(57)【要約】【課題】この発明は、触媒異常診断装置に関し、触媒温度を高精度に推定することが可能な触媒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、触媒入口ガス温度及び触媒温度の過去データを、特定した２つの確率分布に基づき２つのクラスタに分類する。分離超平面推定部１４では、触媒活性状態と不活性状態との境界条件を該過去データで特定する。システムパラメータ推定部１６では、所定時刻における該過去データと、該時刻よりも１ステップ先の触媒温度との間で成立する関係を特定する。特定した境界条件及び該関係に現在データを適用して将来の触媒温度を推定する。さらに、過去データを分類する際に用いた２つの確率分布に触媒温度の現在までの実測値を含むデータを適用して、触媒の異常を判定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
触媒入口ガス温度及び触媒温度の過去のデータが従う触媒の活性状態に対応した第１確率分布の未知パラメータ及び触媒の不活性状態に対応した第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活性状態のデータであるか、或いは前記不活性状態のデータであるかの判定を行い、夫々活性状態クラスタ及び不活性状態クラスタに分類するデータ分類手段と、
前記活性状態と前記不活性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触媒入口ガス温度及び触媒温度のデータと、前記所定の時刻よりも１ステップ先の時刻における触媒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、前記活性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触媒活性状態に対応した第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触媒入口ガス温度及び触媒温度のデータと、前記所定の時刻よりも１ステップ先の時刻における触媒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、前記不活性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触媒不活性状態に対応した第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触媒入口ガス温度及び触媒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活性状態に区分されるか、或いは前記不活性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触媒温度を推定する触媒温度推定手段と、
前記将来の触媒温度に基づいて触媒の異常を判定する異常判定手段と、
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、触媒入口ガス温度及び触媒温度のデータの現在までの実測値を含むデータが前記活性状態のデータであるか、或いは前記不活性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触媒異常診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、触媒異常診断装置に関し、特に、触媒状態に対応した規則等を利用して、触媒の異常判定を行う触媒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、将来の酸素センサ出力を推定するための自己回帰モデルのパラメータを、触媒上流及び下流に配置した空燃比センサ及び酸素センサの出力データを過去のデータとして用いることにより逐次推定して該モデルを同定するとともに、パラメータの時系列データを用いて触媒劣化状態を評価する方法が開示されている。パラメータの推定に当たっては、内燃機関の運転状態の如何に拘らず取得された過去のデータが用いられる。したがって、この方法によれば、内燃機関のあらゆる運転状況下に応じたパラメータの推定が行うことができる。
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−１８２５２８号公報
【特許文献２】特開２００７−２６３０５４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、触媒の状態には、活性状態と不活性状態とがあり、触媒状態が異なれば、触媒の温度が変化することが考えられる。つまり、活性状態であれば排気ガスの浄化反応が理論どおりに起こるため、触媒温度が特定の温度範囲内で機能することが考えられ、逆に、不活性状態であれば浄化反応が不完全で化学反応による触媒温度の上昇が見込まれず、触媒温度が排気流量、排ガス温度等から影響を受けることが考えられる。このような場合に、将来の触媒温度を推定するための自己回帰モデルのパラメータを推定するためには、過去のデータが、それぞれの状態に分別され、それぞれの状態に対応した自己回帰モデルが同定されることが望ましい。しかしながら、特許文献１の方法は、酸素センサの過去のデータから将来の酸素センサ出力を推定する自己回帰モデルである。この自己回帰モデルで触媒温度を推定することを考えた場合、過去のデータである触媒温度は、触媒状態のあらゆる状態下で取得される。このため、触媒の状態をも考慮した場合には、必ずしも高精度に触媒温度を推定できるとは限らなかった。
【０００５】
また、触媒の温度を推定した場合には、推定した温度に基づいて、触媒劣化等に起因する触媒の異常判定ができることが望ましい。また、この異常判定にあたっては、判定の対象となる判定指標が複数種類あることが判定精度を向上させる点で望ましい。特許文献１では、自己回帰モデルのパラメータという単種類の判定指標を用いて触媒劣化状態を評価している。このため、例えばこの一つの判定指標が間違っていた場合には、劣化状態の結果、すなわち、異常判定の結果が正反対となってしまう場合があった。
【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、触媒温度を高精度に推定することが可能な触媒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、触媒異常診断装置であって、
触媒入口ガス温度及び触媒温度の過去のデータが従う触媒の活性状態に対応した第１確率分布の未知パラメータ及び触媒の不活性状態に対応した第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活性状態のデータであるか、或いは前記不活性状態のデータであるかの判定を行い、夫々活性状態クラスタ及び不活性状態クラスタに分類するデータ分類手段と、
前記活性状態と前記不活性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触媒入口ガス温度及び触媒温度のデータと、前記所定の時刻よりも１ステップ先の時刻における触媒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、前記活性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触媒活性状態に対応した第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触媒入口ガス温度及び触媒温度のデータと、前記所定の時刻よりも１ステップ先の時刻における触媒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、前記不活性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触媒不活性状態に対応した第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触媒入口ガス温度及び触媒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活性状態に区分されるか、或いは前記不活性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触媒温度を推定する触媒温度推定手段と、
前記区分推定手段による推定結果及び／又は前記将来の触媒温度に基づいて触媒の異常を判定する異常判定手段と、
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、触媒入口ガス温度及び触媒温度のデータの現在までの実測値を含むデータが前記活性状態のデータであるか、或いは前記不活性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触媒異常診断装置。
【発明の効果】
【０００８】
第１の発明によれば、触媒活性状態に対応した第１規則、触媒不活性状態に対応した第２規則という２つの規則から、将来の触媒温度を推定できる。これら２つの規則は、触媒入口ガス温度及び触媒温度の過去のデータが従う２つの確率分布、すなわち、触媒活性状態に対応した第１確率分布及び触媒不活性状態に対応した第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活性状態クラスタ及び不活性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つの規則で将来の触媒温度を推定できることから、単一の自己回帰モデルを用いて推定する場合に比べ、将来の触媒温度をより高精度に推定できる。
【０００９】
また、第１の発明によれば、触媒活性状態と触媒不活性状態との境界で成立する境界条件により、触媒入口ガス温度及び触媒温度のデータの現在値を含むデータが触媒活性状態、触媒不活性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将来の触媒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、そのときの将来の触媒温度を高精度に推定することができる。
【００１０】
さらに、第１の発明によれば、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、触媒入口ガス温度及び触媒温度のデータの現在までの実測値を含むデータが、前記触媒活性状態のデータであるか、或いは前記触媒不活性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、上記の触媒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、触媒異常判定の結果の妥当性を評価することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
実施形態１．
実施形態１の触媒異常診断装置は、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が触媒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。
【００１２】
図１に示すように、ＥＣＵは、システム同定部１０、触媒温度推定部１８、帰属確率演算部２０及び異常判定部２２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。
【００１３】
（システム同定部１０）
システム同定部１０は、内燃機関の排気通路に配置された触媒に流入する排気ガスの温度（触媒入口ガス温度）からその触媒の温度までの特性を記述する同定式を、触媒の活性状態と触媒の不活性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。
【００１４】
同定は、過去の入力データである触媒入口ガス温度及び出力データである触媒温度を、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における触媒入口ガス温度をu(k)、触媒温度を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。
【００１５】
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、触媒入口ガス温度と触媒温度との関係は次式（１）及び（２）で表される。
【数１】
2010127111.tif 000003
上式（１）が触媒活性状態に対応し、上式（２）が触媒不活性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、過去の触媒入口ガス温度及び触媒温度を用いて、
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。
【００１６】
また、上式（１）及び（２）に示すように、触媒活性状態と触媒不活性状態は、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。
【００１７】
（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、触媒活性状態に対応する触媒活性クラスタC1又は触媒不活性状態に対応する触媒不活性クラスタC2に分類するように構成されている。
【００１８】
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、触媒活性状態及び触媒不活性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。
【００１９】
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】
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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、触媒活性状態、触媒不活性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。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。
【００２０】
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】
2010127111.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。
【００２１】
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、観測データが触媒活性クラスタC1に帰属する帰属確率をα1p1(zk;Φ)、触媒不活性クラスタ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)のデータを触媒活性クラスタC1に、α1p1(zk;Φ)＜α2p2(zk;Φ)のデータを触媒不活性クラスタ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。
【００２２】
（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、触媒活性状態と触媒不活性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。
【００２３】
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。
【００２４】
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】
2010127111.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。
【００２５】
（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】
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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。
【００２６】
以上により、システム同定部１０では、触媒活性状態、触媒不活性状態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における触媒温度の推定値y^(k+1)は、時刻k-1までの触媒入口ガス温度及び触媒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】
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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までの触媒入口ガス温度及び触媒温度を用いて、
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。
【００２７】
このように、時刻k+1における触媒温度の推定値y^(k+1)は、時刻k-1までの触媒入口ガス温度及び触媒温度のデータ履歴、触媒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。
【００２８】
（触媒温度推定部１８）
触媒温度推定部１８は、パラメータa,b及び上式（１３）を用い、現在の触媒の状態が活性であるか、或いは不活性であるかを推定し、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。
【００２９】
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の触媒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、触媒温度推定部１８は、現在の触媒の状態が活性であると推定し、触媒状態予測フラグ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、触媒温度推定部１８は、現在の触媒の状態が不活性であると推定し、触媒状態予測フラグi^(k+1)=0がＥＣＵにバッファリングされる。続いて、この触媒状態予測フラグi^(k+1)と、上式（１１）又は（１２）を用いて、時刻k+1における触媒温度の推定値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。
【００３０】
（帰属確率演算部２０）
帰属確率演算部２０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、触媒活性クラスタC1及び触媒不活性クラスタ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。
【００３１】
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。
【００３２】
本実施形態においては、帰属確率の演算において、観測データベクトルを構成するy(k)には触媒温度の実測値が適用される。すなわち、本発明では、現在時刻kにおいて取得された実際の触媒温度y(k)のデータと、過去の触媒入口ガス温度及び触媒温度のデータとから、観測データベクトルzk=(xT(k)  yT(k)）Tを定義し、この観測データベクトルzkと、データクラスタリング部１２で推定されたパラメータΦとを用いて、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。
【００３３】
（異常判定部２２）
異常判定部２２は、触媒温度推定部１８で推定したy^(k+1)に基づいて触媒の異常判定を行うと共に、帰属確率演算部２０で演算した帰属確率を用いて触媒の異常判定を行うように構成されている。
【００３４】
異常判定は、まず、このy^(k+1)と、時刻k+1における実際の触媒温度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、触媒の異常判定の精度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、推定した触媒温度と、実際の触媒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２２は、異常信号を発する。
【００３５】
帰属確率に基づく異常判定は、触媒活性クラスタC1への帰属確率α1p1(zk;Φ)と触媒活性クラスタ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、触媒活性状態である確率が高いが、α1p1(zk;Φ)＜α2p2(zk;Φ)の場合には、触媒不活性状態である確率が高いことを示す。つまり、触媒状態予測フラグがi^(k+1)=1と判定されているにもかかわらず、触媒不活性状態である確率が高いとされたときには、触媒状態推定値と実測値との結果が相違していることから、この帰属確率を演算する際に用いた実際のデータの信憑性が低い、換言すれば、触媒の状態に異常がある可能性が認められる。異常判定部２２は、α1p1(zk;Φ)＜α2p2(zk;Φ)の場合には、異常信号を発するように構成されている。
【００３６】
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２２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、触媒の異常として判定される。
【００３７】
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、将来の触媒温度を逐次推定することができる。そして、推定した触媒温度と実際の触媒温度とを比較することにより、触媒の異常判定を高精度に行うことができる。また、現在時刻kにおいて取得された実際の触媒温度y(k)のデータの信憑性を評価することで触媒の異常判定を行うことができる。
【００３８】
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、触媒温度推定部１８において、aTx(k+1)＋bを演算し、触媒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、触媒温度推定部１８において、時刻k+1における触媒温度の推定値y^(k+1)を推定することにより前記第１の発明における「触媒温度推定手段」が、異常判定部２２において、y^(k+1)に基づいて触媒の異常を判定することにより前記第１の発明における「異常判定手段」が、異常判定部２２において、y^(k+1)及び帰属確率に基づいて触媒の異常を判定することにより前記第１の発明における「評価手段」が、それぞれ実現されている。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】実施形態１のＥＣＵが触媒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】
【００４０】
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    触媒温度推定部
２０    帰属確率演算部
２２    異常判定部
【図１】
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