(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関（２０）の排気通路（２３）に設けられた排気ガス中の粒子状物質を捕集するフィルタ（１２）より下流に設けられ、排気ガス中の粒子状物質を付着させる被付着部（５２）を有し、その被付着部に付着した粒子状物質の量に応じた値を出力するセンサ（１３）と、
排気ガス中に粒子状物質と共存する支燃性ガスの濃度を取得する濃度取得手段（Ｓ２、Ｓ１４、Ｓ３４、Ｓ５４、Ｓ７４、１７）と、
排気ガスの温度を取得する温度取得手段（Ｓ３、Ｓ１５、Ｓ３５、Ｓ５５、Ｓ７５、１７）と、
前記濃度取得手段が取得した濃度と、前記温度取得手段が取得した温度とに基づいて、前記センサの出力値を、粒子状物質の量を多くする方向に補正する補正手段（Ｓ５、Ｓ７６、Ｓ７７、Ｓ８１、１７）と、
前記補正手段による補正後の前記出力値に基づき前記フィルタの故障判定を行う故障判定手段（Ｓ６〜Ｓ８、Ｓ８２〜Ｓ８４、１７）と、
を備え、
前記濃度取得手段は、ＮＯ、ＮＯ２及びＯ２の少なくとも１つの濃度を取得することを特徴とするフィルタの故障検出装置。
【請求項２】
内燃機関（２０）の排気通路（２３）に設けられた排気ガス中の粒子状物質を捕集するフィルタ（１２）より下流に設けられ、排気ガス中の粒子状物質を付着させる被付着部（５２）を有し、その被付着部に付着した粒子状物質の量に応じた値を出力するセンサ（１３）と、
前記フィルタが故障判定の基準となるフィルタである場合における前記センサの出力値を推定する推定手段（Ｓ１７、Ｓ３８、Ｓ５８、Ｓ７８、１７）と、
前記推定手段が推定した値と、前記センサの実際の出力値との比較に基づき前記フィルタの故障判定を行う故障判定手段（Ｓ２２〜Ｓ２４、Ｓ４２〜Ｓ４４、Ｓ６２〜Ｓ６４、Ｓ８２〜Ｓ８４、１７）と、
排気ガス中に粒子状物質と共存する支燃性ガスの濃度を取得する濃度取得手段（Ｓ１４、Ｓ３４、Ｓ５４、Ｓ７４、１７）と、
排気ガスの温度を取得する温度取得手段（Ｓ１５、Ｓ３５、Ｓ５５、Ｓ７５、１７）と、
前記濃度取得手段が取得した濃度と、前記温度取得手段が取得した温度とに基づいて、前記センサの出力値を、粒子状物質の量を多くする方向に補正する出力値補正と、前記推定手段の推定値を、粒子状物質の量を少なくする方向に補正する推定値補正とのいずれかを行う補正手段（Ｓ１６、Ｓ１８、Ｓ１９、Ｓ７６、Ｓ７７、Ｓ８１、１７）とを備え、
前記故障判定手段は、前記補正手段による補正後の値を用いて前記フィルタの故障判定を行い、
前記濃度取得手段は、ＮＯ、ＮＯ２及びＯ２の少なくとも１つの濃度を取得することを特徴とするフィルタの故障検出装置。
【請求項３】
前記推定手段の推定値が所定の第１閾値に到達したタイミングを判定するタイミング判定手段（Ｓ２０、Ｓ４０、Ｓ５９、Ｓ７９、１７）を備え、
前記故障判定手段は、前記タイミング判定手段が判定した前記タイミングにおける前記センサの出力値と、前記第１閾値と同じ値の第２閾値との比較に基づき、前記フィルタの故障判定を行い、
前記補正手段（Ｓ１６、Ｓ１８、Ｓ１９、Ｓ３６、Ｓ３７、Ｓ３９、Ｓ５６、Ｓ５７、Ｓ６１、Ｓ７６、Ｓ７７、Ｓ８１、１７）は、前記濃度取得手段が取得した濃度と、前記温度取得手段が取得した温度とに基づいて、前記出力値補正と、前記推定値補正と、前記第１閾値を粒子状物質の量を多くする方向に補正する第１の閾値補正と、前記第２閾値を粒子状物質の量を少なくする方向に補正する第２の閾値補正とのいずれかを行うことを特徴とする請求項２に記載のフィルタの故障検出装置。
【請求項４】
前記濃度取得手段（Ｓ１４、Ｓ３４、Ｓ５４、Ｓ７４、１７）及び前記温度取得手段（Ｓ１５、Ｓ３５、Ｓ５５、Ｓ７５、１７）は、各時間での前記濃度及び前記温度を取得し、
前記補正手段（Ｓ１６、Ｓ１８、Ｓ１９、Ｓ３６、Ｓ３７、Ｓ３９、Ｓ５６、Ｓ５７、Ｓ６１、Ｓ７６、Ｓ７７、Ｓ８１、１７）は、各時間での前記濃度及び前記温度と、前記被付着部への粒子状物質の捕集開始からの経過時間とを反映させた補正を行うことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載のフィルタの故障検出装置。
【請求項５】
前記補正手段は、
前記濃度及び前記温度に基づいて、支燃性ガスにより粒子状物質が燃焼することによる前記センサの出力値の単位時間当たりの変化度合いに相当する補正値を各時間ごとに算出する算出手段（Ｓ１６、Ｓ３６、Ｓ５６、Ｓ７６、１７）と、
前記補正値に基づいて各時間における補正対象の単位時間当たりの変化量を補正し、その補正後の変化量を、前記被付着部への捕集開始からの経過時間に亘って積算し、又は前記補正値を前記経過時間に亘って積算した積算補正値に基づいて補正対象の値を補正する積算補正を行う積算補正手段（Ｓ１８、Ｓ１９、Ｓ３７、Ｓ３９、Ｓ５７、Ｓ６１、Ｓ７７、Ｓ８１、１７）とを備えることを特徴とする請求項４に記載のフィルタの故障検出装置。
【請求項６】
前記濃度取得手段は、支燃性ガスの種類を特定して前記濃度を取得し、
前記補正手段は、支燃性ガスの種類、前記濃度及び前記温度と、支燃性ガスにより粒子状物質が燃焼することによる前記センサの出力値の変化度合いに相当する補正値との関係データを有しており、その関係データに基づき補正を行うことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載のフィルタの故障検出装置。
【請求項７】
前記濃度取得手段は、前記内燃機関の運転条件と、支燃性ガスの濃度との関係データを有しており、その関係データに基づき前記濃度を取得することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載のフィルタの故障検出装置。
【請求項８】
前記濃度取得手段は、前記排気通路に設けられた前記濃度を検出するセンサ（２２）から前記濃度を取得することを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載のフィルタの故障検出装置。
【請求項９】
内燃機関（２０）の排気通路（２３）に設けられ、排気ガス中の粒子状物質を付着させる被付着部（５２）を有し、その被付着部に付着した粒子状物質の量に応じた値を出力するセンサ（１３）と、
排気ガス中に粒子状物質と共存する支燃性ガスの濃度を取得する濃度取得手段（Ｓ２、Ｓ１４、Ｓ３４、Ｓ５４、Ｓ７４、１７）と、
排気ガスの温度を取得する温度取得手段（Ｓ３、Ｓ１５、Ｓ３５、Ｓ５５、Ｓ７５、１７）と、
前記濃度取得手段が取得した濃度と、前記温度取得手段が取得した温度とに基づいて、前記センサの出力値を、粒子状物質の量を多くする方向に補正する補正手段（Ｓ５、Ｓ７６、Ｓ７７、Ｓ８１、１７）と、
を備え、
前記濃度取得手段は、ＮＯ、ＮＯ２及びＯ２の少なくとも１つの濃度を取得することを特徴とする粒子状物質検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、内燃機関から排出される排気ガス中の粒子状物質を捕集するフィルタの故障検出装置及び排気ガス中の粒子状物質の量を検出する粒子状物質検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、内燃機関から排出される排気ガス中の粒子状物質（パティキュレートマター、ＰＭ）の量を検出する装置の提案がある（例えば特許文献１参照）。特許文献１では、排気ガス中の粒子状物質の量に応じた値を出力する電気抵抗式のセンサの出力値を、排気温度、センサの温度や排気流量を用いて補正することが開示されている。これによれば、温度や排気流量の影響を受けずに、高精度な粒子状物質の量を検出できるとしている。
【０００３】
ここで、電気抵抗式のセンサは、排気ガス中の粒子状物質を付着させる被付着部と、その被付着部に互いに離間して設けられる一対の対向電極とを有する。粒子状物質（Ｓｏｏｔ）は導電性を有するので、被付着部に付着した粒子状物質の量が多くなるほど一対の対向電極間の抵抗値が小さくなる。センサは、対向電極間の抵抗値に応じた値、つまり被付着部に付着した粒子状物質の量に応じた値を出力する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５２４０６７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、本発明者らが調査した結果によると、排気ガス中の特定の支燃性ガスの共存下では、センサ（被付着部）に捕集された粒子状物質の一部が燃焼除去され、センサ出力が、粒子状物質量が少ないことを示す値側に大きく変化することがわかった。また、粒子状物質を捕集するフィルタの下流にセンサを配置して、そのセンサの出力値に基づきフィルタの故障判定を行う場合には、支燃性ガスの影響によりセンサ出力が変化してしまうと、フィルタの故障判定の精度が低下してしまう。
【０００６】
本発明は上記問題に鑑みてなされたものであり、支燃性ガスの影響でフィルタの故障判定の精度が低下するのを抑制できるフィルタの故障検出装置及び支燃性ガスの影響で粒子状物質量の検出精度が低下するのを抑制できる粒子状物質検出装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、第１発明は、内燃機関（２０）の排気通路（２３）に設けられた排気ガス中の粒子状物質を捕集するフィルタ（１２）より下流に設けられ、排気ガス中の粒子状物質を付着させる被付着部（５２）を有し、その被付着部に付着した粒子状物質の量に応じた値を出力するセンサ（１３）と、
排気ガス中に粒子状物質と共存する支燃性ガスの濃度を取得する濃度取得手段（Ｓ２、Ｓ１４、Ｓ３４、Ｓ５４、Ｓ７４、１７）と、
排気ガスの温度を取得する温度取得手段（Ｓ３、Ｓ１５、Ｓ３５、Ｓ５５、Ｓ７５、１７）と、
前記濃度取得手段が取得した濃度と、前記温度取得手段が取得した温度とに基づいて、前記センサの出力値を、粒子状物質の量を多くする方向に補正する補正手段（Ｓ５、Ｓ７６、Ｓ７７、Ｓ８１、１７）と、
前記補正手段による補正後の前記出力値に基づき前記フィルタの故障判定を行う故障判定手段（Ｓ６〜Ｓ８、Ｓ８２〜Ｓ８４）と、
を備え、
前記濃度取得手段は、ＮＯ、ＮＯ２及びＯ２の少なくとも１つの濃度を取得することを特徴とする。
【０００８】
本発明者らの調査結果によると、排気ガス中に共存する支燃性ガス（ＮＯ、ＮＯ２及びＯ２の少なくとも１つ）の濃度及びガス温度に応じた分だけ被付着部に付着した粒子状物質が燃焼除去され、センサ出力が変化してしまうことがわかった。本発明は、この調査結果に基づいてなされたものであり、支燃性ガスの濃度と排気ガスの温度とを取得し、これら濃度及び温度に基づいてセンサの出力値を、粒子状物質の量を多くする方向に補正する。これにより、センサの出力値を、支燃性ガスによる燃焼が行われる前の値に近づけることができる。そして、補正後の出力値に基づいてフィルタの故障判定を行うので、支燃性ガスによる燃焼の影響を抑制した形でその故障判定を行うことができ、故障判定の精度低下を抑制できる。
【０００９】
第２発明は、内燃機関（２０）の排気通路（２３）に設けられた排気ガス中の粒子状物質を捕集するフィルタ（１２）より下流に設けられ、排気ガス中の粒子状物質を付着させる被付着部（５２）を有し、その被付着部に付着した粒子状物質の量に応じた値を出力するセンサ（１３）と、
前記フィルタが故障判定の基準となるフィルタである場合における前記センサの出力値を推定する推定手段（Ｓ１７、Ｓ３８、Ｓ５８、Ｓ７８、１７）と、
前記推定手段が推定した値と、前記センサの実際の出力値との比較に基づき前記フィルタの故障判定を行う故障判定手段（Ｓ２２〜Ｓ２４、Ｓ４２〜Ｓ４４、Ｓ６２〜Ｓ６４、Ｓ８２〜Ｓ８４、１７）と、
排気ガス中に粒子状物質と共存する支燃性ガスの濃度を取得する濃度取得手段（Ｓ１４、Ｓ３４、Ｓ５４、Ｓ７４、１７）と、
排気ガスの温度を取得する温度取得手段（Ｓ１５、Ｓ３５、Ｓ５５、Ｓ７５、１７）と、
前記濃度取得手段が取得した濃度と、前記温度取得手段が取得した温度とに基づいて、前記センサの出力値を、粒子状物質の量を多くする方向に補正する出力値補正と、前記推定手段の推定値を、粒子状物質の量を少なくする方向に補正する推定値補正とのいずれかを行う補正手段（Ｓ１６、Ｓ１８、Ｓ１９、Ｓ７６、Ｓ７７、Ｓ８１、１７）とを備え、
前記故障判定手段は、前記補正手段による補正後の値を用いて前記フィルタの故障判定を行い、
前記濃度取得手段は、ＮＯ、ＮＯ２及びＯ２の少なくとも１つの濃度を取得することを特徴とする。
【００１０】
第２発明によれば、フィルタが故障判定の基準となるフィルタである場合におけるセンサの出力値を推定し、その推定値と、実際のセンサの出力値との比較に基づきフィルタの故障判定を行う。このとき、支燃性ガス（ＮＯ、ＮＯ２及びＯ２の少なくとも１つ）の濃度及び排気ガスの温度に基づいて、センサの出力値を粒子状物質の量を多くする方向に補正する出力値補正と、センサ出力の推定値を、粒子状物質の量を少なくする方向に補正する推定値補正とのいずれかを行う。出力値補正を行った場合には、センサの出力値を支燃性ガスによる燃焼前の値に近づけることができ、支燃性ガスによる燃焼前の状態で、センサの出力値と推定値とを比較できる。他方、推定値補正を行った場合には、推定値を、支燃性ガスによる燃焼後の値に近づけることができ、燃焼後の状態でセンサの出力値と推定値とを比較できる。これにより、支燃性ガスによる燃焼の影響を抑制した形でその故障判定を行うことができ、故障判定の精度低下を抑制できる。
【００１１】
第３発明は、内燃機関（２０）の排気通路（２３）に設けられ、排気ガス中の粒子状物質を付着させる被付着部（５２）を有し、その被付着部に付着した粒子状物質の量に応じた値を出力するセンサ（１３）と、
排気ガス中に粒子状物質と共存する支燃性ガスの濃度を取得する濃度取得手段（Ｓ２、Ｓ１４、Ｓ３４、Ｓ５４、Ｓ７４、１７）と、
排気ガスの温度を取得する温度取得手段（Ｓ３、Ｓ１５、Ｓ３５、Ｓ５５、Ｓ７５、１７）と、
前記濃度取得手段が取得した濃度と、前記温度取得手段が取得した温度とに基づいて、前記センサの出力値を、粒子状物質の量を多くする方向に補正する補正手段（Ｓ５、Ｓ７６、Ｓ７７、Ｓ８１、１７）と、
を備え、
前記濃度取得手段は、ＮＯ、ＮＯ２及びＯ２の少なくとも１つの濃度を取得することを特徴とする。
【００１２】
第３発明によれば、支燃性ガス（ＮＯ、ＮＯ２及びＯ２の少なくとも１つ）の濃度と排気ガスの温度とに基づいてセンサの出力値を、粒子状物質の量を多くする方向に補正するので、センサの出力値を、支燃性ガスによる燃焼が行われる前の値に近づけることができる。よって、支燃性ガスの影響で、センサで検出される粒子状物質量の精度が低下するのを抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】エンジンシステムの構成図である。
【図２】ＰＭセンサの構造を模式的に示した図である。
【図３】センサ素子における一対の対向電極付近の様子を示しており、ＰＭセンサによるＰＭ量の検出原理を説明する図である。
【図４】支燃性ガスの種類ごとに、ガス濃度と、ＰＭセンサの出力減少率とを示した図である。
【図５】ＮＯ、Ｏ２、ＮＯ２のガス種ごとに、ガス温度に対する、ＰＭセンサに捕集されたＰＭの燃焼量に相当するＣＯ２生成量の変化を示した図である。
【図６】ガス温度及びＮＯ濃度と出力補正値ＡＮＯとの関係データを示した図である。
【図７】ガス温度及びＮＯ２濃度と出力補正値ＡＮＯ２との関係データを示した図である。
【図８】ガス温度及びＯ２濃度と出力補正値ＡＯ２との関係データを示した図である。
【図９】第１実施形態におけるＤＰＦの故障判定処理を示したフローチャートである。
【図１０】捕集時間に対するセンサ出力の変化を示し、第１実施形態における補正の様子を示した図である。
【図１１】捕集時間に対するＰＭセンサの出力の変化を示し、実際のセンサ出力と、ＤＰＦが基準故障ＤＰＦの場合におけるＰＭセンサの推定出力とを示した図である。
【図１２】第２実施形態におけるＤＰＦの故障判定処理を示したフローチャートである。
【図１３】捕集時間に対するセンサ出力の変化を示し、第２実施形態における補正の様子を示した図である。
【図１４】第３実施形態におけるＤＰＦの故障判定処理を示したフローチャートである。
【図１５】捕集時間に対するセンサ出力の変化を示し、第３実施形態における補正の様子を示した図である。
【図１６】第４実施形態におけるＤＰＦの故障判定処理を示したフローチャートである。
【図１７】捕集時間に対するセンサ出力の変化を示し、第４実施形態における補正の様子を示した図である。
【図１８】第５実施形態におけるＤＰＦの故障判定処理を示したフローチャートである。
【図１９】捕集時間に対するセンサ出力の変化を示し、第５実施形態における補正の様子を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
（第１実施形態）
以下、本発明の第１実施形態を図面を参照しながら説明する。図１は、本発明が適用された車両のエンジンシステム１００の構成図である。エンジンシステム１００は、内燃機関としての多気筒型（図１では４気筒）のディーゼルエンジン２０（以下、単にエンジンという）を備えている。そのエンジン２０には、気筒７内に燃料を噴射するインジェクタ６が設けられている。エンジン２０は、そのインジェクタ６から噴射された燃料が気筒７内で自己着火することで、車両を駆動するための動力を生み出している。
【００１５】
エンジン２０の吸気通路１０には、上流側から、空気を圧縮する過給機１、過給機１で圧縮された空気を冷却するインタークーラー２及び空気量を調整するスロットルバルブ３が設けられている。吸気通路１０は、各気筒７に繋がる分岐通路を有したインテークマニホールド５に接続されている。
【００１６】
各気筒７には、各気筒７から排出される排気ガスをまとめて排気通路２３に渡すためのエキゾーストマニホールド８が接続されている。排気通路２３には、過給機１のタービンが設けられ、そのタービンの上流側には、排気ガスの一部を吸気系に還流させるためのＥＧＲ（Ｅｘｈａｕｓｔ  Ｇａｓ  Ｒｅｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ）通路１９が接続されている。ＥＧＲ通路１９は、スロットルバルブ３とエアフロメータ４の間の位置で吸気通路１０に繋がっている。ＥＧＲ通路１９には、吸気系に還流させる排気ガスの量（ＥＧＲ量）を調整するＥＧＲバルブ９が設けられている。
【００１７】
排気通路２３には、ＥＧＲ通路１９が接続された位置より下流において、排気ガス中のＣＯ、ＨＣ等を酸化して除去する酸化触媒（ＤＯＣ：Ｄｉｅｓｅｌ  Ｏｘｉｄａｔｉｏｎ  Ｃａｔａｌｙｓｔ）１１が設けられている。その酸化触媒１１より下流には、本発明のフィルタに相当するディーゼルパティキュレートフィルタ（ＤＰＦ）１２が設けられている。ＤＰＦ１２は公知の構造のセラミック製フィルタであり、例えば、コーディエライト等の耐熱性セラミックスをハニカム構造に成形して、ガス流路となる多数のセルを入口側または出口側が互い違いとなるように目封じして構成される。エンジン２０から排出された排気ガスは、ＤＰＦ１２の多孔性の隔壁を通過しながら下流へ流れ、その間に排気ガスに含まれるＰＭ（パティキュレートマター、粒子状物質）が捕集されて次第に堆積する。
【００１８】
排気通路２３のＤＰＦ１２よりも下流には、排気ガス中のＰＭ量を検出する本発明のセンサとしての電気抵抗式のＰＭセンサ１３が設けられている。ここで、図２は、ＰＭセンサ１３の構造を模式的に示した図である。図２に示すように、ＰＭセンサ１３は、内部が中空にされた例えば金属製のカバー５１とそのカバー５１内に配置されたセンサ素子５２とを備えている。カバー５１には多数の孔５１１が形成されており、排気通路２３を流れる排気ガスの一部がそれら孔５１１からカバー５１内に導入されるようになっている。また、カバー５１には、カバー５１内に導入された排気ガスを排出するための排出孔５１２が形成されている。なお、図２では、排出孔５１２は、カバー５１の先端に形成された例を示している。
【００１９】
センサ素子５２はセラミックス等の絶縁体基板から構成されている。センサ素子５２（絶縁体基板）の一方の面には、互いに離間し、かつ対向した一対の対向電極５３が設けられている。ここで、図３は、ＰＭセンサ１３によるＰＭ量の検出原理を説明する図であり、一対の対向電極５３付近におけるＰＭ付着の様子を示している。図３に示すように、センサ素子５２には、一対の対向電極５３間に所定の直流電圧を印加する電圧印加回路５５が接続されている。カバー５１内に導入された排気ガス中のＰＭの一部は自身が持つ粘着性によってセンサ素子５２に捕集（付着）される。
【００２０】
また、電圧印加回路５５により対向電極５３間に電圧が印加されると、各対向電極５３はそれぞれ正、負に帯電する。これにより、対向電極５３の近傍を通過するＰＭを帯電させて、センサ素子５２への捕集が促進される。以下では、対向電極５３間に電圧を印加することによるセンサ素子５２へのＰＭ捕集を静電捕集という。
【００２１】
ＰＭセンサ１３の出力特性を説明すると、ＰＭセンサ１３はセンサ素子５２に捕集されたＰＭによって対向電極５３間の抵抗が変化することを利用して、センサ素子５２に捕集されたＰＭ量（各時点のＰＭ付着量を積算した積算量）に応じた出力を発生する。つまり、ＰＭセンサ１３は、対向電極５３間の抵抗値に応じた値をＰＭ量として出力する。詳細には、センサ素子５２へのＰＭ捕集量が少ないうちはセンサ出力は発生しない（厳密には、センサ出力が立ち上がったとみなせる閾値出力よりも小さい出力しか発生しない）。ＰＭに含まれるＳｏｏｔ成分はカーボン粒子から構成されており導電性を有するので、ＰＭ捕集量が一定以上の量になった時に一対の対向電極５３間が導通して、センサ出力が立ち上がる（閾値出力以上の出力が発生する）。
【００２２】
センサ出力の立ち上がり後は、ＰＭ捕集量が多くなるほど一対の対向電極５３間の抵抗が小さくなるので、対向電極５３間に流れる電流、つまりセンサ出力が大きくなっていく。エンジンシステム１には、この対向電極５３間に流れる電流又はその電流を電圧に変換してその電圧を検出する検出部５６（図３参照）が備えられ、この検出部５６の計測値がＰＭセンサ１３の出力となる。なお、対向電極５３間を流れる電流に相関する値として例えば一対の対向電極５３間の抵抗値を測定して、その抵抗値をＰＭセンサ１３の出力としても良い。
【００２３】
また、センサ素子５２には、センサ素子５２を加熱するヒータ５４が設けられている。そのヒータ５４は、例えばセンサ素子５２に捕集されたＰＭを燃焼除去してＰＭセンサ１３を再生させるために用いられる。ヒータ５４は、例えばセンサ素子５２（絶縁体基板）の対向電極５３が設けられていない方の面又はセンサ素子５２の内部に設けられている。ヒータ５４は、例えば白金（Ｐｔ）等の電熱線から構成されている。ＰＭセンサ１３の再生においては、ＰＭを構成する各成分（Ｓｏｏｔ成分、ＳＯＦ成分等）の全てを燃焼除去できる温度、具体的には例えば６００℃以上の温度（例えば７００℃）となるように、ヒータ５４は制御される。ヒータ５４はＳＣＵ１４に接続されている。なお、センサ素子５２が本発明における被付着部に相当する。
【００２４】
図１の説明に戻り、エンジンシステム１００には、ＰＭセンサ１３の他に、エンジン２０の運転に必要な各種センサが設けられている。具体的には、例えば気筒７内に吸入する空気量を検出するエアフロメータ４、エンジン２０の回転数を検出する回転数センサ１５（例えばクランク角を検出するクランク角センサ）、車両の運転者の要求トルクを車両側に知らせるためのアクセルペダルの操作量（踏み込み量）を検出するアクセルペダルセンサ２４、などが設けられている。さらに、ＤＰＦ１２の下流の排気通路２３には、排気ガスの温度を検出する排気温センサ２１が設けられている。これら各センサの検出信号はＥＣＵ１７に入力されるようになっている。
【００２５】
また、エンジンシステム１００には、インジェクタ６を制御するＥＤＵ１６（電子駆動装置）が設けられている。ＥＤＵ１６は、ＥＣＵ１７から指令された噴射条件（噴射時期、噴射量等）で燃料が噴射されるようにインジェクタ６を駆動する。
【００２６】
また、エンジンシステム１００にはＳＣＵ（Ｓｅｎｓｏｒ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）１４が設けられている。ＳＣＵ１４は、図３の電圧印加回路５５及び検出部５６を有し、電圧印加回路５５により対向電極５３間の電圧印加を制御、つまり静電捕集の実施を制御したり、ヒータ５４の通電を制御したりするなど、ＰＭセンサ１３の動作を制御する。ＳＣＵ１４は、ヒータ５４を制御する際には、ヒータ５４に流す電流（通電量）や通電時間を調整する。また、ＳＣＵ１４は、対向電極５３間に流れる電流又はそれに相関する値を検出部５６により検出する。ＳＣＵ１４とＥＣＵ１７とは、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の通信線で接続されており、双方向に通信が可能となっている。
【００２７】
エンジンシステム１００にはエンジンシステム１００の全体制御を司るＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）１７が備えられている。ＥＣＵ１７は、通常のコンピュータの構造を有するものとし、各種演算を行うＣＰＵ（図示外）や各種情報の記憶を行うＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等のメモリ１８を備えている。ＥＣＵ１７は、例えば上記各種センサからの検出信号に基づきエンジン２０の運転条件を検出し、運転条件に応じた最適な燃料噴射量、噴射時期、噴射圧等を算出して、エンジン２０への燃料噴射を制御する。さらに、ＥＣＵ１７は、ＰＭセンサ１３の検出値に基づいてＤＰＦ１２の故障の有無を判定する故障判定処理を実行する。この故障判定処理の詳細は後述する。また、メモリ１８には、ＥＣＵ１７（ＣＰＵ）が実行する処理の制御プログラムや、後述の図６〜図８に示す関係データなどの各種情報が記憶されている。
【００２８】
ところで、ＰＭが特定のガスと共存下にあるときにそのガスによりＰＭが燃焼除去され、ＰＭセンサ１３の出力が減少してしまう。ここで、図４、図５は、酸素原子を含有した酸化性ガス（支燃性ガス）のうち、排気ガス中に含まれるＮＯ、Ｏ２、ＮＯ２の共存下では、ＰＭセンサに捕集されたＰＭの一部が燃焼（酸化）して、ＰＭセンサの出力が減少することの実験結果を示している。図４は、ＮＯ、Ｏ２、又はＮＯ２の共存下でのＰＭセンサの出力減少率を示している。図４の実験条件を説明すると、エンジンの排気ガスの環境下にＰＭセンサを設置して、ＰＭセンサの出力が所定値に達した時に、そのＰＭセンサを電気炉に持っていく。電気炉において４００℃に保持した状態でＰＭセンサの出力が安定するのを待ってから、支燃性ガスとしてＮＯ、Ｏ２、又はＮＯ２のいずれか１種のガスを供給し、その供給開始から所定時間経過後のＰＭセンサの出力減少率を確認する。この出力減少率は、ガス供給開始時におけるＰＭセンサの出力値に対する減少率である。供給ガスの濃度は、ＮＯの場合は２０００ｐｐｍ、Ｏ２の場合は２０％、ＮＯ２の場合は５００ｐｐｍである。図４に示すように、ＮＯ、Ｏ２、ＮＯ２のいずれの場合であっても、センサ出力が減少してしまう。また、センサ出力の減少率はガス種によって異なる。
【００２９】
また、図５は、図４とは別の実験結果を示し、ＮＯ、Ｏ２、又はＮＯ２の共存下における、温度に対する、ＰＭセンサに捕集されたＰＭの燃焼量に相当するＣＯ２生成量の変化を示している。図５の実験条件を説明すると、ある程度の量のＰＭを捕集したＰＭセンサを実機から取り外して電気炉に持っていく。そして、電気炉内にＮＯ、Ｏ２、又はＮＯ２のいずれか１種のガスを供給し、且つ電気炉内の温度を０℃〜８００℃の範囲で変化させたときの、各温度でのＣＯ２生成量を検出する。このＣＯ２生成量は、供給ガス（ＮＯ、Ｏ２、又はＮＯ２）とＰＭとが酸化反応することにより生成されたＣＯ２生成量であり、ＰＭセンサに捕集されたＰＭのうち供給ガスにより燃焼除去された量に相当する。供給ガスの濃度は、ＮＯの場合は１％、Ｏ２の場合は１０％、ＮＯ２の場合は１％である。
【００３０】
図５に示すように、ガス種に応じて温度に対するＣＯ２生成量（ＰＭ燃焼量）の変化の傾向が異なっている。具体的には、供給ガスがＮＯの場合には、０℃〜４００℃の範囲ではＣＯ２生成量が少なくなっており、４００℃以上の範囲では温度が高くなるにつれてゆるやかにＣＯ２生成量が多くなっていく。
【００３１】
また、供給ガスがＮＯ２の場合には、０℃〜２００℃の範囲ではＣＯ２生成量が少なく、２００℃の辺りから温度が高くなるにつれてＣＯ２生成量は徐々に多くなっていく。そして、４００℃辺りの温度でＣＯ２生成量はピーク値をとり、それ以上の温度範囲では温度が高くなるにつれてＣＯ２生成量は徐々に少なくなっていく。なお、８００℃の辺りでも、ＣＯ２生成量は多少増加している。
【００３２】
また、共存ガスがＯ２の場合には、０℃〜４００℃の範囲ではＣＯ２生成量が少なく、４００℃を超えた辺りから急激にＣＯ２生成量が増加し、６５０℃辺りでＣＯ２生成量のピーク値をとり、そのピーク値をとる温度を超えると急激にＣＯ２生成量が減少している。
【００３３】
また、本発明者は、支燃性ガスの濃度が高いほど、燃焼除去されるＰＭ量が増加して、ＰＭセンサの出力減少率が大きくなることを確認している。さらに、本発明者は、同じ種類のガス、濃度及び温度の共存時であっても、共存している時間が長いほど燃焼除去されるＰＭ量が増加し、ＰＭセンサの出力減少率が大きくなることを確認している。
【００３４】
これらの実験結果により、ＰＭと共存する支燃性ガスにより、ＰＭセンサに捕集されたＰＭの一部が燃焼除去され、ＰＭセンサの出力が減少し、どの程度出力が減少するかは、支燃性ガスの種類、濃度及び温度によって変わることが分かる。この知見に基づき、ＥＣＵ１７のメモリ１８には、図６〜図８の、支燃性ガスの種類、濃度及び温度と、ＰＭセンサの出力補正値との関係データが記憶されている。なお、ＳＣＵ１４のメモリにこの関係データが記憶されたとしても良い。出力補正値は、ＰＭが捕集されたＰＭセンサを各支燃性ガスの共存下に置いた時に、基準時でのセンサ出力Ｏ１に対する、基準時から所定時間経過した時におけるセンサ出力Ｏ２の減少割合（＝（Ｏ１−Ｏ２）／Ｏ１）に相当する値である。別の言い方をすると、出力補正値は、ＮＯ、ＮＯ２及びＯ２の各ガスが共存しなかった場合のセンサ出力に対する、各ガスが各濃度及び各温度で共存した場合のセンサ出力の減少割合に相当する値である。図６〜図８の各出力補正値は１より小さい値である。
【００３５】
図６は、ＮＯ共存時における、温度及びＮＯ濃度と出力補正値ＡＮＯとの関係データを示している。支燃性ガスの共存時におけるＰＭセンサの出力減少は、ＰＭセンサに捕集されたＰＭが支燃性ガスにより燃焼除去された量に相関する。したがって、図６の出力補正値ＡＮＯと温度との関係は、図５における温度とＮＯ共存時のＣＯ２生成量との関係と同様となっている。また、同一温度においてはＮＯ濃度が高いほど出力補正値ＡＮＯは大きい値となっている。
【００３６】
図７は、ＮＯ２共存時における、温度及びＮＯ２濃度と出力補正値ＡＮＯ２との関係データを示している。図７の出力補正値ＡＮＯ２と温度との関係は、図５における温度とＮＯ２共存時のＣＯ２生成量との関係と同様となっている。また、同一温度においてはＮＯ２濃度が高いほど出力補正値ＡＮＯ２は大きい値となっている。
【００３７】
図８は、Ｏ２共存時における、温度及びＯ２濃度と出力補正値ＡＯ２との関係データを示している。図８の出力補正値ＡＯ２と温度との関係は、図５における温度とＯ２共存時のＣＯ２生成量との関係と同様となっている。また、同一温度においてはＯ２濃度が高いほど出力補正値ＡＯ２は大きい値となっている。図６〜図８の関係データは、図４や図５の実験と同様の方法により得ることができる。
【００３８】
次に、ＥＣＵ１７のＣＰＵが実行する故障判定処理を説明する。図９はその故障判定処理のフローチャートを示している。図９の処理は、エンジン２０の始動後、ＰＭセンサ１３（特にセンサ素子５２）が被水しない程度に排気管内が乾燥したか否かの乾燥判定が成立した後、ヒータ５４（図２、図３参照）を通電してセンサ素子５２に捕集されたＰＭを燃焼除去するセンサ再生を実施した後に、開始する。なお、乾燥判定においては、例えば排気温センサ２１が検出する排気ガスの温度が、結露水が蒸発により消失する所定温度（例えば１００℃）以上か否かを判定する。
【００３９】
図９の処理を開始すると、ＥＣＵ１７は、ＳＣＵ１４にＰＭセンサ１３の静電捕集を実施させる（Ｓ１）。これにより、ＰＭセンサ１３へのＰＭ捕集が開始する。
【００４０】
次に、ＤＰＦ１２を通過した排気ガス中のＮＯ、ＮＯ２及びＯ２の各濃度を検出する（Ｓ２）。排気ガス中の組成はエンジン２０の運転条件によって変わるので、例えばエンジン２０の運転条件に基づいて、ＮＯ、ＮＯ２及びＯ２の各濃度を推定する。具体的には、実機と同じ条件で、ガス種ごとに、エンジン運転条件とＤＰＦ下流のガス濃度との関係データを予め調べて、メモリ１８に記憶しておく。そして、今回のエンジン運転条件を取得して、取得した運転条件に対応するガス濃度を関係データから求める。エンジン運転条件は、具体的にはエンジン回転数、筒内への燃料噴射条件（燃料噴射量、噴射時期等）、吸入空気量、ＥＧＲ率（吸入空気量に対するＥＧＲ量の割合）などである。エンジン回転数は回転数センサ１５により得られる。燃料噴射条件は、エンジン回転数及びアクセルペダルセンサ２４の検出値（エンジン負荷）に基づきＥＣＵ１７自身が設定した指令値とすれば良い。また、吸入空気量はエアフロメータ４により得られる。ＥＧＲ率は、エンジン回転数、エンジン負荷などからＥＣＵ１７自身が設定した目標値又はＥＧＲバルブ９の開度とすれば良い。
【００４１】
なお、図１に示すように、ＤＰＦ１２下流のＰＭセンサ１３が設置された辺りに、共存ガスの濃度を検出するセンサ２２を設けて、そのセンサ２２からガス濃度を取得しても良い。センサ２２として、具体的にはＮＯｘ濃度を検出するＮＯｘセンサや、Ｏ２濃度を検出するＯ２センサ（例えば空燃比センサ）を用いることができる。また、ＮＯ、ＮＯ２及びＯ２のうち一部のガスについてはエンジン運転条件に基づいて濃度を推定し、残りのガスについてはセンサから濃度を取得するようにしても良い。このとき、ＮＯｘセンサではＮＯ濃度とＮＯ２濃度とを区別して検出できない場合には、ＮＯ濃度及びＮＯ２濃度についてはエンジン運転条件から推定し、Ｏ２濃度はＯ２センサから取得しても良い。
【００４２】
次に、ＤＰＦ１２下流の排気ガスの温度を検出する（Ｓ３）。この温度は、排気温センサ２１から取得しても良いし、エンジン２０の運転条件に基づいて推定しても良い。エンジン運転条件からガス温度を推定する場合には、エンジン運転条件（エンジン回転数、エンジン負荷等）とガス温度との関係データをメモリ１８に記憶して、今回のエンジン運転条件に対応するガス温度をその関係データから求める。また、ヒータ５４による加熱が行われていない時のセンサ素子５２の温度は排気ガスの温度と同様の値となる。そこで、ＰＭセンサ１３に、センサ素子５２の温度を検出する温度センサが設けられている場合には、その温度センサの検出値に基づいて排気ガスの温度を推定しても良い。
【００４３】
次に、ＳＣＵ１４にＰＭセンサ１３の出力Ｅ１を検出させて、その出力Ｅ１をＳＣＵ１４から取得する（Ｓ４）。
【００４４】
次に、Ｓ２、Ｓ３で検出したガス種、ガス濃度及びガス温度に基づいて、Ｓ４で検出したセンサ出力Ｅ１を、ＰＭ量を多くする方向に補正する（Ｓ５）。具体的には、Ｓ２、Ｓ３で検出したガス種、ガス濃度及びガス温度と、図６〜図８の関係データとに基づいて出力補正値Ａを算出する。図６〜図８では、ガス種ごとの出力補正値ＡＮＯ、ＡＮＯ２、ＡＯ２を示しているが、Ｓ５では、それら出力補正値ＡＮＯ、ＡＮＯ２、ＡＯ２の全てを反映した一つの総合補正値Ａを求める。そのために、例えば、メモリ１８に、図６〜図８の関係データに基づいて得られる、ガス種、ガス濃度及びガス温度と総合補正値Ａとの関係データ（Ａ＝ｆ（ガス種、濃度、温度））を記憶しておき、その関係データに基づいて総合補正値Ａを求める。総合補正値Ａは、例えば、図６〜図８の出力補正値ＡＮＯ、ＡＮＯ２、ＡＯ２を足し合わせた値とすることができる。
【００４５】
また、図６〜図８の各関係データに基づいて、先ず、ガス種ごとの出力補正値ＡＮＯ、ＡＮＯ２、ＡＯ２を個別に求め、それら出力補正値ＡＮＯ、ＡＮＯ２、ＡＯ２を所定の演算（例えば足し算）を施すことで総合補正値Ａを求めても良い。
【００４６】
求めた総合補正値Ａは、ＮＯ、ＮＯ２及びＯ２の各ガスが共存しなかった場合のセンサ出力に対する、ＮＯ、ＮＯ２及びＯ２がＳ２、Ｓ３で検出した濃度及び温度で共存した場合のセンサ出力の減少割合に相当する値である。そこで、Ｓ５では、総合補正値Ａを用いて、この減少割合を相殺するようにセンサ出力Ｅ１を補正する。具体的には、補正後のセンサ出力をＥ１Ｒとして、Ｅ１Ｒ＝（１＋Ａ）×Ｅ１を計算する。
【００４７】
ここで、図１０は、Ｓ５の補正の様子を示した図として、静電捕集の開始からの経過時間（捕集時間）に対するセンサ出力を、補正前（細い実線）と、補正後（太い実線）とで示した図である。また、図１０では、異なる３つの補正前のセンサ出力（１）、（２）、（３）と、３つの補正後のセンサ出力とを示している。このように、Ｓ５の補正を行うことで、補正後のセンサ出力は、補正前から大きい値となる。
【００４８】
次に、補正後のセンサ出力Ｅ１Ｒに基づいて、ＤＰＦ１２の故障判定を行う（Ｓ６）。具体的には、例えば静電捕集の開始からの経過時間が所定時間における補正後のセンサ出力Ｅ１Ｒが所定の閾値Ｋより大きいか否かを判断する。また、例えば、出力発生後のセンサ出力１Ｒの時間経過に対する変化度合い、すなわち図１１の補正後のセンサ出力のライン（太い実線）の傾きが所定の閾値より大きいか否かを判断しても良い。
【００４９】
センサ出力１Ｒが閾値Ｋより大きい場合には（Ｓ６：ＹＥＳ）、ＤＰＦ１２から流出するＰＭ量が想定よりも多いとして、ＤＰＦ１２が正常に機能していない、つまりＤＰＦ１２の故障と判定する（Ｓ７）。これに対し、センサ出力１Ｒが閾値Ｋ以下の場合には（Ｓ６：ＮＯ）、ＤＰＦ１２から流出するＰＭ量が少ないとして、ＤＰＦ１２の正常と判定する（Ｓ８）。図１０の例では、例えば、補正後の（１）、（２）のセンサ出力はＤＰＦ故障と判定され、（３）のセンサ出力はＤＰＦ正常と判定される。Ｓ７、Ｓ８の後、図９の処理を終了する。
【００５０】
このように、本実施形態では、支燃性ガス（ＮＯ、ＮＯ２、Ｏ２）の種類、濃度及び温度に応じて、センサ出力をＰＭ量を多くする方向に補正するので、補正後のセンサ出力を、共存ガスによるＰＭ燃焼が行われる前の値に近づけることができ、支燃性ガスの影響でＰＭ量の検出精度が低下してしまうのを抑制できる。また、補正後のセンサ出力に基づきＤＰＦの故障判定を行うので、支燃性ガスの影響で故障判定の精度が低下してしまうのを抑制できる。
【００５１】
（第２実施形態）
次に本発明の第２実施形態を上記実施形態と異なる部分を中心に説明する。本実施形態の構成は図１の構成と同じである。ＥＣＵ１７が実行する故障判定処理が上記実施形態と異なっている。
【００５２】
先ず、図１１を参照して本実施形態の故障判定処理の基本的な考え方を説明する。図１１は、静電捕集を開始してからの時間（捕集時間）に対するＰＭセンサ１３の出力の変化を示した図である。詳しくは、図１１の一点鎖線のラインは、ＤＰＦ１２が故障判定の基準となるフィルタ（以下、基準故障フィルタという）である場合におけるＰＭセンサ１３の推定出力値Ｅｅを示しており、実線のライン（（１）、（２）、（３）のライン）は、実際のＰＭセンサ１３の出力値を示している。
【００５３】
本実施形態では、ＤＰＦ１２の故障判定をするために、ＤＰＦ１２が基準故障フィルタの場合におけるＰＭセンサ１３の出力値Ｅｅを推定する。その推定出力値Ｅｅと、実際のＰＭセンサ１３の出力値との比較に基づき、ＤＰＦ１２の故障の有無を判定する。詳しくは、推定出力値Ｅｅが所定の閾値Ｋに達したタイミングを故障判定タイミングとして、その故障判定タイミングにおける実際のセンサ出力値が閾値Ｋより大きければＤＰＦ故障と判定し、閾値Ｋ以下の場合はＤＰＦ正常と判定する。このことは、実際のセンサ出力値が推定出力値Ｅｅよりも大きければＤＰＦ故障と判定し、推定出力値Ｅｅよりも小さければＤＰＦ正常と判定することを意味する。図１１の例では、実際の出力値が（１）、（２）のラインの場合にはＤＰＦ故障と判定され、（３）のラインの場合にはＤＰＦ正常と判定される。
【００５４】
なお、図１１で説明した故障判定方法は特許第５１１５８７３号公報に記載の方法と同じである。すなわち、本実施形態の故障判定方法は、ＤＰＦ１２が基準故障フィルタである場合におけるＰＭセンサ１３の出力が立ち上がる時期（基準時期）（図１１の故障判定タイミングに相当）を推定する。そして、ＰＭセンサ１３の出力が実際に立ち上がる時期（実際時期）が基準時期より先の場合にはＤＰＦ１２は故障していると判定し、後の場合にはＤＰＦ１２は正常であると判定することを意味する。
【００５５】
また、メモリ１８には、第１実施形態と同様に図６〜図８の関係データが記憶されているが、本実施形態の出力補正値ＡＮＯ、ＡＮＯ２、ＡＯ２は、センサ出力の単位時間Δｔ秒当たりの減少割合（減少度合い）に相当する値に設定されている。
【００５６】
次に、本実施形態の故障判定処理の詳細を説明する。図１２は本実施形態の故障判定処理のフローチャートを示している。ＥＣＵ１７は、図９の処理に代えて、図１２の処理を実行する。図１２の処理は、図９の処理と同様に、排気管の乾燥判定の成立後、センサ再生を実施した後に開始される。
【００５７】
図１２の処理を開始すると、先ず、静電捕集の開始からの経過時間ｔを初期値（＝０）に設定した後（Ｓ１１）、ＳＣＵ１４に指令して静電捕集を実施する（Ｓ１２）。次に、経過時間ｔを、所定の単位時間Δｔ秒だけ進行した時間（ｔ＝ｔ＋Δｔ）に更新する（Ｓ１３）。次に、図９のＳ２、Ｓ３と同様にして、ＤＰＦ１２を通過した排気ガス中のＮＯ、ＮＯ２及びＯ２の各濃度を検出し（Ｓ１４）、ＤＰＦ１２下流の排気ガスの温度を検出する（Ｓ１５）。ここで検出したガス種、ガス濃度及びガス温度は、現在時間ｔを基準とした単位時間Δｔにおけるガス種、ガス濃度及びガス温度である。
【００５８】
次に、Ｓ１４、Ｓ１５で検出したガス種、ガス濃度及びガス温度と、メモリ１８に記憶された図６〜図８の関係データとに基づいて、検出したガス種、ガス濃度及びガス温度の環境下におけるＰＭセンサ１３の単位時間Δｔ当たりの出力減少度合いに相当する補正値Ａ（Δｔ）を算出する（Ｓ１６）。ここでは、第１実施形態と同様に、ガス種ごとの出力補正値ＡＮＯ、ＡＮＯ２、ＡＯ２の全てを反映した一つの総合補正値Ａ（＝ｆ（ガス種、濃度、温度））を求める。総合補正値Ａ（Δｔ）は、例えば、図６〜図８の出力補正値ＡＮＯ、ＡＮＯ２、ＡＯ２を足し合わせた値とすることができる。
【００５９】
次に、エンジン２０の運転条件に基づいて、ＤＰＦ１２が基準故障ＤＰＦである場合におけるＰＭセンサ１３の単位時間Δｔ当たりの出力変化量Ｅ２、Δｔを推定する（Ｓ１７）（図１１も参照）。ここで、本実施形態における基準故障ＤＰＦとは、具体的には、故障によりＤＰＦ１２の捕集率が著しく低下し、ＤＰＦ１２を通過するＰＭ量が自己故障診断（ＯＢＤ：Ｏｎ−ｂｏａｒｄ−ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｓ）の規制値相当の量であるＤＰＦを言う。ＯＢＤ規制値は、ＥＵＲＯ６等のＥＭ規制値（排ガス規制値）より大きい値に設定される。例えば、特定の走行モードにおいて、ＥＭ規制値におけるＰＭ量＝４．５ｍｇ／ｋｍとしたときに、ＯＢＤ規制値は例えばその約２．６７倍のＰＭ量＝１２．０ｍｇ／ｋｍに設定される。
【００６０】
Ｓ１７では、具体的には、先ず、エンジン２０の運転条件に基づいて、ＤＰＦ１２が基準故障ＤＰＦである場合におけるＤＰＦ１２を通過するＰＭの現在時間ｔを基準とした単位時間Δｔ当たりの量ｆを推定する。具体的には、特許第５１１５８７３号公報の方法と同様に、エンジン２０の回転数や負荷（燃料噴射量）等のエンジン２０の運転条件に基づいてエンジン２０から排出される単位時間当たりのＰＭ量、言い換えると、基準故障ＤＰＦに流入する単位時間当たりのＰＭ量（流入ＰＭ量）を推定する。例えば、エンジン２０の運転条件（回転数、負荷等）に対する単位時間当たりの流入ＰＭ量のマップをメモリ１８に予め記憶しておく。そして、そのマップから、今回のエンジン２０の運転条件に対応する流入ＰＭ量を読み出せばよい。
【００６１】
また、基準故障ＤＰＦのＰＭ捕集率を推定する。具体的には例えば、基準故障ＤＰＦのＰＭ捕集率として予め定められた値αを用いる。また、ＤＰＦのＰＭ捕集率は、ＤＰＦ内に堆積されているＰＭ量（ＰＭ堆積量）や排気流量によっても変わってくるので、それらＰＭ堆積量、排気流量に応じて上記ＰＭ捕集率αを補正しても良い。なお、ＰＭ堆積量は、例えば、ＤＰＦ１２の前後差圧に基づいて推定すれば良い。また、排気流量は、例えば、エアフロメータ４で検出される吸入空気量に基づいて推定すれば良い。
【００６２】
そして、推定した流入ＰＭ量と基準故障ＤＰＦのＰＭ捕集率とに基づいて、基準故障ＤＰＦから流出する単位時間当たりのＰＭ量ｆ（流出ＰＭ量）が得られる。
【００６３】
次に、得られた流出ＰＭ量ｆのうちのＰＭセンサ１３に捕集されるＰＭ量を推定する。具体的には、例えばＰＭセンサ１３の外側を流れるＰＭのうちどの程度のＰＭが孔５１１（図２参照）からカバー５１内に侵入するか、カバー５１内に侵入したＰＭのうちどの程度のＰＭがセンサ素子５２に付着するか等を考慮して、ＰＭセンサ１３へのＰＭ捕集率βを推定する。ＰＭ捕集率βは、排気ガス流量、λ（空気過剰率）、排気温度、センサ素子５２の温度等の各種状態にかかわらず一定の予め定められた値を用いても良いし、各種状態に応じて補正した値を用いても良い。例えば、排気ガス流量が大きいほどＰＭはカバー５１内に侵入しにくくなり、カバー５１に侵入したＰＭはセンサ素子５２に付着しにくくなり、付着したとしてもセンサ素子５２から離脱しやすくなる。また、λが小さくなるほど、つまりリッチになってＰＭ濃度が高くなるほど、ＰＭセンサ１３に捕集されないＰＭの割合が高くなる。よって、例えば、排気ガス流量が大きいほど、又はλが小さいほど、小さい値となるようにＰＭ捕集率βを推定する。また、排気温度やセンサ素子５２の温度に応じて、センサ素子５２に作用する熱泳動力が変化するので、ＰＭ捕集率βが変わってくる。そして、上記流出ＰＭ量ｆとＰＭ捕集率βとに基づいて、ＰＭセンサ１３に捕集されたＰＭ量が得られる。このＰＭ量が多いほどＰＭセンサ１３の出力が大きくなるので、このＰＭ量とＰＭセンサ１３の出力との関係を予め調べてメモリ１８に記憶しておく。そして、この関係と今回得られたＰＭ量とに基づいて、ＤＰＦ１２が基準故障ＤＰＦの場合におけるＰＭセンサ１３の単位時間当たりの出力変化量の推定値Ｅ２、Δｔが得られる。
【００６４】
次に、Ｓ１６で求めた補正値Ａ（Δｔ）に基づいて、Ｓ１７で求めた推定値Ｅ２、Δｔを、ＰＭ量を少なくする方向に補正する（Ｓ１８）。具体的には、補正後の出力変化量の推定値をＥ２Ｒ、Δｔとして、Ｅ２Ｒ、Δｔ＝（１−Ａ（Δｔ））×Ｅ２、Δｔを計算する。
【００６５】
次に、現在時間ｔにおける、ＤＰＦ１２が基準故障ＤＰＦの場合のＰＭセンサ１３の出力推定値Ｅ２Ｒ、ｔを求める（Ｓ１９）。具体的には、前回のＳ１９で求めた出力推定値Ｅ２Ｒ、ｔに、今回のＳ１８で求めた補正後の推定値Ｅ２Ｒ、Δｔを加えて、出力推定値Ｅ２Ｒ、ｔを更新する。つまり、Ｅ２Ｒ、ｔ＝Ｅ２Ｒ、ｔ＋Ｅ２Ｒ、Δｔを計算する。
【００６６】
次に、Ｓ１９で求めた出力推定値Ｅ２Ｒ、ｔに基づいてＤＰＦ故障を判定するタイミング（故障判定タイミング）に到達したか否かを判断する（Ｓ２０）。具体的には、出力推定値Ｅ２Ｒ、ｔが所定の閾値Ｋより大きい否かを判断する。この閾値Ｋは、例えばＰＭセンサ１３の出力が立ち上がったとみなせる値に設定される。なお、Ｓ２０では、ＤＰＦ１２が基準故障ＤＰＦの場合におけるＰＭセンサ１３の出力が立ち上がるタイミングが到達したか否かを判定することと同義である。
【００６７】
Ｓ２０において故障判定タイミングに未だ到達していない場合、つまり出力推定値Ｅ２Ｒ、ｔが閾値Ｋ以下の場合には（Ｓ２０：ＮＯ）、Ｓ１２に戻る。このように、故障判定タイミングに到達しない間は、各時間におけるガス種、ガス濃度及びガス温度に基づいてＰＭセンサ１３の各時間における単位時間当たりの出力変化量を補正し、補正後の出力変化量を、静電捕集の開始からの経過時間に亘って積算することで、出力推定値の補正を行う。
【００６８】
これによって、図１３に示すように、補正後の推定出力値Ｅ２Ｒが、補正前に比べて小さい値となり、その結果、故障判定タイミングの到達が補正前に比べて遅くなる。
【００６９】
Ｓ２０において故障判定タイミングが到達した場合、つまり出力推定値Ｅ２Ｒ、ｔが閾値Ｋを超えた場合には（Ｓ２０：ＹＥＳ）、ＰＭセンサ１３の実際の出力Ｅ１をＳＣＵ１４から取得する（Ｓ２１）。そのセンサ出力Ｅ１が、Ｓ２０の閾値Ｋと同じ値に設定された閾値Ｋより大きいか否かを判断する（Ｓ２２）。そして、センサ出力Ｅ１が閾値Ｋより大きい場合には（Ｓ２２：ＹＥＳ）、ＤＰＦ１２は基準故障ＤＰＦよりもＰＭ捕集能力が低下した故障ＤＰＦであると判定する（Ｓ２３）。これに対し、センサ出力Ｅ１が閾値Ｋ以下の場合には（Ｓ２２：ＮＯ）、ＤＰＦ１２は基準故障ＤＰＦよりもＰＭ捕集能力が良好な正常ＤＰＦであると判定する（Ｓ２４）。図１３の例では、故障判定タイミング（補正後）において、（１）、（２）の場合はセンサ出力が閾値Ｋより大きいのでＤＰＦ故障と判定され、（３）の場合はセンサ出力が閾値Ｋより小さいのでＤＰＦ正常と判定される。Ｓ２３、Ｓ２４の後、図１２の処理を終了する。
【００７０】
このように、本実施形態では、基準故障ＤＰＦの場合におけるセンサ出力を推定し、その推定値と実際のセンサ出力との比較に基づきＤＰＦの故障判定を行うので、ＤＰＦが基準よりも故障度合いが高いか低いかを精度よく判定できる。また、センサ出力の推定値を、支燃性ガス（ＮＯ、ＮＯ２、Ｏ２）の種類、濃度及び温度に応じて、ＰＭ量を少なくする方向に補正するので、その推定値を支燃性ガスによるＰＭ燃焼後の値に近づけることができ、燃焼後の状態でセンサの実際の出力値と推定値とを比較できる。結果として、支燃性ガスによる燃焼の影響を抑制した形でＤＰＦの故障判定を行うことができ、故障判定の精度低下を抑制できる。例えば、図１３の例では、センサ出力が（２）の場合には、補正前の推定出力値Ｅ２に基づく故障判定タイミング（補正前）で故障判定を実施すると、センサ出力と閾値Ｋとが近い値となって、ＤＰＦ故障であるにもかかわらず正常であると誤判定する可能性がある。一方、補正後の推定出力値Ｅ２Ｒに基づく故障判定タイミング（補正後）で故障判定を実施すると、センサ出力は明らかに閾値Ｋより大きいので、ＤＰＦ故障を高精度に判定できる。
【００７１】
さらに、センサ出力の推定値の補正として、各時間でのガス種ごとの濃度及び温度に基づく各時間補正を、静電捕集の開始からの経過時間に亘って積算した積算補正を行うので、各時間でのガス種、ガス濃度、及びガス温度と、捕集開始からの経過時間とが反映された、高精度な推定値を得ることができる。よって、より一層、ＤＰＦの故障判定の精度低下を抑制できる。
【００７２】
（第３実施形態）
次に本発明の第３実施形態を上記実施形態と異なる部分を中心に説明する。本実施形態の構成は図１の構成と同じである。ＥＣＵ１７が実行する故障判定処理が上記実施形態と異なっている。第２実施形態では、ＰＭセンサの推定出力値を補正することで結果的に故障判定タイミングを遅いタイミングに補正させたが、本実施形態では、推定出力値と比較する閾値を補正することで、結果的に故障判定タイミングを遅いタイミングに補正させる実施形態である。
【００７３】
また、本実施形態においても第２実施形態と同様に、メモリ１８に記憶される図６〜図８の関係データにおける出力補正値Ａは、センサ出力の単位時間Δｔ秒当たりの減少割合に相当する値に設定されている。
【００７４】
ＥＣＵ１７は、ＤＰＦの故障判定処理として図１４の処理を実行する。図１４の処理は、上記実施形態と同様に排気管の乾燥判定の成立後、センサ再生を実施した後に開始される。図１４の処理を開始すると、図１２のＳ１１〜Ｓ１６の処理と同様の処理を実行する（Ｓ３１〜Ｓ３６）。
【００７５】
次に、現在時間ｔまでの各時間のＳ３６の処理で得られた、ＰＭセンサ１３の単位時間Δｔ当たりの出力減少度合いに相当する補正値Ａ（Δｔ）を積算した積算補正値Ａ（ｔ）を算出する（Ｓ３７）。具体的には、前回のＳ３７で求めた積算補正値Ａ（ｔ）に、今回のＳ３６で求めた補正値Ａ（Δｔ）を加えて、積算補正値Ａ（ｔ）を更新する。つまり、Ａ（ｔ）＝Ａ（ｔ）＋Ａ（Δｔ）を計算する。
【００７６】
次に、エンジン２０の運転条件に基づいて、ＤＰＦ１２が基準故障ＤＰＦである場合におけるＰＭセンサ１３の出力Ｅ２を推定する（Ｓ３８）。図１２のＳ１７では、ＰＭセンサ１３の単位時間Δｔ当たりの出力変化量Ｅ２、Δｔを推定した。ここでは、Ｓ１７と同様に各時間で出力変化量Ｅ２、Δｔを求め、求めた出力変化量Ｅ２、Δｔを静電捕集の開始から現在時間ｔに亘って積算した積算値を、現在時間ｔにおけるＰＭセンサ１３の出力Ｅ２として推定する。
【００７７】
次に、Ｓ３７で求めた積算補正値Ａ（ｔ）に基づいて、故障判定のタイミングを判定するための閾値Ｋ（本発明の第１閾値に相当）を、ＰＭ量を多くする方向に補正（本発明の第１の閾値補正に相当）する（Ｓ３９）。具体的には、補正後の閾値をＫＲとして、ＫＲ＝（１＋Ａ（ｔ））×Ｋを計算する。
【００７８】
次に、Ｓ３８で求めた推定出力Ｅ２が、Ｓ３９で求めた補正後の閾値ＫＲより大きいか否かを判断する（Ｓ４０）。推定出力Ｅ２が閾値ＫＲ以下の場合には（Ｓ４０：ＮＯ）、故障判定タイミングに未だ到達していないとして、Ｓ３２に戻る。このように、故障判定タイミングに到達しない間は、経過時間に伴って次第に積算補正値Ａ（ｔ）が大きくなり、その結果、閾値ＫＲは次第に大きくなっていく。また、センサ出力の推定値Ｅ２も経過時間にともなって次第に大きくなっていく。
【００７９】
Ｓ４０において推定出力Ｅ２が閾値ＫＲを超えた場合には（Ｓ４０：ＹＥＳ）、故障判定タイミングが到達したとして、ＰＭセンサ１３の実際の出力Ｅ１をＳＣＵ１４から取得する（Ｓ４１）。次に、センサ出力Ｅ１が所定の閾値Ｋより大きいか否かを判断する（Ｓ４２）。この閾値Ｋは、Ｓ３９の補正が実施される前の、故障判定タイミングを判定するための閾値Ｋと同じ値に設定されている。センサ出力Ｅ１が閾値Ｋより大きい場合には（Ｓ４２：ＹＥＳ）ＤＰＦ故障と判定し（Ｓ４３）、閾値Ｋ以下の場合には（Ｓ４２：ＮＯ）ＤＰＦ正常と判定する（Ｓ４４）。Ｓ４３、Ｓ４４の後、図１４の処理を終了する。
【００８０】
図１５を参照して本実施形態の故障判定処理を説明すると、支燃性ガスの種類、濃度、及び温度に基づき、故障判定タイミングを判定するための閾値ＫをＰＭ量を多くする方向に補正し、推定出力値Ｅｅが補正後の閾値ＫＲ（故障診断実施判定閾値）を超えたタイミングを故障判定タイミングとして判定する。よって、故障判定タイミングを、閾値Ｋを補正しない場合の故障判定タイミングよりも遅いタイミングとすることができる。故障判定タイミングが遅くなることで、故障判定タイミングにおけるセンサ出力を大きくすることができ、支燃性ガスの影響によるセンサ出力の減少がＤＰＦの故障判定に影響を及ぼすのを抑制できる。例えば、図１５の例では、センサ出力が（２）の場合には、補正前の閾値Ｋに基づく故障判定タイミング（補正前）で故障判定を実施すると、センサ出力と閾値Ｋとが近い値となって、ＤＰＦ故障であるにもかかわらず正常であると誤判定する可能性がある。一方、補正後の閾値ＫＲに基づく故障判定タイミング（補正後）で故障判定を実施すると、センサ出力は明らかに閾値Ｋより大きいので、ＤＰＦ故障を高精度に判定できる。
【００８１】
また、閾値Ｋの補正として、各時間でのガス種ごとの濃度及び温度に基づく単位時間当たりの補正値を、静電捕集の開始からの経過時間に亘って積算した積算補正値に基づいて閾値の補正を行うので、補正後の閾値に、各時間でのガス種、ガス濃度、及びガス温度と、捕集開始からの経過時間とを反映させることができる。この補正後閾値に基づき故障判定タイミングを判定し、この故障判定タイミングで故障判定を実施することで、その故障判定に、各時間でのガス種、ガス濃度、及びガス温度と、捕集開始からの経過時間とを反映させることができる。よって、支燃性ガスの影響を抑制した高精度な判定結果を得ることができる。
【００８２】
（第４実施形態）
次に本発明の第４実施形態を上記実施形態と異なる部分を中心に説明する。本実施形態の構成は図１の構成と同じである。ＥＣＵ１７が実行する故障判定処理が上記実施形態と異なっている。
【００８３】
ＥＣＵ１７は、ＤＰＦの故障判定処理として図１６の処理を実行する。図１６の処理は、上記実施形態と同様に排気管の乾燥判定の成立後、センサ再生を実施した後に開始される。図１６の処理と図１４の処理とを比較すると、図１６の処理では、図１４のＳ３９の処理に相当する処理が省略されており、Ｓ６１の処理が追加されている点で図１４の処理と異なっている。また、Ｓ５９の処理では、出力推定値Ｅ２は、補正未実施の閾値Ｋと比較している。また、Ｓ６２の処理では、センサ出力Ｅ１と補正後の閾値ＫＲとを比較している。それ以外は図１４の処理と同じである。すなわち、図１６のＳ５１〜Ｓ５８の処理は、図１４のＳ３１〜Ｓ３８の処理と同じであり、Ｓ６０の処理はＳ４１の処理と同じであり、Ｓ６３、Ｓ６４の処理はＳ４３、Ｓ４４の処理と同じである。
【００８４】
図１６の処理を開始すると、第３実施形態と同様に積算補正値Ａを算出し（Ｓ５１〜Ｓ５７）、ＤＰＦ１２が基準故障ＤＰＦの場合におけるＰＭセンサ１３の出力Ｅ２を推定し（Ｓ５８）、その推定出力値Ｅ２が閾値Ｋを超えたか否かを判断する（Ｓ５９）。超えていない場合には（Ｓ５９：ＮＯ）、Ｓ５２に戻り、積算補正値Ａ及び推定出力値Ｅ２を更新する（Ｓ５２〜Ｓ５８）。
【００８５】
推定出力値Ｅ２が閾値Ｋを超えた場合、つまり故障判定タイミングに到達した場合には（Ｓ５９：ＹＥＳ）、次に、ＰＭセンサ１３の実際の出力Ｅ１をＳＣＵ１４から取得する（Ｓ６０）。次に、Ｓ５７で求めた積算補正値Ａ（ｔ）に基づいて、故障判定閾値Ｋ（本発明の第２閾値に相当）を、ＰＭ量を少なくする方向に補正（本発明の第２の閾値補正に相当）する（Ｓ６１）。具体的には、補正後の閾値をＫＲとして、ＫＲ＝（１−Ａ（ｔ））×Ｋを計算する。
【００８６】
次に、センサ出力Ｅ１が補正後の閾値ＫＲより大きいか否かを判断する（Ｓ６２）。センサ出力Ｅ１が閾値ＫＲより大きい場合には（Ｓ６２：ＹＥＳ）ＤＰＦ故障と判定し（Ｓ６３）、閾値ＫＲ以下の場合には（Ｓ６２：ＮＯ）ＤＰＦ正常と判定する（Ｓ６４）。その後、図１６の処理を終了する。
【００８７】
第３実施形態では、故障判定タイミングを判定するための閾値（推定出力値Ｅｅと比較する閾値）を補正する一方で、本実施形態では、図１７に示すように、実際のセンサ出力と比較する故障判定閾値Ｋを、支燃性ガスの影響によるＰＭセンサの出力減少分だけ小さい値となるよう補正している。その結果として、その出力減少分を相殺した形で、センサ出力と故障判定閾値との比較を行うことができ、ＤＰＦの故障判定の精度低下を抑制できる。例えば、図１７の例では、センサ出力が（２）の場合には、補正前の閾値Ｋで故障判定を実施すると、センサ出力と閾値Ｋとが近い値となって、ＤＰＦ故障であるにもかかわらず正常であると誤判定する可能性がある。一方、補正後の閾値ＫＲで故障判定を実施すると、センサ出力は明らかに閾値ＫＲより大きいので、ＤＰＦ故障を高精度に判定できる。
【００８８】
（第５実施形態）
次に本発明の第５実施形態を上記実施形態と異なる部分を中心に説明する。本実施形態の構成は図１の構成と同じである。ＥＣＵ１７が実行する故障判定処理が上記実施形態と異なっている。
【００８９】
ＥＣＵ１７は、ＤＰＦの故障判定処理として図１８の処理を実行する。図１８の処理は、上記実施形態と同様に排気管の乾燥判定の成立後、センサ再生を実施した後に開始される。図１８の処理と図１６の処理とを比較すると、図１８の処理はＳ８１、Ｓ８２の処理が図１６の処理と異なっており、それ以外（Ｓ７１〜Ｓ８０、Ｓ８３、Ｓ８４）は図１６の処理（Ｓ５１〜Ｓ６０、Ｓ６３、Ｓ６４）と同じである。
【００９０】
図１８の処理では、故障判定タイミングが到達した場合に（Ｓ７９：ＹＥＳ）、実際のセンサ出力Ｅ１を検出した後（Ｓ８０）、そのセンサ出力Ｅ１をＳ７７で求めた積算補正値Ａ（ｔ）に基づいてＰＭ量を多くする方向に補正する（Ｓ８１）。具体的には、補正後のセンサ出力をＥ１Ｒとして、Ｅ１Ｒ＝（１＋Ａ（ｔ））×Ｅ１を計算する。次に、補正後のセンサ出力Ｅ１Ｒが閾値Ｋより大きいか否かを判断し（Ｓ８２）、大きい場合には（Ｓ８２：ＹＥＳ）ＤＰＦ故障と判定し（Ｓ８３）、閾値Ｋ以下の場合には（Ｓ８２：ＮＯ）ＤＰＦ正常と判定する（Ｓ８４）。その後、図１８の処理を終了する。
【００９１】
このように、本実施形態では、第１実施形態と同様にセンサ出力を補正するので（図１９参照）、センサ出力を支燃性ガスによるＰＭ燃焼前の値に近づけることができ、ＰＭ燃焼前の状態で、センサ出力と故障判定閾値とを比較できる。これにより、支燃性ガスによるＰＭ燃焼の影響を抑制した形でその故障判定を行うことができ、故障判定の精度低下を抑制できる。なお、図１９では、（３）のセンサ出力のみ補正した状態を示している。
【００９２】
（他の実施形態）
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲の記載を逸脱しない限度で種々の変更が可能である。例えば、上記実施形態では、支燃性ガスとしてＮＯ、ＮＯ２及びＯ２の各濃度に基づきセンサ出力等の補正を実施したが、ＮＯ、ＮＯ２及びＯ２のうちいずれか１つ又は２つのガス濃度に基づき補正を実施しても良い。これによっても、補正を実施しない場合に比べて、支燃性ガスの影響を抑制した形でＤＰＦの故障判定を行うことができ、故障判定の精度低下を抑制できる。また、ＮＯ、ＮＯ２及びＯ２以外の支燃性ガス（例えば、硫黄酸化物（ＳＯ２など））の濃度も考慮して補正を実施しても良い。
【００９３】
また、上記実施形態では、ＤＰＦの故障検出の用途でＰＭセンサを用いていたが、故障検出以外の用途でＰＭセンサを用いても良い。例えば、ＤＰＦの上流にＰＭセンサを配置して、このＰＭセンサを、エンジンから排出されるＰＭ量（ＤＰＦに流入するＰＭ量）を検出する用途で用いても良い。このとき、本発明によりセンサ出力を補正することで、支燃性ガスによるＰＭ燃焼が行われる前のＰＭ量を高精度に検出できる。
【００９４】
また、上記実施形態では、ＥＣＵが故障判定処理を実行していたが、ＳＣＵが故障判定処理を実行しても良いし、故障判定処理の一部の処理はＥＣＵが実行し、他の一部の処理はＳＣＵが実行するとしても良い。
【００９５】
なお、上記実施形態において、ＰＭセンサ１３、ＳＣＵ１４及びＥＣＵ１７が本発明のフィルタの故障検出装置及び粒子状物質検出装置に相当する。図９、図１２、図１４、図１６、図１８の処理を実行するＥＣＵ１７が本発明の濃度取得手段、温度取得手段、補正手段、故障判定手段、推定手段、タイミング判定手段、算出手段及び積算補正手段に相当する。
【符号の説明】
【００９６】
１２  ＤＰＦ（フィルタ）
１３  ＰＭセンサ
１４  ＳＣＵ
１７  ＥＣＵ
２０  エンジン（内燃機関）
２３  排気通路
５２  センサ素子（被付着部）
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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