JP4606965B2 - 内燃機関の排気浄化装置 - Google Patents

Description

本発明は、内燃機関の排気浄化装置に関し、特に内燃機関の排気中のパティキュレート（粒子状物質）を捕集するフィルタ（ＤＰＦ：Diesel Particulate Filter）を有するものに関する。

ディーゼル内燃機関の排気系に排気中のパティキュレートを捕集するＤＰＦを設け、パティキュレートの排出量を低減する技術は従来より広く用いられている。このＤＰＦを構成するフィルタエレメントにひび割れや孔あきといった故障が発生すると、ＤＰＦのフィルタ機能が低下し、パティキュレートの排出量が増加する。したがって、このような故障は迅速に検知する必要がある。

特許文献１には、ＤＰＦの下流側に圧力センサを設け、機関運転中における検出圧力の最大値と最小値との差、すなわち脈動振幅を求め、脈動振幅が規定範囲から外れたとき、故障が発生したと判定する手法が示されている。
特開２００４−３０８４５４号公報

特許文献１に示された技術では、故障によるパティキュレートの漏れ量を検出することはできない。このため、「ＤＰＦのパティキュレート捕集能力の低下により、パティキュレート漏れ量が所定量を超える前に、故障を検知する」という要求を満たすことは困難である。また特許文献１に示された技術では、排気圧力の脈動振幅を監視し、解析するために、複雑な演算を必要とする。

一方、ＤＰＦの下流側に漏れ出たパティキュレートを直接検出するパティキュレートセンサを設けることが有効であると考えられるが、そのようなセンサは未だ開発が完了していない状況にある。

本発明は上述した点を考慮してなされたものであり、比較的簡易な構成により、ＤＰＦの故障の状態を正確に検知し得る排気浄化装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため請求項１に記載の発明は、内燃機関（１）の排気中のパティキュレートを捕集するフィルタ手段（１４）を備えた内燃機関の排気浄化装置において、前記フィルタ手段（１４）の下流側に設けられる故障検知用フィルタ手段（１５）と、前記故障検知用フィルタ手段（１５）の捕集状態を検出する捕集状態検出手段と、該捕集状態量検出手段の検出結果（ＧＤＰＦＳ）に基づいて、前記フィルタ手段（１４）のフィルタ機能を診断するフィルタ診断手段とを備え、前記捕集状態検出手段は、前記故障検知用フィルタ手段（１５）の温度（ＴＤＰＦＳ）を検出する温度センサ（２２）を備え、前記フィルタ手段（１４）に捕集されたパティキュレートを焼却するフィルタ再生処理の際に、前記温度センサ（２２）による検出温度（ＴＤＰＦＳ）に基づいて、前記故障検知用フィルタ手段（１５）におけるパティキュレートの捕集状態（ＧＤＰＦＳ）を検出することを特徴とする。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の内燃機関の排気浄化装置において、前記捕集状態検出手段は、前記フィルタ手段（１４）の捕集状態（ＧＤＰＦＭＦ）も検出し、前記フィルタ診断手段は、前記フィルタ手段（１４）及び前記故障検知用フィルタ手段（１５）のそれぞれの捕集状態（ＧＤＰＦＭＦ，ＧＤＰＦＳ）に基づいて、前記フィルタ手段（１５）の捕集率（ＣＥ）を求めることを特徴とする。

上記故障検知用フィルタ手段の捕集状態を示すパラメータには、捕集されたパティキュレート量（ＧＤＰＦＳ）あるいはアッシュを含む全堆積量（ＧＤＰＦＴＳ）だけでなく、フィルタ再生処理の際の温度上昇量（ＤＴＤＰＦＳ）や検出される差圧（ＤＰＤＰＦＳ）も含まれる。また上記「捕集状態」は、故障検知用フィルタ手段がパティキュレートを捕集しているか否かという概念も含むものとする。

請求項１に記載の発明によれば、故障検知用フィルタ手段におけるパティキュレートの捕集状態が検出され、検出された捕集状態に基づいて、フィルタ手段のフィルタ機能が診断される。フィルタ手段にひび割れ、または孔あきがあるときは、排気中のパティキュレートがフィルタ手段を通り抜けて、後段の故障検知用フィルタ手段により捕集される。したがって、故障検知用フィルタ手段の捕集状態を検出することにより、フィルタ手段にひび割れまたは孔あきがあるか否かを判定することができる。また、検出された、故障検知用フィルタ手段の捕集状態から、フィルタ手段を通り抜けたパティキュレート量を検出することができる。その結果、比較的簡単な構成で、フィルタ手段の故障の状態を正確に検知することできる。すなわち、故障検知用フィルタ手段に捕集されたパティキュレート量は、フィルタ手段を通り抜けたパティキュレート量（漏れ量）に相当するので、漏れ量が規定値を超える前に故障を確実に検知することが可能となる。また、フィルタ手段に捕集されたパティキュレートを焼却するフィルタ再生処理の際に、検出される故障検知用フィルタ手段の温度に基づいて、故障検知用フィルタ手段の捕集状態が検出される。フィルタ再生処理を行うと、フィルタ手段及び故障検知用フィルタ手段に堆積したパティキュレートが燃焼し、故障検知用フィルタ手段の温度が上昇する。このときの温度上昇量は、故障検知用フィルタ手段に堆積したパティキュレート量に応じて変化する（ほぼ比例すると考えられる）ので、その温度上昇量から、例えばパティキュレートの灰などの影響を除いた正確な捕集状態、すなわち捕集されたパティキュレート量を算出することができる。

請求項２に記載の発明によれば、フィルタ手段のパティキュレート捕集状態も検出され、フィルタ手段及び故障検知用フィルタ手段の捕集状態に基づいて、フィルタ手段の捕集率が求められる。フィルタ手段に捕集されているパティキュレート量と、故障検知用フィルタ手段に捕集されているパティキュレート量の合計は、機関から排出された総パティキュレート量と考えられるので、この総パティキュレート量と、フィルタ手段に捕集されているパティキュレート量とから捕集率を求めることができる。フィルタ手段の捕集率を求めることにより、故障の程度（重大なものか軽微なものか）を判定することが可能となる。

以下本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
［第１の実施形態］
図１は本発明の第１の実施形態にかかる排気浄化装置を備えた内燃機関及びその制御装置の構成を示す図である。内燃機関（以下単に「エンジン」という）１は、シリンダ内に燃料を直接噴射するディーゼルエンジンであり、各気筒に燃料噴射弁１６が設けられている。燃料噴射弁１６は、電子制御ユニット（以下「ＥＣＵ」という）２０に電気的に接続されており、燃料噴射弁１６の開弁時間及び開弁時期は、ＥＣＵ２０により制御される。

エンジン１は、吸気管２、排気管４、及び過給機８を備えている。過給機８は、排気の運動エネルギにより駆動されるタービン１０と、タービン１０により回転駆動され、吸気の圧縮を行うコンプレッサ９とを備えている。
タービン１０は、複数の可変ベーン（図示せず）を備えており、可変ベーンの開度を変化させることにより、タービン回転数（回転速度）を変更できるように構成されている。タービン１０のベーン開度は、ＥＣＵ２０により電磁的に制御される。

吸気管２内の、コンプレッサ９の下流には加圧された空気を冷却するためのインタークーラ５及び吸入空気量を制御するインテークシャッタ（スロットル弁）３が設けられている。インテークシャッタ３は、図示しないアクチュエータを介してＥＣＵ２０により、開閉制御される。

排気管４のタービン１０の上流側と、吸気管２のインテークシャッタ５の下流側との間には、排気を吸気管２に還流する排気還流通路６が設けられている。排気還流通路６には、排気還流量を制御するための排気還流制御弁（以下「ＥＧＲ弁」という）７が設けられている。ＥＧＲ弁７は、ソレノイドを有する電磁弁であり、その弁開度はＥＣＵ２０により制御される。

排気管４の、タービン１０の下流側には、排気を浄化する触媒コンバータ１１と、ＤＰＦユニット１２とが上流側からこの順序で設けられている。
触媒コンバータ１１は、ＮＯｘを吸収するＮＯｘ吸収剤及び酸化、還元を促進するための触媒を内蔵する。ＮＯｘ吸収剤は、エンジン１の燃焼室内の混合気の空燃比が理論空燃比よりリーン側に設定され、排気中の酸素濃度が比較的高い（ＮＯｘが多い）排気リーン状態においては、ＮＯｘを吸収する一方、逆に混合気の空燃比が理論空燃比近傍または理論空燃比よりリッチ側に設定され、排気中の酸素濃度が比較的低い排気リッチ状態においては、吸収したＮＯｘを放出する特性を有する。

触媒コンバータ１１は、排気リッチ状態において、ＮＯｘ吸収剤から放出されるＮＯｘがＨＣ、ＣＯにより還元されて、窒素ガスとして排出され、またＨＣ、ＣＯは酸化されて水蒸気及び二酸化炭素として排出されるように構成されている。

ＤＰＦユニット１２は、コンテナ１３内に主ＤＰＦ１４と、副ＤＰＦ１５とを収容して構成されている。主ＤＰＦ１４及び副ＤＰＦ１５は、排気がフィルタ壁の微細な孔を通過する際、排気中の炭素（Ｃ）を主成分とするパティキュレートであるスート（ｓｏｏｔ）を、フィルタ壁の表面及びフィルタ壁中の孔に堆積させることによって捕集する。フィルタ壁の構成材料としては、例えば、炭化珪素（ＳｉＣ）等のセラミックスや金属多孔体が使用される。副ＤＰＦ１５は、主ＤＰＦ１４の故障検知のために設けられている。

主ＤＰＦ１４のスート捕集能力の限界、すなわち堆積限界までスートを捕集すると、排気圧力の上昇を引き起こすので、適時スートを燃焼させる再生処理を行う必要がある。この再生処理では、排気の温度をスートの燃焼温度まで上昇させるために、ポスト噴射制御が実行される。ポスト噴射制御においては、燃料噴射弁１６により、圧縮行程における通常噴射だけでなく、その後の爆発行程や排気行程における後噴射（ポスト噴射）が行われる。ポスト噴射により噴射された燃料は、その噴射時期により、エンジン１の燃焼室内で燃焼する場合と、触媒コンバータ１１で燃焼する場合とがある。

主ＤＰＦ１４にはその温度（以下「主ＤＰＦ温度」という）ＴＤＰＦＭを検出する主ＤＰＦ温度センサ２１が設けられ、副ＤＰＦ１５にはその温度（以下「副ＤＰＦ温度」という）ＴＤＰＦＳを検出する副ＤＰＦ温度センサ２２が設けられている。これらの温度センサ２１，２２の検出信号は、ＥＣＵ２０に供給される。

さらにエンジン１のクランク軸の回転角度を検出するクランク角度位置センサ、エンジン１の吸入空気量流量を検出する吸入空気流量センサ、エンジン１の冷却水温を検出する冷却水温センサ、エンジン１の吸気温ＴＡを検出する吸気温センサ、エンジン１の吸気圧ＰＢを検出する吸気圧センサ、エンジン１により駆動される車両のアクセルペダルの踏み込み量ＡＰを検出するアクセルセンサ、大気圧ＰＡを検出する大気圧センサ、排気温ＴＥを検出する排気温センサ（いずれも図示せず）などが設けられており、これらのセンサの検出信号が、ＥＣＵ２０に供給される。エンジン１の回転数は、クランク角度位置センサの出力から算出される。

ＥＣＵ２０は、各種センサからの入力信号波形を整形し、電圧レベルを所定レベルに修正し、アナログ信号値をデジタル信号値に変換する等の機能を有する入力回路、中央演算処理ユニット（以下「ＣＰＵ」という）、ＣＰＵで実行される各種演算プログラム及び演算結果等を記憶する記憶回路、燃料噴射弁１６、ＥＧＲ弁７などに制御信号を供給する出力回路から構成される。

図２は、ＤＰＦユニット１２内の主ＤＰＦ１４の故障、具体的にはフィルタ壁のひび割れまたは孔あきによるフィルタ機能の低下を診断する処理の手順を示すフローチャートである。この故障診断処理は、ＥＣＵ２０のＣＰＵで実行される。

ステップＳ１０１では、主ＤＰＦ１４に捕集されたパティキュレートの量（以下「主ＤＰＦ堆積量」という）ＧＤＰＦＭを算出する。この主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭの算出は、既存の手法、例えばエンジン１の運転状態（エンジン回転数及びエンジン負荷）、及びＤＰＦユニット１２の上流側の圧力と下流側の圧力との差圧ＤＰに応じて、予め記憶されたアルゴリズム及びマップに基づいて一定時間毎に堆積量を算出することにより行われる。

ステップＳ１０１で算出される主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭが所定の再生制御閾値ＧＰＴＨを超えていなければ、ステップＳ１０２の答が否定（ＮＯ）となり、故障診断は実行されない。主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭが所定の再生制御閾値ＧＰＴＨを超えると、堆積したスートを燃焼させる再生制御が実行され、ステップＳ１０３以下の処理が実行される。再生制御は上述したようにポスト噴射により、排気温度を上昇させることにより行われる。

ステップＳ１０３では、副ＤＰＦ温度センサ２２により副ＤＰＦ温度ＴＤＰＦＳを計測する。ステップＳ１０４では、副ＤＰＦ温度ＴＤＰＦＳに基づいて、副ＤＰＦ１５に捕集されたパティキュレート量（以下「副ＤＰＦ堆積量」という）ＧＤＰＦＳを算出する。具体的には以下のようにして算出される。

エンジン運転状態を示すエンジン運転パラメータ（例えばエンジン回転数及びエンジン負荷）と、ＤＰＦの再生制御の実行開始によりＤＰＦユニット１２に供給される高温排気ガスの温度との相関を示すテーブルを予め記憶しておき、検出されたエンジン運転パラメータ（例えばエンジン回転数及びエンジン負荷）に応じて、基準排気温度ＴＥＸＲＥＦを求める。そして、再生制御実行時における副ＤＰＦ温度ＴＤＰＦＳの最大値ＴＤＰＦＳＭＡＸと、基準排気温度ＴＥＸＲＥＦとの差を温度上昇量ＤＴＤＰＦＳとして算出する。さらにこの温度上昇量ＤＴＤＰＦＳに応じて図３に示すＧＤＰＦＳテーブルを検索し、副ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＳを算出する。ＧＤＰＦＳテーブルは、温度上昇量ＤＴＤＰＦＳと、副ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＳとの関係を予め計測して、ＥＣＵ２０内の記憶回路に記憶されたものである。

ここで温度上昇量ＤＴＤＰＦＳを基準排気温度ＴＥＸＲＥＦと、副ＤＰＦ温度の最大値ＴＤＰＦＳＭＡＸとの差として算出するのは、以下の理由による。
ＤＰＦの再生制御開始前の排気温度をＴＥＸ０とし、再生制御実行中の排気温度をＴＥＸ１（＞ＴＥＸ０）とする。排気温度ＴＥＸ１の排気がＤＰＦユニット１２に供給されることにより、副ＤＰＦ２２に堆積したパティキュレートが燃焼し、副ＤＰＦ温度ＴＤＰＦＳが、最大値ＴＤＰＦＳＭＡＸまで上昇する。したがって、ＴＤＰＦＳＭＡＸ＞ＴＥＸ１＞ＴＥＸ０なる関係が成立する。

一方、再生制御は、実際には上述したポスト噴射（以下「第１制御パターン」という）だけでなく、例えばポスト噴射とインテークシャッタ３を絞ることを組み合わせること（以下「第２制御パターン」という）によって実行される。第１制御パターンと、第２制御パターンのいずれを選択するかは、エンジン運転状態（例えばエンジン回転数及びエンジン負荷）に応じて決定される。そこで予め第１制御パターン及び第２制御パターンのいずれを選択するかを考慮に入れた基準排気温度ＴＥＸＲＥＦ（これは上記排気温度ＴＥＸ１に相当する）を、エンジン運転パラメータに応じて求めておき、これと最大値ＴＤＰＦＳＭＡＸとの差を算出することにより、排気温度ＴＥＸの上昇分を含まない、捕集されたパティキュレートの燃焼による温度上昇分を得ることができる。

ステップＳ１０５では、主ＤＰＦ温度センサ２１により主ＤＰＦ１４の温度ＴＤＰＦＭを計測し、ステップＳ１０６では、ステップＳ１０５で計測された主ＤＰＦ温度ＴＤＰＦＭに基づいて、ステップＳ１０４と同様の手法により、主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭ’を算出する。そして、ステップＳ１０７では、ステップＳ１０１で算出された主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭと、ステップＳ１０６で算出された主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭ’の大きい方を、最終主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭＦとして選択する。大きい方を選択するのは、この算出値が誤差を含むことを考慮し、安全側を選択する（実際の堆積量が推定量より多くなってエンジン性能の低下を起こさないようにする）ためである。

ステップＳ１０８では、下記式（１）に最終主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭＦ及び副ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＳを適用し、主ＤＰＦ１４によるパティキュレートの捕集率ＣＥを算出する。
ＣＥ＝ＧＤＰＦＭＦ／（ＧＤＰＦＭＦ＋ＧＤＰＦＳ） （１）
ステップＳ１０９では、捕集率ＣＥが判定閾値ＣＥＴＨ（例えば０．８）以下であるか否かを判別する。その結果、捕集率ＣＥが判定閾値ＣＥＴＨ以下であるときは、主ＤＰＦ１４は故障している、すなわちひび割れ又は孔あきによりフィルタ機能が低下していると判定し（ステップＳ１１０）、捕集率ＣＥが判定閾値ＣＥＴＨより大きいときは、主ＤＰＦ１４は正常と判定する（ステップＳ１１１）。

以上のように本実施形態では、主ＤＰＦ１４の下流側に、主ＤＰＦ１４の故障を検知するために副ＤＰＦ１５を設け、副ＤＰＦ１５に捕集されたパティキュレートの量に基づいて、主ＤＰＦ１４の故障診断が行われる。主ＤＰＦ１４にひび割れ、または孔あきがあるときは、排気中のパティキュレートが主ＤＰＦ１４を通り抜けて、副ＤＰＦ１５により捕集される。したがって、副ＤＰＦ１５に捕集されたパティキュレート量、すなわち副ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＳを検出することにより、主ＤＰＦ１４が故障しているか否かを判定することができる。また、副ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＳから、主ＤＰＦ１４を通り抜けたパティキュレート量を検出することができるので、比較的簡単な構成で、主ＤＰＦの故障の状態を正確に検知することできる。すなわち、副ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＳは、主ＤＰＦ１４を通り抜けたパティキュレート量（漏れ量）に相当するので、漏れ量が規定値を超える前に故障を確実に検知することが可能となる。

また副ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＳは、主ＤＰＦ１４の再生処理の際に、検出される副ＤＰＦ温度ＴＤＰＦＳに基づいて算出される。ＤＰＦの再生制御を実行すると、主ＤＰＦ１４及び副ＤＰＦ１５に堆積したパティキュレートが燃焼し、副ＤＰＦ１５の温度ＴＤＰＦＳが上昇する。このときの温度上昇量ＤＴＤＰＦＳは、副ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＳにほぼ比例すると考えられるので、その温度上昇量ＤＴＤＰＦＳから、例えばパティキュレートの灰などの影響を除いた正確な副ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＳを算出することができる。

さらに主ＤＰＦ１４に捕集されているパティキュレート量、すなわち最終主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭＦも算出され（ステップＳ１０７）、最終主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭＦ及び副ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＳに基づいて、主ＤＰＦ１４のパティキュレート捕集率ＣＥが求められる（ステップＳ１０８）。最終主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭＦと、副ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＳの合計は、エンジン１から排出された総パティキュレート量と考えられるので、この総パティキュレート量と、最終主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭＦとから捕集率ＣＥを求めることができる。捕集率ＣＥを求めることにより、故障の程度（重大なものか軽微なものか）を判定することが可能となる。

本実施形態では、主ＤＰＦ１４がフィルタ手段に相当し、副ＤＰＦ１５が故障検知用フィルタ手段に相当する。また温度センサ２１，２２及びＥＣＵ２０が捕集状態検出手段を構成し、ＥＣＵ２０がフィルタ診断手段を構成する。具体的には、図２のステップＳ１０３〜Ｓ１０７が捕集状態検出手段に相当し、ステップＳ１０８〜Ｓ１１１がフィルタ診断手段に相当する。

（変形例）
上述した実施形態では、エンジン運転パラメータ（例えばエンジン回転数及びエンジン負荷）に応じて、基準排気温度ＴＥＸＲＥＦを求め、再生制御実行時における副ＤＰＦ温度ＴＤＰＦＳの最大値ＴＤＰＦＳＭＡＸと、基準排気温度ＴＥＸＲＥＦとの差を温度上昇量ＤＴＤＰＦＳとしている。これに代えて、再生制御開始直前に排気温度ＴＥＸを直接検出し、最大値ＴＤＰＦＳＭＡＸと、検出排気温度ＴＥＸとの差を温度上昇量ＤＴＤＰＦＳとしてもよい。ただし、排気温度ＴＥＸは、エンジン運転状態に応じて変化するため、排気温度ＴＥＸをそのまま用いると、温度上昇量ＤＴＤＰＦＳに排気温度ＴＥＸの上昇分が含まれてしまう。上述したように、基準排気温度ＴＥＸＲＥＦを用いることにより、堆積したパティキュレートの燃焼に起因する副ＤＰＦ１５の温度上昇量を正確に算出することができる。

また、ＤＰＦの再生制御は、上述した第１制御パターン及び第２制御パターン以外にも、例えば過給機８による過給圧を下げること（第３制御パターン）、及び／または主ＤＰＦ１４の上流側にヒータを設けて、そのヒータを作動させること（第４制御パターン）により、行うようにしてもよい。また、第１〜第４制御パターンのうちの２以上を組み合わせて、あるいはエンジン運転状態に応じて選択することにより、再生制御を実行するようにしてもよい。

また上述した実施形態では、最終主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭＦを求める際に、ステップＳ１０１で算出された主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭと、ステップＳ１０６で算出された主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭ’のうち、大きい方を選択するようにしたが、主ＤＰＦ温度ＴＤＰＦＭに基づいて算出される主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭ’を常に最終主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭＦとしてもよい。あるいは、補正用の数式またはテーブルを予め用意しておき、ステップＳ１０１及びＳ１０６で算出される主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭ及びＧＤＰＦＭ’と、補正用の数式またはテーブルとにより、最終主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭＦを算出するようにしてもよい。さらに、ステップＳ１０６で算出される主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭ’に基づいて、ステップＳ１０１における主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭの推定（算出）アルゴリズムを学習させるようにしてもよい。

また上述した実施形態では、ポスト噴射などによる主ＤＰＦ１４の再生制御中に故障診断を行うようにしたが、ＤＰＦにおいて連続再生が行われるときに故障診断を実行するようにしてもよい。例えばエンジン１の高負荷運転時には、排気温度が上昇し、ＤＰＦに堆積したパティキュレートが燃焼する連続再生が行われるので、そのようなエンジン運転状態においては、再生制御を実行しなくても、故障診断を実行することができる。

図４はこの変形例の故障診断の手順を示すフローチャートである。図４に示すフローチャートは、図２のステップＳ１０１を削除し、ステップＳ１０２をステップＳ１０２ａに変えたものである。ステップＳ１０２ａでは、連続再生が行われているか否かを判別し、連続再生が行われているとき、ステップＳ１０３以下を実行する。連続再生が行われているか否かの判別は、例えばエンジン回転数及びエンジン負荷がともに所定閾値を越えているか否かにより行われる。

なお、この変形例では、最終主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭＦは、連続再生中のステップＳ１０６で算出された主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭ’がそのまま採用される。

また上述した実施形態では、捕集率ＣＥが算出され、捕集率ＣＥと判定閾値ＣＥＴＨとを比較することにより故障診断が行われるが、副ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＳまたは温度上昇量ＤＴＤＰＦＳと、対応する判定閾値とを比較することにより、故障診断を行うようにしてもよい。

［第２の実施形態］
図５は、本発明の第２の実施形態にかかる排気浄化装置を備えた内燃機関及びその制御装置の構成を示す図である。本実施形態では、主ＤＰＦ１４と副ＤＰＦ１５が、それぞれコンテナ１３ａ及び１３ｂに収容され、副ＤＰＦ１５の上流側と下流側に、圧力センサ２３及び２４が設けられている。圧力センサ２３，２４の検出信号は、ＥＣＵ２０に供給される。これ以外は、図１に示す第１の実施形態と同一である。

図６は、本実施形態における故障診断の手順を示すフローチャートである。ステップＳ２０１では、図２のステップＳ１０１と同様に主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭを算出する。ステップＳ２０２では、２つの圧力センサ２３，２４により副ＤＰＦ１５の上流側圧力と下流側圧力との差圧ＤＰＤＰＦＳを計測し、次いで差圧ＤＰＤＰＦＳに応じて、副ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＳを算出する（ステップＳ２０３）。

ステップＳ２０４では、下記式（２）に、主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭ及び副ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＳを適用し、主ＤＰＦ１４によるパティキュレートの捕集率ＣＥを算出する。式（２）は、式（１）のＧＤＰＦＭＦをＧＤＰＦＭに変えたものである。
ＣＥ＝ＧＤＰＦＭ／（ＧＤＰＦＭ＋ＧＤＰＦＳ） （２）

ステップＳ２０５〜Ｓ２０７では、図２のステップＳ１０９〜Ｓ１１１と同一の処理が行われる。
本実施形態では、副ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＳが、差圧ＤＰＤＰＦＳに応じて算出されるので、主ＤＰＦ１４の再生制御中であるか否かに拘わらず、故障診断を実行することができる。

（変形例）
本実施形態のように、主ＤＰＦ１４と副ＤＰＦ１５とを別体に構成した場合においても、第１の実施形態と同様に主ＤＰＦ１４及び副ＤＰＦ１５に、それぞれ温度センサを設け、温度上昇量に応じて主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭ及び副ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＳを算出するようにしてよい。

［第３の実施形態］
図７は、本発明の第３の実施形態にかかる排気浄化装置を備えた内燃機関及びその制御装置の構成を示す図である。本実施形態では、第２の実施形態と同様に主ＤＰＦ１４と副ＤＰＦ１５が、それぞれコンテナ１３ａ及び１３ｂに収容されている。第２の実施形態における圧力センサ２３及び２４に代えて、副ＤＰＦ１５の上流側圧力と下流側圧力との差圧ＤＰＤＰＦＳを検出する差圧センサ２５が設けられている。差圧センサ２５の検出信号は、ＥＣＵ２０に供給される。この点以外は、図１に示す第１の実施形態と同一である。

上述した第１の実施形態では、主ＤＰＦ１４及び副ＤＰＦ１５におけるアッシュ（主としてエンジンオイルに含まれる金属性清浄剤の金属成分（Ｍｇ、Ｃａなど）と燃料中の硫黄成分が酸化されて生成されるもの）の堆積量を考慮せずに、パティキュレート堆積量（主ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＭ，副ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＳ）に基づいて故障診断を行っている。また第２の実施形態では、副ＤＰＦ堆積量ＧＤＰＦＳは、差圧ＤＰＤＰＦＳに基づいて算出されるので、実際にはアッシュ堆積量を含むが、アッシュ堆積量はパティキュレート堆積量に比較すると非常に少量であるため、第１の実施形態と同様にパティキュレート堆積量として取り扱っている。

本実施形態では主ＤＰＦ１４のパティキュレート堆積量ＧＤＰＦＭと、アッシュ堆積量ＧＡＳＨＭとの和を、主ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＭとして算出するとともに、副ＤＰＦ１５のパティキュレート堆積量とアッシュ堆積量の和を、副ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＳとして算出し、アッシュ堆積量を考慮した故障診断を行う。なお、主ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＭは、エンジン１におけるパティキュレート生成量及びアッシュ生成量の合計に相当する。

図８は、本実施形態における故障診断で参照される主ＤＰＦ１４及び副ＤＰＦ１５のパティキュレート及びアッシュの堆積量を算出（推定）する処理のフローチャートである。この処理は、ＥＣＵ２０のＣＰＵで所定時間毎に実行される。

図８のステップＳ３０１では、エンジン１の運転状態に応じてパティキュレート堆積量ＧＤＰＦＭを算出するとともにアッシュ堆積量ＧＡＳＨＭを算出し、パティキュレート堆積量ＧＤＰＦＭとアッシュ堆積量ＧＡＳＨＭを加算することにより、主ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＭを算出する。

パティキュレート堆積量ＧＤＰＦＭは、具体的にはエンジン回転数ＮＥ及び燃料噴射量ＱＩＮＪに応じて算出される基本堆積量を、冷却水温ＴＷ、吸気温ＴＡ、大気圧ＰＡ、吸入空気流量ＧＡ、排気温度ＴＥに応じて補正することにより、瞬時堆積量ＧＤＰＦＭＴを算出し、瞬時堆積量ＧＤＰＦＭＴを積算することにより算出される。なお燃料噴射量ＱＩＮＪは、エンジン負荷を示すパラメータであり、アクセルペダル踏み込み量ＡＰに応じて算出される。

またアッシュ堆積量ＧＡＳＨＭは、エンジン１におけるエンジンオイルの消費量にほぼ比例することに着目して以下のように求められる。すなわち基本アッシュ堆積量ＧＡＳＨＭＢが、エンジン回転数ＮＥ及び燃料噴射量ＱＩＮＪに応じて算出され、基本アッシュ堆積量ＧＡＳＨＭＢを冷却水温ＴＷに応じて補正することにより、瞬時アッシュ堆積量ＧＡＳＨＭＴが算出される。そして、瞬時アッシュ堆積量ＧＡＳＨＭＴを積算することにより、アッシュ堆積量ＧＡＳＨＭが算出される。

また再生処理を行い、堆積したパティキュレートを全て燃焼させたときは、パティキュレートキュレート堆積量ＧＤＰＦＭを「０」にリセットし、堆積したパティキュレートの一部を燃焼させたときは、その再生度合に応じた量だけ、パティキュレート堆積量ＧＤＰＦＭを減少させる。

ステップＳ３０２では、差圧センサ２５により差圧ＤＰＤＰＦＳを計測し、ステップＳ３０３では、下記式（３）により、排気体積流量ＱＶＥを算出する。
ＱＶＥ＝ＧＥ×Ｒ×ＴＥＡ／ＰＥ （３）
ここでＧＥは排気質量流量であり、燃料噴射量ＱＩＮＪをエンジン回転数ＮＥに応じて単位時間当たりの燃料噴射量ＱＩＮＪＳに変換し、吸入空気流量ＧＡと、燃料噴射量ＱＩＮＪＳとを加算することにより算出される。またＲはガス定数であり、ＴＥＡは、検出される排気温度ＴＥを絶対温度に変換したものであり、ＰＥは副ＤＰＦ１５の上流側における排気圧である。本実施形態では、排気圧ＰＥは、大気圧ＰＡに、差圧センサ２５により検出される差圧ＤＰＤＰＦＳとを加算することにより算出される。

ステップＳ３０４では、差圧ＤＰＤＰＦＳ及び排気体積流量ＱＶＥに応じて、ＧＤＰＦＴＳマップ（図示せず）を検索し、副ＤＰＦ１５の全堆積量、すなわち副ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＳを算出する。副ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＳは、副ＤＰＦ１５に堆積したパティキュレート量とアッシュ量の合計に相当する。ＧＤＰＦＴＳマップは、排気体積流量ＱＶＥが減少するほど、また差圧ＤＰＤＰＦＳが増加するほど、副ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＳが増加するように設定されている。

図８の処理を所定時間毎に繰り返すことにより、主ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＭ及び副ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＳが算出される。

図９は、図８に処理により算出される主ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＭ及び副ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＳを用いて、主ＤＰＦ１４の故障診断を行う手順を示すフローチャートである。この処理は、ＥＣＵ２０のＣＰＵで実行される。
ステップＳ４０１では、故障診断の実行条件が成立しているか否かを判別する。具体的には、検出されるエンジン回転数ＮＥ、吸気温ＴＡ、エンジン冷却水温ＴＷ、吸気圧力ＰＢ、大気圧ＰＡ、燃料噴射量ＱＩＮＪ等が、所定範囲内にあるとき、診断実行条件が成立する。ステップＳ４０１の答が否定（ＮＯ）であるときは、直ちに本処理を終了する。

診断実行条件が成立しているときは、副ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＳが所定正常値ＧＮＲＭ（例えば「０」に近い小さい値に設定される）より大きいか否かを判別する（ステップＳ４０２）。この答が否定（ＮＯ）であるときは、副ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＳはほぼ「０」であるので、主ＤＰＦ１４は正常と判定する（ステップＳ４１４）。一方、ＧＤＰＦＴＳ＞ＧＮＲＭであるときは、主ＤＰＦ１４が故障している可能性があると判定し、ステップＳ４０３に進む。

ステップＳ４０３では、ステップＳ４０２の答が肯定（ＹＥＳ）となった直後の主ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＭを、主ＤＰＦ全堆積量記憶値ＧＤＰＦＴＭＭとして記憶するとともに、副ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＳを副ＤＰＦ全堆積量記憶値ＧＤＰＦＴＳＭとして記憶する。ステップＳ４０４では、アップカウントタイマＴＭＲをスタートさせる。

ステップＳ４０５では、排気体積流量ＱＶＥに応じて、図１０に示すＤＰＤＰＦＳＮテーブルを検索し、正常時差圧ＤＰＤＰＦＳＮを算出する。正常時差圧ＤＰＤＰＦＳＮは、副ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＳが「０」の状態における差圧ＤＰＤＰＦＳに相当するものである。

ステップＳ４０６では、下記式（４）に検出した差圧ＤＰＤＰＦＳ及び正常時差圧ＤＰＤＰＦＳＮを適用して、差分値ＤＤＰを算出するとともに、差分値ＤＤＰの積算値ＩＤＤＰを下記式（５）により算出する。
ＤＤＰ＝ＤＰＤＰＦＳ−ＤＰＦＰＦＳＮ （４）
ＩＤＤＰ＝ＩＤＤＰ＋ＤＤＰ （５）
ここで式（５）の右辺のＩＤＤＰは、前回算出値である。

主ＤＰＦ１４が故障してパティキュレートが漏れているときは、副ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＳが「０」より大きくなり、図１０に破線で示すように、差圧ＤＰＤＰＦＳが正常時差圧ＤＰＤＰＦＳＮより高くなる。そこで、本実施形態では、検出される差圧ＤＰＤＰＦＳと正常時差圧ＤＰＤＰＦＳＮとの差分値ＤＤＰに基づいて故障判定を行うようにしている。

ステップＳ４０８では、積算値ＩＤＤＰが判定基準値ＩＤＴＨより大きいか否かを判別し、この答が否定（ＮＯ）であるときは、タイマＴＭＲの値が所定診断時間Ｔｄｐｆ（例えば２０分）を超えたか否かを判別する（ステップＳ４０７）。この答が否定（ＮＯ）であるときは、前記ステップＳ４０５に戻る。その後、ステップＳ４０８の答が肯定（ＹＥＳ）となることなく、タイマＴＭＲの値が所定診断時間Ｔｄｐｆを超えると、前記ステップＳ４１４に進み、主ＤＰＦ１４は正常と判定する。

タイマＴＭＲの値が所定診断時間Ｔｄｐｆに達する前に、ステップＳ４０８で積算値ＩＤＤＰが判定基準値ＩＤＴＨを超えると（図１１，時刻ｔＦＳ参照）、ステップＳ４０９に進み、その時点の主ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＭから主ＤＰＦ全堆積量記憶値ＧＤＰＦＴＭＭを減算することにより、主ＤＰＦ堆積量変化量ＤＧＤＰＦＴＭを算出する。ステップＳ４１０では、その時点の副ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＳから副ＤＰＦ全堆積量記憶値ＧＤＰＦＴＳＭを減算することにより、副ＤＰＦ堆積量変化量ＤＧＤＰＦＴＳを算出する。

ステップＳ４１１では、主ＤＰＦ堆積量変化量ＤＧＤＰＦＴＭ及び副ＤＰＦ堆積量変化量ＤＧＤＰＦＴＳを下記式（６）に適用し、主ＤＰＦ１４の捕集率ＣＥを算出する。
ＣＥ＝（ＤＧＤＰＦＴＭ−ＤＧＤＰＦＴＳ）／ＤＧＤＰＦＴＭ （６）

上述したように主ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＭは、実際にはパティキュレート生成量とアッシュ生成量の合計（以下「総生成量」という）であるので、主ＤＰＦ堆積量変化量ＤＧＤＰＦＴＭは、主ＤＰＦ１４からパティキュレートが漏れだした時点から積算値ＩＤＤＰが判定閾値ＩＤＴＨを超える時点まで期間（以下「判定期間ＴＤＥＴ」という）中の総生成量に相当する。一方、副ＤＰＦＴ堆積量変化量ＤＧＤＰＦＴＳは、判定期間ＴＤＥＴ中に副ＤＰＦ１５に堆積したパティキュレートとアッシュの量の合計に相当するので、式（６）の分子が、判定期間ＴＤＥＴ中に主ＤＰＦ１４に堆積したパティキュレートとアッシュの量の合計に相当する。したがって、式（６）により、主ＤＰＦ１４の捕集率ＣＥを算出することができる。

ステップＳ４１２では、捕集率ＣＥが判定閾値ＣＥＴＨ以下であるか否かを判別する。その結果、捕集率ＣＥが判定閾値ＣＥＴＨ以下であるときは、主ＤＰＦ１４は故障している、すなわちひび割れ又は孔あきによりフィルタ機能が低下していると判定し（ステップＳ４１３）、捕集率ＣＥが判定閾値ＣＥＴＨより大きいときは、主ＤＰＦ１４は正常と判定する（ステップＳ４１４）。

以上のように本実施形態では、副ＤＰＦ１５の上流側圧力と下流側圧力との差圧ＤＰＤＰＦＳに基づいて、副ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＳが算出され、副ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＳに基づいて主ＤＰＦ１４の故障診断が行われるので、主ＤＰＦ１４の再生処理を実行していないときでも、故障診断を行うことができる。

また式（６）により、堆積量の変化量ＤＧＤＰＦＴＭ，ＤＧＤＰＧＴＳを用いて捕集率ＣＥを算出するようにしたので、全堆積量ＧＤＰＦＴＭ，ＧＤＰＦＴＳを用いて捕集率ＣＥを算出するより、正確な捕集率を得ることができる。この点を図１２を参照して説明する。

図１２（ａ）は、主ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＭ（すなわち総生成量）の推移を示し、同図（ｂ）は、副ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＳの推移を示す。図示例では、時刻ｔ０から主ＤＰＦ１４の漏れが始まり、その後徐々に副ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＳが増加する。

時刻ｔ１が図９のステップＳ４０２の答が肯定（ＹＥＳ）となった時点に対応し、時刻ｔ２がステップＳ４０８の答が肯定（ＹＥＳ）となった時点に対応するとすると、全堆積量を用いた捕集率ＣＥ１は、下記式（７）で与えられ、全堆積量の変化量を用いた捕集率ＣＥ２は、下記式（８）で与えられる。
ＣＥ１＝（Ａ２−Ｂ２）／Ａ２ （７）
ＣＥ２＝｛（Ａ２−Ａ１）−（Ｂ２−Ｂ１）｝／（Ａ２−Ａ１） （８）

捕集率ＣＥ１は、主ＤＰＦ１４の漏れが始まる前の全堆積量Ａ０の影響を受けるのに対し、捕集率ＣＥ２は、全堆積量Ａ０の影響を受けないため、より正確な捕集率となる。
また本実施形態では、正常値と測定値の差分値の積算値を判定基準値と比較し、当該積算値が判定基準値を超える場合に、ＤＰＦの故障判定が行われる。従って、排気脈動の影響による測定差圧値の正常値からの振れを積算してもほぼ０となるため、排気脈動による差圧値の変動をＤＰＦ故障と誤判定してしまうことを防止できる。

（変形例）
上述した図８のステップＳ３０１では、エンジン回転数ＮＥ及び燃料噴射量ＱＩＮＪ等のエンジン運転状態に応じて主ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＭ（総生成量）を算出するようにしたが、主ＤＰＦ１４の上流側圧力と下流側圧力の差圧ＤＰＤＰＦＭを検出する差圧センサを設け、図８のステップＳ３０２〜３０４と同様の手法で、主ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＭａ（主ＤＰＦ１４に漏れがないときは、主ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＭと一致するが、漏れがあるときは、主ＤＰＦ全堆積量ＧＤＰＦＴＭより小さくなる）を算出するようにしてもよい。その場合には、捕集率ＣＥは下記式（９）により算出される。
ＣＥ＝ＤＧＤＰＦＴＭａ／（ＤＧＤＰＦＴＭａ＋ＤＧＤＰＦＴＳ） （９）

また、排気脈動の影響を排除するために、検出される差圧ＤＰＤＰＦＳを積算処理したもの、あるいは検出される差圧ＤＰＤＰＦＳをなまし処理したものを故障診断に使用してもよい。また、検出される差圧ＤＰＤＰＦＳに対して排気脈動の周波数成分を除去するフィルタ処理を行ったものを故障診断に使用してもよい。

また、検出される差圧ＤＰＤＰＦＳと対応する判定閾値ＤＰＤＰＦＳＴＨとを比較し、差圧ＤＰＤＰＦＳが判定閾値ＤＰＤＰＦＳＴＨより大きくなったとき、主ＤＰＦ１４が故障したと判定するようにしてもよい。

また第１の実施形態において、エンジン運転状態（エンジン回転数ＮＥ、燃料噴射量ＱＩＮＪなど）に応じて、パティキュレート堆積量（パティキュレート生成量）ＧＤＰＦＭを算出し（ただし、再生処理を行ったときは、パティキュレート堆積量ＧＤＰＦＭを減少方向に更新する）、下記式（１０）により、捕集率ＣＥを算出するようにしてもよい。
ＣＥ＝（ＧＤＰＦＭ−ＧＤＰＦＳ）／ＧＤＰＦＭ （１０）

なお本発明の排気浄化装置は、クランク軸を鉛直方向とした船外機などのような船舶推進機用エンジンなどにも適用が可能である。

本発明の第１の実施形態にかかる排気浄化装置を備えた内燃機関及びその制御装置の構成を示す図である。 故障診断の手順を示すフローチャートである。 パティキュレートの堆積量（ＧＤＰＦＳ）と、温度上昇量（ＤＴＤＰＦＳ）との関係を示す図である。 図２に示す処理の変形例のフローチャートである。 本発明の第２の実施形態にかかる排気浄化装置を備えた内燃機関及びその制御装置の構成を示す図である。 第２の実施形態における故障診断の手順を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施形態にかかる排気浄化装置を備えた内燃機関及びその制御装置の構成を示す図である。 ＤＰＦに堆積したパティキュレートとアッシュの量を算出する処理のフローチャートである。 故障診断の手順を示すフローチャートである。 図９の処理で参照されるテーブルを示す図である。 検出される差圧（ＤＰＤＰＦＳ）と正常値（ＤＰＤＰＦＳＮ）の差分値（ＤＤＰ）の積算値（ＩＤＤＰ）の推移を示す図である。 第３の実施形態に示した捕集率算出手法の利点を説明するための図である。

符号の説明

１ 内燃機関
４ 排気管
１４ 主ＤＰＦ（フィルタ手段）
１５ 副ＤＰＦ（故障検知用フィルタ手段）
２０ 電子制御ユニット（捕集状態検出手段、フィルタ診断手段）
２１，２２ 温度センサ（捕集状態検出手段）
２３，２４ 圧力センサ
３５ 差圧センサ

Claims (2)

1. 内燃機関の排気中のパティキュレートを捕集するフィルタ手段を備えた内燃機関の排気浄化装置において、
   前記フィルタ手段の下流側に設けられる故障検知用フィルタ手段と、
   前記故障検知用フィルタ手段の捕集状態を検出する捕集状態検出手段と、
   該捕集状態検出手段の検出結果に基づいて、前記フィルタ手段のフィルタ機能を診断するフィルタ診断手段とを備え、
   前記捕集状態検出手段は、前記故障検知用フィルタ手段の温度を検出する温度センサを備え、前記フィルタ手段に捕集されたパティキュレートを焼却するフィルタ再生処理の際に、前記温度センサによる検出温度に基づいて、前記故障検知用フィルタ手段におけるパティキュレートの捕集状態を検出することを特徴とする内燃機関の排気浄化装置。
2. 前記捕集状態検出手段は、前記フィルタ手段の捕集状態も検出し、前記フィルタ診断手段は、前記フィルタ手段及び前記故障検知用フィルタ手段のそれぞれの捕集状態に基づいて、前記フィルタ手段の捕集率を求めることを特徴とする請求項１に記載の内燃機関の排気浄化装置。

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