(57)【要約】【課題】ＡＲＸモデルを用いて表した「燃料噴射量から空燃比の挙動を推定する空燃比挙動モデル」を利用して、空燃比制御装置の異常診断を精度良く行うこと。【解決手段】燃料噴射量及び実Ａ／Ｆについての過去の時系列データに基づいて、過給状態及び非過給状態のそれぞれについて「燃料噴射量に対するＡ／Ｆ挙動モデル」が個別に構築される。このモデルを利用して、過給状態か非過給状態かの予測判定と、予測Ａ／Ｆの推定がなされる。一方、機関の実際の運転状態に基づいて過給状態か非過給状態かの実判定が行われ、Ａ／Ｆセンサから実Ａ／Ｆが取得される。予測判定の結果と実判定の結果とが一致し且つ予測Ａ／Ｆと実Ａ／Ｆとの差が閾値以下のときに「空燃比制御装置が正常」と判定され、予測判定の結果と実判定の結果とが一致しないとき又は予測Ａ／Ｆと実Ａ／Ｆとの差が閾値を超えたときに「空燃比制御装置が異常」と判定される。【選択図】図２
2010121471.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関の吸気通路内の吸気圧力を大気圧力以上に昇圧する過給機と、
前記内燃機関の排気通路内の排ガスの空燃比を検出する空燃比センサの検出結果に基づいて燃料噴射弁から噴射される燃料の量を調整することで空燃比を制御する空燃比制御手段と、
を備えた内燃機関の空燃比制御装置に適用される異常診断装置であって、
複数の異なる時刻のそれぞれについて前記検出空燃比の過去の時系列データと前記燃料噴射量の過去の時系列データとを記憶する記憶手段と、
前記各時刻についての前記検出空燃比の時系列データと前記燃料噴射量の時系列データとを含んでなる前記各時刻についての観測データの回帰ベクトル空間での確率分布が、過給運転状態に対応する分布傾向と非過給運転状態に対応する分布傾向との２つの分布傾向を有する分布に従うとの仮定のもと、前記各時刻についての観測データに基づいて前記２つの分布傾向を有する分布を求め、前記求めた分布に基づいて前記各時刻についての観測データを前記過給運転状態に対応するグループと前記非過給運転状態に対応するグループとに分類する分類手段と、
前記分類された前記各時刻についての前記観測データに基づいて、前記回帰ベクトル空間にて前記過給運転状態に対応するグループ内のデータの分布領域と前記非過給運転状態に対応するグループ内のデータの分布領域とを分割する超平面である分離超平面を推定する平面推定手段と、
空燃比の現在までの時系列データと前記燃料噴射量の現在までの時系列データとから空燃比を予測する前記過給運転状態についての空燃比挙動モデルと前記非過給運転状態についての空燃比挙動モデルとをそれぞれ別の局所ＡＲＸモデルを用いて個別に表した場合において、前記過給運転状態についての空燃比挙動モデル内のパラメータと前記非過給運転状態についての空燃比挙動モデル内のパラメータとを、前記過給運転状態に対応するグループに分類された観測データと前記非過給運転状態に対応するグループに分類された観測データとにそれぞれ基づいて個別に同定することで、前記過給運転状態についての空燃比挙動モデルと前記非過給運転状態についての空燃比挙動モデルとを個別に構築するモデル構築手段と、
前記空燃比制御装置の異常の有無を判定する異常判定手段であって、
前記推定された分離超平面と前記検出空燃比の現在までの時系列データとに基づいて、前記内燃機関が前記過給運転状態にあるか前記非過給運転状態にあるかを判定する予測判定手段、及び／又は、
前記構築された空燃比挙動モデルのうち前記予測判定手段により判定された運転状態に対応する空燃比挙動モデルと、前記検出空燃比の現在までの時系列データ及び前記燃料噴射量の現在までの時系列データとに基づいて、空燃比を予測する空燃比予測手段、
を備え、前記予測判定手段による判定結果、及び／又は、前記予測された空燃比に基づいて、前記空燃比制御装置の異常の有無を判定する異常判定手段と、
を備えた内燃機関の空燃比制御装置の異常診断装置。
【請求項２】
請求項１に記載の内燃機関の空燃比制御装置の異常診断装置において、
前記異常判定手段は、
前記予測判定手段と、
前記空燃比予測手段と、
前記内燃機関の実際の運転状態に基づいて、前記内燃機関が前記過給運転状態にあるか前記非過給運転状態にあるかを判定する実判定手段と、
を備え、
前記予測判定手段による判定結果と前記実判定手段による判定結果との比較、並びに、前記予測された空燃比と前記検出空燃比との比較に基づいて、前記空燃比制御装置の異常の有無を判定するように構成された内燃機関の空燃比制御装置の異常診断装置。
【請求項３】
請求項１に記載の内燃機関の空燃比制御装置の異常診断装置において、
前記異常判定手段は、
前記予測判定手段と、
前記空燃比予測手段と、
前記検出空燃比の現在までの時系列データ及び前記燃料噴射量の現在までの時系列データからなる回帰ベクトルが、前記求められた分布が有する前記過給運転状態に対応する分布傾向と前記非過給運転状態に対応する分布傾向との２つの分布傾向のうちで前記予測判定手段により判定された運転状態に対応する分布傾向に対して帰属する確率を演算する帰属確率演算手段と、
を備え、
前記予測された空燃比と前記検出空燃比との比較、並びに、前記演算された帰属確率に基づいて、前記空燃比制御装置の異常の有無を判定するように構成された内燃機関の空燃比制御装置の異常診断装置。
【請求項４】
請求項１に記載の内燃機関の空燃比制御装置の異常診断装置において、
前記異常判定手段は、
前記予測判定手段と、
前記内燃機関の実際の運転状態に基づいて、前記内燃機関が前記過給運転状態にあるか前記非過給運転状態にあるかを判定する実判定手段と、
前記検出空燃比の現在までの時系列データ及び前記燃料噴射量の現在までの時系列データからなる回帰ベクトルの、前記推定された分離超平面からの距離を演算する距離演算手段と、
を備え、
前記予測判定手段による判定結果と前記実判定手段による判定結果との比較、並びに、前記演算された距離に基づいて、前記空燃比制御装置の異常の有無を判定するように構成された内燃機関の空燃比制御装置の異常診断装置。
【請求項５】
請求項１に記載の内燃機関の空燃比制御装置の異常診断装置において、
前記異常判定手段は、
前記予測判定手段と、
前記空燃比予測手段と、
前記検出空燃比の現在までの時系列データ及び前記燃料噴射量の現在までの時系列データからなる回帰ベクトルが、前記求められた分布が有する前記過給運転状態に対応する分布傾向と前記非過給運転状態に対応する分布傾向との２つの分布傾向に対して帰属する確率をそれぞれ演算する帰属確率演算手段と、
前記検出空燃比の現在までの時系列データ及び前記燃料噴射量の現在までの時系列データからなる回帰ベクトルの、前記推定された分離超平面からの距離を演算する距離演算手段と、
を備え、
前記予測された空燃比と前記検出空燃比との比較、前記演算されたそれぞれの帰属確率、並びに、前記演算された距離に基づいて、前記空燃比制御装置の異常の有無を判定するように構成された内燃機関の空燃比制御装置の異常診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、内燃機関の空燃比制御装置の異常診断装置に関する。以下、内燃機関を「機関」と称呼することもある。
【背景技術】
【０００２】
従来より、機関の排気通路に配設された空燃比センサの検出結果に基づいて燃料噴射弁（インジェクタ）から噴射される燃料の量（燃料噴射量）を調整することで、空燃比（機関に供給される混合気の空燃比）を制御する空燃比制御装置が広く知られている。
【０００３】
係る空燃比制御装置において、空燃比センサ、インジェクタ、吸気通路から吸入される空気の流量を計測するエアフローメータ等の空燃比制御に使用される構成部材に異常が発生すると、空燃比を適切に制御できなくなる。このため、空燃比制御装置の異常を診断する必要が生じる。空燃比制御装置の異常の有無を判定する機能を有する空燃比制御装置の異常診断装置として種々のものが提案されている（例えば、特許文献１を参照）。
【特許文献１】特開平８−２３２７２１号公報
【発明の開示】
【０００４】
本発明の目的は、空燃比制御装置の異常診断装置の一つとして、システム同定分野で広く知られているＡＲＸ（Auto-Regressive with eXogenous input）モデル（外部入力付き自己回帰モデル）を用いて表した「燃料噴射量から空燃比の挙動を推定する空燃比挙動モデル」を利用して、空燃比制御装置の異常診断を精度良く行えるもの、を提供することにある。
【０００５】
本発明に係る空燃比制御装置の異常診断装置は、吸気通路内の吸気圧力を大気圧力以上に昇圧する過給機を備えた内燃機関に適用される。本発明に係る空燃比制御装置の異常診断装置は、記憶手段と、分類手段と、平面推定手段と、モデル構築手段と、異常判定手段と、を備えている。以下、これらについて順に説明する。
【０００６】
記憶手段では、複数の異なる時刻のそれぞれについて、空燃比センサによる検出空燃比の（各時刻を基準とする）過去の（複数の）時系列データと、（指令）燃料噴射量の（各時刻を基準とする）過去の（複数の）時系列データとが、取得され且つ記憶される。
【０００７】
分類手段では、各時刻についての検出空燃比の時系列データと燃料噴射量の時系列データとを含んだ各時刻についての観測データが得られる。ここで、各時刻についての観測データの回帰ベクトル空間での確率分布が、過給運転状態に対応する分布傾向と非過給運転状態に対応する分布傾向との２つの分布傾向を有する分布に従うと仮定される。「２つの分布傾向を有する分布」としては、例えば、混合正規分布が採用され得る。この仮定のもと、各時刻についての観測データに基づいて、「２つの分布傾向を有する分布」が最尤推定法等を用いて求められる。そして、求められた分布に基づいて、各時刻についての観測データが、「過給運転状態に対応するグループ」と「非過給運転状態に対応するグループ」とに分類される。
【０００８】
この分類に際し、各時刻についての観測データについて、求められた分布が有する「過給運転状態に対応する分布傾向」と「非過給運転状態に対応する分布傾向」との２つの分布傾向のうちで観測データが帰属する確率が大きい方の分布傾向が選択されて、各時刻についての観測データが選択された分布傾向に対応する運転状態に対応するグループに分類されるように構成され得る。
【０００９】
平面推定手段では、分類された各時刻についての前記観測データに基づいて（分類結果に基づいて）、回帰ベクトル空間にて「過給運転状態に対応するグループ内のデータの分布領域」と「非過給運転状態に対応するグループ内のデータの分布領域」とを分割する超平面（分離超平面を表すパラメータ）が推定される。この（同定されるべき）パラメータの推定は、例えば、２次計画問題（２次最小化問題、２次最適化問題）を解くことで達成され得る。
【００１０】
モデル構築手段では、空燃比の現在までの時系列データと燃料噴射量の現在までの時系列データとから（将来の）空燃比を予測する空燃比挙動モデルとして、「過給運転状態についての空燃比挙動モデル」と「非過給運転状態についての空燃比挙動モデル」とがそれぞれ、別の局所ＡＲＸモデルを用いて個別に表される。「過給運転状態についての空燃比挙動モデル」内の（同定されるべき）パラメータは「過給運転状態に対応するグループ」に分類された観測データに基づいて、「非過給運転状態についての空燃比挙動モデル」内の（同定されるべき）パラメータは「非過給運転状態に対応するグループ」に分類された観測データに基づいて、個別に同定される。これにより、「過給運転状態についての空燃比挙動モデル」と「非過給運転状態についての空燃比挙動モデル」とが個別に構築される。
【００１１】
異常判定手段では、前記空燃比制御装置の異常の有無が判定される。この異常判定手段は、「前記推定された分離超平面と前記検出空燃比の（過去から）現在までの時系列データとに基づいて、前記内燃機関が前記過給運転状態にあるか前記非過給運転状態にあるかを判定（過給状態の予測判定）する予測判定手段」、及び／又は、「前記構築された空燃比挙動モデルのうち前記予測判定手段により判定された運転状態に対応する空燃比挙動モデルと、前記検出空燃比の（過去から）現在までの時系列データ及び前記燃料噴射量の（過去から）現在までの時系列データとに基づいて、（将来の）空燃比を予測する空燃比予測手段」、を備える。この異常判定手段では、前記予測判定手段による判定結果、及び／又は、前記予測された空燃比に基づいて、前記空燃比制御装置の異常の有無が判定される。
【００１２】
ここで、前記予測判定は、例えば、推定された分離超平面を表す式における回帰ベクトルの各成分として検出空燃比の（過去から）現在までの時系列データを代入した場合において、その式の値が正となるか負となるかを判定することで達成され得る。
【００１３】
以下、上記構成による作用・効果について説明する。一般に、過給運転状態及び非過給運転状態の何れか一方のデータに基づいて構築された空燃比挙動モデルを使用すると、過給運転状態及び非過給運転状態の何れか他方の状態における空燃比挙動の推定精度が低くなる。これに対し、上記構成によれば、空燃比挙動モデルとして、「過給運転状態についての空燃比挙動モデル」と「非過給運転状態についての空燃比挙動モデル」とが個別に構築され、過給運転状態と予測判定されている間は「過給運転状態についての空燃比挙動モデル」を使用して空燃比が推定され、非過給運転状態と予測判定されている間は「非過給運転状態についての空燃比挙動モデル」を使用して空燃比が推定される。従って、過給運転状態か非過給運転状態かにかかわらず空燃比挙動を安定して精度良く推定することができる。
【００１４】
また、一般に、過給状態の予測判定の精度は、空燃比制御系の経年変化、機関の個体誤差等により大きく影響を受ける。これに対し、上記構成によれば、実際の観測データに基づいて推定された回帰ベクトル空間での分離超平面を利用して過給状態の予測判定が行われる。従って、空燃比制御系の経年変化、機関の個体誤差等に影響されることなく過給状態の予測判定を精度良く行うことができる。
【００１５】
以下、前記異常判定手段の種々の具体的な態様、及びそれらの作用・効果について説明する。具体的には、前記異常判定手段は、前記予測判定手段と、前記空燃比予測手段と、前記内燃機関の実際の運転状態に基づいて、前記内燃機関が前記過給運転状態にあるか前記非過給運転状態にあるかを判定（過給状態の実判定）する実判定手段とを備えることができる。この場合、前記予測判定手段による判定結果と前記実判定手段による判定結果との比較、並びに、前記予測された空燃比と前記検出空燃比との比較に基づいて、前記空燃比制御装置の異常の有無が判定され得る。ここで、前記実判定は、例えば、吸気通路内の圧力（過給圧）が大気圧よりも大きいか否かを判定することで達成され得る。
【００１６】
より具体的には、この場合、予測判定の結果と実判定の結果とが一致しないとき（所定時間に亘って継続して一致しないとき）、又は、予測空燃比と検出空燃比との差が閾値を超えたとき（差が閾値を超えた状態が所定時間に亘って継続したとき）、に「空燃比制御装置が異常」と判定される（そうでないときに「空燃比制御装置が正常」と判定される）。
【００１７】
空燃比制御装置の異常診断が、予測空燃比と検出空燃比との比較のみに基づいて行われる場合、異常診断の精度が必ずしも高いとは言えない。これに対し、上記構成によれば、空燃比制御装置の異常診断が、予測空燃比と検出空燃比との比較のみならず、過給状態についての予測判定の結果と実判定の結果との比較にも基づいて行われる。従って、複数の比較情報に基づいて異常診断が行われるから、異常診断の精度が高い。
【００１８】
例えば、予測空燃比と検出空燃比との差が非常に小さいであって且つ過給状態についての予測判定の結果と実判定の結果とが異なっている場合、異常診断が予測空燃比と検出空燃比との比較のみに基づいて行われる場合には「空燃比制御装置が正常」と判定されてしまう。これに対し、上記構成では、「空燃比制御装置が異常」と判定することができる。
【００１９】
また、前記異常判定手段は、前記予測判定手段と、前記空燃比予測手段と、前記検出空燃比の現在までの時系列データ及び前記燃料噴射量の現在までの時系列データからなる回帰ベクトルが、前記求められた分布が有する前記２つの分布傾向のうちで前記予測判定により判定された運転状態（以下、「予測運転状態」とも称呼する。）に対応する分布傾向に対して帰属する確率を演算する帰属確率演算手段とを備えることができる。この場合、前記予測された空燃比と前記検出空燃比との比較、並びに、前記演算された帰属確率（以下、「予測運転状態に対する帰属確率」とも称呼する。）に基づいて、前記空燃比制御装置の異常の有無が判定され得る。
【００２０】
より具体的には、この場合、予測空燃比と検出空燃比との差が閾値を超え（差が閾値を超えた状態が所定時間に亘って継続し）、且つ、「予測運転状態に対する帰属確率」が所定値以下のとき（帰属確率が所定値以下の状態が所定時間に亘って継続したとき）、「空燃比制御装置が異常」と判定される（そうでないときに「空燃比制御装置が正常」と判定される）。
【００２１】
上記構成は、「予測運転状態に対する帰属確率」が低いときは予測判定に誤りがある可能性が高いであろう（従って、空燃比制御装置に異常が発生している可能性が高いであろう）、という考えに基づく。上記構成によれば、空燃比制御装置の異常診断が、予測空燃比と検出空燃比との比較のみならず、「予測運転状態に対する帰属確率」にも基づいて行われる。従って、これによっても、複数の情報に基づいて異常診断が行われるから、異常診断の精度が高い。
【００２２】
また、前記異常判定手段は、前記予測判定手段と、前記内燃機関の実際の運転状態に基づいて、前記内燃機関が前記過給運転状態にあるか前記非過給運転状態にあるかを判定する実判定手段と、前記検出空燃比の現在までの時系列データ及び前記燃料噴射量の現在までの時系列データからなる回帰ベクトルの、前記推定された分離超平面からの距離を演算する距離演算手段とを備えることができる。この場合、前記予測判定手段による判定結果と前記実判定手段による判定結果との比較、並びに、前記演算された距離（以下、「回帰ベクトル・平面間距離」とも称呼する。）に基づいて、前記空燃比制御装置の異常の有無が判定され得る。
【００２３】
より具体的には、この場合、「回帰ベクトル・平面間距離」が所定値以上であって（所定値以上の状態が所定時間に亘って継続し）、且つ、予測判定の結果と実判定の結果とが一致しないとき（所定時間に亘って継続して一致しないとき）、「空燃比制御装置が異常」と判定される（そうでないときに「空燃比制御装置が正常」と判定される）。
【００２４】
上記構成は、「回帰ベクトル・平面間距離」が大きいほど予測判定の精度が高くなるところ、「回帰ベクトル・平面間距離」が大きいにもかかわらず予測判定の結果と実判定の結果とが一致しないときは、空燃比制御装置に異常が発生している可能性が高いであろう、という考えに基づく。上記構成によれば、空燃比制御装置の異常診断が、過給状態についての予測判定の結果と実判定の結果との比較のみならず、「回帰ベクトル・平面間距離」にも基づいて行われる。従って、これによっても、複数の情報に基づいて異常診断が行われるから、異常診断の精度が高い。
【００２５】
また、前記異常判定手段は、前記予測判定手段と、前記空燃比予測手段と、前記距離演算手段と、前記検出空燃比の現在までの時系列データ及び前記燃料噴射量の現在までの時系列データからなる回帰ベクトルが、前記求められた分布が有する前記過給運転状態に対応する分布傾向と前記非過給運転状態に対応する分布傾向との２つの分布傾向に対して帰属する確率をそれぞれ演算する帰属確率演算手段とを備えることができる。この場合、前記予測された空燃比と前記検出空燃比との比較、前記演算されたそれぞれの帰属確率、並びに、前記演算された距離に基づいて、前記空燃比制御装置の異常の有無が判定され得る。以下、前記回帰ベクトルが「予測運転状態」に対応する分布傾向に対して帰属する確率を「予測運転状態に対する帰属確率」と称呼し、前記回帰ベクトルが「予測運転状態」と反対の運転状態に対応する分布傾向に対して帰属する確率を「予測運転状態と反対の運転状態に対する帰属確率」と称呼する。
【００２６】
より具体的には、この場合、「回帰ベクトル・平面間距離」が所定値以上であって（所定値以上の状態が所定時間に亘って継続し）、予測空燃比と検出空燃比との差が閾値以下であり（差が閾値以下の状態が所定時間に亘って継続し）、且つ、「予測運転状態に対する帰属確率」が「予測運転状態と反対の運転状態に対する帰属確率」よりも小さいとき（所定時間に亘って小さいとき）、「空燃比制御装置が異常」と判定される（そうでないときに「空燃比制御装置が正常」と判定される）。
【００２７】
上記構成は、「回帰ベクトル・平面間距離」が大きいほど予測判定の精度が高くなるところ、「回帰ベクトル・平面間距離」が大きく且つ予測空燃比と検出空燃比との差が小さいにもかかわらず、「予測運転状態に対する帰属確率」が「予測運転状態と反対の運転状態に対する帰属確率」よりも小さいときは、空燃比制御装置に異常が発生している可能性が高いであろう、という考えに基づく。上記構成によれば、空燃比制御装置の異常診断が、予測空燃比と検出空燃比との比較のみならず、「回帰ベクトル・平面間距離」、並びに、「予測運転状態に対する帰属確率」及び「予測運転状態と反対の運転状態に対する帰属確率」にも基づいて行われる。従って、これによっても、複数の情報に基づいて異常診断が行われるから、異常診断の精度が高い。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、本発明による内燃機関の空燃比制御装置の異常診断装置の各実施形態について図面を参照しつつ説明する。
【００２９】
＜第１実施形態＞
（構成）
図１は、本発明の第１実施形態に係る空燃比制御装置の異常診断装置を４サイクル火花点火式４気筒の過給機付き直接燃料噴射方式の内燃機関１０に適用したシステムの概略構成を示している。
【００３０】
このシステムは、燃料供給系統を含むエンジン本体２０、エンジン本体２０の各気筒の燃焼室（筒内）にガスを導入するための吸気系統３０、エンジン本体２０からの排ガスを放出するための排気系統４０、排気還流を行うためのＥＧＲ装置５０、及び電気制御装置６０を含んでいる。
【００３１】
エンジン本体２０の各気筒の上部には燃焼室内にて燃料を直接噴射するための燃料噴射弁（インジェクタ）２１が配設されている。各燃料噴射弁２１は、図示しない燃料タンクと接続された燃料噴射用ポンプ２２に燃料配管２３を介して接続されている。燃料噴射用ポンプ２２は、電気制御装置６０と電気的に接続されていて、同電気制御装置６０からの駆動信号により燃料の噴射圧力を調整するようになっている。
【００３２】
また、燃料噴射弁２１は、電気制御装置６０と電気的に接続されていて、同電気制御装置６０からの駆動信号により所定時間だけ開弁し、これにより燃焼室内に開弁期間に応じた量の燃料を直接噴射するようになっている。
【００３３】
吸気系統３０は、エンジン本体２０の各気筒の燃焼室にそれぞれ接続された吸気マニホールド３１、吸気マニホールド３１の上流側集合部に接続され同吸気マニホールド３１とともに吸気通路を構成する吸気管３２、吸気管３２内に回動可能に保持されたスロットル弁３３、電気制御装置６０からの駆動信号に応答してスロットル弁３３を回転駆動するスロットル弁アクチュエータ３３ａ、スロットル弁３３の上流において吸気管３２に順に介装されたインタクーラー３４と過給機（ターボチャージャー）３５のコンプレッサ３５ａ、及び吸気管３２の先端部に配設されたエアクリーナ３６を含んでいる。
【００３４】
排気系統４０は、エンジン本体２０の各気筒にそれぞれ接続された排気マニホールド４１、排気マニホールド４１の下流側集合部に接続された排気管４２、排気管４２に配設された過給機３５のタービン３５ｂ、過給機絞り弁３５ｃ、及び排気管４２に介装された三元触媒４３を含んでいる。排気マニホールド４１及び排気管４２は排気通路を構成している。
【００３５】
過給機絞り弁３５ｃは、電気制御装置６０と電気的に接続されていて、同電気制御装置６０からの駆動信号により過給機３５の容量を実質的に可変とするようにタービン３５ｂに流入する排ガスの通路面積を可変とする弁である。これにより過給圧が調整されるようになっている。
【００３６】
ＥＧＲ装置５０は、排気ガスを還流させる通路を構成する排気還流管５１と、排気還流管５１に介装されたＥＧＲ制御弁５２と、ＥＧＲクーラー５３とを備えている。排気還流管５１はタービン３５ｂの上流側排気通路（排気マニホールド４１）とスロットル弁３３の下流側吸気通路（吸気マニホールド３１）を連通している。ＥＧＲ制御弁５２は電気制御装置６０からの駆動信号に応答し、再循環される排気ガス量（排気還流量、ＥＧＲガス流量）を変更し得るようになっている。
【００３７】
電気制御装置６０は、互いにバスで接続されたＣＰＵ６１、ＣＰＵ６１が実行するプログラム、テーブル（ルックアップテーブル、マップ）、及び定数等を予め記憶したＲＯＭ６２、ＣＰＵ６１が必要に応じてデータを一時的に格納するＲＡＭ６３、電源が投入された状態でデータを格納するとともに同格納したデータを電源が遮断されている間も保持するバックアップＲＡＭ６４、並びにＡＤコンバータを含むインターフェース６５等からなるマイクロコンピュータである。
【００３８】
インターフェース６５は、吸気管３２に配置された熱線式エアフローメータ７１、アクセル開度センサ７２、スロットル弁３３の下流であって排気還流管５１が接続された部位よりも下流の吸気通路に配設された吸気管圧力センサ７３、クランクポジションセンサ７４、各気筒の上部にそれぞれ配設された筒内圧力センサ７５、スロットルポジションセンサ７６、及び三元触媒４３よりも上流側の排気通路に配設されたＡ／Ｆセンサ７７と接続されていて、これらのセンサからの信号をＣＰＵ６１に供給するようになっている。
【００３９】
また、インターフェース６５は、燃料噴射弁２１、燃料噴射用ポンプ２２、スロットル弁アクチュエータ３３ａ、過給機絞り弁３５ｃ、及びＥＧＲ制御弁５２と接続されていて、ＣＰＵ６１の指示に応じてこれらに駆動信号を送出するようになっている。
【００４０】
エアフローメータ７１は、吸気通路内を通過する吸入空気の質量流量（単位時間当りの吸入空気量、単位時間あたりの新気量）を計測し、同質量流量Ga1（空気流量Ga1）を表す出力Vgを発生するようになっている。アクセル開度センサ７２は、アクセルペダルＡＰの操作量を検出し、アクセル操作量Accpを表す信号を発生するようになっている。吸気管圧力センサ７３は、エンジン１０のシリンダに吸入されるガスの圧力（即ち、吸気管圧力）を検出し、同吸気管圧力Pbを表す信号を発生するようになっている。過給機３５により過給状態にある場合、この吸気管圧力Pbは過給圧をも表す。
【００４１】
クランクポジションセンサ７４は、各気筒の絶対クランク角度を検出し、クランク角度CAを表すとともにエンジン１０の回転速度であるエンジン回転速度NEをも表す信号を発生するようになっている。筒内圧力センサ７５は、各気筒の燃焼室内の圧力を検出し、筒内圧Paを表す信号を気筒毎に発生するようになっている。
【００４２】
スロットルポジションセンサ７６は、スロットル弁３３の開度（スロットル弁開度）を検出し、スロットル弁開度TAを表す信号を発生するようになっている。Ａ／Ｆセンサ７７は、三元触媒４３に流入する排ガスの空燃比を検出し、空燃比abyfに応じた信号を発生するようになっている。
【００４３】
（空燃比制御）
本例での空燃比制御装置では、Ａ／Ｆセンサ７７の出力（実Ａ／Ｆ）、及び、エアフローメータ７１の出力（新気流量Ga）に基づいて、周知の手法の１つを利用して、機関に供給される混合気の空燃比が理論空燃比に一致するように、インジェクタ２１に噴射指示される（指令）燃料噴射量（従って、実際に噴射される燃料の量）がフィードバック制御されるようになっている。従って、空燃比制御装置に異常（具体的には、Ａ／Ｆセンサ７７、エアフローメータ７１、インジェクタ２１等の異常）が発生すると、空燃比を理論空燃比に精度良く一致させることができなくなる。従って、空燃比制御装置の異常を診断する必要がある。
【００４４】
本例では、空燃比制御装置の異常診断を行うにあたり、「燃料噴射量から空燃比の挙動を推定する空燃比挙動モデル」（以下、「Ａ／Ｆ挙動モデル」と称呼する。）が使用される。以下、先ず、このＡ／Ｆ挙動モデルについて説明する。
【００４５】
（Ａ／Ｆ挙動モデル）
一般に、過給運転状態と非過給運転状態とでは空燃比挙動が異なる。従って、本例では、「過給運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」と、「非過給運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」とが個別に準備される。
【００４６】
時刻ｋにおける（指令）燃料噴射量（従って、実燃料噴射量）をｕ(k)、時刻ｋを基準として過去の燃料噴射量の時系列データをｕ(k-1),ｕ(k-2),…とする。時刻ｋにおける実Ａ／Ｆをｙ(k)、時刻ｋを基準として過去の実Ａ／Ｆの時系列データをｙ(k-1),ｙ(k-2),…とする。ここで、(k-j)（j：1,2,…）は、時刻ｋを基準としてｊ回前のサンプルタイミングの時刻を表す。サンプルタイミングの時間間隔は、例えば、或る燃料噴射時刻と次の燃料噴射時刻との時間間隔に対応する。本例のように４気筒内燃機関の場合、クランク軸２４が１８０°だけ回転する時間（１８０°ＣＡ）に対応する。
【００４７】
本例で使用される「過給運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」、及び「非過給運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」はそれぞれ、別の局所ＡＲＸモデルを用いて、下記(1)式、(2)式で表される。
【００４８】
【数１】
2010121471.tif 000003
【数２】
2010121471.tif 000004
【００４９】
上記(1)式、(2)式において、ａ**，ｂ**，ｃ*は、後述するように同定されるＡ／Ｆ挙動モデル内の同定パラメータである。ｆ*，ｇ*，ｈは、後述するように同定される分離超平面を表すパラメータである。ε(k)は、誤差である。自然数ｎ，ｍはそれぞれ、Ａ／Ｆ挙動モデルを記述するために必要な実Ａ／Ｆ及び燃料噴射量の過去の時系列データの個数を表す。(1)式、(2)式はそれぞれ、下記(3)式、(4)式をもって表すことができる。
【００５０】
【数３】
2010121471.tif 000005
【数４】
2010121471.tif 000006
【００５１】
上記(3)式、(4)式において、ｘ(k)は、回帰ベクトルであり、過去の燃料噴射量及び実Ａ／Ｆの時系列データを用いて、下記(5)式に従って表される。θ*は、Ａ／Ｆ挙動モデル内の同定パラメータを用いたベクトルであり、下記(6)式、(7)式に従って表される。後述するように、回帰ベクトル空間にて、過給運転状態に対応する観測データ（後述）の分布領域と非過給運転状態に対応する観測データ（後述）の分布領域とは、下記(8)式で表わされる超平面（分離超平面）で分割される。ａ，ｂはそれぞれ、後述のように同定されるベクトル及びスカラーであり、下記(9)式、(10)式にて表される。文字の右肩に付された「Ｔ」は、転置行列を意味する。
【００５２】
【数５】
2010121471.tif 000007
【数６】
2010121471.tif 000008
【数７】
2010121471.tif 000009
【数８】
2010121471.tif 000010
【数９】
2010121471.tif 000011
【数１０】
2010121471.tif 000012
【００５３】
以下、図２を参照しながら、「過給運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」、及び「非過給運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」を構築するために必要となる、上述した分離超平面の推定（分離超平面を表すパラメータの同定）、並びに、Ａ／Ｆ挙動モデル内の同定パラメータの同定について説明する。
【００５４】
＜クラスタリング＞（図２のステップ２０５）
時刻ｋについての観測データベクトルｚkを下記(11)式をもって定義する。本例では、Ｎ個の異なる時刻ｋ（ｋ＝1,2,…,Ｎ）について、それぞれ、各時刻ｋを基準とする過去の燃料噴射量の時系列データｕ(k-1),ｕ(k-2),…と、各時刻ｋを基準とする過去の実Ａ／Ｆの時系列データｙ(k-1),ｙ(k-2),…と、各時刻ｋにおける実Ａ／Ｆｙ(k)とが、計測され且つ所定のデータベース（ＲＡＭ７３）に記憶される。観測データベクトルｚkは、前記データベースからデータを読み出すことで、Ｎ個の異なる時刻ｋ（ｋ＝1,2,…,Ｎ）についてそれぞれ取得される。このＮ個の観測データｚkが、以下に説明するように、過給運転状態に対応するグループ（クラスタＣ1）と非過給運転状態に対応するグループ（クラスタＣ2）とに分類される。
【００５５】
【数１１】
2010121471.tif 000013
【００５６】
このＮ個の観測データベクトルｚkの回帰ベクトル空間での確率分布が、過給運転状態に対応する分布傾向と非過給運転状態に対応する分布傾向との２つの分布傾向を有する分布に従うと仮定する。この２つの分布傾向を有する分布としては、本例では、混合正規分布が採用される。即ち、Ｎ個の観測データベクトルｚkの回帰ベクトル空間での確率分布が、下記(12)式で表されると仮定する。
【００５７】
【数１２】
2010121471.tif 000014
【００５８】
(12)式において、Φは、混合正規分布を表すパラメータ（後述するように同定される）を用いたベクトルであり、下記(13)式で表わされる。(12)式において、Ｐ1，Ｐ2はそれぞれ、過給運転状態及び非過給運転状態に対応する正規分布であって、下記(14)式、(15)式にて表される。μ1，μ2はそれぞれＰ1，Ｐ2の平均であり、Σ1，Σ2はそれぞれＰ1，Ｐ2の分散である。α1，α2はそれぞれＰ1，Ｐ2の重み係数であり、下記(16)式に示す関係を有する。
【００５９】
【数１３】
2010121471.tif 000015
【数１４】
2010121471.tif 000016
【数１５】
2010121471.tif 000017
【数１６】
2010121471.tif 000018
【００６０】
混合正規分布を表すパラメータΦは、本例では、最尤推定法を用いて同定される。即ち、下記(17)式で表される尤度関数Ｌ(Φ)が最大化するようにパラメータΦが同定される。これにより、上記混合正規分布が求められる。図３は、このようにして求められた混合正規分布（ｐ＝α1・ｐ1＋α2・ｐ2）の一例を２次元に簡素化して表した図である。この手順では、非凸最適化問題を解くことになるが、周知のＥＭアルゴリズムを用いて反復的に計算することで非凸最適化問題を解くことができる。
【００６１】
【数１７】
2010121471.tif 000019
【００６２】
同定されたパラメータΦ（従って、求められた混合正規分布ｐ＝α1・ｐ1＋α2・ｐ2）を用いて、Ｎ個の観測データｚkが、過給運転状態に対応するグループ（クラスタＣ1）と非過給運転状態に対応するグループ（クラスタＣ2）とに分類される。この分類に際し、例えば、Ｎ個の観測データｚkは、過給運転状態に対応する正規分布（α1・ｐ1）と非過給運転状態に対応する正規分布（α2・ｐ2）との２つの正規分布のうちで観測データが帰属する確率が大きい方の正規分布に対応する運転状態に対応するグループに分類される（図３を参照）。
【００６３】
例えば、図３に示す観測データｚpの場合、過給運転状態に対応する正規分布（α1・ｐ1）に帰属する確率の方が非過給運転状態に対応する正規分布（α2・ｐ2）に帰属する確率よりも大きい。従って、観測データｚpは、過給運転状態に対応するグループ（クラスタＣ1）に分類される。以下、Ｎ個の観測データｚk（k＝1,2,…,N）のうちで、Ｎ1個の観測データｚk（k＝k11,k12,…k1N1）が過給運転状態に対応するグループ（クラスタＣ1）に分類され、Ｎ2個の観測データｚk（k＝k21,k22,…k2N2）が非過給運転状態に対応するグループ（クラスタＣ2）に分類されたものとする。ここで、Ｎ＝Ｎ1＋Ｎ2が成立する。
【００６４】
＜分離超平面の推定＞（図２のステップ２１０）
次に、回帰ベクトル空間において、過給運転状態に対応するグループ内の観測データの分布領域と非過給運転状態に対応するグループ内の観測データの分布領域とを分割する超平面（分離超平面）の推定について説明する。
【００６５】
上述のように、この分離超平面は、上記(8)式に従って表される。従って、この分離超平面の推定は、具体的には、(9)式、(10)式に示すパラメータa，bを同定することで達成される。このパラメータａ，ｂは、本例では、上述のように２つのグループ（クラスタＣ１，クラスタＣ２）に分類されたＮ個の観測データｚkに基づいて、下記(18)式に示す２次計画問題（２次最小化問題、２次最適化問題）を解くことで同定される。
【００６６】
【数１８】
2010121471.tif 000020
【００６７】
＜Ａ／Ｆ挙動モデル内の同定パラメータの同定＞（図２のステップ２１５）
次に、(6)式、(7)式に示すＡ／Ｆ挙動モデル内の同定パラメータθ1，θ2の同定について説明する。本例では、過給運転状態に対応する同定パラメータθ1が、過給運転状態に対応するグループ（クラスタＣ1）に分類されたＮ1個の観測データｚk（k＝k11,k12,…k1N1）に基づいて、最小２乗法を用いて下記(19)式に示すように同定され、非過給運転状態に対応する同定パラメータθ2が、非過給運転状態に対応するグループ（クラスタＣ2）に分類されたＮ2個の観測データｚk（k＝k21,k22,…k2N2）に基づいて、最小２乗法を用いて下記(20)式に示すように同定される。
【００６８】
【数１９】
2010121471.tif 000021
【数２０】
2010121471.tif 000022
【００６９】
以上の手順（図２のステップ２０５，２１０，２１５）により、(9)式、(10)式に示すパラメータa，b、並びに、(6)式、(7)式に示す同定パラメータθ1，θ2が同定される。これらの同定されたパラメータを用いて、(3)式、(4)式にそれぞれ対応する局所ＡＲＸモデルである「過給運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」及び「非過給運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」が、(21)式、(22)式に示すように個別に構築される。ξ(k)は、回帰ベクトルであり、過去から現在までの燃料噴射量及び実Ａ／Ｆの時系列データを用いて、下記(23)式に従って表される。ここで、(k)は現在を表し、(k-j)（j：1,2,…）は、現在を基準としてｊ回前のサンプルタイミングの時刻を表す。(k+1)は、現在を基準として次回のサンプルタイミングの時刻（即ち、将来）を表す。サンプルタイミングの時間間隔は、上述と同様、或る燃料噴射時刻と次の燃料噴射時刻との時間間隔に対応する。本例のように４気筒内燃機関の場合、クランク軸２４が１８０°だけ回転する時間（１８０°ＣＡ）に対応する。
【００７０】
【数２１】
2010121471.tif 000023
【数２２】
2010121471.tif 000024
【数２３】
2010121471.tif 000025
【００７１】
即ち、過給運転状態（後述する予測判定で過給運転状態と判定された場合）では、(21)式に示す「過給運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」を用いて、過去から現在までの燃料噴射量及び実Ａ／Ｆの時系列データに基づき、将来の空燃比（予測Ａ／Ｆ）が推定される。また、非過給運転状態（後述する予測判定で非過給運転状態と判定された場合）では、(22)式に示す「非過給運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」を用いて、過去から現在までの燃料噴射量及び実Ａ／Ｆの時系列データに基づき、将来の空燃比（予測Ａ／Ｆ）が推定される。
【００７２】
（空燃比制御装置の異常診断）
次に、上述した(21)式、(22)式にて表されるＡ／Ｆ挙動モデルを用いた「空燃比制御装置の異常診断」について、図２を参照しながら説明する。
【００７３】
図２のステップ２２０では、上述のように推定された分離超平面と、過去から現在までの実Ａ／Ｆの時系列データに基づいて、内燃機関１０が過給運転状態にあるか非過給運転状態にあるかが判定される（過給状態の予測判定）。具体的には、この予測判定では、下記(24)式が成立している場合に「過給運転状態」と判定され、下記(25)式が成立している場合に「非過給運転状態」と判定される。
【００７４】
【数２４】
2010121471.tif 000026
【数２５】
2010121471.tif 000027
【００７５】
図２のステップ２２５では、上述の(21)式、(22)式にて表されるＡ／Ｆ挙動モデルのうちで上述の予測判定で判定された運転状態に対応するＡ／Ｆ挙動モデルと、過去から現在までの燃料噴射量及び実Ａ／Ｆの時系列データに基づいて、予測Ａ／Ｆ（上述）が推定される。
【００７６】
図２のステップ２３０では、内燃機関１０の実際の運転状態に基づいて、内燃機関１０が過給運転状態にあるか非過給運転状態にあるかが判定される（過給状態の実判定）。具体的には、この実判定では、吸気管圧力センサ７３から得られる吸気管圧力Pbが大気圧よりも大きい場合に「過給運転状態」と判定され、吸気管圧力Pbが大気圧以下の場合に「非過給運転状態」と判定される。
【００７７】
図２のステップ２３５では、上述の予測判定の結果と上述の実判定の結果との比較、並びに、上述の予測Ａ／ＦとＡ／Ｆセンサ７７から得られる実Ａ／Ｆとの比較に基づいて、空燃比制御装置の異常診断が行われる。
【００７８】
具体的には、予測判定の結果と実判定の結果とが一致し且つ予測Ａ／Ｆと実Ａ／Ｆとの差が閾値以下のときに「空燃比制御装置が正常」と判定され、予測判定の結果と実判定の結果とが一致しないとき又は予測Ａ／Ｆと実Ａ／Ｆとの差が閾値を超えたときに「空燃比制御装置が異常」と判定される。この場合、予測判定の結果と実判定の結果とが所定時間に亘って継続して一致しないとき、又は、予測Ａ／Ｆと実Ａ／Ｆとの差が閾値を超えた状態が所定時間に亘って継続したときに「空燃比制御装置が異常」と判定されてもよい（そうでないときに「空燃比制御装置が正常」と判定される）。
【００７９】
以上、上記第１実施形態に係る内燃機関の空燃比制御装置の異常診断装置によれば、それぞれが燃料噴射量及び実Ａ／Ｆについての時系列データを含むＮ個の観測データｚkが、過給運転状態に対応するグループと非過給運転状態に対応するグループとに分類される。回帰ベクトル空間において、過給運転状態に対応するグループ内の観測データの分布領域と非過給運転状態に対応するグループ内の観測データの分布領域とを分割する超平面（分離超平面）が推定される。加えて、過給運転状態に対応するグループ内の観測データに基づいて「過給運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」内のパラメータが同定されて、局所ＡＲＸモデルである「過給運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」が構築される。同様に、非過給運転状態に対応するグループ内の観測データに基づいて「非過給運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」内のパラメータが同定されて、局所ＡＲＸモデルである「非過給運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」が構築される。このように燃料噴射量に対する２つのＡ／Ｆ挙動モデルが個別に構築された状態において、上述のように推定された分離超平面と、過去から現在までの実Ａ／Ｆの時系列データに基づいて、過給状態の予測判定が行われ、予測判定で判定された運転状態に対応するＡ／Ｆ挙動モデルと、過去から現在までの燃料噴射量及び実Ａ／Ｆの時系列データに基づいて、予測Ａ／Ｆが推定される。同様に、内燃機関１０の実際の運転状態に基づいて、過給状態の実判定が行われ、Ａ／Ｆセンサから実Ａ／Ｆが取得される。空燃比制御装置の異常診断では、予測判定の結果と実判定の結果とが一致し且つ予測Ａ／Ｆと実Ａ／Ｆとの差が閾値以下のときに「空燃比制御装置が正常」と判定され、予測判定の結果と実判定の結果とが一致しないとき又は予測Ａ／Ｆと実Ａ／Ｆとの差が閾値を超えたときに「空燃比制御装置が異常」と判定される。
【００８０】
以下、上記第１実施形態による作用・効果について説明する。通常、過給運転状態でのデータに基づいて構築された空燃比挙動モデルを使用すると、非過給運転状態での空燃比挙動の推定精度が低くなる（逆も同様）。これに対し、上記第１実施形態によれば、「過給運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」と「非過給運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」とが個別に構築され、過給運転状態と予測判定されている間は「過給運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」を使用して予測Ａ／Ｆが推定され、非過給運転状態と予測判定されている間は「非過給運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」を使用して予測Ａ／Ｆが推定される。従って、過給運転状態か非過給運転状態かにかかわらず安定して予測Ａ／Ｆを精度良く推定できる。
【００８１】
また、通常、過給状態の予測判定の精度は、空燃比制御系の経年変化、機関の個体誤差等により大きく影響を受ける。これに対し、上記第１実施形態によれば、実際のＮ個の観測データｚkに基づいて回帰ベクトル空間での分離超平面が推定され、この分離超平面を利用して過給状態の予測判定が行われる。従って、空燃比制御系の経年変化、機関の個体誤差等に影響されることなく過給状態の予測判定を精度良く行うことができる。
【００８２】
更には、空燃比制御装置の異常診断が、予測Ａ／Ｆと実Ａ／Ｆとの比較のみに基づいて行われる場合、異常診断の精度が必ずしも高いとは言えない。これに対し、上記第１実施形態によれば、空燃比制御装置の異常診断が、予測Ａ／Ｆと実Ａ／Ｆとの比較のみならず、過給状態についての予測判定の結果と実判定の結果との比較にも基づいて行われる。従って、複数の比較情報に基づいて異常診断が行われるから、異常診断の精度が高い。
【００８３】
例えば、予測Ａ／Ｆと実Ａ／Ｆとが共に理論空燃比近傍にあり両者の差が非常に小さいであって且つ過給状態についての予測判定の結果と実判定の結果とが異なっている場合、異常診断が予測Ａ／Ｆと実Ａ／Ｆとの比較のみに基づいて行われる場合には「空燃比制御装置が正常」と判定されてしまう。これに対し、上記第１実施形態では、「空燃比制御装置が異常」と判定することができる。
【００８４】
本発明は、上記第１実施形態に限定されることはなく、本発明の範囲内において種々の実施形態を採用することができ、例えば、以下に説明する第２〜第４実施形態を採用することができる。
【００８５】
＜第２実施形態＞
第２実施形態は、空燃比制御装置の異常診断の手法においてのみ上記第１実施形態と異なる。具体的には、図４に示すように、第２実施形態は、図２のステップ２３０に示す上述した「過給状態の実判定」に関する処理が省略され、ステップ４０５に示す「回帰ベクトルの生成」に関する処理、並びに、ステップ４１０に示す「帰属確率の演算」に関する処理が追加される。なお、後出の図において、前出の図に示すステップと同じ、或いは等価なステップについては前出の図に示す符号と同じ符号が付されている。
【００８６】
ステップ４０５では、過去から現在までの燃料噴射量の時系列データ、及び、過去から現在までの実Ａ／Ｆの時系列データに基づいて、上記(11)式に示す観測データベクトルｚｋに相当する回帰ベクトルが生成される。
【００８７】
ステップ４１０では、ステップ４０５にて生成された回帰ベクトルが、上記(14),（15）式により示される過給運転状態及び非過給運転状態にそれぞれ対応する正規分布Ｐ１，Ｐ２のうちでステップ２２０での予測判定により判定された運転状態（予測運転状態）に対応する正規分布に対して帰属する確率（予測運転状態に対する帰属確率）が演算される。
【００８８】
そして、ステップ２３５では、ステップ２２５にて得られる予測Ａ／ＦとＡ／Ｆセンサ７７から得られる実Ａ／Ｆとの比較、並びに、上記「予測運転状態に対する帰属確率」に基づいて、空燃比制御装置の異常診断が行われる。
【００８９】
具体的には、予測Ａ／Ｆと実Ａ／Ｆとの差が閾値を超え、且つ、「予測運転状態に対する帰属確率」が所定値以下のとき、「空燃比制御装置が異常」と判定される（そうでないときに「空燃比制御装置が正常」と判定される）。この場合、予測Ａ／Ｆと実Ａ／Ｆとの差が閾値を超えた状態が所定時間に亘って継続し、且つ、「予測運転状態に対する帰属確率」が所定値以下の状態が所定時間に亘って継続したとき、「空燃比制御装置が異常」と判定されてもよい（そうでないときに「空燃比制御装置が正常」と判定される）。
【００９０】
この第２実施形態に係る異常診断は、「予測運転状態に対する帰属確率」が低いときはステップ２２０での予測判定に誤りがある可能性が高く、従って、空燃比制御装置に異常が発生している可能性が高いであろう、という考えに基づく。この第２実施形態によれば、空燃比制御装置の異常診断が、予測Ａ／Ｆと実Ａ／Ｆとの比較のみならず、「予測運転状態に対する帰属確率」にも基づいて行われる。従って、第２実施形態によっても、上記第１実施形態と同様、複数の情報に基づいて異常診断が行われるから、異常診断の精度が高い。
【００９１】
＜第３実施形態＞
第３実施形態は、空燃比制御装置の異常診断の手法においてのみ上記第１実施形態と異なる。具体的には、図５に示すように、第３実施形態は、図２のステップ２２５に示す上述した「予測Ａ／Ｆの推定」に関する処理が省略され、ステップ５０５に示す「回帰ベクトルの生成」に関する処理、並びに、ステップ５１０に示す「超平面からの距離の演算」に関する処理が追加される。
【００９２】
ステップ５０５では、過去から現在までの燃料噴射量の時系列データ、及び、過去から現在までの実Ａ／Ｆの時系列データに基づいて、上記(23)式に示す回帰ベクトルξ(k)に相当する回帰ベクトルが生成される。
【００９３】
ステップ５１０では、ステップ５０５にて生成された回帰ベクトルの、上記(8)式により表される分離超平面からの距離（回帰ベクトル・平面間距離）が公知の手法の１つにより演算される。
【００９４】
そして、ステップ２３５では、ステップ２２０にて得られる上述の予測判定の結果とステップ２３０にて得られる上述の実判定の結果との比較、並びに、上記「回帰ベクトル・平面間距離」に基づいて、空燃比制御装置の異常診断が行われる。
【００９５】
具体的には、「回帰ベクトル・平面間距離」が所定値以上であって、且つ、予測判定の結果と実判定の結果とが一致しないとき、「空燃比制御装置が異常」と判定される（そうでないときに「空燃比制御装置が正常」と判定される）。この場合、「回帰ベクトル・平面間距離」が所定値以上の状態が所定時間に亘って継続し、且つ、予測判定の結果と実判定の結果とが所定時間に亘って継続して一致しないとき、「空燃比制御装置が異常」と判定されてもよい（そうでないときに「空燃比制御装置が正常」と判定される）。
【００９６】
この第３実施形態に係る異常診断は、「回帰ベクトル・平面間距離」が大きいほど予測判定の精度が高くなるという関係に照らし、「回帰ベクトル・平面間距離」が大きいにもかかわらず予測判定の結果と実判定の結果とが一致しないときは、空燃比制御装置に異常が発生している可能性が高いであろう、という考えに基づく。この第３実施形態によれば、空燃比制御装置の異常診断が、予測判定の結果と実判定の結果との比較のみならず、「回帰ベクトル・平面間距離」にも基づいて行われる。従って、第３実施形態によっても、上記第１実施形態と同様、複数の情報に基づいて異常診断が行われるから、異常診断の精度が高い。
【００９７】
＜第４実施形態＞
第４実施形態は、空燃比制御装置の異常診断の手法においてのみ上記第２実施形態と異なる。具体的には、図６に示すように、第４実施形態は、図４に示す上記第２実施形態に対して、図４のステップ４１０に示す上述した「帰属確率の演算」に関する処理がステップ６０５に示す「帰属確率の演算」に関する処理に置き換えられた点、並びに、図５に示す上記第３実施形態のステップ５０５に示す「回帰ベクトルの生成」に関する処理、及び、ステップ５１０に示す「超平面からの距離の演算」に関する処理が追加された点、においてのみ異なる。
【００９８】
ステップ６０５では、ステップ４０５にて生成された回帰ベクトルが、上記(14),（15）式により示される過給運転状態及び非過給運転状態にそれぞれ対応する正規分布Ｐ１，Ｐ２に対して帰属する確率がそれぞれ演算される。
【００９９】
そして、ステップ２３５では、ステップ２２５にて得られる予測Ａ／ＦとＡ／Ｆセンサ７７から得られる実Ａ／Ｆとの比較、ステップ６０５にて得られる正規分布Ｐ１，Ｐ２に対するそれぞれの帰属確率、並びに、ステップ５１０にて得られる「回帰ベクトル・平面間距離」に基づいて、空燃比制御装置の異常診断が行われる。以下、ステップ４０５にて生成された回帰ベクトルが「予測運転状態」に対応する正規分布に対して帰属する確率を「予測運転状態に対する帰属確率」と称呼し、その回帰ベクトルが「予測運転状態」と反対の運転状態に対応する正規分布に対して帰属する確率を「予測運転状態と反対の運転状態に対する帰属確率」と称呼する。
【０１００】
具体的には、「回帰ベクトル・平面間距離」が所定値以上であって、予測空燃比と検出空燃比との差が閾値以下であり、且つ、「予測運転状態に対する帰属確率」が「予測運転状態と反対の運転状態に対する帰属確率」よりも小さいとき、「空燃比制御装置が異常」と判定される（そうでないときに「空燃比制御装置が正常」と判定される）。この場合、「回帰ベクトル・平面間距離」が所定値以上の状態が所定時間に亘って継続し、予測空燃比と検出空燃比との差が閾値以下の状態が所定時間に亘って継続し、且つ、「予測運転状態に対する帰属確率」が「予測運転状態と反対の運転状態に対する帰属確率」よりも所定時間に亘って小さいとき、「空燃比制御装置が異常」と判定されてもよい（そうでないときに「空燃比制御装置が正常」と判定される）。
【０１０１】
この第４実施形態に係る異常診断は、「回帰ベクトル・平面間距離」が大きいほど予測判定の精度が高くなるという関係に照らし、「回帰ベクトル・平面間距離」が大きく且つ予測Ａ／Ｆと実Ａ／Ｆとの差が小さいにもかかわらず、「予測運転状態に対する帰属確率」が「予測運転状態と反対の運転状態に対する帰属確率」よりも小さいときは、空燃比制御装置に異常が発生している可能性が高いであろう、という考えに基づく。この第４実施形態によれば、空燃比制御装置の異常診断が、予測Ａ／Ｆと実Ａ／Ｆとの比較のみならず、「回帰ベクトル・平面間距離」、並びに、「予測運転状態に対する帰属確率」及び「予測運転状態と反対の運転状態に対する帰属確率」にも基づいて行われる。従って、第４実施形態によっても、上記第１実施形態と同様、複数の情報に基づいて異常診断が行われるから、異常診断の精度が高い。
【０１０２】
また、上記各実施形態では、イグニッションＯＮ後、観測データｚkがＮ個分得られた段階で、図２（或いは、図４〜６）のステップ２０５，２１０，２１５の手順によりＡ／Ｆ挙動モデルを１回のみ構築し、その後は、イグニッションＯＦＦまで構築したＡ／Ｆ挙動モデルを使い続けてもよいし、イグニッションＯＮの間に亘って、所定の周期をもってＡ／Ｆ挙動モデルを繰り返し更新してもよい。
【０１０３】
加えて、上記各実施形態では、(1)式、(21)式等が過給運転状態に対応し、(2)式、(22)式等が非過給運転状態に対応しているが、(1)式、(21)式等が非過給運転状態に対応し、(2)式、(22)式等が過給運転状態に対応していてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１０４】
【図１】本発明の第１実施形態に係る空燃比制御装置の異常診断装置を火花点火式多気筒内燃機関に適用したシステムの概略構成図である。
【図２】図１に示した異常診断装置により実行される、Ａ／Ｆ挙動モデルの構築、及び、空燃比制御装置の異常診断の手順を示したフローチャートである。
【図３】観測データの分類に使用される混合正規分布の一例を２次元に簡素化して表した図である。
【図４】本発明の第２実施形態に係る空燃比制御装置の異常診断装置により実行される、Ａ／Ｆ挙動モデルの構築、及び、空燃比制御装置の異常診断の手順を示したフローチャートである。
【図５】本発明の第３実施形態に係る空燃比制御装置の異常診断装置により実行される、Ａ／Ｆ挙動モデルの構築、及び、空燃比制御装置の異常診断の手順を示したフローチャートである。
【図６】本発明の第４実施形態に係る空燃比制御装置の異常診断装置により実行される、Ａ／Ｆ挙動モデルの構築、及び、空燃比制御装置の異常診断の手順を示したフローチャートである。
【符号の説明】
【０１０５】
１０…火花点火式多気筒内燃機関、２１…燃料噴射弁、６０…電気制御装置、６１…ＣＰＵ、６３…ＲＡＭ、７１…エアフローメータ、７３…吸気管圧力センサ、７７…Ａ／Ｆセンサ
【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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