(57)【要約】【課題】ファンの個体差によるバラツキを解消してファンを制御すると共にファンのトルク指令と回転数との関係の学習中の騒音により乗員に不快感を与えない。【解決手段】所定の第１及び第２学習実行用トルクＴｆ１，Ｔｆ２で冷却ファン５６を回転させたときの冷却ファン５６の実回転数Ｎｆに基づいて冷却ファン５６のトルク−回転数特性（関数ｇ）を導出する。そして、この関数ｇに基づいて冷却ファン５６を制御する。また、車速Ｖが第１学習車速Ｖｒｅｆ１未満のときには第１学習を実行せず第１学習車速Ｖｒｅｆ１以上のときに第１学習を実行し、車速Ｖが第２学習車速Ｖｒｅｆ２未満の場合には第２学習を実行せず第２学習車速Ｖｒｅｆ２以上のときに第２学習を実行するため、第１及び第２学習の実行中の冷却ファン５６の騒音はハイブリッド自動車２０の暗騒音に紛れる。【選択図】図１
2009269532.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動作時に発熱する車載機器と、
前記車載機器へ送風することにより該車載機器を冷却可能なファンと、
前記ファンの回転数を検出する回転数検出手段と、
車速を検出する車速検出手段と、
所定の学習実行用トルクに対応して定められたファン上限回転数で前記ファンを回転させたときに発生する騒音が車両の暗騒音に紛れるように設定された学習許可車速範囲を記憶する記憶手段と、
前記検出された車速が前記学習許可車速範囲に入るときには、前記ファンを前記学習実行用トルクで回転させ、該学習実行用トルクで回転させたときの前記ファンの実回転数に基づいて前記ファンのトルク指令と前記ファンの回転数との関係を把握するという学習を実行し、前記検出された車速が前記学習許可車速範囲に入らないときには、前記学習を実行しない学習手段と、
前記学習が完了したあと前記ファンを制御するにあたり、前記ファンの目標回転数を設定し、該設定された目標回転数と前記学習手段による学習の結果とに基づいて前記ファンのトルク指令値を設定し、該トルク指令値により前記ファンを制御するファン制御手段と、
を備えた車両。
【請求項２】
前記ファン制御手段は、前記ファンのトルク指令値を設定するにあたり、前記ファンのフィードフォワード制御のトルク指令値を設定する、
請求項１に記載の車両。
【請求項３】
前記ファンは、乗員室に接続された空気の流路に設けられたファンである、
請求項１又は２に記載の車両。
【請求項４】
前記記憶手段は、前記学習実行用トルクの一つである第１学習実行用トルクに対応して定められた第１ファン上限回転数で前記ファンを回転させたときに発生する騒音が前記車両の暗騒音に紛れるように設定された第１学習許可車速範囲と、前記学習実行用トルクの一つであり前記第１学習実行用トルクより大きな第２学習実行用トルクに対応して定められた第２ファン上限回転数で前記ファンを回転させたときに発生する騒音が前記車両の暗騒音に紛れるように設定された第２学習許可車速範囲と、を記憶し、
前記学習手段は、前記学習を実行するにあたり、前記検出された車速が前記第１学習許可車速範囲に入るときには、前記ファンを前記第１学習実行用トルクで回転させ、該第１学習実行用トルクで回転させたときの前記ファンの実回転数に基づいて前記ファンのトルク指令と前記ファンの回転数との関係を把握し、前記検出された車速が前記第２学習許可車速範囲に入るときには、前記ファンを前記第２学習実行用トルクで回転させ、該第２学習実行用トルクで回転させたときの前記ファンの実回転数に基づいて前記ファンのトルク指令と前記ファンの回転数との関係を把握し、
前記ファン制御手段は、前記ファンの目標回転数と前記学習手段による前記第１及び第２学習実行用トルクを使用した両方の学習の結果とに基づいて前記ファンのトルク指令値を設定し該トルク指令値によりファンを制御する、
請求項１〜３のいずれか１項に記載の車両。
【請求項５】
前記ファン制御手段は、前記学習の結果が得られるまでは、学習実行中を除き、前記ファンの目標回転数を設定し、該設定された目標回転数と、同じトルク指令値に対して最も回転数が大きくなると想定される前記ファンのトルク指令と前記ファンの回転数との関係と、に基づいて前記ファンのトルク指令値を設定し、該トルク指令値により前記ファンを制御する、
請求項１〜４のいずれか１項に記載の車両。
【請求項６】
前記車載機器は、充放電可能な蓄電手段である、
請求項１〜５のいずれか１項に記載の車両。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１項に記載の車両であって、
内燃機関と、
前記車両の駆動軸に接続されると共に該駆動軸とは独立に回転可能に前記内燃機関の出力軸に接続され電力と動力の入出力を伴って前記駆動軸と前記出力軸とに動力を入出力可能な電力動力入出力手段と、
前記駆動軸に動力を入出力可能な電動機と、
を備えた車両。
【請求項８】
動作時に発熱する車載機器と、該車載機器へ送風することにより該車載機器を冷却可能なファンと、所定の学習実行用トルクに対応して定められたファン上限回転数で前記ファンを回転させたときに発生する騒音が車両の暗騒音に紛れるように設定された学習許可車速範囲を記憶する記憶手段と、を備えた車両の制御方法であって、
（ａ）車速が前記学習許可車速範囲に入るときには、前記ファンを前記学習実行用トルクで回転させ、該学習実行用トルクで回転させたときの前記ファンの実回転数に基づいて前記ファンのトルク指令と前記ファンの回転数との関係を把握するという学習を実行し、車速が前記学習許可車速範囲に入らないときには、前記学習を実行せず、
（ｂ）前記学習が完了したあと前記ファンを制御するにあたり、前記ファンの目標回転数を設定し、該設定された目標回転数と前記ステップ（ａ）における学習の結果とに基づいて前記ファンのトルク指令値を設定し、該トルク指令値により前記ファンを制御する、
車両の制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両及びその制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両としては、複数のバッテリブロックと、各バッテリブロックに１対１に対応した複数の冷却ファンとを備えたものが知られている（例えば、特許文献１参照）。この車両では、まず、バッテリブロック毎に、それぞれ対応する冷却ファンの出力目標値（つまり目標回転数）をバッテリブロックの温度に基づいて設定する。次に、この目標回転数からマップを用いて冷却ファンのトルク指令値（ＤＵＴＹ比）を導出し、これらの値や前回のトルク指令値、実際の冷却ファンの回転数等からトルク指令補正値を求めて前回のトルク指令値をトルク指令補正値により補正して今回のトルク指令値を設定する。そして、その今回のトルク指令値によって冷却ファンを駆動することにより、目標回転数と実際の冷却ファンの回転数との差を少なくしようとしている。
【特許文献１】特開２００５−３４７０８５号公報（段落００３５〜００４５）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、冷却ファンのトルク指令値とそれに対する回転数との関係を表すトルク−回転数特性は、冷却ファンの個体毎に差があり、全ての冷却ファンに同様のトルク−回転数特性を適用したのでは冷却ファンの回転数が意図したように得られない場合がある。上述した特許文献１に記載の車両は、この差を埋めるべくフィードバック制御を行なうように構成されている。こうしたフィードバック制御の他に、又は、こうしたフィードバック制御に加えて、搭載されている冷却ファンのトルク−回転数特性を学習し、その学習の結果に基づいて制御を行なうことが考えられる。しかしながら、車両の運転中にこの学習を行なおうとすると冷却ファンに所定のトルクを与えてその実回転数を検出する必要があるため、冷却ファンの回転により発生した騒音が乗員に不快感を与える場合がある。
【０００４】
本発明の車両及びその制御方法は、ファンの個体差によるバラツキを解消してファンを制御すると共にファンのトルク指令と回転数との関係の学習中の騒音により乗員に不快感を与えないことを主目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の車両及びその制御方法は、上述の主目的を達成するために以下の手段を採った。
【０００６】
本発明の車両は、
動作時に発熱する車載機器と、
前記車載機器へ送風することにより該車載機器を冷却可能なファンと、
前記ファンの回転数を検出する回転数検出手段と、
車速を検出する車速検出手段と、
所定の学習実行用トルクに対応して定められたファン上限回転数で前記ファンを回転させたときに発生する騒音が車両の暗騒音に紛れるように設定された学習許可車速範囲を記憶する記憶手段と、
前記検出された車速が前記学習許可車速範囲に入るときには、前記ファンを前記学習実行用トルクで回転させ、該学習実行用トルクで回転させたときの前記ファンの実回転数に基づいて前記ファンのトルク指令と前記ファンの回転数との関係を把握するという学習を実行し、前記検出された車速が前記学習許可車速範囲に入らないときには、前記学習を実行しない学習手段と、
前記学習が完了したあと前記ファンを制御するにあたり、前記ファンの目標回転数を設定し、該設定された目標回転数と前記学習手段による学習の結果とに基づいて前記ファンのトルク指令値を設定し、該トルク指令値により前記ファンを制御するファン制御手段と、
を備えることを要旨とする。
【０００７】
この車両では、所定の学習実行用トルクに対応して定められたファン上限回転数でファンを回転させたときに発生する騒音が車両の暗騒音に紛れるように設定された学習許可車速範囲が記憶手段に記憶されている。そして、検出された車速が学習許可車速範囲に入るときには、ファンを学習実行用トルクで回転させ、その学習実行用トルクで回転させたときのファンの実回転数に基づいてファンのトルク指令とファンの回転数との関係を把握するという学習を実行し、検出された車速が学習許可車速範囲に入らないときには、学習を実行しない。そして、こうした学習が完了したあとファンを制御するにあたり、ファンの目標回転数と学習の結果とに基づいてファンのトルク指令値を設定し該トルク指令値によりファンを制御する。このように、所定の学習実行用トルクでファンを回転させたときの実回転数に基づいてファンのトルク指令とファンの実回転数との関係を把握するという学習の結果に基づいてファンを制御するため、ファンの個体差によるバラツキを解消してファンを制御することができる。また、車速が学習許可車速範囲に入らないときには学習を実行せず学習許可車速範囲に入るときに学習を実行するため、学習中のファンの騒音は車両の暗騒音に紛れる。このため、ファンのトルク指令と回転数との関係の学習中のファンの騒音により乗員に不快感を与えることがない。
【０００８】
ここで、「ファン上限回転数」は、所定の学習実行用トルクでファンを回転させたときにファンの個体差によって生じる回転数のバラツキを考慮して定められた値であり、例えば、バラツキの範囲のうちの最も高い回転数としてもよいし、その最も高い回転数にマージンを加えた値としてもよい。また、「ファンの目標回転数」は、例えば車速に基づいて設定してもよく、具体的にはファンを回転させたときに発生する騒音が走行中の車両の暗騒音に紛れるようにファンの目標回転数を設定してもよい。
【０００９】
本発明の車両において、前記ファン制御手段は、前記ファンのトルク指令値を設定するにあたり、前記ファンのフィードフォワード制御のトルク指令値を設定するものとすることもできる。こうすれば、ファンをフィードバックではなくフィードフォワードで制御するため、追従性よく制御することができる。
【００１０】
本発明の車両において、前記ファンは、乗員室に接続された空気の流路に設けられたファンであるものとすることもできる。乗員室に接続された空気の流路に設けられたファンと乗員室との間には空気の流れを遮ってしまうような遮音材を設けるわけにはいかないため、本発明を適用する意義が高い。
【００１１】
本発明の車両において、前記記憶手段は、前記学習実行用トルクの一つである第１学習実行用トルクに対応して定められた第１ファン上限回転数で前記ファンを回転させたときに発生する騒音が前記車両の暗騒音に紛れるように設定された第１学習許可車速範囲と、前記学習実行用トルクの一つであり前記第１学習実行用トルクより大きな第２学習実行用トルクに対応して定められた第２ファン上限回転数で前記ファンを回転させたときに発生する騒音が前記車両の暗騒音に紛れるように設定された第２学習許可車速範囲と、を記憶し、前記学習手段は、前記学習を実行するにあたり、前記検出された車速が前記第１学習許可車速範囲に入るときには、前記ファンを前記第１学習実行用トルクで回転させ、該第１学習実行用トルクで回転させたときの前記ファンの実回転数に基づいて前記ファンのトルク指令と前記ファンの回転数との関係を把握し、前記検出された車速が前記第２学習許可車速範囲に入るときには、前記ファンを前記第２学習実行用トルクで回転させ、該第２学習実行用トルクで回転させたときの前記ファンの実回転数に基づいて前記ファンのトルク指令と前記ファンの回転数との関係を把握し、前記ファン制御手段は、前記ファンの目標回転数と前記学習手段による前記第１及び第２学習実行用トルクを使用した両方の学習の結果とに基づいて前記ファンのトルク指令値を設定し該トルク指令値によりファンを制御するものとすることもできる。こうすれば、ファンのトルク指令に対するファンの回転数の座標位置が２つあればファンのトルク指令とファンの回転数との関係を導出することができる場合（例えばこの関係が１次関数の式で近似可能な場合）に、効率的に学習することができる。
【００１２】
本発明の車両において、前記ファン制御手段は、前記学習の結果が得られるまでは、学習実行中を除き、前記ファンの目標回転数を設定し、該設定された目標回転数と、同じトルク指令値に対して最も回転数が大きくなると想定される前記ファンのトルク指令と前記ファンの回転数との関係と、に基づいて前記ファンのトルク指令値を設定し、該トルク指令値により前記ファンを制御するものとすることもできる。こうすれば、学習の結果が得られる前においてもファンを回転させたときに発生する騒音が乗員に不快感を与えない。
【００１３】
本発明の車両において、前記車載機器は、充放電可能な蓄電手段であるものとすることもできる。蓄電手段は充放電により発熱しやすいため、本発明を適用する意義が高い。
【００１４】
本発明の車両は、内燃機関と、前記車両の駆動軸に接続されると共に該駆動軸とは独立に回転可能に前記内燃機関の出力軸に接続され電力と動力の入出力を伴って前記駆動軸と前記出力軸とに動力を入出力可能な電力動力入出力手段と、前記駆動軸に動力を入出力可能な電動機と、を備えるものとすることもできる。このとき、前記電力動力入出力手段は、動力を入出力可能な発電機と、前記内燃機関の出力軸と前記駆動軸と前記発電機の回転軸との３軸に接続され該３軸のうちのいずれか２軸に入出力される動力に基づいて残余の軸に動力を入出力する３軸式動力入出力手段とを備える手段であるものとすることもできる。
【００１５】
本発明の車両の制御方法は、動作時に発熱する車載機器と、該車載機器へ送風することにより該車載機器を冷却可能なファンと、所定の学習実行用トルクに対応して定められたファン上限回転数で前記ファンを回転させたときに発生する騒音が車両の暗騒音に紛れるように設定された学習許可車速範囲を記憶する記憶手段と、を備えた車両の制御方法であって、
（ａ）車速が前記学習許可車速範囲に入るときには、前記ファンを前記学習実行用トルクで回転させ、該学習実行用トルクで回転させたときの前記ファンの実回転数に基づいて前記ファンのトルク指令と前記ファンの回転数との関係を把握するという学習を実行し、車速が前記学習許可車速範囲に入らないときには、前記学習を実行せず、
（ｂ）前記学習が完了したあと前記ファンを制御するにあたり、前記ファンの目標回転数を設定し、該設定された目標回転数と前記ステップ（ａ）における学習の結果とに基づいて前記ファンのトルク指令値を設定し、該トルク指令値により前記ファンを制御する、
ことを要旨とする。
【００１６】
この車両の制御方法では、所定の学習実行用トルクに対応して定められたファン上限回転数でファンを回転させたときに発生する騒音が車両の暗騒音に紛れるように設定された学習許可車速範囲を利用して学習を行なう。すなわち、車速が学習許可車速範囲に入るときには、ファンを学習実行用トルクで回転させ、その学習実行用トルクで回転させたときのファンの実回転数に基づいてファンのトルク指令とファンの回転数との関係を把握するという学習を実行し、車速が学習許可車速範囲に入らないときには、学習を実行しない。そして、こうした学習が完了したあとファンを制御するにあたり、ファンの目標回転数と学習の結果とに基づいてファンのトルク指令値を設定し該トルク指令値によりファンを制御する。このように、所定の学習実行用トルクでファンを回転させたときの実回転数に基づいてファンのトルク指令とファンの実回転数との関係を把握するという学習の結果に基づいてファンを制御するため、ファンの個体差によるバラツキを解消してファンを制御することができる。また、車速が学習許可車速範囲に入らないときには学習を実行せず学習許可車速範囲に入るときに学習を実行するため、学習中のファンの騒音は車両の暗騒音に紛れる。このため、ファンのトルク指令と回転数との関係の学習中のファンの騒音により乗員に不快感を与えることがない。なお、こうした制御方法において、上述した本発明の車両が備える各種の構成によって奏される作用・機能を実現するためのステップを追加してもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
次に、本発明を実施するための最良の形態を実施例を用いて説明する。
【実施例】
【００１８】
図１は、本発明の一実施例であ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、エンジン２２と、エンジン２２の出力軸としてのクランクシャフト２６にダンパ２８を介して接続された３軸式の動力分配統合機構３０と、動力分配統合機構３０に接続された発電可能なモータＭＧ１と、動力分配統合機構３０に接続された駆動軸としてのリングギヤ軸３２ａに取り付けられた減速ギヤ３５と、この減速ギヤ３５に接続されたモータＭＧ２と、モータＭＧ１やモータＭＧ２と電力のやり取りをするバッテリ５０を送風により冷却する冷却ファン５６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、ハイブリッド自動車２０全体をコントロールするハイブリッド用電子制御ユニット（以下、ハイブリッドＥＣＵという）７０とを備える。
【００１９】
エンジン２２は、例えば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であり、エンジン用電子制御ユニット（以下、エンジンＥＣＵという）２４により燃料噴射制御や点火制御，吸入空気量調節制御などの運転制御を受けている。エンジンＥＣＵ２４には、エンジン２２の運転状態を検出する各種センサからの信号、例えば、エンジン２２のクランクシャフト２６のクランク角を検出する図示しないクランクポジションセンサからのクランクポジションなどが入力されている。エンジンＥＣＵ２４は、ハイブリッドＥＣＵ７０と通信しており、ハイブリッドＥＣＵ７０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ハイブリッドＥＣＵ７０に出力する。なお、エンジンＥＣＵ２４は、図示しないクランクポジションセンサからのクランクポジションに基づいてクランクシャフト２６の回転数、即ちエンジン２２の回転数Ｎｅも演算している。
【００２０】
動力分配統合機構３０は、外歯歯車のサンギヤ３１と、このサンギヤ３１と同心円上に配置された内歯歯車のリングギヤ３２と、サンギヤ３１に噛合すると共にリングギヤ３２に噛合する複数のピニオンギヤ３３と、複数のピニオンギヤ３３を自転かつ公転自在に保持するキャリア３４とを備え、サンギヤ３１とリングギヤ３２とキャリア３４とを回転要素として差動作用を行なう遊星歯車機構として構成されている。動力分配統合機構３０は、キャリア３４にはエンジン２２のクランクシャフト２６が、サンギヤ３１にはモータＭＧ１が、リングギヤ３２にはリングギヤ軸３２ａを介して減速ギヤ３５がそれぞれ連結されており、モータＭＧ１が発電機として機能するときにはキャリア３４から入力されるエンジン２２からの動力をサンギヤ３１側とリングギヤ３２側にそのギヤ比に応じて分配し、モータＭＧ１が電動機として機能するときにはキャリア３４から入力されるエンジン２２からの動力とサンギヤ３１から入力されるモータＭＧ１からの動力を統合してリングギヤ３２側に出力する。リングギヤ３２に出力された動力は、リングギヤ軸３２ａからギヤ機構６０及びデファレンシャルギヤ６２を介して、最終的には車両の駆動輪６３ａ，６３ｂに出力される。
【００２１】
モータＭＧ１及びモータＭＧ２は、いずれも発電機として駆動することができると共に電動機として駆動できる周知の同期発電電動機として構成されており、インバータ４１，４２を介してバッテリ５０と電力のやりとりを行なう。インバータ４１，４２とバッテリ５０とを接続する電力ライン５４は、各インバータ４１，４２が共用する正極母線及び負極母線として構成されており、モータＭＧ１，ＭＧ２のいずれかで発電される電力を他のモータで消費することができるようになっている。したがって、バッテリ５０は、モータＭＧ１，ＭＧ２のいずれかから生じた電力や不足する電力により充放電されることになる。なお、モータＭＧ１，ＭＧ２により電力収支のバランスをとるものとすれば、バッテリ５０は充放電されない。モータＭＧ１，ＭＧ２は、いずれもモータ用電子制御ユニット（以下、モータＥＣＵという）４０により駆動制御されている。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されており、モータＥＣＵ４０からは、インバータ４１，４２へのスイッチング制御信号が出力されている。モータＥＣＵ４０は、ハイブリッドＥＣＵ７０と通信しており、ハイブリッドＥＣＵ７０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ハイブリッドＥＣＵ７０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も演算している。
【００２２】
冷却ファン５６は、モータ５８の回転軸にファンブレード５７を取り付けたものであり、乗員室９０に接続された空気の流路５５に設置されている。この冷却ファン５６は、乗員室９０内の比較的温度の安定した空気をバッテリ５０に送風することで安定して冷却することができるようになっている。また、冷却ファン５６のモータ５８は、バッテリＥＣＵ５２により駆動制御されている。
【００２３】
バッテリＥＣＵ５２は、ＣＰＵ５２ａ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、ＣＰＵ５２ａの他に処理プログラムや各種のマップや関数を記憶するＲＯＭ５２ｂとデータを一時的に記憶するＲＡＭ５２ｃと、図示しない入出力ポートとを備えている。このバッテリＥＣＵ５２は、リチウムイオン二次電池として構成されたバッテリ５０を管理すると共に冷却ファン５６を駆動制御している。このバッテリ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に接続された図示しない電圧センサからの端子間電圧やバッテリ５０に接続された電力ライン５４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からの電池温度Ｔｂに加えて、冷却ファン５６を駆動制御するために必要な信号、例えば冷却ファン５６に取り付けられた回転数センサ５９からの冷却ファン５６の実回転数Ｎｆなどが入力ポートを介して入力されている。また、バッテリＥＣＵ５２からは、モータ５８への駆動信号などが出力されている。また、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ハイブリッドＥＣＵ７０に出力する。
【００２４】
ハイブリッドＥＣＵ７０は、図示しないＣＰＵを中心とするマイクロプロセッサとして構成されている。このハイブリッドＥＣＵ７０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。ハイブリッドＥＣＵ７０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。
【００２５】
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８３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としてのリングギヤ軸３２ａに出力すべき要求トルクを計算し、この要求トルクに対応する要求動力がリングギヤ軸３２ａ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動力分配統合機構３０とモータＭＧ１とモータＭＧ２とによってトルク変換されてリングギヤ軸３２ａに出力されるようモータＭＧ１及びモータ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動力分配統合機構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リングギヤ軸３２ａに出力されるようモータＭＧ１及びモータ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リングギヤ軸３２ａ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。
【００２６】
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、特に冷却ファン５６の動作について説明する。図２はハイブリッド自動車２０の走行中にバッテリＥＣＵ５２のＣＰＵ５２ａにより実行される冷却ファン制御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、所定時間毎（例えば８ｍｓ毎）に繰り返し実行される。このルーチンが実行されると、バッテリＥＣＵ５２のＣＰＵ５２ａは、まず、車速センサ８８からの車速Ｖや温度センサ５１からの電池温度Ｔｂ，回転数センサ５９からの冷却ファン５６の実回転数Ｎｆなど制御に必要なデータを入力する（ステップＳ１００）。なお、車速ＶはハイブリッドＥＣＵ７０に入力されたものを通信により入力するものとする。こうしてデータを入力すると、入力した車速Ｖと電池温度Ｔｂとに基づいて冷却ファン５６の目標回転数Ｎｆ＊を設定する（ステップＳ１１０）。ここでは、車速Ｖと電池温度Ｔｂと目標回転数Ｎｆ＊との関係を予め実験等により定めて目標回転数設定用マップとしてＲＯＭ５２ｂに記憶しておき、車速Ｖと電池温度Ｔｂとが与えられると記憶したマップから対応する目標回転数Ｎｆ＊を導出して設定するものとした。図３に目標回転数設定用マップの一例を示す。図示するように、目標回転数Ｎｆ＊は、車速Ｖが所定速度Ｖｓ（例えば、５ｋｍ／ｈ）に達するまでは一定の値となり、所定速度Ｖｓ以上になると車速Ｖが大きくなるにしたがって目標回転数Ｎｆ＊が大きくなるように設定されている。また、電池温度Ｔｂが高いほど、目標回転数Ｎｆ＊が大きくなるように設定されている。なお、図示した５つのバッテリ温度の大小関係は、Ｔｂ１＞Ｔｂ２＞Ｔｂ３＞Ｔｂ４＞Ｔｂ５である。
【００２７】
次に、ＣＰＵ５２ａは、冷却ファン５６のトルク−回転数学習が完了したか否かを判定する（ステップＳ１２０）。トルク−回転数学習とは、車速Ｖが第１学習車速Ｖｒｅｆ１以上のときに実行する第１学習と、車速Ｖが第２学習車速Ｖｒｅｆ２（＞Ｖｒｅｆ１）以上のときに実行する第２学習との２つを実行することにより、冷却ファン５６のトルク−回転数特性を把握することをいう。このため、トルク−回転数学習が完了したか否かは、第１学習と第２学習の両方が完了したか否かを判定する。ここでは、第１学習フラグＦ１及び第２学習フラグＦ２が共に値１であるか否かによって判定するものとする。ここで、第１学習フラグＦ１は第１学習が完了したか否かを表すフラグであり、値０の時に未だ第１学習を完了していないことを表し、値１の時に第１学習を完了したことを表す。第１学習とは、第１学習実行用トルクＴｆ１で冷却ファン５６を回転させたときの実回転数Ｎｆを第１学習値Ｌｎ１として記憶することをいう。また、第２学習フラグＦ２は第２学習が完了したか否かを表すフラグであり、値０の時に未だ第２学習を完了していないことを表し、値１の時に第２学習を完了したことを表す。第２学習とは、第２学習実行用トルクＴｆ２（＞Ｔｆ１）で冷却ファン５６を回転させたときの実回転数Ｎｆを第２学習値Ｌｎ２として記憶することをいう。なお、第１及び第２学習車速Ｖｒｅｆ１，Ｖｒｅｆ２はＲＯＭ５２ｂに予め記憶されているものとする。
【００２８】
ステップＳ１２０でトルク−回転数学習が完了していないときには、第１学習が完了しているか否かを判定する（ステップＳ１３０）。ここでは、第１学習フラグＦ１が値１であるか否かによって判定するものとする。第１学習が完了していないときには、車速Ｖが第１学習車速Ｖｒｅｆ１以上であるか否かを判定する（ステップＳ１４０）。第１学習車速Ｖｒｅｆ１は、次のように設定されている。すなわち、第１学習実行用トルクＴｆ１で冷却ファン５６と同型の多数の冷却ファンを回転させたとき、個体差によって実回転数Ｎｆにバラツキが生じるが、それらの実回転数のうち最も高い回転数を第１学習実行用トルクＴｆ１に対応する第１ファン上限回転数に設定する。そして、第１ファン上限回転数で冷却ファンを回転させたときに発生する騒音が第１学習車速Ｖｒｅｆ１で走行中のハイブリッド自動車２０の暗騒音に紛れるように、第１学習車速Ｖｒｅｆ１が設定されている。一般に車速Ｖが大きいほど暗騒音は大きくなるため、車速Ｖが第１学習車速Ｖｒｅｆ１のときに冷却ファン５６から発生する騒音が暗騒音に紛れるのであれば、その第１学習車速Ｖｒｅｆ１以上の車速Ｖのときにも冷却ファン５６から発生する騒音は暗騒音に紛れる。
【００２９】
ステップＳ１４０で車速Ｖが第１学習車速Ｖｒｅｆ１未満のときには、第１学習を実行するタイミングではないと判断し、タイマをリセットし（ステップＳ１５０）、冷却ファン５６のトルク指令Ｔｆ＊をトルク指令初期設定用のトルク−回転数特性（関数ｆ）に基づいて設定し（ステップＳ１６０）、設定したトルク指令Ｔｆ＊によってモータ５８を駆動制御し（ステップＳ１７０）、本ルーチンを終了する。関数ｆは、冷却ファン５６のトルク−回転数学習が完了するまでつまり第１及び第２学習フラグＦ１，Ｆ２が共に値１になるまで、学習実行中を除き採用される関数であり、同じトルク指令値に対して個体差のバラツキにより最も回転数が大きくなると想定される冷却ファン５６と同型の冷却ファンのトルク指令と回転数との関係を表すものとした。図４に個体差のある冷却ファンＡ，Ｂ，Ｃのトルク−回転数特性の一例を示す。図示するように個体毎にこのトルク−回転数特性がばらついている。実施例では、冷却ファン５６は、冷却ファンＡから冷却ファンＣの間で、トルク−回転数特性がばらつくと想定し、同じトルク指令に対して最も回転数が大きくなる冷却ファンＡのトルク−回転数特性をトルク指令初期設定用の関数ｆとして採用するものとした。なお、この関数ｆはＲＯＭ５２ｂに記憶されている。このように、同じトルク指令に対して最も回転数が大きく騒音も大きくなるものを想定して制御することにより、トルク−回転数学習が完了しておらず、冷却ファン５６の回転数が目標の回転数からずれている状態であっても、発生する騒音により乗員に不快感を与えないようにすることが可能となっている。
【００３０】
ステップＳ１４０で車速Ｖが所定の第１学習車速Ｖｒｅｆ１以上のときには、ＣＰＵ５２ａは、タイマが作動中か否かを判定し（ステップＳ１８０）、タイマが作動中でないときには第１学習を開始してからの経過時間を計測するためにタイマをスタートさせる（ステップＳ１９０）。そして、ステップＳ１８０でタイマが作動中だったとき又はステップＳ１９０でタイマをスタートさせた後、タイマをスタートさせてから所定の第１学習時間Ｔｒｅｆ１が経過したか否かを判定する（ステップＳ２００）。ここで、第１学習時間Ｔｒｅｆ１は、第１学習実行用トルクＴｆ１で個体差のある冷却ファン５６と同型の多数の冷却ファンを回転させたときに各冷却ファンの回転数が安定するのに十分な時間であり、予め実験などにより決定されている。ステップＳ２００で第１学習時間Ｔｒｅｆ１が経過していないときには、冷却ファン５６のトルク指令Ｔｆ＊として第１学習実行用トルクＴｆ１を設定し（ステップＳ２１０）、設定されたトルク指令Ｔｆ＊によってモータ５８を駆動制御し（ステップＳ１７０）、本ルーチンを終了する。一方、ステップＳ２００で、第１学習時間Ｔｒｅｆ１が経過していたときには、冷却ファン５６の実回転数Ｎｆを第１学習値Ｌｎ１としてＲＡＭ５２ｃに記憶すると共に第１学習を完了したことを表すべく第１フラグＦ１に値１をセットし（ステップＳ２２０）、冷却ファン５６のトルク指令Ｔｆ＊を関数ｆに基づいて設定し（ステップＳ１６０）、設定されたトルク指令Ｔｆ＊によってモータ５８を駆動制御し（ステップＳ１７０）、本ルーチンを終了する。
【００３１】
このように、第１学習は、車速Ｖが第１学習車速Ｖｒｅｆ１以上になったときに開始され、その後、車速Ｖが第１学習車速Ｖｒｅｆ１以上のまま第１学習時間Ｔｒｅｆ１が経過したときに終了する。一方、第１学習は、車速が第１学習車速Ｖｒｅｆ１以上となって一旦開始されたあと、第１学習時間Ｔｒｅｆ１が経過する前に車速Ｖが第１学習車速Ｖｒｅｆ１未満となったときにはステップＳ１４０で否定判定されてステップＳ１５０でタイマがリセットされるため中止される。
【００３２】
さて、ステップＳ１３０で第１学習が完了していたとき、すなわち第１学習フラグＦ１が値１だったときには、ＣＰＵ５２ａは、車速Ｖが所定の第２学習車速Ｖｒｅｆ２以上であるか否かを判定する（ステップＳ２３０）。ここで、第２学習車速Ｖｒｅｆ２は、次のように設定されている。すなわち、第２学習実行用トルクＴｆ２で冷却ファン５６と同型の多数の冷却ファンを回転させたとき、個体差によって実回転数Ｎｆにバラツキが生じるが、それらの実回転数Ｎｆのうち最も高い回転数を第２学習実行用トルクＴｆ２に対応する第２ファン上限回転数に設定する。そして、第２ファン上限回転数で冷却ファンを回転させたときに発生する騒音が第２学習車速Ｖｒｅｆ２で走行中のハイブリッド自動車２０の暗騒音に紛れるように、第２学習車速Ｖｒｅｆ２が設定されている。ステップＳ２３０で車速Ｖが第２学習車速Ｖｒｅｆ２未満のときには、第２学習を実行するタイミングではないと判断し、タイマをリセットし（ステップＳ１５０）、冷却ファン５６のトルク指令Ｔｆ＊を関数ｆに基づいて設定し（ステップＳ１６０）、設定されたトルク指令Ｔｆ＊によってモータ５８を駆動制御し（ステップＳ１７０）、本ルーチンを終了する。
【００３３】
一方、ステップＳ２３０で車速Ｖが所定の第２学習車速Ｖｒｅｆ２以上のときには、ＣＰＵ５２ａは、タイマが作動中か否かを判定し（ステップＳ２４０）、タイマが作動中でないときには第２学習を開始してからの経過時間を計測するためにタイマをスタートさせる（ステップＳ２５０）。そして、ステップＳ２４０でタイマが作動中であると判定したとき又はステップＳ２５０でタイマをスタートさせた後、タイマをスタートさせてから所定の第２学習時間Ｔｒｅｆ２が経過したか否かを判定する（ステップＳ２６０）。ここで、第２学習時間Ｔｒｅｆ２は、第２学習実行用トルクＴｆ２で個体差のある冷却ファン５６と同型の多数の冷却ファンを回転させたときに各冷却ファンの回転数が安定するのに十分な時間であり、予め実験などにより決定されている。所定の第２学習時間Ｔｒｅｆ２が経過していないときには、冷却ファン５６のトルク指令Ｔｆ＊として第２学習実行用トルクＴｆ２を設定し（ステップＳ２７０）、設定されたトルク指令Ｔｆ＊によってモータ５８を駆動制御し（ステップＳ１７０）、本ルーチンを終了する。一方、ステップＳ２６０で、第２学習時間Ｔｒｅｆ２が経過していたときには、そのときの冷却ファン５６の実回転数Ｎｆを第２学習値Ｌｎ２としてＲＡＭ５２ｃに記憶すると共に第２学習を完了したことを表すべく第２フラグＦ２に値１をセットする（ステップＳ２８０）。そして、先に記憶した第１学習値Ｌｎ１と、今回記憶した第２学習値Ｌｎ２とから、冷却ファン５６のトルク−回転数特性（関数ｇ）を導出しＲＡＭ５２ｃに記憶する（ステップＳ２９０）。実施例では、この特性は図４に示すように冷却ファン５６と同型のファンに個体差があるものの１次関数の式すなわち直線となることが分かっているものとする。このため、第１学習実行用トルクＴｆ１と第１学習値Ｌｎ１との座標位置（Ｔｆ１，Ｌｎ１）と第２学習実行用トルクＴｆ２と第２学習値Ｌｎ２との座標位置（Ｔｆ２，Ｌｎ２）とがわかれば、関数ｇを導出することができる。続いて、関数ｇを利用して目標回転数Ｎｆ＊に基づいてトルク指令Ｔｆ＊を設定し（ステップＳ３００）、設定されたトルク指令Ｔｆ＊によってモータ５８を駆動制御し（ステップＳ１７０）、本ルーチンを終了する。
【００３４】
このように、第２学習は、車速Ｖが第２学習車速Ｖｒｅｆ２以上になったときに開始され、その後、車速Ｖが第２学習車速Ｖｒｅｆ２以上のまま第２学習時間Ｔｒｅｆ２が経過したときに終了する。一方、第２学習は、車速が第２学習車速Ｖｒｅｆ２以上となって一旦開始されたあと、第２学習時間Ｔｒｅｆ２が経過する前に車速Ｖが第２学習車速Ｖｒｅｆ２未満となったときにはステップＳ２３０で否定判定されてステップＳ１５０でタイマがリセットされるため中止される。
【００３５】
そして、冷却ファン５６のトルク−回転数学習が完了したあとつまり第１及び第２学習フラグＦ１，Ｆ２が共に値１になったあとに実行される冷却ファン制御ルーチンでは、ステップＳ１００で各種データを入力し、ステップＳ１１０で目標回転数Ｎｆ＊を設定したあと、ステップＳ１２０で冷却ファン５６のトルク−回転数学習が完了していると判定されるのでステップＳ３００に進み、関数ｇを利用して目標回転数Ｎｆ＊に基づいてトルク指令Ｔｆ＊を設定し（ステップＳ３００）、設定されたトルク指令Ｔｆ＊によってモータ５８を駆動制御し（ステップＳ１７０）、本ルーチンを終了する。
【００３６】
ここで、図２に示す冷却ファン制御ルーチンを繰り返し実行しながら車速Ｖが大きくなっていくときの様子を図５を用いて説明する。図５は、車速Ｖが値０から大きな値へとなっていき、トルク−回転数学習を完了したあとまでの、車速Ｖや冷却ファン５６の目標回転数Ｎｆ＊、冷却ファン５６のトルク指令値Ｔｆ＊、冷却ファン５６の実回転数Ｎｆの変化の様子を表すタイミングチャートである。運転者がアクセルペダル８３を踏み込み車速Ｖが上昇し、第１学習車速Ｖｒｅｆ１に到達するまでは、車速Ｖに応じた目標回転数Ｎｆ＊，トルク指令Ｔｆ＊が設定され、実回転数Ｎｆも徐々に上昇していく（〜時刻ｔ１）。車速Ｖが第１学習車速Ｖｒｅｆ１に到達してから第１学習時間Ｔｒｅｆ１が経過するまでは、トルク指令Ｔｆ＊に第１学習実行用トルクＴｆ１を設定する（時刻ｔ１〜ｔ２）。この間、実回転数は徐々に上昇したあと一定の回転数で安定する。そして、第１学習時間Ｔｒｅｆ１が経過したときにそのときの実回転数Ｎｆを第１学習値Ｌｎ１としてＲＡＭ５２ｃに記憶する。ついで、車速Ｖが第２学習車速Ｖｒｅｆ２に到達するまでは、車速Ｖに応じた目標回転数Ｎｆ＊，トルク指令Ｔｆ＊が設定され、実回転数Ｎｆも徐々に上昇していく（時刻ｔ２〜ｔ３）。車速Ｖが第２学習車速Ｖｒｅｆ２に到達してから第２学習時間Ｔｒｅｆ２が経過するまでは、トルク指令Ｔｆ＊に第２学習実行用トルクＴｆ２を設定する（時刻ｔ３〜ｔ４）。この間、実回転数は徐々に上昇したあと一定の回転数で安定する。そして、第２学習時間Ｔｒｅｆ２が経過したときにそのときの実回転数Ｎｆを第２学習値Ｌｎ２としてＲＡＭ５２ｃに記憶し、第１及び第２学習値Ｌｎ１，Ｌｎ２から関数ｇを求める。そして、この関数ｇを求めたあとは、図３を利用して車速Ｖと電池温度Ｔｂとに基づいて冷却ファン５６の目標回転数Ｎｆ＊を設定し、関数ｇを利用してこの目標回転数Ｎｆ＊に基づいてトルク指令Ｔｆ＊を設定する（時刻ｔ４〜）。
【００３７】
以上説明した実施例のハイブリッド自動車２０によれば、トルク−回転数学習の結果得られた関数ｇに基づいて冷却ファン５６を制御するため、冷却ファン５６の個体差によるバラツキを解消して冷却ファン５６を制御することができる。また、冷却ファン５６をフィードバックではなくフィードフォワードで制御するため、追従性よく制御することができる。更に、車速Ｖが第１学習車速Ｖｒｅｆ１未満のときには、第１学習を実行せず第１学習車速Ｖｒｅｆ１以上のときに第１学習を実行し、車速Ｖが第２学習車速Ｖｒｅｆ２未満の場合には第２学習を実行せず第２学習車速Ｖｒｅｆ２以上のときに第２学習を実行するため、第１及び第２学習の実行中の冷却ファン５６の騒音はハイブリッド自動車２０の暗騒音に紛れ、乗員に不快感を与えることがない。そして更に、冷却ファン５６のトルク−回転数特性は１次関数の式で表されるものとしたため、冷却ファン５６のトルク指令Ｔｆ＊に対する冷却ファン５６の実回転数Ｎｆの座標位置が少なくとも２つ得られれば関数ｇを求めることができるところ、そうした座標位置を２つだけ求めるため、効率的に学習することができる。
【００３８】
また、冷却ファン５６は、乗員室９０に接続された空気の流路５５に設けられたファンであり、乗員室９０に接続された空気の流路に設けられたファンと乗員室９０との間には空気の流れを遮ってしまうような遮音材を設けるわけにはいかないため、本発明を適用する意義が高い。更に、学習が完了するまでは、トルク指令初期設定用の関数ｆに基づいてトルク指令Ｔｆ＊を設定し、その設定されたトルク指令Ｔｆ＊により冷却ファン５６を制御するから、学習の結果関数ｇが得られる前においても冷却ファン５６の騒音が乗員に不快感を与えない。そして更に、上述した第１及び第２学習をハイブリッド自動車２０の出荷前の製造工程で実行する場合に比べて、走行中に実行するため、その分製造工程が短くなり、ハイブリッド自動車２０の出荷を早めることができる。
【００３９】
実施例のハイブリッド自動車２０では、冷却ファン５６の実回転数Ｎｆをフィードフォワード制御する場合の関数ｇを導出するために学習するものとしたが、冷却ファン５６の実回転数Ｎｆをフィードバック制御するときの初期値を設定するために学習するものとしてもよい。
【００４０】
実施例のハイブリッド自動車２０では、第１学習実行用トルクＴｆ１と第１学習値Ｌｎ１との座標位置（Ｔｆ１，Ｌｎ１）と第２学習実行用トルクＴｆ２と第２学習値Ｌｎ２との座標位置（Ｔｆ２，Ｌｎ２）とから関数ｇを導出するものとしたが、関数ｇが１次関数の式で表され且つ傾きが一定の場合には、第１及び第２学習のいずれか一方のみを実行し、１つの座標位置から関数ｇを導出してもよい。あるいは、３つ以上の学習実行用トルクにより冷却ファン５６を回転させたときの実回転数Ｎｆを学習してトルク指令Ｔｆ＊と実回転数Ｎｆとの関係を求めるものとしてもよい。
【００４１】
実施例のハイブリッド自動車２０では、乗員室９０に接続された空気の流路５５に設けられた冷却ファン５６の個体差を学習するものとしたが、車速により回転数が制御され回転により発生する騒音が乗員に不快感を与える可能性のあるファン（例えば、ラジエータ用冷却ファンなど）であれば、本発明を適用する意義がある。
【００４２】
実施例のハイブリッド自動車２０では、トルク指令Ｔｆ＊を第１学習実行用トルクＴｆ１としてから、所定の第１学習時間が経過したときに、及び、トルク指令Ｔｆ＊を第２学習実行用トルクＴｆ２としてから、所定の第２学習時間が経過したときに、冷却ファン５６の実回転数Ｎｆを記憶して学習するものとしたが、例えば、トルク指令Ｔｆ＊を第１及び第２学習実行用トルクＴｆ１，Ｔｆ２としてから、それぞれ、冷却ファン５６の回転数Ｎｆが単位時間あたり所定の変化量以下となって安定したときに、そのときの回転数を記憶して学習するものとしてもよい。
【００４３】
実施例のハイブリッド自動車２０では、ハイブリッドＥＣＵ７０とバッテリＥＣＵ５２とを備えるものとしたが、単一の電子制御ユニットを備えるもの、即ち、実施例のハイブリッドＥＣＵ７０の機能とバッテリＥＣＵ５２の機能とを兼ね備えた単一の電子制御ユニットを備えるものとしてもよい。
【００４４】
実施例のハイブリッド自動車２０では、バッテリ５０を冷却する冷却ファン５６の個体差を学習するものとしたが、例えば、インバータ４１や４２、バッテリＥＣＵ５２、モータＥＣＵ４０、ハイブリッドＥＣＵ７０、エンジンＥＣＵ、モータＭＧ１、モータＭＧ２など、動作により発熱する車載機器に冷却ファンを設け、該冷却ファンの個体差を学習するものとしてもい。
【００４５】
上述した実施例では、パラレル−シリーズハイブリッド車両として説明したが、パラレルハイブリッド車両としてもよいし、シリーズハイブリッド車両としてもよい。
【００４６】
実施例では，ハイブリッド自動車２０としたが、エンジンを搭載せずモータのみを搭載する電気自動車や動力源としてエンジンのみを搭載する自動車としてもよい。
【００４７】
実施例では、本発明の最良の形態としてハイブリッド自動車２０として説明したが、動作により発熱する車載機器を搭載する車両であれば、例えば、列車など、ハイブリッド自動車２０以外の車両としてもよいし、車両の制御方法の形態としても構わない。
【００４８】
ここで、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、バッテリ５０が「車載機器」及び「蓄電手段」に相当し、冷却ファン５６が「ファン」に相当し、回転数センサ５９が「回転数検出手段」に相当し、車速センサ８８が「車速検出手段」に相当し、ＲＯＭ５２ｂが「記憶手段」に相当し、図２に示す冷却ファン制御ルーチンのステップＳ１４０〜Ｓ１６０，Ｓ１８０〜Ｓ２９０の処理を実行するバッテリＥＣＵ５２が「学習手段」に相当し、図２に示す冷却ファン制御ルーチンのステップＳ３００，Ｓ１７０，Ｓ１１０，Ｓ１２０の処理を実行するバッテリＥＣＵ５２が「ファン制御手段」に相当する。また、エンジン２２が「内燃機関」に相当し、リングギヤ軸３２ａが「駆動軸」に相当し、動力分配統合機構３０とモータＭＧ１とが「電力動力入出力手段」に相当し、モータＭＧ２が「電動機」に相当し、モータＭＧ１が「発電機」に相当し、動力分配統合機構３０が「３軸式動力入出力手段」に相当する。
【００４９】
ここで、「車載機器」としては、バッテリ５０に限定されるものではなく、例えば、インバータ４１，４２やモータＭＧ１，ＭＧ２など、動作時に発熱するものであれば如何なるものとしても構わない。「ファン」としては、冷却ファン５６に限定されるものではなく、例えば、上述した種々の車載機器用に設置されたファンなど、車載機器へ送風することによりその車載機器を冷却可能なファンであれば如何なるものとしても構わない。「回転数検出手段」としては、回転数センサ５９に限定されるものではなく、ファンの回転数を検出するものであれば如何なるものとしてもよい。「車速検出手段」としては車速センサ８８に限定されるものではなく、車速を検出するものであれば如何なるものとしてもよい。「記憶手段」としては、ＲＯＭ５２ｂに限定されるものではなく、所定の学習実行用トルクに対応して定められたファン上限回転数でファンを回転させたときに発生する騒音が車両の暗騒音に紛れるように設定された学習許可車速範囲を記憶するものであれば如何なるものとしてもよい。「学習手段」としては、図２の冷却ファン制御ルーチンのステップＳ１４０〜Ｓ１６０，Ｓ１８０〜Ｓ２９０の処理を実行するバッテリＥＣＵ５２に限定されるものではなく、検出された車速が学習許可車速範囲に入るときには、ファンを学習実行用トルクで回転させ、その学習実行用トルクで回転させたときのファンの実回転数に基づいてファンのトルク指令とファンの回転数との関係を把握するという学習を実行し、検出された車速が学習許可車速範囲に入らないときには、学習を実行しないものであれば、如何なるものとしてもよい。「ファン制御手段」としては、図２の冷却ファン制御ルーチンのステップＳ３００，Ｓ１７０，Ｓ１１０，Ｓ１２０の処理を実行するバッテリＥＣＵ５２に限定されるものではなく、学習が完了したあとファンを制御するにあたり、ファンの目標回転数を設定し、その設定された目標回転数と学習手段による学習の結果とに基づいてファンのトルク指令値を設定し、そのトルク指令値によりファンを制御するものであれば、如何なるものとしてもよい。「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。「電力動力入出力手段」としては、動力分配統合機構３０とモータＭＧ１とを組み合わせたものに限定されるされるものではなく、車両の駆動軸に接続されると共に該駆動軸とは独立に回転可能に前記内燃機関の出力軸に接続され、電力と動力の入出力を伴って前記駆動軸と前記出力軸とに動力を入出力可能なものであれば如何なるものとしても構わない。「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、誘導電動機など、駆動軸に駆動用のトルクを出力するものであれば如何なるタイプの電動機であっても構わない。「発電機」としては、同期発電電動機として構成されたモータＭＧ１に限定されるものではなく、誘導電動機など、動力を入出力するものであれば如何なるタイプの電動機であっても構わない。「３軸式動力入出力手段」としては、上述の動力分配統合機構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を用いるものや複数の遊星歯車機構を組み合わせて４以上の軸に接続されるものやデファレンシャルギヤのように遊星歯車とは異なる差動作用を有するものなど、車軸に連結された駆動軸と内燃機関の出力軸と発電機の回転軸との３軸に接続され３軸のうちのいずれか２軸に入出力される動力に基づいて残余の軸に動力を入出力するものであれば如何なるものとしても構わない。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最良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。
【００５０】
以上、本発明を実施するための最良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】
【００５１】
本発明は、車両の製造産業などに利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【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】バッテリＥＣＵ５２により実行される冷却ファン制御ルーチンの一例を示すフローチャートである。
【図３】目標回転数設定用マップの一例を示す図である。
【図４】個体差のある冷却ファンＡ，Ｂ，Ｃのトルク−回転数特性の一例を示す図である。
【図５】車速Ｖが値０から大きな値へとなっていき、学習を完了したあとまでの、車速Ｖや冷却ファン５６の目標回転数Ｎｆ＊、冷却ファン５６のトルク指令値Ｔｆ＊、冷却ファン５６の実回転数Ｎｆの変化の様子を表すタイミングチャートである。
【符号の説明】
【００５３】
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）、２６  クランクシャフト、２８  ダンパ、３０  動力分配統合機構、３１  サンギヤ、３２  リングギヤ、３２ａ  リングギヤ軸、３３  ピニオンギヤ、３４  キャリア、３５  減速ギヤ、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）、５２ａ  ＣＰＵ、５２ｂ  ＲＯＭ、５２ｃ  ＲＡＭ、５４  電力ライン、５５  空気の流路、５６  冷却ファン、５７  ファンブレード、５８  モータ、５９  回転数センサ、６０  ギヤ機構、６２  デファレンシャルギヤ、６３ａ，６３ｂ  駆動輪、７０  ハイブリッド用電子制御ユニット（ハイブリッドＥＣＵ）、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、９０  乗員室、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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