JP6424843B2 - ハイブリッド自動車 - Google Patents

Description

本発明は、ハイブリッド自動車に関し、詳しくは、排気系に粒子状物質除去フィルタを有するエンジンを備えるハイブリッド自動車に関する。

従来、この種のハイブリッド自動車としては、エンジンの排気管にディーゼルパティキュレートフィルタ（ＤＰＦ：粒子状物質除去フィルタ）ユニットが取り付けられた車両において、ＤＰＦユニットに堆積した粒子状物質の堆積量を２つの推定処理により推定するものが提案されている（例えば、特許文献１参照）。第１の推定処理は、排気管のＤＰＦユニットの前後差圧に基づいてＤＰＦユニットに堆積した粒子状物質の堆積量を推定する処理であり、第２の推定処理としては、エンジンの運転条件に基づいてＤＰＦユニットに堆積した粒子状物質の堆積量を推定する処理である。堆積量の精度は第１の推定処理の方が第２の推定処理より高いが、第１の推定処理ではエンジンをある程度高負荷運転する必要があるため、第１の推定処理により堆積量を推定する頻度が小さくなりがちとなる。このため、第１の推定処理により堆積量を推定する頻度が補正要求頻度以下に低下したときには、第２の推定処理により推定した堆積量を増量補正し、堆積量の推定値が実際値に対してマイナス側に乖離するのを抑制している。

特開２０１４−２２２０２８号公報

上述したように、粒子状物質除去フィルタに堆積した粒子状物質の堆積量を精度よく推定するには、フィルタの前後の差圧に基づく第１の推定処理を頻繁に採用するのが好ましい。第１の推定処理を頻繁に採用する場合、頻繁にエンジンを高負荷運転する必要から、意図的に頻繁にバッテリの蓄電割合を低下させる必要が生じ、燃費が悪化してしまう。

本発明のハイブリッド自動車は、燃費の悪化を抑制しつつ精度よく粒子状物質の堆積量を推定することを主目的とする。

本発明のハイブリッド自動車は、上述の主目的を達成するために以下の手段を採った。

本発明のハイブリッド自動車は、
排気系に粒子状物質を除去する粒子状物質除去フィルタを有するエンジンと、
走行用の動力を出力するモータと、
前記エンジンからの動力を用いて発電可能な発電機と、
前記モータおよび前記発電機と電力のやりとりを行なうバッテリと、
前記エンジンの運転状態に基づいて前記粒子状物質除去フィルタに堆積している粒子状物質の堆積量を推定する第１堆積量推定手段と、
運転者の要求する要求トルクにより走行すると共に前記バッテリの蓄電割合が目標蓄電割合となるように又は前記目標蓄電割合を含む所定範囲内となるように前記エンジンと前記モータと前記発電機とを制御する通常時制御を実行する駆動制御手段と、
を備えるハイブリッド自動車であって、
前記駆動制御手段は、前記第１堆積量推定手段により推定された堆積量が閾値以上に至ったときに前記堆積量が前記閾値未満の通常時の値より小さな値を前記目標蓄電割合に設定して前記エンジンと前記モータと前記発電機とを制御する堆積時制御を実行し、その後、前記通常時の値を前記目標蓄電割合に設定して前記通常時制御を実行する手段であり、
更に、前記駆動制御手段により前記堆積時制御を実行した後に前記通常時制御が実行されたときに前記排気系における前記粒子状物質除去フィルタの上流側の圧力と大気圧との差圧に基づいて前記粒子状物質除去フィルタに堆積している粒子状物質の堆積量を推定する第２堆積量推定手段を備える、
ことを特徴とする。

この本発明のハイブリッド自動車では、運転者の要求する要求トルクにより走行すると共にバッテリの蓄電割合が目標蓄電割合となるように又は目標蓄電割合を含む所定範囲内となるようにエンジンとモータと発電機とを制御する通常時制御が実行されている。そして、こうした通常時制御が実行されている最中は、第１堆積量推定手段により、エンジンの運転状態に基づいてエンジンの排気系の粒子状物質除去フィルタに堆積している粒子状物質の堆積量を推定する。ここで、「エンジンの運転状態」としては、エンジンの回転数や負荷率、冷却水温などを上げることができる。第１堆積量推定手段により推定された堆積量が閾値以上に至ったときには、まず、堆積量が閾値未満の通常時の値より小さな値を目標蓄電割合に設定してエンジンとモータと発電機とを制御する堆積時制御を実行する。こうした堆積時制御によりバッテリの蓄電割合は小さくなる。その後に、通常時の値を目標蓄電割合を設定して通常時制御を実行する。この場合、バッテリの蓄電割合が小さいためにバッテリの充電要求がなされるから、エンジンが比較的高負荷運転されるようになる。ここで、「閾値」は、粒子状物質除去フィルタの再生が必要であると判断される堆積量に近いがある程度の余裕をもって小さい値が好ましい。こうした堆積時制御を実行した後に通常時制御が実行されたときに排気系における粒子状物質除去フィルタの上流側の圧力と大気圧との差圧に基づいて粒子状物質除去フィルタに堆積している粒子状物質の堆積量を推定する（以下、この推定手法を差圧法という）。この際、バッテリの充電要求に伴ってエンジンが比較的高負荷運転されている状態で粒子状物質の堆積量を推定してもよいし、意図的にエンジンを高負荷運転して粒子状物質の堆積量を推定してもよい。このように、第１堆積量推定手段により推定された堆積量が閾値以上に至ったときにだけ、バッテリの蓄電割合を低下させて差圧法を用いて堆積量を推定するから、頻繁にバッテリの蓄電割合を低下させて差圧法を用いて堆積量を推定するものに比して、燃費の悪化を抑制することができる。もとより、差圧法を用いて堆積量を推定するから、精度よく粒子状物質除去フィルタに堆積している粒子状物質の堆積量を推定することができる。これらの結果、燃費の悪化を抑制しつつ精度よく粒子状物質の堆積量を推定することができる。なお、差圧法により推定された堆積量は、第１堆積量推定手段による堆積量の推定におけるその時点の堆積量として用いることができる。

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。 エンジンＥＣＵ２４により実行されるＰＭ堆積量推定処理ルーチンの一例を示すフローチャートである。 実施例と比較例におけるＰＭ堆積量Ｑｐｍの時間変化を示す説明図である。

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。

図１は、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。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、プラネタリギヤ３０と、モータＭＧ１，ＭＧ２と、インバータ４１，４２と、バッテリ５０と、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。

エンジン２２は、ガソリンや軽油などを燃料として動力を出力する内燃機関として構成されている。このエンジン２２は、エンジン用電子制御ユニット（以下、エンジンＥＣＵという）２４により運転制御されている。エンジン２２の排気系には、排気浄化装置２３と粒子状物質除去フィルタ（以下、ＰＭフィルタという）２５とが取りつけられている。排気浄化装置２３には、排気中の未燃焼燃料や窒素酸化物を除去する触媒２３ａが充填されている。ＰＭフィルタ２５は、セラミックスやステンレスなどにより多孔質フィルタとして形成されており、煤などの粒子状物質（ＰＭ：Particulate Matter）を補足する。

エンジンＥＣＵ２４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。エンジンＥＣＵ２４には、エンジン２２を運転制御するのに必要な各種センサからの信号が入力ポートを介して入力されている。各種センサからの信号としては、例えば、クランクシャフト２６の回転位置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や、エンジン２２の冷却水の温度を検出する図示しない水温センサからの冷却水温Ｔｗなどを挙げることができる。また、スロットルバルブのポジションを検出する図示しないスロットルバルブポジションセンサからのスロットル開度ＴＨや吸気管に取り付けられた図示しないエアフローメータからの吸入空気量Ｑａ、吸気管に取り付けられた図示しない温度センサからの吸気温Ｔａなども挙げることができる。さらに、排気系のＰＭフィルタ２５の上流側に取り付けられた大気圧と排気圧との差圧を検出する差圧センサ２５ａからの差圧ΔＰも挙げることができる。また、エンジンＥＣＵ２４からは、エンジン２２を運転制御するための種々の制御信号が出力ポートを介して出力されている。種々の制御信号としては、例えば、燃料噴射弁への駆動信号や、スロットルバルブのポジションを調節するスロットルモータへの駆動信号，イグナイタと一体化されたイグニッションコイルへの制御信号を挙げることができる。エンジンＥＣＵ２４は、ＨＶＥＣＵ７０と通信ポートを介して接続されている。このエンジンＥＣＵ２４は、ＨＶＥＣＵ７０からの制御信号によりエンジン２２を運転制御する。また、エンジンＥＣＵ２４は、必要に応じてエンジン２２の運転状態に関するデータをＨＶＥＣＵ７０に出力する。なお、エンジンＥＣＵ２４は、クランク角θｃｒ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を演算している。また、エンジンＥＣＵ２４は、エアフローメータからの吸入空気量Ｑａとエンジン２２の回転数Ｎｅとに基づいて、体積効率（エンジン２２の１サイクルあたりの行程容積に対する１サイクルで実際に吸入される空気の容積の比）ＫＬも演算している。

プラネタリギヤ３０は、シングルピニオン式の遊星歯車機構として構成されている。プラネタリギヤ３０のサンギヤには、モータＭＧ１の回転子が接続されている。プラネタリギヤ３０のリングギヤには、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が接続されている。プラネタリギヤ３０のキャリヤには、エンジン２２のクランクシャフト２６が接続されている。

モータＭＧ１は、永久磁石が埋め込まれた回転子と三相コイルが巻回された固定子とを備える周知の同期発電電動機として構成されており、上述したように回転子がプラネタリギヤ３０のサンギヤに接続されている。モータＭＧ２は、モータＭＧ１と同様に同期発電電動機として構成されており、回転子が駆動軸３６に接続されている。モータＭＧ１，ＭＧ２は、モータＥＣＵ４０によってインバータ４１，４２を制御することにより駆動する。インバータ４１，４２は、バッテリ５０が接続された電力ライン５４に接続されている。インバータ４１，４２は、６つのトランジスタと６つのダイオードとにより構成される周知のインバータとして構成されている。インバータ４１，４２は、電力ライン５４を共用しているから、モータＭＧ１，ＭＧ２のいずれかで発電される電力を他のモータに供給することができる。

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を駆動制御するのに必要な各種センサからの信号が入力ポートを介して入力されている。各種センサからの信号としては、例えば、モータＭＧ１，ＭＧ２の回転子の回転位置を検出する図示しない回転位置検出センサからの回転位置θｍ１，θｍ２や、モータＭＧ１，ＭＧ２の各相に流れる電流を検出する電流センサからの相電流、コンデンサ４６の端子間に取り付けられた図示しない電圧センサからのコンデンサ４６（電力ライン５４）の電圧ＶＬなどを挙げることができる。モータＥＣＵ４０からは、モータＭＧ１，ＭＧ２を駆動制御するためのインバータ４１，４２の各トランジスタへのスイッチング制御信号などが出力ポートを介して出力されている。モータＥＣＵ４０は、ＨＶＥＣＵ７０と通信ポートを介して接続されている。このモータＥＣＵ４０は、ＨＶＥＣＵ７０からの制御信号によってモータＭＧ１，ＭＧ２を駆動制御する。また、モータＥＣＵ４０は、必要に応じてモータＭＧ１，ＭＧ２の駆動状態に関するデータをＨＶＥＣＵ７０に出力する。なお、モータＥＣＵ４０は、モータＭＧ１，ＭＧ２の回転子の回転位置θｍ１，θｍ２に基づいて、モータＭＧ１，ＭＧ２の回転数Ｎｍ１，Ｎｍ２を演算している。

バッテリ５０は、例えばリチウムイオン二次電池やニッケル水素二次電池として構成されており、インバータ４１，４２を介してモータＭＧ１，ＭＧ２と電力をやりとりをする。バッテリ５０は、バッテリ用電子制御ユニット（以下、バッテリＥＣＵという）５２により管理されている。

バッテリＥＣＵ５２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。バッテリＥＣＵ５２には、バッテリ５０を管理するのに必要な信号が入力ポートを介して入力されており、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。入力ポートを介して入力される信号としては、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Ｖｂや、バッテリ５０の出力端子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Ｉｂ、バッテリ５０に取り付けられた図示しない温度センサからの電池温度Ｔｂなどを挙げることができる。また、バッテリＥＣＵ５２は、バッテリ５０を管理するために蓄電割合ＳＯＣや入出力制限Ｗｉｎ，Ｗｏｕｔを演算している。蓄電割合ＳＯＣは、バッテリ５０から放電可能な電力の容量の全容量に対する割合であり、電流センサにより検出された充放電電流Ｉｂの積算値に基づいて演算される。入出力制限Ｗｉｎ，Ｗｏｕｔは、バッテリ５０を充放電してもよい最大許容電力であり、演算した蓄電割合ＳＯＣと電池温度Ｔｂとに基づいて演算される。

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、各種センサからの信号が入力ポートを介して入力されている。各種センサからの信号としては、例えば、イグニッションスイッチ８０からのイグニッション信号や、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を挙げることができる。また、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や、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なども挙げることができる。ＨＶＥＣＵ７０は、上述したように、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いる。このＨＶＥＣＵ７０は、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。

こうして構成された実施例のハイブリッド自動車２０は、エンジン２２の運転を伴って走行するハイブリッド走行モード（ＨＶ走行モード）や、エンジン２２の運転を停止して走行する電動走行モード（ＥＶ走行モード）で走行する。

ＨＶ走行モードでの走行時には、ＨＶＥＣＵ７０は、まず、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、走行に要求される（駆動軸３６に出力すべき）要求トルクＴｒ＊を設定する。続いて、設定した要求トルクＴｒ＊に駆動軸３６の回転数Ｎｒを乗じて、走行に要求される走行用パワーＰｄｒｖ＊を計算する。ここで、駆動軸３６の回転数Ｎｒとしては、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用いることができる。そして、計算した走行用パワーＰｄｒｖ＊からバッテリ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、車両に要求される要求パワーＰｅ＊を設定する。ここで、充放電要求パワーＰｂ＊は、バッテリ５０の蓄電割合ＳＯＣと目標割合ＳＯＣ＊との差分ΔＳＯＣに基づいて、差分ΔＳＯＣの絶対値が小さくなるように設定する。次に、要求パワーＰｅ＊がエンジン２２から出力されると共に要求トルクＴｒ＊が駆動軸３６に出力されるように、エンジン２２の目標回転数Ｎｅ＊や目標トルクＴｅ＊，モータＭＧ１，ＭＧ２のトルク指令Ｔｍ１＊，Ｔｍ２＊を設定する。エンジン２２の目標回転数Ｎｅ＊と目標トルクＴｅ＊とについては、エンジンＥＣＵ２４に送信する。モータＭＧ１，ＭＧ２のトルク指令Ｔｍ１＊，Ｔｍ２＊については、モータＥＣＵ４０に送信する。エンジンＥＣＵ２４は、目標回転数Ｎｅ＊と目標トルクＴｅ＊とに基づいてエンジン２２が運転されるように、エンジン２２の吸入空気量制御や燃料噴射制御，点火制御などを行なう。モータＥＣＵ４０は、モータＭＧ１，ＭＧ２がトルク指令Ｔｍ１＊，Ｔｍ２＊で駆動されるように、インバータ４１，４２の各トランジスタのスイッチング制御を行なう。

ＥＶ走行モードでの走行時には、ＨＶＥＣＵ７０は、まず、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とに基づいて要求トルクＴｒ＊を設定する。続いて、モータＭＧ１のトルク指令Ｔｍ１＊に値０を設定する。そして、要求トルクＴｒ＊が駆動軸３６に出力されるようにモータＭＧ２のトルク指令Ｔｍ２＊を設定する。モータＭＧ１，ＭＧ２のトルク指令Ｔｍ１＊，Ｔｍ２＊については、モータＥＣＵ４０に送信する。モータＥＣＵ４０は、上述したように、インバータ４１，４２を制御する。

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ＰＭフィルタ２５に堆積する粒子状物質（ＰＭ：Particulate Matter）の堆積量（以下、ＰＭ堆積量という）を推定する際の動作について説明する。図２は、エンジンＥＣＵ２４により実行されるＰＭ堆積量推定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、ルーチンの終了後に所定時間（例えば１秒や１０秒）経過する毎に繰り返し実行される。

ＰＭ堆積量推定処理ルーチンが実行されると、エンジンＥＣＵ２４は、まず、エンジン２２の回転数Ｎｅや、体積効率ＫＬ，図示しない水温センサからの冷却水温Ｔｗなどのデータを入力する処理を実行する（ステップＳ１００）。エンジン２２の回転数Ｎｅは、クランク角θｃｒに基づいて演算されたものを入力することができる。体積効率ＫＬは、吸入空気量Ｑａとエンジン２２の回転数Ｎｅとに基づいて演算されたものを入力することができる。

続いて、入力したエンジン２２の回転数Ｎｅや体積効率ＫＬ，冷却水温Ｔｗなどのエンジン２２の運転状態に基づいてＰＭ堆積量Ｑｐｍを推定する（ステップＳ１１０）。この推定法（運転状態起因法）は、エンジン２２の回転数Ｎｅと体積効率ＫＬと冷却水温Ｔｗと堆積量を増量する増加量ΔＱとの関係を実験などにより予め求めてマップとして記憶しておき、エンジン２２の回転数Ｎｅと体積効率ＫＬと冷却水温Ｔｗとに基づいてマップから対応する増加量ΔＱを導出し、そのときのＰＭ堆積量Ｑｐｍに増加量ΔＱを加えた値を新たなＰＭ堆積量ＱｐｍとすることなどによりＰＭ堆積量Ｑｐｍを推定する。

こうして運転状態起因法によりＰＭ堆積量Ｑｐｍを推定すると、推定したＰＭ堆積量Ｑｐｍが閾値Ｑｒｅｆ以上に至ったか否かを判定する（ステップＳ１２０）。ここで、閾値Ｑｒｅｆは、実施例では、ＰＭフィルタ２５の再生が必要であると判定されるＰＭ堆積量Ｑｍａｘの近傍ではあるが余裕をもって小さい値（例えば、ＰＭ堆積量Ｑｍａｘの８０％や９０％の値など）を用いている。推定したＰＭ堆積量Ｑｐｍが閾値Ｑｒｅｆ未満のときには、差圧法によるＰＭ堆積量Ｑｐｍの推定を行なうことなく、本ルーチンを終了する。この場合、運転状態起因法によるＰＭ堆積量Ｑｐｍが推定値として用いられる。

ＰＭ堆積量Ｑｐｍが閾値Ｑｒｅｆ以上に至ったと判定したときには、目標蓄電割合ＳＯＣ＊を通常時の値Ｓ１より小さい値Ｓ２に設定し（ステップＳ１３０）、蓄電割合ＳＯＣが閾値Ｓｒｅｆ未満になるまで待つ（ステップＳ１４０，Ｓ１５０）。ここで、値Ｓ１は４０％や５０％，６０％などを用いることができ、値Ｓ２は値Ｓ１より１０％や１５％程度小さい値を用いることができる。閾値Ｓｒｅｆは、実施例では、目標蓄電割合ＳＯＣ＊に通常時の値Ｓ１が設定されているときにバッテリ５０の入力制限Ｗｉｎ程度の充放電要求パワーＰｂ＊が設定される蓄電割合ＳＯＣを用いた。

蓄電割合ＳＯＣが閾値Ｓｒｅｆ未満に至ると、目標蓄電割合ＳＯＣ＊を通常時の値Ｓ１に設定し（ステップＳ１６０）、エンジン２２を高負荷運転する（ステップＳ１７０）。そして、差圧センサ２５ａからの差圧ΔＰを入力し（ステップＳ１８０）、差圧法に基づいてＰＭ堆積量Ｑｐｍを推定し（ステップＳ１９０）、本ルーチンを終了する。差圧法に基づくＰＭ堆積量Ｑｐｍの推定は、エンジン２２を高負荷運転しているときの差圧ΔＰとＰＭ堆積量Ｑｐｍとの関係を実験などにより予め求めてマップとして記憶しておき、差圧ΔＰに基づいてマップから対応するＰＭ堆積量Ｑｐｍを導出することなどにより行なうことができる。なお、こうして差圧法により推定されたＰＭ堆積量Ｑｐｍは、その後に運転状態起因法に用いられる。

図３は、実施例と比較例におけるＰＭ堆積量Ｑｐｍの時間変化を示す説明図である。実施例では、ハイブリッド自動車２０がシステム起動されるトリップの最中に運転状態起因法によってＰＭ堆積量Ｑｐｍが推定される。そして、運転状態起因法によるＰＭ堆積量Ｑｐｍが閾値Ｑｒｅｆに至った時間Ｔ１に、差圧法が実行されてＰＭ堆積量Ｑｐｍが推定される。したがって、運転状態起因法によるＰＭ堆積量Ｑｐｍが閾値Ｑｒｅｆに至るまでは、差圧法を実行するためにバッテリ５０の蓄電割合ＳＯＣを低下させたり、差圧法の実行によるエンジン２２の高負荷運転が実行されない。一方、比較例では、ハイブリッド自動車２０がシステム起動されるトリップ毎に差圧法が実行されてＰＭ堆積量Ｑｐｍが推定される。このため、トリップ毎に、差圧法を実行するためにバッテリ５０の蓄電割合ＳＯＣを低下させ、差圧法の実行によるエンジン２２の高負荷運転を実行する。したがって、実施例では、比較例に比して燃費の悪化を抑制することができると共に、時間Ｔ１において比較例と同様に高い精度でＰＭ堆積量Ｑｐｍを推定することができる。

以上説明した実施例のハイブリッド自動車２０では、運転状態起因法によりエンジン２２の運転状態に基づいてＰＭ堆積量Ｑｐｍを推定し、運転状態起因法により推定されたＰＭ堆積量Ｑｐｍが閾値Ｑｒｅｆ以上に至ったときに、目標蓄電割合ＳＯＣ＊を通常時の値Ｓ１より小さい値Ｓ２に設定してバッテリ５０の蓄電割合ＳＯＣを低下させる。そして、その後、エンジン２２を高負荷運転し、差圧法によりＰＭフィルタ２５より上流側の圧力と大気圧との差圧ΔＰに基づいてＰＭ堆積量Ｑｐｍを推定する。これにより、トリップ毎に差圧法を実行するためにバッテリ５０の蓄電割合ＳＯＣを低下させて差圧法によりＰＭ堆積量Ｑｐｍを推定するものに比して、燃費の悪化を抑制することができる。しかも、運転状態起因法により推定されたＰＭ堆積量Ｑｐｍが閾値Ｑｒｅｆ以上に至った以降では、比較例と同様に、高い精度でＰＭ堆積量Ｑｐｍを推定することができる。これらの結果、燃費の悪化を抑制しつつ精度よく粒子状物質の堆積量を推定することができる。

実施例のハイブリッド自動車２０では、差圧法によりＰＭ堆積量Ｑｐｍを推定する際にエンジン２２を高負荷運転するものとしたが、充放電要求パワーＰｂ＊にはバッテリ５０の入力制限Ｗｉｎ程度の充電電力が設定されるから、エンジン２２は比較的高負荷運転されるから、意図的にエンジン２２を高負荷運転しないものとしてもよい。

実施例では、エンジン２２と２つのモータＭＧ１，ＭＧ２とがプラネタリギヤ３０に接続されたハイブリッド自動車２０に本発明を適用するものとしたが、エンジンと、走行用の動力を出力するモータと、エンジンからの動力を用いて発電可能な発電機と、を備えるハイブリッド自動車であれば如何なる構成のハイブリッド自動車にも適用することができる。

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、ＰＭフィルタ２５が「粒子状物質除去フィルタ」に相当し、エンジン２２が「エンジン」に相当し、モータＭＧ２が「モータ」に相当し、モータＭＧ１が「発電機」に相当し、バッテリ５０が「バッテリ」に相当し、図２のＰＭ堆積量推定処理ルーチンのステップＳ１１０を実行するエンジンＥＣＵ２４が「第１堆積量推定手段」に相当し、ＨＶＥＣＵ７０とエンジンＥＣＵ２４とモータＥＣＵ４０とバッテリＥＣＵ５２とが「駆動制御手段」に相当し、図２のＰＭ堆積量推定処理ルーチンのステップＳ１９０を実行するエンジンＥＣＵ２４が「第２堆積量推定手段」に相当する。

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。

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。

本発明は、ハイブリッド自動車の製造産業などに利用可能である。

２０ ハイブリッド自動車、２２ エンジン、２３ 排気浄化装置、２３ａ 触媒、２４ エンジン用電子制御ユニット（エンジンＥＣＵ）、２５ 粒子状物質除去フィルタ（ＰＭフィルタ）、２５ａ 差圧センサ、２６ クランクシャフト、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、４６ コンデンサ、５０ バッテリ、５２ バッテリ用電子制御ユニット（バッテリＥＣＵ）、５４ 電力ライン、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、ＭＧ１，ＭＧ２ モータ。

Claims (1)

1. 排気系に粒子状物質を除去する粒子状物質除去フィルタを有するエンジンと、
   走行用の動力を出力するモータと、
   前記エンジンからの動力を用いて発電可能な発電機と、
   前記モータおよび前記発電機と電力のやりとりを行なうバッテリと、
   前記エンジンの運転状態に基づいて前記粒子状物質除去フィルタに堆積している粒子状物質の堆積量を推定する第１堆積量推定手段と、
   運転者の要求する要求トルクにより走行すると共に前記バッテリの蓄電割合が目標蓄電割合となるように又は前記目標蓄電割合を含む所定範囲内となるように前記エンジンと前記モータと前記発電機とを制御する通常時制御を実行する駆動制御手段と、
   を備えるハイブリッド自動車であって、
   前記駆動制御手段は、前記第１堆積量推定手段により推定された堆積量が閾値以上に至ったときに前記堆積量が前記閾値未満の通常時の値より小さな値を前記目標蓄電割合に設定して前記エンジンと前記モータと前記発電機とを制御する堆積時制御を実行し、その後、前記通常時の値を前記目標蓄電割合に設定して前記通常時制御を実行する手段であり、
   更に、前記駆動制御手段により前記堆積時制御を実行した後に前記通常時制御が実行されたときに前記排気系における前記粒子状物質除去フィルタの上流側の圧力と大気圧との差圧に基づいて前記粒子状物質除去フィルタに堆積している粒子状物質の堆積量を推定する第２堆積量推定手段を備える、
   ことを特徴とするハイブリッド自動車。

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