(57)【要約】【課題】本発明は、パティキュレートフィルタの故障診断をより高い精度で行なうことを課題とする。【解決手段】パティキュレートフィルタより下流側に設けられたＰＭセンサの検出値と推定センサＰＭ堆積量とを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別する（Ｓ１１２〜Ｓ１１５）。このとき、パティキュレートフィルタの正常時と故障時とでの流出ＰＭ量の差が大きい時の流出ＰＭ量のみを積算した積算値に基づいて推定された有意推定センサＰＭ堆積量の推定センサＰＭ堆積量に対する比率が基準比率以上であることをパティキュレートフィルタの故障の有無の判別の実行条件とする（Ｓ１１１）。【選択図】図７
2011179467.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関の排気通路に設けられ排気中の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診断装置であって、
前記パティキュレートフィルタよりも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の量を検出するＰＭセンサと、
前記パティキュレートフィルタが所定の状態であると仮定したときの前記パティキュレートフィルタからの粒子状物質の流出量である流出ＰＭ量を推定する流出ＰＭ量推定手段と、
前記流出ＰＭ量推定手段によって推定された流出ＰＭ量を積算し、その積算値に基づいて前記ＰＭセンサに堆積した粒子状物質の量を推定するセンサＰＭ堆積量推定手段と、
前記ＰＭセンサの検出値と前記センサＰＭ堆積量推定手段の推定値である推定センサＰＭ堆積量とを比較することで前記パティキュレートフィルタの故障の有無を判別する判別手段と、を備えたパティキュレートフィルタの故障診断装置において、
前記パティキュレートフィルタの正常時と故障時とでの流出ＰＭ量の差が所定量以上となる有意条件が成立した時に前記流出ＰＭ量推定手段によって推定された流出ＰＭ量を積算し、その積算値に基づいて前記ＰＭセンサに堆積した粒子状物質の量を推定する有意センサＰＭ堆積量推定手段をさらに備え、
前記推定センサＰＭ堆積量に対する前記有意センサＰＭ堆積量推定手段の推定値である有意推定センサＰＭ堆積量の比率が基準比率以上であることを、前記判別手段による前記パティキュレートフィルタの故障の有無の判別の実行条件とすることを特徴とするパティキュレートフィルタの故障診断装置。
【請求項２】
内燃機関の排気通路に設けられ排気中の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診断装置であって、
前記パティキュレートフィルタよりも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の量を検出するＰＭセンサと、
前記パティキュレートフィルタが所定の状態であると仮定したときの前記パティキュレートフィルタからの粒子状物質の流出量である流出ＰＭ量を推定する流出ＰＭ量推定手段と、
前記流出ＰＭ量推定手段によって推定された流出ＰＭ量を積算し、その積算値に基づいて前記ＰＭセンサに堆積した粒子状物質の量を推定するセンサＰＭ堆積量推定手段と、
前記ＰＭセンサの検出値と前記センサＰＭ堆積量推定手段の推定値である推定センサＰＭ堆積量とを比較することで前記パティキュレートフィルタの故障の有無を判別する判別手段と、を備えたパティキュレートフィルタの故障診断装置において、
前記パティキュレートフィルタの正常時と故障時とでの流出ＰＭ量の差が所定量以上となる有意条件が成立した時に前記流出ＰＭ量推定手段によって推定された流出ＰＭ量を積算し、その積算値に基づいて前記ＰＭセンサに堆積した粒子状物質の量を推定する有意センサＰＭ堆積量推定手段をさらに備え、
前記推定センサＰＭ堆積量と前記有意センサＰＭ堆積量推定手段の推定値である有意推定センサＰＭ堆積量との差が基準量以下であることを、前記判別手段による前記パティキュレートフィルタの故障の有無の判別の実行条件とすることを特徴とするパティキュレートフィルタの故障診断装置。
【請求項３】
前記推定センサＰＭ堆積量が所定の故障診断実行量に達した時に前記実行条件が成立していた場合に、前記判別手段による前記パティキュレートフィルタの故障の有無の判別を実行するものであって、
前記故障診断実行量が、前記パティキュレートフィルタが正常な状態であっても故障状態であっても、前記推定センサＰＭ堆積量が該故障診断実行量に達した時の前記ＰＭセンサにおける実際の粒子状物質の堆積量は所定の高精度検出範囲内となる値に設定されてい
ることを特徴とする請求項１又は２に記載のパティキュレートフィルタの故障診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
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を捕集するパティキュレートフィルタの故障診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、内燃機関の排気通路に、排気浄化装置として、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を設ける技術が知
られている。パティキュレートフィルタにおいては、溶損・破損等の故障が発生する場合がある。このようなパティキュレートフィルタの故障が発生すると、該パティキュレートフィルタに捕集されずに、その下流側の排気通路に流出するＰＭの量（以下、単位時間当たりにパティキュレートフィルタから流出するＰＭの量を流出ＰＭ量と称する）が増加する。
【０００３】
特許文献１には、排気中のＰＭ量を検出するパティキュレート量検出センサをパティキュレートフィルタの下流側の排気通路に設ける技術が開示されている。また、この特許文献１には、パティキュレート量検出センサによって検出されるＰＭ量に基づいてパティキュレートフィルタの故障を判定するとともに、パティキュレートフィルタの捕集効率が所定値よりも低下する条件においてはパティキュレートフィルタの故障判定を禁止する技術が開示されている。
【０００４】
特許文献２には、電極に堆積するＰＭ量を検出するＰＭセンサをパティキュレートフィルタの上流側の排気通路に設ける技術が開示されている。また、この特許文献２には、ＰＭセンサを加熱昇温させて、堆積したＰＭを燃焼除去する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−３１５２７５号公報
【特許文献２】特開２００８−１９０５０２号公報
【特許文献３】特開２００５−３２５８１２号公報
【特許文献４】特開２００８−１９０４７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記のようにパティキュレートフィルタの故障が発生すると流出ＰＭ量が増加する。そのため、流出ＰＭ量に基づいてパティキュレートフィルタの故障診断を行なうことができる。しかしながら、内燃機関の機関負荷が低負荷の場合等、内燃機関の運転状態によっては、パティキュレートフィルタの正常時と故障時とでの流出ＰＭ量の差が非常に小さい場合がある。このような場合の流出ＰＭ量に基づいてパティキュレートフィルタの故障診断を行なうと誤った診断を行なう虞がある。
【０００７】
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであって、パティキュレートフィルタの故障診断をより高い精度で行なうことが可能な技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明では、パティキュレートフィルタよりも下流側の排気通路に、自身に堆積したＰＭ量を検出するＰＭセンサが設けられている。また、流出ＰＭ量の推定値を積算した積算値に基づいてＰＭセンサにおけるＰＭ堆積量を推定する（以下、このように推定されたＰ
ＭセンサにおけるＰＭ堆積量を推定センサＰＭ堆積量と称する）。そして、ＰＭセンサの検出値と推定センサＰＭ堆積量とを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別する。このとき、さらに、パティキュレートフィルタの正常時と故障時とでの流出ＰＭ量の差が大きい時の流出ＰＭ量のみを積算した積算値に基づいてＰＭセンサにおけるＰＭ堆積量を推定する（以下、このように推定されたＰＭセンサにおけるＰＭ堆積量を有意推定センサＰＭ堆積量と称する）。そして、推定センサＰＭ堆積量に対する有意推定センサＰＭ堆積量の比率が基準比率以上であること、又は、推定センサＰＭ堆積量と有意推定センサＰＭ堆積量との差が基準量以下であることをパティキュレートフィルタの故障の有無の判別の実行条件とする。
【０００９】
より詳しくは、第一の発明に係るパティキュレートフィルタの故障診断装置は、
内燃機関の排気通路に設けられ排気中の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診断装置であって、
前記パティキュレートフィルタよりも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の量を検出するＰＭセンサと、
前記パティキュレートフィルタが所定の状態であると仮定したときの前記パティキュレートフィルタからの粒子状物質の流出量である流出ＰＭ量を推定する流出ＰＭ量推定手段と、
前記流出ＰＭ量推定手段によって推定された流出ＰＭ量を積算し、その積算値に基づいて前記ＰＭセンサに堆積した粒子状物質の量を推定するセンサＰＭ堆積量推定手段と、
前記ＰＭセンサの検出値と前記センサＰＭ堆積量推定手段の推定値である推定センサＰＭ堆積量とを比較することで前記パティキュレートフィルタの故障の有無を判別する判別手段と、を備えたパティキュレートフィルタの故障診断装置において、
前記パティキュレートフィルタの正常時と故障時とでの流出ＰＭ量の差が所定量以上となる有意条件が成立した時に前記流出ＰＭ量推定手段によって推定された流出ＰＭ量を積算し、その積算値に基づいて前記ＰＭセンサに堆積した粒子状物質の量を推定する有意センサＰＭ堆積量推定手段をさらに備え、
前記推定センサＰＭ堆積量に対する前記有意センサＰＭ堆積量推定手段の推定値である有意推定センサＰＭ堆積量の比率が基準比率以上であることを、前記判別手段による前記パティキュレートフィルタの故障の有無の判別の実行条件とすることを特徴とする。
【００１０】
有意条件が成立した時はパティキュレートフィルタの正常時と故障時とでの流出ＰＭ量の差が大きい。そのため、有意推定センサＰＭ堆積量は、パティキュレートフィルタの正常時と故障時とで、その差が大きくなる。
【００１１】
尚、有意条件成立の閾値である所定量とは、パティキュレートフィルタの故障の有無を高精度で判別することが可能となる閾値である。本発明では、例えば、流出ＰＭ量推定手段によって推定された流出ＰＭ量、或いは内燃機関の機関負荷が所定の閾値以上のときに、有意条件が成立したと判断することができる。
【００１２】
本発明においては、推定センサＰＭ堆積量に対する有意推定センサＰＭ堆積量の比率が高いときに、判別手段によるパティキュレートフィルタの故障の有無の判別が実行される。これにより、パティキュレートフィルタの故障診断をより高い精度で行なうことができる。
【００１３】
第二の発明に係るパティキュレートフィルタの故障診断装置は、
内燃機関の排気通路に設けられ排気中の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診断装置であって、
前記パティキュレートフィルタよりも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の量を検出するＰＭセンサと、
前記パティキュレートフィルタが所定の状態であると仮定したときの前記パティキュレートフィルタからの粒子状物質の流出量である流出ＰＭ量を推定する流出ＰＭ量推定手段と、
前記流出ＰＭ量推定手段によって推定された流出ＰＭ量を積算し、その積算値に基づいて前記ＰＭセンサに堆積した粒子状物質の量を推定するセンサＰＭ堆積量推定手段と、
前記ＰＭセンサの検出値と前記センサＰＭ堆積量推定手段の推定値である推定センサＰＭ堆積量とを比較することで前記パティキュレートフィルタの故障の有無を判別する判別手段と、を備えたパティキュレートフィルタの故障診断装置において、
前記パティキュレートフィルタの正常時と故障時とでの流出ＰＭ量の差が所定量以上となる有意条件が成立した時に前記流出ＰＭ量推定手段によって推定された流出ＰＭ量を積算し、その積算値に基づいて前記ＰＭセンサに堆積した粒子状物質の量を推定する有意センサＰＭ堆積量推定手段をさらに備え、
前記推定センサＰＭ堆積量と前記有意センサＰＭ堆積量推定手段の推定値である有意推定センサＰＭ堆積量との差が基準量以下であることを、前記判別手段による前記パティキュレートフィルタの故障の有無の判別の実行条件とすることを特徴とする。
【００１４】
本発明によれば、推定センサＰＭ堆積量と有意推定センサＰＭ堆積量との差が小さいときに、判別手段によるパティキュレートフィルタの故障の有無の判別が実行される。これにより、パティキュレートフィルタの故障診断をより高い精度で行なうことができる。
【００１５】
第一及び第二の発明に係るパティキュレートフィルタの故障診断装置は、推定センサＰＭ堆積量が所定の故障診断実行量に達した時に上記の実行条件が成立していた場合に、判別手段によるパティキュレートフィルタの故障の有無の判別を実行するものであってもよい。また、このときの故障診断実行量は、パティキュレートフィルタが正常な状態であっても故障状態であっても、推定センサＰＭ堆積量が該故障診断実行量に達した時のＰＭセンサにおける実際のＰＭ堆積量が所定の高精度検出範囲内となる値に設定されてもよい。
【００１６】
ＰＭセンサにおけるＰＭ堆積量がある程度より少ない場合及びある程度より多い場合は、該ＰＭセンサによるＰＭ堆積量の検出精度が低下する。ここで、高精度検出範囲とは、ＰＭセンサの検出精度を高い精度に維持することが可能なＰＭ堆積量の下限値以上上限値以下の範囲である。また、故障状態とは、パティキュレートフィルタの劣化度合いが許容範囲を超えている状態、即ちパティキュレートフィルタのＰＭ捕集能力が許容範囲を超えて低下している状態のことである。
【００１７】
故障診断実行量を上記のような値に設定することで、ＰＭセンサの検出精度が高い状態で、パティキュレートフィルタの故障診断を実行することができる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、パティキュレートフィルタの故障診断をより高い精度で行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】実施例に係る内燃機関の排気系の概略構成を示す図である。
【図２】実施例に係るＰＭセンサの概略構成を示す図である。
【図３】ＰＭセンサにおけるＰＭ堆積量、ＰＭセンサの電極間の電気抵抗及びＰＭセンサの出力値の関係を示すグラフである。
【図４】下流側ＰＭセンサの出力値及び推定センサＰＭ堆積量の推移を示す図である。
【図５】有意条件の成立の有無と、推定センサＰＭ堆積量及び有意推定センサＰＭ堆積量の推移との関係を示す図である。
【図６】下流側ＰＭセンサにおけるＰＭ堆積量と下流側ＰＭセンサの電極間における電気抵抗との関係を示すグラフである。
【図７】実施例に係るパティキュレートフィルタの故障診断フローを示すフローチャートである。
【図８】実施例の変形例に係るパティキュレートフィルタの故障診断フローを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
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。
【００２１】
＜実施例＞
本発明の実施例について図１〜８に基づいて説明する。
【００２２】
（内燃機関の排気系の概略構成）
図１は、本実施例に係る内燃機関の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には排気通路２が接続されている。
【００２３】
排気通路２には、排気中のＰＭを捕集するパティキュレートフィルタ３が設けられている。排気通路２におけるパティキュレートフィルタ３より上流側には前段触媒として酸化触媒４が設けられている。
【００２４】
酸化触媒４より下流側且つパティキュレートフィルタ３よりも上流側の排気通路２には上流側ＰＭセンサ５が設けられており、パティキュレートフィルタ３よりも下流側の排気通路２には下流側ＰＭセンサ６及び排気の温度を検出する温度センサ１３が設けられている。各ＰＭセンサ５，６は、自身におけるＰＭ堆積量に対応する電気信号を出力するセンサである。
【００２５】
図２は、ＰＭセンサ５，６の概略構成を示す図である。図２に示すように、ＰＭセンサ５，６は一対の電極９ａ，９ｂを備えている。図３は、ＰＭセンサ５，６におけるＰＭ堆積量、ＰＭセンサ５，６の電極９ａ，９ｂ間の電気抵抗及びＰＭセンサ５，６の出力値の関係を示すグラフである。図３において、横軸はＰＭセンサ５，６におけるＰＭ堆積量を表しており、下段縦軸はＰＭセンサ５，６の電極９ａ，９ｂ間の電気抵抗を表しており、上段縦軸はＰＭセンサ５，６の出力値を表している。
【００２６】
ＰＭセンサ５，６には排気中のＰＭが付着し堆積する。ＰＭセンサ５，６におけるＰＭ堆積量が増加するにつれて、電極９ａ，９ｂ間の電気抵抗が低下する。この電極９ａ，９ｂ間の電気抵抗が低下するにつれて、ＰＭセンサ５，６の出力値は増加する。
【００２７】
また、各ＰＭセンサ５，６には、電気ヒータ７，８が設けられている。該電気ヒータ７，８によってＰＭセンサ５，６を加熱することで、該ＰＭセンサ５，６に堆積したＰＭを酸化させて除去することができる。尚、本実施例においては、下流側ＰＭセンサ６が、本発明に係るＰＭセンサに相当する。
【００２８】
内燃機関１には電子制御ユニット（ＥＣＵ）１０が併設されている。該ＥＣＵ１０は内燃機関１の運転状態等を制御するユニットである。ＥＣＵ１０には、ＰＭセンサ５，６及び温度センサ１３の他、エアフローメータ（図示略）、クランクポジションセンサ１１及びアクセル開度センサ１２が電気的に接続されている。クランクポジションセンサ１１は内燃機関１のクランク角を検出する。アクセル開度センサ１２は内燃機関１を搭載した車
両のアクセル開度を検出する。各センサの出力信号がＥＣＵ１０に入力される。ＥＣＵ１０は、温度センサ１３の検出値に基づいてパティキュレートフィルタ３の温度を導出する。また、ＥＣＵ１０は、クランクポジションセンサ１１の検出値に基づいて内燃機関１の機関回転速度を導出し、アクセル開度センサ１２の検出値に基づいて内燃機関１の機関負荷を導出する。
【００２９】
また、ＥＣＵ１０には、電気ヒータ７，８が電気的に接続されている。ＥＣＵ１０によってこれらが制御される。
【００３０】
（パティキュレートフィルタの故障診断）
次に、本実施例に係るパティキュレートフィルタの故障診断方法について図４，５に基づいて説明する。本実施例では、パティキュレートフィルタ３が正常な状態であると仮定したときの流出ＰＭ量を推定するとともに、該流出ＰＭ量を積算した積算値に基づいて下流側ＰＭセンサ６におけるＰＭ堆積量を推定する。以下、このように推定された下流側ＰＭセンサ６におけるＰＭ堆積量を推定センサＰＭ堆積量と称する。そして、下流側ＰＭセンサ６の出力値と推定センサＰＭ堆積量とを比較することで、パティキュレートフィルタ３の故障の有無を判別する。
【００３１】
図４は、下流側ＰＭセンサ６の出力値及び推定センサＰＭ堆積量の推移を示す図である。図４（ａ）は、パティキュレートフィルタ３が正常な状態の場合を示しており、図４（ｂ）は、パティキュレートフィルタ３に故障が発生した場合を示している。図４（ａ）及び（ｂ）において横軸は時間ｔを表している。また、図４（ａ）及び（ｂ）において、実線Ｌ１は、下流側ＰＭセンサ６の出力値を表しており、破線Ｌ２は、推定センサＰＭ堆積量を表している。
【００３２】
本実施例では、推定センサＰＭ堆積量が故障診断実行量Ｇｔｒｇに達した時に、パティキュレートフィルタ３の故障の有無の判別を実行する。また、推定センサＰＭ堆積量が故障診断実行量Ｇｔｒｇに達すると、電気ヒータ８を作動させることで、下流側ＰＭセンサ６に堆積したＰＭを除去する。これにより、下流側ＰＭセンサ６の出力値及び推定センサＰＭ堆積量は一旦零まで減少する。その後、下流側ＰＭセンサ６の出力値及び推定センサＰＭ堆積量が再度増加する。
【００３３】
図４（ａ）に示すように、パティキュレートフィルタ３が正常な状態のときは、下流側ＰＭセンサ６の出力値と推定センサＰＭ堆積量との差が非常に小さい。一方、パティキュレートフィルタ３に故障が発生しているときは、実際の流出ＰＭ量は正常時に比べて多くなる。そのため、図４（ｂ）に示すように、下流側ＰＭセンサ６の出力値と推定センサＰＭ堆積量との差が正常時に比べて大きくなる。従って、推定センサＰＭ堆積量が故障診断実行量Ｇｔｒｇに達した時に、下流側ＰＭセンサ６の出力値と推定センサＰＭ堆積量とを比較することでパティキュレートフィルタ３の故障の有無を判別することができる。
【００３４】
しかしながら、例えば内燃機関１の機関負荷が低負荷の時やパティキュレートフィルタ３におけるＰＭ堆積量が比較的多い時のように、元々の流出ＰＭ量がある程度より少ないときは、パティキュレートフィルタ３の正常時と故障時とでの流出ＰＭ量にほとんど差が生じない場合がある。推定センサＰＭ堆積量が故障診断実行量Ｇｔｒｇに達するまでの間において、このような状態である期間が長いと、パティキュレートフィルタ３に故障が発生していも、推定センサＰＭ堆積量が故障診断実行量Ｇｔｒｇに達した時における下流側ＰＭセンサ６の出力値と推定センサＰＭ堆積量との差が比較的小さくなる。この場合、上記のようなパティキュレートフィルタ３の故障診断を実行すると誤診断する虞がある。
【００３５】
そこで、本実施例では、推定センサＰＭ堆積量に加えて、有意条件が成立した時の流出
ＰＭ量のみを積算し、該積算値に基づいて下流側ＰＭセンサ６におけるＰＭ堆積量を推定する。以下、このように推定された下流側ＰＭセンサ６におけるＰＭ堆積量を有意推定センサＰＭ堆積量と称する。
【００３６】
ここで、有意条件とは、パティキュレートフィルタの正常時と故障時とでの流出ＰＭ量の差が所定量以上となる条件のことである。ここでの所定量とは、パティキュレートフィルタ３の故障の有無を高精度で判別することが可能となる閾値である。本実施例では、パティキュレートフィルタ３が正常な状態であると仮定したときの流出ＰＭ量の推定値が所定流出量以上のときに有意条件が成立したと判断する。尚、内燃機関１の機関負荷が所定負荷以上のときに有意条件が成立したと判断することもできる。これらのような、有意条件成立の閾値となる所定流量及び所定負荷は、実験等に基づいて予め設定することができる。
【００３７】
そして、推定センサＰＭ堆積量が故障診断実行量Ｇｔｒｇに達した時において、推定センサＰＭ堆積量に対する有意推定センサＰＭ堆積量の比率が基準比率以上であるときにのみ、下流側ＰＭセンサ６の出力値と推定センサＰＭ堆積量との比較によるパティキュレートフィルタ３の故障の有無の判別を実行する。ここで、基準比率とは、パティキュレートフィルタ３の故障の有無を高精度で判別することが可能となる閾値である。該基準比率も、実験等に基づいて予め定めることができる。
【００３８】
図５は、有意条件の成立の有無と、推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅ及び有意推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅ＿ｓｉｇの推移との関係を示す図である。図５において横軸は時間ｔを表している。また、図５において、上段は有意条件の成立の有無を表しており、中段は推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅの推移を表しており、下段は有意推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅ＿ｓｉｇの推移を表している。
【００３９】
図５に示すように、有意推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅ＿ｓｉｇは、有意条件が成立したときにのみ増加する。そのため、推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅが故障診断実行量Ｇｔｒｇに達するタイミングｔ１の時は、有意推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅ＿ｓｉｇの値は推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅの値より小さい。しかし、ｔ１の時は、推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅに対する比率が基準比率以上となっている。そこで、ｔ１の時にはパティキュレートフィルタ３の故障の有無の判別を実行する。
【００４０】
一方、ｔ１の後、下流側ＰＭセンサ６に堆積したＰＭが除去されてから（推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅ及び有意推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅ＿ｓｉｇが零となってから）、次に推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅが故障診断実行量Ｇｔｒｇに達するタイミングｔ２までの間においては、有意条件が成立していない。そのため、ｔ２の時の有意推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅ＿ｓｉｇは零である。この場合、有意推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅ＿ｓｉｇの推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅに対する比率は当然基準比率より小さい。従って、ｔ２の時にはパティキュレートフィルタ３の故障の有無の判別を実行しない。
【００４１】
（故障診断実行量の設定方法）
ここで、上記パティキュレートフィルタの故障診断方法における故障診断実行量Ｇｔｒｇの設定方法について図６に基づいて説明する。図６は、下流側ＰＭセンサ６におけるＰＭ堆積量と下流側ＰＭセンサ６の電極９ａ，９ｂ間における電気抵抗との関係を示すグラフである。図６において、横軸は下流側ＰＭセンサ６におけるＰＭ堆積量を表しており、縦軸は下流側ＰＭセンサ６の電極９ａ，９ｂ間における電気抵抗を表している。
【００４２】
図６に示すように、下流側ＰＭセンサ６におけるＰＭ堆積量がある程度より少ない場合及びある程度より多い場合は、該ＰＭ堆積量の変化に対する電極９ａ，９ｂ間における電
気抵抗の変化が非常に小さくなる。このような場合、下流側ＰＭセンサ６によるＰＭ堆積量の検出精度が低下する。下流側ＰＭセンサ６の検出精度が低下した状態でパティキュレートフィルタの故障診断が行なわれると誤診断する虞がある。
【００４３】
そこで、本実施例では、図６に示すように、下流側ＰＭセンサ６におけるＰＭ堆積量の変化に対する電極９ａ，９ｂ間における電気抵抗の変化が十分に大きい範囲を高精度検出範囲とする。つまり、該高精度検出範囲とは、ＰＭセンサの検出精度を高い精度に維持することが可能なＰＭ堆積量の下限値ＰＭｍｎ以上上限値ＰＭｍａｘ以下の範囲である。
【００４４】
そして、故障診断実行量Ｇｔｒｇを、パティキュレートフィルタ３が正常な状態であっても故障状態であっても、推定センサＰＭ堆積量が該故障診断実行量Ｇｔｒｇに達した時の下流側ＰＭセンサ６における実際のＰＭ堆積量が該高精度検出範囲内となる値に設定する。このような故障診断実行量Ｇｔｒｇは、実験等に基づいて予め設定することができる。
【００４５】
故障診断実行量Ｇｔｒｇをこのような値に設定することで、下流側ＰＭセンサ６の検出精度が高い状態のときにパティキュレートフィルタ３の故障診断を実行することができる。そのため、該故障診断の精度をより高めることができる。
【００４６】
尚、本実施例では、パティキュレートフィルタ３が正常な状態であると仮定したときとパティキュレートフィルタ３が故障状態であると仮定したときとの両方の推定センサＰＭ堆積量を算出してもよい。そして、該両方の推定センサＰＭ堆積量が高精度検出範囲内にあるときに、パティキュレートフィルタ３の故障診断を実行してもよい。これによれば、故障診断実行量Ｇｔｒｇを上記のような値に設定した場合と同様、下流側ＰＭセンサ６の検出精度が高い状態のときにパティキュレートフィルタ３の故障診断を実行することができる。
【００４７】
（パティキュレートフィルタの故障診断フロー）
本実施例に係るパティキュレートフィルタの故障診断フローについて図７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、ＥＣＵ１０によって繰り返し実行される。
【００４８】
本フローでは、先ずステップＳ１０１において、パティキュレートフィルタ３に流入する単位時間当たりのＰＭの量（以下、流入ＰＭ量と称する）ｄＧｐｍｉｎが算出される。該流入ＰＭ量ｄＧｐｍｉｎは、上流側ＰＭセンサ５の出力値の単位時間当たりの変化量に基づいて算出される。また、内燃機関１の運転状態に基づいて流入ＰＭ量ｄＧｐｍｉｎを算出してもよい。
【００４９】
次に、ステップＳ１０２において、パティキュレートフィルタ３でのＰＭトラップ率ｋＴｒｐ（流出ＰＭ量／流入ＰＭ量）が算出される。該ＰＭトラップ率は、パティキュレートフィルタ３におけるＰＭ堆積量、流入ＰＭ量ｄＧｐｍｉｎ及びパティキュレートフィルタ３に流入する排気の流量に基づいて算出される。パティキュレートフィルタ３におけるＰＭ堆積量は、内燃機関１の運転状態の履歴及びパティキュレートフィルタ３の温度履歴等に基づいて算出することができる。パティキュレートフィルタ３に流入する排気の流量は、エアフローメータの検出値等に基づいて算出することができる。
【００５０】
次に、ステップＳ１０３において、流入ＰＭ量ｄＧｐｍｉｎにＰＭトラップ率ｋＴｒｐを乗算することで、パティキュレートフィルタ３が正常な状態であると仮定したときの流出ＰＭ量ｄＧｐｍｏｕｔが算出される。尚、本実施例においては、該ステップＳ１０３の処理を実行するＥＣＵ１０が、本発明に係る流出ＰＭ量推定手段に相当する。
【００５１】
次に、ステップＳ１０４において、流出ＰＭ量ｄＧｐｍｏｕｔを積算することで、流出ＰＭ量の積算値Ｇｐｍｏｕｔが算出される。
【００５２】
次に、ステップＳ１０５において、流出ＰＭ量の積算値Ｇｐｍｏｕｔに基づいて推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅが算出される。流出ＰＭ量の積算値Ｇｐｍｏｕｔと推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅとの関係は実験等に基づいて予め求められており、これらの関係がマップとしてＥＣＵ１０に記憶されている。尚、本実施例においては、該ステップＳ１０４及びＳ１０５の処理を実行するＥＣＵ１０が、本発明に係るセンサＰＭ堆積量推定手段に相当する。
【００５３】
次に、ステップＳ１０６において、流出ＰＭ量ｄＧｐｍｏｕｔが所定流出量ｄＧｐｍｏｕｔ０以上であるか否か、即ち有意条件が成立してい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、次にステップＳ１０７の処理が実行され、否定判定された場合、次にステップＳ１１８の処理が実行される。
【００５４】
ステップＳ１０７においては、流出ＰＭ量ｄＧｐｍｏｕｔが所定流出量ｄＧｐｍｏｕｔ０以上であるときの流出ＰＭ量ｄＧｐｍｏｕｔを積算することで、流出ＰＭ量の積算値Ｇｐｍｏｕｔ＿ｓｉｇが算出される。
【００５５】
次に、ステップＳ１０８において、流出ＰＭ量の積算値Ｇｐｍｏｕｔ＿ｓｉｇに基づいて有意推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅ＿ｓｉｇが算出される。流出ＰＭ量の積算値Ｇｐｍｏｕｔ＿ｓｉｇと有意推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅ＿ｓｉｇとの関係は実験等に基づいて予め求められており、これらの関係がマップとしてＥＣＵ１０に記憶されている。尚、本実施例においては、ステップＳ１０７及びＳ１０８の処理を実行するＥＣＵ１０が、本発明に係る有意センサＰＭ堆積量推定手段に相当する。
【００５６】
次に、ステップＳ１０９において、推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅが故障診断実行量Ｇｔｒｇ以上であるか否かが判別される。ステップＳ１０９において、肯定判定された場合、次にステップＳ１１０の処理が実行され、否定判定された場合、次にステップＳ１０１の処理が再度実行される。
【００５７】
次に、ステップＳ１１０において、推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅに対する有意推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅ＿ｓｉｇの比率ｋ＿ｓｉｇが算出される。
【００５８】
次に、ステップＳ１１１において、ステップＳ１１０にて算出された比率ｋ＿ｓｉｇが基準比率ｋ０以上であるか否かが判別される。ステップＳ１１１において、肯定判定された場合、次にステップＳ１１２の処理が実行され、否定判定された場合、次にステップＳ１１７の処理が実行される。
【００５９】
ステップＳ１１２においては、推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅに対する下流側ＰＭセンサ６の検出値Ｇｐｍｄの比率ｒＧｐｍを算出する。
【００６０】
ステップＳ１１３においては、ステップＳ１１２にて算出された比率ｒＧｐｍが所定の判定比率ｒＧｐｍ０以上であるか否かが判別される。ここで、判定比率ｒＧｐｍ０は、パティキュレートフィルタ３が正常な状態であると判定できる閾値である。該判定比率ｒＧｐｍ０は、流入ＰＭ量ｄＧｐｍｉｎ及びパティキュレートフィルタ３に流入する排気の流量に基づいて設定される。
【００６１】
ステップＳ１１３において肯定判定された場合、ステップＳ１１４において、パティキ
ュレートフィルタ３は正常な状態であると判定される。一方、ステップＳ１１３において否定判定された場合、ステップＳ１１５において、パティキュレートフィルタ３に故障が発生したと判定される。尚、本実施例においては、ステップＳ１１２〜Ｓ１１５の処理を実行するＥＣＵ１０が、本発明に係る判別手段に相当する。
【００６２】
ステップＳ１１４又はステップＳ１１５での処理の次には、ステップＳ１１６において、電気ヒータ８が作動され、下流側ＰＭセンサ６に堆積したＰＭが除去される。
【００６３】
次に、ステップＳ１１７において、推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅ及び有意推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅ＿ｓｉｇの値が零にリセットされる。
【００６４】
また、ステップＳ１１８においては、推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅが故障診断実行量Ｇｔｒｇ以上であるか否かが判別される。ステップＳ１１８において肯定判定された場合、次にステップＳ１１７の処理が実行され、パティキュレートフィルタ３の故障診断が実行されることなく、下流側ＰＭセンサ６に堆積したＰＭが除去される。一方、ステップＳ１１８において否定判定された場合、次にステップＳ１０１の処理が再度実行される。
【００６５】
上記のように、本実施例では、推定センサＰＭ堆積量に対する有意推定センサＰＭ堆積量の比率が高いときに、パティキュレートフィルタ３の故障の有無の判別が実行される。これにより、パティキュレートフィルタ３の故障診断をより高い精度で行なうことができる。
【００６６】
尚、上記フローにおいては、ステップＳ１１２において、下流側ＰＭセンサ６の検出値Ｇｐｍｄから推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅを減算することで、これらの値の差を算出し、ステップＳ１１３において、この差が所定の判定値以下であるか否かを判別してもよい。この場合の判定値も、上記判定比率ｒＧｐｍ０と同様、パティキュレートフィルタ３が正常な状態であると判定できる閾値である。該判定値も、流入ＰＭ量ｄＧｐｍｉｎ及びパティキュレートフィルタ３に流入する排気の流量に基づいて設定される。
【００６７】
この場合も、ステップＳ１１３において肯定判定されれば、パティキュレートフィルタ３は正常な状態であると判定できる。また、ステップＳ１１３において否定判定されれば、パティキュレートフィルタ３に故障が発生したと判定できる。
【００６８】
このように、推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅと下流側ＰＭセンサ６の検出値Ｇｐｍｄとを比較することで、パティキュレートフィルタ３の故障の有無を判別することができ、その比較方法は特に限定されるものではない。
【００６９】
また、本実施例においては、推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅが故障診断実行量Ｇｔｒｇに達した時に代えて、有意推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅ＿ｓｉｇが所定の故障診断実行量に時に、パティキュレートフィルタ３の故障の有無を判別してもよい。
【００７０】
また、本実施例においては、パティキュレートフィルタ３に故障が発生していると仮定して流出ＰＭ量ｄＧｐｍｏｕｔを推定し、該推定値の積算値に基づいて推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅ及び有意推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅ＿ｓｉｇを推定してもよい。この場合でも、推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅと下流側ＰＭセンサ６の検出値Ｇｐｍｄを比較することで、パティキュレートフィルタ３の故障の有無を判別することができる。また、この場合でも、推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅに対する有意推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅ＿ｓｉｇの比率ｋ＿ｓｉｇが高いことを故障診断の実行条件とすることで、故障診断の精度を向上させることができる。
【００７１】
（変形例）
図８は、本実施例の変形例に係るパティキュレートフィルタの故障診断フローを示すフローチャートである。本フローは、図７に示すフローチャートにおけるステップＳ１１０及びＳ１１１をステップＳ２１０及びＳ２１１に置き換えたものである。
【００７２】
ステップＳ２１０においては、、推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅから有意推定センサＰＭ堆積量Ｇｐｍｅ＿ｓｉｇを減算することで、これらの値の差ｑ＿ｓｉｇが算出される。
【００７３】
次に、ステップＳ２１１において、ステップＳ２１０にて算出された差ｑ＿ｓｉｇが基準量ｑ０以下であるか否かが判別される。ここで、基準量とは、パティキュレートフィルタ３の故障の有無を高精度で判別することが可能となる閾値である。該基準量も、基準比率ｋ０と同様、実験等に基づいて予め定めることができる。
【００７４】
本変形例においては、推定センサＰＭ堆積量と有意推定センサＰＭ堆積量との差が小さいときに、パティキュレートフィルタ３の故障の有無の判別が実行される。これにより、パティキュレートフィルタ３の故障診断をより高い精度で行なうことができる。
【符号の説明】
【００７５】
１・・・内燃機関
２・・・排気通路
３・・・パティキュレートフィルタ
４・・・酸化触媒
５・・・上流側ＰＭセンサ
６・・・下流側ＰＭセンサ
７，８・・・電気ヒータ
９ａ，９ｂ・・・電極
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
１３・・温度センサ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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