JP2020153356A - 空燃比センサの異常検出装置、空燃比センサの異常検出システム、データ解析装置、内燃機関の制御装置、および空燃比センサの異常検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】空燃比センサの検出値の挙動に関するより詳細な情報に基づき異常の有無を判定できるようにした空燃比センサの異常検出装置を提供する。【解決手段】ＣＰＵ７２は、上流側空燃比センサ８４による上流側検出値Ａｆｕの極大値および極小値の差である差変数を算出し、その時系列データを取得する。ＣＰＵ７２は、空燃比を理論空燃比とするうえで必要な燃料量に対する燃料噴射弁２４から噴射される燃料量の過剰量を示す変数である過剰量変数を算出し、その時系列データを取得する。ＣＰＵ７２は、差変数の時系列データや過剰量変数の時系列データをニューラルネットワークの入力とし、上流側空燃比センサ８４の応答性が低下する異常を示す変数の値を算出する。【選択図】図１

Description

本発明は、空燃比センサの異常検出装置、空燃比センサの異常検出システム、データ解析装置、内燃機関の制御装置、および空燃比センサの異常検出方法に関する。

たとえば下記特許文献１には、アクセルの変化等に基づき、空燃比が大きく変化し始めるタイミングを検知することをトリガとして、燃料噴射量と吸入空気量とから算出される計算空燃比の前回値と今回値との差分値を逐次積算する制御装置が記載されている。この制御装置は、上記差分値の積算値が所定値以上となるときの空燃比センサの検出値が応答性異常判定値以下の場合、空燃比センサの応答性に異常があると判定する。

特開２００９−２２８０号公報

ところで、上記装置の場合、上記積算値が所定値以上となるときの空燃比センサの検出値と応答性異常判定値との大小比較をするのみであることから、上記積算値が所定値に達する前における空燃比センサの検出値が示す情報を活用して異常の有無を判定できない。

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空燃比センサの異常検出装置であって、記憶装置と、実行装置と、を備え、前記記憶装置は、前記排気通路に流出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、実際に前記排気通路に流出する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である第１時系列データと、前記空燃比センサの検出値に関する変数である空燃比検出変数の第２所定期間における時系列データである第２時系列データとを入力とし、前記空燃比センサの応答性が低下する異常の有無に関する変数である異常判定変数を出力する写像を規定する写像データを記憶しており、前記実行装置は、前記第１時系列データと前記第２時系列データとを取得する取得処理、前記取得処理によって取得された前記第１時系列データおよび前記第２時系列データを前記写像への入力として前記異常判定変数の値を算出する算出処理、および前記算出処理の算出結果が前記異常を示す場合、当該異常に対処すべく所定のハードウェアを操作する対処処理を実行する空燃比センサの異常検出装置である。

上記構成では、第１時系列データによって空燃比センサが晒される流体中の未燃燃料量や酸素量を把握し、第２時系列データによって空燃比センサの検出値の挙動を把握することによって、異常判定変数の値を算出できる。特に、第２時系列データに基づき異常判定変数の値を算出することから、空燃比センサの検出値が所定期間内に所定値に達するか否かによって異常判定をする場合と比較すると、空燃比センサの検出値の挙動に関するより詳細な情報に基づき、異常判定変数の値を算出できる。したがって、空燃比センサの検出値の挙動に関するより詳細な情報に基づき異常の有無を判定できる。

２．前記空燃比検出変数は、前記第２時系列データを構成する各空燃比検出変数の値のサンプリング周期における前記検出値の時間変化に関する変数である時間変化変数を含む上記１記載の空燃比センサの異常検出装置。

時間変化変数は、単一で空燃比センサの検出値の変化を示すことから、上記構成では、時間変化変数を用いることにより、時系列データのそれぞれを検出値とする場合と比較して、空燃比センサの検出値の挙動についてより詳細な情報に基づき異常の有無を判定できる。

３．前記空燃比検出変数は、前記第２時系列データを構成する各空燃比検出変数の値のサンプリング周期における前記検出値の極大値および極小値の差に関する変数である差変数を含む上記１または２記載の空燃比センサの異常検出装置である。

差変数は、単一で空燃比センサの検出値の変化を示すことから、上記構成では、差変数を用いることにより、時系列データのそれぞれを検出値とする場合と比較して、空燃比センサの検出値の挙動についてより詳細な情報に基づき異常の有無を判定できる。

４．前記過剰量変数は、前記内燃機関の燃料噴射弁によって実際に噴射される燃料量に基づき定められる上記１〜３のいずれか１つに記載の空燃比センサの異常検出装置である。

上記構成では、実際に噴射される燃料量に基づくことにより、過剰量変数を、排気通路に流出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、実際に排気通路に流出する燃料量の過剰量を高精度に表現した変数とすることができる。

５．前記内燃機関は、燃料噴射弁から噴射される燃料を貯蔵する燃料タンク内の燃料蒸気を捕集するキャニスタと、前記キャニスタと前記内燃機関の吸気通路とを接続するパージ通路と、前記パージ通路を介して前記キャニスタから前記吸気通路に流入する燃料蒸気の流量を調整する調整装置と、を備え、前記過剰量変数は、前記燃料蒸気の流量に関する変数であるパージ変数を含む上記１〜４のいずれか１つに記載の空燃比センサの異常検出装置である。

キャニスタから吸気通路に燃料蒸気が流入する場合、燃焼室における混合気の空燃比の制御性が燃料蒸気の影響を受け、ひいては、排気通路に排出される酸素量や未燃燃料量を変化させる要因となりうる。そこで、上記構成では、パージ変数を用いて過剰量変数を構成することにより、燃料蒸気の影響を反映させた異常判定変数の値を算出できる。

６．前記内燃機関は、前記排気通路における前記空燃比センサの上流に過給機を備え、前記排気通路は、前記過給機を迂回する通路であってウェストゲートバルブによって流路断面積が調整される迂回通路を備え、前記写像の入力には、前記迂回通路の流路断面積に関する変数である流路変数が含まれ、前記取得処理は、前記流路変数を取得する処理を含み、前記算出処理は、前記流路変数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異常判定変数の値を算出する処理である上記１〜５のいずれか１つに記載の空燃比センサの異常検出装置である。

ウェストゲートバルブの開口度が異なると、空燃比センサ側へと流動する流体の流動状態が異なる傾向がある。そして、流体の流動状態に応じて空燃比センサの応答性が異なりうる。そこで上記構成では、流路変数を写像への入力にさらに含めた写像の出力に基づき異常判定変数の値を算出することにより、流体の流動状態による空燃比センサの応答性の影響を反映させた異常判定変数の値を算出できる。

７．前記内燃機関は、前記排気通路および吸気通路を接続するＥＧＲ通路と、ＥＧＲ通路を介して前記排気通路から前記吸気通路へと流入する流体の流量を調整するＥＧＲバルブと、を備える内燃機関に適用され、前記写像の入力には、前記排気通路から前記吸気通路へと流入する流体の流量に関する変数であるＥＧＲ変数が含まれ、前記取得処理は、前記ＥＧＲ変数を取得する処理を含み、前記算出処理は、前記ＥＧＲ変数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異常判定変数の値を算出する処理である上記１〜６のいずれか１つに記載の空燃比センサの異常検出装置である。

ＥＧＲ通路を介して排気通路から吸気通路へと流入する流体の流量に応じて、空燃比センサが晒される流体の成分が異なり、空燃比センサの検出値に影響を及ぼしうる。そこで上記構成では、ＥＧＲ変数を写像への入力にさらに含めた写像の出力に基づき異常判定変数の値を算出することにより、ＥＧＲ通路を介して排気通路から吸気通路へと流入する排気の流量が空燃比センサの検出値に及ぼす影響を反映させた異常判定変数の値を算出できる。

８．前記内燃機関は、吸気バルブのバルブ特性を可変とするバルブ特性可変装置を備え、前記写像の入力には、前記バルブ特性に関する変数であるバルブ特性変数が含まれ、前記取得処理は、前記バルブ特性変数を取得する処理を含み、前記算出処理は、前記バルブ特性変数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異常判定変数の値を算出する処理である上記１〜７のいずれか１つに記載の空燃比センサの異常検出装置である。

バルブ特性に応じて内部ＥＧＲ量が変化し、内部ＥＧＲ量に応じて、空燃比センサが晒される流体の成分が異なることから、バルブ特性は、空燃比センサの検出値に影響を及ぼしうる。また、バルブ特性に応じて、吸気通路から吸入された空気が燃焼室にて燃焼対象とされずに排気通路に流出するいわゆるスカベンジが発生しうることから、スカベンジによって排気通路に流出する空気量は、バルブ特性に応じて変化する。そして、燃焼対象とされずに排気通路に流出する空気量に応じて、空燃比センサの検出値が変化する。そこで、上記構成では、バルブ特性変数を写像への入力にさらに含めた写像の出力に基づき異常判定変数の値を算出することにより、内部ＥＧＲ量やスカベンジによる空気量が空燃比センサの検出値に及ぼす影響を反映させた異常判定変数の値を算出できる。

９．前記算出処理は、前記排気通路に流出する流体の流量が所定範囲内にあることを条件に前記取得処理によって取得された前記第１時系列データおよび前記第２時系列データに基づき前記異常判定変数の値を算出する処理である上記１〜８のいずれか１項に記載の空燃比センサの異常検出装置である。

流体の流量に応じて空燃比センサの応答性が異なりうることから、流体の流量が様々な値をとる場合に異常判定変数の値を算出する場合には、写像に対する要求が大きくなり、写像の構造が複雑化しやすい。これに対し、上記構成では、流体の流量が所定範囲内である場合に取得された第１時系列データおよび第２時系列データに基づき異常判定変数の値を算出することにより、簡素な構造の写像によって高精度に異常判定変数の値を算出できる。

１０．前記排気通路には触媒が設けられており、前記空燃比センサは、前記排気通路のうちの前記触媒の上流側に配置された上流側空燃比センサであり、前記排気通路のうちの前記触媒の下流側には、下流側空燃比センサが設けられており、前記実行装置は、前記上流側空燃比センサの検出値を目標値にフィードバック制御するメインフィードバック処理と、前記下流側空燃比センサの検出値が理論空燃比よりも所定量以上リッチとなる場合に、前記目標値を理論空燃比よりもリーンとし、前記下流側空燃比センサの検出値が理論空燃比よりも所定量以上リーンとなる場合に、前記目標値を理論空燃比よりもリッチとするサブフィードバック処理と、を実行し、前記取得処理は、前記目標値がリッチからリーンに切り替わった時点、および前記目標値がリーンからリッチに切り替わった時点に同期して前記第１所定期間を設定し前記第２所定期間を前記第１所定期間以降に設定する処理である上記１〜９のいずれか１つに記載の空燃比センサの異常検出装置である。

空燃比センサの応答性は、空燃比が変化することに伴う空燃比センサの検出値の挙動によって定まる。これに対し、上記構成では、目標値の変化をトリガとして第１所定期間や第２所定期間を定めることにより、目標値の変化に対する検出値の挙動に基づき異常判定変数を出力する写像を構成すればよい。このため、任意の時点から時系列データを取得する場合と比較して、写像の構造を簡素化しつつも異常判定変数の値を高精度に算出できる。

１１．前記記憶装置は、前記写像データとして複数種類の写像データを記憶しており、前記算出処理は、前記複数種類の写像データのうちの１つを、前記異常判定変数の値を算出するために用いる写像データとして選択する選択処理を含む上記１〜１０のいずれか１つに記載の空燃比センサの異常検出装置である。

あらゆる状況において、異常判定変数の値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。

１２．上記１〜１１のいずれか１つに記載の前記実行装置および前記記憶装置を備え、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、前記算出処理によって算出された前記異常判定変数の値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、前記算出処理と、前記算出処理によって算出された前記異常判定変数の値に基づく信号を前記車両に送信する外部側送信処理と、を実行する空燃比センサの異常検出システムである。

上記構成では、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．上記１〜１１のいずれか１つに記載の前記取得処理、前記算出処理、および前記対処処理をコンピュータによって実行させる空燃比センサの異常検出方法である。

上記方法によれば、上記１の作用効果と同様の作用効果を奏する。

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異常対処プログラムが規定する処理の手順を示す流れ図。 第２の実施形態にかかる異常対処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異常対処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異常検出システムの構成を示す図。 （ａ）および（ｂ）は、異常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、空燃比センサの異常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、本実施形態にかかる制御装置および内燃機関を示す。
図１に示すように、内燃機関１０の吸気通路１２から吸入された空気は、過給機１４を介して吸気通路１２の下流側へと流入し、吸気バルブ１６の開弁に伴って、シリンダ１８およびピストン２０によって区画される燃焼室２２に流入する。燃焼室２２には、燃料噴射弁２４によって燃料が噴射される。燃焼室２２において燃料と空気との混合気は、点火装置２６の火花放電によって、燃焼に供される。燃焼によって生じたエネルギは、ピストン２０を介してクランク軸２８の回転エネルギに変換される。燃焼に供された混合気は、排気バルブ３０の開弁に伴って、排気として排気通路３２に排出される。排気通路３２のうちの過給機１４の下流には、酸素吸蔵能力を有する三元触媒（触媒３４）が設けられている。また、排気通路３２は、過給機１４を迂回する迂回通路３６を備えており、迂回通路３６には、その流路断面積を調整するウェストゲートバルブ（ＷＧＶ３８）が設けられている。

クランク軸２８の回転動力は、タイミングチェーン４０を介して、吸気側カム軸４２および排気側カム軸４４に伝達される。なお、本実施形態では、吸気側カム軸４２には、可変バルブタイミング装置４６を介してタイミングチェーン４０の動力が伝達される。可変バルブタイミング装置４６は、クランク軸２８と吸気側カム軸４２との回転位相差を調整することによって、吸気バルブ１６の開弁タイミングを調整するアクチュエータである。

また、吸気通路１２は、ＥＧＲ通路５０を介して排気通路３２に接続されている。ＥＧＲ通路５０には、その流路断面積を調整するＥＧＲバルブ５２が設けられている。
燃料噴射弁２４には、燃料タンク６０に貯蔵された燃料が供給される。燃料タンク６０で生じた燃料蒸気は、キャニスタ６２に捕集される。キャニスタ６２は、パージ通路６４を介して吸気通路１２に接続されている。パージ通路６４には、その上流側であるキャニスタ６２側の流体を下流側である吸気通路１２側に吐出させるポンプ６６が設けられている。

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、燃料噴射弁２４や、点火装置２６、ＷＧＶ３８、ＥＧＲバルブ５２、可変バルブタイミング装置４６、ポンプ６６等の内燃機関１０の操作部を操作する。なお、図１には、燃料噴射弁２４、点火装置２６、ＷＧＶ３８、ＥＧＲバルブ５２、可変バルブタイミング装置４６、およびポンプ６６のそれぞれの操作信号ＭＳ１〜ＭＳ６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、クランク角センサ８２の出力信号Ｓｃｒを参照する。また、制御装置７０は、触媒３４の上流側に設けられた上流側空燃比センサ８４によって検出される上流側検出値Ａｆｕや、触媒３４の下流側に設けられた下流側空燃比センサ８６によって検出される下流側検出値Ａｆｄ、カム角センサ８８の出力信号Ｓｃａ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。

吸気位相差算出処理Ｍ１０は、クランク角センサ８２の出力信号Ｓｃｒとカム角センサ８８の出力信号Ｓｃａとに基づき、クランク軸２８の回転角度に対する吸気側カム軸４２の回転角度の位相差である吸気位相差ＤＩＮを算出する処理である。目標吸気位相差算出処理Ｍ１２は、基本的には、内燃機関１０の動作点に基づき、目標吸気位相差ＤＩＮ＊を可変設定する処理である。なお、本実施形態では、回転速度ＮＥと充填効率ηとによって動作点を定義している。ここで、ＣＰＵ７２は、回転速度ＮＥを、クランク角センサ８２の出力信号Ｓｃｒに基づき算出し、充填効率ηを回転速度ＮＥおよび吸入空気量Ｇａに基づき算出する。なお、充填効率ηは、燃焼室２２内に充填される空気量を定めるパラメータである。

吸気位相差制御処理Ｍ１４は、吸気位相差ＤＩＮを目標吸気位相差ＤＩＮ＊に制御するために可変バルブタイミング装置４６を操作すべく、可変バルブタイミング装置４６に操作信号ＭＳ５を出力する処理である。

過給圧制御処理Ｍ１６は、主に負荷が大きい場合に、ＷＧＶ３８の開口度θｗを小さくして過給圧を上昇させるべく、ＷＧＶ３８に操作信号ＭＳ４を出力してＷＧＶ３８を操作する処理である。

ＥＧＲ制御処理Ｍ１８は、内燃機関１０の動作点に基づき、主に負荷が小さい場合に、ＥＧＲ率Ｒｅｇｒ率を「０」よりも大きい値に制御すべく、ＥＧＲバルブ５２に操作信号ＭＳ５を出力してＥＧＲバルブ５２の開口度を操作する処理である。ここで、ＥＧＲ率Ｒｅｇｒは、吸気通路１２に吸入された空気の流量と、ＥＧＲ通路５０を介して吸気通路１２に流入した排気の流量との和に対する、同排気の流量の割合である。

目標パージ率算出処理Ｍ２０は、充填効率ηに基づき、目標パージ率Ｒｐ＊を算出する処理である。ここで、パージ率とは、キャニスタ６２から吸気通路１２に流入する流体の流量を吸入空気量Ｇａで割った値であり、目標パージ率Ｒｐ＊は、制御上のパージ率の目標値である。

パージバルブ操作処理Ｍ２２は、パージ率が目標パージ率Ｒｐ＊になるように、ポンプ６６を操作すべく、ポンプ６６に操作信号ＭＳ６を出力する処理である。
ベース噴射量算出処理Ｍ３０は、充填効率ηに基づき、燃焼室２２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Ｍ３０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２２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、本実施形態では、目標空燃比として理論空燃比を例示する。

メインフィードバック処理Ｍ３２は、フィードバック制御量である上流側検出値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を算出する処理である。フィードバック補正係数ＫＡＦは、ベース噴射量Ｑｂの補正係数である。ここで、補正比率δが「０」である場合、ベース噴射量Ｑｂの補正は行われない。また、補正比率δが「０」よりも大きい場合、ベース噴射量Ｑｂを増量補正し、補正比率δが「０」よりも小さい場合、ベース噴射量Ｑｂを減量補正する。本実施形態では、目標値Ａｆ＊と上流側検出値Ａｆｕ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の和と同差に応じた値の積算値を出力する積分要素の出力値との和を補正比率δとする。

空燃比学習処理Ｍ３４は、空燃比学習期間において、補正比率δと「０」とのずれが小さくなるように空燃比学習値ＬＡＦを逐次更新する処理である。空燃比学習処理Ｍ３４には、空燃比学習値ＬＡＦの変化速度が所定値以下となる場合、空燃比学習値ＬＡＦが収束したと判定する処理が含まれる。

パージ濃度学習処理Ｍ３６は、上記補正比率δに基づき、パージ濃度学習値Ｌｐを算出する処理である。パージ濃度学習値Ｌｐは、キャニスタ６２から燃焼室２２への燃料蒸気の流入に起因した、目標空燃比に制御する上で必要な噴射量に対するベース噴射量Ｑｂのずれを補正する補正比率を、パージ率の１％当たりに換算した値である。ここで、本実施形態では、目標パージ率Ｒｐ＊が「０」よりも大きい値に制御されているときのフィードバック補正係数ＫＡＦが「１」からずれる要因を、すべてキャニスタ６２から燃焼室２２に流入した燃料蒸気によるものとみなす。すなわち、補正比率δを、キャニスタ６２から吸気通路１２への燃料蒸気の流入に起因した、目標空燃比に制御する上で必要な噴射量に対するベース噴射量Ｑｂのずれを補正する補正比率とみなす。しかし、補正比率δは、パージ率に依存するものであることから、本実施形態では、パージ濃度学習値Ｌｐをパージ率の１％当たりの値「δ／Ｒｐ」に応じた量とする。具体的には、パージ濃度学習値Ｌｐを、パージ率の１％当たりの値「δ／Ｒｐ」の指数移動平均処理値とする。なお、空燃比学習値ＬＡＦが収束したと判定されていることを条件に、目標パージ率Ｒｐ＊が「０」よりも大きい値とされ、パージ濃度学習処理Ｍ３６が実行されることが望ましい。

パージ補正比率算出処理Ｍ３８は、目標パージ率Ｒｐ＊にパージ濃度学習値Ｌｐを乗算することによって、パージ補正比率Ｄｐを算出する処理である。なお、パージ補正比率Ｄｐは、「０」以下の値となる。

加算処理Ｍ４０は、フィードバック補正係数ＫＡＦに、空燃比学習値ＬＡＦと、パージ補正比率Ｄｐと、を加算する処理である。
要求噴射量算出処理Ｍ４２は、ベース噴射量Ｑｂに加算処理Ｍ４０の出力値を乗算することによってベース噴射量Ｑｂを補正し、要求噴射量Ｑｄを算出する処理である。

噴射弁操作処理Ｍ４４は、要求噴射量Ｑｄに基づき、燃料噴射弁２４を操作すべく、燃料噴射弁２４に操作信号ＭＳ１を出力する処理である。
サブフィードバック処理Ｍ４６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Ｍ４６は、下流側検出値Ａｆｄが、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。

次に、上流側空燃比センサ８４の異常の有無の判定処理について説明する。なお、ここでの異常は、応答性が低下する異常のことである。
図３に、上流側空燃比センサ８４の異常の有無の判定に関する処理の手順を示す。図３に示す処理は、図１に示すＲＯＭ７４に記憶された異常対処プログラム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、開始フラグＦが「１」であるか否かを判定する（Ｓ１０）。開始フラグＦは、「１」である場合に、上流側空燃比センサ８４の異常の有無の判定のための入力変数に関するセンサ検出値のサンプリングを開始する旨を示し、「０」である場合にそうではない場合を示す。

ＣＰＵ７２は、開始フラグＦが「０」であると判定する場合（Ｓ１０：ＮＯ）、目標値Ａｆ＊の今回値Ａｆ＊（ｎ）から前回値Ａｆ＊（ｎ−１）を減算した値の絶対値が、所定値ΔＡｆｔｈ以上であるか否かを判定する（Ｓ１２）。ここで、今回値Ａｆ＊（ｎ）とは、図３に示す一連の処理の今回の実行タイミングにおける目標値Ａｆ＊のことであり、前回値Ａｆ＊（ｎ−１）とは、図３に示す一連の処理の前回の実行タイミングにおける目標値Ａｆ＊のことである。また、所定値ΔＡｆｔｈは、上記規定量δｌと規定量δｒとの和以下の値とされている。

ＣＰＵ７２は、上記目標値Ａｆ＊が、目標値Ａｆ＊をストイキ点Ａｆｓに対して規定量δｌだけリーンである状態とストイキ点Ａｆｓに対して規定量δｒだけリッチである状態との２つの状態のいずれか一方から他方に切り替わる時点等において、所定値ΔＡｆｔｈ以上と判定し（Ｓ１２：ＹＥＳ）、開始フラグＦに「１」を代入する（Ｓ１４）。

これに対し、ＣＰＵ７２は、開始フラグＦが「１」であると判定する場合（Ｓ１０：ＹＥＳ）、回転速度ＮＥおよび充填効率ηによって規定される内燃機関１０の動作点が所定範囲内にあるか否かを判定する（Ｓ１６）。この処理は、上流側空燃比センサ８４の異常の有無の判定処理の実行条件の１つが成立するか否かを判定する処理である。

ＣＰＵ７２は、所定範囲内であると判定する場合（Ｓ１６：ＹＥＳ）、要求噴射量Ｑｄ、および上流側検出値Ａｆｕを取得する（Ｓ１８）。なお、本実施形態では、Ｓ１８の処理の実行タイミング間の時間間隔である実行周期の間に、ＣＰＵ７２により上流側検出値Ａｆｕが複数回サンプリングされるものとする。そして、ＣＰＵ７２は、Ｓ１８の処理において、上流側検出値Ａｆｕについては、前回のＳ１８の処理の実行タイミングから今回のＳ１８の処理の実行タイミングまでの期間においてサンプリングされた複数の上流側検出値Ａｆｕを取得することとする。なお、ＣＰＵ７２は、Ｓ１８の処理において、要求噴射量Ｑｄについては、最新の値を１つ取得する。

そしてＣＰＵ７２は、増量量Ｑｉの「ｓｎ」個のサンプリング値と、差変数ΔＡｆｕの「ｓｎ」個のサンプリング値と、時間差分最大値ｄＡｆｕｍａｘの「ｓｎ」個のサンプリング値との取得が完了したか否かを判定する（Ｓ２０）。ここで、増量量Ｑｉは、燃焼室２２内の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実際の噴射量の過剰量であり、本実施形態では、「Ｑｄ−Ｑｂ・（１＋ＬＡＦ＋Ｄｐ）」としている。なお、増量量Ｑｉは負の値ともなりえ、その場合、増量量Ｑｉの絶対値が、必要な燃料量に対する実際の噴射量の不足量を示す。増量量Ｑｉは、Ｓ１８の処理が一度実行される都度、算出される。すなわち、Ｓ１８の処理の実行周期に一度、サンプリングされる。

また、差変数ΔＡｆｕは、Ｓ１８の処理の実行の一周期における上流側検出値Ａｆｕの極大値と極小値との差である。また、時間差分最大値ｄＡｆｕｍａｘは、Ｓ１８の処理の実行の一周期における上流側検出値Ａｆｕの時系列データのうちの隣接するもの同士の差によって算出される時間差分値ｄＡｆｕの最大値である。差変数ΔＡｆｕおよび時間差分最大値ｄＡｆｕｍａｘは、Ｓ１８の処理が一度実行される都度、算出される。すなわち、Ｓ１８の処理の実行周期に一度、サンプリングされる。これにより、「ｍ＝１〜ｓｎ」として、たとえば差変数ΔＡｆｕ（ｍ）は、差変数ΔＡｆｕの「ｓｎ」個の時系列データを構成する各差変数ΔＡｆｕのサンプリング周期における複数の上流側検出値Ａｆｕの極大値および極小値の差となっている。

ＣＰＵ７２は、Ｓ１６の処理において肯定判定されている期間内にＳ１８の処理が「ｓｎ」回なされる場合、各変数の値の「ｓｎ」個によって構成される時系列データの取得が完了したと判定する（Ｓ２０：ＹＥＳ）。なお、ＣＰＵ７２は、後述するＳ２６の処理がなされる場合、各変数の「ｓｎ」個の値を全て消去し、取得されている各変数の値の個数を初期化する。

そしてＣＰＵ７２は、上流側空燃比センサ８４の異常の有無を示す変数である異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）を出力する写像の入力変数ｘ（１）〜ｘ（３ｓｎ）に、Ｓ２０の処理によって取得が完了したと判定した変数の値を代入する（Ｓ２２）。すなわち、ＣＰＵ７２は、ｍ＝１〜ｓｎとすると、入力変数ｘ（ｍ）に増量量Ｑｉ（ｍ）を代入し、入力変数ｘ（ｓｎ＋ｍ）に差変数ΔＡｆｕ（ｍ）を代入し、入力変数ｘ（２ｓｎ＋ｍ）に時間差分最大値ｄＡｆｕｍａｘ（ｍ）を代入する。なお、異常判定変数Ｐ（１）は、異常が生じている可能性が高い場合に低い場合よりも大きい値となる変数であり、異常判定変数Ｐ（２）は、異常が生じてない可能性が高い場合に低い場合よりも大きい値となる変数である。

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（３ｓｎ）を入力することによって、写像の出力値である異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）の値を算出する（Ｓ２４）。

本実施形態において、この写像は、中間層が１層のニューラルネットワークによって構成されている。上記ニューラルネットワークは、入力側係数ｗＦｊｋ（ｊ＝０〜ｎ，ｋ＝０〜３ｓｎ）と、入力側係数ｗＦｊｋによって規定される線形写像である入力側線形写像の出力のそれぞれを非線形変換する入力側非線形写像としての活性化関数ｈ（ｘ）を含む。本実施形態では、活性化関数ｈ（ｘ）として、ＲｅＬＵを例示する。なお、ＲｅＬＵは、入力と「０」とのうちの小さくない方を出力する関数である。ちなみに、ｗＦｊ０等は、バイアスパラメータであり、入力変数ｘ（０）は、「１」と定義されている。

また、上記ニューラルネットワークは、出力側係数ｗＳｉｊ（ｉ＝１〜２，ｊ＝０〜ｎ）と、出力側係数ｗＳｉｊによって規定される線形写像である出力側線形写像の出力である判定原型変数ｙ（１），ｙ（２）のそれぞれを入力として、それぞれ、異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）を出力するソフトマックス関数を含む。

次に、ＣＰＵ７２は、異常判定変数Ｐ（１）の値が異常判定変数Ｐ（２）の値よりも大きいか否かを判定する（Ｓ２６）。この処理は、上流側空燃比センサ８４に異常があるか否かを判定する処理である。そしてＣＰＵ７２は、異常判定変数Ｐ（２）の値よりも大きいと判定する場合（Ｓ２６：ＹＥＳ）、異常であると判定する（Ｓ２８）。そしてＣＰＵ７２は、ユーザに修理を促すべく、図１に示す警告灯９０を操作する処理である、報知処理を実行する（Ｓ３０）。

ＣＰＵ７２は、Ｓ３０の処理が完了する場合や、Ｓ１６，Ｓ２６の処理において否定判定する場合には、開始フラグＦに「０」を代入する（Ｓ３２）。なおＣＰＵ７２は、Ｓ１４，Ｓ３２の処理が完了する場合や、Ｓ１２，Ｓ２０の処理において否定判定する場合には、図３に示す一連の処理を一旦終了する。

なお、写像データ７６ａの入力側係数ｗＦｊｋや出力側係数ｗＳｉｊは、たとえば予め応答性が低下していることが分かっている上流側空燃比センサ８４と正常な上流側空燃比センサ８４とのそれぞれを用いて内燃機関１０を稼働させたときのＳ２２の処理で用いた各変数を訓練データとして学習されたものである。

ここで、本実施形態の作用および効果について説明する。
ＣＰＵ７２は、目標値Ａｆ＊が所定値ΔＡｆｔｈ以上変化することをトリガとして、要求噴射量Ｑｄや上流側検出値Ａｆｕをサンプリングする。そしてＣＰＵ７２は、それらに基づく、増量量Ｑｉの時系列データや、差変数ΔＡｆｕの時系列データ、時間差分最大値ｄＡｆｕｍａｘの時系列データをニューラルネットワークの入力変数として、異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）の値を算出する。

ここで、ＣＰＵ７２は、上流側検出値Ａｆｕの挙動を定量化するデータとして、差変数ΔＡｆｕの時系列データおよび時間差分最大値ｄＡｆｕｍａｘの時系列データを用いる。そして、ＣＰＵ７２は、増量量Ｑｉに応じて、上流側検出値Ａｆｕの挙動が異なることに鑑み、上流側空燃比センサ８４の異常の有無を示す変数として、異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）の値を算出する。そのため、異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）を、上流側空燃比センサ８４の異常の有無を高精度に示す変数として算出できる。

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作用効果が得られる。
（１）写像の入力に、時間差分最大値ｄＡｆｕｍａｘの時系列データを含めた。時間差分最大値ｄＡｆｕｍａｘは、単一で上流側検出値Ａｆｕの変化を示すことから、時間差分最大値ｄＡｆｕｍａｘを用いることにより、時系列データのそれぞれを上流側検出値Ａｆｕとする場合と比較して、上流側検出値Ａｆｕの挙動についてより詳細な情報をうることができる。

（２）写像の入力に、差変数ΔＡｆｕを含めた。差変数ΔＡｆｕは、単一で上流側検出値Ａｆｕの変化を示すことから、差変数ΔＡｆｕを用いることにより、時系列データのそれぞれを上流側検出値Ａｆｕとする場合と比較して、上流側検出値Ａｆｕの挙動についてより詳細な情報をうることができる。

（３）回転速度ＮＥおよび充填効率ηが所定範囲内であるときに取得された時系列データに基づき異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）の値を算出した。回転速度ＮＥおよび充填効率ηに応じて排気通路３２において上流側空燃比センサ８４側に流入する流体の流量が異なり、同流量に応じて上流側空燃比センサ８４の応答性が異なりうる。そのため、流体の流量が様々な値をとる場合に異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）の値を算出する場合には、写像に対する要求が大きくなり、ニューラルネットワークの中間層の層数を大きくしたり入力変数の次元を大きくしたりする等、写像の構造が複雑化しやすい。これに対し、本実施形態では、回転速度ＮＥおよび充填効率ηが所定範囲内である場合に取得された時系列データに基づき異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）の値を算出することにより、簡素な構造の写像によって高精度に異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）の値を算出できる。

また、点火装置２６や可変バルブタイミング装置４６等の内燃機関１０の操作部の操作量は、内燃機関１０の動作点に応じて設定される傾向がある。そのため、動作点を規定する回転速度ＮＥおよび充填効率ηが所定範囲内であるときに取得された時系列データに基づき異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）の値を算出することにより、操作部の操作量が所定範囲内にある場合に異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）の値を算出できる。そのため、操作量が大きく異なる場合に対しも異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）の値を算出する場合と比較すると、簡素な構造の写像によって高精度に異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）の値を算出できる。

（４）目標値Ａｆ＊の変化量が所定値ΔＡｆｔｈ以上となる時点から、写像への入力となる時系列データを取得した。ここで、上流側空燃比センサ８４の応答性は、空燃比が変化することに伴う上流側検出値Ａｆｕの挙動によって定まる。そのため、目標値Ａｆ＊の変化量が所定値ΔＡｆｔｈ以上となることをトリガとして写像への入力となる時系列データを取得することにより、目標値Ａｆ＊の変化に対する上流側検出値Ａｆｕの挙動に基づき異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）の値を出力する写像を構成すればよい。このため、任意の時点から時系列データを取得する場合と比較して、ニューラルネットワークの中間層の層数や入力変数の次元数を低減でき、ひいては写像の構造を簡素化しつつも異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）の値を高精度に算出できる。

＜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、写像データ７６ａとして、内燃機関１０の動作点毎に複数のデータを備える。それら各写像は、内燃機関１０の動作点が該当する範囲にあるときにおいて取得された要求噴射量Ｑｄや上流側検出値Ａｆｕに応じた訓練データによって学習されたデータである。

図４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４に示す処理は、図１に示すＲＯＭ７４に記憶された異常対処プログラム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４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４に示す一連の処理において、ＣＰＵ７２は、Ｓ１２の処理において肯定判定される場合、開始フラグＦに「１」を代入するとともに、内燃機関１０の現在の動作点に応じて写像データを選択し、Ｓ１６の処理における所定範囲を設定する（Ｓ１４ａ）。なお、ＣＰＵ７２は、Ｓ１４ａ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。

このように本実施形態では、１つの写像によって異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）の値を算出する内燃機関の動作点を制限することによって、各写像の構造を簡素化しつつも、複数の写像を用いることによって、内燃機関１０の様々な動作点において異常の有無を判定できる。そのため、異常の判定頻度を高めることができる。

＜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、写像への入力変数を増加させる。
図５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５に示す処理は、図１に示すＲＯＭ７４に記憶された異常対処プログラム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５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５に示す一連の処理において、ＣＰＵ７２は、Ｓ１０の処理において肯定判定する場合、Ｓ１８の処理においてサンプリングされる変数に加えて、回転速度ＮＥ、充填効率η、吸入空気量Ｇａ、パージ補正比率Ｄｐ、開口度θｗ、ＥＧＲ率Ｒｅｇｒ、および吸気位相差ＤＩＮをサンプリングする（Ｓ１８ａ）。次に、ＣＰＵ７２は、要求噴射量Ｑｄ、差変数ΔＡｆｕ、および時間差分最大値ｄＡｆｕｍａｘのそれぞれについて「ｓｎ」個の取得が完了したか否かを判定する（Ｓ２０ａ）。そしてＣＰＵ７２は、完了したと判定する場合（Ｓ２０ａ：ＹＥＳ）、入力変数ｘ（１）〜ｘ（３ｓｎ＋７）に値を代入する（Ｓ２２ａ）。ここで、ＣＰＵ７２は、ｍ＝１〜ｓｎとすると、入力変数ｘ（ｍ）に要求噴射量Ｑｄ（ｍ）を代入し、入力変数ｘ（ｓｎ＋ｍ）に差変数ΔＡｆｕ（ｍ）を代入し、入力変数ｘ（２ｓｎ＋ｍ）に時間差分最大値ｄＡｆｕｍａｘ（ｍ）を代入する。また、ＣＰＵ７２は、入力変数ｘ（３ｓｎ＋１）に回転速度平均値ＮＥａｖｅを代入し、入力変数ｘ（３ｓｎ＋２）に充填効率平均値ηａｖｅを代入し、入力変数ｘ（３ｓｎ＋３）に吸入空気量平均値Ｇａａｖｅを代入する。またＣＰＵ７２は、入力変数ｘ（３ｓｎ＋４）にパージ補正比率平均値Ｄｐａｖｅを代入し、入力変数ｘ（３ｓｎ＋５）に開口度平均値θｗａｖｅを代入し、入力変数ｘ（３ｓｎ＋６）にＥＧＲ率平均値Ｒｅｇｒａｖｅを代入し、入力変数ｘ（３ｓｎ＋７）に吸気位相差平均値ＤＩＮａｖｅを代入する。

ここで、回転速度平均値ＮＥａｖｅ、充填効率平均値ηａｖｅ、吸入空気量平均値Ｇａａｖｅは、要求噴射量Ｑｄの「ｓｎ」個のデータを取得するまでの期間における回転速度ＮＥ、充填効率η、および吸入空気量Ｇａの平均値である。また、パージ補正比率平均値Ｄｐａｖｅ、開口度平均値θｗａｖｅ、ＥＧＲ率平均値Ｒｅｇｒａｖｅ、および吸気位相差平均値ＤＩＮａｖｅは、要求噴射量Ｑｄの「ｓｎ」個のデータを取得するまでの期間における、目標パージ率Ｒｐ＊，開口度θｗ、ＥＧＲ率Ｒｅｇｒ、および吸気位相差ＤＩＮの平均値である。

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（３ｓｎ＋７）を入力することによって、写像の出力値である異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）の値を算出する（Ｓ２４ａ）。

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、ＲｅＬＵであり、出力層の活性化関数がソフトマックス関数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。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＝０〜３ｓｎ＋７）によって規定される線形写像によって上記入力変数ｘ（１）〜ｘ（３ｓｎ＋７）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」と定義されている。

ここで、本実施形態の作用および効果について説明する。
ＣＰＵ７２は、目標値Ａｆ＊が所定値ΔＡｆｔｈ以上変化することをトリガとして、要求噴射量Ｑｄや上流側検出値Ａｆｕに加えて、回転速度ＮＥ、充填効率η、吸入空気量Ｇａ、開口度θｗ、ＥＧＲ率Ｒｅｇｒ、および吸気位相差ＤＩＮをサンプリングする。そしてＣＰＵ７２は、それらに基づく値を入力変数ｘ（１）〜ｘ（３ｓｎ＋７）に代入して、ニューラルネットワークによって異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）を算出する。

ここで、充填効率平均値ηａｖｅと要求噴射量Ｑｄとパージ補正比率平均値Ｄｐａｖｅとが、触媒３４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。そのため、差変数ΔＡｆｕおよび時間差分最大値ｄＡｆｕｍａｘとともに、上流側空燃比センサ８４の応答性の低下度合いに関する情報をうることができる。

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作用効果が得られる。
（５）充填効率平均値ηａｖｅ、要求噴射量Ｑｄ、およびパージ補正比率平均値Ｄｐａｖｅを写像の入力とした。これにより、「Ｑｄ−Ｑｂ・（１＋Ｄｐ＋ＬＡＦ）」を増量量Ｑｉと定義してこれを写像への入力とする場合と比較すると、パージ補正比率Ｄｐの誤差についても写像に学習させたうえで異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）の値を算出することが可能となる。

（６）開口度平均値θｗａｖｅを写像への入力に含めた。ＷＧＶ３８の開口度θｗが異なると上流側空燃比センサ８４側へと流動する流体の流動状態が異なる傾向がある。そして、流体の流動状態に応じて上流側空燃比センサ８４の応答性が異なりうる。そのため、開口度平均値θｗａｖｅを写像への入力に含めて異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）の値を算出することにより、流体の流動状態による上流側空燃比センサ８４の応答性の影響を反映させた異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）の値を算出できる。

（７）ＥＧＲ率平均値Ｒｅｇｒａｖｅを写像への入力に含めた。ＥＧＲ通路５０を介して排気通路３２から吸気通路１２へと流入する排気の流量に応じて、上流側空燃比センサ８４が晒される流体の成分が異なり、上流側検出値Ａｆｕに影響を及ぼしうる。そのため、ＥＧＲ率平均値Ｒｅｇｒａｖｅを写像への入力に含めて異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）の値を算出することにより、ＥＧＲ通路５０を介して排気通路３２から吸気通路１２へと流入する排気の流量が上流側検出値Ａｆｕに及ぼす影響を反映させた異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）の値を算出できる。

（８）吸気位相差平均値ＤＩＮａｖｅを写像への入力に含めた。吸気バルブ１６の開弁タイミングに応じて内部ＥＧＲ量が変化し、内部ＥＧＲ量に応じて、上流側空燃比センサ８４が晒される流体の成分が異なることとなることから、吸気バルブ１６の開弁タイミングは、上流側検出値Ａｆｕに影響を及ぼしうる。また、過給圧が高くなっているときに、吸気バルブ１６の開弁期間と排気バルブ３０の開弁期間とが重複する場合、吸気通路１２から吸入された空気が燃焼室２２にて燃焼対象とされずに排気通路３２に流出するいわゆるスカベンジが生じる。そして、燃焼対象とされずに排気通路３２に流出する空気量に応じて、上流側検出値Ａｆｕが変化する。そのため、吸気位相差平均値ＤＩＮａｖｅを写像への入力に含めて異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）の値を算出することにより、内部ＥＧＲ量やスカベンジによる空気量が上流側検出値Ａｆｕに及ぼす影響を反映させた異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）の値を算出できる。

（９）写像への入力に、内燃機関１０の動作点を規定する充填効率平均値ηａｖｅおよび回転速度平均値ＮＥａｖｅを含めた。点火装置２６や可変バルブタイミング装置４６等の内燃機関１０の操作部の操作量は、内燃機関１０の動作点に応じて設定される傾向がある。そのため、動作点を規定する充填効率平均値ηａｖｅおよび回転速度平均値ＮＥａｖｅに基づき異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）の値を算出することにより、操作部の操作量を反映して異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）の値を算出できる。

（１０）回転速度ＮＥ、充填効率η、吸入空気量Ｇａ、パージ補正比率Ｄｐ、開口度θｗ、ＥＧＲ率Ｒｅｇｒ、および吸気位相差ＤＩＮのそれぞれの平均値を写像への入力とした。そのため、回転速度ＮＥ、充填効率η、吸入空気量Ｇａ、パージ補正比率Ｄｐ、開口度θｗ、ＥＧＲ率Ｒｅｇｒ、および吸気位相差ＤＩＮのそれぞれを写像への入力とする場合と比較して、入力変数の次元の割に、各変数に関するより詳細な情報を写像の入力とすることができる。

＜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、異常の有無の判定処理を車両の外部で行う。
図６に本実施形態にかかる異常検出システムを示す。なお、図６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６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。記憶装置１２６には、写像データ１２６ａが記憶されている。

図７に、図６に示したシステムが実行する処理の手順を示す。図７（ａ）に示す処理は、図６に示すＲＯＭ７４に記憶された異常対処サブプログラム７４ｂをＣＰＵ７２が実行することにより実現される。また、図７（ｂ）に示す処理は、図６に示すＲＯＭ１２４に記憶されている異常対処メインプログラム１２４ａをＣＰＵ１２２が実行することにより実現される。なお、図７において図５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、異常の有無の判定処理の時系列に沿って、図７に示す処理を説明する。

図７（ａ）に示すように、ＣＰＵ７２は、Ｓ２０ａの処理において肯定判定する場合、開始フラグＦを「０」とし（Ｓ３２）、通信機７９を操作することによって、Ｓ２０ａの処理において取得が完了したと判定したデータを、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（Ｓ４０）。

これに対し、センター１２０のＣＰＵ１２２は、図７（ｂ）に示すように、送信されたデータを受信し（Ｓ５０）、Ｓ２２ａ，Ｓ２４ａ，Ｓ２６（Ｓ２８）の処理を実行する。なお、Ｓ２４ａの処理では、写像データ１２６ａによって規定された写像を用いる。そして、ＣＰＵ１２２は、Ｓ２６の処理において否定判定する場合や、Ｓ２８の処理が完了する場合には、通信機１２９を操作することによって、Ｓ５０の処理によって受信したデータが送信された車両ＶＣに、判定結果に関する信号を送信し（Ｓ５２）、図７（ｂ）に示す一連の処理を一旦終了する。これに対し、図７（ａ）に示すように、ＣＰＵ７２は、判定結果を受信し（Ｓ４２）、受信した判定結果が、異常である旨の判定か否かを判定する（Ｓ４４）。そしてＣＰＵ７２は、異常であると判定する場合（Ｓ４４：ＹＥＳ）、Ｓ３０の処理を実行する。なお、ＣＰＵ７２は、Ｓ３０の処理を完了する場合や、Ｓ４４の処理において否定判定する場合には、図７（ａ）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、センター１２０においてＳ２４ａの処理を実行するため、ＣＰＵ７２の演算負荷を軽減できる。
＜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。［１〜４］実行装置は、ＣＰＵ７２およびＲＯＭ７４に対応する。過剰量変数は、増量量Ｑｉに対応し、第１所定期間は、Ｑｄ（１）〜Ｑｄ（ｓｎ）のサンプリング期間に対応する。空燃比検出変数は、差変数ΔＡｆｕや、時間差分最大値ｄＡｆｕｍａｘに対応し、第２所定期間は、ΔＡｆｕ（１）〜ΔＡｆｕ（ｓｎ）や、ｄＡｆｕｍａｘ（１）〜ｄＡｆｕｍａｘ（ｓｎ）のサンプリング期間に対応する。取得処理は、Ｓ１８，Ｓ２０の処理や、Ｓ１８ａ，Ｓ２０ａの処理に対応する。算出処理は、Ｓ２２，Ｓ２４の処理や、Ｓ２２ａ，Ｓ２４ａの処理に対応する。対処処理は、Ｓ２６〜Ｓ３０の処理に対応する。［５］調整装置は、ポンプ６６に対応する。パージ変数は、パージ補正比率平均値Ｄｐａｖｅに対応する。［６］流路変数は、開口度平均値θｗａｖｅに対応する。［７］ＥＧＲ変数は、ＥＧＲ率平均値Ｒｅｇｒａｖｅに対応する。［８］バルブ特性変数は、吸気位相差平均値ＤＩＮａｖｅに対応する。［９］図３および図４のＳ１６の処理に対応する。［１０］Ｓ１０の処理において肯定判定されているときにＳ１８，Ｓ１８ａの処理を実行することに対応する。［１１］選択処理は、Ｓ１４ａの処理に対応する。［１２］異常検出システムは、制御装置７０およびセンター１２０に対応する。異常判定変数の値に基づく信号は、判定結果を含む信号に対応する。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、Ｓ１８ａ，Ｓ２０ａの処理に対応し、車両側送信処理は、Ｓ４０の処理に対応し、車両側受信処理は、Ｓ４２の処理に対応する。外部側受信処理は、Ｓ５０の処理に対応し、外部側送信処理は、Ｓ５２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］コンピュータは、ＣＰＵ７２およびＲＯＭ７４や、ＣＰＵ７２，ＣＰＵ１２２およびＲＯＭ７４，ＲＯＭ１２４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、第２所定期間について」
上記実施形態では、増量量Ｑｉ等の過剰量変数がサンプリングされる期間である第１所定期間と、差変数ΔＡｆｕ等の空燃比検出変数がサンプリングされる期間である第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所定期間を遅延させてもよい。また、第１所定期間と第２所定期間との長さが同一であることも必須ではない。

・「過剰量変数について」
過剰量変数としては、増量量Ｑｉに限らず、その平均値であってもよい。また、たとえば、排気通路３２に流出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割合である増量割合を用いてもよい。ここで、増量割合は、たとえば、以下とすればよい。

｛Ｑｄ−Ｑｂ・（１＋ＬＡＦ・Ｄｐ）｝／Ｑｂ・（１＋ＬＡＦ・Ｄｐ）
なお、図３や図４に例示したように、異常判定変数Ｐ（１）およびＰ（２）を算出するための写像の入力の取得処理を、特定の動作点に限っている場合、排気通路３２に流入する流体の流量をほぼ一定とみなすことによって、増量割合のみで過剰量変数を構成してもよい。もっとも、特定の動作点に限っている場合であっても、増量割合のみから過剰量変数を構成するのではなく、充填効率ηおよび増量割合によって過剰量変数を構成してもよい。この際、写像への入力に、増量割合と同一のデータ数「ｓｎ」個の充填効率ηの時系列データを含めてもよい。もっとも、これに限らず、たとえば単一の充填効率ηや、単一の充填効率ηの平均値を写像への入力に含めてもよい。その場合、「ｓｎ」個の増量割合のサンプリング期間にわたって、充填効率ηが写像の入力とされる単一の値であったとみなすこととなる。なお、充填効率ηを時系列データとする場合であっても、その個数を、増量割合のデータ数と等しくすることは必須ではない。たとえば、増量割合のデータ数よりも小さいデータ数の時系列データとしてもよい。その場合、充填効率ηのサンプリング値の時系列データを写像への直接の入力とする代わりに、平均値の時系列データを入力とすることが望ましい。

図５や図７の処理においては、過剰量変数を、要求噴射量Ｑｄ、パージ補正比率平均値Ｄｐａｖｅおよび充填効率平均値ηａｖｅによって構成したが、これに限らない。たとえば、パージ濃度学習値Ｌｐ、目標パージ率Ｒｐ＊、吸入空気量Ｇａ、回転速度ＮＥ、および要求噴射量Ｑｄによって構成してもよい。

図５や図７の処理においては、写像への入力として、要求噴射量Ｑｄの時系列データと、パージ補正比率平均値Ｄｐａｖｅおよび充填効率平均値ηａｖｅとによって、過剰量変数の時系列データを構成したが、これに限らない。たとえば、それぞれ「ｓｎ」個のデータからなる、要求噴射量Ｑｄの時系列データと、パージ補正比率Ｄｐの時系列データと、充填効率ηの時系列データとによって過剰量変数の時系列データを構成してもよい。もっとも、それぞれの時系列データを構成するデータ数が同一であることは必須ではない。

・「時間変化変数について」
上記実施形態では、時間変化変数を、時間差分最大値ｄＡｆｕｍａｘとしたが、これに限らない。たとえば、時間差分値ｄＡｆｕの絶対値の平均値であってもよい。また、たとえば、単一の時間差分値ｄＡｆｕ自体であってもよい。

・「空燃比検出変数について」
上記実施形態では、異常判定変数Ｐの算出のために、時間変化変数としての時間差分最大値ｄＡｆｕｍａｘと、差変数ΔＡｆｕとの双方を用いたが、これに限らない。たとえば、時間変化変数と差変数ΔＡｆｕとの２つの変数に関しては、それらのうちの１つのみを用いてもよい。また、たとえば上流側検出値Ａｆｕや、その平均値の時系列データ自体を、上記ニューラルネットワーク等の入力としてもよい。

なお、「異常検出対象となる空燃比センサについて」の欄に記載したように、異常検出対象となる空燃比センサを下流側空燃比センサ８６とする場合、空燃比検出変数は、下流側検出値Ａｆｄに基づく変数とする。

・「パージ変数について」
Ｓ２２ａ，Ｓ２４ａの処理では、パージ変数として、パージ補正比率平均値Ｄｐａｖｅを用い、単一のパージ補正比率平均値Ｄｐａｖｅをニューラルネットワークの入力としたが、これに限らない。たとえば、パージ変数をパージ補正比率Ｄｐとし、その時系列データをニューラルネットワーク等の入力としたり、またたとえば、単一のパージ補正比率Ｄｐをニューラルネットワーク等の入力としてもよい。

なお、パージ変数としては、パージ補正比率平均値Ｄｐａｖｅやパージ補正比率Ｄｐに限らず、たとえば「過剰量変数について」の欄に記載したように、目標パージ率Ｒｐ＊、パージ濃度学習値Ｌｐおよび吸入空気量Ｇａを用いて構成してもよい。

・「流路変数について」
Ｓ２２ａ，Ｓ２４ａの処理では、流路変数として、開口度平均値θｗａｖｅを用い、単一の開口度平均値θｗａｖｅをニューラルネットワークの入力としたが、これに限らない。たとえば、流路変数を開口度θｗとし、その時系列データをニューラルネットワーク等の入力としたり、またたとえば、単一の開口度θｗをニューラルネットワーク等の入力としてもよい。

・「ＥＧＲ変数について」
Ｓ２２ａ，Ｓ２４ａの処理では、ＥＧＲ変数として、ＥＧＲ率平均値Ｒｅｇｒａｖｅを用い、単一のＥＧＲ率平均値Ｒｅｇｒａｖｅをニューラルネットワークの入力としたが、これに限らない。たとえば、ＥＧＲ変数をＥＧＲ率Ｒｅｇｒとし、その時系列データをニューラルネットワーク等の入力としたり、またたとえば、単一のＥＧＲ率Ｒｅｇｒをニューラルネットワーク等の入力としてもよい。

・「バルブ特性変数について」
Ｓ２２ａ，Ｓ２４ａの処理では、バルブ特性変数として、吸気位相差平均値ＤＩＮａｖｅを用い、単一の吸気位相差平均値ＤＩＮａｖｅをニューラルネットワークの入力としたが、これに限らない。たとえば、バルブ特性変数を吸気位相差ＤＩＮとし、その時系列データをニューラルネットワーク等の入力としたり、またたとえば、単一の吸気位相差ＤＩＮをニューラルネットワーク等の入力としてもよい。またたとえば、上記において、吸気位相差ＤＩＮに代えて、目標吸気位相差ＤＩＮ＊を用いてもよい。

なお、「バルブ特性可変装置について」の欄に記載したように、バルブ特性可変装置として、リフト量を可変とする装置を用いる場合、リフト量に関する変数をバルブ特性変数とする。

・「動作点変数について」
動作点変数としては、回転速度ＮＥおよび充填効率ηに限らない。たとえば、吸入空気量Ｇａと回転速度ＮＥとであってもよい。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を用いる場合、噴射量と回転速度ＮＥとであってもよい。なお、動作点変数を写像の入力とすることは必須ではない。

・「取得処理について」
取得処理としては、サブフィードバック処理Ｍ４６によって目標値Ａｆ＊がリッチおよびリーンの２つのうちのいずれか一方から他方に切り替わった時点から変数の値をサンプリングするものに限らない。たとえば、フューエルカット処理が開始された時点から変数の値をサンプリングするものであってもよい。さらにたとえば、異常判定のために目標値Ａｆ＊を専用の値に切り替える時点からの変数の値をサンプリングするものであってもよい。

もっとも、空燃比が変化する時点から変数の値のサンプリングするものに限らない。こうした条件を外しても、たとえば写像の入力となる時系列データのデータ数を十分多く確保するなどすれば、異常の判定を高精度に実行できる。

・「複数種類の写像データについて」
図４の処理では、動作点変数としての回転速度ＮＥおよび充填効率η毎に、各別の写像データを用いたが、動作点変数としては、これに限らず、「動作点変数について」の欄に例示したものなどに変更可能である。

複数種類の写像データとしては、動作点変数毎の写像データに限らない。たとえば、吸入空気量Ｇａ毎に各別の写像データを用いてもよい。さらに、排気通路のうちの空燃比センサの上流側から空燃比センサ側に流入する流体の流量に関する変数毎に写像データを備えるものに限らない。たとえば、回転速度ＮＥにかかわらず、充填効率ηやベース噴射量Ｑｂ毎に各別の写像データを備えてもよい。

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ように、写像データの選択に用いる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、図４に例示したように、動作点変数毎に各別の写像データを用いる場合であっても、写像の入力に、動作点変数を含めてもよい。

・「外部側送信処理について」
図７のＳ５２の処理では、判定結果を送信したが、これに限らない。たとえば、異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）の値を送信してもよい。

・「写像への入力について」
図５および図７においては、回転速度平均値ＮＥａｖｅおよび充填効率平均値ηａｖｅと吸入空気量平均値Ｇａａｖｅとを写像への入力としたが、これに限らない。たとえば、回転速度平均値ＮＥａｖｅおよび充填効率平均値ηａｖｅによって吸入空気量平均値Ｇａａｖｅを把握できることから、吸入空気量平均値Ｇａａｖｅを写像の入力から削除してもよい。なお、これに限らず、Ｓ２２ａの処理において入力変数ｘとしたもののうちの一部を削除してもよい。

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５や図７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。

上記実施形態では、活性化関数ｈ，ｈ１，ｈ２，…ｈαを、ＲｅＬＵとし、出力の活性化関数をソフトマックス関数としたが、これに限らない。たとえば活性化関数ｈ，ｈ１，ｈ２，…ｈαを、ハイパボリックタンジェントとしてもよい。またとえば、活性化関数ｈ，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、出力の活性化関数を、ロジスティックジグモイド関数としてもよい。この場合、たとえば出力層のノード数を１個とし、異常判定変数としての出力変数を、異常が生じている確率とすればよい。その場合、出力変数の値が所定値以上である場合に異常と判定することによって、異常の有無を判定できる。

・「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。

・「データ解析装置について」
たとえば図３に例示するＳ２２，Ｓ２４の処理等をセンター１２０によって実行してもよい。

図７（ｂ）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、異常対処プログラム７４ａや異常対処メインプログラム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。

・「コンピュータについて」
コンピュータが、車両に搭載されたＣＰＵ７２およびＲＯＭ７４等の実行装置と、センター１２０が備えるＣＰＵ１２２およびＲＯＭ１２４等の実行装置とから構成される場合において、各実行装置に割り振られた処理としては、上記実施形態やその変形例において例示したものに限らない。たとえば、ＣＰＵ１２２においては、Ｓ２４ａの処理のうちの判定原型変数ｙ（１），ｙ（２）の値を算出する処理までを実行し、センター１２０から車両に判定原型変数ｙ（１），ｙ（２）の値を送信し、ＣＰＵ７２によって、異常判定変数Ｐ（１），Ｐ（２）の値を算出してもよい。

コンピュータとしては、車両に搭載されたＣＰＵ７２およびＲＯＭ７４等の実行装置と、センター１２０が備えるＣＰＵ１２２およびＲＯＭ１２４等の実行装置とから構成されるものに限らない。たとえば、車両に搭載された実行装置とセンター１２０が備える実行装置と、ユーザの携帯端末内のＣＰＵおよびＲＯＭ等の実行装置とによって、構成してもよい。これは、たとえば図７のＳ５２の処理を、ユーザの携帯端末に送信する処理とし、Ｓ４２，Ｓ４４，Ｓ３０の処理を携帯端末において実行することで実現できる。

・「異常検出対象となる空燃比センサについて」
上記実施形態では、異常検出対象となる空燃比センサを、上流側空燃比センサ８４としたが、これに限らない。たとえば、下流側空燃比センサ８６としてもよい。

・「バルブ特性可変装置について」
吸気バルブ１６の特性を変更するバルブ特性可変装置としては、可変バルブタイミング装置４６に限らない。たとえば、吸気バルブ１６のリフト量を変更するものであってもよい。この場合、吸気バルブ１６のバルブ特性を示すパラメータは、吸気位相差ＤＩＮに代えて、リフト量等となる。

・「調整装置について」
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が過給機を備えない場合、パージ通路６４の流路断面積を調整するパージ制御弁を、調整装置としてもよい。

・「内燃機関について」
内燃機関が過給機を備えることは必須ではない。また、内燃機関がＥＧＲ通路を備えることは必須ではない。

上記実施形態では、燃料噴射弁として、燃焼室２２内に燃料を噴射する筒内噴射弁を例示したがこれに限らない。たとえば吸気通路１２に燃料を噴射するポート噴射弁であってもよい。またたとえば、ポート噴射弁と筒内噴射弁との双方を備えてもよい。

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。

１０…内燃機関、１２…吸気通路、１４…過給機、１６…吸気バルブ、１８…シリンダ、２０…ピストン、２２…燃焼室、２４…燃料噴射弁、２６…点火装置、２８…クランク軸、３０…排気バルブ、３２…排気通路、３４…触媒、３６…迂回通路、３８…ＷＧＶ、４０…タイミングチェーン、４２…吸気側カム軸、４４…排気側カム軸、４６…可変バルブタイミング装置、５０…ＥＧＲ通路、５２…ＥＧＲバルブ、６０…燃料タンク、６２…キャニスタ、６４…パージ通路、６６…ポンプ、７０…制御装置、７２…ＣＰＵ、７４…ＲＯＭ、７４ａ…異常対処プログラム、７４ｂ…異常対処サブプログラム、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…クランク角センサ、８４…上流側空燃比センサ、８６…下流側空燃比センサ、８８…カム角センサ、９０…警告灯、１１０…ネットワーク、１２０…センター、１２２…ＣＰＵ、１２４…ＲＯＭ、１２４ａ…異常対処メインプログラム、１２６…記憶装置、１２６ａ…写像データ、１２７…周辺回路、１２８…ローカルネットワーク、１２９…通信機。

Claims (15)

1. 内燃機関の排気通路に設けられた空燃比センサの異常検出装置であって、
   記憶装置と、実行装置と、を備え、
   前記記憶装置は、前記排気通路に流出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、実際に前記排気通路に流出する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である第１時系列データと、前記空燃比センサの検出値に関する変数である空燃比検出変数の第２所定期間における時系列データである第２時系列データとを入力とし、前記空燃比センサの応答性が低下する異常の有無に関する変数である異常判定変数を出力する写像を規定する写像データを記憶しており、
   前記実行装置は、前記第１時系列データと前記第２時系列データとを取得する取得処理、前記取得処理によって取得された前記第１時系列データおよび前記第２時系列データを前記写像への入力として前記異常判定変数の値を算出する算出処理、および前記算出処理の算出結果が前記異常を示す場合、当該異常に対処すべく所定のハードウェアを操作する対処処理を実行する空燃比センサの異常検出装置。
2. 前記空燃比検出変数は、前記第２時系列データを構成する各空燃比検出変数の値のサンプリング周期における前記検出値の時間変化に関する変数である時間変化変数を含む請求項１記載の空燃比センサの異常検出装置。
3. 前記空燃比検出変数は、前記第２時系列データを構成する各空燃比検出変数の値のサンプリング周期における前記検出値の極大値および極小値の差に関する変数である差変数を含む請求項１または２記載の空燃比センサの異常検出装置。
4. 前記過剰量変数は、前記内燃機関の燃料噴射弁によって実際に噴射される燃料量に基づき定められる請求項１〜３のいずれか１項に記載の空燃比センサの異常検出装置。
5. 前記内燃機関は、燃料噴射弁から噴射される燃料を貯蔵する燃料タンク内の燃料蒸気を捕集するキャニスタと、前記キャニスタと前記内燃機関の吸気通路とを接続するパージ通路と、前記パージ通路を介して前記キャニスタから前記吸気通路に流入する燃料蒸気の流量を調整する調整装置と、を備え、
   前記過剰量変数は、前記燃料蒸気の流量に関する変数であるパージ変数を含む請求項１〜４のいずれか１項に記載の空燃比センサの異常検出装置。
6. 前記内燃機関は、前記排気通路における前記空燃比センサの上流に過給機を備え、
   前記排気通路は、前記過給機を迂回する通路であってウェストゲートバルブによって流路断面積が調整される迂回通路を備え、
   前記写像の入力には、前記迂回通路の流路断面積に関する変数である流路変数が含まれ、
   前記取得処理は、前記流路変数を取得する処理を含み、
   前記算出処理は、前記流路変数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異常判定変数の値を算出する処理である請求項１〜５のいずれか１項に記載の空燃比センサの異常検出装置。
7. 前記内燃機関は、前記排気通路および吸気通路を接続するＥＧＲ通路と、ＥＧＲ通路を介して前記排気通路から前記吸気通路へと流入する流体の流量を調整するＥＧＲバルブと、を備える内燃機関に適用され、
   前記写像の入力には、前記排気通路から前記吸気通路へと流入する流体の流量に関する変数であるＥＧＲ変数が含まれ、
   前記取得処理は、前記ＥＧＲ変数を取得する処理を含み、
   前記算出処理は、前記ＥＧＲ変数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異常判定変数の値を算出する処理である請求項１〜６のいずれか１項に記載の空燃比センサの異常検出装置。
8. 前記内燃機関は、吸気バルブのバルブ特性を可変とするバルブ特性可変装置を備え、
   前記写像の入力には、前記バルブ特性に関する変数であるバルブ特性変数が含まれ、
   前記取得処理は、前記バルブ特性変数を取得する処理を含み、
   前記算出処理は、前記バルブ特性変数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異常判定変数の値を算出する処理である請求項１〜７のいずれか１項に記載の空燃比センサの異常検出装置。
9. 前記算出処理は、前記排気通路に流出する流体の流量が所定範囲内にあることを条件に前記取得処理によって取得された前記第１時系列データおよび前記第２時系列データに基づき前記異常判定変数の値を算出する処理である請求項１〜８のいずれか１項に記載の空燃比センサの異常検出装置。
10. 前記排気通路には触媒が設けられており、
    前記空燃比センサは、前記排気通路のうちの前記触媒の上流側に配置された上流側空燃比センサであり、
    前記排気通路のうちの前記触媒の下流側には、下流側空燃比センサが設けられており、
    前記実行装置は、前記上流側空燃比センサの検出値を目標値にフィードバック制御するメインフィードバック処理と、前記下流側空燃比センサの検出値が理論空燃比よりも所定量以上リッチとなる場合に、前記目標値を理論空燃比よりもリーンとし、前記下流側空燃比センサの検出値が理論空燃比よりも所定量以上リーンとなる場合に、前記目標値を理論空燃比よりもリッチとするサブフィードバック処理と、を実行し、
    前記取得処理は、前記目標値がリッチからリーンに切り替わった時点、および前記目標値がリーンからリッチに切り替わった時点に同期して前記第１所定期間を設定し前記第２所定期間を前記第１所定期間以降に設定する処理である請求項１〜９のいずれか１項に記載の空燃比センサの異常検出装置。
11. 前記記憶装置は、前記写像データとして複数種類の写像データを記憶しており、
    前記算出処理は、前記複数種類の写像データのうちの１つを、前記異常判定変数の値を算出するために用いる写像データとして選択する選択処理を含む請求項１〜１０のいずれか１項に記載の空燃比センサの異常検出装置。
12. 請求項１〜１１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、前記算出処理によって算出された前記異常判定変数の値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、前記算出処理と、前記算出処理によって算出された前記異常判定変数の値に基づく信号を前記車両に送信する外部側送信処理と、を実行する空燃比センサの異常検出システム。
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. 請求項１〜１１のいずれか１項に記載の前記取得処理、前記算出処理、および前記対処処理をコンピュータによって実行させる空燃比センサの異常検出方法。