(57)【要約】  【課題】本発明は、内燃機関のガスセンサをダイナミック監視する方法に関するものであり、ガスセンサはジオメトリー、測定原理、経年劣化、または汚れに依存してローパス挙動を有しており、測定されるべきガス状態量が変化したときにモデル化された信号（２１）と測定された信号（２２）との比較に基づいてダイナミック診断が実行される。  【解決手段】本発明によると、ハイパスフィルタリング（２３）および方向依存的な飽和特性曲線（２６，２７，２８，２９）との組み合わせにより形成される方向依存的な誤差信号（３１，３２，３４，３５）の最小化によってローパス挙動のパラメータが方向依存的に決定され、方向依存的な誤差信号は、増加していく信号成分と減少していく信号成分について、モデル化された信号（２１）と測定された信号（２２）との比較によって算出されることが意図される。さらに本発明は、本方法を実施するための相応の装置を意図している。  【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関（１０）のガスセンサをダイナミック監視する方法であって、前記ガスセンサはジオメトリー、測定原理、経年劣化、または汚れに依存してローパス挙動を有しており、検出されるべきガス状態量が変化したときにモデル化された信号と測定された信号との比較に基づいてダイナミック診断が実行され、測定された信号はガスセンサの出力信号の実際値であり、モデル化された信号はモデル値である、そのような方法において、ハイパスフィルタリングおよび方向依存的な飽和特性曲線（２６，２７，２８，２９）との組み合わせにより形成される方向依存的な誤差信号の最小化によってローパス挙動のパラメータが方向依存的に決定され、方向依存的な誤差信号は、増加していく信号成分と減少していく信号成分について、モデル化された信号と測定された信号との比較によって算出されることを特徴とする方法。
【請求項２】
最小化は前記ガスセンサについてのモデルで、または別個の誤差モデル（２４，２５）で、増加していく信号成分と減少していく信号成分について別々に、パラメータの順応化によって実行されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
方向依存的なパラメータの識別をするために、測定されるべきガス状態量が変更される、十分に大きい信号対雑音比を有する任意の励起が利用されることを特徴とする、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記ガスセンサのダイナミック診断をするために、ガス状態量として、前記内燃機関（１０）に供給される空気・燃料混合気の空燃比が変更され、この変更は、噴射量の小さい飛躍的な変化により空燃比を周期的に変化させる強制励起によって行われ、または振動性の制御回路によって行われることを特徴とする、請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
方向依存的なパラメータとして時間定数、むだ時間、利得係数が、それぞれ増加していく信号成分と減少していく信号成分について別々に評価され、または、これらのパラメータの任意の組み合わせが評価されることを特徴とする、請求項１から４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
方向依存的な誤差信号は差異値または当該差異値の平方として形成されており、増加していく信号についての差異値は、増加していく値についての、ハイパスフィルタリングされてモデル化された信号と、増加していく値についての、ハイパスフィルタリングされて測定された信号とから決定され、減少していく信号についての差異値は、減少していく値についての、ハイパスフィルタリングされてモデル化された信号と、減少していく値についての、ハイパスフィルタリングされて測定された信号とから決定されることを特徴とする、請求項１から５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
パラメータの識別は連続的に進行する帰納的な最適化法を用いてオンラインで実行されることを特徴とする、請求項１から６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
個々のパラメータの識別の残存誤差が比較され、実際の誤差パターンよりも少ない残存誤差を有する誤差パターンが選択されることを特徴とする、請求項１から７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
順応化されたパラメータが順応化ステップの後ごとに動作点依存的な特性曲線または多次元の特性マップへ入力されて学習させられることを特徴とする、請求項１から８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
最適化の枠内において、最適化されるべき各々のパラメータについて別々に順応化速度が学習強化により設定されることを特徴とする、請求項１から９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記ガスセンサとして、ガス圧センサ、ガス温度センサ、ガス質量流量センサ、またはガス濃度センサが排ガス監視・低減システムの一部として前記内燃機関（１０）の排ガス通路（１８）で、または前記内燃機関（１０）の空気供給部（１１）で排ガスプローブ（１５）として適用されることを特徴とする、請求項１から１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記ガスセンサとして、ガス混合気中の酸素含有率を決定することができる、広帯域ラムダプローブまたはＮＯＸセンサの形態の排ガスプローブ（１５）が使用されることを特徴とする、請求項１から１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
請求項１から１２のいずれか１項に記載の方法の利用法において、むだ時間を有する、または有さない、任意の次数の方向依存的なシステムでの利用法。
【請求項１４】
排ガス監視・低減システムの一部として内燃機関（１０）の排ガス通路で、または内燃機関（１０）の空気供給部で、ガスセンサのダイナミック診断をする装置であって、前記ガスセンサはジオメトリー、測定原理、経年劣化、または汚れに依存してローパス挙動を有しており、測定されるべきガス状態量が変化したときにモデル化された信号と測定された信号との比較に基づいてダイナミック診断を診断ユニットで実行可能であり、測定された信号はガスセンサの出力信号の実際値であり、モデル化された信号はモデル値である、そのような装置において、前記診断ユニットは、請求項１から１２のいずれか１項に記載の方法を実施する役目を果たすハイパスフィルタ（２３）、減算器（３０）、および方向依存的な飽和特性曲線（２６，２７，２８，２９）のための記憶ユニットを有していることを特徴とする装置。
【請求項１５】
前記診断ユニットは動作点依存的な特性曲線または特性マップのための記憶ユニットを有していることを特徴とする、請求項１４に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、たとえば排ガス監視・低減システムの一部として内燃機関の排ガス通路に排ガスプローブとして配置されている、あるいは内燃機関の空気供給部にガス濃度センサとして配置されている、内燃機関のガスセンサをダイナミック監視する方法に関するものであり、ガスセンサはジオメトリー、測定原理、経年劣化、または汚れに依存してローパス挙動を有しており、検出されるべきガス状態量が変化したときにモデル化された信号と測定された信号との比較に基づいてダイナミック診断が実行され、測定された信号はガスセンサの出力信号の実際値であり、モデル化された信号はモデル値である。
【０００２】
さらに本発明は、本方法を実施する装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
ガソリンエンジンを備える乗用車でエミッションを削減するために、通常、三元触媒装置が排ガス清浄化設備として利用されるが、このような三元触媒装置が十分に排ガスを変換するのは、空燃比λが高い精度で調整される場合に限られる。この目的のために、排ガス清浄化設備に前置された排ガスプローブによって、空燃比λが測定される。このような種類の排ガス清浄化設備の酸素の吸蔵能力は、リーン段階で酸素を受容してリッチ段階で再び放出するために活用される。それにより、排ガスの酸化可能な有害ガス成分を変換できるようにすることが実現される。排ガス清浄化設備に後置された排ガスプローブが、排ガス清浄化設備の酸素吸蔵能力を監視する役目を果たす。酸素吸蔵能力は、排ガス清浄化設備の変換能力を表す目安となるので、オンボード診断（ＯＢＤ）の枠内で監視されなくてはならない。酸素吸蔵能力を判定するために、排ガス清浄化設備がまずリーン段階で酸素により満たされ、引き続き、排ガス中の既知のラムダ値を有するリッチ段階で、通過する排ガス量を考慮したうえで空にされるか、または、排ガス清浄化設備がまずリッチ段階で酸素を空にされ、引き続き、排ガス中の既知のラムダ値を有するリーン段階で、通過する排ガス量を考慮したうえで充填される。リーン段階が終了するのは、排ガス清浄化設備に後置された排ガスプローブが、排ガス清浄化設備によってもはや吸蔵することができない酸素を検知したときである。同様にリッチ段階が終了するのは、排ガスプローブがリッチな排ガスの通過を検知したときである。排ガス清浄化設備の酸素吸蔵能力は、リッチ段階中に空にするために供給される還元剤の量に相当しており、ないしは、リーン段階中に充填のために供給される酸素の量に相当している。厳密な量は、前置されている排ガスプローブの信号と、別のセンサ信号から判定される排ガス質量流量とから算出される。
【０００４】
たとえば汚れや経年劣化に基づき、前置されている排ガスプローブのダイナミックが低下すると、空燃比を所要の精度で調整することができなくなり、そのために、排ガス清浄化設備の変換能力が低下する。さらに、排ガス清浄化設備の診断では誤差が生じる可能性があり、このような誤差は、それ自体として正しく作動している排ガス清浄化設備が、誤って機能性がないと判定されるという帰結につながる可能性がある。立法者は、走行動作中のプローブ特性の診断を要求しており、これは、求められる空燃比を引き続き十分に正確に調整することができ、エミッションが許容される限界値を上回ることがなく、排ガス清浄化設備が正しく監視されることを確保するためである。ＯＢＤＩＩ規定は、ラムダプローブやその他の排ガスプローブがその電気的な機能有用性に関して監視されるだけでなく、その反応挙動に関しても監視されることを要求しており、すなわち、増大する時間定数および／またはむだ時間によって感知できるようになるプローブダイナミックの劣化が認識されなければならない。排ガス組成の変化とその認識との間のむだ時間や遅延時間は、それがユーザ機能のために、すなわちプローブ信号を利用する制御機能、コントロール機能、監視機能のために、なおも許容されるか否かに関して、オンボード式にチェックされなければならない。排ガスセンサのダイナミック特性を表す特性量として、典型的な場合、混合気の変化から信号エッジまでのむだ時間が適用され、および、たとえば信号ストロークの０％から６３％まで、あるいは３０％から６０％までの特定の立上り時間が適用される。むだ時間は、エンジン吐出部からプローブまでのガス進行時間も含んでおり、したがって、特にセンサ取付位置が操作されたときに変化する。
【０００５】
ディーゼルエンジンでは、ガスセンサまたはガス濃度センサとして広帯域ラムダプローブが用いられ、および、ＳＣＲ触媒装置との関連ではＮＯｘセンサも用いられる。後者は追加として同じくＯ２信号を供給する。広帯域ラムダプローブやＮＯｘセンサからのＯ２信号は、ディーゼルエンジンの場合、排ガス後処理装置を作動させるために利用されるだけでなく、内燃機関のエミッション削減にも利用される。排ガス中の測定されたＯ２濃度、ないし測定されたラムダ信号は、空気・燃料混合気をダイナミックに正確に調整し、そのようにして未処理エミッションの分散を最低限に抑えるために利用される。ＮＯｘ吸蔵触媒装置（ＮＳＣ）を備えるディーゼルエンジンでは、再生のためのリッチ動作を高い信頼度で表現するために、触媒装置の前と後で広帯域ラムダプローブがそれぞれ必要である。内燃機関のエミッション削減およびＮＳＣ動作は、同じくＯ２プローブのダイナミック特性に関して特定の最低要求事項を課すものである。Ｏ２信号の立上り時間は、現在、負荷から惰行への移行時に監視されており、すなわち、空気の通常のＯ２含有率を下回る特定のパーセンテージから２１％まで上昇したときに監視されている。センサ信号が最大時間後に特定の中間値にいちども達しないとき、このことは、むだ時間誤差として解釈される。ＮＯｘ吸蔵触媒装置（ＮＳＣ）を備えるディーゼルエンジンでは、そのほか、触媒装置の前後におけるラムダプローブの反応挙動が比較されるのが普通である。
【０００６】
次の車両世代ないしモデル年度については、Ｏ２濃度が低下するときのセンサダイナミックの監視も要求されるものと予想される。さらに、ハイブリッド車両では惰行段階がもはや与えられず、したがって２１％の一定のＯ２濃度を有する段階も与えられない。
【０００７】
このような追加要求に対する最初の取り組みは、特許文献１における能動的な監視ならびに特許文献２におけるオブザーバベースの手法である。
【０００８】
特許文献２より、広帯域ラムダプローブのダイナミック特性を監視する方法が公知となっており、この場合、広帯域ラムダプローブにより、内燃機関の排ガス中の酸素濃度に相当する測定されたラムダ信号が判定され、内燃機関には、モデル化されたラムダ信号を特性量から生成するオブザーバが付属しており、モデル化されたラムダ信号と測定されたラムダ信号との差異から、または、モデル化されたラムダ信号から導き出される信号と測定されたラムダ信号から導き出される信号との差異から、オブザーバでモデルに前置されているコントローラの入力量としての見積り誤差信号が形成される。このとき、むだ時と反応時間とを特徴づける広帯域ラムダプローブのダイナミック特性を表す目安が、見積り誤差信号もしくはこれから導き出される量の評価から決定され、ダイナミック特性を表す目安が所定の限界値と比較されて、広帯域ラムダプローブのダイナミック特性が、内燃機関の意図される動作のためにどの程度まで十分であるかを判断することが意図される。
【０００９】
さらに特許文献３には、ＬＳＵダイナミックモデルのオンラインアダプションをする方法および装置が記載されている。具体的には、同文献が対象とするのは、内燃機関の排ガス通路の構成要素であり、空気・燃料組成をコントロールするためのラムダ値が判定される、排ガスプローブのダイナミックモデルを順応化する方法および装置であり、内燃機関の制御装置ないし診断装置ではこれと並行してシミュレーションされたラムダ値が算定され、シミュレーションされたラムダ値と測定されたラムダ値とが両方ともユーザ機能によって利用される。このとき、車両動作の進行中にシステムが励起されたときの信号変化を評価することで排ガスプローブの飛躍的挙動が判定され、この結果をもとにして排ガスプローブのダイナミックモデルが順応化されることが意図される。
【００１０】
このときセンサ特性を識別するために、広帯域ラムダプローブのダイナミック監視のための既知の関数が援用される。排ガスセンサのその他のガス濃度信号については、たとえばＮＯｘ信号については、Ｏ２信号ないしＯ２センサについてと同等の要求事項が適用される。したがって、それぞれの監視関数の間には類似性想定することができる。
【００１１】
特許文献１に記載の方法は能動的な監視である。この監視は、燃料消費量とエミッションを両方とも高めるテスト噴射による励起を含んでいる。特許文献２に記載の方法は、受動的に作動するものではあるが、いわゆるオブザーバを前提条件とするものであり、その適用には高いコストがかかる。さらに、これら両方の方法は、一義的には、比較的大きいむだ時間変化の認識を目指している。
【００１２】
ダイナミック認識をする既知の方法は空燃比の飛躍的な調節を利用し、これを用いてプローブのダイナミックが方向依存的に判断され、それは、測定された空燃比とシミュレーションされた空燃比の飛躍応答を下回るそれぞれの面積の比率が形成されることによる。このとき、時間定数誤差および／またはむだ時間誤差の認識と区別は可能ではなく、これらは純粋に発見的に行われる。
【００１３】
制御装置で空燃比をモデル化するために、時間定数Ｔと利得度Ｋ＝１ならびにむだ時間Ｔｔのむだ時間モデルを有する一次フィルタが利用される。それに応じて、この一次フィルタは次のように表すことができる：
Ｇ（ｓ）＝  Ｋ  ｅｘｐ（−Ｔｔｓ）／（Ｔｓ＋１）  （１）
【００１４】
たとえば振動性の制御のように非対称の時間定数および／またはむだ時間のネガティブな効果を低減するために、非対称の時間定数またはむだ時間が既知であるとき、測定された空燃比が制御装置でいわゆる対称化フィルタにより対称化される。そのために、信号の遅延されないエッジおよび／またはフィルタリングされないエッジは制御装置で人工的に追加のむだ時間により遅延され、および／または追加のフィルタによってフィルタリングされ、その際に適用されるむだ時間および／または時間定数は、診断された非対称のむだ時間Ｔ＋ｔおよび／または時間定数Ｔ＋に相当しており、信号の方向（リッチからリーンへ、またはリーンからリッチへ）は、測定されたラムダ信号のフィルタリングされた導関数を用いて決定される。
【００１５】
したがって、低速化したプローブを有するシステムについては、名目上のモデルＧ（Ｓ）が、別の一次フィルタならびにむだ時間モデルの分だけ拡張されるものと想定される：
Ｇ＋（Ｓ）＝Ｇ（Ｓ）Ｋ＋ｅｘｐ（−Ｔ＋ｔｓ）／（Ｔ＋ｓ＋１）  （２）
【００１６】
対称化フィルタの適用後、信号全体（リッチからリーンへ、およびリーンからリッチへ）が２つのむだ時間および／または２つの時間定数によって対称に遅延される。この追加の遅延はコントローラで考慮に入れることができ、それは、コントローラがその構造を維持したうえで、いっそう大きいむだ時間および／または時間定数に合わせて順応化され、あるいは、コントローラ次数の引き上げによってモデル次数の引き上げさえも考慮されることによる。
【００１７】
出願人の社内文書ならびにまだ公開されていない社内ファイル番号Ｒ．３４０３９６の出願書類から知られている別の方法は、同じく空燃比の飛躍的な調節を利用するが、飛躍応答の勾配を評価し、それに基づいてむだ時間と時間定数を明確に算出する。
【００１８】
さらに、非特許文献１，２，３より、いわゆるオンライン識別法が知られており、これによってむだ時間、時間定数、ならびに利得係数を、すなわち一般的にダイナミックなシステムのパラメータを、通常の走行動作中に決定することができる。そのための前提条件はシステムの継続的な励起であり、これを用いてオンライン識別は、探索されるむだ時間を帰納的な最適化法によって決定する。しかしこの方法は、対称のむだ時間と時間定数だけしか考慮に入れていない。この場合、定常成分（オフセット）またはその他の低周波の外乱信号を抑圧するために、ハイパスフィルタを利用することができ（非特許文献１、第２巻）、それにより、オフセットを明確に見積もる必要はなくなる。
【００１９】
非対称のむだ時間と時間定数についてのオンライン識別法は、出願人のまだ公開されていない社内ファイル番号Ｒ．３３８１８５の出願書類に記載されており、この方法は、いわゆる対称化フィルタに基づくものである。さらには文献より、時間定数のような方向依存的なダイナミックパラメータを決定するが、むだ時間を決定するのではない方法が知られている。
【００２０】
まだ公開されていない出願人の社内番号Ｒ．３４０８６７の並行出願には、非対称のむだ時間を識別する方法が記載されており、この方法は、相互相関ないし相互エネルギー、ならびに、飽和特性曲線との組み合わせにおけるハイパスフィルタリングされた信号の利用に基づくものである。
【００２１】
非対称の時間定数も識別するために、この方法を、出願人の社内ファイル番号Ｒ．３３９８９２の別の並行出願に記載されている、信号エネルギーをベースとして時間定数を識別する方法と組み合わせることができ、これら両方の方法の結果は互いに依存しているが、それは、時間定数誤差がむだ時間誤差としても解釈され、その逆も成り立つからである。さらに、利得の影響は考慮されないままであり、そのために利得誤差が時間定数の識別に影響を及ぼす。さらに、これらの方法は反復式に作動するために、複数回の測定が必要であるか、または、測定値を中間保存しておかなくてはならない。
【００２２】
いずれの方法も、空燃比および空燃比の逆数のどちらを用いても作業を行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２３】
【特許文献１】ドイツ特許出願公開第１０２００８００１１２１Ａ１号明細書
【特許文献２】ドイツ特許出願公開第１０２００８０４０７３７Ａ１号明細書
【特許文献３】ドイツ特許出願公開第１０２００８００１５６９Ａ１号明細書
【非特許文献】
【００２４】
【非特許文献１】Isermann著"Identifikation dynamischer Systeme"（ダイナミックなシステムの識別）第１巻および２巻
【非特許文献２】Nelles著"System Identification"（システム識別）
【非特許文献３】Ljung著"System Identification - Theory for the user"（システム識別−ユーザのための理論）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２５】
本発明の課題は、ガスセンサ、特に連続式のラムダプローブとして構成されていてよい排ガスプローブのためのダイナミック監視のロバスト性を改善、向上させるために、一方では連続式に作動し、他方ではそのようなダイナミックなシステムの特に非対称のパラメータを識別する、相応の方法を提供することにある。
【００２６】
さらに本発明の課題は、この方法を実施する相応の装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２７】
方法に関わる課題は、ハイパスフィルタリングおよび方向依存的な飽和特性曲線との組み合わせにより形成される方向依存的な誤差信号の最小化によってローパス挙動のパラメータが方向依存的に決定され、方向依存的な誤差信号は、増加していく信号成分と減少していく信号成分について、モデル化された信号と測定された信号との比較によって算出されることによって解決される。このような手法により、特にダイナミック挙動の非対称のパラメータを、増加していく信号成分と減少していく信号成分ごとに別々に決定することができる。信号のハイパスフィルタリングにより、考えられるオフセットを信号から取り除くことができるので、最適化の過程でオフセットを明確に見積もる必要がなくなる。方向依存的な誤差信号の最小化は、冒頭に述べたように、文献から周知となっている方法の適用によって行われる。
【００２８】
最小化は、ガスセンサのモデルで、または別個の誤差モデルで、増加していく信号成分と減少していく信号成分について別々に、パラメータの順応化によって行われるのが好ましい。モデルおよび／または誤差モデルの順応化されたパラメータが、実際のガスセンサのパラメータと一致しているとき、最小の誤差信号がもたらされ、これをもって順応化がさしあたり完了し、１セットのパラメータが、増加していく信号成分と減少していく信号成分について別々に、ダイナミック診断の結果として判定される。順応化の完了は、たとえばパラメータの変化についての相応の閾値を用いて決定することができる。
【００２９】
検出されるべきガス状態量の変更は、内燃機関の励起によって行うことができる。この方法により、ガスセンサにおけるダイナミックに関わる変化を検証し、定量化することができる。本発明の意味におけるガスセンサは、ガスの状態を測定し、ないしは変化を検知することができるセンサである。ガスの状態は、ガスの温度、ガス圧、ガス質量流量、および／または特定のガス成分の濃度、たとえば酸素含有率やＮＯＸ含有率によって表されていてよい。ガスセンサは、特にその構造のジオメトリーに依存して決まる典型的なローパス挙動を有している。さらにこのような種類のセンサは、経年劣化や外的要因（たとえばディーゼルエンジンにおける煤付着）に基づき、反応挙動が変化することがある。
【００３０】
さらに本方法は、測定されるべきガス状態量が変更される、十分に大きい信号対雑音比を有する任意の励起が、方向依存的なパラメータを識別するために利用されることを意図している。
【００３１】
１つの好ましい方法態様では、ガスセンサのダイナミック診断をするために、ガス状態量として、内燃機関に供給される空気・燃料混合気の空燃比が変更され、この変更は、噴射量の小さい飛躍的な変化により空燃比を周期的に変化させる強制励起によって行われ、または振動性の制御回路によって行われる。それにより、大きな飛躍の１回の評価に代えて、多数の小さい飛躍の連続的な評価が可能であり、ないしは制御回路の振動の利用が可能である。その結果として、通常であれば必要となる空燃比の大きな飛躍を省略できるという利点がもたらされ、それにより、大きな飛躍と結びついた燃料消費量やエミッションの増大が回避される。振動性の制御回路のケースでのみ識別を実行するとき、良好な信号対雑音比を有する強い励起がしばしば追加的に生じ、それによって一方では識別の品質と迅速性が改善され、他方では、制御回路は変化するセンサダイナミックに基づいて振動を起こしている可能性があるので、この時点での識別が非常に有意義である。すなわちこのケースでは、センサダイナミックの識別を実行するのが特別に有意義である。さらに別の利点は、ロバスト性の向上にある。多数の小さな飛躍ないしコントローラ振動の評価は、統計的な平均化効果に基づき、１つだけの大きな飛躍の評価よりも外乱に対して低い感度で反応するからである。さらに、１回の飛躍による励起に頼るのではなく、信号対雑音比が十分に高いあいだは、任意の励起信号で作業を行うことができる。さらに提案される方法は、調整介入がオンライン識別のための入力信号であることによって、コントロールの影響を完全に考慮する。さらにはシステム利得を見積もることも可能であり、それにより、変化したシステム利得が、むだ時間や時間定数の識別に影響を及ぼすことがなくなる。
【００３２】
本方法により、方向依存的なパラメータとして、時間定数Ｔ、むだ時間Ｔｔ、利得係数Ｋを、それぞれ増加していく信号成分と減少していく信号成分について別々に評価し、または、これらのパラメータの任意の組み合わせを評価することができる。
【００３３】
１つの方法態様では、方向依存的な誤差信号は差異値または当該差異値の平方として形成されており、増加していく信号についての差異値は、増加していく値についての、ハイパスフィルタリングされてモデル化された信号と、増加していく値についての、ハイパスフィルタリングされて測定された信号とから決定され、減少していく信号についての差異値は、減少していく値についての、ハイパスフィルタリングされてモデル化された信号と、減少していく値についての、ハイパスフィルタリングされて測定された信号とから決定されることが意図されており、このことは各パラメータの順応化を容易にする。それぞれの差異値の平方は品質基準に相当しており、このフィルタリングされた信号成分の信号エネルギーに比例している。
【００３４】
このようなダイナミックなパラメータの識別が、連続的に進行する帰納的な最適化法を用いてオンラインで実行されるとき、測定値を中間保存しなくてよいので、ごく少数のメモリ資源しか必要ない。基本的に最適化法としては、連続的な計算だけでなく時間的に離散した計算も可能にする、文献から知られている方法を適用することができる。ただし、連続的に進行するパラメータの識別は、特にむだ時間の決定にあたって精度に関する利点をもたらす。むだ時間は、離散した時間ステップでは走査時間の倍数しかとることができず、このことが最適化を難しくするからである。さらに連続する時間での方法は、この適用ケースでは０から走査時間の倍数まで及ぶことができる、識別されるむだ時間ないし時間定数に比べて走査時間の選択に関して数値的にロバスト性が高い。
【００３５】
さらに予備知識があるケースでは、すべてのパラメータ（むだ時間、時間定数、および利得）を見積もるのではなく、これら３つのパラメータの任意の組み合わせを見積もることが可能である。たとえば、むだ時間または時間定数の誤差が常に隔絶されて発生し、利得も一定かつ既知であることがアプリオリにわかっていれば、むだ時間および時間定数の識別も別々に行い、利得の識別は省略することができる。むだ時間または時間定数の誤差は、それぞれ他方の量の識別にも影響を及ぼすので、識別に引き続いて、いずれの誤差が実際に発生しているのかを決めなければならない。このことは、個々のパラメータの識別の残存誤差が比較され、実際の誤差パターンよりも少ない残存誤差を有する誤差パターンが選択されることによって行うことができる。このような手順が可能であるのは、むだ時間と時間定数とを別々に識別するために同一の方法が適用されるので、残存誤差を比較可能だからである。残存誤差は、たとえば最適化のために利用される品質基準のフィルタリングによって表すことができる。
【００３６】
動作点依存的な識別のために本方法を拡張することによって、さらに別の利点が得られる。この場合、順応化されたパラメータを順応化ステップの後ごとに、動作点依存的な特性曲線または多次元の特性マップへ入力して学習させることが意図される。このことは、順応化ステップのたびごとに新たに順応化されたパラメータセットを供給する、帰納的な最適化によって可能となる。
【００３７】
最適化は、たとえば「最急降下法」のような勾配法によって、あるいはガウス・ニュートン法によって実行することができ、これらをオンライン最適化のために帰納的な態様でも利用可能である。勾配の計算は、モデル化された信号および測定された信号のフィルタリングとむだ時間遅延によって解析式に行われる。本方法の１つの拡張形では、最適化の枠内において、最適化されるべき各々のパラメータについて別々に順応化速度が学習強化により設定されることが意図されていてよい。いくつかの方法では、たとえばガウス・ニュートン法では、共変行列を用いた学習強化がアダプティブにもたらされ、それによりいっそう迅速な順応化が実現される。この場合、このケースでは唯一のアプリケーションパラメータとなる帰納的な忘却係数を適用することができる。このような忘却係数は、最新の励起に依存して同じく可変に構成することができ、それにより、迅速な励起と雑音抑圧との間の目標の齟齬を緩和する。そのようにして、特に、励起が小さいケースでは順応化を遅らせたり、全面的に停止したり、ないしはそもそも開始しないことも可能となる。後者が特別に有意義であるのは、センサの低速化に基づき、振動性の制御回路だけが励起として用いられる場合である。
【００３８】
本発明による診断方法は、ガス圧センサ、ガス温度センサ、ガス質量流量センサ、またはガス濃度センサとして、内燃機関の排ガス通路の排ガスプローブとして、排ガス監視・低減システムの一部として、または内燃機関の空気供給部で、たとえばインテークマニホルドで、ガス状態量ないし濃度を検出するために使用することができるガスセンサで特別に好ましく適用することができる。このようなエミッション関連のガスセンサは、冒頭に述べた要求事項に基づき、そのダイナミックと全般的な機能に関して監視されなければならない。たとえばガス圧センサの反応挙動を監視して、たとえばインテークマニホルドへのガス圧センサの接続部が詰まったり折れたりしたときに、ダイナミックの低下を検知することができる。ガス温度センサやガス質量流量センサは、たとえば内燃機関の空気供給部の内部でホットフィルム・エアマスセンサとして施工されていてよく、汚れの結果としてダイナミック損失が記録されることがある。このようなセンサの信号について適当なモデルを記述することができれば、本発明による方法を、上でその方法態様に関して説明したように、好ましく適用することができる。
【００３９】
ガスセンサとしては、特に、ガス混合気中の酸素含有率を決定することができる、広帯域ラムダプローブ（ＬＳＵプローブ）またはＮＯＸセンサの形態の排ガスプローブが考慮の対象となる。広帯域ラムダプローブまたは連続式のラムダプローブとして施工された排ガスプローブについては、診断をするために、測定された酸素濃度がモデル化された酸素濃度と、上に説明した方法態様に準じて比較されるのが好ましい。別案として、このような比較のためにラムダ値の逆数を利用することができる。それは酸素濃度に近似的に比例しているからである。同様に、酸素濃度と比例する電気量、すなわちセンサないしこれに付属する回路における電圧または電流も適している。その場合、比較のために援用されるモデル信号を相応に換算しなければならない。窒素酸化物センサについては、実際値として窒素酸化物センサの出力信号が評価され、モデル値はモデル化されたＮＯＸ値から決定される。したがってこのような診断は、排ガス浄化設備が触媒装置および／または窒素酸化物還元装置を有しているガソリンエンジンやリーンエンジンで特別に好ましく適用することができる。排ガス浄化設備の後に取り付けられているガスセンサでは、関心の対象であるガス濃度に及ぼされる排ガス浄化の影響をモデルで考慮しなければならない。別案として、関心の対象であるガス濃度に排ガス浄化が影響を及ぼさない段階でのみ診断を実行することも考えられる。
【００４０】
各態様に関して説明してきた本方法は、一次システムについて適用できるだけでなく、非対称のダイナミックなパラメータの識別が重要となる、むだ時間を有する、または有さない、任意の次数の任意の方向依存的なシステムに好ましく適用することができる。
【００４１】
装置に関する課題は、上に説明したような本発明に基づく方法を実施するために、ハイパスフィルタ、減算器、および方向依存的な誤差値を決定するための方向依存的な飽和特性曲線のための記憶ユニットを有する診断ユニットが設けられていることによって解決される。診断ユニットの機能性は少なくとも部分的にソフトウェアベースで施工されていてよく、これは別個のユニットとして、または上位のエンジン制御部の一部として設けられていてよい。
【００４２】
さらに１つの実施態様では、診断ユニットが、パラメータの動作点依存的な識別を実行するための動作点依存的な特性曲線または特性マップのための記憶ユニットを有していることが意図されていてよい。
【００４３】
次に、図面に示されている実施例を参照しながら、本発明について詳しく説明する。図面は次のものを示している：
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明による方法を適用することができる技術的環境を示す模式図である。
【図２】本発明に基づくダイナミック診断機能のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００４５】
図１は、排ガスプローブ１５を診断する本発明の方法を適用することができる技術的環境を、ガソリンエンジンを例にとって模式的に示している。内燃機関１０に空気が空気供給部１１を介して供給され、その質量が空気質量計１２によって判定される。空気質量計１２はホットフィルム・エアマスメータとして施工されていてよい。内燃機関１０の排ガスは排ガス通路１８を介して運び出され、排ガスの流動方向で見て内燃機関１０の後に、排ガス清浄化設備１６が設けられている。排ガス清浄化設備１６は、通常、少なくとも１つの触媒装置を含んでいる。
【００４６】
内燃機関１０を制御するためにエンジン制御部１４が設けられており、このエンジン制御部は、一方では燃料調量部１３を介して内燃機関１０に燃料を供給し、他方では、空気質量計１２の信号、排ガス通路１８に配置された排ガスプローブ１５の信号、および排ガス排出路１８に配置された排ガスプローブ１７の信号の供給を受ける。排ガスプローブ１５は、図示した例では、内燃機関１０に供給される燃料・空気混合気のラムダ実際値を判定する。この排ガスプローブは、広帯域ラムダプローブまたは連続式のラムダプローブとして製作されていてよい。排ガスプローブ１７は、排ガス清浄化設備１６の後の排ガス組成を判定する。排ガスプローブ１７は、ジャンププローブまたはバイナリープローブとして構成されていてよい。
【００４７】
排ガスプローブ１５のダイナミック診断のために、燃焼室の空燃比（ＬＫＶ）が通常は飛躍的に調節され、飛躍後のある程度の時間帯の内部で、測定された空燃比の数値的に最大の増加が決定される。本発明によると、空燃比の個々の大きな飛躍を評価するのではなく、十分に大きな信号対雑音比を有する任意の励起を利用する、特に非対称のむだ時間と時間定数を認識するために連続式に作動する方法が提案される。このことは、たとえば噴射の小さい飛躍的な変化によって空燃比を周期的に変える、通常存在している強制励起であってよく、または振動性の制御回路であってよい。
【００４８】
このような非対称の時間定数およびむだ時間の認識のために、文献から知られている、ないしは出願人の並行出願に記載されているその他のオンライン識別の方法が拡張されて、対称の時間定数およびむだ時間が、増加していく信号と減少していく信号について共通して識別されるだけでなく、増加していく信号と減少していく信号について別々に、それぞれ時間定数とむだ時間が識別されるようにされる。
【００４９】
図２は、１つの好ましい方法態様における本方法の機能性をブロック図２０で示している。
【００５０】
まず最初に、定格モデルに基づいてモデル化されたラムダ値２１λｍｏｄを有するモデル入力が、ならびに、測定されたラムダ値２２λｍｅｓｓを有する識別されるべきプロセス出力が、同一のハイパスフィルタ２３によってフィルタリングされる。
【００５１】
それにより、これらの信号からオフセットが可能な限り取り除かれ、それによって最適化の過程でオフセットを明確に見積もらなくてよくなる。さらにハイパスフィルタリングにより、増加していく信号と減少していく信号への分離が実現され、それは、ハイパスフィルタリングされた信号が飽和特性曲線２６，２７，２８，２９と組み合わされ、そのようにして、増加していく信号と減少していく信号との分離が行われることによっており、このとき、飽和曲線２６は増加していくモデル化された信号成分について、飽和特性曲線２７は増加していく測定された信号成分について、飽和特性曲線２８は減少していくモデル化された信号成分について、飽和特性曲線２９は減少していく測定された信号成分について、それぞれ意図されている。このようなハイパスフィルタ２３と飽和特性曲線２６，２７，２８，２９の組み合わせは、増加していく（正の）エッジを有する信号成分と、減少していく（負の）エッジを有する信号成分との区別を可能にし、それに伴って、非対称の時間定数とむだ時間の識別を可能にする。飽和素子は次のように定義されていてよい：
飽和特性曲線２６，２７については、
ｙｓａｔ，ｐｏｓ＝ｘ  ｘ≧０について  （３ａ）
ｙｓａｔ，ｐｏｓ＝０  ｘ＜０について  （３ｂ）
飽和特性曲線２８，２９については、
ｙｓａｔ，ｎｅｇ＝０  ｘ＞０について  （３ｃ）
ｙｓａｔ，ｎｅｇ＝ｘ  ｘ≦０について  （３ｄ）
【００５２】
このようなハイパスフィルタリングと、これに引き続く、モデル化および測定されたラムダ値２１，２２についての飽和特性曲線２６，２７，２８，２９を用いた信号分離により、最終的に次の４つの信号を利用することができる：
ｉ．増加していくラムダ値について、ハイパスフィルタリングされてモデル化されたラムダ値λｍｏｄ，ｐｏｓ
ｉｉ．減少していくラムダ値について、ハイパスフィルタリングされてモデル化されたラムダ値λｍｏｄ，ｎｅｇ
ｉｉｉ．増加していくラムダ値について、ハイパスフィルタリングされて測定されたラムダ値λｍｅｓｓ，ｐｏｓ
ｉｖ．減少していくラムダ値について、ハイパスフィルタリングされて測定されたラムダ値λｍｅｓｓ，ｎｅｇ
【００５３】
そしてこれらの信号により、利得Ｋ、むだ時間Ｔｔ、および／または時間定数Ｔの別々の識別が、増加していく信号と減少していく信号について行われる。このとき文献から知られている方法が、連続する時間または離散する時間で援用され、連続式の方法は上に述べた利点をもたらす。
【００５４】
したがって１つの好ましい態様では、連続的に進行する帰納的な最適化法を用いて識別がオンラインで行われ、それにより信号の保存は必要なくなる。
【００５５】
識別は、増加していく信号成分と減少していく信号成分とについて別々に、モデル化された信号と測定された信号との比較に基づいており、減算器３０によってそれぞれ差異が形成され、この差異が最小化され、このとき利得Ｋ、むだ時間Ｔｔ、および／または時間定数は最適化されるべきパラメータである。このような差異は、増加していく信号と減少していく信号３１，３２（ｅｐｏｓ，ｅｎｅｇ）についての誤差値として次のように定義され、
ｅｐｏｓ  ＝  λｍｅｓｓ，ｐｏｓ−λｍｏｄ，ｐｏｓ  （４ａ）
ｅｎｅｇ  ＝  λｍｅｓｓ，ｎｅｇ−λｍｏｄ，ｎｅｇ  （４ｂ）
これに引き続いて、それぞれ平方ユニット３３により、増加していく信号と減少していく信号３４，３５（Ｅｐｏｓ，Ｅｎｅｇ）についての誤差目安となるように、
Ｅｐｏｓ  ＝  （ｅｐｏｓ）２  （５ａ）
Ｅｎｅｇ  ＝  （ｅｎｅｇ）２  （５ｂ）
によって計算される。
【００５６】
このような平方された誤差値（誤差目安）は品質基準を表しており、これを参照してラムダモデルを直接的に、および／または追加的に増加していく信号および減少していく信号についての誤差モデル２４，２５（ＦＭｐｏｓ，ＦＭｎｅｇ）を通じて、増加していく信号および減少していく信号３６，３７についてのパラメータアダプションによって適合化され、それぞれの誤差モデル２４，２５は、図２に示すように機能進行手順の中でハイパスフィルタ２３の後に、あるいはハイパスフィルタ２３の前に意図されていてよい。増加していく信号３６についてのパラメータアダプションでは、時間定数Ｔｐｏｓ、むだ時間Ｔｔｐｏｓ、および／または利得Ｋｐｏｓの適合化が意図される。減少していく信号３７についてのパラメータアダプションは、時間定数Ｔｎｅｇ、むだ時間Ｔｔｎｅｇ、および／または利得Ｋｎｅｇの適合化を意図している。
【００５７】
最適化は、たとえば「最急降下法」のような勾配法によって、あるいはガウス・ニュートン法によって実行することができ、これらをオンライン最適化のために帰納的な態様でも利用可能である。勾配の計算は、モデル化された信号および測定された信号のフィルタリングとむだ時間遅延によって解析式に行われる。
【００５８】
さらに最適化の枠内において、順応化速度を学習強化により、最適化されるべき各々のパラメータについて別々に設定することが可能である。
【００５９】
この方法は、最適化されるべきパラメータの順応化をどの時間ステップでも実行するので、順応化されたパラメータをさらに最新の時点で特性曲線または多次元の特性マップへ入力して学習させることができ、それにより、動作点依存的な識別も可能となる。そのために各々の時間ステップで、誤差モデル２４，２５（ＦＭｐｏｓ，ＦＭｎｅｇ）の最新のパラメータが動作点依存的に特性曲線ないし特性マップから読み取られ、このようなパラメータをベースとして順応化が実行され、新たに順応化された値が再び動作点依存的に特性曲線ないし特性マップへ入力されて学習させられる。
【００６０】
原則として本発明は、ダイナミック挙動を冒頭に述べたように一次ローパスによって作動させることができるシステムに限定されるものではない。この識別方法は、むだ時間を有する、または有さない、任意の次数のシステムにも同様に適用可能である。
【符号の説明】
【００６１】
１０  内燃機関
１１  空気供給部
１５  排ガスプローブ
１８  排ガス通路
２３  ハイパスフィルタ
２４  誤差モデル
２５  誤差モデル
２６  飽和特性曲線
２７  飽和特性曲線
２８  飽和特性曲線
２９  飽和特性曲線
３０  減算器
【図１】
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【図２】
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【国際調査報告】
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