JP6426072B2 - フィルタの故障検出装置、粒子状物質検出装置 - Google Patents

Description

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。

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、センサの出力値に対する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。

特許第５２４０６７９号公報

ところで、本発明者らが調査した結果によると、内燃機関から排出される粒子状物質の粒子径によってもセンサの出力値が大きく変化することがわかった。特許文献１では、粒子状物質の粒子径を考慮していないので、その粒子径による出力値のばらつきを抑制できない。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と閾値との比較に基づきフィルタ故障の診断を行う場合には、センサの出力値にばらつきがあると、その診断結果もばらついてしまう。

本発明は上記問題に鑑みてなされたものであり、粒子状物質の粒子径によるフィルタ故障の診断結果のばらつきを抑制できるフィルタの故障検出装置及び粒子径によるセンサの出力値のばらつき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。

上記課題を解決するために、本発明のフィルタの故障検出装置は、内燃機関（２）の排気通路（３）に設けられ、排気ガス中の粒子状物質を捕集するフィルタ（４）と、
前記排気通路の前記フィルタより下流に設けられ、排気ガス中の粒子状物質の量に応じた値を出力するセンサ（５）と、
排気ガス中の粒子状物質の平均粒子径を推定する粒子径推定手段（Ｓ４〜Ｓ８、Ｓ２４〜Ｓ２８、Ｓ４４〜Ｓ４８、Ｓ６４〜Ｓ６９、Ｓ８５〜Ｓ９０、Ｓ１０４〜Ｓ１０９、Ｓ１２５〜Ｓ１３０、Ｓ１４４〜Ｓ１４９、Ｓ１６５〜Ｓ１７０、６１）と、
前記センサの出力値と閾値との比較に基づき前記フィルタの故障の有無を判定する故障判定手段（Ｓ２、Ｓ３、Ｓ１０〜Ｓ１２、Ｓ２２、Ｓ２３、Ｓ３０〜Ｓ３２、Ｓ４２、Ｓ４３、Ｓ５０〜Ｓ５２、Ｓ６２、Ｓ６３、Ｓ７１〜Ｓ７３、Ｓ８２、Ｓ８３、Ｓ９２〜Ｓ９４、Ｓ１０２、Ｓ１０３、Ｓ１１１〜Ｓ１１３、Ｓ１２２、Ｓ１２３、Ｓ１３２〜Ｓ１３４、Ｓ１４２、Ｓ１４３、Ｓ１５１〜Ｓ１５３、Ｓ１６２、Ｓ１６３、Ｓ１７２〜Ｓ１７４）と、
前記粒子径推定手段が推定した前記平均粒子径が小さいほど粒子状物質の量がより多いことを示す値となるように前記センサの出力値を補正するセンサ出力補正と、前記平均粒子径が小さいほど粒子状物質の量がより少ないことを示す値となるように前記閾値を補正する閾値補正の少なくとも一方を行う補正手段（Ｓ９、Ｓ２９、Ｓ４９、Ｓ７０、Ｓ９１、Ｓ１１０、Ｓ１３１、Ｓ１５０、Ｓ１７１）と、
を備えることを特徴とする。

本発明者らの調査結果によると、同一の粒子状物質の量が内燃機関から排出されたとしても、粒子状物質の平均粒子径が小さいほどセンサの出力値が小さくなる。本発明は、この調査結果に基づいてなされたものであり、粒子状物質の平均粒子径を推定し、その平均粒子径に応じてセンサの出力値の補正（センサ出力補正）と、閾値の補正（閾値補正）の少なくとも一方を行う。センサ出力補正では、平均粒子径が小さいほど粒子状物質の量がより多いことを示す値となるようにセンサの出力値を補正するので、平均粒子径が小さいときの出力値を、大きいときの出力値に近づけることができる。つまり、粒子径による出力値のばらつきを抑制できる。また、閾値補正では、平均粒子径が小さいほど粒子状物質の量がより少ないことを示す値となるように閾値を補正する。つまり、粒子径によりセンサの出力値がばらつく方向と同じ方向に閾値を補正する。その結果として、センサの出力値と閾値との比較において粒子径の影響を抑制できる。このように、本発明では、センサ出力補正と閾値補正の少なくとも一方を行ったうえで、フィルタの故障判定を行うので、粒子状物質の粒子径によるフィルタ故障の診断結果のばらつきを抑制できる。

また、本発明の粒子状物質検出装置は、内燃機関（２）の排気通路（３）に設けられ、排気ガス中の粒子状物質の量に応じた値を出力するセンサ（５）と、
排気ガス中の粒子状物質の平均粒子径を推定する粒子径推定手段（Ｓ４〜Ｓ８、Ｓ４４〜Ｓ４８、Ｓ６４〜Ｓ６９、Ｓ８５〜Ｓ９０、Ｓ１４４〜Ｓ１４９、Ｓ１６５〜Ｓ１７０、６１）と、
前記センサの出力値を、前記粒子径推定手段が推定した前記平均粒子径が小さいほど粒子状物質の量がより多いことを示す値となるように補正する補正手段（Ｓ９、Ｓ４９、Ｓ７０、Ｓ９１、Ｓ１５０、Ｓ１７１）と、
を備えることを特徴とする。

これによれば、平均粒子径が小さいほど粒子状物質の量がより多いことを示す値となるようにセンサの出力値を補正するので、平均粒子径が小さいときの出力値を、大きいときの出力値に近づけることができる。つまり、粒子径による出力値のばらつきを抑制できる。

エンジンシステムの構成図である。 ＰＭセンサの構造を模式的に示した図である。 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。 捕集時間に対するＰＭセンサの出力の変化を示した図である。 ＰＭの平均粒子径とＰＭセンサの出力との関係の実験結果の図である。 第１実施形態における故障判定処理のフローチャートである。 ＰＭセンサの加熱前後における捕集時間に対するセンサ出力の変化を示した図である。 第１〜第３実施形態における出力変化率と平均粒子径との関係を示した図である。 平均粒子径とセンサ出力の補正係数との関係を示した図である。 第２実施形態における故障判定処理のフローチャートである。 平均粒子径と閾値の補正係数との関係を示した図である。 第３実施形態に係る故障判定処理のフローチャートである。 第４実施形態に係る故障判定処理のフローチャートである。 ＰＭの捕集開始からの経過時間に対する素子温度の変化を上段に示し、センサ出力の変化を下段に示した図であり、第４〜第１１実施形態におけるセンサ素子の加熱制御及びこの加熱制御によるセンサ出力の変化を説明する図である。 同等のＰＭ平均粒子径での第１温度に対するＰＭセンサの出力変化率を示した図である。 ＳＯＦは揮発するがＳｏｏｔは燃焼しない第１温度でのセンサ出力値Ｅ１と、Ｓｏｏｔが燃焼する第２温度でのセンサ出力値Ｅ２との間の変化率と、ＰＭの平均粒子径との関係を示した図である。 第５実施形態に係る故障判定処理のフローチャートである。 第６実施形態に係る故障判定処理のフローチャートである。 第７実施形態に係る故障判定処理のフローチャートである。 第８実施形態に係る故障判定処理のフローチャートである。 第９実施形態に係る故障判定処理のフローチャートである。 第１０実施形態に係る故障判定処理のフローチャートである。 第１１実施形態に係る故障判定処理のフローチャートである。 長手方向に延びた表面に対向電極が形成されたセンサ素子を示した図である。 長手方向の一端側の面に対向電極が形成されたセンサ素子を示した図である。 筒状カバー内に図２５のセンサ素子が配置されたＰＭセンサを示した図である。

（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１の構成図である。エンジンシステム１は、内燃機関としてのディーゼルエンジン２（以下、単にエンジンという）を備えている。そのエンジン２には、燃焼室内に燃料を噴射するインジェクタが設けられている。エンジン２は、そのインジェクタから噴射された燃料が燃焼室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。

エンジン２の排気通路３には、本発明のフィルタとしてのディーゼルパティキュレートフィルタ（ＤＰＦ）４が設置されている。ＤＰＦ４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２から排出された排気ガスは、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。

排気通路３のＤＰＦ４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５が設けられている。ここで、図２は、ＰＭセンサ５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５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３を流れる排気ガスの一部がそれら孔５１１からカバー５１内に侵入できるようになっている。また、カバー５１には、カバー５１内に侵入し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。

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。なお、図３は、ＰＭセンサ５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、後述の制御ユニット６の指令に基づき一対の対向電極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内に侵入した排気ガス中の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。センサ素子５２に捕集されなかったＰＭが排出孔５１２から排出される。

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。

ＰＭセンサ５の出力特性を説明すると、ＰＭセンサ５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量に応じた出力を発生する。つまり、ＰＭセンサ５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）。

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間に流れる電流を計測する電流計５６（図３参照）が備えられ、この電流計５６の計測値がＰＭセンサ５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（電圧）を測定して、その抵抗値をＰＭセンサ５の出力としても良い。なお、電圧印加回路５５や電流計５６は、例えば後述の制御ユニット６内に設けられている。

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５を再生させるために用いられる。また、本発明では、ヒータ５４は、ＰＭセンサ５の再生の他に、ＰＭの平均粒子径を求めるために用いられる（詳細は後述）。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５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℃）にセンサ素子５２がなるように、ヒータ５４は制御される。ヒータ５４は後述の制御ユニット６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。また、ヒータ５４が本発明における加熱手段に相当する。

図１の説明に戻り、エンジンシステム１には、ＰＭセンサ５の他に、エンジン２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、例えばエンジン２の回転数を検出する回転数センサ７１、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７２などが設けられている。

また、エンジンシステム１は、そのエンジンシステム１の全体制御を司る制御ユニット６を備えている。その制御ユニット６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メモリ６１を備えている。制御ユニット６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２の運転状態を検出し、運転状態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２への燃料噴射を制御する。

また、制御ユニット６は、エンジン２の制御の他に、ＰＭセンサ５の作動を制御するセンサ制御ユニットとしての機能も有する。詳しくは、制御ユニット６は、ＰＭセンサ５に接続し、電圧印加回路５５より静電捕集を実施したり、電流計５６により対向電極５３間に流れる電流を測定したりする。また、制御ユニット６は、ヒータ５４の作動を制御し、ヒータ５４の作動時にはヒータ５４に流す電流（通電量）や通電時間を調整することでヒータ５４の温度（センサ素子５２の温度）を制御する。

さらに、制御ユニット６は、ＰＭセンサ５の検出値（対向電極５３間の電流値）に基づいて、ＤＰＦ４の故障の有無を判定する故障判定処理を実行する。以下、この故障判定処理について説明する。先ず、図４を参照して故障判定処理の基本的な考え方を説明する。ここで、図４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５の出力の変化を示した図である。詳しくは、図４の一点鎖線のラインは、ＤＰＦ４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５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５の出力値を示している。

本実施形態では、ＤＰＦ４の故障判定をするために、ＤＰＦ４が基準故障フィルタの場合におけるＰＭセンサ５の出力値Ｅｅを推定する。その推定出力値Ｅｅを閾値として、この閾値（推定出力値Ｅｅ）と、実際のＰＭセンサ５の出力値との比較に基づき、ＤＰＦ４の故障の有無を判定する。詳しくは、実際のＰＭセンサ５の出力値が閾値（推定出力値Ｅｅ）よりも大きければ、ＤＰＦ４は故障している判定し、実際の出力値が閾値よりも小さければ、ＤＰＦ４は正常であると判定する。より詳しくは、推定出力値Ｅｅが所定値Ｋに達したタイミング（故障判定タイミング）における推定出力値Ｅｅ（つまり、所定値Ｋ）を閾値とする。そして、この故障判定タイミングにおける実際のＰＭセンサ５の出力値が閾値Ｋよりも大きければ、ＤＰＦ４は故障していると判定し、実際の出力値が閾値Ｋよりも小さければ、ＤＰＦ４は正常であると判定する。図４の例では、実際の出力値が（１）、（２）のラインの場合にはＤＰＦ４は故障と判定され、（３）のラインの場合にはＤＰＦ４は正常と判定される。

なお、ここで説明した故障判定方法（後述の補正以外の考え方）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、ＤＰＦ４が基準故障フィルタである場合におけるＰＭセンサ５の出力が立ち上がる時期（基準時期）（図４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５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ＤＰＦ４は故障していると判定し、後の場合にはＤＰＦ４は正常であると判定することを意味する。

一方、上記「発明が解決しようとする課題」の欄で説明したように、エンジン２から排出されるＰＭ量が同一であってもＰＭの粒子径によってＰＭセンサ５の出力値が大きく変化する。具体的には、図４の（１）、（２）、（３）のラインは、ＰＭ量は同一であるが、ＰＭの平均粒子径が異なっている場合におけるセンサ出力を示している。このように、ＰＭ量が同一であるにもかかわらず、平均粒子径の影響でＰＭセンサ５の出力値が大きくばらついてしまう。その結果、ＰＭ量が同一であるにもかかわらず、（１）、（２）の場合ではＤＰＦ故障と判定され、（３）の場合ではＤＰＦ正常と判定されてしまう。つまり、ＰＭの平均粒子径の影響で、ＤＰＦ４の故障判定結果がばらついてしまう。

ここで、図５は、ＰＭの平均粒子径とＰＭセンサ５の出力との関係の実験結果を示している。図５の各点は、静電捕集を開始してからの時間（捕集時間）が所定時間の場合、つまり、ＰＭセンサ５に捕集されたＰＭ量が各点間で同一の場合におけるＰＭセンサ５の出力値Ｅ１を示している。図５の（１）、（２）、（３）の点は、それぞれ、図４の（１）、（２）、（３）のラインにおける所定の捕集時間における出力値を示している。なお、本実施形態における平均粒子径とは、ＴＳＩ Ｉｎｃ．社製のＥＥＰＳ（Ｅｎｇｉｎｅ Ｅｘｈａｕｓｔ Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ｓｉｚｅｒ）Ｓｐｅｃｔｏｒｏｍｅｔｅｒで計測したＰＭの粒子径分布において、個数累積分布での中央値となる粒子径、つまりメジアン径ｄ５０をいう。

図５に示すように、ＰＭの平均粒子径が小さいほど、ＰＭセンサ５の出力値が小さくなる。詳しくは、図５では、平均粒子径が小さい領域ほど、平均粒子径の変化に対するセンサ出力の変化が大きくなる、上に凸の曲線状（図５の点線参照）となるように、平均粒子径に対してセンサ出力が変化している。これは、ＰＭは、粒子径が小さいほど結晶性が低いアモルファス状態となっており、アモルファス状態のＰＭ（アモルファスカーボン）は、グラファイト状態のＰＭ（グラファイトカーボン）に比べて導電性が低くなるためと考えられる。

本実施形態では、以上の問題に鑑み、ＰＭの平均粒子径を推定し、推定した平均粒子径に応じてＰＭセンサ５の出力値を補正したうえで、ＤＰＦ４の故障判定を行う。以下、制御ユニット６が実行するＤＰＦ４の故障判定処理の詳細を説明する。図６は、この故障判定処理のフローチャートを示している。図６の処理は、例えばエンジン２の始動と同時に開始し、以降、エンジン２が停止するまで繰り返し実行される。なお、図６の処理の開始時では、ＰＭセンサ５にはＰＭがまだ捕集されていないものとする。

図６の処理を開始すると、制御ユニット６は、先ず、電圧印加回路５５（図３参照）で対向電極５３間に電圧を印加させることで、静電捕集を実施する（Ｓ１）。これにより、ＰＭセンサ５へのＰＭ捕集が開始される。

次に、エンジン２の運転状態に基づいて、ＤＰＦ４が基準故障ＤＰＦである場合におけるＰＭセンサ５の出力Ｅｅを推定する（Ｓ２）。つまり、図４の一点鎖線のラインを推定する。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ＤＰＦ４の捕集率が著しく低下し、ＤＰＦ４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。

Ｓ２では、具体的には、先ず、エンジン２の運転状態に基づいて、ＤＰＦ４が基準故障ＤＰＦである場合におけるＤＰＦ４を通過するＰＭの各時点（単位時間当たり）の量ｆを推定し、推定した各時点のＰＭ量ｆの積算量Ｂを求める。具体的には、特許第５１１５８７３号公報の方法と同様に、エンジン２の回転数やトルク（燃料噴射量）等のエンジン２の運転状態に基づいてエンジン２から排出されるＰＭ量、言い換えると、基準故障ＤＰＦに流入するＰＭ量（流入ＰＭ量）を推定する。なお、エンジン２の回転数は回転数センサ７１から得られる。トルク（燃料噴射量）は、アクセルペダルセンサ７２の検出値やエンジン回転数などから得られる。エンジン２の運転状態（回転数、トルク等）に対する流入ＰＭ量のマップをメモリ６１（図１参照）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２の運転状態に対応する流入ＰＭ量を読み出せばよい。

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、ＤＰＦ４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、エンジン２に吸入する新気量を検出するエアフロメータ（図示外）で検出される新気量に基づいて推定すれば良い。この際、排気温センサ（図示外）で検出される排気温度に応じた排気ガスの膨張分や、圧力センサ（図示外）で検出される圧力に応じた排気ガスの圧縮分を考慮して、排気ガス流量を推定する。

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。その流出ＰＭ量ｆを一つ前の時点（ｉ−１）で推定した積算量Ｂ（ｉ−１）に加えることで、今回の時点（ｉ）におけるＤＰＦ４下流のＰＭ量の積算量Ｂが得られる。

次に、得られた積算量ＢのうちのＰＭセンサ５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５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５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５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に作用する熱永動力が変化するので、ＰＭ捕集率βが変わってくる。そして、上記積算量ＢとＰＭ捕集率βとに基づいて、ＰＭセンサ５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５の出力が大きくなるので、このＰＭ量とＰＭセンサ５の出力との関係を予め調べてメモリ６１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、ＤＰＦ４が基準故障ＤＰＦの場合におけるＰＭセンサ５の出力の推定値が得られる。

なお、ＤＰＦ４下流のＰＭ量の積算量Ｂが多いほど、ＰＭセンサ５の出力が大きくなるので、この積算量ＢとＰＭセンサ５の出力との関係を予め調べてメモリ６１に記憶しておく。そして、この関係と今回得られた積算量Ｂとに基づいて、ＰＭセンサ５の出力を推定しても良い。

次に、Ｓ２で推定したＰＭセンサ５の出力Ｅｅが所定値Ｋ（図４参照）を超えたか否かを判断することで、ＤＰＦ４の故障判定を行うタイミング（故障判定タイミング）に到達したか否かを判断する（Ｓ３）。この所定値Ｋは、例えばＰＭセンサ５の出力が立ち上がったとみなせる値に設定される。なお、Ｓ３では、ＤＰＦ４が基準故障ＤＰＦの場合におけるＰＭセンサ５の出力が立ち上がるタイミングが到来したか否かを判定することと同義である。

Ｓ３において故障判定タイミングがまだ到達していない場合、つまり出力Ｅｅが所定値Ｋ未満の場合には（Ｓ３：ＮＯ）、Ｓ１に戻って、ＰＭ捕集の実施及び出力Ｅｅの推定を継続する（Ｓ１、Ｓ２）。

故障判定タイミングが到達した場合、つまり出力Ｅｅが所定値Ｋを超えた場合には（Ｓ３：ＹＥＳ）、Ｓ４に進み、Ｓ４〜Ｓ８により排気ガス中のＰＭの平均粒子径ｄ５０（メジアン径）を推定する。ここで、図７、図８は、ＰＭの平均粒子径ｄ５０の推定方法を説明するための図であり、詳しくは、図７は、センサ素子５２の加熱前後における捕集時間に対するセンサ出力の変化を示しており、図８は、センサ素子５２の加熱前後のセンサ出力の変化率Ｅ２／Ｅ１と、平均粒子径ｄ５０との関係を示している。なお、図８の縦軸は、平均粒子径ｄ５０の逆数を示している。また、図８の各点は上記ＥＥＰＳ Ｓｐｅｃｔｏｒｏｍｅｔｅｒに基づく実験結果の点を示している。

図７、図８を参照して、平均粒子径ｄ５０の推定方法を説明する。図７に示すように、ヒータ５４を作動させてセンサ素子５２を加熱すると、センサ素子５２の温度が次第に上昇していき、その温度上昇に伴いセンサ出力も次第に上昇する。これは、センサ素子５２の加熱によりセンサ素子５２に捕集されたＰＭも加熱されることで、そのＰＭの結晶構造が変化し、導電率が向上するためである。すなわち、加熱によって、導電性の低いアモルファス状態から、導電性の高いグラファイト状態にＰＭの構造が変化するためである。このとき、加熱前のセンサ出力（加熱開始時のセンサ出力でもある）をＥ１（図７参照）、加熱により上昇したセンサ出力のピーク値をＥ２（図７参照）とすると、これらの出力変化率Ｅ２／Ｅ１は、平均粒子径ｄ５０に相関する（図８参照）。

具体的には、図８に示すように、出力変化率Ｅ２／Ｅ１は、平均粒子径ｄ５０の逆数とほぼ正の相関（比例関係）を有する。つまり、出力変化率Ｅ２／Ｅ１が大きいほど平均粒子径ｄ５０が小さくなる（平均粒子径ｄ５０の逆数が大きくなる）。これは、粒子径が小さいＰＭほどアモルファス状態であり、もともとの導電率が低いため、加熱によってグラファイト化した際の導電率の変化量が大きくなるためである。図７においては、粒子径が小さいほど加熱前の出力Ｅ１が小さくなる一方で、加熱後の出力Ｅ２は粒子径にかかわらずほぼ同じ値となる。ゆえに、平均粒子径が小さいほど、出力変化率Ｅ２／Ｅ１が大きくなる。

そこで、図８の関係１００を予め調べて本発明の記憶手段としてのメモリ６１に記憶しておく。そして、図６のＳ４〜Ｓ８では、この関係１００と今回の出力変化率Ｅ２／Ｅ１とに基づいて平均粒子径ｄ５０を推定する。すなわち、先ず、ヒータ５４で加熱する前におけるＰＭセンサ５の出力値Ｅ１（加熱前出力値）を検出する（Ｓ４）。

次に、ヒータ５４によりセンサ素子５２を加熱する（Ｓ５）。このとき、ＰＭが燃焼する温度（６００℃以上）でセンサ素子５２を加熱しても良いし、ＰＭが燃焼しない温度（例えば４００℃程度）でセンサ素子５２を加熱しても良い。図７は、ＰＭが燃焼する温度でセンサ素子５２を加熱した例を示している。そのため、図７では、加熱によりセンサ素子５２の温度が次第に上昇するに伴い、最初はセンサ出力が上昇し、ある値Ｅ２をピークとして以降の時間では、ＰＭが燃焼することでセンサ出力が低下していく。これは、加熱開始からピーク値Ｅ２までの間は、センサ素子５２の温度はＰＭが燃焼しない温度となっており、ピーク値Ｅ２以降ではＰＭが燃焼する温度になるためである。

なお、ＰＭが燃焼しない温度でセンサ素子５２を加熱した場合には、図７のピーク値Ｅ２の以降の時間におけるセンサ出力は低下せずにピーク値Ｅ２に維持される。

次に、センサ素子５２の加熱により上昇したセンサ出力のピーク値Ｅ２（加熱後出力値）を検出する（Ｓ６）。具体的には、例えば、加熱開始からのセンサ出力をモニターすることでピーク値Ｅ２を検出しても良いし、センサ出力がピークを示す加熱開始からの時間を予め調べておき、その時間におけるセンサ出力値をピーク値として検出しても良い。なお、Ｓ６で検出するセンサ出力値Ｅ２は、センサ素子５２の温度がＰＭが燃焼しない温度（例えば４００℃）である時の出力値でもある。このように、ピーク値Ｅ２を検出することで、平均粒子径が小さい時の出力変化率Ｅ２／Ｅ１と、大きい時の出力変化率Ｅ２／Ｅ１とで違いを顕著にすることができる。

次に、Ｓ４、Ｓ６で検出した出力値Ｅ１、Ｅ２の変化率Ｅ２／Ｅ１（加熱前出力値Ｅ１に対する加熱後出力値Ｅ２の変化率）を算出する（Ｓ７）。次に、図８の関係１００と、Ｓ７で算出した出力変化率Ｅ２／Ｅ１とに基づき、平均利粒子径ｄ５０を推定する（Ｓ８）。Ｓ８の処理により得られる平均粒子径ｄ５０は、Ｓ１の処理による静電捕集の開始から、Ｓ３の処理による故障判定タイミングの到達までの捕集期間にＤＰＦ４下流に排出されたＰＭの平均粒子径を意味する。

次に、Ｓ８で推定した平均粒子径ｄ５０に基づき、Ｓ４で検出したセンサ出力Ｅ１（加熱前出力値）を補正する（Ｓ９）。具体的には、図９に示すように、平均粒子径ｄ５０と、センサ出力の補正係数Ａ１との関係（マップ）をメモリ６１に記憶しておく。この図９の関係では、平均粒子径ｄ５０が小さいほど補正係数Ａ１が大きくなる。なお、図９では、平均粒子径ｄ５０と補正係数Ａ１とを比例関係で示しているが、比例関係になるとは限らず、上に凸の曲線状又は下に凸の曲線状になる場合もあり得る。また、補正係数Ａ１は、平均粒子径ｄ５０が所定の基準値ｄ０（例えば６０ｎｍ）のときを１とし、平均粒子径ｄ５０が基準値ｄ０よりも小さい領域では１より大きい値となり、基準値ｄ０より大きい領域では１より小さい値となるように、定められる。言い換えると、補正係数Ａ１は、Ｓ９で補正した後のセンサ出力が、平均粒子径ｄ５０が基準値ｄ０の場合におけるセンサ出力となるように、定められる。

Ｓ９では、図９の関係とＳ８で推定した平均粒子径ｄ５０とに基づいて、今回の補正係数Ａ１を求める。そして、センサ出力Ｅ１に補正係数Ａ１を乗算することで、補正後のセンサ出力Ｅｒを求める。つまり、Ｅｒ＝Ａ１×Ｅ１を計算する。これによって、平均粒子径ｄ５０が小さいほど、ＰＭ量がより多いことを示す値となるように、つまり大きい値となるようにセンサ出力が補正される。また、補正後のセンサ出力Ｅｒを、基準値ｄ０におけるセンサ出力に近づけることができる。

次に、Ｓ９で得られた補正後のセンサ出力Ｅｒが所定値Ｋ（図４参照）より大きいか否かを判断する（Ｓ１０）。なお、所定値Ｋは、故障判定タイミングにおける推定出力値Ｅｅでもある。センサ出力Ｅｒが所定値Ｋより大きい場合には（Ｓ１０：ＹＥＳ）、ＤＰＦ４は、基準故障ＤＰＦよりもＤＰＦ捕集能力が低下した故障ＤＰＦであると判定する（Ｓ１１）。これに対し、センサ出力Ｅｒが所定値Ｋ以下の場合には（Ｓ１０：ＮＯ）、ＤＰＦ４は、基準故障ＤＰＦよりもＤＰＦ捕集能力が良好な正常ＤＰＦであると判定する（Ｓ１２）。Ｓ１１又はＳ１２の後、図６のフローチャートの処理を終了する。

以上説明したように、本実施形態によれば、ＰＭの平均粒子径を推定し、その平均粒子径に基づいてセンサ出力を補正するので、平均粒子径の影響によるセンサ出力のばらつきを抑制できる。そして、ばらつきを抑制したセンサ出力に基づいてＤＰＦの故障判定を行うので、その判定結果のばらつきを抑制できる。つまり、ＤＰＦが正常であるにも関わらず故障と判定したり、故障であるにもかかわらず正常と判定したりするのを抑制できる。

また、本発明者らは、加熱によるＰＭセンサの出力変化率Ｅ２／Ｅ１とＰＭの平均粒子径とに相関があることを見出し（図８参照）、その相関に基づいて平均粒子径を推定するので、高精度の平均粒子径を得ることができる。

（第２実施形態）
次に、本発明の第２実施形態を第１実施形態と異なる部分を中心にして説明する。本実施形態では、制御ユニット６が実行する故障判定処理が第１実施形態と異なっており、それ以外は第１実施形態と同じである。以下、本実施形態の故障判定処理を説明する。

図１０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。制御ユニット６は、図６の処理に代えて、図１０の処理を実行する。図１０の処理は、Ｓ２９、Ｓ３０の処理が図６のＳ９、Ｓ１０の処理と異なっており、それ以外の処理（Ｓ２１〜Ｓ２８、Ｓ３１、Ｓ３２の処理）は図６のＳ１〜Ｓ８、Ｓ１１、Ｓ１２の処理と同じである。

図１０の処理では、Ｓ２８で推定した平均粒子径ｄ５０に基づいて、故障判定の閾値Ｋ（図４の所定値Ｋ（故障判定タイミングにおける推定出力値Ｅｅでもある））を補正する（Ｓ２９）。具体的には、図１１に示すように、平均粒子径ｄ５０と、閾値の補正係数Ａ２との関係（マップ）をメモリ６１に記憶しておく。この図１１の関係では、平均粒子径ｄ５０が小さいほど補正係数Ａ２が小さくなる。なお、図１１では、平均粒子径ｄ５０と補正係数Ａ２とを比例関係で示しているが、比例関係になるとは限らず、上に凸の曲線状又は下に凸の曲線状になる場合もあり得る。また、補正係数Ａ２は、平均粒子径ｄ５０が所定の基準値ｄ０（例えば６０ｎｍ）のときを１とし、平均粒子径ｄ５０が基準値ｄ０よりも小さい領域では１より小さい値となり、基準値ｄ０より大きい領域では１より大きい値となるように、定められる。言い換えると、補正係数Ａ２は、Ｓ２９で補正した後の閾値が、平均粒子径ｄ５０が基準値ｄ０の場合における閾値となるように、定められる。

Ｓ２９では、図１１の関係とＳ２８で推定した平均粒子径ｄ５０とに基づいて、今回の補正係数Ａ２を求める。そして、閾値Ｋに補正係数Ａ２を乗算することで、補正後の閾値Ｋｒを求める。つまり、Ｋｒ＝Ａ２×Ｋを計算する。これによって、平均粒子径ｄ５０が小さいほど、ＰＭ量がより少ないことを示す値となるように、つまり小さい値となるように閾値が補正される。言い換えると、平均粒子径ｄ５０によりセンサ出力がばらつく方向と同じ方向に閾値が補正される。例えば、平均粒子径ｄ５０が小さいことによりセンサ出力が小さい場合には、閾値も小さい値に補正される。

次に、Ｓ２４で検出したセンサ出力Ｅ１が補正後の閾値Ｋｒより大きいか否かを判断する（Ｓ３０）。そして、センサ出力Ｅ１が閾値Ｅｒより大きい場合には（Ｓ３０：ＹＥＳ）、ＤＰＦ４は故障と判定し（Ｓ３１）、閾値Ｅｒ以下の場合には（Ｓ３０：ＮＯ）、ＤＰＦ４は正常と判定する（Ｓ３２）。

以上説明したように、本実施形態では、センサ出力補正の代わりに、閾値補正を行うので、第１実施形態と同様に、平均粒子径によるＤＰＦの故障判定結果のばらつきを抑制できる。

（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して説明する。本実施形態では、制御ユニット６が実行する故障判定処理が第１実施形態と異なっており、それ以外は第１実施形態と同じである。以下、本実施形態の故障判定処理を説明する。図６の処理では、ＤＰＦ４が基準故障ＤＰＦの場合におけるＰＭセンサ５の出力値Ｅｅを推定し（Ｓ２）、その推定出力値Ｅｅが所定値Ｋに達したか否かに基づいて、故障判定タイミングが到達したか否かを判定していた（Ｓ３）。本実施形態では、図６の処理に代えて、図１２の処理を実行する。図１２では、Ｓ４２、Ｓ４３の処理が図６のＳ２、Ｓ３の処理と異なっており、それ以外の処理（Ｓ４１、Ｓ４４〜Ｓ５２の処理）は図６のＳ１、Ｓ４〜Ｓ１２の処理と同じである。

図１２の処理では、Ｓ４１で静電捕集を開始した後、エンジン２の運転状態に基づいて、ＤＰＦ４が基準故障ＤＰＦである場合におけるＤＰＦ４を通過するＰＭの各時点（単位時間当たり）の量ｆを推定し、推定した各時点のＰＭ量ｆの積算量Ｂを推定する（Ｓ４２）。この積算量Ｂの推定方法は、図６のＳ２において推定出力値Ｅｅを算出するために求めた積算量Ｂの推定方法と同じである。このように、Ｓ４２では、推定出力値Ｅｅを推定するのではなく、推定出力値Ｅｅを得る前段階の、推定出力値Ｅｅに相関する積算量Ｂを推定する。

次に、Ｓ４２で推定した積算量Ｂが所定量を超えたか否かを判断することで、故障判定タイミングに到達したか否かを判断する（Ｓ４３）。この所定量は、これをＰＭセンサ５の出力値に換算した場合には図４の所定値Ｋ（Ｓ５０の閾値Ｋ）となるように定められた値である。積算量Ｂが所定量未満の場合には（Ｓ４３：ＮＯ）、故障判定タイミングにまだ到達していないとして、Ｓ４１に戻る。これに対して、積算量Ｂが所定量を超えた場合には、故障判定タイミングが到達したとして、Ｓ４４以降の処理を実行する。

この図１２の処理によっても上記実施形態と同様の効果が得られる。また、図１０の処理においても、Ｓ２２、Ｓ２３の処理に代えて、図１２のＳ４２、Ｓ４３の処理を実行しても良い。さらに、図１２のＳ４２、Ｓ４３に代えて、ＤＰＦ４が基準故障ＤＰＦである場合におけるＰＭセンサ５に捕集されたＰＭ量を推定し、そのＰＭ量が所定量を超えたか否かに基づいて故障判定タイミングが到達したか否かを判断しても良い。このＰＭ量は、積算量Ｂに基づいて推定すれば良い。これによっても上記実施形態と同様の効果が得られる。

（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して説明する。本実施形態では、制御ユニット６が実行する故障判定処理が上記実施形態と異なっており、それ以外は上記実施形態と同じである。

ＰＭは、主に、煤を構成するＳｏｏｔと、ＳＯＦ（Ｓｏｌｕｂｌｅ Ｏｒｇａｎｉｃ Ｆｒａｃｔｉｏｎ、有機溶剤可溶成分）と、サルフェートとから構成されている。ＳＯＦは、燃料や潤滑油が未燃のまま単独またはＳｏｏｔに含浸された形で排出されたものである。サルフェートは、燃料中の硫黄分の酸化生成物（硫化物）が排気ガス中の水分に溶けて霧滴化したものである。

ＰＭはエンジンの運転条件によりＳＯＦ含有量が変化する。ＳＯＦはＳｏｏｔよりも導電率が低いので、ＳＯＦ含有量によりＰＭの抵抗は変化してしまい、同一の平均粒子径で同一のＰＭ量がＰＭセンサに捕集されていたとしても、ＰＭセンサの出力が異なってしまう。そこで、本実施形態では、ＰＭ中に含有するＳＯＦの影響を排除した形でＰＭの平均粒子径を求めている。以下、図１３〜図１６を参照して、ＳＯＦの影響を排除した形でＰＭの平均粒子径を推定する方法が反映された、ＤＰＦの故障判定処理を説明する。

本実施形態では、制御ユニット６は、図６の処理に代えて、図１３の処理を実行する。なお、図１３の処理の開始時では、ＰＭセンサ５にはＰＭがまだ捕集されていないものとする。

図１３の処理を開始すると、制御ユニット６は、図６のＳ１〜Ｓ３の処理と同様に、静電捕集を実施し（Ｓ６１）、ＤＰＦ４が基準故障ＤＰＦである場合におけるＰＭセンサ５の出力Ｅｅを推定し（Ｓ６２）、その出力Ｅｅが所定値Ｋを超えたか否かを判断する（Ｓ６３）。出力Ｅｅが所定値Ｋ未満の場合には（Ｓ６３：ＮＯ）、故障判定タイミングが未だ到達していないとして、Ｓ６１に戻り、静電捕集及び出力Ｅｅの推定を継続する（Ｓ６１、Ｓ６２）。

出力Ｅｅが所定値Ｋを超えた場合には（Ｓ６３：ＹＥＳ）、故障判定タイミングが到達したとして、Ｓ６４〜Ｓ６９の処理により排気ガス中のＰＭの平均粒子径ｄ５０（メジアン径）を推定する。具体的には、先ず、図１４の上段（ＰＭセンサ５へのＰＭの捕集開始からの経過時間に対する素子温度の変化）に示すように、ヒータ５４により、センサ素子５２を、ＳＯＦは揮発するがＳｏｏｔは燃焼しない第１温度に加熱する（Ｓ６４）。ここで、図１５は、第１温度の好適範囲を説明する図であり、詳しくは、同等のＰＭ平均粒子径（５５ｎｍ前後）での第１温度に対するＰＭセンサ５の出力変化率（Ｅ２／Ｅ１）を示した図である。なお、図１５の縦軸の出力変化率（Ｅ２／Ｅ１）は、センサ素子５２を第１温度に加熱した時におけるセンサ出力Ｅ１を第１出力値、Ｓｏｏｔが燃焼する第２温度に加熱した時のセンサ出力Ｅ２を第２出力値として、第１出力値Ｅ１に対する第２出力値Ｅ２の変化率を示している。また、図１５の○の点は、エンジン回転数が１６５４ｒｐｍ、トルクが２４Ｎｍ、ＰＭ中のＳＯＦ割合（重量パーセント濃度）が７．７ｗｔ％となる条件での結果を示している。□の点は、エンジン回転数が２１１７ｒｐｍ、トルクが８３Ｎｍ、ＳＯＦ割合が１．３ｗｔ％となる条件での結果を示している。

図１５に示すように、第１温度が２００℃〜４００℃の範囲では、ＳＯＦ割合が大きい場合の出力変化率（○の結果）と、ＳＯＦ割合が小さい場合の出力変化率（□の結果）とは同等の値となっている。このことから、第１温度が２００℃〜４００℃の範囲では、ＳＯＦの影響を排除した形で出力変化率を得ることができる。これに対し、第１温度が２００℃未満では、ＳＯＦ割合が大きい場合の出力変化率（○の結果）は、ＳＯＦ割合が小さい場合の出力変化率（□の結果）よりも大きくなっている。これは、第１温度が２００℃未満では、ＳＯＦの揮発が不十分であることから、第１温度でのセンサ出力値Ｅ１がＳＯＦ割合に応じて変化し、具体的には、ＳＯＦ割合が大きいほどＰＭの抵抗が増え、結果、センサ出力値Ｅ１が小さくなる。一方、第２温度ではＳＯＦは揮発するので、第２温度でのセンサ出力値Ｅ２はＳＯＦ割合にかかわらず同等の値となる。これにより、第１温度が２００℃未満では、ＳＯＦ割合が大きいほど、出力変化率Ｅ２／Ｅ１が大きくなると推定される。

このように、第１温度が２００℃未満では、出力変化率においてＳＯＦの影響を排除できていない。言い換えると、第１温度が２００℃未満では、ＳＯＦ割合に応じて出力変化率が変化してしまう。一方、図１５では示していないが、第１温度が４００℃を超えると、第１温度に加熱保持中にセンサ出力が徐々に低下することを本発明者は確認している。これは、第１温度が４００℃を超えると、Ｓｏｏｔの燃焼が始まっているためと考えられる。以上より、第１温度は、２００℃以上、４００℃以下の温度とするのが好ましい。

Ｓ６４の処理で、センサ素子５２を第１温度に加熱することで、図１４の下段（ＰＭセンサ５へのＰＭの捕集開始からの経過時間に対するセンサ出力の変化）に示すように、センサ出力は上昇する。これは、センサ素子５２の加熱によりセンサ素子５２に捕集されたＰＭも加熱されることで、そのＰＭの結晶構造が変化し、導電率が向上、言い換えると抵抗率が低下するためである。なお、図１４では、第１温度を３５０℃とした場合を例示している。

なお、Ｓ６４において、第１温度に加熱保持する時間は例えば３０秒以上とするのが好ましい。３０秒未満では、加熱温度が安定せず、ＳＯＦの揮発が不十分となるおそれがある。ただし、ＳＯＦを十分に揮発できるのであれば、３０秒未満の加熱時間であっても良い。また、加熱保持の時間は長くても良いが、計測に時間がかかってしまうので、３分以下が好ましい。なお、図１４では、加熱保持の時間を６０秒とした例を示している。

このように、センサ素子５２を第１温度に加熱することで、センサ出力においてＳＯＦの影響を排除できる。また、エンジン運転条件により排気温度が異なるとＰＭの温度が異なるため、ＰＭの抵抗の温度特性によりセンサ出力が変化してしまう。しかし、Ｓ６４の加熱処理により、排気温度にかかわらず、センサ素子５２に捕集されたＰＭの温度を一定にできるため、センサ出力において排気温度の影響も排除できる。

Ｓ６４の処理の後、第１温度に加熱した時におけるＰＭセンサ５の第１出力値Ｅ１を検出する（Ｓ６５）。このとき、第１温度への加熱保持の期間におけるセンサ出力のピーク値を第１出力値Ｅ１として検出する。

次に、図１４の上段に示すように、第１温度の加熱に連続して、センサ素子５２をＳｏｏｔが燃焼する第２温度に加熱する（Ｓ６６）。この第２温度は、６００℃以上、１０００℃以下が好ましい。６００℃未満ではＳｏｏｔの燃焼が不十分となるおそれがある。また、１０００℃を超えると、センサ素子５２や対向電極５３が熱に耐えられないおそれがある。なお、図１４では、第２温度を８００℃とした例を示している。

第２温度に加熱保持する時間は、例えば３０秒以上とするのが好ましい。３０秒未満では、加熱温度が安定せず、Ｓｏｏｔの燃焼が不十分となり、後述のＳ６７で、センサ出力の正確なピーク値Ｅ２を検出できないおそれがある。ただし、正確なピーク値Ｅ２を検出できるのであれば、３０秒未満の加熱時間であっても良い。また、第２温度への加熱保持の時間は長くても良いが、計測に時間がかかってしまうので、３分以下が好ましい。

図１４の下段に示すように、第２温度への加熱により、センサ出力は、第１出力値Ｅ１からさらに上昇する。具体的には、第２温度への加熱開始からの時間経過に伴い最初はセンサ出力が上昇し、ある値Ｅ２をピークとして以降の時間では、Ｓｏｏｔが燃焼することでセンサ出力が低下していく。これは、第２温度への加熱開始からピーク値Ｅ２までの間は、センサ素子５２の温度はＳｏｏｔが燃焼しない温度となっており、ピーク値Ｅ２以降ではＳｏｏｔが燃焼する温度になるためである。また、第２温度への加熱開始からピーク値Ｅ２までの期間において、センサ出力が第１出力値Ｅ１からさらに上昇するのは、第１温度よりも高温の第２温度にセンサ素子５２を加熱することで、センサ素子５２に捕集されたＰＭの結晶構造の、導電性を向上させるグラファイト状態への変化がさらに促進されるためである。

次に、センサ素子５２の第２温度への加熱により上昇したセンサ出力のピーク値Ｅ２を第２出力値として検出する（Ｓ６７）。具体的には、例えば、加熱開始からのセンサ出力をモニターすることでピーク値Ｅ２を検出しても良いし、センサ出力がピークを示す加熱開始からの時間を予め調べておき、その時間におけるセンサ出力値をピーク値として検出しても良い。

次に、Ｓ６５、Ｓ６７で検出した出力値Ｅ１、Ｅ２の変化率Ｅ２／Ｅ１（第１出力値Ｅ１に対する第２出力値Ｅ２の変化率）を算出する（Ｓ６８）。次に、Ｓ６８で算出した出力変化率Ｅ２／Ｅ１に基づいて、排気ガス中のＰＭの平均粒子径ｄ５０を推定する（Ｓ６９）。ここで、図１６は、第１温度加熱時のセンサ出力Ｅ１に対する第２温度加熱時のセンサ出力Ｅ２の変化率Ｅ２／Ｅ１と、平均粒子径ｄ５０との関係を示している。なお、図１６の縦軸は、平均粒子径ｄ５０の逆数を示している。また、図１６の各点はＥＥＰＳ（Ｅｎｇｉｎｅ Ｅｘｈａｕｓｔ Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ｓｉｚｅｒ） Ｓｐｅｃｔｏｒｏｍｅｔｅｒに基づく実験結果の点を示している。

図１６に示すように、第１温度でのセンサ出力Ｅ１と第２温度でのセンサ出力値Ｅ２との変化率Ｅ２／Ｅ１は平均粒子径ｄ５０に相関する。具体的には、出力変化率Ｅ２／Ｅ１は、平均粒子径ｄ５０の逆数とほぼ正の相関（比例関係）を有する。そこで、図１６の関係１０１を予め調べてメモリ６１に記憶しておく。なお、図１５に示すように、同じ平均粒子径であっても、第１温度が変わると出力変化率が変わってくるので、図１６の関係１０１を求める際の第１温度と、Ｓ６４の処理における第１温度とを同じ値にする必要がある。

そして、Ｓ６９では、図１６の関係１０１と、Ｓ６８で算出した今回の出力変化率Ｅ２／Ｅ１とに基づいて平均粒子径ｄ５０を推定する。Ｓ６９の処理により得られる平均粒子径ｄ５０は、Ｓ６１の処理による静電捕集の開始から、Ｓ６３の処理による故障判定タイミングの到達までの捕集期間にＤＰＦ４下流に排出されたＰＭの平均粒子径を意味する。

次に、図６のＳ９の処理と同様に、Ｓ６９で推定した平均粒子径ｄ５０に基づき、Ｓ６５で検出した第１出力値Ｅ１を補正する（Ｓ７０）。具体的には、図９のマップから、今回の平均粒子径ｄ５０に対応する補正係数Ａ１を求める。そして、第１出力値Ｅ１に補正係数Ａ１を乗算することで、補正後のセンサ出力Ｅｒを求める。つまり、Ｅｒ＝Ａ１×Ｅ１を計算する。

次に、図６のＳ１０〜Ｓ１２の処理と同様に、補正後のセンサ出力Ｅｒが所定値Ｋより大きいか否かを判断し（Ｓ７１）、所定値Ｋより大きい場合には（Ｓ７１：ＹＥＳ）、ＤＰＦ４の故障と判定し（Ｓ７２）、所定値Ｋ以下の場合には（Ｓ７１：ＮＯ）、ＤＰＦ４は正常であると判定する（Ｓ７３）。Ｓ７２又はＳ７３の後、図１３のフローチャートの処理を終了する。

なお、第１〜第３実施形態は、図１４において第１温度への加熱開始時におけるセンサ出力Ｅ０と、第２温度への加熱時におけるセンサ出力Ｅ２との間の変化率Ｅ２／Ｅ０に基づいて、ＰＭの平均粒子径を推定する実施形態に相当する。これに対して、本実施形態では、ＳＯＦは揮発するがＳｏｏｔは燃焼しない第１温度にセンサ素子５２を加熱した時のセンサ出力Ｅ１を基準とした出力変化率Ｅ２／Ｅ１に基づいて平均粒子径を推定している。これにより、ＳＯＦの影響及び排気温度の影響の両方を排除した高精度の平均粒子径を得ることができる。よって、平均粒子径によるセンサ出力のばらつきを抑制できるとともに、ＰＭ中のＳＯＦ含有量やエンジン運転条件（排気温度）によるセンサ出力のばらつきも抑制できる。その結果、ＤＰＦが正常であるにも関わらず故障と判定したり、故障であるにもかかわらず正常と判定したりするのを抑制できる。

また、本実施形態では、ＳＯＦ及び排気温度の影響を排除した第１温度でのセンサ出力Ｅ１を補正し、その補正後のセンサ出力Ｅｒに基づいてＤＰＦの故障判定を行うので、その故障判定においてＳＯＦ及び排気温度の影響をより一層排除できる。

（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して説明する。本実施形態では、制御ユニット６が実行する故障判定処理が上記実施形態と異なっており、それ以外は上記実施形態と同じである。以下、本実施形態の故障判定処理を説明する。

制御ユニット６は、故障判定処理として図１７の処理を実行する。図１７の処理は、Ｓ８４、Ｓ９１の処理が図１３の処理と異なっており、それ以外の処理（Ｓ８１〜Ｓ８３、Ｓ８５〜Ｓ９０、Ｓ９２〜Ｓ９４の処理）は図１３のＳ６１〜Ｓ６９、Ｓ７１〜Ｓ７３の処理と同じである。

図１７の処理を開始すると、図１３のＳ６１〜Ｓ６３の処理と同様に、静電捕集を実施し（Ｓ８１）、ＤＰＦ４が基準故障ＤＰＦである場合におけるＰＭセンサ５の出力Ｅｅを推定し（Ｓ８２）、その出力Ｅｅが所定値Ｋを超えたか否かを判断する（Ｓ８３）。出力Ｅｅが所定値Ｋ未満の場合には（Ｓ８３：ＮＯ）、故障判定タイミングが未だ到達していないとして、Ｓ８１に戻り、静電捕集及び出力Ｅｅの推定を継続する（Ｓ８１、Ｓ８２）。

出力Ｅｅが所定値Ｋを超えた場合には（Ｓ８３：ＹＥＳ）、次のＳ８５で第１温度にセンサ素子５２を加熱する前におけるセンサ出力Ｅ０を検出する（Ｓ８４）。このセンサ出力Ｅ０は、図１４の下段に示すように、第１温度への加熱開始時におけるセンサ出力でもある。

次に、図１３のＳ６４〜Ｓ６９の処理と同様に、ＳＯＦは揮発するがＳｏｏｔは燃焼しない第１温度でのセンサ出力値Ｅ１と、Ｓｏｏｔが燃焼する第２温度でのセンサ出力値Ｅ２との変化率Ｅ２／Ｅ１に基づいてＰＭの平均粒子径ｄ５０を推定する（Ｓ８５〜Ｓ９０）。

次に、ＰＭの平均粒子径ｄ５０に基づいて、Ｓ８４で検出したセンサ出力値Ｅ０を補正する（Ｓ９０）。具体的には、図６のＳ９の処理と同様に、図９のマップから、今回の平均粒子径ｄ５０に対応する補正係数Ａ１を求める。そして、センサ出力値Ｅ０に補正係数Ａ１を乗算することで、補正後のセンサ出力Ｅｒを求める。つまり、Ｅｒ＝Ａ１×Ｅ０を計算する。

次に、図１３のＳ７１〜Ｓ７３の処理と同様に、補正後のセンサ出力Ｅｒが所定値Ｋより大きいか否かを判断し（Ｓ９２）、所定値Ｋより大きい場合には（Ｓ９２：ＹＥＳ）、ＤＰＦ４の故障と判定し（Ｓ９３）、所定値Ｋ以下の場合には（Ｓ９２：ＮＯ）、ＤＰＦ４は正常であると判定する（Ｓ９４）。Ｓ９３又はＳ９４の後、図１７のフローチャートの処理を終了する。

このように、第４実施形態では第１温度でのセンサ出力値Ｅ１を補正しているのに対し、本実施形態では、第１温度に加熱する前（第１温度への加熱開始時）におけるセンサ出力値Ｅ０を補正している。これによっても、ＳＯＦの影響を排除した形でＤＰＦの故障判定を行うことができる。

（第６実施形態）
次に、本発明の第６実施形態を上記実施形態と異なる部分を中心にして説明する。本実施形態では、制御ユニット６が実行する故障判定処理が上記実施形態と異なっており、それ以外は上記実施形態と同じである。以下、本実施形態の故障判定処理を説明する。

制御ユニット６は、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、Ｓ１１０、Ｓ１１１の処理が図１３のＳ７０、Ｓ７１の処理と異なっており、それ以外の処理（Ｓ１０１〜Ｓ１０９、Ｓ１１２、Ｓ１１３の処理）は図１３のＳ６１〜Ｓ６９、Ｓ７２、Ｓ７３の処理と同じである。

図１７の処理を開始すると、図１３のＳ６１〜Ｓ６９の処理と同様に、故障判定タイミングが到来した場合に、第１温度でのセンサ出力値Ｅ１と、第２温度でのセンサ出力値Ｅ２との変化率Ｅ２／Ｅ１に基づいてＰＭの平均粒子径ｄ５０を推定する（Ｓ１０１〜Ｓ１０９）。

次に、図１０のＳ２９の処理と同様に、ＰＭの平均粒子径ｄ５０に基づいて、故障判定の閾値Ｋを補正する（Ｓ１１０）。具体的には、図１１のマップから、今回の平均粒子径ｄ５０に対応する補正係数Ａ２を求める。そして、閾値Ｋに補正係数Ａ２を乗算することで、補正後の閾値Ｋｒを求める。つまり、Ｋｒ＝Ａ２×Ｋを計算する。

次に、Ｓ１０５で検出した第１温度でのセンサ出力値Ｅ１が、補正後の閾値Ｋｒより大きいか否かを判断する（Ｓ１１１）。センサ出力値Ｅ１が閾値Ｋｒより大きい場合には（Ｓ１１１：ＹＥＳ）、ＤＰＦ４の故障と判定し（Ｓ１１２）、閾値Ｋｒ以下の場合には（Ｓ１１１：ＮＯ）、ＤＰＦ４は正常と判定する（Ｓ１１３）。その後、図１８の処理を終了する。

このように、本実施形態では、第２実施形態と同様に、センサ出力補正に代えて閾値補正を行う。また、第４、第５実施形態と同様に、ＳＯＦは揮発するがＳｏｏｔは燃焼しない第１温度でのセンサ出力値Ｅ１を基準とした出力変化率Ｅ２／Ｅ１に基づいてＰＭの平均粒子径を推定するので、ＳＯＦ及び排気温度の影響を排除した形で平均粒子径を得ることができる。その平均粒子径に基づいて閾値を補正し、補正後の閾値とセンサ出力との比較に基づいてＤＰＦの故障判定を行うので、その故障判定において平均粒子径による判定結果のばらつきを抑制できるとともに、ＳＯＦの影響やエンジン運転条件（排気温度）の影響を排除できる。

また、ＳＯＦ及び排気温度の影響を排除した第１温度でのセンサ出力値Ｅ１に基づいてＤＰＦの故障判定を行うので、故障判定においてＳＯＦ及び排気温度の影響をより一層排除できる。

（第７実施形態）
次に、本発明の第７実施形態を上記実施形態と異なる部分を中心にして説明する。本実施形態では、制御ユニット６が実行する故障判定処理が上記実施形態と異なっており、それ以外は上記実施形態と同じである。以下、本実施形態の故障判定処理を説明する。

制御ユニット６は、故障判定処理として図１９の処理を実行する。図１９の処理は、図１８の処理に対してＳ１２４の処理が追加されており、Ｓ１３２の処理が図１８のＳ１１１の処理と異なっており、それ以外の処理（Ｓ１２１〜Ｓ１２３、Ｓ１２５〜Ｓ１３１、Ｓ１３３、Ｓ１３４の処理）は図１８のＳ１０１〜１１０、Ｓ１１２、Ｓ１１３の処理と同じである。

図１９の処理を開始すると、図１８のＳ１０１〜Ｓ１０２の処理と同様に、静電捕集を実施し（Ｓ１２１）、ＤＰＦ４が基準故障ＤＰＦである場合におけるＰＭセンサ５の出力Ｅｅを推定し（Ｓ１２２）、その出力Ｅｅが所定値Ｋを超えたか否かを判断する（Ｓ１２３）。出力Ｅｅが所定値Ｋ未満の場合には（Ｓ１２３：ＮＯ）、故障判定タイミングが未だ到達していないとして、Ｓ１２１に戻り、静電捕集及び出力Ｅｅの推定を継続する（Ｓ１２１、Ｓ１２２）。

出力Ｅｅが所定値Ｋを超えた場合には（Ｓ１２３：ＹＥＳ）、次のＳ１２５で第１温度にセンサ素子５２を加熱する前におけるセンサ出力Ｅ０を検出する（Ｓ１２４）。このセンサ出力Ｅ０は、図１４の下段に示すように、第１温度への加熱開始時におけるセンサ出力でもある。

次に、図１８のＳ１０４〜Ｓ１１０の処理と同様に、ＳＯＦは揮発するがＳｏｏｔは燃焼しない第１温度でのセンサ出力値Ｅ１と、Ｓｏｏｔが燃焼する第２温度でのセンサ出力値Ｅ２との変化率Ｅ２／Ｅ１に基づいてＰＭの平均粒子径ｄ５０を推定し、その平均粒子径ｄ５０に基づいて故障判定の閾値Ｋを補正する（Ｓ１２５〜Ｓ１３１）。

次に、Ｓ１２４で検出したセンサ出力値Ｅ０が、補正後の閾値Ｋｒより大きいか否かを判断する（Ｓ１３２）。センサ出力値Ｅ０が閾値Ｋｒより大きい場合には（Ｓ１３２：ＹＥＳ）、ＤＰＦ４の故障と判定し（Ｓ１３３）、閾値Ｋｒ以下の場合には（Ｓ１３２：ＮＯ）、ＤＰＦ４は正常と判定する（Ｓ１３４）。その後、図１９の処理を終了する。

このように、本実施形態では、第６実施形態と同様に閾値補正を行うが、補正後の閾値と比較するセンサ出力値が、第６実施形態では第１温度でのセンサ出力値Ｅ１であるのに対し、本実施形態では加熱前のセンサ出力値Ｅ０である。これによっても、ＳＯＦの影響を排除した形でＤＰＦの故障判定を行うことができる。

（第８実施形態）
次に、本発明の第８実施形態を上記実施形態と異なる部分を中心にして説明する。本実施形態では、制御ユニット６が実行する故障判定処理が上記実施形態と異なっており、それ以外は上記実施形態と同じである。以下、本実施形態の故障判定処理を説明する。

制御ユニット６は、故障判定処理として図２０の処理を実行する。図２０の処理は、Ｓ１４２、Ｓ１４３の処理が図１３のＳ６２、Ｓ６３の処理と異なっており、それ以外の処理（Ｓ１４１、Ｓ１４４〜Ｓ１５３の処理）は図１３のＳ６１、Ｓ６４〜Ｓ７３の処理と同じである。また、Ｓ１４２、Ｓ１４３の処理は、図１２のＳ４２、Ｓ４３の処理と同じである。つまり、本実施形態では、第３実施形態と同様に、ＤＰＦ４が基準故障ＤＰＦである場合におけるＤＰＦ４を通過するＰＭの積算量Ｂを推定し、その積算量Ｂに基づいて故障判定タイミングの到達を判定している。故障判定タイミングに到達した以降の処理は図１３の処理と同じである。これによっても、上記実施形態と同様の効果を得ることができる。

（第９実施形態）
次に、本発明の第９実施形態を上記実施形態と異なる部分を中心にして説明する。本実施形態では、制御ユニット６が実行する故障判定処理が上記実施形態と異なっており、それ以外は上記実施形態と同じである。以下、本実施形態の故障判定処理を説明する。

制御ユニット６は、故障判定処理として図２１の処理を実行する。図２１の処理は、Ｓ１６２、Ｓ１６３の処理が図１７のＳ８２、Ｓ８３の処理と異なっており、それ以外の処理（Ｓ１６１、Ｓ１６４〜Ｓ１７４の処理）は図１７のＳ８１、Ｓ８４〜Ｓ９４の処理と同じである。また、Ｓ１６２、Ｓ１６３の処理は、図１２のＳ４２、Ｓ４３の処理と同じである。つまり、本実施形態では、第３実施形態と同様に、ＤＰＦ４が基準故障ＤＰＦである場合におけるＤＰＦ４を通過するＰＭの積算量Ｂを推定し、その積算量Ｂに基づいて故障判定タイミングの到達を判定している。故障判定タイミングに到達した以降の処理は図１７の処理と同じである。これによっても、上記実施形態と同様の効果を得ることができる。

（第１０実施形態）
次に、本発明の第１０実施形態を上記実施形態と異なる部分を中心にして説明する。上記実施形態では、センサ出力やＤＰＦ故障判定の閾値を補正するためにＰＭの平均粒子径を求めていたが、本実施形態は、求めた平均粒子径に基づいて排気ガス中のＰＭ粒子数を算出する実施形態である。

本実施形態の構成は上記実施形態と同じであるが、制御ユニット６が実行する処理が上記実施形態と異なっている。具体的には、制御ユニット６は、図２２の処理を実行する。図２２の処理は、図６、図１０、図１２、図１３、図１７〜図２１で示されるＤＰＦの故障判定処理に加えて、又はその故障判定処理に代えて、実行される処理である。なお、図２２の処理の開始時では、ＰＭセンサ５にはＰＭがまだ捕集されていないものとする。

図２２の処理を開始すると、制御ユニット６は、先ず、ＰＭセンサ５へのＰＭの静電捕集を実施する（Ｓ１８１）。次に、ＰＭセンサ５の出力が所定の出力Ｅ値０に到達したか否かを判断する（Ｓ１８２）。未だ到達していない場合には（Ｓ１８２：ＮＯ）、Ｓ１８１に戻り、静電捕集及びセンサ出力のモニタリングを継続する。

センサ出力が所定の出力値Ｅ０に到達した場合には（Ｓ１８２：ＹＥＳ）、図１３のＳ６４〜Ｓ６９の処理と同様にしてＰＭの平均粒子径を推定する（Ｓ１８３〜Ｓ１８８）。つまり、ＳＯＦは揮発するがＳｏｏｔは燃焼しない第１温度でのセンサ出力値Ｅ１と、Ｓｏｏｔが燃焼する第２温度でのセンサ出力値Ｅ２との変化率Ｅ２／Ｅ１に基づいてＰＭの平均粒子径を推定する。

次に、Ｓ１８４で検出した第１出力値Ｅ１に基づいて、Ｓ１８１の静電捕集の開始から、センサ出力が所定の出力値Ｅ０に到達するまで（言い換えると第１温度への加熱開始まで）の捕集期間における、ＤＰＦ４下流に排出されたＰＭの質量を推定する（Ｓ１８４）。この質量は全てのＰＭ粒子の質量の総和である。ＰＭセンサ５は、センサ素子５２に捕集されたＰＭの質量に相関する値を出力する。センサ素子５２に捕集されたＰＭの質量は、ＤＰＦ４下流に排出されたＰＭの質量に相関する。つまり、センサ出力は、ＰＭセンサ５への捕集開始から、今回のセンサ出力値を出力するまでの期間における、ＤＰＦ４下流に排出されたＰＭ質量の積算値に相関する。

よって、センサ出力とＰＭの質量との関係を予め調べておけば、センサ出力に基づいてＤＰＦ４下流に排出されたＰＭの質量を推定できる。このとき、センサ出力として、ＳＯＦ及び排気温度の影響を排除した第１出力値Ｅ１を用いることで、ＳＯＦ及び排気温度の影響を排除した形でＰＭ質量を得ることができる。

ＰＭ質量を推定するため、センサ出力と、排気ガス中のＰＭ質量との関係を予め調べて、メモリ６１に記憶しておく。この関係は、センサ出力が大きいほどＰＭ質量が大きくなる関係である。そして、Ｓ１８９では、第１出力値Ｅ１に対応するＰＭ質量を、メモリ６１に記憶された関係に基づいて推定する。

なお、図２２では、ＰＭの平均粒子径を推定した後に、Ｓ１８９でＰＭ質量を推定しているが、このＳ１８９の処理は、第１出力値Ｅ１の検出後であればどのタイミングで実行されたとしても良い。

次に、Ｓ１８８で推定した平均粒子径と、Ｓ１８９で推定したＰＭ質量と、予め定められたＰＭの比重とに基づいて、捕集期間におけるＤＰＦ４下流に排出されたＰＭの粒子数を算出する（Ｓ１９０）。具体的には、平均粒子径に基づいて、捕集期間にＤＰＦ４下流に排出された、ＰＭ１個当たりの平均体積を算出する。より具体的には、ＰＭ粒子の形状は球形状であると仮定して、球の体積の公式である以下の式１に、平均粒子径Ｄを代入することで、ＰＭ１個当たりの平均体積を求める。
平均体積＝４／３×π×（Ｄ／２）^３ ・・・（式１）

そして、ＰＭの平均体積と質量と比重とに基づいて、以下の式２により、ＰＭの粒子数を算出する。式２におけるＰＭ比重は予め定められた値とし、具体的には例えば１ｇ／ｃｍ^３とする。ＰＭ比重はメモリ６１に記憶しておけば良い。なお、式２の分母におけるＰＭ平均体積×ＰＭ比重は、捕集期間におけるＤＰＦ４下流に排出されたＰＭ１個当たりの平均質量を意味する。
ＰＭ粒子数＝ＰＭ質量／（ＰＭ平均体積×ＰＭ比重） ・・・（式２）

このように、本実施形態によれば、特定の期間（捕集期間）にＤＰＦ４下流に排出されたＰＭの粒子数を得ることができるので、この粒子数に基づいて、例えばＤＰＦ４の故障判定を行うことができる。また、ＳＯＦ及び排気温度の影響が排除された平均粒子径に基づいてＰＭ粒子数を推定するので、ＳＯＦ及び排気温度の影響が排除された高精度なＰＭ粒子数を得ることができる。

（第１１実施形態）
次に、本発明の第１１実施形態を上記実施形態と異なる部分を中心にして説明する。本実施形態は、第１０実施形態と同様に、平均粒子径に基づいて排気ガス中のＰＭ粒子数を算出する実施形態である。

制御ユニット６は、図２２の処理に代えて、図２３の処理を実行する。図２３の処理は、Ｓ２０９の処理が図２２のＳ１８９の処理と異なっており、それ以外の処理（Ｓ２０１〜Ｓ２０８、Ｓ２１０の処理）は、図２２のＳ１８１〜Ｓ１８８、Ｓ１９０の処理と同じである。

図２２のＳ１８９では、第１出力値Ｅ１に基づいてＰＭ質量を推定したが、Ｓ２０９では、第１温度に加熱する前（言い換えると第１温度への加熱開始時）における所定のセンサ出力値Ｅ０に基づいてＰＭ質量を推定する。具体的には、所定のセンサ出力値Ｅ０に対応するＰＭ質量を予め調べて、メモリ６１に記憶しておく。そして、Ｓ２０９では、メモリ６１に記憶されたＰＭ質量を読み出せば良い。なお、Ｓ２０９の処理は、センサ出力が所定の出力値Ｅ０に到達した後であればどのタイミングで実行されたとしても良い。

このように、本実施形態では、加熱前のセンサ出力値Ｅ０に基づいてＰＭ質量を推定し、そのＰＭ質量に基づいてＰＭの粒子数を算出する。これによっても、第１０実施形態と同様の効果を得ることができる。

（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。例えば上記第１〜第９実施形態では、センサ出力補正と閾値補正のいずれか一方を行っていたが、両方を行っても良い。この場合、例えば図６のＳ９の後又は前に図１０のＳ２９の処理を実行する。このとき、Ｓ９によるセンサ出力補正と、Ｓ２９による閾値補正との間で重み付けを設定し、この重み付けの分だけ、センサ出力や閾値を補正する。例えば、センサ出力補正の重み付けが７割（０．７）、閾値補正の重み付けが３割（０．３）とした場合には、Ｓ９では、センサ出力補正のみを実行する場合の７割だけセンサ出力を補正し、Ｓ２９では閾値補正のみを実行する場合の３割だけ閾値を補正する。そして、図６のＳ１０に代えて、補正後のセンサ出力Ｅｒが補正後の閾値Ｋｒより大きいか否かを判断する。これによっても、上記実施形態と同様の効果が得られる。

また、上記第１〜第３実施形態では、出力変化率Ｅ２／Ｅ１に基づいて平均粒子径を推定していたが、ＰＭの粒子径はエンジン２の運転状態（エンジン回転数、燃料噴射量等）に応じて変化するので、その運転状態に基づいてＰＭの平均粒子径を推定しても良い。この場合、エンジン２の運転状態と平均粒子径との関係（マップ）を予め調べてメモリ６１に記憶しておく。そして、この関係とエンジン２の運転状態とに基づいて、平均粒子径を推定する。

また、第１〜第３実施形態では加熱後出力値Ｅ２に対する加熱前出力値Ｅ１の変化率Ｅ１／Ｅ２に基づいて平均粒子径を推定しても良い。この場合、変化率Ｅ１／Ｅ２が小さいほど平均粒子径は小さくなる。同様に、第４〜第１１実施形態では、第２温度でのセンサ出力値Ｅ２に対する第１温度でのセンサ出力値Ｅ１の変化率Ｅ１／Ｅ２に基づいて平均粒子径を推定しても良い。この場合、変化率Ｅ１／Ｅ２が小さいほど平均粒子径は小さくなる。

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、平均粒子径の影響を抑制した高精度のＰＭ量を得ることができる。

また、上記実施形態では、ある捕集時間におけるＰＭセンサの推定出力値と実際の出力値との比較に基づいてＤＰＦの故障判定をしていたが、センサ出力の傾きに基づいて故障判定をしても良い。具体的には、ＤＰＦが基準故障ＤＰＦの場合におけるＰＭセンサの出力変化（傾き）を推定し、推定した出力変化（傾き）を故障判定の閾値として設定する。その閾値と実際の出力変化（傾き）とを比較して、実際の出力変化のほうが閾値より大きければＤＰＦ故障と判定し、小さければＤＰＦ正常と判定する。このとき、上記実施形態と同様に、ＰＭの平均粒子径に基づいて、実際の出力変化や閾値を補正する。これによっても、上記実施形態と同様の効果を得ることができる。

また、上記実施形態では、図２４に示すようにセンサ素子５２の表面のうち、センサ素子５２の長手方向に延びた表面に対向電極５３が形成されて、図２に示すように、対向電極５３が筒状カバー５１の側面に向くように構成されたＰＭセンサの例を示したが、ＰＭセンサは図２５、図２６のように構成されたとしても良い。すなわち、センサ素子５２の長手方向の一端側の面に対向電極５３が形成され、図２６に示すように、筒状カバー５１内において対向電極５３が筒状カバー５１の先端側に向くように構成されたＰＭセンサを採用しても良い。

なお、上記実施形態において、図６、図１０、図１２、図１３、図１７〜図２３のＳ４〜Ｓ８、Ｓ２４〜Ｓ２８、Ｓ４４〜Ｓ４８、Ｓ６４〜Ｓ６９、Ｓ８５〜Ｓ９０、Ｓ１０４〜Ｓ１０９、Ｓ１２５〜Ｓ１３０、Ｓ１４４〜Ｓ１４９、Ｓ１６５〜Ｓ１７０、Ｓ１８３〜Ｓ１８８、Ｓ２０３〜Ｓ２０８の処理を実行する制御ユニット６及び図８、図１６の関係１００、１０１を記憶するメモリ６１が本発明における粒子径推定手段に相当する。図６、図１０、図１２、図１３、図１７〜図２１のＳ２、Ｓ３、Ｓ１０〜Ｓ１２、Ｓ２２、Ｓ２３、Ｓ３０〜Ｓ３２、Ｓ４２、Ｓ４３、Ｓ５０〜Ｓ５２、Ｓ６２、Ｓ６３、Ｓ７１〜Ｓ７３、Ｓ８２、Ｓ８３、Ｓ９２〜Ｓ９４、Ｓ１０２、Ｓ１０３、Ｓ１１１〜Ｓ１１３、Ｓ１２２、Ｓ１２３、Ｓ１３２〜Ｓ１３４、Ｓ１４２、Ｓ１４３、Ｓ１５１〜Ｓ１５３、Ｓ１６２、Ｓ１６３、Ｓ１７２〜Ｓ１７４の処理を実行する制御ユニット６が本発明における故障判定手段に相当する。図６、図１０、図１２、図１３、図１７〜図２１のＳ９、Ｓ２９、Ｓ４９、Ｓ７０、Ｓ９１、Ｓ１１０、Ｓ１３１、Ｓ１５０、Ｓ１７１の処理を実行する制御ユニット６が本発明における補正手段に相当する。図６、図１０、図１３、図１７〜図１９のＳ２、Ｓ３、Ｓ２２、Ｓ２３、Ｓ６２、Ｓ６３、Ｓ８２、Ｓ８３、Ｓ１０２、Ｓ１０３、Ｓ１２２、Ｓ１２３の処理を実行する制御ユニット６が本発明における出力推定手段に相当する。図１２、図２０、図２１のＳ４２、Ｓ４３、Ｓ１４２、Ｓ１４３、Ｓ１６２、Ｓ１６３の処理を実行する制御ユニット６が本発明における積算量推定手段に相当する。図６、図１０、図１２、図１３、図１７〜図２３のＳ５、Ｓ２５、Ｓ４５、Ｓ６４、Ｓ６６、Ｓ８５、Ｓ８７、Ｓ１０４、Ｓ１０６、Ｓ１２５、Ｓ１２７、Ｓ１４４、Ｓ１４６、Ｓ１６５、Ｓ１６７、Ｓ１８３、Ｓ１８５、Ｓ２０３、Ｓ２０５の処理を実行する制御ユニット６が本発明における加熱制御手段に相当する。図６、図１０、図１２、図１３、図１７〜図２３のＳ４、Ｓ６、Ｓ７、Ｓ２４、Ｓ２６、Ｓ２７、Ｓ４４、Ｓ４６、Ｓ４７、Ｓ６５、Ｓ６７、Ｓ６８、Ｓ８６、Ｓ８８、Ｓ８９、Ｓ１０５、Ｓ１０７、Ｓ１０８、Ｓ１２６、Ｓ１２８、Ｓ１２９、Ｓ１４５、Ｓ１４７、Ｓ１４８、Ｓ１６６、Ｓ１６８、Ｓ１６９、Ｓ１８４、Ｓ１８６、Ｓ１８７、Ｓ２０４、Ｓ２０６、Ｓ２０７の処理を実行する制御ユニット６が本発明における取得手段に相当する。図６、図１０、図１２、図１３、図１７〜図２３のＳ８、Ｓ２８、Ｓ４８、Ｓ６９、Ｓ９０、Ｓ１０９、Ｓ１３０、Ｓ１４９、Ｓ１７０、Ｓ１８８、Ｓ２０８の処理を実行する制御ユニット６が本発明における推定手段に相当する。図２２、図２３のＳ１８９、Ｓ２０９の処理を実行する制御ユニット６が本発明における質量推定手段に相当する。図２２、図２３のＳ１９０、Ｓ２１０の処理を実行する制御ユニット６が本発明における粒子数算出手段に相当する。

１ エンジンシステム
２ ディーゼルエンジン（内燃機関）
３ 排気通路
４ ＤＰＦ（フィルタ）
５ ＰＭセンサ（センサ）
６ 制御ユニット
６１ メモリ

Claims (34)

1. 内燃機関（２）の排気通路（３）に設けられ、排気ガス中の粒子状物質を捕集するフィルタ（４）と、
   前記排気通路の前記フィルタより下流に設けられ、排気ガス中の粒子状物質の量に応じた値を出力するセンサ（５）と、
   排気ガス中の粒子状物質の平均粒子径を推定する粒子径推定手段（Ｓ４〜Ｓ８、Ｓ２４〜Ｓ２８、Ｓ４４〜Ｓ４８、Ｓ６４〜Ｓ６９、Ｓ８５〜Ｓ９０、Ｓ１０４〜Ｓ１０９、Ｓ１２５〜Ｓ１３０、Ｓ１４４〜Ｓ１４９、Ｓ１６５〜Ｓ１７０、６１）と、
   前記センサの出力値と閾値との比較に基づき前記フィルタの故障の有無を判定する故障判定手段（Ｓ２、Ｓ３、Ｓ１０〜Ｓ１２、Ｓ２２、Ｓ２３、Ｓ３０〜Ｓ３２、Ｓ４２、Ｓ４３、Ｓ５０〜Ｓ５２、Ｓ６２、Ｓ６３、Ｓ７１〜Ｓ７３、Ｓ８２、Ｓ８３、Ｓ９２〜Ｓ９４、Ｓ１０２、Ｓ１０３、Ｓ１１１〜Ｓ１１３、Ｓ１２２、Ｓ１２３、Ｓ１３２〜Ｓ１３４、Ｓ１４２、Ｓ１４３、Ｓ１５１〜Ｓ１５３、Ｓ１６２、Ｓ１６３、Ｓ１７２〜Ｓ１７４）と、
   前記粒子径推定手段が推定した前記平均粒子径が小さいほど粒子状物質の量がより多いことを示す値となるように前記センサの出力値を補正するセンサ出力補正と、前記平均粒子径が小さいほど粒子状物質の量がより少ないことを示す値となるように前記閾値を補正する閾値補正の少なくとも一方を行う補正手段（Ｓ９、Ｓ２９、Ｓ４９、Ｓ７０、Ｓ９１、Ｓ１１０、Ｓ１３１、Ｓ１５０、Ｓ１７１）と、
   を備えることを特徴とするフィルタの故障検出装置。
2. 前記故障判定手段は、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出力推定手段（Ｓ２、Ｓ３、Ｓ２２、Ｓ２３、Ｓ６２、Ｓ６３、Ｓ８２、Ｓ８３、Ｓ１０２、Ｓ１０３、Ｓ１２２、Ｓ１２３）を備え、前記出力推定手段が推定した値である推定値を前記閾値として、前記閾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の有無を判定することを特徴とする請求項１に記載のフィルタの故障検出装置。
3. 前記故障判定手段は、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フィルタを通過する粒子状物質の積算量又は前記センサに捕集されたＰＭの積算量を推定する積算量推定手段（Ｓ４２、Ｓ４３、Ｓ１４２、Ｓ１４３、Ｓ１６２、Ｓ１６３）を備え、前記積算量推定手段が推定した前記積算量が所定量の場合における前記センサの出力値として予め定められた値を前記閾値として、前記積算量が前記所定量に達した時における前記センサの実際の出力値と前記閾値との比較に基づき前記フィルタの故障の有無を判定することを特徴とする請求項１に記載のフィルタの故障検出装置。
4. 前記センサは、排気ガス中の粒子状物質を付着させる被付着部（５２）と、前記被付着部に互いに離間して設けられる一対の対向電極（５３）とを備えて、前記一対の対向電極間の抵抗値に応じた値を出力する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。
5. 前記センサは、前記被付着部を加熱する加熱手段（５４）を備え、
   前記粒子径推定手段は、
   前記加熱手段に前記被付着部を加熱させる加熱制御手段（Ｓ５、Ｓ２５、Ｓ４５、Ｓ６４、Ｓ６６、Ｓ８５、Ｓ８７、Ｓ１０４、Ｓ１０６、Ｓ１２５、Ｓ１２７、Ｓ１４４、Ｓ１４６、Ｓ１６５、Ｓ１６７）と、
   前記加熱制御手段が前記加熱手段に前記被付着部を加熱させたことにより上昇した前記センサの出力値のその上昇の度合いを示した値である上昇値を取得する取得手段（Ｓ４、Ｓ６、Ｓ７、Ｓ２４、Ｓ２６、Ｓ２７、Ｓ４４、Ｓ４６、Ｓ４７、Ｓ６５、Ｓ６７、Ｓ６８、Ｓ８６、Ｓ８８、Ｓ８９、Ｓ１０５、Ｓ１０７、Ｓ１０８、Ｓ１２６、Ｓ１２８、Ｓ１２９、Ｓ１４５、Ｓ１４７、Ｓ１４８、Ｓ１６６、Ｓ１６８、Ｓ１６９）と、
   前記上昇値と前記平均粒子径の関係（１００、１０１）を記憶する記憶手段（６１）と、
   前記取得手段が取得した前記上昇値と、前記記憶手段に記憶された前記関係とに基づいて前記平均粒子径を推定する推定手段（Ｓ８、Ｓ２８、Ｓ４８、Ｓ６９、Ｓ９０、Ｓ１０９、Ｓ１３０、Ｓ１４９、Ｓ１７０）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。
6. 前記取得手段（Ｓ４、Ｓ６、Ｓ７、Ｓ２４、Ｓ２６、Ｓ２７、Ｓ４４、Ｓ４６、Ｓ４７）は、前記加熱手段に前記被付着部を加熱させる前における前記センサの出力値である加熱前出力値と、前記加熱手段に前記被付着部を加熱させたことにより上昇した前記センサの出力値である加熱後出力値との間の変化率を前記上昇値として取得することを特徴とする請求項５に記載のフィルタの故障検出装置。
7. 前記関係（１００）は、前記加熱前出力値に対する前記加熱後出力値の変化率が大きいほど前記平均粒子径が小さくなるように定められたことを特徴とする請求項６に記載のフィルタの故障検出装置。
8. 前記取得手段（Ｓ６、Ｓ２６、Ｓ４６）は、前記加熱後出力値として、前記被付着部の加熱により上昇した前記センサの出力値のピーク値を取得することを特徴とする請求項６又は７に記載のフィルタの故障検出装置。
9. 前記補正手段（Ｓ９、Ｓ４９）は、前記加熱前出力値を補正し、
   前記故障判定手段（Ｓ１０、Ｓ１１、Ｓ１２、Ｓ５０、Ｓ５１、Ｓ５２）は、前記補正手段による補正後の前記加熱前出力値と前記閾値との比較に基づき前記フィルタの故障の有無を判定することを特徴とする請求項６〜８のいずれか１項に記載のフィルタの故障検出装置。
10. 前記加熱制御手段（Ｓ６４、Ｓ６６、Ｓ８５、Ｓ８７、Ｓ１０４、Ｓ１０６、Ｓ１２５、Ｓ１２７、Ｓ１４４、Ｓ１４６、Ｓ１６５、Ｓ１６７）は、前記加熱手段に前記被付着部を、ＳＯＦは揮発するがＳｏｏｔは燃焼しない第１温度に加熱させ、その後、Ｓｏｏｔが燃焼する第２温度に加熱させ、
    前記取得手段（Ｓ６５、Ｓ６７、Ｓ６８、Ｓ８６、Ｓ８８、Ｓ８９、Ｓ１０５、Ｓ１０７、Ｓ１０８、Ｓ１２６、Ｓ１２８、Ｓ１２９、Ｓ１４５、Ｓ１４７、Ｓ１４８、Ｓ１６６、Ｓ１６８、Ｓ１６９）は、前記加熱手段に前記被付着部を前記第１温度に加熱させた時の前記センサの出力値である第１出力値と、前記第２温度に加熱させた時の前記センサの出力値である第２出力値との間の変化率を前記上昇値として取得することを特徴とする請求項５に記載のフィルタの故障検出装置。
11. 前記第１温度は２００℃以上、４００℃以下の温度であることを特徴とする請求項１０に記載のフィルタの故障検出装置。
12. 前記第２温度は６００℃以上、１０００℃以下の温度であることを特徴とする請求項１０又は１１に記載のフィルタの故障検出装置。
13. 前記関係（１０１）は、前記第１出力値に対する前記第２出力値の変化率が大きいほど前記平均粒子径が小さくなるように定められたことを特徴とする請求項１０〜１２のいずれか１項に記載のフィルタの故障検出装置。
14. 前記取得手段（Ｓ６７、Ｓ８８、Ｓ１０７、Ｓ１２８、Ｓ１４７、Ｓ１６８）は、前記第２出力値として、前記被付着部の前記第２温度への加熱により上昇した前記センサの出力値のピーク値を取得することを特徴とする請求項１０〜１３のいずれか１項に記載のフィルタの故障検出装置。
15. 前記補正手段（Ｓ７０、Ｓ１５０）は、前記第１出力値を補正し、
    前記故障判定手段（Ｓ７１〜Ｓ７３、Ｓ１５１〜Ｓ１５３）は、前記補正手段による補正後の前記第１出力値と前記閾値との比較に基づき前記フィルタの故障の有無を判定することを特徴とする請求項１０〜１４のいずれか１項に記載のフィルタの故障検出装置。
16. 前記補正手段（Ｓ９１、Ｓ１７１）は、前記加熱手段に前記被付着部を前記第１温度に加熱させる前における前記センサの出力値である加熱前出力値を補正し、
    前記故障判定手段（Ｓ９２〜Ｓ９４、Ｓ１７２〜Ｓ１７４）は、前記補正手段による補正後の前記加熱前出力値と前記閾値との比較に基づき前記フィルタの故障の有無を判定することを特徴とする請求項１０〜１４のいずれか１項に記載のフィルタの故障検出装置。
17. 前記補正手段（Ｓ１１０）は、前記閾値を補正し、
    前記故障判定手段（Ｓ１１１〜Ｓ１１３）は、前記第１出力値と、前記補正手段による補正後の前記閾値との比較に基づき前記フィルタの故障の有無を判定することを特徴とする請求項１０〜１４のいずれか１項に記載のフィルタの故障検出装置。
18. 前記補正手段（Ｓ１３１）は、前記閾値を補正し、
    前記故障判定手段（Ｓ１３２〜Ｓ１３４）は、前記加熱手段に前記被付着部を前記第１温度に加熱させる前における前記センサの出力値である加熱前出力値と、前記補正手段による補正後の前記閾値との比較に基づき前記フィルタの故障の有無を判定することを特徴とする請求項１０〜１４のいずれか１項に記載のフィルタの故障検出装置。
19. 内燃機関（２）の排気通路（３）に設けられ、排気ガス中の粒子状物質の量に応じた値を出力するセンサ（５）と、
    排気ガス中の粒子状物質の平均粒子径を推定する粒子径推定手段（Ｓ４〜Ｓ８、Ｓ４４〜Ｓ４８、Ｓ６４〜Ｓ６９、Ｓ８５〜Ｓ９０、Ｓ１４４〜Ｓ１４９、Ｓ１６５〜Ｓ１７０、６１）と、
    前記センサの出力値を、前記粒子径推定手段が推定した前記平均粒子径が小さいほど粒子状物質の量がより多いことを示す値となるように補正する補正手段（Ｓ９、Ｓ４９、Ｓ７０、Ｓ９１、Ｓ１５０、Ｓ１７１）と、
    を備えることを特徴とする粒子状物質検出装置。
20. 前記センサは、排気ガス中の粒子状物質を付着させる被付着部（５２）と、前記被付着部に互いに離間して設けられる一対の対向電極（５３）とを備えて、前記一対の対向電極間の抵抗値に応じた値を出力することを特徴とする請求項１９に記載の粒子状物質検出装置。
21. 前記センサは、前記被付着部を加熱する加熱手段（５４）を備え、
    前記粒子径推定手段は、
    前記加熱手段に前記被付着部を加熱させる加熱制御手段（Ｓ５、Ｓ４５、Ｓ６４、Ｓ６６、Ｓ８５、Ｓ８７、Ｓ１４４、Ｓ１４６、Ｓ１６５、Ｓ１６７）と、
    前記加熱制御手段が前記加熱手段に前記被付着部を加熱させたことにより上昇した前記センサの出力値のその上昇の度合いを示した値である上昇値を取得する取得手段（Ｓ４、Ｓ６、Ｓ７、Ｓ４４、Ｓ４６、Ｓ４７、Ｓ６５、Ｓ６７、Ｓ６８、Ｓ８６、Ｓ８８、Ｓ８９、Ｓ１４５、Ｓ１４７、Ｓ１４８、Ｓ１６６、Ｓ１６８、Ｓ１６９）と、
    前記上昇値と前記平均粒子径の関係（１００、１０１）を記憶する記憶手段（６１）と、
    前記取得手段が取得した前記上昇値と、前記記憶手段に記憶された前記関係とに基づいて前記平均粒子径を推定する推定手段（Ｓ８、Ｓ４８、Ｓ６９、Ｓ９０、Ｓ１４９、Ｓ１７０）とを備えることを特徴とする請求項２０に記載の粒子状物質検出装置。
22. 前記取得手段（Ｓ４、Ｓ６、Ｓ７、Ｓ４４、Ｓ４６、Ｓ４７）は、前記加熱手段に前記被付着部を加熱させる前における前記センサの出力値である加熱前出力値と、前記加熱手段に前記被付着部を加熱させたことにより上昇した前記センサの出力値である加熱後出力値との間の変化率を前記上昇値として取得することを特徴とする請求項２１に記載の粒子状物質検出装置。
23. 前記関係（１００）は、前記加熱前出力値に対する前記加熱後出力値の変化率が大きいほど前記平均粒子径が小さくなるように定められたことを特徴とする請求項２２に記載の粒子状物質検出装置。
24. 前記取得手段（Ｓ６、Ｓ４６）は、前記加熱後出力値として、前記被付着部の加熱により上昇した前記センサの出力値のピーク値を取得することを特徴とする請求項２２又は２３に記載の粒子状物質検出装置。
25. 前記加熱制御手段（Ｓ６４、Ｓ６６、Ｓ８５、Ｓ８７、Ｓ１４４、Ｓ１４６、Ｓ１６５、Ｓ１６７）は、前記加熱手段に前記被付着部を、ＳＯＦは揮発するがＳｏｏｔは燃焼しない第１温度に加熱させ、その後、Ｓｏｏｔが燃焼する第２温度に加熱させ、
    前記取得手段（Ｓ６５、Ｓ６７、Ｓ６８、Ｓ８６、Ｓ８８、Ｓ８９、Ｓ１４５、Ｓ１４７、Ｓ１４８、Ｓ１６６、Ｓ１６８、Ｓ１６９）は、前記加熱手段に前記被付着部を前記第１温度に加熱させた時の前記センサの出力値である第１出力値と、前記第２温度に加熱させた時の前記センサの出力値である第２出力値との間の変化率を前記上昇値として取得することを特徴とする請求項２１に記載の粒子状物質検出装置。
26. 前記第１温度は２００℃以上、４００℃以下の温度であることを特徴とする請求項２５に記載の粒子状物質検出装置。
27. 前記第２温度は６００℃以上、１０００℃以下の温度であることを特徴とする請求項２５又は２６に記載の粒子状物質検出装置。
28. 前記関係（１０１）は、前記第１出力値に対する前記第２出力値の変化率が大きいほど前記平均粒子径が小さくなるように定められたことを特徴とする請求項２５〜２７のいずれか１項に記載の粒子状物質検出装置。
29. 前記取得手段（Ｓ６７、Ｓ８８、Ｓ１４７、Ｓ１６８）は、前記第２出力値として、前記被付着部の前記第２温度への加熱により上昇した前記センサの出力値のピーク値を取得することを特徴とする請求項２５〜２８のいずれか１項に記載の粒子状物質検出装置。
30. 前記センサへの粒子状物質の捕集開始から、前記第１温度への加熱開始までの捕集期間における排気ガス中の粒子状物質の質量を推定する質量推定手段（Ｓ１８９、Ｓ２０９）と、
    前記平均粒子径と、前記質量と、予め定められた粒子状物質の比重とに基づいて、前記捕集期間における排気ガス中の粒子状物質の粒子数を算出する粒子数算出手段（Ｓ１９０、Ｓ２１０）とをさらに備えることを特徴とする請求項２５〜２９のいずれか１項に記載の粒子状物質検出装置。
31. 前記質量推定手段（Ｓ１８９）は、前記第１出力値に基づいて前記質量を推定することを特徴とする請求項３０に記載の粒子状物質検出装置。
32. 前記質量推定手段（Ｓ２０９）は、前記第１温度への加熱開始時における前記センサの出力値に基づいて前記質量を推定することを特徴とする請求項３０に記載の粒子状物質検出装置。
33. 前記比重は１ｇ／ｃｍ^３であることを特徴とする請求項３１又は３２に記載の粒子状物質検出装置。
34. 前記粒子数算出手段は、前記平均粒子径に基づいて粒子状物質の粒子１個当たりの平均体積を算出し、その平均体積と前記比重と前記質量とに基づいて前記粒子数を算出することを特徴とする請求項３０〜３３のいずれか１項に記載の粒子状物質検出装置。

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