JP3478184B2 - 出力選別装置及び動的システムの診断装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、出力選別装置及び
動的システムの診断装置に係り、より詳しくは、必要な
出力を選別することの可能な出力選別装置及び該出力選
別装置を応用した動的システムの診断装置に関する。

【０００２】

【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】タイヤ
と路面との間の摩擦特性を含む車輪共振系への加振入力
に対する応答出力を検出し、検出された応答出力に基づ
いて、タイヤと路面との間のすべり易さに関する物理量
等を推定する車両状態推定装置が提案されている（特願
平９−２０９７８０号）。

【０００３】ここで、上記応答出力は周期的であること
が予想されるが、大きさが突発的に大きな応答出力や周
期的な変化が顕著に現れない応答出力を含む場合があ
る。大きさが突発的に大きな応答出力を含んだ上記応答
出力に基づいて、上記すべり易さに関する物理量等を推
定すると、突発的に大きな応答出力の影響が大きくなり
過ぎて、本来の周期的な応答出力が突発的に大きな応答
出力にかくれてしまう。よって、上記すべり易さに関す
る物理量の推定精度が悪い。また、周期的な変化が顕著
に現れない出力に基づいて、上記すべり易さに関する物
理量を推定すると、上記すべり易さに関する物理量の推
定値がばらつき、精度が悪い。

【０００４】一方、動的システムの応答出力ベクトルに
基づいて、動的システムの外部から作用する外部外乱ベ
クトル及び動的システム内の故障により発生した内部外
乱ベクトルの和としての総合的外乱ベクトルを推定する
と共に動的システムの内部状態量ベクトルを推定し、こ
の推定された総合的外乱ベクトルと内部状態量ベクトル
との相互相関を演算することにより総合的外乱ベクトル
から内部外乱に関連する成分を分離し、この分離された
内部外乱に関連する成分から動的システムの対応箇所を
故障箇所としてシステムの診断を行う動的システムの診
断装置（特開平７−９８２６８号公報、特願平８−３４
６３８０号）が提案されている。この診断装置であって
も、応答出力ベクトルが大きさが突発的に大きな応答出
力や周期的な変化が顕著に現れない応答出力を含むと、
上記故障箇所の診断精度が悪くなる。

【０００５】本発明は、上記事実に鑑み成されたもの
で、必要な出力を精度よく選別することができると共
に、必要な出力の周波数を検出することの可能な出力選
別装置及び該出力選別装置を応用した動的システムの診
断装置を提案することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記目的達成のため請求
項１記載の発明は、周期的であることが予想される出力
を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された
出力に基づいて、該出力が周期的な出力か否かを判断す
るための判断値を算出する算出手段と、前記算出手段に
より算出された判断値に基づいて、前記出力又は前記出
力に対応して変化する信号を選別する選別手段と、を備
えている。

【０００７】請求項１記載の発明に検出手段は、周期的
であることが予想される出力を検出する。算出手段は、
検出手段により検出された出力に基づいて、該出力が周
期的な出力か否かを判断するための判断値を算出する。

【０００８】なお、算出手段は、検出手段により出力が
所定個数検出される毎に上記判断値を算出する。なお、
所定個数は、少なくとも１つである。即ち、１でもよ
く、複数個でもよい。

【０００９】また、算出手段は、上記判断値として、検
出手段により検出された出力と該出力を該出力の周期的
な部分が該出力の変化に対応して変化するように変換し
た値との相関係数を算出するようにしてもよい。なお、
変換は、偶数回微分、偶数回差分、偶数回積分、及び偶
数回和分の何れかであるとしてもよい。

【００１０】ここで、例えば、大きさが突発的に大きな
出力を上記のように変換しても、変換した値には周期的
な部分以外の成分が多く含まれる。即ち、突発的な出力
を上記のように変換した値は該出力の変化に対応して変
化しないので、突発的な出力と該出力を上記のように変
換した値との相関は小さい。

【００１１】また、周期的な変化が顕著に現れない出力
を上記のように変換した値には、該出力の変化に対応し
て変化するように変換された成分が少ない。よって、周
期的な変化が顕著に現れない出力と該出力を上記のよう
に変換した値との相関は小さい。

【００１２】そして、選別手段は、算出手段により算出
された判断値に基づいて、前記出力又は前記出力に対応
して変化する信号を選別する。

【００１３】また、算出手段は、上記判断値として、検
出手段により検出された出力のゼロ基準が出力の振幅の
中心となるように補正して、補正された出力のゼロクロ
スをカウントしたカウント値と、補正された出力を補正
された出力の変化に対応して変化するように変換した値
のゼロクロスをカウントしたカウント値との比較値を算
出するようにしてもよい。なお、この時の変換は、ｎ回
差分又はｎ回微分（ｎは自然数）で行うことができる。

【００１４】ここで、例えば、大きさが突発的に大きな
出力を上記のように変換しても、変換した値には周期的
な部分以外の成分が多く含まれる。即ち、突発的な出力
を上記のように変換した値は該出力の変化に対応して変
化しないので共振が弱く（周期が長い）、検出手段によ
り検出された出力を上記のように補正し、ゼロクロスを
カウントしたカウント値と、変換値のカウント値の差は
大きくなる。従って、前記カウント値と前記変換値のカ
ウント値の比較値、例えば差に基づいて信号を選別する
ことにより、周期的な出力を精度よく選別することがで
きる。例えば、前記カウント値と前記変換値のカウント
値の比較値、例えば差が所定範囲である信号のみを選別
することにより周期的な出力を精度よく選別することが
可能である。

【００１５】更に、検出手段により検出された出力の
内、所定周波数帯域の出力のみを通過させる通過手段
と、選別手段により選別された信号の周波数を検出する
周波数検出手段と、周波数検出手段により検出された周
波数に基づいて、通過手段を通過させる所定周波数帯域
を補正する補正手段と、を備えるようにしてもよい。こ
のようにすることにより、周波数検出手段により、周期
的な出力の周波数を検出することができる。例えば、周
波数検出手段は、出力が周期的な出力である場合に、ゼ
ロ基準が周期的な出力の振幅中心となるように補正し、
該出力のゼロクロス（符号反転ポイント）をカウントす
れば、サンプル時間Ｔ、サンプル数Ｎとゼロクロスカウ
ント値Ｃから周波数ｆをｆ＝Ｃ／（２ＴＮ）より算出す
ることが可能である。また、補正手段は、通過手段の所
定周波数帯域の中心が周波数検出手段により検出された
周波数となるように補正するようにしてもよい。

【００１６】このように、周期的であることが予想され
る出力が周期的な出力か否かを判断するための判断値を
算出し、算出した判断値に基づいて、該出力又は該出力
に対応して変化する信号を選別するので、該出力又は該
出力に対応して変化する信号から、大きさが突発的に大
きな出力等や周期的な変化が顕著に現れない出力等を除
去することができる。また、周期的である出力の周波数
を検出することができるという効果が得られる。

【００１７】上記目的を達成するため請求項７記載の発
明は、前記動的システムの内部状態量ベクトルに基づい
て、動的システム内の故障により発生する内部外乱ベク
トル及び動的システムの外部外乱ベクトルの和としての
総合的外乱ベクトルを推定する外乱推定手段と、前記内
部状態量ベクトルに基づいて、該内部状態量ベクトルが
周期的な出力か否かを判断するための判断値を算出する
算出手段と、前記算出手段により算出された判断値に基
づいて、前記外乱推定手段により推定された総合的外乱
ベクトルを選別する選別手段と、前記選別手段により選
別された総合的外乱ベクトルと前記内部状態量ベクトル
との相互相関を演算し、前記総合的外乱ベクトルから内
部外乱に関連する成分を分離する相関演算手段と、前記
相関演算手段により分離された内部外乱に関連する成分
に基づいて前記動的システムの故障箇所の診断を行う診
断手段と、を備えている。

【００１８】請求項７記載の発明によれば、外乱推定手
段は、動的システム内の故障により発生する内部外乱ベ
クトル及び動的システムの外部外乱ベクトルの和として
の総合的外乱ベクトルを推定し、算出手段により、内部
状態量ベクトルに基づいて該内部状態量ベクトルが周期
的な出力か否かを判断するための判断値を算出する。選
別手段は、算出手段により算出された判断値に基づい
て、外乱推定手段により推定された総合的外乱ベクトル
を選別し、相関演算手段は、選別手段により選別された
総合的外乱ベクトルと内部状態量ベクトルとの相互相関
を演算して、総合的外乱ベクトルから内部外乱に関連す
る成分を分離する。また、診断手段は、分離された内部
外乱に関連する成分から動的システムの故障個所の診断
を行う。

【００１９】このように、動的システムの内部状態量ベ
クトルが周期的な出力か否かを判断するための判断値を
算出し、算出した判断値に基づいて、総合的外乱ベクト
ルを選別するので、総合的外乱ベクトルから、大きさが
突発的に大きな出力等や周期的な変化が顕著に現れない
出力等を除去することができる。また、このように精度
よく選別された総合的外乱ベクトルを用いて動的システ
ムの故障個所の診断を行うので、動的システムの故障個
所の診断精度を向上することができる。

【００２０】

【発明の実施の形態】以下、本発明の第１の実施の形態
を説明する。本実施の形態は、本発明の出力選別装置が
応用された動的システムの診断装置である。

【００２１】本実施の形態に係る動的システムの診断装
置は、動的システムの故障を検出する動的システムの診
断装置において、前記動的システムの内部状態量ベクト
ルに基づいて、動的システム内の故障により発生する内
部外乱ベクトル及び動的システムの外部外乱ベクトルの
和としての総合的外乱ベクトルを推定する外乱推定手段
と、前記内部状態量ベクトルに基づいて、該内部状態量
ベクトルが周期的な出力か否かを判断するための判断値
を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された
判断値に基づいて、前記外乱推定手段により推定された
総合的外乱ベクトルを選別する選別手段と、前記選別手
段により選別された総合的外乱ベクトルと前記内部状態
量ベクトルとの相互相関を演算し、前記総合的外乱ベク
トルから内部外乱に関連する成分を分離する相関演算手
段と、前記相関演算手段により分離された内部外乱に関
連する成分に基づいて前記動的システムの故障箇所の診
断を行う診断手段と、を備えている。

【００２２】ここにおいて、応答出力ベクトルが小さい
場合は、励振手段を付加することもできる。前記励振手
段は、前記動的システムの内部状態量ベクトルと相関の
無い励振信号として、白色性信号（例えば、いわゆるＭ
系列信号）又は周波数をスイープした信号（低周波から
高周波にスイープする）などを用いて前記動的システム
を励振させることができる。

【００２３】図１には、動的システム診断装置の１例と
しての構成が示されている。ここにおいて、制御器１２
は、動的システム１０をある内部状態に制御するための
制御信号ｕと動的システム１０を励振させるための励振
信号Δｕとを加算した信号（ｕ＋Δｕ）を制御入力１４
として故障診断装置３０の診断対象となる動的システム
１０へ入力する。

【００２４】この動的システム１０は、前記制御入力１
４に含まれる制御信号ｕに基づき内部状態が変化しこれ
により制御出力１６が変化すると共に、励振信号Δｕに
基づき、ある状態まで変化された内部状態の回りで励振
される。図１の例では、制御器１２は、この制御出力１
６をフィードバック信号として用い、動的システム１０
の制御を行う。

【００２５】また、制御器１２は制御出力１６が小さい
場合に励振手段を付加し、Δｕによる励振制御を開始し
たりΔｕを大きくして動的システムの励振振幅を大きく
する制御などを行うようにしても良い。

【００２６】図１において、動的システム１０はｎ個の
内部状態量（すなわち、システムの次数はｎ）を有し、
上述した制御信号ｕは、ｍ個の要素から成るシステム１
０への制御入力ベクトル１４を表す。ｙは、システム１
０から出力されるｐ個の要素から成る制御出力ベクトル
１６を表している。またｄは、動的システム１０の外部
外乱ベクトル１５を表している。

【００２７】励振器を付加することにより、この励振外
乱ベクトル１５は動的システム１０へ次数ｎの外部外乱
が加わったときと同じ外乱作用を動的システムにもたら
し、外部外乱が小さいか又は全く無い場合にも、動的シ
ステムの制御出力を大きくして高精度に各故障箇所を検
出することができる。

【００２８】また、故障診断装置３０は、外乱推定手段
３２と、判定手段３５と、相関演算手段３４と、診断手
段３６とを含み、動的システム１０の故障を内部外乱と
して検出するように構成されている。

【００２９】前記外乱推定手段３２は、少なくとも前記
動的システム１０の内部状態量ベクトル（動的システム
１０の内部の状態量を表す各要素から構成されるベクト
ル）に基づき、動的システム１０の外部外乱ベクトルｄ
および内部外乱ベクトルの和としての総合的外乱ベクト
ルｗを推定し、相関演算手段３４へ向け出力するように
構成されている。

【００３０】なお、図１では、動的システム１０の制御
出力ベクトルｙが外乱推定手段３２に入力される。そし
て、外乱推定手段３２は、制御出力ベクトルｙから動的
システム１０の内部状態量ベクトルｘを推定演算し、相
関演算手段３４へ向け出力している。このような推定演
算は、制御出力ベクトルｙに、内部状態量ベクトル量ｘ
の各要素を演算できる情報が含まれている場合に行われ
る。前述した内部状態量ベクトルｘの推定演算は、総合
的外乱ベクトルｗの推定と同時に行われる。具体的に
は、(4b)で示した総合的外乱ベクトルｗと状態量ｘとで
構成した新たな状態量を、従来の線形制御理論（例え
ば、古田、佐野著：「基礎システム理論」、コロナ社１
９７８，ｐｐ１２７−１３７）に基づいて演算して求め
る。

【００３１】また、制御出力ベクトルｙに含まれる情報
量が内部状態量ベクトルを推定するのに足りない場合に
は、必要に応じ動的システム１０の内部に内部状態量を
検出するセンサを設け、そのセンサ出力を外乱推定手段
３２へ入力するようにすればよい。

【００３２】また、動的システム１０の制御出力ベクト
ルｙまたは必要に応じ動的システム１０内に設けられた
内部状態量センサから、全ての内部状態量ベクトルｘの
情報が直接得られる場合には、内部状態量ｘを相関演算
手段３４へ向け直接出力するよう構成すればよい。

【００３３】一方、判定手段３５には、制御出力ベクト
ルｙが入力される。制御出力ベクトルｙは、動的システ
ム１０から出力され、周期的であることが予想される。
判定手段は、制御出力ベクトルｙ（応答出力ベクトル）
に基づいて、該制御出力ベクトルｙが周期的な出力か否
かを判断するための判断値を算出する。そして、判定手
段は、算出した判断値に基づいて、入力された制御出力
ベクトルｙが周期的な出力である場合には、所定の判定
信号を相関演算手段３４に出力する。

【００３４】所定の判定信号が入力された相関演算手段
３４は、該判定信号を入力したときの外乱推定手段によ
り推定された総合的外乱ベクトルを選別する。

【００３５】そして、相関演算手段３４は、選別された
前記総合的外乱ベクトルｗの各要素と、内部状態量ベク
トルｘの要素との相互相関を演算し、前記総合的外乱ベ
クトルｗの各要素から内部外乱に関連する成分を分離す
る。分離された内部外乱に関連する成分は、診断手段３
６へ向け出力される。

【００３６】診断手段３６は、分離された内部外乱に関
連する成分から、前記動的システム１０の診断箇所を特
定し、その状態を求めるよう形成されている。

【００３７】ここにおいて、前記相関演算手段３４は、
選別された総合的外乱ベクトルｗの複数の要素に対する
相互相関を演算し、総合的外乱ベクトルｗの複数の要素
から内部外乱に関連する成分を分離するよう形成するこ
とが好ましい。

【００３８】このとき分離された内部外乱に関連する成
分の各要素は、動的システム１０内に発生する各故障箇
所に対応するものである。このため、診断手段３６は、
分離された内部外乱に関連する成分の各要素から、動的
システム１０内における故障の発生およびその故障箇所
を特定することができる。

【００３９】この場合には、診断手段３６は、あらかじ
め内部外乱に関連する成分の各要素に対応した故障検出
用基準値が記憶されたメモリ部４０と、分離された内部
外乱に関連する成分の要素と、対応する故障検出用基準
値とを比較し、前記動的システム１０の故障箇所を特定
する故障特定部３８と、を含むように形成することが好
ましい。

【００４０】本実施の形態は以上の構成からなり、次に
その作用を説明する。

【００４１】まず、外乱推定手段３２について説明す
る。

【００４２】診断対象となる動的システム１０に故障が
発生すると、診断対象の内部状態量は正常時とは異なる
応答を示す。この応答は、見方を変えれば、励振外乱を
入力として正常時の応答に、その故障に対応したある種
の外乱が加わったものであると考えることができる。こ
の外乱は、診断対象１０に外部から侵入したものではな
く、内部で発生したものである。外乱推定手段３２は、
故障によって生じたこの内部外乱を、励振外乱との和と
しての総合的外乱ｗとして推定する。

【００４３】この外乱推定手段３２の、外乱推定原理を
以下に説明する。なお、以下の説明では、外部外乱が励
振外乱と比べてきわめて小さいか或いは全く存在しない
場合を想定する。

【００４４】まず動的システム１０は、次の状態方程式
で表現されているものと仮定する。

【００４５】 ｘ （ｔ）＝Ａｘ（ｔ） ＋Ｂｕ（ｔ） ＋ｄ（ｔ） ｙ（ｔ） ＝Ｃｘ（ｔ） ・・・(1) ここで、ｘ（ｔ）は、診断対象となる動的システム１０
の内部状態量ベクトル、ｕ（ｔ）は制御入力ベクトル、
ｙ（ｔ）は制御出力ベクトルを示し、またｄ（ｔ）は外
部外乱を無視しているため、純粋に励振外乱ベクトルを
表している。また、行列Ａ、Ｂ、Ｃは診断対象の構造に
よって決まる定数行列（診断対象を構成するシステムの
パラメータ）である。

【００４６】なお、励振外乱ベクトルｄ（ｔ）は、次式
によって励振入力ベクトルΔｕ（ｔ）と関係付けられ
る。

【００４７】ｄ（ｔ） ＝ Ｂ・Δｕ（ｔ） そして、前記(1) 式は、次式で表されることになる。

【００４８】

【数１】

【００４９】故障時の診断対象１０は等価的に行列Ａ、
Ｂの変動（パラメータの変動）を用いて表現できる。す
なわち、故障に応じて、行列ＡはΔＡ（ｔ）、行列Ｂは
ΔＢ（ｔ）だけ変動したとすると、故障後の診断対象、
すなわち故障後の動的システム１０は、次のように書き
表される。

【００５０】 ｘ(t)=Ax(t) ＋Bu(t) ＋｛ΔA(t)×(t) ＋ΔB(t)u(t)＋d(t)｝ =Ax(t) ＋Bu(t) ＋ Dw(t) ・・・(2) ただし、前記Ｄｗ（ｔ）は、次式で書き表される。

【００５１】 Dw(t) = ΔA(t)×(t) ＋ΔB(t)u(t)＋d(t) ・・・(3) ここで、行列Ｄは、故障によって外乱が診断対象１０の
どの経路に発生するかを表すもので、励振外乱の侵入経
路と想定した故障に対応して設定される。

【００５２】行列Ａ、Ｂが故障により変動した場合、励
振外乱ｄ（ｔ）は、正確には次式により与えられること
となる。

【００５３】 ｄ（ｔ） ＝ Ｂ・Δｕ（ｔ）＋ΔＢ・Δｕ（ｔ） すなわち、励振外乱ｄ（ｔ）には、故障により新たに発
生した成分ΔＢ・Δｕ（ｔ）が含まれるようになる。励
振外乱ｄ（ｔ）は、故障による影響と相関の無い方が診
断精度の点で望ましいので、制御出力ｙを所定値より小
さくしない範囲で可能な限り励振入力Δｕ（ｔ）をΔＢ
・Δｕ（ｔ）の項が無視できる位の微小励振とする。

【００５４】Δｕが観測できる場合は、ｕ＋Δｕをシス
テムの入力として扱えるので、励振入力が無視できる
程、微小である必要はない。この場合、ｄ（ｔ）は外部
外乱のみとなる。

【００５５】なお、前記(2) 式、(3) 式を一般的な行列
式で書き表すと次式のようになる。

【００５６】

【数２】

【００５７】このように、故障時の診断対象の状態ベク
トルの応答は、正常時の応答｛Ａｘ（ｔ）＋Ｂｕ
（ｔ）｝と、外乱｛Ｄｗ（ｔ）｝との和で表すことがで
きる。外乱推定手段３２は、この外乱Ｄｗ（ｔ）を推定
すべく構成されている。

【００５８】このときの外乱の推定は次のようにして行
われる。

【００５９】まず第１のステップでは、外乱ｗ（ｔ）を
状態に含めた診断対象１０の拡張系を構成する。そのた
めにｗ（ｔ）に次の仮定を設け、ｗ（ｔ）を診断対象の
状態として追加する。

【００６０】 ｗ（ｔ）＝Ｏ ・・・(4) これにより、ｗ（ｔ）を状態に含めたシステムの拡張系
は、次式で書き表される。

【００６１】

【数３】

【００６２】そして、第２のステップで、前記(4b)式の
状態〔ｘＴｗＴ〕Ｔを、従来の線形制御理論を用いて推
定演算する。

【００６３】なお、前記(4) 式の仮定は、図２に示すよ
う、本来連続的に変化する外乱１００を、同図において
１１０で示すよう階段状に近似することを意味してい
る。この階段の幅は狭いほど近似の精度はよい。この幅
は、外乱推定手段３２の外乱推定時間に対応しており、
実施する上では推定時間は外乱の変化する速さに比べて
非常に短くすることができるので、この近似は充分実用
に耐えるものである。

【００６４】このように、外乱推定手段３２は、拡張し
た系が可観測であれば、診断対象の状態が全て測定でき
ない場合でも、測定できない状態を推定すると同時に故
障に対応する外乱を推定することができる。

【００６５】次に、相関演算手段３４について説明す
る。

【００６６】前述したように、外乱推定手段３２が推定
した総合的外乱ベクトルｗ（ｔ）は、診断対象１０の故
障によって生じる内部外乱と、正常、故障にかかわら
ず、励振により診断対象で発生する外部外乱ｄとが混在
したものになっている。

【００６７】前記外部外乱ｄは内部状態量ベクトルと無
相関の信号により発生した振動であり、白色性信号など
を用いて動的システムを励振させたときには、一定時間
の平均をとるとその値が零になるという特徴を有する。
本実施の形態では、前記外部外乱ｄのこの特徴に着目
し、推定された総合的外乱ｗ（ｔ）から、故障によって
生じた内部外乱に関連する成分（パラメータの変動成分
ΔＡ、ΔＢ）を分離するための演算を行う。このような
演算の代表的手法は最小自乗法である。

【００６８】まず、前記(3) 式から、次式を定義する。

【００６９】 θ^T =［ΔA ΔB ］ , ζ^T =［ x^T u^T ］ ・・・(5) そして、最小自乗法の手法を用い、Ｎ個のデータから、

【００７０】

【数４】

【００７１】を最小にする

【００７２】

【数５】

【００７３】を求める。これは、上式を

【００７４】

【数６】

【００７５】で偏微分した式を零とおいて求められ、次
式で表される。

【００７６】

【数７】

【００７７】となり、逐次的にパラメータ変動ΔＡ、Δ
Ｂを推定できるようになる。

【００７８】次に、この様な相互相関の演算の具体例
を、ベクトルζの各要素との間に相関がない場合を例に
とり説明する。この場合には、総合的外乱ｗ（ｔ）と、
励振外乱に対し相関のない内部状態量ｘ（ｔ）との相関
関係を求めることで、総合的外乱ｗ（ｔ）から内部外乱
に関連する成分を分離することができる。

【００７９】例えば、外乱ベクトルｗ（ｔ）の推定値の
ｉ番目の要素を取り上げると、これは次式で表される。

【００８０】

【数８】

【００８１】この(8) 式から明らかなように、推定され
た外乱のｉ番目の要素は、診断対象１０の故障を表す量
Δａｉｊと、内部状態量ベクトルｘ（ｔ）の各要素ｘ
１、ｘ２・・・との線形結合からなっている。

【００８２】そこで、推定外乱のｉ番目の要素から、そ
の故障量を取り出すために、推定外乱のｉ番目の要素と
診断対象１０の内部状態量との相互相関を取る。そのと
き、相互相関演算に用いられる診断対象の内部状態量
は、動的システム１０の内部に設けられたセンサ等で直
接測定された値を用いてもよく、前述したように外乱推
定手段３２によって推定された値を用いてもよい。

【００８３】まず、前記(8) 式に示す、推定外乱のｉ番
目の要素と、ｘのｊ番目の要素ｘｊとの相互相関関数を
求める場合を考える。このとき、前記相互相関関数は次
式で定義される。

【００８４】

【数９】

【００８５】なお、ここでは前述したように、励振外乱
ベクトルｄ（ｔ）の各要素と、内部状態量ベクトルｘの
各要素との間に相関はないものと仮定している。

【００８６】前記相互相関関数、自己相関関数は、次式
で表される。

【００８７】

【数１０】

【００８８】この(9) 式における各値は、次式で表され
る。

【００８９】

【数１１】

【００９０】なお、前記演算は、内部状態量ｘｊがセン
サなどを用いて直接測定された場合を想定している。こ
れに対し、ｘｊが直接測定されない場合には、外乱推定
手段３２からの推定値を用いて相互相関関数を次式に基
づき求めればよい。

【００９１】

【数１２】

【００９２】外乱推定手段３２は、故障、外部外乱及び
励振外乱の有無にかかわらず、診断対象の内部状態量ｘ
ｊを誤差なく推定することができるので、前記(10)式、
(11)式のような相関をとっても、内部状態を直接測定し
た場合とほとんど変わらない結果を得ることができる。

【００９３】次に、診断手段３６について説明する。

【００９４】診断手段３６は、相関演算手段３４により
演算される内部外乱に関連する成分である相関関数Ｃｉ
ｊにより、故障の発生の検出およびその故障箇所の特定
を行う。すなわち、相関Ｃｉｊを状態の自己相関ｖｘｊ
で割って正規化することによりパラメータ変動Δａｊｉ
を検出することができる。整理すると、

【００９５】

【数１３】

【００９６】となる。上式は平均値を零とすれば、(7)
式においてベクトルζの各要素間に相関がないと仮定し
た場合と等しい。

【００９７】例えば、診断対象となる動的システム１０
の構成要素に、構成要素Ｉと構成要素IIとがあり、構成
要素Ｉを表現するパラメータが前記状態方程式の(1) 式
で表現された動的システムのＡ行列の１行１列目にあ
り、構成要素IIを表現するパラメータがＡ行列の１行１
列目および１行２列目にあると仮定する。このとき、相
関関数Ｃ１２、すなわちΔａ１２が値を持てば、ただち
に構成要素IIの故障であると判断する。また、Ｃ１２に
値がなく、Ｃ１１、すなわちΔａ１１が値を持てば、構
成要素Ｉの故障であると判定する。

【００９８】このようにして、本実施の形態によれば、
動的システム１０を構成する各構成要素に発生する故障
を確実に検出すると共に、その故障箇所を正確に特定す
ることができる。

【００９９】以上のような原理に基づく故障診断では、
故障検出手段として、故障によって生じる外乱を診断対
象の１つの状態として推定する外乱推定手段を用いてい
るため、故障検出速度と故障検出感度のトレードオフが
存在せず、故障検出速度、故障検出感度が格段に向上す
る。そして、故障に応じた多くのオブザーバを用いる必
要がなく、また必要に応じ診断対象の全ての状態を測定
しなくても、診断対象の故障箇所を感度よく特定するこ
とができる。

【０１００】更に、上記のように選別された総合的外乱
ベクトルを用いて動的システムの故障箇所の診断を行う
ので、動的システムの故障箇所の診断精度を向上させる
ことができる。

【０１０１】また、推定された外乱と故障箇所との関係
が、簡単な数式によって表現できるので、診断対象の内
部状態量との相関を求めるという簡単な演算によって、
容易に外部からの外乱と故障によって発生した内部外乱
とを分離し、故障箇所の特定を行うことができる。

【０１０２】このとき、相関演算に用いられる内部状態
量としては、単にセンサによって直接測定されたものだ
けでなく、必要に応じ外乱推定手段が外乱と同時に推定
した内部状態量を用いることができ、これによって、診
断対象の全ての内部状態量が測定されていなくても詳細
な故障検出が可能となる。

【０１０３】次に、本発明の第２の実施の形態を説明す
る。なお、本実施の形態は、本発明の出力選別装置が応
用された車輪状態推定装置である。

【０１０４】車輪状態推定装置は、路面外乱ΔＴ_dのみ
が加振入力として車輪共振系に入力されている場合にμ
勾配を演算するものである。

【０１０５】図３には、車輪状態推定装置の構成が示さ
れている。同図に示すように、本車輪状態推定装置は、
各車輪の車輪速度ω₁を検出する車輪速検出手段１と、
検出された各車輪の車輪速度ω₁から路面外乱ΔＴ_dを受
けた車輪共振系の応答出力としての各車輪の車輪速振動
Δω₁を検出する前処理フィルタ２と、前処理フィルタ
２から出力される車輪速振動Δω₁を、後述する判断値
に基づいて選別して、伝達関数同定手段３に出力する選
別手段１０Ｓと、図４の振動モデルに基づいて、選別さ
れた車輪速振動Δω₁を満足するような各車輪の伝達関
数を最小自乗法を用いて同定する伝達関数同定手段３
と、同定された伝達関数に基づいてタイヤと路面との間
の摩擦係数μの勾配を各車輪毎に演算するμ勾配演算手
段４と、から構成される。

【０１０６】なお、伝達関数同定手段３及びμ勾配演算
手段４は、故障診断装置３０に対応する。

【０１０７】図３において、車輪速検出手段１は、車輪
速度に応じたセンサ出力信号を出力するいわゆる車輪速
センサと、該センサ出力信号から各車輪の実際の回転速
度信号を演算する演算手段と、から構成することができ
る。

【０１０８】例えば、図２０に示すように、車輪の回転
部材（ハブやブレーキロータなど）などに歯車状のロー
タ５を設け、車輪の回転と共に回転するロータ５の歯を
光センサや磁気センサなどの検出器６により検出し、車
輪の回転速度に比例した周波数の交流信号を発生させる
もので構成することができる。

【０１０９】また、前処理フィルタ２は、本車輪共振系
の共振周波数と予想される周波数を中心として一定の帯
域の周波数成分のみを通過させるバンドパスフィルタ
や、該共振周波数成分を含む高帯域の周波数成分のみを
通過させるハイパスフィルタなどで構成することができ
る。なお、このバンドパスフィルタ或いはハイパスフィ
ルタの周波数特性を規定するパラメータは一定値に固定
したものでもよいし、このパラメータを伝達関数同定手
段３で同定されたパラメータに適応させて変化させてい
くものでもよい。

【０１１０】なお、この前処理フィルタ２の出力は、直
流成分を除去したものとする。すなわち、車輪速度ω₁
の回りの車輪速振動Δω₁のみが抽出される。

【０１１１】いまここで、前処理フィルタ２の伝達関数
Ｆ（ｓ）を、

【０１１２】

【数１４】

【０１１３】とする。ただし、ｃ_i はフィルタ伝達関数
の係数、ｓはラプラス演算子である。

【０１１４】次に、伝達関数同定手段３が依拠する演算
式を導出しておく。なお、本実施の形態では、前処理フ
ィルタ２の演算を、伝達関数同定手段３の演算に含めて
実施する。

【０１１５】まず、第２の実施の形態で同定すべき伝達
関数は、路面外乱ΔＴ_d を加振入力として、このとき前
処理フィルタ２により検出された車輪速振動Δω₁を応
答出力とする２次のモデルとする。すなわち、

【０１１６】

【数１５】

【０１１７】の振動モデルを仮定する。ここに、ｖは車
輪速信号を観測するときに含まれる観測雑音である。(1
3)式を変形すると、次式を得る。

【０１１８】

【数１６】

【０１１９】まず、(14)式に(12)式の前処理フィルタを
掛けて得られた式を離散化する。このとき、Δω₁、Δ
Ｔｄ、ｖは、サンプリング周期Ｔ_s毎にサンプリングさ
れた離散化データΔω₁（ｋ）、ΔＴ_d（ｋ）、ｖ（ｋ）
（ｋはサンプリング番号：ｋ=1,2,3,.... ）として表さ
れる。また、ラプラス演算子ｓは、所定の離散化手法を
用いて離散化することができる。本実施の形態では、１
例として、次の双一次変換により離散化するものとす
る。なお、ｄは１サンプル遅延演算子である。

【０１２０】

【数１７】

【０１２１】また、前処理フィルタの次数ｍは、２以上
が望ましいので、本実施の形態では、演算時間も考慮し
てｍ＝２とし、これによって次式を得る。

【０１２２】

【数１８】

【０１２３】また、最小自乗法に基づいて、車輪速振動
Δω₁の各データから伝達関数を同定するために、(15)
式を、同定すべきパラメータに関して一次関数の形式と
なるように、次式のように変形する。なお、”^T ”を行
列の転置とする。

【０１２４】

【数１９】

【０１２５】である。上式において、θが同定すべき伝
達関数のパラメータとなる。

【０１２６】次に、本実施の形態の作用を説明する。

【０１２７】車輪速振動Δω₁が周期的な信号であれ
ば、所定期間内に入力した車輪速振動Δω₁を、周波数
−振幅（パワー）グラフにプロットすると、図５におい
て符号１００に示すようなグラフになるはずである。

【０１２８】しかしながら、車輪速振動Δω₁が、振幅
が突発的に大きい出力（例えば、エイリアス（ａｌｉａ
ｓｅ）による折り返しノイズ等）１０２や周期的な変化
が顕著に現れない出力（Ｓ／Ｎ比が小さい出力）１０４
を用いて車輪共振系の伝達関数を同定し、μ勾配を演算
すると、ばらつきが大きく、推定精度が悪い。よって、
周期的な信号である応答出力のみを選別する必要があ
る。

【０１２９】周期的な出力１００を時系列にグラフ化し
た図６（Ｂ）と比較すると、時系列的にグラフ化した振
幅が突発的に大きい出力１０２は、図６（Ａ）に示すよ
うに、周期性が悪い。また、時系列的にグラフ化した周
期的な変化が顕著に現れない出力１０４は、図６（Ｃ）
に示すように、周期性が非常に悪い。

【０１３０】一方、図６（Ｂ）で実線で示した周期的な
出力１００と、周期的な出力１００を該周期的な出力１
００の周期的な部分が該周期的な出力１００の変化に対
応する変化するように変換した値（図６（Ｂ）で点線で
示した）と、は一定の相関関係を有する。

【０１３１】即ち、前述した実施の形態において説明し
たように、周期的な出力１００をξ _y0としたとき、該周
期的な出力１００を上記のように変換、例えば、偶数
（例えば、２回）回微分（その他、偶数回差分、偶数回
積分、及び偶数回増分の何れかでもよい）した値はξ_y2
となるので、ξ_y0（＝ｘ）及びξ_y2（＝ｙ）から定まる
点は、図７に示すように、一定範囲１１０内に位置し、
完全に周期的であれば所定の直線１１２上に位置し、周
期性が悪くなればなるほど、広い範囲１１４に位置する
ようになる。

【０１３２】そこで、本実施の形態では、車輪速振動Δ
ω₁である応答出力ξ_y0と、該応答出力ξ_y0を上記のよ
うに変換した値ξ_y2との相関係数σを求め、求めた相関
係数σに基づいて、周期的な信号である応答出力のみを
選別する。

【０１３３】

【数２０】

【０１３４】但し、ρ_cは忘却係数、Ｎは応答出力の個
数を示す。

【０１３５】即ち、選別手段１０Ｓは、前処理フィルタ
２から車輪速振動Δω₁が入力される毎に、図８に示し
た選別処理ルーチンを実行する。

【０１３６】ステップ２２では、前処理フィルタ（帯域
通過）処理する。

【０１３７】ステップ２４では、前処理フィルタ処理後
の車輪速振動Δω₁である応答出力ξ_y0と、該応答出力
ξ_y0を上記のように変換した値ξ_y2との相関係数σを演
算する。

【０１３８】ステップ２６で、演算した相関係数σが所
定範囲（σ₁＜σ＜σ₂）内か否かを判断することによ
り、今回入力された車輪速振動Δω₁が周期的な信号で
あるか否かを判断する。

【０１３９】演算した相関係数σが所定範囲でない場合
には、今回入力された車輪速振動Δω₁が周期的な信号
でないので、本ルーチンを終了する。これにより、今回
入力された車輪速振動Δω₁が伝達関数同定手段３に入
力されないので、周期的な信号でない信号に基づいて、
車輪共振系の伝達関数を同定されμ勾配が演算されるこ
とを防止することができる。

【０１４０】一方、演算した相関係数σが所定範囲内の
場合には、今回入力された車輪速振動Δω₁が周期的な
信号であるので、ステップ２８で、今回入力された車輪
速振動Δω₁を伝達関数同定手段３に入力する。これに
より、周期的な信号に基づいて、車輪共振系の伝達関数
を同定され、μ勾配が演算される。よって、伝達関数の
同定精度やμ勾配の推定精度を向上させることができ
る。

【０１４１】なお、振幅が突発的に大きい出力（ノイ
ズ）を上記のように変換しても、変換した値には周期的
な部分以外の成分が多く含まれる。即ち、振幅が突発的
に大きい出力を上記のように変換した値は該応答出力の
変化に対応して変化しないので、振幅が突発的に大きい
出力と該応答出力を上記のように変換した値との相関係
数σが上記所定範囲内とならない。例えば、図９
（Ａ）、図１０（Ｂ）に示すように、周波数が周波数Ｆ
₁を含む所定範囲にノイズＫが現れかつ相関係数σが所
定範囲外の信号群Ａ（図９（Ａ）参照）は選別手段１０
Ｓにより除去される。

【０１４２】また、図１１に示すように、周期的な変化
が顕著に現れない出力Ｃを上記のように変換した値に
は、該応答出力の変化に対応して変化するように変換さ
れた成分が少ない。よって、周期的な変化が顕著に現れ
ない出力Ｃと該応答出力を上記のように変換した値との
相関係数σが上記所定範囲内とならない。例えば、図１
２（Ａ）、図１２（Ｂ）に示すように、相関係数σが所
定範囲外の信号群Ｃ（図１２（Ａ）参照）は選別手段１
０Ｓにより除去される。なお、この周期的な変化が顕著
に現れない出力Ｃは、車両がダート路を走行したときに
得られたものである。

【０１４３】一方、図１０（Ｃ）、図１０（Ｄ）に示す
ように、ノイズ成分がなくかつ相関係数σが所定範囲内
の信号群Ｂ（図９（Ａ）参照）が選別手段１０Ｓにより
選別されて、伝達関数同定手段３に入力される。また、
図１１に示すように、周期的な出力Ｄを上記のように変
換した値には、該応答出力の変化に対応して変化するよ
うに変換された成分が多い。よって、周期的な出力Ｄと
該応答出力を上記のように変換した値との相関係数σが
上記所定範囲内となる。例えば、図１２（Ａ）、図１２
（Ｂ）に示すように、相関係数σが所定範囲内の信号群
Ｄ（図１２（Ａ）参照）は選別手段１０Ｓにより除去さ
れない。よって、伝達関数同定手段３に入力される。な
お、図１１に示した周期的な出力Ｄは、車両がアスファ
ルト路を走行したときに得られたものである。

【０１４４】よって、大きさが突発的に大きな応答出力
や周期的な変化が顕著に現れない出力を除去した応答出
力に基づいて上記未知要素を推定することができる。

【０１４５】すなわち、伝達関数同定手段３では、上記
のように選別された車輪速振動Δω ₁の離散化データを
(22)式に順次当てはめた各データに対し、最小自乗法を
適用することによって、未知パラメータθを推定し、こ
れにより伝達関数を同定する。

【０１４６】具体的には、検出された車輪速振動Δω₁
を離散化データΔω（ｋ）（ｋ＝1,2,3,...)に変換し、
該データをＮ点サンプルし、次式の最小自乗法の演算式
を用いて、伝達関数のパラメータθを推定する。

【０１４７】

【数２１】

【０１４８】ここに、記号”＾”の冠した量をその推定
値と定義することにする。

【０１４９】また、上記最小自乗法は、次の漸化式によ
ってパラメータθを求める逐次型最小自乗法として演算
してもよい。

【０１５０】

【数２２】

【０１５１】ここに、ρは、いわゆる忘却係数で、通常
は０．９５〜０．９９の値に設定する。このとき、初期
値は、

【０１５２】

【数２３】

【０１５３】とすればよい。

【０１５４】また、上記最小自乗法の推定誤差を低減す
る方法として、種々の修正最小自乗法を用いてもよい。
本実施の形態では、補助変数を導入した最小自乗法であ
る補助変数法を用いた例を説明する。該方法によれば、
ｍ（ｋ）を補助変数として、次式を用いて伝達関数のパ
ラメータを推定する。

【０１５５】

【数２４】

【０１５６】また、逐次演算は、以下のようになる。

【０１５７】

【数２５】

【０１５８】補助変数法の原理は、以下の通りである。
(26)式に(22)式を代入すると、

【０１５９】

【数２６】

【０１６０】となるので、(30)式の右辺第２項が零とな
るように補助変数を選べばθの推定値は、θの真値に一
致する。そこで、本実施の形態では、補助変数として、
ζ（ｋ）＝［−ξ_y1（ｋ）−ξ_y2（ｋ）］Ｔ を式誤差
ｒ（ｋ）と相関を持たないほどに遅らせたものを利用す
る。すなわち、 ｍ（ｋ）＝［−ξ_y1（ｋ−Ｌ）−ξ_y2（ｋ−Ｌ）］Ｔ (31) とする。ただし、Ｌは遅延時間である。

【０１６１】上記のようにして伝達関数を同定した後、
μ勾配演算手段４において、路面μ勾配Ｄ₀に関係する
物理量を、

【０１６２】

【数２７】

【０１６３】と演算する。このように(32)式により路面
μ勾配Ｄ₀に関係する物理量を演算できると、例えば、
該物理量が小さいとき、タイヤと路面との間の摩擦特性
が飽和状態であると容易に判定できる。

【０１６４】続いて、本発明の第３の実施の形態を説明
する。なお、第３の実施の形態は、第１の実施の形態の
変形例であり、第１の実施の形態と同一部位について
は、同一符号を付して説明を省略する。

【０１６５】図１３は、第３の実施の形態における動的
システム診断装置としての構成が示されている。本実施
の形態における動的システム診断装置は、第１の実施の
形態における動的システム診断装置に対して、故障診断
装置３０に前処理フィルタ２０及び周波数検出手段２２
が追加された構成とされており、動的システムの制御出
力ベクトルｙを振動周波数として検出することができ
る。すなわち、動的システムの制御出力ベクトルｙの振
動周波数変動から動的システムの故障や異常等を診断す
ることが可能とされている。

【０１６６】前記前処理フィルタ２０は、動的システム
の制御出力ベクトル（動的システムの状態量信号）を検
出する。なお、前処理フィルタ２０は、動的システムの
状態量信号の振動の共振周波数と予想される周波数を中
心として一定の帯域の周波数成分のみを通過させるバン
ドパスフィルタや、該共振周波数成分を含む高帯域の周
波数成分のみを通過させるハイパスフィルタなどで構成
することができる。

【０１６７】前処理フィルタ２０より判定手段３５に出
力された動的システムの状態量信号は、動的システム１
０から出力され、周期的であることが予想される。判定
手段３５は、動的システムの状態量信号（応答出力ベク
トル）に基づいて、該動的システムの状態量信号が周期
的な出力か否かを判断するための判断値を算出し、算出
された判断値に基づいて、入力された動的システムの状
態量信号が周期的な出力である場合には、所定の判定信
号を相関演算手段３４及び周波数検出手段へ出力する。

【０１６８】周波数検出手段２２は、図１４（Ａ）
（Ｂ）に示すように、動的システムの状態量信号の振動
の振幅中心が基準となるように動的システムの状態量か
ら所定値Ａを差し引き、動的システムの状態量信号の基
準値補正を行う。該基準値補正された動的システムの状
態量信号は、図１４（Ｂ）に示すように、状態量信号が
零ラインを通過（ゼロクロス）する時、信号の符号が反
転する。従って、該信号の反転回数をカウントすること
によって、周波数を検出することができる。該周波数ｆ
の算出は、サンプル時間Ｔ_s、Ｎ点サンプルした時に積
算された符号反転回数をＣとすると、ｆ＝Ｃ／（２Ｔ_s
・Ｎ）で表すことができる。

【０１６９】また、周波数検出手段２２は、検出した周
波数を前処理フィルタ２０へフィードバックするよう構
成されており、該検出された周波数に基づいて前処理フ
ィルタ２０を通過する周波数帯域の変更が制御される。
なお、周波数帯域の変更は、周波数帯域の中心が検出さ
れた周波数となるように制御される。

【０１７０】本実施の形態は以上の構成からなり、次に
その作用を説明する。なお、第３の実施の形態に追加さ
れた周波数検出について図１５のフローチャートを参照
して説明する。

【０１７１】図１５に示すように、周波数検出は、ま
ず、ステップ１２０で、動的システムから出力される状
態量信号の振動振幅中心が零となるように基準値補正を
行い、ステップ１２２へ移行する。ステップ１２２で
は、所定時間に周波数検出処理を行った回数Ｋに１を加
算し、ステップ１２４へ移行する。ステップ１２４で
は、観測サンプルが符号反転か否か、すなわち、状態量
信号が零ラインを通過したか否かが判定される。

【０１７２】ステップ１２４で、符号反転していなと判
定されるとステップ１２０へ戻り上述のステップ１２０
〜ステップ１２４が繰り返される。ステップ１２４で、
符号反転したと判定されるとステップ１２６へ移行し、
ステップ１２６で符号反転回数Ｃに１を加算してステッ
プ１２８へ移行する。

【０１７３】ステップ１２８では、Ｋ＝Ｎ、すなわち、
所定時間に周波数検出処理を行った回数Ｋが規定回数Ｎ
に達したか否かが判定される。ステップ１２８で、Ｋ＝
Ｎではないと判定されると、ステップ１２０へ戻り、ス
テップ１２８でＫ＝Ｎと判定されるまで、上述のステッ
プ１２０〜ステップ１２８が繰り返される。

【０１７４】また、ステップ１２８でＫ＝Ｎであると判
定されると、規定処理回数Ｎが終了したと判断し、ステ
ップ１３０へ移行する。ステップ１３０では、符号反転
回数Ｃを出力し、周波数検出の処理を終了する。

【０１７５】周波数検出手段２２は、符号反転回数Ｃ及
び規定処理回数Ｎにかかった時間Ｔ _sから上述したｆ＝
Ｃ／（２Ｔ_s・Ｎ）により周波数ｆを算出することがで
きる。

【０１７６】動的システム１０から定常時に出力される
周波数を測定しておけば、上述した処理によって、常
時、動的システム１０の状態量信号の周波数を算出する
ことによって、状態量信号の周波数変動を検出すること
が可能である。すなわち、周波数の変動からも動的シス
テム１０の故障診断を行うことができる。

【０１７７】次に、本発明の第４の実施の形態を説明す
る。なお、第４の実施の形態は、第２の実施の形態の変
形例であり、第２の実施の形態と同一部位については、
同一符号を付して説明を省略する。

【０１７８】図１６は、第４の実施の形態における車輪
状態推定装置である。本実施の形態の車輪状態推定装置
は、第２の実施の形態の車輪状態推定装置に対して、第
３の実施の形態で説明した周波数検出手段２２を備えて
おり、該周波数検出手段２２により検出された周波数に
基づいて、車輪の空気圧低下を判定する空気圧低下判定
手段２６を更に備えた構成となっている。また、周波数
検出手段２２により検出された周波数に基づいて前処理
フィルタ２０の通過帯域を変更制御する前処理フィルタ
変更手段２４を備えている。

【０１７９】周波数検出手段２２は、選別手段１０Ｓよ
り選別された周期的な信号から第３の実施の形態に説明
した（図１５フローチャート）ように基準値補正を行
い、該基準値補正されれた信号の符号反転回数から周波
数を算出し、空気圧低下判定手段２６及び前処理フィル
タ変更手段２４に算出された周波数を出力する。前処理
フィルタ変更手段２４は、周波数検出手段２２により検
出された周波数に基づいて前処理フィルタ２０の通過帯
域を変更する。また、空気圧低下判定手段２６は、周波
数検出手段２２により検出された車輪共振系の周波数又
は所定時間当りの周期的な信号の符号反転回数に基づい
て、タイヤの空気圧変動を検出し、空気圧低下などの空
気圧状態の判定を行う。

【０１８０】本実施の形態は以上の構成からなり、次に
その作用について説明する。なお、第４の実施形態に追
加された、空気圧判定について説明する。

【０１８１】第２の実施の形態で説明したように、車輪
速振動Δω₁が周期的な信号であれば、所定期間内に入
力した車輪速振動Δω₁を、周波数−振幅（パワー）グ
ラフにプロットすると、図５において符号１００に示す
ようなグラフになるはずである。

【０１８２】しかしながら、車輪速振動Δω₁が、振幅
が突発的に大きい出力（例えば、エイリアス（ａｌｉａ
ｓｅ）による折り返しノイズ等）１０２や周期的な変化
が顕著に現れない出力（Ｓ／Ｎ比が小さい出力）１０４
が入力されることがあり、周期的な信号である応答出力
のみを選別する必要がある。

【０１８３】周期的な出力１００を時系列にグラフ化し
た図６（Ｂ）と比較すると、時系列的にグラフ化した振
幅が突発的に大きい出力１０２は、図６（Ａ）に示すよ
うに、周期性が悪い。また、時系列的にグラフ化した周
期的な変化が顕著に現れない出力１０４は、図６（Ｃ）
に示すように、周期性が非常に悪い。

【０１８４】一方、図６（Ｂ）で実線で示した周期的な
出力１００と、周期的な出力１００を該周期的な出力１
００の周期的な部分が該周期的な出力１００の変化に対
応して変化するように変換した値（図６（Ｂ）で点線で
示した）と、は一定の相関関係を有する。

【０１８５】即ち、前述した実施の形態において説明し
たように、周期的な出力１００をξ _y0としたとき、該周
期的な出力１００を上記のように変換、例えば、偶数
（例えば、２回）回微分（その他、偶数回差分、偶数回
積分、及び偶数回増分の何れかでもよい）した値はξ_y2
となるので、ξ_y0（＝ｘ）及びξ_y2（＝ｙ）から定まる
点は、図７に示すように、一定範囲１１０内に位置し、
完全に周期的であれば所定の直線１１２上に位置し、周
期性が悪くなればなるほど、広い範囲１１４に位置する
ようになる。

【０１８６】そこで、第２の実施の形態で説明した方法
によって、車輪速振動Δω₁である応答出力ξ_y0と、該
応答出力ξ_y0を上記のように変換した値ξ_y2との相関係
数σを求め、求めた相関係数σに基づいて、周期的な信
号である応答出力のみを選別し、選別された車輪速振動
Δω₁を伝達関数同定手段３及び周波数検出手段２２に
入力する。

【０１８７】また、周波数検出手段２２に入力された車
輪速振動Δω₁は、第３の実施の形態で説明した図１５
のフローチャートにより周波数が算出される。

【０１８８】車輪から出力される周期的な信号である車
輪速振動Δω₁の定常時に出力される周波数を測定して
おけば、上述した処理によって、常時、車輪速振動Δω
₁の周波数を算出することによって、車輪速振動Δω₁の
周波数変動を検出することができる。

【０１８９】ここで、図１７には、ある速度における車
輪空気圧を段階的に低下させた時の１分毎の符号反転回
数の積算値の変動を示す。図１７に示すように車輪空気
圧を段階的に低下させることによって、１分毎の符号反
転回数の積算値が減少し、相関関係を有する特性となっ
ている。すなわち、１分毎の反転回数の積算値から周波
数を算出できるので、周波数検出手段２２により算出さ
れた車輪速振動周波数と車輪空気圧とは相関関係にあ
る。従って、定常時の車輪空気圧の周波数を把握してい
れば、経時的に車輪空気圧が低下した際にその時の車輪
速振動から周波数を求めることにより、車輪空気圧の低
下を検出することができる。また、ゼロクロスポイント
数（符号反転回数）の積算値の低下からもタイヤ空気圧
の低下を判定することも可能である。

【０１９０】また、速度毎の車輪空気圧に対応する周波
数を記憶しておけば、周波数を検出することによって、
車輪空気圧状態を検知することができる。

【０１９１】続いて、第２及び第４の実施の形態におけ
る選別手段１０Ｓの他の選別方法について説明する。

【０１９２】前処理フィルタ通過後の信号ａをｎ回差分
（或いはｎ回微分）した信号の零クロスカウント値から
周波数を図１５のフローチャートで周波数を算出したの
と同様にして算出する。なお、ｎは、１、２回が望まし
い。

【０１９３】信号ａと算出された差分信号のピーク時の
差は、図１８に示すように信号ａの共振が強い場合は、
信号ａと差分信号のピーク時の差は小さいが（図１８
（Ａ））、共振が弱い場合は、信号ａと差分信号のピー
ク時の差は大きくなる（図１８（Ｂ））。従って、図１
９に示すように、カウント値の差に基準値となる所定値
を設定し、カウント値の差が所定範囲となる信号を選別
することによっても突発的な大きな応答出力や、周期的
な変化が現れない応答出力を除外した周期的な信号であ
る応答出力のみを選別することが可能である。従って、
また、このように選別することによって、共振周波数を
求めるための演算を簡略化することができる。

【０１９４】なお、振幅が突発的に大きい出力（ノイ
ズ）を上記のように変換しても、変換した値には周期的
な部分以外の成分が多く含まれる。即ち、振幅が突発的
に大きい出力を上記のように変換した値は該応答出力の
変化に対応して変化しないので、振幅が突発的に大きい
出力と該応答出力を上記のように変換した値との相関係
数σが上記所定範囲内とならない。例えば、図９
（Ａ）、図１０（Ｂ）に示すように、周波数が周波数Ｆ
₁を含む所定範囲にノイズＫが現れかつ相関係数σが所
定範囲外の信号群Ａ（図９（Ａ）参照）は、カウント値
の差が０近傍の部分を除くことにより除去される。

【０１９５】図２１の（Ａ）は、ダート路及びアスファ
ルト路時の車輪速信号を補正して得られるゼロクロスの
カウント値Ｃ₁の１秒毎の積算値と車輪速信号を補正し
て２回差分を行った値のゼロクロスのカウント値Ｃ₂の
１秒毎の積算値との差を測定した結果を示す図であり、
（Ｂ）は（Ａ）における速度変動を示す図である。

【０１９６】図２１に示すように、元データ（車輪速信
号）のゼロクロスのカウント値Ｃ₁と２回差分を行った
値のゼロクロスのカウント値Ｃ₂の差Ｃ₂−Ｃ₁は、共振
が弱いほど大きくなることがわかる。また、図１１に示
す出力Ｄは、車両がダート路を走行した時に得られたも
のであるが、ダート路では、共振が弱いためＣ₂−Ｃ₁は
大きくなる。従って、共振が強いデータだけを選別して
採用することによって、必要な出力を選別する精度を上
げることができる。

【０１９７】なお、共振の強いデータの採用について
は、図１９に示して上述したように信号ａと差分信号の
差が所定範囲となる信号を選別することにより、行うこ
とができる。例えば、図２１において、Ｃ₂−Ｃ₁＞１
０、又は、Ｃ₂−Ｃ₁＜３の時のデータは、選別して採用
しない、すなわち、３≦Ｃ₂−Ｃ₁≦１０の時のデータの
みを選別して使用するというように行う。

【０１９８】

【発明の効果】以上説明したように本発明は、車両の走
行に対応して周期的であることが予想される出力が周期
的な出力か否かを判断するための判断値を算出し、算出
した判断値に基づいて、該出力又は該出力に対応して変
化する信号を選別するので、該出力又は該出力に対応し
て変化する信号から、大きさが突発的に大きな出力等や
周期的な変化が顕著に現れない出力等を除去することが
できる、という効果が得られる。

【０１９９】また、本発明は、上記のように選別された
総合的外乱ベクトルを用いて動的システムの故障箇所の
診断を行うので、動的システムの故障箇所の診断精度を
向上させることができる、という効果が得られる。

【０２００】更に、選別された出力より必要な出力の周
波数を検出することができる、という効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の実施の形態に係る動的システムの診断装
置の第１の例を示すブロック図である。

【図２】外乱の近似法を示す曲線図である。

【図３】本発明の第２の実施の形態に係る車輪状態推定
装置の構成を示すブロック図である。

【図４】第２の実施の形態の振動モデルの概念図であ
る。

【図５】周期的な信号と周期的でない２つの信号を示し
たグラフである。

【図６】（Ａ）及び（Ｃ）は、周期的な信号とはいえな
い信号を示したグラフであり、（Ｂ）は、周期的な信号
を示したグラフである。

【図７】応答出力ｘと、該応答出力を周期的な部分が該
応答出力の変化に対応して変化するように変換した値ｙ
と、の関係を示した図である。

【図８】選別手段が実行する選別処理ルーチンを示した
フローチャートである。

【図９】（Ａ）は周期的な信号と周期的でない信号（ノ
イズ）の相関係数を時系列的に示したグラフであり、
（Ｂ）は周期的な信号と周期的でない信号（ノイズ）の
車速を時系列的に示したグラフである。

【図１０】（Ａ）及び（Ｂ）は、周期性が比較的低い車
輪速信号を示したグラフであり、（Ｃ）及び（Ｄ）は、
周期性が比較的高い車輪速信号を示したグラフであり、
（Ａ）及び（Ｃ）は前右輪速信号であり、（Ｂ）及び
（Ｄ）は前左輪信号である。

【図１１】周期的な信号と周期的な変化が顕著に現れな
い信号の周波数−スペクトルの関係を示したグラフであ
る。

【図１２】（Ａ）は周期的な信号と周期的な変化が顕著
に現れない信号の相関係数を時系列的に示したグラフで
あり、（Ｂ）は周期的な信号と周期的な変化が顕著に現
れない信号に対応する車輪速を時系列的に示したグラフ
である。

【図１３】第３の実施の形態に係る動的システムの診断
装置の第１の例を示すブロック図である。

【図１４】周波数検出手段による周波数検出を説明する
図である。

【図１５】周波数検出の流れを示すフローチャートであ
る。

【図１６】本発明の第４の実施の形態に係る車輪状態推
定装置の構成を示すブロック図である。

【図１７】車輪の空気圧を段階的に低下させた時の周波
数変動を示す図である。

【図１８】信号と差分信号の零クロスカウント値の差と
共振周波数の関係を説明する図である。

【図１９】第２の実施の形態及び第４の実施の形態に係
る選別手段の他の選別方法を説明する図である。

【図２０】車輪速検出手段の構成の一例を示す図であ
る。

【図２１】（Ａ）ダート路及びアスファルト路時の車輪
速信号を補正して得られるゼロクロスのカウント値Ｃ₁
の１秒毎の積算値と車輪速信号を補正して２回差分を行
った値のゼロクロスのカウント値Ｃ₂の１秒毎の積算値
との差を測定した結果を示す図である。（Ｂ）速度変動
を示す図である。

【符号の説明】

１ 車輪速検出手段 ２ 前処理フィルタ ３ 伝達関数同定手段 ４ μ勾配演算手段 ５ ロータ ６ 検出器 １０ 動的システム １０Ｓ 選別手段 ２０ 前処理フィルタ ２２ 周波数検出手段 ２６ 空気圧低下判定手段 ３０ 診断装置 ３２ 外乱オブザーバ ３４ 相関演算部 ３５ 判定手段 ３６ 診断手段 ３８ 故障特定部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 浅海 周 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41 番地の１ 株式会社豊田中央研究所内 (72)発明者 山口 裕之 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41 番地の１ 株式会社豊田中央研究所内 (72)発明者 菅井 賢 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41 番地の１ 株式会社豊田中央研究所内 (56)参考文献 特開 昭63−90770（ＪＰ，Ａ) 特開 平10−129450（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G05B 23/00 - 23/02 B60T 8/00 B60T 8/58 G01M 17/06

Claims (7)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 周期的であることが予想される出力を検
   出する検出手段と、 前記検出手段により検出された出力に基づいて、該出力
   が周期的な出力か否かを判断するための判断値を算出す
   る算出手段と、 前記算出手段により算出された判断値に基づいて、前記
   出力又は前記出力に対応して変化する信号を選別する選
   別手段と、 を備えた出力選別装置であって、前記算出手段が、前記判断値として、前記検出手段によ
   り検出された出力のゼロ基準が前記検出手段によって検
   出された出力の振幅中心となるように補正し、前記補正
   した出力のゼロクロスをカウントしたカウント値と、前
   記補正した出力の変化に対応して変化するように前記補
   正した出力を変換した値のゼロクロスをカウントしたカ
   ウント値との比較値を算出することを特徴とする出力選
   別装置 。
2. 【請求項２】 前記算出手段は、前記検出手段により出
   力が所定個数検出される毎に前記判断値を算出する請求
   項１の出力選別装置。
3. 【請求項３】 前記変換は、ｎ回差分又はｎ回微分（ｎ
   は自然数）である請求項１又は請求項２の出力選別装
   置。
4. 【請求項４】 前記検出手段により検出された出力の
   内、所定周波数帯域の出力のみを通過させる通過手段
   と、 前記選別手段により選別された信号の周波数を検出する
   周波数検出手段と、 前記周波数検出手段により検出された周波数に基づい
   て、前記通過手段を通過させる前記所定周波数帯域を補
   正する補正手段と、 を更に備える請求項１乃至請求項３の何れか１項の出力
   選別装置。
5. 【請求項５】 前記補正手段は、前記通過手段の所定周
   波数帯域の中心が前記周波数検出手段により検出された
   周波数となるように補正する請求項４の出力選別装置。
6. 【請求項６】 前記周波数検出手段は、サンプル時間を
   Ｔ、サンプル数をＮ、ゼロクロスカウント値をＣとする
   と周波数ｆ＝Ｃ／（２ＴＮ）によって算出する請求項４
   又は請求項５の出力選別装置。
7. 【請求項７】 動的システムの故障を検出する動的シス
   テムの診断装置にお いて、 前記動的システムの内部状態量ベクトルに基づいて、動
   的システム内の故障により発生する内部外乱ベクトル及
   び動的システムの外部外乱ベクトルの和としての総合的
   外乱ベクトルを推定する外乱推定手段と、 前記内部状態量ベクトルに基づいて、該内部状態量ベク
   トルが周期的な出力か否かを判断するための判断値を算
   出する算出手段と、 前記算出手段により算出された判断値に基づいて、前記
   外乱推定手段により推定された総合的外乱ベクトルを選
   別する選別手段と、 前記選別手段により選別された総合的外乱ベクトルと前
   記内部状態量ベクトルとの相互相関を演算し、前記総合
   的外乱ベクトルから内部外乱に関連する成分を分離する
   相関演算手段と、 前記相関演算手段により分離された内部外乱に関連する
   成分に基づいて前記動的システムの故障箇所の診断を行
   う診断手段と、 を備えた動的システムの診断装置。