(57)【要約】【課題】本発明は複数のシステムの故障診断等を効率的に行うための統合制御装置に関し、多大なメモリ負荷や演算負荷を伴わずに所望の機能を実現することを目的とする。【解決手段】検出装置７０は、パラメータを入れ替えることにより、複数のシステム６０〜６６のそれぞれにおける入出力の関係を満たすことのできる標準モデルを記憶する。複数のシステム６０〜６６のそれぞれを、時分割で、順次、制御対象システムとして選択する。制御対象システム毎に記憶されているパラメータを標準モデルに代入してシステム毎のモデルを生成する。制御対象システムにおける実入力および実出力を検知する。実入力と実出力との関係が、そのシステムのモデルが定める関係と一致するか否かに基づき、個々のシステムの故障診断を行う。【選択図】　　　　図４
2004052633.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のシステムを制御するための統合制御装置であって、
パラメータを入れ替えることにより、前記複数のシステムのそれぞれにおける入出力の関係を満たすことのできる標準モデルを記憶する標準モデル記憶手段と、
前記複数のシステムのそれぞれを、時分割で、順次、制御対象システムとして選択するシステム選択手段と、
前記制御対象システムにおける実入力および実出力を検知する実入出力検知手段と、
前記制御対象システムについて検知された前記実入力および前記実出力と、前記標準モデルとに基づいて、当該制御対象モデルに関する制御を実行する個別システム制御手段と、
を備えることを特徴とする複数システムの統合制御装置。
【請求項２】
前記複数のシステムのそれぞれに対応する前記パラメータの初期値を記憶するパラメータ初期値記憶手段を備えると共に、
前記個別システム制御手段は、
前記制御対象システムに対応する前記パラメータの初期値を前記標準モデルに当てはめて当該システムの初期値対応モデルを生成する初期値対応モデル生成手段と、
前記初期値対応モデルと、前記実入力および前記実出力とに基づいて、前記制御対象システムの出力推定値を演算する出力推定値演算手段と、
前記出力推定値と前記実出力との比較結果に基づいて、当該制御対象システムの故障診断を行う故障診断手段と、
を含むことを特徴とする請求項１記載の複数システムの統合制御装置。
【請求項３】
前記複数のシステムのそれぞれに対応する前記パラメータの初期値を記憶するパラメータ初期値記憶手段を備えると共に、
前記個別システム制御手段は、
前記標準モデルと、前記実入力および前記実出力とに基づいて、前記制御対象システムの最新の状態に適合する前記パラメータの最新値を演算する最新パラメータ演算手段と、
前記パラメータの初期値と最新値との比較結果に基づいて、当該制御対象システムの故障診断を行う故障診断手段と、
を含むことを特徴とする請求項１記載の複数システムの統合制御装置。
【請求項４】
前記個別システム制御手段は、
前記標準モデルと、前記実入力および前記実出力とに基づいて、前記制御対象システムの最新の状態に適合する前記パラメータの最新値を演算する最新パラメータ演算手段と、
前記制御対象システムに対応する前記パラメータの最新値を前記標準モデルに当てはめて当該システムの最新値対応モデルを生成する最新値対応モデル生成手段とを含み、更に、
前記最新値対応モデルが得られたシステムについて、目標出力を検知する目標出力検知手段と、
前記最新値対応モデルに基づいて、前記目標出力を得るために前記システムに供給すべき修正入力を演算する修正入力演算手段と、
当該システムへの実入力が前記修正入力に一致するように当該実入力に関する制御を修正する制御修正手段と、
を備えることを特徴とする請求項１記載の複数システムの統合制御装置。
【請求項５】
前記標準モデルは、線形近似式であることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項記載の複数システムの複合制御装置。
【請求項６】
前記標準モデルは、ニューラルネットであることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項記載の複数システムの複合制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数システムの統合制御装置に係り、特に、車両に搭載される複数のシステムの故障診断、或いは最適制御を効率的に行ううえで好適な複数システムの統合制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
特開平９−３３０２１０号公報には、複数のシステムが搭載された車両上で、故障の生じたシステムを容易に特定するための装置が開示されている。この装置は、それぞれのシステムの故障を単独で検出することができるように、それぞれのシステムに対応した複数のモデルを含むシミュレータ部を備えている。この装置によれば、個々のモデルに基づいて、それぞれのシステムの故障を、他のシステムの状態とは無関係に検出することができる。このため、上記従来の装置によれば、車両に搭載されている複数のシステムの何れかに故障が生じた場合に、その故障を容易かつ迅速に特定することができる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来の装置のように、複数のシステムのそれぞれについて別個独立したモデルを準備するためには、多大なメモリ容量が必要とされる。更に、複数のモデルを用いた故障診断を、それぞれ独立に実行させるためには、その処理を行う装置に対して高い演算処理能力を与えておくことが必要である。これらの理由により、上述した従来の装置は、安価に実現することが困難であるという問題を有するものであった。
【０００４】
本発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、多大なメモリ負荷や演算負荷を伴わずに複数のシステムを効率的に制御することのできる統合制御装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
第１の発明は、上記の目的を達成するため、複数のシステムを制御するための統合制御装置であって、
パラメータを入れ替えることにより、前記複数のシステムのそれぞれにおける入出力の関係を満たすことのできる標準モデルを記憶する標準モデル記憶手段と、
前記複数のシステムのそれぞれを、時分割で、順次、制御対象システムとして選択するシステム選択手段と、
前記制御対象システムにおける実入力および実出力を検知する実入出力検知手段と、
前記制御対象システムについて検知された前記実入力および前記実出力と、前記標準モデルとに基づいて、当該制御対象モデルに関する制御を実行する個別システム制御手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００６】
また、第２の発明は、第１の発明において、
前記複数のシステムのそれぞれに対応する前記パラメータの初期値を記憶するパラメータ初期値記憶手段を備えると共に、
前記個別システム制御手段は、
前記制御対象システムに対応する前記パラメータの初期値を前記標準モデルに当てはめて当該システムの初期値対応モデルを生成する初期値対応モデル生成手段と、
前記初期値対応モデルと、前記実入力および前記実出力とに基づいて、前記制御対象システムの出力推定値を演算する出力推定値演算手段と、
前記出力推定値と前記実出力との比較結果に基づいて、当該制御対象システムの故障診断を行う故障診断手段と、
を含むことを特徴とする。
【０００７】
また、第３の発明は、第１の発明において、
前記複数のシステムのそれぞれに対応する前記パラメータの初期値を記憶するパラメータ初期値記憶手段を備えると共に、
前記個別システム制御手段は、
前記標準モデルと、前記実入力および前記実出力とに基づいて、前記制御対象システムの最新の状態に適合する前記パラメータの最新値を演算する最新パラメータ演算手段と、
前記パラメータの初期値と最新値との比較結果に基づいて、当該制御対象システムの故障診断を行う故障診断手段と、
を含むことを特徴とする。
【０００８】
また、第４の発明は、第１の発明において、
前記個別システム制御手段は、
前記標準モデルと、前記実入力および前記実出力とに基づいて、前記制御対象システムの最新の状態に適合する前記パラメータの最新値を演算する最新パラメータ演算手段と、
前記制御対象システムに対応する前記パラメータの最新値を前記標準モデルに当てはめて当該システムの最新値対応モデルを生成する最新値対応モデル生成手段とを含み、更に、
前記最新値対応モデルが得られたシステムについて、目標出力を検知する目標出力検知手段と、
前記最新値対応モデルに基づいて、前記目標出力を得るために前記システムに供給すべき修正入力を演算する修正入力演算手段と、
当該システムへの実入力が前記修正入力に一致するように当該実入力に関する制御を修正する制御修正手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００９】
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、前記標準モデルは、線形近似式であることを特徴とする。
【００１０】
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、前記標準モデルは、ニューラルネットであることを特徴とする。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照してこの発明の実施の形態について説明する。尚、各図において共通する要素には、同一の符号を付して重複する説明を省略する。
【００１２】
実施の形態１．
［制御の概要］
図１は、本発明の実施の形態１における制御の概要を説明するための図である。より具体的には、図１（Ａ）は、複数のシステムのそれぞれについて故障診断を行う場合の一般的な手法を説明するための図である。一方、図１（Ｂ）は、複数のシステムのそれぞれについて故障診断を行うべく本実施形態において用いられる手法を説明するための図である。
【００１３】
車両には、それぞれが重要な機能を果たす複数のシステムが搭載されている。車両上では、これらのシステムの何れかに異常が生じた場合に、発生箇所を特定した状態で、その異常が迅速に検知されることが望まれる。このような要求は、複数のシステムを含んで成る複合的なシステム（例えば、プラントなど）において、一般に望まれている。
【００１４】
複合システムに含まれる個々のシステムの故障を、システム毎に別個独立に検出する際には、図１（Ａ）に示すような構成を準備するのが一般的である。
すなわち、図１（Ａ）に示す複合システムは、複数のシステム（システム１，２，・・）を備えている。これらのシステムは、それぞれに供給される入力（入力１，２，・・）に対して個別に出力（出力１，２，・・）を発する。
【００１５】
図１（Ａ）に示す構成においては、それらのシステム（システム１，２，・・）毎に、検出装置（検出装置１，２，・・）が準備されている。検出装置１は、システム１に供給される入力１とシステム１から発せられる出力１とが適正な関係にあるか否かを判断し、その結果に基づいて、システム１の故障の有無を表す判定１を発する装置である。同様に、検出装置２は、システム２に供給される入力２とシステム２から発せられる出力２とが適正な関係にあるか否かを判断し、その結果に基づいて、システム２の故障の有無を表す判定２を発する装置である。
【００１６】
図１（Ａ）に示すように、システム毎に検出装置を準備する構成をとれば、個々のシステムの故障診断を、他のシステムの状態と無関係に行うことができる。このため、このような構成を用いることによれば、個々のシステムの故障を、容易かつ確実に検知することができる。
【００１７】
しかしながら、複合システムに含まれる全てのシステムのそれぞれにつき、個別に検出装置を準備しようとすれば、コストの上昇や、検出装置の敷設スペースの増大といった問題が生ずる。一方で、システムの故障診断は、さほど頻繁に実行する必要のない処理であることから、システム毎に検出装置を設けて、複数のシステムに対する故障診断を同時進行的に実行し得る状態を形成することは必ずしも必要ではない。
【００１８】
そこで、本実施形態では、図１（Ｂ）に示すように、複合システムに含まれる複数のシステム（システム１，２，・・）に対して、汎用性を有する検出装置を一つだけ準備し、その検出装置で、複数のシステムの故障診断を、時分割で順次実行することとしている。すなわち、本実施形態では、複数のシステム（システム１，２，・・）のそれぞれが、時間の進行と共に順次制御対象システムとして選択される。そして、例えば、システム１が制御対象システムとして選択されると、システム１に供給される入力１と、システム１により発せられる出力１が検出装置に入力される。
【００１９】
本実施形態において用いられる検出装置は、複数のパラメータを含む標準モデルを備えている。この標準モデルは、上記のパラメータを変更することで、複合システムに含まれる全てのシステム（システム１，２，・・）について入出力の関係が表せるように設定されたモデルである。
【００２０】
［標準モデルの説明］
以下、図２を参照して、本実施形態において用いられる標準モデルの内容を、より詳細に説明する。
図２は、任意のシステムについての入出力の関係を示す。一般に、全てのシステムについては、その入力ｘと出力ｙとの間に、以下に示す線形近似の関係式が成立する。
ｙ（ｔ＋ｄ）＝ｆ１・ｙ（ｔ）＋　ｆ２・ｙ（ｔ−１）＋　ｆ３・ｙ（ｔ−２）＋・・・＋ｇ１・ｘ（ｔ）＋　ｇ２・ｘ（ｔ−１）＋　ｇ３・ｘ（ｔ−２）＋・・・　　　　（式１）
但し、上記（式１）中、ｔは任意のサンプリング時刻であり、（ｔ−ｎ）は時刻ｔよりｎ回前のサンプリング時刻である。また、ｄはシステムの遅れであり、（ｔ＋ｄ）は時刻ｔ以前の履歴がシステムの出力ｙに反映される時刻である。更に、ｆｎおよびｇｎは、個々のシステムに適合させるべきパラメータである。
本実施形態において、図１（Ｂ）に示す検出装置は、上記（式１）で表される線形近似式を、標準モデルとして記憶している。
【００２１】
図１（Ｂ）に示す検出装置には、また、全てのシステム（システム１，２，・・）のそれぞれに対応するパラメータｆｎおよびｇｎが記憶されている。そして、例えばシステム１が制御対象システムとして選択された場合は、システム１に対応するパラメータｆ１ｎおよびｇ１ｎが、標準モデル（式１）のパラメータｆｎおよびｇｎに代入される。また、システム２が制御対象システムとして選択された場合は、システム２に対応するパラメータｆ２ｎおよびｇ２ｎが、標準モデル（式１）のパラメータｆｎおよびｇｎに代入される。
【００２２】
以下に示す（式２）および（式３）は、システム１およびシステム２に対して、それぞれ上記の規則に従って設定されたモデルである。
ｙ１（ｔ＋ｄ１）＝ｆ１１・ｙ１（ｔ）＋　ｆ１２・ｙ１（ｔ−１）＋　ｆ１３・ｙ１（ｔ−２）＋・・・＋ｇ１１・ｘ１（ｔ）＋　ｇ１２・ｘ１（ｔ−１）＋　ｇ１３・ｘ１（ｔ−２）＋・・・　　　（式２）
ｙ２（ｔ＋ｄ２）＝ｆ２１・ｙ２（ｔ）＋　ｆ２２・ｙ２（ｔ−１）＋　ｆ２３・ｙ２（ｔ−２）＋・・・＋ｇ２１・ｘ２（ｔ）＋　ｇ２２・ｘ２（ｔ−１）＋　ｇ２３・ｘ２（ｔ−２）＋・・・　　　（式３）
尚、ｆ１ｎおよびｇ１ｎ、或いはｆ２ｎおよびｇ２ｎなど、個々のシステムに対応するパラメータｆｎおよびｇｎは、最少二乗法を用いた手法により求めることができる。それらのパラメータの算出手法については後に詳細に説明する。
【００２３】
［時分割（タイムシェアリング）の説明］
図１（Ｂ）に示す検出装置は、複数のシステムのそれぞれを、時分割で順次制御対象システムとして選択する。そして、選択された制御対象システムに応じて、（式２）或いは（式３）に示すようなモデルを順次生成する。
【００２４】
検出装置は、制御対象システムとしてシステム１が選択され、その結果、上記（式２）のモデルが設定されている場合は、そのモデルに基づいて算出される出力ｙ１（ｔ＋ｄ１）が、出力ｙ１（ｔ＋ｄ１）の実測値と整合するか否かを判断する。その結果、両者が整合していればシステム１が正常である旨の判定１を出力し、一方、両者が整合していなければシステム１が異常である旨の判定１を出力する。また、検出装置は、制御対象システムとしてシステム２が選択されている場合は、上記（式３）のモデルを用いて同様の処理を実行する。
【００２５】
以上説明した通り、本実施形態において、図１（Ｂ）に示す検出装置は、複合システムに含まれている全てのシステム（システム１，２，・・）の故障診断を、標準モデルを用いて、時分割で順次実行することができる。このため、本実施形態の構成によれば、図１（Ａ）に示す一般的な構成に比して、複合システムの制御装置を安価に、かつ省スペースにて実現することができる。
【００２６】
［制御装置の具体的構成の説明］
次に、図３を参照して、本発明の実施の形態１の具体的構成について説明する。尚、本実施形態の装置は、車両に搭載される複数のシステムを含む複合システムを効率的に制御するための統合制御装置である。
【００２７】
図３に示すように、本実施形態の装置は内燃機関１０を備えている。内燃機関１０には、吸気通路１２および排気通路１４が連通している。吸気通路１２には、エアフィルタ１６の下流にエアフロメータ１８が配置されている。エアフロメータ１８は、吸気通路１２を流れる吸入空気量Ｇａを検出するセンサである。エアフロメータ１８の下流には、スロットルバルブ２０が設けられている。スロットルバルブ２０の近傍には、スロットル開度ＴＡを検出するためのスロットルセンサ２１が配置されている。また、スロットルバルブ２０の下流には、内燃機関１０の吸気ポートに燃料を噴射するための燃料噴射弁２２が配置されている。
【００２８】
排気通路１４には、触媒（スタートキャタリスト）２４が配置されている。触媒２４は、排気通路１４に空燃比のリーンな排気ガスが排出されている場合は、そのガス中に含まれるＯ２を吸蔵することで排気ガス中のＮＯｘを浄化（還元）し、一方、排気ガスがリッチである場合は、吸蔵しているＯ２を放出することで排気ガス中のＨＣやＣＯを浄化（酸化）する装置である。
【００２９】
触媒２４の上流には、空燃比センサ２６が配置されている。空燃比センサ２６は、排気空燃比に応じた出力を発するセンサである。空燃比センサ２６によれば、内燃機関１０から排出されてきた直後の排気ガスの空燃比、すなわち、触媒２４に流入する以前の排気ガスの空燃比を検出することができる。
【００３０】
触媒２４の下流には、Ｏ２センサ２８が配置されている。Ｏ２センサ２８は、空燃比がリッチであるか、或いはリーンであるかに応じた出力を発するセンサである。Ｏ２センサ２８によれば、触媒２４の下流に、酸素を含むリーンなガスが流出しているか、或いは、酸素を含まないリッチなガスが流出しているかを判断することができる。
【００３１】
内燃機関１０のシリンダブロックには、冷却水温ＴＨＷを検出するための水温センサ３２が組み付けられている。また、内燃機関１０のクランクシャフト（図示せず）近傍には、機関回転数ＮＥを検出するためのＮＥセンサ３４が配置されている。
【００３２】
更に、本実施形態の装置は、バッテリ（図示せず）への流入出電流Ｉｂａｔｔを検知するためのバッテリ電流計３６、およびバッテリ電圧Ｖｂａｔｔを検知するためのバッテリ電圧計３８を備えている。加えて、本実施形態の装置は、個々の車輪に伝達（入力）される車輪トルクを検出するためのトルクセンサ４０、および個々の車輪の車輪速を検出するための車輪速センサ４２を備えている。
【００３３】
図３に示すように、本実施形態の装置は、ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｕｎｉｔ）５０を備えている。上述した各種のセンサ、および燃料噴射弁２２は、ＥＣＵ５０と電気的に接続されている。ＥＣＵ５０は、それらのセンサ出力に基づいて、燃料噴射時期や燃料噴射量の制御を行うと共に、本実施形態の装置に含まれている種々のシステムの故障診断を実行する。
【００３４】
［制御系の具体的構成の説明］
図４は、本実施形態の装置において形成されている制御系の構成を具体的に表した図、つまり、図１（Ｂ）に示す制御系の概念を、図３に示す車両システムに適用することで具体的に実現されている制御系の構成を表した図である。
【００３５】
上記図３に示す構成には、内燃機関１０と空燃比センサ２６が含まれている。これらは、その入出力に着目すると、内燃機関１０に流入する混合気の空燃比が入力であり、空燃比センサ２６のセンサ値（以下、「Ａ／Ｆセンサ値」と称す）が出力であるシステムと見ることができる。混合気の空燃比は、吸入空気量Ｇａ、燃料噴射量、および吸気ポートや筒内への燃料付着量に基づいて計算により求めることができる。以下、その計算値を「計算Ａ／Ｆ」と称す。図４には、内燃機関１０と空燃比センサ２６とを含む上記のシステムが、システム６０として表されている。
【００３６】
上記図３に示す構成には、触媒２４およびＯ２センサ２８が含まれている。触媒２４の下流の空燃比は、触媒２４が吸蔵能力一杯に酸素を吸蔵した後、更に酸素を含むリーンな排気ガスが流出し続けることによりリッチからリーンに反転する。また、触媒２４が、全ての酸素を放出した後、更に、ＨＣやＣＯなどの未燃成分を含むリッチな排気ガスが流出し続けることによりリーンからリッチに反転する。従って、触媒２４およびＯ２センサ２８は、その入出力に着目すると、触媒２４に流入する排気ガス中の酸素或いは未燃成分（ＨＣ、ＣＯ）の積算量（排気空燃比と理論空燃比とのずれの積算量）が入力であり、Ｏ２センサ２８のセンサ値が出力であるシステムと見ることができる。そして、その入力は、Ａ／Ｆセンサ値に基づいて求めることができる。このため、触媒２４とＯ２センサ２８とを含む上記システムは、図４におけるシステム６２のように表すことができる。
【００３７】
上述した２つのシステムは、図３に示す構成中、エンジン系に含まれるシステムである。エンジン系には、これらのシステムの他にも、入出力の関係に着目して、システム６０，６２と同様に取り扱うことのできるシステムが存在しているが、ここでは、説明の便宜上、それらのシステムについては、その説明を省略する。
【００３８】
上記図３に示す構成には、図示しないバッテリが含まれている。バッテリ電圧Ｖｂａｔｔは、バッテリに流入する電流の量、およびバッテリから流出する電流の量に応じて、つまり、バッテリ電流Ｉｂａｔｔに応じて決定される。従って、バッテリは、その入出力に着目すると、バッテリ電流Ｉｂａｔｔが入力であり、かつ、バッテリ電圧Ｖｂａｔｔが出力であるシステムと見ることができる。図４では、バッテリを含む上記のシステムが、システム６４として表されている。
【００３９】
上記図３に示す構成には、図示しない車輪（タイヤ）が含まれている。車輪速は、車輪に入力されるトルクの値に応じて決定される。従って、車輪は、その入出力に着目すると、トルクセンサ４０のセンサ値が入力であり、かつ、車輪速センサ４２のセンサ値が出力であるシステムと見ることができる。図４では、車輪を含む上記のシステムが、システム６６として表されている。
【００４０】
上述した２つのシステムは、図３に示す構成中、車両系に含まれるシステムである。車両系には、これらのシステムの他にも、入出力の関係に着目して、システム６４，６６と同様に取り扱うことのできるシステムが存在しているが、ここでは、説明の便宜上、それらのシステムについては、その説明を省略する。
【００４１】
図４に示す検出装置７０は、ＥＣＵ５０により実現される。ＥＣＵ５０は、検出装置７０として機能するためには、システム６０〜６６の全てに対する入力および出力を取得する必要がある。
【００４２】
システム６０の入力となる計算Ａ／Ｆは、既述した通り、吸入空気量Ｇａ、燃料噴射量、および燃料付着量に基づいて算出することができる。吸入空気量Ｇａは、エアフロメータ１８により検出することができる。また、燃料噴射量は吸入空気量Ｇａや機関回転数ＮＥに基づいて算出することができる。更に、燃料付着量も、吸入空気量Ｇａ、機関回転数Ｎｅ、およびスロットル開度ＴＡなどに基づいて算出することができる。従って、ＥＣＵ５０は、システム６０に対する入力（計算Ａ／Ｆ）を取得することができる。
【００４３】
システム６０の出力であるＡ／Ｆセンサ値　、すなわち、空燃比センサ２６の出力は、ＥＣＵ５０に供給されている。従って、ＥＣＵ５０は、システム６０の出力も取得することができる。
【００４４】
システム６２の入力は、システム６０の出力と同じＡ／Ｆセンサ値である。従って、ＥＣＵ５０は、システム６２の入力を取得することができる。また、システム６２の出力となるＯ２センサ値は、ＥＣＵ５０に供給されている。従って、ＥＣＵ５０は、システム６２の出力も取得することができる。
【００４５】
更に、ＥＣＵ５０には、システム６４の入力および出力となるバッテリ電流計３６およびバッテリ電圧計３８の出力、並びに、システム６６の入力および出力となるトルクセンサ４０および車輪速センサ４２のセンサ値も供給されている。従って、ＥＣＵ５０は、図４に示すシステム６０〜６６の全てについて、入力および出力を取得することができる。
【００４６】
ＥＣＵ５０は、図１（Ｂ）および図２を参照して説明した手法で、システム６０〜６６のそれぞれが、適正に機能しているか否かを時分割で診断する。より具体的には、ＥＣＵ５０は、システム６０〜６６を順番に制御対象システムとして選択し、それぞれに対する入力および出力に基づき、標準モデルと個々のシステムに対するパラメータとを用いて、それらのシステムの故障診断を時分割で実行する。
【００４７】
［ＥＣＵの動作説明］
図５は、ＥＣＵ５０が上記の機能を実現するために実行する制御ルーチンのフローチャートである。
図５に示すルーチンでは、先ず、制御対象システムを特定するためのシステム番号ｋが１に初期化される（ステップ１００）。
尚、システム番号は、図２に示す構成に含まれる全てのシステムに対して、重複することがないように予め付与されているものとする。
【００４８】
次に、ｋ番目のシステムが制御対象システムとして選択され、そのシステムを対象とした故障診断の開始が指令される（ステップ１０２）。
【００４９】
故障診断が開始されると、先ず、制御対象システムとして選択されたシステムに対する入出力データが、所定のサンプル数だけ計測される（ステップ１０４）。
所定のサンプル数が例えば３であれば、本ステップ１０４では、３つの入力ｘ（ｔ），ｘ（ｔ−１），ｘ（ｔ−２）と、３つの出力ｙ（ｔ），ｙ（ｔ−１），ｙ（ｔ−２）が計測される。
【００５０】
次に、制御対象システムに対応するパラメータとして予めＥＣＵ５０に記憶されているパラメータｆｋ１，ｆｋ２，・・・ｇｋ１，ｇｋ２，・・・が読み出される（ステップ１０６）。
これらのパラメータは、車両の工場出荷時における各システムの状態（初期状態）に適合するように、後述する最少二乗法を用いて求められた値である。以下、ＥＣＵ５０に予め記憶されているこれらのパラメータを「パラメータの初期値」と称する。
【００５１】
図５に示すルーチンでは、次に、上記ステップ１０６で読み出されたパラメータｆｋ１，ｆｋ２，・・・ｇｋ１，ｇｋ２，・・・が上記（式１）に示す標準モデルに代入され、上記（式２）または（式３）に示すような線形近似式のモデル、つまり、制御対象システムの入出力関係を表す線形近似式のモデルが生成される。以下、このモデルを「初期値対応モデル」と称す。
更に、このようにして生成された初期値対応モデルに、上記ステップ１０４で計測された実入力ｘ（ｔ），ｘ（ｔ−１），・・および実出力ｙ（ｔ），ｙ（ｔ−１），・・を代入することで、システムの遅れｄを考慮した出力ｙ（ｔ＋ｄ）の推定値が演算される（ステップ１０８）。
【００５２】
上記ステップ１０８の処理により、時刻ｔ＋ｄにおける出力ｙ（ｔ＋ｄ）が推定されたら、その後、時刻ｔ＋ｄにおける出力ｙ（ｔ＋ｄ）が実測される。そして、出力ｙ（ｔ＋ｄ）の推定値と実測値との比較が行われる（ステップ１１０）。
【００５３】
次に、出力ｙ（ｔ＋ｄ）の実測値に対する推定値の誤差が、所定のしきい値以下であるか否かが判別される（ステップ１１２）。
【００５４】
その結果、誤差がしきい値以下であると判別された場合は、制御対象システムの入出力の関係が、初期状態における入出力の関係から大きく変化していないと判断することができる。この場合、制御対象システムが正常であるとの判断がなされ、次に後述するステップ１１６の処理が実行される。
【００５５】
一方、上記ステップ１１２において、実測値と推定値との誤差がしきい値を超えていると判別された場合は、制御対象システムに、入出力の関係を大きく変化させる変化が生じていると判断できる。この場合は、次に、今回の処理サイクルで制御対象システムとされたシステムにつき、異常検出および故障表示の処理が行われる（ステップ１１４）。
【００５６】
上述した一連の処理が終了すると、ｋ番目にシステムについて故障診断の処理が適正に終了されたか否かが判別される（ステップ１１６）。
【００５７】
その結果、ｋ番目のシステムに対する処理が適正に終了していないと判別された場合は、再び上記ステップ１０２以降の処理が実行される。一方、その処理が適正に終了していると判別された場合は、次に、システム番号ｋが全システム数Ｎと一致しているか否かが判別される（ステップ１１８）。
【００５８】
ｋ＝Ｎが成立しないと判別された場合は、未だ故障診断の実行されていないシステムが残存していると判断することができる。この場合、システム番号ｋがインクリメントされた後（ステップ１２０）、上記ステップ１０２以降の処理が再び実行される。
【００５９】
一方、上記ステップ１１８において、ｋ＝Ｎが成立すると判別された場合は、全てのシステムにつき故障診断が実行されたと判断することができる。この場合、以後、上記ステップ１００でシステム番号ｋが１に初期化され、再び全てのシステムに対する故障診断が再開される。
【００６０】
以上説明した通り、図５に示すルーチンによれば、図２に示す構成に含まれる全てのシステムのそれぞれを、時分割で順番に診断することができる。また、このルーチンによれば、個々のシステムの故障診断に用いる初期値対応モデルを、システム毎に記憶されているパラメータの初期値を標準モデルに代入することで生成することができる。従って、本実施形態の装置によれば、多大な演算負荷を伴うことなく、また、多大なメモリ負荷を生ずることなく、複数のシステムの全てを正確に診断することができる。
【００６１】
尚、上述した実施の形態１においては、ＥＣＵ５０の内部において上記（式１）に示す標準モデルを記憶しているメモリが前記第１の発明における「標準モデル記憶手段」に相当している。また、実施の形態１においては、ＥＣＵ５０が、上記ステップ１００，１０２，１１８および１２０の処理を実行することにより前記第１の発明における「システム選択手段」が、上記ステップ１０４の処理を実行することにより前記第１の発明における「実入出力検知手段」が、上記ステップ１０８〜１１４の処理を実行することにより前記第１の発明における「個別システム制御手段」が、それぞれ実現されている。
【００６２】
また、上述した実施の形態１においては、ＥＣＵ５０の内部で個々のシステムに対するパラメータの初期値を記憶しているメモリが前記第２の発明における「パラメータ初期値記憶手段」に相当している。更に、実施の形態１においては、ＥＣＵ５０が、上記ステップ１０８において、パラメータの初期値を標準モデルに代入することにより前記第２の発明における「初期値対応モデル生成手段」が、その結果生成された初期値対応モデルを用いて出力ｙ（ｔ＋ｄ）を演算することにより前記第２の発明における「出力推定値演算手段」が、それぞれ実現されている。そして、ＥＣＵ５０が、上記ステップ１１０〜１１４の処理を実行することにより前記第２の発明における「故障診断手段」が実現されている。
【００６３】
実施の形態２．
次に、図６を参照して本発明の実施の形態２について説明する。本実施形態の装置は、上述した実施の形態１の装置と同様の構成を用いて、ＥＣＵ５０に、上記図５に示すルーチンに変えて、図６に示すルーチンを実行させることにより実現することができる。
【００６４】
上述した実施の形態１の装置は、初期値対応モデルを用いて演算した出力ｙ（ｔ＋ｄ）の推定値が、出力ｙ（ｔ＋ｄ）の実測値に対してどの程度の誤差を含んでいるかに基づいて個々のシステムにおける故障の有無を判断している。これに対して、本実施形態の装置は、個々のシステムに対するパラメータの最新値、つまり、経時変化や故障の影響が反映された最新のパラメータを車両上で演算し、その最新値がパラメータの初期値からどの程度ずれているかに基づいて、個々のシステムにおける故障の有無を診断することとしている。
【００６５】
図６は、上記の機能を実現するために、本実施形態においてＥＣＵ５０が実行する制御ルーチンのフローチャートである。尚、図６において、上記図５に示すステップと同一のステップについては、同一の符号を付してその説明を省略または簡略する。
【００６６】
図６に示すルーチンでは、ステップ１０４において、制御対象システムにおける所定数の実入力ｘ（ｔ），ｘ（ｔ−１），・・および実出力ｙ（ｔ），ｙ（ｔ−１），・・が計測された後、そのシステムに対するその時点ｔにおけるパラメータの最新値ｆｋ１（ｔ），ｆｋ２（ｔ），・・・ｇｋ１（ｔ），ｇｋ２（ｔ），・・・が最少二乗法により推定される（ステップ１３０）。
【００６７】
本実施形態の装置では、パラメータを入れ替えることにより全てのシステムの入出力関係を表すことのできる標準モデルが定められている。パラメータの最新値が適正に求められた場合、その最新値を標準モデルに代入することで得られるモデル（以下、「最新値対応モデル」と称す）は、制御対象システムの現在の入出力関係を精度良く表すものとなる。
【００６８】
換言すると、パラメータの最新値は、時刻ｔにおける実入力ｘ（ｔ），ｘ（ｔ−１），・・および実出力ｙ（ｔ），ｙ（ｔ−１），・・を最新値対応モデルに代入することで得られる出力ｙ（ｔ＋ｄ）の推定値が、その出力ｙ（ｔ＋ｄ）の実測値と精度良く一致するような値に設定されればよい。上記ステップ１３０では、標準モデルを基礎として、実入力ｘ（ｔ），ｘ（ｔ−１），・・および実出力ｙ（ｔ），ｙ（ｔ−１），・・を用いて、最少二乗法により、出力ｙの推定値と実測値との誤差を最少とするようなパラメータ最新値が推定される。尚、最少二乗法によるパラメータの推定手法は、後に更に詳細に説明する。
【００６９】
図６に示すルーチンでは、次に、上記ステップ１３０において推定されたパラメータの最新値と、ＥＣＵ５０に予め記憶されているパラメータの初期値との比較が行われる（ステップ１３２）。
【００７０】
次に、パラメータの最新値と初期値の誤差が、所定のしきい値以下であるか否かが判別される（ステップ１３４）。
【００７１】
その結果、誤差がしきい値以下であると判別された場合は、制御対象システムの入出力の関係が、初期状態における入出力の関係から大きく変化していないと判断することができる。この場合、制御対象システムが正常であるとの判断がなされ、以後、ステップ１１６の処理が実行される。
【００７２】
一方、上記ステップ１３４において、パラメータの最新値と初期値の誤差がしきい値を超えていると判別された場合は、制御対象システムに、入出力の関係を大きく変化させる変化が生じていると判断できる。この場合は、以後、制御対象システムにつき、異常検出および故障表示の処理を実行すべくステップ１１４の処理が実行される。
【００７３】
以上説明した通り、図６に示すルーチンによれば、現実の入出力値と標準モデルとに基づいて、個々のシステムの最新状態に適合するパラメータ最新値を推定することができる。そして、そのパラメータの最新値とパラメータの初期値との誤差に基づいて、個々のシステムの故障を診断することができる。
【００７４】
また、図６に示すルーチンによれば、このような故障診断を、時分割で全てのシステムについて順次実行することができる。このため、本実施形態の装置によっても、実施の形態１の場合と同様に、多大な演算負荷を伴うことなく、また、多大なメモリ負荷を生ずることなく、複数のシステムの全てを正確に診断することができる。
【００７５】
尚、上述した実施の形態２においては、ＥＣＵ５０が、上記ステップ１３０、１３２および１１４の処理を実行することにより前記第１の発明における「個別システム制御手段」が実現されている。
【００７６】
また、上述した実施の形態２においては、ＥＣＵ５０の内部で個々のシステムに対するパラメータの初期値を記憶しているメモリが前記第３の発明における「パラメータ初期値記憶手段」に相当している。更に、ＥＣＵ５０が、上記ステップ１３０の処理を実行することにより前記第３の発明における「最新パラメータ演算手段」が、上記ステップ１３２，１３４および１１４の処理を実行することにより前記第３の発明における「故障診断手段」が、それぞれ実現されている。
【００７７】
実施の形態３．
次に、図７および図８を参照して本発明の実施の形態３について説明する。本実施形態の装置は、上述した実施の形態１の装置と同様の構成を用いて、ＥＣＵ５０に、上記図５に示すルーチンに変えて、図７に示すルーチン、および図８に示すルーチンを実行させることにより実現することができる。
【００７８】
上述した実施の形態２の装置は、個々のシステムにつき、車両上で適宜パラメータの最新値を推定したうえで、その推定値に基づいてシステムの故障診断を行うこととしている。パラメータの最新値が、その初期値からずれている場合は、システムの状態に無視できない変化が生じていると判断できる。システムにこのような変化が生じている場合、初期の状態に合わせて設計された制御を行ったのでは、所望の目標出力が得られない事態が生じ得る。そこで、本実施形態の装置は、パラメータの最新値に大きな変化が認められるシステムについては、目標出力が精度良く得られるように、その最新値に基づいて、そのシステムに対する制御に修正を加えることとしている。
【００７９】
図７は、上記の機能を実現するために、本実施形態においてＥＣＵ５０が実行する制御ルーチンのフローチャートである。尚、図７において、上記図５または図６に示すステップと同一のステップについては、同一の符号を付してその説明を省略または簡略する。
【００８０】
図７に示すルーチンは、図６に示すステップ１１４がステップ１４０に変更されている点を除き、図６に示すルーチンと同様である。すなわち、図７に示すルーチンでは、実施の形態２の場合と同様の手法で制御対象システムに対応するパラメータの最新値が推定された後（ステップ１３０）、その推定値が初期値と大きく異なっている場合には（ステップ１３２，１３４）、制御対象システムとして選択されているシステムにつき、最適制御の開始が指令される（ステップ１４０）。
【００８１】
図８は、ＥＣＵ５０が最適制御を実現するために実行する制御ルーチンのフローチャートである。このルーチンは、上記ステップ１４０において、最適制御の開始が指令された場合に、その後、その指令が発せられたシステムを対象として、継続的に繰り返し実行されるルーチンである。
【００８２】
図８に示すルーチンでは、先ず、最適制御を行うべきシステムに対して、上記図７に示すルーチンにより推定されたパラメータの最新値θｔが読み込まれる。但し、θｔＴ＝［ｆｋ１（ｔ），ｆｋ２（ｔ），・・・ｇｋ１（ｔ），ｇｋ２（ｔ），・・・］とする（ステップ１５０）。
【００８３】
次に、このシステムにおいて実現すべき目標の出力ωｔ＋ｄが読み込まれる。但し、ωｔ＋ｄは、現在時刻ｔより、システムの遅れ時間ｄだけ遅い時間に於いて実現すべき出力値である（ステップ１５２）。
【００８４】
次いで、パラメータの最新値θｔを標準モデルに代入することで得られる最新値対応モデルと、目標出力ωｔ＋ｄとに基づいて、その目標出力ωｔ＋ｄを実現するために必要な現在の入力ｘ（ｔ）が、修正入力値ｕ（ｔ）として演算される（ステップ１５４）。
尚、パラメータの最新値θｔから修正入力値ｕ（ｔ）を求める具体的な手法は、パラメータの最新値θｔを求めるための手法と共に、後に詳細に説明する。
【００８５】
例えば、最適制御を実行すべきシステムとして、図４に示すシステム６０（内燃機関１０と空燃比センサ２６を含むシステム）が選択されている場合は、上記ステップ１５４において、修正入力値ｕ（ｔ）として、目標のＡ／Ｆセンサ値を得るための計算Ａ／Ｆが求められる。また、図４に示すシステム６２（触媒２４とＯ２センサ２８を含むシステム）が最適制御を実行すべきシステムとされている場合は、目標のＯ２センサ値を得るためのＡ／Ｆセンサ値（排気空燃比）が修正入力値ｕ（ｔ）として求められる。
【００８６】
修正入力値ｕ（ｔ）が上記の如く求められたら、その後、その修正入力値ｕ（ｔ）を実現するための制御パラメータの修正値が演算される（ステップ１５６）。
例えば、図４にシステム６０が最適制御を実行すべきシステムである場合は、計算Ａ／Ｆに影響を与える制御パラメータ（吸入空気量Ｇａ、燃料噴射量、スロットル開度ＴＡ、機関回転数ＮＥなど）の修正値が演算される。また、図４に示すシステム６２が最適制御を実行すべきシステムである場合は、Ａ／Ｆセンサ値に影響を与える制御パラメータ（吸入空気量Ｇａや燃料噴射量）の修正値が演算される。
【００８７】
上記ステップ１５６において、制御パラメータの修正値が演算されると、以後、その修正値に従って各種アクチュエータ等（燃料噴射弁２２など）の制御が行われる。その結果、最適制御を実行すべきと判断されたシステムに、修正入力値ｕ（ｔ）が入力されることとなり、その結果、そのシステムにより目標出力が生成される。
【００８８】
以上説明した通り、図７に示すルーチンによれば、パラメータの最新値がその初期値から大きく乖離しているか否かに基づいて、制御対象システムが最適制御を必要としているか否かを判断することができる。また、図７に示すルーチンによれば、このような判断を、単一の標準モデルのみを用いて、時分割で全てのシステムについて順次実行することができる。このため、本実施形態の装置によれば、多大な演算負荷を伴うことなく、また、多大なメモリ負荷を生ずることなく、最適制御の必要なシステムを選び出すことができる。
【００８９】
更に、図８に示すルーチンによれば、最適制御が必要なシステムに、修正入力値ｕ（ｔ）が入力されるように制御パラメータを修正し、その結果、それらのシステムに、現在の状況下で目標出力を発生させることができる。このため、本実施形態の装置によれば、多大な演算負荷やメモリ負荷を伴うことなく、全てのシステムを、経時的に安定に機能させることができる。
【００９０】
尚、上述した実施の形態３においては、ＥＣＵ５０が、上記ステップ１３０〜１３４および１４０、並びに上記ステップ１５０〜１５６の処理を実行することにより前記第１の発明における「個別システム制御手段」が実現されている。
【００９１】
また、上述した実施の形態３においては、ＥＣＵ５０が、上記ステップ１３０の処理を実行することにより前記第４の発明における「最新パラメータ演算手段」が、上記ステップ１５０で読み込んだパラメータの最新値θｔを標準モデルに代入して最新値対応モデルを生成することにより前記第４の発明における「最新値対応モデル生成手段」が、上記ステップ１５２の処理を実行することにより前記第４の発明における「目標出力検知手段」が、上記ステップ１５４の処理を実行することにより前記第４の発明における「修正入力演算手段」が、上記ステップ１５６の処理を実行することにより前記第４の発明における「制御修正手段」が、それぞれ実現されている。
【００９２】
［最適制御（最少分散制御）の概念説明］
以下、上述した実施の形態３（上記図８参照）において実行される最適制御（最少分散制御）の概念について説明する。尚、ここでは、説明を簡単にするため、システムの無駄時間（遅れｄ）が既知である場合について述べる。
【００９３】
いま、制御系設計を行うシステムの入出力関係が
Ａ（ｑ−１）ｙｋ＝Ｂ（ｑ−１）ｑ−ｄｕｋ＋Ｃ（ｑ−１）ｅｋ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（１）
で表されるとする。ここで、ｕｋは時刻ｋにおけるシステムへの入力、ｙｋは時刻ｋにおけるシステムの出力、ｄはシステムの遅れ（既知）、ｅｋは時刻ｋにおけるノイズ誤差である。但し、
Ａ（ｑ−１）＝１＋α１ｑ−１＋α２ｑ−２＋α３ｑ−３＋・・・αｎｑ−ｎ
Ｂ（ｑ−１）＝β０＋β１ｑ−１＋β２ｑ−２＋β３ｑ−３＋・・・βｍｑ−ｍ　（ｍ＝ｎ−ｄ）
Ｃ（ｑ−１）＝１＋γ１ｑ−１＋γ２ｑ−２＋γ３ｑ−３＋・・・γｎｑ−ｎ　　　　　（２）
ここで、（２）式中のα１〜αｎ、β１〜βｍ、γ１〜γｎはそれぞれの係数である。
【００９４】
（１）式は、（２）式を用いると、
2004052633.tif 000003
と書ける。
【００９５】
このとき制御の目標値をωｋとし
Ｊ＝Ｅ（ｙｋ＋ｄ−ωｋ＋ｄ）２　　　　　　　　　　　　　　　　　　（４）
なる評価関数を最少とする制御（最少分散制御）は以下の（５）、（６）式で求められる。但し、Ｅは、期待値をとる作用素である。
【００９６】
【数１】
2004052633.tif 000004
【００９７】
ここで、Ｆ（ｑ−１）、Ｇ（ｑ−１）は次の関係式を満たす多項式である。
Ｆ（ｑ−１）＝Ａ（ｑ−１）Ｅ（ｑ−１）＋ｑ−ｄＦ（ｑ−１）　　　　　　　　　　　　　　　（７）
Ｇ（ｑ−１）＝Ｂ（ｑ−１）Ｅ（ｑ−１）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（８）
但し、
Ｅ（ｑ−１）＝１＋δ１ｑ−１＋δ２ｑ−２＋δ３ｑ−３＋・・・δｄ−１ｑ−（ｄ−１）（９）
Ｆ（ｑ−１）＝ｆ０＋ｆ１ｑ−１＋ｆ２ｑ−２＋ｆ３ｑ−３＋・・・δｎ−１ｑ−（ｎ−１）（１０）
【００９８】
上記の（４）〜（６）式が一般化最少分散制御の式である。
但し、（４）式のｙｋ＋ｄ−ωｋ＋ｄが一般に不安定であるため、その代わりに
φｋ＋ｄ＝Ｐｙｋ＋ｄ＋Ｑｕｋ−Ｒωｋ＋ｄ
で与えられるφｋ＋ｄの分散を最少にする最適制御を用いることが多い。上記の実施の形態３では、その最適制御が用いられている。
【００９９】
この場合、（１）式で与えられるシステムについて、次の評価関数
Ｊ＝Ｅ（φｋ＋ｄ）２＝Ｅ（Ｐｙｋ＋ｄ＋Ｑｕｋ−Ｒωｋ＋ｄ）２　　　　　　（１１）
を最少にする入力ｕｋは次式により表すことができる。
【０１００】
【数２】
2004052633.tif 000005
【０１０１】
但し、Ｅ（ｑ−１）は（ｄ−１）次、Ｆ（ｑ−１）は（Ｐの次数＋Ｃの次数−１）の次数を持つものとする。また、Ｐは以下の関係を満たすものとする。
Ｐ（ｑ−１）Ｃ（ｑ−１）＝Ａ（ｑ−１）Ｅ（ｑ−１）＋ｑ−ｄＦ（ｑ−１）　　　　　　　　　　　　（１３）
ここで、ノイズのない場合は、Ｃ（ｑ−１）＝１とすればよい。
上記の（１１）、（１２）式が、最適制御を表す式である。
【０１０２】
［最少二乗法によるシステムのパラメータ推定の説明］
次に、上述した実施の形態１乃至３において、個々のシステムに対応するパラメータの初期値、或いは最新値を推定する際に用いられる最少二乗法によるパラメータの演算手法について説明する。
【０１０３】
標準モデルに代入すべきパラメータが不確定の場合、システムに対する入出力データから未知のパラメータを推定しなければならない。ここでは、入出力データから直接Ｆ（ｑ−１）、Ｇ（ｑ−１）＝Ｂ（ｑ−１）Ｅ（ｑ−１）、更に、Ｃ（ｑ−１）の係数を求めるパラメータ推定の手法について述べる。
【０１０４】
ここでは、以下の条件が成立するものとする。
φｋ＋ｄ＝ｙｋ＋ｄ
Ｐ（ｑ−１）＝１
Ｑ（ｑ−１）＝γ（１−ｑ−１）
Ｒ（ｑ−１）＝１
Ｃ　（ｑ−１）＝１　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（１４）
【０１０５】
これから、Ｆ（ｑ−１）、Ｇ（ｑ−１）のパラメータをθとするとき、
Ｊ＝Ｅ（φｋ−ψｋ−ｄθ）２λｔ−ｋ　　　　　　　　　　　　　　（１５）
が最少となるようにパラメータθを推定する。但し、λは０＜λ≦１の関係を満たす既定値である。また、ψｋおよびθは、それぞれ以下の関係を満たすものとする。
ψｋＴ＝［ｙｋ，ｙｋ−１，ｙｋ−２，・・・，ｕｋ，ｕｋ−１，ｕｋ−２，・・・］
θＴ＝［ｆ０，ｆ１，ｆ２，・・・，ｇ０，ｇ１，ｇ２，・・・］
但し、Ｆ（ｑ−１）、Ｇ（ｑ−１）は以下のように表せるものとする。
【０１０６】
【数３】
2004052633.tif 000006
【０１０７】
上記の（１５）式のＪを最少とする最少二乗推定値θハットは、以下のように与えられる。
【０１０８】
【数４】
2004052633.tif 000007
【０１０９】
上記（１６）式で表されるθが、最少二乗法により推定されたシステムのパラメータである。また、このようにして推定されたシステムのパラメータＦ（ｑ−１）、Ｇ（ｑ−１）＝Ｂ（ｑ−１）Ｅ（ｑ−１）を次式に代入することで、（１１）式の評価関数を最少にする望ましい入力を計算することができる。ここで、次式は、（１４）式として示した条件を（１２）式に代入することで得られる式である。
【０１１０】
【数５】
2004052633.tif 000008
【０１１１】
［遅れｄ＝３の場合のパラメータ推定と最適制御の例］
パラメータ推定と最適制御に関する上記の説明を補足するため、システムの遅れｄ＝３の場合について、パラメータ推定の例、および最適制御の例を説明する。
【０１１２】
制御系設計を行うシステムの入出力関係が、上記（１）式の場合と同様に以下のように表されるものとする。
Ａ（ｑ−１）ｙｋ＝Ｂ（ｑ−１）ｑ−ｄｕｋ＋Ｃ（ｑ−１）ｅｋ
ここで、ｕｋは時刻ｋにおけるシステムへの入力、ｙｋは時刻ｋにおけるシステムの出力、ｄはシステムの遅れ（既知）、ｅｋは時刻ｋにおけるノイズ誤差である。但し、
Ａ（ｑ−１）＝１＋α１ｑ−１＋α２ｑ−２＋α３ｑ−３　　　　（ｎ＝３として）
Ｂ（ｑ−１）＝β０　　　　　　　　　　　　　　（ｍ＝ｎ−ｄ＝３−３＝０）
Ｃ（ｑ−１）＝１　　　　　　　　　　　　　　　（ノイズのない場合と仮定）
【０１１３】
いま、次式の関係より、
【数６】
2004052633.tif 000009
ψｋおよびθは、それぞれ以下のように表すことができる。
ψｋＴ＝［ｙｋ，ｙｋ−１，ｙｋ−２，ｕｋ，ｕｋ−１，ｕｋ−２］
θＴ＝［ｆ０，ｆ１，ｆ２，ｇ０，ｇ１，ｇ２］　　　　　φｋ＋３＝ｙｋ＋３
【０１１４】
更に、評価関数
Ｊ＝Ｅ（φｋ−ψｋ−ｄθ）２λｔ−ｋ＝Ｅ（ｙｋ−ψｋ−３θ）２λｔ−ｋ
を最少とする最少二乗推定値θハットは、（１６）〜（１８）式より、以下のように求められる。
【０１１５】
【数７】
2004052633.tif 000010
【０１１６】
以下、上記の（Ｐ１）〜（Ｐ３）式について具体的に述べる。
これまでに、Ｐ（ｔ）は対称行列であることがわかっているので、ここでは、Ｐ（ｔ）を以下のように置いて（Ｐ３）式中の▲１▼〜▲４▼、並びに（Ｐ１）〜（Ｐ３）式を求める。
【０１１７】
【数８】
2004052633.tif 000011
【０１１８】
【数９】
2004052633.tif 000012
【０１１９】
【数１０】
2004052633.tif 000013
【０１２０】
【数１１】
2004052633.tif 000014
【０１２１】
【数１２】
2004052633.tif 000015
【０１２２】
以上▲１▼〜▲４▼より、（Ｐ１）〜（Ｐ３）式は以下のように記述することができる。まず、（Ｐ１）および（Ｐ２）は、次式（Ｐ４）式のように記述することができる。
【数１３】
2004052633.tif 000016
【０１２３】
ここで、
2004052633.tif 000017
【０１２４】
次に、（Ｐ３）式は次式（Ｐ５）式のように記述することができる。
【数１４】
2004052633.tif 000018
【０１２５】
上記の（Ｐ４）と（Ｐ５）式で求められるθｔ＝［ｆ０（ｔ），ｆ１（ｔ），ｆ２（ｔ），　ｇ０（ｔ），ｇ１（ｔ），ｇ２（ｔ）］は、以下に示す（Ｐ６）式の条件を満たすように求められている。
ｙ（ｔ＋３）−｛ｆ０（ｔ）ｙ（ｔ）＋ｆ１（ｔ）ｙ（ｔ−１）＋ｆ２（ｔ）ｙ（ｔ−２）＋　ｇ０（ｔ）ｕ（ｔ）＋ｇ１（ｔ）ｕ（ｔ−１）＋ｇ２（ｔ）ｕ（ｔ−２）｝＝０　　（Ｐ６）
つまり、上記の（Ｐ４）と（Ｐ５）式で求められるθｔ＝［ｆ０（ｔ），ｆ１（ｔ），ｆ２（ｔ），　ｇ０（ｔ），ｇ１（ｔ），ｇ２（ｔ）］が最少二乗法により推定されたシステムのパラメータである。
【０１２６】
次に、上記の如く求められたシステムのパラメータθｔを用いた最適制御について述べる。
このような最適制御では、パラメータθｔを使って、以下の評価関数を満たすｕ（ｋ）が求められる。
Ｊ＝Ｅ［ｙ（ｋ＋３）−ω（ｋ＋３）＋γ｛ｕ（ｋ）−ｕ（ｋ−１）｝］２　　　　　　　　　　（Ｐ７）
上記（Ｐ７）式において、ｙ（ｋ＋３）−ω（ｋ＋３）は、３つ先の出力と目標値との差である。また、ｕ（ｋ）−ｕ（ｋ−１）は入力の変動を表す項である。ここで、評価関数に入力の変動を表す項をいれるのは、制御を安定させるためである。
【０１２７】
（Ｐ７）式で、ｙ（ｋ＋３）−ω（ｋ＋３）＋γ｛ｕ（ｋ）−ｕ（ｋ−１）＝０が成立するものとして、その関係に（Ｐ６）式の関係を代入すると、以下の関係が得られる。
｛ｆ０（ｋ）ｙ（ｋ）＋ｆ１（ｋ）ｙ（ｋ−１）＋ｆ２（ｋ）ｙ（ｋ−２）＋　ｇ０（ｋ）ｕ（ｋ）＋ｇ１（ｋ）ｕ（ｋ−１）＋ｇ２（ｋ）ｕ（ｋ−２）｝−ω（ｋ＋３）＋γｕ（ｋ）−γｕ（ｋ−１）＝０
【０１２８】
上記の関係式は、以下のように書き直すことができる。
｛ｇ０（ｋ）＋γ｝ｕ（ｋ）＝［ω（ｋ＋３）−ｆ０（ｋ）ｙ（ｋ）−ｆ１（ｋ）ｙ（ｋ−１）−ｆ２（ｋ）ｙ（ｋ−２）−｛ｇ１（ｋ）−γ｝ｕ（ｋ−１）−ｇ２（ｋ）ｕ（ｋ−２）］
従って、ｕ（ｋ）は以下のように表すことができる。
【０１２９】
【数１５】
2004052633.tif 000019
【０１３０】
以上より、遅れｄ＝３のシステムの場合において、３つ先の出力ｙ（ｔ＋３）を目標出力ω（ｔ＋３）にするための修正入力値ｕ（ｔ）は、次式（Ｐ８）のように求められる。この（Ｐ８）式により求められる値が、実施の形態３において最適制御を実現するための修正入力値である。
【０１３１】
【数１６】
2004052633.tif 000020
【０１３２】
実施の形態４．
次に、図９を参照して本発明の実施の形態４について説明する。図９は、本実施形態の装置が、複数のシステムのそれぞれについて故障診断を行うために用いる手法を説明するための図である。図９に示す構成は、検出装置で用いられる標準モデルが、線形近似式のモデルからニューラルネットに置き換えられている点を除き、図１（Ｂ）に示す構成と同様である。
【０１３３】
すなわち、本実施形態の装置は、実施の形態１乃至３の何れかの装置において、ＥＣＵ５０に、複数のシステムの入出力関係を推定するための標準モデルとして、上記（式１）に示す線形近似式に変えて、ニューラルネットの機能を組み込むことにより実現することができる。
【０１３４】
上述した実施の形態１乃至３では、線形近似式の標準モデルに代入すべき個々のシステムのパラメータを、最少二乗法により推定している。これに対して、ニューラルネットでは、個々のシステムに対するパラメータ（結合係数）を、バックプロパゲーションによる公知の手法で求めることができる。
【０１３５】
本実施形態の装置においては、上述した公知の手法で求めたパラメータ（結合係数）を予めＥＣＵ５０に記憶させておくと共に、ＥＣＵ５０に、図５に示すルーチンに沿った処理を実行させることにより、実施の形態１の場合と同様の機能を実現することができる。この場合、パラメータが初期値に設定されているニューラルネットによって実車上で推定された出力が、実車上で実測された出力に対してどの程度の誤差を有しているかに基づいて、個々のシステムの故障診断を行うことができる。
【０１３６】
また、本実施形態の装置においては、上述した公知の手法で求めた結合係数を予めＥＣＵ５０に記憶させておき、かつ、ＥＣＵ５０に、その手法で結合係数を求めるための機能を組み込んだうえで、図６に示すルーチンに沿った処理を実行させることもできる。この場合、本実施形態の装置によって、実施の形態２の場合と同様の機能を実現することができる。
【０１３７】
図６に示すルーチンでは、実車上で、標準モデルに代入するパラメータ（結合係数）の最新値を求めることが要求される。ＥＣＵ５０には、バックプロパゲーションにより結合係数を求める機能が組み込まれているため、その要求を満たすことができる。また、図６に示すルーチンでは、実車上で求めたパラメータの最新値と、その初期値との比較に基づいてシステムの状態を判断することが要求される。本実施形態において、ＥＣＵ５０は、中間層の状態表現（重み）を比較することにより、そのような要求を満たすことができる。
【０１３８】
更に、本実施形態の装置においては、上述した公知の手法で求めた結合係数を予めＥＣＵ５０に記憶させておき、かつ、ＥＣＵ５０に、その手法で結合係数を求めるための機能を組み込んだうえで、図７および図８に示すルーチンに沿った処理を実行させることもできる。この場合、本実施形態の装置によって、実施の形態３の場合と同様の機能を実現することができる。
【０１３９】
図７に示すルーチンでは、実車上で、標準モデルに代入するパラメータ（結合係数）の最新値を求めることが要求される。ＥＣＵ５０には、バックプロパゲーションにより結合係数を求める機能が組み込まれているため、その要求を満たすことができる。また、図７に示すルーチンでは、実車上で求めたパラメータの最新値と、その初期値との比較に基づいてシステムの状態を判断することが要求される。本実施形態において、ＥＣＵ５０は、中間層の状態表現（重み）を比較することにより、そのような要求を満たすことができる。
【０１４０】
更に、図８に示すルーチンでは、実車上で求めたパラメータの最新値θｔに基づいて、最適制御を実行することが要求される。本実施形態において、ＥＣＵ５０は、パラメータ（結合係数）の最新値を代入したニューラルネットにより、目標出力ωｔ＋ｄが得られるように修正入力値ｕ（ｔ）を求めることで、そのような要求を満たすことができる。
【０１４１】
ニューラルネットによれば、線形近似式では表現が困難な非線形な入出力関係も精度良く表現することが可能である。このため、本実施形態の装置によれば、実施の形態１乃至３の装置に比して、より多くのシステムとの適合を得ることができる。従って、本実施形態の装置によれば、実施の形態１乃至３の装置に比して、より高い汎用性を確保することができる。
【０１４２】
尚、線形近似式によるモデルをニューラルネットのモデルに置き換える手法は、例えば、特開平８−１１７１９９号公報、或いは、ＥＰ０６９９４１３Ａ１などに詳しく開示されている。
【０１４３】
ところで、上述した実施の形態１乃至４においては、制御の対象が車両に搭載されている複数のシステムに限定されているが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわち、本発明は、車両上のシステムに限らず、プラント施設などに設置されている複数のシステムに対して適用してもよい。
【０１４４】
【発明の効果】
この発明は以上説明したように構成されているので、以下に示すような効果を奏する。
第１の発明によれば、複数のシステムのそれぞれを順次制御対象システムとすることで、個々のシステムに対する所望の制御を時分割で順次行うことができる。このため、本発明によれば、高い演算負荷を伴わずに全てのシステムにつき、所望の制御を実行することができる。また、本発明によれば、パラメータの入れ替えにより個々のシステムの状態に適合したものとなる標準モデルを用いて、個々のシステムに対する制御を行うことができる。このため、本発明によれば、多大なメモリ負荷を伴わずに全てのシステムにつき所望の制御を実行することができる。
【０１４５】
第２の発明によれば、制御対象システムに対応するパラメータの初期値を標準モデルに当てはめることにより、そのシステムの初期値対応モデルを生成することができる。更に、初期値対応モデルと、そのシステムに対する実入力および実出力とを用いることで、そのシステムの出力推定値を演算することができる。そして、このようにして得られた出力推定値が、実出力と大きく異なっているか否かに基づき、システムの故障の有無を診断することができる。
【０１４６】
第３の発明によれば、標準モデルと、制御対象システムに対する実入力および実出力とに基づいて、そのシステムの最新の状態に適合するパラメータの最新値を演算することができる。そして、このようにして得られたパラメータの最新値が、パラメータの初期値と大きく異なっているか否かに基づき、システムの故障の有無を診断することができる。
【０１４７】
第４の発明によれば、標準モデルと、制御対象システムに対する実入力および実出力とに基づいて、そのシステムの最新の状態に適合するパラメータの最新値を演算することができる。更に、このようにして得られたパラメータの最新値を標準モデルに当てはめることにより、そのシステムの最新状態に対応する最新値対応モデルを生成することができる。そして、本発明によれば、その最新値対応モデルと目標出力とに基づき、そのシステムに入力すべき修正入力を求め、その修正入力が実現されるように必要な制御の修正が行われる。このため、本発明によれば、システムの経時変化等に影響されることなく、常に最適な制御状態を維持することができる。
【０１４８】
第５の発明によれば、標準モデルが線形近似式であるため、種々の演算処理を簡単に行うことができる。
【０１４９】
第６の発明によれば、標準モデルがニューラルネットであるため、複数のシステム内に、入出力の関係が非線形となるようなシステムが含まれる場合にも、全てのシステムに対して高い制御精度を確保することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１で実行される制御の概要を説明するための図である。
【図２】任意のシステムについての入出力の関係を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態１の具体的構成を説明するための図である。
【図４】本発明の実施の形態１の装置において形成されている制御系の構成を具体的に表した図である。
【図５】本発明の実施の形態１において実行される制御ルーチンのフローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態２において実行される制御ルーチンのフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態３において実行される第１の制御ルーチンのフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態３において実行される第２の制御ルーチンのフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態４で実行される制御の概要を説明するための図である。
【符号の説明】
１０　内燃機関
１８　エアフロメータ
２１　スロットルセンサ
２４　触媒
２６　空燃比センサ
２８　Ｏ２センサ
３４　回転数センサ
３６　バッテリ電流計
３８　バッテリ電圧計
４０　トルクセンサ
４２　車輪速センサ
５０　ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｕｎｉｔ）
６０，６２，６４，６６　システム
７０　検出装置
ｘ，ｘ（ｔ），ｕｋ　入力
ｙ，ｙ（ｔ），ｙｋ　出力
ｆｎ，ｇｎ，ｆ１ｎ，ｇ１ｎ，ｆ２ｎ，ｇ２ｎ，θ　パラメータ
ｄ　システムの遅れ時間
ωｋ　目標出力
【図１】
2004052633.tif 000021
【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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