JP2019113116A - Vehicular control apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、自動変速機の変速学習値を速やかに最適値に設定する車両の制御装置に関するものである。 The present invention relates to a control device for a vehicle that promptly sets a shift learning value of an automatic transmission to an optimum value.
特許文献1には、自動変速機を備えた車両において、変速制御の学習を車両の走行状態情報を反映させた学習制御を行なう車両において、現在の道路状況と異なることが検出された場合には現在の道路状況に対応する学習制御を禁止する制御が、記載されている。 According to Patent Document 1, in a vehicle provided with an automatic transmission, when it is detected that a difference in the current road condition is detected in a vehicle that performs learning control in which the learning of shift control is reflected on the traveling state information of the vehicle. A control that prohibits learning control corresponding to current road conditions is described.
ところで、上記従来の車両では、自車の実際の走行に基づいて入力トルク毎、温度毎、および変速段毎に学習が行なう必要があるので、すべての入力トルク毎および変速段毎の学習が完了するまでに時間がかかり、運転者によって用いられる頻度が少ない走行条件では学習が進展しない一方で、変速によって摩擦材の表面状態は変化するので、変速性能が悪化する可能性があった。たとえば、常時、スロットル開度をWOT(全開)とする運転指向のある運転者が運転する車両では、WOTでの逐次変速学習値は最適となるが、パーシャル(非全開)での逐次変速学習は進展せず、変速ショックが発生する場合があった。また、極低温領域では逐次変速学習が禁止されるので、変速学習値が最適値とならないので、変速ショックが発生する場合があった。 By the way, in the above-mentioned conventional vehicle, since it is necessary to perform learning for each input torque, for each temperature, and for each shift gear based on the actual travel of the own vehicle, learning for every input torque and each shift gear is completed. While it takes time to do so and learning conditions do not progress under running conditions that are used less frequently by the driver, the surface condition of the friction material changes due to the shift, which may deteriorate the shift performance. For example, in a vehicle driven by a driver with a drive-oriented driver who always sets the throttle opening to WOT (full open), the sequential shift learning value in WOT is optimum, but sequential shift learning in partial (non-full open) is There was a case where shift shock did occur without progressing. Further, since shift learning is prohibited in the extremely low temperature region, the shift learning value may not be an optimum value, and therefore, there may be a shift shock.
本発明は、以上の事情を背景として為されたものであり、その目的とするところは、自動変速機の変速学習値を速やかに最適値とすることができる車両の制御装置を提供することにある。 The present invention has been made against the background described above, and it is an object of the present invention to provide a control device of a vehicle capable of promptly setting the gear shift learning value of an automatic transmission to an optimum value. is there.
本発明の要旨とするところは、自動変速機を備え、前記自動変速機の変速学習を行なう形式の車両の、制御装置であって、(a)複数の他車両に搭載された自動変速機のパッククリアランスおよび初期学習値を含む初期諸元値を収集して、相互に近似した値をそれぞれ有する複数の初期諸元値グループに分類する初期諸元値分類手段と、(b)前記複数の他車両に搭載された自動変速機の変速回数および摩擦材への総熱量を含む経時変化値を収集して、相互に近似した値をそれぞれ有する複数の経時変化値グループに分類する経時変化値分類手段と、(c)前記初期諸元値分類手段および前記経時変化値分類手段によりそれぞれ分類された複数の初期諸元値グループおよび複数の経時変化値グループ毎に、前記複数の他車両のうちの学習回数の多い所定台数の他車両の学習値から学習代表値を算出する学習代表値算出手段と、(d)前記初期諸元値グループのいずれかおよび経時変化値グループのいずれかに属する前記車両の学習値として、前記学習代表値に基づいて最適学習値を算出する最適学習値算出手段と、(e)前記車両の学習値を、前記最適値算出手段により算出された最適値に書き替える学習値書替手段とを、含むことにある。 The subject matter of the present invention is a control device of a vehicle including an automatic transmission and performing shift learning of the automatic transmission, wherein (a) the automatic transmission mounted on a plurality of other vehicles Initial specification value classification means for collecting initial specification values including pack clearances and initial learning values, and classifying the plurality of initial specification value groups into a plurality of initial specification value groups respectively having approximate values; (b) the plurality of others Aging value classification means for collecting aging values including the number of shifts of an automatic transmission mounted on a vehicle and total heat amount to the friction material, and classifying the aging values into a plurality of aging value groups respectively having values approximate to each other And (c) learning of the plurality of other vehicles for each of a plurality of initial specification value groups and a plurality of aging value groups classified by the initial specification value classification unit and the aging data classification unit. Number of times Learning representative value calculation means for calculating a learning representative value from the learning values of a large number of predetermined number of other vehicles, (d) a learning value of the vehicle belonging to any of the initial specification value group and any of the time series change value group And (e) learning value rewriting means for rewriting the learning value of the vehicle to the optimum value calculated by the optimum value calculating means, as (e) calculating the optimum learning value based on the learning representative value. And means.
本発明の車両の制御装置によれば、自動変速機を備える複数の他車両から、自動変速機の初期諸元値および経時変化値が収集され、それらが分類された複数の初期諸元値グループおよび複数の経時変化値グループ毎に、学習回数の多い所定台数の車両の学習値から学習代表値が算出され、前記初期諸元値グループのいずれかおよび経時変化値グループのいずれかに属する前記車両の学習値として、前記学習代表値に基づいて最適学習値が算出され、その最適学習値に前記学習代表値に基づいて最適学習値が算出され、前記車両の学習値が前記最適学習値に書き換えられる。これにより、自動変速機の変速学習値を速やかに最適値とされるとともに、変速ショックの発生など自動変速機の変速性能の悪化が抑制される。 According to the vehicle control device of the present invention, the initial specification values and the time-dependent change values of the automatic transmission are collected from the plurality of other vehicles provided with the automatic transmission, and the plurality of initial specification value groups into which they are classified The learning representative value is calculated from the learning values of a predetermined number of vehicles having a large number of learning times for each of the plurality of time-varying value groups, and the vehicles belonging to any of the initial specification value group and any of the time-varying value groups The optimal learning value is calculated on the basis of the learning representative value as the learning value of 1, the optimal learning value is calculated on the basis of the learning representative value as the optimal learning value, and the learning value of the vehicle is rewritten to the optimal learning value. Be As a result, the shift learning value of the automatic transmission is promptly set to the optimum value, and the deterioration of the shift performance of the automatic transmission, such as the occurrence of shift shock, is suppressed.
以下、本発明の実施例を図面を参照して詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図1は、本発明が適用される車両10の概略構成を説明する図である。車両10は、動力源として機能するエンジン12と、駆動輪14と、エンジン12と駆動輪14との間の動力伝達経路に設けられた電気式無段変速機16および自動変速機18とを備えている。動変速機18は、たとえば図2の骨子図に示すように構成される。電気式無段変速機16は、エンジン12に直接的に回転駆動されるメカオイルポンプMOPと、エンジン12、第1電動機MG1および第2電動機MG2に回転要素が連結された差動歯車機構とを備え、エンジン12からの直達トルクと第2電動機MG2の出力トルクとを自動変速機18に入力させる。
FIG. 1 is a view for explaining the schematic configuration of a
自動変速機18は、たとえば図3に示すように、油圧式摩擦係合装置C1、C2、B1、B2、B3が選択的に作動させられることによって複数段(本実施例では4段)の前進段、および1段の後進段が油圧式摩擦係合装置C1、C2、B1、B2、B3のうちの2つの係合により得られる。前進段に関しては、2つの油圧式摩擦係合装置のうちの一方の解放と他方の係合とが行なわれる所謂クラッチツウクラッチ変速によって変速段が切り換えられる。
For example, as shown in FIG. 3, the
図1に戻って、油圧制御回路20は、メカオイルポンプMOPおよび電動オイルポンプEOPから供給される作動油を油圧源として、電子制御装置22からの指令に従って作動するように電磁弁を含み、自動変速機18内の油圧式摩擦係合装置C1、C2、B1、B2、B3の係合および解放を上記電磁弁を用いて制御する。
Returning to FIG. 1, the
電子制御装置22は、例えばCPU、RAM、ROM、入出力インターフェース等を備えた所謂マイクロコンピュータを含んで構成されており、CPUはRAMの一時記憶機能を利用しつつ予めROMに記憶されたプログラムに従って信号処理を行うことによりエンジン12の出力を制御し、たとえば図4に示す予め記憶された変速マップから実際の車速V(km/h)およびアクセル開度Acc(%)基づいて、電気式無段変速機16および自動変速機18の変速比を制御し、油圧ポンプの切替を行なう等の各種制御を実行する。たとえば、電子制御装置22は、図示しないアクセルペダルの開度に基づいて運転者の要求駆動力を算出し、その要求駆動力が最小燃費で得られるように、エンジン12の出力を制御するとともに、電気式無段変速機16内の駆動用第1電動機MG1および第2電動機MG2と、油圧制御回路20内の電磁弁を制御し、エンジン12および第1電動機MG1および第2電動機MG2を用いたエンジン走行や第2電動機MG2を用いた電気走行を選択する。
The
また、電子制御装置22は、自動運転/手動運転選択スイッチ32が運転者によって自動運転側へ操作された場合には、車両を走行させるために必要な運転者の運転動作の一部を自動化して一部自動運転制御や、設定された目標値間で運転者の操作を要しない完全自動運転などの自動運転制御を実施する。
Further, when the automatic driving / manual
電子制御装置22は、2つの油圧式摩擦係合装置のうちの解放側の油圧式摩擦係合装置の解放と係合側の油圧式摩擦係合装置の係合とを同時期に行なう所謂クラッチツウクラッチ変速によって自動変速機18の前進変速段を切り換える変速制御手段を備える。また、電子制御装置22は、変速毎に、タイアップやエンジンの吹きを学習補正によって抑制する側とするために、解放側の油圧式摩擦係合装置の係合圧および/または係合側の油圧式摩擦係合装置の係合圧の学習補正値を入力トルク毎および変速段毎に生成し、次回のクラッチツウクラッチ変速に適用する学習補正手段を備える。
The
電子制御装置22は、送受信器24を介して、図示しないセンターに設けられたサーバ28との間や、他車両との間で、自動運転等に利用可能な道路交通情報、インフラ情報、他車両の持っている自動変速機に関する情報(初期諸元値、経時変化値、学習補正値等)、その統計値の授受を行なう。
The
サーバ28は、電子制御装置および送受信器から構成されている。サーバ28は、複数の他車両に搭載された自動変速機のパッククリアランスおよび初期学習値を含む初期諸元値を収集して、相互に近似した値をそれぞれ有する複数の初期諸元値グループA1〜A4に分類する初期諸元値分類手段と、前記複数の他車両に搭載された自動変速機の変速回数および摩擦材への総熱量を含む経時変化値を収集して、相互に近似した値をそれぞれ有する複数の経時変化値グループB1〜B4に分類する経時変化値分類手段と、前記初期諸元値分類手段および前記経時変化値分類手段によりそれぞれ分類された複数の初期諸元値グループおよび複数の経時変化値グループ毎に、前記複数の他車両のうちの学習回数の多い所定台数の他車両の学習値から学習代表値C(C11〜C44)を算出する学習代表値算出手段と、前記初期諸元値グループのいずれかおよび経時変化値グループのいずれかに属する車両10の学習値として、次式(1)から前記学習代表値C(C11〜C44)に基づいて最適学習値Dを算出する最適学習値算出手段と、車両10の学習値を、前記最適値算出手段により算出された最適値に書き替える学習値書替手段とを、含む。
The
D=E−(E−C)×補正率 ・・・(1)
但し、Eは、既に車両10に設定されている学習値(たとえばデフォルト値)である。
D = E-(E-C) x correction factor (1)
However, E is a learning value (for example, default value) already set to the
図5は、複数の初期諸元値グループA1〜A4および複数の経時変化値グループB1〜B4と、それらグループの組み合わせに対応する学習代表値C(C11〜C44)との関係を示す図表である。 FIG. 5 is a chart showing the relationship between a plurality of initial specification value groups A1 to A4 and a plurality of time-dependent change value groups B1 to B4 and learning representative values C (C11 to C44) corresponding to combinations of those groups. .
図6は、サーバ28の制御作動の要部を説明するフローチャートである。図6において、S1では、通信により得られた他車の初期諸元値A、経時変化値B、学習値Cなどのデータが読み込まれる。次いで、前記初期諸元値分類手段に対応するS2〜S4では、読み込まれた初期諸元値Aがa1≦A<a2のグループA1であるか、a2≦A<a3のグループA2であるか、a3≦A<a4のグループA3であるか、a4≦AのグループA4であるが判断され、S5〜S8では、判断が肯定された初期諸元値AがグループA1、A2、A3、A4に分類される。次いで、前記経時変化値分類手段に対応するS9〜S11では、読み込まれた経時変化値Bがb1≦B<b2のグループB1であるか、b2≦B<b3のグループB2であるか、b3≦B<b4のグループB3であるか、b4≦BのグループB4であるが判断され、S12〜S15では、その判断が肯定された経時変化値BがグループB1、B2、B3、B4に分類される。
FIG. 6 is a flowchart for explaining the main part of the control operation of the
続いて、前記学習代表値算出手段に対応するS16では、複数の初期諸元値グループA1〜A4および複数の経時変化値グループB1〜B4毎に、そのグループに属する複数の他車両のうちの学習回数の多い所定台数たとえば10台の他車両の学習値の平均値或いは中央値から学習代表値C(C11〜C44)が算出される。そして、前記最適学習値算出手段および学習値書替手段に対応するS17において、初期諸元値グループA1〜A4のいずれかと経時変化値グループB1〜B4のいずれかとに属する車両10の学習値として、式(1)から学習代表値C(C11〜C44)に基づいて最適学習値Dが算出され、上記初期諸元値グループA1〜A4のいずれかと経時変化値グループB1〜B4のいずれかとに属する車両10の学習値が、最適学習値Dに書き替えられる。
Subsequently, in S16 corresponding to the learning representative value calculating means, learning among the plurality of other vehicles belonging to the plurality of initial specification value groups A1 to A4 and the plurality of temporal change value groups B1 to B4 is performed. The learning representative value C (C11 to C44) is calculated from the average value or the median value of the learning values of the predetermined number of vehicles, for example 10 other vehicles, which has a large number of times. Then, in S17 corresponding to the optimum learning value calculating means and the learning value rewriting means, as learning values of the
図7は、車両10が所謂1モータハイブリッド車両である場合の例を示している。車両10は、動力源として機能するエンジン12、断接クラッチK0、電動機MG、および、ステータの回転を許容するクラッチBs付のトルクコンバータTCを有する8速の自動変速機50を、直列に備える所謂1モータハイブリッド車両である。自動変速機50は、たとえば図7の骨子図に示すように構成され、たとえば図8に示すように、油圧式摩擦係合装置C1、C2、C3、C4、B1、B2が選択的に作動させられることによって複数段(本実施例では8段)の前進段、および1段の後進段が得られるようになっている。
FIG. 7 shows an example where the
なお、前述の実施例1では、サーバ28が図6に示す制御を行なう例が説明されていたが、電子制御装置22が図6に示す制御の全部または一部を実行するものであってもよい。
Although the example in which the
また、前述の実施例1および2はエンジンおよび電動機MG、MG1、MG2を駆動源として備えたハイブリッド車両であったが、駆動源として電動機のみを備えた電動車両であってもよい。要するに、自動変速機を備える車両であればよい。 Although the first and second embodiments described above are hybrid vehicles having an engine and electric motors MG, MG1, and MG2 as drive sources, they may be electric vehicles having only electric motors as drive sources. In short, any vehicle provided with an automatic transmission may be used.
また、前述の実施例1および2において、無人の自動運転の場合には、図6の学習制御が実施されなくてもよい。 Further, in the above-described first and second embodiments, in the case of unmanned automatic driving, the learning control of FIG. 6 may not be performed.
10:車両
18、50:自動変速機
22:電子制御装置(制御装置)
10:
Claims (1)
複数の他車両に搭載された自動変速機のパッククリアランスおよび初期学習値を含む初期諸元値を収集して、相互に近似した値をそれぞれ有する複数の初期諸元値グループに分類する初期諸元値分類手段と、
前記複数の他車両に搭載された自動変速機の変速回数および摩擦材への総熱量を含む経時変化値を収集して、相互に近似した値をそれぞれ有する複数の経時変化値グループに分類する経時変化値分類手段と、
前記初期諸元値分類手段および前記経時変化値分類手段によりそれぞれ分類された前記複数の初期諸元値グループおよび前記複数の経時変化値グループ毎に、前記複数の他車両のうちの学習回数の多い所定台数の他車両の学習値から学習代表値を算出する学習代表値算出手段と、
前記初期諸元値グループのいずれかおよび前記経時変化値グループのいずれかに属する前記車両の学習値として、前記学習代表値に基づいて最適学習値を算出する最適学習値算出手段と、
前記車両の学習値を、前記最適値算出手段により算出された最適値に書き替える学習値書替手段とを、含む
ことを特徴とする車両の制御装置。 A control device of a vehicle provided with an automatic transmission and performing shift learning of the automatic transmission,
Initial specifications for collecting initial specification values including pack clearances and initial learning values of automatic transmissions mounted on a plurality of other vehicles and classifying into initial specification value groups each having values approximate to each other Value classification means,
The temporal change value including the number of shift of the automatic transmission mounted on the plurality of other vehicles and the total heat quantity to the friction material is collected, and classified into a plurality of temporal change value groups respectively having values approximate to each other Change value classification means,
The number of times of learning among the plurality of other vehicles is large for each of the plurality of initial specification value groups and the plurality of aging value groups classified by the initial specification value classification unit and the aging value classification unit. Learning representative value calculating means for calculating a learning representative value from a predetermined number of learning values of other vehicles;
Optimal learning value calculating means for calculating an optimal learning value based on the learning representative value as the learning value of the vehicle belonging to any of the initial specification value group and any of the time-lapse change value group;
And a learning value rewriting unit that rewrites the learning value of the vehicle to the optimum value calculated by the optimum value calculating unit.
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