JP2018189029A - Abnormality monitoring system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、異常監視システムに関し、特に、エンジン始動系部品の故障の有無を監視する異常監視システムに関するものである。 The present invention relates to an anomaly monitoring system, and more particularly to an anomaly monitoring system for monitoring the presence or absence of a failure in an engine starting system component.
従来から、車両の状態に基づいて車両構成部品の故障の有無を監視する様々なシステムが構築されているところ、エンジン始動系部品については、エンジンの始動時間に基づいて故障の有無を監視することが多い。 Conventionally, various systems have been constructed for monitoring the presence or absence of vehicle component failures based on the state of the vehicle. For engine start system components, the presence or absence of failure is monitored based on the engine start time. There are many.
例えば特許文献1には、バッテリに電気的に接続された電池の状態検出装置によって始動電圧と始動時間との関係を監視し、始動電圧が高いにもかかわらず始動時間が長くなる現象が現れた場合に、始動系の異常を警報するバッテリの状態検出装置が開示されている。
For example, in
上記特許文献1のものでは、始動系の電気接点が劣化すると、接点の抵抗値が変動して始動時間が長くなることに着目し、始動電圧が高いにもかかわらず始動時間が長くなる現象が現れた場合に、始動系の異常を検知するようにしている。
In the above-mentioned
しかしながら、始動時間が長くなる現象は、劣化によってのみ生じる訳ではなく、例えば、エンジン水温が低い、ソーク時間が長い、といった劣化とは無関係な要因に起因して生じることもある。 However, the phenomenon that the start-up time becomes longer is not only caused by deterioration, but may be caused by factors unrelated to deterioration such as low engine water temperature and long soak time.
また、一口に劣化といっても、使用態様等に応じて生じる通常の経年劣化と、寿命が想定外に短い劣化(所謂故障)とがあるところ、かかる経年劣化と故障とを、始動時間に基づいて明確に判別することは容易ではない。なぜなら、始動時間が長いときに、例えば、総走行距離が短かれば故障と、総走行距離が長ければ通常の経年劣化と、切り分けることも考えられるが、総走行距離が短くても、上述の如く劣化とは無関係な要因に起因して始動時間が長くなる場合があり、かかる場合に故障と誤判定するおそれがあるからである。 Moreover, even if it is said that the deterioration is a bit, there are normal aging deterioration that occurs depending on the mode of use, etc., and deterioration that has an unexpectedly short life (so-called failure). It is not easy to make a clear distinction based on this. This is because when the starting time is long, for example, it is possible to distinguish between a failure if the total traveling distance is short and a normal aging deterioration if the total traveling distance is long, but even if the total traveling distance is short, This is because the start-up time may be prolonged due to factors unrelated to deterioration as described above, and in such a case, there is a risk of erroneous determination as a failure.
本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、エンジンの始動時間に基づいて、エンジン始動系部品の故障の有無を監視する異常監視システムにおいて、監視精度を高める技術を提供することにある。 The present invention has been made in view of such a point, and an object of the present invention is to improve monitoring accuracy in an abnormality monitoring system that monitors the presence or absence of a failure of an engine starting system component based on the engine starting time. Is to provide.
前記目的を達成するため、本発明に係る異常監視システムでは、複数の他車両から始動時間および始動時間に影響する変動要因を取得するとともに、これら複数の他車両における始動時間や変動要因等との比較に基づき、対象車両の始動時間の長期化が、使用態様(車両の使われ方)によるものか否かを判定するようにしている。 In order to achieve the above object, in the abnormality monitoring system according to the present invention, the start time and the variation factors that affect the start time are obtained from a plurality of other vehicles, and the start time and the variation factors in the plurality of other vehicles. Based on the comparison, it is determined whether or not the extension of the start time of the target vehicle is due to the usage mode (how the vehicle is used).
具体的には、本発明は、複数の車両と情報センターとを備え、対象車両におけるエンジンの始動時間に基づいてエンジン始動系部品の故障の有無を監視する異常監視システムを対象としている。 Specifically, the present invention is directed to an abnormality monitoring system that includes a plurality of vehicles and an information center, and monitors the presence or absence of a failure in an engine start system component based on the engine start time in the target vehicle.
そして、上記対象車両には、始動時間と、始動時間に影響する変動要因に関する変動要因情報と、を上記情報センターへ送信可能な送信手段が搭載され、上記情報センターには、上記と同種の送信手段が搭載された複数の他車両から、始動時間および変動要因情報を受信可能なサーバーが設けられており、上記サーバーは、上記対象車両の始動時間が上記複数の他車両の始動時間と比較して長い場合には、変動要因および変動要因と始動時間との相関性に関する、当該複数の他車両と当該対象車両との比較に基づいて、当該対象車両の始動時間の長期化が故障によるものか、使用態様によるものかを判定し、当該判定結果を当該対象車両の運転者に伝達するように構成されていることを特徴とするものである。 The target vehicle is equipped with transmission means capable of transmitting the start time and the variable factor information related to the variable factors affecting the start time to the information center, and the information center has the same type of transmission as described above. A server capable of receiving start time and variation factor information from a plurality of other vehicles equipped with the means is provided, and the server compares the start time of the target vehicle with the start times of the plurality of other vehicles. If the start time of the target vehicle is longer due to a failure based on a comparison between the other vehicles and the target vehicle regarding the fluctuation factors and the correlation between the fluctuation factors and the start time, It is configured to determine whether it is due to the usage mode and to transmit the determination result to the driver of the target vehicle.
なお、本発明において「エンジン始動系部品」とは、例えばバッテリや燃料ポンプやインジェクタ等といったエンジン始動に直接的に用いられる部品のみならず、例えばエンジン水温センサや燃圧センサ等といった、間接的ではあるがエンジン始動制御に関連する部品をも含むものである。 In the present invention, the “engine starting system component” is not only a component directly used for starting the engine such as a battery, a fuel pump, or an injector, but also indirectly such as an engine water temperature sensor or a fuel pressure sensor. Includes parts related to engine start control.
また、本発明において「故障」とは、耐用年数内での使用に伴って生じる通常の経年劣化とは異なり、耐用年数内であるにも拘わらず想定外の短さで寿命を迎える(作動不良等を生じる)場合を意味する。 Also, in the present invention, “failure” is different from the normal aging that occurs with use within the service life. Etc.).
さらに、本発明において「変動要因」とは、例えば、総走行距離や、使用負荷領域や、燃料の圧力(燃圧)や、エンジン水温や、圧縮圧等といった、それらの変動がエンジンの始動時間に影響するものを意味する。 Further, in the present invention, the “variation factor” means, for example, the total travel distance, the use load region, the fuel pressure (fuel pressure), the engine water temperature, the compression pressure, etc. Mean something that affects.
また、本発明において「変動要因と始動時間との相関性」とは、変動要因と始動時間との関係性を表すものであり、例えば(変動要因、始動時間)を(x、y)で表した点列を直線近似して得られる近似直線の傾きや、変動要因および始動時間の標準偏差と共分散とに基づいて算出される相関係数などを挙げることができる。 In the present invention, “correlation between the variation factor and the start time” represents the relationship between the variation factor and the start time. For example, (variation factor, start time) is represented by (x, y). The slope of the approximate line obtained by linearly approximating the obtained point sequence, the correlation coefficient calculated based on the fluctuation factor, the standard deviation and the covariance of the starting time, and the like can be mentioned.
以上を前提にして、本発明によれば、対象車両の始動時間が複数の他車両の始動時間と比較して同等である場合や短い場合には、サーバーにおいて当然に故障なしと判定される。 Based on the above, according to the present invention, when the start time of the target vehicle is equal to or shorter than the start times of a plurality of other vehicles, the server naturally determines that there is no failure.
一方、対象車両の始動時間が複数の他車両の始動時間と比較して長い場合には、変動要因および変動要因と始動時間との相関性に関して、複数の他車両と対象車両との比較を行う。 On the other hand, when the start time of the target vehicle is longer than the start times of a plurality of other vehicles, a comparison between the plurality of other vehicles and the target vehicle is performed with respect to the variation factor and the correlation between the variation factors and the start time. .
例えば、「変動要因」として、総走行距離、燃圧およびエンジン水温が取得されている場合に、「相関性」として、複数の他車両における近似直線の傾き1(始動時間/総走行距離)、傾き2(始動時間/燃圧)、傾き3(始動時間/エンジン水温)が取得されていると仮定する。 For example, when the total travel distance, fuel pressure, and engine water temperature are acquired as “variation factors”, the slope 1 (starting time / total travel distance) of the approximate line in a plurality of other vehicles is used as the “correlation”. Assume that 2 (starting time / fuel pressure) and slope 3 (starting time / engine water temperature) are acquired.
そうして、複数の他車両との比較において、例えば、対象車両の総走行距離が長く且つT1=始動時間/総走行距離が傾き1から外れておらず、対象車両の燃圧が平均的で且つT2=始動時間/燃圧が傾き2から外れており、対象車両のエンジン水温が平均的で且つT3=始動時間/エンジン水温が傾き3から外れているという比較結果が得られたとする。この比較結果から、燃圧およびエンジン水温が平均的であることから、T2と傾き2とのズレおよびT3と傾き3とのズレは総走行距離による影響と推測されるので、当該比較結果は、対象車両の始動時間の長期化が使用態様(総走行距離)によるとの1つの判定材料になる。
Thus, in comparison with a plurality of other vehicles, for example, the total travel distance of the target vehicle is long and T1 = starting time / total travel distance does not deviate from the
また、複数の他車両との比較において、例えば、対象車両の総走行距離が平均的で且つT1が傾き1から外れており、対象車両の燃圧が低く且つT2が傾き2から外れておらず、対象車両のエンジン水温が平均的で且つT3が傾き3から外れているという比較結果が得られたとする。この比較結果から、T1と傾き1とのズレおよびT3と傾き3とのズレが燃圧による影響と推測されるので、当該比較結果は、対象車両の始動時間の長期化がインジェクタや高圧燃料ポンプ等の故障によるとの1つの判定材料になる。
Further, in comparison with a plurality of other vehicles, for example, the total travel distance of the target vehicle is average and T1 is out of
さらに、複数の他車両との比較において、例えば、対象車両の総走行距離が平均的で且つT1が傾き1から外れており、対象車両の燃圧が平均的で且つT2が傾き2から外れており、対象車両のエンジン水温が平均的で且つT3が傾き3から外れているという比較結果が得られたとする。この比較結果から、これらのズレは燃圧またはエンジン水温の誤検出による影響と推測されるので、当該比較結果は、対象車両の始動時間の長期化が燃圧センサまたはエンジン水温センサの故障によるとの1つの判定材料になる。
Further, in comparison with a plurality of other vehicles, for example, the total travel distance of the target vehicle is average and T1 is out of the
このように、本発明では、対象車両における始動時間の長期化の原因を、変動要因および変動要因と始動時間との相関性に基づき、多角的に分析することから、対象車両の始動時間の長期化が故障によるものか、使用態様によるものかの判定精度を向上させることができ、これにより、異常監視システムにおける監視精度を向上させることができる。 As described above, in the present invention, the cause of the increase in the start time of the target vehicle is analyzed from a multifaceted basis based on the fluctuation factor and the correlation between the change factor and the start time. It is possible to improve the accuracy of determining whether the conversion is due to a failure or due to a usage mode, thereby improving the monitoring accuracy in the abnormality monitoring system.
そうして、判定結果を対象車両の運転者に伝達することで、対象車両に関する情報を運転者に呈示して、例えば故障個所の修理を促したり、始動時間が遅いことに違和感を覚える運転者に安心感を与えたりすることができる。 Then, by transmitting the determination result to the driver of the target vehicle, information on the target vehicle is presented to the driver, for example, prompting the repair of the faulty part, or the driver feeling uncomfortable that the start time is slow Can give a sense of security.
以上説明したように、本発明に係る異常監視システムによれば、エンジンの始動時間に基づく、エンジン始動系部品の故障の有無の監視精度を高めることができる。 As described above, according to the abnormality monitoring system of the present invention, it is possible to improve the monitoring accuracy of the presence or absence of a failure of an engine start system component based on the engine start time.
以下、本発明を実施するための形態を図面に基づいて説明する。 Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings.
−車両−
図1は、本実施形態に係る車両A(図3参照)に搭載されるエンジン1の要部を模式的に示す図である。図1には1つのシリンダ11(気筒)のみを示すが、本実施形態のエンジン1は、例えば4つのシリンダ11が一列に並んだシリンダブロック12と、このシリンダブロック12の上部に取り付けられたシリンダヘッド13とを備えている。各シリンダ11内には、コネクティングロッド15を介してクランクシャフト16に連結されたピストン14が往復動可能に挿入されている。
-Vehicle-
FIG. 1 is a diagram schematically showing a main part of an
シリンダブロック12の下部12aにはオイルOを貯留するオイルパン18が取り付けられており、このオイルパン18とシリンダブロック12の下部12aとによって、クランクシャフト16が収容されるクランクケース19が構成されている。このクランクケース19の内部には、クランクポジションセンサ91が設けられている。また、オイルパン18の底部には、オイルOの温度を検出するエンジン油温センサ92が設けられている。さらに、シリンダブロック12の側壁部には、エンジン水温を検出するエンジン水温センサ93が設けられている。
An
クランクケース19の内部には、チェーンなどを介してクランクシャフト16により駆動されるオイルポンプ17が設けられている。オイルポンプ17は、オイルストレーナ17aを介して、オイルパン18に貯留されているオイルOを吸い上げて、ピストン14やクランクシャフト16の軸受けなど、エンジン1の各潤滑部に供給するように構成されている。
An
一方、シリンダ11の上端を閉ざすシリンダヘッド13の下面には、シリンダ11毎に点火プラグ4が設けられるとともに、吸気通路2の下流端部である吸気ポート20と、排気通路3の上流端部である排気ポート30とがそれぞれ開口している。これら吸気ポート20および排気ポート30には、吸気バルブ21および排気バルブ31がそれぞれ設けられていて、これら吸気バルブ21および排気バルブ31は、動弁系の吸気カムシャフト22および排気カムシャフト32によってそれぞれ開閉されるようになっている。
On the other hand, a
吸気通路2においてエアクリーナ(図示せず)の下流側には、スロットルモータ23aによって駆動されるスロットルバルブ23と、サージタンク24とが設けられており、その下流側に吸気マニホールド25が接続されている。また、吸気通路2には、吸気温センサを内蔵したエアフローメータ94と、スロットルバルブ23の開度(スロットル開度)を検出するスロットル開度センサ95とが設けられている。
In the
また、吸気通路2にはインジェクタ5が設けられており、このインジェクタ5によって吸気ポート20に燃料が噴射されることで混合気が生成される。吸気行程でシリンダ11内に吸入された混合気は、イグナイタ41から高電圧を受けた点火プラグ4により点火される。なお、インジェクタ5には、当該インジェクタ5の燃料噴射圧(燃圧)を検出する燃圧センサ84が設けられている。
In addition, an
各インジェクタ5への燃料供給系は、燃料タンク50と、燃料供給配管51と、高圧燃料ポンプ52と、を備えている。高圧燃料ポンプ52は、例えば吸気カムシャフト22に設けられた駆動カムによってプランジャが駆動されることにより、吸入した燃料を昇圧して吐出する。なお、燃料タンク50には、当該燃料タンク50内の残燃料量を検出する燃料センサ90が設けられている。
The fuel supply system to each
一方、排気通路3においては、各シリンダ11の排気ポート30を集合するように排気マニホールド33が設けられている。排気マニホールド33の下流側には、例えば三元触媒など、排気を浄化するための触媒34が設けられており、その上流側には、A/Fセンサ(空燃比センサ)96が設けられ、また、下流側には酸素センサ97が設けられている。
On the other hand, an
−ECU−
図2は、車両Aに搭載されるECU10を模式的に示すブロック図である。ECU(Electric Control Unit)10は、例えばCPU(Central Processing Unit)61、CPU61が実行するプログラムおよびマップ等を予め記憶したROM(Read Only Memory)62、CPU61が必要に応じてデータを一時的に格納するRAM(Random Access Memory)63、電源が遮断されている間もデータを保持するバックアップRAM64、入出力インターフェース65等を備えた所謂マイクロコンピュータを含んでいる。CPU61はRAM63の一時記憶機能を利用しつつ予めROM62に記憶されたプログラムに従って信号処理を行うことにより車両Aの各種制御を実行する。
-ECU-
FIG. 2 is a block diagram schematically showing the
ECU10には、上述した燃圧センサ84、燃料センサ90、クランクポジションセンサ91、エンジン油温センサ92、エンジン水温センサ93、エアフローメータ94、スロットル開度センサ95、A/Fセンサ96、および、酸素センサ97から、各種の検出結果等を表す信号が入力される。また、ECU10には、図1に示すように、図示しないアクセルペダルの操作量(アクセル開度)を検出するアクセル開度センサ99から、アクセル開度を表す信号が入力される。
The
さらに、ECU10には、図2に示すように、カメラ80によって撮像された車両Aの周辺の画像データや、時計81によって計測された各種操作等の開始時刻や終了時刻を表す信号や、イグニッションスイッチ85からのイグニッションオンまたはイグニッションオフを表す信号や、外気温センサ86によって検出された外気温を表す信号や、車輪速センサ87によって検出された車輪の回転速度を表す信号や、電流センサ88によって検出されたバッテリ(図示せず)の電流値を表す信号や、電圧計89によって検出されたバッテリの電圧値を表す信号などが入力される。
Further, as shown in FIG. 2, the
ECU10は、これらのセンサ等から入力される信号に基づいて種々の制御プログラムを実行することにより、エンジン1の運転制御を行う。具体的には、アクセル開度やエンジン1の負荷率および回転速度や車速等に基づいて、エンジン1の目標トルクを算出し、この目標トルクを出力するように、点火プラグ4による点火時期の制御、インジェクタ5による燃料噴射の制御、およびスロットルモータ23aによるスロットル開度の制御を実行する。また、ECU10は、スタータモータ6によるエンジン1の始動制御を実行する。
The
加えて、ECU10には、ナビゲーション装置82、データ送信装置7およびデータ受信装置8がそれぞれ接続されている。ナビゲーション装置82は、GPSアンテナ83を介して、複数のGPS衛星から送信された信号を受信する。ナビゲーション装置82は、GPS衛星からの信号を受信することで車両Aの現在地を特定すると、車両Aの現在地情報をECU10に出力するように構成されている。データ送信装置7は、遠隔地にある情報センター71に設けられたサーバー72(図3参照)に各種データを送信するように構成されている。情報センター71は、車両Aから送信される車両情報や、Webサイト等から取得した情報を利用して、運転者に対して種々のサービス情報を提供する施設である。一方、データ受信装置8は、サーバー72から各種データを受信するように構成されている。
In addition, a
以上のように構成されたエンジン1およびECU10を備える車両Aは、以下に説明する本実施形態の異常監視システム70の一部を構成している。
The vehicle A including the
−異常監視システム−
図3は、異常監視システム70を模式的に示す図である。この異常監視システム70は、車両Aを含む複数の車両B,C,D,…と情報センター71とを備え、車両A(対象車両)におけるエンジン1の始動時間t(A)に基づいてエンジン始動系部品の故障の有無を監視するものである。
-Anomaly monitoring system-
FIG. 3 is a diagram schematically illustrating the
なお、エンジン1の始動時間とは、クランキングによりエンジン始動が開始されて、インジェクタ5から噴射される燃料の燃焼によりエンジン回転速度が所定回転速度に到達するまでの時間をいう。具体的には、イグニッションスイッチ85のオン(スタータモータ6のオン)から、クランクポジションセンサ91からの信号に基づいて算出されるエンジン回転速度が所定回転速度に到達するまでの時間であり、時計81によって計測される。
The start time of the
また、本実施形態において「エンジン始動系部品」とは、例えばバッテリや点火プラグ4やインジェクタ5や高圧燃料ポンプ52等といったエンジン始動に直接的に用いられる部品のみならず、例えばエンジン水温センサ93や燃圧センサ84等といった、間接的ではあるがエンジン始動制御に関連する部品をも含むものである。
Further, in this embodiment, the “engine starting system component” is not only a component that is directly used for starting the engine, such as a battery, a
さらに、本実施形態において「故障」とは、耐用年数内での使用に伴って生じる通常の経年劣化とは異なり、耐用年数内であるにも拘わらず想定外の短さで寿命を迎える(作動不良等を生じる)場合を意味する。具体的には、燃料供給系でいえば高圧燃料ポンプ52の燃圧不足や、燃圧センサ84の特性ズレによる燃圧誤認を、また油密不良としてインジェクタ5のノズルの開弁不良を、さらに摩擦故障としてピストンリング14a(図1参照)の摩耗による圧縮圧の低下などを挙げることができる。
Furthermore, in the present embodiment, “failure” is different from normal aging that occurs with use within the service life, and reaches the end of life in an unexpectedly short time despite being within the service life (operation). This means the case where a defect or the like occurs. Specifically, in the fuel supply system, the fuel pressure of the high-
そうして、これらのエンジン始動系部品に「故障」がある場合には、「故障」がない場合に比して、エンジン1の始動時間t(A)は遅れる(長くなる)ことから、本実施形態の異常監視システム70では、基本的には、時計81によって計測されたエンジン1の始動時間t(A)に基づいてエンジン始動系部品の故障の有無を監視する。
Thus, when these engine start system parts have a “failure”, the start time t (A) of the
しかしながら、始動時間が長くなるという現象は、故障によってのみ生じる訳ではなく、例えば、エンジン水温が低い、ソーク時間が長い、といった劣化とは無関係な要因(使用態様)に起因して生じることもある。 However, the phenomenon that the start-up time becomes longer is not only caused by a failure, but may be caused by a factor (usage mode) unrelated to deterioration such as a low engine water temperature or a long soak time. .
また、使用態様等に応じて生じる通常の経年劣化と、故障とを、始動時間に基づいて明確に判別することは容易ではない。なぜなら、始動時間が長いときに、例えば、総走行距離が短かれば故障と、総走行距離が長ければ通常の経年劣化と、切り分けることも考えられるが、総走行距離が短くても、上述の如く劣化とは無関係な要因に起因して始動時間が長くなる場合があり、かかる場合に故障と誤判定するおそれがあるからである。 In addition, it is not easy to clearly discriminate between normal aging and failure that occur according to the usage mode and the like based on the start time. This is because when the starting time is long, for example, it is possible to distinguish between a failure if the total traveling distance is short and a normal aging deterioration if the total traveling distance is long, but even if the total traveling distance is short, This is because the start-up time may be prolonged due to factors unrelated to deterioration as described above, and in such a case, there is a risk of erroneous determination as a failure.
そこで、本実施形態の異常監視システム70では、複数の他車両B,C,D,…から始動時間および始動時間に影響する変動要因を取得するとともに、これら複数の他車両B,C,D,…における始動時間や変動要因等との比較に基づき、車両Aの始動時間t(A)の長期化が、使用態様等によるものか否かを判定するようにしている。
Therefore, in the
具体的には、監視対象である車両A側では、原則としてエンジン1の始動が行われる度に、ECU10がデータ送信装置(送信手段)7を介して、時計81によって計測された当該車両Aにおけるエンジン1の始動時間t(A)と、始動時間t(A)に影響する変動要因に関する変動要因情報と、を情報センター71へ送信する。
Specifically, on the vehicle A side to be monitored, in principle, every time the
かかる「変動要因情報」の例として、以下の情報を挙げることができる。 Examples of such “variation factor information” include the following information.
(1)燃圧
燃圧が低ければ始動時間は長くなり、高ければ始動時間は短くなる傾向にあることから、燃圧は始動時間に影響する変動要因といえる。燃圧は、燃圧センサ84によって検出される。燃圧は、始動時間t(A)の長期化が、インジェクタ5、高圧燃料ポンプ52、燃圧センサ84の「故障」によるとの1つの判定材料になる。
(1) Fuel pressure Since the starting time tends to be longer if the fuel pressure is lower and the starting time is shorter if the fuel pressure is higher, the fuel pressure can be said to be a variable factor affecting the starting time. The fuel pressure is detected by a
(2)前回のイグニッションオフ時刻および今回のイグニッションオン時刻
今回のイグニッションオン時刻と前回のイグニッションオフ時刻との差であるソーク時間が長ければ始動時間は長くなり、短ければ始動時間は短くなる傾向にあることから、これらの時刻は始動時間に影響する変動要因といえる。前回のイグニッションオフと今回のイグニッションオンとは、時計81とイグニッションスイッチ85とによって検出される。ソーク時間は、始動時間t(A)の長期化が使用態様によるとの1つの判定材料になる。
(2) Previous ignition off time and current ignition on time If the soak time, which is the difference between the current ignition on time and the previous ignition off time, is long, the start time tends to be long, and if the soak time is short, the start time tends to be short. For this reason, these times can be considered as fluctuation factors that affect the starting time. The previous ignition off and the current ignition on are detected by the
(2a)直近前回トリップ時のエンジン水温
なお、ソーク時間を算出するのに、直近前回トリップ時のエンジン水温を用いてもよい。より詳しくは、エンジン水温センサ93によって検出された直近前回トリップ時のエンジン水温および現在のエンジン水温と、外気温センサ86によって検出される外気温とから、当該外気温下でエンジン水温の上がり方(または下がり方)を見て、ソーク時間を算出してもよい。
(2a) Engine water temperature at the most recent trip The engine water temperature at the most recent trip may be used to calculate the soak time. More specifically, from the engine water temperature at the most recent trip and the current engine water temperature detected by the engine
(3)エンジン水温(今回始動時)
エンジン水温が低ければ始動時間は長くなり、高ければ始動時間は短くなる傾向にあることから、エンジン水温は始動時間に影響する変動要因といえる。エンジン水温は、エンジン水温センサ93によって検出される。エンジン水温は、始動時間t(A)の長期化が、使用態様によるとの1つの判定材料になるとともに、エンジン水温センサ93の「故障」によるとの1つの判定材料になる。
(3) Engine water temperature (when starting this time)
If the engine water temperature is low, the starting time tends to be long, and if it is high, the starting time tends to be short. Therefore, the engine water temperature can be said to be a variation factor affecting the starting time. The engine water temperature is detected by an engine
(4)外気温
外気温が高い場合には、インジェクタ5の油密洩れが大きくなり、燃焼状態が悪化してエンジンが始動不良となる場合があることから、外気温は始動時間に影響する変動要因といえる。外気温は、外気温センサ86によって検出される。外気温は、始動時間t(A)の長期化が使用態様によるとの1つの判定材料にとともに、外気温センサ86の「故障」によるとの1つの判定材料になる。
(4) Outside air temperature When the outside air temperature is high, the oil tight leak of the
(5)総走行距離
総走行距離が長ければ始動時間は長くなり、短ければ始動時間は短くなる傾向にあることから、総走行距離は始動時間に影響する変動要因といえる。総走行距離は、車輪速センサ87の検出結果に基づいて算出される。総走行距離は、始動時間t(A)の長期化が使用態様によるとの有力な判定材料になる。
(5) Total travel distance If the total travel distance is long, the start time tends to be long, and if the total travel distance is short, the start time tends to be short. Therefore, the total travel distance can be said to be a variable factor affecting the start time. The total travel distance is calculated based on the detection result of the
(6)使用負荷領域履歴
過去に厳しい運転条件で使用された時間が長ければ始動時間は長くなり、短ければ始動時間は短くなる傾向にあることから、使用負荷領域履歴は始動時間に影響する変動要因といえる。使用負荷領域履歴は、例えば図4に示すように、どのようなエンジン回転速度においてどのような負荷率で車両Aが何時間TA、TB、…、TL使用されてきたかを表すものであり、マップ化されてROM62に記憶されている。使用負荷領域履歴は、始動時間t(A)の長期化が使用態様によるとの有力な判定材料になる。
(6) Operating load area history Since the starting time tends to be longer if the time used under severe operating conditions in the past is longer, the starting time tends to be shorter if the operating time is shorter. It can be said that it is a factor. For example, as shown in FIG. 4, the usage load area history indicates how many times T A , T B ,..., T L have been used for what load factor at what engine speed. Yes, mapped and stored in the
なお、後述するように、他車両B,C,D,…の使用負荷領域履歴と車両Aの使用負荷領域履歴とを比較する場合には、例えば高回転−高負荷における使用時間TL同士を比較することで、車両Aが他車両B,C,D,…に比して、過去に厳しい運転条件で使用された時間が長いか否かを判定することができる。 As will be described later, when the usage load area history of the other vehicles B, C, D,... And the usage load area history of the vehicle A are compared, for example, the use times T L at high rotation and high load are calculated. By comparing, it can be determined whether the time when the vehicle A has been used under severe driving conditions in the past is longer than the other vehicles B, C, D,.
(6a)直近前回の1トリップにおける走行距離
使用負荷領域履歴の一態様として、直近前回の1トリップにおける走行距離を採用してもよい。つまり、直近前回の1トリップにおける走行距離が余りに短いと、燃焼状態が良くなる前にイグニッションオフされた可能性が高く、今回の始動時間t(A)が長くなる一要因となり得る。
(6a) As one aspect of the travel distance use load area history in the most recent previous trip, the travel distance in the most recent previous trip may be adopted. That is, if the mileage in the last previous trip is too short, there is a high possibility that the ignition is turned off before the combustion state is improved, and this may be a factor in increasing the current start time t (A).
(7)エンジン油温
エンジン油温が低ければオイルOの粘性が高くなって始動時間は長くなり、高ければオイルOの粘性が低くなって始動時間は短くなる傾向にあることから、エンジン油温は始動時間に影響する変動要因といえる。エンジン油温は、エンジン油温センサ92によって検出される。エンジン油温は、始動時間t(A)の長期化が使用態様によるとの1つの判定材料になるとともに、エンジン油温センサ92の「故障」によるとの1つの判定材料になる。
(7) Engine oil temperature If the engine oil temperature is low, the viscosity of the oil O becomes high and the starting time becomes long. If the engine oil temperature is high, the viscosity of the oil O tends to become low and the starting time tends to be short. Can be said to be a variable factor affecting the start-up time. The engine oil temperature is detected by an engine
(8)バッテリ電流およびバッテリ電圧
バッテリ電流およびバッテリ電圧が低ければ始動時間は長くなることから、これらは始動時間に影響する変動要因といえる。バッテリ電流およびバッテリ電圧は、電流センサ88および電圧計89によってそれぞれ検出される。バッテリ電流およびバッテリ電圧は、始動時間t(A)の長期化が、バッテリ、電流センサ88、電圧計89の「故障」によるとの1つの判定材料になる。
(8) Battery current and battery voltage Since the start time becomes longer when the battery current and the battery voltage are low, it can be said that these are fluctuation factors affecting the start time. The battery current and battery voltage are detected by a
(9)吸入空気量
吸入空気量が少なければ始動時間は長くなり、多ければ始動時間は短くなる傾向にあることから、吸入空気量は始動時間に影響する変動要因といえる。吸入空気量は、エアフローメータ94によって検出される。吸入空気量は、始動時間t(A)の長期化が、スロットルモータ23a、エアフローメータ94の「故障」によるとの1つの判定材料になる。
(9) Intake air amount Since the start time tends to be longer if the intake air amount is small, and the start time tends to be shorter if the intake air amount is large, it can be said that the intake air amount is a variable factor affecting the start time. The intake air amount is detected by an
(10)画像、現在地情報および燃料残量
画像、現在地情報および燃料残量は、それら単体では始動時間に影響する変動要因とはいえないが、これらを合わせることで、始動時間に影響する変動要因データの適正化に資することになる。例えば、通常であれば燃料の品質は特に問題にはならないが、地域によっては品質の低い燃料が給油される場合があり、この場合には、始動時間が明らかに遅くなるため、このような始動時間は特異点として除去するのが好ましい。もっとも、坂道等を走行していると、燃料センサ90が燃料残量の増加を検出する場合があるため、給油によって燃料残量が増えたか否かを燃料センサ90のみで判断することは容易ではない。そこで、例えば、画像によってガソリンスタンドが確認され、ナビゲーション装置82からの現在地情報によって品質の低い燃料が給油され得る地域か否かが確認され、且つ、燃料センサ90によって燃料残量の増加が確認された場合には、このような状況下での始動時間t(A)をデータベースから除去することができる。
(10) Although the image, current location information and fuel remaining amount image, current location information and remaining fuel amount cannot be said to be a variation factor that affects the start time by themselves, a variable factor that affects the start time by combining them It will contribute to the optimization of data. For example, the quality of the fuel is not usually a problem in normal cases, but in some areas low quality fuel may be refueled. Time is preferably removed as a singular point. However, since the
(10a)給油後走行距離
給油後走行距離も、それ単体では始動時間に影響する変動要因とはいえないが、品質の低い燃料が給油されることで始動時間が明らかに遅くなるという現象がいつまで継続されるか、換言すると、特異点としていつまで除去するかの判定材料となることで、始動時間に影響する変動要因データの適正化に資することになる。
(10a) Travel distance after refueling The travel distance after refueling is not a variable factor that affects the start-up time by itself, but until when the phenomenon that the start-up time is obviously delayed by refueling with low quality fuel It will be continued or in other words, it will contribute to the optimization of the variable factor data affecting the start-up time by becoming a material for determining how long to remove as a singular point.
一方、情報センター71には、図3に示すように、サーバー72が設けられており、このサーバー72が、車両Aからの始動時間t(A)および変動要因情報を受信するとともに、車両Aと同種のECUおよびデータ送信装置が搭載された複数の他車両B,C,D,…から始動時間および変動要因情報を受信する。これにより、サーバー72には、本発明が適用される複数の車両A,B,C,D,…から、始動時間、燃圧、前回のイグニッションオフ時刻、今回のイグニッションオン時刻、直近前回トリップ時のエンジン水温、エンジン水温(今回始動時)、外気温、総走行距離、使用負荷領域履歴、直近前回の1トリップにおける走行距離、エンジン油温、バッテリ電流、バッテリ電圧、吸入空気量、画像、現在地情報、燃料残量などの情報が集積されるようになっている。
On the other hand, as shown in FIG. 3, the
先ず、サーバー72は、車両Aの始動時間t(A)が複数の他車両B,C,D,…の始動時間と比較して長いか否かを判定する。具体的には、サーバー72は、図3(a)に示すように、複数の車両A,B,C,D,…から送信された始動時間を、横軸に始動時間を縦軸に頻度をとってヒストグラム化し、このヒストグラムに基づいて、車両Aから送信された始動時間t(A)が長いか(長期化しているか)否かを判定する。
First, the
ここで、サーバー72は、例えば車両Aの始動時間t(A)が最頻値であれば、車両Aの始動時間t(A)は長期化していないと、換言すると、「始動時間良好」と判定し、その判定結果を車両Aのデータ受信装置8に送信する。
Here, for example, if the start time t (A) of the vehicle A is the mode value, the
これに対し、車両Aの始動時間t(A)が複数の他車両B,C,D,…の始動時間と比較して長い場合には、換言すると、図3(a)に示すように、車両Aの始動時間t(A)が最頻値から大きく外れている場合には、サーバー72は判定処理を継続する。具体的には、サーバー72は、変動要因および変動要因と始動時間との相関係数(相関性)に関する、複数の他車両B,C,D,…と車両Aとの比較に基づいて、車両Aの始動時間t(A)の長期化が故障によるものか、使用態様によるものかを判定する。
On the other hand, when the start time t (A) of the vehicle A is longer than the start times of the other vehicles B, C, D,..., In other words, as shown in FIG. If the start time t (A) of the vehicle A is significantly different from the mode value, the
なお、比較対象は全車両(複数の他車両B,C,D,…)である必要はなく、例えば複数の他車両B,C,D,…のうち所定の条件に合致する車両群を比較対象としてもよい。具体的には、複数の他車両B,C,D,…のうち、例えば始動時間が車両Aと同等である車両群や、総走行距離が車両Aと同等である車両群など、複数の他車両のうち始動時間および/または変動要因が車両Aと似ている車両群を比較対象としてもよい。もっとも、以下では、車両Aとの比較対象を、全車両(複数の他車両B,C,D,…)として、サーバー72が実行する判定処理を説明する。
The comparison target need not be all vehicles (a plurality of other vehicles B, C, D,...). For example, a group of vehicles that match a predetermined condition among a plurality of other vehicles B, C, D,. It may be a target. Specifically, among a plurality of other vehicles B, C, D,..., A plurality of other vehicles such as a vehicle group having a start time equivalent to that of the vehicle A and a vehicle group having a total travel distance equivalent to that of the vehicle A, for example. A group of vehicles whose start time and / or variation factors are similar to those of the vehicle A among the vehicles may be used as a comparison target. However, in the following, the determination process executed by the
サーバー72は、図3(b)に示すように、集積されたデータを、変動要因毎に層別化する。なお、層別化される変動要因は、複数の車両A,B,C,D,…から直接送信された変動要因である必要はなく、例えば変動要因同士を組み合わせたり、変動要因に基づいて算出したりすることで得られた変動要因でもよい。具体的な変動要因例としては、燃圧、給油後走行距離、ソーク時間、直近前回トリップ時のエンジン水温、エンジン水温(今回始動時)、外気温、吸入空気量、バッテリ電流、バッテリ電圧、総走行距離、直近前回の1トリップにおける走行距離、使用負荷領域履歴、最高速度、平均車速、圧縮抜け回数、クランキング回転速度、A/F学習値、スロットルデポ学習値などを挙げることができる。
As shown in FIG. 3B, the
サーバー72は、上述の如く、画像、現在地情報、燃料残量および給油後走行距離などに基づき、層別化された変動要因毎のデータから、異常に長い始動時間を特異点として抽出(除去)し、図3(c)に示すように、適正化された変動要因毎のデータに基づき、各変動要因をヒストグラム化するとともに、各変動要因と始動時間との相関係数をヒストグラム化する。例えば、燃圧であれば、燃圧および燃圧−始動時間相関係数をヒストグラム化し、また、ソーク時間であれば、ソーク時間およびソーク時間−始動時間相関係数をヒストグラム化し、さらに、エンジン水温であれば、エンジン水温およびエンジン水温−始動時間相関係数をヒストグラム化する。なお、相関係数は、(相関係数)=(共分散)÷((始動時間の標準偏差)×(変動要因の標準偏差))で算出される。
As described above, the
サーバー72は、図3(d)に示すように、変動要因毎に得られた、変動要因のヒストグラムおよび変動要因−始動時間相関係数のヒストグラムを用いて、車両Aの始動時間t(A)および各変動要因との比較に基づいて、始動時間t(A)の長期化が故障によるものか、使用態様によるものかを判定する。
As shown in FIG. 3 (d), the
例えば、複数の他車両B,C,D,…との比較において、車両Aの燃圧(変動要因)が最頻値から外れ(低く)且つ相関係数が最頻値からほとんど外れておらず、車両Aのソーク時間(変動要因)が最頻値で且つ相関係数が最頻値から外れており、車両Aのエンジン水温(変動要因)が最頻値で且つ相関係数が最頻値から外れているという比較結果が得られたとする。この比較結果から、ソーク時間およびエンジン水温が最頻値であるにもかかわらず、ソーク時間およびエンジン水温の相関係数が最頻値から外れているのは、燃圧による影響と推測される。よって、この比較結果は、車両Aの始動時間t(A)の長期化がインジェクタ5や高圧燃料ポンプ52の故障によるとの1つの判定材料になる。
For example, in comparison with a plurality of other vehicles B, C, D,..., The fuel pressure (fluctuation factor) of vehicle A deviates from the mode value (lower) and the correlation coefficient hardly deviates from the mode value. The soak time (variation factor) of the vehicle A is the mode value and the correlation coefficient is out of the mode value, the engine water temperature (variation factor) of the vehicle A is the mode value, and the correlation coefficient is from the mode value. Suppose that the comparison result that it is off is obtained. From this comparison result, it is presumed that the correlation coefficient between the soak time and the engine water temperature deviates from the mode value even though the soak time and the engine water temperature are the mode values, due to the influence of the fuel pressure. Therefore, this comparison result is one determination material that the prolonged start time t (A) of the vehicle A is due to the failure of the
また、複数の他車両B,C,D,…との比較において、車両Aの燃圧が最頻値で且つ相関係数が最頻値から外れており、車両Aのソーク時間が最頻値から外れ(短く)且つ相関係数が最頻値からほとんど外れておらず、車両Aのエンジン水温が最頻値で且つ相関係数が最頻値から外れているという比較結果が得られたとする。この比較結果から、燃圧およびエンジン水温の相関係数が最頻値から外れているのは、ソーク時間による影響と推測される。よって、この比較結果は、車両Aの始動時間t(A)の長期化が使用態様(ソーク時間の短さ)によるとの1つの判定材料になる。 Further, in comparison with a plurality of other vehicles B, C, D,..., The fuel pressure of the vehicle A is the mode value and the correlation coefficient is out of the mode value, and the soak time of the vehicle A is out of the mode value. It is assumed that a comparison result is obtained that the deviation (short) and the correlation coefficient are hardly deviated from the mode value, the engine water temperature of the vehicle A is the mode value, and the correlation coefficient is deviated from the mode value. From this comparison result, it is presumed that the correlation coefficient between the fuel pressure and the engine water temperature deviates from the mode value due to the influence of the soak time. Therefore, this comparison result is one judgment material that the longer start time t (A) of the vehicle A depends on the usage mode (short soak time).
さらに、複数の他車両B,C,D,…との比較において、車両Aの燃圧が最頻値で且つ相関係数が最頻値から外れており、ソーク時間が最頻値で且つ相関係数が最頻値から外れており、エンジン水温が最頻値で且つ相関係数が最頻値から外れているという比較結果が得られたとする。この比較結果から、これらのズレは燃圧またはエンジン水温の誤検出による影響と推測される。よって、この比較結果は、車両Aの始動時間t(A)の長期化が燃圧センサ84またはエンジン水温センサ93の故障によるとの1つの判定材料になる。
Further, in comparison with a plurality of other vehicles B, C, D,..., The fuel pressure of the vehicle A is the mode value, the correlation coefficient is out of the mode value, the soak time is the mode value, and the correlation It is assumed that a comparison result is obtained that the number is out of the mode value, the engine water temperature is in the mode value, and the correlation coefficient is out of the mode value. From this comparison result, these deviations are presumed to be due to erroneous detection of fuel pressure or engine water temperature. Therefore, this comparison result is one determination material that the prolonged start time t (A) of the vehicle A is due to the failure of the
なお、このような全車両(複数の他車両B,C,D,…)から得られた変動要因のヒストグラムおよび変動要因−始動時間相関係数のヒストグラムのみならず、例えば、図5(a)に示すように、始動時間が良好な(例えば上位20%の)車両から得られる、変動要因のヒストグラムおよび変動要因−始動時間相関係数のヒストグラムや、図5(b)に示すように、始動時間が不良な(例えば下位20%の)車両から得られる、変動要因のヒストグラムおよび変動要因−始動時間相関係数のヒストグラムを判定に用いてもよい。これらのヒストグラムも車両Aの始動時間t(A)の長期化の原因を探る上で、重要な判定材料となる。 In addition to the histogram of the variation factors and the variation factor-start time correlation coefficient obtained from all such vehicles (a plurality of other vehicles B, C, D,...), For example, FIG. As shown in FIG. 5B, a fluctuation factor histogram and a fluctuation factor-starting time correlation coefficient histogram obtained from a vehicle having a good start time (for example, in the top 20%), as shown in FIG. A fluctuation factor histogram and a fluctuation factor-starting time correlation coefficient histogram obtained from vehicles with poor time (for example, in the lower 20%) may be used for the determination. These histograms are also important judgment materials in searching for the cause of the prolonged start time t (A) of the vehicle A.
以上のように、複数の変動要因毎に比較結果を一つ一つ積み上げていくことで、始動時間t(A)の長期化の原因を絞り込むことが可能となる。つまり、本実施形態では、車両Aにおける始動時間t(A)の長期化の原因を、変動要因および変動要因と始動時間との相関係数に基づき、多角的に分析することから、車両Aの始動時間t(A)の長期化が故障によるものか、使用態様によるものかの判定精度を向上させることができる。 As described above, it is possible to narrow down the cause of the prolonged start time t (A) by accumulating the comparison results one by one for a plurality of variation factors. In other words, in the present embodiment, the cause of the prolonged start time t (A) in the vehicle A is analyzed from various points based on the fluctuation factors and the correlation coefficient between the fluctuation factors and the start time. It is possible to improve the determination accuracy of whether the start time t (A) is due to failure or usage.
そうして、例えば、燃圧が想定外に低い場合や、バッテリ電圧および電流が想定外に低い場合など、車両Aの始動時間t(A)の長期化が特定のエンジン始動系部品の故障による可能性が高い場合には、サーバー72は「故障による始動時間不良」と判定を行う。
Thus, for example, when the fuel pressure is unexpectedly low, or when the battery voltage and current are unexpectedly low, the start time t (A) of the vehicle A can be prolonged due to a failure of a specific engine start system component. If the property is high, the
一方、例えば、エンジン水温が低いため、ソーク時間が短いため、総走行距離が長いため、車両Aが厳しい運転状態を経てきた(使用負荷領域履歴)ためなど、車両Aの始動時間t(A)の長期化が特定の使用態様による可能性が高い場合には、サーバー72は「使用態様による始動時間不良」と判定を行う。
On the other hand, for example, because the engine water temperature is low, the soak time is short, the total travel distance is long, and the vehicle A has gone through a severe driving state (usage load area history). In the case where there is a high possibility that the extension of the period of time is due to a specific usage mode, the
ここで、車両Aの始動時間t(A)の長期化が、故障によるものか使用態様によるものか微妙な場合や、複数の変動要因に起因している可能性がある場合などが当然予想されるが、これらの場合に、サーバー72は、「故障による始動時間不良」とは積極的に判定せず、一旦「使用態様による始動時間不良」との判定を行う。このようにすることで、次回以降のエンジン1の始動時までに、複数の他車両B,C,D,…からの情報送信によって更なるデータが蓄積されることになる。また、例えば、車両Aと同様の状態の他車両が特定のエンジン始動系部品の故障を修理した場合には、そのような情報も蓄積されることになる。これらを通じてサーバー72の学習が行われ、その判定精度を逐次高めることができるので、今回は積極的な判定が行われなくても、次回以降に、車両Aの始動時間t(A)の長期化が故障によるものか、使用態様によるものかの判定を行うことが可能になる。
Here, it is natural to expect cases where the start-up time t (A) of the vehicle A is subtle whether it is due to a failure or usage, or may be due to multiple fluctuation factors. However, in these cases, the
そうして、サーバー72は、図3(e)に示すように、「始動時間良好」、「故障による始動時間不良」または「使用態様による始動時間不良」といった判定結果を車両Aのデータ受信装置8に送信する。ECU10は、インストルメントパネルに設けられたディスプレイ(図示せず)や音声を通じて、これらの判定結果を運転者に伝達する。
Then, as shown in FIG. 3 (e), the
−フローチャート−
次に、ECU10が実行する車両A側での制御の一例を、図6に示すフローチャートを参照しながら説明するとともに、サーバー72が実行する情報センター71側での制御の一例を、図7に示すフローチャートを参照しながら説明する。
-Flow chart-
Next, an example of control on the vehicle A side executed by the
図6に示すように、先ずステップSA1では、ECU10が、イグニッションスイッチ85からの信号に基づき、クランキングが開始されたか否かを判定する。このステップSA1での判定がNOの場合には、そのままENDする。一方、このステップSA1での判定がYESの場合には、ECU10が時計81によって計測されたクランキング開始時刻を記憶し、ステップSA2に進む。
As shown in FIG. 6, first, in step SA1, the
次のステップSA2では、ECU10が、エンジン始動が完了したか否かを判定する。ECU10は、クランクポジションセンサ91からの信号に基づいて算出されるエンジン回転速度が所定回転速度に到達していない場合には、否定(NO)判定を行う。一方、エンジン回転速度が所定回転速度に到達した場合には、ECU10は、肯定(YES)判定を行うとともに、時計81によって計測されたクランキング終了時刻と記憶したクランキング開始時刻に基づき始動時間t(A)を算出した後、ステップSA3に進む。
In the next step SA2, the
次のステップSA3では、ECU10が、車両Aの現在地がデータ送信装置7から情報センター71へ情報を送信可能な位置か否かを判定する。このステップSA3での判定がNOの場合には、情報センター71への情報の送信タイミングを待つ一方、車両Aが移動することで、ステップSA3での判定がYESになった場合には、ステップSA4に進む。
In the next step SA3, the
次のステップSA4では、ECU10が、車両Aの始動時間t(A)および変動要因情報を、データ送信装置7を通じて情報センター71へ送信した後、ステップSA5に進む。ここで、一旦情報センター71側での制御の説明に移る。
In the next step SA4, the
図7に示すように、先ずステップSB1では、サーバー72が、車両Aのデータ送信装置7から、始動時間t(A)および変動要因情報を受信したか否かを判定する。このステップSB1での判定がNOの場合には、そのままENDする。一方、このステップSB1での判定がYESの場合には、サーバー72が、複数の他車両B,C,D,…から受信した情報と共に、車両Aの始動時間t(A)および変動要因情報を集積し、ステップSB2に進む。
As shown in FIG. 7, first, in step SB1, the
次のステップSB2では、サーバー72が、始動時間t(A)と他車両B,C,D,…の始動時間とを比較し、ステップSB3に進む。次のステップSB3では、サーバー72が、始動時間t(A)が他車両B,C,D,…の始動時間と比較して長いか否かを判定する。このステップSB3での判定がNOの場合には、ステップSB4に進み、サーバー72が「始動時間良好」と判定した後、ステップSB10に進む。一方、ステップSB3での判定がYESの場合には、ステップSB5に進む。
In the next step SB2, the
次のステップSB5では、サーバー72が、他車両B,C,D,…から受信した情報に基づき、始動時間と各変動要因との相関係数を算出した後、ステップSB6に進む。次のステップSB6では、サーバー72が、変動要因およびステップSB5で算出した相関係数を用いて、他車両B,C,D,…と車両Aとを比較した後、ステップSB7に進む。
In the next step SB5, the
次のステップSB7では、サーバー72が、始動時間t(A)が特定の使用態様に起因して長いか否かを判定する。具体的には、サーバー72は、車両Aの始動時間t(A)の長期化が特定の使用態様による可能性が高い場合には肯定(YES)判定を行う。また、サーバー72は、故障によるものか使用態様によるものか微妙な場合や、複数の変動要因に起因している可能性がある場合にも肯定(YES)判定を行う。一方、サーバー72は、車両Aの始動時間t(A)の長期化が特定のエンジン始動系部品の故障による可能性が高い場合には否定(NO)判定を行う。このステップSB7での判定がYESの場合には、ステップSB8に進み、サーバー72が「使用態様による始動時間不良」と判定した後、ステップSB10に進む。一方、ステップSB7での判定がNOの場合には、ステップSB9に進み、サーバー72が「故障による始動時間不良」と判定した後、ステップSB10に進む。
In the next step SB7, the
次のステップSB10では、サーバー72が、ステップSB4、ステップSB8、または、ステップSB9の判定結果を車両Aに送信した後、ENDする。ここで、再び車両A側での制御の説明に移る。
In the next step SB10, the
図6に示すように、ステップSA5では、ECU10が、情報センター71からの情報を受信可能な状況か否かを判定する。このステップSA5での判定がNOの場合には、そのまま待機する一方、このステップSA5での判定がYESの場合には、ステップSA6に進む。
As shown in FIG. 6, in step SA5, the
次のステップSA6では、ECU10が、判定結果を情報センター71(より正確にはサーバー72)から受信した後、ステップSA7に進み、インストルメントパネルに設けられたディスプレイや音声を通じて、これらの判定結果を運転者に伝達し、その後ENDする。
In the next step SA6, after the
以上のように、車両Aの始動時間t(A)の長期化が故障によるものか、使用態様によるものかの判定精度を向上させることで、本実施形態の異常監視システム70では、監視結果を以下のように利用することが可能となる。
As described above, the
車両Aの始動時間t(A)の長期化が使用態様による場合には、例えば図8(a)で示すように、サーバー72は、運転者に「使用態様による始動時間不良」であることを伝達する(I)とともに、ディーラーに「使用態様による始動時間不良」であることを伝達する(II)。運転者からディーラーに問い合わせ等があった場合(III)には、ディーラーが詳細な使用態様や、故障には至らないまでも摩耗(経年劣化)が生じている部品等の情報を提供し(IV)、要望があれば整備を行うとともに、摩耗部品等の交換を勧める。
When the prolongation of the start time t (A) of the vehicle A depends on the use mode, for example, as shown in FIG. 8A, the
一方、車両Aの始動時間t(A)の長期化が故障による場合には、例えば図8(b)で示すように、サーバー72は、運転者に「故障による始動時間不良」であることを伝達する(I)とともに、ディーラーに「故障による始動時間不良」であることを伝達する(II)。また、サーバー72は、メーカーに「故障による始動時間不良」であること、および、始動時間不良発生時の詳細な車両データを送信する(III)。
On the other hand, when the start time t (A) of the vehicle A is prolonged due to a failure, for example, as shown in FIG. 8B, the
メーカーは、サーバー72から受信した詳細な車両データに基づき、故障原因を解析し、ディーラーへ故障原因を報告する(IV)。
The manufacturer analyzes the cause of the failure based on the detailed vehicle data received from the
運転者からディーラーに問い合わせ等があった場合(V)には、ディーラーは故障部品等の修理が必要な旨を伝える(VI)。ディーラーは、運転者が車両Aをディーラーへ入庫するのに先立ち、メーカーへ交換部品を発注する(VII)。これにより、運転者が車両Aをディーラーへ入庫した際には、交換部品が用意されており、速やかに故障の修理を行うことができる。 When the driver makes an inquiry to the dealer (V), the dealer informs the customer that repair of the failed part is necessary (VI). The dealer orders replacement parts from the manufacturer before the driver enters the vehicle A into the dealer (VII). Thereby, when the driver enters the vehicle A into the dealer, a replacement part is prepared, and the failure can be repaired promptly.
(その他の実施形態)
本発明は、実施形態に限定されず、その精神又は主要な特徴から逸脱することなく他の色々な形で実施することができる。
(Other embodiments)
The present invention is not limited to the embodiments, and can be implemented in various other forms without departing from the spirit or main features thereof.
上記実施形態では、データ受信装置8を用いて判定結果を受信するようにしたが、これに限らず、例えば、運転者が携帯しているスマートフォン等を用いて判定結果を受信するようにしてもよい。 In the above-described embodiment, the determination result is received using the data receiving device 8. However, the determination result is not limited thereto, and for example, the determination result may be received using a smartphone or the like carried by the driver. Good.
また、上記実施形態では、「相関性」として相関係数を採用したが、これに限らず、例えば、(変動要因、始動時間)を(x、y)で表した点列を直線近似して得られる近似直線の傾きを「相関性」として採用してもよい。 In the above embodiment, the correlation coefficient is used as the “correlation”. However, the present invention is not limited to this. For example, the point sequence in which (variation factor, start time) is represented by (x, y) is linearly approximated. The slope of the obtained approximate straight line may be adopted as “correlation”.
このように、上述の実施形態はあらゆる点で単なる例示に過ぎず、限定的に解釈してはならない。さらに、特許請求の範囲の均等範囲に属する変形や変更は、全て本発明の範囲内のものである。 As described above, the above-described embodiment is merely an example in all respects and should not be interpreted in a limited manner. Further, all modifications and changes belonging to the equivalent scope of the claims are within the scope of the present invention.
本発明によると、エンジンの始動時間に基づく、エンジン始動系部品の故障の有無の監視精度を高めることができるので、エンジン始動系部品の故障の有無を監視する異常監視システムに適用して極めて有益である。 According to the present invention, since it is possible to improve the monitoring accuracy of the engine start system parts based on the engine start time, it is extremely useful when applied to an abnormality monitoring system that monitors the engine start system parts for the presence of a failure. It is.
1 エンジン
7 データ送信装置(送信手段)
70 異常監視システム
71 情報センター
72 サーバー
A 車両(対象車両)
B,C,D 他車両
1 engine 7 data transmission device (transmission means)
70
B, C, D Other vehicles
Claims (1)
上記対象車両には、始動時間と、始動時間に影響する変動要因に関する変動要因情報と、を上記情報センターへ送信可能な送信手段が搭載され、
上記情報センターには、上記と同種の送信手段が搭載された複数の他車両から、始動時間および変動要因情報を受信可能なサーバーが設けられており、
上記サーバーは、上記対象車両の始動時間が上記複数の他車両の始動時間と比較して長い場合には、変動要因および変動要因と始動時間との相関性に関する、当該複数の他車両と当該対象車両との比較に基づいて、当該対象車両の始動時間の長期化が故障によるものか、使用態様によるものかを判定し、当該判定結果を当該対象車両の運転者に伝達するように構成されていることを特徴とする異常監視システム。 An abnormality monitoring system comprising a plurality of vehicles and an information center, and monitoring the presence or absence of a failure of an engine starting system component based on an engine starting time in the target vehicle,
The target vehicle is equipped with a transmission means capable of transmitting the start time and the change factor information regarding the change factors affecting the start time to the information center,
The information center is provided with a server capable of receiving start time and variation factor information from a plurality of other vehicles equipped with the same type of transmission means as described above.
When the start time of the target vehicle is longer than the start times of the plurality of other vehicles, the server determines the variation factor and the correlation between the variation factor and the start time and the plurality of other vehicles and the target. Based on the comparison with the vehicle, it is determined whether the start time of the target vehicle is due to failure or usage, and the determination result is transmitted to the driver of the target vehicle. An abnormality monitoring system characterized by
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