(57)【要約】【課題】エンジン等につき、通常の定期点検期間より短い短期間の内に比較的軽度な異常を逐次診断すること。【解決手段】異常診断装置は、各種運転パラメータを検出する各種センサ等４１〜４８と、各種制御を実行する電子制御装置（ＥＣＵ）５０とを備える。ＥＣＵ５０は、各種運転パラメータの一つを学習対象としその学習値を学習する。ＥＣＵ５０は、学習値に基づきエンジン１等の異常を診断する。ＥＣＵ５０は、通常の定期点検期間より短い診断期間が経過する毎に、そのときの学習値に対応する学習上限値及び学習下限値と正常範囲を求め、収束時間が経過する間に、学習上限値及び学習下限値をそれぞれ学習し、学習上限値及び学習下限値が正常範囲内に収束したと判断した場合はエンジン１等が正常であると判定し、収束しないと判断した場合はエンジン１等が異常であると判定する。【選択図】        図１
2018145817.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関の運転に関する各種運転パラメータの状態を検出するための運転状態検出手段と、
検出される前記各種運転パラメータの一つを学習対象とし、その学習対象に関する学習値を学習するための学習制御手段と、
学習された前記学習値に基づいて前記内燃機関又はその構成部品の異常を診断するための異常診断手段と
を備えた内燃機関の異常診断装置において、
前記異常診断手段は、前記内燃機関に関する通常の定期点検期間より短い所定の診断期間が経過する毎に、その時点での前記学習値に対応する所定の学習上限値及び学習下限値と所定の正常範囲を求め、所定の収束時間が経過する間に、前記学習上限値及び前記学習下限値をそれぞれ学習し、学習された前記学習上限値及び前記学習下限値が前記正常範囲内に収束するか否かを判断し、収束したと判断した場合は前記学習対象に係る前記内燃機関又はその構成部品が正常であると判定し、収束しないと判断した場合は前記学習対象に係る前記内燃機関又はその構成部品が異常であると判定することを特徴とする内燃機関の異常診断装置。
【請求項２】
前記異常診断手段は、前記学習値に対応して予め設定された前記学習上限値及び前記学習下限値と前記正常範囲に関する参照データを備え、前記参照データを参照することにより前記学習上限値及び前記学習下限値と前記正常範囲を求めることを特徴とする請求項１に記載の内燃機関の異常診断装置。
【請求項３】
前記所定の診断期間は、前記内燃機関の累積運転期間が増すに連れて短くなるように設定されることを特徴とする請求項１又は２に記載の内燃機関の異常診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、学習制御により得られた学習値を利用して内燃機関の異常を診断する内燃機関の異常診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、内燃機関の制御装置において、学習制御を実行することがある。ここで、学習制御とは、今までの制御結果を評価し、その評価に基づいて学習対象の学習値を学習（更新、記憶）し、あるいは制御理論を修正することと説明できる。この学習制御で得られた学習値をその後の制御に反映させることにより、制御の最適化を図ることができる。また、学習値の基準値に対するズレの大きさを判定することにより、内燃機関又はその構成部品の異常を診断することができる。例えば、内燃機関の空燃比制御では、内燃機関の個体差や経時変化、使用条件に対応するために、内燃機関の運転領域（学習領域）に対応して空燃比学習値を逐次学習するようになっている。そして、内燃機関が停止しても、次の始動時に、その空燃比学習値を空燃比制御に反映させることにより、最適な空燃比で内燃機関の運転を即時開始することができる。また、この空燃比学習値の基準値に対するズレの大きさから、燃料系（インジェクタ等）の異常を診断することができる。
【０００３】
この種の学習制御に関連した技術として、例えば、下記の特許文献１に記載の「内燃機関システム」を挙げることができる。このシステムは、内燃機関の運転中に学習対象パラメータを取得する学習対象パラメータ取得手段と、内燃機関の運転条件パラメータを入力軸として複数の格子点を有し、学習対象パラメータの学習値が複数の格子点にそれぞれ更新可能に対応付けられた学習マップと、学習対象パラメータの学習値が取得されたときにその学習値に基づいて格子点の学習値を更新する学習更新手段とを備える。このシステムでは、学習マップにおける格子点の間隔が固定的に設定されている。学習マップの各格子点に対応して記憶された学習値は、内燃機関の運転時間（自動車の走行距離）の経過に伴って随時更新されることになる。
【０００４】
ここで、上記のような学習制御による学習値を利用した内燃機関の異常診断について説明する。例えば、燃料系の部品劣化と学習値の経過変化について、次のように説明することができる。図７に、（ａ）自動車の走行距離に対する部品劣化の経過変化と、（ｂ）同じく走行距離に対する学習値の経過変化をタイムチャートにより示す。図７（ａ）に示すように、部品劣化は、走行距離の増加に伴い、初期値Ａ０から異常閾値Ａ１，Ａ２へ向けてあるバラツキ値ＶＡをもって増加又は減少する。ここでは、増加側の部品劣化として「デポ詰まり」を想定することができ、減少側の部品劣化として「摩耗故障」を想定することができる。また、この部品劣化の経過変化に合わせて、図７（ｂ）に示すように、学習値は、走行距離の増加に伴い、初期値Ｂ０から異常検出閾値Ｂ１，Ｂ２へ向けてあるバラツキ値ＶＢをもって増加又は減少する。そして、走行距離がある程度の距離Ｄ４に達し、学習値が異常検出閾値Ｂ１，Ｂ２に達することで、部品劣化が異常に達したことを判定することができる。この異常判定は、例えば、自動車（内燃機関）に関する通常の定期点検のときに、作業者がメモリに記憶された学習値を読み出して異常検出閾値Ｂ１，Ｂ２と比較することで行うことができる。また、この異常検出閾値Ｂ１，Ｂ２は、比較的重度の異常を想定して設定されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１６−３３３５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところが、上記のように学習値を利用して内燃機関の異常を診断できるのは、主として自動車（内燃機関）に関する通常の定期点検のときであり、学習値が初期値Ｂ０にリセットされてからある程度の長期間（例えば、１年）が経過してからのことであった。そのため、内燃機関の異常については、重度な異常を診断することになり、通常の定期点検期間より短い短期間の内に比較的軽度な異常を逐次診断することができなかった。
【０００７】
この発明は、上記事情に鑑みてなされたものであって、その目的は、内燃機関又はその構成部品につき、内燃機関に関する通常の定期点検期間より短い短期間の内に比較的軽度な異常を逐次診断することを可能とした内燃機関の異常診断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】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、内燃機関の運転に関する各種運転パラメータの状態を検出するための運転状態検出手段と、検出される各種運転パラメータの一つを学習対象とし、その学習対象に関する学習値を学習するための学習制御手段と、学習された学習値に基づいて内燃機関又はその構成部品の異常を診断するための異常診断手段とを備えた内燃機関の異常診断装置において、異常診断手段は、内燃機関に関する通常の定期点検期間より短い所定の診断期間が経過する毎に、その時点での学習値に対応する所定の学習上限値及び学習下限値と所定の正常範囲を求め、所定の診断時間が経過する間に、学習上限値及び学習下限値をそれぞれ学習し、学習された学習上限値及び学習下限値が正常範囲内に収束するか否かを判断し、収束したと判断した場合は学習対象に係る内燃機関又はその構成部品が正常であると判定し、収束しないと判断した場合は学習対象に係る内燃機関又はその構成部品が異常であると判定することを趣旨とする。
【０００９】
上記発明の構成によれば、異常診断手段により、内燃機関に関する通常の定期点検期間より短い所定の診断期間が経過する毎に、その時点での学習値に対応する所定の学習上限値及び学習下限値と所定の正常範囲が求められ、所定の診断時間が経過する間に、学習上限値及び学習下限値がそれぞれ学習され、その学習された学習上限値及び学習下限値が正常範囲内に収束するか否かが判断される。そして、収束したと判断された場合は学習対象に係る内燃機関又はその構成部品が正常であると判定され、収束しないと判断された場合はその内燃機関又はその構成部品が異常であると判定される。従って、通常の定期点検期間より短い所定の診断期間が経過する毎に、学習値を別途利用することで、内燃機関又はその構成部品が正常か異常かが判定される。
【００１０】
上記目的を達成するために、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、異常診断手段は、学習値に対応して予め設定された学習上限値及び学習下限値と正常範囲に関する参照データを備え、参照データを参照することにより学習上限値及び学習下限値と正常範囲を求めることを趣旨とする。
【００１１】
上記発明の構成によれば、請求項１に記載の発明の作用に加え、学習値に対応して予め設定された参照データを参照することにより、学習上限値及び学習下限値と正常範囲が求められる。従って、異常診断手段による正常又は異常の判定処理が正確かつ高速化する。
【００１２】
上記目的を達成するために、請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の発明において、所定の診断期間は、内燃機関の累積運転期間が増すに連れて短くなるように設定されることを特徴とする。
【００１３】
上記発明の構成によれば、請求項１又は２に記載の発明の作用に加え、内燃機関の累積運転期間が増すに連れて所定の診断期間が徐々に短くなる。従って、部品等の劣化が少ない累積運転期間の初期頃には診断が少なく、累積運転期間が経過して部品等の劣化が多くなる頃には診断が多くなる。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１に記載の発明によれば、内燃機関又はその構成部品につき、内燃機関に関する通常の定期点検期間より短い短期間の内に比較的軽度な異常を逐次診断することができる。
【００１５】
請求項２に記載の発明によれば、請求項１に記載の発明の効果に加え、内燃機関又はその構成部品に係る異常診断を精度良く速やかに実行することができる。
【００１６】
請求項３に記載の発明によれば、請求項１又は２に記載の発明の効果に加え、異常診断を適期に必要な回数だけ実行することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】一実施形態に係り、異常診断装置を含むガソリンエンジンシステムを示す概略構成図。
【図２】一実施形態に係り、燃料噴射制御の内容を示すフローチャート。
【図３】一実施形態に係り、異常診断制御の内容を示すフローチャート。
【図４】一実施形態に係り、（ａ）走行距離に対する部品劣化の経過変化、（ｂ）走行距離に対する空燃比学習値の経過変化を示すタイムチャート。
【図５】一実施形態に係り、部品が正常な場合の（ａ）空燃比学習値、（ｂ）上限側異常判定、（ｃ）下限側異常判定、（ｄ）上限側モード、（ｅ）診断モードそれぞれの挙動を示すタイムチャート。
【図６】一実施形態に係り、部品が異常な場合の（ａ）空燃比学習値、（ｂ）上限側異常判定、（ｃ）下限側異常判定、（ｄ）上限側モード、（ｅ）診断モードそれぞれの挙動を示すタイムチャート。
【図７】従来例に係り、（ａ）走行距離に対する部品劣化の経過変化、（ｂ）走行距離に対する空燃比学習値の経過変化を示すタイムチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明における内燃機関の異常診断装置を具体化した一実施形態につき図面を参照して詳細に説明する。
【００１９】
図１に、この実施形態における異常診断装置を含むガソリンエンジンシステムを概略構成図により示す。この実施形態で、自動車に搭載された内燃機関（以下「エンジン」と言う。）１は、レシプロタイプの４サイクルエンジンであり、４つの気筒２と、クランクシャフト３とを含む。エンジン１には、吸気通路４と排気通路５が設けられる。吸気通路４には、上流側からエアクリーナ６、電子スロットル装置７及びサージタンク８が設けられる。電子スロットル装置７は、モータ３１により開閉駆動されるスロットル弁９と、スロットル弁９の開度（スロットル開度）ＴＡを検出するためのスロットルセンサ４１とを含む。排気通路５には、排気ガスを浄化するための触媒コンバータ１０が設けられる。
【００２０】
エンジン１は、シリンダブロック１１とシリンダヘッド１２とを含む。シリンダブロック１１には、各気筒２のそれぞれにピストン１３が設けられる。各ピストン１３は、コンロッド１４を介してクランクシャフト３に連結される。各気筒２にて、ピストン１３とシリンダヘッド１２との間には、燃焼室１５が形成される。シリンダヘッド１２には、各燃焼室１５に連通する吸気ポート１６及び排気ポート１７がそれぞれ形成される。各吸気ポート１６は、それぞれ吸気通路４に通じる。各排気ポート１７は、それぞれ排気通路５に通じる。各吸気ポート１６には、吸気バルブ１８が、各排気ポート１７には、排気バルブ１９がそれぞれ設けられる。各吸気バルブ１８及び各排気バルブ１９は、クランクシャフト３の回転に連動して、つまり、各ピストン１３の上下動に連動して、ひいてはエンジン１の一連の作動行程（吸気行程、圧縮行程、膨張行程、排気行程）に連動して、カムシャフト２０などを含む動弁機構２１により開閉駆動される。
【００２１】
シリンダヘッド１２には、各気筒２のそれぞれに対応して、各燃焼室１５の中へ燃料を直接噴射するためのインジェクタ３２が設けられる。インジェクタ３２は、燃料ポンプを含む燃料供給装置（図示略）から供給される燃料を、対応する各燃焼室１５へ噴射供給するようになっている。各燃焼室１５では、吸気行程で、インジェクタ３２から噴射される燃料と吸気通路４から吸入される空気とにより可燃混合気が形成される。
【００２２】
シリンダヘッド１２には、各気筒２のそれぞれに対応して、各燃焼室１５に点火プラグ３３が設けられる。各点火プラグ３３は、イグニションコイル３４から出力される点火信号を受けてスパーク動作する。両部品３３，３４は、各燃焼室１５にて形成される可燃混合気に点火する点火装置を構成する。各燃焼室１５における可燃混合気は、圧縮行程で各点火プラグ３３のスパーク動作により爆発・燃焼し膨張行程が経過する。燃焼後の排気ガスは、排気行程で各燃焼室１５から排気ポート１７、排気通路５及び触媒コンバータ１０を通じて外部へ排出される。このように各燃焼室１５における可燃混合気の燃焼等に伴い、各ピストン１３が上下運動し、一連の作動行程が進行してクランクシャフト３が回転することにより、エンジン１で動力が得られる。
【００２３】
図１に示すように、エンジン１に設けられる各種センサ４１〜４８は、エンジン１の運転に関する各種運転パラメータの状態を検出するための本発明における運転状態検出手段の一例に相当する。電子スロットル装置７より上流の吸気通路４に設けられたエアフローメータ４２は、吸気通路４を流れる吸気量Ｇａを検出し、その検出値に応じた電気信号を出力する。運転席に設けられたアクセルペダル２７には、アクセルセンサ４３が設けられる。アクセルセンサ４３は、アクセルペダル２７の踏み込み角度をアクセル開度ＡＣＣとして検出し、その検出値に応じた電気信号を出力する。エンジン１に設けられた水温センサ４４は、シリンダブロック１１の内部を流れる冷却水の温度（冷却水温）ＴＨＷを検出し、その検出値に応じた電気信号を出力する。エンジン１に設けられた回転速度センサ４５は、クランクシャフト３の回転速度（エンジン回転速度）ＮＥを検出し、その検出値に応じた電気信号を出力する。このセンサ４５は、クランクシャフト３の一端に固定されたタイミングロータ２８の回転を所定の角度ごとに検出するように構成される。サージタンク８に設けられた吸気圧センサ４６は、サージタンク８の中の吸気圧力ＰＭを検出し、その検出値に応じた電気信号を出力する。触媒コンバータ１０より上流の排気通路５に設けられた空燃比センサ４７は、排気通路５へ排出される排気ガス中の空燃比Ａ／Ｆを検出し、その検出値に応じた電気信号を出力する。触媒コンバータ１０より下流の排気通路５に設けられた酸素センサ４８は、排気通路５へ排出される排気ガス中の酸素濃度（出力電圧）Ｏｘを検出し、その検出値に応じた電気信号を出力する。この実施形態で、上記したスロットル開度ＴＡ、吸気量Ｇａ、アクセル開度ＡＣＣ、冷却水温度ＴＨＷ、エンジン回転速度ＮＥ、吸気圧力ＰＭ及び酸素濃度Ｏｘは、本発明の各種運転パラメータの一例に相当する。
【００２４】
このエンジンシステムは、各種制御を司る電子制御装置（ＥＣＵ）５０を備える。ＥＣＵ５０には、各種センサ４１〜４８がそれぞれ接続される。また、ＥＣＵ５０には、モータ３１、各インジェクタ３２及び各イグニションコイル３４がそれぞれ接続される。
【００２５】
この実施形態で、ＥＣＵ５０は、各種センサ４１〜４８から出力される信号を入力し、それら信号に基づき電子スロットル制御、燃料噴射制御及び点火時期制御などを実行するために、モータ３１、各インジェクタ３２及び各イグニションコイル３４をそれぞれ制御するようになっている。また、ＥＣＵ５０は、これら制御に関するパラメータを学習するための周知の学習制御を実行するようになっている。更に、ＥＣＵ５０は、学習制御によって得られた（更新されてメモリに記憶されている）学習値に基づき、エンジン１又はそれに関連した部品の異常を診断する異常診断制御を実行するようになっている。ＥＣＵ５０は、本発明の学習制御手段及び異常診断手段の一例に相当する。
【００２６】
ここで、電子スロットル制御とは、運転者によるアクセルペダル２７の操作に応じたアクセルセンサ４３の検出結果に応じて電子スロットル装置７を制御することである。燃料噴射制御とは、エンジン１の運転状態に応じて各インジェクタ３２による燃料噴射量及びその噴射タイミングを制御することであり、エンジン１の空燃比を制御することを含む。点火時期制御とは、エンジン１の運転状態に応じて各イグニションコイル３４を制御することにより、各点火プラグ３３による点火時期を制御することである。学習制御とは、今までの制御結果を評価し、その評価に基づいて学習対象の学習値を学習（更新、記憶）し、あるいは、制御論理を修正することである。この学習制御で得られた学習値を、その後の各種制御に反映させることにより、それら制御の最適化を図ることができる。この実施形態では、周知の学習制御が実行されるものとし、その詳しい説明は省略する。
【００２７】
周知のようにＥＣＵ５０は、中央処理装置（ＣＰＵ）、各種メモリ、外部入力回路及び外部出力回路等を備える。メモリには、エンジン１の各種制御に関する所定の制御プログラムが格納される。ＣＰＵは、入力回路を介して入力される各種センサ４１〜４８の検出信号に基づき、所定の制御プログラムに基づいて前述した各種制御を実行する。
【００２８】
ここで、ＥＣＵ５０が実行する各種制御のうち、一例として、空燃比制御を含む燃料噴射制御について説明する。図２に、燃料噴射制御の内容をフローチャートにより示す。
【００２９】
処理がこのルーチンへ移行すると、ステップ１００で、ＥＣＵ５０は、各種センサ等４１〜４８からスロットル開度ＴＡ、吸気量Ｇａ、アクセル開度ＡＣＣ、冷却水温度ＴＨＷ、エンジン回転速度ＮＥ、吸気圧力ＰＭ、空燃比Ａ／Ｆ及び酸素濃度Ｏｘに係る各種信号を読み込む。
【００３０】
次に、ステップ１１０で、ＥＣＵ５０は、基本噴射量ＴＡＵＢを算出する。ＥＣＵ５０は、この基本噴射量ＴＡＵＢの算出を、読み込まれた吸気量Ｇａ及びエンジン回転速度ＮＥに基づき、所定の関数データ（マップ）を参照することにより行うことができる。
【００３１】
次に、ステップ１２０で、ＥＣＵ５０は、高温補正等の各種補正値ＫＣを算出する。ＥＣＵ５０は、各種補正値ＫＣの算出を、読み込まれた吸気圧力ＰＭ及び冷却水温度ＴＨＷ等に基づいて行うことができる。
【００３２】
次に、ステップ１３０で、ＥＣＵ５０は、フィードバック補正値ＦＡＦを読み込む。ＥＣＵ５０は、この補正値ＦＡＦを、空燃比センサ４７の検出結果に基づいて算出する。すなわち、ＥＣＵ５０は、空燃比センサ４７から得られる実際の空燃比Ａ／Ｆが、所定の目標空燃比（理論空燃比）となるように、別途の算出ルーチンにより周知の方法でフィードバック補正値ＦＡＦ算出し、メモリに記憶する。
【００３３】
次に、ステップ１４０で、ＥＣＵ５０は、空燃比学習値ＦＧを読み込む。ＥＣＵ５０は、今回の吸気量Ｇａの値に対応付けられた空燃比学習値ＦＧをメモリから読み込む。ＥＣＵ５０は、この空燃比学習値ＦＧを周知の空燃比学習制御により算出し、メモリに記憶するようになっている。ここで、空燃比学習値ＦＧは、酸素濃度Ｏｘから得られる実際の空燃比Ａ／Ｆの、所定の目標空燃比（理論空燃比）に対する偏差を意味する。この空燃比学習値ＦＧには、インジェクタ３２を含む燃料供給装置の機械的な個体差、経時変化や異常（劣化）等が反映される。
【００３４】
次に、ステップ１５０で、ＥＣＵ５０は、算出及び読み込まれた各種パラメータに基づき、以下の計算式（１）に基づいて最終噴射量ＴＡＵを算出する。
ＴＡＵ  ←  ＴＡＵＢ＊ＫＣ＊ＦＡＦ＊ＦＧ      ・・・（１）
【００３５】
そして、ステップ１６０で、ＥＣＵ５０は、算出された最終噴射量ＴＡＵに基づき各インジェクタ３２を制御することにより各燃焼室１５への燃料噴射を実行する。
【００３６】
次に、空燃比学習値ＦＧを利用して行われる、インジェクタ３２を含む燃料供給装置（燃料系）の異常診断制御について説明する。図３に、この異常診断制御の内容をフローチャートにより示す。
【００３７】
処理がこのルーチンへ移行すると、ステップ２００で、ＥＣＵ５０は、異常診断タイミングか否かを判断する。すなわち、ＥＣＵ５０は、使用開始又は前回の異常診断タイミングから所定の診断期間が経過したときに今回の異常診断タイミングであると判断することができる。例えば、ＥＣＵ５０は、自動車が使用開始から累積的に「５００ｋｍ」走行したときに異常診断タイミングであると判断することができる。ＥＣＵ５０は、この判断結果が肯定となる場合は処理をステップ２１０へ移行し、この判断結果が否定となる場合は処理をステップ２００へ戻す。
【００３８】
次に、ステップ２１０で、ＥＣＵ５０は、前回の空燃比学習値ＦＧ（前回の学習周期で学習された空燃比学習値ＦＧ）を読み込む。
【００３９】
次に、ステップ２２０で、ＥＣＵ５０は、前回の空燃比学習値ＦＧに応じた学習上限値ＦＧｍａｘ、学習下限値ＦＧｍｉｎ及び正常範囲ＮＯＲをそれぞれ読み込む。ＥＣＵ５０は、空燃比学習値ＦＧに対応する学習上限値ＦＧｍａｘ及び学習下限値ＦＧｍｉｎと正常範囲ＮＯＲに関する所定の参照データを予めメモリに記憶して備えている。ＥＣＵ５０は、この参照データを参照することにより、空燃比学習値ＦＧに応じた学習上限値ＦＧｍａｘ、学習下限値ＦＧｍｉｎ及び正常範囲ＮＯＲを求めることができる。
【００４０】
次に、ステップ２３０で、ＥＣＵ５０は、学習上限値ＦＧｍａｘを学習処理する。すなわち、ＥＣＵ５０は、周知の学習制御によって学習上限値ＦＧｍａｘを更新する。
【００４１】
次に、ステップ２４０で、ＥＣＵ５０は、所定の収束時間Ｔ１（図５、図６参照）が経過したか否かを判断する。ＥＣＵ５０は、この判断結果が否定となる場合は処理をステップ２３０へ戻し、この判断結果が肯定となる場合は処理をステップ２５０へ移行する。
【００４２】
ステップ２５０では、ＥＣＵ５０は、更新された学習上限値ＦＧｍａｘが正常範囲ＮＯＲに収束したか否かを判断する。ＥＣＵ５０は、この判断結果が肯定となる場合は処理をステップ２６０へ移行し、この判断結果が否定となる場合は処理をステップ３００へ移行する。
【００４３】
次に、ステップ２６０で、ＥＣＵ５０は、学習下限値ＦＧｍｉｎを学習処理する。すなわち、ＥＣＵ５０は、周知の学習制御によって学習下限値ＦＧｍｉｎを更新する。
【００４４】
次に、ステップ２７０で、ＥＣＵ５０は、所定の収束時間Ｔ１（図５、図６参照）が経過したか否かを判断する。ＥＣＵ５０は、この判断結果が否定となる場合は処理をステップ２６０へ戻し、この判断結果が肯定となる場合は処理をステップ２８０へ移行する。
【００４５】
ステップ２８０では、ＥＣＵ５０は、更新された学習下限値ＦＧｍｉｎが正常範囲ＮＯＲに収束したか否かを判断する。ＥＣＵ５０は、この判断結果が肯定となる場合は処理をステップ２９０へ移行し、この判断結果が否定となる場合は処理をステップ３００へ移行する。
【００４６】
そして、ステップ２９０では、ＥＣＵ５０は、燃料系が正常であることを判定処理し、処理をステップ２００へ戻す。ＥＣＵ５０は、正常判定結果をメモリに記憶することができる。
【００４７】
一方、ステップ２５０又はステップ２８０から移行してステップ３００では、ＥＣＵ５０は、燃料系が異常であることを判定処理し、処理をステップ２００へ戻す。ＥＣＵ５０は、異常判定結果をメモリに記憶したり、所定の異常報知動作を実行したりすることができる。異常報知動作として、所定の警報装置を点滅又は鳴動させることができる。ここで、ＥＣＵ５０は、異常判定の精度を高めるために、異常判定を複数回カウントしたときに、最終的な異常と判定することができる。
【００４８】
上記制御によれば、ＥＣＵ５０は、エンジン１に関する通常の定期点検期間（例えば、１年又は走行距離１００００ｋｍ）より短い所定の診断期間（例えば、５ヶ月以下の所定期間又は５０００ｋｍ以下の所定の走行距離）が経過する毎に、その時点での空燃比学習値ＦＧに対応する所定の学習上限値ＦＧｍａｘ及び学習下限値ＦＧｍｉｎと所定の正常範囲ＮＯＲを求める。また、ＥＣＵ５０は、所定の収束時間Ｔ１（図５、図６参照）が経過する間に、学習上限値ＦＧｍａｘ及び学習下限値ＦＧｍｉｎをそれぞれ学習し、学習された学習上限値ＦＧｍａｘ及び学習下限値ＦＧｍｉｎが正常範囲ＮＯＲ内に収束するか否かを判断する。そして、ＥＣＵ５０は、収束したと判断した場合は学習対象に係る燃料系が正常であると判定し、収束しないと判断した場合はその燃料系が異常であると判定するようになっている。
【００４９】
ここで、燃料系の部品劣化と空燃比学習値ＦＧの経過変化について、図７と同様次のように説明することができる。図４に、（ａ）自動車の走行距離に対する部品（例えば、インジェクタ３２）の劣化の経過変化、（ｂ）同じく走行距離に対する空燃比学習値ＦＧの経過変化をタイムチャートにより示す。図４（ａ）に示すように、部品劣化は、図７（ａ）と同様に走行距離の増加に伴い、初期値Ａ０から異常閾値Ａ１，Ａ２へ向けてあるバラツキ値ＶＡをもって増加又は減少する。また、この部品劣化の経過変化に合わせて、図４（ｂ）に示すように、空燃比学習値ＦＧは、走行距離の増加に伴い、初期値Ｂ０から異常検出閾値Ｂ１，Ｂ２へ向けてあるバラツキ値ＶＢをもって増加又は減少する。そして、走行距離がある程度の距離Ｄ４に達し、空燃比学習値ＦＧが異常検出閾値Ｂ１，Ｂ２に達することで、部品劣化が異常に達したことを判定することができる。
【００５０】
ここで、この実施形態の異常診断制御が、従来の異常診断と異なるのは、次のような点にある。すなわち、図４（ａ），（ｂ）に示すように、この実施形態では、走行距離がある程度長期な距離Ｄ４に達する前に複数回（この場合、３回）の異常診断タイミング（距離Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３）で部品劣化の異常診断を行うことになる。この実施形態では、所定の診断期間は、エンジン１の累積運転期間が増すに連れて短くなるように設定される。すなわち、図４（ｂ）に示すように、走行距離が増すに連れて、次の異常診断タイミングまでの診断期間が順次短くなるように設定される。すなわち、図４（ｂ）において、０から距離Ｄ１までの間隔よりも、距離Ｄ１から距離Ｄ２までの間隔の方が短く、距離Ｄ１から距離Ｄ２までの間隔よりも、距離Ｄ２から距離Ｄ３までの間隔の方が短く、更に、距離Ｄ２から距離Ｄ３までの間隔よりも、距離Ｄ３から距離Ｄ４までの間隔の方が短くなるように設定される。
【００５１】
次に、各異常診断タイミングにおける異常診断制御の内容について詳しく説明する。図５には、部品が正常な場合の（ａ）空燃比学習値ＦＧ、（ｂ）上限側異常判定、（ｃ）下限側異常判定、（ｄ）上限側モード、（ｅ）診断モードそれぞれの挙動をタイムチャートにより示す。図６に、部品が異常な場合の（ａ）空燃比学習値ＦＧ、（ｂ）上限側異常判定、（ｃ）下限側異常判定、（ｄ）上限側モード、（ｅ）診断モードそれぞれの挙動をタイムチャートにより示す。
【００５２】
先ず、燃料系の部品が正常な場合は、図５に示すように、時刻ｔ１で診断モード（上限側モード）になると、空燃比学習値ＦＧがその学習上限値ＦＧｍａｘに設定される。その後、時刻ｔ１〜ｔ２の間（上限側モード）では、学習上限値ＦＧｍａｘにつき学習制御が実行され、その結果として学習上限値ＦＧｍａｘが正常範囲ＮＯＲに収束するか否かが判断される。ここでは、図５に示すように、上限側モードの収束時間Ｔ１の間に学習上限値ＦＧｍａｘが正常範囲ＮＯＲに収束するので、上限側異常判定は「正常」のままとなる。次に、時刻ｔ２で診断モード（下限側モード）になると、空燃比学習値ＦＧがその学習下限値ＦＧｍｉｎに設定される。その後、時刻ｔ２〜時刻ｔ３の間（下限側モード）では、学習下限値ＦＧｍｉｎにつき学習制御が実行され、その結果として学習下限値ＦＧｍｉｎが正常範囲ＮＯＲに収束するか否かが判断される。ここでは、図５に示すように、下限側モードの収束時間Ｔ１の間に学習下限値ＦＧｍｉｎが正常範囲ＮＯＲに収束するので、下限側異常判定は「正常」のままとなる。
【００５３】
これに対し、燃料系の部品に異常がある場合は、例えば、図６に示すように、時刻ｔ２〜時刻ｔ３の間（下限側モード）で、学習下限値ＦＧｍｉｎが正常範囲ＮＯＲに収束しないので、下限側異常判定が「異常」となる。このように燃料系の部品の劣化について異常を診断することができる。
【００５４】
以上説明したこの実施形態における内燃機関の異常診断装置によれば、ＥＣＵ５０により、エンジン１に関する通常の定期点検期間より短い所定の診断期間が経過する毎に、その時点での空燃比学習値ＦＧに対応する所定の学習上限値ＦＧｍａｘ及び学習下限値ＦＧｍｉｎと所定の正常範囲ＮＯＲが求められる。また、所定の診断時間が経過する間に、学習上限値ＦＧｍａｘ及び学習下限値ＦＧｍｉｎがそれぞれ学習され、その学習された学習上限値ＦＧｍａｘ及び学習下限値ＦＧｍｉｎが正常範囲ＮＯＲ内に収束するか否かが判断される。そして、学習上限値ＦＧｍａｘ及び学習下限値ＦＧｍｉｎが正常範囲ＮＯＲ内に収束したと判断された場合は燃料系の部品が正常であると判定され、収束しないと判断された場合はその部品が異常であると判定される。従って、通常の定期点検期間より短い所定の診断期間が経過する毎に、空燃比学習値ＦＧを別途利用することで、燃料系の部品が正常か異常かが判定される。このため、燃料系の部品につき、エンジン１に関する通常の定期点検期間より短い短期間の内に比較的軽度な異常を逐次診断することができる。
【００５５】
この実施形態の構成によれば、通常の学習制御で学習される空燃比学習値ＦＧを利用し、その学習値ＦＧから学習上限値ＦＧｍａｘと学習下限値ＦＧｍｉｎを求め、それら学習上限値ＦＧｍａｘ及び学習下限値ＦＧｍｉｎにつき別途学習制御により学習することで燃料系の部品の異常診断を行っている。このため、エンジン１の運転を停止させることなく、また、エンジン１の運転性能に影響を与えることなく異常診断を実行することができる。
【００５６】
この実施形態の構成によれば、空燃比学習値ＦＧに対応して予め設定された参照データを参照することにより、学習上限値ＦＧｍａｘ及び学習下限値ＦＧｍｉｎと正常範囲ＮＯＲが求められる。従って、ＥＣＵ５０による正常又は異常の判定処理が正確かつ高速化する。このため、燃料系の部品に係る異常診断を精度良く速やかに実行することができる。
【００５７】
この実施形態の構成によれば、エンジン１の累積運転期間である走行距離が増すに連れて所定の診断期間が徐々に短くなる。従って、燃料系の部品の劣化が少ない累積運転期間（走行距離）の初期頃には診断が少なく、累積運転期間（走行距離）が経過して燃料系の部品の劣化が多くなる頃には診断が多くなる。このため、異常診断を適期に必要な回数だけ実行することができる。
【００５８】
なお、この発明は前記実施形態に限定されるものではなく、発明の趣旨を逸脱することのない範囲で構成の一部を適宜変更して実施することもできる。
【００５９】
（１）前記実施形態では、所定の診断期間を、エンジン１の累積運転期間（走行距離）が増すに連れて短くなるように設定したが、所定の診断期間を、累積運転期間（走行距離）の増加にかかわらず一定に設定することもできる。また、その診断期間を、例えば、「一月、二月又は三月」、「１０００ｋｍ、２０００ｋｍ又は３０００ｋｍ」のようにより短期間に設定することもできる。
【００６０】
（２）前記実施形態では、空燃比を学習対象とし、その学習値として空燃比学習値ＦＧを学習する場合に具体化したが、学習対象として、その他のパラメータを学習する場合に具体化することもできる。例えば、次のような学習値を挙げることができる。エンジンの吸気系に係り、アイドル・スピード・コントロール（ＩＳＣ）流量の制御に関するＩＳＣ流量学習値。エンジンの動弁系に係り、可変バルブタイミング機構（ＶＶＴ）の制御に関する最遅角学習値。エンジンの点火系に係り、ノッキング制御に関するノック補正学習値。エンジンの燃料系に係り、燃料噴射制御に関する燃料系学習値及びパージ濃度学習値。エンジンの排気系に係り、空燃比のフィードバック（Ｆ／Ｂ）制御に関するサブＦ／Ｂ補正量学習値。
【産業上の利用可能性】
【００６１】
この発明は、学習制御を実行するように構成した内燃機関の制御装置に利用することができる。
【符号の説明】
【００６２】
１  エンジン（内燃機関）
４１  スロットルセンサ（運転状態検出手段）
４２  エアフローメータ（運転状態検出手段）
４３  アクセルセンサ（運転状態検出手段）
４４  水温センサ（運転状態検出手段）
４５  回転速度センサ（運転状態検出手段）
４６  吸気圧センサ（運転状態検出手段）
４７  空燃比センサ（運転状態検出手段）
４８  酸素センサ（運転状態検出手段）
５０  ＥＣＵ（学習制御手段、異常診断手段）
【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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