JP2011099338A - 内燃機関の制御弁異常判定装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】 制御弁が正常に作動しているか否かを精度良く判定することができる制御弁異常判定装置を提供すること
【解決手段】 本発明の制御弁異常判定装置は、過給機６１と制御弁６４とを備えた機関１０に適用される。制御弁異常判定装置は、区分的アフィン解析法に従って、機関１０の運転パラメータの動特性を制御弁６４の開度に応じた複数のＡＲＸモデルとしてモデル化する。制御弁異常判定装置は、モデル化された運転パラメータの動特性を用いて、所定時点におけるその運転パラメータの値を推定する。制御弁異常判定装置は、この推定された運転パラメータの値と、その所定時点における実際の運転パラメータの値と、を比較することにより、制御弁６４が正常に作動しているか否かを判定する。
【選択図】 図７
【解決手段】 本発明の制御弁異常判定装置は、過給機６１と制御弁６４とを備えた機関１０に適用される。制御弁異常判定装置は、区分的アフィン解析法に従って、機関１０の運転パラメータの動特性を制御弁６４の開度に応じた複数のＡＲＸモデルとしてモデル化する。制御弁異常判定装置は、モデル化された運転パラメータの動特性を用いて、所定時点におけるその運転パラメータの値を推定する。制御弁異常判定装置は、この推定された運転パラメータの値と、その所定時点における実際の運転パラメータの値と、を比較することにより、制御弁６４が正常に作動しているか否かを判定する。
【選択図】 図７
Description
本発明は、過給機とその過給機の制御を行うための制御弁とを備えた内燃機関に適用される制御弁異常判定装置に関する。
従来から知られる過給機（排気タービン式過給機）は、内燃機関の排気通路に配設され且つ排ガスのエネルギによって駆動されるタービンと、同機関の吸気通路に配設され且つタービンが駆動されることによって駆動されるコンプレッサと、を備えている。これにより、コンプレッサに流入する空気が同コンプレッサによって圧縮され、燃焼室に向けて排出される。即ち、過給が行われる。
従来の内燃機関の一つは、第１過給機と、第１過給機に直列に接続された第２過給機と、第１過給機及び第２過給機に供給される空気又は排ガスの流量を調整するための複数のバイパス通路と、それらのバイパス通路に配設された複数の制御弁と、を備える。この従来の内燃機関が備える制御装置（以下、「従来装置」と称呼する。）は、機関の運転状態に応じて各制御弁の開度を変更する。これにより、機関の運転状態に応じた適切な過給が行われる。
従来装置は、上述した適切な過給が行われる状態を維持することを目的として、機関を構成する部材（例えば、第１過給機のコンプレッサに供給される空気量を調整する制御弁である吸気切替弁）が正常に作動しているか否かを判定するようになっている。具体的に述べると、従来装置は、予め実験等によって定められた「吸気切替弁が正常に作動している場合における、機関回転速度と、スロットル開度と、吸気通路内の所定箇所における空気圧力と、の関係（圧力マップ）」を記憶している。更に、従来装置は、機関回転速度及びスロットル開度の実際の値をこの圧力マップに適用することにより、上記所定箇所における「空気圧力の推定値」を取得する。そして、従来装置は、この「空気圧力の推定値」と、同所定箇所における「実際の空気圧力（実測値）」と、が一致しないとき、機関を構成する部材（例えば、吸気切替弁）が異常であると判定するようになっている。（例えば、特許文献１を参照。）。
以下、「第１過給機のコンプレッサ」を、便宜上、「第１コンプレッサ」とも称呼する。更に、「吸気通路内の所定箇所における空気圧力」を、便宜上、単に「空気圧力」とも称呼する。
上述したように、従来装置は、機関回転速度及びスロットル開度と、空気圧力と、の関係を「予め実験等によって定められた単一の圧力マップ」によって表現するとともに、この圧力マップを用いて機関を構成する部材（例えば、吸気切替弁）が正常である場合における空気圧力を推定している。ところが、空気圧力がこの圧力マップによって推定されると、その推定された空気圧力は適切な値とならない場合がある。
例えば、上記機関は、第１コンプレッサをバイパスする通路（バイパス通路）に配設された吸気切替弁を備えている。この吸気切替弁の開度が変化すると、第１コンプレッサに供給されることなくバイパス通路を通過する空気量が変化する。より具体的に述べると、吸気切替弁の開度が充分に小さい場合、機関に導入された空気の実質的に全てが第１コンプレッサに流入する。この場合、空気は第１コンプレッサによって圧縮される。これに対し、吸気切替弁の開度が充分に大きい場合、第１コンプレッサの前後がバイパス通路によって短絡された状態となるので、機関に導入された空気は第１コンプレッサに実質的に流入しない。この場合、空気は第１コンプレッサによって圧縮されない。そのため、機関回転速度及びスロットル開度の値が同一であっても、「吸気切替弁の開度が充分に小さい場合」における空気圧力と、「吸気切替弁の開度が充分に大きい場合」における空気圧力と、は異なる可能性がある。このように、空気圧力は、機関回転速度及びスロットル開度の影響だけではなく、吸気切替弁の開度の影響も受けて変化する。
従って、吸気切替弁の開度を考慮していない「単一の圧力マップ」を用いて空気圧力を推定すると、適切な空気圧力が推定されない場合がある。
更に、例えば、上記機関を構成する部材は、製造上のばらつき（製造の際に生じる同一種の部材間における寸法及び性能等の差）を有する。そのため、機関回転速度及びスロットル開度の値が同一であっても、個別の機関毎に空気圧力は異なる可能性がある。換言すると、個別の機関毎に「機関回転速度と、スロットル開度と、空気圧力と、の関係」における個体差が生じ得る。
従って、機関を構成する部材の個体差を考慮していない「予め実験等によって定められた圧力マップ」を用いて空気圧力を推定すると、適切な空気圧力が推定されない場合がある。
このように、上記従来装置は、適切な空気圧力を推定することができない可能性がある。その結果、上記従来装置は、吸気切替弁の異常判定を精度良く行うことができない虞があるという問題がある。
本発明は、上記課題に対応するためになされたものである。即ち、本発明の目的の１つは、上述したような「過給機と制御弁とを備えた内燃機関」に適用され、制御弁が正常に作動しているか否かを精度良く判定することができる制御弁異常判定装置を提供することにある。
上記課題を達成するための本発明による制御弁の異常判定装置は、第１過給機と、制御弁と、を備えた内燃機関に適用される。
前記第１過給機は、内燃機関の排気通路に配設されたタービンと、その機関の吸気通路に配設されたコンプレッサとを有する。このタービンは、機関の燃焼室から排出される排ガスによって駆動される。更に、このコンプレッサは、上記タービンが駆動されることによって駆動されて同吸気通路内の空気を圧縮する。
前記機関は、単一の過給機を有するように（即ち、第１過給機のみを有するように）構成されてもよく、複数の過給機を有するように（即ち、第１過給機と、他の一又は複数の過給機と、を有するように）構成されてもよい。更に、前記機関が複数の過給機を有する場合、それら複数の過給機は、直列に接続されてもよく、並列に接続されてもよい。
前記制御弁は、前記コンプレッサをバイパスする通路部に設けられる。即ち、この通路部は、その一端が前記コンプレッサよりも上流側において前記吸気通路に接続されるとともにその他端が前記コンプレッサよりも下流側において前記吸気通路に接続されるように構成し得る。更に、この制御弁は、「前記コンプレッサに流入する空気の量」と「前記通路部を通過する空気の量」との割合を変更するようになっている。
本発明の制御弁異常判定装置は、上述した内燃機関に適用される。この制御弁異常判定装置は、時系列データ取得手段と、データ分析手段と、運転状態推定手段と、異常判定手段と、を備える。
前記時系列データ取得手段は、
「前記第１過給機による過給状態に関わる所定の運転パラメータ」の値を、時間経過に対応させた時系列データとして取得するようになっている。このように、時系列データ取得手段は、上記機関が実際に運転されている際におけるその機関独自の運転パラメータの値を時系列データとして取得するようになっている。
「前記第１過給機による過給状態に関わる所定の運転パラメータ」の値を、時間経過に対応させた時系列データとして取得するようになっている。このように、時系列データ取得手段は、上記機関が実際に運転されている際におけるその機関独自の運転パラメータの値を時系列データとして取得するようになっている。
前記データ分析手段は、
区分的アフィン解析法に従って、
（Ａ）前記取得した時系列データを要素として含むデータベクトルを「複数のデータベクトル群」に分類し、
（Ｂ）前記分類された複数のデータベクトル群を用いて、「前記分類された複数のデータベクトル群を回帰空間において区分けするための境界を表す単数又は複数の関数からなる第１関数」を推定するとともに、
（Ｃ）前記分類された複数のデータベクトル群のそれぞれに要素として含まれる時系列データを用いて、前記分類された複数のデータベクトル群のそれぞれに対して「前記運転パラメータの動特性をＡＲＸモデル（AutoRegressive eXogeneous model）として表す第２関数」を推定する、ようになっている。
区分的アフィン解析法に従って、
（Ａ）前記取得した時系列データを要素として含むデータベクトルを「複数のデータベクトル群」に分類し、
（Ｂ）前記分類された複数のデータベクトル群を用いて、「前記分類された複数のデータベクトル群を回帰空間において区分けするための境界を表す単数又は複数の関数からなる第１関数」を推定するとともに、
（Ｃ）前記分類された複数のデータベクトル群のそれぞれに要素として含まれる時系列データを用いて、前記分類された複数のデータベクトル群のそれぞれに対して「前記運転パラメータの動特性をＡＲＸモデル（AutoRegressive eXogeneous model）として表す第２関数」を推定する、ようになっている。
上記（Ａ）において、上記データベクトルを複数のデータベクトル群に分類する方法は特に制限されない。例えば、Ｋ平均法（K-means method）及び欲張り法（greedy method）等の周知のデータ分類方法が採用され得る。更に、例えば、「上記データベクトルが混合正規分布に従うとの仮定の下、その混合正規分布の最適な分布パラメータを最尤推定法を用いて算出するとともに、この算出された最適な分布パラメータを用いて所定の時点におけるデータベクトルが複数のデータベクトル群のそれぞれに帰属する確率（帰属確率）を計算し、最も帰属確率の高いデータベクトル群にその所定の時点におけるデータベクトルを分類する方法」が採用され得る（例えば、「Hayato Nakada, Kiyotsugu Takada, & Tohru Katayama (2005). Identification of piecewise affine systems based on statistical clustering technique. Automatica, 41, 905-913.」を参照。以下、この文献を「非特許文献」と称呼する。）。
上記（Ｂ）において、「第１関数」を推定する方法は特に制限されない。例えば、サポートベクターマシン（SVM）及びソフトマージンサポートベクターマシン（soft margin SVM）等の周知のデータ認識方法等が採用され得る。
上記（Ｃ）において、ＡＲＸモデルとは、自己回帰モデルの一種であり、システムを同定する際に用いられる周知のモデルである。更に、上記（Ｃ）において、「第２関数」を推定する方法は特に制限されない。例えば、最小二乗法及び重み付き最小二乗法等の周知の近似関数推定方法等が採用され得る。
以下、便宜上、「運転パラメータの動特性を表す関数を推定する」ことを「運転パラメータの動特性をモデル化する」とも称呼する。これによれば、例えば、「運転パラメータの動特性をＡＲＸモデルとして表す第２関数を推定する」ことは、「運転パラメータの動特性をＡＲＸモデルとしてモデル化する」と称呼される。
上記データ分析手段に採用されているような「システム（運転パラメータの動特性）を複数のＡＲＸモデル（複数のデータベクトル群のそれぞれに対して推定される複数の第２関数）の組み合わせとして表したモデル」は、一般に、区分的アフィン自己回帰モデル（PWARX model，PieceWise affine AutoRegressive eXogeneous model）と称呼される。更に、システムを区分的アフィン自己回帰モデルとして同定する解析法は、区分的アフィン解析法と称呼される。
このように、前記データ分析手段は、複数のデータベクトル群を回帰空間において区分けするための境界を表す第１関数と、複数のデータベクトル群のそれぞれに対して前記運転パラメータの動特性をＡＲＸモデルとして表した第２関数と、を推定するようになっている。
前記運転状態推定手段は、
「前記データ分析手段によって前記第１関数及び前記第２関数が推定された時点よりも後の「第１時点」にて前記時系列データ取得手段により取得される時系列データを要素として含む回帰ベクトル」を前記第１関数に適用することにより、「同回帰ベクトルが前記複数のデータベクトル群のうちの何れのデータベクトル群に回帰空間において分類されるか」を決定するとともに、
前記第２関数のうちの「同決定された同回帰ベクトルが回帰空間において分類されるデータベクトル群に対応する第２関数」に同回帰ベクトルを適用することにより、「前記第１時点よりも後の「第２時点」における前記運転パラメータの値」を推定する、ようになっている。
「前記データ分析手段によって前記第１関数及び前記第２関数が推定された時点よりも後の「第１時点」にて前記時系列データ取得手段により取得される時系列データを要素として含む回帰ベクトル」を前記第１関数に適用することにより、「同回帰ベクトルが前記複数のデータベクトル群のうちの何れのデータベクトル群に回帰空間において分類されるか」を決定するとともに、
前記第２関数のうちの「同決定された同回帰ベクトルが回帰空間において分類されるデータベクトル群に対応する第２関数」に同回帰ベクトルを適用することにより、「前記第１時点よりも後の「第２時点」における前記運転パラメータの値」を推定する、ようになっている。
このように、運転状態推定手段は、上述したデータ分析手段によって推定された第１関数及び第２関数を用いて、「ある時点（第１時点）における時系列データを要素として含む回帰ベクトル」から「その時点よりも後の時点（第２時点）における運転パラメータの値（推定値）」を推定するようになっている。
前記異常判定手段は、
前記推定された前記第２時点における前記運転パラメータの値（推定値）と、同第２時点における同運転パラメータの実際の値（実測値）と、を比較することにより、前記制御弁が異常であるか否かを判定するようになっている。
前記推定された前記第２時点における前記運転パラメータの値（推定値）と、同第２時点における同運転パラメータの実際の値（実測値）と、を比較することにより、前記制御弁が異常であるか否かを判定するようになっている。
より具体的に述べると、異常判定手段は、例えば、「運転パラメータの推定値と、運転パラメータの実測値と、の差の絶対値」が所定の閾値以上であるとき、制御弁が異常であると判定するように構成し得る。更に、異常判定手段は、例えば、「運転パラメータの推定値と、運転パラメータの実測値と、の差の絶対値が所定の閾値以上である状態」が所定の期間以上継続したとき、制御弁が異常であると判定するように構成し得る。
このように、本発明の制御弁異常判定装置は、運転パラメータの動特性を複数のＡＲＸモデルの組み合わせ（区分的アフィン自己回帰モデル）としてモデル化する。そのため、本発明の制御弁異常判定装置は、運転パラメータの動特性を「単一のモデル」としてモデル化する上記従来装置に比べ、所定の時点（第２時点）における運転パラメータの値をより精度良く推定することができる。更に、本発明の制御弁異常判定装置は、機関が実際に運転されている際にその機関から取得される運転パラメータの値に基づき、運転パラメータの動特性をモデル化する。そのため、本発明の制御弁異常判定装置は、「予め実験等によって取得したマップ」を使用する上記従来装置に比べ、所定の時点（第２時点）における運転パラメータの値をより精度良く推定することができる。これらの結果、本発明の制御弁異常判定装置は、制御弁が正常に作動しているか否かをより精度良く判定することができる。
更に、本発明の制御弁異常判定装置は、
「前記分類された複数のデータベクトル群のそれぞれ」が「前記制御弁の開度の可動範囲を分割する複数の開度領域のそれぞれ」に対応するように構成され得る。
「前記分類された複数のデータベクトル群のそれぞれ」が「前記制御弁の開度の可動範囲を分割する複数の開度領域のそれぞれ」に対応するように構成され得る。
上述したように、制御弁の開度は運転パラメータの値（上記従来装置においては過給圧）に影響を与える。そこで、「上記複数のデータベクトル群のそれぞれ」が「制御弁の複数の開度領域のそれぞれ」に対応するように構成することにより、運転パラメータの動特性を更に精度良くモデル化することができる。その結果、本発明の制御弁異常判定装置は、制御弁が正常に作動しているか否かを更に精度良く判定することができる。
この「制御弁の複数の開度領域」の数、及び、それぞれの開度領域の範囲は、制御弁の開度が運転パラメータに及ぼす影響等を考慮して定められ得る。例えば、実験及び経験等によって「制御弁の開度が所定開度以下である場合における運転パラメータの動特性と、制御弁の開度がその所定開度よりも大きい場合における運転パラメータの動特性と、が異なる」ことが予め確認されているとき、上記「複数の領域」は、「開度がその所定開度以下である領域」及び「開度がその所定開度よりも大きい領域」の２つの領域からなるように定められ得る。
これに対し、「複数の開度領域の数」及び「それぞれの開度領域の範囲」を実験及び経験等によって予め定めることができないとき、「複数の領域の数」は、例えば、「赤池情報量基準（CAIC）又は最小記述長（MDL）に基づいて最適な領域数を推定する方法（例えば、非特許文献を参照。）」を用いて推定され得る。更に、「それぞれの開度領域の範囲」は、例えば、運転パラメータの値と制御弁の開度とを関連付けながら運転パラメータの時系列データを取得し、その時系列データを要素として含むデータベクトルを上記データ分析手段によって複数のデータベクトル群に分類した後、分類されたデータベクトル群のそれぞれに含まれる運転パラメータの値に関連付けられている制御弁の開度から推定され得る。
更に、上記「複数の開度領域」は、開度範囲がゼロである領域を含んでもよい。即ち、例えば、「複数の領域」は、「開度が全閉開度である領域（即ち、開度範囲はゼロ）」と、「開度が全閉開度以外の開度である領域」と、を含むように定められてもよい。
加えて、「複数のデータベクトル群のそれぞれ」が「複数の開度領域」のうちの何れの開度領域に対応するかを決定する方法は、特に制限されない。例えば、予め実験等により、「制御弁の開度が所定の開度領域に属する場合の運転パラメータの値」を参照値として取得し、この参照値と「あるデータベクトル群に属する任意の一のデータベクトルに要素として含まれる運転パラメータの値」とを照合することにより、そのデータベクトル群が何れの開度領域に対応するかが決定され得る。更に、例えば、運転パラメータの値と制御弁の開度とを互いに関連付けながら時系列データを取得し、「あるデータベクトル群に属する任意の一のデータベクトルに要素として含まれる運転パラメータの値に関連付けられている制御弁の開度」を参照することにより、そのデータベクトル群が何れの開度領域に対応するかが決定され得る。
更に、本発明の制御弁異常判定装置は、上述した「第２時点における運転パラメータの値に基づいて制御弁の異常判定を行う」ことに加え、「第１時点における制御弁の開度に基づいて制御弁の異常判定を行う」ように構成され得る。
より具体的に述べると、本発明の制御弁異常判定装置において、
前記運転状態推定手段は、
「前記回帰ベクトルと前記第１関数とによって決定された同回帰ベクトルが回帰空間において分類される前記データベクトル群」に対応する前記複数の開度領域のうちの一つを、「前記第１時点において前記制御弁の開度が属する開度領域である制御弁推定所属領域」として推定するように構成されるとともに、
前記異常判定手段は、
前記推定された「前記制御弁推定所属領域」と、「前記第１時点における前記制御弁の実際の開度が属する前記複数の開度領域のうちの一つである制御弁実所属領域」と、を比較することにより、前記制御弁が異常であるか否かを判定するように構成され得る。
前記運転状態推定手段は、
「前記回帰ベクトルと前記第１関数とによって決定された同回帰ベクトルが回帰空間において分類される前記データベクトル群」に対応する前記複数の開度領域のうちの一つを、「前記第１時点において前記制御弁の開度が属する開度領域である制御弁推定所属領域」として推定するように構成されるとともに、
前記異常判定手段は、
前記推定された「前記制御弁推定所属領域」と、「前記第１時点における前記制御弁の実際の開度が属する前記複数の開度領域のうちの一つである制御弁実所属領域」と、を比較することにより、前記制御弁が異常であるか否かを判定するように構成され得る。
より具体的に述べると、異常判定手段は、例えば、制御弁推定所属領域と制御弁実所属領域とが一致しないとき、制御弁が異常であると判定するように構成され得る。更に、異常判定手段は、制御弁推定所属領域と制御弁実所属領域とが一致しない状態が所定の期間以上継続したとき、制御弁が異常であると判定するように構成され得る。
このように、上記構成を備えた制御弁異常判定装置は、第２時点における運転パラメータの値に基づく制御弁の異常判定、及び、第１時点における制御弁の開度に基づく制御弁の異常判定、の双方を行うことができる。これにより、本発明の制御弁異常判定装置は、これらの異常判定のうちの何れか一方のみを行う場合に比べ、制御弁が正常に作動しているか否かを更に精度良く判定することができる。
更に、本発明の制御弁異常判定装置において、
前記複数の開度領域は、「前記制御弁の開度が全閉開度である領域」及び「同制御弁の開度が同全閉開度以外の開度である領域」の２つの領域からなるように構成され得る。なお、「全閉開度」とは、「制御弁が設けられている通路部を空気が実質的に通過することができない（即ち、通路部が遮断される）開度」を意味する。
前記複数の開度領域は、「前記制御弁の開度が全閉開度である領域」及び「同制御弁の開度が同全閉開度以外の開度である領域」の２つの領域からなるように構成され得る。なお、「全閉開度」とは、「制御弁が設けられている通路部を空気が実質的に通過することができない（即ち、通路部が遮断される）開度」を意味する。
上述したように、本発明の制御弁異常判定装置が適用される機関において、制御弁は、コンプレッサをバイパスする通路部に設けられている。そのため、制御弁の開度が「全閉開度」であれば、通路部が遮断されるので、機関に導入される空気の実質的に全てがコンプレッサに流入する。これに対し、制御弁の開度が「全閉開度以外の開度」であれば、機関に導入される空気の少なくとも一部は、コンプレッサに流入することなく通路部を通過する。従って、制御弁の開度が全閉開度である場合における運転パラメータの動特性と、制御弁の開度が全閉開度以外の開度である場合における運転パラメータの動特性と、は異なる可能性がある。
そこで、上記２つの領域のそれぞれにおいて運転パラメータの動特性をモデル化することにより、本発明の制御弁異常判定装置は、上記第１時点において制御弁の開度が属する開度領域、及び、上記第２時点における運転パラメータの値、を更に精度良く推定することができる。その結果、本発明の制御弁異常判定装置は、制御弁が正常に作動しているか否かを更に精度良く判定することができる。
更に、本発明の制御弁異常判定装置において、
前記運転パラメータは、
前記吸気通路内の所定箇所における空気の圧力、前記吸気通路内の所定箇所における空気の温度、及び、前記コンプレッサの回転速度、のうちの少なくとも１つを含むように構成され得る。
前記運転パラメータは、
前記吸気通路内の所定箇所における空気の圧力、前記吸気通路内の所定箇所における空気の温度、及び、前記コンプレッサの回転速度、のうちの少なくとも１つを含むように構成され得る。
上述したように、本発明の制御弁異常判定装置は、単一の過給機を有する機関に対しても、複数の過給機を有する機関に対しても適用され得る。例えば、本発明の制御弁異常判定装置を複数の過給機を有する機関に適用する場合、制御弁異常判定装置の一の態様として、
前記制御弁異常判定装置は、
「前記第１過給機と異なる第２過給機」であって同第２過給機のタービンが前記排気通路の前記第１過給機のタービンよりも下流側に配設されるとともに同第２過給機のコンプレッサが前記吸気通路の前記第１過給機のコンプレッサよりも上流側に配設された第２過給機を備え、
前記通路部は、前記第１過給機のコンプレッサと前記第２過給機のコンプレッサとの間の分岐部にて前記吸気通路から分岐するとともに同第１過給機のコンプレッサの下流の合流部にて同吸気通路に合流するように構成されてなり、
前記吸気通路の前記合流部よりも下流側に配設されるとともに開度が変更される「吸気絞り弁」を備えるように構成され得る。
前記制御弁異常判定装置は、
「前記第１過給機と異なる第２過給機」であって同第２過給機のタービンが前記排気通路の前記第１過給機のタービンよりも下流側に配設されるとともに同第２過給機のコンプレッサが前記吸気通路の前記第１過給機のコンプレッサよりも上流側に配設された第２過給機を備え、
前記通路部は、前記第１過給機のコンプレッサと前記第２過給機のコンプレッサとの間の分岐部にて前記吸気通路から分岐するとともに同第１過給機のコンプレッサの下流の合流部にて同吸気通路に合流するように構成されてなり、
前記吸気通路の前記合流部よりも下流側に配設されるとともに開度が変更される「吸気絞り弁」を備えるように構成され得る。
更に、上記態様の制御弁異常判定装置において、
前記時系列データ取得手段によって取得される時系列データに含まれる前記運転パラメータは、「前記機関の過給圧」、「前記吸気絞り弁の開度」、「前記第１過給機のコンプレッサの回転速度」、及び、「前記第２過給機のコンプレッサの回転速度」を含み、
前記運転状態推定手段によって推定される前記第２時点における前記運転パラメータの値は「前記機関の過給圧」である、ように構成される。
前記時系列データ取得手段によって取得される時系列データに含まれる前記運転パラメータは、「前記機関の過給圧」、「前記吸気絞り弁の開度」、「前記第１過給機のコンプレッサの回転速度」、及び、「前記第２過給機のコンプレッサの回転速度」を含み、
前記運転状態推定手段によって推定される前記第２時点における前記運転パラメータの値は「前記機関の過給圧」である、ように構成される。
以下、本発明による内燃機関の制御弁異常判定装置の各実施形態について、図面を参照しながら説明する。
（第１実施形態）
＜装置の概要＞
図１は、本発明の第１の実施形態に係る制御弁異常判定装置（以下、「第１装置」とも称呼する。）を内燃機関１０に適用したシステムの概略構成を示している。機関１０は、４気筒ディーゼル機関である。
＜装置の概要＞
図１は、本発明の第１の実施形態に係る制御弁異常判定装置（以下、「第１装置」とも称呼する。）を内燃機関１０に適用したシステムの概略構成を示している。機関１０は、４気筒ディーゼル機関である。
この機関１０は、燃料供給系統を含むエンジン本体２０、エンジン本体２０に空気を導入するための吸気系統３０、エンジン本体２０からの排ガスを外部に放出するための排気系統４０、排ガスを吸気系統３０側に還流させるためのEGR装置５０、及び、排ガスのエネルギによって駆動されてエンジン本体２０に導入される空気を圧縮する過給装置６０、を備えている。
エンジン本体２０は、吸気系統３０及び排気系統４０が連結されたシリンダヘッド２１を有している。このシリンダヘッド２１は、各気筒に対応するように各気筒の上部に設けられた複数の燃料噴射装置２２を有している。各燃料噴射装置２２は、図示しない燃料タンクと接続されており、電気制御装置８０からの指示信号に応じて各気筒の燃焼室内に燃料を直接噴射するようになっている。
吸気系統３０は、シリンダヘッド２１に形成された図示しない吸気ポートを介して各気筒に連通されたインテークマニホールド３１、インテークマニホールド３１の上流側集合部に接続された吸気管３２、吸気管３２内において吸気通路の開口断面積を可変とするスロットル弁（吸気絞り弁）３３、電気制御装置８０からの指示信号に応じてスロットル弁３３を回転駆動するスロットル弁アクチュエータ３３ａ、スロットル弁３３の上流において吸気管３２に介装されたインタークーラ３４、及び、インタークーラ３４の上流に設けられた過給装置６０の上流側であって吸気管３２の端部に配設されたエアクリーナ３５、を有している。インテークマニホールド３１及び吸気管３２は、吸気通路を構成している。
排気系統４０は、シリンダヘッド２１に形成された図示しない排気ポートを介して各気筒に連通されたエキゾーストマニホールド４１、エキゾーストマニホールド４１の下流側集合部に接続された排気管４２、及び、排気管４２に設けられた過給装置６０の下流側であって排気管４２に介装された周知の排ガス浄化用触媒（DPNR）４３、を有している。エキゾーストマニホールド４１及び排気管４２は、排気通路を構成している。
EGR装置５０は、排ガスをエキゾーストマニホールド４１からインテークマニホールド３１へと還流させる通路（EGR通路）を構成する排気還流管５１、排気還流管５１に介装されたEGRガス冷却装置（EGRクーラ）５２、及び、排気還流管５１に介装されたEGR制御弁５３、を有している。EGR制御弁５３は、電気制御装置８０からの指示信号に応じてエキゾーストマニホールド４１からインテークマニホールド３１へと還流させる排ガス量を変更し得るようになっている。
過給装置６０は、高圧段過給機６１と、高圧段過給機６１に直列に接続された低圧段過給機６２と、を有している。低圧段過給機６２の容量は、高圧段過給機６１の容量よりも大きい。即ち、高圧段過給機６１が過給を行うために必要な排ガスのエネルギの最小値は、低圧段過給機６２が過給を行うために必要な排ガスのエネルギの最小値よりも小さい。これにより、過給装置６０は、負荷が小さい運転領域においては主に高圧段過給機６１により過給を行い、且つ、負荷が大きい運転領域においては主に低圧段過給機６２により過給を行うことができる。
より具体的に述べると、高圧段過給機６１は、高圧段コンプレッサ６１ａ及び高圧段タービン６１ｂを有している。高圧段コンプレッサ６１ａは吸気通路（吸気管３２）に配設されている。高圧段タービン６１ｂは排気通路（排気管４２）に配設されている。高圧段コンプレッサ６１ａと高圧段タービン６１ｂとは、ローターシャフト（図示省略。）によって同軸回転可能に連結されている。これにより、高圧段タービン６１ｂが排ガスによって回転せしめられると、高圧段コンプレッサ６１ａが回転するとともに、高圧段コンプレッサ６１ａに供給される空気が圧縮される（過給が行われる）ようになっている。
低圧段過給機６２は、低圧段コンプレッサ６２ａ及び低圧段タービン６２ｂを有している。低圧段コンプレッサ６２ａは、高圧段コンプレッサ６１ａよりも吸気通路（吸気管３２）の上流側に配設されている。低圧段タービン６２ｂは、高圧段タービン６１ｂよりも排気通路（排気管４２）の下流側に配設されている。低圧段コンプレッサ６２ａと低圧段タービン６２ｂとは、ローターシャフト（図示省略。）によって同軸回転可能に連結されている。これにより、低圧段タービン６２ｂが排ガスによって回転せしめられると、低圧段コンプレッサ６２ａが回転するとともに、低圧段コンプレッサ６２ａに供給される空気が圧縮される（過給が行われる）ようになっている。
更に、過給装置６０は、高圧段コンプレッサバイパス通路部（バイパス管）６３、吸気切替弁（ACV）６４、高圧段タービンバイパス通路部（バイパス管）６５、排気切替弁（ECV）６６、低圧段タービンバイパス通路部（バイパス管）６７、及び、排気バイパス弁（EBV）６８を有している。
高圧段コンプレッサバイパス通路部６３の一端は、高圧段コンプレッサ６１ａと低圧段コンプレッサ６２ａとの間において吸気通路（吸気管３２）に接続されている。高圧段コンプレッサバイパス通路部６３の他端は、高圧段コンプレッサ６１ａよりも下流側において吸気通路（吸気管３２）に接続されている。換言すると、高圧段コンプレッサバイパス通路部６３は、高圧段コンプレッサ６１ａと低圧段コンプレッサ６２ａとの間の分岐部にて吸気通路（吸気管３２）から分岐するとともに、高圧段コンプレッサ６１ａの下流の合流部にて吸気通路（吸気管３２）に合流するように構成されている。このように、高圧段コンプレッサバイパス通路部６３は、高圧段コンプレッサ６１ａをバイパスする経路を構成している。
吸気切替弁６４は、高圧段コンプレッサバイパス通路部６３に配設されたバタフライ弁である。吸気切替弁６４は、高圧段コンプレッサバイパス通路部６３の内部にて、図２（Ａ）に示す回動位置（全閉開度）から図２（Ｂ）に示す回動位置（全開開度）までの範囲内において回動可能となっている。吸気切替弁６４は、電気制御装置８０からの指示に応じて駆動される吸気切替弁アクチュエータ６４ａにより、回動させられるようになっている。
吸気切替弁６４が図２（Ａ）に示す位置（全閉開度）にあるとき、空気Ａは高圧段コンプレッサバイパス通路部６３を通過することができない。一方、吸気切替弁６４が図２（Ｂ）に示す位置（全開開度）にあるとき、空気Ａは吸気切替弁６４の影響を実質的に受けることなく高圧段コンプレッサバイパス通路部６３を通過することができる。即ち、吸気切替弁６４の回動位置（開度）が変化すると、高圧段コンプレッサバイパス通路部６３を通過する空気Ａの流量が変化する。
そのため、例えば、図３に示すように、吸気切替弁６４の開度が全閉開度であるとき、機関１０に導入される空気Ｉｎの実質的に全てが高圧段コンプレッサ６１ａに流入する。この空気Ｉｎは、高圧段コンプレッサ６１ａによって圧縮され、燃焼室ＣＣに流入する。これに対し、図４に示すように、吸気切替弁６４の開度が全閉開度以外の開度であるとき、機関１０に導入される空気Ｉｎの一部は高圧段コンプレッサ６１ａに流入し、空気Ｉｎの他部は高圧段コンプレッサ６１ａに流入することなく高圧段コンプレッサバイパス通路部６３を通過する。高圧段コンプレッサ６１ａに流入した空気は、高圧段コンプレッサ６１ａによって圧縮された後、高圧段コンプレッサバイパス通路部６３を通過した空気と合流し、燃焼室ＣＣに流入する。
このように、吸気切替弁６４は、電気制御装置８０からの指示に従ってその回動位置（開度）を変更するとともに、その回動位置（開度）に応じて、高圧段コンプレッサ６１ａに流入する空気の量と、高圧段コンプレッサバイパス通路部６３を通過する空気の量と、の割合を変更するようになっている。
再び図１を参照すると、高圧段タービンバイパス通路部６５の一端は、高圧段タービン６１ｂよりも上流側において排気通路（排気管４２）に接続されている。高圧段タービンバイパス通路部６５の他端は、高圧段タービン６１ｂと低圧段タービン６２ｂとの間において排気通路（排気管４２）に接続されている。即ち、高圧段タービンバイパス通路部６５は、高圧段タービン６１ｂをバイパスする経路を構成している。
排気切替弁６６は、高圧段タービンバイパス通路部６５に配設されたバタフライ弁である。排気切替弁６６は、吸気切替弁６４と同様の構造を備えている。即ち、排気切替弁６６は、電気制御装置８０からの指示に応じて駆動される排気切替弁アクチュエータ６６ａによってその開度が変更されるようになっている。排気切替弁６６の開度が変更されると、その開度の変更に伴って高圧段タービンバイパス通路部６５の流路面積が変化し、それにより、高圧段タービン６１ｂに流入する排ガスの量と、高圧段タービンバイパス通路部６５を通過する排ガスの量と、の割合が変化する。更に、高圧段タービンバイパス通路部６５を通過した排ガスは、高圧段タービン６１ｂに導入されることなく低圧段タービン６２ｂに向かう。即ち、排気切替弁６６は、高圧段過給機６１に供給される排ガスの量と、低圧段過給機６２に供給される排ガスの量と、の割合を変更するようになっている。
低圧段タービンバイパス通路部６７の一端は、低圧段タービン６２ｂよりも上流側であって高圧段タービン６１ｂと低圧段タービン６２ｂとの間において排気通路（排気管４２）に接続されている。低圧段タービンバイパス通路部６７の他端は、低圧段タービン６２ｂよりも下流側において排気通路（排気管４２）に接続されている。即ち、低圧段タービンバイパス通路部６７は、低圧段タービン６２ｂをバイパスする経路を構成している。
排気バイパス弁６８は、低圧段タービンバイパス通路部６７に配設されたバタフライ弁である。排気バイパス弁６８は、吸気切替弁６４と同様の構造を備えている。即ち、排気バイパス弁６８は、電気制御装置８０からの指示に応じて駆動される排気バイパス弁アクチュエータ６８ａによってその開度が変更されるようになっている。排気バイパス弁６８は、その開度の変更に伴って低圧段タービンバイパス通路部６７の流路面積を変更し、それにより、低圧段タービン６２ｂに流入する排ガスの量と、低圧段タービンバイパス通路部６７を通過する排ガスの量と、の割合を変更するようになっている。
更に、この第１装置は、熱線式エアフローメータ７１、吸気温度センサ７２、スロットル弁開度センサ７３、過給圧センサ７４、クランクポジションセンサ７５、高圧段過給機回転速度センサ７６、低圧段過給機回転速度センサ７７、吸気切替弁開度センサ７８、及び、アクセル開度センサ７９を備えている。
熱線式エアフローメータ７１は、吸気管３２内を流れる吸入空気の質量流量（機関１０に単位時間あたりに吸入される空気の質量であり、単に「流量」とも称呼する。）に応じた信号を出力するようになっている。
吸気温度センサ７２は、吸気管３２内を流れる吸入空気の温度に応じた信号を出力するようになっている。
スロットル弁開度センサ７３は、スロットル弁３３の開度に応じた信号を出力するようになっている。
過給圧センサ７４は、吸気管３２のスロットル弁３３の下流側に配設される。過給圧センサ７４は、それが配設されている部位の排気管４２内の空気の圧力、即ち、機関１０の燃焼室に供給される空気の圧力（第１過給機６１及び第２過給機６２によってもたらされる過給圧）を表す信号を出力するようになっている。
クランクポジションセンサ７５は、クランクシャフト（図示省略。）が１０°回転する毎に幅狭のパルスを有するとともに同クランクシャフトが３６０°回転する毎に幅広のパルスを有する信号を出力するようになっている。本信号に基づき、クランクシャフトの単位時間あたりの回転数が算出される。
高圧段過給機回転速度センサ７６は、高圧段過給機６１の回転速度（高圧段過給機回転速度）に応じた信号を出力するようになっている。
低圧段過給機回転速度センサ７７は、低圧段過給機６２の回転速度（低圧段過給機回転速度）に応じた信号を出力するようになっている。
吸気切替弁開度センサ７８は、吸気切替弁６４の開度に応じた信号を出力するようになっている。
アクセル開度センサ７９は、運転者によって操作されるアクセルペダルＡＰの開度に応じた信号を出力するようになっている。
電気制御装置８０は、互いにバスで接続されたＣＰＵ８１、ＲＯＭ８２、ＲＡＭ８３、電源が投入された状態でデータを格納するとともに格納したデータを電源が遮断されている間も保持するバックアップＲＡＭ８４、及び、ＡＤコンバータを含むインターフェース８５等からなるマイクロコンピュータである。
インターフェース８５は、上記各センサ等と接続され、ＣＰＵ８１に上記各センサ等からの信号を供給するようになっている。更に、インターフェース８５は、ＣＰＵ８１の指示に応じて、燃料噴射装置２２、及び、各アクチュエータ（スロットル弁アクチュエータ３３ａ、吸気切替弁アクチュエータ６４ａ、排気切替弁アクチュエータ６６ａ、及び、排気バイパス弁アクチュエータ６８ａ）等に駆動信号（指示信号）を送出するようになっている。
＜装置の作動の概要＞
次いで、上述したように構成された第１装置の作動の概要について説明する。
第１装置は、機関１０の運転状態に応じ、過給装置６０（高圧段過給機６１及び低圧段過給機６２）の作動形態を表す「ターボモード」を決定する。第１装置は、このターボモードに応じて、吸気切替弁６４、排気切替弁６６及び排気バイパス弁６８の開度を調整する。一方、第１装置は、機関１０がこのように運転されているとき、高圧段過給機６１の過給状態に関わる運転パラメータ（低圧段過給機回転速度、高圧段過給機回転速度、スロットル弁開度、及び、過給圧）の値を、時間経過に対応させた「時系列データ」として取得する。そして、第１装置は、区分的アフィン解析法に従って、取得された時系列データに基づいて「過給圧の動特性」を吸気切替弁６４の開度に対応する複数のＡＲＸモデルとしてモデル化する。
次いで、上述したように構成された第１装置の作動の概要について説明する。
第１装置は、機関１０の運転状態に応じ、過給装置６０（高圧段過給機６１及び低圧段過給機６２）の作動形態を表す「ターボモード」を決定する。第１装置は、このターボモードに応じて、吸気切替弁６４、排気切替弁６６及び排気バイパス弁６８の開度を調整する。一方、第１装置は、機関１０がこのように運転されているとき、高圧段過給機６１の過給状態に関わる運転パラメータ（低圧段過給機回転速度、高圧段過給機回転速度、スロットル弁開度、及び、過給圧）の値を、時間経過に対応させた「時系列データ」として取得する。そして、第１装置は、区分的アフィン解析法に従って、取得された時系列データに基づいて「過給圧の動特性」を吸気切替弁６４の開度に対応する複数のＡＲＸモデルとしてモデル化する。
第１装置は、モデル化された過給圧の動特性を用いて、所定の時点における過給圧の値を推定する。更に、第１装置は、過給圧センサ７４の出力値に基づき、その所定の時点における実際の過給圧の値を取得する。そして、第１装置は、「推定された過給圧の値」と「実際の過給圧の値」とを比較することにより、吸気切替弁６４が正常に作動しているか否かを判定する。
更に、第１装置は、吸気切替弁６４が「異常」であると判定された場合、その旨を機関１０の操作者に通知するとともに、機関１０を構成する部材への負担が小さい「退避運転」を実行する。これに対し、第１装置は、吸気切替弁６４が「正常」であると判定された場合、操作者への通知は行わず、「通常運転」を実行する。以上が第１装置の作動の概要である。
＜ターボモードの決定方法＞
次いで、本発明の具体的な作動についての説明を行う前に、第１装置に採用されているターボモード、及び、その決定方法について説明する。
次いで、本発明の具体的な作動についての説明を行う前に、第１装置に採用されているターボモード、及び、その決定方法について説明する。
上述したように、高圧段過給機６１が作動することができる排ガスのエネルギ量は、低圧段過給機６２が作動することができる排ガスのエネルギ量よりも小さい。そこで、第１装置は、排ガスのエネルギが小さいとき（即ち、機関の負荷が小さいとき）、排ガスが高圧段過給機６１に優先的に供給されるように排気切替弁６６を制御する。一方、第１装置は、排ガスのエネルギが大きいとき（即ち、機関の負荷が大きいとき）、排ガスが低圧段過給機６２に優先的に供給されるように排気切替弁６６を制御する。更に、第１装置は、低圧段過給機６２に過大な排ガスのエネルギが供給されないように、排気バイパス弁６８を制御する。加えて、第１装置は、高圧段コンプレッサ６１ａに適切な量の空気が供給されるように、吸気切替弁６４を制御する。
即ち、第１装置は、機関１０の運転状態に応じて、適切な量の空気及び排ガスが高圧段過給機６１及び低圧段過給機６２に供給されるように、吸気切替弁６４、排気切替弁６６及び排気バイパス弁６８を制御する。これにより、高圧段過給機６１及び低圧段過給機６２が機関１０の運転状態に応じて適切に駆動される。その結果、適切な過給が行われる。
このような制御を実行するために、第１装置は、機関１０の運転状態を４つの領域（運転領域）に分け、その４つの運転領域のそれぞれに適した吸気切替弁６４、排気切替弁６６及び排気バイパス弁６８（以下、「各制御弁」とも称呼する。）の作動状態を決定する。この各制御弁の作動状態が、ターボモードに基づいて決定される。
このターボモードは、以下のように決定される。
第１装置は、図５（Ａ）に示すように、「機関回転速度NEと、燃料噴射量Qと、ターボモードと、の関係を予め定めたターボモードテーブルMapTurbo（NE，Q）」をＲＯＭ８２に格納している。図５（Ａ）の図中に示される「１」乃至「４」の数字は、それぞれターボモードの番号を示す。更に、図５（Ａ）の図中に示される「HP＋LP」は高圧段過給機６１と低圧段過給機６２との双方が作動することを示し、「LP」は低圧段過給機６２が優先的に作動することを示す。
第１装置は、図５（Ａ）に示すように、「機関回転速度NEと、燃料噴射量Qと、ターボモードと、の関係を予め定めたターボモードテーブルMapTurbo（NE，Q）」をＲＯＭ８２に格納している。図５（Ａ）の図中に示される「１」乃至「４」の数字は、それぞれターボモードの番号を示す。更に、図５（Ａ）の図中に示される「HP＋LP」は高圧段過給機６１と低圧段過給機６２との双方が作動することを示し、「LP」は低圧段過給機６２が優先的に作動することを示す。
図５（Ｂ）は、各ターボモードにおける各制御弁の作動状態を示す。図５（Ｂ）において、「全閉」は、制御弁の開度がその制御弁が設けられている通路を閉鎖する開度に設定され、空気又は排ガスがその通路を通過することができない制御弁の作動状態を示す。一方、「全開」は、制御弁の開度がその制御弁が設けられている通路を完全に（限界まで）開放する開度に設定され、空気又は排ガスがその通路を制御弁の影響を実質的に受けることなく通過することができる制御弁の作動状態を示す。更に、「開」は、制御弁の開度が「全閉」から「全開」までの間の開度に設定され、その制御弁が設けられている通路を通過する空気又は排ガスの流量が制御弁の開度に応じて変更可能である制御弁の作動状態を示す。
なお、図５（Ｂ）において、「ECV」は排気切替弁６６の略称であり、「ACV」は吸気切替弁６４の略称であり、「EBV」は排気バイパス弁６８の略称である。
第１装置は、上記ターボモードテーブルMapTurbo（NE，Q）に実際の機関回転速度NE及び燃料噴射量Qを適用することにより、ターボモード（各制御弁の作動状態）を決定する。そして、第１装置は、決定されたターボモードに応じて各制御弁の開度を調整する。なお、第１装置は、機関１０に対する要求トルクが所定値以下である減速状態にて機関１０が運転されている場合、実際の機関回転速度NE及び燃料噴射量Qの大きさに関わらず、ターボモード１に応じて各制御弁の開度を調整する。以上が第１装置に採用されているターボモード及びその決定方法である。
＜制御弁の異常判定方法＞
次いで、第１装置における制御弁の異常判定方法について説明する。第１装置は、下記手順１乃至手順４に従って吸気切替弁６４が正常に作動しているか否かを判定する。
次いで、第１装置における制御弁の異常判定方法について説明する。第１装置は、下記手順１乃至手順４に従って吸気切替弁６４が正常に作動しているか否かを判定する。
（手順１）高圧段過給機６１の過給状態に関わる運転パラメータの値を時間経過に対応させた時系列データとして取得する。
（手順２）手順１にて取得された時系列データを区分的アフィン解析法に従って分析することにより、過給圧の動特性を複数のＡＲＸモデルの組み合わせとしてモデル化する。
（手順３）手順２にてモデル化された過給圧の動特性を用いて、所定の時点よりも前の時点における時系列データから、その所定の時点における過給圧の値を推定する。
（手順４）手順３にて推定された所定の時点における過給圧の値（推定値）と、その時点における過給圧の実際の値（実測値）と、を比較することにより、吸気切替弁６４が正常に作動しているか否かを判定する。
以下、上記手順１乃至手順４のそれぞれについてより詳細に説明する。
（手順２）手順１にて取得された時系列データを区分的アフィン解析法に従って分析することにより、過給圧の動特性を複数のＡＲＸモデルの組み合わせとしてモデル化する。
（手順３）手順２にてモデル化された過給圧の動特性を用いて、所定の時点よりも前の時点における時系列データから、その所定の時点における過給圧の値を推定する。
（手順４）手順３にて推定された所定の時点における過給圧の値（推定値）と、その時点における過給圧の実際の値（実測値）と、を比較することにより、吸気切替弁６４が正常に作動しているか否かを判定する。
以下、上記手順１乃至手順４のそれぞれについてより詳細に説明する。
（手順１）高圧段過給機６１の過給状態に関わる運転パラメータの値を時間経過に対応させた時系列データとして取得する。
第１装置は、先ず、吸気切替弁開度センサ７８の出力値に基づき、吸気切替弁６４が正常に作動しているか否かの予備判定を行う。より具体的に述べると、第１装置は、機関１０が始動されると、吸気切替弁開度センサ７８の出力値によって得られる吸気切替弁６４の開度（実際の開度）と、吸気切替弁アクチュエータ６４ａに対する指示信号によって定められる吸気切替弁６４の開度（指示開度）と、を比較する。そして、第１装置は、吸気切替弁６４の実際の開度と、吸気切替弁６４の指示開度と、の差の絶対値が所定値以下であるとき、吸気切替弁６４が正常に作動しているとの予備判定を行う。
第１装置は、先ず、吸気切替弁開度センサ７８の出力値に基づき、吸気切替弁６４が正常に作動しているか否かの予備判定を行う。より具体的に述べると、第１装置は、機関１０が始動されると、吸気切替弁開度センサ７８の出力値によって得られる吸気切替弁６４の開度（実際の開度）と、吸気切替弁アクチュエータ６４ａに対する指示信号によって定められる吸気切替弁６４の開度（指示開度）と、を比較する。そして、第１装置は、吸気切替弁６４の実際の開度と、吸気切替弁６４の指示開度と、の差の絶対値が所定値以下であるとき、吸気切替弁６４が正常に作動しているとの予備判定を行う。
第１装置は、吸気切替弁６４が正常に作動しているとの予備判定がなされているとき、高圧段過給機６１の過給状態に関わる運転パラメータである「低圧段過給機回転速度、高圧段過給機回転速度、スロットル弁開度、及び、過給圧」を、時間経過に対応させながら所定のサンプリング時間が経過する毎に取得する。取得されたこれらの運転パラメータの値は、時系列データとしてＲＯＭ８２に順次格納される。第１装置は、この時系列データの量（時系列データのデータ数）が下記手順２にて過給圧の動特性のモデル化を行うために必要な所定量となるまで、時系列データを取得し続ける。第１装置は、時系列データの量がこの所定量に到達すると、時系列データを取得することを停止する。
これに対し、第１装置は、吸気切替弁６４が正常に作動しているとの予備判定がなされていないとき（即ち、吸気切替弁６４が異常であるとの予備判定がなされているとき）、上記時系列データの取得を行わない。更に、このとき、第１装置は、後述する手順２乃至手順４を実行することなく「吸気切替弁６４が異常である」と判定する。
以下、この手順１にて「吸気切替弁６４が正常に作動している」との予備判定がなされていると仮定し、説明を続ける。更に、以下、便宜上、時刻ｋにおける低圧段過給機回転速度の値をλ（ｋ）と、時刻ｋにおける高圧段過給機回転速度の値をν（ｋ）と、時刻ｋにおけるスロットル弁開度の値をｅ（ｋ）と、時刻ｋにおける過給圧の値をω（ｋ）と、称呼する。
（手順２）時系列データを区分的アフィン解析法に従って分析することにより、過給圧の動特性を複数のＡＲＸモデルの組み合わせとしてモデル化する。
第１装置は、上記手順１にて「吸気切替弁６４が正常に作動している」との予備判定がなされている期間において取得される時系列データの量が上記所定量に到達すると、その時系列データを区分的アフィン解析法に従って分析する。具体的に述べると、先ず、第１装置は、下記（１）式に示すように「時刻ｋにおける回帰ベクトルｘ（ｋ）」を決定する。下記（１）式において、ω（ｋ−１）・・・ω（ｋ−ｎω）のそれぞれは時刻ｋよりも過去の時刻ｋ−１・・・ｋ−ｎωにおける過給圧の値を、λ（ｋ−１）・・・λ（ｋ−ｎλ）のそれぞれは時刻ｋよりも過去の時刻ｋ−１・・・ｋ−ｎλにおける低圧段過給機回転速度の値を、ν（ｋ−１）・・・ν（ｋ−ｎν）のそれぞれは時刻ｋよりも過去の時刻ｋ−１・・・ｋ−ｎνにおける高圧段過給機回転速度の値を、ｅ（ｋ−１）・・・ｅ（ｋ−ｎｅ）のそれぞれは時刻ｋよりも過去の時刻ｋ−１・・・ｋ−ｎｅにおけるスロットル弁開度の値を、表す。ｎω、ｎλ、ｎν及びｎｅのそれぞれは、正の整数である。
第１装置は、上記手順１にて「吸気切替弁６４が正常に作動している」との予備判定がなされている期間において取得される時系列データの量が上記所定量に到達すると、その時系列データを区分的アフィン解析法に従って分析する。具体的に述べると、先ず、第１装置は、下記（１）式に示すように「時刻ｋにおける回帰ベクトルｘ（ｋ）」を決定する。下記（１）式において、ω（ｋ−１）・・・ω（ｋ−ｎω）のそれぞれは時刻ｋよりも過去の時刻ｋ−１・・・ｋ−ｎωにおける過給圧の値を、λ（ｋ−１）・・・λ（ｋ−ｎλ）のそれぞれは時刻ｋよりも過去の時刻ｋ−１・・・ｋ−ｎλにおける低圧段過給機回転速度の値を、ν（ｋ−１）・・・ν（ｋ−ｎν）のそれぞれは時刻ｋよりも過去の時刻ｋ−１・・・ｋ−ｎνにおける高圧段過給機回転速度の値を、ｅ（ｋ−１）・・・ｅ（ｋ−ｎｅ）のそれぞれは時刻ｋよりも過去の時刻ｋ−１・・・ｋ−ｎｅにおけるスロットル弁開度の値を、表す。ｎω、ｎλ、ｎν及びｎｅのそれぞれは、正の整数である。
上記（１）式に示したように、回帰ベクトルｘ（ｋ）は、「時刻ｋよりも過去の時刻」における上記運転パラメータの値からなるベクトルである。この回帰ベクトルは、ＲＯＭ８２に順次格納される。この回帰ベクトルは、それぞれの時刻（時系列データの量が上記所定量に到達した時刻を時刻ｎとすると、ｎ、ｎ−１、ｎ−２、・・・、ｋ、ｋ−１、ｋ−２、・・・のそれぞれの時刻）に対して決定される。従って、この回帰ベクトルは、時系列データの量（上記所定量）、並びに、ｎω、ｎλ、ｎν及びｎｅの値、に基づいて定まる量だけ存在する。即ち、複数の回帰ベクトルがＲＯＭ８２に格納される。
次いで、第１装置は、上記回帰ベクトルｘ（ｋ）と、時刻ｋにおける過給圧ω（ｋ）と、に基づき、下記（２）式に示すように「時刻ｋにおけるデータベクトルｚ（ｋ）」を決定する。
上記（２）式に示したように、データベクトルｚ（ｋ）は、時系列データ（時刻ｋにおける「過給圧ω（ｋ）」、並びに、時刻ｋよりも過去の時点における「過給圧、低圧段過給機回転速度、高圧段過給機回転速度及びスロットル弁開度」）を要素として含むベクトルである。このデータベクトルは、ＲＯＭ８２に順次格納される。このデータベクトルは、上記回帰ベクトルの量に応じた量だけ存在する。即ち、複数のデータベクトルがＲＯＭ８２に格納される。
上述したように、機関１０において、吸気切替弁６４は高圧段コンプレッサバイパス通路部６３に設けられている。そのため、吸気切替弁６４の開度が「全閉開度」であれば、機関１０に導入される空気の実質的に全てが高圧段コンプレッサ６１ａに流入する。これに対し、吸気切替弁６４の開度が「全閉開度以外の開度」であれば、機関１０に導入される空気の少なくとも一部は高圧段コンプレッサ６１ａに流入することなく高圧段コンプレッサバイパス通路部６３を通過する。従って、「吸気切替弁６４の開度が全閉開度である」場合における過給圧の動特性と、「吸気切替弁６４の開度が全閉開度以外の開度である」場合における過給圧の動特性と、は異なる可能性がある。そこで、第１装置は、「吸気切替弁６４の開度が全閉開度である」場合における過給圧の動特性、及び、「吸気切替弁６４の開度が全閉開度以外の開度である」場合における過給圧の動特性、のそれぞれを、下記手順２−１乃至手順２−３に従ってＡＲＸモデルとしてモデル化する。
（手順２−１）上記複数のデータベクトルを、「吸気切替弁６４の開度が全閉開度である」場合におけるデータベクトルと、吸気切替弁６４の開度が全閉開度以外の開度である」場合におけるデータベクトルと、に分類する。
（手順２−２）手順２−１にて分類された２つのデータベクトル群を回帰空間において区分けするための関数を推定する。
（手順２−３）手順２−１にて分類された２つのデータベクトル群のそれぞれにおいて、過給圧の動特性をＡＲＸモデルとして推定する。
以下、上記手順２−１乃至手順２−３のそれぞれについてより詳細に説明する。
（手順２−２）手順２−１にて分類された２つのデータベクトル群を回帰空間において区分けするための関数を推定する。
（手順２−３）手順２−１にて分類された２つのデータベクトル群のそれぞれにおいて、過給圧の動特性をＡＲＸモデルとして推定する。
以下、上記手順２−１乃至手順２−３のそれぞれについてより詳細に説明する。
（手順２−１）上記複数のデータベクトルを、「吸気切替弁６４の開度が全閉開度である」場合におけるデータベクトルと、吸気切替弁６４の開度が全閉開度以外の開度である」場合におけるデータベクトルと、に分類する。
より具体的に述べると、第１装置は、先ず、上述した複数のデータベクトルについて、その確率密度ｐ（ｚ；Φ）が下記（３）式に示す混合正規分布に従うと仮定する。下記（３）式において、Φは混合正規分布のパラメータを、αはスカラー量を、μは（ｎω＋ｎλ＋ｎν＋ｎｅ＋１）次元の平均ベクトルを、Σは（ｎω＋ｎλ＋ｎν＋ｎｅ＋１）×（ｎω＋ｎλ＋ｎν＋ｎｅ＋１）次元の分散行列を、ｉは吸気切替弁６４の状態に対応する変数を、表す。下記（３）式乃至（１４）式において、変数ｉが「１」であることは「吸気切替弁６４の開度が全閉開度以外の開度である」場合を意味し、変数ｉが「２」であることは「吸気切替弁６４の開度が全閉開度である」場合を意味する。
より具体的に述べると、第１装置は、先ず、上述した複数のデータベクトルについて、その確率密度ｐ（ｚ；Φ）が下記（３）式に示す混合正規分布に従うと仮定する。下記（３）式において、Φは混合正規分布のパラメータを、αはスカラー量を、μは（ｎω＋ｎλ＋ｎν＋ｎｅ＋１）次元の平均ベクトルを、Σは（ｎω＋ｎλ＋ｎν＋ｎｅ＋１）×（ｎω＋ｎλ＋ｎν＋ｎｅ＋１）次元の分散行列を、ｉは吸気切替弁６４の状態に対応する変数を、表す。下記（３）式乃至（１４）式において、変数ｉが「１」であることは「吸気切替弁６４の開度が全閉開度以外の開度である」場合を意味し、変数ｉが「２」であることは「吸気切替弁６４の開度が全閉開度である」場合を意味する。
上記（３）式において、混合正規分布のパラメータΦは下記（４）式に示すように定義され、スカラー量αは下記（５）式に示すように定義され、関数ｐｉ（ｚ；μｉ，Σｉ）は下記（６）式に示すように定義される。下記（６）式において、ｎｚは下記（７）式に示すスカラー量を表す。
そして、第１装置は、上記（３）式に示す混合正規分布のパラメータΦとして最も適切なパラメータΦＢ（以下、「最適パラメータΦＢ」と称呼する。）を最尤推定法を用いて決定する。具体的に述べると、第１装置は、下記（８）式に示す尤度関数Ｌ（Φ）の値が最大となる場合におけるパラメータΦを、最適パラメータΦＢとして決定する。この尤度関数Ｌ（Φ）の値が最大となる場合におけるパラメータΦは、周知の期待値最大化法（ＥＭアルゴリズム）等によって算出することができる（例えば、非特許文献を参照。）。下記（８）式において、Ｎはデータベクトルの量（データ数）を表す。更に、下記（８）式及び下記（９）式の式中において、便宜上、データベクトルｚ（ｋ）を単に「ｚｋ」と記す。
次いで、第１装置は、上述したように取得された最適パラメータΦＢを用いて、上記複数のデータベクトルを、「吸気切替弁６４の開度が全閉開度以外の開度である」場合に対応するデータベクトル群Ｃ１、及び、「吸気切替弁６４の開度が全閉開度である」場合に対応するデータベクトル群Ｃ２、の２つのデータベクトル群の何れかに分類する。
より具体的に述べると、第１装置は、下記（９）式に示す「時刻ｋにおけるデータベクトルｚ（ｋ）がデータベクトル群Ｃｉに帰属する確率Ｐ（ｋ∈Ｃｉ）を表す関数」に対して時刻ｋにおけるデータベクトルｚ（ｋ）を適用することにより、そのデータベクトルｚ（ｋ）がデータベクトル群Ｃ１に帰属する第１確率Ｐ（ｋ∈Ｃ１）、及び、データベクトルｚ（ｋ）がデータベクトル群Ｃ２に帰属する第２確率Ｐ（ｋ∈Ｃ２）を取得する。なお、下記（９）式におけるαｉ、μｉ及びΣｉには上記最適パラメータΦＢが適用される。
そして、第１装置は、第１確率Ｐ（ｋ∈Ｃ１）が第２確率Ｐ（ｋ∈Ｃ２）よりも大きいとき、データベクトルｚ（ｋ）をデータベクトル群Ｃ１に分類する。これに対し、第１装置は、第２確率Ｐ（ｋ∈Ｃ２）が第１確率Ｐ（ｋ∈Ｃ１）よりも大きいとき、データベクトルｚ（ｋ）をデータベクトル群Ｃ２に分類する。
第１装置は、上記複数のデータベクトルの全てを上記（９）式に示す関数に対して適用する。これにより、上記複数のデータベクトルは、データベクトル群Ｃ１及びデータベクトル群Ｃ２の何れかに分類される。以下、便宜上、データベクトル群Ｃ１に属するデータベクトルの集合を「クラスタＣ１」と称呼し、データベクトル群Ｃ２に属するデータベクトルの集合を「クラスタＣ２」と称呼する。
（手順２−２）分類された２つのデータベクトル群を回帰空間において区分けするための関数を推定する。
次いで、第１装置は、上記クラスタＣ１と上記クラスタＣ２とを回帰空間において区分けするための境界を表す関数（以下、「第１関数」と称呼する。）を推定する。より具体的に述べると、第１装置は、先ず、この第１関数が下記（１０）式によって与えられると仮定する。下記（１０）式において、ａ及びｂは第１関数の係数であり、ｘ（ｋ）は上記（１）式に示した時刻ｋにおける回帰ベクトルである。この第１関数によって定まる回帰空間上の平面は、「分離超平面Ｈ」とも称呼される。
次いで、第１装置は、上記クラスタＣ１と上記クラスタＣ２とを回帰空間において区分けするための境界を表す関数（以下、「第１関数」と称呼する。）を推定する。より具体的に述べると、第１装置は、先ず、この第１関数が下記（１０）式によって与えられると仮定する。下記（１０）式において、ａ及びｂは第１関数の係数であり、ｘ（ｋ）は上記（１）式に示した時刻ｋにおける回帰ベクトルである。この第１関数によって定まる回帰空間上の平面は、「分離超平面Ｈ」とも称呼される。
そして、第１装置は、上記（１０）式における係数ａ及びｂを、下記（１１）式に示す二次最適化問題を解くことによって決定する。下記（１１）式において、σｋは時刻ｋにおけるデータベクトルｚ（ｋ）を上述したように分類する際に生じ得る誤り（誤分類）の程度を表すパラメータである。σｋは出来る限り小さい適値に設定される（非特許文献を参照。）。
（手順２−３）分類されたデータベクトル群のそれぞれにおいて、過給圧の動特性をＡＲＸモデルとして推定する。
更に、第１装置は、クラスタＣ１に属するデータベクトルを用いて「吸気切替弁６４の開度が全閉開度以外の開度である」場合における過給圧の動特性をＡＲＸモデルとしてモデル化し、クラスタＣ２に属するデータベクトルを用いて「吸気切替弁６４の開度が全閉開度である」場合における過給圧の動特性をＡＲＸモデルとしてモデル化する。以下、このモデル化された過給圧の動特性を表す関数を「第２関数」とも称呼する。
更に、第１装置は、クラスタＣ１に属するデータベクトルを用いて「吸気切替弁６４の開度が全閉開度以外の開度である」場合における過給圧の動特性をＡＲＸモデルとしてモデル化し、クラスタＣ２に属するデータベクトルを用いて「吸気切替弁６４の開度が全閉開度である」場合における過給圧の動特性をＡＲＸモデルとしてモデル化する。以下、このモデル化された過給圧の動特性を表す関数を「第２関数」とも称呼する。
より具体的に述べると、第１装置は、過給圧ω（ｋ）が下記（１２）式に示すＡＲＸモデルによって表されると仮定する。下記（１２）式において、θ１及びθ２のそれぞれは本ＡＲＸモデルのパラメータを、ｘ（ｋ）は上記（１）式に示した時刻ｋにおける回帰ベクトルを、ε（ｋ）は時刻ｋにおける誤差（ノイズ）を、Ｓ１及びＳ２のそれぞれは回帰空間中の領域であって上記（１０）式に示した分離超平面Ｈによって回帰空間が区分けされた際の区分けされたそれぞれの領域を、表す。第１装置において、領域Ｓ１は上記クラスタＣ１を回帰空間に投影した場合におけるそのクラスタＣ１が属する回帰空間中の領域に相当し、領域Ｓ２は上記クラスタＣ２を回帰空間に投影した場合におけるそのクラスタＣ２が属する回帰空間中の領域に相当する。換言すると、領域Ｓ１は「吸気切替弁６４の開度が全閉開度以外の開度である場合における回帰ベクトルが属する回帰空間中の領域」であり、領域Ｓ２は「吸気切替弁６４の開度が全閉開度である場合における回帰ベクトルが属する回帰空間中の領域」である。
そして、第１装置は、上記（１２）式におけるパラメータθ１及びパラメータθ２を下記（１３）式に示した最小二乗法によって推定する。下記（１３）式において、ｘ（ｋｉ１）・・・ｘ（ｋｉＮｉ）のそれぞれはクラスタＣｉに属するデータベクトルに要素として含まれる回帰ベクトルの値を、ω（ｋｉ１）・・・ω（ｋｉＮｉ）のそれぞれはクラスタＣｉに属するデータベクトルに要素として含まれる過給圧の値を、ＮｉはクラスタＣｉに含まれるデータベクトルの個数（データ数）を、表す。更に、第１装置において、誤差ε（ｋ）はゼロに設定される。
このように、上述した手順２により、「吸気切替弁６４の開度が全閉開度以外の開度である」場合における過給圧の動特性（上記（１２）式の上段）、及び、「吸気切替弁６４の開度が全閉開度である」場合における過給圧の動特性（上記（１２）式の下段）、のそれぞれがＡＲＸモデルとしてモデル化される。更に、この手順２により、「吸気切替弁６４の開度が全閉開度以外の開度である」場合におけるデータベクトルの集合（クラスタＣ１）と「吸気切替弁６４の開度が全閉開度である」場合におけるデータベクトルの集合（クラスタＣ２）とを回帰空間において区分けする分離超平面Ｈ（上記（１０）式に示す第１関数）が推定される。
（手順３）モデル化された過給圧の動特性を用いて、所定の時点よりも前の時点における時系列データから、その所定の時点における過給圧の値を推定する。
第１装置は、先ず、上記手順２によって「過給圧の動特性のモデル化」及び「分離超平面Ｈの推定」を行った後の所定の時刻ｔにおける回帰ベクトルｘ（ｔ）を、上記（１０）式に示す第１関数（分離超平面Ｈ）に適用する。この第１関数は上記領域Ｓ１と上記領域Ｓ２とを回帰空間において区分けする関数であるから、「第１関数に回帰ベクトルｘ（ｔ）が適用された際の第１関数の値」により、「回帰ベクトルｘ（ｔ）が上記領域Ｓ１及び上記領域Ｓ２の何れに属するか」を判定することができる。なお、上記（１）式に示したように、回帰ベクトルｘ（ｔ）は、「時刻ｔよりも前（過去）の時刻ｔ−１」における時系列データを要素として含むベクトルである。
第１装置は、先ず、上記手順２によって「過給圧の動特性のモデル化」及び「分離超平面Ｈの推定」を行った後の所定の時刻ｔにおける回帰ベクトルｘ（ｔ）を、上記（１０）式に示す第１関数（分離超平面Ｈ）に適用する。この第１関数は上記領域Ｓ１と上記領域Ｓ２とを回帰空間において区分けする関数であるから、「第１関数に回帰ベクトルｘ（ｔ）が適用された際の第１関数の値」により、「回帰ベクトルｘ（ｔ）が上記領域Ｓ１及び上記領域Ｓ２の何れに属するか」を判定することができる。なお、上記（１）式に示したように、回帰ベクトルｘ（ｔ）は、「時刻ｔよりも前（過去）の時刻ｔ−１」における時系列データを要素として含むベクトルである。
より具体的に述べると、第１関数に回帰ベクトルｘ（ｔ）が適用されたとき、第１関数の値がゼロであれば、その回帰ベクトルｘ（ｔ）は分離超平面Ｈ上に存在する。一方、このとき、第１関数の値がゼロよりも大きければ、その回帰ベクトルｘ（ｔ）は分離超平面Ｈによって区分けされた回帰空間上の領域（即ち、領域Ｓ１及び領域Ｓ２）のうちの一の領域内に存在する。これに対し、このとき、第１関数の値がゼロよりも小さければ、その回帰ベクトルｘ（ｔ）は回帰空間上の上記一の領域とは異なる他の領域内に存在する。更に、本実施形態の機関１０においては、予め実験等により、この「一の領域」が上記領域Ｓ１に相当し、この「他の領域」が上記領域Ｓ２に相当することが確認されている。
そこで、第１装置は、第１関数に回帰ベクトルｘ（ｔ）が適用されたとき、第１関数の値がゼロ以上であれば、その回帰ベクトルｘ（ｔ）が領域Ｓ１（吸気切替弁６４の開度が全閉開度以外の開度である場合における回帰ベクトルが属する領域）に属すると判定する。更に、第１装置は、第１関数に回帰ベクトルｘ（ｔ）が適用されたとき、第１関数の値がゼロよりも小さければ、その回帰ベクトルｘ（ｔ）が領域Ｓ２（吸気切替弁６４の開度が全閉開度である場合における回帰ベクトルが属する領域）に属すると判定する。
次いで、第１装置は、上述したように判定された「回帰ベクトルｘ（ｔ）が属する領域」に対応する上記（１２）式に示した第２関数に、回帰ベクトルｘ（ｔ）を適用する。この第２関数はＡＲＸモデルとしてモデル化された過給圧の動特性を表す関数であるから、第２関数に回帰ベクトルｘ（ｔ）を適用することにより、時刻ｔにおける過給圧を推定することができる。以下、この推定された過給圧を、過給圧ωｅｓｔ（ｔ）と記す。
より具体的に述べると、第１装置は、回帰ベクトルｘ（ｔ）が領域Ｓ１に属すると判定すると、その回帰ベクトルｘ（ｔ）を領域Ｓ１に対応する第２関数（上記（１２）式の上段）に適用する。これにより、時刻ｔにおける過給圧ωｅｓｔ（ｔ）が推定される。これに対し、第１装置は、回帰ベクトルｘ（ｔ）が領域Ｓ２に属すると判定すると、その回帰ベクトルｘ（ｔ）を領域Ｓ２に対応する第２関数（上記（１２）式の下段）に適用する。これにより、時刻ｔにおける過給圧ωｅｓｔ（ｔ）が推定される。
即ち、第１装置は、下記（１４）式に示すように、回帰ベクトルｘ（ｔ）を第１関数に適用した際の第１関数の値に応じて、過給圧ω（ｔ）を推定するために用いる第２関数を決定する。そして、第１装置は、その決定された第２関数に回帰ベクトルｘ（ｔ）を適用することにより、その時刻ｔにおける過給圧ωｅｓｔ（ｔ）を推定する。このように、「時刻ｔよりも前の時点」における時系列データ（回帰ベクトルｘ（ｔ）に要素として含まれる時系列データ）から、「その時刻ｔ」における過給圧ωｅｓｔ（ｔ）が推定される。
（手順４）推定された所定の時点における過給圧の値（推定値）と、その時点における過給圧の実際の値（実測値）と、を比較することにより、吸気切替弁６４が正常に作動しているか否かを判定する。
第１装置は、先ず、過給圧センサ７４の出力値に基づき、時刻ｔにおける実際の過給圧ωａｃｔ（ｔ）を取得する。次いで、第１装置は、この時刻ｔにおける実際の過給圧ωａｃｔ（ｔ）と、上記手順３にて推定された時刻ｔにおける過給圧ωｅｓｔ（ｔ）と、を比較する。
第１装置は、先ず、過給圧センサ７４の出力値に基づき、時刻ｔにおける実際の過給圧ωａｃｔ（ｔ）を取得する。次いで、第１装置は、この時刻ｔにおける実際の過給圧ωａｃｔ（ｔ）と、上記手順３にて推定された時刻ｔにおける過給圧ωｅｓｔ（ｔ）と、を比較する。
より具体的に述べると、第１装置は、実際の過給圧ωａｃｔ（ｔ）と、推定された過給圧ωｅｓｔ（ｔ）と、の差の絶対値が所定の閾値以上であるとき、「吸気切替弁６４は異常である」と判定する。これに対し、第１装置は、実際の過給圧ωａｃｔ（ｔ）と、推定された過給圧ωｅｓｔ（ｔ）と、の差の絶対値が所定の閾値よりも小さいとき、「吸気切替弁６４は正常である」と判定する。
このように、第１装置は、上記手順１乃至手順３に従って過給圧の動特性をＡＲＸモデルとしてモデル化し、上記手順４に従ってモデル化された過給圧の動特性を用いて吸気切替弁６４が正常に作動しているか否かを判定する。以上が第１装置における制御弁の異常判定方法である。
＜実際の作動＞
以下、第１装置の実際の作動について説明する。
ＣＰＵ８１は、図６乃至図９にフローチャートによって示した各ルーチンを所定のタイミング毎に実行するようになっている。ＣＰＵ８１は、これらのルーチンにおいて、吸気切替弁異常フラグXACVを用いる。
以下、第１装置の実際の作動について説明する。
ＣＰＵ８１は、図６乃至図９にフローチャートによって示した各ルーチンを所定のタイミング毎に実行するようになっている。ＣＰＵ８１は、これらのルーチンにおいて、吸気切替弁異常フラグXACVを用いる。
吸気切替弁異常フラグXACVは、その値が「０」であるとき、吸気切替弁６４が異常であると判定されていないこと（正常であること）を表す。一方、吸気切替弁異常フラグXACVは、その値が「１」であるとき、吸気切替弁６４が異常であることを表す。
このフラグの値は、バックアップＲＡＭ８４に格納される。更に、このフラグの値は、機関１０を搭載した車両の工場出荷時及びサービス点検実施時等において吸気切替弁６４に異常がないことが確認された際に電気制御装置８０に対して所定の操作がなされたとき、「０」に設定されるようになっている。
以下、ＣＰＵ８１が実行する各ルーチンについて詳細に説明する。ＣＰＵ８１は、所定時間が経過する毎に図６にフローチャートによって示した「動特性モデル化ルーチン」を繰り返し実行するようになっている。ＣＰＵ８１は、このルーチンにより、機関１０が始動されてから過給圧の動特性のモデル化が完了するまでの期間、機関１０の運転パラメータを時系列データとして取得する。更に、ＣＰＵ８１は、このルーチンにより、取得した運転パラメータの時系列データに基づいて過給圧の動特性をＡＲＸモデルとしてモデル化する。
具体的に述べると、ＣＰＵ８１は、機関１０が工場出荷後に始動されると、所定のタイミングにて図６のステップ６００から処理を開始してステップ６１０に進み、過給圧の動特性のモデル化が完了しているか否かを判定する。現時点は機関１０が工場出荷後に始動された直後であるので、充分な量（上記手順１における所定量）の時系列データが取得されていない。そのため、過給圧の動特性のモデル化は完了していない。従って、ＣＰＵ８１は、ステップ６１０にて「Ｎｏ」と判定してステップ６２０に進む。
ＣＰＵ８１は、ステップ６２０にて、現時点（時刻ｔ）における「吸気切替弁開度センサ７８の出力値によって得られる吸気切替弁６４の開度（実際の開度）Ｏａｃｔ（ｔ）」と、現時点（時刻ｔ）における「電気制御装置８０から吸気切替弁アクチュエータ６４ａに送出される指示信号によって定まる吸気切替弁６４の開度（指示開度）Ｏｄｉｒ（ｔ）」と、の差の絶対値が所定の閾値δ１よりも小さいか否かを判定する。即ち、ＣＰＵ８１は、ステップ６２０にて、吸気切替弁６４が電気制御装置８０からの指示に応じて正常に作動しているか否かを判定する。この閾値δ１は、吸気切替弁６４が正常に作動しているとき、実際の開度Ｏａｃｔ（ｔ）と指示開度Ｏｄｉｒ（ｔ）との差の絶対値がその閾値δ１よりも小さくなる適値に設定されている。なお、このステップ６２０にて実行される上記判定が上記手順１における「予備判定」に相当する。
現時点にて、実際の開度Ｏａｃｔ（ｔ）と指示開度Ｏｄｉｒ（ｔ）との差の絶対値が上記閾値δ１よりも小さければ（即ち、吸気切替弁６４が正常に作動していれば）、ＣＰＵ８１は、ステップ６２０にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ６３０に進む。
ＣＰＵ８１は、ステップ６３０にて、機関１０の運転パラメータとして、現時点における「低圧段過給機回転速度」、「高圧段過給機回転速度」、「スロットル弁開度」、及び、「過給圧」を、時間経過に対応させて取得する。取得されたこれらの運転パラメータの値は、時系列データとしてＲＯＭ８２に格納される（上述した手順１を参照。）。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ６４０に進む。以下、便宜上、この運転パラメータの時系列データを、単に「時系列データ」とも称呼する。
ＣＰＵ８１は、ステップ６４０にて、「過給圧の動特性をモデル化するための条件（モデル化条件）」が成立しているか否かを判定する。具体的に述べると、ＣＰＵ８１は、ステップ６３０にて、以下の条件１及び条件２の双方が成立したとき、モデル化条件が成立したと判定する。換言すると、ＣＰＵ８１は、条件１及び条件２のうちの少なくとも１つが成立しないとき、モデル化条件が成立しないと判定する。
（条件１）
吸気切替弁６４の開度が全閉開度となる運転（ターボモード１又はターボモード２）がなされている際に取得された時系列データの量が、所定の第１閾値データ量以上である。
（条件２）
吸気切替弁６４の開度が全閉開度以外の開度となる運転（ターボモード３又はターボモード４）がなされている際に取得された時系列データの量が、所定の第２閾値データ量以上である。
吸気切替弁６４の開度が全閉開度となる運転（ターボモード１又はターボモード２）がなされている際に取得された時系列データの量が、所定の第１閾値データ量以上である。
（条件２）
吸気切替弁６４の開度が全閉開度以外の開度となる運転（ターボモード３又はターボモード４）がなされている際に取得された時系列データの量が、所定の第２閾値データ量以上である。
上述したように、第１装置は、「吸気切替弁６４の開度が全閉開度である」場合における過給圧の動特性、及び、「吸気切替弁６４の開度が全閉開度以外の開度である」場合における過給圧の動特性、のそれぞれをＡＲＸモデルとしてモデル化する。このモデル化を行うためには、吸気切替弁６４の開度が全閉開度となる場合における時系列データの量、及び、吸気切替弁６４の開度が全閉開度以外の開度となる場合における時系列データの量、の双方が、モデル化を行うために必要な量（上記手順１における所定量）に到達するまで時系列データを取得する必要がある。即ち、機関１０が、吸気切替弁６４の開度が全閉開度となる運転（ターボモード１又はターボモード２）、及び、吸気切替弁６４の開度が全閉開度以外の開度となる運転（ターボモード３又はターボモード４）、の双方を十分に経験する必要がある（図５も参照。）。換言すると、上記条件１及び条件２の双方が成立すれば、過給圧の動特性のモデル化を行うことができる。
現時点は、機関１０が始動された直後であるので、上記モデル化条件を満足する充分な量の時系列データが取得されていない。そのため、上記モデル化条件は成立しない。従って、ＣＰＵ８１は、ステップ６４０にて「Ｎｏ」と判定し、ステップ６９５に進んで本ルーチンを一旦終了する。このように、過給圧の動特性のモデル化が完了していないとき、上記モデル化条件が成立しなければ、過給圧の動特性のモデル化は行われない。
更に、ＣＰＵ８１は、所定時間が経過する毎に図７にフローチャートによって示した「第１異常判定ルーチン」を繰り返し実行するようになっている。ＣＰＵ８１は、このルーチンにより、吸気切替弁６４が異常であるか否かを判定する。
具体的に述べると、ＣＰＵ８１は、所定のタイミングにて図７のステップ７００から処理を開始してステップ７１０に進み、過給圧の動特性のモデル化が完了しているか否かを判定する。現時点では、過給圧の動特性のモデル化は完了していないので、ＣＰＵ８１は、ステップ７１０にて「Ｎｏ」と判定し、ステップ７９５に直接進んで本ルーチンを一旦終了する。従って、過給圧の動特性のモデル化が完了していないとき、本ルーチンによる吸気切替弁６４の異常判定は行われない。
更に、ＣＰＵ８１は、所定時間が経過する毎に図８にフローチャートによって示した「異常通知ルーチン」を繰り返し実行するようになっている。ＣＰＵ８１は、このルーチンにより、吸気切替弁６４が異常である場合、機関１０の操作者にその旨を通知する。
具体的に述べると、ＣＰＵ８１は、所定のタイミングにて図８のステップ８００から処理を開始してステップ８１０に進み、吸気切替弁異常フラグXACVの値が「０」であるか否かを判定する。上述したように、現時点において、吸気切替弁６４は正常に作動している。即ち、現時点における吸気切替弁異常フラグXACVの値は「０」であるので、ＣＰＵ８１は、ステップ８１０にて「Ｙｅｓ」と判定し、ステップ８９５に直接進んで本ルーチンを一旦終了する。従って、吸気切替弁６４が正常であるとき（吸気切替弁異常フラグXACVの値が「０」であるとき）、操作者に対して通知はなされない。
更に、ＣＰＵ８１は、任意の気筒のクランク角が圧縮上死点前の所定クランク角度（例えば、圧縮上死点前９０度クランク角）θｆに一致する毎に、図９にフローチャートによって示した「燃料供給制御ルーチン」を繰り返し実行するようになっている。ＣＰＵ８１は、このルーチンにより、燃料噴射量Qの算出及び燃料噴射の指示を行う。このクランク角が圧縮上死点前の所定クランク角θｆに一致する圧縮行程中の気筒は、以下「燃料噴射気筒」とも称呼される。
具体的に述べると、ＣＰＵ８１は、任意の気筒のクランク角度が上記クランク角度θｆになると、図９のステップ９００から処理を開始してステップ９１０に進み、吸気切替弁異常フラグXACVの値が「０」であるか否かを判定する。現時点における吸気切替弁異常フラグXACVの値は「０」であるから、ＣＰＵ８１は、ステップ９１０にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ９２０に進む。
ＣＰＵ８１は、ステップ９２０にて、アクセル開度センサ７９の出力値に基づいてアクセルペダル開度Accpを取得し、クランクポジションセンサ７５の出力値に基づいて機関回転速度NEを取得する。そして、ＣＰＵ８１は、吸気切替弁６４が正常である場合における「アクセルペダル開度Accpと、機関回転速度NEと、燃料噴射量Qと、の関係」を予め定めた通常時燃料噴射量テーブルMapMain（Accp，NE）に、現時点におけるアクセルペダル開度Accpと機関回転速度NEとを適用することにより、燃料噴射量Qを取得する。この燃料噴射量Qは要求トルクに対応する。以下、通常時燃料噴射量テーブルMapMain（Accp，NE）によって定まる燃料噴射量を採用する運転を「通常運転」と称呼する。
次いで、ＣＰＵ８１は、ステップ９３０に進み、燃料噴射量Qの燃料を燃料噴射気筒に対応して設けられているインジェクタ２２から噴射するように、そのインジェクタ２２に指示を与える。即ち、このとき、燃料噴射量Qの燃料が燃料噴射気筒に供給される。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ９９５に進んで本ルーチンを一旦終了する。
このように、過給圧の動特性のモデル化が完了していないとき、吸気切替弁６４が「正常」である場合、上記通常時燃料噴射量テーブルMapMain（Accp，NE）によって定められる燃料噴射量Qの燃料が燃料噴射気筒に供給される「通常運転」が実行される。
これに対し、過給圧の動特性のモデル化が完了していないとき、吸気切替弁６４が「異常」である場合、ＣＰＵ８１は、所定のタイミングにて図６のステップ６００から処理を開始すると、ステップ６００に続くステップ６１０を経由してステップ６２０に進む。吸気切替弁６４が「異常」である場合、吸気切替弁６４の実際の開度Ｏａｃｔ（ｔ）と指示開度Ｏｄｉｒ（ｔ）との差の絶対値は上記閾値δ１以上となるので、ＣＰＵ８１は、ステップ６２０にて「Ｎｏ」と判定してステップ６５０に進む。
ＣＰＵ８１は、ステップ６５０にて吸気切替弁異常フラグXACVの値に「１」を格納する。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ６９５に直接進んで本ルーチンを一旦終了する。従って、過給圧の動特性のモデル化が完了していないとき、吸気切替弁６４が異常であると、時系列データは取得されない。
このとき、ＣＰＵ８１は、所定のタイミングにて図８のステップ８００から処理を開始すると、現時点における吸気切替弁異常フラグXACVの値は「１」であるから、ステップ８００に続くステップ８１０にて「Ｎｏ」と判定してステップ８２０に進む。
ＣＰＵ８１は、ステップ８２０にて、「吸気切替弁６４が異常である」旨を機関１０の操作者に通知する。この通知は、図示しない警報ランプを点等すること等によって実行される。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ８９５に進んで本ルーチンを一旦終了する。
更に、ＣＰＵ８１は、任意の気筒のクランク角度が上記クランク角度θｆに一致すると、図９のステップ９００から処理を開始してステップ９１０に進む。現時点における吸気切替弁異常フラグXACVの値は「１」であるから、ＣＰＵ８１は、ステップ９１０にて「Ｎｏ」と判定してステップ９４０に進む。
ＣＰＵ８１は、ステップ９４０にて、アクセル開度センサ７９の出力値に基づいてアクセルペダル開度Accpを取得し、クランクポジションセンサ７５の出力値に基づいて機関回転速度NEを取得する。そして、ＣＰＵ８１は、「吸気切替弁６４が異常である場合」に適用される「アクセルペダル開度Accpと、機関回転速度NEと、燃料噴射量Qと、の関係」を予め定めた異常発生時燃料噴射量テーブルMapEmg（Accp，NE）に、現時点におけるアクセルペダル開度Accpと機関回転速度NEとを適用することにより、異常発生時の燃料噴射量Qを取得する。以下、異常発生時燃料噴射量テーブルMapEmg（Accp，NE）によって定まる燃料噴射量を採用する運転を「退避運転」とも称呼する。
異常発生時燃料噴射量テーブルMapEmg（Accp，NE）は、「吸気切替弁６４が異常である場合に機関１０の運転を継続しても、機関１０の他の部材又は機関１０全体の破損等を引き起こすことのない程度の燃料噴射量Q」を決定するためのテーブルである。そのため、当然、任意の「アクセルペダル開度Accp及び機関回転速度NE」に対して異常発生時燃料噴射量テーブルMapEmg（Accp，NE）によって決定される燃料噴射量は、その「アクセルペダル開度Accp及び機関回転速度NE」に対して上記通常時燃料噴射量テーブルMapMain（Accp，NE）によって決定される燃料噴射量よりも小さい。
次いで、ＣＰＵ８１は、ステップ９３０に進み、燃料噴射量Qの燃料を燃料噴射気筒に対応して設けられているインジェクタ２２から噴射させる。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ９９５に進んで本ルーチンを一旦終了する。
このように、過給圧の動特性のモデル化が完了していないとき、吸気切替弁６４が「異常」である場合（即ち、上記手順１における予備判定にて「吸気切替弁６４が異常である」と判定された場合）、機関１０の操作者に対して「排気切替弁６６が異常である」旨の警報が発せられるとともに、上記異常発生時燃料噴射量テーブルMapEmg（Accp，NE）によって定められる燃料噴射量Qの燃料が燃料噴射気筒に供給される「退避運転」が実行される。
以下、過給圧の動特性のモデル化が完了していないとき、吸気切替弁６４が「正常」であると仮定して（即ち、上記手順１における予備判定にて「吸気切替弁６４が正常に作動している」と判定されていると仮定して）説明を続ける。
上記仮定に示す状態が継続すると、図６のステップ６１０乃至ステップ６４０の処理が繰り返し実行されるので、上記時系列データの量は次第に増大する。更に、上記仮定に示す状態が継続している期間において、機関１０が、吸気切替弁６４の開度が全閉開度となる運転（ターボモード１又はターボモード２）、及び、吸気切替弁６４の開度が全閉開度以外の開度となる運転（ターボモード３又はターボモード４）、の双方を十分に経験すれば、上記モデル化条件が成立する。上記モデル化条件が成立したとき、ＣＰＵ８１は、ステップ６４０の処理を実行すると、ステップ６４０にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ６６０に進む。
ＣＰＵ８１は、ステップ６６０にて、上記（１）式乃至上記（９）式を参照しながら説明したように、時系列データを要素として含むデータベクトルを「吸気切替弁６４の開度が全閉開度である」場合におけるデータベクトル群（クラスタＣ１）と、吸気切替弁６４の開度が全閉開度以外の開度である」場合におけるデータベクトル群（クラスタＣ２）と、に分類する（上述した手順２−１を参照。）。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ６７０に進む。
ＣＰＵ８１は、ステップ６７０にて、上記（１０）式及び上記（１１）式を参照しながら説明したように、分類された２つのデータベクトル群（クラスタＣ１及びクラスタＣ２）を回帰空間において区分けするための第１関数（分離超平面）を推定する（上述した手順２−２を参照）。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ６８０に進む。
ＣＰＵ８１は、ステップ６８０にて、上記（１２）式及び上記（１３）式を参照しながら説明したように、分類されたデータベクトル群（クラスタＣ１及びクラスタＣ２）のそれぞれにおいて、過給圧の動特性をＡＲＸモデルとして推定する（上述した手順２−３を参照。）。なお、上述したように、このモデル化された過給圧の動特性を表す関数は「第２関数」とも称呼される。この第２関数は、ＲＯＭ８２に格納される。
その後、ＣＰＵ８１は、ステップ６９５に進んで本ルーチンを一旦終了する。従って、過給圧の動特性のモデル化が完了していないとき、上記モデル化条件が成立すれば、過給圧の動特性のモデル化が行われる。
更に、過給圧の動特性のモデル化が一旦完了すると、ＣＰＵ８１は、図６のステップ６００から処理を開始したとき、ステップ６１０にて「Ｙｅｓ」と判定し、ステップ６９５に直接進んで本ルーチンを一旦終了する。従って、過給圧の動特性のモデル化が完了した時点以降、「動特性のモデル化のための時系列データ」は取得されない。
過給圧の動特性のモデル化が完了すると、ＣＰＵ８１は、上記（１４）式を参照しながら説明したように、所定の時点における過給圧を推定する（上記手順３を参照。）。
具体的に述べると、ＣＰＵ８１は、過給圧のモデル化が完了した時点よりも後の所定の時刻ｔにおいて図７のステップ７００から処理を開始すると、ステップ７００に続くステップ７１０にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ７２０に進む。ＣＰＵ８１は、ステップ７２０にて、その時刻ｔにおける回帰ベクトルｘ（ｔ）を取得するとともに、その回帰ベクトルｘ（ｔ）を上記第１関数（分離超平面）に適用し、その際のその第１関数の値（ａＴｘ（ｔ）＋ｂ）がゼロ以上であるか否かを判定する。
このとき、第１関数の値がゼロ以上であれば、ＣＰＵ８１は、ステップ７２０にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ７３０に進み、時刻ｔにおける回帰ベクトルｘ（ｔ）を「吸気切替弁６４の開度が全閉開度以外の開度である」場合に対応する第２関数（ＡＲＸモデル）に適用する（上記（１４）式の上段を参照。）。これにより、ＣＰＵ８１は、時刻ｔにおける過給圧を推定し、推定された過給圧をωｅｓｔ（ｔ）として取得する。なお、上述したように、ステップ７３０において、誤差ε（ｔ）はゼロに設定される。
これに対し、このとき、第１関数の値がゼロよりも小さければ、ＣＰＵ８１は、ステップ７２０にて「Ｎｏ」と判定してステップ７４０に進み、時刻ｔにおける回帰ベクトルｘ（ｔ）を「吸気切替弁６４の開度が全閉開度である」場合に対応する第２関数（ＡＲＸモデル）に適用する（上記（１４）式の下段を参照。）。これにより、ＣＰＵ８１は、時刻ｔにおける過給圧を推定し、推定された過給圧をωｅｓｔ（ｔ）として取得する。なお、ステップ７４０においても、誤差ε（ｔ）はゼロに設定される。
このように、回帰ベクトルｘ（ｔ）を第１関数（分離超平面）に適用した際のその第１関数の値に応じて、回帰ベクトルｘ（ｔ）が適用される第２関数（ＡＲＸモデル）が決定される。更に、決定された第２関数に回帰ベクトルｘ（ｔ）が適用されることにより、時刻ｔにおける過給圧が推定される。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ７５０に進む。
ＣＰＵ８１は、ステップ７５０にて、吸気切替弁６４が正常に作動しているか否かを判定する（上記手順４を参照。）。具体的に述べると、ＣＰＵ８１は、ステップ７５０にて、上述したように推定された過給圧ωｅｓｔ（ｔ）と、時刻ｔにおける過給圧センサ７４の出力値によって定まる実際の過給圧ωａｃｔ（ｔ）と、の差の絶対値が所定の閾値δ２よりも小さいか否かを判定する。この閾値δ２は、吸気切替弁６４が正常に作動しているとき、推定された過給圧ωｅｓｔ（ｔ）と実際の過給圧ωａｃｔ（ｔ）との差の絶対値がその閾値δ２よりも小さくなる適値に設定されている。
現時点（時刻ｔ）にて、推定された過給圧ωｅｓｔ（ｔ）と実際の過給圧ωａｃｔ（ｔ）との差の絶対値が上記閾値δ２よりも小さければ（即ち、吸気切替弁６４が正常に作動していれば）、ＣＰＵ８１は、ステップ７５０にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ７６０に進む。
ＣＰＵ８１は、ステップ７６０にて吸気切替弁異常フラグXACVの値に「０」を格納する。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ７９５に進んで本ルーチンを一旦終了する。
このとき、ＣＰＵ８１は、図８のステップ８００から処理を開始すると、ステップ８１０に進む。現時点における吸気切替弁異常フラグXACVの値は「０」であるから、ＣＰＵ８１は、ステップ８１０にて「Ｙｅｓ」と判定し、ステップ８９５に進んで本ルーチンを一旦終了する。
更に、このとき、ＣＰＵ８１は、図９のステップ９００から処理を開始すると、ステップ９１０に進む。現時点における吸気切替弁異常フラグXACVの値は「０」であるから、ＣＰＵ８１は、ステップ９１０にて「Ｙｅｓ」と判定する。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ９２０及びステップ９３０を経由し、ステップ９９５に進んで本ルーチンを一旦終了する。
従って、このとき、操作者に対して「吸気切替弁６４が異常である」旨の通知はなされず、「通常運転」が実行される。
これに対し、現時点（時刻ｔ）にて、推定された過給圧ωｅｓｔ（ｔ）と実際の過給圧ωａｃｔ（ｔ）との差の絶対値が上記閾値δ２以上であれば（即ち、吸気切替弁６４が異常であれば）、ＣＰＵ８１は、図７のステップ７５０にて「Ｎｏ」と判定してステップ７７０に進む。
ＣＰＵ８１は、ステップ７７０にて吸気切替弁異常フラグXACVの値に「１」を格納する。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ７９５に進んで本ルーチンを一旦終了する。
このとき、ＣＰＵ８１は、図８のステップ８００から処理を開始すると、ステップ８１０に進む。現時点における吸気切替弁異常フラグXACVの値は「１」であるから、ＣＰＵ８１は、ステップ８１０にて「Ｎｏ」と判定する。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ８２０を経由し、ステップ８９５に進んで本ルーチンを一旦終了する。
更に、このとき、ＣＰＵ８１は、図９のステップ９００から処理を開始すると、ステップ９１０に進む。現時点における吸気切替弁異常フラグXACVの値は「１」であるから、ＣＰＵ８１は、ステップ９１０にて「Ｎｏ」と判定する。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ９４０及びステップ９３０を経由し、ステップ９９５に進んで本ルーチンを一旦終了する。
従って、このとき、操作者に対して「吸気切替弁６４が異常である」旨の通知がなされるとともに、「退避運転」が実行される。
このように、第１装置は、吸気切替弁６４が正常に作動しているときに運転パラメータを時系列データとして取得し、その時系列データに基づき、過給圧の動特性を吸気切替弁６４の開度に応じた複数のＡＲＸモデルの組み合わせとしてモデル化する。更に、第１装置は、このモデル化された過給圧の動特性を用いて、所定の時点における過給圧を推定する。加えて、第１装置は、この推定された過給圧と、実際の過給圧と、を比較することにより、吸気切替弁６４が正常に作動しているか否かを判定する。そして、第１装置は、吸気切替弁６４が正常であると判定された場合には通常運転を実行し、吸気切替弁６４が異常であると判定された場合には操作者に対してその旨を通知するとともに退避運転を実行する。
以上、説明したように、第１装置は、
第１過給機６１と、制御弁（吸気切替弁６４）と、を備える内燃機関１０に適用される。
第１過給機６１と、制御弁（吸気切替弁６４）と、を備える内燃機関１０に適用される。
この第１装置は、
前記第１過給機６１による過給状態に関わる所定の運転パラメータ（低圧段過給機回転速度、高圧段過給機回転速度、スロットル弁開度、及び、過給圧）の値を時間経過に対応させた時系列データとして取得する時系列データ取得手段（図６のステップ６３０）を備えている。
前記第１過給機６１による過給状態に関わる所定の運転パラメータ（低圧段過給機回転速度、高圧段過給機回転速度、スロットル弁開度、及び、過給圧）の値を時間経過に対応させた時系列データとして取得する時系列データ取得手段（図６のステップ６３０）を備えている。
第１装置は、更に、
区分的アフィン解析法に従って、前記取得した時系列データを要素として含むデータベクトルｚ（ｋ）を複数のデータベクトル群（クラスタＣ１及びクラスタＣ２）に分類し、前記分類された複数のデータベクトル群を用いて、前記分類された複数のデータベクトル群を回帰空間において区分けするための境界を表す単数又は複数の関数からなる第１関数（分離超平面Ｈ。上記（１０）式を参照。）を推定するとともに、前記分類された複数のデータベクトル群のそれぞれに要素として含まれる時系列データを用いて、前記分類された複数のデータベクトル群のそれぞれに対して「前記運転パラメータ（過給圧）の動特性をＡＲＸモデルとして表す第２関数（上記（１２）式を参照。）」を推定するデータ分析手段（図６のステップ６６０乃至ステップ６８０）を備えている。
区分的アフィン解析法に従って、前記取得した時系列データを要素として含むデータベクトルｚ（ｋ）を複数のデータベクトル群（クラスタＣ１及びクラスタＣ２）に分類し、前記分類された複数のデータベクトル群を用いて、前記分類された複数のデータベクトル群を回帰空間において区分けするための境界を表す単数又は複数の関数からなる第１関数（分離超平面Ｈ。上記（１０）式を参照。）を推定するとともに、前記分類された複数のデータベクトル群のそれぞれに要素として含まれる時系列データを用いて、前記分類された複数のデータベクトル群のそれぞれに対して「前記運転パラメータ（過給圧）の動特性をＡＲＸモデルとして表す第２関数（上記（１２）式を参照。）」を推定するデータ分析手段（図６のステップ６６０乃至ステップ６８０）を備えている。
第１装置は、更に、
前記データ分析手段によって前記第１関数（分離超平面Ｈ）及び前記第２関数（ＡＲＸモデル）が推定された時点よりも後の第１時点（時刻ｔよりも前の時点）にて前記時系列データ取得手段により取得される時系列データを要素として含む回帰ベクトルｘ（ｔ）を前記第１関数に適用することにより、同回帰ベクトルｘ（ｔ）が前記複数のデータベクトル群（クラスタＣ１及びクラスタＣ２）のうちの何れのデータベクトル群に回帰空間において分類されるかを決定するとともに、前記第２関数のうちの同決定された同回帰ベクトルが回帰空間において分類されるデータベクトル群に対応する第２関数に同回帰ベクトルｘ（ｔ）を適用することにより、「前記第１時点よりも後の第２時点（時刻ｔ）における前記運転パラメータの値（過給圧ωｅｓｔ（ｔ））」を推定する運転状態推定手段（図７のステップ７２０乃至ステップ７４０）を備えている。
前記データ分析手段によって前記第１関数（分離超平面Ｈ）及び前記第２関数（ＡＲＸモデル）が推定された時点よりも後の第１時点（時刻ｔよりも前の時点）にて前記時系列データ取得手段により取得される時系列データを要素として含む回帰ベクトルｘ（ｔ）を前記第１関数に適用することにより、同回帰ベクトルｘ（ｔ）が前記複数のデータベクトル群（クラスタＣ１及びクラスタＣ２）のうちの何れのデータベクトル群に回帰空間において分類されるかを決定するとともに、前記第２関数のうちの同決定された同回帰ベクトルが回帰空間において分類されるデータベクトル群に対応する第２関数に同回帰ベクトルｘ（ｔ）を適用することにより、「前記第１時点よりも後の第２時点（時刻ｔ）における前記運転パラメータの値（過給圧ωｅｓｔ（ｔ））」を推定する運転状態推定手段（図７のステップ７２０乃至ステップ７４０）を備えている。
第１装置は、更に、
前記推定された前記第２時点ｔにおける前記運転パラメータの値ωｅｓｔ（ｔ）と、同第２時点ｔにおける同運転パラメータの実際の値ωａｃｔ（ｔ）と、を比較することにより、前記制御弁６４が異常であるか否かを判定する異常判定手段（図７のステップ７５０）を備えている。
前記推定された前記第２時点ｔにおける前記運転パラメータの値ωｅｓｔ（ｔ）と、同第２時点ｔにおける同運転パラメータの実際の値ωａｃｔ（ｔ）と、を比較することにより、前記制御弁６４が異常であるか否かを判定する異常判定手段（図７のステップ７５０）を備えている。
更に、第１装置において、
前記分類された「複数のデータベクトル群（クラスタＣ１及びクラスタＣ２）」のそれぞれは、前記制御弁６４の開度の可動範囲を分割する「複数の開度領域」のそれぞれに対応するように構成されている。
前記分類された「複数のデータベクトル群（クラスタＣ１及びクラスタＣ２）」のそれぞれは、前記制御弁６４の開度の可動範囲を分割する「複数の開度領域」のそれぞれに対応するように構成されている。
より具体的に述べると、前記複数の開度領域は、
「前記制御弁の開度が全閉開度である領域（領域Ｓ２に対応。）」及び「同制御弁の開度が同全閉開度以外の開度である領域（領域Ｓ１に対応。）」の２つの領域からなるように構成されている。
「前記制御弁の開度が全閉開度である領域（領域Ｓ２に対応。）」及び「同制御弁の開度が同全閉開度以外の開度である領域（領域Ｓ１に対応。）」の２つの領域からなるように構成されている。
更に具体的に述べると、
第１装置が適用される前記機関１０は、
前記第１過給機６１と異なる第２過給機６２であって、同第２過給機６２のタービン６２ｂが前記排気通路４２の前記第１過給機６１のタービン６１ｂよりも下流側に配設されるとともに、同第２過給機６２のコンプレッサ６２ａが前記吸気通路３２の前記第１過給機６１のコンプレッサ６１ａよりも上流側に配設された第２過給機６２を備え、
前記第１過給機６１のコンプレッサ６１ａをバイパスする通路部６３は、前記第１過給機６１のコンプレッサ６１ａと前記第２過給機６２のコンプレッサ６２ａとの間の分岐部にて前記吸気通路３２から分岐するとともに、同第１過給機６１のコンプレッサ６１ａの下流の合流部にて同吸気通路３２に合流するように構成されてなり、
前記吸気通路３２の前記合流部よりも下流側に配設されるとともに開度が変更される吸気絞り弁（スロットル弁３３）を備えている。
第１装置が適用される前記機関１０は、
前記第１過給機６１と異なる第２過給機６２であって、同第２過給機６２のタービン６２ｂが前記排気通路４２の前記第１過給機６１のタービン６１ｂよりも下流側に配設されるとともに、同第２過給機６２のコンプレッサ６２ａが前記吸気通路３２の前記第１過給機６１のコンプレッサ６１ａよりも上流側に配設された第２過給機６２を備え、
前記第１過給機６１のコンプレッサ６１ａをバイパスする通路部６３は、前記第１過給機６１のコンプレッサ６１ａと前記第２過給機６２のコンプレッサ６２ａとの間の分岐部にて前記吸気通路３２から分岐するとともに、同第１過給機６１のコンプレッサ６１ａの下流の合流部にて同吸気通路３２に合流するように構成されてなり、
前記吸気通路３２の前記合流部よりも下流側に配設されるとともに開度が変更される吸気絞り弁（スロットル弁３３）を備えている。
上記機関１０に適用される第１装置は、
前記時系列データ取得手段（図６のステップ６３０）によって取得される時系列データに含まれる前記運転パラメータは、前記機関の過給圧ω、前記吸気絞り弁の開度ｅ、前記第１過給機６１のコンプレッサ６１ａの回転速度ν、及び、前記第２過給機６２のコンプレッサ６２ａの回転速度λを含み、
前記運転状態推定手段（図７のステップ７２０乃至ステップ７４０）によって推定される前記第２時点ｔにおける前記運転パラメータの値は、前記機関の過給圧ωｅｓｔ（ｔ）であるように構成されている。
前記時系列データ取得手段（図６のステップ６３０）によって取得される時系列データに含まれる前記運転パラメータは、前記機関の過給圧ω、前記吸気絞り弁の開度ｅ、前記第１過給機６１のコンプレッサ６１ａの回転速度ν、及び、前記第２過給機６２のコンプレッサ６２ａの回転速度λを含み、
前記運転状態推定手段（図７のステップ７２０乃至ステップ７４０）によって推定される前記第２時点ｔにおける前記運転パラメータの値は、前記機関の過給圧ωｅｓｔ（ｔ）であるように構成されている。
これにより、第１装置は、機関１０の運転パラメータ（過給圧）の動特性を、吸気切替弁６４の開度に応じた複数のＡＲＸモデルの組み合わせ（区分的アフィン自己回帰モデル）としてモデル化する。そのため、第１装置は、所定の時点（第２時点ｔ）における運転パラメータ（過給圧）の値をより精度良く推定することができる。その結果、第１装置は、吸気切替弁６４が正常に作動しているか否かを精度良く判定することができる。
更に、第１装置は、機関１０が実際に運転されている際に取得される運転パラメータの値に基づき、運転パラメータ（過給圧）の動特性をモデル化する。即ち、第１装置は、個別の機関毎に、運転パラメータの動特性をモデル化する。そのため、第１装置は、予め実験等によって取得した既存の動特性マップを異常判定装置に適用する場合に比べ、機関１０を構成する部材の製造上のばらつき（個体差）の影響を小さくすることができる。従って、第１装置は、制御弁が正常に作動しているか否かを更に精度良く判定することができる。
（第２実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態に係る制御弁異常判定装置（以下、「第２装置」とも称呼する。）について説明する。
次に、本発明の第２の実施形態に係る制御弁異常判定装置（以下、「第２装置」とも称呼する。）について説明する。
＜装置の概要とターボモードの決定方法＞
第２装置は、第１装置が適用される内燃機関１０と同様の内燃機関（図１を参照。）に適用される。更に、第２装置は、第１装置と同様の方法によってターボモードを決定する。そこで、これらについての詳細な説明は省略する。
第２装置は、第１装置が適用される内燃機関１０と同様の内燃機関（図１を参照。）に適用される。更に、第２装置は、第１装置と同様の方法によってターボモードを決定する。そこで、これらについての詳細な説明は省略する。
＜装置の作動の概要＞
第２装置は、「第１装置における吸気切替弁６４の異常判定（推定された過給圧と、実際の過給圧と、の比較）に加えて、所定の時点における吸気切替弁６４の開度に基づく異常判定を行う」点において、第１装置と異なる。
第２装置は、「第１装置における吸気切替弁６４の異常判定（推定された過給圧と、実際の過給圧と、の比較）に加えて、所定の時点における吸気切替弁６４の開度に基づく異常判定を行う」点において、第１装置と異なる。
即ち、第２装置は、区分的アフィン解析法に従い、機関１０の運転パラメータの時系列データを用いて「過給圧の動特性」を吸気切替弁６４の開度に対応する複数のＡＲＸモデルとしてモデル化するとともに、「分離超平面を表す関数」を推定する。次いで、第２装置は、モデル化された過給圧の動特性に所定の第１時点における回帰ベクトルを適用することにより、その第１時点よりも後の第２時点における「過給圧の値」を推定する。更に、第２装置は、過給圧センサ７４の出力値に基づき、その第２時点における実際の過給圧の値を取得する。
更に、第２装置は、分離超平面を表す関数に上記第１時点における回帰ベクトルを適用することにより、その第１時点における「吸気切替弁６４の開閉状態」を推定する。加えて、第２装置は、過給圧センサ７４の出力値に基づき、その第１時点における吸気切替弁６４の実際の開閉状態を取得する。
そして、第２装置は、「推定された過給圧の値」と「実際の過給圧の値」とを比較することにより、吸気切替弁６４の異常判定を行う。更に、第２装置は、「推定された吸気切替弁６４の開閉状態」と「実際の吸気切替弁６４の開閉状態」とを比較することにより、吸気切替弁６４の異常判定を行う。
第２装置は、この「過給圧の値に基づく異常判定」及び「吸気切替弁６４の開閉状態に基づく異常判定」の双方において吸気切替弁６４が正常であると判定されたとき、吸気切替弁６４が正常であるとの最終判定を行う。一方、第２装置は、「過給圧の値に基づく異常判定」及び「吸気切替弁６４の開閉状態に基づく異常判定」のうちの少なくとも一方において吸気切替弁６４が異常であると判定されたとき、吸気切替弁６４が異常であるとの最終判定を行う。
更に、第２装置は、吸気切替弁６４が「異常」であると判定された場合、その旨を機関１０の操作者に通知するとともに、機関１０を構成する部材への負担が小さい「退避運転」を実行する。これに対し、第２装置は、排気切替弁６６及び排気バイパス弁６８が「正常」であると判定された場合、操作者への通知は行わず、「通常運転」を実行する。以上が第２装置の作動の概要である。
＜制御弁の異常判定方法＞
以下、第２装置における制御弁の異常判定方法について説明する。
第２装置は、先ず、第１装置と同様の方法（上述した手順１乃至手順４を参照。）により、吸気切替弁６４が正常に作動しているか否かを判定する。この方法についての詳細な説明は省略する。以下、この「第１装置と同様の方法による吸気切替弁６４の異常判定」を、便宜上、「第１次異常判定」と称呼する。
以下、第２装置における制御弁の異常判定方法について説明する。
第２装置は、先ず、第１装置と同様の方法（上述した手順１乃至手順４を参照。）により、吸気切替弁６４が正常に作動しているか否かを判定する。この方法についての詳細な説明は省略する。以下、この「第１装置と同様の方法による吸気切替弁６４の異常判定」を、便宜上、「第１次異常判定」と称呼する。
次いで、第２装置は、下記手順５乃至手順７に従って吸気切替弁６４が正常に作動しているか否かを判定する。
（手順５）分離超平面を表す関数を用いて、所定の時点における吸気切替弁６４の開閉状態を推定する。
（手順６）手順５にて推定された所定の時点における吸気切替弁６４の開閉状態と、その時点における実際の吸気切替弁６４の開閉状態と、を比較することにより、吸気切替弁６４が正常に作動しているか否かを判定する。
（手順７）手順４における吸気切替弁６４の異常判定の結果と、手順６における吸気切替弁６４の異常判定の結果と、に基づき、吸気切替弁６４が正常に作動しているか否かを判定する。
上記手順５乃至手順７のそれぞれについてより詳細に説明する。
（手順６）手順５にて推定された所定の時点における吸気切替弁６４の開閉状態と、その時点における実際の吸気切替弁６４の開閉状態と、を比較することにより、吸気切替弁６４が正常に作動しているか否かを判定する。
（手順７）手順４における吸気切替弁６４の異常判定の結果と、手順６における吸気切替弁６４の異常判定の結果と、に基づき、吸気切替弁６４が正常に作動しているか否かを判定する。
上記手順５乃至手順７のそれぞれについてより詳細に説明する。
（手順５）分離超平面を表す関数を用いて、所定の時点における吸気切替弁６４の開閉状態を推定する。
第２装置は、先ず、上記手順２によって「過給圧の動特性のモデル化」及び「分離超平面Ｈを表す関数（第１関数）の推定」を行った後の所定の時刻ｔにおける回帰ベクトルｘ（ｔ）を、上記（１０）式に示す第１関数（分離超平面Ｈ）に適用する。そして、上記手順２と同様、第２装置は、第１関数に回帰ベクトルｘ（ｔ）が適用されたとき、第１関数の値がゼロ以上であれば、その回帰ベクトルｘ（ｔ）が領域Ｓ１に属すると判定する。これに対し、第２装置は、第１関数に回帰ベクトルｘ（ｔ）が適用されたとき、第１関数の値がゼロよりも小さければ、その回帰ベクトルｘ（ｔ）が領域Ｓ２に属すると判定する。なお、上記（１）式に示したように、回帰ベクトルｘ（ｔ）は、「時刻ｔよりも前（過去）の時刻ｔ−１」における時系列データを要素として含むベクトルである。
第２装置は、先ず、上記手順２によって「過給圧の動特性のモデル化」及び「分離超平面Ｈを表す関数（第１関数）の推定」を行った後の所定の時刻ｔにおける回帰ベクトルｘ（ｔ）を、上記（１０）式に示す第１関数（分離超平面Ｈ）に適用する。そして、上記手順２と同様、第２装置は、第１関数に回帰ベクトルｘ（ｔ）が適用されたとき、第１関数の値がゼロ以上であれば、その回帰ベクトルｘ（ｔ）が領域Ｓ１に属すると判定する。これに対し、第２装置は、第１関数に回帰ベクトルｘ（ｔ）が適用されたとき、第１関数の値がゼロよりも小さければ、その回帰ベクトルｘ（ｔ）が領域Ｓ２に属すると判定する。なお、上記（１）式に示したように、回帰ベクトルｘ（ｔ）は、「時刻ｔよりも前（過去）の時刻ｔ−１」における時系列データを要素として含むベクトルである。
上述したように、領域Ｓ１は「吸気切替弁６４の開度が全閉開度以外の開度である」場合における回帰ベクトルが属する領域であり、領域Ｓ２は「吸気切替弁６４の開度が全閉開度である」場合における回帰ベクトルが属する領域である。そこで、第２装置は、第１関数に回帰ベクトルｘ（ｔ）が適用されたとき、第１関数の値がゼロ以上であれば、「時刻ｔ−１における吸気切替弁６４の開度は全閉開度以外の開度である」と推定する。これに対し、第２装置は、第１関数に回帰ベクトルｘ（ｔ）が適用されたとき、第１関数の値がゼロよりも小さければ、「時刻ｔ−１における吸気切替弁６４の開度は全閉開度である」と推定する。
（手順６）推定された所定の時点における吸気切替弁６４の開閉状態と、その時点における実際の吸気切替弁６４の開閉状態と、を比較することにより、吸気切替弁６４が正常に作動しているか否かを判定する。
第２装置は、先ず、吸気切替弁開度センサ７８の出力値に基づき、時刻ｔ−１における吸気切替弁６４の実際の開度Ｏａｃｔ（ｔ−１）を取得する。次いで、第２装置は、この時刻ｔ−１における実際の開度Ｏａｃｔ（ｔ−１）と、上記手順５にて推定された時刻ｔ−１における吸気切替弁６４の開閉状態と、を比較する。
第２装置は、先ず、吸気切替弁開度センサ７８の出力値に基づき、時刻ｔ−１における吸気切替弁６４の実際の開度Ｏａｃｔ（ｔ−１）を取得する。次いで、第２装置は、この時刻ｔ−１における実際の開度Ｏａｃｔ（ｔ−１）と、上記手順５にて推定された時刻ｔ−１における吸気切替弁６４の開閉状態と、を比較する。
より具体的に述べると、第２装置は、「時刻ｔ−１における吸気切替弁６４の開度は全閉開度である」と推定されているとき、実際の開度Ｏａｃｔ（ｔ−１）が全閉開度であれば、「吸気切替弁６４は正常である」と判定する。これに対し、このとき、実際の開度Ｏａｃｔ（ｔ−１）が全閉開度以外の開度であれば、「吸気切替弁６４は異常である」と判定する。
一方、第２装置は、「時刻ｔ−１における吸気切替弁６４の開度は全閉開度以外の開度である」と推定されているとき、実際の開度Ｏａｃｔ（ｔ−１）が全閉開度以外の開度であれば、「吸気切替弁６４は正常である」と判定する。これに対し、このとき、実際の開度Ｏａｃｔ（ｔ−１）が全閉開度であれば、「吸気切替弁６４は異常である」と判定する。
以下、上述した「手順５及び手順６に示す方法による吸気切替弁６４の異常判定」を、便宜上、「第２次異常判定」と称呼する。
（手順７）手順４における吸気切替弁６４の異常判定の結果と、手順６における吸気切替弁６４の異常判定の結果と、に基づき、吸気切替弁６４が正常に作動しているか否かを判定する。
第２装置は、上記手順４における吸気切替弁６４の異常判定（第１次異常判定）及び上記手順６における吸気切替弁６４の異常判定（第２次異常判定）の双方において「吸気切替弁６４が正常である」と判定されたとき、「吸気切替弁６４が正常である」との最終判定を行う。一方、第２装置は、第１次異常判定及び第２次異常判定のうちの少なくとも一方において「吸気切替弁６４が異常である」と判定されたとき、「吸気切替弁６４が異常である」との最終判定を行う。以上が第２装置における制御弁の異常判定方法である。
＜実際の作動＞
以下、第２装置の実際の作動について説明する。
第２装置は、上述した図７にフローチャートによって示した処理に代えて図１０にフローチャートによって示した処理を実行する点においてのみ、上記第１装置と相違している。そこで、以下、この相違点を中心として説明を続ける。
以下、第２装置の実際の作動について説明する。
第２装置は、上述した図７にフローチャートによって示した処理に代えて図１０にフローチャートによって示した処理を実行する点においてのみ、上記第１装置と相違している。そこで、以下、この相違点を中心として説明を続ける。
ＣＰＵ８１は、図６、及び、図８乃至図１０にフローチャートによって示した各ルーチンを所定のタイミング毎に実行するようになっている。ＣＰＵ８１は、これらのルーチンにおいて、上記第１装置と同様の吸気切替弁異常フラグXACVを用いる。
以下、現時点にて過給圧の動特性のモデル化は完了していると仮定して、ＣＰＵ８１が実行する各ルーチンについて詳細に説明する。ＣＰＵ８１は、所定のタイミングにて図６のステップ６００から処理を開始すると、ステップ６１０に進む。上記仮定に従えば、現時点にて過給圧のモデル化は完了しているので、ＣＰＵ８１は、ステップ６１０にて「Ｙｅｓ」と判定し、ステップ６９５に進んで本ルーチンを一旦終了する。
更に、ＣＰＵ８１は、所定時間が経過する毎に図１０にフローチャートによって示した「第２異常判定ルーチン」を繰り返し実行するようになっている。ＣＰＵ８１は、このルーチンにより、吸気切替弁６４が異常であるか否かを判定する。図１０に示したルーチンは、ステップ１０１０乃至ステップ１０３０が追加されている点においてのみ図７に示したルーチンと相違している。そこで、図１０において図７に示したステップと同一の処理を行うためのステップには、図７のそのようなステップに付された符号と同一の符号が付されている。これらのステップについての詳細な説明は適宜省略される。
具体的に述べると、ＣＰＵ８１は、所定のタイミングにて図１０のステップ１０００から処理を開始すると、ステップ７１０に進む。上記仮定に従えば、現時点にて過給圧のモデル化は完了しているので、ＣＰＵ８１は、ステップ７１０にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ７２０に進む。ＣＰＵ８１は、ステップ７２０にて、現時点（時刻ｔ）における回帰ベクトルｘ（ｔ）を取得するとともに、その回帰ベクトルｘ（ｔ）を上記第１関数（分離超平面）に適用し、その際の第１関数の値（ａＴｘ（ｔ）＋ｂ）がゼロ以上であるか否かを判定する。
このとき、第１関数の値がゼロ以上であれば、ＣＰＵ８１は、ステップ７２０にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ７３０に進み、時刻ｔにおける回帰ベクトルｘ（ｔ）を「吸気切替弁６４の開度が全閉開度以外の開度である」場合に対応する第２関数（ＡＲＸモデル）に適用する（上記（１４）式の上段を参照。）。これにより、ＣＰＵ８１は、時刻ｔにおける過給圧を推定し、推定された過給圧をωｅｓｔ（ｔ）として取得する。なお、上述したように、ステップ７３０において、誤差ε（ｔ）はゼロに設定される。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ１０１０に進む。
ＣＰＵ８１は、ステップ１０１０にて、推定された吸気切替弁６４の開度（推定開度）を示す指標値である推定開度指標値ＯＩｅｓｔ（ｔ−１）に「１」を格納する。推定開度指標値ＯＩｅｓｔ（ｋ）は、その値が「１」であるとき、時刻ｋにおける吸気切替弁６４の推定開度が「全閉開度以外の開度」であることを表す。一方、推定開度指標値ＯＩｅｓｔ（ｋ）は、その値が「０」であるとき、時刻ｋにおける吸気切替弁６４の推定開度が「全閉開度」であることを表す。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ７５０に進む。
これに対し、このとき、第１関数の値がゼロよりも小さければ、ＣＰＵ８１は、ステップ７２０にて「Ｎｏ」と判定してステップ７４０に進み、時刻ｔにおける回帰ベクトルｘ（ｔ）を「吸気切替弁６４の開度が全閉開度である」場合に対応する第２関数（ＡＲＸモデル）に適用する（上記（１４）式の下段を参照。）。これにより、ＣＰＵ８１は、時刻ｔにおける過給圧を推定し、推定された過給圧をωｅｓｔ（ｔ）として取得する。なお、上述したように、ステップ７４０においても、誤差ε（ｔ）はゼロに設定される。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ１０２０に進む。
ＣＰＵ８１は、ステップ１０２０にて、推定開度指標値ＯＩｅｓｔ（ｔ−１）に「０」を格納する。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ７５０に進む。
このように、回帰ベクトルｘ（ｔ）を第１関数（分離超平面）に適用した際のその第１関数の値に応じて、回帰ベクトルｘ（ｋ）が適用される第２関数（ＡＲＸモデル）が決定される。そして、この決定された第２関数に回帰ベクトルｘ（ｋ）が適用されることにより、時刻ｔにおける過給圧が推定される。更に、回帰ベクトルｘ（ｔ）が第１関数に適用されることにより、時刻ｔ−１における吸気切替弁６４の開度が推定される。そして、この推定された吸気切替弁６４の開度に応じて、推定開度指標値ＯＩｅｓｔ（ｔ−１）が決定される。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ７５０に進む。
次いで、ＣＰＵ８１は、推定された過給圧を用いて吸気切替弁６４の異常判定を行う「第１次異常判定」、及び、推定開度指標値を用いて吸気切替弁６４の異常判定を行う「第２次異常判定」を行う。以下、場合を分けて説明する。
（仮定１）推定された過給圧と実際の過給圧との差の絶対値が所定の閾値以上である場合
ＣＰＵ８１は、ステップ７５０にて、吸気切替弁６４の第１次異常判定（上記手順４を参照。）を行う。具体的に述べると、ＣＰＵ８１は、ステップ７５０にて、上述したように推定された過給圧ωｅｓｔ（ｔ）と、時刻ｔにおける過給圧センサ７４の出力値によって定まる実際の過給圧ωａｃｔ（ｔ）と、の差の絶対値が所定の閾値δ２よりも小さいか否かを判定する。
ＣＰＵ８１は、ステップ７５０にて、吸気切替弁６４の第１次異常判定（上記手順４を参照。）を行う。具体的に述べると、ＣＰＵ８１は、ステップ７５０にて、上述したように推定された過給圧ωｅｓｔ（ｔ）と、時刻ｔにおける過給圧センサ７４の出力値によって定まる実際の過給圧ωａｃｔ（ｔ）と、の差の絶対値が所定の閾値δ２よりも小さいか否かを判定する。
上記仮定１に従えば、ＣＰＵ８１は、ステップ７５０にて「Ｎｏ」と判定してステップ７７０に進む。ＣＰＵ８１は、ステップ７７０にて吸気切替弁異常フラグXACVの値に「１」を格納する。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ１０９５に進んで本ルーチンを一旦終了する。
このとき、ＣＰＵ８１は、図８のステップ８００から処理を開始すると、ステップ８１０に進む。現時点における吸気切替弁異常フラグXACVの値は「１」であるから、ＣＰＵ８１は、ステップ８１０にて「Ｎｏ」と判定する。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ８２０を経由し、ステップ８９５に進んで本ルーチンを一旦終了する。
更に、このとき、ＣＰＵ８１は、図９のステップ９００から処理を開始すると、ステップ９１０に進む。現時点における吸気切替弁異常フラグXACVの値は「１」であるから、ＣＰＵ８１は、ステップ９１０にて「Ｎｏ」と判定する。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ９４０及びステップ９３０を経由し、ステップ９９５に進んで本ルーチンを一旦終了する。
従って、この場合（即ち、第１次異常判定において吸気切替弁６４が異常であると判定された場合）、操作者に対して「吸気切替弁６４が異常である」旨の通知がなされるとともに、「退避運転」が実行される。
（仮定２）推定された過給圧と実際の過給圧との差の絶対値は所定の閾値よりも小さいものの、推定開度指標値と実際の開度指標値が一致しない場合
上記仮定２に従えば、ＣＰＵ８１は、ステップ７５０にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ１０３０に進む。
上記仮定２に従えば、ＣＰＵ８１は、ステップ７５０にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ１０３０に進む。
ＣＰＵ８１は、ステップ１０３０にて、吸気切替弁６４の第２次異常判定（上記手順６を参照。）を行う。具体的に述べると、ＣＰＵ８１は、ステップ１０３０にて、時刻ｔ−１における吸気切替弁開度センサ７８の出力値に基づいて、吸気切替弁６４の実際の開度Ｏａｃｔ（ｔ−１）を取得する。更に、ＣＰＵ８１は、この実際の開度Ｏａｃｔ（ｔ−１）が「全閉開度以外の開度」であれば、吸気切替弁６４の実際の開度を示す指標値である実開度指標値ＯＩａｃｔ（ｔ−１）に「１」を格納し、実際の開度Ｏａｃｔ（ｔ−１）が「全閉開度」であれば実開度指標値ＯＩａｃｔ（ｔ−１）に「０」を格納する。そして、ＣＰＵ８１は、上述したステップ１０１０又はステップ１０２０にて取得された推定開度指標値ＯＩｅｓｔ（ｔ−１）と、この実開度指標値ＯＩａｃｔ（ｔ−１）と、が一致するか否かを判定する。
上記仮定２に従えば、推定開度指標値ＯＩｅｓｔ（ｔ−１）と、実開度指標値ＯＩａｃｔ（ｔ−１）と、は一致しない。そのため、ＣＰＵ８１は、ステップ１０３０にて「Ｎｏ」と判定してステップ７７０に進む。ＣＰＵ８１は、ステップ７７０にて吸気切替弁異常フラグXACVの値に「１」を格納する。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ１０９５に進んで本ルーチンを一旦終了する。
このとき、ＣＰＵ８１は、図８のステップ８００から処理を開始すると、ステップ８１０に進む。現時点における吸気切替弁異常フラグXACVの値は「１」であるから、ＣＰＵ８１は、ステップ８１０にて「Ｎｏ」と判定する。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ８２０を経由し、ステップ８９５に進んで本ルーチンを一旦終了する。
更に、このとき、ＣＰＵ８１は、図９のステップ９００から処理を開始すると、ステップ９１０に進む。現時点における吸気切替弁異常フラグXACVの値は「１」であるから、ＣＰＵ８１は、ステップ９１０にて「Ｎｏ」と判定する。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ９４０及びステップ９３０を経由し、ステップ９９５に進んで本ルーチンを一旦終了する。
従って、この場合（第１次異常判定において吸気切替弁６４が正常であると判定されたものの、第２次異常判定において吸気切替弁６４が異常であると判定された場合）においても、操作者に対して「吸気切替弁６４が異常である」旨の通知がなされるとともに、「退避運転」が実行される。
（仮定３）推定された過給圧と実際の過給圧との差の絶対値が所定の閾値よりも小さく、且つ、推定開度指標値と実際の開度指標値が一致する場合
上記仮定３に従えば、ＣＰＵ８１は、ステップ７５０にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ１０３０に進む。更に、上記仮定３に従えば、ＣＰＵ８１は、ステップ１０３０にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ７６０に進む。ＣＰＵ８１は、ステップ７６０にて吸気切替弁異常フラグXACVの値に「０」を格納する。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ１０９５に進んで本ルーチンを一旦終了する。
上記仮定３に従えば、ＣＰＵ８１は、ステップ７５０にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ１０３０に進む。更に、上記仮定３に従えば、ＣＰＵ８１は、ステップ１０３０にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ７６０に進む。ＣＰＵ８１は、ステップ７６０にて吸気切替弁異常フラグXACVの値に「０」を格納する。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ１０９５に進んで本ルーチンを一旦終了する。
このとき、ＣＰＵ８１は、図８のステップ８００から処理を開始すると、ステップ８１０に進む。現時点における吸気切替弁異常フラグXACVの値は「０」であるから、ＣＰＵ８１は、ステップ８１０にて「Ｙｅｓ」と判定し、ステップ８９５に進んで本ルーチンを一旦終了する。
更に、このとき、ＣＰＵ８１は、図９のステップ９００から処理を開始すると、ステップ９１０に進む。現時点における吸気切替弁異常フラグXACVの値は「０」であるから、ＣＰＵ８１は、ステップ９１０にて「Ｙｅｓ」と判定する。その後、ＣＰＵ８１は、ステップ９２０及びステップ９３０を経由し、ステップ９９５に進んで本ルーチンを一旦終了する。
従って、この場合（第１次異常判定及び第２次異常判定の双方において吸気切替弁６４は正常であると判定された場合）、操作者に対して「吸気切替弁６４が異常である」旨の通知はなされず、「通常運転」が実行される。
このように、第２装置は、第１次異常判定及び第２次異常判定の双方において吸気切替弁６４が正常であると判定された場合、通常運転を実行する。これに対し、第２装置は、第１次異常判定及び第２次異常判定のうちの少なくとも一方において吸気切替弁６４が異常であると判定された場合、操作者に対してその旨を通知するとともに退避運転を実行する。
以上、説明したように、第２装置において、
前記運転状態推定手段は、
前記回帰ベクトルｘ（ｔ）と前記第１関数（分離超平面Ｈ。上記（１０）式を参照。）とによって決定された同回帰ベクトルｘ（ｔ）が回帰空間において分類される前記データベクトル群（クラスタＣ１及びクラスタＣ２）に対応する前記複数の開度領域（吸気切替弁６４の開度が全閉開度以外の開度である領域、及び、吸気切替弁６４の開度が全閉開度である領域）のうちの一つを、前記第１時点ｔ−１において前記制御弁６４の開度が属する開度領域である制御弁推定所属領域（推定開度指標値ＯＩｅｓｔ（ｔ−１））として推定するように構成され（図１０のステップ７２０乃至ステップ７４０、及び、ステップ１０１０及びステップ１０２０）、
前記異常判定手段は、
前記推定された前記制御弁推定所属領域ＯＩｅｓｔ（ｔ−１）と、前記第１時点ｔ−１における前記制御弁６４の実際の開度が属する前記複数の開度領域のうちの一つである制御弁実所属領域（実開度指標値ＯＩａｃｔ（ｔ−１））と、を比較することにより、前記制御弁６４が異常であるか否かを判定するように構成されている（図１０のステップ１０３０）。
前記運転状態推定手段は、
前記回帰ベクトルｘ（ｔ）と前記第１関数（分離超平面Ｈ。上記（１０）式を参照。）とによって決定された同回帰ベクトルｘ（ｔ）が回帰空間において分類される前記データベクトル群（クラスタＣ１及びクラスタＣ２）に対応する前記複数の開度領域（吸気切替弁６４の開度が全閉開度以外の開度である領域、及び、吸気切替弁６４の開度が全閉開度である領域）のうちの一つを、前記第１時点ｔ−１において前記制御弁６４の開度が属する開度領域である制御弁推定所属領域（推定開度指標値ＯＩｅｓｔ（ｔ−１））として推定するように構成され（図１０のステップ７２０乃至ステップ７４０、及び、ステップ１０１０及びステップ１０２０）、
前記異常判定手段は、
前記推定された前記制御弁推定所属領域ＯＩｅｓｔ（ｔ−１）と、前記第１時点ｔ−１における前記制御弁６４の実際の開度が属する前記複数の開度領域のうちの一つである制御弁実所属領域（実開度指標値ＯＩａｃｔ（ｔ−１））と、を比較することにより、前記制御弁６４が異常であるか否かを判定するように構成されている（図１０のステップ１０３０）。
これにより、第２装置は、第２時点における過給圧の値に基づく制御弁の異常判定、及び、第１時点における制御弁の開度に基づく制御弁の異常判定、の双方を行うことができる。従って、第２装置は、これらの異常判定のうちの何れか一方のみを行う場合に比べ、制御弁が正常に作動しているか否かを更に精度良く判定することができる。
本発明は上記各実施形態に限定されることはなく、本発明の範囲内において種々の変形例を採用することができる。
例えば、上記各実施形態においては、過給機による過給状態に影響を与える運転パラメータとして、低圧段過給機回転速度、高圧段過給機回転速度、スロットル弁開度、及び、過給圧が採用されている。しかし、本発明の制御弁異常判定装置おいて採用し得る運転パラメータは、これらに限定されない。例えば、本発明の制御弁異常判定装置は、運転パラメータとして、前記吸気通路内の所定箇所における空気の圧力、前記吸気通路内の所定箇所における空気の温度、及び、前記第１過給機のコンプレッサの回転速度、のうちの少なくとも１つを含むように構成され得る。
更に、上記各実施形態においては、「過給圧」の動特性がＡＲＸモデルとしてモデル化されている。しかし、本発明の制御弁異常判定装置は、「過給圧以外の運転パラメータ」の動特性をＡＲＸモデルとしてモデル化するように構成されてもよい。
加えて、上記各実施形態においては、過給圧の動特性のモデル化が一旦完了すると、時系列データの取得が停止されるようになっている。しかし、本発明の制御弁異常判定装置は、過給圧の動特性のモデル化が完了した後も時系列データを取得し続けるとともに、取得された時系列データに基づいて所定時間が経過する毎に「分離超平面の再推定」及び「過給圧の動特性の再モデル化」を行うように構成されてもよい。即ち、本発明の制御弁異常判定装置は、分離超平面（第１関数）及び過給圧の動特性を表す関数（第２関数）を所定時間が経過する毎に更新するように構成されてもよい。更に、本発明の制御弁異常判定装置は、分離超平面及び過給圧の動特性を表す関数のうちの少なくとも一方を更新するように構成されてもよい。
更に、上記各実施形態においては、吸気切替弁６４の異常判定のみが行われている。しかし、本発明の制御弁異常判定装置は、吸気切替弁６４だけではなく、排気切替弁６６及び排気バイパス弁６８の一方又は双方の異常判定を行うように構成されてもよい。具体的に述べると、例えば、本発明の制御弁異常判定装置は、所定の運転パラメータの動特性を排気切替弁６６の開度に応じた複数のＡＲＸモデルとしてモデル化するとともに、そのモデル化されたその運転パラメータの動特性によって得られるその運転パラメータの推定値と、その運転パラメータの実際の値と、を比較することにより、排気切替弁６６の異常判定を行うように構成され得る。更に、例えば、本発明の制御弁異常判定装置は、上記同様に排気バイパス弁６８の異常判定を行うように構成され得る。
更に、上記各実施形態においては、本発明の制御弁異常判定装置は、直列配置された２つの過給機（第１過給機６１及び第２過給機６２）と、３つの制御弁（吸気切替弁６４、排気切替弁６６、及び、排気バイパス弁６８）と、を備えた内燃機関に適用されている。しかし、本発明の制御弁異常判定装置が適用される内燃機関は、上記内燃機関に限定されない。例えば、本発明の制御弁異常判定装置は、１つの過給機と所定数の制御弁を備えた内燃機関にも適用し得る。更に、例えば、本発明の制御弁異常判定装置は、３以上の過給機と所定数の制御弁を備えた内燃機関にも適用し得る。加えて、例えば、本発明の制御弁は、複数の過給機が「並列」配置された内燃機関にも適用し得る。
更に、上記第２実施形態においては、第２時点における過給圧の値に基づく異常判定（第１次異常判定）と、第１時点における吸気切替弁６４の開閉状態に基づく異常判定（第２次異常判定）と、の双方が実行されている。しかし、本発明の制御弁異常判定装置は、上記第２次異常判定のみを行うように構成されてもよい。
２０…エンジン本体、２２…燃料噴射装置、３２…吸気管、３３…スロットル弁、４２…排気管、６１…高圧段過給機、６１ａ…高圧段コンプレッサ、６２…低圧段過給機、６２ａ…低圧段コンプレッサ、６３…高圧段コンプレッサバイパス通路部、６４…吸気切替弁、６４ａ…吸気切替弁アクチュエータ、６６…排気切替弁、６８…排気バイパス弁、７３…スロットル弁開度センサ、７４…過給圧センサ、７６…高圧段過給機回転速度センサ、７７…低圧段過給機回転速度センサ、７８…吸気切替弁開度センサ、８０…電気制御装置
Claims (6)
- 内燃機関の排気通路に配設されたタービンと同機関の吸気通路に配設されたコンプレッサとを有する第１過給機と、前記コンプレッサをバイパスする通路部に設けられて同コンプレッサに流入する空気の量と同通路部を通過する空気の量との割合を変更する制御弁と、を備える内燃機関の制御弁異常判定装置であって、
前記第１過給機による過給状態に関わる所定の運転パラメータの値を時間経過に対応させた時系列データとして取得する時系列データ取得手段と、
区分的アフィン解析法に従って、前記取得した時系列データを要素として含むデータベクトルを複数のデータベクトル群に分類し、前記分類された複数のデータベクトル群を用いて、前記分類された複数のデータベクトル群を回帰空間において区分けするための境界を表す単数又は複数の関数からなる第１関数を推定するとともに、前記分類された複数のデータベクトル群のそれぞれに要素として含まれる時系列データを用いて、前記分類された複数のデータベクトル群のそれぞれに対して前記運転パラメータの動特性をＡＲＸモデルとして表す第２関数を推定するデータ分析手段と、
前記データ分析手段によって前記第１関数及び前記第２関数が推定された時点よりも後の第１時点にて前記時系列データ取得手段により取得される時系列データを要素として含む回帰ベクトルを前記第１関数に適用することにより、同回帰ベクトルが前記複数のデータベクトル群のうちの何れのデータベクトル群に回帰空間において分類されるかを決定するとともに、前記第２関数のうちの同決定された同回帰ベクトルが回帰空間において分類されるデータベクトル群に対応する第２関数に同回帰ベクトルを適用することにより、前記第１時点よりも後の第２時点における前記運転パラメータの値を推定する運転状態推定手段と、
前記推定された前記第２時点における前記運転パラメータの値と、同第２時点における同運転パラメータの実際の値と、を比較することにより、前記制御弁が異常であるか否かを判定する異常判定手段と、
を備えた内燃機関の制御弁異常判定装置。 - 請求項１に記載の制御弁異常判定装置であって、
前記分類された複数のデータベクトル群のそれぞれは、前記制御弁の開度の可動範囲を分割する複数の開度領域のそれぞれに対応するように構成された制御弁異常判定装置。 - 請求項２に記載の制御弁異常判定装置において、
前記運転状態推定手段は、
前記回帰ベクトルと前記第１関数とによって決定された同回帰ベクトルが回帰空間において分類される前記データベクトル群に対応する前記複数の開度領域のうちの一つを、前記第１時点において前記制御弁の開度が属する開度領域である制御弁推定所属領域として推定するように構成され、
前記異常判定手段は、
前記推定された前記制御弁推定所属領域と、前記第１時点における前記制御弁の実際の開度が属する前記複数の開度領域のうちの一つである制御弁実所属領域と、を比較することにより、前記制御弁が異常であるか否かを判定するように構成された制御弁異常判定装置。 - 請求項１乃至請求項３の何れか一項に記載の制御弁異常判定装置において、
前記複数の開度領域は、
前記制御弁の開度が全閉開度である領域、及び、同制御弁の開度が同全閉開度以外の開度である領域、の２つの領域からなる制御弁異常判定装置。 - 請求項１乃至請求項４の何れか一項に記載の制御弁異常判定装置において、
前記運転パラメータは、
前記吸気通路内の所定箇所における空気の圧力、前記吸気通路内の所定箇所における空気の温度、及び、前記コンプレッサの回転速度、のうちの少なくとも１つを含む制御弁異常判定装置。 - 請求項１乃至請求項５の何れか一項に記載の制御弁異常判定装置であって、
前記機関は、
前記第１過給機と異なる第２過給機であって同第２過給機のタービンが前記排気通路の前記第１過給機のタービンよりも下流側に配設されるとともに同第２過給機のコンプレッサが前記吸気通路の前記第１過給機のコンプレッサよりも上流側に配設された第２過給機を備え、
前記通路部は、前記第１過給機のコンプレッサと前記第２過給機のコンプレッサとの間の分岐部にて前記吸気通路から分岐するとともに同第１過給機のコンプレッサの下流の合流部にて同吸気通路に合流するように構成されてなり、
前記吸気通路の前記合流部よりも下流側に配設されるとともに開度が変更される吸気絞り弁を備え、
前記時系列データ取得手段によって取得される時系列データに含まれる前記運転パラメータは、前記機関の過給圧、前記吸気絞り弁の開度、前記第１過給機のコンプレッサの回転速度、及び、前記第２過給機のコンプレッサの回転速度を含み、
前記運転状態推定手段によって推定される前記第２時点における前記運転パラメータの値は前記機関の過給圧である、制御弁異常判定装置。
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