(57)【要約】【課題】ノック学習値に基づいてエンジンの劣化度合いの適切に診断できるようにする。【解決手段】エンジン診断システム１０は、車両１１に搭載されたエンジン１２のノック学習値の時系列データを各車両１１から取得してデータベース１５に格納する。そして、エンジン診断システム１０は、データベース１５に集積された各車両１１のノック学習値の時系列データに基づき、エンジン１２の劣化度合いの評価値を演算する評価処理Ｐ１を実施する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載されたエンジンであって、ノッキングを抑制可能な点火時期の最大進角量をノック学習値として学習するエンジンの劣化度合いを診断するエンジン診断システムにおいて、
同一型式の複数の車両から取得した前記エンジンのノック学習値の時系列データを前記エンジンの個体毎に格納するデータベースを備えており、
かつ指定されたエンジンの劣化度合いの評価値を、前記データベースに格納された各エンジンの前記ノック学習値の時系列データに基づき演算する評価処理を行う
エンジン診断システム。
【請求項２】
前記ノック学習値の学習時における前記エンジンの使用燃料の種別情報を前記ノック学習値と共に前記車両から取得するとともに、特定種類の燃料の使用中に学習された前記ノック学習値の時系列データのみを前記データベースに格納する
請求項１に記載のエンジン診断システム。
【請求項３】
前記ノック学習値の学習時における前記エンジンの使用燃料の種類を判定する燃料判定処理を行い、
かつ特定種類の燃料の使用中に学習された前記ノック学習値の時系列データのみを前記データベースに格納する
請求項１に記載のエンジン診断システム。
【請求項４】
前記ノック学習値の学習時における前記エンジンの使用燃料の種類を判定する燃料判定処理を行い、
かつ前記データベースへの前記ノック学習値の時系列データの格納、及び前記評価処理での前記評価値の演算を燃料の種類毎に個別に行う
請求項１に記載のエンジン診断システム。
【請求項５】
前記燃料判定処理は、判定対象となるエンジンの前記ノック学習値の前回の取得時の値と今回の取得時の値との差に基づき前記使用燃料の種類を判定することで行われる請求項３又は４に記載のエンジン診断システム。
【請求項６】
前記データベースには、前記車両の総走行距離を時系列軸とした前記ノック学習値の時系列データが格納される請求項１から請求項５のいずれか１項に記載のエンジン診断システム。
【請求項７】
車両に搭載されたエンジンであって、ノッキングを抑制可能な点火時期の最大進角量をノック学習値として学習するエンジンの劣化度合いを診断する方法であって、
同一型式の複数の車両から前記エンジンのノック学習値の時系列データを取得して集積する第１ステップと、
診断対象となるエンジンの個体識別情報の入力に応じて、前記診断対象のエンジンの劣化度合いの評価値を、前記第１ステップで集積した時系列データに基づき演算して出力する第２ステップと、
を通じて前記エンジンの劣化度合いの診断を行う
エンジン診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に搭載されたエンジンの劣化度合いを診断するエンジン診断システム、及び同劣化度合いを診断するエンジン診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
火花点火式のエンジンの制御技術として、ノックセンサの出力に基づくフィードバック制御により、ノッキングの発生を抑制可能な範囲で点火時期を進角するノック制御が知られている。そして、特許文献１に見られるように、ノック制御では、ノッキングを抑制可能な点火時期の最大進角量をノック学習値として学習することが行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−２８０６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
エンジンの経年劣化に応じて同エンジンのノック耐性が低下する。そこで、ノック学習値をエンジンの劣化度合いの指標とすることが考えられる。しかしながら、劣化が全く進行していない新品の状態でも、ノッキングの発生を抑制可能な点火時期の進角限界には個体差があり、劣化が進行したときのノック学習値の値にもその個体差は引き継がれる。そのため、同程度の劣化でもエンジンの個体によってノック学習値が異なった値となることがあり、ノック学習値を見ただけではエンジンの劣化度合いを適切に評価できない虞がある。また、ノック学習値からエンジンの劣化度合いを評価するには、ノック学習値と劣化度合いとの相関を予め確認しておく必要があるが、エンジンの劣化は長い時間を掛けて徐々に進行するものであるため、試験等でのそれらの相関の確認は困難となっている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するエンジン診断システムは、車両に搭載されたエンジンであって、ノッキングを抑制可能な点火時期の最大進角量をノック学習値として学習するエンジンの劣化度合いを診断するシステムであって、同一型式の複数の車両から取得したエンジンのノック学習値の時系列データをエンジンの個体毎に格納するデータベースを備えており、かつ指定されたエンジンの劣化度合いの評価値を、データベースに格納された各エンジンのノック学習値の時系列データに基づき演算する評価処理を行う。
【０００６】
こうしたエンジン診断システムのデータベースには、同一型式の車両に搭載された多数のエンジンのノック学習値の時系列データが集積される。診断対象となるエンジンのノック学習値の時系列データを他のエンジンのものと対比すれば、それらエンジンの中での相対的なエンジンの劣化度合いの評価が可能となる。そのため、上記エンジン診断システムの評価処理では、劣化度合いの評価基準を定めずとも、データベースにノック学習値の時系列データが格納された各エンジンの中での相対的な評価を示す値として、診断対象となるエンジンの劣化度合いの評価値を演算できる。また、初期値からのノック学習値の経時変化を時系列データから追えるため、ノック学習値の初期値に個体差があっても、ノック学習値に基づくエンジンの劣化度合いの診断を適切に行うことが可能となる。したがって、上記エンジン診断システムによれば、ノック学習値に基づくエンジンの劣化度合いの適切な診断が可能となる。
【０００７】
なお、使用する燃料の種類により、エンジンのノック耐性が大きく変化することがある。そうした場合、データベースに集積した時系列データに、異種燃料の使用下で学習したノック学習値のデータが混在すると、エンジンの劣化度合いを適切に診断できなくなる虞がある。こうした時系列データにおける異種燃料の使用下で学習したノック学習値の混在は、上記エンジン診断システムを下記のように構成することで、回避できるようになる。すなわち、ノック学習値の学習時における前記エンジンの使用燃料の種別情報をノック学習値と共に車両から取得するとともに、特定種類の燃料の使用中に学習されたノック学習値の時系列データのみをデータベースに格納すれば、異種燃料の使用下で学習されたノック学習値の時系列データへの混在を避けられる。また、ノック学習値の学習時におけるエンジンの使用燃料の種類を判定する燃料判定処理を行い、かつ特定種類の燃料の使用中に学習されたノック学習値の時系列データのみを前記データベースに格納することでも、異種燃料の使用下で学習されたノック学習値の時系列データへの混在は避けられる。さらに、ノック学習値の学習時におけるエンジンの使用燃料の種類を判定する燃料判定処理を行い、かつデータベースへのノック学習値の時系列データの格納、及び評価処理での評価値の演算を燃料の種類毎に個別に行うようにしても、異種燃料の使用下で学習されたノック学習値の時系列データへの混在が避けられる。
【０００８】
なお、それまで使用していた燃料とは異なる種類の燃料が給油されると、その給油の前後でノック学習値が大きく変化する。そのため、上記エンジン診断システムにおける燃料判定処理は、判定対象となるエンジンのノック学習値の前回の取得時の値と今回の取得時の値との差に基づき使用燃料の種類を判定することで行うことができる。
【０００９】
一般に、車両や同車両に搭載されたエンジンの使用期間の指標値としては、車両の総走行距離を用いることが多い。そのため、上記エンジン診断方法システムは、車両の総走行距離を時系列軸としたノック学習値の時系列データをデータベースに格納するように構成するとよい。
【００１０】
上記課題を解決するエンジン診断方法は、車両に搭載されたエンジンであって、ノッキングを抑制可能な点火時期の最大進角量をノック学習値として学習するエンジンの劣化度合いを診断する方法であって、同一型式の複数の車両から前記エンジンのノック学習値の時系列データを取得して集積する第１ステップと、診断対象となるエンジンの個体識別情報の入力に応じて、前記診断対象のエンジンの劣化度合いの評価値を、前記第１ステップで集積した時系列データに基づき演算して出力する第２ステップと、を通じてエンジンの劣化度合いの診断を行うものとなっている。
【００１１】
第１ステップでは、同一型式の車両に搭載された多数のエンジンのノック学習値の時系列データが集積される。診断対象となるエンジンのノック学習値の時系列データを他のエンジンのものと対比すれば、それらエンジンの中での相対的なエンジンの劣化度合いの評価が可能となる。そのため、上記エンジン診断方法では、劣化度合いの評価基準を定めずとも、ノック学習値の時系列データを集積した各エンジンの中での相対的な評価を示す値として、診断対象となるエンジンの劣化度合いの評価値を演算できる。また、初期値からのノック学習値の経時変化を時系列データから追えるため、ノック学習値の初期値に個体差があっても、ノック学習値に基づくエンジンの劣化度合いの診断を適切に行うことが可能となる。したがって、上記エンジン診断方法によれば、ノック学習値に基づくエンジンの劣化度合いの適切な診断が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１実施形態のエンジン診断システムの構成を模式的に示す図。
【図２】ノック学習値と総走行距離との関係を示すグラフ。
【図３】上記実施形態のエンジン診断システムとの連携により情報提供サービスを行う情報提供システムの構成を模式的に示す図。
【図４】第２実施形態のエンジン診断システムの構成を模式的に示す図。
【図５】第３実施形態のエンジン診断システムの構成を模式的に示す図。
【図６】燃料Ｘと燃料Ｙとで使用燃料を定期的に切り替えた場合に車両からエンジン診断システムへのノック学習値及び総走行距離の送信値の推移を示すグラフ。
【図７】第４実施形態のエンジン診断システムの構成を模式的に示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
（第１実施形態）
以下、エンジン診断システム及びエンジン診断方法の第１実施形態を、図１〜図３を参照して詳細に説明する。
【００１４】
まず図１を参照して本実施形態のエンジン診断システム１０の構成を説明する。エンジン診断システム１０は、データベース１５の管理機能を有したコンピュータシステムであり、管理下にある同一型式の複数の車両１１にそれぞれ搭載されたエンジン１２の劣化度合いの診断を行うシステムとして構成されている。
【００１５】
エンジン診断システム１０の管理下の各車両１１には、エンジン１２の制御を含む車両１１の各種制御を行う制御ユニット１３が搭載されている。また、制御ユニット１３は、無線通信機能を備えており、移動体通信網１４を介したエンジン診断システム１０とのデータの送受信が可能となっている。
【００１６】
車両１１において制御ユニット１３は、ノッキングを抑制するためのエンジン１２の制御であるノック制御を行っている。ノック制御では、ノッキングの発生が検知されると点火時期を遅角する一方で、ノッキングが治まっている間は点火時期を徐々に進角することで、ノッキングの発生を抑制可能な限界まで点火時期を進角する制御が行われる。また、ノック制御では、エンジン回転数やエンジン負荷率から求められた基本点火時期に対する上記限界までの点火時期の進角量をノック学習値として学習している。
【００１７】
制御ユニット１３は、エンジン診断システム１０に対するデータ送信を定期的に行っている。このときのデータ送信では、現在のノック学習値の値と、車体製造番号などの車両１１の個体識別情報と、車両１１の現在の総走行距離とがエンジン診断システム１０に送信される。本実施形態では、制御ユニット１３は、こうしたエンジン診断システム１０へのデータ送信を、ノック学習値の学習が完了する毎に行うようにしている。
【００１８】
一方、エンジン診断システム１０には、データベース１５が設けられている。このデータベース１５は、各車両１１のノック学習値の時系列データが、それぞれの車両１１の個体識別情報に紐付けられたかたちで格納される。エンジン診断システム１０は、各車両１１の制御ユニット１３が送信した上記データを受信すると、受信した個体識別情報に対応する時系列データの末尾に、受信したノック学習値、及び総走行距離の値を追加する。このように本実施形態では、総走行距離を時系列軸とした各車両１１のノック学習値の時系列データをデータベース１５に集積している。
【００１９】
さらに、エンジン診断システム１０は、外部からのエンジン１２の劣化診断の要求に応じて評価処理Ｐ１を実施している。診断要求は、診断対象となる車両１１の個体識別情報を指定して行われる。評価処理Ｐ１では、診断対象となるエンジン１２を搭載する車両１１を指定する個体識別情報の入力に応じて、その車両１１に搭載されたエンジン１２の劣化度合いの評価値を演算して、その演算値を診断の要求元に返す処理が行われる。なお、以下の説明では、診断対象として指定された車両１１を診断対象車両と記載する。
【００２０】
エンジン１２の経年劣化が進むと、ノック耐性が低下して、ノッキングの発生を抑制可能な限界となる点火時期の進角量が小さくなり、ノック学習値が小さい値となっていく。そのため、ノック学習値の時系列データは、エンジン１２の劣化の進行状況を示すデータとなる。
【００２１】
図２には、型式が同じ２つの車両Ａ、Ｂの総走行距離に対するエンジン１２のノック学習値の推移が示されている。また、図２には、車両Ａ、Ｂと同じ型式の車両全体の総走行距離に対するノック学習値の平均値の推移が一点鎖線で示されている。総走行距離に対する車両Ａのノック学習値の減少は、同一型式の車両全体の平均値に比べて小さくなっている。また、総走行距離に対する車両Ｂのノック学習値の減少は、同一型式の車両全体の平均値に比べて大きくなっている。これにより、車両Ａのエンジン１２の劣化の進行は同一型式の車両全体の平均よりも遅く、車両Ｂのエンジン１２の劣化の進行は同一型式の車両全体の平均よりも早いことが分かる。このように、データベース１５に集積されたノック学習値の時系列データの比較により、同一型式の車両全体の中での相対的な評価としてのエンジン１２の劣化度合いの評価が可能となる。
【００２２】
なお、エンジン１２のノック耐性には、製造直後の全く劣化していない状態でもばらつきがあり、各車両１１のエンジン１２のノック学習値の初期値にはばらつきが存在する。そして、その初期値のばらつきは、劣化が進行したときのノック学習値の値にも引き継がれる。そうした初期値のばらつきが大きい場合には、ノック学習値の値そのものよりも、初期値からのノック学習値の変化量の方が、エンジン１２の劣化度合いの適切な指標値となることがある。
【００２３】
本実施形態のエンジン診断システム１０では、評価処理Ｐ１において、下記の値をエンジン１２の劣化度合いの評価値として演算している。すなわち、本実施形態では、データベース１５に集積された各車両１１のノック学習値の時系列データに基づき、各車両１１の総走行距離に対するノック学習値の変化量の比率をノック学習値変化率の値としてそれぞれ演算する。そして、全車両のノック学習値変化率の平均値に対する診断対象車両のノック学習値変化率の偏差を、同診断対象車両のエンジン１２の劣化度合いの評価値として演算している。こうして演算された偏差の値は、診断対象車両のエンジン１２の劣化度合いを、同一型式の車両の中での相対的な評価として表す値となる。
【００２４】
これ以外にも、ノック学習値変化率についての各車両１１の中での診断対象車両の偏差値を、エンジン１２の劣化度合いの評価値として演算するようにしてもよい。さらに、次の値をエンジン１２の劣化度合いの評価値として演算してもよい。すなわち、まず、総走行距離が既定の距離に達したときのノック学習値、あるいは総走行距離が既定の距離に達するまでのノック学習値の変化量を車両１１毎に求める。そして、その求めた値の平均値に対する診断対象車両の値の偏差や、求めた値についての全車両の中での診断対象車両の値の偏差値を、エンジン１２の劣化度合いの評価値として演算する。また、上記偏差や偏差値の値そのものでなく、それらの値に基づき決定される劣化度合いの等級をエンジン１２の劣化度合いの評価値として演算するようにしてもよい。いずれにせよ、データベース１５に集積されたノック学習値の時系列データから求められた、診断対象車両のエンジン１２の劣化度合いを、同一型式の車両１１の中での相対的な評価として表す値であれば、その値をエンジン１２の劣化度合いの評価値として用いることができる。
【００２５】
なお、こうした本実施形態では、次の第１ステップと第２ステップとを通じてエンジン１２の劣化度合いの診断が行われている。すなわち、同一型式の複数の車両１１からエンジン１２のノック学習値の時系列データを取得して集積する第１ステップと、診断対象となるエンジン１２の個体識別情報の入力に応じて、同エンジン１２の劣化度合いの評価値を、第１ステップで集積した時系列データに基づき演算して出力する第２ステップと、である。
【００２６】
なお、こうしたエンジン診断システム１０は、例えば、出品者や入札者、査定業者などの中古車オークションの参加者を情報提供の対象として、車両の価値情報を提供する情報流通サービスに利用できる。中古車のオークション市場では、出品された車両の型式や総走行距離、車両外装の汚損、損傷箇所などの情報を入札者に提示し、その提示された情報を元に入札者が入札価格を決めている。エンジンの状態の良し悪しも車両の価値を決める重要な要素であるが、現状では入札者は総走行距離から間接的にエンジンの状態を判断するしかない状態にある。そのため、現状では、総走行距離の割にエンジンの状態が良い車両の価値が適正に評価されない傾向がある。上記情報流通サービスは、エンジンの状態を含めた車両の価値情報を中古車オークションの参加者に提供するサービスとなっている。
【００２７】
図３に、こうした情報提供サービスを行うための情報提供システム１００の構成を示す。情報提供システム１００は、Ｗｅｂサーバ機能を有したコンピュータシステムとして構成されている。また、情報提供システム１００には、車両の情報を管理する各種の車両情報管理システムが接続されている。本実施形態のエンジン診断システム１０も、そうした車両情報管理システムの一つとなっている。エンジン診断システム１０以外の車両情報管理システムとしては、例えば各車両の整備履歴の情報を管理する整備情報管理システム１０１がある。整備情報管理システム１０１には、個体識別情報に紐付けられたかたちで、各車両の整備履歴の情報が格納されている。こうした情報提供システム１００は、インターネット回線１０２を介して、中古車オークションの各参加者が操作するコンピュータ端末１０３に接続されている。
【００２８】
中古車オークションの参加者は、コンピュータ端末１０３を介して、出品された車両の個体識別情報を情報提供システム１００に送信する。情報提供システム１００は、受信した個体識別情報に基づき、各車両情報管理システムから該当車両の情報を取得する。このときの情報提供システム１００は、エンジン診断システム１０からは、該当車両のエンジン１２の劣化度合いの評価値を取得する。そして、情報提供システム１００は、取得した情報を元に車両カルテを作成して、個体識別情報の送信元であるコンピュータ端末１０３に送信する。車両カルテには、車両の過去の運転者による運転傾向、エンジンの評価、駆動用バッテリの評価、整備状況、故障履歴、事故歴、ワンオーナーか否かなどの、入札価格の決定に利用可能な車両の各種情報が含まれており、エンジン診断システム１０から取得したエンジン１２の劣化度合いの評価値もその作成に用いられている。
【００２９】
以上の本実施形態のエンジン診断システム及びエンジン診断方法によれば、以下の効果を奏することができる。
（１）同一型式の各車両１１のノック学習値の時系列データを収集し、その収集した時系列データに基づいてエンジン１２の劣化度合いの評価値を演算している。そのため、同一型式の車両の中での相対的な評価として、診断対象車両のエンジン１２の劣化度合いを評価することが可能となる。
【００３０】
（２）同一型式の車両の中での相対的な評価として、診断対象車両のエンジン１２の劣化度合いが評価されるため、ノック学習値についてのエンジン１２の劣化度合いの評価基準を予め定めなくても、適切な診断を行える。
【００３１】
（３）ノック学習値の初期値には個体差があり、その個体差は劣化が進行したときのノック学習値の値にも引き継がれる。そのため、ノック学習値の値そのものに基づいて評価値を演算すると、個体差による誤差が生じる虞がある。その点、上記実施形態では、初期値からのノック学習値の変化量に基づいて劣化度合いの評価値の演算を行っているため、ノック学習値の初期値の個体差が評価値の演算結果に反映されにくくなる。
【００３２】
（第２実施形態）
続いて、エンジン診断システム及びエンジン診断方法の第２実施形態を、図４を参照して詳細に説明する。なお本実施形態にあって、上記実施形態と共通する構成については、同一の符号を付してその詳細な説明は省略する。
【００３３】
図４に示される本実施形態のエンジン診断システム２０は、第１実施形態のものと同様に、データベース２５の管理機能を有したコンピュータシステムとして構成されている。また、本実施形態のエンジン診断システム２０も、第１実施形態の場合と同様に、データベース２５に集積されたノック学習値の時系列データに基づきエンジンの劣化度合いの評価値を演算する評価処理Ｐ１を行うものとなっている。
【００３４】
一方、本実施形態のエンジン診断システム２０の管理下に置かれた車両２１のエンジン２２は、燃料Ｘとその燃料Ｘよりもノック耐性の低い燃料Ｙとの２種の燃料を使用可能に構成されており、それらの中でよりノック耐性の高い燃料Ｘの使用時には、燃料Ｙの使用時よりも高い出力性能を発揮するように設計されている。また、車両２１には、無線通信機能を備えた制御ユニット２３が搭載されており、同制御ユニット２３はエンジン２２のノック制御を行っている。こうした車両２１でのエンジン２２のノック制御では、よりノック耐性の低い燃料Ｙの使用時には、燃料Ｘの使用時に比べて、点火時期の進角量が小さくされることから、ノック学習値も小さい値となる。
【００３５】
また、車両２１の制御ユニット２３は、エンジン２２が使用している燃料の種別を判定するための燃料判定を行っている。燃料判定は、例えば以下の態様で行われる。エンジン２２の使用燃料が燃料Ｙからその燃料Ｙよりもノック耐性が高い燃料Ｘに切り替わると、ノック制御での点火時期進角量が大幅に増大される。これとは逆に、エンジン２２の使用燃料が燃料Ｘからその燃料Ｘよりもノック耐性が低い燃料Ｙに切り替わると、ノック制御での点火時期進角量が大幅に縮小される。そこで、燃料判定では、停車中の燃料タンクの燃料残量の増加や給油キャップの開閉による給油が検知される前と検知された後とのノック制御の点火時期進角量の変化からエンジン２２で使用中の燃料の種類を判定している。
【００３６】
さらに、車両２１の制御ユニット２３は、エンジン診断システム２０に対して、個体識別情報、現在のノック学習値の値、及び現在の総走行距離の値に加え、燃料判定で判定した使用燃料の種別情報を送信している。これに対して、エンジン診断システム２０は、車両２１からのデータ受信に際して、受信した使用燃料の種別情報に基づくフィルタ処理Ｐ２を実施する。フィルタ処理Ｐ２では、種別情報が示すエンジン２２の使用燃料が燃料Ｙである場合に限り、受信した個体識別情報に対応する時系列データの末尾に、受信したノック学習値、及び総走行距離の値を追加する。すなわち、種別情報が示すエンジン２２の使用燃料が燃料Ｘの場合には、受信したノック学習値、及び総走行距離の値は、時系列データに追加しないようにしている。こうした本実施形態のエンジン診断システム２０のデータベース２５には、各車両２１のエンジン２２が燃料Ｙの使用中に学習されたノック学習値の時系列データが格納されることになる。
【００３７】
上述のように燃料Ｘの使用時と燃料Ｙの使用時とでは、エンジン２２のノック学習値が大きく変化する。こうした燃料Ｘの使用時のノック学習値と燃料Ｙの使用時のノック学習値とが時系列データに混在すると、劣化の影響によるノック学習値の変化が時系列データに表れにくくなり、エンジン２２の劣化度合いを適切に診断できなくなる虞がある。これに対して、本実施形態のエンジン診断システム２０では、車両２１から送信された使用燃料の種別情報に基づくフィルタ処理Ｐ２により、燃料Ｙの使用下で学習されたノック学習値の時系列データのみがデータベース２５に集積される。そのため、ノック耐性の異なる２種の燃料を使用するエンジン２２の劣化度合いを適切に診断できるようになる。
【００３８】
（第３実施形態）
続いて、エンジン診断システム及びエンジン診断方法の第３実施形態を、図５及び図６を参照して詳細に説明する。なお本実施形態にあって、上記実施形態と共通する構成については、同一の符号を付してその詳細な説明は省略する。
【００３９】
図５に示される本実施形態のエンジン診断システム３０は、上述の各実施形態のものと同様に、データベース３５の管理機能を有したコンピュータシステムとして構成されている。また、本実施形態のエンジン診断システム３０も、上述の各実施形態の場合と同様の、データベース３５に集積されたノック学習値の時系列データに基づきエンジンの劣化度合いの評価値を演算する評価処理Ｐ１を行うものとなっている。
【００４０】
また、本実施形態のエンジン診断システム３０の管理下に置かれた車両３１のエンジン３２は、第２実施形態のものと同様に、燃料Ｘ及び燃料Ｙの２種の燃料を使用可能に構成されている。さらに、車両３１には、無線通信機能を有して、エンジン３２のノック制御を行う制御ユニット３３が搭載されている。ただし、本実施形態の場合には、エンジン診断システム３０へのデータ送信に際して制御ユニット３３は、個体識別情報、現在のノック学習値の値、及び現在の総走行距離の値だけを送信するようにしている。そして、本実施形態では、エンジン診断システム３０が、車両３１から受信したノック学習値の学習時におけるエンジン２２の使用燃料の種別を判定する燃料判定処理Ｐ３を行うようにしている。そして、エンジン診断システム３０は、燃料判定処理Ｐ３において、受信したノック学習値の学習時の使用燃料が燃料Ｙであると判定された場合に限り、受信したノック学習値及び総走行距離の値を該当車両のノック学習値の時系列データに追加するようにしている。すなわち、燃料判定処理Ｐ３において、受信したノック学習値の学習時の使用燃料が燃料Ｘであると判定された場合には、受信したノック学習値及び総走行距離の値を該当車両のノック学習値の時系列データに追加しないようにしている。こうした本実施形態のエンジン診断システム３０のデータベース３５には、各車両３１のエンジン３２が燃料Ｙの使用中に学習されたノック学習値の時系列データが格納されることになる。
【００４１】
図６には、燃料Ｘと燃料Ｙとでエンジン３２の使用燃料を定期的に切り替えた場合の、車両３１からエンジン診断システム３０に送信されるノック学習値、及び総走行距離の値の推移が示されている。なお、同図では、燃料Ｘの使用時の値が中実の丸印で、燃料Ｙの使用時の値が中空の丸印で、それぞれ示されている。上述のように本実施形態では、燃料Ｙの使用下で学習されたノック学習値の時系列データのみをデータベース３５に格納している。一方、使用燃料が燃料Ｙから燃料Ｘに切り替えられると、ノック学習値は大幅に増大する。よって、時系列データの末尾に格納されたノック学習値の値に比べて車両３１から受信したノック学習値の値が、燃料Ｙの使用が継続された場合に想定されるノック学習値の変化範囲の最大値を超える大きい値であった場合には、その受信したノック学習値の学習時の使用燃料が燃料Ｘであると判定することができる。燃料判定処理Ｐ３では、このように時系列データの末尾に格納された値と受信した値との比較により、使用燃料の種別を判定している。すなわち、燃料判定処理Ｐ３では、判定対象となるエンジン２２のノック学習値の前回の取得時の値と今回の取得時の値との差に基づき使用燃料の種類を判定している。
【００４２】
こうした本実施形態のエンジン診断システム３０でも、燃料判定処理Ｐ３により、燃料Ｙの使用下で学習されたノック学習値の時系列データのみがデータベース３５に集積される。そのため、ノック耐性の異なる２種の燃料を使用するエンジン３２の劣化度合いを適切に診断できるようになる。
【００４３】
（第４実施形態）
続いて、エンジン診断システム及びエンジン診断方法の第４実施形態を、図７を参照して詳細に説明する。なお本実施形態にあって、上記実施形態と共通する構成については、同一の符号を付してその詳細な説明は省略する。
【００４４】
図７に示される本実施形態のエンジン診断システム４０は、上述の各実施形態のものと同様に、データベース４５の管理機能を有したコンピュータシステムとして構成されている。また、本実施形態のエンジン診断システム４０の管理下に置かれる各車両４１に搭載されたエンジン４２は、第２実施形態及び第３実施形態の場合と同様に、燃料Ｘ及び燃料Ｙの２種の燃料を使用可能に構成されている。さらに、同車両４１には、無線通信機能を有して、エンジン４２のノック制御を行う制御ユニット４３が搭載されている。そして、制御ユニット４３は、第３実施形態の場合と同様に、個体識別情報、現在のノック学習値の値、及び現在の総走行距離の値だけをエンジン診断システム４０に送信している。
【００４５】
また、本実施形態のエンジン診断システム４０では、第３実施形態と同様に、燃料判定処理Ｐ４を行っている。一方、本実施形態のエンジン診断システム４０のデータベース４５には、各車両４１の燃料Ｘの使用下で学習されたノック学習値の時系列データと、各車両４１の燃料Ｙの使用下で学習されたノック学習値の時系列データと、が車両毎にそれぞれ個別に格納されるようになっている。そして、エンジン診断システム４０は、燃料判定処理Ｐ４の判定結果に基づいて、受信したノック学習値及び総走行距離の値を追加する時系列データを選択している。
【００４６】
さらに、本実施形態のエンジン診断システム４０では、外部からのエンジン４２の診断要求に対して、評価処理Ｐ５と評価処理Ｐ６とを実施する。評価処理Ｐ５では、データベース４５に集積された各車両４１の燃料Ｘの使用時のノック学習値の時系列データに基づく、診断対象車両のエンジン４２の劣化度合い評価値の演算が行われる。これに対して、もう一つの評価処理Ｐ６では、データベース４５に集積された各車両４１の燃料Ｙの使用時のノック学習値の時系列データに基づく、診断対象車両のエンジン４２の劣化度合い評価値の演算が行われる。そして、エンジン診断システム４０は、評価処理Ｐ５及び評価処理Ｐ６のそれぞれで演算された２つの評価値を診断の要求元に返すようにしている。
【００４７】
こうした本実施形態のエンジン診断システム４０では、データベース４５へのノック学習値の時系列データの格納、及び評価処理Ｐ５，Ｐ６での評価値の演算が燃料の種類毎に個別に行われる。そのため、本実施形態においても、ノック耐性の異なる２種の燃料を使用するエンジン４２の劣化度合いを適切に診断できるようになる。
【００４８】
上記各実施形態は、以下のように変更して実施することができる。上記各実施形態及び以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。
・第２実施形態のエンジン診断システム２０でのフィルタ処理Ｐ２を、車両２１側で行うようにしてもよい。すなわち、車両２１の制御ユニット２３が、燃料判定において燃料Ｙの使用中であると判定している場合に限り、エンジン診断システム２０への個体識別情報、ノック学習値、及び総走行距離の送信を行うようにする。なお、この場合には、エンジン診断システム２０への使用燃料の種別情報の送信は割愛してもよい。
【００４９】
・第２実施形態及び第３実施形態では、各車両２１，３１の燃料Ｙの使用時のノック学習値の時系列データのみをデータベース２５，３５に格納していたが、各車両２１，３１の燃料Ｘの使用時のノック学習値の時系列データのみをデータベース２５，３５に格納するようにしてもよい。
【００５０】
・第２〜第４実施形態の各エンジン診断システム２０，３０，４０を、３種類以上の燃料を使用するエンジンの劣化診断を行うシステムとして構成するようにしてもよい。この場合にも、特定種類の燃料の使用中に学習されたノック学習値の時系列データのみをデータベースに格納する、あるいは各車両のノック学習値の時系列データの格納、及び評価処理での評価値の演算を燃料の種類毎に個別に行うことで、３種類以上の燃料を使用するエンジンの劣化度合いを適切に診断できるようになる。
【００５１】
・上記各実施形態では、車両からエンジン診断システムへのノック学習値等のデータ送信を、ノック学習値の学習が完了する毎に行うようにしていたが、データ送信をそれ以外のタイミングで行うようにしてもよい。例えば、一定の期間が経過する毎にデータ送信を行うようにしたり、車両が一定の距離を走行する毎にデータ送信を行うようにしたり、することが考えられる。また、エンジン診断システムが、データ送信の時期を決定するようにしてもよい。この場合には、エンジン診断システムからの要求に応じて、車両からのデータ送信が行われることになる。
【００５２】
・データベースに格納するノック学習値の時系列データの時系列軸として、エンジンの総稼働時間や使用開始後の経過日数などの総走行距離以外のパラメータを使用するようにしてもよい。
【００５３】
・上記各実施形態では、ノッキングを抑制可能な点火時期の最大進角量をノック学習値として学習していた。一方、車載用のエンジンの多くでは、ノッキングを抑制可能な点火時期の最小遅角量を、すなわちエンジンの運転状況に応じて定められた点火時期の進角限界からノック制御点火時期までの点火時期の遅角量を、学習値として学習している。ここでのノック制御点火時期は、ノック制御によりノッキングを抑制可能な限界まで進角された点火時期を表している。こうした点火時期の最小遅角量は、ノッキングを抑制可能な点火時期の最大進角量と実質的に同じ状態量を表すものである。そのため、上記各実施形態のノック学習値として、こうした最小遅角量の学習値を用いるようにしてもよい。ちなみに、こうした最小遅角量の学習値は、経年劣化によるエンジンのノック耐性が低下に応じて値が増大する側に変化することになる。
【００５４】
・上記各実施形態のエンジン診断システムは、中古車オークションの参加者への車両情報の提供サービス以外の用途、例えば車両の整備業者に対して、エンジンの整備や部品交換の時期の判断基準としてエンジン診断システム１０による劣化度合いの評価値を提供する情報提供サービスにも利用することができる。
【符号の説明】
【００５５】
１０，２０，３０，４０…エンジン診断システム、１１，２１，３１，４１…車両、１２，２２，３２，４２…エンジン、１３，２３，３３，４３…制御ユニット、１４…移動体通信網、１００…情報提供システム、１０１…整備情報管理システム、１０２…インターネット、１０３…端末、Ｐ１，Ｐ５，Ｐ６…評価処理、Ｐ２…フィルタ処理、Ｐ３，Ｐ４…燃料判定処理。
【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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