(57)【要約】【課題】エンジン本体から排出されるＰＭを捕集するＤＰＦの破損などの異常の有無を正確に検出することである。【解決手段】  ＤＰＦ４の破損や目詰まりによりＤＰＦ４の前後差圧が大きく低下したり上昇することを利用してＤＰＦ４の異常の有無を判定する排気浄化装置において、ＤＰＦ４の前後差圧に基づいて演算されたＰＭ堆積量と、エンジン運転状態から知られるＰＭ排出量の積算により算出されたＰＭ堆積量との間に大きな不整合が生じたらＤＰＦ４の異常と判定する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関本体から排出される排ガス中の排気微粒子を捕集するパティキュレートフィルタを有し、該パティキュレートフィルタの再生の要否を判断すべく、パティキュレートフィルタに捕集されて堆積する排気微粒子の堆積量を演算する堆積量演算手段を設けて、演算された堆積量に基づいて前記パティキュレートフィルタの再生の要否を判断するようにした内燃機関の排気浄化装置において、
パティキュレートフィルタにおける排気微粒子の堆積量を演算する堆積量演算手段として、パティキュレートフィルタの前後差圧に基づいて堆積量を演算する第１の堆積量演算手段と、前記内燃機関本体の運転状態に基づいて内燃機関本体からの単位時間当たりの排気微粒子の排出量を演算し、該排出量を積算することにより堆積量を演算する第２の堆積量演算手段との２種類の堆積量演算手段を具備し、
かつ、前記２種類の堆積量演算手段により演算された堆積量の整合状態に基づいてパティキュレートフィルタにおける排ガスの流通の異常の有無を判定する異常判定手段を具備することを特徴とする内燃機関の排気浄化装置。
【請求項２】
請求項１記載の内燃機関の排気浄化装置において、前記内燃機関本体の運転状態に基づいて前記２種類の堆積量演算手段のうち、前記パティキュレートフィルタの再生の要否の判定に用いる堆積量演算手段を選択する選択手段を具備せしめ、
前記第２の堆積量演算手段は、前記パティキュレートフィルタの再生の要否の判定に用いる堆積量演算手段が前記第１の堆積量演算手段から切替る直前に該第１の堆積量演算手段により演算された堆積量に、前記排出量を積算することにより現在の堆積量を求める演算手段とし、
前記異常判定手段は、前記整合状態を、前記第２の堆積量演算手段から第１の堆積量演算手段に切替る直前直後に演算された堆積量の差分により表現し、該堆積量差分が予め設定した基準の範囲から外れるとき、前記整合状態が不整合でありパティキュレートフィルタが異常であると判ずる内燃機関の排気浄化装置。
【請求項３】
請求項２記載の内燃機関の排気浄化装置において、予め設定した期間内に前記差分について差分値ごとの出現頻度を記憶して、記憶された前記出現頻度に基づいて前記期間内の差分の分布を表す上側代表値と下側代表値とを演算する差分分布演算手段を具備せしめ、
前記異常判定手段は、前記上側代表値および前記下側代表値により表される前記演算差分の範囲を前記基準の範囲とする内燃機関の排気浄化装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パティキュレートフィルタを備えた内燃機関の排気浄化装置に関し、特に、パティキュレートフィルタの再生に関する。
【背景技術】
【０００２】
ディーゼル式の内燃機関では、内燃機関本体から排出される排ガス中に含まれる排気微粒子（以下、適宜、ＰＭという）が問題となっており、ＰＭを捕集するディーゼルパティキュレートフィルタ（以下、適宜、ＤＰＦという）を搭載することが検討されている。ＤＰＦは、捕集され、堆積したＰＭを定期的に燃焼除去することで再生されＰＭ捕集能力を回復する。ＤＰＦの再生を内燃機関の運転中に可能としたものがある。このものでは、例えば白金などの酸化触媒の酸化作用が利用される。ＤＰＦの再生は、ポスト噴射やリタードにより酸化触媒の温度を上げることにより開始される。
【０００３】
ＤＰＦの再生時期の遅すぎは急速燃焼を招き、早すぎは燃費に影響するので、ＰＭ堆積量を測定してその大きさに基づいてＤＰＦの再生の要否を判断する。これには、ＰＭ堆積量が増大するほどＤＰＦの前後差圧が増大することを利用し、ＤＰＦの前後差圧に基づいてＰＭ堆積量を演算するものがある。このＤＰＦの前後差圧に基づく方法は、ＤＰＦを流通する排ガスの流量が少量の時や過渡状態等の非定常運転時においては必ずしも測定精度が十分ではないことから、内燃機関の運転状態に基づいてＰＭ排出量を演算し、これを積算することによりＰＭ堆積量とする方法と併用するものがある（特許文献１、２等参照）。
【０００４】
一方、ＤＰＦにおいて目詰まりや破損などで排ガスの流通に異常が生じると前記前後差圧が正常な場合に比して変化するため、これを利用してＤＰＦの異常検出を行い得る。例えば、ＤＰＦの前後差圧が所定値を下回ったら破損により排ガスが漏れているものと判断する。
【特許文献１】特開平７−３１７５２９号公報
【特許文献２】特開２００４−０１９５２９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、前記ＤＰＦの異常検出において、ＰＭ堆積量が大きければ破損時に前後差圧の十分な変化幅があるからよいが、ＤＰＦの完全再生直後のようにＰＭ堆積量が少量の時には、前後差圧の変化幅が十分得られず、必ずしも正確に異常の有無を検出することができない。
【０００６】
本発明は、前記実情に鑑みてなされたものであり、高精度にＤＰＦの破損状態を検出することのできる内燃機関の排気浄化装置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】
【０００７】
請求項１記載の発明では、内燃機関本体から排出される排ガス中の排気微粒子を捕集するパティキュレートフィルタを有し、該パティキュレートフィルタの再生の要否を判断すべく、パティキュレートフィルタに捕集されて堆積する排気微粒子の堆積量を演算する堆積量演算手段を設けて、演算された堆積量に基づいて前記パティキュレートフィルタの再生の要否を判断するようにした内燃機関の排気浄化装置において、
パティキュレートフィルタにおける排気微粒子の堆積量を演算する堆積量演算手段として、パティキュレートフィルタの前後差圧に基づいて堆積量を演算する第１の堆積量演算手段と、前記内燃機関本体の運転状態に基づいて内燃機関本体からの単位時間当たりの排気微粒子の排出量を演算し、該排出量を積算することにより堆積量を演算する第２の堆積量演算手段との２種類の堆積量演算手段を具備し、
かつ、前記２種類の堆積量演算手段により演算された堆積量の整合状態に基づいてパティキュレートフィルタにおける排ガスの流通の異常の有無を判定する異常判定手段を具備する構成とする。
【０００８】
パティキュレートフィルタの前後差圧に基づいて演算された排気微粒子の堆積量が目詰まりや破損の影響を受けるのに対し、排気微粒子の排出量の積算により求められた堆積量は前記目詰まりなどの影響を受けない。したがって、前記２種類の堆積量演算手段により演算された堆積量の整合状態から、パティキュレートフィルタの異常の有無が判定できる。また、パティキュレートフィルタの前後差圧に基づいて演算された排気微粒子と比較される、排気微粒子の排出量の積算により求められた堆積量が、その時点での排気微粒子の堆積量と略対応するので、堆積量が少ない完全再生から間もない期間においてパティキュレートフィルタの異常の有無の判別が困難になるということもない。
【０００９】
請求項２記載の発明では、請求項１の発明の構成において、前記内燃機関本体の運転状態に基づいて前記２種類の堆積量演算手段のうち、前記パティキュレートフィルタの再生の要否の判定に用いる堆積量演算手段を選択する選択手段を具備せしめ、
前記第２の堆積量演算手段は、前記パティキュレートフィルタの再生の要否の判定に用いる堆積量演算手段が前記第１の堆積量演算手段から切替る直前に該第１の堆積量演算手段により演算された堆積量に、前記排出量を積算することにより現在の堆積量を求める演算手段とし、
前記異常判定手段は、前記整合状態を、前記第２の堆積量演算手段から第１の堆積量演算手段に切替る直前直後に演算された堆積量の差分により表現し、該堆積量差分が予め設定した基準の範囲から外れるとき、前記整合状態が不整合でありパティキュレートフィルタが異常であると判ずる構成とする。
【００１０】
堆積量演算手段が切替る直前直後は、排気微粒子の堆積量が実質的に同じである。このとき２種類の堆積量演算手段で演算された堆積量の差分は、パティキュレートフィルタの異常がなければ一定の範囲内に収まっているが、異常が発生すると大きく外れる。
【００１１】
また、堆積量演算手段が第２の堆積量演算手段から第１の堆積量演算手段に切替る直前直後における堆積量は実質的に同じであることを利用して、堆積量の２種類の演算結果の差を求めているので、パティキュレートフィルタの異常の判定のために、常に両方の堆積量演算手段で堆積量を求める必要がなく、演算負荷が過剰にならない。また、実堆積量との誤差が相対的に大きい第２の堆積量演算手段で、排気微粒子の排出量を積算する期間を、第１の堆積量演算手段により堆積量を演算しない期間に限ることで、２種類の堆積量演算手段を備えていても演算負荷が過剰にならず、また、相対的に誤差の大きい第２の堆積量演算手段の誤差が長期間にわたって累積しないようにすることができる。
【００１２】
請求項３記載の発明では、請求項２の発明の構成において、予め設定した期間内に前記差分について差分値ごとの出現頻度を記憶して、記憶された前記出現頻度に基づいて前記期間内の差分の分布を表す上側代表値と下側代表値とを演算する差分分布演算手段を具備せしめ、
前記異常判定手段は、前記上側代表値および前記下側代表値により表される前記演算差分の範囲を前記基準の範囲とする。
【００１３】
パティキュレートフィルタの異常の有無を判断するための前記基準の範囲を内燃機関の運転中に学習することで、パティキュレートフィルタの異常の有無の誤判断を回避することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。図１に本発明の排気浄化装置を付設した内燃機関であるディーゼルエンジンの全体構成を示す。
【００１５】
エンジン本体１の排気ポートに連なる排気通路３にはＤＰＦ４が設置されている。ＤＰＦ４は、例えば、基材となる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、排ガスの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基体となし、セル壁表面には、Ｐｔ等の酸化触媒が塗布、担持されている。エンジン本体１から排出された排ガスは、ＤＰＦ４の多孔性の隔壁を通過しながら下流へ流れ、その間にＰＭが捕集されて次第に堆積する。
【００１６】
排気通路３には、排ガスの排気温度を検出する排気温センサ５２ａ，５２ｂが設けてある。
【００１７】
ＤＰＦ４にて捕集されて堆積したＰＭの堆積量を知るために、ＤＰＦ４の前後差圧を検出する差圧センサ５３が設けられている。差圧センサ５３は、ＤＰＦ４よりも上流側で排気通路３と連通する圧力導入管３１ａと、ＤＰＦ４よりも下流側で排気通路３と連通する圧力導入管３１ｂとの間に介設され、ＤＰＦ４の前後差圧（以下、適宜、ＤＰＦ前後差圧、ＤＰＦ差圧と記載する）に応じた信号を出力する。ＤＰＦ４の直上流および下流には温度センサ５２ａ，５２ｂが設けられ、ＤＰＦ４を流通する排ガスの温度を検出する。また、吸気通路２には、エアフローメータ５４が設置してあり、吸気量を検出する。
【００１８】
ＥＣＵ５１には、前記各種のセンサ類５１〜５４の出力信号や図示しない各種のセンサ類の出力信号が入力して、各部の状態が知られるようになっている。
【００１９】
図２にＥＣＵ５１を構成するマイクロコンピュータで実行される制御ルーチンを示す。制御ルーチンは、ＥＣＵ５１においてタイマ割り込みにより所定の制御周期で実行される。ステップＳ１０１でＤＰＦ差圧、排気温度、吸気量等の各種入力信号を読込む。ステップＳ１０２は選択手段としての処理で、ＤＰＦ差圧に基づくＰＭ堆積量演算許可状態か否かを判定する。エンジンの運転状態が定常運転であれば、ＤＰＦ差圧に基づくＰＭ堆積量演算許可状態とされる。定常運転か否かはエンジン回転数やアクセル開度に基づき判断する。ステップＳ１０２が肯定判断されるとステップＳ１０３に進み、否定判断されるとステップＳ１０４に進む。
【００２０】
ステップＳ１０３は第１の堆積量演算手段としての処理で、ＰＭ堆積量をＤＰＦ差圧に基づき算出する。算出は、ＤＰＦ差圧、吸気量、排気温度に基づいてなされる。算出は、例えば、先ず、質量流量として得られる吸気量を体積流量に換算するとともに、吸入空気がそのままエンジン本体１から排出されたとして、前記体積流量を排気温度に基づいて補正してＤＰＦ４を流通する排ガスの流量とする。該排ガス流量とＤＰＦ差圧とに基づいてマップなどにしたがってＰＭ堆積量を求める。その後、リターンに抜ける。
【００２１】
ステップＳ１０４，Ｓ１０５は第２の堆積量演算手段としての処理で、ステップＳ１０４ではエンジンの運転状態（以下，適宜、エンジン状態という）に基づいてＰＭ排出量を算出する。これは本フローの制御周期を単位とする排出量である。ＰＭ排出量は、例えば吸気量に所定の係数を乗じることにより求める。係数は、排ガス中のＰＭ濃度に比例したものであり、エンジン状態に対して係数が対応するマップを予め実験等により求めておき高精度化を図るのもよい。続くステップＳ１０５では、堆積量前回値にステップＳ１０４で求めたＰＭ排出量を加算し、これを今回のＰＭ堆積量とする。ステップＳ１０５実行後、リターンに抜ける。ステップＳ１０３とステップＳ１０４，Ｓ１０５とでは、このようにＰＭ堆積量の算出方法が異なるが、ステップＳ１０４，Ｓ１０５では堆積量前回値が算出に必要になるため、ステップＳ１０３，Ｓ１０５において得られたＰＭ堆積量が堆積量前回値として記憶され、更新されていくことになる。
【００２２】
かかる処理内容とすることにより、エンジン状態が定常運転状態のときには、ＰＭ堆積量は、その時のＤＰＦ差圧に基づいて算出されたものとなり、一方、非定常運転状態のときには、ＰＭ堆積量は、前回、定常運転状態から非定常運転状態に切替る直前にＤＰＦ差圧に基づいて算出されたＰＭ堆積量に、非定常運転状態になってからのＰＭ排出量の積算値を加算したものとなる。なお、以下の説明において、ステップＳ１０３によるＰＭ堆積量の算出をＤＰＦ差圧に基づくＰＭ堆積量の算出といい、ステップＳ１０４，Ｓ１０５によるＰＭ堆積量の算出をエンジン状態に基づくＰＭ堆積量の算出という。２種類の算出方法を切替えるようにしているのは、ＤＰＦ差圧に基づくＰＭ堆積量の算出とエンジン状態に基づくＰＭ堆積量の算出とでは基本的にはＤＰＦ差圧に基づくＰＭ堆積量の算出の方が精度が高いものの、過渡状態などの非定常運転時には、エンジン状態に基づくＰＭ堆積量の算出の方が精度が高いからである。したがって、ここで、現在のエンジン状態が定常運転状態か否かを判断するための基準は、予め２種類のＰＭ堆積量の算出方法の測定精度を実験的に明らかにしておき、ＤＰＦ差圧に基づくＰＭ堆積量の算出の方がエンジン状態に基づくＰＭ堆積量の算出よりも精度が高くなるエンジン状態が定常運転状態と判断されるように設定しておくことになる。
【００２３】
次に、図３によりＤＰＦ４の異常についてのフェイルセーフ制御について説明する。ステップＳ２０１からＳ２０４は差分分布演算手段としての処理で、ステップＳ２０１では、エンジン状態によるＰＭ堆積量算出からＤＰＦ差圧に基づくＰＭ堆積量算出に切替ったことをトリガとして、ＰＭ堆積量偏差を算出する。エンジン状態によるＰＭ堆積量算出からＤＰＦ差圧によるＰＭ堆積量算出に切替ったことは、前記ステップＳ１０２の結果（肯定、否定）に基づいて例えば次のように検出される。すなわち、ステップＳ１０２が否定判断されると所定のフラグがセットされるようにする。一方、ステップＳ１０２が肯定判断されたときに前記フラグがセットされているか否かを判断して、セットされていれば、エンジン状態に基づくＰＭ堆積量算出からＤＰＦ差圧に基づくＰＭ堆積量算出に切替ったものと判断する。
【００２４】
次にＰＭ堆積量偏差の算出について説明する。ＰＭ堆積量偏差は、エンジン状態に基づくＰＭ堆積量算出からＤＰＦ差圧に基づくＰＭ堆積量算出に切替わる直前直後における、ＰＭ堆積量の差分である。ここでは、ＤＰＦ差圧に基づいて算出されたＰＭ堆積量からエンジン状態に基づいて算出されたＰＭ堆積量を減じた減算値とする。
【００２５】
ステップＳ２０２ではＰＭ堆積量偏差に対応した出現頻度をメモリにストアする。すなわち、ＰＭ堆積量偏差の値に応じてその出現頻度がストアされるメモリの領域が割り当てられている。そして、今回のＰＭ堆積量偏差の出現頻度を１増加する。メモリ容量の節約のためＰＭ堆積量偏差の値によってＰＭ堆積量偏差を複数の段階に分け、各段階に１対１に対応して出現頻度のストア用の領域を設定してもよい。
【００２６】
ステップＳ２０３では、トリップメータにより知られる走行距離が閾値を越えたか否かを判定する。否定判断されると、ステップＳ２０１以降の処理が繰り返される。したがって、走行距離が閾値に達するまで、ＰＭ堆積量偏差が算出され、出現頻度が更新されていく。そして、走行距離が閾値に達した時点で、走行距離が閾値になるまでの所定の期間におけるＰＭ堆積量偏差のヒストグラムができる。このヒストグラムは図４に示すようにＰＭ堆積量偏差の分布を示している。
【００２７】
走行距離が閾値を越えたか否かを判定するステップＳ２０３が肯定判断されると、ステップＳ２０４で、前記ヒストグラムをＰＭ堆積量偏差頻度リファレンス特性として確定する。そして、リファレンス特性を規定する代表値として、ＰＭ堆積量偏差の分布の最大値と最小値を算出する。ここで、ＰＭ堆積量偏差の分布の上側代表値である最大値および下側代表値である最小値は、例えば平均値および標準偏差により表す。例えば、最大値は平均値＋２×標準偏差とし、最小値は平均値−２×標準偏差とする。あるいは簡単に、ステップＳ２０５においてＰＭ堆積量偏差を最大値および最小値と比較して、最大値および最小値を更新していき、走行距離が閾値に達した時点での最大値と最小値とを、ＰＭ堆積量偏差分布の上側代表値、下側代表値とするのもよい。
【００２８】
ステップＳ２０５では、ステップＳ２０１と同様に、エンジン状態に基づくＰＭ堆積量算出からＤＰＦ差圧に基づくＰＭ堆積量算出に切替わったことをトリガとして、ＰＭ堆積量偏差を算出する。ステップＳ２０５の実行後はステップＳ２０６に進む。
【００２９】
ステップＳ２０６，Ｓ２０９はステップＳ２０６では、ステップＳ２０５で求めたＰＭ堆積量偏差がリファレンス特性に対していかなる位置をとっているかを判断する処理で、ステップＳ２０６ではステップＳ２０５で求めたＰＭ堆積量偏差がリファレンス特性の最大値（Ｍａｘ値）以上か否かを判定する。否定判断されるとステップＳ２０９でＰＭ堆積量偏差がリファレンス特性の最小値以下か否かを判定する。否定判断されると、すなわち、リファレンス特性の最小値から最大値までの範囲を基準の範囲としてＰＭ堆積量偏差が前記基準の範囲に入っていれば、ＤＰＦ４に異常なしと判断して、ステップＳ２０５以降の処理が繰り返される。
【００３０】
ＰＭ堆積量偏差がリファレンス特性の最大値以上か否かを判定するステップＳ２０６が肯定判断されるとステップＳ２０７で、ＰＭ堆積量偏差がリファレンス特性の最大値以上になったことがｎ回連続して発生したか否かを判定する。このため、ＰＭ堆積量偏差がリファレンス特性の最大値以上になった回数をカウントする変数を用意して、ステップＳ２０６が肯定判断されるごとに前記変数を１ずつインクリメントし、ステップＳ２０６が否定判断されると前記変数をリセットする。ＰＭ堆積量偏差がリファレンス特性の最大値以上になったことがｎ回連続して発生したか否かを判定するステップＳ２０７が否定判断されるとステップＳ２０５以降の処理が繰り返される。
【００３１】
ステップＳ２０７が肯定判断されるとステップＳ２０８でＤＰＦ目詰まりと判定する。この理由については後述する。ステップＳ２０８に続いてはステップＳ２１２で警告灯の点灯などのフェイルセーフ処置をとる。
【００３２】
一方、ＰＭ堆積量偏差がリファレンス特性の最小値以下か否かを判定するステップＳ２０９が肯定判断されると、ステップＳ２１０で、ＰＭ堆積量偏差がリファレンス特性の最小値以下になったことがｎ回連続して発生したか否かを判定する。このため、ＰＭ堆積量偏差がリファレンス特性の最小値以下になった回数をカウントする変数を用意して、ステップＳ２０９が肯定判断されるごとに前記変数を１ずつインクリメントし、ステップＳ２０６が肯定判断されるかステップＳ２０９が否定判断されると前記変数をリセットする。ＰＭ堆積量偏差がリファレンス特性の最小値以下になったことがｎ回連続して発生したか否かを判定するステップＳ２１０が否定判断されるとステップＳ２０５以降の処理が繰り返される。
【００３３】
ステップＳ２１０が肯定判断されるとステップＳ２１１でＤＰＦ割れと判定する。この理由については後述する。ステップＳ２１１に続いてはフェイルセーフ処置をとる前記ステップＳ２１２に進む。
【００３４】
本排気浄化装置ではこのようにＤＰＦ４の異常が検知される。図５（Ａ）、図５（Ｂ）、図５（Ｃ）は演算されたＰＭ堆積量の経時変化を示している。図５（Ａ）はＤＰＦ４が正常時のもので、図５（Ｂ）がＤＰＦ４に目詰まりがあるときのもので、図５（Ｃ）ＤＰＦ４が割れているときのものである。図中、まるで示した箇所は非定常運転から定常運転に変わるタイミング、すなわち、エンジン状態に基づくＰＭ堆積量の算出からＤＰＦ差圧に基づくＰＭ堆積量の算出に切替るタイミングを示している。
【００３５】
エンジン状態に基づくＰＭ堆積量の算出からＤＰＦ差圧に基づくＰＭ堆積量の算出に切替る直前直後におけるＰＭ堆積量は実質的に同じであるから、前記ＰＭ堆積量偏差は、同じ実ＰＭ堆積量について２種類の算出方法で求めた算出結果の差である。ＤＰＦ４に目詰まりや破損がなければ、ＤＰＦ差圧に基づき算出されたＰＭ堆積量とエンジン状態に基づき算出されたＰＭ堆積量とで大きな差は生じず、ＰＭ堆積量偏差は略０を中心として分布する。
【００３６】
これに対してＤＰＦ４に目詰まりや破損があると、次のようになる。図６はＤＰＦ前後差圧とＰＭ堆積量の関係を示すもので、ＤＰＦ４に目詰まりがあるとＤＰＦ４内で流通抵抗が増大して正常時に比して差圧が大きくなる。このため、ＰＭ堆積量偏差の分布の重心は＋側にシフトする。したがって、ＰＭ堆積量偏差がリファレンス特性の最大値以上になる確率が高くなる（図４参照）。
【００３７】
一方、ＤＰＦ４に破損があると破損箇所からの排ガスの漏れにより正常時に比して差圧が小さくなる。このため、ＰＭ堆積量偏差の分布の重心は−側にシフトする。したがって、ＰＭ堆積量偏差がリファレンス特性の最小値以下になる確率が高くなる（図４参照）。
【００３８】
したがって、前記制御フローのごとく設定することで、ＤＰＦ４の異常について正確に判定することができる。
【００３９】
また、エンジン状態に基づくＰＭ堆積量の算出からＤＰＦ差圧に基づくＰＭ堆積量の算出に切替る直前直後におけるＰＭ堆積量は実質的に同じであることを利用して、２種類のＰＭ堆積量の算出結果の差が求められるようにすることで、ＤＰＦ４の異常の判定のために、常に両方の方法でＰＭ堆積量を求める必要がなく、演算負荷を過大にしない。勿論、ＤＰＦ４の異常の判定のために、常に両方の方法でＰＭ堆積量を求めて、その都度、ＤＰＦ４の異常の有無を判断するようにしてもよい。
【００４０】
また、非定常運転時におけるＰＭ堆積量を、前回ＤＰＦ差圧に基づいて算出されたＰＭ堆積量にＰＭ排出量の積算値を加算したものとしているので、相対的に誤差の大きいエンジン状態に基づき算出されるＰＭ堆積量の誤差が長期間にわたって累積しない。
【００４１】
また、ＤＰＦ４の異常の有無を判断するためのリファレンス特性をエンジンの運転中に学習することで、経時変化や個体差を吸収することができる。勿論、簡単には予め固定値として記憶しておくのもよい。
【００４２】
なお、上述の説明では、判定の確度を高めるために、連続してステップＳ２０６が肯定判断された回数、連続してステップＳ２０６が否定判断されかつステップＳ２０９が肯定判断された回数をカウントして、ｎ回連続して発生したか否かを判断している（ステップＳ２０７，Ｓ２１０）が、別の方法で判定確度を高めることもできる。これを取り入れた変形例の制御フローを図７に示す。ステップＳ２０７１では、リファレンス特性の最大値を超えるＰＭ堆積量偏差の発生頻度が予め設定したｍ％以上か否かを判定する。また、ステップＳ２１０１では、リファレンス特性の最小値を超えるＰＭ堆積量偏差の発生頻度が予め設定したｍ％以上か否かを判定する。発生頻度はエンジン状態に基づくＰＭ堆積量算出からＤＰＦ差圧に基づくＰＭ堆積量算出に切替る回数に対する割合であらわすものとする。
【００４３】
このため、エンジン状態に基づくＰＭ堆積量算出からＤＰＦ差圧に基づくＰＭ堆積量算出に切替った回数とともに、ステップＳ２０６が肯定判断された回数、ステップＳ２０６が否定判断されかつステップＳ２０９が肯定判断された回数をカウントして、前記発生頻度を算出する。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明の排気浄化装置を付設した内燃機関の全体概略構成図である。
【図２】前記排気浄化装置で実行される制御内容の一部を示すフローチャートである。
【図３】前記排気浄化装置で実行される制御内容の一部を示す別のフローチャートである。
【図４】前記排気浄化装置の排気微粒子の堆積量の演算方法の違いによる算出値の偏差とその発生頻度との関係を示すグラフである。
【図５】（Ａ）は前記排気浄化装置の排気微粒子の堆積量の算出値の経時変化を示す第１のグラフであり、（Ｂ）は前記排気浄化装置の排気微粒子の堆積量の算出値の経時変化を示す第２のグラフであり、（Ｃ）は前記排気浄化装置の排気微粒子の堆積量の算出値の経時変化を示す第３のである。
【図６】前記排気浄化装置の排気微粒子の堆積量とパティキュレートフィルタの前後差圧との関係を示すグラフである。
【図７】本発明の排気浄化装置の変形例で実行される制御内容の一部を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４５】
１  エンジン本体（内燃機関本体）
２  吸気通路
３  排気通路
４  ＤＰＦ（パティキュレートフィルタ）
５１  ＥＣＵ（第１の堆積量演算手段、第２の堆積量演算、異常判定手段、選択手段、差分分布演算手段）
５２ａ，５２ｂ  排気温センサ
５３  差圧センサ
５４  エアフローメータ
【図１】
2005344619.tif 000003
【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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