JP3265752B2 - 自動変速機の制御装置 - Google Patents

自動変速機の制御装置

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JP3265752B2 JP24336493A JP24336493A JP3265752B2 JP 3265752 B2 JP3265752 B2 JP 3265752B2 JP 24336493 A JP24336493 A JP 24336493A JP 24336493 A JP24336493 A JP 24336493A JP 3265752 B2 JP3265752 B2 JP 3265752B2
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  • General Engineering & Computer Science (AREA)
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Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、自動変速機の制御装置
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、車両用の自動変速機の制御装置に
おいては、車速及びスロットル開度が検出され、それら
に対応する変速段が選択されるようになっている。しか
し、この種の自動変速機においては、常に同じ変速パタ
ーンの変速が行われるので、運転者の個性に合った変速
を行うことができない。また、車両を摩擦係数の変化す
る路面で走行させる場合や、山岳地帯で走行させる場合
などにおいて、走行路の状況に合った変速を行うことが
できない。
【０００３】そこで、シフト操作を行うことによって運
転者の個性や走行路の状況に合った変速パターンで変速
を行うことができる自動変速機の制御装置が提供されて
いる（特開昭６２−２６１７４５号公報参照）。この場
合、自動変速機はマニュアルシフトレバーを有してお
り、マニュアルシフトによる走行中に所定の変速点で変
速を行う。そして、自動変速機の制御装置は該変速点に
おける車速及びスロットル開度のデータを読み込み、そ
れらのデータと基本の変速パターンのデータを比較して
比例定数を計算し、該比例定数によって基本の変速パタ
ーンを補正するようにしている。したがって、運転者の
個性や走行路の状況に合わせて実際にシフト操作を行う
と、該シフト操作に対応した変速パターンを得ることが
できる。
【０００４】そこで、対話形式によって変速パターンを
補正する自動変速機の制御装置が提供されている（特開
平２−１３４４５１号公報参照）。この場合、自動変速
機の制御装置は、運転者との対話からファジィ推論を行
って変速パターンを補正するようになっている。すなわ
ち、自動変速機の制御装置は運転者との対話で得た定性
的な回答に基づいてファジィ推論を行い、該ファジィ推
論によって補正係数を計算し、該補正係数を変速判断用
の車速に乗算することによって変速パターンを補正す
る。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前記従
来の自動変速機の制御装置においては、シフト操作を行
うことによって変速パターンを得るものの場合、一つの
比例定数によって基本の変速パターンを補正するように
なっているので、所定の変速点においては運転者の個性
や走行路の状況に合った変速を行うことができても、他
の変速点においては必ずしも運転者の個性に合った変速
を行うことができない。
【０００６】また、走行路の状況に合わせて実際にシフ
ト操作を行う場合、走行路の状況に合わせて適切なシフ
ト操作を行うことは困難である。すなわち、運転者が常
に同じ変速点で変速を行うとは限らず、変速点にある程
度のばらつきがある。さらに、運転者が不適切なシフト
操作を行うことも考えられ、不適切なシフト操作時の変
速点における車速及びスロットル開度のデータによって
変速パターンを補正するのは好ましくない。
【０００７】一方、対話形式によるものの場合、ファジ
ィ推論によって一つの補正係数を計算し、該補正係数に
対応させて変速パターンを補正するようになっているの
で、得られる変速パターンは一つであり、運転者の個性
や走行路の状況に合った多様な変速パターンを得ること
ができない。また、前記補正係数は車速及びスロットル
開度のみをファジィ推論における前件部変数としている
ので、運転者の意図する変速パターンを得ることは困難
である。すなわち、前件部変数を多くすると、対話にお
いて運転者が回答する項目が極めて多くなり、項目が多
くなるほど車両や走行路などについての専門的な知識が
必要になり、適切に回答することが困難になる。
【０００８】本発明は、前記従来の自動変速機の制御装
置の問題点を解決して、運転者の個性や走行路の状況に
合った多様な変速パターンを容易に得ることができる自
動変速機の制御装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】そのために、本発明の自
動変速機の制御装置においては、車両の走行条件を検出
するセンサと、該センサの検出値が入力値として入力さ
れ、変速比を出力するニューラルネットワークと、前記
変速比を変速段に変換する変速段変換手段と、教示モー
ドと自動モードとを切り換え、教示モードにおいて、運
転者がシフト操作を行うことによって選択された教示変
速段を出力し、自動モードにおいて、前記ニューラルネ
ットワークによって出力された変速比に基づいて、前記
変速段変換手段によって変換された変速段を出力するモ
ード切換手段と、前記教示変速段を教示変速比に変換す
る変速比変換手段と、教示変速比良否判定手段によって
判定された前記教示変速比の良否、前記入力値の曖昧さ
及び前記教示変速比の曖昧さの少なくとも一つに基づい
て許容誤差を計算する許容誤差計算手段と、前記入力
値、前記教示変速比及び前記許容誤差によって構成され
た学習パターンを作成するパターン作成手段と、前記学
習パターンに基づいて前記ニューラルネットワークの結
合荷重を修正する結合荷重修正手段とを有する。
【００１０】
【００１１】
【作用及び発明の効果】本発明によれば、前記のように
自動変速機の制御装置においては、車両の走行条件を検
出するセンサと、該センサの検出値が入力値として入力
され、変速比を出力するニューラルネットワークと、前
記変速比を変速段に変換する変速段変換手段と、教示モ
ードと自動モードとを切り換え、教示モードにおいて、
運転者がシフト操作を行うことによって選択された教示
変速段を出力し、自動モードにおいて、前記ニューラル
ネットワークによって出力された変速比に基づいて、前
記変速段変換手段によって変換された変速段を出力する
モード切換手段と、前記教示変速段を教示変速比に変換
する変速比変換手段と、教示変速比良否判定手段によっ
て判定された前記教示変速比の良否、前記入力値の曖昧
さ及び前記教示変速比の曖昧さの少なくとも一つに基づ
いて許容誤差を計算する許容誤差計算手段と、前記入力
値、前記教示変速比及び前記許容誤差によって構成され
た学習パターンを作成するパターン作成手段と、前記学
習パターンに基づいて前記ニューラルネットワークの結
合荷重を修正する結合荷重修正手段とを有する。
【００１２】
【００１３】
【００１４】この場合、前記ニューラルネットワーク
は、前記入力値、教示変速比及び許容誤差によって構成
された学習パターンにより学習して変速比を出力し、該
変速比と教示変速比との誤差が許容誤差に収束したとき
に学習を終了する。そして、前記許容誤差は、教示変速
比の良否、入力値の曖昧さ及び教示変速比の曖昧さの少
なくとも一つに基づいて計算される。したがって、悪い
教示信号によって学習したり、教示信号にばらつきがあ
ったり、教示信号が少なく学習が不十分であったりして
も、ニューラルネットワークの学習機能が低下すること
はない。
【００１５】
【実施例】以下、本発明の実施例について図面を参照し
ながら詳細に説明する。図１は本発明の実施例を示す自
動変速機の制御装置のブロック図である。図において、
１１は多数のニューロンを結合させて形成されたニュー
ラルネットワークであり、図示しないセンサによって検
出された値を入力値Ｘi とし、変速比Ｒを出力する。ま
た、１２は前記ニューラルネットワーク１１から出力さ
れた変速比Ｒが入力され、該変速比Ｒを変速段Ｇに変換
する変速段変換手段、１４は教示モードと自動モードと
を切り換えるモード切換手段である。
【００１６】この場合、自動変速モードにおいては、車
両の走行条件に対応して変速段が自動的に選択され、手
動変速モードにおいては、運転者が車両の走行条件、走
行路の状況等に対応したシフト操作を行うことによって
変速段が選択される。そのために、図示しないシフトレ
バーなどのシフト操作手段が配設される。そして、手動
変速モードにおいて、前記モード切換手段１４によって
教示モードに切り換えられると、教示変速段ＧS がモー
ド切換手段１４を介して出力され、図示しないＣＰＵに
入力される。なお、前記シフト操作手段は必ずしもシフ
トレバーである必要はなく、操作スイッチであってもよ
い。
【００１７】前記ＣＰＵは前記教示変速段ＧS に対応す
る図示しないソレノイドをオン・オフさせ、該ソレノイ
ドのオン・オフによって図示しない油圧回路の油圧サー
ボに油が供給されるようになっている。そして、該油圧
サーボに油が供給されると、油圧サーボに対応する摩擦
係合要素が係脱させられ、所期の変速段が達成される。
【００１８】一方、自動変速モードにおいて、前記モー
ド切換手段１４によって自動モードに切り換えられる
と、前記変速段変換手段１２から出力された変速段Ｇが
モード切換手段１４を介して出力され、図示しないＣＰ
Ｕに入力される。ところで、前記教示モード時には、パ
ターン作成手段２０によって学習パターンＰn が作成さ
れ、前記ニューラルネットワーク１１は学習パターンＰ
n に基づいて学習し、初期値として与えられた変速パタ
ーンを補正するようになっている。
【００１９】本実施例において、学習パターンＰn は運
転者がシフト操作を行った時の入力値Ｘi に基づいて発
生させられた教示入力値Ｘ及び教示変速比ＴRSを教示信
号として有し、ニューラルネットワーク１１は前記変速
比Ｒと教示変速比ＴRSの誤差ＥP が所定の収束条件を満
たしたときに学習を終了する。そのために、変速比変換
手段２６が配設され、運転者がシフト操作を行うことに
よって選択された教示変速段ＧS が前記変速比変換手段
２６において教示変速比ＴRSに変換され、該教示変速比
ＴRS及び前記入力値Ｘi がパターン作成手段２０に入力
され、該パターン作成手段２０において前記入力値Ｘi
に基づいて発生させられた教示入力値Ｘ、教示変速比Ｔ
RS並びに許容誤差ε′（Ｘ）で構成される学習パターン
Ｐn が作成される。
【００２０】そして、結合荷重修正手段としてのバック
プロパゲーション手段２７においては、前記学習パター
ンＰn 及び変速比Ｒに基づいて結合荷重Ｖji，Ｗkjが繰
り返し修正され、そのたびにニューラルネットワーク１
１によって出力された変速比Ｒと前記教示変速比ＴRSの
誤差ＥP が求められる。ところで、前記教示変速段ＧS
は運転者がシフト操作を行うことによって選択される
が、運転者の個性や走行路の状況によって異なるだけで
なく、その時の天候、時間等の環境状況によっても異な
る。
【００２１】そこで、教示変速比良否判定手段２８が配
設され、該教示変速比良否判定手段２８によって前記教
示変速比ＴRSを燃費、駆動力、快適性等の面から評価
し、その適切度αT を求めるようにしている。したがっ
て、悪い教示信号によってニューラルネットワーク１１
が出力する変速比Ｒが悪化するのを防止することができ
る。
【００２２】また、教示モードにおいて、運転者は所定
の入力値Ｘi を想定してシフト操作を行うが、想定され
た入力値Ｘi にはばらつきが存在する。さらに、シフト
操作を行うことによって選択された教示変速比ＴRSにも
ばらつきが存在する。そこで、許容誤差計算手段２９が
配設され、教示信号のばらつきに基づく曖昧さ及び学習
データが少ないことに基づく曖昧さを考慮し、ファジィ
推論を用いて前記許容誤差ε′（Ｘ）を求めるようにし
ている。したがって、教示信号にばらつきがあっても、
また、教示信号が少なく学習が不十分でもニューラルネ
ットワーク１１の学習機能が低下するのを防止すること
ができる。
【００２３】なお、３１はモード切換手段１４を介して
出力された変速段Ｇ，ＧS を変速比Ｒt に変換して、ニ
ューラルネットワーク１１に入力値Ｘi として入力する
変速比変換手段である。次に、前記構成の自動変速機の
制御装置の動作について説明する。図２は本発明の実施
例を示す自動変速機の制御装置のフローチャートであ
る。 ステップＳ１ 図示しない各センサの検出値を図示しな
いＣＰＵが読み込む。 ステップＳ２ 入力値Ｘi を計算する。 ステップＳ３ 計算された入力値Ｘi を無次元化する。 ステップＳ４ ニューラルネットワーク１１（図１）が
変速比Ｒをニューロ計算する。 ステップＳ５ 自動モードであるか教示モードであるか
を判断する。自動モードである場合はステップＳ６に、
教示モードである場合はステップＳ７に進む。 ステップＳ６ 変速段変換手段１２が変速段Ｇを出力
し、ステップＳ１に戻る。出力された変速段Ｇが現在の
変速段と同じである場合は変速が行われず、異なる場合
は変速が行われる。 ステップＳ７ 教示変速比ＴRSを読み込む。 ステップＳ８ 学習していない学習パターンＰn を選択
する。入力値Ｘi が既に学習したものと比べて大きく変
化していない場合は、新たに学習する必要はないので、
該入力値Ｘi については学習しない。 ステップＳ９ 学習パターンＰn を学習するか否かを判
断する。学習する場合はステップＳ１０に進み、学習し
ない場合はステップＳ１に戻る。 ステップＳ１０ 教示変速比良否判定手段２８が教示変
速比ＴRSの良否を判定する。 ステップＳ１１ 許容誤差計算手段２９が教示信号の曖
昧さ及び学習データが少ないことに基づく曖昧さに考慮
して許容誤差ε′（Ｘ）を計算する。 ステップＳ１２ パターン作成手段２０が学習パターン
Ｐn を作成する。 ステップＳ１３ ニューラルネットワーク１１が学習パ
ターンＰn によって変速比Ｒをニューロ計算する。 ステップＳ１４ バックプロパゲーション手段２７が結
合荷重Ｖji，Ｗkjを修正する。すべての学習パターンＰ
n についての学習が終了するまでステップＳ１３，Ｓ１
４を繰り返す。 ステップＳ１５ 変速比Ｒと前記教示変速比ＴRSの誤差
ＥP が所定の収束条件で収束したか否かを判断する。収
束した場合はステップＳ１に、収束していない場合はス
テップＳ１３に戻る。
【００２４】次に、前記ニューラルネットワーク１１に
ついて説明する。前記入力値Ｘi は、自動モード及び教
示モードにおいて前記ニューラルネットワーク１１に入
力され、自動モードにおいては変速比Ｒをニューロ計算
するために使用され、教示モードにおいては変速比Ｒと
教示変速比ＴRSの誤差ＥP を収束させるために使用され
る。
【００２５】そのため、図示しない各センサによって検
出値が検出され、各検出値が図示しないＣＰＵに読み込
まれ、所定の計算が行われた後、無次元化される。前記
センサによって検出される検出値としては、アクセル開
度Ａ、ブレーキ踏込度Ｂ、ステアリング角Ｓ、車速ｖ、
現在の変速比Ｒt 、前回の変速比Ｒt-1 、走行抵抗Ｄ
Ｒ、路面の摩擦係数ＬＲ等が考えられ、これらの検出値
に基づいて入力値Ｘi が計算される。
【００２６】この場合、前記検出値をそのまま入力値Ｘ
i とすることができ、また、各検出値の変化量を入力値
Ｘi とすることもできる。例えば、アクセル開度Ａの変
化量としてアクセル操作速度ｄＡを、ブレーキ踏込度Ｂ
の変化量としてブレーキ操作速度ｄＢを、ステアリング
角Ｓの変化量としてステアリング操作速度ｄＳを、車速
ｖの変化量として加速度ｄｖを入力値Ｘiとすることが
できる。
【００２７】さらに、例えば、１００〔ｍ〕手前からの
ブレーキ踏込回数ＮＢ
【００２８】
【数１】 や、走行時間５分当たりの平均速度ｖA
【００２９】
【数２】 や、走行時間Δｔ当たりの平均加速度ｄｖA
【００３０】
【数３】 や、平均アクセル開度ｄＡA などを入力値Ｘi とするこ
ともできる。続いて、該入力値Ｘi は次のように無次元
化される。なお、各式においてｍａｘは各検出値の最大
値であることを示す。
【００３１】Ｘ1 ＝Ａ〔％〕／１００〔％〕 Ｘ2 ＝Ｂ〔％〕／１００〔％〕 Ｘ3 ＝Ｓ〔°〕／６０〔°〕 Ｘ4 ＝ｖ〔ｋｍ／ｈ〕／１５０〔ｋｍ／ｈ〕 Ｘ5 ＝ｄＡ〔％／ｓ〕／ｄＡmax 〔％／ｓ〕 Ｘ6 ＝ｄＢ〔％／ｓ〕／ｄＢmax 〔％／ｓ〕 Ｘ7 ＝ｄＳ〔°／ｓ〕／ｄＳmax 〔°／ｓ〕 Ｘ8 ＝ｄｖ〔ｍ／ｓ2 〕／ｄｖmax 〔ｍ／ｓ2 〕 Ｘ9 ＝ＮＢ〔％〕／ＮＢmax 〔％〕 Ｘ10＝ｖA 〔ｋｍ／ｈ〕／ｖAmax〔ｋｍ／ｈ〕 Ｘ11＝ｄｖA 〔ｍ／ｓ〕／ｄｖAmax〔ｍ／ｓ〕 Ｘ12＝ｄＡA 〔％／ｓ〕／ｄＡAmax〔％／ｓ〕 このようにして無次元化された入力値Ｘi はニューラル
ネットワーク１１に入力される。
【００３２】図３は本発明の実施例におけるニューラル
ネットワークの概念図である。図において、Ｘi は入力
層の各ニューロンに入力される入力値、Ｉi は中間層の
各ニューロンに入力される入力信号、Ｊj は出力層のニ
ューロンに入力される入力信号、Ｋは出力層の出力信号
である。また、Ｖjiは入力信号Ｉi の結合荷重、Ｗkjは
入力信号Ｊj の結合荷重、γj ，θk はオフセット量で
ある。
【００３３】前記ニューラルネットワーク１１において
は、各式（１）〜（４）に示すように、前記入力層の各
ニューロンに前記入力値Ｘi が入力され、前記結合荷重
Ｖjiによって重み付けが行われ入力信号Ｉi となって中
間層の各ニューロンに入力される。そして、該中間層の
各ニューロンに入力された入力信号Ｉi は前記結合荷重
Ｗkjによって重み付けが行われ入力信号Ｊj となって出
力層のニューロンに入力され、該出力層から出力信号Ｋ
となって出力される。本実施例において、出力信号Ｋは
変速比Ｒである。
【００３４】
【数４】 前記出力信号Ｋ及び変速比Ｒはシグモイド関数ｆ（ｘ）
【００３５】
【数５】 で与えられる。なお、ｕ0 はシグモイド関数ｆ（ｘ）の
傾き係数である。次に、前記変速段変換手段１２（図
１）について説明する。
【００３６】前記ニューラルネットワーク１１から出力
された変速比Ｒは、変速段変換手段１２に入力され、該
変速段変換手段１２において変速段Ｇに変換される。図
４は本発明の実施例における変速段変換手段の満足度を
示す図である。図の横軸は変速比Ｒを、縦軸は各変速段
Ｇの満足度ｇt を示す。図において、Ｒ1 〜Ｒ5 は各変
速段Ｇ、すなわち１速〜５速の変速比であり、各変速段
Ｇごとに満足度ｇt ｇt ＝μt （Ｒ） （ｔ＝１〜５） が与えられる。
【００３７】そして、最大の満足度ｇt に対応する変速
段Ｇを選択する。次に、教示変速比良否判定手段２８
（図１）及び許容誤差計算手段２９について説明する。
前記教示変速比良否判定手段２８は変速比変換手段２６
から出力された教示変速比ＴRS及び入力値Ｘi に基づい
て教示変速比ＴRSの良否を判定する。
【００３８】この場合、各式（５）〜（７）から燃費適
合度Ｍf 、駆動力適合度ＭF 及び快適性適合度ＭC を計
算し、それらに基づいて教示変速比ＴRSの適切度αT を
式（８）によって計算するようにしている。
【００３９】
【数６】 なお、Ｍfmax，ＭFmax，ＭCmaxはそれぞれ前記燃費適合
度Ｍf 、駆動力適合度ＭF 、快適性適合度ＭC を無次元
化するための定数、Ｒf は燃費最適変速比、ｗは車両質
量、ＲC は快適性最適変速比である。
【００４０】前記燃費適合度Ｍf は燃費の悪化の度合い
を示す指標であり、燃費最適変速比Ｒf から離れるほど
大きくなる。また、駆動力適合度Ｍf は、アクセル操作
量ΔＡに対する加速度増加量Δｄｖの達成度合いに、ア
クセル開度Ａに対する実質加速度ｄｖ＋ＤＲ／ｗの達成
度合いを乗算し、その値を時刻ｔ1 〜ｔ2 で積分したも
のであり、時刻ｔ1 〜ｔ2 の間のアクセル操作量ΔＡに
対する車両のレスポンスの良さを示す指標であって、十
分な加速度ｄｖが達成されないと駆動力適合度ＭF は小
さくなる。また、前記式（６）において、アクセル操作
量ΔＡに対する加速度増加量Δｄｖの達成度合いのみを
積分してもよい。
【００４１】さらに、快適性適合度Ｍc は快適性の悪化
の度合いを示す指標であり、快適性最適変速比ＲC から
離れるほど大きくなる。また、許容誤差計算手段２９に
は、入力値Ｘi 、教示変速比ＴRS、変速比Ｒ及び適切度
αT が入力され、該許容誤差計算手段２９は、「入力値
がＸi であるときに教示変速比をＴRSとする。」という
命題について評価して、該命題の曖昧さβT を計算す
る。
【００４２】そのため、許容誤差計算手段２９は式
（９），（１０）によって、教示信号のばらつきに基づ
く曖昧さ及び学習データが少ないことに基づく曖昧さを
計算する。この場合、教示信号のばらつきに基づく曖昧
さは、入力値をＸi とすることの曖昧さ（以下「入力値
Ｘi の曖昧さ」という。）μX （Ｘi ）で表すことがで
き、学習データが少ないことに基づく曖昧さは、入力値
がＸi であるときに教示変速比がＴRSとなる曖昧さ（以
下「教示変速比ＴRSの曖昧さ」という。）μT （Ｔ RS）
で表すことができる。
【００４３】続いて、前記許容誤差計算手段２９は、命
題の曖昧さβT 及び前記教示変速比ＴRSの適切度αT に
基づいて許容誤差ε′（Ｘ）を計算する。図５は本発明
の実施例における入力値の曖昧さを示す図、図６は本発
明の実施例における教示変速比の曖昧さを示す図、図７
は本発明の実施例における許容誤差を示す図である。図
５の横軸は入力値Ｘi を、縦軸は入力値Ｘi の曖昧さμ
X（Ｘi ）を示し、図６の横軸は教示変速比ＴRSを、縦
軸は教示変速比ＴRSの曖昧さμT （ＴRS）を示し、図７
の横軸は許容誤差ε′（Ｘ）の曖昧さｙを、縦軸は許容
誤差ε′（Ｘ）を示す。
【００４４】前記入力値Ｘi の曖昧さμX （Ｘi ）は図
５の曲線で示されるようなファジィ関数
【００４５】
【数７】 で表すことができる。この場合、ＣX は入力値Ｘi の曖
昧さμX （Ｘi ）が１となる入力値Ｘi と０．５となる
入力値Ｘi との差を設定する定数である。
【００４６】また、教示変速比ＴRSの曖昧さμ
T （ＴRS）は、ニューラルネットワーク１１（図１）が
出力した変速比Ｒと教示変速比ＴRSとの誤差ＥP ＥP ＝（Ｒ−ＴRS）2 ／２ が大きいほど大きくなる。そこで、教示変速比ＴRSの曖
昧さμT （ＴRS）は図６の曲線で示されるようなファジ
ィ関数
【００４７】
【数８】 で表すことができる。この場合、ＣTRは誤差ＥP の最小
値Ｅ0 と教示変速比ＴRSの曖昧さμT （ＴRS）が０．５
となる誤差ＥP との差を設定する定数である。
【００４８】したがって、「入力値がＸi であるときに
教示変速比をＴRSとする。」という命題の曖昧さβT を
式（１１）によって計算することができる。 βT ＝ｍｉｎ｛μX （Ｘi ），μT （ＴRS）｝ ……（１１） そして、学習度合い、すなわち前記誤差ＥP を許容誤差
ε′（Ｘ）に収束させる曖昧さ（以下「許容誤差ε′
（Ｘ）の曖昧さ」という。）ｙは、教示変速比Ｔ RSの適
切度αT 及び命題の曖昧さβT から、 ｙ＝ｍｉｎ（αT , βT ） となる。そこで、本来の設定誤差ε（＝Ｅ0 ）を前記許
容誤差ε′（Ｘ）の曖昧さｙによって修正し、許容誤差
ε′（Ｘ）を図７の曲線で示されるような関数 ε′（Ｘ）＝ε・｛（１−ｙ）2 ＋１｝ によって設定する。
【００４９】このようにして、 ＥP →ε′（Ｘ） となるまでニューラルネットワーク１１は学習する。次
に、パターン作成手段２０について説明する。該パター
ン作成手段２０においては、前記入力値Ｘi だけでな
く、該入力値Ｘ i の近傍の値から成る教示入力値Ｘ Ｘ＝Ｘi ＋ΔＸn を発生させ、該教示入力値Ｘに基づいて学習パターンＰ
n を作成するようにしている。
【００５０】すなわち、教示入力値Ｘ及び教示変速比Ｔ
RSを教示信号とし、誤差ＥP を許容誤差ε′（Ｘ）に収
束させるような学習パターンＰn が作成される。次に、
バックプロパゲーション手段２７について説明する。該
バックプロパゲーション手段２７においては、教示入力
値Ｘ、教示変速比Ｔ RS及び変速比Ｒが入力され、誤差Ｅ
P が許容誤差ε′（Ｘ）に収束するようにニューラルネ
ットワーク１１の結合荷重Ｖji，Ｗkjが修正される。
【００５１】この場合、前記誤差ＥP の許容誤差ε′
（Ｘ）への収束は次の収束条件によって判断する。すな
わち、ニューラルネットワーク１１が学習している間の
所定の期間における誤差ＥP の和Ｅt が極小化したとき
に誤差ＥP が許容誤差ε′（Ｘ）に収束したと判断す
る。また、式（１２）で表される和Ｅt ′
【００５２】
【数９】 が収束値εt より小さくなったときに収束したと判断す
ることもできる。そして、前記バックプロパゲーション
手段２７による結合荷重Ｖji，Ｗkj及びオフセット量γ
j ，θk は式（１３）〜（２０）のように修正される。
【００５３】
【数１０】 なお、Ｈj は中間層の出力ｆ（Ｊj ）である。また、各
式（１５），（１７）〜（２０）のｔは結合荷重Ｖji，
Ｗkj及びオフセット量γj ，θk が修正前のものである
ことを示し、各式（１７）〜（２０）のｔ＋１は結合荷
重Ｖji，Ｗkj及びオフセット量γj ，θk が修正後のも
のであることを示す。
【００５４】さらに、修正モーメント法による場合、結
合荷重Ｗkjは式（２１）で与えることができる。
【００５５】
【数１１】 次に、本発明の実施例における自動変速機の制御装置の
具体的な制御について説明する。
【００５６】この場合、入力値Ｘi の検出値としてアク
セル開度Ａ、アクセル操作速度ｄＡ、車速ｖ、加速度ｄ
ｖを選択し、 Ａ＝５０〔％〕 ｄＡ＝１２〔％／ｓ〕 ｖ＝７０〔ｋｍ／ｈ〕 ｄｖ＝２０〔ｍ／ｓ2 〕 とする。
【００５７】次に、前記入力値Ｘi を無次元化する。 Ｘ1 ＝Ａ〔％〕／１００〔％〕＝５０／１００＝０．５ Ｘ2 ＝ｄＡ〔％／ｓ〕／６０〔％／ｓ〕＝１２／６０＝
０．２ Ｘ3 ＝ｖ〔ｋｍ／ｈ〕／２１０〔ｋｍ／ｈ〕＝７０／２
１０＝０．３ Ｘ4 ＝ｄｖ〔ｍ／ｓ2 〕／４０〔ｍ／ｓ2 〕＝２０／４
０＝０．５ 続いて、無次元化された入力値Ｘi をニューラルネット
ワーク１１（図１）に入力する。該ニューラルネットワ
ーク１１は前記入力値Ｘi に基づいて次の式に示すよう
にニューロ計算する。
【００５８】
【数１２】 この場合、シグモイド関数ｆ（ｘ）の傾き係数ｕ0 を
０．４とする。ここで、出力層の出力信号Ｋとして出力
される変速比Ｒが Ｒ＝２．１ であるとすると、変速段変換手段１２において前記変速
比Ｒを２．１とする変速段Ｇが図４から求められる。そ
のため、各変速段の満足度ｇt ｇ1 ＝０， ｇ2 ＝０．８， ｇ3 ＝０．４， ｇ4 ＝
０， ｇ5 ＝０ が読み込まれ、満足度ｇt が最大になる２速を変速段Ｇ
とする。
【００５９】次に、教示変速比良否判定手段２８におい
て教示変速比ＴRSの良否を判定する。図８は本発明の実
施例における教示変速比と燃費最適変速比の関係を示す
図、図９は燃費最適変速比及び快適性最適変速比の特性
図である。図８の横軸は時間ｔを縦軸は変速比Ｒを、ま
た、図９の横軸は車速ｖを、縦軸はエンジン回転数Ｎ E
を示す。
【００６０】図において、ｔ1 は前回の学習パターンＰ
n の作成時刻、ｔ2 は現在の時刻、ｐは学習パターンＰ
n の作成点、Ｒf は燃費最適変速比、ＴRSは教示変速
比、Ｒ C は快適性最適変速比である。そして、次の各式
から燃費適合度Ｍf 、駆動力適合度ＭF 及び快適性適合
度Ｍ C を計算する。
【００６１】
【数１３】 したがって、教示変速比ＴRSの適切度αT は αT ＝ｍａｘ（１−Ｍf ，ＭF ，１−ＭC ） ＝ｍａｘ（０．５，０．９，０．４） ＝０．９ となる。
【００６２】また、次の式によって入力値Ｘi の曖昧さ
μX （Ｘi ）を計算する。
【００６３】
【数１４】 なお、ＣX は定数である。図１０は本発明の実施例にお
いて検出値をアクセル開度としたときの入力値の曖昧さ
を示す図、図１１は本発明の実施例において検出値を車
速としたときの入力値の曖昧さを示す図である。
【００６４】図において、Ａ1 〜Ａ6 は検出値をアクセ
ル開度Ａとしたときの入力値Ｘi 及び入力値Ｘi の周辺
の値、μA （Ａ）は検出値をアクセル開度Ａとしたとき
の入力値Ｘi の曖昧さ、ｖ1 〜ｖ6 は検出値を車速ｖと
したときの入力値Ｘi 及び入力値Ｘi の周辺の値、μv
（ｖ）は検出値を車速ｖとしたときの入力値Ｘi の曖昧
さである。
【００６５】図１０は定数ＣX を１５とし、アクセル開
度Ａを５０〔％〕として入力値Ｘiの曖昧さμA （Ａ）
を計算した結果を示す。また、図１１は定数ＣX を１６
とし、車速ｖを７０〔ｋｍ／ｈ〕として入力値Ｘi の曖
昧さμv （ｖ）を計算した結果を示す。同様に、検出値
をアクセル操作速度ｄＡとしたときの入力値Ｘi の曖昧
さμdA（ｄＡ）及び検出値を加速度ｄｖとしたときの入
力値Ｘi の曖昧さμdv（ｄｖ）を計算し、 μX （Ｘi ）＞０．５ のものを教示入力値Ｘとする。例えば、図１０及び１１
の場合、学習データは、 （Ａ2 ，Ａ3 ，Ａ4 ）・（ｖ2 ，ｖ3 ，ｖ4 ） の組合せから成る。
【００６６】ところで、前記教示変速比ＴRSが１．４１
８であるとすると、ニューラルネットワーク１１（図
１）の出力信号Ｋである変速比Ｒは２．１であるので、
誤差Ｅ P は ＥP ＝（Ｒ−ＴRS）2 ／２＝０．２３ となる。
【００６７】したがって、教示変速比ＴRSの曖昧さμT
（ＴRS）は次の式に示すようになる。
【００６８】
【数１５】 なお、誤差ＥP の最小値Ｅ0 は０．２とし、定数ＣTRは
０．０５とする。さらに、「入力値がＸi であるときに
教示変速比をＴRSとする。」という命題の曖昧さβ
T は、 βT ＝ｍｉｎ｛μA （Ａ），μv （ｖ），μdA（ｄ
Ａ），μdv（ｄｖ），μT （ＴRS）｝ となる。ここで、検出値をアクセル開度Ａ及び車速ｖの
みとしたときの命題の曖昧さβT は βT ＝ｍｉｎ｛μA （Ａ），μv （ｖ），μ
T （ＴRS）｝ である。
【００６９】図１２は本発明の実施例における命題の曖
昧さを示す図である。図において、Ａ2 〜Ａ4 は検出値
をアクセル開度Ａとしたときの教示入力値Ｘ、ｖ2 〜ｖ
4 は検出値を車速ｖとしたときの教示入力値Ｘ、Ａ3 ，
ｖ3 は入力値Ｘi である。したがって、誤差ＥP を許容
誤差ε′（Ｘ）に収束させる場合の許容誤差ε′（Ｘ）
の曖昧さｙは、 ｙ＝ｍｉｎ（βT ，αT ） ＝ｍｉｎ（０．７３５，０．９） ＝０．７３５ となる。したがって、許容誤差ε′（Ｘ）は、 ε′（Ａ3 ，ｖ3 ）＝ε｛（１−ｙ）2 ＋１｝ ＝０．２×｛（１−０．７３５）2 ＋１｝ ＝０．２１４ となる。このように、ニューラルネットワーク１１（図
１）はバックプロパゲーション手段２７によって学習す
る。そして、入力値（Ａ3 ，ｖ3 ）の近傍の値について
も次に示すように学習パターンＰn が作成される。
【００７０】ε′（Ａ2 ，ｖ2 ）＝０．２１９ ε′（Ａ3 ，ｖ2 ）＝０．２１７ このようにして、例えば次に示すように、学習パターン
Ｐn ｛Ａ3 ，ｖ3 ，Ｔ RS，ε′（Ｘ）｝が作成される。 入力値（Ａ3 ，ｖ3 ）→Ｐ1 （５０，７０，１．４１
８，０．２１４） 近傍の値（Ａ2 ，ｖ2 ）→Ｐ2 （４０，６０，１．４１
８，０．２１９） 近傍の値（Ａ3 ，ｖ2 ）→Ｐ3 （５０，６０，１．４１
８，０．２１７） 近傍の値（Ａ4 ，ｖ2 ）→Ｐ4 （６０，６０，１．４１
８，０．２１９） 近傍の値（Ａ2 ，ｖ3 ）→Ｐ5 （４０，７０，１．４１
８，０．２１９） このような学習パターンＰn がバックプロパゲーション
手段２７に入力されると、変速比Ｒと教示変速比ＴRSと
の誤差ＥP が許容誤差ε′（Ｘ）に収束するように結合
荷重Ｖji，Ｗkjが修正される。
【００７１】図１３は本発明の実施例におけるニューラ
ルネットワークのニューロ計算の第１の図、図１４は本
発明の実施例におけるニューラルネットワークのニュー
ロ計算の第２の図である。まず、中間層への入力信号Ｉ
i 及び出力層への入力信号Ｊj が次の式に示すように計
算される。
【００７２】
【数１６】 なお、Ｘ1 ，Ｘ2 は入力値Ｘi の値、Ｖ11，Ｖ12は結合
荷重Ｖjiの値、γ1 はオフセット量γj の値である。
【００７３】そして、出力層の出力信号Ｋが次の式に示
すように計算される。 ｆ（ｊ1 ）＝０．８６３ ｆ（ｊ2 ）＝０．７５ （Ｗ11，Ｗ12，θk ）＝（０．９，０．８，０．７）と
すると、 Ｋ＝ΣＷkjｆ（Ｊj ）＋θk ＝０．７×０．８６３＋０．８×０．７５＋０．７ ＝２．０７６７ となる。なお、Ｗ11，Ｗ12は結合荷重Ｗkjの値である。
【００７４】したがって、変速比Ｒは Ｒ＝Ｋ ＝２．０７６７ となる。このようにして変速比Ｒが計算されると、教示
変速比ＴRSとの間の誤差ＥP が計算され、次の式で示す
収束条件が満たされるまでバックプロパゲーション手段
２７（図１）は結合荷重Ｖji，Ｗkjを修正する。
【００７５】
【数１７】 この場合、各学習パターンＰn の誤差ＥP を各許容誤差
ε′（Ｘ）で除算した値の和Ｅt ′が収束値εt より小
さくなることを収束条件としている。そして、前記ニュ
ーラルネットワーク１１は誤差ＥP が各許容誤差ε′
（Ｘ）に収束すると学習を終了する。
【００７６】なお、本発明は前記実施例に限定されるも
のではなく、本発明の趣旨に基づいて種々変形させるこ
とが可能であり、それらを本発明の範囲から排除するも
のではない。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例を示す自動変速機の制御装置の
ブロック図である。
【図２】本発明の実施例を示す自動変速機の制御装置の
フローチャートである。
【図３】本発明の実施例におけるニューラルネットワー
クの概念図である。
【図４】本発明の実施例における変速段変換手段の満足
度を示す図である。
【図５】本発明の実施例における入力値の曖昧さを示す
図である。
【図６】本発明の実施例における教示変速比の曖昧さを
示す図である。
【図７】本発明の実施例における許容誤差を示す図であ
る。
【図８】本発明の実施例における教示変速比と燃費最適
変速比の関係を示す図である。
【図９】燃費最適変速比及び快適性最適変速比の特性図
である。
【図１０】本発明の実施例において検出値をアクセル開
度としたときの入力値の曖昧さを示す図である。
【図１１】本発明の実施例において検出値を車速とした
ときの入力値の曖昧さを示す図である。
【図１２】本発明の実施例における命題の曖昧さを示す
図である。
【図１３】本発明の実施例におけるニューラルネットワ
ークのニューロ計算の第１の図である。
【図１４】本発明の実施例におけるニューラルネットワ
ークのニューロ計算の第２の図である。
【符号の説明】
１１ ニューラルネットワーク １２ 変速段変換手段 １４ モード切換手段 ２０ パターン作成手段 ２６ 変速比変換手段 ２７ バックプロパゲーション手段 ２９ 許容誤差計算手段 Ｘi 入力値 Ｒ 変速比 Ｇ 変速段 ＧS 教示変速段 ＴRS 教示変速比 ε′（Ｘ） 許容誤差 Ｐn 学習パターン Ｖji，Ｗkj 結合荷重
フロントページの続き (56)参考文献 特開 平２−3756（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−164237（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−223149（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−261745（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−134451（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−224832（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) F16H 59/00 - 61/12 F16H 61/16 - 61/24 F16H 63/40 - 63/48

Claims (1)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 車両の走行条件を検出するセンサと、該
    センサの検出値が入力値として入力され、変速比を出力
    するニューラルネットワークと、前記変速比を変速段に
    変換する変速段変換手段と、教示モードと自動モードと
    を切り換え、教示モードにおいて、運転者がシフト操作
    を行うことによって選択された教示変速段を出力し、自
    動モードにおいて、前記ニューラルネットワークによっ
    て出力された変速比に基づいて、前記変速段変換手段に
    よって変換された変速段を出力するモード切換手段と、
    前記教示変速段を教示変速比に変換する変速比変換手段
    と、教示変速比良否判定手段によって判定された前記教
    示変速比の良否、前記入力値の曖昧さ及び前記教示変速
    比の曖昧さの少なくとも一つに基づいて許容誤差を計算
    する許容誤差計算手段と、前記入力値、前記教示変速比
    及び前記許容誤差によって構成された学習パターンを作
    成するパターン作成手段と、前記学習パターンに基づい
    て前記ニューラルネットワークの結合荷重を修正する結
    合荷重修正手段とを有することを特徴とする自動変速機
    の制御装置。
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