JP2021134756A - 診断装置及び診断方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】浄化装置の被害度を適切に推定する。【解決手段】管理装置１００は、複数の車両１から、エンジンの排気ガスを浄化するＤＯＣ３３に作用するストレスに関連するパラメータ毎の累積データと、浄化のために昇温された排気ガスの排気温度とを取得するデータ取得部１２２と、取得した累積データからＤＯＣ３３の被害度を特定する被害度特定部１２３と、特定した被害度と排気温度の関係を示す関係式を特定する関係特定部１２４と、診断対象の車両１から、ＤＯＣ３３による浄化のために昇温された排気ガスの排気温度を取得する対象情報取得部１２５と、取得した対象車両の排気温度と、特定した関係式とに基づいて、対象車両のＤＯＣ３３の被害度を推定する診断部１２６とを備える。【選択図】図３
Description
本発明は、診断装置及び診断方法に関する。
車両の中には、内燃機関の排気路に排気ガスを浄化する浄化装置が搭載されているものがある。浄化装置は、酸化触媒であるＤＯＣ（Diesel Oxidation Catalyst）と、ＣＳＦ（Catalyzed Soot Filter）を含み、排気ガスを昇温させて排気ガス中の粒子状物質（ＰＭ）を燃焼して除去する（いわゆる再生制御）。
ところで、例えば浄化装置が排気路の上流側に設けられている場合には、排気ガスの粒子状物質（例えば煤）がＤＯＣに付着して、ＤＯＣを閉塞してしまうおそれがある。ＤＯＣが閉塞されると、排気ガスの流れが悪化し、上記の再生制御が円滑に行われない。このため、浄化装置の被害度を適切に推定して、整備等を行うことが求められている。
そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、浄化装置の被害度を適切に推定することを目的とする。
本発明の第１の態様においては、複数の内燃機関装置から、内燃機関の排気ガスを浄化する浄化装置に作用するストレスに関連するパラメータ毎の累積データと、浄化のために昇温された前記排気ガスの排気温度とを取得する取得部と、取得した前記累積データから前記浄化装置の被害度を特定する被害度特定部と、特定した前記被害度と前記排気温度の関係を示す関係式を特定する関係特定部と、診断対象の内燃機関装置である対象装置から、前記浄化装置による浄化のために昇温された排気ガスの排気温度を取得する排気温度取得部と、前記排気温度取得部が取得した前記対象装置の前記排気温度と、前記関係特定部が特定した前記関係式とに基づいて、前記対象装置の前記浄化装置の被害度を推定する推定部と、を備える、診断装置を提供する。
また、前記推定部は、前記浄化装置として、粒子状物質を浄化するための酸化触媒の被害度を推定することとしてもよい。
また、前記排気温度取得部は、前記酸化触媒の上流側の排気温度である第１温度と、下流側の排気温度である第２温度とを取得し、前記推定部は、前記第１温度と前記第２温度との温度差と、前記関係式とに基づいて、前記酸化触媒の被害度を推定することとしてもよい。
また、前記被害度特定部は、前記浄化装置を劣化させる複数のストレス要因の各々の累積データを合わせて、前記被害度を特定することとしてもよい。
本発明の第２の態様においては、複数の内燃機関装置から、内燃機関の排気ガスを浄化する浄化装置に作用するストレスに関連するパラメータ毎の累積データと、浄化のために昇温された前記排気ガスの排気温度とを取得するステップと、取得した前記累積データから前記浄化装置の被害度を特定するステップと、特定した前記被害度と前記排気温度の関係を示す関係式を特定するステップと、診断対象の内燃機関装置である対象装置から、前記浄化装置による浄化のために昇温された排気ガスの排気温度を取得するステップと、取得した前記対象装置の前記排気温度と、特定した前記関係式とに基づいて、前記対象装置の前記浄化装置の被害度を推定するステップと、を備える、診断方法を提供する。
本発明によれば、浄化装置の被害度を適切に推定できるという効果を奏する。
＜車両管理システムの概要＞
一の実施形態に係る車両管理システムの概要について、図１を参照しながら説明する。
一の実施形態に係る車両管理システムの概要について、図１を参照しながら説明する。
図１は、車両管理システムＳの概要を説明するための模式図である。車両管理システムＳは、管理装置１００と複数の車両１ａ、１ｂ、・・・、１ｎ（以下、総称して車両１とも呼ぶ）が連携して動作することで、車両１の状態を管理するシステムである。
複数の車両１は、例えばトラックである。車両１は、内燃機関であるエンジンを有する内燃機関装置に該当する。車両１は、自車両の状態を測定するセンサ等を搭載しており、測定したデータを管理装置１００に送信する。
管理装置１００は、複数の車両１との間で通信可能であり、車両１を管理する車両管理装置である。管理装置１００は、例えば管理センターに設けられたサーバである。管理装置１００は、各車両１からデータ（後述する累積データ等）を受信する。管理装置１００は、受信したデータを用いて車両１の状態を診断する。例えば、管理装置１００は、診断結果から、整備が必要か否かを判定する。
＜車両の構成＞
図１に示す複数の車両１ａ、１ｂ、・・・、１ｎの構成は、同様である。車両１の構成について、図２を参照しながら説明する。以下では、車両１の診断に関わる構成について説明する。
図１に示す複数の車両１ａ、１ｂ、・・・、１ｎの構成は、同様である。車両１の構成について、図２を参照しながら説明する。以下では、車両１の診断に関わる構成について説明する。
図２は、車両１の構成を説明するための模式図である。車両１は、図２に示すように、エンジン１０と、吸気路２０と、排気路３０と、ＤＰＤ（Diesel Ｐarticulate Defuser）３２と、噴射部３８と、ＳＣＲ（Selective Catalytic Reduction）３９とを有する。
エンジン１０は、気筒（燃焼室）内に噴射された燃料と吸気の混合気を燃焼、膨張させて、動力を発生させる。エンジン１０においては、吸気が気筒内に吸入されると共に、燃焼後の排気ガスが気筒から排出される。
吸気路２０は、エンジン１０へ向かう吸気が流れる通路である。吸気路２０には、吸気を過給する過給器が設けられている。
排気路３０は、エンジン１０からの排気ガスが流れる通路である。排気路３０には、ＤＰＤ３２、噴射部３８及びＳＣＲ３９が設けられている。
排気路３０は、エンジン１０からの排気ガスが流れる通路である。排気路３０には、ＤＰＤ３２、噴射部３８及びＳＣＲ３９が設けられている。
ＤＰＤ３２は、排気ガス中の粒子状物質（例えば煤）を除去する浄化装置である。ＤＰＤ３２は、フィルター内に粒子状物質が所定量堆積すると、再生（燃焼）処理を行い、粒子状物質を除去する。ＤＰＤ３２は、ＤＯＣ３３と、ＣＳＦ３４と、温度センサ３５、３６とを有する。
ＤＯＣ３３は、ディーゼル用酸化触媒であり、排気ガスの炭化水素を効率的に酸化して排気ガスの温度を上昇させる。排気ガスの温度が上昇すると、再生処理時の粒子状物質の燃焼が促進される。ＤＯＣ３３は、いわゆるハニカム構造となっている。
ＣＳＦ３４は、排気ガス中の粒子状物質を捕集するフィルターである。
温度センサ３５は、ＤＯＣ３３の前面３３ａ側に設けられており、ＤＯＣ３３内へ流入前の排気ガスの温度を検出する。
温度センサ３６は、ＤＯＣ３３の後面３３ｂ側に設けられており、ＤＯＣ３３から流出した排気ガスの温度を検出する。
ＣＳＦ３４は、排気ガス中の粒子状物質を捕集するフィルターである。
温度センサ３５は、ＤＯＣ３３の前面３３ａ側に設けられており、ＤＯＣ３３内へ流入前の排気ガスの温度を検出する。
温度センサ３６は、ＤＯＣ３３の後面３３ｂ側に設けられており、ＤＯＣ３３から流出した排気ガスの温度を検出する。
噴射部３８は、アンモニアの前駆体である尿素水を、排気路３０の排気ガスに噴射する。
ＳＣＲ３９は、排気ガス中のＮＯｘを削減する浄化装置である。ＳＣＲ３９は、ＮＯｘとアンモニアとを反応させて、無害な窒素と水に還元させる。
ＳＣＲ３９は、排気ガス中のＮＯｘを削減する浄化装置である。ＳＣＲ３９は、ＮＯｘとアンモニアとを反応させて、無害な窒素と水に還元させる。
ところで、排気ガスの粒子状物質（例えば煤）がＤＯＣ３３の前面３３ａに付着して、ＤＯＣ３３を閉塞してしまうおそれがある。ＤＯＣ３３の閉塞度合い（被害度）が大きいと、排気ガスの流れが悪化し、再生処理が円滑に行われない。また、ＤＯＣ３３が閉塞されると、ＣＳＦ３４内部の温度も上昇し、ＣＳＦ３４が劣化するおそれがある。
これに対して、管理装置１００は、複数の車両１から稼働状態を示す累積データを取得して、ＤＯＣ３３の被害度と、被害を特定する特性値（具体的には、排気ガスの温度）との関係式を求める。そして、管理装置１００は、予め求めた関係式と、診断対象の車両１から取得した排気温度とによって、診断対象の車両１のＤＯＣ３３の被害度を推定している。これにより、診断対象の車両１のＤＯＣ３３の被害度を適切に推定することが可能となる。
これに対して、管理装置１００は、複数の車両１から稼働状態を示す累積データを取得して、ＤＯＣ３３の被害度と、被害を特定する特性値（具体的には、排気ガスの温度）との関係式を求める。そして、管理装置１００は、予め求めた関係式と、診断対象の車両１から取得した排気温度とによって、診断対象の車両１のＤＯＣ３３の被害度を推定している。これにより、診断対象の車両１のＤＯＣ３３の被害度を適切に推定することが可能となる。
＜管理装置の構成＞
診断装置として機能する管理装置１００の構成について、図３を参照しながら説明する。
診断装置として機能する管理装置１００の構成について、図３を参照しながら説明する。
図３は、管理装置１００の構成を説明するためのブロック図である。管理装置１００は、管理センターの管理者によって操作される。管理装置１００は、図３に示すように、通信部１１０と、記憶部１１２と、制御部１２０とを有する。
通信部１１０は、車両１（図１）との間で通信を行う。通信部１１０は、車両１との間でデータの送受信を行う。例えば、通信部１１０は、車両１の稼働状態を示す累積データを、車両１から受信する。
記憶部１１２は、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）を含む。記憶部１１２は、制御部１２０が実行するためのプログラムや各種データを記憶する。例えば、記憶部１１２は、複数の車両１の各々から取得した累積データを記憶する。また、記憶部１１２は、ＤＯＣ３３の被害度の関係式に関する情報を記憶する。
制御部１２０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）である。制御部１２０は、記憶部１１２に記憶されたプログラムを実行することにより、車両１の診断を行う。本実施形態では、制御部１２０は、データ取得部１２２、被害度特定部１２３、関係特定部１２４、対象情報取得部１２５及び診断部１２６として機能する。
データ取得部１２２は、複数の車両１から、車両１のデータを取得する。本実施形態では、データ取得部１２２は、複数の車両１から、ＤＰＤ３２（ここでは、ＤＯＣ３３）に作用するストレスに関連するパラメータ毎の累積データを取得する。累積データを用いることで、複合的なストレスによって劣化したＤＯＣ３３の被害度を診断できる。データ取得部１２２は、定期的に（例えば、月に一回）累積データを取得する。データ取得部１２２は、取得した累積データを記憶部１１２に記憶させる。
ＤＯＣ３３に作用するストレス要因のパラメータは、複数挙げられる。例えば、ストレス要因のパラメータは、煤が発生しやすい運転領域での使用、排気ガスが低温となる状態での使用、排気ガスの流量が少なくなる状態での使用等である。累積データは、パラメータ毎の頻度を示す。
ＤＯＣ３３に作用するストレス要因のパラメータは、複数挙げられる。例えば、ストレス要因のパラメータは、煤が発生しやすい運転領域での使用、排気ガスが低温となる状態での使用、排気ガスの流量が少なくなる状態での使用等である。累積データは、パラメータ毎の頻度を示す。
また、データ取得部１２２は、複数の車両１から、累積データと共に、浄化のために昇温された排気ガスの排気温度を取得する。すなわち、データ取得部１２２は、再生処理時の排気温度を取得する。ここで、データ取得部１２２は、再生処理時に温度センサ３５、３６が検出した排気温度を取得する。排気ガスの排気温度は、劣化したＤＯＣ３３の被害度を特定可能な特性値である。通常、排気温度が高いと、ＤＯＣ３３の被害度が小さくなりやすく、排気温度が低いと、ＤＯＣ３３の被害度が大きくなりやすい。
被害度特定部１２３は、車両１のＤＰＤ３２（ここでは、ＤＯＣ３３）の被害度を特定する。被害度特定部１２３は、複数の車両１から取得した累積データから、各車両１のＤＯＣ３３の被害度を特定する。すなわち、被害度特定部１２３は、複数のストレス要因によるＤＯＣ３３の前面詰まりの度合いを特定する。
被害度特定部１２３は、ＤＯＣ３３を劣化させる複数のストレス要因の各々の累積データを合わせて、被害度を特定する。この際、被害度特定部１２３は、ストレス要因毎に重み付け係数を掛け合わせる。これにより、複数のストレス要因を反映した被害度を特定できる。
関係特定部１２４は、ＤＯＣ３３の被害度と、被害を特定する特性値の関係を示す関係式を特定する。すなわち、関係特定部１２４は、被害度特定部１２３が特定したＤＯＣ３３の被害度と、被害を特定する再生処理時の排気温度との関係を示す関係式を特定する。関係特定部１２４は、特定した関係式を記憶部１１２に記憶する。
図４は、関係式を説明するための模式図である。図４のグラフの横軸はＤＯＣ３３の被害度を示し、縦軸は特性値である排気温度を示す。グラフには、故障車である一の車両１から定期的に取得したデータに基づく被害度及び特性値の対応関係が、×印としてプロットされている。グラフ上の曲線が、プロットされたデータの近似線であり、関係式を示す。なお、関係特定部１２４は、複数の車両１の各々に対して求まる近似線を平均して、関係式を特定してもよい。
関係特定部１２４は、機械学習によって、関係式を更新してもよい。すなわち、定期的に車両１から取得される累積データ及び排気温度を用いて、関係性を更新する。これにより、より精度の高い関係式を特定できる。
対象情報取得部１２５は、診断対象の車両１から、ＤＯＣ３３の被害度を特定するための特性値（ここでは、排気温度）に関する情報を取得する。すなわち、対象情報取得部１２５は、再生処理のために昇温された排気ガスの排気温度を取得する排気温度取得部として機能する。診断対象の装置が図１に示す車両１ａである場合には、対象情報取得部１２５は、車両１ａから排気温度を取得する。
対象情報取得部１２５は、ＤＯＣ３３の上流側の排気温度である上流側温度と、下流側の排気温度である下流側温度とを取得する。上流側排気温度は、温度センサ３５（図２）が検出した温度であり、下流側排気温度は、温度センサ３６が検出した温度である。対象情報取得部１２５は、上流側排気温度と下流側排気温度の温度差を求める。対象情報取得部１２５は、求めた温度差の情報を、診断部１２６に出力する。
診断部１２６は、診断対象の車両１を診断する。診断部１２６は、対象情報取得部１２５が取得した排気温度と、関係特定部１２４が特定した関係式とに基づいて、診断対象のＤＯＣ３３の被害度を推定する推定部として機能する。具体的には、診断部１２６は、再生処理時の排気温度を関係式に当てはめることで、診断対象のＤＯＣ３３の被害度を推定する。これにより、診断部１２６は、再生処理時の温度差が分かれば、複数のストレス要因で劣化するＤＯＣ３３の被害度（ＤＯＣ３３の前面詰まりの度合い）を精度良く推定できる。
診断部１２６は、ＤＯＣ３３の上流側温度と下流側温度との温度差と、関係式とに基づいて、ＤＯＣ３３の被害度を推定する。例えば、診断部１２６は、図４に示すように、温度差がＴ１である場合には、被害度がＤ１であると推定する。また、診断部１２６は、推定したＤＯＣ３３の被害度から、ＤＯＣ３３の寿命を予測してもよい。
＜管理装置の処理の流れ＞
管理装置１００が行う診断処理の流れについて、図５及び図６を参照しながら説明する。
管理装置１００が行う診断処理の流れについて、図５及び図６を参照しながら説明する。
図５は、関係式の特定の流れを説明するためのフローチャートである。
管理装置１００のデータ取得部１２２は、複数の車両１（例えば、図１の車両１ａ〜１ｎ）から累積データ及び排気温度を取得する（ステップＳ１０２）。データ取得部１２２は、定期的（例えば、月に１回）に累積データ及び排気温度を取得する。
管理装置１００のデータ取得部１２２は、複数の車両１（例えば、図１の車両１ａ〜１ｎ）から累積データ及び排気温度を取得する（ステップＳ１０２）。データ取得部１２２は、定期的（例えば、月に１回）に累積データ及び排気温度を取得する。
次に、被害度特定部１２３は、取得した累積データに基づいて、各車両１のＤＯＣ３３の被害度を特定する（ステップＳ１０４）。すなわち、被害度特定部１２３は、複数のストレス要因によって劣化するＤＯＣ３３の被害度を特定する。
次に、関係特定部１２４は、特定した被害度と、排気温度との関係を示す関係式を特定する（ステップＳ１０６）。例えば、関係特定部１２４は、図４に示す近似式で示される関係式を特定する。
次に、関係特定部１２４は、特定した関係式を、記憶部１１２に記憶する（ステップＳ１０８）。上述した処理を繰り返すことで、記憶部１１２に記憶された関係式は、更新される。精度の高い関係式を記憶できる。
図６は、診断対象の被害度の推定処理を説明するためのフローチャートである。
ここでは、管理装置１００の対象情報取得部１２５が、診断対象の車両１から、排気温度を取得したところから開始される（ステップＳ１２２）。対象情報取得部１２５は、排気温度として、ＤＯＣ３３の上流側温度と下流側温度の温度差を取得する。
ここでは、管理装置１００の対象情報取得部１２５が、診断対象の車両１から、排気温度を取得したところから開始される（ステップＳ１２２）。対象情報取得部１２５は、排気温度として、ＤＯＣ３３の上流側温度と下流側温度の温度差を取得する。
次に、診断部１２６は、ステップＳ１２２で取得した排気温度と、予め記憶部１１２に記憶された関係式とに基づいて、診断対象の車両１のＤＯＣ３３の被害度を推定する（ステップＳ１２４）。例えば、診断部１２６は、図４に示す関係式から排気温度に対応する被害度を求めることで、ＤＯＣ３３の被害度を精度良く推定できる。
次に、管理装置１００は、推定した被害度の情報を送信する（ステップＳ１２６）。例えば、管理装置１００は、整備工場に被害度の情報を送信する。
＜本実施形態における効果＞
上述した実施形態の管理装置１００は、複数の車両１から取得した累積データを用いて、ＤＯＣ３３の被害度と排気温度との関係式を特定する。そして、管理装置１００は、診断対象の車両１から排気温度を取得すると、予め特定した関係式との対応関係から、診断対象の車両１のＤＯＣ３３の被害度を推定する。
これにより、診断対象のＤＯＣ３３の排気温度を関係式に当てはめることで、複数のストレス要因で劣化するＤＯＣ３３の被害度（具体的には、ＤＯＣ３３の前面詰まり）を適切に推定することができる。この結果、推定した被害度の情報を整備工場に提供することで、ＤＯＣ３３の整備等を適切に行うことが可能となる。
上述した実施形態の管理装置１００は、複数の車両１から取得した累積データを用いて、ＤＯＣ３３の被害度と排気温度との関係式を特定する。そして、管理装置１００は、診断対象の車両１から排気温度を取得すると、予め特定した関係式との対応関係から、診断対象の車両１のＤＯＣ３３の被害度を推定する。
これにより、診断対象のＤＯＣ３３の排気温度を関係式に当てはめることで、複数のストレス要因で劣化するＤＯＣ３３の被害度（具体的には、ＤＯＣ３３の前面詰まり）を適切に推定することができる。この結果、推定した被害度の情報を整備工場に提供することで、ＤＯＣ３３の整備等を適切に行うことが可能となる。
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の全部又は一部は、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を併せ持つ。
１ 車両
３２ ＤＰＤ
３３ ＤＯＣ
１００ 管理装置（診断装置）
１２２ データ取得部
１２３ 被害度特定部
１２４ 関係特定部
１２５ 対象情報取得部
１２６ 診断部
３２ ＤＰＤ
３３ ＤＯＣ
１００ 管理装置（診断装置）
１２２ データ取得部
１２３ 被害度特定部
１２４ 関係特定部
１２５ 対象情報取得部
１２６ 診断部
Claims (5)
- 複数の内燃機関装置から、内燃機関の排気ガスを浄化する浄化装置に作用するストレスに関連するパラメータ毎の累積データと、浄化のために昇温された前記排気ガスの排気温度とを取得する取得部と、
取得した前記累積データから前記浄化装置の被害度を特定する被害度特定部と、
特定した前記被害度と前記排気温度の関係を示す関係式を特定する関係特定部と、
診断対象の内燃機関装置である対象装置から、前記浄化装置による浄化のために昇温された排気ガスの排気温度を取得する排気温度取得部と、
前記排気温度取得部が取得した前記対象装置の前記排気温度と、前記関係特定部が特定した前記関係式とに基づいて、前記対象装置の前記浄化装置の被害度を推定する推定部と、
を備える、診断装置。 - 前記推定部は、前記浄化装置として、粒子状物質を浄化するための酸化触媒の被害度を推定する、
請求項１に記載の診断装置。 - 前記排気温度取得部は、前記酸化触媒の上流側の排気温度である第１温度と、下流側の排気温度である第２温度とを取得し、
前記推定部は、前記第１温度と前記第２温度との温度差と、前記関係式とに基づいて、前記酸化触媒の被害度を推定する、
請求項２に記載の診断装置。 - 前記被害度特定部は、前記浄化装置を劣化させる複数のストレス要因の各々の累積データを合わせて、前記被害度を特定する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の診断装置。 - 複数の内燃機関装置から、内燃機関の排気ガスを浄化する浄化装置に作用するストレスに関連するパラメータ毎の累積データと、浄化のために昇温された前記排気ガスの排気温度とを取得するステップと、
取得した前記累積データから前記浄化装置の被害度を特定するステップと、
特定した前記被害度と前記排気温度の関係を示す関係式を特定するステップと、
診断対象の内燃機関装置である対象装置から、前記浄化装置による浄化のために昇温された排気ガスの排気温度を取得するステップと、
取得した前記対象装置の前記排気温度と、特定した前記関係式とに基づいて、前記対象装置の前記浄化装置の被害度を推定するステップと、
を備える、診断方法。
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