(57)【要約】【課題】本発明は、路面摩擦係数推定システム異常診断装置に関し、内部で切り換わる複数の動的状態を考慮して、システム異常を高精度に判定することが可能な路面摩擦係数推定システム異常診断装置を提供することを目的とする。【解決手段】システム同定部１０は、駆動トルクから車輪の回転速度（車輪速度）までの動特性を記述する同定式を、路面状態の３つの状態、即ち雨状態、雪状態及び晴れ状態という合計３離散状態で切り替わるＰＷＡＲＸモデルとして同定を行う。路面状態推定部２２及び車輪速度推定部１２は、同定したＰＷＡＲＸモデルを用いて路面状態及び車輪速度を推定する。距離演算部２４、帰属確率演算部２６は、ＰＷＡＲＸモデルのサブモデルを用いて距離、帰属確率をそれぞれ演算する。異常判定部２８は、これらの推定値や演算値に基づいて、路面摩擦係数推定システムの異常判定を行う。【選択図】図２
2010247567.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の動的状態間で切り換わる駆動トルク及び車輪速度の過去の時系列データが従う、前記動的状態の個数に対応した確率分布を規定する未知パラメータを、これらの時系列データに基づいて最尤推定法により推定し、推定した未知パラメータにより確率分布を特定する確率分布特定手段と、
特定後の前記確率分布に基づいて、前記時系列データの各々が、前記動的状態の何れの状態に属するデータであるかの判定を行い、前記動的状態の個数に対応したクラスタに分類するデータ分類手段と、
前記クラスタの何れかのクラスタと、その他のクラスタとの境界で成立する境界条件の未知パラメータを、前記時系列データに基づいて推定し、推定した未知パラメータにより前記境界条件を夫々特定する境界条件特定手段と、
所定の時刻における駆動トルク及び車輪速度のデータと、前記所定の時刻よりも１ステップ先の時刻における車輪速度のデータとの間に成立する、前記動的状態の個数に対応した関係式の未知パラメータを、前記クラスタのデータに基づいて夫々推定し、推定した未知パラメータにより前記関係式を特定する関係式特定手段と、
特定した前記境界条件の夫々に駆動トルク及び車輪速度の現在値を含むデータを適用して、前記現在値を含むデータが前記動的状態の何れの状態に区分されるかを推定する区分推定手段と、
前記区分推定手段による区分結果を利用して、前記関係式に前記現在値を含むデータを適用して１ステップ先の車輪速度のデータを推定する車輪速度推定手段と、
前記区分推定手段による区分結果及び／又は前記推定した１ステップ先の車輪速度のデータに基づいて、路面摩擦係数推定システムの異常を判定する異常判定手段と、
を備えることを特徴とする路面摩擦係数推定システム異常診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、路面摩擦係数推定システム異常診断装置に関し、より詳細には、内部で切り換わる複数の動的状態の各状態に対応した関係等を利用して、路面摩擦係数推定システムの異常判定を行う路面摩擦係数推定システム異常診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば特許文献４には、公知の車両動的モデルに基づくアルゴリズムを用いて路面摩擦係数を推定するシステムにおいて、路面状態が変化するような場合には、所定の路面摩擦係数範囲を算出し、推定した路面摩擦係数がこの所定範囲内に維持されるように上記アルゴリズムを再設定するシステムが開示されている。車両運転中に運転者が遭遇しうる路面状態は様々であるが、この従来のシステムによれば、路面状態が変化するような場合であっても路面摩擦係数の推定アルゴリズムを再設定できる。したがって、路面状態の様々な変化に対応した高精度な路面摩擦係数の推定が可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−３５４７７４号公報
【特許文献２】特表平１０−５０９５１３号公報
【特許文献３】特開２０００−２７２４９８号公報
【特許文献４】特開２００７−３０８０２７号公報
【特許文献５】特開２００８−１０２００６号公報
【特許文献６】特許第３７７２４８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上述したような路面摩擦係数の推定システムが正常に機能しているかを診断できることが望ましい。また、この診断を高精度に行うためには、上記従来のシステム同様、路面状態の変化を加味することが望ましい。例えば、路面摩擦係数推定に関連するデータ要素の動特性は、路面が雨状態、雪状態、晴れ状態で変化する。このため、路面状態でこの動特性が切り換わるように推定システムの診断を行えることが望ましい。
【０００５】
すなわち、路面摩擦係数の推定システムの診断は、内部で切り換わる複数の動的状態を考慮して、高精度に行えることが望ましいことになる。ここで、上記従来のシステムでは、路面状態の変化を加味しているものの、再設定後のアルゴリズムとして、別途設計された他のアルゴリズムを取り込むこととしている。このため、上記従来のシステムを用いて異常診断を行うと仮定した場合には、取り込まれる他のアルゴリズム如何によっては、診断の精度が低下する可能性が高かった。
【０００６】
この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、内部で切り換わる複数の動的状態を考慮して、システム異常を高精度に判定することが可能な路面摩擦係数推定システム異常診断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】
第１の発明は、上記の目的を達成するため、路面摩擦係数推定システム異常診断装置であって、
複数の動的状態間で切り換わる駆動トルク及び車輪速度の過去の時系列データが従う、前記動的状態の個数に対応した確率分布を規定する未知パラメータを、これらの時系列データに基づいて最尤推定法により推定し、推定した未知パラメータにより確率分布を特定する確率分布特定手段と、
特定後の前記確率分布に基づいて、前記時系列データの各々が、前記動的状態の何れの状態に属するデータであるかの判定を行い、前記動的状態の個数に対応したクラスタに分類するデータ分類手段と、
前記クラスタの何れかのクラスタと、その他のクラスタとの境界で成立する境界条件の未知パラメータを、前記時系列データに基づいて推定し、推定した未知パラメータにより前記境界条件を夫々特定する境界条件特定手段と、
所定の時刻における駆動トルク及び車輪速度のデータと、前記所定の時刻よりも１ステップ先の時刻における車輪速度のデータとの間に成立する、前記動的状態の個数に対応した関係式の未知パラメータを、前記クラスタのデータに基づいて夫々推定し、推定した未知パラメータにより前記関係式を特定する関係式特定手段と、
特定した前記境界条件の夫々に駆動トルク及び車輪速度の現在値を含むデータを適用して、前記現在値を含むデータが前記動的状態の何れの状態に区分されるかを推定する区分推定手段と、
前記区分推定手段による区分結果を利用して、前記関係式に前記現在値を含むデータを適用して１ステップ先の車輪速度のデータを推定する車輪速度推定手段と、
前記区分推定手段による区分結果及び／又は前記推定した１ステップ先の車輪速度のデータに基づいて、路面摩擦係数推定システムの異常を判定する異常判定手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
第１の発明によれば、過去の時系列データを複数の動的状態の個数に対応したクラスタに分類し、このクラスタの内、何れかのクラスタと、その他のクラスタとの境界で成立する境界条件を夫々特定すると共に、分類後のクラスタのデータに基づいて、上記動的状態の個数に対応した関係式を特定できる。特定した境界条件や関係式によれば、現在値を含むデータが上記動的状態の何れの状態に区分されるかを推定できると共に、１ステップ先の車輪速度のデータを推定できる。したがって、路面状態の推定と、車輪速度のデータとが推定できる。また、第１の発明によれば、このように推定した路面状態と、車輪速度のデータに基づいて、路面摩擦係数推定システムの異常を判定できる。したがって、内部で切り換わる複数の動的状態を考慮して、路面摩擦係数推定システムの異常を高精度に判定できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】路面摩擦係数推定システムの一例を示す機能ブロック図である。
【図２】実施の形態の路面摩擦係数推定システム異常診断装置の機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。尚、各図において、同一または相当する部分には同一符号を付してその説明を簡略化ないし省略する。
【００１１】
先ず、図１を用いて、本実施の形態の異常診断の対象となる路面摩擦係数推定システムについて説明する。路面摩擦係数推定システムは、車両に搭載されるＥＣＵの内部に構成されている。図１に示すように、ＥＣＵ内部には、システム同定部１０、車輪速度推定部１２、路面摩擦係数算出部１４が構築されている。また、システム同定部１０の内部には、データクラスタリング部１６、分離超平面推定部１８及びシステムパラメータ推定部２０が構築されている。
【００１２】
（システム同定部１０）
システム同定部１０は、駆動トルクから車輪の回転速度（車輪速度）までの動特性を記述する同定式を、路面状態の３つの状態、即ち雨状態、雪状態及び晴れ状態という合計３離散状態で切り替わる区分的アフィン自己回帰（Piece-Wise affine Auto-Regressive eXogeneous；ＰＷＡＲＸ）モデルとして同定を行うように構成されている。
【００１３】
同定は、入力データである駆動トルク及び出力データである車輪速度のそれぞれの時系列データを用いることにより行う。時刻kにおける駆動トルクの実測データをu(k)、車輪速度の実測データをy(k)とする。ここで、時刻kを現在時刻とすると、これらの過去の時系列データは、u(k-1)，u(k-2)，・・・、y(k-1),y(k-2)，・・・で表される。これら過去の時系列データは、ＥＣＵに記憶されているものとする。
【００１４】
過去の時系列データの動特性がＰＷＡＲＸモデルに従うと仮定すると、駆動トルク及び車輪速度の関係は次式（１）〜（３）で表される。
【数１】
2010247567.tif 000003
上式（１）〜（３）は、それぞれ(i)雨状態、(ii)雪状態、(iii)晴れ状態にそれぞれ対応する。上式（１）〜（３）において、e(k)は式誤差である。また、上式（１）〜（３）において、右肩の添え字「T」は転置行列を意味する。また、x(k)は回帰ベクトルであり、過去の駆動トルク及び車輪速度のデータを用いて、
x(k)=[y(k-1)  ・・・  y(k-ny)   u(k-1)  ・・・  u(k-nu)]T      ・・・（４）
により与えられる。上式（４）において、kは、k=1,2,・・・,Nの離散時刻の値であり、Nはデータ数である。また、自然数ny,nuは、それぞれモデルを記述するために必要な過去の時系列データの個数を表す。また、θ1、θ2及びθ3は、これらのモデルを規定する未知のパラメータである。
【００１５】
また、上式（１）〜（３）に示すように、上記(i)〜(iii)の路面状態は、回帰ベクトル空間上における分離超平面で分割されるものとする。分離超平面は、これらの状態の境界であり、次式（５）で表される。
【数２】
2010247567.tif 000004
上式（５）において、aij及びbijは、分離超平面を規定する未知のパラメータである。
【００１６】
（データクラスタリング部１６）
データクラスタリング部１６は、システム同定部１０内に構成されている。データクラスタリング部１６は、過去の時系列データを、それぞれの離散状態に対応するクラスタに分類するように構成されている。
【００１７】
分類は、先ず、観測データベクトルzk=(xT(k)  yT(k)）Tを定義する。そして、この観測データベクトルzkのN個の観測データz1，・・・，zNが、上記(i)〜(iii)の路面状態に対応する正規分布からなる混合正規分布に従うと仮定する。
【００１８】
混合正規分布は、パラメータΦ=(αi,μi,Σi;i=1,2,3)を用いて次式（６）のように表される。
【数３】
2010247567.tif 000005
上式（６）及び（７）において、i=1,2,3は、それぞれ上記(i)〜(iii)の路面状態に対応する離散状態である。また、μｉは、それぞれの離散状態に対応する正規分布の平均ベクトルを示す。同様に、Σｉは、それぞれの離散状態に対応する正規分布の共分散行列を示す。また、添え字「nz」は、観測データベクトルzkの次元数を示す。さらにdetΣは、Σの行列式を示し、行列の右肩の添え字「-1」は逆行列を意味する。
【００１９】
混合正規分布のパラメータΦは最尤推定法により求めることができる。尤度関数
【数４】
2010247567.tif 000006
を最大化するパラメータΦは、ＥＭアルゴリズムを用いることにより推定することができる。ＥＭアルゴリズムによれば、パラメータΦを反復的に計算することができる。
【００２０】
求めたパラメータΦは、観測データの分類に用いられる。観測データの分類は、次のように行われる。先ず、パラメータΦにより、離散状態に対応するそれぞれの正規分布を特定する。そして、各正規分布に観測データが帰属する確率を演算する。演算した帰属確率が最も高くなる部分分布に対応するクラスタに分類する。これにより、離散時刻k=1,2,・・・,Nに対応する観測データをそれぞれのクラスタC1,C2,C3に分類できる。
【００２１】
（分離超平面推定部１８）
分離超平面推定部１８は、データクラスタリング部１６同様、システム同定部１０内に構成されている。分離超平面推定部１８は、上記(i)〜(iii)の路面状態を分割する回帰空間上の分離超平面のパラメータを推定するように構成されている。上式（５）により与えられる分離超平面のパラメータaij,bijは、ソフトマージンサポートベクターマシンを利用することにより推定できる。
【００２２】
サポートベクターマシンは、与えられたデータが２つのクラスのどちらに属するかを判断することのできるアルゴリズムであり、全てのサンプルデータに対して正しいクラスが存在する（線形分離可能）ときに成立する超平面のパラメータaij,bijを調整する方法である。しかし、このような線形分離を実現する超平面は、１つに決まらない。そこで、超平面から各クラスまでの距離をマージン（1/||aij||）とし、このマージンを最大にするように超平面のパラメータaij,bijを決定する。
【００２３】
ここで、全てのサンプルデータに対して常に正しいクラスが存在するとは限らない（線形分離可能でない）。このような場合には、サポートベクターマシンに分類誤差項を導入したソフトマージンサポートベクターマシンを利用する。すなわち、データが超平面を超えて反対側のクラスに入ってしまった場合に、その超えた距離νijkの総和を最小限にするように超平面のパラメータaij,bijを調整する。ソフトマージンサポートベクターマシンを利用すれば、パラメータaij,bijは、次式（８）に示す２次最適化問題を解くことにより推定できる。
【数５】
2010247567.tif 000007
このように推定したパラメータaij,bijにより、パラメータE1,E2,E3,e1,e2,e3を特定する。特定したパラメータE1,E2,E3,e1,e2,e3は、ＥＣＵに記憶される。
【００２４】
（システムパラメータ推定部２０）
システムパラメータ推定部２０も、データクラスタリング部１６同様、システム同定部１０内に構成されている。システムパラメータ推定部２０は、データクラスタリング部１６で分類した離散時刻に対応するデータを用いて、パラメータθ1,θ2,θ3を推定するように構成されている。パラメータθ1,θ2,θ3は、次式（９）により推定できる。
【数６】
2010247567.tif 000008
上式（９）において、Niは、それぞれのクラスタCi（i=1,2,3）に含まれるデータ数を示す。このように推定されたパラメータθ1^,θ2^,θ3^は、ＥＣＵに記憶される。尚、添え字「^」は、推定値を表すものとする。以上により、システム同定部１０では、雨状態、雪状態及び晴れ状態という合計３つの路面状態で切り替わるＰＷＡＲＸモデルの同定が行われる。
【００２５】
（車輪速度推定部１２）
車輪速度推定部１２は、特定したパラメータEi,ei及び上式（４）を用い、路面状態が上記(i)〜(iii)のうちのどの状態にあるかを推定し、その推定した路面状態に基づいて車輪速度の推定値y^(k)を推定するように構成されている。
【００２６】
路面状態の推定手法は、先ず、時刻k-1までのデータ履歴により推定したパラメータEi,eiと、このデータ履歴から生成した回帰ベクトルx(k)とから、EiTx(k)＋eiをそれぞれ演算する。演算の結果、EiTx(k)＋ei≧0を満たすパラメータEi,eiを特定する。特定したパラメータEi,eiに対応する状態が路面状態であると推定する。そして、推定した路面状態に対応する上式（１）〜（３）のＡＲＸモデルに、時刻k-1までのデータ履歴から生成した回帰ベクトルx(k)と、推定したパラメータθi^（i=1,2,3）とを導入する。こうすることで、車輪速度の推定値y^(k)を推定する。このように推定したy^(k)は、ＥＣＵに記憶される。
【００２７】
（路面摩擦係数算出部１４）
路面摩擦係数算出部１４は、車輪速度推定部１２で推定した車輪速度の推定値y^(k)を用いて、路面摩擦係数の推定値μ^(k)を推定するように構成されている。例えば、次式（１０）を用いることで路面摩擦係数の推定値μ^(k)が算出できる。
【数７】
2010247567.tif 000009
上式（１０）において、rは、車輪半径、Mは輪荷重、T(k)は時刻kにおける駆動トルク（=u(k)）、Iは慣性モーメント、δはサンプル時間をそれぞれ表す。
【００２８】
以上、路面摩擦係数推定システムとして、ＰＷＡＲＸモデルを用いて算出する例を説明した。ＰＷＡＲＸモデルを用いれば、車輪速度の推定精度を向上できるため、摩擦係数の推定精度を向上できる。ただし、異常診断の対象としての路面摩擦係数推定システムは、上記システムに限られず、例えば従来例に挙げたような公知の推定システムも含まれるものとする。
【００２９】
次に、図２を用いて、路面摩擦係数推定システムの異常診断について説明する。尚、以下の説明において、図１の内容と重複する部分については省略する。
図２に示すように、ＥＣＵ内部には、システム同定部１０、車輪速度推定部１２、路面状態推定部２２、距離演算部２４、帰属確率演算部２６が構築されている。
【００３０】
（路面状態推定部２２）
路面状態推定部２２は、システムパラメータ推定部２０で特定したパラメータEi,ei（i=1,2,3）及び上式（４）を用い、路面状態が上記(i)〜(iii)のうちのどの状態にあるかを推定するように構成されている。具体的には、車輪速度推定部１２で用いた路面状態の推定手法と同一である。推定した路面状態は、ＥＣＵに記憶される。
【００３１】
（距離演算部２４）
距離演算部２４は、パラメータEi,ei及び上式（４）を用い、dk=|EiTx(k+1)＋ei|を演算するように構成されている。このdkは、時刻kの入出力データが式（５）で示される分離超平面からどの程度離れているかを示す距離に相当する。この距離は、具体的に、次のとおり演算される。先ず、時刻k-1までの入出力データ履歴に時刻kの駆動トルクのデータu(k)と、時刻kの車輪速度のデータの推定値y^(k)と加え、回帰ベクトルx(k+1)を生成する。そして、この回帰ベクトルx(k+1)と、時刻k-1までの入出力データ履歴により推定したパラメータEi,eiとから、dk=|EiTx(k+1)＋ei|を演算する。このように演算したdkは、ＥＣＵに記憶される。
【００３２】
（帰属確率演算部２６）
帰属確率演算部２６は、パラメータΦ、及び上式（７）を用い、時刻kにおける観測データベクトルzkが、上記クラスタCiのそれぞれに帰属する帰属確率αipi(zk;μi，Σi)を演算するように構成されている。帰属確率は、先ず、データクラスタリング部１６で定義した観測データベクトルzk同様、観測データベクトルzk=(xT(k)  (y^)T(k)）Tを定義する。そして、データクラスタリング部１６で推定されたパラメータΦを用いて、帰属確率αipi(zk;μi，Σi)をそれぞれ演算する。このように演算したαipi(zk;μi，Σi)は、ＥＣＵに記憶される。
【００３３】
（異常判定部２８）
異常判定部２８は、(i)路面状態推定部２２で推定した路面状態、(ii)車輪速度推定部１２で推定したy^(k)、(iii)距離演算部２４で演算した距離dk及び(iv)帰属確率演算部２６で演算したαipi(zk;μi，Σi)に基づいて、路面摩擦係数推定システムの異常判定を行うように構成されている。
【００３４】
(i)路面状態推定部２２で推定した路面状態に基づく異常判定は、路面状態推定部２２で推定した路面状態と、実測した路面状態との比較により行われる。
【００３５】
実測した路面状態は、バス等を介して接続された路面情報取得手段（図示せず）から取得することができる。路面情報取得手段としては、例えば、車両前方の路面画像を取得可能なＴＶカメラが挙げられる。そして、実測した路面状態と、推定した路面状態とが一定時間乖離している場合には、路面摩擦係数推定システムに異常があると推定できる。尚、ここでいう一定時間は、予め定めた判定時間であり、要求する判定精度に応じて自由に設定できる。路面摩擦係数推定システムに異常があると推定された場合、異常判定部２８は、エラー信号を発するものとする。
【００３６】
(ii)車輪速度推定部１２で推定したy^(k)に基づく異常判定は、推定したy^(k)と、時刻kにおける実際の車輪速度の実測データy(k)とを比較することにより行われる。具体的には、これらの値の差Δy＝|y^(k)-y(k)|を演算し、予め定めた設定値（閾値）との比較を行い、Δyが一定時間に渡って閾値を超える場合には、路面摩擦係数推定システムに異常があると推定できる。尚、ここでいう一定時間は、予め定めた判定時間であり、要求する判定精度に応じて自由に設定できる。路面摩擦係数推定システムに異常があると推定された場合、異常判定部２８は、エラー信号を発するものとする。
【００３７】
(iii)距離演算部２４で演算した距離dkに基づく異常判定は、この距離dkと、予め決められた設定値（閾値）とを比較することにより行われる。この閾値は、要求する判定精度に応じて自由に設定することが可能である。そして、距離dkが一定時間に渡って閾値未満であれば、路面状態推定部２２や車輪速度推定部１２で推定する際に用いたデータの信憑性が低い可能性が認められる。このような場合、異常判定部２８は、エラー信号を発するものとする。
【００３８】
(iv)帰属確率演算部２６で演算したαipi(zk;μi，Σi)に基づく異常判定は、演算した帰属確率αipi(zk;μi，Σi)のそれぞれを比較することにより行われる。上述したように、時刻kにおける車輪速度の推定値y^(k)は、路面状態が上記(i)〜(iii)のうちのどの状態にあるかを推定し、その推定状態に基づいて推定されるものである。換言すれば、このy^(k)は、上記(i)〜(iii)のいずれかの路面状態に対応するＡＲＸモデルを同定するデータに含まれることになる。すなわち、このy^(k)を用いて定義される観測データベクトルzk=(xT(k)  (y^)T(k)）Tは、その推定した路面状態に対応するクラスタCiに帰属する確率が最も高いことを意味している。したがって、演算したαipi(zk;μi，Σi)が、一定時間に渡って閾値未満となるような場合、路面状態推定部２２や車輪速度推定部１２で推定する際に用いたデータの信憑性が低いことになる。このような場合、異常判定部２８は、エラー信号を発するものとする。
【００３９】
以上説明した異常診断によれば、過去の時系列データに基づいて同定したＰＷＡＲＸモデルを用いて、路面状態及び車輪速度を推定することができる。このため、モデルの記述自由度が高い。また、ＰＷＡＲＸモデルを用いて路面摩擦係数推定システムの異常を判定できるので判定の精度が高い。加えて、ＡＲＸモデルを構築する際に用いたサブモデルにより演算した距離や帰属確率をも用いることにより、より精度の高い異常判定を行うことができる。
【００４０】
尚、上述した実施の形態においては、路面摩擦係数推定システムの異常判定を、路面状態推定部２２で推定した路面状態、車輪速度推定部１２で推定したy^(k)、距離演算部２４で演算した距離dk及び帰属確率演算部２６で演算したαipi(zk;μi，Σi)に基づいて行ったが、これらの判定指標のうちの少なくとも２つを選択して異常判定を行ってもよい。ただし、選択する判定指標のうちの一方には、路面状態推定部２２で推定した路面状態又は車輪速度推定部１２で推定したy^(k)が含まれるものとする。このように判定指標を選択すれば、ＰＷＡＲＸモデルから推定される推定値に他の情報を加味して異常を判定できる。
【００４１】
また、上述した実施の形態においては、路面状態を雨状態、雪状態及び晴れ状態の合計３状態に区分したが、この区分数は３つに限られない。例えば、乾燥、湿潤、シャーベット、積雪、圧雪、凍結の合計６状態に区分することも可能である。この場合には、合計６離散状態で切り替わるＰＷＡＲＸモデルを同定すればよい。
【００４２】
また、上述した実施の形態においては、路面状態で動特性が切り換わるＰＷＡＲＸモデルを同定したが、路面状態の代わりに、車両のスリップ状態及び非スリップ状態という合計２離散状態で動特性が切り換わるＰＷＡＲＸモデルとして同定してもよい。駆動トルクや車両速度のデータは、スリップ状態と非スリップ状態との間で変化をする。このため、上述した実施の形態において、(i)雨状態をスリップ状態と、(ii)雪状態を非スリップ状態と読み替えて、未知パラメータθ1、θ2を推定する。更に、路面状態推定部２２をスリップ状態推定部と読み替える。こうすることで、車両のスリップ状態に応じて動特性が切り換わる路面摩擦係数推定システムの異常診断を高精度に行うことができる。
【００４３】
尚、上述した実施の形態においては、データクラスタリング部１６において、混合正規分布のパラメータΦを推定し、上式（６）を特定することにより前記第１の発明における「確率分布特定手段」が、データクラスタリング部１６において、観測データの分類を行うことにより前記第１の発明における「データ分類手段」が、分離超平面推定部１８において、分離超平面のパラメータa,bを推定し、上式（５）を特定することにより前記第１の発明における「境界条件特定手段」が、システムパラメータ推定部２０において、パラメータθ1^,θ2^,θ3^を推定し、上式（９）を特定することにより前記第１の発明における「関係式特定手段」が、路面状態推定部２２において、EiTx(k+1)＋eiを演算し、路面状態が雨状態、雪状態及び晴れ状態のいずれかの状態にあるかを推定することにより前記第１の発明における「区分推定手段」が、EiTx(k+1)＋ei演算し路面状態を推定し、この推定結果を用いて車輪速度の推定値y^(k)を推定することにより前記第１の発明における「車輪速度推定手段」が、異常判定部２８において、路面状態推定部２２で推定した路面状態及び車輪速度推定部１２で推定したy^(k)に基づいて路面摩擦係数推定システムの異常判定を行うことにより前記第１の発明における「異常判定手段」が、それぞれ実現されている。
【符号の説明】
【００４４】
１０    システム同定部
１２    車輪速度推定部
１６    データクラスタリング部
１８    分離超平面推定部
２０    システムパラメータ推定部
２２    路面状態推定部
２４    距離演算部
２６    帰属確率演算部
２８    異常判定部
【図１】
2010247567.tif 000010
【図２】
2010247567.tif 000011