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公開番号2024090675
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-07-04
出願番号2022206717
出願日2022-12-23
発明の名称車両の油量監視装置
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人個人,個人
主分類F02D 45/00 20060101AFI20240627BHJP(燃焼機関;熱ガスまたは燃焼生成物を利用する機関設備)
要約【課題】油圧がアンダーシュートしたときに油量が低下していると誤って判定することを抑制できる油量監視装置を提供する。
【解決手段】車両500の油量を監視する油量監視装置であるデータセンタ200は、処理回路210と、機械学習によって学習した学習済みモデルが記憶されている記憶装置220と、を備えている。学習済みモデルは、車両500の油圧センサによって検出された油圧を含む説明変数の既定期間分の時系列データを入力して演算を実行することによってエア噛みが発生しているか否かを判定するモデルである。処理回路210は、車両500から取得した説明変数の既定期間分の時系列データを学習済みモデルに入力してエア噛みが発生しているか否かを判定する。そして、処理回路210は学習済みモデルによってエア噛みが発生しているとの判定結果が出力された場合に、油量が低下していることを通知するための表示を車両500に行わせる。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
処理回路と、機械学習によって学習した学習済みモデルが記憶されている記憶装置と、を備え、
前記学習済みモデルが、車両の油圧センサによって検出された油圧を含む説明変数の既定期間分の時系列データを入力して演算を実行することによってエア噛みが発生しているか否かを判定するモデルであり、
前記処理回路が、
前記車両から取得した前記説明変数の前記既定期間分の前記時系列データを前記学習済みモデルに入力して前記学習済みモデルを用いて前記エア噛みが発生しているか否かを判定することと、
前記学習済みモデルによって前記エア噛みが発生しているとの判定結果が出力された場合に、油量が低下していることを通知するための表示を前記車両に行わせることと、を実行する
車両の油量監視装置。
続きを表示（約 300 文字）【請求項２】
前記学習済みモデルが、長・短期記憶ニューラルネットワークである
請求項１に記載の車両の油量監視装置。
【請求項３】
前記説明変数に、前記車両のオイルポンプの吐出量制御における目標油圧が含まれている
請求項１に記載の車両の油量監視装置。
【請求項４】
前記説明変数に、前記油圧センサによって検出された油圧の要約統計量が含まれている
請求項１に記載の車両の油量監視装置。
【請求項５】
前記説明変数に、前記車両の加速度センサで検出した前記車両の加速度が含まれている
請求項１に記載の車両の油量監視装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
この発明は車両の油量監視装置に関するものである。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、油圧センサが検出する油圧と、加速度センサが検出する加速度と、に基づいて油量の低下を検出する車両の油量検出装置が開示されている。オイルパン内の油量が少ないときに油面の傾きが生じると、ストレーナからオイルと空気が吸引される。その結果、オイルポンプ内に空気が取り込まれてオイルポンプから吐出されるオイルの油圧が低下する。このようにポンプ内に空気が取り込まれて十分な吐出圧や流量が得られなくなる現象はエア噛みと呼ばれることがある。特許文献１に開示されている油量検出装置は、加速度が上限加速度未満であり、且つ油圧が判定油圧未満になったときに、エア噛みが発生するほど、油量が低下しているとして油量の低下を検出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２１－０９２１７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
目標油圧を設定してオイルポンプの吐出圧を制御している場合、目標油圧を低下させたときに、油圧がアンダーシュートしてしまい、油圧が判定油圧未満になってしまうことがある。この場合、油圧が判定油圧未満になったことに基づいて油量の低下を検出する油量検出装置は、エア噛みが発生するほど油量が低下していないにも拘わらず、油量の低下が起こっていると誤った判定してしまう。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
以下、上記課題を解決するための手段及びその作用効果について記載する。
上記課題を解決するための車両の油量監視装置は、処理回路と、機械学習によって学習した学習済みモデルが記憶されている記憶装置と、を備えている。この油量監視装置では、前記学習済みモデルが、車両の油圧センサによって検出された油圧を含む説明変数の既定期間分の時系列データを入力して演算を実行することによってエア噛みが発生しているか否かを判定するモデルである。そして、前記処理回路が、前記車両から取得した前記説明変数の前記既定期間分の前記時系列データを前記学習済みモデルに入力して前記学習済みモデルを用いて前記エア噛みが発生しているか否かを判定する。また、前記処理回路が、前記学習済みモデルによって前記エア噛みが発生しているとの判定結果が出力された場合に、油量が低下していることを通知するための表示を前記車両に行わせる。
【発明の効果】
【０００６】
この油量監視装置は、油圧がアンダーシュートしたときに油量が低下していると誤って判定することを抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
図１は、車両の油量監視装置の一実施形態であるデータセンタと、車両との関係を示す模式図である。
図２は、車両に搭載されたエンジンの構成を示す模式図である。
図３は、エア噛みが発生したときの油圧の推移を示すタイムチャートである。
図４は、油量監視装置が実行するルーチンにおける処理の流れを示すフローチャートである。
図５は、ニューラルネットワークの模式図である。
図６は、長・短期記憶ニューラルネットワークの概念を説明する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、車両の油量監視装置の一実施形態であるデータセンタ２００について、図１～図６を参照して説明する。
＜油量監視システムの構成＞
図１は、一実施形態にかかるデータセンタ２００を備えた油量監視システムの構成を示している。図１に示すように、油量監視システムは、データセンタ２００と、車両５００に搭載された車載通信装置１４０を含んでいる。データセンタ２００は、通信ネットワーク３００を介して、車両５００に搭載された車載通信装置１４０と通信可能に接続されている。
【０００９】
＜データセンタ２００の構成＞
図１に示すように、データセンタ２００は、プログラムが記憶されている記憶装置２２０と、記憶装置２２０に記憶されているプログラムを実行して各種の処理を実行する処理回路２１０とを備えている。また、データセンタ２００は、通信装置２３０を備えている。通信装置２３０は、ネットワークアダプタなどのハードウェア、各種の通信用のソフトウェア、又はこれらの組合せとして実行されている。そして、通信装置２３０は、通信ネットワーク３００を介した有線又は無線の通信を実現できるように構成されている。
【００１０】
なお、データセンタ２００は、複数のコンピュータを用いて構成され得る。例えば、データセンタ２００は、複数のサーバ装置によって構成され得る。
＜車両５００の構成＞
図１に示すように、車両５００には、エンジン１０と、電子制御ユニット１００と、車載通信装置１４０と、が搭載されている。
（【００１１】以降は省略されています）

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