JP2010163904A

JP2010163904A - 空燃比センサの異常判定装置

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Publication number: JP2010163904A
Application number: JP2009005171A
Authority: JP
Inventors: Yasushi Iwasaki; 靖志岩▲崎▼
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 2009-01-13
Filing date: 2009-01-13
Publication date: 2010-07-29
Anticipated expiration: 2029-01-13
Also published as: JP5182109B2

Abstract

【課題】空燃比センサの異常判定精度の向上手段を提供する。
【解決手段】空燃比センサの異常判定装置は、内燃機関への燃料噴射量を周期的に増減させるアクティブ制御を実行するアクティブ制御手段と、アクティブ制御の実行中に、内燃機関の排気系に設けられた空燃比センサから複数のデータを取得するデータ取得手段と、アクティブ制御の実行中における内燃機関の負荷変動に基づき、データ選択のための閾値を設定する閾値設定手段と、データ取得手段が取得した複数のデータの中から、閾値設定手段により設定された閾値に基づき、空燃比センサの異常判定に用いるデータを選択するデータ選択手段と、データ選択手段が選択したデータに基づき、空燃比センサの異常判定を行う判定手段と、を有する。
【選択図】図３

Description

本発明は、空燃比センサの異常判定装置に関する。

従来から、内燃機関の排気ガス中のエミッションを低下させるために、内燃機関の排気系に設けられた空燃比センサ（Ａ／Ｆセンサ）の出力信号を利用して、内燃機関に供給される燃料混合気の空燃比をフィードバック制御することが行われている。

空燃比センサの異常を判定する方法として、アクティブ制御により空燃比をリッチ／リーンに強制的に変動させ、センサ出力の応答性から空燃比センサの異常を判定する方法が知られている。このような方法は、例えば特許文献１に記載されている。

特開平５−２６０７７号公報

アクティブ制御の実行中において内燃機関に大きな負荷変動が生じた場合、空燃比センサが特異的に大きい（または小さい）値を出力してしまう場合がある。このような値を用いて空燃比センサの異常診断を行うと、誤った判定をしてしまう可能性がある。

本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、内燃機関の空燃比制御装置において、空燃比センサの異常判定の精度を向上させることを目的とする。

本発明に係る空燃比センサの異常判定装置は、内燃機関への燃料噴射量を周期的に増減させるアクティブ制御を実行するアクティブ制御手段と、前記アクティブ制御の実行中に、前記内燃機関の排気系に設けられた空燃比センサから複数のデータを取得するデータ取得手段と、前記アクティブ制御の実行中における前記内燃機関の負荷変動に基づき、データ選択のための閾値を設定する閾値設定手段と、前記データ取得手段が取得した複数のデータの中から、前記閾値設定手段により設定された閾値に基づき、前記空燃比センサの異常判定に用いるデータを選択するデータ選択手段と、前記データ選択手段が選択したデータに基づき、前記空燃比センサの異常判定を行う判定手段と、を有する。

上記構成において、前記負荷変動は、前記内燃機関の吸気系への吸入空気量の変動量である構成とすることができる。

上記構成において、前記負荷変動は、前記内燃機関の吸気系に設けられたスロットルの開度の変動量である構成とすることができる。

上記構成において、前記データ選択手段は、前記データ取得手段が取得した複数のデータの中央値を抽出し、前記複数のデータのうち前記中央値との差が前記閾値設定手段により設定された閾値より小さいデータを選択する構成とすることができる。

上記構成において、前記データ選択手段は、前記データ取得手段が取得した複数のデータのうち一のデータと、当該一のデータを除く残りのデータの平均値との差分を算出し、前記複数のデータのうち前記差分が前記閾値設定手段により設定された閾値より小さいデータを選択する構成とすることができる。

本発明によれば、アクティブ制御による空燃比センサの異常判定を行うにあたって、内燃機関の負荷変動に基づいて所定の閾値を設定し、当該閾値を用いて異常判定に使用するデータを取捨選択する。これにより、空燃比センサの異常判定精度を向上させることができる。

図１は、実施例１に係る空燃比センサの異常判定装置周辺の構成を示した模式図である。図２は、実施例１に係る空燃比センサのアクティブ制御中における出力波形を示した図である。図３は、実施例１に係る空燃比センサにおける異常判制御の流れを示したフローチャートである。図４は、実施例１の異常判定制御を具体的に説明するための図である。図５は、実施例２に係る空燃比センサにおける異常判制御の流れを示したフローチャートである。図６は、実施例２の異常判定制御を具体的に説明するための図である。

以下、図面を用い本発明に係る実施例について説明する。

図１は、実施例１に係る空燃比センサの異常判定装置（ＥＣＵ４０）及びその周辺の構成を説明するための概略図である。内燃機関であるエンジン１０に対し、吸気系の吸気通路１２及び排気系の排気通路１４が接続されている。吸気通路１２の上流側端部には、エアフィルタ１６及び空気吸入量を測定するためのエアフロメータ１８が設けられている。エアフロメータ１８の下流には、流量調節のためのスロットルバルブ２０及び当該スロットルバルブ２０の開度を検出するスロットル開度センサ２２が設けられている。スロットルバルブ２０の下流には、サージタンク２３が設けられており、さらに下流には通路内に燃料を噴射するためのインジェクタ２４が設けられている。

排気通路１４には、上流側触媒２６（スタートキャタリスト）及び下流側触媒２８（ＮＯ_Ｘ吸収触媒または３元触媒）が直列に設けられている。上流側触媒２６の前段部分には空燃比センサ３０が設けられている。空燃比センサ３０は、排気ガス中の酸素濃度を検出することにより、エンジン１０で燃焼された混合気の空燃比を検出する。上流側触媒２６と下流側触媒２８との間には、酸素センサ３２が設けられている。

エンジン１０は、ＥＣＵ（ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＣｏｎｔｒｏｌＵｎｉｔ）により制御される。ＥＣＵ４０は、上述のインジェクタ２４及び各種センサに接続されており、エンジン１０への燃料噴射量を周期的に増減させるアクティブ制御手段、及び空燃比センサ３０を含む各種センサからデータを取得するデータ取得手段として機能する。ＥＣＵ４０はさらに、データ取捨選択のための閾値を設定する閾値設定手段、及び閾値に基づきセンサの異常判定に使用するデータを選択するデータ選択手段として機能する。これらの機能の詳細については後述する。

通常時には、空燃比センサ３０により排気ガス中の空燃比がモニタリングされ、その結果に基づいてＥＣＵ４０がインジェクタ２４からの燃料噴射量を制御することにより、混合気中の空燃比を一定に制御するフィードバック制御が行われる。そして、所定条件が成立するとフィードバック制御を中断して、空燃比センサ３０の異常診断を行うためのアクティブ制御（オープンループ制御）が実行される。アクティブ制御の際には、ＥＣＵ４０がインジェクタ２４からの燃料噴射量を基準値に対して周期的に増減させ、空燃比センサ３０の出力を強制的に振動させる。燃料噴射量の変化に対する空燃比センサ３０の応答性の良否を測ることにより、センサの異常が判定される。異常診断のためのアクティブ制御は、例えば１トリップにつき１回程度行われる。

図２（ａ）は、アクティブ制御により燃料噴射量をリッチ−リーンに強制的に変化させた際の、空燃比センサの出力変化を示した図である。空燃比センサの出力変化の大きさは、例えば出力変化量の積算値（図２（ｂ）の軌跡長）、反転時からのセンサ出力の積算値（図２（ｃ）の斜線部分の面積）、及びセンサ出力の最大変化量（図２（ｄ）の軌跡の最大傾斜角）などに基づいて算出することができる。例えば図示するように、アクティブ制御に対する空燃比センサの出力変化が大きい場合には正常、小さい場合には異常（応答遅れ）であるとの判定がなされる。

アクティブ制御中における空燃比センサ３０の出力は、定常状態においては比較的安定しているが、エンジン負荷が大きく変動すると混合気中の空燃比（Ａ／Ｆ）が大きく変化し、センサ出力が不安定になる場合がある。このような場合、全体のデータの傾向から大きく外れたデータを特異値として破棄することで、判定精度を向上させることができる。さらに、本実施例ではデータを破棄する際に用いる閾値を負荷変動の大きさに基づいて設定することで、判定精度をより向上させることが期待される。なお、本実施例では、負荷変動の大きさはエアフロメータ１８により測定される吸入空気量の変動量に基づいて定めるものとする。

図３は、本実施例に係る空燃比センサの異常判定装置の制御を示したフローチャートである。最初に、ＥＣＵ４０がアクティブ制御を実行するための条件を満たしているか否かの判定を行う（ステップＳ１０）。アクティブ制御の移行条件としては、エンジン１０の負荷変動が所定値より少ないこと、空燃比センサ３０が活性状態に達していること、触媒温度が適温に達していること、等が挙げられる。アクティブ制御実行条件が満たされた場合、ＥＣＵ４０はインジェクタ２４からの燃料噴射量を周期的に増減させるアクティブ制御を実行する（ステップＳ１２）。

続いて、ＥＣＵ４０が空燃比センサ３０から異常判定に使用する判定値（データ）を取得する（ステップＳ１４）。この判定値は、前述のように空燃比センサ３０の出力変化に関するものであり、例えばセンサ出力の軌跡長（図２（ｂ））を判定値として用いることができる。さらに、ＥＣＵ４０は、エアフロメータ１８から吸入空気量に関するデータを取得し（ステップＳ１６）、当該吸入空気量の変動量の積算値を算出する（ステップＳ１８）。この吸入空気量の変動量積算値は、エンジン１０への負荷変動を反映したパラメータであり、後述するデータ選択の際の閾値設定に使用される。

続いて、ＥＣＵ４０は上記のアクティブ制御を所定回数行ったか否かの判定を行う（ステップＳ２０）。本実施例では、「リッチ−リーン」の変化を１周期（１回）として、アクティブ制御を５周期実施する。取得された各データは配列として保存されると共に、各データの積算値の算出が行われる。５周期分のデータの取得が完了したら、続いて特異値破棄処理（ステップＳ２２〜Ｓ３０）へと進む。なお、アクティブ制御の周期数はこれに限られるものではなく、エンジンの仕様等に応じて適宜定めることが好ましい。

特異値破棄処理においては、最初にＥＣＵ４０が吸入空気量の変動量の積算値に基づいて、データ選択に用いる閾値を設定する（ステップＳ２２）。以下に記載の表１は、閾値設定処理に使用されるマップの一例であり、上段が吸入空気量の変動量積算値を、下段がデータ選択に用いられる閾値を示す。吸入空気の変動量は「ａ」〜「ｇ」の７段階で表されており、「ａ」が最も小さく「ｇ」が最も大きい。すなわち、吸入空気量の変動量（エンジン負荷の変動量）が大きくなるに従い、データ選択のための閾値が大きくなるようにマップが作成されている。なお、吸入空気量の変動量積算値は、５周期分の合計積算値を用いてもよいし、１周期における積算値の平均を用いてもよい。

再び図３に戻り、ステップＳ２２で閾値の設定が完了すると、ＥＣＵ４０はステップＳ１４で取得されたＡ／Ｆデータ集合の中央値を抽出し、各データとの差分を算出する（ステップＳ２４）。続いてＥＣＵ４０は、ステップＳ２４で算出された各データの差分値をステップＳ２２で選択された閾値と比較し（ステップＳ２６）、差分が閾値を上回った場合は、当該データを特異値として破棄する処理を行う（ステップＳ２８）。特異値の破棄が完了したら、ＥＣＵ４０は残りのデータを平均して最終的な判定値を算出する（ステップＳ３０）。

最後に、ＥＣＵ４０がステップＳ３０で得られた最終判定値を、センサの異常判定用に設定された所定の閾値（ステップＳ２２におけるデータ破棄用の閾値とは別のもの）と比較する（ステップＳ３６）。最終判定値が閾値より大きい場合は、ＥＣＵ４０は空燃比センサ３０が正常であると判定し（ステップＳ３２）、小さい場合は異常であると判定する（ステップＳ３４）。

図４（ａ）を参照に、具体的な値を用いて説明を行う。図示するように、アクティブ制御により得られたデータはＸ＝［３００，２８０，３２０，２００，３００］であり、吸入空気の変動量は表１の「ｂ」であると仮定する。このとき、データの中央値は３００となり、各データとの差分はそれぞれ［０，２０，２０，１００，０］となる。一方、データ選択のための閾値は表１の「ｂ」に対応する「８０」となる。従って、ここでは４番目のデータであるＸ［３］＝２００が破棄され、残りのデータの平均値である「３００」が最終的な判定値となる。この判定値を用いて、図４のステップＳ３２における異常判定が行われる。

図４（ｂ）では、センサ出力変動のデータは図４（ａ）と同じであるが、吸入空気の変動量が「ｅ」であり、データ選択のための閾値は表１の「ｅ」に対応する「１２０」となる。従って、全てのデータが閾値より小さいため、特異値の破棄は行われずに平均値が算出される。最終的な判定値は「２８０」となり、これを用いて図３のステップＳ３２における異常判定が行われる。

以上のように、本実施例では空燃比センサの異常判定において、データ破棄のための閾値をエンジンの負荷変動に基づいて設定する（図３ステップＳ２２及び表１を参照）。一般的に、エンジンの負荷変動が大きい場合には空燃比（Ａ／Ｆ）が変動しやすいため、閾値をある程度大きく設定して特異値の破棄が行われにくくなるようにすることが好ましい。一方、エンジンの負荷変動が小さい場合には空燃比が変動しにくいため、閾値を小さく設定して特異値の破棄が行われ易くなるようにし、測定精度の向上を図ることが好ましい。以上のように、エンジン負荷に基づいて特異値破棄の条件を適切なレベルに設定することにより、空燃比センサの異常判定精度を向上させることができる。

実施例２は、データ選択の際に中央値に代えて平均値を用いる例である。空燃比センサの異常判定装置及びその周辺の構成については、実施例１の図１と共通であるため詳細な説明を省略する。

図５は、実施例２に係る異常診断装置の制御を示すフローチャートである。本実施例は、ステップＳ２４ａ及びＳ２６ａにおけるデータ選択ステップのみが実施例１と異なり、他のステップについては実施例１と共通である。具体的には、ステップＳ１４で取得された空燃比センサ３０の出力に関する複数のデータ（ここでは５つ）のそれぞれについて、残り４つのデータの平均値との差分を算出し（ステップＳ２４ａ）、その差分をステップＳ２２で設定された閾値と比較する（ステップＳ２６ａ）。

図６（ａ）〜（ｂ）を参照に、実施例１と同じデータ配列及び閾値選択マップを用いて説明を行う。図示するように、１番目から５番目のデータについて、上記の差分はそれぞれ［２５，０，５０，１００，２５］となる。図６（ａ）の例では、閾値が吸入空気変動量「ｂ」に対応する８０であるため、４番目のデータであるＸ［３］＝２００が破棄される。図６（ｂ）の例では、閾値が吸入空気変動量「ｅ」に対応する「１２０」であるため、全てのデータは破棄されずに異常判定に使用される。以降のステップについては、実施例１（図３ステップＳ３０〜Ｓ３６）と共通である。

実施例２においても、実施例１と同様にデータ破棄のための閾値をエンジンの負荷変動に基づいて定めており、最終的に異常判定に使用される適切なデータを選択するための精度を高めている。これにより、空燃比センサの異常判定の精度を向上させることができる。

実施例１及び２では、閾値選択の際に吸入空気量の変化量を用いる例について説明したが、閾値選択に用いられるパラメータはこれに限られるものではなく、エンジンの負荷変動を反映したパラメータであれば任意のものを用いてよい。例えば、吸入空気量の変動量の代わりに、図１のスロットル開度センサ２２により得られるスロットル開度の変動量に基づき、データ選択のための閾値を設定してもよい。この場合は、表１と同じように、スロットル開度の変動量が大きくなるにつれ、データ破棄のための閾値が大きくなるようにマップを作成することが望ましい。

また、実施例１及び２では、図１の空燃比センサ３０の異常診断を行う例について説明したが、本発明は同図の酸素センサ３２の異常診断にも同様に適用することができる。

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１０エンジン
１８エアフロメータ
２２スロットル開度センサ
３０空燃比センサ
３２酸素センサ
４０ＥＣＵ

Claims

内燃機関への燃料噴射量を周期的に増減させるアクティブ制御を実行するアクティブ制御手段と、
前記アクティブ制御の実行中に、前記内燃機関の排気系に設けられた空燃比センサから複数のデータを取得するデータ取得手段と、
前記アクティブ制御の実行中における前記内燃機関の負荷変動に基づき、データ選択のための閾値を設定する閾値設定手段と、
前記データ取得手段が取得した複数のデータの中から、前記閾値設定手段により設定された閾値に基づき、前記空燃比センサの異常判定に用いるデータを選択するデータ選択手段と、
前記データ選択手段が選択したデータに基づき、前記空燃比センサの異常判定を行う判定手段と、
を有することを特徴とする空燃比センサの異常判定装置。
前記負荷変動は、前記内燃機関の吸気系への吸入空気量の変動量であることを特徴とする請求項１記載の空燃比センサの異常判定装置。
前記負荷変動は、前記内燃機関の吸気系に設けられたスロットルの開度の変動量であることを特徴とする請求項１記載の空燃比センサの異常判定装置。
前記データ選択手段は、前記データ取得手段が取得した複数のデータの中央値を抽出し、前記複数のデータのうち前記中央値との差が前記閾値設定手段により設定された閾値より小さいデータを選択することを特徴とする請求項１記載の空燃比センサの異常判定装置。
前記データ選択手段は、前記データ取得手段が取得した複数のデータのうち一のデータと、当該一のデータを除く残りのデータの平均値との差分を算出し、前記複数のデータのうち前記差分が前記閾値設定手段により設定された閾値より小さいデータを選択することを特徴とする請求項１記載の空燃比センサの異常判定装置。