(57)【要約】【課題】ハイブリッド車両に搭載されたエンジンのフィードバック学習値の早期学習を可能とする。【解決手段】エンジンにおけるフィードバック学習値の早期学習が要求されているとき（Ｓ１２０：ＹＥＳ）、学習実行条件を満たす運転状態とすべく目標エンジン回転数ＮＥ＊及び目標エンジントルクＴＥ＊を設定する（Ｓ２００）とともに、エンジンが学習実行条件を満たす運転状態にある状態で要求駆動力ＴＰ＊分の駆動力が得られるように充放電要求出力ＰＢ＊を設定（Ｓ２２０）してバッテリの充放電量を制御する早期学習要求時制御を実施する。【選択図】図４
2020183199.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
エンジンと、バッテリが放電した電力を受けて動力を発生するとともに外部から動力を受けて発電した電力を前記バッテリに充電する発電電動機と、を走行用の駆動源として備えるハイブリッド車両に適用されて、
前記バッテリの蓄電量を既定の制御目標範囲内の値に保持すべく前記発電電動機に対する前記バッテリの充放電量を制御するとともに、当該ハイブリッド車両の走行状況に応じて設定された要求駆動力分の駆動力が前記充放電量の制御が行われている状態で得られるようにエンジン出力を制御する駆動力制御部と、
前記エンジンが既定の学習実行条件を満たす運転状態にあるときに、既定のエンジン制御量のフィードバック学習値の学習を行う学習制御部と、
を備える車両制御装置において、
前記駆動力制御部は、前記フィードバック学習値の早期学習が要求されているときには、前記学習実行条件を満たす運転状態とすべく前記エンジンを制御するとともに、同エンジンが前記学習実行条件を満たす運転状態にある状態で前記要求駆動力分の駆動力が得られる分の充放電を行うべく前記バッテリの充放電量を制御する早期学習要求時制御を行う
車両制御装置。
【請求項２】
前記学習実行条件は、前記エンジンが既定の範囲内の動作点で運転されている場合に成立するものであって、前記早期学習要求時制御において前記駆動力制御部は、前記既定の範囲内の特定の動作点で運転すべく前記エンジンを制御する
請求項１に記載の車両制御装置。
【請求項３】
前記学習制御部は、前記フィードバック学習値の学習開始後に既定の学習完了条件が満たされたときに同フィードバック学習値の学習を完了するとともにその完了後に既定の学習再開条件が満たされたときに同フィードバック学習値の再学習を行うものであり、
かつ前記フィードバック学習値の早期学習は、前記フィードバック学習値の学習が完了した履歴が無い場合に要求される
請求項１又は請求項２に記載の車両制御装置。
【請求項４】
前記フィードバック学習値の早期学習は、前記エンジン制御量のフィードバック補正量が既定値以上の場合に要求される
請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の車両制御装置。
【請求項５】
前記駆動力制御部は、前記早期学習要求時制御を実行した場合と実行しなかった場合との前記エンジンの運転状態の乖離が一定の範囲内であることを条件に同早期学習要求時制御を実行する請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の車両制御装置。
【請求項６】
前記駆動力制御部は、前記ハイブリッド車両の停車中では無いことを条件に前記早期学習要求時制御を実行する請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載の車両制御装置。
【請求項７】
前記学習制御部は、前記早期学習要求時制御の実行中の前記フィードバック学習値の学習を行っているときに車速の変化量が既定値以上となった場合には同フィードバック学習値の学習を一時停止する請求項１〜請求項６のいずれか１項に記載の車両制御装置。
【請求項８】
前記学習実行条件は、前記エンジンの回転数、トルク、吸入空気量、燃料の噴射方式、排気再循環の実施の有無、及び点火時期のうちのいずれか１つ以上により規定されている請求項１〜請求項７のいずれか１項に記載の車両制御装置。
【請求項９】
前記学習制御部は、気筒内で燃焼する混合気の空燃比を目標空燃比とするための燃料噴射量のフィードバック補正量、アイドル運転時のエンジン回転数を目標アイドル回転数とするためのスロットル開度のフィードバック補正量、ノッキングの発生状況に応じた点火時期進角量のフィードバック補正量のいずれかを前記フィードバック学習値として学習する請求項１〜請求項８のいずれか１項に記載の車両制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エンジンと、バッテリが放電した電力を受けて動力を発生するとともに外部から動力を受けて発電した電力をバッテリに充電する発電電動機と、を走行用の駆動源として備えるハイブリッド車両に適用される車両制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に見られるように、車載用のエンジンでは、各種エンジン制御量のフィードバック制御が行われている。例えば、空燃比フィードバック制御では、気筒内で燃焼する混合気の空燃比を目標空燃比とするための燃料噴射量のフィードバック制御が行われる。また、アイドルスピード制御（ＩＳＣ）では、アイドル運転時のエンジン回転数を目標アイドル回転数とするためのスロットル開度のフィードバック制御が行われる。さらに、ノック制御（ＫＣＳ）では、ノッキングを抑制可能な限界まで点火時期を進角するための点火時期進角量のフィードバック制御が行われる。そして、車載用のエンジンでは、こうしたエンジン制御量のフィードバック補正量をフィードバック学習値として学習するフィードバック学習制御が行われることがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−１５４８７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のようなフィードバック学習制御は、エンジンの運転状態が学習に適した状態となっていることを条件に実行される。そのため、車両の走行状況によっては、エンジンが学習に適した運転状態となる機会が少なくて、フィードバック学習値の学習を十分に実施できない場合がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決する車両制御装置は、エンジンと、バッテリが放電した電力を受けて動力を発生するとともに外部から動力を受けて発電した電力をバッテリに充電する発電電動機と、を走行用の駆動源として備えるハイブリッド車両に適用される。また、同車両制御装置は、バッテリの蓄電量を既定範囲内の値に保持すべく発電電動機に対するバッテリの充放電量を制御するとともに、当該ハイブリッド車両の走行状況に応じて設定された要求駆動力分の駆動力が上記充放電量の制御が行われている状態で得られるようにエンジン出力を制御する駆動力制御部と、エンジンが既定の学習実行条件を満たす運転状態にあるときに、既定のエンジン制御量のフィードバック学習値の学習を行う学習制御部と、を備えている。そして、同車両制御装置における駆動力制御部は、フィードバック学習値の早期学習が要求されているときには、学習実行条件を満たす運転状態とすべくエンジンを制御するとともに、同エンジンが学習実行条件を満たす運転状態にある状態で要求駆動力分の駆動力が得られる分の充放電を行うべくバッテリの充放電量を制御する早期学習要求時制御を行っている。
【０００６】
上記車両制御装置では、早期学習が要求されていないときには、要求駆動力分の駆動力が得られ、かつバッテリの蓄電量が制御目標範囲内の値の保持されるように、エンジン出力、及びバッテリの充放電量が決定される。これに対して、早期学習が要求されているときには、学習実行条件を満たす運転状態となるようにエンジンが制御される。そして、エンジンが学習実行条件を満たす運転状態となった状態で要求駆動力分の駆動力が得られるようにバッテリの充放電量が決定される。そのため、フィードバック学習値の早期に学習する必要がある場合には、車両の走行状況に拘わらず、同学習を確実に実施できる。したがって、上記車両制御装置によれば、ハイブリッド車両に搭載されたエンジンのフィードバック学習値の学習完了に要する時間を、早期学習の求めに応じて短縮できる。
【０００７】
なお、上記学習実行条件が、エンジンが既定の範囲内の動作点で運転されている場合に成立するように設定されている場合がある。一方、上記早期学習要求時制御では、車両の走行状況に拘わらず、エンジンの動作点をある程度自由に設定できるため、上記範囲内の動作点の中でフィードバック学習値の学習精度の向上や学習の早期完了に最も適した動作点でエンジンを運転するとよい。すなわち、上記車両制御装置における駆動力制御部は、早期学習要求時制御において上記既定の範囲内の特定の動作点で運転すべくエンジンを制御することが望ましい。
【０００８】
上記車両制御装置における学習制御部が、フィードバック学習値の学習開始後に既定の学習完了条件が満たされたときに同フィードバック学習値の学習を完了するとともにその完了後に既定の学習再開条件が満たされたときに同フィードバック学習値の再学習を行うことがある。こうした場合の初回の学習時にはフィードバック学習値を一から学習しなければならないのに対して、２回目以降の再学習時にはフィードバック学習値のずれ分を学習すればよい。そのため、初回の学習時には、２回目以降の再学習時に比して学習の完了に要する時間が長くなる傾向がある。そこで、フィードバック学習値の学習が完了した履歴が無い場合、すなわち学習完了に要する時間が長くなることが見込まれる初回の学習時に、上記早期学習を要求するとよい。
【０００９】
フィードバック学習値のずれが大きくなったときには、同フィードバック学習値を速やかに再学習することが望まれる。一方、フィードバック学習値のずれが大きくなると、同フィードバック学習値の学習対象となるエンジン制御量のフィードバック補正量がその分大きくなる。よって、上記エンジン制御量のフィードバック補正量が既定値以上の場合に上記早期学習を要求するとよい。
【００１０】
上記車両制御装置では、早期学習が要求されていないときには、バッテリの蓄電量を制御目標範囲内の値に保持し、かつ要求駆動力分の駆動力が得られる限りにおいて、エンジンを燃費性能や排気性能を確保に適した条件で運転することが可能である。これに対して早期学習要求時制御の実行時には、学習実行条件を満たすようにエンジンの運転状態が決定されるため、同制御を実行していない場合よりもエンジンの燃費性能や排気性能が低下する虞がある。こうした早期学習要求時制御の実行に伴うエンジンの性能低下は、同制御を実行した場合と実行しなかった場合とのエンジンの運転状態の乖離が大きいほど大きくなり易い。そのため、上記車両制御部における駆動力制御部は、早期学習要求時制御を実行した場合と実行しなかった場合とのエンジンの運転状態の乖離が一定の範囲内であることを条件に同早期学習要求時制御を実行することが望ましい。
【００１１】
駆動力の発生のためのエンジンの運転が必要とされないハイブリッド車両の停車中に、早期学習要求時制御のためのエンジンの運転が行われると、同制御の実行に伴って燃費が大きく悪化する虞がある。また、ハイブリッド車両のユーザは、停車中にはエンジンが停止することを期待しているため、早期学習要求時制御により停車中にエンジンが停止しない状態となると、その期待に沿えなくなる。よって、上記車両制御装置における駆動力制御部は、ハイブリッド車両の停車中では無いことを条件に早期学習要求時制御を実行することが望ましい。
【００１２】
上記車両制御装置における早期学習要求時制御の実行中は、学習実行条件を満たした状態を保持するようにエンジンが制御されるため、安定した運転状態の元でフィードバック学習値の学習を行うことができる。ただし、車速が急変した場合には、バッテリの充放電量の調整が間に合わずにエンジンの運転状態が一時的に不安定となる虞がある。そのため、上記車両制御装置における学習制御部は、早期学習要求時制御の実行中のフィードバック学習値の学習を行っているときに車速の変化量が既定値以上となった場合には同フィードバック学習値の学習を一時停止することが望ましい。
【００１３】
なお、フィードバック学習値の学習実行条件としては、エンジンの回転数、トルク、吸入空気量、燃料の噴射方式、排気再循環の実施の有無、及び点火時期のうちのいずれか１つ以上により規定された条件を設定することができる。また、上記車両制御装置における学習制御部は、例えば気筒内で燃焼する混合気の空燃比を目標空燃比とするための燃料噴射量のフィードバック補正量、アイドル運転時のエンジン回転数を目標アイドル回転数とするためのスロットル開度のフィードバック補正量、ノッキングの発生状況に応じた点火時期進角量のフィードバック補正量のいずれかをフィードバック学習値として学習するように構成できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】車両制御装置の一実施形態が適用されたハイブリッド車両の駆動系の構成を模式的に示す図。
【図２】同ハイブリッド車両の制御系の構成を模式的に示す図。
【図３】上記車両制御装置が実行する学習制御での学習領域の設定態様を示す図。
【図４】同実施形態の車両制御装置が実行するパワー制御ルーチンのフローチャート。
【図５】同パワー制御ルーチンで演算する要求駆動力と、その演算に用いる車速及びアクセルペダル開度との関係を示す図。
【図６】同パワー制御ルーチンにおける目標エンジン回転数、及び目標エンジントルクの設定態様を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、車両制御装置の一実施形態を、図１〜図６を参照して詳細に説明する。ここではまず、図１を参照して、本実施形態の車両制御装置が適用されたハイブリッド車両の駆動系の構成を説明する。
【００１６】
図１に示すように、本実施形態の適用対象となるハイブリッド車両１０には、エンジン１１と、第１発電電動機１２及び第２発電電動機１３の２つの発電電動機と、が駆動源として設けられている。また、ハイブリッド車両には、バッテリ１４が搭載されている。第１発電電動機１２及び第２発電電動機１３は、バッテリ１４が放電した電力を受けて動力を発生する電動機としての機能と、外部から動力を受けて発電した電力をバッテリ１４に充電する発電機としての機能と、を兼ね備えている。
【００１７】
また、ハイブリッド車両１０には、外歯ギアであるサンギア１５、内歯ギアであるリングギア１６、サンギア１５とリングギア１６との間に介設されたプラネタリギア１７Ａが回転可能に軸支されたプラネタリキャリア１７の３つの回転要素を有した遊星ギア機構１８が設けられている。こうした遊星ギア機構１８では、上記３つの回転要素のうちの２つの回転速度により、残りの一つの回転速度が定まる。遊星ギア機構１８のサンギア１５には、第１発電電動機１２が連結されている。また、遊星ギア機構１８のプラネタリキャリア１７には、エンジン１１が連結されている。さらに、遊星ギア機構１８のリングギア１６にはカウンタドライブギア１９が一体に設けられており、そのカウンタドライブギア１９にはカウンタドリブンギア２０が噛み合わされている。そして、このカウンタドリブンギア２０に噛み合わされたリダクションギア２１に第２発電電動機１３が連結されている。
【００１８】
カウンタドリブンギア２０にはファイナルドライブギア２２が一体回転可能に連結されており、そのファイナルドライブギア２２にはファイナルドリブンギア２３が噛み合わされている。そして、ファイナルドリブンギア２３には、差動機構２４を介して、両車輪２５の車輪軸２６が連結されている。
【００１９】
第１発電電動機１２及び第２発電電動機１３は、インバータ２７を介してバッテリ１４に電気的に接続されている。そして、第１発電電動機１２に対するバッテリ１４の充放電量、第２発電電動機１３に対するバッテリ１４の充放電量がインバータ２７により調整されている。
【００２０】
図２に、ハイブリッド車両１０の制御系の構成を示す。ハイブリッド車両１０の制御系には、パワー管理用ＥＣＵ２９、エンジンＥＣＵ３０、モータＥＣＵ３１、及びバッテリＥＣＵ３２の４つの電子制御ユニット（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）が設けられている。パワー管理用ＥＣＵ２９はハイブリッド車両１０全体の電力及び動力の統括管理を行い、エンジンＥＣＵ３０はエンジン１１を制御する。モータＥＣＵ３１は第１発電電動機１２及び第２発電電動機１３のトルク制御を行い、バッテリＥＣＵ３２はバッテリ１４を管理する。本実施形態の車両制御装置は、これら４つの電子制御ユニットにより構成されている。
【００２１】
パワー管理用ＥＣＵ２９には、ハイブリッド車両１０の車速Ｖを検出する車速センサ３３、運転者によるアクセルペダルの踏込み量であるアクセルペダル開度ＡＣＣを検出するアクセルペダルセンサ３４、などのハイブリッド車両１０の各部に設けられた各種センサの検出結果が入力されている。また、パワー管理用ＥＣＵ２９には、エンジン回転数ＮＥやエンジン負荷率ＫＬ等のエンジン１１の運転状況を示す情報がエンジンＥＣＵ３０から入力されている。さらに、パワー管理用ＥＣＵ２９には、第１発電電動機１２の回転数である第１モータ回転数ＮＭ１及び第２発電電動機１３の回転数である第２モータ回転数ＮＭ２がモータＥＣＵ３１から入力されている。加えてパワー管理用ＥＣＵ２９には、バッテリ１４の充電状態ＳＯＣ、及び同バッテリ１４の温度であるバッテリ温度ＴＢがバッテリＥＣＵ３２から入力されている。
【００２２】
エンジンＥＣＵ３０は、エンジン１１の制御の一環として、各種エンジン制御量のフィードバック制御を行っている。例えば、空燃比フィードバック制御では、気筒内で燃焼する混合気の空燃比を目標空燃比とするための燃料噴射量のフィードバック制御が行われる。また、アイドルスピード制御（ＩＳＣ）では、アイドル運転時のエンジン回転数を目標アイドル回転数とするためのスロットル開度のフィードバック制御が行われる。さらに、ノック制御（ＫＣＳ）では、ノッキングを抑制可能な限界まで点火時期を進角するための点火時期進角量のフィードバック制御が行われる。
【００２３】
さらに、エンジンＥＣＵ３０は、こうしたフィードバック制御におけるエンジン制御量のフィードバック補正量をフィードバック学習値として学習する学習制御を行っている。例えば、空燃比学習制御においてエンジンＥＣＵ３０は、空燃比フィードバック制御での燃料噴射量のフィードバック補正量を空燃比学習値として学習する。また、ＩＳＣ学習制御においてエンジンＥＣＵ３０は、ＩＳＣでのスロットル開度のフィードバック補正量をＩＳＣ学習値として学習する。さらにＫＣＳ学習制御においてエンジンＥＣＵ３０は、ＫＣＳでの点火時期進角量のフィードバック補正量をＫＣＳ学習値として学習する。これらの学習制御では、エンジン１１が学習実行条件を満たす運転状態にあるときにフィードバック学習値の学習を行っている。フィードバック学習値の学習は、エンジン制御量のフィードバック補正量に基づき、同フィードバック補正量が小さくなるようにフィードバック学習値の値を更新することで行われる。そして、フィードバック補正量が十分に縮小した状態となったときにフィードバック学習値の学習は完了となる。すなわち、本実施形態では、フィードバック補正量が既定の学習完了判定値以下の状態となっていることがフィードバック学習値の学習完了条件とされている。なお、学習完了後に、フィードバック補正量が増大したときには、フィードバック学習値にずれが生じているものとして、同フィードバック学習値の再学習が行われる。すなわち、本実施形態では、学習完了後にフィードバック補正量が既定の学習再開判定値以上となったことがフィードバック学習値の学習再開条件とされている。本実施形態の車両制御装置では、こうしたフィードバック学習値の学習制御を行うエンジンＥＣＵ３０が学習制御部に相当している。
【００２４】
続いて、本実施形態の車両制御装置におけるハイブリッド車両１０の駆動力制御について説明する。本実施形態の車両制御装置では、上記のようなエンジンＥＣＵ３０の学習制御におけるフィードバック学習値の早期学習の要求の有無により、駆動力制御の内容を切り替えている。ここでは、そうした早期学習要求の有無に応じた駆動力制御の内容の切替えの対象となるフィードバック学習値の学習実行条件が下記の通りであるものとして、その場合の駆動力制御の実施態様を説明する。すなわち、ここでは、上記フィードバック学習値の学習実行条件が、図３に示すようなエンジン回転数ＮＥ及びエンジントルクＴＥにより規定された学習領域内の動作点でエンジン１１が運転されている場合に成立となるように設定されているものとする。
【００２５】
図４は、駆動力制御のためにパワー管理用ＥＣＵ２９が実行するパワー制御ルーチンのフローチャートが示されている。パワー管理用ＥＣＵ２９は、イグニッションスイッチがオンとされている期間、本ルーチンの処理を既定の制御周期ごとに繰り返し実行する。
【００２６】
本ルーチンの処理が開始されると、まずステップＳ１００において、ハイブリッド車両１０の走行状況に応じて、より具体的にはアクセルペダル開度ＡＣＣと車速Ｖとに応じて、同ハイブリッド車両１０の駆動力の要求値である要求駆動力ＴＰ＊の演算が行われる。図５には、アクセルペダル開度ＡＣＣが０％、２５％、５０％、７５％、及び１００％のそれぞれの場合の車速Ｖと要求駆動力ＴＰ＊との関係が示されている。同図に示すように、車速Ｖが同一の場合の要求駆動力ＴＰ＊の値には、アクセルペダル開度ＡＣＣが大きいほど大きい値が設定される。また、アクセルペダル開度ＡＣＣが一定の状態で車速Ｖを０から次第に上昇させていった場合の要求駆動力ＴＰ＊の値は、車速Ｖが一定の速度に達するまでは一定の値とされており、車速Ｖがその一定の速度を超える範囲ではその上昇と共に次第に小さくなっていくように演算される。
【００２７】
続いてステップＳ１１０では、要求駆動力ＴＰ＊及び車速Ｖに基づきドライバ要求出力ＰＤＲＶ＊の演算が行われる。ここでは、現在の車速Ｖにおいて第２発電電動機１３のトルクをゼロとした状態で要求駆動力ＴＰ＊分の駆動力が得られるエンジン出力がドライバ要求出力ＰＤＲＶ＊の値として演算される。
【００２８】
次にステップＳ１２０において、フィードバック学習値の早期学習が要求されているか否かが判定される。早期学習の要否は、エンジンＥＣＵ３０からパワー管理用ＥＣＵ２９に対する早期学習要求信号の出力の有無により判定される。エンジンＥＣＵ３０は、次の（Ａ）、（Ｂ）の少なくとも一方の場合にパワー管理用ＥＣＵ２９に早期学習の要求信号を出力している。すなわち、（Ａ）フィードバック学習値の学習の完了履歴が無い場合、及び（Ｂ）学習制御の対象となるエンジン制御量のフィードバック補正量が既定の乖離判定値以上の場合、の少なくとも一方の場合である。そして、早期学習が要求されていない場合（ＮＯ）には、ステップＳ１３０〜Ｓ１５０の処理を通じて充放電要求出力ＰＢ＊、要求エンジン出力ＰＥ＊、目標エンジン回転数ＮＥ＊及び目標エンジントルクＴＥ＊が行われた後、ステップＳ１６０に処理が進められる。これに対して、早期学習が要求されている場合（ＹＥＳ）には、ステップＳ２００〜Ｓ２２０の処理を通じて充放電要求出力ＰＢ＊、要求エンジン出力ＰＥ＊、目標エンジン回転数ＮＥ＊及び目標エンジントルクＴＥ＊が行われた後、ステップＳ１６０に処理が進められる。
【００２９】
早期学習が要求されていない場合（Ｓ１２０：ＮＯ）には、ステップＳ１３０において、バッテリ１４の充電状態ＳＯＣに基づく充放電要求出力ＰＢ＊の演算が行われる。充電状態ＳＯＣは、満充電時に対するバッテリ１４の蓄電量の比率を表しており、本実施形態では同充電状態ＳＯＣをバッテリ１４の蓄電量の指標値として用いている。本実施形態の車両制御装置では、バッテリ１４の充電状態ＳＯＣを既定の制御目標範囲内の値に保持するように、同バッテリ１４の充放電量を制御している。例えば、充電状態ＳＯＣが制御目標範囲の上限値よりも多いときには、バッテリ１４から第２発電電動機１３への放電を行うことで、すなわちバッテリ１４が放電した電力を受けて第２発電電動機１３がトルクを発生することで、充電状態ＳＯＣを低減させている。また、充電状態ＳＯＣが制御目標範囲の下限値よりも少ないときには、第２発電電動機１３からバッテリ１４への充電を行うことで、すなわち第２発電電動機１３が発電を行ってバッテリ１４に電力を送ることで充電状態ＳＯＣを増加させている。ステップＳ１３０では、こうした充放電量の制御のために第２発電電動機１３が発生する駆動力をエンジン出力に換算した値が充放電要求出力ＰＢ＊の値として演算されている。なお、エンジン出力の一部を使って第２発電電動機１３が発電を行う場合の充放電要求出力ＰＢ＊は負の値となる。
【００３０】
続いてステップＳ１４０において、ドライバ要求出力ＰＤＲＶ＊から充放電要求出力ＰＢ＊を減算した差が要求エンジン出力ＰＥ＊の値として演算される。すなわち、ここでは、上記充放電量の制御が行われている状態で要求駆動力ＴＰ＊分の駆動力を得るために必要なエンジン出力が要求エンジン出力ＰＥ＊の値として演算されている。そして、ステップＳ１５０において、エンジン回転数及びエンジントルクのそれぞれの目標値である目標エンジン回転数ＮＥ＊及び目標エンジントルクＴＥ＊の演算が行われた後、ステップＳ１６０に処理が進められる。目標エンジン回転数ＮＥ＊及び目標エンジントルクＴＥ＊は、エンジン１１が要求エンジン出力ＰＥ＊分のエンジン出力を効率的に発生できるエンジン回転数及びエンジントルクの値としてそれぞれ演算されている。
【００３１】
図６を参照して、目標エンジン回転数ＮＥ＊及び目標エンジントルクＴＥ＊の演算態様を説明する。同図に示される複数の等パワー線はそれぞれ、エンジン出力が一定となるエンジンの動作点を一本の曲線に繋いだ線である。また、同図に示される最適エンジン動作線は、燃費性能や排気性能が最適となるエンジンの動作点を一本の曲線に繋いだ線である。なお、ここでは、エンジン１１の動作点をエンジン回転数とエンジントルクとで定義している。ステップＳ１５０では、要求エンジン出力ＰＥ＊分のエンジン出力に対応する等パワー線と最適エンジン動作線との交点となるエンジン１１の動作点のエンジン回転数及びエンジントルクが目標エンジン回転数ＮＥ＊及び目標エンジントルクＴＥ＊のそれぞれの値として演算されている。
【００３２】
これに対して早期学習が要求されている場合（Ｓ１２０：ＹＥＳ）には、ステップＳ２００において、エンジン１１が学習実行条件を満たす運転状態となるエンジン回転数ＮＥ及びエンジントルクＴＥがそれぞれ目標エンジン回転数ＮＥ＊及び目標エンジントルクＴＥ＊の値として演算される。すなわち、上述した学習領域内の動作点におけるエンジン回転数ＮＥ及びエンジントルクＴＥのそれぞれ値が目標エンジン回転数ＮＥ＊及び目標エンジントルクＴＥ＊の値として演算される。本実施形態の場合には、学習領域内の動作点の中で最も学習に適した動作点ＰＯのエンジン回転数ＮＥＯ及びエンジントルクＴＥＯの値を目標エンジン回転数ＮＥ＊及び目標エンジントルクＴＥ＊の値として演算している。続いて、ステップＳ２１０において、エンジン回転数ＮＥを目標エンジン回転数ＮＥ＊とし、かつエンジントルクＴＥを目標エンジントルクＴＥ＊としたときのエンジン出力が要求エンジン出力ＰＥ＊の値として演算される。そして、ステップＳ２２０において、要求エンジン出力ＰＥ＊からドライバ要求出力ＰＤＲＶ＊を引いた差が充放電要求出力ＰＢ＊の値として演算された後、ステップＳ１６０に処理が進められる。
【００３３】
本ルーチンでは、こうして早期学習の要否によりそれぞれ異なる態様で充放電要求出力ＰＢ＊、要求エンジン出力ＰＥ＊、目標エンジン回転数ＮＥ＊及び目標エンジントルクＴＥ＊が演算されている。そして、それらの演算後には、早期学習の要否に拘わらず、ステップＳ１６０に処理が進められる。
【００３４】
ステップＳ１６０に処理が進められると、そのステップＳ１６０において、目標エンジン回転数ＮＥ＊と車速Ｖとに基づき、エンジン回転数を目標エンジン回転数ＮＥ＊とするために必要な第１発電電動機１２の回転数がＭＧ１目標回転数ＮＭ１＊の値として演算される。さらに続くステップＳ１７０において、ＭＧ１目標回転数ＮＭ１＊に基づき、第１発電電動機１２のトルクの指令値であるＭＧ１指令トルクＴＭ１＊の値が演算される。ＭＧ１指令トルクＴＭ１＊の演算は、ＭＧ１目標回転数ＮＭ１＊に対する第１発電電動機１２の現在の回転数の偏差に基づき、第１発電電動機１２のトルクをフィードバック制御するように行われている。すなわち、前回の演算周期において演算したＭＧ１指令トルクＴＭ１＊の値に対して上記偏差に応じたフィードバック補正項を加えた和が、今回の演算周期におけるＭＧ１指令トルクＴＭ１＊の値として求められている。
【００３５】
続いて、ステップＳ１８０において、ＭＧ１指令トルクＴＭ１＊から直達トルクＴＥＱの値が演算される。直達トルクＴＥＱは、第１発電電動機１２がＭＧ１指令トルクＴＭ１＊の値分のトルクを発生している状態において、エンジン１１からカウンタドリブンギア２０に伝達されるトルクの大きさを表している。そして、次のステップＳ１９０において、要求駆動力ＴＰ＊及び直達トルクＴＥＱに基づき、第２発電電動機１３のトルクの指令値であるＭＧ２指令トルクＴＭ２＊の演算が行われた後、今回の本ルーチンの処理が終了される。ステップＳ１９０では、エンジン１１からカウンタドリブンギア２０に直達トルクＴＥＱ分のトルクが伝達されている状態において要求駆動力ＴＰ＊分の駆動力が得られる第２発電電動機１３のトルクがＭＧ２指令トルクＴＭ２＊の値として演算されている。
【００３６】
本ルーチンの実行後にパワー管理用ＥＣＵ２９は、目標エンジン回転数ＮＥ＊及び目標エンジントルクＴＥ＊の演算結果をエンジンＥＣＵ３０に送信するとともに、ＭＧ１指令トルクＴＭ１＊及びＭＧ２指令トルクＴＭ２＊の演算結果をモータＥＣＵ３１に送信する。これに対してエンジンＥＣＵ３０は、エンジン回転数ＮＥを目標エンジン回転数ＮＥ＊とし、かつエンジントルクＴＥを目標エンジントルクＴＥ＊とすべくエンジン１１を制御する。また、モータＥＣＵ３１は、第１発電電動機１２のトルクをＭＧ１指令トルクＴＭ１＊とし、第２発電電動機１３のトルクをＭＧ２指令トルクＴＭ２＊とするように、インバータ２７を制御する。
【００３７】
続いて、以上のように構成された本実施形態の作用を説明する。
本実施形態の車両制御装置では、エンジン１１のフィードバック学習値の早期学習が要求されていない場合には、まずバッテリ１４の充放電制御の要求を満たすように充放電要求出力ＰＢ＊を決定した後、要求駆動力ＴＰ＊分の駆動力が得られるように要求エンジン出力ＰＥ＊、目標エンジン回転数ＮＥ＊及び目標エンジントルクＴＥ＊を決定している。すなわち、この場合には、バッテリ１４の充電状態ＳＯＣが制御目標範囲内の値に保持されるように第２発電電動機１３に対する同バッテリ１４の充放電量を制御するとともに、同制御が行われている状態で要求駆動力ＴＰ＊分の駆動力が得られるようにエンジン出力を制御することで、ハイブリッド車両１０の駆動力制御が行われる。
【００３８】
これに対して早期学習が要求されている場合には、まず学習実行条件を満たすように要求エンジン出力ＰＥ＊、目標エンジン回転数ＮＥ＊及び目標エンジントルクＴＥ＊を決定した後に、要求駆動力ＴＰ＊分の駆動力が得られるように充放電要求出力ＰＢ＊を決定している。すなわち、この場合には、学習実行条件を満たす運転状態とすべくエンジン１１を制御するとともに、同エンジン１１が学習実行条件を満たす運転状態にある状態で要求駆動力ＴＰ＊分の駆動力が得られる分の充放電を行うべくバッテリ１４の充放電量を制御することで、ハイブリッド車両１０の駆動力制御が行われる。なお、以下の説明では、こうした早期学習が要求されているときのハイブリッド車両１０の駆動力制御を、早期学習要求時制御と記載する。
【００３９】
以上の本実施形態の車両制御装置によれば、以下の効果を奏することができる。
（１）本実施形態では、早期学習が要求されると、上記早期学習要求時制御により、学習実行条件を満たす運転状態となるようにエンジン１１が制御される。そのため、ハイブリッド車両１０に搭載されたエンジン１１のフィードバック学習値の学習完了に要する時間を、早期学習の求めに応じて短縮できる。しかも、そうした早期学習のためのエンジン１１の動作点の変化に伴うエンジン出力の変化分をバッテリ１４の充放電制御により吸収しているため、ハイブリッド車両１０の駆動力を保持できる。
【００４０】
（２）本実施形態では、早期学習要求時制御時のエンジン１１を、学習領域内の動作点の中で最も学習に適した動作点で運転している。そのため、フィードバック学習値の早期学習を高精度かつ短時間で行うことができる。
【００４１】
（３）本実施形態では、フィードバック学習値の学習が完了した履歴が無い場合に、すなわちフィードバック学習値の初回学習時に早期学習を要求している。そのため、フィードバック学習値を一から学習しなければならない初回学習を、余り長い時間をかけずに完了できるようになる。
【００４２】
（４）本実施形態では、フィードバック制御のフィードバック補正量が乖離判定値以上の場合に早期学習を要求している。フィードバック学習値が適正な値から大きく乖離すると、フィードバック補正量が大きくなる。そのため、フィードバック学習値の乖離が大きくなったときに、その乖離を速やかに是正できる。
【００４３】
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。本実施形態及び以下の変更例は、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。
・上記実施形態では、（Ａ）フィードバック学習値の学習完了の履歴が無い場合、（Ｂ）フィードバック補正量が乖離判定値以上となっている場合、の少なくとも一方の場合に早期学習を要求していたが、上記（Ａ）、（Ｂ）のいずれか一方の場合のみに早期学習を要求するようにしてもよい。また、上記（Ａ）、（Ｂ）以外の場合に早期学習を要求するようにしてもよい。
【００４４】
・上記実施形態では、早期学習要求時制御では、学習領域内の動作点の中で最も学習に適した特定の動作点でエンジン１１を運転するようにしていたが、動作点を固定せず学習領域内の任意の動作点でエンジン１１を運転するようにしてもよい。
【００４５】
・フィードバック学習値の学習完了条件や学習再開条件の内容は、適宜に変更してもよい。
・上記実施形態では、早期学習が要求されているときには無条件で早期学習要求時制御を実行していたが、条件付で実行するようにしてもよい。例えば、ハイブリッド車両１０が停車中では無いことを条件に早期学習要求時制御を実行するようにしてもよい。ハイブリッド車両１０の停車中は、バッテリ１４の充電や車室内の空調のためにエンジン１１の運転が要求されている場合を除き、エンジン１１を停止するようにしている。そのため、そうした停車中に、早期学習要求時制御のためにエンジン１１の運転が行われると、同制御の実行に伴って燃費が大きく悪化する虞がある。また、ハイブリッド車両１０のユーザは、停車中にはエンジン１１が停止することを期待しているため、早期学習要求時制御により停車中にエンジン１１が停止しない状態となると、その期待に沿えなくなる。そのため、ハイブリッド車両１０の停車中は早期学習制御の実行を見合わせるようにすれば、停車中のエンジン１１の稼働による燃費やドライバビリティの悪化を抑えられる。
【００４６】
・また、早期学習要求時制御を実行した場合と実行しなかった場合とのエンジン１１の運転状態を比較し、それら運転状態の乖離が一定の範囲内であることを条件に早期学習要求時制御を実行するようにしてもよい。上記実施形態では、早期学習が要求されていないときには、最適エンジン動作線上の動作点でエンジン１１を運転している。すなわち、このときのエンジン１１は、バッテリ１４の充電状態ＳＯＣを制御目標範囲内の値に保持し、かつ要求駆動力ＴＰ＊分の駆動力が得られる限りにおいて、燃費性能や排気性能を確保に適した条件で運転されている。これに対して早期学習要求時制御の実行時には、学習実行条件を満たすようにエンジン１１の運転状態が決定されるため、同制御を実行していない場合よりもエンジン１１の燃費性能や排気性能が低下する虞がある。こうした早期学習要求時制御の実行に伴うエンジン１１の性能低下は、同制御を実行した場合と実行しなかった場合とのエンジン１１の運転状態の乖離が大きいほど大きくなり易い。そのため、同乖離が大きい場合には早期学習要求時制御の実行を見合わせることで、エンジン１１の大幅な性能低下が生じない範囲で早期学習要求時制御を実行可能となる。
【００４７】
・早期学習要求時制御の実行中のフィードバック学習値の学習を行っているときに車速Ｖの変化量が既定値以上となった場合には同フィードバック学習値の学習を一時停止するようにしてもよい。早期学習要求時制御の実行中は、学習実行条件を満たした状態を保持するようにエンジン１１が制御されるため、安定した運転状態の元でフィードバック学習値の学習を行うことができる。ただし、車速が急変した場合には、バッテリ１４の充放電量の調整が間に合わずにエンジン１１の運転状態が一時的に不安定となる虞がある。そのため、車速Ｖの急変時には学習を一時停止すれば、学習の精度を向上できる。
【００４８】
・上記実施形態では、フィードバック学習値の学習実行条件がエンジン回転数ＮＥとエンジントルクＴＥとにより規定されている場合を例に説明したが、それ以外のエンジン１１の状態量により学習実行条件を規定するようにしてもよい。なお、学習実行条件を規定するエンジン回転数ＮＥ、エンジントルクＴＥ以外のエンジン１１の状態量としては、吸入空気量、燃料の噴射方式、排気再循環の実施の有無、点火時期などがある。そうした場合にも、学習実行条件を満たすようにエンジン１１の運転状態を変更すれば、フィードバック学習値の学習完了に要する時間を早期学習の要求に応じて短縮できる。また、そうして学習実行条件を満たすようにエンジン１１の運転状態を変更すればエンジン出力も変化することになるが、その変化分をバッテリ１４の充放電制御により吸収すれば、ハイブリッド車両１０の駆動力を保持できる。
【００４９】
・上記実施形態では、早期学習の対象となるフィードバック学習値として、空燃比学習値、ＩＳＣ学習値、及びＫＣＳ学習値の３つを例示したが、それ以外のエンジン制御量のフィードバック学習値を早期学習の対象とするようにしてもよい。
【符号の説明】
【００５０】
１０…ハイブリッド車両、１１…エンジン、１２…第１発電電動機、１３…第２発電電動機、１４…バッテリ、１５…サンギア、１６…リングギア、１７…プラネタリキャリア、１７Ａ…プラネタリギア、１８…遊星歯車機構、１９…カウンタドライブギア、２０…カウンタドリブンギア、２１…リダクションギア、２２…ファイナルドライブギア、２３…ファイナルドリブンギア、２４…差動機構、２５…車輪、２６…車輪軸、２７…インバータ、２９…駆動力制御部としてのパワー管理用ＥＣＵ、３０…学習制御部としてのエンジンＥＣＵ、３１…モータＥＣＵ、３２…バッテリＥＣＵ、３３…車速センサ、３４…アクセルペダルセンサ。
【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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