JP2013004078A - メモリへのデータ格納方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】本発明は、メモリへのデータの格納方法であって、特定変数条件により特定データが得られると、複数のセルに分割されている全メモリ領域で、特定変数条件に該当するセルを指定する段階と、特定データをセルに格納する段階と、特定データが格納されたセルを分割する段階と、を有し、
以後、新しい特定変数条件により新しい特定データが得られるごとに、全メモリ領域で、新しい特定データが発生した変数条件に該当するセルの指定と、新しい特定データの格納と、データが格納されたセルの分割と、を繰り返すことを特徴とする。
【選択図】図3
Description
このようなデータは、中央油圧分散値を有する標準の変速機を基にして最善の結果が得られるように設定されたものである。しかし、量産される多数の変速機の多様な油圧分散値に、この標準変速機の設定値だけを用いて適正制御することは困難である。
車両における学習制御とは、運転者の運転習慣や性向などに応じてエンジン、変速機などの制御を最適に行うために、制御装置の内部で一定の規則に則って制御する機能であって、運行中に所定の学習条件を満たすと、学習値を演算・格納し、格納した学習値を用いて制御する一連の過程が行われる。
例えば、空燃比、ノッキング、空回転速度、TPS劣化などの補正は、エンジン制御装置のルックアップテーブルの情報を少しずつ調整することで学習制御が行われる。
例えば、変速機制御装置は、学習値を格納するための内部メモリの容量に限界があり、車速、油温、入力トルクなどの条件の細分化が困難であったため、1つの変速クラスに対して4×4または6×6の大きさに分割されたメモリ領域を使用して学習値を格納していた。
大容量のメモリを用いれば、大きな(例えば、1000×1000セルの)学習格納領域を設定することが可能であるが、今度はそれぞれの単位セルの全てに有効な学習値を格納するために必要とされる学習回数が増加し、その結果、学習値を格納する速度が低下して学習値の収束効率が悪くなるという問題を生じる。
図1を参照して従来技術の問題点を具体的に説明する。通常、学習制御を行うエンジン制御装置(ECU)や変速機制御装置(TCU)などの車両内の制御装置は、学習値を所定の特定セル規格(m×m)のメモリに格納する。学習値データを格納する仮想メモリ空間が所定の複数のセルに予め分割されている状態で各条件の学習値データが得られ、得られた学習データはその条件に対応する位置のセルに格納される。
この後、特定セルに学習値が予め格納された状態で、更に、同一のセルの条件範囲内であるがX、Y条件が多少差のある学習値が得られた場合は後から得られた学習値が、同一のセルに上書き(overwrite)される。
また本発明は、学習値が、車両内の制御装置で運転条件により求められる車両の学習値であることを特徴とする。
また本発明は、セルを分割する段階で、データが格納されたセルをk×k(k≧2の自然数)の形態に等分することを特徴とする。
特に、微細な条件の違いにより発生する学習値それぞれを更に細分化された学習メモリ分割領域に格納することが可能であり、且つ細分化されたメモリ分割領域(最小単位セル)に学習値が全て満たされるまでの学習回数を低減して、学習値の収束効率を向上させることができるので、学習値が得られた変数条件の違いの判別度を向上させることにより、格納された学習値を適用する時の制御精度を向上させることができる。
本発明は、データ格納領域が、最小分割単位を有する複数の仮想セルに分割されたメモリにおいて、変数条件の相違により発生する複数のデータを、メモリのセル全体に迅速に格納するための方法を提供する。
また本発明は、車両の制御装置で演算された学習値を、各変数条件により細分化された学習メモリ領域に効率的に格納することができる。
図2は、本発明による変速機の制御装置(TCU)の学習値格納過程を例示するフローチャートである
本発明は、学習値を求めた後、全メモリ領域で学習値が格納されるセルを指定するま
での基本的な過程(S11〜S16)は従来技術と同一である。
ここで、変数条件は、変速機制御装置であれば、車速、油温、入力トルクなどであってもよく、また車両の制御装置により学習制御に必要な各種センサ値、運転条件、及び/または先行演算により求めた多様な制御パラメータであってもよい。
以後、変速機制御装置は、新しい学習値が発生して格納されるごとに、学習値を格納した後、学習セルをk×kに分割する過程を繰り返す。
ここで、分割禁止が設定されていない場合、即ち学習値が格納されたセルを更に分割できる場合であれば、そのセル領域をk×kに等分し、分割禁止が設定されている場合、即ち学習値が格納されたセルが既に最小単位セルに分割されたセルであれば、セルを分割せず、次の学習値の格納が行われる。
本発明の学習値格納方式は、学習値が一回格納されるごとに、学習値が格納されたセルがk×kに分割されるセル分割方式の格納方式(学習値を格納するごとにセルが分割される方式)であって、本発明では、このようなセル分割格納方式を適用することにより、精密で細分化された学習値の格納が可能になる。
図3に示すように、2×2に分割されるように設定された例(k=2)において、学習セルが分割されるの前状態で1番目の学習値が発生すると、分割されていない全メモリ領域に学習値を格納した後、メモリ領域を4等分する。この時、すでに全メモリ領域に1番目の学習値が格納されている。
次いで、2番目の学習値が発生すると、4等分されている領域のうち、学習値が発生した領域(セル)に2番目の学習値を格納し、その領域を再び4等分する。残りの3個の領域には1番目の学習値が格納されている。
各特定セルが最小単位セルにまで分割された場合、次回にそのセルの分割が禁止されるように、該当セルに対しては分割禁止が設定される。図3(c)は学習値の格納及びセルの分割を繰り返して全メモリ領域が所定の最小単位セルに分割された状態を示す図面である。
図4(a)は、学習が行われておらずセルが分割されていない状態であるため、全メモリ領域は同一の学習値が格納された1つのセルである。
図4(b)に示すように、最初の学習値が発生すると、その学習値は全メモリ領域に格納され、1回の学習値を格納した後、全メモリ領域は4個のセルに分割される。
図4(d)に示すように、第3回目の学習値が発生すると、学習値が発生した変数条件領域のセルが選択され、第3回目の学習値は、学習値が発生した変数条件のセルにだけ格納され、第3回目の学習値が格納されたセルは再び4個のセルに分割される。
この規則から、セル分割数が2×2(k=2)である時は、n回分割されるセルの個数(N_Cell)は下記(数1)のように計算される。
(数1)
N_Cell=(n−1)(22−1)+22 (1)
(数2)
N_Cell=(n−1)(k2−1)+k2 (2)
Claims (6)
- メモリへのデータの格納方法であって、
特定変数条件により特定データが得られると、複数のセルに分割されている全メモリ領域で、前記特定変数条件に該当するセルを指定する段階と、前記特定データを前記セルに格納する段階と、特定データが格納されたセルを分割する段階と、を有し、
以後、新しい特定変数条件により新しい特定データが得られるごとに、前記全メモリ領域で、新しい特定データが発生した変数条件に該当するセルの指定と、新しい特定データの格納と、データが格納されたセルの分割と、を繰り返すことを特徴とするメモリへのデータ格納方法。 - 前記特定データの格納後、データを格納したセルに対して予め分割禁止が設定されているか否かを確認する段階と、
前記データを格納したセルに対して予め分割禁止が設定されていなかった場合に、前記データを格納したセルを分割する段階と、分割されたセルが所定の最小単位セルに分割された場合に、前記最小単位セルそれぞれに分割禁止を設定する段階と、を更に含み、
前記特定データの格納後に分割されたセルが、所定の最小単位セルにまで分割された場合は更なるセルの分割を行わないことを特徴とする請求項1に記載のメモリへのデータ格納方法。 - 前記データが、制御装置の学習制御の過程で、変数条件により求められる学習値であることを特徴とする請求項1または2に記載のメモリへのデータ格納方法。
- 前記学習値が、車両内の制御装置の運転条件により求められる車両の学習値であることを特徴とする請求項3に記載のメモリへのデータ格納方法。
- 前記学習値が、車両変速機の制御変数条件により求められる車両変速機の学習値であることを特徴とする請求項3に記載のメモリへのデータ格納方法。
- 前記セルを分割する段階で、データが格納されたセルをk×k(k≧2の自然数)の形態に等分することを特徴とする請求項1に記載のメモリへのデータ格納方法。
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