JP2012166618A - 車両用学習制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】学習機会の損失を低減することができる車両用学習制御装置を提供すること。
【解決手段】車両用学習制御装置は、クラッチ５と、クラッチ５を介して車両の車輪と接続されたエンジン１と、クラッチ５よりも車輪側に接続されたモータジェネレータ３と、モータジェネレータ３と電力を授受できるバッテリ４と、を有する駆動系と、モータジェネレータ３に動力を出力させて駆動系に関しての学習を行う制御部と、を備える。制御部は、モータジェネレータ３に発電を行わせることが可能な場合、モータジェネレータ３に発電させた電力でバッテリ４を充電した後で学習を行う。
【選択図】図３

Description

本発明は、車両用学習制御装置に関する。

従来、車両において学習を行う技術が知られている。特許文献１には、オフセット修正した定常偏差特性マップに基づいて目標ストロークを学習補正するクラッチ制御手段を備えるハイブリッド車両の制御装置の技術が開示されている。

特開２０１０−１６７７９８号公報

車両において学習を行う場合に、学習機会の損失を低減できることが望まれている。例えば、バッテリの電力を消費して行う学習の場合、バッテリの充電状態の制約を受けて学習を行うことができなくなることが考えられる。

本発明の目的は、学習機会の損失を低減することができる車両用学習制御装置を提供することである。

本発明の車両用学習制御装置は、クラッチと、前記クラッチを介して車両の車輪と接続されたエンジンと、前記クラッチよりも前記車輪側に接続されたモータジェネレータと、前記モータジェネレータと電力を授受できるバッテリと、を有する駆動系と、前記モータジェネレータに動力を出力させて前記駆動系に関しての学習を行う制御部と、を備え、前記制御部は、前記モータジェネレータに発電を行わせることが可能な場合、前記モータジェネレータに発電させた電力で前記バッテリを充電した後で前記学習を行うことを特徴とする。

上記車両用学習制御装置において、前記制御部は、前記学習を行うことによって前記バッテリにおいて充電不足が生じると予測され、かつ前記モータジェネレータに発電を行わせることが可能な場合に、前記発電させた電力で前記バッテリを充電した後で前記学習を行うことが好ましい。

上記車両用学習制御装置において、前記クラッチは、摩擦係合式であり、かつ入力される駆動力によって係合度合いを制御可能なものであって、前記制御部は、前記エンジンが動力を出力しているときに前記駆動力を変化させることで前記クラッチの係合度合いと前記駆動力との関係を学習し、かつ、前記学習時における前記係合度合いの低下に応じて前記モータジェネレータに動力を出力させることが好ましい。

上記車両用学習制御装置において、前記クラッチは、摩擦係合式であり、かつ入力される駆動力によって係合度合いを制御可能なものであって、前記制御部は、前記エンジンが停止しているときに、前記モータジェネレータに動力を出力させ、かつ解放していた前記クラッチを係合させることで、前記クラッチが係合し始める前記駆動力を学習することが好ましい。

上記車両用学習制御装置において、前記バッテリの充電不足を生じることなく前記学習を完了できるように、前記学習前に前記バッテリを充電することが好ましい。

上記車両用学習制御装置において、前記車両の走行環境に基づいて前記学習前における前記バッテリに対する充電量を決定することが好ましい。

本発明にかかる車両用学習制御装置は、モータジェネレータに動力を出力させて駆動系に関しての学習を行う制御部を備え、制御部は、モータジェネレータに発電を行わせることが可能な場合、モータジェネレータに発電させた電力でバッテリを充電した後で学習を行う。よって、本発明にかかる車両用学習制御装置によれば、学習機会の損失を低減することができるという効果を奏する。

図１は、第１実施形態の車両用学習制御装置の動作を示すフローチャートである。 図２は、実施形態の学習制御にかかるタイムチャートである。 図３は、実施形態の車両用学習制御装置が搭載された車両を示す図である。 図４は、記憶されている学習結果の一例を示す図である。 図５は、第２実施形態の車両用学習制御装置の動作を示すフローチャートである。

以下に、本発明の実施形態にかかる車両用学習制御装置につき図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、下記の実施形態における構成要素には、当業者が容易に想定できるものあるいは実質的に同一のものが含まれる。

（第１実施形態）
図１から図４を参照して、第１実施形態について説明する。本実施形態は、車両用学習制御装置に関する。図１は、本発明の第１実施形態にかかる車両用学習制御装置の動作を示すフローチャート、図２は、本実施形態の学習制御にかかるタイムチャート、図３は、実施形態の車両用学習制御装置が搭載された車両を示す図である。

本実施形態は、エンジン１と、動力の出力および回生を行うモータジェネレータ３と、変速機２と、クラッチ５とを有するハイブリッド車両１００に関する。車両用学習制御装置としての機能を有するＥＣＵ３０は、モータジェネレータ３の出力を用いて学習（クラッチ特性、トランスミッション特性、エンジン特性）を行う際に、電力不足がなく学習を行うことができるための制御を行う。具体的には、学習を行うことによってバッテリ４において充電不足が生じると予測され、かつモータジェネレータ３に発電を行わせることが可能な場合、モータジェネレータ３に発電させた電力でバッテリ４を充電した後で学習を行う。これにより、学習による充電不足の発生を未然に防ぎ、かつ学習に必要な電力を確保することができ、学習機会の損失を低減することが可能となる。

本実施形態は、以下の構成を有する車両を前提としている。
（１）モータ（学習を行うために必要な要件を満たし、出力および発電が可能なもの）。
（２）学習状態を記憶可能な記憶装置。
（３）自動変速が可能なトランスミッション。
（４）エンジンとトランスミッションとを締結するクラッチ（自動変速と学習が可能な構成）。

図３において、符号１００は、本実施形態の車両用学習制御装置１−１が搭載されたハイブリッド車両を示す。車両用学習制御装置１−１は、エンジン１と、変速機２と、モータジェネレータ３と、バッテリ４と、クラッチ５と、を有する駆動系と、ＥＣＵ３０とを備える。

エンジン１は、ハイブリッド車両１００の動力源であり、燃料の燃焼エネルギーをクランクシャフト１１の回転運動に変換して出力する。クランクシャフト１１は、クラッチ５を介して変速機２の入力軸２Ａに接続されている。

変速機２は、自動制御式マニュアルトランスミッション（ＡＭＴ；Automated Manual Transmission）である。変速機２は、アクチュエータによって変速操作（変速段の切り替え）が自動的に行われる。変速機２は、複数のギヤ対２１，２２，２３，２４を有する。各ギヤ対２１，２２，２３，２４の一方は入力軸２Ａに配置されており、他方は出力軸２Ｂに配置されている。各ギヤ対２１，２２，２３，２４は、常時噛み合っており、シンクロメッシュ機構によって、入力軸２Ａと出力軸２Ｂとの間で動力を伝達する動力伝達状態と、入力軸２Ａと出力軸２Ｂとの間で動力を伝達しない非伝達状態とに切り替えられる。

変速機２のアクチュエータは、シンクロメッシュ機構を作動制御することにより、各ギヤ対２１，２２，２３，２４のいずれかを動力伝達状態とし、他のギヤ対を非伝達状態にすることができる。これにより、変速機２において動力伝達状態とされたギヤ対に応じた変速比で入力軸２Ａから出力軸２Ｂに回転を伝達することができる。また、変速機２のアクチュエータは、全てのギヤ対２１，２２，２３，２４を非伝達状態として変速機２をニュートラル状態とすることができる。

変速機２の出力軸２Ｂには、モータジェネレータ３が動力を伝達可能に接続されている。モータジェネレータ３は、電力の供給により駆動する電動機としての機能（力行機能）と、機械エネルギーを電気エネルギーに変換する発電機としての機能（回生機能）とを兼ね備えている。モータジェネレータ３としては、例えば、交流同期型のモータジェネレータを用いることができる。バッテリ４は、充放電が可能な蓄電装置である。バッテリ４は、モータジェネレータ３と電気的に接続されており、モータジェネレータ３と電力を授受できる。

モータジェネレータ３の回転軸３１には、回転軸３１と一体に回転するＭＧギヤ３２が設けられている。また、出力軸２Ｂには、出力軸２Ｂと一体に回転するＭＧ入力ギヤ２５が設けられている。ＭＧギヤ３２とＭＧ入力ギヤ２５とは噛み合っており、モータジェネレータ３の回転軸３１と変速機２の出力軸２Ｂとは互いに動力を伝達することができる。ＭＧギヤ３２は、ＭＧ入力ギヤ２５よりも小径であり、モータジェネレータ３の出力する動力は、増幅されて出力軸２Ｂに伝達される。

出力軸２Ｂには、出力軸２Ｂと一体に回転するドライブピニオンギヤ２６が設けられている。ドライブピニオンギヤ２６は、差動機構１２のリングギヤ１３と噛み合っている。エンジン１やモータジェネレータ３から出力軸２Ｂに入力された動力は、差動機構１２を介して左右の駆動輪に伝達される。このように、エンジン１は、クラッチ５、変速機２および差動機構１２を介して車輪と接続されている。また、モータジェネレータ３は、クラッチ５よりも車輪側の動力伝達経路に接続されている。

クラッチ５は、摩擦係合式のクラッチ装置であり、入力される駆動力によって係合度合いを制御可能なものである。クラッチ５は、例えば、互いに対向する係合部材５Ａ，５Ａと、図示しないダイヤフラムスプリング、レリーズベアリング、レリーズフォーク、及び、レリーズフォークの操作を行う油圧式のアクチュエータ等を有する。係合部材５Ａ，５Ａの一方はクランクシャフト１１に連結され、他方は変速機２の入力軸２Ａに連結されている。

係合部材５Ａ，５Ａは、ダイヤフラムスプリングによって互いに接近する方向の付勢力を受けており、この付勢力によって係合することができる。クラッチ５のアクチュエータは、レリーズフォークを介してレリーズベアリングに対して軸方向の駆動力を入力する。アクチュエータは、油圧に応じた駆動力によってレリーズベアリングを軸方向に移動させ、ダイヤフラムスプリングを押圧させる。アクチュエータ（レリーズベアリング）のストローク（クラッチストローク）は、入力する駆動力に対応している。クラッチストロークに応じてダイヤフラムスプリングが押圧駆動されることで、係合部材５Ａ，５Ａを係合させる係合力が変化する。

アクチュエータが発生させる駆動力が大きいほど、レリーズベアリングは付勢力を低下させる方向にダイヤフラムスプリングを押圧し、ダイヤフラムスプリングが係合部材５Ａ，５Ａに対して作用させる係合力が低下する。アクチュエータが発生させる駆動力は、任意に制御可能である。これにより、クラッチ５は、係合部材５Ａ，５Ａが離間して動力を伝達しない解放状態、係合部材５Ａ，５Ａが係合し、かつ相対回転しない完全係合状態、係合部材５Ａ，５Ａが係合し、かつ相対回転する半係合状態の３つの状態に制御可能である。また、クラッチ５は、半係合状態において駆動力を調節することにより、動力の伝達度合いを可変に制御可能となっている。

ＥＣＵ３０は、周知のコンピュータを有する電子制御ユニットである。ＥＣＵ３０は、ハイブリッド車両１００の走行制御を行う走行制御装置としての機能を有している。また、本実施形態のＥＣＵ３０は、車両用学習制御装置１−１の制御部としての機能を有している。ＥＣＵ３０には、エンジン１、変速機２、モータジェネレータ３およびクラッチ５が接続されており、エンジン１、変速機２、モータジェネレータ３およびクラッチ５は、それぞれＥＣＵ３０によって制御される。また、ＥＣＵ３０には、バッテリ４の充放電状態や電圧等を検出するセンサが接続されている。ＥＣＵ３０は、このセンサによる検出結果に基づいて、バッテリ４の充電状態ＳＯＣ（State of Charge、以下、単に「ＳＯＣ」とも記載する。）を取得することができる。

ＥＣＵ３０は、ハイブリッド車両１００においてＥＶ走行およびＥＨＶ走行を選択的に実行させることができる。ＥＣＵ３０は、車速およびアクセル開度などの条件に基づいて、駆動輪に伝達するべき要求トルクを算出し、その算出結果に基づいて、エンジン１、モータジェネレータ３、およびクラッチ５を制御する。ＥＨＶ走行においてエンジン１のトルクを駆動輪に伝達する際には、クラッチ５が係合状態とされる。ＥＨＶ走行では、モータジェネレータ３を発電機として機能させ、発生した電力をバッテリ４に充電することができる。つまり、バッテリ４は、エンジン１の出力する動力によってモータジェネレータ３が発電した電力で充電可能となっている。また、ＥＣＵ３０は、ハイブリッド車両１００の運動エネルギーによってモータジェネレータ３を発電させてバッテリ４を充電する回生制御を実行することができる。

ＥＨＶ走行では、さらに、モータジェネレータ３を電動機として駆動させ、その動力を駆動輪に伝達することができる。モータジェネレータ３は、ハイブリッド車両１００の加速時等にエンジン１のトルクが不足する場合に、これをアシストすることができる。この場合、エンジン１の動力およびモータジェネレータ３の動力は、出力軸２Ｂにおいて合成されて駆動輪に伝達される。

また、モータジェネレータ３は、単独でもハイブリッド車両１００の走行駆動源として機能することができる。すなわち、ハイブリッド車両１００は、エンジン１の動力によらずにモータジェネレータ３が出力する動力によって走行するＥＶ走行が可能である。ＥＶ走行において、モータジェネレータ３は、バッテリ４からの電力を消費して出力する動力によってハイブリッド車両１００を走行させる。ＥＣＵ３０は、バッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）や走行状態等に基づいて、ＥＨＶ走行あるいはＥＶ走行のいずれのモードでハイブリッド車両１００を走行させるかを決定する。例えば、軽負荷や低速での走行時にはＥＶ走行が選択され、中高負荷や中高速での走行時には、ＥＨＶ走行が選択される。ＥＶ走行では、ＥＣＵ３０は、変速機２の出力軸２Ｂとエンジン１とで動力が伝達されないように、例えばクラッチ５を解放状態に制御する。

また、ＥＣＵ３０は、ＥＨＶ走行において、変速機２の変速制御を行うことができる。変速機２の目標変速段は、運転者の変速操作に応じた変速段であっても、ハイブリッド車両１００の走行状態に応じてＥＣＵ３０によって選択された変速段であってもよい。ＥＣＵ３０は、目標変速段を実現するように、クラッチ５および変速機２のアクチュエータを制御する。変速機２において変速を行う場合、ＥＣＵ３０は、クラッチ５を解放させ、変速機２において変速前の変速段に対応するギヤ段を非伝達状態とし、目標変速段に対応するギヤ段を動力伝達状態とする。ＥＣＵ３０は、目標変速段へのギヤ段の切替えがなされると、クラッチ５を係合状態とする。

ここで、ＥＣＵ３０が変速機２の変速段の切替えを行う場合や、ＥＨＶ走行とＥＶ走行との間で走行モードを移行させる場合など、クラッチ５を制御する場合に、クラッチ５の係合度合いとアクチュエータの駆動力との関係を精度よく把握できることが好ましい。ここで、係合度合いとは、クラッチ５の完全係合状態や半係合状態、解放状態などの係合部材５Ａ，５Ａ同士の係合の度合い、言い換えると係合部材５Ａ，５Ａにおける動力の伝達率やクラッチ５のトルク容量等である。クラッチ５においては、経年変化や係合部材５Ａ，５Ａの摩耗などにより、クラッチ５の係合度合いと駆動力との関係や、係合度合いとクラッチストロークとの関係が変化することがある。ＥＣＵ３０は、クラッチ５の係合度合いと駆動力との関係や、クラッチ５の係合度合いとクラッチストロークとの関係について適宜学習制御を行う。

図２を参照して、ＥＣＵ３０が行う学習制御について説明する。図２において、（ａ）は学習要求フラグ、（ｂ）は発電実施可能フラグ、（ｃ）はバッテリ４の充電状態（ＳＯＣ）、（ｄ）は学習可能ＳＯＣフラグ、（ｅ）はモータジェネレータ３のトルク、（ｆ）はアクセル開度、（ｇ）はトルク、（ｈ）は回転数をそれぞれ示す。（ｆ）には、エンジン１の出力トルクおよびクラッチトルクが示されている。ここで、クラッチトルクとは、クラッチ５において伝達可能なトルクの大きさを示すものである。また、（ｇ）には、エンジン回転数および変速機２の入力軸２Ａの回転数が示されている。

ＥＣＵ３０は、エンジン１が動力を出力しているハイブリッド車両１００のＥＨＶ走行中に、クラッチ５のアクチュエータによる駆動力を低下させて完全係合状態から半係合状態に切り替わる駆動力を学習する。図２に示すように、ＥＣＵ３０は、時刻ｔ４においてクラッチトルクを低下させ始める。ＥＣＵ３０は、クラッチ５のアクチュエータによる駆動力を徐々に低下させることでクラッチトルクを低下させていく。時刻ｔ５においてクラッチトルクがエンジントルクを下回り、クラッチ５が完全係合状態から半係合状態に移行する。これに伴い、時刻ｔ５においてエンジン回転数が上昇し始める。

ＥＣＵ３０は、このエンジン回転数の上昇に基づいて、クラッチ５が完全係合状態から半係合状態に移行したことを検出することができる。つまり、ＥＣＵ３０は、エンジン回転数の上昇に基づいて、クラッチ５の係合度合いとアクチュエータの駆動力との関係を学習する。また、ＥＣＵ３０は、同様にして、エンジン回転数の上昇に基づいて、クラッチ５の係合度合いとクラッチストロークとの関係を学習することができる。

時刻ｔ５以降はクラッチトルクがエンジントルクを下回るため、クラッチ５におけるトルク伝達量が不足することとなり、そのままでは運転者の要求駆動力を実現できなくなる。ＥＣＵ３０は、クラッチ５におけるトルク伝達量の不足分をモータジェネレータ３の動力で補わせる。ＥＣＵ３０は、時刻ｔ５以降に不足する分の動力をモータジェネレータ３によって出力させる。この不足分の動力は、学習時におけるクラッチ５の係合度合いの低下に対応する動力である。これにより、学習中における駆動力不足が抑制され、入力軸２Ａの回転数は学習の開始後も低下しない。時刻ｔ６において学習が終了し、学習要求フラグがＯＦＦとなると、ＥＣＵ３０はクラッチ５のアクチュエータによる駆動力を増加させてクラッチ５の係合力を増加させる。また、ＥＣＵ３０は、クラッチトルクの増加に応じてモータジェネレータ３の出力トルクを低下させることで駆動力の変動を抑制する。

ＥＣＵ３０は、このように、モータジェネレータ３に動力を出力させてクラッチ５に関しての学習を行う。この学習では、モータジェネレータ３に動力を出力させることが必要であるため、モータジェネレータ３に電力を供給するバッテリ４の充電状態によっては、学習を行うことが適当でない場合がある。学習を行うことが適当でない場合とは、例えば、バッテリ４の充電状態が低下しており、学習を行うことによってバッテリ４において充電不足が生じると予測される場合である。

本実施形態のＥＣＵ３０は、学習を行うことによってバッテリ４において充電不足が生じると予測され、かつモータジェネレータ３に発電を行わせることが可能な場合、モータジェネレータ３に発電させた電力でバッテリ４を充電させ、バッテリ４に対する充電を行った後で学習を行う。これにより、電力不足による学習機会の損失を防止することができる。

図１を参照して、本実施形態における学習のための電力不足を抑制する制御について説明する。図１に示す制御フローは、ハイブリッド車両１００の走行時に実行されるものであり、例えば、所定の間隔で繰り返し実行される。本制御フローは、例えば、イグニッションがＯＮであり、通常の走行が可能な状態において実行される。

まず、ステップＳ１では、ＥＣＵ３０により、学習が必要であるか否かが判定される。ＥＣＵ３０は、例えば、各種学習制御における開始条件に基づいてステップＳ１の判定を行う。ＥＣＵ３０は、例えば、補助記憶装置に記憶されている学習結果に基づいて、学習不足である場合に学習が必要であると判定する。図４は、記憶されている学習結果の一例を示す図である。

図４において、横軸はクラッチストローク、縦軸はクラッチトルクを示す。クラッチストロークとクラッチトルクとの対応関係についての学習結果が学習箇所として記憶されている。ＥＣＵ３０は、この学習結果に基づいて、クラッチストロークとクラッチトルクとの対応関係を補正する。この学習は、エンジントルクとクラッチトルクとの大小関係が逆転するクラッチストロークを学習するものであるため、様々なエンジントルクにおいて学習を行うことが必要となる。ＥＣＵ３０は、例えば、まだ学習がなされていない、あるいは学習回数が不足している領域があり、かつ現在のエンジントルクが学習不足の領域についての学習に適したトルクである場合に、学習の必要があると仮判定する。

ＥＣＵ３０は、学習の必要があると仮判定した場合、更に、学習可能な運転条件であるか否かを判定する。エンジン１の出力が変動する場合や、変速機２の変速がなされる場合には、学習を行うのに適当な運転条件ではない。ＥＣＵ３０は、例えば、変速がなく、運転者の要求が一定時間安定している場合にステップＳ１において学習が必要であると判定する。その判定の結果、学習が必要であると判定した場合（ステップＳ１−Ｙ）には、学習要求フラグをＯＮとしてステップＳ２に進み、そうでない場合（ステップＳ１−Ｎ）には、学習要求フラグをＯＦＦとして本制御フローは終了する。図２では、時刻ｔ１において学習が必要であると判定され、学習要求フラグがＯＮとされる。

ステップＳ２では、ＥＣＵ３０により、ＳＯＣが一定以下であるか否かが判定される。ＥＣＵ３０は、現在のバッテリ４のＳＯＣに基づいてステップＳ２の判定を行う。ＥＣＵ３０は、学習を開始することができるＳＯＣの下限値を予め記憶しており、現在のＳＯＣがこの下限以下である場合に、ステップＳ２で肯定判定を行う。ここで、学習を開始することができるＳＯＣの下限値とは、バッテリ４の充電不足を生じることなく学習を完了することができる学習開始時のＳＯＣの下限値のことである。以下、このＳＯＣの下限値を「学習開始可能な下限のＳＯＣ」と記載する。

学習開始可能な下限のＳＯＣは、学習を行うために必要となるモータジェネレータ３の消費電力と、バッテリ４において許容されるＳＯＣの最小値とに基づくものであり、例えば、実験結果等に基づいて予め定められている。ステップＳ２の判定の結果、ＳＯＣが一定以下であると判定された場合（ステップＳ２−Ｙ）には、学習可能ＳＯＣフラグをＯＦＦとしてステップＳ３に進み、そうでない場合（ステップＳ２−Ｎ）には、学習可能ＳＯＣフラグをＯＮとして本制御フローは終了する。図２では、学習が必要と判定された時刻ｔ１において、学習可能ＳＯＣフラグはＯＦＦである。すなわち、時刻ｔ１では、バッテリ４のＳＯＣが学習開始可能な下限のＳＯＣ以下であり、そのまま学習を開始すると学習によってバッテリ４の充電不足を招く可能性がある。

ステップＳ３では、ＥＣＵ３０により、発電可能か否かが判定される。ＥＣＵ３０は、例えば、モータジェネレータ３が動作しておらず、かつエンジン１の出力に余裕がある場合に発電可能と判定することができる。エンジン１の出力に余裕がある場合、運転者の要求駆動力に基づく動力に対して発電に必要な動力を上乗せしてエンジン１に出力させ、上乗せ分の動力でモータジェネレータ３に発電を行わせることができる。モータジェネレータ３に発電させた電力でバッテリ４を充電することで、学習を開始することができるまでバッテリ４のＳＯＣを回復させることができる。本実施形態では、学習開始可能な下限のＳＯＣを超えるまでバッテリ４に対する充電が行われる。つまり、ＥＣＵ３０は、バッテリ４の充電不足を生じることなく学習を完了できるように、学習前にバッテリ４を充電する。

一方、ＥＣＵ３０は、例えばモータジェネレータ３が動力を出力中である場合や、運転者の要求駆動力が著しく変化している場合など、発電することが物理的に不可能である場合や、発電することが適当でない場合には、発電可能ではないと判定する。図２では、運転者の要求（ここではアクセル開度）、が一定時間安定し、かつモータジェネレータ３を使用していないため、発電実施可能フラグがＯＮのまま推移しており、時刻ｔ２の時点で発電可能と判定される。ステップＳ３の判定の結果、発電可能と判定された場合（ステップＳ３−Ｙ）には、発電実施可能フラグをＯＮにしてステップＳ４に進み、そうでない場合（ステップＳ３−Ｎ）には、発電実施可能フラグをＯＦＦにして本制御フローは終了する。

ステップＳ４では、ＥＣＵ３０により、発電が実行される。ＥＣＵ３０は、例えば、モータジェネレータ３による発電のために必要な動力の分だけエンジン１の出力を増加させると共に、モータジェネレータ３に発電を行わせる。ステップＳ４が実行されると、ステップＳ２に移行する。図２では、時刻ｔ２において発電可能と判定されて発電が開始され、バッテリ４が充電される。充電によりバッテリ４のＳＯＣが回復し、時刻ｔ３においてＳＯＣが、学習開始可能な下限のＳＯＣを超える。これにより、時刻ｔ３において学習可能ＳＯＣフラグがＯＮとされ、発電が終了される。時刻ｔ３において学習可能ＳＯＣフラグが立てられると、学習制御が開始される。

本実施形態では、ＥＣＵ３０は、学習を行うことによってバッテリ４において充電不足が生じると予測され、かつモータジェネレータ３に発電を行わせることが可能な場合、モータジェネレータ３に発電させた電力でバッテリ４を充電した後で学習を行う。これにより、電力不足による学習機会の損失を抑制することができる。

本実施形態では、学習前に発電を行うか否かを判定する閾値が、学習開始可能な下限のＳＯＣであったが、閾値はこれには限定されない。閾値は、学習を行うことによってバッテリ４の充電不足が生じるか否かとは無関係に定められたものであってもよい。例えば、バッテリ４のＳＯＣ制御において、維持すべきＳＯＣの目標制御範囲が定められている場合に、実際のＳＯＣがこの目標制御範囲における電力不足側の領域にある場合に学習開始前に発電を行うと判定されるようにしてもよい。言い換えると、ＥＣＵ３０は、学習を行うことによってバッテリ４において充電不足が生じると予測されない場合であっても、学習前にモータジェネレータ３に発電させてバッテリ４を充電するようにしてもよい。このようにすると、バッテリ４のＳＯＣが不足気味となることを抑制でき、結果として学習機会の損失を未然に抑制することが可能となる。

なお、本実施形態では、クラッチストロークとクラッチトルクとの関係、特にクラッチ５の完全係合状態と半係合状態とが切り替わるクラッチストロークや駆動力が学習されたが、学習内容はこれには限定されない。制御部としてのＥＣＵ３０は、モータジェネレータ３に動力を出力させて駆動系に関しての他の学習を行うものであってもよい。例えば、クラッチ５における係合開始のクラッチストロークが学習されてもよい。クラッチ５の係合開始点の学習は、例えば、ＥＶ走行時のエンジン１が停止しているときに行われる。クラッチ５を解放した状態でモータジェネレータ３の動力により変速機２の入力軸２Ａを回転させて、クラッチ５のアクチュエータの駆動力を徐々に減少させていくと、クラッチ５が係合し始めるときに入力軸回転数が変化する。この入力軸回転数の変化に基づいてクラッチ５の係合開始の駆動力およびクラッチストロークを検出することができる。

また、変速機２におけるシンクロメッシュ機構の係合開始点を学習してもよい。例えば、ＥＶ走行時に変速機２をニュートラルとし、クラッチ５を係合させた状態から、変速機２のアクチュエータによって、いずれかのギヤ段を動力伝達状態とするようにシンクロメッシュ機構に対する駆動力（ストローク）を徐々に変化させていく。シンクロメッシュ機構が係合し始める点は、入力軸回転数の変化に基づいて検出可能である。

また、モータジェネレータ３の動力を出力してエンジン１の特性が学習されてもよい。モータジェネレータ３の動力を出力して行われるハイブリッド車両１００の駆動系についてのその他の学習についても、本実施形態の学習機会の損失を低減する制御を適用可能である。

なお、本実施形態のモータジェネレータ３は変速機２における出力軸２Ｂに設けられていたが、これには限定されない。モータジェネレータ３は、変速機２における入力軸２Ａ側と動力を伝達可能に設けられてもよい。つまり、モータジェネレータ３は、駆動系におけるクラッチ５よりもエンジン１側と反対側、すなわち車輪側に設けられていればよい。

（第２実施形態）
図５を参照して、第２実施形態について説明する。第２実施形態については、上記実施形態で説明したものと同様の機能を有する構成要素には同一の符号を付して重複する説明は省略する。図５は、本実施形態の車両用学習制御装置の動作を示すフローチャートである。

本実施形態において、上記第１実施形態と異なる点は、学習開始に際してバッテリ４の充電が必要と判定する閾値Ａと、充電完了を判定する閾値Ｂとにヒステリシスが設けられている点である。これにより、学習後のモータジェネレータ３の動作、例えばアシストトルクの出力にも対応することが可能となる。

図５を参照して、本実施形態における学習のための電力不足を抑制する制御について説明する。図５に示す制御フローは、ハイブリッド車両１００の走行時に実行されるものであり、例えば、所定の間隔で繰り返し実行される。本制御フローは、例えば、イグニッションがＯＮであり、通常の走行が可能な状態において実行される。

ステップＳ１１では、ＥＣＵ３０により、学習が必要であるか否かが判定される。ＥＣＵ３０は、例えば、上記第１実施形態のステップＳ１と同様の方法で判定を行う。その判定の結果、学習が必要であると判定された場合（ステップＳ１１−Ｙ）には、学習要求フラグをＯＮとしてステップＳ１２に進み、そうでない場合（ステップＳ１１−Ｎ）には、学習要求フラグをＯＦＦとして本制御フローは終了する。

ステップＳ１２では、ＥＣＵ３０により、バッテリ４の充電状態ＳＯＣが閾値Ａ以下であるか否かが判定される。閾値Ａは、例えば、学習開始可能な下限のＳＯＣである。ステップＳ１２の判定の結果、ＳＯＣが閾値Ａ以下であると判定された場合（ステップＳ１２−Ｙ）には、学習可能ＳＯＣフラグをＯＦＦとしてステップＳ１３に進み、そうでない場合（ステップＳ１２−Ｎ）には、学習可能ＳＯＣフラグをＯＮとして本制御フローは終了する。

ステップＳ１３では、ＥＣＵ３０により、発電可能であるか否かが判定される。ＥＣＵ３０は、例えば、上記第１実施形態のステップＳ３と同様の方法で判定を行う。その判定の結果、発電可能であると判定された場合（ステップＳ１３−Ｙ）には、発電実施可能フラグをＯＮにしてステップＳ１４に進み、そうでない場合（ステップＳ１３−Ｎ）には、発電実施可能フラグをＯＦＦにして本制御フローは終了する。

ステップＳ１４では、ＥＣＵ３０により、発電が実行される。ＥＣＵ３０は、例えば、モータジェネレータ３による発電のために必要な動力の分だけエンジン１の出力を増加させると共に、モータジェネレータ３に発電を行わせる。ステップＳ１４が実行されると、ステップＳ１５に進む。

ステップＳ１５では、ＥＣＵ３０により、バッテリ４の充電状態ＳＯＣが閾値Ｂ以上であるか否かが判定される。閾値Ｂは、ステップＳ１２の閾値Ａよりも大きな値である。すなわち、本実施形態では、バッテリ４の充電が必要と判定する閾値Ａと、充電完了を判定する閾値Ｂとにヒステリシスが設けられている。これにより、制御のハンチングが抑制される。閾値Ｂが、閾値Ａよりも大きな値とされていることで、学習後のモータジェネレータ３の動作、例えばアシストトルクの出力にも対応することができる。ステップＳ１５の判定の結果、ＳＯＣが閾値Ｂ以上であると判定された場合（ステップＳ１５−Ｙ）には、学習可能ＳＯＣフラグをＯＮとして本制御フローは終了し、そうでない場合（ステップＳ１５−Ｎ）にはステップＳ１４に移行する。

本実施形態によれば、学習後のバッテリ４が電力供給余力を残した状態とすることができる。これにより、学習後においてモータジェネレータ３が動力を出力する必要がある場合に、モータジェネレータ３の電力要求に応じることができる。

なお、閾値Ａ、閾値Ｂは、それぞれ可変とされてもよい。例えば、閾値Ａは、状況に応じて、学習開始可能な下限のＳＯＣよりも大きな値とされてもよい。例えば、走行環境に基づいて、学習の終了後にモータジェネレータ３による動力の出力が必要と予測される場合、閾値Ａは、学習後にバッテリ４がモータジェネレータ３に電力を供給可能であるように定められてもよい。また、閾値Ａは、学習において消費されると予測される電力に応じて可変とされてもよい。例えば、行う学習の内容に応じて消費電力が異なる場合、それぞれの学習内容に応じて閾値Ａが可変とされてもよい。また、走行環境に基づいて閾値Ａが可変とされてもよい。例えば、登坂路などの走行負荷が高くなる走行環境である場合、走行負荷が高くならない走行環境である場合よりも閾値Ａが大きな値とされてもよい。

閾値Ｂは、例えば、学習の要求状態に応じて可変とされてもよい。例えば、連続で学習の要求がある場合には、間に充電を行うことなく連続して学習を行うことができるように、閾値Ｂが大きな値とされてもよい。１度でモータジェネレータ３による発電およびバッテリ４に対する充電を完了させることで、学習機会の損失を低減することができる。また、走行環境によって、学習を行う際のモータジェネレータ３の消費電力が変動する可能性がある。このため、ＥＣＵ３０は、ハイブリッド車両１００の走行環境に基づいて、学習前の充電におけるバッテリ４に対する充電量を決定し、閾値Ｂを定めるようにしてもよい。

上記の各実施形態に開示された内容は、適宜組み合わせて実行することができる。

以上のように、本発明にかかる車両用学習制御装置は、学習機会の損失を低減するのに適している。

１ エンジン
２ 変速機
２Ａ 入力軸
２Ｂ 出力軸
２１，２２，２３，２４ ギヤ対
３ モータジェネレータ
４ バッテリ
５ クラッチ
３０ ＥＣＵ

Claims (6)

1. クラッチと、前記クラッチを介して車両の車輪と接続されたエンジンと、前記クラッチよりも前記車輪側に接続されたモータジェネレータと、前記モータジェネレータと電力を授受できるバッテリと、を有する駆動系と、
   前記モータジェネレータに動力を出力させて前記駆動系に関しての学習を行う制御部と、を備え、
   前記制御部は、前記モータジェネレータに発電を行わせることが可能な場合、前記モータジェネレータに発電させた電力で前記バッテリを充電した後で前記学習を行う
   ことを特徴とする車両用学習制御装置。
2. 前記制御部は、前記学習を行うことによって前記バッテリにおいて充電不足が生じると予測され、かつ前記モータジェネレータに発電を行わせることが可能な場合に、前記発電させた電力で前記バッテリを充電した後で前記学習を行う
   請求項１に記載の車両用学習制御装置。
3. 前記クラッチは、摩擦係合式であり、かつ入力される駆動力によって係合度合いを制御可能なものであって、
   前記制御部は、前記エンジンが動力を出力しているときに前記駆動力を変化させることで前記クラッチの係合度合いと前記駆動力との関係を学習し、かつ、前記学習時における前記係合度合いの低下に応じて前記モータジェネレータに動力を出力させる
   請求項１または２に記載の車両用学習制御装置。
4. 前記クラッチは、摩擦係合式であり、かつ入力される駆動力によって係合度合いを制御可能なものであって、
   前記制御部は、前記エンジンが停止しているときに、前記モータジェネレータに動力を出力させ、かつ解放していた前記クラッチを係合させることで、前記クラッチが係合し始める前記駆動力を学習する
   請求項１または２に記載の車両用学習制御装置。
5. 前記バッテリの充電不足を生じることなく前記学習を完了できるように、前記学習前に前記バッテリを充電する
   請求項１から４のいずれか１項に記載の車両用学習制御装置。
6. 前記車両の走行環境に基づいて前記学習前における前記バッテリに対する充電量を決定する
   請求項１から５のいずれか１項に記載の車両用学習制御装置。

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