(57)【要約】【課題】運転パターンの相違に対応してアシストマップを精度良く的確に変更可能なハイブリッド電気自動車の制御装置を提供する。【解決手段】ハイブリッド電気自動車（１）の動力源であるエンジン（２）と電動機（６）とにトルクを配分するためのアシストマップは、電動機（６）にトルクが配分されるように設定された電動機使用領域と、電動機（６）にはトルクが配分されないように設定された電動機不使用領域とを有する。車両ＥＣＵ（２４）は、学習した運転者の運転パターンに基づき、アシストマップを複数に分割した要素領域のうち、使用頻度が所定の基準使用頻度以上となる要素領域毎にその使用頻度と平均仕事率の積を求め、この積の総和が標準値に近付くように選択した要素領域が含まれるように電動機使用領域を変更する。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
走行用の動力源としてエンジンと電動機とが搭載されたハイブリッド電気自動車の制御装置であって、
上記ハイブリッド電気自動車の運転状態に応じて変化する運転状態量と運転者の要求トルクとに基づき、アシストマップを用いて上記要求トルクを上記エンジンと上記電動機とに配分し、配分されたトルクに基づき上記エンジン及び上記電動機をそれぞれ制御する制御手段を備えたハイブリッド電気自動車の制御装置において、
上記アシストマップは、上記電動機にトルクが配分されるように設定された電動機使用領域と、上記電動機にはトルクが配分されないように設定された電動機不使用領域とを有し、
上記制御手段は、上記運転者の運転パターンを学習し、学習した上記運転パターンに基づき、上記アシストマップの領域のうち、使用頻度が所定の基準使用頻度以上となる領域が、所定の変更条件を満たして上記電動機使用領域に含まれるように上記電動機使用領域を変更する
ことを特徴とするハイブリッド電気自動車の制御装置。
【請求項２】
上記アシストマップは、上記運転状態量と上記要求トルクとに基づき複数の要素領域に分割されており、
上記制御手段は、
上記アシストマップの各要素領域の使用頻度を求め、
使用頻度が上記基準使用頻度以上となる要素領域である高頻度要素領域毎に、当該高頻度要素領域の使用頻度と当該高頻度要素領域における平均仕事率との積を演算し、
演算した上記積の総和が所定の標準値に近付くことを上記変更条件として上記高頻度要素領域から要素領域を選択し、
選択した要素領域が上記電動機使用領域に含まれるように上記電動機使用領域を変更する
ことを特徴とする請求項１に記載のハイブリッド電気自動車の制御装置。
【請求項３】
上記アシストマップは、
標準となる電動機使用領域が基準領域として予め設定されると共に、上記基準領域に含まれる要素領域である基準要素領域毎に、想定される使用頻度が予め設定されており、
上記制御手段は、
上記基準要素領域のうち、想定された使用頻度が上記基準使用頻度以上となる基準要素領域である高頻度基準要素領域毎に、当該高頻度基準要素領域の想定使用頻度と当該高頻度基準要素領域における平均仕事率との積を演算し、演算した積の総和を上記標準値とする
ことを特徴とする請求項２に記載のハイブリッド電気自動車の制御装置。
【請求項４】
上記アシストマップは、上記要素領域のそれぞれが、上記運転状態量である上記電動機の回転数と上記要求トルクとによって規定されており、
上記制御手段は、上記積の総和が上記標準値に近付くように上記要素領域を選択する際に、上記高頻度要素領域のうち最も高回転側にある要素領域を選択すると共に、上記要求トルクの大きい側にある要素領域から順に選択することを特徴とする請求項２に記載のハイブリッド電気自動車の制御装置。
【請求項５】
上記制御手段は、所定の学習期間にわたって上記運転者の運転パターンを学習し、上記学習期間に占める上記アシストマップの各要素領域の使用時間の比率を上記使用頻度として求めることを特徴とする請求項２に記載のハイブリッド電気自動車の制御装置。
【請求項６】
上記学習期間は、上記制御手段が有するタイマによって定められていることを特徴とする請求項５に記載のハイブリッド電気自動車の制御装置。
【請求項７】
上記学習期間は、上記ハイブリッド電気自動車の運転者によるスイッチ操作で定められることを特徴とする請求項５に記載のハイブリッド電気自動車の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行用の動力源としてエンジンと電動機とが搭載されたハイブリッド電気自動車のための制御装置に関し、特にハイブリッド電気自動車の運転状態に応じて変化する運転状態量と運転者の要求トルクとに基づき、アシストマップを用いて要求トルクをエンジンと電動機とに配分し、配分されたトルクに基づきエンジン及び電動機をそれぞれ制御する制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、エンジンと電動機とを車両に搭載し、エンジンの駆動力と電動機の駆動力とをそれぞれ車両の駆動輪に伝達可能としたハイブリッド電気自動車が開発され実用化されている。
このようなハイブリッド電気自動車では、アクセルペダルの操作量などに基づき運転者の要求トルクが求められ、求められた要求トルクが、ハイブリッド電気自動車の運転状態などに応じて電動機とエンジンとに配分されるようになっている。このとき、電動機及びエンジンにそれぞれ配分されるトルクを決定するため、アシストマップと呼ばれる制御用マップが用いられる。
【０００３】
このアシストマップは、例えば電動機の回転数と要求トルクとをパラメータとして設定されており、電動機にトルクが配分される領域である電動機使用領域と、電動機にトルクが配分されない領域である電動機不使用領域とを有するのが一般的である。このようなアシストマップを使用する場合、アシストマップにおいて、電動機の回転数と要求トルクとから定まる点が電動機使用領域に含まれるときには、要求トルクの一部または全部が電動機に配分される一方、電動機の回転数と要求トルクとから定まる点が電動機不使用領域に含まれるときには、電動機にトルクが配分されず、要求トルクの全部がエンジンに配分される。
このようなアシストマップにおいては、できるだけ効率の良い運転状態でエンジンを運転させると共に、電動機に電力を供給するためのバッテリについてもできるだけ良好な充電状態を維持することができるよう、予め想定される標準的なハイブリッド電気自動車の運転パターンに基づいて電動機使用領域と電動機不使用領域とが設定されている。
【０００４】
しかしながら、運転者によってハイブリッド電気自動車の運転パターンには個人差があるため、このようなアシストマップを固定的に使用した場合、実際の運転パターンによっては、エンジン或いは電動機にトルクの配分が偏り、効率の良いエンジンの運転状態や、バッテリの良好な充電状態を確保できなくなるおそれがある。
そこで、このような問題を解決するため、運転者の運転パターンを学習し、学習結果に応じてアシストマップを変更するようにしたハイブリッド電気自動車の制御装置が特許文献１によって提案されている。
【０００５】
特許文献１の制御装置では、運転者の要求トルク、エンジンの回転数、バッテリへの回生電流及びバッテリの充電状態に関する情報をそれぞれ入手し、これらの情報に基づきエンジンの燃料噴射量及びバッテリ電流に関する複数のシミュレーションを実施して、エンジンの燃料消費量及びバッテリの充電状態がそれぞれ最適になるようにアシストマップを生成する。
より具体的には、仮のトルク配分パターンが複数用意されており、これらのトルク配分パターンを用いて求めた電動機及びエンジンのトルクを、予め定めた燃料噴射計算モデル及びバッテリ電流計算モデルに適用することにより、燃料噴射量及びバッテリ電流のシミュレーションが行われる。そして、このシミュレーション結果に基づき、最も適切な燃料噴射量及び充電状態が得られるトルク配分パターンがアシストマップとして採用されるようになっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−１０７３８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
アシストマップが、電動機にトルクが配分される領域である電動機使用領域と、電動機にトルクが配分されない領域である電動機不使用領域とを有する場合、アシストマップを設定する際に標準とされた運転パターンとは異なる運転パターンでハイブリッド電気自動車が運転されると、電動機不使用領域ばかりが使用され、電動機にトルクがあまり配分されずに電動機が効果的に使用されない状態が多発する可能性がある。このような場合、エンジン側にトルク配分が偏ることによってハイブリッド電気自動車の燃費が悪化し、ハイブリッド電気自動車としての効果を得ることができなくなる。
【０００８】
上述したような特許文献１の制御装置では、運転者の運転パターンに応じてアシストマップを変更するようにしているため、このような問題をある程度まで解消することができるかもしれないが、以下のような問題が発生する可能性がある。
即ち、特許文献１の制御装置では、予め用意した複数のトルク配分パターンから最適なものを選択するようにしているため、できるだけ多くの運転パターンに対して精度良く対応できるようにするには、想定される数多くの運転パターンを精度良く予測すると共に、予め用意するトルク配分パターンの数を多くする必要がある。しかしながら、これらにはいずれも限界があるため、必ずしも実際の運転パターンに適切に対応したアシストマップを得られるとは限らない。
【０００９】
また、複数のトルク配分パターンから求めた電動機及びエンジンのトルクを用い、燃料噴射計算モデル及びバッテリ電流計算モデルで多くのシミュレーションを行う必要があるため、燃料噴射計算モデルやバッテリ電流計算モデルについても、その設定精度が高くないと、適切なアシストマップを得ることができない。更に、多くのシミュレーションを実行するため、必要な情報を収集した後の処理に時間を要すると共に、大きな演算負荷が生じる可能性がある。
【００１０】
本発明はこのような課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、運転パターンの相違に対応してアシストマップを精度良く的確に変更可能なハイブリッド電気自動車の制御装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の目的を達成するため、本発明のハイブリッド電気自動車の制御装置は、走行用の動力源としてエンジンと電動機とが搭載されたハイブリッド電気自動車の制御装置であって、上記ハイブリッド電気自動車の運転状態に応じて変化する運転状態量と運転者の要求トルクとに基づき、アシストマップを用いて上記要求トルクを上記エンジンと上記電動機とに配分し、配分されたトルクに基づき上記エンジン及び上記電動機をそれぞれ制御する制御手段を備えたハイブリッド電気自動車の制御装置において、上記アシストマップは、上記電動機にトルクが配分されるように設定された電動機使用領域と、上記電動機にはトルクが配分されないように設定された電動機不使用領域とを有し、上記制御手段は、上記運転者の運転パターンを学習し、学習した上記運転パターンに基づき、上記アシストマップの領域のうち、使用頻度が所定の基準使用頻度以上となる領域が、所定の変更条件を満たして上記電動機使用領域に含まれるように上記電動機使用領域を変更することを特徴とする（請求項１）。
【００１２】
このように構成されたハイブリッド電気自動車の制御装置によれば、制御手段がハイブリッド電気自動車の運転状態に応じて変化する運転状態量と運転者の要求トルクとに基づき、アシストマップを用いて要求トルクをエンジンと電動機とに配分し、配分されたトルクに基づきエンジン及び電動機をそれぞれ制御する。
アシストマップは、電動機にトルクが配分されるように設定された電動機使用領域と、電動機にはトルクが配分されないように設定された電動機不使用領域とを有している。そして、運転状態量と要求トルクとに応じ、電動機使用領域に含まれるトルク配分が選択された場合には、要求トルクの一部または全部が電動機に配分される一方、運転状態量と要求トルクとに応じ、電動機不使用領域に含まれるトルク配分が選択された場合には、電動機にトルクが配分されず、要求トルクの全部がエンジンに配分される。
【００１３】
制御手段は、ハイブリッド電気自動車の運転パターンを学習し、学習した運転パターンに基づき、アシストマップの領域のうち、使用頻度が所定の基準使用頻度以上となる領域が、所定の変更条件を満たして電動機使用領域に含まれるように電動機使用領域を変更する。
この結果、使用頻度が所定の基準使用頻度以上となる領域が必ず電動機使用領域内に含まれるようになるので、運転者によって異なる運転パターンでハイブリッド電気自動車が運転されても、運転パターンの相違に対応して電動機使用領域の使用頻度の低下を防止することができる。従って、トルク配分がエンジン側に過剰に偏るといった事態を回避し、運転パターンの相違に起因したハイブリッド電気自動車におけるエネルギ利用効率の低下を抑制することができる。
【００１４】
より具体的には、上記ハイブリッド電気自動車の制御装置において、上記アシストマップは、上記運転状態量と上記要求トルクとに基づき複数の要素領域に分割されており、上記制御手段は、上記アシストマップの各要素領域の使用頻度を求め、使用頻度が上記基準使用頻度以上となる要素領域である高頻度要素領域毎に、当該高頻度要素領域の使用頻度と当該高頻度要素領域における平均仕事率との積を演算し、演算した上記積の総和が所定の標準値に近付くことを上記変更条件として上記高頻度要素領域から要素領域を選択し、選択した要素領域が上記電動機使用領域に含まれるように上記電動機使用領域を変更するようにしても良い（請求項２）。
【００１５】
このようにハイブリッド電気自動車の制御装置を構成した場合、高頻度要素領域毎に演算した使用頻度と平均仕事率との積の総和が所定の標準値に近付くように高頻度要素領域から要素領域が選択され、選択された要素領域が電動機使用領域に含まれるように電動機使用領域が変更される。
従って、運転者によって運転パターンが異なる場合でも、上述したように、運転パターンの相違に対応し、高頻度要素領域が電動機使用領域に含まれるように電動機使用領域が変更されることにより、電動機使用領域の使用頻度の低下が防止される。
【００１６】
ここで、要素領域の使用頻度と平均仕事率との積は、電動機或いはエンジンが発生するエネルギに対応して変化する。そして、高頻度要素領域毎に演算した使用頻度と平均仕事率との積の総和が所定の標準値に近付くように高頻度要素領域から要素領域を選択し、選択した要素領域が含まれるように電動機使用領域を変更するので、電動機使用領域変更後の上記積の総和は、標準値もしくはその近傍に維持される。
従って、学習の対象となった運転パターンでハイブリッド電気自動車を運転したとき、電動機にトルクが配分される場合に学習期間において電動機及びエンジンから生じるエネルギは、概ね上記標準値に対応したものとなり、運転パターンが相違しても大きく変動することはない。
【００１７】
より一層具体的には、上記ハイブリッド電気自動車の制御装置において、上記アシストマップは、標準となる電動機使用領域が基準領域として予め設定されると共に、上記基準領域に含まれる要素領域である基準要素領域毎に、想定される使用頻度が予め設定されており、上記制御手段は、上記基準要素領域のうち、想定された使用頻度が上記基準使用頻度以上となる基準要素領域である高頻度基準要素領域毎に、当該高頻度基準要素領域の想定使用頻度と当該高頻度基準要素領域における平均仕事率との積を演算し、演算した積の総和を上記標準値とするようにしても良い（請求項３）。
【００１８】
このようにハイブリッド電気自動車の制御装置を構成した場合、標準となる電動機使用領域として予め設定した基準領域における高頻度基準要素領域毎に演算した想定使用頻度と平均仕事率との積の総和を上記標準値としているので、運転者によって運転パターンが異なる場合であっても、上述したような電動機使用領域の変更により、基準領域で各基準要素領域に対して想定した使用頻度となるような運転パターンのときとほぼ同程度に適正にトルク配分を制御することができる。
【００１９】
また、上記アシストマップは、上記要素領域のそれぞれが、上記運転状態量である上記電動機の回転数と上記要求トルクとによって規定されるようにしても良い。
このようにした場合、上記制御手段は、上記積の総和が上記標準値に近付くように上記要素領域を選択する際に、上記高頻度要素領域のうち最も高回転側にある要素領域を選択すると共に、上記要求トルクの大きい側にある要素領域から順に選択するようにしても良い（請求項４）。
【００２０】
このようにハイブリッド電気自動車の制御装置を構成した場合、電動機使用領域を変更するために高頻度要素領域から要素領域を選択する際、最も高回転側にある高頻度要素領域が必ず選択される。従って、この最も高回転側にある高頻度要素領域によって定まる電動機の回転数が電動機使用領域の上限回転数となる。そして、更なる要素領域の選択は、要求トルクの大きい側にある要素領域から順に行われるので、電動機使用領域の下限要求トルクは、このような要素領域の選択に伴って増減する。
【００２１】
また、上記ハイブリッド電気自動車の制御装置において、上記制御手段は、所定の学習期間にわたって上記運転者の運転パターンを学習し、上記学習期間に占める上記アシストマップの各要素領域の使用時間の比率を上記使用頻度として求めるようにしても良い（請求項５）。
このとき、上記学習期間は、例えば上記制御手段が有するタイマによって定められるようにしても良いし（請求項６）、ハイブリッド電気自動車の運転者によるスイッチ操作で定めるようにしても良い（請求項７）。
【発明の効果】
【００２２】
本発明のハイブリッド電気自動車の制御装置によれば、使用頻度が所定の基準使用頻度以上となる領域が必ず電動機使用領域内に含まれるようになるので、運転者によって異なる運転パターンでハイブリッド電気自動車が運転されても、電動機使用領域の使用頻度の低下を防止することができる。従って、トルク配分がエンジン側に過剰に偏って制御されるといった事態を回避し、運転パターンの相違に起因したハイブリッド電気自動車におけるエネルギ利用効率の低下を抑制することができる。
【００２３】
また、請求項２のハイブリッド電気自動車の制御装置によれば、運転状態量と要求トルクとに基づきアシストマップを複数の要素領域に分割することにより、アシストマップにおいて使用頻度の高い領域を容易に把握することが可能となる。
そして、高頻度要素領域毎に演算した使用頻度と平均仕事率との積の総和が所定の標準値に近付くように高頻度要素領域から要素領域を選択し、選択した要素領域が含まれるように電動機使用領域を変更するので、電動機使用領域変更後の上記積の総和は、標準値もしくはその近傍に維持される。
【００２４】
要素領域の使用頻度と平均仕事率との積は、電動機或いはエンジンが発生するエネルギに対応して変化するので、学習の対象となった運転パターンでハイブリッド電気自動車を運転したとき、電動機にトルクが配分される場合に学習期間で電動機及びエンジンから生じるエネルギは、概ね上記標準値に対応したものとなり、運転パターンが相違しても大きく相違することはない。
ハイブリッド電気自動車の運転パターンが相違することにより、学習によって得られる高頻度要素領域の数は変動する可能性がある。しかしながら、単に高頻度要素領域の数だけで電動機使用領域を変更するのではなく、このようにして電動機使用領域を変更することにより、運転パターンが相違しても特定期間で電動機で発生させるエネルギが大きく相違することのないように、電動機使用領域に含まれる高頻度要素領域を適正に定めることができる。この結果、電動機とエンジンに対する適正なトルク配分の制御を維持し、運転パターンの相違に起因したハイブリッド電気自動車におけるエネルギ利用効率の低下をより確実に抑制することができる。
【００２５】
また、請求項３のハイブリッド電気自動車の制御装置によれば、標準となる電動機使用領域として予め設定した基準領域における高頻度基準要素領域毎に演算した想定使用頻度と平均仕事率との積の総和を標準値としているので、運転者によって運転パターンが異なる場合であっても、上述したような電動機使用領域の変更により、基準領域で各基準要素領域に対して想定した使用頻度となるような運転パターンのときとほぼ同程度に適正にトルク配分を制御することができる。
従って、例えば標準的な運転パターンに対応して最適にトルク配分を制御可能な基準領域を予め設定しておけば、運転者によって運転パターンが異なっていても、標準的な運転パターンの場合とほぼ同程度に適正なトルク配分の制御を実現し、ハイブリッド電気自動車におけるエネルギ利用効率を良好に維持することが可能となる。
【００２６】
また、請求項４のハイブリッド電気自動車の制御装置によれば、電動機使用領域を変更するために高頻度要素領域から要素領域を選択する際、最も高回転側にある高頻度要素領域が必ず選択される。従って、最も高回転側にある高頻度要素領域によって定まる電動機の回転数が電動機使用領域の上限回転数となるので、高回転側で電動機にトルクが配分されやすくなる。この結果、高回転側でもエンジンに配分されるトルクが減少するので、エンジンの運転効率が向上し、ハイブリッド電気自動車におけるエネルギ利用効率は一層良好となる。
【００２７】
また、請求項６のハイブリッド電気自動車の制御装置のように、運転者の運転パターンを学習する学習期間をタイマで定めるようにした場合、学習期間が一定となるので、学習内容のばらつきを抑えることができる。
一方、請求項７のハイブリッド電気自動車の制御装置のように、運転者の運転パターンを学習する学習期間を、運転者によるスイッチ操作で定めるようにした場合には、運転者の意向により任意のタイミングで学習を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の一実施形態に係る制御装置が適用されたハイブリッド電気自動車の全体構成図である。
【図２】図１のハイブリッド電気自動車で用いられるアシストマップを示すグラフである。
【図３】標準運転パターンとは異なる運転パターンでハイブリッド電気自動車を運転した場合に、アシストマップにおいて使用頻度が基準使用頻度以上となる要素領域の一例を示すグラフである。
【図４】図１のハイブリッド電気自動車において、車両ＥＣＵが実行するマップ変更制御のフローチャートである。
【図５】図３のマップ変更制御によって変更されたアシストマップの電動機使用領域を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下、図面に基づき本発明の一実施形態について説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る制御装置が適用されたハイブリッド電気自動車１の全体構成図である。
ディーゼルエンジンであるエンジン２の出力軸にはクラッチ４の入力軸が連結され、クラッチ４の出力軸は永久磁石式同期電動機（以下電動機という）６の回転軸を介して自動変速機（以下変速機という）８の入力軸が連結されている。また、変速機８の出力軸は、プロペラシャフト１０、差動装置１２及び駆動軸１４を介して左の駆動輪１６及び右の駆動輪１８にそれぞれ連結されている。
【００３０】
従って、クラッチ４が接続されているときには、エンジン２の出力軸と電動機６の回転軸の両方が、変速機８を介して左右の駆動輪１６，１８と機械的に連結可能となり、クラッチ４が切断されているときには電動機６の回転軸のみが変速機８を介して左右の駆動輪１６，１８と機械的に連結可能となる。
【００３１】
電動機６は、バッテリ２０に蓄えられた直流電力がインバータ２２によって交流電力に変換されて供給されることによりモータとして作動する。電動機６の駆動トルクは、変速機８によって適切な速度に変速された後に左右の駆動輪１６，１８に伝達される。また、ハイブリッド電気自動車１の減速時には、電動機６が発電機として作動し、ハイブリッド電気自動車１の運動エネルギが変速機８を介し電動機６に伝達されて交流電力に変換される。そして、このとき電動機６が発生する回生制動トルクが変速機８を介して左右の駆動輪１６，１８に伝達される。
このように電動機８が発電機として作動することによって得られた交流電力は、インバータ２２によって直流電力に変換された後、バッテリ２０に充電され、ハイブリッド電気自動車１の運動エネルギが電気エネルギとして回収されるようになっている。
【００３２】
一方、エンジン２の駆動トルクは、クラッチ４が接続されているときに電動機６の回転軸を経由して変速機８に伝達され、適切な速度に変速された後に左右の駆動輪１６，１８に伝達されるようになっている。従って、エンジン２の駆動トルクが左右の駆動輪１６，１８に伝達されているときに電動機６がモータとして作動する場合には、エンジン２の駆動トルクと電動機６の駆動トルクとがそれぞれ変速機８を介して左右の駆動輪１６，１８に伝達されることになる。即ち、クラッチ４が接続されているときには、ハイブリッド電気自動車１の駆動のために左右の駆動輪１６，１８に伝達されるべき駆動トルクの一部がエンジン２から供給されると共に、残部が電動機６から供給される。
【００３３】
また、バッテリ２０の充電率（以下ＳＯＣという）が低下してバッテリ２０を充電する必要があるときには、電動機６が発電機として作動すると共に、エンジン２の駆動力の一部を用いて電動機６を駆動することにより発電が行われる。こうして発電された交流電力は、インバータ２２によって直流電力に変換された後に、バッテリ２０に充電される。
【００３４】
車両ＥＣＵ２４（制御手段）は、ハイブリッド電気自動車１やエンジン２の運転状態、及びエンジンＥＣＵ２６、インバータＥＣＵ２８並びにバッテリＥＣＵ３０からの情報などに応じて、クラッチ４の接続・切断制御及び変速機８の変速段切換制御を行うと共に、これらの制御状態やハイブリッド電気自動車１の発進、加速、減速など様々な運転状態に合わせてエンジン２や電動機６を適切に運転するための統合制御を行う。
そして、このような制御を行うために、車両ＥＣＵ２４にはアクセルペダル３２の踏込量を検出するアクセル開度センサ３４のほか、電動機６の出力軸に装着されて電動機６の回転数を検出する電動機回転数センサ３６、及びエンジン２の回転数を検出するエンジン回転数センサ３８などが接続されている。
【００３５】
エンジンＥＣＵ２６は、エンジン２の始動・停止制御やアイドル制御、或いは排ガス浄化装置（図示せず）の再生制御など、エンジン２自体の運転に必要な各種制御を行うと共に、車両ＥＣＵ２４によって設定されたエンジン２に必要とされるトルクをエンジン２が発生するよう、エンジン２の燃料の噴射量や噴射時期などを制御する。
【００３６】
一方、インバータＥＣＵ２８は、車両ＥＣＵ２４によって設定された電動機６が発生すべきトルクに基づきインバータ２２を制御することにより、電動機６をモータ作動または発電機作動させて電動機６の運転を制御する。また、電動機６やインバータ２２の温度を検出する温度センサ（図示せず）からの出力信号を受けて、電動機６の温度を車両ＥＣＵ２４に送るほか、電動機６やインバータ２２の作動状態を監視して、その情報を車両ＥＣＵ２４に送っている。
【００３７】
バッテリＥＣＵ３０は、バッテリ２０の温度や、バッテリ２０の電圧、インバータ２２とバッテリ２０との間に流れる電流などを検出すると共に、これらの検出結果からバッテリ２０のＳＯＣを求めると共に、バッテリ２０の作動状態を監視している。そして、求めたＳＯＣやバッテリ２０の作動状態を上記検出結果と共に車両ＥＣＵ２４に送っている。
このように構成されたハイブリッド電気自動車１において、ハイブリッド電気自動車１を走行させる際に車両ＥＣＵ２４を中心として行われる制御の概要は以下の通りである。
【００３８】
ハイブリッド電気自動車１が走行しているとき、車両ＥＣＵ２４はアクセル開度センサ３４によって検出されたアクセルペダル３２の踏込量と変速機８で選択されている変速段とに基づき、運転者の要求トルクを求める。この要求トルクは、アクセルペダル３２の踏込量に応じて、エンジン２及び電動機６からなるパワートレーンから出力すべき駆動トルクである。車両ＥＣＵ２４は、後述するアシストマップを用い、要求トルクをエンジン２と電動機６とに配分し、配分したトルクをエンジンＥＣＵ２６やインバータＥＣＵ２８に指示すると共に、必要に応じて変速機８やクラッチ４を制御する。
【００３９】
エンジンＥＣＵ２６及びインバータＥＣＵ２８は、車両ＥＣＵ２４が配分したトルクの指令を受けてエンジン２及び電動機６をそれぞれ制御する。そして、エンジン２及び電動機６のそれぞれトルクが配分された場合は、エンジン２及び電動機６の出力トルクが変速機８を介して左右の駆動輪１６，１８に伝達される。また、電動機６にトルクが配分されなかった場合は、電動機６からトルクは発生せず、エンジン２のみによって要求トルクが出力される。一方、電動機６にのみトルクが配分された場合は、クラッチ４が切断された状態で電動機６により要求トルクの出力が行われる。こうしてパワートレーンから出力されたトルクが変速機８を介して左右の駆動輪１６，１８に伝達され、ハイブリッド電気自動車１が走行する。
【００４０】
次に、車両ＥＣＵ２４が要求トルクをエンジン２と電動機６とに配分する際に用いるアシストマップについて詳細に説明する。
図２は、車両ＥＣＵ２４が用いるアシストマップを示すグラフである。図２に示すように、アシストマップは要求トルクと電動機６の回転数である電動機回転数（運転状態量）とによって規定されており、図中に破線で示すように、要求トルク及び電動機回転数がそれぞれ均等に１０の区間に分割されることによって、アシストマップ内に複数の要素領域が形成されている。
また、図２中に示す曲線Ｔｍａｘは要求トルクの最大値を示すものであり、この最大値Ｔｍａｘを超えない範囲で設定された要求トルクが、電動機回転数に応じてエンジン２と電動機６とにトルクが配分されるようになっている。
【００４１】
本実施形態の場合、図２のアシストマップにおいて、電動機６にトルクが配分される電動機使用領域は、要求トルクが下限トルクＴ１を上回ると共に電動機回転数が上限回転数Ｎ１を下回る領域、即ち一点鎖線で示す境界線よりもトルク増大側、且つ低回転側に設定されている。従って、電動機使用領域ではない領域、即ち要求トルクが下限トルクＴ１以下の領域、及び電動機回転数が上限回転数Ｎ１以上の領域は、電動機６にトルクが配分されない電動機不使用領域となっている。
このようなアシストマップを用いた電動機６及びエンジン２への要求トルクの配分方法は以下の通りである。
【００４２】
まず、前述のようにして求めた要求トルクと、電動機回転数センサ３６が検出した電動機６の出力回転数である電動機回転数とによってアシストマップ中に定まる点が電動機不使用領域中にある場合、車両ＥＣＵ２４は、電動機６にトルクを配分せず、要求トルクを全てエンジン２に配分する。一方、要求トルクと電動機回転数センサ３６が検出した電動回転数とによってアシストマップ中に定まる点が電動機使用領域中にある場合、車両ＥＣＵ２４は要求トルクのうちトルクＴ１をエンジン２に配分し、要求トルクからトルクＴ１を差し引いた残りのトルクを電動機６に配分する。
【００４３】
要求トルクＴ１及び電動機回転数Ｎ１によって規定される電動機使用領域は、予め想定したハイブリッド電気自動車１の標準運転パターンに基づき、エンジン１の燃料消費量やバッテリ２０の充電状態が最適になるような電動機６及びエンジン２へのトルク配分が行われるように設定されている。なお、以下の説明において、この標準運転パターンに基づいて設定された電動機使用領域を基準領域と称すると共に、この基準領域に含まれる各要素領域を基準要素領域と称する。
【００４４】
標準運転パターンでハイブリッド電気自動車１を運転した場合、アシストマップを構成する要素領域毎に使用される頻度が相違するが、本実施形態では、これらの要素領域のうちで使用頻度が所定の基準使用頻度以上になると想定される要素領域が予め選定されている。なお、ここで用いる使用頻度は、ある期間にわたってアシストマップを用いてトルク配分を行った場合に、トルク配分に使用された各要素領域の使用時間がそれぞれ上記期間に占める割合によって表される。また、本実施形態において基準使用頻度は５％に設定されているが、基準使用頻度の値は必要に応じて変更しても良い。
【００４５】
図２には、このようにして選定された要素領域、即ち使用頻度が基準使用頻度以上と想定される要素領域からなる領域Ｒ１が示されている。この領域Ｒ１は、使用頻度が基準使用頻度以上と想定された高頻度基準要素領域で形成される領域Ｍ１と、電動機不使用領域に含まれて使用頻度が基準使用頻度以上であると想定された要素領域で形成される領域Ｅ１とからなる。
【００４６】
上述したように、アシストマップの基準領域は、標準運転パターンでハイブリッド電気自動車を運転した場合に、エンジン１の燃料消費量やバッテリ２０の充電状態が最適になるように設定されており、エンジン１の燃料消費量やバッテリ２０の充電状態は、電動機６へのトルク配分によって変化する。このため、使用頻度が基準使用頻度以上と想定される高頻度基準要素領域からなる領域Ｍ１が基準領域内にあるようにすることは、エンジン１の燃料消費量やバッテリ２０の充電状態を最適に維持する上で重要なポイントとなる。
しかしながら、図２に示すような形で領域Ｍ１が基準領域に含まれるのは、標準運転パターンでハイブリッド電気自動車を運転した場合であって、標準運転パターンとは異なる運転パターンで運転した場合には、図２に示すような領域Ｍ１が基準領域に含まれるとは限らない。
【００４７】
図３は、標準運転パターンとは異なる運転パターンでハイブリッド電気自動車１を運転した場合に、アシストマップにおいて使用頻度が基準使用頻度以上となる要素領域（以下では、これを高頻度要素領域と称する）からなる領域Ｒ２の一例を示すグラフである。図３に示すように、高頻度要素領域の全部が基準領域に含まれなくなってしまうと、電動機６にトルクが配分される機会が極端に低下し、トルクがエンジン側に過剰に偏って配分されるといった事態が生じる。この結果、エンジンの燃料消費量が増大し、ハイブリッド電気自動車１におけるエネルギ利用効率が低下することになる。このような事態は、上記のように高頻度要素領域の全部が基準領域に含まれなくなった場合に限らず、高頻度領域の一部が基準領域に含まれなくなった場合にも同様にして生じる。
【００４８】
そこで、このような事態を回避するため、車両ＥＣＵ２４は運転者の運転パターンに応じてアシストマップを変更するためのマップ変更制御を所定の制御周期で実行する。以下では、このマップ変更制御について詳細に説明する。
図４は、車両ＥＣＵ２４が実行するマップ変更制御のフローチャートであり、車両ＥＣＵ２４は、ハイブリッド電気自動車１の図示しないキースイッチが投入されると図４のフローチャートに従ってマップ変更制御を開始する。
【００４９】
マップ変更制御を開始すると、車両ＥＣＵ２４はステップＳ１でフラグＦの値が１であるか否かを判定する。フラグＦは、後述する運転パターンの学習期間中であるか否かを示すものであって、値が１である場合に学習期間中であることを示す。フラグＦの初期値は０となっているので、車両ＥＣＵ２４はステップＳ１の判定により処理をステップＳ２に進める。
【００５０】
ステップＳ２において車両ＥＣＵ２４は、車両ＥＣＵ２４が有しているタイマＴａのカウント時間ｔａが所定の基準時間ｔ１に達したか否かを判定する。タイマＴａは、マップ変更制御の開始と共にカウントを開始するようになっており、基準時間ｔ１は、後述する運転パターンの学習を実行する間隔として設定されている。マップ変更制御を開始した当初はカウント時間ｔａが基準時間ｔ１に達していないため、車両ＥＣＵ２４はステップＳ２の判定によって現在の制御周期における処理を終了し、次の制御周期で再びステップＳ１から処理を開始する。
【００５１】
従って、マップ変更制御の開始後、タイマＴａのカウント時間ｔａが基準時間ｔ１に達するまでは、ステップＳ１及びＳ２の処理が繰り返されることになる。そして、タイマＴａのカウント時間ｔａが基準時間ｔ１に達すると、車両ＥＣＵ２４はステップＳ２の判定により処理をステップＳ３に進めてフラグＦの値を１とした後、更にステップＳ４に処理を進める。
ステップＳ４において車両ＥＣＵ２４は、タイマＴａのカウントを停止させてリセットすると共に、車両ＥＣＵ２４が有するタイマＴｂのカウントをスタートさせる。なお、タイマＴｂは、後述する運転パターンの学習期間を規定するために使用され、タイマＴｂのカウントがスタートすることにより学習期間が始まる。
【００５２】
次に、車両ＥＣＵ２４は処理をステップＳ５に進めると、前述したようにアクセル開度センサ３４によって検出されたアクセルペダル３２の踏込量と変速機８で選択されている変速段とに基づいて求められた運転者の要求トルクＴｒと、このとき電動機回転数センサ３６が検出した電動機６の出力回転数である電動機回転数Ｎｍとを取り込む。そして車両ＥＣＵ２４は、取り込んだ要求トルクＴｒと電動機回転数Ｎｍとによってアシストマップ内に定まる点が含まれる要素領域を、トルク配分に使用された要素領域、即ち使用要素領域として確認して記憶した後、処理をステップＳ６に進める。
【００５３】
ステップＳ６において車両ＥＣＵ２４は、タイマＴｂのカウント時間ｔｂが所定の学習期間ｔ２に達したか否かを判定する。そして、カウント時間ｔｂが学習期間ｔ２に達していなければ、車両ＥＣＵ２４は現在の制御周期における処理を終了し、次の制御周期でステップＳ１から再び処理を開始する。
従って、タイマＴａのカウント時間ｔａが基準時間ｔ１に達し、タイマＴｂのカウントが開始されて学習期間が始まると、カウント時間ｔｂが学習期間ｔ２に達するまでの間、ステップＳ５において要求トルクＴｒ及び電動機回転数Ｎｍに基づく使用要素領域の学習が制御周期毎に繰り返される。
【００５４】
上述したように、使用要素領域は運転者の要求トルクＴｒと電動機回転数Ｎｍによって定まる。そして、要求トルクは運転者によるアクセルペダル３２の操作と、電動機６の回転数とによって定まるため、上述のようにしてトルク配分に使用された使用要素領域を学習することにより、車両ＥＣＵ２４は運転者の運転パターンを学習することになる。
こうして、使用要素領域の学習を行い、タイマＴｂのカウント時間ｔｂが学習期間ｔ２に達すると、車両ＥＣＵ２４はステップＳ６の判定により処理をステップＳ７に進める。
【００５５】
ステップＳ７に処理を進めると、車両ＥＣＵ２４は、まずステップＳ５における使用要素領域の学習結果に基づき、使用頻度が高い要素領域である高頻度要素領域を抽出する。具体的には、ステップＳ５における学習結果に基づき、車両ＥＣＵ２４は要素領域毎に、当該要素領域がトルク配分に使用された回数を集計する。ここで、マップ変更制御は所定の制御周期毎に行われるので、要素領域の使用回数は当該要素領域の使用時間に相当するものとなる。車両ＥＣＵ２４は、使用回数に制御周期を乗算して得られる要素領域の使用時間が学習期間に占める割合によって要素領域毎の使用頻度ｒを求める。更に車両ＥＣＵ２４は、このようにして求めた使用頻度ｒが基準使用頻度以上となる要素領域を高頻度要素領域として抽出する。なお、ここで用いる基準使用頻度は、図２の領域Ｍ１を形成する高頻度基準要素領域を定める際に想定した基準使用頻度であって、前述したように本実施形態では５％に設定されている。
【００５６】
車両ＥＣＵ２４は、こうして抽出した高頻度要素領域について、ステップＳ５の学習結果に基づき、要素領域毎に当該要素領域の使用頻度ｒと当該要素領域における平均仕事率Ｐとの積Ｐ×ｒを求める。ここで、要素領域における平均仕事率Ｐは、当該要素領域における平均電動機回転数と平均要求トルクとの積によって求められるものである。
なお、平均電動機回転数は、対象となる要素領域を規定する２つの電動機回転数の中央値としても良いし、当該要素領域がトルク配分に使用されたときの実際の電動機回転数の平均値としても良い。同様に平均要求トルクについても、対象となる要素領域を規定する２つの要求トルクの中央値としても良いし、当該要素領域がトルク配分に使用されたときの実際の要求トルクの平均値としても良い。
【００５７】
このようにしてステップＳ７で高頻度要素領域毎の使用頻度ｒと平均仕事率Ｐとの積を求めると、車両ＥＣＵ２４は処理をステップＳ８に進める。
ステップＳ８において車両ＥＣＵ２４は、ステップＳ７で求めた高頻度要素領域毎の使用頻度ｒと平均仕事率Ｐとの積Ｐ×ｒに基づき、以下のようにしてアシストマップを変更する。
車両ＥＣＵ２４はアシストマップの変更を行うにあたり、図２に示す領域Ｍ１の要素領域毎、即ち標準運転パターンに対応した電動機使用領域である基準領域内で基準使用頻度以上と想定される高頻度基準要素領域毎に、当該要素領域の想定使用頻度ｒｏと当該要素領域における平均仕事率Ｐｏとの積を求め、その領域Ｍ１における総和Σ（Ｐｏ×ｒｏ）を基準値Ｓｏとして記憶している。
【００５８】
ステップＳ７で抽出した高頻度要素領域が、例えば図３に示すような領域Ｒ２を形成するとすれば、車両ＥＣＵ２４は、まず領域Ｒ２に含まれる高頻度要素領域のうち、最も高回転側にある要素領域が電動機使用領域に含まれるように、電動機使用領域を規定する上限回転数を要素領域単位でＮ１からＮ２に変更する。これにより電動機使用領域は、図５に示すように電動機回転数の高回転側に拡大される。
【００５９】
次に車両ＥＣＵ２４は、電動機使用領域を規定する下限要求トルクをＴ１から要素領域単位で増減させて、電動機使用領域内に含まれる高頻度要素領域の数を変化させる。車両ＥＣＵ２４は、上述したように高頻度要素領域毎に当該要素領域の使用頻度ｒと当該要素領域における平均仕事率Ｐとの積Ｐ×ｒを演算して記憶しているので、こうして電動機使用領域を変化させたときに、電動機使用領域内に含まれる高頻度要素領域について上記積Ｐ×ｒの総和Σ（Ｐ×ｒ）を演算し、演算結果を上記の基準値Ｓｏと比較する。そして、上述のようにして電動機使用領域の下限要求トルクを増減させることにより、電動機使用領域内に含まれる高頻度要素領域の数を変化させて、上記総和Σ（Ｐ×ｒ）が最も基準値Ｓｏに近付いたときの下限要求トルクＴ２を、新たな電動機使用領域の下限要求トルクとする。
【００６０】
以上のようにして求められた上限回転数Ｎ２及び下限要求トルクＴ２により、図５に二点鎖線の境界線で示すように新たな電動機使用領域が規定される。従って、マップ変更制御における運転パターンの学習によって得られた高頻度要素領域からなる領域Ｒ２は、新たな電動機使用領域に含まれる領域Ｍ２と、電動機不使用領域に含まれる領域Ｅ２とによって構成されることになる。車両ＥＣＵ２４は、こうして新たな電動機使用領域を規定してアシストマップを変更すると、変更後のアシストマップを記憶してエンジン２と電動機６へのトルク配分の制御に使用する。
【００６１】
このようにアシストマップの変更を行うことにより、運転者によって異なる運転パターンでハイブリッド電気自動車が運転されても、運転パターンの相違に的確に対応し、高頻度要素領域が必ず電動機使用領域に含まれるようにアシストマップを変更するので、電動機使用領域の使用頻度の低下を防止することができる。従って、トルク配分がエンジン２側に過剰に偏るといった事態を回避し、運転パターンの相違に起因したハイブリッド電気自動車１におけるエネルギ利用効率の低下を抑制することができる。
【００６２】
ここで、要素領域の使用頻度ｒと平均仕事率Ｐとの積Ｐ×ｒは、エンジン２或いは電動機６が発生するエネルギに対応して変化する。そして、上述のように、高頻度要素領域毎に演算した使用頻度ｒと平均仕事率Ｐとの積の総和Σ（Ｐ×ｒ）が標準値Ｓｏに近付くように電動機使用領域を変更している。このため、学習の対象となった運転パターンでハイブリッド電気自動車１を運転したとき、電動機６にトルクが配分される場合に、学習期間において電動機６及びエンジン２から生じるエネルギは、概ね上記標準値Ｓｏに対応したものとなり、ハイブリッド電気自動車１の運転パターンが相違しても大きく変動することはない。
【００６３】
ハイブリッド電気自動車１の運転パターンが相違することにより、上述したような学習によって得られる高頻度要素領域の数は変動する可能性がある。しかしながら、単に高頻度要素領域の数だけで電動機使用領域を変更するのではなく、上記のようにして電動機使用領域を変更することにより、特定期間において電動機６で発生させるエネルギが運転パターンの相違に起因して大きく異なることのないように、電動機使用領域に含まれる高頻度要素領域を適正に定めることができる。この結果、電動機６とエンジン２に対する適正なトルク配分の制御を維持し、運転パターンの相違に起因したハイブリッド電気自動車１におけるエネルギ利用効率の低下をより確実に抑制することができる。
【００６４】
また、標準値Ｓｏは、予め想定した標準運転パターンに基づき、エンジン１の燃料消費量や、バッテリ２０の充電状態が最適になるような電動機６へのトルク配分が行われるように設定された基準領域について求められたものであるので、運転者によって運転パターンが異なっていても、標準運転パターンでハイブリッド電気自動車１を運転した場合とほぼ同程度に適正なトルク配分の制御を実現し、ハイブリッド電気自動車１におけるエネルギ利用効率を良好に維持することが可能となる。
【００６５】
更に、電動機使用領域を変更する際には、上述のように最も高回転側にある高頻度要素領域を必ず選択するようにしているので、この高頻度要素領域によって定まる電動機回転数が電動機使用領域の上限回転数となる。従って、高回転側で電動機６にトルクが配分されやすくなり、エンジン２に配分されるトルクが減少するので、エンジン２の運転効率が向上し、ハイブリッド電気自動車１におけるエネルギ利用効率は一層良好となる。
【００６６】
以上のようにしてステップＳ８でアシストマップの変更を行うと、車両ＥＣＵ２４は処理をステップＳ９に進め、次回の運転パターンの学習に備えてタイマＴａのカウントをスタートさせると共に、タイマＴｂのカウントを停止させてリセットする。
次に、車両ＥＣＵ２４は処理をステップＳ１０に進め、学習期間の終了に対応してフラグＦの値を０にリセットした後、現在の制御周期を終了する。
【００６７】
次の制御周期において車両ＥＣＵ２４は再びステップＳ１から処理を開始するが、フラグＦの値は上述の通り０にリセットされているので、車両ＥＣＵ２４は処理をステップＳ１からステップＳ２に進める。
ステップＳ２において車両ＥＣＵ２４は、タイマＴａのカウント時間ｔａが基準時間ｔ１に達したか否かを判定するが、前述したように、カウント時間ｔａが基準時間ｔ１に達して学習を開始するタイミングとなるまでは、ステップＳ２で現在の制御周期における処理を終了する。そして、タイマＴａのカウント時間ｔａが基準時間ｔ１に達して学習を開始するタイミングとなった後の処理の内容は前述したとおりである。従って、基準時間ｔ１の間隔で、学習期間ｔ２にわたる運転パターンの学習が繰り返されることになる。このようにすることで、学習の実施間隔及び学習期間が一定となるので、運転パターンに関する学習内容のばらつきを抑えることができる。
【００６８】
なお、本実施形態では、このようにタイマＴａ及びＴｂを用いて自動的に運転パターンの学習開始とアシストマップの変更とを行うようにしているが、例えば運転席近傍に操作スイッチを設け、運転者が操作スイッチを操作したときにこれらの処理を行うようにしても良い。この場合、例えば図４のフローチャートにおけるステップＳ１の判定を操作スイッチのオン操作の判定とすると共に、ステップＳ６の判定を操作スイッチのオフ操作の判定とすれば良い。即ち、操作スイッチのオン操作により運転パターンの学習が開始され、操作スイッチのオフ操作により運転パターンの学習終了とアシストマップの変更処理とが行われる。このようにすることで、運転者の意向により任意の時期に学習及びアシストマップの変更を行うことができる。
【００６９】
また、運転パターンの学習開始のみを操作スイッチで行うようにしても良い。この場合には、例えば図４のフローチャートにおけるステップＳ１の判定を操作スイッチの操作判定とすれば良い。即ち、操作スイッチの操作により運転パターンの学習が開始され、学習を開始した後は、本実施形態のようにタイマを用いた学習期間にわたって運転パターンの学習を行い、アシストマップを変更する。この場合も、運転者の意向により任意の時期に学習及びアシストマップの変更を行うことができる。
以上で本発明の一実施形態に係るハイブリッド電気自動車の制御装置についての説明を終えるが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。
【００７０】
例えば、上記実施形態において、上限回転数及び下限要求トルクにより電動機使用領域を規定し、電動機使用領域の境界を上限回転数に対応した直線状の境界線と下限要求トルクに対応した直線状の境界線とで形成するようにしたが、電動機使用領域の境界はこれに限定されるものではなく、曲線状の境界や直線と曲線とを組み合わせた境界など、必要に応じて様々な形状の境界を適用することが可能である。同様に、要素領域の区分についても、上記実施形態のように等間隔の直線によりアシストマップを分割するものに限定されるものではなく、間隔を異ならせたり、分割線の形状を曲線状にしたりするなど、様々な方法でアシストマップを分割して要素領域を形成することが可能である。
【００７１】
更に、上記実施形態では、アシストマップのうち電動機回転数の低回転側でも、要求トルクが小さいときにはエンジン２にのみトルクが配分されるようにした。しかしながら、アシストマップの構成は、これに限定されるものではない。
例えば、電動機回転数がエンジン２のアイドル回転数以下の領域では、電動機６に優先的に、或いは電動機６にのみトルクが配分されるようにしても良い。このようにすることで、ハイブリッド電気自動車１の発進時に、例えば電動機６にのみトルクが配分された場合には、電動機回転数がエンジン２のアイドル回転数に達するまでの間、クラッチ４を切断した状態で電動機６のトルクのみを用いてハイブリッド電気自動車１を駆動することが可能となり、よりスムーズな発進を実現することができる。また、この場合には発進時にクラッチ４を半クラッチ状態とする必要がなくなるのでクラッチ４の耐久性も向上する。
【００７２】
また、上記実施形態では、高頻度要素領域毎に演算した使用頻度ｒと平均仕事率Ｐとの積の総和Σ（Ｐ×ｒ）が、標準的な運転パターンに対応する標準値Ｓｏに近付くように電動機使用領域を変更したが、標準値はこれに限定されるものではない。例えば、変更前のアシストマップにおいて、電動機使用領域内に含まれる高頻度要素領域毎に演算した使用頻度ｒと平均仕事率Ｐとの積の総和を標準値とし、アシストマップの変更の度に標準値を更新するようにしても良い。
【００７３】
また、処理内容を簡略化し、上記実施形態のように高頻度要素領域毎に演算した使用頻度ｒと平均仕事率Ｐとの積の総和Σ（Ｐ×ｒ）を用いず、電動機使用領域内に含まれる高頻度要素領域の数が同一となるように電動機使用領域を変更するようにしても良い。
このようにした場合も、電動機使用領域の使用頻度の低下を防止して、トルク配分がエンジン２側に過剰に偏るといった事態を回避し、運転パターンの相違に起因したハイブリッド電気自動車１におけるエネルギ利用効率の低下を抑制できるという効果を得ることができる。但し、上記実施形態の方がより優れた効果が得られる。
【００７４】
また、上記実施形態では、アシストマップを規定する運転状態量として電動機回転数を用いたが、運転状態量はこれに限定されるものではなく、例えば変速機８の出力回転数、或いはハイブリッド電気自動車１の走行速度などであっても良い。
なお、上記実施形態では、エンジン２をディーゼルエンジン、電動機６を永久磁石式同期電動機としたが、エンジン２や電動機６の形式についてはこれに限定されるものではなく、様々なタイプのエンジンや電動機を採用することが可能である。
【符号の説明】
【００７５】
１    ハイブリッド電気自動車
６    電動機
２４    車両ＥＣＵ（制御手段）
【図１】
2011068241.tif 000003
【図２】
2011068241.tif 000004
【図３】
2011068241.tif 000005
【図４】
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【図５】
2011068241.tif 000007