JP5741511B2 - フリーズフレームデータ記憶システム - Google Patents

Description

本発明は、異常発生時点での状態値を表したフリーズフレームデータを記憶するシステムに関する。

特許文献１等には、車両に搭載されたダイアグ装置が車両の異常発生を検知した場合に、異常発生時点での各種状態値をフリーズフレームデータ（以下、ＦＦデータと記載）として記憶する旨が開示されている。前記状態値の具体例としては、エンジン回転数、車速、アクセルペダル踏込量、ブレーキペダル踏込量、エンジン冷却水温度、吸気温度、排気温度、ハンドル操作角度、シフトレンジ等、数十種類の状態値が挙げられる。このようなＦＦデータは、異常発生原因を解析する上で有効なデータとなる。

特開２００４−２３２４９８号公報

さて、エンジン制御用ＥＣＵや変速機制御用ＥＣＵ等の各種制御ＥＣＵ（スレーブＥＣＵ）の各々と、これらのスレーブＥＣＵを統括管理するマスタＥＣＵとは、通信バスを介してネットワークを構築している。そして、先述した状態値を検出するセンサは、各々のスレーブＥＣＵに接続されており、スレーブＥＣＵは、センサから入力されてくる状態値のデータ（状態データ）を、所定周期でマスタＥＣＵへ送信する。マスタＥＣＵは、異常発生を検知した場合に、その時の状態データをバックアップメモリや不揮発性メモリ等に記憶して、先述したＦＦデータとして残しておく。

このように、ＦＦデータをマスタＥＣＵで統括管理することで、ＦＦデータに含まれる複数種類の状態値を同期化できる。また、車両の修理作業者は、マスタＥＣＵと通信するだけで全てのＦＦデータを取得できるようになる。

ここで、スレーブＥＣＵからマスタＥＣＵへ状態データを送信する周期を短くするほど、異常発生時点に近いタイミングで送信された状態データをＦＦデータとして残すことができるので、異常発生原因の解析に用いる際のＦＦデータの信頼性を向上できる。しかしその背反として、通信バスを流れるデータ量が増大するため、通信バスの負荷が大きくなる。

本発明は、上記問題を鑑みてなされたもので、その目的は、フリーズフレームデータの信頼性向上と通信バス負荷軽減との両立を図った、フリーズフレームデータ記憶システムを提供することにある。

上記目的を達成する第１の発明では、車両に搭載され、車両の状態を表した状態値を逐次取得するスレーブ装置と、車両に搭載され、前記スレーブ装置と通信バスを介して通信可能なマスタ装置と、を備え、前記スレーブ装置は、前記状態値を表す状態データと、その状態値の変化率を特定可能な変化率データとを、所定周期で前記通信バスへ送信する送信手段を有し、前記マスタ装置は、異常発生を検知した時に、前記スレーブ装置から送信された前記状態データおよび前記変化率データに基づき、異常発生時点での前記状態値を推定する推定手段と、前記推定手段により推定された状態値を表すデータを、フリーズフレームデータ（ＦＦデータ）として記憶装置に記憶させる記憶手段と、を有し、前記推定手段は、所定周期で送信された複数の前記状態データのうち、異常発生直前に送信された状態データと、異常発生直後に送信された状態データとの送信時期を比較し、異常発生時点に近い時期に送信された方の状態データとその変化率データを用いて、異常発生時点での前記状態値を推定することを特徴とする（図１、図６参照）。

上記発明では、異常発生検知時に送信されてきた状態データおよび変化率データに基づき、異常発生時点での状態値を推定するので、状態データを通信バスへ送信する所定周期を短くすることなく、異常発生時点での状態値を高精度で推定できる。よって、高精度のＦＦデータを記憶装置に残すことができるので、ＦＦデータの信頼性向上と通信バス負荷軽減との両立を図ることができる。

なお、本発明者は、異常発生直前に送信された状態値と、異常発生直後に送信された状態値とを線形補間して、異常発生時点における状態値を推定し、その推定値をＦＦデータとして残すことを検討した。しかし、通信バスの負荷軽減を図るべく送信周期を長くしている場合には、上述した線形補間ではその推定精度が悪く、ＦＦデータの信頼性向上には至らない。これに対し、変化率を用いて推定する上記発明では、線形補間で推定する場合に比べて高精度で推定できる。

また、上記目的を達成する第２の発明では、車両に搭載され、車両の状態を表した状態値を逐次取得するスレーブ装置と、車両に搭載され、前記スレーブ装置と通信バスを介して通信可能なマスタ装置と、車両外部の装置であって、前記マスタ装置と通信可能な外部装置と、を備え、前記スレーブ装置は、前記状態値を表す状態データと、その状態値の変化率を特定可能な変化率データとを、所定周期で前記通信バスへ送信する送信手段を有し、前記マスタ装置は、異常発生を検知した時の前記状態データおよび前記変化率データを少なくとも含むデータを、フリーズフレームデータ（ＦＦデータ）として記憶装置に記憶させる異常時記憶手段を有し、前記外部装置は、前記フリーズフレームデータに基づき、異常発生時点での前記状態値を推定する推定手段を有することを特徴とする（図７参照）。

上記発明によれば、異常発生にともない修理場へ運ばれた車両に対し、修理作業者が外部装置をマスタ装置に接続すれば、外部装置は、マスタ装置からＦＦデータを取得して、異常発生時点での状態値を推定できる。そして、この推定では、異常発生検知時に送信されてきた状態データおよび変化率データに基づき、異常発生時点での状態値を推定するので、状態データを通信バスへ送信する所定周期を短くすることなく、異常発生時点での状態値を高精度で推定できる。よって、高精度のＦＦデータを記憶装置に残すことができるので、ＦＦデータの信頼性向上と通信バス負荷軽減との両立を図ることができる。

本発明の第１実施形態にかかる、フリーズフレームデータ記憶システムの構成図。 第１実施形態において、ＥＣＵ間で送信されるデータの内容を示す図。 第１実施形態において、状態値の変化と、通信バスに送信された状態データおよび変化率データを示す図。 第１実施形態において、マスタＥＣＵにより実施される処理のフローチャート。 第１実施形態において、マスタＥＣＵにより実施される処理のフローチャート。 第１実施形態において、異常発生時点における状態値を推定する手法を説明する図。 本発明の第２実施形態にかかる、フリーズフレームデータ記憶システムの構成図。 本発明の第３実施形態における変化率データを説明する図。

以下、本発明にかかるフリーズフレームデータ記憶システムの各実施形態について、図面を参照しつつ説明する。なお、以下の各実施形態相互において、互いに同一もしくは均等である部分には、図中、同一符号を付しており、同一符号の部分についてはその説明を援用する。

（第１実施形態）
図１に示すように、車両Ｖには、複数の各種電子制御装置（スレーブＥＣＵ１０Ａ〜１０Ｃ）と、これらのスレーブＥＣＵ１０Ａ〜１０Ｃを統括管理するマスタＥＣＵ４０が搭載されている。そして、スレーブＥＣＵ１０Ａ〜１０ＣとマスタＥＣＵ４０とは、通信バス３０を介してネットワークを構築している。このネットワークは、例えばＣＡＮ等のプロトコルを用いたローカルエリアネットワークである。

スレーブＥＣＵ１０Ａ〜１０Ｃ（スレーブ装置）の各々は、各種センサ２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃと接続されて入力処理等を行う入出力部１１と、通信バス３０へのデータ送信と受信の処理を行う通信部１２と、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等から構成される周知のマイクロコンピュータ（演算部１３）と、を備える。

例えばスレーブＥＣＵ１０Ａの入出力部１１には、エンジン回転数、車速、アクセルペダル踏込量、ブレーキペダル踏込量、エンジン冷却水温度、吸気温度、排気温度等の検出値（状態値）が各種センサ２０Ａから入力される。そして、スレーブＥＣＵ１０Ａの演算部１３は、これらの検出値に基づき車載エンジンの作動を制御する。

また、例えばスレーブＥＣＵ１０Ｂの入出力部１１には、ハンドル操作角度を検出するセンサ２０Ｂの検出値（状態値）がセンサ２０Ｂから入力される。そして、スレーブＥＣＵ１０Ｂの演算部１３は、センサ２０Ｂの検出値に基づき、電動ステアリング装置を制御する。

また、例えばスレーブＥＣＵ１０Ｃの入出力部１１には、車両運転者に操作されたシフトレンジ（変速段）を検出するセンサ２０Ｃの検出値（状態値）がセンサ２０Ｃから入力される。そして、スレーブＥＣＵ１０Ｃの演算部１３は、センサ２０Ｃの検出値に基づき、自動変速装置の作動を制御する。

ちなみに、これらの各種検出値（状態値）は、各々のセンサ２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃから出力される信号に基づきＥＣＵ１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃにて演算された値である。例えば、上述したエンジン回転数（状態値）は、クランク角センサ（センサ２０Ａ）から出力されるパルス信号に基づきスレーブＥＣＵ１０Ａが演算した値である。

さらに、スレーブＥＣＵ１０Ａ〜１０Ｃの各演算部１３は、以下に説明する送信周期変更手段１３ａ、データ作成手段１３ｂ、データ送信手段１３ｃおよびデータ変化量算出手段１３ｄとしての機能を発揮する。

すなわち、データ作成手段１３ｂは、センサ２０Ａ〜２０Ｃから逐次入力されてくる検出値（状態値）の中から、通信バス３０へ送信するデータ（状態データ）を抽出して作成する。データ変化量算出手段１３ｄは、抽出した状態データの変化量（変化率データ）を算出する。データ送信手段１３ｃは、変化率データおよび状態データを１２通信部へ出力して通信バス３０へ送信させる（図２（ｂ）参照）。送信周期変更手段１３ａは、マスタＥＣＵ４０からの指令に基づき、変化率データおよび状態データを通信バス３０へ送信する周期（所定周期）を変更する。

このようにして送信されたデータは、他のスレーブＥＣＵで受信されて、エンジン、ステアリング装置および自動変速装置の制御に用いられるとともに、マスタＥＣＵ４０も受信する。

マスタＥＣＵは、通信バス３０へのデータ送信と受信の処理を行う通信部４１と、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）等の不揮発性メモリ４２と、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等から構成される周知のマイクロコンピュータ（演算部４５）と、を備える。また、マスタＥＣＵには、外部装置５０と接続するコネクタ４４が接続されている。

マスタＥＣＵの演算部４５は、以下に説明するデータ受信手段４５ａ、異常時記憶手段４５ｂ、定期記憶手段４５ｃ、推定手段４５ｄ、送信周期設定手段４５ｅおよびデータ送信手段４５ｆとしての機能を発揮する。

すなわち、データ受信手段４５ａは、各々のスレーブＥＣＵ１０Ａ〜１０Ｃから通信バス３０へ送信された複数種類の状態データおよび変化率データを、通信部４１にて逐次受信させる。異常時記憶手段４５ｂは、車両Ｖのいずれかで異常が発生したことを検知した時に、受信した状態データおよび変化率データを、フリーズフレームデータ（ＦＦデータ）としてＥＥＰＲＯＭ４２に記憶させる。

定期記憶手段４５ｃは、受信した状態データおよび変化率データを、所定の時間間隔で定期的にＥＥＰＲＯＭ４２に記憶させる。但し、新しいデータを記憶させる度に、最も古いデータの記憶を削除していく。これにより、定期記憶手段４５ｃによりＥＥＰＲＯＭ４２に記憶させる量は常に一定となる。例えば、定期的に記憶させる最新のデータから過去３０個分のデータをＦＦデータとしてＥＥＰＲＯＭ４２に記憶させ、それ以上は記憶させないようにする。推定手段４５ｄについては後に詳述する。

送信周期設定手段４５ｅは、各々のスレーブＥＣＵ１０Ａ〜１０Ｃに対して、先述した所定周期（データを通信バス３０へ送信する周期）を設定する。例えば、状態値が短時間で急激に変化している場合には所定周期を短く設定し、変化が緩慢な場合には所定周期を長く設定する。また、状態値の種類によっても所定周期は異なる値に設定されている。例えば、エンジン回転数の変化はエンジン冷却水温の変化に比べて短時間で急激に変化するため、状態値の中でもエンジン回転数については、水温に比べて所定周期を短く設定している。データ送信手段４５ｆは、設定した所定周期を、通信部４１から各々のスレーブＥＣＵ１０Ａ〜１０Ｃへ送信させる（図２（ａ）参照）。

図３は、スレーブＥＣＵ１０Ａからエンジン回転数（状態値）を送信する場合の一態様を示す図であり、図中の実線は、実際のエンジン回転数の値の変化を示す。但し、Ｔａ時点で異常が発生した場合の回転数変化である。なお、前記異常の具体例としては、各種センサ信号を送信する信号線の断線や、エンジンでの失火や、エアバッグ等の安全装置の作動に繋がる異常等が挙げられる。

また、図中の点線は、通信バス３０へ送信する周期の最小時間（基準時間）を示し、図の例では基準時間を３２ミリ秒に設定している。図中の符号Ｄ１〜Ｄ２０に示す○印は、通信バス３０へ送信した状態データを示す。図３の例では、ｔ１１時点およびｔ４１時点で、マスタＥＣＵ４０から送信周期を長くする要求が為され、ｔ３２時点で短くする要求が為されている。

図中の符号ＤΔ１〜ＤΔ２０の各々は、状態データＤ１〜Ｄ２０の変化率を特定可能なデータ（変化率データ）である。具体的には、今回送信した状態データと、そのデータに対して１基準時間前の状態データとの差分（変化量）を、データ変化量算出手段１３ｄが算出し、その算出した変化量を変化率データＤΔ１〜ＤΔ２０とし、状態データＤ１〜Ｄ２０とともに送信している。

図４および図５は、マスタＥＣＵ４０の演算部４５により実行される処理手順を示すフローチャートである。なお、これらの処理は所定時間周期で繰り返し実施される処理であり、前記所定時間は、図３に示す基準時間以下であることが望ましい。また、前記所定時間は、基準時間と同期させるか、或いは基準時間の整数倍の値と同期させることが望ましい。

先ず、図４のステップＳ１０において、異常検出イベント時であるか否かを判定する。例えば、スレーブＥＣＵ１０Ａ〜１０Ｃが有する異常検出手段が異常を検出した場合に、その旨をスレーブＥＣＵ１０Ａ〜１０ＣからマスタＥＣＵ４０へ送信することで、マスタＥＣＵ４０は異常を検知する。但し、マスタＥＣＵ４０自体が異常検出手段を備えて異常を検知するようにしてもよい。

異常検出イベント時と判定された場合（Ｓ１０：ＹＥＳ）、続くステップＳ１１において、その検知時点ｔａの直前に送信された状態データＤ１０を、ＦＦデータとしてＥＥＰＲＯＭ４２に記憶する。続くステップＳ１２では、ＦＦ記憶履歴フラグをオンに設定する。

次に、図５のステップＳ２０において、スレーブＥＣＵ１０Ａ〜１０Ｃからのデータ受信時であるか否かを判定する。図３の例で言うと、状態データＤ１〜Ｄ２０を受信するタイミングであるか否かを判定する。受信時であると判定された場合（Ｓ２０：ＹＥＳ）、ＦＦ記憶履歴フラグがオンに設定されていれば（Ｓ２１：ＹＥＳ）、続くステップＳ２２において、今回の状態データと、前回の状態データとの送信時期を比較し、異常発生時点ｔａに近い時期に送信された方の状態データを選択する。

例えば、図３および図６（ａ）の例では、異常検知直後の今回値Ｄ１１の送信時期ｔ３２の方が、前回値Ｄ１０の送信時期ｔ３１に比べて、異常発生時点ｔａまたは異常発生検知時点に近いので、今回値Ｄ１１を選択する。一方、図６（ｂ）の例では、異常検知直前の前回値Ｄ１０の送信時期ｔ３１の方が、今回値Ｄ１１の送信時期ｔ３２に比べて、異常発生時点ｔａまたは異常発生検知時点に近いので、前回値Ｄ１０を選択する。

続くステップＳ２３では、選択した状態データとその変化率データに基づき、異常発生時ｔａの状態値Ｄａを推測する。この推定処理は、図１に示す推定手段４５ｄにより実施される。図６（ａ）の例では、変化率データＤΔ１１の傾きで今回値Ｄ１１を通る直線上に状態値Ｄａが存在するとみなして推測する。図６（ｂ）の例では、変化率データＤΔ１０の傾きで前回値Ｄ１０を通る直線上に状態値Ｄａが存在するとみなして推測する。

続くステップＳ２４では、図４のステップＳ１１においてＥＥＰＲＯＭ４２に仮に記憶させておいたＦＦデータを、ステップＳ２３で推測した状態値Ｄａに更新し、次のステップＳ２５にてＦＦ記憶履歴フラグをオフに設定する。

続くステップＳ２６では、異常発生検知の有無に拘わらず、前回の状態値に対する今回の状態値の変化量（変化率）を算出し、その算出値が所定値未満に小さくなっていれば、ステップＳ２７に進み、送信周期を拡大するよう送信周期設定手段４５ｅが所定周期を設定し、該当するスレーブＥＣＵへ変更要求する。一方、前記算出値が所定値以上に大きくなっていれば、ステップＳ２８に進み、送信周期を短縮するよう送信周期設定手段４５ｅが所定周期を設定し、該当するスレーブＥＣＵへ変更要求する。

ちなみに、図４のステップＳ１１によるＦＦデータの記憶は、異常検出イベント時に１回実施され、その１回の処理の中で複数のデータ（エンジン回転数や水温）が記憶される。これに対し、図５のステップＳ２７、Ｓ２８による送信周期の変更は、各データの受信タイミング毎に実施される。

また、先述したように、マスタＥＣＵ４０の定期記憶手段４５ｃは、図４および図５の処理とは別に、以下に説明する定期記憶処理を実施する。すなわち、所定周期（定期記憶間隔）で送信されてくる状態データおよび変化率データを、所定間隔で定期的にＥＥＰＲＯＭ４２に記憶させる。この定期記憶間隔は、図３に示す基準時間よりも長い時間（例えば２５６ミリ秒）に設定することが望ましい。

例えば図３の場合、ｔ１０、ｔ２０・・・ｔ６０のタイミングで定期的にデータをＥＥＰＲＯＭ４２に記憶させ、過去のデータは順次削除していく。例えば、ｔ１０およびｔ４０のタイミングｔ１０、ｔ４０は、データ送信のタイミングと一致するので、その時送信されてきたデータＤ１、Ｄ１３を、直近時系列データの１つとして記憶させる。

ｔ２０のタイミングは、そのタイミングの前後でデータＤ７、Ｄ８が送信されてくるタイミングの中間である。この場合、いずれかの状態データＤ７、Ｄ８および変化率データＤΔ７、ＤΔ８を用いて、ｔ２０時点での状態値を推定し、その推定値を直近時系列データの１つとして記憶させる。

ｔ３０のタイミングも同様にして、そのタイミングの前後でデータＤ９、Ｄ１０が送信されてくるタイミングの中間であるため、いずれかの状態データＤ９、Ｄ１０および変化率データＤΔ９、ＤΔ１０を用いて、ｔ３０時点での状態値を推定し、その推定値を直近時系列データの１つとして記憶させる。

ｔ５０のタイミングは、そのタイミングの前後でデータＤ１８、Ｄ１９が送信されてくるタイミングのうち、ｔ５０の直後に送信されてくるデータＤ１９のタイミングの方がｔ５０に近い。この場合、近い時期に送信された方のデータＤ１９および変化率データＤΔ１９を用いて、ｔ５０時点での状態値を推定し、その推定値を直近時系列データの１つとして記憶させる。

そして、例えば過去３個分のデータのみを直近時系列データとして記憶させる場合には、ｔ４０時点において、データＤ１３を記憶させるとともに、ｔ１０時点で記憶したデータＤ１を削除して、ｔ２０、ｔ３０、ｔ４０の３点における直近時系列データをＦＦデータとして記憶させる。

さらに、マスタＥＣＵ４０の演算部４５は、上述した時系列データのうち少なくとも異常発生時点ｔａを含む期間のデータ（異常時時系列データ）を、ＦＦデータとしてＥＥＰＲＯＭ４２に記憶させる。異常時時系列データは、先述した直近時系列データを流用すればよい。つまり、異常が発生しない場合には、直近時系列データでは過去のデータを順次削除していくが、異常が発生した場合には、その異常発生時の直近時系列データを、削除せずに異常時時系列データとして記憶させておく。

したがって、本実施形態において異常発生が検知された場合、異常発生時点での状態値の推定値Ｄａと、異常時時系列データと、直近時系列データとがＦＦデータとしてＥＥＰＲＯＭ４２に記憶される。よって、車両の修理作業者は、外部装置５０をマスタＥＣＵ４０に接続して、上述した３種類のＦＦデータを取得し、取得したＦＦデータに基づき、異常発生箇所の特定や異常発生原因の解析等の作業を行うことができる。

以上に詳述した本実施形態によれば、以下の効果が発揮される。

・状態データＤ１１および変化率データＤΔ１１に基づき、異常発生時点での状態値Ｄａを推定する。よって、図３の一点鎖線に示す如く、異常発生前後にて送信された状態値Ｄ１０、Ｄ１１を線形補間して異常発生時点ｔａでの状態値を推定した場合の推定値Ｄｘに比べて、その推定精度を向上できる。したがって、状態データを通信バス３０へ送信する所定周期を短くすることなく、異常発生時点での状態値を高精度で推定できるようになるので、ＦＦデータの信頼性向上と通信バス３０の負荷軽減との両立を実現できる。

・状態データに比べて変化率データはそのデータの大きさが小さい。そのため、例えば変化率データを送信することに替えて、送信周期を半分に短縮して２倍の状態データを送信した場合に比べて、送信頻度は同じであるものの送信するデータの大きさを小さくできる。よって、通信バス３０を流れるデータ量を減少させて、通信バス３０の負荷を軽減できる。

・異常発生時点での状態値の推定値Ｄａに加えて、異常時時系列データもＦＦデータとして残しておくので、異常発生時期の近傍での状態値の変化推移を修理作業者は把握できる。よって、異常発生箇所の特定や異常発生原因の解析等の作業効率を向上できる。

・異常発生時点での状態値の推定値Ｄａに加えて、直近時系列データもＦＦデータとして残しておくので、修理場への車両搬入時の近傍での状態値の変化推移を修理作業者は把握できる。よって、異常発生箇所の特定や異常発生原因の解析等の作業効率を向上できる。

・異常発生時点の前後で送信された状態データのうち、異常発生時点に近い時期に送信された方の状態データを用いて上記推定を実施するので、異常発生時点での状態値の推定精度を向上できる。

（第２実施形態）
上記第１実施形態にかかるフリーズフレームデータ記憶システムは、車両Ｖに搭載されたＥＣＵ１０Ａ〜１０Ｃ、４０により構成されている。これに対し、図７に示す本実施形態では、車両Ｖに搭載されたＥＣＵ１０Ａ〜１０Ｃ、４０と、車両外部の外部装置５０Ａとから、フリーズフレームデータ記憶システムが構成されている。

具体的には、異常発生時点ｔａでの状態値を推定する機能を、第１実施形態ではマスタＥＣＵ４０の推定手段４５ｄが発揮している。これに対し本実施形態では、前記機能を発揮する推定手段を外部装置５０Ａが有している。したがって、第１実施形態では異常発生時点での状態値の推定値ＤａをＦＦデータとしてＥＥＰＲＯＭ４２に残しておくが、本実施形態では、異常発生時点に直近の状態データおよび変化率データを、ＦＦデータとしてＥＥＰＲＯＭ４２に残しておく。そして、修理作業者が外部装置５０ＡをマスタＥＣＵ４０に接続した後に、外部装置５０Ａの推定手段がＦＦデータに基づき異常発生時点での状態値の推定値Ｄａを推定する。

したがって、本実施形態によっても、状態データを通信バス３０へ送信する所定周期を短くすることなく、異常発生時点での状態値を高精度で推定できるようになるので、ＦＦデータの信頼性向上と通信バス３０の負荷軽減との両立を実現できる。また、このような外部装置５０Ａを用いて状態値を推定する本実施形態によっても、異常時時系列データや直近時系列データに基づき、図３の実線に示す実データに近い状態値の推移を得ることができる。

（第３実施形態）
上記第１実施形態では、状態データの状態値Ｄ１１、Ｄ１０と、その状態値Ｄ１１、Ｄ１０に対して１基準時間前の状態値Ｄｂ１１、Ｄｂ１０（図８参照）との変化量または傾きを、変化率データとして送信バス３０へ送信している。これに対し本実施形態では、上述した「１基準時間前の状態値Ｄｂ１１、Ｄｂ１０」を、変化率データとして送信バス３０へ送信する。

これらの状態値Ｄｂ１１、Ｄｂ１０を送信すれば、状態値Ｄ１１、Ｄ１０の変化量または変化率を特定できる。よって、上記第１実施形態と同様にして異常発生時点ｔａでの状態値Ｄａを推定でき、本実施形態によっても上記第１実施形態と同様の効果が発揮される。

要するに、上記第１実施形態では、状態値の傾きを表すデータを変化率データとして送信するのに対し、本実施形態では状態値の傾きＤΔ１１、ＤΔ１０そのものではなく、その傾きを特定できる状態値Ｄｂ１１、Ｄｂ１０を変化率データとして送信していると言える。ここで、状態値に比べて傾きの方がデータ量は小さい。そのため、第１実施形態の如く傾きを変化率データとした場合の方が、本実施形態に比べて通信バス３０の負荷を軽減できる効果が大きい。

（第４実施形態）
本実施形態では、スレーブＥＣＵ１０Ａ〜１０ＣからマスタＥＣＵ４０へ状態データおよび変化率データを逐次送信するにあたり、通信バス３０の負荷が大きくなっている場合には、一時的にデータ送信を停止させる。具体的には、マスタＥＣＵ４０が通信バス３０の負荷を常時検出しており、その検出した負荷が所定値以上になっている場合に、マスタＥＣＵ４０がスレーブＥＣＵ１０Ａ〜１０Ｃへ送信停止を指令する。そして、送信停止した時期をＥＥＰＲＯＭ４２に記憶させておき、送信停止直後に送信された状態データおよび変化率データに基づき、送信停止した時期の状態値を推定する。

（第５実施形態）
ここで、状態データおよび変化率データを通信バス３０へ送信する周期が十分に短い場合には、異常発生時の状態値を変化率データに基づき推定しなくても、異常発生時点に最も近い時期に送信された状態データをそのまま異常発生時の状態値としてもよい。この点を鑑みた本実施形態では、送信周期が所定以上に長くなっていることを条件として、変化率データを通信バス３０へ送信する。そのため、前記推定が不要な場合にまで変化率データを送信することが無くなるので、通信バス３０の負荷軽減を促進できる。

（他の実施形態）
本発明は上記実施形態の記載内容に限定されず、以下のように変更して実施してもよい。また、各実施形態の特徴的構成をそれぞれ任意に組み合わせるようにしてもよい。

・上記第１実施形態では、直近時系列データおよび異常時時系列データについては、定期的なｔ１０、ｔ２０・・・ｔ６０のタイミングの状態値を推定し、その推定値を時系列データとして用いているが、定期的なｔ１０、ｔ２０・・・ｔ６０のタイミングと最も近い時期に送信された状態データを、前記推定値に替えて時系列データとして用いるようにしてもよい。

・上記第１実施形態では、直近時系列データを流用して異常時時系列データを作成しているが、定期的なｔ１０、ｔ２０・・・ｔ６０のタイミングと最も近い時期に送信された状態データを、異常時時系列データとして用いるようにしてもよい。

・上記第１実施形態では、時系列データに用いる状態値を、所定の時間間隔で定期的に記憶しているが、所定のデータ点数間隔で定期的に記憶するようにしてもよい。

・上記第３実施形態では、「１基準時間前の状態値Ｄｂ１１、Ｄｂ１０」を、変化率データとして送信しているが、基準時間２つ分前の状態値や、３つ分前の状態値を変化率データとして送信してもよい。但し、状態データの状態値と変化率データの状態値との時間間隔が大きくなるほど、異常発生時点ｔａでの状態値Ｄａの推定精度が悪くなるので、１基準時間前の状態値を変化率データとすることが望ましい。

・上記第１実施形態では、「１基準時間前の状態値」を用いて変化率データを算出しているが、基準時間２つ分前の状態値や、３つ分前の状態値を用いて変化率データを算出してもよい。但し、状態データの直前の状態値を用いて変化率データを算出するほど、異常発生時点ｔａでの状態値Ｄａの推定精度が向上する。

・上記各実施形態では、ＦＦデータをＥＥＰＲＯＭ４２に記憶させているが、フラッシュメモリに記憶させても良い。また、これらの不揮発性メモリに記憶させることに替え、揮発性のバックアップメモリに記憶させてもよい。バックアップメモリとは、マスタＥＣＵ４０の主電源がオフになっている状態であっても、バックアップメモリには電源をオンにさせることで、イグニッションスイッチのオフ時でもＦＦデータの記憶を保持できるものである。

１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ…スレーブＥＣＵ（スレーブ装置）、１３ｃ…送信手段、３０…通信バス、４０…マスタＥＣＵ（マスタ装置）、４５ｂ…異常時記憶手段、４５ｄ、５０ｄ…推定手段、Ｄ１〜Ｄ２０…状態データ、ＤΔ１〜ＤΔ２０、Ｄｂ１０、Ｄｂ１１…変化率データ、Ｖ…車両。

Claims (6)

1. 車両（Ｖ）に搭載され、車両の状態を表した状態値を逐次取得するスレーブ装置（１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ）と、
   車両に搭載され、前記スレーブ装置と通信バス（３０）を介して通信可能なマスタ装置（４０）と、
   を備え、
   前記スレーブ装置は、前記状態値を表す状態データ（Ｄ１〜Ｄ２０）と、その状態値の変化率を特定可能な変化率データ（ＤΔ１〜ＤΔ２０、Ｄｂ１０、Ｄｂ１１）とを、所定周期で前記通信バスへ送信する送信手段（１３ｃ）を有し、
   前記マスタ装置は、
   異常発生を検知した時に、前記スレーブ装置から送信された前記状態データおよび前記変化率データに基づき、異常発生時点での前記状態値を推定する推定手段（４５ｄ）と、
   前記推定手段により推定された状態値を表すデータを、フリーズフレームデータとして記憶装置（４２）に記憶させる異常時記憶手段（４５ｂ）と、
   を有し、
   前記推定手段は、
   所定周期で送信された複数の前記状態データのうち、異常発生直前に送信された状態データと、異常発生直後に送信された状態データとの送信時期を比較し、
   異常発生時点に近い時期に送信された方の状態データとその変化率データを用いて、異常発生時点での前記状態値を推定することを特徴とするフリーズフレームデータ記憶システム。
2. 車両（Ｖ）に搭載され、車両の状態を表した状態値を逐次取得するスレーブ装置（１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ）と、
   車両に搭載され、前記スレーブ装置と通信バス（３０）を介して通信可能なマスタ装置（４０）と、
   車両外部の装置であって、前記マスタ装置と通信可能な外部装置（５０Ａ）と、
   を備え、
   前記スレーブ装置は、前記状態値を表す状態データ（Ｄ１〜Ｄ２０）と、その状態値の変化率を特定可能な変化率データ（ＤΔ１〜ＤΔ２０、Ｄｂ１０、Ｄｂ１１）とを、所定周期で前記通信バスへ送信する送信手段（１３ｃ）を有し、
   前記マスタ装置は、異常発生を検知した時の前記状態データおよび前記変化率データを少なくとも含むデータを、フリーズフレームデータとして記憶装置（４２）に記憶させる異常時記憶手段（４５ｂ）を有し、
   前記外部装置は、前記フリーズフレームデータに基づき、異常発生時点での前記状態値を推定する推定手段（５０ｄ）を有することを特徴とするフリーズフレームデータ記憶システム。
3. 前記推定手段は、
   所定周期で送信された複数の前記状態データのうち、異常発生直前に送信された状態データと、異常発生直後に送信された状態データとの送信時期を比較し、
   異常発生時点に近い時期に送信された方の状態データとその変化率データを用いて、異常発生時点での前記状態値を推定することを特徴とする請求項２に記載のフリーズフレームデータ記憶システム。
4. 前記マスタ装置は、所定周期で送信されてくる前記状態データおよび前記変化率データを、所定間隔で定期的に記憶させる定期記憶手段（４５ｃ）を有し、
   前記定期記憶手段は、定期的に記憶したデータのうち、現時点から所定時間前までのデータについては、時系列データとして記憶装置（４２）に記憶させることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載のフリーズフレームデータ記憶システム。
5. 前記定期記憶手段は、異常発生を検知した場合、前記時系列データのうち少なくとも異常発生時点を含む期間のデータを、フリーズフレームデータとして前記記憶装置に記憶させることを特徴とする請求項４に記載のフリーズフレームデータ記憶システム。
6. 前記変化率データは、前記状態値の傾きを表すデータ（ＤΔ１〜ＤΔ２０）であることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載のフリーズフレームデータ記憶システム。

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