JP3799595B2 - Hybrid vehicle travel data analysis apparatus and analysis method - Google Patents

Description

【０００１】
【発明が属する技術分野】
本発明は、内燃機関および電動モータを備えたハイブリッド車の走行時における不具合部位を特定するのに用いられるハイブリッド車の走行データ解析装置および解析方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、ハイブリッド車の走行データは、接触式あるいは非接触式の速度計やエンジン回転計やブースト計などの測定器および回転センサ(振動センサ)などの各種センサをセットして、データレコーダにより測定するようにしており、車両毎の走行データのばらつきの確認や不具合部位の特定といった解析作業は、走行データ取得後に作業者が表計算ソフトを用いて行うようになっている。
【０００３】
とくに、音振の不具合部位の特定には、エンジンやタイヤなどの振動源の１次振動成分(回転成分)と測定ポイントの振動とを回転次数比分析し、この回転次数比分析を複数の振動源に対して順次行っていく方法が採用されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、従来にあっては、多数の測定器やセンサをセットする必要があり、その分だけ、多くの手間隙がかかってしまうこと、同時に多くのデータ解析を行なうことができないため、解析工数が非常に大きくなってしまうこと、走行時に内燃機関および電動モータが相互に関連して作動するハイブリッド車の複雑なデータを解析してなされる不具合部位の特定を最終的には作業者が行っている都合上、精度が高いとはいえないこと、といった問題を有しており、これらの問題を解決することが従来の課題となっていた。
【０００５】
【発明の目的】
本発明は、上記した従来の課題に着目してなされたもので、解析工数の飛躍的な低減を実現したうえで、多くの手間隙を必要とすることなく、誰でもが極めて簡単に不具合部位を特定することが可能であるハイブリッド車の走行データ解析装置および解析方法を提供することを目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の請求項１に係わるハイブリッド車の走行データ解析装置は、ハイブリッド車に搭載された複数のコントロールユニットをつなげて形成される車両内ネットワークと車両診断コネクタを介して接続するプロトコル変換機と、マンマシンインターフェースとしてのキーボードと、表示部と、車両に設置したセンサからの外部アナログ信号を取り込んでデジタル変換するA/D変換インターフェイスと、プロトコル変換機を介してリアルタイムで得られる多数の走行データおよび A/D 変換インターフェイスに取り込んでデジタル変換したセンサからの外部アナログ信号の解析を行って、車内における車両騒音がピークないしその近傍に達する時点の振動源の回転数に基づいて音振不具合部位を特定する中央演算処理部と、走行データを１次保管する記憶部を備えている構成としており、このハイブリッド車の走行データ解析装置の構成を従来の課題を解決するための手段としている。
【０００７】
本発明の請求項２に係わるハイブリッド車の走行データ解析装置は、ローカルエリアネットワーク上に位置するデータベース装置に自己の記憶部に格納した走行データおよび解析結果を格納可能とし、ローカルネットワークの端末を通してデータベース装置に入力された複数の車両の走行データおよび解析結果と自己の走行データおよび解析結果とを用いて演算する自己学習機能を有していると共に、この自己学習で得た学習データをローカルネットワークの端末に接続される他の走行データ解析装置に自動的に送る送信機能を有している構成としている。
【０００８】
一方、本発明の請求項３に係わるハイブリッド車の走行データ解析方法は、ハイブリッド車に搭載された複数のコントロールユニットをつなげて形成される車両内ネットワークに、車両診断コネクタを介して請求項１に記載の走行データ解析装置のプロトコル変換機を接続して同時通信を行うことで車両のすべての走行データをリアルタイムで測定し、これと同時に、車両にセットしたセンサからの外部アナログ信号を前記走行データ解析装置のA/D変換インターフェイスに取り込んで、中央演算処理部においてすべての走行データおよび外部アナログ信号の解析を行って、車内における車両騒音がピークないしその近傍に達する時点の振動源の回転数に基づいて音振不具合部位を特定する構成としており、このハイブリッド車の走行データ解析方法の構成を従来の課題を解決するための手段としている。
【０００９】
本発明の請求項４にハイブリッド車の走行データ解析方法は、ハイブリッド車に搭載された複数のコントロールユニットをつなげて形成される車両内ネットワークに、車両診断コネクタを介して請求項１に記載の走行データ解析装置のプロトコル変換機を接続して同時通信を行うことで車両におけるすべての振動源の回転数をリアルタイムで測定し、これと同時に、車両にセットした騒音検知センサからの外部アナログ信号を前記走行データ解析装置のA/D変換インターフェイスに取り込んで、中央演算処理部においてすべての振動源で得られた回転成分から回転次数比分析を行って、音振不具合部位を特定する構成としており、このハイブリッド車の走行データ解析方法の構成を従来の課題を解決するための手段としている。
【００１０】
本発明の請求項５に係わるハイブリッド車の走行データ解析方法は、ローカルエリアネットワーク上に位置するデータベース装置に請求項２に記載の走行データ解析装置を接続して自己の記憶部に格納した走行データおよび解析結果を格納し、自己の走行データおよび解析結果に加えてローカルネットワークの端末を通してデータベース装置に入力された複数の車両の走行データおよび解析結果を用いて演算を行うと共に、この演算で得た学習データをローカルネットワークの端末に接続される他の走行データ解析装置に自動送信する構成としている。
【００１１】
【発明の作用】
本発明の請求項１に係わるハイブリッド車の走行データ解析装置では、上記した構成としたから、ハイブリッド車の車両内ネットワークに車両診断コネクタを介して接続するだけで、多数の走行データの測定がリアルタイムでなされると共に、不具合部位の特定およびその内容の表示が自動でなされることとなり、その結果、測定準備や測定にかかる手間隙およびデータ解析の工数が格段に低減されることとなり、加えて、精度の高い不具合部位の特定が誰にでも容易になされることとなる。
【００１２】
とくに、音振不具合部位を特定する場合には、この走行データ解析装置のプロトコル変換機をハイブリッド車の車両内ネットワークに接続するのに加えて、車内に振動センサあるいは音センサのみをセットしてA/D変換インターフェイスを接続すれば、測定用付帯機器のセットや車外へのセンサの配索を必要とすることなく、すべての振動源で得られた回転成分に基づいて回転次数比分析がなされることとなり、したがって、車内における車両騒音がピークないしその近傍に達する時点の振動源の回転数に基づいて音振不具合部位が認識されることとなって、従来困難を極めた音振不具合部位の特定が誰にでも容易になされることとなる。
【００１３】
本発明の請求項２に係わるハイブリッド車の走行データ解析装置において、上記した構成としているので、ローカルエリアネットワーク上に位置するデータベース装置に接続すると、自己の走行データおよび解析結果に加えてローカルネットワークの端末を通してデータベース装置に入力された複数の車両の走行データおよび解析結果を用いた演算をなし得ることとなり、ハイブリッド車毎の特性のばらつきや不具合の解析が容易になされることとなる。
【００１４】
また、このような自己学習機能を有していることにより、解析のために走行を繰り返す必要がないばかりか、解析を経験するほど自動による解析時間が短くなって、解析工数のより一層の低減が図られることとなる。
【００１５】
加えて、送信機能を有しているので、ローカルネットワークの端末に接続される解析を経験していない他の走行データ解析装置に自己学習で得た学習データを送れば、ローカルネットワークで結ばれる他の部署とのデータの共有化が図られるうえ、他の部署においても解析工数が格段に低減することとなる。
【００１６】
一方、本発明の請求項３に係わるハイブリッド車の走行データ解析方法では、上記した構成としていることから、多数の測定器やセンサをセットする必要がなくなる分だけ測定準備や測定にかかる手間隙が少なくて済み、同時に多くのデータ解析を行い得る分だけデータ解析の工数が格段に低減され、加えて、精度の高い音振不具合部位の特定が誰にでも容易になされることとなる。
【００１７】
本発明の請求項４に係わるハイブリッド車の走行データ解析方法では、上記した構成としたから、音振不具合部位の特定およびその内容の表示が自動でなされることとなり、従来極めて困難であった音振不具合部位の特定が誰にでも簡単になされることとなる。
【００１８】
本発明の請求項５に係わるハイブリッド車の走行データ解析方法では、上記した構成としているので、ハイブリッド車毎の特性のばらつきや不具合の解析が容易になされるうえ、解析のための実走行を繰り返して行う必要がないと共に解析を繰り返すほど自動解析の時間が短くなって、解析工数のより一層の低減が図られることとなり、加えて、ローカルネットワークの端末に接続される解析を経験していない他の走行データ解析装置とのデータの共有化を実現し得ると共に、他の走行データ解析装置における解析工数の低減も図られることとなる。
【００１９】
【発明の効果】
本発明の請求項１に係わるハイブリッド車の走行データ解析装置では、上記した構成としているので、測定準備や測定にかかる手間隙およびデータ解析の工数を大幅に低減することができるうえ、測定経験の多い少ないにかかわらず誰でもが簡単に精度の高い音振不具合部位の特定をも行うことが可能であるという非常に優れた効果がもたらされる。
【００２０】
本発明の請求項２に係わるハイブリッド車の走行データ解析装置において、上記した構成としていることから、ハイブリッド車毎の特性のばらつきや不具合の解析を簡単に行うことができると共に、解析工数のより一層の低減を実現でき、加えて、ローカルネットワークで結ばれる他の部署とのデータの共有化が実現可能であるうえ、他の部署の解析工数をも大幅に低減させることができるという非常に優れた効果がもたらされる。
【００２１】
一方、本発明の請求項３に係わるハイブリッド車の走行データ解析方法では、上記した構成としていることから、測定準備や測定にかかる手間隙を少なく抑えることができると共に、データ解析に要する工数を大幅に減らすことが可能であり、加えて、精度の高い音振不具合部位の特定を誰でもが簡単に行うことができるという非常に優れた効果がもたらされる。
【００２２】
本発明の請求項４に係わるハイブリッド車の走行データ解析方法では、上記した構成としたため、音振不具合部位の特定およびその内容表示を自動的に行うことができ、したがって、従来極めて困難であった音振不具合部位の特定を誰でもが簡単に行うことが可能になるという非常に優れた効果がもたらされる。
【００２３】
本発明の請求項５に係わるハイブリッド車の走行データ解析方法において、上記した構成としていることから、ハイブリッド車毎の特性のばらつきや不具合の解析を簡単に行うことができると共に、解析工数のより一層の低減を実現することが可能になり、加えて、ローカルネットワークの端末に接続される他の走行データ解析装置とのデータの共有化を実現することができると共に、他の走行データ解析装置における解析工数の低減をも実現することが可能であるという非常に優れた効果がもたらされる。
【００２４】
【実施例】
以下、本発明を図面に基づいて説明する。
【００２５】
図１ないし図７は本発明の一実施例に係わるハイブリッド車の走行データ解析装置および解析方法を説明する図である。
【００２６】
図１に示すように、ハイブリッド車１には、エンジン３と、CVT４と、第１モータ５と、第２モータ６と、第３モータ７が搭載されていると共に、ハイブリッドコントロールマネージメントシステム(HCM)１２, エンジンコントロールマネージメントシステム (EMC)１３, CVTコントロールユニット１４,第１モータコントロールユニット１５, 第２モータコントロールユニット１６および第３モータコントロールユニット１７をつなげて形成される車両内ネットワーク１０が搭載されており、エンジンコントロールマネージメントシステム１３およびコントロールユニット１４,１５,１６,１７の各コントローラ１３ａ,１４ａ,１５ａ,１６ａ,１７ａには、エンジンやモータの回転数を測定するセンサ１３ｂ,１４ｂ,１５ｂ,１６ｂ,１７ｂがそれぞれ接続されている。
【００２７】
このハイブリッド車１の走行データを測定して解析する解析装置２０は、車両内ネットワーク１０と車両診断コネクタ２１を介して接続するプロトコル変換機２２と、マンマシンインターフェースとしてのキーボード２３と、表示部２４と、車両に設置したマイク(センサ)２５からの外部アナログ信号を取り込んでデジタル変換するA/D変換インターフェイス２６と、プロトコル変換機２２およびA/D変換インターフェイス２６を介してリアルタイムで得られる多数の走行データを処理して判断する中央演算処理部２７と、走行データおよび解析結果を１次保管する記憶部２８と、ローカルエリアネットワークLANと接続するLANインターフェイス２９を備えており、走行データは、１０msecのサンプリング周期で取得するようになっている。
【００２８】
ローカルエリアネットワークLAN上には、LANインターフェイス３１,中央演算処理部３２および記憶部３３を具備したデータベース装置３０が設置してあり、ローカルエリアネットワークLANの複数の端末には、上記解析装置２０と同一構成の解析装置２０Aやデータの閲覧,入力を行う閲覧・入力装置２０Bが複数接続してある。
【００２９】
この場合、解析装置２０は、自己の記憶部２８に格納した走行データおよび解析結果をデータベース装置３０に格納可能としていて、ローカルエリアネットワークLANの端末を通してデータベース装置３０に入力されている複数の車両の走行データおよび解析結果と自己の走行データおよび解析結果とを用いて演算する自己学習機能を有していると共に、この自己学習で得た学習データをローカルエリアネットワークLANの端末に接続される他の走行データ解析装置２０Aに自動的に送る送信機能を有している。
【００３０】
次に、上記解析装置２０を用いて音振不具合部位を特定する要領を説明する。この際、図７に示すように、モータ５,６,７の各ステータ８がそれぞれ２４個のコイルスロットル８ａを有していて、第２モータ６のロータ９とステータ８との近接部分で騒音が生じている場合、すなわち、回転２４次成分の騒音が生じている場合を例に挙げて説明する。
【００３１】
まず、車両診断コネクタ２１を介してハイブリッド車１の車両内ネットワーク１０に解析装置２０のプロトコル変換機２２を接続すると共に、車両に設置したマイク２５にA/D変換インターフェイス２６を接続する。
【００３２】
この状態で、車両の走行を開始すると共に、解析装置２０では、図２に示すように、ステップＳ１において測定をスタートし、ステップＳ２においてエンジン３およびモータ５,６,７の各音圧しきい値Dａ,Dｂ,Dｃ,Dｄのセットを行うのに続いて、ステップＳ３において走行データおよび騒音データの取り込みを行う。
【００３３】
そして、最も騒音が気に障ると検査員が判断した段階(例えば、速度が約４０ｋｍ／ｈの段階)において、キーボード２３によりデータ上にフラグを入力(ステップＳ４)すると、ステップＳ６においてステップＳ５で得たエンジン３およびモータ５,６,７の各回転数をベースにした周波数分析が実施され、ステップＳ７およびステップＳ８における中央演算処理部２７の自動演算により、図６に示すように、最大ピーク周波数ｆ1＝1669Hz(64dB)および2番目ピーク周波数ｆ2＝3338Hz(56dB)が存在することが認識される。
【００３４】
このとき、図５に示すように、第２モータ６が4172rpmで回転しており、図３のステップＳ１５およびステップＳ１８の中央演算処理部２７による下記計算により、
4172 rpm/60sec×24次=1668.8Hz、4172 rpm/60sec×48次=3337.6Hz
第２モータ６の回転24次成分および回転48次成分による騒音であることが認識される。
【００３５】
これにより、第２モータ６が振動源であると判断し、ステップＳ７およびステップＳ８で得た音圧レベルｓ１,ｓ２とステップＳ２でセットした音圧しきい値Ｄｂとの比較をステップＳ１６およびステップＳ１９でそれぞれ行って、音圧レベルｓ１,ｓ２が音圧しきい値Ｄｂを越えた場合には、ステップＳ１７およびステップＳ２０において第２モータ６が音振不具合部位であると特定し、さらに、24×n次成分による騒音であることから、表示部２４において騒音が第２モータ６のロータ９とステータ８との間の磁気音であると表示する。
【００３６】
この間、中央演算処理部２７により、図2に示すステップ9からステップ14，図３に示すステップ２１からステップ２６および図4に示すステップ２７からステップ３２において、第１モータ５,第３モータ７およびエンジン３についての周波数分析がなされており、すなわち、すべての回転成分についての周波数分析がなされており、ステップＳ２の音圧しきい値Dａ,Dｃ,Dｄに基づいて、第１モータ５,第３モータ７およびエンジン３のいずれかに音振不具合があると判断された場合には、その部位が自動的に表示部２４に表示される。
【００３７】
この解析装置２０において、上記測定で得た走行データおよび解析結果は、その自己学習機能により記憶部２８に一次保管され、これ以後、同一条件下において音振不具合の発生を検知すると、上記複雑な周波数分析による演算を行わずに一次保管した特定結果を表示する。
【００３８】
この際、解析装置２０は、その送信機能により上記測定で得た走行データおよび解析結果をローカルエリアネットワークLAN上のデータベース装置３０の記憶部３３にも自動で転送して一次保管し、ローカルエリアネットワークLANのデータベース装置３０に入力されている複数の車両の走行データおよび解析結果と自己の走行データおよび解析結果とを比較して、不足しているデータを自己の記憶部２８に自動的に読み込み、一方、ローカルエリアネットワークLANの端末に他の走行データ解析装置２０Aが接続された場合には、他の走行データ解析装置２０Aの記憶部２８内の学習データと、この走行データ解析装置２０の記憶部２８内の学習データとを比較して、その差を他の走行データ解析装置２０Aの記憶部２８に自動的に送って書き込む。
【００３９】
つまり、ローカルエリアネットワークLANの端末に接続されるすべての解析装置２０が同一の学習条件で運用されることとなる。
【００４０】
したがって、上記解析装置２０を用いた走行データ解析方法では、ハイブリッド車１の車両内ネットワーク１０に車両診断コネクタ２１を介して解析装置２０のプロトコル変換機２２を接続すると共に、車内にセットしたマイク２５にA/D変換インターフェイス２６を接続すれば、多数の走行データの測定がリアルタイムでなされると共に、測定用付帯機器のセットや車外へのセンサの配索を必要とすることなく、すべての振動源で得られた回転成分に基づいて回転次数比分析がなされることとなって、音振不具合部位の特定および表示部２４を介しての不具合内容の表示が自動でなされることとなる。
【００４１】
すなわち、測定準備や測定にかかる手間隙およびデータ解析の工数が格段に低減されるのに加えて、従来困難を極めた音振不具合部位の精度の高い特定が誰にでも容易になされることとなる。
【００４２】
また、上記走行データ解析装置２０をローカルエリアネットワークLAN上に位置するデータベース装置３０に接続すると、自己の走行データおよび解析結果に加えてローカルネットワークLANの端末を通してデータベース装置３０に入力された複数の車両の走行データおよび解析結果を用いた演算をなし得ることとなり、ハイブリッド車１毎の特性のばらつきや不具合の解析が容易になされることとなる。
【００４３】
さらに、この走行データ解析装置２０は、上記のような自己学習機能を有しているので、解析のために走行を繰り返す必要がないばかりか、解析を経験するほど自動による解析時間が短くなって、解析工数のより一層の低減が図られることとなる。
【００４４】
加えて、この走行データ解析装置２０は、送信機能も有しているので、ローカルネットワークLANの端末に接続される解析を経験していない他の走行データ解析装置２０Aに自己学習で得た学習データを送れば、ローカルネットワークLANで結ばれる他の部署とのデータの共有化が図られるうえ、他の部署においても解析工数が格段に低減することとなる。
【００４５】
図８は、上記した走行データ解析装置２０を用いてタイヤ駆動力(加速性能の代用)のばらつきを測定する際のフル加速時における走行データを示すグラフである。
【００４６】
図８に示すように、ハイブリッド車１は、最初第１モータ５で加速するが、フル加速であるため、即座にエンジン３が作動を開始し、このエンジン３のトルクが十分な大きさになった段階で、第１モータ５のトルクを絞ってエンジントルクで加速を続けているのが判る。
【００４７】
また、CVT４の変速比は、走行開始直後においてもっとも低いポジションにあるが、速度の上昇に伴って高いギアポジションに変速していくことが判る。
【００４８】
車両診断コネクタ２１を介してプロトコル変換機２２をハイブリッド車１の車両内ネットワーク１０に接続した走行データ解析装置２０は、エンジントルク,第１モータトルク, CVT変速比,速度などの情報を取得し、この情報から中央演算処理部２７による
(エンジントルク＋第１モータトルク)×CVT変速比×最終減速比×タイヤ動回転半径
の計算により、タイヤ駆動力MAX地点での駆動力
(135N・m)×2.28×5.473×0.305m＝1143kgf
を求める。
【００４９】
ここで、あらかじめフル加速時のMAX駆動力のしきい値を設定しておくと、車両の駆動力が適正であるか否かを判定し得ることとなり、例えば、MAX駆動力が1200kgf以上であった場合、この車両の駆動力は不具合となり、この不具合情報が記憶部２８に記録される。
【００５０】
この際、不具合の原因が自動的に確認され、この実施例において、エンジントルクのしきい値が本条件では120N・m以上必要であるのに対して110N・mであったことが認識される。
【００５１】
このエンジントルクが不足している情報を含めて他の走行情報もすべて記憶部２８に自動的に記録され、いずれもが表示部２４を通して閲覧し得ることとなる。
【００５２】
そして、走行後において、走行データ解析装置２０をローカルエリアネットワークLAN上に位置するデータベース装置３０に接続すると、上記走行データがデータベース装置３０に自動的に格納され、このデータベース装置３０に格納されている複数の車両の走行データを用いて、複数の車両の平均値および車両毎の特性を自動演算する。
【００５３】
したがって、上記タイヤ駆動力のばらつきを測定する場合も、ハイブリッド車１の車両内ネットワーク１０に車両診断コネクタ２１を介して解析装置２０のプロトコル変換機２２を接続すれば、多数の走行データの測定がリアルタイムでなされることとなって、不具合部位の特定および表示部２４を介しての不具合内容の表示が自動でなされることとなる。
【００５４】
また、上記走行データ解析装置２０をローカルエリアネットワークLAN上に位置するデータベース装置３０に接続すると、ハイブリッド車１毎の特性のばらつきや不具合の解析が容易になされることとなる。
【００５５】
さらに、この場合も、解析のために走行を繰り返す必要がないうえ、解析を経験するほど自動による解析時間が短くなり、解析工数のより一層の低減が図られるのに加えて、ローカルネットワークLANの端末に接続される解析を経験していない他の走行データ解析装置２０Aに自己学習で得た学習データを送ることで、ローカルネットワークLANで結ばれる他の部署との駆動力測定情報および他の車両測定情報の共有化が図られるうえ、他の部署においても解析工数が格段に低減することとなる。
【００５６】
本発明に係わるハイブリッド車の走行データ解析装置および解析方法の詳細な構成は、上記した実施例に限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例によるハイブリッド車の走行データ解析装置を用いた走行データ解析方法のシステム説明図である。
【図２】図１における走行データ解析装置による不具合部位特定のフローチャートである。
【図３】図２に続く走行データ解析装置による不具合部位特定のフローチャートである。
【図４】図３に続く走行データ解析装置による不具合部位特定のフローチャートである。
【図５】図１における走行データ解析装置が測定中に取得したモータおよびエンジンの回転数の変化を示すグラフである。
【図６】図１の走行データ解析装置による周波数分析の結果を示すグラフである。
【図７】図１のハイブリッド車に搭載されるモータの簡略断面説明図である。
【図８】図１の走行データ解析装置を用いてタイヤ駆動力のばらつきを測定する際のフル加速時における走行データを示すグラフである。
【符号の説明】
１ ハイブリッド車
１０ 車両内ネットワーク
２０ 走行データ解析装置
２０A 他の走行データ解析装置
２１ 車両診断コネクタ
２２ プロトコル変換機
２３ キーボード
２４ 表示部
２５ マイク(センサ)
２６ A/D変換インターフェイス
２７ 中央演算処理部
２８ 記憶部
３０ データベース装置
３１ LANインターフェイス
３２ 中央演算処理部
３３ 記憶部
LAN ローカルエリアネットワーク[0001]
[Technical field to which the invention belongs]
The present invention relates to a travel data analysis device and analysis method for a hybrid vehicle used to identify a defective portion during travel of a hybrid vehicle including an internal combustion engine and an electric motor.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, driving data for hybrid vehicles is measured with a data recorder with a contact or non-contact speedometer, measuring device such as an engine tachometer or boost meter, and various sensors such as a rotation sensor (vibration sensor). Thus, analysis work such as confirmation of variation in travel data for each vehicle and identification of a defective portion is performed by a worker using spreadsheet software after travel data is acquired.
[0003]
In particular, in order to identify defective parts of sound vibration, the primary vibration component (rotational component) of the vibration source such as engine or tire and the vibration at the measurement point are analyzed, and this rotational order ratio analysis is performed for multiple vibrations. A method of sequentially going to the source is adopted.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the past, it was necessary to set a large number of measuring instruments and sensors, and that much time was required, and many data analyzes could not be performed at the same time. In the end, the operator identifies the faulty part that is made by analyzing complex data of a hybrid vehicle in which the internal combustion engine and the electric motor operate in relation to each other during traveling. In addition, there is a problem that the accuracy is not high, and it has been a conventional problem to solve these problems.
[0005]
OBJECT OF THE INVENTION
The present invention has been made paying attention to the above-described conventional problems, and after realizing a dramatic reduction in the number of analysis steps, anyone can easily find a defective part without requiring a lot of time. It is an object of the present invention to provide a travel data analysis apparatus and analysis method for a hybrid vehicle that can be specified.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
  A travel data analysis device for a hybrid vehicle according to claim 1 of the present invention is a protocol converter for connecting via a vehicle diagnostic connector to an in-vehicle network formed by connecting a plurality of control units mounted on a hybrid vehicle, Keyboard as man-machine interface, display unit, A / D conversion interface that takes external analog signals from sensors installed in the vehicle and converts them digitally, and protocol conversionMachineNumerous driving data obtained in real time viaAnd A / D Analyze the external analog signal from the sensor that has been digitally converted into the conversion interface, and identify the location of the sound vibration failure based on the rotational speed of the vibration source at the time when the vehicle noise in the vehicle reaches or near the peak.The central processing unit and the storage unit for primarily storing the traveling data are provided, and the configuration of the traveling data analysis device for the hybrid vehicle is used as a means for solving the conventional problems.
[0007]
According to a second aspect of the present invention, there is provided a travel data analysis apparatus for a hybrid vehicle, which can store travel data and analysis results stored in its own storage unit in a database device located on a local area network. It has a self-learning function that uses the driving data and analysis results of a plurality of vehicles input to the device and its own driving data and analysis results, and the learning data obtained by this self-learning is It is set as the structure which has the transmission function which sends automatically to the other driving | running | working data analysis apparatus connected to a terminal.
[0008]
  On the other hand, a hybrid vehicle travel data analysis method according to claim 3 of the present invention is based on claim 1 via a vehicle diagnostic connector connected to an in-vehicle network formed by connecting a plurality of control units mounted on the hybrid vehicle. By connecting the protocol converter of the described travel data analysis device and performing simultaneous communication, all travel data of the vehicle is measured in real time, and at the same time, an external analog signal from a sensor set on the vehicle is used as the travel data. Import it into the A / D conversion interface of the analyzer, and analyze all running data and external analog signals in the central processing unit., Sound noise is not detected based on the number of rotations of the vibration source at the time when vehicle noise reaches or near the peak in the vehicle.The configuration of specifying the condition part is used, and the configuration of the traveling data analysis method of the hybrid vehicle is a means for solving the conventional problems.
[0009]
According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a travel data analyzing method for a hybrid vehicle according to the first aspect of the present invention via a vehicle diagnostic connector connected to an in-vehicle network formed by connecting a plurality of control units mounted on the hybrid vehicle. By connecting the protocol converter of the data analysis device and performing simultaneous communication, the rotational speed of all vibration sources in the vehicle is measured in real time, and at the same time, the external analog signal from the noise detection sensor set in the vehicle is The data is taken into the A / D conversion interface of the travel data analyzer, and the central order processing unit analyzes the rotation order ratio from the rotation components obtained from all the vibration sources to identify the sound vibration defect part. The configuration of the hybrid vehicle travel data analysis method is used as a means for solving the conventional problems.
[0010]
According to a fifth aspect of the present invention, there is provided a travel data analysis method for a hybrid vehicle in which the travel data analysis device according to claim 2 is connected to a database device located on a local area network and stored in its own storage unit. And the analysis results are stored, and in addition to the own driving data and analysis results, the calculation is performed using the driving data and analysis results of a plurality of vehicles input to the database device through the local network terminal. The learning data is automatically transmitted to another traveling data analyzing apparatus connected to the terminal of the local network.
[0011]
[Effects of the Invention]
Since the hybrid vehicle travel data analysis apparatus according to claim 1 of the present invention has the above-described configuration, it is possible to measure a large number of travel data in real time only by connecting to the in-vehicle network of the hybrid vehicle via the vehicle diagnostic connector. As a result, the identification of faulty parts and the display of their contents are automatically performed. As a result, the time required for measurement preparation and measurement and the man-hours for data analysis are greatly reduced. It is easy for anyone to specify a high-defective part.
[0012]
  In particular, this driving data analysis device is used to identify sound vibration defects.Set protocol converterIn addition to connecting to the in-vehicle network of the hybrid vehicle, if you set only the vibration sensor or sound sensor inside the vehicle and connect the A / D conversion interface, you can set the auxiliary equipment for measurement and route the sensor outside the vehicle. Therefore, the rotation order ratio analysis is performed based on the rotation components obtained from all the vibration sources.Therefore, the sound vibration failure site is recognized based on the rotation speed of the vibration source at the time when the vehicle noise in the vehicle reaches or near the peak.Anyone can easily identify the sound vibration defect part that is extremely difficult to come.
[0013]
Since the hybrid vehicle travel data analysis apparatus according to claim 2 of the present invention has the above-described configuration, when connected to a database device located on the local area network, in addition to its own travel data and analysis results, Calculations using the traveling data and analysis results of a plurality of vehicles input to the database device through the terminal can be performed, and characteristic variations and problems of each hybrid vehicle can be easily analyzed.
[0014]
In addition, by having such a self-learning function, it is not necessary to repeat running for analysis, and the analysis time is shortened automatically as the analysis is experienced, further reducing the number of analysis steps. Will be achieved.
[0015]
In addition, because it has a transmission function, if you send the learning data obtained by self-learning to other traveling data analysis equipment that has not experienced analysis connected to the terminal of the local network, it will be connected with the local network In addition to sharing data with other departments, the analysis man-hours will be dramatically reduced in other departments.
[0016]
  On the other hand, the hybrid vehicle travel data analysis method according to claim 3 of the present invention has the above-described configuration, so that the time required for measurement preparation and measurement is reduced to the extent that it is not necessary to set a large number of measuring instruments and sensors. The amount of time required for data analysis is greatly reduced by the amount that can be analyzed at the same time.No sound vibrationAnyone can easily identify the condition part.
[0017]
Since the hybrid vehicle running data analysis method according to claim 4 of the present invention has the above-described configuration, it is possible to automatically identify the location of the sound vibration defect and display the contents thereof, which has been extremely difficult in the past. Anyone can easily identify the vibration defect part.
[0018]
Since the hybrid vehicle running data analysis method according to claim 5 of the present invention has the above-described configuration, it is possible to easily analyze characteristic variations and problems for each hybrid vehicle and to repeat actual running for analysis. As the analysis is repeated and the analysis is repeated, the time required for automatic analysis is shortened and the man-hours for analysis are further reduced. In addition, the user does not experience analysis connected to a terminal on the local network. This makes it possible to share data with other travel data analysis devices and to reduce the number of analysis steps in other travel data analysis devices.
[0019]
【The invention's effect】
  The travel data analysis device for a hybrid vehicle according to claim 1 of the present invention has the above-described configuration, so that it is possible to greatly reduce the time required for measurement preparation and measurement and the man-hour for data analysis, and has a lot of measurement experience. Anyone with little or no accuracySoundA very excellent effect that it is possible to identify a vibration defect portion is also brought about.
[0020]
Since the hybrid vehicle travel data analysis apparatus according to claim 2 of the present invention has the above-described configuration, it is possible to easily analyze characteristic variations and problems for each hybrid vehicle, and to further increase the number of analysis steps. In addition, it is possible to share data with other departments connected by a local network, and the analysis manpower of other departments can be greatly reduced. The effect is brought about.
[0021]
  On the other hand, since the hybrid vehicle travel data analysis method according to claim 3 of the present invention has the above-described configuration, it is possible to reduce the time required for measurement preparation and measurement and to greatly reduce the man-hours required for data analysis. It is possible to reduce, in addition, high accuracyNo sound vibrationA very excellent effect that anyone can easily specify the condition site is brought about.
[0022]
In the hybrid vehicle running data analysis method according to claim 4 of the present invention, since it has the above-described configuration, it is possible to automatically identify the vibration vibration defective portion and display the contents thereof, and thus has been extremely difficult in the past. A very excellent effect is obtained that anyone can easily identify a sound vibration defect site.
[0023]
In the traveling data analysis method for a hybrid vehicle according to claim 5 of the present invention, since it is configured as described above, it is possible to easily analyze variation in characteristics and problems of each hybrid vehicle and further increase the number of analysis steps. In addition, it is possible to realize data sharing with other travel data analysis devices connected to the terminals of the local network, and to perform analysis in other travel data analysis devices. A very excellent effect is achieved that it is possible to reduce the man-hours.
[0024]
【Example】
Hereinafter, the present invention will be described with reference to the drawings.
[0025]
1 to 7 are diagrams for explaining a travel data analysis apparatus and analysis method for a hybrid vehicle according to an embodiment of the present invention.
[0026]
As shown in FIG. 1, the hybrid vehicle 1 is equipped with an engine 3, a CVT 4, a first motor 5, a second motor 6, and a third motor 7, and a hybrid control management system (HCM). 12, an on-vehicle network 10 formed by connecting an engine control management system (EMC) 13, a CVT control unit 14, a first motor control unit 15, a second motor control unit 16 and a third motor control unit 17 is mounted. The controllers 13a, 14a, 15a, 16a, 17a of the engine control management system 13 and the control units 14, 15, 16, 17 have sensors 13b, 14b, 15b, 16b, 17b each connected To have.
[0027]
The analysis device 20 that measures and analyzes the traveling data of the hybrid vehicle 1 includes a protocol converter 22 that is connected to the in-vehicle network 10 via the vehicle diagnosis connector 21, a keyboard 23 as a man-machine interface, and a display unit 24. In addition, an A / D conversion interface 26 that takes in an external analog signal from a microphone (sensor) 25 installed in the vehicle and converts it into a digital signal, and a number of real-time signals obtained via the protocol converter 22 and the A / D conversion interface 26. A central processing unit 27 for processing and determining the travel data, a storage unit 28 for primarily storing the travel data and analysis results, and a LAN interface 29 for connecting to the local area network LAN are provided. The travel data is 10 msec. Is acquired at a sampling cycle of.
[0028]
A database device 30 having a LAN interface 31, a central processing unit 32, and a storage unit 33 is installed on the local area network LAN, and a plurality of terminals of the local area network LAN are the same as the analysis device 20 described above. A plurality of analysis devices 20A and a browsing / input device 20B for browsing and inputting data are connected.
[0029]
In this case, the analysis device 20 is capable of storing the travel data and analysis results stored in its own storage unit 28 in the database device 30, and a plurality of vehicles input to the database device 30 through the terminal of the local area network LAN. It has a self-learning function that uses the running data and analysis results and its own running data and analysis results, and the learning data obtained by this self-learning is connected to other terminals connected to the local area network LAN terminal. It has a transmission function that automatically sends it to the travel data analyzer 20A.
[0030]
Next, a procedure for specifying a sound vibration defect site using the analysis apparatus 20 will be described. At this time, as shown in FIG. 7, each of the stators 8 of the motors 5, 6, 7 has 24 coil throttles 8 a, and noise is generated in the vicinity of the rotor 9 and the stator 8 of the second motor 6. An example will be described in which the noise occurs, that is, the case where the noise of the rotation 24th order component is generated.
[0031]
First, the protocol converter 22 of the analyzer 20 is connected to the in-vehicle network 10 of the hybrid vehicle 1 via the vehicle diagnosis connector 21, and the A / D conversion interface 26 is connected to the microphone 25 installed in the vehicle.
[0032]
In this state, the vehicle starts running, and the analyzer 20 starts measurement in step S1 as shown in FIG. 2, and in step S2, the sound pressure threshold values of the engine 3 and the motors 5, 6, and 7 are measured. Subsequent to setting Da, Db, Dc, and Dd, in step S3, the running data and noise data are captured.
[0033]
When the inspector determines that the noise is most disturbing (for example, at a speed of about 40 km / h), a flag is input on the data using the keyboard 23 (step S4). Frequency analysis is performed based on the obtained engine 3 and motor 5, 6, and 7 rotation speeds, and the maximum peak is obtained by automatic calculation of the central processing unit 27 in steps S7 and S8 as shown in FIG. It is recognized that there is a frequency f1 = 1669 Hz (64 dB) and a second peak frequency f2 = 3338 Hz (56 dB).
[0034]
At this time, as shown in FIG. 5, the second motor 6 is rotating at 4172 rpm, and by the following calculation by the central processing unit 27 in step S15 and step S18 in FIG.
4172 rpm / 60sec x 24th order = 1668.8Hz, 4172 rpm / 60sec x 48th order = 3337.6Hz
It is recognized that the noise is caused by the rotation 24th order component and the rotation 48th order component of the second motor 6.
[0035]
Thus, it is determined that the second motor 6 is a vibration source, and the comparison between the sound pressure levels s1 and s2 obtained in steps S7 and S8 and the sound pressure threshold value Db set in step S2 is performed in steps S16 and S19. When the sound pressure levels s1 and s2 exceed the sound pressure threshold value Db, the second motor 6 is identified as a sound vibration defect part in steps S17 and S20, and further 24 × n. Since the noise is due to the next component, the display unit 24 displays that the noise is a magnetic sound between the rotor 9 and the stator 8 of the second motor 6.
[0036]
In the meantime, the central processing unit 27 performs steps 9 to 14 shown in FIG. 2, steps 21 to 26 shown in FIG. 3, and steps 27 to 32 shown in FIG. The frequency analysis for the engine 3 is performed, that is, the frequency analysis is performed for all the rotational components, and the first motor 5 and the third motor are based on the sound pressure threshold values Da, Dc, and Dd in step S2. When it is determined that either one of the engine 7 and the engine 3 has a sound vibration defect, the part is automatically displayed on the display unit 24.
[0037]
In the analysis device 20, the travel data and the analysis result obtained by the above measurement are temporarily stored in the storage unit 28 by the self-learning function. Thereafter, when the occurrence of a sound vibration defect is detected under the same conditions, Displays the specific results that were temporarily stored without performing frequency analysis.
[0038]
At this time, the analysis device 20 automatically transfers the travel data and the analysis result obtained by the above measurement to the storage unit 33 of the database device 30 on the local area network LAN for temporary storage. The driving data and analysis results of a plurality of vehicles input to the LAN database device 30 are compared with the own driving data and analysis results, and the missing data is automatically read into the storage unit 28. On the other hand, when another travel data analysis device 20A is connected to the terminal of the local area network LAN, the learning data in the storage unit 28 of the other travel data analysis device 20A and the storage unit of this travel data analysis device 20 are connected. 28 is compared with the learning data in 28, and the difference is automatically sent to the storage unit 28 of the other travel data analyzing apparatus 20A and written.
[0039]
That is, all analysis devices 20 connected to the terminals of the local area network LAN are operated under the same learning conditions.
[0040]
Therefore, in the traveling data analysis method using the analysis device 20, the protocol converter 22 of the analysis device 20 is connected to the in-vehicle network 10 of the hybrid vehicle 1 via the vehicle diagnosis connector 21, and the microphone 25 set in the vehicle is used. If the A / D conversion interface 26 is connected to the vehicle, a large amount of driving data can be measured in real time, and all vibration sources can be obtained without the need for a set of auxiliary equipment for measurement and the installation of sensors outside the vehicle. Thus, the rotation order ratio analysis is performed based on the rotation component obtained in the above step, and the specification of the sound vibration defect portion and the display of the defect contents via the display unit 24 are automatically performed.
[0041]
That is, in addition to dramatically reducing the time required for measurement preparation and measurement and the number of man-hours for data analysis, anyone can easily identify highly accurate sound vibration defects that have been difficult in the past. .
[0042]
Further, when the travel data analysis device 20 is connected to the database device 30 located on the local area network LAN, a plurality of vehicles input to the database device 30 through the local network LAN terminal in addition to the own travel data and analysis results. Thus, the calculation using the travel data and the analysis result can be performed, and the characteristic variation and malfunction of each hybrid vehicle 1 can be easily analyzed.
[0043]
Furthermore, since the travel data analysis device 20 has the self-learning function as described above, it is not necessary to repeat the travel for the analysis, and the automatic analysis time is shortened as the analysis is experienced. Thus, the analysis man-hours can be further reduced.
[0044]
In addition, since the travel data analysis device 20 also has a transmission function, learning data obtained by self-learning from another travel data analysis device 20A that has not experienced the analysis connected to the terminal of the local network LAN. If this message is sent, data can be shared with other departments connected via the local network LAN, and the analysis man-hours can be significantly reduced in other departments.
[0045]
FIG. 8 is a graph showing travel data during full acceleration when measuring variation in tire driving force (substitution of acceleration performance) using the travel data analysis device 20 described above.
[0046]
As shown in FIG. 8, the hybrid vehicle 1 is first accelerated by the first motor 5, but since it is full acceleration, the engine 3 immediately starts to operate, and the torque of the engine 3 becomes sufficiently large. At this stage, it can be seen that the torque of the first motor 5 is reduced and acceleration is continued with the engine torque.
[0047]
The gear ratio of CVT4 is in the lowest position immediately after the start of traveling, but it can be seen that the gear shifts to a higher gear position as the speed increases.
[0048]
A travel data analysis device 20 in which the protocol converter 22 is connected to the in-vehicle network 10 of the hybrid vehicle 1 via the vehicle diagnosis connector 21 acquires information such as engine torque, first motor torque, CVT gear ratio, and speed, From this information, the central processing unit 27
(Engine torque + 1st motor torque) x CVT gear ratio x final reduction ratio x tire dynamic rotation radius
Calculate the driving force at the tire driving force MAX point
(135N ・ m) × 2.28 × 5.473 × 0.305m = 1143kgf
Ask for.
[0049]
Here, if the threshold value of the MAX driving force at full acceleration is set in advance, it can be determined whether or not the driving force of the vehicle is appropriate. For example, the MAX driving force is 1200 kgf or more. In this case, the driving force of the vehicle becomes a malfunction, and the malfunction information is recorded in the storage unit 28.
[0050]
At this time, the cause of the failure is automatically confirmed, and in this embodiment, it is recognized that the engine torque threshold is 110 N · m, whereas 120 N · m or more is necessary under this condition. .
[0051]
All other travel information including information indicating that the engine torque is insufficient is automatically recorded in the storage unit 28, and any of the travel information can be viewed through the display unit 24.
[0052]
After traveling, when the traveling data analysis device 20 is connected to the database device 30 located on the local area network LAN, the traveling data is automatically stored in the database device 30 and stored in the database device 30. Using the running data of a plurality of vehicles, the average value of the plurality of vehicles and the characteristics for each vehicle are automatically calculated.
[0053]
Therefore, even when measuring the variation in the tire driving force, if the protocol converter 22 of the analyzer 20 is connected to the in-vehicle network 10 of the hybrid vehicle 1 via the vehicle diagnosis connector 21, a large amount of traveling data can be measured. It will be done in real time, and the fault location will be identified and the fault content will be displayed automatically via the display unit 24.
[0054]
Further, when the travel data analysis device 20 is connected to the database device 30 located on the local area network LAN, characteristic variations and problems of each hybrid vehicle 1 can be easily analyzed.
[0055]
Furthermore, in this case, it is not necessary to repeat traveling for the analysis, and as the analysis is experienced, the time required for automatic analysis is shortened, and the man-hours for analysis are further reduced. By transmitting learning data obtained by self-learning to another traveling data analysis apparatus 20A that has not experienced analysis connected to the terminal, driving force measurement information with other departments connected by the local network LAN and other vehicles In addition to sharing measurement information, the analysis man-hours will be greatly reduced in other departments.
[0056]
The detailed configuration of the travel data analysis device and analysis method for a hybrid vehicle according to the present invention is not limited to the above-described embodiments.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a system explanatory diagram of a travel data analysis method using a travel data analysis apparatus for a hybrid vehicle according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart for identifying a defective part by the travel data analysis apparatus in FIG. 1;
FIG. 3 is a flowchart for identifying a defective part by the travel data analysis apparatus following FIG. 2;
FIG. 4 is a flowchart for identifying a defective part by the travel data analysis apparatus following FIG. 3;
5 is a graph showing changes in the rotational speeds of a motor and an engine acquired during measurement by the traveling data analysis apparatus in FIG.
6 is a graph showing the results of frequency analysis by the travel data analysis apparatus of FIG.
7 is a simplified cross-sectional explanatory diagram of a motor mounted on the hybrid vehicle of FIG. 1. FIG.
FIG. 8 is a graph showing running data at full acceleration when measuring variation in tire driving force using the running data analysis apparatus of FIG. 1;
[Explanation of symbols]
1 Hybrid vehicle
10 In-vehicle network
20 Travel data analyzer
20A Other travel data analyzer
21 Vehicle diagnostic connector
22 Protocol converter
23 Keyboard
24 display
25 Microphone (sensor)
26 A / D conversion interface
27 Central processing unit
28 storage unit
30 Database device
31 LAN interface
32 Central processing unit
33 Memory unit
LAN local area network

Claims (5)

ハイブリッド車に搭載された複数のコントロールユニットをつなげて形成される車両内ネットワークと車両診断コネクタを介して接続するプロトコル変換機と、
マンマシンインターフェースとしてのキーボードと、
表示部と、
車両に設置したセンサからの外部アナログ信号を取り込んでデジタル変換するA/D変換インターフェイスと、
プロトコル変換機を介してリアルタイムで得られる多数の走行データおよび A/D 変換インターフェイスに取り込んでデジタル変換したセンサからの外部アナログ信号の解析を行って、車内における車両騒音がピークないしその近傍に達する時点の振動源の回転数に基づいて音振不具合部位を特定する中央演算処理部と、
走行データを１次保管する記憶部を備えていることを特徴とするハイブリッド車の走行データ解析装置。A protocol converter for connecting a vehicle in-vehicle network formed by connecting a plurality of control units mounted on a hybrid vehicle via a vehicle diagnostic connector ;
And keyboard as Ma down machine interface,
And Table radical 113,
An A / D conversion interface to digital conversion takes in the external analog signal from the installation the sensor vehicles,
Performing analysis of the external analog signal from the digital converted sensor incorporated into a number of travel data and A / D conversion interface obtained in real time through a protocol converter, vehicle noise peak or the vicinity thereof in the car a central processing unit that identifies a sound vibration defect site based on the number of revolutions of the vibration source point is reached,
A travel data analysis device for a hybrid vehicle, comprising a storage unit that primarily stores travel data. ローカルエリアネットワーク上に位置するデータベース装置に自己の記憶部に格納した走行データおよび解析結果を格納可能とし、ローカルネットワークの端末を通してデータベース装置に入力された複数の車両の走行データおよび解析結果と自己の走行データおよび解析結果とを用いて演算する自己学習機能を有していると共に、この自己学習で得た学習データをローカルネットワークの端末に接続される他の走行データ解析装置に自動的に送る送信機能を有している請求項１に記載のハイブリッド車の走行データ解析装置。  The database device located on the local area network can store the traveling data and analysis results stored in its own storage unit, and the traveling data and analysis results of a plurality of vehicles input to the database device through the local network terminal and its own Transmission that has a self-learning function that calculates using travel data and analysis results, and automatically sends learning data obtained by this self-learning to other travel data analyzers connected to the terminals of the local network The travel data analysis device for a hybrid vehicle according to claim 1 having a function. ハイブリッド車に搭載された複数のコントロールユニットをつなげて形成される車両内ネットワークに、車両診断コネクタを介して請求項１に記載の走行データ解析装置のプロトコル変換機を接続して同時通信を行うことで車両のすべての走行データをリアルタイムで測定し、これと同時に、車両にセットしたセンサからの外部アナログ信号を前記走行データ解析装置のA/D変換インターフェイスに取り込んで、中央演算処理部においてすべての走行データおよび外部アナログ信号の解析を行って、車内における車両騒音がピークないしその近傍に達する時点の振動源の回転数に基づいて音振不具合部位を特定することを特徴とするハイブリッド車の走行データ解析方法。A protocol converter of the travel data analyzer according to claim 1 is connected to a network in a vehicle formed by connecting a plurality of control units mounted on a hybrid vehicle via a vehicle diagnosis connector to perform simultaneous communication. Measure all the driving data of the vehicle in real time, and at the same time, import the external analog signal from the sensor set in the vehicle into the A / D conversion interface of the driving data analyzer, and in the central processing unit performing analysis of travel data and external analog signal, traveling of the hybrid vehicle and identifies the sound vibration non degree site based on the number of revolutions of the vibration source at the time the vehicle noise peaks or adjacent thereto of the vehicle Data analysis method. ハイブリッド車に搭載された複数のコントロールユニットをつなげて形成される車両内ネットワークに、車両診断コネクタを介して請求項１に記載の走行データ解析装置のプロトコル変換機を接続して同時通信を行うことで車両におけるすべての振動源の回転数をリアルタイムで測定し、これと同時に、車両にセットした騒音検知センサからの外部アナログ信号を前記走行データ解析装置のA/D変換インターフェイスに取り込んで、中央演算処理部においてすべての振動源で得られた回転成分から回転次数比分析を行って、音振不具合部位を特定することを特徴とするハイブリッド車の走行データ解析方法。  A protocol converter of the travel data analyzer according to claim 1 is connected to a network in a vehicle formed by connecting a plurality of control units mounted on a hybrid vehicle via a vehicle diagnosis connector to perform simultaneous communication. Measure the rotational speed of all vibration sources in the vehicle in real time, and at the same time, import the external analog signal from the noise detection sensor set in the vehicle into the A / D conversion interface of the travel data analyzer, A traveling data analysis method for a hybrid vehicle, characterized in that a rotational order ratio analysis is performed from rotational components obtained from all vibration sources in a processing unit to identify a sound vibration defect portion. ローカルエリアネットワーク上に位置するデータベース装置に請求項２に記載の走行データ解析装置を接続して自己の記憶部に格納した走行データおよび解析結果を格納し、自己の走行データおよび解析結果に加えてローカルネットワークの端末を通してデータベース装置に入力された複数の車両の走行データおよび解析結果を用いて演算を行うと共に、この演算で得た学習データをローカルネットワークの端末に接続される他の走行データ解析装置に自動送信することを特徴とするハイブリッド車の走行データ解析方法。  The travel data analysis device according to claim 2 is connected to a database device located on the local area network, and the travel data and analysis results stored in its own storage unit are stored. In addition to its own travel data and analysis results Other travel data analysis devices that perform computation using the travel data and analysis results of a plurality of vehicles input to the database device through the local network terminal and connect the learning data obtained by this computation to the local network terminal A hybrid vehicle travel data analysis method characterized by automatically transmitting to a vehicle.

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