JP2001005502A - 重み同定方法及びフィードバック制御方法 - Google Patents
重み同定方法及びフィードバック制御方法Info
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- F16—ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
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- F16H61/00—Control functions within control units of change-speed- or reversing-gearings for conveying rotary motion ; Control of exclusively fluid gearing, friction gearing, gearings with endless flexible members or other particular types of gearing
- F16H61/66—Control functions within control units of change-speed- or reversing-gearings for conveying rotary motion ; Control of exclusively fluid gearing, friction gearing, gearings with endless flexible members or other particular types of gearing specially adapted for continuously variable gearings
- F16H61/662—Control functions within control units of change-speed- or reversing-gearings for conveying rotary motion ; Control of exclusively fluid gearing, friction gearing, gearings with endless flexible members or other particular types of gearing specially adapted for continuously variable gearings with endless flexible members
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- 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
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/0205—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric not using a model or a simulator of the controlled system
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 制御モデルを構成するパラメータを直接推定
することなく、それらを包含するパラメータ群を含むモ
デルの重みを推定することによって演算量を減少する。 【解決手段】 コントローラ１０２は、スリップ回転速
度Ｎｓｌｉｐと目標回転速度との差ｅ及びパラメータマ
ップ１０１からの重みθに基づいて、スリップ回転速度
Ｎｓｌｉｐが目標回転速度となるための指令値Ｄｕｔｙ
をフィードバック制御する。重みθは、スリップ制御系
１０３を表す制御モデルを構成するための、各々パラメ
ータ群を含む複数のモデル各々に掛ける重みであり、複
数のモデルの1つのモデルに掛ける重みにより、複数の
モデルの該１つのモデル以外の他の少なくとも１つのモ
デルに掛ける重みが特定される。
することなく、それらを包含するパラメータ群を含むモ
デルの重みを推定することによって演算量を減少する。 【解決手段】 コントローラ１０２は、スリップ回転速
度Ｎｓｌｉｐと目標回転速度との差ｅ及びパラメータマ
ップ１０１からの重みθに基づいて、スリップ回転速度
Ｎｓｌｉｐが目標回転速度となるための指令値Ｄｕｔｙ
をフィードバック制御する。重みθは、スリップ制御系
１０３を表す制御モデルを構成するための、各々パラメ
ータ群を含む複数のモデル各々に掛ける重みであり、複
数のモデルの1つのモデルに掛ける重みにより、複数の
モデルの該１つのモデル以外の他の少なくとも１つのモ
デルに掛ける重みが特定される。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、重み同定方法及び
フィードバック制御方法に係り、より詳しくは、制御系
を表す制御モデルを構成するための、各々パラメータ群
を含む複数のモデル各々に掛ける重みを同定する重み同
定方法、及び、制御系を制御するための目標値及び目標
値に基づいて制御される制御系の応答値と、該制御系を
表す制御モデルを構成するための、各々パラメータ群を
含む複数のモデル各々に掛ける重みと、から、応答値が
目標値となるための制御系への指令値をフィードバック
制御するフィードバック制御方法に関する。
フィードバック制御方法に係り、より詳しくは、制御系
を表す制御モデルを構成するための、各々パラメータ群
を含む複数のモデル各々に掛ける重みを同定する重み同
定方法、及び、制御系を制御するための目標値及び目標
値に基づいて制御される制御系の応答値と、該制御系を
表す制御モデルを構成するための、各々パラメータ群を
含む複数のモデル各々に掛ける重みと、から、応答値が
目標値となるための制御系への指令値をフィードバック
制御するフィードバック制御方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、車両用無段階変速機（ＣＶ
Ｔ）では、変速油圧制御器と入力側プーリ、金属ベル
ト、出力側プーリ等とを含むＣＶＴユニットと、変速油
圧制御器を制御する制御器と、を備えている。即ち、制
御器は変速油圧制御器を制御して、変速制御を行ってい
る。かかるＣＶＴは特性を個々に調整する必要がある。
このため、制御器のパラメータを、ＣＶＴユニットの特
性に合わせて設定する必要がある。即ち、ＣＶＴユニッ
トに目標回転数をステップ的に与え、その応答回転数を
計測し、制御器のパラメータを算出し、パラメータを実
現するように、制御器とＣＶＴユニットとのマッチング
を行っている。
Ｔ）では、変速油圧制御器と入力側プーリ、金属ベル
ト、出力側プーリ等とを含むＣＶＴユニットと、変速油
圧制御器を制御する制御器と、を備えている。即ち、制
御器は変速油圧制御器を制御して、変速制御を行ってい
る。かかるＣＶＴは特性を個々に調整する必要がある。
このため、制御器のパラメータを、ＣＶＴユニットの特
性に合わせて設定する必要がある。即ち、ＣＶＴユニッ
トに目標回転数をステップ的に与え、その応答回転数を
計測し、制御器のパラメータを算出し、パラメータを実
現するように、制御器とＣＶＴユニットとのマッチング
を行っている。
【０００３】この場合、ＣＶＴユニットの伝達係数が不
明な場合には、ステップ応答回転数をさまざまな条件下
で多数計測して、制御器のパラメータを決定する必要が
ある。しかし、プーリの押しつけ力や平衡点の違いによ
る特性変化のため、最適なパラメータの設定が難しく時
間がかかるにも関わらず全運転領域で満足な性能を得る
のが難しい。
明な場合には、ステップ応答回転数をさまざまな条件下
で多数計測して、制御器のパラメータを決定する必要が
ある。しかし、プーリの押しつけ力や平衡点の違いによ
る特性変化のため、最適なパラメータの設定が難しく時
間がかかるにも関わらず全運転領域で満足な性能を得る
のが難しい。
【０００４】そこで、従来では、ＣＶＴユニットと制御
器とからなる制御系を、
器とからなる制御系を、
【数１】 で近似し、スロットル開度及び出力側プーリの実際の回
転数から求めた目標回転数と実測した回転数とから、定
数Ｋｒ、固有角周波数ωｎ及び減衰係数ζを直接推定
し、これらの値が、目標回転数及び実測した回転数から
定まる望ましい値となるように、定数Ｋｒ、個有角周波
数ωｎ、減衰係数ζにより表すことの可能な制御器のパ
ラメータを調整することが提案されている（特開平７−
３５２１０号公報）。
転数から求めた目標回転数と実測した回転数とから、定
数Ｋｒ、固有角周波数ωｎ及び減衰係数ζを直接推定
し、これらの値が、目標回転数及び実測した回転数から
定まる望ましい値となるように、定数Ｋｒ、個有角周波
数ωｎ、減衰係数ζにより表すことの可能な制御器のパ
ラメータを調整することが提案されている（特開平７−
３５２１０号公報）。
【０００５】ところで、一般に制御対象には非線形特性
が存在する。例えば、スリップ制御系では、エンジン速
度、車速、エンジン負荷、油温、経時的な変化により制
御系の特性は変化する。コントローラ設計では、これら
特性変化の補償ために、コントローラの応答性を高める
ことは難しく、また設計のために多くの時間を必要とす
る。
が存在する。例えば、スリップ制御系では、エンジン速
度、車速、エンジン負荷、油温、経時的な変化により制
御系の特性は変化する。コントローラ設計では、これら
特性変化の補償ために、コントローラの応答性を高める
ことは難しく、また設計のために多くの時間を必要とす
る。
【０００６】そこで従来技術を適用すると、モデルの特
性に合わせて制御パラメータを同定し自動調整するの
で、制御性の向上と、設計の短期化が図れる。
性に合わせて制御パラメータを同定し自動調整するの
で、制御性の向上と、設計の短期化が図れる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】しかし、従来技術では
制御対象の定数Ｋｒ、個有角周波数ωｎ及び減衰係数ζ
を直接同定しているため、制御対象や近似する範囲によ
りラプラス演算子Ｓの次数が上がるほど、多くのパラメ
ータ推定が必要となってしまい、演算量、プログラムサ
イス、メモリの増加により実装上問題が生ずる。またパ
ラメータ推定の過程において、推定値が発散する恐れが
ある。
制御対象の定数Ｋｒ、個有角周波数ωｎ及び減衰係数ζ
を直接同定しているため、制御対象や近似する範囲によ
りラプラス演算子Ｓの次数が上がるほど、多くのパラメ
ータ推定が必要となってしまい、演算量、プログラムサ
イス、メモリの増加により実装上問題が生ずる。またパ
ラメータ推定の過程において、推定値が発散する恐れが
ある。
【０００８】本発明は、上記事実に鑑み成されたもの
で、制御モデルを構成するパラメータを直接推定するこ
となく、それらを包含するパラメータ群を含むモデルの
重みを推定することによって演算量を減少することの可
能な重み同定方法及びフィードバック制御方法を提供す
ることを目的とする。
で、制御モデルを構成するパラメータを直接推定するこ
となく、それらを包含するパラメータ群を含むモデルの
重みを推定することによって演算量を減少することの可
能な重み同定方法及びフィードバック制御方法を提供す
ることを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】上記目的達成のため請求
項１記載の発明は、制御系を表す制御モデルを構成する
ための、各々パラメータ群を含む複数のモデル各々に掛
ける重みを同定する重み同定法において、前記複数のモ
デルの1つのモデルに掛ける重みにより、前記複数のモ
デルの該１つのモデル以外の他の少なくとも１つのモデ
ルに掛ける重みが特定されることを特徴とする。
項１記載の発明は、制御系を表す制御モデルを構成する
ための、各々パラメータ群を含む複数のモデル各々に掛
ける重みを同定する重み同定法において、前記複数のモ
デルの1つのモデルに掛ける重みにより、前記複数のモ
デルの該１つのモデル以外の他の少なくとも１つのモデ
ルに掛ける重みが特定されることを特徴とする。
【００１０】即ち、本発明は、複数のモデル各々に掛け
る重みを同定するものである。この複数のモデルは、制
御系を表す制御モデルを構成するためのものであり、各
々パラメータ群を含むものである。
る重みを同定するものである。この複数のモデルは、制
御系を表す制御モデルを構成するためのものであり、各
々パラメータ群を含むものである。
【００１１】そして、本発明は、複数のモデルの1つの
モデルに掛ける重みにより、複数のモデルの該１つのモ
デル以外の他の少なくとも１つのモデルに掛ける重みが
特定されるようにしている。即ち、例えば、請求項２の
ように、複数のモデルの1つのモデルに掛ける重みを大
きくすると、前記複数のモデルの該１つのモデル以外の
他の少なくとも１つのモデルに掛ける重みが小さくなる
ようにする。モデルが２つある場合の各々のモデルの重
みを、θ１、θ２とすると、θ１＝１−θ２である。ま
た、モデルが３つある場合の各々のモデルの重みを、θ
１、θ２、θ３とすると、θ３＝１−θ１−θ２であ
る。なお、モデル数は、２個、３個に限定されない。こ
のように、各モデルに対する重みを、ゼロ以上１以下の
値とすると、推定値が発散すことを防止することができ
る。
モデルに掛ける重みにより、複数のモデルの該１つのモ
デル以外の他の少なくとも１つのモデルに掛ける重みが
特定されるようにしている。即ち、例えば、請求項２の
ように、複数のモデルの1つのモデルに掛ける重みを大
きくすると、前記複数のモデルの該１つのモデル以外の
他の少なくとも１つのモデルに掛ける重みが小さくなる
ようにする。モデルが２つある場合の各々のモデルの重
みを、θ１、θ２とすると、θ１＝１−θ２である。ま
た、モデルが３つある場合の各々のモデルの重みを、θ
１、θ２、θ３とすると、θ３＝１−θ１−θ２であ
る。なお、モデル数は、２個、３個に限定されない。こ
のように、各モデルに対する重みを、ゼロ以上１以下の
値とすると、推定値が発散すことを防止することができ
る。
【００１２】このように、複数のモデルの1つのモデル
に掛ける重みにより、複数のモデルの該１つのモデル以
外の他の少なくとも１つのモデルに掛ける重みが特定さ
れるので、各モデルの重みを同定する必要がなく、演算
量を減少することができる。
に掛ける重みにより、複数のモデルの該１つのモデル以
外の他の少なくとも１つのモデルに掛ける重みが特定さ
れるので、各モデルの重みを同定する必要がなく、演算
量を減少することができる。
【００１３】ところで、本発明にかかる重み同定方法
は、フィードバック制御方法に適用することができる。
は、フィードバック制御方法に適用することができる。
【００１４】即ち、請求項３のように、制御系を制御す
るための目標値及び目標値に基づいて制御される制御系
の制御量と、該制御系を表す制御モデルを構成するため
の、各々パラメータ群を含む複数のモデル各々に掛ける
重みと、から、制御量が目標値となるための制御系への
指令値をフィードバック制御するフィードバック制御方
法において、前記複数のモデルの1つのモデルに掛ける
重みにより、前記複数のモデルの該１つのモデル以外の
他の少なくとも１つのモデルに掛ける重みが特定される
ことを特徴とする。この場合、前記複数のモデルの1つ
のモデルに掛ける重みを大きくすると、前記複数のモデ
ルの該１つのモデル以外の他の少なくとも１つのモデル
に掛ける重みが小さくなるようにする。
るための目標値及び目標値に基づいて制御される制御系
の制御量と、該制御系を表す制御モデルを構成するため
の、各々パラメータ群を含む複数のモデル各々に掛ける
重みと、から、制御量が目標値となるための制御系への
指令値をフィードバック制御するフィードバック制御方
法において、前記複数のモデルの1つのモデルに掛ける
重みにより、前記複数のモデルの該１つのモデル以外の
他の少なくとも１つのモデルに掛ける重みが特定される
ことを特徴とする。この場合、前記複数のモデルの1つ
のモデルに掛ける重みを大きくすると、前記複数のモデ
ルの該１つのモデル以外の他の少なくとも１つのモデル
に掛ける重みが小さくなるようにする。
【００１５】そして、請求項３において、前記複数のモ
デルの1つのモデルに掛ける重みを大きくすると、前記
複数のモデルの該１つのモデル以外の他の少なくとも１
つのモデルに掛ける重みが小さくなるようにすることも
できる。また、請求項３において、重みを、前記目標値
及び前記制御量の差と、前記指令値の平衡値からの差
と、に基づいて推定するようにしてもよい。
デルの1つのモデルに掛ける重みを大きくすると、前記
複数のモデルの該１つのモデル以外の他の少なくとも１
つのモデルに掛ける重みが小さくなるようにすることも
できる。また、請求項３において、重みを、前記目標値
及び前記制御量の差と、前記指令値の平衡値からの差
と、に基づいて推定するようにしてもよい。
【００１６】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施例を図面を参
照して詳細に説明する。なお、本実施の形態は、重み同
定方法及びフィードバック制御方法をクラッチのスリッ
プ制御装置に適用している。なお、本発明は、クラッチ
のスリップ制御装置にのみ適用されるものではなく、Ｃ
ＶＴなどにも適用可能である。
照して詳細に説明する。なお、本実施の形態は、重み同
定方法及びフィードバック制御方法をクラッチのスリッ
プ制御装置に適用している。なお、本発明は、クラッチ
のスリップ制御装置にのみ適用されるものではなく、Ｃ
ＶＴなどにも適用可能である。
【００１７】本実施の形態にかかるクラッチのスリップ
制御装置は、クラッチの制御系（油圧のバルブ制御機構
等）のスリップ制御系１０３、スリップ制御系１０３か
らの応答であるスリップ回転速度Ｎｓｌｉｐと目標回転
速度との差ｅを演算する演算器１０４、スリップ回転速
度Ｎｓｌｉｐと目標回転速度との差ｅ及び後述する重み
θに基づいて、スリップ回転速度Ｎｓｌｉｐが目標回転
速度となるためのスリップ制御系１０３を制御するため
の指令値であるＤｕｔｙをフィードバック制御するコン
トローラ１０２を備えている。
制御装置は、クラッチの制御系（油圧のバルブ制御機構
等）のスリップ制御系１０３、スリップ制御系１０３か
らの応答であるスリップ回転速度Ｎｓｌｉｐと目標回転
速度との差ｅを演算する演算器１０４、スリップ回転速
度Ｎｓｌｉｐと目標回転速度との差ｅ及び後述する重み
θに基づいて、スリップ回転速度Ｎｓｌｉｐが目標回転
速度となるためのスリップ制御系１０３を制御するため
の指令値であるＤｕｔｙをフィードバック制御するコン
トローラ１０２を備えている。
【００１８】また、クラッチのスリップ制御装置１０３
は、スリップ回転速度Ｎｓｌｉｐと目標回転速度との差
ｅ及び指令値Ｄｕｔｙが入力され、スリップ回転速度Ｎ
ｓｌｉｐと目標回転速度との差ｅと、指令値Ｄｕｔｙの
平衡値からの差と、に基づいて重みθを推定する適応機
構１０５、適用機構１０５から重みθが入力され、スリ
ップ制御系１０３の制御状態及び状態量θが安定してい
る場合に、スリップ制御系１０３の運転状態Ｎｔから、
パラメータマップ１０１により求められたθを、入力さ
れた重みθにより更新し、前記θをコントローラ１０２
に出力し、スリップ制御系１０３の制御状態が否安定の
場合には、スリップ制御系１０３の運転状態Ｎｔからθ
をマップから求めて、コントローラ１０２に出力するパ
ラメータマップ１０１と、を備えている。
は、スリップ回転速度Ｎｓｌｉｐと目標回転速度との差
ｅ及び指令値Ｄｕｔｙが入力され、スリップ回転速度Ｎ
ｓｌｉｐと目標回転速度との差ｅと、指令値Ｄｕｔｙの
平衡値からの差と、に基づいて重みθを推定する適応機
構１０５、適用機構１０５から重みθが入力され、スリ
ップ制御系１０３の制御状態及び状態量θが安定してい
る場合に、スリップ制御系１０３の運転状態Ｎｔから、
パラメータマップ１０１により求められたθを、入力さ
れた重みθにより更新し、前記θをコントローラ１０２
に出力し、スリップ制御系１０３の制御状態が否安定の
場合には、スリップ制御系１０３の運転状態Ｎｔからθ
をマップから求めて、コントローラ１０２に出力するパ
ラメータマップ１０１と、を備えている。
【００１９】次に、重みを説明する。重みは、スリップ
制御系１０３を表す制御モデルを構成するための、各々
パラメータ群を含む複数のモデル各々に掛けるためのも
のである。即ち、スリップ制御系１０３を表す制御モデ
ルは、（１）式のように、位相遅れモデル（Ａ１〜Ｄ
１）と位相進みモデル（Ａ２〜Ｄ２）の合成（ＬＰＶ：
ＬｉｎｅｒＰａｒａｍｅｔｅｒＶａｒｙｉｎｇモデル
化）することにより表現できる。
制御系１０３を表す制御モデルを構成するための、各々
パラメータ群を含む複数のモデル各々に掛けるためのも
のである。即ち、スリップ制御系１０３を表す制御モデ
ルは、（１）式のように、位相遅れモデル（Ａ１〜Ｄ
１）と位相進みモデル（Ａ２〜Ｄ２）の合成（ＬＰＶ：
ＬｉｎｅｒＰａｒａｍｅｔｅｒＶａｒｙｉｎｇモデル
化）することにより表現できる。
【００２０】
【数２】
【００２１】ここで、各制御モデルのパラメータは、表
１のように、既知である。
１のように、既知である。
【００２２】
【表１】
【００２３】次に、本実施の形態の作用を説明する。コ
ントローラ１０２は、スリップ回転速度Ｎｓｌｉｐが目
標回転速度となるためのスリップ制御系１０３を制御す
るための指令値Ｄｕｔｙを求めて、スリップ制御系１０
３に出力して、制御する。このように制御されたスリッ
プ制御系１０３からは、応答としてのスリップ回転速度
Ｎｓｌｉｐを出力する。演算器１０４は、スリップ制御
系１０３からのスリップ回転速度Ｎｓｌｉｐと目標回転
速度との差ｅを演算する。そして、コントローラ１０２
は、スリップ回転速度Ｎｓｌｉｐと目標回転速度との差
ｅ及びパラメータマップ１０１からの重みθに基づい
て、スリップ回転速度Ｎｓｌｉｐが目標回転速度となる
ためのスリップ制御系１０３を制御するための指令値Ｄ
ｕｔｙによりフィードバック制御する。
ントローラ１０２は、スリップ回転速度Ｎｓｌｉｐが目
標回転速度となるためのスリップ制御系１０３を制御す
るための指令値Ｄｕｔｙを求めて、スリップ制御系１０
３に出力して、制御する。このように制御されたスリッ
プ制御系１０３からは、応答としてのスリップ回転速度
Ｎｓｌｉｐを出力する。演算器１０４は、スリップ制御
系１０３からのスリップ回転速度Ｎｓｌｉｐと目標回転
速度との差ｅを演算する。そして、コントローラ１０２
は、スリップ回転速度Ｎｓｌｉｐと目標回転速度との差
ｅ及びパラメータマップ１０１からの重みθに基づい
て、スリップ回転速度Ｎｓｌｉｐが目標回転速度となる
ためのスリップ制御系１０３を制御するための指令値Ｄ
ｕｔｙによりフィードバック制御する。
【００２４】適応機構１０５は、スリップ回転速度Ｎｓ
ｌｉｐと目標回転速度との差ｅと、指令値Ｄｕｔｙの平
衡値からの差と、に基づいて重みθを推定（同定）す
る。パラメータマップ１０１は、適用機構１０５から重
みθが入力され、スリップ制御系１０３の制御状態及び
状態量θが安定している場合に、スリップ制御系１０３
の運転状態Ｎｔから、パラメータマップ１０１により求
められたθを、入力された重みにより更新し、前記θを
コントローラ１０２に出力し、スリップ制御系１０３の
制御状態が否安定の場合に、スリップ制御系１０３の運
転状態Ｎｔからθをマップから求めて、コントローラ１
０２に出力する。
ｌｉｐと目標回転速度との差ｅと、指令値Ｄｕｔｙの平
衡値からの差と、に基づいて重みθを推定（同定）す
る。パラメータマップ１０１は、適用機構１０５から重
みθが入力され、スリップ制御系１０３の制御状態及び
状態量θが安定している場合に、スリップ制御系１０３
の運転状態Ｎｔから、パラメータマップ１０１により求
められたθを、入力された重みにより更新し、前記θを
コントローラ１０２に出力し、スリップ制御系１０３の
制御状態が否安定の場合に、スリップ制御系１０３の運
転状態Ｎｔからθをマップから求めて、コントローラ１
０２に出力する。
【００２５】次に、適用機構１０５による重みθの同定
方法を説明する。適応機構１０５には、スリップ回転速
度Ｎｓｌｉｐと目標回転速度との差ｅ［ｋ］と指令値Ｄ
ｕｔｙとが入力される。適応機構１０５は、指令値Ｄｕ
ｔｙと図示しないローパスフィルタにより指令値Ｄｕｔ
ｙの変動分が除去されて求められた平衡値との偏差ｕ
［ｋ］を求める。そして、適応機構１０５は、スリップ
回転速度Ｎｓｌｉｐと目標回転速度との差ｅ［ｋ］と、
指令値Ｄｕｔｙと指令値Ｄｕｔｙの平衡値からの偏差ｕ
［ｋ］と、から、以下の式を用いた逐次型の最小自乗法
により重みθを同定する。
方法を説明する。適応機構１０５には、スリップ回転速
度Ｎｓｌｉｐと目標回転速度との差ｅ［ｋ］と指令値Ｄ
ｕｔｙとが入力される。適応機構１０５は、指令値Ｄｕ
ｔｙと図示しないローパスフィルタにより指令値Ｄｕｔ
ｙの変動分が除去されて求められた平衡値との偏差ｕ
［ｋ］を求める。そして、適応機構１０５は、スリップ
回転速度Ｎｓｌｉｐと目標回転速度との差ｅ［ｋ］と、
指令値Ｄｕｔｙと指令値Ｄｕｔｙの平衡値からの偏差ｕ
［ｋ］と、から、以下の式を用いた逐次型の最小自乗法
により重みθを同定する。
【００２６】
【数３】
【００２７】なお、変数の初期値、サンプリング時間
は、表２に示す通りである。
は、表２に示す通りである。
【００２８】
【表２】
【００２９】このように、位相遅れモデルと位相進みモ
デルとを合成して求められるスリップ制御系の各モデル
の重みを同定しているので、モデルのパラメータを直接
同定する必要がなく、演算量を減少することができる。
デルとを合成して求められるスリップ制御系の各モデル
の重みを同定しているので、モデルのパラメータを直接
同定する必要がなく、演算量を減少することができる。
【００３０】また、重みをゼロ以上１以下の値とするの
で、推定値が発散することを防止することができる。
で、推定値が発散することを防止することができる。
【００３１】ここで、前述した（１）式の指令値Ｄｕｔ
ｙからスリップ回転速度Ｎｓｌｉｐまでの伝達特性を周
波数領域で表すと、図２（Ａ）、図２（Ｂ）に示すよう
になる。即ち、θ＝０の場合には、スリップ制御系１０
３の制御モデルは、位相遅れモデルのみとなり、一方、
θ＝１の場合には、スリップ制御系１０３の制御モデル
は、位相進みモデルのみとなる。
ｙからスリップ回転速度Ｎｓｌｉｐまでの伝達特性を周
波数領域で表すと、図２（Ａ）、図２（Ｂ）に示すよう
になる。即ち、θ＝０の場合には、スリップ制御系１０
３の制御モデルは、位相遅れモデルのみとなり、一方、
θ＝１の場合には、スリップ制御系１０３の制御モデル
は、位相進みモデルのみとなる。
【００３２】ところで、前述したように、重みθは、ス
リップ制御系１０３の制御状態が否安定の場合、即ち、
図３（Ａ）に示すように、スロットル開度が変化する場
合には、図３（Ｂ）に示すように、スロットル開度が変
化するに従って変化する。一方、スリップ制御系１０３
の制御状態が安定の場合、即ち、スロットル開度が変化
しない場合には、重みθは適応機構１０５で、一定値に
同定される。
リップ制御系１０３の制御状態が否安定の場合、即ち、
図３（Ａ）に示すように、スロットル開度が変化する場
合には、図３（Ｂ）に示すように、スロットル開度が変
化するに従って変化する。一方、スリップ制御系１０３
の制御状態が安定の場合、即ち、スロットル開度が変化
しない場合には、重みθは適応機構１０５で、一定値に
同定される。
【００３３】そして、モデル（θ＝０．１）のシミュレ
ーションと試験データ（タービン速度＝１７８１ｒｐ
ｍ、スリップ速度＝５０ｒｐｍ時、スロットル開度６
％）との比較結果（図４参照）、及び、モデル（θ＝
０．７）のシミュレーションと試験データ（タービン速
度＝１７８１ｒｐｍ、スリップ速度＝５０ｒｐｍ時、ス
ロットル開度１３％）との比較結果（図５参照）より、
良好にθ同定により求められたモデル（点線で示すシミ
ュレーション結果）は、試験データ（実線参照）と比較
して良い一致度を示していることがわかる。
ーションと試験データ（タービン速度＝１７８１ｒｐ
ｍ、スリップ速度＝５０ｒｐｍ時、スロットル開度６
％）との比較結果（図４参照）、及び、モデル（θ＝
０．７）のシミュレーションと試験データ（タービン速
度＝１７８１ｒｐｍ、スリップ速度＝５０ｒｐｍ時、ス
ロットル開度１３％）との比較結果（図５参照）より、
良好にθ同定により求められたモデル（点線で示すシミ
ュレーション結果）は、試験データ（実線参照）と比較
して良い一致度を示していることがわかる。
【００３４】ところで、ＰＷＭ変調ＶＶＶＦインバータ
の制御回路において、第１微分補償器、第２微分補償
器、及び一次遅れ補償器の直列回路を並設して、主回路
のダンピング効果を得る装置が提案されている(特開平
１−２５２１０３号公報)。この装置では、第２微分補
償器及び一次遅れ補償器の係数を直接求める必要がある
のに対し、本実施の形態では、位相遅れモデルと位相進
みモデルとを合成して求められるスリップ制御系の制御
モデルの該２つのモデルの一方のモデルに掛ける重みに
より他方のモデルに掛ける重みが特定される点で相違す
る。よって、本実施の形態では、求めるべきパラメータ
数が多い場合に、少ない重み係数を決定するだけでスリ
ップ制御系の制御モデルを同定でき、演算量、プログラ
ムサイズ、メモリなどを増やす必要がない、という顕著
な効果を有する。
の制御回路において、第１微分補償器、第２微分補償
器、及び一次遅れ補償器の直列回路を並設して、主回路
のダンピング効果を得る装置が提案されている(特開平
１−２５２１０３号公報)。この装置では、第２微分補
償器及び一次遅れ補償器の係数を直接求める必要がある
のに対し、本実施の形態では、位相遅れモデルと位相進
みモデルとを合成して求められるスリップ制御系の制御
モデルの該２つのモデルの一方のモデルに掛ける重みに
より他方のモデルに掛ける重みが特定される点で相違す
る。よって、本実施の形態では、求めるべきパラメータ
数が多い場合に、少ない重み係数を決定するだけでスリ
ップ制御系の制御モデルを同定でき、演算量、プログラ
ムサイズ、メモリなどを増やす必要がない、という顕著
な効果を有する。
【００３５】なお、本発明に係る重み同定方法は、上記
例に限定されず、図６に示す同定問題に適用するこも可
能である。すなわち、ｕ’→ｙの伝達関数が、制御対象
の特性変化によらず、常にＰＯとなる重みθを推定する
問題である。図６の構成にする利点は、コントローラ２
０１から見た出力ｙまでの伝達特性が、制御対象の特性
変化によらず一定となるため、固定ゲインコントローラ
により応答性、ロバスト性向上が可能となる。
例に限定されず、図６に示す同定問題に適用するこも可
能である。すなわち、ｕ’→ｙの伝達関数が、制御対象
の特性変化によらず、常にＰＯとなる重みθを推定する
問題である。図６の構成にする利点は、コントローラ２
０１から見た出力ｙまでの伝達特性が、制御対象の特性
変化によらず一定となるため、固定ゲインコントローラ
により応答性、ロバスト性向上が可能となる。
【００３６】ＰＯフィルタを次のようにおく。
【００３７】
【数４】
【００３８】ＰＯ＝（フィルタ）×Ｐの関係より、数３
において、ｙ[ｋ]、φ[ｋ]を以下のように変更すれば、
同様にθを推定することが可能である。
において、ｙ[ｋ]、φ[ｋ]を以下のように変更すれば、
同様にθを推定することが可能である。
【００３９】
【数５】
【００４０】以上説明した実施の形態では、制御系を表
す制御モデルを２つのモデルで表しているが、本発明は
これに限定されるものではなく、３以上のモデルで表す
ことが可能となる。この場合、例えば、（１）式におけ
るＡは、 Ａ＝θ１Ａ１＋θ２Ａ２＋θ３Ａ３ ＝θ１Ａ１＋θ２Ａ２＋（１−θ１−θ２）Ａ３ と表すようにしてもよい。
す制御モデルを２つのモデルで表しているが、本発明は
これに限定されるものではなく、３以上のモデルで表す
ことが可能となる。この場合、例えば、（１）式におけ
るＡは、 Ａ＝θ１Ａ１＋θ２Ａ２＋θ３Ａ３ ＝θ１Ａ１＋θ２Ａ２＋（１−θ１−θ２）Ａ３ と表すようにしてもよい。
【００４１】
【発明の効果】以上説明したように請求項１記載の発明
は、複数のモデルの1つのモデルに掛ける重みにより、
複数のモデルの該１つのモデル以外の他の少なくとも１
つのモデルに掛ける重みが特定されるので、各モデルの
重みを同定する必要がなく、演算量を減少することがで
きる、という効果を有する。
は、複数のモデルの1つのモデルに掛ける重みにより、
複数のモデルの該１つのモデル以外の他の少なくとも１
つのモデルに掛ける重みが特定されるので、各モデルの
重みを同定する必要がなく、演算量を減少することがで
きる、という効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態のブロック図である。
【図２】上下限モデル（θ＝０，１）の伝達特性を示し
たグラフであり、（Ａ）は、スリップ回転速度Ｎｓｌｉ
ｐのゲイン（振幅）を示し、（Ｂ）は、位相を示してい
る。
たグラフであり、（Ａ）は、スリップ回転速度Ｎｓｌｉ
ｐのゲイン（振幅）を示し、（Ｂ）は、位相を示してい
る。
【図３】重みθのオンライン同定結果を示したグラフで
ある。
ある。
【図４】モデル（θ＝０．１）のシミュレーションと試
験データとの比較結果を示したグラフである。
験データとの比較結果を示したグラフである。
【図５】モデル（θ＝０．７）のシミュレーションと試
験データとの比較結果を示したグラフである。
験データとの比較結果を示したグラフである。
【図６】変形例にかかるブロック図である。
１０２ コントローラ １０３ スリップ制御系 １０５ 適応機構
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 大澤 正敬 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番 地の１ 株式会社豊田中央研究所内 (72)発明者 小野 英一 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番 地の１ 株式会社豊田中央研究所内 (72)発明者 浅海 周 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番 地の１ 株式会社豊田中央研究所内 (72)発明者 鈴木 俊成 愛知県豊田市トヨタ町１番地 トヨタ自動 車株式会社内 (72)発明者 河野 克己 愛知県豊田市トヨタ町１番地 トヨタ自動 車株式会社内 Ｆターム(参考） 5H004 GA17 GA18 GB12 HA08 HB08 KA22 KB22 KB24 KB28 KC32 KC35 KC45 KC54 LA02 LA05 LA13 MA04 MA12 9A001 BB02 GG03 HH32 KK29
Claims (3)
- 【請求項１】 制御系を表す制御モデルを構成するため
の、各々パラメータ群を含む複数のモデル各々に掛ける
重みを同定する重み同定方法において、 前記複数のモデルの1つのモデルに掛ける重みにより、
前記複数のモデルの該１つのモデル以外の他の少なくと
も１つのモデルに掛ける重みが特定される、 ことを特徴とする重み同定方法。 - 【請求項２】 前記複数のモデルの1つのモデルに掛け
る重みを大きくすると、前記複数のモデルの該１つのモ
デル以外の他の少なくとも１つのモデルに掛ける重みが
小さくなることを特徴とする請求項１記載の重み同定方
法。 - 【請求項３】 制御系を制御するための目標値及び目標
値に基づいて制御される制御系の制御量と、該制御系を
表す制御モデルを構成するための、各々パラメータ群を
含む複数のモデル各々に掛ける重みと、から、制御量が
目標値となるための制御系への指令値をフィードバック
制御するフィードバック制御方法において、 前記複数のモデルの1つのモデルに掛ける重みにより、
前記複数のモデルの該１つのモデル以外の他の少なくと
も１つのモデルに掛ける重みが特定される、 ことを特徴とするフィードバック制御方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17503299A JP3410047B2 (ja) | 1999-06-22 | 1999-06-22 | フィードバック制御方法 |
| US09/596,067 US6807448B1 (en) | 1999-06-22 | 2000-06-16 | Weight identification method and feedback control method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17503299A JP3410047B2 (ja) | 1999-06-22 | 1999-06-22 | フィードバック制御方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001005502A true JP2001005502A (ja) | 2001-01-12 |
| JP3410047B2 JP3410047B2 (ja) | 2003-05-26 |
Family
ID=15989038
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP17503299A Expired - Fee Related JP3410047B2 (ja) | 1999-06-22 | 1999-06-22 | フィードバック制御方法 |
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| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6807448B1 (ja) |
| JP (1) | JP3410047B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2017159268A1 (ja) * | 2016-03-17 | 2017-09-21 | ジヤトコ株式会社 | 無段変速機の制御装置及び無段変速機の制御方法 |
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|---|---|---|---|---|
| US7085692B2 (en) * | 2001-10-11 | 2006-08-01 | Xerox Corporation | Learning systems and methods for market-based control of smart matter |
| US7832297B2 (en) | 2005-04-19 | 2010-11-16 | Hewatt Chris B | Method and apparatus for gyroscopic propulsion |
| US8644962B2 (en) * | 2007-02-21 | 2014-02-04 | Powervation Limited | Adaptive control system |
| US11948703B2 (en) | 2019-04-01 | 2024-04-02 | Anya L. Getman | Methods and devices for electrically insulating a power line |
| CN109765888B (zh) * | 2018-12-27 | 2021-12-31 | 东软睿驰汽车技术（沈阳）有限公司 | 一种车辆控制方法、装置及系统 |
Family Cites Families (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2739951B2 (ja) | 1988-03-31 | 1998-04-15 | 株式会社東芝 | 電気車制御装置 |
| JPH06222839A (ja) | 1993-01-25 | 1994-08-12 | Yaskawa Electric Corp | 位置制御装置 |
| JP3150832B2 (ja) * | 1993-10-26 | 2001-03-26 | トヨタ自動車株式会社 | 車両用制動制御装置 |
| JPH0735210A (ja) | 1993-07-20 | 1995-02-07 | Hitachi Ltd | 車両用無段変速機の調整方法及びその装置 |
| US5761626A (en) * | 1995-12-26 | 1998-06-02 | Ford Global Technologies, Inc. | System and method for distinguishing and characterizing motor vehicles for control of automatic drivers |
| JP3514927B2 (ja) | 1996-10-02 | 2004-04-05 | トヨタ自動車株式会社 | クラッチのスリップ制御装置およびその製造方法 |
| JP3230465B2 (ja) * | 1997-09-05 | 2001-11-19 | 日産自動車株式会社 | トルクコンバータのスリップ制御装置 |
| US6275761B1 (en) * | 2000-08-28 | 2001-08-14 | General Motors Corporation | Neural network-based virtual sensor for automatic transmission slip |
| US6490511B1 (en) * | 2000-11-10 | 2002-12-03 | Ford Motor Company | Torque-based monitor in a hybrid electric vehicle |
| US6449548B1 (en) * | 2001-02-14 | 2002-09-10 | Ford Global Technologies, Inc. | Automatic transmission shift control |
-
1999
- 1999-06-22 JP JP17503299A patent/JP3410047B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
2000
- 2000-06-16 US US09/596,067 patent/US6807448B1/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2017159268A1 (ja) * | 2016-03-17 | 2017-09-21 | ジヤトコ株式会社 | 無段変速機の制御装置及び無段変速機の制御方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US6807448B1 (en) | 2004-10-19 |
| JP3410047B2 (ja) | 2003-05-26 |
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