(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のシリンダを有するエンジンの稼働状態を検出する装置において、
前記エンジンの排気圧力を計測する排気圧センサと、
前記排気圧センサが計測した排気圧力を所定の間隔でサンプリングする排気圧サンプリング手段と、
前記排気圧サンプリング手段がサンプリングした値に基づき各シリンダ毎の排気圧平均値を算出する代表値算出手段と、
前記代表値算出手段が算出した各シリンダの排気圧平均値の標準偏差を算出するばらつき算出手段と、
前記ばらつき算出手段に算出された標準偏差を所定の異常有無判定しきい値と比較し、異常有無判定しきい値より大きいときに前記エンジンに故障があると判定する異常有無判定手段を含む異常判定手段と、
前記異常判定手段が判定した異常を、時系列データとして記憶する異常データ時系列記憶手段と、
前記異常データ時系列記憶手段が記憶する時系列的エンジン異常データから、前記エンジンを故障停止させるしきい値に至るまでのエンジン稼働時間を算出する故障予知手段とを有することを特徴とするエンジンの故障予知診断装置。
【請求項２】
請求項１に記載するものにおいて、
前記異常判定手段が、前記異常有無判定手段により異常があると判定された場合に、前記標準偏差を所定の失火判定しきい値と比較し、失火判定しきい値より大きいときに前記エンジンの異常が失火であると判定する失火判定手段を含むことを特徴とするエンジンの故障予知診断装置。
【請求項３】
請求項２に記載するものにおいて、
前記代表値算出手段が算出した各シリンダの排気圧平均値に基づいて、点火順序が隣接するシリンダ間での平均値の変動を算出する変動算出手段を有し、
前記異常判定手段が、前記失火判定手段によりエンジンの異常が失火であると判定された場合に、前記変動算出手段が算出した変動に基づき、最大の変動を示すシリンダを失火が起こったシリンダであると特定する失火シリンダ特定手段を含むことを特徴とするエンジンの故障予知診断装置。
【請求項４】
請求項２に記載するものにおいて、
前記代表値算出手段が算出した各シリンダの排気圧平均値に基づいて、点火順序が隣接するシリンダ間での平均値の変動を算出する変動算出手段を有し、
前記異常判定手段が、前記失火判定手段によりエンジンの異常が失火でないと判定された場合に、前記変動算出手段が算出した変動の最大値を所定の吸気弁吹き抜け判定しきい値と比較し、吸気弁吹き抜け判定しきい値より小さい場合に前記エンジンの異常が吸気弁吹き抜けであると判定する吸気弁吹き抜け判定手段を含むことを特徴とするエンジンの故障予知診断装置。
【請求項５】
請求項３に記載するものにおいて、
前記異常判定手段が、前記失火判定手段によりエンジンの異常が失火でないと判定された場合に、前記変動算出手段が算出した変動の最大値を所定の吸気弁吹き抜け判定しきい値と比較し、吸気弁吹き抜け判定しきい値より小さい場合に前記エンジンの異常が吸気弁吹き抜けであると判定する吸気弁吹き抜け判定手段を含むことを特徴とするエンジンの故障予知診断装置。
【請求項６】
請求項４または請求項５に記載するものにおいて、
前記異常判定手段が、前記吸気弁吹き抜け判定手段によりエンジンの故障が吸気弁吹き抜けであると判定された場合に、前記代表値算出手段が算出した平均値に基づき、最大の平均値を示すシリンダの直後のシリンダを吸気弁吹き抜けが起こったシリンダであると特定する吸気弁吹き抜けシリンダ特定手段を含むことを特徴とするエンジンの故障予知診断装置。
【請求項７】
請求項４ないし請求項６に記載するものにおいて、
前記異常判定手段が、前記吸気弁吹き抜け判定手段によりエンジンの異常が吸気弁吹き抜けでないと判定された場合に、前記変動算出手段が算出した変動に基づき、点火順序が隣接するシリンダ間で変動の最大値と最小値とが示されている場合に前記エンジンの維持が排気弁吹き抜けであると判定する排気弁吹き抜け判定手段を含むことを特徴とするエンジンの故障予知診断装置。
【請求項８】
請求項７に記載するものにおいて、
前記異常判定手段が、前記排気弁吹き抜け判定手段によりエンジンの異常が排気弁吹き抜けであると判定された場合に、前記変動算出手段が算出した変動に基づき、変動の最大値を示すシリンダを排気弁吹き抜けが起こったシリンダであると特定する排気弁吹き抜けシリンダ特定手段を含むことを特徴とするエンジンの故障予知診断装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、天然ガス等のガス燃料を利用して発電及び給熱を行うガス・コージェネレーションに使用されるエンジンの故障予知診断装置に関し、さらに詳細には、エンジンの排気圧力を時系列的に計測し、経時変化を認識することにより、故障が発生するまでの時間を予知することの可能なエンジンの故障予知診断装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、省エネルギーを目的として、都市ガス等のガス燃料を利用するガス・コージェネレーションシステムが、工場、デパート、ホテル、病院等の自家発電設備として広く使用されている。発電機を駆動する目的でガスエンジンを運転する際に発生する熱エネルギーを回収して利用することによりエネルギーの利用効率を向上できるからである。
【０００３】
ガス・コージェネレーションシステムで使用されるガスエンジンは、自動車等のガソリンエンジンと同様の点火プラグによる火花点火式の４サイクルエンジンである。従って、運転状況によっては点火プラグが劣化して十分なスパークを発生できなくなり、供給された燃料ガスに着火できないという失火トラブルが発生する場合がある。かかる点火プラグの劣化は、長時間の使用による電極の摩耗あるいは燃料ガスの不完全燃焼により発生するカーボンの堆積等が原因である。
また、４サイクルエンジンの場合、燃焼室に吸気弁と排気弁とが設けられるので、これら吸排気弁の異常に基づくトラブルも発生しうる。即ちこれらの弁の密閉性が低下すると、燃焼室の燃焼ガスが吸気管又は排気管に漏れ出すこととなる。かかる弁の密閉性低下は、弁の材質又は製作の不良による異常摩耗や潤滑油の燃えかす（アッシュ）が弁の当接箇所に挟み込まれること等により発生する。
【０００４】
これらのトラブルが発生すると、燃焼により発生した熱エネルギーから機械エネルギーへの変換が十分なされないことや、排気排圧の異常による他気筒への影響によりエネルギー利用効率が低下する。そしてそれのみならず、吸気系への高温高圧ガスの侵入あるいは排気系への未燃焼ガスの漏出により、いわゆるアフターファイア、バックファイアの発生や排ガス浄化触媒の劣化加速等種々の不具合が生じて、エンジン各部の機械的損傷や大気汚染につながる窒素酸化物の排出等を招く。
特に、ガス・コージェネレーションシステムで使用されるガスエンジンの場合、通常無人で２４時間フル稼働されるので、点火プラグの電極消耗や弁部材の摩耗、アッシュの挟み込みによるトラブルの発生が大きな事故につながることもある。なお、ディーゼルエンジンや２サイクルエンジン等であっても、上記各種トラブルのいくつかは発生しうる。
【０００５】
上記問題を解決する手段として、余裕をもって定期的に点火プラグの交換や弁部材の清掃をすることが考えられる。
しかし、定期的な点火プラグの交換は、消耗していない点火プラグも捨てるという無駄を伴い、また必要とされる交換頻度が高く煩雑であった。また、点火プラグの消耗以外に、燃料系統の不具合が原因で失火が発生する場合もあり、この場合は点火プラグの交換をしても失火を排除できない。
また、給排気弁の脱着は、シリンダーヘッドの取り外しが必要なため点火プラグ交換よりも更にその作業は煩雑である。
【０００６】
そのため、ガスエンジンの失火等のトラブルを初期の段階で検出し、不具合な状態での運転をできるだけ減少させる目的で、以下に示すような方法により、トラブルを検出することが試みられていた。
（１）エンジン回転数の変動により、トラブルを検出する方法。
（２）シリンダ毎の排ガス温度の変化を検出することにより、トラブルを検出する方法。
（３）点火プラグに流れる電流値の変化、または点火プラグにかかる電圧の変化により、失火を検出する方法。
（４）シリンダ内の燃焼圧力を検出する方法。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前記従来のトラブル検出方法には、次に示す問題があった。
（１）第一の方法では、例えば失火の場合、発生間隔の長い散発的な失火では回転数の変動がわずかなため失火を確実に検出することができない。一方、実機では、点火プラグが消耗してきた場合、始めに散発的に失火が発生し、しだいに発生間隔が短くなって連続的な失火が発生するパターンとなる。従って、点火プラグの初期摩耗を検出することはほとんど不可能である。
また、失火以外の給排気弁吹き抜けトラブルの場合でも、シリンダ毎のばらつきにも左右されるため、症状が相当進行しないと検出できる回転数変動には至らない。
更に、ガス・コージェネレーションシステムでは慣性モーメントの大きい発電機と連携して運転するので、ほとんど回転数変動を検出できなかった。
【０００８】
（２）第二の方法では、給排気弁の吹き抜けの場合はシリンダごとのばらつきにも左右されるため、症状が進行しないと検出できない。更に、トラブルを生じているシリンダを特定することが可能である利点があるが、排ガス温度は応答性が悪いため、失火の場合かなり頻繁に発生しないと検出できない問題があった。また、各シリンダ毎に温度センサを取り付けなければならず、煩雑であった。
（３）第三の方法では、放電の有無の確認ができるだけで、現実に着火したか否かが不明のため、着火ミス等による失火を検出することができない問題があった。また、失火以外の給排気弁吹き抜けトラブルに対しては、当然ながら無力であった。
（４）第四の方法では、シリンダ毎に圧力センサが必要となり、また、エンジンブロックへのセンサ取付孔の加工等コストアップを招き、実用的でなかった。
また、以上の実用的な方法ではいずれの場合も、トラブルの種類を明確に判別できず、検出結果から適切な補修作業の内容を決定することができなかった。
【０００９】
本発明は、上述した問題点を解決するためになされたものであり、ガス・コージェネレーションシステムで使用されるガスエンジンの燃焼系のトラブルを初期の段階で確実に検出することにより、故障が発生するまでの時間を予知すると共に、トラブルの種類及びそのトラブルが発生しているシリンダを特定することにより、適切な補修作業の時期及び内容を決定でき点火プラグ等の個別の部品の交換又は清掃時期を決定することの可能なエンジンの故障予知診断装置を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
（１）上記目的を達成するために本発明のエンジンの故障予知診断装置は、複数のシリンダを有するエンジンの稼働状態を検出する装置であって、エンジンの排気圧力を計測する排気圧センサと、排気圧センサが計測した排気圧力を所定の間隔でサンプリングする排気圧サンプリング手段と、排気圧サンプリング手段がサンプリングした値に基づき各シリンダ毎の排気圧平均値を算出する代表値算出手段と、代表値算出手段が算出した各シリンダの排気圧平均値の標準偏差を算出するばらつき算出手段と、ばらつき算出手段に算出された標準偏差を所定の異常有無判定しきい値と比較し、異常有無判定しきい値より大きいときにエンジンに故障があると判定する異常有無判定手段を含む異常判定手段と、異常判定手段が判定した異常を時系列データとして記憶する異常データ時系列記憶手段と、異常データ時系列記憶手段が記憶する時系列的エンジン異常データからエンジンを故障停止させるしきい値に至るまでのエンジン稼働時間を算出する故障予知手段とを有している。
【００１１】
（２）また、本発明のエンジンの故障予知診断装置は、（１）に記載するものであって、前記異常判定手段が、前記異常有無判定手段により異常があると判定された場合に、前記標準偏差を所定の失火判定しきい値と比較し、失火判定しきい値より大きいときに前記エンジンの異常が失火であると判定する失火判定手段を含んでいる。
（３）また、本発明のエンジンの故障予知診断装置は、（２）に記載するものであって、前記代表値算出手段が算出した各シリンダの排気圧平均値に基づいて、点火順序が隣接するシリンダ間での平均値の変動を算出する変動算出手段を有し、前記異常判定手段が、前記失火判定手段によりエンジンの異常が失火であると判定された場合に、前記変動算出手段が算出した変動に基づき、最大の変動を示すシリンダを失火が起こったシリンダであると特定する失火シリンダ特定手段を含んでいる。
【００１２】
（４）また、本発明のエンジンの故障予知診断装置は、（２）に記載するものであって、前記代表値算出手段が算出した各シリンダの排気圧平均値に基づいて、点火順序が隣接するシリンダ間での平均値の変動を算出する変動算出手段を有し、前記異常判定手段が、前記失火判定手段によりエンジンの異常が失火でないと判定された場合に、前記変動算出手段が算出した変動の最大値を所定の吸気弁吹き抜け判定しきい値と比較し、吸気弁吹き抜け判定しきい値より小さい場合に前記エンジンの異常が吸気弁吹き抜けであると判定する吸気弁吹き抜け判定手段を含んでいる。
【００１３】
（５）また、本発明のエンジンの故障予知診断装置は、（３）に記載するものであって、前記異常判定手段が、前記失火判定手段によりエンジンの異常が失火でないと判定された場合に、前記変動算出手段が算出した変動の最大値を所定の吸気弁吹き抜け判定しきい値と比較し、吸気弁吹き抜け判定しきい値より小さい場合に前記エンジンの異常が吸気弁吹き抜けであると判定する吸気弁吹き抜け判定手段を含んでいる。
（６）また、本発明のエンジンの故障予知診断装置は、（４）または（５）に記載するものであって、前記異常判定手段が、前記吸気弁吹き抜け判定手段によりエンジンの異常が吸気弁吹き抜けであると判定された場合に、前記代表値算出手段が算出した平均値に基づき、最大の平均値を示すシリンダの直後のシリンダを吸気弁吹き抜けが起こったシリンダであると特定する吸気弁吹き抜けシリンダ特定手段を含んでいる。
【００１４】
（７）また、本発明のエンジンの故障予知診断装置は、（４）ないし（６）に記載するものであって、前記異常判定手段が、前記吸気弁吹き抜け判定手段によりエンジンの異常が吸気弁吹き抜けでないと判定された場合に、前記変動算出手段が算出した変動に基づき、点火順序が隣接するシリンダ間で変動の最大値と最小値とが示されている場合に前記エンジンの異常が排気弁吹き抜けであると判定する排気弁吹き抜け判定手段を含んでいる。
（８）また、本発明のエンジンの故障予知診断装置は、（７）に記載するものであって、前記異常判定手段が、前記排気弁吹き抜け判定手段によりエンジンの異常が排気弁吹き抜けであると判定された場合に、前記変動算出手段が算出した変動に基づき、変動の最大値を示すシリンダを排気弁吹き抜けが起こったシリンダであると特定する排気弁吹き抜けシリンダ特定手段を含んでいる。
【００１５】
【作用】
上記構成を有する課題を解決する手段（１）のエンジンの故障予知診断装置は、複数のシリンダを有するエンジンの稼働状態、特に失火、吸気弁吹き抜け、排気弁吹き抜けを検出してエンジンの異常を診断するものである。
かかるエンジンの故障予知診断装置では、排気圧センサがエンジンの複数のシリンダからの排気圧力を計測し、その計測値を排気圧サンプリング手段が所定の間隔でサンプリングする。また、サンプリングされた値に基づいて代表値算出手段が各シリンダ毎の排気圧代表値を算出し、それに基づいてばらつき算出手段が各シリンダの排気圧代表値のばらつきを算出する。そして、異常判定手段が、ばらつき算出手段が算出したばらつきに基づきエンジンの異常の有無及びその種類を判定する。
そして、異常データ時系列記憶手段は、異常判定手段が判定した異常を時系列データとして記憶する。また、故障予知手段異常データ時系列記憶手段が記憶する時系列エンジン異常データからエンジンを故障停止させるしきい値に至るまでのエンジン稼働時間を算出する。
【００１６】
ここで、課題を解決する手段（１）のエンジンの故障予知診断装置では、代表値算出手段は各シリンダ毎の排気圧代表値として平均値を算出し、ばらつき算出手段は各シリンダの排気圧代表値のばらつきとして標準偏差を算出する。
課題を解決する手段（１）のエンジンの故障予知診断装置では、異常判定手段に含まれる異常有無判定手段が、ばらつき算出手段に算出されたばらつきを所定の異常有無判定しきい値と比較し、異常有無判定しきい値より大きいときにエンジンに異常があると判定する。
【００１７】
課題を解決する手段（２）のエンジンの故障予知診断装置では、異常有無判定手段により異常があると判定された場合に、異常判定手段に含まれる失火判定手段が、ばらつきを所定の失火判定しきい値と比較し、失火判定しきい値より大きいときにエンジンの異常が失火であると判定する。
課題を解決する手段（３）のエンジンの故障予知診断装置では、失火判定手段によりエンジンの異常が失火であると判定された場合に、変動算出手段が、代表値算出手段が算出した各シリンダの排気圧代表値に基づいて点火順序が隣接するシリンダ間での代表値の変動を算出し、異常判定手段に含まれる失火シリンダ特定手段が、最大の変動を示すシリンダを失火が起こったシリンダであると特定する。
【００１８】
課題を解決する手段（４）または（５）のエンジンの故障予知診断装置では、失火判定手段によりエンジンの異常が失火でないと判定された場合に、異常判定手段に含まれる吸気弁吹き抜け判定手段が、変動算出手段が算出した変動の最大値を所定の吸気弁吹き抜け判定しきい値と比較し、吸気弁吹き抜け判定しきい値より小さい場合にエンジンの異常が吸気弁吹き抜けであると判定する。
課題を解決する手段（６）のエンジンの故障予知診断装置では、吸気弁吹き抜け判定手段によりエンジンの異常が吸気弁吹き抜けであると判定された場合に、異常判定手段に含まれる吸気弁吹き抜けシリンダ特定手段が、代表値算出手段が算出した代表値に基づき、最大の代表値を示すシリンダの直後のシリンダを吸気弁吹き抜けが起こったシリンダであると特定する。
【００１９】
課題を解決する手段（７）のエンジンの故障予知診断装置では、吸気弁吹き抜け判定手段によりエンジンの異常が吸気弁吹き抜けでないと判定された場合に、異常判定手段に含まれる排気弁吹き抜け判定手段が、変動算出手段が算出した変動に基づき、点火順序が隣接するシリンダ間で変動の最大値と最小値とが示されている場合に前記エンジンの異常が排気弁吹き抜けであると判定する。
課題を解決する手段（８）のエンジンの故障予知診断装置では、排気弁吹き抜け判定手段によりエンジンの異常が排気弁吹き抜けであると判定された場合に、異常判定手段に含まれる排気弁吹き抜けシリンダ特定手段が、変動算出手段が算出した変動に基づき、変動の最大値を示すシリンダを排気弁吹き抜けが起こったシリンダであると特定する。
【００２０】
【実施例】
以下、本発明のエンジンの故障予知診断装置をガス・コージェネレーションシステムのガスエンジンに使用した実施例を図面を参照して詳細に説明する。
始めにガス・コージェネレーションシステムの概要を図５を用いて説明する。ガス・コージェネレーションシステムは、動力源であるガスエンジン２８と、ガスエンジン２８が発生する機械エネルギーを電気エネルギーに変換する発電機２９と、ガスエンジン２８が放出する熱を利用可能な熱エネルギーとして回収する排ガス熱交換器３１及びジャケット熱交換器３２とにより構成される。
ガスエンジン２８は、ガス燃料を使用する４サイクル６シリンダの火花点火式内燃機関であり、燃料として天然ガスを主成分とする都市ガスＧが供給される。発電機２９は、ガスエンジン２８の出力回転軸３５に接続され、商用周波数（ここでは６０Ｈｚ）の交流電力Ｅを発生させるものである。
【００２１】
排ガス熱交換器３１は、ガスエンジン２８で燃焼され発生した高温の排気ガスＪを外部へ導出する集合排気管３６に導水管３３を接触させ、熱エネルギーを水Ｗにより回収するものである。ジャケット熱交換器３２は、冷却水管３７を通じてガスエンジン２８に冷却水Ｃを循環させ、ガスエンジン２８の排熱を導水管３３の水Ｗにより回収するものである。すなわち水Ｗは、ジャケット熱交換器３２にて冷却水Ｃを介して、また、排ガス熱交換器３１にて排気ガスＪより、ガスエンジン２８の熱エネルギーを吸収する。
尚、ガスエンジン２８と排ガス熱交換器３１との間には、排気コンバータ３０が設けられている。排気ガスＪに含まれている有害な窒素酸化物および一酸化炭素等を、排気コンバータ３０内のセラミック等に担持された白金触媒上で酸化還元反応させ窒素および二酸化炭素としてから、大気に放出するためである。
【００２２】
次に、ガスエンジン２８の主要部を図４により説明する。本実施例のガスエンジン２８は、６つのシリンダを有する４サイクルガスエンジンであり、各シリンダはクランク軸２回転毎に１回ずつ燃焼により発生した排気ガスＪを排出し、ガスエンジン２８全体ではクランク軸１回転当り３回の排気ガスＪの排出がなされる。ガスエンジン２８において、各シリンダの点火順序は、６−２−４−１−５−３とされる。
各シリンダの燃焼室３４には、空気と都市ガスＧとの混合気を供給するための混合ガスパイプ２７が連通している。混合ガスパイプ２７が燃焼室３４に連通する部分に弁座が形成され、弁座と当接して混合ガスを遮断するための吸気バルブ２５が、弁座と当接および離間可能に付設されている。
【００２３】
また、燃焼室３４には、燃焼された排気ガスＪを排出するための排気パイプ２３が連通している。排気パイプ２３が燃焼室３４に連通する部分に弁座が形成され、弁座と当接して排気ガスＪを遮断するための排気バルブ２４が、弁座と当接および離間可能に付設されている。
６つのシリンダの排気パイプ２３は、集合排気管３６により１つにまとめられて、窒素酸化物コンバータ３０へ送られる。６本の排気パイプ２３が１本の集合排気管３６にまとめられた位置に、排気ガスＪの圧力を計測するための排気圧センサ１４が固設されている。
【００２４】
次に、ガスエンジン２８の故障予知診断装置の構成を図１にブロック図で示す。演算処理装置であるＣＰＵ１１には、制御プログラム等を格納するＲＯＭ１２、一時的にデータ等を記憶するＲＡＭ１３が接続している。ＲＯＭ１２には、排気圧サンプリングプログラム１６、異常判定プログラム１７、故障予知プログラム４２、及びその他制御上必要な種々の制御プログラム、更に、異常判定プログラム１７及び故障予知プログラム４２で使用される種々の数値が格納されている。異常判定プログラム１７は、故障の種類及び故障の起こったシリンダを判定する失火判定ルーチン１８、吸気弁吹き抜け判定ルーチン１９、及び排気弁吹き抜け判定ルーチン２０を含んでいる。
また、ＲＡＭ１３には、データバッファ２１、異常データ時系列記憶手段４１が設けられている。
また、ＣＰＵ１１には、排気圧を計測するための排気圧センサ１４、サンプリングのための基準信号発生手段１５が接続している。
【００２５】
次に、上記構成を有するエンジンの故障予知診断装置の作用について説明する。
４サイクルエンジンでは、クランク軸が２回転する毎に各シリンダから１回ずつ燃焼により生成した排気ガスＪが、集合排気管に排出される。
集合排気管に付設された排気圧センサにより排気圧力を計測すると、シリンダ数Ｎ個のエンジンの場合、２回転でＮ個のピークを示す。そして、エンジン回転数Ｒ（ｒｐｍ）で運転すれば、次に示す式で表される時間間隔毎にこのピークが発生する。
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【００２６】
本実施例のガス・コージェネレーションシステムでは４極の発電機２９で周波数６０Ｈｚの交流電力を発生するので、発電機２９及びガスエンジン２８は回転数Ｒ＝１８００ｒｐｍで運転され、またガスエンジン２８はシリンダ数Ｎ＝６であるから、
Ｔ（ｍｓ）＝１２００００／（６×１８００）＝１１．１（ｍｓ）
となり、図６に示すように約１１ｍｓの間隔でピークが発生する。図６は、縦軸にガスエンジン２８の集合排気管３６に付設された排気圧センサ１４により測定された排気圧力（ｍｍＡｑ）を、横軸に時間（ｍｓ）を示したグラフであり、トラブルが発生していない正常時の排気圧波形を示している。
【００２７】
ＣＰＵ１１は、基準信号発生手段１５により、ひとつのシリンダ（本実施例では第４シリンダ）の点火プラグに電圧がかかるタイミングを基準とし、図６に示すように基準信号Ｋを出す。基準信号Ｋが出るとき、第６シリンダの燃焼ガスの排出による排気圧力のピークが出ており、順次点火順序に従い第２、第４、第１、第５、第３シリンダの燃焼ガス排出による排気圧のピークがでていることがわかる。そして、ふたたび基準パルスＫのタイミングで、第６シリンダの燃焼ガス排出による排気圧力のピークが出ている。
【００２８】
次に、本発明の作用を図２及び図３のフローチャートを用いて説明する。
ガス・コージェネレーションシステムでは、運転中常時、ガスエンジン２８の運転状況を故障予知診断装置により監視している。すなわち、常時排気圧センサ１４の出力値をサンプリングし、基準信号発生手段１５の基準信号Ｋに基づいて所定の演算を行い、その結果によりガスエンジン２８の異常の発生の有無とその種類等を判定している。
【００２９】
ＣＰＵ１１は、排気サンプリングプログラム１６により、排気圧センサ１４の出力について、基準信号Ｋから一定時間Ｔ＝０．５（ｍｓ）ずつデータをサンプリングする（Ｓ１）。サンプリングした値はＲＡＭ１３のデータバッファ２１に記憶される。そしてＣＰＵ１１は、サンプリングした値に基づきシリンダごとの排気圧平均値ＰAV(ｉ)（ｉ＝１〜６、点火順序による、従って第１シリンダがｉ＝４、第２シリンダがｉ＝２、第３シリンダがｉ＝６、第４シリンダがｉ＝３、第５シリンダがｉ＝５、第６シリンダがｉ＝１）を演算する（Ｓ２）。演算された排気圧平均値ＰAV(ｉ)はＲＡＭ１３のデータバッファ２１に記憶される。
【００３０】
次にＣＰＵ１１は、Ｓ２で算出したシリンダごとの排気圧平均値ＰAV(ｉ)（ｉ＝１〜６）の標準偏差Ｄを演算する（Ｓ３）。演算された標準偏差ＤはＲＡＭ１３のデータバッファ２１に記憶される。
Ｓ１からＳ３までで必要なデータが揃うと、異常判定プログラム１７により故障の有無、種類等が判定される。
【００３１】
異常判定プログラム１７では最初に、ガスエンジン２８の故障の有無を判断する。このため、Ｓ３で演算した標準偏差Ｄを、ガスエンジン２８が理想的に正常である場合の標準偏差Ｄｓと比較する（Ｓ４）。標準偏差Ｄｓは、ガスエンジン２８の機差にもよるが２．６ｍｍＡｑ程度であり、ガス・コージェネレーションシステムごとにＲＡＭ１３にあらかじめ記憶されている。Ｓ４では具体的には、Ｓ３で演算した標準偏差Ｄが標準偏差Ｄｓに所定の異常判定しきい値Ｎ１を掛けた値より大きいか否かを判断する。異常判定しきい値Ｎ１も、標準偏差Ｄｓと同様ガスエンジン２８の機差により異なり、通常２〜３程度の値であってガス・コージェネレーションシステムごとにＲＡＭ１３にあらかじめ記憶されている。
Ｄ≦Ｄｓ×Ｎ１であった場合には（Ｓ４：Ｎｏ）、ガスエンジン２８に故障はないと判定し（Ｓ５）、故障予知プログラム４２へ進む（Ｓ２２）。故障予知プログラム４２については、後で詳細に説明する。
【００３２】
Ｓ４でＤ＞Ｄｓ×Ｎ１であった場合には（Ｓ４：Ｙｅｓ）、ガスエンジン２８に何らかの故障があるものと判定し（Ｓ６）、故障の種類の判別へ進む。
ＣＰＵ１１は、Ｓ２で算出したシリンダごとの排気圧平均値ＰAV(ｉ)（ｉ＝１〜６）に基づき隣接するシリンダ間での排気圧平均値の変動Ｓ(ｉ)（ｉ＝１〜６）を演算する（Ｓ７）。Ｓ(ｉ)の計算式は、Ｓ(ｉ)＝ＰAV(ｉ−１)−ＰAV(ｉ)である（ｉ＝１のときのｉ−１は前サイクルの６とする）。演算された変動Ｓ(ｉ)はＲＡＭ１３のデータバッファ２１に記憶される。
まずＳ８において失火判定ルーチン１８により、失火であるか否かを判断するため、標準偏差Ｄを標準偏差Ｄｓと再度比較する。ただしここでは、標準偏差Ｄを標準偏差Ｄｓに所定の失火判定しきい値Ｎ２を掛けた値と比較してそれより大きいか否かを判断する。ガスエンジン２８の故障のうちでも特に失火の場合に、標準偏差Ｄが大きくなるからである。ここで失火判定しきい値Ｎ２は、ガスエンジン２８の機差により異なるが、通常２０前後の値であってガス・コージェネレーションシステムごとにＲＡＭ１３にあらかじめ記憶されている。
【００３３】
Ｄ＞Ｄｓ×Ｎ２であった場合には（Ｓ８：Ｙｅｓ）、ガスエンジン２８に失火が起こったものと判定する（Ｓ９）。失火が起こった状態での排気圧波形を図７に示す。失火により、排気圧波形が乱れていることが示されている。この状態での前記Ｓ２で算出されたシリンダごとの排気圧平均値ＰAV(ｉ)を、正常状態と比較しつつ図１０のグラフに示す。正常状態と異なり、排気圧平均値ＰAV(ｉ)が大きく変化している。この状態で標準偏差Ｄを算出すると約５１．１となり、Ｓ８でＹｅｓと判定されるわけである。
【００３４】
次に失火を起こしたシリンダの特定を行う。このため、Ｓ７で算出した隣接するシリンダ間での排気圧平均値の変動Ｓ(ｉ)を各シリンダについて比較する。失火が起こった状態での変動Ｓ(ｉ)を、正常状態と比較しつつ図１１のグラフに示す。正常状態と異なり大きく変化している。そして、最大の変動Ｓ(ｉ)を示しているシリンダ（図１１では第１シリンダ）を、失火が起こったシリンダであると特定する（Ｓ１０）。失火が起こると、そのシリンダから排出される未燃焼ガスは、圧力が低いので本来発生するべき圧力のピークが発生しないために大きな変動Ｓ(ｉ)を示すからである。図７のグラフでは、矢印で示す第１シリンダで、失火が起こったためにピークが発生せず大きな低下Ｓが起こっていることが示されている。
尚、図７及び図１０のグラフで、失火が起こった後しばらくして排気圧力が全体に上昇しているのは、失火によりエンジン出力が低下し、これを補うために他のシリンダの出力を増やすように燃料供給量を増加させる制御が働くからである。
失火シリンダの特定がなされると、シリンダごとに所定サイクル数Ａの間に発生した失火の発生回数Ｍｍｉ（ｉ）を積算し、異常データ時系列記憶手段４１に記憶した後（Ｓ１８）、故障予知プログラム４２へ進む（Ｓ２２）。
【００３５】
Ｓ８でＤ≦Ｄｓ×Ｎ２であった場合には（Ｓ８：Ｎｏ）、ガスエンジン２８のトラブルは失火ではないと判断されるので、他の種類の故障についての判断を行う。まず吸気弁吹き抜け判定ルーチン１９により吸気弁吹き抜けであるか否かを判断するため、前記Ｓ７で算出した隣接するシリンダ間での排気圧平均値の変動Ｓ(ｉ)を、正常状態での標準偏差Ｄｓと比較する（Ｓ１１）。Ｓ１１では具体的には、Ｓ(ｉ)の最大値を標準偏差Ｄｓに所定の吸気弁吹き抜け判定しきい値Ｎ３を掛けた値と比較してそれより小さいか否かを判断する。ガスエンジン２８の失火以外の故障のうちでも特に吸気弁吹き抜けの場合には、後述する排気弁吹き抜け等の場合と比較してＳ(ｉ)の最大値がそれほど大きくならないからである。ここで吸気弁吹き抜け判定しきい値Ｎ３は、ガスエンジン２８の機差により異なるが、通常１０〜２０程度の値であってガス・コージェネレーションシステムごとにＲＡＭ１３にあらかじめ記憶されている。
【００３６】
Ｓ(ｉ)の最大値＜Ｄｓ×Ｎ３であった場合には（Ｓ１１：Ｙｅｓ）、ガスエンジン２８に吸気弁吹き抜けが起こったものと判定する（Ｓ１２）。吸気弁吹き抜けが起こった状態での排気圧波形を図８に示す。吸気弁吹き抜けにより、排気圧波形が乱れていることが示されている。この状態での、Ｓ２で算出されたシリンダごとの排気圧平均値ＰAV(ｉ)とＳ７で算出した隣接するシリンダ間での排気圧平均値の変動Ｓ(ｉ)とを、正常状態と比較しつつ図１２、図１３のグラフに示す。正常状態と異なり、排気圧平均値ＰAV(ｉ)と変動Ｓ(ｉ)とが変化している。この状態で、標準偏差Ｄを算出すると約１５．６となりＳ８ではＮｏと判定され、変動Ｓ(ｉ)の最大値は図１３から約２３〜３０程度と読みとられＳ１１でＹｅｓと判定されるわけである。
【００３７】
次に吸気弁吹き抜けを起こしたシリンダの特定を行う。具体的には、シリンダごとの排気圧平均値ＰAV(ｉ)を比較し、最大のＰAV(ｉ)を示すシリンダの次に点火されるシリンダ（図１２では第１シリンダ）を、吸気弁吹き抜けが起こったシリンダであると特定する（Ｓ１３）。吸気弁吹き抜けが起こると、そのシリンダの燃焼行程において燃焼ガスが吸気管に漏れ出し、そのときに吸入行程にあるシリンダに吸入されるためそのシリンダの排気圧力が低くなる。そして、この影響を全く受けないトラブルシリンダ直前のシリンダの排気圧力が高くなるからである。図８のグラフでは、第３シリンダの排気圧力が低くなっていることから、第３シリンダが吸入行程にあるときに燃焼行程にあるシリンダ、即ち、第１シリンダで吸気弁吹き抜けが起こっていると判定される。
【００３８】
尚、吸気弁吹き抜けは、その性質上同一のシリンダで毎サイクル起こる場合がほとんどである。図８、図１２でも、第１シリンダは毎サイクル吸気弁吹き抜けを起こしている。
吸気弁吹き抜けの特定がなされると、シリンダごとに所定のサイクル数Ａの間に発生した吸気弁吹き抜けの発生回数Ｍｉｎ（ｉ）を積算し、異常データ時系列記憶手段４１に記憶した後（Ｓ１９）、故障予知プログラム４２へ進む（Ｓ２２）。
【００３９】
Ｓ１１でＳ(ｉ)の最大値≧Ｄｓ×Ｎ３であった場合には（Ｓ１１：Ｎｏ）、ガスエンジン２８のトラブルは失火でも吸気弁吹き抜けでもないと判断されるので排気弁吹き抜け判定ルーチン２０により、故障が排気弁吹き抜けであるか否かの判断を行う。このため、Ｓ７で算出した隣接するシリンダ間での排気圧平均値の変動Ｓ(ｉ)を比較し、変動Ｓ(ｉ)の最大値と最小値（負の最大値）とが隣接しているか否かを判断する（Ｓ１４）。ガスエンジン２８の故障のうちでも特に排気弁吹き抜けの場合には、変動Ｓ(ｉ)の最大値と最小値とが、後述する理由により点火順序の隣接するシリンダ間で発生するからである。
【００４０】
従って、変動Ｓ(ｉ)の最大値と最小値とが隣接している場合には（Ｓ１４：Ｙｅｓ）、ガスエンジン２８に排気弁吹き抜けが起こったものと判定する（Ｓ１５）。排気弁吹き抜けが起こった状態での排気圧波形を図９に示す。排気弁吹き抜けにより、排気圧波形が乱れていることが示されている。この状態での、Ｓ２で算出されたシリンダごとの排気圧平均値ＰAV(ｉ)とＳ７で算出した隣接するシリンダ間での排気圧平均値の変動Ｓ(ｉ)とを、正常状態と比較しつつ図１４、図１５のグラフに示す。正常状態と異なり、排気圧平均値ＰAV(ｉ)と変動Ｓ(ｉ)とが変化している。この状態で、標準偏差Ｄを算出すると約３５．７となりＳ８ではＮｏと判定され、また変動Ｓ(ｉ)の最大値は図１５から約５０〜７０程度と読みとられＳ１１でもＮｏと判定される。そして、図１５から、変動Ｓ(ｉ)の最大値と最小値とが隣接していると判断され、Ｓ１４でＹｅｓと判定されるわけである。
【００４１】
次に排気弁吹き抜けを起こしたシリンダの特定を行う。具体的には、最大の変動Ｓ(ｉ)を示したシリンダを（図１５では第１シリンダ）を、排気弁吹き抜けが起こったシリンダであると特定する（Ｓ１６）。排気弁吹き抜けが起こると、そのシリンダの燃焼行程において燃焼ガスが排気管に漏れ出し、そのときに排気行程にあるシリンダの排気圧力が高くなる一方、排気弁吹き抜けが起こったシリンダの排気行程における排気圧力上昇が小さいからである。図１５のグラフでは、第４シリンダにおいて変動Ｓ(ｉ)の最小値が示され、続く第１シリンダにおいて変動Ｓ(ｉ)の最大値が示されていることから、第１シリンダで排気弁吹き抜けが起こっていると判定される。図９のグラフを見ると、第１シリンダが燃焼行程にあるときに排気行程にあるシリンダ、即ち第４シリンダの排気圧力が特に上昇している一方、排気弁吹き抜けが起こっている第１シリンダの排気圧力ピークは小さくなっている。
【００４２】
なお、排気弁吹き抜けは、その性質上同一のシリンダで毎サイクル起こる場合がほとんどである。図９、図１４でも、第１シリンダは毎サイクル排気弁吹き抜けを起こしている。
排気弁吹き抜けシリンダの特定がなされると、シリンダごとに所定のサイクル数Ａの間に発生した排気弁吹き抜けの発生回数Ｍｅｘ（ｉ）を積算し、異常データ時系列記憶手段４１に記憶した後（Ｓ２０）、故障予知プログラム４２へ進む（Ｓ２２）。
なお、Ｓ１４で、変動Ｓ(ｉ)の最大値と最小値とが隣接していない場合には（Ｓ１４：Ｎｏ）、ガスエンジン２８に起こっている故障は失火、吸気弁吹き抜け、排気弁吹き抜けのいずれでもないと判定され（Ｓ１７）、シリンダごとに所定のサイクル数Ａの間に発生したその他の異常発生回数Ｍｓｏを積算し、記憶し（Ｓ２１）、故障予知プログラム４２へ進む（Ｓ２２）。
かくして、ガスエンジン２８に異常が起こった場合、所定時間Ｔｃごとに発生した異常の種類及び回数が、各シリンダごとに異常データ時系列記憶手段４１に順次記憶される。
【００４３】
次に、故障予知プログラム４２について図３のフローチャートに基づいて詳細に説明する。
始めに、時間Ｔが所定の時間Ｔｃを越えているか否か判断する（Ｓ３１）。越えていない場合は（Ｓ３１，ＮＯ）、図２のＳ１へ戻る（Ｓ５０）。
越えている場合（Ｓ３１，ＹＥＳ）、サイクル数Ａの間の標準偏差Ｄｓの平均値ＤＡ、最大値Ｄｍａｘを算出する（Ｓ３２）。所定時間Ｔｃは、サイクル数Ａを十分含むだけ長く設定されている。本実施例では、Ｔｃ＝２０分としている。平均値ＤＡを算出しているのは、標準偏差Ｄｓのばらつきを補正するためである。
【００４４】
次に、異常データ時系列記憶手段４１に記憶されている失火の発生回数Ｍｍｉ（ｉ）、給気弁吹き抜けの発生回数Ｍｉｎ（ｉ）、排気弁吹き抜けの発生回数Ｍｅｘ（ｉ）、及びその他の異常の発生回数Ｍｓｏをサイクル数Ａで割った値が０．９５より大きいか否かを判断する（Ｓ３３）。０．９５より大きい場合は（Ｓ３３，ＹＥＳ）、異常が連続的に発生していると判断する。さらに、標準偏差の平均値ＤＡの値が所定値Ｄｔより大きい場合は、連続的に大きい異常が発生していると判断されるので、すぐにエンジンを停止させる（Ｓ３５）。
標準偏差の平均値ＤＡが所定値Ｄｔより小さい場合、標準偏差の平均値ＤＡが前回の標準偏差の平均値ＤＡ１と比較して増加しているか否かを判断する（Ｓ３６）。すなわち、ＤＡ／ＤＡ１が１．０３を越えた場合増加していると判断している。
【００４５】
増加していると判断した場合（Ｓ３６，ＮＯ）、標準偏差の平均値ＤＡの増加の割合を算出する（Ｓ３７）。すなわち、今回の標準偏差の平均値ＤＡと前回の標準偏差の平均値ＤＡ１との差を、前回の標準偏差の平均値ＤＡ１と前々回の標準偏差の平均値ＤＡ０との差で割った値が所定値Ｋを越えているか否か判断する。越えている場合（Ｓ３７，ＹＥＳ）、異常の進行が速いと判定して、すぐにエンジンを停止する（Ｓ４４）。
越えていない場合（Ｓ３７，ＮＯ）、Ｓ４５へ進む。Ｓ４５については後で説明する。
一方、Ｓ３３で０．９５より大きくない場合（Ｓ３３，ＮＯ）、異常は散発的に発生していると判断される。
次に、失火の発生回数Ｍｍｉ（ｉ）が所定値Ｍｔを越えているか否か判断する（Ｓ３８）。越えている場合（Ｓ３８，ＹＥＳ）、散発的とはいえ、頻繁に発生しておりエンジン効率が悪いので、すぐにエンジンを停止する（Ｓ３９）。
【００４６】
越えていない場合（Ｓ３８，ＮＯ）、排気弁吹き抜けの発生回数Ｍｅｘ（ｉ）、給気弁吹き抜けの発生回数Ｍｉｎ（ｉ）、及びその他の異常の発生回数Ｍｓｏの各々が所定値Ｍｔを越えているか否か判断する（Ｓ４０）。ここで、Ｍｔはエンジンを停止するＡサイクル間の異常発生回数の設定値であり、異常毎に各々予め設定されている。
越えている場合（Ｓ４０，ＹＥＳ）、排気弁吹き抜けの発生回数Ｍｅｘ（ｉ）、給気弁吹き抜けの発生回数Ｍｉｎ（ｉ）、及びその他の異常の発生回数Ｍｓｏの各々の標準偏差の最大値Ｄｍａｘが所定値Ｄｔを越えているか否か判断する（Ｓ４１）。越えている場合（Ｓ４１）、すぐにエンジンを停止する（Ｓ３９）。
Ｓ４０及びＳ４１で所定値を越えていない場合（Ｓ４０，ＮＯ；Ｓ４１，ＮＯ）、排気弁吹き抜けの発生回数Ｍｅｘ（ｉ）、給気弁吹き抜けの発生回数Ｍｉｎ（ｉ）、またはその他の異常の発生回数Ｍｓｏが前回値より増加しているか否か判断する（Ｓ４２）。増加していない場合（Ｓ４２，ＹＥＳ）、Ｓ４９へ進む。    増加している場合（Ｓ４２，ＮＯ）、今回の増加の割合と前回の増加の割合とを比較する（Ｓ４３）。増加の割合が増えている場合（Ｓ４３，ＹＥＳ）、すぐにエンジンを停止する（Ｓ４４）。増加の割合が増えていない場合（Ｓ４３，ＮＯ）、Ｓ４５へ進む。
【００４７】
次にＳ４５では、Ｓ３７からきたときは、標準偏差の平均値ＤＡがエンジン停止設定値に至るまでの時間Ｔｙを算出する。また、Ｓ４３からきたときは、失火の発生回数Ｍｍｉ（ｉ）、排気弁吹き抜けの発生回数Ｍｅｘ（ｉ）、給気弁吹き抜けの発生回数Ｍｉｎ（ｉ）、及びその他の異常の発生回数Ｍｓｏがエンジン停止設定値に到達するまでの予知時間Ｔｙを算出する。
時間Ｔｙは、
Ｔｙ＝Ｔｃ＊（Ｄｔ−ＤＡ）＊（ＤＡ１−ＤＡ０）／（ＤＡ−ＤＡ１）2
Ｔｙ＝Ｔｃ＊（Ｍｔ−Ｍ）＊（Ｍ１−Ｍ０）／（Ｍ−Ｍ１）2
で計算される。
ここで、図１６に示すように、ＤＡは今回の標準偏差の平均値であり、ＤＡ１は前回の標準偏差の平均値であり、ＤＡ０は前々回の標準偏差の平均値である。
Ａサイクル間の異常発生回数であるＭ，Ｍ１，Ｍ０についても同様である。
【００４８】
次に、エンジン停止までの予知時間Ｔｙを外部に表示する（Ｓ４６）。次に、予知時間Ｔｙが、時系列変化の検出時間Ｔｃを短縮するタイミングであるＴｓと比較する（Ｓ４７）。予知時間ＴｙがＴｓより短い場合（Ｓ４７，ＹＥＳ）、検出時間Ｔｃを１／２とし、ＤＡ１＝（ＤＡ＋ＤＡ１）／２とし、Ｍ１＝（Ｍ＋Ｍ１）／２とする（Ｓ４８）。検出時間Ｔｃを短くしているのは、エンジン停止までの予知時間Ｔｙが短くなったとき、頻繁に予知を行って急激な変化に対応するためである。
次に、標準偏差の平均値ＤＡ、失火の発生回数Ｍｍｉ（ｉ）、排気弁吹き抜けの発生回数Ｍｅｘ（ｉ）、給気弁吹き抜けの発生回数Ｍｉｎ（ｉ）、その他の異常の発生回数Ｍｓｏ等を初期化して（Ｓ４９）、図２のＳ１へ戻る。
【００４９】
以上詳細に説明したように、本実施例のガスエンジン２８の故障予知診断装置によれば、集合排気管３６に取り付けた排気圧センサ１４により、各シリンダの燃焼後の排気ガスの圧力を計測し、その圧力波形から各シリンダ毎の排気圧平均値ＰAV(ｉ)、その標準偏差Ｄ、排気圧平均値の変動Ｓ(ｉ)を算出し、これらのデータに基づいてガスエンジン２８に起こっている異常が失火、吸気弁吹き抜け、排気弁吹き抜けのいずれであるか、及び異常がどのシリンダで起こっているかを特定し、所定時間Ｔｃ毎にＡサイクル間で発生する異常の回数及び異常の有無判定値である標準偏差のＡサイクル間の平均値ＤＡの変化からエンジンが故障に至るまでの予知時間Ｔｙを算出しているので、トラブルの発生状態を常に正確に把握して、故障に至る以前にガスエンジン２８に必要十分な部品交換等の修理を施すことができる。従って、過剰な部品交換や作業工数を要さず、ガスエンジン２８の良好な状態を維持し、アフターファイア、バックファイアや機械的損傷の防止、排ガス浄化触媒の長寿命化を図ることができる。
【００５０】
なお、前記実施例は本発明を何ら限定するものでなく、その要旨を逸脱しない範囲内において、種々の変形、改良が可能であることは勿論である。
例えば、本実施例では、６本の排気パイプ２３が１本の集合排気管３６にまとめられた位置に１つの排気圧センサ１４を取り付けているが、複数のシリンダをいくつかのグループに分け、各グループ毎に１つずつ排気圧センサを取り付けて本実施例の故障予知診断装置を備えてもよい。例えばシリンダ数Ｎが８以上の多シリンダエンジンにはこのような方法が適している。
【００５１】
また、本実施例は、４サイクルガスエンジンについて説明したが、他の形式のエンジンの場合でも利用できる。例えば４サイクルガソリンエンジンでは、４サイクルガスエンジンと同様に、失火、吸気弁吹き抜け、排気弁吹き抜けといった故障が起こり得るので、本実施例の故障予知診断装置が適用できる。
ディーゼルエンジンでは、自然着火方式であり点火プラグの劣化による失火は起こらないが、燃料の供給状態の異常によっては着火不良が起こり得る。また、吸気弁吹き抜け、排気弁吹き抜けはガスエンジンと同様に発生し得る。従って、ディーゼルエンジンにも本実施例の故障予知診断装置が適用できる。
２サイクルエンジンでは、吸気弁及び排気弁がなく吸気弁吹き抜け、排気弁吹き抜けといった故障は起こらないが、失火は起こり得るので、失火に関しては本実施例の故障予知診断装置が適用できる。
【００５２】
【発明の効果】
以上説明したことから明かなように本発明のガスエンジンの故障予知診断装置によれば、エンジンの排気圧力を計測する排気圧センサと、排気圧センサが計測した排気圧力を所定の間隔でサンプリングする排気圧サンプリング手段と、排気圧サンプリング手段がサンプリングした値に基づき各シリンダ毎の排気圧平均値を算出する代表値算出手段と、代表値算出手段が算出した各シリンダの排気圧平均値の標準偏差を算出するばらつき算出手段と、ばらつき算出手段に算出された標準偏差を所定の異常有無判定しきい値と比較し、異常有無判定しきい値より大きいときにエンジンに故障があると判定する異常有無判定手段を含む異常判定手段と、異常判定手段が判定した異常を時系列データとして記憶する異常データ時系列記憶手段と、異常データ時系列記憶手段が記憶する時系列的エンジン異常データからエンジンを故障停止させるしきい値に至るまでのエンジン稼働時間を算出する故障予知手段とを有しているので、トラブルの発生状態を常に正確に把握して、故障に至る以前にエンジンに必要十分な部品交換等の修理を施すことができる。
その結果、過剰な部品交換や作業工数を要さず、エンジンの良好な状態を維持し、アフターファイア、バックファイアや機械的損傷の防止、排ガス浄化触媒の長寿命化を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例であるガスエンジンの故障予知診断装置の構成を示すブロック図である。
【図２】ガスエンジンの異常判定プログラムを示すフローチャートである。
【図３】ガスエンジンの故障予知プログラムを示すフローチャートである。
【図４】ガスエンジンの排気系統を示す概念図である。
【図５】ガス・コージェネレーションシステムの全体構成を示す概念図である。
【図６】正常時の排気圧力波形を示すグラフである。
【図７】失火発生時の排気圧力波形を示すグラフである。
【図８】吸気弁吹き抜け発生時の排気圧力波形を示すグラフである。
【図９】排気弁吹き抜け発生時の排気圧力波形を示すグラフである。
【図１０】失火発生時のシリンダ毎の平均排気圧力を正常時と比較して示すグラフである。
【図１１】失火発生時のシリンダ毎の平均排気圧力の変動を正常時と比較して示すグラフである。
【図１２】吸気弁吹き抜け発生時のシリンダ毎の平均排気圧力を正常時と比較して示すグラフである。
【図１３】吸気弁吹き抜け発生時のシリンダ毎の平均排気圧力の変動を正常時と比較して示すグラフである。
【図１４】排気弁吹き抜け発生時のシリンダ毎の平均排気圧力を正常時と比較して示すグラフである。
【図１５】排気弁吹き抜け発生時のシリンダ毎の平均排気圧力の変動を正常時と比較して示すグラフである。
【図１６】予知時間Ｔｙの算出方法を示す説明図である。
【符号の説明】
１１    ＣＰＵ
１４    排気圧センサ
１６    排気圧サンプリングプログラム
１７    異常判定プログラム
１８    失火判定ルーチン
１９    吸気弁吹き抜け判定ルーチン
２０    排気弁吹き抜け判定ルーチン
４１    異常データ時系列記憶手段
４２    故障予知プログラム
Ｔｙ    予知時間
Ｍｍｉ（ｉ）  Ａサイクル間の失火の発生回数
Ｍｅｘ（ｉ）  Ａサイクル間の排気弁吹き抜けの発生回数
Ｍｉｎ（ｉ）  Ａサイクル間の給気弁吹き抜けの発生回数
Ｍｓｏ        Ａサイクル間のその他の異常の発生回数
【図１】
0003539759.tif 000003
【図２】
0003539759.tif 000004
【図３】
0003539759.tif 000005
【図４】
0003539759.tif 000006
【図５】
0003539759.tif 000007
【図６】
0003539759.tif 000008
【図７】
0003539759.tif 000009
【図８】
0003539759.tif 000010
【図９】
0003539759.tif 000011
【図１０】
0003539759.tif 000012
【図１１】
0003539759.tif 000013
【図１２】
0003539759.tif 000014
【図１３】
0003539759.tif 000015
【図１４】
0003539759.tif 000016
【図１５】
0003539759.tif 000017
【図１６】
0003539759.tif 000018