JP2020192925A - Vehicle failure analysis device - Google Patents
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Abstract
【課題】車両にて所定の現象が発生した際に、その所定の現象の要因となる故障を容易に特定する。【解決手段】車両10における異常な現象の発生時に、車両10における異常な現象の発生前の走行状態を表す複数のデータと、サーバー100の演算部102による他車両200における異常な現象の発生前の走行状態を表す複数のデータと他車両200における異常な現象の要因となる故障とを関連付ける学習結果とに基づいて、車両10における異常な現象の要因となる故障が演算部102を用いて特定されるので、車両10単独では特定することが難しいような故障を特定することが可能となる。よって、車両10にて異常な現象が発生した際に、その異常な現象の要因となる故障を容易に特定することができる。【選択図】図8PROBLEM TO BE SOLVED: To easily identify a failure which causes a predetermined phenomenon when a predetermined phenomenon occurs in a vehicle. When an abnormal phenomenon occurs in a vehicle 10, a plurality of data representing a running state before the occurrence of the abnormal phenomenon in the vehicle 10 and before an abnormal phenomenon occurs in another vehicle 200 by a calculation unit 102 of a server 100. The failure that causes the abnormal phenomenon in the vehicle 10 is identified by using the calculation unit 102 based on the learning result that associates the plurality of data representing the running state of the vehicle with the failure that causes the abnormal phenomenon in the other vehicle 200. Therefore, it is possible to identify a failure that is difficult to identify by the vehicle 10 alone. Therefore, when an abnormal phenomenon occurs in the vehicle 10, it is possible to easily identify the failure that causes the abnormal phenomenon. [Selection diagram] FIG. 8
Description
本発明は、人工知能を用いて車両の故障を特定する車両用故障解析装置に関するものである。 The present invention relates to a vehicle failure analysis device that identifies a vehicle failure using artificial intelligence.
データを蓄積するデータベース部と前記データから結論を推定する推論部とを有する人工知能を用いて車両の故障を特定する車両用故障解析装置が良く知られている。例えば、特許文献1に記載された自動車用故障診断装置がそれである。この特許文献1には、人工知能を利用して故障原因及び故障部品を特定することが開示されている。
A vehicle failure analysis device that identifies a vehicle failure by using artificial intelligence having a database unit for accumulating data and an inference unit for estimating a conclusion from the data is well known. For example, the automobile failure diagnosis device described in
ところで、データベース部に蓄積されていない所定の現象が車両で発生する可能性がある。このような場合、その所定の現象の要因となる故障を人工知能を用いて特定することは難しい。その為、走行状態を表すデータを細かく解析したり、部品を分解調査するなどして故障を特定していく必要がある。そうすると、故障の特定に時間が掛かるおそれがある。 By the way, a predetermined phenomenon that is not stored in the database section may occur in the vehicle. In such a case, it is difficult to identify the failure that causes the predetermined phenomenon by using artificial intelligence. Therefore, it is necessary to identify the failure by analyzing the data representing the running state in detail and disassembling and investigating the parts. Then, it may take time to identify the failure.
本発明は、以上の事情を背景として為されたものであり、その目的とするところは、車両にて所定の現象が発生した際に、その所定の現象の要因となる故障を容易に特定することができる車両用故障解析装置を提供することにある。 The present invention has been made in the context of the above circumstances, and an object of the present invention is to easily identify a failure that causes a predetermined phenomenon when a predetermined phenomenon occurs in a vehicle. It is to provide a failure analysis device for a vehicle capable of capable.
第1の発明の要旨とするところは、(a)データを蓄積するデータベース部と前記データから結論を推定する推論部とを有する人工知能を用いて車両の故障を特定する車両用故障解析装置であって、(b)前記車両とは別の他車両における所定の現象の発生時に、前記他車両における所定の現象の発生前の走行状態を表す複数のデータと、前記他車両における所定の現象の要因となる故障との関連付けを、前記人工知能に予め学習させ、(c)前記車両における所定の現象の発生時に、前記車両における所定の現象の発生前の走行状態を表す複数のデータと、前記人工知能による学習結果とに基づいて、前記車両における所定の現象の要因となる故障を前記人工知能を用いて特定することにある。 The gist of the first invention is (a) a vehicle failure analysis device that identifies a vehicle failure using artificial intelligence having a database unit for accumulating data and an inference unit for estimating a conclusion from the data. Therefore, (b) when a predetermined phenomenon occurs in another vehicle other than the vehicle, a plurality of data representing a running state before the occurrence of the predetermined phenomenon in the other vehicle and a predetermined phenomenon in the other vehicle The artificial intelligence is made to learn the association with the cause failure in advance, and (c) when a predetermined phenomenon occurs in the vehicle, a plurality of data representing the running state before the occurrence of the predetermined phenomenon in the vehicle and the said Based on the learning result by the artificial intelligence, the failure that causes a predetermined phenomenon in the vehicle is specified by using the artificial intelligence.
前記第1の発明によれば、車両における所定の現象の発生時に、車両における所定の現象の発生前の走行状態を表す複数のデータと、人工知能による他車両における所定の現象の発生前の走行状態を表す複数のデータと他車両における所定の現象の要因となる故障とを関連付ける学習結果とに基づいて、車両における所定の現象の要因となる故障が人工知能を用いて特定されるので、車両単独では特定することが難しいような故障を特定することが可能となる。よって、車両にて所定の現象が発生した際に、その所定の現象の要因となる故障を容易に特定することができる。 According to the first invention, when a predetermined phenomenon occurs in a vehicle, a plurality of data representing a running state before the occurrence of the predetermined phenomenon in the vehicle and running before the occurrence of the predetermined phenomenon in another vehicle by artificial intelligence. Since the failure that causes the predetermined phenomenon in the vehicle is identified by using artificial intelligence based on the learning result that associates the plurality of data representing the state with the failure that causes the predetermined phenomenon in the other vehicle, the vehicle It is possible to identify a failure that is difficult to identify by itself. Therefore, when a predetermined phenomenon occurs in the vehicle, it is possible to easily identify the failure that causes the predetermined phenomenon.
本発明の実施形態において、前記車両は動力源と動力伝達装置とを備えている。前記動力伝達装置における変速比例えば変速機における変速比は、「入力側の回転部材の回転速度/出力側の回転部材の回転速度」である。この変速比におけるハイ側は、変速比が小さくなる側である高車速側である。変速比におけるロー側は、変速比が大きくなる側である低車速側である。例えば、最ロー側変速比は、最も低車速側となる最低車速側の変速比であり、変速比が最も大きな値となる最大変速比である。 In an embodiment of the invention, the vehicle comprises a power source and a power transmission device. The gear ratio in the power transmission device, for example, the gear ratio in the transmission is "rotational speed of the rotating member on the input side / rotational speed of the rotating member on the output side". The high side in this gear ratio is the high vehicle speed side on which the gear ratio becomes smaller. The low side in the gear ratio is the low vehicle speed side on which the gear ratio becomes large. For example, the lowest gear ratio is the gear ratio on the lowest vehicle speed side, which is the lowest vehicle speed side, and is the maximum gear ratio at which the gear ratio is the largest.
また、前記動力源は、例えば燃料の燃焼によって動力を発生するガソリンエンジンやディーゼルエンジン等の機関である。又、前記車両は、前記動力源として、このエンジンに加えて、又は、このエンジンに替えて、電動機等を備えていても良い。広義には、前記電動機は前記機関に含まれる。 The power source is, for example, an engine such as a gasoline engine or a diesel engine that generates power by burning fuel. Further, the vehicle may be provided with an electric motor or the like as the power source in addition to or in place of the engine. In a broad sense, the electric motor is included in the engine.
以下、本発明の実施例を図面を参照して詳細に説明する。 Hereinafter, examples of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図1は、本発明が適用される車両10に備えられた動力伝達装置12の概略構成を説明する図であると共に、車両10における各種制御の為の制御系統の要部を説明する図である。図1において、車両10は、エンジン14と第1回転機MG1と第2回転機MG2とを備えている。動力伝達装置12は、車体に取り付けられる非回転部材としてのトランスミッションケース16内において共通の軸心上に直列に配設された、電気式無段変速部18及び機械式有段変速部20等を備えている。電気式無段変速部18は、直接的に或いは図示しないダンパーなどを介して間接的にエンジン14に連結されている。機械式有段変速部20は、電気式無段変速部18の出力側に連結されている。又、動力伝達装置12は、機械式有段変速部20の出力回転部材である出力軸22に連結された差動歯車装置24、差動歯車装置24に連結された一対の車軸26等を備えている。動力伝達装置12において、エンジン14や第2回転機MG2から出力される動力は、機械式有段変速部20へ伝達され、その機械式有段変速部20から差動歯車装置24等を介して車両10が備える駆動輪28へ伝達される。尚、以下、トランスミッションケース16をケース16、電気式無段変速部18を無段変速部18、機械式有段変速部20を有段変速部20という。又、動力は、特に区別しない場合にはトルクや力も同意である。又、無段変速部18や有段変速部20等は上記共通の軸心に対して略対称的に構成されており、図1ではその軸心の下半分が省略されている。上記共通の軸心は、エンジン14のクランク軸、後述する連結軸34などの軸心である。
FIG. 1 is a diagram for explaining a schematic configuration of a
エンジン14は、駆動トルクを発生することが可能な動力源として機能する機関であって、例えばガソリンエンジンやディーゼルエンジン等の公知の内燃機関である。このエンジン14は、後述する電子制御装置90によって車両10に備えられたスロットルアクチュエータや燃料噴射装置や点火装置等のエンジン制御装置50が制御されることによりエンジン14の出力トルクであるエンジントルクTeが制御される。本実施例では、エンジン14は、トルクコンバータやフルードカップリング等の流体式伝動装置を介することなく無段変速部18に連結されている。
The
第1回転機MG1及び第2回転機MG2は、電動機(モータ)としての機能及び発電機(ジェネレータ)としての機能を有する回転電気機械であって、所謂モータジェネレータである。第1回転機MG1及び第2回転機MG2は、各々、車両10に備えられたインバータ52を介して、車両10に備えられた蓄電装置としてのバッテリ54に接続されており、後述する電子制御装置90によってインバータ52が制御されることにより、第1回転機MG1の出力トルクであるMG1トルクTg及び第2回転機MG2の出力トルクであるMG2トルクTmが制御される。回転機の出力トルクは、例えば正回転の場合、加速側となる正トルクでは力行トルクであり、又、減速側となる負トルクでは回生トルクである。バッテリ54は、第1回転機MG1及び第2回転機MG2の各々に対して電力を授受する蓄電装置である。
The first rotary machine MG1 and the second rotary machine MG2 are rotary electric machines having a function as an electric motor (motor) and a function as a generator (generator), and are so-called motor generators. The first rotary machine MG1 and the second rotary machine MG2 are each connected to a battery 54 as a power storage device provided in the
無段変速部18は、第1回転機MG1と、エンジン14の動力を第1回転機MG1及び無段変速部18の出力回転部材である中間伝達部材30に機械的に分割する動力分割機構としての差動機構32とを備えている。中間伝達部材30には第2回転機MG2が動力伝達可能に連結されている。無段変速部18は、第1回転機MG1の運転状態が制御されることにより差動機構32の差動状態が制御される電気式無段変速機である。第1回転機MG1は、エンジン14の回転速度であるエンジン回転速度Neを制御可能な回転機であって、差動用回転機に相当する。第2回転機MG2は、駆動トルクを発生することが可能な動力源として機能する回転機であって、走行駆動用回転機に相当する。車両10は、走行用の動力源として、エンジン14及び第2回転機MG2を備えたハイブリッド車両である。動力伝達装置12は、動力源の動力を駆動輪28へ伝達する。尚、第1回転機MG1の運転状態を制御することは、第1回転機MG1の運転制御を行うことである。
The continuously
差動機構32は、シングルピニオン型の遊星歯車装置にて構成されており、サンギヤS0、キャリアCA0、及びリングギヤR0を備えている。キャリアCA0には連結軸34を介してエンジン14が動力伝達可能に連結され、サンギヤS0には第1回転機MG1が動力伝達可能に連結され、リングギヤR0には第2回転機MG2が動力伝達可能に連結されている。差動機構32において、キャリアCA0は入力要素として機能し、サンギヤS0は反力要素として機能し、リングギヤR0は出力要素として機能する。
The
有段変速部20は、中間伝達部材30と駆動輪28との間の動力伝達経路の一部を構成する有段変速機としての機械式変速機構、つまり無段変速部18と駆動輪28との間の動力伝達経路の一部を構成する機械式変速機構である。中間伝達部材30は、有段変速部20の入力回転部材としても機能する。中間伝達部材30には第2回転機MG2が一体回転するように連結されているので、又は、無段変速部18の入力側にはエンジン14が連結されているので、有段変速部20は、動力源(第2回転機MG2又はエンジン14)と駆動輪28との間の動力伝達経路の一部を構成する変速機である。中間伝達部材30は、駆動輪28に動力源の動力を伝達する為の伝達部材である。有段変速部20は、例えば第1遊星歯車装置36及び第2遊星歯車装置38の複数組の遊星歯車装置と、ワンウェイクラッチF1を含む、クラッチC1、クラッチC2、ブレーキB1、ブレーキB2の複数の係合装置とを備えている、公知の遊星歯車式の自動変速機である。以下、クラッチC1、クラッチC2、ブレーキB1、及びブレーキB2については、特に区別しない場合は単に係合装置CBという。
The stepped
係合装置CBは、油圧アクチュエータにより押圧される多板式或いは単板式のクラッチやブレーキ、油圧アクチュエータによって引き締められるバンドブレーキなどにより構成される、油圧式の摩擦係合装置である。係合装置CBは、車両10に備えられた油圧制御回路56内のソレノイドバルブSL1−SL4等から各々出力される調圧された係合装置CBの各係合圧としての各係合油圧PRcbによりそれぞれのトルク容量である係合トルクTcbが変化させられることで、各々、係合や解放などの状態である作動状態が切り替えられる。
The engaging device CB is a hydraulic friction engaging device composed of a multi-plate or single-plate clutch or brake pressed by a hydraulic actuator, a band brake tightened by the hydraulic actuator, or the like. The engagement device CB is provided by each engagement hydraulic pressure PRcb as each engagement pressure of the pressure-adjusted engagement device CB output from the solenoid valves SL1-SL4 and the like in the
有段変速部20は、第1遊星歯車装置36及び第2遊星歯車装置38の各回転要素が、直接的に或いは係合装置CBやワンウェイクラッチF1を介して間接的に、一部が互いに連結されたり、中間伝達部材30、ケース16、或いは出力軸22に連結されている。第1遊星歯車装置36の各回転要素は、サンギヤS1、キャリアCA1、リングギヤR1であり、第2遊星歯車装置38の各回転要素は、サンギヤS2、キャリアCA2、リングギヤR2である。
In the stepped
有段変速部20は、複数の係合装置のうちの何れかの係合装置である例えば所定の係合装置の係合によって、変速比(ギヤ比ともいう)γat(=AT入力回転速度Ni/出力回転速度No)が異なる複数の変速段(ギヤ段ともいう)のうちの何れかのギヤ段が形成される有段変速機である。つまり、有段変速部20は、複数の係合装置の何れかが係合されることで、ギヤ段が切り替えられるすなわち変速が実行される。有段変速部20は、複数のギヤ段の各々が形成される、有段式の自動変速機である。本実施例では、有段変速部20にて形成されるギヤ段をATギヤ段と称す。AT入力回転速度Niは、有段変速部20の入力回転部材の回転速度である有段変速部20の入力回転速度であって、中間伝達部材30の回転速度と同値であり、又、第2回転機MG2の回転速度であるMG2回転速度Nmと同値である。AT入力回転速度Niは、MG2回転速度Nmで表すことができる。出力回転速度Noは、有段変速部20の出力回転速度である出力軸22の回転速度であって、無段変速部18と有段変速部20とを合わせた全体の変速機である複合変速機40の出力回転速度でもある。複合変速機40は、エンジン14と駆動輪28との間の動力伝達経路の一部を構成する変速機である。
The stepped
有段変速部20は、例えば図2の係合作動表に示すように、複数のATギヤ段として、AT1速ギヤ段(図中の「1st」)−AT4速ギヤ段(図中の「4th」)の4段の前進用のATギヤ段が形成される。AT1速ギヤ段の変速比γatが最も大きく、ハイ側のATギヤ段程、変速比γatが小さくなる。又、後進用のATギヤ段(図中の「Rev」)は、例えばクラッチC1の係合且つブレーキB2の係合によって形成される。つまり、後述するように、後進走行を行う際には、例えばAT1速ギヤ段が形成される。図2の係合作動表は、各ATギヤ段と複数の係合装置の各作動状態との関係をまとめたものである。すなわち、図2の係合作動表は、各ATギヤ段と、各ATギヤ段において各々係合される係合装置である所定の係合装置との関係をまとめたものである。図2において、「○」は係合、「△」はエンジンブレーキ時や有段変速部20のコーストダウンシフト時に係合、空欄は解放をそれぞれ表している。
As shown in the engagement operation table of FIG. 2, for example, the stepped
有段変速部20は、後述する電子制御装置90によって、ドライバー(すなわち運転者)のアクセル操作や車速V等に応じて形成されるATギヤ段が切り替えられる、すなわち複数のATギヤ段が選択的に形成される。例えば、有段変速部20の変速制御においては、係合装置CBの何れかの掴み替えにより変速が実行される、すなわち係合装置CBの係合と解放との切替えにより変速が実行される、所謂クラッチツゥクラッチ変速が実行される。本実施例では、例えばAT2速ギヤ段からAT1速ギヤ段へのダウンシフトを2→1ダウンシフトと表す。他のアップシフトやダウンシフトについても同様である。
In the stepped
図3は、無段変速部18と有段変速部20とにおける各回転要素の回転速度の相対的関係を表す共線図である。図3において、無段変速部18を構成する差動機構32の3つの回転要素に対応する3本の縦線Y1、Y2、Y3は、左側から順に第2回転要素RE2に対応するサンギヤS0の回転速度を表すg軸であり、第1回転要素RE1に対応するキャリアCA0の回転速度を表すe軸であり、第3回転要素RE3に対応するリングギヤR0の回転速度(すなわち有段変速部20の入力回転速度)を表すm軸である。又、有段変速部20の4本の縦線Y4、Y5、Y6、Y7は、左から順に、第4回転要素RE4に対応するサンギヤS2の回転速度、第5回転要素RE5に対応する相互に連結されたリングギヤR1及びキャリアCA2の回転速度(すなわち出力軸22の回転速度)、第6回転要素RE6に対応する相互に連結されたキャリアCA1及びリングギヤR2の回転速度、第7回転要素RE7に対応するサンギヤS1の回転速度をそれぞれ表す軸である。縦線Y1、Y2、Y3の相互の間隔は、差動機構32のギヤ比(歯車比ともいう)ρ0に応じて定められている。又、縦線Y4、Y5、Y6、Y7の相互の間隔は、第1、第2遊星歯車装置36,38の各歯車比ρ1,ρ2に応じて定められている。共線図の縦軸間の関係においてサンギヤとキャリアとの間が「1」に対応する間隔とされるとキャリアとリングギヤとの間が遊星歯車装置の歯車比ρ(=サンギヤの歯数Zs/リングギヤの歯数Zr)に対応する間隔とされる。
FIG. 3 is a collinear diagram showing the relative relationship between the rotation speeds of the rotating elements of the continuously
図3の共線図を用いて表現すれば、無段変速部18の差動機構32において、第1回転要素RE1にエンジン14(図中の「ENG」参照)が連結され、第2回転要素RE2に第1回転機MG1(図中の「MG1」参照)が連結され、中間伝達部材30と一体回転する第3回転要素RE3に第2回転機MG2(図中の「MG2」参照)が連結されて、エンジン14の回転を中間伝達部材30を介して有段変速部20へ伝達するように構成されている。無段変速部18では、縦線Y2を横切る各直線L0,L0Rにより、サンギヤS0の回転速度とリングギヤR0の回転速度との関係が示される。
Expressed using the co-line diagram of FIG. 3, in the
又、有段変速部20において、第4回転要素RE4はクラッチC1を介して中間伝達部材30に選択的に連結され、第5回転要素RE5は出力軸22に連結され、第6回転要素RE6はクラッチC2を介して中間伝達部材30に選択的に連結されると共にブレーキB2を介してケース16に選択的に連結され、第7回転要素RE7はブレーキB1を介してケース16に選択的に連結されている。有段変速部20では、係合装置CBの係合解放制御によって縦線Y5を横切る各直線L1,L2,L3,L4,LRにより、出力軸22における「1st」,「2nd」,「3rd」,「4th」,「Rev」の各回転速度が示される。
Further, in the stepped
図3中の実線で示す、直線L0及び直線L1,L2,L3,L4は、少なくともエンジン14を動力源として走行するハイブリッド走行が可能なハイブリッド走行モードでの前進走行における各回転要素の相対速度を示している。このハイブリッド走行モードでは、差動機構32において、キャリアCA0に入力されるエンジントルクTeに対して、第1回転機MG1による負トルクである反力トルクが正回転にてサンギヤS0に入力されると、リングギヤR0には正回転にて正トルクとなるエンジン直達トルクTd(=Te/(1+ρ0)=−(1/ρ0)×Tg)が現れる。そして、要求駆動力に応じて、エンジン直達トルクTdとMG2トルクTmとの合算トルクが車両10の前進方向の駆動トルクとして、AT1速ギヤ段−AT4速ギヤ段のうちの何れかのATギヤ段が形成された有段変速部20を介して駆動輪28へ伝達される。このとき、第1回転機MG1は正回転にて負トルクを発生する発電機として機能する。第1回転機MG1の発電電力Wgは、バッテリ54に充電されたり、第2回転機MG2にて消費される。第2回転機MG2は、発電電力Wgの全部又は一部を用いて、或いは発電電力Wgに加えてバッテリ54からの電力を用いて、MG2トルクTmを出力する。
The straight lines L0 and the straight lines L1, L2, L3, and L4 shown by the solid lines in FIG. It shows. In this hybrid traveling mode, in the
図3に図示はしていないが、エンジン14を停止させると共に第2回転機MG2を動力源として走行するモータ走行が可能なモータ走行モードでの共線図では、差動機構32において、キャリアCA0はゼロ回転とされ、リングギヤR0には正回転にて正トルクとなるMG2トルクTmが入力される。このとき、サンギヤS0に連結された第1回転機MG1は、無負荷状態とされて負回転にて空転させられる。つまり、モータ走行モードでは、エンジン14は駆動されず、エンジン回転速度Neはゼロとされ、MG2トルクTmが車両10の前進方向の駆動トルクとして、AT1速ギヤ段−AT4速ギヤ段のうちの何れかのATギヤ段が形成された有段変速部20を介して駆動輪28へ伝達される。ここでのMG2トルクTmは、正回転の力行トルクである。
Although not shown in FIG. 3, in the collinear diagram in the motor traveling mode in which the
図3中の破線で示す、直線L0R及び直線LRは、モータ走行モードでの後進走行における各回転要素の相対速度を示している。このモータ走行モードでの後進走行では、リングギヤR0には負回転にて負トルクとなるMG2トルクTmが入力され、そのMG2トルクTmが車両10の後進方向の駆動トルクとして、AT1速ギヤ段が形成された有段変速部20を介して駆動輪28へ伝達される。車両10では、後述する電子制御装置90によって、複数のATギヤ段のうちの前進用のロー側のATギヤ段である例えばAT1速ギヤ段が形成された状態で、前進走行時における前進用のMG2トルクTmとは正負が反対となる後進用のMG2トルクTmが第2回転機MG2から出力させられることで、後進走行を行うことができる。ここでは、前進用のMG2トルクTmは正回転の正トルクとなる力行トルクであり、後進用のMG2トルクTmは負回転の負トルクとなる力行トルクである。このように、車両10では、前進用のATギヤ段を用いて、MG2トルクTmの正負を反転させることで後進走行を行う。前進用のATギヤ段を用いることは、前進走行を行うときと同じATギヤ段を用いることである。尚、ハイブリッド走行モードにおいても、直線L0Rのように第2回転機MG2を負回転とすることが可能であるので、モータ走行モードと同様に後進走行を行うことが可能である。
The straight line L0R and the straight line LR shown by the broken line in FIG. 3 indicate the relative speed of each rotating element in the reverse running in the motor running mode. In reverse travel in this motor travel mode, MG2 torque Tm, which becomes negative torque due to negative rotation, is input to the ring gear R0, and the MG2 torque Tm is used as the drive torque in the reverse direction of the
動力伝達装置12では、エンジン14が動力伝達可能に連結された第1回転要素RE1としてのキャリアCA0と第1回転機MG1が動力伝達可能に連結された第2回転要素RE2としてのサンギヤS0と中間伝達部材30が連結された第3回転要素RE3としてのリングギヤR0との3つの回転要素を有する差動機構32を備えて、第1回転機MG1の運転状態が制御されることにより差動機構32の差動状態が制御される電気式変速機構としての無段変速部18が構成される。中間伝達部材30が連結された第3回転要素RE3は、見方を換えれば第2回転機MG2が動力伝達可能に連結された第3回転要素RE3である。つまり、動力伝達装置12では、エンジン14が動力伝達可能に連結された差動機構32と差動機構32に動力伝達可能に連結された第1回転機MG1とを有して、第1回転機MG1の運転状態が制御されることにより差動機構32の差動状態が制御される無段変速部18が構成される。無段変速部18は、入力回転部材となる連結軸34の回転速度と同値であるエンジン回転速度Neと、出力回転部材となる中間伝達部材30の回転速度であるMG2回転速度Nmとの比の値である変速比γ0(=Ne/Nm)が変化させられる電気的な無段変速機として作動させられる。
In the
例えば、ハイブリッド走行モードにおいては、有段変速部20にてATギヤ段が形成されたことで駆動輪28の回転に拘束されるリングギヤR0の回転速度に対して、第1回転機MG1の回転速度を制御することによってサンギヤS0の回転速度が上昇或いは下降させられると、キャリアCA0の回転速度つまりエンジン回転速度Neが上昇或いは下降させられる。従って、ハイブリッド走行では、エンジン14を効率の良い運転点にて作動させることが可能である。つまり、ATギヤ段が形成された有段変速部20と無段変速機として作動させられる無段変速部18とで、無段変速部18と有段変速部20とが直列に配置された複合変速機40全体として無段変速機を構成することができる。
For example, in the hybrid traveling mode, the rotation speed of the first rotary machine MG1 is relative to the rotation speed of the ring gear R0, which is constrained by the rotation of the
又は、無段変速部18を有段変速機のように変速させることも可能であるので、ATギヤ段が形成される有段変速部20と有段変速機のように変速させる無段変速部18とで、複合変速機40全体として有段変速機のように変速させることができる。つまり、複合変速機40において、エンジン回転速度Neの出力回転速度Noに対する比の値を表す変速比γt(=Ne/No)が異なる複数のギヤ段を選択的に成立させるように、有段変速部20と無段変速部18とを制御することが可能である。本実施例では、複合変速機40にて成立させられるギヤ段を模擬ギヤ段と称する。変速比γtは、直列に配置された、無段変速部18と有段変速部20とで形成されるトータル変速比であって、無段変速部18の変速比γ0と有段変速部20の変速比γatとを乗算した値(γt=γ0×γat)となる。
Alternatively, since the continuously
模擬ギヤ段は、例えば有段変速部20の各ATギヤ段と1又は複数種類の無段変速部18の変速比γ0との組合せによって、有段変速部20の各ATギヤ段に対してそれぞれ1又は複数種類を成立させるように割り当てられる。例えば、AT1速ギヤ段に対して模擬1速ギヤ段−模擬3速ギヤ段が成立させられ、AT2速ギヤ段に対して模擬4速ギヤ段−模擬6速ギヤ段が成立させられ、AT3速ギヤ段に対して模擬7速ギヤ段−模擬9速ギヤ段が成立させられ、AT4速ギヤ段に対して模擬10速ギヤ段が成立させられるように予め定められている。複合変速機40では、出力回転速度Noに対して所定の変速比γtを実現するエンジン回転速度Neとなるように無段変速部18が制御されることによって、あるATギヤ段において異なる模擬ギヤ段が成立させられる。又、複合変速機40では、ATギヤ段の切替えに合わせて無段変速部18が制御されることによって、模擬ギヤ段が切り替えられる。
The simulated gear stage is, for example, a combination of each AT gear stage of the stepped
図1に戻り、車両10は、エンジン14、無段変速部18、及び有段変速部20などの制御に関連する車両10の制御装置を含むコントローラとしての電子制御装置90を備えている。よって、図1は、電子制御装置90の入出力系統を示す図であり、又、電子制御装置90による制御機能の要部を説明する機能ブロック図である。電子制御装置90は、例えばCPU、RAM、ROM、入出力インターフェース等を備えた所謂マイクロコンピュータを含んで構成されており、CPUはRAMの一時記憶機能を利用しつつ予めROMに記憶されたプログラムに従って信号処理を行うことにより車両10の各種制御を実行する。電子制御装置90は、必要に応じてエンジン制御用、変速制御用等に分けて構成される。
Returning to FIG. 1, the
電子制御装置90には、車両10に備えられた各種センサ等(例えばエンジン回転速度センサ60、出力回転速度センサ62、MG1回転速度センサ64、MG2回転速度センサ66、アクセル開度センサ68、スロットル弁開度センサ70、ブレーキペダルセンサ71、ステアリングセンサ72、Gセンサ74、ヨーレートセンサ76、バッテリセンサ78、油温センサ79、車両周辺情報センサ80、車両位置センサ81、送受信機82、ナビゲーションシステム83、運転支援設定スイッチ群84など)による検出値に基づく各種信号等(例えばエンジン回転速度Ne、車速Vに対応する出力回転速度No、第1回転機MG1の回転速度であるMG1回転速度Ng、AT入力回転速度NiであるMG2回転速度Nm、運転者の加速操作の大きさを表す運転者の加速操作量としてのアクセル開度θacc、電子スロットル弁の開度であるスロットル弁開度θth、ホイールブレーキを作動させる為のブレーキペダルが運転者によって操作されている状態を示す信号であるブレーキオン信号Bon、ブレーキペダルの踏力に対応する、運転者によるブレーキペダルの踏込操作の大きさを表すブレーキ操作量Bra、車両10に備えられたステアリングホイールの操舵角θsw及び操舵方向Dsw、車両10の前後加速度Gx、車両10の左右加速度Gy、車両10の鉛直軸まわりの回転角速度であるヨーレートRyaw、バッテリ54のバッテリ温度THbatやバッテリ充放電電流Ibatやバッテリ電圧Vbat、係合装置CBの油圧アクチュエータへ供給される作動油すなわち係合装置CBを作動させる作動油の温度である作動油温THoil、車両周辺情報Iard、位置情報Ivp、通信信号Scom、ナビ情報Inavi、自動運転制御やクルーズ制御等の運転支援制御における運転者による設定を示す信号である運転支援設定信号Ssetなど)が、それぞれ供給される。
The
電子制御装置90からは、車両10に備えられた各装置(例えばエンジン制御装置50、インバータ52、油圧制御回路56、送受信機82、ホイールブレーキ装置86、操舵装置88、情報周知装置89など)に各種指令信号(例えばエンジン14を制御する為のエンジン制御指令信号Se、第1回転機MG1及び第2回転機MG2を各々制御する為の回転機制御指令信号Smg、係合装置CBの作動状態を制御する為の油圧制御指令信号Sat、通信信号Scom、ホイールブレーキによる制動トルクを制御する為のブレーキ制御指令信号Sbra、車輪(特には前輪)の操舵を制御する為の操舵制御指令信号Sste、運転者に警告や報知を行う為の情報周知制御指令信号Sinfなど)が、それぞれ出力される。
From the
車両周辺情報センサ80は、例えばライダー、レーダー、及び車載カメラなどのうちの少なくとも一つを含んでおり、走行中の道路に関する情報や車両周辺に存在する物体に関する情報を直接的に取得する。前記ライダーは、例えば車両10の前方の物体、側方の物体、後方の物体などを各々検出する複数のライダー、又は、車両10の全周囲の物体を検出する一つのライダーであり、検出した物体に関する物体情報を車両周辺情報Iardとして出力する。前記レーダーは、例えば車両10の前方の物体、前方近傍の物体、後方近傍の物体などを各々検出する複数のレーダーなどであり、検出した物体に関する物体情報を車両周辺情報Iardとして出力する。前記ライダーやレーダーによる物体情報には、検出した物体の車両10からの距離と方向とが含まれる。前記車載カメラは、例えば車両10の前方や後方を撮像する単眼カメラ又はステレオカメラであり、撮像情報を車両周辺情報Iardとして出力する。この撮像情報には、走行路の車線、走行路における標識、駐車スペース、及び走行路における他車両200a,200b等や歩行者や障害物などの情報が含まれる。他車両200a,200b等は、車両10とは別の車両である。本実施例では、他車両200a,200b等を、特に区別しない場合には他車両200という。
The vehicle
車両位置センサ81は、GPSアンテナなどを含んでいる。位置情報Ivpは、GPS(Global Positioning System)衛星が発信するGPS信号(軌道信号)などに基づく地表又は地図上における車両10の位置を示す自車位置情報を含んでいる。
The
ナビゲーションシステム83は、ディスプレイやスピーカ等を有する公知のナビゲーションシステムである。ナビゲーションシステム83は、位置情報Ivpに基づいて、予め記憶された地図データ上に自車位置を特定する。ナビゲーションシステム83は、ディスプレイに表示した地図上に自車位置を表示する。ナビゲーションシステム83は、目的地が入力されると、出発地から目的地までの走行経路を演算し、ディスプレイやスピーカ等で運転者に走行経路などの指示を行う。ナビ情報Inaviは、例えばナビゲーションシステム83に予め記憶された地図データに基づく道路情報や施設情報などの地図情報などを含んでいる。前記道路情報には、市街地道路、郊外道路、山岳道路、高速自動車道路すなわち高速道路などの道路の種類、道路の分岐や合流、道路の勾配、制限車速などの情報が含まれる。前記施設情報には、スーパー、商店、レストラン、駐車場、公園、車両10を修理する拠点、自宅、高速道路におけるサービスエリアなどの拠点の種類、所在位置、名称などの情報が含まれる。上記サービスエリアは、例えば高速道路で、駐車、食事、給油などの設備のある拠点である。
The
運転支援設定スイッチ群84は、自動運転制御を実行させる為の自動運転選択スイッチ、クルーズ制御を実行させる為のクルーズスイッチ、クルーズ制御における車速を設定するスイッチ、クルーズ制御における先行車との車間距離を設定するスイッチ、設定された車線を維持して走行するレーンキープ制御を実行させる為のスイッチなどを含んでいる。
The driving support setting
ホイールブレーキ装置86は、車輪にホイールブレーキによる制動トルクを付与するブレーキ装置である。ホイールブレーキ装置86は、運転者によるブレーキ操作部材におけるブレーキ操作状態などに応じて、ホイールブレーキに設けられたホイールシリンダへブレーキ油圧を供給する。ホイールブレーキ装置86では、通常時には、ブレーキマスタシリンダから発生させられる、ブレーキ操作量Braに対応した大きさのマスタシリンダ油圧がブレーキ油圧としてホイールシリンダへ供給される。一方で、ホイールブレーキ装置86では、例えばABS制御時、横滑り抑制制御時、車速制御時、自動運転制御時などには、ホイールブレーキによる制動トルクの発生の為に、各制御で必要なブレーキ油圧がホイールシリンダへ供給される。上記車輪は、駆動輪28及び不図示の従動輪である。
The
操舵装置88は、例えば車速V、操舵角θsw及び操舵方向Dsw、ヨーレートRyawなどに応じたアシストトルクを車両10の操舵系に付与する。操舵装置88では、例えば自動運転制御時などには、前輪の操舵を制御するトルクを車両10の操舵系に付与する。
The
情報周知装置89は、例えば車両10の走行に関わる何らかの部品が故障したり、その部品の機能が低下した場合に、運転者に対して警告や報知を行う装置である。情報周知装置89は、例えばモニタやディスプレイやアラームランプ等の表示装置、及び/又はスピーカやブザー等の音出力装置などである。前記表示装置は、運転者に対して視覚的な警告や報知を行う装置である。音出力装置は、運転者に対して聴覚的な警告や報知を行う装置である。
The
送受信機82は、車両10とは別に存在する、車両10とは別の車外装置と通信する機器である。電子制御装置90は、前記車外装置との間で、送受信機82を介して通信信号Scomを送受信する。前記車外装置は、少なくともサーバー100を含んでいる。前記車外装置は、道路交通情報通信システムなどを含んでいても良い。送受信機82は、前記車外装置を介さずに車両10の近傍にいる他車両200との間で直接的に通信する機能を有していても良い。
The transmitter /
通信信号Scomは、例えばサーバー100との間で送受信された車両状態情報や車両現象情報、前記道路交通情報通信システムとの間で送受信された道路交通情報、車両10の近傍にいる他車両200との間で直接的に送受信された車車間通信情報などを含んでいる。前記車両状態情報は、例えば各種センサ等により検出された車両10の走行に関わる車両状態を示す情報である。この車両状態は、例えばアクセル開度θacc、車速Vなどである。前記車両現象情報は、例えば車両10で生じる現象を示す情報である。この現象は、例えば不図示のマイクロフォンにより検出された車内の音つまり音圧、Gセンサ74により検出された、搭乗者が感じる振動などである。前記道路交通情報には、例えば道路の渋滞、事故、工事、所要時間、駐車場などの情報が含まれる。前記車車間通信情報は、例えば車両情報、走行情報、交通環境情報などを含んでいる。前記車両情報には、例えば乗用車、トラック、二輪車などの車種を示す情報が含まれる。前記走行情報には、例えば車速V、位置情報Ivp、ブレーキペダルの操作情報、ターンシグナルランプの点滅情報、ハザードランプの点滅情報などの情報が含まれる。前記交通環境情報には、例えば道路の渋滞、工事などの情報が含まれる。
The communication signal Scom includes, for example, vehicle state information and vehicle phenomenon information transmitted / received to / from the
サーバー100は、車両10外部のネットワーク上におけるシステムである。サーバー100は、各種情報を、受け付けたり、処理したり、解析したり、蓄積したり、提供したりする。サーバー100は、車両10との間でと同様に、他車両200との間で、各種情報例えば通信信号Scomを送受信する。他車両200は、基本的には車両10と同様の機能を有している。
The
具体的には、サーバー100は、演算部102、FFT解析部104、表示部106などを備えている。演算部102は、車両10から送信された車両状態情報や車両現象情報に対して所定の処理を行う。FFT解析部104は、演算部102による処理結果に対して高速フーリエ変換(=FFT)による周波数分析を行う。表示部106は、演算部102による処理結果、FFT解析部104による分析結果などを、ユーザーが出力装置にて観察することができるようにすなわち閲覧可能となるようにデータ処理する。この出力装置は、例えばディスプレイやプリンターなどである。このディスプレイは、例えばサーバー100と所定のネットワークを介して接続され得るパーソナルコンピューター110のモニタ112である。以下、パーソナルコンピューター110をパソコン110という。
Specifically, the
図4は、演算部102の構成の一例を示す図である。演算部102は、データを蓄積するデータベース部120と前記データから結論を推定する推論部130とを有する人工知能である。データベース部120は、故障データ122、ビッグデータ124、ユーザデータ126、正解データ128、故障に関する基本データ129を備えている。故障データ122は、電子制御装置90により判定されて送信された、車両10で実際に発生した所定の現象に関するデータである。この所定の現象は、車両10における故障を要因とする現象であって、例えば有段変速部20の変速過渡におけるタイアップやエンジン回転速度Neの吹き上がり、駆動トルクの変動、異常振動などの異常な現象である。ビッグデータ124は、車両10における異常な現象の発生前の走行状態を表す複数のデータである。走行状態を表す複数のデータは、例えば車速V、アクセル開度θacc、振動つまり車両10の前後加速度Gxや左右加速度Gy、作動油温THoil、ATギヤ段、音圧などである。ユーザデータ126は、例えばパソコン110により入力されて送信された、ユーザーが指摘した不具合である(図1中のパソコン110内の「ユーザ指摘不具合」参照)。この不具合は、例えば変速ショックの発生、異音の発生などである。正解データ128は、例えばパソコン110により入力されて送信された、専門家が最終的に判断した故障名に基づいて学習した異常な現象の要因となる故障や不具合のデータである(図1中のパソコン110内の「人間判断」参照)。故障に関する基本データ129は、車両10の部品が故障したときに生じる不具合を予め解析してデータベース化したデータである。例えば油圧制御回路56内のソレノイドバルブSL1の故障に対応付けされた変速ショックなどである。推論部130は、推論エンジン132を備えている。推論エンジン132は、データベース部120における各種データに基づいて異常な現象の要因となる故障を推論する。推論部130は、推論エンジン132により故障名を特定する。尚、本実施例では、部品の故障に加えて、部品が故障したときに生じる変速ショックのような不具合も、異常な現象の要因となる故障として取り扱う。
FIG. 4 is a diagram showing an example of the configuration of the
電子制御装置90は、車両10における各種制御を実現する為に、AT変速制御手段すなわちAT変速制御部92、ハイブリッド制御手段すなわちハイブリッド制御部94、運転制御手段すなわち運転制御部96、及び故障特定手段すなわち故障特定部98を備えている。
In order to realize various controls in the
AT変速制御部92は、予め実験的に或いは設計的に求められて記憶された関係すなわち予め定められた関係である例えば図5に示すようなATギヤ段変速マップを用いて有段変速部20の変速判断を行い、必要に応じて有段変速部20の変速制御を実行する為の油圧制御指令信号Satを油圧制御回路56へ出力する。上記ATギヤ段変速マップは、例えば車速V及び要求駆動トルクTrdemを変数とする二次元座標上に、有段変速部20の変速が判断される為の変速線を有する所定の関係である。
The AT
ハイブリッド制御部94は、エンジン14の作動を制御するエンジン制御手段すなわちエンジン制御部としての機能と、インバータ52を介して第1回転機MG1及び第2回転機MG2の作動を制御する回転機制御手段すなわち回転機制御部としての機能を含んでおり、それら制御機能によりエンジン14、第1回転機MG1、及び第2回転機MG2によるハイブリッド駆動制御等を実行する。ハイブリッド制御部94は、予め定められた関係である例えば駆動要求量マップにアクセル開度θacc及び車速Vを適用することで駆動要求量としての駆動輪28における要求駆動トルクTrdem[Nm]を算出する。
The
ハイブリッド制御部94は、バッテリ54の充電可能電力Winや放電可能電力Wout等を考慮して、要求駆動トルクTrdemと車速Vとに基づく要求駆動パワーPrdemを実現するように、エンジン14を制御する指令信号であるエンジン制御指令信号Seと、第1回転機MG1及び第2回転機MG2を制御する指令信号である回転機制御指令信号Smgとを出力する。エンジン制御指令信号Seは、例えばそのときのエンジン回転速度NeにおけるエンジントルクTeを出力するエンジン14のパワーであるエンジンパワーPeの指令値である。回転機制御指令信号Smgは、例えばエンジントルクTeの反力トルクとしての指令出力時のMG1回転速度NgにおけるMG1トルクTgを出力する第1回転機MG1の発電電力Wgの指令値であり、又、指令出力時のMG2回転速度NmにおけるMG2トルクTmを出力する第2回転機MG2の消費電力Wmの指令値である。
The
バッテリ54の充電可能電力Winは、バッテリ54の入力電力の制限を規定する入力可能電力であり、バッテリ54の放電可能電力Woutは、バッテリ54の出力電力の制限を規定する出力可能電力である。バッテリ54の充電可能電力Winや放電可能電力Woutは、例えばバッテリ温度THbat及びバッテリ54の充電状態値SOC[%]に基づいて電子制御装置90により算出される。バッテリ54の充電状態値SOCは、バッテリ54の充電状態を示す値であり、例えばバッテリ充放電電流Ibat及びバッテリ電圧Vbatなどに基づいて電子制御装置90により算出される。
The rechargeable power Win of the battery 54 is the input power that defines the limit of the input power of the battery 54, and the dischargeable power Wout of the battery 54 is the output power that defines the limit of the output power of the battery 54. The rechargeable power Win and the dischargeable power Wout of the battery 54 are calculated by the
ハイブリッド制御部94は、例えば無段変速部18を無段変速機として作動させて複合変速機40全体として無段変速機として作動させる場合、エンジン最適燃費点等を考慮して、要求駆動パワーPrdemを実現するエンジンパワーPeが得られるエンジン回転速度NeとエンジントルクTeとなるように、エンジン14を制御すると共に第1回転機MG1の発電電力Wgを制御することで、無段変速部18の無段変速制御を実行して無段変速部18の変速比γ0を変化させる。この制御の結果として、無段変速機として作動させる場合の複合変速機40の変速比γtが制御される。
In the
ハイブリッド制御部94は、例えば無段変速部18を有段変速機のように変速させて複合変速機40全体として有段変速機のように変速させる場合、予め定められた関係である例えば模擬ギヤ段変速マップを用いて複合変速機40の変速判断を行い、AT変速制御部92による有段変速部20のATギヤ段の変速制御と協調して、複数の模擬ギヤ段を選択的に成立させるように無段変速部18の変速制御を実行する。複数の模擬ギヤ段は、それぞれの変速比γtを維持できるように車速Vに応じて第1回転機MG1によりエンジン回転速度Neを制御することによって成立させることができる。各模擬ギヤ段の変速比γtは、車速Vの全域に亘って必ずしも一定値である必要はなく、所定領域で変化させても良いし、各部の回転速度の上限や下限等によって制限が加えられても良い。このように、ハイブリッド制御部94は、エンジン回転速度Neを有段変速のように変化させる変速制御が可能である。複合変速機40全体として有段変速機のように変速させる模擬有段変速制御は、例えば運転者によってスポーツ走行モード等の走行性能重視の走行モードが選択された場合や要求駆動トルクTrdemが比較的大きい場合に、複合変速機40全体として無段変速機として作動させる無段変速制御に優先して実行するだけでも良いが、所定の実行制限時を除いて基本的に模擬有段変速制御が実行されても良い。
The
ハイブリッド制御部94は、走行モードとして、モータ走行モード或いはハイブリッド走行モードを走行状態に応じて選択的に成立させる。例えば、ハイブリッド制御部94は、要求駆動パワーPrdemが予め定められた閾値よりも小さなモータ走行領域にある場合には、モータ走行モードを成立させる一方で、要求駆動パワーPrdemが予め定められた閾値以上となるハイブリッド走行領域にある場合には、ハイブリッド走行モードを成立させる。図5の一点鎖線Aは、車両10の走行用の動力源を、少なくともエンジン14とするか、第2回転機MG2のみとするかを切り替える為の境界線である。すなわち、図5の一点鎖線Aは、ハイブリッド走行とモータ走行とを切り替える為のハイブリッド走行領域とモータ走行領域との境界線である。この図5の一点鎖線Aに示すような境界線を有する予め定められた関係は、車速V及び要求駆動トルクTrdemを変数とする二次元座標で構成された動力源切替マップの一例である。尚、図5では、便宜上、この動力源切替マップをATギヤ段変速マップと共に示している。
The
ハイブリッド制御部94は、要求駆動パワーPrdemがモータ走行領域にあるときであっても、バッテリ54の充電状態値SOCが予め定められたエンジン始動閾値未満となる場合には、ハイブリッド走行モードを成立させる。モータ走行モードは、エンジン14を停止した状態で第2回転機MG2により駆動トルクを発生させて走行する走行状態である。ハイブリッド走行モードは、エンジン14を運転した状態で走行する走行状態である。前記エンジン始動閾値は、エンジン14を強制的に始動してバッテリ54を充電する必要がある充電状態値SOCであることを判断する為の予め定められた閾値である。
The
ハイブリッド制御部94は、エンジン14の運転停止時にハイブリッド走行モードを成立させた場合には、エンジン14を始動する始動制御を行う。ハイブリッド制御部94は、エンジン14を始動するときには、第1回転機MG1によりエンジン回転速度Neを上昇させつつ、エンジン回転速度Neが点火可能な所定回転速度以上となったときに点火することでエンジン14を始動する。すなわち、ハイブリッド制御部94は、第1回転機MG1によりエンジン14をクランキングすることでエンジン14を始動する。
The
運転制御部96は、車両10の運転制御として、運転者の運転操作に基づいて走行する手動運転制御と、運転者の運転操作に因らず車両10を運転する運転支援制御とを行うことが可能である。前記手動運転制御は、運転者の運転操作による手動運転にて走行する運転制御である。その手動運転は、アクセル操作、ブレーキ操作、操舵操作などの運転者の運転操作によって車両10の通常走行を行う運転方法である。前記運転支援制御は、例えば運転操作を自動的に支援する運転支援にて走行する運転制御である。その運転支援は、運転者の運転操作(意思)に因らず、各種センサからの信号や情報等に基づく電子制御装置90による制御により加減速、制動などを自動的に行うことによって車両10の走行を行う運転方法である。前記運転支援制御は、例えば運転者により入力された目的地や地図情報などに基づいて自動的に目標走行状態を設定し、その目標走行状態に基づいて加減速、制動、操舵などを自動的に行う自動運転制御などである。尚、広義には、操舵操作などの一部の運転操作を運転者が行い、加減速、制動などを自動的に行うようなクルーズ制御を運転支援制御に含めても良い。
As the driving control of the
運転制御部96は、運転支援設定スイッチ群84における自動運転選択スイッチやクルーズスイッチなどがオフとされて運転支援による運転が選択されていない場合には、手動運転モードを成立させて手動運転制御を実行する。運転制御部96は、有段変速部20やエンジン14や回転機MG1,MG2を各々制御する指令をAT変速制御部92及びハイブリッド制御部94に出力することで手動運転制御を実行する。
When the automatic driving selection switch, the cruise switch, etc. in the driving support setting
運転制御部96は、運転者によって運転支援設定スイッチ群84における自動運転選択スイッチが操作されて自動運転が選択されている場合には、自動運転モードを成立させて自動運転制御を実行する。運転制御部96は、目標走行状態に基づいて加減速と制動と操舵とを自動的に行うように、有段変速部20やエンジン14や回転機MG1,MG2を各々制御する指令をAT変速制御部92及びハイブリッド制御部94に出力することに加え、必要な制動トルクを得る為のブレーキ制御指令信号Sbraをホイールブレーキ装置86に出力し、前輪の操舵を制御する為の操舵制御指令信号Ssteを操舵装置88に出力することで自動運転制御を行う。
When the driver operates the automatic driving selection switch in the driving support setting
故障特定部98は、車両10における異常な現象を検出したり、その異常な現象の要因となる故障を特定したりするダイアグノーシスの機能を備えている。故障特定部98は、ダイアグノーシスによる診断結果に基づいて、車両10における異常な現象が発生したか否かを判定する。
The
故障特定部98は、車両10における異常な現象が発生したと判定した場合には、ダイアグノーシスによって異常な現象の要因となる故障が特定できたか否かを判定する。ダイアグノーシスよって例えば単体の電子部品の故障が特定できる場合、故障特定部98は、ダイアグノーシスによってそのような単体の電子部品の故障が特定できたか否かを判定する。このような場合、ダイアグノーシスによって単体の電子部品の故障が特定できたか否かを判定することは、単体の部品の故障であるか否かを判定することである。
When the
故障特定部98は、車両10における異常な現象が発生したと判定したときに、単体の部品の故障であると判定した場合には、ダイアグノーシスによる診断結果に基づいた故障名を表示する。例えば、故障特定部98は、その故障名を表示する為の情報周知制御指令信号Sinfを情報周知装置89に出力する。
When it is determined that an abnormal phenomenon has occurred in the
故障特定部98は、車両10における異常な現象が発生したと判定した場合には、車両10における異常な現象の発生前の走行状態を表す複数のデータに基づいて、その異常な現象の要因となる故障をサーバー100の演算部102を用いて特定する。特には、故障特定部98は、車両10における異常な現象が発生したと判定したときに、単体の部品の故障ではないと判定した場合には、その異常な現象の要因となる故障をサーバー100の演算部102を用いて特定する。このように、電子制御装置90は、人工知能としての演算部102を用いて車両10の故障を特定する車両用故障解析装置である。
When the
ところで、想定していないような車両10における異常な現象が発生したり、或いは車両10では初めてとなるような異常な現象が発生したなどの場合、ダイアグノーシスによって、又は、サーバー100の演算部102によって、異常な現象の要因となる故障を特定することは難しい。このような場合、走行状態を表す複数のデータを細かく解析したり、車両10の部品を分解調査するなどして、異常な現象の要因となる故障を特定する必要がある。そうすると、その故障の特定に時間が掛かるおそれがある。車両10における異常な現象の要因となる故障を容易に特定して故障解析の効率を向上することが望まれる。
By the way, when an unexpected phenomenon occurs in the
他車両200は前述したように基本的には車両10と同様の機能を有しているので、他車両200においても、車両10と同様に、他車両200における異常な現象が発生したと判定した場合には、他車両200における異常な現象の発生前の走行状態を表す複数のデータに基づいて、その異常な現象の要因となる故障をサーバー100の演算部102を用いて特定することが可能である。従って、演算部102におけるデータベース部120の故障データ122には、他車両200の電子制御装置により判定されて送信された、他車両200で実際に発生した異常な現象に関するデータが蓄積される。又、データベース部120のビッグデータ124には、他車両200における異常な現象の発生前の走行状態を表す複数のデータが蓄積される。
Since the
故障特定部98は、他車両200における異常な現象の発生時に、他車両200における異常な現象の発生前の走行状態を表す複数のデータと、他車両200における異常な現象の要因となる故障との関連付けを、サーバー100の演算部102に予め学習させる。故障特定部98は、車両10における異常な現象が発生したと判定した場合には、車両10における異常な現象の発生前の走行状態を表す複数のデータと、上記演算部102による学習結果とに基づいて、その異常な現象の要因となる故障を演算部102を用いて特定する。
When an abnormal phenomenon occurs in the
故障特定部98は、車両10における異常な現象が発生したと判定したときに、単体の部品の故障ではないと判定した場合には、サーバー100の演算部102により車両10における異常な現象の要因となる故障が特定できているか否かを判定する。
When the
故障特定部98は、サーバー100の演算部102により車両10における異常な現象の要因となる故障が特定できていると判定した場合には、故障名と、その故障に対して指定されたつまり故障に関連する車両10における走行状態を表す複数のデータとを閲覧可能とする。故障特定部98は、故障に関連する車両10における走行状態を表す複数のデータとを閲覧可能とする際には、走行状態を表す複数のデータのうちの異常値つまり車両10における異常な現象が生じたデータを含めて閲覧可能とする。例えば、故障特定部98は、その故障名と走行状態を表す複数のデータとをユーザーが例えばパソコン110にて閲覧可能となるように表示部106にデータ処理させる。これにより、サーバー100において、故障名と走行状態を表す複数のデータとが閲覧可能に処理される。
When the
図6は、故障が特定されたときに閲覧可能とされたデータ等の一例を示す図であり、例えばパソコン110のモニタ112に表示させられる。図6において、横軸は時間であり、縦軸は故障に関連する車両10における走行状態を表す複数のデータの大きさである。故障に関連する走行状態を表す複数のデータとして、車速Vとアクセル開度θaccと有段変速部20のATギヤ段と振動とが合わせて表示されている。振動における太実線Bの部分が異常値を示している。この異常値の要因となる故障名が「1→2変速ショック」と表示されている。これらは、この異常値の要因となる故障が特定された段階で自動的に表示されるように、ユーザーや専門家などによって設定されても良いし、又は、サーバー100の演算部102によって異常値と走行状態を表す複数のデータとの相関度に基づいて自動的に抽出されても良い。
FIG. 6 is a diagram showing an example of data or the like that can be viewed when a failure is identified, and is displayed on, for example, a monitor 112 of a
又、故障特定部98は、車両10における異常な現象の発生前の走行状態を表す複数のデータに基づいて、異常な現象の発生又は異常な現象の要因となる故障の発生が予測可能なときには、その予測を閲覧可能とする。図6は、車両10における異常な現象の発生前の走行状態を表す複数のデータの傾向に基づいて異常な現象の要因となる故障の発生が予測された場合の一例を示す図でもある。図6のt1時点は、その故障の発生が予測された時点である。異常な現象の要因となる故障の発生が予測された場合、その故障の発生の予測を表示するだけでも良いし、又、破線に示すように、有段変速部20の変速指令値を自動的にAT1速ギヤ段に戻して、大きな振動の発生を避けるようにしても良い。電子制御装置90は、異常な現象の要因となる故障の発生が予測された場合には、自動的にその故障を回避することができる制御状態に変更する。
Further, when the
FFT解析部104は、故障に関連する車両10における走行状態を表す複数のデータのうちの車両10における異常な現象が生じたデータをFFTにより周波数分析する。演算部102は、FFT解析部104による分析結果と故障に関連する車両10における走行状態を表す複数のデータとを関連付ける処理を行う。故障特定部98は、故障に関連する車両10における走行状態を表す複数のデータに関連付けられたFFT解析部104による分析結果を閲覧可能とする。例えば、故障特定部98は、上記複数のデータに関連付けられたFFT解析部104による分析結果をユーザーが例えばパソコン110にて閲覧可能となるように表示部106にデータ処理させる。これにより、サーバー100において、上記複数のデータに関連付けられたFFT解析部104による分析結果が閲覧可能に処理される。
The
図7は、FFTによる振動の周波数分析の解析結果の一例を示す図である。図7において、横軸は周波数であり、縦軸は振動の大きさである。図7中の解析結果において、例えば突出しているA部の振動データがユーザーにより画面上で指定されたとき、A部における振動データに関連する車両10における走行状態を表す複数のデータである、例えば時間、車速V、アクセル開度θaccの各データがその画面上に表示される。
FIG. 7 is a diagram showing an example of the analysis result of the frequency analysis of vibration by FFT. In FIG. 7, the horizontal axis is the frequency and the vertical axis is the magnitude of vibration. In the analysis result in FIG. 7, for example, when the protruding vibration data of the A part is specified on the screen by the user, it is a plurality of data representing the running state of the
閲覧可能とされた故障名が正解であるか否かは、専門家等が最終的に判定しても良い。専門家が最終的に判断した故障名は、例えばパソコン110により入力されてサーバー100に送信される。サーバー100の演算部102は、専門家等が最終的に判断した故障名に基づいて異常な現象の要因となる故障を学習し、学習結果を演算部102のデータベース部120における正解データ128に蓄積する。
An expert or the like may finally determine whether or not the fault name that can be viewed is the correct answer. The failure name finally determined by the expert is input by, for example, the
サーバー100の演算部102による、ビッグデータ124と異常な現象の要因となる故障とを関連付ける学習やこの学習結果とビッグデータ124とに基づいた異常な現象の要因となる故障の特定では、ビッグデータ124に合わせて、ユーザデータ126が参照されても良い。
In the learning of associating the
図8は、電子制御装置90の制御作動の要部すなわち車両10にて異常な現象が発生した際にその異常な現象の要因となる故障を容易に特定する為の制御作動を説明するフローチャートであり、例えば繰り返し実行される。
FIG. 8 is a flowchart illustrating the control operation for easily identifying the main part of the control operation of the
図8において、先ず、故障特定部98の機能に対応するステップ(以下、ステップを省略する)S10において、車両10における異常な現象が発生したか否かが判定される。このS10の判断が否定される場合は、本ルーチンが終了させられる。このS10の判断が肯定される場合は故障特定部98の機能に対応するS20において、単体の部品の故障であるか否かが判定される。例えばダイアグノーシスによって単体の電子部品の故障が特定されている場合には、このS20の判断が肯定される。このS20の判断が肯定される場合は故障特定部98の機能に対応するS30において、故障名が表示される。例えば、情報周知装置89に「ソレノイドバルブSL1故障」と表示される。上記S20の判断が否定される場合は故障特定部98の機能に対応するS40において、人工知能としての演算部102により車両10における異常な現象の要因となる故障が特定できているか否かが判定される。例えば、どのような部品の故障であるかが特定し難い場合でも、今までの学習結果に基づいて、変速ショックのような不具合が発生しているという程度の特定が為されている場合には、車両10における異常な現象の要因となる故障が特定できていると判定されて、このS40の判断が肯定される。このS40の判断が否定される場合は、本ルーチンが終了させられる。このS40の判断が肯定される場合は故障特定部98の機能に対応するS50において、故障名と、その故障に関連する車両10における走行状態を表す複数のデータとが表示される。例えば、パソコン110のモニタ112に、図6に示すように、故障名が「1→2変速ショック」と表示され、車速V、振動、ATギヤ段、アクセル開度θaccなどの故障に関連する車両10における走行状態を表す複数のデータが表示される。
In FIG. 8, first, in step S10 corresponding to the function of the failure identification unit 98 (hereinafter, step is omitted), it is determined whether or not an abnormal phenomenon has occurred in the
上述のように、本実施例によれば、車両10における異常な現象の発生時に、車両10における異常な現象の発生前の走行状態を表す複数のデータと、サーバー100の演算部102による他車両200における異常な現象の発生前の走行状態を表す複数のデータと他車両200における異常な現象の要因となる故障とを関連付ける学習結果とに基づいて、車両10における異常な現象の要因となる故障が演算部102を用いて特定されるので、車両10単独では特定することが難しいような故障を特定することが可能となる。よって、車両10にて異常な現象が発生した際に、その異常な現象の要因となる故障を容易に特定することができる。
As described above, according to the present embodiment, when an abnormal phenomenon occurs in the
以上、本発明の実施例を図面に基づいて詳細に説明したが、本発明はその他の態様においても適用される。 Although the examples of the present invention have been described in detail with reference to the drawings, the present invention also applies to other aspects.
例えば、前述の実施例では、人工知能としての演算部102は、サーバー100に備えられていたが、この態様に限らない。例えば、演算部102は、電子制御装置90に備えられていても良いし、又は、演算部102のうちの推論部130が電子制御装置90に備えられていても良い。
For example, in the above-described embodiment, the
また、前述の実施例において、人工知能としての演算部102により単体の電子部品の故障を特定しても良い。このような場合、図8のフローチャートにおいて、S20は設けられていなくても良い。
Further, in the above-described embodiment, the failure of a single electronic component may be specified by the
また、前述の実施例において、図6に示すようなデータ等は、車両10に搭載されたモニタ等に表示させられても良い。
Further, in the above-described embodiment, the data or the like shown in FIG. 6 may be displayed on a monitor or the like mounted on the
また、前述の実施例において、故障特定部98を含む車両用故障解析装置は、例えばパソコン110のような車外装置であっても良い。
Further, in the above-described embodiment, the vehicle failure analysis device including the
尚、上述したのはあくまでも一実施形態であり、本発明は当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を加えた態様で実施することができる。 It should be noted that the above is only one embodiment, and the present invention can be implemented in a mode in which various changes and improvements are made based on the knowledge of those skilled in the art.
10:車両
90:電子制御装置(車両用故障解析装置)
102:演算部(人工知能)
120:データベース部
130:推論部
200(200a,200b):他車両
10: Vehicle 90: Electronic control device (vehicle failure analysis device)
102: Arithmetic unit (artificial intelligence)
120: Database unit 130: Inference unit 200 (200a, 200b): Other vehicle
Claims (1)
前記車両とは別の他車両における所定の現象の発生時に、前記他車両における所定の現象の発生前の走行状態を表す複数のデータと、前記他車両における所定の現象の要因となる故障との関連付けを、前記人工知能に予め学習させ、
前記車両における所定の現象の発生時に、前記車両における所定の現象の発生前の走行状態を表す複数のデータと、前記人工知能による学習結果とに基づいて、前記車両における所定の現象の要因となる故障を前記人工知能を用いて特定することを特徴とする車両用故障解析装置。 A vehicle failure analysis device that identifies vehicle failures using artificial intelligence that has a database unit that stores data and an inference unit that estimates conclusions from the data.
When a predetermined phenomenon occurs in another vehicle other than the vehicle, a plurality of data representing the running state before the occurrence of the predetermined phenomenon in the other vehicle and a failure that causes the predetermined phenomenon in the other vehicle. The association is pre-learned by the artificial intelligence,
When a predetermined phenomenon occurs in the vehicle, it becomes a factor of the predetermined phenomenon in the vehicle based on a plurality of data representing a running state before the occurrence of the predetermined phenomenon in the vehicle and a learning result by the artificial intelligence. A vehicle failure analysis device characterized in that a failure is identified by using the artificial intelligence.
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