(57)【要約】【課題】本発明は、トルク変動を算出するときに、トルクが運転条件パラメータに対して相関を有することで算出値に誤差が生じるのを抑制することを目的とする。【解決手段】内燃機関のＥＣＵは、トルク取得手段、トルク変動算出手段及び誤差除外手段を備える。トルク取得手段は、筒内圧センサにより検出した１サイクル中の筒内圧データに基いてサイクル毎にトルクを計測し、複数のトルク計測値を取得する。トルク変動算出手段は、内燃機関の運転条件パラメータとトルク計測値の平均値との関係、及び運転条件パラメータとトルク計測値の標準偏差との関係に基いて、運転条件毎にトルク変動率を算出する。誤差除外手段は、トルク変動率を算出するときに、運転条件パラメータとトルク計測値との相関に起因するトルクの変動分を除外する。【選択図】図３
2016118138.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
筒内圧センサにより検出した１サイクル中の筒内圧データに基いてサイクル毎にトルクを計測し、複数のトルク計測値を取得するトルク取得手段と、
内燃機関の運転条件と前記トルク計測値の平均値との関係、及び前記運転条件と前記トルク計測値の標準偏差との関係に基いて、運転条件毎にトルク変動を算出するトルク変動算出手段と、
前記トルク変動を算出するときに、前記運転条件と前記トルク計測値との相関に起因するトルクの変動分を除外する誤差除外手段と、
を備えることを特徴とする内燃機関の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、筒内圧センサを備えた内燃機関の制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来技術として、例えば特許文献１に開示されているように、筒内で燃焼が行われる区間の図示トルクの変動を利用して、気筒毎のトルク変動を算出する機能を備えた内燃機関の制御装置が知られている。しかし、トルク変動は統計量であるため、統計量の取得中に内燃機関の運転条件が変化すると、適切な値を取得することができない。この問題に対処する方法としては、例えばトルクの平均値、トルクの２乗の平均値等のように、運転条件を一定にした状態で計測する必要がないパラメータを用いた近似式に基いて、トルク変動率を算出する方法が考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１９６３１２号公報
【特許文献２】特開２０１１−０９４５４１号公報
【特許文献３】特開２０１１−１４９３１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した従来技術の方法では、トルクの計測値が他の運転条件パラメータに対して相関を有している場合に、トルク変動率を正確に算出できないという問題がある。即ち、両者が相関を有している場合には、例えば運転条件が異なる複数の計測値からトルク変動率を算出しようとすると、前記相関による計測値の変化分がトルク変動率に反映されてしまう。この結果、実際のトルク変動が零でも、前記相関による計測値の変化分だけトルク変動率が増加するので、トルク変動率の算出値に誤差が生じることになる。
【０００５】
本発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、本発明の目的は、トルク変動を算出するにあたり、トルクが運転条件パラメータに対して相関を有することで算出値に誤差が生じるのを抑制し、トルク変動を正確に算出することが可能な内燃機関の制御装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の発明は、筒内圧センサにより検出した１サイクル中の筒内圧データに基いてサイクル毎にトルクを計測し、複数のトルク計測値を取得するトルク取得手段と、
内燃機関の運転条件と前記トルク計測値の平均値との関係、及び前記運転条件と前記トルク計測値の標準偏差との関係に基いて、運転条件毎にトルク変動を算出するトルク変動算出手段と、
前記トルク変動を算出するときに、前記運転条件と前記トルク計測値との相関に起因するトルクの変動分を除外する誤差除外手段と、を備えている。
【発明の効果】
【０００７】
第１の発明によれば、誤差除外手段は、トルク変動を算出するときに、内燃機関の運転条件とトルク計測値との相関に起因するトルクの変動分を除外することができる。これにより、トルクが運転条件に対して相関を有することでトルク変動の算出値に誤差が生じるのを抑制し、トルク変動を正確に算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】従来の算出方法で用いる学習マップ及びトルク変動率σの算出値を説明するための特性線図である。
【図２】従来の算出方法の問題点を説明するための特性線図である。
【図３】本発明の実施の形態１による効果を説明するための特性線図である。
【図４】本発明の実施の形態２において、トルク変動率σの算出方法を説明するための特性線図である。
【図５】本発明の実施の形態３において、トルク変動率σの算出方法を説明するための特性線図である。
【図６】本発明の実施の形態３において、平均値マップが複数方向に対して傾きをもつ場合の説明図である。
【図７】本発明の実施の形態３において、重心のずれを考慮した傾きの算出方法を説明するための概念図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施の形態１．
［実施の形態１の構成］
以下、本発明の実施の形態１について説明する。本実施の形態の内燃機関は、各気筒に吸入空気を吸込む吸気通路を備えている。吸気通路には、吸入空気量を調整する電子制御式のスロットルバルブが設けられている。また、内燃機関の各気筒は、吸気ポートに燃料を噴射する燃料噴射弁と、混合気に点火する点火プラグとを備えている。また、内燃機関は、排気通路を流れる排気ガスの一部を吸気通路に還流するＥＧＲ装置を備えている。
【００１０】
次に、内燃機関の制御系統について説明する。本実施形態のシステムは、内燃機関の運転に必要な各種のセンサを含むセンサ系統と、内燃機関の運転状態を制御するＥＣＵ（Electronic Control Unit）とを備えている。まず、センサ系統について述べると、クランク角センサは、クランク軸の回転に同期した信号を出力するもので、エアフローメータは吸入空気量を計測する。また、筒内圧センサは、筒内圧を検出する。空燃比センサは、排気ガスの空燃比を検出する。
【００１１】
ＥＣＵは、ＲＯＭ、ＲＡＭ、不揮発性メモリ等からなる記憶回路と、入出力ポートとを備えた演算処理装置により構成されている。ＥＣＵの不揮発性メモリには、後述する各種の学習マップが記憶されている。なお、本明細書において、各学習マップは、互いに同一の格子点構造を有し、所定の運転条件パラメータにより規定されたマップ軸と、当該マップ軸により規定される複数の格子点とを備えるものとする。
【００１２】
また、ＥＣＵの入力側には、センサ系統の各センサがそれぞれ接続されている。ＥＣＵの出力側には、スロットルバルブ、燃料噴射弁、点火プラグ、及び、ＥＧＲガスの流量を制御するＥＧＲバルブ等のアクチュエータが接続されている。そして、ＥＣＵは、センサ系統により検出したエンジンの運転情報に基いて各アクチュエータを駆動し、運転制御を行う。
【００１３】
［実施の形態１で行う制御］
ＥＣＵは、以下の算出処理を実行することにより、トルク変動率σを算出する。この算出処理では、まず、筒内圧センサ及びクランク角センサの出力に基いて、内燃機関の１サイクル中の筒内圧波形（筒内圧データ）をクランク角度同期で取得する。そして、取得した筒内圧データに基いて、サイクル毎に図示トルクＴｉを算出する。この処理は、複数の図示トルクＴｉをトルク計測値として取得するトルク取得手段に相当している。なお、以下の説明では、図示トルクを単に「トルク」と表記する。
【００１４】
次の処理では、サイクル毎に算出されるトルクＴｉの統計処理を行うことにより、トルク変動としてのトルク変動率σを算出する。この処理は、トルク変動算出手段に相当している。トルク変動率σは、例えば内燃機関の定常運転状態において、複数サイクルが経過する所定時間にわたって各気筒のトルクＴｉを計測したときのトルクＴｉの変動率として定義される。トルク変動率σは、後述のように、内燃機関の運転条件とトルク計測値の平均値との関係、及び運転条件とトルク計測値の標準偏差との関係に基いて、運転条件毎に算出される。
【００１５】
（従来の算出方法）
ここで、本実施の形態によるトルク変動率σの算出処理を説明する前に、従来の算出方法について説明する。この算出方法の基本的な部分は、本実施の形態でも用いられるものである。従来の算出方法では、後述の（８）式に示すように、計測された複数個のデータであるトルクＴｉの平均値Ｔｉバーと、トルクＴｉの２乗の平均値Ｔｉ２バーとを算出し、これらの算出値を用いてトルク変動率σを算出する。
【００１６】
平均値Ｔｉバー及びＴｉ２バーは、後述の重み付け学習制御により重み付け平均値として算出され、２つの学習マップである平均値マップ及び２乗平均値マップにそれぞれ学習値として記憶される。従来技術の算出方法では、例えば、これらの学習マップから読出した平均値Ｔｉバー及びＴｉ２バーを用いて（８）式の計算を行うことにより、各格子点でのトルク変動率σを算出することができる。
【００１７】
次に、重み付け学習制御について説明すると、この制御は、例えば国際公開第２０１４／００２１８９号に記載されている公知の学習方法である。重み付け学習制御で用いる学習マップは、所定の運転条件パラメータにより規定されたマップ軸と、マップ軸により規定される複数の格子点とを有し、各格子点には、学習対象となるパラメータの学習値がそれぞれ更新可能に対応付けられている。そして、重み付け学習制御では、学習データが取得されたときに、学習マップのマップ領域上における学習対象格子点と学習データとの距離が近いほど、当該学習データの重みｗｉを大きく設定する。また、学習データが取得される毎に、学習対象格子点において重みｗｉが大きいほど学習データが学習値に大きく反映されるように、当該学習対象格子点の学習値を更新するものである。
【００１８】
上記の重み付け学習制御によれば、重みｗｉを用いた重み付けにより平均化対象の学習データが算出されることで、個々の格子点に対する学習データの距離の違いを学習値の計算に反映させることが可能となる。更に言えば、取得された学習データは、単に１つの学習対象格子点の学習値に反映されるのではなく、学習対象格子点と学習データとの距離（即ち、重みｗｉの大きさ）に応じた反映度をもって、複数の学習対象格子点の学習値にそれぞれ反映される。従って、重み付け学習制御によれば、複数の格子点の学習値を距離に応じて重み付けしながら適切に更新することができる。これにより、学習機会が少ない場合でも、最小限の学習回数により各格子点の学習値を速やかに最適化することができる。
【００１９】
次に、重み付け学習制御による重み付け平均値ｍｘの基本的な算出方法について説明する。まず、ｎ個の学習データｘ１,ｘ２,…,ｘｎが取得された場合において、学習データの平均値ｘバーは、下記（１）式のように表すことができる。そして、この（１）式に基いて、重みｗｉを考慮した学習データの重み付け平均値をｍｘ（ｎ）とすると、重み付け平均値ｍｘ（ｎ）は、下記（２）式のように表すことができる。
【数１】
2016118138.tif 000003
【００２０】
上記（２）式の分子は、ｎ個の学習データｘｉと重みｗｉの積の和であり、（２）式の分母は、ｎ個の重みｗｉの和である。（２）式の分子と分母を漸化式にて表すと、データ取得回数がｉ回目である時の分子Ｎ（ｎ）および分母Ｍ（ｎ）は、それぞれ下記の（３）及び（４）式のようになる。なお、Ｎ（１）及びＭ（１）の式は、初期値（ｉ＝１のときの値）を定義するためのものである。また、格子点と学習データとの距離に応じて重みｗｉを設定する重み付け関数としては、上記文献（国際公開第２０１４／００２１８９号）に開示されているように、ガウス関数を用いるのが好適であるが、一次関数、三角関数等を用いてもよい。
【数２】
2016118138.tif 000004
【００２１】
トルク変動率σを算出するにあたり、トルクＴｉの平均値Ｔｉバーは、サイクル毎に算出可能なトルクＴｉを学習データｘｉに当てはめれば、上記（１）〜（４）式に基いて算出することができる。また、トルクＴｉの２乗の平均値Ｔｉ２バーは、上記（２）〜（４）式とほぼ同様の考え方に基いて、下記（５）〜（７）式中の学習データｘｉにトルクＴｉを当てはめれば、重み付け平均値として算出することができる。
【数３】
2016118138.tif 000005
【００２２】
一方、トルク変動率σの２乗に相当する分散σ２は、標準偏差σの基本式を変形することにより、下記（８）式のように表すことができる。従って、従来の算出方法によれば、所定のサンプリング周期毎に取得されるトルクＴｉの平均値Ｔｉバー及び２乗の平均値Ｔｉ２バーを用いて、（８）式により各格子点でのトルク変動率σを算出することができる。
【数４】
2016118138.tif 000006
【００２３】
図１は、従来の算出方法で用いる学習マップ及びトルク変動率σの算出値を説明するための特性線図である。この図において、ｘ軸は、所定の運転条件パラメータにより規定されるマップ軸を表し、ｙ軸は、トルク変動率及び学習値の大きさを表している。運転条件パラメータとしては、例えば内燃機関の機関負荷、機関回転数、ＥＧＲ率等のように、トルク変動率σと相関を有するパラメータが用いられる。これにより、運転条件パラメータの値に基いて、学習マップにより各格子点でのトルク変動率σを算出することができ、算出したトルク変動率σを制御に活用することができる。なお、上記説明では、１次元の学習マップを例示したが、２次元以上の学習マップにも適用することができる。
【００２４】
次に、図２を参照して、従来の算出方法の問題点について説明する。図２は、従来の算出方法の問題点を説明するための特性線図である。図２（Ａ）中の特性線に示すように、トルクの計測値（ｙ軸）が運転条件パラメータ（ｘ軸）に対して相関を有している場合には、運転条件が異なる複数の計測値からトルク変動率を算出しようとすると、前記相関による計測値の変化分がトルク変動率に反映されてしまう。即ち、各計測値には、図２（Ａ）に示すように、前記特性線の勾配分だけ大きさに幅があるので、この幅がトルクの変動として扱われてしまう。この結果、従来の算出方法では、実際のトルク変動が零でも、前記相関による計測値の変化分だけトルク変動率が増加し、トルク変動率の算出値に誤差が生じることになる。
【００２５】
（本実施の形態の算出方法）
上記問題を解決するために、本実施の形態では、複数のトルク計測値（計測値ｙ）を用いてトルク変動率σを算出するときに、まず、各計測値ｙの平均値ｍｙを算出し、算出した平均値ｍｙを重み付け平均により平均値マップに学習させる。この学習処理は、前述した従来の算出方法と同様の処理である。次に、平均値マップを用いて、各計測点（マップ領域上での各計測値の位置）におけるトルクの平均値ｍｙを算出する。続いて、各計測点でのトルクの計測値ｙから、当該計測点での平均値ｍｙを減算することにより、両者の差分をトルク変動データ（ｙ−ｍｙ）として算出する。
【００２６】
次の処理では、下記（９）式に示すように、各計測点でのトルク変動データ（ｙ−ｍｙ）を重み付け平均することにより、各格子点でのトルク変動率σを算出する。ここで、（９）式は、前記（１）〜（４）式と同様の考え方に基いて導出されるものである。算出されたトルク変動率σは、学習値としてトルク変動率マップに記憶される。なお、トルク変動率マップは、ＥＣＵに記憶される学習マップの一つである。また、（９）式は、標準偏差を用いる場合の一例であり、本発明は、この算出式に限定されるものではない。
【数５】
2016118138.tif 000007
【００２７】
上述したように、本実施の形態によれば、互いに同じ次元を有する計測値ｙから平均値ｍｙを減算してトルク変動データ（ｙ−ｍｙ）を算出するので、個々の計測点において、トルクと運転条件パラメータとの相関が計測値ｙに与える影響と、前記相関が平均値ｍｙに与える影響とを相殺することができる。このように、トルク変動データ（ｙ−ｍｙ）を算出する処理は、運転条件とトルク計測値との相関に起因するトルクの変動分を除外する誤差除外手段に相当している。これにより、トルクの計測値ｙから前記相関の影響を除外した状態で、トルク変動データ（ｙ−ｍｙ）の重み付け平均値を各格子点のトルク変動率σとして正確に算出することができる。従って、トルクと運転条件パラメータとが相関を有している場合でも、トルク変動率σの算出精度を向上させることができる。
【００２８】
図３は、本発明の実施の形態１による効果を説明するための特性線図である。この図におけるｘ軸及びｙ軸は、図２と同様のものである。図３（Ａ）は、マップ軸を既定する運転条件パラメータと、トルクの計測値との相関の一例を示している。また、図３（Ｂ）において、実線はトルク変動率σの理論値を示し、実線の白丸は、本実施の形態の方法により算出されたトルク変動率σを示している。さらに、点線の白丸は、従来の算出方法により算出されたトルク変動率σを示し、点線は、従来のトルク変動率σをトレースしたものである。本実施の形態によれば、図３（Ａ）に示すように、トルクの計測値と運転条件パラメータとが相関を有している場合でも、図３（Ｂ）に示すように、従来と比較してトルク変動率σを理論値と正確に一致させることができ、相関の影響を安定的に除外することができる。
【００２９】
実施の形態２．
次に、図４を参照して、本発明の実施の形態２について説明する。本実施の形態は、平均値マップの学習値と重みとに基いて前記相関の影響を算出して除去することを特徴としている。図４は、本発明の実施の形態２において、トルク変動率σの算出方法を説明するための特性線図である。具体的に述べると、図４（Ａ）は、トルクの平均値マップを示すもので、トルクと運転条件パラメータとの相関を表している。図４（Ｂ）は、トルク変動率σと、後述するマップ形状の影響が含まれたトルクの変動分σ１とを示している。これらの図におけるｘ軸及びｙ軸は、図３と同様のものである。
【００３０】
［実施の形態２の特徴］
前記実施の形態１では、平均値マップを学習してから、その学習値に基いてトルク変動率を算出する。この算出方法では、平均値マップの学習が終了するまで、トルク変動率マップの学習を開始できないため、学習制御に時間がかかる虞れがある。そこで、本実施の形態では、以下の処理により、平均値マップと変動分マップとを同時に学習し、これらの学習値を用いてトルク変動率σを算出する。なお、変動分マップは、ＥＣＵに記憶される学習マップの一つである。
【００３１】
詳しく述べると、本実施の形態では、まず、トルクの各計測値ｙの平均値ｍｙを算出し、算出した平均値ｍｙを重み付け平均により平均値マップに学習させる。また、この学習処理と並行して、トルクの各計測値ｙの２乗の平均値ｍｙ２を算出し、算出した２乗の平均値ｍｙ２を重み付け平均により２乗平均値マップに学習させる。そして、平均値ｍｙ，ｍｙ２の学習値を用いて、下記（１０）式によりトルクの変動分σ１を算出する。算出したトルクの変動分σ１は、重み付け平均により変動分マップに学習させる。
【数６】
2016118138.tif 000008
【００３２】
上記（１０）式によるトルクの変動分σ１の算出方法は、トルク変動率を算出する従来の算出方法と同様のものである。このため、変動分σ１には、図４（Ｂ）に示すように、トルクの実際の変動分だけでなく、マップ軸を既定する運転条件パラメータとトルクの計測値との相関に起因する影響（誤差）が含まれている。
【００３３】
次の処理では、各格子点を計測点とみなして、下記（１１）式により、マップ形状に起因する変動率σ２を算出する。ここで、マップ形状とは、上記相関に起因して生じる各格子点間の勾配を意味している。即ち、前記（１１）式により算出された変動率σ２には、トルクの計測値の変動分が反映されず、マップ形状の影響のみが反映されるようになる。
【数７】
2016118138.tif 000009
【００３４】
上記（１１）式中の（ｍｙｉ−ｍｙｊ）は、２つの格子点ｉ，ｊ間における平均値ｍｙの差分である。また、重みｗｉは、平均値マップの学習時に用いられる格子点ｉの重みｗ１ｉと、格子ｉ，ｊ間の距離に応じて設定する重みｗ２ｉとに基いて、下記（１２）式により算出されるものである。重みｗ２ｉは、学習対象格子点（格子点ｉ）と他の格子点ｊとの距離が大きいほど、値が小さくなるように設定される。
【数８】
2016118138.tif 000010
【００３５】
上記（１１）式により算出される変動率σ２は、格子点ｉに対して、ｊ番目の格子点における平均値マップの形状が与える標準偏差の影響を表している。即ち、変動率σ２は、平均値マップの勾配から当該勾配により生じるトルク変動率への影響を算出したものである。
【００３６】
次の処理では、下記（１３）式に示すように、トルクの変動分σ１からマップ形状の変動率σ２を減算することにより、マップ形状の影響が除外されたトルク変動率σを算出する。
【数９】
2016118138.tif 000011
【００３７】
このように構成される本実施の形態でも、前記実施の形態１と同様の効果を得ることができる。詳しく述べると、本実施の形態では、マップ形状の影響が含まれるトルクの変動分σ１から、マップ形状に起因する変動率σ２を減算するので、トルクと運転条件パラメータとの相関がトルク変動率σに与える影響を除外することができる。即ち、この減算処理は、運転条件とトルク計測値との相関に起因するトルクの変動分を除外する誤差除外手段に相当している。これにより、相関に影響されない真のトルク変動率σを算出することができ、トルク変動率σの算出精度を向上させることができる。
【００３８】
しかも、本実施の形態では、平均値ｍｙ，ｍｙ２の学習と並行して、トルクの変動分σ１及びマップ形状に起因する変動率σ２の学習を行うことができる。これにより、平均値マップの学習が終了するのを待ってから次の処理を行う必要がないので、トルク変動率σを速やかに算出することができる。なお、前記（１０）〜（１３）式は、標準偏差を用いる場合の一例であり、本発明は、これらの式に限定されるものではない。
【００３９】
実施の形態３．
次に、図５乃至図７を参照して、本発明の実施の形態３について説明する。本実施の形態は、平均値マップの勾配に基いて、各格子点における前記相関の影響を算出して除外することを特徴としている。前記実施の形態２による算出方法では、平均値マップの格子点の個数が少ないと、マップ形状に起因する変動率σ２を正確に算出できない可能性がある。そこで、本実施の形態では、以下の処理により、トルク変動率σを算出する。なお、本実施の形態では、標準偏差を用いる場合を例示する。
【００４０】
［実施の形態３の特徴］
本実施の形態では、まず条件を簡略化するために、以下の点を仮定する。
（１）原点となる格子点を備える。
（２）トルクの平均値の学習値ｍｘ＝０
（３）平均値マップは、前記原点を中心としてｙ＝ｄｘの勾配を有する。ここで、ｄは、平均値マップの傾きに相当している。
（４）トルクの計測値ｙは、前記原点を中心として、下記（１４）式に示すガウス関数ｗで分布している。なお、この式において、σｘは、トルクの計測値ｙのｘ軸方向の分散である。
【数１０】
2016118138.tif 000012
【００４１】
ここで、平均値マップの勾配による標準偏差σ２の影響は、下記（１５）式のように計算することができる。この式は、下記（１６）及び（１７）式に基いて導出されるものである。
【数１１】
2016118138.tif 000013
【００４２】
以上のことから、各格子点での標準偏差σは、前述したトルクの変動分σ１の学習値を用いて、下記（１８）式のように算出することができる。この式において、σは、マップ形状に起因する変動分（ｄ２σｘ２）を補正した後の計測値ｙの標準偏差であり、補正後のトルク変動率を示している。また、σｘは、平均値マップの格子点で学習した計測値ｙのｘ軸方向の標準偏差である。標準偏差σｘの値は、例えば、後述の算出方法１または算出方法２を用いて算出される。
【数１２】
2016118138.tif 000014
【００４３】
（σｘの算出方法１）
算出方法１では、下記（１９）式に示すように、例えば平均値マップの場合と同様に定義される重みｗを用いて、ｘ軸方向における計測値ｙの重心ｍｘと、２乗の重心ｍｘ２とを算出する。重心ｍｘは、複数の計測値ｙのｘ軸座標を重み付け平均することにより得られる値であり、２乗の重心ｍｘ２は、各計測値ｙのｘ軸座標の２乗を重み付け平均することにより得られる値である。そして、分散σｘは、下記（２０）式に示すように、２乗の重心ｍｘ２から重心ｍｘを減算することにより算出することができる。
【数１３】
2016118138.tif 000015
【００４４】
（σｘの算出方法２）
算出方法２では、計測値ｙがｘ軸方向に対して一様に分布しているものと仮定する。この仮定によれば、分散σｘは、平均値マップの重み付け学習制御において、トルクの平均値ｍｙの計算時に用いる重み付け関数ｗ（重みｗｉ）の標準偏差σｗと等しくなる。ここで、下記（２１）式は、前述した重みｗｉを用いて平均値ｍｙを算出するときの算出式である。また、下記（２２）式は、重み付け関数ｗを定義する式を表している。この式中のＸｊは、格子点ｉ，ｊ間の重みｗｉを算出する場合の格子点ｊのｘ軸座標である。本実施の形態によれば、（２２）式中の標準偏差σｗを、前記（１８）式中の分散σｘとして用いることができる。
【数１４】
2016118138.tif 000016
【００４５】
このように構成される本実施の形態でも、前記実施の形態１及び２と同様の効果を得ることができる。特に、本実施の形態では、前記（１８）式に示すように、平均値マップの学習値と重みとに基いて、マップ形状に起因する変動分（ｄ２σｘ２）を算出する。そして、マップ形状の影響が含まれるトルクの変動分σ１から、マップ形状による変動分（ｄ２σｘ２）を減算するので、トルクと運転条件パラメータとの相関がトルク変動率σに与える影響を除外することができる。即ち、上記減算処理は、運転条件とトルク計測値との相関に起因するトルクの変動分を除外する誤差除外手段に相当している。
【００４６】
これにより、実施の形態２の場合とほぼ同様に、相関に影響されない真のトルク変動率σを算出することができる。しかも、本実施の形態によれば、トルク変動率σを算出するにあたり、平均値マップの格子点における傾きｄを求めればよいので、格子点の個数が少ない場合でも、マップ形状に起因する変動率を（ｄ２σｘ２）として算出し、トルク変動率σの算出精度を向上させることができる。
【００４７】
ここで、図５は、本発明の実施の形態３において、トルク変動率σの算出方法を説明するための特性線図である。この図におけるｘ軸及びｙ軸は、図３とほぼ同様のものである。具体的に述べると、図５（Ａ）は、トルクの平均値マップを示すもので、トルクと運転条件パラメータとの相関を表している。図５（Ｂ）は、トルク変動率σ及びその補正後の結果を示している。図５（Ｃ）は、平均値マップの傾きｄを示している。本実施の形態によれば、図５に示すように、標準偏差σの学習値を補正して真のトルク変動率σを算出することができる。また、平均値マップのマップ形状が複雑な場合でも、高い算出精度を維持することができる。
【００４８】
なお、２次元以上の平均値マップを用いる場合において、図６に示すように、計算対象となる格子点の周辺でマップ形状の傾きｄが一定でない場合には、下記（２３）式に基いて傾きの２乗の平均値ｄ２を算出し、前記（１８）式に適用すればよい。図６は、本発明の実施の形態３において、平均値マップが複数方向に対して傾きをもつ場合の説明図である。この図では、平均値マップがＮ個の方向に対して、それぞれ傾きｄ１，ｄ２，ｄ３，…，ｄＮをもつ場合を例示している。
【数１５】
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【００４９】
また、図７は、重心ｍｘのずれを考慮した傾きｄの算出方法を説明するための概念図である。この図に示すように、重心ｍｘが平均値マップの格子点の位置からずれる場合には、そのずれを考慮して格子点の位置における傾きｄを算出するのが好ましい。
【００５０】
なお、前記実施の形態１乃至３では、１次元の学習マップを用いる場合を例示した。しかし、本発明はこれに限らず、マップ軸として必要な運転条件パラメータの個数に応じて、２次元以上の学習マップを用いてもよい。この場合には、例えば個々のマップ軸毎にトルク変動率の計算を行えばよい。
【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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