JP2009127495A - 内燃機関のフィルタ故障検出装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】PMフィルタの割れによる故障を簡易かつ高精度に検出できる内燃機関のフィルタ故障検出装置を提供する。
【解決手段】PMフィルタ26へ導入される排気の温度を検出する入ガス温度センサ28と、PMフィルタ26を通過した排気の温度を検出する出ガス温度センサ29と、を備え、入ガス温度センサ28及び出ガス温度センサ29により逐次検出される温度の時系列データを利用して、PMフィルタ26へ導入される排気の温度の時系列データとPMフィルタ26を通過した排気の温度の時系列データとを関係付ける時系列モデルのパラメータの値を推定し、パラメータ推定値に基いて、PMフィルタ26の故障を判断する構成とした。
【選択図】図1
【解決手段】PMフィルタ26へ導入される排気の温度を検出する入ガス温度センサ28と、PMフィルタ26を通過した排気の温度を検出する出ガス温度センサ29と、を備え、入ガス温度センサ28及び出ガス温度センサ29により逐次検出される温度の時系列データを利用して、PMフィルタ26へ導入される排気の温度の時系列データとPMフィルタ26を通過した排気の温度の時系列データとを関係付ける時系列モデルのパラメータの値を推定し、パラメータ推定値に基いて、PMフィルタ26の故障を判断する構成とした。
【選択図】図1
Description
本発明は、内燃機関の排気路に設けられたフィルタの故障検出装置に関する。
一般的に、ディーゼルエンジンやガソリンエンジン等の内燃機関の排気ガスには、炭素を主成分とする粒子状物質(PM:Particulate Matter)が含まれるので、大気汚染を防ぐために、内燃機関には、排気ガスからこれらの粒子状物質を除去するためのいわゆるPMフィルタが装備されている。PMフィルタは、エンジンの排気管の途中に装着される排気浄化装置に装備される、例えばセラミック製のフィルタである。
尚、PMフィルタに担持された触媒の劣化を検出する技術として、特許文献1は、内燃機関が定常状態になったとき、空燃比をリッチに制御し、PMフィルタに担持された触媒の温度上昇勾配を温度センサで検出し、この温度勾配から触媒の劣化を判別する技術を開示している。また、特許文献2は、触媒温度推定モデルの推定値と温度センサの実測値とを比較することにより、触媒の劣化を判定する技術を開示している。
ところで、PMフィルタが割れにより故障すると、割れた箇所を排気ガスが通過して粒子状物質が大気に放出されてしまうため、PMフィルタの割れによる故障検出が必要である。
PMフィルタの割れによる故障の検出は、例えば、ある時点におけるPMフィルタへ流入する入ガスの温度に対するPMフィルタを通過した出ガスの温度や、入ガスの温度に対する出ガスの温度の応答速度を測定することにより可能である。
しかしながら、内燃機関の排気通路に設けられる温度センサは、例えば、±25℃程度のばらつきをもっているため、PMフィルタの割れ故障を高精度に検出するのは困難である。また、入ガスの温度に対する出ガスの温度の応答速度を測定するには、内燃機関の運転状態が定常状態になるまで待つ必要であるため、運転条件の制約を受ける。
しかしながら、内燃機関の排気通路に設けられる温度センサは、例えば、±25℃程度のばらつきをもっているため、PMフィルタの割れ故障を高精度に検出するのは困難である。また、入ガスの温度に対する出ガスの温度の応答速度を測定するには、内燃機関の運転状態が定常状態になるまで待つ必要であるため、運転条件の制約を受ける。
また、PMフィルタの割れによる故障の検出のために、PMフィルタの伝達関数モデル等によりPMフィルタを通過したガスの温度を推定し、これと実測値とを比較することでPMフィルタの割れ故障を判別することも考えられるが、高精度に割れ故障を検出するためには、高精度なモデルが必要となる。
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであって、その目的は、PMフィルタの割れによる故障を簡易かつ高精度に検出できる内燃機関のフィルタ故障検出装置を提供することにある。
本発明に係る内燃機関のフィルタ故障検出装置は、内燃機関の排気通路に配置され排気中の微粒子を捕集するフィルタの故障を検出する内燃機関のフィルタ故障検出装置であって、前記フィルタへ導入される排気の温度を検出する入ガス温検出手段と、前記フィルタを通過した排気の温度を検出する出ガス温検出手段と、前記入ガス温検出手段及び出ガス温検出手段により逐次検出される温度の時系列データを利用して、前記フィルタへ導入される排気の温度の時系列データと前記フィルタを通過した排気の温度の時系列データとを関係付ける時系列モデルのパラメータの値を推定するパラメータ推定手段と、前記パラメータ推定手段の推定したパラメータ推定値に基いて、前記フィルタの故障を判断する故障検出手段と、を有することを特徴とする。
上記構成において、前記故障検出手段は、所定時間毎に前記パラメータ推定手段が推定するパラメータに基づいて算出される排気の温度の推定値が一定の値の範囲に収束したと判断した場合に、前記フィルタの故障を判断する、構成を採用できる。
本発明によれば、PMフィルタの割れによる故障を簡易かつ高精度に検出できる内燃機関のフィルタ故障検出装置が得られる。
以下、本発明の好適一実施形態を添付図面に基づいて詳述する。
図1は、本実施形態のフィルタ故障検出装置が適用される内燃機関の構成を示している。この内燃機関10は、コモンレール方式の燃料噴射装置を備えるディーゼル機関となっている。
図1は、本実施形態のフィルタ故障検出装置が適用される内燃機関の構成を示している。この内燃機関10は、コモンレール方式の燃料噴射装置を備えるディーゼル機関となっている。
内燃機関10の吸気系を構成する吸気通路12には、エアフローメータ16及び吸気絞り弁19が設けられている。また、吸気通路12は、吸気絞り弁19の下流側にて分岐され、内燃機関10の各気筒の燃焼室13に接続されている。
一方、内燃機関10の排気系を構成する排気通路14は、分岐した状態で各気筒の燃焼室13にそれぞれ接続されている。また排気通路14の上記分岐した部分よりも下流には、PMフィルタ26が設けられている。
PMフィルタ26は、例えば、セラミックス等からなる多孔質材料によって形成されており、排気中の煤を主成分とする微粒子(PM)が捕集されるようになっている。そして、PMフィルタ26には、排気中の炭化水素(HC)や一酸化炭素(CO)を酸化して浄化する酸化触媒が担持されている。この酸化触媒によって触発される反応により、PMフィルタ26に捕集されたPMが燃焼(酸化)されて除去される。
尚、排気通路14の上記PMフィルタ26の上流側及び下流側には、PMフィルタ26に流入する排気の温度である入ガス温度を検出する入ガス温度センサ28、及び、PMフィルタ26通過後の排気の温度である出ガス温度を検出する出ガス温度センサ29がそれぞれ設けられている。
この内燃機関10には、排気の一部を吸気通路12内の空気に再循環させる排気再循環(以下、EGRと記載する)装置が設けられている。EGR装置は、排気通路14と吸気通路12とを連通するEGR通路33を備えて構成されている。EGR通路33の最上流部は排気通路14に接続されている。また、EGR通路33にはEGR弁36が設けられている。そして、EGR通路33の最下流部は、吸気通路12の上記吸気絞り弁19の下流側に接続されている。
内燃機関10の各気筒には、燃焼室13内に燃料を噴射するインジェクタ40がそれぞれ設けられている。各気筒のインジェクタ40は、高圧燃料供給管41を介してコモンレール42に接続されている。コモンレール42には、燃料ポンプ43を通じて高圧燃料が供給される。コモンレール42内の高圧燃料の圧力は、同コモンレール42に取り付けられたレール圧センサ44によって検出されるようになっている。
電子制御装置50は、内燃機関10の各種制御を実行する。電子制御装置50は、機関制御に係る各種演算処理を実行するCPU、その制御に必要なプログラムやデータの記憶されたROM、CPUの演算結果等が一時記憶されるRAM、外部との間で信号を入出力するための入出力ポート等を備えて構成されている。
電子制御装置50の入力ポートには、上述した各センサに加え、機関回転速度を検出するNEセンサ51、アクセル操作量を検出するアクセルセンサ52、吸気絞り弁19の開度を検出する絞り弁センサ53、内燃機関10の吸気温度を検出する吸気温センサ54、及び、同機関10の冷却水温を検出する水温センサ55等が接続されている。また電子制御装置50の出力ポートには、上記吸気絞り弁19やEGR弁36、インジェクタ40、及び燃料ポンプ43等の駆動回路が接続されている。
電子制御装置50は、上記各センサから入力される検出信号より把握される機関運転状態に応じて、上記出力ポートに接続された各機器類の駆動回路に指令信号を出力する。吸気絞り弁19の開度制御、EGR弁36の開度制御に基づくEGR制御、インジェクタ40からの燃料噴射量、燃料噴射時期及び燃料噴射圧の制御等の各種制御が電子制御装置50により実行される。また、電子制御装置50は、後述するように、パラメータ推定手段及び故障検出手段として機能する。
次に、電子制御装置50によるPMフィルタ26の割れによる故障の検出処理の一例について図2ないし図4を参照して説明する。
図2に示すように、入ガス温度(1)は、車速(4)の変動に応じて変化し、また、PMフィルタ26が割れによる故障時の出ガス温度(2)は、PMフィルタ26が正常時の出ガス温度(3)よりも高くなる。そして、故障時の出ガス温度(2)と正常時の出ガス温度(3)との温度差ΔTを評価した場合、入ガス温度センサ28や出ガス温度センサ29にばらつきが存在し、そのばらつきが温度差ΔTを越える場合には、PMフィルタ26の故障を正確に検出することができない。
図2に示すように、入ガス温度(1)は、車速(4)の変動に応じて変化し、また、PMフィルタ26が割れによる故障時の出ガス温度(2)は、PMフィルタ26が正常時の出ガス温度(3)よりも高くなる。そして、故障時の出ガス温度(2)と正常時の出ガス温度(3)との温度差ΔTを評価した場合、入ガス温度センサ28や出ガス温度センサ29にばらつきが存在し、そのばらつきが温度差ΔTを越える場合には、PMフィルタ26の故障を正確に検出することができない。
このため、本実施形態では、PMフィルタ26の故障を入ガス温度センサ28や出ガス温度センサ29が検出する温度から直接的に判断するのではなく、以下の(1)式に示す時系列モデルのパラメータを推定し、推定したパラメータに基いて故障の検出を実行する。
(1)式からわかるように、時刻kにおける出ガス温度y[k]は、k以前の出ガス温度y、入ガス温度uの時系列データから特定できる。
(1)式のパラメータa1〜an,b1〜bmを推定するには、例えば、逐次最小2乗法アルゴリズムを利用することができる。最小2乗法では、周知のように、予測のための線形モデルの評価基準として、望みの結果とモデルが予測した結果との誤差の2乗の期待値(平均2乗誤差)を用い、2乗誤差が最も小さくなるようなパラメータを探索する。具体的には、(1)式より得られる出ガス温度y[k]と実際に検出した出ガス温度yとの差の2乗誤差が最も小さくなるようなパラメータを探索する。
尚、パラメータa1〜an,b1〜bmの次数n,mは適宜設定できる。
(1)式のパラメータa1〜an,b1〜bmを推定するには、例えば、逐次最小2乗法アルゴリズムを利用することができる。最小2乗法では、周知のように、予測のための線形モデルの評価基準として、望みの結果とモデルが予測した結果との誤差の2乗の期待値(平均2乗誤差)を用い、2乗誤差が最も小さくなるようなパラメータを探索する。具体的には、(1)式より得られる出ガス温度y[k]と実際に検出した出ガス温度yとの差の2乗誤差が最も小さくなるようなパラメータを探索する。
尚、パラメータa1〜an,b1〜bmの次数n,mは適宜設定できる。
図3は、逐次最小2乗法アルゴリズムを用いてパラメータa1を推定した結果の一例を示す図である。尚、図3において、パラメータの次数は、n=2,m=3とした。
図3において、(1)温度センサが正常でかつPMフィルタ26が正常時のパラメータa1の推定値、(2)温度センサが−20℃の誤差をもちかつPMフィルタ26が正常時のパラメータa1の推定値、(3)が温度センサが正常でかつPMフィルタ26が故障時のパラメータa1の推定値、及び、(4)が20℃の誤差をもちかつPMフィルタ26が故障時のパラメータa1の推定値である。
図3からわかるように、パラメータa1の推定値は、温度センサの誤差の影響を受けにくく、パラメータa1により故障判別が容易にできる。
図3において、(1)温度センサが正常でかつPMフィルタ26が正常時のパラメータa1の推定値、(2)温度センサが−20℃の誤差をもちかつPMフィルタ26が正常時のパラメータa1の推定値、(3)が温度センサが正常でかつPMフィルタ26が故障時のパラメータa1の推定値、及び、(4)が20℃の誤差をもちかつPMフィルタ26が故障時のパラメータa1の推定値である。
図3からわかるように、パラメータa1の推定値は、温度センサの誤差の影響を受けにくく、パラメータa1により故障判別が容易にできる。
図4は電子制御装置50によるPMフィルタ26の割れによる故障の検出処理手順の一例を示すフローチャートである。
電子制御装置50は、先ず、故障検出フラグがオンしているかを判断する(ステップS1)。故障検出フラグは、機関の始動毎にオンしてもよいし、一定期間毎にオンしてもよく、そのタイミングに特に制約はない。
尚、入ガス温度及び出ガス温度は、入ガス温度センサ28や出ガス温度センサ29により、少なくとも図4の処理ルーチンを実行毎にサンプリングされる。
電子制御装置50は、先ず、故障検出フラグがオンしているかを判断する(ステップS1)。故障検出フラグは、機関の始動毎にオンしてもよいし、一定期間毎にオンしてもよく、そのタイミングに特に制約はない。
尚、入ガス温度及び出ガス温度は、入ガス温度センサ28や出ガス温度センサ29により、少なくとも図4の処理ルーチンを実行毎にサンプリングされる。
次いで、上記したように、逐次最小2乗法アルゴリズムを用いて、(1)式に示した時系列モデルのパラメータa1〜an,b1〜bmを推定する(ステップS3)。そして、推定したパラメータa1〜an,b1〜bmから得られる出ガス温度y[k]と出ガス温度センサ29により検出した出ガス温度との差である最小2乗法エラーが一定値以下に収束したかを判断する(ステップS3)。したがって、パラメータa1〜an,b1〜bmの推定(学習)は、最小2乗法エラーが一定の値の範囲に収束するまで行われる。
次いで、推定した各パラメータa1〜an,b1〜bmと各所定の基準値との差の絶対値が一定値以下に収まっているかを判断する(ステップS4〜S6)。各パラメータa1〜an,b1〜bmの全てについて、各所定の基準値との差の絶対値が一定値以下に収まっている場合には、PMフィルタ26が故障ではないと判断し、PMフィルタ故障フラグをオフにする(ステップS7)。
推定したパラメータa1〜an,b1〜bmと各所定の基準値との差の絶対値が一定値を超える場合には、PMフィルタ26が故障と判断し、PMフィルタ故障フラグをオンにする(ステップS8)。この場合には、例えば、エンジンチェックランプを点灯するなどして、ドライバーにPMフィルタ26の故障を報知することができる。
以上のように、本実施形態では、各パラメータa1〜an,b1〜bmを故障検出ルーチンを実行毎に推定できるので、故障検出を任意のタイミングで行うことができる。
また、本実施形態では、ある時点の温度のみから故障検出するのではなく、過去にサンプリングされた入ガス温度及び出ガス温度の複数の時系列データから得られる時系列モデルのパラメータの推定値を基に故障検出をするので、温度センサのばらつきを吸収できて、高精度な故障検出が可能になる。
さらに、本実施形態では、精密な温度推定モデルが不要であり、逐次最小2乗法によりパラメータを学習するので、検出系の設計も容易である。
また、本実施形態では、ある時点の温度のみから故障検出するのではなく、過去にサンプリングされた入ガス温度及び出ガス温度の複数の時系列データから得られる時系列モデルのパラメータの推定値を基に故障検出をするので、温度センサのばらつきを吸収できて、高精度な故障検出が可能になる。
さらに、本実施形態では、精密な温度推定モデルが不要であり、逐次最小2乗法によりパラメータを学習するので、検出系の設計も容易である。
上記実施形態では、内燃機関としてディーゼル機関を例に挙げて説明したが、これに限定されるわけではなく、ガソリンエンジンにも本発明を適用可能である。
上記実施形態では、パラメータ推定手段として逐次最小2乗法を利用する場合について説明したが、これに限定されるわけではなく、パラメータを最適化するアルゴリズムであれば適用可能である。
上記実施形態では、すべてのパラメータについて判断する構成としたが、これに限定されるわけではなく、いずれかのパラメータのみを故障検出の判断の対象とすることもできる。
上記実施形態では、パラメータ推定手段として逐次最小2乗法を利用する場合について説明したが、これに限定されるわけではなく、パラメータを最適化するアルゴリズムであれば適用可能である。
上記実施形態では、すべてのパラメータについて判断する構成としたが、これに限定されるわけではなく、いずれかのパラメータのみを故障検出の判断の対象とすることもできる。
10…内燃機関
12…吸気通路
13…燃焼室
14…排気通路
16…エアフローメータ
19…吸気絞り弁
26…PMフィルタ
50…電子制御装置
12…吸気通路
13…燃焼室
14…排気通路
16…エアフローメータ
19…吸気絞り弁
26…PMフィルタ
50…電子制御装置
Claims (2)
- 内燃機関の排気通路に配置され排気中の微粒子を捕集するフィルタの故障を検出する内燃機関のフィルタ故障検出装置であって、
前記フィルタへ導入される排気の温度を検出する入ガス温検出手段と、
前記フィルタを通過した排気の温度を検出する出ガス温検出手段と、
前記入ガス温検出手段及び出ガス温検出手段により逐次検出される温度の時系列データを利用して、前記フィルタへ導入される排気の温度の時系列データと前記フィルタを通過した排気の温度の時系列データとを関係付ける時系列モデルのパラメータの値を推定するパラメータ推定手段と、
前記パラメータ推定手段の推定したパラメータ推定値に基いて、前記フィルタの故障を判断する故障検出手段と、
を有することを特徴とする内燃機関のフィルタ故障検出装置。 - 前記故障検出手段は、所定時間毎に前記パラメータ推定手段が推定するパラメータに基づいて算出される排気の温度の推定値が一定の値の範囲に収束したと判断した場合に、前記フィルタの故障を判断する、ことを特徴とする請求項1に記載のフィルタ故障検出装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2007302268A JP2009127495A (ja) | 2007-11-21 | 2007-11-21 | 内燃機関のフィルタ故障検出装置 |
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20150167530A1 (en) * | 2013-12-18 | 2015-06-18 | Hyundai Motor Company | Apparatus and method for controlling regeneration in exhaust emission control device |
-
2007
- 2007-11-21 JP JP2007302268A patent/JP2009127495A/ja active Pending
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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