JP2853486B2 - 車両用自動変速機の変速制御装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、車両用自動変速機の変
速制御装置に関し、特に、運転者の意志を正確に反映し
てキックダウン操作を判定し且つ自動変速機のシフトダ
ウンを実行させる変速制御の技術に関するするものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】一般に、自動変速機を搭載した車両で
は、アクセルペダルの踏込操作によりスロットル弁開度
がそれまでよりも所定量増加させられると、運転者の意
志を反映した駆動トルクを得るために変速線図に従って
自動変速機のシフトダウンが実行される。このうち、ス
ロットル弁開度がその全開付近まで増加させられる強い
踏込み操作が所謂キックダウン操作として知られてい
る。このようなキックダウン操作に基づいてシフトダウ
ンを実行する自動変速機の変速制御装置では、たとえ
ば、特開平１−１３５９５０号公報に記載されているよ
うに、それまでのキックダウン踏込操作に対応するスロ
ットル弁開度のピーク値を加重平均することなどにより
予め求めた判断基準値を用い、その判断基準値を実際の
アクセルペダルの操作量すなわちスロットル弁開度が超
えるとキックダウン操作と判定されることにより、自動
変速機のシフトダウンが実行される。

【０００３】

【発明が解決すべき課題】ところで、上記のような従来
の変速制御装置では、予め求めた判断基準値に実際のア
クセルペダルの操作量が到達するとキックダウン操作と
判定されて自動変速機のシフトダウンが実行されるよう
に構成されていることから、実際のアクセルペダルの操
作量が上記判断基準値を緩やかに通過するようなゆっく
りとしたアクセルペダルの踏込操作でもキックダウン操
作と判断されるので、運転者の意に反して自動変速機の
シフトダウンが行われる不都合があった。運転者がゆっ
くりとアクセルペダルを踏み込んで行く場合は、そのま
まのギヤ段で加速走行を望んでいる状態であるからであ
る。

【０００４】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、運転者のキック
ダウン操作の意志を正確に反映して自動変速機のシフト
ダウンを実行する車両用自動変速機の変速制御装置を提
供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】斯かる目的を達成するた
めの本発明の要旨とするところは、アクセルペダルのキ
ックダウン操作に応答して自動変速機をダウンシフトさ
せる車両用自動変速機の変速制御装置であって、(1) 前
記アクセルペダルの踏込操作の開始位置を検出するアク
セルペダル踏込開始位置検出手段と、(2) そのアクセル
ペダルの踏込操作時における操作速度を算出する操作速
度算出手段と、(3) 前記アクセルペダルの操作開始位置
および操作速度が入力されるニューラルネットワークを
備え、そのニューラルネットワークの出力に基づいて前
記キックダウン操作を判定するキックダウン判定手段
と、(4) 前記アクセルペダルの踏込操作が行われた状態
において、前記キックダウン判定手段によりキックダウ
ン操作であると判定されない場合には、そのアクセルペ
ダルの踏込操作から所定の時間内に、そのアクセルペダ
ルの戻し操作が行われ且つその戻し操作の直前の踏込操
作と同等以上の速度で再び踏込操作が行われたことに基
づいてキックダウン操作であると判定し、前記ニューラ
ルネットワークに教師信号を供給するキックダウン学習
手段と、(5) 前記キックダウン判定手段により前記アク
セルペダルのキックダウン操作であると判定された場合
には、前記自動変速機をシフトダウンさせる変速制御手
段とを、含むことにある。

【０００６】

【作用】このようにすれば、ニューラルネットワークを
備えたキックダウン判定手段によりキックダウン操作が
アクセルペダルの踏込操作の開始位置および操作速度に
基づいて判定されると、変速制御手段により自動変速機
のシフトダウンが実行される。また、上記キックダウン
判定手段によりキックダウン操作であると判定されない
場合においても、そのアクセルペダルの踏込操作から所
定の時間内に、そのアクセルペダルの戻し操作が行われ
且つその戻し操作の直前の踏込操作と同等以上の速度で
再び踏込操作が行われると、それは運転者が大きな駆動
力を要求している状態、すなわちキックダウンを要求し
ている状態であるから、キックダウン学習手段では当初
のアクセルペダル踏み込み操作がキックダウン操作であ
ると判定され、そのキックダウン学習手段から上記ニュ
ーラルネットワークへキックダウンを示す教師信号が供
給され、ニューラルネットワークの学習が行われる。

【０００７】

【発明の効果】したがって、上記のようにキックダウン
学習手段から供給される教師信号により学習が行われる
ニューラルネットワークを備えたキックダウン判定手段
によりアクセルペダルの踏込操作の開始位置および操作
速度に基づいてキックダウン操作が判定されるので、ア
クセルペダルの比較的ゆっくりとした踏み込み操作であ
っても、運転者のシフトダウンの意志によるキックダウ
ン操作であるか否かが正確に判定され、意に反したシフ
トダウンが好適に防止される。すなわち、たとえばアク
セルペダルの踏込操作の開始位置（操作角度位置）が小
さい状態からキックダウン操作が行われるとアクセルペ
ダルの操作速度が高くなるけれども、アクセルペダルの
踏込操作の開始位置が大きい状態からキックダウン操作
が行われるとアクセルペダルの操作速度が高くならない
ことから、アクセルペダルの踏込操作の開始位置と関連
してアクセルペダルの操作速度が判定されるので、比較
的ゆっくりとした踏み込み操作であっても、運転者の意
志が反映したキックダウン操作の判定が正確に行われる
のである。

【０００８】

【実施例】以下、本発明の一実施例を図面に基づいて詳
細に説明する。

【０００９】図２には、車両の主たる動力伝達装置およ
び制御系統が示されている。図において、車両のエンジ
ン１０から出力された動力は、トルクコンバータ１２、
自動変速機１４、および図示しない差動歯車装置および
車軸を経て図示しない駆動輪へ伝達されるようになって
いる。

【００１０】トルクコンバータ１２は、クランク軸１６
に連結されたポンプ翼車１８と、自動変速機１４の入力
軸２０に連結され且つ流体を介してポンプ翼車１８から
動力が伝達されるタービン翼車２２と、一方向クラッチ
２４を介して位置固定のハウジング２６に固定された固
定翼車２８と、ポンプ翼車１８およびタービン翼車２２
をダンパ３０を介して直結するロックアップクラッチ３
２とを備えている。このロックアップクラッチ３２は、
解放側油室３３と係合側油室３５との圧力差により係合
制御される。

【００１１】自動変速機１４は、同軸上に配設された３
組のシングルピニオン型遊星歯車装置３４，３６，３８
と、前記入力軸２０と、遊星歯車装置３８のリングギア
とともに回転する出力歯車３９と前記差動歯車装置との
間で動力を伝達するカウンタ軸（出力軸）４０とを備え
ている。それら遊星歯車装置３４，３６，３８の構成要
素の一部は互いに一体的に連結されるだけでなく、３つ
のクラッチＣ₀ ，Ｃ₁，Ｃ₂ によって互いに選択的に連
結されている。また、上記遊星歯車装置３４，３６，３
８の構成要素の一部は、４つのブレーキＢ₀ ，Ｂ₁ ，Ｂ
₂ ，Ｂ₃ によってハウジング２６に選択的に連結される
とともに、さらに、構成要素の一部は３つの一方向クラ
ッチＦ₀ ，Ｆ₁ ，Ｆ₂ によってその回転方向により相互
に若しくはハウジング２６と係合させられるようになっ
ている。

【００１２】上記クラッチＣ₀ ，Ｃ₁ ，Ｃ₂ 、ブレーキ
Ｂ₀ ，Ｂ₁ ，Ｂ₂ ，Ｂ₃ は、例えば多板式のクラッチや
１本または巻付け方向が反対の２本のバンドを備えたバ
ンドブレーキ等にて構成され、それぞれ図示しない油圧
アクチュエータによって作動させられるようになってい
る。後述の電子制御装置４２からの指令に従って作動す
る油圧制御回路４４によりそれ等の油圧アクチュエータ
の作動がそれぞれ制御されることにより、図３に示され
ているように変速比γ（＝入力軸２０の回転速度／カウ
ンタ軸４０の回転速度）がそれぞれ異なる前進４段・後
進１段の変速段が得られる。図３において、「１st」，
「２nd」，「３rd」，「O/D(オーバドライブ）」は、そ
れぞれ前進側の第１速ギア段，第２速ギア段，第３速ギ
ア段，第４速ギア段を表しており、上記変速比は第１変
ギア段から第４速ギア段に向かうに従って順次小さくな
る。なお、上記トルクコンバータ１２および自動変速機
１４は、軸心に対して対称的に構成されているため、第
２図においては入力軸２０の回転軸線の下側およびカウ
ンタ軸４０の回転軸線の上側を省略して示してある。

【００１３】上記油圧制御回路４４には、自動変速機１
４のギア段を制御するための変速制御用油圧制御回路
と、ロックアップクラッチ３２の係合を制御するための
係合制御用油圧制御回路とが設けられている。変速制御
用油圧制御回路は、ソレノイドNo.1およびソレノイドN
o.2によってそれぞれオンオフ駆動される第１電磁弁４
６および第２電磁弁４８を備えており、それら第１電磁
弁４６および第２電磁弁４８の作動の組み合わせによっ
て図３に示すようにクラッチおよびブレーキが選択的に
作動させられて前記第１速ギヤ段乃至第４速ギヤ段のう
ちのいずれかが成立させられるようになっている。

【００１４】また、上記係合制御用油圧制御回路は、ロ
ックアップクラッチ３２を解放状態とする解放側位置と
ロックアップクラッチ３２を係合状態とする係合側位置
とに切り換える図示しないクラッチ切換弁をオンオフ作
動させる切換用信号圧を発生する第３電磁弁５０と、係
合側油室３５および解放側油室３３の圧力差ΔＰを調節
してロックアップクラッチ３２のスリップ量を制御する
図示しないスリップ制御弁を作動させるスリップ制御用
信号圧を電子制御装置４２からの駆動電流に従って発生
させるリニアソレノイド弁５４とを備えている。

【００１５】前記電子制御装置４２は、ＣＰＵ６０、Ｒ
ＡＭ６２、ＲＯＭ６４、図示しない入出力インターフェ
ースなどを含む所謂マイクロコンピュータであって、そ
れには、エンジン１０の吸気配管６６に設けられたスロ
ットル弁６８の開度θを検出するスロットルセンサ７
０、エンジン１０の回転速度を検出するエンジン回転速
度センサ７２、自動変速機１４の入力軸２０の回転速度
を検出する入力軸回転速度センサ７４、車速Ｖを検出す
るために自動変速機１４のカウンタ軸４０の回転速度を
検出する車速センサ７６、シフトレバー７８の操作位
置、すなわちＬ、Ｓ、Ｄ、Ｎ、Ｒ、Ｐレンジのいずれか
を検出する操作位置センサ８０から、スロットル弁開度
θを表す信号、エンジン回転速度Ｎ_e を表す信号、出力
軸（カウンタ軸４０）の回転速度Ｎ_out を表す信号、シ
フトレバー７８の操作位置Ｐ_s を表す信号がそれぞれ供
給されるようになっている。上記スロットル弁６８はア
クセルペダル５８の踏込操作に伴って開度θを増加させ
るものであるから、上記スロットルセンサ７０はアクセ
ルペダル５８の操作量（すなわち踏込角度）Ａ_acc も実
質的に検出している。

【００１６】電子制御装置４２のＣＰＵ６０は、予めＲ
ＯＭ６４に記憶されたプログラムに従って上記入力信号
を処理し、自動変速機１４の変速制御のために第１電磁
弁４６および第２電磁弁４８を駆動制御し、ロックアッ
プクラッチ３２の係合制御のために第３電磁弁５０およ
びリニアソレノイド弁５４を駆動制御する。上記変速制
御では、よく知られているように、予めＲＯＭ６４に記
憶された図４に示す変速線図から、実際の車速Ｖおよび
スロットル弁開度θに基づいて所定のギヤ段へのシフト
判定が行われる。すなわち、図４において実際の車速Ｖ
およびスロットル弁開度θを示す点がアップシフト線或
いはダウンシフト線と交差するとアップシフト判定或い
はダウンシフト判定が行われるのである。そして、その
ようなシフト判定が行われると、所定のギヤ段を成立さ
せるように、図３に示すソレノイドNo.1およびソレノイ
ドNo.2が駆動される。

【００１７】また、本実施例の電子制御装置４２は、走
行中においてアクセルペダル５８がそれまでの操作位置
から強く踏み込み操作されてスロットル弁開度θがたと
えば８０％程度に予め定められた判断基準値を超えた場
合には、自動変速機１４をシフトダウンさせるためのキ
ックダウン制御をさらに実行する。

【００１８】図１は、上記電子制御装置４２の制御機能
を説明する機能ブロック線図である。図において、変速
判定手段８６では、予め記憶された図４に示す変速線図
から、車速センサ７６により検出された実際の車速Ｖお
よびスロットルセンサ７０により検出された実際のスロ
ットル弁開度θに基づいて所定のギヤ段へのシフト判定
が行われ、その判定結果に基づいて変速制御手段８８が
自動変速機１４のギヤ段を切換制御する。アクセルペダ
ル踏込開始位置検出手段９２は、アクセルペダル５８が
たとえば８０％以上まで比較的大きく踏み込まれたと
き、スロットルセンサ７０からの信号に基づいて踏込開
始位置θ_f を決定する。アクセルペダル操作速度算出手
段９４は、アクセルペダル５８がたとえば８０％以上ま
で比較的大きく踏み込まれたとき、スロットルセンサ７
０からの信号に基づいてアクセルペダル５８の踏込操作
速度すなわちスロットル弁開度の最大変化速度（ｄθ／
ｄｔ）_max を算出する。キックダウン判定手段９６は、
ニューラルネットワーク９８とその出力ＮＵと予め設定
された判断基準値Ｋ_NUとを比較することによりキックダ
ウン操作を判定する比較手段１００とを備えている。

【００１９】上記ニューラルネットワーク９８は、コン
ピュータプログラムによるソフトウエアにより、或いは
電子的素子の結合から成るハードウエアにより生体の神
経細胞群をモデル化して構成されたものであり、たとえ
ば図５に例示されるように構成される。図５において、
ニューラルネットワーク９８は、ｒ個の神経細胞要素
（ニューロン）Ｘ_i （Ｘ₁ 〜Ｘ_r ）から構成された入力
層と、ｓ個の神経細胞要素Ｙ_j （Ｙ₁ 〜Ｙ_s ）から構成
された中間層と、ｔ個の神経細胞要素Ｚ_k （Ｚ₁〜
Ｚ_t ）から構成された出力層とから構成された３層構造
の階層型である。そして、上記入力層から出力層へ向か
って神経細胞要素の状態を伝達するために、結合係数
（重み）Ｗ_Xij を有して上記ｒ個の神経細胞要素Ｘ_i と
ｓ個の神経細胞要素Ｙ_j とをそれぞれ結合する伝達要素
Ｄ_Xij と、結合係数（重み）Ｗ_Yjk を有してｓ個の神経
細胞要素Ｙ_j とｔ個の神経細胞要素Ｚ_k とをそれぞれ結
合する伝達要素Ｄ_Yjk が設けられている。

【００２０】たとえば、上記入力層の各神経細胞要素Ｘ
_i から中間層の神経細胞要素Ｙ_j への出力値がｘ_i であ
るとすると、その中間層の神経細胞要素Ｙ_j からの出力
値ｙ_j は次式(1) によって表される。また、上記中間層
の各神経細胞要素Ｙ_j から出力層の神経細胞要素Ｚ_k へ
の出力値がｙ_j であるとすると、その出力層の神経細胞
要素Ｚ_k からの出力値ｚ_k は次式(2) によって表され
る。

【００２１】

【数１】

【００２２】

【数２】

【００２３】本実施例のニューラルネットワーク９８で
は、上記入力層はアクセルペダル５８の踏込操作開始位
置（スロットル弁開度θ_f ）とアクセルペダル５８の踏
込操作速度〔スロットル弁開度θの最大変化速度（ｄθ
／ｄｔ）_max 〕との２種類の入力データに対応する２個
の神経細胞要素Ｘ₁ 、Ｘ₂ から構成され、中間層はたと
えば５個の神経細胞要素Ｙ₁ 〜Ｙ₅ から構成され、出力
層は、キックダウン操作の度合を表す１種類の出力に対
応した１個の神経細胞要素Ｚ₁ から構成されている。ま
た、本実施例のニューラルネットワーク９８では、特定
の種類のキックダウン操作に偏らない多種類の入力と出
力との関係を予め学習させた結果の値が各結合係数Ｗ
_Xij およびＷ_Yjk の値として与えられている。

【００２４】本実施例のニューラルネットワーク９８
は、図５に示すように、教師信号Ｋ_YOと出力ＮＵとに基
づいて比較評価する機能と、それら教師信号Ｋ_YOと出力
ＮＵとの誤差に基づいてそのときの入力信号に対する理
想出力を与えるための学習により重みを修正する機能を
含んでいる。その学習により、所定の結合係数Ｗ_Xij お
よびＷ_Yjk が、たとえば次式(3) および(4) に従って得
られた重み変更量ΔＷ_Xij およびΔＷ_Yjk だけ自動的に
修正される。ここで、(3) 式および(4) 式において、Ｅ
はニューラルネットワーク９８の出力と目標値或いは教
師信号との誤差（２乗誤差）であり、εおよびαは学習
パラメータである。

【００２５】

【数３】

【００２６】

【数４】

【００２７】図１に戻って、キックダウン学習手段１０
２は、前記キックダウン判定手段９６によりキックダウ
ン操作ではないと判定された場合でも、アクセルペダル
５８の戻し操作に続く再踏み込み操作の発生に基づいて
判定し、当初のアクセルペダル５８の比較的大きな踏込
操作が運転者のキックダウン意志に基づくものであった
か否かを判定し、判定結果を教師信号Ｋ_YOとして前記ニ
ューラルネットワーク９８へ供給することにより、運転
者のキックダウン意志に基づく初回のアクセルペダル５
８をキックダウン操作と判定できるように学習させる。

【００２８】次に、電子制御装置４２の制御のうちのキ
ックダウン制御作動を図６に示すフローチャートを用い
て説明する。本実施例において、この図６のフローチャ
ートは、自動変速機１４がＯ／Ｄギヤ段（第４速ギヤ
段）である車両の走行中においてアクセルペダル５８が
比較的大きく踏込操作されて、たとえばスロットル弁開
度θが予め定められた判定値（たとえば８０％）を超え
たとき、或いはスロットル弁開度の変化速度が予め定め
られた判定値を超えたときに実行されるものである。

【００２９】図６のステップＳ１は前記アクセルペダル
踏込開始位置検出手段９２に対応するものであり、そこ
では、それまでに記憶されたスロットルセンサ７０から
の信号に基づいてアクセルペダル５８の踏込開始位置、
すなわちその時のスロットル弁開度θ_f が記憶される。
また、ステップＳ２は前記図１のアクセルペダル操作速
度算出手段９４に対応するものであり、そこでは、スロ
ットルセンサ７０からの信号に基づいてアクセルペダル
５８の踏込操作過程におけるスロットル弁開度θの最大
変化速度（ｄθ／ｄｔ）_max が算出される。図７は、ア
クセルペダル５８がたとえば８０％以上まで比較的大き
く踏込操作されたときのスロットル弁開度θ_f およびス
ロットル弁開度θの最大変化速度（ｄθ／ｄｔ）_max を
それぞれ示している。

【００３０】続くステップＳ３では、たとえば前記図５
に示す予め用意されたニューラルネットワークから、２
種類の入力データ、すなわち上記アクセルペダル５８の
踏込開始時のスロットル弁開度θ_f およびスロットル弁
開度θの最大変化速度（ｄθ／ｄｔ）_max に基づいて出
力値ＮＵを演算し、ステップＳ４では、その出力値ＮＵ
が予め定められたキックダウン判断基準値Ｋ_NUより大き
いか否かが判断される。このキックダウン判断基準値Ｋ
_NUには、たとえば「０．９」程度の値が用いられる。本
実施例では、上記ステップＳ３およびＳ４は、前記図１
のキックダウン判定手段９６に対応している。

【００３１】上記ステップＳ４の判断が肯定された場合
には、ステップＳ５においてシフトダウンの指令が電子
制御装置４２から出力されるので、それまでＯ／Ｄギヤ
段であった自動変速機１４が第３速ギヤ段へ切り換えら
れる。しかし、上記ステップＳ４の判断が否定された場
合には、ステップＳ６において、アクセルペダル５８の
当初の踏込操作からたとえば５乃至６秒程度の予め定め
られた時間ｔ_o 内に、アクセルペダル５８の急速な戻し
操作と、それに続く踏込操作であって初回の操作速度
（ｄθ／ｄｔ）と同等以上の速度の再踏込操作とが発生
したか否かが、スロットル弁開度θおよびスロットル弁
開度の変化速度ｄθ／ｄｔに基づいて判断される。車両
の走行中においてキックダウンを期待してアクセルペダ
ル５８を踏込操作したにも拘わらず自動変速機１４のダ
ウンシフトが発生しなかった場合には、運転者によりア
クセルペダル５８が速やかに戻された後、直ちに再踏込
操作が行われることから、上記ステップＳ６は、そのよ
うな操作の存否に基づいて運転者のキックダウン意志を
検出するのである。

【００３２】上記ステップＳ６の判断が否定された場合
には、ステップＳ７において、教師信号Ｋ_YOの内容が
「０」とされる。これにより、前記ニューラルネットワ
ーク９８は、このときのアクセルペダル５８の踏込操作
の開始位置を示すスロットル弁開度θ_f およびアクセル
ペダル５８の踏込操作速度を示すスロットル弁開度θの
最大変化速度（ｄθ／ｄｔ）_max の値ではキックダウン
操作ではないとして学習する。すなわち、ニューラルネ
ットワーク９８では、その学習機能により、上記の入力
θ_f および（ｄθ／ｄｔ）_max があったときには出力Ｎ
Ｕが判断基準値Ｋ_NUより小さい値たとえば「０」となる
ように結合係数が変更されるのである。

【００３３】しかし、上記ステップＳ６の判断が肯定さ
れた場合には、ステップＳ８においてシフトダウンの指
令が電子制御装置４２から出力されるので、それまでＯ
／Ｄギヤ段であった自動変速機１４が第３速ギヤ段へ切
り換えられる。そして、ステップＳ９において、教師信
号Ｋ_YOの内容が「１」とされる。これにより、前記ニュ
ーラルネットワーク９８は、このときのアクセルペダル
５８の踏込操作の開始位置を示すスロットル弁開度θ_f
およびその操作速度を示すスロットル弁開度θの最大変
化速度（ｄθ／ｄｔ）_max の値はキックダウン操作を表
すものとして学習する。すなわち、ニューラルネットワ
ーク９８では、その学習機能により、上記の入力θ_f お
よび（ｄθ／ｄｔ）_max があったときには出力ＮＵが判
断基準値Ｋ_NUより大きい値たとえば「１」となるように
結合係数が変更されるのである。本実施例では、上記ス
テップＳ６乃至Ｓ９が前記図１のキックダウン学習手段
１０２に対応している。

【００３４】本実施例によれば、ニューラルネットワー
ク９８を備えたキックダウン判定手段９６によりアクセ
ルペダル５８の操作量θ_f およびスロットル弁開度θの
最大変化速度（ｄθ／ｄｔ）_max に基づいてキックダウ
ン操作が判定されると、変速制御手段８８により自動変
速機１４のシフトダウンが実行される。また、上記キッ
クダウン判定手段９６によりキックダウン操作であると
判定されない場合においても、そのアクセルペダル５８
の初回の踏込操作から所定の時間ｔ_o 内に、そのアクセ
ルペダル５８の戻し操作が行われ且つその戻し操作の直
前の踏込操作と同等以上の速度ｄθ／ｄｔで再び踏込操
作が行われたと判定されると、それは運転者が大きな駆
動力を要求している状態、すなわちキックダウンを要求
している状態であるから、キックダウン学習手段１０２
では当初のアクセルペダル踏み込み操作がキックダウン
操作であると判定され、そのキックダウン学習手段１０
２から上記ニューラルネットワーク９８へキックダウン
を示す教師信号Ｋ_YOが供給され、ニューラルネットワー
ク９８の学習が行われる。

【００３５】このようにキックダウン学習手段１０２か
ら供給される教師信号Ｋ_YOにより学習が行われるニュー
ラルネットワークを備えたキックダウン判定手段９６に
よって、アクセルペダル５８の操作量および操作速度に
基づいてキックダウン操作が判定されるので、アクセル
ペダル５８の比較的ゆっくりとした踏み込み操作であっ
ても、運転者のシフトダウンの意志によるキックダウン
操作であるか否かが正確に判定され、意に反したシフト
ダウンが好適に防止される。すなわち、たとえばアクセ
ルペダル５８の操作量（操作角度位置）が小さい状態か
らキックダウン操作が行われるとアクセルペダル５８の
操作速度が高くなるけれども、アクセルペダルの操作量
が大きい状態からキックダウン操作が行われるとアクセ
ルペダル５８の操作速度が高くならないことから、キッ
クダウン操作の開始位置と関連してアクセルペダル５８
の操作速度が判定されるので、比較的ゆっくりとした踏
み込み操作であっても、運転者の意志が反映したキック
ダウン操作の判定が正確に行われるのである。

【００３６】前記ステップＳ７或いはＳ９におけるニュ
ーラルネットワーク９８の学習に際して、たとえば図８
に示す領域Ａ、領域Ｂ、領域Ｃ内にそれぞれ存在する所
定数たとえば２０個の学習データを用いるようにしても
よい。１個の学習データは、アクセルペダル５８の操作
開始位置θ_f およびアクセルペダル５８の操作速度（ｄ
θ／ｄｔ）_max とそれにより得られた結果である教師信
号Ｋ_YOとから構成され、新たに発生した教師信号Ｋ_YOが
発生すると、各領域内に存在する学習データのうちの最
も古い学習データと置換されることにより、常に各領域
内の学習データが２０個とされる。これにより、ニュー
ラルネットワーク９８の学習に際して用いられる学習デ
ータは一定数となるので、そのニューラルネットワーク
９８の学習時間が抑制される利点がある。

【００３７】以上、本発明の一実施例を示す図面に基づ
いて説明したが、本発明はその他の態様においても適用
される。

【００３８】たとえば、前述の実施例のニューラルネッ
トワーク９８は入力層、中間層、出力層からなる３層構
造であったが、４層以上の階層型であってもよいし、各
神経細胞要素が相互に結合された相互結合型であっても
差支えない。

【００３９】また、前述の実施例では、スロットルセン
サ７０を兼用するために、アクセルペダル５８の踏込開
始位置としてスロットル弁開度θ_f が用いられていた
が、アクセルペダル５８の操作量Ａ_ccを検出するアクセ
ルペダルセンサを独立に設けることによりアクセルペダ
ル５８の踏込開始位置を直接検出するようにしてもよ
い。同様に、アクセルペダル５８の操作速度（ｄＡ_cc／
ｄｔ）_max を直接的に算出するようにしてもよい。

【００４０】また、前述の実施例では、アクセルペダル
５８の踏込操作速度としてスロットル弁開度の最大変化
速度（ｄθ／ｄｔ）_max が用いられていたが、それに替
えて踏込操作開始時点から終了時点までの平均速度値な
どであってもよい。要するに、アクセルペダル５８の踏
込操作速度が表される量であればよいのである。

【００４１】また、キックダウン操作はアクセルペダル
５８を略ワイドオープンスロットル（ＷＯＴ）位置まで
操作するものであるから、前述の実施例のアクセルペダ
ル５８の踏込操作開始位置θ_f と実質的に均等なものと
してアクセルペダル５８の踏込操作ストロークが用いら
れ得る。

【００４２】また、前述の実施例の自動変速機１４は所
謂Ａ／Ｔとして知られる遊星歯車式の多段変速機であっ
たが、たとえば特開平２−２７１１４９号公報に記載さ
れているベルト式無段変速機であってもよい。

【００４３】なお、上述したのはあくまでも本発明の一
実施例であり、本発明はその主旨を逸脱しない範囲にお
いて種々変更が加えられ得るものである。

【図面の簡単な説明】

【図１】図２の電子制御装置の制御機能を説明するため
の機能ブロック線図である。

【図２】本発明の一実施例の構成を説明するブロック線
図である。

【図３】図２の自動変速機におけるギヤ段とそれを成立
さるための電磁弁或いは摩擦係合装置の作動状態との組
み合わせを示す図表である。

【図４】図２の自動変速機の変速制御のために電子制御
装置に記憶されている変速線図である。

【図５】図２の電子制御装置に設けられているニューラ
ルネットワークの構成を説明する図である。

【図６】図２の電子制御装置のシフトダウン制御の作動
を説明するフローチャートである。

【図７】図６のステップＳ１において求められるスロッ
トル弁開度θ_f およびステップＳ２において求められる
変化速度（ｄθ／ｄｔ）_max を説明するタイムチャート
である。

【図８】本発明の他の実施例において、図５のニューラ
ルネットワークの学習の際に用いられる学習データの構
成を説明する図である。

【符号の説明】

１４：自動変速機 ５８：アクセルペダル ８８：変速制御手段 ９２：アクセルペダル踏込開始位置検出手段 ９４：アクセルペダル操作速度算出手段 ９６：キックダウン判定手段 ９８：ニューラルネットワーク １０２：キックダウン学習手段

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 アクセルペダルのキックダウン操作に応
   答して自動変速機をダウンシフトさせる車両用自動変速
   機の変速制御装置であって、 前記アクセルペダルの踏込操作の開始位置を検出するア
   クセルペダル踏込開始位置検出手段と、 該アクセルペダルの踏込操作時における操作速度を算出
   する操作速度算出手段と、 前記アクセルペダルの操作開始位置および操作速度が入
   力されるニューラルネットワークを備え、該ニューラル
   ネットワークの出力に基づいて前記キックダウン操作を
   判定するキックダウン判定手段と、 前記アクセルペダルの踏込操作が行われた状態におい
   て、前記キックダウン判定手段によりキックダウン操作
   であると判定されない場合には、該アクセルペダルの踏
   込操作から所定の時間内に、該アクセルペダルの戻し操
   作が行われ且つ該戻し操作の直前の踏込操作と同等以上
   の速度で再び踏込操作が行われたことに基づいてキック
   ダウン操作であると判定し、前記ニューラルネットワー
   クに教師信号を供給するキックダウン学習手段と、 前記キックダウン判定手段により前記アクセルペダルの
   キックダウン操作であると判定された場合には、前記自
   動変速機をシフトダウンさせる変速制御手段と、 を含むことを特徴とする車両用自動変速機の変速制御装
   置。