JP2020133467A - 触媒劣化検出装置、触媒劣化検出システム、データ解析装置、内燃機関の制御装置、および中古車の状態情報提供方法 - Google Patents

Abstract

【課題】触媒の浄化にとって適切な成分に対する触媒に流入する流体の成分のずれの累積量を小さくすることができるようにした触媒劣化検出装置を提供する。【解決手段】記憶装置７６に記憶された写像データ７６ａは、上流側空燃比Ａｆｕや下流側空燃比Ａｆｄに応じた変数の時系列データを入力とし、上流側触媒３２の劣化度合いを示す変数である劣化度合い変数を出力するニューラルネットワークを規定するデータである。ＣＰＵ７２は、写像データ７６ａによって規定される写像に、上流側空燃比Ａｆｕや下流側空燃比Ａｆｄに応じた変数の時系列データを入力することによって、上流側触媒３２の劣化度合い変数を算出する。【選択図】図１

Description

本発明は、内燃機関の排気通路に設けられた触媒の触媒劣化検出装置、触媒劣化検出システム、データ解析装置、内燃機関の制御装置、および中古車の状態情報提供方法に関する。

たとえば下記特許文献１には、燃焼室において燃焼対象とされる混合気の空燃比を意図的にリーンとすることによって、触媒の酸素吸蔵量を最大値とした後、混合気の空燃比を意図的にリッチとする装置が記載されている。この装置は、混合気の空燃比を意図的にリッチとした際の触媒の下流の空燃比センサの検出値に基づき触媒の酸素吸蔵量がゼロとなることを検知することによって、触媒の酸素吸蔵量の最大値を算出する。ここで、酸素吸蔵量の最大値は、触媒の経年劣化によって小さくなることから、同最大値は、触媒の劣化度合いを示す。

特開２０１２−１１７４０６号公報

ところで、上記装置の場合、劣化度合いの検出のために、混合気の空燃比を排気の浄化制御にとって適切な値からずらす時間が長くなったり、ずらす量が大きくなったりして、触媒の浄化にとって適切な成分に対する触媒に流入する流体の成分のずれの累積量が大きくなるおそれがある。

以下、上記課題を解決するための手段およびその作用効果について記載する。
１．内燃機関の排気通路に設けられた触媒の劣化を検出する触媒劣化検出装置に適用され、記憶装置と、実行装置と、を備え、前記記憶装置は、前記触媒に流入する流体に含まれる酸素と過不足なく反応する燃料量に対する実際の燃料量の過剰量に応じた変数である過剰量変数の第１所定期間における時系列データ、および前記触媒の下流側の空燃比センサの検出値に応じた変数である下流側検出変数の第２所定期間における時系列データを入力とし、前記触媒の劣化度合いに関する変数である劣化度合い変数を出力する写像を規定するデータである写像データを記憶しており、前記実行装置は、前記第１所定期間における前記過剰量変数の時系列データおよび前記第２所定期間における前記下流側検出変数の時系列データを取得する取得処理、該取得処理によって取得されたデータを入力とする前記写像の出力に基づき前記触媒の劣化度合い変数を算出する劣化度合い変数算出処理、および前記劣化度合い変数算出処理の算出結果に基づき、前記触媒の劣化度合いが所定以上である場合に所定のハードウェアを操作することによって前記触媒の劣化度合いが所定以上であることに対処するための対処処理と、を実行し、前記写像データは、機械学習によって学習されたデータを含む触媒劣化検出装置である。

上記構成では、過剰量変数の時系列データと下流側検出変数の時系列データとを入力とする写像によって、劣化度合い変数を算出する。ここで、過剰量変数は、酸素と過不足なく反応する燃料量に対する実際の燃料量の過剰量であり、実際の燃料量が不足する場合には負の値となる。その場合、過剰量変数の時系列データから触媒に流入する酸素や燃料の情報が得られ、下流側検出変数の時系列データから触媒の下流に流出する酸素や未燃燃料の情報が得られることから、触媒の酸素吸蔵量の最大値の情報をうることができ、ひいては触媒の劣化度合いの情報をうることができる。しかも、上記時系列データを利用することによって、混合気の空燃比を排気の浄化制御にとって適切な値から必ずしもずらす必要がなく、またずらしたとしてもその時間を短縮したり、ずらす量を小さくしたりすることができる。このため、触媒の浄化にとって適切な成分に対する触媒に流入する流体の成分のずれの累積量を小さくすることができる。しかも、写像データが機械学習によって学習されたものであることから、人による適合と比較すると、過剰量変数と下流側検出変数とのそれぞれの時系列データと劣化度合い変数との対応付けに必要な工数を低減できる。

２．前記写像の入力には、前記触媒の温度が含まれ、前記取得処理は、前記触媒の温度を取得する処理を含み、前記劣化度合い変数算出処理は、前記触媒の温度を前記写像への入力にさらに含めた前記写像の出力に基づき前記触媒の劣化度合い変数を算出する処理である上記１記載の触媒劣化検出装置である。

触媒の酸素吸蔵量の最大値は、触媒の温度によって変化する。そのため、上記構成では、触媒の温度を写像の入力に含めることで、触媒の酸素吸蔵量が劣化によって減少しているのか、温度によって減少しているのかを識別しつつ劣化度合い変数を高精度に算出することができる。

３．前記過剰量変数は、前記触媒の上流側の空燃比センサの検出値に応じた変数を含む上記１または２記載の触媒劣化検出装置である。
上記構成では、過剰量変数として上流側の空燃比センサの検出値に関する変数を含めることにより、燃焼室において燃焼に供される燃料および空気のそれぞれの量のみを過剰量変数とする場合と比較すると、過剰量変数の影響が下流側の空燃比センサの検出値に及ぶまでの時間を短縮できる。そのため、燃焼室において燃焼に供される燃料および空気のそれぞれの量のみを過剰量変数とする場合と比較すると、時系列データの数を小さくすることが容易となる。

４．前記記憶装置は、前記写像データを複数種類備え、前記劣化度合い変数算出処理は、前記複数種類の写像データの中から前記触媒の劣化度合い変数を算出するために利用する前記写像データを選択する選択処理を含む上記１〜３のいずれか１つに記載の触媒劣化検出装置である。

あらゆる状況において、劣化度合い変数を高精度に出力可能な写像を構成する場合、写像の構造が複雑化しやすい。そこで上記構成では、複数種類の写像データを設ける。これにより、状況に応じて適切な写像を選択することが可能となり、その場合、単一の写像で全ての状況に対処する場合と比較して、複数種類の写像のそれぞれの構造を簡素化しやすい。

５．前記複数種類の前記写像データは、前記触媒に流入する流体の流量によって区分された領域毎のデータを含み、前記選択処理は、前記流量に基づき、前記触媒の劣化度合い変数を算出するために利用する前記写像データを選択する処理を含む上記４記載の触媒劣化検出装置である。

燃焼室において燃焼対象とされる混合気の空燃比が同一であっても、触媒に流入する流体に含まれる酸素と過不足なく反応する燃料量に対する実際の燃料量の過剰量は、触媒に流入する流体の流量の大きさによって大きく変化し、ひいては触媒内の酸素吸蔵量の単位時間当たりの変化が大きくなる。そのため、下流側検出変数の時系列データには、触媒に流入する流体の流量の影響が顕在化しやすい。そのため、仮に触媒に流入する流体の流量の大小にかかわらず単一の写像データを用いる場合には、流体の流量に応じて変化する下流側検出変数の時系列データの挙動を学習する必要があることから、写像の構造が複雑化しやすい。これに対し、上記構成では、触媒に流入する流体の流量の大きさ毎に、各別の写像データを用いることにより、写像の構造を簡素化しやすい。

６．前記複数種類の前記写像データは、前記触媒の温度によって区分された複数の領域毎のデータを含み、前記選択処理は、前記触媒の温度に基づき、前記触媒の劣化度合いを算出するために利用する前記写像データを選択する処理を含む上記４記載の触媒劣化検出装置である。

触媒の酸素吸蔵量の最大値は、触媒の温度によって変化することから、触媒の劣化度合いが同一の触媒であっても、それら触媒同士で温度が異なる場合には、下流側検出変数の時系列データの挙動が異なる。そのため、温度に応じた下流側検出変数の時系列データの挙動の相違を識別させようとすると写像の構造が複雑化しやすい。これに対し、上記構成では、触媒の温度毎に各別の写像データを用いることにより、写像の構造を簡素化しやすい。

７．前記複数種類の前記写像データは、フューエルカット処理の実行期間であるか否かに応じた各別のデータを含み、前記選択処理は、前記フューエルカット処理の実行期間であるか否かに応じて前記写像データを選択する処理を含む上記４記載の触媒劣化検出装置である。

フューエルカット処理の実行期間においては、触媒に大量の酸素が流入するため、フューエルカット処理の実行期間であるか否かに応じて、下流側検出変数の時系列データの挙動が大きく異なる。そして、それらの相違にもかかわらず単一の写像データによって劣化度合い変数を算出する場合には、写像の構造が複雑化しやすい。これに対し、上記構成では、フューエルカット処理の実行期間であるか否かに応じて各別の写像データを用いることにより、写像の構造を簡素化しやすい。

８．前記取得処理は、所定の条件が成立する場合に前記写像の入力となる変数を取得する処理であり、前記所定の条件には、前記触媒に流入する流体の流量が所定範囲内にある旨の条件が含まれる上記１〜４のいずれか１つに記載の触媒劣化検出装置である。

燃焼室において燃焼対象とされる混合気の空燃比が同一であっても、触媒に流入する流体に含まれる酸素と過不足なく反応する燃料量に対する実際の燃料量の過剰量は、触媒に流入する流体の流量の大きさによって大きく変化し、ひいては触媒内の酸素吸蔵量の単位時間当たりの変化が大きくなる。そのため、下流側検出変数の時系列データには、触媒に流入する流体の流量の影響が顕在化しやすい。そのため、仮に触媒に流入する流体の流量の大小にかかわらず単一の写像データで対処する場合には、流体の流量に応じて変化する下流側検出変数の時系列データの挙動を学習する必要があることから、写像の構造が複雑化しやすい。これに対し、上記構成では、触媒に流入する流体の流量が所定範囲内にあるときのサンプリング値を用いることにより、流量が所定範囲内である場合に特化した写像とすることができ、ひいては写像の構造を簡素化しやすい。

９．前記取得処理は、所定の条件が成立する場合に前記写像の入力となる変数を取得する処理であり、前記所定の条件には、前記触媒の温度が所定範囲内にある旨の条件が含まれる上記１〜４のいずれか１つに記載の触媒劣化検出装置である。

触媒の酸素吸蔵量の最大値は、触媒の温度によって変化することから、触媒の劣化度合いが同一の触媒であっても、それら触媒同士で温度が異なる場合には、下流側検出変数の時系列データの挙動が異なる。そして、温度に応じた下流側検出変数の時系列データの挙動の相違を識別させようとすると、写像の構造が複雑化しやすい。これに対し、上記構成では、触媒の温度が所定範囲内にあるときのサンプリング値を用いることにより、写像の構造を簡素化しやすい。

１０．前記取得処理は、所定の条件が成立したときに同期して前記写像の入力となる変数を取得する処理であり、前記所定の条件は、前記触媒に貯蔵されている酸素量が最大値または最小値となっている旨の条件である上記１〜４のいずれか１つに記載の触媒劣化検出装置である。

下流側検出変数の時系列データの挙動は、酸素の吸蔵量に応じて変化することから、下流側検出変数の時系列データのうちの最も過去の下流側検出変数が酸素吸蔵量がどれだけであったときのものかで、下流側検出変数の時系列データの挙動が異なる。そのため、下流側検出変数の時系列データのうちの最も過去の下流側検出変数が酸素吸蔵量がどれだけであったときのものかが様々である場合に単一の写像で対処する場合には、写像の構造が複雑化しやすい。そこで上記構成では、酸素吸蔵量が最大値または最小値となった時点に同期してサンプリングをすることから、時系列データがいなかるシチュエーションのものであるかを定めることができ、ひいては写像の構造を簡素化することができる。しかも、下流側検出変数の時系列データを入力とすることにより、触媒の酸素吸蔵量が最大値およびゼロのいずれか一方から他方に切り替わった時点を明確に特定すべく触媒の下流に酸素または未燃燃料が多く流出するまで待機する要求を緩和または解消できる。

１１．前記対処処理は、前記触媒に流入する未燃燃料量を小さい側に制限する制限処理を含む上記１〜１０のいずれか１つに記載の触媒劣化検出装置である。
劣化度合いが大きい場合には、触媒に流入する未燃燃料が多いと、触媒内の酸素によって十分に酸化することが困難となり、触媒の下流に流出する未燃燃料量が多くなることが懸念される。そこで上記構成では、劣化度合いが所定以上である場合、触媒に流入する未燃燃料量を小さい側に制限することにより、触媒の下流に流出する未燃燃料量が多くなることを抑制できる。

１２．上記１〜１０のいずれか１項に記載の前記実行装置および前記記憶装置を備え、前記劣化度合い変数算出処理は、前記写像データの少なくとも一部を用いて前記触媒の酸素吸蔵量の最大値に応じた値を算出する酸素吸蔵量算出処理を含み、前記実行装置は、第１実行装置および第２実行装置を含み、前記第１実行装置は、車両に搭載されて且つ、前記取得処理と、前記取得処理によって取得されたデータを車両の外部に送信する車両側送信処理と、前記酸素吸蔵量算出処理の算出結果に基づく信号を受信する車両側受信処理と、前記対処処理と、を実行し、前記第２実行装置は、前記車両の外部に配置されて且つ、前記車両側送信処理によって送信されたデータを受信する外部側受信処理と、前記酸素吸蔵量算出処理と、前記酸素吸蔵量算出処理の算出結果に基づく信号を前記車両に送信する外部側送信処理と、を実行する触媒劣化検出システムである。

上記構成では、酸素吸蔵量算出処理を車両の外部において実行することにより、車載装置の演算負荷を軽減できる。
１３．上記１２記載の前記第２実行装置および前記記憶装置を備えるデータ解析装置である。

１４．上記１２記載の前記第１実行装置を備える内燃機関の制御装置である。
１５．排気通路に触媒が設けられた内燃機関を搭載した中古車の状態情報を提供する方法であって、上記１〜１０のいずれか１つに記載の前記取得処理、および前記劣化度合い変数算出処理と、前記劣化度合い変数算出処理の算出結果を、車両ＩＤとともに記憶装置に記憶させる記憶処理と、外部からのアクセスに応じて前記車両ＩＤに対応する前記触媒の劣化度合い情報を出力する出力処理と、をコンピュータに実行させる中古車の状態情報提供方法である。

触媒の劣化度合いは、中古車の購入後に修理費等がいくらかかることとなるかを把握するうえで有益な情報である。そのため、上記方法では、車両ＩＤとともに触媒の劣化度合いの算出結果を記憶しておき、外部からのアクセスに応じて劣化度合い情報を出力することにより、中古車の状態についての有益な情報を提供できる。

第１の実施形態にかかる制御装置および車両の駆動系の構成を示す図。 同実施形態にかかる制御装置が実行する処理の一部を示すブロック図。 同実施形態にかかる劣化検出プログラムが規定する処理の手順を示す流れ図。 同実施形態にかかるフェールセーフ処理の手順を示す流れ図。 同実施形態にかかる写像データを生成するシステムを示す図。 同実施形態にかかる写像データの学習処理の手順を示す流れ図。 第２の実施形態にかかる劣化検出プログラムが規定する処理の手順を示す流れ図。 第３の実施形態にかかる劣化検出プログラムが規定する処理の手順を示す流れ図。 第４の実施形態にかかる劣化検出プログラムが規定する処理の手順を示す流れ図。 第５の実施形態にかかる写像データの選択処理の手順を示す流れ図。 第６の実施形態にかかる劣化検出プログラムが規定する処理の手順を示す流れ図。 第７の実施形態にかかる劣化検出プログラムが規定する処理の手順を示す流れ図。 第８の実施形態にかかる触媒劣化検出システムおよびディーラ端末の構成を示す図。 （ａ）および（ｂ）は、触媒劣化検出システムが実行する処理の手順を示す流れ図。

＜第１の実施形態＞
以下、触媒劣化検出装置にかかる第１の実施形態について図面を参照しつつ説明する。
図１に示す車両ＶＣに搭載された内燃機関１０において、吸気通路１２には、スロットルバルブ１４が設けられており、スロットルバルブ１４の下流には、ポート噴射弁１６が設けられている。吸気通路１２から吸入された空気やポート噴射弁１６から噴射された燃料は、吸気バルブ１８が開弁することによって燃焼室２０に流入する。内燃機関１０には、燃焼室２０に燃料を直接噴射する筒内噴射弁２２と、火花放電を生じさせる点火装置２４とが設けられている。燃焼室２０において、空気と燃料との混合気は、燃焼に供され、燃焼によって生じたエネルギは、クランク軸２６の回転エネルギとして取り出される。燃焼に供された混合気は、排気バルブ２８の開弁に伴って、排気として、排気通路３０に排出される。排気通路３０には、酸素吸蔵能力を有した三元触媒である上流側触媒３２と、酸素吸蔵能力を有した三元触媒である下流側触媒３４とが設けられている。排気通路３０は、ＥＧＲ通路３６を介して吸気通路１２に連通されている。ＥＧＲ通路３６には、その流路断面積を調整するＥＧＲバルブ３８が設けられている。

クランク軸２６の回転動力は、吸気側バルブタイミング可変装置４０を介して吸気側カム軸４２に伝達される一方、排気側バルブタイミング可変装置４４を介して排気側カム軸４６に伝達される。吸気側バルブタイミング可変装置４０は、吸気側カム軸４２とクランク軸２６との相対的な回転位相差を変更する。排気側バルブタイミング可変装置４４は、排気側カム軸４６とクランク軸２６との相対的な回転位相差を変更する。

内燃機関１０のクランク軸２６は、動力分割機構を構成する遊星歯車機構５０のキャリアＣに機械的に連結されている。遊星歯車機構５０のサンギアＳには、モータジェネレータ５２の回転軸が機械的に連結されており、遊星歯車機構５０のリングギアＲには、モータジェネレータ５４の回転軸および駆動輪５６が機械的に連結されている。モータジェネレータ５２の各端子には、インバータ５８を介してバッテリ６２の電圧が印加され、モータジェネレータ５４の各端子には、インバータ６０を介してバッテリ６２の電圧が印加される。

制御装置７０は、内燃機関１０を制御対象とし、その制御量であるトルクや排気成分比率等を制御するために、スロットルバルブ１４や、ポート噴射弁１６、筒内噴射弁２２、点火装置２４、ＥＧＲバルブ３８、吸気側バルブタイミング可変装置４０、排気側バルブタイミング可変装置４４等の操作部を操作する。また、制御装置７０は、モータジェネレータ５２を制御対象とし、その制御量であるトルクや回転速度を制御するために、インバータ５８を操作する。また、制御装置７０は、モータジェネレータ５４を制御対象とし、その制御量であるトルクや回転速度を制御するために、インバータ６０を操作する。なお、図１には、スロットルバルブ１４、ポート噴射弁１６、筒内噴射弁２２、点火装置２４、ＥＧＲバルブ３８、吸気側バルブタイミング可変装置４０、排気側バルブタイミング可変装置４４、インバータ５８，６０のそれぞれの操作信号ＭＳ１〜ＭＳ９を記載している。

制御装置７０は、制御量の制御に際し、エアフローメータ８０によって検出される吸入空気量Ｇａや、上流側触媒３２の上流側に設けられた上流側空燃比センサ８２の検出値である上流側検出値Ａｆｕ、上流側触媒３２と下流側触媒３４との間に設けられた下流側空燃比センサ８４の検出値である下流側検出値Ａｆｄを参照する。また制御装置７０は、クランク角センサ８６の出力信号Ｓｃｒや、アクセルセンサ８８によって検出されるアクセルペダルの踏み込み量であるアクセル操作量ＡＣＣＰ、車速センサ９０によって検出される車速ＳＰＤを参照する。また制御装置７０は、大気圧センサ９２によって検出される大気圧Ｐａや、外気温センサ９４によって検出される外気温ＴＯ、電流センサ９６によって検出されるバッテリ６２の充放電電流Ｉ、電圧センサ９８によって検出されるバッテリ６２の端子電圧Ｖを参照する。

制御装置７０は、ＣＰＵ７２、ＲＯＭ７４、電気的に書き換え可能な不揮発性メモリである記憶装置７６、および周辺回路７７を備え、それらがローカルネットワーク７８によって通信可能とされたものである。なお、周辺回路７７は、内部の動作を規定するクロック信号を生成する回路や、電源回路、リセット回路等を含む。

制御装置７０は、ＲＯＭ７４に記憶されたプログラムをＣＰＵ７２が実行することによって、上記制御量の制御を実行する。
図２に、ＲＯＭ７４に記憶されたプログラムをＣＰＵ７２が実行することによって実現される処理の一部を示す。

ベース噴射量算出処理Ｍ１０は、充填効率ηに基づき、燃焼室２０内の混合気の空燃比を目標空燃比とするための燃料量のベース値であるベース噴射量Ｑｂを算出する処理である。詳しくは、ベース噴射量算出処理Ｍ１０は、たとえば充填効率ηが百分率で表現される場合、空燃比を目標空燃比とするための充填効率ηの１％当たりの燃料量ＱＴＨに、充填効率ηを乗算することによりベース噴射量Ｑｂを算出する処理とすればよい。ベース噴射量Ｑｂは、燃焼室２０内に充填される空気量に基づき、空燃比を目標空燃比に制御するために算出された燃料量である。ちなみに、目標空燃比は、理論空燃比とされている。なお、充填効率ηは、燃焼室２０内に充填される空気量を定めるパラメータであり、ＣＰＵ７２により回転速度ＮＥおよび吸入空気量Ｇａに基づき算出される。また、回転速度ＮＥは、クランク角センサ８６の出力信号Ｓｃｒに基づきＣＰＵ７２により算出される。

フィードバック処理Ｍ１２は、上流側検出値Ａｆｕを目標値Ａｆ＊にフィードバック制御するための操作量であるフィードバック操作量としてのベース噴射量Ｑｂの補正比率δに「１」を加算したフィードバック補正係数ＫＡＦを算出して出力する処理である。詳しくは、フィードバック処理Ｍ１２は、上流側検出値Ａｆｕと目標値Ａｆ＊との差を入力とする比例要素および微分要素の各出力値と、同差に応じた値の積算値を保持し出力する積分要素の出力値との和を補正比率δとする。

要求噴射量算出処理Ｍ１４は、ベース噴射量Ｑｂにフィードバック補正係数ＫＡＦを乗算することによって、要求噴射量Ｑｄを算出する処理である。
噴射弁操作処理Ｍ１６は、要求噴射量Ｑｄに基づき、ポート噴射弁１６や筒内噴射弁２２を操作すべく、ポート噴射弁１６に操作信号ＭＳ２を出力したり、筒内噴射弁２２に操作信号ＭＳ３を出力したりする処理である。詳しくは、噴射弁操作処理Ｍ１６は、要求噴射量Ｑｄに対するポート噴射弁１６による燃料噴射量の割合を噴き分け率Ｋｐとして設定し、これに応じてポート噴射弁１６や筒内噴射弁２２を操作する処理である。

サブフィードバック処理Ｍ１８は、下流側検出値Ａｆｄが、理論空燃比を示すストイキ点Ａｆｓに対して所定量εｒ以上リッチとなる場合、目標値Ａｆ＊をストイキ点Ａｆｓに対して規定量δｌだけリーンとする処理である。また、サブフィードバック処理Ｍ１８は、下流側検出値Ａｆｄが、理論空燃比を示すストイキ点Ａｆｓに対して所定量εｌ以上リーンとなる場合、目標値Ａｆ＊をストイキ点Ａｆｓに対して規定量δｒだけリッチとする処理である。

フューエルカット処理Ｍ１９は、アクセル操作量ＡＣＣＰに基づきアクセルペダルが解放されたことが検知されて且つ、回転速度ＮＥが所定速度以上である場合、ポート噴射弁１６および筒内噴射弁２２からの燃料の噴射を停止させる処理である。なお、噴射弁操作処理Ｍ１６は、フューエルカット処理からの復帰後所定期間においては、要求噴射量Ｑｄを増量補正する処理を含む。

点火処理Ｍ２０は、点火装置２４の操作量である点火時期ａｉｇを操作すべく、点火装置２４に操作信号ＭＳ４を出力する処理である。点火処理Ｍ２０は、基本的には、回転速度ＮＥおよび充填効率ηに応じてベース点火時期を設定し、これに基づき、点火時期ａｉｇを設定する処理を含む。点火処理Ｍ２０は、上流側触媒３２の暖機処理時には、ベース点火時期に対して遅角量Δａｉｇだけ遅角させた点火時期に基づき点火時期ａｉｇを設定する処理を含む。

触媒温度算出処理Ｍ２２は、回転速度ＮＥ、充填効率η、点火時期ａｉｇおよび車速ＳＰＤに基づき、上流側触媒３２の温度である触媒温度Ｔｃａｔを算出する処理である。詳しくは、触媒温度算出処理Ｍ２２は、次のようにして実現される。すなわち、回転速度ＮＥおよび充填効率ηを入力変数とし、ベース温度を出力変数とするマップデータがＲＯＭ７４に予め記憶された状態で、ＣＰＵ７２によりベース温度がマップ演算される。また、点火時期ａｉｇを入力変数とし、点火時期ａｉｇによるベース温度の補正量である点火時期補正量を出力変数とするマップデータがＲＯＭ７４に予め記憶された状態で、ＣＰＵ７２により点火時期補正量がマップ演算される。また、車速ＳＰＤを入力変数とし、車速ＳＰＤによるベース温度の補正量である車速補正量を出力変数とするマップデータがＲＯＭ７４に予め記憶された状態で、ＣＰＵ７２により車速補正量がマップ演算される。そして、ＣＰＵ７２は、ベース温度を点火時期補正量および車速補正量にて補正することにより、触媒温度Ｔｃａｔを算出する。

なお、マップデータとは、入力変数の離散的な値と、入力変数の値のそれぞれに対応する出力変数の値と、の組データである。またマップ演算は、たとえば、入力変数の値がマップデータの入力変数の値のいずれかに一致する場合、対応するマップデータの出力変数の値を演算結果とするのに対し、一致しない場合、マップデータに含まれる複数の出力変数の値の補間によって得られる値を演算結果とする処理とすればよい。

触媒内流量算出処理Ｍ２４は、回転速度ＮＥおよび充填効率ηに基づき、上流側触媒３２を流動する流体の体積流量である触媒内流量ＣＦを算出する処理である。詳しくは、この処理は、次のようにして実現される。すなわち、ＣＰＵ７２は、上流側触媒３２に流入する流体の質量流量を、充填効率ηと回転速度ＮＥとに基づき算出する。また、ＣＰＵ７２は、回転速度ＮＥおよび充填効率ηに基づき、上流側触媒３２に流入する流体の圧力および温度を推定し、これに基づき質量流量を体積流量に変換する。そしてＣＰＵ７２は、上流側触媒３２の流路断面積とその上流の排気通路３０の流路断面積との比に基づき、変換された体積流量を上流側触媒３２内の体積流量に換算することによって、触媒内流量ＣＦを算出する。

出力制御処理Ｍ３０は、アクセル操作量ＡＣＣＰおよび車速ＳＰＤに基づき、モータジェネレータ５２，５４に要求する出力Ｐｍｇと、内燃機関１０に要求する出力Ｐｅｇとを算出する処理である。特に、出力制御処理Ｍ３０は、バッテリ６２の充電率ＳＯＣが所定値Ｓｔｈ以上である場合、内燃機関１０の出力ＰｍｇをゼロとするＥＶモードを選択する一方、充電率ＳＯＣが所定値Ｓｔｈ未満の場合には、内燃機関１０とモータジェネレータ５２，５４との協働で必要な出力を確保するＥＨＶモードを選択する処理である。なお、充電率ＳＯＣは、ＣＰＵ７２により、端子電圧Ｖや充放電電流Ｉに基づき算出されるものである。すなわち、たとえば、ＣＰＵ７２は、充放電電流Ｉの絶対値が無視できるほど小さい場合、端子電圧Ｖを開放端電圧とみなして、開放端電圧と充電率ＳＯＣとの関係に基づき充電率ＳＯＣを算出する。また、充放電電流Ｉの絶対値が大きい場合、充放電電流Ｉによって、充電率ＳＯＣを更新する。

ＭＧ制御処理Ｍ３２は、モータジェネレータ５２，５４の出力の和が出力Ｐｍｇとなるように、インバータ５８，６０に、それぞれ、操作信号ＭＳ８，ＭＳ９を出力する処理である。

スロットル操作処理Ｍ３４は、出力Ｐｅｇに基づき、内燃機関１０の出力が出力Ｐｅｇとなるようにスロットルバルブ１４に操作信号ＭＳ１を出力する処理である。
制御装置７０は、図２に示した処理に加えて、上流側触媒３２の劣化度合いを算出する処理を実行する。以下、これについて図３等に基づき詳述する。

図３に示す処理は、図１に示すＲＯＭ７４に記憶された劣化検出プログラム７４ａをＣＰＵ７２がたとえば所定周期で繰り返し実行することにより実現される。なお、以下では、先頭に「Ｓ」が付与された数字によって、各処理のステップ番号を表現する。

図３に示す一連の処理において、ＣＰＵ７２は、まず、上流側平均値Ａｆｕａｖｅ、下流側平均値Ａｆｄａｖｅ、触媒内流量ＣＦ、回転速度ＮＥ、充填効率η、および触媒温度Ｔｃａｔのそれぞれについての、所定期間における時系列データを取得する（Ｓ１０）。以下では、サンプリングタイミングが古い順に、「１，２，…，ｓｎ」として、たとえば上流側平均値Ａｆｕａｖｅの時系列データを「Ａｆｕａｖｅ（１）〜Ａｆｕａｖｅ（ｓｎ）」と記載する。ここで、「ｓｎ」は、各変数の時系列データに含まれるデータ数である。すなわち、上記所定期間は、上記各変数を、「ｓｎ」個サンプリングする期間に設定されており、サンプリング周期およびデータ数「ｓｎ」から定まるものであって、下流側検出値Ａｆｄ等の値によって定まるものではない。

上流側平均値Ａｆｕａｖｅは、上記時系列データのサンプリング間隔における上流側検出値Ａｆｕの平均値である。すなわち、ＣＰＵ７２は、時系列データのサンプリング間隔の間に、上流側検出値Ａｆｕを複数回サンプリングし、それらの平均値を算出し、上流側平均値Ａｆｕａｖｅとする。同様に、下流側平均値Ａｆｄａｖｅは、上記時系列データのサンプリング間隔における下流側検出値Ａｆｄの平均値である。

次にＣＰＵ７２は、上流側触媒３２の劣化度合いを示す変数である劣化度合い変数Ｒｄを出力する写像の入力変数ｘ（１）〜ｘ（６ｓｎ）に、Ｓ１０の処理によって取得した値を代入する（Ｓ１２）。すなわち、ＣＰＵ７２は、ｍ＝１〜ｓｎとすると、入力変数ｘ（ｍ）に上流側平均値Ａｆｕａｖｅ（ｍ）を代入し、入力変数ｘ（ｓｎ＋ｍ）に下流側平均値Ａｆｄａｖｅ（ｍ）を代入し、入力変数ｘ（２ｓｎ＋ｍ）に触媒内流量ＣＦ（ｍ）を代入し、入力変数ｘ（３ｓｎ＋ｍ）に回転速度（ｍ）を代入する。またＣＰＵ７２は、入力変数ｘ（４ｓｎ＋ｍ）に充填効率η（ｍ）を代入し、入力変数ｘ（５ｓｎ＋ｍ）に触媒温度Ｔｃａｔ（ｍ）を代入する。

次にＣＰＵ７２は、図１に示す記憶装置７６に記憶された写像データ７６ａによって規定される写像に入力変数ｘ（１）〜ｘ（６ｓｎ）を入力することによって、写像の出力値である劣化度合い変数Ｒｄを算出する（Ｓ１４）。ここでは、写像の出力値を算出することを、変数を算出するとしているが、これは、変数の値を算出するという意味である。本実施形態では、劣化度合い変数Ｒｄを以下のようにして定量化する。

Ｒｄ＝１−ＲＲ
ＲＲ＝（上流側触媒３２の所定の温度における実際の酸素吸蔵量の最大値）／（基準となる触媒の所定の温度における酸素吸蔵量の最大値）
これにより、劣化度合い変数Ｒｄは、値が大きいほど劣化度合いが大きいことを表現し、特に、上流側触媒３２の酸素吸蔵量の最大値が基準となる触媒の酸素吸蔵量の最大値に等しい場合に「０」となる。

本実施形態において、この写像は、中間層が「α」個であって且つ、各中間層の活性化関数ｈ１〜ｈαが、ハイパボリックタンジェントであり、出力層の活性化関数ｆがＲｅＬＵであるニューラルネットワークによって構成されている。なお、ＲｅＬＵは、入力とゼロとのうちの小さくない方を出力する関数である。たとえば、第１の中間層の各ノードの値は、係数ｗ（１）ｊｉ（ｊ＝０〜ｎ１，ｉ＝０〜６ｓｎ）によって規定される線形写像に上記入力変数ｘ（１）〜ｘ（６ｓｎ）を入力した際の出力を活性化関数ｈ１に入力することによって生成される。すなわち、ｍ＝１，２，…，αとすると、第ｍの中間層の各ノードの値は、係数ｗ（ｍ）によって規定される線形写像の出力を活性化関数ｈｍに入力することによって生成される。ここで、ｎ１，ｎ２，…，ｎαは、それぞれ、第１、第２、…、第αの中間層のノード数である。ちなみに、ｗ（１）ｊ０等は、バイアスパラメータであり、入力変数ｘ（０）は、「１」と定義している。

次にＣＰＵ７２は、劣化度合い変数Ｒｄが、規定値ＲｄｔｈＨ以上であるか否かを判定する（Ｓ１６）。そしてＣＰＵ７２は、規定値ＲｄｔｈＨ以上であると判定する場合（Ｓ１６：ＹＥＳ）、ユーザに修理を促すべく、図１に示す警告灯９９を操作して外部に通知する報知処理を実行する（Ｓ１８）。

これに対し、ＣＰＵ７２は、規定値ＲｄｔｈＨ未満であると判定する場合（Ｓ１６：ＮＯ）、劣化度合い変数Ｒｄが所定値ＲｄｔｈＬ以上であるか否かを判定する（Ｓ２０）。ここで、所定値ＲｄｔｈＬは、規定値ＲｄｔｈＨよりも小さい値である。ＣＰＵ７２は、所定値ＲｄｔｈＬ以上であると判定する場合（Ｓ２０：ＹＥＳ）、フェールフラグＦを「１」とする（Ｓ２２）。なお、Ｓ１８の処理がなされる場合には、すでにフェールフラグＦが「１」となっていることを想定している。一方、ＣＰＵ７２は、所定値ＲｄｔｈＬ未満であると判定する場合（Ｓ２０：ＮＯ）、フェールフラグＦに「０」を代入する（Ｓ２４）。

なお、ＣＰＵ７２は、Ｓ１８，Ｓ２２，Ｓ２４の処理が完了する場合には、図３に示す一連の処理を一旦終了する。
図４に、上流側触媒３２が劣化したことに対処する処理のうち、Ｓ１８の処理以外の処理の手順を示す。図４に示す処理は、図１に示すＲＯＭ７４に記憶されたフェールセーフプログラム７４ｂをＣＰＵ７２がたとえば所定周期で繰り返し実行することにより実現される。

図４に示す一連の処理において、ＣＰＵ７２は、フェールフラグＦが「１」であるか否かを判定する（Ｓ３０）。ＣＰＵ７２は、「０」であると判定する場合（Ｓ３０：ＮＯ）、出力制御処理Ｍ３０において利用される所定値Ｓｔｈに、基準値Ｓｔｈ０を代入し、サブフィードバックの上記規定量δｌに基準量δｌ０を代入するとともに規定量δｒに基準量δｒ０を代入し、触媒暖機処理のための上記遅角量Δａｉｇに、基準量Δａｉｇ０を代入する（Ｓ３２）。

これに対しＣＰＵ７２は、フェールフラグＦが「１」であると判定する場合（Ｓ３０：ＹＥＳ）、基準値Ｓｔｈ０を所定量ΔＳｔｈによって増加補正した値を所定値Ｓｔｈに代入する（Ｓ３４）。この処理は、上流側触媒３２の劣化によって未燃燃料の酸化能力が低下していることに鑑み、内燃機関１０を極力停止状態とすることによって、上流側触媒３２に流入する未燃燃料の量を小さい側に制限する処理である。

また、ＣＰＵ７２は、基準量δｌ０を補正量Δδｌだけ減少補正した値を、規定量δｌに代入するとともに、基準量δｒ０を補正量Δδｒだけ減少補正した値を、規定量δｒに代入する（Ｓ３６）。この処理は、上流側触媒３２の劣化によって未燃燃料の酸化能力が低下していることに鑑み、上流側触媒３２に流入する未燃燃料の量を小さい側に制限する処理である。すなわち、フェールフラグＦが「１」の場合、「０」の場合と比較すると、規定量δｒが小さい値とされることから、目標値Ａｆ＊をストイキ点Ａｆｓよりもリッチとする際のリッチ化度合いが小さくなる。そのため、単位時間に上流側触媒３２に流入する排気中の未燃燃料の量が、フェールフラグＦが「０」の場合よりも小さくなり、上流側触媒３２の下流へと未燃燃料が流出することを抑制できる。

またＣＰＵ７２は、基準量Δａｉｇ０を補正量ΔＦによって増加補正した値を、遅角量Δａｉｇに代入する（Ｓ３８）。この処理は、上流側触媒３２が劣化する場合、劣化していない場合よりも排気の浄化性能が低下することから、上流側触媒３２を早期に暖機させるべく、混合気の燃焼エネルギがトルクに変換される比率を低下させて排気通路３０に排出される排気の温度を上昇させることを狙ったものである。

なお、ＣＰＵ７２は、Ｓ３２，Ｓ３８の処理が完了する場合、図４に示す一連の処理を一旦終了する。
次に写像データ７６ａの生成手法について説明する。

図５に、写像データ７６ａを生成するシステムを示す。
図５に示すように、本実施形態では、内燃機関１０のクランク軸２６にダイナモメータ１００を機械的に連結する。そして内燃機関１０を稼働させた際の様々な状態変数がセンサ群１０２によって検出され、検出結果が、写像データ７６ａを生成するコンピュータである適合装置１０４に入力される。なお、センサ群１０２には、写像への入力を生成するための値を検出するセンサである上流側空燃比センサ８２や下流側空燃比センサ８４、クランク角センサ８６等が含まれる。

図６に、写像データの生成処理の手順を示す。図６に示す処理は、適合装置１０４によって実行される。なお、図６に示す処理は、たとえば、適合装置１０４にＣＰＵおよびＲＯＭを備え、ＲＯＭに記憶されたプログラムをＣＰＵが実行することにより実現すればよい。

図６に示す一連の処理において、適合装置１０４は、まず、センサ群１０２の検出結果に基づき、Ｓ１０の処理において取得するのと同一のデータを訓練データとして取得する（Ｓ４０）。なお、この処理は、予め単体で計測された劣化度合い変数Ｒｄが互いに異なる値を有する複数の上流側触媒３２を用意して、それらの１つが選択的に内燃機関１０に搭載された状態で行われており、搭載された上流側触媒３２の劣化度合い変数Ｒｄｔが、教師データとなっている。

次に、適合装置１０４は、Ｓ１２の処理の要領で、入力変数ｘ（１）〜ｘ（６ｓｎ）に教師データ以外の訓練データを代入する（Ｓ４２）。そして適合装置１０４は、Ｓ１４の処理の要領で、Ｓ４２の処理によって求めた入力変数ｘ（１）〜ｘ（６ｓｎ）を写像に入力することによって劣化度合い変数Ｒｄを算出する（Ｓ４４）。そしてＣＰＵ７２は、Ｓ４４の処理によって算出された劣化度合い変数Ｒｄのサンプル数が所定以上であるか否かを判定する（Ｓ４６）。ここで所定以上であるためには、上述した複数の上流側触媒３２の全てについて劣化度合い変数Ｒｄが複数回算出されていることが要求される。さらに、ここでは、内燃機関１０の運転状態を変化させることによって、回転速度ＮＥおよび充填効率ηによって規定される様々な動作点において劣化度合い変数Ｒｄが算出されていることが要求される。

適合装置１０４は、所定以上ではないと判定する場合（Ｓ４６：ＮＯ）、Ｓ４０の処理に戻る。これに対し、ＣＰＵ７２は、所定以上であると判定する場合（Ｓ４６：ＹＥＳ）、教師データとしての劣化度合い変数ＲｄｔとＳ４４の処理によって算出された劣化度合い変数Ｒｄとのそれぞれの差の２乗和を最小化するように、係数ｗ（１）ｊｉ，ｗ（２）ｋｊ，…，ｗ（α）１ｐを更新する（Ｓ４８）。そして適合装置１０４は、係数ｗ（１）ｊｉ，ｗ（２）ｋｊ，…，ｗ（α）１ｐを、学習済みの写像データ７６ａとして記憶する（Ｓ５０）。

ここで、本実施形態の作用および効果について説明する。
写像データ７６ａは、上流側平均値Ａｆｕａｖｅ、下流側平均値Ａｆｄａｖｅ、触媒内流量ＣＦ、回転速度ＮＥ、充填効率ηおよび触媒温度Ｔｃａｔのそれぞれの時系列データを入力とし、劣化度合い変数Ｒｄを出力とする写像を規定するものとして、学習される。ここで、内燃機関１０の動作点を規定する回転速度ＮＥおよび充填効率ηは、上流側触媒３２に流入する流体の流量を示す流量変数とみなすことができる。そして、上流側平均値Ａｆｕａｖｅは、上流側触媒３２に流入する流体に含まれる酸素と過不足なく反応する燃料量に対する実際の燃料量の比率を示す変数である。したがって、上流側平均値Ａｆｕａｖｅ、回転速度ＮＥおよび充填効率ηは、協働で、上流側触媒３２に流入する流体に含まれる酸素と過不足なく反応する燃料量に対する実際の燃料量の過剰量に応じた変数である過剰量変数を構成する。ただし、過剰量は、負の量ともなりうる。換言すれば、上流側触媒３２に流入する流体に含まれる酸素と過不足なく反応する燃料量に対する実際の燃料量の不足量に「−１」を乗算した値ともなりうる。

下流側平均値Ａｆｄａｖｅの挙動は、上流側触媒３２に流入する流体の上記過剰量に加えて、上流側触媒３２の酸素吸蔵量の最大値に応じて変化する。そして、酸素吸蔵量の最大値は、上流側触媒３２の劣化度合いのみならず、上流側触媒３２の温度に応じて変化する。したがって、過剰量変数の時系列データと触媒温度Ｔｃａｔの時系列データとともに、下流側平均値Ａｆｄａｖｅの挙動を示す時系列データを入力とすることにより、上流側触媒３２の劣化度合い変数Ｒｄを算出できると考えられる。このように、本実施形態では、内燃機関１０の様々な変数を無作為且つ大量に入力して劣化度合い変数Ｒｄを算出する写像を機械学習によって学習させるのではなく、内燃機関１０の制御に精通した発明者の知見に基づき、写像に入力する変数を厳選した。そのため、発明者の知見を用いない場合と比較すると、ニューラルネットワークの中間層の層数や、時系列データのデータ数ｓｎを小さくすることが可能となり、劣化度合い変数Ｒｄを算出する写像の構造を簡素化しやすい。

特に、過剰量変数と触媒温度Ｔｃａｔとに対する下流側平均値Ａｆｄａｖｅの挙動をそれら各変数の時系列データから把握することにより、上流側触媒３２の酸素吸蔵量がゼロまたは最大値となることを直接検出することなく、劣化度合い変数Ｒｄを算出できる。そのため、目標値Ａｆ＊を劣化度合いの検出のために変更することなく劣化度合い変数Ｒｄを算出することができることから、上流側触媒３２の浄化にとって適切な成分に対する上流側触媒３２に流入する流体の成分のずれの累積量を小さくすることができる。

以上説明した本実施形態によれば、さらに以下に記載する効果が得られる。
（１）写像の入力に上流側平均値Ａｆｕａｖｅを含めた。これにより、時系列データの時間間隔毎の上流側検出値Ａｆｕを用いる場合と比較すると、時系列データのデータ数を増加させることなく、上流側触媒３２に流入する酸素や未燃燃料についてのより正確な情報を得ることができ、ひいては劣化度合い変数Ｒｄをより高精度に算出することができる。

（２）写像の入力に下流側平均値Ａｆｄａｖｅを含めた。これにより、時系列データの時間間隔毎の下流側検出値Ａｆｄを用いる場合と比較すると、時系列データのデータ数を増加させることなく、上流側触媒３２から流出する酸素や未燃燃料についてのより正確な情報を得ることができ、ひいては劣化度合い変数Ｒｄをより高精度に算出することができる。

（３）内燃機関１０の動作点を規定する動作点変数としての回転速度ＮＥおよび充填効率ηを写像の入力とした。点火装置２４やＥＧＲバルブ３８、吸気側バルブタイミング可変装置４０等の内燃機関１０の操作部の操作量は、内燃機関１０の動作点に基づき定められる傾向がある。そのため、動作点変数は、上流側平均値Ａｆｕａｖｅとともに流量変数を構成するのみならず、各操作部の操作量に関する情報を含む変数である。したがって、動作点変数を写像の入力とすることにより、各操作部の操作量に関する情報に基づき劣化度合い変数Ｒｄを算出することができ、ひいては劣化度合い変数Ｒｄをより高精度に算出することができる。

（４）写像の入力に触媒内流量ＣＦを含めた。触媒内流量ＣＦは、上流側触媒３２において未燃燃料と酸素との反応率に影響を及ぼす変数である。そのため、触媒内流量ＣＦを写像の入力とすることにより、劣化度合い変数Ｒｄをより高精度に算出することができる。ちなみに、本実施形態では、触媒内流量ＣＦを、内燃機関１０の動作点変数から算出した。そのため、原理的には、写像の入力に動作点変数を含めることにより、触媒内流量ＣＦを用いることなく、触媒内流量ＣＦが上流側触媒３２における未燃燃料と酸素との反応率に影響を及ぼす現象をとらえつつ劣化度合い変数Ｒｄを算出することが可能である。しかし、これを可能とする上では、ニューラルネットワークの中間層の層数や、時系列データの数ｓｎが大きくなる傾向がある。これに対し、本実施形態のように、触媒内流量ＣＦを写像の入力に含めることにより、写像の構造を簡素化できる。

＜第２の実施形態＞
以下、第２の実施形態について、第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

本実施形態では、ニューラルネットワークの出力を、上流側触媒３２の現在の酸素吸蔵量の最大値Ｃｍａｘとする。
図７に、本実施形態において制御装置７０が実行する処理の手順を示す。図７に示す処理は、図１に示すＲＯＭ７４に記憶された劣化検出プログラム７４ａをＣＰＵ７２がたとえば所定周期で繰り返し実行することにより実現される。なお、図７に示す処理において、図３に示した処理に対応する処理については、便宜上、同一のステップ番号を付与する。

図７に示す一連の処理において、ＣＰＵ７２は、Ｓ１０の処理が完了すると、Ｓ１２の処理に代えて、写像の入力変数ｘ（１）〜ｘ（５ｓｎ）に、触媒温度Ｔｃａｔ以外の時系列データを入力する（Ｓ１２ａ）。なお、入力変数ｘ（１）〜ｘ（５ｓｎ）には、Ｓ１２の処理と同様の変数が代入される。

そしてＣＰＵ７２は、入力変数ｘ（１）〜ｘ（５ｓｎ）を入力とし、最大値Ｃｍａｘを出力とするニューラルネットワークを用いて最大値Ｃｍａｘを算出する（Ｓ１４ａ）。次に、ＣＰＵ７２は、Ｓ１０で取得した触媒温度Ｔｃａｔの平均値である触媒温度平均値Ｔｃａｔａｖｅと、最大値Ｃｍａｘと、を入力変数とし、劣化度合い変数Ｒｄを出力変数とするマップデータを用いて、劣化度合い変数Ｒｄをマップ演算する（Ｓ５２）。

そしてＣＰＵ７２は、Ｓ１６の処理に移行する。
なお、本実施形態において、ニューラルネットワークの係数ｗ（１）ｊｉ，ｗ（２）ｋｊ，…，ｗ（α）１ｐは、次の教師データを用いて学習すればよい。すなわち、上記複数の上流側触媒３２のそれぞれの温度と最大値Ｃｍａｘとの関係を予め計測しておくことにより、図６の処理に相当する処理において、対象とする上流側触媒３２の現在の最大値Ｃｍａｘを求めてこれを教師データとして用いればよい。

＜第３の実施形態＞
以下、第３の実施形態について、第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

本実施形態では、触媒内流量ＣＦ、回転速度ＮＥ、充填効率ηおよび触媒温度Ｔｃａｔのそれぞれの時系列データのうちのいくつかの平均値を算出して、それらを写像の入力とする。以下、図８においては、Ｓ１０の処理によって取得される各変数の時系列データのデータ数ｓｎが「５」の倍数であるとして、この実施形態を説明する。

図８に、本実施形態において制御装置７０が実行する処理の手順を示す。図８に示す処理は、図１に示すＲＯＭ７４に記憶された劣化検出プログラム７４ａをＣＰＵ７２がたとえば所定周期で繰り返し実行することにより実現される。なお、図８に示す処理において、図３に示した処理に対応する処理については、便宜上、同一のステップ番号を付与する。

図８に示す一連の処理において、ＣＰＵ７２は、Ｓ１０の処理が完了すると、触媒内流量ＣＦ、回転速度ＮＥ、充填効率η、および触媒温度Ｔｃａｔのそれぞれについて、早いものから順に「ｓｎ／５」個ずつの平均値を算出する（Ｓ６０）。すなわち、たとえば、触媒内流量ＣＦ（１），ＣＦ（２），…，ＣＦ（ｓｎ／５）の平均値を触媒内流量平均値ＣＦａｖｅ（１）とし、触媒内流量ＣＦ（（ｓｎ／５）＋１），ＣＦ（（ｓｎ／５）＋２），…，ＣＦ（２ｓｎ／５）を触媒内流量平均値ＣＦａｖｅ（２）とする。このようにして、触媒内流量平均値ＣＦａｖｅ、回転速度平均値ＮＥａｖｅ、充填効率平均値ηａｖｅおよび触媒温度平均値Ｔｃａｔａｖｅのそれぞれ「５」個からなる時系列データを生成する。

次にＣＰＵ７２は、Ｓ６０の処理によって生成した時系列データと、Ｓ１０の処理において取得した上流側平均値Ａｆｕａｖｅ、下流側平均値Ａｆｄａｖｅのそれぞれの時系列データとを、写像の入力変数ｘに代入する（Ｓ１２ｂ）。すなわち、ＣＰＵ７２は、ｍ＝１〜ｓｎとして、入力変数ｘ（ｍ）に上流側平均値Ａｆｕａｖｅ（ｍ）を代入し、入力変数ｘ（ｓｎ＋ｍ）に下流側平均値Ａｆｄａｖｅ（ｍ）を代入する。また、ＣＰＵ７２は、ｍ＝１〜５として、入力変数ｘ（２ｓｎ＋ｍ）に触媒内流量平均値ＣＦａｖｅ（ｍ）を代入し、入力変数ｘ（２ｓｎ＋５＋ｍ）に回転速度平均値ＮＥａｖｅ（ｍ）を代入する。またＣＰＵ７２は、入力変数ｘ（２ｓｎ＋１０＋ｍ）に充填効率平均値ηａｖｅ（ｍ）を代入し、入力変数ｘ（２ｓｎ＋１５＋ｍ）に触媒温度平均値Ｔｃａｔａｖｅを代入する。

そしてＣＰＵ７２は、Ｓ１２ｂにおいて生成した入力変数ｘ（１）〜ｘ（２ｓｎ＋２０）を入力とし劣化度合い変数Ｒｄを出力とするニューラルネットワークによって、劣化度合い変数Ｒｄを算出する（Ｓ１４ｂ）。ここで、係数ｗ（１）ｊｉは、「ｉ＝０〜２ｓｎ＋２０」である。

ＣＰＵ７２は、Ｓ１４ｂの処理を完了する場合、Ｓ１６の処理に移行する。
このように、本実施形態によれば、触媒内流量平均値ＣＦａｖｅ、回転速度平均値ＮＥａｖｅ、充填効率平均値ηａｖｅおよび触媒温度平均値Ｔｃａｔａｖｅを写像の入力とすることにより、写像の入力の次元を削減することができる。なお、本実施形態では、上流側平均値Ａｆｕａｖｅの時系列データ、回転速度平均値ＮＥａｖｅの時系列データおよび充填効率平均値ηａｖｅの時系列データの協働で、過剰量変数が構成される。ここで、回転速度平均値ＮＥａｖｅおよび充填効率平均値ηａｖｅは、上流側平均値Ａｆｕａｖｅの「ｓｎ／５」個分のサンプリング期間における内燃機関１０の動作点を示す。

＜第４の実施形態＞
以下、第４の実施形態について、第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

本実施形態では、記憶装置７６に、写像データ７６ａとして、内燃機関１０の動作点および触媒温度Ｔｃａｔ毎に各別の写像データを記憶しておく。
図９に、本実施形態において制御装置７０が実行する処理の手順を示す。図９に示す処理は、図１に示すＲＯＭ７４に記憶された劣化検出プログラム７４ａをＣＰＵ７２がたとえば所定周期で繰り返し実行することにより実現される。なお、図９に示す処理において、図３に示した処理に対応する処理については、便宜上、同一のステップ番号を付与する。

図９に示す一連の処理において、ＣＰＵ７２は、まず内燃機関１０の動作点を規定する回転速度ＮＥおよび充填効率ηと触媒温度Ｔｃａｔとに応じて、劣化度合い変数Ｒｄを算出するための写像データを選択する（Ｓ６２）。これは、たとえば、回転速度ＮＥ、充填効率ηおよび触媒温度Ｔｃａｔを入力変数とし、写像データを特定する変数を出力変数とするマップデータがＲＯＭ７４に予め記憶された状態で、ＣＰＵ７２により写像データを特定する変数をマップ演算することによって実現できる。次に、ＣＰＵ７２は、上流側平均値Ａｆｕａｖｅ、下流側平均値Ａｆｄａｖｅの時系列データを取得する（Ｓ１０ｃ）。

次にＣＰＵ７２は、Ｓ１０ｃの処理において取得した時系列データを、Ｓ６２の処理によって選択された写像データによって規定される写像の入力変数ｘに代入する（Ｓ１２ｃ）。すなわち、ＣＰＵ７２は、ｍ＝１〜ｓｎとして、入力変数ｘ（ｍ）に上流側平均値Ａｆｕａｖｅ（ｍ）を代入し、入力変数ｘ（ｓｎ＋ｍ）に下流側平均値Ａｆｄａｖｅ（ｍ）を代入する。そしてＣＰＵ７２は、Ｓ１２ｃの処理において生成した入力変数ｘ（１）〜ｘ（２ｓｎ）を入力とし劣化度合い変数Ｒｄを出力とするニューラルネットワークによって、劣化度合い変数Ｒｄを算出する（Ｓ１４ｃ）。ここで、係数ｗ（１）ｊｉは、「ｉ＝０〜２ｓｎ」である。

ＣＰＵ７２は、Ｓ１４ｃの処理を完了する場合、Ｓ１６の処理に移行する。
なお、複数の写像データのうちの動作点が所定範囲であって且つ触媒温度Ｔｃａｔが所定範囲であるときに使用される写像データの学習には、動作点が所定範囲であって触媒温度Ｔｃａｔが所定範囲である訓練データのみが用いられる。

このように、本実施形態では、内燃機関１０の動作点と触媒温度Ｔｃａｔとに応じて各別の写像データを用いて劣化度合い変数Ｒｄを算出する。そのため、ＣＰＵ７２は、内燃機関１０の動作点が大きく異なる場合には、異なる写像データを用いて劣化度合い変数Ｒｄを算出する。したがって、１つの写像データによって規定される写像が使用されるときの上流側触媒３２に流入する流体の流量は、大きく変化しない。その場合、上流側平均値Ａｆｕａｖｅのみから、上流側触媒３２に流入する流体に含まれる酸素と過不足なく反応する燃料量に対する実際の燃料量の過剰量を把握できる。すなわち、上流側平均値Ａｆｕａｖｅのみから、上記過剰量変数を構成することができる。また、１つの写像データによって規定される写像が使用されるときの触媒温度Ｔｃａｔも、大きく変化しない。その場合、１つの写像データによって規定される写像が使用される状況では、酸素吸蔵量の最大値Ｃｍａｘが小さい場合には大きい場合よりも上流側触媒３２の劣化度合いが大きい。すなわち、劣化度合いを、現在の温度における最大値Ｃｍａｘに応じて定量化することができる。

このため、本実施形態では、写像の入力となる変数の次元を削減でき、これにより、中間層の層数ｎαを小さくすることも可能となる。したがって、本実施形態では、写像の構造を簡素化できる。

＜第５の実施形態＞
以下、第５の実施形態について、第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

本実施形態では、記憶装置７６に、写像データ７６ａとして、３種類の写像データを記憶しておく。
図１０に、上記３種類の写像データのいずれを用いて劣化度合いＲｄを算出するかを選択する処理の手順を示す。図１０に示す処理は、図１に示すＲＯＭ７４に記憶された劣化検出プログラム７４ａをＣＰＵ７２によってたとえば所定周期で繰り返し実行することにより実現される。

図１０に示す一連の処理において、ＣＰＵ７２は、まずフューエルカット処理中であるか否かを判定する（Ｓ７０）。そして、ＣＰＵ７２は、フューエルカット処理中であると判定する場合（Ｓ７０：ＹＥＳ）、第１写像データを選択する（Ｓ７４）。第１写像データは、フューエルカット処理が実行されているとき専用の写像データであり、フューエルカット処理時のデータを訓練データとして学習されたものである。

一方、ＣＰＵ７２は、フューエルカット処理中ではないと判定する場合（Ｓ７０：ＮＯ）、フューエルカット処理後の上述した所定期間内であるか否かを判定する（Ｓ７２）。そして、ＣＰＵ７２は、所定期間内であると判定する場合（Ｓ７２：ＹＥＳ）、第２写像データを選択する（Ｓ７６）。第２写像データは、フューエルカット処理後の所定期間においてサンプリングされた時系列データを訓練データとして学習されたものである。すなわち、要求噴射量Ｑｄを増量補正している期間においてサンプリングされた時系列データを訓練データとして学習されたものである。

これに対しＣＰＵ７２は、所定期間内ではないと判定する場合（Ｓ７２：ＮＯ）、第３写像データを選択する（Ｓ７８）。第３写像データは、フューエルカット処理およびフューエルカット処理後の所定期間を除いた領域において、サンプリングされた時系列データを訓練データとして学習されたものである。

なお、ＣＰＵ７２は、Ｓ７４，Ｓ７６，Ｓ７８の処理が完了する場合、図１０に示す一連の処理を一旦終了する。
このように、本実施形態では、フューエルカット処理中と、フューエルカット処理後の所定期間と、それ以外とで各別の写像データを用いて劣化度合い変数Ｒｄを算出する。ここで、フューエルカット処理中には、上流側触媒３２に多量の酸素が流入し、また、フューエルカット処理後の所定期間においては燃焼対象とされる混合気の空燃比が乱れる傾向がある。このため、それら互いに異なる状況に対して同一の写像データを用いる場合と比較すると、写像の構造を簡素化しやすい。

＜第６の実施形態＞
以下、第６の実施形態について、第４の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

本実施形態では、劣化度合い変数Ｒｄの算出に用いる変数のサンプリングを許可する条件を制限することによって、写像の構造の簡素化を図る。
図１１に、本実施形態において制御装置７０が実行する処理の手順を示す。図１１に示す処理は、図１に示すＲＯＭ７４に記憶された劣化検出プログラム７４ａをＣＰＵ７２がたとえば所定周期で繰り返し実行することにより実現される。なお、図１１に示す処理において、図３に示した処理に対応する処理については、便宜上、同一のステップ番号を付与する。

図１１に示す一連の処理において、ＣＰＵ７２は、以下の条件（ア）〜条件（ウ）の論理積が真であるか否かを判定する（Ｓ８０）。
条件（ア）：回転速度ＮＥが第１速度ＮＥＬ以上であって第２速度ＮＥＨ以下である旨の条件である。

条件（イ）：充填効率ηが第１効率ηＬ以上であって第２効率ηＨ以下である旨の条件である。
条件（ウ）：触媒温度Ｔｃａｔが第１温度ＴｃａｔＬ以上であって第２温度ＴｃａｔＨ以下である旨の条件である。

ＣＰＵ７２は、上記論理積が真であると判定する場合（Ｓ８０：ＹＥＳ）、写像の入力のサンプリングが許可されるとして、図９のＳ１０ｃ以降の処理を実行する。
このように、本実施形態では、内燃機関１０の動作点が所定範囲内に入って且つ触媒温度Ｔｃａｔが所定範囲内に入る場合に限って劣化度合い変数Ｒｄを算出する。ここで、動作点の取りうる範囲を制限することで、上流側触媒３２に流入する流体の流量が基準値から大きく乖離しない場合に限って劣化度合い変数Ｒｄを算出できる。その場合、上流側平均値Ａｆｕａｖｅのみから、上流側触媒３２に流入する流体に含まれる酸素と過不足なく反応する燃料量に対する実際の燃料量の過剰量を把握できる。すなわち、上流側平均値Ａｆｕａｖｅのみから、上記過剰量変数を構成することができる。また、触媒温度Ｔｃａｔの取りうる範囲を制限することで、触媒温度Ｔｃａｔが基準温度から大きく乖離しない場合に限って劣化度合い変数Ｒｄを算出できる。その場合、酸素吸蔵量の最大値Ｃｍａｘが小さい場合には大きい場合よりも上流側触媒３２の劣化度合いが大きい。すなわち、劣化度合いを、現在の温度における最大値Ｃｍａｘに応じて定量化することができる。

このため、本実施形態では、写像の入力となる変数の次元を削減でき、これにより、中間層の層数ｎαを小さくすることも可能となる。したがって、本実施形態では、写像の構造を簡素化できる。

＜第７の実施形態＞
以下、第７の実施形態について、第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

本実施形態では、劣化度合い変数Ｒｄの算出に用いる変数のサンプリングを許可する条件を制限することによって、写像の構造の簡素化を図る。
図１２に、本実施形態において制御装置７０が実行する処理の手順を示す。図１２に示す処理は、図１に示すＲＯＭ７４に記憶された劣化検出プログラム７４ａをＣＰＵ７２がたとえば所定周期で繰り返し実行することにより実現される。なお、図１２に示す処理において、図３に示した処理に対応する処理については、便宜上、同一のステップ番号を付与する。

図１２に示す一連の処理において、ＣＰＵ７２は、まずフューエルカット処理からの復帰時である旨の条件（エ）と、酸素吸蔵量がゼロである旨の条件（オ）との論理和が真であるか否かを判定する（Ｓ８２）。この処理は、上流側触媒３２の酸素吸蔵量がゼロまたは最大値Ｃｍａｘとなっているか否かを判定する処理である。ここで、酸素吸蔵量がゼロであることは、たとえば空燃比フィードバック制御が大きくずれてしまい、上流側検出値Ａｆｕがリッチとされて間もなく下流側検出値Ａｆｄがリッチとなることなどで検知すればよい。

ＣＰＵ７２は、論理和が真であると判定する場合（Ｓ８２：ＹＥＳ）、Ｓ１０〜Ｓ２４の処理を実行する。なお、ＣＰＵ７２は、Ｓ１４の処理を一度実行すると、再度、Ｓ８２の処理において肯定判定するまで、劣化度合い変数Ｒｄを算出しない。

このように、本実施形態によれば、写像の入力となる時系列データのうちのはじめの値を、上流側触媒３２の酸素吸蔵量が最大値Ｃｍａｘまたはゼロであるときに固定することができる。そのため、劣化度合い変数Ｒｄを出力する写像を、上流側触媒３２の酸素吸蔵量が最大値Ｃｍａｘまたはゼロであるときの時系列データを入力として劣化度合い変数Ｒｄを出力する写像とすればよい。そのため、あらゆる状況において劣化度合い変数Ｒｄを出力する写像と比較して、写像の構造を簡素化しやすい。

＜第８の実施形態＞
以下、第８の実施形態について、第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

本実施形態では、劣化度合い変数Ｒｄの算出処理を車両の外部で行う。
図１３に本実施形態にかかる触媒劣化検出システムを示す。なお、図１３において、図１に示した部材に対応する部材については、便宜上同一の符号を付している。

図１３に示す車両ＶＣ内の制御装置７０は、通信機７９を備えている。通信機７９は車両ＶＣの外部のネットワーク１１０を介してセンター１２０と通信するための機器である。

センター１２０は、複数の車両ＶＣから送信されるデータを解析する。センター１２０は、ＣＰＵ１２２、ＲＯＭ１２４、記憶装置１２６、周辺回路１２７および通信機１２９を備えており、それらがローカルネットワーク１２８によって通信可能とされるものである。ＲＯＭ１２４には、劣化検出メインプログラム１２４ａが記憶されており、記憶装置１２６には、写像データ１２６ａが記憶されている。

なお、センター１２０は、ネットワーク１１０を介して中古車販売店の端末１３０と通信可能となっている。
図１４に、図１３に示したシステムが実行する処理の手順を示す。図１４（ａ）に示す処理は、図１３に示すＲＯＭ７４に記憶された劣化検出サブプログラム７４ｃをＣＰＵ７２が実行することにより実現される。また、図１４（ｂ）に示す処理は、ＲＯＭ１２４に記憶されている劣化検出メインプログラム１２４ａおよび状態情報提供プログラム１２４ｂをＣＰＵ１２２が実行することにより実現される。なお、図１４において図２に示した処理に対応する処理については、便宜上同一のステップ番号を付している。以下では、劣化検出処理の時系列に沿って、図１４に示す処理を説明する。

図１４（ａ）に示すように、車両ＶＣにおいてＣＰＵ７２は、まず、Ｓ１０の処理において取得する時系列データに加えて、写像の入力とするいくつかの変数を取得する（Ｓ９０）。すなわち、ＣＰＵ７２は、ベース噴射量Ｑｂに対する要求噴射量Ｑｄの増量量Ｑｉの平均値である増量量平均値Ｑｉａｖｅの時系列データを取得する。ここで、増量量Ｑｉは、負の値をとりうるものであり、混合気の空燃比を理論空燃比とする上で必要な燃料量に対する過不足分を示すものであり、過剰量変数を構成する。

また、ＣＰＵ７２は、内燃機関１０の操作部の操作量に関する変数であって且つ燃焼室２０内における混合気の燃焼を変化させ、上流側触媒３２に流入する流体の成分を変化させる変数として、以下の変数を取得する。すなわち、ＣＰＵ７２は、点火装置２４による点火時期ａｉｇの平均値である点火時期平均値ａｉｇａｖｅの時系列データを取得する。またＣＰＵ７２は、吸気通路１２に吸入される空気の流量とＥＧＲ通路３６から吸気通路１２に流入する流体の流量との和に対する同流体の流量の比率であるＥＧＲ率Ｒｅｇｒの平均値であるＥＧＲ率平均値Ｒｅｇｒａｖｅの時系列データを取得する。また、ＣＰＵ７２は、吸気バルブ１８の開弁期間と排気バルブ２８の開弁期間とが重複する期間であるオーバーラップ量ＲＯの平均値であるオーバーラップ量平均値ＲＯａｖｅの時系列データと、噴き分け率Ｋｐの平均値である噴き分け率平均値Ｋｐａｖｅの時系列データと、を取得する。

また、ＣＰＵ７２は、燃料中のアルコール濃度Ｄａｌを取得する。これは、アルコール濃度によって、燃料の理論空燃比が変化することに鑑みたものである。なお、アルコール濃度Ｄａｌは、たとえば上述のフィードバック処理Ｍ１２の補正比率δから推定すればよい。また、ＣＰＵ７２は、環境に関する変数であって燃焼室２０内における混合気の燃焼を変化させて上流側触媒３２に流入する流体の成分を変化させる変数として、大気圧Ｐａおよび外気温ＴＯを取得する。

また、ＣＰＵ７２は、上流側触媒３２の状態変数のうちの経年変化に関する状態変数である上流側触媒３２の硫黄被毒量Ｑｓを取得する。これは、硫黄被毒量Ｑｓによって上流側触媒３２の浄化能力が変化することに鑑みたものである。なお、硫黄被毒量Ｑｓは、ＣＰＵ７２により、要求噴射量Ｑｄに所定の係数を乗算した値の積算処理によって算出される。また、ＣＰＵ７２は、上流側触媒３２の状態変数のうちの仕様を示す変数である仕様変数として、基準となる温度における最大値Ｃｍａｘ、上流側から下流側までの長さＬｕｄ、および貴金属の担持量Ｑｐｍを取得する。これは、一つの写像データで様々な仕様の上流側触媒３２の劣化度合いを算出するための設定である。

ＣＰＵ７２は、Ｓ９０の処理を実行すると、通信機７９を操作することによって、Ｓ９０の処理において取得したデータを、車両ＶＣの識別情報である車両ＩＤとともにセンター１２０に送信する（Ｓ９２）。

これに対し、センター１２０のＣＰＵ１２２は、図１４（ｂ）に示すように、送信されたデータを受信し（Ｓ９６）、Ｓ９０の処理によって取得されたデータを写像の入力変数ｘに代入する（Ｓ１２ｄ）。ここでＣＰＵ１２２は、Ｓ１２の処理に加えて、ｍ＝１〜ｓｎとして、入力変数ｘ（６ｓｎ＋ｍ）に増量量平均値Ｑｉａｖｅ（ｍ）を代入し、入力変数ｘ（７ｓｎ＋ｍ）に点火時期平均値ａｉｇａｖｅ（ｍ）を代入し、入力変数ｘ（８ｓｎ＋ｍ）にＥＧＲ率平均値Ｒｅｇｒａｖｅ（ｍ）を代入する。またＣＰＵ１２２は、入力変数ｘ（９ｓｎ＋ｍ）にオーバーラップ量平均値ＲＯａｖｅ（ｍ）を代入し、入力変数ｘ（１０ｓｎ＋ｍ）に噴き分け率平均値Ｋｐａｖｅ（ｍ）を代入する。また、ＣＰＵ１２２は、ｘ（１１ｓｎ＋１）に、アルコール濃度Ｄａｌを代入し、入力変数ｘ（１１ｓｎ＋２）に大気圧Ｐａを代入し、入力変数ｘ（１１ｓｎ＋３）に外気温ＴＯを代入し、入力変数ｘ（１１ｓｎ＋４）に硫黄被毒量Ｑｓを代入する。また、ＣＰＵ１２２は、入力変数ｘ（１１ｓｎ＋５）に最大値Ｃｍａｘを代入し、入力変数ｘ（１１ｓｎ＋６）に長さＬｕｄを代入し、入力変数ｘ（１１ｓｎ＋７）に担持量Ｑｐｍを代入する。

そして、ＣＰＵ１２２は、写像データ１２６ａによって規定される写像に、Ｓ１２ｄによって生成した入力変数ｘ（１）〜ｘ（１１ｓｎ＋７）を入力して、劣化度合い変数Ｒｄを算出する（Ｓ１４ｄ）。ここで、写像データ１２６ａによって規定される写像の入力の係数ｗｊｉは、「ｉ＝０〜１１ｓｎ＋７」である。

そしてＣＰＵ１２２は、通信機１２９を操作することによって、Ｓ９６の処理によって受信したデータが送信された車両ＶＣに劣化度合い変数Ｒｄに関する信号を送信する（Ｓ９８）。これに対し、図１４（ａ）に示すように、ＣＰＵ７２は、劣化度合い変数Ｒｄを受信し（Ｓ９４）、Ｓ１６〜Ｓ２４の処理を実行する。

また、図１４（ａ）に示すように、ＣＰＵ１２２は、図１３に示す記憶装置１２６に記憶されている状態情報データ１２６ｂのうち、車両ＩＤによって特定される車両に関する劣化度合い変数Ｒｄを更新する（Ｓ１００）。

そしてＣＰＵ１２２は、中古車販売店の端末１３０から特定の車両に関して、劣化度合い変数Ｒｄ等の車両の状態情報のリクエストがあるか否かを判定する（Ｓ１０２）。そしてＣＰＵ１２２は、リクエストがあると判定する場合（Ｓ１０２：ＹＥＳ）、記憶装置１２６にアクセスし、車両ＩＤに対応する劣化度合い変数Ｒｄを検索する（Ｓ１０４）。そして、ＣＰＵ１２２は、通信機１２９を操作することによって、リクエストされた車両ＩＤに対応する劣化度合い変数Ｒｄ等を、中古車の状態情報として端末１３０に出力する（Ｓ１０６）。

なお、ＣＰＵ１２２は、Ｓ１０６の処理が完了する場合や、Ｓ１０２の処理において否定判定する場合には、図１４（ｂ）に示す処理を一旦終了する。ちなみに、Ｓ９６〜Ｓ９８の処理は、劣化検出メインプログラム１２４ａに規定されており、Ｓ１００〜Ｓ１０６の処理は、状態情報提供プログラム１２４ｂに規定されている。

このように、本実施形態では、センター１２０において劣化度合い変数Ｒｄを算出することとしたため、ＣＰＵ７２の演算負荷を軽減できる。
また、本実施形態では、センター１２０において劣化度合い変数Ｒｄを車両ＩＤとともに記憶更新することとした。このため、車両ＩＤにて特定される車両が中古車販売店の手に渡り、中古車として販売される際、中古車の状態を示す状態情報として劣化度合い変数Ｒｄを中古車販売店に提供することができる。これにより、中古車の購入を検討している顧客が、検討対象としている車両の劣化度合いについて詳細な情報を得ることができる。

＜対応関係＞
上記実施形態における事項と、上記「課題を解決するための手段」の欄に記載した事項との対応関係は、次の通りである。以下では、「課題を解決するための手段」の欄に記載した解決手段の番号毎に、対応関係を示している。［１〜３］実行装置は、ＣＰＵ７２およびＲＯＭ７４に対応する。第１所定期間および第２所定期間は、上流側平均値Ａｆｕａｖｅ（１）〜Ａｆｕａｖｅ（ｓｎ）がサンプリングされる期間に対応する。取得処理は、Ｓ１０，Ｓ１０ｃの処理に対応する。劣化度合い変数算出処理は、Ｓ１２，Ｓ１４の処理や、Ｓ１２ａ，Ｓ１４ａ，Ｓ５２の処理、Ｓ１２ｂ，Ｓ１４ｂの処理、Ｓ１２ｃ，Ｓ１４ｃの処理に対応する。対処処理は、Ｓ１８の処理および図４の処理に対応する。過剰量変数に関する時系列データは、図３の処理では、上流側平均値Ａｆｕａｖｅ、回転速度ＮＥおよび充填効率ηのそれぞれの時系列データに対応する。下流側検出変数は、下流側平均値Ａｆｄａｖｅの時系列データに対応する。［４］選択処理は、Ｓ６２の処理や、Ｓ７０〜Ｓ７８の処理に対応する。［５，６］Ｓ６２の処理に対応する。［７］図１０の処理に対応する。［８］所定の条件は、Ｓ８０の処理における条件（ア）および（イ）に対応する。［９］所定の条件は、Ｓ８０の処理における条件（ウ）に対応する。［１０］所定の条件は、Ｓ８２の処理によって成立の有無の判定対象となる条件に対応する。［１１］制限処理は、Ｓ３４，Ｓ３６の処理に対応する。すなわち、所定のハードウェアとしてのインバータ５８，６０を操作してモータジェネレータ５２，５４の出力を増大させ、内燃機関１０を停止状態とする処理等が対応する。［１２］触媒劣化検出システムは、制御装置７０およびセンター１２０に対応する。酸素吸蔵量に応じた値は、劣化度合い変数Ｒｄに対応する。第１実行装置は、ＣＰＵ７２およびＲＯＭ７４に対応する。第２実行装置は、ＣＰＵ１２２およびＲＯＭ１２４に対応する。取得処理は、Ｓ９０の処理に対応し、車両側送信処理は、Ｓ９２の処理に対応し、車両側受信処理は、Ｓ９４の処理に対応する。外部側受信処理は、Ｓ９６の処理に対応する。酸素吸蔵量算出処理は、Ｓ１２ｄ，Ｓ１４ｄの処理に対応する。車両側送信処理は、Ｓ９８の処理に対応する。［１３］データ解析装置は、センター１２０に対応する。［１４］内燃機関の制御装置は、制御装置７０に対応する。［１５］取得処理は、Ｓ９０の処理に対応し、劣化度合い変数算出処理は、Ｓ１２ｄ，Ｓ１４ｄの処理に対応し、記憶処理は、Ｓ１００の処理に対応し、出力処理は、Ｓ１０６の処理に対応する。コンピュータは、ＣＰＵ７２，１２２およびＲＯＭ７４，１２４に対応する。

＜その他の実施形態＞
なお、本実施形態は、以下のように変更して実施することができる。本実施形態および以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。

・「第１所定期間および第２所定期間について」
上記構成では、上流側平均値Ａｆｕａｖｅの時系列データのサンプリング期間である第１所定期間と、下流側平均値Ａｆｄａｖｅの時系列データのサンプリング期間である第２所定期間とを同一の期間としたがこれに限らない。たとえば、第１所定期間に対して第２所定期間をわずかに遅延させた期間としてもよい。ここで、第１所定期間に対する第２所定期間の遅延時間を、上流側触媒３２に流入する流体の流量が大きい場合に小さい場合よりも短くしてもよいが、適合工数を低減するうえでは、遅延時間を固定値とすることが望ましい。

また、第１所定期間の長さと第２所定期間の長さとが一致することも必須ではない。
・「過剰量変数の時系列データについて」
過剰量変数の時系列データとしては、上記実施形態において例示したものに限らない。すなわち、上流側平均値Ａｆｕａｖｅ、回転速度ＮＥ、および充填効率ηの３つの状態変数の互いに等しい数同士からなる組データや、上流側平均値Ａｆｕａｖｅの時系列データと、上流側平均値Ａｆｕａｖｅよりもサンプリング数が小さい回転速度ＮＥおよび充填効率ηとの組データに限らない。たとえば上記実施形態の場合、回転速度ＮＥおよび充填効率ηを写像の入力に含めなくても、触媒内流量ＣＦを上流側触媒３２に流入する流体の流量を定める変数とみなせる。またたとえば、過剰量変数の時系列データに含まれる上流側触媒３２に流入する流体の流量を定める変数として、吸入空気量Ｇａを用いてもよい。

たとえば、所定期間における上流側平均値Ａｆｕａｖｅの時系列データと、上流側触媒３２に流入する流体の流量を定める変数の所定期間における単一のデータからなるものであってもよい。すなわち、たとえば、所定期間における上流側平均値Ａｆｕａｖｅの時系列データと、所定期間における回転速度ＮＥおよび充填効率ηとの単一の組であってもよい。この場合、回転速度ＮＥおよび充填効率ηは、上流側平均値Ａｆｕａｖｅの時系列データに対応する所定期間において上流側触媒３２に流入する流体の流量を定める変数となっており、所定期間における流量の変化が無視できるとみなしている。

過剰量変数に関する時系列データとしては、上流側平均値Ａｆｕａｖｅを用いるものに限らない。たとえば、上流側検出値Ａｆｕのサンプリング周期を短くするのであれば、上流側検出値Ａｆｕの時系列データ自体であってもよい。

さらに、上流側検出値Ａｆｕに関するデータを用いるものに限らない。たとえば、時系列データのサンプリング間隔における要求噴射量Ｑｄの積算値、および吸入空気量Ｇａのそれぞれの時系列データであってもよい。またたとえば、増量量Ｑｉおよび回転速度ＮＥであってもよい。

・「下流側検出変数について」
写像への入力を、下流側平均値Ａｆｄａｖｅの時系列データとする代わりに、下流側検出値Ａｆｄの時系列データとしてもよい。

・「触媒内流量ＣＦについて」
写像への入力を、触媒内流量ＣＦの時系列データとする代わりに、触媒内流量ＣＦの単一のサンプリング値としてもよい。

上記実施形態では、回転速度ＮＥおよび充填効率ηから触媒内流量ＣＦを算出したが、これに限らない。たとえば、排気通路３０のうちの上流側触媒３２の上流側であって上流側触媒３２の直近に、圧力センサおよび温度センサを備え、それらの値と、吸入空気量Ｇａとに基づき、触媒内流量ＣＦを算出してもよい。

・「触媒の温度について」
写像への入力を、触媒温度Ｔｃａｔの時系列データや、触媒温度平均値Ｔｃａｔａｖｅの時系列データとする代わりに、触媒温度Ｔｃａｔの単一のサンプリング値としてもよい。

またたとえば、写像への入力から触媒温度Ｔｃａｔを削除し、代わりに触媒温度算出処理Ｍ２２の入力を全て同写像に入力してもよい。これによっても、中間層の層数を増やすなどすれば、劣化度合い変数Ｒｄを高精度に算出できる。

・「写像の入力について」
上記実施形態では、写像の入力に、内燃機関１０の動作点を規定する動作点変数として、回転速度ＮＥおよび充填効率ηの組を用いたがこれに限らない。たとえば動作点変数として、吸入空気量Ｇａおよび回転速度ＮＥを用いてもよい。またたとえば、下記「内燃機関について」の欄に記載したように、圧縮着火式内燃機関に適用する場合には、回転速度ＮＥおよび噴射量や、回転速度ＮＥおよびアクセル操作量ＡＣＣＰを動作点変数としてもよい。もっとも、写像の入力に動作点変数を含めることは必須ではない。

図１４の処理において例示した写像の入力は、Ｓ１４ｄの処理をセンター１２０において実行することが必須となるものではない。換言すれば、Ｓ１２ｄ，Ｓ１４ｄの処理を制御装置７０において実行してもよい。

Ｓ１４ｄの処理において例示した入力変数は、たとえば以下のように変更してもよい。
たとえば増量量平均値Ｑｉａｖｅの時系列データに代えて、増量量Ｑｉの時系列データとしてもよい。また、増量量Ｑｉや増量量平均値Ｑｉａｖｅに限らず、たとえば、増量量Ｑｉをベース噴射量Ｑｂにて除算した過剰率の時系列データや、過剰率の平均値の時系列データ、要求噴射量Ｑｄやその平均値の時系列データを用いてもよい。この際、写像の入力とする時系列データのサンプリング数が下流側平均値Ａｆｄａｖｅのサンプリング数と一致している必要はない。また、時系列データに代えて、所定期間内における単一の増量量Ｑｉや、過剰率、要求噴射量Ｑｄを用いてもよい。また、時系列データに代えて、所定期間内における単一の増量量平均値Ｑｉａｖｅや、過剰率の平均値、要求噴射量Ｑｄの平均値を用いてもよい。この場合の平均値は、所定期間にわたる平均値とすることが望ましい。もっとも、図１４（ｂ）等の処理においても、噴射量に関する上記変数を写像の入力に含めることは必須ではない。

またたとえば、点火時期平均値ａｉｇａｖｅの時系列データに代えて、点火時期ａｉｇ自体の時系列データを用いてもよい。また時系列データに限らず、所定期間内における単一の点火時期ａｉｇや、所定期間内における単一の点火時期平均値ａｉｇａｖｅを用いてもよい。ただし、この場合の点火時期平均値ａｉｇａｖｅは、所定期間にわたる平均値であることが望ましい。もっとも、図１４（ｂ）等の処理においても、点火時期ａｉｇに関するこうした変数を写像の入力に含めることは必須ではない。

またたとえば、ＥＧＲ率平均値Ｒｅｇｒａｖｅの時系列データに代えて、ＥＧＲ率Ｒｅｇｒ自体の時系列データを用いてもよい。また時系列データに限らず、所定期間内における単一のＥＧＲ率Ｒｅｇｒや、所定期間内における単一のＥＧＲ率平均値Ｒｅｇｒａｖｅを用いてもよい。ただし、この場合のＥＧＲ率平均値Ｒｅｇｒａｖｅは、所定期間にわたる平均値であることが望ましい。もっとも、図１４（ｂ）等の処理においても、ＥＧＲ率Ｒｅｇｒに関するこうした変数を写像の入力に含めることは必須ではない。

またたとえば、オーバーラップ量平均値ＲＯａｖｅの時系列データに代えて、オーバーラップ量ＲＯ自体の時系列データを用いてもよい。また時系列データに限らず、所定期間内における単一のオーバーラップ量ＲＯや、所定期間内における単一のオーバーラップ量平均値ＲＯａｖｅを用いてもよい。ただし、この場合のオーバーラップ量平均値ＲＯａｖｅは、所定期間にわたる平均値であることが望ましい。また、オーバーラップ量に関する変数として、吸気バルブ１８の開弁タイミングおよび排気バルブ２８の開弁タイミングとの組データを用いてもよい。もっとも、図１４（ｂ）等の処理においても、オーバーラップ量ＲＯに関するこうした変数を写像の入力に含めることは必須ではない。

またたとえば、噴き分け率平均値Ｋｐａｖｅの時系列データに代えて、噴き分け率Ｋｐ自体の時系列データを用いてもよい。また時系列データに限らず、所定期間内における単一の噴き分け率Ｋｐや、所定期間内における単一の噴き分け率平均値Ｋｐａｖｅを用いてもよい。ただし、この場合の噴き分け率平均値Ｋｐａｖｅは、所定期間にわたる平均値であることが望ましい。もっとも、図１４（ｂ）等の処理においても、噴き分け率Ｋｐに関するこうした変数を写像の入力に含めることは必須ではない。

またたとえば、アルコール濃度Ｄａｌに代えて、所定期間内におけるアルコール濃度Ｄａｌの平均値を用いてもよい。また所定期間内におけるアルコール濃度Ｄａｌの時系列データや、アルコール濃度Ｄａｌの平均値の所定期間内における時系列データを用いてもよい。なお、燃料性状を示す変数である燃料性状変数としては、アルコール濃度Ｄａｌのように燃料の理論空燃比の相違を示す理論空燃比変数に限らず、たとえば重質燃料と軽質燃料とのいずれであるかを示すものであってもよい。もっとも、図１４（ｂ）等の処理においても、燃料性状変数を写像の入力に含めることは必須ではない。

またたとえば、大気圧Ｐａに代えて、所定期間内における大気圧Ｐａの平均値を用いてもよい。また所定期間内における大気圧Ｐａの時系列データや、大気圧Ｐａの所定期間内における平均値の時系列データを用いてもよい。もっとも、図１４（ｂ）等の処理においても、大気圧Ｐａに関する変数を写像の入力に含めることは必須ではない。

またたとえば、外気温ＴＯに代えて、所定期間内における外気温ＴＯの平均値を用いてもよい。また所定期間内における外気温ＴＯの時系列データや、外気温ＴＯの平均値の所定期間内における時系列データを用いてもよい。もっとも、図１４（ｂ）等の処理においても、外気温ＴＯに関する変数を写像の入力に含めることは必須ではない。

またたとえば、硫黄被毒量Ｑｓに代えて、所定期間内における硫黄被毒量Ｑｓの平均値を用いてもよい。また所定期間内における硫黄被毒量Ｑｓの時系列データや、硫黄被毒量Ｑｓの平均値の所定期間内における時系列データを用いてもよい。もっとも、図１４（ｂ）等の処理においても、硫黄被毒量Ｑｓに関する変数を写像の入力に含めることは必須ではない。

上流側触媒３２の仕様を定める仕様変数としては、最大値Ｃｍａｘ、上流から下流までの長さＬｕｄ、および担持量Ｑｐｍの３つの変数からなるものに限らない。たとえばこれら３つのパラメータに関しては、それらのうちの１つのみまたは２つのみを用いてもよい。もっとも、図１４（ｂ）等の処理においても、仕様変数を写像の入力に含めることは必須ではない。

たとえば下記「内燃機関について」の欄に記載したように、内燃機関１０が過給機とウェストゲートバルブとを備える場合、ウェストゲートバルブの開口度を写像の入力に含めてもよい。すなわち、ウェストゲートバルブの開口度に応じて上流側触媒３２への流体の流動が変化するため、吸蔵されている酸素の消費のされ方に影響が出ることから、開口度を写像の入力に含めることにより、こうした現象をも学習させることができる。

上流側触媒３２に流入する流体の流量に関する変数を写像に入力しないものとしては、上記実施形態において例示したものに限らない。たとえば、下記「車両について」の欄に記載したシリーズハイブリッド車に搭載される内燃機関が、所定の動作点に限って駆動される場合等には、上流側触媒３２に流入する流体の流量に関する変数を写像に入力しなくてもよい。また、たとえば、下記「時系列データのサンプリング期間について」の欄に記載したように、目標値Ａｆ＊を劣化度合い変数Ｒｄの算出用に変更する処理を所定の動作点に限って実行する場合等においても、上流側触媒３２に流入する流体の流量に関する変数を写像に入力しなくてもよい。

なお、ニューラルネットワークへの入力や、下記「機械学習のアルゴリズムについて」の欄に記載した回帰式への入力等としては、各次元が単一の物理量からなるものに限らない。たとえば上記実施形態等において写像への入力とした複数種類の物理量の一部については、ニューラルネットワークや回帰式への直接の入力とする代わりに、それらの主成分分析によるいくつかの主成分を、ニューラルネットワークや回帰式への直接の入力としてもよい。もっとも、主成分をニューラルネットワークや回帰式の入力とする場合に、ニューラルネットワークや回帰式への入力の一部のみが主成分となることは必須ではなく、全部を主成分としてもよい。なお、主成分を写像への入力とする場合、写像データ７６ａ，１２６ａには、主成分を定める写像を規定するデータが含まれることとなる。

・「写像データについて」
たとえば図１１等の記載によれば、ニューラルネットワークの中間層の層数は、２層よりも多い表現となっているが、これに限らない。特に、制御装置７０の演算負荷を軽減する観点からは、ニューラルネットワークの中間層の層数を、１層または２層にまで絞ることが望ましく、これは、たとえば図９〜１２の処理を実行する場合には、図１４の処理を実行する場合と比較して実現しやすい。

上記実施形態では、活性化関数ｈ１，ｈ２，…ｈαを、ハイパボリックタンジェントとし、活性化関数ｆをＲｅＬＵとしたが、これに限らない。たとえば活性化関数ｈ１，ｈ２，…ｈαを、ＲｅＬＵとしてもよい。またとえば、活性化関数ｈ１，ｈ２，…ｈαをロジスティックジグモイド関数としてもよい。またたとえば、活性化関数ｆを、ロジスティックジグモイド関数としてもよい。

・「複数種類の写像データについて」
図９の処理では、上流側触媒３２に流入する流体の流量に関する変数として、回転速度ＮＥおよび充填効率ηを用い、回転速度ＮＥおよび充填効率ηによって分割される領域毎に、各別の写像データを用いたが、上流側触媒３２に流入する流体の流量に関する変数としては、これに限らない。たとえば、吸入空気量Ｇａや触媒内流量ＣＦを用いてもよい。

図９の処理では、上流側触媒３２に流入する流体の流量に関する変数と触媒温度Ｔｃａｔとによって分割された領域毎に、各別の写像データを用いたがこれに限らない。たとえば、触媒温度Ｔｃａｔにかかわらず、上流側触媒３２に流入する流体の流量に関する変数によって分割された領域毎に各別の写像データを用いてもよい。またたとえば、上流側触媒３２に流入する流体の流量に関する変数にかかわらず、触媒温度Ｔｃａｔによって分割された領域毎に各別の写像データを用いてもよい。

図１０の処理において、Ｓ７２において否定される場合に、上流側触媒３２に流入する流体の流量に関する変数によって分割された領域毎に各別の写像データを用いてもよい。また、たとえば、Ｓ７２において否定される場合に、触媒温度Ｔｃａｔによって分割された領域毎に各別の写像データを用いてもよい。またたとえば、Ｓ７２において否定される場合に、上流側触媒３２に流入する流体の流量に関する変数および触媒温度Ｔｃａｔによって分割された領域毎に各別の写像データを用いてもよい。

なお、複数種類の写像データを備える場合の写像データの入力としては、上記実施形態において例示したものに限らない。たとえば、上流側触媒３２に流入する流体の流量に関する変数にかかわらず、触媒温度Ｔｃａｔによって分割された領域毎に各別の写像データを用いる場合、写像の入力に、上流側触媒３２に流入する流体の流量に関する変数を含めてもよい。またたとえば、触媒温度Ｔｃａｔにかかわらず、上流側触媒３２に流入する流体の流量に関する変数によって分割された領域毎に各別の写像データを用いる場合に、写像の入力に、触媒温度Ｔｃａｔを含めてもよい。もっとも、領域の分割に用いた変数を写像の入力としないことは必須ではなく、たとえば、上流側触媒３２に流入する流体の流量に関する変数と触媒温度Ｔｃａｔとによって分割された領域毎に、各別の写像データを用いる場合に、上流側触媒３２に流入する流体の流量に関する変数と触媒温度Ｔｃａｔとを写像の入力に含めてもよい。さらに、たとえば増量量平均値Ｑｉａｖｅ等、領域の分割を直接定めることのない変数を写像の入力に含めることも可能である。

・「所定の条件について」
図１１のＳ８０の処理においては、上流側触媒３２に流入する流体の流量が所定範囲内にある旨の条件を、条件（ア）および条件（イ）の論理積が真である旨の条件としたが、これに限らない。たとえば、吸入空気量Ｇａや触媒内流量ＣＦが所定範囲内にある旨の条件としてもよい。

図１１のＳ８０の処理においては、劣化度合い変数Ｒｄの算出に用いる変数のサンプリングのための所定の条件を、上流側触媒３２に流入する流体の流量が所定範囲内にある旨の条件と条件（ウ）との論理積が真である旨の条件としたが、これに限らない。それら２つの条件に関してはそれらのいずれか１つのみが成立する旨の条件であってもよい。

なお、図１１の処理やその変形例における写像データの入力としては、上記実施形態において例示したものに限らない。たとえば、上流側触媒３２に流入する流体の流量に関する変数にかかわらず、触媒温度Ｔｃａｔが所定範囲内にある場合に劣化度合い変数Ｒｄの算出に用いる変数のサンプリングを許可する場合、写像の入力に、上流側触媒３２に流入する流体の流量に関する変数を含めてもよい。またたとえば、触媒温度Ｔｃａｔにかかわらず、上流側触媒３２に流入する流体の流量が所定範囲内にある場合に劣化度合い変数Ｒｄの算出に用いる変数のサンプリングを許可する場合、写像の入力に、触媒温度Ｔｃａｔを含めてもよい。もっとも、劣化度合い変数Ｒｄの算出に用いる変数のサンプリングの許可条件に含めた変数を写像の入力としないことは必須ではない。たとえば、上記条件（ア）〜条件（ウ）の論理積が真であるときに劣化度合い変数Ｒｄの算出に用いる変数のサンプリングを許可する場合に、上流側触媒３２に流入する流体の流量に関する変数と触媒温度Ｔｃａｔとを写像の入力に含めてもよい。さらに、たとえば増量量平均値Ｑｉａｖｅ等、劣化度合い変数Ｒｄの算出に用いる変数のサンプリングの許可条件を直接定めることのない変数を写像の入力に含めることも可能である。

図１２のＳ８２の処理においては、劣化度合い変数Ｒｄの算出に用いる変数のサンプリングのための所定の条件を、条件（エ）および条件（オ）の論理和が真である旨の条件としたが、これに限らない。たとえば条件（エ）が成立する旨の条件であってもよい。

・「時系列データのサンプリング期間について」
上記実施形態では、目標値Ａｆ＊を通常通りに設定しているときに写像への入力となる時系列データをサンプリングしたが、これに限らない。たとえば、劣化度合い変数Ｒｄの算出用に目標値Ａｆ＊を設定してもよい。この場合であっても、上記実施形態等で例示した時系列データを用いることにより、従来手法と比較して、目標値Ａｆ＊を、触媒の浄化にとって適切な成分に対する触媒に流入する流体の成分のずれ量が小さくなるように設定したり、ずれ量が大きくなる期間を短縮したりすることができる。

・「対処処理について」
報知処理としては、警告灯９９のように視覚情報を出力する装置を操作するものに限らず、たとえば音声情報を出力する装置を操作する処理であってもよい。

対処処理としては、Ｓ３４，Ｓ３６，Ｓ３８の全ての処理をするものに限らず、それら３つの処理に関しては、そのうちの１つの処理のみを行ってもよく、またたとえばいずれか２つの処理のみを行ってもよい。また、図４の処理を実行することなく、Ｓ１８の処理のみを実行するものであってもよい。

またたとえば、硫黄被毒再生処理等、上流側触媒３２の昇温制御をする際、上流側触媒３２の劣化度合いに応じて、昇温制御の操作量を変更してもよい。その場合、劣化度合いが大きい場合と小さい場合とで操作量を同一とする場合には、劣化度合いが大きい場合の方が昇温速度が低くなることから、基本的には昇温速度を大きくするように操作量を変更することが望ましい。

・「機械学習のアルゴリズムについて」
機械学習のアルゴリズムとしては、ニューラルネットワークを用いるものに限らない。たとえば、回帰式を用いてもよい。これは、上記ニューラルネットワークにおいて中間層を備えないものに相当する。

・「写像データの生成について」
上記実施形態では、クランク軸２６にダイナモメータ１００が接続された状態で内燃機関１０を稼働した時のデータを訓練データとして用いたが、これに限らない。たとえば車両ＶＣに搭載された状態で内燃機関１０が駆動されたときにおけるデータを訓練データとして用いてもよい。

・「データ解析装置について」
センター１２０において、Ｓ１２ｄ，Ｓ１４ｄの処理に代えて、Ｓ１２ａ，Ｓ１４ａのように、最大値Ｃｍａｘを算出する処理を実行し、最大値Ｃｍａｘを車両ＶＣ側に送信してもよい。

センター１２０において、Ｓ１６，Ｓ１８の処理を実行し、Ｓ１８の処理として、ユーザの携帯端末に異常がある旨を報知する処理を実行してもよい。
図１４（ｂ）のＳ９６，Ｓ１２ｄ，Ｓ１４ｄ，Ｓ９８の処理を、たとえばユーザが所持する携帯端末によって実行してもよい。

・「実行装置について」
実行装置としては、ＣＰＵ７２（１２２）とＲＯＭ７４（１２４）とを備えて、ソフトウェア処理を実行するものに限らない。たとえば、上記実施形態においてソフトウェア処理されたものの少なくとも一部を、ハードウェア処理する専用のハードウェア回路（たとえばＡＳＩＣ等）を備えてもよい。すなわち、実行装置は、以下の（ａ）〜（ｃ）のいずれかの構成であればよい。（ａ）上記処理の全てを、プログラムに従って実行する処理装置と、プログラムを記憶するＲＯＭ等のプログラム格納装置とを備える。（ｂ）上記処理の一部をプログラムに従って実行する処理装置およびプログラム格納装置と、残りの処理を実行する専用のハードウェア回路とを備える。（ｃ）上記処理の全てを実行する専用のハードウェア回路を備える。ここで、処理装置およびプログラム格納装置を備えたソフトウェア実行装置や、専用のハードウェア回路は複数であってもよい。

・「記憶装置について」
上記実施形態では、写像データ７６ａ，１２６ａが記憶される記憶装置と、劣化検出プログラム７４ａや劣化検出メインプログラム１２４ａが記憶される記憶装置（ＲＯＭ７４，１２４）とを別の記憶装置としたが、これに限らない。

・「状態情報提供方法について」
図１４の処理では、Ｓ１２ｄ，Ｓ１４ｄの処理をセンター１２０が行ったが、これに限らず、制御装置７０が行ってもよい。その場合、制御装置７０が車両ＩＤとともに劣化度合い変数Ｒｄをセンター１２０に出力し、センター１２０においては、Ｓ１００以降の処理を実行すればよい。もっとも、その場合、制御装置７０は、劣化度合い変数Ｒｄを算出する都度、車両ＩＤとともに劣化度合い変数Ｒｄをセンター１２０に出力することは必須ではない。たとえば、車両ＩＤが中古車として中古車販売店に買い取られた段階で、劣化度合い変数Ｒｄをセンター１２０に登録してもよい。

・「内燃機関について」
内燃機関としては、ポート噴射弁１６および筒内噴射弁２２の双方を備えるものに限らず、それら２種類の燃料噴射弁のうちのいずれか１種類のみを備えるものであってもよい。

内燃機関としては、火花点火式内燃機関に限らず、たとえば燃料として軽油などを用いる圧縮着火式内燃機関等であってもよい。
・「そのほか」
車両としては、シリーズ・パラレルハイブリッド車に限らず、たとえばシリーズハイブリッド車や、パラレルハイブリッド車であってもよい。また、ハイブリッド車にも限らず、車両の推進力を生成する装置が内燃機関のみとなる車両であってもよい。

触媒としては、三元触媒に限らず、たとえば粒子状物質を捕集するフィルタに三元触媒が担持されたものであってもよい。

１０…内燃機関、１２…吸気通路、１４…スロットルバルブ、１６…ポート噴射弁、１８…吸気バルブ、２０…燃焼室、２２…筒内噴射弁、２４…点火装置、２６…クランク軸、２８…排気バルブ、３０…排気通路、３２…上流側触媒、３４…下流側触媒、３６…ＥＧＲ通路、３８…ＥＧＲバルブ、４０…吸気側バルブタイミング可変装置、４２…吸気側カム軸、４４…排気側バルブタイミング可変装置、４６…排気側カム軸、５０…遊星歯車機構、５２，５４…モータジェネレータ、５６…駆動輪、５８，６０…インバータ、６２…バッテリ、７０…制御装置、７２…ＣＰＵ、７４…ＲＯＭ、７４ａ…劣化検出プログラム、７４ｃ…劣化検出サブプログラム、７６…記憶装置、７６ａ…写像データ、７７…周辺回路、７８…ローカルネットワーク、７９…通信機、８０…エアフローメータ、８２…上流側空燃比センサ、８４…下流側空燃比センサ、８６…クランク角センサ、８８…アクセルセンサ、９０…車速センサ、９２…大気圧センサ、９６…電流センサ、９８…電圧センサ、９９…警告灯、１００…ダイナモメータ、１０２…センサ群、１０４…適合装置、１１０…ネットワーク、１２０…センター、１２２…ＣＰＵ、１２４…ＲＯＭ、１２４ａ…劣化検出メインプログラム、１２６…記憶装置、１２６ａ…写像データ、１２６ｂ…状態情報データ、１２７…周辺回路、１２８…ローカルネットワーク、１２９…通信機、１３０…端末。

Claims (15)

1. 内燃機関の排気通路に設けられた触媒の劣化を検出する触媒劣化検出装置に適用され、
   記憶装置と、実行装置と、を備え、
   前記記憶装置は、前記触媒に流入する流体に含まれる酸素と過不足なく反応する燃料量に対する実際の燃料量の過剰量に応じた変数である過剰量変数の第１所定期間における時系列データ、および前記触媒の下流側の空燃比センサの検出値に応じた変数である下流側検出変数の第２所定期間における時系列データを入力とし、前記触媒の劣化度合いに関する変数である劣化度合い変数を出力する写像を規定するデータである写像データを記憶しており、
   前記実行装置は、前記第１所定期間における前記過剰量変数の時系列データおよび前記第２所定期間における前記下流側検出変数の時系列データを取得する取得処理、該取得処理によって取得されたデータを入力とする前記写像の出力に基づき前記触媒の劣化度合い変数を算出する劣化度合い変数算出処理、および前記劣化度合い変数算出処理の算出結果に基づき、前記触媒の劣化度合いが所定以上である場合に所定のハードウェアを操作することによって前記触媒の劣化度合いが所定以上であることに対処するための対処処理と、を実行し、
   前記写像データは、機械学習によって学習されたデータを含む触媒劣化検出装置。
2. 前記写像の入力には、前記触媒の温度が含まれ、
   前記取得処理は、前記触媒の温度を取得する処理を含み、
   前記劣化度合い変数算出処理は、前記触媒の温度を前記写像への入力にさらに含めた前記写像の出力に基づき前記触媒の劣化度合い変数を算出する処理である請求項１記載の触媒劣化検出装置。
3. 前記過剰量変数は、前記触媒の上流側の空燃比センサの検出値に応じた変数を含む請求項１または２記載の触媒劣化検出装置。
4. 前記記憶装置は、前記写像データを複数種類備え、
   前記劣化度合い変数算出処理は、前記複数種類の写像データの中から前記触媒の劣化度合い変数を算出するために利用する前記写像データを選択する選択処理を含む請求項１〜３のいずれか１項に記載の触媒劣化検出装置。
5. 前記複数種類の前記写像データは、前記触媒に流入する流体の流量によって区分された領域毎のデータを含み、
   前記選択処理は、前記流量に基づき、前記触媒の劣化度合い変数を算出するために利用する前記写像データを選択する処理を含む請求項４記載の触媒劣化検出装置。
6. 前記複数種類の前記写像データは、前記触媒の温度によって区分された複数の領域毎のデータを含み、
   前記選択処理は、前記触媒の温度に基づき、前記触媒の劣化度合いを算出するために利用する前記写像データを選択する処理を含む請求項４記載の触媒劣化検出装置。
7. 前記複数種類の前記写像データは、フューエルカット処理の実行期間であるか否かに応じた各別のデータを含み、
   前記選択処理は、前記フューエルカット処理の実行期間であるか否かに応じて前記写像データを選択する処理を含む請求項４記載の触媒劣化検出装置。
8. 前記取得処理は、所定の条件が成立する場合に前記写像の入力となる変数を取得する処理であり、
   前記所定の条件には、前記触媒に流入する流体の流量が所定範囲内にある旨の条件が含まれる請求項１〜４のいずれか１項に記載の触媒劣化検出装置。
9. 前記取得処理は、所定の条件が成立する場合に前記写像の入力となる変数を取得する処理であり、
   前記所定の条件には、前記触媒の温度が所定範囲内にある旨の条件が含まれる請求項１〜４のいずれか１項に記載の触媒劣化検出装置。
10. 前記取得処理は、所定の条件が成立したときに同期して前記写像の入力となる変数を取得する処理であり、
    前記所定の条件は、前記触媒に貯蔵されている酸素量が最大値または最小値となっている旨の条件である請求項１〜４のいずれか１項に記載の触媒劣化検出装置。
11. 前記対処処理は、前記触媒に流入する未燃燃料量を小さい側に制限する制限処理を含む請求項１〜１０のいずれか１項に記載の触媒劣化検出装置。
12. 請求項１〜１０のいずれか１項に記載の前記実行装置および前記記憶装置を備え、
    前記劣化度合い変数算出処理は、前記写像データの少なくとも一部を用いて前記触媒の酸素吸蔵量の最大値に応じた値を算出する酸素吸蔵量算出処理を含み、
    前記実行装置は、第１実行装置および第２実行装置を含み、
    前記第１実行装置は、車両に搭載されて且つ、前記取得処理と、前記取得処理によって取得されたデータを車両の外部に送信する車両側送信処理と、前記酸素吸蔵量算出処理の算出結果に基づく信号を受信する車両側受信処理と、前記対処処理と、を実行し、
    前記第２実行装置は、前記車両の外部に配置されて且つ、前記車両側送信処理によって送信されたデータを受信する外部側受信処理と、前記酸素吸蔵量算出処理と、前記酸素吸蔵量算出処理の算出結果に基づく信号を前記車両に送信する外部側送信処理と、を実行する触媒劣化検出システム。
13. 請求項１２記載の前記第２実行装置および前記記憶装置を備えるデータ解析装置。
14. 請求項１２記載の前記第１実行装置を備える内燃機関の制御装置。
15. 排気通路に触媒が設けられた内燃機関を搭載した中古車の状態情報を提供する方法であって、
    請求項１〜１０のいずれか１項に記載の前記取得処理、および前記劣化度合い変数算出処理と、
    前記劣化度合い変数算出処理の算出結果を、車両ＩＤとともに記憶装置に記憶させる記憶処理と、
    外部からのアクセスに応じて前記車両ＩＤに対応する前記触媒の劣化度合い情報を出力する出力処理と、をコンピュータに実行させる中古車の状態情報提供方法。