JP2021181944A - 車載部品の異常箇所特定方法、車載部品の異常箇所特定システム、車載部品の異常箇所特定装置、車載部品の異常箇所通知制御装置、および車両用制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】異常箇所の特定精度を高められるようにした車載部品の異常箇所特定方法を提供する。【解決手段】ＣＰＵ５２は、変速期間における車載回転機の回転軸１６ａの回転速度と基準となる回転速度との差の絶対値が大きい場合、変速装置２０に異常が生じたと判定する。ＣＰＵ９２は、異常が生じる場合、車両ＶＣ（１）のオイル１０２の異物濃度を分析し、写像データ９３ｂによって規定される写像への入力変数に異物濃度を含めて、異常箇所を示す出力変数の値を算出する。【選択図】図１

Description

本発明は、車載部品の異常箇所特定方法、車載部品の異常箇所特定システム、車載部品の異常箇所特定装置、車載部品の異常箇所通知制御装置、および車両用制御装置に関する。

たとえば下記特許文献１には、変速時の内燃機関の回転速度の変化に基づき、変速装置のソレノイドバルブの故障を検知する装置が記載されている。

特開２０１１−２４０７８４号公報

ところで、変速装置のうち、異常が生じうる箇所としては、ソレノイドバルブに限らない。したがって、上記装置では、変速装置に異常が生じたときに、その異常箇所を特定することが困難である。

以下、上記課題を解決するための手段およびその作用効果について記載する。
１．入力変数として、車載部品に異常が生じたときの当該車載部品内を流動していた油に含まれる異物に関する変数である異物変数を含み、出力変数として、前記車載部品の異常箇所を示す変数である異常箇所変数を含む写像を規定する写像データが記憶装置に記憶された状態において、前記入力変数の値を取得する取得処理と、前記取得処理によって取得した前記入力変数の値を前記写像に入力することによって、前記異常箇所変数の値を算出する算出処理と、通知装置を操作することによって前記算出処理による算出結果を通知する通知処理と、を実行装置に実行させる車載部品の異常箇所特定方法である。

油が流動する車載部品の異常となりうる複数の要因の一部は、油に含まれる異物である。そのため、上記方法では、油に含まれる異物に関する変数の値に基づき異常箇所変数の値を算出することにより、油の異常となりうる情報に基づき異常箇所を特定することができることから、同変数の値を用いない場合と比較して、異常箇所を特定しやすい。

２．前記異物変数は、前記流動していた油に含まれる異物の種類毎の濃度を示す変数を含む上記１記載の車載部品の異常箇所特定方法である。
油に含まれる異物の濃度が同一であっても、異物の種類によって、油が流動する車載部品に生じさせる異常の種類や異常の生じさせやすさが異なる。そのため、上記方法では、異物の種類毎の濃度を示す変数を用いることによって、用いない場合と比較して、異常箇所の特定精度を高めることが可能となる。

３．前記異物変数は、前記流動していた油に含まれる異物の大きさ毎の濃度を示す変数を含む上記１または２記載の車載部品の異常箇所特定方法である。
油に含まれる異物の濃度が同一であっても、異物の大きさによって、油が流動する車載部品に生じさせる異常の種類や異常の生じさせやすさが異なる。そのため、上記方法では、異物の大きさ毎の濃度を示す変数を用いることにより、用いない場合と比較して、異常箇所の特定精度を高めることが可能となる。

４．前記異物変数は、前記流動していた油の色を示す変数である上記１記載の車載部品の異常箇所特定方法である。
油に異物が含まれると、その異物の濃度や種類に応じて油の色が異なったものとなりうる。上記方法では、この点に鑑み、油の色を示す変数を用いることによって、写像の入力変数に異物に関する変数を含めることができる。

５．前記入力変数には、前記車載部品が搭載された車両の総走行距離と相関を有する変数である走行距離変数が含まれる上記４記載の車載部品の異常箇所特定方法である。
車載部品を流動する油の色は、車載部品の使用期間が長くなるにつれて変化する。そして、正常であれば、使用期間によってどのような色となるかがある程度定まっている。そのため、油の色が、使用期間がより長い時に典型的な色である場合には、油の異常の可能性が高まる。そのため、上記方法では、色に関する変数と、走行距離変数とを用いることによって、それら変数を用いない場合と比較して、異常箇所をより高精度に特定できる。

６．前記取得処理は、前記流動していた油の色を示す変数が前記車載部品を備える車両の運転の履歴における運転負荷が大きい場合に小さい場合よりもより濃い側に補正がなされた変数を前記異物変数として取得する処理を含む上記１記載の車載部品の異常箇所特定方法である。

油に異物が含まれると、その異物の濃度や種類に応じて油の色が異なったものとなりうる。そのため、油の色を示す変数を用いることによって、写像の入力変数に異物に関する変数を含めることができる。ところで、車載部品を流動する油の色は、車載部品の使用期間が長くなるにつれて変化する。そして、正常であれば、使用期間によってどのような色となるかがある程度定まっている。そのため、油の色が、使用期間がより長い時に典型的な色である場合には、油の異常の可能性が高まる。そして、油の色が、使用期間がより長い時に典型的な色となる要因の一つは、走行負荷が過度に大きいことである。そこで上記構成では、車両の走行履歴における負荷が大きい場合に小さい場合よりもより濃い側に補正がなされた変数を入力変数に含めることにより、たとえば、油の色が使用期間がより長い時に典型的な色である場合に、油の異常の可能性が高い旨の知見が写像に反映されていなくても、写像の出力変数の値を同知見に基づく値とすることが可能となる。

７．前記車載部品は、回転機および有段変速装置を備え、前記入力変数には、前記有段変速装置による変速比の切り替え時における前記回転機の回転軸の基準となる回転速度と実際の回転速度とのずれ量を示す変数であるずれ量変数が含まれる上記１〜６のいずれか１つに記載の車載部品の異常箇所特定方法である。

有段変速装置に異常が生じると、変速比の切り替え時に回転機の回転軸の基準となる回転速度と実際の回転速度とのずれが大きくなる傾向がある。そのため上記方法では、ずれ量変数を入力変数として異常箇所変数の値を算出することにより、異常箇所変数の値をより高精度に算出できる。

８．前記取得処理は、前記変速比の切り替え時における複数のタイミングのそれぞれにおける前記ずれ量を示す変数の時系列データを前記ずれ量変数として取得する処理を含む上記７記載の車載部品の異常箇所特定方法である。

上記方法では、ずれ量を示す変数の時系列データに基づき異常箇所変数の値を算出する。そのため、単一のずれ量を示す変数のみに基づき異常箇所変数の値を算出する場合と比較して、より詳細な情報に基づき異常箇所変数の値を算出できる。したがって、単一のずれ量を示す変数のみに基づき異常箇所変数の値を算出する場合と比較して、より高精度の異常箇所変数の値を算出できる。

９．前記異常箇所変数が示す異常箇所の候補には、前記有段変速装置のソレノイドバルブと、前記有段変速装置の摩擦係合要素とが含まれる上記７または８記載の車載部品の異常箇所特定方法である。

変速比の切り替え時に回転機の回転軸の基準となる回転速度と実際の回転速度とのずれが大きくなった場合、その要因が、ソレノイドバルブにあるのか、摩擦係合要素にあるのかを、回転速度の挙動のみから特定することは困難である。一方、ソレノイドバルブの異常は、油に含まれる異物によって引き起こされるものが主である。そのため、油に含まれる異物に関する変数を併せ用いて異常箇所変数の値を算出することにより、異物に関する変数を用いることなく異常箇所変数の値を算出する場合と比較して、異常箇所変数の値をより高精度に算出できる。

１０．前記写像は、前記異常箇所変数に加えて、前記異常箇所に該当する部品を継続して利用できるか否かに関する情報を示す変数である余寿命変数を出力するものであり、前記算出処理は、前記異常箇所変数に加えて前記余寿命変数の値を算出する処理を含む上記１〜９のいずれか１項に記載の車載部品の異常箇所特定方法である。

異常箇所を特定する場合、その異常箇所に該当する部品を継続して利用できるか否かに関する情報が得られる場合がある。その点に鑑み、上記方法では、上記入力変数の値に基づき、余寿命変数の値を算出することができる。

１１．前記実行装置は、前記車載部品に異常が生じたか否かを判定する判定処理を実行し、該判定処理によって異常が生じたと判定する場合に前記算出処理を実行する装置であり、前記写像の入力変数には、前記判定処理によって異常が生じたとされた範囲を示す変数であるダイアグ変数が含まれ、前記取得処理は、前記入力変数としての前記ダイアグ変数の値を取得する処理を含む上記１〜１０のいずれか１つに記載の車載部品の異常箇所特定方法である。

上記構成では、入力変数にダイアグ変数の値を含めることにより、判定処理によって特定できる範囲で異常が生じた箇所に関する情報に基づき出力変数の値を算出することができる。これにより、入力変数にダイアグ変数を含めない場合と比較して、写像データの学習に用いる訓練データの数を低減したり、中間層の層数が小さい割に出力変数の値を高精度に算出したり、入力変数の次元が小さい割に出力変数の値を高精度に算出したりすることが可能となる。

１２．前記車載部品は、回転機および有段変速装置を備え、前記入力変数には、前記有段変速装置による変速比の切り替え時における前記回転機の回転軸の基準となる回転速度と実際の回転速度とのずれ量を示す変数であるずれ量変数が含まれ、前記車載部品が搭載された車両は、前記回転速度を示す変数である速度変数を前記車両の外部に送信する速度送信処理と、前記有段変速装置に異常が生じるか否かを判定する判定処理と、前記異常が生じると判定する場合、判定結果を送信する結果送信処理と、を実行するものであり、前記実行装置は、前記判定結果を受信する受信処理を実行し、前記取得処理は、前記速度送信処理によって送信された速度変数のうち前記判定結果に対応するものを選択することに基づき前記ずれ量変数の値を取得する処理を含む上記１〜１０のいずれか１つに記載の車載部品の異常箇所特定方法である。

上記方法では、車両から送信される速度変数のうち異常が生じた時点に対応するものを選択的に用いてずれ量変数を取得することができる。
１３．上記１２記載の車載部品の異常箇所特定方法における前記実行装置、前記記憶装置、および前記通知装置と、前記車両と、を備える車載部品の異常箇所特定システムである。

１４．上記１３記載の車載部品の異常箇所特定システムにおける前記実行装置は、１または複数の実行装置を備え、前記１または複数の実行装置のうちの少なくとも前記算出処理を実行する実行装置を備える車載部品の異常箇所特定装置である。

１５．上記１３記載の車載部品の異常箇所特定システムにおける前記実行装置は、１または複数の実行装置を備え、前記１または複数の実行装置のうちの少なくとも前記通知処理を実行する実行装置を備える車載部品の異常箇所通知制御装置である。

上記構成によれば、異常箇所を通知することができる。
１６．上記１３記載の車載部品の異常箇所特定システムにおける前記速度送信処理、前記判定処理、および前記結果送信処理を実行する車両用制御装置である。

上記構成によれば、速度変数の値を、ビッグデータとして提供する車両において異常が生じる場合に、その異常箇所の特定に、提供したデータを利用することができる。

第１の実施形態にかかる車載部品の異常箇所特定システムの構成を示す図。 同実施形態にかかる制御装置が実行する処理を示すブロック図。 （ａ）〜（ｃ）は、上記システムが実行する処理の手順を示す流れ図。 同実施形態にかかる吹き量を示すタイムチャート。 同実施形態にかかるメーカ装置の処理の詳細を示す流れ図。 （ａ）〜（ｄ）は、同実施形態にかかる変速時の回転速度の挙動と異常要因との関係を示すタイムチャート。 （ａ）〜（ｄ）は、同実施形態にかかる異物変数を例示する図。 同実施形態にかかる写像の出力変数を示す図。 同実施形態にかかるオイル中の異物濃度の推移例を示すタイムチャート。 第２の実施形態にかかるメーカ装置の処理の詳細を示す流れ図。 同実施形態にかかる写像の色変数の定量化手法を示す図。 第３の実施形態にかかるメーカ装置の処理の詳細を示す流れ図。 同実施形態にかかる色変数の定量化手法を示す図。 同実施形態にかかる色変数の補正値を示す図。

＜第１の実施形態＞
以下、車載部品の異常箇所特定方法にかかる第１の実施形態について図面を参照しつつ説明する。

図１に示す車両ＶＣ（１）は、シリーズ・パラレルハイブリッド車である。車両ＶＣ（１）の動力分割装置１０は、サンギアＳ、キャリアＣおよびリングギアＲを備えた遊星歯車機構を備える。動力分割装置１０のキャリアＣには、内燃機関１２のクランク軸１２ａが機械的に連結されており、サンギアＳには、第１モータジェネレータ１４の回転軸１４ａが機械的に連結されており、リングギアＲには、第２モータジェネレータ１６の回転軸１６ａが機械的に連結されている。また、リングギアＲには、クラッチＣ１，Ｃ２やブレーキＢ１，Ｂ２、ワンウェイクラッチＦ１を備えた有段の変速装置２０を介して駆動輪３０が機械的に連結されている。

変速装置２０には、動力分割装置１０のキャリアＣに従動軸が機械的に連結されたオイルポンプ４０が吐出する作動油が供給される。オイルポンプ４０は、オイルパン４２内のオイルを、ストレーナ４３を介して吸引して変速装置２０に吐出する。

制御装置５０は、車両を制御対象とし、内燃機関１２のトルクや排気成分比率、第１モータジェネレータ１４のトルク、第２モータジェネレータ１６のトルク等の制御量を制御する。また、制御装置５０は、変速装置２０を操作することによって、制御量としての変速比を操作する。この際、制御装置５０は、変速装置２０の作動油の圧力であるライン圧を制御すべく、変速装置２０が備えるソレノイドバルブ２２を操作する。

制御装置５０は、制御量を制御するために、クランク角センサ６０の出力信号Ｓｃｒや、第１モータジェネレータ１４の回転軸１４ａの回転角度を感知する第１回転角度センサ６２の出力信号Ｓｍ１、第２モータジェネレータ１６の回転軸１６ａの回転角度を感知する第２回転角度センサ６４の出力信号Ｓｍ２を参照する。また、制御装置５０は、車速センサ６６によって検出される車速ＳＰＤや、アクセルセンサ６８によって検出されるアクセルペダル６７の踏み込み量であるアクセル操作量ＡＣＣＰを参照する。

制御装置５０は、ＣＰＵ５２、ＲＯＭ５４、周辺回路５６および通信機５８を備えており、それらがローカルネットワーク５９を介して通信可能とされている。ここで、周辺回路５６は、内部の動作を規定するクロック信号を生成する回路や、電源回路、リセット回路等を含む。制御装置５０は、ＲＯＭ５４に記憶されたプログラムをＣＰＵ５２が実行することにより制御量を制御する。

図２に、制御装置５０が実行する処理の一部を示す。図２に示す処理は、ＲＯＭ５４に記憶されたプログラムをＣＰＵ５２がたとえば所定周期で繰り返し実行することにより実現される。

駆動トルク設定処理Ｍ１０は、アクセル操作量ＡＣＣＰを入力とし、アクセル操作量ＡＣＣＰが大きい場合に小さい場合よりも、駆動輪３０に付与すべきトルクの指令値である駆動トルク指令値Ｔｒｑ＊を大きい値に算出する処理である。

駆動力分配処理Ｍ１２は、駆動トルク指令値Ｔｒｑ＊に基づき、内燃機関１２に対するトルク指令値Ｔｒｑｅ＊、第１モータジェネレータ１４に対するトルク指令値Ｔｒｑｍ１＊、および第２モータジェネレータ１６に対するトルク指令値Ｔｒｑｍ２＊を設定する処理である。これらトルク指令値Ｔｒｑｅ＊，Ｔｒｑｍ１＊，Ｔｒｑｍ２＊は、内燃機関１２、第１モータジェネレータ１４および第２モータジェネレータ１６によってそれぞれ生成されることにより、駆動輪３０に付与されるトルクが駆動トルク指令値Ｔｒｑ＊となる値とされる。

変速比設定処理Ｍ１４は、車速ＳＰＤおよび駆動トルク指令値Ｔｒｑ＊に基づき、変速装置２０の変速比の指令値である変速比指令値Ｖｓｆｔ＊を設定する処理である。
ライン圧指令値設定処理Ｍ１６は、駆動トルク指令値Ｔｒｑ＊に基づき、変速装置２０内のオイルの圧力の指令値であるライン圧指令値Ｐｒ＊を設定する処理である。詳しくは、駆動トルク指令値Ｔｒｑ＊が大きい場合に小さい場合よりも、ライン圧指令値Ｐｒ＊を大きい値に設定する処理である。

変速操作処理Ｍ１８は、ライン圧指令値Ｐｒ＊に基づき、変速装置２０においてクラッチやブレーキ等の摩擦係合要素を油圧駆動するためのオイルの圧力をライン圧指令値Ｐｒ＊に制御したり、変速比を変速比指令値Ｖｓｆｔ＊に制御したりすべく、変速装置２０に操作信号ＭＳを出力する処理である。

図１に戻り、制御装置５０は、通信機５８を操作することによって、グローバルネットワーク８０を介して、データセンター７０と通信可能となっている。データセンター７０は、ＣＰＵ７２、記憶装置７３、ＲＯＭ７４、周辺回路７６、および通信機７８を備え、それらがローカルネットワーク７９を介して通信可能とされている。ここで、記憶装置７３は、電気的に書き換え可能な不揮発性の装置である。記憶装置７３には、複数の車両ＶＣ（１），ＶＣ（２），…のそれぞれから送信されてくるデータがビッグデータ７３ａとして記憶されている。なお、ビッグデータ７３ａには、互いに仕様が異なる複数の車両から送信されてくるデータが含まれる。ただし、以下では、便宜上、車両ＶＣ（１），ＶＣ（２），…は、同一仕様の車両であることとする。

メーカ装置９０は、車両ＶＣ（１），ＶＣ（２），…の車両メーカが所持する装置である。メーカ装置９０は、ＣＰＵ９２、記憶装置９３、ＲＯＭ９４、周辺回路９６、表示部９７、および通信機９８を備えており、それらがローカルネットワーク９９を介して通信可能とされている。ここで、記憶装置９３は、電気的に書き換え可能な不揮発性の装置である。

修理工場１００は、車両ＶＣ（１）に異常が生じた場合にユーザが車両ＶＣ（１）を持ち込むユーザにとって最寄りの場所に位置する工場である。
図１に示すシステムは、変速装置２０に異常が生じた場合に、その異常の要因を特定するシステムを構成する。以下、これについて詳述する。

図３に、上記異常に関する処理の手順を示す。詳しくは、図３（ａ）に示す処理は、制御装置５０のＲＯＭ５４に記憶されたプログラムをＣＰＵ５２がたとえば所定周期で繰り返し実行することにより実現される。また、図３（ｂ）に示す処理は、データセンター７０のＲＯＭ７４に記憶されたプログラムをＣＰＵ７２がたとえば所定周期で繰り返し実行することにより実現される。図３（ｃ）に示す処理は、メーカ装置９０のＲＯＭ９４に記憶されたプログラムをＣＰＵ９２がたとえば所定周期で繰り返し実行することにより実現される。以下では、先頭に「Ｓ」が付与された数字によって、各処理のステップ番号を表現する。なお、以下では、異常に関する処理の時系列に沿って、図３に示す処理を説明する。

図３（ａ）に示す一連の処理において、ＣＰＵ５２は、まず、第２モータジェネレータ１６の回転軸１６ａの回転速度Ｎｍ２、変速比Ｖｓｆｔ、車速ＳＰＤおよびアクセル操作量ＡＣＣＰを取得する（Ｓ１０）。ここで、回転速度Ｎｍ２は、出力信号Ｓｍ１に基づきＣＰＵ５２によって算出される。次にＣＰＵ５２は、後述のＳ１４の処理を実行してから所定期間が経過したか否かを判定する（Ｓ１２）。そして、ＣＰＵ５２は、所定期間が経過したと判定する場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）、通信機５８を操作することによって、所定期間においてＳ１０の処理によって都度取得した変数の値を、車両ＶＣ（１）の識別記号ＩＤおよび走行距離ＴＤとともに送信する（Ｓ１４）。図３（ａ）には、所定期間における回転速度Ｎｍ２等のサンプリング数を「ｎ」と記載している。

これに対し、図３（ｂ）に示すように、データセンター７０のＣＰＵ７２は、Ｓ１４の処理によって送信されたデータを受信する（Ｓ３０）。そしてＣＰＵ７２は、受信したデータを、ビッグデータ７３ａとして記憶装置７３に記憶する（Ｓ３２）。

一方、図３（ａ）に示すように、ＣＰＵ５２は、Ｓ１４の処理を完了する場合やＳ１２の処理において否定判定する場合には、変速装置２０による変速比の切り替えがなされる変速時であるか否かを判定する（Ｓ１６）。そして、ＣＰＵ５２は、変速時であると判定する場合（Ｓ１６：ＹＥＳ）、Ｓ１０の処理によって取得した回転速度Ｎｍ２と、基準となる回転速度Ｎｍ２＊との差の絶対値が閾値ΔＮｍ２ｔｈ以上である状態が所定時間以上継続したか否かを判定する（Ｓ１８）。この処理は、変速制御に異常が生じたか否かを判定する処理である。

すなわち、変速制御に異常が生じる場合、変速装置２０の入力側の回転速度が大きく吹きあがる事態等が生じることから、図４に一点鎖線にて示すように、クランク軸１２ａの回転速度ＮＥや第２モータジェネレータ１６の回転軸１６ａの回転速度Ｎｍ２が吹きあがる現象が生じる。なお、図４には、回転速度ＮＥ，Ｎｍ１，Ｎｍ２，トルク指令値Ｔｒｑｍ１＊，Ｔｒｑｍ２＊の推移とともに、図４に示す変速において想定している摩擦係合要素のうちの締結側の要素の作動油圧Ｐｃ２および解放側の要素の作動油圧Ｐｃ１とそれらの指令値Ｐｃ２＊，Ｐｃ１＊との推移を示している。ちなみに、上記ライン圧指令値Ｐｒ＊は、締結側の作動油圧Ｐｃ２の締結時における値の目標値である。

指令値Ｐｃ２＊，Ｐｃ１＊は、変速装置２０の入力側の回転速度が吹きあがる等の現象が生じることを抑制するように設定されている。そしてその設定によって、変速時の基準となる回転速度Ｎｍ２＊が定まっている。ＣＰＵ５２は、基準となる回転速度Ｎｍ２を、現在の変速比Ｖｓｆｔ、高速側および低速側のいずれからの変速であるかを示す変数ΔＶｓｆｔ、および車速ＳＰＤを入力として設定する。この処理は、変速比Ｖｓｆｔ、変数ΔＶｓｆｔおよび車速ＳＰＤを入力変数とし、回転速度Ｎｍ２＊を出力変数とするマップデータがＲＯＭ５４に予め記憶された状態で、ＣＰＵ５２によって回転速度Ｎｍ２＊をマップ演算することにより実現できる。なお、マップデータとは、入力変数の離散的な値と、入力変数の値のそれぞれに対応する出力変数の値と、の組データである。また、マップ演算は、たとえば、入力変数の値がマップデータの入力変数の値のいずれかに一致する場合、対応するマップデータの出力変数の値を演算結果とするのに対し、一致しない場合、マップデータに含まれる複数の出力変数の値の補間によって得られる値を演算結果とする処理とすればよい。

図３に戻り、ＣＰＵ５２は、所定時間継続したと判定する場合（Ｓ１８：ＹＥＳ）、変速装置２０に異常がある旨判定する（Ｓ２０）。次にＣＰＵ５２は、通信機５８を操作して、車両ＶＣ（１）の識別記号ＩＤ、異常判定結果を示す変数であるダイアグ変数Ｖｄｇ、および異常が生じた時刻を特定するタイムスタンプを送信する（Ｓ２４）。ダイアグ変数Ｖｄｇは、異常の種類を示す変数である。すなわち、たとえば２速から３速への変速時においてＳ１８の処理において肯定判定される場合には、異常の種類が、２速から３速への切り替え時の異常である旨を示す変数である。ダイアグ変数Ｖｄｇは、Ｓ１８の処理によって特定できる範囲で異常の箇所を絞り込む情報を有した変数である。すなわち、ダイアグ変数Ｖｄｇが２速から３速への切り替え時の異常である旨を示す値の場合、２速から３速に変速するときに解放状態と締結状態との２つの状態のいずれか一方から他方に切り替わる摩擦係合要素と、その摩擦係合要素を駆動するソレノイドバルブ等とが異常箇所となりうることを示す。

さらに、ＣＰＵ５２は、図１に示す表示器６９を操作して、異常がある旨の視覚情報を表示することによって、ユーザに異常がある旨を報知する報知処理を実行する（Ｓ２６）。なお、ＣＰＵ５２は、Ｓ２６の処理を完了する場合や、Ｓ１６，１８の処理において否定判定する場合には、図３（ａ）に示す一連の処理を一旦終了する。

これに対し、図３（ｃ）に示すように、メーカ装置９０のＣＰＵ９２は、異常判定の送信があるか否かを判定する（Ｓ４０）。そしてＣＰＵ９２は、送信があると判定する場合（Ｓ４０：ＹＥＳ）、車両ＶＣ（１）の識別記号ＩＤとともにダイアグ変数Ｖｄｇとタイムスタンプとを受信する（Ｓ４２）。次にＣＰＵ９２は、通信機９８を操作することによって、受信した識別記号ＩＤによって特定される車両についての異常が生じた時刻に対応する回転速度Ｎｍ２の時系列データと、走行距離ＴＤ、変速比Ｖｓｆｔ、変数ΔＶｓｆｔ、および車速ＳＰＤをデータセンター７０にリクエストする（Ｓ４４）。

これに対し図３（ｂ）に示すように、データセンター７０のＣＰＵ７２は、データ送信のリクエストがあるか否かを判定し（Ｓ３４）、リクエストがあると判定する場合（Ｓ３４：ＹＥＳ）、記憶装置７３に記憶されているビッグデータ７３ａの中から、該当するデータを抽出し、通信機７８を操作することによって、同データを送信する（Ｓ３６）。なお、ＣＰＵ７２は、Ｓ３６の処理が完了する場合や、Ｓ３４の処理において否定判定する場合には、図３（ｂ）に示す一連の処理を一旦終了する。

一方、図３（ｃ）に示すように、ＣＰＵ９２は、Ｓ３６の処理によって送信された時系列データを受信する（Ｓ４６）。そしてＣＰＵ９２は、異常箇所を特定して特定結果を通知する処理を実行する（Ｓ４８）。なお、ＣＰＵ９２は、Ｓ４８の処理が完了する場合や、Ｓ４０の処理において否定判定する場合には、図３（ｃ）に示す一連の処理を一旦終了する。

図５に、Ｓ４８の処理の詳細を示す。
図５に示す一連の処理において、ＣＰＵ９２は、まず、Ｓ４６の処理によって受信した回転速度Ｎｍ２の時系列データに基づき、変速がなされている期間において、回転速度Ｎｍ２から基準となる回転速度Ｎｍ２＊を減算した値である吹き量ΔＮｍ２（１），ΔＮｍ２（２），…を算出する（Ｓ５０）。本実施形態では、変速がなされている期間を、変速指令が出されたタイミングを基準として定まる所定期間とする。また、括弧の中の数字は、吹き量ΔＮｍ２のサンプリング番号を示し、番号が大きいほど後の時刻のものを示す。なお、図５には、吹き量ΔＮｍ２のサンプリング数を「ｐ」としている。吹き量ΔＮｍ２は、異常時と正常時とで異なる値となりうる変数である。

図６に、変速時における作動油圧Ｐｃ２および回転速度Ｎｍ２の推移を示す。なお、図６（ａ）〜図６（ｄ）のそれぞれには、回転速度Ｎｍ２の６個のサンプリング値を示している。ここで、図６（ａ）は、正常時の推移例であり、図６（ｂ）〜図６（ｄ）が異常時の推移例である。

詳しくは、図６（ｂ）は、ソレノイドバルブ２２にエアが混入し、フィードバック制御によって作動油圧Ｐｃ２の制御に異常が生じることによって、回転速度Ｎｍ２が正常時とは異なる挙動を示す例を示している。また、図６（ｃ）は、ソレノイドバルブ２２に異物が混入し、一時的にバルブが動作しなくなった場合を示している。その場合、作動油圧Ｐｃ２の上昇が一時的に鈍ることに起因して吹き量ΔＮｍ２が、一旦、閾値Ｎｍ２ｔｈを超える。図６（ｄ）は、ソレノイドバルブ２２に異物が混入し、バルブが定常的に動作しなくなった場合を示している。その場合、作動油圧Ｐｃ２が低いために摩擦係合要素を締結状態とすることができず、吹き量ΔＮｍ２が閾値Ｎｍ２ｔｈを超える状態が継続する。

図５に戻り、ＣＰＵ９２は、異常が生じた車両ＶＣ（１）の変速装置２０に充填されているオイル中の不純物濃度を取得する（Ｓ５２）。本実施形態では、オイル中の不純物濃度は、図１に示した修理工場１００から車両ＶＣ（１）の変速装置２０に充填されているオイル１０２の一部が車両メーカに提供されることにより、車両メーカにおいてパーティクルセンサによって検出されることとする。すなわち、図３（ａ）のＳ２６の処理によって、ユーザは、異常がある旨の報知を受け、車両ＶＣ（１）を修理工場１００に持ち込む。修理工場１００では、車両ＶＣ（１）からオイル１０２の一部を採取し、これを車両メーカに配送する。

本実施形態では、図７（ａ）に示す鉄系の異物濃度Ｄｆｅ１〜Ｄｅｆ３、図７（ｂ）に示すアルミ系の異物濃度Ｄａ１〜Ｄａ３、図７（ｃ）に示す鉱物系の異物濃度Ｄｍ１〜Ｄｍ３、および図７（ｄ）に示す繊維系の異物濃度Ｄｆｉ１〜Ｄｆｉ３を定量化する。すなわち、本実施形態では、鉄系、アルミ系、鉱物系、および繊維系の４種類の異物のそれぞれについて、各別に異物濃度を定量化するのみならず、それらを不純物の大きさによって３つに分類したもののそれぞれについて異物濃度を定量化している。

これは、異常原因や、異常箇所の余寿命を高精度に特定するための設定である。すなわち、発明者らの長年の知見によれば、異常原因や異常箇所の余寿命は、オイル中の異物の種類に依存する。さらに、たとえば繊維系の異物のうち粒度が小さいものが過度に多い場合、部品の余寿命が短くなる傾向があるなど、異物の大きさによっても、余寿命等が変化する。なお、繊維系の異物のうち粒度が小さいものが過度に多い場合に余寿命が短くなるのは、粒度が大きいものは、ストレーナ４３によってろ過されるためであると推察される。

図５に戻り、ＣＰＵ９２は、Ｓ５２の処理によって取得した現在のオイル中の異物濃度のそれぞれに対応する、車両ＶＣ（１）の出荷時のオイル中の異物の濃度である初期異物濃度を取得する（Ｓ５４）。図１に示す記憶装置９３には、鉄系の初期異物濃度Ｄｆｅ０１〜Ｄｅｆ０３、アルミ系の初期異物濃度Ｄａ０１〜Ｄａ０３、鉱物系の初期異物濃度Ｄｍ０１〜Ｄｍ０３、および繊維系の初期異物濃度Ｄｆｉ０１〜Ｄｆｉ０３からなる初期異物データ９３ａが記憶されている。ＣＰＵ９２は、記憶装置９３にアクセスすることによって、上記各初期異物の濃度を取得する。

本実施形態において、初期異物データ９３ａは、車両ＶＣ（１）と同時期に生産されたいくつかの車両の製品出荷前にオイルを採取して異物の濃度を検出することによって、生成されたデータである。

そして、ＣＰＵ９２は、Ｓ４２の処理により取得したダイアグ変数ＶｄｇやＳ４６の処理により取得した車速ＳＰＤ、アクセル操作量ＡＣＣＰおよび走行距離ＴＤに加えて、Ｓ５０〜Ｓ５４の処理によって取得した変数の値を、異常箇所を特定する写像への入力変数ｘ（１）〜ｘ（２８＋ｐ）に代入する（Ｓ５６）。図５には、ＣＰＵ９２が、入力変数ｘ（１）に車速ＳＰＤを代入し、入力変数ｘ（２）にアクセル操作量ＡＣＣＰを代入し、入力変数ｘ（３）に走行距離ＴＤを代入し、入力変数ｘ（４）にダイアグ変数Ｖｄｇを代入することを記載している。同様に、たとえば、入力変数ｘ（５）〜ｘ（２８）には、Ｓ５２，Ｓ５４の処理によって取得した２４個の変数の値が代入され、入力変数ｘ（２９）〜ｘ（２８＋ｐ）には、吹き量ΔＮｍ２（１），ΔＮｍ２（２），…ΔＮｍ２（ｐ）が代入される。

そしてＣＰＵ９２は、図１に示した記憶装置９３に記憶されている写像データ９３ｂによって規定される写像に、Ｓ５６の処理によって生成された入力変数ｘ（１）〜ｘ（２８＋ｐ）およびバイアスパラメータとしての入力変数ｘ（０）を代入することによって、出力変数ｙ（ｉ）の値を算出する（Ｓ５８）。

本実施形態では、写像として関数近似器を例示し、詳しくは、中間層が１層の全結合順伝搬型のニューラルネットワークを例示する。具体的には、Ｓ５６の処理により値が代入された入力変数ｘ（１）〜ｘ（２８＋ｐ）とバイアスパラメータであるｘ（０）とが、係数ｗＦｊｋ（ｊ＝１〜ｍ，ｋ＝０〜２８＋ｐ）によって規定される線形写像にて変換された「ｍ」個の値のそれぞれが活性化関数ｆに代入されることによって、中間層のノードの値が定まる。また、係数ｗＳｉｊによって規定される線形写像によって中間層のノードの値のそれぞれが変換された値のそれぞれが活性化関数ｇに代入されることによって、出力変数ｙ（１），ｙ（２），ｙ（３），…の値が定まる。なお、本実施形態では、活性化関数ｆとして、ハイパボリックタンジェントを例示する。また、活性化関数ｇのうち、出力変数ｙ（１）〜ｙ（ｑ）に対応する部分についてはソフトマックス関数を例示し、出力変数ｙ（ｑ＋１），ｙ（ｑ＋２），…に対応する部分については、ロジスティックジグモイド関数を例示する。

出力変数ｙ（１），ｙ（２），ｙ（３），…は、異常原因等を示す変数であり、図１に示す記憶装置９３に記憶されている変数規定データ９３ｃによって規定されている。図８に、変数規定データ９３ｃを示す。

図８に示すように、出力変数ｙ（１），ｙ（２），ｙ（３），…のうち、出力変数ｙ（１）〜ｙ（ｑ）は、異常箇所を示す変数となっている。図８には、出力変数ｙ（１）がクラッチＣ１の異常である旨の変数であり、出力変数ｙ（２）がクラッチＣ２の異常である旨の変数であることを示す。また、図８には、出力変数ｙ（ｒ＋１）がソレノイドバルブ２２のうちの第１ソレノイドバルブの異常である旨を示す変数であり、出力変数ｙ（ｒ＋２）が第２ソレノイドバルブの異常である旨を示す変数であり、出力変数ｙ（ｑ）が油交換が必要である旨を示す変数であることを示す。

これに対し、出力変数ｙ（ｑ＋１），ｙ（ｑ＋２），…は、異常発生箇所の候補部品のうちの摩擦係合要素について余寿命の有無を示す変数となっている。すなわち、その部品を使用し続けることができるか否かを示す変数となっている。図８には、出力変数ｙ（ｑ＋１）がクラッチＣ１の余寿命の有無を示す変数であり、出力変数ｙ（ｑ＋２）がクラッチＣ２の余寿命の有無を示す変数であることを示す。

図５に戻り、ＣＰＵ９２は、Ｓ５８の処理を完了すると、出力変数ｙ（１）〜ｙ（ｑ）のうちの最大値ｙｍａｘを算出する（Ｓ６０）。この処理は、異常原因となる箇所を特定するための処理である。すなわち、異常箇所が変速装置２０内のいずれの部品であるか、または変速装置２０を駆動する作動油の寿命であるためかを特定する処理となっている。

次に、ＣＰＵ９２は、最大値ｙｍａｘが、出力変数ｙ（１）〜ｙ（ｒ）のいずれかの値に等しいか否かを判定する（Ｓ６２）。この処理は、特定された異常原因となる箇所が、摩擦係合要素であるか否かを判定する処理である。そしてＣＰＵ９２は、出力変数ｙ（１）〜ｙ（ｒ）のいずれかの値に等しいと判定する場合（Ｓ６２：ＹＥＳ）、出力変数ｙ（ｑ＋１），ｙ（ｑ＋２），…のうちの最大値ｙｍａｘとなった出力変数に対応する摩擦係合要素に関する変数の値と閾値との大小比較に基づき、余寿命の有無を判定する（Ｓ６４）。

ＣＰＵ９２は、Ｓ６４の処理が完了する場合やＳ６２の処理において否定判定する場合には、最大値ｙｍａｘが出力変数ｙ（ｑ）の値に等しいか否かを判定する（Ｓ６６）。この処理は、異常の原因がオイルの寿命によるものであるか否かを判定する処理である。ＣＰＵ９２は、出力変数ｙ（ｑ）の値に等しいと判定する場合（Ｓ６６：ＹＥＳ）、オイル交換が必要である旨判定する（Ｓ６８）。

ＣＰＵ９２は、Ｓ６８の処理が完了する場合やＳ６６の処理において否定判定する場合には、表示部９７を操作してＳ６０〜Ｓ６８の処理の結果を表示する（Ｓ７０）。すなわち、ＣＰＵ９２は、出力変数ｙ（１）〜ｙ（ｒ）のいずれかが最大値ｙｍａｘと等しい場合には、対応する摩擦係合要素が異常である旨、およびその部品を使い続けることができるか否かの視覚情報を表示する。これに対し、ＣＰＵ９２は、出力変数ｙ（ｒ＋１）〜ｙ（ｑ−１）のいずれかが最大値ｙｍａｘと等しい場合には、対応する部品が異常である旨の視覚情報を表示する。また、ＣＰＵ９２は、出力変数ｙ（ｑ）が最大値ｙｍａｘに等しい場合には、オイルが寿命でありオイルを交換すべきである旨の視覚情報を表示する。

なお、ＣＰＵ９２は、Ｓ７０の処理が完了する場合、図３に示したＳ４８の処理を完了する。
ちなみに、写像データ９３ｂは、車両ＶＣ（１）の製品出荷前において、試作品を極端な使用状態で使用するなどして劣化を促進させつつ、訓練データを生成して学習された学習済みモデルである。ここで、試作品で用いられるオイルを複数種類とすることにより、初期異物濃度と出力変数の値との相関をも学習させることとする。また、訓練データのうち、オイルの交換の必要性の有無に関する変数値は、オイルの成分を分析してみて、たとえば消泡剤等の添加剤の有無などを踏まえて生成される。また訓練データのうち余寿命の有無に関する変数値は、摩擦係合要素のすり減り量が上限値に達しているか否かを計測することによって生成される。なお、写像データ９３ｂは、車両ＶＣ（１），ＶＣ（２），…の製品出荷前に生成されるものの、車両ＶＣ（１），ＶＣ（２），…の製品出荷後、図５に示す処理がなされた後、部品交換等がなされる際に写像の出力を評価し、誤判定である場合には、その時のデータを訓練データとして再学習がなされて更新されるようにすることが望ましい。

ここで、本実施形態の作用および効果について説明する。
車両ＶＣ（１）内のＣＰＵ５２は、回転速度Ｎｍ２やアクセル操作量ＡＣＣＰ等の車両の状態を示すデータを、データセンター７０に逐次送信する。また、ＣＰＵ５２は、変速がなされる都度、回転速度Ｎｍ２と基準となる回転速度Ｎｍ２＊との差の絶対値の大きさに基づき、変速装置２０等の異常の有無を監視する。そしてＣＰＵ５２は、異常が生じたと判定する場合、その旨を、ユーザに報知するとともにメーカ装置９０に通知する。

ユーザが異常の報知を受けて、車両ＶＣ（１）を修理工場１００に持ち込むと、修理工場１００では、オイルパン４２内のオイル１０２の一部を採取して車両メーカに配送する。

車両メーカでは、配送されてきたオイルを分析して、異物濃度を計測する。車両メーカのＣＰＵ９２は、異常が生じた旨の通知を受信すると、データセンター７０に、ビッグデータ７３ａのうちの異常が生じたときのデータをリクエストして取得する。そして、ＣＰＵ７２は、リクエストして取得したデータに基づく車両の状態に加えて異物濃度Ｄｆｅ１〜Ｄｅｆ３，Ｄａ１〜Ｄａ３，Ｄｍ１〜Ｄｍ３，Ｄｆｉ１〜Ｄｆｉ３を写像に入力することによって、出力変数ｙ（１），ｙ（２），…の値を算出し、異常箇所を特定する。

このように、本実施形態では、異常箇所を特定するために用いる入力変数に上記車両の状態に関する変数のみならず、異常が生じたときの異物濃度を含めることにより、含めない場合と比較して、異常の発生箇所をより高精度に特定できる。すなわち、たとえば車両の状態に関する変数としての吹き量ΔＮｍ２が大きい場合、その要因がソレノイドバルブ２２の動作不良によるものか、クラッチＣ１等の摩擦係合要素の劣化によるものかを吹き量ΔＮｍ２のみから特定することは困難である。これに対し、異物濃度の情報を用いるなら、ソレノイドバルブ２２の動作不良を生じさせやすい状況か否かの情報を用いることができることから、異常箇所を高精度に特定できる。

以上説明した本実施形態によれば、さらに以下に記載する作用および効果が得られる。
（１）オイル中の異物濃度を、鉄系、アルミ系、鉱物系、および繊維系の各種類毎の濃度とした。オイルに含まれる異物の濃度が同一であっても、異物の種類によって、変速装置２０に生じさせる異常の種類や異常の生じさせやすさが異なることから、本実施形態によれば、異常箇所の特定精度を高めることが可能となる。

（２）オイル中の異物の濃度を、異物の大きさ毎の濃度とした。オイル中の異物の大きさによって、オイルが流動する変速装置２０に生じさせる異常の種類や異常の生じさせやすさが異なることから、本実施形態によれば、異常箇所の特定精度を高めることが可能となる。

（３）異常が生じたときの異物の濃度に加えて、車両ＶＣ（１）の出荷時の異物の濃度を写像への入力変数ｘに含めた。オイル中の異物の濃度は、車両ＶＣの生産ラインや製造時期に応じて変動することがある。そのため、本実施形態では、対象とする車両ＶＣ（１）が製品出荷時にどのようなオイルを用いていたのかの情報を用いることにより、変速装置２０等に使われるオイルの状況についてのより詳細な情報に基づき出力変数の値を算出できる。

（４）入力変数に、ダイアグ変数Ｖｄｇを含めた。これにより、制御装置５０内で特定可能な異常箇所の候補に関する情報を用いて写像により異常箇所を絞り込むことができる。これにより、ダイアグ変数Ｖｄｇを入力変数に用いない場合と比較して、写像データ９３ｂの学習に用いる訓練データの数を低減したり、中間層の層数が小さい割に出力変数の値を高精度に算出したり、入力変数の次元が小さい割に出力変数の値を高精度に算出したりすることが可能となる。

（５）入力変数に、走行距離ＴＤを含めた。オイル中の異物濃度は、図９に例示された、実線、破線、および一点鎖線にて互いに異なる成分の濃度の推移例を示すように、走行距離ＴＤに応じて変動する。図９の実線、および破線は、オイルに触れる部品の初期摩耗によって一旦は異物濃度が上昇するものの、初期摩耗が落ち着くと、オイル中に新たに溶けだす異物量よりもストレーナ４３によってろ過される異物量の方が多くなって、異物濃度が減少することを示している。走行距離ＴＤには、異物濃度の経年変化の一般的な情報が含まれている。そのため、走行距離ＴＤを用いることにより、実際の異物濃度の情報と併せて、対象とする車両ＶＣ（１）において生じている固有の現象に関する情報を写像への入力に含めることができる。そのため、走行距離ＴＤを含めない場合と比較すると、異常箇所の特定精度を高めることが可能となる。

（６）写像への入力となる車両の状態を示す変数として、吹き量ΔＮｍ２を用いた。変速装置２０に異常が生じると、変速比の切り替え時に変速装置２０の入力軸の回転速度が基準となる回転速度に対して大きく乖離する傾向がある。そのため吹き量ΔＮｍ２は、異常に関する情報を有することから、これを入力変数に含めることにより、含めない場合と比較して、出力変数の値をより高精度に算出できる。

（７）写像への入力に、吹き量ΔＮｍ２の時系列データを含めた。これにより、単一の吹き量ΔＮｍ２のみに基づき出力変数の値を算出する場合と比較して、より詳細な情報に基づき出力変数の値を算出できる。したがって、単一の吹き量ΔＮｍ２のみに基づき出力変数の値を算出する場合と比較して、出力変数の値をより高精度に算出できる。

（８）写像への入力変数に、車速ＳＰＤを含めた。車速ＳＰＤは、変速装置２０内の回転体の回転速度に比例する変数である。回転速度は、オイル中の気泡量と正の相関を有するパラメータである。そのため、車速ＳＰＤを含めることにより、変速装置２０内のオイル中の気泡の生じやすさに関する情報を反映して出力変数の値を算出できる。

（９）写像への入力変数に、アクセル操作量ＡＣＣＰを含めた。アクセル操作量ＡＣＣＰは、駆動トルク指令値Ｔｒｑ＊を定めるパラメータである。そして、駆動トルク指令値Ｔｒｑ＊に応じて変速装置２０内の回転体に加わるトルクの大きさが定まる。回転体に加わるトルクの大きさは、オイル中の気泡量と正の相関を有するパラメータである。そのため、アクセル操作量ＡＣＣＰを含めることにより、変速装置２０内のオイル中の気泡の生じやすさに関する情報を反映して出力変数の値を算出できる。

（１０）写像への入力変数に、車速ＳＰＤおよびアクセル操作量ＡＣＣＰの双方を含めた。これにより、変速比Ｖｓｆｔが定まることから、摩擦係合要素のいずれが締結状態であるかの情報に基づき出力変数の値を算出できる。

（１１）写像の出力に、異常箇所に該当する摩擦係合要素を継続して利用できるか否かに関する情報を示す変数である余寿命変数である出力変数ｙ（ｑ＋１），ｙ（ｑ＋２），…を含めた。これにより、異常が生じた部品を使い続けることができるのか、交換すべきかの情報をうることができる。

（１２）車両メーカのＣＰＵ９２は、車両ＶＣ（１）からの異常判定の通知を受けて、データセンター７０に、異常が生じたときの車両ＶＣ（１）のデータをリクエストして、取得した。これにより、車両メーカにおいて複数の車両ＶＣ（１），ＶＣ（２），…に関するあらゆる時刻におけるデータを予め記憶しておくことなく、必要に応じて必要なデータを取得することができる。

＜第２の実施形態＞
以下、第２の実施形態について、第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

上記実施形態では、オイル中の異物の濃度を検出して写像への入力変数に加えた。ところで、オイル中の異物の濃度に応じてオイルの色が変化する。そのため、本実施形態ではオイル中の異物の情報を、オイルの色によって代用する。

図１０に、本実施形態にかかるＳ４８の処理の詳細を示す。図１０に示す処理は、ＲＯＭ９４に記憶されたプログラムをＣＰＵ９２が実行することにより実現される。なお、図１０においては、図５に示した処理に対応する処理については、便宜上同一のステップ番号を付与してその説明を省略する。

図１０に示す一連の処理において、ＣＰＵ９２は、まず、Ｓ４６の処理によって受信したデータを入力として、吹き量最大値ΔＮｍ２ｍａｘおよび、吹き時間ＴΔを算出する（Ｓ５０ａ）。吹き量最大値ΔＮｍ２ｍａｘは、異常が生じたときの変速期間における吹き量ΔＮｍ２の最大値である。また、吹き時間ＴΔは、回転速度Ｎｍ２と基準となる回転速度Ｎｍ２＊との差の絶対値が規定量以上となっていた時間である。

次に、ＣＰＵ９２は、オイルの色変数Ｖｏｃを取得する（Ｓ５２ａ）。本実施形態では、色変数Ｖｏｃは、修理工場１００から通知されるものとする。すなわち、図３（ａ）のＳ２６の報知処理によって異常がある旨を認知したユーザが車両ＶＣ（１）を修理工場１００に持ち込んだ際、修理工場１００においてオイルパン４２からオイルの一部を採取し、採取されたオイルの色を修理工場１００内の作業員が判別して色変数Ｖｏｃとして数値化する。そして、修理工場１００から車両メーカのメーカ装置９０に色変数Ｖｏｃが通知される。

図１１に、色変数Ｖｏｃが示す色を模式的に示す。図１１において右側に移行するほど濃い色となっており、オイルの劣化が進んでオイル自体の余寿命が短くなっていることを示す。

図１０に戻り、ＣＰＵ９２は、写像への入力変数ｘ（１）〜ｘ（７）に、Ｓ４２，Ｓ４６，Ｓ５０ａ，Ｓ５２ａの処理によって取得したデータを代入する（Ｓ５６ａ）。すなわち、入力変数ｘ（１）に車速ＳＰＤを代入し、入力変数ｘ（２）にアクセル操作量ＡＣＣＰを代入し、入力変数ｘ（３）に走行距離ＴＤを代入し、入力変数ｘ（４）にダイアグ変数Ｖｄｇを代入し、入力変数ｘ（５）に吹き量最大値ΔＮｍ２ｍａｘを代入し、入力変数ｘ（６）に吹き時間ＴΔを代入し、入力変数ｘ（７）に色変数Ｖｏｃを代入する。

そしてＣＰＵ５２は、写像データ９３ｂによって規定される写像に、Ｓ５６ａによって生成した入力変数ｘ（１）〜ｘ（７）を代入する（Ｓ５８ａ）。本実施形態にかかる写像データ９３ｂが規定する写像は、入力変数がＳ５８の処理によって用いたものとは相違するものの、出力変数については同じである。

なお、ＣＰＵ９２は、Ｓ５８ａの処理を完了する場合、Ｓ６０の処理に移行する。
このように、本実施形態では、異物濃度を色変数Ｖｏｃによって代用することによって、写像への入力の次元を低減することができる。

なお、本実施形態は、さらに以下に示す作用および効果が得られる。
（９）写像への入力変数に、色変数Ｖｏｃに加えて走行距離ＴＤを含めた。オイルの色は、車両の走行距離ＴＤが長くなるほど濃くなる傾向があり、走行距離ＴＤに応じておおよその色が定まる傾向がある。そのため、走行距離ＴＤの割にオイルの色が過度に濃い場合には、通常想定した使われ方から外れた使われ方をして劣化が進んでいることなどを意味する。したがって、本実施形態では、写像への入力変数に、色変数Ｖｏｃに加えて走行距離ＴＤを含めることにより、オイルや変速装置２０の状態についてより詳細な情報を写像への入力とすることができる。

＜第３の実施形態＞
以下、第３の実施形態について、第２の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

図１２に、本実施形態にかかるＳ４８の処理の詳細である。図１２に示す処理は、ＲＯＭ９４に記憶されたプログラムをＣＰＵ９２が実行することにより実現される。なお、図１２において、図１０に示した処理に対応する処理については、便宜上同一のステップ番号を付与してその説明を省略する。

図１２に示す一連の処理において、ＣＰＵ９２は、Ｓ５０ａの処理が完了する場合、補正された色変数Ｖｏｃｃを取得する（Ｓ５２ｂ）。本実施形態においても、色変数Ｖｏｃｃは、修理工場１００から通知されるものとする。ただし、色変数Ｖｏｃｃは、採取したオイルの色を判別したものに対し、修理工場で得られる情報に応じて数値化されたものである。すなわち、色変数Ｖｏｃｃは、図１０のＳ５２の処理で取得される色変数Ｖｏｃに対して、修理工場で得られる情報に応じて人によって補正されたものに等しい。

図１３に、色変数Ｖｏｃｃを示す。すなわち、本実施形態では、実際の色を示す色変数Ｖｏｃに対して、補正値によってより濃い側の値に補正された色変数Ｖｏｃｃを用いる。
図１４に、補正値の設定手法を示す。図１４に示すように、補正値は、走行距離ＴＤが長い場合により大きい値とされている。さらに本実施形態では、車両ＶＣの実際の使われ方について修理工場１００でユーザにヒアリングを行い、その結果をも考慮して補正値を算出する。すなわち、たとえば山頂付近の住宅に住んでおり、毎日の通勤からの帰宅で必ず登坂路を長距離走行している場合には、負荷が大きいことから、通常よりも大きい補正値を加える。

図１２に戻り、ＣＰＵ９２は、Ｓ５２ｂの処理を完了すると、写像への入力変数ｘ（１）〜ｘ（６）に取得した値を代入する（Ｓ５６ｂ）。すなわち、ＣＰＵ９２は、写像への入力変数ｘ（１）に車速ＳＰＤを入力し、入力変数ｘ（２）にアクセル操作量ＡＣＣＰを入力し、入力変数ｘ（３）に吹き量最大値ΔＮｍ２ｍａｘを代入し、入力変数ｘ（４）にダイアグ変数Ｖｄｇを代入し、入力変数ｘ（５）に吹き時間ＴΔを代入し、入力変数ｘ（６）に色変数Ｖｏｃｃを代入する。そしてＣＰＵ９２は、Ｓ５６ｂの処理によって生成した入力変数ｘ（１）〜ｘ（６）を写像に入力して出力変数ｙ（１），ｙ（２），…の値を算出する（Ｓ５８ｂ）。本実施形態にかかる写像データ９３ｂが規定する写像は、入力変数がＳ５８ａの処理によって用いたものとは相違するものの、出力変数については同じである。

なお、ＣＰＵ９２は、Ｓ５８ｂの処理が完了する場合、Ｓ６０の処理に移行する。
このように本実施形態では、色変数Ｖｏｃｃを補正することにより、走行距離ＴＤ等を入力変数ｘに加えなくても、走行距離ＴＤ等を加えた場合のようにより詳細な情報が反映された出力変数ｙ（１），ｙ（２），…の値を算出できる。

＜対応関係＞
上記実施形態における事項と、上記「課題を解決するための手段」の欄に記載した事項との対応関係は、次の通りである。以下では、「課題を解決するための手段」の欄に記載した解決手段の番号毎に、対応関係を示している。［１］実行装置は、ＣＰＵ９２およびＲＯＭ９４に対応し、記憶装置は、記憶装置９３に対応する。取得処理は、図３および図５におけるＳ４６，Ｓ５０〜Ｓ５４の処理や、図３および図１０におけるＳ４６，Ｓ５０ａ，Ｓ５２ａの処理、図３および図１２におけるＳ４６，Ｓ５０ａ，Ｓ５２ｂの処理に対応する。算出処理は、図５のＳ５８の処理や、図１０のＳ５８ａの処理、図１２のＳ５８ｂの処理に対応する。通知装置は、表示部９７に対応し、通知処理は、Ｓ７０の処理に対応する。［２］異物の種類は、鉄系の異物濃度Ｄｆｅ１〜Ｄｆｅ４，アルミ系の異物濃度Ｄａ１〜Ｄａ４、鉱物系の異物濃度Ｄｍ１〜Ｄｍ４、および遷移系の異物濃度Ｄｆｉ１〜Ｄｆｉ４に対応する。［３］異物の大きさ毎の濃度は、鉄系の異物の濃度が、異物濃度Ｄｆｅ１〜Ｄｆｅ４の４つに分類されていることなどに対応する。［４］色を示す変数は、色変数Ｖｏｃに対応する。［５］走行距離変数は、走行距離ＴＤに対応する。［６］補正がなされた変数は、色変数Ｖｏｃｃに対応する。［７］ずれ量変数は、Ｓ５０の処理における吹き量ΔＮｍ２の時系列データや、Ｓ５０ａの処理における吹き量最大値ΔＮｍ２ｍａｘおよび吹き時間ＴΔに対応する。［８］Ｓ５０の処理に対応する。［９］図８に対応する。［１０］余寿命変数は、出力変数ｙ（ｑ＋１），ｙ（ｑ＋２），…に対応する。［１１］判定処理は、Ｓ１８の処理に対応する。［１２］速度変数は、回転速度Ｎｍ２に対応し、速度送信処理は、Ｓ１４の処理に対応する。判定処理は、Ｓ１８の処理に対応し、結果送信処理は、Ｓ２４の処理に対応する。受信処理は、Ｓ４２の処理に対応し、選択する処理は、Ｓ４４，Ｓ４６の処理に対応する。［１３］図１に示すシステムに対応する。［１４］実行装置は、ＣＰＵ９２およびＲＯＭ９４に対応する。［１５］実行装置は、ＣＰＵ９２およびＲＯＭ９４に対応する。［１６］車両用制御装置は、制御装置５０に対応する。

＜その他の実施形態＞
なお、本実施形態は、以下のように変更して実施することができる。本実施形態および以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。

「異物変数について」
・異物の種類毎の濃度を示す変数としては、鉄系の異物濃度と、アルミ系の異物濃度と、鉱物系の異物濃度と、繊維系の異物濃度とに分類する変数に限らない。たとえば、樹脂系やワニスの種類でさらに分類する変数であってもよい。またたとえば、繊維系の異物濃度とそれ以外の異物濃度との２種類に分類する変数であってもよい。

・異物の種類毎の濃度を示す変数としては、それらがさらに大きさによって分類される変数に限らない。
・異物の大きさ毎の濃度を示す変数としては、大きさで４つのグループに分類する変数に限らない。たとえば、２つまたは３つに分類する変数であってもよく、またたとえば、５つ以上に分類する変数であってもよい。

・異物の大きさ毎の濃度を示す変数としては、異物の種類毎の変数に限らない。
「走行距離変数について」
・走行距離変数としては、走行距離ＴＤに限らず、総走行時間であってもよい。

「ずれ量変数について」
・上記実施形態では、第２モータジェネレータ１６の回転軸１６ａの回転速度Ｎｍ２と基準となる回転速度Ｎｍ２＊との差によって、吹き量ΔＮｍ２を定量化したが、これに限らない。たとえば、内燃機関１２のクランク軸１２ａの回転速度と基準となる回転速度との差によって、吹き量を定量化してもよい。こうして定量化された吹き量は、変速装置２０の入力軸の回転速度の基準となる回転速度からのずれと強い相関を有することから、変速装置２０の異常を把握する変数として有効である。

「ダイアグ変数について」
・上記実施形態では、ダイアグ変数Ｖｄｇの値を写像への入力変数に含めたが、これに限らない。たとえばダイアグ変数Ｖｄｇを入力変数に含めない代わりに、ダイアグ変数Ｖｄｇの値毎に、互いに異なる複数の写像データ９３ｂをあらかじめ用意しておき、ダイアグ変数Ｖｄｇの値に応じて、出力変数の値を算出するために用いる写像データを選択してもよい。ここで、選択された写像データ９３ｂによって規定される写像は、ダイアグ変数Ｖｄｇの値から異常が生じている可能性がある箇所のそれぞれに対応する出力変数の値を出力するものであればよいことから、上記実施形態で例示した写像よりも出力変数の次元が小さくてよい。

もっとも、ダイアグ変数Ｖｄｇの値毎に互いに異なる複数の写像データ９３ｂを有することは、ダイアグ変数Ｖｄｇを入力変数に含めない場合に必須な条件ではない。
「写像への入力変数について」
・変速装置２０内の回転体の回転速度を示す変数としては、車速ＳＰＤに限らない。たとえば、第２モータジェネレータ１６の回転軸１６ａの回転速度Ｎｍ２であってもよい。もっとも、変速装置２０内の回転体の回転速度を示す変数を入力変数とすること自体、必須ではない。

・変速装置２０内の回転体に加わるトルクを示す変数としては、アクセル操作量ＡＣＣＰに限らない。たとえば、駆動トルク指令値Ｔｒｑ＊であってもよい。もっとも、変速装置２０内の回転体に加わるトルクを示す変数を入力変数に含めること自体、必須ではない。

・変速装置２０内のオイルの圧力を示す変数としては、アクセル操作量ＡＣＣＰに限らない。たとえばライン圧指令値Ｐｒ＊であってもよい。もっとも、変速装置２０内のオイルの圧力を示す変数を入力変数に含めること自体、必須ではない。

・たとえば図５の処理において、初期異物濃度を入力変数に加えなくてもよい。
・図５の処理では、写像への入力変数となる吹き量ΔＮｍ２の時系列データとして、変速指令が出されたタイミングを基準として定まる所定期間における吹き量ΔＮｍ２の時系列データを用いたが、これに限らない。たとえば、吹き量ΔＮｍ２が規定量以上となっている期間における所定時間毎の時系列データであってもよい。その場合、時系列データを構成する吹き量ΔＮｍ２のサンプリング数が変動するため、写像への入力変数のうち時系列データ用の入力変数として、想定されるサンプリング数の最大値に等しい個数の入力変数を確保すればよい。なお、実際の時系列データの数が同最大値よりも少ない場合には、該当するものがない入力変数に、たとえば「０」等の予め定められた数値を入れることとすればよい。

・写像への入力変数となる吹き量変数としては、吹き量ΔＮｍ２の所定期間における時系列データや、吹き時間ＴΔと吹き量最大値ΔＮｍ２ｍａｘとの組変数に限らない。たとえば、吹き量ΔＮｍ２が規定量以上となっている時間における吹き量ΔＮｍ２の所定時間毎の値の積算値であってもよい。また、たとえば、吹き量ΔＮｍ２が規定量以上となっている期間における吹き量ΔＮｍ２の中央値であってもよい。さらに、たとえば、変速指令が出されたタイミングに対して予め定められた時間だけ遅延したタイミングにおける吹き量ΔＮｍ２であってもよい。

「写像の出力変数について」
・余寿命変数としては、まだ使用可能であるか、寿命であることから交換が推奨されるかの２値的な変数に限らない。たとえば、後何年使用できるかを示す変数であってもよい。その場合の教師データは、たとえば実際に劣化した摩擦係合要素について、すり減った量の許容上限値で実際にすり減っている量を除算した値を「１」から減算し、その減算値を、想定される耐用年数に乗算することによって生成すればよい。

また、たとえば、余寿命変数を、後どれだけ走行できるかを示す変数としてもよい。この場合の教師データは、たとえば、上記減算値を、想定される最大走行距離に乗算することによって生成できる。またたとえば、すり減った量の許容上限値で実際にすり減っている量を除算した値を余寿命変数としてもよい。

なお、余寿命変数を写像の出力変数に含めることは必須ではない。
・余寿命変数によって余寿命に関する情報が示される対象となる、相対回転する一対の部材を備えた部品としては、クラッチやブレーキ等の摩擦係合要素に限らない。たとえば、ベアリングや軸受けであってもよい。その場合、余寿命は、傷の量やすり減った量によって定量化すればよい。もっとも、余寿命変数によって余寿命に関する情報が示される対象は、相対回転する一対の部材を備えた部品に限らない。

・写像の出力変数に、オイルの交換が必要であるか否かを示す変数を含めることは必須ではない。
・写像の出力変数に、異常箇所を特定することができない旨の変数を含めてもよい。

「写像について」
・上記実施形態では、活性化関数ｆとしてハイパボリックタンジェントを例示し、活性化関数ｇとしてソフトマックス関数およびロジスティックジグモイド関数を例示したがこれに限らない。たとえば、活性化関数ｆを、ＲｅＬＵ（Ｒｅｃｔｉｆｉｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｕｎｉｔ）としてもよい。またたとえば、「写像の出力変数について」の欄に記載したように、余寿命変数が、後何年使用できるかを示す変数等である場合、対応する活性化関数を、ＲｅＬＵとしてもよい。

・上記実施形態では、ニューラルネットワークとして、中間層が１層のニューラルネットワークを例示したが、これに限らず、中間層の数が２層以上であってもよい。
・上記実施形態では、ニューラルネットワークとして、全結合順伝播型のニューラルネットワークを例示したが、これに限らず、たとえば、回帰結合型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ：Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）であってもよい。ＲＮＮによれば、１度の入力のみならず過去の算出に用いた入力変数の値を出力変数の値に反映することができることから、出力変数に、オイルの交換が必要であるか否かを示す変数を含める場合等には、ＲＮＮは特に有効である。

・写像としての関数近似器としては、ニューラルネットワークに限らない。たとえば中間層を備えない回帰式であってもよい。またたとえば、異常箇所の候補のそれぞれについて、異常箇所であるか否かを示す識別モデルを備えて関数近似器を構成してもよい。換言すれば、異常箇所を特定する１つの関数近似器を用いる代わりに、異常箇所の候補の数に等しい数の関数近似器を備えてもよい。

「車載部品について」
・車載部品としては、オイルを作動油として利用するものに限らない。たとえば潤滑のみに利用するものであってもよい。その場合であっても、オイル中の異物に関する情報を用いることにより、用いない場合と比較して、異常箇所をより高精度に特定することが可能となる。

「車載部品の異常箇所特定システムについて」
・上記実施形態では、オイルを修理工場１００において収集して車両メーカに配送したが、これに限らない。たとえば、車両メーカが収集してもよい。

・上記実施形態では、変速装置２０に異常がある旨の判定結果を、車両ＶＣから車両メーカに送信することとしたが、これに限らない。たとえば車両ＶＣが登録されている販売店兼修理工場に送信してもよい。その場合、たとえば、販売店兼修理工場から、メーカ装置９０に、異常が生じたタイミングと異常が生じた旨の判定結果とを送信してもよい。もっともこれに限らない。たとえば、販売店兼修理工場において、データセンター７０に、異常が生じたタイミングの周辺における車両ＶＣに関するデータをリクエストしてもよい。その場合、販売店兼修理工場から、メーカ装置９０に、異常が生じたタイミングと異常が生じた旨の判定結果と上記車両ＶＣに関するデータとを送信してもよいが、販売店兼修理工場のコンピュータで、Ｓ４８の処理を実行してもよい。

・上記実施形態では、写像への入力変数の一部であるＳ４４，Ｓ４６の処理において収集されるデータを車両ＶＣから受信する主体と、写像によって出力変数の値を算出する主体とを、異なる主体としたが、これに限らない。たとえば、上記データセンター７０およびメーカ装置９０の処理を一箇所で行ってもよい。ただし、ここでの「一箇所」とは、同一筐体内に収められる装置以外にも、たとえば同一の建物内や同一敷地内をも含む。すなわち、メーカ装置９０およびデータセンター７０が同一の建物においてローカルネットワークで通信可能とされていたり、同一敷地内においてローカルネットワークで通信可能とされていたりするものを含む。

・Ｓ４４，Ｓ４６の処理において収集するデータを、データセンター７０から収集することは必須ではない。たとえば、車両ＶＣにおいて、異常が生じた際に、同データをメーカ装置９０に送信してもよい。

・Ｓ１４の処理によるデータの送信先が、複数の車両ＶＣ（１），ＶＣ（２），…からのデータを収集するデータセンター７０であることも必須ではない。たとえば、車両ＶＣ（１）から送信されるデータの送信先を、車両ＶＣ（１）のユーザの携帯端末としてもよい。

・上記実施形態では、異常箇所が特定できるとその特定結果を、車両メーカの敷地内に配置されている表示部９７に表示したが、これに限らない。たとえば、Ｓ７０の処理に代えて、修理工場１００に特定結果に関する信号を送信してもよい。その場合、修理工場１００内のコンピュータが、修理工場１００の表示器に特定結果に関する視覚情報を表示すればよい。その場合、メーカ装置９０にとって、通知処理は、特定結果に関する信号を送信する処理となり、修理工場１００にとって、通知処理は、同信号を受信して、表示器に特定結果に関する視覚情報を表示する処理となる。なお、それら２つの処理のいずれか１つでも通知処理を構成する。

「実行装置について」
・実行装置としては、ＣＰＵ９２とＲＯＭ９４とを備えて、ソフトウェア処理を実行するものに限らない。たとえば、上記実施形態においてソフトウェア処理されたものの少なくとも一部を、ハードウェア処理するたとえばＡＳＩＣ等の専用のハードウェア回路を備えてもよい。すなわち、実行装置は、以下の（ａ）〜（ｃ）のいずれかの構成であればよい。（ａ）上記処理の全てを、プログラムに従って実行する処理装置と、プログラムを記憶するＲＯＭ等のプログラム格納装置とを備える。（ｂ）上記処理の一部をプログラムに従って実行する処理装置およびプログラム格納装置と、残りの処理を実行する専用のハードウェア回路とを備える。（ｃ）上記処理の全てを実行する専用のハードウェア回路を備える。ここで、処理装置およびプログラム格納装置を備えたソフトウェア実行装置や、専用のハードウェア回路は複数であってもよい。

「通知装置について」
・上記実施形態では、写像の出力変数の値に関する情報であって且つユーザに感知できる情報を通知する通知装置として、同情報を視覚情報として通知する装置を例示したが、これに限らず、たとえば音声情報として通知する装置であってもよい。

「車両について」
・車両としては、シリーズ・パラレルハイブリッド車に限らない。たとえばシリーズハイブリッド車や、パラレルハイブリッド車であってもよい。なお、車載回転機として、内燃機関とモータジェネレータとを備えるものにも限らない。たとえば内燃機関を備えるもののモータジェネレータを備えない車両であってもよく、またたとえばモータジェネレータを備えるものの内燃機関を備えない車両であってもよい。

１０…動力分割装置
１２…内燃機関
１４…第１モータジェネレータ
１６…第２モータジェネレータ
２０…変速装置
２２…ソレノイドバルブ
３０…駆動輪
４０…オイルポンプ
４２…オイルパン
４３…ストレーナ
５０…制御装置
７０…データセンター
９０…メーカ装置
１００…修理工場
１０２…オイル

Claims (16)

1. 入力変数として、車載部品に異常が生じたときの当該車載部品内を流動していた油に含まれる異物に関する変数である異物変数を含み、出力変数として、前記車載部品の異常箇所を示す変数である異常箇所変数を含む写像を規定する写像データが記憶装置に記憶された状態において、
   前記入力変数の値を取得する取得処理と、
   前記取得処理によって取得した前記入力変数の値を前記写像に入力することによって、前記異常箇所変数の値を算出する算出処理と、
   通知装置を操作することによって前記算出処理による算出結果を通知する通知処理と、
   を実行装置に実行させる車載部品の異常箇所特定方法。
2. 前記異物変数は、前記流動していた油に含まれる異物の種類毎の濃度を示す変数を含む請求項１記載の車載部品の異常箇所特定方法。
3. 前記異物変数は、前記流動していた油に含まれる異物の大きさ毎の濃度を示す変数を含む請求項１または２記載の車載部品の異常箇所特定方法。
4. 前記異物変数は、前記流動していた油の色を示す変数である請求項１記載の車載部品の異常箇所特定方法。
5. 前記入力変数には、前記車載部品が搭載された車両の総走行距離と相関を有する変数である走行距離変数が含まれる請求項４記載の車載部品の異常箇所特定方法。
6. 前記取得処理は、前記流動していた油の色を示す変数が前記車載部品を備える車両の運転の履歴における運転負荷が大きい場合に小さい場合よりもより濃い側に補正がなされた変数を前記異物変数として取得する処理を含む請求項１記載の車載部品の異常箇所特定方法。
7. 前記車載部品は、回転機および有段変速装置を備え、
   前記入力変数には、前記有段変速装置による変速比の切り替え時における前記回転機の回転軸の基準となる回転速度と実際の回転速度とのずれ量を示す変数であるずれ量変数が含まれる請求項１〜６のいずれか１項に記載の車載部品の異常箇所特定方法。
8. 前記取得処理は、前記変速比の切り替え時における複数のタイミングのそれぞれにおける前記ずれ量を示す変数の時系列データを前記ずれ量変数として取得する処理を含む請求項７記載の車載部品の異常箇所特定方法。
9. 前記異常箇所変数が示す異常箇所の候補には、前記有段変速装置のソレノイドバルブと、前記有段変速装置の摩擦係合要素とが含まれる請求項７または８記載の車載部品の異常箇所特定方法。
10. 前記写像は、前記異常箇所変数に加えて、前記異常箇所に該当する部品を継続して利用できるか否かに関する情報を示す変数である余寿命変数を出力するものであり、
    前記算出処理は、前記異常箇所変数に加えて前記余寿命変数の値を算出する処理を含む請求項１〜９のいずれか１項に記載の車載部品の異常箇所特定方法。
11. 前記実行装置は、前記車載部品に異常が生じたか否かを判定する判定処理を実行し、該判定処理によって異常が生じたと判定する場合に前記算出処理を実行する装置であり、
    前記写像の入力変数には、前記判定処理によって異常が生じたとされた範囲を示す変数であるダイアグ変数が含まれ、
    前記取得処理は、前記入力変数としての前記ダイアグ変数の値を取得する処理を含む請求項１〜１０のいずれか１項に記載の車載部品の異常箇所特定方法。
12. 前記車載部品は、回転機および有段変速装置を備え、
    前記入力変数には、前記有段変速装置による変速比の切り替え時における前記回転機の回転軸の基準となる回転速度と実際の回転速度とのずれ量を示す変数であるずれ量変数が含まれ、
    前記車載部品が搭載された車両は、前記回転速度を示す変数である速度変数を前記車両の外部に送信する速度送信処理と、前記有段変速装置に異常が生じるか否かを判定する判定処理と、前記異常が生じると判定する場合、判定結果を送信する結果送信処理と、を実行するものであり、
    前記実行装置は、前記判定結果を受信する受信処理を実行し、
    前記取得処理は、前記速度送信処理によって送信された速度変数のうち前記判定結果に対応するものを選択することに基づき前記ずれ量変数の値を取得する処理を含む請求項１〜１０のいずれか１項に記載の車載部品の異常箇所特定方法。
13. 請求項１２記載の車載部品の異常箇所特定方法における前記実行装置、前記記憶装置、および前記通知装置と、前記車両と、を備える車載部品の異常箇所特定システム。
14. 請求項１３記載の車載部品の異常箇所特定システムにおける前記実行装置は、１または複数の実行装置を備え、
    前記１または複数の実行装置のうちの少なくとも前記算出処理を実行する実行装置を備える車載部品の異常箇所特定装置。
15. 請求項１３記載の車載部品の異常箇所特定システムにおける前記実行装置は、１または複数の実行装置を備え、
    前記１または複数の実行装置のうちの少なくとも前記通知処理を実行する実行装置を備える車載部品の異常箇所通知制御装置。
16. 請求項１３記載の車載部品の異常箇所特定システムにおける前記速度送信処理、前記判定処理、および前記結果送信処理を実行する車両用制御装置。

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