JP5382210B2 - パティキュレートフィルタの故障検出装置及び故障検出方法 - Google Patents
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Description
本発明は、内燃機関の排気通路に設けられ排気中の粒子状物質(Particulate Matter:以下、PMと称する)を捕集するパティキュレートフィルタ(以下、単にフィルタと称する)の故障検出装置及び故障検出方法に関する。
内燃機関の排気通路に設けられたフィルタにおいて、熱劣化及び経時劣化により破損又は溶損等の故障が発生する場合がある。フィルタの故障が発生すると、該フィルタに捕集されず、それより下流側の排気通路に流出するPM量が増加する。そこで、フィルタよりも下流側の排気通路にPMセンサを設け、該PMセンサの出力値に基づいてフィルタの故障を検出する技術が提案されている。
特許文献1には、少なくとも二つの電極を備えたPMセンサ(微粒子センサ)が開示されている。このPMセンサは、電極間の交流インピーダンス等の電気的特性の計測データからPMセンサにおけるPM堆積量を検知する。
特許文献2には、PMトラッパの上流側に設けられた入PMセンサの検出値と、PMトラッパの下流側に設けられた出PMセンサの検出値との比に基づいて、PMトラッパの故障を検出する技術が開示されている。また、この特許文献2には、吸入空気量が所定量より少ない時はPMトラッパの故障検出を行なわないことが記載されている。
フィルタの故障検出のために用いられるPMセンサとして、センサ自身に堆積したPM量に対応する信号を出力するPMセンサを採用する場合がある。本発明は、このようなPMセンサを用いてフィルタの故障検出を行なう際に、その検出精度を向上させることが可能な技術を提供することを目的とする。
本発明においては、上記課題を解決するために以下の手段を採用した。つまり、本発明では、フィルタより下流側の排気通路にPMセンサが設けられている。そして、PMセンサに堆積したPMを除去するPM除去処理の実行が完了してから所定期間が経過した時のPMセンサの出力値と所定の閾値とを比較することでパティキュレートフィルタにおける故障の有無を判定する。このときに、前記所定期間経過中における内燃機関の吸入空気量の平均値に基づいて前記閾値を設定する。
より詳しくは、本発明に係るパティキュレートフィルタの故障検出装置は、
内燃機関の排気通路に設けられたパティキュレートフィルタの故障を検出するパティキュレートフィルタの故障検出装置であって、
前記パティキュレートフィルタより下流側の排気通路に設けられており自身に堆積した粒子状物質量に対応する信号を出力するPMセンサと、
前記PMセンサに堆積した粒子状物質を除去するPM除去処理を実行するPM除去処理実行部と、
前記PM除去処理実行部によるPM除去処理の実行が完了してから所定期間が経過した時の前記PMセンサの出力値と所定の閾値とを比較することで、前記パティキュレートフィルタにおける故障の有無を判定する故障判定部と、
前記PM除去処理実行部によるPM除去処理の実行が完了してから前記所定期間が経過するまでの間、内燃機関の吸入空気量の平均値を算出する平均吸入空気量算出部と、
前記平均吸入空気量算出部によって算出される吸入空気量の平均値に基づいて前記閾値を設定する閾値設定部と、
を備えている。
内燃機関の排気通路に設けられたパティキュレートフィルタの故障を検出するパティキュレートフィルタの故障検出装置であって、
前記パティキュレートフィルタより下流側の排気通路に設けられており自身に堆積した粒子状物質量に対応する信号を出力するPMセンサと、
前記PMセンサに堆積した粒子状物質を除去するPM除去処理を実行するPM除去処理実行部と、
前記PM除去処理実行部によるPM除去処理の実行が完了してから所定期間が経過した時の前記PMセンサの出力値と所定の閾値とを比較することで、前記パティキュレートフィルタにおける故障の有無を判定する故障判定部と、
前記PM除去処理実行部によるPM除去処理の実行が完了してから前記所定期間が経過するまでの間、内燃機関の吸入空気量の平均値を算出する平均吸入空気量算出部と、
前記平均吸入空気量算出部によって算出される吸入空気量の平均値に基づいて前記閾値を設定する閾値設定部と、
を備えている。
内燃機関の吸入空気量が増加すると排気通路においてPMセンサの周囲を通過する排気の流量も増加する。排気の流量が増加するとPMの流量も必然的に増加する。PMの流量が多くなるとすると、PMセンサに付着するPMの量自体はPMの流量が少ないときに比べて増加する。しかしながら、PMセンサに単位時間当たりに付着できるPM量は限られている。そのため、PMの流量が増加すると、該PMの流量に対するPMセンサに付着するPM量の比率(以下、この比率をPM捕集率と称する)が低下する傾向がある。
つまり、フィルタの状態が同様の状態であっても、内燃機関の吸入空気量に応じてPMセンサにおけるPM堆積量は変化する。そこで、本発明においては、PM除去処理の実行が完了してから、即ちPMセンサにPMが再度堆積し始めてから、フィルタの故障判定が実行されるまでの間における吸入空気量の平均値に基づいて、該故障判定のための閾値を設定する。これより、フィルタの故障の検出精度を向上させることができる。
本発明に係る故障検出装置は、PM除去処理実行部によるPM除去処理の実行が完了してからの内燃機関の吸入空気量の積算値を算出する積算吸入空気量算出部をさらに備えてもよい。この場合、前記所定期間は、積算吸入空気量算出部によって算出される吸入空気量の積算値が所定の判定実行値に達するまでの期間であってもよい。
そして、本発明に係る故障検出装置は、平均吸入空気量算出部によって算出される吸入空気量の平均値が小さいときは、該吸入空気量の平均値が大きいときに比べて前記判定実行値をより小さい値に設定する判定実行値設定部をさらに備えてもよい。
内燃機関の吸入空気量が比較的少ないときは、PMセンサにおけるPM堆積量がある程度の量まで増加するのに時間がかかる。しかしながら、このときは、PMセンサにおけるPM捕集率が比較的高い。そのため、PM除去処理の実行が完了してからフィルタの故障判定が実行されるまでの期間(即ち、前記所定期間)を短くしても、故障の検出精度の低下を招き難い。
そこで、上記のように、吸入空気量の平均値に基づいて判定実行値を設定する。これにより、検出精度を維持しつつ、可及的に早期にフィルタの故障を検出することができる。
本発明は、パティキュレートフィルタの故障検出方法として捕らえることもできる。例えば、本発明の一態様としてのパティキュレートフィルタの故障検出方法は、
内燃機関の排気通路に設けられたパティキュレートフィルタの故障を、該パティキュレートフィルタより下流側の排気通路に設けられており自身に堆積した粒子状物質量に対応する信号を出力するPMセンサ出力値に基づいて検出するパティキュレートフィルタの故障検出方法であって、
前記PMセンサに堆積した粒子状物質を除去するPM除去処理を実行するPM除去処理実行工程と、
前記PM除去処理実行工程でのPM除去処理の実行が完了してから所定期間が経過した時の前記PMセンサの出力値と所定の閾値とを比較することで、前記パティキュレートフィルタにおける故障の有無を判定する故障判定工程と、
前記PM除去処理実行工程でのPM除去処理の実行が完了してから前記所定期間が経過するまでの間、内燃機関の吸入空気量の平均値を算出する平均吸入空気量算出工程と、
前記平均吸入空気量算出工程において算出される吸入空気量の平均値に基づいて前記閾値を設定する設定工程と、
を有する。
内燃機関の排気通路に設けられたパティキュレートフィルタの故障を、該パティキュレートフィルタより下流側の排気通路に設けられており自身に堆積した粒子状物質量に対応する信号を出力するPMセンサ出力値に基づいて検出するパティキュレートフィルタの故障検出方法であって、
前記PMセンサに堆積した粒子状物質を除去するPM除去処理を実行するPM除去処理実行工程と、
前記PM除去処理実行工程でのPM除去処理の実行が完了してから所定期間が経過した時の前記PMセンサの出力値と所定の閾値とを比較することで、前記パティキュレートフィルタにおける故障の有無を判定する故障判定工程と、
前記PM除去処理実行工程でのPM除去処理の実行が完了してから前記所定期間が経過するまでの間、内燃機関の吸入空気量の平均値を算出する平均吸入空気量算出工程と、
前記平均吸入空気量算出工程において算出される吸入空気量の平均値に基づいて前記閾値を設定する設定工程と、
を有する。
また、本発明に係る故障検出方法は、PM除去処理実行工程でのPM除去処理の実行が完了してからの内燃機関の吸入空気量の積算値を算出する積算吸入空気量算出工程をさらに有してもよい。この場合、前記所定期間は、積算吸入空気量算出工程において算出される吸入空気量の積算値が所定の判定実行値に達するまでの期間であってもよい。
そして、本発明に係る故障検出方法は、平均吸入空気量算出工程において算出される吸入空気量の平均値が小さいときは、該吸入空気量の平均値が大きいときに比べて前記判定実行値をより小さい値に設定する判定実行値設定工程をさらに有してもよい。
本発明によれば、フィルタの故障の検出精度を向上させることができる。
以下、本発明の具体的な実施形態について図面に基づいて説明する。本実施例に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対配置等は、特に記載がない限りは発明の技術的範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
<実施例1>
本発明の実施例1について、図1〜6に基づいて説明する。尚、ここでは、本発明を車両駆動用のディーゼルエンジンの排気通路に設けられたフィルタの故障検出に適用した場合を例に挙げて説明する。尚、本発明に係る内燃機関はディーゼルエンジンに限られるものではなく、ガソリンエンジンであってもよい。
本発明の実施例1について、図1〜6に基づいて説明する。尚、ここでは、本発明を車両駆動用のディーゼルエンジンの排気通路に設けられたフィルタの故障検出に適用した場合を例に挙げて説明する。尚、本発明に係る内燃機関はディーゼルエンジンに限られるものではなく、ガソリンエンジンであってもよい。
[内燃機関の吸排気系の概略構成]
図1は、本実施例に係る内燃機関の吸排気系の概略構成を示す図である。内燃機関1は車両駆動用のディーゼルエンジンである。内燃機関1には、吸気通路2および排気通路3が接続されている。また、内燃機関1には、冷却水の温度を検出する水温センサ15が設けられている。
図1は、本実施例に係る内燃機関の吸排気系の概略構成を示す図である。内燃機関1は車両駆動用のディーゼルエンジンである。内燃機関1には、吸気通路2および排気通路3が接続されている。また、内燃機関1には、冷却水の温度を検出する水温センサ15が設けられている。
吸気通路2にはエアフローメータ4及びスロットル弁5が設けられている。エアフローメータ4は内燃機関1の吸入空気量を検出する。スロットル弁5は、吸気通路2の流路断面積を変更することで、該吸気通路2を流通する吸気の流量を調節する。
排気通路3には、排気中のPMを捕集するフィルタ6が設けられている。フィルタ6には酸化触媒7が担持されている。尚、フィルタ6に担持される触媒は、酸化触媒以外の酸化機能を有する触媒(例えば、吸蔵還元型NOx触媒)であってもよい。また、酸化機能を有する触媒がフィルタ6より上流側の排気通路3に設けられていてもよい。
フィルタ6より上流側の排気通路3には、排気中に燃料を添加する燃料添加弁8が設けられている。排気通路3におけるフィルタ6より下流側には排気温度センサ13及びPMセンサ14が設けられている。排気温度センサ13は、PMフィルタ6から流出する排気の温度を検出するセンサである。PMセンサ14は、自身に堆積したPM量に対応する信号を出力するセンサである。PMセンサ14には、該PMセンサ14を加熱するための電気ヒータ16が設けられている。尚、PMセンサ14の詳細については後述する。
内燃機関1には、該内燃機関1を制御するための電子制御ユニット(ECU)10が併設されている。ECU10には、エアフローメータ4、水温センサ15、排気温度センサ13、及びPMセンサ14が電気的に接続されている。さらに、ECU10には、内燃機関1のクランクポジションセンサ11及び水温センサ15、並びに内燃機関1が搭載された車両のアクセル開度センサ12が電気的に接続されている。そして、これらの出力信号がECU10に入力される。ECU10は、クランクポジションセンサ11の出力信号に基づいて内燃機関1の機関回転速度を導出することができる。また、ECU10は、アクセル開度センサ12の出力信号に基づいて内燃機関1の機関負荷を導出することができる。
ECU10には、スロットル弁5、燃料添加弁8、電気ヒータ16及び内燃機関1の燃料噴射弁(図示略)が電気的に接続されている。ECU10によってこれらの装置が制御される。
例えば、ECU10は、燃料添加弁8又は内燃機関1の燃料噴射弁を制御することで、フィルタ6に堆積したPMを酸化させて除去するフィルタ再生処理を実行する。フィルタ再生処理においては、堆積したPMを酸化させることが可能な目標温度までフィルタ6を昇温させる必要がある。そこで、本実施例では、燃料添加弁8からの燃料添加又は内燃機関1での副燃料噴射を実行することでフィルタ再生処理を実現する。燃料添加弁8からの燃料添加又は内燃機関1での副燃料噴射が実行されることで酸化触媒7に燃料が供給される。酸化触媒7における該燃料の酸化によって生じる酸化熱によってフィルタ6の温度が上昇する。
フィルタ再生処理の実行時においては、ECU10は、排気温度センサ13の検出値に基づいてフィルタ6の温度を推定する。そして、ECU10は、その推定値に基づいて、燃料添加弁8からの燃料添加量又は内燃機関1での副燃料噴射量を調整する。これにより、フィルタ6の温度が目標温度に制御される。
[PMセンサの概略構成]
図2は、PMセンサ14の概略構成を示す図である。図2に示すように、PMセンサ14は一対の電極14a,14bを備えている。PMセンサ14は該電極14a,14b間の抵抗値を出力する。図3は、PMセンサ14におけるPM堆積量とPMセンサ14の出力値との関係を示す図である。図3において、横軸はPMセンサ14におけるPM堆積量を表しており、縦軸はPMセンサ14の出力値を表している。
図2は、PMセンサ14の概略構成を示す図である。図2に示すように、PMセンサ14は一対の電極14a,14bを備えている。PMセンサ14は該電極14a,14b間の抵抗値を出力する。図3は、PMセンサ14におけるPM堆積量とPMセンサ14の出力値との関係を示す図である。図3において、横軸はPMセンサ14におけるPM堆積量を表しており、縦軸はPMセンサ14の出力値を表している。
PMセンサ14には排気中のPMが付着し、電極14a,14b間にPMが堆積する。PMは導電性の物質であるため、該PM堆積量が増加するにつれて、電極14a,14b間の電気抵抗は低下する。従って、図3に示すように、PMセンサ14におけるPM堆積量が増加すると、該PMセンサ14の出力値が低下する。
上述したように、PMセンサ14には電気ヒータ16が設けられている。図3に示すように、PMセンサ14にPMが過剰に堆積すると、PM堆積量の変化に対するPMセンサ14の出力値の変化が小さくなる。そのため、PMセンサ14の出力値に基づいて排気中のPM量を正確に検出することが困難となる。
そこで、PMセンサ14におけるPM堆積量がある程度の量に達するタイミングで、ECU10によって、PMセンサ14に堆積したPMを除去するPM除去処理が実行される。PM除去処理は、電気ヒータ16によってPMセンサ14を加熱することで実現される。PMセンサ14が加熱されることで、該PMセンサ14に堆積したPMが酸化され除去される。PM除去処理の実行が完了すると、PMセンサ14に再度PMが堆積し始める。尚、本実施例においては、このようなPM除去処理を実行するECU10が、本発明に係るPM除去処理実行部に相当する。
[フィルタの故障検出方法]
ここで、本実施例に係るフィルタの故障検出方法について説明する。フィルタ6に溶損又は破損等の故障が発生すると該フィルタ6から流出するPM量が増加する。そのため、PMセンサ14におけるPM堆積量が正常時に比べて増加する。その結果、PMセンサ14の電極14a,14b間における電気抵抗が正常時に比べて小さくなる。即ち、PMセンサ14の出力値が正常時に比べて小さくなる。
ここで、本実施例に係るフィルタの故障検出方法について説明する。フィルタ6に溶損又は破損等の故障が発生すると該フィルタ6から流出するPM量が増加する。そのため、PMセンサ14におけるPM堆積量が正常時に比べて増加する。その結果、PMセンサ14の電極14a,14b間における電気抵抗が正常時に比べて小さくなる。即ち、PMセンサ14の出力値が正常時に比べて小さくなる。
そこで、本実施例においては、PM除去処理の実行が完了してから(即ち、PMセンサ14にPMが再度堆積し始めてから)、内燃機関1の吸入空気量の積算値(以下、積算吸入空気量と称する)が所定の判定実行値に達した時におけるPMセンサ14の出力値に基づいて、フィルタ6の故障の有無を判定する。つまり、この時におけるPMセンサ14の出力値が所定の正常判定閾値より小さい場合、フィルタ6において故障が発生していると判定する。
ここで、内燃機関1の吸入空気量が増加すると排気通路3における排気の流量が増加する。排気の流量が増加すると必然的にPMの流量も増加する。従って、フィルタ6の状態が同様の状態であっても、排気の流量が増加すれば、PMセンサ14の周囲におけるPMの流量も増加する。PMの流量が多くなるとすると、PMセンサ14に付着するPMの量自体はPMの流量が少ないときに比べて当然増加する。しかしながら、PMセンサ14に単位時間当たりに付着できるPM量は限られている。そのため、PMの流量が増加すると、PMセンサ14におけるPM捕集率は低下する傾向にある。
従って、フィルタ6の状態が同様の状態であっても、内燃機関1の吸入空気量に応じてPMセンサ14におけるPM堆積量の増加量は変化する。そのため、内燃機関1の吸入空気量を考慮することなく上記の正常判定閾値を設定すると、フィルタ6における故障を高精度で検出することが困難となる場合がある。
そこで、本実施例では、フィルタ6の故障検出のために用いる正常判定閾値を内燃機関1の吸入空気量に基づいて設定する。より詳しくは、PM除去処理の実行完了後、再度PMがPMセンサ14に堆積し始めてから、積算吸入空気量が所定の判定実行値に達するまでの間の吸入空気量の平均値(以下、平均吸入空気量と称する)に基づいて正常判定閾値を設定する。
図4(a)は、内燃機関1の吸入空気量とPMセンサ14におけるPM捕集率との関係を示す図である。図4(a)において、横軸は内燃機関1の吸入空気量Gaを表しており、縦軸はPMセンサ14におけるPM捕集率Spmを表している。図4(a)に示すように、内燃機関1の吸入空気量が増加し、PMの流量が増加すると、PMセンサ14におけるPM捕集率Spmは減少する。
また、図4(b)は、本実施例に係る、PM除去処理の実行完了後の平均吸入空気量と正常判定閾値との関係を示す図である。図4(b)において、横軸は平均吸入空気量Gaaveを表しており、縦軸は正常判定閾値R0を表している。上述したように、本実施例では、PMセンサ14の出力値が正常判定閾値R0以上であればフィルタ6は正常と判定され、PMセンサ14の出力値が正常判定閾値R0より小さければフィルタ6に故障が発生したと判定される。図4(b)に示すように、正常判定閾値R0は、平均流入空気量Gaaveの値が大きいほど大きい値に設定される。
このように、吸入空気量の変化に応じたPM捕集率の変化を考慮して正常判定閾値を設定することで、フィルタ6の故障の検出精度を向上させることができる。
[故障検出フロー]
以下、本実施例に係るフィルタの故障検出のフローについて、図5に示すフローチャートに基づいて説明する。本フローは、ECU10に予め記憶されており、内燃機関1の運転中、所定の間隔で繰り返し実行される。
以下、本実施例に係るフィルタの故障検出のフローについて、図5に示すフローチャートに基づいて説明する。本フローは、ECU10に予め記憶されており、内燃機関1の運転中、所定の間隔で繰り返し実行される。
本フローでは、先ずステップS101において、PMセンサ14に堆積したPMを除去するPM除去処理が完了したか否かを判別する。S101において、PM除去処理が完了したと判定されると、次にステップS102において、該PM除去処理完了時点からの内燃機関1の吸入空気量の積算値(積算吸入空気量)ΣGaが算出される。さらに、ステップS103において、PM除去処理完了時点からの内燃機関1の吸入空気量の平均値(平均吸入空気量)Gaaveが算出される。
次に、ステップS104において、積算吸入空気量ΣGaが判定実行値ΣGa0に達したか否かが判別される。ここで、判定実行値ΣGa0は、PMセンサ14において、フィルタ6の故障を判定することが可能な程度のPMが堆積したと判断できる閾値である。本実施例において、該判定実行値ΣGa0は、実験等に基づいて予め定めたれた一定値である。該判定実行値ΣGa0はECU10に記憶されている。
ステップS104において否定判定された場合、ステップS102の処理が再度実行される。一方、ステップS104において肯定判定された場合、次にステップS105の処理が実行される。
ステップS105においては、平均吸入空気量Gaaveに基づいて正常判定閾値R0が設定される。本実施例においては、図4(b)に示すような平均吸入空気量Gaaveと正常判定閾値R0との関係がマップとしてECU10に記憶されている。ステップS105では、このマップにステップS103で算出された平均吸入空気量Gaaveを代入することで正常判定閾値R0が導出される。
次に、ステップS106において、PMセンサ14の出力値Rpmが正常判定閾値R0以上であるか否かが判別される。ステップS106において肯定判定された場合、ステップS107においてフィルタ6は正常と判定される。一方、ステップS106において否定判定された場合、ステップS108においてフィルタ6において故障が発生したと判定される。
尚、本実施例においては、上記フローにおけるステップS102を実行するECU10が、本発明に係る積算吸入空気量算出部に相当する。また、該Sステップ102が、本発明に係る積算吸入空気量算出工程に相当する。上記フローにおけるステップS103を実行するECU10が、本発明に係る平均吸入空気量算出部に相当する。また、該Sステップ102が、本発明に係る平均吸入空気量算出工程に相当する。上記フローにおけるステップS105を実行するECU10が、本発明に係る閾値設定部に相当する。また、該Sステップ105が、本発明に係る閾値設定工程に相当する。上記フローにおけるステップS106〜108を実行するECU10が、本発明に係る故障判定部に相当する。また、該S106〜108が、本発明に係る故障判定工程に相当する。
[変形例]
尚、本実施例に係るPMセンサ14の出力値は、必ずしも電極14a,14b間の抵抗値でなくてもよく、電極14a,14b間の電圧又は電流等であってもよい。また、図6に示すように、PMセンサ14は、電極14a,14b間の抵抗等に基づいて該PMセンサ14におけるPM堆積量を算出し、該PM堆積量を出力するものであってもよい。図6は、PMセンサ14におけるPM堆積量と、電極14a,14b間の抵抗値及びPMセンサ14の出力値との関係を示す図である。図3において、横軸はPMセンサ14におけるPM堆積量を表しており、下段縦軸は電極14a,14b間の抵抗値を表しており、上段縦軸はPMセンサ14の出力値を表している。
尚、本実施例に係るPMセンサ14の出力値は、必ずしも電極14a,14b間の抵抗値でなくてもよく、電極14a,14b間の電圧又は電流等であってもよい。また、図6に示すように、PMセンサ14は、電極14a,14b間の抵抗等に基づいて該PMセンサ14におけるPM堆積量を算出し、該PM堆積量を出力するものであってもよい。図6は、PMセンサ14におけるPM堆積量と、電極14a,14b間の抵抗値及びPMセンサ14の出力値との関係を示す図である。図3において、横軸はPMセンサ14におけるPM堆積量を表しており、下段縦軸は電極14a,14b間の抵抗値を表しており、上段縦軸はPMセンサ14の出力値を表している。
この場合、正常判定閾値はPM堆積量として設定される。そして、積算吸入空気量が判定実行値に達した時におけるPMセンサ14の出力値が正常判定閾値より大きい場合、フィルタ6において故障が発生していると判定する。
<実施例2>
本発明の実施例2について、図7〜9に基づいて説明する。尚、ここでは、実施例1と異なる点についてのみ説明する。
本発明の実施例2について、図7〜9に基づいて説明する。尚、ここでは、実施例1と異なる点についてのみ説明する。
[フィルタの故障検出方法]
内燃機関1の吸入空気量が少ないほど、排気の流量が少なくなり、PMの流量も少なくなる。PMの流量が少ないと、PMセンサ14におけるPM堆積量の増加速度は小さい。そのため、フィルタ6の故障判定の実行の閾値である判定実行値を実施例1のように一定値とすると、PM除去処理の実行完了後、フィルタ6の故障判定を実行するまでに時間がかかる。
内燃機関1の吸入空気量が少ないほど、排気の流量が少なくなり、PMの流量も少なくなる。PMの流量が少ないと、PMセンサ14におけるPM堆積量の増加速度は小さい。そのため、フィルタ6の故障判定の実行の閾値である判定実行値を実施例1のように一定値とすると、PM除去処理の実行完了後、フィルタ6の故障判定を実行するまでに時間がかかる。
一方、上述したように、PMの流量が多いほどPMセンサ14におけるPM捕集率が低くなる。換言すれば、PMの流量が少ないほどPMセンサ14におけるPM捕集率が高くなる。PM捕集率が高いと、PM除去処理の実行が完了してからフィルタ6の故障判定が実行されるまでの期間が短くても、フィルタ6の正常時と故障時とのPMセンサ14におけるPM堆積量の差は大きくなる。従って、該期間が短くてもフィルタ6の故障の検出精度は低下し難い。
そこで、本実施例においては、PM除去処理の実行完了後の平均吸入空気量に応じて判定実行値を変更する。図7は、本実施例に係る、PM除去処理の実行完了後の平均吸入空気量と判定実行値との関係を示す図である。図7において、横軸は平均吸入空気量Gaaveを表しており、縦軸は判定実行値ΣGa0を表している。図7に示すように、判定実行値ΣGa0は、平均流入空気量Gaaveの値が大きいほど小さい値に設定される。
このように、吸入空気量の変化に応じたPM捕集率の変化を考慮して判定実行値を設定することで、検出精度を維持しつつ、可及的に早期にフィルタ6の故障を検出することができる。
尚、本実施例においては、上記のように判定実行値を変更することに伴い、実施例1のように判定実行値を一定値とする場合に比べて正常判定閾値をより大きい値に設定する。図8は、本実施例に係る、PM除去処理の実行完了後の平均吸入空気量と正常判定閾値との関係を示す図である。図8において、横軸は平均吸入空気量Gaaveを表しており、縦軸は正常判定閾値R0を表している。また、図8において、実線L1が本実施例に係る判定実行値を表しており、破線L2が実施例1に係る判定実行値を表している。
[故障検出フロー]
以下、本実施例に係るフィルタの故障検出のフローについて、図9に示すフローチャートに基づいて説明する。本フローは、ECU10に予め記憶されており、内燃機関1の運転中、所定の間隔で繰り返し実行される。尚、本フローは、図5に示すフローと、ステップS204が追加された点が異なるのみである。ここでは、図5に示すフローと異なる点についてのみ説明する。
以下、本実施例に係るフィルタの故障検出のフローについて、図9に示すフローチャートに基づいて説明する。本フローは、ECU10に予め記憶されており、内燃機関1の運転中、所定の間隔で繰り返し実行される。尚、本フローは、図5に示すフローと、ステップS204が追加された点が異なるのみである。ここでは、図5に示すフローと異なる点についてのみ説明する。
本フローでは、ステップS103の処理の後、ステップS204の処理が実行される。ステップS204においては、平均吸入空気量Gaaveに基づいて判定実行値ΣGa0が設定される。本実施例においては、図7に示すような平均吸入空気量Gaaveと判定実行値ΣGa0との関係がマップとしてECU10に記憶されている。ステップS204では、このマップにステップS103で算出された平均吸入空気量Gaaveを代入することで判定実行値ΣGa0が導出される。
そして、ステップ104においては、ステップ204で設定された判定実行値ΣGa0に積算吸入空気量ΣGaが達したか否かが判別される。
また、本実施例においては、図8に示すような平均吸入空気量Gaaveと正常判定閾値R0との関係がマップとしてECU10に記憶されている。ステップS105では、このマップにステップS103で算出された平均吸入空気量Gaaveを代入することで正常判定閾値R0が導出される。
尚、本実施例においては、上記フローにおけるステップS204を実行するECU10が、本発明に係る判定実行値設定部に相当する。また、ステップS204が、本発明に係る判定実行値設定工程に相当する。
<実施例3>
本発明の実施例2について、図10〜12に基づいて説明する。尚、ここでは、実施例1と異なる点についてのみ説明する。
本発明の実施例2について、図10〜12に基づいて説明する。尚、ここでは、実施例1と異なる点についてのみ説明する。
[フィルタの故障検出方法]
内燃機関1の運転状態又は運転条件に応じて、内燃機関1での混合気の空燃比又は内燃機関1の温度が変化する。そして、内燃機関1での混合気の空燃比又は内燃機関1の温度が異なれば、内燃機関1の吸入空気量が同量であっても、内燃機関1からPM排出量、即ちPMの流量が変化する。例えば、内燃機関1での混合気の空燃比が理論空燃比以下となると、該空燃比が低いほどPMの流量は増加する。また、内燃機関1の温度(冷却水温)がある程度以下となると、該温度が低いほどPMの流量は増加する。
内燃機関1の運転状態又は運転条件に応じて、内燃機関1での混合気の空燃比又は内燃機関1の温度が変化する。そして、内燃機関1での混合気の空燃比又は内燃機関1の温度が異なれば、内燃機関1の吸入空気量が同量であっても、内燃機関1からPM排出量、即ちPMの流量が変化する。例えば、内燃機関1での混合気の空燃比が理論空燃比以下となると、該空燃比が低いほどPMの流量は増加する。また、内燃機関1の温度(冷却水温)がある程度以下となると、該温度が低いほどPMの流量は増加する。
そこで、本実施例では、内燃機関1での混合気の空燃比及び冷却水温を考慮してフィルタ6の故障判定を行なう。具体的には、内燃機関1での混合気の空燃比及び冷却水温に基づいて、PM除去処理の実行完了後の積算吸入空気量を算出する際の内燃機関1の吸入空気量を補正する。
本実施例において、積算吸入空気量は下記式(1)によって算出される。
ΣGa(n)=ΣGa(n−1)+(Ga×kaf×kthw)・・・(1)
ΣGa(n):今回の積算吸入空気量
ΣGa(n−1):前回までの積算吸入空気量
Ga:現時点での吸入空気量
kaf:混合気の空燃比に基づく補正係数
kthw:冷却水温に基づく補正係数
ΣGa(n)=ΣGa(n−1)+(Ga×kaf×kthw)・・・(1)
ΣGa(n):今回の積算吸入空気量
ΣGa(n−1):前回までの積算吸入空気量
Ga:現時点での吸入空気量
kaf:混合気の空燃比に基づく補正係数
kthw:冷却水温に基づく補正係数
図10は、内燃機関1での混合気の空燃比と補正係数kafとの関係を示す図である。図10において、横軸は内燃機関1での混合気の空燃比A/Fを表しており、縦軸は補正係数kafを表している。図10に示すように、補正係数kafは、1以上の値であって、混合気の空燃比A/Fが理論空燃比以下の場合、混合気の空燃比A/Fが小さくなるほど大きい値となる。
図11は、冷却水温と補正係数kthwとの関係を示す図である。図11において、横軸は冷却水温Twを表しており、縦軸は補正係数kthwを表している。図11に示すように、補正係数kthwは、1以上の値であって、冷却水温Twが所定水温(例えば、60〜80℃)以下の場合、冷却水温Twが低いほど大きい値となる。
このように、本実施例では、混合気の空燃比が理論空燃比以下の場合、該空燃比が低いほど、吸入空気量が実際の量よりも多い量に補正される。また、冷却水温が所定水温以下の場合、該水温が低いほど、吸入空気量が実際の量よりも多い量に補正される。これらによれば、混合気の空燃比が理論空燃比以下の場合、または、冷却水温が所定水温以下の場合、実際の吸入空気量が同量であっても、PMの流量が多いほど、フィルタ6の故障判定のためのパラメータとなる積算吸入空気量及び平均吸入空気量がより大きい値として算出されることになる。そのため、実際のPMの流量に応じたフィルタ6の故障判定を行なうことが可能となる。
従って、本実施例に係るフィルタの故障判定方法によれば、内燃機関1の運転状態又は運転条件に関わらず、フィルタ6の故障の検出精度を高く維持することができる。
[故障検出フロー]
以下、本実施例に係るフィルタの故障検出のフローについて、図12に示すフローチャートに基づいて説明する。本フローは、ECU10に予め記憶されており、内燃機関1の運転中、所定の間隔で繰り返し実行される。尚、本フローは、図5に示すフローと、ステップS302,S303が追加された点が異なるのみである。ここでは、図12に示すフローと異なる点についてのみ説明する。
以下、本実施例に係るフィルタの故障検出のフローについて、図12に示すフローチャートに基づいて説明する。本フローは、ECU10に予め記憶されており、内燃機関1の運転中、所定の間隔で繰り返し実行される。尚、本フローは、図5に示すフローと、ステップS302,S303が追加された点が異なるのみである。ここでは、図12に示すフローと異なる点についてのみ説明する。
本フローでは、ステップS101においてPM除去処理の実行が完了したと判定されると、次にステップS302の処理が実行される。ステップS302においては、吸入空気量Gaを補正するための補正係数kaf,kthwが内燃機関1での混合気の空燃比A/F及び冷却水温Twに基づいて導出される。尚、混合気の空燃比は内燃機関1での燃料噴射量と吸入空気量Gaとに基づいて算出することができる。
本実施例においては、図10に示すような内燃機関1での混合気の空燃比A/Fと補正係数kafとの関係がマップとしてECU10に記憶されている。ステップS302では、このマップに内燃機関1での混合気の空燃比A/Fを代入することで補正係数kafが導出される。また、本実施例においては、図11に示すような冷却水温TWと補正係数kthwとの関係がマップとしてECU10に記憶されている。ステップS302では、このマップに冷却水温Twを代入することで補正係数kthwが導出される。
次に、ステップ303において、現時点の吸入空気量Gaが補正係数kaf,kthwによって補正される。
そして、ステップS102においては、ステップS303で補正された吸入空気量Gaを積算することで積算吸入空気量ΣGaが算出される。つまり、本フローに係るステップS102では、上記式(1)により積算吸入空気量ΣGaが算出される。
尚、上記各実施例は可能な限り組み合わせることができる。
1・・・内燃機関
3・・・排気通路
6・・・パティキュレートフィルタ
7・・・酸化触媒
10・・ECU
11・・クランクポジションセンサ
12・・アクセル開度センサ
14・・PMセンサ
15・・水温センサ
3・・・排気通路
6・・・パティキュレートフィルタ
7・・・酸化触媒
10・・ECU
11・・クランクポジションセンサ
12・・アクセル開度センサ
14・・PMセンサ
15・・水温センサ
Claims (4)
- 内燃機関の排気通路に設けられたパティキュレートフィルタの故障を検出するパティキュレートフィルタの故障検出装置であって、
前記パティキュレートフィルタより下流側の排気通路に設けられており自身に堆積した粒子状物質量に対応する信号を出力するPMセンサと、
前記PMセンサに堆積した粒子状物質を除去するPM除去処理を実行するPM除去処理実行部と、
前記PM除去処理実行部によるPM除去処理の実行が完了してから所定期間が経過した時の前記PMセンサの出力値と所定の閾値とを比較することで、前記パティキュレートフィルタにおける故障の有無を判定する故障判定部と、
前記PM除去処理実行部によるPM除去処理の実行が完了してから前記所定期間が経過するまでの間、内燃機関の吸入空気量の平均値を算出する平均吸入空気量算出部と、
前記平均吸入空気量算出部によって算出される吸入空気量の平均値に基づいて前記閾値を設定する閾値設定部と、
を備えるパティキュレートフィルタの故障検出装置。 - 前記PM除去処理実行部によるPM除去処理の実行が完了してからの内燃機関の吸入空気量の積算値を算出する積算吸入空気量算出部をさらに備え、
前記所定期間が、前記積算吸入空気量算出部によって算出される吸入空気量の積算値が所定の判定実行値に達するまでの期間であり、
前記平均吸入空気量算出部によって算出される吸入空気量の平均値が小さいときは、該吸入空気量の平均値が大きいときに比べて前記判定実行値をより小さい値に設定する判定実行値設定部をさらに備える請求項1に記載のパティキュレートフィルタの故障検出装置。 - 内燃機関の排気通路に設けられたパティキュレートフィルタの故障を、該パティキュレートフィルタより下流側の排気通路に設けられており自身に堆積した粒子状物質量に対応する信号を出力するPMセンサ出力値に基づいて検出するパティキュレートフィルタの故障検出方法であって、
前記PMセンサに堆積した粒子状物質を除去するPM除去処理を実行するPM除去処理実行工程と、
前記PM除去処理実行工程でのPM除去処理の実行が完了してから所定期間が経過した時の前記PMセンサの出力値と所定の閾値とを比較することで、前記パティキュレートフィルタにおける故障の有無を判定する故障判定工程と、
前記PM除去処理実行工程でのPM除去処理の実行が完了してから前記所定期間が経過するまでの間、内燃機関の吸入空気量の平均値を算出する平均吸入空気量算出工程と、
前記平均吸入空気量算出工程において算出される吸入空気量の平均値に基づいて前記閾値を設定する閾値設定工程と、
を有するパティキュレートフィルタの故障検出方法。 - 前記PM除去処理実行工程でのPM除去処理の実行が完了してからの内燃機関の吸入空気量の積算値を算出する積算吸入空気量算出工程をさらに有し、
前記所定期間が、前記積算吸入空気量算出工程において算出される吸入空気量の積算値が所定の判定実行値に達するまでの期間であり、
前記平均吸入空気量算出工程において算出される吸入空気量の平均値が小さいときは、該吸入空気量の平均値が大きいときに比べて前記判定実行値をより小さい値に設定する判定実行値設定工程をさらに有する請求項3に記載のパティキュレートフィルタの故障検出方法。
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