JP7392606B2 - 動力伝達装置の異常判定装置 - Google Patents

Description

本発明は、動力伝達装置の異常判定装置に関する。

特許文献１には、モータジェネレータと、連続可変比変速機と、モータジェネレータ内及び連続可変比変速機内を循環するオイルの温度を検出する温度センサとを備える車両の一例が記載されている。そして、当該文献１によれば、温度センサの検出値が閾値以上であるときに、モータジェネレータ又は連続可変比変速機で異常が発生しているとの判定がなされるようになっている。

特開平９－６５５０１号公報

ベルトなどのような無端回転部材を備える連続可変比変速機にあっては、無端回転部材での異常の発生を検知できるようにすることが好ましい。連続可変比変速機内を循環するオイルの温度は、無端回転部材に異常が発生した場合でも、連続可変比変速機の構成部品のうちの無端回転部材以外の部品で異常が発生した場合でも変わりうる。そのため、連続可変比変速機内を循環するオイルの温度を用いて異常判定を行う場合では、無端回転部材に異常が発生したか否かを判定できない。

上記課題を解決するための手段及びその作用効果について記載する。
１．車両の動力源から出力された動力を駆動輪に伝達する動力伝達装置を備える車両に適用される動力伝達装置の異常判定装置であって、前記動力伝達装置は、前記動力源からトルクが入力される入力プーリと、前記駆動輪に向けてトルクを出力する出力プーリと、前記入力プーリと前記出力プーリとの双方に巻き掛けられている無端回転部材と、を有するものであり、実行装置と、記憶装置と、を備え、前記記憶装置は、前記入力プーリの回転速度である入力回転速度の時系列データに基づいた入力回転速度関連データ、及び、前記出力プーリの回転速度である出力回転速度の時系列データに基づいた出力回転速度関連データのうちの少なくとも１つが入力変数として入力されたときに、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するデータであって、機械学習によって学習されたデータを含む写像データを記憶しており、前記実行装置は、前記入力変数を取得する取得処理と、前記取得処理で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当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを判定する異常判定処理と、を実行する動力伝達装置の異常判定装置である。

動力源の出力トルクが動力伝達装置を介して駆動輪に伝達されている場合、無端回転部材は、入力プーリと出力プーリとの双方に巻き掛けられている状態を維持して回転する。これにより、動力源から動力伝達装置に入力されたトルクが駆動輪に向けて出力される。このように動力伝達装置が作動している状況下では、無端回転部材に異常が発生していない場合、入力プーリ及び出力プーリの回転速度は周期的に振動する。一方、無端回転部材に異常が発生している場合、入力プーリ及び出力プーリの回転速度には、無端回転部材に発生した異常に起因する振動成分が重畳する。そのため、入力プーリ及び出力プーリのうちの少なくとも一方の回転速度の推移を解析することにより、無端回転部材に異常が発生しているか否かの推測が可能となる。

上記構成では、上記入力回転速度関連データ及び上記出力回転速度関連データのうちの少なくとも１つを入力変数とし、無端回転部材に異常が発生しているか否かを特定す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装置に記憶されている。そして、動力伝達装置が作動しているときに、取得した入力変数を写像に入力させることによって当該写像から出力される出力変数を基に、無端回転部材に異常が発生しているか否かが判定される。したがって、上記構成によれば、動力伝達装置が備える無端回転部材に異常が発生しているか否かを判定できるようになる。

２．前記入力変数は、前記入力回転速度関連データを含んでおり、前記取得処理は、所定の計測期間内で検出サイクル毎に検出された複数の前記入力回転速度を、当該入力回転速度の時系列データとして取得する回転速度取得処理と、前記回転速度取得処理で取得した前記入力回転速度の時系列データに含まれる複数の前記入力回転速度の数値の大きさの分布を示すデータを基に、前記入力回転速度関連データを生成する生成処理と、を含む上記１に記載の動力伝達装置の異常判定装置である。

入力回転速度の時系列データを写像の入力変数とする場合を考える。この場合でも、当該写像から出力される出力変数を基に、無端回転部材に異常が発生しているか否かを判定することは可能である。このような判定を行う場合、入力回転速度の時系列データに含まれる入力回転速度の数が多いほど、判定の精度を高くできるものの、写像に入力する入力変数のデータ量が多くなってしまう。この点、上記構成では、入力回転速度の時系列データに含まれる複数の入力回転速度の数値の大きさの分布を示すデータを基に、入力回転速度関連データが生成される。そして、当該入力回転速度関連データが写像の入力変数として採用されている。この場合、入力回転速度の時系列データに含まれる入力回転速度の数が多くても、複数の入力回転速度の数値の大きさの分布を示すデータの容量はそれほど多くならない。そのため、判定の精度を低下させることなく、写像の入力変数のデータ量の増大を抑制できる。

３．前記入力変数は、前記入力回転速度関連データを含んでおり、前記取得処理は、所定の計測期間内で検出サイクル毎に検出された複数の前記入力回転速度を、当該入力回転速度の時系列データとして取得する回転速度取得処理と、前記回転速度取得処理で取得した前記入力回転速度の時系列データに含まれる複数の前記入力回転速度を正規化し、正規化した前記入力回転速度である複数の正規化入力回転速度の数値の大きさの分布を示すデータを前記入力回転速度関連データとして生成する生成処理と、を含む上記１に記載の動力伝達装置の異常判定装置である。

無端回転部材に異常が発生している場合における入力回転速度の時系列データと、異常が発生していない場合における入力回転速度の時系列データとの間には相違がある。しかし、入力回転速度が大きい場合と入力回転速度が小さい場合とで相違の度合いが異なるおそれがある。入力回転速度の時系列データを写像の入力変数とした場合、相違の度合いが比較的小さいときには、相違の度合いが比較的大きいときと比較し、上記判定の精度が低くなりやすい。言い換えると、そのときの入力回転速度の大きさによって、当該判定の精度がばらつくおそれがある。

この点、上記構成によれば、入力回転速度の時系列データに含まれる複数の入力回転速度が正規化される。すなわち、複数の正規化入力回転速度が生成される。こうした複数の正規化入力回転速度の数値の大きさの分布を示すデータを基に、入力回転速度関連データが生成される。このため、無端回転部材に異常が発生しているときの入力回転速度関連データと、異常が発生していないときの入力回転速度関連データとの相違の度合いは、入力回転速度が大きい場合と入力回転速度が小さい場合とでそれほど変わらない。その結果、当該入力回転速度関連データを写像の入力変数とすることにより、入力回転速度の大小に起因する上記判定の精度のばらつきを抑えることができる。

さらに、正規化入力回転速度の時系列データではなく、正規化入力回転速度の数値の大きさの分布を示すデータを入力回転速度関連データとしている。そのため、判定の精度を低下させることなく、写像の入力変数のデータ量の増大を抑制できる。

４．前記出力変数は、前記出力回転速度関連データを含んでおり、前記取得処理は、所定の計測期間内で検出サイクル毎に検出された複数の前記出力回転速度を、当該出力回転速度の時系列データとして取得する回転速度取得処理と、前記回転速度取得処理で取得した前記出力回転速度の時系列データに含まれる複数の前記出力回転速度の数値の大きさの分布を示すデータを基に、前記出力回転速度関連データを生成する生成処理と、を含む上記１又は２に記載の動力伝達装置の異常判定装置である。

出力回転速度の時系列データを写像の入力変数とする場合を考える。この場合でも、当該写像から出力される出力変数を基に、無端回転部材に異常が発生しているか否かを判定することは可能である。このような判定を行う場合、出力回転速度の時系列データに含まれる出力回転速度の数が多いほど、判定の精度を高くできるものの、写像に入力する入力変数のデータ量が多くなってしまう。この点、上記構成では、出力回転速度の時系列データに含まれる複数の出力回転速度の数値の大きさの分布を示すデータを基に、出力回転速度関連データが生成される。そして、当該出力回転速度関連データが写像の入力変数として採用されている。この場合、出力回転速度の時系列データに含まれる出力回転速度の数が多くても、複数の出力回転速度の数値の大きさの分布を示すデータの容量はそれほど多くならない。そのため、判定の精度を低下させることなく、写像の入力変数のデータ量の増大を抑制できる。

５．前記出力変数は、前記出力回転速度関連データを含んでおり、前記取得処理は、所定の計測期間内で検出サイクル毎に検出された複数の前記出力回転速度を、当該出力回転速度の時系列データとして取得する回転速度取得処理と、前記回転速度取得処理で取得した前記出力回転速度の時系列データに含まれる複数の前記出力回転速度を正規化し、正規化した前記出力回転速度である複数の正規化出力回転速度の数値の大きさの分布を示すデータを前記出力回転速度関連データとして生成する生成処理と、を含む上記１又は３に記載の動力伝達装置の異常判定装置である。

無端回転部材に異常が発生している場合における出力回転速度の時系列データには、異常が発生していない場合における出力回転速度の時系列データとは相違する点がある。しかし、出力回転速度が大きい場合と出力回転速度が小さい場合とで相違の度合いが異なるおそれがある。出力回転速度の時系列データを写像の入力変数とした場合、相違の度合いが比較的小さいときには、相違の度合いが比較的大きいときと比較し、上記判定の精度が低くなりやすい。言い換えると、そのときの出力回転速度の大きさによって、当該判定の精度がばらつくおそれがある。

この点、上記構成によれば、出力回転速度の時系列データに含まれる各出力回転速度が正規化される。すなわち、複数の正規化出力回転速度が生成される。こうした複数の正規化出力回転速度の数値の大きさの分布を示すデータを基に、出力回転速度関連データが生成される。このため、無端回転部材に異常が発生しているときの出力回転速度関連データと、異常が発生していないときの出力回転速度関連データとの相違の度合いは、出力回転速度が大きい場合と出力回転速度が小さい場合とでそれほど変わらない。その結果、当該出力回転速度関連データを写像の入力変数とすることにより、出力回転速度の大小に起因する上記判定の精度のばらつきを抑えることができる。

さらに、正規化出力回転速度の時系列データではなく、正規化出力回転速度の数値の大きさの分布を示すデータを出力回転速度関連データとしている。そのため、判定の精度を低下させることなく、写像に入力される入力変数のデータ量の増大を抑制できる。

６．前記入力変数は、前記入力回転速度関連データを含んでおり、前記取得処理は、所定の計測期間内で検出サイクル毎に検出された複数の前記入力回転速度を、当該入力回転速度の時系列データとして取得する回転速度取得処理と、前記入力回転速度の時系列データに対して高速フーリエ変換を行うことによって当該時系列データの周波数特性を導出し、当該時系列データの周波数特性に基づいて前記入力回転速度関連データを生成する周波数特性生成処理と、を含む上記１に記載の動力伝達装置の異常判定装置である。

上記構成によれば、入力回転速度の時系列データに対して高速フーリエ変換が行われることにより、当該時系列データの周波数特性が導出される。そして、当該周波数特性に基づいて入力回転速度関連データが生成される。時系列データの周波数特性が変わるような異常が無端回転部材に発生した場合、そのときの入力回転速度関連データと、当該異常が発生していない場合に生成される入力回転速度関連データとの間には相違が生じることがある。そのため、周波数特性に特徴の出る異常が無端回転部材に発生した場合、上記の周波数特性を基に生成された入力回転速度関連データを写像の入力変数とすることにより、写像から出力される出力変数を用いて当該異常が発生していると判定できる。

７．前記実行装置は、前記入力回転速度の時系列データの取得期間における前記入力回転速度の平均値を算出する平均値算出処理を実行し、前記周波数特性生成処理において、前記平均値算出処理で算出した前記入力回転速度の平均値を基に、前記無端回転部材の回転１次の周波数の振幅を取得し、前記高速フーリエ変換を行うことによって導出した前記入力回転速度の周波数特性を前記回転１次の周波数の振幅で規格化し、規格化した入力回転速度の周波数特性を基に前記入力回転速度関連データを生成する上記６に記載の動力伝達装置の異常判定装置である。

上記の入力回転速度の時系列データの周波数特性に特徴が出るような異常が無端回転部材に発生している場合であっても、周波数特性における異常の特徴量の大きさが、入力回転速度の大きさによって変わる可能性がある。周波数特性における異常の特徴量の大きさが大きい場合と、周波数特性における異常の特徴量の大きさが小さい場合とでは、異常の発生の判定精度にばらつきが生じるおそれがある。

上記構成によれば、入力回転速度の時系列データの取得期間における入力回転速度の平均値が算出される。当該平均値を基に、無端回転部材の回転１次の周波数の振幅が取得される。高速フーリエ変換によって導出された入力回転速度の周波数特性が回転１次の周波数の振幅で規格化される。このように規格化した入力回転速度の周波数特性に出る異常に起因する特徴量の大きさは、入力回転速度が大きい場合と入力回転速度が小さい場合とでそれほど変わらない。その結果、規格化された入力回転速度の周波数特性を基に生成された入力回転速度関連データを写像の入力変数とすることにより、入力回転速度の大小に起因する上記判定の精度のばらつきを抑えることができる。

８．前記実行装置は、前記周波数特性生成処理において、前記入力回転速度の時系列データに対して高速フーリエ変換を行うことによって導出したデータが分布している周波数帯をｍ等分してｍ個の周波数帯に区切り、当該周波数帯毎に当該データを平均化することにより、前記入力回転速度関連データを生成する上記６に記載の動力伝達装置の異常判定装置である。

上記構成によれば、入力回転速度の時系列データに対して高速フーリエ変換を行うことによって導出したデータが分布している周波数帯がｍ個の周波数帯に区切られる。このように周波数帯毎に平均化されたデータを基に、入力回転速度関連データが生成される。このように周波数帯毎にデータを平均化することによって生成された入力回転速度関連データを写像の入力変数とすることにより、写像に入力される入力変数のデータ数の増大を抑制できる。

９．前記入力変数は、前記出力回転速度関連データを含んでおり、前記取得処理は、所定の計測期間内で検出サイクル毎に検出された複数の前記出力回転速度を、当該出力回転速度の時系列データとして取得する回転速度取得処理と、前記出力回転速度の時系列データに対して高速フーリエ変換を行うことによって当該時系列データの周波数特性を導出し、当該時系列データの周波数特性に基づいて前記出力回転速度関連データを生成する周波数特性生成処理と、を含む上記１に記載の動力伝達装置の異常判定装置である。

上記構成によれば、出力回転速度の時系列データに対して高速フーリエ変換が行われることにより、当該時系列データの周波数特性が導出される。そして、当該周波数特性に基づいて出力回転速度関連データが生成される。時系列データの周波数特性が変わるような異常が無端回転部材に発生した場合、そのときの出力回転速度関連データと、異常が発生していない場合の時系列データの周波数特性に基づいた出力回転速度関連データとの間には相違が生じることがある。そのため、周波数特性に特徴の出る異常が無端回転部材に発生した場合、時系列データの周波数特性に基づいた出力回転速度関連データを写像の入力変数とすることにより、当該車両から出力される出力変数を用いて当該異常が発生していると判定できる。

１０．前記実行装置は、前記出力回転速度の時系列データの取得期間における、前記出力回転速度の平均値を算出する平均値算出処理を実行し、前記周波数特性生成処理において、前記平均値算出処理で算出した前記出力回転速度の平均値を基に、前記無端回転部材の回転１次の周波数の振幅を取得し、前記高速フーリエ変換を行うことによって導出した前記出力回転速度の周波数特性を前記回転１次の周波数の振幅で規格化し、規格化した出力回転速度の周波数特性を基に前記出力回転速度関連データを生成する上記９に記載の動力伝達装置の異常判定装置である。

上記の出力回転速度の時系列データの周波数特性に特徴が出るような異常が無端回転部材に発生している場合であっても、周波数特性における異常の特徴量の大きさが、出力回転速度の大きさによって変わる可能性がある。周波数特性における異常の特徴量の大きさが大きい場合と、周波数特性における異常の特徴量の大きさが小さい場合とでは、異常の発生の検出精度にばらつきが生じるおそれがある。

上記構成によれば、出力回転速度の時系列データの取得期間における出力回転速度の平均値が算出される。当該平均値を基に、無端回転部材の回転１次の周波数の振幅が取得される。高速フーリエ変換によって導出された出力回転速度の周波数特性が回転１次の周波数の振幅で規格化される。このように規格化した出力回転速度の周波数特性に出る異常に起因する特徴量の大きさは、出力回転速度が大きい場合と出力回転速度が小さい場合とでそれほど変わらない。その結果、規格化された出力回転速度の周波数特性を基に生成された出力回転速度関連データを写像の入力変数とすることにより、出力回転速度の大小に起因する上記判定の精度のばらつきを抑えることができる。

１１．前記実行装置は、前記周波数特性生成処理において、前記出力回転速度の時系列データに対して高速フーリエ変換を行うことによって導出したデータが分布している周波数帯をｍ等分してｍ個の周波数帯に区切り、当該周波数帯毎に当該データを平均化することにより、前記出力回転速度関連データを生成する上記９に記載の動力伝達装置の異常判定装置である。

上記構成によれば、出力回転速度の時系列データに対して高速フーリエ変換を行うことによって導出したデータが分布している周波数帯がｍ個の周波数帯に区切られる。このように周波数帯毎に平均化されたデータを基に、出力回転速度関連データが生成される。このように周波数帯毎にデータを平均化することによって生成された出力回転速度関連データを写像の入力変数とすることにより、写像に入力される入力変数のデータ数の増大を抑制できる。

１２．前記入力変数は、前記入力プーリに入力されるトルクを含む上記１～１１のうち何れか一項に記載の動力伝達装置の異常判定装置である。
入力プーリに入力されるトルクが大きい場合と、当該トルクが小さい場合とでは、入力プーリや出力プーリの回転速度の振動の大きさや周期が異なる可能性がある。そこで、上記構成では、入力プーリに入力されるトルクを写像の入力変数としている。すなわち、当該写像から出力される出力変数は、入力プーリに入力されるトルクを考慮した値となる。そのため、このような出力変数を基に上記判定を行うことにより、当該判定の精度を高くできる。

１３．前記入力変数は、前記動力伝達装置内を循環するオイルの温度を含む上記１～１２のうち何れか一項に記載の動力伝達装置の異常判定装置である。
オイルの温度が高いほど、オイルの粘度が低くなる。そして、オイルの粘度が低いほど、入力プーリ及び出力プーリに対する無端回転部材の滑り度合いが大きくなりやすい。このように滑り度合いが異なれば、入力プーリや出力プーリの回転速度の振動の態様が変わる可能性がある。そこで、上記構成では、オイルの温度を写像の入力変数としている。すなわち、当該写像から出力される出力変数は、オイルの粘度を考慮した値となる。そのため、このような出力変数を基に上記判定を行うことにより、当該判定の精度を高くできる。

１４．前記記憶装置は、前記動力伝達装置の個体毎の前記無端回転部材の形状を示す指標と、前記動力伝達装置の個体毎の前記無端回転部材の構成部品の形状を示す指標とのうち、少なくとも一方を記憶しており、前記入力変数は、前記記憶装置に記憶されている前記指標を含む上記１～１３のうち何れか一項に記載の動力伝達装置の異常判定装置である。

入力プーリ及び出力プーリの回転速度には、無端回転部材の形状や無端回転部材の構成部品の形状に起因した振動成分が重畳している可能性がある。こうした振動成分は、無端回転部材で発生した異常に起因するものではない。そこで、上記構成では、無端回転部材の形状を示す指標及び無端回転部材の構成部品の形状を示す指標のうちの少なくとも一方が記憶装置に記憶されている。そして、記憶装置に記憶されている指標を写像の入力変数としている。すなわち、当該写像から出力される出力変数は、無端回転部材の形状及び無端回転部材の構成部品の形状のうちの少なくとも１つを考慮した値となる。そのため、このような出力変数を基に上記判定を行うことにより、当該判定の精度を高くできる。

１５．前記入力変数は、前記入力プーリが前記無端回転部材を挟持する力、及び、前記出力プーリが前記無端回転部材を挟持する力のうちの少なくとも一方を含む上記１～１４のうち何れか一項に記載の動力伝達装置の異常判定装置である。

入力プーリが無端回転部材を挟持する力によって、入力プーリと無端回転部材との間で発生する滑り度合いが変わりうる。また、出力プーリが無端回転部材を挟持する力によって、出力プーリと無端回転部材との間で発生する滑り度合いが変わりうる。このようにプーリと無端回転部材との間で発生する滑り度合いが変わると、当該プーリの回転速度の振動の態様が変わる可能性がある。そこで、上記構成では、入力プーリが無端回転部材を挟持する力、及び、出力プーリが無端回転部材を挟持する力のうちの少なくとも一方を写像の入力変数としている。すなわち、当該写像から出力される出力変数は、入力プーリが無端回転部材を挟持する力、及び、出力プーリが無端回転部材を挟持する力のうちの少なくとも一方を考慮した値となる。そのため、このような出力変数を基に上記判定を行うことにより、当該判定の精度を高くできる。

１６．前記記憶装置は、前記動力伝達装置の個体毎の前記無端回転部材の回転方向におけるがたつき量を示す指標を記憶しており、前記入力変数は、前記記憶装置に記憶されている前記がたつき量を示す指標を含む上記１～１５のうち何れか一項に記載の動力伝達装置の異常判定装置である。

無端回転部材の回転方向におけるがたつき量が大きい場合、無端回転部材が回転しているときに、当該がたつき量の大きさに応じた振動が入力プーリ及び出力プーリの回転に重畳されやすい。そこで、上記構成では、無端回転部材の回転方向におけるがたつき量を示す指標が記憶装置に記憶されている。そして、記憶装置に記憶されているがたつき量を示す指標を写像の入力変数としている。すなわち、当該写像から出力される出力変数は、当該がたつき量を考慮した値となる。そして、こうした出力変数を用いて上記の判定を行うことにより、当該判定の精度を高くできる。

１７．前記入力変数は、前記車両に搭載されている加速度センサの検出値を含む上記１～１６のうち何れか一項に記載の動力伝達装置の異常判定装置である。
無端回転部材に異常が発生した場合、当該異常に起因する振動が車体にも伝わり、車載の加速度センサの検出値が変化する可能性がある。そこで、上記構成では、加速度センサの検出値を写像の入力変数としている。すなわち、当該写像から出力される出力変数は、車体の振動を考慮した値となる。そのため、このような出力変数を基に上記判定を行うことにより、当該判定の精度を高くできる。

１８．前記入力変数は、前記車両のエンジンルーム内に設置されている音センサの検出値を含む上記１～１７のうち何れか一項に記載の動力伝達装置の異常判定装置である。
無端回転部材に異常が発生し、入力プーリや出力プーリの回転速度に対して無端回転部材の異常に起因する振動が重畳する場合、当該振動に起因する異音が動力伝達装置で発生する可能性がある。このように動力伝達装置で発生した異音は、エンジンルーム内に設置されている音センサによって検知できる。そこで、上記構成では、音センサの検出値を写像の入力変数としている。すなわち、当該写像から出力される出力変数は、音センサによって検出された音を考慮した値となる。そのため、このような出力変数を基に上記判定を行うことにより、当該判定の精度を高くできる。

１９．前記入力変数は、前記出力回転速度関連データを含んでおり、前記出力回転速度は、前記駆動輪の回転速度を基に算出される上記１～１８のうち何れか一項に記載の動力伝達装置の異常判定装置である。

出力プーリの回転速度と、駆動輪の回転速度との間には対応関係がある。そのため、駆動輪の回転速度を基に、出力プーリの回転速度の算出値を算出できる。そして、このような回転速度の算出値の推移に基づいたデータを、出力回転速度関連データとして採用できる。

２０．前記入力変数は、前記車両の制動力を含む上記１～１９のうち何れか一項に記載の動力伝達装置の異常判定装置である。
車両の制動力が発生すると、駆動輪が減速されるため、入力プーリや出力プーリの回転速度も変わる。この際、当該回転速度には、制動力の大きさや制動力の増大速度に起因した振動成分が重畳する可能性がある。そこで、上記構成では、車両の制動力を写像の入力変数としている。すなわち、当該写像から出力される出力変数は、車両の制動力を考慮した値となる。そのため、このような出力変数を基に上記判定を行うことにより、当該判定の精度を高くできる。

２１．前記入力変数は、前記入力プーリと前記出力プーリとの回転速度の比を含む上記
１～２０のうち何れか一項に記載の動力伝達装置の異常判定装置である。
無端回転部材に異常が発生したために入力プーリや出力プーリの回転速度に振動が重畳している場合、入力プーリと出力プーリとの回転速度の比は、異常が発生していない場合と異常が発生している場合とで相違する可能性がある。そこで、上記構成では、当該回転速度の比を、写像の入力変数としている。すなわち、当該写像から出力される出力変数は、当該回転速度の比を考慮した値となる。そのため、このような出力変数を基に上記判定を行うことにより、当該判定の精度を高くできる。

２２．前記入力変数は、前記無端回転部材の特性の経年変化の度合いを示す指数を含む上記１～２１のうち何れか一項に記載の動力伝達装置の異常判定装置である。
無端回転部材に異常が発生していない場合であっても、特性の経年変化の度合いが比較的小さいときと、度合いが比較的大きいときとでは、入力プーリや出力プーリの回転速度の振動の大きさや周期が変わりうる。そこで、上記構成では、特性の経年変化の度合いを示す指数を写像の入力変数としている。すなわち、当該写像から出力される出力変数は、特性の経年変化の度合いを考慮した値となる。そのため、このような出力変数を基に上記判定を行うことにより、当該判定の精度を高くできる。

２３．前記異常判定処理は、前記無端回転部材の構成部品が損傷しているか否かを判定する処理である上記１～２２のうち何れか一項に記載の動力伝達装置の異常判定装置である。

無端回転部材の構成部品が損傷している場合、その損傷部分が入力プーリに接触したときやその損傷部分が出力プーリに接触したときには、振動が発生する。そして、こうした振動が、入力プーリや出力プーリの回転速度において振動となって表れる。そのため、上記構成によれば、構成部品が損傷しているときに、無端回転部材に異常が発生しているとの判定をなすことができる。

２４．前記実行装置は、前記取得処理で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当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記動力伝達装置以外の他の車載部品が共振するような振動が前記無端回転部材に発生するか否かを判定する振動判定処理を実行する上記１～２２のうち何れか一項に記載の動力伝達装置の異常判定装置である。

上記構成によれば、無端回転部材の振動に起因して他の車載部品が共振したと判定できる。
２５．前記実行装置は、前記取得処理で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当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記無端回転部材で共振が発生するか否かを判定する共振判定処理を実行する上記１～２２のうち何れか一項に記載の動力伝達装置の異常判定装置である。

上記構成によれば、他の車載装置の作動に起因して無端回転部材が共振したと判定できる。

第１実施形態において、制御装置と、同制御装置によって制御される車両の駆動系とを示す図。 ベルトがプーリに挟持されている様子を示す模式図。 ベルトの一部を示す模式図。 同制御装置が実行する一連の処理を示すフローチャートの前半部分。 同制御装置が実行する一連の処理を示すフローチャートの後半部分。 入力回転速度又は出力回転速度の推移を示すタイムチャート。 入力回転速度又は出力回転速度の推移を示すタイムチャート。 入力回転速度関連データ又は出力回転速度関連データをヒストグラム化したグラフ。 入力回転速度関連データ又は出力回転速度関連データをヒストグラム化したグラフ。 第２実施形態において、制御装置が実行する一連の処理の一部分を示すフローチャート。 第３実施形態において、制御装置が実行する一連の処理の一部分を示すフローチャート。

（第１実施形態）
以下、動力伝達装置の異常判定装置の第１実施形態を図１～図９に従って説明する。
図１に示すように、車両ＶＣは、内燃機関１０、変速装置２０及び駆動輪５０を備えている。内燃機関１０のクランク軸１１には、変速装置２０のトルクコンバータ２１が連結されている。トルクコンバータ２１には変速機構３０の入力軸３１が連結されている。変速機構３０の出力軸３２には、図示しないディファレンシャルを介して複数の駆動輪５０が連結されている。

変速機構３０は、入力プーリ３３と、出力プーリ３５と、入力プーリ３３と出力プーリ３５とに巻き掛けられているベルト３７とを有している。入力プーリ３３には、内燃機関１０の出力トルクがトルクコンバータ２１を介して入力される。出力プーリ３５は、出力軸３２を介して駆動輪５０に向けてトルクを出力する。

入力プーリ３３は、入力軸３１が連結されている固定シーブ３３ａと、可動シーブ３３ｂとを有している。すなわち、固定シーブ３３ａと可動シーブ３３ｂとにより、ベルト３７を挟み込むようになっている。可動シーブ３３ｂは、固定シーブ３３ａから離間したり、固定シーブ３３ａに接近したりする。こうした可動シーブ３３ｂの動作は、入力用アクチュエータ３４の駆動によって実現される。入力用アクチュエータ３４は、電動式であってもよいし、油圧駆動式であってもよい。

出力プーリ３５は、出力軸３２が連結されている固定シーブ３５ａと、可動シーブ３５ｂとを有している。すなわち、固定シーブ３５ａと可動シーブ３５ｂとにより、ベルト３７を挟み込むようになっている。可動シーブ３５ｂは、固定シーブ３５ａから離間したり、固定シーブ３５ａに接近したりする。こうした可動シーブ３５ｂの動作は、出力用アクチュエータ３６の駆動によって実現される。出力用アクチュエータ３６は、電動式であってもよいし、油圧駆動式であってもよい。

そして、入力プーリ３３の固定シーブ３３ａに対する可動シーブ３３ｂの相対位置、及び、出力プーリ３５の固定シーブ３５ａに対する可動シーブ３５ｂの相対位置を調整することにより、変速機構３０の変速比が制御される。

図２及び図３に示すように、ベルト３７は、無端状のリング３７１と、リング３７１に支持されている多数のエレメント３７２とを有している。各エレメント３７２は、ベルト３７の回転方向に沿って並んでいる。

図１に示す制御装置６０は、内燃機関１０を制御対象とし、その制御量であるトルク及び排気成分比率などを制御すべく、内燃機関１０の各種操作部を操作する。また、制御装置６０は、変速装置２０を制御対象とし、入力用アクチュエータ３４及び出力用アクチュエータ３６を操作する。

制御装置６０は、上記制御量を制御する際、クランク角センサ１０１の出力信号Ｓｃｒ、入力軸３１の回転角を検出する入力軸回転角センサ１０２の出力信号Ｓｉｎｐ、及び、出力軸３２の回転角を検出する出力軸回転角センサ１０３の出力信号Ｓｏｕｔｐを参照する。また、制御装置６０は、油温センサ１０４によって検出されるオイルの温度である油温検出値Ｔｏｉｌ、車輪速センサ１０５によって検出される駆動輪５０の回転速度である車輪速ＶＷ、加速度センサ１０６によって検出される車両ＶＣの加速度である車両加速度Ｇ、及び、音センサ１０７によって検出される音の大きさである音検出値Ｓｎｄを参照する。

なお、油温センサ１０４によって温度が検出されるオイルは、変速機構３０内を循環するオイルである。音センサ１０７は、例えば、車両ＶＣのエンジンルーム内に設置されている。そのため、音検出値Ｓｎｄは、エンジンルーム内における音の大きさを表す検出値である。

制御装置６０は、ＣＰＵ６１、ＲＯＭ６２、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６３及び周辺回路６４を備えており、それらがローカルネットワーク６５を介して通信可能とされている。周辺回路６４は、内部の動作を規定するクロック信号を生成する回路、電源回路及びリセット回路などを含んでいる。制御装置６０は、ＲＯＭ６２に記憶されているプログラムをＣＰＵ６１が実行することにより各種の制御量を制御する。

記憶装置６３は、複数の写像データＤＭ１，ＤＭ２，ＤＭ３を記憶している。各写像データＤＭ１，ＤＭ２，ＤＭ３は、後述する各種の入力変数が入力されたときに、当該入力変数に対応する出力変数を出力する写像を規定するデータであって、機械学習によって学習されたデータを含んでいる。

また、記憶装置６３は、変速装置２０の個体毎のベルト３７の形状を示す指標であるベルト形状指標ＭＶｓと、変速装置２０の個体毎のエレメント３７２の形状を示す指標であるエレメント形状指標ＭＶＥｓとを記憶している。ベルト形状指標ＭＶｓ及びエレメント形状指標ＭＶＥｓは、例えば、車両ＶＣの出荷段階、又は、変速装置２０の出荷段階での検査時における測定値である。ベルト形状指標ＭＶｓとしては、例えば、ベルト３７の回転方向における長さ、ベルト３７の回転方向における長さの実測値と設計値との誤差を挙げることができる。エレメント形状指標ＭＶＥｓとしては、例えば、全てのエレメント３７２の厚みの測定値の平均値、全てのエレメント３７２の幅の測定値の平均値を挙げることができる。また例えば、全てのエレメント３７２の厚みの測定値の平均値とエレメント３７２の厚みの設計値との誤差、及び、全てのエレメント３７２の幅の測定値の平均値とエレメント３７２の幅の実測値との誤差を、エレメント形状指標ＭＶＥｓとしてもよい。

また、記憶装置６３は、変速装置２０の個体毎の上記回転方向におけるエレメント３７２のがたつき量を示す指標であるがたつき量指標ＭＶＲａを記憶している。がたつき量指標ＭＶＲａは、例えば、車両ＶＣの出荷段階、又は、変速装置２０の出荷段階での検査時における測定値である。がたつき量指標ＭＶＲａとしては、例えば、上記回転方向で互いに隣り合うエレメント３７２同士の間隔の平均値を挙げることができる。

ところで、変速装置２０が作動しているときに、車両ＶＣ内で振動が発生することがある。変速装置２０の作動に起因して車両ＶＣで振動が発生しうる要因としては、例えば、以下のようなものを挙げることができる。
・ベルト３７の構成部品が損傷している場合。
・変速装置２０の作動に起因して変速装置２０以外の他の車載装置で共振が発生する場合。
・変速装置２０以外の他の車載装置の作動に起因して変速機構３０で共振が発生する場合。

例えば、複数のエレメント３７２のうち、１つのエレメント３７２が破損した場合、破損したエレメント３７２が入力プーリ３３に接触する度に、入力プーリ３３で振動が発生する。その結果、入力プーリ３３の回転速度の検出値である入力回転速度Ｎｉｎｐには、入力プーリ３３の振動に起因する振動が重畳してしまう。また例えば、破損したエレメント３７２が出力プーリ３５に接触する度に、出力プーリ３５で振動が発生する。その結果、出力プーリ３５の回転速度の検出値である出力回転速度Ｎｏｕｔｐには、出力プーリ３５の振動に起因する振動が重畳してしまう。

すなわち、このようにベルト３７の損傷に起因する異常がベルト３７に発生している場合、入力回転速度Ｎｉｎｐ及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐの推移が、ベルト３７に何ら異常が発生していない場合と相違する。そこで、本実施形態では、制御装置６０は、入力回転速度Ｎｉｎｐ及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐの推移を基に、ベルト３７に異常が発生しているか否かを判定する。この際、制御装置６０は、記憶装置６３に記憶されている写像データＤＭ１を用いる。

変速装置２０が設置されているエンジンルーム内には、他の車載装置も設置されている。そして、他の車載装置で発生する振動の周期によっては、変速装置２０のベルト３７で共振が発生することがある。また、変速装置２０で発生する振動の周期によっては、他の車載装置で共振が発生することがある。このような共振の発生を抑制するためには、変速機構３０の動作点を、変速装置２０で共振が発生するような変速機構３０の動作点、及び、他の車載装置で共振が発生するような変速機構３０の動作点から外すように、内燃機関１０及び変速装置２０を制御することが好ましい。

そこで、本実施形態では、制御装置６０は、入力回転速度Ｎｉｎｐ及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐの推移を基に、変速装置２０の作動に起因して他の車載装置で共振が発生するか否かを判定する。この際に、制御装置６０は、記憶装置６３に記憶されている写像データＤＭ２を用いる。また、制御装置６０は、入力回転速度Ｎｉｎｐ及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐの推移を基に、他の車載装置の作動に起因してベルト３７で共振が発生するか否かを判定する。この際に、制御装置６０は、記憶装置６３に記憶されている写像データＤＭ３を用いる。

図４および図５を参照し、上記のような各種の判定を行うために制御装置６０が実行する一連の処理の手順について説明する。図４及び図５に示す一連の処理の流れは、ＲＯＭ６２に記憶されているプログラムをＣＰＵ６１が実行することによって実現される。この一連の処理は、所定周期で繰り返し実行される。すなわち、ＣＰＵ６１は、一連の処理を一旦終了した時点からの経過時間が所定周期に応じた時間に達すると、一連の処理の実行を再び開始する。

まずはじめに、ステップＳ１１において、ＣＰＵ６１は、係数ｚとして「１」をセットする。次のステップＳ１３において、ＣＰＵ６１は、入力回転速度Ｎｉｎｐ（ｚ）として現在の入力回転速度Ｎｉｎｐを取得する。また、ＣＰＵ６１は、出力回転速度Ｎｏｕｔｐ（ｚ）として現在の出力回転速度Ｎｏｕｔｐを取得する。次のステップＳ１５において、ＣＰＵ６１は、係数ｚを「１」インクリメントする。

続いて、ステップＳ１７において、ＣＰＵ６１は、係数ｚが係数判定値ｚＴｈよりも大きいか否かを判定する。本実施形態では、上記のような判定を行うために、入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データ、及び、出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データが用いられる。入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データは、時系列で連続する複数の入力回転速度Ｎｉｎｐを含むデータである。出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データは、時系列で連続する複数の出力回転速度Ｎｏｕｔｐを含むデータである。係数判定値ｚＴｈは、上記のような判定に必要な入力回転速度Ｎｉｎｐの数及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐの数の取得が完了したか否かの判断基準として設定されている。係数ｚが係数判定値ｚＴｈ以下である場合（Ｓ１７：ＮＯ）、ＣＰＵ６１は、その処理をステップＳ１３に移行する。すなわち、入力回転速度Ｎｉｎｐ及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐの取得が継続される。一方、係数ｚが係数判定値ｚＴｈよりも大きい場合（Ｓ１７：ＹＥＳ）、「ｚ個」の入力回転速度Ｎｉｎｐからなる入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データの取得、及び、「ｚ個」の出力回転速度Ｎｏｕｔｐからなる出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データの取得が完了したため、ＣＰＵ６１は、その処理を次のステップＳ１９に移行する。

ステップＳ１９において、ＣＰＵ６１は、入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データを正規化する。例えば、ＣＰＵ６１は、入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データに含まれる複数の入力回転速度Ｎｉｎｐ（１），Ｎｉｎｐ（２），…，Ｎｉｎｐ（ｚ）のうち、最も大きい値のものを基準入力回転速度ＮｉｎｐＢとする。続いて、ＣＰＵ６１は、各入力回転速度Ｎｉｎｐ（１），Ｎｉｎｐ（２），…，Ｎｉｎｐ（ｚ）を基準入力回転速度ＮｉｎｐＢで割ることにより、各入力回転速度Ｎｉｎｐ（１），Ｎｉｎｐ（２），…，Ｎｉｎｐ（ｚ）を正規化する。正規化された各入力回転速度Ｎｉｎｐ（１），Ｎｉｎｐ（２），…，Ｎｉｎｐ（ｚ）のことを、正規化入力回転速度ＮｉｎｐＮ（１），ＮｉｎｐＮ（２），…，ＮｉｎｐＮ（ｚ）という。例えば入力回転速度Ｎｉｎｐ（１）を基準入力回転速度ＮｉｎｐＢで割った値が、正規化入力回転速度ＮｉｎｐＮ（１）となる。各正規化入力回転速度ＮｉｎｐＮ（１），ＮｉｎｐＮ（２），…，ＮｉｎｐＮ（ｚ）を含むデータを、「正規化入力回転速度ＮｉｎｐＮの時系列データ」ともいう。

次のステップＳ２１において、ＣＰＵ６１は、出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データを正規化する。例えば、ＣＰＵ６１は、出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データに含まれる複数の出力回転速度Ｎｏｕｔｐ（１），Ｎｏｕｔｐ（２），…，Ｎｏｕｔｐ（ｚ）のうち、最も大きい値のものを基準出力回転速度ＮｏｕｔｐＢとする。続いて、ＣＰＵ６１は、各出力回転速度Ｎｏｕｔｐ（１），Ｎｏｕｔｐ（２），…，Ｎｏｕｔｐ（ｚ）を基準出力回転速度ＮｏｕｔｐＢで割ることにより、各出力回転速度Ｎｏｕｔｐ（１），Ｎｏｕｔｐ（２），…，Ｎｏｕｔｐ（ｚ）を正規化する。正規化された各出力回転速度Ｎｏｕｔｐ（１），Ｎｏｕｔｐ（２），…，Ｎｏｕｔｐ（ｚ）のことを、正規化出力回転速度ＮｏｕｔｐＮ（１），ＮｏｕｔｐＮ（２），…，ＮｏｕｔｐＮ（ｚ）という。例えば出力回転速度Ｎｏｕｔｐ（１）を基準出力回転速度ＮｏｕｔｐＢで割った値が、正規化出力回転速度ＮｏｕｔｐＮ（１）となる。各正規化出力回転速度ＮｏｕｔｐＮ（１），ＮｏｕｔｐＮ（２），…，ＮｏｕｔｐＮ（ｚ）を含むデータを、「正規化出力回転速度ＮｏｕｔｐＮの時系列データ」ともいう。

次のステップＳ２３において、ＣＰＵ６１は、正規化入力回転速度ＮｉｎｐＮの時系列データを基に、入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐを生成する。本実施形態において、各正規化入力回転速度ＮｉｎｐＮ（１），ＮｉｎｐＮ（２），…，ＮｉｎｐＮ（ｚ）は、「０」よりも大きく且つ「１」以下となる。そこで、「０」から「１」までの数値の領域が、複数に分割される。例えば、「０」から「１」までの数値の領域が、「０．２」毎に分割される。そして、ＣＰＵ６１は、分割領域に含まれる正規化入力回転速度ＮｉｎｐＮの数を、分割領域毎にカウントする。例えば、各正規化入力回転速度ＮｉｎｐＮ（１），ＮｉｎｐＮ（２），…，ＮｉｎｐＮ（ｚ）の中に、「０．４」よりも大きく且つ「０．６」以下となる正規化入力回転速度ＮｉｎｐＮの数が「４個」の場合、ＣＰＵ６１は、「０．４」から「０．６」までの分割領域に含まれる正規化入力回転速度ＮｉｎｐＮの数を「４」とする。ＣＰＵ６１は、このように分割領域毎にカウントした結果を、入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐとして導出する。つまり、正規化入力回転速度ＮｉｎｐＮの時系列データに含まれる複数の正規化入力回転速度ＮｉｎｐＮ（１），ＮｉｎｐＮ（２），…，ＮｉｎｐＮ（ｚ）の数値の大きさの分布を示すデータが、入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐである。

次のステップＳ２５において、ＣＰＵ６１は、正規化出力回転速度ＮｏｕｔｐＮの時系列データを基に、出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐを生成する。本実施形態において、各正規化出力回転速度ＮｏｕｔｐＮ（１），ＮｏｕｔｐＮ（２），…，ＮｏｕｔｐＮ（ｚ）は、「０」よりも大きく且つ「１」以下となる。そこで、「０」から「１」までの数値の領域が、複数に分割される。例えば、「０」から「１」までの数値の領域が、「０．２」毎に分割される。そして、ＣＰＵ６１は、分割領域に含まれる正規化出力回転速度ＮｏｕｔｐＮの数を、分割領域毎にカウントする。例えば、各正規化出力回転速度ＮｏｕｔｐＮ（１），ＮｏｕｔｐＮ（２），…，ＮｏｕｔｐＮ（ｚ）の中に、「０．４」よりも大きく且つ「０．６」以下となる正規化出力回転速度ＮｏｕｔｐＮの数が「２個」の場合、ＣＰＵ６１は、「０．４」から「０．６」までの分割領域に含まれる正規化出力回転速度ＮｏｕｔｐＮの数を「２」とする。ＣＰＵ６１は、このように分割領域毎にカウントした結果を、出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐとして導出する。つまり、正規化出力回転速度ＮｏｕｔｐＮの時系列データに含まれる複数の正規化出力回転速度ＮｏｕｔｐＮ（１），ＮｏｕｔｐＮ（２），…，ＮｏｕｔｐＮ（ｚ）の数値の大きさの分布を示すデータが、出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐである。

ここで、図６及び図７は、入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データをそれぞれ示している。図６に示す入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データは、変速機構３０の変速比が一定であり、上述したような振動が発生していない場合におけるデータである。図７に示す入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データは、変速機構３０の変速比が一定であり、上述したような振動が入力回転速度Ｎｉｎｐに重畳している場合におけるデータである。図８は、図６に示す入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データに基づいて生成された入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐをヒストグラム化したものである。図９は、図７に示す入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データに基づいて生成された入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐをヒストグラム化したものである。図８に示す入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐと、図９に示す入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐとでは、各カウント値Ｃｎｔ（１）～Ｃｎｔ（５）のばらつきに違いがある。つまり、入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐにおける各カウント値Ｃｎｔ（１）～Ｃｎｔ（５）のばらつきを基に、異常が発生しているか否かを判定することが可能である。

なお、図６及び図７を、入力回転速度Ｎｉｎｐを出力回転速度Ｎｏｕｔｐに置き換えて見た場合、図６及び図７は、出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データをそれぞれ示しているといえる。この場合、図８は、図６に示す出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データに基づいて生成された出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐをヒストグラム化したものであるといえる。図９は、図７に示す出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データに基づいて生成された出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐをヒストグラム化したものであるといえる。そして、図８に示す出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐと、図９に示す出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐとでは、各カウント値Ｃｎｔ（１）～Ｃｎｔ（５）のばらつきに違いがある。つまり、出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐにおける各カウント値Ｃｎｔ（１）～Ｃｎｔ（５）のばらつきを基に、異常が発生しているか否かを判定することが可能である。

図４及び図５に戻り、ステップＳ２５の処理を終了させると、次のステップＳ２７において、ＣＰＵ６１は、その他のデータを取得する。その他のデータとしては、回転速度比ＲＮ、入力トルクＴｒｑ、油温検出値Ｔｏｉｌ、入力係合力Ｐｉｎｐ、出力係合力Ｐｏｕｔｐ、車両加速度Ｇ、音検出値Ｓｎｄ、車両ＶＣの制動力ＢＰｖｃ及び車両ＶＣの走行距離ＳＣを挙げることができる。また、ＣＰＵ６１は、記憶装置６３に記憶されている各種の指標ＭＶｓ、ＭＶＥｓ、ＭＶＲａを取得する。

回転速度比ＲＮは、現在の出力回転速度Ｎｏｕｔｐを現在の入力回転速度Ｎｉｎｐで割った値である。入力トルクＴｒｑとは、入力プーリ３３に入力されるトルクである。入力トルクＴｒｑは、内燃機関１０の出力トルクと、トルクコンバータ２１におけるトルク伝達効率とを基に導出できる。入力係合力Ｐｉｎｐは、入力プーリ３３によるベルト３７の係合力である、すなわち入力プーリ３３がベルト３７を挟持する力である。入力係合力Ｐｉｎｐは、入力用アクチュエータ３４から可動シーブ３３ｂに入力される駆動力が大きいほど大きくなる。出力係合力Ｐｏｕｔｐは、出力プーリ３５によるベルト３７の係合力である、すなわち出力プーリ３５がベルト３７を挟持する力である。出力係合力Ｐｏｕｔｐは、出力用アクチュエータ３６から可動シーブ３５ｂに入力される駆動力が大きいほど大きくなる。制動力ＢＰｖｃは、運転者による制動操作などに起因する制動力の要求値を基に導出される。走行距離ＳＣは、ベルト３７の特性の経年変化の度合いを示す指数である。

次のステップＳ２９において、ＣＰＵ６１は、写像データによって規定される写像の入力変数ｘ（１）～ｘ（２２）に、ステップＳ２３で生成した入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐ、ステップＳ２５で生成した出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐ、及び、ステップＳ２７で取得した各種データを代入する。すなわち、ＣＰＵ６１は、入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐのカウント値Ｃｎｔ（１）を入力変数ｘ（１）に代入し、カウント値Ｃｎｔ（２）を入力変数ｘ（２）に代入し、カウント値Ｃｎｔ（３）を入力変数ｘ（３）に代入し、カウント値Ｃｎｔ（４）を入力変数ｘ（４）に代入し、カウント値Ｃｎｔ（５）を入力変数ｘ（５）に代入する。また、ＣＰＵ６１は、出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐのカウント値Ｃｎｔ（１）を入力変数ｘ（６）に代入し、カウント値Ｃｎｔ（２）を入力変数ｘ（７）に代入し、カウント値Ｃｎｔ（３）を入力変数ｘ（８）に代入し、カウント値Ｃｎｔ（４）を入力変数ｘ（９）に代入し、カウント値Ｃｎｔ（５）を入力変数ｘ（１０）に代入する。また、ＣＰＵ６１は、回転速度比ＲＮを入力変数ｘ（１１）に代入し、入力トルクＴｒｑを入力変数ｘ（１２）に代入し、油温検出値Ｔｏｉｌを入力変数ｘ（１３）に代入し、入力係合力Ｐｉｎｐを入力変数ｘ（１４）に代入し、出力係合力Ｐｏｕｔｐを入力変数ｘ（１５）に代入する。また、ＣＰＵ６１は、車両加速度Ｇを入力変数ｘ（１６）に代入し、音検出値Ｓｎｄを入力変数ｘ（１７）に代入し、制動力ＢＰｖｃを入力変数ｘ（１８）に代入し、走行距離ＳＣを入力変数ｘ（１９）に代入する。また、ＣＰＵ６１は、ベルト形状指標ＭＶｓを入力変数ｘ（２０）に代入し、エレメント形状指標ＭＶＥｓを入力変数ｘ（２１）に代入し、がたつき量指標ＭＶＲａを入力変数ｘ（２２）に代入する。

図５に示すように、次のステップＳ３１において、ＣＰＵ６１は、判定係数ＭＰに「１」をセットする。次のステップＳ３３において、ＣＰＵ６１は、記憶装置６３に記憶されている各写像データＤＭ１，ＤＭ２，ＤＭ３の中から、判定係数ＭＰに応じた写像データを選択する。例えば、ＣＰＵ６１は、判定係数ＭＰに「１」がセットされているときには写像データＤＭ１を選択し、判定係数ＭＰに「２」がセットされているときには写像データＤＭ２を選択し、判定係数ＭＰに「３」がセットされているときには写像データＤＭ３を選択する。

そして、ステップＳ３５において、ＣＰＵ６１は、選択した写像データによって規定される写像に入力変数ｘ（１）～ｘ（２２）を入力することによって、出力変数Ｙ（ＭＰ）を算出する。

本実施形態において、写像は、中間層が一層の全結合順伝播型ニューラルネットワークとして構成されている。上記ニューラルネットワークは、入力側係数ｗＦｊｋ（ｊ＝０～ｎ，ｋ＝０～２２）と、入力側係数ｗＦｊｋによって規定される線形写像である入力側線形写像の出力とのそれぞれを非線形変換する入力側非線形写像としての活性化関数ｈ（ｘ）を含んでいる。本実施形態では、活性化関数ｈ（ｘ）として、ハイパボリックタンジェント「ｔａｎｈ（ｘ）」を例示する。また、上記ニューラルネットワークは、出力側係数ｗＳｊ（ｊ＝０～ｎ）と、出力側係数ｗＳｊによって規定される線形写像である出力側線形写像の出力とのそれぞれを非線形変換する出力側非線形写像としての活性化関数ｆ（ｘ）を含んでいる。本実施形態では、活性化関数ｆ（ｘ）として、ハイパボリックタンジェント「ｔａｎｈ（ｘ）」を例示する。なお、値ｎは、中間層の次元を示すものである。本実施形態において、値ｎは、入力変数ｘの次元である「２２」よりも小さい。入力側係数ｗＦｊ０は、バイアスパラメータであり、入力変数ｘ（０）の係数となっている。入力変数ｘ（０）は「１」として定義される。また、出力側係数ｗＳ０は、バイアスパラメータである。

写像データＤＭ１は、車両ＶＣに実装される以前に、車両ＶＣと同一仕様の車両を用いて学習された学習済みモデルである。ここで、写像データＤＭ１の学習に際しては、事前に教師データと入力データとからなる訓練データを取得しておく。すなわち、実際に車両を走行させている場合、入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データ、出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データが取得される。そして、入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データに対して上記各ステップＳ１９，Ｓ２３と同様の処理を施すことにより、入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐが入力データとして取得される。同様に、出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データに対して上記各ステップＳ２１，Ｓ２５と同様の処理を施すことにより、出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐが入力データとして取得される。また、このとき、回転速度比ＲＮ、入力トルクＴｒｑ、油温検出値Ｔｏｉｌ、入力係合力Ｐｉｎｐ、出力係合力Ｐｏｕｔｐ、車両加速度Ｇ、音検出値Ｓｎｄ、制動力ＢＰｖｃ及び走行距離ＳＣもまた、入力データとして取得される。さらに、ベルト３７に異常が発生しているか否かの情報である異常発生情報が教師データとして取得される。例えば、異常が発生した場合の異常発生情報を「０」とし、異常が発生していない場合の異常発生情報を「１」とすればよい。なお、車両を走行させる事前に、上記の各種指標ＭＶｓ、ＭＶＥｓ、ＭＶＲａもまた、入力データとして取得される。

そして、様々な状況下で車両を走行させることにより、複数の訓練データが生成される。例えば、ベルト３７の各エレメント３７２のうち、１つのエレメント３７２を意図的に損傷させた変速機構３０を車両に搭載し、当該車両を走行させる。この場合、ベルト３７に異常が発生する場合の各種の入力データが取得できるとともに、異常が発生した旨の異常発生情報を教師データとして取得できる。また例えば、ベルト３７の各エレメント３７２の何れにおいても損傷が発生していない変速機構３０を車両に搭載し、当該車両を走行させる。この場合、ベルト３７に異常が発生していない場合の各種の入力データが取得できるとともに、異常が発生していない旨の異常発生情報を教師データとして取得できる。

こうした複数の訓練データを用いて写像データＤＭ１が学習される。すなわち、入力データを入力として写像が出力する出力変数と実際の異常発生情報との誤差が所定値以下に収束するように、入力側変数及び出力側変数がそれぞれ調整される。

同様に、写像データＤＭ２は、車両ＶＣに実装される以前に、車両ＶＣと同一仕様の車両を用いて学習された学習済みモデルである。ここで、写像データＤＭ２の学習に際しても、事前に教師データと入力データとからなる訓練データを取得しておく。すなわち、実際に変速装置２０の動作点を変更させつつ車両を走行させることにより、上記のように各種の入力データが取得される。また、この際に、変速装置２０以外の他の車載装置で共振が発生したか否かの情報である第１共振発生情報が教師データとして取得される。例えば、他の車載装置で共振が発生した場合の第１共振発生情報を「０」とし、他の車載装置で共振が発生していない場合の第１共振発生情報を「１」とすればよい。

そして、様々な状況下で車両を走行させることにより、教師データと入力データとからなる複数の訓練データが生成される。こうした複数の訓練データを用いて写像データＤＭ２が学習される。すなわち、入力データを入力として写像が出力する出力変数と実際の第１共振発生情報との誤差が所定値以下に収束するように、入力側変数及び出力側変数がそれぞれ調整される。

同様に、写像データＤＭ３は、車両ＶＣに実装される以前に、車両ＶＣと同一仕様の車両を用いて学習された学習済みモデルである。ここで、写像データＤＭ３の学習に際しても、事前に教師データと入力データとからなる訓練データを取得しておく。すなわち、実際に変速装置２０の動作点を変更させつつ車両を走行させることにより、上記のように各種の入力データが取得される。また、この際に、ベルト３７が共振したか否かの情報である第２共振発生情報が教師データとして取得される。例えば、ベルト３７が共振した場合の第２共振発生情報を「０」とし、ベルト３７が共振しなかった場合の第２共振発生情報を「１」とすればよい。

そして、様々な状況下で車両を走行させることにより、教師データと入力データとからなる複数の訓練データが生成される。こうした複数の訓練データを用いて写像データＤＭ３が学習される。すなわち、入力データを入力として写像が出力する出力変数と実際の第２共振発生情報との誤差が所定値以下に収束するように、入力側変数及び出力側変数がそれぞれ調整される。

ステップＳ３５において出力変数Ｙ（ＭＰ）を算出すると、次のステップＳ３７において、ＣＰＵ６１は、判定係数ＭＰに「１」がセットされているか否かを判定する。判定係数ＭＰに「１」がセットされている場合（Ｓ３７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ６１は、処理をステップＳ３９に移行する。ステップＳ３９において、ＣＰＵ６１は、ステップＳ３５で算出した出力変数Ｙ（１）を評価する。すなわち、ＣＰＵ６１は、出力変数Ｙ（１）を基に、ベルト３７に異常が発生しているか否かを判定する。例えば、ＣＰＵ６１は、出力変数Ｙ（１）が異常判定値以下であるときには異常が発生したとの判定をなす。一方、ＣＰＵ６１は、出力変数Ｙ（１）が異常判定値よりも大きいときには異常が発生したとの判定をなさない。異常判定値として、「０」よりも大きく且つ「１」未満の値が設定されている。例えば、「０．５」を異常判定値として設定してもよい。

次のステップＳ４１において、ＣＰＵ６１は、ステップＳ３９における出力変数Ｙ（１）の評価の結果を基に、ベルト３７に異常が発生しているか否かを判定する。異常が発生しているとの判定をなしている場合（Ｓ４１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ６１は、処理を次のステップＳ４３に移行する。ＣＰＵ６１は、ステップＳ４３においてベルト３７に異常が発生している旨を記憶装置６３に記憶させ、その後に処理を次のステップＳ４５に移行する。一方、ステップＳ４１において、ベルト３７に異常が発生しているとの判定をなしていない場合（ＮＯ）、ＣＰＵ６１は、処理を次のステップＳ４５に移行する。

ステップＳ４５において、ＣＰＵ６１は、判定係数ＭＰを「１」インクリメントする。その後、ＣＰＵ６１は、処理をステップＳ３３に移行する。
その一方で、ステップＳ３７において、判定係数ＭＰに「１」がセットされていない場合（ＮＯ）、ＣＰＵ６１は、その処理を次のステップＳ４７に移行する。ステップＳ４７において、ＣＰＵ６１は、出力変数Ｙ（ＭＰ）を評価する。すなわち、判定係数ＭＰに「２」がセットされている場合、ＣＰＵ６１は、出力変数Ｙ（２）を基に、ベルト３７の振動に起因して他の車載装置で共振が発生したか否かを判定する。例えば、ＣＰＵ６１は、出力変数Ｙ（２）が第１共振判定値以下であるときには、ベルト３７の振動に起因して他の車載装置で共振が発生したとの判定をなす。一方、ＣＰＵ６１は、出力変数Ｙ（２）が第１共振判定値よりも大きいときには、ベルト３７の振動に起因して他の車載装置で共振が発生したとの判定をなさない。第１共振判定値として、「０」よりも大きく且つ「１」未満の値が設定されている。例えば、「０．５」を第１共振判定値として設定してもよい。

また、判定係数ＭＰに「３」がセットされている場合、ＣＰＵ６１は、出力変数Ｙ（３）を基に、他の車載装置の振動に起因してベルト３７で共振が発生したか否かを判定する。例えば、ＣＰＵ６１は、出力変数Ｙ（３）が第２共振判定値以下であるときには、他の車載装置の振動に起因してベルト３７で共振が発生したとの判定をなす。一方、ＣＰＵ６１は、出力変数Ｙ（３）が第２共振判定値よりも大きいときには、他の車載装置の振動に起因してベルト３７で共振が発生したとの判定をなさない。第２共振判定値として、「０」よりも大きく且つ「１」未満の値が設定されている。例えば、「０．５」を第２共振判定値として設定してもよい。

続いて、ステップＳ４９において、ＣＰＵ６１は、ステップＳ４７における出力変数Ｙ（ＭＰ）の評価の結果を基に、共振が発生したか否かを判定する。すなわち、判定係数ＭＰに「２」がセットされている場合、ＣＰＵ６１は、ベルト３７の振動に起因して他の車載装置で共振が発生したか否かを判定する。そして、ベルト３７の振動に起因して他の車載装置で共振が発生したとの判定をなした場合（Ｓ４９：ＹＥＳ）、ＣＰＵ６１は、処理をステップＳ５１に移行する。一方、ベルト３７の振動に起因して他の車載装置で共振が発生したとの判定をなしていない場合（Ｓ４９：ＮＯ）、ＣＰＵ６１は、処理をステップＳ５３に移行する。また、判定係数ＭＰに「３」がセットされている場合、ＣＰＵ６１は、他の車載装置の作動に起因してベルト３７で共振が発生したか否かを判定する。そして、他の車載装置の作動に起因してベルト３７で共振が発生したとの判定をなした場合（Ｓ４９：ＹＥＳ）、ＣＰＵ６１は、処理をステップＳ５１に移行する。一方、他の車載装置の作動に起因してベルト３７で共振が発生したとの判定をなしていない場合（Ｓ４９：ＮＯ）、ＣＰＵ６１は、処理をステップＳ５３に移行する。

ステップＳ５１において、ＣＰＵ６１は、現在の変速機構３０の動作点を記憶装置６３に記憶する。すなわち、ＣＰＵ６１は、判定係数ＭＰに「２」がセットされているときには、現在の変速機構３０の動作点が、変速装置２０の作動に起因して変速装置２０以外の他の車載装置で共振が発生する場合の動作点として記憶装置６３に記憶される。また、ＣＰＵ６１は、判定係数ＭＰに「３」がセットされているときには、現在の変速機構３０の動作点が、他の車載装置の作動に起因してベルト３７で共振が発生する場合の動作点として記憶装置６３に記憶される。そして、ＣＰＵ６１は、処理を次のステップＳ５３に移行する。

ステップＳ５３において、ＣＰＵ６１は、判定係数ＭＰに「３」がセットされているか否かを判定する。判定係数ＭＰに「３」がセットされていない場合（Ｓ５３：ＮＯ）、ＣＰＵ６１は、処理をステップＳ５５に移行する。そして、ＣＰＵ６１は、ステップＳ５５において判定係数ＭＰを「１」インクリメントし、その後、処理をステップＳ３３に移行する。一方、ステップＳ５３において、判定係数ＭＰに「３」がセットされている場合（ＹＥＳ）、ＣＰＵ６１は、一連の処理を一旦終了する。

本実施形態の作用について説明する。
ベルト３７に何ら異常が発生していない場合、入力回転速度Ｎｉｎｐ及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐは、機関回転数ＮＥに応じた周期で変動する。図６には、機関回転数ＮＥが一定である場合における入力回転速度Ｎｉｎｐ及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐの推移が示されている。一方、ベルト３７のエレメント３７２が破損するなどの異常がベルト３７に発生すると、破損に起因する振動成分が、入力回転速度Ｎｉｎｐ及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐに重畳するようになる。その結果、入力回転速度Ｎｉｎｐ及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐは、図７に示すように推移することになる。

本実施形態では、入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データに基づいた入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐ、及び、出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データに基づいた出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐが、写像データＤＭ１によって規定される写像に対して入力変数ｘとして入力される。すると、当該写像から出力変数Ｙ（１）が出力される。出力変数Ｙ（１）は、入力回転速度Ｎｉｎｐの推移、及び、出力回転速度Ｎｏｕｔｐの推移を考慮した値となる。そのため、ベルト３７の異常に起因する振動成分が入力回転速度Ｎｉｎｐ及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐの少なくとも一方に重畳している場合と、ベルト３７の異常に起因する振動成分が入力回転速度Ｎｉｎｐ及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐの何れにも重畳していない場合とでは、出力変数Ｙ（１）に違いが生じる。そのため、出力変数（１）を評価することにより、ベルト３７に異常が発生しているか否かを判定できる。

なお、本実施形態では、以下に示す効果をさらに得ることができる。
（１－１）本実施形態では、入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データを正規化することにより、正規化入力回転速度ＮｉｎｐＮの時系列データが導出される。そして、正規化入力回転速度ＮｉｎｐＮの時系列データを基に、入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐが生成される。そのため、ベルト３７に異常が発生している場合における入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐと、異常が発生していない場合における入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐとの相違の度合いは、入力回転速度Ｎｉｎｐが大きい場合と入力回転速度Ｎｉｎｐが小さい場合とでそれほど変わらない。したがって、正規化入力回転速度ＮｉｎｐＮの時系列データを基に生成された入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐを写像の入力変数とすることにより、入力回転速度Ｎｉｎｐの大小に起因する判定の精度のばらつきを抑えることができる。

（１－２）正規化入力回転速度ＮｉｎｐＮの時系列データにおけるデータ数が多いほど、判定の精度を高くできる。本実施形態では、写像の入力変数である入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐは、正規化入力回転速度ＮｉｎｐＮの時系列データをヒストグラム化したものである。そのため、時系列データのデータ数が多くなっても、入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐのデータ容量があまり大きくならない。したがって、入力変数のデータ量の増大を抑制しつつも、精度良く判定を行うことができる。

（１－３）本実施形態では、出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データを正規化することにより、正規化出力回転速度ＮｏｕｔｐＮの時系列データが導出される。そして、正規化出力回転速度ＮｏｕｔｐＮの時系列データを基に、出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐが生成される。そのため、ベルト３７に異常が発生している場合における出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐと、異常が発生していない場合における出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐとの相違の度合いは、出力回転速度Ｎｏｕｔｐが大きい場合と出力回転速度Ｎｏｕｔｐが小さい場合とでそれほど変わらない。したがって、正規化出力回転速度ＮｏｕｔｐＮの時系列データを基に生成された出力回転速度Ｎｏｕｔｐを写像の入力変数とすることにより、出力回転速度Ｎｏｕｔｐの大小に起因する判定の精度のばらつきを抑えることができる。

（１－４）正規化出力回転速度ＮｏｕｔｐＮの時系列データにおけるデータ数が多いほど、判定の精度を高くできる。本実施形態では、写像の入力変数である出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐは、正規化出力回転速度ＮｏｕｔｐＮの時系列データをヒストグラム化したものである。そのため、時系列データのデータ数が多くなっても、出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐのデータ容量があまり大きくならない。したがって、入力変数のデータ量の増大を抑制しつつも、精度良く判定を行うことができる。

（１－５）ベルト３７に異常が発生していない状況下においても、入力トルクＴｒｑが大きい場合と、入力トルクＴｒｑが小さい場合とでは、入力回転速度Ｎｉｎｐ及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐの振動の大きさや周期が異なる可能性がある。そこで、本実施形態では、入力トルクＴｒｑを写像の入力変数としている。そのため、写像から出力される出力変数Ｙ（ＭＰ）は、入力トルクＴｒｑを考慮した値となる。したがって、このような出力変数Ｙ（ＭＰ）を基に判定を行うことにより、判定の精度を高くできる。

（１－６）オイルの温度が高いほど、オイルの粘度が低くなる。そして、変速機構３０内を循環するオイルの粘度が低いほど、入力プーリ３３に対するベルト３７の滑り度合い、及び、出力プーリ３５に対するベルト３７の滑り度合いが大きくなりやすい。このように滑り度合いが異なれば、ベルト３７に異常が発生していない状況下においても、入力回転速度Ｎｉｎｐの振動の態様及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐの振動の態様がそれぞれ変わる可能性がある。そこで、本実施形態では、油温検出値Ｔｏｉｌを写像の入力変数としている。すなわち、写像から出力される出力変数Ｙ（ＭＰ）は、オイルの粘度を考慮した値となる。そのため、このような出力変数Ｙ（ＭＰ）を基に判定を行うことにより、判定の精度を高くできる。

（１－７）入力回転速度Ｎｉｎｐ及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐには、ベルト３７の形状に起因した振動成分が重畳している可能性がある。こうした振動成分は、ベルト３７で発生した異常に起因するものではない。本実施形態では、記憶装置６３には、変速装置２０の個体毎のベルト形状指標ＭＶｓが記憶されている。そして、当該ベルト形状指標ＭＶｓが、入力変数として写像に入力される。すなわち、写像から出力される出力変数Ｙ（ＭＰ）は、ベルト３７の形状を考慮した値となる。そのため、このような出力変数Ｙ（ＭＰ）を基に判定を行うことにより、判定の精度を高くできる。

（１－８）入力回転速度Ｎｉｎｐ及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐには、ベルト３７の構成部品の形状に起因した振動成分が重畳している可能性がある。こうした振動成分は、ベルト３７で発生した異常に起因するものではない。そこで、本実施形態では、記憶装置６３には、変速装置２０の個体毎のエレメント形状指標ＭＶＥｓが記憶されている。そして、当該エレメント形状指標ＭＶＥｓが、入力変数として写像に入力される。すなわち、写像から出力される出力変数Ｙ（ＭＰ）は、ベルト３７の構成部品であるエレメント３７２の形状を考慮した値となる。そのため、このような出力変数Ｙ（ＭＰ）を基に判定を行うことにより、判定の精度を高くできる。

（１－９）ベルト３７において、エレメント３７２の回転方向におけるがたつき量が大きいときに、当該がたつき量の大きさに応じた振動成分が入力回転速度Ｎｉｎｐ及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐに重畳されやすい。そこで、本実施形態では、記憶装置６３には、当該がたつき量の指標であるがたつき量指標ＭＶＲａが記憶されている。そして、当該がたつき量指標ＭＶＲａが、入力変数として写像に入力される。すなわち、写像から出力される出力変数Ｙ（ＭＰ）は、当該がたつき量を考慮した値となる。そのため、このような出力変数Ｙ（ＭＰ）を基に判定を行うことにより、判定の精度を高くできる。

（１－１０）入力係合力Ｐｉｎｐによって、入力プーリ３３とベルト３７との間で発生する滑り度合いが変わりうる。当該滑り度合いが変わると、入力回転速度Ｎｉｎｐ及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐの振動の態様が変わる可能性がある。そこで、本実施形態では、入力係合力Ｐｉｎｐを写像の入力変数としている。すなわち、写像から出力される出力変数Ｙ（ＭＰ）は、入力プーリ３３とベルト３７との間で発生する滑り度合いを考慮した値となる。そのため、このような出力変数Ｙ（ＭＰ）を基に判定を行うことにより、判定の精度を高くできる。

（１－１１）出力係合力Ｐｏｕｔｐによって、出力プーリ３５とベルト３７との間で発生する滑り度合いが変わりうる。当該滑り度合いが変わると、入力回転速度Ｎｉｎｐ及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐの振動の態様が変わる可能性がある。そこで、本実施形態では、出力係合力Ｐｏｕｔｐを写像の入力変数としている。すなわち、写像から出力される出力変数Ｙ（ＭＰ）は、出力プーリ３５とベルト３７との間で発生する滑り度合いを考慮した値となる。そのため、このような出力変数Ｙ（ＭＰ）を基に判定を行うことにより、判定の精度を高くできる。

（１－１２）ベルト３７に異常が発生し、当該異常に起因する振動が入力回転速度Ｎｉｎｐ及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐに重畳する場合、当該異常に起因する振動が車体にも伝わり、車両加速度Ｇが変化する可能性がある。そこで、本実施形態では、車両加速度Ｇを写像の入力変数としている。すなわち、写像から出力される出力変数Ｙ（ＭＰ）は、車両加速度Ｇを考慮した変数となる。そのため、このような出力変数Ｙ（ＭＰ）を基に判定を行うことにより、判定の精度を高くできる。

（１－１３）ベルト３７に異常が発生し、当該異常に起因する振動が入力回転速度Ｎｉｎｐ及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐに重畳する場合、当該振動に起因する異音が変速機構３０で発生する可能性がある。こうした異音は、エンジンルーム内に設置されている音センサ１０７によって検知できる。そこで、本実施形態では、音検出値Ｓｎｄを写像の入力変数としている。すなわち、写像から出力される出力変数Ｙ（ＭＰ）は、音検出値Ｓｎｄを考慮した変数となる。そのため、このような出力変数Ｙ（ＭＰ）を基に判定を行うことにより、判定の精度を高くできる。

（１－１４）車両ＶＣの制動力ＢＰｖｃが発生すると、駆動輪５０が減速されるため、入力回転速度Ｎｉｎｐ及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐも変わる。この際、入力回転速度Ｎｉｎｐ及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐには、制動力ＢＰｖｃの大きさや制動力ＢＰｖｃの増大速度に起因した振動成分が重畳する可能性がある。そこで、本実施形態では、制動力ＢＰｖｃを写像の入力変数としている。すなわち、写像から出力される出力変数Ｙ（ＭＰ）は、制動力ＢＰｖｃを考慮した値となる。そのため、このような出力変数Ｙ（ＭＰ）を基に判定を行うことにより、判定の精度を高くできる。

（１－１５）ベルト３７に異常が発生したために入力回転速度Ｎｉｎｐ及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐに振動が重畳している場合、回転速度比ＲＮは、異常が発生していない場合と異常が発生している場合とで相違する可能性がある。そこで、本実施形態では、回転速度比ＲＮを、写像の入力変数としている。すなわち、写像から出力される出力変数Ｙ（ＭＰ）は、回転速度比ＲＮを考慮した値となる。そのため、このような出力変数Ｙ（ＭＰ）を基に判定を行うことにより、判定の精度を高くできる。

（１－１６）ベルト３７に異常が発生していない場合であっても、ベルト３７の特性の経年変化の度合いが比較的小さいときと、度合いが比較的大きいときとでは、入力回転速度Ｎｉｎｐ及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐの振動の大きさや周期が変わりうる。そこで、本実施形態では、特性の経年変化の度合いを示す指数の一例である走行距離ＳＣを写像の入力変数としている。すなわち、写像から出力される出力変数Ｙ（ＭＰ）は、ベルト３７の特性の経年変化の度合いを考慮した値となる。そのため、このような出力変数Ｙ（ＭＰ）を基に判定を行うことにより、判定の精度を高くできる。

（１－１７）本実施形態では、入力変数を、写像データＤＭ２によって規定される写像に入力し、当該写像から出力される出力変数Ｙ（２）を評価することにより、ベルト３７の振動に起因して他の車載装置で共振が発生したか否かを判定できる。これにより、他の車載装置で共振が発生する要因を特定できる。

なお、この場合、他の車載装置で共振を発生させる変速機構３０の動作点を把握することができる。本実施形態では、こうした動作点が記憶装置６３に記憶される。そして、変速機構３０の動作点が、記憶装置６３に記憶されている動作点とならないように、内燃機関１０及び変速装置２０を制御することにより、車両ＶＣの走行中に他の車載装置の共振の発生を抑制できる。

（１－１８）本実施形態では、入力変数を、写像データＤＭ３によって規定される写像に入力し、当該写像から出力される出力変数Ｙ（３）を評価することにより、他の車載装置の作動に起因してベルト３７で共振が発生したか否かを判定できる。これにより、ベルト３７で共振が発生する要因を特定できる。

なお、この場合、ベルト３７で共振を発生させる変速機構３０の動作点を把握することができる。本実施形態では、こうした動作点が記憶装置６３に記憶される。そして、変速機構３０の動作点が、記憶装置６３に記憶されている動作点とならないように、内燃機関１０及び変速装置２０を制御することにより、車両ＶＣの走行中にベルト３７の共振の発生を抑制できる。

（第２実施形態）
以下、第２実施形態について、第１実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

本実施形態では、入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐ及び出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐの生成手法が第１実施形態と異なる。
図１０を参照し、上記のような各種の判定を行うために制御装置６０が実行する一連の処理の手順について説明する。なお、図１０には、上記の各種の判定を行うために制御装置６０が実行する一連の処理の手順の一部分が図示されている。

まずはじめに、ＣＰＵ６１は、上記各ステップＳ１１～Ｓ１７と同等の処理の実行を通じ、入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データ及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データを取得する。そして、ＣＰＵ６１は、処理をステップＳ６１に移行する。ステップＳ６１において、ＣＰＵ６１は、入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データの取得期間における入力回転速度Ｎｉｎｐの平均値である入力回転速度平均値ＮｉｎｐＡｖを導出する。例えば、ＣＰＵ６１は、取得した入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データに含まれる全ての入力回転速度Ｎｉｎｐ（１），Ｎｉｎｐ（２），…，Ｎｉｎｐ（ｚ）の平均値を、入力回転速度平均値ＮｉｎｐＡｖとして導出すればよい。続いて、ステップＳ６３において、ＣＰＵ６１は、出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データの取得期間における出力回転速度Ｎｏｕｔｐの平均値である出力回転速度平均値ＮｏｕｔｐＡｖを導出する。例えば、ＣＰＵ６１は、取得した出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データに含まれる全ての出力回転速度Ｎｏｕｔｐ（１），Ｎｏｕｔｐ（２），…，Ｎｏｕｔｐ（ｚ）の平均値を、出力回転速度平均値ＮｏｕｔｐＡｖとして導出すればよい。

次のステップＳ６５において、ＣＰＵ６１は、入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データ及び入力回転速度平均値ＮｉｎｐＡｖを基に、入力回転速度Ｎｉｎｐの周波数特性である入力周波数特性ＦＣｉｎｐを導出する。すなわち、ＣＰＵ６１は、入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データに対して高速フーリエ変換を行うことにより、入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データの周波数特性を導出する。ＣＰＵ６１は、入力回転速度平均値ＮｉｎｐＡｖを基に、ベルト３７の回転１次の周波数の振幅を取得する。ＣＰＵ６１は、高速フーリエ変換を行うことによって導出した入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データの周波数特性を、回転１次の周波数の振幅で規格化することにより、入力周波数特性ＦＣｉｎｐを導出する。つまり、入力周波数特性ＦＣｉｎｐは、規格化された周波数特性である。

次のステップＳ６７において、ＣＰＵ６１は、出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データ及び出力回転速度平均値ＮｏｕｔｐＡｖを基に、出力回転速度Ｎｏｕｔｐの周波数特性である出力周波数特性ＦＣｏｕｔｐを導出する。すなわち、ＣＰＵ６１は、出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データに対して高速フーリエ変換を行うことにより、出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データの周波数特性を導出する。ＣＰＵ６１は、出力回転速度平均値ＮｏｕｔｐＡｖを基に、ベルト３７の回転１次の周波数の振幅を取得する。ＣＰＵ６１は、高速フーリエ変換を行うことによって導出した出力回転速度Ｎｏｕｔｐの周波数特性を、回転１次の周波数の振幅で規格化することにより、出力周波数特性ＦＣｏｕｔｐを導出する。つまり、出力周波数特性ＦＣｏｕｔｐは、規格化された周波数特性である。

続いて、ステップＳ６９において、ＣＰＵ６１は、入力周波数特性ＦＣｉｎｐを基に、入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐを生成する。例えば、ＣＰＵ６１は、入力周波数特性ＦＣｉｎｐを入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐとする。次のステップＳ７１において、ＣＰＵ６１は、出力周波数特性ＦＣｏｕｔｐを基に、出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐを生成する。例えば、ＣＰＵ６１は、出力周波数特性ＦＣｏｕｔｐを出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐとする。

そして、ＣＰＵ６１は、処理をステップＳ２７に移行する。これ以降の処理は第１実施形態と同様であるため、ここでは詳細な説明を割愛する。
本実施形態では、上記各実施形態における（１－５）～（１－１８）の効果と同等の効果に加え、以下に示す効果をさらに得ることができる。

（２－１）本実施形態では、入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データに対して高速フーリエ変換を行うことにより、入力周波数特性ＦＣｉｎｐが導出される。そして、入力周波数特性ＦＣｉｎｐに基づいて入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐが生成される。入力周波数特性ＦＣｉｎｐが変わるような異常がベルト３７に発生した場合の入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐと、当該異常が発生していない場合に生成される入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐとの間には相違が生じることがある。そのため、入力周波数特性ＦＣｉｎｐに特徴の出る異常がベルト３７に発生した場合、入力周波数特性ＦＣｉｎｐを基に生成された入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐを写像の入力変数とすることにより、写像から出力される出力変数Ｙを用いて異常が発生していると判定できる。

（２－２）本実施形態では、入力回転速度平均値ＮｉｎｐＡｖを基に、ベルト３７の回転１次の周波数の振幅が取得される。そして、高速フーリエ変換によって導出された入力回転速度Ｎｉｎｐの周波数特性を回転１次の周波数の振幅で規格化することにより、入力周波数特性ＦＣｉｎｐが導出される。このように規格化した入力周波数特性ＦＣｉｎｐに出る異常に起因する特徴量の大きさは、入力回転速度Ｎｉｎｐが大きい場合と入力回転速度Ｎｉｎｐが小さい場合とでそれほど変わらない。その結果、規格化された入力周波数特性ＦＣｉｎｐを基に生成された入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐを写像の入力変数とすることにより、入力回転速度Ｎｉｎｐの大小に起因する判定の精度のばらつきを抑えることができる。

（２－３）本実施形態では、出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データに対して高速フーリエ変換が行われることにより、出力周波数特性ＦＣｏｕｔｐが導出される。そして、出力周波数特性ＦＣｏｕｔｐに基づいて出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐが生成される。出力周波数特性ＦＣｏｕｔｐが変わるような異常がベルト３７に発生した場合の出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐと、当該異常が発生していない場合に生成される出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐとの間には相違が生じることがある。そのため、出力周波数特性ＦＣｏｕｔｐに特徴の出る異常がベルト３７に発生した場合、出力周波数特性ＦＣｏｕｔｐを基に生成された出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐを写像の入力変数とすることにより、写像から出力される出力変数Ｙを用いて異常が発生していると判定できる。

（２－４）本実施形態では、出力回転速度平均値ＮｏｕｔｐＡｖを基に、ベルト３７の回転１次の周波数の振幅が取得される。そして、高速フーリエ変換によって導出された出力回転速度Ｎｏｕｔｐの周波数特性を回転１次の周波数の振幅で規格化することにより、出力周波数特性ＦＣｏｕｔｐが導出される。このように規格化した出力周波数特性ＦＣｏｕｔｐに出る異常に起因する特徴量の大きさは、出力回転速度Ｎｏｕｔｐが大きい場合と出力回転速度Ｎｏｕｔｐが小さい場合とでそれほど変わらない。その結果、規格化された出力周波数特性ＦＣｏｕｔｐを基に生成された出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐを写像の入力変数とすることにより、出力回転速度Ｎｏｕｔｐの大小に起因する判定の精度のばらつきを抑えることができる。

（第３実施形態）
以下、第３実施形態について、第１実施形態及び第２実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

本実施形態では、入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データに対して高速フーリエ変換を行うことによって当該時系列データの周波数特性が導出される。そして、当該時系列データの周波数特性に基づいて入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐが生成される。また、出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データに対して高速フーリエ変換を行うことによって当該時系列データの周波数特性が導出される。そして、当該時系列データの周波数特性に基づいて出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐが生成される。

図１１を参照し、上記のような各種の判定を行うために制御装置６０が実行する一連の処理の手順について説明する。なお、図１１には、上記の各種の判定を行うために制御装置６０が実行する一連の処理の手順の一部分が図示されている。

まずはじめに、ＣＰＵ６１は、上記各ステップＳ１１～Ｓ１７と同等の処理の実行を通じ、入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データ及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データを取得する。そして、ＣＰＵ６１は、処理をステップＳ８１に移行する。ステップＳ８１において、ＣＰＵ６１は、入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データを基に、入力回転速度Ｎｉｎｐの周波数特性である入力周波数特性ＦＣｉｎｐ１を導出する。すなわち、ＣＰＵ６１は、入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データに対して高速フーリエ変換を行うことによって導出した周波数特性のデータが分布している周波数帯をｍ等分してｍ個の周波数帯に区切る。そして、ＣＰＵ６１は、周波数帯毎に周波数特性のデータを平均化したデータを入力周波数特性ＦＣｉｎｐ１として導出する。なお、本実施形態では、「ｍ」として、「２」以上の整数が設定されている。

次のステップＳ８３において、ＣＰＵ６１は、出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データを基に、出力回転速度Ｎｏｕｔｐの周波数特性である出力周波数特性ＦＣｏｕｔｐ１を導出する。すなわち、ＣＰＵ６１は、出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データに対して高速フーリエ変換を行うことによって導出した周波数特性のデータが分布している周波数帯をｍ等分してｍ個の周波数帯に区切る。そして、ＣＰＵ６１は、周波数帯毎に周波数特性のデータを平均化したデータを出力周波数特性ＦＣｏｕｔｐ１として導出する。なお、本実施形態では、「ｍ」として、「２」以上の整数が設定されている。

続いて、ステップＳ８５において、ＣＰＵ６１は、入力周波数特性ＦＣｉｎｐ１を基に、入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐを生成する。例えば、ＣＰＵ６１は、入力周波数特性ＦＣｉｎｐ１を入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐとする。次のステップＳ８７において、ＣＰＵ６１は、出力周波数特性ＦＣｏｕｔｐ１を基に、出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐを生成する。例えば、ＣＰＵ６１は、出力周波数特性ＦＣｏｕｔｐ１を出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐとする。

そして、ＣＰＵ６１は、処理をステップＳ２７に移行する。これ以降の処理は第１実施形態及び第２実施形態と同様であるため、ここでは詳細な説明を割愛する。
本実施形態では、上記各実施形態における（１－５）～（１－１８）、（２－１）及び（２－３）の効果と同等の効果に加え、以下に示す効果をさらに得ることができる。

（３－１）本実施形態では、入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データに対して高速フーリエ変換を行うことによって導出したデータが分布している周波数帯がｍ等分してｍ個の周波数帯に区切られる。このように周波数帯毎に平均化したデータを基に、入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐが生成される。このように周波数帯毎にデータを平均化することによって生成された入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐを写像の入力変数とすることにより、写像に入力されるデータ数の増大を抑制できる。

（３－２）本実施形態では、出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データに対して高速フーリエ変換を行うことによって導出したデータが分布している周波数帯がｍ等分してｍ個の周波数帯に区切られる。このように周波数帯毎に平均化したデータを基に、出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐが生成される。このように周波数帯毎にデータを平均化することによって生成された出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐを写像の入力変数とすることにより、写像に入力されるデータ数の増大を抑制できる。

（対応関係）
上記各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、制御装置６０に対応する。車両は、車両ＶＣに対応する。車両の動力源は、内燃機関１０に対応する。駆動輪は、駆動輪５０に対応する。動力伝達装置は、変速装置２０に対応する。入力プーリは、入力プーリ３３に対応する。出力プーリは、出力プーリ３５に対応する。無端回転部材は、ベルト３７に対応する。実行装置は、ＣＰＵ６１及びＲＯＭ６２に対応する。記憶装置は、記憶装置６３に対応する。入力回転速度は、入力回転速度Ｎｉｎｐに対応する。入力回転速度関連データは、入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐに対応する。出力回転速度は、出力回転速度Ｎｏｕｔｐに対応する。出力回転速度関連データは、出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐに対応する。出力変数は、出力変数Ｙ（ＭＰ）に対応する。写像データは、図１に示す写像データＤＭ１～ＤＭ３に対応する。取得処理は、図４及び図５に示すステップＳ１１～Ｓ２７の各処理、図１０に示すステップＳ６１～Ｓ７１の各処理、及び、図１１に示すステップＳ８１～Ｓ８７の各処理に対応する。異常判定処理は、図４及び図５において、判定係数ＭＰに「１」がセットされている場合におけるステップＳ３５～Ｓ４１の各処理に対応する。

［２］計測期間は、図４及び図５において、ステップＳ１１で係数ｚに「１」が設定された時点からステップＳ１７で係数ｚが係数判定値ｚＴｈよりも大きいと判定される時点までの期間に対応する。検出サイクルは、図４及び図５において、ステップＳ１３の処理の実行サイクルに対応する。回転速度取得処理は、図４及び図５に示すステップＳ１１～Ｓ１７の各処理に対応する。生成処理は、図４及び図５に示すステップＳ１９の処理とステップＳ２３の処理とに対応する。

［３］計測期間は、図４及び図５において、ステップＳ１１で係数ｚに「１」が設定された時点からステップＳ１７で係数ｚが係数判定値ｚＴｈよりも大きいと判定される時点までの期間に対応する。検出サイクルは、図４及び図５において、ステップＳ１３の処理の実行サイクルに対応する。回転速度取得処理は、図４及び図５に示すステップＳ１１～Ｓ１７の各処理に対応する。生成処理は、図４及び図５に示すステップＳ１９の処理とステップＳ２３の処理とに対応する。

［４］計測期間は、図４及び図５において、ステップＳ１１で係数ｚに「１」が設定された時点からステップＳ１７で係数ｚが係数判定値ｚＴｈよりも大きいと判定される時点までの期間に対応する。検出サイクルは、図４及び図５において、ステップＳ１３の処理の実行サイクルに対応する。回転速度取得処理は、図４及び図５に示すステップＳ１１～Ｓ１７の各処理に対応する。生成処理は、図４及び図５に示すステップＳ２１の処理とステップＳ２５の処理とに対応する。

［５］計測期間は、図４及び図５において、ステップＳ１１で係数ｚに「１」が設定された時点からステップＳ１７で係数ｚが係数判定値ｚＴｈよりも大きいと判定される時点までの期間に対応する。検出サイクルは、図４及び図５において、ステップＳ１３の処理の実行サイクルに対応する。回転速度取得処理は、図４及び図５に示すステップＳ１１～Ｓ１７の各処理に対応する。生成処理は、図４及び図５に示すステップＳ２１の処理とステップＳ２５の処理とに対応する。

［６］計測期間は、図４及び図５において、ステップＳ１１で係数ｚに「１」が設定された時点からステップＳ１７で係数ｚが係数判定値ｚＴｈよりも大きいと判定される時点までの期間に対応する。検出サイクルは、図４及び図５に示すステップＳ１３の処理の実行サイクルに対応する。回転速度取得処理は、図４及び図５に示すステップＳ１１～Ｓ１７までの各処理に対応する。周波数特性生成処理は、図１０に示すステップＳ６５の処理とステップＳ６９の処理とに対応し、且つ、図１１に示すステップＳ８１の処理とステップＳ８５の処理とに対応する。

［７］入力回転速度の時系列データの取得期間は、図４及び図５において、ステップＳ１１で係数ｚに「１」が設定された時点からステップＳ１７で係数ｚが係数判定値ｚＴｈよりも大きいと判定される時点までの期間に対応する。平均値算出処理は、図１０に示すステップＳ６１の処理に対応する。周波数特性生成処理は、図１０に示すステップＳ６５の処理とステップＳ６９の処理とに対応する。

［８］周波数特性生成処理は、図１１に示すステップＳ８１の処理とステップＳ８５の処理とに対応する。
［９］計測期間は、図４及び図５において、ステップＳ１１で係数ｚに「１」が設定された時点からステップＳ１７で係数ｚが係数判定値ｚＴｈよりも大きいと判定される時点までの期間に対応する。検出サイクルは、図４及び図５に示すステップＳ１３の処理の実行サイクルに対応する。回転速度取得処理は、図４及び図５に示すステップＳ１１～Ｓ１７までの各処理に対応する。周波数特性生成処理は、図１０に示すステップＳ６７の処理とステップＳ７１の処理とに対応し、且つ、図１１に示すステップＳ８３の処理とステップＳ８７の処理とに対応する。

［１０］出力回転速度の時系列データの取得期間は、図４及び図５において、ステップＳ１１で係数ｚに「１」が設定された時点からステップＳ１７で係数ｚが係数判定値ｚＴｈよりも大きいと判定される時点までの期間に対応する。平均値算出処理は、図１０に示すステップＳ６３の処理に対応する。周波数特性生成処理は、図１０に示すステップＳ６７の処理とステップＳ７１の処理とに対応する。

［１１］周波数特性生成処理は、図１１に示すステップＳ８３の処理とステップＳ８７の処理とに対応する。
［１２］トルクは、入力トルクＴｒｑに対応する。

［１３］オイルの温度は、油温検出値Ｔｏｉｌに対応する。
［１４］無端回転部材の形状を示す指標は、ベルト形状指標ＭＶｓに対応する。無端回転部材の構成部品の形状を示す指標は、エレメント形状指標ＭＶＥｓに対応する。

［１５］入力プーリが無端回転部材を挟持する力は、入力係合力Ｐｉｎｐに対応する。出力プーリが無端回転部材を挟持する力は、出力係合力Ｐｏｕｔｐに対応する。
［１６］がたつき量を示す指標は、がたつき量指標ＭＶＲａに対応する。

［１７］加速度センサは、加速度センサ１０６に対応する。加速度センサの検出値は、車両加速度Ｇに対応する。
［１８］音センサは、音センサ１０７に対応する。音センサの検出値は、音検出値Ｓｎｄに対応する。

［１９］駆動輪の回転速度は、車輪速ＶＷに対応する。
［２０］車両の制動力は、制動力ＢＰｖｃに対応する。
［２１］入力プーリと出力プーリとの回転速度の比は、回転速度比ＲＮに対応する。

［２２］特性の経年変化の度合いを示す指数は、走行距離ＳＣに対応する。
［２３］無端回転部材の構成部品は、エレメント３７２に相当する。
［２４］振動判定処理は、図４及び図５において、判定係数ＭＰに「２」がセットされている場合におけるステップＳ４７，Ｓ４９の各処理に対応する。

［２５］共振判定処理は、図４及び図５において、判定係数ＭＰに「３」がセットされている場合におけるステップＳ４７，Ｓ４９の各処理に対応する。
（変更例）
上記各実施形態は、以下のように変更して実施することができる。上記各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。

「写像について」
・上記各実施形態において、写像の活性化関数は例示であり、上記各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、ロジスティックジグモイド関数を採用してもよい。

・上記各実施形態において、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。
・上記各実施形態において、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、回帰結合型ニューラルネットワークを採用してもよい。後述するように、正規化入力回転速度ＮｉｎｐＮの時系列データ、入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データ、正規化出力回転速度ＮｏｕｔｐＮの時系列データ及び出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データを写像の入力変数とする場合には、回帰結合型ニューラルネットワークを採用するとよい。

「写像データについて」
・上記各実施形態では、変速機構３０の構成部品に異常が発生しているか否かの判定用の写像データＤＭ１、変速機構３０の作動に起因して他の車載装置で共振が発生するか否かの判定用の写像データＤＭ２、及び、他の車載装置の作動に起因してベルト３７が共振するか否かの判定用の写像データＤＭ３が記憶装置６３に記憶されているが、これに限らない。例えば、上記の３つの判定を何れも行うことができるような出力変数を出力する写像を規定する写像データを、記憶装置６３に記憶させてもよい。

・上記各実施形態において、写像データＤＭ１が記憶装置６３に記憶されているのであれば、記憶装置６３に写像データＤＭ２を記憶させなくてもよい。また、写像データＤＭ１が記憶装置６３に記憶されているのであれば、記憶装置６３に写像データＤＭ３を記憶させなくてもよい。この場合であっても、写像データＤＭ１によって規定される写像に入力変数を入力し、当該写像から出力される出力変数を用いることにより、ベルト３７に異常が発生しているか否かを判定できる。

「入力変数について」
・走行距離ＳＣ以外のパラメータを、無端回転部材の特性の経年変化の度合いを示す指数としてもよい。例えば、ベルト３７が動作している時間の合計値及びベルト３７の動作回数を、無端回転部材の特性の経年変化の度合いを示す指数として写像の入力変数としてもよい。

・入力変数は、無端回転部材の特性の経年変化の度合いを示す指数を含まなくてもよい。
・入力変数は、回転速度比ＲＮを含まなくてもよい。

・回転速度比ＲＮの代わりに、入力回転速度Ｎｉｎｐと出力回転速度Ｎｏｕｔｐとの差を車両の入力変数としてもよい。
・回転速度比ＲＮの時系列データを取得し、回転速度比ＲＮの時系列データに含まれる複数の回転速度比ＲＮを写像の入力変数としてもよい。

・入力変数は、制動力ＢＰｖｃを含まなくてもよい。
・入力変数が制動力ＢＰｖｃを含まない場合、駆動輪５０に制動力が付与されているか否かを、入力変数としてもよい。また、駆動輪５０の回転速度の単位時間あたりの減少量を、入力変数としてもよい。

・入力変数が制動力ＢＰｖｃを含まない場合、車両制動時には例えば図４及び図５に示したような一連の処理を実行しないようにしてもよい。
・入力変数は、音検出値Ｓｎｄを含まなくてもよい。この場合、音センサ１０７を搭載しない車両ＶＣに制御装置６０を適用できる。

・入力変数は、車両加速度Ｇを含まなくてもよい。
・入力変数は、がたつき量指標ＭＶＲａを含まなくてもよい。
・入力変数は、入力係合力Ｐｉｎｐを含まなくてもよい。

・入力変数は、出力係合力Ｐｏｕｔｐを含まなくてもよい。
・記憶装置６３は、各エレメント３７２の形状を、エレメント形状指標ＭＶＥｓとして記憶していてもよい。この場合、各エレメント形状指標ＭＶＥｓを、写像に対して入力変数として入力してもよい。

・入力変数は、エレメント形状指標ＭＶＥｓを含まなくてもよい。
・入力変数は、ベルト形状指標ＭＶｓを含まなくてもよい。
・入力変数は、油温検出値Ｔｏｉｌを含まなくてもよい。

・入力変数は、入力トルクＴｒｑを含まなくてもよい。
・入力変数は、入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐを含むのであれば、出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐを含まなくてもよい。

・入力変数は、出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐを含むのであれば、入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐを含まなくてもよい。
「入力回転速度関連データについて」
・上記第２実施形態において、入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データに対して高速フーリエ変換を行うことによって導出した当該時系列データの周波数特性を、入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐとしてもよい。すなわち、入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データに含まれる複数の入力回転速度Ｎｉｎｐの正規化を行わなくてもよい。

・上記第１実施形態では、入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐは、「５個」のカウント値Ｃｎｔ（１）～Ｃｎｔ（５）で構成されているが、カウント値の数は「５個」に限らない。例えば、「０」から「１」までの数値の領域を「０．１」毎に分割した場合、入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐは、「１０個」のカウント値Ｃｎｔ（１）～Ｃｎｔ（１０）からなるデータとするとよい。

・上記第１実施形態において、入力回転速度関連データは、上記入力回転速度関連データＲＤＮｉｎｐでなくてもよい。すなわち、入力回転速度関連データは、正規化入力回転速度ＮｉｎｐＮの時系列データであってもよい。

・入力回転速度関連データは、入力回転速度Ｎｉｎｐの時系列データであってもよい。
「出力回転速度関連データについて」
・上記第２実施形態において、出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データに対して高速フーリエ変換を行うことによって導出した当該時系列データの周波数特性を、出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐとしてもよい。すなわち、出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データに含まれる複数の出力回転速度Ｎｏｕｔｐの正規化を行わなくてもよい。

・上記第１実施形態では、出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐは、「５個」のカウント値Ｃｎｔ（１）～Ｃｎｔ（５）で構成されているが、カウント値の数は「５個」に限らない。例えば、「０」から「１」までの数値の領域を「０．１」毎に分割した場合、出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐは、「１０個」のカウント値Ｃｎｔ（１）～Ｃｎｔ（１０）からなるデータとするとよい。

・上記第１実施形態において、出力回転速度関連データは、上記出力回転速度関連データＲＤＮｏｕｔｐでなくてもよい。すなわち、出力回転速度関連データは、正規化出力回転速度ＮｏｕｔｐＮの時系列データであってもよい。

・出力回転速度関連データは、出力回転速度Ｎｏｕｔｐの時系列データであってもよい。
「出力回転速度について」
・上記各実施形態では、出力軸回転角センサ１０３の出力信号Ｓｏｕｔｐに基づいた値を出力回転速度Ｎｏｕｔｐとして取得したが、これに限らない。例えば、駆動輪５０の回転速度である車輪速ＶＷに基づいて算出した値を、出力回転速度Ｎｏｕｔｐとして取得してもよい。この際、車輪速ＶＷと、出力プーリ３５から駆動輪５０までのトルク伝達経路の減速比で割ることにより、出力回転速度Ｎｏｕｔｐを算出できる。

「実行装置について」
・実行装置としては、ＣＰＵ６１とＲＯＭ６２とを備えて、ソフトウェア処理を実行するものに限らない。例えば、上記各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専用のハードウェア回路を備えてもよい。専用のハードウェア回路としては、例えば、ＡＳＩＣを挙げることができる。ＡＳＩＣとは、「Application Specific Integrated Circuit」の略記である。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などのプログラム格納装置とを備えている。
（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及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ている。
（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ている。ここで、処理装置及びプログラム格納装置を備えたソフトウェア実行装置、及び、専用のハードウェア回路は複数であってもよい。

「動力伝達装置について」
・動力伝達装置は、無端回転部材を備えているのであれば、図１に示した変速装置２０とは異なる構成のものであってもよい。例えば、変速装置は、チェーンを無端回転部材として備える変速機構を備えるものであってもよい。また例えば、動力伝達装置は、入力プーリ、出力プーリ及び無端回転部材を備える構成であれば、変速機能を有しないものであってもよい。

「車両について」
・車両は、ハイブリッド車両であってもよい。また、車両は、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。この場合、モータジェネレータが、車両の動力源に対応することになる。

１０…内燃機関
２０…変速装置
３３…入力プーリ
３５…出力プーリ
３７…ベルト
３７１…リング
３７２…エレメント
５０…駆動輪
６０…制御装置
６１…ＣＰＵ
６２…ＲＯＭ
６３…記憶装置
１０６…加速度センサ
１０７…音センサ
ＶＣ…車両

Claims (24)

1. 車両の動力源から出力された動力を駆動輪に伝達する動力伝達装置を備える車両に適用される動力伝達装置の異常判定装置であって、
   前記動力伝達装置は、前記動力源からトルクが入力される入力プーリと、前記駆動輪に向けてトルクを出力する出力プーリと、前記入力プーリと前記出力プーリとの双方に巻き掛けられている無端回転部材と、を有するものであり、
   実行装置と、記憶装置と、を備え、
   前記記憶装置は、前記入力プーリの回転速度である入力回転速度の時系列データに基づいた入力回転速度関連データ、及び、前記出力プーリの回転速度である出力回転速度の時系列データに基づいた出力回転速度関連データのうちの少なくとも１つが入力変数として入力されたときに、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するデータであって、機械学習によって学習されたデータを含む写像データを記憶しており、
   前記実行装置は、
   前記入力変数を取得する取得処理と、
   前記取得処理で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当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを判定する異常判定処理と、を実行し、
   前記入力変数は、前記入力回転速度関連データを含んでおり、
   前記取得処理は、
   所定の計測期間内で検出サイクル毎に検出された複数の前記入力回転速度を、当該入力回転速度の時系列データとして取得する回転速度取得処理と、
   前記回転速度取得処理で取得した前記入力回転速度の時系列データに含まれる複数の前記入力回転速度の数値の大きさの分布を示すデータを基に、前記入力回転速度関連データを生成する生成処理と、を含む
   動力伝達装置の異常判定装置。
2. 車両の動力源から出力された動力を駆動輪に伝達する動力伝達装置を備える車両に適用される動力伝達装置の異常判定装置であって、
   前記動力伝達装置は、前記動力源からトルクが入力される入力プーリと、前記駆動輪に向けてトルクを出力する出力プーリと、前記入力プーリと前記出力プーリとの双方に巻き掛けられている無端回転部材と、を有するものであり、
   実行装置と、記憶装置と、を備え、
   前記記憶装置は、前記入力プーリの回転速度である入力回転速度の時系列データに基づいた入力回転速度関連データ、及び、前記出力プーリの回転速度である出力回転速度の時系列データに基づいた出力回転速度関連データのうちの少なくとも１つが入力変数として入力されたときに、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するデータであって、機械学習によって学習されたデータを含む写像データを記憶しており、
   前記実行装置は、
   前記入力変数を取得する取得処理と、
   前記取得処理で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当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを判定する異常判定処理と、を実行し、
   前記入力変数は、前記入力回転速度関連データを含んでおり、
   前記取得処理は、
   所定の計測期間内で検出サイクル毎に検出された複数の前記入力回転速度を、当該入力回転速度の時系列データとして取得する回転速度取得処理と、
   前記回転速度取得処理で取得した前記入力回転速度の時系列データに含まれる複数の前記入力回転速度を正規化し、正規化した前記入力回転速度である複数の正規化入力回転速度の数値の大きさの分布を示すデータを前記入力回転速度関連データとして生成する生成処理と、を含む
   動力伝達装置の異常判定装置。
3. 車両の動力源から出力された動力を駆動輪に伝達する動力伝達装置を備える車両に適用される動力伝達装置の異常判定装置であって、
   前記動力伝達装置は、前記動力源からトルクが入力される入力プーリと、前記駆動輪に向けてトルクを出力する出力プーリと、前記入力プーリと前記出力プーリとの双方に巻き掛けられている無端回転部材と、を有するものであり、
   実行装置と、記憶装置と、を備え、
   前記記憶装置は、前記入力プーリの回転速度である入力回転速度の時系列データに基づいた入力回転速度関連データ、及び、前記出力プーリの回転速度である出力回転速度の時系列データに基づいた出力回転速度関連データのうちの少なくとも１つが入力変数として入力されたときに、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するデータであって、機械学習によって学習されたデータを含む写像データを記憶しており、
   前記実行装置は、
   前記入力変数を取得する取得処理と、
   前記取得処理で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当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを判定する異常判定処理と、を実行し、
   前記出力変数は、前記出力回転速度関連データを含んでおり、
   前記取得処理は、
   所定の計測期間内で検出サイクル毎に検出された複数の前記出力回転速度を、当該出力回転速度の時系列データとして取得する回転速度取得処理と、
   前記回転速度取得処理で取得した前記出力回転速度の時系列データに含まれる複数の前記出力回転速度の数値の大きさの分布を示すデータを基に、前記出力回転速度関連データを生成する生成処理と、を含む
   動力伝達装置の異常判定装置。
4. 車両の動力源から出力された動力を駆動輪に伝達する動力伝達装置を備える車両に適用される動力伝達装置の異常判定装置であって、
   前記動力伝達装置は、前記動力源からトルクが入力される入力プーリと、前記駆動輪に向けてトルクを出力する出力プーリと、前記入力プーリと前記出力プーリとの双方に巻き掛けられている無端回転部材と、を有するものであり、
   実行装置と、記憶装置と、を備え、
   前記記憶装置は、前記入力プーリの回転速度である入力回転速度の時系列データに基づいた入力回転速度関連データ、及び、前記出力プーリの回転速度である出力回転速度の時系列データに基づいた出力回転速度関連データのうちの少なくとも１つが入力変数として入力されたときに、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するデータであって、機械学習によって学習されたデータを含む写像データを記憶しており、
   前記実行装置は、
   前記入力変数を取得する取得処理と、
   前記取得処理で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当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを判定する異常判定処理と、を実行し、
   前記出力変数は、前記出力回転速度関連データを含んでおり、
   前記取得処理は、
   所定の計測期間内で検出サイクル毎に検出された複数の前記出力回転速度を、当該出力回転速度の時系列データとして取得する回転速度取得処理と、
   前記回転速度取得処理で取得した前記出力回転速度の時系列データに含まれる複数の前記出力回転速度を正規化し、正規化した前記出力回転速度である複数の正規化出力回転速度の数値の大きさの分布を示すデータを前記出力回転速度関連データとして生成する生成処理と、を含む
   動力伝達装置の異常判定装置。
5. 車両の動力源から出力された動力を駆動輪に伝達する動力伝達装置を備える車両に適用される動力伝達装置の異常判定装置であって、
   前記動力伝達装置は、前記動力源からトルクが入力される入力プーリと、前記駆動輪に向けてトルクを出力する出力プーリと、前記入力プーリと前記出力プーリとの双方に巻き掛けられている無端回転部材と、を有するものであり、
   実行装置と、記憶装置と、を備え、
   前記記憶装置は、前記入力プーリの回転速度である入力回転速度の時系列データに基づいた入力回転速度関連データ、及び、前記出力プーリの回転速度である出力回転速度の時系列データに基づいた出力回転速度関連データのうちの少なくとも１つが入力変数として入力されたときに、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するデータであって、機械学習によって学習されたデータを含む写像データを記憶しており、
   前記実行装置は、
   前記入力変数を取得する取得処理と、
   前記取得処理で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当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを判定する異常判定処理と、を実行し、
   前記入力変数は、前記入力回転速度関連データを含んでおり、
   前記取得処理は、
   所定の計測期間内で検出サイクル毎に検出された複数の前記入力回転速度を、当該入力回転速度の時系列データとして取得する回転速度取得処理と、
   前記入力回転速度の時系列データに対して高速フーリエ変換を行うことによって当該時系列データの周波数特性を導出し、当該時系列データの周波数特性に基づいて前記入力回転速度関連データを生成する周波数特性生成処理と、を含む
   動力伝達装置の異常判定装置。
6. 前記実行装置は、
   前記入力回転速度の時系列データの取得期間における前記入力回転速度の平均値を算出する平均値算出処理を実行し、
   前記周波数特性生成処理において、前記平均値算出処理で算出した前記入力回転速度の平均値を基に、前記無端回転部材の回転１次の周波数の振幅を取得し、前記高速フーリエ変換を行うことによって導出した前記入力回転速度の周波数特性を前記回転１次の周波数の振幅で規格化し、規格化した入力回転速度の周波数特性を基に前記入力回転速度関連データを生成する
   請求項５に記載の動力伝達装置の異常判定装置。
7. 前記実行装置は、前記周波数特性生成処理において、
   前記入力回転速度の時系列データに対して高速フーリエ変換を行うことによって導出したデータが分布している周波数帯をｍ等分してｍ個の周波数帯に区切り、当該周波数帯毎に当該データを平均化することにより、前記入力回転速度関連データを生成する
   請求項５に記載の動力伝達装置の異常判定装置。
8. 車両の動力源から出力された動力を駆動輪に伝達する動力伝達装置を備える車両に適用される動力伝達装置の異常判定装置であって、
   前記動力伝達装置は、前記動力源からトルクが入力される入力プーリと、前記駆動輪に向けてトルクを出力する出力プーリと、前記入力プーリと前記出力プーリとの双方に巻き掛けられている無端回転部材と、を有するものであり、
   実行装置と、記憶装置と、を備え、
   前記記憶装置は、前記入力プーリの回転速度である入力回転速度の時系列データに基づいた入力回転速度関連データ、及び、前記出力プーリの回転速度である出力回転速度の時系列データに基づいた出力回転速度関連データのうちの少なくとも１つが入力変数として入力されたときに、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するデータであって、機械学習によって学習されたデータを含む写像データを記憶しており、
   前記実行装置は、
   前記入力変数を取得する取得処理と、
   前記取得処理で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当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを判定する異常判定処理と、を実行し、
   前記入力変数は、前記出力回転速度関連データを含んでおり、
   前記取得処理は、
   所定の計測期間内で検出サイクル毎に検出された複数の前記出力回転速度を、当該出力回転速度の時系列データとして取得する回転速度取得処理と、
   前記出力回転速度の時系列データに対して高速フーリエ変換を行うことによって当該時系列データの周波数特性を導出し、当該時系列データの周波数特性に基づいて前記出力回転速度関連データを生成する周波数特性生成処理と、を含む
   動力伝達装置の異常判定装置。
9. 前記実行装置は、
   前記出力回転速度の時系列データの取得期間における、前記出力回転速度の平均値を算出する平均値算出処理を実行し、
   前記周波数特性生成処理において、前記平均値算出処理で算出した前記出力回転速度の平均値を基に、前記無端回転部材の回転１次の周波数の振幅を取得し、前記高速フーリエ変換を行うことによって導出した前記出力回転速度の周波数特性を前記回転１次の周波数の振幅で規格化し、規格化した出力回転速度の周波数特性を基に前記出力回転速度関連データを生成する
   請求項８に記載の動力伝達装置の異常判定装置。
10. 前記実行装置は、前記周波数特性生成処理において、
    前記出力回転速度の時系列データに対して高速フーリエ変換を行うことによって導出したデータが分布している周波数帯をｍ等分してｍ個の周波数帯に区切り、当該周波数帯毎に当該データを平均化することにより、前記出力回転速度関連データを生成する
    請求項８に記載の動力伝達装置の異常判定装置。
11. 車両の動力源から出力された動力を駆動輪に伝達する動力伝達装置を備える車両に適用される動力伝達装置の異常判定装置であって、
    前記動力伝達装置は、前記動力源からトルクが入力される入力プーリと、前記駆動輪に向けてトルクを出力する出力プーリと、前記入力プーリと前記出力プーリとの双方に巻き掛けられている無端回転部材と、を有するものであり、
    実行装置と、記憶装置と、を備え、
    前記記憶装置は、前記入力プーリの回転速度である入力回転速度の時系列データに基づいた入力回転速度関連データ、及び、前記出力プーリの回転速度である出力回転速度の時系列データに基づいた出力回転速度関連データのうちの少なくとも１つが入力変数として入力されたときに、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するデータであって、機械学習によって学習されたデータを含む写像データを記憶しており、
    前記実行装置は、
    前記入力変数を取得する取得処理と、
    前記取得処理で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当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを判定する異常判定処理と、を実行し、
    前記入力変数は、前記入力プーリに入力されるトルクを含む
    動力伝達装置の異常判定装置。
12. 車両の動力源から出力された動力を駆動輪に伝達する動力伝達装置を備える車両に適用される動力伝達装置の異常判定装置であって、
    前記動力伝達装置は、前記動力源からトルクが入力される入力プーリと、前記駆動輪に向けてトルクを出力する出力プーリと、前記入力プーリと前記出力プーリとの双方に巻き掛けられている無端回転部材と、を有するものであり、
    実行装置と、記憶装置と、を備え、
    前記記憶装置は、前記入力プーリの回転速度である入力回転速度の時系列データに基づいた入力回転速度関連データ、及び、前記出力プーリの回転速度である出力回転速度の時系列データに基づいた出力回転速度関連データのうちの少なくとも１つが入力変数として入力されたときに、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するデータであって、機械学習によって学習されたデータを含む写像データを記憶しており、
    前記実行装置は、
    前記入力変数を取得する取得処理と、
    前記取得処理で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当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを判定する異常判定処理と、を実行し、
    前記入力変数は、前記動力伝達装置内を循環するオイルの温度を含む
    動力伝達装置の異常判定装置。
13. 車両の動力源から出力された動力を駆動輪に伝達する動力伝達装置を備える車両に適用される動力伝達装置の異常判定装置であって、
    前記動力伝達装置は、前記動力源からトルクが入力される入力プーリと、前記駆動輪に向けてトルクを出力する出力プーリと、前記入力プーリと前記出力プーリとの双方に巻き掛けられている無端回転部材と、を有するものであり、
    実行装置と、記憶装置と、を備え、
    前記記憶装置は、前記入力プーリの回転速度である入力回転速度の時系列データに基づいた入力回転速度関連データ、及び、前記出力プーリの回転速度である出力回転速度の時系列データに基づいた出力回転速度関連データのうちの少なくとも１つが入力変数として入力されたときに、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するデータであって、機械学習によって学習されたデータを含む写像データを記憶しており、
    前記実行装置は、
    前記入力変数を取得する取得処理と、
    前記取得処理で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当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを判定する異常判定処理と、を実行し、
    前記記憶装置は、前記動力伝達装置の個体毎の前記無端回転部材の形状を示す指標と、前記動力伝達装置の個体毎の前記無端回転部材の構成部品の形状を示す指標とのうち、少なくとも一方を記憶しており、
    前記入力変数は、前記記憶装置に記憶されている前記指標を含む
    動力伝達装置の異常判定装置。
14. 車両の動力源から出力された動力を駆動輪に伝達する動力伝達装置を備える車両に適用される動力伝達装置の異常判定装置であって、
    前記動力伝達装置は、前記動力源からトルクが入力される入力プーリと、前記駆動輪に向けてトルクを出力する出力プーリと、前記入力プーリと前記出力プーリとの双方に巻き掛けられている無端回転部材と、を有するものであり、
    実行装置と、記憶装置と、を備え、
    前記記憶装置は、前記入力プーリの回転速度である入力回転速度の時系列データに基づいた入力回転速度関連データ、及び、前記出力プーリの回転速度である出力回転速度の時系列データに基づいた出力回転速度関連データのうちの少なくとも１つが入力変数として入力されたときに、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するデータであって、機械学習によって学習されたデータを含む写像データを記憶しており、
    前記実行装置は、
    前記入力変数を取得する取得処理と、
    前記取得処理で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当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを判定する異常判定処理と、を実行し、
    前記入力変数は、前記入力プーリが前記無端回転部材を挟持する力、及び、前記出力プーリが前記無端回転部材を挟持する力のうちの少なくとも一方を含む
    動力伝達装置の異常判定装置。
15. 車両の動力源から出力された動力を駆動輪に伝達する動力伝達装置を備える車両に適用される動力伝達装置の異常判定装置であって、
    前記動力伝達装置は、前記動力源からトルクが入力される入力プーリと、前記駆動輪に向けてトルクを出力する出力プーリと、前記入力プーリと前記出力プーリとの双方に巻き掛けられている無端回転部材と、を有するものであり、
    実行装置と、記憶装置と、を備え、
    前記記憶装置は、前記入力プーリの回転速度である入力回転速度の時系列データに基づいた入力回転速度関連データ、及び、前記出力プーリの回転速度である出力回転速度の時系列データに基づいた出力回転速度関連データのうちの少なくとも１つが入力変数として入力されたときに、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するデータであって、機械学習によって学習されたデータを含む写像データを記憶しており、
    前記実行装置は、
    前記入力変数を取得する取得処理と、
    前記取得処理で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当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを判定する異常判定処理と、を実行し、
    前記記憶装置は、前記動力伝達装置の個体毎の前記無端回転部材の回転方向におけるがたつき量を示す指標を記憶しており、
    前記入力変数は、前記記憶装置に記憶されている前記がたつき量を示す指標を含む
    動力伝達装置の異常判定装置。
16. 車両の動力源から出力された動力を駆動輪に伝達する動力伝達装置を備える車両に適用される動力伝達装置の異常判定装置であって、
    前記動力伝達装置は、前記動力源からトルクが入力される入力プーリと、前記駆動輪に向けてトルクを出力する出力プーリと、前記入力プーリと前記出力プーリとの双方に巻き掛けられている無端回転部材と、を有するものであり、
    実行装置と、記憶装置と、を備え、
    前記記憶装置は、前記入力プーリの回転速度である入力回転速度の時系列データに基づいた入力回転速度関連データ、及び、前記出力プーリの回転速度である出力回転速度の時系列データに基づいた出力回転速度関連データのうちの少なくとも１つが入力変数として入力されたときに、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するデータであって、機械学習によって学習されたデータを含む写像データを記憶しており、
    前記実行装置は、
    前記入力変数を取得する取得処理と、
    前記取得処理で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当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを判定する異常判定処理と、を実行し、
    前記入力変数は、前記車両に搭載されている加速度センサの検出値を含む
    動力伝達装置の異常判定装置。
17. 車両の動力源から出力された動力を駆動輪に伝達する動力伝達装置を備える車両に適用される動力伝達装置の異常判定装置であって、
    前記動力伝達装置は、前記動力源からトルクが入力される入力プーリと、前記駆動輪に向けてトルクを出力する出力プーリと、前記入力プーリと前記出力プーリとの双方に巻き掛けられている無端回転部材と、を有するものであり、
    実行装置と、記憶装置と、を備え、
    前記記憶装置は、前記入力プーリの回転速度である入力回転速度の時系列データに基づいた入力回転速度関連データ、及び、前記出力プーリの回転速度である出力回転速度の時系列データに基づいた出力回転速度関連データのうちの少なくとも１つが入力変数として入力されたときに、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するデータであって、機械学習によって学習されたデータを含む写像データを記憶しており、
    前記実行装置は、
    前記入力変数を取得する取得処理と、
    前記取得処理で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当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを判定する異常判定処理と、を実行し、
    前記入力変数は、前記車両のエンジンルーム内に設置されている音センサの検出値を含む
    動力伝達装置の異常判定装置。
18. 車両の動力源から出力された動力を駆動輪に伝達する動力伝達装置を備える車両に適用される動力伝達装置の異常判定装置であって、
    前記動力伝達装置は、前記動力源からトルクが入力される入力プーリと、前記駆動輪に向けてトルクを出力する出力プーリと、前記入力プーリと前記出力プーリとの双方に巻き掛けられている無端回転部材と、を有するものであり、
    実行装置と、記憶装置と、を備え、
    前記記憶装置は、前記入力プーリの回転速度である入力回転速度の時系列データに基づいた入力回転速度関連データ、及び、前記出力プーリの回転速度である出力回転速度の時系列データに基づいた出力回転速度関連データのうちの少なくとも１つが入力変数として入力されたときに、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するデータであって、機械学習によって学習されたデータを含む写像データを記憶しており、
    前記実行装置は、
    前記入力変数を取得する取得処理と、
    前記取得処理で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当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを判定する異常判定処理と、を実行し、
    前記入力変数は、前記出力回転速度関連データを含んでおり、
    前記出力回転速度は、前記駆動輪の回転速度を基に算出される
    動力伝達装置の異常判定装置。
19. 車両の動力源から出力された動力を駆動輪に伝達する動力伝達装置を備える車両に適用される動力伝達装置の異常判定装置であって、
    前記動力伝達装置は、前記動力源からトルクが入力される入力プーリと、前記駆動輪に向けてトルクを出力する出力プーリと、前記入力プーリと前記出力プーリとの双方に巻き掛けられている無端回転部材と、を有するものであり、
    実行装置と、記憶装置と、を備え、
    前記記憶装置は、前記入力プーリの回転速度である入力回転速度の時系列データに基づいた入力回転速度関連データ、及び、前記出力プーリの回転速度である出力回転速度の時系列データに基づいた出力回転速度関連データのうちの少なくとも１つが入力変数として入力されたときに、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するデータであって、機械学習によって学習されたデータを含む写像データを記憶しており、
    前記実行装置は、
    前記入力変数を取得する取得処理と、
    前記取得処理で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当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを判定する異常判定処理と、を実行し、
    前記入力変数は、前記車両の制動力を含む
    動力伝達装置の異常判定装置。
20. 車両の動力源から出力された動力を駆動輪に伝達する動力伝達装置を備える車両に適用される動力伝達装置の異常判定装置であって、
    前記動力伝達装置は、前記動力源からトルクが入力される入力プーリと、前記駆動輪に向けてトルクを出力する出力プーリと、前記入力プーリと前記出力プーリとの双方に巻き掛けられている無端回転部材と、を有するものであり、
    実行装置と、記憶装置と、を備え、
    前記記憶装置は、前記入力プーリの回転速度である入力回転速度の時系列データに基づいた入力回転速度関連データ、及び、前記出力プーリの回転速度である出力回転速度の時系列データに基づいた出力回転速度関連データのうちの少なくとも１つが入力変数として入力されたときに、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するデータであって、機械学習によって学習されたデータを含む写像データを記憶しており、
    前記実行装置は、
    前記入力変数を取得する取得処理と、
    前記取得処理で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当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを判定する異常判定処理と、を実行し、
    前記入力変数は、前記無端回転部材の特性の経年変化の度合いを示す指数を含む
    動力伝達装置の異常判定装置。
21. 車両の動力源から出力された動力を駆動輪に伝達する動力伝達装置を備える車両に適用される動力伝達装置の異常判定装置であって、
    前記動力伝達装置は、前記動力源からトルクが入力される入力プーリと、前記駆動輪に向けてトルクを出力する出力プーリと、前記入力プーリと前記出力プーリとの双方に巻き掛けられている無端回転部材と、を有するものであり、
    実行装置と、記憶装置と、を備え、
    前記記憶装置は、前記入力プーリの回転速度である入力回転速度の時系列データに基づいた入力回転速度関連データ、及び、前記出力プーリの回転速度である出力回転速度の時系列データに基づいた出力回転速度関連データのうちの少なくとも１つが入力変数として入力されたときに、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するデータであって、機械学習によって学習されたデータを含む写像データを記憶しており、
    前記実行装置は、
    前記入力変数を取得する取得処理と、
    前記取得処理で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当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを判定する異常判定処理と、を実行し、
    前記異常判定処理は、前記無端回転部材の構成部品が損傷しているか否かを判定する処理である
    動力伝達装置の異常判定装置。
22. 車両の動力源から出力された動力を駆動輪に伝達する動力伝達装置を備える車両に適用される動力伝達装置の異常判定装置であって、
    前記動力伝達装置は、前記動力源からトルクが入力される入力プーリと、前記駆動輪に向けてトルクを出力する出力プーリと、前記入力プーリと前記出力プーリとの双方に巻き掛けられている無端回転部材と、を有するものであり、
    実行装置と、記憶装置と、を備え、
    前記記憶装置は、前記入力プーリの回転速度である入力回転速度の時系列データに基づいた入力回転速度関連データ、及び、前記出力プーリの回転速度である出力回転速度の時系列データに基づいた出力回転速度関連データのうちの少なくとも１つが入力変数として入力されたときに、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するデータであって、機械学習によって学習されたデータを含む写像データを記憶しており、
    前記実行装置は、
    前記入力変数を取得する取得処理と、
    前記取得処理で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当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを判定する異常判定処理と、を実行し、
    前記実行装置は、前記取得処理で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当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記動力伝達装置以外の他の車載部品が共振するような振動が前記無端回転部材に発生するか否かを判定する振動判定処理を実行する
    動力伝達装置の異常判定装置。
23. 車両の動力源から出力された動力を駆動輪に伝達する動力伝達装置を備える車両に適用される動力伝達装置の異常判定装置であって、
    前記動力伝達装置は、前記動力源からトルクが入力される入力プーリと、前記駆動輪に向けてトルクを出力する出力プーリと、前記入力プーリと前記出力プーリとの双方に巻き掛けられている無端回転部材と、を有するものであり、
    実行装置と、記憶装置と、を備え、
    前記記憶装置は、前記入力プーリの回転速度である入力回転速度の時系列データに基づいた入力回転速度関連データ、及び、前記出力プーリの回転速度である出力回転速度の時系列データに基づいた出力回転速度関連データのうちの少なくとも１つが入力変数として入力されたときに、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するデータであって、機械学習によって学習されたデータを含む写像データを記憶しており、
    前記実行装置は、
    前記入力変数を取得する取得処理と、
    前記取得処理で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当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記無端回転部材に異常が発生しているか否かを判定する異常判定処理と、を実行し、
    前記実行装置は、前記取得処理で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当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記無端回転部材で共振が発生するか否かを判定する共振判定処理を実行する
    動力伝達装置の異常判定装置。
24. 前記入力変数は、前記入力プーリと前記出力プーリとの回転速度の比を含む
    請求項１～請求項２３のうち何れか一項に記載の動力伝達装置の異常判定装置。