JP4686431B2 - 空燃比センサの劣化診断装置 - Google Patents

Description

この発明は、内燃機関の空燃比に対してリニアに出力を増減させる空燃比センサの劣化診断装置に関するものである。

排気ガスの空燃比を検出する空燃比センサを備えた内燃機関に適用される空燃比センサの異常診断処理装置において、機関が燃料カット運転後の燃料リカバー運転状態にあることを検出する燃料リカバー運転検出手段と、この燃料リカバー運転中に、空燃比センサの出力に基づいて、所定の変化量算出期間における空燃比の変化量を逐次算出する変化量算出手段と、このように算出された複数の変化量の最大値と、予め設定されている判定基準値とを比較し、上記最大値が判定基準値よりも小さい場合に、異常と判定する判定手段と、を有することを特徴とする空燃比センサの異常診断装置、が特許文献１に記載されている。

特開２００３−２０９８９号公報

空燃比センサの出力の変化量は、燃料カットの継続時間によって変化するため、燃料カット時間が十分長く取れれば高い精度で空燃比センサの異常診断を行うことは容易であるが、低速・低負荷の運転が長く続くような場合は、燃料カット時間が長く取れないため、空燃比センサの異常診断を高い精度で行うことが困難になる。従来の方法では、この点について課題を有していた。

そこで、燃料カットからリカバーする際の変化に着目するのではなく、エンジン回転数・負荷がほぼ一定に保たれている定常状態の空燃比センサの出力から空燃比センサの劣化を診断することが本発明の課題である。

上記課題を解決するために、本発明の空燃比センサの劣化診断装置は、内燃機関の排気管にとり付けられ、内燃機関に供給される空気と燃料の混合比を推定するために用いられる空燃比センサの劣化を診断する装置であって、空燃比センサの出力信号の傾きを計算する手段と、傾きの分散を計算する手段と、空燃比センサの出力信号の分散を計算する手段と、傾きの分散を出力信号の分散で正規化する手段と、を備え、空燃比センサの出力信号の周期と負の相関をもつ正規化された傾きの分散に基づいて空燃比センサの劣化を判定する。

空燃比センサが劣化すると、応答がなまり、フィードバックループの周期が長くなる。フィードバックループの周期は、空燃比センサの出力信号の振動の周期として検出できる。空燃比センサの出力信号の傾きの分散は空燃比制御のフィードバックループの周期と負の相関を持つため、空燃比センサの出力信号の傾きの分散を指標として空燃比センサの劣化を診断することができる。さらに、空燃比センサの出力信号の傾きの分散を空燃比センサの出力信号の分散で正規化することにより、空燃比センサの劣化診断に用いる指標がエンジン回転数や負荷に依存して変化することが無くなる。

また、先述の劣化診断装置において、正規化された空燃比センサの出力信号の傾きの分散を、内燃機関の運転状態で補正し、補正された分散の一定回数の和を計算し、計算された和に基づいて空燃比センサの劣化を判定することによって、一層の精度向上が図れる。

本発明では、空燃比センサの出力信号の傾きの分散を出力信号の分散で正規化することにより、正規化された出力信号の傾きの分散は出力信号の周期と負の相関をもつ。空燃比センサが劣化すると正常な場合と比べて出力信号の周期が長くなるので、正規化された出力信号の傾きの分散を劣化診断の指標として用いることにより、空燃比を操作することなく、空燃比センサの劣化診断を実現できる。これによって、空燃比センサの劣化診断時における有害物質の排出を低減することができる。さらに、空燃比センサの劣化診断に用いる指標がエンジン回転数や負荷に依存して変化することが無くなる。

以下、実施例を説明する。

〔参照例１〕
図１は本発明の参照例が搭載された内燃機関の構成図である。図１に示すように、内燃機関の吸入空気は上流よりエアクリーナ１，吸気管２，スロットル３，集合管４及びインテークマニホールド５を通過して、インテークマニホールド５内で各燃料噴射装置６から噴射された燃料と混合され、所定空燃比の混合気として各気筒１３に供給される。この混合気は、各気筒１３に設けられた点火プラグ８によって点火され、燃焼し、トルクを発生する。そして、燃焼後の排気ガスは排気管９を通過し、排気管９に設けられた三元触媒１１にて有害成分（ＣＯ，ＨＣ，ＮＯＸ等）が浄化されて大気に排出される。

燃料を効率的に燃焼させて、かつ、三元触媒１１を活性化して排気浄化率を上げるには、先述の混合気を構成する燃料と空気の割合を理想空燃比１：１４.７ に保つ必要がある。そのために、吸気管２に吸気量センサ１４を配置し、空気流量から燃料噴射量を計算しているが、吸気量センサ１４や燃料噴射装置６に誤差があると、空燃比が目標と異なってしまう。そこで、三元触媒１１の上流に配置した空燃比センサ１０で排気の成分から混合気における空燃比を計測し、この値が空燃比の目標値に収束するように、エンジンコントローラ７は燃料噴射装置６からの燃料噴射量をフィードバック制御する。

ひび割れや接続不良や経時劣化等で、この空燃比センサ１０が正常な信号を出力しなくなると、空燃比制御のフィードバック機構がうまく働かなくなり、放置しておくと空燃比が目標値からずれたままで内燃機関が運転されてしまう。燃料が目標値より多くなれば炭化水素が排出され、燃料が目標値より少なくなれば窒素酸化物が排出される。これは運転者の不利益になるのみならず、大気汚染という社会にとっての不利益となるため、米国では法律で空燃比センサ１０の診断機能をエンジンコントローラ７に持たせることが義務付けられており、欧州，日本においても同様の規制が導入される予定である。本発明は、主に経時変化による空燃比センサ１０の劣化を診断することを目的とする。

空燃比のフィードバック制御では、空燃比が薄くなると燃料の噴射量は増やすように制御され、空燃比が濃くなると燃料の噴射量は減らすように制御される。このため、空燃比センサ１０の出力は図２のように理想空燃比１４.７ を中心として振動する。

空燃比センサ１０が劣化すると、応答がなまり、フィードバックループの周期が長くなる。フィードバックループの周期は、空燃比センサ１０の出力信号、すなわち空燃比λの振動の周期として検出できる。そこで、λから、その周期に相関のある指標を抽出し、この指標によって空燃比センサ１０の劣化診断を行おうというのが本発明のコンセプトである。例えば、λの振動の周期が大きくなると、その指標も大きくなるような、空燃比の周期に正の相関を持つ指標であれば、この指標がある値より大きくなれば、空燃比の振動の周期はある値より大きいと推測できるので、その空燃比センサ１０は劣化していると判断できる。

「相関をもつ指標」として、例えば、
（１）空燃比λの傾きの分散
（２）λの傾きの分散とλの分散の比、または、差
（３）ある時間間隔で差分をとることで算出したλの傾きの分散と、別の時間間隔で差分をとることで算出したλの傾き分散の比、または、差
が考えられる。

「相関をもつ指標」の例として、（１）のλの傾きの分散をとった場合の本発明の構成の一例を図３に示す。本発明は、λの傾きを求める傾き算出手段３１と、λの傾きの分散σを算出する手段３２と、傾きの分散に基づいて空燃比センサの劣化を判定する手段３６から構成される。エンジンの性質によっては、この構成に、図３の点線で囲まれたような、エンジンの運転状態によって診断の可否を判断する手段３３，運転状態により分散σを補正する手段３４，補正された分散σを平均する手段３５を加えることで、診断の精度を向上することもできる。本発明は、エンジンコントローラ７によって実行されるので、本発明の構成要素３１〜３６はエンジンコントローラ７内の構成要素と考えて良い。また、本発明をエンジンコントローラから独立させて、空燃比の劣化診断、あるいは、これを含んだエンジンのオンボード診断機能に一つのＣＰＵを割り当てても良い。

この発明の動作を図４を使って説明する。図４の (ａ)，(ｂ) の実線で表される波型の線は、空燃比センサの出力を表す。（ａ）の実線は変動の周期が小さい場合のλ、（ｂ）の実線は変動の周期が大きい場合のλを表す。すると、それぞれの場合のλの傾きは、
（ａ），（ｂ）各図の破線で表されるように、空燃比センサの変動の周期が小さいときはそれほど減衰せず、空燃比センサの変動の周期が大きい場合により明らかに減衰する。
（ａ）（ｂ）のλの振幅はほとんど同じでも、周期の大きい（ｂ）の方がλの傾きの振幅が小さくなる。

時刻ｔにおける空燃比λを、振幅ａ，周期Ｔを用いて、
（数１）
λ＝ａ×sin（２πｔ／Ｔ）
と表すと、その傾きは、
（数２）
ｄλ／ｄｔ＝（２π／Ｔ）ａ×cos（２πｔ／Ｔ）
となり、λの変動の周期Ｔが大きいほど著しく減衰する。これがλの振動の周期が小さいとλの傾きの振幅が小さくなる理由である。

したがって、空燃比センサが劣化している場合は、空燃比センサが正常な場合に比べてλの振動の周期が大きいので、傾き算出手段で求めたλの傾きの振動は小さくなり、傾きの分散は小さくなる。この現象に基づいて、傾きの分散がある一定値より小さい場合は空燃比センサが劣化している、と判定できる。

この参照例１の動作を図６のフローチャートを用いて説明する。

このプログラムは、エンジンが起動されると同時に起動され、エンジンが停止されるまで実行されるづける。

このプログラムでは、λの傾きの分散は図５に示すようにＴＨＲ２×制御周期の時間間隔で計算される。すなわち、ＴＨＲ２個のλの傾きから計算される。分散σは運転状態で補正され（例えば、流量Ｑａでわることで補正される）、一定回数の和が閾値ＴＨＲσを超えるかどうかで異常の判定がなされる。ステップ１０２からステップ１０５までで空燃比の傾きの分散を求め、ステップ１０７で運転状態で補正されたのち合計され、一定回数の合計が求められたら、合計値ＳＵＭσが閾値ＴＨＲσを超えるかどうかで異常の判定がなされる。

図６のフローチャートの各ステップを説明する。

まず、エンジンが起動されると分散の合計回数ＣＮＴσと分散の合計値ＳＵＭσが初期化される（ステップ１０１）。

ステップ２からステップ５は分散を求める部分である。時刻ｔにおけるλの傾きは、時刻ｔにおけるλの値λｔからｎ制御周期前のλの値λｔ−ｎを引いた値λｔ−λｔ−ｎで与えられる。ｎは空燃比センサの劣化の識別が十分な性能になるように、事前に実験によって適合された値である。こうして与えられるλの傾きλｔ−λｔ−ｎの分散は、
分散＝(λｔ−λｔ−ｎ)＾２の平均−{(λｔ−λｔ−ｎ)の平均}＾２
＝(λｔ−λｔ−ｎ)＾２の合計／データ数
−｛(λｔ−λｔ−ｎ)の合計／データ数）｝
で計算されるので、ステップ１０２でλの傾きの合計ＥＸとλの傾きの２乗の合計ＥＸ２とデータ数ＣＮＴ２を初期化する。ステップ１０３では、制御周期毎に、最新のλの傾きλｔ−λｔ−ｎとその２乗をＥＸとＥＸ２に足し、データ数のカウンタＣＮＴ２に１を足す。ステップ１０４ではデータ数が所定のデータ数ＴＨＲ２に達したかどうかを判定し、達していればステップ１０５で分散σを計算し、達していなければステップ１１１で次の制御周期になるのを待ち、ステップ１０３を実行する。

ステップ１０５で分散σが計算された後は、ステップ１０６で診断条件が満たされているかどうかを判定し、診断条件が満たされていればステップ１０７で分散σをエンジンの運転状態で補正し、分散の合計値ＳＵＭσに足して、ＣＮＴσに１を足す。

ステップ１０８ではＣＮＴσが設定値ＴＨＲ１に達したかどうかを判定し、達していればステップ１０９で合計値ＳＵＭσが閾値ＴＨＲσを超えているかどうかを判定し、超えていれば空燃比センサは異常であると判定し、ステップ１１０で異常を通知し、超えていなければ次の制御周期の割り込みが入るのをまち、ステップ１０１に戻る。

このように、図３に示すような構成の空燃比センサの劣化診断装置で図６に示すような流れで処理することで、空燃比センサの劣化は排気に影響を与えることなく診断できる。

〔実施例１〕
ところで、上記のようなλの傾きの分散に基づく空燃比の劣化診断装置の例は、λの振幅がある程度一定している場合は正しく空燃比センサの劣化診断が行えるが、λの振幅がエンジンの回転数や負荷に依存して変化することが考えられる。この場合、λの振幅の変動を補正して、できるだけ空燃比センサの振動の周期にのみ相関のある指標を抽出したい。そのために、「相関をもつ指標」の（２）としてあげた、「λの傾きの分散とλの分散の比、または、差」を選ぶ。これは、図７に示すように、図３で構成を示した先述の実施例に、λの分散を算出する手段と、λの傾きの分散をλの分散で割ることで正規化する手段を追加し、正規化されたλの傾きの分散から空燃比センサの劣化を判定することで実現できる。

λの傾きの分散をλの分散で補正することの妥当性は、以下のように説明できる。

空燃比センサの信号を
（数３）
λ＝ａ＊sin（２πｔ／Ｔ）
のように仮定すると、λの傾きの分散は、
（数４）
σ＝∫(２π／Ｔ)^２ａ^２＊cos^２(２πｔ／Ｔ)ｄｔ
＝(２π／Ｔ)^２ａ^２∫cos^２(２πｔ／Ｔ)ｄｔ
λの分散は、
（数５）
σλ＝∫ａ^２＊sin^２(２πｔ／Ｔ)ｄｔ＝ａ^２＊∫sin^２(２πｔ／Ｔ)ｄｔ
となり、
（数６）
∫cos^２(２πｔ／Ｔ)ｄｔ＝∫sin^２(２πｔ／Ｔ)ｄｔ
なので、傾きの分散の正規化された値σnormは、
（数７）
σnorm＝（２π／Ｔ）^２
となる。正規化された分布は、センサ信号の振幅ａには依存せず、その周期の２乗に反比例する。つまり、空燃比センサが劣化して応答がなまると、空燃比制御のフィードバックの周期が長くなり、正規化された分散は小さくなる。したがって、
（数８）
σnorm≧閾値 ⇒ 正常
（数９）
σnorm＜閾値 ⇒ 劣化
と判定することで、空燃比センサの劣化は診断できる。

λの傾きの分散をλの分散で補正する実施例のフローチャートを図８に示す。図８は図５に示す先述の実施例のフローチャートに対応するものであり、ステップ８０２，８０３，８０５以外のステップは、図５の対応するステップと同じである。

ステップ８０２から８０５では、λの傾きの分散σｄλに加え、λの分散σλも算出し、σｄλをσλで補正している。ステップ８０２では、σｄλの和ＥＸと二乗和ＥＸ２に加えて、σλの和ＥＹと二乗和ＥＹ２を初期化している。

ステップ８０３では、制御周期毎に、最新のλの傾きλｔ−λｔ−ｎとその２乗をＥＸとＥＸ２に足し、データ数のカウンタＣＮＴ２に１を足すことに加え、最新のλの値λｔとその２乗をＥＹとＥＹ２に足している。

ステップ８０５では、σｄλとσλを求め、これらの比を取ることで正規化されたλの傾きの分散σnormを計算する。

あとは、図５に示す先述の実施例のフローと同じで、必要に応じて運転状態で補正された後、一定回数の和をとって（ステップ８０７）、この和が閾値を下回れば空燃比センサは劣化していると判断される（ステップ８０９）。

このようにすることで、排気に影響を与えることなく、空燃比センサの劣化を診断することができる。

〔参照例２〕
参照例２では、内燃機関の運転状態によるλの振幅の影響をキャンセルするため、λの傾きの分散をλの分散で正規化したが、λの振幅の影響を別の方法でキャンセルする方法が本参照例である。

λの傾きは、ある時間間隔で差分することによって求められるが、この時間間隔を変えると、λの傾きの振幅が変化し、それに伴ってλの傾きの分散も変化する。

時刻ｔにおける空燃比λｔを、振幅ａ，周期Ｔを用いて、
（数１０）
λｔ＝ａ×sin（２πｔ／Ｔ）
とおくと、ｍ制御周期で差分することで算出されるλの傾きは、
（数１１）
ｄλ／ｄｔ（ｍ）＝（λｔ−λｔ−ｍ）／ｍΔ
＝［ａ×sin(２πｔ／Ｔ)−ａ×sin｛２π(ｔ−ｍ)／Ｔ｝］／ｍΔ
＝ａ×sin（πｍ／Ｔ）×cos｛π（２ｔ−ｍ）／Ｔ｝／ｍΔ
ｎ制御周期で差分することで算出されるλの傾きは、
（数１２）
ｄλ／ｄｔ（ｎ）＝（λｔ−λｔ−ｎ）／ｎΔ
＝［ａ×sin(２πｔ／Ｔ)−ａ×sin｛２π(ｔ−ｎ)／Ｔ｝］／ｎΔ
＝ａ×sin（πｎ／Ｔ）×cos｛π（２ｔ−ｎ）／Ｔ｝／ｎΔ
従って、ｍ制御周期で差分されることで算出されるλの傾きの分散と、ｎ制御周期で差分されることで算出されるλの傾きの分散の比は、
（数１３）
［ｄλ／ｄｔ（ｍ）］／［ｄλ／ｄｔ（ｎ）］
＝［sin（πｍ／Ｔ）／sin（πｎ／Ｔ）］
×［cos｛π（２ｔ−ｍ）／Ｔ｝／cos｛π（２ｔ−ｎ）／Ｔ｝］×ｎ／ｍ
となり、ｎ，ｍがＴに比べて十分小さいとすれば、
（数１４）
［ｄλ／ｄｔ（ｍ）］／［ｄλ／ｄｔ（ｎ）］
≒［sin（πｍ／Ｔ）／sin（πｎ／Ｔ）］×ｎ／ｍ
と近似できる。

この近似式を用いると、ｍ＝１，ｎ＝３のときの分散の比とλの周期の関係は図９に示される。この図より、ｍ制御周期で差分することで算出されるλの傾きの分散と、ｎ制御周期で差分することで算出されるλの傾きの分散との比は、λの周期Ｔと負の相関を持つことがわかる。従って、この比がある閾値より小さいときは、λの周期がある値より大きいので、空燃比センサは劣化していると判定できる。

このような考えに基づいて、ｍ制御周期で差分することで算出されるλの傾きの分散と、ｎ制御周期で差分することで算出されるλの傾きの分散との比を用いて、空燃比センサの劣化を診断する装置の構成を図１０に示す。これは、図７に示す、λの傾きの分散をλの分散で正規化した値を用いて診断する装置において、傾き算出手段３１を時間間隔ｍの差分による傾き算出手段７６に限定して、分散算出手段７１の上流に時間間隔ｎの差分による傾き算出手段７７を追加したものである。

本参照例のフローチャートを図１１に示す。図１１のステップ１１０１〜１１１２は、図８のステップ８０１〜８１２に対応している。図８のステップ８０２〜８０５がλの傾きの分散σｄλとλの分散σλを求めるものであったのに対し、図１１のステップ１１０２〜１１０５は時間間隔ｍで差分をとって求めた傾きの分散σｄλｍと時間間隔ｎで差分をとって求めた傾きの分散σｄλｎを求めている。そのほかの処理手順については、λの傾きの分散をλの分散で正規化した値を用いて空燃比センサの劣化を診断する図８と、ｍ制御周期で差分することで算出されるλの傾きの分散と、ｎ制御周期で差分することで算出されるλの傾きの分散との比を用いて、空燃比センサの劣化を診断する図１１は同じである。

このように、ｍ制御周期で差分することで算出されるλの傾きの分散と、ｎ制御周期で差分することで算出されるλの傾きの分散との比が、λの周期に負の相関があることに着目し、この比と閾値の大小を比較することによって空燃比センサの劣化を診断することが出来る。

〔実施例２〕
空燃比センサ１０が出力する空燃比λに基づいて、燃料噴射装置６が噴射する燃料の量を制御する方法の一例を図１２に示す。ここでは、目標空燃比λtar にλが追従するようにＰＩＤ制御で空燃比補正量λｃを計算し、これに吸気量センサ１４が計測した吸気量Ｑａをかけて燃料噴射量Ｔｐを算出している。

もし、ＰＩＤ制御がゲインＰの比例制御だけであれば、
（数１５）
Ｔｐ＝Ｑａ×λｃ＝Ｑａ×［λtar＋Ｐ（λtar−λ）］
となる。λの振動の周期に比べ、吸気量Ｑａ，目標空燃比λtar ，比例ゲインＰの変動の周期は長いので、Ｔｐの傾きの分散σ（ｄＴｐ）とλの傾きの分散σ（ｄλ）との間には、
（数１６）
σ（ｄＴｐ）＝(Ｑａ×Ｐ)＾２×σ（ｄλ）
が成り立つ。

したがって、実施例１の、λの傾きの分散の代わりに燃料噴射装置への指令値Ｔｐの傾きの分散を用いても、実施例１は成立する。

同様に、参照例１，２でも、λを燃料噴射装置への指令値Ｔｐに置き換えても成立する。

本発明が適用される内燃機関の構成図。 空燃比センサの信号の一例。 本発明の構成図の一例。 空燃比の周期が空燃比の傾きの振幅に与える影響を説明する図。 本発明における分散を計算する範囲を説明する図。 本発明の実施例の処理手順を説明する図の一例。 本発明の構成図の一例。 本発明の実施例の処理手順を説明する図の一例。 本発明における空燃比の振幅と診断パラメータの関係の一例。 本発明の構成図の一例。 本発明の実施例の処理手順を説明する図の一例。 本発明の実施例が適用される空燃比制御の方法の一例を示す図。

符号の説明

１…エアクリーナ
２…吸気管
３…スロットル
４…集合管
５…インテークマニホールド
６…燃料噴射装置
７…エンジンコントローラ
８…点火プラグ
９…排気管
１０…空燃比センサ
１１…三元触媒
１２…酸素センサ
１３…気筒

Claims (4)

1. 内燃機関の排気管にとり付けられ、内燃機関に供給される空気と燃料の混合比を推定するために用いられる空燃比センサの劣化を診断する装置であって、
   空燃比センサの出力信号の傾きを計算する手段と、傾きの分散を計算する手段と、空燃比センサの出力信号の分散を計算する手段と、傾きの分散を出力信号の分散で正規化する手段と、を備え、
   空燃比センサの出力信号の周期と負の相関をもつ正規化された傾きの分散に基づいて空燃比センサの劣化を判定する空燃比センサの劣化診断装置。
2. 請求項１に記載の空燃比センサの劣化診断装置において、正規化された空燃比センサの出力信号の傾きの分散を内燃機関の運転状態で補正し、補正された分散の一定回数の和を計算し、計算された和に基づいて空燃比センサの劣化を判定する空燃比センサの劣化診断装置。
3. 請求項１又は２に記載の空燃比センサの劣化診断装置において、空燃比センサの出力信号を燃料噴射装置への指令値に置き換えたことを特徴とする空燃比センサの劣化診断装置。
4. 請求項１乃至３のいずれか１項に記載の空燃比センサの劣化診断装置において、劣化と判定されたら表示灯を点灯することで運転者に通知することを特徴とする空燃比センサの劣化診断装置。

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