(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、過渡状態及び定常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、過渡状態か定常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渡状態か定常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
2010096019.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
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、過渡運転状態に対応する分布傾向と定常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渡運転状態に対応するグループと前記定常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渡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定常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渡運転状態についての空燃比挙動モデルと前記定常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、前記過渡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定常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、前記過渡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定常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、前記過渡運転状態についての空燃比挙動モデルと前記定常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渡運転状態にあるか前記定常運転状態にあるかを判定する予測判定手段と、
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渡運転状態にあるか前記定常運転状態にあるかを判定する実判定手段と、
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と、
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、
前記予測判定手段による判定結果と前記実判定手段による判定結果とが一致し且つ前記予測された空燃比と前記検出空燃比との差が閾値以下のときに前記空燃比制御装置が正常と判定し、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が一致しないとき又は前記予測された空燃比と前記検出空燃比との差が前記閾値を超えたときに前記空燃比制御装置が異常と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又は請求項２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、
前記分類手段は、
前記各時刻についての観測データをそれぞれ、前記求められた分布が有する前記過渡運転状態に対応する分布傾向と前記定常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観測データが帰属する確率が大きい方の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、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、予測判定手段と、実判定手段と、空燃比予測手段と、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、過渡運転状態に対応する分布傾向と定常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、「過渡運転状態に対応するグループ」と「定常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「過渡運転状態に対応する分布傾向」と「定常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「過渡運転状態に対応するグループ内のデータの分布領域」と「定常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、「過渡運転状態についての空燃比挙動モデル」と「定常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。「過渡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「過渡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、「定常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「定常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、「過渡運転状態についての空燃比挙動モデル」と「定常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】
予測判定手段では、推定された分離超平面と、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、過渡運転状態か定常運転状態かが判定される（予測判定）。この予測判定は、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。
【００１２】
実判定手段では、内燃機関の実際の運転状態に基づいて、過渡運転状態か定常運転状態かが判定される（実判定）。実際の運転状態としては、例えば、アクセルペダル開度（の変化速度）等が挙げられる。
【００１３】
空燃比予測手段では、構築された空燃比挙動モデルのうち前記予測判定の結果に対応する空燃比挙動モデルと、検出空燃比の（過去から）現在までの時系列データ及び燃料噴射量の（過去から）現在までの時系列データとに基づいて、（将来の）空燃比が予測される。
【００１４】
異常判定手段では、予測判定の結果と実判定の結果との比較、並びに、予測された空燃比と検出空燃比との比較に基づいて、空燃比制御装置の異常の有無が判定される。好ましくは、予測判定の結果と実判定の結果とが一致し且つ予測空燃比と検出空燃比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空燃比と検出空燃比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。
【００１５】
以下、上記構成による作用・効果について説明する。一般に、過渡運転状態及び定常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、過渡運転状態及び定常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、「過渡運転状態についての空燃比挙動モデル」と「定常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、過渡運転状態と予測判定されている間は「過渡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、定常運転状態と予測判定されている間は「定常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、過渡運転状態か定常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。
【００１６】
また、一般に、過渡・定常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渡・定常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渡・定常の予測判定を精度良く行うことができる。
【００１７】
また、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、過渡・定常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渡・定常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。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
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実施形態について図面を参照しつつ説明する。
【００２０】
（構成）
図１は、本発明の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（４気筒）内燃機関１０（燃料はガソリン）に適用したシステムの概略構成を示している。この内燃機関１０は、シリンダブロック、及びオイルパン等を含むシリンダブロック部２０と、シリンダブロック部２０の上に固定されるシリンダヘッド部３０と、シリンダブロック部２０にガソリン混合気を供給するための吸気系統４０と、シリンダブロック部２０からの排気ガスを外部に放出するための排気系統５０とを含んでいる。
【００２１】
シリンダブロック部２０は、シリンダ２１、ピストン２２、コンロッド２３、及びクランク軸２４を含んでいる。シリンダ２１とピストン２２のヘッドは、シリンダヘッド部３０とともに燃焼室２５を形成している。
【００２２】
シリンダヘッド部３０は、燃焼室２５に連通した吸気ポート３１、吸気ポート３１を開閉する吸気弁３２、吸気弁３２を駆動するインテークカムシャフトを含むとともに吸気弁３２の開閉タイミングを連続的に変更する可変吸気タイミング装置３３、可変吸気タイミング装置３３のアクチュエータ３３ａ、燃焼室２５に連通した排気ポート３４、排気ポート３４を開閉する排気弁３５、排気弁３５を駆動するエキゾーストカムシャフト３６、点火プラグ３７、点火プラグ３７に与える高電圧を発生するイグニッションコイルを含むイグナイタ３８、及び燃料を吸気ポート３１内にて噴射する燃料噴射弁３９を備えている。
【００２３】
吸気系統４０は、吸気ポート３１に連通し同吸気ポート３１とともに吸気通路を形成するインテークマニホールドを含む吸気管４１、吸気管４１の端部に設けられたエアフィルタ４２、吸気管４１内にあって吸気通路の開口断面積を可変とするスロットル弁４３、スロットル弁４３を駆動するスロットル弁アクチュエータ４３ａ、吸気通路から燃焼室２５に流入する吸気の流速を可変とするスワールコントロール弁（ＳＣ弁）４４、及び、ＳＣ弁４４を駆動するＳＣ弁アクチュエータ４４ａを備えている。
【００２４】
排気系統５０は、排気ポート３４に連通したエキゾーストマニホールド５１、エキゾーストマニホールド５１（実際には、各排気ポート３４に連通したそれぞれのエキゾーストマニホールド５１が集合した集合部）に接続されたエキゾーストパイプ（排気管）５２、エキゾーストパイプ５２に配設（介装）された三元触媒５３、ＥＧＲガス通路５４を備えている。排気ポート３４、エキゾーストマニホールド５１、及びエキゾーストパイプ５２は、排気通路を構成している。
【００２５】
ＥＧＲガス通路５４は、三元触媒５３よりも上流の排気通路と、スロットル弁４３よりも下流の吸気通路とを連通するように構成されている。ＥＧＲガス通路５４には、ＥＧＲガスクーラ５５、ＥＧＲ弁５６、ＥＧＲ弁５６のアクチュエータ５６ａが介装されている。ＥＧＲ弁５６のアクチュエータ５６ａにより、ＥＧＲ弁５６の開口面積が調整可能となっている。
【００２６】
一方、このシステムは、エアフローメータ６１、スロットル弁開度センサ６２、カムポジションセンサ６３、クランクポジションセンサ６４、水温センサ６５、三元触媒５３の上流の排気通路（本例では、上記各々のエキゾーストマニホールド５１が集合した集合部）に配設されたＡ／Ｆセンサ６６、ＥＧＲ弁開度センサ６７、アクセル開度センサ６８を備えている。
【００２７】
エアフローメータ６１は、吸気通路を流れる新気の流量（質量流量）を検出し、新気流量Gaを表す信号を出力するようになっている。スロットル弁開度センサ６２は、スロットル弁４３の開度を検出し、スロットル弁開度TAを表す信号を出力するようになっている。カムポジションセンサ６３は、吸気弁３２の開閉タイミングを検出し、開閉タイミングVVTを表す信号を出力するようになっている。クランクポジションセンサ６４は、クランク軸２４の回転速度を検出し、エンジン回転速度NEを表す信号を出力するようになっている。水温センサ６５は、内燃機関１０の冷却水の温度を検出し、冷却水温THWを表す信号を出力するようになっている。Ａ／Ｆセンサ６６は、排ガスの空燃比を検出し、空燃比を表す信号を出力するようになっている。ＥＧＲ弁開度センサ６７は、ＥＧＲ弁５６の開度を検出し、ＥＧＲ弁開度Aegrを表す信号を出力するようになっている。アクセル開度センサ６８は、運転者によって操作されるアクセルペダル８１の操作量を検出し、アクセルペダル８１の操作量Accpを表す信号を出力するようになっている。
【００２８】
電気制御装置７０は、互いにバスで接続されたＣＰＵ７１、ＣＰＵ７１が実行するルーチン（プログラム）、テーブル（マップ）、及び定数等を予め記憶したＲＯＭ７２、ＲＡＭ７３、バックアップＲＡＭ７４、並びにＡＤコンバータを含むインターフェース７５等からなるマイクロコンピュータである。
【００２９】
インターフェース７５は、前記センサ６１〜６８に接続され、ＣＰＵ７１にセンサ６１〜６８からの信号を供給するとともに、同ＣＰＵ７１の指示に応じて可変吸気タイミング装置３３のアクチュエータ３３ａ、イグナイタ３８、燃料噴射弁３９、スロットル弁アクチュエータ４３ａ、ＳＣ弁アクチュエータ４４ａ、及びＥＧＲ弁５６のアクチュエータ５６ａへ駆動信号を送出するようになっている。
【００３０】
（空燃比制御）
本例での空燃比制御装置では、Ａ／Ｆセンサ６６の出力（実Ａ／Ｆ）、及び、エアフローメータ６１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３９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６６、エアフローメータ６１、インジェクタ３９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。
【００３１】
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。
【００３２】
（Ａ／Ｆ挙動モデル）
一般に、過渡運転状態と定常運転状態とでは空燃比挙動が異なる。従って、本例では、「過渡運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」と、「定常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。
【００３３】
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。
【００３４】
本例で使用される「過渡運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」、及び「定常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。
【００３５】
【数１】
2010096019.tif 000003
【数２】
2010096019.tif 000004
【００３６】
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。
【００３７】
【数３】
2010096019.tif 000005
【数４】
2010096019.tif 000006
【００３８】
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、過渡運転状態に対応する観測データ（後述）の分布領域と定常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。
【００３９】
【数５】
2010096019.tif 000007
【数６】
2010096019.tif 000008
【数７】
2010096019.tif 000009
【数８】
2010096019.tif 000010
【数９】
2010096019.tif 000011
【数１０】
2010096019.tif 000012
【００４０】
以下、図２を参照しながら、「過渡運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」、及び「定常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。
【００４１】
＜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、過渡運転状態に対応するグループ（クラスタＣ1）と定常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。
【００４２】
【数１１】
2010096019.tif 000013
【００４３】
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、過渡運転状態に対応する分布傾向と定常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。
【００４４】
【数１２】
2010096019.tif 000014
【００４５】
(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、過渡運転状態及び定常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。
【００４６】
【数１３】
2010096019.tif 000015
【数１４】
2010096019.tif 000016
【数１５】
2010096019.tif 000017
【数１６】
2010096019.tif 000018
【００４７】
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。
【００４８】
【数１７】
2010096019.tif 000019
【００４９】
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、過渡運転状態に対応するグループ（クラスタＣ1）と定常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、過渡運転状態に対応する正規分布（α1・ｐ1）と定常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）。
【００５０】
例えば、図３に示す観測データｚpの場合、過渡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定常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、過渡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）が過渡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）が定常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。
【００５１】
＜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、過渡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定常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。
【００５２】
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。
【００５３】
【数１８】
2010096019.tif 000020
【００５４】
＜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、過渡運転状態に対応する同定パラメータθ1が、過渡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、定常運転状態に対応する同定パラメータθ2が、定常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。
【００５５】
【数１９】
2010096019.tif 000021
【数２０】
2010096019.tif 000022
【００５６】
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「過渡運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」及び「定常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。
【００５７】
【数２１】
2010096019.tif 000023
【数２２】
2010096019.tif 000024
【数２３】
2010096019.tif 000025
【００５８】
即ち、過渡運転状態（後述する予測判定で過渡運転状態と判定された場合）では、(21)式に示す「過渡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、定常運転状態（後述する予測判定で定常運転状態と判定された場合）では、(22)式に示す「定常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。
【００５９】
（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。
【００６０】
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が過渡運転状態にあるか定常運転状態にあるかが判定される（定常・過渡の予測判定）。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「過渡運転状態」と判定され、下記(25)式が成立している場合に「定常運転状態」と判定される。
【００６１】
【数２４】
2010096019.tif 000026
【数２５】
2010096019.tif 000027
【００６２】
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。
【００６３】
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が過渡運転状態にあるか定常運転状態にあるかが判定される（定常・過渡の実判定）。具体的には、この実判定では、スロットル弁開度センサ６２から得られるスロットル弁開度TAの変化速度（ｄTA／ｄt）が閾値以上である場合に「過渡運転状態」と判定され、スロットル弁開度TAの変化速度（ｄTA／ｄt）が閾値未満である場合に「定常運転状態」と判定される。なお、スロットル弁開度TAの変化速度（ｄTA／ｄt）に代えて、アクセル開度センサ６８から得られるアクセルペダル操作量Accpの変化速度（ｄAccp／ｄt）が使用されてもよい。
【００６４】
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６６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。
【００６５】
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。
【００６６】
以上、上記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、過渡運転状態に対応するグループと定常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、過渡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定常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、過渡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「過渡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「過渡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、定常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「定常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「定常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、定常・過渡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、定常・過渡の実判定が行われ、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。
【００６７】
以下、上記構成による作用・効果について説明する。通常、過渡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、定常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、上記実施形態によれば、「過渡運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」と「定常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、過渡運転状態と予測判定されている間は「過渡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、定常運転状態と予測判定されている間は「定常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、過渡運転状態か定常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。
【００６８】
また、通常、過渡・定常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渡・定常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渡・定常の予測判定を精度良く行うことができる。
【００６９】
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、過渡・定常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。
【００７０】
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渡・定常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。
【００７１】
本発明は、上記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変形例を採用することができる。例えば、上記実施形態では、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。
【００７２】
また、上記実施形態では、「過渡運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」及び「定常運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」の２種類のＡ／Ｆ挙動モデルが構築されているが、「過渡運転状態」を更に「減速運転状態」と「加速運転状態」とに分けて、「減速運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」、「加速運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」、及び「定常運転状態についてのＡ／Ｆ挙動モデル」の３種類のＡ／Ｆ挙動モデルが構築されてもよい。
【００７３】
加えて、上記実施形態では、(1)式、(21)式等が過渡運転状態に対応し、(2)式、(22)式等が定常運転状態に対応しているが、(1)式、(21)式等が定常運転状態に対応し、(2)式、(22)式等が過渡運転状態に対応していてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】本発明の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。
【符号の説明】
【００７５】
１０…火花点火式多気筒内燃機関、３９…燃料噴射弁、６１…エアフローメータ、６２…スロットル弁開度センサ、６６…Ａ／Ｆセンサ、６８…アクセル開度センサ、７０…電気制御装置、７１…ＣＰＵ、７３…ＲＡＭ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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