(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車軸側に機械的機構を介して接続された内燃機関と、前記機械的機構より車軸側に接続されて走行用の動力を入出力する電動機と、を備えるハイブリッド車に搭載され、所定のアイドリング学習条件の成立に伴って前記内燃機関をアイドリング運転しているときの制御量をアイドリング制御量として学習するアイドリング学習装置において、
学習する際に前記機械的機構からの異音の発生を抑制するために前記電動機が取り付けられた回転軸に対して一方向に作用する押し当てトルクが前記電動機から出力されているときには、前記押し当てトルクに応じた補正値を用いて前記アイドリング制御量を補正する、
ことを特徴とするアイドリング学習装置。
【請求項２】
請求項１記載のアイドリング学習装置であって、
前記アイドリング制御量は、前記内燃機関をアイドリング運転しているときの吸入空気量としてのアイドリング空気量を含み、
前記押し当てトルクに応じた補正空気量を前記補正値として設定し、前記アイドリング空気量を前記補正空気量により補正する、
ことを特徴とするアイドリング学習装置。
【請求項３】
請求項２記載のアイドリング学習装置であって、
前記押し当てトルクが大きいほど大きくなる傾向に前記補正空気量を設定する、
ことを特徴とするアイドリング学習装置。
【請求項４】
請求項２または３記載のアイドリング学習装置であって、
前記内燃機関をアイドリング運転しているときの吸入空気量を前記補正空気量によって補正したものを前記アイドリング空気量として学習する、
ことを特徴とするアイドリング学習装置。
【請求項５】
請求項２または３記載のアイドリング学習装置であって、
前記アイドリング制御量の学習を終了した後に前記アイドリング空気量を前記補正空気量により補正する、
ことを特徴とするアイドリング学習装置。
【請求項６】
請求項１ないし５のうちのいずれか一つの請求項に記載のアイドリング学習装置であって、
前記機械的機構は、前記内燃機関の出力軸と前記車軸側とに三つの回転要素のうちの二つの回転要素が接続された遊星歯車機構であり、
前記ハイブリッド車は、前記遊星歯車機構の三つの回転要素のうちの残余の回転要素に動力を入出力する発電機を備える車両である、
アイドリング学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ハイブリッド車のアイドリング学習装置に関し、詳しくは、車軸に機械的機構を介して接続された内燃機関と、機械的機構より車軸側に接続されて走行用の動力を入出力する電動機と、を備えるハイブリッド車に搭載され、所定のアイドリング学習条件の成立に伴って内燃機関をアイドリング運転しているときのアイドリング運転状態を学習するアイドリング学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種のハイブリッド車のアイドリング学習装置としては、エンジンと、発電機と、車軸に連結された駆動軸に接続された変速機と、変速機の入力軸としての動力軸とエンジンのクランクシャフトと発電機の回転軸とにリングギヤとキャリアとサンギヤとが接続されたプラネタリギヤと、動力軸に動力を入出力する電動機と、を備えるハイブリッド車において、変速機により駆動軸と動力軸との接続が解除されているときに、プラネタリギヤを介して発電機からの動力がエンジンのクランクシャフトに出力されていないときにはエンジンのアイドリング学習の実行を許可し、プラネタリギヤを介して発電機からの動力がエンジンのクランクシャフトに出力されているときにはエンジンのアイドリング学習の実行を禁止するものが提案されている（例えば、特許文献１参照）。このハイブリッド車のアイドリング学習装置では、変速機により駆動軸と動力軸との接続が解除されているときに、プラネタリギヤを介して発電機からの動力がエンジンのクランクシャフトに出力されているときにはエンジンのアイドリング学習の実行を禁止することにより、アイドリング運転時の制御量に発電機から出力している動力が影響しないようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−１９５２７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述のハイブリッド車のアイドリング学習装置では、電動機からトルクを出力しているときには、エンジンのアイドリング運転時の制御量に電動機から出力しているトルクが影響し、アイドリング運転時の制御量を適正に学習することができない場合が生じる。エンジンをアイドリング運転すると、エンジンの脈動するトルクによってプラネタリギヤから歯打ちによる異音が発生する場合がある。このプラネタリギヤからの異音の発生を抑制するために、電動機から異音抑制用のトルクを出力することも行なわれるが、この電動機からの異音抑制用のトルクの出力によってアイドリング運転時の制御量を適正に学習することができなくなってしまう。
【０００５】
本発明のハイブリッド車のアイドリング学習装置は、プラネタリギヤなどの機械的機構の歯打ちなどによる異音の発生を抑制するために電動機からトルクを出力しているときでも、より適正な内燃機関のアイドリング運転時の制御量を学習することを主目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明のハイブリッド車のアイドリング学習装置は、上述の主目的を達成するために以下の手段を採った。
【０００７】
本発明のハイブリッド車のアイドリング学習装置は、
車軸側に機械的機構を介して接続された内燃機関と、前記機械的機構より車軸側に接続されて走行用の動力を入出力する電動機と、を備えるハイブリッド車に搭載され、所定のアイドリング学習条件の成立に伴って前記内燃機関をアイドリング運転しているときの制御量をアイドリング制御量として学習するアイドリング学習装置において、
学習する際に前記機械的機構からの異音の発生を抑制するために前記電動機が取り付けられた回転軸に対して一方向に作用する押し当てトルクが前記電動機から出力されているときには、前記押し当てトルクに応じた補正値を用いて前記アイドリング制御量を補正する、
ことを特徴とする。
【０００８】
この本発明のハイブリッド車のアイドリング学習装置では、学習する際に車軸側と内燃機関とに接続された機械的機構から歯打ちなどの異音の発生を抑制するために、機械的機構より車軸側に接続された電動機から一方向に作用する押し当てトルクを出力しているときには、押し当てトルクに応じた補正値を用いて内燃機関をアイドリング運転しているときの制御量としてのアイドリング制御量を補正することにより、より適正なアイドリング制御量を学習することができる。
【０００９】
こうした本発明のハイブリッド車のアイドリング学習装置において、前記アイドリング制御量は、前記内燃機関をアイドリング運転しているときの吸入空気量としてのアイドリング空気量を含み、前記押し当てトルクに応じた補正空気量を前記補正値として設定し、前記アイドリング空気量を前記補正空気量により補正する、ものとすることもできる。こうすれば、より適正なアイドリング空気量を含むアイドリング制御量を学習することができる。この場合、前記押し当てトルクが大きいほど大きくなる傾向に前記補正空気量を設定するものとすることもできる。これは、押し当てトルクが大きいほど、押し当てトルクによるアイドリング空気量への影響が大きくなると考えられることに基づく。
【００１０】
アイドリング空気量を補正空気量により補正する態様の本発明のハイブリッド車のアイドリング学習装置において、前記内燃機関をアイドリング運転しているときの吸入空気量を前記補正空気量によって補正したものを前記アイドリング空気量として学習する、ものとすることもできる。即ち、内燃機関をアイドリング運転しているときの吸入空気量を補正空気量で補正したものを学習するものとするのである。また、前記アイドリング制御量の学習を終了した後に前記アイドリング空気量を前記補正空気量により補正する、ものとすることもできる。即ち、学習が終了した後にアイドリング制御量に含まれるアイドリング空気量を補正空気量により補正するものとするのである。この場合、「学習を終了した後」は、「補正空気量による補正を行なわない通常の学習を終了した後」の意味であり、本発明における実質的な「学習の終了」を意味しているのではない。本発明における実質的な「学習の終了」は、アイドリング空気量を補正空気量で補正した後である。
【００１１】
また、本発明のハイブリッド車のアイドリング学習装置において、前記機械的機構は、前記内燃機関の出力軸と前記車軸側とに三つの回転要素のうちの二つの回転要素が接続された遊星歯車機構であり、前記ハイブリッド車は、前記遊星歯車機構の三つの回転要素のうちの残余の回転要素に動力を入出力する発電機を備える車両である、ものとすることもできる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施例としてのハイブリッド自動車２０の構成の概略を示す構成図である。
【図２】エンジン２２の構成の概略を示す構成図である。
【図３】エンジンＥＣＵ２４により実行されるアイドリング制御量学習処理ルーチンの一例を示すフローチャートである。
【図４】補正空気量設定用マップの一例を示す説明図である。
【図５】変形例のアイドリング制御量学習処理ルーチンの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
次に、本発明を実施するための形態を実施例を用いて説明する。
【実施例】
【００１４】
図１は、本発明の一実施例としてのハイブリッド車のアイドリング学習装置を搭載するハイブリッド自動車２０の構成の概略を示す構成図である。実施例のハイブリッド自動車２０は、図示するように、ガソリンや軽油などを燃料とするエンジン２２と、エンジン２２を駆動制御するエンジン用電子制御ユニット（以下、エンジンＥＣＵという。）２４と、エンジン２２のクランクシャフト２６にキャリアが接続されると共に駆動輪３８ａ，３８ｂにデファレンシャルギヤ３７を介して連結された駆動軸３６にリングギヤが接続されたプラネタリギヤ３０と、例えば同期発電電動機として構成されて回転子がプラネタリギヤ３０のサンギヤに接続されたモータＭＧ１と、例えば同期発電電動機として構成されて回転子が駆動軸３６に接続されたモータＭＧ２と、モータＭＧ１，ＭＧ２を駆動するためのインバータ４１，４２と、モータＭＧ１，ＭＧ２を駆動制御するモータ用電子制御ユニット（以下、モータＥＣＵという。）４０と、インバータ４１，４２を介してモータＭＧ１，ＭＧ２と電力をやりとりするバッテリ５０と、バッテリ５０を管理するバッテリ用電子制御ユニット（以下、バッテリＥＣＵという。）５２と、車両全体を制御するハイブリッド用電子制御ユニット（以下、ＨＶＥＣＵという。）７０と、を備える。
【００１５】
エンジン２２は、図２に示すように、エアクリーナ１２２により清浄された空気をスロットルバルブ１２４を介して吸入すると共に燃料噴射弁１２６からガソリンを噴射して吸入された空気とガソリンとを混合し、この混合気を吸気バルブ１２８を介して燃料室に吸入し、点火プラグ１３０による電気火花によって爆発燃焼させて、そのエネルギにより押し下げられるピストン１３２の往復運動をクランクシャフト２６の回転運動に変換する。エンジン２２からの排気は、一酸化炭素（ＣＯ）や炭化水素（ＨＣ），窒素酸化物（ＮＯｘ）の有害成分を浄化する浄化触媒（三元触媒）を有する浄化装置１３４を介して外気へ排出される。エンジンＥＣＵ２４は、ＣＰＵ２４ａを中心とするマイクロプロセッサとして構成されており、ＣＰＵ２４ａの他に処理プログラムを記憶するＲＯＭ２４ｂと、データを一時的に記憶するＲＡＭ２４ｃと、図示しない入出力ポートおよび通信ポートとを備える。エンジンＥＣＵ２４には、エンジン２２の状態を検出する種々のセンサからの信号、クランクシャフト２６の回転位置を検出するクランクポジションセンサ１４０からのクランクポジションやエンジン２２の冷却水の温度を検出する水温センサ１４２からの冷却水温，燃焼室内に取り付けられた圧力センサ１４３からの筒内圧力Ｐｉｎ，燃焼室へ吸排気を行なう吸気バルブ１２８や排気バルブを開閉するカムシャフトの回転位置を検出するカムポジションセンサ１４４からのカムポジション，スロットルバルブ１２４のポジションを検出するスロットルバルブポジションセンサ１４６からのスロットルポジション，吸気管に取り付けられたエアフローメータ１４８からの吸入空気量Ｑａ，同じく吸気管に取り付けられた温度センサ１４９からの吸気温，空燃比センサ１３５ａからの空燃比ＡＦ，酸素センサ１３５ｂからの酸素信号などが入力ポートを介して入力されている。また、エンジンＥＣＵ２４からは、エンジン２２を駆動するための種々の制御信号、例えば、燃料噴射弁１２６への駆動信号や、スロットルバルブ１２４のポジションを調節するスロットルモータ１３６への駆動信号、イグナイタと一体化されたイグニッションコイル１３８への制御信号、吸気バルブ１２８の開閉タイミングの変更可能な可変バルブタイミング機構１５０への制御信号などが出力ポートを介して出力されている。なお、エンジンＥＣＵ２４は、ＨＶＥＣＵ７０と通信しており、ＨＶＥＣＵ７０からの制御信号によりエンジン２２を運転制御すると共に必要に応じてエンジン２２の運転状態に関するデータを出力する。また、エンジンＥＣＵ２４は、クランクポジションセンサ１４０からのクランクポジションに基づいてエンジン２２の回転数Ｎｅも計算している。
【００１６】
モータＥＣＵ４０は、図示しないが、ＣＰＵを中心とするマイクロプロセッサとして構成されており、ＣＰＵの他に処理プログラムを記憶するＲＯＭやデータを一時的に記憶するＲＡＭ、入出力ポート、通信ポートを備える。モータＥＣＵ４０には、モータＭＧ１，ＭＧ２を駆動制御するために必要な信号、例えばモータＭＧ１，ＭＧ２の回転子の回転位置を検出する回転位置検出センサ４３，４４からの信号や図示しない電流センサにより検出されるモータＭＧ１，ＭＧ２に印加される相電流などが入力ポートを介して入力されており、モータＥＣＵ４０からは、インバータ４１，４２の図示しないスイッチング素子をスイッチングするためのスイッチング制御信号が出力ポートを介して出力されている。また、モータＥＣＵ４０は、ＨＶＥＣＵ７０と通信しており、ＨＶＥＣＵ７０からの制御信号によってモータＭＧ１，ＭＧ２を駆動制御すると共に必要に応じてモータＭＧ１，ＭＧ２の運転状態に関するデータをＨＶＥＣＵ７０に出力する。なお、モータＥＣＵ４０は、回転位置検出センサ４３，４４からの信号に基づいてモータＭＧ１，ＭＧ２の回転数Ｎｍ１，Ｎｍ２を演算している。
【００１７】
バッテリＥＣＵ５２は、ＣＰＵを中心とするマイクロプロセッサとして構成されており、ＣＰＵの他に処理プログラムを記憶するＲＯＭやデータを一時的に記憶するＲＡＭ、入出力ポート、通信ポートを備える。バッテリＥＣＵ５２には、バッテリ５０を管理するのに必要な信号、例えば、バッテリ５０の端子間に設置された図示しない電圧センサからの端子間電圧，バッテリ５０の出力端子に接続された電力ラインに取り付けられた図示しない電流センサからの充放電電流，バッテリ５０に取り付けられた温度センサ５１からのバッテリ温度Ｔｂなどが入力されており、必要に応じてバッテリ５０の状態に関するデータを通信によりＨＶＥＣＵ７０に送信する。また、バッテリＥＣＵ５２は、バッテリ５０を管理するために電流センサにより検出された充放電電流の積算値に基づいてそのときのバッテリ５０から放電可能な電力の容量の全容量の割合である蓄電割合ＳＯＣを演算したり、演算した蓄電割合ＳＯＣと電池温度Ｔｂとに基づいてバッテリ５０を充放電してもよい最大許容電力である入出力制限Ｗｉｎ，Ｗｏｕｔを演算している。
【００１８】
ＨＶＥＣＵ７０は、図示しないが、ＣＰＵを中心とするマイクロプロセッサとして構成されており、ＣＰＵの他に処理プログラムを記憶するＲＯＭやデータを一時的に記憶するＲＡＭ、入出力ポート、通信ポートを備える。ＨＶＥＣＵ７０には、イグニッションスイッチ８０からのイグニッション信号，シフトレバー８１の操作位置を検出するシフトポジションセンサ８２からのシフトポジションＳＰ，アクセルペダル８３の踏み込み量を検出するアクセルペダルポジションセンサ８４からのアクセル開度Ａｃｃ，ブレーキペダル８５の踏み込み量を検出するブレーキペダルポジションセンサ８６からのブレーキペダルポジションＢＰ，車速センサ８８からの車速Ｖなどが入力ポートを介して入力されている。ＨＶＥＣＵ７０は、前述したように、エンジンＥＣＵ２４やモータＥＣＵ４０，バッテリＥＣＵ５２と通信ポートを介して接続されており、エンジンＥＣＵ２４やモータＥＣＵ４０，バッテリＥＣＵ５２と各種制御信号やデータのやりとりを行なっている。
【００１９】
なお、実施例のハイブリッド車のアイドリング学習装置としては、エンジンＥＣＵ２４が該当する。
【００２０】
こうして構成された実施例のハイブリッド自動車２０は、運転者によるアクセルペダルの踏み込み量に対応するアクセル開度Ａｃｃと車速Ｖとに基づいて駆動軸３６に出力すべき要求トルクＴｒ＊を計算し、この要求トルクＴｒ＊に対応する要求動力が駆動軸３６に出力されるように、エンジン２２とモータＭＧ１とモータＭＧ２とが運転制御される。エンジン２２とモータＭＧ１とモータＭＧ２の運転制御としては、要求動力に見合う動力がエンジン２２から出力されるようにエンジン２２を運転制御すると共にエンジン２２から出力される動力のすべてがプラネタリギヤ３０とモータＭＧ１とモータＭＧ２とによってトルク変換されて駆動軸３６に出力されるようモータＭＧ１およびモータＭＧ２を駆動制御するトルク変換運転モードや要求動力とバッテリ５０の充放電に必要な電力との和に見合う動力がエンジン２２から出力されるようにエンジン２２を運転制御すると共にバッテリ５０の充放電を伴ってエンジン２２から出力される動力の全部またはその一部がプラネタリギヤ３０とモータＭＧ１とモータＭＧ２とによるトルク変換を伴って要求動力が駆動軸３６に出力されるようモータＭＧ１およびモータＭＧ２を駆動制御する充放電運転モード、エンジン２２の運転を停止してモータＭＧ２からの要求動力に見合う動力を駆動軸３６に出力するよう運転制御するモータ運転モードなどがある。なお、トルク変換運転モードと充放電運転モードは、いずれもエンジン２２の運転を伴って要求動力が駆動力３６に出力されるようエンジン２２とモータＭＧ１，ＭＧ２とを制御するモードであり、実質的な制御における差異はないため、以下、両者を合わせてエンジン運転モードという。
【００２１】
エンジン運転モードでは、ＨＶＥＣＵ７０は、アクセルペダルポジションセンサ８４からのアクセル開度Ａｃｃと車速センサ８８からの車速Ｖとに基づいて駆動軸３６に出力すべき要求トルクＴｒ＊を設定し、設定した要求トルクＴｒ＊に駆動軸３６の回転数Ｎｒ（例えば、モータＭＧ２の回転数Ｎｍ２や車速Ｖに換算係数を乗じて得られる回転数）を乗じて走行に要求される走行用パワーＰｄｒｖを計算すると共に計算した走行用パワーＰｄｒｖからバッテリ５０の蓄電割合ＳＯＣに基づいて得られるバッテリ５０の充放電要求パワーＰｂ＊（バッテリ５０から放電するときが正の値）を減じてエンジン２２から出力すべきパワーとしての要求パワーＰｅ＊を設定する。そして、要求パワーＰｅ＊を効率よくエンジン２２から出力することができるエンジン２２の回転数ＮｅとトルクＴｅとの関係としての動作ライン（例えば燃費最適動作ライン）を用いてエンジン２２の目標回転数Ｎｅ＊と目標トルクＴｅ＊とを設定し、バッテリ５０の入出力制限Ｗｉｎ，Ｗｏｕｔの範囲内で、エンジン２２の回転数Ｎｅが目標回転数Ｎｅ＊となるようにするための回転数フィードバック制御によりモータＭＧ１から出力すべきトルクとしてのトルク指令Ｔｍ１＊を設定すると共にモータＭＧ１をトルク指令Ｔｍ１＊で駆動したときにプラネタリギヤ３０を介して駆動軸３６に作用するトルクを要求トルクＴｒ＊から減じてモータＭＧ２のトルク指令Ｔｍ２＊を設定し、設定した目標回転数Ｎｅ＊と目標トルクＴｅ＊とについてはエンジンＥＣＵ２４に送信し、トルク指令Ｔｍ１＊，Ｔｍ２＊についてはモータＥＣＵ４０に送信する。目標回転数Ｎｅ＊と目標トルクＴｅ＊とを受信したエンジンＥＣＵ２４は、目標回転数Ｎｅ＊と目標トルクＴｅ＊とによってエンジン２２が運転されるようエンジン２２の吸入空気量制御や燃料噴射制御，点火制御などを行い、トルク指令Ｔｍ１＊，Ｔｍ２＊を受信したモータＥＣＵ４０は、モータＭＧ１，ＭＧ２がトルク指令Ｔｍ１＊，Ｔｍ２＊で駆動されるようインバータ４１，４２のスイッチング素子のスイッチング制御を行なう。
【００２２】
モータ運転モードでは、ＨＶＥＣＵ７０は、モータＭＧ１のトルク指令Ｔｍ１＊に値０を設定する共にバッテリ５０の入出力制限Ｗｉｎ，Ｗｏｕｔの範囲内で要求トルクＴｒ＊が駆動軸３６に出力されるようモータＭＧ２のトルク指令Ｔｍ２＊を設定してモータＥＣＵ４０に送信する。そして、トルク指令Ｔｍ１＊，Ｔｍ２＊を受信したモータＥＣＵ４０は、モータＭＧ１，ＭＧ２がトルク指令Ｔｍ１＊，Ｔｍ２＊で駆動されるようインバータ４１，４２のスイッチング素子のスイッチング制御を行なう。
【００２３】
次に、こうして構成された実施例のハイブリッド自動車２０の動作、特にエンジン２２のアイドリング運転時における制御量としてのアイドリング制御量を学習する際の動作について説明する。図３は、エンジンＥＣＵ２４により実行されるアイドリング制御量学習処理ルーチンの一例を示すフローチャートである。このルーチンは、予め定められたアイドリング学習条件が成立したときに実行される。アイドリング学習条件としては、エンジン２２や浄化装置１３４の触媒の暖機が完了している条件やエンジン２２がアイドリング運転している条件，前回のアイドリング制御量の学習から所定時間経過している条件などの複数の条件が含まれる。
【００２４】
アイドリング制御量学習処理ルーチンが実行されると、エンジンＥＣＵ２４のＣＰＵ２４ａは、まず、モータＭＧ２から出力される押し当てトルクＴａｄを入力すると共に（ステップＳ１００）、押し当てトルクＴａｄが値０であるか否かを判定する（ステップＳ１１０）。モータＭＧ２から出力するトルクは、ＨＶＥＣＵ７０により、エンジン２２をアイドリング運転しているときには、モータＭＧ１からトルクの出力が行なわれていないため、要求トルクＴｒ＊を駆動軸３６に出力するための走行用のトルクとエンジン２２がアイドリング運転されていることによってプラネタリギヤ３０から歯打ちなどの異音が発生するのを抑制するためにリングギヤの回転方向に対して一方向に作用する押し当てトルクＴａｄとの和のトルクとして計算される。このとき、走行用のトルクの大きさによって押し当てトルクＴａｄの大きさが調整され、走行用のトルクによっては押し当てトルクＴａｄが出力されないとき、即ち値０の押し当てトルクＴａｄが出力されるときも生じる。したがって、ステップＳ１００の処理は、モータＭＧ２のトルク指令Ｔｍ２＊を計算するときに用いる押し当てトルクＴａｄをＨＶＥＣＵ７０から通信により入力する処理となる。
【００２５】
押し当てトルクＴａｄが値０のとき、即ち、モータＭＧ２から押し当てトルクＴａｄが出力されていないときには、アイドリング制御量の学習を実行して（ステップＳ１２０）、本ルーチンを終了する。ここで、アイドリング制御量としては、エンジン２２のアイドリング運転時における吸入空気量としてのアイドリング空気量Ｑｉｄｌや吸気温，スロットルポジション，燃料噴射量，点火時期，カムポジションなどのエンジン２２をアイドリング運転しているときに検出される種々の検出値や制御値を制御量としてそのすべて或いはその一部が含まれる。
【００２６】
押し当てトルクＴａｄが値０ではないとき、即ち、モータＭＧ２から押し当てトルクＴａｄを出力しているときには、押し当てトルクＴａｄに基づいて補正空気量Ｑａｄを設定すると共に（ステップＳ１３０）、エンジン２２のアイドリング運転時における吸入空気量Ｑａをエアフローメータ１４８から入力し（ステップＳ１４０）、入力した吸入空気量Ｑａに補正空気量Ｑａｄを加えてアイドリング空気量Ｑｉｄｌとして計算し（ステップＳ１５０）、計算したアイドリング空気量Ｑｉｄｌを含むアイドリング制御量の学習を実行して（ステップＳ１６０）、本ルーチンを終了する。ここで、補正空気量Ｑａｄは、実施例では、予め押し当てトルクＴａｄと補正空気量Ｑａｄとの関係を実験などにより求めて補正空気量設定用マップとしてＲＯＭ２４ｂに記憶しておき、押し当てトルクＴａｄが与えられるとマップから対応する補正空気量Ｑａｄを導出することにより設定するものとした。補正空気量設定用マップの一例を図４に示す。補正空気量Ｑａｄは、図示するように、押し当てトルクＴａｄが大きいほど大きくなる傾向に設定される。これは、押し当てトルクＴａｄが大きくなるほど、押し当てトルクＴａｄによるアイドリング空気量Ｑｉｄｌへの影響が大きくなると考えられることに基づく。
【００２７】
以上説明した実施例のハイブリッド車のアイドリング学習装置によれば、アイドリング学習条件が成立してアイドリング制御量を学習する際に、モータＭＧ２から押し当てトルクＴａｄを出力しているときには、押し当てトルクＴａｄが大きいほど大きくなる傾向に補正空気量Ｑａｄを設定し、この補正空気量Ｑａｄをエンジン２２のアイドリング運転時における吸入空気量Ｑａに加算することによる補正を施してアイドリング空気量Ｑｉｄｌを計算し、アイドリング空気量Ｑｉｄｌを含むアイドリング制御量を学習することにより、プラネタリギヤ３０の歯打ちなどによる異音の発生を抑制するための押し当てトルクＴａｄをモータＭＧ２から出力しているときでも、より適正なアイドリング制御量を学習することができる。
【００２８】
実施例のハイブリッド車のアイドリング学習装置では、アイドリング学習条件が成立してアイドリング制御量を学習する際に、モータＭＧ２から押し当てトルクＴａｄを出力しているときには、押し当てトルクＴａｄに基づく補正空気量Ｑａｄによってエンジン２２のアイドリング運転時における吸入空気量Ｑａを補正してアイドリング空気量Ｑｉｄｌとし、このアイドリング空気量Ｑｉｄｌを含むアイドリング制御量を学習するものとしたが、通常のアイドリング制御量の学習を実行し、学習したアイドリング制御量に含まれるアイドリング空気量Ｑｉｄｌを押し当てトルクＴａｄに基づく補正空気量Ｑａｄにより補正するものとしてもよい。この場合、図３のアイドリング制御量学習処理ルーチンに代えて図５のアイドリング制御量学習処理ルーチンを実行すればよい。図５のアイドリング制御量学習処理ルーチンでは、ステップＳ１１０で押し当てトルクＴａｄが値０ではないと判定されたとき、即ち、モータＭＧ２から押し当てトルクＴａｄを出力しているときには、押し当てトルクＴａｄを図４の補正空気量設定用マップに適用して補正空気量Ｑａｄを設定し（ステップＳ１３０）、押し当てトルクＴａｄが値０のとき（モータＭＧ２から押し当てトルクＴａｄが出力されていないとき）と同様にアイドリング制御量の学習を実行し（ステップＳ１７０）、学習したアイドリング制御量のうちのアイドリング空気量Ｑｉｄｌに補正空気量Ｑａｄを加えることによりアイドリング空気量Ｑｉｄｌを補正して（ステップＳ１８０）、本ルーチンを終了する。こうした処理としても、図３のアイドリング制御量学習処理ルーチンを実行する実施例と同様に、プラネタリギヤ３０の歯打ちなどによる異音の発生を抑制するための押し当てトルクＴａｄをモータＭＧ２から出力しているときでも、より適正なアイドリング制御量を学習することができる。
【００２９】
実施例のハイブリッド車のアイドリング学習装置を搭載するハイブリッド自動車２０は、エンジン２２と、エンジン２２のクランクシャフト２６にキャリアが接続されると共に駆動輪３８ａ，３８ｂにデファレンシャルギヤ３７を介して連結された駆動軸３６にリングギヤが接続されたプラネタリギヤ３０と、回転子がプラネタリギヤ３０のサンギヤに接続されたモータＭＧ１と、回転子が駆動軸３６に接続されたモータＭＧ２と、を備えるものとしたが、エンジン２２が実施例のプラネタリギヤ３０とはタイプの異なる遊星歯車機構やその他のギヤ機構などの機械的機構を介して駆動軸３６に接続されると共にモータＭＧ２が駆動軸３６に接続されている構成であれば、如何なる構成のハイブリッド車としても構わない。
【００３０】
また、実施例では、ハイブリッド車のアイドリング制御量を学習するアイドリング学習装置として説明したが、ハイブリッド車のアイドリング制御量の学習方法の形態としてもよい。
【００３１】
実施例の主要な要素と課題を解決するための手段の欄に記載した発明の主要な要素との対応関係について説明する。実施例では、プラネタリギヤ３０が「機械的機構」に相当し、エンジン２２が「内燃機関」に相当し、モータＭＧ２が「電動機」に相当し、アイドリング学習条件が成立したときに図３のアイドリング制御量学習処理ルーチンを実行するエンジンＥＣＵ２４が「アイドリング学習装置」に相当する。
【００３２】
ここで、「機械的機構」としては、プラネタリギヤ３０に限定されるものではなく、ダブルピニオン式の遊星歯車機構や複数の遊星歯車機構を組み合わせたもの、作動装置などの種々のギヤ機構などとしても構わない。「内燃機関」としては、ガソリンまたは軽油などの炭化水素系の燃料により動力を出力する内燃機関として構成されたエンジン２２に限定されるものではなく、水素エンジンなど如何なるタイプの内燃機関であっても構わない。「電動機」としては、同期発電電動機として構成されたモータＭＧ２に限定されるものではなく、誘導発電電動機など、如何なるタイプの電動機であっても構わない。「アイドリング学習装置」としては、図３のアイドリング制御量学習処理ルーチンを実行するエンジンＥＣＵ２４に限定されるものではなく、図５のアイドリング制御量学習処理ルーチンを実行するエンジンＥＣＵ２４としてもよいし、押し当てトルクＴａｄに基づいて補正係数を設定すると共に吸入空気量Ｑａに補正係数を乗じてアイドリング空気量Ｑｉｄｌとするものなど、学習する際に前記機械的機構からの異音の発生を抑制するために前記電動機が取り付けられた回転軸に対して一方向に作用する押し当てトルクが前記電動機から出力されているときには、前記押し当てトルクに応じた補正値を用いて前記アイドリング制御量を補正するものであれば如何なるものとしても構わない。
【００３３】
なお、実施例の主要な要素と課題を解決するための手段の欄に記載した発明の主要な要素との対応関係は、実施例が課題を解決するための手段の欄に記載した発明を実施するための形態を具体的に説明するための一例であることから、課題を解決するための手段の欄に記載した発明の要素を限定するものではない。即ち、課題を解決するための手段の欄に記載した発明についての解釈はその欄の記載に基づいて行なわれるべきものであり、実施例は課題を解決するための手段の欄に記載した発明の具体的な一例に過ぎないものである。
【００３４】
以上、本発明を実施するための形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、種々なる形態で実施し得ることは勿論である。
【産業上の利用可能性】
【００３５】
本発明は、ハイブリッド車のアイドリング学習装置の製造産業などに利用可能である。
【符号の説明】
【００３６】
２０  ハイブリッド自動車、２２  エンジン、２４  エンジン用電子制御ユニット（エンジンＥＣＵ）、２４ａ  ＣＰＵ、２４ｂ  ＲＯＭ、２４ｃ  ＲＡＭ、２６  クランクシャフト、２８  ダンパ、３０  プラネタリギヤ、３６  駆動軸、３７  デファレンシャルギヤ、３８ａ，３８ｂ  駆動輪、４０  モータ用電子制御ユニット（モータＥＣＵ）、４１，４２  インバータ、４３，４４  回転位置検出センサ、５０  バッテリ、５１  温度センサ、５２  バッテリ用電子制御ユニット（バッテリＥＣＵ）、７０  ハイブリッド用電子制御ユニット（ＨＶＥＣＵ）、８０  イグニッションスイッチ、８１  シフトレバー、８２  シフトポジションセンサ、８３  アクセルペダル、８４  アクセルペダルポジションセンサ、８５  ブレーキペダル、８６  ブレーキペダルポジションセンサ、８８  車速センサ、１２２  エアクリーナ、１２４  スロットルバルブ、１２６  燃料噴射弁、１２８  吸気バルブ、１３０  点火プラグ、１３２  ピストン、１３４  浄化装置、１３５ａ  空燃比センサ、１３５ｂ  酸素センサ、１３６  スロットルモータ、１３８  イグニッションコイル、１４０  クランクポジションセンサ、１４２  水温センサ、１４３  圧力センサ、１４４  カムポジションセンサ、１４６  スロットルバルブポジションセンサ、１４８  エアフローメータ、１４９  温度センサ、１５０  可変バルブタイミング機構、ＭＧ１，ＭＧ２  モータ。
【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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