(57)【要約】【課題】本発明は、吸気系システム異常診断装置に関し、吸気系システムの異常を高精度に判定することが可能な吸気系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、スロットル弁開度、ＥＧＲ弁開度から吸気管圧力までの吸気管圧力の動特性を記述する同定式を、スロットル弁の開閉状態及びＥＧＲ弁の開閉状態を組み合わせた合計４離散状態で切り替わるＰＷＡＲＸモデルとして同定を行う。現在状態推定部１２及び吸気管圧力推定部１４は、同定したＰＷＡＲＸモデルを用いて現在状態及び吸気管圧力を推定する。距離演算部１６、帰属確率演算部１８は、ＰＷＡＲＸモデルのサブモデルを用いて距離、帰属確率をそれぞれ演算する。異常判定部２０は、これらの推定値や演算値に基づいて、吸気系システムの異常判定を行う。【選択図】図１
2010196661.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
スロットル弁の開度、ＥＧＲ弁の開度及び吸気管圧力の過去のデータが従うスロットル弁及びＥＧＲ弁の４つの開閉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４つの開閉状態の何れに属するデータであるかの判定を行い、４つのクラスタに分類するデータ分類手段と、
前記４つのクラスタの何れかのクラスタと、その他のクラスタ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スロットル弁の開度、ＥＧＲ弁の開度及び吸気管圧力のデータと、前記所定の時刻よりも１ステップ先の時刻における吸気管圧力のデータとの間に成立する４つの関係式の未知パラメータを、前記４つの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４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スロットル弁の開度、ＥＧＲ弁の開度及び吸気管圧力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４つの開閉状態の何れ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４つの関係式に前記現在値を含むデータを適用して１ステップ先の吸気管圧力のデータを推定する吸気管圧力推定手段と、
前記区分推定手段による区分結果及び前記推定した１ステップ先の吸気管圧力のデータに基づいて、スロットル弁及びＥＧＲ弁の開度を制御するシステムの異常を判定する異常判定手段と、
１ステップ先のスロットル弁の開度及びＥＧＲ弁の開度のデータ並びに推定した１ステップ先の吸気管圧力のデータを含むデータが、前記境界から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、
１ステップ先のスロットル弁の開度及びＥＧＲ弁の開度のデータ並びに推定した１ステップ先の吸気管圧力のデータを含むデータが、特定後の前記夫々の確率分布のデータである確率を演算する確率演算手段と、
前記距離及び前記確率に基づいて、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吸気系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、吸気系システム異常診断装置に関し、より詳細には、スロットル弁の開閉状態及びＥＧＲ弁の開閉状態に対応した関係等を利用して、吸気系システムの異常判定を行う吸気系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、内燃機関の吸気管内の圧力（以下「吸気管圧力」という。）を、スロットル弁下流の吸気通路で成立する関係式を用いて算出する装置が開示されている。この装置に用いられる関係式は、スロットル弁及びＥＧＲ弁を通過して吸気通路に流入する空気と、吸気通路から流出して気筒内に流入する空気との間に成立する質量保存則及びエネルギー保存則を利用した吸気管モデルとして記述される。つまり、吸気管圧力は、この吸気管モデルに、スロットル弁を通過する空気流量、筒内に流入するガス流量、ＥＧＲ弁を通過するガス流量及び大気温度を入力することで吸気管圧力が算出できる。ここで、上記吸気管モデルに入力される空気流量等は、この吸気管モデルとは異なるモデルに、スロットル開度又はＥＧＲ開度を入力することで算出される。したがって、特許文献１の装置によれば、スロットル開度及びＥＧＲ開度の入力データを基に吸気管圧力を推定することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−１９７６１４号公報
【特許文献２】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】
このように、吸気管圧力を推定できれば、その推定値を用いてスロットル弁やＥＧＲ弁の開閉制御が適正に実行されているかの診断、すなわち、吸気系システムの異常診断を行うことができる。この異常診断としては、例えば、推定値と実測値とを比較することが挙げられる。ところで、吸気系システムの異常診断を高精度に行うためには、比較の対象となる判定指標が複数あることが望ましい。なぜならば、例えば判定指標が一つしかない場合には、その判定指標によっては、診断結果が正反対となってしまう場合があるからである。この点に関し、上述した特許文献１では吸気管圧力を推定するものであり、複数の判定指標を用いて異常診断を行うものではない。したがって、吸気系システムの異常を高精度に判定できるとは限らなかった。
【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、吸気系システムの異常を高精度に判定することが可能な吸気系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、吸気系システム異常診断装置であって、
スロットル弁の開度、ＥＧＲ弁の開度及び吸気管圧力の過去のデータが従う、スロットル弁及びＥＧＲ弁の４つの開閉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４つの開閉状態の何れに属するデータであるかの判定を行い、４つのクラスタに分類するデータ分類手段と、
前記４つのクラスタの何れかのクラスタと、その他のクラスタ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スロットル弁の開度、ＥＧＲ弁の開度及び吸気管圧力のデータと、前記所定の時刻よりも１ステップ先の時刻における吸気管圧力のデータとの間に成立する４つの関係式の未知パラメータを、前記４つの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４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スロットル弁の開度、ＥＧＲ弁の開度及び吸気管圧力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４つの開閉状態の何れ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４つの関係式に前記現在値を含むデータを適用して１ステップ先の吸気管圧力のデータを推定する吸気管圧力推定手段と、
前記区分推定手段による区分結果及び前記推定した１ステップ先の吸気管圧力のデータに基づいて、スロットル弁及びＥＧＲ弁の開度を制御するシステムの異常を判定する異常判定手段と、
１ステップ先のスロットル弁の開度及びＥＧＲ弁の開度のデータ並びに推定した１ステップ先の吸気管圧力のデータを含むデータが、前記境界から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、
１ステップ先のスロットル弁の開度及びＥＧＲ弁の開度のデータ並びに推定した１ステップ先の吸気管圧力のデータを含むデータが、特定後の前記夫々の確率分布のデータである確率を演算する確率演算手段と、
前記距離及び前記確率に基づいて、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。
【発明の効果】
【０００７】
第１の発明によれば、過去のデータをスロットル弁及びＥＧＲ弁の４つの開閉状態に対応する４つのクラスタに分類し、この４つのクラスタの何れかのクラスタと、その他のクラスタとの境界で成立する境界条件を夫々特定すると共に、この４つのクラスタのデータに基づいて４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４つの開閉状態の何れの状態に区分されるかを推定できると共に、１ステップ先の吸気管圧力のデータを推定できる。したがって、現在状態の推定と、吸気管圧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、吸気管圧力のデータに基づいて、スロットル弁及びＥＧＲ弁の開度を制御するシステムの異常を判定できる。したがって、判定指標を複数用いることができるので、高精度な判定を行うことができる。
【０００８】
また、第１の発明によれば、現在値を含むデータが、上記４つのクラスタの何れかのクラスタと、その他のクラスタとの境界で成立する境界からどの程度離れているかを示す距離を演算できると共に、上記４つの開閉状態に対応した夫々の確率分布のデータである確率を演算できる。距離や確率を演算することで、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、上記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。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施の形態の吸気系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】
【００１０】
本実施の形態の吸気系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異常診断装置の説明をする。図１は、ＥＣＵが吸気系システムの異常判定を行う吸気系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。
【００１１】
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、吸気管圧力推定部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。
【００１２】
システム同定部１０は、スロットル弁開度、ＥＧＲ弁開度から吸気管圧力までの吸気管圧力の動特性を記述する同定式を、スロットル弁の開閉状態及びＥＧＲ弁の開閉状態を組み合わせた合計４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。ここで、４離散状態とは、それぞれ(i）スロットル弁の部分開状態及びＥＧＲ弁の開状態、(ii)スロットル弁の部分開状態及びＥＧＲ弁の閉状態、(iii)スロットル弁の全開状態及びＥＧＲ弁の開状態、(iv)スロットル弁の全開状態及びＥＧＲ弁の閉状態にそれぞれ対応するものとする。
【００１３】
同定は、スロットル弁開度、ＥＧＲ弁開度及び吸気管圧力のそれぞれの実測データを用いることで行う。時刻kにおけるスロットル弁開度の実測データをλ(k)、ＥＧＲ弁開度の実測データをe(k)、吸気管圧力の実測データをω(k)とする。ここで、時刻kを現在時刻とすると、過去の時系列データは、λ(k-1)，λ(k-2)，・・・、e(k-1),e(k-2)，・・・、ω(k-1)，ω(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。
【００１４】
過去の時系列データに基づく吸気管圧力の動特性がＰＷＡＲＸモデルに従うと仮定すると、スロットル弁開度、ＥＧＲ弁開度及び吸気管圧力の関係は次式（１）〜（４）で表される。
【数１】
2010196661.tif 000003
上式（１）〜（４）は、それぞれ上記(i)〜（iv）の状態にそれぞれ対応する。上式（１）〜（４）において、ε(k)は式誤差である。上式（１）〜（４）は、それぞれ次式（５）〜（８）のように書き表すことができる。
【数２】
2010196661.tif 000004
上式（５）〜（８）において、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、スロットル弁開度、ＥＧＲ弁開度及び吸気管圧力を用いて、
x(k)=[ω(k-1)  ・・・  ω(k-nω)  λ(k-1)  ・・・  λ(k-nλ)  e(k-1)  ・・・  e(k-nｅ)）]T      ・・・（９）
により与えられる。上式（９）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、非負整数nω,nλ,nｅ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、上式（５）〜（８）において、θ**,μ**は、未知のパラメータであり、それぞれ次式（１０）、（１１）により与えられる。尚、右肩の添え字「**」はoo,oc,fo,fcのいずれかに対応するものとする。
【数３】
2010196661.tif 000005
【００１５】
また、上式（５）〜（８）に示すように、上記(i)〜（iv）の状態は、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、これらの状態の境界であり、次式（１２）で表される。
【数４】
2010196661.tif 000006
上式（１２）において、aij及びbijは、分離超平面を規定する未知のパラメータである。
【００１６】
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、それぞれの離散状態に対応するクラスタに分類するように構成されている。
【００１７】
分類は、まず、観測データベクトルzk=(xT(k)  ωT(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、上記(i)〜（iv）の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。
【００１８】
混合正規分布は、パラメータΦ=(α1，・・・,α4，μ1，・・・,μ4，Σ1，・・・,Σ4)を用いて次式（１３）のように表される。
【数５】
2010196661.tif 000007
上式（１３）及び（１４）において、i=1,2,3,4はそれぞれ離散状態であり、
【数６】
2010196661.tif 000008
である。また、μｉは、それぞれの離散状態に対応する正規分布の平均ベクトルを示す。同様に、Σｉは、それぞれの離散状態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の次元数を示し、nz=nω+nλ+nｅ+1を満たす。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。
【００１９】
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７】
2010196661.tif 000009
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。
【００２０】
求めたパラメータΦは、観測データの分類に用いられる。観測データの分類は、次のように行われる。まず、パラメータΦにより、離散状態に対応するそれぞれの正規分布を特定する。そして、各正規分布に観測データが帰属する確率を演算する。演算した帰属確率が最も高くなる部分分布に対応するクラスタに分類する。これにより、離散時刻k=1,2,・・・,Nに対応する観測データをそれぞれのクラスタC1,C2,C3,C4に分類できる。
【００２１】
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、上記（i）〜（iv）の状態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（１２）により与えられる分離超平面のパラメータaij,bij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。
【００２２】
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aij,bij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/||aij||）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aij,bijを決定する。
【００２３】
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νijkの総和を最小限にするように超平面のパラメータaij,bij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aij,bijは、次式（１５）に示す２次最適化問題を解くことにより推定できる。
【数８】
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このように推定したパラメータaij,bijにより、パラメータμ**,l**を特定する。特定したパラメータμ**,l**は、ＥＣＵに記憶される。
【００２４】
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θ**を推定するように構成されている。パラメータθ**は、次式（１６）により推定できる。
【数９】
2010196661.tif 000011
上式（１６）において、Niは、それぞれのクラスタCi,i=1,2,3,4に含まれるデータ数を示す。パラメータθoo=θ1^,θoc=θ2^,θfo=θ3^,θfc=θ4^とすれば、各パラメータが推定できる。このように推定されたパラメータθ*は、ＥＣＵに記憶される。以上により、システム同定部１０では、スロットル弁の開閉状態及びＥＧＲ弁の開閉状態を組み合わせた合計４離散状態で切り替わるＰＷＡＲＸモデルの同定が行われる。
【００２５】
（現在状態推定部１２）
現在状態推定部１２は、特定したパラメータμ**,l**及び上式（９）を用い、現在の状態が上記（i）〜（iv）のうちのどの状態にあるかを推定するように構成されている。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μ**,l**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、(μ**)Tx(k)＋l**をそれぞれ演算する。演算の結果、(μ**)Tx(k)＋l**≧0を満たすパラメータμ**,l**を特定する。特定したパラメータμ**,l**に対応する状態が現在状態であると推定する。このように推定した現在状態は、ＥＣＵに記憶される。
【００２６】
（吸気管圧力推定部１４）
吸気管圧力推定部１４は、特定したパラメータμ**,l**及び上式（９）を用い、現在状態が上記（i）〜（iv）のうちのどの状態にあるかを推定し、その推定した現在状態に基づいて吸気管圧力の推定値ω^(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（５）〜（８）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)と、推定したパラメータθ**とを導入する。こうすることで、吸気管圧力の推定値ω^(k)を推定する。このように推定したω^(k)は、ＥＣＵに記憶される。
【００２８】
（距離演算部１６）
距離演算部１６は、パラメータμ**,l**及び上式（９）を用い、dk=|(μ**)Tx(k+1)＋l**|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（１２）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λ(k),ｅ(k)と、時刻kの出力データの推定値ω^(k)とを加え、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μ**,l**とから、dk=|(μ**)Tx(k+1)＋l**|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（１１）又は（１２）を用い、時刻kにおける観測データベクトルzkが、上記クラスタCiのそれぞれに帰属する帰属確率αipi(zk;μi，Σi)を演算するように構成されている。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)  (ω^)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、帰属確率αipi(zk;μi，Σi)をそれぞれ演算する。このように演算したαipi(zk;μi，Σi)は、ＥＣＵに記憶される。
【００３０】
（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、吸気管圧力推定部１４で推定したω^(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αipi(zk;μi，Σi)に基づいて、吸気系システムの異常判定を行うように構成されている。
【００３１】
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スロットル弁の開度及びＥＧＲ弁の開度であり、例えば時刻kで現在状態を推定した場合、実測データλ(k)及びe(k)がそれに対応する。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、吸気系システムに異常があると推定できる。尚、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。吸気系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。
【００３２】
吸気管圧力推定部１４で推定したω^(k)に基づく異常判定は、推定したω^(k)と、時刻kにおける実際の吸気管圧力の実測データω(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Δω＝|ω^(k)-ω(k)|を演算し、予め定めた設定値（閾値）との比較を行い、Δωが一定時間に渡って閾値を超える場合には、吸気系システムに異常があると推定できる。尚、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。吸気系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】
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や吸気管圧力推定部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。
【００３４】
帰属確率演算部１８で演算したαipi(zk;μi，Σi)に基づく異常判定は、演算した帰属確率αipi(zk;μi，Σi)のそれぞれを比較することにより行われる。上述したように、時刻kにおける吸気管圧力の推定値ω^(k)は、現在状態が上記（i）〜（iv）のいずれの状態にあるかを推定し、その推定した現在状態に基づいて推定されるものである。換言すれば、このω^(k)は、上記（i）〜（iv）のいずれかの状態に対応するＡＲＸモデルを同定するデータに含まれることになる。すなわち、このω^(k)を用いて定義される観測データベクトルzk=(xT(k)  (ω^)T(k)）Tは、その推定した現在状態に対応するクラスタCiに帰属する確率が最も高いことを意味している。したがって、演算したαipi(zk;μi，Σi)が、一定時間に渡って閾値未満となるような場合、現在状態推定部１２や吸気管圧力推定部１４で推定する際に用いたデータの信憑性が低いことになる。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】
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吸気管圧力を推定することができる。連続状態量である吸気管圧力に基づく判定では、スロットル弁やＥＧＲ弁の開閉状態などの切り分けができない。しかしながら、本実施の形態の診断装置では、４つの離散状態を加味し、吸気管圧力のみならず、この離散状態に関する情報をも用いて吸気系システムの異常を判定できるので判定の精度が高い。加えて、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ることにより、より精度の高い異常判定を行うことができる。
【００３６】
尚、上述した実施の形態においては、吸気系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、吸気管圧力推定部１４で推定したω^(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αipi(zk;μi，Σi)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２つを選択して異常判定を行ってもよい。ただし、選択する判定指標のうちの一方には、現在状態推定部１２で推定した現在状態又は吸気管圧力推定部１４で推定したω^(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に他の情報を加味して異常を判定できる。
【００３７】
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（１３）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aij及びbijを推定し、上式（１２）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θ**を推定し、上式（１６）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、(μ**)Tx(k)＋l**を演算し現在の状態が上記（i）〜（iv）のいずれ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、(μ**)Tx(k)＋l**を演算し現在の状態が上記（i）〜（iv）のいずれの状態にあるかを推定し、この推定結果を用いて吸気管圧力の推定値ω^(k)を推定することにより前記第１の発明における「吸気管圧力推定手段」が、距離演算部１６において、回帰ベクトルを生成して距離dkを演算することにより前記第１の発明における「距離演算手段」が、帰属確率演算部１８において、観測データベクトルを定義し、帰属確率αipi(zk;μi，Σi)をそれぞれ演算することにより前記第１の発明における「確率演算手段」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吸気管圧力推定部１４で推定したω^(k)に基づいて吸気系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、異常判定部２０において、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αipi(zk;μi，Σi)に基づいて吸気系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「評価手段」が、それぞれ実現されている。
【符号の説明】
【００３８】
１０    システム同定部
１２    現在状態推定部
１４    吸気管圧力推定部
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】
2010196661.tif 000012