CN113833842B - 自动变速器的故障评价装置、故障评价方法及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本公开提供自动变速器的故障评价装置、自动变速器的故障评价方法以及储存自动变速器的故障评价程序的非临时性的存储介质。自动变速器的故障评价装置评价所述自动变速器的故障。所述自动变速器的故障评价装置将具有自动变速器和控制装置的车辆作为对象，控制装置被构成为执行学习处理，在该学习处理中，以使所述自动变速器变速时的车辆的加速度的变化变小的方式校正供给到所述自动变速器的油的目标压力。所述自动变速器的故障评价装置具备执行装置和存储装置。在所述存储装置中存储有规定映射的映射数据，所述执行装置构成为通过输入输入变量而输出输出变量，该输出变量为表示所述自动变速器有无故障的评价值。

Description

自动变速器的故障评价装置、故障评价方法及存储介质
技术领域
本发明涉及自动变速器的故障评价装置、自动变速器的故障评价方法以及储存自动变速器的故障评价程序的非临时性的存储介质。
背景技术
国际公开第2012/111192记载的车辆具备评价自动变速器的变速冲击的评价装置。评价装置从加速度传感器取得加速度。评价装置根据自动变速器中的从变速开始至变速完成的期间的加速度的推移，评价自动变速器的变速冲击。
发明内容
自动变速器的变速冲击的大小不仅可能根据该自动变速器有无故障而变化，还可能根据其他各种要因而变化。因此，即使在通过国际公开第2012/111192记载的评价装置评价为变速冲击较大的情况下，该变速冲击也可能并非由于自动变速器故障造成。即，国际公开第2012/111192记载的评价装置作为评价自动变速器有无故障的装置尚有改善的空间。
本发明的第一方案提供一种自动变速器的故障评价装置，评价所述自动变速器的故障，将具有自动变速器和控制装置的车辆作为对象，该控制装置被构成为执行学习处理，在学习处理中，以使所述自动变速器变速时的车辆的加速度的变化变小的方式校正供给到所述自动变速器的油的目标压力。所述自动变速器的故障评价装置包括：执行装置以及存储装置。在所述存储装置中，存储有规定映射的映射数据，所述执行装置构成为：通过被输入输入变量而输出输出变量，该输出变量为表示所述自动变速器有无故障的评价值。在所述映射中，作为所述输入变量包括：加速度变量，该加速度变量为表示所述自动变速器变速时的所述车辆的加速度的变量；和学习进展变量，该学习进展变量为表示所述学习处理中的学习的进展状况的变量，所述执行装置构成为执行：取得处理，该取得处理为取得所述输入变量的处理；以及计算处理，在该计算处理中，将通过所述取得处理取得的所述输入变量输入到所述映射，从而计算所述输出变量的值。
根据上述结构，所述执行装置不仅考虑自动变速器变速时的车辆的加速度，而且还追加考虑与油的目标压力有关的学习处理的进展状况，输出作为表示有无故障的评价值的输出变量。因此，例如，即使在由于未充分地执行学习处理而变速时的加速度变大的情况下，也能够输出表示自动变速器中未产生故障的评价值。即，根据上述结构，不管学习处理的进展状况如何，都能够准确地评价自动变速器有无故障。
在上述方案中，所述学习进展变量也可以是如下变量：在所述学习处理中的学习收敛的情况下为第1值，在所述学习处理中的学习未收敛的情况下为与所述第1值不同的第2值。
根据上述结构，得到追加考虑了学习收敛而与变速相伴的加速度的变化比较大的状况、或者学习未收敛而与变速相伴的加速度的变化比较大的状况的评价值。因此，能够准确地评价自动变速器的故障。
在上述方案中，所述学习进展变量也可以是表示从所述自动变速器被搭载到所述车辆起的所述学习处理的实施次数的变量。在上述结构中，将诸如学习处理的实施次数的与学习处理的进展程度较强地相关的值作为输入变量输入。因此，得到准确地反映出学习处理的进展程度的评价值。
在上述方案中，所述学习进展变量也可以是从所述自动变速器被搭载到所述车辆起的所述车辆的行驶距离。在上述结构中，将诸如车辆的行驶距离的与学习处理的进展程度较强地相关的值作为输入变量输入。因此，得到准确地反映出学习处理的进展的评价值。
在上述方案中，所述目标压力也可以是通过对基准压力加上或者乘以学习校正值而计算的，该基准压力为未实施所述学习处理时的油的压力，所述学习处理也可以是以使所述自动变速器变速时的车辆的加速度的变化变小的方式计算所述学习校正值的处理，在所述映射中，作为所述输入变量，也可以包括所述学习校正值。
在上述方案中，学习校正值的绝对值有如下倾向：在自动变速器的劣化等未发展时变小，在自动变速器的劣化等发展时变大。这样，通过输入能够反映自动变速器的劣化等的值，能够准确地评价自动变速器有无故障。
在上述方案中，所述自动变速器也可以具备多个卡合要素和通过所述多个卡合要素操作的多个变速级，在所述映射中，作为所述输入变量，也可以包括表示变速前后的变速级的类别的变速类别变量。
在上述方案中，根据变速前后的变速级的类别，变速时的加速度变化的容易度也不同。根据上述结构，作为输入变量，包含表示变速前后的变速级的类别的变速类别变量，所以能够进行与变速类别对应的准确的故障的评价。
在上述方案中，所述自动变速器也可以具备多个卡合要素和通过所述多个卡合要素操作的多个变速级，在所述映射中，作为所述输入变量也可以包括变速次数变量，该变速次数变量表示从所述自动变速器被搭载到所述车辆起的变速次数，且该变速次数是向变速后的变速级的变速的次数。
在上述方案中，将在诸如向变速后的变速级变速的次数的、与自动变速器的摩耗程度较强地相关的值作为输入变量输入。这样，通过输入能够反映出自动变速器的摩耗程度的值，能够准确地评价自动变速器有无故障。
在上述方案中，所述自动变速器也可以具备多个卡合要素和通过所述多个卡合要素操作的多个变速级，在所述映射中，作为所述输入变量也可以包括卡合次数变量，该卡合次数变量表示从所述自动变速器被搭载到所述车辆起所述多个卡合要素卡合的次数，且该卡合的次数是所述多个卡合要素中的在向变速后的变速级变速时卡合的卡合要素卡合的次数。
在上述结构中，将诸如在向变速后的变速级变速时卡合的卡合要素卡合的次数的、与自动变速器的摩耗程度较强地相关的值作为输入变量输入。这样，通过输入能够反映出自动变速器的摩耗程度的值，能够准确地评价自动变速器有无故障。
在上述方案中，在所述映射中，作为所述输入变量，也可以包括油门踏板变量，该油门踏板变量表示所述自动变速器变速时的油门踏板的操作量。在上述结构中，即使其他条件相同，与自动变速器变速相伴的加速度的变化也会根据油门踏板的操作量而不同。根据上述结构，由于输入表示油门踏板的操作量的值，所以能够得到反映出油门踏板的操作量的评价值。
本发明的第二方案提供一种自动变速器的故障评价装置，评价所述自动变速器的故障，将具有自动变速器和控制装置的车辆作为对象，该控制装置构成为执行学习处理，在该学习处理中，以使所述自动变速器变速时的车辆的加速度的变化变小的方式校正供给到所述自动变速器的油的目标压力。所述自动变速器的故障评价装置包括：执行装置以及存储装置。在所述存储装置中，存储有规定第1映射以及第2映射的映射数据，所述执行装置构成为：通过被输入输入变量而输出输出变量，该输出变量为表示所述自动变速器有无故障的评价值。在所述第1映射以及所述第2映射中，作为多个所述输入变量之一包括加速度变量，该加速度变量为表示所述自动变速器变速时的所述车辆的加速度的变量，所述第1映射是以学习进展变量在第1范围内为条件通过机器学习而学习到的已学习映射，该学习进展变量为表示所述学习处理中的学习的进展状况的变量，所述第2映射是以所述学习进展变量在与所述第1范围不同的第2范围内为条件通过机器学习而学习到的已学习映射，所述执行装置构成为执行：取得处理，该取得处理为取得所述输入变量及所述学习进展变量的处理；第1计算处理，在该第1计算处理中，将在通过所述取得处理取得的所述学习进展变量在所述第1范围内的情况下通过将所述取得处理取得的所述输入变量输入到所述第1映射，从而计算所述输出变量的值；以及第2计算处理，在该第2计算处理中，将在通过所述取得处理取得的所述学习进展变量在所述第2范围内的情况下通过所述取得处理取得的所述输入变量输入到所述第2映射，从而计算所述输出变量的值。
根据所述方案，根据表示学习处理中的学习的进展状况的变量即学习进展变量，区分使用第1映射以及第2映射。由此，不论学习处理的进展状况是什么样的状态，都能够输出适合的值作为表示有无故障的评价值的输出变量。即，根据上述结构，不论学习处理的进展状况如何，都能够准确地评价自动变速器有无故障。
本发明的第三方案提供一种自动变速器的故障评价方法，是评价所述自动变速器的故障的方法，所述自动变速器的故障评价方法将具有自动变速器和控制装置的车辆作为对象，该控制装置被构成为执行学习处理，在该学习处理中，以使所述自动变速器变速时的车辆的加速度的变化变小的方式校正供给到所述自动变速器的油的目标压力。所述自动变速器的故障评价方法由故障评价装置执行，所述故障评价装置具备执行装置和存储装置，在所述存储装置中存储有规定映射的映射数据。所述执行装置构成为：通过被输入输入变量而输出输出变量，该输出变量为表示所述自动变速器有无故障的评价值。所述自动变速器的故障评价方法包括：对所述故障评价装置输入加速度变量以及学习进展变量作为所述输入变量，从而使所述故障评价装置计算所述输出变量的值，所述加速度变量为表示所述自动变速器变速时的所述车辆的加速度的变量，所述学习进展变量为表示所述学习处理中的学习的进展状况的变量。
根据上述结构，所述执行装置不仅考虑自动变速器变速时的车辆的加速度，而且还追加考虑与油的目标压力有关的学习处理的进展状况，输出作为表示有无故障的评价值的输出变量。因此，例如，即使在由于未充分地执行学习处理而变速时的加速度变大的情况下，也能够输出表示自动变速器中未产生故障的评价值。即，根据上述结构，不管学习处理的进展状况如何，都能够准确地评价自动变速器有无故障。
本发明的第四方案提供一种自动变速器的故障评价方法，是评价所述自动变速器的故障的方法，将具有自动变速器和控制装置的车辆作为对象，该控制装置构成为执行学习处理，在该学习处理总，以使所述自动变速器变速时的车辆的加速度的变化变小的方式校正供给到所述自动变速器的油的目标压力。所述自动变速器的故障评价方法由故障评价装置执行，故障评价装置具备执行装置和存储装置，在所述存储装置中存储有规定第1映射以及第2映射的映射数据。所述执行装置构成为：通过被输入输入变量而输出输出变量，该输出变量为表示所述自动变速器有无故障的评价值。在所述第1映射以及所述第2映射中，作为多个所述输入变量之一包括：加速度变量，该加速度变量为表示所述自动变速器变速时的所述车辆的加速度的变量，所述第1映射是以学习进展变量在第1范围内为条件通过机器学习而学习到的已学习映射，该学习进展变量为表示所述学习处理中的学习的进展状况的变量，所述第2映射是以所述学习进展变量在与所述第1范围不同的第2范围内为条件通过机器学习而学习到的已学习映射。所述自动变速器的故障评价方法包括，对所述故障评价装置输入加速度变量以及学习进展变量作为所述输入变量，其中，所述加速度变量为表示所述自动变速器变速时的所述车辆的加速度的变量，所述学习进展变量为表示所述学习处理中的学习的进展状况的变量，从而使所述故障评价装置在所述学习进展变量在所述第1范围内的情况下，通过将所述输入变量输入到所述第1映射而计算所述输出变量的值，在所述学习进展变量在所述第2范围内的情况下，通过将所述输入变量输入到所述第2映射而计算所述输出变量的值。
根据上述结构，根据作为表示学习处理中的学习的进展状况的变量的学习进展变量，区分使用第1映射以及第2映射。由此，不论学习处理的进展状况是什么样的状态，都能够输出适合的值作为表示有无故障的评价值的输出变量。即，根据上述结构，不管学习处理的进展状况如何，都能够准确地评价自动变速器有无故障。
本发明的第五方案提供一种储存自动变速器的故障评价程序的非临时性的存储介质，所述故障评价程序构成为使计算机作为评价所述自动变速器的故障的故障评价装置发挥功能。所述故障评价程序将具有自动变速器和控制装置的车辆作为对象，该控制装置构成为执行学习处理，在该学习处理中，以使所述自动变速器变速时的车辆的加速度的变化变小的方式校正供给到所述自动变速器的油的目标压力。
所述故障评价程序具有规定映射的映射数据，在所述映射中，作为输入变量包括：加速度变量，该加速度变量为表示所述自动变速器变速时的所述车辆的加速度的变量；和学习进展变量，该学习进展变量为表示所述学习处理中的学习的进展状况的变量，所述故障评价程序被构成为使所述计算机执行如下功能：取得所述输入变量；以及通过将取得的所述输入变量输入到所述映射而计算输出变量的值，该输出变量为表示所述自动变速器有无故障的评价值。
根据上述结构，所述执行装置不仅考虑自动变速器变速时的车辆的加速度，而且还追加考虑与油的目标压力有关的学习处理的进展状况，输出作为表示有无故障的评价值的输出变量。因此，例如，即使在由于未充分地执行学习处理而变速时的加速度变大的情况下，也能够输出表示自动变速器中未产生故障的评价值。即，根据上述结构，不管学习处理的进展状况如何，都能够准确地评价自动变速器有无故障。
本发明的第六方案提供一种储存自动变速器的故障评价程序的非临时性的存储介质，所述故障评价程序构成为使计算机作为评价所述自动变速器的故障的故障评价装置发挥功能，所述故障评价程序将具有自动变速器和控制装置的车辆作为对象，该控制装置构成为执行学习处理，在该学习处理中，以使所述自动变速器变速时的车辆的加速度的变化变小的方式校正供给到所述自动变速器的油的目标压力。所述故障评价程序具有规定第1映射以及第2映射的映射数据，在所述第1映射以及所述第2映射中，作为多个输入变量之一包括：加速度变量，该加速度变量为表示所述自动变速器变速时的所述车辆的加速度的变量，所述第1映射是以学习进展变量在第1范围内为条件通过机器学习而学习到的已学习映射，该学习进展变量为表示所述学习处理中的学习的进展状况的变量，所述第2映射是以所述学习进展变量在与所述第1范围不同的第2范围内为条件通过机器学习而学习到的已学习映射，所述故障评价程序构成为使所述计算机执行：取得所述输入变量及所述学习进展变量的功能；在取得的所述学习进展变量在所述第1范围内的情况下，通过将取得的所述输入变量输入到所述第1映射而计算输出变量的值，该输出变量为表示所述自动变速器有无故障的评价值；以及在取得的所述学习进展变量在所述第2范围内的情况下，通过将取得的所述输入变量输入到所述第2映射而计算所述输出变量的值。
根据上述结构，根据作为表示学习处理中的学习的进展状况的变量的学习进展变量，区分使用第1映射以及第2映射。由此，不论学习处理的进展状况是什么样的状态，都能够输出适合的值作为表示有无故障的评价值的输出变量。即，根据上述结构，不管学习处理的进展状况如何，都能够准确地评价自动变速器有无故障。
附图说明
下面将参考附图描述本发明的示例性实施例的特征、优点以及技术和工业意义，在附图中，相同的附图标记表示相同的元件，其中：
图1是第1实施方式的车辆的概略结构图。
图2是示出该实施方式的自动变速器中的变速级与卡合要素的关系的说明图。
图3是示出该实施方式的学习控制的流程图。
图4是示出该实施方式的评价控制的流程图。
图5是第2实施方式的车辆的概略结构图。
图6是示出该实施方式的评价控制的流程图。
具体实施方式
<第1实施方式>
以下，依照图1～图4，说明本发明的第1实施方式。首先，说明车辆100的概略结构。
如图1所示，车辆100具备内燃机10、动力分配机构20、自动变速器30、驱动轮46、液压装置50、第1马达发电器61以及第2马达发电器62。
动力分配机构20与作为内燃机10的输出轴的曲柄轴11连结。动力分配机构20是具有太阳齿轮S、环形齿轮R以及齿轮架C的行星齿轮机构。对动力分配机构20的齿轮架C连结曲柄轴11。对太阳齿轮S连结第1马达发电器61的旋转轴61A。对作为环形齿轮R的输出轴的环形齿轮轴RA连结第2马达发电器62的旋转轴62A。另外，对环形齿轮轴RA连结自动变速器30的输入轴41。经由未图示的差速齿轮，对自动变速器30的输出轴42连结左右的驱动轮46。
在内燃机10进行驱动而从曲柄轴11对动力分配机构20的齿轮架C输入转矩时，该转矩被分配到太阳齿轮S侧和环形齿轮R侧。在第1马达发电器61作为马达动作而对动力分配机构20的太阳齿轮S输入转矩时，该转矩被分配到齿轮架C侧和环形齿轮R侧。
在第2马达发电器62作为马达动作而对环形齿轮轴RA输入转矩时，该转矩被传递到自动变速器30。另外，在来自驱动轮46侧的转矩经由环形齿轮轴RA输入到第2马达发电器62时，第2马达发电器62作为发电机发挥功能，能够为车辆100产生再生制动力。
自动变速器30具备第1行星齿轮机构30A、第2行星齿轮机构30B、第1离合器C1、第2离合器C2、第1刹车机构B1、第2刹车机构B2以及单向离合器F1。
进而，第1行星齿轮机构30A具备太阳齿轮31、环形齿轮32、小齿轮33以及齿轮架34。经由小齿轮33对太阳齿轮31连结环形齿轮32。小齿轮33由齿轮架34支撑。
太阳齿轮31与第1刹车机构B1连结。第1刹车机构B1能够通过供给到该第1刹车机构B1的油的压力而在卡合状态与释放状态之间切换。具体而言，通过供给到第1刹车机构B1的油的压力变高，第1刹车机构B1从释放状态切换到卡合状态。而且，在第1刹车机构B1为卡合状态时，太阳齿轮31的旋转被制动。
对齿轮架34连结单向离合器F1。单向离合器F1限制齿轮架34向一侧旋转，同时容许向另一侧旋转。即，单向离合器F1在限制齿轮架34的旋转的限制状态与容许齿轮架34的旋转的容许状态之间切换。另外，齿轮架34与第2刹车机构B2连结。第2刹车机构B2与第1刹车机构B1同样地，能够通过供给到该第2刹车机构B2的油的压力而在卡合状态与释放状态之间切换。而且，在第2刹车机构B2为卡合状态时，齿轮架34的旋转被制动。
第2行星齿轮机构30B具备太阳齿轮36、环形齿轮37、小齿轮38以及齿轮架39。经由小齿轮38对太阳齿轮36连结环形齿轮37。小齿轮38由齿轮架39支撑。而且，对齿轮架39连结输出轴42。
在如上所述构成的各行星齿轮机构中，第1行星齿轮机构30A的齿轮架34与第2行星齿轮机构30B的环形齿轮37连结。另外，第1行星齿轮机构30A的环形齿轮32与第2行星齿轮机构30B的齿轮架39连结。
第2行星齿轮机构30B的太阳齿轮36经由第1离合器C1与输入轴41连结。第1离合器C1能够通过供给到该第1离合器C1的油的压力而在卡合状态与释放状态之间进行切换。具体而言，通过供给到第1离合器C1的油的压力变高，第1离合器C1从释放状态切换到卡合状态。而且，通过第1离合器C1为卡合状态，第2行星齿轮机构30B的太阳齿轮36与输入轴41一起旋转。
另外，第1行星齿轮机构30A的齿轮架34经由第2离合器C2与输入轴41连结。第2离合器C2与第1离合器C1同样地，能够通过供给到该第2离合器C2的油的压力而在卡合状态与释放状态之间进行切换。而且，通过第2离合器C2为卡合状态，第1行星齿轮机构30A的齿轮架34与输入轴41一起旋转。此外，在本实施方式中，第1离合器C1、第2离合器C2、第1刹车机构B1以及第2刹车机构B2的每一个为卡合要素。
如图2所示，在自动变速器30中，通过第1离合器C1、第2离合器C2、第1刹车机构B1以及第2刹车机构B2中的卡合状态与释放状态的组合、单向离合器F中的限制状态与容许状态的组合，从而切换变速级。在该自动变速器30中，能够形成用于前进行驶的“1挡”～“4挡”这4个变速级和用于后退行驶的“R”的1个变速级，合计5个变速级。
此外，在图2中，“〇”表示第1离合器C1等卡合要素是卡合状态、单向离合器F1是限制状态。另外，“(〇)”表示第1离合器C1等卡合要素是卡合状态或者释放状态。进而，空栏表示第1离合器C1等卡合要素是释放状态、单向离合器F1是容许状态。例如，在自动变速器30的变速级是2挡的情况下，第1离合器C1以及第1刹车机构B1为卡合状态，另一方面，第2离合器C2以及第2刹车机构B2为释放状态，单向离合器F1为容许状态。
在车辆100搭载有液压装置50。液压装置50具备油泵51以及供来自油泵51的油流通的液压电路52。油泵51是接受曲柄轴11的转矩而动作的所谓机械式的油泵。液压电路52具备多个未图示的电磁阀。液压电路52通过控制电磁阀，调整供给到第1离合器C1、第2离合器C2、第1刹车机构B1以及第2刹车机构B2的油的压力。即，在本实施方式中，通过控制液压电路52的电磁阀，借助油的压力来控制第1离合器C1等卡合要素的卡合状态以及开放状态。
在车辆100搭载有曲柄角传感器71、油门踏板位置传感器72、车速传感器73、加速度传感器74、显示器76以及油门踏板77。曲柄角传感器71检测作为曲柄轴11的旋转角的曲柄角SC。油门踏板位置传感器72检测作为驾驶员操作的油门踏板77的操作量的油门踏板操作量ACC。车速传感器73检测作为车辆100的速度的车速SP。加速度传感器74是用于检测作为车辆100的前后方向的加速度的前后加速度G1、作为车辆100的宽度方向的加速度的车宽加速度G2、以及作为车辆100的上下方向的加速度的上下加速度G3的所谓3轴传感器。加速度传感器74检测前后加速度G1、车宽加速度G2以及上下加速度G3。显示器76对车辆100的驾驶员等显示视觉信息。显示器76的一个例子是指示器灯。
车辆100具备控制装置90。从曲柄角传感器71、油门踏板位置传感器72、车速传感器73分别向控制装置90输入表示曲柄角SC、油门踏板操作量ACC、车速SP的信号。从加速度传感器74向控制装置90输入表示前后加速度G1、车宽加速度G2以及上下加速度G3的信号。控制装置90根据曲柄角SC计算发动机旋转速度NE，该发动机旋转速度NE为曲柄轴11的每单位时间的旋转速度。
控制装置90具备CPU91、周边电路92、ROM93、存储装置94。CPU91、周边电路92、ROM93以及存储装置94通过总线95连接为能够通信。为了由CPU91执行各种控制，ROM93中预先存储有各种程序。在存储装置94中预先存储有后述映射数据94A。存储装置94将包括输入到控制装置90的油门踏板操作量ACC、车速SP、前后加速度G1、车宽加速度G2、上下加速度G3以及发动机旋转速度NE的数据存储一定期间。周边电路92包括用于生成规定内部动作的时钟信号的电路、电源电路、复位电路等。在本实施方式中，CPU91以及ROM93是执行装置。另外，存储装置94是存储装置。控制装置90作为评价自动变速器30的故障的故障评价装置发挥功能。
CPU91通过执行存储于ROM93的各种程序，而控制内燃机10、第1马达发电器61、第2马达发电器62、自动变速器30等。具体而言，CPU91根据油门踏板操作量ACC以及车速SP计算车辆请求输出，该车辆请求输出为车辆100为了行驶而所需的输出的请求值。CPU91根据车辆请求输出，决定内燃机10、第1马达发电器61、以及第2马达发电器62的转矩分配。CPU91根据内燃机10、第1马达发电器61、以及第2马达发电器62的转矩分配，控制内燃机10的输出、第1马达发电器61以及第2马达发电器62的动力运行以及再生。
另外，CPU91根据车速SP以及车辆请求输出，计算目标变速级。该目标变速级为在自动变速器30中作为目标的变速级，CPU91根据目标变速级，计算作为供给到第1离合器C1、第2离合器C2、第1刹车机构B1以及第2刹车机构B2的油的压力的目标值的目标压力Z。然后，CPU91根据目标压力Z，向液压装置50输出控制信号S1。液压装置50根据控制信号S1变更供给到第1离合器C1、第2离合器C2、第1刹车机构B1以及第2刹车机构B2的油的压力。例如，如图2所示，在自动变速器30的变更前的变速级是2挡的情况下，第1离合器C1以及第1刹车机构B1为卡合状态，另一方面，第2离合器C2以及第2刹车机构B2为释放状态，单向离合器F1为容许状态。在此，在自动变速器30的目标变速级被设定为3挡时，根据基于第2离合器C2的目标压力Z的控制信号S1，从液压装置50供给到第2离合器C2的油的压力逐渐变高，从而第2离合器C2从释放状态变为卡合状态。另一方面，根据基于第1刹车机构B1的目标压力Z的控制信号S1，从液压装置50供给到第1刹车机构B1的油的压力逐渐变低，从而第1刹车机构B1从卡合状态变为释放状态。其结果，自动变速器30的变速级从2挡变更为3挡。
接下来，说明CPU91在自动变速器30的变速时进行的学习控制。在从开始自动变速器30的变速时至结束自动变速器30的变速时，CPU91按照预定周期反复执行学习控制。在ROM93中预先存储有作为用于学习控制的程序的学习用程序。CPU91通过执行存储于ROM93的学习用程序，进行学习控制。
如图3所示，在学习控制开始后，在步骤S11中，CPU91计算发动机旋转速度NE的爆发量(日语：吹き量)NEA。在此，在自动变速器30变速时，将可利用维持卡合状态的卡合要素传递的转矩、可利用从释放状态切换为卡合状态的卡合要素传递的转矩、以及可利用从卡合状态切换为释放状态的卡合要素传递的转矩合起来得到的合计转矩的值作为可传递的转矩的值。相对希望从输入轴41传递到输出轴42的转矩的值，有时该可传递的转矩的值暂时变小。在该情况下，发动机旋转速度NE暂时变高。而且，通过减小可传递的转矩的值与希望传递的转矩的值之间的差，发动机旋转速度NE复原。因此，能够根据发动机旋转速度NE暂时变高的现象、所谓的内燃机10的转速增加(日语：吹き上がり)，判定可传递的转矩的值相对希望传递的转矩的值变小。因此，在步骤S11中，CPU91取得从步骤S11的处理时间点至预先决定的一定期间为止的期间中的发动机旋转速度NE。然后，CPU91计算爆发量NEA，该爆发量NEA为所取得的各发动机旋转速度NE中的最大值减去最小值而得到的值。此外，在存储装置94中，存储有从步骤S11的处理时间点至预先决定的一定期间为止的期间中的发动机旋转速度NE。之后，CPU91使处理进入到步骤S12。
在步骤S12中，CPU91判定爆发量NEA是否为预先决定的规定爆发量NEB以下。在此，规定爆发量NEB被预先设定为用于检测比一定值大的爆发量NEA的值。在步骤S12中，CPU91在判定为爆发量NEA大于规定爆发量NEB的情况下(S12：“否”)，使处理进入到步骤S21。
在步骤S21中，CPU91校正从释放状态被操作到卡合状态的卡合要素的目标压力Z。在此，目标压力Z是通过对预先决定的基准压力ZA加上学习校正值CVL而计算的。针对第1离合器C1、第2离合器C2、第1刹车机构B1、第2刹车机构B2的每一个，在制造自动变速器30的时间点，预先设定基准压力ZA。在步骤S21中，CPU91变更从释放状态被操作到卡合状态的卡合要素的学习校正值CVL。具体而言，CPU91通过对步骤S21的处理前的学习校正值CVL加上预先决定的预定值，计算新的学习校正值CVL。其结果，从释放状态被操作到卡合状态的卡合要素的目标压力Z得到校正。此外，关于作为对象的卡合要素，连1次都未执行步骤S21的处理的未实施时的学习校正值CVL的初始值是“0”。
例如，如图2所示，在自动变速器30的变速级从2挡被变更为3挡的情况下，从释放状态被操作到卡合状态的卡合要素是第2离合器C2。在该情况下，通过变更第2离合器C2的学习校正值CVL，第2离合器C2的目标压力Z得到校正。之后，CPU91结束在本次的自动变速器30的变速时进行的学习控制。
在本实施方式中，通过反复步骤S21的处理，抑制发动机旋转速度NE暂时变高的情形。而且，由于发动机旋转速度NE暂时变高而伴随自动变速器30变速在车辆100中发生冲击、所谓的产生变速冲击的情形得到抑制。其结果，自动变速器30变速时的车辆100的加速度的变化变小。即，步骤S21的处理是以使自动变速器30变速时的车辆100的加速度的变化变小的方式来校正供给到自动变速器30的油的目标压力Z的学习处理。
另一方面，在步骤S12中，CPU91在判定为爆发量NEA是规定爆发量NEB以下的情况下(S12：“是”)，进入到步骤S15。在步骤S15中，CPU91判定关于从释放状态被操作到卡合状态的卡合要素的学习是否收敛。作为具体例，CPU91取得关于作为对象的卡合要素的过去的学习控制中的学习校正值CVL的变更信息。在从当前的学习控制至前预先决定的规定次数的学习控制中学习校正值CVL连1次都未变更的情况下，CPU91判定为关于作为对象的卡合要素的学习收敛。此外，在存储装置94中存储有从当前的学习控制至前预先决定的规定次数的学习控制中的学习校正值CVL的变更信息。在步骤S15中，CPU91在判定为关于从释放状态被操作到卡合状态的卡合要素的学习收敛的情况下(S15：“是”)，使处理进入到步骤S16。因此，在本实施方式中，根据即使之后反复执行步骤S21的处理即学习处理中的学习、关于作为对象的卡合要素的学习校正值CVL被变更的可能性也比较低的状态，判定为学习收敛，在判定为学习收敛的情况下，处理进入到步骤S16。
在步骤S16中，CPU91使学习收敛标志FL为ON状态，该学习收敛标志FL为表示关于从释放状态被操作到卡合状态的卡合要素的学习收敛的标志。即，在学习处理中的学习收敛的情况下，学习收敛标志FL为ON状态。之后，CPU91反复从步骤S11的处理。此外，关于作为对象的卡合要素连1次都未执行步骤S21的处理的未实施时的学习收敛标志FL的初始值是OFF状态。
另一方面，在步骤S15中，CPU91在判定为关于从释放状态被操作到卡合状态的卡合要素的学习未收敛的情况下(S15：“否”)，使处理进入到步骤S17。
在步骤S17中，CPU91使关于从释放状态被操作到卡合状态的卡合要素的学习收敛标志FL为OFF状态。之后，CPU91反复进行从步骤S11的处理。
接下来，说明CPU91进行自动变速器30的评价的评价控制。CPU91每当自动变速器30的变速结束时执行1次评价控制。在ROM93中预先存储有作为用于评价控制的程序的评价用程序。CPU91通过执行存储于ROM93的评价用程序，进行评价控制。
如图4所示，在评价控制开始后，在步骤S31中，CPU91通过访问存储装置94取得各种值。具体而言，CPU91取得在即将进行评价控制之前结束的自动变速器30的变速中从开始自动变速器30的变速至结束自动变速器30的变速的前后加速度G1。另外，CPU91根据取得的前后加速度G1，计算前后加速度G1的每单位时间的变化量的最大值。然后，CPU91取得前后加速度G1的每单位时间的变化量的最大值作为最大变化量Gmax。如上所述，在自动变速器30变速时，在可传递的转矩的值相对希望传递的转矩的值暂时变小的情况下，发动机旋转速度NE暂时变高。而且，由于发动机旋转速度NE暂时变高，有时产生变速冲击。因此，在CPU91中，作为表示变速冲击的大小的值，取得在即将进行评价控制之前结束的自动变速器30的变速时的前后加速度G1的每单位时间的变化量的最大值，作为最大变化量Gmax。此外，在存储装置94中，存储有在即将进行评价控制之前结束的自动变速器30的变速时检测到的前后加速度G1。
CPU91在即将进行评价控制之前结束的自动变速器30的变速时，取得关于从释放状态被操作到卡合状态的卡合要素的学习收敛标志FL。此外，在存储装置94中存储有每个卡合要素的学习收敛标志FL。
CPU91在即将进行评价控制之前结束的自动变速器30的变速时，取得关于从释放状态被操作到卡合状态的卡合要素的学习控制中的步骤S21的处理次数，作为学习处理的实施次数NL。在此，实施次数NL是从制造车辆100时自动变速器30被搭载到车辆100至步骤S31的处理时间点的次数。此外，在存储装置94中，存储有每个卡合要素的实施次数NL。另外，例如，如果在自动变速器30的维护等时更换了自动变速器30，则实施次数NL被复位。在该情况下，伴随自动变速器30的更换而搭载新的自动变速器30的时间点是将自动变速器30搭载到车辆100时。
CPU91在即将进行评价控制之前结束的自动变速器30的变速时，取得关于从释放状态被操作到卡合状态的卡合要素的学习校正值CVL。此外，在存储装置94中，存储有每个卡合要素的学习校正值CVL。
CPU91取得表示在即将进行评价控制之前结束的自动变速器30的变速时的变速前后的变速级的类别的变速类别TL。例如，在自动变速器30变速时，在自动变速器30的变速级从2挡被变更为3挡的情况下，变速类别TL是表示从2挡向3挡变速的类别。此外，在存储装置94中存储有在即将进行评价控制之前结束的自动变速器30的变速时的变速类别TL。
CPU91在即将进行评价控制之前结束的自动变速器30的变速时，取得作为从释放状态被操作到卡合状态的卡合要素卡合的次数的卡合次数EN。在此，关于卡合次数EN，以第2离合器C2的卡合次数EN为例子进行说明。例如，如果在自动变速器30的变速级从1速变更为2挡之后，自动变速器30的变速级从2挡变更为3挡，则自动变速器30变速的次数是2次。但是，第2离合器C2仅在自动变速器30的变速级从2挡变更为3挡的情况下从释放状态被操作到卡合状态。因此，在自动变速器30的变速级从2挡变更为3挡的情况下，第2离合器C2的卡合次数EN增加1次。
此外，卡合次数EN是从制造车辆100时自动变速器30搭载到车辆100至步骤S31的处理时间点的次数。另外，在存储装置94中存储有每个卡合要素的卡合次数EN。进而，例如，如果在自动变速器30的维护等时自动变速器30被更换，则卡合次数EN被复位。在该情况下，伴随自动变速器30的更换而搭载新的自动变速器30的时间点是将自动变速器30搭载到车辆100时。
CPU91取得在即将进行评价控制之前结束的自动变速器30的变速时处于最大变化量Gmax时的油门踏板操作量ACC。此外，在存储装置94中将在即将进行评价控制之前结束的自动变速器30的变速时检测到的油门踏板操作量ACC与前后加速度G1对应关联地存储。此外，步骤S31的处理是取得处理。之后，CPU91使处理进入到步骤S32。
在步骤S32中，CPU91关于在步骤S31的处理中取得的各种值，生成向用于评价自动变速器30有无故障的映射输入的输入变量x(1)～x(7)。
具体而言，CPU91在输入变量x(1)中代入最大变化量Gmax。CPU91在输入变量x(2)中代入学习收敛标志FL。此外，在输入变量x(2)中，在学习收敛标志FL是ON状态的情况下，代入“1”，另一方面，在学习收敛标志FL是OFF状态的情况下，代入“0”。即，在输入变量x(2)中，代入“1”作为学习处理中的学习收敛时的值即第1值，另一方面，代入与第1值不同的“0”作为学习处理中的学习未收敛时的值即第2值。
CPU91在输入变量x(3)中代入实施次数NL。CPU91在输入变量x(4)中代入学习校正值CVL。CPU91在输入变量x(5)中代入变速类别TL。此外，在输入变量x(5)中代入根据变速类别TL预先决定的数值。例如，在自动变速器30的变速级从2挡被变更为3挡的情况下，作为表示从2挡向3挡的变速的类别的数值，在输入变量x(5)中代入“23”。
CPU91在输入变量x(6)中代入卡合次数EN。CPU91在输入变量x(7)中代入油门踏板操作量ACC。之后，CPU91使处理进入到步骤S33。
在本实施方式中，输入变量x(1)是加速度变量，该加速度变量为表示自动变速器30变速时的车辆100的加速度的变量。输入变量x(2)是第1学习进展变量，该第1学习进展变量为表示学习处理中的学习的进展状况的变量。输入变量x(3)是第2学习进展变量，该第2学习进展变量为表示学习处理中的学习的进展状况的变量。输入变量x(5)是表示自动变速器30变速前后的变速级的类别的变速类别变量。输入变量x(6)是卡合次数变量，该卡合次数变量表示在自动变速器30向变速后的变速级变速时卡合的卡合要素卡合的次数。输入变量x(7)是油门踏板变量，该油门踏板变量表示自动变速器30变速时的油门踏板操作量ACC。
在步骤S33中，CPU91通过对利用预先存储于存储装置94的映射数据94A规定的映射M输入在步骤S32的处理中生成的输入变量x(1)～x(7)以及作为偏置参数的输入变量x(0)，从而计算输出变量y(i)的值。之后，CPU91使处理进入到步骤S34。
利用映射数据94A规定的映射M的一个例子是函数近似器，是中间层为1层的全连接前向传播型的神经网络。具体而言，在利用映射数据94A规定的映射M中，将利用通过系数wFjk(j＝1～m、k＝0～7)规定的线性映射对输入变量x(1)～x(7)以及作为偏置参数的输入变量x(0)进行变换而得到的“m”个值的各个值代入到激活函数f，从而决定中间层的节点的值。另外，将利用通过系数wSij(i＝1～2)规定的线性映射对中间层的节点的值分别变换而得到的各个值代入到激活函数g，决定输出变量y(1)～y(2)。输出变量y(1)是表示自动变速器30正常的可能性的变量。输出变量y(2)是表示在自动变速器30中发生故障的可能性的变量。在本实施方式中，输出变量y(1)以及输出变量y(2)是表示自动变速器30有无故障的评价值。另外，步骤S32以及步骤S33的处理是计算处理。在本实施方式中，激活函数f的一个例子是ReLU函数。另外，激活函数g的一个例子是柔性最大(Softmax)函数。因此，输出变量y(1)与输出变量y(2)之和是“1”。
此外，利用映射数据94A规定的映射M是例如如下所述生成的。首先，在车辆100的产品出厂前，使搭载有正常的自动变速器30的样品车辆以各种状态行驶等，从而收集产生变速冲击时的与自动变速器30有关的各种值。另外，在车辆100的产品出厂前，使搭载有故障的自动变速器30的样品车辆以各种状态行驶等，从而收集产生变速冲击时的与自动变速器30有关的各种值。然后，通过将关于正常的自动变速器30收集到的各种值、和关于故障的自动变速器30收集到的各种值作为训练数据进行学习，从而生成已学习映射M。
在步骤S34中，CPU91判定输出变量y(1)是否为输出变量y(2)以下。在步骤S34中，在判定为输出变量y(1)是输出变量y(2)以下的情况下(S34：“是”)，CPU91使处理进入到步骤S41。
在步骤S41中，CPU91判定为在自动变速器30中发生故障。之后，CPU91使处理进入到步骤S42。在步骤S42中，CPU91将用于使显示器76显示自动变速器30中发生故障的信号输出给该显示器76。之后，CPU91结束本次的评价控制。
另一方面，在步骤S34中，CPU91在判定为输出变量y(1)大于输出变量y(2)的情况下(S34：“否”)，使处理进入到步骤S46。在步骤S46中，CPU91判定为自动变速器30正常。之后，CPU91结束本次的评价控制。
说明本实施方式的作用以及效果。(1)自动变速器30的变速冲击的大小不仅取决于该自动变速器30有无故障，而且还根据学习处理的进展状况而变化。具体而言，在车辆100中，通过反复学习处理，自动变速器30的变速冲击不断减小。因此，例如，在如车辆100产品刚刚出厂后等学习处理尚未充分进展的情况下，自动变速器30的变速冲击比较大。因此，若简单地仅根据车辆100的加速度评价自动变速器30有无故障，则存在尽管自动变速器30并未故障，但却仍评价为自动变速器30发生故障的可能性。
关于这一点，在本实施方式中，利用映射数据94A规定的映射M不仅考虑最大变化量Gmax，而且还追加考虑表示学习处理的进展状况的值，来输出表示自动变速器30有无故障的评价值。因此，例如，在如车辆100产品刚刚出厂后等尚未充分执行学习处理时，即使在最大变化量Gmax变大的情况下，也能够抑制将自动变速器30评价为故障的情形。即，在本实施方式中，不论学习处理的进展状况如何，都能够准确地评价自动变速器30有无故障。
(2)利用映射数据94A规定的映射M追加考虑表示学习是否收敛的学习收敛标志FL而输出表示自动变速器30有无故障的评价值。因此，即使最大变化量Gmax相同，但却能够得到追加考虑了是尽管学习收敛但与变速相伴的最大变化量Gmax比较大的状况、还是由于学习未收敛而与变速相伴的最大变化量Gmax比较大的状况的评价值。因此，相比于未加入学习收敛标志FL的结构，能够更准确地评价自动变速器30有无故障。
(3)在车辆100中，通过反复学习处理，学习不断收敛。因此，学习处理的学习的进展程度存在如下倾向：虽然学习收敛标志FL同为OFF状态，但却根据学习处理的实施次数NL而变化。
关于这一点，在利用映射数据94A规定的映射M中，输入与学习处理的学习的进展程度较强相关的实施次数NL作为输入变量。因此，得到准确地反映出学习处理的进展程度的评价值。
(4)学习校正值CVL的绝对值具有随着自动变速器30的劣化发展而变得越大的倾向。因此，在利用映射数据94A规定的映射M中，作为输入变量输入学习校正值CVL，学习校正值CVL为能够反映出自动变速器30的劣化的值。由此，能够反映自动变速器30的劣化，能够准确地评价自动变速器30有无故障。
(5)在车辆100中，根据变速类别TL，自动变速器30变速时的变速冲击不同。因此，针对每个变速类别TL，作为判定正常/故障的判断基准的变速冲击的大小也不同。关于这一点，在利用映射数据94A规定的映射M中，作为输入变量输入变速类别TL。由此，相比于未加入变速类别TL的结构，能够根据变速类别TL更准确地评价自动变速器30有无故障。
(6)在车辆100中，在自动变速器30变速时，每当卡合要素卡合时该卡合要素都产生摩耗。在卡合要素摩耗时，卡合要素卡合的定时有时产生偏移。一旦像这样地卡合要素的卡合定时产生偏移，则由于该偏移，自动变速器30变速时的变速冲击有时也变大。
在本实施方式中，在利用映射数据94A规定的映射M中，作为输入变量输入卡合次数EN。即，在自动变速器30变速时，输入诸如从释放状态被操作到卡合状态的卡合要素的卡合次数EN的、与卡合要素的摩耗程度较强相关的值，作为输入变量。这样，通过输入能够反映出卡合要素的摩耗程度的值，相比于未反映卡合要素的摩耗程度的结构，能够准确地评价自动变速器30有无故障。
(7)存在油门踏板操作量ACC越大，则从内燃机10、第1马达发电器61、第2马达发电器62输入到自动变速器30的力变得越大的倾向。而且，如果在自动变速器30变速时输入到该自动变速器30的力较大，则应利用从释放状态被操作到卡合状态的卡合要素传递的力变大。因此，根据油门踏板操作量ACC，即使例如变速类别TL等条件相同，自动变速器30的变速冲击、即最大变化量Gmax也会不同。
关于这一点，在利用映射数据94A规定的映射M中，作为输入变量，输入油门踏板操作量ACC。由此，能够得到反映出与最大变化量Gmax有相关关系的油门踏板操作量ACC的评价值。
<第2实施方式>
以下，依照图5以及图6说明本发明的第2实施方式。如图5所示，第2实施方式在存储装置94中代替映射数据94A而预先存储映射数据94B的点不同。在该映射数据94B中，作为用于评价自动变速器30有无故障的映射，规定有第1映射M1以及第2映射M2这两个映射。另外，在第2实施方式中，评价控制不同。每当自动变速器30的变速结束时，CPU91执行1次评价控制。在ROM93中预先存储有作为用于评价控制的程序的评价用程序。CPU91通过执行存储于ROM93的评价用程序而进行评价控制。此外，在第2实施方式的说明中，以与第1实施方式的不同点为中心进行说明，对与第1实施方式同样的结构附加同一符号，省略或者简化说明。
如图6所示，在评价控制开始后，在步骤S61中，CPU91通过访问存储装置94而取得各种值。此外，步骤S61的处理与步骤S31的处理相同。之后，CPU91使处理进入到步骤S62。
在步骤S62中，CPU91关于在步骤S61的处理中取得的各种值，生成向评价自动变速器30有无故障的映射输入的输入变量x(1)～x(6)。
具体而言，CPU91在输入变量x(1)中代入最大变化量Gmax。CPU91在输入变量x(2)中代入实施次数NL。CPU91在输入变量x(3)中代入学习校正值CVL。CPU91在输入变量x(4)中代入变速类别TL。CPU91在输入变量x(5)中代入卡合次数EN。CPU91在输入变量x(6)中代入油门踏板操作量ACC。之后，CPU91使处理进入到步骤S63。
在本实施方式中，输入变量x(1)是加速度变量，该加速度变量为表示自动变速器30变速时的车辆100的加速度的变量。输入变量x(2)是学习进展变量，该学习进展变量为表示学习处理中的学习的进展状况的变量。输入变量x(4)是变速类别变量，该变速类别变量表示自动变速器30变速前后的变速级的类别。输入变量x(5)是卡合次数变量，该卡合次数变量表示在自动变速器30向变速后的变速级变速时卡合的卡合要素卡合的次数。输入变量x(6)是油门踏板变量，该油门踏板变量表示自动变速器30变速时的油门踏板操作量ACC。
在步骤S63中，CPU91判定学习收敛标志FL是否为OFF状态。此外，学习收敛标志FL是学习进展变量，该学习进展变量为表示学习处理中的学习的进展状况的变量。另外，在学习收敛标志FL是OFF状态的情况下，相当于学习进展变量在第1范围内，在学习收敛标志FL是ON状态的情况下，相当于学习进展变量在第2范围内。在步骤S63中，CPU91在判定为学习收敛标志FL是OFF状态的情况下(S63：“是”)，使处理进入到步骤S71。
在步骤S71中，CPU91通过对利用预先存储于存储装置94的映射数据94B规定的第1映射M1输入在步骤S62的处理中生成的输入变量x(1)～x(6)以及作为偏置参数的输入变量x(0)，从而计算输出变量y(i)的值。之后，CPU91使处理进入到步骤S81。
利用映射数据94B规定的第1映射M1的一个例子是函数近似器，是中间层为1层的全连接前向传播型的神经网络。具体而言，在利用映射数据94B规定的第1映射M1中，将利用通过系数wFjk(j＝1～m、k＝0～6)规定的线性映射对输入变量x(1)～x(6)以及作为偏置参数的输入变量x(0)进行变换而得到的“m”个值的各个值代入到激活函数p，从而决定中间层的节点的值。另外，将利用通过系数wSij(i＝1～2)规定的线性映射对中间层的节点的值分别变换而得到的各个值代入到激活函数q，从而决定输出变量y(1)～y(2)。输出变量y(1)是表示自动变速器30正常的可能性的变量。输出变量y(2)是表示在自动变速器30中发生故障的可能性的变量。在本实施方式中，输出变量y(1)以及输出变量y(2)是表示自动变速器30有无故障的评价值。另外，在该情况下，步骤S62以及步骤S71的处理是第1计算处理。在本实施方式中，激活函数p的一个例子是ReLU函数。另外，激活函数q的一个例子是柔性最大(Softmax)函数。因此，输出变量y(1)与输出变量y(2)之和是“1”。
此外，利用映射数据94B规定的第1映射M1是例如如下所述生成的。首先，在车辆100的产品出厂前，使搭载有正常的自动变速器30的样品车辆以各种状态行驶等，从而收集产生变速冲击时的与自动变速器30有关的各种值。另外，在车辆100的产品出厂前，使搭载有故障的自动变速器30的样品车辆以各种状态行驶等，从而收集产生变速冲击时的与自动变速器30有关的各种值。然后，通过将关于正常的自动变速器30收集到的各种值中的学习收敛标志FL是OFF状态时的值、和关于故障的自动变速器30收集到的各种值中的学习收敛标志FL是OFF状态时的值作为训练数据进行学习，生成已学习的第1映射M1。
另一方面，在步骤S63中，CPU91在判定为学习收敛标志FL是ON状态的情况下(S63：“否”)，使处理进入到步骤S72。在步骤S72中，CPU91通过对利用预先存储于存储装置94的映射数据94B规定的第2映射M2输入在步骤S62的处理中生成的输入变量x(1)～x(6)以及作为偏置参数的输入变量x(0)，从而计算输出变量y(i)的值。之后，CPU91使处理进入到步骤S81。
利用映射数据94B规定的第2映射M2的一个例子是函数近似器，是中间层为1层的全连接前向传播型的神经网络。具体而言，在利用映射数据94B规定的第2映射M2中，将利用通过系数wFjk(j＝1～m、k＝0～6)规定的线性映射对输入变量x(1)～x(6)以及作为偏置参数的输入变量x(0)进行变换而得到的“m”个值的各个值代入到激活函数r，从而决定中间层的节点的值。另外，将利用通过系数wSij(i＝1～2)规定的线性映射对中间层的节点的值分别变换而得到的各个值代入到激活函数s，从而决定输出变量y(1)～y(2)。输出变量y(1)是表示自动变速器30正常的可能性的变量。输出变量y(2)是表示在自动变速器30中有故障的可能性的变量。在本实施方式中，输出变量y(1)以及输出变量y(2)是表示自动变速器30有无故障的评价值。另外，在该情况下，步骤S62以及步骤S72的处理是第2计算处理。在本实施方式中，激活函数r的一个例子是ReLU函数。另外，激活函数s的一个例子是柔性最大(Softmax)函数。因此，输出变量y(1)与输出变量y(2)之和是“1”。
此外，利用映射数据94B规定的第2映射M2是例如如下所述生成的。首先，在车辆100的产品出厂前，使搭载有正常的自动变速器30的样品车辆以各种状态行驶等，从而收集产生变速冲击时的与自动变速器30有关的各种值。另外，在车辆100的产品出厂前，使搭载有故障的自动变速器30的样品车辆以各种状态行驶等，从而收集产生变速冲击时的与自动变速器30有关的各种值。然后，将关于正常的自动变速器30收集到的各种值中的学习收敛标志FL是ON状态时的值、和关于故障的自动变速器30收集到的各种值中的学习收敛标志FL是ON状态时的值作为训练数据进行学习，从而生成已学习的第2映射M2。
在步骤S81中，CPU91判定输出变量y(1)是否为输出变量y(2)以下。在步骤S81中，CPU91在判定为输出变量y(1)是输出变量y(2)以下的情况下(S81：“是”)，使处理进入到步骤S91。
在步骤S91中，CPU91判定为在自动变速器30中发生故障。之后，CPU91使处理进入到步骤S92。在步骤S92中，CPU91将用于使显示器76显示在自动变速器30中发生故障的信号输出给该显示器76。之后，CPU91结束本次的评价控制。
另一方面，在步骤S81中，CPU91在判定为输出变量y(1)大于输出变量y(2)的情况下(S81：“否”)，使处理进入到步骤S96。在步骤S96中，CPU91判定为自动变速器30正常。之后，CPU91结束本次的评价控制。
说明本实施方式的作用以及效果。在本实施方式中，除了上述(3)～(7)的效果以外，还有以下的(8)的效果。(8)根据学习处理的学习收敛或者未收敛，诸如自动变速器30变速时有无故障对变速冲击影响如何的特性有时大幅变化。这样，在评价有无故障时，如果尽管根据学习处理的进展状况而特性大幅不同，却想要通过同一映射获得评价值，则可能无法担保该映射整体的准确性。
在本实施方式中，在学习收敛标志FL是OFF状态的情况下使用第1映射M1，另一方面，在学习收敛标志FL是ON状态的情况下使用第2映射M2。即，根据作为学习进展变量的学习收敛标志FL而区分使用第1映射M1以及第2映射M2，该学习进展变量为表示学习处理中的学习的进展状况的变量。由此，不论学习处理的学习收敛还是未收敛，都能够输出适合的值作为输出变量，该输出变量表示自动变速器30有无故障的评价值。因此，例如，在诸如车辆100产品刚刚出厂后等学习处理尚未充分进展时，即使在最大变化量Gmax变大的情况下，也能够抑制自动变速器30被评价为故障。即，在本实施方式中，不管学习处理的进展状况如何都能够准确地评价自动变速器30有无故障。
<其他实施方式>
本实施方式能够如以下所述地变更实施。本实施方式以及以下的变更例在技术上不矛盾的范围内可相互组合实施。
“关于加速度变量”
在上述第1实施方式以及第2实施方式中，输入到映射的加速度变量不限于上述实施方式的例子。例如，有上下加速度G3根据自动变速器30的变速冲击的大小而变化的倾向。因此，作为输入到映射的加速度变量，也可以代替自动变速器30变速时的前后加速度G1的每单位时间的变化量的最大变化量Gmax，采用自动变速器30变速时的上下加速度G3的每单位时间的变化量的最大值，或者采用自动变速器30变速时的前后加速度G1的每单位时间的变化量的最大变化量Gmax和上下加速度G3的每单位时间的变化量的最大值。
另外，例如，如果车辆100中的每单位时间发生的振动的振动次数根据自动变速器30的变速冲击的大小而变化，则作为输入到映射的加速度变量，也可以采用车辆100中每单位时间发生的振动的振动次数。此外，车辆100中的每单位时间发生振动的振动次数根据前后加速度G1、上下加速度G3取得即可。此外，作为输入到映射的加速度变量，无需一定采用上述多个加速度变量的全部，采用至少一个即可。
还能够将前后加速度G1自身作为输入变量输入，而并非采用前后加速度G1的每单位时间的变化量。例如，如果将油门踏板操作量ACC、刹车踏板的操作量作为输入变量输入，则能够推测在变速时车辆是在加速还是在减速，所以即使将前后加速度G1自身作为输入变量，也能够准确地评价自动变速器30有无故障。另外，即使在变速时未将能够推测车辆是在加速还是在减速的参数作为输入变量输入，如果能够在车辆100的等速行驶中进行一连串的处理，则即使将前后加速度G1自身作为输入变量输入，也没有关系。
“关于学习进展变量”
在上述第1实施方式以及第2实施方式中，输入到映射的学习进展变量不限于上述实施方式的例子。例如，学习处理的学习的进展状况具有从制造车辆100时将自动变速器30搭载到车辆100至该时间点车辆100行驶的行驶距离越长则学习越进展的倾向。因此，作为输入到映射的学习进展变量，也可以采用车辆100的行驶距离。根据该结构，将诸如车辆100的行驶距离这样的与学习处理的进展程度较强相关的值作为输入变量输入。由此，得到准确地反映出学习处理的进展的评价值。此外，例如，在自动变速器30的维护时等更换了自动变速器30的情况下，伴随更换自动变速器30而搭载新的自动变速器30的时间点是将自动变速器30搭载到车辆100时。
另外，例如，作为输入到映射的学习进展变量，无需一定采用学习收敛标志FL、实施次数NL以及上述车辆100的行驶距离的全部，采用至少一个即可。
在上述第2实施方式中，用于决定在计算处理中使用的映射的学习进展变量不限于上述第2实施方式的例子。例如，也可以采用实施次数NL作为用于决定在计算处理中使用的映射的学习进展变量。在该情况下，在步骤S63中，在实施次数NL是预先决定的规定实施次数以下的情况下作出肯定判定，在实施次数NL大于预先决定的规定实施次数的情况下作出否定判定即可。
同样地，作为用于决定在计算处理中使用的映射的学习进展变量，也可以采用从制造车辆100时将自动变速器30搭载到车辆100至该时间点车辆100行驶的行驶距离。
在上述第2实施方式中，在作为用于决定在计算处理中使用的映射的学习进展变量采用实施次数NL、上述车辆100的行驶距离的情况下，也可以根据学习的进展状况区分使用3个以上的映射而并非区分使用2个映射。具体而言，在学习进展变量是实施次数NL的结构中，在实施次数NL是第1规定实施次数以下的情况下使用第1映射，在实施次数NL大于第1规定实施次数且小于等于比第1规定实施次数大的第2规定实施次数的情况下使用第2映射，在实施次数NL大于第2规定实施次数的情况下使用第3映射即可。
在为了决定在计算处理中使用的映射而使用学习进展变量的结构中，无需一定将作为输入变量的学习进展变量输入到映射。在该结构中，通过根据学习的进展状况区分使用2个以上的映射，能够追加考虑学习处理的进展状况而评价自动变速器30有无故障。
“关于其他输入变量”
在上述第1实施方式以及第2实施方式中，输入到映射的输入变量不限于上述实施方式的例子。例如，自动变速器30的卡合要素的摩耗程度具有从制造车辆100时将自动变速器30搭载到车辆100起的自动变速器30的变速次数越多则摩耗程度越大的倾向。因此，作为输入到映射的输入变量，也可以采用自动变速器30变速时的向变速后的变速级变速的次数。根据该结构，将诸如自动变速器30变速时的向变速后的变速级变速的次数这样的、与自动变速器30的卡合要素的摩耗程度较强相关的值作为输入变量输入。由此，得到反映出自动变速器30的卡合要素的摩耗程度的评价值。
另外，例如，作为输入到映射的输入变量，无需一定采用变速类别TL、卡合次数EN、油门踏板操作量ACC以及上述自动变速器30的变速次数，也可以适宜地省略。即，在如第1实施方式那样使用1个映射判定自动变速器30有无故障的结构中，作为输入到映射的输入变量，至少包括加速度变量以及学习进展变量即可。另外，在如第2实施方式那样根据学习进展变量区分使用2个以上的映射判定自动变速器30有无故障的结构中，作为输入到映射的输入变量，至少包括加速度变量即可。
“关于学习处理”
在上述第1实施方式以及第2实施方式中，学习处理不限于上述实施方式的例子。例如，目标压力Z也可以是通过对预先决定的基准压力ZA乘以学习校正值CVL而计算出的压力。在该情况下，在步骤S21中，CPU91通过对步骤S21的处理前的学习校正值CVL加上预先决定的预定值而计算新的学习校正值CVL即可。此外，在该结构中，关于作为对象的卡合要素，连1次也未执行步骤S21的处理的未实施时的学习校正值CVL的初始值是“1”。
“关于输出变量”
在上述第1实施方式以及第2实施方式中，映射的输出变量不限于上述实施方式的例子。例如，作为映射的输出变量，无需一定计算表示自动变速器30正常的可能性的变量和表示在自动变速器30中发生故障的可能性的变量这2个评价值，也可以仅计算表示在自动变速器30中发生故障的可能性的变量。在该情况下，在判定为表示在自动变速器30中发生故障的可能性的变量是预先决定的阈值以上的情况下，CPU91判定为在自动变速器30中发生故障即可。
“关于映射”
在上述第1实施方式以及第2实施方式中，映射的激活函数是例示，不限于上述实施方式的例子。例如，作为映射的激活函数，也可以采用logistic sigmoid函数等。
在上述第1实施方式以及第2实施方式中，作为神经网络，例示中间层的数量为1层的神经网络，但中间层的数量也可以是2层以上。
在上述第1实施方式以及第2实施方式中，作为神经网络，例示全连接前向传播型的神经网络，但不限于此。例如，作为神经网络，也可以采用递归神经网络(R recurrentNeural Network)。
在上述第1实施方式以及第2实施方式中，作为映射的函数近似器不限于神经网络。例如，也可以是不具备中间层的回归式(Regression Formula)。
“关于故障评价装置”
在上述第1实施方式以及第2实施方式中，作为故障评价装置，记载了搭载于车辆100的结构，但不限于此。例如，故障评价装置也可以设置于用于进行车辆的维护的经销商等。在该情况下，车辆将至少包括加速度变量以及学习进展变量的各种值存储于存储装置94。另一方面，设置于经销商等的故障评价装置在车辆的维护等时取得存储于车辆的存储装置94的各种值。而且，故障评价装置通过将取得的各种值输入到映射并计算输出变量，从而评价自动变速器30有无故障即可。
“关于执行装置”
在上述第1实施方式以及第2实施方式中，作为执行装置，不限于具备CPU91以及ROM93而执行软件处理的例子。作为具体例，也可以具备对在上述实施方式中进行软件处理的部分的至少一部分执行硬件处理的、例如ASIC等专用的硬件电路。即，执行装置是以下的(a)～(c)中的任意结构即可。(a)具备：处理装置，依照程序执行上述处理的全部；以及ROM等程序储存装置，存储程序。(b)具备：依照程序执行上述处理的一部分的处理装置及程序储存装置；以及专用的硬件电路，执行其余的处理。(c)具备执行上述处理的全部的专用的硬件电路。在此，具备处理装置以及程序储存装置的软件执行装置、专用的硬件电路也可以是多个。
“关于车辆”
在上述第1实施方式以及第2实施方式中，作为车辆，例示了所谓的串并联混合动力汽车，但不限于此。例如，作为车辆，也可以是串联混合动力汽车、并联混合动力汽车。
在上述第1实施方式以及第2实施方式中，作为车辆，不限于具备内燃机和马达发电器的例子。例如，作为车辆，也可以是具备内燃机但不具备马达发电器的车辆。进而，例如，作为车辆，也可以是具备马达发电器但不具备内燃机的车辆。

Claims (14)

1.一种自动变速器的故障评价装置，
所述自动变速器的故障评价装置用于评价所述自动变速器的故障，所述自动变速器的故障评价装置将具有自动变速器和控制装置的车辆作为对象，该控制装置被构成为执行学习处理，在该学习处理中，以使所述自动变速器变速时的车辆的加速度的变化变小的方式校正供给到所述自动变速器的油的目标压力，所述自动变速器的故障评价装置的特征在于，包括：
执行装置；以及
存储装置，其中，
在所述存储装置中存储有规定映射的映射数据，
所述执行装置构成为：通过被输入输入变量而输出输出变量，该输出变量为表示所述自动变速器有无故障的评价值，
在所述映射中，作为所述输入变量包括：加速度变量，该加速度变量为表示所述自动变速器变速时的所述车辆的加速度的变量；和学习进展变量，该学习进展变量为表示所述学习处理中的学习的进展状况的变量，
所述执行装置构成为执行：取得处理，该取得处理为取得所述输入变量的处理；以及计算处理，在该计算处理中，将通过所述取得处理取得的所述输入变量输入到所述映射，从而计算所述输出变量的值。
2.根据权利要求1所述的自动变速器的故障评价装置，其特征在于，
所述学习进展变量是如下变量：在所述学习处理中的学习收敛的情况下为第1值，在所述学习处理中的学习未收敛的情况下为与所述第1值不同的第2值。
3.根据权利要求1所述的自动变速器的故障评价装置，其特征在于，
所述学习进展变量是表示从所述自动变速器被搭载到所述车辆起的所述学习处理的实施次数的变量。
4.根据权利要求1所述的自动变速器的故障评价装置，其特征在于，
所述学习进展变量是从所述自动变速器被搭载到所述车辆起的所述车辆的行驶距离。
5.根据权利要求1～4中的任意一项所述的自动变速器的故障评价装置，其特征在于，
所述目标压力是通过对基准压力加上或者乘以学习校正值而计算的，该基准压力为未实施所述学习处理时的油的压力，
所述学习处理是以使所述自动变速器变速时的车辆的加速度的变化变小的方式来计算所述学习校正值的处理，
在所述映射中，作为所述输入变量包括所述学习校正值。
6.根据权利要求1～5中的任意一项所述的自动变速器的故障评价装置，其特征在于，
所述自动变速器具备多个卡合要素和通过所述多个卡合要素操作的多个变速级，
在所述映射中，作为所述输入变量包括变速类别变量，该变速类别变量表示变速前后的变速级的类别。
7.根据权利要求1～6中的任意一项所述的自动变速器的故障评价装置，其特征在于，
所述自动变速器具备多个卡合要素和通过所述多个卡合要素操作的多个变速级，
在所述映射中，作为所述输入变量包括变速次数变量，该变速次数变量表示从所述自动变速器被搭载到所述车辆起的变速次数，且该变速次数是向变速后的变速级变速的次数。
8.根据权利要求1～7中的任意一项所述的自动变速器的故障评价装置，其特征在于，
所述自动变速器具备多个卡合要素和通过所述多个卡合要素操作的多个变速级，
在所述映射中，作为所述输入变量包括卡合次数变量，该卡合次数变量表示从所述自动变速器被搭载到所述车辆起所述多个卡合要素卡合的次数，且该卡合的次数是所述多个卡合要素中的在向变速后的变速级变速时被卡合的卡合要素卡合的次数。
9.根据权利要求1～8中的任意一项所述的自动变速器的故障评价装置，其特征在于，
在所述映射中，作为所述输入变量包括油门踏板变量，该油门踏板变量表示所述自动变速器变速时的油门踏板的操作量。
10.一种自动变速器的故障评价装置，
所述自动变速器的故障评价装置用于评价所述自动变速器的故障，所述自动变速器的故障评价装置将具有自动变速器和控制装置的车辆作为对象，该控制装置被构成为执行学习处理，在该学习处理中，以使所述自动变速器变速时的车辆的加速度的变化变小的方式校正供给到所述自动变速器的油的目标压力，所述自动变速器的故障评价装置的特征在于，包括：
执行装置；以及
存储装置，其中，
在所述存储装置中存储有规定第1映射以及第2映射的映射数据，
所述执行装置构成为：通过被输入输入变量而输出输出变量，该输出变量为表示所述自动变速器有无故障的评价值，
在所述第1映射以及所述第2映射中，作为多个所述输入变量之一包括加速度变量，该加速度变量为表示所述自动变速器变速时的所述车辆的加速度的变量，
所述第1映射是以学习进展变量在第1范围内为条件通过机器学习而学习到的已学习映射，该学习进展变量为表示所述学习处理中的学习的进展状况的变量，
所述第2映射是以所述学习进展变量在与所述第1范围不同的第2范围内为条件通过机器学习而学习到的已学习映射，
所述执行装置构成为执行：取得处理，该取得处理为取得所述输入变量及所述学习进展变量的处理；第1计算处理，在该第1计算处理中，将在通过所述取得处理取得的所述学习进展变量在所述第1范围内的情况下通过所述取得处理取得的所述输入变量输入到所述第1映射，从而计算所述输出变量的值；以及第2计算处理，在该第2计算处理中，将在通过所述取得处理取得的所述学习进展变量在所述第2范围内的情况下通过所述取得处理取得的所述输入变量输入到所述第2映射，从而计算所述输出变量的值。
11.一种自动变速器的故障评价方法，
所述自动变速器的故障评价方法是用于评价所述自动变速器的故障的方法，所述自动变速器的故障评价方法将具有自动变速器和控制装置的车辆作为对象，该控制装置被构成为执行学习处理，在该学习处理中，以使所述自动变速器变速时的车辆的加速度的变化变小的方式校正供给到所述自动变速器的油的目标压力，
所述自动变速器的故障评价方法由故障评价装置执行，
所述故障评价装置具备执行装置和存储装置，
在所述存储装置中存储有规定映射的映射数据，
所述执行装置构成为：通过被输入输入变量而输出输出变量，该输出变量为表示所述自动变速器有无故障的评价值，
所述自动变速器的故障评价方法的特征在于包括：
对所述故障评价装置输入加速度变量以及学习进展变量作为所述输入变量，从而使所述故障评价装置计算所述输出变量的值，所述加速度变量为表示所述自动变速器变速时的所述车辆的加速度的变量，所述学习进展变量为表示所述学习处理中的学习的进展状况的变量。
12.一种自动变速器的故障评价方法，
所述自动变速器的故障评价方法是用于评价所述自动变速器的故障的方法，所述自动变速器的故障评价方法将具有自动变速器和控制装置的车辆作为对象，该控制装置被构成为执行学习处理，在该学习处理中，以使所述自动变速器变速时的车辆的加速度的变化变小的方式校正供给到所述自动变速器的油的目标压力，
所述自动变速器的故障评价方法由故障评价装置执行，
故障评价装置具备执行装置和存储装置，
在所述存储装置中存储有规定第1映射以及第2映射的映射数据，
所述执行装置构成为：通过被输入输入变量而输出输出变量，该输出变量为表示所述自动变速器有无故障的评价值，
在所述第1映射以及所述第2映射中，作为多个所述输入变量之一包括加速度变量，该加速度变量为表示所述自动变速器变速时的所述车辆的加速度的变量，
所述第1映射是以学习进展变量在第1范围内为条件通过机器学习而学习到的已学习映射，该学习进展变量为表示所述学习处理中的学习的进展状况的变量，
所述第2映射是以所述学习进展变量在与所述第1范围不同的第2范围内为条件通过机器学习而学习到的已学习映射，
所述自动变速器的故障评价方法的特征在于包括：
对所述故障评价装置
输入加速度变量以及学习进展变量作为所述输入变量，其中，所述加速度变量为表示所述自动变速器变速时的所述车辆的加速度的变量，所述学习进展变量为表示所述学习处理中的学习的进展状况的变量，从而
使所述故障评价装置在所述学习进展变量在所述第1范围内的情况下，通过将所述输入变量输入到所述第1映射而计算所述输出变量的值，在所述学习进展变量在所述第2范围内的情况下，通过将所述输入变量输入到所述第2映射而计算所述输出变量的值。
13.一种储存自动变速器的故障评价程序的非临时性的存储介质，所述故障评价程序构成为使计算机执行作为用于评价所述自动变速器的故障的故障评价装置的功能，
所述故障评价程序将具有自动变速器和控制装置的车辆作为对象，该控制装置被构成为执行学习处理，在该学习处理中，以使所述自动变速器变速时的车辆的加速度的变化变小的方式校正供给到所述自动变速器的油的目标压力，
所述故障评价程序具有规定映射的映射数据，
在所述映射中，作为输入变量包括：加速度变量，该加速度变量为表示所述自动变速器变速时的所述车辆的加速度的变量；和学习进展变量，该学习进展变量为表示所述学习处理中的学习的进展状况的变量，
所述故障评价程序被构成为使所述计算机执行如下功能：取得所述输入变量；以及通过将取得的所述输入变量输入到所述映射而计算输出变量的值，该输出变量为表示所述自动变速器有无故障的评价值。
14.一种储存自动变速器的故障评价程序的非临时性的存储介质，所述故障评价程序构成为使计算机执行作为用于评价所述自动变速器的故障的故障评价装置的功能，
所述故障评价程序将具有自动变速器和控制装置的车辆作为对象，该控制装置被构成为执行学习处理，在该学习处理中，以使所述自动变速器变速时的车辆的加速度的变化变小的方式校正供给到所述自动变速器的油的目标压力，
所述故障评价程序具有规定第1映射以及第2映射的映射数据，在所述第1映射以及所述第2映射中，作为多个输入变量之一包括加速度变量，该加速度变量为表示所述自动变速器变速时的所述车辆的加速度的变量，
所述第1映射是以学习进展变量在第1范围内为条件通过机器学习而学习到的已学习映射，该学习进展变量为表示所述学习处理中的学习的进展状况的变量，
所述第2映射是以所述学习进展变量在与所述第1范围不同的第2范围内为条件通过机器学习而学习到的已学习映射，
所述故障评价程序构成为使所述计算机执行如下功能：取得所述输入变量及所述学习进展变量；在取得的所述学习进展变量在所述第1范围内的情况下，通过将取得的所述输入变量输入到所述第1映射而计算输出变量的值，该输出变量为表示所述自动变速器有无故障的评价值；以及在取得的所述学习进展变量在所述第2范围内的情况下，通过将取得的所述输入变量输入到所述第2映射而计算所述输出变量的值。
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