(57)【要約】      （修正有）【課題】噴射量学習で得られた学習値を用いてインジェクタの異常を判定する場合において、学習ばらつき分の影響を排除してインジェクタの異常を精度よく判定する。【解決手段】エンジンの制御システムは、コモンレールに蓄えられた加圧燃料を噴射指令に従って噴射するインジェクタと、ＥＣＵとを備える。ＥＣＵは、インジェクタの実燃料噴射量と指令噴射量とのずれ量をコモンレール圧毎に学習する噴射量学習を実行し、噴射量学習によって得られた今回学習値が異常判定値を超える場合にインジェクタが異常であると判定する異常判定を実行する。ＥＣＵは、今回学習値が得られた時のレール圧に近い比較レール圧における直近の学習値を比較学習値として選定し、今回学習値と比較学習値とが相関する場合、経時変化量の許容値に加えて学習ばらつき分を加味した「異常判定値Ａ」ではなく、異常判定値Ａから学習ばらつきに相当量を除いた「異常判定値Ｂ」を設定する。【選択図】図５
2018150921.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
蓄圧室に蓄えられた加圧燃料を噴射指令に従って噴射するインジェクタと、
前記インジェクタの実燃料噴射量と指令噴射量とのずれ量を前記蓄圧室内の燃圧毎に学習する噴射量学習を実行するとともに、前記噴射量学習によって得られた学習値が異常判定値を超える場合に前記インジェクタが異常であると判定する異常判定を実行する制御装置とを備え、
前記制御装置は、前記異常判定を実行する際、前記異常判定の対象となる対象学習値が得られた時の前記蓄圧室内の燃圧である対象燃圧との差が所定値未満である比較燃圧における過去の学習値を比較学習値として選定し、前記対象学習値と前記比較学習値との相関がない場合には前記異常判定値を第１判定値とし、前記対象学習値と前記比較学習値との相関がある場合には前記異常判定値を前記第１判定値よりも小さい第２判定値とする、エンジンの制御システム。
【請求項２】
前記第１判定値は、前記インジェクタの燃料噴射量の経時変化量の許容値に加えて、前記噴射量学習に起因する前記学習値のばらつきを加味した値であり、
前記第２判定値は、前記第１判定値から、前記噴射量学習に起因する前記学習値のばらつきに相当する量を除いた値である、請求項１に記載のエンジンの制御システム。
【請求項３】
前記制御装置は、前記対象燃圧における前記インジェクタの燃料噴射量の経時変化量と、前記比較燃圧における前記インジェクタの燃料噴射量の経時変化量との相関レベルを規定した相関テーブルを予め記憶し、
前記制御装置は、前記異常判定を実行する際、前記対象燃圧および前記比較燃圧に対応する相関レベルを前記相関テーブルを参照して設定し、設定された前記相関レベルに基づいて前記対象学習値と前記比較学習値との相関があるか否かを判定する、請求項１または２に記載のエンジンの制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、蓄圧室（たとえばディーゼルエンジンにおけるコモンレールなど）に蓄えられた燃料を噴射指令に従って噴射するインジェクタを備えるエンジンの制御システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ディーゼルエンジンにおいては、燃焼騒音を低減したり排気を浄化したりするために、メイン噴射に先立って極少量の燃料を噴射する、いわゆるパイロット噴射が実行される場合があることが知られている。
【０００３】
パイロット噴射では、インジェクタに指令される噴射量（指令噴射量）が微小である。そのため、パイロット噴射の効果（燃焼騒音の低減、排気の浄化）を十分に発揮させるためには、微量噴射の精度向上が要求される。そこで、従来では、インジェクタの実噴射量と指令噴射量とのずれ量を学習する噴射量学習が行なわれ、学習されたずれ量（学習値）を用いて指令噴射量が補正される場合がある。
【０００４】
また、噴射量学習ではインジェクタの燃料噴射量の経時変化量（経時的な噴射特性変化）を学習することになるため、噴射量学習によって得られた学習値を用いてインジェクタの異常の有無を判定することも可能である。たとえば、特開２００８−３０９０１１号公報（特許文献１）には、噴射量学習によって得られた学習値が異常判定値を超える場合にインジェクタが異常であると判定することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−３０９０１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
噴射量学習で得られる学習値には、インジェクタの燃料噴射量の経時変化量だけでなく、噴射量学習の誤差に起因する制御上のばらつき（学習ばらつき）も含まれ得る。
【０００７】
したがって、従来の異常判定においては、学習値と比較される異常判定値が、経時変化量の許容値に加えて、学習ばらつき分を加味した値に設定される。そのため、経時変化量の許容値を超える噴射特性変化が生じたとしても、学習値が学習ばらつき分をも加味した異常判定値未満であれば、インジェクタが異常であるとは判定されず、その結果、インジェクタの異常を精度よく判定することができないという問題があった。
【０００８】
本開示は、上述の課題を解決するためになされたものであって、その目的は、噴射量学習で得られた学習値を用いてインジェクタの異常を精度よく判定することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
（１）  本開示によるエンジンの制御システムは、蓄圧室に蓄えられた加圧燃料を噴射指令に従って噴射するインジェクタと、インジェクタの実燃料噴射量と指令噴射量とのずれ量を蓄圧室内の燃圧毎に学習する噴射量学習を実行するとともに、噴射量学習によって得られた学習値が異常判定値を超える場合にインジェクタが異常であると判定する異常判定を実行する制御装置とを備える。制御装置は、異常判定を実行する際、異常判定の対象となる対象学習値が得られた時の蓄圧室内の燃圧である対象燃圧との差が所定値未満である比較燃圧における過去の学習値を比較学習値として選定し、対象学習値と比較学習値との相関がない場合には異常判定値を第１判定値とし、対象学習値と比較学習値との相関がある場合には異常判定値を第１判定値よりも小さい第２判定値とする。
【００１０】
上述の問題を解決する手法を検討するにあたり、本願の発明者等は、経時変化によるインジェクタの燃料噴射量のずれ方は、蓄圧室の燃圧が近いほど同じ傾向になるという特性を見出し、この特性に着目した。この特性に従えば、たとえば、所定の燃圧Ｐａにおける燃料噴射量の経時変化量は、燃圧Ｐａに近い燃圧Ｐｂにおける燃料噴射量の経時変化量と相関すると言える。言い換えれば、燃圧Ｐａにおける学習値が燃圧Ｐｂにおける学習値と相関する場合には、燃圧Ｐａにおける学習値は、学習ばらつきをほとんど含んでおらず、経時変化量を表わしていると言える。
【００１１】
この点に鑑み、上記の制御装置は、対象燃圧における対象学習値と、対象燃圧に近い比較燃圧における比較学習値との相関の有無を確認する。そして、対象学習値と比較学習値との相関がある場合には、対象学習値が学習ばらつきをほとんど含んでおらず経時変化量を表わしていると言えるため、制御装置は、異常判定値を第１判定値よりも小さい第２判定値とする。これにより、異常判定値を、学習ばらつき分を加味しない値（経時変化量の許容値）に近づけることができる。その結果、学習ばらつき分の影響を排除した上で、噴射量学習で得られた学習値を用いてインジェクタの異常を精度よく判定することができる。
【００１２】
（２）  ある実施の形態においては、第１判定値は、インジェクタの燃料噴射量の経時変化量の許容値に加えて、噴射量学習に起因する学習値のばらつきを加味した値である。第２判定値は、第１判定値から、噴射量学習に起因する学習値のばらつきに相当する量を除いた値である。
【００１３】
上記構成によれば、対象学習値と比較学習値との相関がある場合には、異常判定値を、経時変化量の許容値と学習ばらつきとの双方を加味した第１判定値ではなく、第１判定値から学習ばらつきに相当する量を除いた第２判定値とすることができる。
【００１４】
（３）  ある実施の形態においては、制御装置は、対象燃圧におけるインジェクタの燃料噴射量の経時変化量と、比較燃圧におけるインジェクタの燃料噴射量の経時変化量との相関レベルを規定した相関テーブルを予め記憶する。制御装置は、異常判定を実行する際、対象燃圧および比較燃圧に対応する相関レベルを相関テーブルを参照して設定し、設定された相関レベルに基づいて対象学習値と比較学習値との相関があるか否かを判定する。
【００１５】
上記構成によれば、予め記憶された相関テーブルを参照して設定される相関レベルを用いて、対象学習値と比較学習値との相関があるか否かを判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】エンジン制御システムの構成の一例を模式的に示す図である。
【図２】ＥＣＵが噴射量学習を実行する際の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図３】インジェクタ異常判定に用いられる異常判定値を示す図である。
【図４】４つのレール圧Ｐ１〜Ｐ４のそれぞれにおける、インジェクタの運転時間とインジェクタの燃料噴射量の経時変化量との関係を模式的に示す図である。
【図５】ＥＣＵが異常判定を実行する際の処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。
【図６】相関係数の算出時に参照される相関係数テーブルの一例を示す図である。
【図７】ＥＣＵが異常判定を実行する際の処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰返さない。
【００１８】
図１は、本実施の形態によるエンジン制御システム１の構成の一例を模式的に示す図である。このエンジン制御システム１は、図示しない車両に搭載される。
【００１９】
エンジン制御システム１は、エンジン１００と、ＥＣＵ（Electronic  Control  Unit）２００とを備える。
【００２０】
エンジン１００は、複数（図１に示す例では４つ）の気筒を有する、コモンレール式のディーゼルエンジンである。
【００２１】
エンジン１００は、燃料噴射装置１１０と、吸気マニホールド１２０と、排気マニホールド１３０とを備える。燃料噴射装置１１０は、サプライポンプ１１４と、コモンレール（蓄圧室）１１６と、複数の気筒に対してそれぞれ設けられる複数のインジェクタ１１８とを含む。
【００２２】
エンジン１００に吸入される空気は、吸気マニホールド１２０を通り、各気筒の燃焼室内に導入される。各気筒の燃焼室内には、サプライポンプ１１４により加圧されコモンレール１１６に蓄えられた加圧燃料が、インジェクタ１１８から噴射される。各燃焼室内で、空気と燃料との混合気が燃焼することにより、エンジン１００は駆動力を発生する。
【００２３】
燃焼後の混合気、すなわち排気ガスは、排気マニホールド１３０に導かれ、図示しない触媒により浄化された後、車外に排出される。
【００２４】
コモンレール１１６には、コモンレール１１６内の燃料の圧力（以下、単に「レール圧」ともいう）を検出する圧力センサ１３８が設けられる。圧力センサ１３８は、検出結果をＥＣＵ２００に送信する。
【００２５】
ＥＣＵ２００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、処理プログラム等を記憶するメモリ、各種信号を入出力するための入出力ポート（図示せず）等を含み、メモリに記憶された情報、圧力センサ１３８からの情報などに基づいて、所定の演算処理を実行する。そして、ＥＣＵ２００は、演算処理の結果に基づいて、サプライポンプ１１４およびインジェクタ１１８を制御する。
【００２６】
たとえば、ＥＣＵ２００は、レール圧の目標値を設定し、圧力センサ１３８により検出されたレール圧が目標値になるようにサプライポンプ１１４を制御する。
【００２７】
また、ＥＣＵ２００は、エンジン１００を作動させる場合、所定のタイミングでメイン噴射指令をインジェクタ１１８に出力する。これにより、メイン噴射指令に応じた燃料がインジェクタ１１８から噴射される「メイン噴射」が行なわれる。
【００２８】
また、ＥＣＵ２００は、燃焼騒音を低減したり排気を浄化したりするために、メイン噴射指令に先立って極少量の燃料を噴射させるためのパイロット噴射指令をインジェクタ１１８に出力する。これにより、メイン噴射に先立って、パイロット噴射指令に応じた極少量の燃料がインジェクタ１１８から噴射される「パイロット噴射」が行なわれる。
【００２９】
また、ＥＣＵ２００は、エンジン１００が無負荷である場合（たとえばエンジン１００が搭載される車両の減速中である場合など）には、インジェクタ１１８からの燃料噴射を停止させるフューエルカットを行なう。
【００３０】
また、ＥＣＵ２００は、後述する噴射量学習、およびインジェクタ異常判定も行なう。
＜噴射量学習＞
上述のように、ＥＣＵ２００は、メイン噴射に先立って極少量の燃料を噴射する「パイロット噴射」を行なう。
【００３１】
パイロット噴射では、インジェクタ１１８に指令される噴射量（以下「指令噴射量」ともいう）が微小である。そのため、パイロット噴射の効果（燃焼騒音の低減、排気の浄化）を十分に発揮させるためには、微量噴射の精度向上が要求される。
【００３２】
そこで、ＥＣＵ２００は、学習用噴射指令をインジェクタ１１８に出力し、学習用噴射指令によって生じたエンジン１００の状態変化に基づいてインジェクタ１１８から実際に噴射された燃料量（以下「実噴射量」ともいう）を推定し、推定された実噴射量と学習用指令噴射量とのずれ量を学習する「噴射量学習」を実行する。学習されたずれ量（学習値）は、ＥＣＵ２００内のメモリに記憶され、パイロット指令噴射量などの補正に用いられる。
【００３３】
なお、実燃料噴射量と指令燃料噴射量とのずれは、インジェクタ１１８を含む燃料噴射系部品の機差や経時変化によって生じる。
【００３４】
図２は、ＥＣＵ２００が噴射量学習を実行する際の処理手順の一例を示すフローチャートである。このフローチャートは、所定周期で繰り返し実行される。
【００３５】
ステップ（以下、ステップを「Ｓ」と略す）１０にて、ＥＣＵ２００は、噴射量学習の実行条件が成立しているか否かを判定する。たとえば、ＥＣＵ２００は、エンジン１００が無負荷でフューエルカット中である場合に、噴射量学習の実行条件が成立していると判定する。
【００３６】
噴射量学習の実行条件が成立していない場合（Ｓ１０にてＮＯ）、ＥＣＵ２００は、以降の処理をスキップしてリターンへと処理を移す。
【００３７】
噴射量学習の実行条件が成立している場合（Ｓ１０にてＹＥＳ）、ＥＣＵ２００は、Ｓ１０〜Ｓ１５にて噴射量学習を実行する。
【００３８】
具体的には、ＥＣＵ２００は、予め定められた複数の学習レール圧のうちから、今回の噴射量学習に用いる学習レール圧（以下「今回学習レール圧」という）を選択する（Ｓ１１）。ＥＣＵ２００は、たとえば、過去の噴射量学習が行なわれた学習レールの履歴を参照しながら、各学習レールでの噴射量学習がなるべく均等に行なわれるように今回学習レール圧を選択する。以下では、予め定められた複数の学習レール圧として、第１圧Ｐ１、第２圧Ｐ２、第３圧Ｐ３、第４圧Ｐ４（Ｐ１＜Ｐ２＜Ｐ３＜Ｐ４）の４つの値が設定されているものとして説明する。
【００３９】
次いで、ＥＣＵ２００は、圧力センサ１３８により検出されるレール圧が学習レール圧になるようにサプライポンプ１１４を制御する（Ｓ１２）。
【００４０】
次いで、ＥＣＵ２００は、インジェクタ１１８に対して学習用噴射指令を出力する（Ｓ１３）。
【００４１】
次いで、ＥＣＵ２００は、学習用噴射指令を出力したことによって生じたエンジン１００の状態変化に基づいて実噴射量を推定する（Ｓ１４）。なお、実噴射量の推定手法については、たとえば排気系に設けられた空燃比センサあるいは吸気系に設けられた空気量センサなどのセンサ値から推定する方法など、公知の手法を用いることができる。
【００４２】
次いで、ＥＣＵ２００は、推定された実噴射量と学習用指令噴射量とのずれ量（＝｜実噴射量−学習用指令噴射量｜）を「今回学習値」として算出し、算出された今回学習値をメモリに記憶する（Ｓ１５）。なお、メモリに記憶された学習値は、以降のパイロット噴射時においてパイロット指令噴射量などの補正に用いられる。
【００４３】
さらに、ＥＣＵ２００は、今回学習値を用いてインジェクタ１１８の異常の有無を判定する「インジェクタ異常判定」を行なう（Ｓ２０）。以下、インジェクタ異常判定について詳しく説明する。
【００４４】
＜インジェクタ異常判定＞
上述の噴射量学習では、インジェクタ１１８の燃料噴射量の経時変化量（経時的な噴射特性変化）を学習することになる。そこで、ＥＣＵ２００は、噴射量学習によって得られた学習値を用いて、インジェクタ１１８の異常の有無を判定する（図２のＳ２０）。具体的には、ＥＣＵ２００は、噴射量学習によって得られた学習値が異常判定値を超える場合には、インジェクタ１１８が異常であると判定する。この際、インジェクタ１１８の異常判定の精度を上げるためには、学習値と比較される異常判定値をどのような値に設定するのかが重要となる。この点を図３を用いて説明する。
【００４５】
図３は、インジェクタ異常判定に用いられる異常判定値を示す図である。噴射量学習で得られる学習値には、インジェクタ１１８の燃料噴射量の経時変化量だけでなく、噴射量学習の誤差に起因する制御上のばらつき（学習ばらつき）も含まれ得る。
【００４６】
従来においては、学習値に学習ばらつきが含まれているか否かを判定する手段がなく、したがって、学習値と比較される異常判定値が、経時変化量の許容値に加えて、学習ばらつき分を加味した値である「異常判定値Ａ」に設定されていた。そのため、経時変化量の許容値を超える噴射特性変化が生じたとしても、学習値が学習ばらつき分をも加味した異常判定値Ａ未満であれば、インジェクタ１１８が異常であるとは判定されず、その結果、インジェクタ１１８の異常を精度よく判定することができないという問題があった。
【００４７】
上述の問題を解決する手法を検討するにあたり、本願の発明者等は、経時変化によるインジェクタ１１８の燃料噴射量のずれ方は、レール圧が近いほど同じ傾向になるという特性を見出し、この特性に着目した。
【００４８】
図４は、４つのレール圧Ｐ１〜Ｐ４のそれぞれにおける、インジェクタ１１８の運転時間とインジェクタ１１８の燃料噴射量の経時変化量との関係を模式的に示す図である。図４において、横軸はインジェクタ１１８の運転時間を表わし、縦軸はインジェクタ１１８の燃料噴射量の経時変化量を表わす。
【００４９】
図４に示される波形から、燃料噴射量の経時変化量はレール圧が近いほど同じ傾向になるという特性があることが理解される。この特性に従えば、運転時間がほぼ同じである場合には、あるレール圧における燃料噴射量の経時変化量は、あるレール圧に近いレール圧における燃料噴射量の経時変化量と相関すると言える。言い換えれば、異常判定の対象となる今回学習値が、今回学習レール圧に近いレール圧における過去の学習値と図４に示すような相関を有する場合には、今回学習値は、学習ばらつきをほとんど含んでおらず、経時変化量を表わしていると言える。
【００５０】
この点に鑑み、本実施の形態によるＥＣＵ２００は、今回学習値を用いて異常判定を行なう際、４つの学習レール圧Ｐ１〜Ｐ４のうちから今回学習レール圧に近い「比較レール圧」を選定し、比較レール圧での噴射量学習によって得られた過去の直近の学習値を「比較学習値」として選定する。そして、今回学習値と比較学習値とが相関する場合、今回学習値に学習ばらつきがほとんど含まれないと考えられるため、ＥＣＵ２００は、異常判定値を、「異常判定値Ａ」ではなく、異常判定値Ａから学習ばらつきに相当する量を除いた「異常判定値Ｂ」に設定する。これにより、異常判定値を、学習ばらつき分を加味しない値（経時変化量の許容値）に近づけることができる。その結果、学習ばらつき分の影響を排除してインジェクタ１１８の異常を精度よく判定することができる。
【００５１】
＜＜異常判定フロー＞＞
図５は、ＥＣＵ２００が異常判定（図２のＳ２０の処理）を実行する際の処理手順の一例を示すフローチャートである。このフローチャートは、所定周期で繰り返し実行される。
【００５２】
まず、ＥＣＵ２００は、４つの学習レール圧Ｐ１〜Ｐ４のうちから今回学習レール圧との差が所定値未満である（すなわち今回学習レール圧に近い）学習レール圧を「比較レール圧」として選定するとともに、比較レール圧での噴射量学習によって得られた過去の直近の学習値を「比較学習値」として選定する（Ｓ２１）。
【００５３】
たとえば、ＥＣＵ２００は、今回学習レール圧が第１圧Ｐ１である場合には、第１圧Ｐ１に最も近い第２圧Ｐ２を比較レール圧として選定する。ＥＣＵ２００は、今回学習レール圧が第２圧Ｐ２である場合には、第２圧Ｐ２に近い第１圧Ｐ１および第３圧Ｐ３のうち、現在のレール圧に近い方を比較レール圧として選定する。ＥＣＵ２００は、今回学習レール圧が第３圧Ｐ３である場合には、第３圧Ｐ３に近い第２圧Ｐ２および第４圧Ｐ４のうち、現在のレール圧に近い方を比較レール圧として選定する。ＥＣＵ２００は、今回学習レール圧が第４圧Ｐ４である場合には、第４圧Ｐ４に最も近い第３圧Ｐ３を比較レール圧として選定する。そして、ＥＣＵ２００は、比較レール圧によって得られた過去の学習値のうちの、直近の学習値を「比較学習値」として選定する。
【００５４】
次いで、ＥＣＵ２００は、メモリに予め記憶されている相関係数テーブルを参照して、今回学習レール圧における燃料噴射量の経時変化量と、比較レール圧における燃料噴射量の経時変化量との相関係数を設定する（Ｓ２２）。相関係数は、今回学習レール圧における燃料噴射量の経時変化量と、比較レール圧における燃料噴射量の経時変化量との相関レベルを規定する係数であって、実験等によって予め求められる。本実施の形態においては、相関係数は、同じ運転時間である場合における、今回学習レール圧における経時変化量に対する、比較レール圧における経時変化量の比率で表わされる。
【００５５】
図６は、相関係数の算出時に参照される相関係数テーブルの一例を示す図である。今回学習レール圧が第１圧Ｐ１である場合、比較レール圧は「第２圧Ｐ２」のみであり、その相関係数は「１．１」に設定されている。この「１．１」は、同じ運転時間で比較した場合に、第１圧Ｐ１における経時変化量に対する、第２圧Ｐ２における経時変化量の比率が「１．１」であることを意味する。
【００５６】
同様に、今回学習レール圧が第２圧Ｐ２である場合、比較レール圧は「第１圧Ｐ１」または「第３圧Ｐ３」であり、比較レール圧が第１圧Ｐ１である場合の相関係数は「０．９」に設定され、比較レール圧が第３圧Ｐ３である場合の相関係数は「１．２」に設定される。また、今回学習レール圧が第３圧Ｐ３である場合、比較レール圧は「第２圧Ｐ２」または「第４圧Ｐ４」であり、比較レール圧が第２圧Ｐ２である場合の相関係数は「０．８」に設定され、比較レール圧が第４圧Ｐ４である場合の相関係数は「１．３」に設定される。また、今回学習レール圧が第４圧Ｐ４である場合、比較レール圧は「第３圧Ｐ３」のみであり、その相関係数は「０．７」に設定されている。
【００５７】
ＥＣＵ２００は、Ｓ２２で設定された相関係数に基づいて、今回学習値と比較学習値とが相関するか否かを判定する（Ｓ２３）。たとえば、ＥＣＵ２００は、下記の式（１）が成立する場合に、今回学習値と比較学習値とが相関すると判定する。
【００５８】
相関係数−α≦（比較学習値／今回学習値）≦相関係数＋α  …（１）
ここで、「α」は、予め定められたマージン（たとえば０．１）である。
【００５９】
今回学習値と比較学習値とが相関すると判定されない場合（Ｓ２３にてＮＯ）、今回学習値には学習ばらつきが含まれていると考えられるため、ＥＣＵ２００は、経時変化量の許容値に加えて学習ばらつき分を加味した値である「異常判定値Ａ」（図３参照）を用いてインジェクタ異常判定を行なう（Ｓ２８）。すなわち、ＥＣＵ２００は、今回学習値が異常判定値Ａよりも大きい場合にインジェクタ１１８が異常であると判定し、そうでない場合にインジェクタ１１８が正常であると判定する。
【００６０】
一方、今回学習値と比較学習値とが相関すると判定された場合（Ｓ２３にてＹＥＳ）、今回学習値に学習ばらつきがほとんど含まれないと考えられるため、ＥＣＵ２００は、異常判定値Ａから学習ばらつきに相当する量を除いた「異常判定値Ｂ」（図３参照）を用いてインジェクタ異常判定を行なう（Ｓ２４〜Ｓ２７）。
【００６１】
具体的には、ＥＣＵ２００は、まず、今回学習レール圧に対応する「異常判定値Ｂ」を算出する（Ｓ２４）。異常判定値Ｂ（すなわち経時変化量の許容値）はレール圧毎に異なるため、ＥＣＵ２００は、予め記憶されたマップ等を参照して、今回学習レール圧に対応する「異常判定値Ｂ」を算出する。
【００６２】
次いで、ＥＣＵ２００は、今回学習値が異常判定値Ｂよりも大きいか否かを判定する（Ｓ２５）。今回学習値が異常判定値Ｂよりも大きい場合（Ｓ２５にてＹＥＳ）、ＥＣＵ２００は、インジェクタ１１８が異常であると判定する（Ｓ２６）。今回学習値が異常判定値Ｂよりも小さい場合（Ｓ２５にてＮＯ）、ＥＣＵ２００は、インジェクタ１１８が正常であると判定する（Ｓ２７）。
【００６３】
以上のように、本実施の形態によるＥＣＵ２００は、今回学習値を用いてインジェクタ異常判定を行なう際、今回学習レール圧に近い比較レール圧における過去の直近の学習値を「比較学習値」として選定し、今回学習値と比較学習値との相関から、今回学習値に学習ばらつきが含まれているか否かを判定する。そして、今回学習値と比較学習値とが相関する場合、今回学習値に学習ばらつきがほとんど含まれないと考えられるため、異常判定値を、「異常判定値Ａ」ではなく、異常判定値Ａから学習ばらつきに相当する量を除いた「異常判定値Ｂ」に設定する。これにより、異常判定値を、学習ばらつき分を加味しない値（経時変化量の許容値）に近づけることができる。その結果、学習ばらつき分の影響を排除してインジェクタ１１８の異常を精度よく判定することができる。
【００６４】
＜変形例＞
上述の実施の形態においては今回学習値が異常判定値Ｂを超えた場合にインジェクタ１１８が異常であると判定したが、たとえば今回学習値が異常判定値Ｂを超えた回数がしきい値を超えた場合にインジェクタ１１８が異常であると判定するようにしてもよい。
【００６５】
図７は、本変形例によるＥＣＵ２００が異常判定（図２のＳ２０の処理）を実行する際の処理手順の一例を示すフローチャートである。このフローチャートは、図５の示すフローチャートに対して、Ｓ３０、Ｓ３１の処理を追加したものである。
【００６６】
今回学習値が異常判定値Ｂよりも大きい場合（Ｓ２５にてＹＥＳ）、ＥＣＵ２００は、異常カウンタをインクリメントし（Ｓ３０）、異常カウンタがしきい値Ｎを超えたか否かを判定する（Ｓ３１）。そして、ＥＣＵ２００は、異常カウンタがしきい値Ｎを超えた場合（Ｓ３１にてＹＥＳ）にインジェクタ１１８が異常であると判定する（Ｓ２６）。
【００６７】
一方、今回学習値が異常判定値Ｂよりも小さい場合（Ｓ２５にてＮＯ）、あるいは異常カウンタがしきい値Ｎを超えていない場合（Ｓ３１にてＮＯ）、ＥＣＵ２００は、インジェクタ１１８が正常であると判定する（Ｓ２７）。
【００６８】
このようにすると、インジェクタ１１８の異常が継続して今回学習値が異常判定値Ｂを超えた回数がしきい値Ｎを超えた場合にインジェクタ１１８が異常であると判定することができる。そのため、インジェクタ１１８の異常判定精度をより高めることができる。
【００６９】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００７０】
１  エンジン制御システム、１００  エンジン、１１０  燃料噴射装置、１１４  サプライポンプ、１１６  コモンレール、１１８  インジェクタ、１２０  吸気マニホールド、１３０  排気マニホールド、１３８  圧力センサ。
【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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