(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、サーモスタットの異常判定を高精度に行うことが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、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、該開／閉状態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、所定時刻の該過去データと、該時刻よりも１ステップ先の時刻のエンジン通過後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エンジン通過後温度を推定し、サーモスタットの異常判定を行う。開／閉状態の境界から該現在データまでの距離に基づき、該異常判定の結果の妥当性評価を行う。【選択図】図１
2010127113.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、
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と、
前記開状態と前記閉状態との境界から前記現在値を含むデータがどの程度離れているかを示す距離を演算する距離演算手段と、
前記距離が予め定めた判定値以上であるか否かにより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サーモスタット異常診断装置。
【請求項２】
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第２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、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までの実測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第３手段を備えることを特徴とする請求項１又は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、エンジンが所定の暖機状態に達した場合に、サーモスタットに対してラジエーター側に設けた温度センサにより検出される温度に基づいて、サーモスタットの異常を判定する装置が開示されている。この装置によれば、所定の暖機状態のときに、温度センサによる検出温度が初期温度＋故障判定値以上であればサーモスタットの開固着状態であると判定できる。つまり、サーモスタットが開固着状態であると、エンジン始動直後から冷却液がラジエーターを経由してエンジンに再流入してしまうため、所定の暖機状態での検出温度が、サーモスタット正常時に比べて上昇してしまう。このため、この上昇分を故障判定値として設定し、開固着状態を判定する。したがって、特許文献１によれば、温度センサによる検出温度を利用してサーモスタット異常判定ができる。
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−３５３５９２号公報
【特許文献２】特開２００１−３２９８４０号公報
【特許文献３】特開２０００−３２０３８９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、サーモスタットの異常判定に際しては、その判定精度が高いことが望ましいことは言うまでもない。また、判定精度を向上させるためには、判定の対象となる判定指標が複数種類あることが望ましい。特許文献１においては、検出温度の上昇分と故障判定値とを比較することにより異常判定を行っている。つまり、１つの判定指標により異常判定の精度を担保するものである。このため、例えばこの１つの判定指標が間違っていた場合には、判定結果が正反対となってしまう場合がある。したがって、このような１つの判定指標のみを用いれば、サーモスタット状態の判定精度が低下する可能性があった。
【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、サーモスタットの異常判定を高精度に行うことが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、
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と、
前記開状態と前記閉状態との境界から前記現在値を含むデータがどの程度離れているかを示す距離を演算する距離演算手段と、
前記距離が予め定めた判定値以上であるか否かにより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。
【０００７】
また、第２の発明は、第１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第２手段を備えることを特徴とする。
【０００８】
また、第３の発明は、第１又は第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、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までの実測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第３手段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。
【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ステップ先の将来の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】
また、第１の発明によれば、区分推定手段による推定結果及び／又は上記の将来における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】
そして、第１の発明によれば、開状態と閉状態との境界から上記の現在値を含むデータがどの程度離れているかを示す距離を演算することができる。そして、この距離を異常判定に用いることで、判定指標を複数とすることができるため、判定精度を向上させることができる。また、この距離を判定指標とすることで、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することもできる。
【００１３】
第２及び第３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、上記の現在値を含むデータ、及び、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までの実測値を含むデータが、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、異常判定の精度を更に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】
【００１４】
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。
【００１５】
図１に示すように、ＥＣＵは、システム同定部１０、開閉状態推定部１８、距離演算部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。
【００１６】
（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。
【００１７】
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。
【００１８】
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】
2010127113.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。
【００１９】
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。
【００２０】
（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。
【００２１】
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開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。
【００２２】
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比であり、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。
【００２３】
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】
2010127113.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。
【００２４】
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。
【００２５】
（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。
【００２６】
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。
【００２７】
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】
2010127113.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。
【００２８】
（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】
2010127113.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。
【００２９】
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】
2010127113.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。
【００３０】
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。
【００３１】
（開閉状態推定部１８）
開閉状態推定部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。
【００３２】
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、開閉状態推定部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。
【００３３】
（距離演算部２０）
距離演算部２０は、パラメータa,b及び上式（１３）を用い、dk=|aTx(k+1)＋b|を演算するように構成されている。この距離dkは、上式（４）で示される分離超平面からの距離に相当する。具体的には、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のデータを加えて生成した回帰ベクトルx(k+1)とから、距離dk=|aTx(k+1)＋b|を演算する。演算した距離dkは、ＥＣＵにバッファリングされる。
【００３４】
（異常判定部２２）
異常判定部２２は、開閉状態推定部１８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、距離演算部２０で演算した距離dk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。
【００３５】
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２２は、異常信号を発する。
【００３６】
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、サーモスタット異常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、距離dkが閾値未満であれば、i^(k+1)を演算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。異常判定部２２は、距離dkが閾値未満の場合には、異常信号を発するように構成されている。
【００３７】
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、i^(k+1)又は距離dkに基づく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、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i^(k+1)に基づいて検出されると共に、距離dkに基づいて検出されるため、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、距離dkを判定指標とすることで、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、i^(k+1)に基づく判定結果の信頼性を向上させることができる。
【００３８】
尚、上述した実施形態においては、距離演算部２０が前記第１の発明における「距離演算手段」に相当する。また、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、開閉状態推定部１８において、aTx(k+1)＋bを演算し、開閉状態予測フラグi^(k+1)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、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、異常判定部２２において、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、距離dk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１の発明における「評価手段」が、それぞれ実現されている。
【００３９】
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、開閉状態予測フラグi^(k+1)及び距離dkだけでなく、出口温度の推定値y^(k+1)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。
【００４０】
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、開閉状態推定部１８、距離演算部２０、出口温度推定部２４及び異常判定部２６から構成されている。
【００４１】
（出口温度推定部２４）
出口温度推定部２４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。
【００４２】
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については、開閉状態推定部１８で行う処理と同様の処理がなされる。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。
【００４３】
続いて、出口温度推定部２４は、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。このように、出口温度推定部２４により、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。
【００４４】
（異常判定部２６）
異常判定部２６は、開閉状態推定部１８で推定した開閉状態予測フラグi^(k+1)、距離演算部２０で演算した距離dkに加えて、出口温度推定部２４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。この異常判定のうち、開閉状態予測フラグi^(k+1)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。
【００４５】
y^(k+1)に基づく異常判定は、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２６は、異常信号を発する。
【００４６】
また、距離dkに基づく異常判定は、実施形態１と同様、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、サーモスタット異常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、距離dkが閾値未満であれば、i^(k+1)又はy^(k+1)を演算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。異常判定部２６は、距離dkが閾値未満の場合には、異常信号を発するように構成されている。
【００４７】
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、i^(k+1)、距離dk又はy^(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２６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１の判定指標に加えて、Δy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、開閉状態予測フラグi^(k+1)、距離dk、y^(k+1)のいずれか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。
【００４８】
尚、上述した実施形態においては、異常判定をi^(k+1)、距離dk又はy^(k+1)の３つの判定指標に基づいて行ったが、i^(k+1)を用いることなく、距離dk、y^(k+1)の２つの判定指標に基づいて行ってもよい。
【００４９】
尚、上述した実施形態においては、異常判定部２２において、i^(k+1)及び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１の発明における「異常判定手段」が実現されている。
【００５０】
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２つ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。
【００５１】
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、開閉状態推定部１８、距離演算部２０、出口温度推定部２４、帰属確率演算部２８及び異常判定部３０から構成されている。
【００５２】
（帰属確率演算部２８）
帰属確率演算部２８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２つの観測データベクトルzk_detected,zk_estimated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。
【００５３】
観測データベクトルzk_detectedは、そのベクトルを構成するy(k)に出口温度の実測値を適用した観測データベクトルである。すなわち、現在時刻kにおいて取得された実際の出口温度y(k)のデータと、過去の入口温度及び出口温度のデータとから、観測データベクトルzk_detected =(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_detected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_detected;Φ)、α2p2(zk_detected;Φ)を演算する。演算後のα1p1(zk_detected;Φ)、α2p2(zk_detected;Φ)は、ＥＣＵにバッファリングされる。
【００５４】
観測データベクトルzk_estimatedは、そのベクトルを構成するy(k)に出口温度の推定値を適用した観測データベクトルである。すなわち、時刻kにおいて推定された出口温度y^(k)のデータと、過去の入口温度及び出口温度のデータとから、観測データベクトルzk_estimated=(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_estimated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_estimated;Φ)、α2p2(zk_estimated;Φ)を演算する。演算後のα1p1(zk_estimated;Φ)、α2p2(zk_estimated;Φ)は、ＥＣＵにバッファリングされる。
【００５５】
（異常判定部３０）
異常判定部３０は、開閉状態推定部１８で推定したi^(k+1)、距離演算部２０で演算した距離dk、出口温度推定部２４で推定したy^(k+1)、及び帰属確率演算部２８で演算した帰属確率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)、すなわちy^(k+1)と実際の出口温度であるy(k+1)の差Δy、開閉状態予測フラグi^(k+1)、距離dk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。
【００５６】
帰属確率に基づく異常判定は、２つの観測データベクトルzk_detected,zk_estimatedが、開状態クラスタC1への帰属する確率と閉状態クラスタC2への帰属する確率とを比較することにより行われる。具体的には、α1p1(zk_detected;Φ)≧α2p2(zk_detected;Φ)の場合には、時刻kの実測値を含むデータは開いた状態である確率が高いが、α1p1(zk_detected;Φ)＜α2p2(zk_detected;Φ)の場合には、逆に閉じた状態である確率が高いことを示す。同様に、α1p1(zk_estimated;Φ)≧α2p2(zk_estimated;Φ)の場合には、時刻kの推定値を含むデータは開いた状態である確率が高いが、α1p1(zk_estimated;Φ)＜α2p2(zk_estimated;Φ)の場合には、逆に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、i^(k+1)、y^(k+1)を演算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。異常判定部３０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異なるような場合には、異常信号を発するように構成されている。
【００５７】
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、i^(k+1)、距離dk、y^(k+1)、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３０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、実施形態２の２つの判定指標に加え、２つの帰属確率に基づく判定指標が検出される可能性があるため、これら４つの判定指標のうちのいずれか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、２つの帰属確率を判定指標とすることで、i^(k+1)、Δy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、i^(k+1)、y^(k+1)に基づく判定結果の信頼性を向上させることができる。
【００５８】
尚、上述した実施形態においては、異常判定部３０において、観測データベクトルzk_estimatedの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２の発明における「評価第２手段」が実現されている。
【００５９】
尚、上述した実施形態においては、異常判定部３０において、観測データベクトルzk_detectedの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「評価第３手段」が実現されている。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【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】
【００６１】
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    開閉状態推定部
２０    距離演算部
２２，２６，３０    異常判定部
２４    出口温度推定部
２８    帰属確率演算部
【図１】
2010127113.tif 000009
【図２】
2010127113.tif 000010
【図３】
2010127113.tif 000011