車両に搭載される機器の実挙動と、該車両に搭載される機器の標準的な挙動を示す車載機器モデルの挙動とを比較することによって生成される残差を基に、車両搭載機器が正常に作動しているか否かを診断する車両搭載機器の故障診断装置において、車両に搭載される機器の実挙動と該車両に搭載される機器の標準的な挙動を示す車載機器モデルの挙動とを比較することによって残差を生成する残差生成手段と、前記残差の発生確率を算出する残差発生確率算出手段と、前記残差生成手段によって生成される残差に前記残差発生確率算出手段によって発生する確率に応じた重みづけをして前記残差を補正する残差補正手段と、該残差補正手段よって補正された補正残差を基に、対象機器の故障の有無を判定する故障判定手段と、を備えたことを特徴とする車両搭載機器の故障診断装置。前記残差発生確率算出手段は、互いに交差する2つのメンバーシップ関数を用いたファジィ論理によって算出されるメンバーシップグレードを基に残差発生確率を算出することを特徴とする請求項1に記載の車両搭載機器の故障診断装置。前記残差発生確率算出手段は、対象機器の出力のばらつきを基に残差発生確率を算出することを特徴とする請求項1に記載の車両搭載機器の故障診断装置。前記対象機器の出力ばらつきを対象機器の出荷検査値のデータを基に算出することを特徴とする請求項3に記載の車両搭載機器の故障診断装置。前記補正残差を基に判定した故障の有無の判定結果を、列方向に残差をとり、行方向に故障対象機器をとった残差行列に表して、該残差行列を基に複数の対象機器から故障機器を特定する故障機器特定手段を備えたことを特徴とする請求項1記載の車両搭載機器の故障診断装置。前記特許文献1および非特許文献1に開示される残差法においては、図13に示すように、残差と故障との関連を示すために、表中にステータス1、0を記載して、故障が発生していると判定した場合、および発生していないと判定した場合に成立するものである。従って、この故障判定自体に不確実性を有している場合には、残差法を用いても得られる診断結果は確実性、信頼性が乏しいものとなる。すなわち、故障であるにもかかわらず故障と判定せずにステータスを0ゼロのままとしている場合や、故障が発生していないにもかかわらず故障と判定してステータスを1としている場合には得られる診断結果の確実性、信頼性が乏しいものとなる。従って、各残差を基に判定する故障発生の判定精度を高めることが必要となる。そこで、本願発明は、これら問題点に鑑みてなされたものであり、車両に搭載される機器の故障診断装置において、車載機器の実挙動とモデル挙動との残差を基に判定する故障発生の判定精度を高めて、残差法による故障診断の信頼性を向上する車両搭載機器の故障診断装置を提供することを目的とする。前記目的を達成するために、本発明は、車両に搭載される機器の実挙動と、該車両に搭載される機器の標準的な挙動を示す車載機器モデルの挙動とを比較することによって生成される残差を基に、車両搭載機器が正常に作動しているか否かを診断する車両搭載機器の故障診断装置において、車両に搭載される機器の実挙動と該車両に搭載される機器の標準的な挙動を示す車載機器モデルの挙動とを比較することによって残差を生成する残差生成手段と、前記残差の発生確率を算出する残差発生確率算出手段と、前記残差生成手段によって生成される残差に前記残差発生確率算出手段によって発生する確率に応じた重みづけをして前記残差を補正する残差補正手段と、該残差補正手段よって補正された補正残差を基に、対象機器の故障の有無を判定する故障判定手段と、を備えたことを特徴とする。かかる発明によれば、残差の発生確率を残差発生確率算出手段によって算出し、残差生成手段によって生成される残差に前記残差発生確率算出手段によって算出される残差発生確率に応じた重みづけをして補正残差を算出して、該補正残差を基に対象機器の故障の有無を算出するので、発生確率頻度が高い残差に対しては故障の確率は低く、発生確率頻度が低い残差に対しては故障の確率が高いため、残差の発生確率を重みづけした加味した補正残差を基に、判定閾値との比較によって故障を判定することで、判定精度および判定結果の信頼性を向上できる。また、本発明において好ましくは、前記残差発生確率算出手段は、互いに交差する2つのメンバーシップ関数を用いたファジィ論理によって算出されるメンバーシップグレードを基に残差発生確率を算出するとよい。かかる構成によれば、互いに交差する2つのメンバーシップ関数を用いたファジィ論理によって算出されるメンバーシップグレードを基に、すなわち、互いに交差する2つのメンバーシップ関数を基に算出される0と1の間のメンバーシップグレードを、残差の発生確率相当の重みづけと評価して、残差の評価を行う。例えば、反応すべ残差発生頻度が低い残差は、高いファジィ値メンバーシップグレードが大きい値とし、反応すべきでない残差発生頻度が高い残差は、低いファジィ値メンバーシップグレードが小さい値となって残差を評価する。これによって、互いに交差する2つのメンバーシップ関数を用いたファジィ論理のメンバーシップグレードを用いることで、残差による故障判定の精度を高めることができる。また、本発明において好ましくは、前記残差発生確率算出手段は、対象機器の出力のばらつきを基に残差発生確率を算出するとよい。かかる構成によれば、残差の発生確率を対象機器の出力のばらつきに基づいて、出力のばらつきが小さい領域では出力発生確率が高いため、故障の発生確率は少ない。逆に、出力のばらつきが大きい領域では出力発生確率が低いため故障の発生確率が高くなる。このため、出力のばらつき頻度に応じて残差の評価に重み付けをすることで、残差による故障判定の精度を高めることができる。また、本発明において好ましくは、前記対象機器の出力ばらつきを対象機器の出荷検査値のデータを基に算出するとよい。このように、製品の出荷検査値のデータを基に出力のばらつきを求めることで、簡単に且つ効率よくデータ収集ができる。また、本発明において好ましくは、前記補正残差を基に判定した故障の有無の判定結果を、列方向に残差をとり、行方向に故障対象機器をとった残差行列に表して、該残差行列を基に複数の対象機器から故障機器を特定する故障機器特定手段を備えるとよい。かかる構成によれば、故障を多くの残差と関連付けることによって、多数決の原理による故障機器の特定が容易になる。この特定の際において、発生確率に応じた重みづけした残差を基に、閾値との比較によって故障判定をするので、故障との関連性の有無を示すステータス1と0図13参照の判定精度が高まり、故障機器の特定を精度よくできる。本発明によれば、車両に搭載される機器の実挙動と、該車両に搭載される機器の標準的な挙動を示す車載機器モデルの挙動とを比較することによって生成される残差を基に、車両搭載機器が正常に作動しているか否かを診断する車両搭載機器の故障診断装置において、車両に搭載される機器の実挙動と該車両に搭載される機器の標準的な挙動を示す車載機器モデルの挙動とを比較することによって残差を生成する残差生成手段と、前記残差の発生確率を算出する残差発生確率算出手段と、前記残差生成手段によって生成される残差に前記残差発生確率算出手段によって発生する確率に応じた重みづけをして前記残差を補正する残差補正手段と、該残差補正手段よって補正された補正残差を基に、対象機器の故障の有無を判定する故障判定手段と、を備えたので、残差法に用いられる各残差から判定される故障有無の精度を高めて、故障診断の信頼性を向上できる。以下、本発明を図に示した実施形態を用いて詳細に説明する。但し、この実施形態に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対配置などは特に特定的な記載がない限り、この発明の範囲をそれのみに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。第1実施形態図1は、本発明の第1実施形態を示し、故障診断装置を装着した車両全体の構成ブロック図である。図1において、車両1にはエンジン3およびトランスミッション5が搭載され、これらエンジン3とトランスミッション5は連結されて、エンジン3からの出力がトランスミッション5の入力軸に接続され、トランスミッション5のクラッチ7およびギヤトレインのギヤ10を介して出力軸に出力されるようになっている。そして、トランスミッション5の内部には、図示しないオイルポンプにより加圧された潤滑オイルがオイル通路内を循環してギヤトレインや軸受部分を潤滑するようになっている。トランスミッション5には、潤滑オイルの温度を検出するオイル温度センサ車両搭載機器9が設けられている。このオイル温度センサ9からの信号は、制御装置ECU、ElectronicControlUnit11に入力されている。また、このオイル温度センサ9は、制御装置11と図示しないケーブルによって接続され、制御装置11から、例えば直流5Vの電力が供給されることで作動するようになっている。そして、このオイル温度センサ9は、トランスミッション5内を循環する潤滑オイルの温度が上昇するに連れて高い電圧を制御装置に対して出力するようになっている。制御装置11には、車両1に搭載される機器の故障を診断する故障診断装置13が設けられ、この故障診断装置13は、モデル挙動との比較によって診断を行うモデルベース故障診断によって構成されている。このモデルベース故障診断は、トランスミッション5およびエンジン3を含む車両の各種センサおよびアクチュエータ車両搭載機器の実挙動と、これら各種の標準的な挙動を示す車載機器モデル15図2参照の挙動とを比較することで、各種センサおよびアクチュエータが正常に作動しているか否かを診断するものである。次に、トランスミッション5のオイル温度センサ9が正常に作動しているか否かを診断する例を示す。図2に示すように、トランスミッション5の潤滑オイル温度を算出するオイル温度算出手段オイル温度算出モデル17は、クラッチ発熱量を基にクラッチ温度を算出するクラッチ発熱量算出手段クラッチ温度算出モデル19からの信号が入力され、さらに、車速センサ21からの車速信号、エンジン負荷センサ23からの負荷信号が入力される。クラッチ発熱量算出手段19には、エンジン回転速度センサ25と車速センサ21からの信号が入力され、このクラッチ発熱量算出手段19では、クラッチ7の発熱エネルギーがエンジン3とクラッチ7との回転速度差を基に算出され、オイル温度算出手段17では、クラッチ発熱量算出手段19によって算出された発生エネルギーが潤滑オイルに移動すること、および、熱発生量と放熱量との差によってオイル温度が上昇すること、を基にオイル温度を算出する。そして、そのオイル温度算出手段17からの出力は残差生成手段27に出力するようになっている。本実施形態においてクラッチ7は2つ設けられており、第1クラッチの熱エネルギーはエンジン3と第1クラッチのクラッチディスクとの回転速度差より次のように算出される。第1クラッチの熱エネルギーは、潤滑オイルに移動し、熱エネネギーの移動量は次のように算出される。式1、2については、第2クラッチにおいても添え字c1をc2と替えて適用される。なお、この熱エネルギーは、大気に放出される。また、次の式3~6の関係も成立する。前記式1~6に用いられる変数の定義及び単位は、図7の図表に示すとおりである。なお、トランスミッション5の故障診断に残差法を適用する場合には、残差法を用いた診断の基準となるデータに相関する各部品上述のるオイル温度センサ9などの作動は、それぞれの時間的尺度を有している。例えば、潤滑オイル温度を検出するオイル温度センサ9の時定数は、ギアシフトアクチュエータ図示略のポジションセンサあるいは力センサの時定数に比べて非常に例えば100倍程度大きい。このため、全ての部品に対して単一のサンプリング時間つまり、オイル温度センサ9の検出結果を故障診断装置13が読込む周期を設定していたのでは、故障診断の精度を充分に確保することが出来ないおそれがある。このため、故障診断装置13の中では複数のサンプル周期をもつように設定されている。例えば、図8に示すように残差をサンプル時間毎に分類した残差行列が設定されている。図8に示す残差行列は、故障診断の対象となるトランスミッション5の各センサ車載機器28の種別、例えば、x位置センサ、f力センサ、n速度センサ、θ温度センサを行方向に設定し、残差rii=1~14を列方向に設定されている。残差ri=1~14の計算式を図9の図表に示す。なお、図8の残差行列、および図9の残差の算出式に示した変数とその単位を図10の図表にまとめる。添え字sensorはセンサ検出値である。このトランスミッション5には2つのクラッチ7が設けられ、各クラッチに対する変数は添え字c1またはc2で区別される。以上のようにして算出された残差rii=1~14は、図3に示すように高周波ノイズや外乱を除去するためにローパスフィルタフィルタ処理29を通過させ、その後、残差補正手段31によって、残差riに対してその残差riの発生確率に応じた重み付けをして、残差を補正して補正残差riを算出する。そして、その補正残差riに基づいて、故障判定手段33によって故障を判定する。残差発生確率算出手段35では、図4に示すように互いに交差する2つのメンバーシップ関数F1、F2が設定される。この2つのメンバーシップ関数F1、F2の形を決めるには、r残差とλメンバシップグレードの関係のみを設定して、メンバーシップグレードが0~1の範囲を変化する傾斜を決めればよく、残差rの値に応じて故障がない場合には間違った故障警報を出さず、故障の場合には確実に故障警報を出すように、ファジィ値メンバーシップグレードの領域に入るように設定する。そして、残差補正手段31では、図4の互いに交差する2つのメンバーシップ関数F1、F2を用いたファジィ論理に基づいて算出したメンバーシップグレードを、残差riの発生確率相当の重みづけと評価して、残差riを補正して、残差riを算出する。互いに交差する2つのメンバーシップ関数を用いたファジィ論理のメンバーシップグレードを基に、すなわち、互いに交差する2つのメンバーシップ関数を基に算出される0と1の間のメンバーシップグレードを、残差の発生確率相当の重みづけと評価して用いる。両メンバーシップ関数F1、F2の交差位置における残差が、車両の運転状態動的状態において、頻繁に生じる残差の領域Pであれば正常と判定するが、頻繁には生じない残差の領域Qである場合には、故障の可能性があるためそのような残差の範囲には重み付けをして判定する。一例としては、補正残差ri=Kriのように、重み係数Kを0~1のメンバーシップグレードに応じた値に設定して、残差riに乗算して残差を増大または減少させた補正残差riを算出して、該補正残差riを用いて閾値に対する判定を行い、判定を確実にする。なお、残差を補正する代わりに閾値に対して重み付けしてもよい。このように、反応すべ残差発生頻度が低い残差は、高いファジィ値メンバーシップグレードが大きい値とし、反応すべきでない残差発生頻度が高い残差は、低いファジィ値メンバーシップグレードが小さい値となって残差を評価できる。これによって、互いに交差する2つのメンバーシップ関数F1、F2を用いたファジィ論理のメンバーシップグレードを用いることで、残差に重み付けをすることができ、残差による故障判定の精度を高めることができる。故障判定手段33では、前述のように残差に重み付けをして補正残差を用いて故障の判定を行い、その結果を用いて、図8に示した残差行列32を基に、複数の車載機器28から故障機器を特定して警報を発する。この残差行列32を用いて複数の対象機器28から故障機器を特定して警報を発するのは、故障判定手段33に設けられた故障機器特定手段34によって行われる。このように、故障機器の特定を、残差riに重み付けをして、その重み付け後の補正残差riを基に判定閾値と比較するので、故障の発生を高い確率で判定できるようになるので、残差行列32に設定される故障との関連性を表すステータス1と0の精度が高まり、故障機器の特定が精度よくできるようになる。なお、残差行列32中の1は、残差と故障との関連性が高いことを示し、0は関連性が薄いことを示し、×は、残差が故障と関連するかしないか決まらないことを表している。図8に示す残差行列32の具体的な判定ルールを図11に示し、例えば、図8のnodd奇数入力シャフト速度センサの判定は、ルール8を用いて残差r8が高1で、残差r7、r9が低0のときは故障と判定する。同様に、ルール9には、neven偶数入力シャフト速度センサの故障判定条件が、ルール10には、nfinal最終出力シャフト速度センサの故障判定条件が、さらにルール11には、θc1奇数クラッチの温度センサ、ルール12には、θc2偶数クラッチの温度センサ、ルール13には、θoil潤滑油温度の例をそれぞれ示す。第2実施形態次に、図5、6を参照して、第2実施形態について説明する。この第2実施形態は、第1実施形態の残差発生確率算出手段35および残差補正手段31の他の例を示すものである。車両1のエンジン3およびトランスミッション5からなるパワートレインの状態と、各センサ車載機器28出力については、一対一に関係が決まっているのではなく、製品ごとにばらつきを持っている。このため、代表的な値が使われている。そして、センサ出力はその代表的な値の近傍に分布する。このばらつき分布は、センサ自体が有している出力誤差、エンジン3やトランスミッション5の経年劣化、さらに、潤滑オイル温度、吸入空気温度、電気負荷等の実際の運転状態が原因で生じる。このばらつきの求め方としては、開発時の限られた数のパワートレインを計測して得られたデータに対して、経験値を加味して求める方法、または、製品の出荷検査値のデータを収集して求める方法で行われる。製品の出荷検査値のデータを基に出力のばらつきを求めることで、簡単に且つ効率よくデータ収集ができる。このセンサ出力値のばらつきは、図5のように、センサ出力の頻度を縦軸に、センサ出力を横軸にとると、代表の出力値Mを中心に発生頻度は正規分布の特性を示す。このセンサ出力の発生頻度の特性を基に、出力が通常正常ではあり得ない発生確率を定義することができる。すなわち、図6のように平均の出力値Mから離れるに従って出力として通常正常では発生しない発生確率が高くなる。このセンサ出力として通常では発生しない発生確率の大きさを、残差riに適用して誤差の重み付けをする。残差riは、センサ出力とモデルによる出力とが一致する場合には0ゼロであり、残差riの発生頻度の分布も、残差の算出のベースとなるセンサ出力の発生頻度の分布と同様の特性となると仮定しても大きな誤差は生じない。そこで、第1実施形態の残差発生確率算出手段35においては、2つのメンバーシップ関数F1、F2の形を設定していたが、第2実施形態の残差発生確率算出手段40では、メンバーシップ関数の設定に代えて、図6に示すような通常では発生しないセンサ出力の発生頻度の特性を基に、センサ出力として通常では発生しない出力の発生確率の大きさを、残差riに適用する重み付けとして算出する。第1実施形態の残差補正手段31においては、2つのメンバーシップ関数F1、F2を用いてファジィ論理計算を行い、メンバーシップグレードを算出し、そのメンバーシップグレードの値に応じて残差riを補正していたが、第2実施形態の残差補正手段41では、残差発生確率算出手段40で設定したセンサ出力が発生しない確率分布を基に、残差が発生しない確率分布を求め、残差が発生しない確率分布が高い領域の残差が生じたときは故障の可能性が高いため、その残差が発生しない確率分布に応じた重み付けをして、補正残差riとして、閾値との比較を行うため、第1実施形態と同様に残差riによる故障判定の精度を高めることができる。その他の構成及び作用効果については、第1実施形態と同様である。また、第1実施形態、および第2実施形態をトランスミッション5のオイル温度センサ9について説明したが、エンジン3の燃焼室への吸気流量を制御するスロットルバルブ44図1参照の作動開度を検出するスロットル開度センサ46等の他のセンサ、アクチュエータ等に適用してもよいことは勿論である。