JP2023150389A - 異物量推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 車両のコストを抑え、車両の動力伝達装置内の異物量を推定することができる異物量推定装置を提供する。【解決手段】 異物量推定装置は、時刻ごとの車両の駆動状態に関する１以上のパラメータを前記車両から取得する取得部と、前記１以上のパラメータを時刻ごとに記憶する記憶部と、前記車両の動力伝達装置内の作動油に含まれる異物量を、前記記憶部に記憶された前記１以上のパラメータの時間変化に基づいて推定する推定部とを有する。【選択図】図５

Description

本発明は、異物量推定装置に関する。

例えば特許文献１には、車両の自動変速機内を循環する作動油中の異物量を検出する検出手段として、汚れセンサが記載されている。汚れセンサは、例えば作動油に光線を当てたときに生ずる散乱光、あるいは散乱・吸収により減衰した透過光の強度を演算回路で演算することにより異物量を測定する。

特開平７－９１５３４号公報

上記のように、汚れセンサを車両に用いる場合、光源及び受光器などの高価な光学系部品が必要となるため、車両のコストが増加するおそれがある。

そこで本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであり、車両のコストを抑え、車両の動力伝達装置内の作動油中の異物量を推定することができる異物量推定装置を提供することを目的とする。

本発明の異物量推定装置は、時刻ごとの車両の駆動状態に関する１以上のパラメータを前記車両から取得する取得部と、前記１以上のパラメータを時刻ごとに記憶する記憶部と、前記車両の動力伝達装置内の作動油に含まれる異物量を、前記記憶部に記憶された前記１以上のパラメータの時間変化に基づいて推定する推定部とを有する。

本発明によれば、車両のコストを抑え、車両の動力伝達装置内の作動油中の異物量を推定することができる。

車両管理システムの一例を示す構成図である。 車両管理サーバの一例を示す構成図である。 車両制御装置のパラメータ送信処理の一例を示すフローチャートである。 車両管理サーバのパラメータ取得処理の一例を示すフローチャートである。 車両管理サーバの診断処理の一例を示すフローチャートである。 平均加速度の時間変化に応じた異物量の増加の一例を示す図である。 時刻に対する異物量の変化の一例を示す図である。

（車両管理システムの構成）
図１は、車両管理システム９の一例を示す構成図である。車両管理システム９は、車両管理サーバ１、ハイブリッド車両２、及び端末装置３を含む。車両管理サーバ１、ハイブリッド車両２、及び端末装置３は、例えばインターネットなどの通信ネットワーク９０を介して互いに通信することができる。端末装置３は、例えばハイブリッド車両２のユーザが所有するスマートフォンまたはタブレット端末などである。

車両管理サーバ１は異物量推定装置の一例である。車両管理サーバ１は、例えばディーラーなどのハイブリッド車両２のメインテナンスを行う施設に設置され、ハイブリッド車両２の状態を管理する。ハイブリッド車両２の動力伝達装置２６内の作動油Ｗに含まれる異物量を、ハイブリッド車両２から通信ネットワーク９０を介して受信した駆動状態パラメータの時間変化に基づき推定する。車両管理サーバ１は、推定した異物量に基づいてハイブリッド車両２の作動油の状態を診断し、その診断結果を、通信ネットワーク９０を介してハイブリッド車両２及び端末装置３に送信する。

ハイブリッド車両２は車両の一例である。車両管理サーバ１の管理対象の車両としては、ハイブリッド車両２に限定されず、エンジン車両、あるいはエンジン以外の内燃機関を搭載する車両であってもよい。

ハイブリッド車両２は、車両制御装置２０、通信モジュール２１、エンジン２２、モータ２３、駆動回路２４、バッテリ２５、動力伝達装置２６、駆動輪２７、及びマルチインフォメーションディスプレイ（以下、ディスプレイと表記）２８を有する。また、ハイブリッド車両２は、ハイブリッド車両２の駆動にかかわる状態値の検出手段として、クランク角センサ２００、レゾルバ２０１、アクセル開度センサ２０２、ブレーキ開度センサ２０３、速度センサ２０４、オドメータ２０５、及び回転数センサ２０６を有する。

エンジン２２は、燃焼室内に供給されたガソリン及び空気の混合気を圧縮して点火することによりシリンダ内のピストンを往復運動させることでクランクシャフトを回転させる。クランク角センサ２００はクランクシャフトの角度を検出して車両制御装置２０に出力する。車両制御装置２０は、エンジン２２の要求トルクに従って、クランク角センサ２００の検出値などに応じ、エンジン２２の吸気量及び点火タイミングなどを制御する。エンジン２２の出力トルクはモータ２３のシャフトを介して動力伝達装置２６の入力軸２６ａに入力される。

モータ２３は不図示のステータ及びロータを有する。ロータの中心にはシャフトが設けられている。モータ２３には駆動回路２４から三相交流電流が供給される。ロータは、三相交流電流によりステータから発生した回転磁界により回転する。レゾルバ２０１は、シャフトの回転角を検出して車両制御装置２０に出力する。

駆動回路２４は、不図示の昇圧コンバータ及びインバータを含む。駆動回路２４は、リチウムイオン電池などのバッテリ２５の電力から三相交流電流を生成する。このとき、車両制御装置２０は、モータ２３の要求トルクに従って、レゾルバ２０１の検出値に応じ、インバータ内のスイッチ素子のスイッチング制御を行う。モータ２３の出力トルクは動力伝達装置２６の入力軸２６ａに入力される。

動力伝達装置２６は、エンジン２２及びモータ２３の各出力トルクを、出力軸２６ｂを介して駆動輪２７に伝達する。動力伝達装置２６は、例えばトルクコンバータ２６０、自動変速機２６１、ディファレンシャルギア２６２、及び減速機２６３を有する。

トルクコンバータ２６０はクラッチとして機能するだけでなく、出力トルクを増加して伝達する。自動変速機２６１は、トルクコンバータ２６０の後段に設けられ、ハイブリッド車両２のギア変速を行う。ディファレンシャルギア２６２は、自動変速機２６１の後段に設けられ、エンジン２２及びモータ２３の各出力トルクを左右の駆動輪２７の回転数に振り分ける。減速機２６３は、ディファレンシャルギア２６２の後段に設けられ、ハイブリッド車両２の速度が適切な速度となるようにエンジン２２及びモータ２３の各出力トルクを低下させる。減速機２６３の出力トルクは出力軸２６ｂから駆動輪２７に伝達される。出力軸２６ｂには、回転数を検出する回転数センサ２０６が設けられている。回転数センサ２０６は、検出値を車両制御装置２０に出力する。

動力伝達装置２６は、湿式クラッチ、歯車、及び油圧回路などの各種の機械要素を備えている。各機械要素は、少なくとも部分的に作動油Ｗに浸漬されている。作動油Ｗは例えばトランスミッションオイルなどと称呼される。作動油Ｗは、各機械要素を潤滑にするとともに、各機械要素の作動により生ずる異物を洗い流す。このため、作動油Ｗ中に含まれる異物量は、ハイブリッド車両２の駆動とともに増加する。

また、作動油Ｗは油圧回路内の油圧を形成する。しかし、作動油Ｗ中の異物量が増加すると、異物が油圧回路内や、油圧調整用のソレノイドバルブ内に詰まることにより適切な油圧が形成できなくなるおそれがある。このため、ハイブリッド車両２のユーザは、作動油Ｗ中の異物量が油圧に悪影響を及ぼす前に作動油Ｗを交換（以下、オイル交換と表記）する必要がある。

ユーザにオイル交換の要否を通知するため、仮に動力伝達装置２６に汚れセンサを備えることもできるが、上述したようにハイブリッド車両２のコストが増加するおそれがある。このため、ハイブリッド車両２は汚れセンサを備えておらず、車両制御装置２０は、異物量の推定に用いられる駆動状態パラメータを生成して車両管理サーバ１に送信し、車両管理サーバ１が異物量を推定する。駆動状態パラメータは、ハイブリッド車両２の駆動状態に関する１以上のパラメータの一例である。

車両制御装置２０は、例えば１以上のＥＣＵ（Electronic Control Unit）を含み、ハイブリッド車両２の駆動を制御する。車両制御装置２０は、マイクロプロセッサなどの演算回路及びメモリなどの記憶回路を備える。

車両制御装置２０は、クランク角センサ２００、レゾルバ２０１、アクセル開度センサ２０２、ブレーキ開度センサ２０３、速度センサ２０４、オドメータ２０５、及び回転数センサ２０６から各検出値を例えば周期的に収集する。

車両制御装置２０は、例えばアクセル開度センサ２０２、ブレーキ開度センサ２０３、及び速度センサ２０４の各検出値からエンジン２２及びモータ２３のトルク指令値を決定する。ここで、アクセル開度センサ２０２及びブレーキ開度センサ２０３は、ハイブリッド車両２のアクセルペダル及びブレーキペダルの各操作量をそれぞれ検出して車両制御装置２０に出力する。また、速度センサ２０４はハイブリッド車両２の走行速度を検出して車両制御装置２０に出力する。

車両制御装置２０は、例えばトルク指令値、クランク角センサ２００の検出値、及びレゾルバ２０１の検出値から動力伝達装置２６の入力トルクの時間平均値を算出する。入力トルクの時間平均値は駆動状態パラメータの１つである。

また、車両制御装置２０は、オドメータ２０５からハイブリッド車両２の走行距離を取得する。走行距離は駆動状態パラメータの１つである。

また、車両制御装置２０は、回転数センサ２０６の検出値からディファレンシャルギア２６２における差動回転数を算出する。差動回転数の時間平均値は駆動状態パラメータの１つである。

また、車両制御装置２０は、速度センサ２０４の検出値からハイブリッド車両２の加速度の時間平均値を算出する。加速度の時間平均値は駆動状態パラメータの１つである。

車両制御装置２０は、各駆動状態パラメータ及びその取得日時・時刻を含む情報信号を生成して通信モジュール２１を介して車両管理サーバ１に送信する。送信処理は例えば周期的に実行される。

図２は、車両管理サーバ１の一例を示す構成図である。車両管理サーバ１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０、ＲＯＭ（Read Only Memory）１１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１３、通信ポート１４、入力装置１５、及び出力装置１６を有する。ＣＰＵ１０は、互いに信号の入出力ができるように、ＲＯＭ１１、ＲＡＭ１２、ＨＤＤ１３、通信ポート１４、入力装置１５、及び出力装置１６と、バス１９を介して接続されている。

ＲＯＭ１１は、ＣＰＵ１０を駆動するプログラムが格納されている。ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１０のワーキングメモリとして機能する。通信ポート１４は、例えば無線ＬＡＮ（Local Area Network）カードやＮＩＣ（Network Interface Card）であり、通信ネットワーク９０を介した通信を処理する。

入力装置１５は、車両管理サーバ１に情報を入力する装置である。入力装置１５としては、例えばキーボード、マウス、及びタッチパネルなどが挙げられる。入力装置１５は、入力された情報を、バス１９を介しＣＰＵ１０に出力する。

出力装置１６は、車両管理サーバ１の情報を出力する装置である。出力装置１６としては、例えばディスプレイ及びタッチパネルなどが挙げられる。出力装置１６は、ＣＰＵ１０からバス１９を介して情報を取得して出力する。

ＣＰＵ１０は、ＲＯＭ１１からプログラムを読み込むと、機能として、動作制御部１００、パラメータ取得部１０１、診断指示受付部１０２、及び診断処理部１０３を生成する。動作制御部１００は車両管理サーバ１の全体の動作を制御する。動作制御部１００は、所定のシーケンスに従いパラメータ取得部１０１、診断指示受付部１０２、及び診断処理部１０３に対して動作を指示する。

パラメータ取得部１０１は取得部の一例である。パラメータ取得部１０１は、時刻ごとの各駆動状態パラメータをハイブリッド車両２から取得する。例えばパラメータ取得部１０１は、通信ポート１４を介してハイブリッド車両２から、日付、時刻、及び各駆動状態パラメータを含む情報信号を受信する。本例では、ハイブリッド車両２の車両制御装置２０は、一定周期で通信モジュール２１を介して情報信号を車両管理サーバ１に送信するが、車両管理サーバ１からの要求に応じて情報信号を送信してもよい。パラメータ取得部１０１は、状態パラメータを日付及び時刻ごとにＨＤＤ１３に記憶ささせる。

ＨＤＤ１３は記憶部の一例である。ＨＤＤ１３には、駆動情報データベース（ＤＢ）１３０が格納されている。駆動情報ＤＢ１３０には、パラメータ取得部１０１から日付、時刻、及び各駆動状態パラメータが書き込まれる。本例では、駆動状態パラメータとして、走行距離、平均トルク、平均加速度、及び差動回転数を挙げるが、これに限定されない。

診断指示受付部１０２は、ハイブリッド車両２の作動油Ｗの状態の診断指示を受け付ける。診断指示は、例えば入力装置１５、ユーザの端末装置３、またはディーラーの端末（不図示）から通信ポート１４を介して車両管理サーバ１に送信される。診断指示受付部１０２が診断指示を受け付けると、診断処理部１０３は駆動情報ＤＢ１３０に基づき診断を行う。

診断処理部１０３は推定部の一例である。診断処理部１０３は、ハイブリッド車両２の作動油Ｗに含まれる異物量を、ＨＤＤ１３に記憶された各駆動状態パラメータの時間変化に基づいて推定する。診断処理部１０３は、推定結果に応じて作動油Ｗの状態を診断して、その結果をユーザに通知する。例えば診断処理部１０３は診断結果を出力装置１６、またはハイブリッド車両２のディスプレイ２８に出力する。

このように、車両管理サーバ１は、時刻ごとのハイブリッド車両２の駆動状態に関する状態パラメータを取得して、ＨＤＤ１３に時刻ごとに記憶する。車両管理サーバ１は、作動油Ｗに含まれる異物量を、ＨＤＤ１３に記憶された各駆動状態パラメータの時間変化に基づいて推定する。

したがって、車両管理サーバ１によると、ハイブリッド車両２に汚れセンサを搭載する必要がないため、ハイブリッド車両２のコストを抑え、各駆動状態パラメータの時間変化から作動油Ｗ中の異物量を推定することができる。

（車両制御装置のパラメータ送信処理）
図３は、車両制御装置２０のパラメータ送信処理の一例を示すフローチャートである。本処理は、例えば一定周期で繰り返し実行される。

まず車両制御装置２０は、オドメータ２０５及び速度センサ２０４などの各種センサ類の検出値の収集時刻が到来したか否かを、例えばタイマに基づいて判定する（ステップＳｔ１）。収集時刻が到来していない場合（ステップＳｔ１のＮｏ）、本処理は終了する。

収集時刻が到来している場合（ステップＳｔ１のＹｅｓ）、車両制御装置２０は各種センサ類の検出値を収集する（ステップＳｔ２）。次に車両制御装置２０は、各検出値から各駆動状態パラメータを生成する（ステップＳｔ３）。

このとき、車両制御装置２０は、オドメータ２０５の検出値から走行距離を生成し、速度センサ２０４の検出値から平均加速度を生成する。また、車両制御装置２０は、アクセル開度センサ２０２、ブレーキ開度センサ２０３、クランク角センサ２００、及びレゾルバ２０１の各検出値から平均トルクを生成し、回転数センサ２０６の検出値から差動回転数を生成する。

次に車両制御装置２０は、例えば内蔵のＲＴＣ（Real Time Clock）などから現在の日付及び時刻を取得して駆動状態パラメータに付与する（ステップＳｔ４）。次に車両制御装置２０は、駆動状態パラメータを含む情報信号を車両管理サーバ１に送信する（ステップＳｔ５）。送信は、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標、以下同様）スポットなどを介して無線通信により定期的に実行されることが望ましいが、有線通信により行われてもよい。このようにしてパラメータ送信処理は行われる。

（パラメータ取得処理）
図４は、車両管理サーバ１のパラメータ取得処理の一例を示すフローチャートである。本処理は、ハイブリッド車両２が運転中に実行されるが、これに限定されず、例えば、車両管理サーバ１を備えるディーラーがハイブリッド車両２をチェックするときに実行されてもよい。

まずパラメータ取得部１０１はハイブリッド車両２から情報信号を受信したか否かを判定する（ステップＳｔ１１）。情報信号が受信されていない場合（ステップＳｔ１１のＮｏ）、後述するステップＳｔ１３の処理が実行される。

また、情報信号が受信されている場合（ステップＳｔ１１のＹｅｓ）、パラメータ取得部１０１は、情報信号から各駆動状態パラメータを日付及び時刻とともに取得してＨＤＤ１３に駆動情報ＤＢ１３０として記憶させる（ステップＳｔ１２）。

次にパラメータ取得部１０１は駆動状態パラメータの取得を継続するか否かを判定する（ステップＳｔ１３）。パラメータ取得部１０１は、駆動状態パラメータの取得を継続する場合（ステップＳｔ１３のＹｅｓ）、再びステップＳｔ１１以降の各処理を実行し、駆動状態パラメータの取得を中断する場合（ステップＳｔ１３のＮｏ）、本処理を終了する。このようにしてパラメータ取得処理は実行される。

（診断処理）
図５は、車両管理サーバ１の診断処理の一例を示すフローチャートである。本処理は、例えば、車両管理サーバ１を備えるディーラーがハイブリッド車両２をチェックするときに実行されるが、ハイブリッド車両２が運転中に実行されてもよい。

まず診断指示受付部１０２は診断指示の有無を判定する（ステップＳｔ２１）。診断指示が無い場合（ステップＳｔ２１のＮｏ）、再びステップＳｔ２１の処理が実行される。

診断指示受付部１０２が診断指示を受けた場合（ステップＳｔ２１のＹｅｓ）、診断処理部１０３はＨＤＤ１３の駆動情報ＤＢ１３０から時刻ごとの各駆動状態パラメータを読み出す（ステップＳｔ２２）。次に診断処理部１０３は、ハイブリッド車両２の動力伝達装置２６内の作動油Ｗに含まれる異物量を各駆動状態パラメータの時間変化に基づき推定する（ステップＳｔ２３）。このとき、診断処理部１０３は、各駆動状態パラメータを年月日及び時刻に従って時系列に並べて以下の算出処理を行う。

Ｆ＝∫ｆ（Ｘ） ・・・（１）
Ｘ＝α・Ｄ＋β・Ｔ・Ｇ＋γ・Ｒ＋δ ・・・（２）

診断処理部１０３は、一例として上記の式（１）に従って異物量Ｆを算出する。式（１）において、異物量Ｆは、指標値Ｘを引数とする関数ｆの時間積分値として表される。ここで指標値Ｘは、ハイブリッド車両２の駆動状態に応じた異物の発生量であり、一例として上記の式（２）により表される。式（２）において、α，β，γ，δ、はシミュレーション結果または実験結果などにより予め決定された定数であるが、例えば機械学習などにより同定してもよい。また、Ｄは走行距離を示し、Ｔは平均トルクを示し、Ｇは平均加速度を示し、Ｒは差動回転数を示す。また、関数ｆの内容は、シミュレーション結果または実験結果、または機械学習などにより決定してもよい。異物量Ｆは、式（１）に基づき関数ｆの算出値の蓄積量して得られる。

図６は、平均加速度の時間変化に応じた異物量の増加の一例を示す図である。図６において、グラフＧ１，Ｇ２の横軸は時間を示し、グラフＧ１の縦軸は平均加速度Ｇを示し、グラフＧ２の縦軸は異物量Ｆを示す。

時刻Ｔ１～Ｔ２において、平均加速度ＧがΔＧだけ増減した場合、異物量は時刻Ｔ２においてΔＦだけ増加する。これは、ハイブリッド車両２の加減速により動力伝達装置２６内の機械要素が作動して異物が作動油Ｗ中に排出されたためである。なお、走行距離、平均トルク、及び差動回転数の時刻変化も平均加速度と同様に異物量Ｆを増加させる。このように診断処理部１０３は異物量Ｆを推定するため、目視により直接的に作動油Ｗの汚れを確認する場合より高精度に作動油Ｗ中の異物量Ｆを推定することができる。

図７は、時刻に対する異物量Ｆの変化の一例を示す図である。図７において、閾値ＴＨは、作動油Ｗの交換を推奨する基準として定められた異物量である。異物量Ｆは、一例として時刻の経過に従って緩やかに増加する。異物量Ｆが時刻Ｔｘにおいて閾値ＴＨを上回ると、ユーザは作動油Ｗの交換を通知される。

再び図５を参照すると、診断処理部１０３は、推定した異物量と閾値ＴＨを比較する（ステップＳｔ２４）。診断処理部１０３は、異物量が閾値ＴＨより多い場合（ステップＳｔ２４のＹｅｓ）、例えば符号Ｇａで示される異常通知を行う（ステップＳｔ２５）。異常通知は、一例として作動油Ｗ（オイル）の交換が必要であること、及び異物量が増加するようなスポーツ走行を控えることをユーザに知らせる。

また、診断処理部１０３は、異物量が閾値ＴＨ以下である場合（ステップＳｔ２４のＮｏ）、例えば符号Ｇｂで示される正常通知を行う（ステップＳｔ２６）。正常通知は、一例として作動油Ｗ（オイル）の汚れ（異物量）が許容範囲内であることをユーザに知らせる。

診断処理部１０３は、正常通知及び異常通知を出力装置１６に表示させてもよいし、ユーザの端末装置３またはディーラーの端末装置、もしくは車両制御装置２０との通信によりハイブリッド車両２のディスプレイ２８に表示させてもよい。これによりユーザは、オイル交換のタイミングを知ることができるため、オイル交換の利便性が向上する。

上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。

１ 車両管理サーバ（異物量推定装置）
２ ハイブリッド車両（車両）
１３ ハードディスクドライブ（記憶部）
２６ 動力伝達装置
１０１ パラメータ取得部（取得部）
１０３ 診断処理部（推定部）
１３０ 駆動情報データベース

Claims (1)

1. 時刻ごとの車両の駆動状態に関する１以上のパラメータを前記車両から取得する取得部と、
   前記１以上のパラメータを時刻ごとに記憶する記憶部と、
   前記車両の動力伝達装置内の作動油に含まれる異物量を、前記記憶部に記憶された前記１以上のパラメータの時間変化に基づいて推定する推定部とを有する、
   異物量推定装置。
   
   
   

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