JP6152180B2 - 微粒子フィルタを監視するための方法 - Google Patents

Description

本発明は、概して、微粒子フィルタによる内燃機関における排気ガス処理に関し、より詳細には、そのような微粒子フィルタの監視／診断に関する。

現代の内燃機関は、エンジンからの排出物の毒性を低減するために、様々な排気後処理装置で特徴づけられる。排気ガスを処理するために典型的に使用される構成部品には、
・ 排気ガス中のガス状汚染物質を分解する触媒コンバータ、
・ 排気ガス中（特に、ディーゼル機関における）微小固体粒子を除去する微粒子フィルタ（または煤フィルタ）
が含まれる。

周知のように、ディーゼル機関（過剰空気量で作動する）における排気ガス処理は、今日では、酸化型触媒コンバータ（ディーゼル酸化触媒（Diesel Oxidation Catalyst）またはＤＯＣとも呼ばれる）によって実行される。ＤＯＣの役割は、排気流中の汚染物質をより有害でない成分に分解することである。

微粒子フィルタ（通常、ディーゼル機関におけるディーゼルパティキュレートフィルタ（ＤＰＦ）と称される）は、次いで、排気ガスからディーゼル粒状物または煤を除去するように構成される。そのような装置は、かなりの効率を達成できる一方、それらの作動状態の規則的な監視および定期的な清掃を必要とする。

米国および欧州における排出物法規は,
ＤＰＦの適用の必要性をもたらした。これに関連して、微粒子フィルタを監視することについてのより厳格な要件を義務づける将来のオンボード診断法規（ＯＢＤ：on-board diagnostic）を満たすために、ＤＰＦによって放出される煤量を検出することが必要である。

これに関連して、Thorsten Ochsらは、「Particulate Matter Sensor for On Board Diagnostics （ＯＢＤ） of Diesel Particulate Filters（ＤＰＦ）」、SAE International、2010-01-0307（２０１０年１２月）、７３〜８１頁において、ＤＰＦの下流に直接的に配置される抵抗型煤センサを用いてＤＰＦを監視するためのＯＢＤ概念アルゴリズムを説明している。

そのような抵抗型煤センサは、多層セラミック技術に基づいており、初期には無限大の電気抵抗を有するくし型電極を備えている。センサ動作の間、煤粒子がセンサ上に捕集され、電極間に導電路が形成され、捕集された煤質量に依存する電流が生じる。堆積した煤粒子は、再生フェーズの間、燃焼することによって排除され、その後に新たな測定サイクルが開始される。

対象となる信号は、排気中の煤流を表すが、実際のところセンサ動作（再生に続く）の開始と所定の電流閾値に達することとの間の時間であり、これはセンサの「応答時間」と称される。それ故、実際には、応答時間は、排気ガス中の煤流と相関し、ＯＢＤ診断のために使用されてきた。

Ochsらによって提案されるＤＰＦ ＯＢＤ概念アルゴリズムは、制限ＤＰＦモデル、すなわち、最少の許容可能な作動条件でのＤＰＦを表すモデルに依存する。モデルベースの期待される応答時間が、シミュレーションされるエンジン出口煤質量流に基づいて、また、制限ＤＰＦモデルを考慮して計算される。次いで、ＤＰＦ ＯＢＤ概念アルゴリズムは、期待される応答時間を測定される応答時間と比較し、さらにその上で、ＤＰＦの作動状態について結論を引き出せる。測定された応答時間が予測される応答時間より短いならば、ＤＰＦは欠陥のあるものとして示される。

Thorsten Ochsら、「Particulate Matter Sensor for On Board Diagnostics（ＯＢＤ） of Diesel Particulate Filters（ＤＰＦ）」、SAE International、2010-01-0307（２０１０年１２月）、７３〜８１頁

本発明の目的は、下流の煤センサを使用して、排気系路における微粒子フィルタの代替的な診断方法を提供することである。

本発明は、内燃機関の排気系路に配置される微粒子フィルタを監視するための方法を提案する。この方法は、下流の煤センサによって微粒子フィルタの下流の排気ガス流を監視する工程と、下流の煤センサのそれぞれのセンササイクルにわたって上流の煤センサでの煤の堆積を監視する工程と、を備える。

次いで、この方法は、下流の煤センサおよび上流の煤センサによって与えられる情報に基づいて、微粒子フィルタ作動状態（たとえば、欠陥のある、または、機能する）を決定する工程を備える。

実際、本発明は、微粒子フィルタ性能を評価するために、制限微粒子フィルタモデルを必要とせずに、一対の煤センサに依存する診断概念を提案する。

以下明らかにされるように、上流の煤センサは、実際のセンサであってもよく、あるいは、シミュレーションされてもよい。

上流のセンサのところで堆積した煤の量は、上流の煤センサのセンササイクルに基づいて決定されてもよく、煤堆積レベル（または煤指標）として、または、センササイクルの回数もしくは頻度として表されてもよい。

「センササイクル」との用語は、本発明の文脈において煤センサのアクティブフェーズを示し、その間、センサは煤量を測定することが可能となり、それ故、堆積の開始から、センサがその閾値に達するまでに及ぶ。したがって、センササイクルは、典型的には、再生フェーズに続き、センサ信号が所定の閾値に達すると完了される。センササイクルの長さは、センサ応答時間に対応する。

先行技術の解決策が主に微粒子フィルタ出口で期待されるセンササイクル時間を推定しようとしたのに対して、本発明は、微粒子フィルタの上流の煤堆積の推定に基づいており、これは微粒子フィルタの前段に置かれる煤センサの応答を推定することと同様である。同じ検出特性を有する２つの煤センサ（たとえば、煤量に反比例するセンサ応答時間と、同じ検出閾値と、を有する抵抗性センサ）が効率の良い微粒子フィルタの前後に配置される構成が想定される。上流の煤センサは、単一のセンササイクルが下流で測定される間、多くのサイクルを経験するはずである。これは以下の式からいっそう明らかになる。

これは、微粒子フィルタ効率を、微粒子フィルタの下流の煤センササイクルの回数（下流サイクル数）と、上流の煤サイクルの回数（上流サイクル数）と、の関数で表している。

たとえば、９０％の効率を有する微粒子フィルタのためには、下流のセンサが１サイクルのみ経験する間に、上流のセンサは１０回（すなわち、完全な１０センササイクル）反応するべきである。

したがって、本方法の一実施形態において、微粒子フィルタの効率は、所与の観察期間でのセンササイクルのそれぞれの回数から、好ましくは式１から算定され、次いで、この効率値は、微粒子フィルタ診断の目的で使用される。この手法は、実際のセンサが微粒子フィルタの前段で使用されるときに特に実施しやすい。好ましくは、効率は、下流の煤センサの１センササイクルの観察期間について算定される。

別の実施形態において、この堆積原理から想起されて、この方法は、下流の煤センサのセンササイクルの間における、上流の煤センサでの堆積レベルまたは堆積した煤量を表す煤指標の決定に依存する。煤指標は、堆積した煤の量を、任意の所望の尺度または単位、たとえば百分率などにより表してもよい。

煤センサは、典型的には、新たなセンササイクルが開始される前に再初期化され、煤指標の推定は、下流の煤センサのセンササイクルの開始に関して算定される。

煤指標の決定は、（上流のセンサによる）測定に基づいていてもよく、シミュレーションによってもよく、または、その両方であってもよい。実際には、構成部品の効率的使用のためには、シミュレーションが好ましい。また、それは、エンジンの出口の苛酷な環境に煤センサを配置することを回避する。

煤指標の決定は、有利には、入力値として多くの所定のエンジン作動パラメータ（たとえば、エンジン出口煤濃度および排気ガス速度）を有するモデルを伴う。これらのパラメータによって、微粒子フィルタの上流の煤流を計算し推定することが可能になる。

モデルは、伝達関数を備えていてもよい。この伝達関数は、微粒子フィルタの上流に配置される煤センサをシミュレーションし、（好ましくは、現在のエンジン作動パラメータについての定常状態における応答時間に対応する（すなわち、あたかも現在のエンジン作動条件が完全なＰＭセンササイクルの間に一定のままであるかのように））この上流の仮想センサのためのモデル応答時間を出力している。モデルは、下流の煤センサのセンササイクルの間、反復的に煤指標を算定する。煤指標は、各反復期間に対応するモデルセンササイクル時間の一部分に基づいて算定される。

それ故、煤指標（これは、典型的には周期的に更新される）は、微粒子フィルタの上流の煤の堆積量のリアルタイムでの決定を提供する。

微粒子フィルタ診断のために、次いで、煤指標は、満足に作動する微粒子フィルタを検出するために較正される少なくとも１つの閾値と比較されてもよい。たとえば、煤指標は、所望の検出閾値を達成するように較正される合格閾値および不合格閾値と周期的に比較されるが、２つの別個の閾値の使用によって、ロバスト性が向上される。しかしながら、合格閾値および不合格閾値は同じ値を有し得る。

この方法がアーチファクト、測定誤差などに影響を受けるので、診断のロバスト性をさらに向上させるために、合格または不合格のステータスは、好ましくは、以前の煤指標値（バッファに記憶される）の平均値が合格閾値を上回るか、不合格閾値を下回るときに、決定として報告されるのみである。

別の態様によれば、本発明は、内燃機関の排気系路に配置される微粒子フィルタを監視するためのシステムに関し、このシステムは、微粒子フィルタの後段に配置される下流の煤センサと、上述の方法を実施するための制御手段と、を備える。

さらなる態様によれば、本発明は、プロセッサに実装可能な指令を備えるコンピュータプログラムに関し、この指令は、プロセッサによって実行されると、当該プロセッサに上述の方法を実行させる。

本発明について、例示目的で、添付の図面を参照して説明する。

多くの排気後処理装置が設けられる排気系路を有するエンジンの原理図である。 ＰＦの上流に配置される仮想煤センサと、ＰＦの下流に配置される煤センサと、の両方の反応対時間を表す原理グラフであり、ピークは該当するセンサについてのセンササイクルの終了を表している。 ９０％の効率を有する微粒子フィルタに関して、下流の煤センサの反応と、煤指標の（堆積レベルを示表した）推定と、を（経時的に）示す原理グラフである。 本診断方法の実施形態のフローチャートである。 テストサイクル中の対応する車両速度を示すグラフである。 適切に動作する微粒子フィルタに関する、時間の関数における煤指標（ＰＭＳ堆積レベル）のグラフを示している。 欠陥のある微粒子フィルタに関する、時間の関数における煤指標（ＰＭＳ堆積レベル）のグラフを示している。 煤指標を算定する仮想センサモデルの図である。

図１は、内燃機関１２（たとえば、多気筒ディーゼル機関）に接続される排気配管系１０を示している。内燃機関１２は、煤および／または粒子ならびに他の汚染物質を含有する排気ガス流を生成する。エンジン制御ユニット（ＥＣＵ、図示せず）は、当該技術分野で公知であるように、エンジン動作を制御し監視するための多くのセンサおよびアクチュエータに信号的かつ作動的に接続される。

排気配管系１０は、典型的には、ターボチャージャタービンおよび排気ガス再循環弁（図示せず）、ならびに、汚染物質排出を低減させる一連の排気後処理装置を備える。詳細には、ここでは、排気系路１０は、酸化促進触媒装置１４（以下、ディーゼル酸化触媒−ＤＯＣ）を備え、続いて、微粒子フィルタ１６（以下、ディーゼル微粒子フィルタ−ＤＰＦ）と、ＮＯｘ後処理装置（たとえば、選択的触媒還元（ＳＣＲ）装置１８）と、を備える。

そのような排気後処理装置は、当該技術分野で周知であり、したがって、本明細書では簡潔に説明するのみとする。

ＤＯＣ１４は、排気流中の汚染物質をより有害でない成分に分解する酸化促進触媒装置である。より詳細には、粒子状物質（煤）から脱着し、したがって粒子質量を低下させる炭化水素と同様に、一酸化炭素（ＣＯ）および炭化水素（ＨＣ）が酸化される。さらに、排気流中に含有されるＮＯのうちのいくらかの割合がＮＯ_２に酸化される。ＤＯＣ１４は、典型的には、セラミック基板構造、酸化混合物（「ウォッシュコート」）および触媒活性貴金属（たとえば、プラチナ、パラジウムまたはロジウム）から成る。

ＳＣＲ触媒１８は、排気ガスと還元剤と触媒（たとえば、大型車両におけるバナジウム系触媒または乗用車のゼオライト系触媒）との間での化学反応によって窒素酸化物（ＮＯｘ）を除去する。尿素系ＳＣＲ触媒は、たとえば、活性ＮＯｘ還元剤としてガス状アンモニアを使用する。典型的には、噴射システムを使用して、ＳＣＲ触媒に入る排気ガス流中に尿素が供給され、それが、ガス状アンモニア（ＮＨ３）に分解され、触媒に貯蔵される。次いで、触媒に入るエンジン排気ガス中に含有されるＮＯｘが貯蔵されたアンモニアと反応し、それによって、窒素と水とが生成される。

ＤＰＦ１６は、排気ガスからディーゼル粒状物および／または煤を除去するように構成される。現在のＤＰＦは、たとえば、多数の平行チャネルを有する炭化ケイ素またはコージライトから形成されるハニカムフィルタ構造に基づくか、または、焼結金属粉末で堆積されるメッシュから成る金属担体構造を備える焼結金属フィルタに基づく。代替的に、ＤＰＦは、ＣＤＰＦと称される触媒型でもよい。

周知のように、ＤＰＦ１６に堆積する煤／粒子状物質の量の増加が、排気背圧を徐々に上昇させる。したがって、ＤＰＦ１６は、定期的に再生されなければならず、これは捕集された煤を焼き払うことを意味する。乗用車において、これは、いわゆる「アクティブ再生」によってまったく従来通りになされるが、これには、粒子状物質を排気ガス中に存在する酸素で酸化させるために、排気ガスの温度、ひいてはＤＰＦ１６の温度を約５５０〜６００°Ｃに上昇させることを伴う。

図面を参照して、ＤＰＦ１６などの微粒子フィルタの作動状態を監視するためのオンボード診断方式を詳細に記載する。

参照符号２０は、ＤＰＦ１６から出る排気ガス流中の煤濃度を監視するために、ＤＰＦ１６の後段に設置される煤センサ（当該技術分野において粒子状物質センサとも称される）を示している。煤センサ２０は、ここでは、ＤＰＦ１６とＳＣＲ１８との間に配置されているが、ＳＣＲ触媒１８の後段に配置されてもよい。

煤センサ２０は、概して、抵抗型であってもよい。たとえば、煤センサは、多層セラミック技術に基づいていてもよく、初期には無限大の電気抵抗を有するくし型電極を有するセンサ素子を備えていてもよい。

センサ動作中において、煤粒子は、感知素子上に捕集され、電極間に導電路を形成する。堆積した煤粒子は、再生フェーズにおいて燃焼することによって排除され、その後に新たな測定サイクルが始まる。また、センサは、好ましくは、能動的に再生を行うために、制御可能な加熱要素を備えている。

したがって、煤センサは、感知素子上に堆積した煤の関数である出力信号を提供する積分型センサとして構成されることができ、センサ素子から微粒子を除去するために定期的に再生される。

実際には、センサ出力信号（たとえば、電流であるが、電圧または抵抗であってもよい）が所定の閾値（たとえば、作動条件、製造者情報などの、または、設計決定などの基準に基づく）に達すると、センサが再生される。

センサの実際の測定期間、すなわち、基本的に時間ｔ_{ｓｔａｒｔ}（新たに再生されたセンサ）から煤が堆積してセンサ電流が決定される瞬間および間まで、そしてｔ_Ｅｎｄで電流閾値に達するまでは、本明細書では「アクティブフェーズ」と称される。センサのこのアクティブ期間は、「センササイクル」と称されてもよく、１つのセンササイクルは、ｔ_{ｓｔａｒｔ}からｔ_ｅｎｄまで、アクティブフェーズの間の完全な堆積に対応している。センサが所定の電流閾値に達するために必要とされる時間（ｔ_{ｓｔａｒｔ}からｔ_ｅｎｄまで）は、概してセンサの「応答時間」と称され、したがって、既知の煤量に対応している。

そのような抵抗煤センサは、当該技術分野において公知であり（前述のOchsらから、および、その他から）、本明細書で詳細に説明される必要はない。

制御の観点から、排気流中の粒子状物質の量に関して変化するセンサ信号に加えて、センサ状態情報を生成することが、センサにとって都合が良い。

たとえば、センサ状態には、再生フェーズを特定するセンサ再生状態フラグ（０または１）、アクティブフェーズを特定するセンサアクティブフラグ（０または１）、および、センサ自己診断フラグ（０または１）が含まれてもよく、これらのすべては、煤信号が有効であるか否か、ひいては、ＤＰＦ１６を監視するために使用可能であるか否かを示すために使用される。センサ状態が有効である場合、それは、煤センサ２０がＤＰＦ１６からの煤出力を能動的に監視している（センサアクティブフラグ＝１）ことを示すとともに、煤信号が有効かつ使用可能できる（センサは再生されておらず、自己診断は合格した）ことを示す。

煤センサ２０は、概してセンサ制御ユニット（ＳＣＵ）に接続されてもよく、センサ制御ユニットは、それ自体は、信号処理および管理を担当する、すなわち、センサ信号を分析してセンサ状態を生成するためのものである。センサ状態は、ＳＣＵによって、たとえばＣＡＮ−ＢＵＳを介して、エンジン制御ユニットＥＣＵに伝送される。その場合、ＥＣＵは、本方法の方法にしたがって微粒子フィルタ診断方式を実行するように構成されてもよい。

微粒子フィルタを監視するための本方法は、微粒子フィルタの上流の堆積した煤量を表す煤指標を利用し、これは、上流の煤センサによってまたは推定によって決定され得ることが認識されるであろう。以下では、追加的な煤センサを省くために、煤指標の決定は、推定によって有利になされる。

本方法は、微粒子フィルタの上流の煤堆積の推定に基づく戦略を採用し、これは、微粒子フィルタの前段に配置される煤センサ（ここでは、実際は仮想の煤センサ）の応答を推定することと同様であるとみなされ得る。

下流の煤センサの所与のセンササイクルに関して、微粒子フィルタの効率が高い程、堆積する煤質量が多くなり、したがって、煤指標の大きさも大きくなる。

センササイクルベースの効率決定原理は、図２から理解され得る。これは、各ピーク２４が、煤センサが電流閾値に達すること、すなわち、センササイクルが完了することに対応する原理グラフである。時間（ｔ）は、秒で示され、縦軸は、任意の値０および１に目盛付けられている。時間ｔ＝０を起点として、上流のセンサは、ｔ＝６００秒（すなわち、１０センササイクル）まで１０回反応する。ＰＦの後段に設置されるＰＭセンサは、初めて反応する（より太い曲線２６によって表される）。

対応する効率は、式（１）に従って算定され得る。
η＝１−１／１０＝０．９であり、したがって、９０％の効率に相当する。

それから、同じ挙動が次の６００秒にわたって、すなわち、ｔ＝１２００秒まで観察される。

好ましくは、煤指標は、多くの煤センササイクルよりもむしろ仮想煤センサの煤堆積の推定であるが、煤センサ尺度範囲は、煤センササイクルの回数を反映するようにも構成され得る。たとえば、図３のグラフにおいて、煤指標は％で表され、１００％の増加は、センササイクル、すなわち、図２における１つのピーク２４を完了することに相当することになるが、それにもかかわらず、現在の値は瞬間的な堆積した煤量を表す。

図２と同様、かつ、９０％の効率の微粒子フィルタを考慮する条件において、こうして、下流の煤センサが６００秒のところで初めて反応するときに、図３の１０００％の煤指標値を観察できる。

図３から理解され得るように、煤指標は、好ましくは定期的に決定され、したがって、仮想の上流の煤センサでの煤レベルの非常に連続的な指示が与えられる。

図では、煤指標が「堆積レベル」、「ＰＭセンサ堆積レベル」または「ＰＭＳ ＬＬ」と名付けられていることがここで分かるであろう。

煤指標を決定する１つの可能な方法が図６に例示されており、この例では、煤指標は、モデルに基づいて計算される。このモデルは、微粒子フィルタの上流に配置される煤センサをシミュレーションするとともに定常状態のセンササイクル時間（ＳＳサイクル時間（ｔ））（完全な煤センササイクルの間、現在の条件が一定のままである場合のサイクル時間）を出力する伝達関数４０を備える。このモデルは、入力として、多くの所定のエンジン作動パラメータ（特に、エンジン出口煤の濃度（ボックス４２）および排気ガス速度（ボックス４４））を有している。ＳＳサイクル時間を計算するこのモデルは、公式、マップ、または、その両方に基づき得る。その他の影響を及ぼすパラメータが、モデル精度を向上させるために考慮され得る。

煤指標は、仮想煤センササイクル時間から、時間積分によって計算され、式（２）（ボックス４６も参照）によって百分率として表される。

堆積レベルは、仮想煤センサにおいて微粒子フィルタの上流で堆積している煤の全体の量について、直接的な推定を与える。

本方法における煤指標は、下流のセンサのセンササイクルに関して決定されるので、それは、新たなセンササイクルの開始の前に（新たなアクティブフェーズのｔ_{ｓｔａｒｔ}のところで０％になる）リセットされる。

図４は、下流の煤センサから得られる情報および煤指標に基づく、本方法に係る診断アルゴリズムの実施形態のフローチャートを図示する。

診断方式の主要な入力は、以下の通りである。
− 信号処理装置（ボックス１００）によって与えられる煤センサ２０の状態。たとえば、センサアクティブフラグ（０または１）、再生フラグ（０または１）。ここで対象となる主要な情報は、センササイクルが完了されたか否かを知ることである（たとえば、アクティブフラグから再生フラグへの切り替えによって決定され得る）。
− モデルから得られる煤指標の現在値（ＰＭセンサ堆積レベル−ボックス１０２）。

この方法は、以下のパラメータも使用する。
− 「不合格閾値」：これを下回ると微粒子フィルタが、欠陥があるとみなされる値。
− 「合格閾値」：これを上回ると微粒子フィルタが適切に作動している（機能している）とみなされる値。
− 「停止閾値」：これを上回ると煤センサが停止される値。
− 「ＰＭＳ ＬＬ ａｖｇ」：これは、５０で示されるバッファメモリに記憶される多くの最後に決定された煤指標値の平均値である。このバッファ５０に記憶される値は、図４に図示される方法の以前の実施中に決定され、ボックス１１６に従ってバッファに書き込まれる煤指標値である。ＰＭＳ ＬＬ ａｖｇは、微粒子フィルタ性能の最近の傾向の指標を与える。

新たなセンササイクルの開始（アクティブフェーズの開始）を示す時間ｔ_{ｓｔａｒｔ}＝０にあると想定する。図４のルーチンは、１つの監視期間に対して開始され、入力値および検査は、周期的に（たとえば、１００ｍｓごと）または毎秒、または、任意の適切な周期性で実行される。

ルーチンの初期検査は、ダイヤモンド１０４のところであり、ここでは、煤センサ状態情報に基づいて、センササイクルが完了されるか否かが判定される。この検査に対する応答は、煤センサがその現在の閾値に達しない限り（すなわち、センササイクルが完了しない限り）、「いいえ」である。

そのため、堆積期間の間、ダイヤモンド１０４に対する応答は、「いいえ」であり、ボックス１０６の検査によって、現在の煤指標値（ＰＭＳ ＬＬ）が合格閾値よりも大きいか否かが確認される。

現在の煤指標値が合格閾値よりも大きくなければ、ルーチンはループを閉じ、ダイヤモンド１０４の入口に戻る。

ダイヤモンド１０６に対する答えが「はい」であれば、現在の煤指標値は、ＰＦが診断検査に合格したことを示していると見なされ得る。しかしながら、測定誤差を考慮するために、平均煤指標ＰＭＳ ＬＬ ａｖｇも合格閾値と比較される（ボックス１０８）。検査１０８が満足であれば（ＰＭＳ ＬＬ ａｖｇ＞合格閾値）、有効な／機能するＰＦに明確に断定される（１１０で合格フラグが立てられる）。

検査ボックス１０８の下流は、センササイクルの終了を待つボックス１１２に基づく待機ループであり、この後で、煤指標の最後に算定された値が、ＰＦのための煤指標の最新の値としてバッファ５０に記憶される。

現在の煤指標値が停止閾値を超える場合、この待機ループは検査１１４によって中断される。そのような場合、下流の煤センサの寿命を節約するために、監視が停止され、煤指標の最後に算定された値がバッファ５０に記憶される。

煤指標が合格閾値を越えておらず、かつ、煤センササイクルが終了に達していれば（検査１０４で「はい」）、煤指標は、不合格閾値と比較される。

煤指標が不合格閾値を下回り、また、平均煤指標ＰＭＳ ＬＬ ａｖｇも同様であれば（検査１２０）、欠陥のある微粒子フィルタに断定される（ボックス１２２で不合格フラグ）。

検査１１８または１２０の一方で「いいえ」が得られた場合、最後に算定された煤指標値は、単にバッファ５０に記憶される。

バッファ５０を更新すると、ボックス１２４に示すように、ルーチン、特に煤指標（堆積レベル）は、リセットされてよい。

いくつかの状況が注目されないままである。センササイクルが完了しており（検査１０４で「はい」）、かつ、煤指標が不合格閾値を上回る（検査１１８で「いいえ」が得られる）場合、煤指標は単にバッファ５０に書き込まれて、ＤＰＦ作動状態についての決定はなされない。ＤＰＦの監視は新たなセンササイクルを開始することによって継続される。

また、検査１０８で「いいえ」が得られる場合、すなわち、平均煤指標値ＰＭＳ ＬＬ ａｖｇが合格閾値を下回る場合、ＤＰＦ状態についての決定はなされない。

さらに、不合格（１２２）の決定がなされる場合、または、煤指標が停止閾値を超える場合（ボックス１１４で「はい」）、ＤＰＦ監視は中断され、次の駆動サイクルで再開されてもよい。

図５は、機能する（適切に作動する）微粒子フィルタ（図５ｂ）および欠陥のある微粒子フィルタ（図５ｃ）に関する、煤指標の推移の２つの例を示しており、診断は、本方法によって実行されている。

図５ａ）は、冷間始動からの、典型的なエンジン検査サイクルのための車両速度対時間を表すグラフである。

したがって、図５ｂ）は、煤指標推移（ＰＭセンサ堆積レベル）対時間、ならびに、合格閾値および不合格閾値を示している。図５の第２のグラフｂ）は、時間の関数において堆積レベル曲線の推移を示している。堆積レベルは、約５００秒まで０にとどまることが分かるが、これは冷間始動に起因している。５００秒の直後、煤指標は上昇し始め、図示される時間ウインドウにわたって（１２００秒まで）連続的に増加する。ｔ＝８００秒のところで、堆積レベル曲線は、「不合格」閾値線と交差し、その後、約９００秒のところで「合格」閾値線と交差する。

煤指標が増大し始めるタイミングはｔ_{ｓｔａｒｔ}で示されている。その理由は、前述したように、煤センサによる推定は、下流の煤センサのセンササイクルの開始（起動フェーズの開始）と共に始まるからである。図５ｂ）のグラフにおいて、下流の煤センサのセンササイクルは、図示された１２００秒の監視期間の間に完了しておらず、駆動サイクルは完了される。このため、エンジンおよびセンサは、ｔ_Ｅｎｄに達する前にＯＦＦに切り替えられる。また、停止閾値も達されなかった（たとえば、１６００％で設定）。

より長い駆動サイクルの場合には、停止閾値に到達するまで、または、ＰＭセンササイクルが完了されるときに、堆積レベルはさらに増加したであろう。

図５ｃ）のグラフは、不十分なＤＰＦの場合に関する。下流の煤センサのセンササイクルの持続時間は、ｔ_{ｓｔａｒｔ}およびｔ_ｅｎｄによって示される。理解され得るように、下流の煤センサのセンササイクルの間、煤指標は、不合格閾値を下回ったままであり、欠陥のあるＰＦを示している。

ｔ_ｅｎｄの後、下流の煤センサは再生され、別の測定サイクルが開始される。

１０ 排気配管系
１２ 内燃機関
１４ ＤＯＣ
１６ ＤＰＦ
１８ ＳＣＲ
２０ 煤センサ
５０ バッファメモリ

Claims (17)

1. 内燃機関の排気系路に配置される微粒子フィルタを監視するための方法であって、
   粒子状物質が所定の閾値まで堆積する特性センササイクルを有する下流の煤センサ（２０）によって前記微粒子フィルタ（１６）の下流の排気ガス流を監視する工程と、
   前記下流の煤センサ（２０）のそれぞれのセンササイクルにわたって上流の煤センサのところでの煤の堆積を監視する工程と、
   前記下流の煤センサおよび前記上流の煤センサの情報に基づいて前記微粒子フィルタ（１６）の作動状態を決定する工程と
   を備える方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、
   前記上流の煤センサは、粒子状物質が所定の閾値まで堆積する特性センササイクルを有し、
   堆積した煤の量が、前記上流の煤センサのセンササイクルに基づいて決定され、煤堆積レベルとして、または、センササイクルの回数もしくは頻度として表される
   方法。
3. 請求項２に記載の方法であって、
   前記微粒子フィルタの効率が、所与の観察期間におけるセンササイクルのそれぞれの回数から、次式から算定され、
   

   

   nbrcyclesdownstreamは、前記下流の煤センサのセンササイクルの回数であり、
   nbrcyclesupstreamは、前記上流の煤センサのセンササイクルの回数である
   方法。
4. 請求項１または請求項２に記載の方法であって、
   前記上流の煤センサは、多くの所定のエンジン作動パラメータを入力値として有する仮想センサモデルによって提供される
   方法。
5. 請求項４に記載の方法であって、
   前記エンジン作動パラメータには、少なくとも、エンジン出口の煤の濃度、および、排気ガス速度が含まれる
   方法
6. 請求項４または請求項５に記載の方法であって、
   前記モデルは、現在のエンジン作動パラメータに対応する定常状態の応答時間に対応するモデルセンサ応答時間を出力する伝達関数（４０）を備える
   方法。
7. 請求項２を引用元に含む請求項６に記載の方法であって、
   前記上流の煤センサの前記煤堆積レベルを表す煤指標が、前記下流の煤センサの１つのセンササイクルにわたって、各反復期間に対応するモデルセンササイクル時間の一部分に基づいて反復的に計算される（４６）
   方法。
8. 請求項７に記載の方法であって、
   前記煤指標の計算は、以下の原理式に基づいて実施され、
   

   

   ＳＳサイクル時間（ｔ）は、モデルセンササイクル時間である
   方法。
9. 請求項１ないし請求項８のいずれか一項に記載の方法であって、
   前記上流のセンサのところでの煤堆積が、前記下流の煤センサについての１つのセンササイクルの期間にわたって監視される
   方法。
10. 請求項７、請求項８、または、請求項７を引用元に含む請求項９に記載の方法であって、
    前記煤指標は、
    合格閾値であって、該合格閾値を上回る場合に機能している微粒子フィルタを表す合格閾値と比較され、
    不合格閾値であって、該不合格閾値を上回らない場合に欠陥のある微粒子フィルタを表す不合格閾値と比較される
    方法。
11. 請求項７、請求項８、または、請求項７を引用元に含む請求項９に記載の方法であって、
    ルーチンが周期的に実行され、
    前記ルーチンは、現在のタイミングで前記下流の煤センサ（２０）の状態と、前記煤指標（１０２）と、を決定する工程を備え、
    前記ルーチンは、さらに、
    前記下流の煤センサがそのセンササイクルを完了しない場合に、前記煤指標を合格閾値と比較し（１０６）、該煤指標が該合格閾値を越えているときに、以前の煤指標値の平均を前記合格閾値と比較し（１０８）、該平均が該合格閾値を超えているときに、前記微粒子フィルタが、機能する作動状態を有していると見なす（１１０）工程と、
    前記下流の煤センサがそのセンササイクルを完了しており、かつ、前記煤指標が不合格閾値を下回っている場合に（１１８）、以前の煤指標値の平均を前記不合格閾値と比較し（１２０）、該平均が該不合格閾値を下回っているときに、前記微粒子フィルタが、欠陥のある作動状態を有していると見なす（１２２）工程と
    のうちの一方を備える
    方法。
12. 請求項１１に記載の方法であって、
    前記現在の煤指標値は、前記下流の煤センサの前記センササイクルの完了後に、以前の煤指標値として記憶される（１１６）
    方法。
13. 請求項１１または請求項１２に記載の方法であって、
    前記現在の煤指標値は、所定の停止閾値に達している場合に、以前の煤指標値として記憶される（１１４）
    方法。
14. 請求項２または請求項３に記載の方法であって、
    前記上流の煤センサは、実際の煤センサである
    方法。
15. 請求項４ないし請求項８、および、請求項４を引用元に含む請求項９ないし請求項１３のいずれか一項に記載の方法であって、
    前記下流の煤センサは、抵抗型であり、
    前記上流の煤センサが抵抗型であるか、または、前記仮想センサモデルが抵抗型煤センサをシミュレーションする
    方法。
16. 内燃機関の排気系路に配置される微粒子フィルタを監視するためのシステムであって、
    前記微粒子フィルタの後段に配置される下流の煤センサと、
    請求項１ないし請求項１５のいずれか一項に記載の方法を実施するように構成された制御手段と
    を備えるシステム。
17. コンピュータプログラムであって、
    プロセッサによって実行されると、請求項１ないし請求項１５のいずれか一項に記載の方法を前記プロセッサに実行させるプロセッサ実行可能な指令を備える
    コンピュータプログラム。

Images