JP6958477B2 - ハイブリッド車両の制御システム - Google Patents

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智也 太田
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Description

本発明は、ハイブリッド車両の制御システムに関する。
所定のスロットル開度においてエアフローメータにより検出される吸気の流量は、センサの検出特性の個体差やスロットル弁へのデポジットの付着状況などによって変化する。そこで、例えば特許文献１に開示された技術では、スロットル開度に応じて区分けされた開度領域毎に、スロットル弁を通る吸気の流量変化率を学習値として学習することが行われている。これにより、吸気流量の制御精度の向上が図れる。
特開２０１２−１７６７９号公報 国際公開第２０１３／０１８８９５号公報 特開２０１７−１３５８３号公報
しかしながら、上記従来の技術では以下の課題がある。つまり、上記従来の技術では、スロットル弁を通る吸気の流量特性を学習するために、エアフローメータの構成が必須となる。エアフローメータを用いずにスロットルを流れる流量を取得することができれば、より簡素化した構成によってスロットル弁を通る吸気の流量特性を学習することも可能となる。
本発明は、上述のような課題に鑑みてなされたもので、エアフローメータを用いることなく、スロットルを通る吸気の流量特性を学習することのできるハイブリッド車両の制御システムを提供することを目的とする。
第１の発明は、上記の目的を達成するため、吸気通路にスロットル弁を備える内燃機関と、内燃機関の出力軸に連結されたジェネレータと、を備えるハイブリッド車両と、スロットル弁の開度であるスロットル開度と当該スロットル弁を通過する空気量であるスロットル流量との関係を表す流量特性を学習する制御装置と、を備えるハイブリッド車両の制御システムに適用される。制御装置は、内燃機関の出力軸の軸トルクをジェネレータによって検出する軸トルク検出部と、軸トルクに基づいて、スロットル流量の実値を算出するスロットル流量算出部と、スロットル開度の実値とスロットル流量の実値に基づいて、流量特性を学習する学習部と、を含んで構成されている。
第２の発明は、第１の発明において、更に以下の特徴を有する。
スロットル流量算出部は、内燃機関で損失される損失トルクを算出する第一算出部と、損失トルクを軸トルクに加算することにより、内燃機関の燃焼により発生するトルクである図示トルクを算出する第二算出部と、図示トルクに基づいてスロットル流量の実値を算出する第三算出部と、を含んで構成されている。
第３の発明は、第２の発明において、更に以下の特徴を有する。
内燃機関は、内燃機関の運転状態が所定のノッキング領域に属する場合、点火時期を最適点火時期よりも遅角する点火時期遅角制御を実行するように構成されている。制御装置は、点火時期遅角制御における最適点火時期からの点火時期遅角量に基づいて、点火時期遅角制御による点火時期効率の低下分に相当するトルクを図示トルクに加算する補正を行うトルク補正部を更に含むように構成されている。
第４の発明は、第２又は第３の発明において、更に以下の特徴を有する。
制御装置は、内燃機関の暖機度合を表す温度指標値が所定の温度判定値よりも低い場合、学習部での学習を禁止するように構成されている。
第５の発明は、第１乃至第４の何れか１つの発明において、更に以下の特徴を有する。
制御装置は、内燃機関の機関回転速度の時間変化量が所定の判定回転速度よりも大きい場合、学習部での学習を禁止するように構成されている。
第６の発明は、第１乃至第５の何れか１つの発明において、更に以下の特徴を有する。
内燃機関の運転状態が所定のノッキング領域に属する場合、学習部での学習を禁止するように構成されている。
第７の発明は、第１乃至第６の何れか１つの発明において、更に以下の特徴を有する。
軸トルク検出部は、内燃機関の軸トルクの全量がジェネレータに伝達されている期間に、軸トルクを検出するように構成されている。
第１の発明によれば、ハイブリッド車両が備えるジェネレータを用いて、内燃機関の出力軸の軸トルクが検出される。そして、検出された軸トルクに基づいてスロットル流量の実値が算出される。このため、本発明によれば、エアフローメータを用いることなくスロットル流量を算出することができるので、簡易な構成でスロットル弁の流量特性を学習することが可能となる。
第２の発明によれば、損失トルクを軸トルクに加算することにより、内燃機関の燃焼により発生する図示トルクが算出される。そして、算出された図示トルクに基づいてスロットル流量の実値が算出される。このため、本発明によれば、内燃機関の燃焼により発生する図示トルクに基づいて、スロットル流量を精度よく算出することが可能となる。
第３の発明によれば、内燃機関の運転状態が所定のノッキング領域に属する場合に、点火時期遅角による点火時期効率の低下分に相当するトルクが図示トルクに加算される。これにより、内燃機関の運転状態が所定のノッキング領域に属する場合であっても、スロットル流量を精度よく算出することが可能となる。
第４の発明によれば、内燃機関の暖機中は、スロットル弁の流量特性の学習が禁止される。これにより、内燃機関の図示トルクに誤差が重畳し易いときに流量特性の学習が行われることを防止することができるので、学習の精度を向上させることが可能となる。
第５の発明によれば、機関回転速度の時間変化量が判定回転速度よりも大きいときに、スロットル弁の流量特性の学習が禁止される。これにより、軸トルクの検出に誤差が重畳し易いときに学習が行われることを防止することができるので、学習の精度を向上させることが可能となる。
第６の発明によれば、内燃機関の運転状態が所定のノッキング領域に属する場合に、スロットル弁の流量特性の学習が禁止される。これにより、点火時期遅角が行われて点火時期効率が低下しているときの学習を禁止することができるので、学習精度の低下を抑制することが可能となる。
第７の発明によれば、軸トルクの検出は、内燃機関の軸トルクの全量がジェネレータに伝達されている期間に検出される。これにより、内燃機関の軸トルクをジェネレータによって精度よく検出することが可能となる。
実施の形態１の制御システムが適用されるハイブリッド車両の構成を示す図である。 比較例による学習制御を行うための制御装置の構成を示す機能ブロック図である。 スロットル弁の流量特性を規定したマップの一例である。 実施の形態１の学習制御を行うための制御装置の構成を示す機能ブロック図である。 吸気量とトルクの関係を説明するための図である。 実施の形態１の制御システムが適用されるハイブリッド車両の変形例を示す図である。 実施の形態１の制御システムが適用されるハイブリッド車両の他の変形例を示す図である。 実施の形態２の学習制御を行うための制御装置の構成を示す機能ブロック図である。 吸気量とトルクの関係を説明するための図である。 実施の形態３の制御装置により実行されるルーチンを示すフローチャートである。
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。ただし、以下に示す実施の形態において各要素の個数、数量、量、範囲等の数に言及した場合、特に明示した場合や原理的に明らかにその数に特定される場合を除いて、その言及した数に、この発明が限定されるものではない。また、以下に示す実施の形態において説明する構造やステップ等は、特に明示した場合や明らかに原理的にそれに特定される場合を除いて、この発明に必ずしも必須のものではない。
実施の形態１．
［実施の形態１の構成］
図１は、実施の形態１の制御システムが適用されるハイブリッド車両の構成を示す図である。図１に示すように、ハイブリッド車両１は、車輪１４を回転駆動するための１つの動力装置として、エンジン２を備える。エンジン２は、ガソリン又は軽油などの炭化水素系の燃料の燃焼により動力を出力する内燃機関であって、吸気装置、排気装置、燃料噴射装置、点火装置、冷却装置などを備える。吸気装置を構成する吸気通路３０には、吸入空気量を調整するためのスロットル弁３２が設けられている。スロットル弁３２には、スロットル弁３２の開度であるスロットル開度を検出するためのスロットル開度センサ３４が設けられている。なお、詳細は後述するが、エンジン２には、吸入空気量を検出するためのエアフローメータが設けられていない。
ハイブリッド車両１は、車輪１４を回転駆動するための別の１つの動力装置として、発電可能な電動機である第一モータジェネレータ４及び第二モータジェネレータ６を備える。第一モータジェネレータ４及び第二モータジェネレータ６は、供給された電力によりトルクを出力する電動機としての機能と、入力された機械的動力を電力に変換する発電機としての機能とを兼ね備える交流同期型の発電電動機である。第一モータジェネレータ４は主に発電機として用いられ、第二モータジェネレータ６は主に電動機として用いられる。
エンジン２の出力軸、第一モータジェネレータ４の出力軸、及び第二モータジェネレータ６の出力軸は、動力伝達機構８によって車輪１４と連結されている。動力伝達機構８は、動力分配機構１０と減速機構１２とを含む。動力分配機構１０は、例えばプラネタリギヤユニットであり、エンジン２から出力されるトルクを第一モータジェネレータ４と車輪１４とに分割する。エンジン２から出力されるトルク又は第二モータジェネレータ６から出力されるトルクは、減速機構１２を介して車輪１４に伝達される。
第一モータジェネレータ４は、動力分配機構１０を介して供給されたトルクにより電力を回生発電する。エンジン２及び第二モータジェネレータ６からトルクが出力されていない状態において、第一モータジェネレータ４による電力回生を行うことで、回生制動力が第一モータジェネレータ４から動力伝達機構８を介して車輪１４に伝達され、ハイブリッド車両１は減速する。すなわち、ハイブリッド車両１は第一モータジェネレータ４による回生制動を行うことができる。
第一モータジェネレータ４及び第二モータジェネレータ６は、インバータ１８とコンバータ２０とを介してバッテリ１６と電力の授受を行う。インバータ１８は、第一モータジェネレータ４及び第二モータジェネレータ６のいずれか一方で発電される電力を他方に消費させることができるように設計されている。インバータ１８は、バッテリ１６に蓄えられた電力を直流から交流に変換して第二モータジェネレータ６に供給するとともに、第一モータジェネレータ４によって発電される電力を交流から直流に変換してバッテリ１６に蓄える。このため、バッテリ１６は、第一モータジェネレータ４と第二モータジェネレータ６のいずれかで生じた電力や不足する電力により充放電される。
ハイブリッド車両１は、エンジン２、第一モータジェネレータ４、第二モータジェネレータ６、動力分配機構１０などの動作を制御してハイブリッド車両１の走行を制御する制御装置５０を備えている。制御装置５０は、少なくとも１つのプロセッサと少なくとも１つのメモリを有するＥＣＵ（Electronic Control Unit）である。メモリには、ハイブリッド車両１の走行制御のための各種のプログラムやマップを含む各種のデータが記憶されている。メモリに記憶されているプログラムがプロセッサで実行されることで、制御装置５０には様々な機能が実現される。エンジン２の吸入空気量制御、燃料噴射制御、点火時期制御などは、制御装置５０によって行われる。第一モータジェネレータ４や第二モータジェネレータ６を電動機として機能させる力行制御や発電機として機能させる回生制御も制御装置５０によって行われる。なお、制御装置５０は、複数のＥＣＵから構成されていてもよい。
制御装置５０は、ハイブリッド車両１が備えるセンサの信号を取り込み処理する。センサはハイブリッド車両１の各所に取り付けられている。ハイブリッド車両１には、上述したスロットル開度センサ３４のほか、クランク軸の回転速度を検出する回転速度センサ５２や、アクセルペダルの踏込量に応じた信号をアクセル開度として出力するアクセルポジションセンサ５４、車速を検出する車速センサ５６、エンジン水温を検出する水温センサ５８なども取り付けられている。なお、制御装置５０に接続されるセンサは図中に示す以外にも多数存在するが、本明細書においてはその説明は省略する。制御装置５０は、取り込まれたセンサ信号を用いて種々のプログラムを実行し、アクチュエータを操作するための操作信号を出力する。
［実施の形態１の動作］
（学習制御の概要）
スロットル弁３２を流れる吸気の流量特性は、スロットル弁３２にデポジット等が付着することで変化する。そこで、制御装置５０は、スロットル弁３２のスロットル開度と当該スロットル弁を通過する時間流量であるスロットル流量の関係を定めた流量特性を学習する学習制御を行う。
学習制御では、スロットル弁３２を通過する吸気量を精度よく把握することが求められる。一般的なシステムでは、吸気量の把握にエアフローメータを利用する。学習制御の基本的な動作を明らかにするため、エアフローメータを利用した学習制御を比較例として挙げる。図２は、比較例による学習制御を行うための制御装置の構成を示す機能ブロック図である。この図に示す比較例の制御装置２００は、学習制御を行う機能ブロックとして、吸気量計算部２０２と、スロットル流量実値計算部２０４と、スロットル開度計算部２０６と、スロットル流量演算値計算部２０８と、学習部２１０とを含んで構成されている。
吸気量計算部２０２は、吸気通路に設けられたエアフローメータの検出値を用いて吸気量Ｇａを計算する機能ブロックである。吸気量計算部２０２よって計算された吸気量Ｇａはスロットル流量実値計算部２０４へ出力される。スロットル流量実値計算部２０４は、吸気量計算部２０２によって計算された実際の吸気量Ｇａからスロットル流量ｍｔの実値ｍｔ１を計算する機能ブロックである。スロットル流量実値ｍｔ１は、スロットル弁３２を通過する吸気量Ｇａ（ｇ）を時間流量（ｇ／ｓ）に変換した量である。計算されたスロットル流量実値ｍｔ１は、学習部２１０へ出力される。
スロットル開度計算部２０６は、スロットル開度センサ３４の検出値を用いてスロットル開度ＴＡを計算する機能ブロックである。スロットル開度計算部２０６によって計算されたスロットル開度ＴＡはスロットル流量演算値計算部２０８へと出力される。スロットル流量演算値計算部２０８は、スロットル弁３２の流量特性を用いて、スロットル開度ＴＡに対応するスロットル流量ｍｔの演算値ｍｔ２を計算する制御ブロックである。図３は、スロットル弁３２の流量特性を規定したマップの一例である。この図に示すマップでは、スロットル開度ＴＡに対するスロットル流量ｍｔの関係が一意に決められている。スロットル流量実値計算部２０４では、図３に示す流量特性を用いて、スロットル開度ＴＡに対応するスロットル流量演算値ｍｔ２が計算される。計算されたスロットル流量演算値ｍｔ２は、学習部２１０へ出力される。
学習部２１０は、スロットル流量実値計算部２０４から入力されたスロットル流量実値ｍｔ１と、スロットル流量演算値計算部２０８から入力されたスロットル流量演算値ｍｔ２とを比較することにより、スロットル開度ＴＡとスロットル流量ｍｔとの関係を学習する機能ブロックである。学習部２１０は、スロットル流量実値ｍｔ１とスロットル流量演算値ｍｔ２が異なるときには、スロットル開度ＴＡに対応するスロットル流量ｍｔがスロットル流量実値ｍｔ１となるように、流量特性が書き換えられる。このような学習制御によれば、スロットル弁３２にデポジット等が付着した場合であっても、スロットル開度ＴＡからスロットル流量ｍｔを精度よく計算することが可能となる。
（実施の形態１のシステムの特徴）
上述したように、本実施の形態のシステムは、吸気量を検出するためのエアフローメータを備えていない。そこで、本実施の形態のシステムは、ハイブリッド車両１が備える第一モータジェネレータ４を利用して吸気量を算出し学習制御を行う。以下、本実施の形態の制御装置５０が実行する学習制御について更に詳しく説明する。
図４は、実施の形態１の学習制御を行うための制御装置の構成を示す機能ブロック図である。この図に示す制御装置５０は、学習制御を行う機能ブロックとして、エンジン軸トルク検出部１０２と、フリクション計算部１０４と、第一図示トルク計算部１０６と、ポンプ損失計算部１０８と、第二図示トルク計算部１１０と、吸気量計算部１１２と、スロットル流量実値計算部１１４と、スロットル開度計算部１１６と、スロットル流量演算値計算部１１８と、学習部１２０とを含んで構成されている。
エンジン軸トルク検出部１０２は、第一モータジェネレータ４を利用してエンジン２の出力軸の軸トルクＴｅを検出する機能ブロックである。動力分配機構１０によってエンジン２の軸トルクＴｅの全量が第一モータジェネレータ４に伝達されている場合、第一モータジェネレータ４によってエンジン２の軸トルクＴｅを検出することができる。そこで、エンジン軸トルク検出部１０２は、動力分配機構１０によってエンジン２の軸トルクＴｅの全量が第一モータジェネレータ４に伝達されている期間に、エンジン２の軸トルクＴｅを計算する。計算された軸トルクＴｅは、第一図示トルク計算部１０６へ出力される。
フリクション計算部１０４は、エンジン２のフリクショントルクＴｆ１を計算するための機能ブロックである。フリクショントルクＴｆ１は、エンジン２のピストンとシリンダ内壁との摩擦等、エンジン２の機械的な摩擦によるトルクであって、補機類の摩擦によるトルクを含むものである。ここで、フリクショントルクＴｆ１は、機関回転速度ＮＥが大きいほど増加する傾向にあり、また、エンジン水温Ｔｗが低いほど大きくなる傾向にある。制御装置５０は、機関回転速度ＮＥとエンジン水温ＴｗとフリクショントルクＴｆ１との関係を定めたフリクショントルク計算マップを記憶している。フリクション計算部１０４は、フリクショントルク計算マップを用いて、入力された機関回転速度ＮＥ及びエンジン水温Ｔｗに対応するフリクショントルクＴｆ１を算出する。算出されたフリクショントルクＴｆ１は、第一図示トルク計算部１０６へ出力される。
第一図示トルク計算部１０６は、エンジン２の第一図示トルクＴｉ１を計算するための機能ブロックである。第一図示トルクＴｉ１は、エンジン２の燃焼によって出力軸に発生するトルクであって、後述するポンプ損失Ｔｆ２を含むものである。第一図示トルク計算部１０６は、入力された軸トルクＴｅ及びフリクショントルクＴｆ１を用いた次式（１）に従い第一図示トルクＴｉ１を算出する。算出された第一図示トルクＴｉ１は、第二図示トルク計算部１１０へ出力される。
Ｔｉ１＝Ｔｅ＋Ｔｆ１ ・・・（１）
ポンプ損失計算部１０８は、エンジン２のポンプ損失Ｔｆ２を計算するための機能ブロックである。ポンプ損失Ｔｆ２は、エンジン２のポンプ仕事によって消費されるエネルギに相当するトルクである。ここで、ポンプ損失Ｔｆ２は、機関回転速度ＮＥ、可変動弁機構のバルブタイミングＶＶＴ及び機関負荷ＫＬによって変化する。制御装置５０は、機関回転速度ＮＥ、バルブタイミングＶＶＴ、及び機関負荷ＫＬとポンプ損失Ｔｆ２との関係を定めたポンプ損失計算マップを記憶している。ポンプ損失計算部１０８は、ポンプ損失計算マップを用いて、入力された機関回転速度ＮＥ、バルブタイミングＶＶＴ及び機関負荷ＫＬに対応するポンプ損失Ｔｆ２を算出する。算出されたポンプ損失Ｔｆ２は、第二図示トルク計算部１１０へ出力される。なお、フリクショントルクＴｆ１とポンプ損失Ｔｆ２は、ともにエンジン２で損失されるトルクであることから、これらのトルクを「損失トルク」とも称する。
第二図示トルク計算部１１０は、エンジン２の第二図示トルクＴｉ２を計算するための機能ブロックである。第二図示トルクＴｉ２は、エンジン２の燃焼によって出力軸に発生するトルクであって、ポンプ損失Ｔｆ２を含まない燃焼トルクである。第二図示トルク計算部１１０は、入力された第一図示トルクＴｉ１及びポンプ損失Ｔｆ２を用いた次式（２）に従い第二図示トルクＴｉ２を算出する。算出された第二図示トルクＴｉ２は、吸気量計算部１１２へ出力される。
Ｔｉ２＝Ｔｉ１＋Ｔｆ２ ・・・（２）
吸気量計算部１１２は、第二図示トルクＴｉ２から吸気量Ｇａを計算する機能ブロックである。図５は、吸気量とトルクの関係を説明するための図である。この図に示すように、最適点火時期（ＭＢＴ）にて運転しているとき第二図示トルクＴｉ２は、吸気量Ｇａに比例して増加する傾向にある。制御装置５０は、図５に示す吸気量Ｇａと第二図示トルクＴｉ２との関係を規定した吸気量計算マップを記憶している。吸気量計算部１１２では、吸気量計算マップに従い、入力された第二図示トルクＴｉ２に対応する吸気量Ｇａが計算される。計算された吸気量Ｇａは、スロットル流量実値計算部１１４に出力される。
スロットル流量実値計算部１１４は、吸気量計算部１１２によって計算された吸気量Ｇａからスロットル流量ｍｔの実値ｍｔ１を計算する機能ブロックである。スロットル流量実値計算部１１４は、上述した比較例のスロットル流量実値計算部２０４と同様の構成を有している。計算されたスロットル流量実値ｍｔ１は、学習部１２０へ出力される。
スロットル開度計算部１１６は、スロットル開度センサ３４の検出値を用いてスロットル開度ＴＡを計算する機能ブロックである。スロットル開度計算部１１６は、上述した比較例のスロットル開度計算部２０６と同様の構成を有している。スロットル開度計算部１１６によって計算されたスロットル開度ＴＡはスロットル流量演算値計算部１１８へと出力される。
スロットル流量演算値計算部１１８は、スロットル弁３２の流量特性を用いて、スロットル開度ＴＡに対応するスロットル流量ｍｔの演算値ｍｔ２を計算する制御ブロックである。スロットル流量演算値計算部１１８は、上述した比較例のスロットル流量演算値計算部２０８と同様の構成を有している。スロットル流量演算値計算部１１８では、図３に示す流量特性を用いて、スロットル開度ＴＡに対応するスロットル流量演算値ｍｔ２が計算される。計算されたスロットル流量演算値ｍｔ２は、学習部１２０へ出力される。
なお、スロットル流量は、スロットル開度ＴＡの他、機関回転速度ＮＥやスロットル弁３２の前後圧力等のパラメータの影響も受ける。そこで、スロットル流量演算値計算部１１８は、スロットル開度ＴＡに加えて、機関回転速度ＮＥやスロットル弁３２の前後圧力等のパラメータも考慮することにより、スロットル流量演算値ｍｔ２を算出するように構成されていてもよい。
学習部１２０は、スロットル流量実値計算部１１４から入力されたスロットル流量実値ｍｔ１と、スロットル流量演算値計算部１１８から入力されたスロットル流量演算値ｍｔ２とを比較することにより、スロットル開度ＴＡとスロットル流量ｍｔとの関係を定めた流量特性を学習する機能ブロックである。学習部１２０は、上述した比較例の学習部２１０と同様の構成を有している。学習部１２０は、スロットル流量実値ｍｔ１とスロットル流量演算値ｍｔ２が異なるときには、スロットル開度ＴＡに対応するスロットル流量ｍｔがスロットル流量実値ｍｔ１となるように、流量特性が書き換えられる。
このように、本実施の形態１のシステムによれば、ハイブリッド車両１が備える第一モータジェネレータ４を利用して吸気量を算出する構成のため、エアフローメータを設ける必要がない。これにより、簡易な構成でスロットルの流量特性を学習することが可能となる。
ところで、本発明は上述の実施の形態１に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で以下のように変形した態様を採用することができる。
実施の形態１では、エンジン２と第一モータジェネレータ４及び第二モータジェネレータ６からのトルクを自由に合成或いは分割することが可能なスプリット方式のハイブリッド車両を例に説明した。しかしながら、実施の形態１の制御システムが適用されるハイブリッド車両１は、他のハイブリッド方式を採用した車両でもよい。この変形例は、後述する他の実施の形態のシステムに対しても適用することができる。
図６は、実施の形態１の制御システムが適用されるハイブリッド車両の変形例を示す図である。この図に示すハイブリッド車両４０は、エンジンを発電のみに使用し、モータジェネレータを車輪の駆動と回生に用いるいわゆるシリーズ方式のハイブリッド車両である。より詳しくは、ハイブリッド車両４０は、エンジン４１と第一モータジェネレータ４２とが連結され、第二モータジェネレータ４３がデファレンシャルギア４４を介して車輪１４と連結されている。このようなシリーズ方式のハイブリッド車両４０では、エンジン４１の軸トルクＴｅが車輪１４や第二モータジェネレータ４３に分配されることがない。このため、エンジン４１と第一モータジェネレータ４２とが連結されている期間であれば、エンジン４１の軸トルクＴｅを第一モータジェネレータ４２によって検出することができる。
図７は、実施の形態１の制御システムが適用されるハイブリッド車両の他の変形例を示す図である。この図に示すハイブリッド車両６０は、エンジンを含む複数の動力源を車輪の駆動に用いるいわゆるパラレル方式のハイブリッド車両である。より詳しくは、ハイブリッド車両６０は、エンジン６１とモータジェネレータ６２とがトルクコンバータ６３を備える変速機６４に並列に連結されている。変速機６４に伝達された動力はデファレンシャルギア６５を介して車輪１４に伝達される。このようなパラレル方式のハイブリッド車両６０では、エンジン６１の軸トルクＴｅが全てモータジェネレータ６２に伝達されている期間であれば、エンジン６１の軸トルクＴｅをモータジェネレータ６２によって検出することができる。
第一モータジェネレータ４は、電動機としての機能を有さず発電機としての機能のみを有するジェネレータとして構成されていてもよい。この変形例は、後述する他の実施の形態のシステムに対しても適用することができる。
ところで、上述した実施の形態１のシステムでは、第一モータジェネレータ４が第１の発明の「ジェネレータ」に相当し、エンジン軸トルク検出部１０２が第１の発明の「軸トルク検出部」に相当し、フリクション計算部１０４、第一図示トルク計算部１０６、ポンプ損失計算部１０８、第二図示トルク計算部１１０、吸気量計算部１１２及びスロットル流量実値計算部１１４が第１の発明の「スロットル流量算出部」に相当し、学習部１２０が第１の発明の「学習部」に相当している。
また、上述した実施の形態１のシステムでは、フリクショントルクＴｆ１及びポンプ損失Ｔｆ２が第２の発明の「損失トルク」に相当し、フリクション計算部１０４及びポンプ損失計算部１０８が第２の発明の「第一算出部」に相当し、第一図示トルク計算部１０６及び第二図示トルク計算部１１０が第２の発明の「第二算出部」に相当し、吸気量計算部１１２及びスロットル流量実値計算部１１４が第２の発明の「第三算出部」に相当している。
実施の形態２．
［実施の形態２の特徴］
図８は、実施の形態２の学習制御を行うための制御装置の構成を示す機能ブロック図である。この図に示す制御装置５０は、点火時期効率計算部１３０と、トルク補正部１３２を更に含む点を除いて、図４に示す制御装置５０と同様の構成を有している。
エンジン２の運転状態が例えばノッキング発生領域に属する場合、点火時期効率を遅角してノッキングを回避する点火時期遅角制御が行われる場合がある。点火時期を遅角すると燃焼温度が下がるため、ノッキングを効果的に回避することができる。
但し、点火時期を遅角すると点火時期効率が低下する。点火時期効率とは、点火時期が最適点火時期（ＭＢＴ）であるときに出力しうるトルクに対する実際に出力されるトルクの割合を意味し、点火時期が最適点火時期のときに最大値である１になる。つまり、点火時期を遅角すると、エンジン２から出力されるトルクがＭＢＴのときよりも低下するため、図５に示す吸気量計算マップでは、吸気量Ｇａを精度よく算出することができない。
そこで、実施の形態２のシステムでは、点火時期効率計算部１３０と、トルク補正部１３２とを更に備えることにより、エンジン２の運転状態がノッキング発生領域に属する場合であっても吸気量Ｇａを計算することを可能としている。
点火時期効率計算部１３０は、ＭＢＴからの点火時期遅角量から点火時期効率ηを計算する機能ブロックである。制御装置５０は、ＭＢＴからの点火時期遅角量と点火時期効率ηとの関係を規定した点火時期効率マップを記憶している。ここでは、点火時期効率計算部１３０は、この点火時期効率マップを用いて、ＭＢＴからの点火時期遅角量に対応する点火時期効率ηを算出する。算出された点火時期効率ηは、トルク補正部１３２へ出力される。
トルク補正部１３２は、点火時期効率ηを用いて第二図示トルクＴｉ２をＭＢＴ運転時のトルクに補正する機能ブロックである。トルク補正部１３２は、入力された第二図示トルクＴｉ２を点火時期効率ηで除算することにより、補正後の第二図示トルクＴｉ２´を計算する。このような演算によれば、補正後の第二図示トルクＴｉ２´は、点火時期効率ηの１からの低下分に相当するトルクが第二図示トルクＴｉ２に加算された値として算出される。算出された補正後の第二図示トルクＴｉ２´は、吸気量計算部１１２へ出力される。
吸気量計算部１１２は、補正後の第二図示トルクＴｉ２´から吸気量Ｇａを計算する。図９は、吸気量とトルクの関係を説明するための図である。この図に示すように、補正後の第二図示トルクＴｉ２´は最適点火時期（ＭＢＴ）にて運転しているときのトルクであるため、第二図示トルクＴｉ２´は吸気量Ｇａに比例して増加する傾向にある。このため、吸気量計算部１１２では、補正後の第二図示トルクＴｉ２´から吸気量Ｇａを計算することにより、点火時期を遅角しているときの吸気量が精度よく算出される。
このように、実施の形態２のシステムによれば、エンジン２の運転状態がノッキング領域に属する場合であっても、吸気量Ｇａを精度よく算出することができる。これにより、エンジン２の運転状態によらずスロットル弁３２の流量特性を学習することが可能となる。
ところで、上述した実施の形態２のシステムでは、トルク補正部１３２が第３の発明の「トルク補正部」に相当している。
実施の形態３．
［実施の形態３の特徴］
実施の形態３のハイブリッド車両の制御システムは、図１に示すハードウェア構成を用いて、後述する図１０に示すルーチンを実行することにより実現することができる。
実施の形態３のシステムは、学習制御において誤学習が行われる可能性がある場合、学習制御の実行を禁止する制御に特徴を有している。このような誤学習が行われ得る条件は、例えば、エンジン２の暖機中、エンジン２の運転状態がノッキング領域に属している場合、及びエンジン２の過渡運転中が想定される。以下、これらの条件について更に詳しく説明する。
（エンジンの暖機に関する条件）
エンジン２の暖機中は、暖機後と比較してエンジン２のフリクションのばらつきが大きい傾向にある。フリクションのばらつきが大きいと、エンジン軸トルク検出部１０２、フリクション計算部１０４、及びポンプ損失計算部１０８の計算結果に誤差が生じ易くなるため、第二図示トルクＴｉ２を精度よく算出できない可能性がある。
そこで、実施の形態３のシステムでは、エンジン２の暖機中は、学習制御の実行が禁止される。エンジン２が暖機中か否かは、エンジン２の暖機度合を表す温度指標値が所定の温度判定値よりも低いか否かによって判断することができる。このような温度指標値は、例えば、エンジン水温Ｔｗやエンジン油温を用いることができる。このような制御によれば、エンジン２のフリクションのばらつきが大きいときの学習制御の実行が禁止されるので、誤学習が抑制される。
なお、エンジン２の暖機中であっても、学習制御を実行すべきと判断される特別の状況であれば、当該学習制御を許可する制御構成も採りうる。具体的には、例えば、学習制御による学習履歴がない場合や現在の学習値が実際の流量特性から大きくずれていると判断される状況等においては、エンジン２の暖機中であっても、学習制御を許可してもよい。
（ノッキング領域に関する条件）
上述したように、吸気量計算部１１２での吸気量Ｇａの算出には、図５に示す吸気量計算マップが使用される。ただし、図５に示す吸気量計算マップは、エンジン２がＭＢＴにて運転しているときの吸気量Ｇａと第二図示トルクＴｉ２との関係を規定したマップである。このため、エンジン２がＭＢＴにて運転していないときに当該マップを使用すると、吸気量Ｇａを精度よく算出できない可能性がある。
具体的には、エンジン２の運転状態がノッキング領域に属している場合、点火時期をＭＢＴから遅角する点火時期遅角制御によってノッキングの発生が抑制される。このため、エンジン２の運転状態がノッキング領域に属している場合に図５に示す吸気量計算マップを使用すると、吸気量Ｇａを精度よく算出できない可能性がある。
そこで、実施の形態３のシステムでは、ノッキング領域に属している場合、学習制御の実行が禁止される。このような制御によれば、エンジン２がＭＢＴにて運転していないときの学習制御の実行が禁止されるので、誤学習が抑制される。
なお、ノックセンサによってノッキングの発生を検知し点火時期を遅角するノックコントロールシステムを搭載したハイブリッド車両では、ノックコントロールシステムの作動時に学習制御を禁止する構成としてもよい。これにより、エンジン２がＭＢＴにて運転していないときの学習制御の実行が禁止されるので、誤学習が抑制される。
（エンジンの過渡運転に関する条件）
エンジン２の過渡運転中は、機関回転速度ＮＥ、機関負荷ＫＬ、補機類の負荷といったエンジン状態量の変化量が定常運転中よりも大きくなる。エンジン軸トルク検出部１０２、フリクション計算部１０４、及びポンプ損失計算部１０８の計算ではこれらのエンジン状態量が使用されるため、計算結果に誤差が生じ易くなる。
そこで、実施の形態３のシステムでは、エンジン２の過渡運転中は、学習制御の実行が禁止される。エンジン２が過渡運転中か否かは、機関回転速度ＮＥの時間変化量が所定の判定回転速度よりも大きいか否か、機関負荷ＫＬの時間変化量が所定の判定負荷よりも大きいか否か、補機類の負荷の時間変化量が所定の判定補機負荷よりも大きいか否か等によって判断することができる。このような制御によれば、第二図示トルクＴｉ２を精度よく算出できないときの学習制御の実行が禁止されるので、誤学習が抑制される。
［実施の形態３の具体的処理］
図１０は、実施の形態３の制御装置５０により実行されるルーチンを示すフローチャートである。制御装置５０のプロセッサは、このフローチャートで表されるプログラムを所定の周期で実行する。
図１０に示すフローチャートでは、先ず、エンジン２の暖機中か否かが判定される（ステップＳ２００）。ここでは、具体的には、エンジン２の温度指標値が所定の暖機判定温度未満か否かが判定される。その結果、判定の成立が認められた場合には、学習制御において誤学習が行われる可能性があると判断されて、学習制御の実行が禁止される（ステップＳ２０２）。
一方、上記ステップＳ２００において判定の成立が認められない場合には、次のステップに移行して、エンジン２の運転状態がノッキング領域に属するか否かが判定される（ステップＳ２０４）。その結果、判定の成立が認められた場合には、学習制御において誤学習が行われる可能性があると判断されて、ステップＳ２０２へと移行し、学習制御の実行が禁止される。
一方、上記ステップＳ２０４において判定の成立が認められない場合には、次のステップに移行して、エンジン２の過渡運転中であるか否かが判定される（ステップＳ２０６）。ここでは、機関回転速度ＮＥの変化量が所定の判定回転速度以上か否かが判定される。その結果、判定の成立が認められた場合には、学習制御において誤学習が行われる可能性があると判断されて、ステップＳ２０２へと移行し、学習制御の実行が禁止される。一方、上記ステップＳ２０６において判定の成立が認められない場合には、学習制御において誤学習が行われる可能性がないと判断されて、学習制御の実行が許可される（ステップＳ２０８）。
以上説明したように、実施の形態１のシステムによれば、第二図示トルクＴｉ２を精度よく算出できないときに、学習制御の実行を禁止することができる。これにより、学習制御における誤学習を効果的に抑制することが可能となる。
１ ハイブリッド車両
２ エンジン
４ 第一モータジェネレータ
６ 第二モータジェネレータ
８ 動力伝達機構
１０ 動力分配機構
１２ 減速機構
１４ 車輪
１６ バッテリ
１８ インバータ
２０ コンバータ
３０ 吸気通路
３２ スロットル弁
３４ スロットル開度センサ
４０ ハイブリッド車両
４１ エンジン
４２ 第一モータジェネレータ
４３ 第二モータジェネレータ
４４ デファレンシャルギア
５０ 制御装置
５２ 回転速度センサ
５４ アクセルポジションセンサ
５６ 車速センサ
５８ 水温センサ
６０ ハイブリッド車両
６１ エンジン
６２ モータジェネレータ
６３ トルクコンバータ
６４ 変速機
６５ デファレンシャルギア
１０２ エンジン軸トルク検出部
１０４ フリクション計算部
１０６ 第一図示トルク計算部
１０８ ポンプ損失計算部
１１０ 第二図示トルク計算部
１１２ 吸気量計算部
１１４ スロットル流量実値計算部
１１６ スロットル開度計算部
１１８ スロットル流量演算値計算部
１２０ 学習部
１３０ 点火時期効率計算部
１３２ トルク補正部
２００ 制御装置
２０２ 吸気量計算部
２０４ スロットル流量実値計算部
２０６ スロットル開度計算部
２０８ スロットル流量演算値計算部
２１０ 学習部

Claims (7)

  1. 吸気通路にスロットル弁を備える内燃機関と、前記内燃機関の出力軸に連結されたジェネレータと、を備えるハイブリッド車両と、
    前記スロットル弁の開度であるスロットル開度と当該スロットル弁を通過する空気量であるスロットル流量との関係を表す流量特性を学習する制御装置と、を備え、
    前記制御装置は、
    前記内燃機関の前記出力軸の軸トルクを前記ジェネレータによって検出する軸トルク検出部と、
    前記軸トルクに基づいて、前記スロットル流量の実値を算出するスロットル流量算出部と、
    前記スロットル開度の実値と前記スロットル流量の実値に基づいて、前記流量特性を学習する学習部と、
    を含んで構成されていることを特徴とするハイブリッド車両の制御システム。
  2. 前記スロットル流量算出部は、
    前記内燃機関で損失される損失トルクを算出する第一算出部と、
    前記損失トルクを前記軸トルクに加算することにより、前記内燃機関の燃焼により発生するトルクである図示トルクを算出する第二算出部と、
    前記図示トルクに基づいて前記スロットル流量の実値を算出する第三算出部と、
    を含んで構成されることを特徴とする請求項１に記載のハイブリッド車両の制御システム。
  3. 前記内燃機関は、前記内燃機関の運転状態が所定のノッキング領域に属する場合、点火時期を最適点火時期よりも遅角する点火時期遅角制御を実行するように構成され、
    前記制御装置は、
    前記点火時期遅角制御における前記最適点火時期からの点火時期遅角量に基づいて、前記点火時期遅角制御による点火時期効率の低下分に相当するトルクを前記図示トルクに加算する補正を行うトルク補正部を更に含むように構成されることを特徴とする請求項２に記載のハイブリッド車両の制御システム。
  4. 前記制御装置は、
    前記内燃機関の暖機度合を表す温度指標値が所定の温度判定値よりも低い場合、前記学習部での学習を禁止するように構成されていることを特徴とする請求項２又は３に記載のハイブリッド車両の制御システム。
  5. 前記制御装置は、
    前記内燃機関の機関回転速度の時間変化量が所定の判定回転速度よりも大きい場合、前記学習部での学習を禁止するように構成されていることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載のハイブリッド車両の制御システム。
  6. 前記内燃機関の運転状態が所定のノッキング領域に属する場合、前記学習部での学習を禁止するように構成されていることを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載のハイブリッド車両の制御システム。
  7. 前記軸トルク検出部は、前記内燃機関の軸トルクの全量が前記ジェネレータに伝達されている期間に、前記軸トルクを検出するように構成されていることを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載のハイブリッド車両の制御システム。
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