CN111749788A - 内燃机的失火检测装置、系统及方法、数据解析装置、内燃机的控制装置、及接收执行装置 - Google Patents

内燃机的失火检测装置、系统及方法、数据解析装置、内燃机的控制装置、及接收执行装置 Download PDF

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Abstract

提供一种内燃机的失火检测装置、系统及方法、数据解析装置、内燃机的控制装置、及接收执行装置。内燃机的失火检测装置具备存储装置和处理电路(processing circuitry)，存储装置存储有对使用旋转波形变量作为输入且输出与产生了内燃机的失火的概率相关的变量即失火变量的映射进行规定的数据即映射数据，旋转波形变量是基于与从连续的多个旋转角度间隔中选择出的互相不连续的旋转角度间隔分别对应的瞬时速度变量的变量。

Description

内燃机的失火检测装置、系统及方法、数据解析装置、内燃机 的控制装置、及接收执行装置
技术领域
本公开涉及内燃机的失火检测装置、内燃机的失火检测系统、数据解析装置、内燃机的控制装置、内燃机的失火检测方法及接收执行装置。
背景技术
例如在日本特开2009-174397号公报中记载了判定失火的有无的装置。将在汽缸中活塞到达压缩上止点的定时称作TDC定时。将曲轴旋转与从某汽缸的第1TDC定时到在时序上相邻的别的汽缸的第2TDC定时为止的期间对应的角度间隔所需的时间称作所需旋转时间。此外，压缩上止点这一用语是指在汽缸中活塞到达压缩上止点的曲轴角度自身。上述装置将所需旋转时间作为与伴随于各汽缸的燃烧行程的曲轴的转速相关的变量而利用。上述装置基于所需旋转时间彼此之差与判定值的大小比较来判定失火的有无。
在时序上相邻的压缩上止点间的角度间隔中，曲轴也呈现复杂的旋转行为。但是，在上述装置中，比压缩上止点间的角度间隔小的多个角度间隔各自中的曲轴的旋转行为被平均化。上述装置只不过基于平均化了的旋转行为来判定异常的有无，相对于与失火的有无相应的旋转行为的差异未必能够基于灵敏度高的变量来判定失火的有无。另外，与上述差比较的判定值，由于根据内燃机的动作点等而合适的值不同，因此适配工时变大。于是，发明人研究了将比压缩上止点间的角度间隔小的角度间隔中的曲轴的旋转行为向基于机器学习的已学习模型输入。但是，在该情况下，通过使用表示比压缩上止点间的角度间隔小的角度间隔中的曲轴的旋转行为的变量作为输入变量，输入变量的维度变大，运算负荷变大。
发明内容
以下，对本公开的多个方案及其作用效果进行记载。
方案1.根据本公开的一方案，提供一种内燃机的失火检测装置。所述失火检测装置具备存储装置和处理电路(processing circuitry)，所述存储装置存储有对使用旋转波形变量作为输入且输出与产生了内燃机的失火的概率相关的变量即失火变量的映射进行规定的数据即映射数据，所述处理电路构成为执行：取得处理，取得基于构成为检测所述内燃机的曲轴的旋转行为的传感器的检测值的所述旋转波形变量；判定处理，基于使用由所述取得处理取得的变量作为输入的所述映射的输出来判定所述失火的有无；及应对处理，用于在由所述判定处理判定为产生了失火的情况下，通过操作预定的硬件来应对失火的产生，所述曲轴的旋转角度域(a domain of a rotational angle)被分割为连续的多个旋转角度间隔，所述旋转波形变量是基于与从所述连续的多个旋转角度间隔中选择出的互相不连续的旋转角度间隔分别对应的瞬时速度变量的变量，失火的检测对象的汽缸是对象汽缸，所述旋转波形变量是包括与下述差异相关的信息的变量，所述差异是与所述对象汽缸的压缩上止点对应的所述瞬时速度变量的值和与不同于所述对象汽缸的汽缸的压缩上止点对应的所述瞬时速度变量的值的差异，出现压缩上止点的旋转角度彼此的间隔是出现间隔，所述瞬时速度变量是与比所述出现间隔小的旋转角度间隔中的所述曲轴的转速即瞬时速度相关的变量，所述映射数据包括通过机器学习而学习到的数据。
在上述构成中，使用通过机器学习而学习到的数据来算出失火变量的值，基于算出的失火变量的值来判定失火的有无，因此能够减轻适配工时。并且，作为向由通过机器学习而学习到的映射数据规定的映射的输入而使用的旋转波形变量，是基于与从连续的旋转角度间隔中选择出的互相不连续的旋转角度间隔分别对应的瞬时速度变量的变量。由此，与使用与连续的旋转角度间隔的全部分别对应的瞬时速度变量作为输入的情况相比，能够减少输入变量的维度。而且，旋转波形变量表示与被检测失火的有无的对象汽缸的压缩上止点对应的瞬时速度变量的值和与对象汽缸以外的汽缸的压缩上止点对应的瞬时速度变量的值的差异。由此，在上述构成中，能够构成根据失火的有无而差异容易显著的变量。因而，在上述构成中，能够利用失火的有无的判定所需的信息并减轻用于失火的有无的判定的运算负荷。
方案2.在方案1所述的内燃机的失火检测装置中，在所述映射的输入中包括规定所述内燃机的动作点的变量即动作点变量，所述取得处理包括取得所述动作点变量的处理，所述判定处理包括基于还将由所述取得处理取得的所述动作点变量应用于向所述映射的输入的所述映射的输出来判定所述失火的有无的处理，所述映射通过所述旋转波形变量、所述动作点变量及通过所述机器学习而学习到的参数的结合运算来输出所述失火变量的值。
与检测失火的有无的对象汽缸的压缩上止点对应的瞬时速度变量和与不同于该对象汽缸的汽缸的压缩上止点对应的瞬时速度变量之差即瞬时速度变量差根据内燃机的动作点而变动。因而，产生了失火时的瞬时速度变量差与未产生失火时的瞬时速度变量差的背离程度也根据内燃机的动作点而变动。因此，在对上述瞬时速度变量差设定用于判定失火的有无的判定值，基于上述瞬时速度变量差与判定值的大小比较来判定失火的有无的情况下，需要将判定值针对每个动作点进行适配。相对于此，在上述构成中，由于关于通过旋转波形变量、动作点变量及通过机器学习而学习到的参数的结合运算来算出失火变量的值的映射执行机器学习，所以能够对互相不同的动作点学习共用的参数。
方案3.在方案1所述的内燃机的失火检测装置中，所述旋转波形变量包括汽缸间变量和变动模式变量，所述汽缸间变量是将与所述对象汽缸的压缩上止点对应的所述瞬时速度变量的值和与不同于该对象汽缸的汽缸的压缩上止点对应的所述瞬时速度变量的值的差异定量化的变量，所述对象汽缸和不同于该对象汽缸的汽缸是第1组的汽缸，不同于所述第1组的汽缸的2个汽缸是第2组的汽缸，所述变动模式变量是将所述第1组的汽缸中的所述瞬时速度变量的值彼此的差异与所述第2组的汽缸中的所述瞬时速度变量的值彼此的差异的关系定量化的变量，所述映射通过所述汽缸间变量、所述变动模式变量及通过所述机器学习而学习到的参数的结合运算来输出所述失火变量的值。
由于在曲轴上会叠加来自路面的振动等，所以在仅根据汽缸间变量来判定失火的有无的情况下，有可能产生误判定。于是，在上述构成中，除了汽缸间变量之外还使用变动模式变量来算出失火变量的值。由此，与仅根据汽缸间变量来算出的情况相比，能够使失火变量的值成为更高精度地表示产生了失火的概率的大小的值。而且，在上述构成中，通过汽缸间变量与变动模式变量的结合运算来算出失火变量的值。由此，与基于汽缸间变量的值与判定值的比较和变动模式变量的值与判定值的比较来判定失火的有无的情况相比，能够更详细地考虑汽缸间变量的值及变动模式变量的值与失火的有无的关系来判定失火的有无。
方案4.在方案1～3中任一个所述的内燃机的失火检测装置中，所述对象汽缸和不同于该对象汽缸的汽缸这2个汽缸是压缩上止点的出现顺序互相相邻的2个汽缸。
互相的压缩上止点的出现定时不相邻的2个汽缸各自的瞬时速度彼此之差容易受到各种各样的影响。于是，在上述构成中，通过基于与压缩上止点的出现顺序互相相邻的2个汽缸各自的瞬时速度彼此之差相关的信息来算出失火变量的值，能够极力减少在瞬时速度彼此之差中包括失火的有无以外的信息。
方案5.在方案1～3中任一个所述的内燃机的失火检测装置中，在所述对象汽缸中出现压缩上止点的所述曲轴的旋转角度与在不同于该对象汽缸的汽缸中出现压缩上止点的所述曲轴的旋转角度的间隔成为所述曲轴旋转1圈的间隔。
瞬时速度变量的值容易产生与曲轴的角度相应的检测误差。于是，在上述构成中，通过使用压缩上止点间的间隔成为曲轴旋转1圈的间隔的2个汽缸各自的瞬时速度彼此之差，能够抑制在瞬时速度彼此之差上叠加与角度相应的检测误差。
方案6.在方案1～5中任一个所述的内燃机的失火检测装置中，所述映射数据包括对用于检测在1个汽缸中连续地产生失火的连续失火的映射进行规定的连续失火用数据和对用于检测在几个汽缸中随机地产生失火的随机失火的映射进行规定的随机失火用数据，所述判定处理包括：连续失火判定处理，基于使用由所述取得处理取得的变量作为输入的由所述连续失火用数据规定的所述映射的输出来判定所述连续失火的有无；及随机失火判定处理，基于使用由所述取得处理取得的变量作为输入的由所述随机失火用数据规定的所述映射的输出来判定所述随机失火的有无。
在随机失火和连续失火中，曲轴的旋转行为不同。因而，在利用单个映射来高精度地判定随机失火和连续失火的情况下，对映射的要求变大，映射的构造容易复杂化。相对于此，在上述构成中，通过映射数据具备随机失火用数据和连续失火用数据，能够简化各映射的构造并高精度地判定随机失火和连续失火。
方案7.在方案1～6中任一个所述的内燃机的失火检测装置中，所述处理电路构成为执行减少处理：基于所述曲轴的所述瞬时速度变量的值和与该曲轴机械连结的输入轴的速度之差，减少由所述曲轴和所述输入轴的扭转引起的所述瞬时速度变量的值的相位偏离，由所述取得处理取得的所述旋转波形变量基于所述减少处理的输出而算出。
在产生失火的情况下曲轴的瞬时速度成为极小值的相位根据是否在曲轴和输入轴产生扭转而不同。因而，例如，在为了即使产生扭转也高精度地判定失火的有无而基于连续的角度间隔各自的瞬时速度变量的值的全部来判定失火的有无的情况下，映射的输入变量的维度变大，运算负荷变大。于是，在上述构成中，通过使用减少处理，能够仅使用瞬时速度变量的值的一部分，无论扭转的有无都高精度地判定失火的有无。
方案8.根据本公开的一方案，提供一种内燃机的失火检测系统。所述失火检测系统具备方案1～7中任一个所述的所述处理电路及所述存储装置，所述判定处理包括算出使用由所述取得处理取得的变量作为输入的所述映射的输出值的输出值算出处理，所述处理电路包括第1执行装置及第2执行装置，所述第1执行装置至少部分地搭载于车辆，且构成为执行所述取得处理、将由所述取得处理取得的数据向车辆的外部发送的车辆侧发送处理、接收基于所述输出值算出处理的算出结果的信号的车辆侧接收处理及所述应对处理，所述第2执行装置构成为执行接收由所述车辆侧发送处理发送出的数据的外部侧接收处理、所述输出值算出处理及将基于所述输出值算出处理的算出结果的信号向所述车辆发送的外部侧发送处理。
在上述构成中，通过将输出值算出处理在车辆的外部进行，能够减轻车载装置的运算负荷。
方案9.根据本公开的一方案，提供一种数据解析装置，所述数据解析装置具备方案8所述的所述第2执行装置及所述存储装置。
方案10.根据本公开的一方案，提供一种内燃机的控制装置，具备方案8所述的所述第1执行装置。
方案11.根据本公开的一方案，提供一种内燃机的失火检测方法，利用计算机来执行方案1～7中任一个所述的所述取得处理、所述判定处理及所述应对处理。
根据上述方法，起到与上述1～7所述的构成同样的效果。
附图说明
图1是示出第1实施方式的控制装置及车辆的驱动系统的构成的图。
图2是示出第1实施方式的控制装置所执行的处理的一部分的框图。
图3是示出由第1实施方式的失火用程序规定的处理的步骤的流程图。
图4是示出第1实施方式的映射的输入变量的时间图。
图5是示出由第1实施方式的失火用程序规定的处理的步骤的流程图。
图6是示出第2实施方式的失火检测系统的构成的图。
图7是示出第2实施方式的失火检测系统所执行的处理的步骤的流程图。
具体实施方式
<第1实施方式>
以下，参照附图对内燃机的失火检测装置的第1实施方式进行说明。
在搭载于图1所示的车辆VC的内燃机10中，在进气通路12设置有节气门14。从进气通路12吸入的空气通过进气门16开阀而向各汽缸#1～#4的燃烧室18流入。由燃料喷射阀20向燃烧室18喷射燃料。在燃烧室18中，空气与燃料的混合气通过点火装置22的火花放电而用于燃烧，通过燃烧而产生的能量作为曲轴24的旋转能量被取出。用于燃烧后的混合气伴随于排气门26的开阀而作为排气向排气通路28排出。
在曲轴24上结合有设置有表示曲轴24的多个(在此是34个)旋转角度的各自的齿部32的曲轴转子30。在曲轴转子30中，基本上以10℃A间隔设置有齿部32，但设置有1处相邻的齿部32间的间隔成为30℃A的部位即缺齿部34。这用于表示曲轴24的成为基准的旋转角度。
曲轴24机械连结于构成动力分割机构的行星齿轮机构40的齿轮架C。在行星齿轮机构40的太阳轮S上机械连结有第1电动发电机42的旋转轴，在行星齿轮机构40的齿圈R上机械连结有第2电动发电机44的旋转轴及驱动轮50。由变换器46向第1电动发电机42的各端子施加交流电压，由变换器48向第2电动发电机44的各端子施加交流电压。
控制装置60以内燃机10为控制对象，为了控制作为其控制量的转矩、排气成分比率等而操作节气门14、燃料喷射阀20、点火装置22等内燃机10的操作部。另外，控制装置60以第1电动发电机42为控制对象，为了控制作为其控制量的转矩、转速而操作变换器46。另外，控制装置60以第2电动发电机44为控制对象，为了控制作为其控制量的转矩、转速而操作变换器48。此外，在图1中记载了节气门14、燃料喷射阀20、点火装置22、变换器46、48各自的操作信号MS1～MS5。
控制装置60在控制量的控制时，参照由空气流量计70检测的吸入空气量Ga、曲轴角传感器72的输出信号Scr、由第1速度传感器74检测的第1电动发电机42的转速ωmg1、由第2速度传感器76检测的第2电动发电机44的转速ωmg2。
控制装置60具备CPU62、ROM64、作为能够电改写的非易失性存储器的存储装置66及周边电路67，它们能够通过本地网络68而通信。此外，周边电路67包括生成规定内部的动作的时钟信号的电路、电源电路、复位电路等。
控制装置60通过CPU62执行存储于ROM64的程序而执行上述控制量的控制。
图2示出通过CPU62执行存储于ROM64的程序而实现的处理的一部分。
输入速度算出处理M10是基于转速ωmg1、ωmg2来算出行星齿轮机构40的齿轮架C的速度即输入速度ωinp的处理。
原始速度算出处理M12是基于输出信号Scr来算出原始速度ωeg0的处理。在此，原始速度ωeg0是曲轴24旋转比压缩上止点的出现间隔小的角度间隔(例如30℃A)时的速度。压缩上止点的出现间隔意味着出现压缩上止点的曲轴24的旋转角度彼此的间隔。
速度差算出处理M14是通过从输入速度ωinp减去原始速度ωeg0来算出速度差ωdmp的处理。
扭转角算出处理M16是以速度差ωdmp为输入，基于积分要素来算出扭转角θdmp的处理。
弹性力算出处理M18是通过对扭转角θdmp乘以弹性系数K来算出弹性力Fdmp的处理。
衰减成分算出处理M20是通过对速度差ωdmp乘以衰减系数C来算出衰减成分Fdcr的处理。
扭转力算出处理M22是通过将弹性力Fdmp与衰减成分Fdcr相加来算出扭转力F的处理。
加速度算出处理M24是通过将扭转力F除以惯性系数I来算出加速度ΔΔω的处理。
阻尼器扭转振动成分算出处理M26是作为以加速度ΔΔω为输入的积分要素的输出值而算出阻尼器扭转振动成分Δωeg的处理。扭转排除瞬时速度算出处理M28是通过从原始速度ωeg0减去阻尼器扭转振动成分Δωeg来算出扭转排除瞬时速度ωeg的处理。扭转排除瞬时速度ωeg是由行星齿轮机构40的齿轮架C侧和曲轴24侧的扭转引起的曲轴24的旋转行为的相位偏离被除去后的速度。
微小旋转时间算出处理M30是基于扭转排除瞬时速度ωeg来算出曲轴24旋转30℃A所需的时间(微小旋转时间T30)的处理。此外，在本实施方式中，在时序上相邻的微小旋转时间T30彼此表示互相相邻的30℃A的角度间隔的旋转所需的时间，这些角度间隔不具有重叠的部分。这样，曲轴的旋转角度域(a domain of a rotational angle)被分割为连续的多个旋转角度间隔。
失火用处理M32是基于微小旋转时间T30来执行失火的有无的判定等的处理。
图3示出失火用处理M32中的与失火随机产生的异常相关的处理的步骤。图3所示的处理通过CPU62例如以预定周期反复执行存储于ROM64的失火用程序64a而实现。此外，以下，利用开头标注了“S”的数字来表现各处理的步骤编号。
在图3所示的一系列处理中，CPU62取得微小旋转时间T30(S10)。接着，CPU62将在S10的处理中取得的最新的微小旋转时间T30设为微小旋转时间T30(0)，越是过去的值，则使微小旋转时间T30(m)的变量“m”成为越大的值(S12)。即，设为“m＝1、2、3、…”，将即将进行S12的处理之前的微小旋转时间T30(m-1)设为微小旋转时间T30(m)。由此，例如，在上次执行图3的处理时由S10的处理取得的微小旋转时间T30成为微小旋转时间T30(1)。
接着，CPU62判定在S10的处理中取得的微小旋转时间T30是否是从汽缸#1～#4的任一者的压缩上止点前30℃A到压缩上止点为止的角度间隔的旋转所需的时间(S14)。并且，CPU62在判定为是到压缩上止点为止的角度间隔的旋转所需的时间的情况下(S14：是)，为了判定在360℃A前成为了压缩上止点的汽缸的失火的有无，首先算出设为失火的有无的判定处理的输入的旋转波形变量的值。
即，CPU62首先将与从压缩上止点前30℃A到压缩上止点为止的角度间隔相关的微小旋转时间T30的互相分离了180°的值彼此之差作为汽缸间变量ΔTa而算出(S16)。该处理是设为“m＝1、2、3、…”并将汽缸间变量ΔTa(m-1)设为“T30(6m-6)-T30(6m)”的处理。
图4例示汽缸间变量ΔTa。此外，在本实施方式中，例示按照汽缸#1、汽缸#3、汽缸#4、汽缸#2的顺序出现压缩上止点且按照该顺序成为燃烧行程的情况。在图4中示出了通过在S10的处理中取得从汽缸#4的压缩上止点前30℃A到压缩上止点为止的角度间隔的微小旋转时间T30(0)而失火的有无的检测对象是汽缸#1的例。在该情况下，汽缸间变量ΔTa(0)成为与汽缸#4的压缩上止点和在前一个成为了压缩上止点的汽缸#3的压缩上止点分别对应的微小旋转时间T30彼此之差。在图4中记载了汽缸间变量ΔTa(2)是与成为失火的检测对象的汽缸#1的压缩上止点对应的微小旋转时间T30(12)和与汽缸#2的压缩上止点对应的微小旋转时间T30(18)之差。
返回图3，CPU62算出汽缸间变量ΔTa(0)、ΔTa(1)、ΔTa(2)、…中的互相分离了720℃A的值彼此之差即汽缸间变量ΔTb(S18)。该处理是设为“m＝1、2、3、…”并将汽缸间变量ΔTb(m-1)设为“ΔTa(m-1)-ΔTa(m+3)”的处理。
图4例示汽缸间变量ΔTb。在图4中记载了汽缸间变量ΔTb(2)是“ΔTa(2)-Ta(6)”。
返回图3，CPU62算出表示与成为失火的检测对象的汽缸对应的汽缸间变量ΔTb和与其以外的汽缸对应的汽缸间变量ΔTb的相对的大小的关系的变动模式变量FL(S20)。在本实施方式中，算出变动模式变量FL[02]、FL[12]、FL[32]。
在此，变动模式变量FL[02]由“ΔTb(0)/ΔTb(2)”定义。即，若使用图4的例子，则变动模式变量FL[02]是用与成为失火的检测对象的汽缸#1对应的汽缸间变量ΔTb(2)去除与在其下一个的下一个成为压缩上止点的汽缸#4对应的汽缸间变量ΔTb(0)而得到的值。另外，变动模式变量FL[12]由“ΔTb(1)/ΔTb(2)”定义。即，若使用图4的例子，则变动模式变量FL[12]是用与成为失火的检测对象的汽缸#1对应的汽缸间变量ΔTb(2)去除与在其下一个成为压缩上止点的汽缸#3对应的汽缸间变量ΔTb(1)而得到的值。另外，变动模式变量FL[32]由“ΔTb(3)/ΔTb(2)”定义。即，若使用图4的例子，则变动模式变量FL[32]是用与成为失火的检测对象的汽缸#1对应的汽缸间变量ΔTb(2)去除与在其前一个成为了压缩上止点的汽缸#2对应的汽缸间变量ΔTb(3)而得到的值。
接着，CPU62取得转速NE及充气效率η(S22)。
然后，CPU62对输出与在成为检测对象的汽缸中产生了失火的概率相关的变量即失火变量PR的映射的输入变量x(1)～x(6)代入由S18、S20的处理取得的旋转波形变量的值和由S22的处理取得的变量的值(S24)。即，CPU62对输入变量x(1)代入汽缸间变量ΔTb(2)，对输入变量x(2)代入变动模式变量FL[02]，对输入变量x(3)代入变动模式变量FL[12]，对输入变量x(4)代入变动模式变量FL[32]。另外，CPU62对输入变量x(5)代入转速NE，对输入变量x(6)代入充气效率η。
接着，CPU62通过将输入变量x(1)～x(6)向由存储于图1所示的存储装置66的随机失火用数据66a规定的映射输入来算出映射的输出值即失火变量PR的值(S26)。
在本实施方式中，该映射由中间层为1层的神经网络构成。上述神经网络包括输入侧系数wR(1)jk(j＝0～n，k＝0～6)和作为对由输入侧系数wR(1)jk规定的线性映射即输入侧线性映射的输出分别进行非线性变换的输入侧非线性映射的激活函数h(x)。在本实施方式中，作为激活函数h(x)，例示ReLU。此外，ReLU是将输入和“0”中的不小的一方输出的函数。顺便一提，wR(1)j0等是偏置参数，输入变量x(0)定义为“1”。
另外，上述神经网络包括输出侧系数wR(2)ij(i＝1～2，j＝0～n)和以由输出侧系数wR(2)ij规定的线性映射即输出侧线性映射的输出即原型变量yR(1)、yR(2)分别为输入而输出失火变量PR的SoftMax函数。由此，在本实施方式中，失火变量PR将实际产生了失火的似然性的大小在比“0”大且比“1”小的预定区域内中作为连续的值而定量化。
接着，CPU62判定失火变量PR的值是否是判定值PRth以上(S28)。并且，CPU62在判定为是判定值PRth以上的情况下(S28：是)，判定后述的连续失火用的失火变量PC的本次值PC(n)为判定值PCth以上和失火变量PR的上次值PR(n-1)为判定值PRth以上的逻辑与是否是真(S30)。该处理是确认本次在S28的处理中作出了肯定判定的失火不是在特定的汽缸中连续产生的失火即连续失火的处理。并且，CPU62在判定为逻辑与是假的情况下(S30：否)，对随机失火计数器CR进行计数增加(increment)(S32)。然后，CPU62判定从最初执行S28的处理的时间点或进行了后述的S38的处理的时间点起是否经过了预定期间(S34)。在此，预定期间比1燃烧循环的期间长，可以具有1燃烧循环的10倍以上的长度。
CPU62在判定为经过了预定期间的情况下(S34：是)，判定随机失火计数器CR是否是阈值Cth以上(S36)。该处理是判定是否以超过容许范围的频度产生了失火的处理。CPU62在判定为小于阈值Cth的情况下(S36：否)，将随机失火计数器CR初始化(S38)。相对于此，CPU62在判定为是阈值Cth以上的情况下(S36：是)，为了催促用户应对异常而执行操作图1所示的警告灯78的报知处理(S40)。
此外，CPU62在S38、S40的处理完成的情况、在S30的处理中作出肯定判定的情况、在S14、S28、S34的处理中作出否定判定的情况下，暂且结束图3所示的一系列处理。
顺便一提，上述随机失火用数据66a例如是如以下这样生成的数据。即，在试验台上对曲轴24连接了测力计的状态下使内燃机10工作，在汽缸#1～#4各自中要求的应该喷射燃料的定时中的随机选择出的定时下使燃料喷射停止。然后，在使燃料的喷射停止了的汽缸中，将失火变量PR的值为“1”的数据设为教师数据，在未使燃料的喷射停止的汽缸中，使失火变量PR的值为“0”的数据包含于教师数据。然后，使用每次的旋转波形变量、通过S22的处理而取得的变量的值，利用与S24、S26的处理同样的处理来算出失火变量PR的值。以缩小这样算出的失火变量PR的值与教师数据之差的方式学习上述输入侧系数wR(1)jk、输出侧系数wR(2)ij的值。具体而言，例如，以将公差熵最小化的方式学习输入侧系数wR(1)jk、输出侧系数wR(2)ij的值即可。
图5示出失火用处理M32中的与在特定的汽缸中连续产生的失火相关的处理的步骤。图5所示的处理通过CPU62例如以预定周期反复执行存储于ROM64的失火用程序64a而实现。此外，在图5中，对于与图3所示的处理对应的处理，为了方便而标注有同一步骤编号。
在图5所示的一系列处理中，CPU62在S16的处理完成的情况下，算出汽缸间变量ΔTb，并且将与从压缩上止点前30℃A到压缩上止点为止的角度间隔相关的微小旋转时间T30的互相分离了360°的值彼此之差作为汽缸间变量ΔTc而算出(S18a)。该处理是设为“m＝1、2、3、…”并将汽缸间变量ΔTc(m-1)设为“ΔTa(m-1)+ΔTa(m)”的处理。
在图4中记载了汽缸间变量ΔTc(2)是“ΔTa(2)+ΔTa(3)”。在此，汽缸间变量ΔTa(2)是“T30(12)-T30(18)”，汽缸间变量ΔTa(3)是“T30(18)-T30(24)”，因此汽缸间变量ΔTc(2)成为“T30(12)-T30(24)”。
接着，CPU62算出表示与成为失火的检测对象的汽缸对应的汽缸间变量ΔTc和与其以外的汽缸对应的汽缸间变量ΔTc的相对的大小的关系的变动模式变量FC(S20a)。在本实施方式中，算出变动模式变量FC[02]、FC[12]、FC[32]。
在此，变动模式变量FC[02]由“ΔTc(0)/ΔTc(2)”定义。即，若使用图4的例子，则变动模式变量FC[02]是用与成为失火的检测对象的汽缸#1对应的汽缸间变量ΔTc(2)去除与在其下一个的下一个成为压缩上止点的汽缸#4对应的汽缸间变量ΔTc(0)而得到的变量。另外，变动模式变量FC[12]由“ΔTc(1)/ΔTc(2)”定义。即，若使用图4的例子，则变动模式变量FC[12]是用与成为失火的检测对象的汽缸#1对应的汽缸间变量ΔTc(2)去除与在其下一个成为压缩上止点的汽缸#3对应的汽缸间变量ΔTc(1)而得到的变量。另外，变动模式变量FC[32]由“ΔTc(3)/ΔTc(2)”定义。即，若使用图4的例子，则变动模式变量FC[32]是用与成为失火的检测对象的汽缸#1对应的汽缸间变量ΔTc(2)去除与在其前一个成为了压缩上止点的汽缸#2对应的汽缸间变量ΔTc(3)而得到的变量。
CPU62执行S22的处理之后，对输出与在成为检测对象的汽缸中连续地产生了失火的概率相关的变量即失火变量PC的映射的输入变量x(1)～x(7)代入由S18a、S20a的处理取得的旋转波形变量的值和由S22的处理取得的变量的值(S24a)。即，CPU62对输入变量x(1)代入汽缸间变量ΔTb(2)，对输入变量x(2)代入汽缸间变量ΔTc(2)，对输入变量x(3)代入变动模式变量FC[02]，对输入变量x(4)代入变动模式变量FC[12]，对输入变量x(5)代入变动模式变量FC[32]。另外，CPU62对输入变量x(6)代入转速NE，对输入变量x(7)代入充气效率η。
接着，CPU62通过将输入变量x(1)～x(7)向由存储于图1所示的存储装置66的连续失火用数据66b规定的映射输入来算出映射的输出值即失火变量PC的值(S26a)。
在本实施方式中，该映射由中间层为1层的神经网络构成。上述神经网络包括输入侧系数wC(1)jk(j＝0～n，k＝0～7)和作为对由输入侧系数wC(1)jk规定的线性映射即输入侧线性映射的输出分别进行非线性变换的输入侧非线性映射的激活函数h(x)。在本实施方式中，作为激活函数h(x)，例示ReLU。顺便一提，wC(1)j0等是偏置参数，输入变量x(0)定义为“1”。
另外，上述神经网络包括输出侧系数wC(2)ij(i＝1～2，j＝0～n)和以由输出侧系数wC(2)ij规定的线性映射即输出侧线性映射的输出即原型变量yC(1)、yC(2)分别为输入而输出失火变量PC的SoftMax函数。
接着，CPU62判定失火变量PC的值是否是判定值PCth以上(S28a)。并且，CPU62在判定为是判定值PCth以上的情况下(S28a：是)，判定随机失火用的失火变量PR的本次值PR(n)为判定值Pth以上和上次值PR(n-1)小于判定值Pth的逻辑与是否是真(S30a)。该处理是用于判定由S28a的处理作出肯定判定的要因是否是因为产生了连续失火的处理。并且，CPU62在判定为逻辑与是假的情况下(S30a：否)，对连续失火计数器CC进行计数增加(S32a)。然后，CPU62判定从最初执行了S28a的处理的时间点或进行了后述的S38a的处理的时间点起是否经过了预定期间(S34)。在此，预定期间比1燃烧循环的期间长。预定期间可以具有1燃烧循环的10倍以上的长度。
CPU62在判定为经过了预定期间的情况下(S34：是)，判定连续失火计数器CC是否是阈值Cth以上(S36a)。该处理是用于判定是否以超过容许范围的频度产生了失火的处理。CPU62在判定为小于阈值Cth的情况下(S36a：否)，将连续失火计数器CC初始化(S38a)。相对于此，CPU62在判定为是阈值Cth以上的情况下(S36：是)，移向S40的处理。
此外，CPU62在S38a、S40的处理完成的情况、在S30a的处理中作出肯定判定的情况、在S14、S28a、S34的处理中作出否定判定的情况下，暂且结束图5所示的一系列处理。
顺便一提，上述连续失火用数据66b例如是如以下这样生成的数据。即，在试验台上对曲轴24连接了测力计的状态下使内燃机10工作，在汽缸#1～#4各自中要求的应该喷射燃料的定时中的选择出的特定的1个汽缸中持续性地使燃料喷射停止。然后，在使燃料的喷射停止了的汽缸中，将失火变量PC的值为“1”的数据设为教师数据，在未使燃料的喷射停止的汽缸中，使失火变量PC的值为“0”的数据包含于教师数据。然后，使用每次的旋转波形变量、通过S22的处理而取得的变量的值，通过与S24a、S26a的处理同样的处理来算出失火变量PC的值。以缩小这样算出的失火变量PC的值与教师数据之差的方式学习上述输入侧系数wC(1)jk、输出侧系数wC(2)ij的值。具体而言，例如，以将公差熵最小化的方式学习输入侧系数wC(1)jk、输出侧系数wC(2)ij的值即可。
在此，对本实施方式的作用及效果进行说明。
CPU62使用基于旋转波形变量输出失火变量PR的映射、基于旋转波形变量输出失火变量PC的映射来判定失火的有无。在此，规定这些映射的映射数据即随机失火用数据66a、连续失火用数据66b均能够使用通过一边取各种各样的动作点一边使内燃机10比较自由地工作而生成的教师数据来学习。因而，与针对各动作点基于失火的有无中的曲轴24的行为的检测来适配映射数据的情况相比，能够减轻适配工时。
而且，选择性地使用从压缩上止点前30℃A到压缩上止点为止的旋转角度的旋转所需的微小旋转时间T30而生成成为向映射的输入的旋转波形变量。由此，与使用连续出现的角度区域各自的微小旋转时间T30的情况相比，能够减少映射的输入的维度，因此能够减轻CPU62的运算负荷。
根据以上说明的本实施方式，能够进一步得到以下记载的作用效果。
(1)将作为规定内燃机10的动作点的动作点变量的转速NE及充气效率η设为了映射的输入。燃料喷射阀20、点火装置22等内燃机10的操作部的操作量具有基于内燃机10的动作点而定的倾向。因而，动作点变量是包括与各操作部的操作量相关的信息的变量。因此，通过将动作点变量设为映射的输入，能够基于与各操作部的操作量相关的信息来算出失火变量PR的值，进而能够反映由操作量引起的曲轴24的旋转行为的变化而更高精度地算出失火变量PR的值。
另外，通过将动作点变量设为输入变量，通过旋转波形变量和动作点变量的基于通过机器学习而学习到的参数即输入侧系数wR(1)jk、wC(1)jk的结合运算而算出失火变量PR、PC的值。因而，既基于动作点变量来判定失火的有无，又无需针对每个动作点变量对适配值进行适配。相对于此，例如在进行汽缸间变量ΔTb与判定值的大小比较的情况下，需要将判定值针对每个动作点变量进行适配，因此适配工时变大。
(2)具备随机失火用数据66a和连续失火用数据66b。在随机失火和连续失火中，曲轴的旋转行为不同，因此在通过单个映射而高精度地判定随机失火和连续失火的情况下，对映射的要求变大，映射的构造容易复杂化。相对于此，在本实施方式中，通过具备随机失火用数据66a和连续失火用数据66b，能够简化各映射的构造，并高精度地判定随机失火和连续失火。
(3)使用基于扭转排除瞬时速度ωeg算出的微小旋转时间T30，生成了成为向输出失火变量PR、PC的映射的输入的旋转波形变量。在曲轴24和齿轮架C(输入轴)产生扭转时产生失火的情况和在不产生扭转时产生失火的情况下，原始速度ωeg0成为极小值的相位不同。因而，为了无论扭转的有无都高精度地判定失火的有无，可考虑基于连续的角度间隔各自的微小旋转时间T30的全部来判定失火的有无，但在该情况下，映射的输入变量的维度变大，运算负荷变大。相对于此，在本实施方式中，通过利用使用扭转排除瞬时速度ωeg算出的微小旋转时间T30，能够仅使用一部分角度间隔的微小旋转时间T30，无论扭转的有无都高精度地判定失火的有无。
(4)在旋转波形变量中包括汽缸间变量ΔTb。汽缸间变量ΔTb将失火的检测对象的汽缸和与其相邻的汽缸的压缩上止点附近的微小旋转时间T30彼此之差预先以1维进行了定量化。因而，能够以小的维数的变量高效地取入失火的有无的判定所需的信息。
(5)在旋转波形变量中包括汽缸间变量ΔTc。汽缸间变量ΔTc将失火的检测对象的汽缸和压缩上止点错开了360℃A的汽缸的压缩上止点附近的微小旋转时间T30彼此之差预先以1维进行定量化。因而，成为取差的对象的一对微小旋转时间T30的算出，基于多个齿部32间的时间间隔中的同一齿部32间的时间间隔来进行，因此，即使在齿部32间的旋转角度存在误差的情况下，也能够抑制该误差的影响。
(6)在成为向随机失火用的映射的输入的旋转波形变量中，不仅是汽缸间变量ΔTb，也包括变动模式变量FL。由于在曲轴24上会叠加来自路面的振动等，所以在将旋转波形变量仅设为汽缸间变量ΔTb的情况下，有可能产生误判定。相对于此，在本实施方式中，通过除了汽缸间变量ΔTb之外还使用变动模式变量FL来算出失火变量PR的值，与仅根据汽缸间变量ΔTb来算出的情况相比，能够使失火变量PR的值成为更高精度地表示产生了失火的似然性的大小(概率)的值。
而且，在本实施方式中，通过汽缸间变量ΔTb和变动模式变量FL的基于通过机器学习而学习到的参数即输入侧系数wR(1)jk的结合运算来算出失火变量PR的值。因而，与基于汽缸间变量ΔTb与判定值的比较和变动模式变量FL与判定值的比较来判定失火的有无的情况相比，能够更详细地考虑汽缸间变量ΔTb及变动模式变量FL与失火的有无的关系而判定随机的失火的有无。
(6)在成为向连续失火用的映射的输入的旋转波形变量中，不仅是汽缸间变量ΔTb、ΔTc，也包括变动模式变量FC。由于在曲轴24上会叠加来自路面的振动等，所以在将旋转波形变量仅设为汽缸间变量ΔTb、ΔTc的情况下，有可能产生误判定。相对于此，在本实施方式中，通过除了汽缸间变量ΔTb、ΔTc之外还使用变动模式变量FC来算出失火变量PC的值，与仅根据汽缸间变量ΔTb、ΔTc来算出的情况相比，能够使失火变量PC的值成为更高精度地表示产生了失火的似然性的大小(概率)的值。
而且，在本实施方式中，通过汽缸间变量ΔTb、ΔTc和变动模式变量FC的基于通过机器学习而学习到的参数即输入侧系数wC(1)jk的结合运算来算出失火变量PC的值。因而，与基于汽缸间变量ΔTb与判定值的比较和变动模式变量FC与判定值的比较来判定失火的有无的情况相比，能够更详细地考虑汽缸间变量ΔTb及变动模式变量FC与失火的有无的关系而判定失火的有无。
<第2实施方式>
以下，关于第2实施方式，以与第1实施方式的不同点为中心，参照附图来说明。
在本实施方式中，将失火变量PR、PC的算出处理在车辆的外部进行。
图6示出本实施方式的失火检测系统。此外，在图6中，关于与图1所示的构件对应的构件，为了方便而标注有同一标号。
图6所示的车辆VC内的控制装置60具备通信机69。通信机69是用于经由车辆VC的外部的网络80而与中心90通信的设备。
中心90对从多个车辆VC发送的数据进行解析。中心90具备CPU92、ROM94、存储装置96、周边电路97及通信机99，它们能够通过本地网络98而通信。
图7示出与本实施方式的失火的检测相关的处理的步骤。图7的(a)所示的处理通过CPU62执行存储于图6所示的ROM64的失火用副程序64b而实现。另外，图7的(b)所示的处理通过CPU92执行存储于ROM94的失火用主程序94a而实现。此外，关于与在图7中与图3所示的处理对应的处理，为了方便而标注有同一步骤编号。以下，沿着失火检测处理的时序来说明图7所示的处理。
即，在车辆VC中，CPU62执行S10、S12的处理后，在图7的(a)所示的S14的处理中作出肯定判定的情况下，取得微小旋转时间T30(0)、T30(6)、T30(12)、T30(18)、T30(24)、T30(30)、T30(36)、T30(42)、T30(48)(S50)。这些微小旋转时间T30构成包括与互相不同的角度间隔各自中的微小旋转时间T30彼此的差异相关的信息的变量即旋转波形变量。尤其是，上述微小旋转时间T30是从压缩上止点前30℃A到压缩上止点为止的角度间隔的旋转所需的时间，而且是压缩上止点的出现定时的9次的值。因而，这些微小旋转时间T30的数据组成为了表示与和互相不同的压缩上止点分别对应的微小旋转时间T30彼此的差异相关的信息的变量。此外，上述的9个微小旋转时间T30是在算出汽缸间变量ΔTb(2)及变动模式变量FL[02]、FL[12]、FL[32]时使用的微小旋转时间T30的全部。这包含在算出汽缸间变量ΔTb(2)、ΔTc(2)及变动模式变量FC[02]、FC[12]、FC[32]时使用的微小旋转时间T30。
接着，CPU62执行S22的处理后，通过操作通信机69而将在这些S50、S22的处理中取得的数据与车辆VC的识别信息(车辆ID)一起向中心90发送(S52)。
相对于此，如图7的(b)所示，中心90的CPU92接收发送出的数据(S60)。然后，CPU92将通过S60的处理而取得的变量的值向输入变量x(1)～x(11)代入(S62)。即，CPU62对输入变量x(1)代入微小旋转时间T30(0)，对输入变量x(2)代入微小旋转时间T30(6)，对输入变量x(3)代入微小旋转时间T30(12)，对输入变量x(4)代入微小旋转时间T30(18)。另外，CPU92对输入变量x(5)代入微小旋转时间T30(24)，对输入变量x(6)代入微小旋转时间T30(30)，对输入变量x(7)代入微小旋转时间T30(36)。另外，CPU92对输入变量x(8)代入微小旋转时间T30(42)，对输入变量x(9)代入微小旋转时间T30(48)。另外，CPU92对输入变量x(10)代入转速NE，对输入变量x(11)代入充气效率η。
接着，CPU92通过将输入变量x(1)～x(11)向由存储于图6所示的存储装置96的随机失火用数据96a规定的映射输入来算出映射的输出值即失火变量PR的值(S64)。
在本实施方式中，该映射由中间层为“α”个且各中间层的激活函数h1～hα是ReLU且输出层的激活函数是SoftMax函数的神经网络构成。详细而言，若设为m＝1、2、…、α，则第m中间层的各节点的值通过将由系数wR(m)规定的线性映射的输出向激活函数hm输入而生成。在图7的(b)中，n1、n2、…、nα分别是第1、第2、…、第α中间层的节点数。具体而言，例如，第1中间层的各节点的值通过将对由系数wR(1)ji(j＝0～n1，i＝0～11)规定的线性映射输入了上述输入变量x(1)～x(11)时的输出向激活函数h1输入而生成。顺便一提，wR(1)j0等是偏置参数，输入变量x(0)定义为“1”。
另外，CPU62通过将输入变量x(1)～x(11)向由存储于图6所示的存储装置96的连续失火用数据96b规定的映射输入来算出映射的输出值即失火变量PR的值(S66)。
在本实施方式中，该映射由中间层为“α”个且各中间层的激活函数h1～hα是ReLU且输出层的激活函数是SoftMax函数的神经网络构成。详细而言，若设为m＝1、2、…、α，则第m中间层的各节点的值通过将由系数wC(m)规定的线性映射的输出向激活函数hm输入而生成。在图7的(b)中，n1、n2、…、nα分别是第1、第2、…、第α中间层的节点数。具体而言，例如，第1中间层的各节点的值通过将对由系数wC(1)ji(j＝0～n1，i＝0～11)规定的线性映射输入了上述输入变量x(1)～x(11)时的输出向激活函数h1输入而生成。顺便一提，wC(1)j0等是偏置参数，输入变量wC(0)定义为“1”。
接着，CPU92通过操作通信机99来向发送了由S60的处理接收到的数据的车辆VC发送表示失火变量PR、PC的值的信号(S68)，暂且结束图7的(b)所示的一系列处理。相对于此，如图7的(a)所示，CPU62接收失火变量PR、PC的值(S54)，判定失火变量PR为判定值PRth以上和失火变量PC为判定值PCth以上的逻辑或是否是真(S56)。并且，CPU62在判定为逻辑或是真的情况下(S56：是)，判定失火变量PR为判定值PRth以上和失火变量PC为判定值PCth以上的逻辑与是否是真(S58)。并且，CPU62在判定为逻辑与是真的情况下(S58：是)，为了判定是否产生了连续失火而判定失火变量PR的上次值PR(n-1)是否是判定值PRth以上(S60)。并且，CPU62在判定为是判定值PRht以上的情况下(S60：是)，移向S32a的处理。
另一方面，CPU62在判定为逻辑与是假的情况下(S58：否)，判定失火变量PC的值是否是判定值PCth以上(S62)。并且，CPU62在判定为是判定值PCth以上的情况下(S62：是)，移向S32a的处理。
相对于此，CPU62在S60、S62的处理中作出否定判定的情况下，移向S32的处理。CPU62在S32、S32a的处理完成的情况下，判定从最初执行了S56的处理的时间点或进行了后述的S38b的处理的时间点起是否经过了预定期间(S34)。在此，预定期间比1燃烧循环的期间长。预定期间可以具有1燃烧循环的10倍以上的长度。
CPU62在判定为经过了预定期间的情况下(S34：是)，判定随机失火计数器CR为阈值Cth以上和连续失火计数器CC为阈值Cth以上的逻辑或是否是真(S36b)。该处理是判定是否以超过容许范围的频度产生了失火的处理。CPU62在判定为小于阈值Cth的情况下(S36b：否)，将随机失火计数器CR及连续失火计数器CC初始化(S38b)。相对于此，CPU62在判定为是阈值Cth以上的情况下(S36b：是)，移向S40的处理。
此外，CPU62在S38b、S40的处理完成的情况、在S14、S56、S34的处理中作出否定判定的情况下，暂且结束图7的(a)所示的一系列处理。
这样，在本实施方式中，由于在中心90中算出失火变量PR、PC的值，所以能够减轻CPU62的运算负荷。
<对应关系>
上述实施方式中的事项与上述“发明内容”一栏所记载的事项的对应关系如下。以下，针对“发明内容”一栏所记载的方案的各编号示出对应关系。
[1、3]失火检测装置对应于控制装置60。执行装置即处理电路对应于CPU62及ROM64。存储装置对应于存储装置66。取得处理对应于图3的S18～S22的处理、图5的S18a、S20a、S22的处理。判定处理对应于图3的S24～S38的处理、图5的S24a～S38a的处理。应对处理对应于S40的处理。旋转波形变量在S26的处理中对应于汽缸间变量ΔTb(2)及变动模式变量FL[02]、FL[12]、FL[32]，在S26a的处理中对应于汽缸间变量ΔTb(2)、ΔTc(2)及变动模式变量FC[02]、FC[12]、FC[32]。瞬时速度变量对应于微小旋转时间T30。
[2]动作点变量对应于转速NE及充气效率η。
[4]对应于汽缸间变量ΔTb被设为向映射的输入变量。
[5]对应于汽缸间变量ΔTc被设为向映射的输入变量。
[6]随机失火判定处理对应于图3的S24～S38的处理，连续失火判定处理对应于图5的S24a～S38a的处理。
[7]减少处理对应于图2所示的根据原始速度ωeg0来算出扭转排除瞬时速度ωeg的处理。
[8]第1执行装置对应于CPU62及ROM64。第2执行装置对应于CPU92及ROM94。取得处理对应于S50、S22的处理，车辆侧发送处理对应于S52的处理，车辆侧接收处理对应于S54的处理。应对处理对应于S40的处理。外部侧接收处理对应于S60的处理，输出值算出处理对应于S62～S66的处理，外部侧发送处理对应于S68的处理。
[9]数据解析装置对应于中心90。
[10]内燃机的控制装置对应于图6所示的控制装置60。
[11]计算机对应于CPU62及ROM64或者CPU62、CPU92及ROM64、ROM94。
<其他实施方式>
此外，本实施方式能够如以下这样变更而实施。本实施方式及以下的变更例能够在技术上不矛盾的范围内互相组合而实施。
·“关于减少处理”
例如，如下述“关于车辆”一栏所记载那样，在生成推力的装置仅是内燃机的车辆的情况下，例如在对曲轴24经由变速装置而机械连结有驱动轮50的情况下，作为输入速度ωinp，使用变速装置的输入轴的转速即可。
作为减少处理，不限于图2所例示的处理。例如，也可以删除衰减成分算出处理M20。
此外，基于扭转排除瞬时速度ωeg来算出用于生成输入变量x的微小旋转时间T30不是必须的。
·“关于向随机失火用的映射的输入”
(a)关于汽缸间变量
作为汽缸间变量ΔTb，不限于与压缩上止点的出现定时互相相邻的一对汽缸各自的压缩上止点对应的微小旋转时间T30彼此之差的分离了720℃A的值彼此之差。例如，也可以是与压缩上止点的出现定时互相分离了360℃A的汽缸各自的压缩上止点对应的微小旋转时间T30彼此之差的分离了720℃A的值彼此之差。这成为“T30(12)-T30(24)-{T30(36)-T30(48)}”。
另外，例如，作为与一对汽缸各自的压缩上止点对应的微小旋转时间T30彼此之差的分离了720℃A的值彼此之差，不限于仅将与失火的检测对象的汽缸的压缩上止点对应的1个差设为映射的输入。例如也可以除了上述汽缸间变量ΔTb(2)之外，还使“T30(11)-T30(17)-{T30(35)-T30(41)}”包含于向映射的输入。
另外，例如，不限于与一对汽缸各自的压缩上止点对应的微小旋转时间T30彼此之差的分离了720℃A的值彼此之差，也可以将与失火的检测对象的汽缸和其以外的汽缸各自的压缩上止点对应的微小旋转时间T30彼此之差设为向映射的输入。
另外，例如，也可以将汽缸间变量设为与一对汽缸各自的压缩上止点对应的微小旋转时间T30彼此之比。
此外，作为定义汽缸间变量时的微小旋转时间，不限于30℃A旋转所需的时间，例如也可以是45℃A旋转所需的时间等。此时，微小旋转时间设为比压缩上止点的出现间隔小的角度间隔的旋转所需的时间。
而且，在上述中，也可以取代微小旋转时间而使用将预定的角度间隔除以预定的角度间隔的旋转所需的时间而得到的瞬时转速。
(b)关于变动模式变量
作为变动模式变量的定义，不限于在上述实施方式中例示出的定义。例如，也可以通过将汽缸间变量ΔTb变更为在“关于汽缸间变量”一栏中例示出的汽缸间变量等而变更变动模式变量的定义。
而且，将变动模式变量定义为与互相不同的压缩上止点的出现定时对应的汽缸间变量ΔTb彼此之比也不是必须的，也可以取代比而取差。即使在该情况下，例如通过使内燃机10的动作点变量包含于输入等，也能够反映变动模式变量的大小根据动作点而变化来算出失火变量PR的值。
此外，在向映射的输入中包括变动模式变量不是必须的。
(c)关于旋转波形变量
在S64的处理中，利用与压缩上止点的出现定时互相不同的9个定时分别对应的微小旋转时间T30来构成了旋转波形变量，但不限定于此。例如，也可以利用微小旋转时间T30(1)、T30(7)、T30(13)、…、T30(49)这9个来构成旋转波形变量，另外，例如，还可以利用对在S64的处理中例示出的9个加上这9个后的18个来构成。作为这里的微小旋转时间，不限于30℃A的间隔的旋转所需的时间。另外，也可以取代微小旋转时间而使用将预定的角度间隔除以预定的角度间隔的旋转所需的时间而得到的瞬时转速。
·“关于向连续失火用的映射的输入”
(a)关于汽缸间变量
例如，也可以取代汽缸间变量ΔTa(2)，将“T30(11)-T30(17)”作为汽缸间变量(以下，记为ΔTa′(2))而设为向映射的输入。另外，例如，还可以使汽缸间变量ΔTa(2)、ΔTa′(2)的双方包含于向映射的输入。
例如，也可以取代汽缸间变量ΔTc(2)，将“T30(11)-T30(23)”作为汽缸间变量(以下，记为ΔTc′(2))而设为向映射的输入。另外，例如，还可以使汽缸间变量ΔTc(2)、ΔTc′(2)的双方包含于向映射的输入。
将汽缸间变量ΔTa(2)及汽缸间变量ΔTa′(2)的至少一方和汽缸间变量ΔTc(2)及汽缸间变量ΔTc′(2)的至少一方的双方设为向映射的输入不是必须的。
另外，例如，也可以将汽缸间变量设为与一对汽缸各自的压缩上止点对应的微小旋转时间T30彼此之比。
此外，作为定义汽缸间变量ΔTa、ΔTc时的微小旋转时间，不限于30℃A旋转所需的时间，例如也可是45℃A旋转所需的时间等。此时，微小旋转时间设为比压缩上止点的出现间隔小的角度间隔旋转所需的时间。
而且，在上述中，也可以取代微小旋转时间而使用将预定的角度间隔除以预定的角度间隔的旋转所需的时间而得到的瞬时转速。
(b)关于变动模式变量
作为变动模式变量的定义，不限于在上述实施方式中例示出的定义。例如，也可以通过将汽缸间变量ΔTc变更为在“关于汽缸间变量”一栏中例示出的汽缸间变量等来变更变动模式变量的定义。
另外，例如，也可以将变动模式变量定义为与互相不同的压缩上止点的出现定时对应的汽缸间变量ΔTc彼此之比。
另外，将变动模式变量定义为与互相不同的压缩上止点的出现定时对应的汽缸间变量ΔTc彼此之比不是必须的，也可以取代比而取差。即使在该情况下，例如通过使内燃机10的动作点变量包含于输入等，也能够反映变动模式变量的大小根据动作点而变化来算出失火变量PC的值。
此外，在向映射的输入中包括变动模式变量不是必须的。
(c)关于旋转波形变量
在S66的处理中，利用与压缩上止点的出现定时互相不同的9个定时分别对应的微小旋转时间T30构成了旋转波形变量，但不限定于此。例如，可以设为在算出汽缸间变量ΔTb(2)、ΔTc(2)及变动模式变量FC[02]、FC[12]、FC[32]时使用的微小旋转时间T30的全部。即，也可以设为微小旋转时间T30(0)、T30(6)、T30(12)、T30(12)、T30(18)、T30(24)、T30(30)这6个。另外，例如，也可以利用微小旋转时间T30(1)、T30(7)、T30(13)、…、T30(33)这6个来构成旋转波形变量。另外，例如，还可以利用对在算出汽缸间变量ΔTb(2)、ΔTc(2)及变动模式变量FC[02]、FC[12]、FC[32]时使用的微小旋转时间T30的全部加上这6个后的12个来构成。作为这里的微小旋转时间，不限于30℃A的间隔的旋转所需的时间。另外，也可以取代微小旋转时间而使用将预定的角度间隔除以预定的角度间隔的旋转所需的时间而得到的瞬时转速。
·“关于设为检测对象的失火”
在上述实施方式中，将随机失火和连续失火设为了检测对象，但识别它们不是必须的。关于输出不识别它们的失火变量的映射，作为其输入而例如将上述“关于向随机失火用的映射的输入”一栏、“关于向连续失火用的映射的输入”一栏所例示的汽缸间变量作为输入变量来构成该映射即可。
·“关于动作点变量”
作为动作点变量，不限于转速NE及充气效率η。例如，也可以是吸入空气量Ga和转速NE。另外，在例如如下述“关于内燃机”一栏所记载那样使用压缩着火式内燃机的情况下，也可以是喷射量和转速NE。此外，将动作点变量设为映射的输入不是必须的。在例如应用于在下述“关于车辆”一栏所记载的串联混合动力车搭载的内燃机的情况下，在内燃机限定于特定的动作点而运转的情况等下，即使不使动作点变量包含于输入变量，也能够高精度地算出失火变量PR、PC的值。
·“关于判定处理”
在上述实施方式中，虽然关于随机失火计数器CR的阈值Cth与连续失火计数器CC的阈值Cth的关系没有特别提及，但它们的大小也可以互相不同，例如可以使连续失火计数器CC的阈值比随机失火计数器CR的阈值大等。
·“关于外部侧发送处理”
在S68的处理中，发送了失火变量PR、PC的值，但不限定于此。例如，也可以发送原型变量yR(1)、yR(2)、yC(1)、yC(2)的值。另外，例如，在中心90中执行S56～S62、S32、S32a、S34、S36b、S38b的处理的情况下，也可以发送是否存在异常的判定结果。
·“关于应对处理”
在上述实施方式中，通过操作警告灯78而通过视觉信息来报知产生了失火的意思，但不限定于此。例如，也可以通过操作扬声器而通过听觉信息来报知产生了失火的意思。另外，例如也可以设为图1所示的控制装置60具备通信机69，设为操作通信机69而向用户的便携终端发送产生了失火的意思的信号的处理。这能够通过在用户的便携终端安装执行报知处理的应用程序而实现。
作为应对处理，不限于报知处理。例如，也可以是根据产生了失火的意思的信息而操作用于控制内燃机10的燃烧室18内的混合气的燃烧的操作部的操作处理。具体而言，例如可以将操作部设为点火装置22而使产生了失火的汽缸的点火正时提前。另外，例如，也可以将操作部设为燃料喷射阀20而使产生了失火的汽缸的燃料喷射量增量。
·“关于向映射的输入”
作为向神经网络的输入、向下述“关于机器学习的算法”一栏所记载的回归方程的输入等，各维度不限于由单个物理量、变动模式变量FL、FC构成。例如关于在上述实施方式等中设为了向映射的输入的多个种类的物理量、变动模式变量FL、FC的一部分，也可以取代设为向神经网络、回归方程的直接的输入而将基于它们的主成分分析的一些主成分设为向神经网络、回归方程的直接的输入。不过，在将主成分设为神经网络、回归方程的输入的情况下，仅向神经网络、回归方程的输入的一部分成为主成分不是必须的，也可以将全部设为主成分。此外，在将主成分设为向映射的输入的情况下，在随机失火用数据66a、96a、连续失火用数据66b、96b中包括规定确定主成分的映射的数据。
·“关于映射数据”
也可以将规定在车辆中执行的运算所使用的映射的映射数据设为规定在S64、S66的处理中例示出的映射的随机失火用数据96a、连续失火用数据96b。
例如根据图7的记载，神经网络的中间层的层数成为了比2层多的表现，但不限定于此。
在上述实施方式中，将激活函数h、h1、h2、…hα设为了ReLU，将输出的激活函数设为了SoftMax函数，但不限定于此。例如也可以将激活函数h、h1、h2、…hα设为双曲正切。例如，还可以将激活函数h、h1、h2、…hα设为Logistc Sigmoid函数。
另外，例如，也可以将输出的激活函数设为Logistc Sigmoid函数。在该情况下，例如将输出层的节点数设为1个，将此设为失火变量即可。
·“关于机器学习的算法”
作为机器学习的算法，不限于使用神经网络。例如，也可以使用回归方程。这相当于在上述神经网络中不具备中间层。另外，例如也可以使用支持向量机。在该情况下，输出的值的大小自身没有含义，根据其值是否是正而表现是否产生了失火。换言之，与失火变量的值具有3值以上的值且这些值的大小表现失火的概率的大小的情况不同。
·“关于数据解析装置”
例如也可以取代S62、S64的处理而将S24～S28的处理、S24a～S28a的处理利用中心90来执行。
也可以将图7的(b)的处理等利用例如用户持有的便携终端来执行。此外，此时，例如进行S68的处理中的数据的发送有效的距离是车辆的长度左右的设定等，删除车辆ID的收发处理。
·“关于执行装置”
作为执行装置，不限于具备CPU62(92)和ROM64(94)并执行软件处理。例如，也可以具备对在上述实施方式中执行的软件处理的至少一部分进行处理的专用的硬件电路(例如ASIC等)。即，执行装置是以下的(a)～(c)的任一构成即可。(a)具备按照程序来执行上述处理的全部的处理装置和存储程序的ROM等程序保存装置。(b)具备按照程序来执行上述处理的一部分的处理装置及程序保存装置和执行剩余的处理的专用的硬件电路。(c)具备执行上述处理的全部的专用的硬件电路。在此，具备处理装置及程序保存装置的软件执行装置、专用的硬件电路也可以是多个。即，上述处理由具备1个或多个软件执行装置及1个或多个专用的硬件电路的至少一方的处理电路(processing circuitry)执行即可。程序保存装置即计算机可读介质包括能够通过通用或专用的计算机而访问的所有能够利用的介质。
·“关于存储装置”
在上述实施方式中，将存储随机失火用数据66a、96a、连续失火用数据66b、96b的存储装置和存储失火用程序64a、失火用主程序94a的存储装置(ROM64、94)设为了不同的存储装置，但不限定于此。
·“关于计算机”
作为计算机，不限于由搭载于车辆的CPU62及ROM64等执行装置和中心90所具备的CPU92及ROM94等执行装置构成。例如，也可以由搭载于车辆的执行装置、中心90所具备的执行装置及用户的便携终端内的CPU及ROM等执行装置构成。这能够通过将例如图7的S68的处理设为向用户的便携终端发送的处理并将S54～S62、S32、S32a、S34、S36b、S38b、S40的处理在便携终端中执行而实现。即，由CPU62及ROM64构成的车载执行装置也可以不执行车辆侧接收处理及应对处理，便携终端所具备的接收执行装置也可以至少执行车辆侧接收处理。
·“关于内燃机”
在上述实施方式中，作为燃料喷射阀，例示了向燃烧室18内喷射燃料的缸内喷射阀，但不限于此。例如也可以是向进气通路12喷射燃料的进气口喷射阀。另外，例如还可以具备进气口喷射阀和缸内喷射阀双方。
作为内燃机，不限于火花点火式内燃机，例如可以是使用轻油等作为燃料的压缩着火式内燃机等。
·“关于车辆”
作为车辆，不限于混联混合动力车。例如，也可以是并联混合动力车、串联混合动力车。另外，不限于混合动力车，也可以是生成车辆的推力的装置仅为内燃机的车辆。

Claims (12)

1.一种内燃机的失火检测装置，具备存储装置和处理电路，
所述存储装置存储有对使用旋转波形变量作为输入且输出与产生了内燃机的失火的概率相关的变量即失火变量的映射进行规定的数据即映射数据，
所述处理电路构成为执行：
取得处理，取得基于构成为检测所述内燃机的曲轴的旋转行为的传感器的检测值的所述旋转波形变量；
判定处理，基于使用由所述取得处理取得的变量作为输入的所述映射的输出来判定所述失火的有无；及
应对处理，用于在由所述判定处理判定为产生了失火的情况下，通过操作预定的硬件来应对失火的产生，
所述曲轴的旋转角度域被分割为连续的多个旋转角度间隔，
所述旋转波形变量是基于与从所述连续的多个旋转角度间隔中选择出的互相不连续的旋转角度间隔分别对应的瞬时速度变量的变量，
失火的检测对象的汽缸是对象汽缸，
所述旋转波形变量是包括与下述差异相关的信息的变量，所述差异是与所述对象汽缸的压缩上止点对应的所述瞬时速度变量的值和与不同于所述对象汽缸的汽缸的压缩上止点对应的所述瞬时速度变量的值的差异，
出现压缩上止点的旋转角度彼此的间隔是出现间隔，所述瞬时速度变量是与比所述出现间隔小的旋转角度间隔中的所述曲轴的转速即瞬时速度相关的变量，
所述映射数据包括通过机器学习而学习到的数据。
2.根据权利要求1所述的内燃机的失火检测装置，
在所述映射的输入中包括规定所述内燃机的动作点的变量即动作点变量，
所述取得处理包括取得所述动作点变量的处理，
所述判定处理包括基于还将由所述取得处理取得的所述动作点变量应用于向所述映射的输入的所述映射的输出来判定所述失火的有无的处理，
所述映射通过所述旋转波形变量、所述动作点变量及通过所述机器学习而学习到的参数的结合运算来输出所述失火变量的值。
3.根据权利要求1所述的内燃机的失火检测装置，
所述旋转波形变量包括汽缸间变量和变动模式变量，
所述汽缸间变量是将与所述对象汽缸的压缩上止点对应的所述瞬时速度变量的值和与不同于该对象汽缸的汽缸的压缩上止点对应的所述瞬时速度变量的值的差异定量化的变量，
所述对象汽缸和不同于该对象汽缸的汽缸是第1组的汽缸，不同于所述第1组的汽缸的2个汽缸是第2组的汽缸，所述变动模式变量是将所述第1组的汽缸中的所述瞬时速度变量的值彼此的差异与所述第2组的汽缸中的所述瞬时速度变量的值彼此的差异的关系定量化的变量，
所述映射通过所述汽缸间变量、所述变动模式变量及通过所述机器学习而学习到的参数的结合运算来输出所述失火变量的值。
4.根据权利要求1～3中任一项所述的内燃机的失火检测装置，
所述对象汽缸和不同于该对象汽缸的汽缸这2个汽缸是压缩上止点的出现顺序互相相邻的2个汽缸。
5.根据权利要求1～3中任一项所述的内燃机的失火检测装置，
在所述对象汽缸中出现压缩上止点的所述曲轴的旋转角度与在不同于该对象汽缸的汽缸中出现压缩上止点的所述曲轴的旋转角度的间隔成为所述曲轴旋转1圈的间隔。
6.根据权利要求1～5中任一项所述的内燃机的失火检测装置，
所述映射数据包括对用于检测在1个汽缸中连续地产生失火的连续失火的映射进行规定的连续失火用数据和对用于检测在几个汽缸中随机地产生失火的随机失火的映射进行规定的随机失火用数据，
所述判定处理包括：
连续失火判定处理，基于使用由所述取得处理取得的变量作为输入的由所述连续失火用数据规定的所述映射的输出来判定所述连续失火的有无；及
随机失火判定处理，基于使用由所述取得处理取得的变量作为输入的由所述随机失火用数据规定的所述映射的输出来判定所述随机失火的有无。
7.根据权利要求1～6中任一项所述的内燃机的失火检测装置，
所述处理电路构成为执行减少处理：基于所述曲轴的所述瞬时速度变量的值和与该曲轴机械连结的输入轴的速度之差，减少由所述曲轴和所述输入轴的扭转引起的所述瞬时速度变量的值的相位偏离，
由所述取得处理取得的所述旋转波形变量基于所述减少处理的输出而算出。
8.一种内燃机的失火检测系统，具备权利要求1～7中任一项所述的所述处理电路及所述存储装置，
所述判定处理包括算出使用由所述取得处理取得的变量作为输入的所述映射的输出值的输出值算出处理，
所述处理电路包括第1执行装置及第2执行装置，
所述第1执行装置至少部分地搭载于车辆，且构成为执行所述取得处理、将由所述取得处理取得的数据向车辆的外部发送的车辆侧发送处理、接收基于所述输出值算出处理的算出结果的信号的车辆侧接收处理及所述应对处理，
所述第2执行装置构成为执行接收由所述车辆侧发送处理发送出的数据的外部侧接收处理、所述输出值算出处理及将基于所述输出值算出处理的算出结果的信号向所述车辆发送的外部侧发送处理。
9.一种数据解析装置，
具备权利要求8所述的所述第2执行装置及所述存储装置。
10.一种内燃机的控制装置，
具备权利要求8所述的所述第1执行装置。
11.一种内燃机的失火检测方法，
利用计算机来执行权利要求1～7中任一项所述的所述取得处理、所述判定处理及所述应对处理。
12.一种接收执行装置，是权利要求8所述的内燃机的失火检测系统中的所述接收执行装置，
所述第1执行装置具备搭载于车辆的车载执行装置和另外于该车载执行装置的所述接收执行装置，
所述车载执行装置构成为执行所述取得处理和将由所述取得处理取得的数据向车辆的外部发送的车辆侧发送处理，
所述接收执行装置设置于便携终端，且构成为至少执行所述车辆侧接收处理。
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