WO2014125926A1

WO2014125926A1 - 油圧制御装置及びそれを備えた四輪駆動車両の駆動力配分装置

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Publication number: WO2014125926A1
Application number: PCT/JP2014/052012
Authority: WO
Inventors: 弘規吉野
Original assignee: 本田技研工業株式会社
Priority date: 2013-02-15
Filing date: 2014-01-29
Publication date: 2014-08-21
Also published as: JPWO2014125926A1; JP6035414B2; CN104968959B; US20150369307A1; CN104968959A; CA2899826A1; US9377063B2; CA2899826C

Abstract

簡単な構成及び簡易な制御で、油圧アクチュエータに供給されている作動油の油温を高精度に判別可能な油圧制御装置を提供する。油圧式クラッチ（アクチュエータ）（１０）に供給される作動油の温度を推定する作動油温度推定手段（５０）を備え、作動油温度推定手段（５０）は、電動モータ（３７）の駆動電流の積算値と駆動電圧の平均値とからロジスティック回帰の出力を算出し、算出したロジスティック回帰の出力が第１の閾値（Ｌ）以上の場合には当該出力から事後確率を算出し、算出した事後確率が第１の閾値（Ｌ）よりも大きな第２の閾値（Ｈ）以上である場合には当該事後確率を判別結果として確定することで、作動油の温度が所定温度であることを判別する。

Description

油圧制御装置及びそれを備えた四輪駆動車両の駆動力配分装置

　本発明は、電動モータにより駆動されるオイルポンプから供給する作動油の油圧でアクチュエータの制御を行う油圧制御装置であって、アクチュエータに供給される作動油の温度を推定する作動油温度推定手段を備えた油圧制御装置、及びそれを備えた四輪駆動車両の駆動力配分装置に関する。

　エンジンなどの駆動源で発生した駆動力を主駆動輪と副駆動輪に分配するための駆動力配分装置を備えた四輪駆動車両がある。この種の四輪駆動車両では、例えば、前輪が主駆動輪で後輪が副駆動輪の場合、駆動源で発生した駆動力は、フロントドライブシャフトおよびフロントディファレンシャルを介して前輪に伝達されると共に、プロペラシャフトを介して油圧式クラッチを備えた駆動力配分装置に伝達される。そして、駆動力配分装置に油圧制御装置から所定圧の作動油を供給することで、駆動力配分装置が有する油圧式クラッチの係合圧を制御する。これにより、駆動源の駆動力が所定の配分比で副駆動輪である後輪に伝達されるようになっている。

　上記のような駆動力配分装置の油圧式クラッチでは、油圧式クラッチに供給されている作動油の温度（油温）が低温のときにその摩擦係数が大きくなるため、後輪へ伝達されるトルクが過大になる。そのため、作動油が低温のときに油圧式クラッチの強度目標を越えるトルクが発生するおそれがある。そこで、作動油の推定温度が実温度よりも低い温度となるように推定し、この推定温度が規定温度よりも高い温度となるまで制御量を抑えることで、油圧式クラッチに強度目標を越えるトルクが発生することを防止するようにしている。上記のような理由から、油圧式クラッチに供給されている作動油の温度（油温）を可能な限り高い精度で推定する必要がある。

　この点に関しては、従来から作動油（オイル）の持つ物理量を得る目的で、さまざまな推定手法や判別手法が提案されているが、その中でも機械学習を用いた手法の有効性が先行研究で示されている。機械学習手法は、モデル化したいデータのみがあればモデル構築が可能なため、対象システムの内部構造を直接知ることが困難な場合でも、モデルを構築できるメリットがある。Balabinらは、近赤外分光法により得られた吸収スペクトルデータに対し、k近傍法（k-NN）やニューラルネットワーク（ＡＮＮ）、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）といった識別手法を適用し、エンジンオイルにおける鉱油と合成油の判別や粘度の判別をおこなう手法を提案した（非特許文献１）。また、油入変圧器において、変圧器内の絶縁油の温度を変圧器の負荷および雰囲気温度で学習したＡＮＮを用いて推定する手法については、複数の報告（非特許文献２～４）がある。同様に、油入変圧器を対象とした研究では、オイル内のガス成分を特徴量とし、ロジスティック回帰およびＡＮＮを用いてオンロードタップ切替機の異常状態の判別をおこなっている事例（非特許文献５）がある。この論文では、ロジスティック回帰に比べＡＮＮの判別精度が良いため、ＡＮＮを用いるアプローチの方が有効であると述べられている。

　しかし、上記の各報告では、いずれもモデルの１回の出力のみを用いて判別を行っているため、判別実行時のシステム動作のバラつきや、測定データにノイズが乗っている場合には、誤判別をしてしまう可能性がある。

　一方、特許文献１には、リニアソレノイド（特許文献１では「比例磁石」と記載されている。）内のプランジャ位置を推定する目的で、コイル電流からプランジャ位置の状態遷移（特許文献１では「保持範囲」と「制御範囲」と記載されている２状態間の遷移）を検出する手法が提示されている。

　ここで、特許文献１における「保持範囲」は、ソレノイドが停止している状態であり、「制御範囲」は、保持範囲と別の保持範囲との間の状態である。つまり「ある目標値でソレノイドが開放している状態→プランジャ移動中→別の目標値でソレノイドが開放している状態」といった遷移は、「保持範囲→制御範囲→保持範囲」と表現される。

　保持範囲から制御範囲へ遷移する場合、プランジャが動作を開始した直後にコイル電流が一瞬上昇するため、その上昇電流に対して閾値を持たせ、プランジャ動作後に次の目標電流を設定することで、ある保持範囲から別の保持範囲に遷移させることを可能にしている。すなわち、プランジャ動作前は電流が低くなるため、上昇電流発生前に目標電流を設定できない。

　しかし、特許文献１に記載の手法でも、単一の判定のみを信頼するアルゴリズムのため、誤判別を防止する場合、判定閾値を十分に高い値に設定しなければならない。その場合、電流上昇判定が遅くなり、例えば遷移前後の保持範囲が近い場合は、制御が間に合わなくなる懸案が考えられる。また、逆に閾値を下げれば、誤判定の可能性が増加してしまう。

　上記のように、オイルが持つ特徴を検出する従来手法は数多く提案されているが、その多くが、計算量が多く性能のよいモデルを用いることで高精度な推定／判別が可能であることを主張している。そのため、計算能力があまり高くなく、また処理のリアルタイム性を要求される車載用ユニットへの実装が困難である手法が多い。

　車載システムのように高い信頼性が求められるシステムにおいて、判別／推定アルゴリズムの結果の信頼性は非常に重要である。しかし、上記に挙げた従来技術を含む従来の手法では、信頼性の議論がなされていないものがほとんどである。また、一般的によく用いられる手法として、判別／推定結果が複数回検出された場合にその結果を信頼する手法が考えられるが、信頼できる回数をどう定量評価するかは、対象毎に検討する必要がある。さらに、「判別閾値を高くすると結果の信頼性は高くなるが検知の頻度が減ってしまう」、「判別閾値を低くすると検知頻度は高くなるがその信頼性が低下する」といったトレードオフが存在するため、閾値の設定はそのトレードオフを考慮した値とする必要がある。

特表２００３－５２０９３４号公報

Balabin, R. M., Safieva, R. Z., Lomakina, E. I.: Near-infrared (NIR) spectroscopy for motor oil classification: From discriminant analysis to support vector machines, Microchemical Journal, Vol. 98, p. 121-128 (2011) Pradhan, M. K., Ramu, T. S.: On-line Monitoring of Temperature in Power Transformers using Optimal Linear Combination of ANNs, Conference Record of the 2004 IEEE International Symposium on Electrical Insulation, p. 70-73 (2004) Tang, W. H., Zeng, H., Nuttall, K. I., Richardson, Z., Simonson, E., Wu, Q. H.: Development of Power Transformer Thermal Models for Oil Temperature Prediction, Real-World Applications of Evolutionary Computing, EvoWorkshops 2000, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1803, p. 195-204 (2000) He, Q., Si, J., Tylavsky, D. J.: Prediction of Top-Oil Temperature for Transformers Using Neural Networks, IEEE Transactions on Power Delivery, Vol. 15, No. 4, p. 1205-1211 (2000) Wang, H., Liu, Y., Griffin, P. J.: Artificial Intelligence in OLTC Fault Diagnosis Using Dissolved Gas-In-Oil Information, Power Engineering Society Summer Meeting, Vol. 4, p. 2422-2427 (2000)

　本発明は上述の点に鑑みてなされたものであり、その目的は、簡単な構成及び簡易な制御で、油圧アクチュエータに供給されている作動油の油温を高精度に判別可能な油圧制御装置、及びそれを備えた四輪駆動車両の駆動力配分装置を提供することにある。

　上記課題を解決するため、本発明にかかる油圧制御装置は、電動モータ（３７）と、前記電動モータ（３７）により駆動されるオイルポンプ（３５）と、前記電動モータ（３７）の運転を制御する制御手段（５０）と、を備え、前記オイルポンプ（３５）から供給される作動油の油圧によってアクチュエータ（１０）の作動制御を行う油圧制御装置であって、前記アクチュエータ（１０）に供給される作動油の温度を推定する作動油温度推定手段（５０）を備え、前記作動油温度推定手段（５０）は、前記電動モータ（３７）の駆動電流の積算値と駆動電圧の平均値とからロジスティック回帰の出力を算出し、当該算出したロジスティック回帰の出力に基づいて前記作動油の温度を推定し、前記制御手段（５０）は、前記作動油温度推定手段（５０）で推定した作動油の温度に基づいて前記アクチュエータ（１０）の作動制御を行うことを特徴とする。すなわちここでは、モータ電流積算値及びモータ電圧により、線形モデルであるロジスティック回帰を用いて、油温状態の２値判別を高精度かつ少ない計算量で行うようにしている。

　また、前記作動油温度推定手段（５０）は、前記算出したロジスティック回帰の出力が第１の閾値（Ｌ）以上の場合には当該出力を１回の入力が与えられた場合の事後確率として記憶手段に格納し、前記記憶手段に格納された複数のロジスティック回帰の出力から算出した複数回の入力が与えられた場合の事後確率が前記第１の閾値（Ｌ）よりも大きな第２の閾値（Ｈ）以上となった場合に判別結果を確定することで、前記作動油の温度が所定温度であることを判別するとよい。すなわちここでは、複数回のロジスティック回帰の出力のみを用いて、所定状態が複数回検出された場合にその信頼度である事後確率を判別結果として確定させるようにしている。

　本発明が対象とするシステムは、電動モータにより駆動させるオイルポンプで加圧を行うことでアクチュエータの作動制御を行うシステムであるため、作動油の油温とモータ電流との間には相関が存在する。その相関を利用して、モータ電流積算値とモータ駆動電圧から、油温がある温度か否かを判別するアルゴリズムを構築した。この判別アルゴリズムにはロジスティック回帰を用いた。その際、判別精度と判別頻度の両立を実現するために、連続した複数回の判別が実行された際の事後確率をロジスティック回帰の出力値のみから計算する手法を構築した。

　既述のように、判別の閾値を低くすると誤判別の可能性が高まり、大きくすると判別がされにくくなるトレードオフが発生する。本手法では、複数のデータが入力された場合に、各々の判別結果を独立に判断せず、複数回の判別結果を用いて事後確率（判別結果の信頼度と解釈できる。）を計算し、その事後確率に対して閾値を持たせ、最終的な判別を実施するアルゴリズムとした。こうすることで、信頼度の高い判別結果が出力された場合はその結果を信頼して即座に最終判別結果を出力する一方、通常の信頼度の判別結果が出力された場合は、複数回の結果をもって最終判別結果を出力することが可能となる。したがって、判別精度と判別頻度の両立が可能となる。具体的には、判別閾値を一回のロジスティック回帰に対する閾値（通常の閾値）と複数回の判別結果に対する閾値（高い閾値）との２種類とすることで、通常の閾値を超える判別が複数回実行された場合と、高い閾値を超える判別が１回実行された場合との両方で判別を行うことを可能としている。

　すなわち、本発明では、作動油の油温の判別手法にロジスティック回帰を用いることで、複数回検知時の信頼性を事後確率の形式で定量評価する手法を構築した。さらに、判別用の閾値として、「通常の閾値」と「高信頼度の閾値」の２種類の閾値を持つことで、「通常信頼度の出力が連続した場合は、その信頼度を計算し複数回検知による確定を実行し、高い信頼度の出力があった場合には、それより少ない回数で確定する」といった、従来のトレードオフを解決することができる。さらに、上記の判断手法はロジスティック回帰の計算結果のみから実行可能なアルゴリズムとなっているため、計算量を抑えた手法である、という部分を阻害することなく、より判別精度を向上させることが可能である。

　また、上記の油圧制御装置では、前記アクチュエータは、前記作動油の油圧によって係合する油圧式クラッチであり、前記制御手段は、前記作動油温度推定手段で推定した作動油の推定温度が第１の温度よりも低い場合には、前記推定温度が前記第１の温度よりも高くなるまで前記油圧式クラッチの制御量を抑える一方、前記推定温度が前記第１の温度よりも高い第２の温度以上になった場合には、前記油圧式クラッチに供給する油圧を低減して前記油圧式クラッチを解放する制御を行うとよい。

　この構成によれば、油圧式クラッチの温度低下を防止して、油圧式クラッチに強度目標を越えるトルクが発生することを回避できると共に、油圧式クラッチの極度の温度上昇を防止して、摩擦材の炭化を未然に防止することができる。

　また、本発明にかかる四輪駆動車両の駆動力配分装置は、駆動源からの駆動力を主駆動輪及び副駆動輪に伝達する駆動力伝達経路と、前記駆動力伝達経路における前記駆動源と前記副駆動輪との間に配置されて前記副駆動輪に配分する駆動力を制御する油圧式クラッチと、を備えた四輪駆動車両の駆動力配分装置であって、前記油圧式クラッチの作動制御を行うための油圧制御装置として、本発明にかかる上記いずれかの油圧制御装置を備えることを特徴とする。
　なお、上記で括弧内に記した参照符号は、後述する実施形態における対応する構成要素の符号を参考のために例示したものである。

　本発明にかかる油圧制御装置及び四輪駆動車両の駆動力配分装置によれば、簡単な構成及び簡易な制御で、油圧アクチュエータに供給されている作動油の油温を高精度に判別可能となる。

本発明の一実施形態にかかる駆動力配分装置を備えた四輪駆動車両の概略構成を示す図である。油圧制御装置の油圧回路を示す図である。制御ユニット（４ＷＤ・ＥＣＵ）の詳細構成を示すブロック図である。ピストン室の油圧制御の手順を示すフローチャートであり、（ａ）は、加圧時の手順を示すフローチャート、（ｂ）は、減圧時の手順を示すフローチャートである。ピストン室の油圧制御におけるモータ（オイルポンプ）の運転／停止状態及びソレノイド弁の開／閉状態と実油圧の変化を示すタイミングチャートである。ピストン室の油圧制御における油圧回路内の作動油の状態を示す回路図で、（ａ）は、加圧時の作動油の状態、（ｂ）は、油圧保持時の作動油の状態、（ｃ）は、減圧時の作動油の状態を示す図である。油温推定の手順を示すフローチャートである。ロジスティック回帰による判別回数と事後確率の関係を示すグラフである。油温推定の他の手順を示すフローチャートである。ロジスティック回帰による判別回数と事後確率の関係を示すグラフである。

　以下、添付図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。図１は、本発明の一実施形態にかかる油圧制御装置及び駆動力配分装置を備えた四輪駆動車両の概略構成を示す図である。同図に示す四輪駆動車両１は、車両の前部に横置きに搭載したエンジン（駆動源）３と、エンジン３と一体に設置された自動変速機４と、エンジン３からの駆動力を前輪Ｗｆ，Ｗｆ及び後輪Ｗｒ，Ｗｒに伝達するための駆動力伝達経路２０とを備えている。

　エンジン３の出力軸（図示せず）は、自動変速機４、フロントディファレンシャル（以下「フロントデフ」という）５、左右のフロントドライブシャフト６，６を介して、主駆動輪である左右の前輪Ｗｆ，Ｗｆに連結されている。さらに、エンジン３の出力軸は、自動変速機４、フロントデフ５、プロペラシャフト７、リアデファレンシャルユニット（以下「リアデフユニット」という）８、左右のリアドライブシャフト９，９を介して副駆動輪である左右の後輪Ｗｒ，Ｗｒに連結されている。

　リアデフユニット８には、左右のリアドライブシャフト９，９に駆動力を配分するためのリアデファレンシャル（以下、「リアデフ」という。）１９と、プロペラシャフト７からリアデフ１９への駆動力伝達経路を接続・切断するための前後トルク配分用クラッチ１０とが設けられている。前後トルク配分用クラッチ１０は、駆動力伝達経路２０において後輪Ｗｒ，Ｗｒに配分する駆動力を制御するための油圧式クラッチからなるアクチュエータである。また、前後トルク配分用クラッチ１０に作動油を供給するための油圧回路３０と、油圧回路３０による供給油圧を制御するための制御手段である４ＷＤ・ＥＣＵ（以下、「制御ユニット」と記す。）５０を備えている。制御ユニット５０は、マイクロコンピュータなどで構成されている。上記の制御ユニット５０と油圧回路３０とで油圧制御装置６０が構成されており、油圧制御装置６０と前後トルク配分用クラッチ１０とで駆動力配分装置７０が構成されている。

　図２は、油圧回路３０の詳細構成を示す油圧回路図である。同図に示す油圧回路３０は、ストレーナ３３を介してオイルタンク３１に貯留されている作動油を吸い込んで圧送するオイルポンプ３５と、オイルポンプ３５を駆動するモータ（電動モータ）３７と、オイルポンプ３５から前後トルク配分用クラッチ（以下、単に「クラッチ」という。）１０のピストン室１５に連通する油路４０とを備えている。

　クラッチ１０は、シリンダハウジング１１と、シリンダハウジング１１内で進退移動することで積層された複数の摩擦材１３を押圧するピストン１２とを備えている。シリンダハウジング１１内には、ピストン１２との間に作動油が導入されるピストン室１５が画成されている。ピストン１２は、複数の摩擦材１３における積層方向の一端に対向配置されている。したがって、ピストン室１５に供給された作動油の油圧でピストン１２が摩擦材１３を積層方向に押圧することで、クラッチ１０を所定の係合圧で係合させるようになっている。

　オイルポンプ３５からピストン室１５に連通する油路４０には、ワンウェイバルブ（一方向弁）３９、リリーフ弁４１、ソレノイド弁（開閉弁）４３、油圧センサ４５がこの順に設置されている。ワンウェイバルブ３９は、オイルポンプ３５側からピストン室１５側に向かって作動油を流通させるが、その逆の向きには作動油の流通を阻止するように構成されている。これにより、オイルポンプ３５の駆動でワンウェイバルブ３９の下流側に送り込まれた作動油を、ワンウェイバルブ３９とピストン室１５との間の油路（以下では、「封入油路」ということがある。）４９に封じ込めることができる。上記のワンウェイバルブ３９とピストン室１５との間の油路４９によって、クラッチ１０に供給する油圧が保持される油圧保持部が構成されている。

　リリーフ弁４１は、ワンウェイバルブ３９とピストン室１５との間の油路４９の圧力が所定の閾値を超えて異常上昇したときに開くことで、油路４９の油圧を解放するように構成された弁である。リリーフ弁４１から排出された作動油は、オイルタンク３１に戻されるようになっている。ソレノイド弁４３は、オンオフ型の開閉弁で、制御ユニット５０の指令に基づいてＰＷＭ制御（デューティ制御）されることで、油路４９の開閉を制御することができる。これにより、ピストン室１５の油圧を制御することができる。なお、ソレノイド弁４３が開かれることで油路４９から排出された作動油は、オイルタンク３１に戻されるようになっている。また、油圧センサ４５は、油路４９及びピストン室１５の油圧を検出するための油圧検出手段であり、その検出値は、制御ユニット５０に送られるようになっている。また、ピストン室１５は、アキュムレータ１８に連通している。アキュムレータ１８は、ピストン室１５及び油路４９内の急激な油圧変化や油圧の脈動を抑制する作用を有している。また、オイルタンク３１内には、作動油の温度を検出するための油温センサ４７が設けられている。油温センサ４７の検出値は、制御ユニット５０に送られるようになっている。

　図３は、制御ユニット５０の詳細構成を示すブロック図である。制御ユニット５０には、バッテリー４８の端子がイグニッションスイッチ４２及びフェールセーフリレー４４を介して接続されているほか、モータ３７、ソレノイド弁４３のソレノイド（ソレノイドコイル）４３ａ、油圧センサ４５、油温センサ４７が接続されている。また、制御ユニット５０には、車両の各部を制御する他の制御ユニット４６が繋がれている。他の制御ユニット４６には、図示は省略するが、各種メーターを制御するためのメーター・ＥＣＵ、エンジン３及び自動変速機４を制御するためのＦＩ／ＡＴ・ＥＣＵ、車両の挙動を安定させる制御を行うためのＶＳＡ・ＥＣＵ、ステアリング舵角の制御を行うためのＳＴＲＧ・ＥＣＵなどが含まれている。ここでは、上記他の制御ユニット４６に含まれる各ＥＣＵについての詳細な説明は省略する。なお、図３において、制御ユニット５０の外周縁に沿って配置した○印の部位は、制御ユニット５０をモータ３７などの外部部品と接続するための接続端子である。

　制御ユニット５０は、主制御部であるマイコン５１を備えると共に、フェールセーフリレー４４を制御するためのフェールセーフリレードライバ５２と、モータ３７の駆動を制御するためのモータドライバ５３と、モータ３７の駆動電流を検知するためのモータ電流検知部５４と、ソレノイド４３ａの駆動を制御するためのソレノイドドライバ５５と、ソレノイド４３ａの駆動電流を検知するためのソレノイド電流検知部５６と、制御ユニット５０を他の制御ユニット４６と繋ぐためのインタフェースであるＣＡＮ（Controller Area Network）ドライバ５７とを備えている。

　上記構成の制御ユニット５０には、油圧センサ４５の検出値と油温センサ４７の検出値が入力されるようになっている。また、制御ユニット５０は、モータドライバ５３によってモータ３７の駆動を制御すると共に、モータ電流検知部５４でモータ３７の駆動電流を検知するようになっている。すなわち、モータ動作指示として、モータ動作用デューティ電圧がマイコン５１から出力されて、モータドライバ５３へ入力される。このモータ動作用デューティ電圧でモータドライバ５３が駆動され、モータ３７の＋端子にバッテリー電圧が印加されて、モータ３７が作動する。また、モータ電流検知部５４では、シャント抵抗による電流検知にてモータ３７の駆動電流が計測される。

　また、制御ユニット５０は、ソレノイドドライバ５５によってソレノイド４３ａ（ソレノイド弁４３）の駆動を制御すると共に、ソレノイド電流検知部５６でソレノイド４３ａの駆動電流を検知するようになっている。すなわち、ソレノイド動作指示として、ソレノイド動作用デューティ電圧がマイコン５１から出力されて、ソレノイドドライバ５５に入力される。このソレノイド動作用デューティ電圧によりソレノイドドライバ５５が駆動され、ソレノイド４３ａの＋端子にバッテリー電圧が印加されて、ソレノイド４３ａが作動する。また、ソレノイド電流検知部５６では、シャント抵抗による電流検知にてソレノイド４３ａの駆動電流が計測される。なお、上記の制御ユニット５０は、本発明にかかるモータ（電動モータ）３７の運転を制御するための制御手段として機能するほか、オイルポンプ３５からクラッチ１０に供給される作動油の温度を推定する作動油温度推定手段としても機能するものである。制御ユニット５０の上記の制御手段及び作動油温度推定手段としての機能の詳細については、後述する。また、制御ユニット５０には、後述するロジスティック回帰の出力結果などのデータを格納するためのメモリ（記憶手段）５８が内蔵されている。

　図４は、ピストン室１５の油圧制御の手順を示すフローチャートであり、（ａ）は、加圧時の手順を示すフローチャート、（ｂ）は、減圧時の手順を示すフローチャートである。また、図５は、ピストン室１５の油圧制御におけるモータ３７（オイルポンプ３５）の運転／停止状態及びソレノイド弁４３の開／閉状態と実油圧（封入油路４９の油圧）の変化を示すタイミングチャートである。また、図６は、ピストン室１５の油圧制御における油圧回路３０内の作動油の状態を示す回路図で、（ａ）は、加圧時の作動油の状態、（ｂ）は、油圧保持時の作動油の状態、（ｃ）は、減圧時の作動油の状態を示す図である。

　本実施形態の油圧制御装置６０による油圧制御では、ピストン室１５を加圧する際には、モータ３７（オイルポンプ３５）の駆動を制御（デューティ制御）することで、加圧側の油圧－トルク特性に基づいてピストン室１５が目標油圧となるように制御する。そして、ピストン室１５が目標油圧となるまで加圧した後、減圧を開始するまでの間は、封入油路４９に作動油を封じ込めた状態を維持することで、クラッチ１０のトルクを略一定に保つことができる。一方、ピストン室１５を減圧する場合には、オイルポンプ３５の作動を禁止すると共にソレノイド弁４３の開閉を制御（オンオフ制御）することで、減圧側の油圧－トルク特性に基づいてピストン室１５が目標油圧となるよう制御する。なお、上記の加圧側及び減圧側の油圧－トルク特性は、後輪Ｗｒ，Ｗｒに配分すべき駆動力（リアトルク）に対応する封入油路４９内の油圧値として、予めモデル化されているものである。

　以下、図４のフローチャートに沿って、ピストン室１５の加圧時と減圧時の油圧制御の手順について説明する。まず、同図（ａ）に示す加圧時の制御フローでは、制御ユニット５０は、ピストン室１５に対する加圧指示（加圧指示トルク）が有るか否かを判断する（ステップＳＴ１－１）。ピストン室１５に対する加圧指示の有無は、車両の走行状態に応じて前輪Ｗｆ，Ｗｆと後輪Ｗｒ，Ｗｒに配分する駆動力を判断した結果、クラッチ（駆動力配分装置）１０の締結要求又は締結力の増加要求があるか否かによって決まる。その結果、ピストン室１５に対する加圧指示が無ければ（ＮＯ）、そのまま処理を終了する。一方、加圧指示があれば（ＹＥＳ）、続けて、加圧側の油圧－トルク特性に基づいて、オイルポンプ３５（モータ３７）の停止油圧（指示油圧）を算出し（ステップＳＴ１－２）、算出した指示油圧からモータ３７を駆動するＰＷＭ制御のデューティ比を決定する（ステップＳＴ１－３）。その後、ソレノイド弁４３が開いている場合には、ソレノイド弁４３を閉じて油路４９を封止状態とし（ステップＳＴ１－４）、決定したデューティ比でモータ３７を駆動してオイルポンプ３５を運転する（ステップＳＴ１－５）。これにより、ワンウェイバルブ３９とピストン室１５の間の油路４９に作動油が送り込まれて、油路４９及びピストン室１５の油圧が上昇してゆく。その後、油圧センサ４５で検出した油路４９及びピストン室１５の油圧（実油圧）がオイルポンプ３５（モータ３７）の停止油圧（指示油圧）以上になったか否かを判断する（ステップＳＴ１－６）。油路４９及びピストン室１５の油圧がオイルポンプ３５の停止油圧に達したら（ＹＥＳ）、モータ３７（オイルポンプ３５）の運転を停止して（ステップＳＴ１－７）、加圧時の制御を終了する。なお、このピストン室１５の加圧時には、油路４９及びピストン室１５の油圧が目標油圧に達するまでの間、オイルポンプ３５が一定圧の作動油を吐出するようにモータ３７の駆動を制御するとよい。

　一方、図４（ｂ）に示す減圧時の制御フローでは、制御ユニット５０は、ピストン室１５に対する減圧指示（減圧指示トルク）が有るか否かを判断する（ステップＳＴ２－１）。ピストン室１５に対する減圧指示は、車両の走行状態に応じて前輪Ｗｆ，Ｗｆと後輪Ｗｒ，Ｗｒに配分する駆動力を判断した結果、クラッチ（駆動力配分装置）１０の締結解除要求又は締結力の低減要求があるか否かによって決まる。その結果、減圧指示が無ければ（ＮＯ）、そのまま処理を終了する。一方、減圧指示があれば（ＹＥＳ）、続けて、減圧側の油圧－トルク特性テーブルに基づいて、ソレノイド弁４３の閉止油圧（指示油圧）を算出する（ステップＳＴ２－２）。その後、ソレノイド弁４３を開いて油路４９の封止状態を解除し（ステップＳＴ２－３）、油路４９及びピストン室１５の油圧を制御する。これにより、ソレノイド弁４３を介して油路４９の作動油が排出されて油圧が下降してゆく。その後、油圧センサ４５で検出した油路４９及びピストン室１５の油圧（実油圧）がソレノイド弁４３の閉止油圧（指示油圧）以下になったか否かを判断する（ステップＳＴ２－４）。油路４９及びピストン室１５の油圧がソレノイド弁４３の閉止油圧に達したら（ＹＥＳ）、ソレノイド弁４３を閉じて（ステップＳＴ２－５）、減圧時の制御を終了する。

　図５のタイミングチャートにおいて、時刻Ｔ１から時刻Ｔ２までの加圧時には、図４（ａ）のフローチャートに沿って加圧時の油圧制御が行われる。この加圧時の油圧制御では、既述のように、指示油圧に応じてオイルポンプ３５の駆動を制御することで、ピストン室１５の油圧を所望のトルクに応じた目標油圧になるように制御する。すなわち、油圧センサ４５を用いて封入油路４９内の作動油の油圧を計測し、当該油圧が後輪Ｗｒ，Ｗｒに配分すべきトルクを出力可能な値（=目標油圧）となるまでモータ３７の運転及びソレノイド弁４３の閉状態を継続する。この加圧時の油圧回路３０内の作動油は、図６（ａ）に示す状態になっている。

　その後、時刻Ｔ２においてモータ３７（オイルポンプ３５）の運転を停止する。時刻Ｔ２から時刻Ｔ３までの油圧保持時には、油圧回路３０内の作動油は、図６（ｂ）に示すように、油路４９に指示油圧の作動油が封じ込められた状態になっている。したがって、オイルポンプ３５の運転を停止しても、暫くの間はクラッチ１０のトルク（実トルク）は略一定に維持される。これにより、目標の四輪駆動（４ＷＤ）状態を必要な時間継続する。なお、図示は省略するが、この状態においてより高い目標油圧が設定された場合には、さらにモータ３７を動作させ油路４９の加圧を行うようにする。

　時刻Ｔ３から、図４（ｂ）のフローチャートに沿って減圧時の油圧制御が行われる。この減圧時の油圧制御では、既述のように、指示油圧に応じてソレノイド弁４３の開閉を制御することで、ピストン室１５の油圧が所望のトルクに応じた目標油圧まで下降するように制御される。この減圧時の油圧回路３０内の作動油は、図６（ｃ）に示す状態になっている。また、この状態において、より低い目標油圧（但し、加圧を開始する状態よりも高い油圧）が設定された場合には、封入油路４９内の油圧がその目標油圧へ到達するまでソレノイド弁４３を開状態とし、目標油圧に到達したらソレノイド弁４３を閉状態とする。これにより、油路４９及びピストン室１５の指示油圧とクラッチ１０の指示トルクが複数段で段階的に変化するように制御される。ピストン室１５の油圧が低下すると、摩擦材１３の押付力が減少して後輪Ｗｒ，Ｗｒへのトルク配分量が減少する。最終的には、封入油路４９内の油圧を加圧開始時点の油圧まで低下させることで前輪Ｗｆ，Ｗｆにのみ駆動力が配分される二輪駆動（２ＷＤ）状態となる。

　このように、制御ユニット５０は、油圧回路３０による供給油圧を制御することで、クラッチ１０で後輪Ｗｒ，Ｗｒに配分する駆動力を制御する。これにより、前輪Ｗｆ，Ｗｆを主駆動輪とし、後輪Ｗｒ，Ｗｒを副駆動輪とする駆動制御を行うようになっている。すなわち、クラッチ１０が解除（切断）されているときには、プロペラシャフト７の回転がリアデフ１９側に伝達されず、エンジン３のトルクがすべて前輪Ｗｆ，Ｗｆに伝達されることで、前輪駆動（２ＷＤ）状態となる。一方、クラッチ１０が接続されているときには、プロペラシャフト７の回転がリアデフ１９側に伝達されることで、エンジン３のトルクが前輪Ｗｆ，Ｗｆと後輪Ｗｒ，Ｗｒの両方に配分されて四輪駆動（４ＷＤ）状態となる。制御ユニット５０は、車両の走行状態を検出するための各種検出手段（図示せず）の検出に基づいて、後輪Ｗｒ，Ｗｒに配分する駆動力およびこれに対応するクラッチ１０への油圧供給量を演算すると共に、当該演算結果に基づく駆動信号をクラッチ１０に出力する。これにより、クラッチ１０の締結力を制御し、後輪Ｗｒ，Ｗｒに配分する駆動力を制御するようになっている。

　上記構成の駆動力配分装置７０では、作動油の粘性が変化するとクラッチ１０のプレート間の油膜のせん断抵抗および摩擦力が変化するため、後輪Ｗｒ，Ｗｒへ伝達するトルクも変化する。そのため、必要とするクラッチ制御油圧（目標クラッチ制御油圧）を決定するパラメータの一つとして、油温センサ４７の検出値（作動油の温度）を使用している。この場合、油温センサ４７が正常に機能していれば問題ないが、仮に油圧センサ４７の故障等でその出力値が異常値となると、真の目標クラッチ制御油圧と各種パラメータから計算により求められる目標クラッチ制御油圧とにかい離が発生してしまう。そして、目標クラッチ制御油圧が正しく算出されない状態で走行を行うと、車両挙動が不安定になってしまう可能性がある。特に、作動油が低温のときに油温センサ４７の出力値が異常値となってしまうと、リアデフ１９内のギヤに過大なトルクがかかる可能性があり、ギヤの耐久性に影響を及ぼすことが想定される。そのため、本実施形態の駆動力配分装置７０では、油温センサ４７とは別の手段として、下記の手法によって作動油の温度を推定することで、現在の作動油の温度が低温か否かを判定するようにしている。

　すなわち、上記のような駆動力配分装置７０では、クラッチ１０に供給されている作動油の温度（油温）が低温ときにはその摩擦係数が大きくなるため、後輪Ｗｒ，Ｗｒへ伝達されるトルクが過大になる。そのため、作動油が低温のときにクラッチ１０の強度目標を越えるトルクが発生するおそれがある。そこで、クラッチ１０の推定温度が実温度よりも低い温度となるように推定し、この推定温度が規定温度よりも高い温度となるまで制御量を抑えることで、クラッチ１０に強度目標を越えるトルクが発生することを防止する必要がある。

　また、クラッチ１０が極度の高温になると摩擦材が炭化することで摩擦係数の特性が変化し、後輪Ｗｒ，Ｗｒへ正常な駆動力が伝達できなくなるおそれがある。そこで、クラッチ１０の推定温度が実温度よりも低い温度となるように推定し、この推定温度がクラッチ炭化温度よりも高い温度となったときにクラッチ１０を開放することで、クラッチ１０の摩擦材の炭化を未然に防ぐようにしている。上記のような理由から、下記で詳細に説明する手順に従って、クラッチ１０に供給されている作動油の温度（油温）を推定するようにしている。

　次に、本実施形態の油圧制御装置６０においてクラッチ１０に供給されている作動油の温度（油温）を推定する油温推定の手順について詳細に説明する。図７は、この油温推定の手順を示すフローチャートである。同図に示すフローチャートでは、まず、制御ユニット５０からモータ３７にモータ動作指令を出力する。（ＳＴ３－１）。同時に、制御ユニット５０にて計測しているモータ駆動電流の積算を開始し（ＳＴ３－２）、所定の時間まで積算を継続する。同時に、制御ユニット５０にて計測しているモータ駆動電圧の積算を開始し（ＳＴ３－３）、所定の時間経過後に電圧平均値を計算する（ＳＴ３－４）。

　なお、モータ３７をデューティ駆動している場合は、上記の電圧値としてモータデューティを考慮した電圧値を用いることで、デューティ駆動を行うモータ３７にも本発明にかかる油温推定の手法を適用可能である。具体例を挙げると、モータデューティが７０〔％〕で、モータ駆動電圧が１４〔Ｖ〕の場合は、電圧値ＶとしてＶ＝１４×０．７＝９．８〔Ｖ〕を用いることで、本発明にかかる油温推定の手法を適用できる。

　続けて、所定の時間が経過した後に、電流積算値と電圧平均値を入力としてロジスティック回帰モデルを用いて出力を計算する（ＳＴ３－５）。

　ここで、ロジスティック回帰について詳細に説明する。本手法では、モータ駆動電流の積算値とモータ駆動電圧の平均値とを入力して、ロジスティック回帰を用いて作動油の油温状態を出力する２値判別（油温が低いか否かを判別する）モデルを構築した。ロジスティック回帰は一般線形化モデルの一つであり、外れ値（他の値から大きく外れた値）に対し頑健であるという特徴を持つ判別手法である。ロジスティック回帰のモデルは、次の（数１）で表現される。

ここで、
x：入力データベクトル
ｗ：パラメータベクトル
LOG：クラスの事後確率
であるとする。ｘは、電流積算値、モータ駆動電圧の２次元ベクトル、LOGは、油温が閾値以上（もしくは以下）である確率となる。

　通常のロジスティック回帰である（数１）の場合、出力はあるデータが１個入力された場合の確率でしかない。そのため、判別の閾値を低くすると誤判別の可能性が高まり、大きくすると判別されにくくなる。そこで本実施形態では、複数のデータが入力された場合の確率を計算する手法を導入し、判別精度と判別頻度の両立を可能にした。まず、（数１）の拡張として、ｘ_１，ｘ_２の２個の入力データが与えられ、両方とも油温が低温であると判別された場合（ｙ＝１と表現）の事後確率を求めることを考える。事後確率ｐ（ｙ＝１｜ｘ_１，ｘ_２）は、ベイズの定理により、

と表現できる。同じクラス内でも時間経過により油温が変化することが考えられるため、ここではｘ_１およびｘ_２に条件付き独立の仮定をおいた。
　次に、ｘ_１に対するロジスティック回帰の出力をLOG_１とおき、それをベイズの定理に従い、以下のように変形する。

同様に、ｘ_２に対するロジスティック回帰の出力をLOG_２とおくと、

と表現できる。さらに、（数３）と（数４）を用いて、（数２）を以下のように表すことができる。

また、同様の計算により、ｐ（ｙ＝０｜ｘ_１，ｘ_２）は、

と表すことができる。（数５）および（数６）と、ｐ（ｙ＝１｜ｘ_１，ｘ_２）+ｐ（ｙ＝０｜ｘ_１，ｘ_２）＝１であることにより、

となる。事前確率であるｐ（ｙ＝１）およびｐ（ｙ＝０）に関する情報は得られないため、ここではｐ（ｙ＝１）＝ｐ（ｙ＝０）とした。（数７）を（数５）に代入することで、ｘ_１，ｘ_２が与えられた場合の事後確率は、以下の（数８）で表すことができる。

また、同様の計算を行うことで、ｎ個のデータ（ｘ_１，・・ｘ_ｎ）が入力された場合の事後確率は、

と表現できる。

　（数９）に対する閾値として、ロジスティック回帰に対する判別閾値よりも高い閾値を導入し、（数９）の判別結果を最終的な判別結果とする。これにより、信頼度の高い入力が行われた場合は即時的に確定を行い、通常レベルの信頼度の入力が連続で行われた場合も確定が可能なアルゴリズムが、ロジスティック回帰モデルの出力のみで実現可能となる。

　そして、先のＳＴ３－５で出力したロジスティック回帰の出力結果が通常の閾値より高いか否かを判断する（ＳＴ３－６）。ここでいう通常の閾値とは、一回のロジスティック回帰（判別結果）に対する閾値である。その結果、ロジスティック回帰の出力結果が通常の閾値より低い場合（ＮＯ）は、メモリ５８に格納されたデータを初期化して（ＳＴ３－７）、処理を終了する。なお、メモリ５８は、複数回のロジスティック回帰の出力結果を保持するために使用する記憶媒体である。一方、ロジスティック回帰の出力結果が通常の閾値より高い場合（ＹＥＳ）は、ＳＴ３－５で計算したロジスティック回帰の出力結果をメモリ５８に格納する（ＳＴ３－８）。その後、メモリ５８に格納したロジスティック回帰の出力結果から複数の入力が与えられた場合の事後確率（信頼度）を計算し（ＳＴ３－９）、この計算した事後確率が高い閾値以上か否かを判断する（ＳＴ３－１０）。ここでいう高い閾値とは、複数回のロジスティック回帰（判別結果）に対する閾値である。その結果、事後確率が高い閾値以上であれば（ＹＥＳ）、当該事後確率を判定結果として確定することで、最終出力を行う（ＳＴ３－１１）。一方、事後確率が高い閾値未満であれば（ＮＯ）、判定結果を確定せずに処理を終了する。

　図８は、ロジスティック回帰による判別回数と事後確率の関係を示すグラフである。同図のグラフでは、ロジスティック回帰による判別回数を横軸に取り、各判別時の事後確率（信頼度）を縦軸に取っている。そして、一回のロジスティック回帰に対する閾値である通常の閾値（Normal Probability）Ｌと、複数回の判別結果に対する閾値である高い閾値（High Probability）Ｈを設定している。グラフ上には、各判別回数に対応する事後確率のライン（通常の閾値Ｌと等しい出力が複数回なされた場合の事後確率を示すライン）Ｓ１を示している。すなわちここでは、事後確率に対して通常の閾値Ｌと高い閾値Ｈの２種類の閾値を設定しておく。そしてこの場合は、３回目の判別で事後確率（信頼度）が高い閾値Ｈを超えたため、当該３回目の事後確率を用いて判別結果を確定している。

　図９は、油温推定の手順を示す他のフローチャートである。同図に示すフローチャートは、図７に示すフローチャートと比較して、出力の信頼性を損なわずに計算速度を向上させることが可能な油温制御の手順を示すフローチャートである。このフローチャートでは、まず、制御ユニット５０からモータ３７にモータ動作指令を出力する。（ＳＴ４－１）。同時に、制御ユニット５０にて計測しているモータ駆動電流の積算を開始し、所定の時間まで積算を継続する（ＳＴ４－２）。同時に、制御ユニット５０にて計測しているモータ駆動電圧の積算を開始し（ＳＴ４－３）、所定の時間経過後に電圧平均値を計算する（ＳＴ４－４）。

　そして、所定の時間経過後に、電流積算値と電圧平均値を入力としてロジスティック回帰モデルを用いて出力を計算する（ＳＴ４－５）。そして、ロジスティック回帰の出力結果が通常の閾値より高いか否かを判断する（ＳＴ４－６）。その結果、ロジスティック回帰の出力結果が通常の閾値Ｌより低い場合（ＮＯ）は、カウンタを初期化して（ＳＴ４－７）、先のＳＴ４－１へ戻る。一方、ロジスティック回帰の出力結果が通常の閾値Ｌより高い場合（ＹＥＳ）は、判別回数のカウンタをインクリメント（＋１）する。（ＳＴ４－８）。その後、判別回数のカウンタが予め設定した設定回数（閾値の回数）以上であるか否かを判断し（ＳＴ４－９）、カウンタが設定回数以上であれば（ＹＥＳ）、判定結果を確定して最終出力を行う（ＳＴ４－１０）。一方、カウンタが設定回数未満であれば（ＮＯ）、判定結果を確定せずにそのまま処理を終了する。

　先の図７に示すフローチャートでは、ＳＴ３－９でメモリ５８に格納したロジスティック回帰の出力結果から事後確率を計算する必要があるが、これより前のステップであるＳＴ３－６で、ロジスティック回帰の出力が通常の閾値Ｌより高い場合（ＹＥＳ）は、ロジスティック回帰の出力結果をメモリ５８に格納する一方、ロジスティック回帰の出力が通常の閾値Ｌより低い場合（ＮＯ）は、メモリ５８に格納されたデータを初期化して処理を終了することが成立している。そのため、下記の（数１０）のようになっている。

したがって、下記の（数１１）が成り立つ。

　仮に、現在Ｎ回の出力があり、全ての出力が通常の閾値を超えているとすると、上記（数１１）の右辺である「通常の閾値と等しい出力がＮ回なされた場合の事後確率」がこのN回目で高い閾値を超えたのであれば、N回目において左辺である「複数回の出力から計算した事後確率」も必ず高い閾値を超えていることになる。

　よって、図９に示すフローチャートでは、ＳＴ４－９のカウンタ閾値（設定回数）をＮ回と設定することで、信頼性を損なうことなく、計算量を低下させることで計算速度を向上させたアルゴリズムを実現することが可能となる。

　図１０は、図９のフローチャートに示す手順に対応するロジスティック回帰による判別回数と事後確率の関係を示すグラフである。同図のグラフは、図８のグラフと同様、ロジスティック回帰による判別回数を横軸に取り、各判別時の事後確率（信頼度）を縦軸に取っている。そして、一回のロジスティック回帰に対する閾値である通常の閾値（Normal Probability）Ｌと、複数回の判別結果に対する閾値である高い閾値（High Probability）Ｈを設定している。グラフ上には、各判別回数に対応する事後確率のライン（通常の閾値Ｌと等しい出力が複数回なされた場合の事後確率を示すライン）Ｓ１と、複数回の出力から計算した事後確率を示すラインＳ２とが示されている。このグラフに示す場合では、３回目の判別で「通常の閾値Ｌと等しい出力が複数回なされた場合の事後確率」が高い閾値Ｈを超えているため、判別回数のカウンタ閾値をＮ＝３と設定すればよい。この場合、「複数回の出力から計算した事後確率」も当然高い閾値Ｈを超えている。

　図９に示すフローチャートに沿った制御を行うことで、出力の信頼性を損なわずに計算速度を向上させることが可能である。そのため、計算を実行するコンピュータの性能があまり高くない場合などは、図９に示すフローチャートに沿って計算するとよい。

　そして、制御ユニット５０は、上記の手順で推定したクラッチ１０に供給されている作動油の推定温度が予め設定した第１の設定温度以下の場合、クラッチ１０に供給する油圧を低減してクラッチ１０を解放する制御を行う。これらによって、クラッチ１０の温度低下を防止して該クラッチ１０に強度目標を越えるトルクが発生することを回避できる。

　以上説明したように、本発明が対象とする上記の駆動力配分装置７０は、モータ３７を用いたオイルポンプ（電動ポンプ）３５により加圧を行うシステムであるため、油温とモータ電流の間には相関が存在する。その相関を利用して、モータ駆動電流の積算値とモータ駆動電圧の平均値とから、油温がある温度か否かを判別するアルゴリズムを構築した。この判別アルゴリズムには、ロジスティック回帰を用いた。その際、判別精度と判別頻度の両立を実現するために、連続した複数回の判別が実行された際の事後確率をロジスティック回帰の出力値のみから計算する手法を構築した。

　既述のように、判別の閾値を低くすると誤判別の可能性が高まり、大きくすると判別がされにくくなるトレードオフが発生する。本手法では、複数のデータが入力された場合に、各々の判別結果を独立に判断せず、複数回の判別結果を用いて事後確率（判別結果の信頼度と解釈できる）を計算し、その事後確率に対して閾値を持たせ、最終的な判別を実施するアルゴリズムとした。こうすることで、信頼度の高い判別結果が出力された場合は、その結果を信頼し、即座に最終判別結果を出力できる一方、通常の信頼度の判別結果が出力された場合は、複数回の結果をもって最終判別結果を出力することが可能となるので、判別精度と判別頻度の両立が可能となる。具体的には、判別閾値として、一回のロジスティック回帰に対する閾値（通常の閾値）と、複数回の判別結果に対する閾値（高い閾値）の２種類の閾値を設定することで、通常の閾値を超える判別が複数回実行された場合と、高い閾値を超える判別が１回実行された場合との両方で判別を行うことを可能としている。

　また、「モータ電流積算値」と「モータ電圧」を特徴量として選択することで、計算負荷の低い線形モデルで高精度に判別が可能なアルゴリズムを構築している。これにより、従来手法と比較して少ない計算量で高い精度の結果を得られるようになる。

　以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲、及び明細書と図面に記載された技術的思想の範囲内において種々の変形が可能である。

Claims

　電動モータと、前記電動モータにより駆動されるオイルポンプと、前記電動モータの運転を制御する制御手段と、を備え、前記オイルポンプから供給される作動油の油圧によってアクチュエータの作動制御を行う油圧制御装置であって、
　前記アクチュエータに供給される作動油の温度を推定する作動油温度推定手段を備え、
　前記作動油温度推定手段は、
　前記電動モータの駆動電流の積算値と駆動電圧の平均値とからロジスティック回帰の出力を算出し、当該算出したロジスティック回帰の出力に基づいて前記作動油の温度を推定し、
　前記制御手段は、前記作動油温度推定手段で推定した作動油の温度に基づいて前記アクチュエータの作動制御を行う
ことを特徴とする油圧制御装置。
　前記作動油温度推定手段は、前記算出したロジスティック回帰の出力が第１の閾値以上の場合には当該出力を１回の入力が与えられた場合の事後確率として記憶手段に格納し、
　前記記憶手段に格納された複数のロジスティック回帰の出力から算出した複数回の入力が与えられた場合の事後確率が前記第１の閾値よりも大きな第２の閾値以上となった場合に判別結果を確定することで、前記作動油の温度が所定温度であることを判別する
ことを特徴とする請求項１に記載の油圧制御装置。
　前記アクチュエータは、前記作動油の油圧によって係合する油圧式クラッチであり、
　前記制御手段は、
　前記作動油温度推定手段で推定した作動油の推定温度が第１の温度以下の場合、及び前記推定温度が前記第１の温度よりも高い第２の温度以上の場合には、前記油圧式クラッチに供給する油圧を低減して前記油圧式クラッチの締結量を所定以下に抑える制御を行う
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の油圧制御装置。
　駆動源からの駆動力を主駆動輪及び副駆動輪に伝達する駆動力伝達経路と、
　前記駆動力伝達経路における前記駆動源と前記副駆動輪との間に配置されて前記副駆動輪に配分する駆動力を制御する油圧式クラッチと、を備えた四輪駆動車両駆動力配分装置であって、
　前記油圧式クラッチの作動制御を行うための油圧制御装置として、請求項３に記載の油圧制御装置を備える
ことを特徴とする四輪駆動車両の駆動力配分装置。