JP3777975B2 - ハイブリッド車の制御装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、エンジン及びモータから構成されるパワーユニットを有するハイブリッド車の制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、地球環境の問題から排気ガスの発生を抑制するような、エンジンとモータとを駆動源とするハイブリッド車が実用化されている。このようなハイブリッド車では、運転状態に応じてモータあるいはエンジンの駆動のみにより駆動輪を駆動したり、モータとエンジンの両者の駆動により駆動輪を駆動したりできるようになっている。
【０００３】
このようなハイブリッド車の出力制御装置では、ドライバが操作するアクセル開度と車両の速度（車速）とに基づいて車両が必要とする要求トルクが設定される。そして、モータ側では、この要求トルクからバッテリ充電量に応じた目標モータトルクが設定される。一方、エンジン側では、要求トルクから目標モータトルクを減算して目標エンジントルクが設定される。そして、コントローラがこの目標モータトルク、目標エンジントルクに基づいてエンジン及びモータを制御すると、ハイブリッド車はドライバの要求通りに走行することができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上述したようにハイブリッド車は、モータトルクとエンジントルクの出力を制御することにより走行することができるものであるが、モータは電流を制御することでその安定した出力特性を得られる一方、エンジンはその運転状態によって出力特性が変化するものである。そのため、ハイブリッド車の出力制御装置において、要求出力から配分されたモータトルクとエンジントルクの高精度な駆動制御は困難なものとなっている。
【０００５】
このような問題を解決するものとして、例えば、特開２０００−１３０２０３号公報に記載されたものがある。この公報に記載された「エンジントルク検出装置」は、エンジン、モータ、無段変速機を有するハイブリッド車両において、エンジンはモータに比較して出力特性が不安定であることに着目し、エンジン出力を補正する前提としてエンジン実トルクを検出する必要から、エンジントルク指令値を変化させた前後で動力装置の回転数が維持されるように補正したモータ指令値をエンジンのトルクとして検出するようにしている。
【０００６】
ところが、この従来の「エンジントルク検出装置」にあっては、トルク検出のためにわざわざエンジントルクを変更し、更にこのエンジントルクを相殺する方向にモータトルクを制御しているため、トルク検出専用の制御が必要となり、また、エネルギ的にも無駄が多いものとなっている。
【０００７】
本発明はこのような問題を解決するものであって、出力制御精度を向上することで広範囲な運転状況下での安定した制御性能を確保することができるハイブリッド車の制御装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上述の目的を達成するための請求項１の発明のハイブリッド車の制御装置は、エンジン及びモータを有するパワーユニットと、車両の運転状態に基づいて目標モータトルク及び目標エンジントルクを設定して前記エンジン及び前記モータの作動を制御するパワーユニット制御手段と、前記パワーユニットの目標出力軸回転数と実出力軸回転数との偏差が減少するように前記目標モータトルクを補正する目標モータトルク補正手段と、該目標モータトルク補正手段によるモータトルク補正量に応じて前記目標エンジントルクの補正量を学習して該学習値に応じて該目標エンジントルクを補正する目標エンジントルク補正手段とを具えたものである。
【０００９】
従って、パワーユニットの目標出力軸回転数と実出力軸回転数との偏差が減少するように目標モータトルクを補正し、この補正された目標モータトルクに応じてモータの作動を制御するので、応答性の優れたモータ特性を利用して迅速に制御誤差を解消できる。また、この制御誤差が発生する主因はエンジンのトルク制御精度がモータに比べて劣ることにあるが、モータトルク補正量に応じて目標エンジントルクの補正量を学習した学習値に応じて目標エンジントルクを補正するので、制御誤差が生じる主要因を減少させることができ、エンジン制御精度を向上して広範囲な運転状況下で安定した制御性能を発揮させることができ、更に、車両の運転状態に応じたエンジン及びモータの制御中に学習補正を行うことで、効率の良い学習補正を実現できる。
【００１０】
なお、この学習制御がパワーユニットの出力軸回転数をフィードバック制御しているときに実行された場合には、出力軸回転数が比較的安定しているので、この学習制御を効率よく行うことができる。また、学習制御がパワーユニットと駆動輪との間に設けられたクラッチをスリップ制御しているときに実行された場合には、車両の走行状態に拘らず出力軸回転数フィードバック制御が可能な領域を広げることができ、学習制御の機会を増やすことができる。
【００１１】
請求項２の発明のハイブリッド車の制御装置では、前記目標エンジントルク補正手段は、前記エンジンの複数の運転領域ごとに個別に補正量を学習するようにしている。従って、各運転領域に応じて適正な補正量を学習しておくことができ、運転領域に応じた目標エンジントルクを適切に補正できる。
【００１２】
なお、複数の運転領域をエンジン負荷、例えば、エアコンプレッサの作動状況に応じて設定することで、エンジンの負荷状態に関連する因子に応じて領域ごとに適切な補正を行うことができる。また、複数の運転領域をエンジン温度に関連するパラメータ、例えば、冷却水温に応じて設定することで、エンジンの温度環境に関連する因子に応じて領域ごとに適切な補正を行うことができる。
【００１３】
請求項３の発明のハイブリッド車の制御装置では、前記目標エンジントルク補正手段は、学習補正後の目標エンジントルクと学習補正前の目標エンジントルクからモータトルク補正量を減算した値との差、あるいは学習補正後の目標エンジントルク及びモータトルク補正量の和と学習補正前の目標エンジントルクとの差に応じて学習値を更新するようにしている。従って、学習補正前の目標エンジントルクからモータトルク補正量を減算した値は実エンジントルクに相当し、学習補正後、つまり、現在の目標エンジントルクとこの実エンジントルクの差に応じて学習値を更新、あるいは学習補正後の目標エンジントルクとモータトルク補正量の和は、本来エンジンが出力すべきトルクに相関し、これと学習補正前の目標エンジントルクとの差に応じて学習値を更新するので、エンジンの出力トルクを適切に学習制御できる。
【００１４】
なお、上記の差に比例した補正値と、この差に比例した補正値の積算値との和に基づいて学習値を演算することで、学習値の急変が防止され、安定した学習制御を実現できる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００１６】
図１に本発明の一実施形態に係るハイブリッド車の制御装置の概略構成、図２にハイブリッド車の制御装置による制御ブロック、図３にハイブリッド車の制御装置による学習制御のフローチャート、図４にエンジントルクの学習制御におけるエンジン運転領域を表す概略、図５にエンジントルクの学習制御における補間方法を説明するためのグラフを示す。
【００１７】
本実施形態のハイブリッド車の制御装置において、図１に示すように、エンジン１１のクランク軸１２は伝達クラッチ１３を介して電気モータ（モータジェネレータ）１４の出力軸１５と断接可能となっており、この伝達クラッチ１３は図示しない油圧駆動装置で作動するアクチュエータ１６により駆動可能となっている。そして、この電気モータ１４はバッテリ１７から電力の供給を受けて駆動可能であると共に、車輪３１またはエンジン１１からの駆動力を受けて発電して電力をこのバッテリ１７に充電可能となっている。即ち、このエンジン１１と電気モータ１４とでパワーユニットが構成されている。
【００１８】
この電気モータ１４の出力軸１５はベルト式無段変速機としてのＣＶＴ１８の入力軸（プライマリシャフト）１９に接続されている。このＣＶＴ１８はエンジン１１側に連結されたプライマリプーリ２０と車両の駆動軸側に連結されたセカンダリプーリ２１と両プーリ２０，２１間に掛け渡されたベルト２２等とから構成され、プライマリシャフト１９に入力された回転が、同軸一体のプライマリプーリ２０からベルト２２を介してセカンダリプーリ２１へ入力され、セカンダリシャフト２３に出力されるようになっている。
【００１９】
即ち、プライマリプーリ２０は固定シーブ２０ａと可動シーブ２０ｂとを有し、可動シーブ２０ｂの背面側にプライマリシリンダ２０ｃが形成されている。従って、このプライマリシリンダ２０ｃに油圧を給排することで固定シーブ２０ａに対して可動シーブ２０ｂを移動し、プーリの溝幅を可変とすることができる。一方、同様に、セカンダリプーリ２１は固定シーブ２１ａと可動シーブ２１ｂとを有し、可動シーブ２１ｂの背面側にセカンダリシリンダ２１ｃが形成されている。従って、このセカンダリシリンダ２１ｃに油圧を給排することで固定シーブ２１ａに対して可動シーブ２１ｂを移動し、プーリの溝幅を可変とすることができる。
【００２０】
また、このＣＶＴ１８は油圧回路により制御されるようになっている。即ち、セカンダリシリンダ２１ｃにはレギュレータバルブ２４により調圧されたセカンダリ油圧（ライン圧）が加えられ、プライマリシリンダ２０ｃには、ライン圧が変速比制御バルブ２５により調圧されたプライマリ油圧が加えられる。なお、２６はオイルパン、２７はオイルパン２６内の油をレギュレータバルブ２４側へ供給するオイルポンプである。
【００２１】
そして、ＣＶＴ１８のセカンダリシャフト２３は発進クラッチ２８を介してデファレンシャルギヤ２９に接続されており、この発進クラッチ２８は図示しない油圧駆動装置で作動するアクチュエータ３０により駆動可能となっており、セカンダリシャフト２３から左右の駆動輪３１へのトルク伝達量を調整することができる。
【００２２】
また、車両にはエンジン１１、電気モータ１４、ＣＶＴ１８などを制御する電子制御ユニット（ＥＣＵ）３２が設けられ、このＥＣＵ３２には、入出力装置、制御プログラムや制御マップ等の記憶を行う記憶装置、中央処理装置及びタイマやカウンタ類が具備されており、このＥＣＵ３２によりエンジン１１の総合的な制御が実施される。即ち、エンジン回転数センサ（クランク角センサ）３３、車速センサ３４、アクセルペダルのポジションセンサ３５、プライマリ回転数センサ３６、セカンダリ回転数センサ３７などの各種センサ類の検出情報がＥＣＵ３２に入力される。そして、ＥＣＵ３２は各種センサ類の検出情報に基づいて、燃料噴射モードや燃料噴射量、点火時期等を決定し、図示しない点火プラグ、インジェクタ、スロットル弁を制御する。
【００２３】
また、バッテリ１７には充電量を検出するバッテリセンサ３８が装着されており、ＥＣＵ３２にバッテリ１７の充電量が入力され、このバッテリ充電量に応じて電気モータ１４を制御している。更に、ＥＣＵ３２は、ＣＶＴ１８のレギュレータバルブ２４及び変速比制御バルブ２５の油圧を制御することでプーリ比を変え、変速比を設定変更することができる。なお、ＥＣＵ３２は伝達クラッチ１３及び発進クラッチ２８の各アクチュエータ１６，３０の制御も行う。
【００２４】
ところで、本実施形態のハイブリッド車の出力制御装置にあって、ＥＣＵ３２は、ハイブリッド車の運転状態に基づいてエンジン１１における目標エンジントルクと電気モータ１４における目標モータトルクとを設定（パワーユニット制御手段）し、プライマリシャフト１９の目標プライマリ回転数（目標出力軸回転数）と実プライマリ回転数（実出力軸回転数）との偏差が減少するように目標モータトルクを補正（目標モータトルク補正手段）すると共に、このモータトルク補正量に応じて目標エンジントルクの補正量を学習し、この学習値に応じて目標エンジントルクを補正（目標エンジントルク補正手段）するようにしている。
【００２５】
ここで、上述した本実施形態のハイブリッド車の出力制御装置におけるＥＣＵ３２の制御を図２の制御ブロック及び図３の学習制御のフローチャートに基づいて詳細に説明する。
【００２６】
図２に示すように、アクセルポジションセンサ３５が検出したアクセル開度ＡＰＳとエンジン回転数センサ３３が検出した車速Ｖとに基づいてＡＰＳ−Ｖの３次元マップからハイブリッド車が必要とする要求トルクＴＢＡを設定する。そして、電気モータ１４側にて、この要求トルクＴＢＡとバッテリセンサ３８が検出した充電量ＳＯＣとに基づいてＴＢＡ−ＳＯＣの３次元マップから目標モータトルクＴＭＢＡを設定する。
【００２７】
一方、エンジン１１側にて、要求トルクＴＢＡから目標モータトルクＴＭＢＡを減算することで目標エンジントルクＴＥＢＡを設定し、この目標エンジントルクＴＥＢＡを後述する学習制御により補正して最終目標エンジントルクＴＥＯＢＪを設定して出力する。また、要求トルクＴＢＡが設定されると、この要求トルクＴＢＡに基づいてＴＢＡ−Ｎｐt の２次元マップから目標プライマリ回転数Ｎｐt が設定される。
【００２８】
また、ＥＣＵ３２には、プライマリ回転数センサ３６が検出したプライマリシャフト１９の実プライマリ回転数Ｎｐr が入力しており、ＥＣＵ３２はこの目標プライマリ回転数Ｎｐt と実プライマリ回転数Ｎｐr との偏差を演算し、電気モータ１４のトルクをフィードバック制御している。即ち、電気モータ１４側では、この目標プライマリ回転数Ｎｐt と実プライマリ回転数Ｎｐr との偏差ΔＮｐに応じたフィードバックトルクＴＭＮＰＧＢを目標モータトルクＴＭＢＡに加算することで、両者の差が減少するように目標モータトルクＴＭＢＡを補正して最終目標モータトルクＴＭＯＢＪを算出して出力する。
【００２９】
一方、エンジン１１側では、フィードバックトルクＴＭＮＰＧＢに応じて目標エンジントルクＴＥＢＡの補正量を学習し、この学習値に応じてこの目標エンジントルクＴＥＢＡを補正して最終目標エンジントルクＴＥＯＢＪを求めている。ここで、この学習補正制御について説明する。
【００３０】
図３に示すように、ステップＳ１にて、学習成立条件が成立しているかどうかを判定するが、この学習成立条件は以下に示す３つの条件である。
１．発進クラッチ２８がスリップ制御中である。
２．目標プライマリ回転数Ｎｐt と実プライマリ回転数Ｎｐr との偏差ΔＮｐに基づくフィードバック制御中である。
３．フェールモードではない。
【００３１】
このステップＳ１で上記３つの学習成立条件が１つでも成立していなければ何もしないでこのルーチンを抜ける。一方、全ての学習成立条件が成立していれば、ステップＳ２に移行し、ここで、図４の表に基づいてエンジン１１の運転領域を判定する。このエンジン１１の運転領域は、図４に示すように、水温ＷＴＳに応じて、また、エアコン（コンプレッサ）の作動に応じてＡ〜Ｆまで６種類設定されており、各運転領域Ａ〜Ｆごとに個別の補正量を学習するようにしている。この場合、水温ＷＴＳに応じた領域設定は、エンジン始動直後、暖機前、暖機後に分けたエンジン１１の温度環境に関連する因子に応じたものであり、エアコンの作動に応じた領域設定は、エンジン１１の負荷状態に関連する因子に応じたものである。従って、ステップＳ２で学習運転領域が設定されると、ステップＳ３以降のステップで学習値が算出される。
【００３２】
まず、ステップＳ３にて、リアルタイム学習値ＴＣＲＮＴを下記数式１により設定する。なお、ＴＥＢＡは学習前の目標エンジントルク、ＴＭＮＰＦＢは回転数偏差ΔＮｐに応じた電気モータ１４へのフィードバックトルク、ＴＥＯＢＪは学習後（現在）の最終目標エンジントルクである。
TCRNT＝TEOBJ−(TEBA−TMNPFB)−TLRNL ・・・（１）
【００３３】
次に、ステップＳ４にて、ロングタイム学習値ＴＬＲＮＬを下記数式２により設定する。なお、ＴＬＲＮＬ（ｔ）は今回のロングタイム学習値、ＴＬＲＮＬ（ｔ−１）は１秒前のロングタイム学習値、ＴＣＲＮＴ×(3/256)はリアルタイム学習値の約１％に相当するものであって学習値の急変を防止している。
TLRNL(t)＝TLRNL(t-1)＋TCRNT×(3/256) ・・・（２）
【００３４】
なお、このステップＳ４でのロングタイム学習値ＴＬＲＮＴの設定時には、エンジン１１の運転領域が変更したときにロングタイム学習値ＴＬＲＮＴを補間することで、学習値が大幅に変動しないようにしている。例えば、図５(ａ)に示すように、水温がＷＴＳ(n-1)からＷＴＳ(n)に変更すると、運転領域はＢからＣに変更するため、ロングタイム学習値はＴＬＲＮＴ(n-1) からＴＬＲＮＴ(n)となってこの学習値が大幅に変更されてしまう。そのため、このような場合、図５(ｂ)に示すように、遷移後のモードにおける基準水温ＷＴＳ(B)と基準ロングタイム学習値ＴＬＲＮＴ(B)をバッテリバックアップで保持しておき、下記数式３により学習値を補間する。
【００３５】
また、ステップＳ４でのロングタイム学習値ＴＬＲＮＬの設定時には、ロングタイム学習上限値と下限値を設定しておき、演算して求めたロングタイム学習値ＴＬＲＮＴがこれを越えないようにしている。また、この場合、この上限値及び下限値は各運転領域Ａ〜Ｆで同一とする。
【００３６】
そして、ステップＳ５にて、リアルタイム学習値ＴＣＲＮＴとロングタイム学習値ＴＬＲＮＴに基づいて下記数式４によりエンジントルク学習値ＴＬＲＮを算出する。
TCRL＝TCRNT＋TLRNL ・・・（４）
【００３７】
このようにモータトルク補正量（ＴＭＮＰＦＧ）に応じて目標エンジントルクの補正量を学習してエンジントルク学習値ＴＬＲＮが求められると、ステップＳ６にて、この学習値ＴＬＲＮに応じて目標エンジントルクＴＥＢＡを補正する。即ち、学習前の目標エンジントルクＴＥＢＡにエンジントルク学習値ＴＬＲＮを加算した値が学習後（現在）の最終目標エンジントルクＴＥＯＢＪとなる。そして、このようにして最終目標モータトルクＴＭＯＢＪ、最終目標エンジントルクＴＥＯＢＪが設定されると、ＥＣＵ３２は各設定値に基づいて、エンジン１１と電気モータ１４を制御する。
【００３８】
なお、このエンジントルク学習値ＴＬＲＮはバッテリバックアップによりイグニッションスイッチがＯＦＦされた後も保持されており、この場合、水温ＷＴＳも保持される。また、バッテリバックアップ電源のＯＦＦ時には初期値にリセットされる。
【００３９】
このように本実施形態では、ハイブリッド車の運転状態に基づいてエンジン１１における目標エンジントルクＴＥＢＡと電気モータ１４における目標モータトルクＴＭＢＡとＣＶＴ１８における目標プライマリ回転数Ｎｐt を設定し、この目標プライマリ回転数Ｎｐt と実プライマリ回転数Ｎｐr との偏差ΔＮｐが減少するように目標モータトルクを補正すると共に、このモータトルク補正量に応じて目標エンジントルクＴＥＢＡの補正量を学習し、この学習値ＴＬＲＮに応じて目標エンジントルクを補正するようにしている。従って、応答性の優れたモータ特性を利用して迅速に制御誤差を解消でき、また、制御誤差が生じる主要因を減少させることができ、エンジン制御精度を向上して広範囲な運転状況下で安定した制御性能を発揮させることができ、更に、車両の運転状態に応じたエンジン及びモータの制御中に学習補正を行うことで、効率の良い学習補正を実現できる。
【００４０】
なお、上述の実施形態では、ＥＣＵ３２がアクセル開度ＡＰＳと車速Ｖとに基づいて要求トルクＴＢＡを設定し、この要求トルクＴＢＡから目標モータトルクＴＭＢＡ及び目標エンジントルクＴＥＢＡを求めたが、アクセル開度ＡＰＳと車速Ｖとに基づいて要求出力を設定し、この要求出力から目標モータ出力及び目標エンジン出力を求め、目標モータトルク及び目標エンジントルクに変換するようにしてもよい。
【００４１】
また、上述した実施形態で用いた数式１に代えて、下記数式４を使用してもよい。
TCRNT＝TEOBJ＋TMNPFB−TEBA−TLRNL ・・・（４）
【００４２】
【発明の効果】
以上、実施形態において詳細に説明したように請求項１の発明のハイブリッド車の制御装置によれば、車両の運転状態に基づいて目標モータトルク及び目標エンジントルクを設定し、このパワーユニットの目標出力軸回転数と実出力軸回転数との偏差が減少するように目標モータトルクを補正し、このモータトルク補正量に応じて目標エンジントルクの補正量を学習し、この学習値に応じて目標エンジントルクを補正するので、応答性の優れたモータ特性を利用して迅速に制御誤差を解消することができ、また、この制御誤差が生じる主要因を減少させることができ、エンジン制御精度を向上して広範囲な運転状況下で安定した制御性能を発揮させることができ、更に、車両の運転状態に応じたエンジン及びモータの制御中に学習補正を行うことで、効率の良い学習補正を実現することができる。
【００４３】
請求項２の発明のハイブリッド車の制御装置によれば、目標エンジントルク補正手段がエンジンの複数の運転領域ごとに個別に補正量を学習するので、各運転領域に応じて適正な補正量を学習しておくことができ、運転領域に応じた目標エンジントルクを適切に補正することができる。
【００４４】
請求項３の発明のハイブリッド車の制御装置によれば、目標エンジントルク補正手段が、学習補正後の目標エンジントルクと学習補正前の目標エンジントルクからモータトルク補正量を減算した値との差、あるいは学習補正後の目標エンジントルク及びモータトルク補正量の和と学習補正前の目標エンジントルクとの差に応じて学習値を更新するので、学習補正前の目標エンジントルクからモータトルク補正量を減算した値は実エンジントルクに相当し、学習補正後、つまり、現在の目標エンジントルクとこの実エンジントルクの差に応じて学習値を更新、あるいは学習補正後の目標エンジントルクとモータトルク補正量の和は、本来エンジンが出力すべきトルクに相関し、これと学習補正前の目標エンジントルクとの差に応じて学習値を更新することとなり、エンジンの出力トルクを適切に学習制御することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係るハイブリッド車の制御装置の概略構成図である。
【図２】ハイブリッド車の制御装置による制御ブロック図である。
【図３】ハイブリッド車の制御装置による学習制御のフローチャートである。
【図４】エンジントルクの学習制御におけるエンジン運転領域を表す概略図である。
【図５】エンジントルクの学習制御における補間方法を説明するためのグラフである。
【符号の説明】
１１ エンジン（パワーユニット）
１３ 伝達クラッチ
１４ 電気モータ（パワーユニット）
１８ ＣＶＴ（無段変速機）
１９ プライマリシャフト（出力軸）
２８ 発進クラッチ
３２ 電子制御ユニット、ＥＣＵ（パワーユニット制御手段、目標モータトルク補正手段、目標エンジントルク補正手段）
３４ 車速センサ
３５ アクセルポジションセンサ
３６ プライマリ回転数センサ
３８ バッテリセンサ
【発明の属する技術分野】
本発明は、エンジン及びモータから構成されるパワーユニットを有するハイブリッド車の制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、地球環境の問題から排気ガスの発生を抑制するような、エンジンとモータとを駆動源とするハイブリッド車が実用化されている。このようなハイブリッド車では、運転状態に応じてモータあるいはエンジンの駆動のみにより駆動輪を駆動したり、モータとエンジンの両者の駆動により駆動輪を駆動したりできるようになっている。
【０００３】
このようなハイブリッド車の出力制御装置では、ドライバが操作するアクセル開度と車両の速度（車速）とに基づいて車両が必要とする要求トルクが設定される。そして、モータ側では、この要求トルクからバッテリ充電量に応じた目標モータトルクが設定される。一方、エンジン側では、要求トルクから目標モータトルクを減算して目標エンジントルクが設定される。そして、コントローラがこの目標モータトルク、目標エンジントルクに基づいてエンジン及びモータを制御すると、ハイブリッド車はドライバの要求通りに走行することができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上述したようにハイブリッド車は、モータトルクとエンジントルクの出力を制御することにより走行することができるものであるが、モータは電流を制御することでその安定した出力特性を得られる一方、エンジンはその運転状態によって出力特性が変化するものである。そのため、ハイブリッド車の出力制御装置において、要求出力から配分されたモータトルクとエンジントルクの高精度な駆動制御は困難なものとなっている。
【０００５】
このような問題を解決するものとして、例えば、特開２０００−１３０２０３号公報に記載されたものがある。この公報に記載された「エンジントルク検出装置」は、エンジン、モータ、無段変速機を有するハイブリッド車両において、エンジンはモータに比較して出力特性が不安定であることに着目し、エンジン出力を補正する前提としてエンジン実トルクを検出する必要から、エンジントルク指令値を変化させた前後で動力装置の回転数が維持されるように補正したモータ指令値をエンジンのトルクとして検出するようにしている。
【０００６】
ところが、この従来の「エンジントルク検出装置」にあっては、トルク検出のためにわざわざエンジントルクを変更し、更にこのエンジントルクを相殺する方向にモータトルクを制御しているため、トルク検出専用の制御が必要となり、また、エネルギ的にも無駄が多いものとなっている。
【０００７】
本発明はこのような問題を解決するものであって、出力制御精度を向上することで広範囲な運転状況下での安定した制御性能を確保することができるハイブリッド車の制御装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上述の目的を達成するための請求項１の発明のハイブリッド車の制御装置は、エンジン及びモータを有するパワーユニットと、車両の運転状態に基づいて目標モータトルク及び目標エンジントルクを設定して前記エンジン及び前記モータの作動を制御するパワーユニット制御手段と、前記パワーユニットの目標出力軸回転数と実出力軸回転数との偏差が減少するように前記目標モータトルクを補正する目標モータトルク補正手段と、該目標モータトルク補正手段によるモータトルク補正量に応じて前記目標エンジントルクの補正量を学習して該学習値に応じて該目標エンジントルクを補正する目標エンジントルク補正手段とを具えたものである。
【０００９】
従って、パワーユニットの目標出力軸回転数と実出力軸回転数との偏差が減少するように目標モータトルクを補正し、この補正された目標モータトルクに応じてモータの作動を制御するので、応答性の優れたモータ特性を利用して迅速に制御誤差を解消できる。また、この制御誤差が発生する主因はエンジンのトルク制御精度がモータに比べて劣ることにあるが、モータトルク補正量に応じて目標エンジントルクの補正量を学習した学習値に応じて目標エンジントルクを補正するので、制御誤差が生じる主要因を減少させることができ、エンジン制御精度を向上して広範囲な運転状況下で安定した制御性能を発揮させることができ、更に、車両の運転状態に応じたエンジン及びモータの制御中に学習補正を行うことで、効率の良い学習補正を実現できる。
【００１０】
なお、この学習制御がパワーユニットの出力軸回転数をフィードバック制御しているときに実行された場合には、出力軸回転数が比較的安定しているので、この学習制御を効率よく行うことができる。また、学習制御がパワーユニットと駆動輪との間に設けられたクラッチをスリップ制御しているときに実行された場合には、車両の走行状態に拘らず出力軸回転数フィードバック制御が可能な領域を広げることができ、学習制御の機会を増やすことができる。
【００１１】
請求項２の発明のハイブリッド車の制御装置では、前記目標エンジントルク補正手段は、前記エンジンの複数の運転領域ごとに個別に補正量を学習するようにしている。従って、各運転領域に応じて適正な補正量を学習しておくことができ、運転領域に応じた目標エンジントルクを適切に補正できる。
【００１２】
なお、複数の運転領域をエンジン負荷、例えば、エアコンプレッサの作動状況に応じて設定することで、エンジンの負荷状態に関連する因子に応じて領域ごとに適切な補正を行うことができる。また、複数の運転領域をエンジン温度に関連するパラメータ、例えば、冷却水温に応じて設定することで、エンジンの温度環境に関連する因子に応じて領域ごとに適切な補正を行うことができる。
【００１３】
請求項３の発明のハイブリッド車の制御装置では、前記目標エンジントルク補正手段は、学習補正後の目標エンジントルクと学習補正前の目標エンジントルクからモータトルク補正量を減算した値との差、あるいは学習補正後の目標エンジントルク及びモータトルク補正量の和と学習補正前の目標エンジントルクとの差に応じて学習値を更新するようにしている。従って、学習補正前の目標エンジントルクからモータトルク補正量を減算した値は実エンジントルクに相当し、学習補正後、つまり、現在の目標エンジントルクとこの実エンジントルクの差に応じて学習値を更新、あるいは学習補正後の目標エンジントルクとモータトルク補正量の和は、本来エンジンが出力すべきトルクに相関し、これと学習補正前の目標エンジントルクとの差に応じて学習値を更新するので、エンジンの出力トルクを適切に学習制御できる。
【００１４】
なお、上記の差に比例した補正値と、この差に比例した補正値の積算値との和に基づいて学習値を演算することで、学習値の急変が防止され、安定した学習制御を実現できる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００１６】
図１に本発明の一実施形態に係るハイブリッド車の制御装置の概略構成、図２にハイブリッド車の制御装置による制御ブロック、図３にハイブリッド車の制御装置による学習制御のフローチャート、図４にエンジントルクの学習制御におけるエンジン運転領域を表す概略、図５にエンジントルクの学習制御における補間方法を説明するためのグラフを示す。
【００１７】
本実施形態のハイブリッド車の制御装置において、図１に示すように、エンジン１１のクランク軸１２は伝達クラッチ１３を介して電気モータ（モータジェネレータ）１４の出力軸１５と断接可能となっており、この伝達クラッチ１３は図示しない油圧駆動装置で作動するアクチュエータ１６により駆動可能となっている。そして、この電気モータ１４はバッテリ１７から電力の供給を受けて駆動可能であると共に、車輪３１またはエンジン１１からの駆動力を受けて発電して電力をこのバッテリ１７に充電可能となっている。即ち、このエンジン１１と電気モータ１４とでパワーユニットが構成されている。
【００１８】
この電気モータ１４の出力軸１５はベルト式無段変速機としてのＣＶＴ１８の入力軸（プライマリシャフト）１９に接続されている。このＣＶＴ１８はエンジン１１側に連結されたプライマリプーリ２０と車両の駆動軸側に連結されたセカンダリプーリ２１と両プーリ２０，２１間に掛け渡されたベルト２２等とから構成され、プライマリシャフト１９に入力された回転が、同軸一体のプライマリプーリ２０からベルト２２を介してセカンダリプーリ２１へ入力され、セカンダリシャフト２３に出力されるようになっている。
【００１９】
即ち、プライマリプーリ２０は固定シーブ２０ａと可動シーブ２０ｂとを有し、可動シーブ２０ｂの背面側にプライマリシリンダ２０ｃが形成されている。従って、このプライマリシリンダ２０ｃに油圧を給排することで固定シーブ２０ａに対して可動シーブ２０ｂを移動し、プーリの溝幅を可変とすることができる。一方、同様に、セカンダリプーリ２１は固定シーブ２１ａと可動シーブ２１ｂとを有し、可動シーブ２１ｂの背面側にセカンダリシリンダ２１ｃが形成されている。従って、このセカンダリシリンダ２１ｃに油圧を給排することで固定シーブ２１ａに対して可動シーブ２１ｂを移動し、プーリの溝幅を可変とすることができる。
【００２０】
また、このＣＶＴ１８は油圧回路により制御されるようになっている。即ち、セカンダリシリンダ２１ｃにはレギュレータバルブ２４により調圧されたセカンダリ油圧（ライン圧）が加えられ、プライマリシリンダ２０ｃには、ライン圧が変速比制御バルブ２５により調圧されたプライマリ油圧が加えられる。なお、２６はオイルパン、２７はオイルパン２６内の油をレギュレータバルブ２４側へ供給するオイルポンプである。
【００２１】
そして、ＣＶＴ１８のセカンダリシャフト２３は発進クラッチ２８を介してデファレンシャルギヤ２９に接続されており、この発進クラッチ２８は図示しない油圧駆動装置で作動するアクチュエータ３０により駆動可能となっており、セカンダリシャフト２３から左右の駆動輪３１へのトルク伝達量を調整することができる。
【００２２】
また、車両にはエンジン１１、電気モータ１４、ＣＶＴ１８などを制御する電子制御ユニット（ＥＣＵ）３２が設けられ、このＥＣＵ３２には、入出力装置、制御プログラムや制御マップ等の記憶を行う記憶装置、中央処理装置及びタイマやカウンタ類が具備されており、このＥＣＵ３２によりエンジン１１の総合的な制御が実施される。即ち、エンジン回転数センサ（クランク角センサ）３３、車速センサ３４、アクセルペダルのポジションセンサ３５、プライマリ回転数センサ３６、セカンダリ回転数センサ３７などの各種センサ類の検出情報がＥＣＵ３２に入力される。そして、ＥＣＵ３２は各種センサ類の検出情報に基づいて、燃料噴射モードや燃料噴射量、点火時期等を決定し、図示しない点火プラグ、インジェクタ、スロットル弁を制御する。
【００２３】
また、バッテリ１７には充電量を検出するバッテリセンサ３８が装着されており、ＥＣＵ３２にバッテリ１７の充電量が入力され、このバッテリ充電量に応じて電気モータ１４を制御している。更に、ＥＣＵ３２は、ＣＶＴ１８のレギュレータバルブ２４及び変速比制御バルブ２５の油圧を制御することでプーリ比を変え、変速比を設定変更することができる。なお、ＥＣＵ３２は伝達クラッチ１３及び発進クラッチ２８の各アクチュエータ１６，３０の制御も行う。
【００２４】
ところで、本実施形態のハイブリッド車の出力制御装置にあって、ＥＣＵ３２は、ハイブリッド車の運転状態に基づいてエンジン１１における目標エンジントルクと電気モータ１４における目標モータトルクとを設定（パワーユニット制御手段）し、プライマリシャフト１９の目標プライマリ回転数（目標出力軸回転数）と実プライマリ回転数（実出力軸回転数）との偏差が減少するように目標モータトルクを補正（目標モータトルク補正手段）すると共に、このモータトルク補正量に応じて目標エンジントルクの補正量を学習し、この学習値に応じて目標エンジントルクを補正（目標エンジントルク補正手段）するようにしている。
【００２５】
ここで、上述した本実施形態のハイブリッド車の出力制御装置におけるＥＣＵ３２の制御を図２の制御ブロック及び図３の学習制御のフローチャートに基づいて詳細に説明する。
【００２６】
図２に示すように、アクセルポジションセンサ３５が検出したアクセル開度ＡＰＳとエンジン回転数センサ３３が検出した車速Ｖとに基づいてＡＰＳ−Ｖの３次元マップからハイブリッド車が必要とする要求トルクＴＢＡを設定する。そして、電気モータ１４側にて、この要求トルクＴＢＡとバッテリセンサ３８が検出した充電量ＳＯＣとに基づいてＴＢＡ−ＳＯＣの３次元マップから目標モータトルクＴＭＢＡを設定する。
【００２７】
一方、エンジン１１側にて、要求トルクＴＢＡから目標モータトルクＴＭＢＡを減算することで目標エンジントルクＴＥＢＡを設定し、この目標エンジントルクＴＥＢＡを後述する学習制御により補正して最終目標エンジントルクＴＥＯＢＪを設定して出力する。また、要求トルクＴＢＡが設定されると、この要求トルクＴＢＡに基づいてＴＢＡ−Ｎｐt の２次元マップから目標プライマリ回転数Ｎｐt が設定される。
【００２８】
また、ＥＣＵ３２には、プライマリ回転数センサ３６が検出したプライマリシャフト１９の実プライマリ回転数Ｎｐr が入力しており、ＥＣＵ３２はこの目標プライマリ回転数Ｎｐt と実プライマリ回転数Ｎｐr との偏差を演算し、電気モータ１４のトルクをフィードバック制御している。即ち、電気モータ１４側では、この目標プライマリ回転数Ｎｐt と実プライマリ回転数Ｎｐr との偏差ΔＮｐに応じたフィードバックトルクＴＭＮＰＧＢを目標モータトルクＴＭＢＡに加算することで、両者の差が減少するように目標モータトルクＴＭＢＡを補正して最終目標モータトルクＴＭＯＢＪを算出して出力する。
【００２９】
一方、エンジン１１側では、フィードバックトルクＴＭＮＰＧＢに応じて目標エンジントルクＴＥＢＡの補正量を学習し、この学習値に応じてこの目標エンジントルクＴＥＢＡを補正して最終目標エンジントルクＴＥＯＢＪを求めている。ここで、この学習補正制御について説明する。
【００３０】
図３に示すように、ステップＳ１にて、学習成立条件が成立しているかどうかを判定するが、この学習成立条件は以下に示す３つの条件である。
１．発進クラッチ２８がスリップ制御中である。
２．目標プライマリ回転数Ｎｐt と実プライマリ回転数Ｎｐr との偏差ΔＮｐに基づくフィードバック制御中である。
３．フェールモードではない。
【００３１】
このステップＳ１で上記３つの学習成立条件が１つでも成立していなければ何もしないでこのルーチンを抜ける。一方、全ての学習成立条件が成立していれば、ステップＳ２に移行し、ここで、図４の表に基づいてエンジン１１の運転領域を判定する。このエンジン１１の運転領域は、図４に示すように、水温ＷＴＳに応じて、また、エアコン（コンプレッサ）の作動に応じてＡ〜Ｆまで６種類設定されており、各運転領域Ａ〜Ｆごとに個別の補正量を学習するようにしている。この場合、水温ＷＴＳに応じた領域設定は、エンジン始動直後、暖機前、暖機後に分けたエンジン１１の温度環境に関連する因子に応じたものであり、エアコンの作動に応じた領域設定は、エンジン１１の負荷状態に関連する因子に応じたものである。従って、ステップＳ２で学習運転領域が設定されると、ステップＳ３以降のステップで学習値が算出される。
【００３２】
まず、ステップＳ３にて、リアルタイム学習値ＴＣＲＮＴを下記数式１により設定する。なお、ＴＥＢＡは学習前の目標エンジントルク、ＴＭＮＰＦＢは回転数偏差ΔＮｐに応じた電気モータ１４へのフィードバックトルク、ＴＥＯＢＪは学習後（現在）の最終目標エンジントルクである。
TCRNT＝TEOBJ−(TEBA−TMNPFB)−TLRNL ・・・（１）
【００３３】
次に、ステップＳ４にて、ロングタイム学習値ＴＬＲＮＬを下記数式２により設定する。なお、ＴＬＲＮＬ（ｔ）は今回のロングタイム学習値、ＴＬＲＮＬ（ｔ−１）は１秒前のロングタイム学習値、ＴＣＲＮＴ×(3/256)はリアルタイム学習値の約１％に相当するものであって学習値の急変を防止している。
TLRNL(t)＝TLRNL(t-1)＋TCRNT×(3/256) ・・・（２）
【００３４】
なお、このステップＳ４でのロングタイム学習値ＴＬＲＮＴの設定時には、エンジン１１の運転領域が変更したときにロングタイム学習値ＴＬＲＮＴを補間することで、学習値が大幅に変動しないようにしている。例えば、図５(ａ)に示すように、水温がＷＴＳ(n-1)からＷＴＳ(n)に変更すると、運転領域はＢからＣに変更するため、ロングタイム学習値はＴＬＲＮＴ(n-1) からＴＬＲＮＴ(n)となってこの学習値が大幅に変更されてしまう。そのため、このような場合、図５(ｂ)に示すように、遷移後のモードにおける基準水温ＷＴＳ(B)と基準ロングタイム学習値ＴＬＲＮＴ(B)をバッテリバックアップで保持しておき、下記数式３により学習値を補間する。
また、ステップＳ４でのロングタイム学習値ＴＬＲＮＬの設定時には、ロングタイム学習上限値と下限値を設定しておき、演算して求めたロングタイム学習値ＴＬＲＮＴがこれを越えないようにしている。また、この場合、この上限値及び下限値は各運転領域Ａ〜Ｆで同一とする。
【００３６】
そして、ステップＳ５にて、リアルタイム学習値ＴＣＲＮＴとロングタイム学習値ＴＬＲＮＴに基づいて下記数式４によりエンジントルク学習値ＴＬＲＮを算出する。
TCRL＝TCRNT＋TLRNL ・・・（４）
【００３７】
このようにモータトルク補正量（ＴＭＮＰＦＧ）に応じて目標エンジントルクの補正量を学習してエンジントルク学習値ＴＬＲＮが求められると、ステップＳ６にて、この学習値ＴＬＲＮに応じて目標エンジントルクＴＥＢＡを補正する。即ち、学習前の目標エンジントルクＴＥＢＡにエンジントルク学習値ＴＬＲＮを加算した値が学習後（現在）の最終目標エンジントルクＴＥＯＢＪとなる。そして、このようにして最終目標モータトルクＴＭＯＢＪ、最終目標エンジントルクＴＥＯＢＪが設定されると、ＥＣＵ３２は各設定値に基づいて、エンジン１１と電気モータ１４を制御する。
【００３８】
なお、このエンジントルク学習値ＴＬＲＮはバッテリバックアップによりイグニッションスイッチがＯＦＦされた後も保持されており、この場合、水温ＷＴＳも保持される。また、バッテリバックアップ電源のＯＦＦ時には初期値にリセットされる。
【００３９】
このように本実施形態では、ハイブリッド車の運転状態に基づいてエンジン１１における目標エンジントルクＴＥＢＡと電気モータ１４における目標モータトルクＴＭＢＡとＣＶＴ１８における目標プライマリ回転数Ｎｐt を設定し、この目標プライマリ回転数Ｎｐt と実プライマリ回転数Ｎｐr との偏差ΔＮｐが減少するように目標モータトルクを補正すると共に、このモータトルク補正量に応じて目標エンジントルクＴＥＢＡの補正量を学習し、この学習値ＴＬＲＮに応じて目標エンジントルクを補正するようにしている。従って、応答性の優れたモータ特性を利用して迅速に制御誤差を解消でき、また、制御誤差が生じる主要因を減少させることができ、エンジン制御精度を向上して広範囲な運転状況下で安定した制御性能を発揮させることができ、更に、車両の運転状態に応じたエンジン及びモータの制御中に学習補正を行うことで、効率の良い学習補正を実現できる。
【００４０】
なお、上述の実施形態では、ＥＣＵ３２がアクセル開度ＡＰＳと車速Ｖとに基づいて要求トルクＴＢＡを設定し、この要求トルクＴＢＡから目標モータトルクＴＭＢＡ及び目標エンジントルクＴＥＢＡを求めたが、アクセル開度ＡＰＳと車速Ｖとに基づいて要求出力を設定し、この要求出力から目標モータ出力及び目標エンジン出力を求め、目標モータトルク及び目標エンジントルクに変換するようにしてもよい。
【００４１】
また、上述した実施形態で用いた数式１に代えて、下記数式４を使用してもよい。
TCRNT＝TEOBJ＋TMNPFB−TEBA−TLRNL ・・・（４）
【００４２】
【発明の効果】
以上、実施形態において詳細に説明したように請求項１の発明のハイブリッド車の制御装置によれば、車両の運転状態に基づいて目標モータトルク及び目標エンジントルクを設定し、このパワーユニットの目標出力軸回転数と実出力軸回転数との偏差が減少するように目標モータトルクを補正し、このモータトルク補正量に応じて目標エンジントルクの補正量を学習し、この学習値に応じて目標エンジントルクを補正するので、応答性の優れたモータ特性を利用して迅速に制御誤差を解消することができ、また、この制御誤差が生じる主要因を減少させることができ、エンジン制御精度を向上して広範囲な運転状況下で安定した制御性能を発揮させることができ、更に、車両の運転状態に応じたエンジン及びモータの制御中に学習補正を行うことで、効率の良い学習補正を実現することができる。
【００４３】
請求項２の発明のハイブリッド車の制御装置によれば、目標エンジントルク補正手段がエンジンの複数の運転領域ごとに個別に補正量を学習するので、各運転領域に応じて適正な補正量を学習しておくことができ、運転領域に応じた目標エンジントルクを適切に補正することができる。
【００４４】
請求項３の発明のハイブリッド車の制御装置によれば、目標エンジントルク補正手段が、学習補正後の目標エンジントルクと学習補正前の目標エンジントルクからモータトルク補正量を減算した値との差、あるいは学習補正後の目標エンジントルク及びモータトルク補正量の和と学習補正前の目標エンジントルクとの差に応じて学習値を更新するので、学習補正前の目標エンジントルクからモータトルク補正量を減算した値は実エンジントルクに相当し、学習補正後、つまり、現在の目標エンジントルクとこの実エンジントルクの差に応じて学習値を更新、あるいは学習補正後の目標エンジントルクとモータトルク補正量の和は、本来エンジンが出力すべきトルクに相関し、これと学習補正前の目標エンジントルクとの差に応じて学習値を更新することとなり、エンジンの出力トルクを適切に学習制御することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係るハイブリッド車の制御装置の概略構成図である。
【図２】ハイブリッド車の制御装置による制御ブロック図である。
【図３】ハイブリッド車の制御装置による学習制御のフローチャートである。
【図４】エンジントルクの学習制御におけるエンジン運転領域を表す概略図である。
【図５】エンジントルクの学習制御における補間方法を説明するためのグラフである。
【符号の説明】
１１ エンジン（パワーユニット）
１３ 伝達クラッチ
１４ 電気モータ（パワーユニット）
１８ ＣＶＴ（無段変速機）
１９ プライマリシャフト（出力軸）
２８ 発進クラッチ
３２ 電子制御ユニット、ＥＣＵ（パワーユニット制御手段、目標モータトルク補正手段、目標エンジントルク補正手段）
３４ 車速センサ
３５ アクセルポジションセンサ
３６ プライマリ回転数センサ
３８ バッテリセンサ
Claims (3)
- エンジン及びモータを有するパワーユニットと、車両の運転状態に基づいて目標モータトルク及び目標エンジントルクを設定して前記エンジン及び前記モータの作動を制御するパワーユニット制御手段と、前記パワーユニットの目標出力軸回転数と実出力軸回転数との偏差が減少するように前記目標モータトルクを補正する目標モータトルク補正手段と、該目標モータトルク補正手段によるモータトルク補正量に応じて前記目標エンジントルクの補正量を学習して該学習値に応じて該目標エンジントルクを補正する目標エンジントルク補正手段とを具えたことを特徴とするハイブリッド車の制御装置。
- 請求項１のハイブリッド車の制御装置において、前記目標エンジントルク補正手段は、前記エンジンの複数の運転領域ごとに個別に補正量を学習することを特徴とするハイブリッド車の制御装置。
- 請求項１のハイブリッド車の制御装置において、前記目標エンジントルク補正手段は、学習補正後の前記目標エンジントルクと学習補正前の該目標エンジントルクから前記モータトルク補正量を減算した値との差、あるいは学習補正後の前記目標エンジントルク及び前記モータトルク補正量の和と学習補正前の前記目標エンジントルクとの差に応じて学習値を更新することを特徴とするハイブリッド車の制御装置。
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