JP7113598B2 - 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

Description

本発明は、内燃機関から排出される粒子状物質を捕集する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に関する。

近年、内燃機関の排出規制が厳しくなっており、排ガス通路にパティキュレートフィルタを設けて粒子状物質（すなわち、Ｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ Ｍａｔｔｅｒ；以下、適宜ＰＭと称する）を捕集すると共に、粒子状物質を検出するＰＭセンサを設けて、パティキュレートフィルタの故障を速やかに検出することが要求されている。粒子状物質は、導電性のＳｏｏｔ（すなわち、煤）を主成分とし、未燃の燃料やエンジンオイルに由来するＳＯＦ（すなわち、Ｓｏｌｕｂｌｅ Ｏｒｇａｎｉｃ Ｆｒａｃｔｉｏｎ；可溶性有機成分）を含む混合物である。

ＰＭセンサを用いた故障検出装置では、通常、判定処理を周期的に実行して、パティキュレートフィルタの下流側に排出されたＰＭ量を検出し、予め設定した閾値と比較している。例えば、特許文献１には、ＰＭセンサに堆積した粒子状物質を除去するＰＭ除去処理実行部と、ＰＭ除去処理から所定期間後のＰＭセンサ出力と所定の閾値との比較により、パティキュレートフィルタ故障の有無を判定する故障判定部と、所定期間が経過するまで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、平均吸入空気量に基づいて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が開示されている。

特許文献１において、所定期間は、例えば、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る。判定実行値は、好適には、吸入空気量の平均値に応じて変更され、判定実行値設定部は、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、平均値が大きいときに比べて判定実行値をより小さい値に設定する。

ＰＭセンサは、一般に、絶縁性基体の表面に一対の電極を配置した電気抵抗式のセンサ素子を備え、素子表面に粒子状物質が堆積して一対の電極間が導通すると、ＰＭ堆積量に応じた電流出力が検出される。また、特許文献２に記載されるように、電荷検出式のセンサ部を備える非堆積型のＰＭセンサがあり、例えば、高電圧電界中を通過させることにより排気中の粒子状物質を帯電させ、帯電量に応じて流れる電流を検出する。このようなＰＭセンサをパティキュレートフィルタの下流側に配置することで、センサ出力に基づき、故障の有無を検出することができる。

特許第５３８２２１０号公報 特許第５９０２８０８号公報

ところで、運転条件の変化により吸入空気量が変化すると、排気と共にＰＭセンサに取り込まれるＰＭ量も変化する。そのため、電気抵抗式のセンサ素子を備えるＰＭセンサでは、例えば、吸入空気量が小さい運転条件において、センサ出力が得られるまでに時間がかかり、検出感度が低下する。その対策として、特許文献１では、排気流量と相関する吸入空気量の平均値に応じて、故障判定のための閾値を変化させている。さらに、ＰＭ流量が少ないほどＰＭ捕集率は高くなるとして、吸入空気量の平均値が小さいときには、判定実行までの所定期間に相当する吸入空気量の積算値を小さくしている。

しかしながら、吸入空気量が小さい運転条件では、ＰＭ排出量の絶対量も少なくなるために、閾値に到達するまでの所定期間が短く設定されると、故障判定が困難となる場合がある。例えば、パティキュレートフィルタに微小クラックが生じた場合のように、粒子状物質のすり抜けがわずかであると、パティキュレートフィルタを通過してＰＭセンサに到達するＰＭ量が所定期間に閾値に到達せず、故障と判定されないことがある。また、電気抵抗式のセンサ素子は、通常、故障判定に先立ちセンサ再生を行っており、故障判定が間欠的となるので、パティキュレートフィルタの故障を即時に検出できないおそれがある。

電荷検出式のセンサ部を用いたＰＭセンサは、センサ出力が連続的に得られる利点があり、リアルタイムでの故障判定が可能になる。一方で、エンジン負荷の変動が大きい運転条件では、センサ出力が排気脈動の影響を受けて変動しやすくなる。そのため、出力ズレや誤差が大きくなりやすく、パティキュレートフィルタの故障判定を精度よく行うことが難しい。

本発明は、かかる背景に鑑みてなされたものであり、ＰＭセンサの検出方式によらず、センサ出力に基づく故障検出を高い精度で行い、パティキュレートフィルタの故障を早期に検出できるパティキュレートフィルタの故障検出装置及びパティキュレートフィルタの故障検出方法を提供するものである。

本発明の一態様は、
内燃機関（Ｅ）の排気通路（ＥＸ）に配設されたパティキュレートフィルタ（１０１）の故障検出装置（１）であって、
上記パティキュレートフィルタを通過した排気中の粒子状物質の量に対応する信号を出力する粒子状物質検出部（２０）を有するセンサ（２、２００）と、
上記内燃機関の負荷（Ｌ）を検出する負荷検出部（１０Ａ）と、
上記負荷検出部により検出された上記負荷を判定実行閾値（Ｌ0）と比較することで、上記パティキュレートフィルタの故障判定を実行するか否かを決定する判定実行決定部（１０Ｂ）と、
上記判定実行決定部により、故障判定を実行すると決定されたときに、上記粒子状物質検出部の出力値（Ｓ）を、故障判定閾値（Ｓ0）と比較することで、上記パティキュレートフィルタの故障の有無を判定する故障判定部（１０Ｃ）と、を備えており、
上記判定実行決定部において、上記判定実行閾値は、上記内燃機関の回転数毎の上記粒子状物質の排出量と上記負荷との関係に基づいて、上記粒子状物質の排出量が急増する負荷領域の値に設定され、検出された上記負荷が上記判定実行閾値以上であるときに、上記パティキュレートフィルタの故障判定を実行すると決定されると共に、
上記故障判定部における上記故障判定閾値は、上記負荷領域において上記パティキュレートフィルタの故障時に上記粒子状物質検出部に到達する上記粒子状物質の量に基づいて設定され、故障判定を実行すると決定される都度、上記出力値と上記故障判定閾値とを比較して、上記出力値が上記故障判定閾値以上であるときに、上記パティキュレートフィルタの故障と判定される、パティキュレートフィルタの故障検出装置にある。
本発明の他の態様は、
内燃機関（Ｅ）の排気通路（ＥＸ）に配設されたパティキュレートフィルタ（１０１）の故障検出装置（１）であって、
上記パティキュレートフィルタを通過した排気中の粒子状物質の量に対応する信号を出力する粒子状物質検出部（２０、２００）を有するセンサ（２）と、
上記内燃機関の負荷（Ｌ）の平均値（Ｌave）を検出する負荷検出部（１０Ａ）と、
上記負荷検出部により検出された上記負荷の平均値を判定実行閾値（Ｌ0）と比較することで、上記パティキュレートフィルタの故障判定を実行するか否かを決定する判定実行決定部（１０Ｂ）と、
上記負荷検出部により検出された上記負荷の平均値が算出された期間に基づいて、上記粒子状物質検出部による検出期間を設定し、上記検出期間における上記粒子状物質検出部の出力値（Ｓ）の積算値（ΣＳ）を算出する積算値算出部（１０Ｅ）と、
上記判定実行決定部により、故障判定を実行すると決定されたときに、上記出力値の積算値を、故障判定閾値（Ｓ0）である積算閾値（ΣＳ0）と比較することで、上記パティキュレートフィルタの故障の有無を判定する故障判定部（１０Ｃ）と、を備えており、
上記判定実行決定部は、上記判定実行閾値である平均閾値（Ｌave0）を、上記内燃機関の回転数毎の上記粒子状物質の排出量と上記負荷との関係に基づいて、上記粒子状物質の排出量が急増する負荷領域を含む領域における平均の値に設定し、上記負荷の平均値が、上記平均閾値以上であるときに、上記パティキュレートフィルタの故障判定を実行すると決定すると共に、
上記故障判定部における上記積算閾値は、上記負荷領域を含む領域において、上記パティキュレートフィルタの故障時に上記粒子状物質検出部に到達する上記粒子状物質の量に基づいて設定され、故障判定を実行すると決定される都度、上記出力値の積算値と上記積算閾値とを比較して、上記出力値の積算値が上記積算閾値以上であるときに、上記パティキュレートフィルタの故障と判定される、パティキュレートフィルタの故障検出装置にある。

本発明のさらに他の態様は、
内燃機関（Ｅ）の排気通路（ＥＸ）に配設されたパティキュレートフィルタ（１０１）の故障検出方法であって、
上記パティキュレートフィルタの下流側に、上記パティキュレートフィルタを通過した排気中の粒子状物質の量に対応する信号を出力する粒子状物質検出部（２０、２００）を有するセンサ（２）を配設し、
上記内燃機関の負荷（Ｌ）を検出する負荷検出工程（Ｓ１１、Ｓ２１）と、
上記負荷検出工程により検出された上記負荷を判定実行閾値（Ｌ0）と比較することで、上記パティキュレートフィルタの故障判定を実行するか否かを決定する判定実行決定工程（Ｓ１２、Ｓ２２～Ｓ２４）と、
上記判定実行決定工程により、故障判定を実行すると決定されたときに、上記粒子状物質検出部の出力値（Ｓ）を、故障判定閾値（Ｓ0）と比較することで、上記パティキュレートフィルタの故障の有無を判定する故障判定工程（Ｓ１５～Ｓ１７、Ｓ２７～Ｓ２９）と、を備えており、
上記判定実行決定工程において、上記判定実行閾値は、上記内燃機関の回転数毎の上記粒子状物質の排出量と上記負荷との関係に基づいて、上記粒子状物質の排出量が急増する負荷領域の値に設定され、検出された上記負荷が上記判定実行閾値以上であるときに、上記パティキュレートフィルタの故障判定を実行すると決定されると共に、
上記故障判定工程における上記故障判定閾値は、上記負荷領域において上記パティキュレートフィルタの故障時に上記粒子状物質検出部に到達する上記粒子状物質の量に基づいて設定され、故障判定を実行すると決定される都度、上記出力値と上記故障判定閾値とを比較して、上記出力値が上記故障判定閾値以上であるときに、上記パティキュレートフィルタの故障と判定される、パティキュレートフィルタの故障検出方法にある。
本発明のさらに他の態様は、
内燃機関（Ｅ）の排気通路（ＥＸ）に配設されたパティキュレートフィルタ（１０１）の故障検出方法であって、
上記パティキュレートフィルタの下流側に、上記パティキュレートフィルタを通過した排気中の粒子状物質の量に対応する信号を出力する粒子状物質検出部（２０、２００）を有するセンサ（２）を配設し、
上記内燃機関の負荷（Ｌ）の平均値（Ｌave）を検出する負荷検出工程（Ｓ３１）と、
上記負荷検出工程により検出された上記負荷の平均値を判定実行閾値（Ｌ0）と比較することで、上記パティキュレートフィルタの故障判定を実行するか否かを決定する判定実行決定工程（Ｓ３２）と、
上記負荷の平均値が算出された期間に基づいて、上記粒子状物質検出部による検出期間を設定し、上記検出期間における上記粒子状物質検出部の出力値（Ｓ）の積算値（ΣＳ）を算出する積算値算出工程（Ｓ３３）と、
上記判定実行決定工程により、故障判定を実行すると決定されたときに、上記出力値の積算値を、故障判定閾値（Ｓ0）である積算閾値（ΣＳ0）と比較することで、上記パティキュレートフィルタの故障の有無を判定する故障判定工程（Ｓ３５～Ｓ３７）と、を備えており、
上記判定実行決定工程（Ｓ３２）は、上記判定実行閾値である平均閾値（Ｌave0）を、上記内燃機関の回転数毎の上記粒子状物質の排出量と上記負荷との関係に基づいて、上記粒子状物質の排出量が急増する負荷領域を含む領域における平均の値に設定し、上記負荷の平均値が、上記平均閾値以上であるときに、上記パティキュレートフィルタの故障判定を実行すると決定すると共に、
上記故障判定工程における上記積算閾値は、上記負荷領域を含む領域において上記パティキュレートフィルタの故障時に上記粒子状物質検出部に到達する上記粒子状物質の量に基づいて設定され、故障判定を実行すると決定される都度、上記出力値の積算値と上記積算閾値とを比較して、上記出力値の積算値が上記積算閾値以上であるときに、上記パティキュレートフィルタの故障と判定される、パティキュレートフィルタの故障検出方法にある。

上記一態様の故障検出装置において、判定実行決定部は、負荷検出部により検出された内燃機関の負荷と判定実行閾値とを比較し、例えば、負荷が判定実行閾値以上になると、パティキュレートフィルタの故障判定の実行を決定する。すると、故障判定部が、ＰＭセンサの粒子状物質検出部によって検出される出力値を読み込み、故障判定閾値と比較する。故障判定閾値は、例えば、基準故障パティキュレートフィルタからのＰＭ排出量に相当する所定値であり、読み込んだ出力値が故障判定閾値以上であるとき、故障と判定することができる。

このように、負荷に基づく判定実行決定部を備えることで、例えば、粒子状物質の排出量が比較的大きく精度の高い検出が可能な運転条件となったときにのみ、故障判定部を作動させて、粒子状物質検出部の出力値から、故障判定を行うことができる。そして、この故障検出装置を用いて、上記他の態様の故障検出方法における、判定実行決定工程と、故障判定工程と、を順次実行することができる。これにより、適切なタイミングで故障判定を実施することができ、その結果、検出誤差や出力ばらつきを小さくすることができるので、速やかにパティキュレートフィルタの故障検出を行うことができる。

以上のごとく、上記態様によれば、ＰＭセンサの検出方式によらず、センサ出力に基づく故障検出を高い精度で行い、パティキュレートフィルタの故障を早期に検出できるパティキュレートフィルタの故障検出装置及びパティキュレートフィルタの故障検出方法を提供することができる。
なお、特許請求の範囲及び課題を解決する手段に記載した括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであり、本発明の技術的範囲を限定するものではない。

実施形態１における、パティキュレートフィルタの故障検出装置を備える内燃機関の概略構成図。 実施形態１における、ＰＭセンサの粒子状物質検出部であるセンサ素子の構成例を示す概略斜視図。 実施形態１における、故障検出装置に設けられるＰＭセンサの構成例を示す全体断面図。 実施形態１における、センサ素子の作動を説明するための図。 実施形態１における、センサ素子のセンサ出力特性を説明するための図。 実施形態１における、故障検出装置において実行されるパティキュレートフィルタの故障検出処理のフローチャート図。 実施形態１における、エンジンの負荷とＰＭ排出量との関係を示す図。 実施形態１における、エンジンの出力とＰＭ排出量との関係をエンジンの回転数毎に示す図。 実施形態１における、エンジン負荷の時間変化の一例を示すタイムチャート図。 実施例１における、故障検出装置を用いて計測されたＰＭ量と故障検出率の関係を、参照例１及び比較例１と比較して示す図。 実施例１における、ＰＭセンサの粒子状物質検出部であるセンサ部の構成例を示す概略図。 実施形態１における、故障検出装置に設けられるＰＭセンサの他の構成例を示す概略断面図。 実施形態２における、故障検出装置において実行されるパティキュレートフィルタの故障検出処理のフローチャート図。 実施形態２における、エンジン負荷とセンサ出力積算値の時間変化の一例を示すタイムチャート図。 実施例２における、故障検出装置を用いて計測されたＰＭ量と故障検出率の関係を、参照例２及び比較例２と比較して示す図。 実施形態３における、故障検出装置において実行されるパティキュレートフィルタの故障検出処理のフローチャート図。 実施形態３における、エンジン負荷とその平均値の時間変化の一例を示すタイムチャート図。 実施例３における、故障検出装置を用いて計測されたＰＭ量と故障検出率の関係を、参照例３及び比較例３と比較して示す図。

（実施形態１）
次に、パティキュレートフィルタの故障検出装置の実施形態１について、図１～図９を参照して説明する。図１に示すように、内燃機関は、例えば、ディーゼルエンジン（以下、エンジンと称する）Ｅであり、過給機Ｔ／Ｃを備えた４気筒直噴エンジンとして構成されている。その排気通路である排気管ＥＸには、パティキュレートフィルタ１０１が配設されており、パティキュレートフィルタ１０１の故障を検出するために、故障検出装置１が設けられる。排気管ＥＸには、パティキュレートフィルタ１０１の上流側に、酸化触媒１０２が配置されている。パティキュレートフィルタ１０１の下流側には、センサとしてのＰＭセンサ２が配置されており、パティキュレートフィルタ１０１を通過して下流側へ排出される粒子状物質を取り込み、ＰＭ量に対応する信号を出力する。

図２に示すように、ＰＭセンサ２は、粒子状物質検出部として、堆積型の電気抵抗式センサ素子２０を有している。また、センサ素子２０と一体に、センサ素子２０に堆積する粒子状物質を加熱するためのヒータ部３が設けられる。センサ素子２０は、細長い直方体形状の絶縁性基体２３の一端側の表面（例えば、図２の左端側の上面）に、櫛歯状の一対の電極２１、２２を有する。センサ素子２の内部には、一対の電極２１、２２に対応する位置に、ヒータ部３を構成するヒータ電極３１が埋設されている。一対の電極２１、２２から長手方向に延びるリード線２１ａ、２２ａは、センサ素子２の他端側において端子部２１ｂ、２２ｂを介して外部の電圧印加部２４に接続し、一対の電極２１、２２に所定の検出用電圧を印加可能となっている。同様に、ヒータ電極３１は、センサ素子２の他端側へ引き出されるリード線３１ａ、３１ｂを介して、図示しない車載バッテリ等の電源部に接続される。絶縁性基体２３は、例えば、アルミナ等の絶縁性セラミックスからなり、一対の電極２１、２２、ヒータ電極３１は、例えば、Ｐｔ等の貴金属電極からなる。

図３に示すように、ＰＭセンサ２は、センサ素子２０が収容されるハウジングＨと、ハウジングＨの先端側に取付けられる排気側カバーＣ１と、基端側に取付けられる大気側カバーＣ２とを有している。センサ素子２０は、その長手方向がＰＭセンサ２の軸方向Ｘと一致し、一対の電極２１、２２を有する一端側が、排気側カバーＣ１内に位置するように、筒状絶縁体Ｈ１を介してハウジングＨの内周に保持固定される。ＰＭセンサ２は、ハウジングＨの外周に設けられるネジ部によって、排気管ＥＸ（例えば、図１参照）の管壁に取り付けられる。これにより、センサ素子２０の一端側は、排気側カバーＣ１に保護された状態で、排気管ＥＸ内に突出位置し、排気管ＥＸ内を流通する排気に晒される。排気側カバーＣ１は、例えば、インナカバーＣ１１とアウタカバーＣ１２からなる二重容器状で、両カバーＣ１１、Ｃ１２に設けた通孔Ｃ１１ａ、Ｃ１２ａ、を介して、排気が流通可能となっている。

ここで、図４を参照して、ＰＭセンサ２によるＰＭ量の検出原理を説明する。電気抵抗式のＰＭセンサ２において、センサ素子２０の絶縁性基体２３の一表面には、一対の電極２１、２２が互いに離間し、かつ対向して配設されている。検出期間中には、一対の電極２１、２２間に、電圧印加部２４によって所定の検出用電圧が印加されており、一対の電極２１、２２間に発生する電界によって、センサ素子２０の近傍に浮遊している粒子状物質（すなわち、図中のＰＭ）が静電捕集される。図４の左図に示す状態では、電極２１、２２間が導通しておらず、センサ出力は０となる（すなわち、（１）未出力域）。絶縁性基体２３の表面に、導電性の粒子状物質が徐々に堆積していき、図４の中図に（２）示すように、一対の電極２１、２２間が粒子状物質によって接続されると導電パスが形成される（すなわち、（２）出力域）。

したがって、このときに流れる電流値を、電流計２４にて検出することで、ＰＭ堆積量に応じた出力値が得られる。図５に示すように、電気抵抗式のＰＭセンサ２の出力特性は、導電パスが形成されるまでセンサ出力が０となる不感期間を有し、その後、センサ出力が立ち上がると、ＰＭ堆積量の増加と共に電極間抵抗が低下することで、センサ出力が上昇する。そこで、不感期間に対応するＰＭ堆積量以上の所定の故障判定閾値Ｓ0を設定することで、ＰＭ堆積量に基づくパティキュレートフィルタ１０１の故障判定が可能になる。あるいは、不感期間の長さをパラメータとして、故障判定閾値Ｓ0を設定することもできる。その後は、図４の右図に示すように、センサ素子２０の表面に堆積する粒子状物質を加熱して除去することにより、ＰＭセンサ２を再生することで、次回検出が可能になる（すなわち、（３）加熱・再生）。

図１において、ＰＭセンサ２の検出信号は、エンジン制御装置（以下、ＥＣＵと称する）１００に接続されるセンサ制御部１０に随時入力される。
故障検出装置１は、
ＥＣＵ１００に設けられ、エンジンＥの負荷Ｌを検出する負荷検出部１０Ａと、
センサ制御部１０に設けられ、負荷検出部１０Ａにより検出された負荷Ｌを判定実行閾値Ｌ0と比較することで、判定実行閾値Ｌ0以上であるときに、パティキュレートフィルタ１０１の故障判定を実行すると決定する判定実行決定部１０Ｂと、
判定実行決定部１０Ａにより、故障判定を実行すると決定されたときに、センサ素子２０の出力値Ｓを、故障判定閾値Ｓ0と比較することで、パティキュレートフィルタ１０１の故障の有無を判定する故障判定部１０Ｃと、を備えている。
判定実行決定部１０Ｂは、具体的には、負荷Ｌが判定実行閾値Ｌ0以上であるときに、パティキュレートフィルタ１０１の故障判定を実行すると決定する。
また、センサ制御部１０は、ヒータ部３を作動させて、センサ素子２０を加熱する加熱制御部１０Ｄを備えており、例えば、故障判定後にセンサ素子２０を、堆積した粒子状物質を燃焼除去可能な再生温度Ｔに加熱して、センサ素子２０を再生することができる。
これら各部を用いて故障検出装置１により実行される故障検出処理の詳細は、後述する。

エンジンＥには、各気筒に対応させて燃料噴射弁ＩＮＪが設けられ、ＥＣＵ１００からの指令を受ける駆動装置１０３によって駆動されて、燃焼室内に燃料を直接噴射する。燃焼後の排気は、排気通路ＥＸに排出され、酸化触媒１０２及びパティキュレートフィルタ１０１を通過する間に浄化される。パティキュレートフィルタ１０１は、例えば、公知のウォールフロータイプのフィルタ構造を有し、排気に含まれる粒子状物質を捕集する。具体的には、コーディエライト等からなる多孔質セラミックスハニカム構造体内に、ガス流路となる多数のセルを形成し、多数のセルの入口側又は出口側を互い違いとなるように目封じした構成のものが好適に用いられる。

酸化触媒１０２は、例えば、コーディエライト等からなる多孔質セラミックスハニカム構造体からなる担体表面に、酸化触媒成分を担持して構成される。酸化触媒１０２の上流側には、排気中に燃料を添加するための燃料添加弁１０４が配設され、例えば、パティキュレートフィルタ１０１の再生時に、燃料添加弁１０４から供給される燃料を酸化触媒１０２上にて酸化燃焼させて、排気を昇温することができる。

吸気通路である吸気管ＩＮには、アクセル開度に応じて吸入空気量を調整するスロットルバルブ１０５の上流側に、吸入空気量を検出するエアフローメータ１０６が設けられる。過給機１０７は、排気管ＥＸに設けられるタービン１０７ａが、吸気管ＩＮに設けられるコンプレッサ１０７ｂを駆動して、吸入空気を所定の過給圧となるように圧縮する。また、排気管ＥＸと吸気管ＩＮとの間は、ＥＧＲ弁１０８ａを備えるＥＧＲ通路１０８にて接続されており、ＥＧＲ弁１０８ａの開度に応じた流量の排気が吸気管ＩＮへ再循環される。ＥＧＲ通路１０８の下流側の吸気管ＩＮには、吸気圧センサ１０９が配設される。

ＥＣＵ１００には、入出力インターフェイス１００Ａを介して、エアフローメータ１０６、吸気圧センサ１０９からの検出信号の他、図示しないアクセル開度センサ、エンジン回転数センサ等の各種センサからの検出信号が入力される。ＥＣＵ１００は、これら各種センサからの検出信号に基づいて、エンジンＥの運転状態を知り、予め記憶されたプラグラムや運転条件毎のマップ値等に基づいて、最適なエンジン燃焼状態となるように、エンジン各部を制御する。駆動装置１０３は、ＥＣＵ１００からの指令信号に基づいて、燃料噴射弁ＩＮＪ、燃料添加弁１０４、スロットルバルブ１０５、タービン１０７ａ、ＥＧＲ弁１０８ａを、それぞれ所定のタイミングで駆動する。このような制御により、過給圧やＥＧＲ量が適正に制御されて、排気と共に排出される粒子状物質やＮＯｘ等を低減させることが可能になる。また、排気管ＥＸに設置されるパティキュレートフィルタ１０１により、粒子状物質が捕集されるので、外部への放出が抑制される。

ところが、パティキュレートフィルタ１０１に何らかの故障が生じた場合には、パティキュレートフィルタ１０１の捕集機能が低下して、下流側に粒子状物質が排出されるおそれがある。ここで、パティキュレートフィルタ１０１の「故障」とは、パティキュレートフィルタ１０１を構成する多孔質セラミックスハニカム構造体に割れが生じることによる部分的な機能喪失のみならず、微小クラックや劣化による捕集率の低下、その他の異常を含む。故障検出装置１は、このような故障を速やかに検出して運転者に知らせるために、パティキュレートフィルタ１０１の下流に漏れ出す粒子状物質をＰＭセンサ２にて検出し、センサ制御部１０にて故障判定を行う。

故障検出装置１は、具体的には、負荷検出部１０Ａ、判定実行決定部１０Ｂ、及び故障判定部１０Ｃが、以下の負荷検出工程、判定実行決定工程、及び故障判定工程を、順次実行することにより、パティキュレートフィルタ１０１の故障を検出する。
すなわち、負荷検出御部１０Ａは、例えば、ＥＣＵ１００に入力される各種センサからの検出信号に基づいて、エンジンＥの負荷Ｌを検出する負荷検出工程を実行する。
次いで、判定実行決定部１０Ｂが、負荷検出工程により検出された負荷Ｌを判定実行閾値Ｌ0と比較する判定実行決定工程を実行する。具体的には、負荷Ｌが判定実行閾値Ｌ0以上であるときに、パティキュレートフィルタ１０１の故障判定を実行すると決定する。
そして、故障判定部１０Ｃが、判定実行決定工程により、故障判定を実行すると決定されたときに、故障判定工程を実行する。具体的には、ＰＭセンサ２のセンサ素子２０からの出力値Ｓを、故障判定閾値Ｓ0と比較することで、パティキュレートフィルタ１０１の故障の有無を判定することができる。
その後、再び、故障検出処理を実行する場合には、それに先立ち、加熱制御部１０Ｄにより、ヒータ部３を作動させて、センサ素子２０を加熱する再生工程を実行することができる。再生工程では、センサ素子２０を、堆積した粒子状物質を燃焼除去可能な再生温度Ｔに加熱する。

以下に、これら各工程について詳細に説明する。図６に示されるフローチャートは、故障検出装置１において周期的に実行される故障検出処理の一例であり、ステップＳ１１が負荷検出工程に、ステップＳ１２が判定実行決定工程に、ステップＳ１５～Ｓ１７が故障判定工程に、それぞれ対応する。

まず、故障検出処理が開始されると、ステップＳ１１において、その時点におけるエンジンＥの負荷Ｌを検出する。エンジンＥの負荷Ｌは、ＥＣＵ１００に入力される各種センサの検出結果に基づいて、例えば、回転数、吸入空気量、ＥＧＲ率、冷却水温等をパラメータとして、ＥＣＵ１００に予め記憶したマップ等を参照することにより検出することができる。あるいは、ＥＣＵ１００の演算部において、これらパラメータに基づく演算を行って、負荷Ｌを算出するようにしてもよい。

次に、ステップＳ１２へ進んで、検出されたエンジンＥの負荷Ｌが、実行判定閾値Ｌ0以上か否かを判定する（すなわち、Ｌ≧Ｌ0？）。一般に、エンジンＥの負荷ＬはＰＭ排出量と相関があり、例えば、図７に示すように、回転数２０００ｒｐｍの定常条件において負荷Ｌ（単位：％）を、増加させた場合（例えば、１０％～１００％）、負荷Ｌの増加と共にＰＭ排出量は増加する。特に、負荷Ｌが６０％を超えると、ＰＭ排出量は急増している。ここで、図８に示すように、一定の回転数（例えば、回転数２０００ｒｐｍ）を保つために必要なエンジン出力は、そのときの負荷Ｌに応じて変化する。また、負荷Ｌが大きくなり出力が大きくなるほど、ＰＭ排出量が増加する。この傾向は、回転数が変化しても同様であり、概ね、負荷Ｌが７０％以上となる出力領域で、ＰＭ排出量の増加が顕著となる。

そこで、予め設定される実行判定閾値Ｌ0を、例えば、負荷７０％とし、ステップＳ１１にて検出された負荷Ｌが、実行判定閾値Ｌ0以上、すなわち、負荷７０％以上であるときに、ステップＳ１２を肯定判定する。図８中に示される関係に基づいて、例えば、エンジンＥの回転数が低いときには、回転数が高いときよりも、実行判定閾値Ｌ0となる負荷比率がおおきくなるように、変更することもできる。また、よりＰＭ排出量が多くなる回転数領域、例えば、回転数１５００ｒｐｍ以上を条件として、ステップ１２を肯定判定するようにしてもよい。実行判定閾値Ｌ0は、例えば、ＥＣＵ１００の記憶領域にマップ値として予め記憶しておいてもよく、あるいは、回転数、吸入空気量、ＥＧＲ率、冷却水温等をパラメータとして、ＥＣＵ１００の演算部にて、その都度算出して設定してもよい。

ステップＳ１２が肯定判定されたら、故障判定の実行に適した高負荷運転条件と判断して、判定実行を決定し、ステップＳ１３へ進む。ステップＳ１２が否定判定された場合、すなわち、Ｌ＜Ｌ0であるときは、以降の故障判定を行わずに、本処理を一旦終了する。その間のセンサ出力のデータは、棄却される。ステップＳ１３では、ＰＭセンサ２のセンサ素子２０からの出力値Ｓを読み込み、次いで、ステップＳ１４に進んで、故障判定閾値Ｓ0を設定する。

故障判定閾値Ｓ0は、パティキュレートフィルタ１０１が正常である場合のセンサ出力を超えて、明らかに故障と判定することができる所定値とする。例えば、図７、図８に示すように、負荷Ｌが７０％以上と高くＰＭ排出量が増加している運転条件において、パティキュレートフィルタ１０１に微小クラック等の故障が発生したときのＰＭ排出量に対応する故障判定閾値Ｓ0を、予め実機試験等を行って設定することができる。また、ＰＭセンサ２に到達するＰＭ量は、排気流量によっても変化するので、例えば、吸入空気量が大きいときには故障判定閾値Ｓ0が大きくなるように、吸入空気量に応じて調整してもよい。

故障判定閾値Ｓ0は、例えば、センサ制御部１０又はＥＣＵ１００の記憶領域に、エアフローメータ１０６によって検出される吸入空気量毎のマップ値として記憶しておくことができる。あるいは、吸入空気量等をパラメータとしてＥＣＵ１００の演算部にて、その都度、算出した故障判定閾値Ｓ0を、センサ制御部１０に出力するようにしてもよい。

続いて、ステップＳ１５において、センサ出力値Ｓと所定の故障判定閾値Ｓ0とを比較して、センサ出力値Ｓが故障判定閾値Ｓ0未満か否かを判定する（すなわち、Ｓ＜Ｓ0？）。ステップＳ１５が肯定判定されたら、ステップＳ１６に進んで、パティキュレートフィルタ１０１は正常と判定する。ステップＳ１５が否定判定されたら、ステップＳ１７に進んで、パティキュレートフィルタ１０１に何らかの故障が生じているとして、故障判定を行う。その後、本処理を一旦終了する。なお、ステップＳ１７にて故障判定された場合には、別途、故障を運転者に知らせるための警告灯を点灯する等の処理を行う。

その後、次回の故障検出処理に先立ち、センサ制御部１０の加熱制御部１０Ｄにより、ヒータ部３を作動させて、センサ素子２０を加熱する再生工程を実行することができる。再生温度は、６００℃以上（例えば、７００℃）とすることが望ましい。あるいは、エンジンＥの停止時又はアイドリングストップ等によるエンジンＥの自動停止時等に、加熱制御部１０Ｄを作動させることにより、運転継続中のセンサ再生を抑制して、故障検出可能な期間がより長くなるようにしてもよい。

本フローチャートによる故障検出処理を、繰り返し実行することにより、ＰＭ排出量が多くなる所定の高負荷運転時のみにおいて、センサ出力値Ｓに基づく故障判定を実行可能となり、パティキュレートフィルタ１０１の故障検出の精度が向上する。

図９に示すように、エンジン負荷の脈動が大きく、排気流動の変動が大きい運転条件では、負荷Ｌが実行判定閾値Ｌ0以上となる故障判定タイミング（例えば、図中に矢印で示すタイミング）が比較的高い頻度で生じる。その場合、本フローチャートに基づく故障検出処理によれば、負荷Ｌに応じた故障判定タイミングで確実にセンサ出力値Ｓが読み込まれるので、故障検出率が高くなる。ところが、従来のように、例えば、一定の時間周期で故障判定が行われる場合には、適当なタイミングで故障判定がなされない可能性が高い。そのため、ＰＭ排出量が少ない運転条件で故障判定がなされたり、その後のセンサ再生が高負荷運転時になされたりすることで、パティキュレートフィルタ１０１の故障が早期に検出できないおそれがある。

（実施例１、比較例１）
その結果、図１０に示すように、上記図６のフローチャートに従って故障検出処理を行った場合（すなわち、実施例１）と、従来の故障検出処理を行った場合（すなわち、比較例１）とで、故障検出率に大きな差が生じる。図１０の上図における故障検出率とは、排気管ＥＸに故障したパティキュレートフィルタ１０１を設置し、エンジンＥをある走行モード条件で２０回運転したときの、ＰＭセンサ２による故障検出の成功率である。比較例１では、実施例１と同一のＰＭセンサ２を用い、走行モード全域で周期的に故障検出処理が立ち上がり、その後に再生処理を行うことで、間欠的にセンサ信号を出力させるようにして、故障判定を行った。

また、図１０の下図における計測ＰＭ量とは、比較例１と実施例１の出力信号から算出されるＰＭ量であり、走行モード条件においてエンジンＥから排出されるＰＭ量を、定置型分析計により計測した結果（すなわち、参照例１）と比較して示している。また、計測ＰＭ量のばらつきを、図１０中にエラーバーで示している。比較例１では、計測ＰＭ量が、参照例１に比べて大きく低減しており、乖離が大きいだけでなく、ばらつきも大きい。そのため、故障検出率は６０％程度となっている。

これに対して、実施例１では、計測ＰＭ量が参照例１により近くなっており、ばらつきも低減されている。これにより、故障検出率が９０％程度まで、大きく向上しており、パティキュレートフィルタの故障を高精度に検出できる。

なお、本形態では、ＰＭセンサ２の粒子状物質検出部として、堆積型センサの一例である、電気抵抗式のセンサ素子２０を用いたが、電気抵抗式以外の堆積型センサ、又は非堆積型センサを用いることもできる。ここで、堆積型センサとしては、電気抵抗式のセンサ素子２０と同様に、素子表面に粒子状物質を堆積させて、ＰＭ堆積量に応じたセンサ信号を出力可能な静電容量式のセンサ素子が挙げられる。また、非堆積型センサは、素子表面に粒子状物質を堆積させずに、ＰＭ量に応じたセンサ信号を連続的に出力可能なセンサ部を有するものであり、例えば、上述した特許文献２の段落［０００６］等に開示されるイオン化誘導電荷センサ、接触電荷センサ等の電荷検出式のセンサ部が挙げられる。

図１１、図１２に示すように、ＰＭセンサ２の粒子状物質検出部として、非堆積型の電荷検出式センサ部２００を用いた場合について、その概略構成と検出原理を説明する。
図１１において、センサ部２００は、イオン化誘導電荷センサの一例であり、粒子状物質ＰＭを帯電させるＰＭ帯電部２０１と、イオン２０３を放出するイオン放出部２０２とを有する。ＰＭ帯電部２０１は、中空筒状体の一端側にイオン放出部２０２が同軸的に配置されており、閉鎖端である他端側へ向けて、イオン放出部２０２からイオン２０３が放出されるようになっている。ＰＭ帯電部２０１の内部は、中央部にスリット２０４ａを有する仕切壁２０４によって、イオン放出部２０２側の第１室２０１Ａと、閉鎖端側の第２室２０１Ｂとに区画されており、第１室２０１Ａの側壁にはＰＭ導入口２０５が、第２室２０１Ｂの側壁にはＰＭ排出口２０６が設けられる。

図１２にＰＭセンサ２の概略構成例を示すように、センサ部２００は、排気側カバーＣ１の内側に保持された状態で、排気管ＥＸ（例えば、図１参照）の管壁に取り付けることができる。排気側カバーＣ１は一端閉鎖の筒状体で、センサ部２００は、その長手方向が排気側カバーＣ１の軸方向Ｘと一致し、その閉鎖端側が、排気側カバーＣ１の閉鎖端側に位置するように配置され、排気側カバーＣ１の開口端側において、筒状絶縁体Ｈ１を介して保持固定される。これにより、排気側カバーＣ１に保護されたセンサ部２００の一端側が、排気管ＥＸ内に突出位置し、排気管ＥＸ内を流通する排気に晒される。排気側カバーＣ１は、例えば、側面に設けた複数の通孔Ｃ１１、Ｃ１２を介して、排気が流通可能となっている。

上記構成のセンサ部２００において、第１室２０１Ａに導入口２０５より取り入れられた粒子状物質ＰＭは、イオン放出部２０２から放出されるイオン２０３によって帯電される（すなわち、帯電粒子ＰＭ１）。帯電粒子ＰＭ１は、スリット２０４ａを通過して第２室２０１Ｂに導出された後、排出口２０６より排出される（すなわち、排出帯電粒子ＰＭ２）。このとき、イオン放出部２０２に供給された放電電流Ｉdの大部分は、ＰＭ帯電部２０１に流れ込む（すなわち、受電電流Ｉr）が、電荷の一部は、排出帯電粒子ＰＭ２として排出されるため、電流ロスＩlossが生じる。(すなわち、Ｉd＝Ｉr＋Ｉloss)。この電流ロスＩlossは、排出帯電粒子ＰＭ２の量に比例するため、電流ロスＩlossを検出することで、排気管ＥＸに存在するＰＭ量に比例した出力信号を得ることができる。

電荷検出式のセンサ部２００は、センサ信号を連続的に出力可能であり、リアルタイムでセンサ出力が得られる。また、電気抵抗式のセンサ素子２０のような不感期間を有しないので、検出可能な期間がより長くなり、リアルタイムで得られるセンサ出力を積算することで、所定の検出期間に排気管ＥＸに排出されたＰＭ量を検出することができる。このような非堆積型センサを用いたＰＭセンサ２によっても、上記図６のフローチャートに示される故障検出処理により、負荷Ｌに応じた故障判定タイミングで得られるセンサ出力値Ｓに基づいて、パティキュレートフィルタ１０１の故障検出を良好に実施できる。
このようなセンサ部２００を備えるＰＭセンサ２に適した故障検出手法について、次に説明する。

（実施形態２）
パティキュレートフィルタの故障検出装置の実施形態２について、図１３～図１５を参照して説明する。本形態における故障検出装置１、センサ部２００を備えるＰＭセンサ２の基本構造は、上記実施形態１と同様であるので、図示及び説明を省略し、以下、相違点を中心に説明する。
なお、実施形態２以降において用いた符号のうち、既出の実施形態において用いた符号と同一のものは、特に示さない限り、既出の実施形態におけるものと同様の構成要素等を表す。

上記図９に示したように、エンジン負荷の脈動が大きい運転条件では、排気流動の変動が所定量以上になると、実際の排気中のＰＭ量と、ＰＭセンサ２の粒子状物質検出部からのセンサ出力値Ｓとの間にずれが生じやすくなることが知られている。その場合、負荷Ｌが実行判定閾値Ｌ0以上となるタイミングが、必ずしも故障判定の最適タイミングとならない可能性がある。特に、ＰＭセンサ２の粒子状物質検出部が、上述した電荷検出式のセンサ部２００のように、時間分解能の高い、連続的なセンサ信号を出力するセンサである場合に、負荷の脈動による瞬間的なセンサ出力のピーク変化に基づき、誤った故障判定をしてしまう可能性がある。

そこで、本形態の故障検出装置１では、粒子状物質検出部としてセンサ部２００を用いた場合において、より精度よい検出を行うために、所定の負荷Ｌが所定の時間以上続いた場合にのみ、故障判定を実行する。また、その間のセンサ出力値Ｓの積算値を故障判定に用いることで、誤検出を防止する。
そのために、上記図１中に示すように、ＥＣＵ１００には、エンジンＥの負荷Ｌを検出する負荷検出部１０Ａに加えて、積算値算出部１０Ｅが、さらに設けられている。
積算値算出部１０Ｅは、負荷検出部１０Ａにより検出された負荷Ｌに基づいて、粒子状物質検出部であるセンサ部２００による検出期間を設定し、この検出期間における出力値Ｓの積算値ΣＳを算出する。
このとき、判定実行決定部１０Ｂは、負荷Ｌが判定実行閾値Ｌ0以上である期間Ｔが、期間閾値Ｔ0以上であるときに、パティキュレートフィルタの故障判定を実行すると決定し、
積算値算出部１０Ｅは、負荷Ｌが判定実行閾値Ｌ0以上である期間Ｔに基づいて、検出期間を設定する。検出期間は、例えば、期間Ｔである。
また、故障判定部１０Ｃは、積算値ΣＳを、故障判定閾値Ｓ0である積算閾値ΣＳ0と比較することで、パティキュレートフィルタの故障の有無を判定する。

故障検出装置１は、具体的には、負荷検出部１０Ａ、判定実行決定部１０Ｂ、積算値算出部１０Ｅ、及び故障判定部１０Ｃが、以下の負荷検出工程、積算値算出工程、判定実行決定工程、及び故障判定工程を、順次実行することにより、パティキュレートフィルタ１０１の故障を検出する。
すなわち、判定実行決定部１０Ｂは、判定実行決定工程において、負荷Ｌが判定実行閾値Ｌ0以上である期間Ｔが、期間閾値Ｔ0以上であるときに、パティキュレートフィルタ１０１の故障判定を実行すると決定する。
積算値算出部１０Ｅは、負荷検出工程により検出された負荷Ｌに基づいて、粒子状物質検出部であるセンサ部２００による検出期間を設定し、検出期間における出力値Ｓの積算値ΣＳを算出する積算値算出工程を実行する。具体的には、積算値算出負荷Ｌが判定実行閾値Ｌ0以上である期間Ｔに基づいて、検出期間を設定する。検出期間は、例えば、期間Ｔである。
また、故障判定部１０Ｃは、故障判定工程において、積算値ΣＳを、故障判定閾値Ｓ0である積算閾値ΣＳ0と比較することで、パティキュレートフィルタの故障の有無を判定する。

以下に、これら各工程について詳細に説明する。図１３に示されるフローチャートは、故障検出装置１において周期的に実行される故障検出処理の一例であり、ステップＳ２１が負荷検出工程に、ステップＳ２２～Ｓ２４が判定実行決定工程に、ステップＳ２５が積算値算出工程に、ステップＳ２７～Ｓ２９が故障判定工程に、それぞれ対応する。

まず、故障検出処理が開始されると、ステップＳ２１において、その時点におけるエンジンＥの負荷Ｌを検出する。次に、ステップＳ２２へ進んで、検出されたエンジンＥの負荷Ｌが、実行判定閾値Ｌ0以上か否かを判定する（すなわち、Ｌ≧Ｌ0？）。ステップＳ２１～Ｓ２２は、上記実施形態１におけるステップＳ１１～Ｓ１２と同様にして行うことができる。

ステップＳ２２が肯定判定されたら、故障判定の実行に適した高負荷運転条件と判断して、ステップＳ２３へ進む。ステップＳ２２が否定判定された場合は、肯定判定されるまで、ステップＳ２２を繰り返す。このように、負荷Ｌが、所定の実行判定閾値Ｌ0となるまで待機することで、適正な故障判定タイミングにて故障検出を実行することができる。

ステップＳ２３では、負荷Ｌが実行判定閾値Ｌ0以上である期間としての、時間Ｔを算出する。ここで、時間Ｔは、負荷Ｌが実行判定閾値Ｌ0に達してから、実行判定閾値Ｌ0以上である状態を維持している期間であり、センサ制御部１０に内蔵するタイマ等を用いて
算出することができる。次いで、ステップＳ２４に進んで、時間Ｔと所定の時間閾値Ｔ0とを比較し、時間Ｔが時間閾値Ｔ0以上となったか否かを判定する（すなわち、Ｔ≧Ｔ0？）。ここで、時間閾値Ｔ0は、ＰＭセンサ２に用いる粒子状物質検出部の方式に応じて、所望の検出精度が得られるように、任意に設定することができる。

ステップＳ２４が肯定判定されたら、故障判定の実行に適した高負荷運転条件が所定期間以上継続したと判断して、判定実行を決定し、ステップＳ２５へ進む。ステップＳ２５では、負荷Ｌが実行判定閾値Ｌ0以上であった時間Ｔを検出期間として、時間Ｔにおけるセンサ出力値Ｓの積算値ΣＳを算出する。ステップＳ２４が否定判定された場合は、ステップＳ２１へ戻り、その間のセンサ出力のデータは、棄却される。その後、ステップＳ２４が肯定判定されるまで、ステップＳ２１以降を繰り返す。このように、所定の実行判定閾値Ｌ0の継続時間が、所定の時間閾値Ｔ0以上となるまで、判定実行が決定されないので、適正な故障判定タイミングで、より確実な故障検出が可能になる。

図１４に示すように、図９と同様にエンジン負荷の脈動が大きく、排気流動の変動が大きい運転条件でも、負荷Ｌが実行判定閾値Ｌ0以上となる時間Ｔがごく短時間である場合には、時間閾値Ｔ0以上とならないので、ステップＳ２４は肯定判定されない。負荷Ｌ≧実行判定閾値Ｌ0となり、さらに時間Ｔ≧時間閾値Ｔ0となると、ステップＳ２４が肯定判定される（例えば、図中に矢印で示す時間Ｔ１、Ｔ２）。したがって、ステップＳ２５では、時間Ｔ１、Ｔ２に相当する期間におけるセンサ出力値Ｓの積算値ΣＳ（例えば、図中に矢印で示す積算値ΣＳ１、ΣＳ２）を算出する。この積算値ΣＳは、例えば、電気抵抗式のセンサ素子２０であれば、時間Ｔの開始時刻と終了時刻におけるセンサ出力値Ｓの差分で表され、電荷検出式のセンサ部であれば、時間Ｔの開始時刻から終了時刻までのセンサ出力値Ｓを積算して算出することができる。

次いで、ステップＳ２６に進んで、故障判定閾値である積算閾値ΣＳ0を設定する。積算閾値ΣＳ0は、パティキュレートフィルタ１０１が正常である場合のセンサ出力を超えて、明らかに故障と判定することができる所定値であり、上記実施形態１における故障判定閾値Ｓ0と同様に、予め実機試験等を行って設定することができる。また、ＰＭセンサ２に到達するＰＭ量は、排気流量によっても変化するので、例えば、吸入空気量が大きいときには積算閾値ΣＳ0が大きくなるように、吸入空気量に応じて調整してもよい。

実行判定閾値Ｌ0、時間閾値Ｔ0、積算閾値ΣＳ0は、例えば、センサ制御部１０又はＥＣＵ１００の記憶領域に、予め記憶しておくことができる。あるいは、エンジンＥの運転条件に応じて、例えば、ＥＣＵ１００に入力される各種センサからの検出信号に基づいて、その都度、算出してもよい。

続いて、ステップＳ２７において、センサ出力値Ｓの積算値ΣＳと故障判定閾値ΣＳ0とを比較して、センサ出力値Ｓの積算値ΣＳが故障判定閾値ΣＳ0未満か否かを判定する（すなわち、ΣＳ＜ΣＳ0？）。ステップＳ２７が肯定判定されたら、ステップＳ２８に進んで、パティキュレートフィルタ１０１は正常と判定する。ステップＳ２７が否定判定されたら、ステップＳ２９に進んで、パティキュレートフィルタ１０１に何らかの故障が生じているとして、故障判定を行う。その後、本処理を一旦終了する。

（実施例２、比較例２）
図１５には、上記図１３のフローチャートに従って故障検出処理を行った場合（すなわち、実施例２）と、従来の故障検出処理を行った場合（すなわち、比較例２）の、故障検出率と計測ＰＭ量とを比較して示している。図１５の上図における故障検出率は、排気管ＥＸに故障したパティキュレートフィルタ１０１を設置し、エンジンＥをある走行モード条件で２０回運転したときの、ＰＭセンサ２による故障検出の成功率である。実施例２で用いたＰＭセンサ２は、上記実施例１のセンサ素子２０に代えて、センサ部２００を備えるもので、所定の期間における出力値Ｓの積算値ΣＳ0に基づく故障判定を行うようにした。比較例２では、実施例２と同一のＰＭセンサ２を用い、走行モード全域で連続的にセンサ信号を出力し、故障判定を行った。また、図１５の下図における計測ＰＭ量は、上記実施例１と同様にして算出した。

その結果、比較例２では、計測ＰＭ量が、比較例１よりも多くなっているものの、ばらつきは大きいままであり、故障検出率も７０％程度にとどまっている。これに対して、実施例２では、計測ＰＭ量が参照例１により近くなっており、ばらつきもさらに低減されている。これにより、故障検出率が９５％程度まで、大きく向上しており、パティキュレートフィルタの故障を高精度に検出できる。

（実施形態３）
パティキュレートフィルタの故障検出装置の実施形態３について、図１６～図１８を参照して説明する。本形態における故障検出装置１、ＰＭセンサ２の基本構造は、上記実施形態２と同様であるので、図示及び説明を省略し、以下、相違点を中心に説明する。

上記実施形態２のように所定の負荷Ｌが継続する期間に基づいて故障判定を実施するか否かを決定した場合、上記図９に示したように、エンジン負荷の脈動が大きい走行条件が継続するような条件では、十分な故障判定実施回数が確保できないおそれがある。そこで、本形態の故障検出装置１では、負荷Ｌの平均値Ｌaveを算出し、所定の平均閾値Lave0と比較して大きい場合に、故障判定を実施する。このようにすると、走行条件によらず故障判定実施回数を確保できる。

具体的には、故障検出装置１は、上記実施形態２と同様に、エンジンＥの負荷Ｌを検出する負荷検出部１０Ａに加えて、積算値算出部１０Ｅが、さらに設けられている。
負荷検出部１０Ａは、エンジンＥの負荷Ｌを検出すると共に、検出した負荷Ｌの平均値Ｌaveを算出する。平均値Ｌaveは、例えば、予め設定した所定の期間における負荷Ｌに基づいて算出される。
このとき、判定実行決定部１０Ｂは、負荷Ｌの平均値Ｌaveが、判定実行閾値である平均閾値Ｌave0以上であるときに、パティキュレートフィルタの故障判定を実行すると決定し、
積算値算出部１０Ｅは、負荷検出部１０Ａにより算出された負荷Ｌの平均値Ｌaveに基づいて、粒子状物質検出部（例えば、センサ素子２０）による検出期間を設定し、この検出期間における出力値Ｓの積算値ΣＳを算出する。検出期間は、例えば、負荷Ｌの平均値Ｌaveを算出するための所定の期間である。
また、故障判定部１０Ｃは、積算値ΣＳを、故障判定閾値Ｓ0である積算閾値ΣＳ0と比較することで、パティキュレートフィルタの故障の有無を判定する。

故障検出装置１は、具体的には、負荷検出部１０Ａ、判定実行決定部１０Ｂ、積算値算出部１０Ｅ、及び故障判定部１０Ｃが、以下の負荷検出工程、積算値算出工程、判定実行決定工程、及び故障判定工程を、順次実行することにより、パティキュレートフィルタ１０１の故障を検出する。
すなわち、負荷検出部１０Ａは、負荷検出工程において、エンジンＥの負荷Ｌを検出すると共に、検出した負荷Ｌの平均値Ｌaveを算出する。
判定実行決定部１０Ｂは、判定実行決定工程において、負荷Ｌの平均値Ｌaveが、判定実行閾値である平均閾値Ｌave0以上であるときに、パティキュレートフィルタ１０１の故障判定を実行すると決定する。
積算値算出部１０Ｅは、負荷Ｌの平均値Ｌaveが算出された期間に基づいて、粒子状物質検出部であるセンサ部２００による検出期間を設定し、検出期間における出力値Ｓの積算値ΣＳを算出する積算値算出工程を実行する。検出期間は、例えば、負荷Ｌの平均値Ｌaveを算出するための所定の期間である。
また、故障判定部１０Ｃは、故障判定工程において、積算値ΣＳを、故障判定閾値Ｓ0である積算閾値ΣＳ0と比較することで、パティキュレートフィルタの故障の有無を判定する。

以下に、これら各工程について詳細に説明する。図１６に示されるフローチャートは、故障検出装置１において周期的に実行される故障検出処理の一例であり、ステップＳ３１が負荷検出工程に、ステップＳ３２が判定実行決定工程に、ステップＳ３４が積算値算出工程に、ステップＳ３５～Ｓ３７が故障判定工程に、それぞれ対応する。

まず、故障検出処理が開始されると、ステップＳ３１において、エンジンＥの負荷Ｌの平均値Ｌaveを算出する。具体的には、予め設定した所定の期間について、上記実施形態１におけるステップＳ１１と同様にして、負荷Ｌを検出し、その平均値Ｌaveを算出する。次に、ステップＳ３２へ進んで、算出された負荷Ｌの平均値Ｌaveが、予め設定した所定の平均閾値Ｌave0以上か否かを判定する（すなわち、Ｌave≧Ｌave0？）。

ステップＳ３２が肯定判定されたら、故障判定の実行に適した比較的高負荷運転が継続していると判断して、故障判定の実行を決定し、ステップＳ３３へ進む。ステップＳ３２が否定判定された場合は、ステップＳ３１へ戻り、その間のセンサ出力のデータは、棄却される。その後、肯定判定されるまで、ステップＳ３１を繰り返す。このように、負荷Ｌの平均値Ｌaveが、所定の平均閾値Ｌave0となるまで待機することで、適正な故障判定タイミングにて故障検出を実行することができる。

ステップＳ３３では、負荷Ｌの平均値Ｌaveの算出期間を検出期間として、この検出期間におけるセンサ出力値Ｓの積算値ΣＳを算出する。次いで、ステップＳ３４に進んで、故障判定閾値である積算閾値ΣＳ0を設定する。積算閾値ΣＳ0は、パティキュレートフィルタ１０１が正常である場合のセンサ出力を超えて、明らかに故障と判定することができる所定値であり、上記実施形態１における故障判定閾値Ｓ0と同様に、予め実機試験等を行って設定することができる。また、ＰＭセンサ２に到達するＰＭ量は、排気流量によっても変化するので、例えば、吸入空気量が大きいときには積算閾値ΣＳ0が大きくなるように、吸入空気量に応じて調整してもよい。

実行判定閾値Ｌ0、時間閾値Ｔ0、積算閾値ΣＳ0は、例えば、センサ制御部１０又はＥＣＵ１００の記憶領域に、予め記憶しておくことができる。あるいは、エンジンＥの運転条件に応じて、例えば、ＥＣＵ１００に入力される各種センサからの検出信号に基づいて、その都度、算出してもよい。

続いて、ステップＳ３５において、センサ出力値Ｓの積算値ΣＳと故障判定閾値ΣＳ0とを比較して、センサ出力値Ｓの積算値ΣＳが故障判定閾値ΣＳ0未満か否かを判定する（すなわち、ΣＳ＜ΣＳ0？）。ステップＳ３５が肯定判定されたら、ステップＳ３６に進んで、パティキュレートフィルタ１０１は正常と判定する。ステップＳ３５が否定判定されたら、ステップＳ３７に進んで、パティキュレートフィルタ１０１に何らかの故障が生じているとして、故障判定を行う。その後、本処理を一旦終了する。

図１７に示すように、エンジン負荷の脈動が大きく、排気流動の変動が大きい走行条件が続いた場合、例えば、上述した電荷検出式のセンサ部２００のように、時間分解能の高い、連続的なセンサ信号を出力するセンサを用いると、負荷Ｌの脈動によって瞬間的なセンサ出力のピーク変化が生じる可能性がある。これを避けるために、上記した実施形態２のように、負荷Ｌが実行判定閾値Ｌ0以上となる時間Ｔが、所定の時間閾値Ｔ0に達することを条件とすると、故障判定が実行されない可能性がある。そのような走行条件でも、所定の期間の平均値Ｌaveを見た場合には、平均閾値Ｌave0を超える時間が繰返し生じる（例えば、図１７中に矢印で示す）。そこで、この期間におけるセンサ出力値Ｓの積算値ΣＳを利用することで、より適当なタイミングで、比較的高い精度で故障判定を実行することができ、センサ出力の変動による誤検出を抑制できる。

（実施例３、比較例３）
図１８には、上記図１６のフローチャートに従って故障検出処理を行った場合（すなわち、実施例３）と、従来の故障検出処理を行った場合（すなわち、比較例３）の、故障検出率を比較して示している。故障検出率は、排気管ＥＸに故障したパティキュレートフィルタ１０１を設置し、エンジンＥを、負荷変動の大きいある走行モード条件で２０回運転したときの、ＰＭセンサ２による故障検出の成功率である。実施例３で用いたＰＭセンサ２は、上記実施例２と同様に、センサ部２００を備えるものである。比較例３では、実施例３と同一のＰＭセンサ２を用い、上記比較例２と同様にして故障検出処理を行った。

その結果、比較例３では、故障検出率が大幅に低下し、１０％程度であった。これは、エンジン負荷変動がより大きい走行条件では、出力のばらつきが大きくなって誤検出が増加するためである。また、実施例２のように、故障判定を実行判定閾値Ｌ0と時間閾値Ｔ0に基づいて行う場合、エンジン負荷変動が大きく負荷Ｌが実行判定閾値Ｌ0を超える時間が短いと、故障判定が実施されないため、故障検出の機会が限られてしまうことになる。一方、実施例３では、故障検出率が６５％程度と実施例１、２より低いものの、比較例３のような大きな低下は見られなかった。これは、負荷Ｌの平均値Ｌaveが高い、すなわち、比較的ＰＭ発生量の多い期間に、故障判定を実施するためであり、故障検出の機会を増加しながら、エンジン負荷変動が大きい条件でも、パティキュレートフィルタ１０１の故障を高精度に検出できる。

本発明は上記各実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の実施形態に適用することが可能である。例えば、上記実施形態では、過給機及びＥＧＲ機構を備える内燃機関への適用例を示したが、内燃機関を含むシステム構成は、適宜変更することができる。また、内燃機関は、ディーゼルエンジンに限定されるものでなく、ガソリンエンジン、ガスエンジンその他であってもよい。また、自動車用に限らず各種用途に利用することができ、ＰＭセンサやセンサ素子の構造も、適宜変更することができる。例えば、ＰＭセンサは、インナカバーとアウタカバーからなる二重容器状の排気側カバーを有する構造としたが、排気側カバーは一重構造であってもよい。

１ 故障検出装置
１０Ａ 負荷検出部
１０Ｂ 判定実行決定部
１０Ｃ 故障判定部
１０Ｄ 加熱制御部
１０Ｅ 積算値算出部
１０１ パティキュレートフィルタ
２ ＰＭセンサ（センサ）
２０ センサ素子（粒子状物質検出部）
２００ センサ部（粒子状物質検出部）
３ ヒータ部

Claims (11)

1. 内燃機関（Ｅ）の排気通路（ＥＸ）に配設されたパティキュレートフィルタ（１０１）の故障検出装置（１）であって、
   上記パティキュレートフィルタを通過した排気中の粒子状物質の量に対応する信号を出力する粒子状物質検出部（２０、２００）を有するセンサ（２）と、
   上記内燃機関の負荷（Ｌ）を検出する負荷検出部（１０Ａ）と、
   上記負荷検出部により検出された上記負荷を判定実行閾値（Ｌ0）と比較することで、上記パティキュレートフィルタの故障判定を実行するか否かを決定する判定実行決定部（１０Ｂ）と、
   上記判定実行決定部により、故障判定を実行すると決定されたときに、上記粒子状物質検出部の出力値（Ｓ）を、故障判定閾値（Ｓ0）と比較することで、上記パティキュレートフィルタの故障の有無を判定する故障判定部（１０Ｃ）と、を備えており、
   上記判定実行決定部において、上記判定実行閾値は、上記内燃機関の回転数毎の上記粒子状物質の排出量と上記負荷との関係に基づいて、上記粒子状物質の排出量が急増する負荷領域の値に設定され、検出された上記負荷が上記判定実行閾値以上であるときに、上記パティキュレートフィルタの故障判定を実行すると決定されると共に、
   上記故障判定部における上記故障判定閾値は、上記負荷領域において上記パティキュレートフィルタの故障時に上記粒子状物質検出部に到達する上記粒子状物質の量に基づいて設定され、故障判定を実行すると決定される都度、上記出力値と上記故障判定閾値とを比較して、上記出力値が上記故障判定閾値以上であるときに、上記パティキュレートフィルタの故障と判定される、パティキュレートフィルタの故障検出装置。
2. 上記故障判定部は、故障判定を実行すると決定される都度、上記内燃機関の運転条件に応じて上記故障判定閾値を設定する、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。
3. 上記負荷検出部により検出された上記負荷に基づいて、上記粒子状物質検出部による検出期間を設定し、上記検出期間における上記出力値の積算値（ΣＳ）を算出する積算値算出部（１０Ｅ）を、さらに備え、
   上記故障判定部は、上記積算値を、上記故障判定閾値である積算閾値（ΣＳ0）と比較することで、上記パティキュレートフィルタの故障の有無を判定する、請求項１又は２に記載のパティキュレートフィルタの故障検出装置。
4. 上記判定実行決定部は、上記負荷が上記判定実行閾値以上である期間（Ｔ）が、期間閾値（Ｔ0）以上であるときに、上記パティキュレートフィルタの故障判定を実行すると決定し、
   上記積算値算出部は、上記負荷が上記判定実行閾値以上である期間に基づいて、上記検出期間を設定する、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装置。
5. 内燃機関（Ｅ）の排気通路（ＥＸ）に配設されたパティキュレートフィルタ（１０１）の故障検出装置（１）であって、
   上記パティキュレートフィルタを通過した排気中の粒子状物質の量に対応する信号を出力する粒子状物質検出部（２０、２００）を有するセンサ（２）と、
   上記内燃機関の負荷（Ｌ）の平均値（Ｌave）を検出する負荷検出部（１０Ａ）と、
   上記負荷検出部により検出された上記負荷の平均値を判定実行閾値（Ｌ0）と比較することで、上記パティキュレートフィルタの故障判定を実行するか否かを決定する判定実行決定部（１０Ｂ）と、
   上記負荷の平均値が算出された期間に基づいて、上記粒子状物質検出部による検出期間を設定し、上記検出期間における上記粒子状物質検出部の出力値（Ｓ）の積算値（ΣＳ）を算出する積算値算出部（１０Ｅ）と、
   上記判定実行決定部により、故障判定を実行すると決定されたときに、上記出力値の積算値を、故障判定閾値（Ｓ0）である積算閾値（ΣＳ0）と比較することで、上記パティキュレートフィルタの故障の有無を判定する故障判定部（１０Ｃ）と、を備えており、
   上記判定実行決定部は、上記判定実行閾値である平均閾値（Ｌave0）を、上記内燃機関の回転数毎の上記粒子状物質の排出量と上記負荷との関係に基づいて、上記粒子状物質の排出量が急増する負荷領域を含む領域における平均の値に設定し、上記負荷の平均値が、上記平均閾値以上であるときに、上記パティキュレートフィルタの故障判定を実行すると決定すると共に、
   上記故障判定部における上記積算閾値は、上記負荷領域を含む領域において、上記パティキュレートフィルタの故障時に上記粒子状物質検出部に到達する上記粒子状物質の量に基づいて設定され、故障判定を実行すると決定される都度、上記出力値の積算値と上記積算閾値とを比較して、上記出力値の積算値が上記積算閾値以上であるときに、上記パティキュレートフィルタの故障と判定される、パティキュレートフィルタの故障検出装置。
6. 上記粒子状物質検出部は、上記排気中の粒子状物質の量に対応する信号を連続的に出力可能である電荷検出式のセンサ素子として構成される、請求項１～５のいずれか１項に記載のパティキュレートフィルタの故障検出装置。
7. 内燃機関（Ｅ）の排気通路（ＥＸ）に配設されたパティキュレートフィルタ（１０１）の故障検出方法であって、
   上記パティキュレートフィルタの下流側に、上記パティキュレートフィルタを通過した排気中の粒子状物質の量に対応する信号を出力する粒子状物質検出部（２０、２００）を有するセンサ（２）を配設し、
   上記内燃機関の負荷（Ｌ）を検出する負荷検出工程（Ｓ１１、Ｓ２１）と、
   上記負荷検出工程により検出された上記負荷を判定実行閾値（Ｌ0）と比較することで、上記パティキュレートフィルタの故障判定を実行するか否かを決定する判定実行決定工程（Ｓ１２、Ｓ２２～Ｓ２４）と、
   上記判定実行決定工程により、故障判定を実行すると決定されたときに、上記粒子状物質検出部の出力値（Ｓ）を、故障判定閾値（Ｓ0）と比較することで、上記パティキュレートフィルタの故障の有無を判定する故障判定工程（Ｓ１５～Ｓ１７、Ｓ２７～Ｓ２９）と、を備えており、
   上記判定実行決定工程において、上記判定実行閾値は、上記内燃機関の回転数毎の上記粒子状物質の排出量と上記負荷との関係に基づいて、上記粒子状物質の排出量が急増する負荷領域の値に設定され、検出された上記負荷が上記判定実行閾値以上であるときに、上記パティキュレートフィルタの故障判定を実行すると決定されると共に、
   上記故障判定工程における上記故障判定閾値は、上記負荷領域において上記パティキュレートフィルタの故障時に上記粒子状物質検出部に到達する上記粒子状物質の量に基づいて設定され、故障判定を実行すると決定される都度、上記出力値と上記故障判定閾値とを比較して、上記出力値が上記故障判定閾値以上であるときに、上記パティキュレートフィルタの故障と判定される、パティキュレートフィルタの故障検出方法。
8. 上記故障判定工程において、故障判定を実行すると決定される都度、上記内燃機関の運転条件に応じて上記故障判定閾値を設定する、請求項７に記載のパティキュレートフィルタの故障検出方法。
9. 上記負荷検出工程により検出された上記負荷に基づいて、上記粒子状物質検出部による検出期間を設定し、上記検出期間における上記出力値の積算値（ΣＳ）を算出する積算値算出工程（Ｓ２５）をさらに備え、
   上記故障判定工程（Ｓ２７～Ｓ２９）は、上記積算値を、上記故障判定閾値である積算閾値（ΣＳ0）と比較することで、上記パティキュレートフィルタの故障の有無を判定する、請求項７又は８に記載のパティキュレートフィルタの故障検出方法。
10. 上記判定実行決定工程（Ｓ２２～Ｓ２４）は、上記負荷が上記判定実行閾値以上である期間（Ｔ）が、期間閾値（Ｔ0）以上であるときに、上記パティキュレートフィルタの故障判定を実行すると決定し、
    上記積算値算出工程（Ｓ２５）は、上記負荷が上記判定実行閾値以上である期間に基づいて、上記検出期間を設定する、請求項９に記載のパティキュレートフィルタの故障検出方法。
11. 内燃機関（Ｅ）の排気通路（ＥＸ）に配設されたパティキュレートフィルタ（１０１）の故障検出方法であって、
    上記パティキュレートフィルタの下流側に、上記パティキュレートフィルタを通過した排気中の粒子状物質の量に対応する信号を出力する粒子状物質検出部（２０、２００）を有するセンサ（２）を配設し、
    上記内燃機関の負荷（Ｌ）の平均値（Ｌave）を検出する負荷検出工程（Ｓ３１）と、
    上記負荷検出工程により検出された上記負荷の平均値を判定実行閾値（Ｌ0）と比較することで、上記パティキュレートフィルタの故障判定を実行するか否かを決定する判定実行決定工程（Ｓ３２）と、
    上記負荷の平均値が算出された期間に基づいて、上記粒子状物質検出部による検出期間を設定し、上記検出期間における上記粒子状物質検出部の出力値（Ｓ）の積算値（ΣＳ）を算出する積算値算出工程（Ｓ３３）と、
    上記判定実行決定工程により、故障判定を実行すると決定されたときに、上記出力値の積算値を、故障判定閾値（Ｓ0）である積算閾値（ΣＳ0）と比較することで、上記パティキュレートフィルタの故障の有無を判定する故障判定工程（Ｓ３５～Ｓ３７）と、を備えており、
    上記判定実行決定工程（Ｓ３２）は、上記判定実行閾値である平均閾値（Ｌave0）を、上記内燃機関の回転数毎の上記粒子状物質の排出量と上記負荷との関係に基づいて、上記粒子状物質の排出量が急増する負荷領域を含む領域における平均の値に設定し、上記負荷の平均値が、上記平均閾値以上であるときに、上記パティキュレートフィルタの故障判定を実行すると決定すると共に、
    上記故障判定工程における上記積算閾値は、上記負荷領域を含む領域において上記パティキュレートフィルタの故障時に上記粒子状物質検出部に到達する上記粒子状物質の量に基づいて設定され、故障判定を実行すると決定される都度、上記出力値の積算値と上記積算閾値とを比較して、上記出力値の積算値が上記積算閾値以上であるときに、上記パティキュレートフィルタの故障と判定される、パティキュレートフィルタの故障検出方法。

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