JP2006170059A - ハイブリッド車両の内燃機関制御装置及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 ハイブリッド車両において内燃機関を効率良く動作させる。
【解決手段】 ハイブリッドシステム１０において、トルク算出部１００ｂはモータジェネレータＭＧ１のトルク反力からエンジン２００のトルクを算出する。また、燃費率算出部１００ｃは、係る算出されたエンジントルクと、燃料噴射量及びエンジン回転数とに基づいて、エンジン２００における瞬間的な燃料消費率を算出する。動作線更新部１００ｄは、動作線更新処理を実行して動作線を更新するが、この際、バッテリ５００の温度が所定値以上であれば第１動作点学習処理を実行し、動作線上の動作点を、等出力線上で確定した燃費率最小動作点に更新する。一方、バッテリ５００の温度が所定値未満である場合には、第２動作点学習処理が実行され、等回転線上で燃料消費率が学習される。この過程でバッテリ５００の温度は速やかに所定値以上に回復する。
【選択図】 図４

Description

本発明は、動力源として内燃機関及びモータジェネレータを備えるハイブリッド車両において内燃機関の動作状態を制御する、ハイブリッド車両の内燃機関制御装置及び方法の技術分野に関する。

この種の技術として、特許文献１に開示された車両の駆動力制御装置（以下、「従来の技術」と称する）がある。従来の技術によれば、ハイブリッド車において、予め設定された最適燃費線に基づいてエンジンの動作状態が制御されるため、目標となるエンジン回転数に応じて、燃料消費率が最小となるようなエンジントルクを求めることが可能であるとされている。

尚、ハイブリッド車において、駆動パワー要求値に対し、予め記憶されたエンジン特性マップより最適効率点となる動作点を取得し、この動作点が維持されるようにスロットル開度を制御する技術も提案されている（例えば、特許文献２参照）。

また、ハイブリッド車において、消費電力と蓄電状態とに基づいて、運転領域全体でエンジンの燃料消費率が最小となるように内燃機関及び電動機の動作状態を制御する技術も提案されている（例えば、特許文献３参照）。

更に、ディーゼルエンジンにおいて、燃料の噴射量と走行距離から瞬間的な燃料消費率を算出する技術も提案されている（例えば、特許文献４又は５参照）。

特開２０００−１７９３７１号公報 特開平１０−９８８０３号公報 特開２００２−１７１６０４号公報 特開平８−３３４０５２号公報 特開平８−３３４０５１号公報

内燃機関における最適燃費線は、例えば大気圧や湿度などの環境条件によって変化する。然るに、従来の技術においてはこのような変化が考慮されていない為、予め設定された最適燃費線に基づいて燃料消費率が最小となるように内燃機関を動作させても、効率が相対的に劣化し燃料が無駄に消費されることがある。

本発明は上述した問題点に鑑みてなされたものであり、ハイブリッド車両において内燃機関を効率良く動作させ得るハイブリッド車両の内燃機関制御装置及び方法を提供することを課題とする。

上述した課題を解決するため、本発明に係るハイブリッド車両の内燃機関制御装置は、動力源としてモータジェネレータ及び内燃機関を備えるハイブリッド車両において、前記内燃機関を制御するハイブリッド車両の内燃機関制御装置であって、前記内燃機関のトルクを特定するトルク特定手段と、該特定されたトルク、前記内燃機関の回転数及び前記内燃機関における燃料噴射量に基づいて、前記内燃機関における瞬間的な燃料消費率を算出する燃料消費率算出手段と、前記トルク及び前記回転数を夫々第１軸及び第２軸とする座標平面上で、前記モータジェネレータに電源を供給するバッテリの温度に応じて（i）前記内燃機関の出力値に対応する等出力線上の点について前記算出される燃料消費率を学習する第１学習処理及び（ii）前記内燃機関の回転数に対応する等回転線上の点について前記算出される燃料消費率を学習する第２学習処理のうちいずれか一つの処理を選択的に行うと共に、該選択的に行われた処理に基づいて、前記座標平面上で予め設定された動作線の更新を行う動作線更新手段と、該更新が行われた動作線に従って前記内燃機関の動作状態を制御する制御手段とを具備することを特徴とする。

本発明におけるモータジェネレータは、バッテリから供給される電気エネルギを機械エネルギに変換することによって、電動機として動作する機能と、機械エネルギを電気エネルギに変換することによって、例えばバッテリ等に電力を供給する発電機として動作する機能とを有する。尚、モータジェネレータは予め、主として電動機（モータ）として使用されるモータジェネレータと、主として発電機（ジェネレータ）として使用されるモータジェネレータの二種類搭載されていてもよい。このような内燃機関とモータジェネレータとを具備する本発明に係るハイブリッド車両においては、モータジェネレータによって適宜内燃機関の動力をアシストすることが可能な所謂パラレル方式の制御が好適に行われる。

本発明における「内燃機関」とは、燃料の燃焼を動力に変換する機関を総称するが、好適にはガソリン、ディーゼル、ＬＰＧ等を燃料とするエンジンなどを指す。

内燃機関には予め動作線が設定されている。制御手段は、この動作線に従って内燃機関の動作状態を制御している。より具体的に、制御手段は、例えば動作線上で動作点を決定し、内燃機関を該決定された動作点によって規定される動作状態に制御している。ここで、本発明における「動作線」とは、内燃機関のトルク及び内燃機関の回転数を夫々第１軸及び第２軸とする座標平面上で内燃機関の動作状態を規定する線であり、予め内燃機関の出力値に対応付けられて設定された複数の動作点によって規定される、好適にはこれら複数の動作点を繋げて得られる線を表す。また、動作線を規定する個々の動作点は、好適には対応関係にある内燃機関の出力値において燃料消費率（以下、適宜「燃費率」と称する）が最小となる、即ち効率が最大となるトルクと回転数との組み合わせを表す点（燃費率最小動作点）として設定されている。

ここで特に、燃費率最小動作点は、例えば、大気圧、湿度、或いは内燃機関の燃料性状などに応じて若干、或いは明らかに変化する。従って、従来の技術の如く動作線が予め設定された固定な動作線である場合、内燃機関は、燃料消費率が最小とならない動作点で使用される可能性がある。

そこで、本発明に係るハイブリッド車両の内燃機関制御装置（以下、適宜「内燃機関制御装置」と称する）によれば、以下に説明する如く動作線の更新が可能となっている。即ち、本発明に係る内燃機関制御装置によれば、その動作時には、先ずトルク特定手段により内燃機関のトルクが特定される。更に、燃料消費率算出手段により、この特定されたトルク、内燃機関の回転数及び内燃機関の燃料噴射量に基づいて内燃機関の瞬間的な燃料消費率が算出される。

本発明における「トルク特定手段」とは、例えば、直接的又は間接的に内燃機関のトルクを測定又は検出する態様を有していてもよいし、これら測定又は検出されたトルクを単に電気信号として数値的に取得する態様を有していてもよいし、或いは、直接的又は間接的に測定又は検出された、トルク又はトルクとの関連性を有する何らかの物理量、電気量、又は化学量からトルクを数値演算的に算出する態様を有していてもよく、最終的に内燃機関のトルクを特定可能である限りにおいてその態様は自由に決定されてよい趣旨である。尚、直接的又は間接的にトルクを測定又は検出する際には、例えば公知である接触式又は非接触式のトルクセンサが使用されてもよい。尚、ハイブリッド車両が、ハイブリッド車両に備わるモータジェネレータによって、内燃機関のトルクを所謂トルク反力と称される形で検出することが可能に構成されている場合には、トルクセンサ等を別個に設ける必要はなく極めて効率的である。

本発明における「燃料消費率」とは、内燃機関における単位電力量（例えば、単位はｋＷｈ）当りの燃料噴射量を表す指標値である。また、本発明における「内燃機関の効率（又は単に効率）」とは、この燃料消費率の逆数であり、単位燃料噴射量当りの電力量を表す指標値である。従って、「効率が良い」とは燃料消費率が相対的に小さいことを表す。

尚、内燃機関の出力（即ち、電力）は、内燃機関のトルクと回転数との積に比例する。また、「瞬間的な」とは、予め定められた条件下において、固定又は可変である所定種類の周期毎に訪れる時刻に、或いは全く任意の時刻において燃料消費率の算出が可能であることを表す趣旨である。本発明に係る動作線更新手段は、このようにして得られる瞬間的な燃料消費率に基づいて動作線の更新を行うことが可能に構成されている。

動作線は、内燃機関の出力に対応付けられた動作点によって規定されているから、動作線の更新を行う場合には、内燃機関の出力値毎に、最適な動作点（好適には燃費率最小動作点）を探すのがよい。このため、動作線更新手段は、第１学習処理を行うことが可能に構成されている。

第１学習処理は、座標平面上で内燃機関の出力値に対応して描かれる等出力線（一定の出力を維持した場合に描かれる線）上の点について燃費率を学習する処理である。ここで、本発明において「学習する」とは、個々の動作点について燃料消費率算出手段により算出された燃料消費率を記憶すると共に、随時記憶内容を更新していく処理を指す。例えば、第１学習処理を繰り返すことによって、内燃機関における燃料消費率の分布は常に書き換わる。但し、燃料消費率が算出された全ての点についてこのような記憶がなされなくともよい。

動作線更新手段は、通常、このような第１学習処理に基づいて動作線の更新を行う。例えば、第１学習処理の結果から、一の等出力線上で燃費率最小動作点を、或いは比較的に燃費率が小さい動作点を特定し、係る特定された動作点が動作線を規定する動作点となるように動作線の更新を行う。無論、第１学習処理は、動作線の更新に係る処理の一部として行われてもよい。尚、第１学習処理が行われている期間中は、内燃機関の出力は一定値に維持される。従って、ハイブリッド車両の運転者は、トルクの変動又は回転数の変動などに起因する違和感を覚えることが少なく、極めて自然に動作線の更新が行われる。

第１学習処理が行われる場合、学習が行われている出力値を可能な限り維持する必要がある。従って、内燃機関に要求される出力値が第１学習処理の実行対象たる出力値よりも下回った場合には、係る出力値を維持することによって生じる内燃機関の余剰な出力は、モータジェネレータに電源を供給するバッテリの充電に回されるのが好適である。反対に、内燃機関に要求される出力値が第１学習処理の実行対象たる出力値を上回った場合には、係る出力値を維持することによって生じる内燃機関の出力不足はバッテリの放電によるモータジェネレータのアシストにより補われるのが好適である。

ここで特に、バッテリは、バッテリ自体の温度に対しその出力特性が一定ではない。例えば、バッテリ温度が摂氏１０度以上であればバッテリ出力は概ね安定することが多いが、それ未満の温度範囲では出力が低下し易い。このようなバッテリの低温時に第１学習処理を行う場合、バッテリ出力不足に伴ってモータジェネレータのアシスト量不足が発生し、学習処理の中断を招くことがある。動作線を効率良く更新することは、内燃機関を効率良く動作させることに繋がるから、このように学習機会が阻害される事態は好ましくない。

また、バッテリが低温の状態では学習後の通常運転時においてもモータジェネレータの出力が減少するため、内燃機関とモータを合わせた最大出力は低下してしまう。

そこで、本発明に係る内燃機関制御装置においては、動作線更新手段が、バッテリ温度に応じて第１学習処理及び第２学習処理のうちいずれか一つの処理を選択的に行うことが可能に構成されている。

本発明に係る第２学習処理とは、座標平面上で内燃機関の回転数を維持することによって描かれる等回転線上の点について燃料消費率を学習する処理である。この場合、回転数を維持したまま負荷（トルク）が増減するから、当然ながら内燃機関の出力が増減することになる。従って、第２学習処理においては、内燃機関に要求される出力を維持するために、これら出力の増減分についてはバッテリの充放電によって対応することになる。例えば、等回転線上で高トルク側に位置する動作点では、出力が余剰となるのでバッテリへの充電が行われ、低トルク側に位置する動作点では、出力が不足するのでバッテリから放電する。このように、第２学習処理中は、バッテリは常に充電或いは放電状態にあることになる。従って、バッテリの温度は速やかに上昇することになって、バッテリの出力は速やかに安定した状態を取り戻すことができるのである。

尚、第２学習処理に係る学習結果は、等回転線上での燃料消費率の分布を表しているから、一の回転数に係る第２学習処理の結果のみに基づいて直ちに動作線の更新を行うことは難しい。然るに、等回転線上の各点における燃料消費率の値は、等回転線上における各点の位置と対応付けて記憶されており（即ち、燃費率は学習されており）、第２学習処理の結果は、他のタイミングで実行される第１学習処理、或いは他の回転数についての第２学習処理の結果と併用される形で動作線の更新に利用することができる。即ち、第２学習処理とは、単にバッテリの温度を速やかに定常温度に復帰させるのみならず、動作線の更新の一部として行うことが可能となっているのである。従って、動作線の更新を効率的に行うことができ、内燃機関を効率良く動作させることが可能となるのである。

尚、バッテリの温度に応じていずれの学習処理を選択するかは、動作線を効率良く更新可能な限りにおいて自由に決定されてよく、例えば、予め実験的に、経験的に、或いはシミュレーションなどによって、選択の基準が与えられていてもよい。

以上の結果、本発明に係るハイブリッド車両の内燃機関制御装置によれば、ハイブリッド車両において、内燃機関を効率良く動作させることが可能となる。

本発明に係るハイブリッド車両の内燃機関制御装置の一の態様では、前記動作線更新手段は、前記動作線において前記内燃機関の出力値に対応する点を、該出力値に対応する前記等出力線上で前記燃料消費率が小さくなる点に更新することによって前記動作線の更新を行う。

ここで、「燃料消費率が小さくなる点」とは、固定された閾値を基準として規定される点ではなく、内燃機関のある出力において、現時点で動作線を規定している点よりも燃料消費率を小さくし得る点を広く表す概念である。換言すれば、内燃機関を幾らかなりとも効率良く動作させ得る点である。このような点とは、例えば、等出力線上において燃料消費率が最小となる点（燃費率最小動作点）であってもよい。

この態様によれば、動作線において内燃機関の出力値に対応する点が、等出力線上で燃料消費率が小さくなる点に更新されるので、内燃機関を効率良く動作させることが可能となる。

本発明に係るハイブリッド車両の内燃機関制御装置の他の態様では、前記動作線更新手段は、前記バッテリの温度が所定値未満である場合に、前記第２学習処理を行う。

この態様によれば、バッテリの温度が所定値未満である場合に第２学習処理が行われる。第２学習処理によってバッテリの充放電を繰り返す効果は、バッテリの温度が低い場合に顕著に作用するため、このように所定値未満で第２学習処理を行う場合には、極めて効率的であると言える。言い換えれば、バッテリの温度が所定値より大きい場合に、第１学習処理が行われる。また、バッテリの温度が所定値に等しい場合には、第１又は第２学習処理が行われる。即ち、本態様は、バッテリの温度が所定値以下である場合に、第２学習処理が行われる場合を含む。

尚、このような所定値或いは所定閾値は、バッテリ個々の特性に鑑みて予め実験的に、経験的に、或いはシミュレーションなどによって、適切な値が決定されていてもよい。

この態様では、前記バッテリの温度を検出する温度センサを更に備え、前記動作線更新手段は、前記温度センサにより検出された温度が前記所定値未満であるか否かを判定し、前記所定値未満であると判定された場合に、前記第２学習処理を行い、前記所定値以上であると判定された場合に、前記第１学習処理を行うように構成してもよい。

このように構成すれば、温度センサによって、バッテリの温度を直接的に且つ高精度で検出することが可能となる。よって、バッテリの温度が所定値未満であるか否かの判定を適切に行うことができ、より適切な学習処理を実行可能となる。

尚、バッテリの温度は、温度センサにより検出するのではなく、他のパラメータから推定して用いることも可能である。即ち、バッテリの温度と所定関係を有する他のパラメータを、バッテリの温度に換算して用いると共に、その換算に対応する所定値を用いることで、バッテリの温度が所定値未満である場合と同一視できる場合に、前記第２学習処理を行うことも可能である。このような態様についても、本発明に含まれるものと考えることが可能である。

上述した課題を解決するため、本発明に係るハイブリッド車両の内燃機関制御方法は、動力源としてモータジェネレータ及び内燃機関を備えるハイブリッド車両において、前記内燃機関を制御するハイブリッド車両の内燃機関制御方法であって、前記内燃機関のトルクを特定するトルク特定工程と、該特定されたトルク、前記内燃機関の回転数及び前記内燃機関における燃料噴射量に基づいて、前記内燃機関における瞬間的な燃料消費率を算出する燃料消費率算出工程と、前記トルク及び前記回転数を夫々第１軸及び第２軸とする座標平面上で、前記モータジェネレータに電源を供給するバッテリの温度に応じて（i）前記内燃機関の出力値に対応する等出力線上の点について前記算出される燃料消費率を学習する第１学習処理及び（ii）前記内燃機関の回転数に対応する等回転線上の点について前記算出される燃料消費率を学習する第２学習処理のうちいずれか一つの処理を選択的に行うと共に、該選択的に行われた処理に基づいて、前記座標平面上で予め設定された動作線の更新を行う動作線更新工程と、該更新が行われた動作線に従って前記内燃機関の動作状態を制御する制御工程とを具備することを特徴とする。

本発明に係るハイブリッド車両の内燃機関制御方法によれば、その動作時には、上述した本発明に係るハイブリッド車両の内燃機関制御装置における動作を実現する各工程により、本発明に係るハイブリッド車両の内燃機関制御装置と同様の効果を得ることが可能である。

本発明のこのような作用及び他の利得は次に説明する実施形態により明らかにされる。

以下、図面を参照して本発明の好適な各種実施形態について説明する。
＜１：実施形態の構成＞
＜１−１：ハイブリッドシステムの構成＞
始めに、図１を参照して、本発明の一の実施形態に係るハイブリッドシステム１０の構成について説明する。ここに、図１は、ハイブリッドシステム１０のブロック図である。

図１において、ハイブリッドシステム１０は、制御装置１００、エンジン２００、モータジェネレータＭＧ１、モータジェネレータＭＧ２、動力分割機構３００、インバータ４００、バッテリ５００、及び車速センサ６００を備え、ハイブリッド車両２０を制御するシステムである。

制御装置１００は、動作状態制御部１００ａ、トルク算出部１００ｂ、燃費率算出部１００ｃ、動作線更新部１００ｄ、記憶部１００ｅを備えると共に、ハイブリッドシステム１０の動作全体を制御する、例えばＥＣＵ（Engine Controlling Unit）等の制御ユニットであり、本発明に係る「ハイブリッド車両の内燃機関制御装置」の一例として機能する。

動作状態制御部１００ａは、エンジン２００、モータジェネレータＭＧ１及びモータジェネレータＭＧ２各々の動作状態を制御することが可能に構成された、本発明に係る「制御手段」の一例である。

トルク算出部１００ｂは、エンジン２００のトルクを算出することが可能に構成された、本発明に係る「トルク特定手段」の一例である。

燃費率算出部１００ｃは、エンジン２００の燃料消費率を算出することが可能に構成された、本発明に係る「燃料消費率算出手段」の一例である。

動作線更新部１００ｄは、記憶部１００ｅに格納される制御プログラムに従って、後述する動作線更新処理を実行することが可能に構成された、本発明に係る「動作線更新手段」の一例である。尚、動作線更新処理については後述する。

記憶部１００ｅは、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）などで構成された不揮発性記憶領域と、ＲＡＭ（Random Access Memory）などで構成された揮発性記憶領域を有する記憶媒体である。記憶部１００ｅにおいて、不揮発性領域には、予め定められた各種制御プログラムや、後述する制御マップなどが格納されている。また、揮発性領域には、後述する動作線更新処理が行われた際の学習結果が適宜記憶される。

エンジン２００は、本発明に係る「内燃機関」の一例たるガソリンエンジンであり、ハイブリッド車両２０の主たる動力源として機能する。尚、エンジン２００の詳細な構成については後述する。

モータジェネレータＭＧ１は、本発明に係る「モータジェネレータ」の一例であり、バッテリ５００を充電するための発電機として、或いはエンジン２００の駆動力をアシストする電動機として機能するように構成されている。

モータジェネレータＭＧ２は、本発明に係る「モータジェネレータ」の他の一例であり、エンジン２００の出力をアシストする電動機として、或いはバッテリ５００を充電するための発電機として機能するように構成されている。

尚、これらモータジェネレータＭＧ１及びモータジェネレータＭＧ２は、例えば同期電動発電機として構成され、外周面に複数個の永久磁石を有するロータと、回転磁界を形成する三相コイルが巻回されたステータとを備える。但し、他の形式のモータジェネレータであっても構わない。

動力分割機構３００は、図示せぬサンギア、プラネタリキャリア、ピニオンギア、及びリングギアを備えた遊星歯車機構である。これら各ギアのうち、内周にあるサンギアの回転軸はモータジェネレータＭＧ１に連結されており、外周にあるリングギアの回転軸は、モータジェネレータＭＧ２に連結されている。サンギアとリングギアの中間にあるプラネタリキャリアの回転軸はエンジン２００に連結されており、エンジン２００の回転は、このプラネタリキャリアと更にピニオンギアとによって、サンギア及びリングギアに伝達され、エンジン２００の動力が２系統に分割されるように構成されている。ハイブリッド車両２０において、リングギアの回転軸は、ハイブリッド車両２０における伝達機構２１に連結されており、この伝達機構２１を介して車輪２２に駆動力が伝達される。

インバータ４００は、バッテリ５００から取り出した直流電力を交流電力に変換してモータジェネレータＭＧ１及びモータジェネレータＭＧ２に供給すると共に、モータジェネレータＭＧ１及びモータジェネレータＭＧ２によって発電された交流電力を直流電力に変換してバッテリ５００に供給することが可能に構成されている。

バッテリ５００はモータジェネレータＭＧ１及びモータジェネレータＭＧ２を駆動するための電源として機能することが可能に構成された充電可能な蓄電池である。バッテリ５００には、バッテリ５００の残容量を検出するＳＯＣセンサ５１０及びバッテリ５００の温度を検出する温度センサ５２０が設置されており、制御装置１００と夫々電気的に接続されている。

車速センサ６００は、ハイブリッド車両２０の速度を検出するセンサであり、制御装置１００と電気的に接続されている。

＜１−２：エンジンの詳細構成＞
次に、図２を参照して、エンジン２００の詳細な構成をその基本的な動作と共に説明する。ここに、図２は、エンジン２００の半断面システム系統図である。

図２において、エンジン２００は、シリンダ２０１内において点火プラグ２０２により混合気を爆発させると共に、爆発力に応じて生じるピストン２０３の往復運動を、コネクションロッド２０４を介してクランクシャフト２０５の回転運動に変換することが可能に構成されている。以下に、エンジン２００の要部構成を説明する。

シリンダ２０１内における燃料の燃焼に際し、外部から吸入された空気は吸気管２０６を通過し、インジェクタ２０７から噴射された燃料と混合されて前述の混合気となる。インジェクタ２０７には、燃料（ガソリン）が燃料タンク２２３からフィルタ２２４を介して供給されており、インジェクタ２０７は、この供給される燃料を、制御装置１００の制御に従って吸気管２０６内に噴射することが可能に構成されている。尚、燃料タンク２２３には、燃料残量を検出するための燃料センサ２２５が設置されている。

シリンダ２０１内部と吸気管２０６とは、吸気バルブ２０８の開閉によって連通状態が制御されている。シリンダ２０１内部で燃焼した混合気は排気ガスとなり吸気バルブ２０８の開閉に連動して開閉する排気バルブ２０９を通過して排気管２１０を介して排気される。

吸気管２０６上には、クリーナ２１１が配設されており、外部から吸入される空気が浄化される。クリーナ２１１の下流側（シリンダ側）には、エアフローメータ２１２が配設されている。エアフローメータ２１２は、ホットワイヤー式と称される形態を有しており、吸入された空気の質量流量を直接測定することが可能に構成されている。吸気管２０６には更に、吸入空気の温度を検出するための吸気温センサ２１３が設置されている。

吸気管２０６におけるエアフローメータ２１２の下流側には、シリンダ２０１内部への吸入空気量を調節するスロットルバルブ２１４が配設されている。このスロットルバルブ２１４には、スロットルポジションセンサ２１５が電気的に接続されており、その開度が検出可能に構成されている。更に、スロットルバルブ２１４の周囲には、運転者によるアクセルペダル２２６の踏み込み量を検出するアクセルポジションセンサ２１６、及びスロットルバルブ２１４を駆動するスロットルバルブモータ２１７も配設されている。

クランクシャフト２０５近傍には、クランクシャフト２０５の回転位置を検出するクランクポジションセンサ２１８が設置されている。クランクポジションセンサ２１８は、クランクシャフト２０５の位置を検出することが可能に構成されたセンサであり、制御部１００は、クランクポジションセンサ２１８の出力信号に基づいてピストン２０３の位置及びエンジン２００の回転数などを取得することが可能に構成されている。このピストン２０３の位置は、前述した点火プラグ２０２における点火時期の制御などに使用される。点火プラグ２０２における点火時期は、例えば、ピストン２０３の位置に対応付けられて予め設定される基本値に対し遅角又は進角制御される。

また、シリンダ２０１を収容するシリンダブロックには、エンジン２００のノック強度を測定することが可能なノックセンサ２１９が配設されており、係るシリンダブロック内のウォータージャケット内には、エンジン２００の冷却水温度を検出するための水温センサ２２０が配設されている。

排気管２１０には、三元触媒２２２が設置されている。三元触媒２２２は、エンジン２００から排出されるＣＯ（一酸化炭素）、ＨＣ（炭化水素）、及びＮＯｘ（窒素酸化物）を夫々浄化することが可能な触媒である。排気管２１０における三元触媒２２２の上流側には、空燃比センサ２２１が配設されている。空燃比センサ２２１は、排気管２１０から排出される排気ガスから、エンジン２００の空燃比を検出することが可能に構成されている。
＜２：実施形態の動作＞
＜２−１：ハイブリッドシステムの基本動作＞
図１のハイブリッドシステム１０においては、主として発電機として機能するモータジェネレータＭＧ１と、主として電動機として機能するモータジェネレータＭＧ２と、エンジン２００とのそれぞれの駆動力配分が動作状態制御部１００ａ及び動力分割機構３００により制御されてハイブリッド車両２０の走行状態が制御される。以下に、幾つかの状況に応じたハイブリッドシステム１０の動作について説明する。

＜２−１−１：始動時＞
例えば、ハイブリッド車両２０の始動時においては、バッテリ５００の電気エネルギを用いて駆動されるモータジェネレータＭＧ１が電動機として機能する。この動力によって、エンジン２００がクランキングされエンジン２００が始動する。

＜２−１−２：発進時＞
発進時には、バッテリ５００の蓄電状態に応じて２種類の態様を採り得る。バッテリ５００の蓄電状態は、ＳＯＣセンサ５１０の出力信号に基づいて動作状態制御部１００ａによって把握されている。例えば、通常の（即ち、ＳＯＣが良好な）発進時においては、モータジェネレータＭＧ１によってバッテリ５００を充電する必要は生じないため、エンジン２００は暖機のためだけに始動し、ハイブリッド車両２０は、モータジェネレータＭＧ２による駆動力により発進する。一方、蓄電状態が良好ではない（即ち、ＳＯＣが低下している）場合、エンジン２００の動力によりモータジェネレータＭＧ１が発電機として機能し、バッテリ５００が充電される。

＜２−１−３：軽負荷走行時＞
例えば、低速走行や緩やかな坂を下っている場合には、比較的エンジン２００の効率が悪い為、エンジン２００は停止され、ハイブリッド車両２０は、モータジェネレータＭＧ２による駆動力のみで走行する。尚、この際、ＳＯＣが低下していれば、エンジン２００はモータジェネレータＭＧ１を駆動するために始動し、モータジェネレータＭＧ１によりバッテリ５００の充電が行われる。

＜２−１−４：通常走行時＞
エンジン２００の効率が比較的良好な運転領域においては、ハイブリッド車両２０は主としてエンジン２００の動力によって走行する。この際、エンジン２００の動力は、動力分割機構３００によって２系統に分割され、一方は、伝達機構２１を介して車輪２２に伝達され、他方は、モータジェネレータＭＧ１を駆動して発電を行う。更に、この発電された電力により、モータジェネレータＭＧ２が駆動され、モータジェネレータＭＧ２によりエンジン２００の動力がアシストされる。尚、この際、ＳＯＣが低下している場合には、エンジン２００の出力を上昇させて、モータジェネレータＭＧ１により発電された電力の一部がバッテリ５００へ充電される。

＜２−１−５：制動時＞
減速が行われる際には、車輪２２から伝達される動力によってモータジェネレータＭＧ２を回転させ、発電機として動作させる。これにより、車輪２２の運動エネルギが電気エネルギに変換され、バッテリ５００が充電される、所謂「回生」が行われる。

＜２−２：実施形態におけるエンジンの基本制御動作＞
次に、エンジン２００の基本的な制御動作について説明する。

動作状態制御部１００ａは、エンジン２００に要求される出力であるエンジン要求出力を一定の周期で繰り返し演算している。動作状態制御部１００ａは、スロットルポジションセンサ２１５及び車速センサ６００の出力信号に基づいてアクセル開度と車速とを取得し、アクセル開度及び車速に対応した出力軸トルク（要求駆動力）を求める。また、動作状態制御部１００ａはＳＯＣセンサ５１０の出力信号に基づいて要求発電量を求める。そして、要求発電量と各種の補機類（Ａ／Ｃやパワーステアリングなど）の要求量とを参照して要求駆動力を補正することにより、エンジン要求出力を求める。なお、エンジン要求出力の演算方法は公知のハイブリッド車両で実行されている通りでよく、その細部は必要に応じて種々変更してよい。

＜２−３：動作線更新処理＞
＜２−３−１：動作線及び動作点＞
次に、図３を参照して、本発明の動作線更新処理に係る、エンジン２００の動作線及び動作点について説明する。ここに、図３は、制御マップ３０の模式図である。

図３において、制御マップ３０は、縦軸（即ち、本発明に係る「第１軸」の一例）にエンジン２００のトルクＴｅ、横軸（即ち、本発明に係る「第２軸」の一例）にエンジン２００の回転数Ｎｅを表してなる座標平面であり、本発明に係る「座標平面」の一例である。制御マップ３０は、予め制御装置１００の記憶部１００ｅにおける不揮発性領域に格納されている。

制御マップ３０上には、様々なパラメータに対するエンジントルクＴｅとエンジン回転数Ｎｅとの関係を表すことが可能である。このうち、等出力線Ｐｉ（ｉ＝１，２，・・・，９）はエンジン２００の出力値を一定とした場合の、エンジントルクＴｅとエンジン回転数Ｎｅとの関係線である。尚、本実施形態中においては、等出力線Ｐｉに対応するエンジン２００の出力を適宜「出力Ｐｉ」と称することとする。また、図３においては、説明の簡略化のため、等出力線は９本しか描かれていないが、実際にはより細かく設定することが可能である。

動作状態制御部１００ａは、エンジン２００を動作させる際、エンジン２００が、その都度求められる要求出力値に対応する等出力線上で予め設定されている動作点によって表されるエンジントルクＴｅ及びエンジン回転数Ｎｅの組み合わせとなるように動作状態を決定する。動作線は、これら動作点を繋げたものとして規定される。

図３において、動作線Ｑは、初期値として設定された動作線であり、等出力線Ｐｉに対応する動作点Ｑｉ（ｉ＝１，２，・・・，９）によって規定されている。夫々の等出力線上において、動作点Ｑｉは、予め燃料消費率が最小となる（即ち、最も効率が高い）点に設定されており、例えば、工場出荷時などにおいて、標準的な環境条件で最適化されている。

しかしながら、ハイブリッド車両２０の使用条件は、画一的なものとなり得ないから、このように予め設定された動作点でエンジン２００を動作させる場合には、エンジン２００の燃費率は必ずしも最小とはならない。これは、制御マップ３０上で燃費率が等しい領域を表した等燃費率線Ｓの分布が、エンジン２００の環境条件や制御条件に応じて変化してしまうことによる。等燃費率線Ｓの分布が変化した結果、例えば、夫々の等出力線Ｐｉにおいて、燃費率最小動作点は、動作点Ｒｉ（ｉ＝１，２，・・・，９）へと変化する。その結果、エンジン２００を効率良く動作させ得る動作線は動作線Ｒへと変化する。

このような、燃費率が最小となる動作点が諸条件に応じて変化してしまう事態に対応するために、本実施形態に係るハイブリッドシステム１０においては、動作線更新部１００ｄによって動作線更新処理が行われる。この動作線更新処理により、ハイブリッドシステム１０は、常に効率良くエンジン２００を動作させることが可能となっている。

＜２−３−２：動作線更新処理の詳細＞
次に、図４を参照して、本実施形態に係る動作線更新処理の詳細について説明する。ここに図４は、動作線更新処理のフローチャートである。

図４において、動作線更新部１００ｄは、例えばハイブリッド車両２０の通常走行中に、バッテリ５００の温度が所定値Ｔｂａｔｔ以上であるか否かを判別する（ステップＡ１１）。動作線更新部１００ｄは、所定のクロックに基づいた周期毎に温度センサ５２０の出力を監視している。ステップＡ１１に関する判別は、この温度センサ５２０の出力値を参照して行われる。

ここで、バッテリ５００の温度特性について、図５を参照して説明する。ここに、図５は、バッテリ５００の温度特性を表す模式図である。

図５において、横軸はバッテリ温度であり、縦軸はバッテリ出力を表している。バッテリ５００の出力は、温度が比較的低い状態において極端に低く、この出力が低い状態では後述する第１動作点学習処理を実行することが難しい。そこで、バッテリ温度５００に閾値たる所定値Ｔｂａｔｔが設定されている。所定値Ｔｂａｔｔは、バッテリ５００の出力がＰｂａｔｔとなる温度であり、出力Ｐｂａｔｔは、バッテリ５００の最大出力に対し所定の割合以上である出力として規定されている。尚、係る割合は、後述する第１動作点学習処理を実行可能である限りにおいて自由に設定されてよい。本実施形態において、所定値Ｔｂａｔｔは１０度前後の値に設定されている。尚、所定値Ｔｂａｔｔは、バッテリ５００の性能、又はハイブリッド車両２０の用途、使用場所若しくは環境条件などに応じて定められていてもよい。

図４に戻り、バッテリ温度が所定値Ｔｂａｔｔ以上であった場合（ステップＡ１１：ＹＥＳ）、動作線更新部１００ｄは、第１動作点学習処理を実行する（ステップＡ１２）。尚、第１動作点学習処理は、本発明に係る「第１学習処理」の一例である。一方、バッテリ５００の温度が所定値Ｔｂａｔｔ未満であった場合（ステップＡ１１：ＮＯ）、動作線更新部１００ｄは、第２動作点学習処理を実行する（ステップＡ１３）。尚、第２動作点学習処理は本発明に係る「第２学習処理」の一例である。

ここで、図６を参照して、第１及び第２動作点学習処理の概要について説明する。ここに、図６は、制御マップ３０の他の模式図である。尚、同図において、図３と重複する箇所には同一の符号を付してその説明を省略することとする。

図６において、現在のエンジン２００の動作線が動作線Ｒであるとする。また、現在エンジン２００に要求されている出力は出力Ｐｉであり、エンジン２００は、動作状態制御部１００ａによって、等出力線Ｐｉ上の動作点Ｒｉによって規定される動作状態に制御されているものとする。

第１動作点学習処理は、等出力線Ｐｉ上の各点における燃料消費率を学習し、燃費率最小動作点を確定する処理である。第１動作点学習処理が実行される期間において、要求出力が変化する場合、例えば、要求出力が出力Ｐｉよりも大きければバッテリ５００が放電することによってモータジェネレータＭＧ２によるアシストが行われ、また小さければモータジェネレータＭＧ２による回生が行われることによってバッテリ５００が充電される。

一方で、バッテリ５００の温度が上述したように低い領域では、エンジン２００の出力不足を補うためのアシストが不可能となる場合があり、第１動作点学習処理を実行することが難しい。しかしながら、動作線の更新がこのように制限されるのは好ましくない。そこで、このような場合には第２動作点学習処理が行われる。第２動作点学習処理は、エンジン２００の回転数を一定値に維持した場合に得られる等回転線上で燃費率を学習する処理であり、図６においては、エンジン回転数Ｎｅ１に対応する等回転線Ｎｅ１上の各点における燃料消費率を学習する処理である。

ここで、図７を参照して、第１動作点学習処理について説明する。ここに、図７は、第１動作点学習処理のフローチャートである。

図７において、動作線更新部１００ｄは、エンジン２００の動作点を現在の等出力線Ｐｉ上で比較対象の一となる動作点に設定する（ステップＢ１１）。これに応じて、エンジン２００の制御状態は、動作状態制御部１００ａにより、この設定された動作点によって規定される動作状態に制御される。ここで、「比較対象の一となる動作点」とは、第１動作点学習処理を行うための燃費率の比較対象となる動作点のうちの一つを指し、図６において等出力線Ｐｉ上で学習方向Ｐｉｕ又は学習方向Ｐｉｌに向って連続的に或いは離散的に設定される動作点を指す。第１動作点学習処理が開始されて最初に訪れるステップＢ１１においては、その時点で等出力線Ｐｉ上で動作点として設定されている動作点（即ち、図６では動作点Ｒｉ）が動作点として設定される。

次に、燃費率算出部１００ｃが、設定された動作点におけるエンジン２００の燃費率を算出する（ステップＢ１２）。燃費率は、エンジン２００の単位電力量当りの燃料噴射量である。従って、インジェクタ２０７の燃料噴射量を、エンジン２００の出力値（ｋＷ）から算出される電力量（ｋＷｈ）で除算したものと等価である。

燃料噴射量は、動作状態制御部１００ａが、エンジン２００の回転数及び負荷率から記憶部１００ｅの不揮発性領域に格納される基本噴射量マップに基づいて決定する基本噴射量に対して更に様々な補正を行った結果として得られる。燃費率算出部１００ｃは、この燃料噴射量を動作状態制御部１００ａから取得する。

一方、トルク算出部１００ｂは、モータジェネレータＭＧ１を介して検出されるエンジン２００のトルク反力からエンジン２００のトルクを算出する。燃費率算出部１００ｃは、この算出されたトルクを取得すると共に、クランクポジションセンサ２１８の出力値に基づいて算出されるエンジン２００の回転数を動作状態制御部１００ａから取得して、これらの値からエンジン２００の出力を算出する。

燃費率算出部１００ｃは、このエンジン２００における燃料噴射量とエンジン２００の出力とに基づいて、現在設定されている動作点における燃費率を算出する。

一の動作点について燃費率が算出されると、動作線更新部１００ｄは、係る動作点に関する学習情報を記憶部１００ｅの揮発性領域に記憶する（ステップＢ１３）。ここに学習情報とは、対象となる動作点の、等出力線Ｐｉ上における位置、制御情報及び燃費率などを指す。学習情報が記憶されると、動作線更新部１００ｄは、燃費率最小動作点が確定したか否かを判別する（ステップＢ１４）。

この判別は、予め実験的に、経験的に、或いはシミュレーションなどにより与えられてなる判断基準に基づいてなされる。例えば、等出力線上で一定の方向に動作点を動かした際に、燃費率が徐々に小さくなり、ある動作点を境に徐々に大きくなっている場合には、図３における等燃費率線Ｓの形状から言っても、係る動作点を燃費率最小動作点と考えてよい。

従って、ステップＢ１４に係る判別は、明確に何らかの閾値と比較して大小関係を判別すると言うよりも、燃費率の算出値の前後関係から判断されるべきものであり、その都度態様は異なるものである。但し、第１動作点学習処理の開始後最初に訪れるステップＢ１４に係る処理では、比較対象は存在しないので、条件分岐は「ＮＯ」となる。

燃費率最小動作点が確定しない場合には（ステップＢ１４：ＮＯ）、動作線更新部１００ｄは、処理をステップＢ１１に戻し、燃費率最小動作点が確定するまでステップＢ１１からステップＢ１４に係る処理を繰り返す。

この際、ステップＢ１１において設定される動作点は、既に述べたように等出力線Ｐｉ上における離散的な、即ち、適当に距離の離れた動作点であってもよいし、連続的な、即ち極めて近接した動作点であってもよい。これら動作点をどのように変化させるかについては、例えば予め実験的に、経験的に、或いはシミュレーションなどによりその手法が与えられていてもよいし、その都度、動作線更新部１００ｄが第１動作点学習処理の進捗に鑑みて決定してもよい。

このような過程を繰り返した結果、燃費率最小動作点が確定すると（ステップＢ１４：ＹＥＳ）、第１動作点学習処理は終了する。

次に、図８を参照して、第２動作点学習処理について説明する。ここに、図８は第２動作点学習処理のフローチャートである。尚、同図において、図７と重複する箇所には同一の符号を付してその説明を省略することとする。

図８において、動作線更新部１００ｄは、エンジン２００の動作点を現在のエンジン２００の回転数Ｎｅ１に対応する等回転線Ｎｅ１上で比較対象の一となる動作点に設定する（ステップＣ１１）。これに応じて、エンジン２００の制御状態は、動作状態制御部１００ａにより、この設定された動作点によって規定される動作状態に制御される。第２動作点学習処理が開始されて最初に訪れるステップＣ１１においては、動作線Ｒ上の動作点（即ち、図６では動作点Ｒｉ）が動作点として設定される。

動作点が設定されると、第１動作点学習処理と同様に、燃費率が算出され（ステップＢ１２）、学習情報が記憶される（ステップＢ１３）。学習情報が記憶されると、動作線更新部１００ｄは、バッテリ５００の温度が所定値Ｔｂａｔｔ以上であるか否かを判別する（ステップＣ１２）。バッテリ５００の温度が所定値Ｔｂａｔｔ未満である場合には（ステップＣ１２：ＮＯ）、処理は再びステップＣ１１に移行し、再び等回転線Ｎｅ１上で動作点が設定される。この際、動作線更新部１００ｄは、図６において等回転線Ｎｅ１上で学習方向Ｎｅｕ又は学習方向Ｎｅｌに向って連続的に或いは離散的に位置する点を動作点として設定する。

ここで、再び図６に戻り、等回転線Ｎｅ１上での動作点の設定について説明する。図６において、動作点Ｒｉに対し学習方向Ｎｅｕに存在する領域（図６中、「充電領域」）は、要求出力（出力Ｐｉ）よりも大きい出力がエンジン２００から出力される領域である。従って、この充電領域から動作点を設定する場合、動作線更新部１００ｄは、余剰となる出力を、モータジェネレータＭＧ２を介してバッテリ５００の充電に使用してハイブリッド車両としての出力Ｐｉを維持している。一方、動作点Ｒｉから学習方向Ｎｅｌに存在する領域（図６中「放電領域」）は、エンジン２００の出力が、要求出力よりも小さい領域である。従って、この放電領域から動作点を設定する場合、動作線更新部１００ｄは、バッテリ５００を放電させ、モータジェネレータＭＧ２を介して不足する出力をアシストすることによってハイブリッド車両としての出力Ｐｉを維持している。

図８に戻り、ステップＣ１１において、動作線更新部１００ｄは、基本的に充電領域及び放電領域のいずれの領域に属する動作点を設定してもよいが、上述したようにバッテリ５００が充放電される場合、バッテリ５００の温度は比較的速やかに上昇するから、ステップＣ１１において設定される動作点は、充電領域及び放電領域から交互に選択されるのが望ましい。或いは適当な周期で交互に選択されるのが望ましい。このように、少なくとも長期的に見て両領域から交互に動作点が設定される場合、バッテリ５００の温度が上昇し易い。

ステップＣ１１からステップＣ１２に至る一連の処理を繰り返した結果、バッテリ５００の温度が所定値Ｔｂａｔｔ以上となった場合（ステップＣ１２：ＹＥＳ）、第２動作点学習処理は終了する。

図４に戻り、動作線更新部１００ｄは、ステップＡ１３において第２動作点学習処理が行われた結果、動作線の更新が可能であるか否かを判別する（ステップＡ１４）。

上述した第２動作点学習処理においては、等回転線上で動作点を設定するため、等出力線Ｐｉ上の燃費率最小動作点は必ずしも確定しない。本実施形態においては、燃費率最小動作点が確定していない場合、基本的には動作線の更新は行われない。但し、第２動作点学習処理においても学習情報は記憶されているから、例えば、過去に行われた、他の第２動作点学習処理における学習情報を参照することによって、現在の動作点よりも燃費率の小さい動作点を確定可能であるならば、暫定的に動作線を更新することは可能である。ステップＡ１４では、そのような判断基準に基づいて係る判別を行っている。尚、バッテリ５００の温度に左右されることなく第１又は第２動作点学習処理による燃費率の学習を繰り返す過程で、このような過去の学習結果に基づいた動作線の更新機会は当然ながら増加するから、動作線は効率的に更新される。

動作線更新部１００ｄは、ステップＡ１２において第１動作点学習処理が行われるか、又はステップＡ１４において動作線の更新が可能であると判別された場合、それらの結果に基づいて動作線を更新する。例えば、第１動作点学習処理によって燃費率最小動作点が確定していれば、対象となる出力における動作点を係る燃費率最小動作点に更新し、それに伴って動作線が更新される（ステップＡ１５）。ステップＡ１４において動作線の更新が不可能であると判別されるか、または動作線の更新が行われた場合、動作線更新処理は終了する。

このように、本発明に係るハイブリッドシステム１０によれば、エンジン２００の燃料消費率を算出可能とすることによって、動作線を所望のタイミングで更新することが可能である。また、バッテリ５００の温度が低過ぎて第１動作点学習処理が行えない場合であっても、第２動作点学習処理によってバッテリ５００の温度を速やかに所定値以上に上昇させることが可能である。また、第２動作点学習処理における学習結果も学習情報として記憶されており、バッテリ５００の温度が低い期間であっても、動作線更新に関する処理を絶えず実行することが可能である。従って、動作線を効率的に更新することが可能となって、最終的にエンジン２００を効率良く動作させることが可能となるのである。

尚、上述した実施形態において、動作線更新部１００ｄは、予めバッテリ温度を判別し、所定値未満である場合にのみ第２動作点学習処理を実行しているが、例えば、第１学習処理を実行している期間中に係る温度判断を適当なタイミングで行ってもよい。この際、バッテリ温度が所定値未満となった場合には、適宜第２動作点学習処理に切替わり、バッテリ温度の上昇が促されてもよい。或いは逆に、第２動作点学習処理を実行中にバッテリ温度が回復した場合、処理を第１動作点学習処理に切替えて、燃費率最小動作点を確定してもよい。

本発明は、上述した実施形態に限られるものではなく、請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴うハイブリッド車両の内燃機関制御装置及び方法もまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。

本発明の第１実施形態に係るハイブリッドシステムのブロック図である。 図１のハイブリッドシステムにおけるエンジンの半断面システム系統図である。 図１のハイブリッドシステムにおける制御マップの模式図である。 図１のハイブリッドシステムにおける動作線更新処理のフローチャートである。 図１のハイブリッドシステムにおけるバッテリの温度特性を表す模式図である。 図１のハイブリッドシステムにおける制御マップの他の模式図である。 図４に示す動作線更新処理における第１動作点学習処理のフローチャートである。 図４に示す動作線更新処理における第２動作点学習処理のフローチャートである。

符号の説明

１０…ハイブリッドシステム、１１…ハイブリッドシステム、２０…ハイブリッド車両、２１…伝達機構、２２…車輪、３０…制御マップ、３１…制御マップ、１００…制御装置、２００…エンジン、２２７…排気温センサ、２２８…ＮＯｘセンサ、２２９…ＮＯｘ吸蔵還元触媒、ＭＧ１…モータジェネレータ、ＭＧ２…モータジェネレータ、３００…動力分割機構、４００…インバータ、５００…バッテリ、５１０…ＳＯＣセンサ、５２０…温度センサ、６００…車速センサ。

Claims (5)

1. 動力源としてモータジェネレータ及び内燃機関を備えるハイブリッド車両において、前記内燃機関を制御するハイブリッド車両の内燃機関制御装置であって、
   前記内燃機関のトルクを特定するトルク特定手段と、
   該特定されたトルク、前記内燃機関の回転数及び前記内燃機関における燃料噴射量に基づいて、前記内燃機関における瞬間的な燃料消費率を算出する燃料消費率算出手段と、
   前記トルク及び前記回転数を夫々第１軸及び第２軸とする座標平面上で、前記モータジェネレータに電源を供給するバッテリの温度に応じて（i）前記内燃機関の出力値に対応する等出力線上の点について前記算出される燃料消費率を学習する第１学習処理及び（ii）前記内燃機関の回転数に対応する等回転線上の点について前記算出される燃料消費率を学習する第２学習処理のうちいずれか一つの処理を選択的に行うと共に、該選択的に行われた処理に基づいて、前記座標平面上で予め設定された動作線の更新を行う動作線更新手段と、
   該更新が行われた動作線に従って前記内燃機関の動作状態を制御する制御手段と
   を具備することを特徴とするハイブリッド車両の内燃機関制御装置。
2. 前記動作線更新手段は、前記動作線において前記内燃機関の出力値に対応する点を、該出力値に対応する前記等出力線上で前記燃料消費率が小さくなる点に更新することによって前記動作線の更新を行う
   ことを特徴とする請求項１に記載のハイブリッド車両の内燃機関制御装置。
3. 前記動作線更新手段は、前記バッテリの温度が所定値未満である場合に、前記第２学習処理を行う
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載のハイブリッド車両の内燃機関制御装置。
4. 前記バッテリの温度を検出する温度センサを更に備え、
   前記動作線更新手段は、前記温度センサにより検出された温度が前記所定値未満であるか否かを判定し、前記所定値未満であると判定された場合に、前記第２学習処理を行い、前記所定値以上であると判定された場合に、前記第１学習処理を行う
   ことを特徴とする請求項３に記載のハイブリッド車両の内燃機関制御装置。
5. 動力源としてモータジェネレータ及び内燃機関を備えるハイブリッド車両において、前記内燃機関を制御するハイブリッド車両の内燃機関制御方法であって、
   前記内燃機関のトルクを特定するトルク特定工程と、
   該特定されたトルク、前記内燃機関の回転数及び前記内燃機関における燃料噴射量に基づいて、前記内燃機関における瞬間的な燃料消費率を算出する燃料消費率算出工程と、
   前記トルク及び前記回転数を夫々第１軸及び第２軸とする座標平面上で、前記モータジェネレータに電源を供給するバッテリの温度に応じて（i）前記内燃機関の出力値に対応する等出力線上の点について前記算出される燃料消費率を学習する第１学習処理及び（ii）前記内燃機関の回転数に対応する等回転線上の点について前記算出される燃料消費率を学習する第２学習処理のうちいずれか一つの処理を選択的に行うと共に、該選択的に行われた処理に基づいて、前記座標平面上で予め設定された動作線の更新を行う動作線更新工程と、
   該更新が行われた動作線に従って前記内燃機関の動作状態を制御する制御工程と
   を具備することを特徴とするハイブリッド車両の内燃機関制御方法。

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