(57)【要約】【課題】本発明は、アイドル回転数制御システムに関し、アイドル回転数制御システムの異常を高精度に判定することが可能なアイドル回転数制御システム異常診断装置を提供することを目的とする。【解決手段】システム同定部１０は、制御入力としての図示トルクから制御出力としてのクランク角速度までの動特性を記述する同定式を、アイドル状態と非アイドル状態で切り替わるＰＷＡＲＸモデルとして同定を行う。現在状態推定部１２及びクランク角速度推定部１４は、同定したＰＷＡＲＸモデルを用いて現在状態及びクランク角速度を推定する。異常判定部２０は、現在状態及びクランク角速度に基づいて、アイドル回転数制御システムの異常判定を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
アイドル回転数制御時における制御入力及び制御出力の過去のデータが従うアイドル状態及び非アイドル状態に対応した夫々の確率分布を規定する未知パラメータを、これらの過去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夫々の確率分布を特定する確率分布特定手段と、
特定後の前記夫々の確率分布に基づいて、前記過去のデータの各々が、前記アイドル状態と非アイドル状態のどちらに属するデータであるかの判定を行い、夫々アイドル状態クラスタ及び非アイドル状態クラスタに分類するデータ分類手段と、
前記アイドル状態と前記非アイドル状態との境界で成立する境界条件の未知パラメータを、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夫々特定する境界条件特定手段と、
所定の時刻における制御入力及び制御出力のデータと、前記所定の時刻よりも１ステップ先の時刻における制御出力のデータとの間に成立する２つの関係式の未知パラメータを、前記アイドル状態クラスタ及び非アイドル状態クラスタの夫々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２つの関係式を特定する関係式特定手段と、
特定した前記境界条件の夫々に制御入力及び制御出力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アイドル状態と前記非アイドル状態のどちらに区分されるかを推定する区分推定手段と、
前記区分推定手段による区分結果を利用して、前記２つの関係式に前記現在値を含むデータを適用して１ステップ先の制御出力のデータを推定する出力推定手段と、
前記区分推定手段による区分結果及び／又は前記推定した１ステップ先の制御出力のデータに基づいて、アイドル回転数制御システムの異常を判定する異常判定手段と、
を備えることを特徴とするアイドル回転数制御システム異常診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、アイドル回転数制御システム異常診断装置に関し、より詳細には、アイドル状態及び非アイドル状態に対応した関係等を利用して、アイドル回転数制御システムの異常判定を行うアイドル回転数制御システム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、内燃機関のアイドル時における吸入空気量及び回転数をそれぞれ制御入力及び制御出力とするモデルを構築し、このモデルに基づいて算出した最適なフィードバックゲインに基づいて、アイドル回転数を制御する制御装置が開示されている。この従来の制御装置は、内燃機関の負荷変動等に起因するモデル化誤差が制御出力に及ぼす影響の抑制を図るものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平７−１０９９４３号公報
【特許文献２】特開２００８−８８９３８号公報
【特許文献３】特開２００８−２８０８９２号公報
【特許文献４】特開２００８−２８０９１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、このアイドル回転数制御が適正に実行されているかを診断できることが望ましい。そして、この診断を行う場合にも、内燃機関の負荷変動等に起因する要素を考慮して診断できることが望ましい。特に、アイドル状態と非アイドル状態とは突如として切り替わるものであり、このような切り替えにより負荷変動が生じることがある。したがって、この診断に際しては、アイドル状態と非アイドル状態との切り替えをも考慮してできることが望ましい。上記従来の制御装置によれば、アイドル時の制御入力及び制御出力によりモデルの未知パラメータを推定している。しかしながら、アイドル状態と非アイドル状態とが切り替わるような場合をも考慮していないため、モデル化に際して非アイドル状態のデータが用いられることも想定される。この結果、モデル化誤差の蓄積が懸念されるおそれがあった。
【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、アイドル回転数制御システムの異常を高精度に判定することが可能なアイドル回転数制御システム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、アイドル回転数制御システム異常診断装置であって、
アイドル回転数制御時における制御入力及び制御出力の過去のデータが従うアイドル状態及び非アイドル状態に対応した夫々の確率分布を規定する未知パラメータを、これらの過去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夫々の確率分布を特定する確率分布特定手段と、
特定後の前記夫々の確率分布に基づいて、前記過去のデータの各々が、前記アイドル状態と非アイドル状態のどちらに属するデータであるかの判定を行い、夫々アイドル状態クラスタ及び非アイドル状態クラスタに分類するデータ分類手段と、
前記アイドル状態と前記非アイドル状態との境界で成立する境界条件の未知パラメータを、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夫々特定する境界条件特定手段と、
所定の時刻における制御入力及び制御出力のデータと、前記所定の時刻よりも１ステップ先の時刻における制御出力のデータとの間に成立する２つの関係式の未知パラメータを、前記アイドル状態クラスタ及び非アイドル状態クラスタの夫々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２つの関係式を特定する関係式特定手段と、
特定した前記境界条件の夫々に制御入力及び制御出力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アイドル状態と前記非アイドル状態のどちらに区分されるかを推定する区分推定手段と、
前記区分推定手段による区分結果を利用して、前記２つの関係式に前記現在値を含むデータを適用して１ステップ先の制御出力のデータを推定する出力推定手段と、
前記区分推定手段による区分結果及び／又は前記推定した１ステップ先の制御出力のデータに基づいて、アイドル回転数制御システムの異常を判定する異常判定手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
第１の発明によれば、過去のデータをアイドル状態と非アイドル状態に対応するアイドル状態クラスタ及び非アイドル状態クラスタに分類し、アイドル状態と非アイドル状態との境界で成立する境界条件を夫々特定すると共に、アイドル状態クラスタ及び非アイドル状態クラスタのデータに基づいて２つの関係式を特定できる。特定した境界条件や関係式によれば、現在値を含むデータが上記アイドル状態と非アイドル状態のどちらに区分されるかを推定できると共に、１ステップ先の制御出力のデータを推定できる。したがって、現在状態の推定と、制御出力のデータとが推定できる。また、第１の発明によれば、このように推定した現在状態と、制御出力のデータに基づいて、アイドル回転数制御システムの異常を判定できる。したがって、アイドル状態と非アイドル状態とを考慮して、アイドル回転数制御システムの異常を高精度に判定できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態のアイドル回転数制御システム異常診断装置の機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本実施の形態のアイドル回転数制御システム異常診断装置は、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、図１を用いて、本実施の形態に係る装置の説明をする。図１は、ＥＣＵがアイドル回転数制御システムの異常判定を行うアイドル回転数制御システム異常診断装置として機能する場合の機能ブロック図である。
【００１０】
図１に示すように、本実施の形態の異常診断装置は、システム同定部１０、現在状態推定部１２、クランク角速度推定部１４、距離演算部１６、帰属確率演算部１８及び異常判定部２０から構成されている。システム同定部１０は、データクラスタリング部２２、分離超平面推定部２４及びシステムパラメータ推定部２６から構成されている。
【００１１】
システム同定部１０は、アイドル回転数制御時における図示トルクからクランク角速度までの挙動を記述する同定式を、アイドル状態及び非アイドル状態の２離散状態で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。
【００１２】
同定は、入力データである図示トルク及び出力データであるクランク角速度のそれぞれの時系列データを用いることにより行う。時刻kにおける図示トルクの実測データをu(k)、クランク角速度の実測データをy(k)とする。ここで、時刻kを現在時刻とすると、これらの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に記憶されているものとする。
【００１３】
過去の時系列データに基づくクランク角速度の動特性がＰＷＡＲＸモデルに従うと仮定すると、図示トルク及びクランク角速度の関係は次式（１）及び（２）で表される。
【数１】
2010196662.tif 000003
上式（１）がアイドル状態に対応し、上式（２）が非アイドル状態にそれぞれ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、過去の図示トルク及びクランク角速度のデータを用いて、
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。
【００１４】
また、上式（１）及び（２）に示すように、アイドル状態と非アイドル状態とは、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。
【００１５】
データクラスタリング部２２は、システム同定部１０内に構成されている。データクラスタリング部２２は、過去の時系列データを、アイドル状態に対応するアイドル状態クラスタC1、非アイドル状態に対応する非アイドル状態クラスタC2のどちらかに分類するように構成されている。
【００１６】
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、アイドル状態及び非アイドル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。
【００１７】
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】
2010196662.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、アイドル状態、非アイドル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、それぞれの状態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。
【００１８】
混合正規分布のパラメータΦは最尤推定法により求めることができる。尤度関数
【数３】
2010196662.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アルゴリズムによれば、パラメータΦを反復的に計算することができる。
【００１９】
求めたパラメータΦは、観測データの分類に用いられる。ここで、観測データがアイドル状態クラスタC1に帰属する帰属確率をα1p1(zk;Φ)、非アイドル状態クラスタC2に帰属する帰属確率をα2p2(zk;Φ)とする。観測データの分類は、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対応させることにより行われる。すなわち、α1p1(zk;Φ)≧α2p2(zk;Φ)のデータをアイドル状態クラスタC1に、α1p1(zk;Φ)＜α2p2(zk;Φ)のデータを非アイドル状態クラスタC2に分類する。これにより、離散時刻k=1,2,・・・,Nに対応する観測データがそれぞれのクラスタに分類できる。
【００２０】
分離超平面推定部２４は、データクラスタリング部２２同様、システム同定部１０内に構成されている。分離超平面推定部２４は、アイドル状態と非アイドル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。
【００２１】
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。
【００２２】
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。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】
2010196662.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。
【００２３】
システムパラメータ推定部２６も、データクラスタリング部２２同様、システム同定部１０内に構成されている。システムパラメータ推定部２６は、データクラスタリング部２２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。
【００２４】
以上により、システム同定部１０では、アイドル状態と非アイドル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、現在時刻を時刻kとすると、時刻kにおけるクランク角速度の推定値y^(k)は、時刻k-1までの図示トルク及びクランク角速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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【００２５】
（現在状態推定部１２）
現在状態推定部１２は、推定したパラメータa,b及び上式（３）を用い、現在状態がアイドル状態であるか、或いは非アイドル状態であるかを推定するように構成されている。現在状態の推定は具体的に、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、このデータ履歴から生成した回帰ベクトルx(k)とから、aTx(k)＋bをそれぞれ演算する。そして、aTx(k)＋b≧0であれば、現在状態推定部１２は、現在状態がアイドル状態であると推定し、現在状態予測フラグi^(k)=1がＥＣＵに記憶される。一方、aTx(k)＋b＜0であれば、現在状態推定部１２は、現在状態が非アイドル状態であると推定し、現在状態予測フラグi^(k)=0がＥＣＵに記憶される。
【００２６】
（クランク角速度推定部１４）
クランク角速度推定部１４は、推定したパラメータa,b及び上式（３）を用い、現在状態がアイドル状態であるか、或いは非アイドル状態であるかを推定し、その推定した現在状態に基づいてクランク角速度の推定値y^(k)を推定するように構成されている。
【００２７】
現在状態の推定手法については、現在状態推定部１２で行う手法と同一であるためその説明を省略する。推定した現在状態に対応する上式（１）又は（２）のＡＲＸモデルに、時刻k-1までのデータ履歴から生成した回帰ベクトルx(k)、推定したパラメータθ1^又はθ2^を導入する。こうすることで、クランク角速度の推定値y^(k)を推定する。このように推定したy^(k)は、ＥＣＵに記憶される。
【００２８】
（距離演算部１６）
距離演算部１６は、推定したパラメータa,b及び上式（３）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dkは、時刻kの入出力データが式（４）で示される分離超平面からどの程度離れているかを示す距離に相当する。この距離は、具体的に、次のとおり演算される。まず、時刻k-1までの入出力データ履歴に時刻kの入力データu(k)と、時刻kの出力データの推定値y^(k)と加え、回帰ベクトルx(k+1)を生成する。そして、この回帰ベクトルx(k+1)と、時刻k-1までの入出力データ履歴により推定したパラメータa,bとから、dk=|aTx(k+1)＋b|を演算する。このように演算したdkは、ＥＣＵに記憶される。
【００２９】
（帰属確率演算部１８）
帰属確率演算部１８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、アイドル状態クラスタC1及び非アイドル状態クラスタ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。
【００３０】
帰属確率は、先ず、データクラスタリング部２２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)  （y^）T(k)）Tを定義する。そして、データクラスタリング部２２で推定されたパラメータΦを用いて、α1p1(zk;Φ)、α2p2(zk;Φ)をそれぞれ演算する。このように演算したα1p1(zk;Φ)、α2p2(zk;Φ)は、ＥＣＵに記憶される。
【００３１】
（異常判定部２０）
異常判定部２０は、現在状態推定部１２で推定した現在状態、クランク角速度推定部１４で推定したy^(k)、距離演算部１６で演算した距離dk及び帰属確率演算部１８で演算したα1p1(zk;Φ)、α2p2(zk;Φ)に基づいて、アイドル回転数制御システムの異常判定を行うように構成されている。
【００３２】
現在状態推定部１２で推定した現在状態に基づく異常判定は、現在状態推定部１２で推定した現在状態と、実測した現在状態とを比較することにより行われる。実測状態は、推定時刻に対応する時刻における実際のアイドル状態である。実際のアイドル状態は、アクセル開度と車速の組み合わせや吸入空気量といったＥＣＵが取得可能なパラメータに基づくものであって、アイドル状態／非アイドル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。そして、推定した現在状態と実測した現在状態とが一定時間乖離している場合には、アイドル回転数制御システムに異常があると推定できる。なお、ここでいう一定時間は、予め定めた判定時間であり、要求する判定精度に応じて自由に設定できる。アイドル回転数制御システムに異常があると推定された場合、異常判定部２０は、エラー信号を発するものとする。
【００３３】
クランク角速度推定部１４で推定したy^(k)に基づく異常判定は、推定したy^(k)と、時刻kにおける実際のクランク角速度の実測データy(k)とを比較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)-y(k)|を演算し、予め定めた設定値（閾値）との比較を行い、Δyが一定時間に渡って閾値を超える場合には、アイドル回転数制御システムに異常があると推定できる。なお、ここでいう一定時間は、予め定めた判定時間であり、要求する判定精度に応じて自由に設定できる。アイドル回転数制御システムに異常があると推定された場合、異常判定部２０は、エラー信号を発するものとする。
【００３４】
距離演算部１６で演算した距離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、要求する判定精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が一定時間に渡って閾値未満であれば、現在状態推定部１２やクランク角速度推定部１４で推定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。このような場合、異常判定部２０は、エラー信号を発するものとする。
【００３５】
帰属確率演算部１８で演算したα1p1(zk;Φ)、α2p2(zk;Φ)に基づく異常判定は、これらの値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、アイドル状態である確率が高いが、α1p1(zk;Φ)＜α2p2(zk;Φ)の場合には、非アイドル状態である確率が高いことを示す。つまり、例えば、現在状態予測フラグi^(k)=1と判定されているにもかかわらず、非アイドルである確率が高いとされたときには、y^(k)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。このような場合、異常判定部２０は、エラー信号を発するものとする。
【００３６】
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、現在の状態及び現在のクランク角速度を推定することができる。そして、これらの推定情報を用いてアイドル回転数制御システムの異常を判定できるので判定の精度が高い。
【００３７】
また、図１に示す診断装置の構成によれば、ＡＲＸモデルを構築する際に用いたサブモデルにより演算した距離や帰属確率をも用いた異常判定ができる。距離や帰属確率を考慮することで、上記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、システムの異常判定結果の妥当性を評価できることから、異常判定の精度を更に向上させることができる。
【００３８】
なお、上述した実施の形態においては、入力データとして図示トルクを利用したが、吸入空気量、点火時期、燃料供給量及びこれらに相当する量といったアイドル回転制御の入力データとして一般に用いられるものを入力データとして用いることも可能である。また、図示トルクやこれらの他の入力データの２つ以上の組み合わせとして用いることも可能である。
【００３９】
また、上述した実施の形態においては、アイドル回転数制御システムの異常判定を、現在状態推定部１２で推定した現在状態、クランク角速度推定部１４で推定したy^(k)、距離演算部１６で演算した距離dk及び帰属確率演算部１８で演算したα1p1(zk;Φ)、α2p2(zk;Φ)に基づいて行ったが、これらの判定指標のうちの少なくとも１つを選択して異常判定を行ってもよい。ただし、選択する判定指標には、現在状態推定部１２で推定した現在状態又はクランク角速度推定部１４で推定したy^(k)が含まれるものとする。このように判定指標を選択すれば、ＰＷＡＲＸモデルから推定される推定値や、その他の情報を加味して異常を判定できる。
【００４０】
尚、上述した実施の形態においては、データクラスタリング部２２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２２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２４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２６において、パラメータθ1^,θ2^を推定し、上式（９）及び（１０）を特定することにより前記第１の発明における「関係式特定手段」が、現在状態推定部１２において、aTx(k)＋bを演算し現在の状態がアイドル／非アイドルの状態にあるか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、aTx(k)＋bを演算し現在の状態がアイドル／非アイドル状態にあるかを推定し、この推定結果を用いてクランク角速度の推定値y^(k)を推定することにより前記第１の発明における「出力推定手段」が、異常判定部２０において、現在状態推定部１２で推定した現在状態及びクランク角速度推定部１４で推定したy^(k)に基づいてアイドル回転数制御システムの異常判定を行うことにより前記第１の発明における「異常判定手段」が、それぞれ実現されている。
【符号の説明】
【００４１】
１０    システム同定部
１２    現在状態推定部
１４    クランク角速度推定部
１６    距離演算部
１８    帰属確率演算部
２０    異常判定部
２２    データクラスタリング部
２４    分離超平面推定部
２６    システムパラメータ推定部
【図１】
2010196662.tif 000009