JP7452171B2 - 異音の発生箇所特定方法 - Google Patents

Description

本発明は、異音の発生箇所特定方法に関する。

たとえば下記特許文献１には、歯車列を備えた動力分割装置にモータジェネレータおよび内燃機関が機械的に連結されたハイブリッド車において、歯車列のガタに起因した異音を抑制する装置が記載されている。この装置では、予め定められた異音発生条件を満たす場合に、歯車列に押し当てトルクを付与すべくモータジェネレータのトルクを制御する。

特開２０１６－２２２０９０号公報

ところで、異音は、必ずしも想定された状況において生じるとは限らない。したがって、ユーザが異音を感知してその旨を訴えた際にその要因を特定することは、必ずしも容易ではない。

以下、上記課題を解決するための手段およびその作用効果について記載する。
１．車両において感知された音に応じた変数である音変数、および前記音と同期した前記車両の駆動系装置の状態変数を入力とし、音の要因となる箇所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た状態において、前記車両における音を感知するマイクの出力する音信号を取得する音信号取得処理と、前記駆動系装置の状態変数を取得する状態変数取得処理と、前記音信号取得処理によって取得された音信号に基づく前記音変数および前記音信号と同期した前記状態変数を前記写像への入力とし、前記音信号に対応する音の発生箇所を特定する特定処理と、を実行装置に実行させる異音の発生箇所特定方法である。

車両で異音が発生する場合、異音は、常時生じているとは限らず、駆動系装置が特定の状態となるときに限って生じることがある。その場合、異音が生じた車両が修理工場等に持ち込まれたとしても、その異音を再現することにも困難が生じうる。

そこで上記方法では、異音が生じているときの音変数および状態変数を入力変数とし音の要因となる箇所を出力する写像を用いることにより、音の発生箇所を特定できる。
２．前記音信号取得処理は、予め指示された所定箇所に前記マイクが配置される条件で前記音信号を取得する処理であり、前記所定箇所は、前記車両の運転席の頭部、ダッシュボード、リア席中央部、およびセンターコンソールのいずれかである上記１記載の異音の発生箇所特定方法である。

上記方法では、音信号を取得する際のマイクの配置箇所を指定しておくことにより、写像データの学習時と、写像を用いた異音の発生箇所の特定処理を実行するときとで、異音を取得する条件が異なることを抑制できる。

また、所定箇所を、車両の運転席の頭部とする場合には、運転者が感知する異音と同一条件において音信号を取得することができる。また、所定箇所を、ダッシュボードや、センターコンソールとする場合には、運転者が異音を感知する条件に近似した条件において音信号を取得できる。また、所定箇所をリア席中央部とする場合には、後部座席に乗車している人が音を感知する条件に近似した条件において音信号を取得できる。

３．前記音信号取得処理は、前記車両が予め定められた配置状態とされているときの前記音信号を取得する処理を含み、前記予め定められた配置状態は、前記車両の前後、左右、上下の６方向のうちの前後および左右の４方向のうちの１方向を除いた方向については少なくとも前記車両が囲まれている状態である上記１または２記載の異音の発生箇所特定方法である。

車両の周囲が囲まれている場合、車両内で生じた音が車両を囲む物体で反射することから、車両の周囲が囲まれている場合には、車両の周囲が開放されている場合と比較して、車両内で生じた音が車両内のユーザにとって耳障りなものとなりやすい。そのため、たとえば車庫等において異音を気にしたユーザが修理工場に車両を持ち込むなどする場合、車両の周囲が開放されている状態で異音を再現しようとしても異音を再現できないおそれがある。

そこで上記方法では、車両の前後、左右の４方向のうちの少なくとも３方向と上下方向とが囲まれている状態で音信号を取得することにより、車両の周囲が開放されているときには再現できない異音を再現することが可能となる。

４．前記音信号取得処理は、前記車両が予め定められた配置状態とされているときの前記音信号を取得する処理を含み、前記予め定められた配置状態は、前記車両の前後、左右の４方向のうちの１方向を除いた方向と、前記車両の上下の２つの方向とについては少なくとも前記車両が囲まれている状態である上記１～３のいずれか１つに記載の異音の発生箇所特定方法である。

一般に、異音の発生箇所の候補が１つに絞れない場合であっても、それら複数の候補同士で、駆動系装置の状態に応じて異音の生じやすさ等には相違がある傾向がある。したがって、上記方法では、異音の発生箇所の候補が１つに絞れない場合に、規定の運転操作を指示し、そのときの音信号と状態変数とを取得することにより、複数の候補の識別がしやすい音信号および状態変数を取得することができる。したがって、上記方法では、異音の発生箇所の特定精度を高めることができる。

５．前記音信号を入力とし、前記音信号のうち前記状態変数取得処理によって取得された前記車両の推力生成装置としての回転機の回転周波数に比例した所定周波数および該所定周波数の整数倍の周波数のそれぞれに対応する周波数成分の強度と、前記音信号のうち低周波数側および高周波数側のそれぞれに隣接する周波数帯と比較して強度が大きい周波数帯の周波数である突出周波数および該突出周波数の前記強度が前記隣接する周波数帯に対して突出する量である突出量と、前記音信号の強度が所定値以上となっている継続時間との３つのうちの少なくとも１つを前記音変数として生成する音変数生成処理を実行する上記１～４のいずれか１つに記載の異音の発生箇所特定方法である。

上記方法では、音信号から、有効な特徴量を抽出することにより、写像への入力変数の次元が小さい割に、汎化性能および要因の特定精度が高い写像を実現できる。
ここで、駆動系装置は、回転機の回転に伴って回転する部品を有することから、駆動系装置の回転に伴って異音が生じる場合、回転機の回転周波数に比例した周波数成分の音の強度が特に大きくなる傾向がある。したがって、駆動系装置の回転に伴った異音が生じる場合、上記所定周波数およびその整数倍の周波数のそれぞれに対応する周波数成分の強度を音変数とすることにより、写像の入力変数の次元が小さい割に、その発生箇所を高精度に特定できる。

また、突出周波数を有する場合には、ユーザに感知される異音が生じやすい。そのため、突出周波数および突出量を音変数とすることにより、写像の入力変数の次元が小さい割に、異音を特定するうえで適切な情報を写像への入力とすることができることから、写像の入力変数の次元が小さい割に、異音の発生箇所を精度良く特定することが可能となる。

また、音信号の強度が所定値以上となっている継続時間は、異音が生じている時間と相関を有する。そして異音が生じる継続時間は、異音の発生箇所に応じて変動する傾向がある。そのため、上記継続時間を音変数とすることにより、写像の入力変数の次元が小さい割に、異音の発生箇所を精度良く特定することが可能となる。

６．前記状態変数取得処理は、前記車両の推力生成装置のトルク、および前記トルクの単位時間当たりの変化量の少なくとも１つを前記状態変数として取得する処理を含む上記１～５のいずれか１つに記載の異音の発生箇所特定方法である。

車両の駆動系から異音が生じる場合、その異音は、推力生成装置のトルクや、その単位時間当たりの変化量が特定の値を有するときに生じる傾向がある。そのため、上記方法によれば、それらを写像への入力変数とすることにより、写像の入力変数の次元が小さい割に、異音の発生箇所を精度良く特定することが可能となる。特に、異音は、トルクの変化量が大きい場合に生じる傾向があることから、変化量を入力変数とするなら、異音の発生箇所の特定精度を高めやすい。

７．前記車両は、推力生成装置としての回転機の回転速度と駆動輪の回転速度との比を変更する変速装置を備え、前記状態変数取得処理は、前記変速装置の変速比を前記状態変数として取得する処理を含む上記１～６のいずれか１項に記載の異音の発生箇所特定方法である。

車両の駆動系から異音が生じる場合、その異音は、変速装置の変速比が所定の比率であるときに生じることがある。また、変速比は、車載回転機の回転速度と協働で、車速を表現したり、駆動系装置の回転部品の回転周波数を表現したりすることができる。ここで、車両で生じる異音は、特定の車速において生じることがある。また、異音が生じる場合、駆動系部品の回転周波数に比例した所定の周波数帯において、音信号の強度が大きくなることがある。

上記方法では、上述した理由から異音の種類を特定するうえで有効な変数である変速比を利用することにより、写像の入力変数の次元が小さい割に、異音の発生箇所を精度良く特定することが可能となる。

８．前記状態変数取得処理は、車速、および前記車両の推力生成装置としての回転機の回転速度の２つのうちの少なくとも１つを前記状態変数として取得する処理を含む上記１～７のいずれか１つに記載の異音の発生箇所特定方法である。

車両で生じる異音は、特定の車速において生じることがある。また、回転機の回転速度は駆動系装置の状態を特定するうえで有効な変数である。
上記方法では、上述した理由から異音の種類を特定するうえで有効な変数である車速や回転機の回転速度を利用することにより、写像の入力変数の次元が小さい割に、異音の発生箇所を精度良く特定することが可能となる。

９．前記車両は、内燃機関と、該内燃機関のクランク軸に機械的に連結可能な回転電機と、前記回転電機に対する要求トルクに前記内燃機関のトルク脈動を低減するためのトルクであるキャンセルトルクを重畳する重畳処理を実行する制御装置と、を備え、前記状態変数取得処理は、前記キャンセルトルクの大きさを前記状態変数として取得する処理を含む上記１～８のいずれか１つに記載の異音の発生箇所特定方法である。

制御装置によってキャンセルトルクを付与する制御がなされている場合となされていない場合とでは、内燃機関のクランク軸のトルク変動に起因した振動に大きな相違が生じる。したがって、異音が生じた場合に、それがキャンセルトルクを付与する制御がなされているときであるのか否かに応じて、異常発生の要因が異なり得る。そこで、上記方法では、写像への入力変数にキャンセルトルクの大きさを含めることにより、異音の発生箇所を特定する精度を高めることができる。

１０．前記車両は、内燃機関と、第１モータジェネレータと、第２モータジェネレータと、制御装置と、を備え、前記第２モータジェネレータは、動力分割装置を介して前記内燃機関および前記第１モータジェネレータに機械的に連結可能とされるとともに、前記動力分割装置を介すことなく駆動輪に機械的に連結されており、前記制御装置は、前記内燃機関および前記第１モータジェネレータの無負荷運転時において、前記動力分割装置の歯車列のガタを詰めるための押し当てトルクを前記第１モータジェネレータに生成させる処理を実行し、前記状態変数取得処理は、前記押し当てトルクの大きさを前記状態変数として取得する処理を含む上記１～８のいずれか１つに記載の異音の発生箇所特定方法である。

制御装置によって押し当てトルクを付与する制御がなされている場合となされていない場合とでは、動力分割装置の歯車列のガタに起因した騒音に大きな相違が生じる。したがって、異音が生じた場合に、それが押し当てトルクを付与する制御がなされているときであるのか否かに応じて、異音の発生の要因が異なり得る。そこで、上記方法では、写像への入力変数に押し当てトルクを含めることにより、異音の発生箇所を特定する精度を高めることができる。

１１．前記実行装置は、前記車両に備えられる第１実行装置と、前記車両に備えられていない第２実行装置および第３実行装置と、を含み、前記第１実行装置は、前記状態変数取得処理と、前記状態変数取得処理によって取得された状態変数を送信する車両側送信処理と、を実行し、前記第２実行装置は、前記マイクを備えた前記車両のユーザの携帯端末であって、前記車両側送信処理により送信された前記状態変数を受信する状態変数受信処理と、前記音信号取得処理と、前記音信号取得処理によって取得された前記音信号と、前記状態変数受信処理によって受信した前記状態変数とを送信する端末側送信処理と、を実行し、前記第３実行装置は、複数の前記車両のユーザの携帯端末のそれぞれからの前記端末側送信処理によって送信された前記音信号および前記状態変数を受信する解析側受信処理と、前記特定処理と、を実行する上記１～１０のいずれか１つに記載の異音の発生箇所特定方法である。

上記方法では、車両の外部の第３実行装置によって特定処理を実行することから、第３実行装置によって複数の車両の異音情報を収集することができる。また、携帯端末によって状態変数と音信号とを第３実行装置側に送信することから、第１実行装置に対する要求事項を軽減できる。

１２．前記第２実行装置は、人が前記異音を感知した場合に、その旨の通知を取得する通知取得処理を実行し、前記端末側送信処理による送信対象となる音信号は、前記通知取得処理によって通知を取得したタイミングに応じて定まる所定期間における前記音信号取得処理によって取得された前記音信号である上記１１記載の異音の発生箇所特定方法である。

上記方法では、人が異音を感知するとその旨が通知され、第２実行装置では、通知を取得したタイミングに応じて定まる所定期間における音信号を送信対象とすることにより、第３実行装置において、扱うデータ量を最小限としつつも実際に異音が生じているときの音信号を用いて特定処理を行うことができる。

１３．前記第２実行装置は、前記異音が感知されるときの前記車両の窓の開閉状態、および前記車両のおかれた状況の２つのうちの少なくとも１つを示す変数である付加変数を取得する付加変数取得処理を実行し、前記端末側送信処理は、前記音信号および前記状態変数に加えて、前記付加変数を送信する処理を含み、前記解析側受信処理は、前記付加変数を受信する処理を含み、前記写像の入力には、前記音変数および前記状態変数に加えて、前記付加変数が含まれ、前記特定処理は、前記音変数、前記状態変数および前記付加変数を前記写像への入力とし、前記音信号に対応する音の発生箇所を特定する処理を含む上記１１または１２記載の異音の発生箇所特定方法である。

上記方法では、音変数および状態変数に加えて付加変数を写像への入力とすることにより、付加変数を用いない場合と比較すると、異音の発生状況についてのより詳細な情報を写像に与えることができ、ひいては異音の発生箇所をより高精度の特定することが可能となる。

１４．上記１１～１３のいずれか１つに記載の異音の発生箇所特定方法における前記第２実行装置が実行する各処理をコンピュータに実行させるアプリケーションプログラムである。

１５．上記１１～１３のいずれか１つに記載の異音の発生箇所特定方法における前記第１実行装置を備える車載装置である。

第１の実施形態にかかるシステムの構成を示すブロック図。 （ａ）および（ｂ）は、制御装置および携帯端末が実行する処理の手順を示す流れ図。 同実施形態にかかる特徴量を示すタイムチャート。 同実施形態にかかる特徴量を示すタイムチャート。 同実施形態にかかる携帯端末の配置箇所の指示例を示す図。 同実施形態にかかるデータ解析センターが実行する処理の手順を示す流れ図。 同実施形態にかかる特徴量を示すタイムチャート。 同実施形態にかかる特徴量を示す図。 同実施形態にかかる判定結果の一覧データを示す図。 （ａ）および（ｂ）は、データ解析センターおよび制御装置が実行する処理の手順を示す流れ図。 第２の実施形態にかかるシステムの構成を示すブロック図。 同実施形態にかかる車両の配置例を示す図。 （ａ）～（ｃ）は、上記実施形態の変更例における携帯端末の配置箇所の指示例を示す図。

＜第１の実施形態＞
以下、異音の発生箇所特定方法にかかる第１の実施形態について図面を参照しつつ説明する。

図１に示すように、車両の動力分割装置１０は、サンギアＳ、キャリアＣおよびリングギアＲを備えた遊星歯車機構を備える。動力分割装置１０のキャリアＣには、内燃機関１２のクランク軸１２ａが機械的に連結されており、サンギアＳには、第１モータジェネレータ１４の回転軸１４ａが機械的に連結されており、リングギアＲには、第２モータジェネレータ１６の回転軸１６ａが機械的に連結されている。また、リングギアＲには、クラッチＣ１，Ｃ２やブレーキＢ１，Ｂ２、ワンウェイクラッチＦ１を備えた変速装置２０を介して駆動輪３０が機械的に連結されている。

変速装置２０には、動力分割装置１０のキャリアＣに従動軸が機械的に連結されたオイルポンプ４０が吐出する作動油が供給される。
制御装置５０は、車両を制御対象とし、内燃機関１２のトルクや排気成分比率、第１モータジェネレータ１４のトルク、第２モータジェネレータ１６のトルク等の制御量を制御する。制御装置５０は、制御量を制御するために、クランク角センサ９０の出力信号Ｓｃｒや、第１モータジェネレータ１４の回転軸１４ａの回転角度を感知する第１回転角度センサ９２の出力信号Ｓｍ１、第２モータジェネレータ１６の回転軸１６ａの回転角度を感知する第２回転角度センサ９４の出力信号Ｓｍ２を参照する。また、制御装置５０は、車速センサ９６によって検出される車速ＳＰＤを参照する。

制御装置５０は、ＣＰＵ５２、ＲＯＭ５４、周辺回路５６および通信機５８を備えており、それらがローカルネットワーク５９を介して通信可能とされている。ここで、周辺回路５６は、内部の動作を規定するクロック信号を生成する回路や、電源回路、リセット回路等を含む。制御装置５０は、ＲＯＭ５４に記憶されたプログラムをＣＰＵ５２が実行することにより制御量を制御する。

制御装置５０は、通信機５８を介して、車両のユーザの携帯端末６０と通信可能となっている。携帯端末６０は、ＣＰＵ６２、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、ＲＯＭ６４、マイク６５、周辺回路６６、たとえばＬＣＤ等の表示部６７、表示部６７に重ねて配置されたタッチパネル６１、スピーカＳＰおよび通信機６８を備え、それらがローカルネットワーク６９を介して通信可能とされている。

携帯端末６０は、通信機６８を介して制御装置５０と通信可能であることに加えて、グローバルネットワーク７０を介して他の携帯端末６０や、データ解析センター８０と通信可能となっている。なお、図１には、他の携帯端末６０として、ＣＰＵ６２等の内部構造を図示しない１つの携帯端末６０を例示している。

データ解析センター８０は、ＣＰＵ８２、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８３、ＲＯＭ８４、周辺回路８６、および通信機８８を備えており、それらがローカルネットワーク８９を介して通信可能とされている。

図１に示すシステムは、車両で生じた異音の発生箇所を特定するシステムを構成する。以下では、異音の発生箇所の特定方法に関する処理について詳述する。
図２に、車両の制御装置５０および同車両のユーザの携帯端末６０が実行する処理の手順を示す。詳しくは、図２（ａ）に示す処理は、ＲＯＭ５４に記憶されたプログラムをＣＰＵ５２がたとえば所定周期で繰り返し実行することにより実現される。また、図２（ｂ）に示す処理は、記憶装置６３に記憶されたアプリケーションプログラム６３ａをＣＰＵ６２がたとえば所定周期で繰り返し実行することにより実現される。なお、以下では、先頭に「Ｓ」が付与された数字によって各処理のステップ番号を表現する。また、以下では、制御装置５０と携帯端末６０とによって実行される処理の時系列に従って、図２の処理を説明する。

図２（ａ）に示す一連の処理において、ＣＰＵ５２は、まず携帯端末６０との同期が確立したか否かを判定する（Ｓ１０）。そして、ＣＰＵ５２は、同期が確立したと判定する場合（Ｓ１０：ＹＥＳ）、車両の駆動系装置の状態変数を取得する（Ｓ１２）。本実施形態では、状態変数に、車速ＳＰＤや、内燃機関１２のクランク軸１２ａの回転速度ＮＥ，第１モータジェネレータ１４の回転軸１４ａの回転速度Ｎｍ１、第２モータジェネレータ１６の回転軸１６ａの回転速度Ｎｍ２が含まれる。ここで、回転速度ＮＥは、クランク角センサ９０の出力信号Ｓｃｒを入力としてＣＰＵ５２によって算出される。また、回転速度Ｎｍ１は、第１回転角度センサ９２の出力信号Ｓｍ１を入力としてＣＰＵ５２によって算出される。また、回転速度Ｎｍ２は、第２回転角度センサ９４の出力信号Ｓｍ２を入力としてＣＰＵ５２によって算出される。

また、状態変数には、変速装置２０による変速比を示す変数である変速比変数Ｖｓｆｔや、車両に要求される動力を生成するために内燃機関１２に要求されるトルクである要求トルクＴｒｑｅｄ、およびその単位時間当たりの変化量ΔＴｒｑｅｄが含まれる。また状態変数には、同動力を生成するために第１モータジェネレータ１４に要求されるトルクである要求トルクＴｒｑｍｇ１、およびその単位時間当たりの変化量ΔＴｒｑｍｇ１や、同動力を生成するために第２モータジェネレータ１６に要求されるトルクである要求トルクＴｒｑｍｇ２、およびその単位時間当たりの変化量ΔＴｒｑｍｇ２が含まれる。なお、要求トルクＴｒｑｍｇ１，Ｔｒｑｍｇ２は、必ずしも正の値とは限らない。すなわち、たとえば、動力分割装置１０によって内燃機関１２の動力を適切に分割するために、要求トルクＴｒｑｍｇ１が、発電に対応する符号となることもある。また、車両の減速要求時等、車両に負の動力が要求されるときには、要求トルクＴｒｑｍｇ２が発電に対応する符号となる。

変化量ΔＴｒｑｅｄ，ΔＴｒｑｍｇ１，ΔＴｒｑｍｇ２は、異音と強い正の相関を有する変数である。すなわち、図３に変化量ΔＴｒｑｅｄについて例示するように、変化量ΔＴｒｑｅｄが大きくなるところでは、異音が生じやすい。特に、トルクが正および負の一対の符号の一方から他方に切り替わる際には、異音が生じやすいことから、切り替わる際のトルクの変化量は、異音を特定するうえで有力な情報となりうる。したがって、要求トルクＴｒｑｅｄ，Ｔｒｑｍｇ１，Ｔｒｑｍｇ２に加えて、それらの変化量ΔＴｒｑｅｄ，ΔＴｒｑｍｇ１，ΔＴｒｑｍｇ２を用いることにより、要求トルクＴｒｑｅｄ，Ｔｒｑｍｇ１，Ｔｒｑｍｇ２の符号が切り替わるときの変化量の情報という、異音を特定するうえで特に有力な情報を得ることができる。

図２に戻り、状態変数には、キャンセルトルクＴｒｑｃａｎおよび押し当てトルクＴｒｑｐｕｓｈが含まれている。キャンセルトルクＴｒｑｃａｎは、内燃機関１２の燃焼行程の出現間隔を周期とする内燃機関１２のトルクの周期的な変動を動力分割装置１０において相殺するために第１モータジェネレータ１４および第２モータジェネレータ１６によって動力分割装置１０に付与されるトルクである。キャンセルトルクＴｒｑｃａｎは、第１モータジェネレータ１４に対する要求トルクＴｒｑｍｇ１および第２モータジェネレータ１６に対する要求トルクＴｒｑｍｇ２に適宜割り振られて重畳されるトルクである。

図４に、破線にて内燃機関１２のトルクを示し、実線にて内燃機関１２のトルクとキャンセルトルクＴｒｑｃａｎとの合計のトルクを示す。キャンセルトルクＴｒｑｃａｎは、図４に一点鎖線にて示すように内燃機関１２のトルクと同様に周期的に変動するものであるが、本実施形態では、上記状態変数としてのキャンセルトルクＴｒｑｃａｎとして、その振幅値を用いている。これは、キャンセルトルクＴｒｑｃａｎの大きさを定量化する一手法である。

一方、押し当てトルクＴｒｑｐｕｓｈは、動力分割装置１０の歯車列のガタに起因した異音を抑制するためのトルクであり、第１モータジェネレータ１４によって動力分割装置１０に付与されるトルクである。押し当てトルクＴｒｑｐｕｓｈは、たとえば第２モータジェネレータ１６の動力のみで駆動輪３０に駆動力を付与している旨の条件等、予め定められた条件を満たす場合に、ＣＰＵ５２によって算出される。

図２に戻り、ＣＰＵ５２は、状態変数を取得すると、通信機５８を操作することによって、状態変数を送信する（Ｓ１４）。
これに対し、ＣＰＵ６２は、図２（ｂ）に示すように、制御装置５０との同期が確立したか否かを判定する（Ｓ２０）。そして、ＣＰＵ６２は、同期が確立したと判定する場合（Ｓ２０：ＹＥＳ）、表示部６７を操作することによって、携帯端末６０を車両のどこに配置すべきかの指示情報を表示部６７に表示する（Ｓ２２）。

図５に、表示部６７に表示される指示情報を例示する。本実施形態では、携帯端末６０によって、ユーザの頭部に届く異音を録音すべく、携帯端末６０を運転席の頭部に配置することを想定している。そのため、ＣＰＵ６２は、表示部６７にその旨の情報である、「携帯端末を運転席の頭部に配置してください。」との指示情報を、視覚情報として表示する。

図２（ｂ）に戻り、ＣＰＵ６２は、制御装置５０から送信される上記状態変数の受信を開始する(Ｓ２４)。つぎにＣＰＵ６２は、マイク６５の出力信号の録音を開始する（Ｓ２６）。そしてＣＰＵ６２は、マイク６５の出力信号に基づき、ユーザから異音を感知した旨の合図があるか否かを監視する（Ｓ２８：ＮＯ）。ここでは、たとえば「ｎｏｗ」とか「スタート」、「ノイズ」等の合図を予め定めておき、その合図の有無を監視する。そしてＣＰＵ６２は、合図があると判定する場合（Ｓ２８：ＹＥＳ）、合図があった時点の前後所定時間からなる所定期間においてマイク６５がとらえた音声信号の時系列データを、受信した状態変数の時系列データと紐づけて記憶装置６３に記憶させる（Ｓ３０）。すなわち、ＣＰＵ６２は、合図があったタイミングの所定時間前以降に受信した状態変数と、同所定時間前以降の音信号とを記憶装置６３に記憶する。なお、ＣＰＵ６２は、所定期間から外れるデータについては、消去する。

ＣＰＵ６２は、Ｓ３０の処理を、合図から所定時間が経過したと判定するまで、換言すれば、所定期間が終了したかと判定するまで実行する（Ｓ３２：ＮＯ）。そして、ＣＰＵ６２は、所定時間が経過したと判定する場合（Ｓ３２：ＹＥＳ）、通信機６８を操作して、制御装置５０に、状態変数の送信停止指令を送信する（Ｓ３４）。

これに対し、図２（ａ）に示すように、ＣＰＵ５２は、送信停止指令を受信すると（Ｓ１６：ＹＥＳ）、状態変数の送信処理を停止する（Ｓ１８）。なお、ＣＰＵ５２は、Ｓ１８の処理が完了する場合や、Ｓ１０の処理において否定判定する場合には、図２（ａ）に示す一連の処理を一旦終了する。

一方、図２（ｂ）に示すように、ＣＰＵ６２は、状態変数の受信処理および録音処理を停止する（Ｓ３６）。次に、ＣＰＵ６２は、車両の窓の開閉状態、および車両が位置するのが市街地であるのか、高速道路であるのか、それとも駐車場で停止しているのか等、予め定められたいくつかの状況を識別する車両の状況識別情報を取得する（Ｓ３８）。この処理は、ＣＰＵ６２が、表示部６７を操作して、ユーザに車両の窓の開閉状態、および車両の状況識別情報を入力するように促す視覚情報を表示部６７に表示させることにより実現される。すなわち、ユーザは、表示部６７に表示された視覚情報に応じて、タッチパネル６１を介して窓の開閉状態および車両の状況識別情報を入力する。

次にＣＰＵ６２は、通信機６８を操作して音信号、状態変数および付加変数をデータ解析センター８０に送信する（Ｓ４０）。本実施形態において、付加変数は、窓の開閉状態を示す変数である窓変数Ｖｗと、車両の状況識別情報を示す変数である識別変数Ｖｓｔとである。なお、ＣＰＵ６２は、Ｓ４０の処理が完了する場合や、Ｓ２０の処理において否定判定する場合には、図２（ｂ）に示す一連の処理を一旦終了する。

図６に、データ解析センター８０が実行する処理の手順を示す。図６に示す処理は、ＲＯＭ８４に記憶されたプログラムをＣＰＵ８２がたとえば所定周期で繰り返し実行することにより実現される。

図６に示す一連の処理において、ＣＰＵ６２は、まず携帯端末６０から送信された、音信号、状態変数および付加変数を受信する（Ｓ５０）。次にＣＰＵ８２は、音信号から特徴量を生成してこれを音変数とする処理を実行する（Ｓ５２）。本実施形態では、音変数に、音信号の強度（ｄＢ）が所定値以上となっている継続時間Ｔ１を含む。

図７に、継続時間Ｔ１を例示する。図７に示す例では、音信号の強度が時刻ｔａ～ｔｂの期間にわたって所定値Ａ１以上となっており、所定値Ａ１となる継続時間Ｔ１を音変数とする。

図６に戻り、音変数には低周波側および高周波側において隣接する周波数帯と比較して音信号の強度が突出している周波数帯の周波数である突出周波数ｆｐｒおよび突出量Ｉｐｒを含む。

図８に、突出周波数ｆｐｒおよび突出量Ｉｐｒを例示する。図８に例示するように、音信号の強度が突出している部分を有すると、異音となりやすいことに鑑み、本実施形態では、突出周波数ｆｐｒおよび突出量Ｉｐｒを音変数とした。なお、ＣＰＵ８２は、対象とする周波数帯の音信号の強度が低周波数側および高周波数側の音信号の強度よりも所定量以上大きい場合に、突出周波数ｆｐｒおよび突出量Ｉｐｒを定義するものとする。

図６に戻り、音変数には、動力分割装置１０や変速装置２０の歯車列の噛み合いに関する周波数成分の音圧Ｉｍａ１，Ｉｍｂ１，Ｉｍｃ１，Ｉｍｄ１と、それぞれの周波数成分の第「ｎ－１：ｎ＝２～５」次の高調波成分の音圧Ｉｍａｎ，Ｉｍｂｎ，Ｉｍｃｎ，Ｉｍｄｎと、を含む。ここで、歯車列の噛み合いに関する周波数とは、たとえば動力分割装置１０のサンギアＳおよびキャリアＣのギアの噛み合いが変化するのに要する時間の逆数等である。ＣＰＵ６２は、回転速度ＮＥ，Ｎｍ１，Ｎｍ２を入力とし、サンギアＳの歯数とキャリアＣの歯数とに基づき、サンギアＳおよびキャリアＣのギアの噛み合いが変化するのに要する時間の逆数としてのサンギアＳおよびキャリアＣの噛み合いに関する周波数を算出することができる。

本実施形態において、ＣＰＵ８２は、回転速度ＮＥ，Ｎｍ１，Ｎｍ２を入力とし、噛み合いに関する周波数として、ａ，ｂ，ｃ，ｄのそれぞれに対応する４個の周波数を算出する。本実施形態では、この４個の周波数として、上述したものの他には、たとえばリングギアＲおよびキャリアＣの噛み合いに関する周波数や、変速装置２０のカウンタギアの噛み合いに関する周波数等を例示する。

具体的には、ＣＰＵ８２は、フーリエ変換によって、音信号の時系列データの各周波数成分の強度を算出することで、上記音圧Ｉｍａｎ～Ｉｍｄｎ（ｎ＝１～５）を算出する。
そして、ＣＰＵ８２は、図１に示した記憶装置８３に記憶されている写像データ８３ａによって規定される、異音の発生箇所を出力する写像の入力となる特徴量Ｆに、Ｓ５０の処理によって受信した状態変数および付加変数と、Ｓ５２の処理によって生成した音変数と、を入力する（Ｓ５４）。次に、ＣＰＵ８２は、写像の入力変数ｘ（１）～ｘ（３８）のそれぞれに、特徴量Ｆを割り振る（Ｓ５６）。

そしてＣＰＵ８２は、写像の出力を算出する（Ｓ５８）。本実施形態にかかる写像は、入力変数ｘ（０）～ｘ（３８）を入力とする、中間層が１層のニューラルネットワークである。詳しくは、ＣＰＵ８２は、中間層のノード数ｎ１を用いると、係数ｗＦｊｋ（ｋ＝０～３８、ｊ＝０～ｎ１）によって規定される線形写像に入力変数ｘ（０）～ｘ（３８）を入力して「ｎ１＋１」次元の出力値を算出する。そして、ＣＰＵ８２は、それら出力値のそれぞれを、活性化関数ｆに入力した際の出力値を、係数ｗＳｉｊ（ｊ＝０～ｎ１）によって規定される線形写像に入力し、その出力値であるスコア原型変数ｙｉを算出する。ここで、活性化関数ｆとしては、たとえばＲｅＬＵ（Ｒｅｃｔｉｆｉｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｕｎｉｔ）や、ハイパボリックタンジェントを用いればよい。なお、入力変数ｘ（０）は、バイアスパラメータであり、入力変数ｘ（０）には常時「１」が代入される。

そして、ＣＰＵ６２は、スコア原型変数ｙ１，ｙ２，ｙ３，…をソフトマックス関数によって規格化して、スコアＳｃ（１），Ｓｃ（２），Ｓｃ（３），…を算出する。ここで、スコアＳｃ（２），Ｓｃ（３），Ｓｃ（４）…のそれぞれは、異音の発生箇所の確率を示し、スコアＳｃ（１）は、スコアＳｃ（２），Ｓｃ（３），Ｓｃ（４）…のそれぞれが確率を示す異常発生箇所での異常であると特定できない確率を示す。

次に、ＣＰＵ８２は、スコアＳｃ（１），Ｓｃ（２），Ｓｃ（３），…のうちの最大となるスコアＳｃ（ｍ）を抽出する（Ｓ６０）。そして、ＣＰＵ６２は、図１に示した記憶装置８３に記憶されている要因特定データ８３ｂを用いて、抽出したスコアＳｃ（ｍ）の変数ｍに基づき、異音が発生した要因を特定する（Ｓ６２）。

図９に、要因特定データ８３ｂによって規定される、スコアＳｃ（１），Ｓｃ（２），Ｓｃ（３），…のうちの最大となるものと、そのときの異音の発生箇所との関係の一部を例示する。図９においては、スコアＳｃ（１）が最大となる場合、要因特定データ８３ｂに規定されている発生箇所の候補のいずれであるかを特定できない旨の判定結果であることを例示している。また、図９においては、スコアＳｃ（２）が最大となる場合、オイルポンプ４０が異音発生箇所である旨の判定結果であることを例示する。また、図９においては、スコアＳｃ（３）が最大となる場合、第１モータジェネレータ１４が異音発生箇所である旨の判定結果であり、スコアＳｃ（４）が最大となる場合、第２モータジェネレータ１６が異音発生箇所である旨の判定結果であることを示す。また、図９においては、スコアＳｃ（５）が最大となる場合、動力分割装置１０のリングギアＲおよびキャリアＣの噛み合いが異音発生箇所である旨の判定結果であることを示し、スコアＳｃ（６）が最大となる場合、動力分割装置１０のリングギアＲおよびキャリアＣの噛み合いが異音発生箇所である旨の判定結果であることを示す。また、図９においては、スコアＳｃ（７）が最大となる場合、変速装置２０のカウンタギアの噛み合いが異常発生箇所である旨の判定結果であることを示す。

図６に戻り、ＣＰＵ８２は、要因を特定すると、通信機８８を操作することによって、特定結果を携帯端末６０に通知する（Ｓ６４）。ここでは、異音の発生箇所が特定できている場合、発生箇所の特定結果と、ユーザにしてもらいたい行為と、を通知する。また、異音の発生箇所を特定できない場合、その旨と、ユーザにしてもらいたい行為と、を通知する。ここで、ユーザにしてもらいたい行為に関する情報は、いずれの修理工場にいつ行くべきかに関する情報であってよい。これは、たとえば、要因特定データ８３ｂに、異常発生箇所に紐づけて、対処法に関する情報を含めておくことにより実現できる。ちなみに、Ｓ６４の処理においては、ユーザの携帯端末６０に加えて、最寄りの修理工場に、ユーザのＩＤとともに特定結果を通知してもよい。

なお、ＣＰＵ８２は、Ｓ６４の処理が完了する場合、図６に示す一連の処理を一旦終了する。
そして、その後、ユーザが車両を修理工場に持ち込むと、発生箇所が特定されている場合には、特定されている発生箇所が調査される。そして、Ｓ６２の処理による特定結果が正しい場合には、その発生箇所の部品を交換するなどの処置がなされる。これに対し、Ｓ６２の処理によって特定された発生箇所に異常が見当たらない場合、別の要因が調査される。そして、調査の結果、異音の発生箇所が特定される場合、ＣＰＵ８２は、Ｓ５６の処理によって設定された入力変数ｘ（１）～ｘ（３８）に対して、新たに特定された異音の発生箇所のスコアＳｃを「１」、それ以外のスコアＳｃを「０」とする教師データとの誤差が小さくなるように、周知の手法にて係数ｗＦｊ，ｗＳｉｊを更新する。

一方、Ｓ６２の処理によって特定不可であるとされている場合にも、異音の要因が調査される。そして、調査の結果、異音の発生箇所が特定される場合、ＣＰＵ８２は、Ｓ５６の処理によって設定された入力変数ｘ（１）～ｘ（３８）に対して、新たに特定された異音の発生箇所のスコアＳｃを「１」、それ以外のスコアＳｃを「０」とする教師データとの誤差が小さくなるように、係数ｗＦｊ，ｗＳｉｊを更新する。

ちなみに、ある仕様の車両の出荷時における写像データ８３ａは、同車両の試作品の段階で、故意に経年劣化を促進する状況を作り出して、異音を生じさせることにより、訓練データを生成し、その訓練データを用いた教師あり学習によって学習された学習済みモデルである。

ここで、本実施形態の作用および効果について説明する。
ユーザは、車両において異音を感知する場合、携帯端末６０のアプリケーションプログラム６３ａを起動して、異音が生じているときにその旨の合図を送る。これに対し、携帯端末６０は、ＣＰＵ６２がアプリケーションプログラム６３ａを実行することにより、制御装置５０から状態変数を吸い上げ、また、マイク６５によって車両の周囲の音を録音することにより、合図が送られたタイミングの前後所定時間にわたる状態変数と、その期間における音信号とを紐づけて記憶装置６３に記憶する。そしてＣＰＵ６２は、上記所定期間における状態変数や音信号をデータ解析センター８０に送信する。データ解析センター８０では、受信した音信号から音変数を生成し、写像データ８３ａによって規定される写像に音変数と状態変数とを入力することによって、異音の要因に関するスコアＳｃを算出する。そして、スコアＳｃが最大となる要因を、異音の発生要因と特定することにより、異音の発生箇所を特定できる。

以上説明した本実施形態によれば、さらに以下に記載する作用および効果が得られる。
（１）マイク６５が車両の運転席の頭部に配置されることを条件に、音信号を取得した。これにより、運転者が感知する異音と同一条件において音信号を取得することができる。

（２）音変数に、噛み合わせに関する周波数の音圧Ｉｍａ１，Ｉｍｂ１，Ｉｍｃ１，Ｉｍｄ１と、その高調波の音圧Ｉｍａｎ，Ｉｍｂｎ，Ｉｍｃｎ，Ｉｍｄｎ（ｎ＝２～５）とを含めた。これにより、写像への入力変数の次元が小さくても、噛み合わせに起因して異音が生じている場合に、異音が噛み合わせによって生じていることを高精度に特定できる。

（３）低周波側および高周波側の双方と比較して突出している周波数帯がある場合に異音が生じやすいことに鑑み、音変数に、突出周波数ｆｐｒおよび突出量Ｉｐｒを含めた。これにより、異音に関する特徴量を音変数に効率的に含めることができることから、写像への入力変数の次元を軽減することが可能となる。

（４）音変数に、音信号の強度が所定値以上となっている継続時間Ｔ１を含めた。これにより、異音が生じている時間と相関を有する変数を音変数とすることができる。そして異音が生じる継続時間は、異音の発生箇所に応じて変動する傾向があることから、継続時間Ｔ１を音変数とすることにより、異音の発生箇所を精度良く特定するうえで写像の入力変数の次元が大きくなることを抑制できる。

（５）状態変数に要求トルクＴｒｑｅｄ，Ｔｒｑｍｇ１，Ｔｒｑｍｇ２を含めた。これにより、異音が生じているときの駆動系装置の状態として有益な情報を用いて特定処理を実行することができることから、異音の発生箇所を精度良く特定するうえで写像の入力変数の次元が大きくなることを抑制できる。

（６）状態変数に変化量ΔＴｒｑｅｄ，ΔＴｒｑｍｇ１，ΔＴｒｑｍｇ２を含めた。異音は、トルクの変化量が大きくなる時に生じる傾向にあることから、変化量ΔＴｒｑｅｄ，ΔＴｒｑｍｇ１，ΔＴｒｑｍｇ２を状態変数に含めることにより、異音が生じる状況を特定するうえで有益な変数を特徴量とすることができ、ひいては、異音の発生箇所の特定精度を向上させることができる。特に、要求トルクＴｒｑｅｄ，Ｔｒｑｍｇ１，Ｔｒｑｍｇ２と変化量ΔＴｒｑｅｄ，ΔＴｒｑｍｇ１，ΔＴｒｑｍｇ２とによれば、要求トルクＴｒｑｅｄ，Ｔｒｑｍｇ１，Ｔｒｑｍｇ２の符号がわかるときの変化量ΔＴｒｑｅｄ，ΔＴｒｑｍｇ１，ΔＴｒｑｍｇ２という、異音をとらえる上で特に有益な情報をうることができる。

（７）状態変数に、異音の種類を特定するうえで有効な変数である変速比を示す変速比変数Ｖｓｆｔを含めた。ここで、車両の駆動系から異音が生じる場合、その異音は、変速装置２０の変速比が所定の比率であるときに生じることがある。そのため、変速比変数Ｖｓｆｔを含めることにより、異音が生じる状況を特定するうえで有益な特徴量を状態変数とすることができることから、写像への入力変数の次元を軽減しつつも異音の発生箇所を精度良く特定することが可能となる。

（８）状態変数に、車速ＳＰＤを含めた。ここで、車両で生じる異音は、特定の車速ＳＰＤにおいて生じることがある。そのため、車速ＳＰＤを状態変数に含めることにより、異音が生じる状況を特定するうえで有益な特徴量を状態変数とすることができることから、写像への入力変数の次元を軽減しつつも異音の発生箇所を精度良く特定することが可能となる。

（９）状態変数に、回転速度ＮＥ，Ｎｍ１，Ｎｍ２を含めた。回転速度ＮＥ，Ｎｍ１，Ｎｍ２は、駆動系装置の状態を特定するうえで有効な変数であることから、それらを状態変数とすることにより、写像への入力変数の次元を軽減しつつも異音の発生箇所を精度良く特定することが可能となる。

（１０）状態変数に、キャンセルトルクＴｒｑｃａｎを含めた。ここで、キャンセルトルクＴｒｑｃａｎを付与する制御がなされている場合となされていない場合とでは、内燃機関１２のクランク軸１２ａのトルク変動に起因した振動に大きな相違が生じる。したがって、異音が生じた場合に、それがキャンセルトルクＴｒｑｃａｎを付与する制御がなされているときであるのか否かに応じて、異常発生の要因が異なり得る。そのため、キャンセルトルクＴｒｑｃａｎを状態変数に含めることにより、トルク変動に起因した振動の大小を把握するうえで適切な特徴量を状態変数とすることができることから、異音の発生箇所を特定する精度を高めることができる。

（１１）状態変数に、押し当てトルクＴｒｑｐｕｓｈを含めた。ここで、押し当てトルクＴｒｑｐｕｓｈを付与する制御がなされている場合となされていない場合とでは、動力分割装置１０の歯車列のガタに起因した騒音に大きな相違が生じる。したがって、異音が生じた場合に、それが押し当てトルクＴｒｑｐｕｓｈを付与する制御がなされているときであるのか否かに応じて、異常発生の要因が異なり得る。そのため、押し当てトルクＴｒｑｐｕｓｈを状態変数に含めることにより、トルク変動に起因した振動の大小を把握するうえで適切な特徴量を状態変数とすることができることから、異音の発生箇所を特定する精度を高めることができる。

（１２）写像への入力変数となる特徴量を、熟練者の知見に基づき選択した。そのため、無作為に、駆動系の状態を特定する変数や音信号から生成される音変数を特徴量とする場合と比較すると、ニューラルネットワークの中間層の層数を低減できるなど、写像の構造を簡素化することができる。

（１３）ＣＰＵ６２が、状態変数を制御装置５０から受信して、音信号と紐づけた状態変数をデータ解析センター８０に送信した。これにより、データ解析センター８０では、複数の車両で生じた事象を収集することができることから、写像データ８３ａを、異常発生箇所の特定精度を向上させることができるように再学習させる頻度を向上させることが可能となる。

（１４）ＣＰＵ６２は、状態変数および音信号に加えて、窓変数Ｖｗや識別変数Ｖｓｔをデータ解析センター８０に送信した。これにより、窓変数Ｖｗや識別変数Ｖｓｔを用いない場合と比較すると、異音の発生状況についてのより詳細な情報を写像に与えることができ、ひいては異音の発生箇所をより高精度に特定することが可能となる。

（１５）携帯端末６０のＣＰＵ６２がアプリケーションプログラム６３ａを実行することにより、状態変数を制御装置５０から受信して、音信号と紐づいた状態変数をデータ解析センター８０に送信した。これにより、たとえば異音が生じるなどした場合に、ユーザは自分の携帯端末６０にアプリケーションプログラム６３ａをインストールすればよい。そのため、異音の発生というレアケースのために、たとえば音信号と紐づいた状態変数をデータ解析センター８０に送信する機能を予め制御装置５０に搭載しておく場合と比較すると、冗長性を抑制することができる。

＜第２の実施形態＞
以下、第２の実施形態について、第１の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。

上記実施形態では、スコアＳｃ（１），Ｓｃ（２），Ｓｃ（３），…のうちの最大値に基づき異常の要因を特定した。これに対し、本実施形態では、スコアＳｃ（１），Ｓｃ（２），Ｓｃ（３），…のうちの２つが他と比較して大きい値を有する場合、それらのいずれであるかを特定するために、特定の運転状態において音信号や状態変数を取得する。

図１０に、データ解析センター８０および携帯端末６０が実行する処理のうち、本実施形態特有の処理の手順を示す。図１０（ａ）に示す処理は、ＲＯＭ８４に記憶されたプログラムをＣＰＵ８２がたとえば所定周期で繰り返し実行することにより実現される。なお、図１０（ａ）においては、図６の処理からの変更部分を記載している。一方、図１０（ｂ）に示す処理は、ＲＯＭ６４に記憶されたプログラムをＣＰＵ６２がたとえば所定周期で繰り返し実行することにより実現される。なお、図１０（ｂ）に示す処理において、図２（ｂ）に示した処理に対応する処理については、便宜上、同一のステップ番号を付与している。

図１０（ａ）に示す一連の処理において、ＣＰＵ８２は、まず、Ｓ６０の処理によって選択されたスコアＳｃ（１），Ｓｃ（２），Ｓｃ（３），…のうちの最大値となるスコアＳｃ（ｍ）が閾値Ｓｔｈ以上であるか否かを判定する（Ｓ７０）。この処理は、スコアＳｃ（ｍ）に対応する変数ｍと要因特定データ８３ｂとによって特定される要因の信頼性が所定以上であるか否かを判定する処理である。ＣＰＵ８２は、閾値Ｓｔｈ以上であると判定する場合、Ｓ６２に移行する。

一方、ＣＰＵ８２は、閾値Ｓｔｈ未満であると判定する場合（Ｓ７０：ＮＯ）、最大値であるスコアＳｃ（ｍ）と、それ以外の特定のスコアＳｃ（ｎ）とが、閾値Ｓｔｈよりも小さい所定値ＳｔｈＬ以上であるか否かを判定する（Ｓ７２）。ここで、所定値ＳｔｈＬは、スコアＳｃ（ｍ），Ｓｃ（ｎ）と、それ以外のスコアとの差が所定以上となるように設定されている。これは、変数ｍ，ｎによって特定される要因のいずれかが実際の要因であることの信頼性が所定以上であることを意味する。

ＣＰＵ８２は、所定値ＳｔｈＬ以上であると判定する場合（Ｓ７２：ＹＥＳ）、要因特定データ８３ｂに基づき、変数ｍ，ｎによって特定される要因のうちの実際の要因がいずれであるかを識別するための車両の運転操作コマンドをサーチし、通信機８８を操作することによって、サーチした運転操作コマンドを携帯端末６０に送信する（Ｓ７６）。

これに対し、図１０（ｂ）に示すように、ＣＰＵ６２は、運転操作コマンドを受信したか否かを判定する（Ｓ８０）。そしてＣＰＵ６２は、受信したと判定する場合（Ｓ８０：ＹＥＳ）、制御装置５０との同期処理を再開する（Ｓ８２）。そして、ＣＰＵ６２は、スピーカＳＰを操作することによって、受信した運転操作コマンドに対応した運転をすることをユーザに指示するための音声案内を実行する（Ｓ８４）。そしてＣＰＵ６２は、ユーザが運転指示に従って運転操作した際の状態変数の受信を開始する（Ｓ２２）。次にＣＰＵ６２は、Ｓ２８～Ｓ３６までの処理を実行する。ただし、ここでのＳ３２の処理は、録音開始してから所定の長さを有する時間が経過したか否かの処理とする。

そして、ＣＰＵ６２は、Ｓ３６の処理が完了する場合、通信機６８を操作し、Ｓ３０の処理によって記憶した音信号と状態変数とをデータ解析センター８０に送信する（Ｓ８６）。なお、ＣＰＵ６２は、Ｓ８６の処理が完了する場合や、Ｓ８０の処理において否定判定する場合には、図１０（ｂ）に示す一連の処理を一旦終了する。

これに対し、図１０（ａ）に示すように、ＣＰＵ８２は、Ｓ８６の処理によって送信された状態変数および音信号を受信し（Ｓ７８）、図６のＳ５２の処理からＳ６４の処理を実行する。一方、ＣＰＵ６２は、Ｓ７２の処理において否定判定する場合には、スコアＳｃ（１）に「１」を代入し（Ｓ７４）、Ｓ６２の処理に移行する。

このように、本実施形態によれば、変数ｍ，ｎに対応する要因のいずれであるかを高精度に識別できない状況において、ユーザに所定の運転操作をすることを促し、所定の運転操作をした際の音信号および状態変数に基づき、スコアＳｃ（１），Ｓｃ（２），Ｓｃ（３），…を再度算出した。これにより、変数ｍ，ｎに対応する要因のいずれであるかを高精度に識別することが可能となる。

＜第３の実施形態＞
以下、第３の実施形態について、第１の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。

上記実施形態では、ユーザが異音を感知すると、携帯端末６０を用いて状態変数や音信号をデータ解析センター８０に送信することにより、データ解析センター８０によって異音の要因を特定した。これに対し、本実施形態では、ユーザが修理工場に車両を持ち込んだ際の修理工場での対応を例示する。

図１１に、本実施形態にかかる異音の発生箇所特定システムの構成を示す。なお、図１１において、図１に示した部材に対応する部材については、便宜上、同一の符号を付している。

図１１に示すように、修理工場ＲＦのスキャンツール１００は、ＣＰＵ１０２、ＲＯＭ１０４、周辺回路１０６および通信機１０８を備えており、それらがローカルネットワーク１０９を介して通信可能とされている。通信機１０８は、通信機５８と通信する機能を有する。なお、制御装置５０との通信については、たとえば制御装置５０の専用の端子を利用した有線接続であってもよい。

また、修理工場ＲＦには、異常に対処するためのマニュアル１１２が備えられている。このマニュアルには、マイク１１４の配置箇所や、車両の配置箇所についての規定も記載されている。

特に、マニュアル１１２には、録音をする際の車両の配置の１つとして、図１２に例示するように車両ＶＣを配置した状態でマイク１１４を配置して録音をすることも記載されている。図１２には、車両ＶＣの右側は、側壁１２０に対向しており、左側は、側壁１２２に対向しており、上方は、天井１２４に対向しており、前方は、正面壁１２６に対向している例が記載されている。すなわち、図１２に示す例では、車両ＶＣは、上下、左右および、前方が囲まれている。

このような配置を指定する理由は、車両ＶＣが車庫に配置される場合、車両ＶＣ内で発生したノイズが車庫の壁で反射することから、車両ＶＣの周囲が開放されている場合と比較して、ユーザに感知される異音となりやすいからである。すなわち、車両ＶＣが車庫にあるときにユーザが異音を感知し、ユーザが修理工場ＲＦに車両を持ち込んだとして、修理工場ＲＦにて車両ＶＣで生じた異音を再現しようとしても、周囲が開放されたところに車両ＶＣが配置されている場合には、再現ができないおそれがある。そこで、マニュアル１１２には、少なくとも上下の２方向と、前後および左右の４つの方向のうちの少なくとも３つの方向とが囲まれた状態で録音することを規定している。なお、マニュアル１１２には、８方向全てが囲われた状態で録音をすることがより望ましい旨の規定もある。

スキャンツール１００は、上記第１の実施形態において携帯端末６０が実行した処理に相当する処理を実行する。これにより、修理工場において音信号および状態変数、付加変数を取得して、データ解析センター８０に送信することができる。

＜対応関係＞
上記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］記憶装置は、記憶装置８３に対応する。実行装置は、図１におけるＣＰＵ５２，６２，８２およびＲＯＭ５４，６４，８４や、図１１におけるＣＰＵ５２，８２，１０２およびＲＯＭ５４，８４，１０４に対応する。音信号取得処理は、Ｓ２６～Ｓ３０の処理に対応する。状態変数取得処理は、Ｓ１２の処理に対応する。特定処理は、Ｓ５４～Ｓ６２の処理に対応する。［２］図５に対応する。［３］図１２に対応する。［４］指示処理は、Ｓ７６，Ｓ８４の処理に対応する。［５］回転機は、内燃機関１２、第１モータジェネレータ１４および第２モータジェネレータ１６に対応する。所定周波数成分の強度は、音圧Ｉｍａ１，Ｉｍｂ１，Ｉｍｃ１，Ｉｍｄ１に対応する。所定周波数の整数倍の周波数成分の強度は、音圧Ｉｍａ２～Ｉｍａ５，Ｉｍｂ２～Ｉｍｂ５，Ｉｍｃ２～Ｉｍｃ５，Ｉｍｄ２～Ｉｍｄ５に対応する。継続時間は、継続時間Ｔ１に対応する。［６］トルクは、要求トルクＴｒｑｅｄ，Ｔｒｑｍｇ１，Ｔｒｑｍｇ２に対応する。変化量は、変化量ΔＴｒｑｅｄ，ΔＴｒｑｍｇ１，ΔＴｒｑｍｇ２に対応する。［７］Ｓ１２の処理において、変速比変数Ｖｓｆｔを送信していることに対応する。［８］回転機の回転速度は、回転速度ＮＥ，Ｎｍ１，Ｎｍ２に対応する。［９］制御装置は、制御装置５０に対応する。キャンセルトルクの大きさは、キャンセルトルクＴｒｑｃａｎに対応する。［９］制御装置は、制御装置５０に対応する。押し当てトルクの大きさは、押し当てトルクＴｒｑｐｕｓｈに対応する。［１１］第１実行装置は、ＣＰＵ５２およびＲＯＭ５４に対応する。第２実行装置は、ＣＰＵ６２およびＲＯＭ６４に対応する。第３実行装置は、ＣＰＵ８２およびＲＯＭ８４に対応する。状態変数取得処理は、Ｓ１２の処理に対応する。状態変数送信処理は、Ｓ１４の処理に対応する。状態変数受信処理は、Ｓ２４の処理に対応する。端末側送信処理は、Ｓ４０の処理に対応する。解析側受信処理は、Ｓ５０の処理に対応する。［１２］通知取得処理は、Ｓ２８の処理に対応する。［１３］付加変数取得処理は、Ｓ３８の処理に対応し、付加変数は、窓変数Ｖｗおよび識別変数Ｖｓｔに対応する。［１４］アプリケーションプログラムは、アプリケーションプログラム６３ａに対応する。［１５］車載装置は、制御装置５０に対応する。

＜その他の実施形態＞
なお、本実施形態は、以下のように変更して実施することができる。本実施形態および以下の変更例は、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。

「音変数について」
・噛み合いに関する周波数成分の強度としては、ａ～ｄの４つの噛み合いに関する周波数成分の強度に限らない。たとえば５個以上の互いに異なる噛み合いに関する周波数成分の強度であってもよい。また、噛み合いに関する周波数成分の強度のうち高次周波数成分の強度としては、１次から４次までの高次成分の強度に限らない。たとえば、１次から３次までの高次成分の強度であってもよく、また例えば１次から５次までの高次成分の強度であってもよい。また、複数種類の噛み合いに関する周波数成分の強度を特徴量として用いる場合において、たとえば、ａの噛み合いに関する周波数成分については、１次から５次までとして且つｂに関する周波数成分については１次から３次までとするなど、互いに種類の異なる噛み合いに関する周波数成分同士で、高次成分として異なるものを採用してもよい。

・噛み合いに関する周波数成分の強度としては、基本波周波数成分の強度と高次成分の強度とに限らない。たとえば、１／２次の成分の強度を含めてもよい。また、基本波周波数成分の強度のみを用いるなど、所定の次数成分のみを用いてもよい。

・音変数としては、上記実施形態において例示したカテゴリの変数全てを用いるものに限らない。たとえば、継続時間Ｔ１を除いたり、突出周波数ｆｐｒおよび突出量Ｉｐｒを除いたりしてもよい。

・なお、「写像データについて」の欄に記載したように、深層学習を行う場合等にあっては、音信号の時系列データ自体を音変数としてもよい。
「音変数の生成処理について」
・上記実施形態では、音変数を、データ解析センター８０において生成したが、これに限らない。たとえば携帯端末６０において生成し、音変数を携帯端末６０からデータ解析センター８０に送信してもよい。

「状態変数について」
・状態変数としては、上記実施形態において例示した変数全てを用いるものに限らない。たとえば、変速比変数Ｖｓｆｔおよび回転速度ＮＥ，Ｎｍ１，Ｎｍ２を状態変数に含めるものの、車速ＳＰＤを含めなくてもよい。

・制御装置５０から取得した状態変数の全てを写像への入力とすることは必須ではない。たとえば、変速比変数Ｖｓｆｔおよび回転速度ＮＥ，Ｎｍ１，Ｎｍ２を、噛み合いに関する周波数を算出するために用いるもの、写像への入力とはしなくてもよい。

・状態変数の全てを、制御装置５０によって生成することも必須ではない。たとえば、制御装置５０から短い周期で要求トルクＴｒｑｅｄ，Ｔｒｑｍｇ１，Ｔｒｑｍｇ２を送信するのであれば、携帯端末６０またはデータ解析センター８０において、要求トルクＴｒｑｅｄ，Ｔｒｑｍｇ１，Ｔｒｑｍｇ２の時系列データから変化量ΔＴｒｑｅｄ，ΔＴｒｑｍｇ１，ΔＴｒｑｍｇ２を生成してもよい。

「状態変数と音信号との紐づけについて」
・上記実施形態では、所定期間に対応する音信号と状態変数との組を、異音の発生箇所の特定に利用するデータとすることにより、それらを互いに紐づけたが、これに限らない。たとえば、ＣＰＵ６２により、音声信号の時系列データのうちの任意のタイミングのデータを、状態変数の時系列データのうちの対応するタイミングのデータと紐づけて記憶してもよい。これは、たとえば、カッコ内の数字を互いに異なる時刻を識別するラベル変数として、音声信号の時系列データＤｓ（１），Ｄｓ（２），…と、状態変数の時系列データＶＳ（１），ＶＳ（２），…とのお互いのラベル変数が等しいデータを同タイミングとしたり、互いのデータにタイムスタンプを付与したりして実現すればよい。

「通知処理について」
・ユーザが合図したタイミングによって規定される所定期間における音信号と状態変数との組を用いること自体必須ではない。たとえば、音信号と音信号に同期した状態変数との組データを、所定期間の周期で逐次用いて写像への入力データを生成してもよい。その場合、写像を学習済みモデルによって構成する場合、異音が生じていないときの教師データとしては、たとえば、スコアＳｃ（１）を「１」とし、残りを「０」とすればよい。

「マイクの配置箇所について」
・上記実施形態では、マイク６５が運転席の頭部に配置された状態で音信号を取得することを例示したが、これに限らない。たとえば、ダッシュボード上であってもよい。またたとえば、リア席の中央部であってもよい。さらにたとえば、センターコンソールに配置することとしてもよい。図１３（ａ）～図１３（ｃ）のそれぞれに、携帯端末６０の表示部６７への表示例を示す。

「要因特定データについて」
・図９には、異常箇所の特定ができないか、異常箇所を示すかのいずれかである旨を例示したが、これに限らない。たとえば経年変化等に起因した想定内の騒音である旨の判定結果を含めてもよい。これにより、感知された音が自然な経年変化に起因しており、修理してもまた同程度の音が近いうちに生じるようになると想定される場合に、その旨をユーザに説明することができる。

「異常箇所の候補について」
・異常箇所の候補としては、図９に例示したものに限らない。
「写像データについて」
・ニューラルネットワークとしては、中間層が１層のフィードフォワードネットワークに限らない。たとえば、中間層が２層以上のネットワークであってもよい。また、たとえば、畳み込みニューラルネットワークやリカレントニューラルネットワークであってもよい。なお、たとえば深層学習とする場合などにあっては、特徴量として、突出量Ｉｐｒや、突出周波数ｆｐｒ、噛み合わせに関する周波数成分の音圧Ｉｍａ１～Ｉｍａ５等、加工された音変数を用いるものに限らず、たとえば音信号の時系列データ自体を音変数として、ニューラルネットワークへの入力変数としてもよい。

なお、音信号の時系列データをニューラルネットワークへの入力とする場合、回転速度ＮＥ，Ｎｍ１，Ｎｍ２をニューラルネットワークへの入力に含めることにより、動力分割装置１０の各ギアの回転速度を把握できる。そのため、深層学習によって、動力分割装置１０の噛み合いに関する周波数の情報を加味して動力分割装置１０の噛み合いに起因した異音を特定することが可能となる。また、変速比変数Ｖｓｆｔをさらに入力に含めることにより、変速装置２０の各ギアの回転速度を把握できることから、深層学習によって、変速装置２０の噛み合いに関する周波数の情報を加味して変速装置２０の噛み合いに起因した異音を特定することが可能となる。

また、たとえば深層学習とする場合などにあっては、トルクの変化量ΔＴｒｑｅｄ、ΔＴｒｑｍｇ１，ΔＴｒｑｍｇ２や、キャンセルトルクＴｒｑｃａｎ等、人が加工した特徴量を用いることなく、要求トルクＴｒｑｅｄ，Ｔｒｑｍｇ１，Ｔｒｑｍｇ２の時系列データをニューラルネットワークへの入力変数としてもよい。なお、音信号の時系列データと状態変数の時系列データとをニューラルネットワークへの入力とする場合、「状態変数と音信号との紐づけについて」の欄に記載したように、それら時系列データを構成する各データ同士を互いに紐づけることによって、同一のタイミングのデータをどの入力変数に代入するかを指定しておくことが望ましい。

・機械学習による学習済みモデルとしては、ニューラルネットワークに限らない。たとえば、サポートベクトルマシンを採用し、上記係数ｗＦｊｋ，ｗＳｉｊを学習済みのデータとする代わりに、サポートベクトルを学習済みのデータとして用いてもよい。換言すれば、特徴量の組のうちの代表的なものを学習済みのデータとして用いてもよい。

・学習済みモデルとしては、異音の発生箇所の候補が実際に異音の発生箇所である確率を出力するモデルに限らない。たとえば、いずれの候補が異音の発生箇所であるかを示す識別モデルであってもよい。

・写像データとしては、機械学習によるものに限らず、たとえば、異音の発生箇所と対応する音信号の時系列データとを備えたデータであってもよい。その場合、実際の音信号の時系列データとのパターンマッチングによって異常箇所を特定すればよい。

「異音の発生箇所特定システムについて」
異音の発生箇所特定システムとしては、図１や図１１において例示したものに限らない。たとえば、図１１の処理において、修理工場ＲＦの端末に写像データ８３ａ等を備え、異音の発生箇所の特定処理を修理工場ＲＦで行ってもよい。

「そのほか」
・異音の判定対象となる車両としては、シリーズ・パラレルハイブリッド車に限らず、シリーズハイブリッド車や、パラレルハイブリッド車であってもよい。もっとも、これに限らず、車両の推力生成装置として、内燃機関のみを搭載する車両や、電気自動車、燃料電池車であってもよい。

・キャンセルトルクＴｒｑｃａｎとしては、第１モータジェネレータ１４および第２モータジェネレータ１６に割り振られるものに限らず、それらのうちの予め定められた一方によって生成されるものとしてもよい。

１０…動力分割装置
１２…内燃機関
１４…第１モータジェネレータ
１６…第２モータジェネレータ
２０…変速装置
３０…駆動輪
４０…オイルポンプ
５０…制御装置
５８…通信機
７０…グローバルネットワーク
８０…データ解析センター
１００…スキャンツール
１１２…マニュアル
１２０…側壁
１２２…側壁
１２４…天井
１２６…正面壁

Claims (12)

1. 車両において感知された音に応じた変数である音変数、および前記音と同期した前記車両の駆動系装置の状態変数を入力とし、音の要因となる箇所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た状態において、
   前記車両における音を感知するマイクの出力する音信号を取得する音信号取得処理と、
   前記駆動系装置の状態変数を取得する状態変数取得処理と、
   前記音信号取得処理によって取得された音信号に基づく前記音変数および前記音信号と同期した前記状態変数を前記写像への入力とし、前記音信号に対応する音の発生箇所を特定する特定処理と、
   を実行装置に実行させ、
   前記写像は、異音の要因となる箇所の複数の候補のそれぞれの相対的な確率を示す変数を出力するものであり、
   前記写像の出力が、前記複数の候補のうちの２以上の候補の確率が他の候補の確率よりも所定以上高い場合、前記車両の予め定められた規定の運転操作を指示する指示処理を実行し、
   前記特定処理は、前記指示処理がなされる場合、前記指示処理による指示に従った運転操作がなされた際の前記音信号取得処理によって取得された前記音信号に基づく前記音変数と、前記状態変数取得処理によって取得された前記状態変数とを前記写像への入力とし、前記音信号に対応する音の発生箇所を特定する処理を含む異音の発生箇所特定方法。
2. 前記音信号取得処理は、予め指示された所定箇所に前記マイクが配置される条件で前記音信号を取得する処理であり、
   前記所定箇所は、前記車両の運転席の頭部、ダッシュボード、リア席中央部、およびセンターコンソールのいずれかである請求項１記載の異音の発生箇所特定方法。
3. 前記音信号取得処理は、前記車両が予め定められた配置状態とされているときの前記音信号を取得する処理を含み、
   前記予め定められた配置状態は、前記車両の前後、左右の４方向のうちの１方向を除いた方向と、前記車両の上下の２つの方向とについては少なくとも前記車両が囲まれている状態である請求項１または２記載の異音の発生箇所特定方法。
4. 前記音信号を入力とし、前記音信号のうち前記状態変数取得処理によって取得された前記車両の推力生成装置としての回転機の回転周波数に比例した所定周波数および該所定周波数の整数倍の周波数のそれぞれに対応する周波数成分の強度と、前記音信号のうち低周波数側および高周波数側のそれぞれに隣接する周波数帯と比較して強度が大きい周波数帯の周波数である突出周波数および該突出周波数の前記強度が前記隣接する周波数帯に対して突出する量である突出量と、前記音信号の強度が所定値以上となっている継続時間との３つのうちの少なくとも１つを前記音変数として生成する音変数生成処理を実行する請求項１～３のいずれか１項に記載の異音の発生箇所特定方法。
5. 前記状態変数取得処理は、前記車両の推力生成装置のトルク、および前記トルクの単位時間当たりの変化量の少なくとも１つを前記状態変数として取得する処理を含む請求項１～４のいずれか１項に記載の異音の発生箇所特定方法。
6. 前記車両は、推力生成装置としての回転機の回転速度と駆動輪の回転速度との比を変更する変速装置を備え、
   前記状態変数取得処理は、前記変速装置の変速比を前記状態変数として取得する処理を含む請求項１～５のいずれか１項に記載の異音の発生箇所特定方法。
7. 前記状態変数取得処理は、車速、および前記車両の推力生成装置としての回転機の回転速度の２つのうちの少なくとも１つを前記状態変数として取得する処理を含む請求項１～６のいずれか１項に記載の異音の発生箇所特定方法。
8. 前記車両は、内燃機関と、該内燃機関のクランク軸に機械的に連結可能な回転電機と、前記回転電機に対する要求トルクに前記内燃機関のトルク脈動を低減するためのトルクであるキャンセルトルクを重畳する重畳処理を実行する制御装置と、を備え、
   前記状態変数取得処理は、前記キャンセルトルクの大きさを前記状態変数として取得する処理を含む請求項１～７のいずれか１項に記載の異音の発生箇所特定方法。
9. 前記車両は、内燃機関と、第１モータジェネレータと、第２モータジェネレータと、制御装置と、を備え、
   前記第２モータジェネレータは、動力分割装置を介して前記内燃機関および前記第１モータジェネレータに機械的に連結可能とされるとともに、前記動力分割装置を介すことなく駆動輪に機械的に連結されており、
   前記制御装置は、前記内燃機関および前記第１モータジェネレータの無負荷運転時において、前記動力分割装置の歯車列のガタを詰めるための押し当てトルクを前記第１モータジェネレータに生成させる処理を実行し、
   前記状態変数取得処理は、前記押し当てトルクの大きさを前記状態変数として取得する処理を含む請求項１～７のいずれか１項に記載の異音の発生箇所特定方法。
10. 前記実行装置は、前記車両に備えられる第１実行装置と、前記車両に備えられていない第２実行装置および第３実行装置と、を含み、
    前記第１実行装置は、前記状態変数取得処理と、前記状態変数取得処理によって取得された状態変数を送信する車両側送信処理と、を実行し、
    前記第２実行装置は、前記マイクを備えた前記車両のユーザの携帯端末であって、前記車両側送信処理により送信された前記状態変数を受信する状態変数受信処理と、前記音信号取得処理と、前記音信号取得処理によって取得された前記音信号と、前記状態変数受信処理によって受信した前記状態変数とを送信する端末側送信処理と、を実行し、
    前記第３実行装置は、複数の前記車両のユーザの携帯端末のそれぞれからの前記端末側送信処理によって送信された前記音信号および前記状態変数を受信する解析側受信処理と、前記特定処理と、を実行する請求項１～９のいずれか１項に記載の異音の発生箇所特定方法。
11. 前記第２実行装置は、人が前記異音を感知した場合に、その旨の通知を取得する通知取得処理を実行し、
    前記端末側送信処理による送信対象となる音信号は、前記通知取得処理によって通知を取得したタイミングに応じて定まる所定期間における前記音信号取得処理によって取得された前記音信号である請求項１０記載の異音の発生箇所特定方法。
12. 前記第２実行装置は、前記異音が感知されるときの前記車両の窓の開閉状態、および前記車両のおかれた状況の２つのうちの少なくとも１つを示す変数である付加変数を取得する付加変数取得処理を実行し、
    前記端末側送信処理は、前記音信号および前記状態変数に加えて、前記付加変数を送信する処理を含み、
    前記解析側受信処理は、前記付加変数を受信する処理を含み、
    前記写像の入力には、前記音変数および前記状態変数に加えて、前記付加変数が含まれ、
    前記特定処理は、前記音変数、前記状態変数および前記付加変数を前記写像への入力とし、前記音信号に対応する音の発生箇所を特定する処理を含む請求項１０または１１記載の異音の発生箇所特定方法。