JP7215465B2 - 自動変速機の故障評価装置、自動変速機の故障評価方法、及び自動変速機の故障評価プログラム - Google Patents

Description

本発明は、自動変速機の故障評価装置、自動変速機の故障評価方法、及び自動変速機の故障評価プログラムに関する。

特許文献１に記載されている車両は、自動変速機の変速ショックを評価する評価装置を備えている。評価装置は、加速度センサから加速度を取得する。評価装置は、自動変速機での変速開始から変速完了までの間の加速度の推移に基づいて、自動変速機の変速ショックを評価する。

国際公開第２０１２／１１１１９２号

自動変速機の変速ショックの大きさは、当該自動変速機の故障の有無だけでなく、他の様々な要因によっても変わり得る。そのため、特許文献１に記載の評価装置で変速ショックが大きいと評価された場合であっても、それが自動変速機の故障に起因しない可能性が相応にある。すなわち、特許文献１に記載されている評価装置は、自動変速機の故障の有無を評価する装置としては精度が低いといわざるを得ない。

上記課題を解決するための自動変速機の故障評価装置は、自動変速機と、前記自動変速機の変速時における車両の加速度の変化が小さくなるように前記自動変速機に供給するオイルの目標圧力を補正する学習処理を実行する制御装置とを有する車両を対象とし、前記自動変速機の故障を評価する故障評価装置であって、実行装置と、記憶装置とを備え、前記記憶装置には、入力変数が入力されることにより前記自動変速機の故障の有無を示す評価値である出力変数を出力する写像を規定する写像データが記憶されており、前記写像は、前記入力変数として、前記自動変速機の変速時における前記車両の加速度を示す変数である加速度変数と、前記学習処理における学習の進捗状況を示す変数である学習進捗変数とを含み、前記実行装置は、前記入力変数を取得する処理である取得処理と、前記取得処理により取得した前記入力変数を前記写像に入力することによって前記出力変数の値を算出する算出処理と、を実行する。

上記構成によれば、写像は、自動変速機の変速時における車両の加速度だけでなく、オイルの目標圧力に関する学習処理の進捗状況を加味して、故障の有無を示す評価値である出力変数を出力する。したがって、例えば、学習処理が十分に進捗していないことに起因して変速時の加速度が大きくなった場合でも、自動変速機に故障が生じていないことを示す評価値を出力できる。すなわち、上記構成によれば、学習処理の進捗状況に拘わらず、正確に自動変速機の故障の有無を評価できる。

上記構成において、前記学習進捗変数は、前記学習処理における学習が収束した場合に第１値、前記学習処理における学習が収束していない場合に前記第１値とは異なる第２値となる変数であってもよい。

上記構成によれば、学習が収束していて変速に伴う加速度の変化が比較的に大きい状況であるか、学習が収束しておらず変速に伴う加速度の変化が比較的に大きい状況であるかを加味した評価値を得られる。したがって、自動変速機の故障を正確に評価できる。

上記構成において、前記学習進捗変数は、前記自動変速機が前記車両に搭載されてからの前記学習処理の実施回数を示す変数であってもよい。上記構成では、学習処理の実施回数という、学習処理の進捗度合いと強い相関のある値を入力変数として入力する。そのため、学習処理の進捗度合いを正確に反映した評価値を得られる。

上記構成において、前記学習進捗変数は、前記自動変速機が前記車両に搭載されてからの前記車両の走行距離であってもよい。上記構成では、車両の走行距離という、学習処理の進捗度合いと強い相関のある値を入力変数として入力する。そのため、学習処理の進捗を正確に反映した評価値を得られる。

上記構成において、前記目標圧力は、前記学習処理を未実施のときのオイルの圧力である基準圧力に学習補正値を加算又は乗算することにより算出されるものであり、前記学習処理は、前記自動変速機の変速時における車両の加速度の変化が小さくなるように前記学習補正値を算出する処理であり、前記写像は、前記入力変数として、前記学習補正値を含んでいてもよい。

上記構成において、学習補正値の絶対値は、自動変速機の劣化等が進んでいないときには小さく、自動変速機の劣化等が進んでいるときには大きくなる傾向がある。このように、自動変速機の劣化等を反映し得る値を入力することにより、自動変速機の故障の有無を正確に評価でき得る。

上記構成において、前記自動変速機は、複数の係合要素と、前記複数の係合要素により操作される複数の変速段とを備え、前記写像は、前記入力変数として、変速前後の変速段の種別を示す変速種別変数を含んでいてもよい。

上記構成において、変速前後の変速段の種別に応じて、変速時における加速度の変化のしやすさも異なる。上記構成によれば、入力変数として、変速前後の変速段の種別を示す変速種別変数を含むので、変速種別に応じた正確な故障の評価が可能となる。

上記構成において、前記自動変速機は、複数の係合要素と、前記複数の係合要素により操作される複数の変速段とを備え、前記写像は、前記入力変数として、前記自動変速機が前記車両に搭載されてからの変速回数であって変速後の変速段への変速回数を示す変速回数変数を含んでいてもよい。

上記構成では、変速後の変速段への変速回数という、自動変速機の摩耗度合いと強い相関のある値を入力変数として入力する。このように、自動変速機の摩耗度合いを反映し得る値を入力することにより、自動変速機の故障の有無を正確に評価でき得る。

上記構成において、前記自動変速機は、複数の係合要素と、前記複数の係合要素により操作される複数の変速段とを備え、前記写像は、前記入力変数として、前記自動変速機が前記車両に搭載されてから前記複数の係合要素が係合した回数であって、前記複数の係合要素のうち変速後の変速段へ変速する際に係合される係合要素が係合した回数を示す係合回数変数を含んでいてもよい。

上記構成では、変速後の変速段へ変速する際に係合される係合要素が係合した回数という、自動変速機の摩耗度合いと強い相関のある値を入力変数として入力する。このように、自動変速機の摩耗度合いを反映し得る値を入力することにより、自動変速機の故障の有無を正確に評価でき得る。

上記構成において、前記写像は、前記入力変数として、前記自動変速機の変速時におけるアクセルペダルの操作量を示すアクセル変数を含んでいてもよい。上記構成において、アクセルペダルの操作量によっては、他の条件が同一であっても、自動変速機の変速に伴う加速度の変化は異なる。上記構成によれば、アクセルペダルの操作量を示す値を入力するので、アクセルペダルの操作量を反映した評価値を得ることができる。

上記課題を解決するための自動変速機の故障評価装置は、自動変速機と、前記自動変速機の変速時における車両の加速度の変化が小さくなるように前記自動変速機に供給するオイルの目標圧力を補正する学習処理を実行する制御装置とを有する車両を対象とし、前記自動変速機の故障を評価する故障評価装置であって、実行装置と、記憶装置とを備え、前記記憶装置には、入力変数が入力されることにより、前記自動変速機の故障の有無を示す評価値である出力変数を出力する第１写像及び第２写像を規定する写像データが記憶されており、前記第１写像及び前記第２写像は、複数の前記入力変数の一つとして、前記自動変速機の変速時における前記車両の加速度を示す変数である加速度変数を含み、前記第１写像は、前記学習処理における学習の進捗状況を示す変数である学習進捗変数が第１範囲内であることを条件として機械学習により学習された学習済みの写像であり、前記第２写像は、前記学習進捗変数が前記第１範囲とは異なる第２範囲内であることを条件として機械学習により学習された学習済みの写像であり、前記実行装置は、前記入力変数及び前記学習進捗変数を取得する処理である取得処理と、前記取得処理により取得した前記学習進捗変数が前記第１範囲内である場合に前記取得処理により取得した前記入力変数を前記第１写像に入力することによって前記出力変数の値を算出する第１算出処理と、前記取得処理により取得した前記学習進捗変数が前記第２範囲内である場合に前記取得処理により取得した前記入力変数を前記第２写像に入力することによって前記出力変数の値を算出する第２算出処理と、を実行する。

上記構成によれば、学習処理における学習の進捗状況を示す変数である学習進捗変数に応じて、第１写像及び第２写像が使い分けられる。これにより、学習処理の進捗状況がどのような状態であっても、故障の有無を示す評価値である出力変数として適切な値を出力できる。すなわち、上記構成によれば、学習処理の進捗状況に拘わらず、正確に自動変速機の故障の有無を評価できる。

上記課題を解決するための自動変速機の故障評価方法は、自動変速機と、前記自動変速機の変速時における車両の加速度の変化が小さくなるように前記自動変速機に供給するオイルの目標圧力を補正する学習処理を実行する制御装置とを有する車両を対象とし、前記自動変速機の故障を評価する故障評価方法であって、故障評価装置には、入力変数が入力されることにより前記自動変速機の故障の有無を示す評価値である出力変数を出力する写像を規定する写像データが記憶されており、前記故障評価装置に、前記入力変数として、前記自動変速機の変速時における前記車両の加速度を示す変数である加速度変数、及び前記学習処理における学習の進捗状況を示す変数である学習進捗変数を入力することにより、前記出力変数の値を算出させる。

上記構成によれば、写像は、自動変速機の変速時における車両の加速度だけでなく、オイルの目標圧力に関する学習処理の進捗状況を加味して、故障の有無を示す評価値である出力変数を出力する。したがって、例えば、学習処理が十分に進捗していないことに起因して変速時の加速度が大きくなった場合でも、自動変速機に故障が生じていないことを示す評価値を出力できる。すなわち、上記構成によれば、学習処理の進捗状況に拘わらず、正確に自動変速機の故障の有無を評価できる。

上記課題を解決するための自動変速機の故障評価方法は、自動変速機と、前記自動変速機の変速時における車両の加速度の変化が小さくなるように前記自動変速機に供給するオイルの目標圧力を補正する学習処理を実行する制御装置とを有する車両を対象とし、前記自動変速機の故障を評価する故障評価方法であって、故障評価装置には、入力変数が入力されることにより、前記自動変速機の故障の有無を示す評価値である出力変数を出力する第１写像及び第２写像を規定する写像データが記憶されており、前記第１写像及び前記第２写像は、複数の前記入力変数の一つとして、前記自動変速機の変速時における前記車両の加速度を示す変数である加速度変数を含み、前記第１写像は、前記学習処理における学習の進捗状況を示す変数である学習進捗変数が第１範囲内であることを条件として機械学習により学習された学習済みの写像であり、前記第２写像は、前記学習進捗変数が前記第１範囲とは異なる第２範囲内であることを条件として機械学習により学習された学習済みの写像であり、前記故障評価装置に、前記入力変数として、前記自動変速機の変速時における前記車両の加速度を示す変数である加速度変数、及び前記学習処理における学習の進捗状況を示す変数である学習進捗変数を入力することにより、前記学習進捗変数が前記第１範囲内である場合には前記入力変数を前記第１写像に入力することによって前記出力変数の値を算出させ、前記学習進捗変数が前記第２範囲内である場合には前記入力変数を前記第２写像に入力することによって前記出力変数の値を算出させる。

上記構成によれば、学習処理における学習の進捗状況を示す変数である学習進捗変数に応じて、第１写像及び第２写像が使い分けられる。これにより、学習処理の進捗状況がどのような状態であっても、故障の有無を示す評価値である出力変数として適切な値を出力できる。すなわち、上記構成によれば、学習処理の進捗状況に拘わらず、正確に自動変速機の故障の有無を評価できる。

上記課題を解決するための自動変速機の故障評価プログラムは、自動変速機と、前記自動変速機の変速時における車両の加速度の変化が小さくなるように前記自動変速機に供給するオイルの目標圧力を補正する学習処理を実行する制御装置とを有する車両を対象とし、前記自動変速機の故障を評価する故障評価装置として、コンピュータを機能させるプログラムであって、入力変数が入力されることにより前記自動変速機の故障の有無を示す評価値である出力変数を出力する写像を規定する写像データを有し、前記写像は、前記入力変数として、前記自動変速機の変速時における前記車両の加速度を示す変数である加速度変数と、前記学習処理における学習の進捗状況を示す変数である学習進捗変数とを含み、前記コンピュータに、前記入力変数を取得する機能と、取得した前記入力変数を前記写像に入力することによって前記出力変数の値を算出する機能と、を実行させる。

上記構成によれば、写像は、自動変速機の変速時における車両の加速度だけでなく、オイルの目標圧力に関する学習処理の進捗状況を加味して、故障の有無を示す評価値である出力変数を出力する。したがって、例えば、学習処理が十分に進捗していないことに起因して変速時の加速度が大きくなった場合でも、自動変速機に故障が生じていないことを示す評価値を出力できる。すなわち、上記構成によれば、学習処理の進捗状況に拘わらず、正確に自動変速機の故障の有無を評価できる。

上記課題を解決するための自動変速機の故障評価プログラムは、自動変速機と、前記自動変速機の変速時における車両の加速度の変化が小さくなるように前記自動変速機に供給するオイルの目標圧力を補正する学習処理を実行する制御装置とを有する車両を対象とし、前記自動変速機の故障を評価する故障評価装置として、コンピュータを機能させるプログラムであって、入力変数が入力されることにより、前記自動変速機の故障の有無を示す評価値である出力変数を出力する第１写像及び第２写像を規定する写像データを有し、前記第１写像及び前記第２写像は、複数の前記入力変数の一つとして、前記自動変速機の変速時における前記車両の加速度を示す変数である加速度変数を含み、前記第１写像は、前記学習処理における学習の進捗状況を示す変数である学習進捗変数が第１範囲内であることを条件として機械学習により学習された学習済みの写像であり、前記第２写像は、前記学習進捗変数が前記第１範囲とは異なる第２範囲内であることを条件として機械学習により学習された学習済みの写像であり、前記コンピュータに、前記入力変数及び前記学習進捗変数を取得する機能と、取得した前記学習進捗変数が前記第１範囲内である場合に取得した前記入力変数を前記第１写像に入力することによって前記出力変数の値を算出する機能と、取得した前記学習進捗変数が前記第２範囲内である場合に取得した前記入力変数を前記第２写像に入力することによって前記出力変数の値を算出する機能と、を実行させる。

上記構成によれば、学習処理における学習の進捗状況を示す変数である学習進捗変数に応じて、第１写像及び第２写像が使い分けられる。これにより、学習処理の進捗状況がどのような状態であっても、故障の有無を示す評価値である出力変数として適切な値を出力できる。すなわち、上記構成によれば、学習処理の進捗状況に拘わらず、正確に自動変速機の故障の有無を評価できる。

第１実施形態にかかる車両の概略構成図。 同実施形態にかかる自動変速機における変速段及び係合要素の関係を示す説明図。 同実施形態にかかる学習制御を示すフローチャート。 同実施形態にかかる評価制御を示すフローチャート。 第２実施形態にかかる車両の概略構成図。 同実施形態にかかる評価制御を示すフローチャート。

＜第１実施形態＞
以下、本発明の第１実施形態を図１～図４にしたがって説明する。先ず、車両１００の概略構成について説明する。

図１に示すように、車両１００は、内燃機関１０、動力分割機構２０、自動変速機３０、駆動輪４６、油圧装置５０、第１モータジェネレータ６１、及び第２モータジェネレータ６２を備えている。

内燃機関１０の出力軸であるクランクシャフト１１には、動力分割機構２０が連結されている。動力分割機構２０は、サンギアＳ、リングギアＲ、及びキャリアＣを有する遊星歯車機構である。動力分割機構２０のキャリアＣには、クランクシャフト１１が連結されている。サンギアＳには、第１モータジェネレータ６１の回転軸６１Ａが連結されている。リングギアＲの出力軸であるリングギア軸ＲＡには、第２モータジェネレータ６２の回転軸６２Ａが連結されている。また、リングギア軸ＲＡには、自動変速機３０の入力軸４１が連結されている。自動変速機３０の出力軸４２には、図示しないディファレンシャルギアを介して左右の駆動輪４６が連結されている。

内燃機関１０が駆動して、動力分割機構２０のキャリアＣにクランクシャフト１１からトルクが入力されると、そのトルクがサンギアＳ側とリングギアＲ側とに分割される。第１モータジェネレータ６１がモータとして動作して、動力分割機構２０のサンギアＳにトルクが入力されると、そのトルクがキャリアＣ側とリングギアＲ側とに分割される。

第２モータジェネレータ６２がモータとして動作して、リングギア軸ＲＡにトルクが入力さえると、そのトルクは自動変速機３０へと伝達される。また、駆動輪４６側からのトルクがリングギア軸ＲＡを介して第２モータジェネレータ６２に入力されると、第２モータジェネレータ６２が発電機として機能し、車両１００に回生制動力を発生させることが可能になっている。

自動変速機３０は、第１遊星ギア機構３０Ａ、第２遊星ギア機構３０Ｂ、第１クラッチＣ１、第２クラッチＣ２、第１ブレーキ機構Ｂ１、第２ブレーキ機構Ｂ２、及びワンウェイクラッチＦ１を備えている。

さらに、第１遊星ギア機構３０Ａは、サンギア３１、リングギア３２、ピニオンギア３３、及びキャリア３４を備えている。サンギア３１には、ピニオンギア３３を介してリングギア３２が連結されている。ピニオンギア３３は、キャリア３４に支持されている。

サンギア３１は、第１ブレーキ機構Ｂ１に連結されている。第１ブレーキ機構Ｂ１は、当該第１ブレーキ機構Ｂ１に供給されるオイルの圧力によって係合状態及び解放状態が切り替え可能である。具体的には、第１ブレーキ機構Ｂ１に供給されるオイルの圧力が高くなることで、第１ブレーキ機構Ｂ１が解放状態から係合状態へと切り替えられる。そして、第１ブレーキ機構Ｂ１が係合状態であるときには、サンギア３１の回転が制動される。

キャリア３４には、ワンウェイクラッチＦ１が連結されている。ワンウェイクラッチＦ１は、キャリア３４の一方側への回転を規制しつつ他方側への回転を許容する。すなわち、ワンウェイクラッチＦ１は、キャリア３４の回転を規制する規制状態、及びキャリア３４の回転を許容する許容状態が切り替わる。また、キャリア３４は、第２ブレーキ機構Ｂ２に連結されている。第２ブレーキ機構Ｂ２は、第１ブレーキ機構Ｂ１と同様に、当該第２ブレーキ機構Ｂ２に供給されるオイルの圧力によって係合状態及び解放状態が切り替え可能である。そして、第２ブレーキ機構Ｂ２が係合状態であるときには、キャリア３４の回転が制動される。

第２遊星ギア機構３０Ｂは、サンギア３６、リングギア３７、ピニオンギア３８、及びキャリア３９を備えている。サンギア３６には、ピニオンギア３８を介してリングギア３７が連結されている。ピニオンギア３８は、キャリア３９に支持されている。そして、キャリア３９には、出力軸４２が連結されている。

上記のように構成された各遊星ギア機構において、第１遊星ギア機構３０Ａのキャリア３４は、第２遊星ギア機構３０Ｂのリングギア３７に連結されている。また、第１遊星ギア機構３０Ａのリングギア３２は、第２遊星ギア機構３０Ｂのキャリア３９に連結されている。

第２遊星ギア機構３０Ｂのサンギア３６は、第１クラッチＣ１を介して入力軸４１に連結されている。第１クラッチＣ１は、当該第１クラッチＣ１に供給されるオイルの圧力によって係合状態及び解放状態が切り替え可能である。具体的には、第１クラッチＣ１に供給されるオイルの圧力が高くなることで、第１クラッチＣ１が解放状態から係合状態へと切り替えられる。そして、第１クラッチＣ１が係合状態となることで、第２遊星ギア機構３０Ｂのサンギア３６が入力軸４１と共に回転する。

また、第１遊星ギア機構３０Ａのキャリア３４は、第２クラッチＣ２を介して入力軸４１に連結されている。第２クラッチＣ２は、第１クラッチＣ１と同様に、当該第２クラッチＣ２に供給されるオイルの圧力によって係合状態及び解放状態が切り替え可能である。そして、第２クラッチＣ２が係合状態となることで、第１遊星ギア機構３０Ａのキャリア３４が入力軸４１と共に回転する。なお、本実施形態において、第１クラッチＣ１、第２クラッチＣ２、第１ブレーキ機構Ｂ１、及び第２ブレーキ機構Ｂ２のそれぞれが、係合要素である。

図２に示すように、自動変速機３０では、第１クラッチＣ１、第２クラッチＣ２、第１ブレーキ機構Ｂ１、及び第２ブレーキ機構Ｂ２における係合状態、解放状態の組み合わせと、ワンウェイクラッチＦ１における規制状態、許容状態の組み合わせとにより、変速段が切り替えられる。この自動変速機３０では、前進走行するための「１速」～「４速」の４個の変速段と、後進走行するための「Ｒ」の１個の変速段との合計５個の変速段を形成可能である。

なお、図２において、「〇」は、第１クラッチＣ１等の係合要素が係合状態であることや、ワンウェイクラッチＦ１が規制状態であることを示す。また、「（〇）」は、第１クラッチＣ１等の係合要素が係合状態又は解放状態であることを示す。さらに、空欄は、第１クラッチＣ１等の係合要素が解放状態であることや、ワンウェイクラッチＦ１が許容状態であることを示す。例えば、自動変速機３０の変速段が２速である場合、第１クラッチＣ１、及び第１ブレーキ機構Ｂ１が係合状態になっている一方、第２クラッチＣ２、及び第２ブレーキ機構Ｂ２が解放状態になり、ワンウェイクラッチＦ１が許容状態になっている。

車両１００には、油圧装置５０が搭載されている。油圧装置５０は、オイルポンプ５１、及びオイルポンプ５１からのオイルが流通する油圧回路５２を備えている。オイルポンプ５１は、クランクシャフト１１のトルクを受けて動作するいわゆる機械式のオイルポンプである。油圧回路５２は、図示しないソレノイドバルブを複数備えている。油圧回路５２は、ソレノイドバルブを制御することにより、第１クラッチＣ１、第２クラッチＣ２、第１ブレーキ機構Ｂ１、及び第２ブレーキ機構Ｂ２に供給するオイルの圧力を調整する。すなわち、本実施形態では、油圧回路５２のソレノイドバルブを制御することにより、オイルの圧力を通じて第１クラッチＣ１等の係合要素の係合状態及び開放状態を制御する。

車両１００には、クランク角センサ７１、アクセルポジションセンサ７２、車速センサ７３、加速度センサ７４、表示器７６、及びアクセルペダル７７が搭載されている。クランク角センサ７１は、クランクシャフト１１の回転角であるクランク角ＳＣを検出する。アクセルポジションセンサ７２は、運転者が操作するアクセルペダル７７の操作量であるアクセル操作量ＡＣＣを検出する。車速センサ７３は、車両１００の速度である車速ＳＰを検出する。加速度センサ７４は、車両１００の前後方向の加速度である前後加速度Ｇ１、車両１００の幅方向の加速度である車幅加速度Ｇ２、及び車両１００の上下方向の加速度である上下加速度Ｇ３を検出する、いわゆる３軸センサである。加速度センサ７４は、前後加速度Ｇ１、車幅加速度Ｇ２、及び上下加速度Ｇ３を検出する。表示器７６は、車両１００の運転者等に視覚情報を表示する。表示器７６の一例は、インジケータランプである。

車両１００は、制御装置９０を備えている。制御装置９０には、クランク角ＳＣ、アクセル操作量ＡＣＣ、車速ＳＰを示す信号が、それぞれクランク角センサ７１、アクセルポジションセンサ７２、車速センサ７３から入力される。制御装置９０には、前後加速度Ｇ１、車幅加速度Ｇ２、及び上下加速度Ｇ３を示す信号が、加速度センサ７４から入力される。制御装置９０は、クランク角ＳＣに基づいて、クランクシャフト１１の単位時間当たりの回転速度である機関回転速度ＮＥを算出する。

制御装置９０は、ＣＰＵ９１、周辺回路９２、ＲＯＭ９３、記憶装置９４を備えている。ＣＰＵ９１、周辺回路９２、ＲＯＭ９３、及び記憶装置９４は、バス９５によって通信可能に接続されている。ＲＯＭ９３には、ＣＰＵ９１が各種の制御を実行するために各種のプログラムが予め記憶されている。記憶装置９４には、後述する写像データ９４Ａが予め記憶されている。記憶装置９４は、制御装置９０に入力されたアクセル操作量ＡＣＣ、車速ＳＰ、前後加速度Ｇ１、車幅加速度Ｇ２、上下加速度Ｇ３、及び機関回転速度ＮＥを含むデータを一定期間に亘って記憶する。周辺回路９２は、内部の動作を規定するクロック信号を生成する回路、電源回路、リセット回路等を含む。本実施形態において、ＣＰＵ９１及びＲＯＭ９３が実行装置である。また、記憶装置９４が記憶装置である。制御装置９０は、自動変速機３０の故障を評価する故障評価装置として機能する。

ＣＰＵ９１は、ＲＯＭ９３に記憶された各種のプログラムを実行することにより、内燃機関１０、第１モータジェネレータ６１、第２モータジェネレータ６２、自動変速機３０等を制御する。具体的には、ＣＰＵ９１は、アクセル操作量ＡＣＣ及び車速ＳＰに基づいて、車両１００が走行するために必要な出力の要求値である車両要求出力を算出する。ＣＰＵ９１は、車両要求出力に基づいて、内燃機関１０、第１モータジェネレータ６１、及び第２モータジェネレータ６２のトルク配分を決定する。ＣＰＵ９１は、内燃機関１０、第１モータジェネレータ６１、及び第２モータジェネレータ６２のトルク配分に基づいて、内燃機関１０の出力と、第１モータジェネレータ６１及び第２モータジェネレータ６２の力行及び回生とを制御する。

また、ＣＰＵ９１は、車速ＳＰ及び車両要求出力に基づいて、自動変速機３０において目標とする変速段である目標変速段を算出する。ＣＰＵ９１は、目標変速段に基づいて、第１クラッチＣ１、第２クラッチＣ２、第１ブレーキ機構Ｂ１、及び第２ブレーキ機構Ｂ２に供給するオイルの圧力の目標値である目標圧力Ｚを算出する。そして、ＣＰＵ９１は、目標圧力Ｚに基づいて、油圧装置５０に制御信号Ｓ１を出力する。油圧装置５０は、制御信号Ｓ１に基づいて、第１クラッチＣ１、第２クラッチＣ２、第１ブレーキ機構Ｂ１、及び第２ブレーキ機構Ｂ２に供給するオイルの圧力を変更する。例えば、図２に示すように、自動変速機３０の変更前の変速段が２速である場合、第１クラッチＣ１、及び第１ブレーキ機構Ｂ１が係合状態になっている一方、第２クラッチＣ２、及び第２ブレーキ機構Ｂ２が解放状態になり、ワンウェイクラッチＦ１が許容状態になっている。ここで、自動変速機３０の目標変速段が３速に設定されると、第２クラッチＣ２の目標圧力Ｚに基づいた制御信号Ｓ１に応じて、油圧装置５０から第２クラッチＣ２に供給されるオイルの圧力が徐々に高くなることで、第２クラッチＣ２が解放状態から係合状態になる。一方、第１ブレーキ機構Ｂ１の目標圧力Ｚに基づいた制御信号Ｓ１に応じて、油圧装置５０から第１ブレーキ機構Ｂ１に供給されるオイルの圧力が徐々に低くなることで、第１ブレーキ機構Ｂ１が係合状態から解放状態になる。その結果、自動変速機３０の変速段が２速から３速に変更される。

次に、ＣＰＵ９１が自動変速機３０の変速時に行う学習制御について説明する。ＣＰＵ９１は、自動変速機３０の変速を開始したときから、自動変速機３０の変速を終了するときまで、所定周期毎に学習制御を繰り返し実行する。ＲＯＭ９３には、学習制御のためのプログラムである学習用プログラムが予め記憶されている。ＣＰＵ９１は、ＲＯＭ９３に記憶された学習用プログラムを実行することにより、学習制御を行う。

図３に示すように、学習制御が開始されると、ステップＳ１１において、ＣＰＵ９１は、機関回転速度ＮＥの吹き量ＮＥＡを算出する。ここで、自動変速機３０の変速時において、係合状態が維持される係合要素で伝達可能なトルク、解放状態から係合状態になる係合要素で伝達可能なトルク、及び、係合状態から解放状態になる係合要素で伝達可能なトルクを、足し合わせた合計トルクの値を伝達可能なトルクの値とする。この伝達可能なトルクの値は、入力軸４１から出力軸４２へと伝達させたいトルクの値に対して一時的に小さくなることがある。この場合、機関回転速度ＮＥは、一時的に高くなる。そして、伝達可能なトルクの値と伝達させたいトルクの値との差が小さくなることで、機関回転速度ＮＥが元に戻る。したがって、機関回転速度ＮＥが一時的に高くなる現象、いわゆる内燃機関１０の吹き上がりに基づけば、伝達可能なトルクの値が伝達させたいトルクの値に対して小さくなっていることを判定可能である。そこで、ステップＳ１１において、ＣＰＵ９１は、ステップＳ１１の処理時点から予め定められた一定期間前までの期間における機関回転速度ＮＥを取得する。そして、ＣＰＵ９１は、取得した各機関回転速度ＮＥのうちの最大値から最小値を減算した値である吹き量ＮＥＡを算出する。なお、記憶装置９４には、ステップＳ１１の処理時点から予め定められた一定期間前までの期間における機関回転速度ＮＥが記憶されている。その後、ＣＰＵ９１は、処理をステップＳ１２に進める。

ステップＳ１２において、ＣＰＵ９１は、吹き量ＮＥＡが予め定められた規定吹き量ＮＥＢ以下であるか否かを判定する。ここで、規定吹き量ＮＥＢは、一定値よりも大きい吹き量ＮＥＡを検出するための値として予め設定されている。ステップＳ１２において、ＣＰＵ９１は、吹き量ＮＥＡが規定吹き量ＮＥＢよりも大きいと判定した場合（Ｓ１２：ＮＯ）、処理をステップＳ２１に進める。

ステップＳ２１において、ＣＰＵ９１は、解放状態から係合状態に操作される係合要素の目標圧力Ｚを補正する。ここで、目標圧力Ｚは、予め定められた基準圧力ＺＡに、学習補正値ＣＶＬを加算することにより算出される。基準圧力ＺＡは、第１クラッチＣ１、第２クラッチＣ２、第１ブレーキ機構Ｂ１、第２ブレーキ機構Ｂ２毎に、自動変速機３０の製造時点において予め設定されている。ステップＳ２１において、ＣＰＵ９１は、解放状態から係合状態に操作される係合要素の学習補正値ＣＶＬを変更する。具体的には、ＣＰＵ９１は、ステップＳ２１の処理前の学習補正値ＣＶＬに、予め定められた所定値を加算することにより、新たな学習補正値ＣＶＬを算出する。その結果、解放状態から係合状態に操作される係合要素の目標圧力Ｚが補正される。なお、対象となる係合要素について、ステップＳ２１の処理が１度も実行されていない未実施のときの学習補正値ＣＶＬの初期値は、「０」である。

例えば、図２に示すように、自動変速機３０の変速段が２速から３速に変更される場合、解放状態から係合状態に操作される係合要素は、第２クラッチＣ２である。この場合、第２クラッチＣ２の学習補正値ＣＶＬが変更されることにより、第２クラッチＣ２の目標圧力Ｚが補正される。その後、ＣＰＵ９１は、今回の自動変速機３０の変速時に行う学習制御を終了する。

本実施形態において、ステップＳ２１の処理が繰り返されることにより、機関回転速度ＮＥが一時的に高くなることが抑制される。そして、機関回転速度ＮＥが一時的に高くなることに起因して、自動変速機３０の変速に伴って車両１００に発生するショック、いわゆる変速ショックが生じることが抑制される。その結果、自動変速機３０の変速時における車両１００の加速度の変化が小さくなる。すなわち、ステップＳ２１の処理は、自動変速機３０の変速時における車両１００の加速度の変化が小さくなるように自動変速機３０に供給するオイルの目標圧力Ｚを補正する学習処理である。

一方、ステップＳ１２において、ＣＰＵ９１は、吹き量ＮＥＡが規定吹き量ＮＥＢ以下であると判定した場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）、ステップＳ１５に進める。
ステップＳ１５において、ＣＰＵ９１は、解放状態から係合状態に操作される係合要素についての学習が収束しているか否かを判定する。具体例としては、ＣＰＵ９１は、対象となる係合要素についての過去の学習制御における学習補正値ＣＶＬの変更情報を取得する。ＣＰＵ９１は、現在の学習制御から予め定められた規定回数前までの学習制御において、学習補正値ＣＶＬが１度も変更されていない場合、対象となる係合要素についての学習が収束したと判定する。なお、記憶装置９４には、現在の学習制御から予め定められた規定回数前までの学習制御における学習補正値ＣＶＬの変更情報が記憶されている。ステップＳ１５において、ＣＰＵ９１は、解放状態から係合状態に操作される係合要素についての学習が収束していると判定した場合（Ｓ１５：ＹＥＳ）、処理をステップＳ１６に進める。したがって、本実施形態では、ステップＳ２１の処理、すなわち学習処理における学習がその後に繰り返されたとしても、対象となる係合要素についての学習補正値ＣＶＬが変更される可能性が低い状態になったことをもって学習が収束したと判定し、学習が収束したと判定された場合に処理がステップＳ１６に進む。

ステップＳ１６において、ＣＰＵ９１は、解放状態から係合状態に操作される係合要素についての学習が収束していることを示すフラグである学習収束フラグＦＬをＯＮ状態とする。すなわち、学習処理における学習が収束した場合、学習収束フラグＦＬがＯＮ状態になる。その後、ＣＰＵ９１は、ステップＳ１１からの処理を繰り返す。なお、対象となる係合要素について、ステップＳ２１の処理が１度も実行されていない未実施のときの学習収束フラグＦＬの初期値は、ＯＦＦ状態である。

一方、ステップＳ１５において、ＣＰＵ９１は、解放状態から係合状態に操作される係合要素についての学習が収束していないと判定した場合（Ｓ１５：ＮＯ）、処理をステップＳ１７に進める。

ステップＳ１７において、ＣＰＵ９１は、解放状態から係合状態に操作される係合要素についての学習収束フラグＦＬをＯＦＦ状態とする。その後、ＣＰＵ９１は、ステップＳ１１からの処理を繰り返す。

次に、ＣＰＵ９１が自動変速機３０の評価を行う評価制御について説明する。ＣＰＵ９１は、自動変速機３０の変速が終了する度に、評価制御を１度実行する。ＲＯＭ９３には、評価制御のためのプログラムである評価用プログラムが予め記憶されている。ＣＰＵ９１は、ＲＯＭ９３に記憶された評価用プログラムを実行することにより、評価制御を行う。

図４に示すように、評価制御が開始されると、ステップＳ３１において、ＣＰＵ９１は、記憶装置９４にアクセスすることにより、各種の値を取得する。具体的には、ＣＰＵ９１は、評価制御の直前に終了した自動変速機３０の変速において、自動変速機３０の変速を開始したときから、自動変速機３０の変速を終了したときまでの前後加速度Ｇ１を取得する。また、ＣＰＵ９１は、取得した前後加速度Ｇ１に基づいて、前後加速度Ｇ１の単位時間当たりの変化量の最大値を算出する。そして、ＣＰＵ９１は、前後加速度Ｇ１の単位時間当たりの変化量の最大値を、最大変化量Ｇｍａｘとして取得する。上述したように、自動変速機３０の変速時において、伝達可能なトルクの値が、伝達させたいトルクの値に対して一時的に小さくなる場合には、機関回転速度ＮＥが一時的に高くなる。そして、機関回転速度ＮＥが一時的に高くなることに起因して、変速ショックが生じることがある。そこで、ＣＰＵ９１は、変速ショックの大きさを示す値として、評価制御の直前に終了した自動変速機３０の変速時における前後加速度Ｇ１の単位時間当たりの変化量の最大値を、最大変化量Ｇｍａｘとして取得する。なお、記憶装置９４には、評価制御の直前に終了した自動変速機３０の変速時において検出された前後加速度Ｇ１が記憶されている。

ＣＰＵ９１は、評価制御の直前に終了した自動変速機３０の変速時において、解放状態から係合状態に操作される係合要素についての学習収束フラグＦＬを取得する。なお、記憶装置９４には、係合要素毎の学習収束フラグＦＬが記憶されている。

ＣＰＵ９１は、評価制御の直前に終了した自動変速機３０の変速時において、解放状態から係合状態に操作される係合要素についての学習制御におけるステップＳ２１の処理回数を、学習処理の実施回数ＮＬとして取得する。ここで、実施回数ＮＬは、車両１００の製造時に、自動変速機３０が車両１００に搭載されてからステップＳ３１の処理時点までの回数である。なお、記憶装置９４には、係合要素毎の実施回数ＮＬが記憶されている。また、例えば、自動変速機３０のメンテナンス等の際に、自動変速機３０が交換されると、実施回数ＮＬがリセットされる。この場合、自動変速機３０の交換に伴って新たな自動変速機３０が搭載された時点が、自動変速機３０が車両１００に搭載されたときである。

ＣＰＵ９１は、評価制御の直前に終了した自動変速機３０の変速時において、解放状態から係合状態に操作される係合要素についての学習補正値ＣＶＬを取得する。なお、記憶装置９４には、係合要素毎の学習補正値ＣＶＬが記憶されている。

ＣＰＵ９１は、評価制御の直前に終了した自動変速機３０の変速時における変速前後の変速段の種別を示す変速種別ＴＬを取得する。例えば、自動変速機３０の変速時において、自動変速機３０の変速段が２速から３速に変更される場合、変速種別ＴＬは、２速から３速への変速を示す種別である。なお、記憶装置９４には、評価制御の直前に終了した自動変速機３０の変速時の変速種別ＴＬが記憶されている。

ＣＰＵ９１は、評価制御の直前に終了した自動変速機３０の変速時において、解放状態から係合状態に操作される係合要素が係合した回数である係合回数ＥＮを取得する。ここで、係合回数ＥＮについて、第２クラッチＣ２の係合回数ＥＮを例にして説明する。例えば、自動変速機３０の変速段が１速から２速に変更された後に、自動変速機３０の変速段が２速から３速に変更されたとすると、自動変速機３０が変速した回数は２回である。ただし、第２クラッチＣ２は、自動変速機３０の変速段が２速から３速に変更される場合に解放状態から係合状態に操作されるだけである。そのため、自動変速機３０の変速段が２速から３速に変更される場合に、第２クラッチＣ２の係合回数ＥＮが１回分増加する。

なお、係合回数ＥＮは、車両１００の製造時に、自動変速機３０が車両１００に搭載されてからステップＳ３１の処理時点までの回数である。また、記憶装置９４には、係合要素毎の係合回数ＥＮが記憶されている。さらに、例えば、自動変速機３０のメンテナンス等の際に、自動変速機３０が交換されると、係合回数ＥＮがリセットされる。この場合、自動変速機３０の交換に伴って新たな自動変速機３０が搭載された時点が、自動変速機３０が車両１００に搭載されたときである。

ＣＰＵ９１は、評価制御の直前に終了した自動変速機３０の変速時において最大変化量Ｇｍａｘであるときのアクセル操作量ＡＣＣを取得する。なお、記憶装置９４には、評価制御の直前に終了した自動変速機３０の変速時において検出されたアクセル操作量ＡＣＣが、前後加速度Ｇ１と対応付けられて記憶されている。なお、ステップＳ３１の処理が取得処理である。その後、ＣＰＵ９１は、処理をステップＳ３２に進める。

ステップＳ３２において、ＣＰＵ９１は、ステップＳ３１の処理で取得した各種の値を、自動変速機３０の故障の有無を評価する写像への入力変数ｘ（１）～ｘ（７）を生成する。

具体的には、ＣＰＵ９１は、入力変数ｘ（１）に、最大変化量Ｇｍａｘを代入する。ＣＰＵ９１は、入力変数ｘ（２）に、学習収束フラグＦＬを代入する。なお、入力変数ｘ（２）には、学習収束フラグＦＬがＯＮ状態である場合に「１」が代入される一方、学習収束フラグＦＬがＯＦＦ状態である場合に「０」が代入される。すなわち、入力変数ｘ（２）には、学習処理における学習が収束した場合の値である第１値として「１」が代入される一方、学習処理における学習が収束していない場合の値である第２値として第１値とは異なる「０」が代入される。

ＣＰＵ９１は、入力変数ｘ（３）に、実施回数ＮＬを代入する。ＣＰＵ９１は、入力変数ｘ（４）に、学習補正値ＣＶＬを代入する。ＣＰＵ９１は、入力変数ｘ（５）に、変速種別ＴＬを代入する。なお、入力変数ｘ（５）には、変速種別ＴＬに応じて予め定められた数値が代入される。例えば、自動変速機３０の変速段が２速から３速に変更される場合、入力変数ｘ（５）には、２速から３速への変速を示す種別の数値として「２３」が代入される。

ＣＰＵ９１は、入力変数ｘ（６）に、係合回数ＥＮを代入する。ＣＰＵ９１は、入力変数ｘ（７）に、アクセル操作量ＡＣＣを代入する。その後、ＣＰＵ９１は、処理をステップＳ３３に進める。

本実施形態において、入力変数ｘ（１）は、自動変速機３０の変速時における車両１００の加速度を示す変数である加速度変数である。入力変数ｘ（２）は、学習処理における学習の進捗状況を示す変数である第１学習進捗変数である。入力変数ｘ（３）は、学習処理における学習の進捗状況を示す変数である第２学習進捗変数である。入力変数ｘ（５）は、自動変速機３０の変速前後の変速段の種別を示す変速種別変数である。入力変数ｘ（６）は、自動変速機３０の変速後の変速段へ変速する際に係合される係合要素が係合した回数を示す係合回数変数である。入力変数ｘ（７）は、自動変速機３０の変速時におけるアクセル操作量ＡＣＣを示すアクセル変数である。

ステップＳ３３において、ＣＰＵ９１は、記憶装置９４に予め記憶されている写像データ９４Ａによって規定される写像Ｍに、ステップＳ３２の処理において生成された入力変数ｘ（１）～ｘ（７）及びバイアスパラメータとしての入力変数ｘ（０）を入力することによって、出力変数ｙ（ｉ）の値を算出する。その後、ＣＰＵ９１は、処理をステップＳ３４に進める。

写像データ９４Ａによって規定される写像Ｍの一例は、関数近似器であり、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である。具体的には、写像データ９４Ａによって規定される写像Ｍでは、入力変数ｘ（１）～ｘ（７）及びバイアスパラメータとしての入力変数ｘ（０）が、係数ｗＦｊｋ（ｊ＝１～ｍ、ｋ＝０～７）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（ｉ＝１～２）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がそれぞれ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）が定まる。出力変数ｙ（１）は、自動変速機３０が正常である可能性を示す変数である。出力変数ｙ（２）は、自動変速機３０に故障がある可能性を示す変数である。本実施形態において、出力変数ｙ（１）及び出力変数ｙ（２）は、自動変速機３０の故障の有無を示す評価値である。また、ステップＳ３２及びステップＳ３３の処理が算出処理である。本実施形態では、活性化関数ｆの一例は、ＲｅＬＵ関数である。また、活性化関数ｇの一例は、ソフトマックス関数である。したがって、出力変数ｙ（１）及び出力変数ｙ（２）の和は、「１」である。

なお、写像データ９４Ａによって規定される写像Ｍは、例えば次のように生成されたものである。先ず、車両１００の製品出荷前において、正常な自動変速機３０を搭載した試作品の車両を様々な状態で走行させるなどして変速ショックが生じたときの自動変速機３０に関する各種の値を収集する。また、車両１００の製品出荷前において、故障している自動変速機３０を搭載した試作品の車両を様々な状態で走行させるなどして変速ショックが生じたときの自動変速機３０に関する各種の値を収集する。そして、正常な自動変速機３０に関して収集した各種の値と、故障している自動変速機３０に関して収集した各種の値とを教師データとして学習させることにより、学習済みの写像Ｍを生成する。

ステップＳ３４において、ＣＰＵ９１は、出力変数ｙ（１）が出力変数ｙ（２）以下であるかを判定する。ステップＳ３４において、ＣＰＵ９１は、出力変数ｙ（１）が出力変数ｙ（２）以下であると判定した場合（Ｓ３４：ＹＥＳ）、処理をステップＳ４１に進める。

ステップＳ４１において、ＣＰＵ９１は、自動変速機３０に故障があると判定する。その後、ＣＰＵ９１は、処理をステップＳ４２に進める。ステップＳ４２において、ＣＰＵ９１は、自動変速機３０に故障があることを表示器７６に表示させるための信号を当該表示器７６に出力する。その後、ＣＰＵ９１は、今回の評価制御を終了する。

一方、ステップＳ３４において、ＣＰＵ９１は、出力変数ｙ（１）が出力変数ｙ（２）よりも大きいと判定した場合（Ｓ３４：ＮＯ）、処理をステップＳ４６に進める。ステップＳ４６において、ＣＰＵ９１は、自動変速機３０が正常であると判定する。その後、ＣＰＵ９１は、今回の評価制御を終了する。

本実施形態の作用及び効果について説明する。
（１）自動変速機３０の変速ショックの大きさは、当該自動変速機３０の故障の有無だけでなく、学習処理の進捗状況によって変わる。具体的には、車両１００では、学習処理が繰り返されることにより、自動変速機３０の変速ショックが小さくなっていく。そのため、例えば、車両１００の製品出荷直後等のように学習処理が十分に進捗していない場合には、自動変速機３０の変速ショックが比較的に大きい。したがって、単に、車両１００の加速度のみに基づいて自動変速機３０の故障の有無を評価すると、自動変速機３０が故障していないにも関わらず、自動変速機３０が故障していると評価するおそれがある。

この点、本実施形態において、写像データ９４Ａによって規定される写像Ｍは、最大変化量Ｇｍａｘだけでなく、学習処理の進捗状況を示す値を加味して、自動変速機３０の故障の有無を示す評価値を出力する。したがって、例えば、車両１００の製品出荷直後等のように学習処理が十分に進捗していないときに最大変化量Ｇｍａｘが大きくなった場合でも、自動変速機３０が故障していると評価されることを抑制できる。すなわち、本実施形態では、学習処理の進捗状況に拘わらず、自動変速機３０の故障の有無を正確に評価できる。

（２）写像データ９４Ａによって規定される写像Ｍは、学習が収束しているか否かを示す学習収束フラグＦＬを加味して、自動変速機３０の故障の有無を示す評価値を出力する。そのため、最大変化量Ｇｍａｘが同じであっても、学習が収束しているにも拘わらず変速に伴う最大変化量Ｇｍａｘが比較的に大きい状況であるか、学習が収束していないために変速に伴う最大変化量Ｇｍａｘが比較的に大きい状況であるかを加味した評価値を得られる。したがって、学習収束フラグＦＬを加味しない構成に比べて、自動変速機３０の故障の有無をより正確に評価できる。

（３）車両１００では、学習処理が繰り返されることにより、学習が収束していく。そのため、学習処理の学習の進捗度合いは、学習収束フラグＦＬが同じＯＦＦ状態であっても、学習処理の実施回数ＮＬに応じて変化する傾向がある。

この点、写像データ９４Ａによって規定される写像Ｍには、学習処理の学習の進捗度合いと強い相関のある実施回数ＮＬを入力変数として入力する。そのため、学習処理の進捗度合いを正確に反映した評価値を得られる。

（４）学習補正値ＣＶＬの絶対値は、自動変速機３０の劣化が進むほど大きくなる傾向がある。そこで、写像データ９４Ａによって規定される写像Ｍには、自動変速機３０の劣化を反映し得る値である学習補正値ＣＶＬを入力変数として入力する。これにより、自動変速機３０の劣化を反映させることができ、自動変速機３０の故障の有無を正確に評価でき得る。

（５）車両１００では、変速種別ＴＬに応じて、自動変速機３０の変速時における変速ショックが異なる。そのため、変速種別ＴＬ毎に、正常・故障の判断基準となる変速ショックの大きさも異なる。この点、写像データ９４Ａによって規定される写像Ｍには、入力変数として、変速種別ＴＬを入力する。これにより、変速種別ＴＬを加味しない構成に比べて、変速種別ＴＬに応じて自動変速機３０の故障の有無をより正確に評価できる。

（６）車両１００では、自動変速機３０の変速時に係合要素が係合する度に、当該係合要素が摩耗していく。係合要素が摩耗していくと、係合要素が係合するタイミングにずれが生じることもある。このように係合要素の係合タイミングにずれが生じると、そのずれに起因して自動変速機３０の変速時における変速ショックが大きくなることもある。

本実施形態では、写像データ９４Ａによって規定される写像Ｍには、入力変数として、係合回数ＥＮを入力する。すなわち、自動変速機３０の変速時において、解放状態から係合状態に操作される係合要素の係合回数ＥＮという、係合要素の摩耗度合いと強い相関のある値が入力変数として入力される。このように、係合要素の摩耗度合いを反映し得る値を入力することにより、係合要素の摩耗度合いを反映しない構成に比べて、自動変速機３０の故障の有無を正確に評価でき得る。

（７）アクセル操作量ＡＣＣが大きいほど、内燃機関１０、第１モータジェネレータ６１、第２モータジェネレータ６２から自動変速機３０へと入力される力が大きくなる傾向がある。そして、自動変速機３０の変速時において当該自動変速機３０に入力される力が大きいと、解放状態から係合様態に操作される係合要素で伝達すべき力が大きくなる。そのため、アクセル操作量ＡＣＣによっては、例えば変速種別ＴＬ等の条件が同一であっても、自動変速機３０の変速ショック、すなわち最大変化量Ｇｍａｘが異なる。

この点、写像データ９４Ａによって規定される写像Ｍには、入力変数として、アクセル操作量ＡＣＣを入力する。これにより、最大変化量Ｇｍａｘに相関関係があるアクセル操作量ＡＣＣを反映した評価値を得ることができる。

＜第２実施形態＞
以下、本発明の第２実施形態を図５及び図６にしたがって説明する。図５に示すように、第２実施形態は、記憶装置９４に、写像データ９４Ａに代えて、写像データ９４Ｂが予め記憶されている点が異なる。この写像データ９４Ｂには、自動変速機３０の故障の有無を評価するための写像として、第１写像Ｍ１及び第２写像Ｍ２の二つの写像が規定されている。また、第２実施形態は、評価制御が異なる。ＣＰＵ９１は、自動変速機３０の変速が終了する度に、評価制御を１度実行する。ＲＯＭ９３には、評価制御のためのプログラムである評価用プログラムが予め記憶されている。ＣＰＵ９１は、ＲＯＭ９３に記憶された評価用プログラムを実行することにより、評価制御を行う。なお、第２実施形態の説明では、第１実施形態との相違点を中心に説明し、第１実施形態と同様の構成については同一の符号を付して、説明を省略又は簡略化する。

図６に示すように、評価制御が開始されると、ステップＳ６１において、ＣＰＵ９１は、記憶装置９４にアクセスすることにより、各種の値を取得する。なお、ステップＳ６１の処理は、ステップＳ３１の処理と同じである。その後、ＣＰＵ９１は、処理をステップＳ６２に進める。

ステップＳ６２において、ＣＰＵ９１は、ステップＳ６１の処理で取得した各種の値を、自動変速機３０の故障の有無を評価する写像への入力変数ｘ（１）～ｘ（６）を生成する。

具体的には、ＣＰＵ９１は、入力変数ｘ（１）に、最大変化量Ｇｍａｘを代入する。ＣＰＵ９１は、入力変数ｘ（２）に、実施回数ＮＬを代入する。ＣＰＵ９１は、入力変数ｘ（３）に、学習補正値ＣＶＬを代入する。ＣＰＵ９１は、入力変数ｘ（４）に、変速種別ＴＬを代入する。ＣＰＵ９１は、入力変数ｘ（５）に、係合回数ＥＮを代入する。ＣＰＵ９１は、入力変数ｘ（６）に、アクセル操作量ＡＣＣを代入する。その後、ＣＰＵ９１は、処理をステップＳ６３に進める。

本実施形態において、入力変数ｘ（１）は、自動変速機３０の変速時における車両１００の加速度を示す変数である加速度変数である。入力変数ｘ（２）は、学習処理における学習の進捗状況を示す変数である学習進捗変数である。入力変数ｘ（４）は、自動変速機３０の変速前後の変速段の種別を示す変速種別変数である。入力変数ｘ（５）は、自動変速機３０の変速後の変速段へ変速する際に係合される係合要素が係合した回数を示す係合回数変数である。入力変数ｘ（６）は、自動変速機３０の変速時におけるアクセル操作量ＡＣＣを示すアクセル変数である。

ステップＳ６３において、ＣＰＵ９１は、学習収束フラグＦＬがＯＦＦ状態であるか否かを判定する。なお、学習収束フラグＦＬは、学習処理における学習の進捗状況を示す変数である学習進捗変数である。また、学習収束フラグＦＬがＯＦＦ状態である場合は、学習進捗変数が第１範囲内であることに相当し、学習収束フラグＦＬがＯＮ状態である場合は、学習進捗変数が第２範囲内であることに相当する。ステップＳ６３において、ＣＰＵ９１は、学習収束フラグＦＬがＯＦＦ状態であると判定した場合（Ｓ６３：ＹＥＳ）、処理をステップＳ７１に進める。

ステップＳ７１において、ＣＰＵ９１は、記憶装置９４に予め記憶されている写像データ９４Ｂによって規定される写像に、ステップＳ６２の処理において生成された入力変数ｘ（１）～ｘ（６）及びバイアスパラメータとしての入力変数ｘ（０）を入力することによって、出力変数ｙ（ｉ）の値を算出する。その後、ＣＰＵ９１は、処理をステップＳ８１に進める。

写像データ９４Ｂによって規定される第１写像Ｍ１の一例は、関数近似器であり、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である。具体的には、写像データ９４Ｂによって規定される第１写像Ｍ１では、入力変数ｘ（１）～ｘ（６）及びバイアスパラメータとしての入力変数ｘ（０）が、係数ｗＦｊｋ（ｊ＝１～ｍ、ｋ＝０～６）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ｐ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（ｉ＝１～２）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がそれぞれ変換された値のそれぞれが活性化関数ｑに代入されることによって、出力変数ｙ（１）～ｙ（２）が定まる。出力変数ｙ（１）は、自動変速機３０が正常である可能性を示す変数である。出力変数ｙ（２）は、自動変速機３０に故障がある可能性を示す変数である。本実施形態において、出力変数ｙ（１）及び出力変数ｙ（２）は、自動変速機３０の故障の有無を示す評価値である。また、この場合、ステップＳ６２及びステップＳ７１の処理が第１算出処理である。本実施形態では、活性化関数ｐの一例は、ＲｅＬＵ関数である。また、活性化関数ｑの一例は、ソフトマックス関数である。したがって、出力変数ｙ（１）及び出力変数ｙ（２）の和は、「１」である。

なお、写像データ９４Ｂによって規定される第１写像Ｍ１は、例えば次のように生成されたものである。先ず、車両１００の製品出荷前において、正常な自動変速機３０を搭載した試作品の車両を様々な状態で走行させるなどして変速ショックが生じたときの自動変速機３０に関する各種の値を収集する。また、車両１００の製品出荷前において、故障している自動変速機３０を搭載した試作品の車両を様々な状態で走行させるなどして変速ショックが生じたときの自動変速機３０に関する各種の値を収集する。そして、正常な自動変速機３０に関して収集した各種の値のうちの学習収束フラグＦＬがＯＦＦ状態である場合の値と、故障している自動変速機３０に関して収集した各種の値のうちの学習収束フラグＦＬがＯＦＦ状態である場合の値とを教師データとして学習させることにより、学習済みの第１写像Ｍ１を生成する。

一方、ステップＳ６３において、ＣＰＵ９１は、学習収束フラグＦＬがＯＮ状態であると判定した場合（Ｓ６３：ＮＯ）、処理をステップＳ７２に進める。
ステップＳ７２において、ＣＰＵ９１は、記憶装置９４に予め記憶されている写像データ９４Ｂによって規定される第２写像Ｍ２に、ステップＳ６２の処理において生成された入力変数ｘ（１）～ｘ（６）及びバイアスパラメータとしての入力変数ｘ（０）を入力することによって、出力変数ｙ（ｉ）の値を算出する。その後、ＣＰＵ９１は、処理をステップＳ８１に進める。

写像データ９４Ｂによって規定される第２写像Ｍ２の一例は、関数近似器であり、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である。具体的には、写像データ９４Ｂによって規定される第２写像Ｍ２では、入力変数ｘ（１）～ｘ（６）及びバイアスパラメータとしての入力変数ｘ（０）が、係数ｗＦｊｋ（ｊ＝１～ｍ、ｋ＝０～６）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ｒ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（ｉ＝１～２）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がそれぞれ変換された値のそれぞれが活性化関数ｓに代入されることによって、出力変数ｙ（１）～ｙ（２）が定まる。出力変数ｙ（１）は、自動変速機３０が正常である可能性を示す変数である。出力変数ｙ（２）は、自動変速機３０に故障がある可能性を示す変数である。本実施形態において、出力変数ｙ（１）及び出力変数ｙ（２）は、自動変速機３０の故障の有無を示す評価値である。また、この場合、ステップＳ６２及びステップＳ７２の処理が第２算出処理である。本実施形態では、活性化関数ｒの一例は、ＲｅＬＵ関数である。また、活性化関数ｓの一例は、ソフトマックス関数である。したがって、出力変数ｙ（１）及び出力変数ｙ（２）の和は、「１」である。

なお、写像データ９４Ｂによって規定される第２写像Ｍ２は、例えば次のように生成されたものである。先ず、車両１００の製品出荷前において、正常な自動変速機３０を搭載した試作品の車両を様々な状態で走行させるなどして変速ショックが生じたときの自動変速機３０に関する各種の値を収集する。また、車両１００の製品出荷前において、故障している自動変速機３０を搭載した試作品の車両を様々な状態で走行させるなどして変速ショックが生じたときの自動変速機３０に関する各種の値を収集する。そして、正常な自動変速機３０に関して収集した各種の値のうちの学習収束フラグＦＬがＯＮ状態である場合の値と、故障している自動変速機３０に関して収集した各種の値のうちの学習収束フラグＦＬがＯＮ状態である場合の値とを教師データとして学習させることにより、学習済みの第２写像Ｍ２を生成する。

ステップＳ８１において、ＣＰＵ９１は、出力変数ｙ（１）が出力変数ｙ（２）以下であるかを判定する。ステップＳ８１において、ＣＰＵ９１は、出力変数ｙ（１）が出力変数ｙ（２）以下であると判定した場合（Ｓ８１：ＹＥＳ）、処理をステップＳ９１に進める。

ステップＳ９１において、ＣＰＵ９１は、自動変速機３０に故障があると判定する。その後、ＣＰＵ９１は、処理をステップＳ９２に進める。ステップＳ９２において、ＣＰＵ９１は、自動変速機３０に故障があることを表示器７６に表示させるための信号を当該表示器７６に出力する。その後、ＣＰＵ９１は、今回の評価制御を終了する。

一方、ステップＳ８１において、ＣＰＵ９１は、出力変数ｙ（１）が出力変数ｙ（２）よりも大きいと判定した場合（Ｓ８１：ＮＯ）、処理をステップＳ９６に進める。ステップＳ９６において、ＣＰＵ９１は、自動変速機３０が正常であると判定する。その後、ＣＰＵ９１は、今回の評価制御を終了する。

本実施形態の作用及び効果について説明する。本実施形態では、上記の（３）～（７）の効果に加えて、次の（８）の効果がある。
（８）学習処理の学習が収束しているか収束していないかによって、自動変速機３０における変速時に故障の有無が変速ショックに対してどのように影響するのかといった、特性が大きく変わることがある。このように故障の有無を評価するにあたって、学習処理の進捗状況によって特性が大きく異なるにも拘らず、同一の写像によって評価値を得ようとすると、その写像全体の正確性を担保できない可能性もある。

本実施形態では、学習収束フラグＦＬがＯＦＦ状態である場合には第１写像Ｍ１が用いられる一方、学習収束フラグＦＬがＯＮ状態である場合には第２写像Ｍ２が用いられる。すなわち、学習処理における学習の進捗状況を示す変数である学習進捗変数としての学習収束フラグＦＬに応じて、第１写像Ｍ１及び第２写像Ｍ２が使い分けられる。これにより、学習処理の学習が収束していても収束していなくても、自動変速機３０の故障の有無を示す評価値である出力変数として適切な値を出力できる。したがって、例えば、車両１００の製品出荷直後等のように学習処理が十分に進捗していないときに最大変化量Ｇｍａｘが大きくなった場合でも、自動変速機３０が故障していると評価されることを抑制できる。すなわち、本実施形態では、学習処理の進捗状況に拘わらず、自動変速機３０の故障の有無を正確に評価できる。

＜その他の実施形態＞
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。本実施形態及び以下の変更例は、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。

「加速度変数について」
・上記第１実施形態及び第２実施形態において、写像に入力する加速度変数は、上記実施形態の例に限らない。例えば、自動変速機３０の変速ショックの大きさによって上下加速度Ｇ３が変化する傾向がある。そのため、写像に入力する加速度変数としては、自動変速機３０の変速時における前後加速度Ｇ１の単位時間当たりの変化量である最大変化量Ｇｍａｘに代えて又は加えて、自動変速機３０の変速時における上下加速度Ｇ３の単位時間当たりの変化量の最大値を採用してもよい。

・また、例えば、自動変速機３０の変速ショックの大きさによって車両１００に発生する単位時間当たりの振動回数が変化するのであれば、写像に入力する加速度変数としては、車両１００に発生する単位時間当たりの振動回数を採用してもよい。なお、車両１００に発生する単位時間当たりの振動回数は、前後加速度Ｇ１や上下加速度Ｇ３に基づいて取得すればよい。なお、写像に入力する加速度変数としては、上記の複数の加速度変数の全てを必ずしも採用する必要はなく、少なくとも一つを採用すればよい。

・前後加速度Ｇ１の単位時間当たりの変化量ではなく、前後加速度Ｇ１そのものを入力変数として入力することもできる。例えば、アクセル操作量ＡＣＣやブレーキペダルの操作量が入力変数として入力されていれば、変速時に車両が加速しているか減速しているかを推定できるので、前後加速度Ｇ１そのものを入力変数としても、正確に自動変速機３０の故障の有無を評価でき得る。また、変速時に車両が加速しているか減速しているかを推定でき得るパラメータを入力変数として入力しなくても、車両１００の等速走行中に一連の処理を行えば、前後加速度Ｇ１そのものを入力変数として入力しても、何ら差支えはない。

「学習進捗変数について」
・上記第１実施形態及び第２実施形態において、写像に入力する学習進捗変数は、上記実施形態の例に限らない。例えば、学習処理の学習の進捗状況は、車両１００の製造時に自動変速機３０が車両１００に搭載されてからその時点までに車両１００が走行した走行距離が長くなるほど学習が進捗する傾向がある。そのため、写像に入力する学習進捗変数としては、車両１００の走行距離を採用してもよい。この構成によれば、車両１００の走行距離という、学習処理の進捗度合いと強い相関のある値を入力変数として入力する。これにより、学習処理の進捗を正確に反映した評価値を得られる。なお、例えば、自動変速機３０のメンテナンス等の際に自動変速機３０を交換する場合には、自動変速機３０の交換に伴って新たな自動変速機３０が搭載された時点が、自動変速機３０が車両１００に搭載されたときである。

・また、例えば、写像に入力する学習進捗変数としては、学習収束フラグＦＬ、実施回数ＮＬ、及び上記の車両１００の走行距離の全てを必ずしも採用する必要はなく、少なくとも一つを採用すればよい。

・上記第２実施形態において、算出処理に用いる写像を決定するための学習進捗変数は、上記第２実施形態の例に限らない。例えば、算出処理に用いる写像を決定するための学習進捗変数としては、実施回数ＮＬを採用してもよい。この場合、ステップＳ６３においては、実施回数ＮＬが予め定められた規定実施回数以下である場合に肯定判定し、実施回数ＮＬが予め定められた規定実施回数よりも大きい場合に否定判定すればよい。

・同様に、算出処理に用いる写像を決定するための学習進捗変数としては、車両１００の製造時に自動変速機３０が車両１００に搭載されてからその時点までに車両１００が走行した走行距離を採用してもよい。

・上記第２実施形態において、算出処理に用いる写像を決定するための学習進捗変数として、実施回数ＮＬや上記の車両１００の走行距離を採用する場合には、学習の進捗状況に応じて２つの写像を使い分けるだけでなく、３つ以上の写像を使い分けてもよい。具体的には、学習進捗変数が実施回数ＮＬである構成では、実施回数ＮＬが第１規定実施回数以下である場合に第１写像を使い、実施回数ＮＬが第１規定実施回数よりも大きく第１規定実施回数よりも大きい第２規定実施回数以下である場合に第２写像を使い、実施回数ＮＬが第２規定実施回数よりも大きい場合に第３写像を使えばいい。

・算出処理に用いる写像を決定するために学習進捗変数を用いる構成では、必ずしも入力変数としての学習進捗変数を写像に入力する必要はない。この構成では、学習の進捗状況に応じて２つ以上の写像を使い分けることにより、学習処理の進捗状況を加味して、自動変速機３０の故障の有無を評価できる。

「その他の入力変数について」
・上記第１実施形態及び第２実施形態において、写像に入力する入力変数は、上記実施形態の例に限らない。例えば、自動変速機３０の係合要素の摩耗度合いは、車両１００の製造時に、自動変速機３０が車両１００に搭載されてからの自動変速機３０の変速回数が多くなるほど摩耗度合いが大きくなる傾向がある。そのため、写像に入力する入力変数としては、自動変速機３０の変速時における変速後の変速段への変速回数を採用してもよい。この構成によれば、自動変速機３０の変速時における変速後の変速段への変速回数という、自動変速機３０の係合要素の摩耗度合いと強い相関のある値を入力変数として入力する。これにより、自動変速機３０の係合要素の摩耗度合いを反映した評価値を得られる。

・また、例えば、写像に入力する入力変数としては、変速種別ＴＬ、係合回数ＥＮ、アクセル操作量ＡＣＣ、及び上記の自動変速機３０の変速回数を必ずしも採用する必要はなく、適宜省略してもよい。すなわち、第１実施形態のように１つの写像を用いて自動変速機３０の故障の有無を判定する構成では、写像に入力する入力変数として、少なくとも加速度変数及び学習進捗変数を含んでいればよい。また、第２実施形態のように学習進捗変数に基づいて２つ以上の写像を使い分けて自動変速機３０の故障の有無を判定する構成では、写像に入力する入力変数として、少なくとも加速度変数を含んでいればよい。

「学習処理について」
・上記第１実施形態及び第２実施形態において、学習処理は、上記実施形態の例に限らない。例えば、目標圧力Ｚは、予め定められた基準圧力ＺＡに、学習補正値ＣＶＬを乗算することにより算出されるものであってもよい。この場合、ステップＳ２１において、ＣＰＵ９１は、ステップＳ２１の処理前の学習補正値ＣＶＬに、予め定められた所定値を加算することにより、新たな学習補正値ＣＶＬを算出すればよい。なお、この構成では、対象となる係合要素について、ステップＳ２１の処理が１度も実行されていない未実施のときの学習補正値ＣＶＬの初期値は、「１」である。

「出力変数について」
・上記第１実施形態及び第２実施形態において、写像の出力変数は、上記実施形態の例に限らない。例えば、写像の出力変数としては、自動変速機３０が正常である可能性を示す変数と、自動変速機３０に故障がある可能性を示す変数との２つの評価値を必ずしも算出する必要はなく、自動変速機３０に故障がある可能性を示す変数のみを算出してもよい。この場合、ＣＰＵ９１は、自動変速機３０に故障がある可能性を示す変数が予め定められた閾値以上である判定した場合に、自動変速機３０に故障があると判定すればよい。

「写像について」
・上記第１実施形態及び第２実施形態において、写像の活性化関数は例示であり、上記実施形態の例に限らない。例えば、写像の活性化関数としては、ロジスティックジグモイド関数等を採用してもよい。

・上記第１実施形態及び第２実施形態において、ニューラルネットワークとして、中間層の数が１層のニューラルネットワークを例示したが、中間層の数が２層以上であってもよい。

・上記第１実施形態及び第２実施形態において、ニューラルネットワークとして、全結合順伝搬型のニューラルネットワークを例示したが、これに限らない。例えば、ニューラルネットワークとしては、回帰結合型ニューラルネットワークを採用してもよい。

・上記第１実施形態及び第２実施形態において、写像としての関数近似器は、ニューラルネットワークに限らない。例えば、中間層を備えない回帰式であってもよい。
「故障評価装置について」
・上記第１実施形態及び第２実施形態において、故障評価装置として、車両１００に搭載されている構成を記載したが、これに限らない。例えば、故障評価装置は、車両のメンテナンスを行うためのディーラー等に設置されていてもよい。この場合、車両は、少なくとも加速度変数及び学習進捗変数を含む各種の値を記憶装置９４に記憶しておく。一方、ディーラー等に設置してある故障評価装置は、車両のメンテナンス等の際に車両の記憶装置９４に記憶された各種の値を取得する。そして、故障評価装置は、取得した各種の値を写像に入力して出力変数を算出することにより、自動変速機３０の故障の有無を評価すればよい。

「実行装置について」
・上記第１実施形態及び第２実施形態において、実行装置としては、ＣＰＵ９１及びＲＯＭ９３を備えてソフトウェア処理を実行するものに限らない。具体例としては、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、例えば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。

「車両について」
・上記第１実施形態及び第２実施形態において、車両としては、いわゆるシリーズ・パラレルハイブリッド車を例示したが、これに限らない。例えば、車両としては、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。

・上記第１実施形態及び第２実施形態において、車両としては、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。例えば、車両としては、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い。さらに、例えば、車両としては、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。

ＡＣＣ…アクセル操作量
Ｂ１…第１ブレーキ機構
Ｂ２…第２ブレーキ機構
Ｃ１…第１クラッチ
Ｃ２…第２クラッチ
ＣＶＬ…学習補正値
ＥＮ…係合回数
ＦＬ…学習収束フラグ
ＮＥ…機関回転速度
ＮＬ…実施回数
１０…内燃機関
２０…動力分割機構
３０…自動変速機
４６…駆動輪
５０…油圧装置
５１…オイルポンプ
５２…油圧回路
９０…制御装置
９１…ＣＰＵ
９２…周辺回路
９３…ＲＯＭ
９４…記憶装置
９４Ａ…写像データ
１００…車両

Claims (14)

1. 自動変速機と、前記自動変速機の変速時における車両の加速度の変化が小さくなるように前記自動変速機に供給するオイルの目標圧力を補正する学習処理を実行する制御装置とを有する車両を対象とし、前記自動変速機の故障を評価する故障評価装置であって、
   実行装置と、記憶装置とを備え、
   前記記憶装置には、入力変数が入力されることにより前記自動変速機の故障の有無を示す評価値である出力変数を出力する写像を規定する写像データが記憶されており、
   前記写像は、前記入力変数として、前記自動変速機の変速時における前記車両の加速度を示す変数である加速度変数と、前記学習処理における学習の進捗状況を示す変数である学習進捗変数とを含み、
   前記実行装置は、前記入力変数を取得する処理である取得処理と、前記取得処理により取得した前記入力変数を前記写像に入力することによって前記出力変数の値を算出する算出処理と、を実行する
   自動変速機の故障評価装置。
2. 前記学習進捗変数は、前記学習処理における学習が収束した場合に第１値、前記学習処理における学習が収束していない場合に前記第１値とは異なる第２値となる変数である
   請求項１に記載の自動変速機の故障評価装置。
3. 前記学習進捗変数は、前記自動変速機が前記車両に搭載されてからの前記学習処理の実施回数を示す変数である
   請求項１に記載の自動変速機の故障評価装置。
4. 前記学習進捗変数は、前記自動変速機が前記車両に搭載されてからの前記車両の走行距離である
   請求項１に記載の自動変速機の故障評価装置。
5. 前記目標圧力は、前記学習処理を未実施のときのオイルの圧力である基準圧力に学習補正値を加算又は乗算することにより算出されるものであり、
   前記学習処理は、前記自動変速機の変速時における車両の加速度の変化が小さくなるように前記学習補正値を算出する処理であり、
   前記写像は、前記入力変数として、前記学習補正値を含む、
   請求項１～４の何れか一項に記載の自動変速機の故障評価装置。
6. 前記自動変速機は、複数の係合要素と、前記複数の係合要素により操作される複数の変速段とを備え、
   前記写像は、前記入力変数として、変速前後の変速段の種別を示す変速種別変数を含む
   請求項１～請求項５の何れか一項に記載の自動変速機の故障評価装置。
7. 前記自動変速機は、複数の係合要素と、前記複数の係合要素により操作される複数の変速段とを備え、
   前記写像は、前記入力変数として、前記自動変速機が前記車両に搭載されてからの変速回数であって変速後の変速段への変速回数を示す変速回数変数を含む
   請求項１～請求項６の何れか一項に記載の自動変速機の故障評価装置。
8. 前記自動変速機は、複数の係合要素と、前記複数の係合要素により操作される複数の変速段とを備え、
   前記写像は、前記入力変数として、前記自動変速機が前記車両に搭載されてから前記複数の係合要素が係合した回数であって、前記複数の係合要素のうち変速後の変速段へ変速する際に係合される係合要素が係合した回数を示す係合回数変数を含む
   請求項１～請求項７の何れか一項に記載の自動変速機の故障評価装置。
9. 前記写像は、前記入力変数として、前記自動変速機の変速時におけるアクセルペダルの操作量を示すアクセル変数を含む
   請求項１～８の何れか一項に記載の自動変速機の故障評価装置。
10. 自動変速機と、前記自動変速機の変速時における車両の加速度の変化が小さくなるように前記自動変速機に供給するオイルの目標圧力を補正する学習処理を実行する制御装置とを有する車両を対象とし、前記自動変速機の故障を評価する故障評価装置であって、
    実行装置と、記憶装置とを備え、
    前記記憶装置には、入力変数が入力されることにより、前記自動変速機の故障の有無を示す評価値である出力変数を出力する第１写像及び第２写像を規定する写像データが記憶されており、
    前記第１写像及び前記第２写像は、複数の前記入力変数の一つとして、前記自動変速機の変速時における前記車両の加速度を示す変数である加速度変数を含み、
    前記第１写像は、前記学習処理における学習の進捗状況を示す変数である学習進捗変数が第１範囲内であることを条件として機械学習により学習された学習済みの写像であり、
    前記第２写像は、前記学習進捗変数が前記第１範囲とは異なる第２範囲内であることを条件として機械学習により学習された学習済みの写像であり、
    前記実行装置は、前記入力変数及び前記学習進捗変数を取得する処理である取得処理と、前記取得処理により取得した前記学習進捗変数が前記第１範囲内である場合に前記取得処理により取得した前記入力変数を前記第１写像に入力することによって前記出力変数の値を算出する第１算出処理と、前記取得処理により取得した前記学習進捗変数が前記第２範囲内である場合に前記取得処理により取得した前記入力変数を前記第２写像に入力することによって前記出力変数の値を算出する第２算出処理と、を実行する
    自動変速機の故障評価装置。
11. 自動変速機と、前記自動変速機の変速時における車両の加速度の変化が小さくなるように前記自動変速機に供給するオイルの目標圧力を補正する学習処理を実行する制御装置とを有する車両を対象とし、前記自動変速機の故障を評価する故障評価方法であって、
    故障評価装置には、入力変数が入力されることにより前記自動変速機の故障の有無を示す評価値である出力変数を出力する写像を規定する写像データが記憶されており、
    前記故障評価装置に、前記入力変数として、前記自動変速機の変速時における前記車両の加速度を示す変数である加速度変数、及び前記学習処理における学習の進捗状況を示す変数である学習進捗変数を入力することにより、前記出力変数の値を算出させる
    自動変速機の故障評価方法。
12. 自動変速機と、前記自動変速機の変速時における車両の加速度の変化が小さくなるように前記自動変速機に供給するオイルの目標圧力を補正する学習処理を実行する制御装置とを有する車両を対象とし、前記自動変速機の故障を評価する故障評価方法であって、
    故障評価装置には、入力変数が入力されることにより、前記自動変速機の故障の有無を示す評価値である出力変数を出力する第１写像及び第２写像を規定する写像データが記憶されており、
    前記第１写像及び前記第２写像は、複数の前記入力変数の一つとして、前記自動変速機の変速時における前記車両の加速度を示す変数である加速度変数を含み、
    前記第１写像は、前記学習処理における学習の進捗状況を示す変数である学習進捗変数が第１範囲内であることを条件として機械学習により学習された学習済みの写像であり、
    前記第２写像は、前記学習進捗変数が前記第１範囲とは異なる第２範囲内であることを条件として機械学習により学習された学習済みの写像であり、
    前記故障評価装置に、前記入力変数として、前記自動変速機の変速時における前記車両の加速度を示す変数である加速度変数、及び前記学習処理における学習の進捗状況を示す変数である学習進捗変数を入力することにより、
    前記学習進捗変数が前記第１範囲内である場合には前記入力変数を前記第１写像に入力することによって前記出力変数の値を算出させ、前記学習進捗変数が前記第２範囲内である場合には前記入力変数を前記第２写像に入力することによって前記出力変数の値を算出させる
    自動変速機の故障評価方法。
13. 自動変速機と、前記自動変速機の変速時における車両の加速度の変化が小さくなるように前記自動変速機に供給するオイルの目標圧力を補正する学習処理を実行する制御装置とを有する車両を対象とし、前記自動変速機の故障を評価する故障評価装置として、コンピュータを機能させるプログラムであって、
    入力変数が入力されることにより前記自動変速機の故障の有無を示す評価値である出力変数を出力する写像を規定する写像データを有し、
    前記写像は、前記入力変数として、前記自動変速機の変速時における前記車両の加速度を示す変数である加速度変数と、前記学習処理における学習の進捗状況を示す変数である学習進捗変数とを含み、
    前記コンピュータに、前記入力変数を取得する機能と、取得した前記入力変数を前記写像に入力することによって前記出力変数の値を算出する機能と、を実行させる
    自動変速機の故障評価プログラム。
14. 自動変速機と、前記自動変速機の変速時における車両の加速度の変化が小さくなるように前記自動変速機に供給するオイルの目標圧力を補正する学習処理を実行する制御装置とを有する車両を対象とし、前記自動変速機の故障を評価する故障評価装置として、コンピュータを機能させるプログラムであって、
    入力変数が入力されることにより、前記自動変速機の故障の有無を示す評価値である出力変数を出力する第１写像及び第２写像を規定する写像データを有し、
    前記第１写像及び前記第２写像は、複数の前記入力変数の一つとして、前記自動変速機の変速時における前記車両の加速度を示す変数である加速度変数を含み、
    前記第１写像は、前記学習処理における学習の進捗状況を示す変数である学習進捗変数が第１範囲内であることを条件として機械学習により学習された学習済みの写像であり、
    前記第２写像は、前記学習進捗変数が前記第１範囲とは異なる第２範囲内であることを条件として機械学習により学習された学習済みの写像であり、
    前記コンピュータに、前記入力変数及び前記学習進捗変数を取得する機能と、取得した前記学習進捗変数が前記第１範囲内である場合に取得した前記入力変数を前記第１写像に入力することによって前記出力変数の値を算出する機能と、取得した前記学習進捗変数が前記第２範囲内である場合に取得した前記入力変数を前記第２写像に入力することによって前記出力変数の値を算出する機能と、を実行させる
    自動変速機の故障評価プログラム。

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