JP2019089429A

JP2019089429A - 制御装置

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Publication number: JP2019089429A
Application number: JP2017218884A
Authority: JP
Inventors: 康二柴田; Koji Shibata
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 2017-11-14
Filing date: 2017-11-14
Publication date: 2019-06-13
Anticipated expiration: 2037-11-14
Also published as: JP6954027B2

Abstract

【課題】ハイブリッド車両の振動を効果的に抑制することができる制御装置を得る。【解決手段】複数のモータジェネレータ１２、１４を有するハイブリッド車両を制御する制御装置３０は、モータジェネレータ１２、１４各々の回転数及び回転角の少なくとも一方を検出する検出部３４と、検出部３４により検出された回転数及び回転角の少なくとも一方に基づいてハイブリッド車両の状態量を推定する推定部３６と、推定部３６により推定された状態量に基づいてモータジェネレータ１２、１４各々の制振トルクを算出する算出部４０と、算出部４０により算出された制振トルクをモータジェネレータ１２、１４各々に入力する入力部３２Ａ、３２Ｂと、を備える。【選択図】図６

Description

本発明は、ハイブリッド車両の制御装置に関する。

特許文献１には、クランク角の推定値からモータジェネレータを制御し、ダンパのねじれを抑制することによって、車両に発生する振動及び騒音を低減するハイブリッド車両の制御装置が開示されている。

特開２００３−３０１７３１号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術では、ドライブシャフトのねじれやエンジンのロール振動に伴うエンジンマウントから車体への振動を抑制する点は考慮されておらず、ハイブリッド車両の制振制御には改善の余地がある。

本発明は、以上の事実を考慮して成されたもので、ハイブリッド車両の振動を効果的に抑制することを目的とする。

上記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、複数のモータジェネレータを有するハイブリッド車両を制御する制御装置であって、前記複数のモータジェネレータ各々の回転数及び回転角の少なくとも一方を検出する検出部と、前記検出部により検出された回転数及び回転角の少なくとも一方に基づいて前記ハイブリッド車両の状態量を推定する推定部と、前記推定部により推定された状態量に基づいて前記複数のモータジェネレータ各々の制振トルクを算出する算出部と、前記算出部により算出された制振トルクを前記複数のモータジェネレータ各々に入力する入力部と、を備えている。

請求項１に記載の発明によれば、検出部によって、複数のモータジェネレータ各々の回転数及び回転角の少なくとも一方が検出される。また、推定部によって、検出部により検出された回転数及び回転角の少なくとも一方に基づいてハイブリッド車両の状態量が推定される。また、算出部によって、推定部により推定された状態量に基づいて複数のモータジェネレータ各々の制振トルクが算出される。そして、入力部によって、算出部により算出された制振トルクが複数のモータジェネレータ各々に入力される。従って、ハイブリッド車両の状態量に基づき算出した制振トルクを複数のモータジェネレータ各々に入力することにより、ダンパのねじれ、ドライブシャフトのねじれ、及びエンジンのロール振動を抑制でき、ハイブリッド車両の振動を効果的に抑制することができる。

以上説明したように、本発明によれば、ハイブリッド車両の振動を効果的に抑制することができる、という効果が得られる。

実施形態に係る制御対象の部分の一例を示す模式図である。実施形態に係る状態量フィードバックの概念図である。実施形態に係る計算条件の一例を示す模式図である。実施形態に係るドライブシャフトトルクの位相の一例を示すグラフである。実施形態に係るドライブシャフトトルクの振幅の一例を示すグラフである。実施形態に係る制御装置の構成の一例を示すブロック図である。実施形態に係る制振制御処理の一例を示すフローチャートである。実施形態に係るドライブシャフトトルクの時系列の推移の一例を示すグラフである。実施形態に係る車体の前後方向の加速度の時系列の推移の一例を示すグラフである。

以下、図面を参照して、本発明を実施するための形態例を詳細に説明する。

まず、図１を参照して、本実施形態に係る車両における制振制御の制御対象を説明する。本実施形態に係る車両は、ハイブリッド車両であり、一例として図１に示すように、パワープラント（ＰＰ）筐体１０、及び複数（本実施形態では、２つ）のモータジェネレータ１２、１４を備えている。なお、以下では、モータジェネレータ１２を「ＭＧ１」と表記し、モータジェネレータ１４を「ＭＧ２」と表記する場合もある。

モータジェネレータ１２、１４は、ＰＰ筐体１０内に設けられている。また、ＰＰ筐体１０内には、遊星ギヤ１６、トーショナルダンパ等のダンパ１８、及びクランク２０が設けられている。また、ＰＰ筐体１０は、エンジンマウント２２を介して車体に結合されている。

また、モータジェネレータ１２とクランク２０は、遊星ギヤ１６及びダンパ１８を介して結合されている。また、モータジェネレータ１４とクランク２０は、遊星ギヤ１６及びダンパ１８を介して結合されている。また、モータジェネレータ１２とモータジェネレータ１４は、遊星ギヤ１６を介して結合されている。また、モータジェネレータ１４は、ドライブシャフト２４を介して、タイヤ及び車体に動力を伝達する。

なお、図１における「Ｋ_Ｔ」は、ダンパ１８の剛性を表し、「Ｋ_ＤＴ」は、ドライブシャフト２４及びタイヤの剛性を表し、「Ｋ_Ｅ」は、エンジンマウント２２の剛性を表す。また、図１における「Ｔ_ｉ」は、添え字ｉのトルクを表し、「Ｉ_ｉ」は、添え字ｉの慣性を表し、「θ_ｉ」は、添え字ｉの角変位を表す。また、添え字に関して、「ｃｒ」は、クランク２０を表し、「ＭＧ１」は、モータジェネレータ１２を表し、「ＭＧ２」は、モータジェネレータ１４を表し、「Ｐ」は、ＰＰ筐体１０を表し、「Ｖ２」は、タイヤ及び車体を表す。

モータジェネレータ１２に入力する制振トルクとモータジェネレータ１４に入力する制振トルクとを独立したトルクと考える技術では、モータジェネレータ１２に入力する制振トルクは、主にクランキング時のダンパ１８のねじれを抑制する。また、この技術では、モータジェネレータ１４に入力する制振トルクは、ドライブシャフト２４のねじれを抑制する。

しかしながら、図１に示した構成では、ダンパ１８のねじれ、ドライブシャフト２４のねじれ、及びエンジンのロール振動は、独立ではなく、互いに連成した３つの弾性モードとなる。すなわち、図１に示した構成に対し、ダンパ１８のねじれ、及びドライブシャフト２４のねじれを個々に抑制する技術では、ハイブリッド車両の振動を効果的に抑制できない場合がある。また、この２つのねじれを個々に抑制する技術では、エンジンのロール振動に起因するエンジンマウント２２から車体への入力を抑制できない場合がある。

そこで、本実施形態では、モータジェネレータ１２に入力する制振トルクとモータジェネレータ１４に入力する制振トルクとを協調させ、３つの弾性モードを同時に抑制する制御を行う。

図１に示した構成のモデルは、５つの慣性及び３つの剛性からなる５自由度回転系モデルである。減衰を無視した図１のモデルの運動方程式を以下の（１）式に示す。

（１）式として示した運動方程式は、２つの剛体モードを含むため、本実施形態では、運動方程式に座標変換を施し、剛体モードを除去する。（１）式に減衰マトリクスを付与し、表記を簡略化したものを以下の（２）式に示す。

（２）式におけるｘは、車両の状態量であり、以下の（３）式で定義する。

また、（２）式におけるＴは、車両への入力であり、以下の（４）式で定義する。

（２）式におけるＩ、Ｋにより算出可能なモード行列を用いて、以下の（５）式を定義する。

（５）式を用いて、（２）式を対角化すると、以下の（６）式が得られる。

以降では、（６）式により、２つの剛体モードを除去した３自由度の運動方程式を用いる。

（６）式の３自由度の運動方程式に制振制御を適用するために、運動方程式から線形状態方程式を導出する。（６）式を

について解くと、以下の（７）式が得られる。

（７）式に、恒等式

を連立させると、以下の（８）式の線形状態方程式が得られる。

（８）式におけるマトリクスＡは、制御対象の振動特性を表す。ここで、状態量をフィードバックすることにより、システム全体の振動特性を変更することを考える。（８）式に対し、以下の（９）式に示す状態量フィードバックトルクを適用する。

（８）式に（９）式を代入し、式の変形を施したものを以下の（１０）式に示す。システム全体の振動特性は、Ａ−ＢＫ_ＦＢとなり、Ｋ_ＦＢを適切に与えることにより、システム全体の振動特性の変更が可能である。以上説明した状態量フィードバックの概念図を図２に示す。

（１０）式で得られた線形状態方程式に、最適レギュレータを適用し、状態量フィードバックゲインを導出する。状態量及び入力の２次形式である評価関数Ｊを定義する。評価関数Ｊの定義式を以下の（１１）式に示す。

（１１）式の評価関数Ｊを最小化する最適な制御入力は、以下の（１２）式で与えられる。

（１２）式におけるＰは、以下に示す（１３）式のＲｉｃｃａｔｉ代数方程式の解である。

以上説明した計算式を用いた計算例を説明する。図３に、計算条件を示す。図３に示すように、ここでは、クランクトルクＴ_ｃｒを入力した場合の出力としてのドライブシャフトトルクを計算する。

図４及び図５に、本実施形態に係る制振制御を行った場合と行わなかった場合の各々についてドライブシャフトトルクの計算結果の一例を示す。なお、図４の縦軸は、計算により得られたドライブシャフトトルクの位相（入力であるクランクトルクに対する遅れ）を示し、図５の縦軸は、計算により得られたドライブシャフトトルクの振幅を示す。また、本実施形態に係る制振制御を行わなかった場合の計算結果は、上記（６）式により得られ、本実施形態に係る制振制御を行った場合の計算結果は、上記（６）式及び（１０）式により得られる。また、図４及び図５ともに、横軸は入力であるクランクトルクの周波数を示す。

図４及び図５に示すように、本実施形態に係る制振制御を行うことによって、図４及び図５の何れにおいても、ピークの振幅が低減する。

次に、上記の状態量フィードバックによるハイブリッド車両の制御手法を実車に適用するために、上記（１）式における５慣性（クランク２０、ＰＰ筐体１０、タイヤ、モータジェネレータ１２、及びモータジェネレータ１４）の角度と角速度を既知の値とするための手法を説明する。本実施形態では、ハイブリッド車両の未知の状態量として、クランク２０、ＰＰ筐体１０、タイヤ、モータジェネレータ１２、及びモータジェネレータ１４の角度と角速度を、外乱オブザーバによって推定する。

外乱オブザーバを適用するために、上記（２）式の入力を、既知であるモータジェネレータ１２、１４のトルク（Ｔ_ＭＧ）と、未知であるクランクトルク（Ｔ_ｃｒ）に分離した式を以下の（１４）式に示す。

（１４）式を変形し、線形状態方程式としたものを以下の（１５）式に示す。

（１５）式におけるＢ_ｉ、Ｄ_ｉ（ｉ＝１、２）は、以下に示す（１６）式及び（１７）式で定義する。

ここで、

を仮定し、拡大系としたものを以下の（１８）式に示す。（１８）式に対し、オブザーバの構築、又はカルマンフィルタの適用等を施すことによって、未知の状態量を推定する。

次に、図６を参照して、本実施形態に係るハイブリッド車両を制御する制御装置３０の構成を説明する。制御装置３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、及びＲＡＭ（Random Access Memory）等を含むコンピュータで構成することができる。制御装置３０は、機能的には図６に示すように、入力部３２Ａ、３２Ｂ、検出部３４、推定部３６、除去部３８、算出部４０、及びフィルタ４２Ａ、４２Ｂを備えている。制御装置３０の例としては、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）が挙げられる。制御装置３０のＣＰＵが、ＲＯＭに予め記憶されたプログラムを実行することによって、入力部３２Ａ、３２Ｂ、検出部３４、推定部３６、除去部３８、算出部４０、及びフィルタ４２Ａ、４２Ｂとして機能する。

入力部３２Ａは、モータジェネレータ１２向けのベーストルクに、後述するフィルタ４２Ａから入力された制振トルクを加算して得られたトルクをモータジェネレータ１２に入力する。また、入力部３２Ａは、この加算して得られたトルクを推定部３６にも入力する。入力部３２Ｂは、モータジェネレータ１４向けのベーストルクに、後述するフィルタ４２Ｂから入力された制振トルクを加算して得られたトルクをモータジェネレータ１４に入力する。また、入力部３２Ｂは、この加算して得られたトルクを推定部３６にも入力する。

検出部３４は、モータジェネレータ１２の回転数、及びモータジェネレータ１４の回転数をそれぞれ検出する。推定部３６は、検出部３４により検出された回転数に基づいて、ハイブリッド車両の状態量を推定する。具体的には、推定部３６は、検出部３４により検出された回転数と、入力部３２Ａ、３２Ｂ各々から入力されたトルクとを用いて、上記（１８）式に従って、ハイブリッド車両の状態量を推定する。本実施形態では、推定部３６は、ハイブリッド車両の状態量として、クランク２０、ＰＰ筐体１０、タイヤ、モータジェネレータ１２、及びモータジェネレータ１４の角度と角速度を、外乱オブザーバによって推定する。

除去部３８は、上記（２）式〜（６）式に従って、推定部３６により推定された状態量に対し、座標変換及び剛体モードの除去を行う。算出部４０は、除去部３８により座標変換及び剛体モードの除去が行われた状態量に基づいて、上記（７）式〜（１３）式に従って、モータジェネレータ１２にフィードバックする制振トルクを算出する。また、算出部４０は、同様に、モータジェネレータ１４にフィードバックする制振トルクも算出する。

フィルタ４２Ａは、算出部４０により算出されたモータジェネレータ１２にフィードバックする制振トルクからノイズを除去する。そして、フィルタ４２Ａは、ノイズを除去した制振トルクを入力部３２Ａに入力する。フィルタ４２Ｂは、算出部４０により算出されたモータジェネレータ１４にフィードバックする制振トルクからノイズを除去する。そして、フィルタ４２Ｂは、ノイズを除去した制振トルクを入力部３２Ｂに入力する。

次に、図７を参照して、本実施の形態に係る制御装置３０の作用について説明する。なお、図７は、本実施の形態に係る制御装置３０のＣＰＵにより実行される制振制御処理の流れの一例を示すフローチャートである。また、本実施の形態では、図７に示す制振制御処理は、ＲＯＭに予め記憶されたプログラムを制御装置３０のＣＰＵが実行することにより実行される。

図７のステップＳ１０で、入力部３２Ａは、モータジェネレータ１２向けのベーストルクに、後述するステップＳ２０でフィルタ４２Ａによりノイズが除去された制振トルクを加算して得られたトルクをモータジェネレータ１２に入力する。また、入力部３２Ａは、この加算して得られたトルクを推定部３６にも入力する。また、入力部３２Ｂは、モータジェネレータ１４向けのベーストルクに、後述するステップＳ２０でフィルタ４２Ｂによりノイズが除去された制振トルクを加算して得られたトルクをモータジェネレータ１４に入力する。また、入力部３２Ｂは、この加算して得られたトルクを推定部３６にも入力する。

ステップＳ１２で、検出部３４は、モータジェネレータ１２の回転数、及びモータジェネレータ１４の回転数をそれぞれ検出する。ステップＳ１４で、推定部３６は、前述したように、ステップＳ１０の処理により入力部３２Ａ、３２Ｂ各々から入力されたトルク、及びステップＳ１２で検出された各回転数に基づいて、ハイブリッド車両の状態量を推定する。

ステップＳ１６で、除去部３８は、前述したように、ステップＳ１４で推定された状態量に対し、座標変換及び剛体モードの除去を行う。ステップＳ１８で、算出部４０は、前述したように、ステップＳ１６で座標変換及び剛体モードの除去が行われた状態量に基づいて、モータジェネレータ１２、１４にフィードバックする制振トルクを各々算出する。

ステップＳ２０で、フィルタ４２Ａは、ステップＳ１８で算出されたモータジェネレータ１２にフィードバックする制振トルクからノイズを除去し、ノイズを除去した制振トルクを入力部３２Ａに入力する。また、フィルタ４２Ｂは、ステップＳ１８で算出されたモータジェネレータ１４にフィードバックする制振トルクからノイズを除去し、ノイズを除去した制振トルクを入力部３２Ｂに入力する。ステップＳ２０の処理が終了すると、処理はステップＳ１０に戻る。

本実施形態に係る制御装置３０による制振制御を行った場合と行ってない場合におけるドライブシャフト２４のトルクのハイブリッド車両走行時のエンジン始動からの時系列の推移の一例を図８に示す。また、本実施形態に係る制御装置３０による制振制御を行った場合と行ってない場合における車体前後方向の加速度のハイブリッド車両走行時のエンジン始動からの時系列の推移の一例を図９に示す。なお、ここでは、図８及び図９ともシミュレーションにより求めた結果を示している。

図８及び図９に示すように、本実施形態に係る制御装置３０による制振制御を行うことによって、ドライブシャフト２４のトルクの振動、及び車体の振動の双方が低減する。

以上説明したように、本実施形態によれば、各モータジェネレータの回転数に基づいてハイブリッド車両の状態量を推定し、推定された状態量に基づいて各モータジェネレータの制振トルクを算出し、算出された制振トルクを各モータジェネレータに入力する。すなわち、本実施形態によれば、状態量フィードバックを行い、各モータジェネレータを協調させることによって、ばね上振動の原因となる３つの弾性モードを効率的に抑制する。従って、ハイブリッド車両の振動を効果的に抑制することができる。さらに、本実施形態によれば、制御のベースとして用いる駆動系の運動方程式に、エンジンロールの自由度を含めることによって、エンジンのロール振動も低減することができる。

なお、上記実施形態では、各モータジェネレータの回転数に基づいてハイブリッド車両の状態量を推定する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、各モータジェネレータの回転角に基づいてハイブリッド車両の状態量を推定してもよい。また、例えば、各モータジェネレータの回転数及び回転角の双方に基づいてハイブリッド車両の状態量を推定してもよい。

また、上記実施形態における制御装置３０により行われる処理は、プログラムを実行することにより行われるソフトウェア処理として説明したが、ハードウェアで行われる処理としてもよい。また、制御装置３０により行われる処理は、ソフトウェア及びハードウェアの双方を組み合わせて行われる処理としてもよい。また、ＲＯＭに記憶されるプログラムは、各種記憶媒体に記憶して流通させてもよい。

また、本発明は、上記の形態例に限定されるものではなく、上記の形態例以外にも、その主旨を逸脱しない範囲内において種々変形して実施可能であることは勿論である。

１０パワープラント筐体
１２、１４モータジェネレータ
３０制御装置
３２Ａ、３２Ｂ入力部
３４検出部
３６推定部
３８除去部
４０算出部

Claims

複数のモータジェネレータを有するハイブリッド車両を制御する制御装置であって、
前記複数のモータジェネレータ各々の回転数及び回転角の少なくとも一方を検出する検出部と、
前記検出部により検出された回転数及び回転角の少なくとも一方に基づいて前記ハイブリッド車両の状態量を推定する推定部と、
前記推定部により推定された状態量に基づいて前記複数のモータジェネレータ各々の制振トルクを算出する算出部と、
前記算出部により算出された制振トルクを前記複数のモータジェネレータ各々に入力する入力部と、
を備えたハイブリッド車両の制御装置。