JP2022068487A - 変速装置の異常判定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】変速装置の入力軸の回転速度が基準速度を上回る量自体は正常時と大差ないにもかかわらず、異常が生じている場合にこれを検知することができるようにした変速装置の異常判定装置を提供する。【解決手段】ＣＰＵは、変速期間における変速装置の入力軸の回転速度ＮＥから基準速度を減算した値の最大値である吹き量ΔＮＥの時系列データを取得し（Ｓ５４）、ニューラルネットワークへの入力変数ｘ（１）～ｘ（ｎ）とする（Ｓ５６）。ＣＰＵは、ニューラルネットワークの出力変数ｙが閾値ｙｔｈ以上であると判定する場合（Ｓ６０：ＹＥＳ）、異常がある旨判定する。ニューラルネットワークは、吹き量ΔＮＥの大きさが正常時と大差ないにもかかわらず、回転速度ＮＥのフィードバック制御との相関がないデータを異常とする訓練データによって学習された学習済みモデルである。【選択図】図４

Description

本発明は、変速装置の異常判定装置に関する。

たとえば下記特許文献１には、変速装置の変速比の切り替え時において、変速装置の入力軸の回転速度が基準速度を所定以上上回る場合に、吹き異常が生じていると判定する装置が記載されている。

特開２００９－１８０３４０号公報

上記基準速度を上回る量に着目して報知の対象となる異常の有無を判定する場合、上回り量の下限値はある程度大きい値に設定されることとなる。しかし、異常の中には、基準速度を上回る量自体は正常時と大差ない異常が存在することを発明者が見出した。

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．車載原動機と駆動輪との変速比を自動で変更する変速装置を備えた車両に適用され、実行装置と、記憶装置と、を備え、前記記憶装置には、前記変速装置による変速比の切り替え時における前記変速装置の入力軸の回転速度が基準速度を上回る度合いに関する複数回の前記切り替え時の時系列のパターン情報を入力とし、前記変速装置の異常の有無を示す変数を出力変数とする写像を規定する写像データが記憶されており、前記実行装置は、学習処理が実行される状態において前記変速比の複数回の切り替え時の前記回転速度の検出値に基づく前記パターン情報を取得する取得処理と、前記取得処理によって取得された前記パターン情報を前記写像への入力とし、前記写像の出力に基づき前記変速装置の異常の有無を判定する判定処理と、を実行し、前記学習処理は、前記変速比の切り替え時において前記入力軸の回転速度と前記基準速度との乖離量が所定範囲から外れる場合に前記変速比の次回の切り替え時における操作量を補正する処理である変速装置の異常判定装置である。

上記学習処理によれば、入力軸の回転速度の基準速度からの乖離量を所定範囲内とするように操作量が補正されることから、回転速度のフィードバック制御がなされる。したがって、次回以降の変速比の切り替え時における回転速度の挙動には、フィードバック制御の影響が反映されるはずである。したがって、回転速度の挙動がフィードバック制御との相関を有しないパターンの場合には、何らかの異常が生じていると考えられる。こうした観点から、上記構成では、パターン情報に基づき異常の有無を判定することにより、基準速度を上回る量自体は正常時と大差ないにもかかわらず、異常が生じている場合にこれを検知することができる。

２．前記学習処理は、前記操作量の補正量を、前記変速装置に加わるトルクを示す変数であるトルク変数の値によって分割された複数の領域および変速比の切り替えの種類毎に各別に設定する処理であり、前記複数回の切り替え時の前記回転速度の検出値は、変速比の切り替えの種類が同一であるときの前記回転速度の検出値であって且つ、前記複数の領域のうちの同一の領域における前記回転速度の検出値である上記１記載の変速装置の制御装置である。

変速比の切り替え時において入力軸の回転速度と基準速度との乖離量が所定範囲から外れる場合にこれを抑制する補正量は、変速の種類やトルク変数の値に応じて異なり得る。そのため、上記構成では、トルク変数の値によって分割された領域および変速比の切り替えの種類毎に各別に補正量を設定する。また、上記構成では、トルク変数の値によって分割された領域および変速比の切り替えの種類が同一の回転速度の検出値に基づきパターン情報を取得する。そのため、パターン情報に基づき、回転速度の挙動がフィードバック制御との相関を有しないパターンであるか否かを高精度に把握できる。

一実施形態にかかる異常診断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の手順を示すブロック図。 同実施形態にかかる制御装置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データ解析センター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および吹き時間のパターンと異常との関係を示す図。

＜第１の実施形態＞
以下、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、本実施形態にかかる異常診断システムの構成を示す。図１に示すように、車両の動力分割装置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、摩擦係合要素としての、クラッチＣ１，Ｃ２、ブレーキＢ１，Ｂ２、およびワンウェイクラッチＦ１を備えた変速装置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は、油圧制御回路２２を備えており、油圧制御回路２２が備えるソレノイドバルブ２４の操作によって、クラッチＣ１，Ｃ２およびブレーキＢ１，Ｂ２の係合状態を切り替えることができる。

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。
制御装置５０は、車両を制御対象とし、内燃機関１２のトルクおよび排気成分比率、第１モータジェネレータ１４の回転速度、ならびに第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。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の操作量であるアクセル操作量ＡＣＣＰ、油温センサ６９によって検出される変速装置２０の作動油の温度である油温Ｔｏｉｌを参照する。

制御装置５０は、ＣＰＵ５２、ＲＯＭ５４、記憶装置５５、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。

制御装置５０は、通信機５８によって、車両ＶＣ（１）の外部のグローバルネットワーク７０を介して、データ解析センター８０と通信可能となっている。データ解析センター８０は、複数の車両ＶＣ（１），ＶＣ（２），…からそれら車両ＶＣ内で生成されたデータを取り込み、各種演算を実行する。データ解析センター８０は、ＣＰＵ８２、ＲＯＭ８４、電気的に書き換え可能な不揮発性メモリである記憶装置８５、周辺回路８６、および通信機８８を備えており、それらがローカルネットワーク８９を介して通信可能とされている。記憶装置８５には、上記各種演算に用いる写像データ８５ａと、複数の車両ＶＣ（１），ＶＣ（２），…によって送信されたデータの集合である、ビッグデータ８５ｂとを記憶している。なお、データ解析センター８０は、様々な仕様の車両のデータを受信するものであってよいが、以下では、説明の便宜上、複数の車両ＶＣ（１），ＶＣ（２），…は、同一仕様の車両とする。すなわち、内燃機関１２の気筒数、排気量、変速装置２０の構造等が同一の車両であるとする。

以下、制御装置５０およびデータ解析センター８０のそれぞれが実行する処理について詳述する。
（制御装置５０が実行する処理）
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。

変速比指令値設定処理Ｍ１０は、アクセル操作量ＡＣＣＰおよび車速ＳＰＤに基づき、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。開ループ操作量算出処理Ｍ１２は、変速比の切り替え時において、アクセル操作量ＡＣＣＰと、油温Ｔｏｉｌと、変速比指令値Ｖｓｆｔ＊および切替変数ΔＶｓｆｔとに基づき、切替に用いられるソレノイドバルブ２４によって調整される油圧の指令値のベース値である油圧指令値Ｐ０＊を設定する処理である。ここで切替変数ΔＶｓｆｔは、変速比の切り替えがアップシフトであるかダウンシフトであるかを示す。したがって、変速比指令値Ｖｓｆｔ＊が３速を示して且つ切替変数ΔＶｓｆｔがアップシフトである場合、変速比の切り替えの種類（以下、変速の種類）が、３速から４速への切り替えであることを示す。開ループ操作量算出処理Ｍ１２は、アクセル操作量ＡＣＣＰと、変速の種類と、油温Ｔｏｉｌとを入力変数とし、油圧指令値Ｐ０＊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により油圧指令値Ｐ０＊をマップ演算することにより実現される。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。

詳しくは、油圧指令値Ｐ０＊は、図２に示すフェーズ１、フェーズ２、およびフェーズ３のそれぞれにおけるものである。ここで、フェーズ１は、変速比の切り替え指令が出てから予め定められた所定時間が経過するまでの期間である。フェーズ２は、トルク相の終了までの期間であり、フェーズ３は、変速比の切り替えの完了までの期間である。なお、フェーズ３については、マップデータの出力変数の値は、実際には油圧指令値Ｐ０＊の上昇速度とする。

学習補正量算出処理Ｍ１４は、内燃機関１２のクランク軸１２ａの回転速度ＮＥと基準速度ＮＥ＊との差や同差が規定値ΔＮｔｈＬ以上となっている時間に基づき、油圧指令値Ｐ０＊を補正する学習補正量ΔＰを算出する処理である。詳しくは、上記差の最大値が後述の閾値ΔＮｔｈよりも小さい上側規定値以上となる場合には、次回の変速時においては上記差が小さくなるように学習補正量ΔＰを正の値に算出する処理である。また、上記差の最大値が上側規定値よりも小さい下側規定値以下の場合には、次回の変速時においては上記差が大きくなるように学習補正量ΔＰを負の値に算出する処理である。また、上記差が規定値ΔＮｔｈＬ以上となっている時間が後述の閾値Ｔｆｔｈよりも小さい上側規定時間以上となっている場合には、次回の変速時においては上記時間が短くように学習補正量ΔＰを正の値に算出する処理である。また、上記時間が上側規定時間よりも短い下側規定時間以下の場合には、次回の変速時においては上記時間が長くなるように学習補正量ΔＰを負の値に算出する処理である。

ここで、学習補正量ΔＰは、油圧指令値Ｐ０＊を定めるアクセル操作量ＡＣＣＰ、変速の種類、および油温Ｔｏｉｌによって定まる領域毎に各別に学習保持される。本実施形態において、それら領域は、油圧指令値Ｐ０＊を定める領域と同一であり、図２には、各領域を、「Ａ１，Ａ２，…，Ｂ１，Ｂ２，…」と記載している。また、回転速度ＮＥは、ＣＰＵ５２により、クランク角センサ６０の出力信号Ｓｃｒに基づき算出される。また、ＣＰＵ５２は、基準速度ＮＥ＊を、変速比指令値Ｖｓｆｔ＊、切替変数ΔＶｓｆｔ、および車速ＳＰＤを入力として設定する。この処理は、変速比指令値Ｖｓｆｔ＊、切替変数ΔＶｓｆｔおよび車速ＳＰＤを入力変数とし、基準となる回転速度ＮＥ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によって基準速度ＮＥ＊をマップ演算することにより実現できる。

補正処理Ｍ１６は、油圧指令値Ｐ０＊に学習補正量ΔＰを加算することによって油圧指令値Ｐ＊を算出する処理である。ここで、学習補正量ΔＰは、油圧指令値Ｐ０＊を定めるアクセル操作量ＡＣＣＰ、変速の種類、および油温Ｔｏｉｌによって定まる領域における量が選択的に用いられる。

電流変換処理Ｍ１８は、油圧指令値Ｐ＊をソレノイドバルブ２４に流れる電流の指令値（電流指令値Ｉ＊）に変換する処理である。
制御装置５０は、変速比指令値Ｖｓｆｔ＊の値が変化する場合、電流指令値Ｉ＊を図２に示すようにフェーズ毎に変化させることによって摩擦係合要素を解放状態から締結状態に切り替える。なお、締結状態から解放状態に切り替えられる摩擦係合要素に対応する油圧指令値や電流指令値についても、上記同様のマップデータに基づくマップ演算とすればよい。

図３に、制御装置５０が実行する処理の手順を示す。図３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くり返し実行することにより実現される。なお、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。

図３に示す一連の処理において、ＣＰＵ５２は、まず、変速比の切り替え制御時であるか否かを判定する（Ｓ１０）。そしてＣＰＵ５２は、切り替え制御時であると判定する場合（Ｓ１０：ＹＥＳ）、アクセル操作量ＡＣＣＰ、変速比指令値Ｖｓｆｔ＊、切替変数ΔＶｓｆｔ、および油温Ｔｏｉｌを取得する（Ｓ１２）。また、ＣＰＵ５２は、今回の切り替えに伴って解放状態から締結状態に切り替えられる摩擦係合要素の切り替え用のソレノイドバルブ２４に対する電流指令値Ｉ＊を算出する（Ｓ１４）。この処理は、図２の電流変換処理Ｍ１８である。そして、ＣＰＵ５２は、ソレノイドバルブ２４に流れる電流が電流指令値Ｉ＊となるようにソレノイドバルブ２４を操作すべく操作信号ＭＳを出力する（Ｓ１６）。次にＣＰＵ５２は、回転速度ＮＥおよび基準速度ＮＥ＊を記憶装置５５に記憶する（Ｓ１８）。ＣＰＵ５２は、Ｓ１４～Ｓ１８の処理を、変速が完了するまで実行する（Ｓ２０：ＮＯ）。

ＣＰＵ５２は、変速が完了したと判定する場合（Ｓ２０：ＹＥＳ）、以下の条件（ア）および条件（イ）の論理和が真であるか否かを判定する（Ｓ２２）。
条件（ア）：Ｓ１８の処理において記憶した回転速度ＮＥの時系列データの中に、回転速度ＮＥから基準速度ＮＥ＊を減算した値が、閾値ΔＮｔｈ以上となるものが存在する旨の条件。

条件（イ）：Ｓ１８の処理において記憶した回転速度ＮＥの時系列データから算出される上記減算した値が規定値ΔＮｔｈＬ以上となる時間が、閾値Ｔｆｔｈ以上となる旨の条件である。

閾値ΔＮｔｈは、異常と判定するための、回転速度ＮＥが基準速度ＮＥ＊を上回る量の下限値に応じて設定されている。また、閾値Ｔｆｔｈは、異常と判定するための、上記減算した値が規定値ΔＮｔｈＬ以上となる時間の下限値に応じて設定されている。

ＣＰＵ５２は、論理和が真であると判定する場合（Ｓ２２：ＹＥＳ）、カウンタＣをインクリメントする（Ｓ２４）。そして、ＣＰＵ５２は、カウンタＣが閾値Ｃｔｈ以上であるか否かを判定する（Ｓ２６）。本実施形態では、閾値Ｃｔｈとして、たとえば「２」等、複数を想定している。ＣＰＵ５２は、閾値Ｃｔｈ以上であると判定する場合（Ｓ２６：ＹＥＳ）、異常がある旨判定する（Ｓ２８）。そしてＣＰＵ５２は、図１に示す警告灯９０を操作して、異常が生じた旨をユーザに報知する報知処理を実行する（Ｓ３０）。

一方、ＣＰＵ５２は、論理和が偽であると判定する場合（Ｓ２２：ＮＯ）、Ｓ１８の処理において記憶した回転速度ＮＥから基準速度ＮＥ＊を減算した値のうちの代表値を吹き量ΔＮＥとして算出する（Ｓ３２）。本実施形態では、吹き量ΔＮＥを、Ｓ１８の処理において記憶した回転速度ＮＥおよび基準速度ＮＥ＊の組によって算出される、回転速度ＮＥから基準速度ＮＥ＊を減算した値のうちの最大値とする。

そしてＣＰＵ５２は、通信機５８を操作して、車両ＶＣの識別記号ＩＤ、アクセル操作量ＡＣＣＰ、変速比指令値Ｖｓｆｔ＊、切替変数ΔＶｓｆｔ、油温Ｔｏｉｌおよび吹き量ΔＮＥを車両ＶＣ（１）の外部に送信する（Ｓ３４）。そして、ＣＰＵ５２は、上記データの送信に対応して外部から異常がある旨の通知があるか否かを判定する（Ｓ３６）。そしてＣＰＵ５２は、異常があると判定する場合（Ｓ３６：ＹＥＳ）、警告灯９０を操作して、点検を奨励する通知をする（Ｓ３８）。

ＣＰＵ５２は、Ｓ３０，Ｓ３８の処理が完了する場合や、Ｓ３６の処理において否定判定する場合には、記憶装置５５に記憶されている、回転速度ＮＥおよび基準速度ＮＥ＊の時系列データを消去する（Ｓ４０）。

なお、ＣＰＵ５２は、Ｓ４０の処理を完了する場合や、Ｓ１０，Ｓ２６の処理において否定判定する場合には、図３に示す一連の処理を一旦終了する。
（データ解析センター８０が実行する処理）
図４に、データ解析センター８０が実行する処理の手順を示す。図４に示す処理は、ＲＯＭ８４に記憶されたプログラムをＣＰＵ８２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４に示す一連の処理において、ＣＰＵ５２は、まず識別記号ＩＤ、アクセル操作量ＡＣＣＰ、変速比指令値Ｖｓｆｔ＊、切替変数ΔＶｓｆｔ、油温Ｔｏｉｌおよび吹き量ΔＮＥを受信し、記憶装置８５に記憶する（Ｓ５０）。次に、ＣＰＵ５２は、今回受信し記憶したデータに該当する変速期間と、変速の種類、アクセル操作量ＡＣＣＰ、および油温Ｔｏｉｌによって分割される領域が同一の領域における吹き量ΔＮＥのうちの、記憶装置８５に記憶されている最大値ΔＮＥｍａｘを抽出する（Ｓ５２）。なお、ここでは最大値ΔＮＥｍａｘを抽出するための吹き量ΔＮＥの集合は、識別記号ＩＤが同一のデータである。

次にＣＰＵ５２は、今回受信し記憶したデータに該当する変速期間と、変速の種類、アクセル操作量ＡＣＣＰ、および油温Ｔｏｉｌによって分割される領域が同一の領域における吹き量ΔＮＥの直近の過去の「ｎ」個のサンプリング値を記憶装置８５から読み出す（Ｓ５４）。ここで、「ｎ」個のサンプリング値は、識別記号ＩＤが同一のデータである。また、「ｎ」は、２以上の自然数である。なお、３以上であることが望ましく、５以上であることがより望ましい。

次にＣＰＵ５２は、写像データ８５ａによって規定される写像への入力変数ｘ（１）～ｘ（ｎ＋１）に、Ｓ５２，Ｓ５４の処理によって取得したデータを代入する（Ｓ５６）。すなわち、「ｉ＝１～ｎ」として、入力変数ｘ（ｉ）に、吹き量ΔＮＥ（ｉ）を代入し、入力変数ｘ（ｎ＋１）に、最大値ΔＮＥｍａｘを代入する。

次にＣＰＵ５２は、写像データ８５ａによって規定される写像に入力変数ｘ（１）～ｘ（ｎ＋１）の値を代入することによって、出力変数ｙ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（ｎ＋１）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～ｎ＋１）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ｗＳｊ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が活性化関数ｇに代入されることによって、出力変数ｙ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として、ロジスティックシグモイド関数を例示する。

上記写像は、吹き量ΔＮＥの時系列的パターンによって、回転速度ＮＥが基準速度ＮＥ＊を閾値Δｔｈ以上上回ることがない異常の有無を識別可能なように学習された学習済みモデルである。

図５に、変速の種類、アクセル操作量ＡＣＣＰ、および油温Ｔｏｉｌによって分割される領域が同一の領域であって且つ、時系列的に隣り合う変速比の切り替え期間のそれぞれにおける吹き量ΔＮＥの時系列データと、吹き時間Ｔｆの時系列データとを示す。吹き時間Ｔｆは、回転速度ＮＥが基準速度ＮＥ＊を所定量以上上回る時間である。ここで所定量は、閾値ΔＮｔｈよりも小さい。図５（ａ１）および図５（ａ２）は、正常時の吹き量ΔＮＥおよび吹き時間Ｔｆの時系列データである。ここで、吹き量ΔＮＥは、閾値ΔＮｔｈよりも小さい値で安定している。

図５（ｂ１）および図５（ｂ２）は、それぞれ、吹き量ΔＮＥ、吹き時間Ｔｆが変速期間毎に大きく変動する例を示す。図２に示した学習補正量ΔＰによる学習補正処理によれば、吹き量ΔＮＥや吹き時間Ｔｆは、図５（ａ１）および図５（ａ２）に例示する正常の値に収束していくはずである。したがって、図５（ｂ１）および図５（ｂ２）に示す例は、時系列的に１つ前の変速期間における学習補正量ΔＰによるフィードバック制御がうまく機能していない異常が生じていると考えられる。

図５（ｃ１）は、吹き量ΔＮＥが閾値ΔＮｔｈに近い状態が継続する例である。吹き量ΔＮＥが閾値ΔＮｔｈに近い状態になる場合、学習補正量ΔＰによるフィードバック制御によって、次回の変速期間においては、吹き量ΔＮＥが小さくなるように制御される。それにもかかわらず、吹き量ΔＮＥが閾値ΔＮｔｈに近い状態が継続するということは、学習補正量ΔＰによるフィードバック制御がうまく機能していない異常が生じていると考えられる。

図５（ｃ２）は、吹き時間Ｔｆが閾値Ｔｆｔｈに近い状態が継続する例である。吹き時間Ｔｆが閾値Ｔｆｔｈに近い状態になる場合、学習補正量ΔＰによるフィードバック制御によって、次回の変速期間においては、吹き量ΔＮＥが小さくなるように制御される。それにもかかわらず、吹き時間Ｔｆが閾値Ｔｆｔｈに近い状態が継続するということは、学習補正量ΔＰによるフィードバック制御がうまく機能していない異常が生じていると考えられる。

図５（ｄ１）は、吹き量ΔＮＥが閾値ΔＮｔｈよりも十分小さいにもかかわらず、吹き量ΔＮＥが漸減している例である。吹き量ΔＮＥが閾値ΔＮｔｈよりも十分に小さい場合、学習補正量ΔＰによるフィードバック制御によって、次回の変速期間においては、吹き量ΔＮＥが大きくなるように制御される。それにもかかわらず、吹き量ΔＮＥが漸減している状態が継続するということは、学習補正量ΔＰによるフィードバック制御がうまく機能していない異常が生じていると考えられる。

図５（ｄ２）は、吹き時間Ｔｆが閾値Ｔｆｔｈよりも十分小さいにもかかわらず、吹き時間Ｔｆが漸減している例である。吹き時間Ｔｆが閾値Ｔｆｔｈよりも十分に小さい場合、学習補正量ΔＰによるフィードバック制御によって、次回の変速期間においては、吹き時間Ｔｆが大きくなるように制御される。それにもかかわらず、吹き時間Ｔｆが漸減している状態が継続するということは、学習補正量ΔＰによるフィードバック制御がうまく機能していない異常が生じていると考えられる。

上記写像データ８５ａを構成する係数ｗＦｊｋ，ｗＳｊの値は、図５（ａ１）～図５（ｄ１）に例示する時系列データのそれぞれに正常である場合には出力値として「０」が、異常であれば出力値として「１」が紐づけられた訓練データに基づき、教師あり学習によって学習されたものである。

図４に戻り、ＣＰＵ５２は、出力変数ｙの値が閾値ｙｔｈ以上であるか否かを判定する（Ｓ６０）。そして、ＣＰＵ５２は、閾値ｙｔｈ以上であると判定する場合（Ｓ６０：ＹＥＳ）、異常である旨判定する（Ｓ６２）。そしてＣＰＵ５２は、通信機８８を操作して、Ｓ５０の処理において受信したデータの送信元の車両ＶＣに、異常である旨を通知する（Ｓ６４）。

なお、ＣＰＵ５２は、Ｓ６４の処理を完了する場合や、Ｓ６０の処理において否定判定する場合には、図４に示した一連の処理を一旦終了する。
ここで、本実施形態の作用および効果について説明する。

制御装置５０のＣＰＵ５２は、変速比の切り替えの都度、上記条件（ア）および条件（イ）の論理和が連続して閾値Ｃｔｈに等しい回数だけ真となる場合、異常がある旨をユーザに報知する。また、ＣＰＵ５２は、変速比が切り替えられる都度、その期間における回転速度ＮＥから基準速度ＮＥ＊を減算した値の最大値として、吹き量ΔＮＥを算出する。そして、ＣＰＵ５２は、識別記号ＩＤとともに、吹き量ΔＮＥや、学習補正量ΔＰを定義する領域を規定する変数の値である、アクセル操作量ＡＣＣＰ等をデータ解析センター８０に送信する。

データ解析センター８０のＣＰＵ８２は、受信したデータを記憶装置８５に記憶する。そしてＣＰＵ８２は、学習補正量ΔＰを定義する領域が今回送信されたデータのものと同一である直近の過去の「ｎ－１」個の吹き量ΔＮＥを抽出し、今回の吹き量ΔＮＥと併せて、写像データ８５ａによって規定される写像への入力変数とする。そして、ＣＰＵ８２は、写像の出力変数ｙの値に基づき、異常の有無を判定する。

このように、吹き量ΔＮＥの時系列データを用いることにより、Ｓ２２の処理によっては検知されない、学習補正量ΔＰに基づくフィードバック制御が機能しない異常の有無を判定することができる。

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）記憶装置８５に記憶されている吹き量ΔＮＥの中から、学習補正量ΔＰが定義される複数の領域のうちの互いに共通の領域に属する吹き量ΔＮＥを抽出して、写像への入力となる吹き量ΔＮＥの時系列データとした。これにより、学習補正量ΔＰによるフィードバック制御が吹き量ΔＮＥに、領域毎の状況の相違が影響することを抑制できることから、領域にかかわらず吹き量ΔＮＥを抽出する場合と比較して、異常の有無を高精度に判定できる。

（２）写像への入力変数に最大値ΔＮＥｍａｘを含めた。最大値ΔＮＥｍａｘは、その大きさが閾値ΔＮｔｈに近い場合や超えている場合には、異常が生じている可能性が高いことを意味し、これにより、過去における異常の兆候に関する情報に基づき異常の有無を判定できることから異常の有無を高精度に判定できる。

＜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］異常判定装置は、データ解析センター８０に対応する。実行装置は、ＣＰＵ８２およびＲＯＭ８４に対応する。記憶装置は、記憶装置８５に対応する。学習処理は、学習補正量算出処理Ｍ１４によって算出された学習補正量ΔＰに基づく処理に対応する。取得処理は、Ｓ５０の処理に対応する。判定処理は、Ｓ５２～Ｓ６２の処理に対応する。［２］トルク変数は、アクセル操作量ＡＣＣＰ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。

「変速装置の入力軸の回転速度について」
・上記実施形態では、変速装置２０の入力軸の回転速度を示す変数として、同変数と強い正の相関を有する回転速度ＮＥを用いたが、これに限らず、たとえば第２モータジェネレータ１６の回転軸１６ａの回転速度としてもよい。

「変速装置の操作量について」
・上記実施形態では、油圧指令値Ｐ０＊を、アクセル操作量ＡＣＣＰと変速の種類と油温Ｔｏｉｌとに応じて可変設定したが、これに限らない。たとえば、変速装置２０に加わるトルクの大きさを示す変数であるトルク変数としては、アクセル操作量ＡＣＣＰに限らず、たとえば駆動輪３０に対する要求トルクであってもよい。また、トルク変数、変速の種類、および油温Ｔｏｉｌの３つの変数に応じて油圧指令値Ｐ０＊を可変設定することも必須ではない。たとえば、油温Ｔｏｉｌにかかわらずトルク変数および変速の種類に応じて可変設定してもよい。

・上記実施形態では、油圧指令値Ｐ０＊を変速装置２０の開ループ操作量としたが、これに限らない。たとえば油圧の次元を有した量を扱う代わりに、はじめから電流の次元を有した量を用いてもよい。これは、開ループ操作量算出処理Ｍ１２が電流指令値のベース値を算出する処理とすることで実現できる。なお、その場合、学習補正量算出処理Ｍ１４は、たとえば、電流指令値のベース値の補正量を算出することとすればよい。

「学習処理について」
・上記実施形態では、学習補正量を、油圧の次元を有する量としたが、これに限らず、電流の次元を有する量としてもよい。

・上記実施形態では、学習補正量を、アクセル操作量ＡＣＣＰと変速の種類と油温Ｔｏｉｌとに応じて各別に設定したが、これに限らない。たとえば、変速装置２０に加わるトルクの大きさを示す変数であるトルク変数としては、アクセル操作量ＡＣＣＰに限らず、たとえば駆動輪３０に対する要求トルクであってもよい。また、トルク変数、変速の種類、および油温Ｔｏｉｌの３つの変数に応じて各別の学習補正量を算出することも必須ではない。たとえば、トルク変数および変速の種類に応じて各別の学習補正量を算出するものの、油温Ｔｏｉｌに対しては共通の学習補正量を算出してもよい。

・上記実施形態では、油圧指令値Ｐ０＊を定める領域である、トルク変数、変速の種類、および油温Ｔｏｉｌによって区画された領域Ａ１，Ａ２，…毎に、各別の学習補正量を算出したが、これに限らない。たとえば、油圧指令値Ｐ０＊を定める複数の領域に対して単一の学習補正量を算出してもよい。

・学習処理としては、回転速度ＮＥから基準速度ＮＥ＊を減算した値の最大値を、上側規定値未満であって下側規定値よりも大きい範囲内に制御するものに限らず、たとえば、上側規定値未満に制御するだけであってもよい。また、学習処理としては、回転速度ＮＥから基準速度ＮＥ＊を減算した値が規定値ΔＮｔｈＬ以上となっている時間を、上側規定時間未満であって且つ下側規定時間よりも大きい範囲内に制御するものに限らない。たとえば、上側規定時間未満に制御するだけであってもよい。

「パターン情報について」
・回転速度ＮＥが基準速度ＮＥ＊を上回る度合いに関する複数回の切り替え時のパターン情報としては、吹き量ΔＮＥ（１），…，ΔＮＥ（ｎ）に限らない。たとえば、吹き時間Ｔｆ（１），…，Ｔｆ（ｎ）であってもよい。またたとえば、吹き量ΔＮＥ（１），…，ΔＮＥ（ｎ）および吹き時間Ｔｆ（１），…，Ｔｆ（ｎ）であってもよい。

・パターン情報を構成する時系列データとしては、開ループ操作量算出処理Ｍ１２が油圧指令値Ｐ０＊を定義する領域が共通の領域に属して且つ学習補正量ΔＰが定義される領域が共通の領域に属する吹き量ΔＮＥや吹き時間Ｔｆのみからなるものに限らない。たとえば、開ループ操作量算出処理Ｍ１２が油圧指令値Ｐ０＊を定義する領域と学習補正量算出処理Ｍ１４が学習補正量ΔＰを定義する領域とが異なる場合において、学習補正量算出処理Ｍ１４が学習補正量ΔＰを定義する領域が共通の領域に属する吹き量ΔＮＥや吹き時間Ｔｆのみからなるものとしてもよい。学習補正量算出処理Ｍ１４が学習補正量ΔＰを定義する領域が共通の領域に属する吹き量ΔＮＥや吹き時間Ｔｆのみからなるものにも限らない。たとえば、変速の種類が同一の吹き量ΔＮＥや吹き時間Ｔｆのみからなるものとしてもよい。その際、トルク変数の値によって分割された領域が同一の吹き量ΔＮＥや吹き時間Ｔｆのみからなるものとすることが望ましく、さらに、油温Ｔｏｉｌによって分割された領域が同一の吹き量ΔＮＥや吹き時間Ｔｆのみからなるものとすることがより望ましい。

・パターン情報としては、吹き量ΔＮＥの時系列データや、吹き時間Ｔｆの時系列データにも限らない。たとえば、回転速度ＮＥが基準速度ＮＥ＊を上回る量の積算値、回転速度ＮＥと異常判定値との差の絶対値の積算値、および回転速度ＮＥの時系列的に前後する２つの値同士の差の積算値の３つの変数の組であってもよい。

「写像への入力変数について」
・上記実施形態では、回転速度ＮＥが基準速度ＮＥ＊を上回る度合いに関する複数回の切り替え時のパターン情報と、最大値ΔＮＥｍａｘとを入力変数としたが、これに限らない。たとえば、最大値ΔＮＥｍａｘを入力変数に含めなくてもよい。なお、吹き量等の時系列データが入力変数に含まれることが必須ではないことは、「パターン情報について」の欄に記載した通りである。

「写像について」
・ニューラルネットワークとしては、中間層が１層の全結合順伝播型のネットワークに限らない。たとえば、中間層が複数の全結合順伝播型のネットワークであってもよい。

・写像としては、ニューラルネットワークに限らない。たとえば、線形回帰モデルであってもよい。さらに、機械学習による学習済みモデルにも限らない。たとえば、上記「パターン情報について」の欄に記載した３つの変数の組のそれぞれが示す積算値と対応する判定値との大小を比較し、３つの積算値の中に対応する判定値以上となるものがある場合に、異常であると判定してもよい。なお、その場合、判定値を写像データとして記憶装置に記憶しておくことが望ましい。要は、吹き量等の時系列的な挙動が、学習処理による吹き量の制御との相関が低い挙動である場合に異常であると判定すればよい。

「異常判定装置について」
・上記実施形態では、異常判定装置をデータ解析センター８０とする例を示したが、これに限らず、たとえば制御装置５０を異常判定装置としてもよい。すなわち、図４のＳ５２～Ｓ６２の処理を制御装置５０が実行してもよい。

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
５０…制御装置
７０…グローバルネットワーク
８０…データ解析センター

Claims (1)

1. 車載原動機と駆動輪との変速比を自動で変更する変速装置を備えた車両に適用され、
   実行装置と、記憶装置と、を備え、
   前記記憶装置には、前記変速装置による変速比の切り替え時における前記変速装置の入力軸の回転速度が基準速度を上回る度合いに関する複数回の前記切り替え時の時系列のパターン情報を入力とし、前記変速装置の異常の有無を示す変数を出力変数とする写像を規定する写像データが記憶されており、
   前記実行装置は、
   学習処理が実行される状態において前記変速比の複数回の切り替え時の前記回転速度の検出値に基づく前記パターン情報を取得する取得処理と、
   前記取得処理によって取得された前記パターン情報を前記写像への入力とし、前記写像の出力に基づき前記変速装置の異常の有無を判定する判定処理と、を実行し、
   前記学習処理は、前記変速比の切り替え時において前記入力軸の回転速度と前記基準速度との乖離量が所定範囲から外れる場合に前記変速比の次回の切り替え時における操作量を補正する処理である変速装置の異常判定装置。

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