JP2010143448A - ハイブリッド車両の制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】学習補正に伴うエンジン始動の遅れを防止することができると共に、クラッチトルクのバラツキ補正により安定したエンジン始動を実現することができるハイブリッド車両の制御装置を提供すること。
【解決手段】エンジンEngとモータージェネレータMGの間に介装した第１クラッチCL1と、油圧アクチュエータ１４と、第１クラッチコントローラ５を備え、「EVモード」から「HEVモード」に移行する際、モータージェネレータMGをエンジン始動用モーターとしてエンジンEngを始動するＦＲハイブリッド車両である。第１クラッチコントローラ５は、エンジン始動制御中の力積評価時間の範囲内にて、第１クラッチCL1がエンジンEngに与えたクラッチ力積Ｓｃと、エンジンEngが第１クラッチCL1から受け取ったエンジン力積Ｓｅを比較し、力積比較結果に基づいて、第１クラッチCL1の締結/開放制御に用いられるストローク−トルクマップを学習補正する。
【選択図】図５

Description

本発明は、エンジンとモーターの間にクラッチを設定した駆動系を備えるハイブリッド車両の制御装置に関する。

従来の車両用クラッチ学習装置は、クラッチが断状態から接続されていくときに最初に所定トルクを伝達するトルク点をコントローラ（ＥＣＵ）にて学習する際に、クラッチの入力側回転数とエンジン回転数とを検出しつつクラッチを徐々に接していき、その過程でクラッチの入力側回転数がエンジン回転数に対し所定回転数以上落ち込んだとき、そのときのデューティ比の値を一旦ＥＣＵに取り込み、補正してからトルク点学習値として学習していた（例えば、特許文献１参照）。
特開２００２−２８６０５６号公報

しかしながら、従来の車両用クラッチ学習装置は、ハイブリッド車両においてエンジン始動用クラッチに用いた場合、回転数の落ち込みを待って学習し、その後、エンジン始動制御を行うこととなるので、エンジン始動まで時間がかかる、という問題があった。

本発明は、上記問題に着目してなされたもので、学習補正に伴うエンジン始動の遅れを防止することができると共に、クラッチトルクのバラツキ補正により安定したエンジン始動を実現することができるハイブリッド車両の制御装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明のハイブリッド車両の制御装置は、エンジンとモーターの間に介装したクラッチと、
前記クラッチを締結/開放動作させるクラッチアクチュエータと、
前記クラッチを、アクチュエータストロークとクラッチ伝達トルクの関係を示すストローク−トルクマップに基づいて締結/開放制御するクラッチ制御手段と、を備え、
前記クラッチを開放した電気自動車走行モードから前記クラッチを締結したハイブリッド車走行モードに移行する際、前記モーターをエンジン始動用モーターとし、前記クラッチを介して伝達されるモータートルクにより前記エンジンを始動する。
このハイブリッド車両の制御装置において、前記クラッチ制御手段は、エンジン始動制御中の力積評価時間の範囲内にて前記クラッチが前記エンジンに与えたクラッチ力積と、エンジン始動制御中の力積評価時間の範囲内にて前記エンジンが前記クラッチから受け取ったエンジン力積とを比較し、力積比較結果に基づいて、前記クラッチの締結/開放制御に用いられるストローク−トルクマップを学習補正する。

よって、本発明のハイブリッド車両の制御装置にあっては、エンジン始動制御中の力積評価時間の範囲内であるとき、クラッチ制御手段において、クラッチがエンジンに与えたクラッチ力積と、エンジンがクラッチから受け取ったエンジン力積とが比較され、力積比較結果に基づいて、クラッチの締結/開放制御に用いられるストローク−トルクマップが学習補正される。なお、「力積」とは、力とその力が作用した時間との積をいう。
すなわち、エンジン始動制御の一連の流れの中で学習補正できるため、学習補正に伴うエンジン始動の遅れが防止される。そして、クラッチ力積とエンジン力積の関係は、ストローク−トルクマップが適正であれば、クラッチ力積＝エンジン力積となる。しかし、例えば、クラッチ力積＜エンジン力積という関係がある場合には、実クラッチトルクが過小であるため、実クラッチトルクを上げる方向にストローク−トルクマップを学習補正する。このように、力積比較結果に基づいて学習補正を行うことで、クラッチトルクの温度バラツキ等に対し、クラッチ力積とエンジン力積の一致性が保たれ、モーター引き込みやエンジン始動遅れの無い安定したエンジン始動が実現される。
この結果、学習補正に伴うエンジン始動の遅れを防止することができると共に、クラッチトルクのバラツキ補正により安定したエンジン始動を実現することができる。

以下、本発明のハイブリッド車両の制御装置を実現する最良の形態を、図面に示す実施例１に基づいて説明する。

まず、構成を説明する。
図１は、実施例１の制御装置が適用された後輪駆動によるＦＲハイブリッド車両（ハイブリッド車両の一例）を示す全体システム図である。

実施例１におけるＦＲハイブリッド車両の駆動系は、図１に示すように、エンジンEngと、フライホイールFWと、第１クラッチCL1（クラッチ）と、モータージェネレータMG（モーター）と、第２クラッチCL2と、自動変速機ATと、プロペラシャフトPSと、ディファレンシャルDFと、左ドライブシャフトDSLと、右ドライブシャフトDSRと、左後輪RLと、右後輪RRと、を有する。なお、FLは左前輪、FRは右前輪である。

前記エンジンEngは、ガソリンエンジンやディーゼルエンジンであり、エンジンコントローラ１からのエンジン制御指令に基づいて、エンジン始動制御やエンジン停止制御やスロットルバルブのバルブ開度制御が行われる。なお、エンジン出力軸には、フライホイールFWが設けられている。

前記第１クラッチCL1は、前記エンジンEngとモータージェネレータMGの間に介装されたクラッチであり、第１クラッチコントローラ５からの第１クラッチ制御指令に基づいて、第１クラッチ油圧ユニット６により作り出された第１クラッチ制御油圧により、半締結状態を含み締結・開放が制御される。この第１クラッチCL1としては、例えば、ピストン１４ａを有する油圧アクチュエータ１４により締結・開放が制御される乾式単板クラッチが用いられる。

前記モータージェネレータMGは、ロータに永久磁石を埋設しステータにステータコイルが巻き付けられた同期型モータージェネレータであり、モーターコントローラ２からの制御指令に基づいて、インバータ３により作り出された三相交流を印加することにより制御される。このモータージェネレータMGは、バッテリ４からの電力の供給を受けて回転駆動する電動機として動作することもできるし（以下、この動作状態を「力行」と呼ぶ）、ロータがエンジンEngや駆動輪から回転エネルギを受ける場合には、ステータコイルの両端に起電力を生じさせる発電機として機能し、バッテリ４を充電することもできる（以下、この動作状態を「回生」と呼ぶ）。なお、このモータージェネレータMGのロータは、ダンパーを介して自動変速機ATの入力軸に連結されている。

前記第２クラッチCL2は、前記モータージェネレータMGと左右後輪RL,RRの間に介装されたクラッチであり、ＡＴコントローラ７からの第２クラッチ制御指令に基づいて、第２クラッチ油圧ユニット８により作り出された制御油圧により、スリップ締結とスリップ開放を含み締結・開放が制御される。この第２クラッチCL2としては、例えば、比例ソレノイドで油流量および油圧を連続的に制御できる湿式多板クラッチや湿式多板ブレーキが用いられる。なお、第１クラッチ油圧ユニット６と第２クラッチ油圧ユニット８は、自動変速機ATに付設されるAT油圧コントロールバルブユニットCVUに内蔵している。

前記自動変速機ATは、例えば、前進７速/後退１速等の有段階の変速段を車速やアクセル開度等に応じて自動的に切り換える有段変速機であり、前記第２クラッチCL2は、専用クラッチとして新たに追加したものではなく、自動変速機ATの各変速段にて締結される複数の摩擦締結要素のうち、トルク伝達経路に配置される最適なクラッチやブレーキを選択している。そして、前記自動変速機ATの出力軸は、プロペラシャフトPS、ディファレンシャルDF、左ドライブシャフトDSL、右ドライブシャフトDSRを介して左右後輪RL,RRに連結されている。

このハイブリッド駆動系は、第１クラッチCL1の締結・開放状態に応じて、電気自動車走行モード（以下、「EVモード」という。）とハイブリッド車走行モード（以下、「HEVモード」という。）の２つの走行モードを有する。「EVモード」は、第１クラッチCL1を開放状態とし、モータージェネレータMGの動力のみで走行するモードである。「HEVモード」は、第１クラッチCL1を締結状態とし、エンジンEngとモータージェネレータMGの動力で走行するモードである。また、第１クラッチCL1を開放した「EVモード」から第１クラッチCL1を締結した「HEVモード」に移行する際、モータージェネレータMGをエンジン始動用モーターとし、半締結状態の第１クラッチCL1を介して伝達されるモータートルクによりエンジンEngを始動するエンジン始動制御が行われる。

次に、ハイブリッド車両の制御系を説明する。
実施例１におけるＦＲハイブリッド車両の制御系は、図１に示すように、エンジンコントローラ１と、モーターコントローラ２と、インバータ３と、バッテリ４と、第１クラッチコントローラ５と、第１クラッチ油圧ユニット６と、ＡＴコントローラ７と、第２クラッチ油圧ユニット８と、ブレーキコントローラ９と、統合コントローラ１０と、を有して構成されている。なお、エンジンコントローラ１と、モーターコントローラ２と、第１クラッチコントローラ５と、ＡＴコントローラ７と、ブレーキコントローラ９と、統合コントローラ１０とは、情報交換が互いに可能なＣＡＮ通信線１１を介して接続されている。

前記エンジンコントローラ１は、エンジン回転数センサ１２からのエンジン回転数情報と、統合コントローラ１０からの目標エンジントルク指令と、他の必要情報を入力する。そして、エンジン動作点（Ne,Te）を制御する指令を、エンジンEngのスロットルバルブアクチュエータ等へ出力する。

前記モーターコントローラ２は、モータージェネレータMGのロータ回転位置を検出するレゾルバ１３からの情報と、統合コントローラ１０からの目標MGトルク指令および目標MG回転数指令と、他の必要情報を入力する。そして、モータージェネレータMGのモーター動作点（Nm,Tm）を制御する指令をインバータ３へ出力する。なお、このモーターコントローラ２では、バッテリ４の充電状態をあらわすバッテリSOCを監視していて、このバッテリSOC情報は、モータージェネレータMGの制御情報に用いられると共に、ＣＡＮ通信線１１を介して統合コントローラ１０へ供給される。

前記第１クラッチコントローラ５は、油圧アクチュエータ１４のピストン１４ａのストローク位置を検出する第１クラッチストロークセンサ１５からのセンサ情報と、統合コントローラ１０からの目標CL1トルク指令と、他の必要情報を入力する。そして、第１クラッチCL1の締結・開放を制御する指令をAT油圧コントロールバルブユニットCVU内の第１クラッチ油圧ユニット６に出力する。

前記ATコントローラ７は、アクセル開度センサ１６と、車速センサ１７と、他のセンサ・スイッチ類１８からの情報を入力する。そして、Ｄレンジを選択しての走行時、アクセル開度APOと車速VSPにより決まる運転点がシフトマップ上で存在する位置により最適な変速段を検索し、検索された変速段を得る制御指令をAT油圧コントロールバルブユニットCVUに出力する。なお、シフトマップとは、アクセル開度と車速に応じてアップシフト線とダウンシフト線を書き込んだマップをいう。
上記自動変速制御に加えて、統合コントローラ１０から目標CL2トルク指令を入力した場合、第２クラッチCL2の締結・開放を制御する指令をAT油圧コントロールバルブユニットCVU内の第２クラッチ油圧ユニット８に出力する第２クラッチ制御を行う。

前記ブレーキコントローラ９は、４輪の各車輪速を検出する車輪速センサ１９と、ブレーキストロークセンサ２０からのセンサ情報と、統合コントローラ１０からの回生協調制御指令と、他の必要情報を入力する。そして、例えば、ブレーキ踏み込み制動時、ブレーキストロークBSから求められる要求制動力に対し回生制動力だけでは不足する場合、その不足分を機械制動力（液圧制動力やモーター制動力）で補うように、回生協調ブレーキ制御を行う。

前記統合コントローラ１０は、車両全体の消費エネルギを管理し、最高効率で車両を走らせるための機能を担うもので、モーター回転数Nmを検出するモーター回転数センサ２１と、第２クラッチ出力回転数N2outを検出する第２クラッチ出力回転数センサ２２等からの情報およびＣＡＮ通信線１１を介して情報を入力する。そして、エンジンコントローラ１へ目標エンジントルク指令、モーターコントローラ２へ目標MGトルク指令および目標MG回転数指令、第１クラッチコントローラ５へ目標CL1トルク指令、ＡＴコントローラ７へ目標CL2トルク指令および目標変速段指令、ブレーキコントローラ９へ回生協調制御指令を出力する。

図２は、実施例１の制御装置が適用されたＦＲハイブリッド車両の統合コントローラ１０にて実行される演算処理を示す制御ブロック図である。図３は、ＦＲハイブリッド車両の統合コントローラ１０でのモード選択処理を行う際に用いられるEV-HEV選択マップを示す図である。以下、図２及び図３に基づき、実施例１の統合コントローラ１０にて実行される演算処理を説明する。

前記統合コントローラ１０は、図２に示すように、目標駆動力演算部100と、モード選択部200と、目標充放電演算部300と、動作点指令部400とを有する。

前記目標駆動力演算部100では、目標駆動力マップを用いて、アクセル開度APOと車速VSPとから、目標駆動力tFoOを演算する。

前記モード選択部200では、図３に示すEV-HEV選択マップを用いて、アクセル開度APOと車速VSPとから、「EVモード」または「HEVモード」を目標走行モードとして選択する。但し、バッテリSOCが所定値以下であれば、強制的に「HEVモード」を目標走行モードとする。

前記目標充放電演算部300では、目標充放電量マップを用いて、バッテリSOCから目標充放電電力tPを演算する。

前記動作点指令部400では、アクセル開度APOと、目標駆動力tFoOと、目標走行モードと、車速VSPと、目標充放電電力tP等の入力情報に基づき、動作点到達目標として、目標エンジントルクと目標MGトルクと目標MG回転数と目標CL1トルクと目標CL2トルクと目標変速段を演算する。そして、目標エンジントルク指令と目標MGトルク指令と目標MG回転数指令と目標CL1トルク指令と目標CL2トルク指令と目標変速段指令を、ＣＡＮ通信線１１を介して各コントローラ１，２，５，７に出力する。

図４は、実施例１の制御装置が適用されたＦＲハイブリッド車両の第１クラッチCL1の完全開放モード・半クラッチモード・完全締結モードの各状態でのクラッチ概要とモード管理のためのピストンストロークに対する油圧・トルク特性を示す図である。

まず、第１クラッチCL1は、図４に示すように、フライホイール４０と、プレッシャープレート４１と、クラッチディスク４２と、クラッチフェーシング４３，４４と、クラッチカバー４５と、ダイヤフラムスプリング４６と、スプリング支持部４７と、レリーズプレート４８と、ピストン１４ａを有する油圧アクチュエータ１４と、を有して構成されている。

完全開放モード状態（＝「EVモード」状態）での第１クラッチCL1は、図４の左部に示すように、プレッシャープレート４１に対するダイヤフラムスプリング４６からのばね力の作用が解除され、クラッチ開放状態となる。そして、モード管理のためのピストンストロークに対する油圧・トルク特性は、ピストンストロークが最大位置となり、このとき油圧は最大で、トルク（クラッチ容量）はゼロとなる。

半クラッチモード状態（＝「EVモード」からのエンジン始動状態）での第１クラッチCL1は、図４の中央部に示すように、プレッシャープレート４１に対するダイヤフラムスプリング４６からのばね力の一部が解除され、クラッチ半締結状態となる。そして、モード管理のためのピストンストロークに対する油圧・トルク特性は、ピストンストロークが中間位置となり、このとき油圧は最大油圧より低圧で、トルク（クラッチ容量）はクラッチ滑り状態を保つレベルとなる。

完全締結モード状態（＝「HEVモード」状態）での第１クラッチCL1は、図４の右部に示すように、プレッシャープレート４１に対してダイヤフラムスプリング４６からのばね力が作用し、クラッチ締結状態となる。そして、モード管理のためのピストンストロークに対する油圧・トルク特性は、ピストンストロークが最小位置となり、このとき油圧は最小で、トルク（クラッチ容量）は最大となる。

図５は、実施例１の制御装置が適用された第１クラッチコントローラ５にて実行される演算処理を示す制御ブロック図である。

前記第１クラッチコントローラ５（クラッチ制御手段）は、図４に示すように、学習許可判定ブロック５１と、補正率算出ブロック５２と、CL1ストローク−トルクマップ学習補正ブロック５３と、ストローク差演算ブロック５４と、制御指令演算ブロック５５と、を備えている。

前記学習許可判定ブロック５１は、モード情報（「EVモード」から「HEVモード」への走行モード切り替えによるエンジン始動シーン抽出）と、エンジン回転数情報と、目標MG回転数情報と、実MG回転数情報と、MGトルク値情報と、変速段情報と、CL2差回転情報を入力する。そして、これらの情報に基づいて、エンジン始動指令が出されてから複数の学習許可判定条件が共に成立するか否かを判断する。そして、複数の学習許可判定条件が共に成立すると学習許可フラグを立てる。

前記補正率算出ブロック５２は、学習許可判定ブロック５１からの学習許可フラグと、エンジン回転数情報と、第１クラッチストロークセンサ１５からの第１クラッチストローク情報を入力する。そして、エンジン始動制御中の力積評価時間の範囲内にて第１クラッチCL1がエンジンEngに与えたクラッチ力積Ｓｃと、エンジン始動制御中の力積評価時間の範囲内にてエンジンEngが第１クラッチCL1から受け取ったエンジン力積Ｓｅの比である補正率（＝Ｓｅ／Ｓｃ）を算出し、この補正率を学習値として出力する。

前記CL1ストローク−トルクマップ学習補正ブロック５３は、第１クラッチトルクと第１クラッチストロークの関係を特性化したCL1ストローク−トルクマップを設定すると共に、前記補正率算出ブロック５２により取得された補正率情報を学習値とし、前記CL1ストローク−トルクマップに反映させる。
一方、CL1ストローク−トルクマップ学習補正ブロック５３に対し、統合コントローラ１０から目標CL1トルク指令が入力されると、そのとき設定されているCL1ストローク−トルクマップを検索することにより、目標CL1トルク指令に対応する目標CL1ストロークが求められる。

前記ストローク差演算ブロック５４は、CL1ストローク−トルクマップ学習補正ブロック５３からの目標CL1ストロークと、第１クラッチストロークセンサ１５からの実CL1ストロークを入力し、目標CL1ストロークと実CL1ストロークのストローク差を演算する。

前記制御指令演算ブロック５５は、ストローク差演算ブロック５４からのストローク差を入力し、実CL1ストロークを目標CL1ストロークに一致させる制御指令を演算する。そして、この演算により得られた制御指令を第１クラッチ油圧ユニット６に対し出力する。

図６は、実施例１の第１クラッチコントローラ５の学習許可判定ブロック５１と補正率算出ブロック５２とCL1ストローク−トルクマップ学習補正ブロック５３にて実行される学習補正制御処理の流れを示すフローチャートである。以下、各ステップについて説明する。

ステップS101では、「EVモード」から「HEVモード」への走行モード切り替え判断に基づき、エンジン始動指令が出されてから４つの学習許可判定条件が共に成立するか否か、つまり、学習許可判定が出たか否かを判断し、Yes（学習許可判定有り）の場合は学習許可フラグを立ててステップS102へ移行し、No（学習許可判定無し）の場合はステップS101での判断を繰り返す。
ここで、４つの学習許可判定条件は、MG回転数安定条件、MGトルク安定条件、ロー側変速段条件、CL2伝達トルク安定条件である。

ステップS102では、ステップS101での学習許可判定が出たとの判断に続き、力積演算を許可する力積演算条件が成立しているか否かを判断し、Yes（力積演算条件成立）の場合はステップS103へ進み、No（力積演算条件不成立）の場合はステップS102での判断を繰り返す。
ここで、力積演算条件は、エンジン条件と第１クラッチ条件が共に成立したときに力積演算条件の成立とする。エンジン条件としては、エンジン冷却水温が60℃以上であるというエンジン冷却水温条件と、その他の条件（デコンプ量、クランク角等）を用いる。第１クラッチ条件としては、第１クラッチトルクが150Nm以上（エンジン始動時の狙いのトルク）というクラッチトルク条件を用いる。

ステップS103では、ステップS102での力積演算条件成立との判断に続き、力積演算開始条件である力積演算範囲下限、つまり、エンジン回転数が200rpm以上になったか否かを判断し、Yes（力積演算開始条件成立）の場合はステップS104へ進み、No（力積演算開始条件不成立）の場合はステップS102へ戻る。

ステップS104では、ステップS103での力積演算開始条件成立との判断、あるいは、ステップS106での力積演算終了条件不成立との判断に続き、力積演算開始条件成立時点から力積演算終了条件成立時点までの力積評価時間の範囲内にて、演算周期毎に第１クラッチストロークセンサ１５からのストローク検出値と、そのときのストローク−トルクマップを用いて第１クラッチトルクマップ値（CL1トルク演算情報）を取得し、これをメモリに記憶し、ステップS105へ進む。

ステップS105では、ステップS104でのCL1トルク演算情報の取得と記憶に続き、力積演算開始条件成立時点から力積演算終了条件成立時点までの力積評価時間の範囲内にて、演算周期毎にエンジン回転数センサ１２からのエンジン回転数情報を取得し、エンジン回転数が前回値よりも上昇しているときに上書きにより記憶し、ステップS106へ進む。

ステップS106では、ステップS105でのエンジン回転数情報の取得と記憶に続き、力積演算終了条件である力積演算範囲上限、つまり、エンジン回転数が200rpm以上になってからクランク２回転（720deg）に到達下か否かを判断し、Yes（力積演算終了条件成立）の場合はステップS107へ進み、No（力積演算終了条件不成立）の場合はステップS104へ戻る。

ステップS107では、ステップS106での力積演算終了条件成立との判断に続き、ステップS105にて取得した第１クラッチトルクマップ値T_CL1とエンジンフリクションT_EFの差を、力積評価の開始時間から終了時間まで積分演算することにより、第１クラッチCL1がエンジンEngに与えたクラッチ力積Ｓｃを推定し、ステップS108へ進む。
ここで、クラッチ力積Ｓｃの算出式は、
Ｓｃ＝∫（T_CL1−T_EF）dt
である。

ステップS108では、ステップS107でのクラッチ力積Ｓｃの推定に続き、力積評価の終了時間に回転数上昇を伴って到達したエンジン到達回転数Ne_goalとエンジンイナーシャ(IP_eng＋IP_cl)の積により、エンジンEngが第１クラッチCL1から受け取ったエンジン力積Ｓｅを算出し、ステップS109へ進む。
ここで、エンジン力積Ｓｅの算出式は、
Ｓｅ＝Ne_goal×(IP_eng＋IP_cl)
である。

ステップS109では、ステップS108でのエンジン力積Ｓｅの算出に続き、クラッチ力積Ｓｃとエンジン力積Ｓｅの比である補正率（＝Ｓｅ／Ｓｃ）を算出し、ステップS110へ進む。

ステップS110では、ステップS109での補正率の算出に続き、取得した補正率をクラッチ学習値とし、CL1ストローク−トルクマップに反映させ、CL1ストローク−トルクマップ特性を学習補正し、終了へ進む。
ここで、CL1ストローク−トルクマップ特性の学習補正は、補正率をストローク−トルクマップのトルク軸全体に積算する、つまり、マップの縦軸を補正率で比例倍させることにより行う。

次に、作用を説明する。
実施例１のＦＲハイブリッド車両の制御装置における作用を、「基本的な学習補正の考え方」、「ストローク−トルクマップの学習補正制御作用」、「CL1ストローク−トルクマップ特性に対する補正率反映作用」に分けて説明する。

［基本的な学習補正の考え方］
図７は、「EVモード」から「HEVモード」に切り替えるエンジン始動シーンでエンジン始動制御中における基本的な学習補正の考え方を説明するためのストローク・第１クラッチトルク・エンジン回転数の各特性を示すタイムチャートである。以下、図７に基づいて、基本的な学習補正の考え方を説明する。

まず、「EVモード」から「HEVモード」に切り替えるエンジン始動シーンでは、エンジンEngを停止し第１クラッチCL1を開放している「EVモード」から、第１クラッチCL1を中間容量に締結するエンジン始動制御が開始される。このため、第１クラッチCL1が、開放状態から中間容量の半締結状態とされるエンジン始動制御中は、第１クラッチCL1の締結/開放制御に用いられるCL1ストローク−トルクマップの学習補正を行うのに好適なシーンとなる。

本発明の基本的な学習補正の考え方は、エンジン始動制御中、CL1ストローク−トルクマップに対し、第１クラッチCL1がエンジンEngに与えたクラッチ力積Ｓｃと、エンジンEngが第１クラッチCL1から受け取ったエンジン力積Ｓｅの比を補正率として算出し、補正率によりCL1ストローク−トルクマップを補正することである。

すなわち、第１クラッチCL1を開放している「EVモード」におけるクラッチストロークを、スタンバイストロークとすると、エンジン始動制御が開始されると、図７上部のストローク特性に示すように、スタンバイストロークから徐々にストローク量を低下させ、目標ストロークとなったらストロークを維持する。このストローク動作により、第１クラッチCL1が、開放状態（スタンバイストローク）から中間容量の半締結状態（目標ストローク）とされる。

このストローク動作において、図７中央部の第１クラッチトルク特性に示すように、ストローク開始から目標ストロークを維持しているがエンジンEngが初爆する前までの一定時間Ａを決め、さらに、一定時間Ａからストローク初期であって第１クラッチトルクの発生がない無駄ストローク時間Ｂを除いた時間を、力積評価時間とする。

したがって、第１クラッチCL1がエンジンEngに与えたクラッチ力積Ｓｃは、第１クラッチトルク特性（図７の仮想線による第１クラッチトルク特性）からエンジンフリクションを差し引いたクラッチトルク（図７の実線による第１クラッチトルク特性）を、力積評価の開始時間から終了時間まで積分演算することにより推定される。すなわち、クラッチ力積Ｓｃは、力積評価時間中のクラッチトルク特性に囲まれる面積をあらわす。

一方、エンジンEngが第１クラッチCL1から受け取ったエンジン力積Ｓｅは、図７下部のエンジン回転数特性に示すように、力積評価の終了時間に回転数上昇を伴って到達したエンジン到達回転数とエンジンEngのイナーシャの積により算出される。

このようにして求めたクラッチ力積Ｓｃとエンジン力積Ｓｅのうち、エンジン力積Ｓｅは、実際にエンジンEngが第１クラッチCL1から受け取った値となる。これに対し、クラッチ力積Ｓｃは、CL1ストローク−トルクマップを用いたクラッチ制御により得られた値となる。

したがって、クラッチ力積Ｓｃとエンジン力積Ｓｅの関係は、CL1ストローク−トルクマップが適正であれば、クラッチ力積Ｓｃ＝エンジン力積Ｓｅとなる。しかし、例えば、クラッチ力積Ｓｃ＜エンジン力積Ｓｅという関係がある場合には、実クラッチトルクが過小であるため、実クラッチトルクを上げる方向にCL1ストローク−トルクマップを学習補正する必要がある。また、例えば、クラッチ力積Ｓｃ＞エンジン力積Ｓｅという関係がある場合には、実クラッチトルクが過大であるため、実クラッチトルクを下げる方向にCL1ストローク−トルクマップを学習補正する必要がある。

以上の関係から、力積比較の指標の一つである補正率（＝Ｓｅ／Ｓｃ）を算出すると、取得した補正率をクラッチ学習値とし、CL1ストローク−トルクマップに反映させ、CL1ストローク−トルクマップ特性を学習補正すれば、クラッチトルクの温度バラツキや個体バラツキ等に対し、クラッチ力積Ｓｃとエンジン力積Ｓｅの一致性を保つ補正を行うことができる。

［ストローク−トルクマップの学習補正制御作用］
図８は、「EVモード」から「HEVモード」に切り替えるエンジン始動シーンでエンジン始動制御中における第１クラッチトルク・エンジン回転数の各特性を示すタイムチャートである。以下、図６及び図８に基づいて、CL1ストローク−トルクマップの学習補正制御作用を説明する。

学習許可判定が出て、かつ、力積演算条件が成立し、かつ、力積演算開始条件が成立すると、図６のフローチャートにおいて、ステップS101→ステップS102→ステップS103→ステップS104→ステップS105→ステップS106へと進む。そして、力積演算終了条件が不成立である間は、ステップS104→ステップS105→ステップS106へと進む流れが繰り返される。すなわち、ステップS104では、力積評価時間の範囲内にて、演算周期毎に第１クラッチストロークセンサ１５からのストローク検出値と、そのときのCL1ストローク−トルクマップを用いて第１クラッチトルクマップ値が取得され、このデータがメモリに記憶される。次のステップS105では、力積評価時間の範囲内にて、演算周期毎にエンジン回転数センサ１２からのエンジン回転数情報が取得され、エンジン回転数が前回値よりも上昇しているときに上書きにより記憶される。

そして、ステップS106の力積演算終了条件が成立すると、ステップS106から、ステップS107→ステップS108→ステップS109へと進む。すなわち、ステップS107では、ステップS105にて取得した第１クラッチトルクマップ値T_CL1とエンジンフリクションT_EFの差を、力積評価の開始時間から終了時間まで積分演算することにより、第１クラッチCL1がエンジンEngに与えたクラッチ力積Ｓｃが推定される。次のステップS108では、力積評価の終了時間に回転数上昇を伴って到達したエンジン到達回転数Ne_goalとエンジンイナーシャ(IP_eng＋IP_cl)の積により、エンジンEngが第１クラッチCL1から受け取ったエンジン力積Ｓｅが算出される。次のステップS109では、クラッチ力積Ｓｃとエンジン力積Ｓｅの比である補正率（＝Ｓｅ／Ｓｃ）が算出される。

そして、ステップS110では、ステップS109での補正率の算出に続き、取得した補正率をクラッチ学習値とし、これをCL1ストローク−トルクマップに反映させて学習補正される。

上記のように、実施例１では、エンジン始動制御時のクラッチトルクのバラツキを、ある時間におけるエンジン到達回転数×エンジンイナーシャ（＝エンジンEngが受取ったエンジン力積Ｓｅ）と、同じ時間までの（クラッチ締結トルク容量−エンジンフリクション）の時間積分値（＝第１クラッチCL1が与えたクラッチ力積Ｓｃ）とを比較し、第１クラッチCL1のCL1ストローク−トルクマップを補正することで、クラッチトルク容量を補正するようにしている。
したがって、第１クラッチトルクの温度バラツキや個体バラツキ等が補正され、安定したエンジン始動（モーター引込み及びエンジン始動遅れ無し）を実現する。

実施例１では、エンジンEngが受け取ったトルクの時間積分値である「エンジン力積Ｓｅ」として、エンジン到達回転数×エンジンイナーシャで評価するようにしている。
つまり、エンジン回転上昇から実トルクを推定することも可能であるが、このエンジン回転上昇分は、バラツキが大きく不安定である。
したがって、エンジン到達回転数×エンジンイナーシャで評価すると、エンジン回転上昇分のバラツキ影響が少なくなり、補正精度が向上する。

実施例１では、力積演算範囲による学習条件を、その時のエンジン冷却水温で規定（60℃以上）するようにしている。
つまり、エンジンフリクションは、温度（エンジン冷却水温）によって大きく変動する。したがって、学習条件を、その時のエンジン冷却水温で規定するため、エンジン冷却水温が低温状態のとき、トルク容量を過多とする学習補正を回避することができる。

実施例１では、エンジン回転数が、ある回転数（例えば、200rpm）以下では評価しないようにしている。
つまり、エンジンの回転初期の静摩擦トルクは、そのときのクランク角度や圧縮の状態で大きくばらつく。
したがって、エンジン回転数が低回転数域では評価しないことで、エンジンの回転初期の静摩擦トルクのバラツキ影響が少なくなり、学習補正精度が向上する。

実施例１では、評価開始からの力積評価時間を、エンジンEngが２回転に到達するまでとしている。
つまり、エンジン回転が２回転に到達すると、エンジンEngが始動してしまい、エンジン初爆トルクの影響でエンジン到達回転数が変わってしまう。言い換えると、純粋にクラッチトルクにより到達するエンジン回転数と違ってくる。
したがって、力積評価時間を、エンジンEngが２回転に到達するまでに規定することで、エンジン初爆トルクの影響を受けず、学習補正精度が向上する。

［CL1ストローク−トルクマップ特性に対する補正率反映作用］
図９は、実施例１のＦＲハイブリッド車両において第１クラッチの締結/開放制御に用いられる補正前のCL1ストローク−トルクマップと補正後のCL1ストローク−トルクマップを示すマップ特性図である。以下、図９に基づき、CL1ストローク−トルクマップ特性に対する補正率反映作用を説明する。

図６のステップS110では、取得した補正率をクラッチ学習値とし、CL1ストローク−トルクマップ特性を学習補正するが、この学習補正は、補正率をストローク−トルクマップのトルク軸全体に積算する、つまり、マップの縦軸（トルク軸）を補正率で比例倍させることにより行う。

例えば、実トルクがマップより大であったケースで、元々のマップに対し補正後のマップがトルクを高める側にシフトして補正された場合、図９に示すように、当初の目標トルクが150Nmのときの目標ストローク位置から補正後の目標トルクが150Nmのときの目標ストローク位置へとストロークを増大する方向へ移動する。つまり、実トルク過多のため、ストロークは切り側（開放側）になる。

そして、CL1ストローク−トルクマップ全体を実トルクに合わせて補正しているため、補正後に目標トルクが変化しても、補正量が反映され、補正後の目標ストロークを得ることができる。すなわち、図９に示すように、目標トルクが150Nmから200Nmに変化しても補正後マップを用いることで、補正後の目標ストロークを得ることができる。

上記のように、実施例１では、力積比較で求めた補正率（＝補正ゲイン）を、CL1ストローク−トルクマップのY軸（トルク軸）全体に積算するようにしている。
したがって、目標トルクや目標ストロークが変わっても、補正率を反映した補正ゲインが有効となり、目標トルクや目標ストローク毎に学習補正し直す必要が無くなり、汎用性を持たせることができる。

次に、効果を説明する。
実施例１のＦＲハイブリッド車両の制御装置にあっては、下記に列挙する効果を得ることができる。

(1) エンジンEngとモーター（モータージェネレータMG）の間に介装したクラッチ（第１クラッチCL1）と、前記クラッチを締結/開放動作させるクラッチアクチュエータ（油圧アクチュエータ１４）と、前記クラッチを、アクチュエータストロークとクラッチ伝達トルクの関係を示すストローク−トルクマップに基づいて締結/開放制御するクラッチ制御手段（第１クラッチコントローラ５）と、を備え、前記クラッチ（第１クラッチCL1）を開放した電気自動車走行モード（「EVモード」）から前記クラッチ（第１クラッチCL1）を締結したハイブリッド車走行モード（「HEVモード」）に移行する際、前記モーターをエンジン始動用モーターとし、前記クラッチを介して伝達されるモータートルクにより前記エンジンEngを始動するハイブリッド車両（ＦＲハイブリッド車両）の制御装置において、前記クラッチ制御手段（第１クラッチコントローラ５）は、エンジン始動制御中の力積評価時間の範囲内にて前記クラッチが前記エンジンEngに与えたクラッチ力積Ｓｃと、エンジン始動制御中の力積評価時間の範囲内にて前記エンジンEngが前記クラッチから受け取ったエンジン力積Ｓｅとを比較し、力積比較結果に基づいて、前記クラッチの締結/開放制御に用いられるストローク−トルクマップを学習補正する。このため、学習補正に伴うエンジン始動の遅れを防止することができると共に、クラッチトルクのバラツキ補正により安定したエンジン始動を実現することができる。

(2) 前記クラッチ制御手段（第１クラッチコントローラ５）は、エンジン始動制御中の力積評価時間の範囲内にて、演算周期毎にストローク検出値とそのときのストローク−トルクマップを用いて第１クラッチトルクマップ値を取得し、第１クラッチトルクマップ値とエンジンフリクションの差を、力積評価の開始時間から終了時間まで積分演算することにより、前記クラッチ力積Ｓｃを推定する。このため、力積評価時間中にエンジンフリクションによる影響を考慮していることで、クラッチ力積Ｓｃを精度良く推定することができる。

(3) 前記クラッチ制御手段（第１クラッチコントローラ５）は、エンジン始動制御中の力積評価時間の範囲内でエンジン回転数情報を取得し、力積評価の終了時間に回転数上昇を伴って到達したエンジン到達回転数とエンジンイナーシャの積により、前記エンジン力積Ｓｅを算出する。このため、エンジンEngの回転上昇分のバラツキ影響が少なくなり、ストローク−トルクマップの学習補正精度を向上させることができる。

(4) 前記クラッチ制御手段（第１クラッチコントローラ５）は、前記エンジンEngの冷却水温が設定温度以上であることを、力積演算を許可する力積演算条件とする。このため、エンジンEngの冷却水温が低水温状態でのエンジンフリクションの変動影響が少なくなり、トルク容量過多な学習補正を回避することができる。

(5) 前記クラッチ制御手段（第１クラッチコントローラ５）は、エンジン始動制御中、前記エンジンEngのエンジン回転数が低回転域閾値（例えば、200rpm）以上になったときを演算範囲下限とし、力積評価時間を開始する。このため、エンジンEngの静摩擦トルクのバラツキ影響が少なくなり、ストローク−トルクマップの学習補正精度を向上させることができる。

(6) 前記クラッチ制御手段（第１クラッチコントローラ５）は、エンジン始動制御中、力積評価時間を開始から前記エンジンが初爆する前のクランク回転数（例えば、２回転）に達したときを演算範囲上限とし、力積評価時間を終了する。このため、エンジンEngの初爆影響を受けないことになり、ストローク−トルクマップの学習補正精度を向上させることができる。

(7) 前記クラッチ制御手段（第１クラッチコントローラ５）は、前記クラッチ力積Ｓｃと前記エンジン力積Ｓｅの比である補正率（＝Ｓｅ／Ｓｃ）を求め、この補正率を前記ストローク−トルクマップのトルク軸全体に積算することにより、補正率を反映させて前記ストローク−トルクマップの特性を学習補正する。このため、目標トルクや目標ストロークが変わっても、補正率を反映した補正ゲインが有効となり、目標トルクや目標ストローク毎に学習補正し直す必要が無くなり、汎用性を持たせることができる。

以上、本発明のハイブリッド車両の制御装置を実施例１に基づき説明してきたが、具体的な構成については、この実施例１に限られるものではなく、特許請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や追加等は許容される。

実施例１では、エンジン力積Ｓｅの評価時間として、エンジン回転数が200rpm以上となった時点からエンジンEngが２回転するまでの時間を設定した例を示した。しかし、エンジン始動制御中において、エンジン始動までの時間以内であれば、エンジンEngが受取ったエンジン力積Ｓｅの評価時間を、クラッチ締結開始からある回転数到達までの時間、あるいは、クラッチ締結開始からある時間までのエンジン到達回転数で評価することもできる。

実施例１では、本発明の制御装置をＦＲハイブリッド車両の第１クラッチに適用する例を示したが、ＦＦハイブリッド車両や、自動変速機に代え動力分割機構を備えたパラレル型・コンバインド型・モーターシスト型等の様々なタイプのハイブリッド車両の制御装置に対しても適用することができる。要するに、エンジンとモーターの間にクラッチを介装し、クラッチを開放した電気自動車走行モードとクラッチを締結したハイブリッド車走行モードを有する駆動系を備えたハイブリッド車両の制御装置であれば適用できる。

実施例１の制御装置が適用された後輪駆動によるＦＲハイブリッド車両（ハイブリッド車両の一例）を示す全体システム図である。 実施例１の制御装置が適用されたＦＲハイブリッド車両の統合コントローラ１０にて実行される演算処理を示す制御ブロック図である。 ＦＲハイブリッド車両の統合コントローラ１０でのモード選択処理を行う際に用いられるEV-HEV選択マップを示す図である。 実施例１の制御装置が適用されたＦＲハイブリッド車両の第１クラッチCL1の完全開放モード・半クラッチモード・完全締結モードの各状態でのクラッチ概要とモード管理のためのピストンストロークに対する油圧・トルク特性を示す図である。 実施例１の制御装置が適用された第１クラッチコントローラ５にて実行される演算処理を示す制御ブロック図である。 実施例１の第１クラッチコントローラ５の学習許可判定ブロック５１と補正率算出ブロック５２とCL1ストローク−トルクマップ学習補正ブロック５３にて実行される学習補正制御処理の流れを示すフローチャートである。 「EVモード」から「HEVモード」に切り替えるエンジン始動シーンでエンジン始動制御中における基本的な学習補正の考え方を説明するためのストローク・第１クラッチトルク・エンジン回転数の各特性を示すタイムチャートである。 「EVモード」から「HEVモード」に切り替えるエンジン始動シーンでエンジン始動制御中における第１クラッチトルク・エンジン回転数の各特性を示すタイムチャートである。 実施例１のＦＲハイブリッド車両において第１クラッチの締結/開放制御に用いられる補正前のCL1ストローク−トルクマップと補正後のCL1ストローク−トルクマップを示すマップ特性図である。

符号の説明

Eng エンジン
FW フライホイール
CL1 第１クラッチ（クラッチ）
MG モータージェネレータ（モーター）
CL2 第２クラッチ
AT 自動変速機
PS プロペラシャフト
DF ディファレンシャル
DSL 左ドライブシャフト
DSR 右ドライブシャフト
RL 左後輪
RR 右後輪
FL 左前輪
FR 右前輪
５ 第１クラッチコントローラ（クラッチ制御手段）
５１ 学習許可判定ブロック
５２ 補正率算出ブロック
５３ CL1ストローク−トルクマップ学習補正ブロック
１４ 油圧アクチュエータ
１４ａ ピストン
１５ 第１クラッチストロークセンサ
Ｓｃ クラッチ力積
Ｓｅ エンジン力積

Claims (7)

1. エンジンとモーターの間に介装したクラッチと、
   前記クラッチを締結/開放動作させるクラッチアクチュエータと、
   前記クラッチを、アクチュエータストロークとクラッチ伝達トルクの関係を示すストローク−トルクマップに基づいて締結/開放制御するクラッチ制御手段と、を備え、
   前記クラッチを開放した電気自動車走行モードから前記クラッチを締結したハイブリッド車走行モードに移行する際、前記モーターをエンジン始動用モーターとし、前記クラッチを介して伝達されるモータートルクにより前記エンジンを始動するハイブリッド車両の制御装置において、
   前記クラッチ制御手段は、エンジン始動制御中の力積評価時間の範囲内にて前記クラッチが前記エンジンに与えたクラッチ力積と、エンジン始動制御中の力積評価時間の範囲内にて前記エンジンが前記クラッチから受け取ったエンジン力積とを比較し、力積比較結果に基づいて、前記クラッチの締結/開放制御に用いられるストローク−トルクマップを学習補正することを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
2. 請求項１に記載されたハイブリッド車両の制御装置において、
   前記クラッチ制御手段は、エンジン始動制御中の力積評価時間の範囲内にて、演算周期毎にストローク検出値とそのときのストローク−トルクマップを用いて第１クラッチトルクマップ値を取得し、第１クラッチトルクマップ値とエンジンフリクションの差を、力積評価の開始時間から終了時間まで積分演算することにより、前記クラッチ力積を推定することを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
3. 請求項１または請求項２に記載されたハイブリッド車両の制御装置において、
   前記クラッチ制御手段は、エンジン始動制御中の力積評価時間の範囲内でエンジン回転数情報を取得し、力積評価の終了時間に回転数上昇を伴って到達したエンジン到達回転数とエンジンイナーシャの積により、前記エンジン力積を算出することを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
4. 請求項１から請求項３までの何れか１項に記載されたハイブリッド車両の制御装置において、
   前記クラッチ制御手段は、前記エンジンの冷却水温が設定温度以上であることを、力積演算を許可する力積演算条件とすることを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
5. 請求項１から請求項４までの何れか１項に記載されたハイブリッド車両の制御装置において、
   前記クラッチ制御手段は、エンジン始動制御中、前記エンジンのエンジン回転数が低回転域閾値以上になったときを演算範囲下限とし、力積評価時間を開始することを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
6. 請求項５に記載されたハイブリッド車両の制御装置において、
   前記クラッチ制御手段は、エンジン始動制御中、力積評価時間を開始から前記エンジンが初爆する前のクランク回転数に達したときを演算範囲上限とし、力積評価時間を終了することを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
7. 請求項１から請求項６までの何れか１項に記載されたハイブリッド車両の制御装置において、
   前記クラッチ制御手段は、前記クラッチ力積と前記エンジン力積の比である補正率を求め、この補正率を前記ストローク−トルクマップのトルク軸全体に積算することにより、補正率を反映させて前記ストローク−トルクマップの特性を学習補正することを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。

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