JP7363708B2 - 動力伝達装置の異常判定装置 - Google Patents

Description

本発明は、動力伝達装置の摩擦係合要素に異常が発生しているか否かを判定する動力伝達装置の異常判定装置に関する。

特許文献１には、クラッチやブレーキなどの摩擦係合要素を備える動力伝達装置の一例が記載されている。こうした動力伝達装置において摩擦係合要素に異常が発生して動力伝達装置内を循環するオイルの劣化が進行すると、オイルが臭くなる。摩擦係合要素に異常が発生してオイルの劣化が進行すると、オイルが発する臭い成分は、摩擦係合要素に異常が発生しておらずオイルが劣化していない場合とは異なる成分に変化する。

そこで、上記特許文献１にあっては、当該オイルを貯留するオイルパン内にオイルが発する臭い成分を検出する臭いセンサを設け、当該センサの検出値に基づいて動力伝達装置の異常を予測するようにしている。

特開２０１１－５８５１０号公報

上記の手法で動力伝達装置の異常を予測するためには、臭いセンサの検出値が必要である。そこで、臭いセンサの検出値を用いることなく、摩擦係合要素の異常を検知する技術が望まれている。

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。
摩擦係合要素を有するとともに、車両の動力源から出力された動力を駆動輪に伝達する動力伝達装置と、前記動力伝達装置内を循環するオイルの温度である油温を検出する油温センサと、を備える車両に適用され、実行装置と、記憶装置と、を備え、前記記憶装置は、前記油温センサの検出値である油温検出値の時系列データに応じたデータである油温関連データが入力変数として入力されたときに、前記摩擦係合要素に異常が発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するデータであって、機械学習によって学習されたデータを含む写像データを記憶しており、前記実行装置は、前記入力変数を取得する取得処理と、前記取得処理で取得した前記入力変数を前記写像に入力することによって当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記摩擦係合要素に異常が発生しているか否かを判定する異常判定処理と、を実行する動力伝達装置の異常判定装置である。

動力伝達装置が作動しているときに摩擦係合要素で熱が発生すると、当該熱が動力伝達装置内を循環するオイルに伝わり、オイルの温度である油温が変わることがある。
ここで、摩擦係合要素に何らかの異常が発生した場合における当該摩擦係合要素の発熱量は、異常が発生していない場合における発熱量と異なる。発熱量が変わると、油温の推移が変わる。そのため、油温検出値の時系列データに応じた油温関連データを解析することにより、摩擦係合要素に異常が発生しているか否かの予測が可能となる。

上記構成では、油温関連データを入力変数とし、摩擦係合要素に異常が発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定する写像データが記憶装置に記憶されている。そして、動力伝達装置が作動しているときに、取得した入力変数を写像に入力させることによって当該写像から出力される出力変数を基に、摩擦係合要素に異常が発生しているか否かが判定される。したがって、上記構成によれば、臭いセンサの検出値を用いることなく、摩擦係合要素に異常が発生しているか否かを判定できるようになる。

また、上記の動力伝達装置の異常判定装置では、前記取得処理は、所定の計測期間内で検出サイクル毎に検出された複数の前記油温検出値を含む前記油温検出値の時系列データを取得する検出値取得処理と、前記油温検出値の時系列データに含まれる複数の前記油温検出値を正規化することによって、前記油温関連データを生成する関連データ生成処理と、を含む。

摩擦係合要素に異常が発生している場合における油温検出値の時系列データには、異常が発生していない場合における油温検出値の時系列データとは相違する点がある。しかし、油温検出値が大きい場合と油温検出値が小さい場合とで相違の度合いが異なるおそれがある。油温検出値の時系列データを写像の入力変数とした場合、相違の度合いが比較的小さいときには、相違の度合いが比較的大きいときと比較し、上記判定の精度が低くなりやすい。言い換えると、そのときの油温検出値の大きさによって、当該判定の精度がばらつくおそれがある。

この点、上記構成によれば、油温関連データが入力変数として写像に入力される。油温関連データは、油温検出値の時系列データを正規化したデータである。そのため、摩擦係合要素に異常が発生している場合における油温関連データと、異常が発生していない場合の油温関連データとの相違の度合いは、油温検出値が大きい場合と油温検出値が小さい場合とでそれほど変わらない。そのため、油温関連データを写像の入力変数とすることにより、油温検出値の大小に起因する上記判定の精度のばらつきを抑えることができる。

さらに、上記の動力伝達装置の異常判定装置では、前記油温検出値を正規化した値を、正規化油温検出値とした場合、前記実行装置は、前記関連データ生成処理において、前記油温検出値の時系列データに含まれる複数の前記油温検出値を正規化することによって、複数の前記正規化油温検出値を含む前記正規化油温検出値の時系列データを導出し、前記正規化油温検出値の時系列データに含まれる複数の前記正規化油温検出値の数値の大きさの分布を示すデータを、前記油温関連データとして生成する。

上記構成によれば、油温関連データは、正規化油温検出値の時系列データに含まれる各正規化油温検出値の数値の大きさの分布を示すデータである。摩擦係合要素に異常が発生していない場合と、異常が発生している場合とでは、各正規化油温検出値の大きさのばらつき方が異なる可能性がある。そのため、当該油連関連データを写像の入力変数とすることにより、上記判定を精度良く行うことができる。

第１実施形態において、制御装置と、同制御装置によって制御される車両の駆動系とを示す図。 ロックアップクラッチが解放状態である場合におけるトルクコンバータの一部を模式的に示す断面図。 ロックアップクラッチが係合状態である場合におけるトルクコンバータの一部を模式的に示す断面図。 同制御装置が実行する一連の処理を示すフローチャートの前半部分。 同制御装置が実行する一連の処理を示すフローチャートの後半部分。 油温検出値の推移を示すグラフ。 油温関連データをヒストグラム化したグラフ。 油温関連データをヒストグラム化したグラフ。 第２実施形態において、制御装置の記憶装置を示すブロック図。 同制御装置が実行する一連の処理を示すフローチャートの前半部分。 同制御装置が実行する一連の処理を示すフローチャート後半部分。 第３実施形態において、制御装置の記憶装置を示すブロック図。 同制御装置が実行する一連の処理を示すフローチャートの前半部分。 同制御装置が実行する一連の処理を示すフローチャートの後半部分。

（第１の実施形態）
以下、動力伝達装置の異常判定装置の第１実施形態を図１～図８に従って説明する。
まず、異常判定装置を備える車両の概略構成について説明する。

図１に示すように、車両ＶＣは、内燃機関１０、変速装置４０及び駆動輪６０を備えている。内燃機関１０のクランク軸１１には、変速装置４０のトルクコンバータ７０が連結されている。トルクコンバータ７０には変速機構８０の入力軸８１が連結されている。変速機構８０の出力軸８２には、図示しないディファレンシャルを介して複数の駆動輪６０が連結されている。

トルクコンバータ７０は、フロントカバー７１、ポンプインペラ７２、タービン７３及びステータ７４を有している。フロントカバー７１には、内燃機関１０のクランク軸１１が連結されている。ポンプインペラ７２は、フロントカバー７１と一体回転する。タービン７３は、変速装置４０の入力軸８１と一体回転する。ステータ７４は、ポンプインペラ７２とタービン７３との間でトルクを増幅させる機能を有している。機関運転に基づいてポンプインペラ７２が回転している場合、ポンプインペラ７２の回転がトルクコンバータ７０内のオイルを介してタービン７３に伝達されることにより、内燃機関１０の出力トルクが変速機構８０に入力される。

トルクコンバータ７０は、ロックアップクラッチ７５を有している。ロックアップクラッチ７５が係合状態である場合には、ロックアップクラッチ７５を介してポンプインペラ７２とタービン７３とが機械的に接続される。そのため、ロックアップクラッチ７５が係合状態である場合、内燃機関１０の出力トルクは、フロントカバー７１からロックアップクラッチ７５を介してタービン７３に伝わり、変速機構８０に入力されるようになる。

図２及び図３に示すように、ロックアップクラッチ７５は、タービン７３と一体回転する支持部７６と、支持部７６に対して一体回転可能な状態で支持されている複数の出力側要素７７と、フロントカバー７１に支持されている複数の入力側要素７８とを備えている。図中左右方向である変速機構８０の入力軸８１の延伸方向を軸線方向ＡＤとした場合、各入力側要素７８は、フロントカバー７１に対して軸線方向ＡＤにスライド移動可能である。ただし、各入力側要素７８のうち、最もタービン７３の近くに位置する入力側要素７８Ａは、ストッパ７９によって、軸線方向ＡＤにおけるタービン７３側（すなわち、図中右側）へのスライド移動が規制されている。

各出力側要素７７は、軸線方向ＡＤへのスライド移動が可能な状態で支持部７６に支持されている。また、各出力側要素７７の両面には、摩擦材７７ａがそれぞれ貼り付けられている。そして、軸線方向ＡＤにおいて互いに隣り合う入力側要素７８同士の間に１つの出力側要素７７が介在するように、各出力側要素７７が配置されている。

トルクコンバータ７０内における調圧領域７０ａの油圧を調整することにより、ロックアップクラッチ７５を係合状態にしたり、ロックアップクラッチ７５を解放状態にしたりすることができる。すなわち、図２に示す状態で調圧領域７０ａの油圧を高くすることにより、各入力側要素７８のうち、入力側要素７８Ａ以外の入力側要素７８、及び、各出力側要素７７が、軸線方向ＡＤにおいてタービン７３側（図中右側）にそれぞれスライド移動する。すると、図３に示すようにロックアップクラッチ７５の動作状態が係合状態となり、軸線方向ＡＤで互いに隣り合う入力側要素７８と出力側要素７７とが互いに押し付けられる。一方、図３に示す状態で調圧領域７０ａの油圧が減少されると、互いに隣り合う入力側要素７８と出力側要素７７とがそれぞれ離間する。これにより、図２に示すようにロックアップクラッチ７５の動作状態が解放状態になる。

なお、各入力側要素７８のうち、軸線方向ＡＤでタービン７３から最も遠くに位置する入力側要素７８を、「入力側要素７８Ｂ」とする。ロックアップクラッチ７５の動作状態を図２に示す解放状態から図３に示す係合状態に移行させる場合、入力側要素７８Ｂのスライド移動量は、他の入力側要素７８及び各出力側要素７７のスライド移動量よりも多くなる。本実施形態では、ロックアップクラッチ７５の動作状態を解放状態から係合状態に移行させる際における入力側要素７８Ｂのスライド移動量を、「ロックアップクラッチ７５のパッククリアランスＰＣｔｃ」という。

図１に示すように、変速機構８０は、第１クラッチＣ１、第２クラッチＣ２、ブレーキ機構Ｂ１及びワンウェイクラッチＦ１を備えている。そして、第１クラッチＣ１、第２クラッチＣ２及びブレーキ機構Ｂ１における係合状態、解放状態の組み合わせと、ワンウェイクラッチＦ１における規制状態、許容状態の組み合わせとにより、変速装置４０の変速段が切り替えられる。

車両ＶＣは、変速装置４０にオイルを供給するオイル供給部５０を備えている。オイル供給部５０は、オイルを貯留するオイルパン５１と、機械駆動式のオイルポンプ５２とを備えている。オイルポンプ５２の従動軸５２ａは、内燃機関１０のクランク軸１１に連結されている。オイルポンプ５２は、オイルパン５１内のオイルを吸入し、当該オイルを変速装置４０に吐出する。オイルポンプ５２から吐出されたオイルの圧力は、変速装置４０の油圧制御回路４１によって調整される。油圧制御回路４１は、複数のソレノイドバルブ４１ａを備えている。油圧制御回路４１は、各ソレノイドバルブ４１ａの通電によって、オイルの流動状態及びオイルの圧力を制御する。

制御装置９０は、内燃機関１０を制御対象とし、その制御量であるトルク及び排気成分比率などを制御すべく、内燃機関１０の各種操作部を操作する。また、制御装置９０は、変速装置４０を制御対象とし、油圧制御回路４１の各ソレノイドバルブ４１ａを操作する。

制御装置９０は、上記制御量を制御する際、クランク角センサ１０１の出力信号Ｓｃｒ、変速装置４０の入力軸８１の回転角を検出する入力軸回転角センサ１０２の出力信号Ｓｉｎを参照する。また、制御装置９０は、油温センサ１０３によって検出されるオイルの温度である油温検出値Ｔｏｉｌ、車速センサ１０４によって検出される車両ＶＣの移動速度である車速ＳＰＤ、及び、加速度センサ１０５によって検出される車両ＶＣの加速度である車両加速度Ｇを参照する。

制御装置９０は、ＣＰＵ９１、ＲＯＭ９２、電気的に書き換え可能な不揮発性メモリである記憶装置９３及び周辺回路９４を備えており、それらがローカルネットワーク９５を介して通信可能とされている。周辺回路９４は、内部の動作を規定するクロック信号を生成する回路、電源回路及びリセット回路などを含んでいる。制御装置９０は、ＲＯＭ９２に記憶されているプログラムをＣＰＵ９１が実行することにより各種の制御量を制御する。

記憶装置９３には、複数の写像データＤＭ１，ＤＭ２，ＤＭ３が記憶されている。各写像データＤＭ１，ＤＭ２，ＤＭ３は、後述する各種の入力変数が入力されたときに、当該入力変数に対応する出力変数を出力する写像を規定するデータであって、機械学習によって学習されたデータを含んでいる。

ところで、変速装置４０が作動しているときに変速装置４０のロックアップクラッチ７５で異常が発生することがある。ロックアップクラッチ７５で発生しうる異常としては、以下のようなものを挙げることができる。
・ロックアップクラッチ７５の焼き付き。
・ロックアップクラッチ７５の係合不良。
・ロックアップクラッチ７５の固着。

ロックアップクラッチ７５が係合状態である場合、ロックアップクラッチ７５が正常であるときには入力側要素７８に対して出力側要素７７の摩擦材７７ａが押し付けられる。入力側要素７８及び出力側要素７７は、それぞれ金属で構成されているため、金属（入力側要素７８）に対して摩擦材７７ａが押し付けられる。しかし、摩擦材７７ａの摩耗が進行していくと、出力側要素７７の面が露出するようになる。この状態でロックアップクラッチ７５が係合されると、入力側要素７８に出力側要素７７が直接接触することになる。すなわち、金属（入力側要素７８）に摩擦材が押し付けられるのではなく、金属（入力側要素７８）に金属（出力側要素７７）が押し付けられるようになる。その結果、ロックアップクラッチ７５で焼き付きが発生するおそれがある。金属に金属が押し付けられる際におけるロックアップクラッチ７５の発熱量は、金属に摩擦材が押し付けられる際における発熱量とは異なる。

ロックアップクラッチ７５の動作状態を係合状態にしたり、解放状態にしたりする際には、トルクコンバータ７０内の調圧領域７０ａの油圧が調整される。例えば油圧制御回路４１に異常が発生すると、調圧領域７０ａの油圧を適切に調整できなくなり、ロックアップクラッチ７５の動作状態を適切に制御できなくなるおそれがある。すなわち、ロックアップクラッチ７５の動作状態を係合状態にする際に、調圧領域７０ａの油圧を十分に高くできないと、入力側要素７８に対して出力側要素７７を押し付ける力が不足する係合不良が発生するおそれがある。係合不良が発生すると、入力側要素７８に対して出力側要素７７が摺動してしまい、ロックアップクラッチ７５を介したトルク伝達効率が低下してしまう。一方、係合力が大きいと、入力側要素７８に対する出力側要素７７の摺動が抑えられる。そして、入力側要素７８に対して出力側要素７７が摺動する場合におけるロックアップクラッチ７５の発熱量は、入力側要素７８に対して出力側要素７７が摺動しない場合における発熱量よりも多くなる。

ロックアップクラッチ７５の動作状態を係合状態から解放状態に移行させる際に、油圧制御回路４１の異常などによって調圧領域７０ａの油圧を低くできない場合、係合状態が継続されるおそれがある。このようにロックアップクラッチ７５の動作状態を解放状態にしたいにも拘わらず係合状態が継続してしまうことを、ロックアップクラッチ７５の固着という。このようにロックアップクラッチ７５が固着すると、ロックアップクラッチ７５の動作状態を正常に解放状態にできる場合と比較してロックアップクラッチ７５の発熱量が多くなる。

上記のような異常がロックアップクラッチ７５で発生した場合、変速装置４０内を循環するオイルの温度である油温の推移が、ロックアップクラッチ７５で異常が発生していない場合と相違する。そこで、本実施形態では、制御装置９０は、油温検出値Ｔｏｉｌの推移を基に、ロックアップクラッチ７５で異常が発生しているか否かを判定する。この際に、制御装置９０は、記憶装置９３に記憶されている各写像データＤＭ１，ＤＭ２，ＤＭ３を用いる。

本実施形態では、写像データＤＭ１は、ロックアップクラッチ７５で焼き付きが発生しているか否かを特定する出力変数Ｙ（１）を出力する写像を規定するものである。写像データＤＭ２は、ロックアップクラッチ７５で係合不良が発生するか否かを特定する出力変数Ｙ（２）を出力する写像を規定するものである。写像データＤＭ３は、ロックアップクラッチ７５で固着が発生しているか否かを特定する出力変数Ｙ（３）を出力する写像を規定するものである。

図４および図５を参照し、ロックアップクラッチ７５に異常が発生しているか否かを判定するために制御装置９０が実行する一連の処理の手順について説明する。図４及び図５に示す一連の処理の流れは、ＲＯＭ９２に記憶されているプログラムをＣＰＵ９１が実行することによって実現される。この一連の処理は、所定周期で繰り返し実行される。すなわち、ＣＰＵ９１は、一連の処理を一旦終了した時点からの経過時間が所定周期に応じた時間に達すると、一連の処理の実行を再び開始する。

まずはじめに、ステップＳ１１において、ＣＰＵ９１は、係数ｚとして「１」をセットする。次のステップＳ１３において、ＣＰＵ９１は、油温検出値Ｔｏｉｌ（ｚ）として現在の油温検出値Ｔｏｉｌを取得する。次のステップＳ１５において、ＣＰＵ９１は、係数ｚを「１」インクリメントする。続いて、ステップＳ１７において、ＣＰＵ９１は、係数ｚが係数判定値ｚＴｈよりも大きいか否かを判定する。本実施形態では、ロックアップクラッチ７５に異常が発生しているか否かを判定するために、油温検出値Ｔｏｉｌの時系列データが用いられる。油温検出値Ｔｏｉｌの時系列データとは、時系列で連続する複数の油温検出値Ｔｏｉｌを含むデータである。係数判定値ｚＴｈは、当該判定に必要な油温検出値Ｔｏｉｌの数の取得が完了したか否かの判断基準として設定されている。係数ｚが係数判定値ｚＴｈ以下である場合（Ｓ１７：ＮＯ）、ＣＰＵ９１は、その処理をステップＳ１３に移行する。すなわち、油温検出値Ｔｏｉｌの取得が継続される。一方、係数ｚが係数判定値ｚＴｈよりも大きい場合（Ｓ１７：ＹＥＳ）、「ｚ個」の油温検出値Ｔｏｉｌからなる油温検出値Ｔｏｉｌの時系列データの取得が完了したため、ＣＰＵ９１は、その処理を次のステップＳ１９に移行する。

ステップＳ１９において、ＣＰＵ９１は、油温検出値Ｔｏｉｌの時系列データを正規化する。例えば、ＣＰＵ９１は、油温検出値Ｔｏｉｌの時系列データに含まれる複数の油温検出値Ｔｏｉｌ（１），Ｔｏｉｌ（２），…，Ｔｏｉｌ（ｚ）のうち、最も大きい値のものを基準油温検出値ＴｏｉｌＢとする。続いて、ＣＰＵ９１は、各油温検出値Ｔｏｉｌ（１），Ｔｏｉｌ（２），…，Ｔｏｉｌ（ｚ）を基準油温検出値ＴｏｉｌＢで割ることにより、各油温検出値Ｔｏｉｌ（１），Ｔｏｉｌ（２），…，Ｔｏｉｌ（ｚ）を正規化する。正規化された各油温検出値Ｔｏｉｌ（１），Ｔｏｉｌ（２），…，Ｔｏｉｌ（ｚ）のことを、正規化油温検出値ＴｏｉｌＮ（１），ＴｏｉｌＮ（２），…，ＴｏｉｌＮ（ｚ）という。例えば油温検出値Ｔｏｉｌ（１）を基準油温検出値ＴｏｉｌＢで割った値が、正規化油温検出値ＴｏｉｌＮ（１）となる。各正規化油温検出値ＴｏｉｌＮ（１），ＴｏｉｌＮ（２），…，ＴｏｉｌＮ（ｚ）を含むデータを、「正規化油温検出値ＴｏｉｌＮの時系列データ」ともいう。

そして、次のステップＳ２１において、ＣＰＵ９１は、正規化油温検出値ＴｏｉｌＮの時系列データを基に、油温関連データＲＤＴｏｉｌを生成する。本実施形態において、各正規化油温検出値ＴｏｉｌＮ（１），ＴｏｉｌＮ（２），…，ＴｏｉｌＮ（ｚ）は、「０」よりも大きく且つ「１」以下となる。そこで、「０」から「１」までの数値の領域が、複数に分割される。例えば、「０」から「１」までの数値の領域が、「０．２」毎に分割される。そして、ＣＰＵ９１は、分割領域に含まれる正規化油温検出値ＴｏｉｌＮの数を、分割領域毎にカウントする。例えば、各正規化油温検出値ＴｏｉｌＮ（１），ＴｏｉｌＮ（２），…，ＴｏｉｌＮ（ｚ）の中に、「０．４」よりも大きく且つ「０．６」以下となる正規化油温検出値ＴｏｉｌＮの数が「４個」の場合、ＣＰＵ９１は、「０．４」から「０．６」までの分割領域に含まれる正規化油温検出値ＴｏｉｌＮの数を「４」とする。ＣＰＵ９１は、このように分割領域毎にカウントした結果を、油温関連データＲＤＴｏｉｌとして算出する。つまり、正規化油温検出値ＴｏｉｌＮの時系列データに含まれる複数の正規化油温検出値ＴｏｉｌＮ（１），ＴｏｉｌＮ（２），…，ＴｏｉｌＮ（ｚ）の数値の大きさの分布を示すデータが、油温関連データＲＤＴｏｉｌである。

例えば、ＣＰＵ９１は、「０」から「０．２」までの分割領域に含まれる正規化油温検出値ＴｏｉｌＮの数をカウント値Ｃｎｔ（１）とし、「０．２」から「０．４」までの分割領域に含まれる正規化油温検出値ＴｏｉｌＮの数をカウント値Ｃｎｔ（２）とする。また、ＣＰＵ９１は、「０．４」から「０．６」までの分割領域に含まれる正規化油温検出値ＴｏｉｌＮの数をカウント値Ｃｎｔ（３）とし、「０．６」から「０．８」までの分割領域に含まれる正規化油温検出値ＴｏｉｌＮの数をカウント値Ｃｎｔ（４）とする。また、ＣＰＵ９１は、「０．８」から「１」までの分割領域に含まれる正規化油温検出値ＴｏｉｌＮの数をカウント値Ｃｎｔ（５）とする。すなわち、油温関連データＲＤＴｏｉｌは、カウント値Ｃｎｔ（１），Ｃｎｔ（２），Ｃｎｔ（３），Ｃｎｔ（４），Ｃｎｔ（５）からなるデータである。

ここで、図６に示す実線及び破線は、油温検出値Ｔｏｉｌの時系列データをそれぞれ示している。図７は、図６に破線で示す油温検出値Ｔｏｉｌの時系列データに基づいて生成された油温関連データＲＤＴｏｉｌをヒストグラム化したものである。図８は、図６に実線で示す油温検出値Ｔｏｉｌの時系列データに基づいて生成された油温関連データＲＤＴｏｉｌをヒストグラム化したものである。図６に破線で示す油温検出値Ｔｏｉｌの時系列データは、油温検出値Ｔｏｉｌがほぼ一定速度で緩やかに上昇していることを示している。そのため、図７に示す油温関連データＲＤＴｏｉｌにあっては、各カウント値Ｃｎｔ（１）～Ｃｎｔ（５）のばらつきが小さい。一方、図６に実線で示す油温検出値Ｔｏｉｌの時系列データは、油温検出値Ｔｏｉｌの上昇速度が途中で変わっていることを示している。そのため、図８に示す油温関連データＲＤＴｏｉｌにあっては、カウント値Ｃｎｔ（１）～Ｃｎｔ（５）毎のばらつきが大きい。

図４及び５に戻り、ステップＳ２３において、ＣＰＵ９１は、車速ＳＰＤ、機関回転数ＮＥ、入力軸回転数Ｎａｔ、回転速度差ΔＮｔｃ、ロックアップクラッチ７５の発熱量算出値ＣＶｔｃ、ロックアップクラッチ７５の係合力ＥＦｔｃ、ロックアップクラッチ７５のパッククリアランスＰＣｔｃ及び車両加速度Ｇを取得する。機関回転数ＮＥは、クランク角センサ１０１の出力信号Ｓｃｒを基に算出されるクランク軸１１の回転速度であり、ロックアップクラッチ７５の入力側要素７８の回転速度でもある。入力軸回転数Ｎａｔは、入力軸回転角センサ１０２の出力信号Ｓｉｎを基に算出される変速機構８０の入力軸８１の回転速度であり、ロックアップクラッチ７５の出力側要素７７の回転速度でもある。回転速度差ΔＮｔｃは、機関回転数ＮＥと入力軸回転数Ｎａｔとの差であり、ロックアップクラッチ７５における入力側要素７８と出力側要素７７との回転速度差でもある。また、回転速度差ΔＮｔｃは、入力側要素７８にトルクを入力するフロントカバー７１と、出力側要素７７からトルクが出力される入力軸８１との回転速度差であるともいえる。ロックアップクラッチ７５の発熱量算出値ＣＶｔｃは、ロックアップクラッチ７５が係合状態である場合では、ロックアップクラッチ７５への入力トルクと、回転速度差ΔＮｔｃとの積を基に算出される。ロックアップクラッチ７５への入力トルクは、内燃機関１０からトルクコンバータ７０に入力されるトルクである。一方、ロックアップクラッチ７５が解放状態である場合、発熱量算出値ＣＶｔｃは「０」である。ロックアップクラッチ７５の係合力ＥＦｔｃは、入力側要素７８に出力側要素７７を押し付ける力であり、調圧領域７０ａの油圧を基に導出できる。パッククリアランスＰＣｔｃは、変速装置４０の出荷時の検査で測定された値であり、記憶装置９３に予め記憶されている。

次のステップＳ２５において、ＣＰＵ９１は、ロックアップクラッチ７５に異常が発生しているか否かを判定するための写像の入力変数ｘ（１）～ｘ（１３）に、ステップＳ２１で生成した油温関連データＲＤＴｏｉｌ、及び、ステップＳ２３で取得した各種データを代入する。すなわち、ＣＰＵ９１は、油温関連データＲＤＴｏｉｌのカウント値Ｃｎｔ（１）を入力変数ｘ（１）に代入し、カウント値Ｃｎｔ（２）を入力変数ｘ（２）に代入し、カウント値Ｃｎｔ（３）を入力変数ｘ（３）に代入する。また、ＣＰＵ９１は、カウント値Ｃｎｔ（４）を入力変数ｘ（４）に代入し、カウント値Ｃｎｔ（５）を入力変数ｘ（５）に代入する。また、ＣＰＵ９１は、車速ＳＰＤを入力変数ｘ（６）に代入し、機関回転数ＮＥを入力変数ｘ（７）に代入し、入力軸回転数Ｎａｔを入力変数ｘ（８）に代入する。また、ＣＰＵ９１は、回転速度差ΔＮｔｃを入力変数ｘ（９）に代入し、発熱量算出値ＣＶｔｃを入力変数ｘ（１０）に代入し、係合力ＥＦｔｃを入力変数ｘ（１１）に代入する。そして、ＣＰＵ９１は、パッククリアランスＰＣｔｃを入力変数ｘ（１２）に代入し、車両加速度Ｇを入力変数ｘ（１３）に代入する。

続いて、ステップＳ２７において、ＣＰＵ９１は、判定係数ＭＰに「１」をセットする。次のステップＳ２９において、ＣＰＵ９１は、記憶装置９３に記憶されている各写像データＤＭ１，ＤＭ２，ＤＭ３の中から、判定係数ＭＰに応じた写像データを選択する。例えば、ＣＰＵ９１は、判定係数ＭＰが「１」であるときには写像データＤＭ１を選択し、判定係数ＭＰが「２」であるときには写像データＤＭ２を選択し、判定係数ＭＰが「３」であるときには写像データＤＭ３を選択する。

そして、ステップＳ３１において、ＣＰＵ９１は、選択した写像データによって規定される写像に入力変数ｘ（１）～ｘ（１３）を入力することによって、出力変数Ｙ（ＭＰ）を算出する。

本実施形態において、写像は、中間層が一層の全結合順伝播型ニューラルネットワークとして構成されている。上記ニューラルネットワークは、入力側係数ｗＦｊｋ（ｊ＝０～ｎ，ｋ＝０～１３）と、入力側係数ｗＦｊｋによって規定される線形写像である入力側線形写像の出力とのそれぞれを非線形変換する入力側非線形写像としての活性化関数ｈ（ｘ）を含んでいる。本実施形態では、活性化関数ｈ（ｘ）として、ハイパボリックタンジェント「ｔａｎｈ（ｘ）」を例示する。また、上記ニューラルネットワークは、出力側係数ｗＳｊ（ｊ＝０～ｎ）と、出力側係数ｗＳｊによって規定される線形写像である出力側線形写像の出力とのそれぞれを非線形変換する出力側非線形写像としての活性化関数ｆ（ｘ）を含んでいる。本実施形態では、活性化関数ｆ（ｘ）として、ハイパボリックタンジェント「ｔａｎｈ（ｘ）」を例示する。なお、値ｎは、中間層の次元を示すものである。本実施形態において、値ｎは、入力変数ｘの次元である「１３」よりも小さい。入力側係数ｗＦｊ０は、バイアスパラメータであり、入力変数ｘ（０）の係数となっている。入力変数ｘ（０）は「１」として定義される。また、出力側係数ｗＳ０は、バイアスパラメータである。

写像データＤＭ１は、車両ＶＣに実装される以前に、車両ＶＣと同一仕様の車両を用いて学習された学習済みモデルである。ここで、写像データＤＭ１の学習に際しては、事前に教師データと入力データとからなる訓練データを取得しておく。すなわち、実際に車両を走行させている場合、油温検出値Ｔｏｉｌの時系列データが取得される。そして、油温検出値Ｔｏｉｌの時系列データに対して上記各ステップＳ１９，Ｓ２１と同様の処理を施すことにより、油温関連データＲＤＴｏｉｌが入力データとして取得される。また、このとき、車速ＳＰＤ、車速ＳＰＤ、機関回転数ＮＥ、入力軸回転数Ｎａｔ、回転速度差ΔＮｔｃ、ロックアップクラッチ７５の発熱量算出値ＣＶｔｃ、ロックアップクラッチ７５の係合力ＥＦｔｃ及び車両加速度Ｇもまた、入力データとして取得される。さらに、ロックアップクラッチ７５で焼き付きが発生したか否かの情報である焼き付き発生情報が教師データとして取得される。例えば、焼き付きが発生した場合の焼き付き発生情報を「０」とし、焼き付きが発生していない場合の焼き付き発生情報を「１」とすればよい。なお、車両を走行させる事前に、車両に設けられているロックアップクラッチ７５のパッククリアランスＰＣｔｃもまた、入力データとして取得される。

そして、様々な状況下で車両を走行させることにより、複数の訓練データが生成される。例えば、係合させた際に焼き付きが発生する可能性のあるロックアップクラッチを車両に搭載し、当該車両を走行させる。そして、車両の走行中に焼き付きが発生しなかった場合には、焼き付きが発生しなかったときの各種の入力データが取得できるとともに、焼き付きが発生しなかった旨の焼き付き発生情報を教師データとして取得できる。また、車両の走行中に焼き付きが発生した場合には、焼き付きが発生したときの各種の入力データが取得できるとともに、焼き付きが発生した旨の焼き付き発生情報を教師データとして取得できる。

こうした複数の訓練データを用いて写像データＤＭ１が学習される。すなわち、入力データを入力として写像が出力する出力変数と実際の焼き付き発生情報との誤差が所定値以下に収束するように、入力側変数及び出力側変数がそれぞれ調整される。

同様に、写像データＤＭ２は、車両ＶＣに実装される以前に、車両ＶＣと同一仕様の車両を用いて学習された学習済みモデルである。ここで、写像データＤＭ２の学習に際しても、事前に教師データと入力データとからなる訓練データを取得しておく。すなわち、実際に車両を走行させることにより、上記のように各種の入力データが取得される。また、この際に、ロックアップクラッチ７５で係合不良が発生するか否かの情報である係合不良発生情報が教師データとして取得される。例えば、係合不良が発生している場合の係合不良発生情報を「０」とし、係合不良が発生していない場合の係合不良発生情報を「１」とすればよい。

そして、様々な状況下で車両を走行させることにより、教師データと入力データとからなる複数の訓練データが生成される。例えば、係合不良が発生する可能性のあるロックアップクラッチを車両に搭載し、当該車両を走行させる。そして、車両の走行中においてロックアップクラッチを係合させた際に係合不良が発生しなかった場合には、係合不良が発生しなかったときの各種の入力データが取得できるとともに、係合不良が発生しなかった旨の焼き付き発生情報を教師データとして取得できる。また、車両の走行中においてロックアップクラッチを係合させた際に係合不良が発生した場合には、係合不良が発生したときの各種の入力データが取得できるとともに、係合不良が発生した旨の焼き付き発生情報を教師データとして取得できる。

こうした複数の訓練データを用いて写像データＤＭ２が学習される。すなわち、入力データを入力として写像が出力する出力変数と実際の係合不良発生情報との誤差が所定値以下に収束するように、入力側変数及び出力側変数がそれぞれ調整される。

同様に、写像データＤＭ３は、車両ＶＣに実装される以前に、車両ＶＣと同一仕様の車両を用いて学習された学習済みモデルである。ここで、写像データＤＭ３の学習に際しても、事前に教師データと入力データとからなる訓練データを取得しておく。すなわち、実際に車両を走行させることにより、各種の入力データが取得される。また、この際に、ロックアップクラッチ７５で固着が発生しているか否かの情報である固着発生情報が教師データとして取得される。例えば、固着が発生している場合の固着発生情報を「０」とし、固着が発生していない場合の固着発生情報を「１」とすればよい。

そして、様々な状況下で車両を走行させることにより、教師データと入力データとからなる複数の訓練データが生成される。例えば、固着が発生する可能性のあるロックアップクラッチを車両に搭載し、当該車両を走行させる。そして、車両の走行中においてロックアップクラッチが解放状態である際に固着が発生しなかった場合には、固着が発生しなかったときの各種の入力データが取得できるとともに、固着が発生しなかった旨の固着発生情報を教師データとして取得できる。また、車両の走行中においてロックアップクラッチが解放状態である際に固着が発生した場合には、固着が発生したときの各種の入力データが取得できるとともに、固着が発生した旨の固着発生情報を教師データとして取得できる。

こうした複数の訓練データを用いて写像データＤＭ３が学習される。すなわち、入力データを入力として写像が出力する出力変数と実際の固着発生情報との誤差が所定値以下に収束するように、入力側変数及び出力側変数がそれぞれ調整される。

ステップＳ３１において出力変数Ｙ（ＭＰ）を算出すると、次のステップＳ３３において、ＣＰＵ９１は、ステップＳ３１で算出した出力変数Ｙ（ＭＰ）を評価する。すなわち、ＣＰＵ９１は、出力変数Ｙ（ＭＰ）を基に、ロックアップクラッチ７５で何らかの異常が発生しているか否かを判定する。例えば、判定係数ＭＰが「１」である場合、ＣＰＵ９１は、出力変数Ｙ（１）が異常判定値以下であるときにはロックアップクラッチ７５で焼き付きが発生したとの判定をなす。一方、ＣＰＵ９１は、出力変数Ｙ（１）が異常判定値よりも大きいときには焼き付きが発生したとの判定をなさない。また例えば、判定係数ＭＰが「２」である場合、ＣＰＵ９１は、出力変数Ｙ（２）が異常判定値以下であるときにはロックアップクラッチ７５で係合不良が発生するとの判定をなす。一方、ＣＰＵ９１は、出力変数Ｙ（２）が異常判定値よりも大きいときには係合不良が発生するとの判定をなさない。また例えば、判定係数ＭＰが「３」である場合、ＣＰＵ９１は、出力変数Ｙ（３）が異常判定値以下であるときには、ロックアップクラッチ７５で固着が発生したとの判定をなす。一方、ＣＰＵ９１は、出力変数Ｙ（３）が異常判定値よりも大きいときには、固着が発生したとの判定をなさない。すなわち、出力変数Ｙが異常判定値以下であるときには、ロックアップクラッチ７５で異常が発生した可能性が高いと判断できるため、異常が発生したと判定できる。

次のステップＳ３５において、ＣＰＵ９１は、評価の結果、ロックアップクラッチ７５で異常が発生したとの判定をなした場合（ＹＥＳ）、その処理を次のステップＳ３７に移行する。ステップＳ３７において、ＣＰＵ９１は、異常が発生した旨を記憶装置９３に記憶する。例えば出力変数Ｙ（１）が異常判定値以下である場合、ＣＰＵ９１は、焼き付きが発生した旨を記憶装置９３に記憶する。また例えば出力変数Ｙ（２）が異常判定値以下である場合、ＣＰＵ９１は、係合不良が発生する旨を記憶装置９３に記憶する。また例えば出力変数Ｙ（３）が異常判定値以下である場合、ＣＰＵ９１は、固着が発生した旨を記憶装置９３に記憶する。そして、ＣＰＵ９１は、その処理をステップＳ３９に移行する。

一方、ステップＳ３５において、ＣＰＵ９１は、評価の結果、ロックアップクラッチ７５で異常が発生したとの判定をなしていない場合（ＮＯ）、その処理を次のステップＳ３９に移行する。

ステップＳ３９において、ＣＰＵ９１は、判定係数ＭＰが「３」以上であるか否かを判定する。判定係数ＭＰが「３」以上である場合は、ロックアップクラッチ７５に関する３つの異常判定が何れも完了している。一方、判定係数ＭＰが「３」未満である場合、ロックアップクラッチ７５に関する３つの異常判定のうち、完了していない異常判定がある。そのため、判定係数ＭＰが「３」未満である場合（Ｓ３９：ＮＯ）、ＣＰＵ９１は、その処理をステップＳ４１に移行する。ＣＰＵ９１は、ステップＳ４１において判定係数ＭＰを「１」インクリメントし、その処理をステップＳ２９に移行する。一方、ステップＳ３９において、判定係数ＭＰが「３」以上である場合（ＹＥＳ）、ＣＰＵ９１は、一連の処理を一旦終了する。

本実施形態の作用について説明する。
図６に破線で示す油温検出値Ｔｏｉｌの時系列データは、ロックアップクラッチ７５を係合状態にしても異常が発生しない場合の油温検出値Ｔｏｉｌの推移を示している。図６に実線で示す油温検出値Ｔｏｉｌの時系列データは、ロックアップクラッチ７５を係合状態にした際に焼き付きが発生した場合の油温検出値Ｔｏｉｌの推移を示している。本実施形態では、油温検出値Ｔｏｉｌの時系列データが取得されると、油温検出値Ｔｏｉｌの時系列データを基に、図７及び図８に示すような油温関連データＲＤＴｏｉｌが生成される。すなわち、時系列データの取得中に焼き付きが発生したか否かによって、生成される油温関連データＲＤＴｏｉｌが異なる。すなわち、油温関連データＲＤＴｏｉｌの各カウント値Ｃｎｔ（１）～Ｃｎｔ（５）において、数値の大きさのばらつきが異なる。

また、ロックアップクラッチ７５が係合状態である際に係合不良が発生した場合に取得された油温検出値Ｔｏｉｌの時系列データに基づいた油温関連データＲＤＴｏｉｌと、何ら異常が発生しなかった場合に取得された油温検出値Ｔｏｉｌの時系列データに基づいた油温関連データＲＤＴｏｉｌとでも、各カウント値Ｃｎｔ（１）～Ｃｎｔ（５）の大きさのばらつき方に違いが生じる。

また、固着が発生しているロックアップクラッチ７５を解放状態にした場合に取得された油温検出値Ｔｏｉｌの時系列データに基づいた油温関連データＲＤＴｏｉｌと、何ら異常が発生しなかった場合に取得された油温検出値Ｔｏｉｌの時系列データに基づいた油温関連データＲＤＴｏｉｌとでも、各カウント値Ｃｎｔ（１）～Ｃｎｔ（５）の大きさのばらつき方に違いが生じる。

油温関連データＲＤＴｏｉｌの各カウント値Ｃｎｔ（１）～Ｃｎｔ（５）を写像データＤＭ１，ＤＭ２，ＤＭ３によって規定される写像に入力変数として入力させると、当該写像は、当該油温関連データＲＤＴｏｉｌに応じた出力変数Ｙ（ＭＰ）を出力する。そして、この出力変数Ｙ（ＭＰ）を基に、異常が発生したか否かが判定される。

本実施形態によれば、以下の効果を得ることができる。
（１－１）本実施形態では、油温関連データＲＤＴｏｉｌを入力変数とし、ロックアップクラッチ７５に異常が発生しているか否かを特定する出力変数Ｙを出力する写像を規定する写像データが記憶装置９３に記憶されている。そして、変速装置４０が作動しているときに、取得した入力変数を写像に入力させることによって当該写像から出力される出力変数Ｙを基に、ロックアップクラッチ７５に異常が発生しているか否かが判定される。したがって、臭いセンサの検出値を用いることなく、ロックアップクラッチ７５に異常が発生しているか否かを判定できる。

また、車両ＶＣのように臭いセンサを搭載していない車両においても、ロックアップクラッチ７５に異常が発生しているか否かを判定できる。
臭いセンサの検出値を用いて異常判定を行う場合、オイルが劣化してオイルが発する臭い成分が変わるまでは異常の発生を検出できない。これに対し、本実施形態では、油温検出値Ｔｏｉｌの推移が変わったタイミングで、異常の発生の検出が可能となる。そのため、異常の早期発見が可能となる。

（１－２）本実施形態では、油温検出値Ｔｏｉｌの時系列データを正規化することにより、複数の正規化油温検出値ＴｏｉｌＮを含む正規化油温検出値ＴｏｉｌＮの時系列データが取得される。そして、この正規化油温検出値ＴｏｉｌＮの時系列データを基に、油温関連データＲＤＴｏｉｌが生成される。そのため、ロックアップクラッチ７５に異常が発生している場合における油温関連データＲＤＴｏｉｌと、異常が発生していない場合の油温関連データＲＤＴｏｉｌとの相違の度合いは、油温検出値Ｔｏｉｌが大きい場合と油温検出値Ｔｏｉｌが小さい場合とでそれほど変わらない。したがって、油温関連データＲＤＴｏｉｌを写像の入力変数とすることにより、油温検出値Ｔｏｉｌの大小に起因する判定の精度のばらつきを抑えることができる。

（１－３）正規化油温検出値ＴｏｉｌＮの時系列データにおけるデータ数が多いほど、判定の精度を高くできる。本実施形態では、写像の入力変数である油温関連データＲＤＴｏｉｌは、正規化油温検出値ＴｏｉｌＮの時系列データをヒストグラム化したものである。そのため、時系列データのデータ数が多くなっても、油温関連データＲＤＴｏｉｌのデータ容量があまり大きくならない。したがって、少ない容量のデータを用いても、精度良く判定を行うことができる。

（１－４）車速ＳＰＤが高い場合の変速装置４０の作動量は、車速ＳＰＤが低い場合の変速装置４０の作動量と相違する。そして、変速装置４０の作動量が変われば、変速装置４０内を循環するオイルの温度も変わる。そこで、本実施形態では、車速ＳＰＤを写像の入力変数としている。すなわち、当該写像から出力される出力変数Ｙは、そのときの車速ＳＰＤを考慮した変数である。そのため、このような出力変数Ｙを用いてロックアップクラッチ７５に異常が発生しているか否かを判定することにより、当該判定の精度を高くできる。

（１－５）ロックアップクラッチ７５に異常が発生していない場合、ロックアップクラッチ７５が係合状態である場合における油温の推移はある程度推測できる。同様に、ロックアップクラッチ７５が解放状態である場合における油温の推移、解放状態から係合状態に移行した場合における油温の推移、及び、係合状態から解放状態に移行した場合における油温の推移の各々についても、ある程度推測できる。

ここで、ロックアップクラッチ７５を解放状態から係合状態に移行させるタイミング、及び、係合状態から解放状態に移行させるタイミングは、車速ＳＰＤによって決まる。すなわち、車速ＳＰＤを基に、ロックアップクラッチ７５の動作状態が制御される。よって、車速ＳＰＤから決まるロックアップクラッチ７５の動作状態から推測される油温の推移と、油温検出値Ｔｏｉｌの推移とを比較することにより、ロックアップクラッチ７５に異常が発生しているか否かを推測できる。

そこで、本実施形態のように車速ＳＰＤを写像の入力変数に加えることにより、ロックアップクラッチ７５に異常が発生しているか否かの判定の精度を高くできる。
（１－６）例えばロックアップクラッチ７５を係合状態とする場合、入力側要素７８の回転速度、出力側要素７７の回転速度、及び、入力側要素７８と出力側要素７７との回転速度差によって、ロックアップクラッチ７５の発熱量が変わりうる。そこで、本実施形態では、入力側要素７８の回転速度に相当する機関回転数ＮＥ、出力側要素７７の回転速度に相当する入力軸回転数Ｎａｔ、及び、回転速度差ΔＮｔｃを写像の入力変数としている。すなわち、当該写像から出力される出力変数Ｙは、機関回転数ＮＥ、入力軸回転数Ｎａｔ及び回転速度差ΔＮｔｃを考慮した変数である。そのため、このような出力変数Ｙを用いてロックアップクラッチ７５に異常が発生しているか否かを判定することにより、当該判定の精度を高くできる。

（１－７）ロックアップクラッチ７５の発熱量算出値ＣＶｔｃは、ロックアップクラッチ７５に異常が発生していないことを前提に算出される。そのため、異常が発生している場合における発熱量算出値ＣＶｔｃと油温検出値Ｔｏｉｌの推移との関係性は、異常が発生していない場合における発熱量算出値ＣＶｔｃと油温検出値Ｔｏｉｌの推移との関係性と異なる可能性がある。そこで、本実施形態では、発熱量算出値ＣＶｔｃを写像の入力変数としている。すなわち、当該写像から出力される出力変数Ｙは、発熱量算出値ＣＶｔｃを考慮した変数となる。そのため、このような出力変数Ｙを用いて異常が発生しているか否かを判定することにより、当該判定の精度を高くできる。

（１－８）ロックアップクラッチ７５を係合状態にした場合、係合力ＥＦｔｃが大きい場合と、係合力ＥＦｔｃが小さい場合とでは、ロックアップクラッチ７５の発熱量が相違することがある。例えば係合力ＥＦｔｃが小さくてロックアップクラッチ７５が滑り係合している場合、係合力ＥＦｔｃが大きくてロックアップクラッチ７５が完全係合している場合と比較し、ロックアップクラッチ７５の発熱量が多くなる。そこで、本実施形態では、係合力ＥＦｔｃを写像の入力変数としている。すなわち、当該写像から出力される出力変数Ｙは、係合力ＥＦｔｃを考慮した変数となる。そのため、このような出力変数Ｙを用いてロックアップクラッチ７５に異常が発生しているか否かを判定することにより、当該判定の精度を高くできる。

（１－９）ロックアップクラッチ７５のパッククリアランスＰＣｔｃが大きいほど、ロックアップクラッチ７５を係合状態にする場合の係合力が大きくなりやすい。すなわち、パッククリアランスＰＣｔｃの大小によって、ロックアップクラッチ７５が係合状態である場合のロックアップクラッチ７５の発熱量が変わることがある。そこで、本実施形態では、パッククリアランスＰＣｔｃを写像の入力変数としている。すなわち、当該写像から出力される出力変数Ｙは、パッククリアランスＰＣｔｃを考慮した変数となる。そのため、このような出力変数Ｙを用いてロックアップクラッチ７５に異常が発生しているか否かを判定することにより、当該判定の精度を高くできる。

（１－１０）ロックアップクラッチ７５を解放状態から係合状態にしたり、係合状態から解放状態にしたりした場合、ロックアップクラッチ７５の動作状態の変化に起因した振動が変速装置４０で発生する。こうした振動は、加速度センサ１０５によって検出できる。そして、ロックアップクラッチ７５に異常が発生している場合と、異常が発生していない場合とでは、加速度センサ１０５の検出値である車両加速度Ｇに違いが生じることがある。そこで、本実施形態では、車両加速度Ｇを写像の入力変数としている。すなわち、当該写像から出力される出力変数Ｙは、車両加速度Ｇを考慮した変数となる。そのため、このような出力変数Ｙを用いて異常が発生しているか否かを判定することにより、当該判定の精度を高くできる。

（１－１１）ロックアップクラッチ７５で焼き付きが発生した場合、焼き付きが発生していない場合とでは、ロックアップクラッチ７５の発熱量が変わる。すなわち、油温検出値Ｔｏｉｌの推移が変わる。そのため、写像データＤＭ１によって規定される写像に入力変数を入力して当該写像から出力された出力変数Ｙを用いることにより、焼き付きが発生しているか否かを判定できる。

（１－１２）ロックアップクラッチ７５を係合状態にする場合に、ロックアップクラッチ７５で係合不良が発生しているときと、係合不良が発生していないときとでは、ロックアップクラッチ７５の発熱量が変わる。すなわち、油温検出値Ｔｏｉｌの推移が変わる。そのため、写像データＤＭ２によって規定される写像に入力変数を入力して当該写像から出力された出力変数Ｙを用いることにより、係合不良が発生しているか否かを判定できる。

（１－１３）ロックアップクラッチ７５で固着が発生している場合、ロックアップクラッチ７５を解放状態にすることができない。そのため、固着が発生している場合と、固着が発生していない場合とでは、ロックアップクラッチ７５の発熱量が変わる。すなわち、油温検出値Ｔｏｉｌの推移が変わる。そのため、写像データＤＭ３によって規定される写像に入力変数を入力して当該写像から出力された出力変数を用いることにより、固着が発生しているか否かを判定できる。

（１－１４）本実施形態では、ロックアップクラッチ７５の異常の種類毎に、写像データＤＭ１，ＤＭ２，ＤＭ３が用意されている。そして、焼き付きが発生しているか否かを判定する際には、写像データＤＭ１が用いられる。係合不良が発生しているか否かを判定する際には、写像データＤＭ２が用いられる。固着が発生しているか否かを判定する際には、写像データＤＭ３が用いられる。このように判定の種類に応じて写像データＤＭ１，ＤＭ２，ＤＭ３を使い分けることにより、各判定の精度を高くできる。

（第２実施形態）
以下、第２実施形態について、第１実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

図９に示すように、本実施形態において、記憶装置９３には、ロックアップクラッチ７５の動作状態の各々に対して個別に対応する複数の写像データＤＭ１１，ＤＭ１２，ＤＭ１３，ＤＭ１４が記憶されている。写像データＤＭ１１は、ロックアップクラッチ７５の動作状態が解放状態である場合に特化した機械学習によって学習された写像データである。写像データＤＭ１２は、ロックアップクラッチ７５の動作状態が係合移行状態である場合に特化した機械学習によって学習された写像データである。写像データＤＭ１３は、ロックアップクラッチ７５の動作状態が係合状態である場合に特化した機械学習によって学習された写像データである。写像データＤＭ１４は、ロックアップクラッチ７５の動作状態が解放移行状態である場合に特化した機械学習によって学習された写像データである。係合移行状態とは、解放状態から係合状態に移行するときのロックアップクラッチ７５の動作状態である。解放移行状態とは、係合状態から解放状態に移行するときのロックアップクラッチ７５の動作状態である。

図１０及び図１１を参照し、ロックアップクラッチ７５に異常が発生しているか否かを判定するために制御装置９０が実行する一連の処理の手順について説明する。図１０及び図１１に示す一連の処理の流れは、ＲＯＭ９２に記憶されているプログラムをＣＰＵ９１が実行することによって実現される。この一連の処理は、所定周期で繰り返し実行される。すなわち、ＣＰＵ９１は、一連の処理を一旦終了した時点からの経過時間が所定周期に応じた時間に達すると、一連の処理の実行を再び開始する。

まずはじめに、ステップＳ５１において、ＣＰＵ９１は、係数ｚとして「１」をセットする。次のステップＳ５３において、ＣＰＵ９１は、油温検出値Ｔｏｉｌ（ｚ）として現在の油温検出値Ｔｏｉｌを取得する。次のステップＳ５５において、ＣＰＵ９１は、係数ｚを「１」インクリメントする。続いて、ステップＳ５７において、ＣＰＵ９１は、係数ｚが上記の係数判定値ｚＴｈよりも大きいか否かを判定する。係数ｚが係数判定値ｚＴｈ以下である場合（Ｓ５７：ＮＯ）、ＣＰＵ９１は、その処理をステップＳ５３に移行する。一方、係数ｚが係数判定値ｚＴｈよりも大きい場合（Ｓ５７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ９１は、その処理を次のステップＳ５９に移行する。

ステップＳ５９において、ＣＰＵ９１は、上記ステップＳ１９と同様に、複数の正規化油温検出値ＴｏｉｌＮ（１），ＴｏｉｌＮ（２），…，ＴｏｉｌＮ（ｚ）を含む正規化油温検出値ＴｏｉｌＮの時系列データを取得する。次のステップＳ６１において、ＣＰＵ９１は、上記ステップＳ２１と同様に、正規化油温検出値ＴｏｉｌＮの時系列データを基に油温関連データＲＤＴｏｉｌを生成する。続いて、ステップＳ６３において、ＣＰＵ９１は、上記ステップＳ２３と同様に、車速ＳＰＤ、機関回転数ＮＥ、入力軸回転数Ｎａｔ、回転速度差ΔＮｔｃ、ロックアップクラッチ７５の発熱量算出値ＣＶｔｃ、ロックアップクラッチ７５の係合力ＥＦｔｃ、ロックアップクラッチ７５のパッククリアランスＰＣｔｃ及び車両加速度Ｇを取得する。そして、次のステップＳ６５において、ＣＰＵ９１は、上記ステップＳ２５と同様に、ロックアップクラッチ７５に異常が発生しているか否かを判定するための写像の入力変数ｘ（１）～ｘ（１３）に、ステップＳ６１で算出した油温関連データＲＤＴｏｉｌ、及び、ステップＳ６３で取得した各種データを代入する。

次のステップＳ６７において、ＣＰＵ９１は、ロックアップクラッチ７５の動作状態を取得する。すなわち、ＣＰＵ９１は、解放状態、係合移行状態、係合状態及び解放移行状態の中から、現在のロックアップクラッチ７５の動作状態を選択する。ここでいう「現在のロックアップクラッチ７５の動作状態」とは、制御上でＣＰＵ９１が把握している動作状態である。そのため、ロックアップクラッチ７５に何らかの異常が発生している場合、ここで取得される動作状態は、実際の動作状態と相違することもありうる。

続いて、ステップＳ６９において、ＣＰＵ９１は、ステップＳ６７で取得した動作状態に応じた値を状態係数ＳＶとしてセットする。例えば、ＣＰＵ９１は、動作状態が解放状態であるときには「１」を状態係数ＳＶとしてセットし、動作状態が係合移行状態であるときには「２」を状態係数ＳＶとしてセットする。また例えば、ＣＰＵ９１は、動作状態が係合状態であるときには「３」を状態係数ＳＶとしてセットし、動作状態が解放移行状態であるときには「４」を状態係数ＳＶとしてセットする。

次のステップＳ７１において、ＣＰＵ９１は、記憶装置９３に記憶されている各写像データＤＭ１１，ＤＭ１２，ＤＭ１３，ＤＭ１４の中から、状態係数ＳＶに応じた写像データを選択する。例えば、ＣＰＵ９１は、状態係数ＳＶが「１」であるときには写像データＤＭ１１を選択し、状態係数ＳＶが「２」であるときには写像データＤＭ１２を選択する。ＣＰＵ９１は、状態係数ＳＶが「３」であるときには写像データＤＭ１３を選択し、状態係数ＳＶが「４」であるときには写像データＤＭ１４を選択する。

そして、ステップＳ７３において、ＣＰＵ９１は、選択した写像データによって規定される写像に入力変数ｘ（１）～ｘ（１３）を入力することによって、出力変数Ｙ（ＳＶ）を算出する。

写像データＤＭ１１は、車両ＶＣに実装される以前に、車両ＶＣと同一仕様の車両を用いて学習された学習済みモデルである。ここで、写像データＤＭ１１の学習に際しては、事前に教師データと入力データとからなる訓練データを取得しておく。すなわち、ロックアップクラッチが解放状態であるときに車両を走行させることにより、各種の入力データが取得される。さらに、ロックアップクラッチに異常が発生したか否かの情報である異常発生情報が教師データとして取得される。本実施形態では、異常の種類、すなわち焼き付きであるのか、係合不良であるのか、固着であるのかは判別しない。例えば、ロックアップクラッチで異常が発生した場合の異常発生情報を「０」とし、異常が何ら発生していない場合の異常判定情報を「１」とすればよい。

そして、様々な状況下で車両を走行させることにより、複数の訓練データが生成される。例えば、異常が発生する可能性のあるロックアップクラッチを車両に搭載し、当該車両を走行させる。そして、車両の走行中に異常が発生しなかった場合には、異常が発生しなかったときの各種の入力データが取得できるとともに、異常が発生しなかった旨の異常発生情報を教師データとして取得できる。また、車両の走行中に異常が発生した場合には、異常が発生したときの各種の入力データが取得できるとともに、異常が発生した旨の異常発生情報を教師データとして取得できる。

こうした複数の訓練データを用いて写像データＤＭ１１が学習される。すなわち、入力データを入力として写像が出力する出力変数と実際の異常判定情報との誤差が所定値以下に収束するように、入力側変数及び出力側変数がそれぞれ調整される。

同様に、写像データＤＭ１２，ＤＭ１３，ＤＭ１４もまた、車両ＶＣに実装される以前に、車両ＶＣと同一仕様の車両を用いて学習された学習済みモデルである。写像データＤＭ１２を学習させる場合には、車両走行中においてロックアップクラッチが係合移行状態であるときに取得された各種のデータを基に入力データが取得され、そのときの異常発生情報が教師データとして取得される。このようにして、複数の訓練データが生成される。こうした複数の訓練データを用いて写像データＤＭ１２が学習される。すなわち、入力データを入力として写像が出力する出力変数と実際の異常判定情報との誤差が所定値以下に収束するように、入力側変数及び出力側変数がそれぞれ調整される。

写像データＤＭ１３を学習させる場合には、車両走行中においてロックアップクラッチが係合状態であるときに取得された各種のデータを基に入力データが取得され、そのときの異常発生情報が教師データとして取得される。このようにして、複数の訓練データが生成される。こうした複数の訓練データを用いて写像データＤＭ１３が学習される。すなわち、入力データを入力として写像が出力する出力変数と実際の異常判定情報との誤差が所定値に収束するように、入力側変数及び出力側変数がそれぞれ調整される。

写像データＤＭ１４を学習させる場合には、車両走行中においてロックアップクラッチが解放移行状態であるときに取得された各種のデータを基に入力データが取得され、そのときの異常発生情報が教師データとして取得される。このようにして、複数の訓練データが生成される。こうした複数の訓練データを用いて写像データＤＭ１４が学習される。すなわち、入力データを入力として写像が出力する出力変数と実際の異常判定情報との誤差が所定値以下に収束するように、入力側変数及び出力側変数がそれぞれ調整される。

続いて、ステップＳ７５において、ＣＰＵ９１は、ステップＳ７３で算出した出力変数Ｙ（ＳＶ）を評価する。すなわち、ＣＰＵ９１は、出力変数Ｙ（ＳＶ）が上記異常判定値以下であるか否かを判定する。出力変数Ｙ（ＳＶ）が異常判定値以下である場合は、ロックアップクラッチ７５で異常が発生したと見なす。一方、出力変数Ｙ（ＳＶ）が異常判定値よりも大きい場合は、ロックアップクラッチ７５で異常が発生したと見なさない。次のステップＳ７７において、ＣＰＵ９１は、評価の結果、ロックアップクラッチ７５で異常が発生したとの判定をなした場合（ＹＥＳ）、その処理を次のステップＳ７９に移行する。ステップＳ７９において、ＣＰＵ９１は、異常が発生した旨を記憶装置９３に記憶する。その後、ＣＰＵ９１は、一連の処理を一旦終了する。

一方、ステップＳ７７において、ＣＰＵ９１は、評価の結果、ロックアップクラッチ７５で異常が発生したとの判定をなしていない場合（ＮＯ）、一連の処理を一旦終了する。すなわち、例えば出力変数Ｙ（ＳＶ）が異常判定値よりも大きい場合、ＣＰＵ９１は、ステップＳ７９の処理を実行することなく、一連の処理を一旦終了する。

本実施形態によれば、上記（１－１）～（１－１０）の効果に加え、以下に示す効果をさらに得ることができる。
（２－１）ロックアップクラッチ７５に異常が発生している場合であっても、ロックアップクラッチ７５の動作状態が異なれば、油温検出値Ｔｏｉｌの推移が異なる可能性がある。そこで、本実施形態では、ロックアップクラッチ７５の動作状態に対して個別に対応する複数の写像データＤＭ１１，ＤＭ１２，ＤＭ１３，ＤＭ１４が予め用意されている。複数の写像データＤＭ１１，ＤＭ１２，ＤＭ１３，ＤＭ１４の中から、そのときの動作状態に応じた写像データが選択され、当該写像データによって規定される写像に対して入力変数が入力される。そして、当該写像から出力された出力変数Ｙ（ＳＶ）を基に、ロックアップクラッチ７５に異常が発生しているか否かが判定される。このように動作状態に応じて写像データを使い分けることにより、判定の精度を高くできる。

（第３実施形態）
以下、第３実施形態について、第１実施形態及び第２実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

図１２に示すように、本実施形態において、記憶装置９３には、変速装置４０の特性の経年変化の度合いに応じた複数の写像データＤＭ２１，ＤＭ２２，ＤＭ２３，…が記憶されている。写像データＤＭ１１は、特性の経年変化の度合いが最小である場合の写像データである。写像データＤＭ１２は、特性の経年変化の度合いが２番目に小さい場合の写像データである。写像データＤＭ１３は、特性の経年変化の度合いが３番目に小さい場合の写像データである。

図１３及び図１４を参照し、ロックアップクラッチ７５に異常が発生しているか否かを判定するために制御装置９０が実行する一連の処理の手順について説明する。図１３及び図１４に示す一連の処理の流れは、ＲＯＭ９２に記憶されているプログラムをＣＰＵ９１が実行することによって実現される。この一連の処理は、所定周期で繰り返し実行される。すなわち、ＣＰＵ９１は、一連の処理を一旦終了した時点からの経過時間が所定周期に応じた時間に達すると、一連の処理の実行を再び開始する。

まずはじめに、ステップＳ９１において、ＣＰＵ９１は、係数ｚとして「１」をセットする。次のステップＳ９３において、ＣＰＵ９１は、油温検出値Ｔｏｉｌ（ｚ）として現在の油温検出値Ｔｏｉｌを取得する。次のステップＳ９５において、ＣＰＵ９１は、係数ｚを「１」インクリメントする。続いて、ステップＳ９７において、ＣＰＵ９１は、係数ｚが上記の係数判定値ｚＴｈよりも大きいか否かを判定する。係数ｚが係数判定値ｚＴｈ以下である場合（Ｓ９７：ＮＯ）、ＣＰＵ９１は、その処理をステップＳ９３に移行する。一方、係数ｚが係数判定値ｚＴｈよりも大きい場合（Ｓ９７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ９１は、その処理を次のステップＳ９９に移行する。

ステップＳ９９において、ＣＰＵ９１は、上記ステップＳ１９と同様に、複数の正規化油温検出値ＴｏｉｌＮ（１），ＴｏｉｌＮ（２），…，ＴｏｉｌＮ（ｚ）を含む正規化油温検出値ＴｏｉｌＮの時系列データを取得する。次のステップＳ１０１において、ＣＰＵ９１は、上記ステップＳ２１と同様に、正規化油温検出値ＴｏｉｌＮの時系列データを基に油温関連データＲＤＴｏｉｌを生成する。続いて、ステップＳ１０３において、ＣＰＵ９１は、上記ステップＳ２３と同様に、車速ＳＰＤ、機関回転数ＮＥ、入力軸回転数Ｎａｔ、回転速度差ΔＮｔｃ、ロックアップクラッチ７５の発熱量算出値ＣＶｔｃ、ロックアップクラッチ７５の係合力ＥＦｔｃ、ロックアップクラッチ７５のパッククリアランスＰＣｔｃ及び車両加速度Ｇを取得する。そして、次のステップＳ１０５において、ＣＰＵ９１は、上記ステップＳ２５と同様に、ロックアップクラッチ７５に異常が発生しているか否かを判定するための写像の入力変数ｘ（１）～ｘ（１３）に、ステップＳ１０１で算出した油温関連データＲＤＴｏｉｌ、及び、ステップＳ１０３で取得した各種データを代入する。

次のステップＳ１０７において、ＣＰＵ９１は、変速装置４０の特性の経年変化に応じた係数である経年変化係数ＡＧＩを取得する。例えば、ＣＰＵ９１は、車両ＶＣの走行距離を基に経年変化係数ＡＧＩを取得する。この場合、ＣＰＵ９１は、車両ＶＣの走行距離が長いほど大きい値を経年変化係数ＡＧＩとすればよい。

次のステップＳ１０９において、ＣＰＵ９１は、記憶装置９３に記憶されている各写像データＤＭ２１，ＤＭ２２，ＤＭ２３，…の中から、経年変化係数ＡＧＩに応じた写像データを選択する。例えば、ＣＰＵ９１は、経年変化係数ＡＧＩが「１」であるときには写像データＤＭ２１を選択し、経年変化係数ＡＧＩが「２」であるときには写像データＤＭ２２を選択する。

そして、ステップＳ１１１において、ＣＰＵ９１は、選択した写像データによって規定される写像に入力変数ｘ（１）～ｘ（１３）を入力することによって、出力変数Ｙ（ＡＧＩ）を算出する。

写像データＤＭ２１は、車両ＶＣに実装される以前に、車両ＶＣと同一仕様の車両を用いて学習された学習済みモデルである。ここで、写像データＤＭ２１の学習に際しては、事前に教師データと入力データとからなる訓練データを取得しておく。すなわち、経年変化係数ＡＧＩが「１」となるような走行距離の車両を実際に走行させることにより、各種の入力データが取得される。さらに、ロックアップクラッチに異常が発生しているか否かの情報である異常発生情報が教師データとして取得される。本実施形態では、異常の種類、すなわち焼き付きであるのか、係合不良であるのか、固着であるのかは判別しない。例えば、ロックアップクラッチで異常が発生した場合の異常発生情報を「０」とし、異常が何ら発生していない場合の異常判定情報を「１」とすればよい。

そして、様々な状況下で車両を走行させることにより、複数の訓練データが生成される。例えば、異常が発生する可能性のあるロックアップクラッチを車両に搭載し、当該車両を走行させる。そして、車両の走行中に異常が発生しなかった場合には、異常が発生しなかったときの各種の入力データが取得できるとともに、異常が発生しなかった旨の異常発生情報を教師データとして取得できる。また、車両の走行中に異常が発生した場合には、異常が発生したときの各種の入力データが取得できるとともに、異常が発生した旨の異常発生情報を教師データとして取得できる。

こうした複数の訓練データを用いて写像データＤＭ２１が学習される。すなわち、入力データを入力として写像が出力する出力変数と実際の異常判定情報との誤差が所定値以下に収束するように、入力側変数及び出力側変数がそれぞれ調整される。

同様に、写像データＤＭ２２，ＤＭ２３，…もまた、車両ＶＣに実装される以前に、車両ＶＣと同一仕様の車両を用いて学習された学習済みモデルである。写像データＤＭ２２を学習させる場合には、経年変化係数ＡＧＩが「２」となるような走行距離の車両を実際に走行させることにより、各種の入力データが取得され、そのときの異常発生情報が教師データとして取得される。そして、入力データと教師データとからなる複数の訓練データを生成される。こうした複数の訓練データを用いて写像データＤＭ２２が学習される。すなわち、入力データを入力として写像が出力する出力変数と実際の異常判定情報との誤差が所定値以下に収束するように、入力側変数及び出力側変数がそれぞれ調整される。

写像データＤＭ２３を学習させる場合には、経年変化係数ＡＧＩが「３」となるような走行距離の車両を実際に走行させることにより、各種の入力データが取得され、そのときの異常発生情報が教師データとして取得される。そして、入力データと教師データとからなる複数の訓練データを生成される。こうした複数の訓練データを用いて写像データＤＭ２３が学習される。すなわち、入力データを入力として写像が出力する出力変数と実際の異常判定情報との誤差が所定値以下に収束するように、入力側変数及び出力側変数がそれぞれ調整される。

ステップＳ１１３において、ＣＰＵ９１は、ステップＳ１１１で算出した出力変数Ｙ（ＡＧＩ）を評価する。すなわち、ＣＰＵ９１は、出力変数Ｙ（ＡＧＩ）が上記異常判定値以下であるか否かを判定する。出力変数Ｙ（ＡＧＩ）が異常判定値以下である場合は、ロックアップクラッチ７５で異常が発生したと見なす。一方、出力変数Ｙ（ＡＧＩ）が異常判定値よりも大きい場合は、ロックアップクラッチ７５で異常が発生したと見なさない。次のステップＳ１１５において、ＣＰＵ９１は、評価の結果、ロックアップクラッチ７５で異常が発生したとの判定をなした場合（ＹＥＳ）、その処理を次のステップＳ１１７に移行する。ステップＳ１１７において、ＣＰＵ９１は、異常が発生した旨を記憶装置９３に記憶する。その後、ＣＰＵ９１は、一連の処理を一旦終了する。

一方、ステップＳ１１５において、ＣＰＵ９１は、評価の結果、ロックアップクラッチ７５で異常が発生したとの判定をなしていない場合（ＮＯ）、一連の処理を一旦終了する。すなわち、例えば出力変数Ｙ（ＡＧＩ）が異常判定値よりも大きい場合、ＣＰＵ９１は、ステップＳ１１７の処理を実行することなく、一連の処理を一旦終了する。

本実施形態によれば、上記（１－１）～（１－１０）の効果に加え、以下に示す効果をさらに得ることができる。
（３－１）変速装置４０に異常が発生していなくても、変速装置４０の特性の経年変化の度合いによって変速装置４０の発熱量が変わりうる。そこで、本実施形態では、変速装置４０の特性の経年変化の度合いに応じた複数の写像データＤＭ２１，ＤＭ２２，ＤＭ２３，…が予め用意されている。複数の写像データＤＭ２１，ＤＭ２２，ＤＭ２３，…の中から、そのときの特性の経年変化の度合いに応じた写像データが選択され、当該写像データによって規定される写像に対して入力変数が入力される。そして、当該写像から出力された出力変数Ｙ（ＡＧＩ）を基に、ロックアップクラッチ７５に異常が発生したか否かが判定される。このように特性の経年変化の度合いに応じて写像データを使い分けることにより、判定の精度を高くできる。

（対応関係）
上記各実施形態における事項と、上記「課題を解決するための手段」の欄に記載した事項との対応関係は、次の通りである。以下では、「課題を解決するための手段」の欄に記載した解決手段の番号毎に、対応関係を示している。［１］異常判定装置は、制御装置９０に対応する。車両の動力源は、内燃機関１０に対応する。駆動輪は、駆動輪６０に対応する。動力伝達装置は、変速装置４０に対応する。摩擦係合要素は、ロックアップクラッチ７５に対応する。油温センサは、油温センサ１０３に対応する。車両は、車両ＶＣに対応する。実行装置は、ＣＰＵ９１及びＲＯＭ９２に対応する。記憶装置は、記憶装置９３に対応する。油温検出値は、油温検出値Ｔｏｉｌに対応する。油温関連データは、油温関連データＲＤＴｏｉｌに対応する。写像データは、図１に示す写像データＤＭ１，ＤＭ２，ＤＭ３、図９に示す写像データＤＭ１１，ＤＭ１２，ＤＭ１３，ＤＭ１４、及び、図１２に示す写像データＤＭ２１，ＤＭ２２，ＤＭ２３，…に対応する。取得処理は、図４及び図５におけるステップＳ１３～Ｓ２３の各処理、図１０及び図１１におけるステップＳ５３～Ｓ６３の各処理、及び、図１３及び図１４におけるステップＳ９３～Ｓ１０３の各処理に対応する。異常判定処理は、図４及び図５におけるステップＳ２７～Ｓ４１の各処理、図１０及び図１１におけるステップＳ７３～Ｓ７９の各処理、及び、図１３及び図１４におけるステップＳ１１１～Ｓ１１７の各処理に対応する。［２］検出値取得処理は、図４におけるステップＳ１３～Ｓ１７の各処理、図１０及び図１１におけるステップＳ５３～Ｓ５７の各処理、及び、図１３及び図１４におけるステップＳ９３～Ｓ９７の各処理に対応する。関連データ生成処理は、図４及び図５におけるステップＳ１９，Ｓ２１の各処理、図１０及び図１１におけるステップＳ５９，Ｓ６１の各処理、及び、図１３及び図１４におけるステップＳ９９，Ｓ１０１の各処理に対応する。［３］正規化油温検出値は、正規化油温検出値ＴｏｉｌＮに対応する。［４］車速は、車速ＳＰＤに対応する。［５］クラッチは、ロックアップクラッチ７５に対応する。入力側の要素は、入力側要素７８に対応する。出力側の要素は、出力側要素７７に対応する。入力側の要素の回転速度は、機関回転数ＮＥに対応する。出力側の要素の回転速度は、入力軸回転数Ｎａｔに対応する。入力側の要素と出力側の要素との回転速度差は、回転速度差ΔＮｔｃに対応する。［６］入力部は、フロントカバー７１に対応する。出力部は、入力軸８１に対応する。入出力回転速度差は、回転速度差ΔＮｔｃに対応する。発熱量の算出値は、発熱量算出値ＣＶｔｃに対応する。［７］係合力は、係合力ＥＦｔｃに対応する。［８］パッククリアランスは、パッククリアランスＰＣｔｃに対応する。［９］加速度センサは、加速度センサ１０５に対応する。加速度センサの検出値は、車両加速度Ｇに対応する。［１０］異常判定処理は、図４及び図５において、判定係数ＭＰが「１」である場合におけるステップＳ３１～Ｓ３７の各処理に対応する。［１１］異常判定処理は、図４及び図５において、判定係数ＭＰが「２」である場合におけるステップＳ３１～Ｓ３７の各処理に対応する。［１２］異常判定処理は、図４及び図５において、判定係数ＭＰが「３」である場合におけるステップＳ３１～Ｓ３７の各処理に対応する。［１３］第１写像データは、写像データＤＭ１に対応する。第２写像データは、写像データＤＭ２に対応する。第３写像データは、写像データＤＭ３に対応する。［１４］第１写像データは、各写像データＤＭ１１，ＤＭ１２，ＤＭ１３，ＤＭ１４のうち、１つの写像データに対応する。第２写像データは、各写像データＤＭ１１，ＤＭ１２，ＤＭ１３，ＤＭ１４のうち、第１写像データ以外の写像データに対応する。データ選択処理は、図１０及び図１１におけるステップＳ７１に対応する。異常判定処理は、図１０及び図１１におけるステップＳ７３～Ｓ７９の各処理に対応する。［１５］写像データは、写像データＤＭ２１，ＤＭ２２，ＤＭ２３，…に対応する。データ選択処理は、図１３及び図１４におけるステップＳ１０９に対応する。異常判定処理は、図１３及び図１４におけるステップＳ１１１～Ｓ１１７の各処理に対応する。

（変更例）
上記各実施形態は、以下のように変更して実施することができる。上記各実施形態及び以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。

「写像について」
・上記各実施形態において、写像の活性化関数は例示であり、上記各実施形態の例に限らない。例えば、写像の活性化関数として、ロジスティックジグモイド関数を採用してもよい。

・上記各実施形態において、ニューラルネットワークとして、中間層の数が１層のニューラルネットワークを例示したが、中間層の数が２層以上であってもよい。
・上記各実施形態において、ニューラルネットワークとして、全結合順伝搬型のニューラルネットワークを例示したが、これに限らない。例えば、ニューラルネットワークとして、回帰結合型ニューラルネットワークを採用してもよい。後述するように、上記油温関連データＲＤＴｏｉｌでなく、正規化油温検出値ＴｏｉｌＮの時系列データや油温検出値Ｔｏｉｌの時系列データを写像の入力変数とする場合には、回帰結合型ニューラルネットワークを採用するとよい。

「写像データについて」
・上記第２実施形態において、各写像データＤＭ１１，ＤＭ１２，ＤＭ１３，ＤＭ１４によって規定される写像は、ロックアップクラッチ７５の異常の種類まで判別できるような出力変数を出力するものであってもよい。この場合、出力変数の大きさは、異常の種類、すなわち焼き付きの発生、係合不良の発生、固着の発生に応じた大きさとなる。

上記第３実施形態において、各写像データＤＭ２１，ＤＭ２２，ＤＭ２３，…によって規定される写像は、ロックアップクラッチ７５の異常の種類まで判別できるような出力変数を出力するものであってもよい。この場合、出力変数の大きさは、異常の種類、すなわち焼き付きの発生、係合不良の発生、固着の発生に応じた大きさとなる。

この場合、写像の出力層には、焼き付きが発生した確率に関する情報、係合不良が発生した確率に関する情報、固着が発生した確率に関する情報が入力される。そして、当該出力層は、入力された各情報に応じた出力変数Ｙを出力する。

・上記第１実施形態において、ロックアップクラッチ７５で焼き付きが発生しているか否かの判定、係合不良が発生するか否かの判定、及び、固着が発生しているか否かの判定の何れをも実行できるように機械学習によって学習された１つの写像データを、記憶装置９３に記憶させてもよい。この場合、判定の内容によって、写像データを切り替えなくてもよくなる。

また、このように記憶装置９３に記憶させる写像データを１つのみとする場合、当該写像データは、異常の種類まで判別できるような学習がなされたものでなくてもよい。
・上記第１実施形態において、記憶装置９３に写像データＤＭ１が記憶されているのであれば、写像データＤＭ２，ＤＭ３は記憶装置９３に記憶されていなくてもよい。この場合であっても、ロックアップクラッチ７５で焼き付きが発生しているか否かを判定することはできる。

・上記第１実施形態において、記憶装置９３に写像データＤＭ２が記憶されているのであれば、写像データＤＭ１，ＤＭ３は記憶装置９３に記憶されていなくてもよい。この場合であっても、ロックアップクラッチ７５で係合不良が発生するか否かを判定することはできる。

・上記第１実施形態において、記憶装置９３に写像データＤＭ３が記憶されているのであれば、写像データＤＭ１，ＤＭ２は記憶装置９３に記憶されていなくてもよい。この場合であっても、ロックアップクラッチ７５で固着が発生しているか否かを判定することはできる。

「入力変数について」
・入力変数は、車両加速度Ｇを含まなくてもよい。
・入力変数は、パッククリアランスＰＣｔｃを含まなくてもよい。

・入力変数は、係合力ＥＦｔｃを含まなくてもよい。
・変速装置４０が、係合力ＥＦｔｃ、又は係合力ＥＦｔｃの相関値を検出できるセンサを備えているのであれば、当該センサの検出値を係合力ＥＦｔｃとしてもよい。

・入力変数は、発熱量算出値ＣＶｔｃを含まなくてもよい。
・変速装置４０が、ロックアップクラッチ７５の発熱量、又は発熱量の相関値を検出できるセンサを備えているのであれば、当該センサの検出値を入力変数としてもよい。

・入力側要素７８の回転速度である機関回転数ＮＥを入力変数とするのであれば、入力変数は、出力側要素７７の回転速度である入力軸回転数Ｎａｔを含まなくてもよい。また、入力変数は、回転速度差ΔＮｔｃを含まなくてもよい。

・出力側要素７７の回転速度である入力軸回転数Ｎａｔを入力変数とするのであれば、入力変数は、入力側要素７８の回転速度である機関回転数ＮＥを含まなくてもよい。また、入力変数は、回転速度差ΔＮｔｃを含まなくてもよい。

・回転速度差ΔＮｔｃを入力変数とするのであれば、入力変数は、入力側要素７８の回転速度である機関回転数ＮＥを含まなくてもよい。また、入力変数は、出力側要素７７の回転速度である入力軸回転数Ｎａｔを含まなくてもよい。

・機関回転数ＮＥに対する入力軸回転数Ｎａｔの比である回転速度比を、回転速度差ΔＮｔｃの代わりに入力変数としてもよい。
・入力変数は、入力側要素７８の回転速度である機関回転数ＮＥ、出力側要素７７の回転速度である入力軸回転数Ｎａｔ、及び、回転速度差ΔＮｔｃの何れをも含まなくてもよい。

・入力変数は、車速ＳＰＤを含まなくてもよい。
「異常判定処理について」
・上記第１実施形態において、焼き付きが発生したとの判定をなした場合、係合不良が発生したとの判定をなした場合、及び、固着が発生したとの判定をなした場合の何れにおいても、ロックアップクラッチ７５で異常が発生した旨を記憶装置９３に記憶するようにしてもよい。すなわち、異常が発生した旨を記憶装置９３に記憶できるのであれば、その内容は記憶装置９３に記憶しなくてもよい。

「油温関連データについて」
・上記各実施形態では、油温関連データＲＤＴｏｉｌは、「５個」のカウント値Ｃｎｔ（１）～Ｃｎｔ（５）で構成されているが、カウント値の数は「５個」に限らない。例えば、「０」から「１」までの数値の領域を「０．１」毎に分割した場合、油温関連データＲＤＴｏｉｌは、「１０個」のカウント値Ｃｎｔ（１）～Ｃｎｔ（１０）からなるデータとするとよい。

・写像に対する入力変数として採用する油温関連データは、上記油温関連データＲＤＴｏｉｌでなくてもよい。すなわち、油温関連データは、正規化油温検出値ＴｏｉｌＮの時系列データであってもよい。

・油温関連データは、油温検出値Ｔｏｉｌの時系列データであってもよい。
「経年変化の度合いについて」
・上記第３実施形態では、車両ＶＣの走行距離を基に変速装置４０の特性の経年変化の度合いを推定していたが、これに限らない。例えば、ロックアップクラッチ７５の動作回数やロックアップクラッチ７５の動作状態が係合状態であった場合の時間の総計を基に、変速装置４０の特性の経年変化の度合いを推定するようにしてもよい。

「実行装置について」
・実行装置としては、ＣＰＵ９１とＲＯＭ９２とを備えて、ソフトウェア処理を実行するものに限らない。例えば、上記各実施形態においてソフトウェア処理されたものの少なくとも一部を、ハードウェア処理する専用のハードウェア回路を備えてもよい。専用のハードウェア回路としては、例えば、ＡＳＩＣを挙げることができる。ＡＳＩＣとは、「Application Specific Integrated Circuit」の略記である。すなわち、実行装置は、以下の（ａ）～（ｃ）のいずれかの構成であればよい。
（ａ）上記処理の全てを、プログラムに従って実行する処理装置と、プログラムを記憶するＲＯＭなどのプログラム格納装置とを備えている。
（ｂ）上記処理の一部をプログラムに従って実行する処理装置及びプログラム格納装置と、残りの処理を実行する専用のハードウェア回路とを備えている。
（ｃ）上記処理の全てを実行する専用のハードウェア回路を備えている。ここで、処理装置及びプログラム格納装置を備えたソフトウェア実行装置、及び、専用のハードウェア回路は複数であってもよい。

「動力伝達装置について」
・動力伝達装置は、摩擦係合要素を備えているのであれば、有段式の変速装置に限らない。例えば、動力伝達装置は、無段式の変速装置であってもよい。

「摩擦係合要素について」
・摩擦係合要素は、ロックアップクラッチ７５に限らない。例えば、摩擦係合要素は、変速機構８０の第１クラッチＣ１であってもよいし、第２クラッチＣ２であってもよいし、ブレーキ機構Ｂ１であってもよい。

・摩擦係合要素は、油圧の調整によって動作状態を係合状態にされたり、解放状態にされたりするものに限らない。例えば、摩擦係合要素は、電動機の駆動によって係合状態にされたり、解放状態にされたりするものであってもよいし、電磁力の調整によって係合状態にされたり、解放状態にされたりするものであってもよい。

「車両について」
・車両は、ハイブリッド車両であってもよい。また、車両は、モータジェネレータを備えるものの内燃機関を備えない車両であってもよい。この場合、モータジェネレータが、車両の動力源に対応することになる。

１０…内燃機関
４０…変速装置
６０…駆動輪
７１…フロントカバー
７５…ロックアップクラッチ
７７…出力側要素
７８…入力側要素
８０…変速機構
８１…入力軸
９０…制御装置
９１…ＣＰＵ
９２…ＲＯＭ
９３…記憶装置
１０３…油温センサ
１０５…加速度センサ
Ｃ１…第１クラッチ
Ｃ２…第２クラッチ
Ｂ１…ブレーキ機構
ＶＣ…車両

Claims (13)

1. 摩擦係合要素を有するとともに、車両の動力源から出力された動力を駆動輪に伝達する動力伝達装置と、前記動力伝達装置内を循環するオイルの温度である油温を検出する油温センサと、を備える車両に適用され、
   実行装置と、記憶装置と、を備え、
   前記記憶装置は、前記油温センサの検出値である油温検出値の時系列データに応じたデータである油温関連データが入力変数として入力されたときに、前記摩擦係合要素に異常が発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するデータであって、機械学習によって学習されたデータを含む写像データを記憶しており、
   前記実行装置は、
   前記入力変数を取得する取得処理と、
   前記取得処理で取得した前記入力変数を前記写像に入力することによって当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記摩擦係合要素に異常が発生しているか否かを判定する異常判定処理と、を実行し、
   前記取得処理は、
   所定の計測期間内で検出サイクル毎に検出された複数の前記油温検出値を含む前記油温検出値の時系列データを取得する検出値取得処理と、
   前記油温検出値の時系列データに含まれる複数の前記油温検出値を正規化することによって、前記油温関連データを生成する関連データ生成処理と、を含み、
   前記油温検出値を正規化した値を、正規化油温検出値とした場合、
   前記実行装置は、前記関連データ生成処理において、
   前記油温検出値の時系列データに含まれる複数の前記油温検出値を正規化することによって、複数の前記正規化油温検出値を含む前記正規化油温検出値の時系列データを導出し、当該正規化油温検出値の時系列データに含まれる複数の前記正規化油温検出値の数値の大きさの分布を示すデータを、前記油温関連データとして生成する
   動力伝達装置の異常判定装置。
2. 前記入力変数は、車速を含む
   請求項１に記載の動力伝達装置の異常判定装置。
3. 前記動力伝達装置は、前記摩擦係合要素としてクラッチを備えるものであり、
   前記入力変数は、前記クラッチの入力側の要素の回転速度、前記クラッチの出力側の要素の回転速度、及び、前記入力側の要素と前記出力側の要素との回転速度差のうちの少なくとも１つを含む
   請求項１又は請求項２に記載の動力伝達装置の異常判定装置。
4. 前記摩擦係合要素にトルクを入力する入力部と、前記摩擦係合要素からトルクが出力される出力部との回転速度差を、入出力回転速度差とした場合、
   前記入力変数は、前記摩擦係合要素に入力されるトルクと、前記入出力回転速度差との積を基に算出される前記摩擦係合要素の発熱量の算出値を含む
   請求項１～請求項３のうち何れか一項に記載の動力伝達装置の異常判定装置。
5. 前記入力変数は、前記摩擦係合要素の係合力を含む
   請求項１～請求項４のうち何れか一項に記載の動力伝達装置の異常判定装置。
6. 前記入力変数は、前記摩擦係合要素のパッククリアランスを含む
   請求項１～請求項５のうち何れか一項に記載の動力伝達装置の異常判定装置。
7. 前記入力変数は、前記車両に搭載されている加速度センサの検出値を含む
   請求項１～請求項６のうち何れか一項に記載の動力伝達装置の異常判定装置。
8. 前記写像は、前記摩擦係合要素で焼き付きが発生しているか否かを特定する出力変数を出力するものであり、
   前記実行装置は、前記異常判定処理において、前記取得処理で取得した前記入力変数を前記写像に入力することによって当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記摩擦係合要素で焼き付きが発生しているか否かを判定する
   請求項１～請求項７のうち何れか一項に記載の動力伝達装置の異常判定装置。
9. 前記写像は、前記摩擦係合要素で係合不良が発生するか否かを特定する出力変数を出力するものであり、
   前記実行装置は、前記異常判定処理において、前記取得処理で取得した前記入力変数を前記写像に入力することによって当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記摩擦係合要素の係合不良が発生するか否かを判定する
   請求項１～請求項８のうち何れか一項に記載の動力伝達装置の異常判定装置。
10. 前記写像は、前記摩擦係合要素で固着が発生しているか否かを特定する出力変数を出力するものであり、
    前記実行装置は、前記異常判定処理において、前記取得処理で取得した前記入力変数を前記写像に入力することによって当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記摩擦係合要素で固着が発生しているか否かを判定する
    請求項１～請求項９のうち何れか一項に記載の動力伝達装置の異常判定装置。
11. 前記記憶装置は、複数の写像データを記憶しており、
    複数の前記写像データのうち、
    第１写像データは、前記入力変数が入力されたときに、前記摩擦係合要素で焼き付きが発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するものであり、
    第２写像データは、前記入力変数が入力されたときに、前記摩擦係合要素で係合不良が発生するか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するものであり、
    第３写像データは、前記入力変数が入力されたときに、前記摩擦係合要素で固着が発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するものである
    請求項１～請求項７のうち何れか一項に記載の動力伝達装置の異常判定装置。
12. 前記記憶装置は、前記摩擦係合要素の動作状態の各々に対して個別に対応する複数の写像データを記憶しており、
    複数の前記写像データのうち、
    第１写像データは、前記摩擦係合要素の動作状態が第１動作状態であるときの前記油温関連データが入力変数として入力されたときに、前記摩擦係合要素に異常が発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するデータであり、
    第２写像データは、前記摩擦係合要素の動作状態が前記第１動作状態とは異なる第２動作状態であるときの前記油温関連データが入力変数として入力されたときに、前記摩擦係合要素に異常が発生しているか否かを特定する出力変数を出力する写像を規定するデータであり、
    前記実行装置は、
    前記記憶装置に記憶されている複数の前記写像データの中から、前記摩擦係合要素の動作状態に応じた前記写像データを選択するデータ選択処理を実行し、
    前記異常判定処理において、前記取得処理で取得した前記入力変数を、前記データ選択処理で選択した前記写像データによって規定される前記写像に入力することによって当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記摩擦係合要素に異常が発生しているか否かを判定する
    請求項１～請求項１０のうち何れか一項に記載の動力伝達装置の異常判定装置。
13. 前記記憶装置は、前記動力伝達装置の特性の経年変化の度合いに応じた複数の写像データを記憶しており、
    前記実行装置は、
    前記記憶装置に記憶されている複数の前記写像データの中から、前記動力伝達装置の特性の経年変化の度合いに応じた前記写像データを選択するデータ選択処理を実行し、
    前記異常判定処理において、前記取得処理で取得した前記入力変数を、前記データ選択処理で選択した前記写像データによって規定される前記写像に入力することによって当該写像から出力された前記出力変数を基に、前記摩擦係合要素に異常が発生しているか否かを判定する
    請求項１～請求項１０のうち何れか一項に記載の動力伝達装置の異常判定装置。