(57)【要約】【課題】複数のアクチュエータがセンサの出力値に影響を与える場合に、どの部品に故障が生じているか特定することができる内燃機関の制御装置を提供することを目的とする。【解決手段】複数の制御パラメータと前記複数の制御パラメータに基づく状態量パラメータとを関連付けて取得値とする。次に、現在までの取得値から第１の学習値を算出し、各格子点に第１の学習値が更新可能に対応付けられた第１のマップを作成する。また、第１の学習値よりも直近の取得値が強く反映された第２の学習値を算出し、各格子点に第２の学習値が更新可能に対応付けられた第２のマップを作成する。そして、第１のマップと第２のマップとを比較して、この比較結果に基づいて内燃機関の制御系の故障を判定する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の制御パラメータと前記複数の制御パラメータに基づく状態量パラメータとを関連付けて取得値とする取得手段と、
現在までの取得値から第１の学習値を算出し、各格子点に前記第１の学習値が更新可能に対応付けられた第１のマップを作成する第１のマップ作成手段と、
前記第１の学習値よりも直近の取得値が強く反映された第２の学習値を算出し、各格子点に前記第２の学習値が更新可能に対応付けられた第２のマップを作成する第２のマップ作成手段と、
前記第１のマップと前記第２のマップとを比較する比較手段と、
前記比較手段の結果に基づいて前記内燃機関の制御系の故障を判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする内燃機関の制御装置。
【請求項２】
前記第２の学習値は前記第１の学習値よりも、短期間の取得値が用いられていることを特徴とする請求項１に記載の内燃機関の制御装置。
【請求項３】
前記第１及び第２の学習値は、前記取得値の平均値であって、
前記平均値を算出する段階で乗算する忘却係数βを１＞β＞０の範囲で設定する忘却係数設定手段を備え、
前記第２の学習値は前記第１の学習値よりも、前記忘却係数βが小さくなるように設定されることを特徴とする請求項１に記載の内燃機関の制御装置。
【請求項４】
前記取得値が取得されたときに、前記マップ上における前記取得値の位置から格子点までの距離が大きいほど当該格子点の重みｗが減少するように、前記各格子点の重みｗをそれぞれ１≧ｗ≧０の範囲で設定する重み設定手段を備え、
前記第１及び第２の学習値は、前記重み設定手段により設定された重みｗを付けてそれぞれ更新されることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の内燃機関の制御装置。
【請求項５】
前記状態量パラメータは、センサの出力値であることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の内燃機関の制御装置。
【請求項６】
前記状態量パラメータは、センサの出力値から算出される推定物理量であることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の内燃機関の制御装置。
【請求項７】
前記制御パラメータは、アクチュエータの操作量であることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の内燃機関の制御装置。
【請求項８】
前記制御パラメータは、アクチュエータの操作量から決まる物理量であることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の内燃機関の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、内燃機関の制御装置に関し、より詳細には、各種パラメータを用いて、故障判定を行う内燃機関の制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
内燃機関を構成する部品であるセンサやアクチュエータにおいて、どの部品に故障が生じているか特定するための装置として、従来、特許文献１に開示されるような燃料供給装置の故障検出装置が知られている。この故障検出装置は、酸素濃度センサから出力された空燃比信号に基づいて燃料フィードバック制御を行うに際して、フィードバック補正値および学習値を演算する。そして、この故障検出装置は、学習値と、学習値にフィードバック補正値を加算した値のそれぞれが異常値となることを、燃料供給装置の故障として検出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−２２９９３２号公報
【特許文献２】特開２００７−１７６３７２号公報
【特許文献３】特開２００１−１９３５７１号公報
【特許文献４】特開２００１−３０１４８５号公報
【特許文献５】特開平３−００３９５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記従来の故障検出装置は、センサの出力値とアクチュエータの動作とが一対一の関係を成しているという前提のもと、酸素濃度センサの出力に基づいて、燃料供給装置の故障を検出する。しかしながら、複数のアクチュエータが同時に作動し、複数のアクチュエータの動作がセンサの出力値に影響を与えるような場合には、上記従来の故障検出装置を用いることはできない。
【０００５】
また、上記従来の故障検出装置は、センサの出力値が正しいという前提で故障検出を行うものである。このため、酸素濃度センサの出力値に異常が生じている場合には、燃料供給装置の故障の検出を適切に行えない可能性がある。加えて、上記従来の故障検出装置は、センサ自体の故障を検出することができない。このため、内燃機関を構成する部品において、どの部品に故障が生じているか特定するための装置として課題の残るものである。
【０００６】
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、複数のアクチュエータがセンサの出力値に影響を与える場合に、どの部品に故障が生じているか特定することができる内燃機関の制御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】
【０００７】
第１の発明は、上記の目的を達成するため、内燃機関の制御装置であって、
複数の制御パラメータと前記複数の制御パラメータに基づく状態量パラメータとを関連付けて取得値とする取得手段と、
現在までの取得値から第１の学習値を算出し、各格子点に前記第１の学習値が更新可能に対応付けられた第１のマップを作成する第１のマップ作成手段と、
前記第１の学習値よりも直近の取得値が強く反映された第２の学習値を算出し、各格子点に前記第２の学習値が更新可能に対応付けられた第２のマップを作成する第２のマップ作成手段と、
前記第１のマップと前記第２のマップとを比較する比較手段と、
前記比較手段の結果に基づいて前記内燃機関の制御系の故障を判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００８】
また、第２の発明は、第１の発明において、前記第２の学習値は前記第１の学習値よりも、短期間の取得値が用いられていることを特徴とする。
【０００９】
また、第３の発明は、第１の発明において、
前記第１及び第２の学習値は、前記取得値の平均値であって、
前記平均値を算出する段階で乗算する忘却係数βを１＞β＞０の範囲で設定する忘却係数設定手段を備え、
前記第２の学習値は前記第１の学習値よりも、前記忘却係数βが小さくなるように設定されることを特徴とする。
【００１０】
また、第４の発明は、第１乃至第３の発明の何れかにおいて、
前記取得値が取得されたときに、前記マップ上における前記取得値の位置から格子点までの距離が大きいほど当該格子点の重みｗが減少するように、前記各格子点の重みｗをそれぞれ１≧ｗ≧０の範囲で設定する重み設定手段を備え、
前記第１及び第２の学習値は、前記重み設定手段により設定された重みｗを付けてそれぞれ更新されることを特徴とする。
【００１１】
また、第５の発明は、第１乃至第４の発明の何れかにおいて、前記状態量パラメータは、センサの出力値であることを特徴とする。
【００１２】
また、第６の発明は、第１乃至第４の発明の何れかにおいて、前記状態量パラメータは、センサの出力値から算出される推定物理量であることを特徴とする。
【００１３】
また、第７の発明は、第１乃至第６の発明の何れかにおいて、前記制御パラメータは、アクチュエータの操作量であることを特徴とする。
【００１４】
また、第８の発明は、第１乃至第６の発明の何れかにおいて、前記制御パラメータは、アクチュエータの操作量から決まる物理量であることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
第１の発明によれば、第１の学習マップと第２の学習マップとを比べることで、複数のアクチュエータがセンサの出力値に影響を与える場合に、どの部品に故障が生じているか特定することができ、さらに、部品の故障種別を判定することができる。
【００１６】
第２の発明によれば、第１及び第２の学習値を取得するに際して、取得値を取得する期間に差異を持たせることで上記効果を得ることができる。
【００１７】
第３の発明によれば、第１及び第２の学習値を算出するに際して、忘却係数の大小を設定することで上記効果を得ることができる。
【００１８】
第４の発明によれば、取得値に最も近い格子点の学習値のみを更新するのではなく、取得値近傍における他の３点の格子点の学習値も併せて更新することができる。このため、取得値が特定の格子点の近傍に集中して取得されたような場合であっても、隣接する格子点間の学習値に大きなギャップが生ずることを防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施の形態１のシステムの構成を説明するための概略構成図である。
【図２】本実施形態における学習マップを示す図である。
【図３】学習マップ１及び２を示す図である。
【図４】ある状態において、マップ１及びマップ２を比較した図である。
【図５】アクチュエータ２が固着故障したときに学習マップ１及び２を重ね合わせた図である。
【図６】アクチュエータ１がオフセット故障したときに学習マップ１及び２を重ね合わせた図である。
【図７】センサがオフセット故障したときに学習マップ１及び２を重ね合わせた図である。
【図８】センサが感度故障したときに学習マップ１及び２を重ね合わせた図である。
【図９】機関負荷（ＫＬ）とＶＶＴの実進角量とを用いて作成された学習マップを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
実施の形態１
［実施の形態１のシステム構成］
図１は、本発明の実施の形態１のシステムの構成を説明するための概略構成図である。図１に示すシステムは、エンジン１０を備える。通常、エンジン１０は複数の気筒で構成されるが、図１には１つの気筒のみが描かれている。本発明において、気筒数及び気筒配置はこれに限定されるものではない。
【００２１】
エンジン１０には、ピストン１４が備えられる。ピストン１４が連結されるクランクシャフトのクランク軸１５の近傍には、クランク角センサ１３が設けられている。エンジン１０の燃焼室１２には、吸気弁１６と排気弁２０とが設けられている。また、吸気弁１６側には、吸気弁１６の位相（開閉時期）を可変に設定する可変動弁装置（以下、ＩＮ―ＶＶＴという。）１８が備えられる。さらに、排気弁２０側には、排気弁２０の位相を可変に設定する可変動弁装置（以下、ＥＸ―ＶＶＴという。）２２が備えられる。ＩＮ―ＶＶＴ１８とＥＸ―ＶＶＴ２２は、それぞれのＯＣＶ（Oil Control Valve）によって油圧制御されている。吸気弁１６の上流には、吸気ポート２４を介してスロットルバルブ２６が備えられる。さらに、スロットルバルブ２６の上流にはエアフローセンサ２８が備えられる。
【００２２】
実施の形態１のシステムの構成は、エンジン１０の運転状態を制御するＥＣＵ（Engine Control Unit）３０を備えている。また、ＥＣＵ３０の入力側には、上記のクランク角センサ１３、エアフローセンサ２８等の各種センサがそれぞれ接続されている。これらの各種センサは、エンジン１０を制御するための情報を検出し、検出した情報を信号としてＥＣＵ３０に出力する。具体的には、クランク角センサ１３は、クランク軸１５の回転に同期した信号を出力する。エアフローセンサ２８は、エンジン１０の流入空気量に応じた信号を出力する。ＥＣＵ３０は、クランク角センサ１３からの信号に基づきエンジン回転数を算出する。また、ＥＣＵ３０は、エアフローセンサ２８からの信号に基づき流入空気量を算出する。そして、ＥＣＵ３０は、算出されたエンジン回転数と流入空気量とに基づいて、機関負荷（ＫＬ）を算出する。また、ＥＣＵ３０の出力側には、ＩＮ―ＶＶＴ１８、ＥＸ―ＶＶＴ２２、そしてスロットルバルブ２６等のアクチュエータが接続される。
【００２３】
［実施の形態１の特徴］
（学習マップについて）
ＥＣＵ３０において何らかの学習制御を行う場合、図２に示すような各格子点に学習値を対応付けたマップを用いる方法がある。これは、各センサの出力値（以下、状態量パラメータという。）及び各アクチュエータの操作量（以下、制御パラメータという。）を各軸の項目とし、各種パラメータの取得値により算出される学習値によって作成されたマップ（以下、学習マップという。）を用いる方法である。本実施形態ではこの学習制御をエンジン１０における部品の故障検出のために行うこととする。そして、故障検出を行うために、図３に示すようなマップ１とマップ２を作成し、それぞれの学習マップを比較して、位置及び形状の違い、そして交差点等を把握する。これにより、どの部品が故障しているのか特定し、さらに、センサ及びアクチュエータの故障種別を判定する。尚、本明細書中において、「取得」とは、検出、計測、測定、算出、推定等の意味を含むものとする。
【００２４】
図２は、本実施形態における学習マップを示す図である。図２に示すように、Ｘ軸にアクチュエータ１の制御パラメータ、Ｙ軸にアクチュエータ２の制御パラメータ、そしてＺ軸にセンサの状態量パラメータが項目として設定されている。学習マップを作成する際には、まず、複数の制御パラメータに基づいて状態量パラメータが取得され、それぞれのパラメータが関連付けられる。例えば、図２では、まず、Ｘ軸の値とＹ軸の値とが取得され、それぞれの軸の交点（ｘ、ｙ）が特定される。その後、その交点におけるＺ軸の値が取得され、３次元上に各種パラメータが（ｘ、ｙ、ｚ）というように１点の座標におけるデータとして関連付けられている。このように関連付けられたデータが取得値として記憶される。そして、取得値から学習値が算出されることにより、学習マップが作成される。図２における学習マップの各格子点には、学習値がそれぞれ更新可能に記憶されている。学習値が更新されることにより、学習マップの形状が変化する。
【００２５】
（学習マップ１及び２の作成方法）
図３は、学習マップ１及び２を示す図である。本実施形態において、マップ１における学習値とマップ２における学習値とを比べると、マップ２における学習値の方が直近の取得値を強く反映して算出される。これは、マップ１を正常時の基準として長期的な取得値から作成されたものとし、一方、マップ２を直近の取得値が反映された、短期的な取得値から作成されたものとすることで、それぞれのマップの形状等を相違させることを目的とする。
【００２６】
マップ１の学習値及びマップ２の学習値における具体的な算出方法として、各種パラメータを取得する期間に差異を持たせる方法がある。これは、マップ１の方がマップ２より各種パラメータを取得する期間が長い（マップ１＞マップ２）という法則に従う方法である。例えば、学習マップ１の作成には、１ヶ月間分の各種パラメータを用いるとし、一方、学習マップ２の作成には、直近の１週間分の各種パラメータを用いる方法がある。
【００２７】
また、変形例として、取得値の平均値を学習値として記憶する際に、忘却係数（β）を設けることで差異を持たせる方法もある。この忘却係数とは、個々の格子毎に１＞β＞０の範囲で設定される係数である。この忘却係数を用いた学習値の算出例として下記数１がある。数１においてＡ（ｎ）は学習値であり、この学習値は、忘却係数（β）が小さいほど減少する。これは、過去の取得値が忘却された状態を示している。従って、最新の取得値ｘｎは、忘却係数が小さいほど学習値Ａ（ｎ）に反映されやすくなり、一方、忘却係数が大きいほど学習値Ａ（ｎ）に反映され難くなる。忘却係数のこの特性を活かして、マップ１を作成する際には、マップ２よりも大きい忘却係数を用いることにより、長期的な取得値により作成される学習マップを取得することができる。一方、マップ２を作成する際には、マップ１よりも小さい忘却係数を用いることにより、短期的な取得値により作成される学習マップを取得することができる。
【００２８】
【数１】
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【００２９】
尚、重みつき平均値を学習値として記憶する際に忘却係数を設けても良いものとする。重み（ｗ）とは、１≧ｗ≧０を満たすように算出される値であり、学習マップ上における各種パラメータの取得値の位置から格子点までの距離が大きいほど、この格子点の重みを減少させるものである。この重みにより、各種パラメータの取得値の位置に最も近い格子点の学習値のみを更新するのではなく、その他の３点の格子点における学習値も併せて更新することができる。
【００３０】
（学習マップ１及び２の比較による故障部品の特定）
図４は、ある状態において、マップ１及びマップ２を比較した図である。図４は、マップ１に比べマップ２でアクチュエータ２の軸に感度がなくなった状態を示している。このように、各種パラメータを長期的に取得したマップ１を正常時のマップとして、各種パラメータを短期的に取得したマップ２との形状の変化を比べることにより、どの部品に感度が無いのか把握することができる。この結果、故障している部品が特定される。また、全てのアクチュエータの軸に感度が無くなった場合には、センサが故障していることを特定することができる。上記のようにマップ１とマップ２とを比べる故障検出方法は、従来の故障検出方法と違い、複数のアクチュエータがセンサに影響を与えているような状態でも故障部品の特定を行うことができる。また、普通にシステムが動作していればマップは学習されるので、学習条件をわざと作るための制御を行う必要はない。
【００３１】
（学習マップ１及び２の比較による故障種別の判定）
以下、図５乃至図８を用いて、マップ１及び２を比較するために重ね合わせた４つのパターンを詳述する。マップ１とマップ２を重ね合わせることによって、それぞれの部品の故障種別を判定することができる。尚、本明細書中における「故障種別」とは、故障した部品がどのような故障を引き起こしているかという意味である。
【００３２】
図５は、アクチュエータ２が固着故障したときに学習マップ１及び２を重ね合わせた図である。図５は、アクチュエータ２の特定の位置でマップ１及びマップ２が交差した状態を示している。この状態においては、アクチュエータ２が動作しなくなるといった固着故障を引き起こしていると判定される。さらに、交差位置が固着位置であるため、アクチュエータ２がどの位置で固着故障を引き起こしているか判定することができる。
【００３３】
図６は、アクチュエータ１がオフセット故障したときに学習マップ１及び２を重ね合わせた図である。図６は、マップ２がアクチュエータ１の方向にオフセットした状態を示している。この状態においては、アクチュエータ１がオフセット故障、例えば原点の位置がずれる等の故障を引き起こしていると判定される。
【００３４】
図７は、センサがオフセット故障したときに学習マップ１及び２を重ね合わせた図である。図７は、マップ２がセンサの方向にオフセットした状態を示している。この状態においては、センサがオフセット故障、例えば零点がずれる等の故障を引き起こしていると判定される。
【００３５】
図８は、センサが感度故障したときに学習マップ１及び２を重ね合わせた図である。図８は、マップ２がセンサ方向に拡大した状態を示している。この状態においては、センサが感度故障、例えば通常よりも大きい信号を出力する故障等を引き起こしていると判定される。
【００３６】
図９は、機関負荷（ＫＬ）とＶＶＴの実進角量とを用いて作成された学習マップを示す図である。図９に示されるように、機関負荷のような推定物理量を状態量パラメータとして用いることもできる。この場合、この機関負荷について故障が判定されれば、この機関負荷を算出する基礎となった出力値に関するセンサ（クランク角センサ１３、エアフローセンサ２０）が故障していることを把握できる。上記の推定物理量における他の例として、吸気モデルから算出した吸気管圧がある。この吸気管圧を状態量パラメータとして、上記学習マップの比較により吸気管圧について故障が判定されれば、吸気モデルを構成するいずれかのセンサ（スロットル弁開度、エンジン回転数、又は大気圧を検出するセンサ等）に故障が生じていることを把握できる。また、図９は、マップ１に比べマップ２でＩＮ−ＶＶＴ１８の軸に感度がなくなった状態を示している。この状態により、ＩＮ−ＶＶＴ１８又はＯＣＶが故障していることを把握できる。通常、機関負荷（ＫＬ）は、ＥＸ−ＶＶＴ２２等のその他の制御パラメータでも変化する。しかし本願発明によれば、図９に示すように、マップ１及び２を比較するとＩＮ−ＶＶＴ１８の軸にのみ変化が現れるため、ＩＮ−ＶＶＴ１８が故障していることを特定することができる。また、制御パラメータとしてアクチュエータの操作量の代わりに、センサに影響を与えるアクチュエータの操作量から決まる物理量（エンジン回転数等）を用いても良い。この場合、物理量について故障が判定されれば、物理量を検出しているセンサ又は物理量を決める要素であるアクチュエータのどれかが故障していることが把握できる。
【００３７】
また、制御パラメータとして外乱を用いることもできる。この例として、ノックセンサにより検出されるノッキングを用いる方法がある。ノッキングの検出を制御パラメータとした場合、この制御パラメータに故障が判定されれば、ノックセンサが故障していることが判定できる。加えて、ノッキングが他の各種パラメータに影響を及ぼしても、その影響はノッキングによるものであることがわかる。このように、センサに影響を与える外乱を制御パラメータとして切り分けることができるため、故障の誤検出を防ぐことができる。
【００３８】
尚、本実施形態では、図２のような３次元において学習マップが作成されているが、本願発明はこれに限定されるものではない。４次元以上の多次元における学習マップが作成されても良いものとする。
【００３９】
尚、本実施形態では、１つの車両に搭載されたＥＣＵ３０により各種パラメータを取得し、学習値を記憶する場合を例示した。しかし、本発明はこれに限らず、複数車両のＥＣＵ間でデータ通信等により学習値を共有する構成としてもよい。これにより、学習機会が少ない運転状態（冷間時等）の取得データ数を他車との共有により増加させ、学習の効率や精度を向上させることができる。また、自車の学習値を、他車の学習値の平均と比較することにより、誤学習を検出することができる。なお、他車の学習値は、例えば車載のネットワークを利用して取得したり、サービス工場に蓄積した他車の学習値を入庫時に取得すればよい。
【００４０】
尚、前述の学習マップはエンジンのモデルとして用いることができる。エンジンを線形システムで近似するのであれば、システムの入力であるアクチュエータ値とシステムの出力であるセンサ値の過去から現在までの観測値に基づいて、最小二乗法によってモデルのパラメータを推定することができる。最小二乗法によるパラメータの推定は離散時間ステップごとに逐次行うことが好ましい。その際、過去値の二乗誤差に対する重みに前述の忘却係数を掛けることにより、過去値のパラメータへの寄与度を調整することができる。また、モデルの学習に適応アルゴリズムを用いることもできる。適応アルゴリズムでは、システムの入力の観測値とシステムの出力の観測値と推定値との誤差とを用いて、モデルである適応フィルタのフィルタ係数が更新される。この場合、過去から現在までの入力のパワーで更新量を正規化することができるが、そのパワーの計算に前述の忘却係数を導入することにより過去値のフィルタ係数への更新量への寄与度を調整することができる。
【符号の説明】
【００４１】
１０  エンジン
１３  クランク角センサ
１８  ＩＮ−ＶＶＴ
２２  ＥＸ−ＶＶＴ
２８  エアフローセンサ
３０  ＥＣＵ
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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