(57)【要約】【課題】フレッシュ触媒の特徴である矩形状波形成分を適切に抽出することが可能な、高精度の内燃機関の排気ガス浄化装置の劣化判別装置を提供する。【解決手段】本発明による、内燃機関の浄化装置劣化判別装置は、内燃機関の排気通路に設けられた、排気ガス浄化装置と、浄化装置の下流側の排気通路に設けられ、内燃機関の排気ガスの成分に応じた出力を発生する下流側排気ガスセンサと、下流側排気ガスセンサの出力に基づき、内燃機関の空燃比を所定値に制御する空燃比制御手段と、空燃比制御中の運転状態での下流側排気ガスセンサの出力から、非線形フィルタリングを実施して矩形状波形成分を抽出する矩形状波形成分抽出手段と、センサ出力から矩形状波形成分を減算することにより、触媒劣化の度合いを表すノイズ成分を抽出するノイズ成分抽出手段と、浄化装置の劣化を判別する浄化装置劣化判別手段と、を有する。【選択図】図１
2005127158.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関の浄化装置劣化判別装置であって、
内燃機関の排気通路に設けられた、排気ガス浄化装置と、
前記浄化装置の下流側の排気通路に設けられ、前記内燃機関の排気ガスの成分に応じた出力を発生する下流側排気ガスセンサと、
前記下流側排気ガスセンサの出力に基づき、前記内燃機関の空燃比を所定値に制御する空燃比制御手段と、
前記空燃比制御中の運転状態での前記下流側排気ガスセンサの出力から、非線形フィルタリングを実施して正常な排気ガスセンサ出力に対応する矩形状波形成分を抽出する矩形状波形成分抽出手段と、
センサ出力から前記矩形状波形成分を減算することにより、触媒劣化の度合いを表すノイズ成分を抽出するノイズ成分抽出手段と、
前記浄化装置の劣化を判別する浄化装置劣化判別手段と、
を有する内燃機関の浄化装置劣化判別装置。
【請求項２】
前記矩形状波形成分抽出手段が、非線形フィルタリングにＤＷ-ＭＴＭを適用する請求項１に記載の内燃機関の浄化装置劣化判別装置。
【請求項３】
前記ノイズ成分を二乗した値を用いて逐次型最小自乗法で計算した値を、浄化装置の劣化を表す判別パラメータとして導出する劣化判別パラメータ算出手段を、さらに有する請求項１記載の内燃機関の浄化装置劣化判別装置。
【請求項４】
前記浄化装置劣化判別手段が、前記判別パラメータを用いて、前記浄化装置の劣化判別を行う、請求項１記載の内燃機関の浄化装置劣化判別装置。
【請求項５】
前記浄化装置劣化判別手段が、劣化判別基準を１Ｈｚ以上とする請求項１記載の内燃機関の浄化装置劣化判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、内燃機関の排気ガスを浄化する浄化装置において、浄化性能の劣化状態を判別する装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
内燃機関のおける混合気の燃焼により生成された排気ガスを浄化する浄化装置に関して、この浄化装置の劣化状態を判別する既存の技術としては、例えば本願出願人による線形フィルタを用いた浄化装置劣化状態判別手法がある（特許文献１参照）。この手法では、浄化装置下流の酸素濃度センサ（Ｏ２センサ）の出力ＳＶＯ２を用いて、線形フィルタ（例えばバンドパスフィルタ）処理した値から劣化判別を行う。
【０００３】
一般に、内燃機関の排気ガス浄化装置は、Ｏ２ストレージ効果により排気ガス中のＮＯｘを還元し、また未燃ＨＣ、ＣＯを酸化して排気ガスを浄化する。このＯ２ストレージ効果が低下すると、排気ガスの浄化が不十分となり、浄化装置上流側の空燃比の変動がＯ２センサ出力にも変動として現れるようになる。つまり、浄化装置の劣化に伴い、Ｏ２センサの出力ＳＶＯ２の波形にノイズ状の細かい振動が目立つようになる。
【０００４】
上記手法では、ＳＶＯ２の上述の劣化に伴う特徴に注目し、ＳＶＯ２に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を施して周波数成分を比較検討した。その結果、浄化装置の劣化進行に伴って、パワースペクトルが増加する周波数領域があるという知見を得た。つまり、劣化進行と相関のある周波数成分を抽出することができれば、浄化装置の劣化を把握することが可能となる。この知見に基づき、バンドパスフィルタを用いて、浄化装置の劣化に伴い増加する周波数成分のみをＳＶＯ２から抽出し、劣化判別パラメータとして利用した。
【特許文献１】特開第2003-193898号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記手法では、新しい触媒（以降「フレッシュ触媒」）および正常な浄化性能を有する触媒（以降「正常触媒」）と、浄化性能が不十分な劣化触媒（以降「ＮＧ触媒」）との切り分けに不備が生じる状況が考えられる。
【０００６】
フレッシュ触媒の特徴として、ＳＶＯ２波形が矩形波状であることが挙げられる。矩形波はステップ波形と同様にエッジ状の波形を含む。このようなエッジを含むステップ状の波形には、さまざまな周波数成分が含まれていることが知られている。
【０００７】
上記手法でフィルタ処理を行った目的は、劣化に伴う成分をＳＶＯ２から抽出することであった。つまり、フレッシュ触媒の特徴である成分は除去されなければならない。しかし、さまざまな周波数成分から構成される矩形波はバンドパスフィルタでは完全に除去することはできない。周波数領域で通過域を設計する、その他の線形フィルタでも同様である。ゆえに、上記手法では正常な触媒であっても、ＳＶＯ２波形の一部がバンドパスフィルタを通過し判別パラメータを出力する場合があることが問題であった。
【０００８】
したがって、フレッシュ触媒の特徴である矩形状波形成分を適切に抽出する方法が求められており、本発明はかかる要望を満たす高精度の内燃機関の排気ガス浄化装置の劣化判別装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明による、内燃機関の浄化装置劣化判別装置は、内燃機関の排気通路に設けられた、排気ガス浄化装置と、浄化装置の下流側の排気通路に設けられ、内燃機関の排気ガスの成分に応じた出力を発生する下流側排気ガスセンサと、下流側排気ガスセンサの出力に基づき、内燃機関の空燃比を所定値に制御する空燃比制御手段と、空燃比制御中の運転状態での下流側排気ガスセンサの出力から、非線形フィルタリングを実施して、新しい触媒の特徴である矩形状波形成分を抽出する矩形状波形成分抽出手段と、センサ出力から矩形状波形成分を減算することにより、触媒劣化の度合いを表すノイズ成分を抽出するノイズ成分抽出手段と、浄化装置の劣化を判別する浄化装置劣化判別手段と、を有する。
【００１０】
一般に、非線形フィルタとは、ある時間帯の各サンプリング値全体の中央値（メディアン値）を出力する関数と定義される。線形フィルタのように入力信号の成分に係数をかけて平滑化するのではなく、非線形フィルタは入力信号の成分から一つを選択してそのまま出力する。仮に入力信号にノイズが一切含まれていない場合、サンプリング値のソート順は入力信号の順序のままなので、入力信号波形がそのまま出力される。
【００１１】
つまり、非線形フィルタリングは、線形フィルタに比べて矩形波状の原信号を抽出する能力に優れている。このため、新しい触媒と劣化触媒との切り分けが容易に行えるようになる。非線形フィルタリングを適用することにより、触媒劣化の度合いを表すノイズ成分をセンサ出力から抽出することが可能となる。非線形フィルタリングには、ＤＷ-ＭＴＭ（Double Window− Modified Trimmed Mean）を適用するのが好ましい。しかし、非線形フィルタ処理の方法はこれに限定されるものではなく、本発明の浄化装置劣化判別装置が適用されるエンジンや浄化装置の種類、特性などに応じて最適な方法を選択してよい。
【００１２】
浄化装置の劣化を表す判別パラメータには、ノイズ成分抽出手段において獲得したノイズ成分を二乗し、逐次型統計アルゴリズムで計算した値を用いる。逐次型統計アルゴリズムには、最小自乗法を適用することが好ましいが、これに限定されない。
【００１３】
浄化装置劣化判別手段は、上記判別パラメータを用いて浄化装置の劣化を判別する。劣化判別の基準は、周波数領域で１Ｈｚ以上であることが好ましい。これは本願発明者らの検証実験の知見が、センサ出力値の周波数成分は新しい触媒の場合１Ｈｚ以下となることを示しているからである。しかし、劣化判別基準の決定方法はこれに限定されるものではなく、本発明の浄化装置劣化判別装置が適用されるエンジンや浄化装置の種類、特性などに応じて最適な方法を選択してよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
図１は本発明の一実施形態を適用する装置の全体的なシステム構成を示す概略図である。図１中、エンジン（内燃機関）１の各気筒において、燃料および空気の混合気の燃焼により生成される排気ガスは、エンジン１の近傍で共通の排気管３に集合され、排気管３を介して大気中に放出される。排気管３には排気ガスを浄化するために例えば三元触媒により構成された浄化装置４が装着されている。
【００１５】
エンジン１の運転状態を検出するために、吸気管２の上流には吸気管絶対圧（ＰＢＡ）を測定する吸気圧センサが備えられており、またエンジン１には回転数（ＮＥ）センサや冷却水温センサなどが備えられる。これらのセンサは図１においては集合的にセンサ８として示されている。センサ８の出力は、電子制御装置（ＥＣＵ）１０に与えられる。
【００１６】
本実施形態では、基本的に、浄化装置４の最適な浄化性能を確保するようにエンジン１の空燃比（エンジン１で燃焼させる混合気の空燃比）を制御する空燃比制御が行われ、この空燃比制御を行いながら、浄化装置４の劣化判別が行われる。
【００１７】
このような処理を行うために、浄化装置４の上流側の排気管３（より詳しくはエンジン１の各気筒の排気ガスの集合箇所）には第一排気ガスセンサとして空燃比（ＬＡＦ）センサ５が、浄化装置４の下流側の排気管３には第二排気ガスセンサとして酸素濃度センサ（以下「Ｏ２センサ」）６が備えられている。なお、Ｏ２センサ６の下流には、主に排気ガス中のＮＯｘ等を除去するために第二の浄化装置が備えられていても良い。
【００１８】
酸素濃度センサ（Ｏ２センサ）６は、浄化装置４を通過した排気ガス中の酸素濃度の検出値を示す出力ＳＶＯ２を生成する。Ｏ２センサ６の出力ＳＶＯ２は、排気ガス中の酸素濃度（空燃比）が理論空燃比近傍にあるとき、排気ガス中の酸素濃度にほぼ比例した好感度な変化を示す。近傍から離れると、ＳＶＯ２はほぼ一定のレベルを示す。
【００１９】
空燃比センサ（ＬＡＦセンサ）５は、浄化装置に進入する排気ガスの空燃比の検出値を示す出力ＫＡＣＴを生成する。ＬＡＦセンサ５の出力ＫＡＣＴは、広範囲の空燃比に渡ってそれに比例したレベルの出力を生成する。
【００２０】
これらのセンサ５，６の出力はＥＣＵ１０に与えられ、これらの出力に基づき空燃比制御や浄化装置４の劣化判別が行われる。
【００２１】
ＥＣＵ１０はコンピュータで構成されており、プログラムおよびデータを格納するＲＯＭ、実行時に必要なプログラムおよびデータを記憶して演算作業領域を提供するＲＡＭ、プログラムを実行するＣＰＵ、各種センサからの入力信号を処理する入力インタフェース、および燃料噴射弁７等に制御信号を送る駆動回路を有する。上記各センサからの信号は入力インタフェースにより受信され、ＲＯＭに格納されたプログラムに従って処理される。図１では、このようなハードウェア構成をふまえて、ＥＣＵ１０を機能ブロックで示してある。
【００２２】
ＥＣＵ１０は、エンジン１の目標空燃比ＫＣＭＤ（ＬＡＦセンサ５が検出する空燃比の目標値）を算出する目標空燃比演算部１２と、目標空燃比ＫＣＭＤに応じて燃料噴射量を算出する燃料噴射量演算部１４とを備えている。これらの要素が空燃比制御を実行する。空燃比制御の具体的な制御方法については、本願出願人による特開第2001-182528号
、および特開第2000-230451号に詳細な説明があるので参考されたい。
【００２３】
ＥＣＵ１０はまた、矩形状波形成分抽出部１５，ノイズ成分抽出部１６、劣化判別パラメータ算出部１７と、浄化装置劣化判別部１８とを備えている。これらの要素が、Ｏ２センサ出力ＳＶＯ２を用いた、浄化装置４の劣化状態を判別する。詳細については後述する。
【００２４】
ここで、本発明による浄化装置の劣化判別の原理について説明する。一般に、浄化装置（例えば三元触媒）４は、Ｏ２ストレージ効果により排気ガス中のＮＯｘを還元し、また未燃ＨＣ，ＣＯを酸化して排気ガスを浄化する。このＯ２ストレージ効果が低下すると、排気ガスの浄化が不十分となり、浄化装置上流側の空燃比の変動が浄化装置下流のＯ２センサ出力ＳＶＯ２の変動として現れるようになる。浄化装置の劣化が進行すると、Ｏ２センサ出力ＳＶＯ２の細かい振動が目立つようになる。図２に示すとおり、新しい浄化装置（フレッシュ触媒）の場合、ＳＶＯ２は矩形波状となっているが、浄化装置の劣化の進行に伴い、細かな振動が徐々に発生し始め、浄化性能が不十分である劣化浄化装置（ＮＧ触媒）の場合、ＳＶＯ２全域にノイズが発生している。つまり、Ｏ２センサ出力ＳＶＯ２に含まれるノイズ成分が、浄化装置の劣化度合いを表しており、本発明ではＳＶＯ２からノイズ成分を抽出し、その信号を用いて劣化判別を行う。
【００２５】
また、このような劣化判別処理を実施するためには、一定の条件を満たす必要がある。例えば、内燃機関の負荷変動、ＬＡＦセンサの出力変動、あるいは排気ガス流量が所定値以上である場合には、判別処理が開始される。また所定値以下である場合には判別処理を停止する。このような制御手法の詳細については、特許文献１を参照されたい。
【００２６】
既存の関連技術のうち本願出願人による特許文献１では、同様の劣化判別原理に基づき、バンドパスフィルタを用いて劣化に伴って増加する周波数成分を抽出している。しかし、ここでＳＶＯ２から除去したい矩形状波形成分は図２からも明らかなようにステップ状の波形を含んでいる。図３は、ステップ波形に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を施した結果を模型的に示す。ステップ波形が多種の周波数成分から構成されていることは明らかである。従って周波数領域で通過域を決定するバンドパスフィルタなど線形フィルタでは、さまざまな周波数成分を含む矩形波の成分を完全に除去することはできない。
【００２７】
図４は、上述の線形フィルタの欠点をさらに具体的に示すものである。上から（ａ）入力値、（ｂ）線形フィルタ出力、（ｃ）二乗リミット値、（ｄ）判別パラメータである。（ａ）のステップ波形入力に対して線形フィルタリングを行った結果、通過周波数帯域の成分が残っていることが（ｂ）からわかる。ここでは特許文献１の判別パラメータ生成方法に則り、（ｂ）の二乗リミット値をとり（ｃ）、積分値を算出して判別パラメータ（ｄ）としている。劣化判別パラメータは、（ｂ）で成分が残ってしまったことが影響して、ステップ入力以降高い数値を出力していることがわかる。ここで、入力値は完全なステップ波形であって、フレッシュ触媒によるＳＶＯ２値を模擬している。つまり、フレッシュ触媒を使用していても、線形フィルタリングを適用するとフィルタ出力が発生する場合があり、劣化判別に悪影響を与えていた。
【００２８】
そこで、本発明では、インパルス雑音除去とエッジ保存性を持ち、矩形状波形成分をルート波形として保存可能な非線形フィルタを適用する。ここでいうルート波形とは、フィルタ処理前の入力波形とフィルタ処理後の出力波形が同じ波形であることを指す。
【００２９】
図５は、本発明によるノイズ成分抽出方法の概念図である。図に示すとおり、非線形フィルタリングより矩形状波形成分を抽出し、Ｏ２センサ出力ＳＶＯ２からこの矩形状波形成分を引くことによってノイズ成分を獲得する。図中、上からフレッシュ触媒、正常触媒、ＮＧ触媒によるＳＶＯ２波形の基本的なパターンを示しており、ノイズの有無に係わらず、ルート信号である矩形状波形成分を精度良く抽出し、劣化判別のために十分有効なノイズ成分を獲得することが可能となる。
【００３０】
本発明の実施形態においては、非線形フィルタとしてＤＷ−ＭＴＭフィルタを適用する。ＤＷ−ＭＴＭは、非線形フィルタの一種で、非線形フィルタの特徴であるインパルス性雑音除去とエッジ保存性を持つ。さらに、ガウス分布雑音除去能力を併せ持ち、これにより、振幅が比較的小さく、かつ周期性がある程度ある波形を除去することが可能である。
【００３１】
図６は、ＤＷ−ＭＴＭの処理手順を示している。図中の例示では、現時点が1000msecであり、バッファ数は１１である。以下のような手順で実施される（番号は図中のものと一致する）：
(１)一定期間バッファリングする（図６では１１個、1000msec分）。
【００３２】
(２)一定期間内のバッファ値を昇順に並べ替える。
【００３３】
(３)並び替えた値の中で真ん中の順番（図６では６番目）の値（メディアン値）を出力。
【００３４】
(４)メディアン値を現時点（図６では1000msec）でのフィルタ出力値とする。
【００３５】
この作業を時間軸全域に渡って実施することにより、原波形からルート波形を抽出することができる。
【００３６】
図７は、ＤＷ−ＭＴＭフィルタの特性を示している。図中バッファ数は５である。（ａ）から（ｅ）までの５種類の原信号波形を左側に示し、フィルタ処理後の波形を右側に示す。以下、個々の波形毎にフィルタ処理の特徴を述べ、総合してＤＷ−ＭＴＭフィルタの特性を説明する。（ａ）において、フィルタのバッファ内で値が単調増加している波形はルート信号とみなされ不変である（単調減少も同様）。ここで、以降使用する「周期」とは、図中で模式的に使用しているステップ波形が、立ち上がってから元の状態に戻るまでのことを意味する。（ｂ）において、フィルタのバッファ内の過半数が半周期の場合はルート信号とみなされ（ａ）と同様不変である。（ｃ）において、バッファ内は半周期なのでルート信号とみなされる。（ｄ）と（ｅ）において、半周期はバッファ内の半分以下なのでメディアン値を取ることは不可能で、この信号は雑音とみなされ除去される。このように、緩やかな変化は保存して微小変化は除去され、またバッファの半数弱分（バッファ数５ならば２、バッファ数１１なら５）だけ位相が遅れた形で出力されるのが、ＤＷ−ＭＴＭフィルタの特性である。
【００３７】
図８は、本発明に準拠した劣化判別システムのフローチャートである。このシステムは図１における矩形状波形成分抽出部１５から浄化装置劣化判別部１８までを詳細に表したものである。両者を対応づけるため、図１で使用したブロックを波線で示している。はじめに、Ｏ２センサ出力ＳＶＯ２がシステムに入力される（３１）。入力信号は非線形フィルタＤＷ−ＭＴＭを用いてフィルタ処理されて矩形状波形成分を抽出する（３２）。入力信号はフィルタ出力に位相を合わせ（３３）、これから矩形状波形成分を減算してノイズ成分を抽出する（３４）。つぎに、この抽出したノイズ成分を二乗した値を用いて逐次型最小自乗法を実行し（３５）、算出した値を劣化判別パラメータとする。そして、判別パラメータに基づいてクライテリア判定を行う（３６）。
【００３８】
逐次型最小自乗法を適用する利点は、前回値と今回値を使用して次々とパラメータを更新していくので、ＥＣＵ１０による演算量および必要な記憶容量を小さくできることである。従って、車載のＥＣＵにように限られた演算能力および記憶容量しかないＣＰＵでも十分に演算を実行することができる。逐次型最小自乗法の具体的方法については、特許文献１を参照されたい。
【００３９】
図８中のクライテリア判定ブロック３６は、浄化装置劣化判別部１８と等価である。ここで浄化装置劣化の判別基準について説明する。本願発明者らの実験により、正常触媒とＮＧ触媒との切り分けは、周波数領域では１Ｈｚで行うことが可能であるという知見を得ている。この知見に基づいて、判定基準を設定することが可能である。判定パラメータは時間領域信号を自乗したものなので、たとえば、１Ｈｚの時間領域信号の自乗値を判定基準とおくことができる。しかし、これに限定されるものではなく、本発明の浄化装置劣化判別装置が適用されるエンジンや浄化装置の種類、特性などに応じて最適な方法を選択してよい。
【００４０】
図９は、非線形フィルタ処理の効果をあらわす一例である。図中（ａ）、（ｂ）ともに、上からＳＶＯ２値、フィルタ出力値、ノイズ成分波形のグラフである。これらの図に示す計測データのバッファ長は1000msecである。図９（ａ）において、ＳＶＯ２値に注目すると、比較的周期の長い矩形状波形成分が続いている。上述したDW―MTMフィルタの特性から、バッファ長の半分以上の長さが半周期のとき、つまり周期がバッファ長より長いとき、波形は保存されるので、この場合、SVO2値の大部分がルート波形として保存され、フィルタ出力値はSVO２値とほぼ同波形となる。従って、SVO2値とフィルタ出力値の差分は、グラフ中全範囲に渡ってほぼ０となる。
【００４１】
一方、図９（ｂ）において、ＳＶＯ２値に注目すると、グラフ中央付近（時点Ａ）で周期が1000msec以下の波形が発生している。DW―MTMフィルタの特徴から、半周期がバッファ長の半分以下のとき、つまり周期がバッファ長より短いとき、波形は保存されないので、この場合、時点Ａ近傍の周期の短い波形は除去されたフィルタ出力値を得る。従って、SVO2値とフィルタ出力値の差分は、時点Ａ近傍のみ出力があり、その他の範囲はほぼ０となる。
【００４２】
図１０も非線形フィルタの効果を表す実験結果を示す。各グラフはフレッシュ触媒からNG触媒まで劣化に対応した5段階の触媒における、ＳＶＯ２波形から抽出したノイズ成分を二乗した値を用いた最小自乗法の結果を表している。この結果はつまり浄化装置劣化判別パラメータである。（ａ）は従来の線形フィルタによる場合、（ｂ）は本発明で適用した非線形フィルタの場合の実験結果である。
【００４３】
図１０（ａ）の上から3番目のグラフに注目すると、この実験で用いた触媒はフレッシュ触媒ではないが、比較的新しく通常使用の許容範囲内のものであるが、劣化判別パラメータは高い出力を示している。この値は、本来出力されてはならない値であり、システムが正常な触媒をＮＧ触媒と区別することができなかったのである。
【００４４】
一方、図１０（ｂ）では、フレッシュ触媒から3番目の触媒まで判別パラメータの出力はほとんど見られない。4番目で若干出力されるようになり、ＮＧ触媒では十分に大きな判別パラメータ値が出力されている。この結果は、本発明に準拠した劣化判別装置が、正常な触媒とＮＧ触媒との間に、十分な有意差を持つ判別パラメータを算出可能であることを示しており、本発明の高い信頼性を証明する。
【００４５】
以上、特定の実施形態について詳細に説明してきたが、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明の内燃機関の排気ガス浄化装置の劣化判別装置の一実施形態の構成を示す概略図である。
【図２】触媒劣化に伴うＳＶＯ２値の変化を示す図である。
【図３】ステップ波形にＦＦＴを施した結果を模型的に示す図である。
【図４】ＳＶＯ２値がステップ状の場合に、線形フィルタリングによって劣化判別パラメータが高い出力になることを示す図である。
【図５】本発明によるノイズ成分抽出方法の概念図である。
【図６】本発明の一実施形態で適用した非線形フィルタＤＷ−ＭＴＭの処理手順を示す図である。
【図７】ＤＷ−ＭＴＭフィルタの特性を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態による、触媒劣化判別システムの構成図である。
【図９】本発明で使用する非線形フィルタリングの効果を示す図である。
【図１０】線形フィルタリングによる劣化判別パラメータと、本発明の手法による劣化判別パラメータを、触媒の劣化順に示す図である。
【符号の説明】
【００４７】
１  内燃機関（エンジン）
３  排気管
４  浄化装置
６  下流側排気ガスセンサ（Ｏ２センサ）
１０  電子制御装置（ＥＣＵ）
１２  目標空燃比演算部
１４  燃料噴射量演算部
１５  矩形状波形成分抽出部
１６  ノイズ成分抽出部
１７  劣化判別パラメータ算出部
１８  浄化装置劣化判別部
【図１】
2005127158.tif 000003
【図２】
2005127158.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
2005127158.tif 000007
【図６】
2005127158.tif 000008
【図７】
2005127158.tif 000009
【図８】
2005127158.tif 000010
【図９】
2005127158.tif 000011
【図１０】
2005127158.tif 000012
【手続補正書】
【提出日】平成16年1月13日(2004.1.13)
【手続補正１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図９】
2005127158.tif 000013