催化剂温度推定装置、催化剂温度推定系统、数据解析装置及内燃机的控制装置的制作方法

本公开涉及催化剂温度推定装置、催化剂温度推定系统、数据解析装置及内燃机的控制装置。

背景技术：

例如在日本特开2015-117621号公报中记载了推定在内燃机的排气通路设置的催化剂的温度的装置。该装置使用许多映像数据来推定过渡状态下的催化剂的温度。

在为了推定过渡性的温度而使用许多映像数据的情况下，这些各映像数据的适配工时变大。

技术实现要素：

以下，对本公开的多个方案及其作用效果进行记载。

方案1.提供一种构成为推定在内燃机的排气通路设置的催化剂的温度的催化剂温度推定装置。所述催化剂温度推定装置具备存储装置和处理电路(processingcircuitry)，所述存储装置存储有对使用多个输入变量来输出所述催化剂的温度的推定值的映射进行规定的数据即映射数据，所述多个输入变量包括外气(外部气体)温变量及过剩量变量中的至少1个变量，所述外气温变量是与所述内燃机的周围的外气的温度相关的变量，与向所述催化剂流入的流体中包含的氧没有过量或不足地正好反应的燃料的量是理想燃料量(idealfuelamount)，所述过剩量变量是与实际向所述催化剂流入的燃料的量相对于该理想燃料量的过剩量相应的变量，所述多个输入变量还包括与向所述催化剂流入的流体的能量相关的状态变量即流体能量变量及所述催化剂的温度的推定值的上次值，所述处理电路构成为执行：取得处理，取得所述至少1个变量、所述流体能量变量及所述催化剂的温度的推定值的上次值；温度算出处理，基于使用由该取得处理取得的数据作为输入的所述映射的输出来反复算出所述催化剂的温度的推定值；及操作处理，基于所述催化剂的温度的推定值，操作用于调整所述催化剂的温度的所述内燃机的操作部，

所述映射数据包括通过机器学习而学习到的数据。

在上述构成中，通过基于催化剂的温度的推定值的上次值来算出催化剂的温度的推定值，能够反映相对于上次的温度(而非催化剂的稳定状态的温度)的变化来算出催化剂的温度。换言之，在上述构成中，能够基于催化剂的温度的推定值的上次值和相对于上次的催化剂的温度的变化来算出催化剂的温度。另外，在上述构成中，在向映射的输入中可以包括外气温变量。在向映射的输入中包括外气温变量的情况下，能够反映催化剂的热量的流出速度根据外气温而变化地算出催化剂的温度的推定值。由此，在向映射的输入中包括外气温变量的情况下，与在向映射的输入中不包括外气温变量的情况相比，能够提高精度。另外，在上述构成中，在向映射的输入中可以包括过剩量变量。在向映射的输入中包括过剩量变量的情况下，能够掌握在向催化剂吸藏氧时产生的热量、吸藏于催化剂的氧使燃料氧化时的氧化热地算出催化剂的温度的推定值。由此，在向映射的输入中包括过剩量变量的情况下，与在向映射的输入中不包括过剩量变量的情况相比能够提高精度。而且，在假设将催化剂温度的推定值通过使用外气温变量、过剩量变量作为输入的映像数据来算出的情况下，与不使用外气温变量、过剩量变量作为输入的情况相比适配工时增大。相对于此，在上述构成中，通过将映射数据的生成的至少一部分利用机器学习来进行，能够减轻适配工时。

方案2.在上述方案1所述的催化剂温度推定装置中，所述内燃机在所述排气通路中的所述催化剂的上游具备增压器，所述排气通路具备绕过所述增压器的绕行通路，由废气旁通阀容许所述绕行通路的流路截面积的调整，在所述映射的输入中另外于所述流体能量变量地包括与所述绕行通路的流路截面积相关的变量即流路变量，所述取得处理包括取得所述流路变量的处理，所述温度算出处理包括基于还使用所述流路变量作为向所述映射的输入的所述映射的输出来算出所述推定值的处理。

增压器由于比热大，所以具有向催化剂流入的排气的温度根据向催化剂流入的流体中的通过增压器而向催化剂流入的流体的比例而不同的倾向。于是，在上述构成中，通过基于流路变量来算出催化剂的温度的推定值，与不使用流路变量的情况相比，能够提高催化剂的温度的推定值的精度。

方案3.在上述方案1或2所述的催化剂温度推定装置中，在所述流体能量变量中包括与向所述催化剂流入的流体的温度相关的变量即温度变量，在所述映射的输入中另外于所述流体能量变量地包括与所述内燃机的点火正时相关的变量即点火变量，所述取得处理包括取得所述点火变量的处理，所述温度算出处理包括基于还使用所述点火变量作为向所述映射的输入的所述映射的输出来算出所述推定值的处理。

越使点火正时延迟，则所谓的后燃现象越显著。后燃现象是指燃料在燃烧室中不燃烧而在从燃烧室排出到排气通路后燃烧的现象。并且，催化剂的受热量根据后燃的程度而变化。于是，在上述构成中，通过基于点火变量来算出催化剂的温度的推定值，与不使用点火变量的情况相比，能够提高推定值的精度。

方案4.在上述方案1～3中任一个所述的催化剂温度推定装置中，所述催化剂担载于构成为捕集流入的流体中的pm的过滤器，在所述映射的输入中包括与堆积于所述过滤器的pm的量相关的变量即堆积量变量，所述取得处理包括取得所述堆积量变量的处理，所述温度算出处理包括基于还使用所述堆积量变量作为向所述映射的输入的所述映射的输出来算出所述推定值的处理。

若氧向捕集有pm的过滤器流入，则pm被氧化而产生氧化热，因氧化热而导致过滤器及催化剂的温度上升。于是，在上述构成中，通过基于堆积量变量来算出催化剂的温度的推定值，与不使用堆积量变量的情况相比，能够提高推定值的精度。

方案5.在上述方案1～4中任一个所述的催化剂温度推定装置中，所述催化剂被分割为在所述流体的流动方向上并列的n个部分区域，所述n个部分区域从上游侧起依次是第1部分区域～第n部分区域，所述取得处理包括作为所述催化剂的温度的推定值的上次值而取得所述第1部分区域～第n部分区域的各自的温度的推定值的上次值的处理，所述映射是多个映射中的1个，该多个映射包括输出所述第1部分区域的温度的推定值的映射即第1映射和输出第i部分区域的温度的推定值的映射即第i映射，在此，i是2以上且n以下的整数，所述第1映射将由所述取得处理取得的变量中的位于比所述第1部分区域靠下游处的所述部分区域的所述推定值的上次值以外的变量至少作为输入使用，所述第i映射至少使用第i-1部分区域的温度的推定值和第i部分区域的所述推定值的上次值作为输入，所述温度算出处理包括以下处理：利用通过将由所述取得处理取得的变量中的位于比所述第1部分区域靠下游处的所述部分区域的所述推定值的上次值以外的变量至少作为所述第1映射的输入使用而算出所述第1部分区域的温度的推定值的处理、和通过至少使用第i-1部分区域的温度的推定值和所述第i部分区域的所述推定值的上次值作为所述第i映射的输入而算出所述第i部分区域的温度的推定值的处理，算出所述第1部分区域～第n部分区域的各自的温度的推定值。

在上述构成中，通过基于第i-1部分区域的温度的推定值来推定第i部分区域的温度，能够考虑第i部分区域与第i-1部分区域的热交换来推定第i部分区域的温度。因此，与利用单个映射来构成算出单个催化剂的温度的映射的情况相比，在上述构成中，能够简易地反映催化剂的部分区域间的热交换。由此，在上述构成中，能够简化各映射的构造并提高温度的推定精度。

方案6.在上述方案1～5中任一个所述的催化剂温度推定装置中，所述映射是多个映射中的1个，该多个映射包括稳定映射及时间常数映射，所述稳定映射使用所述流体能量变量、以及所述外气温变量和所述过剩量变量中的至少1个变量作为输入，输出在所述内燃机正在稳定运转时所述催化剂的温度所收敛的值即稳定温度，所述时间常数映射使用与所述内燃机的吸入空气量相关的变量即空气量变量、所述稳定温度及所述推定值的上次值作为输入，输出确定所述催化剂的温度收敛于所述稳定温度的时间常数的变量即时间常数变量，所述取得处理包括取得所述空气量变量的处理，所述温度算出处理包括：稳定算出处理，基于使用所述流体能量变量、以及所述外气温变量和所述过剩量变量中的至少1个变量作为输入的所述稳定映射的输出来算出所述稳定温度；时间常数算出处理，通过使用所述空气量变量、所述稳定温度及所述推定值的上次值作为输入的所述时间常数映射来算出所述时间常数变量；及通过根据由所述时间常数算出处理算出的所述时间常数变量使所述催化剂的温度的推定值向所述稳定温度接近来算出所述推定值的处理，规定所述稳定映射的映射数据是通过机器学习而学习到的数据。

在上述构成中，通过稳定状态的温度和时间常数变量，也能够推定催化剂的温度的过渡性的行为。在此，在假设将稳定状态的温度通过使用外气温变量、过剩量变量作为输入的映像数据来算出的情况下，与不使用外气温变量、过剩量变量作为输入的情况相比，适配工时增大。相对于此，在上述构成中，通过利用机器学习生成映射数据，能够减轻适配工时。

方案7.在上述方案1所述的催化剂温度推定装置中，所述映射除了所述催化剂的温度的推定值的上次值之外还使用流体能量变量的时序数据作为输入来输出所述催化剂的温度的推定值，所述取得处理包括作为所述流体能量变量而取得所述流体能量变量的时序数据的处理，所述温度算出处理进行的使用所述流体能量变量作为向所述映射的输入的所述推定值的算出处理是使用所述流体能量变量的时序数据作为向所述映射的输入的所述推定值的算出处理。

在上述构成中，由于基于流体能量变量的时序数据来推定催化剂的温度，所以与使用流体能量变量的单个采样值的情况相比，能够使用推定值的算出周期中的关于流体能量的更高精度的信息，进而能够提高温度的推定精度。

方案8.在上述方案7所述的催化剂温度推定装置中，所述流体能量变量的时序数据包括与从所述排气通路中的所述催化剂的上游侧在预定期间向所述催化剂流入的流体的温度相关的变量即温度变量的时序数据。

在上述构成中，通过使用催化剂的上游侧的流体的温度变量的时序数据来构成流体能量变量，能够高精度地表现向催化剂流入的流体的能量流量。

方案9.在上述方案8所述的催化剂温度推定装置中，所述流体能量变量的时序数据构成为包括所述预定期间中的所述温度变量的时序数据和所述预定期间中的与所述内燃机的吸入空气量相关的变量即空气量变量，所述预定期间中的所述空气量变量与所述温度变量的时序数据相比采样数少。

由于根据流体的温度和空气量而流体所具有的热能的流量确定，所以根据上述构成，能够将流体能量变量设为高精度地表现流体所具有的热能流量的变量。而且，在上述构成中，通过使单个空气量变量的采样值与温度变量的一些采样值对应，能够削减映射的输入变量的维度。

方案10.在上述方案1～9中任一个所述的催化剂温度推定装置中，所述映射数据是多个种类的映射数据中的1个种类，所述存储装置存储有所述多个种类的映射数据，所述温度算出处理包括选择所述多个种类的映射数据中的1个作为为了算出所述催化剂的温度的推定值而使用的映射数据的选择处理。

在构成能够在所有状况下高精度地输出催化剂的温度的推定值的单个映射的情况下，映射的构造容易复杂化。于是，在上述构成中，设置多个种类的映射数据。由此，能够根据状况而选择合适的映射。设置了多个种类的映射数据的情况下的多个种类的映射的各自的构造与仅设置了单个映射的情况相比容易简化。

方案11.在上述方案10所述的催化剂温度推定装置中，所述存储装置存储有对与向所述内燃机的燃烧室的燃料供给的有无、所述催化剂的预热处理的有无及所述催化剂的升温处理的有无的至少1个相应的分别的映射进行规定的多个种类的映射数据，所述选择处理包括选择所述多个种类的映射数据中的1个作为为了算出所述催化剂的温度的推定值而使用的映射数据的处理。

根据燃料供给的有无、催化剂的预热处理的有无、升温处理的有无，催化剂的受热量大不相同。因而，在以单个映射来应对它们的情况下，映射的构造容易复杂化。相对于此，在上述构成中，通过根据燃料供给的有无、催化剂的预热处理的有无、升温处理的有无来选择用于算出温度的推定值的映射，能够将各映射设为对于燃料供给的有无、催化剂的预热处理的有无、升温处理的有无特定化的映射，进而容易简化多个种类的映射的各自的构造。

方案12.在上述方案1～11中任一项所述的催化剂温度推定装置中，所述操作处理包括在所述催化剂的温度为预定温度以上的情况下与低于预定温度的情况相比使在所述内燃机的燃烧室中应该燃烧的混合气的空燃比浓的处理。

在上述构成中，基于上述推定值，为了降低向催化剂流入的流体的温度以避免催化剂的温度过度变高，执行将空燃比控制成浓的处理。因此，能够基于精度高的温度信息来进行将空燃比控制成浓的处理的执行的可否判定，因此能够抑制不必要地将空燃比控制成浓。

方案13.提供一种催化剂温度推定系统，具备上述方案1～12中任一项所述的所述处理电路及所述存储装置。所述处理电路包括第1执行装置及第2执行装置，所述第1执行装置搭载于车辆，且构成为执行所述取得处理、将由所述取得处理取得的数据向车辆的外部发送的车辆侧发送处理、接收基于由所述温度算出处理算出的推定值的信号的车辆侧接收处理及所述操作处理，所述第2执行装置配置于所述车辆的外部，且构成为执行接收由所述车辆侧发送处理发送出的数据的外部侧接收处理、所述温度算出处理及将基于由所述温度算出处理算出的推定值的信号向所述车辆发送的外部侧发送处理。

在上述构成中，通过将温度算出处理在车辆的外部执行，能够减轻车载装置的运算负荷。

方案14.提供一种数据解析装置，具备上述方案13所述的所述第2执行装置及所述存储装置。

方案15.提供一种内燃机的控制装置，具备上述方案13所述的所述第1执行装置。

附图说明

图1是示出第1实施方式的控制装置及车辆的驱动系统的结构的图。

图2是示出第1实施方式的控制装置所执行的处理的一部分的框图。

图3是示出第1实施方式的催化剂温度推定处理的顺序的流程图。

图4是示出第1实施方式的生成映射数据的系统的图。

图5是示出第1实施方式的映射数据的学习处理的顺序的流程图。

图6是示出第2实施方式的催化剂温度推定处理的顺序的流程图。

图7是示出第3实施方式的选择处理的顺序的流程图。

图8是示出第4实施方式的催化剂的部分区域的图。

图9是示出第4实施方式的催化剂温度推定处理的顺序的流程图。

图10是示出第5实施方式的催化剂温度推定处理的顺序的流程图。

图11是示出第6实施方式的催化剂温度推定系统的构成的图。

图12是示出第6实施方式的催化剂温度推定系统所执行的处理的顺序的流程图。

具体实施方式

<第1实施方式>

以下，参照附图对催化剂温度推定装置的第1实施方式进行说明。

在图1所示的搭载于车辆vc的内燃机10中，从进气通路12吸入了的空气经由增压器14而向下游流动，伴随于进气门16的打开而向燃烧室18流入。在内燃机10设置有向燃烧室18直接喷射燃料的缸内喷射阀20、产生火花放电的点火装置22。在燃烧室18中，空气与燃料的混合气用于燃烧，通过燃烧而产生的能量作为曲轴24的旋转能量被取出。用于燃烧后的混合气伴随于排气门26的打开而作为排气向排气通路30排出。在排气通路30中的增压器14的下游设置有gpf34，gpf34是捕集排气中的颗粒状物质的过滤器，担载有具有氧吸藏能力的三元催化剂。另外，在gpf34的下游设置有催化剂36，催化剂36是具有氧吸藏能力的三元催化剂。另外，排气通路30具备使排气绕过增压器14而向gpf34流动的绕行通路40。在绕行通路40设置有调整其流路截面积的废气旁通阀(以下，记为wgv42)。

此外，在曲轴24经由变矩器50及变速装置52而机械连结有驱动轮60。

控制装置70以内燃机10为控制对象，为了控制作为其控制量的转矩、排气成分比率等而操作缸内喷射阀20、点火装置22、wgv42等内燃机10的操作部。此外，在图1中记载了缸内喷射阀20、点火装置22及wgv42各自的操作信号ms1～ms3。

控制装置70在控制量的控制时，参照由空气流量计80检测的吸入空气量ga、由设置于gpf34的上游的排气温传感器82检测的排气温texu、设置于gpf34的上游侧的上游侧空燃比传感器84的检测值即上游侧检测值afu。另外，控制装置70参照设置于gpf34与催化剂36之间的下游侧空燃比传感器86的检测值即下游侧检测值afd、曲轴角传感器88的输出信号scr、由车速传感器90检测的车速spd、由外气温传感器92检测的外气温to。

控制装置70具备cpu72、rom74、作为能够电改写的非易失性存储器的存储装置76及周边电路77，它们能够通过本地网络78而通信。此外，周边电路77包括生成对内部的动作进行规定的时钟信号的电路、电源电路、复位电路等。

控制装置70通过cpu72执行存储于rom74的程序来执行上述控制量的控制。

图2示出通过cpu72执行存储于rom74的程序而实现的处理的一部分。

基础喷射量算出处理m10是基于填充效率η来算出用于使燃烧室18内的混合气的空燃比成为目标空燃比的燃料量的基础值即基础喷射量qb的处理。详细而言，基础喷射量算出处理m10例如在填充效率η由百分率表现的情况下，设为通过对用于使空燃比成为目标空燃比的填充效率η的每1％的燃料量qth乘以填充效率η来算出基础喷射量qb的处理即可。基础喷射量qb是基于向燃烧室18内填充的空气量，为了将空燃比控制成目标空燃比而算出的燃料量。在本实施方式中，作为目标空燃比，例示理论空燃比。此外，填充效率η是确定向燃烧室18内填充的空气量的参数，由cpu72基于转速ne及吸入空气量ga而算出。另外，转速ne基于曲轴角传感器88的输出信号scr而由cpu72算出。

反馈处理m12是将对作为用于将上游侧检测值afu反馈控制成目标值afu*的操作量即反馈操作量的基础喷射量qb的修正比率δ加上“1”而得到的反馈修正系数kaf算出并输出的处理。详细而言，反馈处理m12将以上游侧检测值afu与目标值afu*之差为输入的比例要素及微分要素的各输出值和将与该差相应的值的累计值保持并输出的积分要素的输出值之和设为修正比率δ。

催化剂温度抑制处理m14是在gpf34的温度即催化剂温度tcat成为预定温度以上的情况下，为了保护gpf34而将增量系数kot算出为比“1”大的值的处理。此外，在催化剂温度tcat低于预定温度的情况下，增量系数kot被设为“1”。

要求喷射量算出处理m16是通过对基础喷射量qb乘以反馈修正系数kaf和增量系数kot来算出要求喷射量qd的处理。此外，在本实施方式中，在增量系数kot比“1”大的情况下，停止反馈处理m12，将反馈修正系数kaf固定。

喷射阀操作处理m18是基于要求喷射量qd，为了操作缸内喷射阀20而向缸内喷射阀20输出操作信号ms1的处理。

催化剂温度推定处理m20是推定催化剂温度tcat的处理。将在后面对此进行详述。

pm堆积量算出处理m22是基于转速ne、填充效率η、上游侧检测值afu、催化剂温度tcat等来算出pm堆积量dpm的处理。在此，pm堆积量dpm是堆积于gpf34的颗粒状物质即pm的量。详细而言，pm堆积量算出处理m22包括基于以转速ne及填充效率η为输入变量且以向排气通路30排出的pm的量为输出变量的映像数据来对排出的pm的量进行映像运算的处理。另外，pm堆积量算出处理m22包括将排出的pm中的由gpf34捕集的比例在pm堆积量dpm小的情况下与多的情况相比算出得大的处理。另外，pm堆积量算出处理m22包括在上游侧检测值afu比理论空燃比稀的情况下将在gpf34中被氧化的pm量在催化剂温度tcat高的情况下与低的情况相比算出得大的处理。

此外，映像数据是输入变量的离散的值和与输入变量的值的各自对应的输出变量的值的数据组。另外，映像运算例如设为以下处理即可：在输入变量的值与映像数据的输入变量的值的任一者一致的情况下，将对应的映像数据的输出变量的值设为运算结果，而在不一致的情况下，将通过映像数据中包含的多个输出变量的值的插补而得到的值设为运算结果。

再生处理m24是在pm堆积量dpm成为预定量以上的情况下，操作缸内喷射阀20、点火装置22等内燃机10的操作部中的用于使排气的温度上升的操作部而执行使gpf34的温度上升的升温控制，将捕集于gpf34的pm氧化除去的处理。详细而言，再生处理m24包括通过升温控制而使催化剂温度tcat成为预定范围内地进行控制的处理。

下游侧通电处理m26是在内燃机10的启动后基于催化剂温度tcat而开始下游侧空燃比传感器86的通电的处理。在本实施方式中，下游侧通电处理m26设为以下处理：将催化剂温度tcat视为下游侧空燃比传感器86的温度，通过催化剂温度tcat成为规定值以上而开始下游侧空燃比传感器86的通电。

图3示出催化剂温度推定处理m20的顺序。图3所示的处理通过cpu72例如以预定周期反复执行存储于图1所示的rom74的温度推定程序74a而实现。此外，以下，利用在开头标注有“s”的数字来表现各处理的步骤编号。

在图3所示的一系列处理中，cpu72首先取得关于排气温平均值texuave、上游侧平均值afuave、吸入空气量ga、转速ne及填充效率η的各自的、预定期间内的时序数据、和上次在图3的处理中算出的催化剂温度tcat即催化剂温度tcat的上次值(s10)。以下，以采样定时从旧到新的顺序，设为“1、2、…、sn”，例如将转速ne的时序数据记载为“ne(1)～ne(sn)”。在此，“sn”是各变量的时序数据中包含的数据数。

排气温平均值texuave是上述时序数据的采样间隔中的排气温texu的平均值。即，cpu72在时序数据的采样间隔的期间将排气温texu多次采样，算出它们的平均值，设为排气温平均值texuave。同样，上游侧平均值afuave是上述时序数据的采样间隔中的上游侧检测值afu的平均值。

接着，cpu72对输出催化剂温度tcat的映射的输入变量x(1)～x(5sn+1)代入通过s10的处理而取得的值(s12)。即，若设为m＝1～sn，则cpu72对输入变量x(m)代入排气温平均值texuave(m)，对输入变量x(sn+m)代入上游侧平均值afuave(m)，对输入变量x(2sn+m)代入吸入空气量ga(m)，对输入变量x(3sn+m)代入转速ne(m)。另外，cpu72对输入变量x(4sn+m)代入填充效率η(m)，对输入变量x(5sn+1)代入催化剂温度tcat的上次值。

接着，cpu72通过将输入变量x(1)～x(5sn+1)向由存储于图1所示的存储装置76的映射数据76a规定的映射输入来算出催化剂温度tcat(s14)。

在本实施方式中，该映射由中间层是“α”个且各中间层的活性化函数h1～hα是双曲正切函数且输出层的活性化函数f是relu的神经网络构成。此外，relu是将输入和零中的不小的一方输出的函数。例如，第1中间层的各节点的值通过将对由系数w(1)ji(j＝0～n1，i＝0～5sn+1)规定的线性映射输入了上述输入变量x(1)～x(5sn+1)时的输出向活性化函数h1输入而生成。即，若设为m＝1、2、…、α，则第m中间层的各节点的值通过将由系数w(m)规定的线性映射的输出向活性化函数hm输入而生成。图3所示的值n1、n2、…、nα分别是第1、第2、…、第α中间层的节点数。顺便一提，w(1)j0等是偏置参数(biasparameter)，输入变量x(0)定义为“1”。

此外，cpu72在s14的处理完成的情况下，一度结束图3所示的一系列处理。顺便一提，在最初执行图3的处理的情况下，作为催化剂温度tcat的上次值，使用预先确定的默认值即可。即使在默认值从实际的温度偏离的情况下，通过反复进行图3的处理，催化剂温度tcat也会向正确的值收敛。

接着，对映射数据76a的生成方法进行说明。

图4示出生成映射数据76a的系统。

如图4所示，在本实施方式中，对内燃机10的曲轴24经由变矩器50及变速装置52而机械连结测力计(dynamometer)100。并且，使内燃机10工作时的各种各样的状态变量由传感器群102检测，检测结果向作为生成映射数据76a的计算机的适配装置104输入。此外，传感器群102包括作为检测用于生成向映射的输入的值的传感器的空气流量计80、排气温传感器82、上游侧空燃比传感器84等。另外，传感器群102包括检测gpf34的温度的催化剂温度传感器。

图5示出映射数据的生成处理的顺序。图5所示的处理由适配装置104执行。此外，图5所示的处理例如通过在适配装置104具备cpu及rom且cpu执行存储于rom的程序来实现即可。

在图5所示的一系列处理中，适配装置104首先基于传感器群102的检测结果，取得与在s10的处理中取得的数据相同的数据作为训练数据(s20)。此外，在此，与取得的定时同步地取得上述的催化剂温度传感器的检测值作为训练数据中的教师数据。

接着，适配装置104以s12的处理的要领，对输入变量x(1)～x(5sn+1)代入教师数据以外的训练数据(s22)。然后，适配装置104以s14的处理的要领，使用通过s22的处理而求出的输入变量x(1)～x(5sn+1)来算出催化剂温度tcat(s24)。然后，cpu72判定通过s24的处理而算出的催化剂温度tcat的样本数是否是预定以上(s26)。在此，为了是预定以上，要求通过使内燃机10的运转状态变化而在由转速ne及填充效率η规定的各种各样的工作点下算出催化剂温度tcat。

适配装置104在判定为不是预定以上的情况下(s26：否)，返回s20的处理。相对于此，cpu72在判定为是预定以上的情况下(s26：是)，以使作为教师数据的催化剂温度传感器的检测值与通过s24的处理而算出的催化剂温度tcat的各自之差的平方和最小化的方式更新系数w(1)ji、w(2)kj、…、w(α)1p(s28)。然后，适配装置104将系数w(1)ji、w(2)kj、…、w(α)1p作为已学习完的映射数据76a存储(s30)。

在此，对本实施方式的作用及效果进行说明。

映射数据76a作为对以排气温平均值texuave、上游侧平均值afuave、吸入空气量ga、转速ne及填充效率η各自的时序数据和催化剂温度tcat的上次值为输入且以催化剂温度tcat为输出的映射进行规定的映射数据而学习。在此，吸入空气量ga及排气温平均值texuave构成与向gpf34流入的流体的能量相关的状态变量即流体能量变量。另外，吸入空气量ga及上游侧平均值afuave构成与实际的燃料量相对于与向gpf34流入的流体中包含的氧没有过量和不足地正好反应的燃料量的过剩量相应的变量即过剩量变量。与向gpf34流入的流体中包含的氧没有过量和不足地正好反应的燃料的量被称作理想燃料量(idealfuelamount)。不过，过剩量有时成为负的值。即，在实际的燃料量相对于与向gpf34流入的流体中包含的氧没有过量和不足地正好反应的燃料量不足的情况下，成为负的值。

gpf34除了与向gpf34流入的流体进行热交换之外，还在吸藏流体中的氧时发热，另外通过流体中的燃料与吸藏的氧的氧化反应而发热。由它们引起的催化剂温度tcat从上次值起的变化量能够通过排气能量变量和过剩量变量来掌握，因此可认为能够通过排气能量变量和过剩量变量来算出催化剂温度tcat。

不过，在将使用这多个变量来输出催化剂温度tcat的映射通过映像数据的适配而进行情况下，适配工时容易变大。相对于此，在本实施方式中，通过使用机器学习，能够抑制适配工时。

根据以上说明的本实施方式，能够进一步得到以下记载的效果。

(1)不是将排气温平均值texuave、上游侧平均值afuave、吸入空气量ga、转速ne及填充效率η各自的单个采样值设为映射的输入，而是将时序数据设为映射的输入。由此，能够使用影响催化剂温度tcat的变量的波形信息来算出催化剂温度tcat，因此与使用单个采样值的情况相比，考虑催化剂温度tcat的算出周期的话容易提高精度。此外，以时序数据为输入变量且以催化剂温度tcat为输出变量的映像数据的适配工时巨大，并不现实，但在本实施方式中，通过取代映像数据而使用基于机器学习的已学习完模型，能够实现基于时序数据的催化剂温度tcat的算出。

(2)不是通过机器学习来学习随意且大量地输入内燃机10的各种各样的变量来算出催化剂温度tcat的映射，而是基于精通内燃机10的控制的发明人的见解，严选了向映射输入的变量。因而，与不使用发明人的见解的情况相比，能够减小神经网络的中间层的层数、时序数据的数据数sn，容易简化算出催化剂温度tcat的映射的构造。

(3)在映射的输入中包括构成规定内燃机10的工作点的工作点变量的转速ne及填充效率η。由于点火装置22、wgv42等内燃机10的操作部的操作量具有根据工作点而可变的倾向，所以通过将工作点变量设为映射的输入，能够反映操作量的差异地算出催化剂温度tcat。

(4)在上述高精度地算出的催化剂温度tcat成为预定温度以上的情况下，通过催化剂温度抑制处理m14而使增量系数kot比“1”大，使混合气的空燃比更浓。由此，与例如基于内燃机10的工作点将增量系数kot设为比“1”大的值的情况相比，能够仅在gpf34的温度过度高时将增量系数kot设定为比“1”大的值。

(5)基于上述高精度地算出的催化剂温度tcat，通过pm堆积量算出处理m22而算出了pm堆积量dpm。由此，能够高精度地算出pm堆积量dpm。而且，由此，能够高精度地判定通过再生处理m24而何时pm堆积量dpm减少至可以停止再生处理的量。

(6)基于上述高精度地算出的催化剂温度tcat，判定基于再生处理m24的升温控制的执行及停止。由此，能够高精度地控制gpf34的温度。

(7)基于上述高精度地算出的催化剂温度tcat成为规定值，判定了下游侧空燃比传感器86的通电开始。由此，不用相对于下游侧空燃比传感器86成为实际通电也无妨的温度的定时设置大的余裕，能够尽早开始通电。

<第2实施方式>

以下，关于第2实施方式，以与第1实施方式的不同点为中心，参照附图来说明。

在本实施方式中，算出吸入空气量ga、转速ne及填充效率η各自的时序数据中的一些的平均值，将它们设为映射的输入。以下，在图6中，为了便于说明，设为通过s10的处理而取得的各变量的时序数据的数据数sn是“5”的倍数来说明该实施方式。

图6示出在本实施方式中控制装置70执行的处理的顺序。图6所示的处理通过cpu72例如以预定周期反复执行存储于图1所示的rom74的温度推定程序74a来实现。在图6所示的处理中，关于与图3所示的处理对应的处理，为了方便而标注同一步骤编号。

在图6所示的一系列处理中，当s10的处理完成后，cpu72关于吸入空气量ga、转速ne及填充效率η的各自，以从旧到新的顺序算出各“sn/5”个平均值(s40)。即，例如，将吸入空气量ga(1)、ga(2)、…、ga(sn/5)的平均值设为吸入空气量平均值gaave(1)，将吸入空气量ga((sn/5)+1)、ga((sn/5)+2)、…、ga(2·(sn/5))设为吸入空气量平均值gaave(2)。这样，生成由吸入空气量平均值gaave、转速平均值neave及填充效率平均值ηave的各“5”个构成的时序数据。

接着，cpu72将通过s40的处理而生成的时序数据、在s10的处理中取得的排气温平均值texuave及上游侧平均值afuave各自的时序数据、及催化剂温度tcat的上次值向映射的输入变量x代入(s12a)。即，cpu72设为m＝1～sn，对输入变量x(m)代入排气温平均值texuave(m)，对输入变量x(sn+m)代入上游侧平均值afuave(m)。另外，cpu72设为m＝1～5，对输入变量x(2sn+m)代入吸入空气量平均值gaave(m)，对输入变量x(2sn+5+m)代入转速平均值neave(m)。另外，cpu72对输入变量x(2sn+10+m)代入填充效率平均值ηave(m)，对输入变量x(2sn+16)代入催化剂温度tcat的上次值。

然后，cpu72通过以在s12a中生成的输入变量x(1)～x(2sn+16)为输入且以催化剂温度tcat为输出的神经网络来算出催化剂温度tcat(s14a)。该神经网络与在s14的处理中例示的神经网络是同样的，但系数w(m)不同，尤其是，系数w(1)ji是“i＝0～2sn+16”。

cpu72在完成s14a的处理的情况下，一度结束图6所示的一系列处理。

这样，根据本实施方式，通过将吸入空气量平均值gaave、转速平均值neave及填充效率平均值ηave设为映射的输入，能够削减映射的输入的维度。此外，在本实施方式中，通过排气温平均值texuave的时序数据及吸入空气量平均值gaave的时序数据的协同配合而构成流体能量变量。在此，吸入空气量平均值gaave表示排气温平均值texuave的“sn/5”个量的采样期间中的吸入空气量。另外，通过上游侧平均值afuave的时序数据及吸入空气量平均值gaave的时序数据的协同配合而构成过剩量变量。在此，吸入空气量平均值gaave表示上游侧平均值afuave的“sn/5”个量的采样期间中的吸入空气量。

<第3实施方式>

以下，关于第3实施方式，以与第1实施方式的不同点为中心，参照附图来说明。

在本实施方式中，在存储装置76中，作为映射数据76a而存储4种映射数据。

图7示出选择使用上述4种映射数据的哪一个来算出催化剂温度tcat的处理的顺序。图7所示的处理通过由cpu72例如以预定周期反复执行存储于图1所示的rom74的温度推定程序74a来实现。

在图7所示的一系列处理中，cpu72首先判定是否是催化剂预热处理中(s42)。并且，cpu72在判定为是催化剂预热处理中的情况下(s42：是)，选择预热用映射数据(s44)。预热用映射数据是在执行着催化剂预热处理时专用的映射数据，是将催化剂预热处理时的数据作为训练数据而学习到的映射数据。

另一方面，cpu72在判定为不是催化剂预热处理中的情况下(s42：否)，判定是否是燃料切断处理等不从缸内喷射阀20喷射燃料的无喷射状态(s46)。并且，cpu72在判定为是无喷射状态的情况下(s46：是)，选择无喷射用映射数据(s48)。无喷射用映射数据是将在无喷射状态下采样到的时序数据作为训练数据而学习到的映射数据。

相对于此，cpu72在判定为不是无喷射状态的情况下(s46：否)，判定是否是基于再生处理m24的升温控制中(s50)。cpu72在判定为是升温控制中的情况下(s50：是)，选择升温用映射数据(s52)。升温用映射数据是将在升温控制中采样到的时序数据作为训练数据而学习到的映射数据。

相对于此，cpu72在判定为不是升温控制中的情况下(s50：否)，选择通常用映射数据(s54)。通常用映射数据是将在除了催化剂预热处理、无喷射状态及升温控制中之外的区域中采样到的时序数据作为训练数据而学习到的映射数据。

此外，cpu72在s44、s48、s52、s54的处理完成的情况下，一度结束图7所示的一系列处理。顺便一提，cpu72在变更在催化剂温度tcat的算出中使用的映射数据的情况下，将变更前的最后算出的催化剂温度tcat作为催化剂温度tcat的上次值，在刚变更后的s10的处理中取得。

这样，在本实施方式中，在催化剂预热处理中、无喷射状态、升温控制中及它们以外，使用不同的映射数据来算出催化剂温度tcat。在催化剂预热处理中、无喷射状态、升温控制中及其以外，向gpf34提供的能量互相大不相同。因而，在对这些互相不同的状况使用同一映射数据的情况下，为了应对互相大不相同的状况，中间层的层数变大，或者数据数sn变大，从而映射的构造容易复杂化。相对于此，在本实施方式中，由于在这4个状况下使用不同的映射数据，所以与对全部使用单个映射数据的情况相比，容易简化映射的构造。

<第4实施方式>

以下，关于第4实施方式，以与第1实施方式的不同点为中心，参照附图来说明。

在本实施方式中，如图8所示，将gpf34中的从上游侧到下游侧为止的区域分割为3个部分区域，从上游侧起依次设为第1部分区域a1、第2部分区域a2及第3部分区域a3，将这些部分区域的温度设为第1温度tcat1、第2温度tcat2及第3温度tcat3。

图9示出在本实施方式中控制装置70所执行的处理的顺序。图9所示的处理通过cpu72例如以预定周期反复执行存储于图1所示的rom74的温度推定程序74a来实现。

在图9所示的一系列处理中，cpu72首先关于下述的变量，分别取得单个采样值(s10b)。即，cpu72取得排气温平均值texuave、上游侧平均值afuave、吸入空气量ga、转速ne、填充效率η、点火正时平均值aigave、增量量平均值qiave、开口度平均值θwave、车速spd、pm堆积量dpm、外气温to、第1温度tcat1、第2温度tcat2、第3温度tcat3(s10b)。排气温平均值texuave、上游侧平均值afuave、点火正时平均值aigave、增量量平均值qiave及开口度平均值θwave分别是s10b的处理的周期中的排气温texu的平均值、上游侧检测值afu的平均值、点火正时aig的平均值、增量量qi的平均值及开口度θw的平均值。另外，增量量平均值qiave是要求喷射量qd相对于“qb·kaf”的增量量qi的平均值，可取负的值。增量量平均值qiave表示实际的燃料量相对于使混合气的空燃比成为理论空燃比所需的燃料量的多出或不足量，构成过剩量变量。另外，开口度θw是wgv42的开口度。此外，在s10b的处理中取得的第1温度tcat1、第2温度tcat2、第3温度tcat3都是上次值。

接着，cpu72将在s10b中取得的变量中的第2温度tcat2及第3温度tcat3以外的变量的值向输出第1温度tcat1的映射的输入变量代入(s60)。即，cpu72对输入变量x(1)代入排气温平均值texuave，对输入变量x(2)代入上游侧平均值afuave，对输入变量x(3)代入吸入空气量ga，对输入变量x(4)代入转速ne，对输入变量x(5)代入填充效率η，对输入变量x(6)代入点火正时平均值aigave。另外，cpu72对输入变量x(7)代入增量量平均值qiave，对输入变量x(8)代入开口度平均值θwave，对输入变量x(9)代入车速spd。另外，cpu72对输入变量x(10)代入外气温to，对输入变量x(11)代入pm堆积量dpm，对输入变量x(12)代入第1温度tcat1的上次值。

接着，cpu72通过将输入变量x(1)～x(12)向输出第1温度tcat1的映射输入来算出第1温度tcat1(s62)。该映射由中间层是“αf”个且各中间层的活性化函数h1～hαf是双曲正切函数且输出层的活性化函数f是relu的神经网络构成。例如，第1中间层的各节点的值通过将对由系数wf(1)ji(j＝0～nf1，i＝0～12)规定的线性映射输入了上述输入变量x(1)～x(12)时的输出向活性化函数h1输入而生成。即，若设为m＝1、2、…、α1，则第m中间层的各节点的值通过将由系数wf(m)规定的线性映射的输出向活性化函数hm输入而生成。图9所示的值nf1、nf2、…、nfα分别是第1、第2、…、第αf中间层的节点数。顺便一提，wf(1)j0等是偏置参数，输入变量x(0)定义为“1”。

接着，cpu72生成输出第2温度tcat2的映射的输入变量x(1)～x(12)(s64)。在此，输入变量x(2)～x(11)与在s60中生成的相同。cpu72对输入变量x(1)代入第1温度平均值tcat1ave，并且对输入变量x(12)代入第2温度tcat2的上次值。此外，第1温度平均值tcat1ave是包括通过s62的本次的处理而算出的第1温度tcat1即第1温度tcat1的本次值的第1温度tcat1的最近的多个采样值的平均值。

接着，cpu72通过将输入变量x(1)～x(12)向输出第2温度tcat2的映射输入来算出第2温度tcat2(s66)。该映射由中间层是“αs”个且各中间层的活性化函数h1～hαs是双曲正切函数且输出层的活性化函数f是relu的神经网络构成。例如，第1中间层的各节点的值通过将对由系数ws(1)ji(j＝0～ns1，i＝0～12)规定的线性映射输入了上述输入变量x(1)～x(12)时的输出向活性化函数h1输入而生成。即，若设为m＝1、2、…、αs，则第m中间层的各节点的值通过将由系数ws(m)规定的线性映射的输出向活性化函数hm输入而生成。图9所示的值ns1、ns2、…、nsα分别是第1、第2、…、第αs中间层的节点数。顺便一提，ws(1)j0等是偏置参数，输入变量x(0)定义为“1”。

接着，cpu72生成输出第3温度tcat3的映射的输入变量x(1)～x(12)(s68)。在此，输入变量x(2)～x(11)与在s60中生成的相同。cpu72对输入变量x(1)代入第2温度平均值tcat2ave，并且对输入变量x(12)代入第3温度tcat3的上次值。此外，第2温度平均值tcat2ave是包括通过s66的本次的处理而算出的第2温度tcat2即第2温度tcat2的本次值的第2温度tcat2的最近的多个采样值的平均值。

接着，cpu72通过将输入变量x(1)～x(12)向输出第3温度tcat3的映射输入来算出第3温度tcat3(s70)。该映射由中间层是“αt”且各中间层的活性化函数h1～hαt是双曲正切函数且输出层的活性化函数f是relu的神经网络构成。例如，第1中间层的各节点的值通过将对由系数wt(1)ji(j＝0～nt1，i＝0～12)规定的线性映射输入了上述输入变量x(1)～x(12)时的输出向活性化函数h1输入而生成。即，若设为m＝1、2、…、αt，则第m中间层的各节点的值通过将由系数wt(m)规定的线性映射的输出向活性化函数hm输入而生成。图9所示的值nt1、nt2、…、ntα分别是第1、第2、…、第αt中间层的节点数。顺便一提，wt(1)j0等是偏置参数，输入变量x(0)定义为“1”。

此外，cpu72在完成s70的处理的情况下，一度结束图9所示的一系列处理。顺便一提，对算出第1温度tcat1、第2温度tcat2及第3温度tcat3的各自的映射进行规定的映射数据将检测gpf34的各部分区域的温度的温度传感器的检测值作为教师数据而生成即可。

图2所示的催化剂温度抑制处理m14设为通过第1温度tcat1、第2温度tcat2及第3温度tcat3中的最大值成为预定温度以上而使喷射量增量的处理。另外，pm堆积量算出处理m22设为例如基于第1温度tcat1、第2温度tcat2及第3温度tcat3的平均值来算出gpf34中的pm的氧化量的处理。另外，再生处理m24设为以使第1温度tcat1、第2温度tcat2及第3温度tcat3全部成为预定范围内的方式控制各温度的处理。另外，下游侧通电处理m26设为通过第3温度tcat3成为预定温度以上而开始下游侧空燃比传感器86的通电的处理。

这样，在本实施方式中，将gpf34分割为部分区域并推定了这些各区域的温度。在此，通过对输出第2温度tcat2的映射输入第1温度平均值tcat1ave，在第2温度tcat2的算出中反映了第1部分区域与第2部分区域的热交换。另外，通过对输出第3温度tcat3的映射输入第2温度平均值tcat2ave，在第3温度tcat3的算出中反映了第2部分区域与第3部分区域的热交换。由此，能够简易地反映gpf34的内部的热交换，因此与输出gpf34的单个温度的映射相比，能够简化输出各部分区域的温度的映射的构造，并高精度地算出温度。

根据以上说明的本实施方式，能够进一步得到以下记载的效果。

(8)在映射的输入中包括开口度平均值θwave。由于增压器14的比热大，所以在排气通过增压器的情况下，与通过绕行通路40的情况相比，排气容易被夺走热。因而，根据经由绕行通路40而向gpf34流入的排气的比例，gpf34的温度不同。因此，在本实施方式中，通过基于开口度平均值θwave来算出gpf34的温度，与不包括开口度平均值θwave的情况相比，能够高精度地算出温度。

(9)在映射的输入中包括车速spd。在车速spd大的情况下与小的情况相比行驶风变大，因此gpf34的放热容易被促进。因而，车速spd是与gpf34的温度具有相关的变量。因此，在本实施方式中，通过基于车速spd来算出gpf34的温度，与不包括车速spd的情况相比，能够高精度地算出温度。

(10)在映射的输入中包括pm堆积量dpm。在gpf34堆积有pm的情况下，通过氧向gpf34流入而产生pm与氧的氧化反应，由此，gpf34的温度上升。因此，在本实施方式中，通过基于pm堆积量dpm来算出gpf34的温度，与不包括pm堆积量的情况相比，能够高精度地算出温度。

<第5实施方式>

以下，关于第5实施方式，以与第1实施方式的不同点为中心，参照附图来说明。

在本实施方式中，将用于推定稳定状态下的温度的映射和基于稳定状态的温度来推定实际的温度的映射设为分别的映射。

图10示出在本实施方式中控制装置70所执行的处理的顺序。图10所示的处理通过cpu72例如以预定周期反复执行存储于图1所示的rom74的温度推定程序74a来实现。

在图10所示的一系列处理中，cpu72首先取得排气温平均值texuave、上游侧平均值afuave、吸入空气量ga、转速ne、填充效率η、点火正时平均值aigave、增量量平均值qiave、开口度平均值θwave、车速spd、外气温to及催化剂温度tcat的上次值(s10c)。然后，cpu72将通过s10c的处理而取得的变量中的催化剂温度tcat的上次值以外的变量向输入变量x(1)～x(10)的各自代入(s72)。在此，输入变量x(1)～x(10)是与s60的处理同样的。

接着，cpu72通过将输入变量x(1)～x(10)向输出稳定温度tcats的映射输入来算出稳定温度tcats(s74)。在此，稳定温度tcats是内燃机10的工作点变量的变化量为规定值以下等稳定状态下的gpf34的温度。

该映射由中间层是“α”且各中间层的活性化函数h1～hα是双曲正切函数且输出层的活性化函数f是relu的神经网络构成。例如，第1中间层的各节点的值通过将对由系数w(1)ji(j＝0～nf1，i＝0～10)规定的线性映射输入了上述输入变量x(1)～x(10)时的输出向活性化函数h1输入而生成。即，若设为m＝1、2、…、α，则第m中间层的各节点的值通过将由系数w(m)规定的线性映射的输出向活性化函数hm输入而生成。图10所示的值n1、n2、…、nα分别是第1、第2、…、第α中间层的节点数。顺便一提，w(1)j0等是偏置参数，输入变量x(0)定义为“1”。

此外，规定该映射的映射数据例如基于在多个工作点的各自下使内燃机10进行了稳定运转时的教师数据而生成即可。

接着，cpu72基于由以吸入空气量ga和从稳定温度tcats减去催化剂温度tcat而得到的值为输入的线性回归式构成的映射，算出催化剂温度tcat转变为稳定温度tcats的时间常数β(s76)。线性回归式例如设为计测直到实际的温度转变为稳定温度为止的行为并将其作为教师数据而学习的线性回归式即可。

然后，cpu72利用对稳定温度tcats乘以时间常数β而得到的值与对催化剂温度tcat的上次值乘以“1-β”而得到的值之和来更新催化剂温度tcat(s78)。

此外，cpu72在s78的处理完成的情况下，一度结束图10所示的一系列处理。

这样，在本实施方式中，使用算出稳定温度tcats的映射和算出时间常数β的映射算出了催化剂温度tcat。由此，能够减轻对各映射的要求，因此与输出催化剂温度tcat的单个映射相比，能够简化各映射的构造，并高精度地算出温度。

<第6实施方式>

以下，关于第6实施方式，以与第1实施方式的不同点为中心，参照附图来说明。

在本实施方式中，将催化剂温度tcat的算出处理在车辆的外部进行。

图11示出本实施方式的温度推定系统。此外，在图11中，关于与图1所示的构件对应的构件，为了方便而标注有同一标号。

图11所示的车辆vc内的控制装置70具备通信机79。通信机79是用于经由车辆vc的外部的网络110而与中心120通信的设备。

中心120对从多个车辆vc发送的数据进行解析。中心120具备cpu122、rom124、存储装置126、周边电路127及通信机129，它们能够通过本地网络128而通信。在rom124中存储有温度推定主程序124a，在存储装置126中存储有映射数据126a。

图12示出图11所示的系统所执行的处理的顺序。图12的(a)所示的处理通过cpu72执行存储于图11所示的rom74的温度推定副程序74c而实现。另外，图12的(b)所示的处理通过cpu122执行存储于rom124的温度推定主程序124a而实现。以下，沿着温度推定处理的时序来说明图12所示的处理。

如图12的(a)所示，在车辆vc中，cpu72首先除了在s10的处理中取得的时序数据之外，还取得设为映射的输入的一些变量(s10d)。即，cpu72取得点火正时平均值aigave、增量量平均值qiave、开口度平均值θwave、车速spd及外气温to各自的时序数据。另外，cpu72取得成为基准的温度下的氧吸藏量的最大值cmax、从上游侧到下游侧为止的长度lud及贵金属的担载量qpm作为gpf34的状态变量中的表示规格的变量即规格变量。这是用于利用一个映射数据来算出各种各样的规格的gpf34的温度的设定。

接着，cpu72将通过s10d的处理而取得的数据与作为表示车辆的识别信息的数据的车辆id一起向中心120发送(s80)。

相对于此，如图12的(b)所示，中心120的cpu122接收发送出的数据(s90)，将通过s90的处理而取得的数据向映射的输入变量x代入(s92)。在此，cpu122关于输入变量x(1)～x(5sn)，代入与s12的处理同样的值。另外，cpu122设为m＝1～sn，对输入变量x(5sn+m)代入点火正时平均值aigave(m)，对输入变量x(6sn+m)代入增量量平均值qiave(m)，对输入变量x(7sn+m)代入开口度平均值θwave(m)。另外，cpu122对输入变量x(8sn+m)代入车速spd(m)，对输入变量x(9sn+m)代入外气温to(m)。另外，cpu122对x(10sn+1)代入最大值cmax，对输入变量x(10sn+2)代入长度lud，对输入变量x(10sn+3)代入担载量qpm，对输入变量x(10sn+4)代入催化剂温度tcat的上次值。

然后，cpu122对由映射数据126a规定的映射输入通过s92而生成的输入变量x(1)～x(10sn+4)，算出催化剂温度tcat(s94)。在此，由映射数据126a规定的映射与在s14的处理中使用的映射是同样的，但系数w(m)不同，尤其是，规定系数w(1)ji的变量i是“i＝0～10sn+4”。

然后，cpu122通过操作通信机129来向发送了通过s90的处理而接收到的数据的车辆vc发送与催化剂温度tcat相关的信号(s96)，一度结束图12的(b)所示的一系列处理。相对于此，如图12的(a)所示，cpu72接收催化剂温度tcat(s82)，一度结束图12的(a)所示的一系列处理。

这样，在本实施方式中，由于设为在中心120中算出催化剂温度tcat，所以能够减轻cpu72的运算负荷。

<对应关系>

上述实施方式中的事项与上述“发明内容”一栏所记载的事项的对应关系如下。以下，针对“发明内容”一栏所记载的方案的各编号示出对应关系。

[1、12]催化剂对应于gpf34。执行装置即处理电路对应于cpu72及rom74。流体能量变量对应于排气温平均值texuave及吸入空气量ga的数据组等。外气温变量对应于外气温to，过剩量变量对应于上游侧平均值afuave及吸入空气量ga的数据组等、增量量平均值qiave。取得处理对应于s10、s10b、s10c的处理。温度算出处理对应于s12、s14的处理、s12a、s14a的处理、s60～s70的处理、s72～s78的处理。操作处理对应于催化剂温度抑制处理m14、再生处理m24、下游侧通电处理m26。

[2]流路变量对应于开口度平均值θwave。

[3]流体的温度变量对应于排气温平均值texuave，点火变量对应于点火正时平均值aigave。

[4]堆积量变量对应于pm堆积量dpm。

[5]对应于图9的处理，尤其是，n对应于“3”。

[6]稳定映射对应于在s74的处理中使用的映射。空气量变量对应于吸入空气量ga。时间常数算出处理对应于s76的处理。

[7]流体能量变量的时序数据对应于排气温平均值texuave及吸入空气量ga的分别的时序数据、排气温平均值texuave及吸入空气量平均值gaave各自的时序数据。

[8、9]温度变量对应于排气温平均值texuave。

[10、11]选择处理对应于图7的处理。

[13]催化剂温度推定系统对应于控制装置70及中心120。第1执行装置对应于cpu72及rom74。第2执行装置对应于cpu122及rom124。取得处理对应于s10d的处理，车辆侧发送处理对应于s80的处理，车辆侧接收处理对应于s82的处理。外部侧接收处理对应于s90的处理。温度算出处理对应于s92、s94的处理。车辆侧发送处理对应于s96的处理。

[14]数据解析装置对应于中心120。

[15]内燃机的控制装置对应于控制装置70。

<其他实施方式>

此外，本实施方式能够如以下这样变更而实施。本实施方式及以下的变更例能够在技术上不矛盾的范围内互相组合而实施。

·“关于多个种类的映射数据”

在图7的处理中，设置了预热用映射数据、无喷射用映射数据、升温用映射数据及通常用映射数据，但不限于此。例如，也可以设置预热用映射数据、无喷射用映射数据及升温用映射数据这3个映射数据中的仅1个和通常用映射数据。另外，例如还可以设置预热用映射数据、无喷射用映射数据及升温用映射数据这3个映射数据中的仅2个和通常用映射数据。

例如，也可以针对由转速ne及填充效率η分割出的各区域，分别设置对输出催化剂温度tcat的映射进行规定的映射数据。另外，例如，还可以针对由吸入空气量ga分割出的各区域，分别设置对输出催化剂温度tcat的映射进行规定的映射数据。在这样的情况下，在映射的输入中也可以不包括转速ne及填充效率、和吸入空气量ga双方。

·“关于流体的温度变量”

作为构成流体能量变量的流体的温度变量，不限于排气温平均值texuave，也可以是排气温texu。另外，不限于基于排气温传感器82对排气温的检测值，例如也可以是推定值。

·“关于流体能量变量”

例如，在图3、图9、图10、图12的处理中，也可以不使吸入空气量ga包含于输入变量。即使在该情况下，在这些处理中，由于转速ne及填充效率η为输入变量，因此由排气温平均值texuave、转速ne及填充效率η这3个变量构成流体能量变量。

另外，例如，在图6的处理中，也可以不使吸入空气量平均值gaave包含于输入变量。即使在该情况下，由于转速平均值neave及填充效率平均值ηave为输入变量，因此由排气温平均值texuave、转速平均值neave及填充效率平均值ηave构成流体能量变量。

另外，例如，也可以将流体能量变量的时序数据利用排气温平均值texuave的时序数据和单个吸入空气量ga构成，或者利用排气温平均值texuave的时序数据和单个吸入空气量平均值gaave构成。另外，例如，还可以将流体能量变量的时序数据利用排气温平均值texuave的时序数据和转速ne及填充效率η的单个采样值构成，或者利用排气温平均值texuave的时序数据和转速平均值neave及填充效率平均值ηave的单个采样值构成。

此外，在如“关于多个种类的映射数据”一栏所记载那样，针对由转速ne及填充效率η分割出的各区域分别设置对输出催化剂温度tcat的映射进行规定的映射数据的情况等下，也可以利用排气温texu、排气温平均值texuave单独构成流体能量变量。另外，例如在如下述“关于车辆”一栏所记载那样将内燃机10搭载于串联混合动力车，将内燃机10仅在预定的工作点下驱动的情况等下，也可以利用排气温texu、排气温平均值texuave单独构成流体能量变量。

另外，例如，作为流体能量变量，不限于使用排气温texu、排气温平均值texuave等温度变量来构成。例如，鉴于排气温度根据转速ne及填充效率η而确定，也可以利用转速ne及填充效率η等内燃机10的工作点变量来构成流体能量变量。

·“关于过剩量变量”

例如，在图3、图9、图10、图12的处理中，也可以不使吸入空气量ga包含于输入变量。即使在该情况下，在这些处理中转速ne及填充效率η也为输入变量，因此由上游侧平均值afuave、转速ne及填充效率η这3个变量构成过剩量变量。另外，若增量量平均值qiave为输入变量，则也由增量量平均值qiave构成过剩量变量。另外，例如，在图6的处理中，也可以不使吸入空气量平均值gaave包含于输入变量。即使在该情况下，由上游侧平均值afuave、转速平均值neave及填充效率平均值ηave构成过剩量变量。

另外，在上述中，也可以取代上游侧平均值afuave而使用上游侧检测值afu。另外，例如也可以取代增量量平均值qiave而使用增量量qi。

另外，例如，也可以将过剩量变量的时序数据利用上游侧平均值afuave的时序数据和单个吸入空气量ga构成，或者利用上游侧平均值afuave的时序数据和单个吸入空气量平均值gaave构成。另外，例如，还可以将过剩量变量的时序数据利用上游侧平均值afuave的时序数据和转速ne及填充效率η的单个采样值构成，或者利用上游侧平均值afuave的时序数据和转速平均值neave及填充效率平均值ηave的单个采样值构成。

此外，在如下述“关于映射的输入”一栏所记载那样，将gpf34配置于催化剂36的下游并推定gpf34的温度的情况下，取代上游侧检测值afu而使用下游侧检测值afd或其平均值来构成过剩量变量。

另外，也可以取代增量量qi，利用将增量量qi除以“qb·kaf”而得到的增量比率或其平均值和“qb·kaf”来构成过剩量变量。另外，例如还可以利用增量比率或增量比率的平均值和吸入空气量ga及转速ne来构成过剩量变量。另外，例如还可以利用增量比率或增量比率的平均值和填充效率η来构成过剩量变量。此外，作为增量量qi或增量比率的定义，不限于上述的定义。例如，也可以在使目标值afu*相对于理论空燃比稍微向稀、浓变化的情况下，将基础喷射量qb视为与成为燃烧对象的混合气中的氧没有过量和不足地正好反应的燃料量，将“qd-qb”设为增量量qi，将该增量量qi除以基础喷射量qb而得到的值视为增量比率。

此外，不是必须将过剩量变量作为输入变量。即使在该情况下，例如在将燃烧室18内的混合气的空燃比始终控制为理论空燃比的情况等中，也能够高精度地算出催化剂温度tcat。

此外，在如“关于多个种类的映射数据”一栏所记载那样，针对由转速ne及填充效率η分割出的各区域分别设置对输出催化剂温度tcat的映射进行规定的映射数据的情况等下，也可以利用上游侧平均值afuave、上游侧检测值afu、增量比率等单独构成过剩量变量。另外，例如在如下述“关于车辆”一栏所记载那样将内燃机10搭载于串联混合动力车，将内燃机10仅在预定的工作点下驱动的情况等下，也可以利用上游侧平均值afuave、上游侧检测值afu、增量比率等单独构成过剩量变量。

·“关于流路变量”

在上述实施方式中，作为流路变量，例示了开口度平均值θwave，但不限于此，例如也可以是开口度θw。

·“关于点火变量”

在上述实施方式中，作为点火变量，例示了点火正时平均值aigave，但不限于此。例如也可以是点火正时aig。

·“关于工作点变量”

作为工作点变量，不限于转速ne及填充效率η。例如也可以是吸入空气量ga和转速ne。另外，例如在如下述“关于内燃机”一栏所记载那样使用压缩着火式内燃机的情况下，也可以是喷射量和转速ne。此外，不是必须将工作点变量设为映射的输入。

·“关于部分区域”

在上述实施方式中，示出了将设为温度的推定对象的催化剂分割为3个部分区域的例，但不限于此。例如也可以分割为2个部分区域，另外，例如还可以分割为4个以上的部分区域。

·“关于映射的输入”

(a)关于各部分区域的映射的输入

作为输出第1温度～第n温度的各自的各映射的输入，不限于包括图9所例示的变量的全部。例如，在设为温度推定对象的催化剂是催化剂36的情况下，也可以删除pm堆积量dpm。当然，即使在推定gpf34的温度的情况下，也不是必须使pm堆积量dpm包含于映射的输入。

另外，例如，在图9的处理中，将作为输出第2温度tcat2的映射的输入的第1温度平均值tcat1ave以包括第1温度tcat1的本次值的方式算出，但不限于此。另外，也可以取代在输出第2温度tcat2的映射的输入中包括第1温度平均值tcat1ave而包括第1温度tcat1的本次值、上次值等。此外，关于输出第3温度tcat3等的映射的输入，也能够与输出第2温度tcat2的映射的输入同样地变更。

例如也可以在输出第1温度tcat1的映射的输入中包括排气温texu、排气温平均值texuave的时序数据。另外，例如也可以将“i”设为2以上的整数，在输出第i温度tcati的映射的输入中包括第“i-1”温度tcati-1的时序数据。另外，例如，也可以在输出第i温度tcati的映射的输入中包括排气温texu或其平均值、它们的时序数据等。

(b)关于输出稳定温度的映射的输入

作为输出稳定温度的映射的输入，不限于图10所例示的全部。例如，在如下述“关于内燃机”一栏所记载那样，内燃机10不具备增压器14的情况下，也可以不使开口度平均值θwave包含于映射的输入。当然，即使在内燃机10具备增压器14的情况下，也不是必须在输出稳定温度的映射的输入中包括开口度平均值θwave。

(c)关于中心120所使用的映射的输入

在图12的处理中，不是必须将例示出的输入变量的全部设为输入变量。例如，关于最大值cmax、从上游到下游为止的长度lud及担载量qpm这3个，也可以包括其中的仅1个或仅2个而构成催化剂的规格变量并将此设为输入变量。当然，不是必须将规格变量设为映射的输入。

(d)关于在车辆vc内使用的映射的输入

也可以使在图12的处理中例示出的、未包含于在上述实施方式中在车辆vc内使用的映射的输入的输入变量包含于在车辆vc内使用的映射的输入。

(e)其他

例如，即使在输入排气能量变量的时序数据的情况下，关于其以外的变量，也可以将单个变量设为输入变量。

另外，例如，也可以在映射的输入中包括与设为推定对象的催化剂的从上游侧到下游侧为止的各部分区域中的氧吸藏量相关的变量即吸藏量变量。吸藏量变量例如能够通过算出氧吸藏量的增减量并利用增减量更新吸藏量而算出。关于增减量，首先，关于最上游的区域，基于上游侧检测值afu及吸入空气量ga进行映像运算。然后，基于上游侧检测值afu、最上游的增减量及吸入空气量ga，对相邻的下游的区域的氧吸藏量的增减量进行映像运算。然后，基于上游侧检测值afu、最上游及与其相邻的区域中的增减量之和及吸入空气量ga，对其下游的区域的增减量进行映像运算。以下，同样，关于设为对象的区域的增减量，基于比其靠上游的区域的全部的增减量之和、上游侧检测值afu及吸入空气量ga而映像运算。

例如，在如下述“关于过滤器”一栏所记载那样将gpf34设为催化剂36的下游并推定gpf34的温度的情况下，取代上游侧检测值afu或其平均值而将下游侧检测值afd或其平均值设为映射的输入。另外，在将排气温的检测值或其平均值设为向映射的输入的情况下，使用配置于gpf34与催化剂36之间的传感器的检测值。

此外，作为向神经网络的输入、向回归式的输入等，各维度不限于由单个物理量构成。例如，关于在上述实施方式等中设为了向映射的输入的多个种类的物理量的一部分，也可以取代设为向神经网络或回归式的直接的输入而将基于它们的主成分分析的一些主成分设为向神经网络或回归式的直接的输入。当然，在将主成分设为神经网络或回归式的输入的情况下，不是必须仅是向神经网络或回归式的输入的一部分成为主成分，也可以将全部设为主成分。此外，在使主成分包含于输入的情况下，在映射数据76a、126a中包括对确定主成分的映射进行规定的数据。

·“关于时间常数映射”

作为输出图10所例示的时间常数β的映射，不限于由线性回归式确定的映射。例如，也可以将图10所例示的线性回归式的输出向非线性函数输入而得到的输出设为时间常数β。当然，不限于此，例如，也可以使用输出时间常数β的神经网络。在此，向神经网络的输入变量可以是吸入空气量ga、以及稳定温度tcats和催化剂温度tcat的差，也可以是吸入空气量ga、稳定温度tcats及催化剂温度tcat这3个。另外，不限于包括基于机器学习的已学习完模型，例如也可以利用映像数据来构成输出时间常数的映射。

·“关于映射数据”

在上述实施方式中，将s14、14a、s74、s94的处理中的活性化函数h1、h2、…hα、图8的处理中的活性化函数h1、h2、…、hαf、h1、h2、…、hαs、h1、h2、…、hαt设为双曲正切函数，将活性化函数f设为relu，但不限于此。例如，也可以将s14、14a、s74、s94的处理中的活性化函数h1、h2、…hα、图8的处理中的活性化函数h1、h2、…、hαf、h1、h2、…、hαs、h1、h2、…、hαt设为relu，另外，例如还可以设为logisticssigmoid函数。另外，例如，还可以将活性化函数f设为logisticssigmoid函数。

图示的神经网络成为了中间层比2层多的记载，但不限于此，也可以是1层或2层。尤其是，在使用图8、图9的处理、多个种类的映射数据的情况等下，也可以将中间层设为2层以下，还可以设为1层。

·“关于操作处理”

在上述实施方式中，作为再生处理而例示了使pm氧化的处理，但不限于此，例如也可以是硫中毒恢复处理。

另外，作为使用催化剂温度tcat的内燃机10的操作部的操作处理，不限于在上述实施方式中例示出的操作处理，例如也可以是通过催化剂温度tcat达到预定温度而使催化剂的预热处理停止的处理。

·“关于映射数据的生成”

在上述实施方式中，使用在对曲轴24经由变矩器50及变速装置52而连接了测力计100的状态下使内燃机10进行了工作时的数据作为训练数据，但不限于此。例如，也可以使用在搭载于车辆vc的状态下驱动了内燃机10时的数据作为训练数据。

·“关于数据解析装置”

也可以将对输出各部分区域的温度的映射进行规定的数据设置于中心120，利用中心120来算出温度。另外，也可以将图10所例示的处理利用中心120来执行。

也可以将图12的(b)的处理利用例如用户所持有的便携终端来执行。

·“关于执行装置”

作为执行装置，不限于具备cpu72(122)和rom74(124)且执行软件处理。例如，也可以具备对在上述实施方式中执行的软件处理的至少一部分进行处理的专用的硬件电路(例如asic等)。即，执行装置是以下的(a)～(c)的任一结构即可。(a)具备按照程序来执行上述处理的全部的处理装置和存储程序的rom等程序保存装置。(b)具备按照程序来执行上述处理的一部分的处理装置及程序保存装置和执行剩余的处理的专用的硬件电路。(c)具备执行上述处理的全部的专用的硬件电路。在此，具备处理装置及程序保存装置的软件执行装置、专用的硬件电路也可以是多个。即，上述处理由具备1个或多个软件执行装置及1个或多个专用的硬件电路的至少一方的处理电路(processingcircuitry)执行即可。程序保存装置即计算机可读介质包括能够利用通用或专用的计算机来访问的所有可利用的介质。

·“关于存储装置”

在上述实施方式中，将存储映射数据76a、126a的存储装置和存储温度推定程序74a、温度推定主程序124a的存储装置(rom74、124)设为了分别的存储装置，但不限于此。

·“关于温度推定对象”

作为温度推定对象，不限于gpf34，例如也可以是三元催化剂。

·“关于过滤器”

也可以使gpf34和催化剂36的配置相反。另外，作为过滤器，不限于担载有三元催化剂。例如也可以在单个催化转换器的上游侧具备三元催化剂且在其下游具备未担载三元催化剂的过滤器。

·“关于内燃机”

内燃机不是必须具备增压器。

在上述实施方式中，作为燃料喷射阀，例示了向燃烧室18内喷射燃料的缸内喷射阀，但不限于此。例如，也可以是向进气通路12喷射燃料的进气口喷射阀。另外，例如还可以具备进气口喷射阀和缸内喷射阀双方。

作为内燃机，不限于火花点火式内燃机，例如也可以是使用轻油(柴油)等作为燃料的压缩着火式内燃机等。

内燃机构成驱动系统自身不是必须的。例如，也可以搭载于对车载发电机机械连结曲轴、与驱动轮60被切断了动力传递的所谓串联混合动力车。

·“关于车辆”

作为车辆，不限于生成车辆的推进力的装置仅成为内燃机的车辆，例如除了“关于内燃机”一栏所记载的串联混合动力车以外，也可以是并联混合动力车、混联混合动力车。