大きいことから、パラメータ学習補正によってモデルパラメータの値が補正されると、モデル演算によって算出される始動時排気温度演算値の精度が低下してしまう場合に、パラメータ学習補正の実行が禁止される。したがって、モデル演算によって算出される始動時排気温度演算値の精度の低下が抑制される。
　なお、パラメータ学習補正によって補正されたモデルパラメータの値が始動時排気温度に影響を及す機関状態の最新の状態を反映した値にならない場合においてより確実にパラメータ学習補正の実行を禁止するためには、上記第３学習禁止閾値として、機関停止中の排気枝管６１内の排気ガスの温度の低下が極めて大きく、機関始動時に上流側温度センサ６４によって検出される温度を利用してパラメータ学習補正によって得られるモデルパラメータの値が始動時排気温度に影響を及ぼす機関状態の最新の状態が反映された値にならない機関停止時間のうち最も短い時間が採用されると好ましい。別の云い方をすれば、上記第３学習禁止閾値として、機関停止中の排気枝管６１内の排気ガスの温度の低下が極めて大きく、パラメータ学習補正によってモデルパラメータの値が補正された場合にモデル演算によって算出される排気温度演算値の精度を許容することができない精度に低下させてしまう機関停止時間のうち最も短い時間が採用されると好ましい。
　なお、運転が停止される頻度が高い内燃機関に上述した実施形態の制御装置が適用されると有利である。すなわち、内燃機関１０の運転が停止される頻度が高ければ、上述した実施形態のパラメータ学習補正を行うことができる機関停止状態が生じる頻度も高くなる。このため、パラメータ学習補正を行う回数が多くなるので、モデルパラメータの精度が常に高く維持される。したがって、機関始動時の排気枝管６１内の排気ガスの実際の温度に一致する排気温度演算値が排気温度モデルを用いて算出される。
　なお、運転が比較的頻繁に停止される内燃機関とは、例えば、いわゆるエコラン車（すなわち、車両が停止したときに内燃機関の運転を自動的に停止させ、アクセルペダルが踏み込まれたときに内燃機関の運転を自動的に始動させるシステムが搭載された車両）やハイブリッド車（すなわち、内燃機関と電気モータとが搭載され、車両の走行状態に応じて内燃機関の運転が始動されたり停止されたりする車両）に搭載される内燃機関である。
　また、機関停止直前の内燃機関の状態や機関停止中の内燃機関を取り巻く状態に応じて最適なモデルパラメータの値を予め実験等によって求め、これらモデルパラメータの値をマップの形で電子制御装置に記憶させておき、機関停止直前の内燃機関の状態や機関停止中の内燃機関を取り巻く状態に応じて最適なモデルパラメータの値をマップから読み込み、この読み込まれた値をモデルパラメータの値としてモデル演算によって始動時排気温度を算出するようにしてもよい。この場合、パラメータ学習補正によってモデルパラメータの値が学習されたとき、この学習結果に基づいてマップとして記載されているモデルパラメータの値が補正される。
　次に、上述した実施形態のパラメータ学習補正を実行するルーチンの一例について説明する。このルーチンは、図２および図３に示されている。なお、このルーチンは、所定時間間隔で実行される。
　図２および図３のルーチンが開始されると、図２のステップ１００において、機関運転が停止されたか否かが判別される。ここで、機関運転が停止されたと判別されたときには、ルーチンは、ステップ１０１に進む。一方、機関運転が停止されていないと判別されたときには、ルーチンは、そのまま終了する。
　ステップ１００において機関運転が停止されたと判別され、ルーチンがステップ１０１に進むと、高負荷継続時間Ｔｅｌが第１学習禁止閾値Ｔｅｌｔｈよりも短い（Ｔｅｌ＜Ｔｅｌｔｈ）か否かが判別される。ここで、Ｔｅｌ＜Ｔｅｌｔｈであると判別されたときには、ルーチンは、ステップ１０２に進む。一方、Ｔｅｌ≧Ｔｅｌｔｈであると判別されたときには、機関停止時における排気枝管の壁の温度が著しく高く、上流側温度センサ６４によって検出される温度を利用したパラメータ学習補正が行われるとその後のモデル演算によって算出される始動時排気温度演算値の精度が低くなってしまうことから、ルーチンは、そのまま終了する。
　ステップ１００において機関運転が停止されたと判別され且つステップ１０１においてＴｅｌ＜Ｔｅｌｔｈであると判別され、ルーチンがステップ１０２に進むと、タービンバイパス弁６７の開度Ｄｔｂが学習禁止開度閾値Ｄｔｂｔｈよりも大きい（Ｄｔｂ＞Ｄｔｂｔｈ）か否かが判別される。
　ステップ１０２において、Ｄｔｂ＞Ｄｔｂｔｈであると判別されたときには、ルーチンは、ステップ１０３に進む。一方、Ｄｔｂ≦Ｄｔｂｔｈであると判別されたときには、機関停止時に上流側温度センサ６４によって検出される温度が排気枝管６１内に残留する排気ガスの温度に一致せず、上流側温度センサによって検出される温度を利用したパラメータ学習補正が行われるとその後のモデル演算によって算出される始動時排気温度演算値の精度が低くなってしまうことから、ルーチンは、そのまま終了する。
　ステップ１００において機関運転が停止されたと判別され且つステップ１０１においてＴｅｌ＜Ｔｅｌｔｈであると判別され且つステップ１０２においてＤｔｂ＞Ｄｔｂｔｈであると判別され、ルーチンがステップ１０３に進むと、上流側温度センサ６４によって検出される温度Ｔｅｕが取得され、この温度Ｔｅｕが停止時排気温度実測値Ｔｅｕ１として電子制御装置８０に格納される。次いで、ステップ１０４において、機関運転が始動されたか否かが判別される。ここで、機関運転が始動されたと判別されたときには、ルーチンは、図３のステップ１０５に進む。一方、機関運転が始動されていないと判別されたときには、ルーチンは、ステップ１０４を繰り返す。すなわち、ステップ１０４において機関運転が始動されたと判別されるまで、ステップ１０４が繰り返される。
　ステップ１０４において機関運転が始動されたと判別され、ルーチンがステップ１０５に進むと、ステップ１００で機関運転が停止されたと判別されてからステップ１０４で機関運転が始動されたと判別されるまでに経過した時間（すなわち、機関停止時間）Ｔｓが取得される。次いで、ステップ１０６において、ステップ１０５で取得された機関停止時間Ｔｓが第２学習禁止閾値Ｔｓｓｔｈよりも大きく且つ第３学習禁止閾値Ｔｓｓｌｔｈよりも小さい（Ｔｓｓｔｈ＜Ｔｓ＜Ｔｓｓｌｔｈ）か否かが判別される。
　ステップ１０６において、Ｔｓｓｔｈ＜Ｔｓ＜Ｔｓｓｌｔｈであると判別されたときには、ルーチンは、ステップ１０７に進む。一方、Ｔｓ≦Ｔｓｓｔｈ、または、Ｔｓ≧Ｔｓｓｌｔｈであると判別されたときには、機関停止中の排気枝管６１内の排気ガスの温度の低下が極めて小さく或いは極めて大きく、上流側温度センサ６４によって検出される温度を利用したパラメータ学習補正が行われるとその後のモデル演算によって算出される始動時排気温度演算値の精度が低くなってしまうことから、ルーチンは、そのまま終了する。
　ステップ１０６においてＴｓｓｔｈ＜Ｔｓ＜Ｔｓｓｌｔｈであると判別され、ルーチンがステップ１０７に進むと、上流側温度センサ６４によって検出される温度Ｔｅｕが取得され、この温度が始動時排気温度実測値Ｔｅｕ２として電子制御装置８０に格納される。次いで、ステップ１０８において、外気温センサ５８によって検出される温度Ｔａが電子制御装置８０に格納される。次いで、ステップ１０９において、モデル演算によって機関始動時の排気温度演算値Ｔｅｕｃが算出され、この演算値Ｔｅｕｃが電子制御装置８０に格納される。次いで、ステップ１１０において、ステップ１０３で格納された停止時排気温度実測値Ｔｅｕ１と、ステップ１０７で格納された始動時排気温度実測値Ｔｅｕ２と、ステップ１０８で格納された外気温Ｔａと、ステップ１０９で格納された機関始動時の排気温度演算値Ｔｅｕｃとに基づいて、モデルパラメータの値として最適な値が学習される（すなわち、算出される）。次いで、ステップ１１１において、ステップ１１０で学習されたモデルパラメータの値に従ってモデルパラメータの値が補正され、ルーチンが終了する。

Claims (7)

  1. 　内燃機関の運転が停止されている間における内燃機関の排気枝管内の排気ガスの温度の挙動を表現したモデルを利用して内燃機関の運転が始動されたときの排気枝管内の排気ガスの温度を排気温度演算値として算出する排気温度モデル演算を実行するモデル演算手段と、排気枝管内の排気ガスの温度を検出して排気温度実測値として出力する排気温度実測値出力手段とを具備し、前記モデルが少なくとも１つのパラメータを含んでいる内燃機関の制御装置において、
    　内燃機関の運転が停止された第１の時点において前記排気温度実測値出力手段から出力される排気温度実測値と、前記第１の時点よりも後に内燃機関の運転が始動された第２の時点において前記排気温度実測値出力手段から出力される排気温度実測値とに基づいて前記排気温度モデル演算によって算出される前記第２の時点における排気温度演算値が前記第２の時点における排気枝管内の排気ガスの実際の温度に一致するように前記モデル中に含まれているパラメータを学習して補正するパラメータ学習補正を実行するパラメータ学習補正手段をさらに具備する内燃機関の制御装置。
  2. 　運転が停止される頻度がモデル中に含まれているパラメータの精度を許容される精度に維持することができる頻度である内燃機関に搭載される請求項１に記載の内燃機関の制御装置。
  3. 　内燃機関の負荷が高い状態が継続している時間を高負荷継続時間と称したとき、前記パラメータ学習補正を実行するか否かを判別するための高負荷継続時間に関する閾値が高負荷継続時間に関する学習禁止閾値として予め設定され、内燃機関の運転が停止される直前に内燃機関の負荷が高い状態が継続しており、同状態が継続していた高負荷継続時間が前記高負荷継続時間に関する学習禁止閾値以上であるときには、前記パラメータ学習補正の実行が禁止される請求項１または２に記載の内燃機関の制御装置。
  4. 　内燃機関の運転が停止されている時間を機関停止時間と称したとき、前記パラメータ学習補正を実行するか否かを判別するための過剰に短い機関停止時間に関する閾値が過剰に短い機関停止時間に関する学習禁止閾値として予め設定され、機関停止時間が前記過剰に短い機関停止時間に関する学習禁止閾値以下であるときには、前記パラメータ学習補正の実行が禁止される請求項１~３のいずれか１つに記載の内燃機関の制御装置。
  5. 　内燃機関の運転が停止されている時間を機関停止時間と称したとき、前記パラメータ学習補正を実行するか否かを判別するための過剰に長い機関停止時間に関する閾値が過剰に長い機関停止時間に関する学習禁止閾値として予め設定され、機関停止時間が前記過剰に長い機関停止時間に関する学習禁止閾値以上であるときには、前記パラメータ学習補正の実行が禁止される請求項１~４のいずれか１つに記載の内燃機関の制御装置。
  6. 　前記排気枝管に排気管が接続されており、該排気管に過給機の排気タービンが配置されており、前記過給機が作動されているときの過給機の過給圧の挙動を表現したモデルを利用して前記モデル演算手段が過給機による過給圧を過給圧演算値として算出する過給圧モデル演算を実行し、前記排気温度モデル演算によって算出される排気温度演算値が前記過給圧モデル演算に利用される請求項１~５のいずれか１つに記載の内燃機関の制御装置。
  7. 　前記パラメータ学習補正において、前記第１の時点における排気温度実測値と、前記第２の時点における排気温度実測値と、前記第２の時点における排気枝管内の排気ガスの温度として前記排気温度モデル演算によって算出される排気温度演算値とに基づいて、前記排気温度演算値が前記第２の時点における排気枝管内の排気ガスの実際の温度に一致するように前記モデル中に含まれているパラメータが学習されて補正される請求項１~６のいずれか１つに記載の内燃機関の制御装置。
PCT/JP2010/060004 2010-06-08 2010-06-08 内燃機関の制御装置 WO2011155075A1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2010/060004 WO2011155075A1 (ja) 2010-06-08 2010-06-08 内燃機関の制御装置
US13/702,688 US9037387B2 (en) 2010-06-08 2010-06-08 Control device for internal combustion engine
JP2012519200A JP5510684B2 (ja) 2010-06-08 2010-06-08 内燃機関の制御装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2010/060004 WO2011155075A1 (ja) 2010-06-08 2010-06-08 内燃機関の制御装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2011155075A1 true WO2011155075A1 (ja) 2011-12-15

Family

ID=45097704

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2010/060004 WO2011155075A1 (ja) 2010-06-08 2010-06-08 内燃機関の制御装置

Country Status (3)

Country Link
US (1) US9037387B2 (ja)
JP (1) JP5510684B2 (ja)
WO (1) WO2011155075A1 (ja)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015190329A (ja) * 2014-03-27 2015-11-02 マツダ株式会社 エンジンの排気管温度制御装置
JP2015209774A (ja) * 2014-04-24 2015-11-24 三菱自動車工業株式会社 車両のエンジン制御装置
WO2016170744A1 (ja) * 2015-04-24 2016-10-27 株式会社デンソー 高圧ポンプの制御装置
JP2016205367A (ja) * 2015-04-24 2016-12-08 株式会社デンソー 高圧ポンプの制御装置

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10006349B2 (en) * 2014-06-06 2018-06-26 Ford Global Technologies, Llc Wastegate control
JP6319255B2 (ja) * 2015-09-30 2018-05-09 マツダ株式会社 エンジンの制御装置
JP6773099B2 (ja) * 2018-10-30 2020-10-21 トヨタ自動車株式会社 制御装置
CN113606026B (zh) * 2021-08-27 2022-11-15 中国第一汽车股份有限公司 一种发动机排气温度计算方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006161625A (ja) * 2004-12-06 2006-06-22 Denso Corp 内燃機関の排気温度推定装置
JP2007009878A (ja) * 2005-07-04 2007-01-18 Denso Corp 内燃機関の排気管温度推定装置

Family Cites Families (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1993012332A1 (en) * 1991-12-19 1993-06-24 Caterpillar Inc. Method for diagnosing an engine using computer based models
US5526266A (en) * 1991-12-19 1996-06-11 Caterpillar Inc. Method for diagnosing an engine using a computer based boost pressure model
DE69332207T2 (de) * 1992-06-09 2003-08-07 Mitsubishi Motors Corp Verfahren zur Erkennung von Fehlzündungen durch Drehzahländerung der Kurbelwelle
JPH0734924A (ja) 1993-07-16 1995-02-03 Toyota Motor Corp 内燃機関の燃料噴射量制御装置
US5544639A (en) * 1993-08-31 1996-08-13 Nippondenso Co., Ltd. Temperature predicting system for internal combustion engine and temperature control system including same
JPH0828337A (ja) * 1994-07-19 1996-01-30 Unisia Jecs Corp 内燃機関の燃料温度検出装置における自己診断装置
JPH0874646A (ja) 1994-09-07 1996-03-19 Mazda Motor Corp エンジンの吸・排気系温度算出方法及び同装置並びにエンジン設計方法
US5566546A (en) * 1994-12-27 1996-10-22 Ford Motor Company Method of inferring soak times for an electronic engine control system
JPH0914027A (ja) * 1995-06-28 1997-01-14 Honda Motor Co Ltd 内燃エンジンの制御装置及び車両の制御装置
US5722236A (en) * 1996-12-13 1998-03-03 Ford Global Technologies, Inc. Adaptive exhaust temperature estimation and control
US6092016A (en) * 1999-01-25 2000-07-18 Caterpillar, Inc. Apparatus and method for diagnosing an engine using an exhaust temperature model
JP2001173504A (ja) * 1999-12-17 2001-06-26 Honda Motor Co Ltd 触媒温度の推定装置
US6393357B1 (en) * 2000-07-17 2002-05-21 Ford Global Technologies, Inc. System and method for inferring engine oil temperature at startup
JP2003269204A (ja) * 2002-03-12 2003-09-25 Mitsubishi Motors Corp 排気浄化装置
JP2004124807A (ja) * 2002-10-02 2004-04-22 Honda Motor Co Ltd 内燃機関の排気ガス浄化装置
JP2004257355A (ja) 2003-02-27 2004-09-16 Toyota Motor Corp 排気管温度推定方法
KR100534705B1 (ko) * 2003-09-18 2005-12-07 현대자동차주식회사 엔진 배기가스 온도 예측 시스템
US7364432B2 (en) 2004-03-31 2008-04-29 Drb Lit Ltd. Methods of selecting Lock-In Training courses and sessions
JP4301070B2 (ja) * 2004-04-30 2009-07-22 株式会社デンソー 内燃機関の排気浄化装置
DE102004059685B4 (de) * 2004-12-10 2008-05-15 Siemens Ag Verfahren und Vorrichtung zum Überprüfen von Temperaturwerten eines Temperatursensors einer Brennkraftmaschine
JP4185111B2 (ja) * 2006-05-12 2008-11-26 三菱電機株式会社 内燃機関の空燃比制御装置
US7426433B1 (en) * 2006-11-02 2008-09-16 Cold Fusion Nitrous Systems, Lp Method and switch for controlling exhaust gas temperature
JP4034810B2 (ja) 2006-12-04 2008-01-16 トヨタ自動車株式会社 内燃機関の吸入空気量検出装置
US7921944B2 (en) * 2007-10-29 2011-04-12 Ford Global Technologies, Llc Compression system for internal combustion engine including a rotationally uncoupled exhaust gas turbine
US7558668B2 (en) * 2007-11-30 2009-07-07 Caterpillar Inc. Exhaust system having temperature sensor verification
WO2009112947A2 (en) * 2008-03-13 2009-09-17 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Exhaust gas sensor control system and control method
US8245501B2 (en) * 2008-08-27 2012-08-21 Corning Incorporated System and method for controlling exhaust stream temperature
US20110154821A1 (en) * 2009-12-24 2011-06-30 Lincoln Evans-Beauchamp Estimating Pre-Turbine Exhaust Temperatures
JP5143170B2 (ja) * 2010-03-17 2013-02-13 日立オートモティブシステムズ株式会社 内燃機関の制御方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006161625A (ja) * 2004-12-06 2006-06-22 Denso Corp 内燃機関の排気温度推定装置
JP2007009878A (ja) * 2005-07-04 2007-01-18 Denso Corp 内燃機関の排気管温度推定装置

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015190329A (ja) * 2014-03-27 2015-11-02 マツダ株式会社 エンジンの排気管温度制御装置
JP2015209774A (ja) * 2014-04-24 2015-11-24 三菱自動車工業株式会社 車両のエンジン制御装置
WO2016170744A1 (ja) * 2015-04-24 2016-10-27 株式会社デンソー 高圧ポンプの制御装置
JP2016205367A (ja) * 2015-04-24 2016-12-08 株式会社デンソー 高圧ポンプの制御装置

Also Published As

Publication number Publication date
US9037387B2 (en) 2015-05-19
JP5510684B2 (ja) 2014-06-04
US20130085658A1 (en) 2013-04-04
JPWO2011155075A1 (ja) 2013-08-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5510684B2 (ja) 内燃機関の制御装置
US9261031B2 (en) Control device for internal combustion engine and method for controlling internal combustion engine
EP2532867B1 (en) An exhaust gas recirculation system for an internal combustion engine
EP2518291B1 (en) Internal combustion engine control apparatus
US8161743B2 (en) Intake air flow rate detection for internal combustion engine
US7905135B2 (en) Throttle upstream pressure estimating apparatus and cylinder charged air quantity calculating apparatus for internal combustion engine
JP6146192B2 (ja) 診断装置
US10006383B2 (en) Control device and control method for an internal combustion engine with a supercharger
US9938912B2 (en) Control device for internal combustion engine
WO2012173177A1 (ja) エンジンの制御装置
JP5649343B2 (ja) 内燃機関の吸気絞り弁制御方法
JP5310709B2 (ja) 内燃機関の制御装置
US20120259532A1 (en) Control apparatus for internal combustion engine
JP6691498B2 (ja) 内燃機関の制御装置
JP2007303294A (ja) 過給機付き内燃機関の制御装置
CN105209742A (zh) 用于内燃发动机的控制装置和控制方法
JP2009007940A (ja) 内燃機関の筒内充填空気量演算装置
JP5574859B2 (ja) 内燃機関の吸入空気量検出方法
JP2020020295A (ja) 内燃機関の制御装置
US8229654B2 (en) Device for limiting output of internal combustion engine when the engine has abnormality
JP6458479B2 (ja) 排気還流制御装置
WO2013018895A1 (ja) 空気流量センサ校正装置
JP5392241B2 (ja) 多気筒内燃機関
JP4946880B2 (ja) 内燃機関のトルク制御装置
JP6550943B2 (ja) 可変容量型ターボチャージャの制御装置

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 10852911

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2012519200

Country of ref document: JP

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 13702688

Country of ref document: US

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 10852911

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1