JP2000276206A - 総合特性最適化方法及び装置 - Google Patents
総合特性最適化方法及び装置Info
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
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- G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
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- Electrical Control Of Air Or Fuel Supplied To Internal-Combustion Engine (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 最適化処理中の特性を使用者が直感的に把握
できるようにし、最適化処理中の評価の間違いを少なく
することができる総合特性最適化方法及び装置を提供す
ること。 【解決手段】 本発明に係る総合特性最適化方法は、所
定の入力情報に基づいて制御対象の操作量に関連する出
力を決定する通常制御用制御モジュールの制御パラメー
タをヒューリスティックスによる最適化手法を用いて制
御対象の特性が最適になるように最適化する最適化方法
において、制御パラメータから得られる制御対象の特性
の変化を、同定可能なものを模した表現物の種類又は変
化に対応付けし、最適化処理中の制御パラメータで得ら
れる制御対象の特性を、前記表現物に置き換えて使用者
に表示する。
できるようにし、最適化処理中の評価の間違いを少なく
することができる総合特性最適化方法及び装置を提供す
ること。 【解決手段】 本発明に係る総合特性最適化方法は、所
定の入力情報に基づいて制御対象の操作量に関連する出
力を決定する通常制御用制御モジュールの制御パラメー
タをヒューリスティックスによる最適化手法を用いて制
御対象の特性が最適になるように最適化する最適化方法
において、制御パラメータから得られる制御対象の特性
の変化を、同定可能なものを模した表現物の種類又は変
化に対応付けし、最適化処理中の制御パラメータで得ら
れる制御対象の特性を、前記表現物に置き換えて使用者
に表示する。
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、制御対象を制御す
るための制御モジュールを最適化する方法又は装置に関
する。
るための制御モジュールを最適化する方法又は装置に関
する。
【０００２】
【従来の技術】従来から、制御対象を制御するための制
御モジュールの特性（即ち、制御モジュールの入出力の
関係を決めるパラメータの値）の最適値は、制御対象と
なる製品の使用者を想定し、その想定した使用者の好
み、技量又は性格や、使用状態に合うように、設計段階
又は出荷前のセッティング段階で実験により決められて
いた。しかし、近年の制御内容の多様化及び高度化に伴
い、実験により制御モジュールの特性の最適値を決定す
る従来の方法では、制御モジュールを最適化するための
難易度が高くなり、そのため多大な時間が必要となる。
また、上記した従来の制御方法では、設計又は出荷前の
セッティング段階で、制御対象となる製品の使用者を想
定し、その想定した使用者の特性（好み、技量、性格、
使用状態）に合わせて制御モジュールの最適化を行なう
が、人間の個性や好みは千差万別であるため、このよう
な従来の方法では、全ての使用者が満足する特性の製品
を提供することは不可能であるという問題がある。出願
人は、上記した従来の問題点に鑑みて、制御対象の特性
に影響を及ぼす制御装置の制御パラメータを用いて複数
の染色体を生成し、使用者の意志に基づいて染色体の淘
汰を行いながら遺伝的アルゴリズムにより染色体を進化
させていく進化的制御方式を特願平９−２６４６０４号
で提案した。
御モジュールの特性（即ち、制御モジュールの入出力の
関係を決めるパラメータの値）の最適値は、制御対象と
なる製品の使用者を想定し、その想定した使用者の好
み、技量又は性格や、使用状態に合うように、設計段階
又は出荷前のセッティング段階で実験により決められて
いた。しかし、近年の制御内容の多様化及び高度化に伴
い、実験により制御モジュールの特性の最適値を決定す
る従来の方法では、制御モジュールを最適化するための
難易度が高くなり、そのため多大な時間が必要となる。
また、上記した従来の制御方法では、設計又は出荷前の
セッティング段階で、制御対象となる製品の使用者を想
定し、その想定した使用者の特性（好み、技量、性格、
使用状態）に合わせて制御モジュールの最適化を行なう
が、人間の個性や好みは千差万別であるため、このよう
な従来の方法では、全ての使用者が満足する特性の製品
を提供することは不可能であるという問題がある。出願
人は、上記した従来の問題点に鑑みて、制御対象の特性
に影響を及ぼす制御装置の制御パラメータを用いて複数
の染色体を生成し、使用者の意志に基づいて染色体の淘
汰を行いながら遺伝的アルゴリズムにより染色体を進化
させていく進化的制御方式を特願平９−２６４６０４号
で提案した。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】先に提案した制御方式
では、生成された各染色体を用いて実際に制御対象を動
作させ、各染色体で動作した結果を使用者が体感により
評価して、望ましくない染色体を淘汰していくため、そ
れぞれの使用者に合った特性が得られるという利点はあ
るが、各染色体から得られる特性、例えば、車両に適用
した場合には、加速感等は、実際に目に見えるものでは
ないので、微妙な変化を直接体感で評価するのは難しい
という問題がある。これを解決するために、出願人は、
同特許出願で、四角形の図形と制御対象の特性とを関連
付けし、この図形を各染色体毎に表示することにより、
体感による評価の補助を行うことを提案している。しか
し、このように、単なる四角形の図形と制御対象の特性
とを関連付けして表示する方法では、図形と制御対象の
特性との関連を使用者が直感的に把握することはでき
ず、説明書等を読みながら図形と制御対象の特性との関
連付けを把握する必要があり、使用者への負担を大きく
するという問題がある。また、図形と制御対象の特性と
の関連を直感的に把握することができないため、最適化
処理の評価中に使用者が評価を間違える可能性が高い。
最適化処理中の評価を間違えると、最適化の方向が使用
者の望んでいる方向から外れる可能性があり、しかも、
最適化処理をすべき制御対象は、使用中に特性が急激に
変化しないよう除々に特性を変化させていく必要がある
ものが多いため最適化の方向が外れていることを使用者
が気付くのが遅れる傾向にあり、結果として、最適化に
かかる時間を長くしてしまうという問題が生じる。本発
明は、上記した問題点を解決し、最適化処理中の特性を
使用者が直感的に把握できるようにし、最適化処理中の
評価の間違いを少なくすることができる総合特性最適化
方法及び装置を提供することを目的としている。
では、生成された各染色体を用いて実際に制御対象を動
作させ、各染色体で動作した結果を使用者が体感により
評価して、望ましくない染色体を淘汰していくため、そ
れぞれの使用者に合った特性が得られるという利点はあ
るが、各染色体から得られる特性、例えば、車両に適用
した場合には、加速感等は、実際に目に見えるものでは
ないので、微妙な変化を直接体感で評価するのは難しい
という問題がある。これを解決するために、出願人は、
同特許出願で、四角形の図形と制御対象の特性とを関連
付けし、この図形を各染色体毎に表示することにより、
体感による評価の補助を行うことを提案している。しか
し、このように、単なる四角形の図形と制御対象の特性
とを関連付けして表示する方法では、図形と制御対象の
特性との関連を使用者が直感的に把握することはでき
ず、説明書等を読みながら図形と制御対象の特性との関
連付けを把握する必要があり、使用者への負担を大きく
するという問題がある。また、図形と制御対象の特性と
の関連を直感的に把握することができないため、最適化
処理の評価中に使用者が評価を間違える可能性が高い。
最適化処理中の評価を間違えると、最適化の方向が使用
者の望んでいる方向から外れる可能性があり、しかも、
最適化処理をすべき制御対象は、使用中に特性が急激に
変化しないよう除々に特性を変化させていく必要がある
ものが多いため最適化の方向が外れていることを使用者
が気付くのが遅れる傾向にあり、結果として、最適化に
かかる時間を長くしてしまうという問題が生じる。本発
明は、上記した問題点を解決し、最適化処理中の特性を
使用者が直感的に把握できるようにし、最適化処理中の
評価の間違いを少なくすることができる総合特性最適化
方法及び装置を提供することを目的としている。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記した目的を達成する
ために、本発明に係る総合特性最適化方法は、所定の入
力情報に基づいて制御対象の操作量に関連する出力を決
定する通常制御用制御モジュールの制御パラメータをヒ
ューリスティックスによる最適化手法を用いて制御対象
の特性が最適になるように最適化する最適化方法におい
て、制御パラメータから得られる制御対象の特性の変化
を、同定可能なものを模した表現物の種類又は変化に対
応付けし、最適化処理中の制御パラメータで得られる制
御対象の特性を、前記表現物に置き換えて使用者に表示
することをを特徴とする。尚、同定可能なものを模した
表現物とは、人間がそれが何であるかを同定することが
できる既知のものを模して作成した図柄を意味する。前
記最適化処理の評価は、予め設定された評価基準に基づ
いて行うことができる。また、前記最適化処理の評価を
使用者意志に基づいて行ってもよく、この場合、前記表
現物は最適化処理の評価用情報として使用者に表示され
得る。前記同定可能なものは、例えば、植物、魚類、鳥
類、ほ乳類、又は虫を含む生命体であり得、また、岩や
建物等の無機物であってもよい。前記最適化手法として
進化型計算法を用いることができ、具体的には、例え
ば、遺伝的アルゴリズム、進化戦略又は進化的プログラ
ミングを用いることができ、この場合、進化処理の過程
で生成される各個体から得られる特性と、現在の制御パ
ラメータから得られる特性との両方を前記表現物に置き
換えて表示してもよく、また、進化処理の過程で生成さ
れる各個体から得られる特性を一世代分全て表示しても
よく、さらに、進化処理の過程で生成される各個体から
得られる特性を、家系図的に表示してもよい。また、上
記した目的を達成するために、本発明に係る総合特性最
適化装置は、所定の入力情報に基づいて制御対象の操作
量に関連する出力を決定する通常制御用制御モジュール
を備えた通常制御部と、前記通常制御用制御モジュール
の制御パラメータをヒューリスティックスを用いた最適
化手法を用いて最適化する最適化処理部と、制御パラメ
ータから得られる制御対象の特性の変化を、同定可能な
ものを模した表現物の種類又は変化に対応付けし、最適
化処理中の制御パラメータから得られる制御対象の特性
を前記表現物に置き換えて使用者に表示する特性表示部
とを有することを特徴とする。
ために、本発明に係る総合特性最適化方法は、所定の入
力情報に基づいて制御対象の操作量に関連する出力を決
定する通常制御用制御モジュールの制御パラメータをヒ
ューリスティックスによる最適化手法を用いて制御対象
の特性が最適になるように最適化する最適化方法におい
て、制御パラメータから得られる制御対象の特性の変化
を、同定可能なものを模した表現物の種類又は変化に対
応付けし、最適化処理中の制御パラメータで得られる制
御対象の特性を、前記表現物に置き換えて使用者に表示
することをを特徴とする。尚、同定可能なものを模した
表現物とは、人間がそれが何であるかを同定することが
できる既知のものを模して作成した図柄を意味する。前
記最適化処理の評価は、予め設定された評価基準に基づ
いて行うことができる。また、前記最適化処理の評価を
使用者意志に基づいて行ってもよく、この場合、前記表
現物は最適化処理の評価用情報として使用者に表示され
得る。前記同定可能なものは、例えば、植物、魚類、鳥
類、ほ乳類、又は虫を含む生命体であり得、また、岩や
建物等の無機物であってもよい。前記最適化手法として
進化型計算法を用いることができ、具体的には、例え
ば、遺伝的アルゴリズム、進化戦略又は進化的プログラ
ミングを用いることができ、この場合、進化処理の過程
で生成される各個体から得られる特性と、現在の制御パ
ラメータから得られる特性との両方を前記表現物に置き
換えて表示してもよく、また、進化処理の過程で生成さ
れる各個体から得られる特性を一世代分全て表示しても
よく、さらに、進化処理の過程で生成される各個体から
得られる特性を、家系図的に表示してもよい。また、上
記した目的を達成するために、本発明に係る総合特性最
適化装置は、所定の入力情報に基づいて制御対象の操作
量に関連する出力を決定する通常制御用制御モジュール
を備えた通常制御部と、前記通常制御用制御モジュール
の制御パラメータをヒューリスティックスを用いた最適
化手法を用いて最適化する最適化処理部と、制御パラメ
ータから得られる制御対象の特性の変化を、同定可能な
ものを模した表現物の種類又は変化に対応付けし、最適
化処理中の制御パラメータから得られる制御対象の特性
を前記表現物に置き換えて使用者に表示する特性表示部
とを有することを特徴とする。
【０００５】
【発明の実施の形態】以下、添付図面に示した幾つかの
実施例を参照しながら本発明に係る総合特性最適化方法
及び装置の実施の形態について説明する。図１〜図１６
は、本発明に係る総合特性最適化装置を採用した車両の
エンジン制御に適応した実施例を示している。図１は、
総合特性最適化装置を構成する制御装置１０とエンジン
１との関係を示す概略図である。この制御装置１０は、
好みのドラビリ性を獲得しながら燃費性能を向上させる
ように構成されている。尚、本明細書において、「ドラ
ビリ性能」とは、スロットル操作に対するエンジン出力
のレスポンスの性能のことを意味する。図面に示すよう
に、制御装置１０は、エンジン回転数、吸気負圧、アク
セル操作量、大気圧、吸気温度、冷却水温等の情報を入
力し、これら入力情報に基づいて燃料噴射装置及び電子
スロットル弁を操作することにより、燃料噴射量及び吸
入空気量を制御し、ドラビリ性能及び燃費性能の両立を
図った最適制御を行う。図２は、前記制御装置１０の概
略ブロック図である。図面に示すように、この制御装置
１０は、電子スロットル制御部、燃料噴射装置制御部、
及び特性表示装置を有する。電子スロットル制御部は、
所定の入力情報に基づいて電子スロットル弁の開度を決
定する電子スロットル制御モジュールと、前記電子スロ
ットル制御モジュールの制御パラメータを最適化する最
適化処理部とを有する。燃料噴射装置制御部は、所定の
入力情報（図２における外界情報）に基づいて基本燃料
噴射量を決定する燃料噴射装置制御モジュールと、前記
基本燃料噴射量に対する補正率を決定する燃料噴射量補
正用モジュールと、前記補正用モジュールを最適化する
最適化処理部と、最適化演算部の評価を行う評価部とを
有する。
実施例を参照しながら本発明に係る総合特性最適化方法
及び装置の実施の形態について説明する。図１〜図１６
は、本発明に係る総合特性最適化装置を採用した車両の
エンジン制御に適応した実施例を示している。図１は、
総合特性最適化装置を構成する制御装置１０とエンジン
１との関係を示す概略図である。この制御装置１０は、
好みのドラビリ性を獲得しながら燃費性能を向上させる
ように構成されている。尚、本明細書において、「ドラ
ビリ性能」とは、スロットル操作に対するエンジン出力
のレスポンスの性能のことを意味する。図面に示すよう
に、制御装置１０は、エンジン回転数、吸気負圧、アク
セル操作量、大気圧、吸気温度、冷却水温等の情報を入
力し、これら入力情報に基づいて燃料噴射装置及び電子
スロットル弁を操作することにより、燃料噴射量及び吸
入空気量を制御し、ドラビリ性能及び燃費性能の両立を
図った最適制御を行う。図２は、前記制御装置１０の概
略ブロック図である。図面に示すように、この制御装置
１０は、電子スロットル制御部、燃料噴射装置制御部、
及び特性表示装置を有する。電子スロットル制御部は、
所定の入力情報に基づいて電子スロットル弁の開度を決
定する電子スロットル制御モジュールと、前記電子スロ
ットル制御モジュールの制御パラメータを最適化する最
適化処理部とを有する。燃料噴射装置制御部は、所定の
入力情報（図２における外界情報）に基づいて基本燃料
噴射量を決定する燃料噴射装置制御モジュールと、前記
基本燃料噴射量に対する補正率を決定する燃料噴射量補
正用モジュールと、前記補正用モジュールを最適化する
最適化処理部と、最適化演算部の評価を行う評価部とを
有する。
【０００６】前記電子スロットル制御モジュールは、図
３に示すように、使用者のアクセル操作量に基づいて電
子スロットル弁の開度を決定する。尚、本明細書におけ
る「アクセル操作量」とは、実際の「アクセル角度」の
情報と、「アクセルの変化量」の情報の両方を含む。こ
こで、電子スロットル弁の特性について簡単に説明する
と、電子スロットル弁は静特性と動特性の二つの特性を
持つ。前者は、アクセル角度と電子スロットル弁との関
係から生じる特性であり、車両の定常走行特性に影響す
る。図４は、幾つかのスロットルの静特性の例を示すグ
ラフである。このように静特性を変えることにより、ア
クセル角度が小さい時に電子スロットル弁が大きく開
き、アクセル角度が大きくなるにつれてスロットル弁が
徐々に全開に収束していく低開度急加速型や、アクセル
角度が小さい間はスロットル弁が徐々に開き、アクセル
角度が大きくなると急激に全開まで開く高開度急加速型
や、アクセル角度とスロットル開度が比例している比例
型等、設定により同じアクセル角度で様々なスロットル
開度を得ることができるようになる。この静特性は、ア
クセル角度の増大につれてスロットル開度が増大又は不
変であればよく、様々な様々な関数を得ることができる
ようになる。尚、本実施例では、スロットル開度０〜２
０％時のスロットルバルブ開度率ＳＰ１と、スロットル
開度２０〜１００％時のスロットルバルブ開度率ＳＰ２
とを最適化することにより静特性の最適化を行う。ま
た、電子スロットル弁の特性の後者、即ち、動特性は、
アクセルの変化速度に対するスロットル弁の変化速度か
ら生じる特性であり、車両の過渡特性に影響する。この
特性は具体的には一次遅れと不完全微分を組み合わせる
ことにより、アクセルの変化速度に対するスロットルの
変化速度を変えられるように構成され得る。このように
一次遅れと不完全微分を組合せることにより、図５に示
すように、アクセル操作に対して比較的ゆっくりとスロ
ットルが開くレスポンスの低いタイプ、アクセル操作に
対して若干のスパイクは生じるが機敏に変化してスロッ
トルが開くレスポンスの高いタイプ、又は両者の中間程
度のタイプ等、様々な動特性が得られるようになる。
尚、本実施例では、一次遅れ時定数ＤＲと、加速補正係
数ＡＧとを最適化することにより動特性の最適化を行
う。電子スロットル制御部における最適化処理部は、最
適化演算として、例えば、進化型計算法を採用してお
り、電子スロットル制御モジュールにおける前記制御パ
ラメータ（スロットルバルブ開度率ＳＰ１及びＳＰ２、
一時遅れ時定数ＤＲ、並びに加速補正係数ＡＧ）を、図
６に示すように一つの個体としてコーディングし、これ
らの制御パラメータを進化型計算法を用いて最適化す
る。最適化処理中の各制御パラメータの値の評価は、後
で詳述する特性表示装置を参照しながら、各制御パラメ
ータを用いて実際に電子スロットルを動作させた結果得
られるドラビリ性能を使用者が実際に体感して評価する
ように構成されており、その結果、電子スロットル制御
モジュールにおける各制御パラメータは使用者の評価に
従って最適化され、使用者の評価に合った最適な電子ス
ロットルの特性（ドラビリ特性）が得られるようにな
る。このように、最適化処理における評価を使用者が行
う方法を本明細書では対話型評価と称する。尚、本実施
例では、静特性と動特性をまとめて一つの個体とし、全
体の組み合わせを最適化させるが、他にも下記のように
幾つかの手法が考えられる。 １．静特性に関しては運転者が予め設定して、動特性の
みを最適化させる。 ２．静特性と動特性を独立して別々に最適化させる。 ３．静特性を先に進化させて固定しておき、動特性を最
適化させる。
３に示すように、使用者のアクセル操作量に基づいて電
子スロットル弁の開度を決定する。尚、本明細書におけ
る「アクセル操作量」とは、実際の「アクセル角度」の
情報と、「アクセルの変化量」の情報の両方を含む。こ
こで、電子スロットル弁の特性について簡単に説明する
と、電子スロットル弁は静特性と動特性の二つの特性を
持つ。前者は、アクセル角度と電子スロットル弁との関
係から生じる特性であり、車両の定常走行特性に影響す
る。図４は、幾つかのスロットルの静特性の例を示すグ
ラフである。このように静特性を変えることにより、ア
クセル角度が小さい時に電子スロットル弁が大きく開
き、アクセル角度が大きくなるにつれてスロットル弁が
徐々に全開に収束していく低開度急加速型や、アクセル
角度が小さい間はスロットル弁が徐々に開き、アクセル
角度が大きくなると急激に全開まで開く高開度急加速型
や、アクセル角度とスロットル開度が比例している比例
型等、設定により同じアクセル角度で様々なスロットル
開度を得ることができるようになる。この静特性は、ア
クセル角度の増大につれてスロットル開度が増大又は不
変であればよく、様々な様々な関数を得ることができる
ようになる。尚、本実施例では、スロットル開度０〜２
０％時のスロットルバルブ開度率ＳＰ１と、スロットル
開度２０〜１００％時のスロットルバルブ開度率ＳＰ２
とを最適化することにより静特性の最適化を行う。ま
た、電子スロットル弁の特性の後者、即ち、動特性は、
アクセルの変化速度に対するスロットル弁の変化速度か
ら生じる特性であり、車両の過渡特性に影響する。この
特性は具体的には一次遅れと不完全微分を組み合わせる
ことにより、アクセルの変化速度に対するスロットルの
変化速度を変えられるように構成され得る。このように
一次遅れと不完全微分を組合せることにより、図５に示
すように、アクセル操作に対して比較的ゆっくりとスロ
ットルが開くレスポンスの低いタイプ、アクセル操作に
対して若干のスパイクは生じるが機敏に変化してスロッ
トルが開くレスポンスの高いタイプ、又は両者の中間程
度のタイプ等、様々な動特性が得られるようになる。
尚、本実施例では、一次遅れ時定数ＤＲと、加速補正係
数ＡＧとを最適化することにより動特性の最適化を行
う。電子スロットル制御部における最適化処理部は、最
適化演算として、例えば、進化型計算法を採用してお
り、電子スロットル制御モジュールにおける前記制御パ
ラメータ（スロットルバルブ開度率ＳＰ１及びＳＰ２、
一時遅れ時定数ＤＲ、並びに加速補正係数ＡＧ）を、図
６に示すように一つの個体としてコーディングし、これ
らの制御パラメータを進化型計算法を用いて最適化す
る。最適化処理中の各制御パラメータの値の評価は、後
で詳述する特性表示装置を参照しながら、各制御パラメ
ータを用いて実際に電子スロットルを動作させた結果得
られるドラビリ性能を使用者が実際に体感して評価する
ように構成されており、その結果、電子スロットル制御
モジュールにおける各制御パラメータは使用者の評価に
従って最適化され、使用者の評価に合った最適な電子ス
ロットルの特性（ドラビリ特性）が得られるようにな
る。このように、最適化処理における評価を使用者が行
う方法を本明細書では対話型評価と称する。尚、本実施
例では、静特性と動特性をまとめて一つの個体とし、全
体の組み合わせを最適化させるが、他にも下記のように
幾つかの手法が考えられる。 １．静特性に関しては運転者が予め設定して、動特性の
みを最適化させる。 ２．静特性と動特性を独立して別々に最適化させる。 ３．静特性を先に進化させて固定しておき、動特性を最
適化させる。
【０００７】燃料噴射装置制御モジュールは、例えば、
図７に示すように、学習機能付きフィードフォワード制
御ロジックを用いてモデル化されたエンジンの順モデル
と、この順モデルの出力と目標空燃比とに基づいて燃料
噴射装置の基本燃料噴射量を決定する燃料噴射量決定部
とを備えている。前記目標空燃比は、エンジン回転数と
スロットル開度とに基づいて目標空燃比算出部により算
出される。燃料噴射量補正用モジュールは、図８（ａ）
に示すようにスロットル開度及びエンジン回転数を入力
し、補正率を出力するニューラルネットワークから成
り、ここで得られた補正率が前記燃料噴射装置制御モジ
ュールから出力される基本燃料噴射量に乗算されて最終
的な燃料噴射量が得られる。燃料噴射装置制御部におけ
る最適化処理部は、最適化演算として、例えば、進化型
計算法を採用しており、図８（ｂ）に示すように燃料噴
射量補正用モジュールを構成するニューラルネットワー
クの結合係数をコーディングして個体を生成し、進化型
計算法を用いて、これらの結合係数（制御パラメータ）
の最適化を行う。最適化処理中の各制御パラメータの値
の評価は、目標となる燃費が設定された評価部が行うよ
うに構成されており、その結果、燃料噴射量補正用モジ
ュールの結合係数（制御パラメータ）は目標となる燃費
に向けて自動的に最適化され、最適な燃費特性が得られ
るようになる。このように、最適化演算における評価
を、予め設計された評価部により行い、最適化を自動的
に行えるようにする方法を本明細書では自律型評価と称
する。
図７に示すように、学習機能付きフィードフォワード制
御ロジックを用いてモデル化されたエンジンの順モデル
と、この順モデルの出力と目標空燃比とに基づいて燃料
噴射装置の基本燃料噴射量を決定する燃料噴射量決定部
とを備えている。前記目標空燃比は、エンジン回転数と
スロットル開度とに基づいて目標空燃比算出部により算
出される。燃料噴射量補正用モジュールは、図８（ａ）
に示すようにスロットル開度及びエンジン回転数を入力
し、補正率を出力するニューラルネットワークから成
り、ここで得られた補正率が前記燃料噴射装置制御モジ
ュールから出力される基本燃料噴射量に乗算されて最終
的な燃料噴射量が得られる。燃料噴射装置制御部におけ
る最適化処理部は、最適化演算として、例えば、進化型
計算法を採用しており、図８（ｂ）に示すように燃料噴
射量補正用モジュールを構成するニューラルネットワー
クの結合係数をコーディングして個体を生成し、進化型
計算法を用いて、これらの結合係数（制御パラメータ）
の最適化を行う。最適化処理中の各制御パラメータの値
の評価は、目標となる燃費が設定された評価部が行うよ
うに構成されており、その結果、燃料噴射量補正用モジ
ュールの結合係数（制御パラメータ）は目標となる燃費
に向けて自動的に最適化され、最適な燃費特性が得られ
るようになる。このように、最適化演算における評価
を、予め設計された評価部により行い、最適化を自動的
に行えるようにする方法を本明細書では自律型評価と称
する。
【０００８】次に、上記した電子スロットル制御部及び
燃料噴射装置制御部における最適化処理について説明し
ていく。図９は、制御装置１０全体の最適化処理の流れ
を示すフローチャートである。上述のように、この制御
装置１０では、最適化処理を行う際に、電子スロットル
制御部については対話型評価を用い、燃料噴射装置制御
部については自律型を用いている。評価方法が異なると
最適化処理の流れが異なるので、以下の説明では対話型
評価方法を採用した最適化処理と自律型評価方法を採用
した最適化処理とに分けて説明する。
燃料噴射装置制御部における最適化処理について説明し
ていく。図９は、制御装置１０全体の最適化処理の流れ
を示すフローチャートである。上述のように、この制御
装置１０では、最適化処理を行う際に、電子スロットル
制御部については対話型評価を用い、燃料噴射装置制御
部については自律型を用いている。評価方法が異なると
最適化処理の流れが異なるので、以下の説明では対話型
評価方法を採用した最適化処理と自律型評価方法を採用
した最適化処理とに分けて説明する。
【０００９】ａ．燃料噴射制御部における最適化処理
（自律型評価） 図９に示すように、始めに各制御部における最適化の対
象となる制御モジュールの最適化する制御パラメータ
（燃料噴射量補正用モジュールの場合は、それを構築す
るニューラル回路網の結合係数）の初期値を予め決めた
範囲内でランダムに決定し、複数の初期個体から成る第
１世代を生成する（ステップ２−１）そして、第１世代
の全ての個体に対する燃費計算を行う（ステップ２−
２）。ここで、燃費計算について簡単に説明すると、燃
料噴射制御進化モジュールについては、時分割により複
数の個体を擬似的に並行的に作動させ、その期間の合計
での評価値を比較する。具体的には、例えば、図１０に
示すように、１０個の個体について、１分間ずつ制御を
行い、これを１サイクルとして、２０サイクル繰り返
し、評価期間内の総走行距離を燃料消費量で割って燃
費、即ち、評価値を算出する。こうすることで、ギヤポ
ジションの違いや登坂角度による影響を、各個体でトー
タルとしてそろえられるため、各個体の特性を公平に評
価することができる。上記した燃費計算処理（ステップ
２−２）で得られた各個体の燃費（即ち、評価値）に基
づいて、それが最適な燃費特性か否かを評価し（ステッ
プ２−３）、評価の結果、最適な燃費が獲得できたか否
かを判断する（ステップ２−４）。そして、最適な燃費
が得られていた場合には最適化処理を終了し、得られて
いない場合には、進化型計算モジュールに入り（ステッ
プ２−５）、次世代の個体群を生成する。
（自律型評価） 図９に示すように、始めに各制御部における最適化の対
象となる制御モジュールの最適化する制御パラメータ
（燃料噴射量補正用モジュールの場合は、それを構築す
るニューラル回路網の結合係数）の初期値を予め決めた
範囲内でランダムに決定し、複数の初期個体から成る第
１世代を生成する（ステップ２−１）そして、第１世代
の全ての個体に対する燃費計算を行う（ステップ２−
２）。ここで、燃費計算について簡単に説明すると、燃
料噴射制御進化モジュールについては、時分割により複
数の個体を擬似的に並行的に作動させ、その期間の合計
での評価値を比較する。具体的には、例えば、図１０に
示すように、１０個の個体について、１分間ずつ制御を
行い、これを１サイクルとして、２０サイクル繰り返
し、評価期間内の総走行距離を燃料消費量で割って燃
費、即ち、評価値を算出する。こうすることで、ギヤポ
ジションの違いや登坂角度による影響を、各個体でトー
タルとしてそろえられるため、各個体の特性を公平に評
価することができる。上記した燃費計算処理（ステップ
２−２）で得られた各個体の燃費（即ち、評価値）に基
づいて、それが最適な燃費特性か否かを評価し（ステッ
プ２−３）、評価の結果、最適な燃費が獲得できたか否
かを判断する（ステップ２−４）。そして、最適な燃費
が得られていた場合には最適化処理を終了し、得られて
いない場合には、進化型計算モジュールに入り（ステッ
プ２−５）、次世代の個体群を生成する。
【００１０】ｂ．電子スロットル制御部における最適化
処理（対話型評価） 図９に示すように、始めに電子スロットル制御部におけ
る制御モジュールの最適化すべき制御パラメータ（電子
スロットル制御モジュールの場合は、静特性ＳＰ1，Ｓ
Ｐ2、動特性ＤＲ，ＡＧであり、変速比補正用モジュー
ルの場合は、それを構成するニューラル回路網の結合係
数）の初期値を予め決めた範囲内でランダムに決定し、
複数の初期個体から成る第１世代を生成する（ステップ
１−１）。そして、各個体のパラメータに基づくスロッ
トル特性の組み合わせで得られる総合特性を同定可能な
魚を模した魚画像に変換し、その魚画像を評価の補助情
報として特性表示装置に表示する（ステップ１−２）。
処理（対話型評価） 図９に示すように、始めに電子スロットル制御部におけ
る制御モジュールの最適化すべき制御パラメータ（電子
スロットル制御モジュールの場合は、静特性ＳＰ1，Ｓ
Ｐ2、動特性ＤＲ，ＡＧであり、変速比補正用モジュー
ルの場合は、それを構成するニューラル回路網の結合係
数）の初期値を予め決めた範囲内でランダムに決定し、
複数の初期個体から成る第１世代を生成する（ステップ
１−１）。そして、各個体のパラメータに基づくスロッ
トル特性の組み合わせで得られる総合特性を同定可能な
魚を模した魚画像に変換し、その魚画像を評価の補助情
報として特性表示装置に表示する（ステップ１−２）。
【００１１】ここで、特性表示装置について説明する。
図１１は、特性表示装置の概略図を示している。図面に
示すように、この特性表示装置は、前記魚画像を表示す
るディスプレイと、使用者が操作可能な評価値入力手段
とを備えたマンマシンインターフェイスを構成してお
り、進化処理中の各個体に基づくスロットル特性の組み
合わせで得られる総合特性を、使用者が同定可能なもの
（具体的には、本実施例では「魚」）を模した表現物
（具体的には本実施例では「魚画像」）と関連付けし、
その魚画像を評価の補助情報として前記ディスプレイに
表示する。 スロットル特性における静特性ＳＰ１、ＳＰ２は大まか
な走り感に関連するため、この静特性ＳＰ１及びＳＰ２
の組み合わせと魚の種類とを対応付けし、動特性ＤＲ-
ＡＧは、レスポンスに関連するため、この動特性ＤＲ−
ＡＧと魚の体型とを対応付けする。具体的には、静特性
に関しては、図１２に示すように、ＳＰ１及びＳＰ２が
共に大きければ、僅かなスロットル開度でスロットル弁
が全開となるので、このような特性に対してはサメのよ
うなどう猛な魚を対応付けし、ＳＰ１及びＳＰ２が共に
小さければスロットル全開でもスロットルバルブは僅か
しか開かないため、このような特性に対してはフグのよ
うなのんびりした魚を対応付けする。図１３はＳＰ１及
びＳＰ２で表される空間全体に魚画像を対応付けしたイ
メージマップを示している。また、動特性に関しては、
図１４に示すように、ＤＲ−ＡＧが小さくなればレスポ
ンスが鋭くなるので、俊敏なイメージが直感的に把握で
きるように痩せ型の体型を関連付けし、ＤＲ−ＡＧが大
きければレスポンスが鈍くなるので、鈍いイメージが直
感的に把握できるように太った体型を関連付けする。デ
ィスプレイにおける魚画像の表示方法としては、例え
ば、試乗に用いられる個体から得られる特性に対応する
魚画像のみを表示してもよいが、好ましくは、図１５に
示すように、一世代全ての個体（本実施例では５個）
と、試乗に用いられる個体の両方を表示することで収束
状況や進化の流れをより明確に把握できるようになる。
尚、図１５において左側に縦一列に表示されている魚画
像は、一世代全ての個体に対応する魚画像であり、右側
に一つだけ大きく表示されている魚画像は、試乗に用い
られている個体に対応する魚画像である。また、他の個
体との比較が簡単に行えるようになるので、これを目安
とすることで気に入らない個体を即座に（即ち、試乗を
行わないで）変更することも容易になるので進化的学習
を高速に行えるようになる。図１５（ａ）〜（ｃ）は、
初期状態から進化処理の終了迄の一例を示している。こ
の図面に示すように、初期状態においては、魚の種類は
多数あるが、進化が進むにつれて使用者の望む特性に向
かって進化していくので魚の種類が減少していき、最終
的には魚の種類が一種類になり、体型のみが異なってい
ることが分かる。また、進化処理中の各世代で選択され
た親個体を記憶しておくことで必要に応じて、初期状態
からどのような特性変化を経て現在の特性に至ったかを
家系図的に示すことも可能になる。
図１１は、特性表示装置の概略図を示している。図面に
示すように、この特性表示装置は、前記魚画像を表示す
るディスプレイと、使用者が操作可能な評価値入力手段
とを備えたマンマシンインターフェイスを構成してお
り、進化処理中の各個体に基づくスロットル特性の組み
合わせで得られる総合特性を、使用者が同定可能なもの
（具体的には、本実施例では「魚」）を模した表現物
（具体的には本実施例では「魚画像」）と関連付けし、
その魚画像を評価の補助情報として前記ディスプレイに
表示する。 スロットル特性における静特性ＳＰ１、ＳＰ２は大まか
な走り感に関連するため、この静特性ＳＰ１及びＳＰ２
の組み合わせと魚の種類とを対応付けし、動特性ＤＲ-
ＡＧは、レスポンスに関連するため、この動特性ＤＲ−
ＡＧと魚の体型とを対応付けする。具体的には、静特性
に関しては、図１２に示すように、ＳＰ１及びＳＰ２が
共に大きければ、僅かなスロットル開度でスロットル弁
が全開となるので、このような特性に対してはサメのよ
うなどう猛な魚を対応付けし、ＳＰ１及びＳＰ２が共に
小さければスロットル全開でもスロットルバルブは僅か
しか開かないため、このような特性に対してはフグのよ
うなのんびりした魚を対応付けする。図１３はＳＰ１及
びＳＰ２で表される空間全体に魚画像を対応付けしたイ
メージマップを示している。また、動特性に関しては、
図１４に示すように、ＤＲ−ＡＧが小さくなればレスポ
ンスが鋭くなるので、俊敏なイメージが直感的に把握で
きるように痩せ型の体型を関連付けし、ＤＲ−ＡＧが大
きければレスポンスが鈍くなるので、鈍いイメージが直
感的に把握できるように太った体型を関連付けする。デ
ィスプレイにおける魚画像の表示方法としては、例え
ば、試乗に用いられる個体から得られる特性に対応する
魚画像のみを表示してもよいが、好ましくは、図１５に
示すように、一世代全ての個体（本実施例では５個）
と、試乗に用いられる個体の両方を表示することで収束
状況や進化の流れをより明確に把握できるようになる。
尚、図１５において左側に縦一列に表示されている魚画
像は、一世代全ての個体に対応する魚画像であり、右側
に一つだけ大きく表示されている魚画像は、試乗に用い
られている個体に対応する魚画像である。また、他の個
体との比較が簡単に行えるようになるので、これを目安
とすることで気に入らない個体を即座に（即ち、試乗を
行わないで）変更することも容易になるので進化的学習
を高速に行えるようになる。図１５（ａ）〜（ｃ）は、
初期状態から進化処理の終了迄の一例を示している。こ
の図面に示すように、初期状態においては、魚の種類は
多数あるが、進化が進むにつれて使用者の望む特性に向
かって進化していくので魚の種類が減少していき、最終
的には魚の種類が一種類になり、体型のみが異なってい
ることが分かる。また、進化処理中の各世代で選択され
た親個体を記憶しておくことで必要に応じて、初期状態
からどのような特性変化を経て現在の特性に至ったかを
家系図的に示すことも可能になる。
【００１２】再び、図９に戻って、電子スロットル制御
部における最適化処理について説明する。特性表示装置
で魚画像を表示した後（ステップ１−２）、第１世代の
何れかの個体のパラメータを用いて試乗を行い（ステッ
プ１−３）、その個体に対する評価値を使用者が入力す
る（ステップ１−４）。尚、前記したように進化処理中
の各個体から得られる特性を、上記したようにスロット
ル特性に関連付けされた魚画像を用いて特性表示装置の
ディスプレイで表示しているので、使用者はこのディス
プレイに表示された魚画像を参照しながら、試乗により
体感した評価に基づいて、入力手段（本実施例では特性
表示装置の横のボタン類）を介して各個体の評価値を入
力することができる。具体的には、例えば、評価値は、
ボタンを押した時間の長さに基づいて決めることがで
き、この場合には、例えば、押した時間の逆数に一定の
係数を乗じる方法やファジィルールを用いて算出する方
法がある。こうすることで、人間の評価にあいまいさが
あっても、ある程度の正確さで評価値が得られ、使用者
が対話的に進化手法を使用できるようになる。また、一
定時間を越えてボタンを押した場合には、その時点で評
価中の個体を次の個体に切り換えることもできる。こう
することで、使用者は気に入らない特性を持つ個体を即
座に変更することができ、進化を高速に行えるようにな
る。また、個体の切り換えは車両が停止している時に限
って行う。これは走行中にスロットル特性が急変するこ
とによる影響を排除するために有効である。使用者によ
り入力された評価値に基づいて、好みのドラビリ性又は
加速性が得られたか否かを判断し（ステップ１−５）、
好みの特性が得られたと判断した場合には進化処理を終
了し、得られていない場合には、１世代の全ての個体に
対して試乗及び評価が終了したか否かを判断する（ステ
ップ１−６）。全ての個体に対する試乗及び評価が終了
していない場合には、制御モジュールのパラメータを別
の個体のものに変更し（ステップ１−７）、再び、試乗
（ステップ１−３）及び評価（ステップ１−４）の処理
を繰り返す。また、全ての個体に対する試乗及び評価が
終了した場合には、進化型計算モジュールに入り（ステ
ップ１−８）、次世代の個体群を生成し、再び、それら
の個体のパラメータを用いた試乗及び評価を行う。これ
らの処理は好みのドラビリ性又は加速性が得られるまで
繰り返し行われ、その結果、電子スロットル制御モジュ
ール及び変速比補正率モジュールのパラメータは最適化
される。
部における最適化処理について説明する。特性表示装置
で魚画像を表示した後（ステップ１−２）、第１世代の
何れかの個体のパラメータを用いて試乗を行い（ステッ
プ１−３）、その個体に対する評価値を使用者が入力す
る（ステップ１−４）。尚、前記したように進化処理中
の各個体から得られる特性を、上記したようにスロット
ル特性に関連付けされた魚画像を用いて特性表示装置の
ディスプレイで表示しているので、使用者はこのディス
プレイに表示された魚画像を参照しながら、試乗により
体感した評価に基づいて、入力手段（本実施例では特性
表示装置の横のボタン類）を介して各個体の評価値を入
力することができる。具体的には、例えば、評価値は、
ボタンを押した時間の長さに基づいて決めることがで
き、この場合には、例えば、押した時間の逆数に一定の
係数を乗じる方法やファジィルールを用いて算出する方
法がある。こうすることで、人間の評価にあいまいさが
あっても、ある程度の正確さで評価値が得られ、使用者
が対話的に進化手法を使用できるようになる。また、一
定時間を越えてボタンを押した場合には、その時点で評
価中の個体を次の個体に切り換えることもできる。こう
することで、使用者は気に入らない特性を持つ個体を即
座に変更することができ、進化を高速に行えるようにな
る。また、個体の切り換えは車両が停止している時に限
って行う。これは走行中にスロットル特性が急変するこ
とによる影響を排除するために有効である。使用者によ
り入力された評価値に基づいて、好みのドラビリ性又は
加速性が得られたか否かを判断し（ステップ１−５）、
好みの特性が得られたと判断した場合には進化処理を終
了し、得られていない場合には、１世代の全ての個体に
対して試乗及び評価が終了したか否かを判断する（ステ
ップ１−６）。全ての個体に対する試乗及び評価が終了
していない場合には、制御モジュールのパラメータを別
の個体のものに変更し（ステップ１−７）、再び、試乗
（ステップ１−３）及び評価（ステップ１−４）の処理
を繰り返す。また、全ての個体に対する試乗及び評価が
終了した場合には、進化型計算モジュールに入り（ステ
ップ１−８）、次世代の個体群を生成し、再び、それら
の個体のパラメータを用いた試乗及び評価を行う。これ
らの処理は好みのドラビリ性又は加速性が得られるまで
繰り返し行われ、その結果、電子スロットル制御モジュ
ール及び変速比補正率モジュールのパラメータは最適化
される。
【００１３】ここで、上記した各最適化処理に用いられ
ている進化型計算モジュールについて、遺伝的アルゴリ
ズムを例として簡単に説明する。図１６は、進化型計算
法として遺伝的アルゴリズムを用いた場合の進化型計算
モジュールの概略フローチャートである。このモジュー
ルでは、１世代の個体全ての評価の終了後、好みの特性
が得られなかった場合に、次世代の個体群を生成する。
スケーリング（ステップ１）については、個体群内の最
大適応度と平均適応度の比が一定となるように、適応度
の線形変換を行う。選択（ステップ２）については、使
用者の評価値（適応度）に比例して確立的に選択するル
ーレット選択方式が採用され得る。また、ランダムに選
んだｎ個の個体の中で最良の評価値を持つものを選択す
るトーナメント選択方式を用いることもできる。交叉
（ステップ３）には１点交叉、２点交叉、又は正規分布
交叉等の手法がある。選択された交叉の親が同一の固定
であることも起こり得るが、これを放置すると、個体群
としての多様性が失われる。このため、交叉に選択され
た親が同一の個体であった場合、他の選択された個体と
入れ換えをおこなって、可能限り同じ個体の交叉を避け
る。突然変異（ステップ４）については、個体の各遺伝
子座について一定の確率で、ランダムに値を変更する。
そのほかにも正規分布に従う摂動を加える方法も考えら
れる。異なる個体を交叉の親として選択したにもかから
らず、それらが遺伝的に見て全く同一である場合には、
交叉する親の両方について、通常より高い確率で突然変
異を生じさせる。また、上記の他に、一度に一世代の全
ての個体を置き換える「再生」と呼ばれる世代交代の手
法を用いることもできる。さらに、厳密に世代交代を適
用した場合、評価の高い個体を破壊してしまう恐れがあ
るため、エリート（評価の最も高い個体）を無条件に次
世代に残す、エリート保存戦略を合わせた用いることが
できる。
ている進化型計算モジュールについて、遺伝的アルゴリ
ズムを例として簡単に説明する。図１６は、進化型計算
法として遺伝的アルゴリズムを用いた場合の進化型計算
モジュールの概略フローチャートである。このモジュー
ルでは、１世代の個体全ての評価の終了後、好みの特性
が得られなかった場合に、次世代の個体群を生成する。
スケーリング（ステップ１）については、個体群内の最
大適応度と平均適応度の比が一定となるように、適応度
の線形変換を行う。選択（ステップ２）については、使
用者の評価値（適応度）に比例して確立的に選択するル
ーレット選択方式が採用され得る。また、ランダムに選
んだｎ個の個体の中で最良の評価値を持つものを選択す
るトーナメント選択方式を用いることもできる。交叉
（ステップ３）には１点交叉、２点交叉、又は正規分布
交叉等の手法がある。選択された交叉の親が同一の固定
であることも起こり得るが、これを放置すると、個体群
としての多様性が失われる。このため、交叉に選択され
た親が同一の個体であった場合、他の選択された個体と
入れ換えをおこなって、可能限り同じ個体の交叉を避け
る。突然変異（ステップ４）については、個体の各遺伝
子座について一定の確率で、ランダムに値を変更する。
そのほかにも正規分布に従う摂動を加える方法も考えら
れる。異なる個体を交叉の親として選択したにもかから
らず、それらが遺伝的に見て全く同一である場合には、
交叉する親の両方について、通常より高い確率で突然変
異を生じさせる。また、上記の他に、一度に一世代の全
ての個体を置き換える「再生」と呼ばれる世代交代の手
法を用いることもできる。さらに、厳密に世代交代を適
用した場合、評価の高い個体を破壊してしまう恐れがあ
るため、エリート（評価の最も高い個体）を無条件に次
世代に残す、エリート保存戦略を合わせた用いることが
できる。
【００１４】以上説明したように、本実施例では、電子
スロットルのスロットル特性を最適化する過程におい
て、特性表示装置で、評価すべき特性の変化を、使用者
が同定可能な魚を模した表現物で表示しているので、使
用者は直感的に表現物と特性との関係を把握することが
可能になり、体感だけでは評価が困難な微妙な差を持つ
特性についても、前記表現物を見ながら安心して評価す
ることが可能になり、また、説明書等を読んで特性と画
像との関連を把握することを省略することも可能であ
る。また、使用者が進化処理中の評価を間違えて、進化
が使用者の望まない方向に間違って進んでしまう可能性
が極めて低くなる。前記特性表示装置は、運転中に使用
者が見ることができる位置に配置されているのが好まし
く、このように使用者の見える位置に配置されている場
合には、速度や回転数等の他の情報を切換式に、又は同
時に表示させることもできる。また、上記した実施例で
は、個体生成後、試乗前に、特性表示装置で各個体の特
性及び試乗に用いられる個体の特性を表示しているが、
特性表示装置における表示のタイミングは、本実施例に
限定されることなく、これは本実施例に限定されること
なく任意のタイミングで、例えば、試乗の後に、表示す
ることのできることはいうまでもない。さらに、上記し
た実施例では、特性表示装置は、対話型評価を採用した
電子スロットル制御部における特性のみを表示するよう
に構成されているが、これは本実施例に限定されること
なく、例えば、自律型評価を採用した燃料噴射装置制御
部における特性を、前記電子スロットル制御部と特性と
切換式に表示するように構成してもよい。このように、
自律型評価を採用した最適化処理における最適化処理中
の特性の変化を使用者が見ることができるようにするこ
とにより、使用者が現在の制御対象の特性を確認できる
ようになり、また、必要に応じて、使用者が自律型評価
における評価基準を変更する等、自律型評価を採用した
最適化処理に使用者が介入できるようにすることも可能
になる。さらにまた、上記した実施例では、特性表示装
置は、静特性を魚の種類で、動特性を魚の体型で表示す
るように構成されているが、必要に応じて、燃費特性を
魚の長さ（サイズ）で表示する等、複数の制御モジュー
ルの特性を組み合わせて表示するように構成してもよ
い。また、上記した実施例では、本発明に係る総合特性
制御方法及び装置を車両の電子スロットル制御に適用し
た例を示しているが、本発明に係る総合特性制御方法及
び装置が適用可能な制御対象は本実施例に限定されるこ
となく、図１７に示すように、特性変更が可能な制御パ
ラメータを有する制御装置により制御されている制御対
象であれば任意のものでよい。例えば、糖度計に適用し
た場合には、果物の糖度やｐＨ等のパラメータを「美味
しい」や「不味い」というイメージを使用者が同定でき
るもの、例えば、人の顔等を模した表現物に変換し、補
助情報として提示することで、使用者が食べる前に味を
判断することが可能になり、また、食べた後に味の判断
の参考にすることが可能になる。使用者が果実を食べた
後、その味を採点することで、糖度計は表現物マップの
修正を行いより正確な評価を行うことが可能になる。さ
らにまた、本発明に係る総合特性制御装置は、使用者が
直感的に特性と表現物との関係を把握できるので、例え
ば、特性表示装置と最適化処理部とを一体にした総合特
性最適化装置を構成し、それを車両から取り外し可能に
することで、使用者が自宅等で制御パラメータの最適化
を行ったり、最適化できる方向性を車両を用いずに試す
ことも可能になる。このように構成することで、車両を
用いずに、車両の特性を最適化することが可能になるの
で、最適化に要する時間を短縮できることは勿論のこ
と、例えば、使用者が車両で出かける時期や場所の天候
や環境等に合わせて、予め総合特性最適化装置を用いて
自宅でその天候や環境に合った特性を獲得しておくこと
も可能になる等、制御対象を実際に使用していない時で
も、その制御対象を飼育するような楽しみを使用者に与
えることが可能になる。
スロットルのスロットル特性を最適化する過程におい
て、特性表示装置で、評価すべき特性の変化を、使用者
が同定可能な魚を模した表現物で表示しているので、使
用者は直感的に表現物と特性との関係を把握することが
可能になり、体感だけでは評価が困難な微妙な差を持つ
特性についても、前記表現物を見ながら安心して評価す
ることが可能になり、また、説明書等を読んで特性と画
像との関連を把握することを省略することも可能であ
る。また、使用者が進化処理中の評価を間違えて、進化
が使用者の望まない方向に間違って進んでしまう可能性
が極めて低くなる。前記特性表示装置は、運転中に使用
者が見ることができる位置に配置されているのが好まし
く、このように使用者の見える位置に配置されている場
合には、速度や回転数等の他の情報を切換式に、又は同
時に表示させることもできる。また、上記した実施例で
は、個体生成後、試乗前に、特性表示装置で各個体の特
性及び試乗に用いられる個体の特性を表示しているが、
特性表示装置における表示のタイミングは、本実施例に
限定されることなく、これは本実施例に限定されること
なく任意のタイミングで、例えば、試乗の後に、表示す
ることのできることはいうまでもない。さらに、上記し
た実施例では、特性表示装置は、対話型評価を採用した
電子スロットル制御部における特性のみを表示するよう
に構成されているが、これは本実施例に限定されること
なく、例えば、自律型評価を採用した燃料噴射装置制御
部における特性を、前記電子スロットル制御部と特性と
切換式に表示するように構成してもよい。このように、
自律型評価を採用した最適化処理における最適化処理中
の特性の変化を使用者が見ることができるようにするこ
とにより、使用者が現在の制御対象の特性を確認できる
ようになり、また、必要に応じて、使用者が自律型評価
における評価基準を変更する等、自律型評価を採用した
最適化処理に使用者が介入できるようにすることも可能
になる。さらにまた、上記した実施例では、特性表示装
置は、静特性を魚の種類で、動特性を魚の体型で表示す
るように構成されているが、必要に応じて、燃費特性を
魚の長さ（サイズ）で表示する等、複数の制御モジュー
ルの特性を組み合わせて表示するように構成してもよ
い。また、上記した実施例では、本発明に係る総合特性
制御方法及び装置を車両の電子スロットル制御に適用し
た例を示しているが、本発明に係る総合特性制御方法及
び装置が適用可能な制御対象は本実施例に限定されるこ
となく、図１７に示すように、特性変更が可能な制御パ
ラメータを有する制御装置により制御されている制御対
象であれば任意のものでよい。例えば、糖度計に適用し
た場合には、果物の糖度やｐＨ等のパラメータを「美味
しい」や「不味い」というイメージを使用者が同定でき
るもの、例えば、人の顔等を模した表現物に変換し、補
助情報として提示することで、使用者が食べる前に味を
判断することが可能になり、また、食べた後に味の判断
の参考にすることが可能になる。使用者が果実を食べた
後、その味を採点することで、糖度計は表現物マップの
修正を行いより正確な評価を行うことが可能になる。さ
らにまた、本発明に係る総合特性制御装置は、使用者が
直感的に特性と表現物との関係を把握できるので、例え
ば、特性表示装置と最適化処理部とを一体にした総合特
性最適化装置を構成し、それを車両から取り外し可能に
することで、使用者が自宅等で制御パラメータの最適化
を行ったり、最適化できる方向性を車両を用いずに試す
ことも可能になる。このように構成することで、車両を
用いずに、車両の特性を最適化することが可能になるの
で、最適化に要する時間を短縮できることは勿論のこ
と、例えば、使用者が車両で出かける時期や場所の天候
や環境等に合わせて、予め総合特性最適化装置を用いて
自宅でその天候や環境に合った特性を獲得しておくこと
も可能になる等、制御対象を実際に使用していない時で
も、その制御対象を飼育するような楽しみを使用者に与
えることが可能になる。
【００１５】
【発明の効果】以上説明したように、本発明に係る総合
特性最適化方法は、所定の入力情報に基づいて制御対象
の操作量に関連する出力を決定する通常制御用制御モジ
ュールの制御パラメータをヒューリスティックスによる
最適化手法を用いて制御対象の特性が最適になるように
最適化する最適化方法において、制御パラメータから得
られる制御対象の特性の変化を、同定可能なものを模し
た表現物の種類又は変化に対応付けし、最適化処理中の
制御パラメータで得られる制御対象の特性を、前記表現
物に置き換えて使用者に表示するので、使用者が最適化
処理中の特性の内容を直感的に把握することができるよ
うになるという効果を奏し、前記最適化処理の評価を予
め設定された評価基準に基づいて行う場合には、使用者
は制御対象の最適化の過程を見て楽しむことが可能にな
り、また、前記最適化処理の評価を使用者意志に基づい
て行う場合には、前記表現物を参照して評価を行うこと
ができるので、評価が簡単になり、かつ、評価を間違え
る可能性が極めて低くなるという効果を奏する。
特性最適化方法は、所定の入力情報に基づいて制御対象
の操作量に関連する出力を決定する通常制御用制御モジ
ュールの制御パラメータをヒューリスティックスによる
最適化手法を用いて制御対象の特性が最適になるように
最適化する最適化方法において、制御パラメータから得
られる制御対象の特性の変化を、同定可能なものを模し
た表現物の種類又は変化に対応付けし、最適化処理中の
制御パラメータで得られる制御対象の特性を、前記表現
物に置き換えて使用者に表示するので、使用者が最適化
処理中の特性の内容を直感的に把握することができるよ
うになるという効果を奏し、前記最適化処理の評価を予
め設定された評価基準に基づいて行う場合には、使用者
は制御対象の最適化の過程を見て楽しむことが可能にな
り、また、前記最適化処理の評価を使用者意志に基づい
て行う場合には、前記表現物を参照して評価を行うこと
ができるので、評価が簡単になり、かつ、評価を間違え
る可能性が極めて低くなるという効果を奏する。
【図１】 総合特性最適化装置を構成する制御装置１０
とエンジン１との関係を示す概略図である。
とエンジン１との関係を示す概略図である。
【図２】 制御装置１０の概略ブロック図である。
【図３】 電子スロットル制御モジュールの概略ブロッ
ク図である。
ク図である。
【図４】 幾つかのスロットルの静特性の例を示すグラ
フである。
フである。
【図５】 幾つかのスロットルの動特性の例を示すグラ
フである。
フである。
【図６】 電子スロットル制御モジュールにおける制御
パラメータのコーディング例を示す図である。
パラメータのコーディング例を示す図である。
【図７】 燃料噴射装置制御モジュールの概略ブロック
図である。
図である。
【図８】 （ａ）は燃料噴射量補正用モジュールを構成
するニューラル回路網の概略図であり、（ｂ）は燃料噴
射用制御モジュールの制御パラメータのコーディング例
を示す図である。
するニューラル回路網の概略図であり、（ｂ）は燃料噴
射用制御モジュールの制御パラメータのコーディング例
を示す図である。
【図９】 制御装置１０全体の最適化処理の流れを示す
フローチャートである。
フローチャートである。
【図１０】 時分割で各個体を評価する場合の分割方法
の一例を示す図である。
の一例を示す図である。
【図１１】 特性表示装置の概略図である。
【図１２】 静特性と魚画像との対応付けの具体例を示
す図である。
す図である。
【図１３】 静特性（ＳＰ１及びＳＰ２）で表される二
次元空間全体に魚画像を対応付けしたイメージマップを
示している。
次元空間全体に魚画像を対応付けしたイメージマップを
示している。
【図１４】 動特性（ＤＲ−ＡＧ）に魚画像を対応付け
したイメージマップを示している。
したイメージマップを示している。
【図１５】 （ａ）〜（ｃ）は特性表示装置における特
性表示方法の一例を示す図である。
性表示方法の一例を示す図である。
【図１６】 進化型計算法として遺伝的アルゴリズムを
用いた場合の進化型計算モジュールの概略フローチャー
トである。
用いた場合の進化型計算モジュールの概略フローチャー
トである。
【図１７】 任意の制御対象の特性を最適化するための
制御装置及び特性表示装置の概略ブロック図である。
制御装置及び特性表示装置の概略ブロック図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｆ 3/00 ６５１ Ｇ０６Ｆ 3/00 ６５１Ａ ５Ｅ５０１ 17/00 15/20 Ｚ ５Ｈ００４ Ｆターム(参考） 3G065 BA00 CA00 DA05 FA00 FA02 FA03 GA01 GA09 GA10 GA26 GA27 GA46 KA35 KA36 3G084 AA00 BA05 BA13 DA02 EA00 EB00 FA01 FA02 FA10 FA11 FA20 FA33 3G093 AA07 AA16 BA19 BA24 DA01 DA03 DA04 DA05 DA06 DB08 EA05 EA09 EC02 FA00 FB00 3G301 HA00 JA02 JA03 LA03 LB02 LC03 MA14 NB20 ND00 ND45 NE00 PA07Z PA09Z PA10Z PE01Z PE08Z PF03Z 5B049 BB31 CC31 EE03 EE07 EE31 FF03 FF04 5E501 AC37 BA12 CA03 EB08 FA14 FA46 FB25 FB43 5H004 GA26 GB12 HA04 HA13 HB01 HB02 HB03 HB04 HB07 HB08 JB07 KC02 KC03 KC45 KD36 KD67 MA48
Claims (20)
- 【請求項１】所定の入力情報に基づいて制御対象の操作
量に関連する出力を決定する通常制御用制御モジュール
の制御パラメータをヒューリスティックスによる最適化
手法を用いて制御対象の特性が最適になるように最適化
する最適化方法において、 制御パラメータから得られる制御対象の特性の変化を、
同定可能なものを模した表現物の種類又は変化に対応付
けし、 最適化処理中の制御パラメータで得られる制御対象の特
性を、前記表現物に置き換えて使用者に表示することを
特徴とする総合特性最適化方法。 - 【請求項２】前記最適化処理の評価を予め設定された評
価基準に基づいて行うことを特徴とする請求項１に記載
の最適化方法。 - 【請求項３】前記最適化処理の評価を使用者意志に基づ
いて行うことを特徴とする請求項１に記載の最適化方
法。 - 【請求項４】前記同定可能な表現物を最適化処理の評価
用情報として使用者に表示することを特徴とする請求項
３に記載の最適化方法。 - 【請求項５】前記同定可能なものが、植物、魚類、鳥
類、ほ乳類、又は虫を含む生命体であることを特徴とす
る請求項１〜４に記載の最適化方法。 - 【請求項６】前記同定可能なもの表現物が、無機物であ
ることを特徴とする請求項〜４に記載の最適化方法。 - 【請求項７】前記最適化手法が進化型計算法であり、 進化処理の過程で生成される各個体から得られる特性
と、現在の制御パラメータから得られる特性の両方を前
記表現物に置き換えて表示することを特徴とする請求項
１〜６の何れか一項に記載の最適化方法。 - 【請求項８】進化処理の過程で生成される各個体から得
られる特性を一世代分全て表示することを特徴とする請
求項７に記載の最適化方法。 - 【請求項９】進化処理の過程で生成される各個体から得
られる特性を、家系図的に表示することを特徴とする請
求項７に記載の最適化方法。 - 【請求項１０】前記制御対象が、最終制御対象の性能を
コントロールする手段であることを特徴とする請求項１
〜９の何れか一項に記載の最適化方法。 - 【請求項１１】前記最終制御対象が、原動機、電動機、
又はそれらの組み合わせであることを特徴とする請求項
１０に記載の最適化方法。 - 【請求項１２】前記原動機、電動機、又はそれらの組み
合わせが車両に搭載されていることを特徴とする請求項
１１に記載の最適化方法。 - 【請求項１３】前記最終制御対象の性能をコントロール
する手段が電子スロットルであり、 前記通常制御用制御モジュールが、スロットルレバー操
作量を入力情報とし、吸入空気量変化手段の操作量を出
力とすることを特徴とする請求項１０〜１２の何れか一
項に記載の最適化方法。 - 【請求項１４】前記通常制御用制御モジュールが、スロ
ットルレバーの操作量に対する吸入空気量変化手段の操
作量の静特性に関する制御パラメータを用いるように構
成され、 前記最適化処理部が前記静特性に関する制御パラメータ
の最適化処理を行うことを特徴とする請求項１３に記載
の最適化方法。 - 【請求項１５】前記通常制御用制御モジュールが、スロ
ットルレバーの操作量に対する吸入空気量変化手段の操
作量の動特性に関する制御パラメータを、スロットル入
力に対して加えられる一次遅れ定数及び／又は加速補正
係数として用いるように構成され、 前記最適化処理部が前記動特性に関する制御パラメータ
の最適化処理を行うことを特徴とする請求項１３又は１
４に記載の最適化方法。 - 【請求項１６】所定の入力情報に基づいて制御対象の操
作量に関連する出力を決定する通常制御用制御モジュー
ルを備えた通常制御部と、 前記通常制御用制御モジュールの制御パラメータをヒュ
ーリスティックスを用いた最適化手法を用いて最適化す
る最適化処理部と、 制御パラメータから得られる制御対象の特性の変化を、
同定可能なものを模した表現物の種類又は変化に対応付
けし、最適化処理中の制御パラメータから得られる制御
対象の特性を前記表現物に置き換えて使用者に表示する
特性表示部とを有することを特徴とする総合特性最適化
装置。 - 【請求項１７】前記最適化処理部が、最適化手法に関す
る演算を行う最適化演算部と、 予め設定された評価基準に基づいて最適化処理に関する
評価を行う自律型評価部とを備え、 前記最適化処理部が、最適化演算部で得られた制御パラ
メータを通常制御用制御モジュールに用いて実際に制御
を行い、その結果得られる特性を前記評価部で評価しな
がら最適化を進めることを特徴とする請求項１６に記載
の最適化装置。 - 【請求項１８】前記特性表示部が、最適化処理に関する
使用者意志に基づく評価を入力する評価情報入力手段と
を備え、 前記表現物を最適化処理の評価用情報として使用者に表
示することを特徴とする請求項１６に記載の最適化装
置。 - 【請求項１９】前記同定可能なものが、植物、魚類、鳥
類、ほ乳類、又は虫を含む生命体であることを特徴とす
る請求項１６〜１８に記載の最適化装置。 - 【請求項２０】前記同定可能なものが、無機物であるこ
とを特徴とする請求項１６〜１８に記載の最適化装置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8048999A JP2000276206A (ja) | 1999-03-24 | 1999-03-24 | 総合特性最適化方法及び装置 |
| US09/535,151 US6721606B1 (en) | 1999-03-24 | 2000-03-24 | Method and apparatus for optimizing overall characteristics of device |
| DE60014735T DE60014735T2 (de) | 1999-03-24 | 2000-03-24 | Verfahren zur Gesamtoptimierung einer Charakteristik und Vorrichtung zur Durchführung dafür |
| EP00106445A EP1039356B1 (en) | 1999-03-24 | 2000-03-24 | Overall characteristic optimization method and apparatus therefor |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8048999A JP2000276206A (ja) | 1999-03-24 | 1999-03-24 | 総合特性最適化方法及び装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000276206A true JP2000276206A (ja) | 2000-10-06 |
Family
ID=13719720
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8048999A Pending JP2000276206A (ja) | 1999-03-24 | 1999-03-24 | 総合特性最適化方法及び装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6721606B1 (ja) |
| EP (1) | EP1039356B1 (ja) |
| JP (1) | JP2000276206A (ja) |
| DE (1) | DE60014735T2 (ja) |
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