(57)【要約】【課題】吸気弁モデル、推定吸気管圧および実吸気管圧に基づいて筒内吸入空気流量を推定する場合において、吸気弁に付着したデポジットに起因する推定精度の低下を抑える。【解決手段】ＥＦＩ−ＥＣＵは、吸気弁流量特性の変化を学習する学習処理（第１学習処理）を実行する。第１学習処理は、実吸気管圧およびモータトルクが経年変化していると判定された場合に実行される。ＥＦＩ−ＥＣＵは、第１学習処理とは別に、フリクションの変化を学習する学習処理（第２学習処理）を実行する。第２学習処理は、モータトルクのみが経年変化していると判定された場合に実行される。【選択図】図８
2020090260.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関および電動機を備えるハイブリッド車両の制御システムであって、
前記内燃機関の吸気管に設けられて実吸気管圧を検出する圧力センサと、
筒内吸入空気流量と吸気管圧の関係を表す吸気弁モデル、前記内燃機関の推定吸気管圧、および、前記実吸気管圧に基づいて、前記内燃機関の筒内吸入空気流量を推定する電子制御ユニットと、を備え、
前記電子制御ユニットは、
第１計算条件の成立時、前記吸気弁モデル、前記推定吸気管圧および前記実吸気管圧に基づいて、前記筒内吸入空気流量の第１推定値を計算し、
前記第１計算条件の成立時、前記電動機のモータトルクと、前記内燃機関のフリクショントルクと、を用いて、前記筒内吸入空気流量の第２推定値を計算し、
前記実吸気管圧および前記モータトルクの経年変化を判定し、
前記モータトルクのみが経年変化していると判定した場合、第２計算条件下における前記フリクショントルクの変化度合いに基づいて、前記フリクショントルクを補正し、
前記実吸気管圧および前記モータトルクが経年変化していると判定した場合、前記第１推定値と前記第２推定値の乖離度合いに基づいて、前記吸気弁モデルを更新する
ことを特徴とするハイブリッド車両の制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、内燃機関および電動機を備えるハイブリッド車両の制御システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特開２００８−１４１４６号公報は、内燃機関および電動機を備えるハイブリッド車両の制御システムを開示する。この制御システムは、内燃機関の回転を目標停止位置で停止させるための停止制御を行う。停止制御では、フリクション変化係数を基本指令トルクに乗算することで算出される最終指令トルクに基づいて、電動機のトルクが制御される。フリクション変化係数は、内燃機関のフリクションの変化度合いを表すパラメータである。フリクション変化係数は、アイドル運転中の吸入空気流量と、フリクションマップとに基づいて、停止制御の実行前に別途算出される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−１４１４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記ハイブリッド車両において、内燃機関のトルク制御を、吸気弁モデル、推定吸気管圧および実吸気管圧に基づいて推定した吸入空気流量に基づいて行うことを考える。吸気弁モデルは、単位時間当たりに筒内に流入する空気の流量（以下、「筒内吸入空気流量」ともいう。）と、吸気管圧との関係を表すモデルである。推定吸気管圧は、吸気管圧の推定値である。実吸気管圧は、吸気管圧の検出値である。
【０００５】
吸気弁に付着したデポジットは、筒内に流入する空気の流れを阻害する。そのため、吸気弁にデポジットが付着すると、筒内吸入空気流量が減少する。一方、吸気管内には筒内に吸入されなかった空気が残る。そのため、吸気弁にデポジットが付着すると、実吸気管圧は上昇する。したがって、吸気弁に吸着したデポジットに起因する筒内吸入空気流量の推定精度の低下を抑えるための工夫が必要となる。
【０００６】
本発明の１つの目的は、吸気弁モデル、推定吸気管圧および実吸気管圧に基づいて筒内吸入空気流量を推定する場合において、吸気弁に付着したデポジットに起因する推定精度の低下を抑えることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、内燃機関および電動機を備えるハイブリッド車両の制御システムであり、次の特徴を有する。
前記制御システムは、圧力センサと、電子制御ユニットと、を備える。
前記圧力センサは、前記内燃機関の吸気管に設けられる。前記圧力センサは、実吸気管圧を検出する。
前記電子制御ユニットは、筒内吸入空気流量と吸気管圧の関係を表す吸気弁モデル、前記内燃機関の推定吸気管圧、および、前記実吸気管圧に基づいて、前記内燃機関の筒内吸入空気流量を推定する。
前記電子制御ユニットは、更に、
第１計算条件の成立時、前記吸気弁モデル、前記推定吸気管圧および前記実吸気管圧に基づいて、前記筒内吸入空気流量の第１推定値を計算し、
前記第１計算条件の成立時、前記電動機のモータトルクと、前記内燃機関のフリクショントルクと、を用いて、前記筒内吸入空気流量の第２推定値を計算し、
前記実吸気管圧および前記モータトルクの経年変化を判定し、
前記モータトルクのみが経年変化していると判定した場合、第２計算条件下における前記フリクショントルクの変化度合いに基づいて、前記フリクショントルクを補正し、
前記実吸気管圧および前記モータトルクが経年変化していると判定した場合、前記第１推定値と前記第２推定値の乖離度合いに基づいて、前記吸気弁モデルを更新する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、モータトルクのみが経年変化していると判定された場合、第２推定値の計算に用いられるフリクショントルクが補正される。一方、実吸気管圧とモータトルクの両方が経年変化していると判定された場合、吸気弁モデルが更新される。フリクションが変化した場合、モータトルクが変化する。一方、吸気弁にデポジットが付着した場合、実吸気管圧およびモータトルクのみが変化する。そのため、本発明によれば、モータトルクが変化した場合において、その変化の原因に応じてフリクショントルクまたは吸気弁モデルを適切に補正することができる。よって、筒内吸入空気流量の推定精度が低下するのを抑えることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施の形態に係るハイブリッド車両の基本構成を示すブロック図である。
【図２】ハイブリッド車両に搭載される内燃機関の模式図である。
【図３】筒内充填空気量Ｍｃの推定処理を実行するときのＥＦＩ−ＥＣＵの構成を示すブロック図である。
【図４】吸気弁にデポジットが付着したときの問題点を説明する図である。
【図５】筒内充填空気量Ｍｃの推定処理と、第１学習処理とを並行して実行するときのＥＦＩ−ＥＣＵの構成を示すブロック図である。
【図６】第１学習処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】図６のステップＳ１２の処理の流れを説明するためのブロック図である。
【図８】第１および第２学習処理を実行するときのＥＦＩ−ＥＣＵの構成を示すブロック図である。
【図９】フリクションマップの一例を示した図である。
【図１０】第２学習処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】図１０のステップＳ２０の処理の判定処理を説明する図である。
【図１２】図１０のステップＳ２１の処理の判定処理を説明する図である。
【図１３】フリクションマップの更新イメージを示す図である。
【図１４】第１学習処理による効果を説明する図である。
【図１５】第１および第２学習処理による学習値を使用したトルク制御の一例を説明するブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
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。なお、各図において、同一または相当する部分には同一符号を付してその説明を簡略化ないし省略する。
【００１１】
１．ハイブリッド車両の構成
１．１  全体構成
図１は、本発明の実施の形態に係る制御システムが搭載されるハイブリッド車両の基本構成を示すブロック図である。図１に示すハイブリッド車両１００は、内燃機関１０と、燃料タンク１１と、第１ＭＧ（Motor Generator）３０と、第２ＭＧ３１と、動力分割機構３２と、減速機３３と、駆動輪３４と、バッテリ３５と、ＰＣＵ（Power Control Unit）３６と、ＨＶ−ＥＣＵ（Electronic Control Unit for Hybrid）４０と、ＥＦＩ−ＥＣＵ（Electronic Control Unit for engine fuel injection）５０とを備えている。
【００１２】
ハイブリッド車両１００は、内燃機関１０および第２ＭＧ３１の少なくとも一方から出力される駆動力によって走行するスプリット方式のハイブリッドシステムが搭載される車両である。内燃機関１０は、例えば、火花点火式のエンジンにより構成される。内燃機関１０の各気筒には、燃料タンク１１内の燃料が供給される。内燃機関１０は、駆動輪３４および第１ＭＧ３０のうちの少なくとも一方に動力分割機構３２を介して動力を供給する。内燃機関１０は、第１ＭＧ３０によりクランキングされて始動する。
【００１３】
動力分割機構３２は、内燃機関１０が発生する駆動力を、減速機３３を介して駆動輪３４を駆動するための動力と、第１ＭＧ３０を駆動するための動力と、に分割する。動力分割機構３２は、例えば、遊星歯車機構により構成される。遊星歯車機構のサンギヤには、第１ＭＧ３０が連結される。遊星歯車機構のキャリアには、内燃機関１０が連結される。遊星歯車機構のリングギヤには、第２ＭＧ３１および減速機３３を介して駆動輪３４が連結される。
【００１４】
第１ＭＧ３０および第２ＭＧ３１は、交流回転電機である。第１ＭＧ３０および第２ＭＧ３１は、例えば、三相交流同期電動発電機から構成される。
【００１５】
第１ＭＧ３０は、動力分割機構３２を介して受け取る内燃機関１０の動力を用いて発電する。例えば、バッテリ３５のＳＯＣ（State Of Charge）が下限管理値まで低下した場合、内燃機関１０が始動して第１ＭＧ３０により発電が行われる。この発電による電力は、ＰＣＵ３６により電圧変換されてバッテリ３５に充電され、または、第２ＭＧ３１に直接供給される。
【００１６】
第２ＭＧ３１は、バッテリ３５に蓄えられた電力、および、第１ＭＧ３０の発電による電力の少なくとも一方を用いて駆動力を発生する。第２ＭＧ３１の駆動力は、減速機３３を介して駆動輪３４に伝達される。ハイブリッド車両１００の制動時、駆動輪３４により第２ＭＧ３１が駆動される。これにより、第２ＭＧ３１による発電が行われる。この発電による電力は、ＰＣＵ３６により電圧変換されてバッテリ３５に充電される。
【００１７】
ＰＣＵ３６は、第１ＭＧ３０および第２ＭＧ３１を駆動するための駆動装置である。ＰＣＵ３６は、インバータを含む。インバータは、バッテリ３５から取り出した直流電力を交流電力に変換して第１ＭＧ３０および第２ＭＧ３１に供給する。インバータは、第１ＭＧ３０および第２ＭＧ３１の発電による交流電力を直流電力に変換してバッテリ３５に供給する。
【００１８】
バッテリ３５は、再充電可能な直流電源である。バッテリ３５は、例えば、ニッケル水素電池、リチウムイオン電池などの二次電池を含んで構成される。バッテリ３５は、第１ＭＧ３０および第２ＭＧ３１の発電による電力を蓄える。
【００１９】
ＨＶ−ＥＣＵ４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、入出力ポートなどを備えている。ＣＰＵは、ハイブリッド車両１００が備える各機器の制御に係る演算処理を行う。ＲＯＭには、この制御に必要なプログラムやデータが記憶されている。ＲＡＭは、ＣＰＵによる演算結果などが一時的に記憶される。入出力ポートは、ＨＶ−ＥＣＵ４０と外部の間で信号をやり取りする。入力ポートには、各種センサが接続されている。入力ポートには、例えば、バッテリ３５のＳＯＣ、第１ＭＧ３０の回転速度Ｎｇ、第１ＭＧ３０に流れる電流Ｉｇが入力される。
【００２０】
ＥＦＩ−ＥＣＵ５０は、ＨＶ−ＥＣＵ４０と同様に、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力ポートなどを備えている。ＣＰＵは、内燃機関１０のトルク制御に係る演算処理を行う。トルク制御に係る演算処理には、エアモデルを用いた筒内充填空気量（吸気弁１３が閉じられたときに筒内に充填されている空気量をいう。以下同じ。）Ｍｃの推定処理（詳細は後述）が含まれる。入力ポートには、例えば、第１ＭＧ３０の回転速度Ｎｇ、第１ＭＧ３０に流れる電流Ｉｇが入力される。
【００２１】
１．２  内燃機関の要部の構成
図２は、図１に示した内燃機関１０の模式図である。図２に示すように、内燃機関１０は、点火装置１２と、吸気弁１３と、インジェクタ１４と、スロットル弁１５と、を備えている。点火装置１２は、燃焼室１６内の混合気に点火する。吸気弁１３は、吸気ポート１７を開閉する。インジェクタ１４は、吸気ポート１７に燃料を噴射する。スロットル弁１５は、燃焼室１６に流入される吸入空気流量を調節する。
【００２２】
ＥＦＩ−ＥＣＵ５０の入力ポートには、クランク角センサ２０と、吸気管圧センサ２１と、スロットルポジションセンサ２２と、水温センサ２３と、が接続されている。クランク角センサ２０は、クランクシャフト１９の回転角度に応じた信号を出力する。この回転角度により、エンジン回転速度Ｎｅが算出される。吸気管圧センサ２１は、吸気管１８内の空気の圧力を、吸気管圧Ｐｍとして検出する。スロットルポジションセンサ２２は、スロットル弁１５の開度（スロットル開度）ＴＡを検出する。水温センサ２３は、内燃機関１０の冷却水の温度（水温）Ｔｗを検出する。
【００２３】
２．ハイブリッド車両の基本動作
図１に示したハイブリッド車両１００においては、主に発電機として機能する第１ＭＧ３０、主に電動機として機能する第２ＭＧ３１、および、内燃機関１０の動力配分が、ＨＶ−ＥＣＵ４０と動力分割機構３２により制御される。以下に、ハイブリッド車両１００の幾つかの動作を説明する。
【００２４】
２．１  始動時
ハイブリッド車両１００の始動時においては、バッテリ３５の電気エネルギを用いて第１ＭＧ３０が電動機として駆動される。第１ＭＧ３０の動力によって内燃機関１０がクランキングされ、内燃機関１０が始動する。
【００２５】
２．２  発進時
ハイブリッド車両１００の発進時においては、ＳＯＣに基づいたバッテリ３５の蓄電状態に応じた２種類の態様をとる。ＳＯＣが十分な場合、第１ＭＧ３０によってバッテリ３５を充電する必要はない。そのため、この場合、内燃機関１０はその暖機のために始動し、ハイブリッド車両１００はモータジェネレータ第２ＭＧ３１の動力により発進する。一方、ＳＯＣが十分でない場合、内燃機関１０の動力により第１ＭＧ３０が発電機として駆動され、バッテリ３５が充電される。
【００２６】
２．３  軽負荷走行時
ハイブリッド車両１００が低速で走行している場合、または、ハイブリッド車両１００が緩やかな坂を下っている場合、インジェクタ１４からの燃料噴射が停止され、内燃機関１０も停止する。この場合、ハイブリッド車両１００は、第２ＭＧ３１の動力のみにより走行する。ＳＯＣが低下した場合、第１ＭＧ３０を発電機として駆動するために内燃機関１０が始動する。第１ＭＧ３０が駆動されると、バッテリ３５が充電される。
【００２７】
２．４  通常走行時
内燃機関１０の燃費または燃焼効率が比較的良好な運転領域においては、ハイブリッド車両１００は主に内燃機関１０の動力によって走行する。内燃機関１０の動力は、動力分割機構３２によって２系統に分割される。一方の動力は、減速機３３を介して駆動輪３４に伝達される。他方の動力は、第１ＭＧ３０を発電機として駆動するため、第１ＭＧ３０に伝達される。第１ＭＧ３０の発電による電力は、第２ＭＧ３１の駆動に供される。第２ＭＧ３１が駆動されると、内燃機関１０の動力がアシストされる。ＳＯＣが低下した場合、内燃機関１０の出力を上昇させて、第１ＭＧ３０の発電による電力の一部をバッテリ３５の充電に供給する。
【００２８】
２．５  制動時
ハイブリッド車両１００を減速走行させる場合、駆動輪３４から減速機３３を介して伝達される動力によって第２ＭＧ３１を回転させ、発電機として動作させる。これにより、駆動輪３４の運動エネルギが電気エネルギに変換され、バッテリ３５が充電される。
【００２９】
３．ＥＦＩ−ＥＣＵによる筒内充填空気量Ｍｃの推定処理
３．１  推定処理の概要
図３は、筒内充填空気量Ｍｃの推定処理を実行するときのＥＦＩ−ＥＣＵの構成を示すブロック図である。図３に示すように、ＥＦＩ−ＥＣＵ５０は、吸気弁モデルＭ１０と、スロットルモデル等の他モデルＭ２０と、を備えるエアモデルによって構成される。
【００３０】
吸気弁モデルＭ１０は、筒内吸入空気流量ｍｃと、吸気管圧Ｐｍとの関係を表すモデルである。吸気弁モデルＭ１０には、他モデルＭ２０を用いて推定された吸気管１８内の空気の圧力（以下、「推定Ｐｍ」ともいう。）と、吸気管圧センサ２１により検出された吸気管圧Ｐｍ（以下、「検出Ｐｍ」ともいう。）と、が入力される。これらが吸気弁モデルＭ１０に入力されると、筒内吸入空気流量ｍｃが算出される。以下、吸気弁モデルＭ１０を用いて推定された筒内吸入空気流量ｍｃを、「推定Ｇａ１」ともいう。
【００３１】
他モデルＭ２０としては、スロットルモデルおよび吸気管モデルが例示される。スロットルモデルは、スロットル開度ＴＡと、スロットル通過空気流量（単位時間当たりにスロットル弁を通過する空気の流量をいう。以下同じ。）ｍｔとの関係を表す数式である。吸気管モデルは、スロットル通過空気流量ｍｔおよび筒内吸入空気流量ｍｃと、吸気管圧Ｐｍとの関係を表すモデルである。他モデルＭ２０には、エンジン回転速度Ｎｅ、スロットル開度ＴＡなどが入力される。なお、吸気弁モデル、スロットルモデルおよび吸気管モデル、並びにこれらのモデルを用いた筒内充填空気量Ｍｃの推定手法は、例えば、特開２００７−２１１７４７号公報、特開２００４−２１１５９０号公報に開示されているように公知である。
【００３２】
３．２  推定処理の問題点
図４は、吸気弁１３にデポジットが付着したときの問題点を説明する図である。上述したように、吸気弁モデルＭ１０に推定Ｐｍおよび検出Ｐｍを入力することで、推定Ｇａ１が算出される。推定Ｇａ１の算出イメージを図４に示す。図４では、推定Ｐｍと推定Ｇａ１の関係（以下、「吸気弁流量特性」ともいう。）が線形であると仮定する。そうすると、吸気弁モデルＭ１０は、次式（１）で表すことができる。
推定Ｇａ１＝α×（推定Ｐｍ−Ｐｍ補正量）＋β  ・・・（１）
係数αおよびβは、所定の運転領域（後述）に関連付けられてＥＦＩ−ＥＣＵ５０のＲＯＭに記憶されている。また、Ｐｍ補正量とは、推定Ｐｍと検出Ｐｍの乖離度合いのことであり、例えば、推定Ｐｍと検出Ｐｍの差である。なお、運転条件によっては吸気弁流量特性が非線形となる場合もあるため、吸気弁モデルＭ１０は曲線式で表されてもよい。
【００３３】
式（１）とＰｍ補正量の定義から理解されるように、推定Ｇａ１は、推定Ｐｍと検出Ｐｍの乖離度合いに応じて変化する。具体的に、乖離度合いが小さければ推定Ｇａ１が多くなり、乖離度合いが大きければ推定Ｇａ１が少なくなる。図４に示す実線上の位置Ｐ１は、式（１）において推定ＰｍからＰｍ補正量を差し引く前の推定Ｇａ１の値を表している。つまり、検出Ｐｍによる補正前の推定Ｇａ１を表している。式（１）から算出される推定Ｇａ１は、Ｐｍ補正量に応じ、この実線上の何れかの値をとる。
【００３４】
ただし、吸気弁１３にデポジットが付着すると、筒内に流入する空気の流れが阻害されるため、筒内吸入空気流量ｍｃが低下する。したがって、吸気弁流量特性は、図４の実線から破線へと変化するはずである。また、筒内吸入空気流量ｍｃが低下すれば、筒内に流入するはずの空気が吸気管１８内に残るため、検出Ｐｍが上昇する。ところが、吸気弁流量特性の変化を考慮しない場合、式（１）から算出されるＧａは、実線上の値しかとれない。そのため、真の推定Ｇａ１（位置Ｐ２）から大きく乖離した推定Ｇａ１（位置Ｐ３）が算出されてしまう。つまり、吸気弁モデルＭ１０を用いた推定Ｇａ１の精度が大きく低下してしまう。
【００３５】
３．３  第１学習処理の特徴
（１）第１学習処理のための構成
上記の問題に鑑み、本実施の形態では、ＥＦＩ−ＥＣＵ５０において、吸気弁流量特性の変化を学習する学習処理（以下、「第１学習処理」ともいう。）を実行する。図５は、筒内充填空気量Ｍｃの推定処理と、第１学習処理とを並行して実行するときのＥＦＩ−ＥＣＵ５０の構成を示すブロック図である。図５に示すように、ＥＦＩ−ＥＣＵ５０は、推定Ｇａ１計算部５１と、推定Ｇａ２計算部５２と、モデル学習値計算部５３と、モデル更新部５４と、推定Ｇａ３計算部５５とを備えている。
【００３６】
推定Ｇａ１計算部５１は、推定Ｇａ１を計算する。推定Ｇａ１は、推定Ｇａ１計算部５１に入力されるエンジン回転速度Ｎｅ、スロットル開度ＴＡ、検出Ｐｍなどに基づいて計算される。推定Ｇａ１の計算手法については、既に説明したとおりである。推定Ｇａ１は、モデル学習値計算部５３および推定Ｇａ３計算部５５に入力される。なお、推定Ｇａ３計算部５５において推定Ｇａ３の前回値が計算されている場合は、推定Ｇａ１の代わりにこの前回値を入力してもよい。
【００３７】
推定Ｇａ２計算部５２は、推定Ｇａ２を計算する。推定Ｇａ２は、推定Ｇａ２計算部５２に入力される第１ＭＧ３０の回転速度Ｎｇおよび電流Ｉｇ、エンジン回転速度Ｎｅ、水温Ｔｗなどに基づいて計算される。推定Ｇａ２の計算手法の詳細については後述する。推定Ｇａ２は、モデル学習値計算部５３に入力される。
【００３８】
モデル学習値計算部５３は、モデル学習値を計算する。モデル学習値は、推定Ｇａ１計算部５１から入力された推定Ｇａ１と、推定Ｇａ２計算部５２から入力された推定Ｇａ２とに基づいて計算される。モデル学習値の詳細については後述する。モデル学習値は、モデル更新部５４および推定Ｇａ３計算部５５に入力される。
【００３９】
モデル更新部５４は、モデル学習値計算部５３から入力されたモデル学習値を用いて、吸気弁モデルＭ１０の係数αおよびβを修正する。係数αおよびβの修正手法の詳細については後述する。
【００４０】
推定Ｇａ３計算部５５は、推定Ｇａ３を計算する。推定Ｇａ３は、推定Ｇａ１計算部５１から入力された推定Ｇａ１と、モデル学習値計算部５３から入力されたモデル学習値とに基づいて計算される。なお、推定Ｇａ３計算部５５において推定Ｇａ３の前回値が計算されている場合は、推定Ｇａ１の代わりにこの前回値を入力してもよい。
【００４１】
（２）具体的処理
図６は、第１学習処理の流れを示すフローチャートである。なお、図６に示すルーチンは、所定の制御周期ごとに繰り返し実行される。所定の制御周期は、例えば、ハイブリッド車両１００の走行距離に応じた周期として予め設定される。
【００４２】
図６に示すルーチンでは、先ず、第１計算条件が成立しているか否かが判定される（ステップＳ１０）。第１計算条件は、内燃機関１０の出力がハイブリッド車両１００の走行に用いられず、第１ＭＧ３０に入力される場合に成立する。例えば、上述した発進時においてＳＯＣが十分でない場合、第１計算条件が成立する。
【００４３】
ステップＳ１０において、第１計算条件が成立すると判定された場合、推定Ｇａ１が計算される（ステップＳ１１）。ステップＳ１１の処理において、推定Ｇａ３の前回値が計算されている場合は、この前回値を推定Ｇａ１に代用してもよい。
【００４４】
ステップＳ１１に続いて、推定Ｇａ２が計算される（ステップＳ１２）。第１計算条件が成立する場合、内燃機関１０の出力と第１ＭＧ３０の入力が釣り合うことになる。ステップＳ１２の処理では、この現象を活用して推定Ｇａ２を計算する。
【００４５】
図７は、ステップＳ１２の処理の流れを説明するためのブロック図である。ステップＳ１２では、先ず、ＭＧ１トルクおよびフリクショントルクが計算される。ＭＧ１トルクは、第１ＭＧ３０の出力情報（より具体的には、回転速度Ｎｇおよび電流Ｉｇ）に基づいて計算される。ＭＧ１トルクは、電流ＩｇとＭＧ１トルクの関係を回転速度Ｎｇごとに表したマップ、実験式、または物理モデルに基づいて計算される。フリクショントルク（機械損失、ポンプ損失を含む）は、エンジン回転速度Ｎｅおよび水温Ｔｗに基づいて計算される。
【００４６】
ＭＧ１トルクの算出後、エンジン軸トルクが計算される。エンジン軸トルクは、ＭＧ１トルクとギヤ比ρの関係に基づいて計算される。ギヤ比ρは、サンギヤの歯数ＺＳとリングギヤの歯数ＺＲの比（ＺＳ／ＺＲ）で表される。
【００４７】
エンジン軸トルクの算出後、エンジン図示トルクが計算される。エンジン図示トルクは、エンジン軸トルクおよびフリクショントルクの関係に基づいて算出される。
【００４８】
エンジン図示トルクの算出後、推定Ｇａ２が計算される。推定Ｇａ２は、エンジン図示トルク、エンジン回転速度Ｎｅ、点火時期および空燃比の関係に基づいて算出される。
【００４９】
図６に戻り、第１学習処理の流れを続ける。ステップＳ１２に続いて、学習実行条件が成立するか否かが判定される（ステップＳ１３）。学習実行条件は、次の条件が満たされる場合に成立する。
（条件１）第１学習処理に使用するセンサおよびアクチュエータの異常フラグがＯＦＦである。
（条件２）第１学習処理を安定的に実行できる運転条件である（例えば、内燃機関１０の暖機後、定常走行時など）。
【００５０】
学習実行条件が成立すると判定された場合、推定Ｇａ１と推定Ｇａ２の誤差が計算される（ステップＳ１４）。誤差としては、次式（２）の誤差率ｋが例示される。
誤差率ｋ＝推定Ｇａ２／推定Ｇａ１  ・・・（２）
なお、推定Ｇａ３の前回値が計算されている場合は、この前回値を推定Ｇａ１に代用してもよい。また、誤差率ｋの代わりに、推定Ｇａ１と推定Ｇａ２の差の絶対値ｍ（｜推定Ｇａ２−推定Ｇａ１｜）を計算してもよい。誤差率ｋおよび絶対値ｍは、推定Ｇａ１と推定Ｇａ２の「乖離度合い」と総称される。
【００５１】
ステップＳ１４に続いて、吸気弁流量特性が更新される（ステップＳ１５）。吸気弁流量特性の更新は、式（１）の係数αおよびβを、乖離度合いに基づいて修正することにより行われる。吸気弁流量特性の更新を行うことは、吸気弁モデルＭ１０の更新を行うことを意味する。修正後の係数αおよびβは、所定の運転領域（後述）に関連付けられてＥＦＩ−ＥＣＵ５０のＲＯＭに記憶される。
【００５２】
ステップＳ１５に続いて、所定の運転領域で吸気弁流量特性の更新が終了したか否かが判定される（ステップＳ１６）。所定の運転領域は、例えば、内燃機関１０の使用頻度の高い運転領域を複数に区画することで設定されている。これらの区画領域の全てにおいて更新が終了していると判定された場合、第１学習処理が終了される。
【００５３】
３．４  第１学習処理における問題点
ところで、フリクションが経年変化すると、第１計算条件の成立時に算出されるＭＧ１トルクが変化する。しかし、フリクションが経年変化したとしても、筒内吸入空気流量は変わらない。そのため、フリクションの経年変化が考慮されていないと、第１学習処理が行われることで吸気弁流量特性が誤って補正されてしまう。
【００５４】
３．５  第２学習処理の特徴
（１）第２学習処理のための構成
上記の問題に鑑み、本実施の形態では、ＥＦＩ−ＥＣＵ５０において、第１学習処理とは別に、フリクションの変化を学習する学習処理（以下、「第２学習処理」ともいう。）を実行する。図８は、第１および第２学習処理を実行するときのＥＦＩ−ＥＣＵ５０の構成を示すブロック図である。図８に示すように、ＥＦＩ−ＥＣＵ５０は、推定Ｇａ１計算部５１、推定Ｇａ２計算部５２、モデル学習値計算部５３、モデル更新部５４および推定Ｇａ３計算部５５に加えて、フリクショントルク計算部５６と、フリクションマップ学習部５７と、を備えている。
【００５５】
フリクショントルク計算部５６は、内燃機関１０の運転状態（例えば、エンジン回転速度Ｎｅ、水温Ｔｗ、スロットル開度ＴＡなど）に基づいて、フリクショントルクを計算する。図９は、エンジン回転速度Ｎｅとフリクショントルクの関係を、水温Ｔｗごとに定めたフリクションマップの一例を示した図である。このフリクションマップを用いれば、エンジン回転速度Ｎｅおよび水温Ｔｗに基づいてフリクショントルクが算出される。
【００５６】
なお、このようなフリクションマップは、エンジン回転速度Ｎｅや水温Ｔｗに加えて、スロットル開度ＴＡや検出Ｐｍといったフリクションと相関のあるパラメータを加味して構築されていてもよい。フリクショントルクは、実験式または物理モデルに基づいて計算されてもよい。
【００５７】
フリクションマップ学習部５７は、マップ学習値を計算する。マップ学習値は、フリクションが経年変化し、尚且つ、検出Ｐｍが経年変化していない場合に計算される。マップ学習値の計算手法の詳細については後述する。
【００５８】
（２）具体的処理
図１０は、第２学習処理の流れを示すフローチャートである。なお、図１０に示すルーチンは、図６に示したルーチンと同様に、所定の制御周期ごとに繰り返し実行される。
【００５９】
図１０に示すルーチンでは、先ず、ＭＧ１トルクが経年変化しているか否かが判定される（ステップＳ２０、Ｓ２１）。例えば、フリクションの経年変化が分かり易いアイドル定常時、エンジン回転速度Ｎｅおよび水温Ｔｗに関する第２計算条件が満たされるときの走行距離およびＭＧ１トルクを事前に計測および記憶しておく。そして、ＭＧ１トルクの過去数回分の履歴から算出される勾配γ（図１１参照）が閾値以上の場合、ＭＧ１トルクが経年変化していると判定される。または、ＭＧ１トルクの前回値と今回値の差が閾値以上の場合、ＭＧ１トルクが経年変化していると判定される（ステップＳ２０）。ステップＳ２０の判定結果が否定的な場合、第２学習処理が終了される。
【００６０】
ステップＳ２０の判定結果が肯定的な場合、検出Ｐｍが経年変化しているか否かが判定される（ステップＳ２１）。例えば、上述した第２計算条件が満たされるときの走行距離および検出Ｐｍを事前に記憶しておく。そして、検出Ｐｍの過去数回分の履歴から算出される勾配δ（図１２参照）が閾値以上の場合、検出Ｐｍが経年変化していると判定される。ステップＳ２１の判定結果が肯定的な場合、ＭＧ１トルクの変化がデポジットに起因すると判断できる。そのため、この場合、第２学習処理が終了される。
【００６１】
なお、ＭＧ１トルクおよび検出Ｐｍそのものを使用すると、環境（外気温度、大気圧）が変わったときに空気密度が変わることでこれらも変化する。そのため、ステップＳ２０およびＳ２１の判定処理に際しては、ＭＧ１トルクや検出Ｐｍに空気密度補正係数を乗算することが望ましい。
【００６２】
ステップＳ２１の判定結果が否定的な場合、ＭＧ１トルクの変化がフリクションの経年変化によると判断できる。例えば、オイル希釈によりフリクションが徐々に増加する場合、勾配γが閾値以上となる。また、オイル交換してフリクションが急に低下したような場合、ＭＧ１トルクの前回値と今回値の差が閾値以上となる。そのため、この場合、変化量ΔＴＱが算出される（ステップＳ２２）。変化量ΔＴＱは、上述した第２計算条件が満たされるときのＭＧ１トルクの履歴に基づいて計算され、マップ学習値として保存される。変化量ΔＴＱは、フリクショントルクの変化の度合いを示すものである。変化量ΔＴＱとしては、経年変化前後のＭＧ１トルクの差分、および、これらのＭＧ１トルクの比率が例示される。
【００６３】
ステップＳ２２に続いて、フリクションマップが更新される（ステップＳ２３）。図１３は、フリクションマップの更新イメージを示す図である。図１３の上方に示す変化量ΔＴＱは、経年変化前後のＭＧ１トルクの差分である。図１３の下方に示すフリクションマップは、この差分に相当する量だけ補正される。
【００６４】
４．第１および第２学習処理による効果
図１４は、第１学習処理による効果を説明する図である。第１学習処理によれば、吸気弁流量特性の経年変化が考慮される。そのため、吸気弁１３にデポジットが付着した場合であっても、吸気弁モデルＭ１０を用いて推定される推定Ｇａ１の精度が低下するのを抑えることができる。
【００６５】
また、第２学習処理によれば、フリクションの経年変化が考慮される。そのため、第１学習処理のみが行われて吸気弁流量特性が誤って補正されることを抑えることもできる。図１５は、第１および第２学習処理による学習値（モデル学習値およびマップ学習値）を使用したトルク制御の一例を説明するブロック図である。図１５に示す例では、フリクショントルクの計算の際にマップ学習値が使用され、吸気弁モデルおよび吸気弁逆モデルの適用時にモデル学習値が使用される。
【００６６】
以上のことから、第１および第２学習処理によれば、筒内充填空気量Ｍｃを精度よく推定してエミッションやドライバビリティの低下を抑えることが可能となる。
【００６７】
なお、以上の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、この実施の形態において説明する構造等は、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。
【符号の説明】
【００６８】
１０  内燃機関
１３  吸気弁
３０  第１モータジェネレータ
３１  第２モータジェネレータ
４０  ＨＶ−ＥＣＵ
５０  ＥＦＩ−ＥＣＵ
５１  推定Ｇａ１計算部
５２  推定Ｇａ２計算部
５３  モデル学習値計算部
５４  モデル更新部
５５  推定Ｇａ３計算部
５６  フリクショントルク計算部
５７  フリクションマップ学習部
１００  ハイブリッド車両
ｍｃ  筒内吸入空気流量
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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