CN109425495A - 诊断装置及诊断方法 - Google Patents

诊断装置及诊断方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109425495A
CN109425495A CN201810972725.5A CN201810972725A CN109425495A CN 109425495 A CN109425495 A CN 109425495A CN 201810972725 A CN201810972725 A CN 201810972725A CN 109425495 A CN109425495 A CN 109425495A
Authority
CN
China
Prior art keywords
kakergasia
rank
threshold
factor
detection number
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201810972725.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109425495B (zh
Inventor
臼井俊行
若林祯人
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Isuzu Motors Ltd
Original Assignee
Isuzu Motors Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Isuzu Motors Ltd filed Critical Isuzu Motors Ltd
Publication of CN109425495A publication Critical patent/CN109425495A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109425495B publication Critical patent/CN109425495B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M17/00—Testing of vehicles
    • G01M17/007—Wheeled or endless-tracked vehicles

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)
  • Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)
  • Devices For Checking Fares Or Tickets At Control Points (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Abstract

本发明提供诊断装置及诊断方法，用于确定搭载于车辆的规定的系统的机能不良的因素。诊断装置(100)具有：判定部(101)，对以规定的时间间隔获得的检测流量分别属于多个机能不良级别中的哪个机能不良级别进行检测，并计算每个机能不良级别的检出次数；以及机能不良因素确定部(102)，基于计算出的每个机能不良级别的检出次数和确定用数据确定系统的机能不良因素，所述确定用数据中针对每个机能不良级别的检出次数设定有系统的机能不良因素。

Description

诊断装置及诊断方法
技术领域
本发明涉及对搭载于车辆的规定的系统的机能不良进行诊断的诊断装置及诊断方法。
背景技术
以往，已知对车辆的规定的系统的机能不良(故障的前兆)和故障进行诊断的自我诊断(OBD：On board diagnostics)功能(例如，参照专利文献1)。
例如，存在以下的自我诊断功能：设定第一阈值、和比第一阈值大的第二阈值，在与规定的系统有关的规定值为第一阈值以上且小于第二阈值时判定为规定的系统机能不良，在规定值为第二阈值以上时判定为规定的系统故障。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2017-072493号公报
发明内容
发明要解决的问题
但是，上述的自我诊断功能虽然能够判定规定的系统自身机能不良，但无法确定机能不良的因素。
本发明的目的在于，提供诊断装置及诊断方法，能够确定搭载于车辆的规定的系统的机能不良的因素。
解决问题的方案
本发明的一个形态的诊断装置在与搭载于车辆的规定的系统有关的规定值为第一阈值以上且小于比所述第一阈值大的第二阈值时诊断为所述系统机能不良，该诊断装置中，在所述第一阈值与所述第二阈值之间设定有由设定于所述第一阈值与所述第二阈值之间的至少一个阈值划分出的多个机能不良级别，该诊断装置具有：机能不良级别检测部，对以规定的时间间隔获得的所述规定值分别属于所述多个机能不良级别中的哪个机能不良级别进行检测，并计算每个所述机能不良级别的检出次数；以及机能不良因素确定部，基于计算出的每个所述机能不良级别的检出次数和确定用数据确定所述系统的机能不良因素，所述确定用数据中针对每个所述机能不良级别的检出次数设定有所述系统的机能不良因素。
本发明的一个形态的诊断方法是在与搭载于车辆的规定的系统有关的规定值为第一阈值以上且小于比所述第一阈值大的第二阈值时诊断为所述系统机能不良的诊断方法，该诊断方法中，在所述第一阈值与所述第二阈值之间设定有由设定于所述第一阈值与所述第二阈值之间的至少一个阈值划分出的多个机能不良级别，该诊断方法具有以下步骤：以规定的时间间隔获得所述规定值的步骤；对所获得的所述规定值分别属于所述多个机能不良级别中的哪个机能不良级别进行检测，并计算每个所述机能不良级别的检出次数的步骤；以及基于计算出的每个所述机能不良级别的检出次数和确定用数据确定所述系统的机能不良因素的步骤，所述确定用数据中针对每个所述机能不良级别的检出次数设定有所述系统的机能不良因素。
发明效果
根据本发明，能够确定搭载于车辆的规定的系统的机能不良的因素。
附图说明
图1是表示本发明的实施方式的柴油发动机及其周边结构的一例的示意图。
图2是表示本发明的实施方式的诊断装置的结构的一例的框图。
图3是表示与本发明的实施方式的经过时间相应的、检测流量的变化例的曲线图。
图4是表示本发明的实施方式的各确定用数据的一例的图。
图5是表示本发明的实施方式的诊断装置的动作的一例的流程图。
附图标记说明
1 柴油发动机
2 气缸
3 进气歧管
4 进气管
5 排气歧管
6 排气管
7 涡轮增压器
8 压缩机
9 排气涡轮
10 中冷器
11 EGR配管
12 EGR冷却器
13 EGR阀
14 MAF传感器
100 诊断装置
101 判定部
102 机能不良因素确定部
具体实施方式
以下，参照附图对本发明的实施方式进行详细说明。
首先，使用图1对本发明的实施方式的柴油发动机1及其周边结构进行说明。
图1是表示本实施方式的柴油发动机1及其周边结构的一例的示意图。在图1中，实线的箭头表示气体的流动，虚线的箭头表示电信号的流动。
图1中用附图标记表示的各构成要素例如搭载于车辆。
柴油发动机1(内燃机的一例)例如具有四个气缸2。在柴油发动机1中设置有向各气缸2内的燃烧室(省略图示)中喷射燃料的共轨(Common rail)燃料喷射装置(省略图示)。
在柴油发动机1的上游侧经由进气歧管3连接有进气管4，该进气管4中流动从车辆的外部导入并向柴油发动机1供给的空气。
在柴油发动机1的下游侧经由排气歧管5连接有排气管6，该排气管6中流动从柴油发动机1排出的废气。
在进气管4与排气管6之间设置有涡轮增压器(增压器)7。涡轮增压器7具有配置于进气管4的压缩机8、和配置于排气管6的排气涡轮9。由从柴油发动机1排出的废气驱动排气涡轮9。压缩机8通过该排气涡轮9的驱动而被同轴驱动，对空气进行压缩。
另外，进气管4上设置有对经压缩机8压缩后的空气进行冷却的中冷器10。经中冷器10冷却后的空气流入至柴油发动机1的各气缸2内的燃烧室。
另外，在进气管4上设置有对在进气管4中流动的空气的流量进行检测的MAF传感器(Mass flow sensor，质量流量传感器)14。MAF传感器14将表示检测出的流量(以下，称作“检测流量”。规定值的一例)的信号适当地输出至诊断装置100。检测流量使用于后述的诊断装置100的处理。
EGR(Exhaust Gas Recirculation，排气再循环)配管11的一端与进气歧管3连接，另一端与排气歧管5连接。从发动机1排出的废气的一部分(以下，称作“EGR气体”)经由排气歧管5流入至EGR配管11。流入到EGR配管11中的EGR气体回流至进气歧管3。
在EGR配管11上设置有冷却EGR气体的EGR冷却器12。另外，在EGR配管11上设置有调整EGR气体的流量的EGR阀13。由未图示的控制器控制EGR阀13的开闭。
在本实施方式中，将上述的MAF传感器14、涡轮增压器7、EGR冷却器12、及EGR阀13称作“EGR系统”。另外，在本实施方式中，诊断装置100对EGR系统(搭载于车辆的规定的系统的一例)的机能不良及故障进行诊断。
以上，对本实施方式的柴油发动机1及其周边结构进行了说明。
接着，使用图2对本实施方式的诊断装置100的结构进行说明。
图2是表示本实施方式的诊断装置100的结构的一例的框图。
诊断装置100中，虽然省略图示，但例如具有CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、存储有控制程序的ROM(Read Only Memory，只读存储器)等的存储介质、RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)等工作用存储器、以及通信电路。通过由CPU执行控制程序来实现图2所示的各部的功能。
如图2所示，诊断装置100具有判定部101及机能不良因素确定部102。
判定部101以规定的时间间隔从MAF传感器14收到表示检测流量的信号，并将该检测流量与预先设定的阈值进行比较。设定有多个阈值。
在此，使用图3对多个阈值的例子进行说明。图3是表示与经过时间相应的检测流量的变化例的曲线图。
如图3所示，设定有阈值TH1～TH5。阈值TH1最小，阈值TH2最大。在阈值TH1与阈值TH2之间设定有阈值TH3、比阈值TH3大的阈值TH4、比阈值TH4大的阈值TH5。
以上，对多个阈值的例子进行了说明。以下，返回图2的说明。
判定部101在检测流量小于阈值TH1时判定为EGR系统健康(没有机能不良，也没有故障)。
另外，判定部101在检测流量为阈值TH2以上时判定为EGR系统故障。此时，判定部101将表示EGR系统已故障的信息输出(发送)至规定装置。规定装置例如可以是搭载于车辆的存储装置或显示装置，也可以是配置于车辆的外部的服务器装置。
另外，判定部101在检测流量为阈值TH3以上且小于阈值TH4时判定为EGR系统为机能不良级别1。机能不良级别1是机能不良的程度较轻的状态。
另外，判定部101在检测流量为阈值TH4以上且小于阈值TH5时判定为EGR系统为机能不良级别2。机能不良级别2是机能不良的程度比机能不良级别1严重的状态。
另外，判定部101在检测流量为阈值TH5以上且小于阈值TH2时判定为EGR系统为机能不良级别3。机能不良级别3是机能不良的程度比机能不良级别2严重的状态。
这样，判定部101对以规定的时间间隔获得的检测流量分别属于哪个机能不良级别进行检测。由于进行这样的处理，也可以将判定部101称作“机能不良级别检测部”。而且，判定部101按每个机能不良级别对被检测出的次数(以下，称作“检出次数”)进行计算(也可称为“计数”)。
机能不良因素确定部102基于由判定部101计算出的每个机能不良级别的检出次数和预先设定的确定用数据，确定EGR系统的机能不良的因素(以下，称作“机能不良因素”)。在本实施方式中，列举机能不良因素是EGR系统的构成要素(MAF传感器14、涡轮增压器7、EGR冷却器12、或EGR阀13)的机能不良的情况为例进行说明。
在此，使用图4对确定用数据的例子进行说明。图4是表示确定用数据的例子的图。
如图4所示，例如预先设定有确定用数据A～D。对于确定用数据A～D，根据每个机能不良级别的检出次数，分别设定有被设为机能不良的构成要素。此外，这里作为例子，将检出次数的上限设为三次。
确定用数据A表示在机能不良级别1～3中的任意一个被检测出一次以上的情况下，EGR冷却器12机能不良。
确定用数据B表示在机能不良级别1～3中的任意一个被检测出两次以上的情况下，EGR阀13机能不良。
确定用数据C表示在机能不良级别2或3中的任意一个被检测出两次以上的情况下，涡轮增压器7机能不良。
确定用数据D表示在机能不良级别3被检测出两次以上检测的情况下，MAF传感器14机能不良。
另外，对确定用数据A～D分别设定有应适用的优先级。例如，以按照确定用数据A、确定用数据B、确定用数据C、确定用数据D的顺序优先级变高的方式，设定有优先级。由此，在由判定部101计算出的规定的机能不良级别的检出次数符合多个确定用数据的情况下，使用优先级高的确定用数据。换言之，在确定用数据A～D中，按每个机能不良因素设定有应确定的优先级。
以上，对确定用数据的例子进行了说明。以下，返回图2的说明。
例如，在由判定部101将机能不良级别1～3中的任意一个检测出一次的情况下，机能不良因素确定部102基于确定用数据A，确定为EGR冷却器12机能不良。此外，在将机能不良级别1～3中的任意一个检测出两次以上的情况下，基于比确定用数据A优先级高的确定用数据B～D中的某一个，确定机能不良的构成要素。
另外，例如，在由判定部101将机能不良级别1检测出两次或三次的情况下，机能不良因素确定部102基于确定用数据A、B中的优先级高的确定用数据B，确定为EGR阀13机能不良。此外，在将机能不良级别2、3中的任意一个检测出两次以上的情况下，基于比确定用数据B优先级高的确定用数据C、D中的某一个，确定机能不良的构成要素。
另外，例如，在由判定部101将机能不良级别2检测出两次或三次的情况下，机能不良因素确定部102基于确定用数据B、C中的优先级高的确定用数据C，确定为涡轮增压器7机能不良。此外，在将机能不良级别3检测出两次以上的情况下，基于比确定用数据C优先级高的确定用数据D，确定机能不良的构成要素。
另外，例如，在由判定部101将机能不良级别3检测出两次或三次的情况下，机能不良因素确定部102基于确定用数据D，确定为MAF传感器14机能不良。
如上所述，在确定用数据A～D中针对规定的机能不良级别的检出次数设定有多个机能不良因素的情况下，机能不良因素确定部102选择多个机能不良因素中优先级最高的机能不良因素。
此外，机能不良因素确定部102将表示上述那样确定出的机能不良因素的信息输出(发送)至规定装置。规定装置例如既可以是搭载于车辆的存储装置或显示装置，也可以是配置于车辆的外部的服务器装置。
以上，对本实施方式的诊断装置100的结构进行了说明。
接着，使用图5对诊断装置100的动作进行说明。
图5是表示诊断装置100的动作的一例的流程图。例如在检测流量超过阈值TH1且到达阈值TH2之前，进行图5所示的动作。
首先，判定部101以规定的时间间隔从MAF传感器14获得检测流量(步骤S101)。
接着，判定部101通过进行各检测流量与各阈值TH3～5之间的比较来检测各检测流量所属的机能不良级别，并基于该检测结果计算每个机能不良级别的检出次数(步骤S102)。
接着，判定部101基于每个机能不良级别的检出次数和确定用数据A～D，确定机能不良因素(例如，EGR系统的构成要素)(步骤S103)。
以上，对诊断装置100的动作进行了说明。
如上所述，根据本发明的诊断装置100，不仅能够确定EGR系统机能不良，还能够确定该EGR系统的哪个构成要素机能不良。其结果，例如能够在车辆的维修时或入库时等，由操作员简单地进行对机能不良的构成要素的更换作业。
此外，本发明不限于上述的实施方式，能够在不脱离本发明的要点的范围内适当变形来实施。以下，对各变形例进行说明。
[变形例1]
在实施方式中，列举使用由MAF传感器14检测出的空气的流量的情况为例进行了说明，但不限于此。例如，也可以使用由设置于排气管6的NOx传感器(省略图示)检测出的NOx浓度(规定值的一例)。
[变形例2]
在实施方式中，列举机能不良级别为三个等级的情况为例进行了说明，但机能不良级别可以是两个等级，也可以是四个等级以上。另外，在实施方式中，列举将机能不良级别的检出次数的上限设为三次的情况为例进行了说明，但检出次数的上限也可以设为四次以上。
[变形例3]
在实施方式中，列举作为诊断对象的系统为EGR系统的情况为例进行了说明，但不限于此。作为诊断对象的系统例如也可以是燃料供给系统或后处理系统。在该情况下，被确定的机能不良因素也可以是那些系统的构成要素(设备、部件等)。
[变形例4]
在实施方式中，列举对确定用数据A～D设定优先级的情况为例进行了说明，但也可以不设定优先级。在该情况下，在由判定部101计算出的规定的机能不良级别的检出次数符合多个确定用数据时，机能不良因素确定部102也可以确定多个机能不良因素。
例如，在由判定部101将机能不良级别1检测出两次或三次的情况下，机能不良因素确定部102也可以基于确定用数据A、B这两者，确定为EGR冷却器12或EGR阀13机能不良。
[变形例5]
在实施方式中，诊断装置100也可以在确定了机能不良因素之后，进一步针对该机能不良因素，使用其他检测值来确定机能不良级别。
作为例子，下面针对确定了EGR冷却器12的机能不良之后的处理进行说明。
首先，判定部101以规定的时间间隔获得EGR冷却器12的下游侧的温度(例如，由设置于EGR配管11的温度传感器检测的温度。以下，称作“检测温度”)。
接着，判定部101对各检测温度所属的机能不良级别进行检测，并计算每个机能不良级别的检出次数。与图3示出的机能不良级别1～3同样地，通过多个阈值设定有多个机能不良级别。
接着，机能不良因素确定部102确定检出次数最多的机能不良级别。
这样，通过使用与检测流量不同的检测温度，针对已确定的机能不良因素确定机能不良级别，从而诊断的精度得到进一步提高。
<本发明的概括>
本发明的诊断装置在与搭载于车辆的规定的系统有关的规定值为第一阈值以上且小于比所述第一阈值大的第二阈值时诊断为所述系统机能不良，该诊断装置中，在所述第一阈值与所述第二阈值之间设定有由设定于所述第一阈值与所述第二阈值之间的至少一个阈值划分出的多个机能不良级别，该诊断装置具有：机能不良级别检测部，对以规定的时间间隔获得的所述规定值分别属于所述多个机能不良级别中的哪个机能不良级别进行检测，并计算每个所述机能不良级别的检出次数；以及机能不良因素确定部，基于计算出的每个所述机能不良级别的检出次数和确定用数据确定所述系统的机能不良因素，所述确定用数据中针对每个所述机能不良级别的检出次数设定有所述系统的机能不良因素。
此外，上述诊断装置中也可以设为，在所述确定用数据中针对规定的机能不良级别的检出次数设定有多个机能不良因素，且按每个所述机能不良因素设定有优先级的情况下，所述机能不良因素确定部选择所述多个机能不良因素中所述优先级最高的机能不良因素。
另外，上述诊断装置中也可以设为，所述系统为EGR系统，所述机能不良因素是所述EGR系统的构成要素的机能不良。
另外，上述诊断装置中也可以设为，所述规定值是向所述车辆的内燃机供给的空气的流量、或从所述内燃机排出的废气中的NOx浓度。
本发明的诊断方法是在与搭载于车辆的规定的系统有关的规定值为第一阈值以上且小于比所述第一阈值大的第二阈值时诊断为所述系统机能不良的诊断方法，该诊断方法中，在所述第一阈值与所述第二阈值之间设定有由设定于所述第一阈值与所述第二阈值之间的至少一个阈值划分出的多个机能不良级别，该诊断方法具有以下步骤：以规定的时间间隔获得所述规定值的步骤；对所获得的所述规定值分别属于所述多个机能不良级别中的哪个机能不良级别进行检测，并计算每个所述机能不良级别的检出次数的步骤；以及基于计算出的每个所述机能不良级别的检出次数和确定用数据确定所述系统的机能不良因素的步骤，所述确定用数据中针对每个所述机能不良级别的检出次数设定有所述系统的机能不良因素。
本申请基于在2017年8月29日提出的日本专利申请(日本专利申请特愿2017-164545)，其内容引入于此作为参照。
工业实用性
本发明的诊断装置及诊断方法能够适用于对搭载于车辆的规定的系统的机能不良进行诊断的诊断装置及诊断方法。

Claims (5)

1.一种诊断装置，在与搭载于车辆的规定的系统有关的规定值为第一阈值以上且小于比所述第一阈值大的第二阈值时诊断为所述系统机能不良，该诊断装置的特征在于，
在所述第一阈值与所述第二阈值之间设定有由设定于所述第一阈值与所述第二阈值之间的至少一个阈值划分出的多个机能不良级别，
该诊断装置具有：
机能不良级别检测部，对以规定的时间间隔获得的所述规定值分别属于所述多个机能不良级别中的哪个机能不良级别进行检测，并计算每个所述机能不良级别的检出次数；以及
机能不良因素确定部，基于计算出的每个所述机能不良级别的检出次数和确定用数据确定所述系统的机能不良因素，所述确定用数据中针对每个所述机能不良级别的检出次数设定有所述系统的机能不良因素。
2.如权利要求1所述的诊断装置，其特征在于，
在所述确定用数据中针对规定的机能不良级别的检出次数设定有多个机能不良因素，且按每个所述机能不良因素设定有优先级的情况下，所述机能不良因素确定部选择所述多个机能不良因素中所述优先级最高的机能不良因素。
3.如权利要求1或2所述的诊断装置，其特征在于，
所述系统为排气再循环系统，
所述机能不良因素是所述排气再循环系统的构成要素的机能不良。
4.如权利要求1或2所述的诊断装置，其特征在于，
所述规定值是向所述车辆的内燃机供给的空气的流量、或从所述内燃机排出的废气中的NOx浓度。
5.一种诊断方法，在与搭载于车辆的规定的系统有关的规定值为第一阈值以上且小于比所述第一阈值大的第二阈值时诊断为所述系统机能不良，该诊断方法的特征在于，
在所述第一阈值与所述第二阈值之间设定有由设定于所述第一阈值与所述第二阈值之间的至少一个阈值划分出的多个机能不良级别，
该诊断方法具有以下步骤：
以规定的时间间隔获得所述规定值的步骤；
对所获得的所述规定值分别属于所述多个机能不良级别中的哪个机能不良级别进行检测，并计算每个所述机能不良级别的检出次数的步骤；以及
基于计算出的每个所述机能不良级别的检出次数和确定用数据确定所述系统的机能不良因素的步骤，所述确定用数据中针对每个所述机能不良级别的检出次数设定有所述系统的机能不良因素。
CN201810972725.5A 2017-08-29 2018-08-24 诊断装置及诊断方法 Active CN109425495B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017-164545 2017-08-29
JP2017164545A JP6911642B2 (ja) 2017-08-29 2017-08-29 診断装置および診断方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109425495A true CN109425495A (zh) 2019-03-05
CN109425495B CN109425495B (zh) 2021-12-24

Family

ID=65514721

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810972725.5A Active CN109425495B (zh) 2017-08-29 2018-08-24 诊断装置及诊断方法

Country Status (4)

Country Link
JP (1) JP6911642B2 (zh)
CN (1) CN109425495B (zh)
MY (1) MY193878A (zh)
PH (1) PH12018000222B1 (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115711183A (zh) * 2022-10-31 2023-02-24 中国船舶集团有限公司第七一一研究所 一种柴油机健康管理系统、方法及可读存储介质

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04342856A (ja) * 1991-05-21 1992-11-30 Nippondenso Co Ltd センサの異常判別装置
JPH05180730A (ja) * 1991-10-25 1993-07-23 Mazda Motor Corp 故障診断方法
JP2005061270A (ja) * 2003-08-08 2005-03-10 Toyota Motor Corp 内燃機関の異常検出装置
JP2009024630A (ja) * 2007-07-20 2009-02-05 Toyota Motor Corp 吸気系の異常検出装置
US20100042284A1 (en) * 2008-08-12 2010-02-18 Southwest Research Institute Diagnosis of sensor failure in airflow-based engine control system
JP2010106785A (ja) * 2008-10-31 2010-05-13 Denso Corp 排出ガス還流システムの異常診断装置
CN102042909A (zh) * 2009-10-14 2011-05-04 中国北车集团大同电力机车有限责任公司 机车故障诊断方法和系统
CN102454504A (zh) * 2010-10-20 2012-05-16 株式会社电装 用于气流计的劣化判定装置以及劣化判定方法
JP2014185542A (ja) * 2013-03-22 2014-10-02 Toyota Motor Corp フィルタの異常検出装置
CN104972884A (zh) * 2009-06-11 2015-10-14 伊顿公司 混合动力驱动系统中的故障检测和减轻
CN105863897A (zh) * 2015-02-06 2016-08-17 福特环球技术公司 用于诊断排气再循环阀上的烟粒积聚的系统和方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4853921B2 (ja) * 2007-02-14 2012-01-11 キャタピラー エス エー アール エル 機体診断システム

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04342856A (ja) * 1991-05-21 1992-11-30 Nippondenso Co Ltd センサの異常判別装置
JPH05180730A (ja) * 1991-10-25 1993-07-23 Mazda Motor Corp 故障診断方法
JP2005061270A (ja) * 2003-08-08 2005-03-10 Toyota Motor Corp 内燃機関の異常検出装置
JP2009024630A (ja) * 2007-07-20 2009-02-05 Toyota Motor Corp 吸気系の異常検出装置
US20100042284A1 (en) * 2008-08-12 2010-02-18 Southwest Research Institute Diagnosis of sensor failure in airflow-based engine control system
JP2010106785A (ja) * 2008-10-31 2010-05-13 Denso Corp 排出ガス還流システムの異常診断装置
CN104972884A (zh) * 2009-06-11 2015-10-14 伊顿公司 混合动力驱动系统中的故障检测和减轻
CN102042909A (zh) * 2009-10-14 2011-05-04 中国北车集团大同电力机车有限责任公司 机车故障诊断方法和系统
CN102454504A (zh) * 2010-10-20 2012-05-16 株式会社电装 用于气流计的劣化判定装置以及劣化判定方法
JP2014185542A (ja) * 2013-03-22 2014-10-02 Toyota Motor Corp フィルタの異常検出装置
CN105863897A (zh) * 2015-02-06 2016-08-17 福特环球技术公司 用于诊断排气再循环阀上的烟粒积聚的系统和方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115711183A (zh) * 2022-10-31 2023-02-24 中国船舶集团有限公司第七一一研究所 一种柴油机健康管理系统、方法及可读存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
JP2019044591A (ja) 2019-03-22
JP6911642B2 (ja) 2021-07-28
PH12018000222A1 (en) 2019-04-29
PH12018000222B1 (en) 2019-04-29
MY193878A (en) 2022-10-30
CN109425495B (zh) 2021-12-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8392098B2 (en) Abnormality diagnosis device of internal combustion engine
EP2857664B1 (en) Fault detection method
US8346462B2 (en) Malfunction detection apparatus and malfunction detection method for an EGR system
JP5264429B2 (ja) 診断テストのための乗物用エンジンへの燃料の正しい流量の決定方法
CN101523034B (zh) 基于发动机汽缸压力估算发动机的系统参数
US20210348532A1 (en) Method And Device For Checking The Functionality Of A Crankcase Ventilation System Of An Internal Combustion Engine
US20140200852A1 (en) Exhaust manifold pressure based misfire detection for internal combustion engines
US9127586B2 (en) Apparatus for estimating exhaust gas temperature of internal combustion engine
US9500153B2 (en) Internal combustion engine, in particular gas engine, for a motor vehicle
JP2013144961A (ja) Ｅｇｒシステムの故障診断装置
CN106246377A (zh) 用于曲轴箱通风系统的泄漏检测的方法
JP2013108415A (ja) インタークーラー診断システム
CN109281776B (zh) 一种废气回流故障监测方法及装置
CN108884793A (zh) 异常检测装置、异常检测方法以及异常检测系统
EP2562406B1 (en) Abnormality detection device and abnormality detection method for egr system
JP6784579B2 (ja) 故障診断装置および故障診断方法
JP2013108416A (ja) インタークーラー診断システム
CN109425495A (zh) 诊断装置及诊断方法
KR20130023147A (ko) 배기 가스 재순환 시스템에서 에러 진단 방법 및 장치
JP2013108414A (ja) Ｅｇｒクーラー診断システム
US11920535B2 (en) Apparatuses, methods, systems, and techniques of misfire detection using engine speed sensor
CN116447028A (zh) 发动机系统egr率的控制方法、装置、电子设备和存储介质
CN114352394A (zh) 发动机排气温度传感器合理性诊断方法
KR20140010327A (ko) 선택적인 엔진 파라미터 분석을 수행하는 방법 및 장치
JP7415998B2 (ja) 故障診断方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant