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JP2006170792A - Electronic controller - Google Patents

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JP2006170792A
JP2006170792A JP2004363466A JP2004363466A JP2006170792A JP 2006170792 A JP2006170792 A JP 2006170792A JP 2004363466 A JP2004363466 A JP 2004363466A JP 2004363466 A JP2004363466 A JP 2004363466A JP 2006170792 A JP2006170792 A JP 2006170792A
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JP
Japan
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sensor
failure rate
factor
increases
electronic control
Prior art date
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Withdrawn
Application number
JP2004363466A
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Japanese (ja)
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Inventor
Hideo Yoshida
英生 吉田
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Denso Ten Ltd
Original Assignee
Denso Ten Ltd
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Publication date
Application filed by Denso Ten Ltd filed Critical Denso Ten Ltd
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an electronic controller capable of performing appropriate abnormality detection of a sensor according to time variation of the failure rate. <P>SOLUTION: A CPU 130 in an ECU 100 obtains the lifetime operating time of each of a water temperature sensor 210, a speed sensor 220, an engine sensor 230, a luminous intensity sensor 240, and a throttle position sensor 250, and derives a failure rate of the sensor according to this lifetime operating time. Further, based on the failure rate of the sensor according to this lifetime operating time, the CPU 130 determines the abnormality detection processing timing of each sensor, and performs the sensor abnormality detection processing every time the abnormality detection processing timing arrives. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

本発明は、センサに関する各種制御を行う電子制御装置に関する。   The present invention relates to an electronic control device that performs various types of control related to sensors.

従来、車両には各種のセンサが設けられており、電子制御ユニット(ECU)は、これら各センサが検出した情報に基づいて、車両の各部を制御する(例えば、特許文献1参照)。例えば、車両に搭載される光度センサは車両外の光度を検出し、ECUは、この光度が予め定められた所定値以下である場合には、車両のランプを点灯させる。これにより、例えば、車両がトンネル内に進入した場合には、運転者の操作によることなくランプを点灯させることが可能となる。
特開平11−22536号公報
Conventionally, various sensors are provided in a vehicle, and an electronic control unit (ECU) controls each part of the vehicle based on information detected by these sensors (see, for example, Patent Document 1). For example, the light intensity sensor mounted on the vehicle detects the light intensity outside the vehicle, and the ECU turns on the lamp of the vehicle when the light intensity is equal to or less than a predetermined value. Thereby, for example, when the vehicle enters the tunnel, the lamp can be turned on without being operated by the driver.
Japanese Patent Laid-Open No. 11-22536

上述した従来のECUは、予め定められた固定のタイミングでサンプリングしたセンサ値を各センサの異常を検出するために用いている。しかしながら、センサの故障率は、使用開始直後やある一定の時間使用した後は高いが、その間は低い等、通算の使用時間によって変動する性質を有する。従って、故障率が低い時にも故障率が高い時と同様のタイミングで各センサの異常を検出する処理が行われると、必ずしも必要でない処理のためにECUが用いられることになり負荷が大きい。   The above-described conventional ECU uses a sensor value sampled at a predetermined fixed timing to detect an abnormality of each sensor. However, the failure rate of the sensor has a property that varies depending on the total use time, such as being high immediately after the start of use or after being used for a certain period of time, but being low during that time. Therefore, when processing for detecting an abnormality of each sensor is performed at the same timing as when the failure rate is high even when the failure rate is low, the ECU is used for processing that is not necessarily required, resulting in a heavy load.

そこで、本発明は、故障率の時間変動に応じた適切なセンサの異常検出を行うことが可能な電子制御装置を提供することを目的とする。   SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide an electronic control device capable of detecting an abnormality of an appropriate sensor in accordance with a time variation of a failure rate.

本発明に係る電子制御装置は、センサの通算使用時間を取得する第1の取得手段と、前記第1の取得手段により取得されたセンサの通算使用時間に応じた故障率を導出する導出手段と、前記導出手段により導出された通算使用時間に応じた故障率に基づいて、前記センサの異常検出処理タイミングを決定する決定手段とを有する。   The electronic control device according to the present invention includes a first acquisition unit that acquires the total usage time of the sensor, and a derivation unit that derives a failure rate according to the total usage time of the sensor acquired by the first acquisition unit. Determining means for determining the abnormality detection processing timing of the sensor based on the failure rate according to the total usage time derived by the deriving means.

この構成により、センサの通算使用時間に伴って変動する故障率に基づいて、適切な異常検出処理タイミングを決定してセンサの異常検出処理を行うことが可能となり、更には、装置の負荷の軽減を図ることが可能となる。   With this configuration, it is possible to determine the appropriate abnormality detection processing timing based on the failure rate that fluctuates with the total usage time of the sensor and perform the sensor abnormality detection processing, and further reduce the load on the device. Can be achieved.

また、本発明に係る電子制御装置は、前記導出手段が、前記センサの通算使用時間と前記通算使用時間に対応する故障率との対応関係を表すバスタブ曲線に基づいて、前記通算使用時間に対応する故障率を導出する。   Further, in the electronic control device according to the present invention, the derivation unit corresponds to the total use time based on a bathtub curve representing a correspondence relationship between the total use time of the sensor and a failure rate corresponding to the total use time. The failure rate to be derived is derived.

センサをはじめとする製品の通算使用時間と故障率との対応関係は、一般にいわゆるバスタブ曲線に従う。従って、このバスタブ曲線に基づいて、適切なセンサの故障率の導出が可能となる。   The correspondence relationship between the total usage time of a product such as a sensor and the failure rate generally follows a so-called bathtub curve. Therefore, it is possible to derive an appropriate sensor failure rate based on the bathtub curve.

また、本発明に係る電子制御装置は、前記決定手段が、前記通算使用時間に対応する故障率が高くなるにしたがって、前記センサの異常検出処理タイミングの周期を短くする。   In the electronic control device according to the present invention, the determination unit shortens the cycle of the abnormality detection processing timing of the sensor as the failure rate corresponding to the total usage time increases.

また、本発明に係る電子制御装置は、前記センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータを取得する第2の取得手段を有し、前記決定手段が、前記第2の取得手段により取得されたセンサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータに基づいて、前記センサの異常検出処理タイミングを決定する。   The electronic control device according to the present invention further includes a second acquisition unit that acquires a parameter that represents a degree of a factor that increases the failure rate of the sensor, and the determination unit is acquired by the second acquisition unit. The abnormality detection processing timing of the sensor is determined based on the parameter indicating the degree of the factor that increases the failure rate of the sensor.

この構成により、センサの通算使用時間に応じた故障率のみならず、センサの故障率を上昇させる要因をも考慮した、より適切な異常検出処理タイミングを決定することが可能となる。   With this configuration, it is possible to determine a more appropriate abnormality detection processing timing in consideration of not only a failure rate corresponding to the total usage time of the sensor but also a factor that increases the failure rate of the sensor.

また、本発明に係る電子制御装置は、前記決定手段が、前記センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータが大きくなるにしたがって、前記センサの異常検出処理タイミングの周期を短くする。   In the electronic control device according to the present invention, the determination unit shortens the cycle of the abnormality detection processing timing of the sensor as the parameter indicating the degree of the factor that increases the failure rate of the sensor increases.

また、本発明に係る電子制御装置は、前記決定手段が、前記通算使用時間に対応する故障率を、前記センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータに基づいて補正し、補正後の通算使用時間に対応する故障率に基づいて、前記センサの異常検出処理タイミングを決定する。   Further, in the electronic control device according to the present invention, the determination unit corrects the failure rate corresponding to the total usage time based on a parameter representing a degree of a factor that increases the failure rate of the sensor, Based on the failure rate corresponding to the total usage time, the abnormality detection processing timing of the sensor is determined.

また、本発明に係る電子制御装置は、前記通算使用時間に対応する故障率と前記センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータに対応する故障率とによって一意に定まるセンサの異常検出処理タイミングによって構成されるテーブルを有し、前記決定手段が、前記テーブルから前記第1の取得手段により取得された通算使用時間に対応する故障率と前記第2の取得手段により取得されたセンサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータとによって一意に定まるセンサの異常検出処理タイミングを得る。   Further, the electronic control device according to the present invention provides a sensor abnormality detection process that is uniquely determined by a failure rate corresponding to the total usage time and a failure rate corresponding to a parameter indicating a degree of a factor that increases the failure rate of the sensor. A failure rate corresponding to the total usage time acquired by the first acquisition unit from the table and a sensor failure acquired by the second acquisition unit. The sensor abnormality detection processing timing uniquely determined by the parameter representing the degree of the factor that increases the rate is obtained.

また、本発明に係る電子制御装置は、前記センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータが、前記センサが車両に搭載される場合におけるエンジン負荷率である。   In the electronic control device according to the present invention, the parameter indicating the degree of the factor that increases the failure rate of the sensor is an engine load factor when the sensor is mounted on a vehicle.

また、本発明に係る電子制御装置は、前記センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータが、前記センサの温度である。   In the electronic control device according to the present invention, the parameter indicating the degree of the factor that increases the failure rate of the sensor is the temperature of the sensor.

また、本発明に係る電子制御装置は、前記センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータが、前記センサの水濡れである。   In the electronic control device according to the present invention, the parameter indicating the degree of the factor that increases the failure rate of the sensor is water wetting of the sensor.

また、本発明に係る電子制御装置は、前記センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータが、前記センサを濡らす液体のpH濃度である。   In the electronic control device according to the present invention, the parameter indicating the degree of the factor that increases the failure rate of the sensor is the pH concentration of the liquid that wets the sensor.

また、本発明に係る電子制御装置は、前記センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータが、前記センサが車両に搭載される場合における路面状況である。   In the electronic control device according to the present invention, the parameter indicating the degree of the factor that increases the failure rate of the sensor is a road surface condition when the sensor is mounted on a vehicle.

また、本発明に係る電子制御装置は、前記センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータが、前記センサが車両に搭載される場合における運転者の過去の運転状況である。   In the electronic control device according to the present invention, the parameter indicating the degree of the factor that increases the failure rate of the sensor is a past driving situation of the driver when the sensor is mounted on a vehicle.

また、本発明に係る電子制御装置は、前記センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータが、前記センサが車両に搭載される場合における運転者の現在の運転状況である。   In the electronic control device according to the present invention, the parameter indicating the degree of the factor that increases the failure rate of the sensor is a current driving situation of the driver when the sensor is mounted on a vehicle.

また、本発明に係る電子制御装置は、前記センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータが、前記センサが車両に搭載される場合における該車両の走行地域である。   In the electronic control device according to the present invention, the parameter representing the degree of the factor that increases the failure rate of the sensor is a travel region of the vehicle when the sensor is mounted on the vehicle.

また、本発明に係る電子制御装置は、前記センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータが、前記センサの品質である。   In the electronic control device according to the present invention, the parameter indicating the degree of the factor that increases the failure rate of the sensor is the quality of the sensor.

本発明に係る電子制御装置は、センサの通算使用時間に伴って変動する故障率に基づいて、センサの異常検出処理タイミングを決定しており、適切なタイミングでセンサの異常検出処理を行うことが可能となる。   The electronic control device according to the present invention determines the sensor abnormality detection processing timing based on the failure rate that fluctuates with the total usage time of the sensor, and can perform the sensor abnormality detection processing at an appropriate timing. It becomes possible.

以下、本発明の実施形態に係る電子制御装置としての電子制御ユニット(ECU)について、図面を用いて説明する。図1aは、ECUの構成を示す図である。同図に示すECU100は、車両に搭載されるものであり、車両の各部に設けられた、エンジン冷却水の温度を検知する水温センサ210、車速を検知するスピードセンサ220、エンジンの負荷率を検知するエンジンセンサ230、車両外の光度を検知する光度センサ240、及び、スロットルポジション(アクセル位置)を検出するスロットルポジションセンサ250からの各センサ値を、所定のタイミングでサンプリングすることによって取得し、この取得したセンサ値に基づいて、同様に車両の各部に設けられたソレノイド310、ランプ320及びタイアグノーシス端子330を制御する。また、ECU100は、水温センサ210、スピードセンサ220、エンジンセンサ230、光度センサ240及びスロットルポジションセンサ250の破壊等の異常を検出する処理(センサ異常検出処理)を行う。   Hereinafter, an electronic control unit (ECU) as an electronic control device according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1a is a diagram showing the configuration of the ECU. The ECU 100 shown in the figure is mounted on a vehicle, and is provided in each part of the vehicle to detect a temperature sensor 210 for detecting engine coolant temperature, a speed sensor 220 for detecting vehicle speed, and a load factor of the engine. The sensor values from the engine sensor 230, the light intensity sensor 240 for detecting the light intensity outside the vehicle, and the throttle position sensor 250 for detecting the throttle position (accelerator position) are acquired by sampling at a predetermined timing. Based on the acquired sensor value, similarly, the solenoid 310, the lamp 320, and the tire terminal 330 provided in each part of the vehicle are controlled. In addition, the ECU 100 performs processing (sensor abnormality detection processing) for detecting abnormality such as destruction of the water temperature sensor 210, the speed sensor 220, the engine sensor 230, the light intensity sensor 240, and the throttle position sensor 250.

このECU100は、入力インタフェース回路110、A/Dコンバータ120、CPU130、バックアップ回路140、定電圧電源150及び出力インタフェース回路150を有する。これらのうち、CPU130は、メモリ132を有する。   The ECU 100 includes an input interface circuit 110, an A / D converter 120, a CPU 130, a backup circuit 140, a constant voltage power supply 150, and an output interface circuit 150. Among these, the CPU 130 has a memory 132.

入力インタフェース回路110は、水温センサ210、スピードセンサ220、エンジンセンサ230、光度センサ240及びスロットルポジションセンサ250(以下、適宜「各センサ」と称する)からのセンサ値を入力する。   The input interface circuit 110 inputs sensor values from a water temperature sensor 210, a speed sensor 220, an engine sensor 230, a light intensity sensor 240, and a throttle position sensor 250 (hereinafter referred to as “each sensor” as appropriate).

また、入力インタフェース回路110は、センサ温度、ワイパ稼働情報、pH濃度、路面凹凸情報、運転者識別情報、ブレーキ位置情報、ハンドル角情報、走行地域情報、車載カメラ情報及びナビ情報を入力する。   The input interface circuit 110 also inputs sensor temperature, wiper operation information, pH concentration, road surface unevenness information, driver identification information, brake position information, steering wheel angle information, travel area information, in-vehicle camera information, and navigation information.

センサ温度は、異常検出対象である水温センサ210、スピードセンサ220、エンジンセンサ230、光度センサ240及びスロットルポジションセンサ250の温度であり、例えば、これら各センサに設けられた温度計から出力される。ワイパ稼働情報は、車両に設けられたワイパが稼働している時に、例えば、当該ワイパの稼働を検知する装置から出力される。pH濃度は、異常検出対象である水温センサ210、スピードセンサ220、エンジンセンサ230、光度センサ240及びスロットルポジションセンサ250を濡らす液体のpH濃度であり、例えば、これら各センサに設けられたpH濃度を検出する装置から出力される。路面凹凸情報は、車両が走行している路面の凹凸を表す情報であり、例えば、車両のサスペンションの状態を検出する装置から出力される。なお、車両に設けられた路面監視カメラの撮影によって得られる画像データである車載カメラ情報や、ナビゲーション装置から出力される路面情報であるナビ情報も路面の凹凸を表す情報として用いられる。運転者識別情報は、運転者の指紋等の個々の運転者を識別するための情報であり、例えば、車両に設けられた指紋を検出する装置から出力される。ブレーキ位置情報は、運転者によるブレーキの踏み込み状態を表す情報であり、例えば、当該ブレーキに設けられた踏み込み状態を検知する装置から出力される。ハンドル角情報は、ハンドルの回転角を表す情報であり、例えば、当該ハンドルに設けられた回転角を検知する装置から出力される。走行地域情報は、平地、山地等の車両の走行地域を特徴付ける情報であり、例えば、車両に搭載されたナビゲーション装置やビーコン受信機から出力される。   The sensor temperature is the temperature of the water temperature sensor 210, the speed sensor 220, the engine sensor 230, the light intensity sensor 240, and the throttle position sensor 250, which are abnormality detection targets, and is output from, for example, thermometers provided in these sensors. The wiper operation information is output, for example, from a device that detects the operation of the wiper when the wiper provided in the vehicle is operating. The pH concentration is the pH concentration of the liquid that wets the water temperature sensor 210, the speed sensor 220, the engine sensor 230, the light intensity sensor 240, and the throttle position sensor 250, which are abnormality detection targets. For example, the pH concentration provided in each of these sensors Output from the detecting device. The road surface unevenness information is information representing the unevenness of the road surface on which the vehicle is traveling, and is output from, for example, a device that detects the suspension state of the vehicle. In-vehicle camera information, which is image data obtained by photographing with a road surface monitoring camera provided in the vehicle, and navigation information, which is road surface information output from the navigation device, are also used as information representing the unevenness of the road surface. The driver identification information is information for identifying an individual driver such as a driver's fingerprint, and is output from, for example, a device that detects a fingerprint provided on the vehicle. The brake position information is information indicating the depression state of the brake by the driver, and is output from, for example, a device that detects the depression state provided in the brake. The handle angle information is information indicating the rotation angle of the handle, and is output from, for example, a device that detects the rotation angle provided on the handle. The travel area information is information characterizing the travel area of the vehicle such as a flat land and a mountainous area, and is output from, for example, a navigation device or a beacon receiver mounted on the vehicle.

入力インタフェース回路110は、入力した各データについて、デジタルデータとアナログデータとに分類し、デジタルデータについてはCPU130へ出力し、アナログデータについてはA/Dコンバータ120へ出力する。   The input interface circuit 110 classifies each input data into digital data and analog data, outputs the digital data to the CPU 130, and outputs the analog data to the A / D converter 120.

A/Dコンバータ120は、入力インタフェース回路110からのアナログデータをデジタルデータに変換して、CPU130へ出力する。   The A / D converter 120 converts analog data from the input interface circuit 110 into digital data and outputs the digital data to the CPU 130.

CPU130は、メモリ132内の制御プログラムを実行して、車両の各部を制御する。具体的には、CPU130は、入力インタフェース回路110及びA/Dコンバータ120から出力される、水温センサ210、スピードセンサ220、エンジンセンサ230、光度センサ240及びスロットルポジションセンサ250のセンサ値を所定のタイミングで取得し、これら各センサ値に基づいて、ソレノイド310、ランプ320及びタイアグノーシス端子330を制御する処理を行う。   CPU 130 executes a control program in memory 132 to control each part of the vehicle. Specifically, the CPU 130 outputs the sensor values of the water temperature sensor 210, the speed sensor 220, the engine sensor 230, the light intensity sensor 240, and the throttle position sensor 250 output from the input interface circuit 110 and the A / D converter 120 at a predetermined timing. Based on these sensor values, the solenoid 310, the lamp 320, and the tire termination terminal 330 are controlled.

図1bは、スロットルポジションセンサ250とECU100の構成を示す図である。図1bに示すスロットルポジションセンサ250は、運転者により操作されたスロットルの開度を検出し、ECU100内のCPU130へ出力する。具体的には、スロットルポジションセンサ250は、ECU100内の定電圧電源150からの電力供給を受ける抵抗251と、可動接点252を含む。一方、ECU100においては、定電圧電源150とA/Dコンバータ120との間に抵抗r1が設けられ、A/Dコンバータ120と接地間に抵抗r2が設けられている。運転者により操作されたスロットルの開度の量に応じて、抵抗251において可動接点252が接する位置は移動し、これにより可動接点252の電圧VTAが変化する。ECU100内のCPU130は、A/Dコンバータ120を介して、この電圧VTAをスロットル開度情報として検知することにより、スロットルの開度を認識することができる。   FIG. 1 b is a diagram showing the configuration of the throttle position sensor 250 and the ECU 100. The throttle position sensor 250 shown in FIG. 1b detects the opening of the throttle operated by the driver and outputs the detected throttle opening to the CPU 130 in the ECU 100. Specifically, throttle position sensor 250 includes a resistor 251 that receives power supply from constant voltage power supply 150 in ECU 100 and a movable contact 252. On the other hand, in the ECU 100, a resistor r1 is provided between the constant voltage power supply 150 and the A / D converter 120, and a resistor r2 is provided between the A / D converter 120 and the ground. In accordance with the amount of throttle opening operated by the driver, the position where the movable contact 252 contacts with the resistor 251 moves, whereby the voltage VTA of the movable contact 252 changes. The CPU 130 in the ECU 100 can recognize the throttle opening by detecting the voltage VTA as throttle opening information via the A / D converter 120.

また、CPU130内のメモリ132には、通算使用時間情報、時間−故障率情報、パラメータ−故障率情報、タイミングテーブル及び運転状況情報が記憶されている。   The memory 132 in the CPU 130 stores total usage time information, time-failure rate information, parameter-failure rate information, a timing table, and operation status information.

通算使用時間情報は、水温センサ210、スピードセンサ220、エンジンセンサ230、光度センサ240及びスロットルポジションセンサ250のそれぞれの通算の使用時間を表す。通算の使用時間とは、例えば、センサへ一定電圧以上の通電が行われている通算の時間、又は、センサが値を出力している通算の時間である。CPU130は、これら各センサ毎に通算の使用時間を測定し、通算使用時間情報としてメモリ132に保持する。   The total use time information represents the total use time of each of the water temperature sensor 210, the speed sensor 220, the engine sensor 230, the light intensity sensor 240, and the throttle position sensor 250. The total use time is, for example, the total time that the sensor is energized at a certain voltage or more, or the total time that the sensor outputs a value. The CPU 130 measures the total use time for each of these sensors, and stores it in the memory 132 as total use time information.

時間−故障率情報は、各センサ毎に設定される情報であり、センサの通算使用時間と、当該センサの通算使用時間に応じて定められる故障率(通算使用時間故障率)との対応関係を表す情報である。図2は、通算使用時間と通算使用時間故障率との対応関係の一例を示す図である。同図に示すように、通算使用時間と通算使用時間故障率との対応関係は、いわゆるバスタブ曲線によって表される。このバスタブ曲線によれば、センサの使用開始直後は初期不良等によって通算使用時間故障率は高くなっており、その後は通算使用時間が増加するに従って、通算使用時間故障率は漸減していく。そして、通算使用時間が例えば予め定められた耐用時間に近づいたり、耐用時間を超えたような場合には、再び、通算使用時間故障率が徐々に漸増していく。   The time-failure rate information is information set for each sensor, and shows the correspondence between the total usage time of the sensor and the failure rate (total usage time failure rate) determined according to the total usage time of the sensor. It is information to represent. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a correspondence relationship between the total usage time and the total usage time failure rate. As shown in the figure, the correspondence between the total usage time and the total usage time failure rate is expressed by a so-called bathtub curve. According to this bathtub curve, the total use time failure rate is high immediately after the start of use of the sensor due to an initial failure or the like, and thereafter, the total use time failure rate gradually decreases as the total use time increases. When the total usage time approaches, for example, a predetermined service time or exceeds the service life, the total service time failure rate gradually gradually increases again.

パラメータ−故障率情報は、センサ毎、且つ、センサの故障率を上昇させる要因毎に設定される情報であり、センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータ(要因パラメータ)と、当該要因パラメータに応じて定められる故障率(要因パラメータ故障率)との対応関係を表す情報である。   The parameter-failure rate information is information set for each sensor and for each factor that increases the sensor failure rate. The parameter (factor parameter) that indicates the degree of the factor that increases the sensor failure rate and the factor This is information representing a correspondence relationship with a failure rate (factor parameter failure rate) determined according to a parameter.

要因パラメータとしては、車両に搭載されるエンジンの負荷率、センサの温度、センサの水濡れ、センサを濡らす液体のpH濃度、車両が走行する路面の状況、運転者の過去の運転状況、運転者の現在の運転状況、車両の走行地域、及び、センサの品質がある。これらセンサの故障率を上昇させる要因に対応する要因パラメータと、要因パラメータ故障率とは、図3に示すように、要因パラメータのパラメータ値が大きくなるに従って、要因パラメータ故障率が増加するという対応関係を有する。   Factor parameters include the load factor of the engine mounted on the vehicle, the temperature of the sensor, the wetness of the sensor, the pH concentration of the liquid that wets the sensor, the road surface on which the vehicle travels, the past driving situation of the driver, the driver Current driving situation, vehicle travel area, and sensor quality. The factor parameter corresponding to the factor that increases the failure rate of these sensors and the factor parameter failure rate are, as shown in FIG. 3, a correspondence relationship that the factor parameter failure rate increases as the parameter value of the factor parameter increases. Have

具体的には、エンジン負荷率は、エンジンセンサ230によって検出され、入力インタフェース回路110を介して入力されるエンジン回転数が増加するほど、パラメータ値が増加する。センサの温度は、入力インタフェース回路110を介して入力されるセンサ温度であり、センサ温度が高いほど、パラメータ値が増加する。センサの水濡れは、入力インタフェース回路110を介して入力されるワイパ稼働情報に対応するものであり、ワイパが稼働してセンサが濡れやすい場合にはパラメータ値が増加する。センサを濡らす液体のpH濃度は、入力インタフェース回路110を介して入力されるpH濃度であり、センサが金属製の場合には酸性度が高く錆びやすくなるほど、パラメータ値が増加する。車両が走行する路面の状況は、入力インタフェース回路110を介して入力される路面凹凸情報に対応するものであり、路面の凹凸が大きいためにセンサの振動が大きくなるほど、パラメータ値が増加する。   Specifically, the engine load factor is detected by the engine sensor 230, and the parameter value increases as the engine speed input via the input interface circuit 110 increases. The sensor temperature is the sensor temperature input via the input interface circuit 110, and the parameter value increases as the sensor temperature increases. The wetness of the sensor corresponds to the wiper operation information input via the input interface circuit 110, and the parameter value increases when the wiper is activated and the sensor is easily wetted. The pH concentration of the liquid that wets the sensor is the pH concentration input via the input interface circuit 110. When the sensor is made of metal, the parameter value increases as the acidity increases and the rust tends to rust. The condition of the road surface on which the vehicle travels corresponds to the road surface unevenness information input via the input interface circuit 110, and the parameter value increases as the vibration of the sensor increases because the road surface unevenness is large.

運転者の過去の運転状況は、メモリ132内の運転状況情報に対応するものである。運転状況情報は、運転者毎に設定され、当該運転者の運転の丁重さの度合いを示す。この運転状況情報は、過去の運転において入力インタフェース回路110を介して入力された、スロットルポジションセンサ250からのスロットル開度情報、ブレーキ位置情報及びハンドル角情報から求められ、運転者識別情報を含む。運転者の過去の運転状況が丁重でなく、センサの振動が大きくなるほど、パラメータ値が増加する。運転者の現在の運転状況は、運転中において入力インタフェース回路110を介して入力される、スロットルポジションセンサ250からのスロットル開度情報、ブレーキ位置情報及びハンドル角情報に対応するものであり、運転者の運転状況が丁重でなく、センサの振動が大きくなるほど、パラメータ値が増加する。車両の走行地域は、入力インタフェース回路110を介して入力される走行地域情報に対応するものであり、山地等の環境が厳しい地域ほど、パラメータ値が増加する。センサの品質は、予め定められているセンサの品質に関する情報に対応するものであり、品質の低いものほど、パラメータ値が増加する。   The past driving situation of the driver corresponds to the driving situation information in the memory 132. The driving status information is set for each driver and indicates the level of driving importance of the driver. This driving state information is obtained from throttle opening information, brake position information, and steering wheel angle information from the throttle position sensor 250 input through the input interface circuit 110 in the past driving, and includes driver identification information. The parameter value increases as the driver's past driving situation is not polite and the vibration of the sensor increases. The current driving situation of the driver corresponds to the throttle opening information, the brake position information, and the steering wheel angle information from the throttle position sensor 250 input through the input interface circuit 110 during driving. The parameter value increases as the driving state of the sensor is not polite and the vibration of the sensor increases. The travel region of the vehicle corresponds to the travel region information input via the input interface circuit 110, and the parameter value increases as the environment is severe, such as a mountainous area. The sensor quality corresponds to information relating to the predetermined sensor quality, and the parameter value increases as the quality is lower.

タイミングテーブルは、センサ毎に設定されるものであり、通算使用時間故障率と要因パラメータ故障率とによって一意に定まる異常検出処理タイミングによって構成される。図4は、タイミングテーブルの一例を示す図である。図4では、通算使用時間故障率の各範囲毎、且つ、要因パラメータ故障率の各範囲毎に異常検出処理タイミングが一意に定まる。例えば、通算使用時間故障率がa1〜a2の範囲内であり、且つ、要因パラメータ故障率がb2〜b3の範囲内である場合には、異常検出処理タイミングは24ms毎となる。   The timing table is set for each sensor, and is configured by abnormality detection processing timing uniquely determined by the total usage time failure rate and the factor parameter failure rate. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a timing table. In FIG. 4, the abnormality detection processing timing is uniquely determined for each range of the total usage time failure rate and for each range of the factor parameter failure rate. For example, when the total use time failure rate is in the range of a1 to a2 and the factor parameter failure rate is in the range of b2 to b3, the abnormality detection processing timing is every 24 ms.

これらメモリ132内の通算使用時間情報、時間−故障率情報、パラメータ−故障率情報、タイミングテーブル及び運転状況情報は、イグニションスイッチがオフになったり、バッテリ電源からの電力供給が遮断された場合でも消去されることなく、定電圧電源150から供給される電力によって保持される。   The total usage time information, time-failure rate information, parameter-failure rate information, timing table, and operation status information in the memory 132 are stored even when the ignition switch is turned off or the power supply from the battery power source is cut off. It is held by the power supplied from the constant voltage power supply 150 without being erased.

CPU130は、上述したメモリ132内の通算使用時間情報、時間−故障率情報、パラメータ−故障率情報、タイミングテーブル及び運転状況情報に基づいて、異常検出処理タイミングを決定する。異常検出処理タイミングの決定動作の詳細については後述する。そして、CPU130は、異常検出処理タイミングが到来する毎に、水温センサ210、スピードセンサ220、エンジンセンサ230、光度センサ240及びスロットルポジションセンサ250についてセンサ異常検出処理を行う。   The CPU 130 determines the abnormality detection processing timing based on the total usage time information, the time-failure rate information, the parameter-failure rate information, the timing table, and the operation status information in the memory 132 described above. Details of the operation for determining the abnormality detection processing timing will be described later. The CPU 130 performs sensor abnormality detection processing on the water temperature sensor 210, the speed sensor 220, the engine sensor 230, the light intensity sensor 240, and the throttle position sensor 250 every time the abnormality detection processing timing arrives.

次に、フローチャートを参照しつつ、異常検出処理タイミングの決定動作を説明する。図5は、第1の異常検出処理タイミングの決定動作を示すフローチャートである。   Next, the determination operation of the abnormality detection processing timing will be described with reference to a flowchart. FIG. 5 is a flowchart showing the determination operation of the first abnormality detection processing timing.

CPU130は、イグニションスイッチがオン状態になると、水温センサ210、スピードセンサ220、エンジンセンサ230、光度センサ240及びスロットルポジションセンサ250のそれぞれに対応する通算使用時間情報と、時間−故障率情報とをメモリ132から読み出す。更に、CPU130は、これら通算使用時間情報と時間−故障率情報とに基づいて、通算使用時間故障率を各センサ毎に導出する(S101)。   When the ignition switch is turned on, the CPU 130 stores the total usage time information and the time-failure rate information corresponding to each of the water temperature sensor 210, the speed sensor 220, the engine sensor 230, the light intensity sensor 240, and the throttle position sensor 250. Read from 132. Further, the CPU 130 derives the total use time failure rate for each sensor based on the total use time information and the time-failure rate information (S101).

次に、CPU130は、各センサ毎に、車両に搭載されるエンジンの負荷率、センサの温度、センサの水濡れ、センサを濡らす液体のpH濃度、車両が走行する路面の状況、運転者の過去の運転状況、運転者の現在の運転状況、車両の走行地域、及び、センサの品質の各要因パラメータの中から必要なものを選択する(S102)。例えば、水濡れすることのない箇所に設けられているセンサについては、センサの水濡れに関する要因パラメータは必要でないため、除かれることになる。   Next, for each sensor, the CPU 130 determines the load factor of the engine mounted on the vehicle, the temperature of the sensor, the wetness of the sensor, the pH concentration of the liquid that wets the sensor, the situation of the road surface on which the vehicle travels, the past of the driver Necessary ones are selected from the driving condition, the current driving condition of the driver, the travel region of the vehicle, and the factor parameters of the sensor quality (S102). For example, for a sensor provided at a location where the water does not get wet, a factor parameter relating to the water wetness of the sensor is not necessary, and is thus excluded.

次に、CPU130は、各センサ毎に、選択した要因パラメータに基づいて通算使用時間故障率を補正する(S103)。具体的には、CPU130は、選択した要因パラメータのパラメータ値が大きいほど、通算使用時間故障率が大きくなるように、当該通算使用時間故障率を補正する。ここでは、例えば、要因パラメータのパラメータ値が所定値以上の場合には、通算使用時間故障率が1.2倍になる等の補正が行われる。なお、1つのセンサに対して、複数の要因パラメータが選択された場合には、CPU130は、そのセンサの通算使用時間故障率について、選択した複数の要因パラメータのそれぞれのパラメータ値に基づいて補正する。   Next, the CPU 130 corrects the total usage time failure rate based on the selected factor parameter for each sensor (S103). Specifically, the CPU 130 corrects the total usage time failure rate so that the total usage time failure rate increases as the parameter value of the selected factor parameter increases. Here, for example, when the parameter value of the factor parameter is equal to or greater than a predetermined value, correction is performed such that the total usage time failure rate is 1.2 times. When a plurality of factor parameters are selected for one sensor, the CPU 130 corrects the total usage time failure rate of the sensor based on the parameter values of the selected factor parameters. .

次に、CPU130は、補正後の通算使用時間故障率が大きいほど、異常検出処理タイミングの周期が短くなるように、各センサに対応する異常検出処理タイミングを決定する(S104)。その後、CPU130は、水温センサ210、スピードセンサ220、エンジンセンサ230、光度センサ240及びスロットルポジションセンサ250のそれぞれについて、異常検出処理タイミングが到来する毎に、センサ異常検出処理を行う。   Next, the CPU 130 determines the abnormality detection processing timing corresponding to each sensor so that the cycle of the abnormality detection processing timing becomes shorter as the corrected total usage time failure rate increases (S104). Thereafter, the CPU 130 performs sensor abnormality detection processing for each of the water temperature sensor 210, the speed sensor 220, the engine sensor 230, the light intensity sensor 240, and the throttle position sensor 250 every time the abnormality detection processing timing comes.

このように、ECU100は、水温センサ210、スピードセンサ220、エンジンセンサ230、光度センサ240及びスロットルポジションセンサ250のそれぞれについて、通算使用時間故障率を導出し、更に、この通算使用時間故障率を、センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータに基づいて補正する。そして、ECU100は、補正後の通算使用時間故障率に応じた異常検出処理タイミングを決定する。従って、センサの通算使用時間に伴って変動する故障率と、センサの故障率を上昇させる要因とを考慮した適切な異常検出処理タイミングを決定して、センサ異常検出処理を行うことが可能となり、更には、負荷の軽減を図ることが可能となる。   Thus, the ECU 100 derives the total usage time failure rate for each of the water temperature sensor 210, the speed sensor 220, the engine sensor 230, the light intensity sensor 240, and the throttle position sensor 250, and further calculates this total usage time failure rate. Correction is performed based on a parameter representing the degree of the factor that increases the sensor failure rate. Then, ECU 100 determines the abnormality detection processing timing according to the corrected total usage time failure rate. Therefore, it is possible to determine the appropriate abnormality detection processing timing considering the failure rate that fluctuates with the total usage time of the sensor and the factors that increase the sensor failure rate, and to perform the sensor abnormality detection processing, Furthermore, it is possible to reduce the load.

図6は、第2の異常検出処理タイミングの決定動作を示すフローチャートである。S201及びS202の動作は、図5におけるS101及びS102の動作と同様であり、CPU130は、イグニションスイッチがオン状態になると、水温センサ210、スピードセンサ220、エンジンセンサ230、光度センサ240及びスロットルポジションセンサ250のそれぞれについて、通算使用時間故障率を導出し(S201)、各要因パラメータの中から必要なものを選択する(S202)。   FIG. 6 is a flowchart showing the determination operation of the second abnormality detection processing timing. The operation of S201 and S202 is the same as the operation of S101 and S102 in FIG. For each of 250, a total use time failure rate is derived (S201), and a necessary one is selected from each factor parameter (S202).

次に、CPU130は、各センサ毎に、選択した要因パラメータに対応するパラメータ−故障率情報をメモリ132から読み出す。更に、CPU130は、要因パラメータのパラメータ値とパラメータ−故障率情報とに基づいて、要因パラメータ故障率を取得する(S204)。なお、1つのセンサに対して、複数の要因パラメータが選択された場合には、CPU130は、そのセンサの通算使用時間故障率について、選択した複数の要因パラメータのそれぞれに対応する要因パラメータ故障率を取得し、これら複数の要因パラメータ故障率の平均値を算出する。   Next, the CPU 130 reads parameter-failure rate information corresponding to the selected factor parameter from the memory 132 for each sensor. Further, the CPU 130 acquires the factor parameter failure rate based on the parameter value of the factor parameter and the parameter-failure rate information (S204). When a plurality of factor parameters are selected for one sensor, the CPU 130 calculates a factor parameter failure rate corresponding to each of the selected factor parameters for the total usage time failure rate of the sensor. The average value of the plurality of factor parameter failure rates is calculated.

次に、CPU130は、各センサ毎に、メモリ132内のタイミングテーブル(図4参照)を参照し、S201において導出した通算使用時間故障率と、S203において取得した要因パラメータ故障率とによって一意に定まる異常検出処理タイミングを決定する(S204)。図4に示すタイミングテーブルは、通算使用時間故障率が大きいほど、且つ、要因パラメータ故障率が大きいほど、異常検出処理タイミングの周期が短くなるように構成されている。従って、CPU130は、図4に示すタイミングテーブルを参照することにより、通算使用時間故障率が大きいほど、且つ、要因パラメータ故障率が大きいほど、異常検出処理タイミングの周期が短くなるように、各センサに対応する異常検出処理タイミングを決定することになる。その後、CPU130は、水温センサ210、スピードセンサ220、エンジンセンサ230、光度センサ240及びスロットルポジションセンサ250のそれぞれについて、異常検出処理タイミングが到来する毎に、センサ異常検出処理を行う。   Next, the CPU 130 refers to the timing table in the memory 132 (see FIG. 4) for each sensor, and is uniquely determined by the total usage time failure rate derived in S201 and the factor parameter failure rate acquired in S203. The abnormality detection processing timing is determined (S204). The timing table shown in FIG. 4 is configured such that the cycle of the abnormality detection processing timing becomes shorter as the total usage time failure rate is larger and as the factor parameter failure rate is larger. Therefore, the CPU 130 refers to the timing table shown in FIG. 4 so that the cycle of the abnormality detection processing timing is shortened as the total usage time failure rate is larger and the factor parameter failure rate is larger. The abnormality detection processing timing corresponding to is determined. Thereafter, the CPU 130 performs sensor abnormality detection processing for each of the water temperature sensor 210, the speed sensor 220, the engine sensor 230, the light intensity sensor 240, and the throttle position sensor 250 every time the abnormality detection processing timing comes.

このように、ECU100は、水温センサ210、スピードセンサ220、エンジンセンサ230、光度センサ240及びスロットルポジションセンサ250のそれぞれについて、通算使用時間故障率を導出し、更に、この通算使用時間故障率と、センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータに応じた故障率とによって一意に定まる異常検出処理タイミングを決定する。従って、センサの通算使用時間に伴って変動する故障率と、センサの故障率を上昇させる要因とを考慮した適切な異常検出処理タイミングを決定して、センサ異常検出処理を行うことが可能となり、更には、負荷の軽減を図ることが可能となる。   Thus, the ECU 100 derives the total usage time failure rate for each of the water temperature sensor 210, the speed sensor 220, the engine sensor 230, the light intensity sensor 240, and the throttle position sensor 250, and further calculates the total usage time failure rate. The abnormality detection processing timing uniquely determined by the failure rate corresponding to the parameter indicating the degree of the factor that increases the failure rate of the sensor is determined. Therefore, it is possible to determine the appropriate abnormality detection processing timing considering the failure rate that fluctuates with the total usage time of the sensor and the factors that increase the sensor failure rate, and to perform the sensor abnormality detection processing, Furthermore, it is possible to reduce the load.

なお、上述した実施形態では、ECU100は、通算使用時間故障率とともに、センサの故障率を上昇させる要因を考慮して異常検出処理タイミングを決定したが、通算使用時間故障率のみを考慮して異常検出処理タイミングを決定するようにしてもよい。   In the above-described embodiment, the ECU 100 determines the abnormality detection processing timing in consideration of the factor that increases the failure rate of the sensor together with the total usage time failure rate, but the abnormality is considered only in consideration of the total usage time failure rate. You may make it determine a detection process timing.

以上のように、本発明に係る電子制御装置は、適切なタイミングでセンサの異常検出処理を行うことが可能となり、更には、負荷の軽減を図ることが可能となり、電子制御装置として有用である。   As described above, the electronic control device according to the present invention can perform sensor abnormality detection processing at an appropriate timing, can further reduce the load, and is useful as an electronic control device. .

ECUの全体構成を示す図である。It is a figure which shows the whole structure of ECU. ECUの一部を示す図である。It is a figure which shows a part of ECU. 通算使用時間と通算使用時間故障率との対応関係の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the correspondence of a total use time and a total use time failure rate. 要因パラメータと要因パラメータ故障率との対応関係を示す図である。It is a figure which shows the correspondence of a factor parameter and a factor parameter failure rate. タイミングテーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a timing table. 第1の異常検出処理タイミングの決定動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the determination operation | movement of a 1st abnormality detection process timing. 第2の異常検出処理タイミングの決定動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the determination operation | movement of a 2nd abnormality detection process timing.

符号の説明Explanation of symbols

100 ECU
110 入力インタフェース回路
120 A/Dコンバータ
130 CPU
132 メモリ
140 バックアップ回路
150 定電圧電源
210 水温センサ
220 スピードセンサ
230 エンジンセンサ
240 光度センサ
250 スロットルポジションセンサ
251 抵抗
252 可動接点
100 ECU
110 Input interface circuit 120 A / D converter 130 CPU
132 Memory 140 Backup circuit 150 Constant voltage power supply 210 Water temperature sensor 220 Speed sensor 230 Engine sensor 240 Light intensity sensor 250 Throttle position sensor 251 Resistance 252 Movable contact

Claims (16)

センサの通算使用時間を取得する第1の取得手段と、
前記第1の取得手段により取得されたセンサの通算使用時間に応じた故障率を導出する導出手段と、
前記導出手段により導出された通算使用時間に応じた故障率に基づいて、前記センサの異常検出処理タイミングを決定する決定手段とを有する電子制御装置。
First acquisition means for acquiring the total usage time of the sensor;
Derivation means for deriving a failure rate according to the total usage time of the sensor acquired by the first acquisition means;
An electronic control unit comprising: a determination unit that determines an abnormality detection processing timing of the sensor based on a failure rate according to the total usage time derived by the deriving unit.
前記導出手段は、前記センサの通算使用時間と前記通算使用時間に対応する故障率との対応関係を表すバスタブ曲線に基づいて、前記通算使用時間に対応する故障率を導出する請求項1に記載の電子制御装置。 The derivation unit derives a failure rate corresponding to the total use time based on a bathtub curve representing a correspondence relationship between the total use time of the sensor and the failure rate corresponding to the total use time. Electronic control unit. 前記決定手段は、前記通算使用時間に対応する故障率が高くなるにしたがって、前記センサの異常検出処理タイミングの周期を短くする請求項1又は2に記載の電子制御装置。 3. The electronic control device according to claim 1, wherein the determination unit shortens the cycle of the abnormality detection processing timing of the sensor as the failure rate corresponding to the total usage time increases. 前記センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータを取得する第2の取得手段を有し、
前記決定手段は、前記第2の取得手段により取得されたセンサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータに基づいて、前記センサの異常検出処理タイミングを決定する請求項1乃至3のいずれかに記載の電子制御装置。
Second acquisition means for acquiring a parameter representing a degree of a factor that increases a failure rate of the sensor;
The determination unit determines the abnormality detection processing timing of the sensor based on a parameter representing a degree of a factor that increases the failure rate of the sensor acquired by the second acquisition unit. The electronic control apparatus as described in.
前記決定手段は、前記センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータが大きくなるにしたがって、前記センサの異常検出処理タイミングの周期を短くする請求項4に記載の電子制御装置。 The electronic control device according to claim 4, wherein the determination unit shortens the cycle of the abnormality detection processing timing of the sensor as the parameter indicating the degree of the factor that increases the failure rate of the sensor increases. 前記決定手段は、前記通算使用時間に対応する故障率を、前記センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータに基づいて補正し、補正後の通算使用時間に対応する故障率に基づいて、前記センサの異常検出処理タイミングを決定する請求項4又は5に記載の電子制御装置。 The determination means corrects the failure rate corresponding to the total usage time based on a parameter representing the degree of a factor that increases the failure rate of the sensor, and based on the failure rate corresponding to the corrected total usage time The electronic control device according to claim 4, wherein an abnormality detection processing timing of the sensor is determined. 前記通算使用時間に対応する故障率と前記センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータに対応する故障率とによって一意に定まるセンサの異常検出処理タイミングによって構成されるテーブルを有し、
前記決定手段は、前記テーブルから前記第1の取得手段により取得された通算使用時間に対応する故障率と前記第2の取得手段により取得されたセンサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータとによって一意に定まるセンサの異常検出処理タイミングを得る請求項4又は5に記載の電子制御装置。
A table configured by sensor abnormality detection processing timing uniquely determined by a failure rate corresponding to the total usage time and a failure rate corresponding to a parameter indicating a degree of a factor that increases the failure rate of the sensor;
The determination means is a parameter representing the degree of a factor that increases the failure rate corresponding to the total use time acquired by the first acquisition means from the table and the sensor failure rate acquired by the second acquisition means. The electronic control device according to claim 4, wherein the abnormality detection processing timing of the sensor uniquely determined by
前記センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータは、前記センサが車両に搭載される場合におけるエンジン負荷率である請求項4乃至7のいずれかに記載の電子制御装置。 The electronic control unit according to any one of claims 4 to 7, wherein the parameter representing the degree of a factor that increases the failure rate of the sensor is an engine load factor when the sensor is mounted on a vehicle. 前記センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータは、前記センサの温度である請求項4乃至8のいずれかに記載の電子制御装置。 The electronic control device according to claim 4, wherein the parameter indicating the degree of a factor that increases the failure rate of the sensor is the temperature of the sensor. 前記センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータは、前記センサの水濡れである請求項4乃至9のいずれかに記載の電子制御装置。 10. The electronic control device according to claim 4, wherein the parameter indicating the degree of a factor that increases the failure rate of the sensor is water wetting of the sensor. 前記センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータは、前記センサを濡らす液体のpH濃度である請求項4乃至10のいずれかに記載の電子制御装置。 11. The electronic control device according to claim 4, wherein the parameter representing the degree of a factor that increases the failure rate of the sensor is a pH concentration of a liquid that wets the sensor. 前記センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータは、前記センサが車両に搭載される場合における路面状況である請求項4乃至11のいずれかに記載の電子制御装置。 The electronic control device according to any one of claims 4 to 11, wherein the parameter representing the degree of a factor that increases the failure rate of the sensor is a road surface condition when the sensor is mounted on a vehicle. 前記センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータは、前記センサが車両に搭載される場合における運転者の過去の運転状況である請求項4乃至12のいずれかに記載の電子制御装置。 The electronic control device according to any one of claims 4 to 12, wherein the parameter representing the degree of a factor that increases the failure rate of the sensor is a past driving situation of the driver when the sensor is mounted on a vehicle. 前記センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータは、前記センサが車両に搭載される場合における運転者の現在の運転状況である請求項4乃至13のいずれかに記載の電子制御装置。 The electronic control device according to any one of claims 4 to 13, wherein the parameter representing the degree of a factor that increases the failure rate of the sensor is a current driving situation of the driver when the sensor is mounted on a vehicle. 前記センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータは、前記センサが車両に搭載される場合における該車両の走行地域である請求項4乃至14のいずれかに記載の電子制御装置。 The electronic control device according to any one of claims 4 to 14, wherein the parameter representing the degree of a factor that increases the failure rate of the sensor is a travel region of the vehicle when the sensor is mounted on the vehicle. 前記センサの故障率を上昇させる要因の度合を表すパラメータは、前記センサの品質である請求項4乃至15のいずれかに記載の電子制御装置。
The electronic control device according to claim 4, wherein the parameter representing the degree of a factor that increases the failure rate of the sensor is the quality of the sensor.
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JP2009043210A (en) * 2007-08-06 2009-02-26 Katsumi Kobayashi Method and device for dealing with safety of electric product and machine product caused by change with time
CN102658820A (en) * 2010-12-10 2012-09-12 罗伯特·博世有限公司 Method for checking reliability of operating data of vehicle

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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