(57)【要約】【課題】この発明は、サーモスタット異常診断装置に関し、サーモスタットの開閉状態を考慮して、エンジンを冷却する冷却液の温度を高精度に推定可能なサーモスタット異常診断装置を提供することを目的とする。【解決手段】データクラスタリング部１２では、エンジン冷却液のエンジン通過前温度及びエンジン通過後温度の過去のデータを、サーモスタットの開／閉状態にそれぞれ対応した開／閉状態クラスタに分類する。分離超平面推定部１４では、この開／閉状態との境界条件をこれらの過去のデータで特定する。システムパラメータ推定部１６では、所定時刻におけるこれらデータと、該時刻よりも１ステップ先の時刻におけるエンジン通過後温度との間で成立するＡＲＸモデルを特定する。特定した境界条件及びＡＲＸモデルに現在のデータを適用して将来のエンジン通過後温度を推定する。【選択図】図１
2010127112.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
エンジンを冷却する冷却液のエンジン通過前温度及びエンジン通過後温度の過去のデータが従うサーモスタットの開状態に対応した第１確率分布の未知パラメータ及びサーモスタットの閉状態に対応した第２確率分布の未知パラメータを、これらの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前記第１確率分布及び前記第２確率分布を特定する確率分布特定手段と、
特定後の前記第１確率分布及び前記第２確率分布に基づいて、前記過去のデータの各々が前記開状態のデータであるか、或いは前記閉状態のデータであるかの判定を行い、夫々開状態クラスタ及び閉状態クラスタに分類するデータ分類手段と、
前記開状態と前記閉状態との境界で成立する境界条件を、前記過去の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特定する境界条件特定手段と、
所定の時刻におけるエンジン通過前温度及びエンジン通過後温度のデータと、前記所定の時刻よりも１ステップ先の時刻におけるエンジン通過後温度のデータとの間に成立する関係の未知パラメータを、前記開状態クラスタの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関係をサーモスタットの開状態に対応した第１規則として特定する第１規則特定手段と、
所定の時刻におけるエンジン通過前温度及びエンジン通過後温度のデータと、前記所定の時刻よりも１ステップ先の時刻におけるエンジン通過後温度のデータとの間に成立する関係の未知パラメータを、前記閉状態クラスタの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関係をサーモスタットの閉状態に対応した第２規則として特定する第２規則特定手段と、
特定した前記境界条件にエンジン通過前温度及びエンジン通過後温度のデータ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開状態に区分されるか、或いは前記閉状態に区分されるかを推定する区分推定手段と、
前記第１規則又は前記第２規則に前記現在値を含むデータを適用して、将来のエンジン通過後温度を推定する通過後温度推定手段と、
を備えることを特徴とするサーモスタット異常診断装置。
【請求項２】
前記区分推定手段による推定結果及び／又は前記将来のエンジン通過後温度に基づいてサーモスタットの異常を判定する異常判定手段を備えることを特徴とする請求項１に記載のサーモスタット異常診断装置。
【請求項３】
特定後の前記第１確率分布及び前記第２確率分布に基づいて、前記現在値を含むデータが前記開状態のデータであるか、或いは前記閉状態のデータであるかの判定を行い、前記異常判定手段による判定結果の妥当性を評価する評価手段と、
を備えることを特徴とする請求項２に記載のサーモスタット異常診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、サーモスタット異常診断装置に関し、特に、サーモスタットの開閉状態に対応した規則等を利用して、サーモスタットの異常判定を行うサーモスタット異常診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば特許文献１には、エンジンの温度変化に寄与する熱量等を考慮して、エンジンを冷却する冷却液の温度を推定する装置が開示されている。この装置によれば、まず、冷却液と熱交換するエンジンの温度が、エンジンの温度変化に寄与する熱量としてのエンジン供給熱に基づいて推定される。続いて、推定したエンジンの温度と、別途検出した冷却液の温度との差に基づいて、エンジンと冷却液との間の熱交換量が積算される。そして、この熱交換量を積算する等の所定の演算を施すことにより冷却液の温度が推定される。こうすることで、エンジンの温度変化に寄与する熱量等を考慮した場合の冷却液の温度を正確に推定することができる。
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−２２７３３７号公報
【特許文献２】特開２００１−３２９８４０号公報
【特許文献３】特表２００３−５３１３３４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、エンジン内を流れる冷却液の実際の温度は、サーモスタットの開閉状態で異なる。すなわち、サーモスタットが開いた状態であれば、冷却液はエンジン内から流出し、ラジエーターを流れて冷却されるため、冷却液は低温となる。一方、サーモスタットが閉じた状態であれば、冷却液はエンジン内から流出しないため冷却液が冷却されることはない。このように、実際の温度はサーモスタットの開閉状態に応じて変化する。しかしながら、特許文献１においてはこの開閉状態をも考慮したものではない。このため、サーモスタットの開閉状態を考慮すると、熱交換量を積算する際に用いる検出温度も変化することとなり、これに所定の演算を施した結果である冷却液の温度推定の精度が低下するおそれがあった。したがって、特許文献１の装置では、サーモスタットの開閉状態を考慮した場合においてもなお冷却液の温度推定を高精度にできるとは限らなかった。
【０００５】
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、サーモスタットの開閉状態を考慮して、エンジン冷却液の温度を高精度に推定可能なサーモスタット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】
【０００６】
第１の発明は、上記の目的を達成するため、サーモスタット異常診断装置であって、
エンジンを冷却する冷却液のエンジン通過前温度及びエンジン通過後温度の過去のデータが従うサーモスタットの開状態に対応した第１確率分布の未知パラメータ及びサーモスタットの閉状態に対応した第２確率分布の未知パラメータを、これらの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前記第１確率分布及び前記第２確率分布を特定する確率分布特定手段と、
特定後の前記第１確率分布及び前記第２確率分布に基づいて、前記過去のデータの各々が前記開状態のデータであるか、或いは前記閉状態のデータであるかの判定を行い、夫々開状態クラスタ及び閉状態クラスタに分類するデータ分類手段と、
前記開状態と前記閉状態との境界で成立する境界条件を、前記過去の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特定する境界条件特定手段と、
所定の時刻におけるエンジン通過前温度及びエンジン通過後温度のデータと、前記所定の時刻よりも１ステップ先の時刻におけるエンジン通過後温度のデータとの間に成立する関係の未知パラメータを、前記開状態クラスタの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関係をサーモスタットの開状態に対応した第１規則として特定する第１規則特定手段と、
所定の時刻におけるエンジン通過前温度及びエンジン通過後温度のデータと、前記所定の時刻よりも１ステップ先の時刻におけるエンジン通過後温度のデータとの間に成立する関係の未知パラメータを、前記閉状態クラスタの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関係をサーモスタットの閉状態に対応した第２規則として特定する第２規則特定手段と、
特定した前記境界条件にエンジン通過前温度及びエンジン通過後温度のデータ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開状態に区分されるか、或いは前記閉状態に区分されるかを推定する区分推定手段と、
前記第１規則又は前記第２規則に前記現在値を含むデータを適用して、将来のエンジン通過後温度を推定する通過後温度推定手段と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
また、第２の発明は、第１の発明において、
前記区分推定手段による推定結果及び／又は前記将来のエンジン通過後温度に基づいてサーモスタットの異常を判定する異常判定手段を備えることを特徴とする。
【０００８】
また、第３の発明は、第２の発明において、
特定後の前記第１確率分布及び前記第２確率分布に基づいて、前記現在値を含むデータが前記開状態のデータであるか、或いは前記閉状態のデータであるかの判定を行い、前記異常判定手段による判定結果の妥当性を評価する評価手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
第１の発明によれば、サーモスタットの開状態に対応した第１規則、サーモスタットの閉状態に対応した第２規則という２つの規則から、１ステップ先の将来のエンジン通過後温度を推定できる。これら２つの規則は、冷却液のエンジン通過前温度及びエンジン通過後温度の過去のデータが従う２つの確率分布、すなわち、サーモスタットの開状態に対応した第１確率分布及びサーモスタットの閉状態に対応した第２確率分布にこれらの過去のデータのそれぞれを分類し、分類した後のデータ群である開状態クラスタ及び閉状態クラスタに基づいて特定されたものである。したがって、第１の発明によれば、このように特定した２つの規則で１ステップ先の将来のエンジン通過後温度を推定できることから、サーモスタットの開閉状態を考慮して、冷却液の温度を高精度に推定できる。
【００１０】
また、第１の発明によれば、開状態と閉状態との境界で成立する境界条件により、エンジン通過前温度及びエンジン通過後温度のデータの現在値を含むデータが開状態、閉状態のどちらに区分されるかを推定することができる。そして、この境界条件による区分と、上述した２つの規則とを組み合わせることで、上記の現在値を含むデータがどちらの状態にあるかで１ステップ先の将来におけるエンジン通過後温度を推定する規則を切り替えることが可能となる。したがって、第１の発明によれば、上記の現在値を含むデータがどちらの状態であるかを推定し、そのときのエンジン通過後温度を高精度に推定することができる。
【００１１】
第２の発明によれば、区分推定手段による推定結果及び／又は上記の将来のエンジン通過後温度に基づいて、サーモスタットの異常を判定することができる。上述したように、第１の発明によって、現在値を含むデータがどちらの状態であるかが推定され、そのときのエンジン通過後温度が推定されている。このため、これら２つの推定結果の一方又は両方を判断指標としてサーモスタット異常判定をすることができる。
【００１２】
第３の発明によれば、特定後の上記第１確率分布及び上記第２確率分布に基づいて、上記の現在値を含むデータが、開状態のデータであるか、或いは閉状態のデータであるかの判定を行うことができる。そして、上記のサーモスタット異常判定を行う際に用いた上記の現在値のデータの信憑性を評価することができる。したがって、サーモスタット異常判定の結果の妥当性を評価し、異常判定の精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
実施形態１．
実施形態１のサーモスタット異常診断装置は、車両等に搭載されるＥＣＵ（Electronic Control Unit）内部に構成されている。このため、先ず、図１を用いて、本実施形態に係る装置の説明をする。図１は、ＥＣＵがサーモスタットの異常判定を行う診断装置として機能する場合の機能ブロック図である。
【００１４】
図１に示すように、ＥＣＵは、システム同定部１０、出口温度推定部１８及び異常判定部２０から構成されている。また、システム同定部１０は、データクラスタリング部１２、分離超平面推定部１４及びシステムパラメータ推定部１６から構成されている。
【００１５】
（システム同定部１０）
システム同定部１０は、エンジン内部を通過する前のエンジン冷却液の温度（以下、単に「入口温度」という。）から、エンジン内部を通過した後のエンジン冷却液の温度（以下、単に「出口温度」という。）までの特性を記述する同定式を、サーモスタットの開状態とサーモスタットの閉状態とで同定式が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。システム同定部１０は、過去の入出力に関する時系列データに基づいて、後述する式（１）及び（２）のパラメータθ1、θ2、a、bを決定し、ＰＷＡＲＸモデルの同定を行うことを特徴とする。
【００１６】
同定は、過去の入力データである入口温度及び出力データである出口温度を、過去の時系列データとして用いることにより行う。時刻kにおける入口温度をu(k)、出口温度をy(k)とする。時刻kを現在時刻とすると、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にバッファリングされているものとする。
【００１７】
過去の時系列データに基づくエンジン特性がＰＷＡＲＸモデルに従うと仮定すると、入口温度と出口温度との関係は次式（１）及び（２）で表される。
【数１】
2010127112.tif 000003
上式（１）がサーモスタットの開状態に対応し、上式（２）がサーモスタットの閉状態に対応するものとする。上式（１）及び（２）において、e(k)は式誤差である。また、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、過去の入口温度及び出口温度を用いて、
x(k)=[y(k-1)  ・・・  y(k-ny)   u(k-1)  ・・・  u(k-nu)]T      ・・・（３）
により与えられる。上式（３）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及びθ2は、これらのモデルを規定する未知のパラメータである。
【００１８】
また、上式（１）及び（２）に示すように、サーモスタットの開状態とサーモスタットの閉状態は、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２つの状態の境界であり、次式（４）で表される。
aTx(k)＋b=0      ・・・（４）
上式（４）において、a及びbは、分離超平面を規定する未知のパラメータである。
【００１９】
（データクラスタリング部１２）
システム同定部１０内のデータクラスタリング部１２は、過去の時系列データを、サーモスタットの開状態に対応する開状態クラスタC1又はサーモスタットの閉状態に対応する閉状態クラスタC2に分類するように構成されている。
【００２０】
分類は、まず、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、サーモスタットの開状態及び閉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。
【００２１】
混合正規分布は、パラメータΦ=(α1，α2，μ1，μ2，Σ1，Σ2)を用いて次式（５）のように表される。
【数２】
2010127112.tif 000004
上式（５）において、α1、α2は、混合正規分布の混合割合であり、α1，α2≧0，α1+α2=1の関係を満たす。また上式（５）〜（７）において、μ1，μ2は、サーモスタットの開状態、閉状態のそれぞれに対応する正規分布の平均ベクトルを示す。同様に、Σ1、Σ2は、それぞれ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。
【００２２】
続いて、混合正規分布のパラメータΦを最尤推定法により求める。尤度関数
【数３】
2010127112.tif 000005
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アルゴリズムでは、パラメータΦを反復的に計算することができる。
【００２３】
続いて、求めたパラメータΦを用いて、観測データの分類を行う。ここで、観測データが開状態クラスタC1に帰属する帰属確率をα1p1(zk;Φ)、閉状態クラスタC2に帰属する帰属確率をα2p2(zk;Φ)とする。分類は、得られた帰属確率がより高い部分分布に対応するクラスタに分類する。すなわち、α1p1(zk;Φ)≧α2p2(zk;Φ)のデータを開状態クラスタC1に、α1p1(zk;Φ)＜α2p2(zk;Φ)のデータを閉状態クラスタC2に分類する。こうすることで、観測データに対応する時刻k=1,2,・・・,Nをそれぞれのクラスタに分類することができる。
【００２４】
（分離超平面推定部１４）
システム同定部１０内の分離超平面推定部１４は、サーモスタットの開状態と閉状態と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（４）により与えられる分離超平面のパラメータa,b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。
【００２５】
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a,b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/||a||）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a,bを決定する。
【００２６】
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νの総和を最小限にするように超平面のパラメータa,bを調整する。まとめると、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a,b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４】
2010127112.tif 000006
このように推定されたパラメータa,bは、ＥＣＵに記憶される。
【００２７】
（システムパラメータ推定部１６）
システム同定部１０内のシステムパラメータ推定部１６は、データクラスタリング部１２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及びθ2を推定するように構成されている。パラメータθ1,θ2は、次式（９）及び（１０）により推定できる。
【数５】
2010127112.tif 000007
上式（９）及び（１０）において、N1,N2は、それぞれのクラスタC1,C2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^は、ＥＣＵに記憶される。
【００２８】
以上により、システム同定部１０では、サーモスタットの開状態と、閉状態とで同定式が切り替わるＰＷＡＲＸモデルの同定が行われる。まとめると、現在の時刻を時刻kとすると、時刻k+1における出口温度の推定値y^(k+1)は、時刻k-1までの入口温度及び出口温度のデータ履歴に基づいて推定したパラメータθ1^,θ2^、を用い、次式（１１）及び（１２）のように記述される。尚、ここで使用した添え字「^」は、推定値を表すものとする。
【数６】
2010127112.tif 000008
尚、上式（１１）が本発明の第１規則に、上式（１２）が本発明の第２規則にそれぞれ該当する。また、上式（１１）及び（１２）において、x(k+1)は回帰ベクトルであり、時刻kまでの入口温度及び出口温度を用いて、
x(k+1)=[y(k)  ・・・  y(k-ny+1)  u(k)  ・・・  u(k-nu+1)]T      ・・・（１３）
により与えられることになる。
【００２９】
このように、時刻k+1における出口温度の推定値y^(k+1)は、時刻k-1までの入口温度及び出口温度のデータ履歴、出口温度の現在のデータを逐次帰属させることでその都度行うことができる。したがって、モデル同定の自由度が高いという効果を有する。
【００３０】
（出口温度推定部１８）
出口温度推定部１８は、パラメータa,b及び上式（１３）を用い、現在のサーモスタットの状態が開状態であるか、或いは閉状態であるかを推定し、その推定結果と、上式（１１）又は（１２）を用いてy^(k+1)を推定するように構成されている。
【００３１】
具体的には、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a,bと、このデータ履歴に時刻kの出口温度からなる出力データを加えて生成した回帰ベクトルx(k+1)とから、aTx(k+1)＋bを演算する。そして、aTx(k+1)＋b≧0であれば、出口温度推定部１８は、現在のサーモスタットが開状態であると推定し、開閉状態予測フラグi^(k+1)=1がＥＣＵにバッファリングされる。一方、aTx(k+1)＋b＜0であれば、出口温度推定部１８は、現在のサーモスタットが閉状態であると推定し、開閉状態予測フラグi^(k+1)=0がＥＣＵにバッファリングされる。続いて、この開閉状態予測フラグi^(k+1)と、上式（１１）又は（１２）を用いて、時刻k+1における出口温度の推定値y^(k+1)を推定する。推定したy^(k+1)は、ＥＣＵにバッファリングされる。
【００３２】
（異常判定部２０）
異常判定部２０は、出口温度推定部１８で推定したy^(k+1)に基づいてサーモスタットの異常判定を行うように構成されている。異常判定は、まず、このy^(k+1)と、時刻k+1における実際の出口温度y(k+1)との偏差を演算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+1)-y(k+1)を演算し、予め定めた設定値（閾値）との比較を行う。この閾値は、サーモスタットの判定精度の要求度に応じて自由に設定することが可能である。そして、Δyが閾値以上であれば、推定した出口温度と、実際の出口温度との間に乖離が見られることになる。このような場合に、異常判定部２０は、異常信号を発する。
【００３３】
そして、異常判定は、上記の異常信号が、予め定めた判定時間内において、設定回数検出されるか否かで判定される。具体的には、上記の異常信号が検出された場合、異常判定部２０に別途内蔵した異常カウンタのカウンタ値が増加される。そして、予め決めた判定時間内において、このカウンタ値が設定値以上に到達した場合に、サーモスタットの異常として判定される。
【００３４】
このように、図１に示す診断装置の構成によれば、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、将来の出口温度を逐次推定することができる。そして、推定した出口温度と実際の出口温度とを比較することにより、サーモスタットが異常であるかの判定を高精度に行うことができる。
【００３５】
尚、上述した実施形態においては、データクラスタリング部１２において、混合正規分布のパラメータΦ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「確率分布特定手段」が、データクラスタリング部１２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１４において、分離超平面のパラメータa,bを推定し、上式（４）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１６において、パラメータθ1^,θ2^を推定し、上式（１１）及び（１２）を特定することにより前記第１の発明における「第１規則特定手段」及び「第２規則特定手段」が、出口温度推定部１８において、aTx(k+1)＋bを演算し、開閉状態予測フラグを設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、出口温度推定部１８において、時刻k+1における出口温度の推定値y^(k+1)を推定することにより前記第１の発明における「通過後温度推定手段」が、それぞれ実現されている。
【００３６】
また、上述した実施形態においては、異常判定部２０において、y^(k+1)に基づいてサーモスタットの異常を判定することにより前記第２の発明における「異常判定手段」が実現されている。
【００３７】
実施形態２．
実施形態２のサーモスタット異常診断装置は、実施形態１の異常判定に際して、出口温度推定部１８で推定した出口温度の推定値y^(k+1)だけでなく、開閉状態予測フラグi^(k+1)の値をも考慮して行うことをその特徴とする。このため、上述した実施形態１との相違点を中心に説明し、同様の事項については、その説明を省略又は簡略する。
【００３８】
図２は、実施形態２のＥＣＵがサーモスタットの異常判定を行う診断装置として機能する場合の機能ブロック図である。図２に示すように、ＥＣＵは、システム同定部１０、出口温度推定部１８、開閉状態推定部２２及び異常判定部２４から構成されている。
【００３９】
（開閉状態推定部２２）
開閉状態推定部２２は、パラメータa,b及び上式（１３）を用い、現在のサーモスタットが開状態であるか、或いは閉状態であるかを推定するように構成されている。
【００４０】
具体的には、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a,bと、このデータ履歴に時刻kの出口温度の出力データを加えて生成した回帰ベクトルx(k+1)とから、aTx(k+1)＋bを演算する。そして、aTx(k+1)＋b≧0であれば、開閉状態推定部２２は、現在のサーモスタットが開状態であると推定し、開閉状態予測フラグi^(k+1)=1がＥＣＵにバッファリングされる。一方、aTx(k+1)＋b＜0であれば、開閉状態推定部２２は、現在のサーモスタットが閉状態であると推定し、開閉状態予測フラグi^(k+1)=0がＥＣＵにバッファリングされる。
【００４１】
（異常判定部２４）
異常判定部２４は、出口温度推定部１８で推定したy^(k+1)、及び開閉状態推定部２２で推定した開閉状態予測フラグi^(k+1)に基づいてサーモスタットの異常判定を行うように構成されている。この異常判定のうち、y^(k+1)に基づくもの、すなわちy^(k+1)と実際の出口温度であるy(k+1)の差Δyに基づくものについては実施形態１で既述した内容と重複することから説明を省略する。
【００４２】
i^(k+1)に基づく異常判定は、時刻k+1における実際のサーモスタットの状態をi(k+1)としたときに、i^(k+1)とi(k+1)との比較により行われる。実際のサーモスタットの状態としてのi(k+1)は、例えばサーモスタットの下流に配置した流量センサ等の出力等、ＥＣＵが取得可能なパラメータであって、サーモスタットの開閉状態の代用値として用いることが可能なものであれば特に限定されない。また、このi(k+1)は、開閉状態予測フラグi^(k+1)と対応させて、開状態であればi(k+1)=1、閉状態であればi(k+1)=0とすることができる。そして、i^(k+1)の値がi(k+1)の値と異なる場合には、推定したサーモスタットの開閉状態と、実際の状態との間に乖離が見られることになる。このような場合に、異常判定部２４は、異常信号を発する。
【００４３】
そして、異常判定は、上記の異常信号が、予め定めた判定時間内において、設定回数検出されるか否かで判定される。具体的には、Δy又はi^(k+1)に基づく上記の異常信号が検出された場合、異常判定部２４に別途内蔵した異常カウンタのカウンタ値が増加される。そして、予め決めた判定時間内において、このカウンタ値が設定値以上に到達した場合に、サーモスタットの異常として判定される。本実施形態においては、上記の異常信号が、Δy及びi^(k+1)という２つの判定指標に基づいて検出される可能性があるため、いずれか一方の判定結果が誤っていた場合に、最終判定を誤るという誤判定を防止することができる。
【００４４】
尚、本実施形態では、実施形態１の異常判定に際して、出口温度推定部１８で推定した出口温度の推定値y^(k+1)だけでなく、開閉状態予測フラグi^(k+1)の値をも考慮して行ったが、この出口温度の推定値y^(k+1)を考慮せずに、開閉状態予測フラグi^(k+1)の値のみで異常判定を行ってもよい。尚、本変形例は後述する実施形態３においても同様に適用可能である。
【００４５】
尚、上述した実施形態においては、異常判定部２４において、Δy及びi^(k+1)に基づいてサーモスタットの異常を判定することにより前記第２の発明における「異常判定手段」が実現されている。
【００４６】
実施形態３．
実施形態３のサーモスタット異常診断装置は、実施形態２の異常判定に際して、所定の観測データをサーモスタットの開状態に対応する開状態クラスタC1又はサーモスタットの閉状態に対応する閉状態クラスタC2に分類したときの２つの正規分布に帰属する帰属確率を用いて異常判定の妥当性を評価することをその特徴とする。このため、上述した実施形態２との相違点を中心に説明し、同様の事項については、その説明を省略又は簡略する。
【００４７】
図３は、実施形態３のＥＣＵがサーモスタットの異常判定を行う診断装置として機能する場合の機能ブロック図である。図３に示すように、ＥＣＵは、システム同定部１０、出口温度推定部１８、帰属確率演算部２６及び異常判定部２８から構成されている。
【００４８】
（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（６）又は（７）を用い、時刻kにおける観測データベクトルzkが、開状態クラスタC1及び閉状態クラスタC2に帰属する帰属確率を演算するように構成されている。上述の通り、データクラスタリング部１２では、時刻k-1までの時系列データに基づいて、パラメータΦが推定されている。
【００４９】
帰属確率は、先ず、データクラスタリング部１２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)  yT(k)）Tを定義する。そして、データクラスタリング部１２で推定されたパラメータΦを用いて、α1p1(zk;Φ)、α2p2(zk;Φ)を演算する。演算後のα1p1(zk;Φ)、α2p2(zk;Φ)は、ＥＣＵにバッファリングされる。
【００５０】
（異常判定部２８）
異常判定部２８は、出口温度推定部１８で推定したy^(k+1)、及び開閉状態推定部２２で推定した開閉状態予測フラグi^(k+1)に基づいてサーモスタットの異常判定を行うと共に、帰属確率演算部２６で演算した帰属確率を用いてサーモスタットの異常判定を行うように構成されている。この異常判定のうち、y^(k+1)に基づくもの、すなわちy^(k+1)と実際の出口温度であるy(k+1)の差Δyに基づくもの、及びi^(k+1)に基づくものについては、実施形態２で既述した内容と重複することから説明を省略する。
【００５１】
帰属確率に基づく異常判定は、開状態クラスタC1への帰属確率α1p1(zk;Φ)と閉状態クラスタC2への帰属確率α2p2(zk;Φ)とを比較することにより行われる。この比較は、α1p1(zk;Φ)≧＾α2p2(zk;Φ)の場合には、開いた状態である確率が高いが、α1p1(zk;Φ)＜＾α2p2(zk;Φ)の場合には、閉じた状態である確率が高いことを示す。つまり、例えば開閉状態予測フラグがi^(k+1)=1と判定しているにもかかわらず、閉じた状態である確率が高いとされたときには、y^(k+1)、i^(k+1)の推定の際に用いたデータの信憑性が低い可能性が認められる。このため、異常判定部２８は、このように開閉状態予測フラグの結果と帰属確率の結果とが相違する場合には、異常信号を発するように構成されている。
【００５２】
異常判定は、上記の異常信号が、予め定めた判定時間内において、設定回数検出されるか否かで判定される。具体的には、Δy、i^(k+1)又は帰属確率に基づく上記の異常信号が検出された場合、異常判定部２８に別途内蔵した異常カウンタのカウンタ値が増加される。そして、予め決めた判定時間内において、このカウンタ値が設定値以上に到達した場合に、サーモスタットの異常として判定される。本実施形態においては、上記の異常信号が、実施形態２の判定指標に加えて、帰属確率という判定指標に基づいて検出される可能性があるため、いずれか１つの判定結果が誤っていた場合に、最終判定を誤るという誤判定を防止することができる。また、帰属確率を判定指標とすることで、y^(k+1)、i^(k+1)の推定の際に用いたデータの信憑性を確認することができる。したがって、Δy、i^(k+1)に基づく判定結果の信頼性を更に上げることができる。
【００５３】
尚、上述した実施形態においては、異常判定部２８において、帰属確率に基づいてサーモスタットの異常を判定することにより前記第３の発明における「評価手段」が実現されている。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】実施形態１のＥＣＵがサーモスタットの異常判定を行う診断装置として機能する場合の機能ブロック図である。
【図２】実施形態２のＥＣＵがサーモスタットの異常判定を行う診断装置として機能する場合の機能ブロック図である。
【図３】実施形態３のＥＣＵがサーモスタットの異常判定を行う診断装置として機能する場合の機能ブロック図である。
【符号の説明】
【００５５】
１０    システム同定部
１２    データクラスタリング部
１４    分離超平面推定部
１６    システムパラメータ推定部
１８    出口温度推定部
２０，２４，２８    異常判定部
２２    開閉状態推定部
２６    帰属確率演算部
【図１】
2010127112.tif 000009
【図２】
2010127112.tif 000010
【図３】
2010127112.tif 000011