JP6547992B1 - 酸素吸蔵量推定装置、酸素吸蔵量推定システム、内燃機関の制御装置、データ解析装置、および酸素吸蔵量推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】触媒の下流側に設けられた空燃比センサの検出値を必ずしも利用することなく、酸素吸蔵量を推定できるようにした酸素吸蔵量推定装置を提供する。【解決手段】ＣＰＵ７２は、下流側検出値Ａｆｄや吸入空気量Ｇａと、ＧＰＦ３８の酸素吸蔵量の前回値とをニューラルネットワークの入力変数とし、ニューラルネットワークの出力変数としてのＧＰＦ３８の酸素吸蔵量を繰り返し算出する。ＣＰＵ７２は、酸素吸蔵量に基づきＧＰＦ３８に捕集されたＰＭ量を推定し、ＰＭ量が規定量以上となる場合、再生処理を実行する。【選択図】図１

Description

本発明は、酸素吸蔵量推定装置、酸素吸蔵量推定システム、内燃機関の制御装置、データ解析装置、および酸素吸蔵量推定方法に関する。

たとえば下記特許文献１には、内燃機関の回転速度および負荷に基づき、排気通路に設けられたフィルタに捕集された粒子状物質の量であるＰＭ量を推定する装置が記載されている。

特開２００６−３１６７２６号公報

ところで、フィルタには、酸素吸蔵能力を有した触媒が担持されているものがある。その場合、触媒に吸蔵されている酸素によって粒子状物質が酸化されることから、ＰＭ量が酸素吸蔵量に依存する。したがって、酸素吸蔵量によらずにＰＭ量を推定する場合には、その推定精度が低下する。このように、酸素吸蔵能力を有した触媒を備えた内燃機関にあっては、一般に、内燃機関の制御量の制御のために酸素吸蔵量を把握することが望まれる。

以下、上記課題を解決するための手段およびその作用効果について記載する。
１．内燃機関の排気通路に設けられた触媒の酸素吸蔵量を推定する酸素吸蔵量推定装置であって、記憶装置と、実行装置と、を備え、前記記憶装置は、前記触媒に流入する流体に含まれる酸素と過不足なく反応する燃料量に対する実際の燃料量の過不足量に応じた変数である過不足量変数と、前記触媒の酸素吸蔵量に関する変数である吸蔵量変数の前回値とを一部に含んだ複数の変数を入力とし、前記吸蔵量変数を出力する写像を規定するデータである写像データを記憶しており、前記実行装置は、前記複数の変数を取得する取得処理、該取得処理によって取得された前記複数の変数を入力とする前記写像の出力に基づき前記吸蔵量変数の値を繰り返し算出する吸蔵量変数算出処理、および前記吸蔵量変数算出処理の算出結果に基づき、所定のハードウェアを操作する操作処理を実行し、前記写像データは、機械学習によって学習されたデータを含む酸素吸蔵量推定装置である。

上記構成では、過不足量変数に基づき、触媒の酸素吸蔵量の変化量を把握できることから、過不足量変数と吸蔵量変数の前回値とに基づき、吸蔵量変数の値を算出、更新できる。

ところで、過不足量変数と吸蔵量変数の前回値とそれ以外の変数とによって吸蔵量変数の値をマップデータに基づき算出する場合、変数の値毎にマップデータが適合されることから、変数の数が多くなると、マップデータが指数関数的に大きくなり、適合工数が過度に大きくなる。これに対し、上記構成では、機械学習を用いて吸蔵量変数の値を算出することにより、機械学習によって学習されたパラメータを用いた過剰量変数と他の変数との結合演算によって吸蔵量変数の値を算出できることから、変数の様々な値に対して共通のパラメータを学習することが可能である。そのため、マップデータを適合する場合と比較して、適合工数を軽減できる。

２．前記複数の変数には、前記触媒の温度に関する変数である温度変数が含まれる上記１記載の酸素吸蔵量推定装置である。
上記構成では、温度変数を写像への入力に含めることにより、触媒の酸素吸蔵量の最大値が触媒の温度に依存することや、触媒中の酸素の消費量が触媒の温度に依存することを反映したうえで、吸蔵量変数の値を算出できる。

３．前記複数の変数には、前記触媒に流入する流体の流量に関する変数である流量変数が含まれる上記１または２記載の酸素吸蔵量推定装置である。
上記構成では、写像への入力に流量変数を含めることにより、触媒内の流体の流量に応じて、吸蔵されている酸素と未燃燃料との反応率が変化することを反映しつつ、吸蔵量変数の値を算出できる。

４．前記過不足量変数は、前記触媒の上流に設けられた空燃比センサの検出値と前記触媒に流入する流体の流量とに基づき算出される所定期間内の前記過不足量の積算値に関する変数である上記１〜３のいずれか１つに記載の酸素吸蔵量推定装置である。

上記構成では、過不足量の積算値に関する変数として過不足量変数を構成することにより、過不足量自体を写像の入力とする場合と比較して、吸蔵量変数の値を高精度に算出しつつも、吸蔵量変数の算出周期を長くすることができる。

５．前記触媒は、下流側触媒であり、前記排気通路のうちの前記下流側触媒の上流には、上流側触媒が設けられており、前記空燃比センサは、前記上流側触媒と前記下流側触媒との間に設けられている上記４記載の酸素吸蔵量推定装置である。

上記構成では、上流側触媒と下流側触媒との間に設けられた空燃比センサの検出値を用いることにより、上流側触媒の上流に設けられた空燃比センサの検出値を用いる場合と比較して、過不足量変数の値を高精度に算出することができる。

６．前記複数の変数には、前記触媒の劣化度合いに関する変数である劣化変数が含まれる上記１〜５のいずれか１つに記載の酸素吸蔵量推定装置である。
上記構成では、劣化変数を写像への入力に含めることにより、触媒の酸素吸蔵量の最大値が劣化度合いに応じて異なることを反映しつつ、吸蔵量変数の値を算出できる。

７．前記触媒は、排気中の粒子状物質を捕集するフィルタに担持されたものであり、前記複数の変数には、前記フィルタに捕集されている粒子状物質の酸化量に関する変数である酸化量変数が含まれる上記１〜６のいずれか１つに記載の酸素吸蔵量推定装置である。

上記構成では、触媒の酸素吸蔵量が触媒における粒子状物質の酸化量に応じて減少することに鑑み、吸蔵量変数の値を算出できる。
８．前記触媒は、排気中の粒子状物質を捕集するフィルタに担持されたものであり、前記実行装置は、前記吸蔵量変数算出処理によって算出された前記吸蔵量変数の値に基づき、前記フィルタに捕集されている前記粒子状物質の量であるＰＭ堆積量を算出する処理を実行し、前記操作処理は、前記フィルタに捕集された前記粒子状物質を燃焼させるために、前記所定のハードウェアとしての前記内燃機関の操作部のうちの排気の温度を上昇させる操作部を操作する再生処理を含む上記１〜７のいずれか１つに記載の酸素吸蔵量推定装置である。

上記構成では、吸蔵量変数算出処理によって吸蔵量変数の前回値に基づき更新された吸蔵量変数の値に基づきＰＭ堆積量を算出することにより、触媒の下流側の空燃比センサの検出値を必須とすることなくＰＭ堆積量を算出できる。また、吸蔵量変数の前回値を用いることにより、これを用いることなくＰＭ堆積量を算出する場合と比較して、ＰＭ堆積量の算出精度を高めることができることから、再生処理の実行頻度を低くしたり、実行時間を短くしたりすることができる。

９．前記触媒は、下流側触媒であり、前記排気通路のうちの前記下流側触媒の上流には、上流側触媒が設けられており、前記操作処理は、前記酸素吸蔵量が所定量以下となる場合、前記所定量よりも大きい場合と比較して前記内燃機関の燃焼室内における混合気の空燃比の、理論空燃比に対するリーン化度合いを大きくすべく前記所定のハードウェアとしての前記内燃機関の燃料噴射弁を操作する処理を含む上記１〜８のいずれか１つに記載の酸素吸蔵量推定装置である。

下流側触媒の酸素吸蔵量が少なくなる場合、下流側触媒の下流へと未燃燃料が流出することが懸念される。そこで上記構成では、酸素吸蔵量が所定量以下の場合に混合気の空燃比をよりリーンとすることにより、下流側触媒の酸素吸蔵量を増加させることができる。

１０．上記１〜９のいずれか１項に記載の前記実行装置および前記記憶装置を備え、前記実行装置は、第１実行装置および第２実行装置を含み、前記第１実行装置は、車両に搭載されて且つ、前記取得処理と、前記取得処理によって取得されたデータを車両の外部に送信する車両側送信処理と、前記吸蔵量変数算出処理によって算出された前記吸蔵量変数の値に基づく信号を受信する車両側受信処理と、前記操作処理と、を実行し、前記第２実行装置は、前記車両の外部に配置されて且つ、前記車両側送信処理によって送信されたデータを受信する外部側受信処理と、前記吸蔵量変数算出処理と、前記吸蔵量変数算出処理によって算出された前記吸蔵量変数の値に基づく信号を前記車両に送信する外部側送信処理と、を実行する酸素吸蔵量推定システムである。

上記構成では、吸蔵量変数算出処理を車両の外部で実行することにより、車両側の演算負荷を軽減できる。
１１．上記１０記載の前記第２実行装置および前記記憶装置を備えるデータ解析装置である。

１２．上記１０記載の前記第１実行装置を備える内燃機関の制御装置である。
１３．上記１〜９のいずれか１つに記載の前記取得処理、前記吸蔵量変数算出処理、および前記操作処理をコンピュータによって実行させる酸素吸蔵量推定方法である。

上記方法では、上記１〜９の構成と同様の作用効果を奏することができる。

第１の実施形態にかかる制御装置および車両の駆動系の構成を示す図。 同実施形態にかかる制御装置が実行する処理の一部を示すブロック図。 同実施形態にかかる制御装置が実行する処理の手順を示す流れ図。 第２の実施形態にかかる酸素吸蔵量推定システムの構成を示す図。 （ａ）および（ｂ）は、酸素吸蔵量推定システムが実行する処理の手順を示す流れ図。

＜第１の実施形態＞
以下、酸素吸蔵量推定装置にかかる第１の実施形態について図面を参照しつつ説明する。

図１に示す内燃機関１０は、車両に搭載される。内燃機関１０の吸気通路１２には、スロットルバルブ１４が設けられている。吸気通路１２に吸入された空気は、吸気バルブ１８の開弁に伴って、シリンダ２０およびピストン２２によって区画された燃焼室２４に流入する。燃焼室２４には、燃料噴射弁２６が燃料を噴射可能となっている。燃焼室２４において、燃料と空気との混合気は、点火装置２８の火花放電によって燃焼に供される。そして、燃焼によって生成される燃焼エネルギは、ピストン２２を介してクランク軸３０の回転エネルギに変換される。燃焼に供された混合気は、排気バルブ３２の開弁に伴って、排気として排気通路３４に排出される。排気通路３４には、上流側から順に、酸素吸蔵能力を有する三元触媒（触媒３６）と、粒子状物質（ＰＭ）を捕集するフィルタであって且つ酸素吸蔵能力を有する三元触媒が担持されたフィルタ（ＧＰＦ３８）と、が設けられている。

クランク軸３０の回転動力は、タイミングチェーン４０を介して、吸気側カム軸４２および排気側カム軸４４に伝達される。また、クランク軸３０には、トルクコンバータ５０および変速装置５２を介して駆動輪６０が機械的に連結されている。

制御装置７０は、内燃機関１０を制御対象とし、その制御量であるトルクや排気成分比率等を制御するために、スロットルバルブ１４や、燃料噴射弁２６、点火装置２８等の内燃機関１０の操作部を操作する。なお、図１には、スロットルバルブ１４、燃料噴射弁２６、および点火装置２８のそれぞれの操作信号ＭＳ１〜ＭＳ３を記載している。

制御装置７０は、制御量の制御に際し、エアフローメータ８０によって検出される吸入空気量Ｇａや、クランク角センサ８２の出力信号Ｓｃｒを参照する。また、制御装置７０は、触媒３６の上流側に設けられた上流側空燃比センサ８４の検出値である上流側検出値Ａｆｕや、触媒３６とＧＰＦ３８との間に設けられた下流側空燃比センサ８６の検出値である下流側検出値Ａｆｄ、車速センサ８８によって検出される車速ＳＰＤを参照する。

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

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

ベース噴射量算出処理Ｍ１０は、充填効率ηに基づき、燃焼室２４内の混合気の空燃比を目標空燃比とするための燃料量のベース値であるベース噴射量Ｑｂを算出する処理である。詳しくは、ベース噴射量算出処理Ｍ１０は、たとえば充填効率ηが百分率で表現される場合、空燃比を目標空燃比とするための充填効率ηの１％当たりの燃料量ＱＴＨに、充填効率ηを乗算することによりベース噴射量Ｑｂを算出する処理とすればよい。ベース噴射量Ｑｂは、燃焼室２４内に充填される空気量に基づき、空燃比を目標空燃比に制御するために算出された燃料量である。ちなみに、本実施形態では、目標空燃比として、理論空燃比を例示する。なお、充填効率ηは、燃焼室２４内に充填される空気量を定めるパラメータであり、ＣＰＵ７２により、回転速度ＮＥおよび吸入空気量Ｇａに基づき算出される。また、回転速度ＮＥは、ＣＰＵ７２により、クランク角センサ８２の出力信号Ｓｃｒに基づき算出される。

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

要求噴射量算出処理Ｍ１４は、ベース噴射量Ｑｂに、フィードバック補正係数ＫＡＦを乗算することによって、要求噴射量Ｑｄを算出する処理である。
噴射弁操作処理Ｍ１６は、１燃焼サイクルにおいて燃焼室２４に要求噴射量Ｑｄに応じた燃料を噴射するために燃料噴射弁２６を操作すべく、燃料噴射弁２６に操作信号ＭＳ２を出力する処理である。

目標値設定処理Ｍ１８は、下流側検出値Ａｆｄが理論空燃比よりもわずかにリーンとなることにより目標値Ａｆ＊を理論空燃比よりもわずかにリッチとし、下流側検出値Ａｆｄが理論空燃比よりもわずかにリッチとなることにより目標値Ａｆ＊を理論空燃比よりもわずかにリーンとする処理である。詳しくは、目標値設定処理Ｍ１８は、フィードバック補正係数ＫＡＦの値に基づき、燃料中のアルコール濃度Ｄａを推定し、これに応じて理論空燃比を把握することによって、目標値Ａｆ＊を設定する。

温度推定処理Ｍ２０は、回転速度ＮＥ、充填効率η、車速ＳＰＤおよび点火時期ａｉｇに基づき、ＧＰＦ３８の温度の推定値であるフィルタ温度Ｔｇｐｆを算出する処理である。詳しくは、温度推定処理Ｍ２０は、回転速度ＮＥおよび充填効率ηを入力変数とし、ＧＰＦ３８の温度のベース値を出力変数とするマップデータに基づき、ＣＰＵ７２によりベース値をマップ演算する処理を含む。また温度推定処理Ｍ２０は、車速ＳＰＤが高い場合に低い場合よりもフィルタ温度Ｔｇｐｆが低くなるようにベース値を補正する処理を含む。これは、車速ＳＰＤを入力変数としベース値を補正するための第１補正量を出力変数とするマップデータに基づき、ＣＰＵ７２により第１補正量をマップ演算することによって実現できる。また、温度推定処理Ｍ２０は、点火時期ａｉｇが遅角側である場合に進角側である場合よりもフィルタ温度が高くなるようにベース値を補正する処理を含む。これは、点火時期ａｉｇを入力変数とし、ベース値を補正するための第２補正量を出力変数とするマップデータに基づき、ＣＰＵ７２により第２補正量をマップ演算することによって実現できる。

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

酸化量推定処理Ｍ２２は、吸入空気量Ｇａ、下流側検出値Ａｆｄ、フィルタ温度Ｔｇｐｆ、ＰＭ堆積量ＤＰＭおよびＧＰＦ３８の酸素吸蔵量Ｃｏｘに基づき、ＧＰＦ３８におけるＰＭの酸化量Ｑｏｘを推定する処理である。詳しくは、酸化量推定処理Ｍ２２は、フィルタ温度Ｔｇｐｆが高い場合に低い場合よりも酸化量Ｑｏｘを大きい値に算出する処理である。また、酸化量推定処理Ｍ２２は、フィルタ温度Ｔｇｐｆが規定温度以上であることを条件に、ＰＭ堆積量ＤＰＭが大きい場合に小さい場合よりも酸化量Ｑｏｘを大きい値に算出し、酸素吸蔵量Ｃｏｘが大きい場合に小さい場合よりも酸化量Ｑｏｘを大きい値に算出する処理である。また、酸化量推定処理Ｍ２２は、フィルタ温度Ｔｇｐｆが規定温度以上であることを条件に、下流側検出値Ａｆｄの理論空燃比に対するリーン化度合いが大きい場合に小さい場合よりも酸化量Ｑｏｘを大きい値に算出する処理である。また、酸化量推定処理Ｍ２２は、フィルタ温度Ｔｇｐｆが規定温度以上であって且つ下流側検出値Ａｆｄが理論空燃比よりもリーンであることを条件に、吸入空気量Ｇａが大きい場合に小さい場合よりも酸化量Ｑｏｘを大きい値に算出する処理である。

具体的には、たとえば吸入空気量Ｇａと下流側検出値Ａｆｄとから、ＧＰＦ３８に流入する酸素の流量を算出し、酸素の流量と酸素吸蔵量Ｃｏｘと、フィルタ温度Ｔｇｐｆと、ＰＭ堆積量ＤＰＭとを入力変数とし、酸化量Ｑｏｘを出力変数とするマップデータに基づきＣＰＵ７２により酸化量Ｑｏｘをマップ演算すればよい。

吸蔵量推定処理Ｍ２４は、ＧＰＦ３８に担持されている触媒の酸素吸蔵量Ｃｏｘを推定する処理である。これについては、後に詳述する。
ＰＭ堆積量推定処理Ｍ２６は、回転速度ＮＥ、充填効率η、上流側検出値Ａｆｕ、酸化量Ｑｏｘに基づき、ＧＰＦ３８によって捕集された粒子状物質の量（ＰＭ堆積量ＤＰＭ）を推定する処理である。詳しくは、ＰＭ堆積量推定処理Ｍ２６は、回転速度ＮＥ、充填効率ηおよび上流側検出値Ａｆｕに基づき、ＰＭ堆積量ＤＰＭの増加量を算出し、この増加量をＰＭ堆積量ＤＰＭに加算して且つ酸化量Ｑｏｘを減算することによってＰＭ堆積量ＤＰＭを更新する処理である。ここで、ＰＭ堆積量ＤＰＭの増加量は、回転速度ＮＥ、充填効率ηおよび上流側検出値Ａｆｕを入力変数とし、増加量を出力変数とするマップデータに基づき、ＣＰＵ７２によりマップ演算すればよい。

劣化推定処理Ｍ２８は、ＧＰＦ３８に担持された三元触媒の劣化度合いＲｄを推定する処理である。詳しくは、劣化推定処理Ｍ２８は、フィルタ温度Ｔｇｐｆが高温状態にあった時間が長いほど劣化度合いＲｄを大きい値に推定する処理である。

触媒内流量算出処理Ｍ３０は、回転速度ＮＥおよび充填効率ηに基づき、ＧＰＦ３８を流動する流体の体積流量である触媒内流量ＣＦを算出する処理である。詳しくは、この処理は、次のようにして実現される。すなわち、ＣＰＵ７２は、ＧＰＦ３８に流入する流体の質量流量を、充填効率ηと回転速度ＮＥとに基づき算出する。また、ＣＰＵ７２は、回転速度ＮＥおよび充填効率ηに基づき、ＧＰＦ３８に流入する流体の圧力および温度を推定し、これに基づき質量流量を体積流量に変換する。そしてＣＰＵ７２は、ＧＰＦ３８の流路断面積とその上流の排気通路３４の流路断面積との比に基づき、変換された体積流量をＧＰＦ３８内の体積流量に換算することによって、触媒内流量ＣＦを算出する。

再生処理Ｍ３２は、ＰＭ堆積量ＤＰＭが第１規定値以上となる場合、ＧＰＦ３８が捕集したＰＭを酸化除去すべく、点火装置２８を操作する処理である。すなわち、点火装置２８による点火時期を遅角側とすることによって、排気の温度を上昇させ、ＧＰＦ３８内のＰＭをＧＰＦ３８内の触媒に吸蔵されている酸素と酸化反応させる。なお、この際、燃焼室２４内の混合気の空燃比を理論空燃比よりもリーンとして、ＧＰＦ３８に酸素を供給することが望ましい。ちなみに、再生処理Ｍ３２は、ＰＭ堆積量ＤＰＭが第１規定値よりも小さい第２規定値以下となる場合、停止される。

図３に、吸蔵量推定処理Ｍ２４の手順を示す。図３に示す処理は、ＲＯＭ７４に記憶された吸蔵量推定プログラム７４ａをＣＰＵ７２がたとえば所定周期で実行することにより実現される。なお、以下では、先頭に「Ｓ」が付与された数字によって、各処理のステップ番号を表現する。

図３に示す一連の処理において、ＣＰＵ７２は、まず、下流側検出値Ａｆｄ、吸入空気量Ｇａ、アルコール濃度Ｄａ、酸化量Ｑｏｘ、フィルタ温度Ｔｇｐｆ、触媒内流量ＣＦのそれぞれについての、所定期間における時系列データと、同期間における劣化度合いＲｄと、酸素吸蔵量Ｃｏｘの前回値と、を取得する（Ｓ１０）。以下では、サンプリングタイミングが古い順に、「１，２，…，ｓｎ」として、たとえば下流側検出値Ａｆｄの時系列データを「Ａｆｄ（１）〜Ａｆｄ（ｓｎ）」と記載する。ここで、「ｓｎ」は、各変数の時系列データに含まれるデータ数である。すなわち、上記所定期間は、上記各変数を、「ｓｎ」個サンプリングする期間に設定されており、サンプリング周期およびデータ数「ｓｎ」から定まるものである。なお、酸素吸蔵量Ｃｏｘの前回値とは、図３の一連の処理の前回の実行タイミングにおいて算出された値のことであり、図３においては、「Ｃｏｘ（ｎ−１）」と記載した。ちなみに、図３の処理を最初に実行する場合、酸素吸蔵量Ｃｏｘは、デフォルト値とすればよい。ここでデフォルト値は、内燃機関１０が長時間停止していたときの想定値とすればよい。

次に、ＣＰＵ７２は、ｍ＝１〜ｓｎとして、アルコール濃度Ｄａ（ｍ）の燃料の理論空燃比Ａｆｓ（ｍ）を算出する（Ｓ１２）。ここでＣＰＵ７２は、アルコール濃度Ｄａ（ｍ）が大きい場合に小さい場合よりも、理論空燃比Ａｆｓ（ｍ）を小さい値に算出する。

次に、ＣＰＵ７２は、燃焼室２４内の混合気の空燃比を理論空燃比とする上で必要な燃料量に対する実際の燃料の過不足量（燃料過不足量Ｑｉ）の積算値である燃料過不足量積算値ＩｎＱｉを算出する（Ｓ１４）。本実施形態にかかる燃料過不足量Ｑｉは、正の値の場合に、燃焼室２４内の混合気の空燃比を理論空燃比とする上で必要な燃料量に対する実際の燃料の過剰量を示す。詳しくは、ＣＰＵ７２は、まず、ｍ＝１〜ｓｎとして、燃料過不足量Ｑｉ（ｍ）を、「Ｇａ（ｍ）・［｛１／Ａｆｄ（ｍ）｝−｛１／Ａｆｓ（ｍ）｝］」として算出する。そして、ＣＰＵ７２は、燃料過不足量Ｑｉ（１）〜Ｑｉ（ｓｎ）を合計することによって、燃料過不足量積算値ＩｎＱｉを算出する。

次にＣＰＵ７２は、酸化量積算値ＩｎＱｏｘ、フィルタ温度平均値Ｔｇｐｆａｖｅおよび触媒内流量平均値ＣＦａｖｅを算出する（Ｓ１６）。すなわち、ＣＰＵ７２は、酸化量Ｑｏｘ（１）〜Ｑｏｘ（ｓｎ）を合計することによって、酸化量積算値ＩｎＱｏｘを算出する。また、ＣＰＵ７２は、フィルタ温度Ｔｇｐｆ（１）〜Ｔｇｐｆ（ｓｎ）の合計値を「ｓｎ」で除算することによって、フィルタ温度平均値Ｔｇｐｆａｖｅを算出する。また、ＣＰＵ７２は、触媒内流量ＣＦ（１）〜ＣＦ（ｓｎ）の合計値を「ｓｎ」で除算することによって、触媒内流量平均値ＣＦａｖｅを算出する。

次にＣＰＵ７２は、酸素吸蔵量Ｃｏｘを出力する写像の入力変数ｘ（１）〜ｘ（６）に、Ｓ１４，Ｓ１６の処理によって算出した値や、劣化度合いＲｄ、前回値Ｃｏｘ（ｎ−１）を代入する（Ｓ１８）。すなわちＣＰＵ７２は、入力変数ｘ（１）に燃料過不足量積算値ＩｎＱｉを代入し、入力変数ｘ（２）に酸化量積算値ＩｎＱｏｘを代入し、入力変数ｘ（３）にフィルタ温度平均値Ｔｇｐｆａｖｅを代入する。またＣＰＵ７２は、入力変数ｘ（４）に触媒内流量平均値ＣＦａｖｅを代入し、入力変数ｘ（５）に劣化度合いＲｄを代入し、入力変数ｘ（６）に前回値Ｃｏｘ（ｎ−１）を代入する。

そして、ＣＰＵ７２は、図１に示す写像データ７６ａによって規定される写像に入力変数ｘ（１）〜ｘ（６）を代入することによって、酸素吸蔵量Ｃｏｘを算出する（Ｓ２０）。

本実施形態において、この写像は、中間層が１個であって且つ、中間層の活性化関数ｈが、ハイパボリックタンジェントであり、出力層の活性化関数ｆがＲｅＬＵであるニューラルネットワークによって構成されている。なお、ＲｅＬＵは、入力とゼロとのうちの小さくない方を出力する関数である。ここで、中間層の「ｎ１」個の各ノードの値は、係数ｗ（１）ｊｉ（ｊ＝０〜ｎ１，ｉ＝０〜６）によって規定される線形写像に上記入力変数ｘ（１）〜ｘ（６）を入力した際のｎ１個の出力値のそれぞれを活性化関数ｈに入力することによって生成される。ちなみに、ｗ（１）ｊ０等は、バイアスパラメータであり、入力変数ｘ（０）は、「１」と定義されている。

なお、ＣＰＵ７２は、Ｓ２０の処理が完了する場合、図３に示す一連の処理を一旦終了する。
ちなみに、上記写像データ７６ａは、次のようにして学習すればよい。すなわち、ＧＰＦ３８の上流側と下流側とに空燃比センサを備え、内燃機関１０を稼働させる。そして、上流側の空燃比センサの検出値である上述の下流側検出値Ａｆｄがリーンである場合、下流側検出値Ａｆｄと吸入空気量ＧａからＧＰＦ３８への酸素流量を算出する一方、ＧＰＦ３８の下流側の空燃比センサの検出値と吸入空気量ＧａからＧＰＦ３８から流出する酸素流量を算出する。これにより、下流側検出値Ａｆｄがリーンである場合におけるＧＰＦ３８の酸素吸蔵量Ｃｏｘの増加量を算出する。一方、下流側検出値Ａｆｄがリッチである場合、下流側検出値Ａｆｄと吸入空気量ＧａからＧＰＦ３８への未燃燃料の流量を算出する一方、ＧＰＦ３８の下流側の空燃比センサの検出値と吸入空気量ＧａからＧＰＦ３８から流出する未燃燃料の流量を算出する。これにより、下流側検出値Ａｆｄがリッチである場合におけるＧＰＦ３８の酸素吸蔵量Ｃｏｘの減少量を算出する。そしてそれら酸素吸蔵量Ｃｏｘの増加量や減少量に基づき酸素吸蔵量Ｃｏｘの教師データを算出する一方、図３の処理と同様の処理によって、酸素吸蔵量Ｃｏｘを算出し、それらの誤差の２乗和を小さくするように、係数ｗ（１）ｊｉ，w（２）１ｊを更新する。

酸素吸蔵量Ｃｏｘが算出されると、酸化量推定処理Ｍ２２において、酸素吸蔵量Ｃｏｘに基づき、酸化量Ｑｏｘが算出される。また、目標値設定処理Ｍ１８では、酸素吸蔵量Ｃｏｘが所定値以下となる場合、目標値Ａｆ＊を理論空燃比よりもリーンとする期間において、目標値Ａｆ＊を通常時よりもよりリーンとする。

ここで、本実施形態の作用および効果について説明する。
ＣＰＵ７２は、酸素吸蔵量Ｃｏｘに基づき酸化量Ｑｏｘを算出し、酸化量Ｑｏｘに基づきＰＭ堆積量ＤＰＭを算出する。ＣＰＵ７２は、酸素吸蔵量Ｃｏｘの前回値Ｃｏｘ（ｎ−１）や、燃料過不足量積算値ＩｎＱｉ等に基づき、酸素吸蔵量Ｃｏｘを更新する。ここで、燃料過不足量積算値ＩｎＱｉは、酸素吸蔵量Ｃｏｘの変化量を把握するための変数である。そのため、燃料過不足量積算値ＩｎＱｉに加えて、前回値Ｃｏｘ（ｎ−１）を用いることによって、酸素吸蔵量Ｃｏｘを算出できる。

特に、機械学習を用いて酸素吸蔵量Ｃｏｘを算出することにより、酸素吸蔵量Ｃｏｘに影響しそうなパラメータを複数用いる場合であっても、たとえば酸素吸蔵量Ｃｏｘをマップ演算する場合のマップデータの適合と比較して、適合工数を軽減できる。これは、上記において例示したように機械学習の学習工程では、内燃機関１０を比較的自由に稼働させて状態で図３に示す処理を繰り返して酸素吸蔵量Ｃｏｘを複数回算出することにより、周知の手法にて写像データ７６ａを学習できるためである。すなわち、燃料過不足量積算値ＩｎＱｉと、フィルタ温度Ｔｇｐｆ等との、機械学習によって学習されたパラメータである係数ｗ（１）ｊｉ等を用いた結合演算によって酸素吸蔵量Ｃｏｘが算出されることから、機械学習の学習工程によって、フィルタ温度Ｔｇｐｆ等が様々な値である場合同士で共通の係数ｗ（１）ｊｉ等を学習するのみでよい。これに対し、マップデータを用いる場合、フィルタ温度Ｔｇｐｆ等の値に応じて、各別のデータを適合する必要がある。

以上説明した本実施形態によれば、さらに以下に記載する作用効果が得られる。
（１）酸素吸蔵量Ｃｏｘを出力する写像への入力に、フィルタ温度平均値Ｔｇｐｆａｖｅを含めた。これにより、酸素吸蔵量Ｃｏｘの最大値がＧＰＦ３８内の触媒の温度に依存することや、触媒中の酸素の消費量が触媒の温度に依存することを反映したうえで、酸素吸蔵量Ｃｏｘを算出できる。

また、フィルタ温度平均値Ｔｇｐｆａｖｅを写像への入力とすることにより、フィルタ温度Ｔｇｐｆ自体を写像への入力とする場合と比較して、酸素吸蔵量Ｃｏｘを高精度に算出しつつも、酸素吸蔵量Ｃｏｘの算出周期を長くすることができる。

（２）酸素吸蔵量Ｃｏｘを出力する写像への入力に、触媒内流量平均値ＣＦａｖｅを含めた。これにより、ＧＰＦ３８内の流体の流量に応じて、吸蔵されている酸素と未燃燃料との反応率が変化することを反映しつつ、酸素吸蔵量Ｃｏｘを算出できる。

また、触媒内流量平均値ＣＦａｖｅを写像への入力とすることにより、触媒内流量ＣＦ自体を写像への入力とする場合と比較して、酸素吸蔵量Ｃｏｘを高精度に算出しつつも、酸素吸蔵量Ｃｏｘの算出周期を長くすることができる。

（３）燃料過不足量積算値ＩｎＱｉを写像への入力とした。これにより、燃料過不足量Ｑｉ自体を写像への入力とする場合と比較して、酸素吸蔵量Ｃｏｘを高精度に算出しつつも、酸素吸蔵量Ｃｏｘの算出周期を長くすることができる。

（４）下流側検出値Ａｆｄを用いて燃料過不足量Ｑｉを算出することにより、上流側検出値Ａｆｕを用いる場合と比較して、燃料過不足量Ｑｉを高精度に算出することができる。

（５）写像への入力に、ＧＰＦ３８内の触媒の劣化度合いＲｄを含めた。これにより、ＧＰＦ３８内の触媒の酸素吸蔵量Ｃｏｘの最大値が劣化度合いＲｄに応じて異なることを反映しつつ、酸素吸蔵量Ｃｏｘを算出できる。

（６）写像への入力に、酸化量積算値ＩｎＱｏｘを含めた。これにより、酸素吸蔵量Ｃｏｘが触媒における粒子状物質の酸化量に応じて減少することに鑑み、酸素吸蔵量Ｃｏｘを算出できる。

また、酸化量積算値ＩｎＱｏｘを写像への入力とすることにより、酸化量Ｑｏｘ自体を写像への入力とする場合と比較して、酸素吸蔵量Ｃｏｘを高精度に算出しつつも、酸素吸蔵量Ｃｏｘの算出周期を長くすることができる。

（７）上記の機械学習によって算出された酸素吸蔵量Ｃｏｘに基づき酸化量Ｑｏｘを算出することにより、マップデータを用いる場合と比較して適合工数の増大を抑制しつつも多くの変数に基づき酸化量Ｑｏｘを算出でき、ひいては酸素吸蔵量Ｃｏｘを高精度に算出できる。これにより、ＰＭ堆積量ＤＰＭを高精度に算出できることから、再生処理Ｍ３２を実行するためのＰＭ堆積量ＤＰＭの閾値である第１規定値に設けるマージン量を低減できる。したがって、不必要に再生処理Ｍ３２が実行されることを抑制できることから、エネルギ消費率を低減できる。また、再生処理Ｍ３２を停止するためのＰＭ堆積量ＤＰＭの閾値である第２規定値に設けるマージン量についてもこれを低減できる。したがって、再生処理Ｍ３２の実行期間が過度に長くなることを抑制できることから、エネルギ消費率を低減できる。

（８）酸素吸蔵量Ｃｏｘが所定量以下となる場合、所定量よりも大きい場合と比較して内燃機関１０の燃焼室２４内における混合気の空燃比の理論空燃比に対するリーン化度合いを大きくすべく、目標値Ａｆ＊を変更した。これにより、ＧＰＦ３８内の触媒に吸蔵されている酸素量を増加させることができることから、ＧＰＦ３８に流入した未燃燃料の浄化率を高く維持できる。

特に上記の機械学習によって酸素吸蔵量Ｃｏｘを算出することにより、マップデータを用いる場合と比較して適合工数の増大を抑制しつつも多くの変数に基づき酸素吸蔵量Ｃｏｘを算出できることから、酸素吸蔵量Ｃｏｘを高精度に算出できる。そのため、酸素吸蔵量Ｃｏｘに応じて目標値Ａｆ＊をリーンとする制御によって、ＧＰＦ３８に担持されている触媒中の酸素量が過度に少なくなることを抑制できる。そのため、ＧＰＦ３８に担持される触媒中の貴金属量を極力少量としつつも、ＧＰＦ３８の下流に未燃燃料が流出することを抑制できる。

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

本実施形態では、酸素吸蔵量Ｃｏｘの算出処理を車両の外部で行う。
図４に本実施形態にかかる異常検出システムを示す。なお、図４において、図１に示した部材に対応する部材については、便宜上同一の符号を付している。

図４に示す車両ＶＣ内の制御装置７０は、通信機７９を備えている。通信機７９は車両ＶＣの外部のネットワーク１１０を介してセンター１２０と通信するための機器である。
センター１２０は、複数の車両ＶＣから送信されるデータを解析する。センター１２０は、ＣＰＵ１２２、ＲＯＭ１２４、記憶装置１２６、周辺回路１２７および通信機１２９を備えており、それらがローカルネットワーク１２８によって通信可能とされるものである。記憶装置１２６には、写像データ１２６ａが記憶されている。

図５に、図４に示したシステムが実行する処理の手順を示す。図５（ａ）に示す処理は、図４に示すＲＯＭ７４に記憶されている吸蔵量推定サブプログラム７４ｂをＣＰＵ７２が実行することにより実現される。また、図５（ｂ）に示す処理は、図４に示すＲＯＭ１２４に記憶されている吸蔵量推定メインプログラム１２４ａをＣＰＵ１２２が実行することにより実現される。なお、図５において図３に示した処理に対応する処理については、便宜上同一のステップ番号を付している。以下では、酸素吸蔵量Ｃｏｘの算出処理の時系列に沿って、図５に示す処理を説明する。

図５（ａ）に示すように、ＣＰＵ７２は、Ｓ１０の処理を完了する場合、通信機７９を操作することによって、Ｓ１０の処理において取得したデータを、車両ＶＣの識別情報である車両ＩＤとともにセンター１２０に送信する（Ｓ３０）。

これに対し、センター１２０のＣＰＵ１２２は、図５（ｂ）に示すように、送信されたデータを受信し（Ｓ４０）、図４のＲＯＭ１２４に記憶されている写像データ１２６ａによって規定された写像の入力変数ｘ（１）〜ｘ（６ｓｎ＋２）にＳ４０の処理によって取得した値等を代入する（Ｓ４２）。すなわち、ＣＰＵ７２は、ｍ＝１〜ｓｎとして、入力変数ｘ（ｍ）に下流側検出値Ａｆｄ（ｍ）を代入し、入力変数ｘ（ｓｎ＋ｍ）に吸入空気量Ｇａ（ｍ）を代入し、入力変数ｘ（２ｓｎ＋ｍ）にアルコール濃度Ｄａ（ｍ）を代入し、入力変数ｘ（３ｓｎ＋ｍ）に酸化量Ｑｏｘ（ｍ）を代入する。また、ＣＰＵ７２は、入力変数ｘ（４ｓｎ＋ｍ）にフィルタ温度Ｔｇｐｆ（ｍ）を代入し、入力変数ｘ（５ｓｎ＋ｍ）に触媒内流量ＣＦ（ｍ）を代入し、入力変数ｘ（６ｓｎ＋１）に劣化度合いＲｄを代入し、入力変数ｘ（６ｓｎ＋２）に前回値Ｃｏｘ（ｎ−１）を代入する。

次にＣＰＵ７２は、図４に示す記憶装置１２６に記憶された写像データ１２６ａによって規定される写像に入力変数ｘ（１）〜ｘ（６ｓｎ＋２）を入力することによって、写像の出力値である酸素吸蔵量Ｃｏｘを算出する（Ｓ４４）。

本実施形態において、この写像は、中間層が「α」個であって且つ、各中間層の活性化関数ｈ１〜ｈαが、ハイパボリックタンジェントであり、出力層の活性化関数ｆがＲｅＬＵであるニューラルネットワークによって構成されている。詳しくは、ｍ＝１，２，…，αとすると、第ｍの中間層の各ノードの値は、係数ｗ（ｍ）によって規定される線形写像の出力を活性化関数ｈｍに入力することによって生成される。図５において、ｎ１，ｎ２，…，ｎαは、それぞれ、第１、第２、…、第αの中間層のノード数である。詳しくは、たとえば、第１の中間層のｎ１個のノードの値のそれぞれは、係数ｗ（１）ｊｉ（ｊ＝０〜ｎ１，ｉ＝０〜６ｓｎ＋２）によって規定される線形写像に上記入力変数ｘ（１）〜ｘ（６ｓｎ＋２）を入力した際のｎ１個の出力値のそれぞれを活性化関数ｈ１に入力することによって生成される。ちなみに、ｗ（１）ｊ０等は、バイアスパラメータであり、入力変数ｘ（０）は、「１」と定義されている。

そしてＣＰＵ１２２は、通信機１２９を操作することによって、Ｓ４０の処理によって受信したデータが送信された車両ＶＣに、酸素吸蔵量Ｃｏｘに関する信号を送信し（Ｓ４６）、図５（ｂ）に示す一連の処理を一旦終了する。これに対し、図５（ａ）に示すように、ＣＰＵ７２は、酸素吸蔵量Ｃｏｘを受信し（Ｓ３２）、図５（ａ）に示す一連の処理を一旦終了する。

このように、本実施形態では、センター１２０においてＳ４４の処理を実行するため、ＣＰＵ７２の演算負荷を軽減できる。
＜対応関係＞
上記実施形態における事項と、上記「課題を解決するための手段」の欄に記載した事項との対応関係は、次の通りである。以下では、「課題を解決するための手段」の欄に記載した解決手段の番号毎に、対応関係を示している。［１，４，９］触媒は、ＧＰＦ３８に対応する。実行装置は、ＣＰＵ７２およびＲＯＭ７４に対応する。過不足量変数は、燃料過不足量積算値ＩｎＱｉに対応する。取得処理は、Ｓ１０〜Ｓ１６の処理に対応する。吸蔵量算出処理は、Ｓ１８，Ｓ２０の処理に対応する。操作処理は、再生処理Ｍ３２や、酸素吸蔵量Ｃｏｘが所定値以下の場合における目標値設定処理Ｍ１８、フィードバック処理Ｍ１２、要求噴射量算出処理Ｍ１４、および噴射弁操作処理Ｍ１６に対応する。［２］温度変数は、フィルタ温度平均値Ｔｇｐｆａｖｅに対応する。［３］流量変数は、触媒内流量平均値ＣＦａｖｅに対応する。［５］上流側触媒は、触媒３６に対応する。［６］劣化変数は、劣化度合いＲｄに対応する。［７］酸化量変数は、酸化量積算値ＩｎＱｏｘに対応する。［８］排気の温度を上昇させる操作部は、点火装置２８に対応する。［１０］酸素吸蔵量推定システムは、制御装置７０およびセンター１２０に対応する。第１実行装置は、ＣＰＵ７２およびＲＯＭ７４に対応する。第２実行装置は、ＣＰＵ１２２およびＲＯＭ１２４に対応する。過不足量変数は、下流側検出値Ａｆｄ（１）〜Ａｆｄ（ｓｎ）、吸入空気量Ｇａ（１）〜Ｇａ（ｓｎ）、およびアルコール濃度Ｄａ（１）〜Ｄａ（ｓｎ）に対応する。取得処理は、Ｓ１０の処理に対応し、車両側送信処理は、Ｓ３０の処理に対応し、車両側受信処理は、Ｓ３２の処理に対応する。外部側受信処理は、Ｓ４０の処理に対応する。吸蔵量算出処理は、Ｓ４２，Ｓ４４の処理に対応する。車両側送信処理は、Ｓ４６の処理に対応する。［１１］データ解析装置は、センター１２０に対応する。［１２］内燃機関の制御装置は、制御装置７０に対応する。［１３］コンピュータは、ＣＰＵ７２およびＲＯＭ７４や、ＣＰＵ７２，１２２およびＲＯＭ７４，１２４に対応する。

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

・「過不足量変数について」
上記燃料過不足量Ｑｉの算出周期の間に下流側検出値Ａｆｄを複数回サンプリングし、それら複数個の下流側検出値Ａｆｄの平均値に基づき、燃料過不足量Ｑｉを算出してもよい。

図３の処理では、理論空燃比Ａｆｓを、アルコール濃度に応じて可変設定したが、これに限らず、理論空燃比Ａｆｓを固定値としてもよい。その場合、Ｓ１０の処理においてアルコール濃度Ｄａを取得せず、Ｓ１２の処理を削除してよい。

図５の処理では、下流側検出値Ａｆｄ、吸入空気量Ｇａおよびアルコール濃度Ｄａによって、過不足量変数を構成したが、これに限らない。たとえば、燃料過不足量Ｑｉ（１）〜Ｑｉ（ｓｎ）を写像への入力としてもよい。

過不足量変数を、燃料過不足量積算値ＩｎＱｉとする代わりに、たとえば、燃料過不足量Ｑｉの平均値としてもよい。
たとえば下流側検出値Ａｆｄのサンプリング周期を図３の処理の実行周期とし、燃料過不足量Ｑｉを写像への入力としてもよい。

上記実施形態では、燃料過不足量Ｑｉによって過不足量変数を構成したが、これに限らない。たとえば、酸素の過不足量によって過不足量変数を構成してもよい。これは、たとえば、単位量の燃料と過不足なく反応する酸素量Ｋｏｘを用いて、酸素の過不足量を、「Ｋｏｘ・Ｇａ・｛（１／Ａｆｓ）−（１／Ａｆｕ）｝」とすればよい。

なお、過不足量変数としては、燃料の過剰量を正として正および負の値をとりうる変数としたり、酸素の過剰量を正として、正および負の値をとりうる変数としたりすることは必須ではない。たとえば、燃料の過剰量を示すゼロ以上の変数と、酸素の過剰量を示すゼロ以上の変数との２つによって過不足量変数を構成してもよい。

・「温度変数について」
上記構成では、フィルタ温度Ｔｇｐｆをマップデータを用いて推定したが、これに限らない。たとえば温度推定処理Ｍ２０の入力変数を入力としフィルタ温度Ｔｇｐｆを出力変数とするニューラルネットワークによって、フィルタ温度Ｔｇｐｆを推定してもよい。

また、たとえば温度推定処理Ｍ２０の入力変数を全て、酸素吸蔵量Ｃｏｘを出力するニューラルネットワーク等の写像の入力とすることによって、温度推定処理Ｍ２０の入力変数の組によって、温度変数を構成してもよい。

たとえばフィルタ温度Ｔｇｐｆのサンプリング周期を図３の処理の実行周期とし、フィルタ温度Ｔｇｐｆを写像への入力としてもよい。
なお、フィルタ温度Ｔｇｐｆが推定値であることも必須ではない。たとえば、ＧＰＦ３８にサーミスタ等の温度センサを備え、その検出値を写像への入力としてもよい。

・「流量変数について」
たとえば触媒内流量ＣＦのサンプリング周期を図３の処理の実行周期とし、触媒内流量ＣＦを写像への入力としてもよい。

上記実施形態では、回転速度ＮＥおよび充填効率ηから触媒内流量ＣＦを算出したが、これに限らない。たとえば、排気通路３４のうちのＧＰＦ３８の上流側であって触媒３６の直近に、圧力センサおよび温度センサを備え、それらの値と、吸入空気量Ｇａとに基づき、触媒内流量ＣＦを算出してもよい。

・「酸化量変数について」
たとえば酸化量Ｑｏｘのサンプリング周期を図３の処理の実行周期とし、酸化量Ｑｏｘを写像への入力としてもよい。

酸化量変数を、酸化量積算値ＩｎＱｏｘとする代わりに、酸化量Ｑｏｘの平均値としてもよい。
上記実施形態では、マップデータを用いて酸化量Ｑｏｘを算出したが、これに限らない。たとえば、吸入空気量Ｇａと下流側検出値ＡｆｄとからＧＰＦ３８に流入する酸素の流量を算出し、酸素の流量と酸素吸蔵量Ｃｏｘと、フィルタ温度Ｔｇｐｆと、ＰＭ堆積量ＤＰＭとを入力変数とし、酸化量Ｑｏｘを出力変数とするニューラルネットワークに基づき酸化量Ｑｏｘを算出してもよい。

・「劣化変数について」
単一の劣化度合いＲｄを写像への入力とする代わりに、たとえば図３の処理の周期の間に劣化度合いＲｄを複数回サンプリングし、それらの時系列データを写像への入力としたり、それらの平均値を写像への入力としたり、してもよい。

・「写像への入力について」
たとえば、酸化量積算値ＩｎＱｏｘ等の酸化量変数に代えて、酸化量推定処理Ｍ２２の入力変数の全てを酸素吸蔵量Ｃｏｘを出力する写像への入力としてもよい。またたとえば、フィルタ温度平均値Ｔｇｐｆａｖｅ等の温度変数に代えて、温度推定処理Ｍ２０の入力変数の全てを酸素吸蔵量Ｃｏｘを出力する写像への入力としてもよい。

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

なお、写像への入力に酸素吸蔵量Ｃｏｘの算出対象となる触媒の下流の空燃比センサの検出値を含めないことは必須ではない。酸素吸蔵量Ｃｏｘの前回値に基づき酸素吸蔵量Ｃｏｘを更新する写像において、下流側の空燃比センサの検出値をさらに含めるなら、過不足量変数に基づく酸素吸蔵量の変化量を修正しつつ酸素吸蔵量Ｃｏｘを更新することができることから、酸素吸蔵量Ｃｏｘをより高精度に算出できる。

・「写像データについて」
図５の記載によれば、ニューラルネットワークの中間層の層数は、２層よりも多い表現となっているが、これに限らない。

上記実施形態では、活性化関数ｈ，ｈ１，ｈ２，…ｈαを、ハイパボリックタンジェントとしたが、これに限らない。たとえば活性化関数ｈ，ｈ１，ｈ２，…ｈαを、ＲｅＬＵとしてもよい。またとえば、活性化関数ｈ，ｈ１，ｈ２，…ｈαをロジスティックジグモイド関数としてもよい。

・「写像について」
酸素吸蔵量Ｃｏｘを直接出力する写像に限らない。たとえば、酸素吸蔵量Ｃｏｘの変化量を出力する写像を含んでもよい。その場合、変化量と、酸素吸蔵量Ｃｏｘの前回値との和によって、酸素吸蔵量Ｃｏｘを更新すればよい。

・「機械学習のアルゴリズムについて」
機械学習のアルゴリズムとしては、ニューラルネットワークを用いるものに限らない。たとえば、回帰式を用いてもよい。これは、上記ニューラルネットワークにおいて中間層を備えないものに相当する。

・「再生処理について」
上記構成では、点火装置２８を、排気の温度を上昇させるための内燃機関１０の操作部として、点火装置２８を操作対象としたが、これに限らない。たとえば、燃料噴射弁２６を操作対象としてもよい。

・「データ解析装置について」
たとえば図３に例示するＳ１８，Ｓ２０の処理等をセンター１２０によって実行してもよい。

図５（ｂ）の処理を、たとえばユーザが所持する携帯端末によって実行してもよい。これは、携帯端末に図５（ｂ）の処理を実行するアプリケーションプログラムをインストールしておくことにより実現できる。なお、この際、たとえば、Ｓ４６の処理におけるデータの送信が有効な距離が車両の長さ程度である設定とするなら、車両ＩＤの送受信処理を削除してもよい。

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

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

・「コンピュータについて」
コンピュータとしては、車両に搭載されたＣＰＵ７２およびＲＯＭ７４等の実行装置と、センター１２０が備えるＣＰＵ１２２およびＲＯＭ１２４等の実行装置とから構成されるものに限らない。たとえば、車両に搭載された実行装置とセンター１２０が備える実行装置と、ユーザの携帯端末内のＣＰＵおよびＲＯＭ等の実行装置とによって、構成してもよい。これは、たとえば「写像について」の欄に記載したように、写像の出力が酸素吸蔵量Ｃｏｘの変化量である場合において、Ｓ４６の処理において、酸素吸蔵量Ｃｏｘの変化量を携帯端末に送信することとし、携帯端末において、酸素吸蔵量Ｃｏｘを算出することで実現できる。この場合、携帯端末が車両に酸素吸蔵量Ｃｏｘを送信する。

・「酸素吸蔵量の推定対象となる触媒について」
上記実施形態では、酸素吸蔵量の推定対象となる触媒を、ＧＰＦ３８としたが、これに限らず、触媒３６としてもよい。また、酸素吸蔵量の推定対象となる触媒をＧＰＦ３８としつつも、ＧＰＦ３８と触媒３６との配置を逆としてもよい。なお、こうした場合には、上流側検出値Ａｆｕに基づき過不足量変数を算出、または構成する。

・「内燃機関について」
上記実施形態では、燃料噴射弁として、燃焼室２４内に燃料を噴射する筒内噴射弁を例示したがこれに限らない。たとえば吸気通路１２に燃料を噴射するポート噴射弁であってもよい。またたとえば、ポート噴射弁と筒内噴射弁との双方を備えてもよい。

内燃機関としては、火花点火式内燃機関に限らず、たとえば燃料として軽油などを用いる圧縮着火式内燃機関等であってもよい。
・「そのほか」
車両としては、車両の推力を生成する装置が内燃機関のみの車両に限らない。たとえば、パラレルハイブリッド車やシリーズハイブリッド車、シリーズ・パラレルハイブリッド車であってもよい。

１０…内燃機関、１２…吸気通路、１４…スロットルバルブ、１８…吸気バルブ、２０…シリンダ、２２…ピストン、２４…燃焼室、２６…燃料噴射弁、２８…点火装置、３０…クランク軸、３２…排気バルブ、３４…排気通路、３６…触媒、３８…ＧＰＦ、４０…タイミングチェーン、４２…吸気側カム軸、４４…排気側カム軸、５０…トルクコンバータ、５２…変速装置、６０…駆動輪、７０…制御装置、７２…ＣＰＵ、７４…ＲＯＭ、７４ａ…吸蔵量推定プログラム、７４ｂ…吸蔵量推定サブプログラム、７６…記憶装置、７６ａ…写像データ、７７…周辺回路、７８…ローカルネットワーク、７９…通信機、８０…エアフローメータ、８２…クランク角センサ、８４…上流側空燃比センサ、８６…下流側空燃比センサ、８８…車速センサ、１１０…ネットワーク、１２０…センター、１２２…ＣＰＵ、１２４…ＲＯＭ、１２４ａ…吸蔵量推定メインプログラム、１２６…記憶装置
１２６ａ…写像データ、１２７…周辺回路、１２８…ローカルネットワーク、１２９…通信機。

Claims (13)

1. 内燃機関の排気通路に設けられた触媒の酸素吸蔵量を推定する酸素吸蔵量推定装置であって、
   記憶装置と、実行装置と、を備え、
   前記記憶装置は、前記触媒に流入する流体に含まれる酸素と過不足なく反応する燃料量に対する実際の燃料量の過不足量に応じた変数である過不足量変数と、前記触媒の酸素吸蔵量に関する変数である吸蔵量変数の前回値とを一部に含んだ複数の変数を入力とし、前記吸蔵量変数を出力する写像を規定するデータである写像データを記憶しており、
   前記実行装置は、前記複数の変数を取得する取得処理、該取得処理によって取得された前記複数の変数を入力とする前記写像の出力に基づき前記吸蔵量変数の値を繰り返し算出する吸蔵量変数算出処理、および前記吸蔵量変数算出処理の算出結果に基づき、所定のハードウェアを操作する操作処理を実行し、
   前記写像データは、機械学習によって学習されたデータを含む酸素吸蔵量推定装置。
2. 前記複数の変数には、前記触媒の温度に関する変数である温度変数が含まれる請求項１記載の酸素吸蔵量推定装置。
3. 前記複数の変数には、前記触媒に流入する流体の流量に関する変数である流量変数が含まれる請求項１または２記載の酸素吸蔵量推定装置。
4. 前記過不足量変数は、前記触媒の上流に設けられた空燃比センサの検出値と前記触媒に流入する流体の流量とに基づき算出される所定期間内の前記過不足量の積算値に関する変数である請求項１〜３のいずれか１項に記載の酸素吸蔵量推定装置。
5. 前記触媒は、下流側触媒であり、
   前記排気通路のうちの前記下流側触媒の上流には、上流側触媒が設けられており、
   前記空燃比センサは、前記上流側触媒と前記下流側触媒との間に設けられている請求項４記載の酸素吸蔵量推定装置。
6. 前記複数の変数には、前記触媒の劣化度合いに関する変数である劣化変数が含まれる請求項１〜５のいずれか１項に記載の酸素吸蔵量推定装置。
7. 前記触媒は、排気中の粒子状物質を捕集するフィルタに担持されたものであり、
   前記複数の変数には、前記フィルタに捕集されている粒子状物質の酸化量に関する変数である酸化量変数が含まれる請求項１〜６のいずれか１項に記載の酸素吸蔵量推定装置。
8. 前記触媒は、排気中の粒子状物質を捕集するフィルタに担持されたものであり、
   前記実行装置は、前記吸蔵量変数算出処理によって算出された前記吸蔵量変数の値に基づき、前記フィルタに捕集されている前記粒子状物質の量であるＰＭ堆積量を算出する処理を実行し、
   前記操作処理は、前記フィルタに捕集された前記粒子状物質を燃焼させるために、前記所定のハードウェアとしての前記内燃機関の操作部のうちの排気の温度を上昇させる操作部を操作する再生処理を含む請求項１〜７のいずれか１項に記載の酸素吸蔵量推定装置。
9. 前記触媒は、下流側触媒であり、
   前記排気通路のうちの前記下流側触媒の上流には、上流側触媒が設けられており、
   前記操作処理は、前記酸素吸蔵量が所定量以下となる場合、前記所定量よりも大きい場合と比較して前記内燃機関の燃焼室内における混合気の空燃比の、理論空燃比に対するリーン化度合いを大きくすべく前記所定のハードウェアとしての前記内燃機関の燃料噴射弁を操作する処理を含む請求項１〜８のいずれか１項に記載の酸素吸蔵量推定装置。
10. 請求項１〜９のいずれか１項に記載の前記実行装置および前記記憶装置を備え、
    前記実行装置は、第１実行装置および第２実行装置を含み、
    前記第１実行装置は、車両に搭載されて且つ、前記取得処理と、前記取得処理によって取得されたデータを車両の外部に送信する車両側送信処理と、前記吸蔵量変数算出処理によって算出された前記吸蔵量変数の値に基づく信号を受信する車両側受信処理と、前記操作処理と、を実行し、
    前記第２実行装置は、前記車両の外部に配置されて且つ、前記車両側送信処理によって送信されたデータを受信する外部側受信処理と、前記吸蔵量変数算出処理と、前記吸蔵量変数算出処理によって算出された前記吸蔵量変数の値に基づく信号を前記車両に送信する外部側送信処理と、を実行する酸素吸蔵量推定システム。
11. 請求項１０記載の前記第２実行装置および前記記憶装置を備えるデータ解析装置。
12. 請求項１０記載の前記第１実行装置を備える内燃機関の制御装置。
13. 請求項１〜９のいずれか１項に記載の前記取得処理、前記吸蔵量変数算出処理、および前記操作処理をコンピュータによって実行させる酸素吸蔵量推定方法。