JP2008248877A - 内燃機関の失火判定装置および失火判定方法並びに車両 - Google Patents

Abstract

【課題】出力軸がねじれ要素を介して後段に接続された複数気筒の内燃機関の失火を精度良く判定する。
【解決手段】モータ回転数Ｎｍ１（ＣＡ），Ｎｍ２（ＣＡ）により計算されるダンパの後段側のダンパ後段回転数Ｎｄ（ＣＡ）とエンジン回転数Ｎｅ（ＣＡ）とを用いて共振影響成分Ｎｄｅ（ＣＡ）を計算し（Ｓ２１０〜Ｓ２４０）、エンジン回転数Ｎｅ（ＣＡ）から共振影響成分Ｎｄｅ（ＣＡ）を減じて判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）を計算する（Ｓ２５０）。そして、判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）を用いてエンジンの失火を判定する。これにより、ダンパのねじれに基づく共振が生じていてもエンジンの失火をより精度良く判定することができる。
【選択図】図４

Description

本発明は、内燃機関の失火判定装置および失火判定方法並びに車両に関し、詳しくは、出力軸がねじれ要素を介して後段の後段軸に接続された複数気筒の内燃機関の失火を判定する内燃機関の失火判定装置およびこうした内燃機関の失火を判定する失火判定方法並びにこうした失火判定装置を備える車両に関する。

従来、この種の内燃機関の失火判定装置としては、モータによりエンジンのクランク軸のトルク変動を打ち消すよう制振制御を行なう車両において、モータによる制振制御のためにモータから出力するトルクを補正するトルク補正量を算出し、このモータのトルク補正量に基づいてエンジンの失火状態を検出するものが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
特開２００１−６５４０２号公報

エンジンのクランク軸にダンパのようなねじれ要素を介して後段に接続されている車両などに搭載されている装置では、エンジンの爆発燃焼によるクランク軸のトルク変動がねじれ要素やこのねじれ要素を含む後段の共振を誘発し、共振によりクランク軸に回転変動が生じる結果、クランク角の回転変動に基づいてエンジンのいずれかの気筒の失火を検出しようとしても、精度良く検出することができない。モータによりエンジンのクランク角のトルク変動に対して制振制御を行なうと、ねじれ要素やねじれ要素を含む後段の共振を助長する場合も生じ、エンジンのいずれかの気筒の失火の検出の精度は更に低くなってしまう。

本発明の内燃機関の失火判定装置および失火判定方法並びに車両は、出力軸がねじれ要素を介して後段の後段軸に接続された複数気筒の内燃機関の失火を精度良く判定することを目的とする。

本発明の内燃機関の失火判定装置および失火判定方法並びに車両は、上述の目的の少なくとも一部を達成するために以下の手段を採った。

本発明の内燃機関の失火判定装置は、
出力軸がねじれ要素を介して後段の後段軸に接続された複数気筒の内燃機関の失火を判定する内燃機関の失火判定装置であって、
前記出力軸の回転数である出力軸回転数を検出する出力軸回転数検出手段と、
前記後段軸の回転数である後段軸回転数を検出する後段軸回転数検出手段と、
前記検出された出力軸回転数と前記検出された後段軸回転数とに基づいて前記ねじれ要素のねじれに基づく共振が前記出力軸の回転数に影響を及ぼす共振影響成分を演算する共振影響成分演算手段と、
前記検出された出力軸回転数から前記演算された共振影響成分を減じて得られる検出用回転数に基づいて前記内燃機関の失火を判定する失火判定手段と、
を備えることを要旨とする。

この本発明の内燃機関の失火判定装置では、内燃機関の出力軸の回転数である出力軸回転数とねじれ要素より後段の後段軸の回転数である後段軸回転数とに基づいてねじれ要素のねじれに基づく共振が内燃機関の出力軸の回転数に影響を及ぼす共振影響成分を演算し、出力軸回転数から演算した共振影響成分を減じて得られる検出用回転数に基づいて内燃機関の失火を判定する。出力軸回転数からねじれ要素のねじれに基づく共振が内燃機関の出力軸の回転数に影響を及ぼす共振影響成分を減じた検出用回転数に基づいて内燃機関の失火を判定するから、ねじれ要素のねじれに基づく共振が生じても、内燃機関の失火を精度良く判定することができる。

こうした本発明の内燃機関の失火判定装置において、前記共振影響成分演算手段は、前記検出された出力軸回転数と前記検出された後段軸回転数とにより前記ねじれ要素のねじれ角を演算すると共に該演算したねじれ角と前記ねじれ要素のバネ定数と前記ねじれ要素より前記内燃機関側の慣性モーメントとに基づいて前記共振影響成分を演算する手段であるものとすることもできる。この場合、前記共振影響成分演算手段は、前記検出された出力軸回転数から前記検出された後段軸回転数を減じた値の積分計算に基づいて前記ねじれ角を演算し、前記バネ定数と前記慣性モーメントとの定数関係値に前記ねじれ角を乗じたものの積分計算に基づいて前記共振影響成分を演算する手段であるものとすることもできる。

こうした定数関係値を用いて共振影響成分を演算する態様の本発明の内燃機関の失火判定装置において、前記定数関係値を学習する関係値学習手段を備え、前記共振影響成分演算手段は、前記関係値学習手段により学習された前記定数関係値を用いて前記共振影響成分を演算する手段であるものとすることもできる。こうすれば、定数関係値の経時変化が生じても、より適正な定数関係値を用いて共振影響成分を演算するから、内燃機関の失火をより精度良く判定することができる。この場合、前記関係値学習手段は、前記検出された出力軸回転数に基づいて演算される前記出力軸の回転角加速度と前記検出された出力軸回転数と前記検出された後段軸回転数とにより演算される前記ねじれ角とに基づいて前記定数関係値を学習する手段であるものとすることもできる。さらにこの場合、前記定数関係値は前記バネ定数を前記慣性モーメントで除した値であり、前記関係値学習手段は、前記出力軸の回転角加速度を前記ねじれ角で除した値として前記定数関係値を学習する手段であるものとすることもできる。

また、定数関係値を学習する態様の本発明の内燃機関の失火判定装置において、前記関係値学習手段は、前記内燃機関のいずれかの１気筒に対する燃焼噴射量を減じて該気筒の空燃比を他の気筒より大きくした該内燃機関の運転状態である１気筒リーン運転状態を伴って前記定数関係値を学習する手段であるものとすることもできる。１気筒リーン運転状態とすることにより、通常時より共振の影響成分を大きくすることにより、より適正に定数関係値を学習することができる。

さらに、定数関係値を用いて共振影響成分を演算する態様の本発明の内燃機関の失火判定装置において、前記共振影響成分演算手段は、前記定数関係値に前記ねじれ角を乗じたものを積分計算して得られるバネ力成分に対して前記検出された出力軸回転数に対応するゲインおよび位相を反映させて前記共振影響成分を演算する手段であるものとすることもできる。ねじれ要素による共振影響成分は、ねじれ要素のバネ力に基づく成分と減衰力に基づく成分との和として考えることができ、このうち減衰力に基づく成分はバネ力に基づく成分に対するゲインと位相として求めることができる。そして、このゲインと位相は、失火の周波数（出力軸の回転数に対応）に応じて変化するものであるから、バネ力に基づく成分に出力軸の回転数に応じたゲインと位相とを反映させることにより、共振影響成分をより適正に演算することができる。この結果、より適正に内燃機関の失火を判定することができる。

このバネ力成分に対してゲインと位相とを反映させて共振影響成分を演算する態様の本発明の内燃機関の失火判定装置において、前記ゲインは、前記内燃機関の一気筒が失火しているときの失火の周波数をｆ、前記ねじれ要素の減衰項における定数をＣ、前記ねじれ要素のバネ定数をＫとしたときに、｛１＋（２πｆ）²・（Ｃ／Ｋ）²｝^1/2、により計算される値であり、前記位相は、ｔａｎ^-1（２πｆ・Ｃ／Ｋ）、により計算される値である、ものとすることもできる。この場合、前記失火の周波数は、前記出力軸の２回転に対して１回の割合の周波数であるものとすることもできる。また、前記バネ定数は、前記定数関係値に前記ねじれ要素より前記内燃機関側の慣性モーメントの初期値を乗じて得られる値であるものとすることもできる。

さらに、本発明の内燃機関の失火判定装置において、前記共振影響成分演算手段は、前記検出された出力軸回転数と前記検出された後段軸回転数とに基づいて演算される成分に前記共振の周波数については減衰せずに該共振の周波数以外の帯域については減衰するフィルタ処理を施して前記共振影響成分を演算する手段であるものとすることもできる。こうすれば、共振の周波数とは異なる帯域の成分を共振影響成分から除去することができる。特に、フィルタ処理前の成分を積分計算を用いて演算する場合には、フィルタ処理により積分計算により蓄積する成分をも除去することができる。この結果、内燃機関の失火をより精度良く判定することができる。ここで、前記フィルタ処理は、ハイパスフィルタを用いた処理であるものとすることもできるし、前記共振の周波数の倍数次周波数成分をゲイン＝１，位相＝０で残す櫛歯状のフィルタを用いた処理であるものとすることもできる。

本発明の車両は、
出力軸がねじれ要素を介して後段軸に接続された複数気筒の内燃機関と、
前記内燃機関の失火を判定する上述のいずれかの態様の本発明の内燃機関の失火判定装置、即ち、基本的には、出力軸がねじれ要素を介して後段の後段軸側に接続された複数気筒の内燃機関の失火を判定する内燃機関の失火判定装置であって、前記出力軸の回転数である出力軸回転数を検出する出力軸回転数検出手段と、前記後段軸の回転数である後段軸回転数を検出する後段軸回転数検出手段と、前記検出された出力軸回転数と前記検出された後段軸回転数とに基づいて前記ねじれ要素のねじれに基づく共振が前記出力軸の回転数に影響を及ぼす共振影響成分を演算する共振影響成分演算手段と、前記検出された出力軸回転数から前記演算された共振影響成分を減じて得られる検出用回転数に基づいて前記内燃機関の失火を判定する失火判定手段と、を備える本発明の内燃機関の失火判定装置と、
を備えることを要旨とする。

この本発明の車両では、上述のいずれかの態様の本発明の内燃機関の失火判定装置を備えるから、本発明の内燃機関の失火判定装置が奏する効果、例えば、ねじれ要素のねじれに基づく共振が生じても、内燃機関の失火を精度良く判定することができる効果などと同様な効果を奏することができる。

こうした本発明の車両において、前記ねじれ要素より後段の前記後段軸側に動力を出力可能な電動機を備え、前記後段軸回転数検出手段は、前記電動機の回転数である電動機回転数を検出する手段を兼ねてなり、該検出した電動機回転数を換算することにより前記後段軸回転数を検出する手段であるものとすることもできる。こうすれば、後段軸回転数検出手段として電動機の回転数を検出する高精度のセンサを兼用することができる。しかも、電動機により車軸側のトルク変動に伴う振動を抑制する制振制御を行なっている場合でも、内燃機関の失火を精度良く判定することができる。

また、電動機を備える態様の本発明の車両において、前記後段軸と車軸側とに接続され、電力と動力の入出力を伴って前記後段軸と前記車軸側とに動力を入出力する電力動力入出力手段を備え、前記電動機は、前記車軸側に動力を出力可能に接続され、前記後段軸回転数検出手段は、前記電力動力入出力手段の駆動状態を検出する手段を兼ねてなり、前記検出した電動機回転数と前記検出した駆動状態とに基づく演算により前記後段軸回転数を検出する手段であるものとすることもできる。この場合、電力動力入出力手段により車軸側のトルク変動に伴う振動を抑制する制振制御を行なっている場合でも、内燃機関の失火を精度良く判定することができる。

本発明の内燃機関の失火判定方法は、
出力軸がねじれ要素を介して後段の後段軸に接続された複数気筒の内燃機関の失火を判定する内燃機関の失火判定方法であって、
前記出力軸の回転数である出力軸回転数と前記後段軸の回転数である後段軸回転数とに基づいて前記ねじれ要素のねじれに基づく共振が前記出力軸の回転数に影響を及ぼす共振影響成分を演算すると共に前記出力軸回転数から前記演算した共振影響成分を減じて得られる検出用回転数に基づいて前記内燃機関の失火を判定する、
ことを特徴とする。

この本発明の内燃機関の失火判定方法では、内燃機関の出力軸の回転数である出力軸回転数とねじれ要素より後段の後段軸の回転数である後段軸回転数とに基づいてねじれ要素のねじれに基づく共振が内燃機関の出力軸の回転数に影響を及ぼす共振影響成分を演算し、出力軸回転数から演算した共振影響成分を減じて得られる検出用回転数に基づいて内燃機関の失火を判定する。出力軸回転数からねじれ要素のねじれに基づく共振が内燃機関の出力軸の回転数に影響を及ぼす共振影響成分を減じた検出用回転数に基づいて内燃機関の失火を判定するから、ねじれ要素のねじれに基づく共振が生じても、内燃機関の失火を精度良く判定することができる。

こうした本発明の内燃機関の失火判定方法において、前記共振影響成分は、前記出力軸回転数から前記後段軸回転数を減じた値の積分計算に基づいて前記ねじれ要素のねじれ角を演算し、前記ねじれ要素のバネ定数と前記ねじれ要素より前記内燃機関側の慣性モーメントとの定数関係値に前記ねじれ角を乗じたものの積分計算に基づいて前記共振影響成分を演算されることを特徴とするものとすることもできる。

この定数関係値を用いて共振影響成分を演算する態様の本発明の内燃機関の失火判定方法において、前記内燃機関のいずれかの１気筒に対する燃焼噴射量を減じて該気筒の空燃比を他の気筒より大きくした該内燃機関の運転状態である１気筒リーン運転状態を伴って、前記出力軸回転数に基づいて演算される前記出力軸の回転角加速度を前記出力軸回転数と前記後段軸回転数とにより演算される前記ねじれ角で除した値として前記定数関係値を学習し、該学習した定数関係値を用いて前記共振影響成分を演算することを特徴とするものとすることもできる。こうすれば、定数関係値の経時変化が生じても、より適正な定数関係値を用いて共振影響成分を演算するから、内燃機関の失火をより精度良く判定することができる。しかも、１気筒リーン運転状態とするから、通常時より共振の影響成分を大きくすることにより、より適正に定数関係値を学習することができる。

また、定数関係値を用いて共振影響成分を演算する態様の本発明の内燃機関の失火判定方法において、前記定数関係値に前記ねじれ角を乗じたものを積分計算して得られるバネ力成分に対して前記検出された出力軸回転数に対応するゲインおよび位相を反映させて前記共振影響成分を演算することを特徴とするものとすることもできる。ねじれ要素による共振影響成分は、ねじれ要素のバネ力に基づく成分と減衰力に基づく成分との和として考えることができ、このうち減衰力に基づく成分はバネ力に基づく成分に対するゲインと位相として求めることができる。そして、このゲインと位相は、失火の周波数（出力軸の回転数に対応）に応じて変化するものであるから、バネ力に基づく成分に出力軸の回転数に応じたゲインと位相とを反映させることにより、共振影響成分をより適正に演算することができる。この結果、より適正に内燃機関の失火を判定することができる。

さらに、本発明の内燃機関の失火判定方法において、前記出力軸回転数と前記後段軸回転数とに基づいて演算される成分に前記共振の周波数については減衰しないハイパスフィルタを用いたフィルタ処理を施して前記共振影響成分を演算することを特徴とするものとすることもできるし、前記出力軸回転数と前記後段軸回転数とに基づいて演算される成分に前記共振の周波数の倍数次周波数成分をゲイン＝１，位相＝０で残す櫛歯状のフィルタを用いたフィルタ処理を施して前記共振影響成分を演算することを特徴とするものとすることもできる。これらのようにすれば、共振の周波数とは異なる帯域の成分を共振影響成分から除去することができる。特に、フィルタ処理前の成分を積分計算を用いて演算する場合には、フィルタ処理により積分計算により蓄積する成分をも除去することができる。この結果、内燃機関の失火をより精度良く判定することができる。

次に、本発明を実施するための最良の形態を実施例を用いて説明する。

図１は、本発明の一実施例である内燃機関の失火判定装置を搭載したハイブリッド自動車２０の構成の概略を示す構成図である。実施例のハイブリッド自動車２０は、図示するように、エンジン２２と、エンジン２２の出力軸としてのクランクシャフト２６にねじれ要素としてのダンパ２８を介して接続された３軸式の動力分配統合機構３０と、動力分配統合機構３０に接続された発電可能なモータＭＧ１と、動力分配統合機構３０に接続されたリングギヤ軸３２ａに取り付けられた減速ギヤ３５と、この減速ギヤ３５に接続されたモータＭＧ２と、車両全体をコントロールするハイブリッド用電子制御ユニット７０とを備える。ここで、実施例の内燃機関の失火判定装置としては、主としてエンジン２２を制御するエンジン用電子制御ユニット２４と後述するエンジン２２のクランクシャフト２６の回転位置を検出するクランクポジションセンサ１４０とモータＭＧ１，モータＭＧ２の回転位置を検出する回転位置検出センサ４３，４４などが該当する。

エンジン２２は、例えばガソリンまたは軽油などの炭化水素系の燃料により動力を出力可能な８気筒の内燃機関として構成されており、図２に示すように、エアクリーナ１２２により清浄された空気をスロットルバルブ１２４を介して吸入すると共に気筒毎に設けられた燃料噴射弁１２６からガソリンを噴射して吸入された空気とガソリンとを混合し、この混合気を吸気バルブ１２８を介して燃料室に吸入し、点火プラグ１３０による電気火花によって爆発燃焼させて、そのエネルギにより押し下げられるピストン１３２の往復運動をクランクシャフト２６の回転運動に変換する。エンジン２２からの排気は、一酸化炭素（ＣＯ）や炭化水素（ＨＣ），窒素酸化物（ＮＯｘ）の有害成分を浄化する浄化装置（三元触媒）１３４を介して外気へ排出される。

エンジン２２は、エンジン用電子制御ユニット（以下、エンジンＥＣＵという）２４により制御されている。エンジンＥＣＵ２４は、ＣＰＵ２４ａを中心とするマイクロプロセッサとして構成されており、ＣＰＵ２４ａの他に処理プログラムを記憶するＲＯＭ２４ｂと、データを一時的に記憶するＲＡＭ２４ｃと、図示しない入出力ポートおよび通信ポートとを備える。エンジンＥＣＵ２４には、エンジン２２の状態を検出する種々のセンサからの信号、クランクシャフト２６の回転位置（クランク角ＣＡ）を検出するクランクポジションセンサ１４０からのクランクポジション（クランク角ＣＡ）やエンジン２２の冷却水の温度を検出する水温センサ１４２からの冷却水温，燃焼室へ吸排気を行なう吸気バルブ１２８や排気バルブを開閉するカムシャフトの回転位置を検出するカムポジションセンサ１４４からのカムポジション，スロットルバルブ１２４のポジションを検出するスロットルバルブポジションセンサ１４６からのスロットルポジション，吸気管に取り付けられたエアフローメータ１４８からのエアフローメータ信号ＡＦ，同じく吸気管に取り付けられた温度センサ１４９からの吸気温，空燃比センサ１３５ａからの空燃比ＡＦ，酸素センサ１３５ｂからの酸素信号などが入力ポートを介して入力されている。また、エンジンＥＣＵ２４からは、エンジン２２を駆動するための種々の制御信号、例えば、燃料噴射弁１２６への駆動信号や、スロットルバルブ１２４のポジションを調節するスロットルモータ１３６への駆動信号、イグナイタと一体化されたイグニッションコイル１３８への制御信号、吸気バルブ１２８の開閉タイミングの変更可能な可変バルブタイミング機構１５０への制御信号などが出力ポートを介して出力されている。なお、エンジンＥＣＵ２４は、ハイブリッド用電子制御ユニット７０と通信しており、ハイブリッド用電子制御ユニット７０からの制御信号によりエンジン２２を運転制御すると共に必要に応じてエンジン２２の運転状態に関するデータを出力する。なお、上述したクランクポジションセンサ１４０は、クランクシャフト２６と回転同期して回転するように取り付けられて１０度毎に歯が形成されると共に基準位置検出用に２つ分の欠歯を形成したタイミングローターを有する電磁ピックアップセンサとして構成されており、クランクシャフト２６が１０度回転する毎に整形波を生じさせる。エンジンＥＣＵ２４では、このクランクポジションセンサ１４０からの整形波に基づいてクランクシャフト２６が３０度回転する毎の回転数をエンジン２２の回転数Ｎｅとして計算している。

動力分配統合機構３０は、外歯歯車のサンギヤ３１と、このサンギヤ３１と同心円上に配置された内歯歯車のリングギヤ３２と、サンギヤ３１に噛合すると共にリングギヤ３２に噛合する複数のピニオンギヤ３３と、複数のピニオンギヤ３３を自転かつ公転自在に保持するキャリア３４とを備え、サンギヤ３１とリングギヤ３２とキャリア３４とを回転要素として差動作用を行なう遊星歯車機構として構成されている。動力分配統合機構３０は、キャリア３４に接続されたキャリア軸３４ａにはダンパ２８を介してエンジン２２のクランクシャフト２６が、サンギヤ３１にはモータＭＧ１が、リングギヤ３２にはリングギヤ軸３２ａを介して減速ギヤ３５がそれぞれ連結されており、モータＭＧ１が発電機として機能するときにはキャリア３４から入力されるエンジン２２からの動力をサンギヤ３１側とリングギヤ３２側にそのギヤ比に応じて分配し、モータＭＧ１が電動機として機能するときにはキャリア３４から入力されるエンジン２２からの動力とサンギヤ３１から入力されるモータＭＧ１からの動力を統合してリングギヤ３２側に出力する。リングギヤ３２に出力された動力は、リングギヤ軸３２ａからギヤ機構６０およびデファレンシャルギヤ６２を介して、最終的には車両の駆動輪６３ａ，６３ｂに出力される。

モータＭＧ１およびモータＭＧ２は、いずれも発電機として駆動することができると共に電動機として駆動できる周知の同期発電電動機として構成されており、インバータ４１，４２を介してバッテリ５０と電力のやりとりを行なう。インバータ４１，４２とバッテリ５０とを接続する電力ライン５４は、各インバータ４１，４２が共用する正極母線および負極母線として構成されており、モータＭＧ１，ＭＧ２のいずれかで発電される電力を他のモータで消費することができるようになっている。したがって、バッテリ５０は、モータＭＧ１，ＭＧ２のいずれかから生じた電力や不足する電力により充放電されることになる。なお、モータＭＧ１，ＭＧ２により電力収支のバランスをとるものとすれば、バッテリ５０は充放電されない。モータＭＧ１，ＭＧ２は、いずれもモータ用電子制御ユニット（以下、モータＥＣＵという）４０により駆動制御されている。モータＥＣＵ４０には、モータＭＧ１，ＭＧ２を駆動制御するために必要な信号、例えばモータＭＧ１，ＭＧ２の回転子の回転位置を検出する回転位置検出センサ４３，４４からの信号や図示しない電流センサにより検出されるモータＭＧ１，ＭＧ２に印加される相電流などが入力されており、モータＥＣＵ４０からは、インバータ４１，４２へのスイッチング制御信号が出力されている。モータＥＣＵ４０は、ハイブリッド用電子制御ユニット７０と通信しており、ハイブリッド用電子制御ユニット７０からの制御信号によってモータＭＧ１，ＭＧ２を駆動制御すると共に必要に応じてモータＭＧ１，ＭＧ２の運転状態に関するデータをハイブリッド用電子制御ユニット７０に出力する。回転位置検出センサ４３，４４は、レゾルバにより構成されており、モータＥＣＵ４０は、回転位置検出センサ４３，４４からの信号に基づいて所定時間毎（例えば５０μｓｅｃ毎や１００μｓｅｃ毎など）にモータＭＧ１，ＭＧ２の回転数Ｎｍ１，Ｎｍ２を計算している。

バッテリ５０は、バッテリ用電子制御ユニット（以下、バッテリＥＣＵという）５２によって管理されている。バッテリＥＣＵ５２には、バッテリ５０を管理するのに必要な信号、例えば、バッテリ５０の端子間に設置された図示しない電圧センサからの端子間電圧，バッテリ５０の出力端子に接続された電力ライン５４に取り付けられた図示しない電流センサからの充放電電流，バッテリ５０に取り付けられた温度センサ５１からの電池温度Ｔｂなどが入力されており、必要に応じてバッテリ５０の状態に関するデータを通信によりハイブリッド用電子制御ユニット７０に出力する。なお、バッテリＥＣＵ５２では、バッテリ５０を管理するために電流センサにより検出された充放電電流の積算値に基づいて残容量（ＳＯＣ）も演算している。

ハイブリッド用電子制御ユニット７０は、ＣＰＵ７２を中心とするマイクロプロセッサとして構成されており、ＣＰＵ７２の他に処理プログラムを記憶するＲＯＭ７４と、データを一時的に記憶するＲＡＭ７６と、図示しない入出力ポートおよび通信ポートとを備える。ハイブリッド用電子制御ユニット７０には、イグニッションスイッチ８０からのイグニッション信号，シフトレバー８１の操作位置を検出するシフトポジションセンサ８２からのシフトポジションＳＰ，アクセルペダル８３の踏み込み量を検出するアクセルペダルポジションセンサ８４からのアクセル開度Ａｃｃ，ブレーキペダル８５の踏み込み量を検出するブレーキペダルポジションセンサ８６からのブレーキペダルポジションＢＰ，車速センサ８８からの車速Ｖなどが入力ポートを介して入力されている。ハイブリッド用電子制御ユニット７０は、前述したように、エンジンＥＣＵ２４やモータＥＣＵ４０，バッテリＥＣＵ５２と通信ポートを介して接続されており、エンジンＥＣＵ２４やモータＥＣＵ４０，バッテリＥＣＵ５２と各種制御信号やデータのやりとりを行なっている。

こうして構成された実施例のハイブリッド自動車２０は、運転者によるアクセルペダル８３の踏み込み量に対応するアクセル開度Ａｃｃと車速Ｖとに基づいてリングギヤ軸３２ａに出力すべき要求トルクを計算し、この要求トルクに対応する要求動力がリングギヤ軸３２ａに出力されるように、エンジン２２とモータＭＧ１とモータＭＧ２とが運転制御される。エンジン２２とモータＭＧ１とモータＭＧ２の運転制御としては、要求動力に見合う動力がエンジン２２から出力されるようにエンジン２２を運転制御すると共にエンジン２２から出力される動力のすべてが動力分配統合機構３０とモータＭＧ１とモータＭＧ２とによってトルク変換されてリングギヤ軸３２ａに出力されるようモータＭＧ１およびモータＭＧ２を駆動制御するトルク変換運転モードや要求動力とバッテリ５０の充放電に必要な電力との和に見合う動力がエンジン２２から出力されるようにエンジン２２を運転制御すると共にバッテリ５０の充放電を伴ってエンジン２２から出力される動力の全部またはその一部が動力分配統合機構３０とモータＭＧ１とモータＭＧ２とによるトルク変換を伴って要求動力がリングギヤ軸３２ａに出力されるようモータＭＧ１およびモータＭＧ２を駆動制御する充放電運転モード、エンジン２２の運転を停止してモータＭＧ２からの要求動力に見合う動力をリングギヤ軸３２ａに出力するよう運転制御するモータ運転モードなどがある。

次に、こうして構成された実施例のハイブリッド自動車２０に搭載されたエンジン２２のいずれかの気筒が失火しているか否かを判定する際の動作について説明する。図３は、エンジンＥＣＵ２４により実行される失火判定処理の一例を示すフローチャートである。このルーチンは、所定時間毎に繰り返し実行される。

失火判定処理が実行されると、エンジンＥＣＵ２４のＣＰＵ２４ａは、まず、判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）を入力すると共に（ステップＳ１００）、入力した判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）の逆数によりクランクシャフト２６が３０度回転するのに要する３０度回転所要時間Ｔ３０（ＣＡ）を計算する処理を実行する（ステップＳ１１０）。判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）は、エンジン２２の回転数Ｎｅからダンパ２８のねじれに基づく共振の影響成分（共振影響成分）Ｎｄｅを減じた回転数であり、図４に例示する判定用回転数演算処理により演算される。説明の容易のため、判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）の演算処理については後述する。

続いて、失火判定の対象となる気筒の圧縮行程の上死点から３０度後（ＡＴＤＣ３０）と９０度後（ＡＴＤＣ９０）の３０度回転所要時間Ｔ３０（ＡＴＤＣ３０），Ｔ３０（ＡＴＤＣ９０）の差分［Ｔ３０（ＡＴＤＣ３０）−Ｔ３０（ＡＴＤＣ９０）］を所要時間差分ＴＤ３０として計算し（ステップＳ１２０）、計算した所要時間差分ＴＤ３０の３６０度前に所要時間差分ＴＤ３０として計算される値との差（所要時間差分ＴＤ３０の３６０度差）［ＴＤ３０−ＴＤ３０（３６０度前）］を判定用値Ｊ３０として計算し（ステップＳ１３０）、計算した判定用値Ｊ３０を閾値Ｊｒｅｆと比較し（ステップＳ１４０）、判定用値Ｊ３０が閾値Ｊｒｅｆより大きいときには対象の気筒が失火していると判定して（ステップＳ１５０）、失火判定処理を終了し、判定用値Ｊ３０が閾値Ｊｒｅｆ以下のときには対象の気筒は失火していないと判定して失火判定処理を終了する。ここで、所要時間差分ＴＤ３０は、圧縮上死点からの角度から考えれば、エンジン２２の燃焼（爆発）によるピストン１３２の加速の程度から、その気筒が正常に燃焼（爆発）していれば負の値となり、その気筒が失火していると正の値となる。このため、判定用値Ｊ３０は、対象の気筒が正常に燃焼（爆発）していれば値０近傍の値となり、対象の気筒が失火していれば正常に燃焼している気筒の所要時間差分ＴＤ３０の絶対値の値より大きな正の値となる。従って、閾値Ｊｒｅｆとして、正常に燃焼している気筒の所要時間差分ＴＤ３０程度の絶対値の値の近傍の値として設定することにより、対象の気筒の失火を精度良く判定することができる。

次に、判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）の演算処理について説明する。判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）の演算処理では、図４の判定用回転数演算処理に示すように、エンジンＥＣＵ２４のＣＰＵ２４ａは、まず、クランク角３０度毎のクランク角ＣＡとエンジン２２の回転数Ｎｅ（ＣＡ）とモータＭＧ１，ＭＧ２の回転数Ｎｍ１（ＣＡ），Ｎｍ２（ＣＡ）を入力し（ステップＳ２００）、入力したモータＭＧ１，ＭＧ２の回転数Ｎｍ１（ＣＡ），Ｎｍ２（ＣＡ）と動力分配統合機構３０のギヤ比ρ（サンギヤの歯数／リングギヤの歯数）と減速ギヤ３５のギヤ比Ｇｒとを用いてダンパ２８の動力分配統合機構３０側の回転数、即ち、キャリア軸３４ａの回転数であるダンパ後段回転数Ｎｄ（ＣＡ）を次式（１）により計算する（ステップＳ２１０）。ここで、エンジン２２の回転数Ｎｅ（ＣＡ）については、クランクポジションセンサ１４０からの整形波に基づいてクランクシャフト２６が３０度回転する毎に計算されるエンジン２２の回転数Ｎｅのうちクランク角ＣＡに対応するものを入力するものとし、モータＭＧ１，ＭＧ２の回転数Ｎｍ１（ＣＡ），Ｎｍ２（ＣＡ）については、回転位置検出センサ４３，４４からの信号に基づいて計算されるもののうちクランク角ＣＡに対応するものをモータＥＣＵ４０から入力するものとした。

Nd(CA)=[Nm2(CA)・Gr+ρ・Nm1(CA)]/(1+ρ) (1)

続いて、エンジン２２の回転数Ｎｅ（ＣＡ）と計算したダンパ後段回転数Ｎｄ（ＣＡ）とを用いてダンパ２８のねじれ角θｄ（ＣＡ）を次式（２）により計算し（ステップＳ２２０）、ダンパ２８のバネ定数Ｋとダンパ２８よりエンジン２２側の慣性モーメントＪとの比である定数関係値（Ｋ／Ｊ）と計算したねじれ角θｄ（ＣＡ）とを用いてダンパ２８の共振によるエンジン２２の回転数に与える影響として低周波ノイズを含むノイズ含有共振影響成分Ｎｄｅｎ（ＣＡ）を式（３）により計算する（ステップＳ２３０）。

θd(CA)=∫[Ne(CA)-Nd(CA)]dt (2)
Nden(CA)=(K/J)・∫θd(CA) dt (3)

そして、ノイズ含有共振影響成分Ｎｄｅｎ（ＣＡ）の低周波ノイズを除去するためにハイパスフィルタをノイズ含有共振影響成分Ｎｄｅｎ（ＣＡ）に施して共振影響成分Ｎｄｅ（ＣＡ）を計算し（ステップＳ２４０）、エンジン２２の回転数Ｎｅ（ＣＡ）から計算した共振影響成分Ｎｄｅ（ＣＡ）を減じて判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）を計算する（ステップＳ２５０）。ここで、ハイパスフィルタについては、ダンパ２８の共振の周波数帯は減衰しないがそれより低周波の周波数帯を減衰するようカットオフ周波数を設定すればよい。こうしたハイパスフィルタを施すことにより、上述の式（２）や式（３）による積分計算により蓄積される低周波成分も除去することができる。

判定用回転数演算処理により演算される判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）は、クランクポジションセンサ１４０により検出され計算された回転数、即ち、ダンパ２８のねじれに基づく共振の影響を受けた回転数であるエンジン２２の回転数Ｎｅからダンパ２８のねじれに基づく共振の影響の成分である共振影響成分Ｎｄｅ（ＣＡ）を減じたものであるから、エンジン２２の各気筒の爆発（燃焼）や失火により生じる回転変動のみが反映されたものとなる。従って、こうした判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）を用いてエンジン２２の失火判定を行なうことにより、ダンパ２８のねじれに基づく共振が生じていてもエンジン２２の失火をより精度良く判定することができるのである。

次に、判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）を演算する際に用いる定数関係値（Ｋ／Ｊ）を学習する処理について説明する。図５は、定数関係値学習処理の一例を示すフローチャートである。この処理は、所定時間毎（例えば、数トリップに１回の割合で定数関係値が学習される毎）に繰り返し実行される。

定数関係値学習処理が実行されると、エンジンＥＣＵ２４のＣＰＵ２４ａは、まず、エンジン２２の回転数ＮｅやトルクＴｅを入力すると共に（ステップＳ３００）、エンジン２２の運転状態が定数関係値を学習するのに適した運転状態であるか否かを判定し（ステップＳ３１０）、エンジン２２の運転状態が学習に適した運転状態にないと判定したときには学習することなく本処理を終了する。ここで、エンジン２２のトルクＴｅは、実施例では、エンジン２２の回転数Ｎｅとスロットルバルブ１２４の開度やアクセル開度Ａｃｃとに基づいてエンジン２２から出力しているトルクＴｅを計算して入力するものとした。定数関係値を学習するのに適した運転状態は、例えば、エンジン２２が１，０００ｒｐｍや１，５００ｒｐｍで安定して自立運転しているか低負荷で運転している状態などを考えることができる。

エンジン２２の運転状態が学習に適した運転状態にあると判定したときには、エンジン２２の気筒のうち特定の気筒（例えば１番気筒）の燃料噴射量だけを他の気筒より小さくして特定の気筒だけを希薄燃料噴射状態とする１気筒リーン運転状態となるよう指示出力し（ステップＳ３２０）、１気筒リーン運転状態になってから、クランク角３０度毎のクランク角ＣＡとエンジン２２の回転数Ｎｅ（ＣＡ）とモータＭＧ１，ＭＧ２の回転数Ｎｍ１（ＣＡ），Ｎｍ２（ＣＡ）を入力し（ステップＳ３３０）、入力したエンジン２２の回転数Ｎｅに基づいてクランクシャフト２６の回転角加速度ｄω／ｄｔ（ＣＡ）を計算すると共に（ステップＳ３４０）、上述した式（１）によりダンパ後段回転数Ｎｄ（ＣＡ）（キャリア３４の回転数）を、式（２）によりダンパ２８のねじれ角θｄ（ＣＡ）を計算する（ステップＳ３５０，Ｓ３６０）。１気筒リーン運転状態とするのは、特定の気筒の燃料噴射量を少なくすることにより、特定の気筒における爆発（燃焼）によるトルク変動を大きくし、これにより、ダンパ２８のねじれに基づく共振を誘発し、定数関係値（Ｋ／Ｊ）の影響を大きくするためである。

そして、次式（４）に示すように、クランクシャフト２６の回転角加速度ｄω／ｄｔ（ＣＡ）をダンパ２８のねじれ角θｄ（ＣＡ）で除して定数関係値（Ｋ／Ｊ）を計算すると共に計算した定数関係値（Ｋ／Ｊ）で更新し（ステップＳ３７０）、１気筒リーン運転状態を解除して（ステップＳ３８０）、学習処理を終了する。ここで、式（４）は、ダンパ２８のバネ定数Ｋにダンパ２８のねじれ角θｄ（ＣＡ）を乗じて得られるトルクが、ダンパ２８よりエンジン２２側の慣性モーメントＪにクランクシャフト２６の回転角加速度ｄω／ｄｔ（ＣＡ）を乗じて得られるトルクに等しいこと（式（５））に基づく。こうして更新された定数関係式（Ｋ／Ｊ）は、その後の判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）の計算に用いられる。

K/J=[dω/dt(CA)]/θd (4)
k・θd=J・dω/dt(CA) (5)

以上説明した実施例のハイブリッド自動車２０が搭載する内燃機関の失火判定装置によれば、エンジン２２の回転数Ｎｅ（ＣＡ）とダンパ２８の後段側のダンパ後段回転数Ｎｄ（ＣＡ）とを用いて共振影響成分Ｎｄｅ（ＣＡ）を計算し、エンジン２２の回転数Ｎｅ（ＣＡ）から共振影響成分Ｎｄｅ（ＣＡ）を減じて判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）を求め、この判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）に基づいてエンジン２２の失火を判定するから、ダンパ２８のねじれに基づく共振が生じていてもエンジン２２の失火をより精度良く判定することができる。しかも、判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）を求める際に低周波ノイズを除去するためハイパスフィルタを施すから、ダンパ２８のねじれ角θｄ（ＣＡ）やノイズ含有共振影響成分Ｎｄｅｎ（ＣＡ）を計算する際の積分計算によって蓄積される低周波成分を除去することができる。この結果、より精度良くエンジン２２の失火を判定することができる。

また、実施例のハイブリッド自動車２０が搭載する内燃機関の失火判定装置によれば、定数関係値（Ｋ／Ｊ）を学習するから、バネ定数Ｋに経年変化が生じても、より適正に判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）を演算することができる。この結果、バネ定数Ｋに経年変化が生じても、エンジン２２の失火をより精度良く判定することができる。しかも、定数関係値（Ｋ／Ｊ）の学習は、１気筒リーン運転状態として行なうから、より適正に定数関係値（Ｋ／Ｊ）を学習することができる。もとより、学習によるエミッションの悪化を抑止することができる。

上述した実施例のハイブリッド自動車２０が搭載する内燃機関の失火判定装置における失火の判定処理では、特に、車軸側に接続されるリングギヤ軸３２ａのトルク変動に基づく振動を抑制する制振制御をモータＭＧ１やモータＭＧ２により行なうことを前提としていないが、モータＭＧ１やモータＭＧ２による制振制御を行なうものとしても上述の失火判定処理によりエンジン２２の失火を判定することができる。

実施例のハイブリッド自動車２０が搭載する内燃機関の失火判定装置では、エンジン２２の回転数Ｎｅ（ＣＡ）とダンパ２８の後段側のダンパ後段回転数Ｎｄ（ＣＡ）とからダンパ２８のねじれ角θｄ（ＣＡ）を計算すると共にダンパ２８のバネ定数Ｋと定数関係値（Ｋ／Ｊ）とねじれ角θｄ（ＣＡ）とからノイズ含有共振影響成分Ｎｄｅｎ（ＣＡ）を計算し、これにハイパスフィルタ処理を施して共振影響成分Ｎｄｅ（ＣＡ）を計算し、エンジン２２の回転数Ｎｅ（ＣＡ）から共振影響成分Ｎｄｅ（ＣＡ）を減じて判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）を求め、この判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）に基づいてエンジン２２の失火を判定するものとしたが、エンジン２２の回転数Ｎｅ（ＣＡ）とダンパ２８の後段側のダンパ後段回転数Ｎｄ（ＣＡ）とを用いて共振影響成分Ｎｄｅ（ＣＡ）を計算するものであれば、如何なる計算手法を用いるものでもよい。また、ノイズ含有共振影響成分Ｎｄｅｎ（ＣＡ）にハイパスフィルタ処理を施して共振影響成分Ｎｄｅ（ＣＡ）を計算しないものとしても構わない。

実施例のハイブリッド自動車２０が搭載する内燃機関の失火判定装置では、モータＭＧ１，ＭＧ２の回転数Ｎｍ１，Ｎｍ２からダンパ後段回転数Ｎｄを計算するものとしたが、キャリア軸３４ａに回転数センサを取り付けて直接キャリア軸３４ａの回転数を検出してダンパ後段回転数Ｎｄとするものとしてもよい。

実施例のハイブリッド自動車２０が搭載する内燃機関の失火判定装置では、エンジン２２の運転状態を１気筒リーン運転状態として定数関係値（Ｋ／Ｊ）を学習するものとしたが、エンジン２２の運転状態を１気筒リーン運転状態とせずに定数関係値（Ｋ／Ｊ）を学習するものとしてもよい。

実施例のハイブリッド自動車２０が搭載する内燃機関の失火判定装置では、定数関係値（Ｋ／Ｊ）を学習するものとしたが、ダンパ２８のバネ乗数Ｋの経年変化が小さい場合や経年変化しない場合には、こうした定数関係値（Ｋ／Ｊ）の学習を行なわないものとしても差し支えない。

実施例のハイブリッド自動車２０が搭載する内燃機関の失火判定装置では、ノイズ含有共振影響成分Ｎｄｅｎ（ＣＡ）の低周波ノイズを除去するためハイパスフィルタをノイズ含有共振影響成分Ｎｄｅｎ（ＣＡ）に施して共振影響成分Ｎｄｅ（ＣＡ）を計算するものとしたが、ノイズ含有共振影響成分Ｎｄｅｎ（ＣＡ）から低周波ノイズを除去して共振影響成分Ｎｄｅ（ＣＡ）を計算するものであれば、如何なるフィルタを用いるものとしてもよい。例えば、共振の周波数がクランク角７２０度の周波数であり、処理をクランク角３０度毎のデータを用いて行なう場合には、共振の周波数であるクランク角７２０度の周波数の倍数次周波数成分をゲイン＝１，位相＝０で残す次式（６）の差分方程式で示される櫛歯状のフィルタ（いわゆるコームフィルタ）と周波数が値０近傍の成分を強力に除去するハイパスフィルタとを重畳してノイズ含有共振影響成分Ｎｄｅｎ（ＣＡ）に施して共振影響成分Ｎｄｅ（ＣＡ）を計算するものとしてもよい。ここで、式（６）中の「ｙ」は出力信号であり、「ｕ」は入力信号であり、「ＮＳＭ」は一種のなまし係数である。この式（６）の差分方程式を伝達関数式に変換すれば、式（７）として表わされる。式（７）中、「ｚ」はｚ変換の演算子である。図６にコームフィルタの周波数特性の一例を示す。ここで、コームフィルタとハイパスフィルタとを重畳して施すのは、コームフィルタは共振の周波数であるクランク角７２０度の周波数の倍数次周波数成分をゲイン＝１，位相＝０で残すため、周波数が値０の成分についてもゲイン＝１，位相＝０で残すことになるから、これを除去するためである。したがって、フィルタ処理としては、コームフィルタとハイパスフィルタとの二つのフィルタを重畳して施すものに限定されるものではなく、コームフィルタとハイパスフィルタとを一つのフィルタとしたものを施すものとしてもい。共振の周波数がクランク角７２０度の周波数であり且つ処理をクランク角３０度毎のデータを用いて行なう場合におけるコームフィルタとハイパスフィルタとを重ねて一つのフィルタとしたときのフィルタの差分方程式を式（８）に、伝達関数式を式（９）に示す。なお、共振の周波数がクランク角７２０度の周波数ではないときには、共振の周波数に応じてコームフィルタを設計すればよい。例えば、処理をクランク角３０度毎のデータを用いて行なう場合には、共振の周波数がクランク角３６０度の周波数のときには式（６）の[k-24]を[k-12]とすればよく、共振影響成分がクランク角１８０度の周波数のときには式（６）の[k-24]を[k-6]とすればよい。また、処理をクランク角３０度毎のデータとは異なる
クランク角毎にデータにより行なうものとしてもよい。例えば、共振の周波数がクランク角７２０度の周波数であるときに、処理をクランク角１０度毎のデータを用いて行なう場合には式（６）の[k-24]を[k-72]とすればよく、処理をクランク角５度毎のデータを用いて行なう場合には式（６）の[k-24]を[k-144]とすればよい。

y[k]=y[k-24]+(u[k]-y[k-24])/NSM (6)
G[z]=1/[NSM-(NSM-1)z-24] (7)
y[k]=0.963y[k-1]+(7/8)y[k-24]-(7/8)・0.963y[k-25]+(0.982/8)u[k-1] (8)
G[z]=0.982(1-z-1)/(8-8・0.963z-1-7z-24+7・0.963z-25) (9)

実施例のハイブリッド自動車２０が搭載する内燃機関の失火判定装置では、判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）の演算処理として、エンジン２２の回転数Ｎｅ（ＣＡ）とダンパ後段回転数Ｎｄ（ＣＡ）とを用いて計算されるダンパ２８のねじれ角θｄ（ＣＡ）とダンパ２８のバネ定数Ｋとダンパ２８よりエンジン２２側の慣性モーメントＪとの比である定数関係値（Ｋ／Ｊ）とを用いて上述の式（３）によりノイズ含有共振影響成分Ｎｄｅｎ（ＣＡ）を計算するものとしたが、式（３）により計算されるダンパ２８のバネ力項にダンパ２８の減衰力項がバネ力項に与える影響としてのゲインｇと位相βとを反映させて得られる成分をノイズ含有共振影響成分Ｎｄｅｎ（ＣＡ）として計算するものとしてもよい。この場合の判定用回転数演算処理のフローチャートを図７に示す。この判定用回転数演算処理では、ダンパ２８のねじれ角θｄ（ＣＡ）を計算すると、式（３）の左辺をダンパ２８のバネ力項Ｎｋとして計算されるバネ力項Ｎｋを計算し（ステップＳ２３２）、エンジン２２の回転数Ｎｅ（ＣＡ）に基づいてダンパ２８の減衰力項がバネ力項Ｎｋに与える影響としてのゲインｇと位相βとを次式（１０）および式（１１）により計算し（ステップＳ２３４）、計算したゲインｇと位相βをバネ力項Ｎｋに反映させてノイズ含有共振影響成分Ｎｄｅｎ（ＣＡ）を計算する（ステップＳ２３６）。そして、ノイズ含有共振影響成分Ｎｄｅｎ（ＣＡ）の低周波ノイズを除去するためにハイパスフィルタをノイズ含有共振影響成分Ｎｄｅｎ（ＣＡ）に施して共振影響成分Ｎｄｅ（ＣＡ）を計算し（ステップＳ２４０）、エンジン２２の回転数Ｎｅ（ＣＡ）から計算した共振影響成分Ｎｄｅ（ＣＡ）を減じて判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）を計算する（ステップＳ２５０）。次に、ダンパ２８の減衰力項がバネ力項Ｎｋに与える影響としてのゲインｇと位相βとについて説明する。

ダンパ２８のクランクシャフト２６への影響成分としての回転角速度をωe-damp、クランクシャフト２６の回転角速度をωe、ダンパ２８の後段のシャフトの回転角速度をωinp、クランクシャフト２６の回転角度をθe、ダンパ２８の後段のシャフトの回転角度をθinp、ダンパ２８のバネ定数をKdamp、ダンパ２８の減衰力項における定数をCdamp、ダンパ２８よりエンジン２２側の慣性モーメントをIe、とすると、ダンパ２８のクランクシャフト２６への影響成分ωe-dampは、式（１２）として表わすことができ、式（１３）のように変形することができる。ここで、式（１２）の右辺第１項がバネ力項であり、右辺第２項が減衰力項である。

ここで、エンジン２２のいずれかの気筒が失火したときの失火の周波数をｆとすると共にダンパ２８のねじれ角速度の振幅をαとしてダンパ２８のねじれ角速度を式（１４）とおけば、式（１３）は、式（１５）のように変形することができる。ここで式（１５）の第２式の右辺第１項のバネ力項と第３式とを比較すれば、上述の式（１０）および式（１１）を求めることができる。

(ωinp-ωe)=α・sin(2πf) (14)

なお、実施例では、計算の容易のために、ダンパ２８の減衰力項における定数Cdampについては経年変化しないものとして実験などにより予め求めたものを用い、バネ定数Kdmpについては、ダンパ２８よりエンジン２２側の慣性モーメントＪの経年変化は小さいと考えて上述した学習値である定数関係値（Ｋ／Ｊ）に予め実験などにより求めた慣性モーメントＪを乗じたものを用いた。また、失火の周波数ｆは、エンジン２２のいずれかの気筒が連続して失火するときを考えれば、クランクシャフト２６の２回転に対して１回の割合で失火するから、周波数ｆはエンジン２２の回転数Ｎｅに対してｆ＝Ｎｅ／１２０として計算することができる。したがって、エンジン２２の回転数Ｎｅにより計算した失火の周波数ｆと、定数関係値（Ｋ／Ｊ）に予め実験などにより求めた慣性モーメントＪを乗じて得られるバネ定数Kdampと、実験などにより予め求めた定数Cdampと、を式（１０）および式（１１）に用いることにより、ダンパ２８の減衰力項がバネ力項Ｎｋに与える影響としてのゲインｇと位相βとを計算することができる。ここで、エンジン２２の回転数Ｎｅとダンパ後段回転数Ｎｄは、２π／６０などの換算係数を乗じることによりクランクシャフト２６の回転角速度ωeとダンパ２８の後段のシャフトの回転角速度ωinpとに置き換えることができるのは言うまでもない。

このようにダンパ２８の減衰力項がバネ力項Ｎｋに与える影響としてのゲインｇと位相βとを計算し、計算したゲインｇと位相βをバネ力項Ｎｋに反映させてノイズ含有共振影響成分Ｎｄｅｎ（ＣＡ）を計算することにより、ノイズ含有共振影響成分Ｎｄｅｎ（ＣＡ）をより適正に計算することができ、判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）をより適正に計算することができる。この結果、エンジン２２の失火をより精度良く判定することができる。

こうしたダンパ２８の減衰力項がバネ力項Ｎｋに与える影響としてのゲインｇと位相βとを用いて判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）を演算する場合、ダンパ２８の減衰力項における定数Cdampについても経年変化を考慮するものとしてもよく、バネ定数Kdmpについても経年変化を考慮しないものとしても構わない。また、ノイズ含有共振影響成分Ｎｄｅｎ（ＣＡ）の低周波ノイズを除去するためにハイパスフィルタに代えてコームフィルタをノイズ含有共振影響成分Ｎｄｅｎ（ＣＡ）に施して共振影響成分Ｎｄｅ（ＣＡ）を計算するものとしても構わない。

実施例のハイブリッド自動車２０が搭載する内燃機関の失火判定装置では、クランク角３０度毎のクランク角ＣＡとエンジン２２の回転数Ｎｅ（ＣＡ）とモータＭＧ１，ＭＧ２の回転数Ｎｍ１（ＣＡ），Ｎｍ２（ＣＡ）を入力してダンパ後段回転数Ｎｄ（ＣＡ）を計算すると共に共振影響成分Ｎｄｅ（ＣＡ）を計算し、判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）を計算したが、判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）を計算するクランク角は何度でもよいから、クランク角１０度毎や５度毎に共振影響成分Ｎｄｅ（ＣＡ）や判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）を計算するものとしてもよい。

実施例のハイブリッド自動車２０が搭載する内燃機関の失火判定装置では、判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）から３０度回転所要時間Ｔ３０（ＣＡ）を求め、対象の気筒の圧縮行程の上死点から３０度後（ＡＴＤＣ３０）と９０度後（ＡＴＤＣ９０）の３０度回転所要時間Ｔ３０（ＡＴＤＣ３０），Ｔ３０（ＡＴＤＣ９０）の差分として所要時間差分ＴＤ３０を計算し、更に所要時間差分ＴＤ３０の３６０度差による判定用値Ｊ３０を計算してエンジン２２の失火を判定したが、判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）を用いてエンジン２２の失火を判定するものであれば、如何なる計算手法によりエンジン２２の失火を判定するものとしても構わない。

実施例のハイブリッド自動車２０が搭載する内燃機関の失火判定装置では、８気筒のエンジン２２のいずれかの気筒の失火を判定するものとしたが、６気筒のエンジンのいずれかの気筒の失火を判定するものとしたり、４気筒のエンジンのいずれかの気筒の失火を判定するものとするなど、複数気筒のエンジンのいずれかの気筒の失火を判定するものであれば、気筒数はいくつでも構わない。

実施例のハイブリッド自動車２０が搭載する内燃機関の失火判定装置では、減速ギヤ３５を介してモータＭＧ２をリングギヤ軸３２ａに接続する構成におけるエンジン２２の失火の判定を行なうものとしたが、減速ギヤ３５に代えて変速機を介してモータＭＧ２をリングギヤ軸３２ａに接続する構成におけるエンジン２２の失火の判定を行なうものとしてもよい。減速ギヤ３５や変速機を介さずにモータＭＧ２を直接リングギヤ軸３２ａに接続する構成におけるエンジン２２の失火の判定を行なうものとしてもよい。

実施例のハイブリッド自動車２０が搭載する内燃機関の失火判定装置では、エンジン２２のクランクシャフト２６にねじれ要素としてのダンパ２８を介して接続されると共にモータＭＧ１の回転軸やリングギヤ軸３２ａに接続される動力分配統合機構３０とリングギヤ軸３２ａに減速ギヤ３５を介して接続されるモータＭＧ２とを備える車両におけるエンジン２２の失火を判定するものとしたが、エンジンのクランクシャフトがねじれ要素としてのダンパを介して後段に接続されているものであればよいから、図８の変形例のハイブリッド自動車１２０に例示するように、モータＭＧ２の動力をリングギヤ軸３２ａが接続された車軸（駆動輪６３ａ，６３ｂが接続された車軸）とは異なる車軸（図８における車輪６４ａ，６４ｂに接続された車軸）に接続するもののエンジン２２の失火を判定するものとしてもよいし、図９の変形例のハイブリッド自動車２２０に例示するように、エンジン２２のクランクシャフト２６にダンパ２８を介して接続されたインナーロータ２３２と駆動輪６３ａ，６３ｂに動力を出力する車軸側に接続されたアウターロータ２３４とを有し、エンジン２２の動力の一部を車軸側に伝達すると共に残余の動力を電力に変換する対ロータ電動機２３０を備えるもののエンジン２２の失火を判定するものとしてもよい。この場合、モータＭＧ２は減速ギヤ３５や変速機を介して車軸側に接続されていてもよいし、減速ギヤ３５や変速機を介さずに車軸側に接続されていてもよい。

ここで、実施例の主要な要素と課題を解決するための手段の欄に記載した発明の主要な要素との対応関係について説明する。実施例では、クランクシャフト２６の回転位置を検出するクランクポジションセンサ１４０とこのクランクポジションセンサ１４０からの整形波に基づいてクランクシャフト２６が３０度回転する毎の回転数をエンジン２２の回転数Ｎｅとして計算するエンジンＥＣＵ２４が「出力軸回転数検出手段」に相当し、モータＭＧ１，ＭＧ２のロータの回転位置を検出する回転位置検出センサ４３，４４とこの回転位置検出センサ４３，４４からの信号に基づいてモータＭＧ１，ＭＧ２の回転数Ｎｍ１，Ｎｍ２を計算するモータＥＣＵ４０とモータＭＧ１，ＭＧ２の回転数Ｎｍ１，Ｎｍ２とに基づいてダンパ２８の後段のキャリア軸３４ａ（後段軸に相当）の回転数としてのダンパ後段回転数Ｎｄを計算するエンジンＥＣＵ２４とが「後段軸回転数検出手段」に相当し、エンジン２２の回転数Ｎｅとダンパ後段回転数Ｎｄとを用いてダンパ２８のねじれ角θｄを式（２）により計算すると共にダンパ２８のバネ定数Ｋとダンパ２８よりエンジン２２側の慣性モーメントＪとの比である定数関係値（Ｋ／Ｊ）とねじれ角θｄとを用いてダンパ２８の共振によるエンジン２２の回転数に与える影響として低周波ノイズを含むノイズ含有共振影響成分Ｎｄｅｎ（ＣＡ）を計算し更にハイパスフィルタにより低周波ノイズを除去して共振影響成分Ｎｄｅ（ＣＡ）を計算する図４のＳ２２０〜Ｓ２４０の処理を実行するエンジンＥＣＵ２４が「共振影響成分演算手段」に相当し、エンジン２２の回転数Ｎｅ（ＣＡ）から共振影響成分Ｎｄｅ（ＣＡ）を減じて判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）を計算する図４のＳ２５０の処理とこの判定用回転数Ｎｊ（ＣＡ）を用いてエンジン２２の失火を判定する図３の失火判定処理を実行するエンジンＥＣＵ２４が「失火判定手段」に相当する。また、１気筒リーン運転状態として定数関係値（Ｋ／Ｊ）を学習する図５の定数関係値学習処理を実行するエンジンＥＣＵ２４が「関係値学習手段」に相当する。さらに、ダンパ２８の後段のキャリア軸３４ａ側、即ち、更に後段のリングギヤ軸３２ａに減速ギヤ３５を介して出力するモータＭＧ２が「電動機」に相当し、ダンパ２８の後段のキャリア軸３４ａと車軸側のリングギヤ軸３２ａとに接続された動力分配統合機構３０とこの動力分配統合機構３０のサンギヤ３１に接続されたモータＭＧ１とが「電力動力入出力手段」に相当する。なお、実施例の主要な要素と課題を解決するための手段の欄に記載した発明の主要な要素との対応関係は、実施例が課題を解決するための手段の欄に記載した発明を実施するための最良の形態を具体的に説明するための一例であることから、課題を解決するための手段の欄に記載した発明の要素を限定するものではない。即ち、課題を解決するための手段の欄に記載した発明についての解釈はその欄の記載に基づいて行なわれるべきものであり、実施例は課題を解決するための手段の欄に記載した発明の具体的な一例に過ぎないものである。

実施例では、ハイブリッド自動車２０に搭載された内燃機関の失火判定装置として説明したが、走行用の電動機や発電機などを備えない自動車に搭載された内燃機関の失火判定装置に適用するものとしてもよい。また、自動車以外の車両や船舶，航空機などの移動体に搭載される内燃機関の失火判定装置に適用してもよいし、移動しない設備に組み込まれた内燃機関の失火判定装置に適用するものとしても構わない。また、内燃機関の失火判定装置やこれを搭載する車両の形態ではなく、内燃機関の失火判定方法の形態としてもよい。

以上、本発明を実施するための最良の形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、種々なる形態で実施し得ることは勿論である。

本発明は、内燃機関の失火判定装置およびこれを備える車両の製造産業に利用可能である。

本発明の一実施例である内燃機関の燃焼状態判定装置を搭載したハイブリッド自動車２０の構成の概略を示す構成図である。 エンジン２２の構成の概略を示す構成図である。 失火判定処理の一例を示すフローチャートである。 判定用回転数演算処理の一例を示すフローチャートである。 定数関係値学習処理の一例を示すフローチャートである。 コームフィルタの周波数特性の一例を示す説明図である。 変形例の判定用回転数演算処理の一例を示すフローチャートである。 変形例のハイブリッド自動車１２０の構成の概略を示す構成図である。 変形例のハイブリッド自動車２２０の構成の概略を示す構成図である。

符号の説明

２０，１２０，２２０ ハイブリッド自動車、２２ エンジン、２４ エンジン用電子制御ユニット（エンジンＥＣＵ）、２４ａ ＣＰＵ、２４ｂ ＲＯＭ、２４ｃ ＲＡＭ、２６ クランクシャフト、２８ ダンパ、３０ 動力分配統合機構、３１ サンギヤ、３２ リングギヤ、３２ａ リングギヤ軸、３３ ピニオンギヤ、３４ キャリア、３４ａ キャリア軸、３５ 減速ギヤ、４０ モータ用電子制御ユニット（モータＥＣＵ）、４１，４２ インバータ、４３，４４ 回転位置検出センサ、５０ バッテリ、５１ 温度センサ、５２ バッテリ用電子制御ユニット（バッテリＥＣＵ）、５４ 電力ライン、６０ ギヤ機構、６２ デファレンシャルギヤ、６３ａ，６３ｂ 駆動輪、６４ａ，６４ｂ 車輪、７０ ハイブリッド用電子制御ユニット、７２ ＣＰＵ、７４ ＲＯＭ、７６ ＲＡＭ、８０ イグニッションスイッチ、８１ シフトレバー、８２ シフトポジションセンサ、８３ アクセルペダル、８４ アクセルペダルポジションセンサ、８５ ブレーキペダル、８６ ブレーキペダルポジションセンサ、８８ 車速センサ、１２２ エアクリーナ、１２４ スロットルバルブ、１２６ 燃料噴射弁、１２８ 吸気バルブ、１３０ 点火プラグ、１３２ ピストン、１３４ 浄化装置、１３５ａ 空燃比センサ、１３５ｂ 酸素センサ、１３６ スロットルモータ、１３８ イグニッションコイル、１４０ クランクポジションセンサ、１４２ 水温センサ、１４４ カムポジションセンサ、１４６ スロットルバルブポジションセンサ、１４８ エアフローメータ、１４９ 温度センサ、１５０ 可変バルブタイミング機構、２３０ 対ロータ電動機、２３２ インナーロータ、２３４ アウターロータ、ＭＧ１，ＭＧ２ モータ。

Claims (23)

1. 出力軸がねじれ要素を介して後段の後段軸に接続された複数気筒の内燃機関の失火を判定する内燃機関の失火判定装置であって、
   前記出力軸の回転数である出力軸回転数を検出する出力軸回転数検出手段と、
   前記後段軸の回転数である後段軸回転数を検出する後段軸回転数検出手段と、
   前記検出された出力軸回転数と前記検出された後段軸回転数とに基づいて前記ねじれ要素のねじれに基づく共振が前記出力軸の回転数に影響を及ぼす共振影響成分を演算する共振影響成分演算手段と、
   前記検出された出力軸回転数から前記演算された共振影響成分を減じて得られる検出用回転数に基づいて前記内燃機関の失火を判定する失火判定手段と、
   を備える内燃機関の失火判定装置。
2. 前記共振影響成分演算手段は、前記検出された出力軸回転数と前記検出された後段軸回転数とにより前記ねじれ要素のねじれ角を演算すると共に該演算したねじれ角と前記ねじれ要素のバネ定数と前記ねじれ要素より前記内燃機関側の慣性モーメントとに基づいて前記共振影響成分を演算する手段である請求項１記載の内燃機関の失火判定装置。
3. 前記共振影響成分演算手段は、前記検出された出力軸回転数から前記検出された後段軸回転数を減じた値の積分計算に基づいて前記ねじれ角を演算し、前記バネ定数と前記慣性モーメントとの定数関係値に前記ねじれ角を乗じたものの積分計算に基づいて前記共振影響成分を演算する手段である請求項２記載の内燃機関の失火判定装置。
4. 請求項３記載の内燃機関の失火判定装置は、
   前記定数関係値を学習する関係値学習手段を備え、
   前記共振影響成分演算手段は、前記関係値学習手段により学習された前記定数関係値を用いて前記共振影響成分を演算する手段である
   内燃機関の失火判定装置。
5. 前記関係値学習手段は、前記検出された出力軸回転数に基づいて演算される前記出力軸の回転角加速度と前記検出された出力軸回転数と前記検出された後段軸回転数とにより演算される前記ねじれ角とに基づいて前記定数関係値を学習する手段である請求項４記載の内燃機関の失火判定装置。
6. 請求項５記載の内燃機関の失火判定装置であって、
   前記定数関係値は、前記バネ定数を前記慣性モーメントで除した値であり、
   前記関係値学習手段は、前記出力軸の回転角加速度を前記ねじれ角で除した値として前記定数関係値を学習する手段である
   内燃機関の失火判定装置。
7. 前記関係値学習手段は、前記内燃機関のいずれかの１気筒に対する燃焼噴射量を減じて該気筒の空燃比を他の気筒より大きくした該内燃機関の運転状態である１気筒リーン運転状態を伴って前記定数関係値を学習する手段である請求項４ないし６いずれか記載の内燃機関の失火判定装置。
8. 前記共振影響成分演算手段は、前記定数関係値に前記ねじれ角を乗じたものを積分計算して得られるバネ力成分に対して前記検出された出力軸回転数に対応するゲインおよび位相を反映させて前記共振影響成分を演算する手段である請求項３ないし７いずれか記載の内燃機関の失火判定装置。
9. 請求項８記載の内燃機関の失火判定装置であって、
   前記ゲインは、前記内燃機関の一気筒が失火しているときの失火の周波数をｆ、前記ねじれ要素の減衰項における定数をＣ、前記ねじれ要素のバネ定数をＫとしたときに、｛１＋（２πｆ）²・（Ｃ／Ｋ）²｝^1/2、により計算される値であり、
   前記位相は、ｔａｎ^-1（２πｆ・Ｃ／Ｋ）、により計算される値である、
   内燃機関の失火判定装置。
10. 前記失火の周波数は、前記出力軸の２回転に対して１回の割合の周波数である請求項９記載の内燃機関の失火判定装置。
11. 前記バネ定数は、前記定数関係値に前記ねじれ要素より前記内燃機関側の慣性モーメントの初期値を乗じて得られる値である請求項９または１０記載の内燃機関の失火判定装置。
12. 前記共振影響成分演算手段は、前記検出された出力軸回転数と前記検出された後段軸回転数とに基づいて演算される成分に共振の周波数については減衰せずに該共振の周波数以外の帯域については減衰するフィルタ処理を施して前記共振影響成分を演算する手段である請求項１ないし１１いずれか記載の内燃機関の失火判定装置。
13. 前記フィルタ処理は、ハイパスフィルタを用いた処理である請求項１２記載の内燃機関の失火判定装置。
14. 前記フィルタ処理は、前記共振の周波数の倍数次周波数成分をゲイン＝１，位相＝０で残す櫛歯状のフィルタを用いた処理である請求項１２記載の内燃機関の失火判定装置。
15. 出力軸がねじれ要素を介して後段の後段軸に接続された複数気筒の内燃機関と、
    前記内燃機関の失火を判定する請求項１ないし１４いずれか記載の内燃機関の失火判定装置と、
    を備える車両。
16. 請求項１５記載の車両であって、
    前記ねじれ要素より後段の前記後段軸側に動力を出力可能な電動機を備え、
    前記後段軸回転数検出手段は、前記電動機の回転数である電動機回転数を検出する手段を兼ねてなり、該検出した電動機回転数を換算することにより前記後段軸回転数を検出する手段である
    車両。
17. 請求項１５または１６記載の車両であって、
    前記後段軸と車軸側とに接続され、電力と動力の入出力を伴って前記後段軸と前記車軸側とに動力を入出力する電力動力入出力手段を備え、
    前記電動機は、前記車軸側に動力を出力可能に接続され、
    前記後段軸回転数検出手段は、前記電力動力入出力手段の駆動状態を検出する手段を兼ねてなり、前記検出した電動機回転数と前記検出した駆動状態とに基づく演算により前記後段軸回転数を検出する手段である
    車両。
18. 出力軸がねじれ要素を介して後段の後段軸に接続された複数気筒の内燃機関の失火を判定する内燃機関の失火判定方法であって、
    前記出力軸の回転数である出力軸回転数と前記後段軸の回転数である後段軸回転数とに基づいて前記ねじれ要素のねじれに基づく共振が前記出力軸の回転数に影響を及ぼす共振影響成分を演算すると共に前記出力軸回転数から前記演算した共振影響成分を減じて得られる検出用回転数に基づいて前記内燃機関の失火を判定する、
    ことを特徴とする内燃機関の失火判定方法。
19. 前記共振影響成分は、前記出力軸回転数から前記後段軸回転数を減じた値の積分計算に基づいて前記ねじれ要素のねじれ角を演算し、前記ねじれ要素のバネ定数と前記ねじれ要素より前記内燃機関側の慣性モーメントとの定数関係値に前記ねじれ角を乗じたものの積分計算に基づいて前記共振影響成分を演算されることを特徴とする請求項１８記載の内燃機関の失火判定方法。
20. 前記内燃機関のいずれかの１気筒に対する燃焼噴射量を減じて該気筒の空燃比を他の気筒より大きくした該内燃機関の運転状態である１気筒リーン運転状態を伴って、前記出力軸回転数に基づいて演算される前記出力軸の回転角加速度を前記出力軸回転数と前記後段軸回転数とにより演算される前記ねじれ角で除した値として前記定数関係値を学習し、該学習した定数関係値を用いて前記共振影響成分を演算することを特徴とする請求項１９記載の内燃機関の失火判定方法。
21. 前記定数関係値に前記ねじれ角を乗じたものを積分計算して得られるバネ力成分に対して前記検出された出力軸回転数に対応するゲインおよび位相を反映させて前記共振影響成分を演算することを特徴とする請求項１９または２０記載の内燃機関の失火判定方法。
22. 前記出力軸回転数と前記後段軸回転数とに基づいて演算される成分に共振の周波数については減衰しないハイパスフィルタを用いたフィルタ処理を施して前記共振影響成分を演算することを特徴とする請求項１８ないし２１いずれか記載の内燃機関の失火判定方法。
23. 前記出力軸回転数と前記後段軸回転数とに基づいて演算される成分に前記共振の周波数の倍数次周波数成分をゲイン＝１，位相＝０で残す櫛歯状のフィルタを用いたフィルタ処理を施して前記共振影響成分を演算することを特徴とする請求項１８ないし２１いずれか記載の内燃機関の失火判定方法。

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