WO2021172450A1 - 診断装置及び診断方法 - Google Patents

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俊行 臼井
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Definitions

  • This disclosure relates to a diagnostic device and a diagnostic method.
  • Some vehicles are equipped with a purification device that purifies the exhaust gas in the exhaust passage of the internal combustion engine.
  • the purification device contains an oxidation catalyst DOC (Diesel Oxidation Catalyst) and CSF (Catalyzed Soot Filter), raises the temperature of the exhaust gas, and burns and removes particulate matter (PM) in the exhaust gas (so-called). Playback control).
  • DOC Diesel Oxidation Catalyst
  • CSF Catalyzed Soot Filter
  • particulate matter for example, soot
  • the DOC is blocked, the flow of exhaust gas deteriorates, and the above regeneration control is not smoothly performed. For this reason, it is required to appropriately estimate the degree of damage to the purification device and perform maintenance and the like.
  • An acquisition unit that acquires the exhaust gas temperature of the exhaust gas
  • a damage degree identification unit that specifies the damage degree of the purification device from the acquired cumulative data
  • a relational expression showing the relationship between the specified damage degree and the exhaust temperature.
  • An exhaust temperature acquisition unit that acquires the exhaust gas temperature of the exhaust gas that has been raised for purification by the purification device from the relationship identification unit to be specified and the target device that is the internal combustion engine device to be diagnosed, and the exhaust temperature acquisition unit.
  • a diagnostic device including an exhaust temperature of the target device acquired by the company and an estimation unit for estimating the degree of damage to the purification device of the target device based on the relational expression specified by the relationship specifying unit. offer.
  • the estimation unit may estimate the damage degree of the oxidation catalyst for purifying the particulate matter as the damage degree of the purification device.
  • the exhaust temperature acquisition unit acquires a first temperature which is an exhaust temperature on the upstream side of the oxidation catalyst and a second temperature which is an exhaust temperature on the downstream side of the oxidation catalyst, and the estimation unit obtains the second temperature which is the exhaust temperature on the downstream side of the oxidation catalyst.
  • the degree of damage to the oxidation catalyst may be estimated based on the temperature difference between the first temperature and the second temperature and the relational expression.
  • the damage degree specifying unit may specify the damage degree by combining the cumulative data of each of the plurality of stress factors that deteriorate the purification device.
  • a diagnostic method including a step of estimating the damage degree of the purification device of the target device based on the relational expression.
  • FIG. 1 is a schematic diagram for explaining the outline of the vehicle management system S.
  • FIG. 2 is a schematic diagram for explaining the configuration of the vehicle 1.
  • FIG. 3 is a block diagram for explaining the configuration of the management device 100.
  • FIG. 4 is a schematic diagram for explaining the relational expression.
  • FIG. 5 is a flowchart for explaining a specific flow of the relational expression.
  • FIG. 6 is a flowchart for explaining the damage degree estimation process of the diagnosis target.
  • FIG. 1 is a schematic diagram for explaining the outline of the vehicle management system S.
  • the vehicle management system S is a system that manages the state of the vehicle 1 by operating the management device 100 and a plurality of vehicles 1a, 1b, ..., 1n (hereinafter, also collectively referred to as the vehicle 1) in cooperation with each other. Is.
  • the plurality of vehicles 1 are, for example, trucks.
  • Vehicle 1 corresponds to an internal combustion engine device having an engine that is an internal combustion engine.
  • the vehicle 1 is equipped with a sensor or the like for measuring the state of the own vehicle, and transmits the measured data to the management device 100.
  • the management device 100 is a vehicle management device that can communicate with a plurality of vehicles 1 and manages the vehicle 1.
  • the management device 100 is, for example, a server provided in the management center.
  • the management device 100 receives data (cumulative data and the like described later) from each vehicle 1.
  • the management device 100 diagnoses the state of the vehicle 1 using the received data. For example, the management device 100 determines whether or not maintenance is necessary from the diagnosis result.
  • ⁇ Vehicle configuration> The configurations of the plurality of vehicles 1a, 1b, ..., 1n shown in FIG. 1 are the same. The configuration of the vehicle 1 will be described with reference to FIG. Hereinafter, the configuration related to the diagnosis of the vehicle 1 will be described.
  • FIG. 2 is a schematic diagram for explaining the configuration of the vehicle 1.
  • the vehicle 1 has an engine 10, an intake passage 20, an exhaust passage 30, a DPD (Diesel Particulate Defuser) 32, an injection unit 38, and an SCR (Selective Catalytic Reduction) 39.
  • DPD Diesel Particulate Defuser
  • SCR Selective Catalytic Reduction
  • the engine 10 burns and expands the mixture of fuel and intake air injected into the cylinder (combustion chamber) to generate power.
  • the intake air is taken into the cylinder and the exhaust gas after combustion is discharged from the cylinder.
  • the intake passage 20 is a passage through which the intake air toward the engine 10 flows.
  • the intake passage 20 is provided with a supercharger that supercharges the intake air.
  • the exhaust passage 30 is a passage through which the exhaust gas from the engine 10 flows.
  • the exhaust passage 30 is provided with a DPD 32, an injection unit 38, and an SCR 39.
  • DPD32 is a purification device that removes particulate matter (for example, soot) in exhaust gas. When a predetermined amount of particulate matter is deposited in the filter, the DPD 32 performs a regeneration (combustion) treatment to remove the particulate matter.
  • the DPD 32 has a DOC 33, a CSF 34, and temperature sensors 35 and 36.
  • the DOC 33 is an oxidation catalyst for diesel, and efficiently oxidizes hydrocarbons in the exhaust gas to raise the temperature of the exhaust gas. When the temperature of the exhaust gas rises, the combustion of particulate matter during the regeneration process is promoted.
  • the DOC 33 has a so-called honeycomb structure.
  • the CSF 34 is a filter that collects particulate matter in the exhaust gas.
  • the temperature sensor 35 is provided on the front surface 33a side of the DOC 33, and detects the temperature of the exhaust gas before flowing into the DOC 33.
  • the temperature sensor 36 is provided on the rear surface 33b side of the DOC 33, and detects the temperature of the exhaust gas flowing out from the DOC 33.
  • the injection unit 38 injects urea water, which is a precursor of ammonia, into the exhaust gas of the exhaust passage 30.
  • the SCR39 is a purification device that reduces NOx in the exhaust gas. SCR39 reacts NOx with ammonia to reduce it to harmless nitrogen and water.
  • the management device 100 acquires cumulative data indicating the operating state from the plurality of vehicles 1, and obtains the damage degree of the DOC 33 and the characteristic value (specifically, the temperature of the exhaust gas) for specifying the damage. Find the relational expression of.
  • the management device 100 estimates the degree of damage to the DOC 33 of the vehicle 1 to be diagnosed based on the relational expression obtained in advance and the exhaust temperature obtained from the vehicle 1 to be diagnosed. This makes it possible to appropriately estimate the degree of damage to the DOC 33 of the vehicle 1 to be diagnosed.
  • FIG. 3 is a block diagram for explaining the configuration of the management device 100.
  • the management device 100 is operated by the manager of the management center. As shown in FIG. 3, the management device 100 includes a communication unit 110, a storage unit 112, and a control unit 120.
  • the communication unit 110 communicates with the vehicle 1 (FIG. 1).
  • the communication unit 110 transmits / receives data to / from the vehicle 1.
  • the communication unit 110 receives the cumulative data indicating the operating state of the vehicle 1 from the vehicle 1.
  • the storage unit 112 includes, for example, a ROM (Read Only Memory) and a RAM (Random Access Memory).
  • the storage unit 112 stores programs and various data for execution by the control unit 120.
  • the storage unit 112 stores cumulative data acquired from each of the plurality of vehicles 1.
  • the storage unit 112 stores information regarding the relational expression of the damage degree of the DOC 33.
  • the control unit 120 is, for example, a CPU (Central Processing Unit).
  • the control unit 120 diagnoses the vehicle 1 by executing the program stored in the storage unit 112.
  • the control unit 120 functions as a data acquisition unit 122, a damage degree identification unit 123, a relationship identification unit 124, a target information acquisition unit 125, and a diagnosis unit 126.
  • the data acquisition unit 122 acquires the data of the vehicle 1 from the plurality of vehicles 1.
  • the data acquisition unit 122 acquires cumulative data for each parameter related to stress acting on the DPD 32 (here, DOC 33) from the plurality of vehicles 1.
  • DOC 33 parameter related to stress acting on the DPD 32
  • the data acquisition unit 122 acquires cumulative data on a regular basis (for example, once a month).
  • the data acquisition unit 122 stores the acquired cumulative data in the storage unit 112. There are a plurality of parameters of stress factors acting on DOC33.
  • the parameters of the stress factor are use in an operating region where soot is likely to be generated, use in a state where the exhaust gas is low temperature, use in a state where the flow rate of the exhaust gas is low, and the like.
  • Cumulative data shows the frequency for each parameter.
  • the data acquisition unit 122 acquires the exhaust temperature of the exhaust gas raised for purification together with the cumulative data from the plurality of vehicles 1. That is, the data acquisition unit 122 acquires the exhaust temperature during the regeneration process.
  • the data acquisition unit 122 acquires the exhaust temperature detected by the temperature sensors 35 and 36 during the regeneration process.
  • the exhaust temperature of the exhaust gas is a characteristic value that can specify the degree of damage of the deteriorated DOC33. Normally, when the exhaust temperature is high, the degree of damage to the DOC 33 tends to be small, and when the exhaust temperature is low, the degree of damage to the DOC 33 tends to be large.
  • the damage degree specifying unit 123 specifies the damage degree of the DPD32 (here, DOC33) of the vehicle 1.
  • the damage degree specifying unit 123 specifies the damage degree of the DOC 33 of each vehicle 1 from the cumulative data acquired from the plurality of vehicles 1. That is, the damage degree specifying unit 123 specifies the degree of frontal clogging of the DOC 33 due to a plurality of stress factors.
  • the damage degree specifying unit 123 specifies the damage degree by combining the cumulative data of each of the plurality of stress factors that deteriorate the DOC 33. At this time, the damage degree specifying unit 123 multiplies the weighting coefficient for each stress factor. This makes it possible to identify the degree of damage that reflects multiple stress factors.
  • the relationship specifying unit 124 specifies a relational expression showing the relationship between the damage level of the DOC 33 and the characteristic value for specifying the damage. That is, the relationship specifying unit 124 specifies a relational expression showing the relationship between the damage degree of the DOC 33 specified by the damage degree specifying unit 123 and the exhaust temperature at the time of the regeneration process for specifying the damage.
  • the relationship specifying unit 124 stores the specified relational expression in the storage unit 112.
  • FIG. 4 is a schematic diagram for explaining the relational expression.
  • the horizontal axis of the graph of FIG. 4 shows the degree of damage of DOC33, and the vertical axis shows the exhaust temperature which is a characteristic value.
  • the correspondence relationship between the damage degree and the characteristic value based on the data periodically acquired from one vehicle 1 which is a malfunctioning vehicle is plotted as a cross.
  • the curve on the graph is an approximate line of the plotted data and shows the relational expression.
  • the relationship specifying unit 124 may specify the relational expression by averaging the approximate lines obtained for each of the plurality of vehicles 1.
  • the relationship identification unit 124 may update the relationship expression by machine learning. That is, the relationship is updated by using the cumulative data and the exhaust temperature acquired from the vehicle 1 on a regular basis. As a result, a more accurate relational expression can be specified.
  • the target information acquisition unit 125 acquires information on the characteristic value (here, the exhaust temperature) for specifying the damage degree of the DOC 33 from the vehicle 1 to be diagnosed. That is, the target information acquisition unit 125 functions as an exhaust temperature acquisition unit that acquires the exhaust temperature of the exhaust gas that has been heated for the regeneration process. When the device to be diagnosed is the vehicle 1a shown in FIG. 1, the target information acquisition unit 125 acquires the exhaust temperature from the vehicle 1a.
  • the characteristic value here, the exhaust temperature
  • the target information acquisition unit 125 acquires the upstream temperature, which is the exhaust temperature on the upstream side of the DOC 33, and the downstream temperature, which is the exhaust temperature on the downstream side.
  • the upstream exhaust temperature is the temperature detected by the temperature sensor 35 (FIG. 2)
  • the downstream exhaust temperature is the temperature detected by the temperature sensor 36.
  • the target information acquisition unit 125 obtains the temperature difference between the upstream exhaust temperature and the downstream exhaust temperature.
  • the target information acquisition unit 125 outputs the obtained temperature difference information to the diagnosis unit 126.
  • the diagnosis unit 126 diagnoses the vehicle 1 to be diagnosed.
  • the diagnosis unit 126 functions as an estimation unit that estimates the degree of damage to the DOC 33 to be diagnosed based on the exhaust temperature acquired by the target information acquisition unit 125 and the relational expression specified by the relationship identification unit 124. Specifically, the diagnosis unit 126 estimates the degree of damage to the DOC33 to be diagnosed by applying the exhaust temperature during the regeneration process to the relational expression. As a result, the diagnostic unit 126 can accurately estimate the degree of damage to the DOC 33 (the degree of frontal clogging of the DOC 33) that deteriorates due to a plurality of stress factors if the temperature difference during the regeneration process is known.
  • the diagnosis unit 126 estimates the degree of damage to the DOC 33 based on the temperature difference between the upstream temperature and the downstream temperature of the DOC 33 and the relational expression. For example, as shown in FIG. 4, the diagnosis unit 126 estimates that the degree of damage is D1 when the temperature difference is T1. Further, the diagnostic unit 126 may predict the life of the DOC 33 from the estimated damage degree of the DOC 33.
  • FIG. 5 is a flowchart for explaining a specific flow of the relational expression.
  • the data acquisition unit 122 of the management device 100 acquires cumulative data and exhaust temperature from a plurality of vehicles 1 (for example, vehicles 1a to 1n in FIG. 1) (step S102).
  • the data acquisition unit 122 acquires the cumulative data and the exhaust temperature on a regular basis (for example, once a month).
  • the damage degree specifying unit 123 specifies the damage degree of the DOC 33 of each vehicle 1 based on the acquired cumulative data (step S104). That is, the damage degree specifying unit 123 specifies the damage degree of the DOC 33 which is deteriorated by a plurality of stress factors.
  • the relationship specifying unit 124 specifies a relational expression showing the relationship between the specified damage degree and the exhaust temperature (step S106).
  • the relation specifying unit 124 specifies the relational expression shown by the approximate expression shown in FIG.
  • the relationship specifying unit 124 stores the specified relationship expression in the storage unit 112 (step S108).
  • the relational expression stored in the storage unit 112 is updated. Can store highly accurate relational expressions.
  • FIG. 6 is a flowchart for explaining the damage degree estimation process of the diagnosis target.
  • the target information acquisition unit 125 of the management device 100 starts from the point where the exhaust temperature is acquired from the vehicle 1 to be diagnosed (step S122).
  • the target information acquisition unit 125 acquires the temperature difference between the upstream side temperature and the downstream side temperature of the DOC 33 as the exhaust temperature.
  • the diagnosis unit 126 estimates the degree of damage to the DOC 33 of the vehicle 1 to be diagnosed based on the exhaust temperature acquired in step S122 and the relational expression stored in the storage unit 112 in advance (step S124). For example, the diagnosis unit 126 can accurately estimate the damage degree of the DOC 33 by obtaining the damage degree corresponding to the exhaust temperature from the relational expression shown in FIG.
  • the management device 100 transmits the estimated damage degree information (step S126). For example, the management device 100 transmits information on the degree of damage to the maintenance shop.
  • the management device 100 of the above-described embodiment specifies the relational expression between the damage degree of the DOC 33 and the exhaust temperature by using the cumulative data acquired from the plurality of vehicles 1. Then, when the management device 100 acquires the exhaust temperature from the vehicle 1 to be diagnosed, the management device 100 estimates the damage degree of the DOC 33 of the vehicle 1 to be diagnosed from the correspondence relationship with the relational expression specified in advance. Thereby, by applying the exhaust temperature of the DOC33 to be diagnosed to the relational expression, the damage degree of the DOC33 deteriorated by a plurality of stress factors (specifically, the front clogging of the DOC33) can be appropriately estimated. As a result, by providing the estimated damage degree information to the maintenance shop, it becomes possible to appropriately maintain the DOC 33 and the like.
  • the diagnostic device and diagnostic method of the present disclosure are useful in that the degree of damage to the purification device can be appropriately estimated.

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Abstract

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。

Description

診断装置及び診断方法
　本開示は、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）。
日本国特開２０１８－１９３９５３号公報
　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、本開示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。
　本開示の第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、前記浄化装置の被害度として、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、前記酸化触媒の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。
　本開示の第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。
　本開示によれば、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。
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。 図２は、車両１の構成を説明するための模式図である。 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。 図４は、関係式を説明するための模式図である。 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。 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。
　＜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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　＜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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　以上、本開示を実施の形態を用いて説明したが、本開示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、本開示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。
　本出願は、2020年2月28日付で出願された日本国特許出願（特願2020-033206）に基づくものであり、その内容はここに参照として取り込まれる。
　本開示の診断装置及び診断方法は、浄化装置の被害度を適切に推定することができる、という点において有用である。
　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

Claims (5)

  1. 　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。
  2. 　前記推定部は、前記浄化装置の被害度として、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。
  3. 　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、前記酸化触媒の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。
  4. 　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。
  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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