JP6187058B2 - ハイブリッド車両の制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、EVモードでエンジン始動要求があると、走行駆動用のモータをエンジンスタータとし、第１クラッチを介してエンジンをクランキングするハイブリッド車両の制御装置に関する。

従来、４つの学習許可判定条件（MG回転数安定条件、MGトルク安定条件、ロー側変速段条件、CL2伝達トルク安定条件）が成立したときにのみ、エンジンとモータの間に介装された第１クラッチCL1のトルク−ストロークマップの学習補正を行う装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１０−３０４２８号公報

しかしながら、従来装置にあっては、４つの安定条件のうち何れか１つの条件が成立しないと第１クラッチCL1のトルク−ストロークマップの学習補正が許可されない。したがって、第１クラッチの摩擦係数が変化したとき、摩擦係数変化を反映した学習補正値が得られるのに長い時間を要することになる。このため、エンジン始動時、スリップ締結される第１クラッチの伝達トルクが所望のトルクから外れてしまったとき、摩擦係数変化を反映した学習補正値が得られるまで、トルク外れによるエンジンクランキングを複数回経験しなければならない、という問題があった。

本発明は、上記問題に着目してなされたもので、第１クラッチの摩擦係数が上昇したとき、クラッチ摩擦係数の上昇を反映した学習補正を応答良く行うことができるハイブリッド車両の制御装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明は、駆動系に、エンジンと、第１クラッチと、モータと、駆動輪と、を備え、前記モータを駆動源とするEVモードでエンジン始動要求があると、前記モータをエンジンスタータとし、前記第１クラッチを介して前記エンジンをクランキングする。
このハイブリッド車両の制御装置において、エンジン始動制御手段と、学習補正制御手段と、を備える。
前記エンジン始動制御手段は、前記エンジン始動要求があると、前記エンジンのクランキング制御を開始すると共に、目標モータ回転数と実モータ回転数を比較し、前記実モータ回転数が前記目標モータ回転数より低くなると、前記第１クラッチへの指示トルクを下げる回転数フィードバック制御を行って前記エンジンを始動する。
前記学習補正制御手段は、前記回転数フィードバック制御が介入するエンジン始動を経験すると、次回のエンジン始動時から前記第１クラッチへの指示トルクを低下させる学習補正を行う。
学習補正では、前記回転数フィードバック制御が介入するエンジン始動を経験すると、前記第１クラッチの伝達トルクがモータトルク上限まで使いきってしまったときの値であると仮定したときの学習補正値に設定する。

よって、エンジン始動制御側では、クランキング制御中、実モータ回転数が目標モータ回転数より低くなると、第１クラッチへの指示トルクを下げる回転数フィードバック制御が行われる。そして、学習補正制御側では、回転数フィードバック制御が介入するエンジン始動を経験すると、次回のエンジン始動時から第１クラッチへの指示トルクを低下する学習補正が行われる。
すなわち、クランキング制御中、第１クラッチの実伝達トルクがモータ駆動トルクを超えるようなとても大きい場合は、その負荷によりモータが目標モータ回転数を維持できなくなり、実モータ回転数が低下するモータ回転の引き込みが発生する。そして、モータ回転の引き込みが発生するのは、指示トルクに対し第１クラッチの実伝達トルクが高いことに原因がある。よって、クランキング制御中に回転数フィードバック制御が介入することで、第１クラッチの摩擦係数が上昇していると推定できる。
これに対し、回転数フィードバック制御が介入するエンジン始動を経験すると、第１クラッチの摩擦係数が上昇しているとの推定を直ちに反映し、第１クラッチへの指示トルクを低下する学習補正が行われる。このため、次回のエンジン始動時からは、モータ回転の引き込みが生じないエンジン始動にすることが可能となる。
この結果、第１クラッチの摩擦係数が上昇したとき、クラッチ摩擦係数の上昇を反映した学習補正を応答良く行うことができる。
加えて、学習補正では、回転数フィードバック制御が介入するエンジン始動を経験すると、第１クラッチの伝達トルクがモータ駆動トルクを超えるようなとても大きい値であると仮定したときの学習補正値に設定するため、回転数フィードバック制御が介入するエンジン始動を経験したとき、想定される第１クラッチの摩擦係数μの急上昇に応じた学習量による学習補正を行うことができる。

実施例１の制御装置が適用されたＦＦハイブリッド車両を示す全体システム図である。 実施例１のハイブリッドコントロールモジュールにて実行されるエンジン始動制御処理の流れを示すフローチャートである。 実施例１のハイブリッドコントロールモジュールにて実行されるCL1μ学習補正制御処理の流れを示すフローチャートである。 実施例１でのCL1μ学習補正制御処理でのCL1推定トルクの演算を説明するためのハイブリッド駆動系を示す概略図である。 CL1実トルクが多少大きいときの（CL1実トルク＋補機負荷）とモータトルクを示す対比図である。 CL1実トルクがとても大きいときの（CL1実トルク＋補機負荷）とモータトルクを示す対比図である。 回転数FB作動時のCL1指示トルク・CL1推定トルク・モータ回転・エンジン回転の各特性を示すタイムチャートである。 回転数FB作動検知でCL1μ学習するときのＰレンジシフト時発電要求・CL1状態・初爆完了フラグ・CL1指示トルク安定判定・CL1実トルク安定判定・CL1推定温度・CL1推定温度判定・CL1μ学習許可フラグ・CL1μ学習値取得許可・通常トルク大小判定NE閾値検知・通常トルク大小判定に従い学習値算出・強制トルク大判定・強制トルク大判定に従い学習値算出・μ学習値（オフセット）・μ学習考慮μ・始動回数・CL1指示トルク・CL1推定トルク・目標モータ回転・実モータ回転・実エンジン回転の各特性を示すタイムチャートである。

以下、本発明のハイブリッド車両の制御装置を実現する最良の形態を、図面に示す実施例１に基づいて説明する。

まず、構成を説明する。
実施例１の制御装置が適用されたＦＦハイブリッド車両（ハイブリッド車両の一例）の構成を、「全体システム構成」、「エンジン始動制御の詳細構成」、「CL1μ学習補正制御の詳細構成」に分けて説明する。

［全体システム構成］
図１はＦＦハイブリッド車両の全体システムを示す。以下、図１に基づいて、ＦＦハイブリッド車両の全体システム構成を説明する。

ＦＦハイブリッド車両の駆動系としては、図１に示すように、スタータモータ１と、横置きエンジン２と、第１クラッチ３(略称「CL1」)と、モータ/ジェネレータ４と、第２クラッチ５（略称「CL2」）と、ベルト式無段変速機６（略称「CVT」）と、を備えている。ベルト式無段変速機６の出力軸は、終減速ギヤトレイン７と差動ギヤ８と左右のドライブシャフト９Ｒ，９Ｌを介し、左右の前輪１０Ｒ，１０Ｌに駆動連結される。なお、左右の後輪１１Ｒ，１１Ｌは、従動輪としている。

前記スタータモータ１は、横置きエンジン２のクランク軸に設けられたエンジン始動用ギヤに噛み合うギヤを持ち、エンジン始動時にクランク軸を回転駆動するクランキングモータである。

前記横置きエンジン２は、クランク軸方向を車幅方向としてフロントルームに配置したエンジンであり、電動ウォータポンプ１２と、横置きエンジン２の逆転を検知するクランク軸回転センサ１３と、を有する。

前記第１クラッチ３は、横置きエンジン２とモータ/ジェネレータ４との間に介装された油圧作動によるノーマルオープンの乾式多板摩擦クラッチであり、第１クラッチ油圧により完全締結/スリップ締結/開放が制御される。なお、ストロークセンサは備えていない。

前記モータ/ジェネレータ４は、第１クラッチ３を介して横置きエンジン２に連結された三相交流の永久磁石型同期モータである。このモータ/ジェネレータ４は、後述する強電バッテリ２１を電源とし、ステータコイルには、力行時に直流を三相交流に変換し、回生時に三相交流を直流に変換するインバータ２６が、ＡＣハーネス２７を介して接続される。

前記第２クラッチ５は、モータ/ジェネレータ４と駆動輪である左右の前輪１０Ｒ，１０Ｌとの間に介装された油圧作動による湿式の多板摩擦クラッチであり、第２クラッチ油圧により完全締結/スリップ締結/開放が制御される。実施例１の第２クラッチ５は、遊星ギヤによるベルト式無段変速機６の前後進切替機構に設けられた前進クラッチ５ａと後退ブレーキ５ｂを流用している。つまり、前進走行時には、前進クラッチ５ａが第２クラッチ５とされ、後退走行時には、後退ブレーキ５ｂが第２クラッチ５とされる。

前記ベルト式無段変速機６は、プライマリ油室とセカンダリ油室への変速油圧によりベルトの巻き付き径を変えることで無段階の変速比を得る変速機である。このベルト式無段変速機６には、メインオイルポンプ１４（メカ駆動）と、サブオイルポンプ１５（モータ駆動）と、メインオイルポンプ１４からのポンプ吐出圧を調圧することで生成したライン圧PLを元圧として第１，第２クラッチ油圧及び変速油圧を作り出す図外のコントロールバルブユニットと、を有する。なお、メインオイルポンプ１４は、モータ/ジェネレータ４のモータ軸（＝変速機入力軸）により回転駆動される。サブオイルポンプ１５は、主に潤滑冷却用油を作り出す補助ポンプとして用いられる。

前記第１クラッチ３とモータ/ジェネレータ４と第２クラッチ５により１モータ・２クラッチの駆動システムが構成され、この駆動システムによる主な駆動態様として、「EVモード」と「HEVモード」を有する。「EVモード」は、第１クラッチ３を開放し、第２クラッチ５を締結してモータ/ジェネレータ４のみを駆動源に有する電気自動車モードであり、「EVモード」による走行を「EV走行」という。「HEVモード」は、両クラッチ３，５を締結して横置きエンジン２とモータ/ジェネレータ４を駆動源に有するハイブリッド車モードであり、「HEVモード」による走行を「HEV走行」という。

なお、図１の回生協調ブレーキユニット１６は、ブレーキ操作時、原則として回生動作を行うことに伴い、トータル制動トルクをコントロールするデバイスである。この回生協調ブレーキユニット１６には、ブレーキペダルと、横置きエンジン２の吸気負圧を用いる負圧ブースタと、マスタシリンダと、を備える。そして、ブレーキ操作時、ペダル操作量に基づく要求制動力から回生制動力を差し引いた分を液圧制動力で分担するというように、回生分/液圧分の協調制御を行う。

ＦＦハイブリッド車両の電源システムとしては、図１に示すように、モータ/ジェネレータ電源としての強電バッテリ２１と、１２Ｖ系負荷電源としての１２Ｖバッテリ２２と、を備えている。

前記強電バッテリ２１は、モータ/ジェネレータ４の電源として搭載された二次電池であり、例えば、多数のセルにより構成したセルモジュールを、バッテリパックケース内に設定したリチウムイオンバッテリが用いられる。この強電バッテリ２１には、強電の供給/遮断/分配を行うリレー回路を集約させたジャンクションボックスが内蔵され、さらに、バッテリ冷却機能を持つ冷却ファンユニット２４と、バッテリ充電容量（バッテリSOC）やバッテリ温度を監視するリチウムバッテリコントローラ８６と、が付設される。

前記強電バッテリ２１とモータ/ジェネレータ４は、ＤＣハーネス２５とインバータ２６とＡＣハーネス２７を介して接続される。インバータ２６には、力行/回生制御を行うモータコントローラ８３が付設される。つまり、インバータ２６は、強電バッテリ２１の放電によりモータ/ジェネレータ４を駆動する力行時、ＤＣハーネス２５からの直流をＡＣハーネス２７への三相交流に変換する。また、モータ/ジェネレータ４での発電により強電バッテリ２１を充電する回生時、ＡＣハーネス２７からの三相交流をＤＣハーネス２５への直流に変換する。

前記１２Ｖバッテリ２２は、補機類である１２Ｖ系負荷の電源として搭載された二次電池であり、例えば、エンジン車等で搭載されている鉛バッテリが用いられる。強電バッテリ２１と１２Ｖバッテリ２２は、ＤＣ分岐ハーネス２５ａとDC/DCコンバータ３７とバッテリハーネス３８を介して接続される。DC/DCコンバータ３７は、強電バッテリ２１からの数百ボルト電圧を１２Ｖに変換するものであり、このDC/DCコンバータ３７を、ハイブリッドコントロールモジュール８１により制御することで、１２Ｖバッテリ２２の充電量を管理する構成としている。

ＦＦハイブリッド車両の制御システムとしては、図１に示すように、車両全体の消費エネルギーを適切に管理する機能を担う統合制御手段として、ハイブリッドコントロールモジュール８１（略称：「HCM」）を備えている。このハイブリッドコントロールモジュール８１に接続される制御手段として、エンジンコントロールモジュール８２（略称：「ECM」）と、モータコントローラ８３（略称：「MC」）と、CVTコントロールユニット８４（略称：「CVTCU」）と、リチウムバッテリコントローラ８６（略称：「LBC」）と、を有する。ハイブリッドコントロールモジュール８１を含むこれらの制御手段は、CAN通信線９０（CANは「Controller Area Network」の略称）により双方向情報交換可能に接続される。

前記ハイブリッドコントロールモジュール８１は、各制御手段、イグニッションスイッチ９１、アクセル開度センサ９２、車速センサ９３等からの入力情報に基づき、様々な制御を行う。エンジンコントロールモジュール８２は、横置きエンジン２の燃料噴射制御や点火制御や燃料カット制御等を行う。モータコントローラ８３は、インバータ２６によるモータジェネレータ４の力行制御や回生制御等を行う。CVTコントロールユニット８４は、第１クラッチ３の締結油圧制御、第２クラッチ５の締結油圧制御、ベルト式無段変速機６の変速油圧制御等を行う。リチウムバッテリコントローラ８６は、強電バッテリ２１のバッテリSOCやバッテリ温度等を管理する。

［エンジン始動制御の詳細構成］
図２は、実施例１のハイブリッドコントロールモジュール８１にて実行されるエンジン始動制御処理の流れを示す（エンジン始動制御手段）。以下、エンジン始動制御処理構成をあらわす図２の各ステップについて説明する。このエンジン始動制御処理は、初爆完了が判定されるまで繰り返し実行される。

ステップＳ１では、エンジン始動要求があると、プリチャージ油圧により第１クラッチ３のピストン室に作動油を充填させるプリチャージ制御を行い、ステップＳ２へ進む。

ステップＳ２では、ステップＳ１でのプリチャージ制御に続き、モータ/ジェネレータ４をエンジンスタータとし、第１クラッチ３をスリップ締結させることで前置きエンジン２をクランキングするクランキング制御を開始する。クランキング制御を開始すると、FFトルク演算部とFBトルク演算部（トルク下げ側FBのみ記載）での演算を並行処理する。なお、FFトルクは、フィードフォワード制御により取得する第１クラッチ３の伝達トルクをいい、FBトルクは、フィードバック制御（PI制御等）により取得する第１クラッチ３の伝達トルクをいう。

ステップＳ３では、ステップＳ２でのクランキング制御開始に続き、クランキング制御開始からの時間をカウントアップし、ステップＳ４へ進む。

ステップＳ４では、ステップＳ３でのクランキング制御開始からの時間計測に続き、クランキング制御開始からの経過時間に応じたFFトルクを演算し、ステップＳ８へ進む。
ここで、クランキング制御開始からの経過時間に応じたFFトルクは、クランキング制御を開始すると目標クランキングトルクになるまでCL1指示トルクを斜めに立ち上げる。そして、目標クランキングトルクに到達すると、目標クランキングトルクを得るCL1指示トルクを維持する。さらに、クランキング制御開始からの経過時間が始動要求時間TDを超えると第１クラッチ３への指示トルクを立ち上げるバックアップ制御を行う。

ステップＳ５では、ステップＳ２でのクランキング制御開始に続き、目標モータ回転数と実モータ回転数を比較し、ステップＳ６へ進む。

ステップＳ６では、ステップＳ５でのモータ回転数の比較に続き、実モータ回転数が目標モータ回転数より低くなったことを判定し（実トルク特大）、ステップＳ７へ進む。

ステップＳ７では、ステップＳ６での実モータ回転数が目標モータ回転数より低くなったとの判定に続き、回転数乖離（目標モータ回転数−実モータ回転数）に応じてPI制御でCL1指示トルクを下げ、ステップＳ８へ進む。
なお、FBトルク演算部では、回転数乖離量が小さいとき、実モータ回転数を目標モータ回転数と一致させるように、偏差（回転数乖離量）に応じてCL1指示トルクを少し上げたり下げたりする演算される。

ステップＳ８では、ステップＳ４でのFFトルク演算とステップＳ７でのFBトルク演算に続き、FFトルク＋FBトルクにより第１クラッチ３の目標伝達トルクを演算し、ステップＳ９へ進む。

ステップＳ９では、ステップＳ８での第１クラッチ３への目標伝達トルク演算に続き、後述するCL1μ学習補正処理により更新保存されている最新のμ学習値を用い、ステップＳ８で取得された目標伝達トルクからCL1指示トルクを演算し、さらに、CL1指示トルクをCL1指示油圧に換算し、ステップＳ１０へ進む。
ここで、CL1指示トルクの演算式として、
目標伝達トルク＝CL1指示トルク×μ学習値×Ｎ×Ｄ
が用いられる。すなわち、目標伝達トルクが同じ場合、μ学習値が低下するとCL1指示トルクは上昇し、逆に、μ学習値が上昇するとCL1指示トルクは低下する。但し、Ｎ（クラッチプレート枚数）とＤ（トルク伝達面積）は、既知の諸元値により与えられる。CL1指示トルクからCL1指示油圧への換算は、両者の関係をあらわすトルク−油圧特性を用いて換算される。

ステップＳ１０では、ステップＳ９でのCL1指示油圧の換算に続き、ステップＳ９で換算されたCL1指示油圧を得る油圧制御指令を出力し、リターンへ進む。

［CL1μ学習補正制御の詳細構成］
図３は、実施例１のハイブリッドコントロールモジュール８１にて実行されるCL1μ学習補正制御処理の流れを示す（学習補正制御手段）。以下、CL1μ学習補正制御処理構成をあらわす図３の各ステップについて説明する。

ステップＳ２１では、μ学習許可するエンジン始動であることを判定し、ステップＳ２２へ進む。
ここで、μ学習許可するエンジン始動は、クランキング制御中、学習許可条件（CL1μ学習許可条件、CL1指示トルク安定条件、実トルク安定条件、CL1温度条件）の成立が確認され、CL1μ学習値取得許可フラグが立てられることで判定する。なお、CL1μ学習許可条件の成立は、クランキング制御の開始に合わせて立てられるCL1μ学習許可フラグにより判定する。

ステップＳ２２では、ステップＳ２１でのμ学習許可するエンジン始動判定に続き、上記FBトルク演算部にて、実トルク特大による回転数フィードバックが作動したか否かを判定する。YES（回転数FB作動）の場合はステップＳ２３へ進み、NO（回転数FB非作動）の場合はステップＳ２４へ進む。

ステップＳ２３では、ステップＳ２２での回転数FB作動であるとの判断に続き、CL1実トルクがモータ駆動トルクを超えるようなとても大きいとき用の学習量をセットし、ステップＳ２９へ進む。

ステップＳ２４では、ステップＳ２２での回転数FB非作動であるとの判断に続き、タイマによるFF演算部でのFFトルクの演算制御において、実トルク特小によるトルクアップ有りか否かを判定する。YES（トルクup有り）の場合はステップＳ２５へ進み、NO（トルクup無し）の場合はステップＳ２４へ進む。

ステップＳ２５では、ステップＳ２４でのトルクup有りとの判断に続き、FFトルク演算においてトルクアップの作動が開始した時点からエンジン始動制御が終了した時点（初爆完了フラグON）までの経過時間に応じて決まる学習量をセットし、ステップＳ２９へ進む。
ここで、経過時間に応じて決まる学習量は、経過時間が長いほど第１クラッチ３の摩擦係数μを小さくする値とする。

ステップＳ２６では、ステップＳ２４でのトルクup無しとの判断に続き、エンジン回転数が上昇してきたことを判定し、ステップＳ２７へ進む。

ステップＳ２７では、ステップＳ２６でのエンジン回転数上昇判定に続き、目標トルク（CL1指示トルク）とCL1推定トルクの乖離を演算し、ステップＳ２８へ進む。
ここで、CL1推定トルクは、エンジンクランキング時には、図４に示すように、第１クラッチ３がスリップ締結で、第２クラッチ５が開放もしくはトルク一定のシステム状態にある。このため、
モータトルク＝CL1実トルク＋補機負荷 …(1)
となり、(1)式にてCL1実トルクをCL1推定トルクに置き換えると、
CL1推定トルク＝モータトルク−補機負荷 …(2)
となる。ここで、モータトルクは、例えば、モータ電流等により知り得る値であり、補機負荷も補機運転負荷検知により知り得る値であるため、上記(2)式によりCL1推定トルクを演算することができる。

ステップＳ２８では、ステップＳ２７でのトルク乖離演算に続き、トルク乖離の正負により学習量を演算し、ステップＳ２９へ進む。
ここで、トルク乖離を（CL1指示トルク−CL1推定トルク）の式により演算すると、トルク乖離の値が正のときは、第１クラッチ３の摩擦係数μを小さくする学習量とし、トルク乖離の値が負のときは、第１クラッチ３の摩擦係数μを大きくする学習量とする。この通常の学習補正においては、１回の学習量を、ステップＳ２３やステップＳ２５でセットする学習量より小さい一定値により与える。

ステップＳ２９では、ステップＳ２３、ステップＳ２５、ステップＳ２８の何れかでの学習量のセット（又は演算）に続き、今回学習する更新量（＝セット又は演算された学習量）を保持し、ステップＳ３０へ進む。

ステップＳ３０では、今回学習の更新量保持に続き、第１クラッチ３の状態がロックアップ締結状態になったら、今回学習の更新量を今回μに反映し、エンドへ進む。
今回μへの反映は、前回μ＋今回更新量とし、この値を次のエンジン始動時に用いる第１クラッチ３の摩擦係数μとして保持する。

次に、作用を説明する。
実施例１のＦＦハイブリッド車両の制御装置における作用を、［エンジン始動制御作用］、［回転数FB作動によるCL1μ推定作用］、［強制大判定によるCL1μ学習補正制御作用］に分けて説明する。

［エンジン始動制御作用］
以下、図２に基づき、エンジン始動制御作用を説明する。
エンジン始動要求があると、図２のフローチャートにおいて、ステップＳ１→ステップＳ２へと進む。ステップＳ１では、プリチャージ制御を行い、ステップＳ２では、モータ/ジェネレータ４をエンジンスタータとし、第１クラッチ３をスリップ締結させることで前置きエンジン２をクランキングするクランキング制御が開始される。

そして、クランキング制御が開始されると、FFトルク演算部（ステップＳ３，４）とFBトルク演算部（ステップＳ５〜Ｓ７）での演算が並行処理される。
FFトルク演算部でのFFトルク演算処理は、ステップＳ２からステップＳ３→ステップＳ４へと進むことで行われる。ステップＳ３では、クランキング制御開始からの時間がカウントアップされ、ステップＳ４では、クランキング制御開始からの経過時間に応じてFFトルクが演算される。FFトルクは、クランキング制御を開始すると目標クランキングトルクまでCL1指示トルクを斜めに立ち上げ、目標クランキングトルクにCL1指示トルクが到達すると、目標クランキングトルクによるCL1指示トルクを維持する。さらに、クランキング制御開始からの経過時間が始動要求時間TD（図６参照）を超えると、第１クラッチ３へのCL1指示トルクを立ち上げるバックアップ制御が行われる。

一方、FBトルク演算部での下げ側FBトルクの演算処理は、ステップＳ２からステップＳ５→ステップＳ６→ステップＳ７へと進むことで行われる。ステップＳ５では、目標モータ回転数と実モータ回転数が比較される。ステップＳ６では、実トルク特大により、実モータ回転数が目標モータ回転数より低くなったことが判定される。ステップＳ７では、回転数乖離（目標モータ回転数−実モータ回転数）に応じてPI制御によりCL1指示トルクを下げる負のFBトルクが演算される。

そして、ステップＳ４でのFFトルク演算とステップＳ７でのFBトルク演算がなされると、図２のフローチャートにおいて、ステップＳ８→ステップＳ９→ステップＳ１０→リターンへと進む。ステップＳ８では、FFトルク＋FBトルクにより第１クラッチ３の目標伝達トルクが演算される。ステップＳ９では、CL1μ学習補正処理により更新保存されている最新のμ学習値を用い、ステップＳ８で取得された目標伝達トルクからCL1指示トルクが演算され、さらに、CL1指示トルクがCL1指示油圧に換算される。ステップＳ１０では、ステップＳ９で換算されたCL1指示油圧を得る油圧制御指令が出力される。なお、エンジン始動制御は、第１クラッチ３をロックアップ締結し、完爆により横置きエンジン２が自立運転状態になると終了する。

［回転数FB作動によるCL1μ推定作用］
実施例１のＦＦハイブリッド車両は、第１クラッチ３として油圧作動によるノーマルオープンの乾式多板摩擦クラッチを用いている。この第１クラッチ３の場合、複数の摩擦締結面を持っていることで、バラツキにより摩擦係数が初期値から大きく乖離することがあるし、各プレートのフェーシング摩耗の進行度合いにより、摩擦係数の変動幅も大きくなる。

これに対し、例えば、CL1推定トルクとCL1指示トルクを比較することにより、１回の学習量を小さい一定値により与える通常の学習補正制御を実行するものを比較例とする。この比較例の場合、摩擦係数が緩やかな変化に追従することはできるが、摩擦係数の急変に追従することができず、摩擦係数の急変を反映した学習補正値が得られるのに長い時間を要することになる。このため、エンジン始動時、スリップ締結される第１クラッチの伝達トルクが所望のトルクから外れてしまったとき、摩擦係数変化を反映した学習補正値が得られるまで、トルク外れによるエンジンクランキングを、複数回経験しなければならないことになる。

これに対し、上記エンジン始動制御においては、第１クラッチ３の実伝達トルクがとても大きい場合、その負荷により実モータ回転数が目標モータ回転数を維持できなくなり、実モータ回転数が目標モータ回転数より低下するモータ回転の引き込みを発生することがある。よって、モータ回転の引き込みを放置しておくと、クランキングによるエンジン回転数の上昇が急になり、エンジン始動ショックを生じるため、この対応として、FB演算部において、実モータ回転数が目標モータ回転数より低くなったことが判定されたら、CL1指示トルクを下げるという指示プロフィール（回転数FB制御）をとっている。

しかし、この回転数FB制御状態は、第１クラッチ３の実伝達トルクがとても大きい状態であるため、モータトルクを上限まで使い切ってしまい、上記(1)式の関係が成り立たず、第１クラッチ３の推定トルクが不確かな場合がある。つまり、CL1実トルクが多少大きいときは、モータトルクが上限まで達していないため、図４に示すように、モータトルク＝CL1実トルク＋補機負荷の関係が成り立つ。一方、CL1実トルクがモータ駆動トルクを超えるようなとても大きいときは、モータトルクが上限まで達するため、図５に示すように、モータトルク＜CL1実トルク＋補機負荷のとなり、（CL1実トルク＋補機負荷）のうち、モータトルク上限から上回っているトルクは知り得ない量になる。したがって、CL1実トルクがモータトルク上限を超えるようなときは、CL1実トルク（＝CL1推定トルク）が不確かとなり、通常のCL1指示トルクとCL1推定トルクの比較による学習補正を行うことができない。

これに対し、実モータ回転数が目標モータ回転数より低くなったことが判定されたら、図７の矢印Ａで示すように、CL1指示トルクを下げる回転数FBが作動し、図７の矢印Ｂで示すように、モータ回転数の引き込みを抑えている。したがって、目標モータ回転数に対し、実モータ回転数が下がったときは、CL1推定トルクを用いた通常の学習補正ではなく、モータ回転の引き込み判定による学習補正を行う。このとき、学習補正量は、CL1指示トルクとCL1推定トルクの比較で行う通常の学習補正時とは異なる学習補正量が選択できるようにする。すなわち、回転数FB作動があると、CL1実トルクがモータ駆動トルクを超えるようなとても大きいとき用の学習量（＞通常の学習量）をセットする。

［強制大判定によるCL1μ学習補正制御作用］
エンジン始動制御にて回転数FB作動もバックアップ油圧上げ作動もないと、図３のフローチャートにおいて、ステップＳ２１→ステップＳ２４→ステップＳ２６→ステップＳ２７→ステップＳ２８→ステップＳ２９→ステップＳ３０→エンドへと進む流れとなる。すなわち、ステップＳ２６では、エンジン回転数が上昇してきたことが判定される。ステップＳ２７では、目標トルク（CL1指示トルク）とCL1推定トルクの乖離が演算される。ステップＳ２８では、トルク乖離の正負により学習量が演算される。ステップＳ２９では、ステップＳ２８の学習量の演算に続き、今回学習する更新量（＝演算された学習量）が保持される。ステップＳ３０では、第１クラッチ３の状態がロックアップ締結状態になったら、今回学習の更新量が今回μに反映され、次のエンジン始動時に用いる第１クラッチ３の摩擦係数μとして保持される（通常のCL1μ学習補正制御）。

一方、エンジン始動制御にて回転数FB作動があると、図３のフローチャートにおいて、ステップＳ２１→ステップＳ２２→ステップＳ２３→ステップＳ２９→ステップＳ３０→エンドへと進む流れとなる。すなわち、ステップＳ２３では、ステップＳ２２での回転数FBが作動したとの判断に続き、FBトルク演算において、CL1実トルクがとても大きいとき用の学習量がセットされる。ステップＳ２９では、ステップＳ２３の学習量のセットに続き、今回学習する更新量（＝セットされた学習量）が保持される。ステップＳ３０では、第１クラッチ３の状態がロックアップ締結状態になったら、今回学習の更新量が今回μに反映され、次のエンジン始動時に用いる第１クラッチ３の摩擦係数μとして保持される（強制大判定によるCL1μ学習補正制御）。

この強制大判定によるCL1μ学習補正制御を時間軸であらわしたのが、図８に示すタイムチャートである。

時刻t1は、Ｐレンジシフト時発電要求（エンジン始動要求）の出力タイミングである。エンジン始動要求が出力される時刻t1では、第１クラッチ３はプリチャージ制御によるスタンバイモードとされ、CL1μ学習許可フラグが立てられ、モータ回転数を目標モータ回転数にする指令が出力される。

時刻t2は、エンジンクランキングの開始タイミングであり、時刻t2では、CL1推定温度判定がセットされ、CL1指示トルクが、μ学習時の目標クランキングトルクに向かって立ち上げ開始される。

時刻t3は、CL1指示トルクが、μ学習時の目標クランキングトルクに到達するCL1指示トルクの安定判定タイミングである。
時刻t4は、図８の矢印Ｃで示すように、回転数FB作動開始タイミングである。この時刻t4にて強制トルク大判定がONになり、強制トルク大判定に従い学習値が算出される。つまり、CL1学習許可フラグが立てられている間のどこかで強制トルク大判定した場合は、通常トルク大判定にかかわらず、その回の学習値は大きめの学習値とされる。なお、時刻t3から時刻t4までの間で、エンジン回転数が立ち上がる。

時刻t5は、時刻t3から所定時間経過したタイミングであり、この時刻t4になると、CL1学習値取得許可フラグが立てられる。時刻t6は、通常トルク大小判定NE閾値検知タイミングである。

時刻t7は、エンジンクランキングが終了し、第１クラッチ３のロックアップ締結の準備を開始するタイミングである。この時刻t7では、CL1μ学習許可フラグとCL1学習値取得許可フラグが降ろされ、強制トルク大判定がOFFになる。

時刻t8は、第１クラッチ３のロックアップ締結開始タイミングである。図８の矢印Ｄに示すプレロックアップからロックアップに切り替わる時刻t8のタイミングに呼応し、強制トルク大判定に従い学習値が算出され、μ学習値（オフセット）が決められ、μ学習考慮μが決められる。

実施例１では、CL1μ学習補正制御において、回転数FB制御が介入するエンジン始動を経験すると、次回のエンジン始動時から第１クラッチ３へのCL1指示トルクを低下する学習補正を行う構成を採用した。
すなわち、クランキング制御中、第１クラッチ３の実伝達トルクがとても大きい場合は、その負荷によりモータ/ジェネレータ４が目標モータ回転数を維持できなくなり、実モータ回転数が低下するモータ回転の引き込みが発生する。そして、モータ回転の引き込みが発生するのは、CL1指示トルクに対し第１クラッチ３の実伝達トルクが高いことに原因がある。よって、クランキング制御中に回転数FB制御が介入することで、第１クラッチ３の摩擦係数μが上昇していると推定できる。
これに対し、回転数FB制御が介入するエンジン始動を経験すると、第１クラッチ３の摩擦係数μが上昇しているとの推定を直ちに反映し、第１クラッチ３へのCL1指示トルクを低下する学習補正が行われる。このため、次回のエンジン始動時からは、モータ回転の引き込みが生じないエンジン始動にすることが可能となる。
この結果、第１クラッチ３の摩擦係数μが上昇したとき、クラッチ摩擦係数μの上昇を反映した学習補正を応答良く行うことができる。また、クラッチにストロークセンサを用いない廉価なシステムにおいても、学習補正を行うことができる。

実施例１では、回転数FB制御が介入するエンジン始動を経験すると、第１クラッチ３の伝達トルクがとても大きいと仮定したときの学習補正値に設定する構成を採用した。
すなわち、回転数FB制御が介入するのは、CL1実トルクが大きくてモータトルク上限まで使い切ってしまったときである。すなわち、第１クラッチ３の摩擦係数μの上昇程度までは不確かであるが、第１クラッチ３が、CL1実トルクがとても大きいときの摩擦係数μまで上昇していることをあらわす。
したがって、回転数FB制御が介入するエンジン始動を経験したとき、想定される第１クラッチ３の摩擦係数μの急上昇に応じた学習量による学習補正を行うことができる。

実施例１では、回転数FB制御が介入するエンジン始動を経験しないとき、第１クラッチ３へのCL1指示トルクとCL1推定トルクのトルク乖離の正負により学習補正を行う構成を採用した。
すなわち、回転数FB制御が介入しないエンジン始動が繰り返されるようなとき、トルク乖離の正負により学習補正を行うと、緩やかな第１クラッチ３の摩擦係数μの低下や上昇に対応することができる。
したがって、第１クラッチ３の摩擦係数μの緩やかな変化と、第１クラッチ３の摩擦係数μの急な上昇と、の両方に対応する学習制御を行うことができる。

実施例１では、前記クランキング制御中の第１クラッチ３の目標伝達トルクに基づき、CL1指示トルクを演算するときに用いるクラッチ摩擦係数μを、学習補正値とするCL1μ学習補正を行う構成を採用した。
例えば、油圧−トルク特性の傾きを学習補正値とし、精度の高い学習補正を行おうとすると、両者のきめ細かい関係を表す値の変更を要し、メモリ容量が増大する。一方、メモリ容量を少なくすると、精度の高い学習補正が望めない。
これに対し、第１クラッチ３の摩擦係数μが上昇したという強制大判定がなされると、摩擦係数μの値を直接上昇させる学習補正としたことで、メモリ容量を小さくして、精度の高い学習補正を行うことができる。

次に、効果を説明する。
実施例１のＦＦハイブリッド車両の制御装置にあっては、下記に列挙する効果を得ることができる。

(1) 駆動系に、エンジン（横置きエンジン２）と、第１クラッチ３と、モータ（モータ/ジェネレータ４）と、駆動輪（左右前輪１０Ｌ，１０Ｒ）と、を備え、
前記モータ（モータ/ジェネレータ４）を駆動源とするEVモードでエンジン始動要求があると、前記モータ（モータ/ジェネレータ４）をエンジンスタータとし、前記第１クラッチ３を介して前記エンジン（横置きエンジン２）をクランキングするハイブリッド車両の制御装置において、
前記エンジン始動要求があると、前記エンジン（横置きエンジン２）のクランキング制御を開始すると共に、目標モータ回転数と実モータ回転数を比較し、前記実モータ回転数が前記目標モータ回転数より低くなると、前記第１クラッチ３への指示トルクを下げる回転数フィードバック制御を行って前記エンジン（横置きエンジン２）を始動するエンジン始動制御手段（ハイブリッドコントロールモジュール８１）と、
前記回転数フィードバック制御が介入するエンジン始動を経験すると、次回のエンジン始動時から前記第１クラッチ３への指示トルクを低下する学習補正を行う学習補正制御手段（ハイブリッドコントロールモジュール８１）と、
を備えた（図３）。
このため、第１クラッチ３の摩擦係数が上昇したとき、クラッチ摩擦係数μの上昇を反映した学習補正を応答良く行うことができる。

(2) 前記学習補正制御手段（ハイブリッドコントロールモジュール８１）は、前記回転数フィードバック制御が介入するエンジン始動を経験すると、前記第１クラッチ３の伝達トルクがモータ駆動トルクを超えるようなとても大きい値であると仮定したときの学習補正値に設定する（図３）。
このため、(1)の効果に加え、回転数FB制御が介入するエンジン始動を経験したとき、想定される第１クラッチ３の摩擦係数μの急上昇に応じた学習量による学習補正を行うことができる。

(3) 前記学習補正制御手段（ハイブリッドコントロールモジュール８１）は、前記回転数フィードバック制御が介入するエンジン始動を経験しないとき、前記第１クラッチ３への指示トルクと推定トルクのトルク乖離の正負により学習補正を行う（図３）。
このため、(1)又は(2)の効果に加え、第１クラッチ３の摩擦係数μの緩やかな変化と、第１クラッチ３の摩擦係数μの急な上昇と、の両方に対応する学習制御を行うことができる。

(4) 前記学習補正制御手段（ハイブリッドコントロールモジュール８１）は、前記クランキング制御中の第１クラッチ３の目標伝達トルクに基づき、前記第１クラッチ３の指示トルクを演算するときに用いるクラッチ摩擦係数μを、学習補正値とするCL1μ学習補正を行う（図３）。
このため、(1)〜(3)の効果に加え、メモリ容量を小さくして、精度の高い学習補正を行うことができる。

以上、本発明のハイブリッド車両の制御装置を実施例１に基づき説明してきたが、具体的な構成については、この実施例１に限られるものではなく、特許請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や追加等は許容される。

実施例１では、エンジン始動制御手段として、バックアップ油圧上げ制御を行うFFトルク演算と、トルク下げ側の回転数FB制御によるFBトルク演算を行う例を示した。しかし、エンジン始動制御手段としては、少なくともトルク下げ側の回転数FB制御によるFBトルク演算を行う例としても良い。

実施例１では、学習補正制御手段として、第１クラッチ３の伝達トルクがとても大きいと仮定したときの学習補正値（固定値）に設定する例を示した。しかし、学習補正制御手段としては、回転数フィードバック制御が介入するエンジン始動を経験すると、例えば、実モータ回転数の引き込み回転幅に応じた学習補正値（可変値）を更新保存するような例としても良い。

実施例１では、学習補正制御手段として、第１クラッチ３のクラッチ摩擦係数μを学習補正値とするCL1μ学習補正を行う例を示した。しかし、学習補正制御手段としては、トルク−油圧特性の傾きを学習補正値とするような例としても良い。要するに、クラッチ摩擦係数μの低下判定によりCL1指示トルクを嵩上げし、クラッチ摩擦係数μの上昇判定によりCL1指示トルクを低下させるようなパラメータであれば、学習補正対象とすることができる。

実施例１では、本発明の制御装置をＦＦハイブリッド車両に適用する例を示した。しかし、本発明の制御装置は、ＦＦハイブリッド車両に限らず、ＦＲハイブリッド車両や４ＷＤハイブリッド車両に対しても適用することができる。要するに、駆動系に、エンジンと、第１クラッチと、モータと、駆動輪と、を備えたハイブリッド車両であれば適用することができる。

１ スタータモータ
２ 横置きエンジン（エンジン）
３ 第１クラッチ
４ モータ/ジェネレータ（モータ）
５ 第２クラッチ
６ ベルト式無段変速機
１０Ｒ，１０Ｌ 左右前輪（駆動輪）
１１Ｒ，１１Ｌ 左右後輪
２１ 強電バッテリ
２２ １２Ｖバッテリ
８１ ハイブリッドコントロールモジュール（エンジン始動制御手段、学習補正制御手段）

Claims (3)

1. 駆動系に、エンジンと、第１クラッチと、モータと、駆動輪と、を備え、
   前記モータを駆動源とするEVモードでエンジン始動要求があると、前記モータをエンジンスタータとし、前記第１クラッチを介して前記エンジンをクランキングするハイブリッド車両の制御装置において、
   前記エンジン始動要求があると、前記エンジンのクランキング制御を開始すると共に、目標モータ回転数と実モータ回転数を比較し、前記実モータ回転数が前記目標モータ回転数より低くなると、前記第１クラッチへの指示トルクを下げる回転数フィードバック制御を行って前記エンジンを始動するエンジン始動制御手段と、
   前記回転数フィードバック制御が介入するエンジン始動を経験すると、次回のエンジン始動時から前記第１クラッチへの指示トルクを低下させる学習補正を行う学習補正制御手段と、を備え、
   前記学習補正制御手段は、前記回転数フィードバック制御が介入するエンジン始動を経験すると、前記第１クラッチの伝達トルクがモータトルク上限まで使いきってしまったときの値であると仮定したときの学習補正値に設定する
   ことを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
2. 請求項１に記載されたハイブリッド車両の制御装置において、
   前記学習補正制御手段は、前記回転数フィードバック制御が介入するエンジン始動を経験しないとき、前記第１クラッチへの指示トルクと推定トルクのトルク乖離の正負により学習補正を行い、
   前記推定トルクは、前記モータのモータトルクから補機負荷を差し引いたトルクとする
   ことを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。
3. 請求項１又は請求項２に記載されたハイブリッド車両の制御装置において、
   前記学習補正制御手段は、前記クランキング制御中の第１クラッチの目標伝達トルクに基づき、前記第１クラッチの指示トルクを演算するときに用いるクラッチ摩擦係数μを、学習補正値とするCL1μ学習補正を行う
   ことを特徴とするハイブリッド車両の制御装置。