(57)【要約】【課題】内燃機関の負荷変動時に異常燃焼であるとの誤判定をすることが無く、断続的に発生する異常を確実に検知することが出来て、しかも、機種変更等にも迅速に対応することが出来る様な内燃機関の異常検出装置及び検出方法の提供。【解決手段】内燃機関（１）の運転状態を表す変数を計測するための検出手段（Ｓｔ１〜Ｓｔ４）と、該検出手段で計測された変数に基いて内燃機関（１）の状態を判定する制御手段（１０）とを有し、該制御手段（１０）は、計測された変数を用いて計測データを作成する手段（１１）と、該計測データから主成分ＰＣを決定する手段（１２）と、決定された主成分ＰＣに基づいて主成分モデルＰＣＭを作成する手段（１３）と、計測データと主成分モデルＰＣＭとの隔たりに関するパラメータを決定する手段（１４）と、計測データと主成分モデルＰＣＭとの隔たりに関するパラメータから内燃機関の異常の有無を判定する手段（１５）とを有している。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関の運転状態を表す変数を計測するための検出手段と、該検出手段で計測された変数に基いて内燃機関の状態を判定する制御手段とを有し、該制御手段は、計測された変数を用いて計測データを作成する手段と、該計測データから主成分を決定する手段と、決定された主成分に基いて主成分モデルを作成する手段と、計測データと主成分モデルとの隔たりに関するパラメータを決定する手段と、計測データと主成分モデルとの隔たりに関するパラメータから内燃機関の異常の有無を判定する手段、とを有していることを特徴とする内燃機関の異常検出装置。
【請求項２】
検出手段により内燃機関の運転状態を表す変数を所定のサイクル毎に計測する工程と、計測された変数を用いて計測データを作成する工程と、該計測データから主成分を決定する工程と、決定された主成分に基いて主成分モデルを作成する工程と、計測データと主成分モデルとの隔たりに関するパラメータを決定する工程と、計測データと主成分モデルとの隔たりに関するパラメータから内燃機関の異常の有無を判定する工程、とを有していることを特徴とする内燃機関の異常検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、内燃機関の運転異常を検出するための方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来は、例えば、図９で示す様に、温度センサＳを用いて内燃機関１の各シリンダＣ毎に排気温度を計測して内燃機関の運転状態を計測部及び判定部より成る判断手段５で判断し、異常を検出していた（例えば、特許文献１）。
係る従来技術では、図１０のＴ線で示す様に、排気温度そのものの変化量や、変化の頻度が閾値を越える、即ち、正常範囲から逸脱すると「異常」と判定していた。
【０００３】
しかし、上述の従来技術では、内燃機関の負荷が変化して排気温度が変化した場合であっても、「異常」と判定してしまう可能性がある。
また、排気温度は、図１１で示す正常時と、例えば図１２に示すように１００サイクルに１サイクルだけ断続的に燃焼異常が生じた場合とで顕著な変化は無いので、故障の前兆ともなる断続的な（例えば１００サイクルに１サイクルの）燃焼異常を検知出来ない。換言すれば、断続的な燃焼異常については鈍感なものであった。
【０００４】
その他の従来技術としては、温度センサ以外のセンサ、例えば圧力センサ、音センサ等を使用して、内燃機関の運転状態の異常を判定する技術（例えば、特許文献２、特許文献３）があり、図１３で構成を示すように、＃１シリンダに連通するエキゾーストマニフォールド２には例えば排気温度センサａを、吸気管内に例えば給気圧センサｂを、又、シリンダヘッド上に例えばノックセンサｃを用いている。
しかし、その様な従来技術の場合は、図１４に示す様な３種類の故障モードＡ，Ｂ，Ｃが設定してあり、そのモードによって異常を判断しているが、想定外の異常が発生した場合に、正常か異常かの判定が困難であり、誤判定の恐れがある。
また、対象とする内燃機関のセンサの挙動を予め把握する必要があるため、内燃機関やセンサの種類が変更されてしまうと対応が困難であった。
【特許文献１】特開平７−２７９７４４号公報
【特許文献２】特開平６−１３７１６４号公報
【特許文献３】特開平６−１３７１６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は上述した従来技術の問題点に鑑みて提案されたものであり、内燃機関の負荷変動時に異常燃焼であるとの誤判定をすることが無く、断続的に発生する異常を確実に検知することが出来て、しかも、機種変更等にも迅速に対応することが出来る様な内燃機関の異常検出装置及び検出方法の提供を目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の内燃機関の異常検出装置は、内燃機関（１）の運転状態を表す変数（例えば各気筒Ｃ１〜Ｃ４毎の排気温度）を計測するための検出手段（例えば排気温度センサＳｔ１〜Ｓｔ４）と、該検出手段（Ｓｔ１〜Ｓｔ４）で計測された変数に基いて内燃機関（１）の状態を判定する制御手段（１０）とを有し、該制御手段（１０）は、計測された変数を用いて計測データ（Ｎ１，Ｎ２・・・Ｎｎ：図３参照）を作成する手段（計測データ作成部１１）と、該計測データ（Ｎ１，Ｎ２・・・Ｎｎ：正常運転状態における計測データ）から主成分（ＰＣ）を決定する手段（主成分演算部１２）と、決定された主成分（ＰＣ）に基づいて主成分モデル（Ｐｒｉｍａｒｙ  Ｃｏｍｐｏｒｎｅｎｔ  Ｍｏｄｅｌ：ＰＣＭ）を作成する手段（ＰＣＭ記憶部１３）と、計測データ（Ｎｘ：主成分モデルＰＣＭ作成後の計測データ）と主成分モデル（ＰＣＭ）との隔たりに関するパラメータを決定する手段（ＳＰＥ、T２、ＤＭｏｄＸ演算部１４）と、計測データ（Ｎｘ）と主成分モデル（ＰＣＭ）との隔たりに関するパラメータから内燃機関（１）の異常の有無を判定する手段（判定部１５）、とを有している（請求項１）。
【０００７】
また、本発明の内燃機関の異常検出方法は、検出手段（例えば排気温度センサＳｔ１〜Ｓｔ４）により内燃機関（１）の運転状態（正常運転時）を表す変数（例えば各気筒Ｃ１〜Ｃ４毎の排気温度）を所定のサイクル（計測サイクル）毎に計測する工程（Ｓ１）と、計測された変数を用いて計測データ（Ｎ１，Ｎ２・・・Ｎｎ：図３参照）を作成する工程（Ｓ１）と、該計測データ（Ｎ１，Ｎ２・・・Ｎｎ：正常運転時の計測データ）から主成分を決定する工程（Ｓ２、Ｓ３）と、決定された主成分に基いて主成分モデル（Ｐｒｉｍａｒｙ  Ｃｏｍｐｏｒｎｅｎｔ  Ｍｏｄｅｌ：ＰＣＭ；図６）を作成する工程（Ｓ４）と、計測データ（Ｎｘ）と主成分モデルとの隔たりに関するパラメータ（ＳＰＥ，Ｔ２，ＤＭｏｄＸ）を決定する工程（Ｓ６）と、（該工程により決定された）計測データ（Ｎｘ）と主成分モデル（ＰＣＭ；図６）との隔たりに関するパラメータ（ＳＰＥ，Ｔ２，ＤＭｏｄＸ）から内燃機関（１）の異常の有無を判定する工程（Ｓ７〜Ｓ８）、とを有している（請求項２）。
【０００８】
本発明の実施に際して、計測された変数を用いて計測データ（図３参照）を作成するに際して、密接な関係を持つ変数を座標軸ｘ１、ｘ２に取り、当該座標軸ｘ１、ｘ２を有する平面上或いは空間中に計測サイクル毎の変数をプロットして、計測データＮ１、Ｎ２・・・Ｎｎ（図３）を作成することが好ましい。
【０００９】
そして、計測データ（図３）から主成分の数を決定する前記手段（主成分演算部１２）は、統計学上公知の手法を用いて、計測データに対する各主成分の寄与率を累積して、その累積値が所定値に到達するだけの主成分を決定するように構成されていることが好ましい。
この時分散が最大になるものを第１主成分とし、以下、分散が大きいものから第２主成分、第３主成分・・・と決定する。
【００１０】
そして、計測データ（図３）と主成分モデル（ＰＣＭ；図６）との隔たりに関するパラメータを決定する前記手段（ＳＰＥ、T２、ＤＭｏｄＸ演算部１４）は、計測データ（図３）と主成分モデル（ＰＣＭ）との二乗予測誤差（本明細書では「ＳＰＥ」と表記）を決定するか、ホテリングのＴ二乗統計量（本明細書では「Ｔ２」と表記）を決定するか（図７参照）、或いは、式  ｛ＳＰＥ／（κ−Ａ）｝１／２  Ｖ  で示されるＤＭｏｄＸ（Ｄｉｓｔａｎｃｅ  ｔｏ  Ｍｏｄｅｌ  ｆｒｏｍ  Ｘ）を決定するのが好ましい。
ここで、上記式において、「κ」は上記の変数の数（例えば、♯１〜♯４気筒の排気温度を変数とすれば４）であり、「Ａ」は主成分の数であり、「Ｖ」は主成分の数と計測データ（図３参照）のプロット数から求められる係数である。
【発明の効果】
【００１１】
上述した様な構成を具備する本発明によれば、正常運転状態の計測データからＰＣＭを作成すれば、そのＰＣＭは内燃機関の正常運転データを投影することとなる。従って、ＰＣＭ作成後の（内燃機関の）計測データとＰＣＭとの隔たり（に関するパラメータＳＰＥ，Ｔ２，ＤＭｏｄＸ）を求め、当該隔たりが小さければ、計測データは正常運転を表現していると判断され、当該隔たりが大きければ、計測データは、異常時を表現していると判断される。
そして本発明では、各計測データのＰＣＭからの隔たりにより運転状態の正常・異常を判定するので、１００サイクルに１回の低い頻度で発生する計測データについても、確実に異常を判定できる。
【００１２】
また本発明では、密接な関係を持つ複数の変数を座標軸に取って作成した計測データを基準に判断するので、単一のセンサによる独立監視とは異なり、複数の変数が相互に及ぼす影響を考慮して、判定を行うことが出来る。そのため、例えば出力と排気温度の相互関係を見ていれば従来技術のように、負荷変動を燃焼異常と判定してしまうようなことが無い。
【００１３】
さらに本発明によれば、主成分モデル（ＰＣＭ）を作成して計測データとの隔たりに基いて判断を行っているので、内燃機関そのものに各種変更が加えられたとしても、燃焼が安定した段階の計測データを獲得することにより、迅速に対応することができる。また、経時変化の影響も監視できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、添付図面（図１〜図８）を参照して、本発明の実施形態について説明する。
【００１５】
図１は本発明の実施形態を適用した内燃機関の異常検出装置の全体構成を示している。
図１において、装置全体を符号Ａで示す内燃機関の異常検出装置は、図示の例では４気筒（各気筒は符号Ｃ１〜Ｃ４で示す）の内燃機関１の排気マニフォールド２内の各気筒Ｃ１〜Ｃ４の近傍に介装された温度センサＳｔ１〜Ｓｔ４と、それらの温度センサＳｔ１〜Ｓｔ４で計測されたデータ（変数）に基づいて前記内燃機関１の状態を判定する制御手段であるコントロールユニット１０と、該コントロールユニット１０で作成されたデータや途中過程の演算結果及び判定状況をモニタする表示部１６とを備えている。
【００１６】
前記温度センサＳｔ１〜Ｓｔ４とコントロールユニット１０は入力信号ラインＬｉで接続され、コントロールユニット１０の判定部１５と表示部は制御信号ラインＬｏによって接続されている。
【００１７】
前記コントロールユニット１０は、前記温度センサＳｔ１〜Ｓｔ４からの情報に基づき、例えば図３に示す様な計測データを作成する計測データ作成部１１と、該計測データから主成分（図４及び図５参照）を決定する主成分演算部１２と、決定された主成分に基づいて主成分モデルＰＣＭ（Ｐｒｉｍａｒｙ  Ｃｏｍｐｏｒｎｅｎｔ  Ｍｏｄｅｌ；図６参照）を作成するＰＣＭ記憶部１３と、計測データと主成分モデルＰＣＭとの隔たりに関するパラメータを決定するＳＰＥ、T２、ＤＭｏｄＸ演算部１４と、計測データと主成分モデルＰＣＭとの隔たりに関するパラメータから内燃機関（１）の異常の有無を判定する判定部１５、とによって構成されている。
【００１８】
ここで、計測されたデータを用いて主成分モデル（ＰＣＭ）を作成して分析を行う主成分分析手法について説明する。
この手法は、相関のある多くの変数の値を１又は少数の合成変量、すなわち主成分、で表現するものである。
稼動中の内燃機関１の稼動時に発生する現象の多くは、内燃機関１の稼動時における過去の計測データ（Ｘ）を処理することにより、当該データよりも少ない数の主成分（ＰＣ）で表現可能である。
【００１９】
計測データ（Ｘ：行列）を下式（１）で表現する。
Ｘ＝ＴＡＰＡＴ＋Ｅ
ここで、「ＴＡＰＡＴ」は計測データ（内燃機関１の稼動時に発生する現象）を、最初のＡ個の主成分で規定されたＡ次元空間（主成分モデルＰＣＭ）に投影したもので、Ｅは直交する空間における残差を示している。
すなわち、残差Ｅが閾値以下となる様に、Ａ次元空間（主成分モデルＰＣＭ）を決定すれば、内燃機関１の稼動時に発生する現象は、当該Ａ次元空間を規定するＡ個の主成分で表現出来るのである。そして、内燃機関１の稼動時における過去の計測データ（Ｘ）が正常運転時のデータのみで構成されていれば、Ａ次元空間（主成分モデルＰＣＭ）は正常運転データの投影空間となる。
【００２０】
図２〜図７では、簡略化のため、内燃機関１稼動時の計測データの大多数が、平面（２次元空間）に投影される場合について、説明する。換言すれば、図２以下で説明する実施形態では、ＰＣＭモデルが２次元空間（平面）で、主成分の数が２個の場合を例にして、説明されている。
【００２１】
次に図２を用い、図３〜図７をも参照して本発明の実施形態に係る内燃機関の異常検出のための制御を説明する。
【００２２】
先ず、内燃機関１の異常の有無を判定するための主成分モデルＰＣＭを作成（図３〜図６に主成分モデルＰＣＭ作成の１例を工程毎に示す）するために、４気筒Ｃ１〜Ｃ４を有する内燃機関１のエキゾーストマニフォールド２内の各気筒Ｃ１〜Ｃ４近傍に介装された温度センサＳｔ１〜Ｓｔ４から、正常運転状態における排気温度を計測する。そして、図３で示す様な、例えば、気筒Ｃ１、Ｃ２間の温度の関係（Ｎ１，Ｎ２・・・Ｎｎ）をプロットして記憶していく（図２のステップＳ１）。
【００２３】
図３〜図６の例では、計測サイクル毎の計測データに基づき、気筒Ｃ１の排気温度（ｘ１軸）と、気筒Ｃ２の排気温度（ｘ２軸）との関係を示す特性図から、第１及び第２主成分を求め、平面（２次元）の主成分モデルを作成する場合を示している。
ここで、図３で示すデータは、内燃機関１が正常運転をしている場合の計測データを集めているため、係る正常時のデータから求められた主成分モデルＰＣＭを、以下において、「正常時モデル」と表現する場合がある。
【００２４】
次のステップＳ２（図２）では、上述したように、気筒Ｃ１の排気温度（ｘ１軸）と、気筒Ｃ２の排気温度（ｘ２軸）との関係を示す特性図（図３）から、第１及び第２主成分を求める（図４、図５）。
即ち、図４では図３において、プロットされたデータの重心ｘＯを通り、且つ、図３の複数のプロットを投影した場合にその分散が最大となる直線を第１主成分ＰＣ１として決定する。
次に、プロットされたデータの重心Ｏを通り、且つ、図４で決定された第１主成分ＰＣ１と直交する直線を第２主成分ＰＣ２として決定する（図５）。
【００２５】
一般的には、測定するべき変数（データ）が種々ある場合、これらのデータの中から、例えば上述の第１主成分と第２主成分を選択して（図２のステップＳ３）主成分モデルＰＣＭを作成することが出来る。
即ち、図６に示すように、図５までで演算した第１主成分ＰＣ１および第２主成分ＰＣ２の直線ＰＣ１、ＰＣ２により決定される面が求める主成分モデルＰＣＭである（図２のステップＳ４）。
ここで、取るべき主成分の数、すなわち主成分モデルＰＣＭを決定するに当たっては、統計学上公知の手法を用いている。
【００２６】
以上のようにして主成分モデルＰＣＭ（正常時モデル）が作成された。以下は、正常時の運転状態から得られた主成分モデル（正常時モデル）と実測のデータを比較して異常の有無を判定する工程である。
【００２７】
ステップＳ５（図２）では異常の有無を判定するために前述と同様に排気温度を測定し、前述の主成分モデルＰＣＭにそのデータをプロットしていく。
【００２８】
図７では、主成分モデルＰＣＭに実測データの内の（空間上の）特定点Ｎｘをプロットする。
主成分モデルＰＣＭである平面上から特定点Ｎｘまでの隔たり（垂直距離）の二乗が二乗予測誤差「ＳＰＥ」である。
又、特定点Ｎｘの主成分モデルＰＣＭへの投影点Ｎｚの座標から、ホテリングのＴ二乗統計量「Ｔ２」が求められる。前記投影点Ｎｚの第１主成分Ｐ１方向の座標をｔ１とし、投影点Ｎｚの第２主成分Ｐ２方向の座標をｔ２とするとき、ｔ１、ｔ２を二乗して、それぞれＰ１、Ｐ２方向の分散で割ったものの和がホテリングのＴ二乗統計量である。
【００２９】
主成分モデルＰＣＭとの距離に関するパラメータのひとつとして、
ＤＭｏｄＸ（Ｄｉｓｔａｎｃｅ  ｔｏ  Ｍｏｄｅｌ  ｆｒｏｍ  Ｘ）なる量がある。
ＤＭｏｄＸは以下の式によって演算される。
ＤＭｏｄＸ＝｛ＳＰＥ／（κ−Ａ）｝１／２  Ｖ
ここで、上記式において、「κ」は上記の変数の数（例えば、♯１〜♯４気筒の排気温度を変数とすれば４）であり、「Ａ」は主成分の数であり、「Ｖ」は主成分の数と計測データ（図３参照）のプロット数から求められる係数である。
【００３０】
ステップＳ６（図２）では、そのようにしてコントロールユニット１０の「ＳＰＥ、Ｔ２、ＤＭｏｄＸ」演算部１４では、各パラメータ、即ち、二乗予測誤差「ＳＰＥ」又はホテリングのＴ二乗統計量「Ｔ２」、或いは「ＤＭｏｄＸ」を演算する。
【００３１】
そして、コントロールユニット１０の判定部１５では、演算した上記パラメータ「ＳＰＥ、Ｔ２、ＤＭｏｄＸ」が夫々の閾値（設定値）を超えているか否かを判断し（図２のステップＳ７）、設定値を超えている場合は（図２のステップＳ７のＹＥＳ）、で異常であると判定する（ステップＳ８：図２）。
上述したとおり、主成分モデルＰＣＭは内燃機関１の正常運転状態の計測データから得られた「正常時モデル」とでも言うべきものである。従って、係る「正常時モデル」から離隔している特定点Ｎｘ、すなわち上記パラメータ「ＳＰＥ、Ｔ２、ＤＭｏｄＸ」が夫々の閾値（設定値）を超えている運転状態は、正常運転状態から隔たった異常運転状態を示している、と判定出来るのである。
その様な場合には、例えば、警報を発する等の異常運転時に必要な処理を行えば良い。
【００３２】
一方、上記パラメータ「ＳＰＥ、Ｔ２、ＤＭｏｄＸ」が夫々の設定値を越えていなければ（図２のステップＳ７のＮＯ）、特定点Ｎｘは正常運転状態に近似した運転状態を示していると判断することが可能であり、特定点Ｎｘで示す内燃機関１の運転状態は、異常なものではないと判断できる。
ステップＳ７がＮＯであれば、次に、制御を終了するか否かを判断する（図２のステップＳ９）。
【００３３】
制御を終了してもよければ（図２のステップＳ９のＹＥＳ）、そのまま終了し、続行するのであれば（図２のステップＳ９のＮＯ）、再びステップＳ５（図２）以降を繰り返す。
【００３４】
図１〜図７を参照して説明した内燃機関の異常検出装置Ａによれば、図８で示す様に、１００サイクルに１サイクルの燃焼異常（図８の例では、６気筒エンジンの＃６シリンダに失火）が生じた場合でも、係る燃焼異常を確実に検出することが可能である。
【００３５】
また、密接な関係を持つ複数の変数を座標軸に取って作成した計測データを基準に判断するので、単一のセンサによる独立監視とは異なり、複数の変数が相互に及ぼす影響を考慮して、判定を行うことが出来る。そのため、従来技術のように、負荷変動を燃焼異常と判定してしまうようなことが無い。
【００３６】
主成分モデルＰＣＭを作成することにより、各種変更に迅速に対応できる。また、経時変化の影響も監視できる。
【００３７】
図示の実施形態はあくまでも例示であり、本発明の技術的範囲を限定する趣旨の記述ではない旨を付記する。
例えば、図示の実施形態では、異常検出用のパラメータとして排気温度を用いているが、吸気圧力、筒内圧力、排気圧力、クランクケース内の圧力、燃料ガス供給圧力、筒内温度、吸気温度、冷却水温度、潤滑油温度、加速度センサ出力、歪みゲージ出力、排気流量、吸気流量、燃料流量、空気比、内燃機関出力（例えば、内燃機関に直結された発電機における発電量）をパラメータとして用いることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明の実施形態を適用した内燃機関の異常検出装置の全体構成を示すブロック図。
【図２】本発明の実施形態に係る内燃機関の異常検出装置の制御を示すフローチャート。
【図３】本発明の実施形態において主成分モデル（ＰＣＭ）作成の初期過程（測定データをプロットしただけ）を示した図。
【図４】本発明の実施形態において主成分モデル「ＰＣＭ」作成の途中の過程（第１主成分を求めた段階）を示した図。
【図５】本発明の実施形態において主成分モデル「ＰＣＭ」作成の第２主成分を求めた段階を示した図。
【図６】本発明の実施形態において完成した主成分モデル「標準モデル」を示した図。
【図７】主成分モデル「ＰＣＭ」に対する測定データのパラメータ「ＳＰＥ」、「Ｔ２」の関係のイメージを示した図。
【図８】本発明による異常判定で測定された測定データ例。
【図９】従来技術における異常検出装置の一例の全体概要を示すブロック図。
【図１０】従来技術における排気温度による異常判定測定データの１例。
【図１１】従来技術による異常検出の際の正常運転時の各測定点の排気温度の計測データ。
【図１２】従来技術による異常検出の際の燃焼異常時の各測定点の排気温度の計測データ。
【図１３】従来技術における異常検出装置の他の例の全体概要を示すブロック図。
【図１４】図１２において各故障モードを判定するために用いるデータ群。
【符号の説明】
【００３９】
Ａ・・・異常検出装置
Ｃ１〜Ｃ３・・・気筒
Ｓｔ１〜Ｓｔ４・・・温度センサ
Ｌｉ・・・入力信号ライン
Ｌｏ・・・制御信号ライン
１・・・内燃機関
２・・・エキゾーストマニフォールド
１０・・・コントロールユニット／制御手段
１１・・・計測データ作成部
１２・・・主成分演算部
１３・・・ＰＣＭ記憶部
１４・・・ＳＰＥ，Ｔ２，ＤＭｏｄＸ演算部
１５・・・判定部
１６・・・表示部
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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