(57)【要約】 【課題】  予測した将来の実行頻度に基づいて異常検出を実行することが可能な車両の異常検出装置を提供する。【解決手段】  車両の異常検出装置は、車両内の構成要素及びシステムの異常を検出するために好適に用いられる。実行頻度算出手段は、異常検出手段による異常検出の実行頻度を算出し、実行頻度予測手段は、将来の実行頻度を予測する。そして、異常検出手段は、将来の実行頻度に基づいて現在行っている異常検出方法を変更する。上記の異常検出装置によれば、実行頻度を大きくするために無駄に異常検出方法を変更することを抑制することができると共に、異常検出方法を変更すべき状況で適切に異常検出方法を変更することができる。これにより、異常検出に伴うエミッションやドライバビリティーの悪化や、誤診断などの発生を防止することが可能となる。【選択図】      図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両内の構成要素及びシステムの異常の有無を検出する異常検出手段と、
前記異常検出手段による異常検出の実行頻度を算出する実行頻度算出手段と、
将来の実行頻度を予測する実行頻度予測手段と、を備え、
前記異常検出手段は、前記将来の実行頻度に基づいて、現在行っている異常検出方法を変更することを特徴とする異常検出装置。
【請求項２】
前記実行頻度予測手段は、過去に得られた前記実行頻度の変化の履歴に基づいて、前記将来の実行頻度を予測することを特徴とする請求項１に記載の車両の異常検出装置。
【請求項３】
前記実行頻度予測手段は、過去において前記異常検出を実行したときの実行条件データに基づいて、前記将来の実行頻度を予測することを特徴とする請求項１又は２に記載の車両の異常検出装置。
【請求項４】
前記実行頻度予測手段は、前記車両の位置情報に基づいて、前記将来の実行頻度を予測することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の車両の異常検出装置。
【請求項５】
前記実行頻度予測手段は、運転者の運転特性に基づいて、前記将来の実行頻度を予測することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の車両の異常検出装置。
【請求項６】
前記異常検出手段は、前記将来の実行頻度が所定値以下である場合には、前記実行頻度が高くなるような異常検出方法に変更することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の車両の異常検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両内の構成要素及びシステムの異常の有無を検出する車両の異常検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、車両の運転時やキーオフ時などに、車両内の構成要素やシステムに対して異常検出が行われている。例えば、排出ガスを浄化する触媒の劣化の診断（以下、「触媒劣化診断」とも呼ぶ。）や、吸気系にパージするエバポガスにおけるリークの診断（以下、「エバポガスリーク診断」とも呼ぶ。）などが行われている。このような異常検出は運転時などにおいて繰り返し実行され、異常検出を実行した頻度（以下、この頻度を「実行頻度」又は「レート値」と呼ぶ。）が算出される。
【０００３】
最近では、地球環境の保護などのために、異常検出の実行頻度に規定値が設けられ、実行頻度がこの規定値以上となることが望まれている。即ち、異常検出の実行頻度が規定値以上となる状態を維持することが望まれている。しかしながら、実行頻度を規定値以上にするために異常検出をむやみに実行すると、エミッションやドライバビリティーなどが悪化したり、誤診断などが発生したりする場合がある。
【０００４】
特許文献１には、車両内の部品やシステムにおける現在の実行頻度を算出し、算出された実行頻度が所定値以下の場合に、実行頻度が増加するような異常検出方法へと変更することによって、上記した不具合の解消を図る技術が記載されている。
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−１９３９００号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記した特許文献１に記載された技術では、現在の実行頻度のみに基づいて異常検出制御を変更するため、無駄に異常検出方法を変更してしまったり、逆に、異常検出方法を変更したほうがよい状況において現在の異常検出方法を維持したりする場合があった。
【０００７】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたもので、その目的とするところは、予測した将来の実行頻度に基づいて異常検出を実行することが可能な車両の異常検出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の１つの観点では、車両の異常検出装置は、車両内の構成要素及びシステムの異常の有無を検出する異常検出手段と、前記異常検出手段による異常検出の実行頻度を算出する実行頻度算出手段と、将来の実行頻度を予測する実行頻度予測手段と、を備え、前記異常検出手段は、前記将来の実行頻度に基づいて、現在行っている異常検出方法を変更する。
【０００９】
上記の車両の異常検出装置は、車両内の構成要素及びシステムの異常を検出するために好適に用いられる。実行頻度算出手段は、異常検出手段による異常検出の実行頻度（レート値）を算出し、実行頻度予測手段は、将来の実行頻度（予測レート値）を予測する。そして、異常検出手段は、将来の実行頻度に基づいて、現在行っている異常検出方法を変更する。上記の異常検出装置によれば、実行頻度を大きくするために無駄に異常検出方法を変更することを抑制することができると共に、異常検出方法を変更すべき状況で適切に異常検出方法を変更することができる。これにより、異常検出に伴うエミッションやドライバビリティーの悪化や、誤診断などの発生を防止することが可能となる。
【００１０】
上記の車両の異常検出装置の一態様では、前記実行頻度予測手段は、過去に得られた前記実行頻度の変化の履歴に基づいて、前記将来の実行頻度を予測する。
【００１１】
この態様では、実行頻度予測手段は、過去の実行頻度の変化の履歴に基づいて将来の実行頻度を予測する。これにより、現在の実行頻度が小さくても、実行頻度の変化の履歴から実行頻度が今後上昇することが予測される場合には、現在の実行頻度よりも大きな値を将来の実行頻度として決定することができる。逆に、現在の実行頻度が大きくても、実行頻度の変化の履歴から実行頻度が今後低下することが予測される場合には、現在の実行頻度よりも小さな値を将来の実行頻度として決定することができる。
【００１２】
上記の車両の異常検出装置の他の一態様では、前記実行頻度予測手段は、過去において前記異常検出を実行したときの実行条件データに基づいて、前記将来の実行頻度を予測する。
【００１３】
この態様では、実行頻度予測手段は、過去において異常検出を実行したときの車両の内外における状態を実行条件データとして記憶しており、現在の状態から実行条件データに基づいて将来の実行頻度を予測する。これにより、現在の実行頻度が小さくても、現在の状態と実行条件データから、異常検出が今後高い頻度で実行されることが予測される場合には、現在の実行頻度よりも大きな値を将来の実行頻度として決定することができる。逆に、現在の実行頻度が規定値より大きくても、現在の状態と実行条件データから、異常検出が今後あまり実行されないことが予測される場合には、現在の実行頻度よりも小さな値を将来の実行頻度として決定することができる。
【００１４】
上記の車両の異常検出装置の他の一態様では、前記実行頻度予測手段は、前記車両の位置情報に基づいて、前記将来の実行頻度を予測する。この態様では、実行頻度予測手段は、車両の高度などの位置情報を考慮に入れて将来の実行頻度を予測することができる。
【００１５】
上記の車両の異常検出装置の他の一態様では、前記実行頻度予測手段は、運転者の運転特性に基づいて、前記将来の実行頻度を予測する。この態様では、実行頻度予測手段は、アクセルやブレーキの操作に対する運転者の運転特性を考慮に入れて将来の実行頻度を予測することができる。
【００１６】
好適には、前記異常検出手段は、前記将来の実行頻度が所定値以下である場合には、前記実行頻度が高くなるような異常検出方法に変更することができる。この場合、異常検出装置は、将来の実行頻度が法規などで定められた所定値（規定値）以下である場合には、実行頻度の増加が期待できる異常検出方法に変更する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施の形態について説明する。
【００１８】
［全体構成］
まず、本発明の実施形態に係る異常検出装置が適用された車両の全体構成について、図１を用いて説明する。
【００１９】
車両は、主に、エンジン１１と、吸気管１２と、エアクリーナ１３と、エアフロメータ１４と、スロットルバルブ１５と、スロットル開度センサ１６と、サージタンク１７と、吸気管圧力センサ１８と、吸気マニホールド１９と、燃料噴射弁２０と、点火プラグ２１と、排気管２２と、触媒２３と、排気センサ２４、２５と、冷却水温センサ２６と、クランク角センサ２７と、ＥＣＵ（Engine Control Unit）２８と、ＥＧＲ配管３０と、ＥＧＲ弁３１と、燃料タンク３８と、エバポ通路３９と、キャニスタ４０と、大気開閉弁４１と、パージ通路４２と、パージ制御弁４３と、タンク内圧センサ４４と、を備えている。
【００２０】
吸気管１２には、外部から導入された吸気（空気）が流通する。エアクリーナ１３は、吸気管１２の最上流部に設けられ、導入された吸気を浄化する。エアフロメータ１４は、エアクリーナ１３の下流側に設けられ、吸気量を検出する。更に、スロットルバルブ１５は、エアフロメータ１４の下流側に設けられ、エンジン１１に供給する吸気の量を制御する。スロットル開度センサ１６は、スロットルバルブ１５の開度を検出する。
【００２１】
サージタンク１７は、スロットルバルブ１５の下流側に設けられ、吸気を貯蔵する。このサージタンク１７に、吸気管圧力を検出する吸気管圧力センサ１８が設けられている。更に、サージタンク１７には、エンジン１１の各気筒に空気を導入する吸気マニホールド１９が設けられ、各気筒の吸気マニホールド１９の吸気ポート近傍に、それぞれ燃料を噴射する燃料噴射弁２０が取り付けられている。
【００２２】
エンジン１１は、所謂ガソリンエンジンなどで構成される。エンジン１１のシリンダヘッドには、各気筒毎に点火プラグ２１が取り付けられ、各点火プラグ２１の火花放電によって筒内の混合気に着火される。エンジン１１のシリンダブロックには、冷却水温を検出する冷却水温センサ２６、及びエンジン回転速度を検出するクランク角センサ２７が取り付けられている。
【００２３】
エンジン１１の排気管２２には、排出ガス中のＣＯ、ＨＣ、ＮＯｘ等を浄化する三元触媒等の触媒２３が設けられている。この触媒２３の上流側と下流側の排気通路２２には、排気センサ２４、２５が設けられている。排気センサ２４、２５は、空燃比センサや酸素センサなどで構成され、それぞれ排気ガスの空燃比を検出する。
【００２４】
車両は、ＥＧＲシステム２９（排出ガス還流システム）、及びエバポガスパージシステム３７を有している。
【００２５】
ＥＧＲシステム２９は、ＥＧＲ配管３０と、ＥＧＲ弁３１とを有する。ＥＧＲ配管３０は、排出ガスの一部を吸気側に還流させるための配管であり、排気管２２のうちの触媒２３の上流側と吸気管１２のうちのスロットルバルブ１５の下流側との間に接続されている。ＥＧＲ弁３１は、ＥＧＲ配管３０の途中に設けられ、排出ガス還流量（ＥＧＲ量）を制御する。
【００２６】
エバポガスパージシステム３７の構成を説明する。燃料タンク３８は、エバポ通路３９を介してキャニスタ４０が接続されている。キャニスタ４０内には、エバポガス（燃料蒸発ガス）を吸着する活性炭等の吸着体が収容され、このキャニスタ４０の大気連通孔が大気開閉弁４１によって開閉される。キャニスタ４０と吸気管１２との間には、キャニスタ４０内の吸着体に吸着されているエバポガスを吸気管１２にパージ（放出）するためのパージ通路４２が設けられ、このパージ通路４２の途中に、パージ流量を制御するパージ制御弁４３が設けられている。また、燃料タンク３８には、その内圧を検出するタンク内圧センサ４４が設けられている。燃料タンク３８内からパージ制御弁４３までのエバポ系が密閉されているときには、燃料タンク３８の内圧とエバポ系の他の部位の内圧が一致するため、タンク内圧センサ４４により燃料タンク３８の内圧を検出することで、エバポ系の圧力を検出することができる。
【００２７】
前述した各種センサの出力は、ＥＣＵ２８に入力される。ＥＣＵ２８は、マイクロコンピュータを主体として構成され、内蔵されたＲＯＭに記憶された各種の制御プログラムを実行することで、エンジン運転状態に応じて燃料噴射弁２０の燃料噴射量や点火プラグ２１の点火時期などを制御する。
【００２８】
本実施形態では、ＥＣＵ２８は、車両内の構成要素やシステムに対して異常検出を行う。例えば、ＥＣＵ２８は、触媒２３に対する触媒劣化診断や、排気センサ２４、２５に対する劣化診断や、エバポガスパージシステム３７に対するエバポガスリーク診断や、ＥＧＲシステム２９に対する異常診断などを実行する。詳しくは、ＥＣＵ２８は、異常検出手段、異常検出の実行頻度を算出する実行頻度算出手段、及び、将来の実行頻度を予測する実行頻度予測手段として機能する。そして、ＥＣＵ２８は、予測した将来の実行頻度に基づいて異常検出方法を変更する。ＥＣＵ２８が行う異常検出方法の変更に係る処理は、詳細は後述する。
【００２９】
［異常検出方法変更処理］
以下では、本実施形態に係る異常検出方法変更処理について説明する。
【００３０】
まず、異常検出のレート値（実行頻度）の算出方法について説明する。レート値は、（異常検出実行回数）／（実行条件成立回数）によって算出される。分母の実行条件成立回数は、異常検出の実行条件が成立するごとにインクリメントされる。例えば、実行条件は以下の（１）〜（５）の条件で表され、実行条件成立回数は以下の（１）〜（５）の条件が全て成立した際にインクリメントされる。
【００３１】
（１）エンジンの始動後１０（min）以上の時間が経過していること
（２）連続アイドル時間が３０（sec）以上経過していること
（３）時速２５マイルを超える速度での累積走行時間が５（min）以上継続したこと
（４）外気温が「−６、７（℃）」以上であること
（５）車両が位置する高度が２４００（ｍ）以下であること
このような実行条件が成立した際には、異常検出が概ね実行可能な運転状態にあるといえる。なお、この実行条件は、米国の法規（米国ＯＢＤ−II法規制）によって定められたものである。
【００３２】
一方、レート値の分子を構成する異常検出実行回数は、異常検出装置が異常検出を実際に実行した後にインクリメントされる。このようにして、算出されたレート値は、異常検出をする項目ごとに存在する。例えば、異常検出をする項目としては、触媒の劣化診断に対するレート値や、エバポガスリーク診断に対するレート値などがある。上記した米国の法規では、レート値が満たすべき規定値が異常検出を行う項目ごとに設定されており、レート値がこの規定値よりも大きな値となることが望まれている。
【００３３】
本実施形態に係る異常検出装置は、レート値が規定値以上の状態を維持するように異常検出を行う。具体的には、異常検出装置は、算出したレート値や現在の運転状態などを考慮に入れて、将来のレート値を予測する（以下では、予測したレート値を「予測レート値」とも呼ぶ。）。そして、異常検出装置は、算出した予測レート値に基づいて現在行っている異常検出方法を変更する。
【００３４】
より具体的には、異常検出装置は、予測レート値が規定値以下である場合には、現在行っている通常の異常検出方法から、レート値が大きくなるような異常検出方法へと変更する。詳しくは、異常検出装置は、レート値を大きくするために、異常検出実行回数を確実にインクリメントさせることが可能な異常検出方法を実行する。例えば、車両が走行中であれば、上記の異常検出方法を実行することによって、通常の走行制御の変更を伴う。そのため、エミッションやドライバビリティーの悪化などが生じる場合がある。
【００３５】
逆に、予測レート値が規定値より大きい場合には、異常検出装置は、現在行っている通常の異常検出方法を継続する。この場合には、異常検出装置は、異常検出を行うために特別な外部操作などを行わない。例えば、車両が走行中である場合には、異常検出装置は、通常の走行制御などを変更せずに、通常の走行制御を行っている最中に異常検出を行う。
【００３６】
以下で、本実施形態に係る異常検出方法変更処理の実施例について説明する。
【００３７】
（第１実施例）
第１実施例に係る異常検出方法変更処理について、図２を用いて説明する。図２は、第１実施例に係る異常検出方法変更処理を示すフローチャートである。なお、この処理は、ＥＣＵ２８によって所定の周期で繰り返し実行される。
【００３８】
まず、ステップＳ１１では、ＥＣＵ２８は、第１実施例に係る予測レート値算出処理を実行する。この処理は、予測レート値を算出するための処理である。
【００３９】
図３は、第１実施例に係る予測レート値算出処理を示すフローチャートである。まず、ステップＳ１１１では、ＥＣＵ２８は、車両内の各種センサからの出力値に基づいて、上記した方法によって現在のレート値を算出する。そして、処理はステップＳ１１２に進む。ステップＳ１１２では、ＥＣＵ２８は、ステップＳ１１１で算出されたレート値をＲＡＭなどに記憶する。そして、処理はステップＳ１１３に進む。
【００４０】
ステップＳ１１３では、ＥＣＵ２８は、過去におけるレート値の変化の履歴（以下、「レート値変化履歴」と呼ぶ。）から予測レート値を算出する。ＥＣＵ２８は、確率論的な手法などを用いて、レート値変化履歴から予測レート値を算出することができる。図４は、予測レート値の算出方法の一例を示した図である。図４では、横軸に時間を示し、縦軸にレート値を示している。符号８１で示す曲線は、レート値変化履歴を表しており、レート値の変化を示している。ＥＣＵ２８は、このようなレート値変化履歴から、将来のレート値が符号８２で示す直線上に位置することを予測し、符号８２で示す直線から予測レート値を算出する。例えば、ＥＣＵ２８は、レート値変化履歴を正規化などすることによって予測レート値を算出する。
【００４１】
このように、レート値変化履歴に基づいて予測レート値を算出することにより、現在のレート値が小さくても、レート値変化履歴からレート値が今後上昇することが予測される場合には、現在のレート値よりも大きな値が予測レート値として決定される。逆に、現在のレート値が大きくても、レート値変化履歴からレート値が今後低下することが予測される場合には、現在のレート値よりも小さな値が予測レート値として決定される。以上のステップＳ１１３の処理が終了すると、処理は当該フローを抜け、図２に示すメインルーチンのステップＳ１２へ進む。
【００４２】
図２に戻って、ステップＳ１２の処理について説明する。ステップＳ１２では、ＥＣＵ２８は、予測レート値が規定値より大きいか否かを判定する。予測レート値が規定値よりも大きければ（ステップＳ１２；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１３に進み、予測レート値が規定値以下であれば（ステップＳ１２；Ｎｏ）、処理はステップＳ１４に進む。
【００４３】
ステップＳ１３では、ＥＣＵ２８は、現在行っている通常の異常検出方法を継続する。この場合には、予測レート値が規定値よりも大きいので、レート値を大きくする必要がないため、通常の異常検出方法を継続する。以上の処理が終了すると、処理は当該フローを抜ける。
【００４４】
一方、ステップＳ１４では、ＥＣＵ２８は、通常の異常検出方法から別の異常検出方法へと変更する。この場合には、予測レート値が規定値以下であるため、レート値が大きくなるような異常検出方法へと変更する。即ち、ＥＣＵ２８は、レート値を上昇させるために、異常検出実行回数を確実にインクリメントさせることが可能な異常検出方法を実行する。以上の処理が終了すると、処理は当該フローを抜ける。
【００４５】
このように、第１実施例では、レート値変化履歴から予測レート値を算出し、算出された予測レート値に基づいて異常検出方法を変更する。これにより、現在のレート値が規定値以下であっても、レート値変化履歴からレート値が今後上昇することが予測される場合には、通常の異常検出を継続することができる。逆に、現在のレート値が規定値より大きくても、レート値変化履歴からレート値が今後低下することが予測される場合には、通常の異常検出を変更することができる。したがって、第１実施例に係る異常検出方法変更処理を行うことにより、レート値を大きくするために無駄に異常検出方法を変更することを抑制することができると共に、異常検出方法を変更すべき状況で適切に異常検出方法を変更することができる。これにより、エミッションやドライバビリティーの悪化や誤診断などの発生を防止して、適切にレート値を規定値よりも大きな値に維持することが可能となる。
【００４６】
（第２実施例）
次に、第２実施例に係る異常検出方法変更処理について説明する。第２実施例に係る異常検出方法変更処理は、レート値変化履歴の代わりに、過去において異常検出を行った際の実行条件データに基づいて予測レート値を算出する点で、第１実施例とは異なる。
【００４７】
第２実施例に係る異常検出方法変更処理について、図５を用いて説明する。図５は、第２実施例に係る異常検出方法変更処理を示すフローチャートである。なお、この処理は、ＥＣＵ２８によって行われ、所定の周期で繰り返し実行される。
【００４８】
まず、ステップＳ２１では、ＥＣＵ２８は、第２実施例に係る予測レート値算出処理を実行する。この処理は、予測レート値を算出するための処理である。
【００４９】
図６は、第２実施例に係る予測レート値算出処理を示すフローチャートである。ステップＳ２１１では、ＥＣＵ２８は、各種センサからの出力値に基づいて、上記した方法によって現在のレート値を算出する。そして、処理はステップＳ２１２に進む。ステップＳ２１２では、ＥＣＵ２８は、ステップＳ２１１で算出されたレート値をＲＡＭなどに記憶する。そして、処理はステップＳ２１３に進む。
【００５０】
ステップＳ２１３では、ＥＣＵ２８は、車両内の各種センサから、現在のレート値関係因子を取得する。レート値関係因子は、車両の内外における状態を示しており、吸気量、エンジン水温、触媒２３の推定温度、エンジン回転数、大気圧、及び外気温などが挙げられる。レート値関係因子は、後述するレート値係数を算出するために用いられる。以上の処理が終了すると、処理はステップＳ２１４に進む。ステップＳ２１４では、ＥＣＵ２８は、ステップＳ２１３で得られたレート値関係因子をＲＡＭなどに記憶する。そして、処理はステップＳ２１５に進む。
【００５１】
ステップＳ２１５では、ＥＣＵ２８は、レート値関係因子を用いてレート値係数を算出する。レート値係数は、予測レート値を算出するために用いる係数であり、過去において異常検出を行った頻度に対応する。具体的には、レート値係数が大きいほど、過去において異常検出を行った頻度が多いことを示し、レート値係数が小さいほど、過去において異常検出を行った頻度が少ないことを示している。ＥＣＵ２８は、現在までに得られたレート値関係因子とレート値係数との関係を実行条件データとして記憶しており、この実行条件データに基づいて取得したレート値関係因子に対応するレート値係数を算出する。なお、ＥＣＵ２８は、レート値関係因子の種類ごとに実行条件データを複数記憶している。例えば、吸気量や、エンジン水温や、大気圧などに対応する実行条件データが存在する。
【００５２】
図７は、実行条件データの一例を示す図である。図７は、横軸にレート値関係因子を示し、縦軸にレート値係数を示している。符号９０で示す曲線が、実行条件データを示している。このような実行条件データより、レート値関係因数が「Ａ」であるときに、過去に異常検出を行った頻度が多く、レート値関係因数が「Ａ」から離れるほど、過去に異常検出を行った頻度が少ないことがわかる。ＥＣＵ２８は、取得した現在のレート値関係因子から、実行条件データを用いてレート値係数を決定する。この場合、レート値係数も、レート値関係因子に対応する複数の値が決定される。以上のステップＳ２１５の処理が終了すると、処理はステップＳ２１６に進む。
【００５３】
ステップＳ２１６では、ＥＣＵ２８は、ステップＳ２１５で算出されたレート値係数を用いて予測レート値を算出する。この場合、ＥＣＵ２８は、複数のレート値係数を考慮に入れて予測レート値を算出する。例えば、ＥＣＵ２８は、現在のレート値に対してレート値係数を乗算して得られた値を予測レート値とする。以上により、レート値係数が大きい場合には予測レート値も大きくなり、レート値係数が小さい場合には予測レート値は小さくなる。即ち、算出された予測レート値は、過去において異常検出を行った頻度を反映した値となっている。以上の処理が終了すると処理は当該フローを抜け、図５に示すメインルーチンのステップＳ２２に進む。
【００５４】
図５に戻って、ステップＳ２２の処理について説明する。ステップＳ２２では、ＥＣＵ２８は、予測レート値が規定値より大きいか否かを判定する。予測レート値が規定値よりも大きければ（ステップＳ２２；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ２３に進み、予測レート値が規定値以下であれば（ステップＳ２２；Ｎｏ）、処理はステップＳ２４に進む。
【００５５】
ステップＳ２３では、ＥＣＵ２８は、現在行っている通常の異常検出方法を継続する。この場合には、予測レート値が規定値よりも大きいので、レート値を大きくする必要がないため、通常の異常検出方法を継続する。以上の処理が終了すると、処理は当該フローを抜ける。
【００５６】
一方、ステップＳ２４では、ＥＣＵ２８は、通常の異常検出方法から別の異常検出方法へと変更する。この場合には、予測レート値が規定値以下であるため、レート値が大きくなるような異常検出方法へと変更する。即ち、ＥＣＵ２８は、レート値を上昇させるために、異常検出実行回数を確実にインクリメントさせることが可能な異常検出方法を実行する。以上の処理が終了すると、処理は当該フローを抜ける。
【００５７】
このように、第２実施例では、過去において異常検出を行った実行条件データに基づいて予測レート値を算出し、算出された予測レート値に基づいて異常検出方法を変更する。これにより、現在のレート値が規定値以下であっても、現在のレート値関係因子と実行条件データから、異常検出が今後高い頻度で実行されることが予測される場合には、通常の異常検出を継続することができる。逆に、現在のレート値が規定値より大きくても、現在のレート値関係因子と実行条件データから、異常検出が今後あまり実行されないことが予測される場合には、通常の異常検出を変更することができる。これにより、第２実施例に係る異常検出方法変更処理を行うことにより、レート値を大きくするために無駄に異常検出方法を変更することを抑制することができると共に、異常検出方法を変更すべき状況で適切に異常検出方法を変更することができる。
【００５８】
なお、上記の第２実施例では、実行条件データのみに基づいて予測レート値を算出しているが、第１実施例で示したレート値変化履歴と実行条件データの両方を考慮に入れて予測レート値を算出することも可能である。
【００５９】
（第３実施例）
次に、第３実施例に係る異常検出方法変更処理について説明する。第３実施例に係る異常検出方法変更処理は、レート値変化履歴及び実行条件データの代わりに、車両の位置情報に基づいて予測レート値を算出する点で、前述した第１実施例及び第２実施例とは異なる。
【００６０】
具体的には、第３実施例では、車両が位置する高度及び高度の変化に基づいて予測レート値を算出する。この場合、ＥＣＵ２８は、車両に搭載された、ＧＰＳ（Global Positioning System）を有するナビゲーションシステムから車両の位置情報を取得し、車両の高度を取得する。例えば、ＥＣＵ２８は、取得した高度の変化から車両が坂道を上っているか、或いは下りているかを判断し、判断の結果に基づいて予測レート値の算出を行う。ＥＣＵ２８は、車両が坂道を上っている場合には、通常の異常検出方法ではレート値が上昇することが予測されないため、現在のレート値よりも小さな値を予測レート値として決定する。逆に、ＥＣＵ２８は、車両が坂道を下っている場合には、通常の異常検出方法によってもレート値が上昇することが予測されるため、現在のレート値よりも大きな値を予測レート値として決定する。そして、ＥＣＵ２８は、このようにして算出された予測レート値と規定値との比較を行い、この比較結果に基づいて異常検出方法の変更を実行する。なお、予測レート値を現在のレート値よりも大きくする値及び小さくする値は、坂道の勾配や距離などを考慮に入れて定めることができる。
【００６１】
以上のような第３実施例に係る異常検出方法変更処理を行うことにより、レート値を大きくするために無駄に異常検出方法を変更することを抑制し、異常検出方法を変更すべき状況で適切に異常検出方法を変更することが可能となる。
【００６２】
なお、上記の第３実施例では、車両の位置情報のみに基づいて予測レート値を算出しているが、第１実施例で示したレート値変化履歴、及び第２実施例で示した実行条件データの少なくともいずれかと車両の位置情報とに基づいて予測レート値を算出することも可能である。
【００６３】
（第４実施例）
次に、第４実施例に係る異常検出方法変更処理について説明する。第４実施例に係る異常検出方法変更処理は、レート値変化履歴、実行条件データ、及び車両の位置情報の代わりに、運転者の運転特性に基づいて予測レート値を算出する点で、前述した第１実施例乃至第３実施例とは異なる。
【００６４】
具体的には、第４実施例では、運転者によるアクセル及びブレーキに対する、操作頻度、操作量、及び操作スピードなどに基づいて運転者の運転特性（例えば、運転者の癖）を決める。このような運転特性は、ＥＣＵ２８内に記憶され、ＥＣＵ２８は、予測レート値を算出する際に記憶している運転特性を参照する。例えば、ＥＣＵ２８は、アクセルの操作頻度が多く操作スピードが速いといった運転特性を取得した場合には、通常の異常検出方法ではレート値が増加することが期待できないため、予測レート値として比較的小さな値を決定する。逆に、ＥＣＵ２８は、アクセルの操作頻度が少なく操作スピードが遅いといった運転特性が取得された場合には、通常の異常検出方法によってもレート値が増加することが期待できるため、予測レート値として比較的大きな値を決定する。そして、ＥＣＵ２８は、このようにして算出された予測レート値と規定値との比較を行い、この比較結果に基づいて異常検出方法の変更を実行する。
【００６５】
以上のような第４実施例に係る異常検出方法変更処理を行うことにより、レート値を大きくするために無駄に異常検出方法を変更することを抑制し、異常検出方法を変更すべき状況で適切に異常検出方法を変更することが可能となる。
【００６６】
なお、上記の第４実施例では、運転者の運転特性のみに基づいて予測レート値を算出しているが、第１実施例で示したレート値変化履歴、第２実施例で示した実行条件データ、及び第３実施例で示した車両の位置情報のうち少なくともいずれか１つと運転特性とに基づいて予測レート値を算出することも可能である。
【００６７】
［異常検出方法の具体例］
次に、異常検出装置が行う異常検出方法の具体例について説明する。
【００６８】
（第１の具体例）
第１の具体例では、異常検出装置は、触媒２３に対して触媒劣化診断を行う。詳しくは、異常検出装置は、前述した処理において算出した予測レート値が規定値より大きい場合にはパッシブ制御を行い、逆に、予測レート値が規定値以下である場合にはアクティブ制御を行う。
【００６９】
パッシブ制御は、通常の異常検出方法であり、走行制御などの変更を伴わない制御である。パッシブ制御中に行う触媒劣化診断方法としては、例えば、燃料カット時及び燃料カットの復帰時における排気センサ２４、２５の出力に基づいて触媒２３の酸素吸蔵能力を推定し、推定された値に基づいて触媒２３の劣化を診断する方法が挙げられる。パッシブ制御を行う異常検出方法は、特別に外部操作などを行わないため、検出精度は低く、レート値が低下する傾向にある。しかし、他の制御への影響はなく、エミッションやドライバビリティーの悪化などが生じるおそれはない。
【００７０】
一方、アクティブ制御は、通常の異常検出方法を変更して行う異常検出方法であり、走行制御などの変更を伴う制御である。具体的には、アクティブ制御では、空燃比を強制的にリッチとリーンとの間で切り替える空燃比制御を行う。異常検出装置は、このようなアクティブ制御を実行した際の排気センサ２４、２５の出力に基づいて触媒２３の酸素吸蔵能力を推定し、推定された値に基づいて触媒２３の劣化を診断する。
【００７１】
アクティブ制御を行う異常検出方法は、異常検出を行うための制御を強制的に実行しているので、検出精度は高い。また、アクティブ制御を行うことによって異常検出実行回数が確実にインクリメントされるので、レート値が上昇する傾向にある。しかしながら、アクティブ制御を行うことによって、他の制御への影響が生じ、ドライバビリティーやエミッションの悪化などが生じる場合がある。
【００７２】
なお、上記したパッシブ制御及びアクティブ制御により、触媒２３の劣化診断だけでなく、排気センサ２４、２５の劣化診断も同様に行うことができる。この場合、パッシブ制御及びアクティブ制御により、排気センサ２４、２５から得られた出力に基づいて劣化診断することができる。具体的には、パッシブ制御及びアクティブ制御によって、排気センサ２４、２５が出力すべき値が想定されるが、この想定される値と実際の出力値とがかけ離れているときには排気センサ２４、２５が劣化している可能性が高い。
【００７３】
（第２の具体例）
第２の具体例では、異常検出装置は、エバポガスパージシステム３７に対してエバポガスリーク診断する。詳しくは、異常検出装置は、エバポガスパージシステム３７における燃料タンク３８やキャニスタ４０などのリーク（漏れ）の検出を車両のキーオフ時に行う。異常検出装置は、予測レート値が規定値よりも大きい場合には、通常の異常検出方法として、例えばキーオフから６時間後及び９時間後の２回、エバポガスリーク診断を行う。一方、予測レート値が規定値以下である場合には、異常検出装置は、通常の異常検出方法を変更し、例えばキーオフから４時間後、６時間後、８時間後、及び１０時間後の４回、エバポガスリーク診断を行う。このように、エバポガスリーク診断においては、予測レート値に基づいて、異常検出を行うタイミングを変更する。この場合、異常検出装置は、過去のキーオフ継続時間（即ち、エンジン１１の停止時間）などに基づいて、予測レート値を算出する。
【００７４】
［変形例］
上記では、予測レート値に基づいて異常検出方法の変更を行う実施形態について示したが、変形例に係る異常検出装置は、異常検出方法を変更する代わりに、予測レート値に基づいて異常検出の実行条件を変更することができる。この実行条件は、車両の内外における状態を示しており、前述したレート値関係因子に概ね対応する。この場合、異常検出装置は、車両の内外における状態が実行条件を満たしているときに異常検出を実行する。例えば、現在設定されている実行条件の１つが「エンジン回転数＜２０００（rpm）」である場合には、異常検出装置は、現在のエンジン回転数が１０００回転であるときには異常検出を実行し、エンジン回転数が３０００回転であるときには異常検出を実行しない。
【００７５】
より詳しくは、変形例に係る異常検出装置は、実行条件を３つ用意し（以下では、３つの実行条件を「第１実行条件」、「第２実行条件」、及び「第３実行条件」と呼ぶ。）、予測レート値に対して判定を行うことによって、現在の状態に対して設定する実行条件を決定する。また、予測レート値を判定するために２つの値を用いる（以下、判定に用いる値を「第１判定値」、「第２判定値」と呼ぶ。）。第１判定値は、前述した規定値に概ね対応する。更に、第２判定値は、規定値よりも小さい値であり、レート値が第２判定値以下である状態は、早急にレート値を増加すべき状態である。
【００７６】
具体的には、異常検出装置は、予測レート値が第１判定値より大きければ第１実行条件に設定し、予測レート値が第２判定値より大きく第１判定値以下であれば第２実行条件に設定し、予測レート値が第２判定値以下であれば第３実行条件に設定する。第１実行条件は通常の実行条件であり、第１実行条件を満たした際に行われる異常検出は精度が高い。しかし、第１実行条件を満たす機会はそれほど多くはないためレート値の上昇は期待できない。第２実行条件は、第１実行条件を若干拡大した実行条件であり、第１実行条件のマージン部分に相当する。例えば、第１実行条件の１つが「エンジン回転数＜２０００（rpm）」である場合には、第２実行条件は「エンジン回転数＜２５００（rpm）」などに設定される。第２実行条件を満たす機会は比較的多いため、第２実行条件に設定されている場合にはレート値の上昇は期待できるが、多少の誤診断の可能性がある。一方、第３実行条件は、第１実行条件を大きく拡大した実行条件である。第３実行条件に設定されている場合には、確実にレート値を大きくすることが可能であるが、誤診断の可能性が高い。そのため、異常検出装置は、複数回異常検出を実行して得られた結果に基づいて、正常／異常の判定を下す。例えば、複数回の実行の結果、全て異常であるという結果が得られたときに異常判定を下す。
【００７７】
上記の変形例に係る異常検出装置によっても、レート値を大きくするために無駄に異常検出方法を変更することを抑制し、異常検出方法を変更すべき状況で適切に異常検出方法を変更することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】本発明の実施形態に係る異常検出装置が適用された車両の概略構成を示す模式図である。
【図２】第１実施例に係る異常検出方法変更処理を示すフローチャートである。
【図３】第１実施例に係る予測レート値算出処理を示すフローチャートである。
【図４】予測レート値の算出方法の具体例を説明するための図である。
【図５】第２実施例に係る異常検出方法変更処理を示すフローチャートである。
【図６】第２実施例に係る予測レート値算出処理を示すフローチャートである。
【図７】実行条件データの具体例を示す図である。
【符号の説明】
【００７９】
１１  エンジン
１３  エアクリーナ
１７  サージタンク
２３  触媒
２４、２５  排気センサ
２８  ＥＣＵ
２９  ＥＧＲシステム
３１  ＥＧＲ弁
３７  エバポガスパージシステム
３８  燃料タンク
４０  キャニスタ
【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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