JP5413399B2

JP5413399B2 - 車両搭載機器の故障診断装置

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Publication number: JP5413399B2
Application number: JP2011087549A
Authority: JP
Inventors: 一英栂井; 広己山浦
Original assignee: Mitsubishi Motors Corp; Mitsubishi Automotive Engineering Co Ltd
Current assignee: Mitsubishi Motors Corp; Mitsubishi Automotive Engineering Co Ltd
Priority date: 2011-04-11
Filing date: 2011-04-11
Publication date: 2014-02-12
Anticipated expiration: 2031-04-11
Also published as: JP2012220379A

Description

本発明は、車両に搭載される各種センサ、アクチュエータ等の車両搭載機器の故障診断装置に関するものである。

車両搭載機器の故障診断装置の従来技術として、例えば、特許文献１（特開２０１０−１０１８６０号公報）、および、非特許文献として、本出願人が発行した「三菱自動車テクニカルレビュー」に記載された「知識に基づく故障診断技術（モデル挙動との比較による検知と特定）」が挙げられる。

特許文献１には、車両に搭載された機構の故障診断を精度よく行うために、車両に搭載された車載機構の状態を検出する状態検出手段の検出結果に基づいてこの車載機構が正常に作動しているか否かを診断する第１フェーズ診断を実行する第１フェーズ診断実行手段と、車載機構の実挙動と車載機構モデルの挙動とを比較することで状態検出手段が正常に作動しているか否かをさらに診断する第２フェーズ診断を実行する第２フェーズ診断実行手段と、状態検出手段の検出結果に基づいて車載機構の故障の程度を診断する第３フェーズ診断を第１フェーズ診断実行手段により第１フェーズ診断が実行された後で実行する第３フェーズ診断実行手段と、を備える構成が開示されている。

また、非特許文献１には、前記特許文献1に開示されている第２フェーズ診断の車載機構の実挙動と車載機構モデルの挙動とを比較することで車載機器が正常に作動しているか否かを診断する残差法による故障診断技術ついて示されている。

この残差法による故障診断は、図１２に示すように、故障診断装置０１は残差生成部０３と、残差評価部０５との２つの部分に分けられる。故障には、センサ故障Ａ、アクチュエータ故障Ｂ、およびそれからなる装置故障Ｃの３つがある。
そして、故障診断装置０１へは、実機プロセスの入出力が入力され、残差はモデルと実機の差として算出され、通常残差は故障がない状態で０（ゼロ）で設計され、故障が起きれば０から著しく外れる。各残差は特定の故障に対して敏感なものを選定し、同時に故障の分離、識別ができるようにいくつかの複数の残差を異なった故障に敏感なように設定される。
例えば、図１３に示すような残差行列を用いて複数の故障の種別ｆ_１〜ｆ_４と、残差ｒ_１〜ｒ_４とを関連付けて設定して故障の特定を簡単にできるようにしている。

図１３での「１」は残差が故障と関連することを示し、残差ｒｉと故障ｆｊとの関係が敏感であることを表している。残差ｒ_１が生じた場合は故障ｆ_２かｆ_４が起きたと考えられるが、これだけではどちらの故障か分からない。残差ｒ_２の有無を調べるとｒ_２が生じている場合は、ｆ_２が故障と判定し、そうでない場合はｆ_４が故障と判定し、ｆ_２とｆ_４のうちどちらが故障かを特定できる。このように、故障判定の対象とするセンサやアクチュエータに対して複数の残差を設定することにより総合的に故障診断を行うものである。

特開２０１０−１０１８６０号公報「知識に基づく故障診断技術−モデル挙動との比較による検知と特定−、三菱自動車テクニカルレビュー、日本国、三菱自動車工業株式会社、２００７Ｎｏ．１９、第３３頁〜３９頁」

前記特許文献１および非特許文献１に開示される残差法においては、図１３に示すように、残差と故障との関連を示すために、表中にステータス「１」、「０」を記載して、故障が発生していると判定した場合、および発生していないと判定した場合に成立するものである。従って、この故障判定自体に不確実性を有している場合には、残差法を用いても得られる診断結果は確実性、信頼性が乏しいものとなる。
すなわち、故障であるにもかかわらず故障と判定せずにステータスを「０（ゼロ）」のままとしている場合や、故障が発生していないにもかかわらず故障と判定してステータスを「１」としている場合には得られる診断結果の確実性、信頼性が乏しいものとなる。従って、各残差を基に判定する故障発生の判定精度を高めることが必要となる。

そこで、本願発明は、これら問題点に鑑みてなされたものであり、車両に搭載される機器の故障診断装置において、車載機器の実挙動とモデル挙動との残差を基に判定する故障発生の判定精度を高めて、残差法による故障診断の信頼性を向上する車両搭載機器の故障診断装置を提供することを目的とする。

前記目的を達成するために、本発明は、車両に搭載される機器の実挙動と、該車両に搭載される機器の標準的な挙動を示す車載機器モデルの挙動とを比較することによって生成される残差を基に、車両搭載機器が正常に作動しているか否かを診断する車両搭載機器の故障診断装置において、車両に搭載される機器の実挙動と該車両に搭載される機器の標準的な挙動を示す車載機器モデルの挙動とを比較することによって残差を生成する残差生成手段と、前記残差の発生確率を算出する残差発生確率算出手段と、前記残差生成手段によって生成される残差に前記残差発生確率算出手段によって発生する確率に応じた重みづけをして前記残差を補正する残差補正手段と、該残差補正手段よって補正された補正残差を基に、対象機器の故障の有無を判定する故障判定手段と、を備えたことを特徴とする。

かかる発明によれば、残差の発生確率を残差発生確率算出手段によって算出し、残差生成手段によって生成される残差に前記残差発生確率算出手段によって算出される残差発生確率に応じた重みづけをして補正残差を算出して、該補正残差を基に対象機器の故障の有無を算出するので、発生確率（頻度）が高い残差に対しては故障の確率は低く、発生確率（頻度）が低い残差に対しては故障の確率が高いため、残差の発生確率を重みづけした（加味した）補正残差を基に、判定閾値との比較によって故障を判定することで、判定精度および判定結果の信頼性を向上できる。

また、本発明において好ましくは、前記残差発生確率算出手段は、互いに交差する２つのメンバーシップ関数を用いたファジィ論理によって算出されるメンバーシップグレードを基に残差発生確率を算出するとよい。

かかる構成によれば、互いに交差する２つのメンバーシップ関数を用いたファジィ論理によって算出されるメンバーシップグレードを基に、すなわち、互いに交差する２つのメンバーシップ関数を基に算出される０と１の間のメンバーシップグレードを、残差の発生確率相当の重みづけと評価して、残差の評価を行う。
例えば、反応すべ残差（発生頻度が低い残差）は、高いファジィ値（メンバーシップグレードが大きい値）とし、反応すべきでない残差（発生頻度が高い残差）は、低いファジィ値（メンバーシップグレードが小さい値）となって残差を評価する。これによって、互いに交差する２つのメンバーシップ関数を用いたファジィ論理のメンバーシップグレードを用いることで、残差による故障判定の精度を高めることができる。

また、本発明において好ましくは、前記残差発生確率算出手段は、対象機器の出力のばらつきを基に残差発生確率を算出するとよい。
かかる構成によれば、残差の発生確率を対象機器の出力のばらつきに基づいて、出力のばらつきが小さい領域では出力発生確率が高いため、故障の発生確率は少ない。逆に、出力のばらつきが大きい領域では出力発生確率が低いため故障の発生確率が高くなる。このため、出力のばらつき（頻度）に応じて残差の評価に重み付けをすることで、残差による故障判定の精度を高めることができる。

また、本発明において好ましくは、前記対象機器の出力ばらつきを対象機器の出荷検査値のデータを基に算出するとよい。
このように、製品の出荷検査値のデータを基に出力のばらつきを求めることで、簡単に且つ効率よくデータ収集ができる。

また、本発明において好ましくは、前記補正残差を基に判定した故障の有無の判定結果を、列方向に残差をとり、行方向に故障対象機器をとった残差行列に表して、該残差行列を基に複数の対象機器から故障機器を特定する故障機器特定手段を備えるとよい。

かかる構成によれば、故障を多くの残差と関連付けることによって、多数決の原理による故障機器の特定が容易になる。この特定の際において、発生確率に応じた重みづけした残差を基に、閾値との比較によって故障判定をするので、故障との関連性の有無を示すステータス「１」と「０」（図１３参照）の判定精度が高まり、故障機器の特定を精度よくできる。

本発明によれば、車両に搭載される機器の実挙動と、該車両に搭載される機器の標準的な挙動を示す車載機器モデルの挙動とを比較することによって生成される残差を基に、車両搭載機器が正常に作動しているか否かを診断する車両搭載機器の故障診断装置において、車両に搭載される機器の実挙動と該車両に搭載される機器の標準的な挙動を示す車載機器モデルの挙動とを比較することによって残差を生成する残差生成手段と、前記残差の発生確率を算出する残差発生確率算出手段と、前記残差生成手段によって生成される残差に前記残差発生確率算出手段によって発生する確率に応じた重みづけをして前記残差を補正する残差補正手段と、該残差補正手段よって補正された補正残差を基に、対象機器の故障の有無を判定する故障判定手段と、を備えたので、残差法に用いられる各残差から判定される故障有無の精度を高めて、故障診断の信頼性を向上できる。

本発明の故障診断装置を装着した車両全体の構成ブロック図である。故障診断装置の第１実施形態を示し、車載機器モデルの部分を示す構成ブロック図である。第１、２実施形態の全体構成ブロック図である。第１実施形態の残差補正手段の説明図である。第２実施形態を示し、センサ出力のばらつきを示す説明図である。第２実施形態の残差発生確率を示す説明図である。式（１）〜（６）の変数および単位を示す図表である。残差行列を示す説明図である。残差ｒ１〜ｒ１４までの算出式である。残差ｒ１〜ｒ１４の算出式の変数および単位を示す図表である。判定ルールを示す図表である。従来技術を示す説明図である。従来技術を示す説明図である。

以下、本発明を図に示した実施形態を用いて詳細に説明する。
但し、この実施形態に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対配置などは特に特定的な記載がない限り、この発明の範囲をそれのみに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。
（第１実施形態）

図１は、本発明の第１実施形態を示し、故障診断装置を装着した車両全体の構成ブロック図である。
図１において、車両１にはエンジン３およびトランスミッション５が搭載され、これらエンジン３とトランスミッション５は連結されて、エンジン３からの出力がトランスミッション５の入力軸に接続され、トランスミッション５のクラッチ７およびギヤトレインのギヤ１０を介して出力軸に出力されるようになっている。そして、トランスミッション５の内部には、図示しないオイルポンプにより加圧された潤滑オイルがオイル通路内を循環してギヤトレインや軸受部分を潤滑するようになっている。

トランスミッション５には、潤滑オイルの温度を検出するオイル温度センサ（車両搭載機器）９が設けられている。このオイル温度センサ９からの信号は、制御装置（ＥＣＵ、ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＣｏｎｔｒｏｌＵｎｉｔ）１１に入力されている。
また、このオイル温度センサ９は、制御装置１１と図示しないケーブルによって接続され、制御装置１１から、例えば直流５Ｖの電力が供給されることで作動するようになっている。そして、このオイル温度センサ９は、トランスミッション５内を循環する潤滑オイルの温度が上昇するに連れて高い電圧を制御装置に対して出力するようになっている。

制御装置１１には、車両１に搭載される機器の故障を診断する故障診断装置１３が設けられ、この故障診断装置１３は、モデル挙動との比較によって診断を行うモデルベース故障診断によって構成されている。
このモデルベース故障診断は、トランスミッション５およびエンジン３を含む車両の各種センサおよびアクチュエータ（車両搭載機器）の実挙動と、これら各種の標準的な挙動を示す車載機器モデル１５（図２参照）の挙動とを比較することで、各種センサおよびアクチュエータが正常に作動しているか否かを診断するものである。

次に、トランスミッション５のオイル温度センサ９が正常に作動しているか否かを診断する例を示す。
図２に示すように、トランスミッション５の潤滑オイル温度を算出するオイル温度算出手段（オイル温度算出モデル）１７は、クラッチ発熱量を基にクラッチ温度を算出するクラッチ発熱量算出手段（クラッチ温度算出モデル）１９からの信号が入力され、さらに、車速センサ２１からの車速信号、エンジン負荷センサ２３からの負荷信号が入力される。

クラッチ発熱量算出手段１９には、エンジン回転速度センサ２５と車速センサ２１からの信号が入力され、このクラッチ発熱量算出手段１９では、クラッチ７の発熱エネルギーがエンジン３とクラッチ７との回転速度差を基に算出され、オイル温度算出手段１７では、クラッチ発熱量算出手段１９によって算出された発生エネルギーが潤滑オイルに移動すること、および、熱発生量と放熱量との差によってオイル温度が上昇すること、を基にオイル温度を算出する。そして、そのオイル温度算出手段１７からの出力は残差生成手段２７に出力するようになっている。

本実施形態においてクラッチ７は２つ設けられており、第１クラッチの熱エネルギーはエンジン３と第１クラッチのクラッチディスクとの回転速度差より次のように算出される。

第１クラッチの熱エネルギーは、潤滑オイルに移動し、熱エネネギーの移動量は次のように算出される。

式（１）、（２）については、第２クラッチにおいても添え字ｃ１をｃ２と替えて適用される。なお、この熱エネルギーは、大気に放出される。
また、次の式（３）〜（６）の関係も成立する。

前記式（１）〜（６）に用いられる変数の定義及び単位は、図７の図表に示すとおりである。

なお、トランスミッション５の故障診断に残差法を適用する場合には、残差法を用いた診断の基準となるデータに相関する各部品（上述のるオイル温度センサ９など）の作動は、それぞれの時間的尺度を有している。例えば、潤滑オイル温度を検出するオイル温度センサ９の時定数は、ギアシフトアクチュエータ（図示略）のポジションセンサあるいは力センサの時定数に比べて非常に（例えば１００倍程度）大きい。このため、全ての部品に対して単一のサンプリング時間（つまり、オイル温度センサ９の検出結果を故障診断装置１３が読込む周期）を設定していたのでは、故障診断の精度を充分に確保することが出来ないおそれがある。
このため、故障診断装置１３の中では複数のサンプル周期をもつように設定されている。例えば、図８に示すように残差をサンプル時間毎に分類した残差行列が設定されている。

図８に示す残差行列は、故障診断の対象となるトランスミッション５の各センサ（車載機器２８）の種別、例えば、ｘ（位置センサ）、ｆ（力センサ）、ｎ（速度センサ）、θ（温度センサ）を行方向に設定し、残差ｒ_ｉ（ｉ＝１〜１４）を列方向に設定されている。残差ｒ（ｉ＝１〜１４）の計算式を図９の図表に示す。

なお、図８の残差行列、および図９の残差の算出式に示した変数とその単位を図１０の図表にまとめる。添え字_ｓｅｎｓｏｒはセンサ検出値である。このトランスミッション５には２つのクラッチ７が設けられ、各クラッチに対する変数は添え字ｃ１またはｃ２で区別される。

以上のようにして算出された残差ｒ_ｉ（ｉ＝１〜１４）は、図３に示すように高周波ノイズや外乱を除去するためにローパスフィルタ（フィルタ処理）２９を通過させ、その後、残差補正手段３１によって、残差ｒ_ｉに対してその残差ｒ_ｉの発生確率に応じた重み付けをして、残差を補正して補正残差ｒ'_ｉを算出する。
そして、その補正残差ｒ'_ｉに基づいて、故障判定手段３３によって故障を判定する。

残差発生確率算出手段３５では、図４に示すように互いに交差する２つのメンバーシップ関数Ｆ１、Ｆ２が設定される。
この２つのメンバーシップ関数Ｆ１、Ｆ２の形を決めるには、ｒ（残差）とλ（メンバシップグレード）の関係のみを設定して、メンバーシップグレードが０〜１の範囲を変化する傾斜を決めればよく、残差ｒの値に応じて故障がない場合には間違った故障警報を出さず、故障の場合には確実に故障警報を出すように、ファジィ値（メンバーシップグレード）の領域に入るように設定する。
そして、残差補正手段３１では、図４の互いに交差する２つのメンバーシップ関数Ｆ１、Ｆ２を用いたファジィ論理に基づいて算出したメンバーシップグレードを、残差ｒ_ｉの発生確率相当の重みづけと評価して、残差ｒ_ｉを補正して、残差ｒ'_ｉを算出する。

互いに交差する２つのメンバーシップ関数を用いたファジィ論理のメンバーシップグレードを基に、すなわち、互いに交差する２つのメンバーシップ関数を基に算出される０と１の間のメンバーシップグレードを、残差の発生確率相当の重みづけと評価して用いる。
両メンバーシップ関数Ｆ１、Ｆ２の交差位置における残差が、車両の運転状態（動的状態）において、頻繁に生じる残差の領域Ｐであれば正常と判定するが、頻繁には生じない残差の領域Ｑである場合には、故障の可能性があるためそのような残差の範囲には重み付けをして判定する。

一例としては、補正残差ｒ'_ｉ＝Ｋｒ_ｉのように、重み係数Ｋを０〜１のメンバーシップグレードに応じた値に設定して、残差ｒ_ｉに乗算して残差を増大または減少させた補正残差ｒ'_ｉを算出して、該補正残差ｒ'_ｉを用いて閾値に対する判定を行い、判定を確実にする。なお、残差を補正する代わりに閾値に対して重み付けしてもよい。

このように、反応すべ残差（発生頻度が低い残差）は、高いファジィ値（メンバーシップグレードが大きい値）とし、反応すべきでない残差（発生頻度が高い残差）は、低いファジィ値（メンバーシップグレードが小さい値）となって残差を評価できる。
これによって、互いに交差する２つのメンバーシップ関数Ｆ１、Ｆ２を用いたファジィ論理のメンバーシップグレードを用いることで、残差に重み付けをすることができ、残差による故障判定の精度を高めることができる。

故障判定手段３３では、前述のように残差に重み付けをして補正残差を用いて故障の判定を行い、その結果を用いて、図８に示した残差行列３２を基に、複数の車載機器２８から故障機器を特定して警報を発する。この残差行列３２を用いて複数の対象機器２８から故障機器を特定して警報を発するのは、故障判定手段３３に設けられた故障機器特定手段３４によって行われる。

このように、故障機器の特定を、残差ｒ_ｉに重み付けをして、その重み付け後の補正残差ｒ'_ｉを基に判定閾値と比較するので、故障の発生を高い確率で判定できるようになるので、残差行列３２に設定される故障との関連性を表すステータス「１」と「０」の精度が高まり、故障機器の特定が精度よくできるようになる。
なお、残差行列３２中の「１」は、残差と故障との関連性が高いことを示し、「０」は関連性が薄いことを示し、「×」は、残差が故障と関連するかしないか決まらないことを表している。

図８に示す残差行列３２の具体的な判定ルールを図１１に示し、例えば、図８のｎ_ｏｄｄ（奇数入力シャフト速度センサ）の判定は、ルール８を用いて残差ｒ_８が高（１）で、残差ｒ_７、ｒ_９が低（０）のときは故障と判定する。同様に、ルール９には、ｎ_ｅｖｅｎ（偶数入力シャフト速度センサ）の故障判定条件が、ルール１０には、ｎ_{ｆｉｎａｌ}（最終出力シャフト速度センサ）の故障判定条件が、さらにルール１１には、θ_ｃ１（奇数クラッチの温度センサ）、ルール１２には、θ_ｃ２（偶数クラッチの温度センサ）、ルール１３には、θ_ｏｉｌ（潤滑油温度）の例をそれぞれ示す。

（第２実施形態）
次に、図５、６を参照して、第２実施形態について説明する。この第２実施形態は、第１実施形態の残差発生確率算出手段３５および残差補正手段３１の他の例を示すものである。
車両１のエンジン３およびトランスミッション５からなるパワートレインの状態と、各センサ（車載機器２８）出力については、一対一に関係が決まっているのではなく、製品ごとにばらつきを持っている。このため、代表的な値が使われている。

そして、センサ出力はその代表的な値の近傍に分布する。このばらつき（分布）は、センサ自体が有している出力誤差、エンジン３やトランスミッション５の経年劣化、さらに、潤滑オイル温度、吸入空気温度、電気負荷等の実際の運転状態が原因で生じる。
このばらつきの求め方としては、開発時の限られた数のパワートレインを計測して得られたデータに対して、経験値を加味して求める方法、または、製品の出荷検査値のデータを収集して求める方法で行われる。
製品の出荷検査値のデータを基に出力のばらつきを求めることで、簡単に且つ効率よくデータ収集ができる。

このセンサ出力値のばらつきは、図５のように、センサ出力の頻度を縦軸に、センサ出力を横軸にとると、代表の出力値Ｍを中心に発生頻度は正規分布の特性を示す。このセンサ出力の発生頻度の特性を基に、出力が通常（正常）ではあり得ない発生確率を定義することができる。
すなわち、図６のように平均の出力値Ｍから離れるに従って出力として通常（正常）では発生しない発生確率が高くなる。このセンサ出力として通常では発生しない発生確率の大きさを、残差ｒ_ｉに適用して誤差の重み付けをする。

残差ｒ_ｉは、センサ出力とモデルによる出力とが一致する場合には０（ゼロ）であり、残差ｒ_ｉの発生頻度の分布も、残差の算出のベースとなるセンサ出力の発生頻度の分布と同様の特性となると仮定しても大きな誤差は生じない。

そこで、第１実施形態の残差発生確率算出手段３５においては、２つのメンバーシップ関数Ｆ１、Ｆ２の形を設定していたが、第２実施形態の残差発生確率算出手段４０では、メンバーシップ関数の設定に代えて、図６に示すような通常では発生しないセンサ出力の発生頻度の特性を基に、センサ出力として通常では発生しない出力の発生確率の大きさを、残差ｒ_ｉに適用する重み付けとして算出する。

第１実施形態の残差補正手段３１においては、２つのメンバーシップ関数Ｆ１、Ｆ２を用いてファジィ論理計算を行い、メンバーシップグレードを算出し、そのメンバーシップグレードの値に応じて残差ｒ_ｉを補正していたが、第２実施形態の残差補正手段４１では、残差発生確率算出手段４０で設定したセンサ出力が発生しない確率分布を基に、残差が発生しない確率分布を求め、残差が発生しない確率分布が高い領域の残差が生じたときは故障の可能性が高いため、その残差が発生しない確率分布に応じた重み付けをして、補正残差ｒ'_ｉとして、閾値との比較を行うため、第１実施形態と同様に残差ｒ_ｉによる故障判定の精度を高めることができる。その他の構成及び作用効果については、第１実施形態と同様である。

また、第１実施形態、および第２実施形態をトランスミッション５のオイル温度センサ９について説明したが、エンジン３の燃焼室への吸気流量を制御するスロットルバルブ４４（図１参照）の作動開度を検出するスロットル開度センサ４６等の他のセンサ、アクチュエータ等に適用してもよいことは勿論である。

本発明によれば、車両に搭載される機器の実挙動と、該車両に搭載される機器の標準的な挙動を示す車載機器モデルの挙動とを比較することによって生成される残差を基に、車両搭載機器が正常に作動しているか否かを診断する車両搭載機器の故障診断装置において、残差法に用いられる各残差から判定される故障有無の精度を高めて、故障診断の信頼性を向上できるので、車両に搭載されるセンサやアクチュエータの機器の故障診断装置に適用できる。

１車両
３エンジン
５ミッション
１１制御装置
１３故障診断装置
２８車載機器
１５車載機器モデル
２５残差生成手段
３１、４１残差補正手段
３２残差行列
３３故障判定手段
３４故障機器特定手段
３５、４０残差発生確率算出手段
Ｆ１、Ｆ２メンバーシップ関数

Claims

車両に搭載される機器の実挙動と、該車両に搭載される機器の標準的な挙動を示す車載機器モデルの挙動とを比較することによって生成される残差を基に、車両搭載機器が正常に作動しているか否かを診断する車両搭載機器の故障診断装置において、
車両に搭載される機器の実挙動と該車両に搭載される機器の標準的な挙動を示す車載機器モデルの挙動とを比較することによって残差を生成する残差生成手段と、
前記残差の発生確率を算出する残差発生確率算出手段と、
前記残差生成手段によって生成される残差に前記残差発生確率算出手段によって発生する確率に応じた重みづけをして前記残差を補正する残差補正手段と、
該残差補正手段よって補正された補正残差を基に、対象機器の故障の有無を判定する故障判定手段と、を備えたことを特徴とする車両搭載機器の故障診断装置。
前記残差発生確率算出手段は、互いに交差する２つのメンバーシップ関数を用いたファジィ論理によって算出されるメンバーシップグレードを基に残差発生確率を算出することを特徴とする請求項１に記載の車両搭載機器の故障診断装置。
前記残差発生確率算出手段は、対象機器の出力のばらつきを基に残差発生確率を算出することを特徴とする請求項１に記載の車両搭載機器の故障診断装置。
前記対象機器の出力ばらつきを対象機器の出荷検査値のデータを基に算出することを特徴とする請求項３に記載の車両搭載機器の故障診断装置。
前記補正残差を基に判定した故障の有無の判定結果を、列方向に残差をとり、行方向に故障対象機器をとった残差行列に表して、該残差行列を基に複数の対象機器から故障機器を特定する故障機器特定手段を備えたことを特徴とする請求項１記載の車両搭載機器の故障診断装置。