JP2019059475A - 特に自動車を経年劣化・エネルギー効率的に作動させる方法 - Google Patents

Abstract

【課題】動作依存的な経年劣化プロセスを受けるコンポーネントを有する自動車を作動させる方法を提供する。【解決手段】コンポーネントの負荷プロフィル２０２および既存のさまざまな動作ストラテジー２０４をベースとして、着目するコンポーネントに対する、そのつどの損傷が予測され２０５、すでに存在している損傷に加算され２１０、残存耐用寿命が決定され２１５、これを基礎として、着目するコンポーネントの信頼性を保証する、動作ストラテジー２０４が設定される２２０。【選択図】図２

Description

本発明は、請求項１の前文に記載されている、自動車を作動させる方法に関する。さらに本発明は、計算装置または制御装置で実行されたときに本発明の方法の全ステップを実施するコンピュータプログラム、ならびに、計算装置または制御装置でプログラムが実行されたときに本発明の方法を実施するために、機械で読取可能な媒体に格納されたプログラムコードを有するコンピュータプログラム製品に関する。

自動車工学の分野では、自動車の構成部品ないしコンポーネント、たとえば電動車両やハイブリッド車両の高圧駆動バッテリ（「トラクションバッテリ」）、ガソリンエンジンのインテークマニホルドに配置されて吸気管内の空気量を制御するために設けられるスロットルバルブなどが、自動車の動作形態に依存して決まる経年劣化プロセスを受け、それに伴って、それぞれのコンポーネントに生じる耐用寿命も同様であることが知られている。このような経年劣化プロセスを受けるその他のコンポーネントは摩耗部品であり、たとえばタイヤ、ブレーキパッド、変速機クラッチのクラッチディスクなどである。

たとえば特許文献１より、ハイブリッド車両の前述したバッテリの耐用寿命を見積もる方法が知られており、この方法では、バッテリの経年劣化およびこれに伴って見込まれる耐用寿命が、少なくとも１つの動作量の値の頻度分布を基礎として判定される。特に、いわゆる「マイナー則」の適用によって、予測されるべき耐用寿命の推定が行われ、線形の損傷累積によって経年劣化が判定される。

特許文献２より、コスト・経年劣化が最適化されたトラクションバッテリの充電をする方法が知られており、この方法ではバッテリの初期充電を通じて、たとえばバッテリ経年劣化の所定の特性値に関して最善である充電状態が生成される。

さらに特許文献３より、トラクションバッテリの負荷が高いときにハイブリッド車両の駆動制御をする方法が知られており、この方法では、バッテリ温度とバッテリの経年劣化度とに依存して、電気駆動装置ないし電動モータが場合により出力に関して制限される。

ドイツ特許出願公開第１０２００９０２４４２２Ａ１号明細書 ドイツ特許出願公開第１０２０１００５１０１６Ａ１号明細書 ドイツ特許出願公開第１０２００７０２０９３５Ａ１号明細書

本発明の根底にある思想は、自動車の少なくとも１つのコンポーネントの経年劣化に関して、および自動車の動作効率に関して、たとえばエネルギー消費量ないし燃料消費量に関して、できる限り最善である自動車を作動させるストラテジーを作成するために、損傷予測に依拠する方法を提供するということにある。それにより、コンポーネントの予定耐用寿命をできる限り良好に実現することができ、それと同時に、コンポーネントないし自動車がパフォーマンス適切に、ないしパフォーマンス最善に作動する。

上記のコンポーネントは、電動車両またはハイブリッド車両で使用されるトラクションバッテリまたはパワー半導体であるのが好ましい。しかしながら本発明は自動車のこれ以外のコンポーネント、たとえば内燃機関のインテークマニホルドのコンポーネント、例えばスロットルバルブ、あるいは、摩耗部品、たとえばタイヤ、ブレーキパッド、変速機クラッチなどでも、本明細書に記載している利点をもって適用することができる。

少なくとも１つのコンポーネントの前述した損傷の判定は、本発明によると、負荷プロフィルと、その結果として生じる損傷との間の関係を決定することによって行われる。少なくとも１つのコンポーネントの損傷の見積は、車両レベルないし車両システムレベルの量を参照して行われるのが好ましい。このような見積は、多くの場合にコスト高である追加のセンサなしですませることができ、さらに、システム介入ができる限り少ない動作ストラテジーを作成することができる。

別案として、損傷と負荷プロフィルの間の関係はストレス量をベースとすることもできる。このようなストレス量はモデル支援式に、または追加のセンサを用いて決定することができる。

したがって本発明による方法は、車両の作動時に動作ストラテジーの適合化を可能にするものであり、特に、パフォーマンスの最適化（たとえば駆動出力やＣＯ_２削減）が、それぞれのコンポーネントの予定耐用寿命を守りながら可能である。コンポーネントの過負荷を早期に認識することで、必要なシステムへの介入が最低限に抑えられる。

各々の動作ストラテジーについて、各コンポーネントの見込まれる耐用寿命が所与の負荷プロフィルで予測される。特にグローバルな、すなわち複数のコンポーネントについて有効な負荷プロフィルを、さまざまな環境条件によって個別的に形成し、またはその組合せを形成することができる。自動車では、このような環境条件はたとえば走行動作時に生じる速度・時間・推移や勾配・時間・推移、あるいは外気温、湿度などである。

前述の関係の決定は近似法ないし回帰法を用いて行われるのが好ましく、自動車に配置されているセンサ装置により、いくつかの負荷プロフィルについて損傷が決定され、該当する特別な事例を、負荷プロフィルのいっそう広い範囲へ一般化することが回帰法によって行われる。

回帰法は、たとえば試験台で、あるいはすでに各コンポーネントを製造するときに、あらかじめ適用されているのが好ましく、その際には損傷を決定するためにセンサが利用される。これに続く大量生産品では、前述したストレス量を測定するためのこのような追加のセンサが省略されるのが好ましく、その際には、各コンポーネントのそれまでの損傷が、前述したセンサを使用することなく、過去の負荷プロフィルならびに適用される動作ストラテジーだけから見積もられる。

その代替または追加として、負荷プロフィルが一定のまま変わらないという想定のもとで、コンポーネントの見込まれる耐用寿命をさまざまな動作ストラテジーについて見積ることができる。そして、所望の耐用寿命が最善のパフォーマンスで実現されるように、それぞれの動作ストラテジーを作動時に選択することができる。この場合、一定のまま変わらない負荷プロフィルに基づき、それ以外の適合化は必要なくなる。

コンポーネントの損傷の決定は、時間に対して単調増加する関数を表す損傷パラメータＤを参照して行うことができる。この関数は線形関数であってよく、または、局所的に線形の部分関数の時間的な連続であってよい。このような損傷パラメータは、提案される方法の技術的に簡単かつそれに伴って低コストな具体化を可能にする。

損傷パラメータＤの値は学習法により判定することができ、部分損傷の線形の損傷累積が意図されていてよい。学習法は損傷予測の精度を向上させることができる。

強調されるべきは、動作ストラテジーが実際損傷と予定損傷とに依存して設定ないし制御されることであり、従来技術とは異なり、特に実際損傷がクリティカルでない場合には、さほど保全的でない、ないしは非保全的な動作ストラテジーへの移行がなされる。したがって本発明による取り組みは、従来技術と比べたとき、自動車ないし電気駆動装置の出力または燃料節約を（電気式の動作割合を増やすことによって）高める動作ストラテジーだけでなく、これを低くし、それによって各コンポーネントの経年劣化プロセスないし損傷を促進させたり遅延させたりする動作ストラテジーを適用することも可能にする。このとき走行挙動はそのつどの動作ストラテジーを通じて、車両運転者の個別的な損傷挙動に合わせて適合化され、ないしは、車両動作の前歴が異なっていれば異なる車両挙動が生じることになる。

本発明のその他の利点や実施形態は、以下の説明および添付の図面から明らかとなる。

当然のことながら、以上に挙げた構成要件および以下に説明する構成要件は、それぞれ記載している組合せばかりでなく、それ以外の組合せでも、あるいは単独でも、本発明の枠組から外れることなく適用可能である。

本発明の第１の態様に基づく方法ステップである。 本発明の第２の態様に基づく方法ステップである。 自動車の走行形態がその加速挙動に及ぼす統計的な影響である。 自動車の走行形態がその加速挙動に及ぼす統計的な影響である。 自動車の走行形態がその加速挙動に及ぼす統計的な影響である。 回帰曲線の本発明に基づくトレーニングである。 図４でトレーニングされた回帰曲線の本発明に基づくテストである。 動作ストラテジーに依存する各コンポーネントの典型的な故障挙動である。 適当な動作ストラテジーを導き出すための本発明による方法の実施例である。

以下に説明する方法は、自動車のコンポーネントないし構成部品の故障ないし耐用寿命の予測ないし見積に依拠するものであり、所与の動作ストラテジーについて、コンポーネントないし構成部品の定量化された損傷に対して負荷プロフィルがマッピングされる。当然ながら、場合により存在するセンサ量を予測品質の向上のために利用することができる。

前述の動作ストラテジーは、車両レベルまたはコンポーネントレベルで適用することができる。車両レベルでは、コンポーネントの経年劣化プロセスへ作用を及ぼすために、たとえば回転数制限またはトルク制限を実行することができる。コンポーネントレベルでは、たとえばトラクションバッテリの場合、その代替または追加として放電プロセスおよび／または充電プロセスに影響を与えることができる。

グローバルな負荷プロフィルは、たとえば車両においては速度・時間・推移ならびにコンポーネントの温度推移から導き出すことができる。前述した時間的推移は、別案として統計的な手法、たとえば速度の平均値形成、速度の分散、加速等級の頻度などによって具体化することもできる。

１つの好ましい実施形態では、コンポーネントの経過した耐用寿命は、時間に対して単調増加をする関数を表す損傷パラメータＤによって表される。時点ｔ＝０ではＤ＝０が成り立ち、すなわち、コンポーネントは当初は１００％健全であると想定される。値Ｄ＝１が生じている時点が、所与の故障確率を有する潜在的な故障時点（すなわちコンポーネントが失陥）であるとみなされる。

Ｄの値は学習法により判定することができ、この場合、Ｄの値は部分損傷の線形の損傷累積を通じて決定される。ここで該当する自動車のコンポーネントは、機械的な応力の振動周期や温度サイクルと同じように経時変化していくので、前述の部分損傷は、定義された故障確率を有するいわゆる「ヴェーラー図」から決定することができる。
「ヴェーラー図」は、コンポーネント負荷とコンポーネント耐用寿命の間の関係を表すものである。

このとき次の２通りの可能な方式がある：
１．作動中における耐用寿命モデルの入力量の測定／シミュレーション、およびＤの変化の算定；
２．学習法を通じてのＤの変化の見積。

ヴェーラー方式は機械工学で、周知のとおり、構成部品の動作強度を確認するために適用される。いわゆる「ヴェーラー実験」は、たとえば温度変動幅についても実施される。

コンポーネントの負荷プロフィルと損傷との間の関係は、分析式またはデータベース式に判定することができる。冒頭に述べた電動車両のトラクションバッテリを例にとって図１に示す本発明の方法の実施例では、損傷ないし前述の関係の判定は、データベース式の回帰を用いて行われ、すなわち、この関係を記述するための適当な回帰関数を判定することによって行われる。本実施例では、いくつかの負荷プロフィルについて、自動車に配置された追加のセンサにより損傷が決定される。そして、以下においてかなり大まかなディテールで説明する回帰法により、これらの事例から、負荷プロフィルのいっそう広い領域への補間／外挿ないし一般化を行うことができる。

前述した回帰法では、図１に示すルーチンのスタート１００の後、まず、検査されるべき自動車のコンポーネントないし構成部品が上位のシステムから区分され１０５、これは、コンポーネントとシステムの間の相互作用を最低限に抑え、ないしは防止するためである。次のステップ１１０では、このコンポーネントについて損傷メカニズムの作用関係が判定され、すなわち、システムレベルでのどのようなプロセスが、コンポーネントレベルでの損傷メカニズムを惹起ないし励起するかが判定される。

ステップ１１５では、コンポーネントについての故障基準が定義され、すなわち、コンポーネントがいつ以降に故障したとみなされるかが定義される。次いで、回帰関数のために必要な入力データが判定され１２０、すなわち、上に挙げた大量の統計的要素およびヒストグラムデータから、（損傷メカニズムを知ったうえで）コンポーネントの損傷に影響を与える量が近似される。

判定された入力データに基づき、すなわちさまざまな負荷シナリオに依存して、ステップ１２５でコンポーネントの実際の故障時点が決定される。負荷シナリオでは、特にあとで説明するトレーニング段階の観点から、トレーニングデータとテストデータとを区別することができる。このとき、時点はモデル形成によって（たとえばシミュレーションで）見積ることができ、あるいは、該当車両の作動時に個々のコンポーネントを実際に故障させてみて、いっそう詳細に判定することができる。その際に利用できるデータ量を、車両のデータネットワーク化によって追加的に拡張することができる。

前述したトレーニングデータにより、前述した回帰関数がトレーニングされる１３０。このとき、前述した入力データと故障時点との間の関係が成立する。個々の回帰関数の評価と選択は、本実施例では、最小平方誤差のようなそれ自体公知の統計的手法によって行われ、その際には、パラメータ式の回帰方法、たとえばテイラー多項式、ニューロンネットワーク、またはサポートベクターマシンばかりでなく、非パラメータ式の回帰方法、たとえばガウスプロセスなども適用することができる。このような形でトレーニングされた回帰関数の１つの典型的な結果が、図４に示されている。

ステップ１３５では、前述のテストデータ１３２を参照して、図５に図示するように、そのつど発見ないし選択された回帰関数のチェックが行われる。このときチェック品質は、基本的に、テストデータのための入力データの値範囲が、トレーニングデータの値範囲からあまりに大きく外れていないかどうかに左右される。そうしないと、データの必要な外挿が著しい誤差を引き起こすからである。

図４と図５には、損傷パラメータＤの値が、実際のさまざまな一般的動作サイクルに対してプロットされている。このとき曲線４００，５００は回帰関数によって見積もられた故障時間であり、曲線４０５，５０５は実際に生じた故障時間である。

図１に示すルーチンは、事前に定義された各々の動作ストラテジーについて実施されるのが好ましい。別案として、動作ストラテジーの個々のパラメータが、回帰関数のための入力データとしての役目を果たすことができ、それにより、動作ストラテジー・パラメータの連続的な設定可能性が可能となる。そして回帰関数は、負荷プロフィルと動作ストラテジー・パラメータを損傷パラメータＤに対してマッピングしたものとなる。動作ストラテジー・パラメータの厳密な選択は最適化問題であり、その際には、希望されるＤに対して回帰関数からマッピングされた動作ストラテジー・パラメータが探索される。

上に説明したように判定された回帰関数は、図２に示す実施例に基づいて適用することができる。図２に示すルーチンのスタート２００の後に、周期的に、かつ事前に経験的に判定された時間帯に、それ以前の時間帯に適用されていた負荷プロフィル２０２をベースとして、ならびに既存の動作ストラテジー２０４をベースとして、上述した方法に基づいてそのつど着目するコンポーネントの損傷が予測される２０５。サイクルｎで生じる損傷の値Ｄ_ｎが、すでに存在している損傷の値Ｄ_ｎ−１に加算される２１０。したがって、Ｄのそのつど存在している値から、コンポーネントのすでに消費された耐用寿命を判定することができる。相応してステップ２１２では、最新の値Ｄ_ｎが保存される。

こうして判定された、消費された耐用寿命の値から、まだ残っているコンポーネントの耐用寿命を算出することができる。そして、先行する時間帯に適用されていた１つの負荷プロフィルを基礎として、または、先行する時間帯に適用されていた複数の負荷プロフィルを基礎として、さまざまな動作ストラテジーについて残存耐用寿命が予測される２１５。この予測の結果を基礎として、最大のパフォーマンスを生じるが、たとえば最大の駆動出力または最大のＣＯ_２削減を生じるが、着目するコンポーネントないし構成部品の所要の信頼性をそれと同程度に保証する、動作ストラテジーが選択ないし設定される２２０。このような動作ストラテジーの設定は一定の時間インターバルで行うことができ、または、経験的に設定される、損傷Ｄの予定特性曲線を中心として配置された許容差インターバルから離れたときに行うことができる。

動作ストラテジーの前述した選択に関する実施例が、図６と図７に示されている。

図６は、事前に定義されたさまざまな動作ストラテジーについて、いわゆる「ワイブル」故障直線６００〜６２０を示している。ワイブル分布は、周知のとおり、前述したヴェーラー図と同様に、電子コンポーネント、素材などの耐用寿命の蓋然性を表すものである。図面を見やすくする都合上、故障直線６００〜６２０は本例では、コンポーネントの故障挙動にとっての重要性に応じて分類されている。

図７には、自動車のコンポーネントの損傷の予測が運転者交代の場合に行われる、本発明による方法の実施例が示されている。図示したグラフには、損傷パラメータＤが時間ｔに対してプロットされている。時点ｔ＿ｔｏｔａｌは、コンポーネントの予定耐用寿命を表している。運転者交代の時点（ＦＷ）は、垂直方向の矢印７０２で図示されている。運転者交代のとき、時点ＦＷの後に運転をする第２の運転者は、時点ＦＷの前に運転をしていた第１の運転者よりも、コンポーネントを保全する自動車の運転方法を有しているものと仮定されている。

図７は、特に、損傷推移ないし損傷パラメータＤを表す損傷曲線７１０の推移、ならびに、その際に基礎となる動作ストラテジー７１２を示している。損傷パラメータ（Ｄ）の曲線値は、本実施例では、コンポーネントの部分損傷の線形の損傷累積によって形成される。本例の適用シナリオでは、当初には最大ストラテジーが設定されており、すなわち、コンポーネントの最大限可能な損傷率で自動車を作動させる動作ストラテジーが設定されている。強調されるべきは、図示したグラフにおける動作ストラテジーの低い値は高い損傷率に相当しており、逆に、動作ストラテジーの高い値は低い損傷率に相当していることである。

破線７０５，７０５’は、損傷パラメータＤの予定特性曲線７００を上方および下方に向かって区切る許容範囲を表しており、損傷曲線７１０がこれを上回ると、ないしは下回ると、動作ストラテジー７１２の変更が行われる。時点ｔ１（すなわち点７１５）で、損傷曲線７１０の最新の損傷値が上側の許容閾値７０５を上回る。したがって、コンポーネントを保全する自動車の動作が可能となるように、動作ストラテジー７１２が変更される。保全的な動作形態の結果として、および特に時点ＦＷでの運転者交代７０２に基づいて、時点ｔ２での損傷値（すなわち点７２０）は下側の許容閾値を下回っている。したがって、より大きい損傷をコンポーネントに与える自動車の動作形態ないし運転形態が可能となるように、動作ストラテジー７１２があらためて変更される。

ステップ２２０での動作ストラテジー７１２の選択ないし設定は、以下に説明する、自動車の作動時に発生する適用シナリオを用いて表され、この適用シナリオは図２では、上述したルーチンに対して破線２２５によって区別されている。このシナリオのステップ２３０では、上で算出したようなコンポーネントの消費された耐用寿命と、所定の予定特性曲線との比較から、消費された耐用寿命の最新の値が予定特性曲線から大幅に隔たっていることが判明する。その帰結として、車両運転者がコンポーネントに、本例では前述したスロットルバルブに、運転形態によって強すぎる損傷を与えていることが推定される２３５。予定特性曲線との比較は、所定の許容範囲を参照して行われるのが好ましい。許容範囲を上回っているとき、ないしは下回っているとき、前述した統計量を通じて導き出されるそれまでの運転挙動２３７を参照して、新規予測が開始される２４０。新規予測は、それほど損傷を与えない選択された動作ストラテジー２４５を基礎として行われる。許容範囲を上回っていないとき、ないしは下回っていないとき、ルーチンの先頭２０５に再び戻り、その様子は右側の破線の矢印で図示されている。

走行形態の影響が図３ａ〜３ｃに図示されており、これらの図では、３人の異なる車両運転者で測定された加速度の統計的な結果が示されている。図３ａでは運転者は、テスト区間をできる限りリラックスして走行するように指示されている。図３ｂでは運転者は、できるだけ標準的に走行することになっており、図３ｃではスポーティに走行することになっている。図から明らかなとおり、検出された加速度値の分布は、運転スタイルのスポーティさが増すにつれて平坦になっており、ないしは尖度（曲線の尖り具合）が減少している。図３ｃの幅広い分布は、比較的高い加速度値も含んでおり、このような加速度値は、自動車の特定のコンポーネント等の耐用寿命を短くする。

本例のシナリオ（図７参照）では、コンポーネントの予定耐用寿命の半分が経過すると車両運転者交代が行われ、新たな運転者の走行挙動に基づいて損傷勾配が減少すると仮定されている。したがって、コンポーネントの消費された耐用寿命と、予定特性曲線の許容範囲との新たな比較２３０により、下側の許容限界を下回っていることが判明する。その帰結として、現在の動作ストラテジーが、運転者の影響との組み合わせにおいて、コンポーネントにとって許容されるよりも受ける損傷が少なくなるであろうが、それと同時に、最大限可能なパフォーマンスを活用することはないものと推定される２３５（すなわち、現在の耐用寿命は通常必要とされるよりも長くなると思われる）。したがって新規予測があらためて行われ２４０、その際には、それまでの走行挙動２３７が再び考慮される。すると、最新の運転形態はコンポーネントにとってさほど損傷を与えるものではないので、動作ストラテジーが再び以前の最大ストラテジーに戻される２４５。

付言しておくと、前述した許容限界は好ましいものであるにすぎず、前述した予定特性曲線との比較は、システムの希望されるダイナミクスによっては、許容限界なしで行うこともできる。

上述した方法は、内燃機関を制御するための既存の制御装置における制御プログラムの形態でも、相応の制御ユニットの形態でも具体化することができる。

２０２ 負荷プロフィル
２０４ 動作ストラテジー
２０５ 損傷の決定
２１０ 損傷の加算
２１５ 残存耐用寿命の決定
２２０ 動作ストラテジーの設定

Claims (8)

1. 動作依存的な経年劣化プロセスを受けるコンポーネントを有する自動車を作動させる方法において、
   コンポーネントの負荷プロフィル（２０２）と、その結果として生じる損傷との間の関係が決定され（２０５）、
   決定された関係からコンポーネントの損傷が見積もられ、コンポーネントの見積もられた損傷を基礎として自動車を作動させるための複数の動作ストラテジー（２０４）が作成され（２２０）、
   前記複数の動作ストラテジー（２０４）は、
   コンポーネントの損傷を低減または増大させるように構成されており、
   コンポーネントの損傷が上限値及び下限値を有する所定の許容範囲内に収まるように変更され、
   コンポーネントの損傷の予測が運転者交代の場合に行われ、前記動作ストラテジーが運転者交代に基づいて変更される
   ことを特徴とする方法。
2. 各々の可能な動作ストラテジー（２０４）について、所与の負荷プロフィル（２０２）で予期されるコンポーネントの耐用寿命が決定される
   ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 負荷プロフィルが一定のまま変わらないという想定のもとで、コンポーネントの見込まれる耐用寿命がさまざまな動作ストラテジーについて見積もられ、コンポーネントの所定の耐用寿命が自動車のできる限り最善の動作条件で実現されるように動作ストラテジーが設定される
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
4. 周期的に、かつ事前に経験的に判定された時間帯に、それ以前の時間帯に適用されていた負荷プロフィル（２０２）をベースとして、ならびに既存の動作ストラテジー（２０４）をベースとしてコンポーネントの損傷が決定され（２０５）、こうして決定された損傷がすでに存在している損傷に加算される（２１０）
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
5. 先行する時間帯に適用されていた１つの負荷プロフィルを基礎として、または、先行する時間帯に適用されていた複数の負荷プロフィルを基礎として、さまざまな動作ストラテジーについて残存耐用寿命が決定され（２１５）、その結果を基礎として自動車のできる限り最善の動作条件を生じさせる動作ストラテジーが設定される（２２０）
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
6. コンポーネントの損傷の決定は、時間に対して単調増加する関数を表す損傷パラメータ（Ｄ）を用いて行われる
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
7. 計算装置または制御装置で実行されたときに請求項１から６のいずれか１項に記載の方法の全ステップを実施するコンピュータプログラム。
8. 計算装置または制御装置でプログラムが実行されたときに請求項１から６のいずれか１項に記載の方法を実施するために、機械で読取可能な媒体に格納されたプログラムコードを有しているコンピュータプログラム製品。

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