JP2010008097A - ガス検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】持続時間の短いガスであっても、簡易な処理で、検出対象のガス成分の濃度を精度よく検出することができるようにする。
【解決手段】アルコールセンサ２４によって、検出対象の気体中に含まれるガス成分の濃度に応じた検出信号を出力する。吸着変化特性算出部３２によって、アルコールセンサ２４の検出信号の変化開始からピークまでの時間を算出し、脱着変化特性算出部３４によって、アルコールセンサ２４の検出信号のピークから変化終了までの時間を算出する。そして、ガス成分判定部３６によって、検出信号の変化開始からピークまでの時間とピークから変化終了までの時間との比に基づいて、検出対象の気体中にエタノールガス成分が含まれるか否かを判定する。検出対象の気体中にエタノールガス成分が含まれると判定された場合に、ガス濃度算出部３８によって、検出対象の気体中に含まれるエタノールガス成分の濃度を算出する。
【選択図】図４

Description

本発明は、ガス検出装置に係り、特に、運転者の呼気に含まれるアルコールの濃度を検出することができるガス検出装置に関する。

従来、特性の異なる複数のガスセンサの出力の組み合わせについて、情報装置によりパターン認識を行うことによりガス識別能力を向上させたガス識別装置が知られている（特許文献１）。

また、酸化物半導体ガスセンサを周期的に温度変化させ、温度変化に対する応答波形のパラメータからガス種を決定するガス検出装置が知られている（特許文献２）。
特開平６−２４２０３９号公報 特開平７−３１１１７０号公報

しかしながら、上記の特許文献１に記載の技術では、パターン認識のための複雑な情報処理を必要とし、また、ガスセンサからの出力パターンが予め記憶された出力パターンにあてはまらない場合には対応することができないため、精度よくガス濃度を検出することができない、という問題がある。

上記の特許文献２に記載の技術では、センサ温度を周期的に変化させるため、目的とするガスが、人の呼気のように持続時間の短い一過性のガスである場合には、十分対応することができず、精度よくガス濃度を検出することができない、という問題がある。

本発明は、上記問題点を解消するためになされたもので、持続時間の短いガスであっても、簡易な処理で、検出対象のガス成分の濃度を精度よく検出することができるガス検出装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、第１の発明のガス検出装置は、検出対象の気体中に含まれるガス成分の濃度が高くなるに従ってレベルが高くなり、かつ、前記ガス成分の濃度が低くなるに従ってレベルが低下する検出信号を出力するガスセンサと、前記ガスセンサより出力された前記検出信号に基づいて、前記検出信号がピークとなった以降の前記検出信号の変化特性を含む複数種類の変化特性を算出する変化特性算出手段と、前記変化特性算出手段によって算出された前記複数種類の変化特性に基づいて、前記検出対象の気体中に検出対象のガス成分が含まれるか否かを判定する判定手段と、前記判定手段によって前記検出対象の気体中に前記検出対象のガス成分が含まれると判定された場合に、前記ガスセンサより出力された前記検出信号に基づいて、前記検出対象の気体中に含まれる前記検出対象のガス成分の濃度を検出するガス濃度検出手段とを含んで構成されている。

第１の発明のガス検出装置によれば、ガスセンサによって、検出対象の気体中に含まれるガス成分の濃度が高くなるに従ってレベルが高くなり、かつ、ガス成分の濃度が低くなるに従ってレベルが低下する検出信号を出力する。変化特性算出手段によって、ガスセンサより出力された検出信号に基づいて、検出信号がピークとなった以降の検出信号の変化特性を含む複数種類の変化特性を算出する。

そして、判定手段によって、変化特性算出手段によって算出された複数種類の変化特性に基づいて、検出対象の気体中に検出対象のガス成分が含まれるか否かを判定する。ガス濃度検出手段によって、判定手段によって検出対象の気体中に検出対象のガス成分が含まれると判定された場合に、ガスセンサより出力された検出信号に基づいて、検出対象の気体中に含まれる検出対象のガス成分の濃度を検出する。

このように、検出信号がピークとなった以降の検出信号の変化特性を含む複数種類の変化特性に基づいて、検出対象の気体中に検出対象のガス成分が含まれると判定された場合に、検出対象のガス成分の濃度を検出することにより、持続時間の短いガスであっても、簡易な処理で、検出対象のガス成分の濃度を精度よく検出することができる。

第２の発明に係るガス検出装置は、各々ガス成分に対する感度が異なると共に、検出対象の気体中に含まれるガス成分の濃度が高くなるに従ってレベルが高くなり、かつ、前記ガス成分の濃度が低くなるに従ってレベルが低下する検出信号を出力する２つのガスセンサと、一方の前記ガスセンサより出力された前記検出信号に基づいて、前記検出信号がピークとなった以降の前記検出信号の変化特性を算出する第１変化特性算出手段と、他方の前記ガスセンサより出力された前記検出信号に基づいて、前記検出信号がピークとなった以降の前記検出信号の変化特性を算出する第２変化特性算出手段と、前記第１変化特性算出手段によって算出された前記変化特性と前記第２変化特性算出手段によって算出された前記変化特性とを比較して、前記検出対象の気体中に検出対象のガス成分が含まれるか否かを判定する判定手段と、前記判定手段によって前記検出対象の気体中に前記検出対象のガス成分が含まれると判定された場合に、前記ガスセンサより出力された前記検出信号に基づいて、前記検出対象の気体中に含まれる前記検出対象のガス成分の濃度を検出するガス濃度検出手段とを含んで構成されている。

第２の発明のガス検出装置によれば、各々ガス成分に対する感度が異なる２つのガスセンサによって、検出対象の気体中に含まれるガス成分の濃度が高くなるに従ってレベルが高くなり、かつ、前記ガス成分の濃度が低くなるに従ってレベルが低下する検出信号を出力する。第１変化特性算出手段によって、一方の前記ガスセンサより出力された検出信号に基づいて、検出信号がピークとなった以降の検出信号の変化特性を算出する。また、第２変化特性算出手段によって、他方のガスセンサより出力された検出信号に基づいて、検出信号がピークとなった以降の検出信号の変化特性を算出する。

そして、判定手段によって、第１変化特性算出手段によって算出された変化特性と第２変化特性算出手段によって算出された変化特性とを比較して、検出対象の気体中に検出対象のガス成分が含まれるか否かを判定する。ガス濃度検出手段によって、判定手段によって検出対象の気体中に検出対象のガス成分が含まれると判定された場合に、ガスセンサより出力された検出信号に基づいて、検出対象の気体中に含まれる検出対象のガス成分の濃度を検出する。

このように、２つのガスセンサの各々の検出信号がピークとなった以降の検出信号の変化特性を比較して、検出対象の気体中に検出対象のガス成分が含まれると判定された場合に、検出対象のガス成分の濃度を検出することにより、持続時間の短いガスであっても、簡易な処理で、検出対象のガス成分の濃度を精度よく検出することができる。

第１の発明に係る変化特性算出手段は、複数種類の変化特性として、検出信号の変化開始から検出信号がピークとなるまでの時間、及び検出信号がピークとなってから検出信号の変化終了までの時間を算出することができる。

第１の発明に係る変化特性算出手段は、複数種類の変化特性として、検出信号のピークの高さ、及び検出信号がピークとなってから検出信号の変化終了までの時間を算出することができる。

第１の発明に係る変化特性算出手段は、複数種類の変化特性として、検出信号の変化開始から変化終了までにおける検出信号の変化率の最大値及び最小値を算出することができる。

第１の発明に係る変化特性算出手段は、複数種類の変化特性として、検出信号がピークとなるように変化しているときの検出信号の第１変化パターン、及び検出信号がピークとなった以降の前記検出信号の第２変化パターンを算出し、判定手段は、第１変化パターンに基づいて、検出対象の気体中にガス成分が持続して含まれる場合にガスセンサから出力される検出信号を予測すると共に、第２変化パターンに基づいて、検出対象の気体中にガス成分が持続して含まれる場合にガスセンサから出力される検出信号を予測する予測手段を備え、予測手段によって予測された検出信号に基づいて、検出対象の気体中に検出対象のガス成分が含まれるか否かを判定することができる。

第２の発明に係る検出信号の変化特性を、検出信号がピークとなってから検出信号の変化終了までの時間、検出信号の変化開始から変化終了までにおける検出信号の変化率の最小値、及び検出信号がピークとなった以降の検出信号の変化パターンの少なくとも１つとすることができる。

第２の発明に係る検出信号の変化特性を、検出信号がピークとなった以降の検出信号の変化パターンとし、判定手段は、第１変化特性算出手段によって算出された変化パターンに基づいて、検出対象の気体中にガス成分が持続して含まれる場合に一方のガスセンサから出力される検出信号を予測すると共に、第２変化特性算出手段によって算出された変化パターンに基づいて、検出対象の気体中にガス成分が持続して含まれる場合に他方のガスセンサから出力される検出信号を予測する予測手段を備え、予測手段によって予測された検出信号の各々を比較して、検出対象の気体中に検出対象のガス成分が含まれるか否かを判定することができる。

上記のガスセンサを、酸化物半導体ガスセンサとすることができる。

以上説明したように本発明によれば、検出信号がピークとなった以降の検出信号の変化特性を含む複数種類の変化特性に基づいて、検出対象の気体中に検出対象のガス成分が含まれると判定された場合に、又は、２つのガスセンサの各々の検出信号がピークとなった以降の検出信号の変化特性を比較して、検出対象の気体中に検出対象のガス成分が含まれると判定された場合に、検出対象のガス成分の濃度を検出することにより、持続時間の短いガスであっても、簡易な処理で、検出対象のガス成分の濃度を精度よく検出することができる、という効果が得られる。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態では、ドライバの呼気からアルコールの一種であるエタノールの濃度を検出するエタノール濃度検出装置に、本発明を適用した場合を例に説明する。

図１に示すように、第１の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置１０は、運転席に設けられたステアリングコラム１２の、ドライバの呼気が到達可能な位置に取り付けられている。エタノール濃度検出装置１０は、先端部に拡径した吸い込み口２０Ａが形成された細長円筒状の呼気導入管２０を備えており、呼気導入管２０の中間部の内部には、酸化物半導体を用いてエタノールガスの濃度を検出する酸化物半導体ガスセンサであるアルコールセンサ２４が取り付けられている。

図２に示すように、呼気導入管２０の内部であって、アルコールセンサ２４より吸い込み口２０Ａ側には、ドライバの呼気を吸い込み口２０Ａから吸い込むために駆動される吸い込みファン２２が設けられている。

アルコールセンサ２４は、呼気導入管２０内を流れる気体中に含まれるエタノールガスを検出するセンサであり、例えば、金属酸化物半導体を用いたＴＧＳ２６２０（フィガロ技研社製、商品名）を使用することができ、図３に示すような回路で構成されている。アルコールセンサ２４では、ヒーター電圧Ｖ_Ｈと回路電圧Ｖ_Ｃが印加され、センサ抵抗Ｒ_Ｓに直列に接続された負荷抵抗Ｒ_Ｌの両端電圧Ｖ_ＯＵＴを、検出信号として出力する。従って、アルコールセンサ２４は、呼気導入管２０内を流れる気体中に含まれるエタノールガスの濃度が高くなるに従って、レベルが高い検出信号を出力し、呼気導入管２０内を流れる気体中に含まれるエタノールガスの濃度が低くなるに従って、レベルが低い検出信号を出力する。

また、アルコールセンサ２４は、ガス成分の選択性が比較的低く、エタノールガス以外に、例えば、水素、一酸化炭素、メタン、イソブタンなどに感度を有し、各々のガス成分に対して異なる感度特性を有している。

この実施の形態によれば、吸い込みファン２２を駆動することにより、ドライバから吐き出された呼気は呼気導入管２０の吸い込み口２０Ａから呼気導入管２０内に吸入されると共に、呼気が空気と混合されることで任意に希釈され、アルコールセンサ２４へ一定流速で到達する。そして、呼気は、アルコールセンサ２４に接触した後、呼気導入管２０の外に排出される。

アルコールセンサ２４に感度を有するガス成分がアルコールセンサ２４に接触することにより、アルコールセンサ２４によって気体中のガス成分の濃度に応じた検出信号が出力される。アルコールセンサ２４から出力された検出信号は、後述するエタノール濃度判定器に入力され、入力された検出信号に基づいて、検出対象のガス成分としてのエタノールガス成分の濃度が検出される。

図４に示すように、エタノール濃度検出装置１０は、アルコールセンサ２４に接続され、かつ、エタノールガス成分の濃度を検出して、表示装置４０に表示させるエタノール濃度判定器３０を備えている。

エタノール濃度判定器３０は、アルコールセンサ２４からの検出信号に基づいて、ガス吸着時の検出信号の変化特性を算出する吸着変化特性算出部３２と、アルコールセンサ２４からの検出信号に基づいて、ガス脱着時の検出信号の変化特性を算出する脱着変化特性算出部３４と、算出されたガス吸着時の検出信号の変化特性とガス脱着時の検出信号の変化特性との比が所定範囲内であるか否かにより、呼気導入管２０内を流れる気体中にエタノールガス成分が含まれているか否かを判定するガス成分判定部３６と、呼気導入管２０内を流れる気体中にエタノールガス成分が含まれている場合に、ガス吸着時の検出信号の変化特性に基づいて、呼気導入管２０内を流れる気体中のエタノールガスの濃度を算出するガス濃度算出部３８とを備えている。

吸着変化特性算出部３２は、呼気が導入され、導入された呼気に対する応答として、アルコールセンサ２４からの検出信号が変化することを検知すると、所定の計測期間Ｔｍｓの検出信号の変化から、ガス吸着時の検出信号の変化特性として、検出信号の変化開始から検出信号がピークとなるまでの時間（図５のＴ_{ｔｈ１−ｐ}参照）を算出すると共に、検出信号がピークとなるように変化しているときの検出信号の変化パターンを抽出する。

上記の検出信号の変化開始から検出信号がピークとなるまでの時間は以下のように算出される。検出信号の時系列変化から、検出信号の値が閾値Ｃ_ｔｈ（例えば、ベース値＋０．２Ｖ）を超えたときを、検出信号の変化開始時間ｔ_ｔｈ１として検出し、検出信号がピークとなるときを、ピーク最大値時間ｔ_ｐとして検出する。そして、以下の（１）式に従って、検出信号の変化開始から検出信号がピークとなるまでの時間Ｔ_{ｔｈ１−ｐ}を算出する。
変化開始からピークとなるまでの時間Ｔ_{ｔｈ１−ｐ}＝
ピーク最大値時間ｔ_ｐ − 変化開始時間ｔ_ｔｈ１ ・・・（１）

脱着変化特性算出部３４は、アルコールセンサ２４からの検出信号が変化することを検知すると、所定の計測期間Ｔｍｓの検出信号の変化から、ガス脱着時の検出信号の変化特性として、検出信号がピークとなってから検出信号の変化終了までの時間（図５のＴ_{ｐ−ｔｈ２}参照）を算出する。

上記の検出信号がピークとなってから検出信号の変化終了までの時間は以下のように算出される。検出信号の時系列変化から、検出信号がピークとなるときを、ピーク最大値時間ｔ_ｐとして検出し、検出信号の値が閾値Ｃ_ｔｈまで低下したときを、検出信号の変化終了時間ｔ_ｔｈ２として検出する。そして、以下の（２）式に従って、検出信号がピークとなってから検出信号の変化終了までの時間Ｔ_{ｐ−ｔｈ２}を算出する。
ピークから変化終了までの時間Ｔ_{ｐ−ｔｈ２}＝
変化終了時間ｔ_ｔｈ２ − ピーク最大値時間ｔ_ｐ ・・・（２）

ここで、本実施の形態の原理について説明する。人の呼気のように、持続時間の短い（数秒以内）一過性のガスを対象としたガス測定において、酸化物半導体センサのように比較的選択性が低いセンサを用いて、ガス成分の濃度を検出する場合には、ガス成分によるセンサの応答に違いが生じにくいため、検出対象のガス成分でないガス成分によるセンサ応答に基づいて、検出対象のガス成分の濃度を誤って検出してしまう恐れがある。

また、一つのガスセンサからの検出信号の変化パターンの特徴のうち、変化開始からピークまでの検出信号の変化特性、すなわちガス吸着時の変化特性は、ガス成分の吸着特性のみならず、ガス拡散、反応の特性を反映するため、ガス成分の種類による違いが生じにくい。一方、ピークから変化終了までの検出信号の変化特性、すなわちガス脱着時の変化特性は、主にガス成分の脱着特性を反映しており、一定流速下における一過性のガスに対する検出信号の変化特性であっても、ガス成分の種類による違いが生じやすい。

このため、ガスセンサからの検出信号のガス吸着時の変化特性に対するガス脱着時の変化特性を指標化することにより、ガス濃度などの条件にかかわらず、目的のガス成分が存在するか否かを判定することができる。

そこで、本実施の形態では、ガス成分判定部３６において、算出された検出信号の変化開始からピークとなるまでの時間と、検出信号のピークから変化終了までの時間との比が、以下の（３）式で表される条件を満たす場合には、呼気導入管２０内を流れる気体中にエタノールガス成分が含まれていると判定する。一方、以下の（３）式で表される条件を満たさない場合には、呼気導入管２０内を流れる気体中にエタノールガス成分が含まれていないと判定する。
Ａ_１ ＜ Ｔ_{ｔｈ１−ｐ}／Ｔ_{ｐ−ｔｈ２} ＜ Ａ_２ ・・・（３）

なお、閾値Ａ_１には、例えば、１．５〜２の範囲の値を設定しておくのが好ましく、本実施の形態では、閾値Ａ_１として、１．７が設定されている。また、閾値Ａ_２は、例えば、２〜２．５の範囲の値を設定しておくのが好ましく、本実施の形態では、閾値Ａ_２として、２．３が設定されている。

ガス濃度算出部３８は、呼気導入管２０内を流れる気体中にエタノールガス成分が含まれていると判定された場合に、呼気導入管２０内を流れる気体中に含まれるエタノールガス成分の濃度を算出する。

ここで、エタノールガス成分の濃度を算出する原理について説明する。本実施の形態で用いるアルコールセンサは、アルコール成分の濃度を、センサ表面の酸素とアルコールが反応することにより変化するセンサ抵抗の抵抗値として捉えているという特徴がある。このことから、センサからの出力値は、アルコールと酸素との反応速度に比例すると考えられる。そのため、酸化物半導体センサの過度応答のモデル化は、アルコールと酸素との反応速度の時間変化をモデル化することにより実現することができる。

反応速度に関しては、ミカエリス・メンテン式を用いることにより、平衡状態における濃度との関係をモデル化できることがよく知られている。このモデル化の方法によれば、反応速度ｖが、以下の（４）式で表される。

ただし、［Ｓ］はアルコール濃度を表わし、Ｖ_ｍａｘ、Ｋ_ｍは、反応によって決まるパラメータである。

上記（４）で表わされるモデルは、平衡状態におけるモデルであることから、過渡応答での反応速度を上手くモデル化できていない。そこで、ミカエリス・メンテン式を基に、以下のような仮定をおくことにより、過渡期の反応速度をモデル化する。
１．センサ周辺のアルコール濃度の変化に比べ、十分速く平衡状態に達する。つまり反応速度の変化は、センサ周辺の濃度変化にのみによって引き起こされる。
２．センサ周辺のアルコール濃度の変化は、装置入り口を一定濃度とした場合、以下の（５）式で表される一次元拡散方程式に従う。

ただし、λ_１は拡散係数、ｘは装置入り口からの距離、ｔは時間、Ｃ_１は入り口濃度、ｅｒｆｃは相補誤差関数である。
３．センサの反応遅れは、以下の（６）式で表されるｎ次遅れ式により表現できる。

ただし、λ_２は、時定数である。

上記１．〜３．の仮定に基づいてセンサ値の時間変化をモデル化すると、以下の（７）式で表わすことができる。

上記の相補誤差関数を計算するためには、繰り返し計算が必要である。そのため、ここでは、非常に簡単な近似として以下の（８）式を用いて濃度の推定を行う。

ただし、ａ、ｂ、ｃは、システム同定から得られるパラメータとする。また、上記（８）式を用いることにより、システム同定にかかる時間と、使用するメモリ容量とを低減することができる。

ガス濃度算出部３８は、抽出された検出信号がピークとなるように変化しているときの検出信号の変化パターンを用いて、システム同定を行う。そして、ガス濃度算出部３８は、システム同定から得られるパラメータを用いて、上記（８）式に従って、呼気導入管２０内を流れる気体中に含まれるエタノール成分と同じ濃度のエタノール成分が持続して含まれる場合にアルコールセンサ２４から出力される検出信号の飽和出力値を予測する。

そして、ガス濃度算出部３８は、アルコールセンサ２４からの検出信号の値とエタノールガス濃度との予め求められた関係（対数関数）に基づいて、予測された検出信号の飽和出力値に対応するエタノールガス成分の濃度を、呼気導入管２０内を流れる気体中に含まれるエタノール成分の濃度として算出する。

次に、第１の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置１０の作用について説明する。ドライバが車両シートに着座すると、ドライバの呼気が呼気導入管２０に吹き込まれる状態となり、ドライバによってイグニッションスイッチがオンされると、エタノール濃度検出装置１０のエタノール濃度判定器３０において、図６に示すエタノール濃度検出処理ルーチンが実行される。

まず、ステップ１００において、アルコールセンサ２４からの検出信号の変化から、呼気導入管２０に含まれる気体中のガス成分の変化が検知されたか否かを判定し、所定量以上の検出信号の変化量が検知されると、呼気が呼気導入管２０内に導入されてガス成分に変化が生じたと判断し、ステップ１０２へ進む。

ステップ１０２では、アルコールセンサ２４から、所定の計測期間Ｔｍｓ分の検出信号を取得する。そして、ステップ１０４において、上記ステップ１０２で取得した所定の計測期間Ｔｍｓ分の検出信号から、ガス吸着時の検出信号の変化特性として、検出信号の変化開始から検出信号がピークとなるまでの時間を算出すると共に、検出信号がピークとなるように変化しているときの検出信号の変化パターンを抽出する。

次のステップ１０６では、上記ステップ１０２で取得した所定の計測期間Ｔｍｓ分の検出信号から、ガス脱着時の検出信号の変化特性として、検出信号がピークとなってから検出信号の変化終了までの時間を算出する。

そして、ステップ１０８において、上記（３）式に従って、上記ステップ１０４で算出された検出信号の変化開始からピークとなるまでの時間と、上記ステップ１０６で算出された検出信号がピークとなってから変化終了までの時間との比が、所定範囲内であるか否かを判定する。上記の時間の比が、所定範囲内でないと判定された場合には、呼気導入管２０内を流れる気体中にエタノールガス成分が含まれていないと判断し、上記ステップ１００へ戻る。

上記ステップ１０８において、上記の時間の比が、所定範囲内であると判定された場合には、呼気導入管２０内を流れる気体中にエタノールガス成分が含まれていると判断し、ステップ１１０へ移行する。

ステップ１１０では、上記ステップ１０２で抽出された、検出信号がピークとなるように変化しているときの検出信号の変化パターンを用いて、システム同定を行い、上記（８）式に従って、呼気導入管２０内を流れる気体中のエタノール成分と同じ濃度のエタノール成分が持続して含まれる場合にアルコールセンサ２４から出力される検出信号の飽和出力値を予測する。

次のステップ１１２において、上記ステップ１１０で予測された検出信号の飽和出力値に基づいて、呼気導入管２０内を流れる気体中に含まれるエタノール成分の濃度を算出し、ステップ１１４において、上記ステップ１１２で算出されたエタノールガス成分の濃度を表示装置４０に表示させて、エタノール濃度検出処理ルーチンを終了する。

以上説明したように、第１の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置によれば、アルコールセンサの検出信号の変化開始からピークまでの時間と、ピークから変化終了までの時間との比に基づいて、検出対象の気体中にエタノールガス成分が含まれると判定された場合に、エタノールガス成分の濃度を検出することにより、呼気のような持続時間の短いガスを検出対象とする場合であっても、簡易な処理で、エタノールガス成分の濃度を精度よく検出することができる。

また、人の呼気のように、持続時間の短い一過性のガスを対象としたガス測定において、酸化物半導体センサのように比較的選択性が低いセンサを用いてガス成分の濃度を検出する場合であっても、ガス成分によるセンサ応答に違いを判別し、目的成分であるエタノールガス成分が存在するか否かを判別することができる。この結果、目的成分であるエタノール成分のみを選択的に定量することができ、他のガス成分による誤検出を防止することができる。

また、運転者の呼気のように持続時間の短い一過性のガスの中の目的成分（例えばエタノールガス成分）の濃度を、他のガス成分、例えば食品に含まれるガス成分等と区別して測定することができるため、運転者の呼気に含まれるエタノールガス成分の濃度を精度よく検出することができ、運転者の飲酒を精度よく検出することができる。

なお、上記の実施の形態では、検出信号の変化開始時間を検出するための閾値と同じ閾値を用いて、検出信号の変化終了時間を検出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、検出信号の変化開始時間を検出するための閾値とは異なる閾値（例えば、ベース値＋０．５Ｖ）を用いて、検出信号の値がこの閾値まで低下したときを、検出信号の変化終了時間として検出するようにしてもよい。

次に、第２の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置について説明する。なお、第２の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置は、第１の実施の形態と同様の構成となっているため、同一符号を付して説明を省略する。

第２の実施の形態では、ガス吸着時の検出信号の変化特性として、検出信号のピークの高さを算出している点が、第１の実施の形態と主に異なっている。

第２の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置のエタノール濃度判定器３０では、吸着変化特性算出部３２によって、所定の計測期間Ｔｍｓの検出信号の変化から、ガス吸着時の検出信号の変化特性として、検出信号のピークの高さ（図７のΔＣ_ｐ参照）を算出すると共に、検出信号がピークとなるように変化しているときの検出信号の変化パターンを抽出する。

上記の検出信号のピークの高さは以下のように算出される。検出信号の時系列変化から、変化前の検出信号の値を、検出信号のベース値Ｃ_ｂとして検出すると共に、検出信号がピークとなったときのピーク最大値Ｃ_ｐを検出する。そして、以下の（９）式に従って、検出信号のピークの高さΔＣ_ｐを算出する。
検出信号のピークの高さΔＣ_ｐ＝
ピーク最大値Ｃ_ｐ − ベース値Ｃ_ｂ ・・・（９）
ガス成分判定部３６は、算出された検出信号のピークの高さと、検出信号のピークから変化終了までの時間との比が、以下の（１０）式で表される条件を満たす場合には、呼気導入管２０内を流れる気体中にエタノールガス成分が含まれていると判定する。一方、以下の（１０）式で表される条件を満たさない場合には、呼気導入管２０内を流れる気体中にエタノールガス成分が含まれていないと判定する。
Ｂ_１ ＜ ＬＮ（Ｔ_{ｐ−ｔｈ２}／ΔＣ_ｐ） ＜ Ｂ_２ ・・・（１０）

ただし、ＬＮ（）は自然対数を表わす。また、上記（１０）式は、以下の（１０）´式に書き換えることもできる。
Ｂ_１ ＜ ＬＮ（Ｔ_{ｐ−ｔｈ２}）−ＬＮ（ΔＣ_ｐ） ＜ Ｂ_２ ・・・（１０）´

なお、閾値Ｂ_１には、例えば、２〜２．７の範囲の値を設定しておくのが好ましく、本実施の形態では、閾値Ｂ_１として、２．３が設定されている。また、閾値Ｂ_２には、例えば、２．７〜３．３の範囲の値を設定しておくのが好ましく、本実施の形態では、閾値Ｂ_２として、３．０が設定されている。

上記（１０）式又は（１０）´式の代わりに、以下の（１０）´´式を使用することも可能である。
Ｂ_１ ＜ Ｔ_{ｐ−ｔｈ２}／ΔＣ_ｐ ＜ Ｂ_２ ・・・（１０）´´

上記（１０）´´式を用いる場合には、閾値Ｂ_１には、例えば、７〜１５の範囲の値を設定しておくのが好ましく、本実施の形態では、閾値Ｂ_１として、１０を設定しておけばよい。また、閾値Ｂ_２には、例えば、１５〜２５の範囲の値を設定しておくのが好ましく、本実施の形態では、閾値Ｂ_２として、２０を設定しておけばよい。

なお、第２の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置の他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。

以上説明したように、第２の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置によれば、アルコールセンサの検出信号のピークの高さと、ピークから変化終了までの時間との比に基づいて、検出対象の気体中にエタノールガス成分が含まれると判定された場合に、エタノールガス成分の濃度を検出することにより、呼気のような持続時間の短いガスを検出対象とする場合であっても、簡易な処理で、エタノールガス成分の濃度を精度よく検出することができる。

次に、第３の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置について説明する。なお、第３の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置の構成は、第１の実施の形態と同様の構成となっているため、同一符号を付して説明を省略する。

第３の実施の形態では、ガス吸着時の検出信号の変化特性として、検出信号の変化率の最大値を算出している点と、ガス脱着時の検出信号の変化特性として、検出信号の変化率の最小値を算出している点とが、第１の実施の形態と主に異なっている。

第３の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置のエタノール濃度判定器３０では、吸着変化特性算出部３２によって、所定の計測期間Ｔｍｓの検出信号の変化から、ガス吸着時の検出信号の変化特性として、検出信号の変化率（変化の傾き）の最大値（図８のα_１参照）を算出すると共に、検出信号がピークとなるように変化しているときの検出信号の変化パターンを抽出する。

上記の検出信号の変化率の最大値の算出では、まず、検出信号の時系列変化から、検出信号の変化率の時系列変化を算出し、算出された変化率の時系列変化から、検出信号の変化率の最大値α_１を検出する。

また、脱着変化特性算出部３４によって、所定の計測期間Ｔｍｓの検出信号の変化から、ガス脱着時の検出信号の変化特性として、検出信号の変化率の最小値（図８のα_２参照）を算出する。上記の検出信号の変化率の最小値の算出では、まず、検出信号の時系列変化から、検出信号の変化率の時系列変化を算出し、算出された変化率の時系列変化から、検出信号の変化率の最小値α_２（α_２＜０）を検出する。

ガス成分判定部３６は、算出された検出信号の変化率の最小値と、検出信号の変化率の最大値との比が、以下の（１１）式で表される条件を満たす場合には、呼気導入管２０内を流れる気体中にエタノールガス成分が含まれていると判定する。一方、以下の（１１）式で表される条件を満たさない場合には、呼気導入管２０内を流れる気体中にエタノールガス成分が含まれていないと判定する。
Ｄ_１ ＜ −（α_２／α_１） ＜ Ｄ_２ ・・・（１１）

なお、閾値Ｄ_１には、例えば、０．２〜０．５の範囲の値を設定しておくのが好ましく、本実施の形態では、閾値Ｄ_１として、０．３が設定されている。また、閾値Ｄ_２には、例えば、０．５〜０．８の範囲の値を設定しておくのが好ましく、本実施の形態では、閾値Ｄ_２として、０．７が設定されている。

なお、第３の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置の他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。

以上説明したように、第３の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置によれば、アルコールセンサの検出信号の変化率の最大値と最小値との比に基づいて、検出対象の気体中にエタノールガス成分が含まれると判定された場合に、エタノールガス成分の濃度を検出することにより、呼気のような持続時間の短いガスを検出対象とする場合であっても、簡易な処理で、エタノールガス成分の濃度を精度よく検出することができる。

次に、第４の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置について説明する。なお、第４の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置の構成は、第１の実施の形態と同様の構成となっているため、同一符号を付して説明を省略する。

第４の実施の形態では、ガス吸着時の検出信号の変化特性として、検出信号がピークとなるように変化しているときの変化パターンを抽出している点と、ガス脱着時の検出信号の変化特性として、検出信号がピークとなった以降の変化パターンを抽出している点と、各変化パターンから予測される検出信号の飽和出力値に基づいて、エタノールガス成分が含まれるか否かを判定している点とが、第１の実施の形態と主に異なっている。

第４の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置のエタノール濃度判定器３０では、吸着変化特性算出部３２によって、所定の計測期間Ｔｍｓの検出信号の変化から、ガス吸着時の検出信号の変化特性として、検出信号がピークとなるように変化しているときの検出信号の変化パターンを抽出する。

また、脱着変化特性算出部３４によって、所定の計測期間Ｔｍｓの検出信号の変化から、ガス脱着時の検出信号の変化特性として、検出信号がピークとなった以降の検出信号の変化パターンを抽出する。

ガス成分判定部３６は、以下に説明するように、呼気導入管２０内を流れる気体中にエタノールガス成分が含まれているか否かを判定する。

まず、抽出された、検出信号がピークとなるように変化しているときの検出信号の変化パターンに基づいて、システム同定を行う。そして、システム同定から得られるパラメータを用いて、上記（８）式に従って、呼気導入管２０内を流れる気体中に含まれるエタノール成分と同じ濃度のエタノール成分が持続して含まれる場合にアルコールセンサ２４から出力される検出信号の飽和出力値（図９のＣ_１参照）を予測する。

また、抽出された、検出信号がピークとなった以降の検出信号の変化パターン（脱着特性の変化パターン）に基づいて、呼気導入管２０内を流れる気体中に含まれるエタノール成分と同じ濃度のエタノール成分が持続して含まれる場合にアルコールセンサ２４から出力される検出信号の飽和出力値（図９のＣ_２参照）を予測する。

ここで、脱着特性の変化パターンから飽和出力値を予測する原理について説明する。

ミカエリス・メンテン式を基に、過渡応答と同様な仮定を置くことにより、以下のように、アルコールセンサ２４の減衰応答のモデル化を行う。

濃度が減少し始める時刻をt₀とすると、センサ位置ｘにおける脱着時の濃度変化Ｃ（ｘ、ｔ）は、以下の（１２）式、（１３）式で表される。

計算量を低減させるために近似解を用いると、上記（１３）式は、以下の（１４）式で表される。

上記（４）式に上記（１４）式を代入し、反応遅れは、上記（８）式と同様に３次遅れ項まで用いることにより、センサの出力値ｆ（ｔ）は、以下の（１５）式で表される。

ただし、ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｔ_０は、センサについてシステム同定して求められたパラメータである。

ガス成分判定部３６は、呼気導入管２０内を流れる気体中に含まれるエタノール成分と同じ濃度のエタノール成分が持続して含まれる場合にアルコールセンサ２４から出力される検出信号の飽和出力値を、上記（１５）式に従って予測する。

そして、ピーク以降の検出信号の変化パターンから予測された検出信号の飽和出力値Ｃ_２と、ピークとなるように変化している検出信号の変化パターンから予測された検出信号の飽和出力値Ｃ_１との比が、以下の（１６）式で表される条件を満たす場合には、呼気導入管２０内を流れる気体中にエタノールガス成分が含まれていると判定する。一方、以下の（１６）式で表される条件を満たさない場合には、呼気導入管２０内を流れる気体中にエタノールガス成分が含まれていないと判定する。
Ｆ_１ ＜ Ｃ_２／Ｃ_１ ＜ Ｆ_２ ・・・（１６）

なお、閾値Ｆ_１には、例えば、０．８〜１の範囲の値を設定しておくのが好ましく、本実施の形態では、閾値Ｆ_１として、０．９が設定されている。また、閾値Ｆ_２には、例えば、１〜１．２の範囲の値を設定しておくのが好ましく、本実施の形態では、閾値Ｆ_２として、１．１が設定されている。

ガス濃度算出部３８は、ガス成分判定部３６でピークとなるように変化している検出信号の変化パターンから予測された検出信号の飽和出力値を用いて、呼気導入管２０内を流れる気体中に含まれるエタノールガス成分の濃度を算出する。

なお、第４の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置の他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。

以上説明したように、第４の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置によれば、アルコールセンサの検出信号のピークまでの変化パターンから予測される検出信号の飽和出力値と、ピーク以降の変化パターンから予測される検出信号の飽和出力値との比に基づいて、検出対象の気体中にエタノールガス成分が含まれると判定された場合に、エタノールガス成分の濃度を検出することにより、呼気のような持続時間の短いガスを検出対象とする場合であっても、簡易な処理で、エタノールガス成分の濃度を精度よく検出することができる。

なお、上記の実施の形態では、ピークとなるように変化している検出信号の変化パターンから予測された検出信号の飽和出力値を用いて、エタノールガス成分の濃度を算出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、ピークとなった以降の検出信号の変化パターンから予測された検出信号の飽和出力値を用いて、エタノールガス成分の濃度を算出するようにしてもよい。

次に、第５の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成となっている部分については同一符号を付して説明を省略する。

第５の実施の形態では、アルコールセンサと、多くの種類のガス成分に感度を有するガスセンサとを用いている点が、第１の実施の形態と主に異なっている。

図１０に示すように、第５の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置５１０では、呼気導入管２０の中間部の内部に、アルコールセンサ２４と、多くの種類のガス成分に感度を有するガスセンサ５２４とが取り付けられている。アルコールセンサ２４と、ガスセンサ５２４とは、呼気導入管２０の中間部の内部に対向するように取り付けられている。

ガスセンサ５２４は、目的成分（エタノール）以外のガス成分に対する感度（変化特性）が、アルコールセンサ２４と異なり、多くの種類のガス成分に感度を有している。ガスセンサ５２４としては、例えば、空気質センサ（空気の汚れを検知するセンサ）を用いることができ、ＴＧＳ２６００（フィガロ技研社製、商品名）を使用することができる。

ガスセンサ５２４は、呼気導入管２０内を流れる気体中に含まれる、感度を有するガス成分の濃度が高くなるに従って、レベルが高い検出信号を出力し、呼気導入管２０内を流れる気体中に含まれる、感度を有するガス成分の濃度が低くなるに従って、レベルが低い検出信号を出力する。

この実施の形態によれば、吸い込みファン２２を駆動することにより、ドライバから吐き出された呼気は呼気導入管２０の吸い込み口２０Ａから呼気導入管２０内に吸入されると共に、呼気が空気と混合されることで任意に希釈され、アルコールセンサ２４及びガスセンサ５２４へ一定流速で到達する。そして、呼気は、アルコールセンサ２４及びガスセンサ５２４に接触した後、呼気導入管２０から外部に排出される。

アルコールセンサ２４及びガスセンサ５２４の各々から出力された検出信号は、後述するエタノール濃度判定器５３０に入力され、入力された検出信号に基づいて、検出対象ガスとしてのエタノールガスの濃度が検出される。

図１１に示すように、エタノール濃度判定器５３０は、脱着変化特性算出部３４と、ガスセンサ５２４からの検出信号に基づいて、ガス脱着時の検出信号の変化特性を算出する脱着変化特性算出部５３４と、アルコールセンサ２４及びガスセンサ５２４の各々からの検出信号に基づいて算出されたガス脱着時の検出信号の変化特性の比が、所定範囲内であるか否かにより、呼気導入管２０内を流れる気体中にエタノールガス成分が含まれているか否かを判定するガス成分判定部５３６と、アルコールセンサ２４からの検出信号に基づいて、ガス吸着時の検出信号の変化パターンを抽出する吸着変化抽出部５３７と、ガス濃度算出部３８とを備えている。

脱着変化特性算出部５３４は、所定の計測期間Ｔｍｓのガスセンサ５２４からの検出信号の変化から、ガス脱着時のガスセンサ５２４の検出信号の変化特性として、以下の（１７）式に従って、検出信号がピークとなってから検出信号の変化終了までの時間Ｔ２_{ｐ−ｔｈ２}を算出する。
ピークから変化終了までの時間Ｔ２_{ｐ−ｔｈ２}＝
変化終了時間ｔ２_ｔｈ２ − ピーク最大値時間ｔ２_ｐ ・・・（１７）
ここで、本実施の形態の原理について説明する。上述したように、ピークから変化終了までの検出信号の変化特性、すなわちガス脱着時の変化特性は、主にガス成分の脱着特性を反映しており、一定流速下における一過性のガスに対する検出信号の変化特性であっても、ガス成分の種類による違いが生じやすい。このため、複数種類のガスセンサからの検出信号のガス脱着時の変化特性を比較して、ガス脱着時の変化特性を指標化することにより、ガス濃度などの条件にかかわらず、目的のガス成分が存在するか否かを判定することができる。

そこで、本実施の形態では、ガス成分判定部５３６において、算出されたアルコールセンサ２４の検出信号の変化開始からピークとなるまでの時間Ｔ_{ｐ−ｔｈ２}と、ガスセンサ５２４の検出信号のピークから変化終了までの時間Ｔ２_{ｐ−ｔｈ２}との比が、以下の（１８）式で表される条件を満たす場合には、呼気導入管２０内を流れる気体中にエタノールガス成分が含まれていると判定する。一方、以下の（１８）式で表される条件を満たさない場合には、呼気導入管２０内を流れる気体中にエタノールガス成分が含まれていないと判定する。
Ｇ_１ ＜ Ｔ_{ｐ−ｔｈ２}／Ｔ２_{ｐ−ｔｈ２} ＜ Ｇ_２ ・・・（１８）

なお、閾値Ｇ_１には、例えば、０．８〜１の範囲の値を設定しておくのが好ましく、本実施の形態では、閾値Ｇ_１として、０．９が設定されている。また、閾値Ｇ_２には、例えば、１〜１．２の範囲の値を設定しておくのが好ましく、本実施の形態では、閾値Ｇ_２として、１．１が設定されている。

吸着変化抽出部５３７は、所定の計測期間Ｔｍｓのアルコールセンサ２４の検出信号の変化から、ガス吸着時の変化特性として、検出信号がピークとなるように変化しているときの検出信号の変化パターンを抽出する。

ガス濃度算出部３８は、呼気導入管２０内を流れる気体中にエタノールガス成分が含まれていると判定された場合に、抽出された、アルコールセンサ２４の検出信号がピークとなるように変化しているときの検出信号の変化パターンを用いて、呼気導入管２０内を流れる気体中に含まれるエタノールガス成分の濃度を算出する。

次に第５の実施の形態に係るエタノール濃度検出処理ルーチンについて、図１２を用いて説明する。なお、第１の実施の形態と同様の処理については同一符号を付して説明を省略する。

まず、ステップ１００において、アルコールセンサ２４からの検出信号の変化から、呼気導入管２０に含まれる気体中のガス成分の変化が検知されたか否かを判定し、所定量以上の検出信号の変化量が検知されると、ステップ５５０へ進む。

ステップ５５０では、アルコールセンサ２４及びガスセンサ５２４の各々から、所定の計測期間Ｔｍｓ分の検出信号を取得する。そして、ステップ５５２において、上記ステップ５５０でアルコールセンサ２４から取得した所定の計測期間Ｔｍｓ分の検出信号から、アルコールセンサ２４のガス脱着時の検出信号の変化特性として、検出信号がピークとなってから検出信号の変化終了までの時間を算出する。

次のステップ５５４では、上記ステップ５５０でガスセンサ５２４から取得した所定の計測期間Ｔｍｓ分の検出信号から、ガスセンサ５２４のガス脱着時の検出信号の変化特性として、検出信号がピークとなってから検出信号の変化終了までの時間を算出する。

そして、ステップ５５６において、上記（１８）式に従って、上記ステップ５５２で算出されたアルコールセンサ２４の検出信号がピークとなってから変化終了までの時間と、上記ステップ５５４で算出された検出信号がピークとなってから変化終了までの時間との比が、所定範囲内であるか否かを判定する。上記の時間の比が、所定範囲内でないと判定された場合には、呼気導入管２０内を流れる気体中にエタノールガス成分が含まれていないと判断し、上記ステップ１００へ戻る。

上記ステップ５５６において、上記の時間の比が、所定範囲内であると判定された場合には、呼気導入管２０内を流れる気体中にエタノールガス成分が含まれていると判断し、ステップ５５８へ移行する。

ステップ５５８では、上記ステップ５５０でアルコールセンサ２４から取得した所定の計測期間Ｔｍｓ分の検出信号から、検出信号がピークとなるように変化しているときの検出信号の変化パターンを抽出する。

ステップ１１０では、上記ステップ５５８で抽出された検出信号がピークとなるように変化しているときの検出信号の変化パターンを用いてシステム同定を行い、上記（８）式に従って、アルコールセンサ２４からの検出信号の飽和出力値を予測する。

次のステップ１１２において、上記ステップ１１０で予測された検出信号の飽和出力値に基づいて、呼気導入管２０内を流れる気体中に含まれるエタノール成分の濃度を算出し、ステップ１１４において、上記ステップ１１２で算出されたエタノールガス成分の濃度を表示装置４０に表示させて、エタノール濃度検出処理ルーチンを終了する。

以上説明したように、第５の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置によれば、アルコールセンサの検出信号がピークになってから変化終了するまでの時間と、ガスセンサの検出信号がピークになってから変化終了するまでの時間との比に基づいて、検出対象の気体中にエタノールガス成分が含まれると判定された場合に、エタノールガス成分の濃度を検出することにより、呼気のような持続時間の短いガスを検出対象とする場合であっても、簡易な処理で、エタノールガス成分の濃度を精度よく検出することができる。

なお、上記の実施の形態では、アルコールセンサ及びガスセンサの各々の検出信号について、ピークになってから変化終了するまでの時間を算出した場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、ガス脱着時の検出信号の変化特性として、上記第３の実施の形態と同様に、アルコールセンサ及びガスセンサの各々の検出信号について、検出信号の変化率の最小値を算出するようにしてもよい。

次に、第６の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置について説明する。なお、第６の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置の構成は、第５の実施の形態と同様の構成となっているため、同一符号を付して説明を省略する。

第６の実施の形態では、アルコールセンサのガス脱着時の検出信号の変化特性として、アルコールセンサの検出信号がピークとなった以降の変化パターンを抽出している点と、ガスセンサのガス脱着時の検出信号の変化特性として、ガスセンサの検出信号がピークとなった以降の変化パターンを抽出している点と、各センサの変化パターンから予測される検出信号の飽和出力値に基づいて、エタノールガス成分が含まれるか否かを判定している点とが、第５の実施の形態と主に異なっている。

第６の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置のエタノール濃度判定器５３０では、脱着変化特性算出部３４によって、アルコールセンサ２４の所定の計測期間Ｔｍｓの検出信号の変化から、ガス脱着時の検出信号の変化特性として、アルコールセンサ２４の検出信号がピークとなった以降の検出信号の変化パターンを抽出する。また、脱着変化特性算出部５３４によって、ガスセンサ５２４の所定の計測期間Ｔｍｓの検出信号の変化から、ガス脱着時の検出信号の変化特性として、ガスセンサ５２４の検出信号がピークとなった以降の検出信号の変化パターンを抽出する。

ガス成分判定部５３６は、以下に説明するように、呼気導入管２０内を流れる気体中にエタノールガス成分が含まれているか否かを判定する。

まず、抽出された、アルコールセンサ２４の検出信号がピークとなった以降の検出信号の変化パターンに基づいて、上記第１の実施の形態と同様に、呼気導入管２０内を流れる気体中に含まれるエタノール成分と同じ濃度のエタノール成分が持続して含まれる場合にアルコールセンサ２４から出力される検出信号の飽和出力値を予測する。

また、抽出された、ガスセンサ５２４の検出信号がピークとなった以降の検出信号の変化パターンに基づいて、呼気導入管２０内を流れる気体中に含まれるガス成分と同じ濃度のガス成分が持続して含まれる場合にガスセンサ５２４から出力される検出信号の飽和出力値を予測する。

なお、アルコールセンサ２４の場合と同様に、ガスセンサ５２４の検出信号のピーク以降の検出信号の変化パターン（脱着特性の変化パターン）から、上記（１５）式に従って、出力される検出信号の飽和出力値を予測すればよい。上記（１５）式のパラメータａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｔ_０は、アルコールセンサ２４に関するパラメータと異なっている。

そして、アルコールセンサ２４のピーク以降の検出信号の変化パターンから予測されたアルコールセンサ２４の検出信号の飽和出力値Ｃ_２と、ガスセンサ５２４のピーク以降の検出信号の変化パターンから予測されたガスセンサ５２４の検出信号の飽和出力値Ｅ_２との比が、以下の（１９）式で表される条件を満たす場合には、呼気導入管２０内を流れる気体中にエタノールガス成分が含まれていると判定する。一方、以下の（１９）式で表される条件を満たさない場合には、呼気導入管２０内を流れる気体中にエタノールガス成分が含まれていないと判定する。
Ｈ_１ ＜ Ｃ_２／Ｅ_２ ＜ Ｈ_２ ・・・（１９）

なお、閾値Ｈ_１，Ｈ_２には、実験的又は統計的に予め求められた判別閾値を設定しておけばよい。

ガス濃度算出部３８は、ガス成分判定部５３６においてアルコールセンサ２４のピークとなった以降の検出信号の変化パターンから予測された検出信号の飽和出力値を用いて、エタノールガス成分の濃度を算出する。

なお、第６の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置の他の構成及び作用については、第５の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。

以上説明したように、第６の実施の形態に係るエタノール濃度検出装置によれば、アルコールセンサの検出信号がピークとなった以降の変化パターンから予測される検出信号の飽和出力値と、ガスセンサの検出信号がピークとなった以降の変化パターンから予測される検出信号の飽和出力値との比に基づいて、検出対象の気体中にエタノールガス成分が含まれると判定された場合に、エタノールガス成分の濃度を検出することにより、呼気のような持続時間の短いガスを検出対象とする場合であっても、簡易な処理で、エタノールガス成分の濃度を精度よく検出することができる。

なお、上記の第５の実施の形態及び第６の実施の形態では、アルコールセンサと空気質センサなどのガスセンサとを用いた場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、アルコールセンサと共に、ガス成分に対する感度がアルコールセンサと異なるガスセンサを用いて構成すればよい。例えば、アルコールセンサと共に、酸素センサや、水蒸気センサ、二酸化炭素センサを用いて構成することができる。酸素センサとしては、固体電解質を用いて酸素濃度を検出する酸素センサを用いることができ、水蒸気センサとしては、酸化物半導体または高分子膜静電容量を用いて水蒸気の濃度を検出する水蒸気センサを用いることができる。また、二酸化炭素センサとしては、固体電解質を用いて二酸化炭素の濃度を検出する二酸化炭素センサを用いることができる。

また、上記の第１の実施の形態、第２の実施の形態、及び第５の実施の形態において、検出信号の値が閾値以下まで低下した時間を、検出信号の変化終了の時間として検出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、検出信号の値が、ピーク最大値に対して一定割合となる値（例えば、ピーク最大値の３０％）まで低下した時間を、検出信号の変化終了の時間として検出するようにしてもよい。

また、上記の第１の実施の形態〜第６の実施の形態では、アルコールセンサの検出信号の変化パターンから予測される検出信号の飽和出力値を用いて、エタノールガス成分の濃度を算出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、アルコールセンサの検出信号のベース値及びピーク値から、検出信号の飽和出力値を予測し、予測された検出信号の飽和出力値を用いて、エタノールガス成分の濃度を算出するようにしてもよい。

また、センサ出力（Ｖ）を用いて、エタノールガス成分が含まれるか否かを判定する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、センサ出力から計算される濃度計算値（ｐｐｍ又はｍｇ／Ｌ）を用いて、エタノールガス成分が含まれるか否かを判定するようにしてもよい。この場合には、上記の各実施の形態で例示した、範囲を規定する判定閾値として、異なった値を設定しておけばよい。

また、上記の実施の形態では、算出されたエタノールガス成分の濃度を表示する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、算出したエタノールガス成分の濃度と予め定めた閾値とを比較し、算出したエタノールガス成分の濃度が閾値以上の場合にエタノールの濃度が高いと判定し、エンジンが始動できないようにする等の不正ができないように制御するようにしてもよい。

上記では、ドライバの呼気からエタノールガス成分の濃度を検出する例について説明したが、エタノール濃度検出装置を携帯可能に構成する等により、本発明はドライバ以外の人間の呼気からエタノールガス成分の濃度を検出する場合にも適用できるものである。

本発明の第１の実施の形態のエタノール濃度検出装置を運転席のステアリングコラムに取り付けた状態を示す概略図である。 本発明の第１の実施の形態を示す概略図である。 本発明の第１の実施の形態のエタノール濃度判定器のアルコールセンサの構成を示す回路図である。 本発明の第１の実施の形態のエタノール濃度判定器の構成を示すブロック図である。 アルコールセンサからの検出信号の時系列変化、変化開始からピークまでの時間、及びピークから変化終了までの時間を示すグラフである。 第１の実施の形態のエタノール濃度検出装置におけるエタノール濃度検出処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 アルコールセンサからの検出信号の時系列変化、及びピークの高さを示すグラフである。 アルコールセンサからの検出信号の時系列変化、変化率の最小値、及び変化率の最大値を示すグラフである。 アルコールセンサからの検出信号の時系列変化、ピークまでの変化パターンから予測される飽和出力値、及びピーク以降の変化パターンから予測される飽和出力値を示すグラフである。 本発明の第５の実施の形態を示す概略図である。 本発明の第５の実施の形態のエタノール濃度判定器の構成を示すブロック図である。 第５の実施の形態のエタノール濃度検出装置におけるエタノール濃度検出処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。

符号の説明

１０、５１０ エタノール濃度検出装置
２４ アルコールセンサ
３０、５３０ エタノール濃度判定器
３２ 吸着変化特性算出部
３４、５３４ 脱着変化特性算出部
３６、５３６ ガス成分判定部
３８ ガス濃度算出部
５２４ ガスセンサ

Claims (9)

1. 検出対象の気体中に含まれるガス成分の濃度が高くなるに従ってレベルが高くなり、かつ、前記ガス成分の濃度が低くなるに従ってレベルが低下する検出信号を出力するガスセンサと、
   前記ガスセンサより出力された前記検出信号に基づいて、前記検出信号がピークとなった以降の前記検出信号の変化特性を含む複数種類の変化特性を算出する変化特性算出手段と、
   前記変化特性算出手段によって算出された前記複数種類の変化特性に基づいて、前記検出対象の気体中に検出対象のガス成分が含まれるか否かを判定する判定手段と、
   前記判定手段によって前記検出対象の気体中に前記検出対象のガス成分が含まれると判定された場合に、前記ガスセンサより出力された前記検出信号に基づいて、前記検出対象の気体中に含まれる前記検出対象のガス成分の濃度を検出するガス濃度検出手段と、
   を含むガス検出装置。
2. 各々ガス成分に対する感度が異なると共に、検出対象の気体中に含まれるガス成分の濃度が高くなるに従ってレベルが高くなり、かつ、前記ガス成分の濃度が低くなるに従ってレベルが低下する検出信号を出力する２つのガスセンサと、
   一方の前記ガスセンサより出力された前記検出信号に基づいて、前記検出信号がピークとなった以降の前記検出信号の変化特性を算出する第１変化特性算出手段と、
   他方の前記ガスセンサより出力された前記検出信号に基づいて、前記検出信号がピークとなった以降の前記検出信号の変化特性を算出する第２変化特性算出手段と、
   前記第１変化特性算出手段によって算出された前記変化特性と前記第２変化特性算出手段によって算出された前記変化特性とを比較して、前記検出対象の気体中に検出対象のガス成分が含まれるか否かを判定する判定手段と、
   前記判定手段によって前記検出対象の気体中に前記検出対象のガス成分が含まれると判定された場合に、前記ガスセンサより出力された前記検出信号に基づいて、前記検出対象の気体中に含まれる前記検出対象のガス成分の濃度を検出するガス濃度検出手段と、
   を含むガス検出装置。
3. 前記変化特性算出手段は、前記複数種類の変化特性として、前記検出信号の変化開始から前記検出信号がピークとなるまでの時間、及び前記検出信号がピークとなってから前記検出信号の変化終了までの時間を算出する請求項１記載のガス検出装置。
4. 前記変化特性算出手段は、前記複数種類の変化特性として、前記検出信号のピークの高さ、及び前記検出信号がピークとなってから前記検出信号の変化終了までの時間を算出する請求項１記載のガス検出装置。
5. 前記変化特性算出手段は、前記複数種類の変化特性として、前記検出信号の変化開始から変化終了までにおける前記検出信号の変化率の最大値及び最小値を算出する請求項１記載のガス検出装置。
6. 前記変化特性算出手段は、前記複数種類の変化特性として、前記検出信号がピークとなるように変化しているときの前記検出信号の第１変化パターン、及び前記検出信号がピークとなった以降の前記検出信号の第２変化パターンを算出し、
   前記判定手段は、前記第１変化パターンに基づいて、前記検出対象の気体中にガス成分が持続して含まれる場合に前記ガスセンサから出力される前記検出信号を予測すると共に、前記第２変化パターンに基づいて、前記検出対象の気体中にガス成分が持続して含まれる場合に前記ガスセンサから出力される前記検出信号を予測する予測手段を備え、前記予測手段によって予測された前記検出信号に基づいて、前記検出対象の気体中に前記検出対象のガス成分が含まれるか否かを判定する請求項１記載のガス検出装置。
7. 前記検出信号の変化特性を、前記検出信号がピークとなってから前記検出信号の変化終了までの時間、前記検出信号の変化開始から変化終了までにおける前記検出信号の変化率の最小値、及び前記検出信号がピークとなった以降の前記検出信号の変化パターンの少なくとも１つとした請求項２記載のガス検出装置。
8. 前記検出信号の変化特性を、前記検出信号がピークとなった以降の前記検出信号の変化パターンとし、
   前記判定手段は、前記第１変化特性算出手段によって算出された前記変化パターンに基づいて、前記検出対象の気体中にガス成分が持続して含まれる場合に前記一方のガスセンサから出力される前記検出信号を予測すると共に、前記第２変化特性算出手段によって算出された前記変化パターンに基づいて、前記検出対象の気体中にガス成分が持続して含まれる場合に前記他方のガスセンサから出力される前記検出信号を予測する予測手段を備え、前記予測手段によって予測された前記検出信号の各々を比較して、前記検出対象の気体中に前記検出対象のガス成分が含まれるか否かを判定する請求項７記載のガス検出装置。
9. 前記ガスセンサを、酸化物半導体ガスセンサとした請求項１〜請求項８の何れか１項記載のガス検出装置。

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