JP6035414B2 - 油圧制御装置及びそれを備えた四輪駆動車両の駆動力配分装置 - Google Patents

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Description

本発明は、電動モータにより駆動されるオイルポンプから供給する作動油の油圧でアクチュエータの制御を行う油圧制御装置であって、アクチュエータに供給される作動油の温度を推定する作動油温度推定手段を備えた油圧制御装置、及びそれを備えた四輪駆動車両の駆動力配分装置に関する。
エンジンなどの駆動源で発生した駆動力を主駆動輪と副駆動輪に分配するための駆動力配分装置を備えた四輪駆動車両がある。この種の四輪駆動車両では、例えば、前輪が主駆動輪で後輪が副駆動輪の場合、駆動源で発生した駆動力は、フロントドライブシャフトおよびフロントディファレンシャルを介して前輪に伝達されると共に、プロペラシャフトを介して油圧式クラッチを備えた駆動力配分装置に伝達される。そして、駆動力配分装置に油圧制御装置から所定圧の作動油を供給することで、駆動力配分装置が有する油圧式クラッチの係合圧を制御する。これにより、駆動源の駆動力が所定の配分比で副駆動輪である後輪に伝達されるようになっている。
上記のような駆動力配分装置の油圧式クラッチでは、油圧式クラッチに供給されている作動油の温度(油温)が低温のときにその摩擦係数が大きくなるため、後輪へ伝達されるトルクが過大になる。そのため、作動油が低温のときに油圧式クラッチの強度目標を越えるトルクが発生するおそれがある。そこで、作動油の推定温度が実温度よりも低い温度となるように推定し、この推定温度が規定温度よりも高い温度となるまで制御量を抑えることで、油圧式クラッチに強度目標を越えるトルクが発生することを防止するようにしている。上記のような理由から、油圧式クラッチに供給されている作動油の温度(油温)を可能な限り高い精度で推定する必要がある。
この点に関しては、従来から作動油(オイル)の持つ物理量を得る目的で、さまざまな推定手法や判別手法が提案されているが、その中でも機械学習を用いた手法の有効性が先行研究で示されている。機械学習手法は、モデル化したいデータのみがあればモデル構築が可能なため、対象システムの内部構造を直接知ることが困難な場合でも、モデルを構築できるメリットがある。Balabinらは、近赤外分光法により得られた吸収スペクトルデータに対し、k近傍法(k-NN)やニューラルネットワーク(ANN)、サポートベクターマシン(SVM)といった識別手法を適用し、エンジンオイルにおける鉱油と合成油の判別や粘度の判別をおこなう手法を提案した(非特許文献1)。また、油入変圧器において、変圧器内の絶縁油の温度を変圧器の負荷および雰囲気温度で学習したANNを用いて推定する手法については、複数の報告(非特許文献2〜4)がある。同様に、油入変圧器を対象とした研究では、オイル内のガス成分を特徴量とし、ロジスティック回帰およびANNを用いてオンロードタップ切替機の異常状態の判別をおこなっている事例(非特許文献5)がある。この論文では、ロジスティック回帰に比べANNの判別精度が良いため、ANNを用いるアプローチの方が有効であると述べられている。
しかし、上記の各報告では、いずれもモデルの1回の出力のみを用いて判別を行っているため、判別実行時のシステム動作のバラつきや、測定データにノイズが乗っている場合には、誤判別をしてしまう可能性がある。
一方、特許文献1には、リニアソレノイド(特許文献1では「比例磁石」と記載されている。)内のプランジャ位置を推定する目的で、コイル電流からプランジャ位置の状態遷移(特許文献1では「保持範囲」と「制御範囲」と記載されている2状態間の遷移)を検出する手法が提示されている。
ここで、特許文献1における「保持範囲」は、ソレノイドが停止している状態であり、「制御範囲」は、保持範囲と別の保持範囲との間の状態である。つまり「ある目標値でソレノイドが開放している状態→プランジャ移動中→別の目標値でソレノイドが開放している状態」といった遷移は、「保持範囲→制御範囲→保持範囲」と表現される。
保持範囲から制御範囲へ遷移する場合、プランジャが動作を開始した直後にコイル電流が一瞬上昇するため、その上昇電流に対して閾値を持たせ、プランジャ動作後に次の目標電流を設定することで、ある保持範囲から別の保持範囲に遷移させることを可能にしている。すなわち、プランジャ動作前は電流が低くなるため、上昇電流発生前に目標電流を設定できない。
しかし、特許文献1に記載の手法でも、単一の判定のみを信頼するアルゴリズムのため、誤判別を防止する場合、判定閾値を十分に高い値に設定しなければならない。その場合、電流上昇判定が遅くなり、例えば遷移前後の保持範囲が近い場合は、制御が間に合わなくなる懸案が考えられる。また、逆に閾値を下げれば、誤判定の可能性が増加してしまう。
上記のように、オイルが持つ特徴を検出する従来手法は数多く提案されているが、その多くが、計算量が多く性能のよいモデルを用いることで高精度な推定/判別が可能であることを主張している。そのため、計算能力があまり高くなく、また処理のリアルタイム性を要求される車載用ユニットへの実装が困難である手法が多い。
車載システムのように高い信頼性が求められるシステムにおいて、判別/推定アルゴリズムの結果の信頼性は非常に重要である。しかし、上記に挙げた従来技術を含む従来の手法では、信頼性の議論がなされていないものがほとんどである。また、一般的によく用いられる手法として、判別/推定結果が複数回検出された場合にその結果を信頼する手法が考えられるが、信頼できる回数をどう定量評価するかは、対象毎に検討する必要がある。さらに、「判別閾値を高くすると結果の信頼性は高くなるが検知の頻度が減ってしまう」、「判別閾値を低くすると検知頻度は高くなるがその信頼性が低下する」といったトレードオフが存在するため、閾値の設定はそのトレードオフを考慮した値とする必要がある。
特表2003−520934号公報
Balabin, R. M., Safieva, R. Z., Lomakina, E. I.: Near-infrared (NIR) spectroscopy for motor oil classification: From discriminant analysis to support vector machines, Microchemical Journal, Vol. 98, p. 121-128 (2011) Pradhan, M. K., Ramu, T. S.: On-line Monitoring of Temperature in Power Transformers using Optimal Linear Combination of ANNs, Conference Record of the 2004 IEEE International Symposium on Electrical Insulation, p. 70-73 (2004) Tang, W. H., Zeng, H., Nuttall, K. I., Richardson, Z., Simonson, E., Wu, Q. H.: Development of Power Transformer Thermal Models for Oil Temperature Prediction, Real-World Applications of Evolutionary Computing, EvoWorkshops 2000, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1803, p. 195-204 (2000) He, Q., Si, J., Tylavsky, D. J.: Prediction of Top-Oil Temperature for Transformers Using Neural Networks, IEEE Transactions on Power Delivery, Vol. 15, No. 4, p. 1205-1211 (2000) Wang, H., Liu, Y., Griffin, P. J.: Artificial Intelligence in OLTC Fault Diagnosis Using Dissolved Gas-In-Oil Information, Power Engineering Society Summer Meeting, Vol. 4, p. 2422-2427 (2000)
本発明は上述の点に鑑みてなされたものであり、その目的は、簡単な構成及び簡易な制御で、油圧アクチュエータに供給されている作動油の油温を高精度に判別可能な油圧制御装置、及びそれを備えた四輪駆動車両の駆動力配分装置を提供することにある。
上記課題を解決するため、本発明にかかる油圧制御装置は、電動モータ(37)と、前記電動モータ(37)により駆動されるオイルポンプ(35)と、前記電動モータ(37)の運転を制御する制御手段(50)と、を備え、前記オイルポンプ(35)から供給される作動油の油圧によってアクチュエータ(10)の作動制御を行う油圧制御装置であって、前記アクチュエータ(10)に供給される作動油の温度を推定する作動油温度推定手段(50)を備え、前記作動油温度推定手段(50)は、前記電動モータ(37)の駆動電流の積算値と駆動電圧の平均値とからロジスティック回帰の出力を算出し、当該算出したロジスティック回帰の出力に基づいて前記作動油の温度を推定し、前記制御手段(50)は、前記作動油温度推定手段(50)による前記作動油の温度の推定に基づいて前記アクチュエータ(10)の作動制御を行うことを特徴とする。すなわちここでは、モータ電流積算値及びモータ電圧により、線形モデルであるロジスティック回帰を用いて、油温状態の2値判別を高精度かつ少ない計算量で行うようにしている。

また、前記作動油温度推定手段(50)は、前記算出したロジスティック回帰の出力が第1の閾値(L)以上の場合には当該出力を1回の入力が与えられた場合の事後確率として記憶手段に格納し、前記記憶手段に格納された複数のロジスティック回帰の出力から算出した複数回の入力が与えられた場合の事後確率が前記第1の閾値(L)よりも大きな第2の閾値(H)以上となった場合に判別結果を確定することで、前記作動油の温度が所定温度であることを判別するとよい。すなわちここでは、複数回のロジスティック回帰の出力のみを用いて、所定状態が複数回検出された場合にその信頼度である事後確率を判別結果として確定させるようにしている。
本発明が対象とするシステムは、電動モータにより駆動させるオイルポンプで加圧を行うことでアクチュエータの作動制御を行うシステムであるため、作動油の油温とモータ電流との間には相関が存在する。その相関を利用して、モータ電流積算値とモータ駆動電圧から、油温がある温度か否かを判別するアルゴリズムを構築した。この判別アルゴリズムにはロジスティック回帰を用いた。その際、判別精度と判別頻度の両立を実現するために、連続した複数回の判別が実行された際の事後確率をロジスティック回帰の出力値のみから計算する手法を構築した。
既述のように、判別の閾値を低くすると誤判別の可能性が高まり、大きくすると判別がされにくくなるトレードオフが発生する。本手法では、複数のデータが入力された場合に、各々の判別結果を独立に判断せず、複数回の判別結果を用いて事後確率(判別結果の信頼度と解釈できる。)を計算し、その事後確率に対して閾値を持たせ、最終的な判別を実施するアルゴリズムとした。こうすることで、信頼度の高い判別結果が出力された場合はその結果を信頼して即座に最終判別結果を出力する一方、通常の信頼度の判別結果が出力された場合は、複数回の結果をもって最終判別結果を出力することが可能となる。したがって、判別精度と判別頻度の両立が可能となる。具体的には、判別閾値を一回のロジスティック回帰に対する閾値(通常の閾値)と複数回の判別結果に対する閾値(高い閾値)との2種類とすることで、通常の閾値を超える判別が複数回実行された場合と、高い閾値を超える判別が1回実行された場合との両方で判別を行うことを可能としている。
すなわち、本発明では、作動油の油温の判別手法にロジスティック回帰を用いることで、複数回検知時の信頼性を事後確率の形式で定量評価する手法を構築した。さらに、判別用の閾値として、「通常の閾値」と「高信頼度の閾値」の2種類の閾値を持つことで、「通常信頼度の出力が連続した場合は、その信頼度を計算し複数回検知による確定を実行し、高い信頼度の出力があった場合には、それより少ない回数で確定する」といった、従来のトレードオフを解決することができる。さらに、上記の判断手法はロジスティック回帰の計算結果のみから実行可能なアルゴリズムとなっているため、計算量を抑えた手法である、という部分を阻害することなく、より判別精度を向上させることが可能である。
また、上記の油圧制御装置では、前記アクチュエータは、前記作動油の油圧によって係合する油圧式クラッチであり、前記制御手段は、前記作動油温度推定手段で推定した作動油の推定温度が第1の温度よりも低い場合には、前記推定温度が前記第1の温度よりも高くなるまで前記油圧式クラッチの制御量を抑える一方、前記推定温度が前記第1の温度よりも高い第2の温度以上になった場合には、前記油圧式クラッチに供給する油圧を低減して前記油圧式クラッチを解放する制御を行うとよい。
この構成によれば、油圧式クラッチの温度低下を防止して、油圧式クラッチに強度目標を越えるトルクが発生することを回避できると共に、油圧式クラッチの極度の温度上昇を防止して、摩擦材の炭化を未然に防止することができる。
また、本発明にかかる四輪駆動車両の駆動力配分装置は、駆動源からの駆動力を主駆動輪及び副駆動輪に伝達する駆動力伝達経路と、前記駆動力伝達経路における前記駆動源と前記副駆動輪との間に配置されて前記副駆動輪に配分する駆動力を制御する油圧式クラッチと、を備えた四輪駆動車両の駆動力配分装置であって、前記油圧式クラッチの作動制御を行うための油圧制御装置として、本発明にかかる上記いずれかの油圧制御装置を備えることを特徴とする。
なお、上記で括弧内に記した参照符号は、後述する実施形態における対応する構成要素の符号を参考のために例示したものである。
本発明にかかる油圧制御装置及び四輪駆動車両の駆動力配分装置によれば、簡単な構成及び簡易な制御で、油圧アクチュエータに供給されている作動油の油温を高精度に判別可能となる。
本発明の一実施形態にかかる駆動力配分装置を備えた四輪駆動車両の概略構成を示す図である。 油圧制御装置の油圧回路を示す図である。 制御ユニット(4WD・ECU)の詳細構成を示すブロック図である。 ピストン室の油圧制御の手順を示すフローチャートであり、(a)は、加圧時の手順を示すフローチャート、(b)は、減圧時の手順を示すフローチャートである。 ピストン室の油圧制御におけるモータ(オイルポンプ)の運転/停止状態及びソレノイド弁の開/閉状態と実油圧の変化を示すタイミングチャートである。 ピストン室の油圧制御における油圧回路内の作動油の状態を示す回路図で、(a)は、加圧時の作動油の状態、(b)は、油圧保持時の作動油の状態、(c)は、減圧時の作動油の状態を示す図である。 油温推定の手順を示すフローチャートである。 ロジスティック回帰による判別回数と事後確率の関係を示すグラフである。 油温推定の他の手順を示すフローチャートである。 ロジスティック回帰による判別回数と事後確率の関係を示すグラフである。
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。図1は、本発明の一実施形態にかかる油圧制御装置及び駆動力配分装置を備えた四輪駆動車両の概略構成を示す図である。同図に示す四輪駆動車両1は、車両の前部に横置きに搭載したエンジン(駆動源)3と、エンジン3と一体に設置された自動変速機4と、エンジン3からの駆動力を前輪Wf,Wf及び後輪Wr,Wrに伝達するための駆動力伝達経路20とを備えている。
エンジン3の出力軸(図示せず)は、自動変速機4、フロントディファレンシャル(以下「フロントデフ」という)5、左右のフロントドライブシャフト6,6を介して、主駆動輪である左右の前輪Wf,Wfに連結されている。さらに、エンジン3の出力軸は、自動変速機4、フロントデフ5、プロペラシャフト7、リアデファレンシャルユニット(以下「リアデフユニット」という)8、左右のリアドライブシャフト9,9を介して副駆動輪である左右の後輪Wr,Wrに連結されている。
リアデフユニット8には、左右のリアドライブシャフト9,9に駆動力を配分するためのリアデファレンシャル(以下、「リアデフ」という。)19と、プロペラシャフト7からリアデフ19への駆動力伝達経路を接続・切断するための前後トルク配分用クラッチ10とが設けられている。前後トルク配分用クラッチ10は、駆動力伝達経路20において後輪Wr,Wrに配分する駆動力を制御するための油圧式クラッチからなるアクチュエータである。また、前後トルク配分用クラッチ10に作動油を供給するための油圧回路30と、油圧回路30による供給油圧を制御するための制御手段である4WD・ECU(以下、「制御ユニット」と記す。)50を備えている。制御ユニット50は、マイクロコンピュータなどで構成されている。上記の制御ユニット50と油圧回路30とで油圧制御装置60が構成されており、油圧制御装置60と前後トルク配分用クラッチ10とで駆動力配分装置70が構成されている。
図2は、油圧回路30の詳細構成を示す油圧回路図である。同図に示す油圧回路30は、ストレーナ33を介してオイルタンク31に貯留されている作動油を吸い込んで圧送するオイルポンプ35と、オイルポンプ35を駆動するモータ(電動モータ)37と、オイルポンプ35から前後トルク配分用クラッチ(以下、単に「クラッチ」という。)10のピストン室15に連通する油路40とを備えている。
クラッチ10は、シリンダハウジング11と、シリンダハウジング11内で進退移動することで積層された複数の摩擦材13を押圧するピストン12とを備えている。シリンダハウジング11内には、ピストン12との間に作動油が導入されるピストン室15が画成されている。ピストン12は、複数の摩擦材13における積層方向の一端に対向配置されている。したがって、ピストン室15に供給された作動油の油圧でピストン12が摩擦材13を積層方向に押圧することで、クラッチ10を所定の係合圧で係合させるようになっている。
オイルポンプ35からピストン室15に連通する油路40には、ワンウェイバルブ(一方向弁)39、リリーフ弁41、ソレノイド弁(開閉弁)43、油圧センサ45がこの順に設置されている。ワンウェイバルブ39は、オイルポンプ35側からピストン室15側に向かって作動油を流通させるが、その逆の向きには作動油の流通を阻止するように構成されている。これにより、オイルポンプ35の駆動でワンウェイバルブ39の下流側に送り込まれた作動油を、ワンウェイバルブ39とピストン室15との間の油路(以下では、「封入油路」ということがある。)49に封じ込めることができる。上記のワンウェイバルブ39とピストン室15との間の油路49によって、クラッチ10に供給する油圧が保持される油圧保持部が構成されている。
リリーフ弁41は、ワンウェイバルブ39とピストン室15との間の油路49の圧力が所定の閾値を超えて異常上昇したときに開くことで、油路49の油圧を解放するように構成された弁である。リリーフ弁41から排出された作動油は、オイルタンク31に戻されるようになっている。ソレノイド弁43は、オンオフ型の開閉弁で、制御ユニット50の指令に基づいてPWM制御(デューティ制御)されることで、油路49の開閉を制御することができる。これにより、ピストン室15の油圧を制御することができる。なお、ソレノイド弁43が開かれることで油路49から排出された作動油は、オイルタンク31に戻されるようになっている。また、油圧センサ45は、油路49及びピストン室15の油圧を検出するための油圧検出手段であり、その検出値は、制御ユニット50に送られるようになっている。また、ピストン室15は、アキュムレータ18に連通している。アキュムレータ18は、ピストン室15及び油路49内の急激な油圧変化や油圧の脈動を抑制する作用を有している。また、オイルタンク31内には、作動油の温度を検出するための油温センサ47が設けられている。油温センサ47の検出値は、制御ユニット50に送られるようになっている。
図3は、制御ユニット50の詳細構成を示すブロック図である。制御ユニット50には、バッテリー48の端子がイグニッションスイッチ42及びフェールセーフリレー44を介して接続されているほか、モータ37、ソレノイド弁43のソレノイド(ソレノイドコイル)43a、油圧センサ45、油温センサ47が接続されている。また、制御ユニット50には、車両の各部を制御する他の制御ユニット46が繋がれている。他の制御ユニット46には、図示は省略するが、各種メーターを制御するためのメーター・ECU、エンジン3及び自動変速機4を制御するためのFI/AT・ECU、車両の挙動を安定させる制御を行うためのVSA・ECU、ステアリング舵角の制御を行うためのSTRG・ECUなどが含まれている。ここでは、上記他の制御ユニット46に含まれる各ECUについての詳細な説明は省略する。なお、図3において、制御ユニット50の外周縁に沿って配置した○印の部位は、制御ユニット50をモータ37などの外部部品と接続するための接続端子である。
制御ユニット50は、主制御部であるマイコン51を備えると共に、フェールセーフリレー44を制御するためのフェールセーフリレードライバ52と、モータ37の駆動を制御するためのモータドライバ53と、モータ37の駆動電流を検知するためのモータ電流検知部54と、ソレノイド43aの駆動を制御するためのソレノイドドライバ55と、ソレノイド43aの駆動電流を検知するためのソレノイド電流検知部56と、制御ユニット50を他の制御ユニット46と繋ぐためのインタフェースであるCAN(Controller Area Network)ドライバ57とを備えている。
上記構成の制御ユニット50には、油圧センサ45の検出値と油温センサ47の検出値が入力されるようになっている。また、制御ユニット50は、モータドライバ53によってモータ37の駆動を制御すると共に、モータ電流検知部54でモータ37の駆動電流を検知するようになっている。すなわち、モータ動作指示として、モータ動作用デューティ電圧がマイコン51から出力されて、モータドライバ53へ入力される。このモータ動作用デューティ電圧でモータドライバ53が駆動され、モータ37の+端子にバッテリー電圧が印加されて、モータ37が作動する。また、モータ電流検知部54では、シャント抵抗による電流検知にてモータ37の駆動電流が計測される。
また、制御ユニット50は、ソレノイドドライバ55によってソレノイド43a(ソレノイド弁43)の駆動を制御すると共に、ソレノイド電流検知部56でソレノイド43aの駆動電流を検知するようになっている。すなわち、ソレノイド動作指示として、ソレノイド動作用デューティ電圧がマイコン51から出力されて、ソレノイドドライバ55に入力される。このソレノイド動作用デューティ電圧によりソレノイドドライバ55が駆動され、ソレノイド43aの+端子にバッテリー電圧が印加されて、ソレノイド43aが作動する。また、ソレノイド電流検知部56では、シャント抵抗による電流検知にてソレノイド43aの駆動電流が計測される。なお、上記の制御ユニット50は、本発明にかかるモータ(電動モータ)37の運転を制御するための制御手段として機能するほか、オイルポンプ35からクラッチ10に供給される作動油の温度を推定する作動油温度推定手段としても機能するものである。制御ユニット50の上記の制御手段及び作動油温度推定手段としての機能の詳細については、後述する。また、制御ユニット50には、後述するロジスティック回帰の出力結果などのデータを格納するためのメモリ(記憶手段)58が内蔵されている。
図4は、ピストン室15の油圧制御の手順を示すフローチャートであり、(a)は、加圧時の手順を示すフローチャート、(b)は、減圧時の手順を示すフローチャートである。また、図5は、ピストン室15の油圧制御におけるモータ37(オイルポンプ35)の運転/停止状態及びソレノイド弁43の開/閉状態と実油圧(封入油路49の油圧)の変化を示すタイミングチャートである。また、図6は、ピストン室15の油圧制御における油圧回路30内の作動油の状態を示す回路図で、(a)は、加圧時の作動油の状態、(b)は、油圧保持時の作動油の状態、(c)は、減圧時の作動油の状態を示す図である。
本実施形態の油圧制御装置60による油圧制御では、ピストン室15を加圧する際には、モータ37(オイルポンプ35)の駆動を制御(デューティ制御)することで、加圧側の油圧−トルク特性に基づいてピストン室15が目標油圧となるように制御する。そして、ピストン室15が目標油圧となるまで加圧した後、減圧を開始するまでの間は、封入油路49に作動油を封じ込めた状態を維持することで、クラッチ10のトルクを略一定に保つことができる。一方、ピストン室15を減圧する場合には、オイルポンプ35の作動を禁止すると共にソレノイド弁43の開閉を制御(オンオフ制御)することで、減圧側の油圧−トルク特性に基づいてピストン室15が目標油圧となるよう制御する。なお、上記の加圧側及び減圧側の油圧−トルク特性は、後輪Wr,Wrに配分すべき駆動力(リアトルク)に対応する封入油路49内の油圧値として、予めモデル化されているものである。
以下、図4のフローチャートに沿って、ピストン室15の加圧時と減圧時の油圧制御の手順について説明する。まず、同図(a)に示す加圧時の制御フローでは、制御ユニット50は、ピストン室15に対する加圧指示(加圧指示トルク)が有るか否かを判断する(ステップST1−1)。ピストン室15に対する加圧指示の有無は、車両の走行状態に応じて前輪Wf,Wfと後輪Wr,Wrに配分する駆動力を判断した結果、クラッチ(駆動力配分装置)10の締結要求又は締結力の増加要求があるか否かによって決まる。その結果、ピストン室15に対する加圧指示が無ければ(NO)、そのまま処理を終了する。一方、加圧指示があれば(YES)、続けて、加圧側の油圧−トルク特性に基づいて、オイルポンプ35(モータ37)の停止油圧(指示油圧)を算出し(ステップST1−2)、算出した指示油圧からモータ37を駆動するPWM制御のデューティ比を決定する(ステップST1−3)。その後、ソレノイド弁43が開いている場合には、ソレノイド弁43を閉じて油路49を封止状態とし(ステップST1−4)、決定したデューティ比でモータ37を駆動してオイルポンプ35を運転する(ステップST1−5)。これにより、ワンウェイバルブ39とピストン室15の間の油路49に作動油が送り込まれて、油路49及びピストン室15の油圧が上昇してゆく。その後、油圧センサ45で検出した油路49及びピストン室15の油圧(実油圧)がオイルポンプ35(モータ37)の停止油圧(指示油圧)以上になったか否かを判断する(ステップST1−6)。油路49及びピストン室15の油圧がオイルポンプ35の停止油圧に達したら(YES)、モータ37(オイルポンプ35)の運転を停止して(ステップST1−7)、加圧時の制御を終了する。なお、このピストン室15の加圧時には、油路49及びピストン室15の油圧が目標油圧に達するまでの間、オイルポンプ35が一定圧の作動油を吐出するようにモータ37の駆動を制御するとよい。
一方、図4(b)に示す減圧時の制御フローでは、制御ユニット50は、ピストン室15に対する減圧指示(減圧指示トルク)が有るか否かを判断する(ステップST2−1)。ピストン室15に対する減圧指示は、車両の走行状態に応じて前輪Wf,Wfと後輪Wr,Wrに配分する駆動力を判断した結果、クラッチ(駆動力配分装置)10の締結解除要求又は締結力の低減要求があるか否かによって決まる。その結果、減圧指示が無ければ(NO)、そのまま処理を終了する。一方、減圧指示があれば(YES)、続けて、減圧側の油圧−トルク特性テーブルに基づいて、ソレノイド弁43の閉止油圧(指示油圧)を算出する(ステップST2−2)。その後、ソレノイド弁43を開いて油路49の封止状態を解除し(ステップST2−3)、油路49及びピストン室15の油圧を制御する。これにより、ソレノイド弁43を介して油路49の作動油が排出されて油圧が下降してゆく。その後、油圧センサ45で検出した油路49及びピストン室15の油圧(実油圧)がソレノイド弁43の閉止油圧(指示油圧)以下になったか否かを判断する(ステップST2−4)。油路49及びピストン室15の油圧がソレノイド弁43の閉止油圧に達したら(YES)、ソレノイド弁43を閉じて(ステップST2−5)、減圧時の制御を終了する。
図5のタイミングチャートにおいて、時刻T1から時刻T2までの加圧時には、図4(a)のフローチャートに沿って加圧時の油圧制御が行われる。この加圧時の油圧制御では、既述のように、指示油圧に応じてオイルポンプ35の駆動を制御することで、ピストン室15の油圧を所望のトルクに応じた目標油圧になるように制御する。すなわち、油圧センサ45を用いて封入油路49内の作動油の油圧を計測し、当該油圧が後輪Wr,Wrに配分すべきトルクを出力可能な値(=目標油圧)となるまでモータ37の運転及びソレノイド弁43の閉状態を継続する。この加圧時の油圧回路30内の作動油は、図6(a)に示す状態になっている。
その後、時刻T2においてモータ37(オイルポンプ35)の運転を停止する。時刻T2から時刻T3までの油圧保持時には、油圧回路30内の作動油は、図6(b)に示すように、油路49に指示油圧の作動油が封じ込められた状態になっている。したがって、オイルポンプ35の運転を停止しても、暫くの間はクラッチ10のトルク(実トルク)は略一定に維持される。これにより、目標の四輪駆動(4WD)状態を必要な時間継続する。なお、図示は省略するが、この状態においてより高い目標油圧が設定された場合には、さらにモータ37を動作させ油路49の加圧を行うようにする。
時刻T3から、図4(b)のフローチャートに沿って減圧時の油圧制御が行われる。この減圧時の油圧制御では、既述のように、指示油圧に応じてソレノイド弁43の開閉を制御することで、ピストン室15の油圧が所望のトルクに応じた目標油圧まで下降するように制御される。この減圧時の油圧回路30内の作動油は、図6(c)に示す状態になっている。また、この状態において、より低い目標油圧(但し、加圧を開始する状態よりも高い油圧)が設定された場合には、封入油路49内の油圧がその目標油圧へ到達するまでソレノイド弁43を開状態とし、目標油圧に到達したらソレノイド弁43を閉状態とする。これにより、油路49及びピストン室15の指示油圧とクラッチ10の指示トルクが複数段で段階的に変化するように制御される。ピストン室15の油圧が低下すると、摩擦材13の押付力が減少して後輪Wr,Wrへのトルク配分量が減少する。最終的には、封入油路49内の油圧を加圧開始時点の油圧まで低下させることで前輪Wf,Wfにのみ駆動力が配分される二輪駆動(2WD)状態となる。
このように、制御ユニット50は、油圧回路30による供給油圧を制御することで、クラッチ10で後輪Wr,Wrに配分する駆動力を制御する。これにより、前輪Wf,Wfを主駆動輪とし、後輪Wr,Wrを副駆動輪とする駆動制御を行うようになっている。すなわち、クラッチ10が解除(切断)されているときには、プロペラシャフト7の回転がリアデフ19側に伝達されず、エンジン3のトルクがすべて前輪Wf,Wfに伝達されることで、前輪駆動(2WD)状態となる。一方、クラッチ10が接続されているときには、プロペラシャフト7の回転がリアデフ19側に伝達されることで、エンジン3のトルクが前輪Wf,Wfと後輪Wr,Wrの両方に配分されて四輪駆動(4WD)状態となる。制御ユニット50は、車両の走行状態を検出するための各種検出手段(図示せず)の検出に基づいて、後輪Wr,Wrに配分する駆動力およびこれに対応するクラッチ10への油圧供給量を演算すると共に、当該演算結果に基づく駆動信号をクラッチ10に出力する。これにより、クラッチ10の締結力を制御し、後輪Wr,Wrに配分する駆動力を制御するようになっている。
上記構成の駆動力配分装置70では、作動油の粘性が変化するとクラッチ10のプレート間の油膜のせん断抵抗および摩擦力が変化するため、後輪Wr,Wrへ伝達するトルクも変化する。そのため、必要とするクラッチ制御油圧(目標クラッチ制御油圧)を決定するパラメータの一つとして、油温センサ47の検出値(作動油の温度)を使用している。この場合、油温センサ47が正常に機能していれば問題ないが、仮に油圧センサ47の故障等でその出力値が異常値となると、真の目標クラッチ制御油圧と各種パラメータから計算により求められる目標クラッチ制御油圧とにかい離が発生してしまう。そして、目標クラッチ制御油圧が正しく算出されない状態で走行を行うと、車両挙動が不安定になってしまう可能性がある。特に、作動油が低温のときに油温センサ47の出力値が異常値となってしまうと、リアデフ19内のギヤに過大なトルクがかかる可能性があり、ギヤの耐久性に影響を及ぼすことが想定される。そのため、本実施形態の駆動力配分装置70では、油温センサ47とは別の手段として、下記の手法によって作動油の温度を推定することで、現在の作動油の温度が低温か否かを判定するようにしている。
すなわち、上記のような駆動力配分装置70では、クラッチ10に供給されている作動油の温度(油温)が低温ときにはその摩擦係数が大きくなるため、後輪Wr,Wrへ伝達されるトルクが過大になる。そのため、作動油が低温のときにクラッチ10の強度目標を越えるトルクが発生するおそれがある。そこで、クラッチ10の推定温度が実温度よりも低い温度となるように推定し、この推定温度が規定温度よりも高い温度となるまで制御量を抑えることで、クラッチ10に強度目標を越えるトルクが発生することを防止する必要がある。
また、クラッチ10が極度の高温になると摩擦材が炭化することで摩擦係数の特性が変化し、後輪Wr,Wrへ正常な駆動力が伝達できなくなるおそれがある。そこで、クラッチ10の推定温度が実温度よりも低い温度となるように推定し、この推定温度がクラッチ炭化温度よりも高い温度となったときにクラッチ10を開放することで、クラッチ10の摩擦材の炭化を未然に防ぐようにしている。上記のような理由から、下記で詳細に説明する手順に従って、クラッチ10に供給されている作動油の温度(油温)を推定するようにしている。
次に、本実施形態の油圧制御装置60においてクラッチ10に供給されている作動油の温度(油温)を推定する油温推定の手順について詳細に説明する。図7は、この油温推定の手順を示すフローチャートである。同図に示すフローチャートでは、まず、制御ユニット50からモータ37にモータ動作指令を出力する。(ST3−1)。同時に、制御ユニット50にて計測しているモータ駆動電流の積算を開始し(ST3−2)、所定の時間まで積算を継続する。同時に、制御ユニット50にて計測しているモータ駆動電圧の積算を開始し(ST3−3)、所定の時間経過後に電圧平均値を計算する(ST3−4)。
なお、モータ37をデューティ駆動している場合は、上記の電圧値としてモータデューティを考慮した電圧値を用いることで、デューティ駆動を行うモータ37にも本発明にかかる油温推定の手法を適用可能である。具体例を挙げると、モータデューティが70〔%〕で、モータ駆動電圧が14〔V〕の場合は、電圧値VとしてV=14×0.7=9.8〔V〕を用いることで、本発明にかかる油温推定の手法を適用できる。
続けて、所定の時間が経過した後に、電流積算値と電圧平均値を入力としてロジスティック回帰モデルを用いて出力を計算する(ST3−5)。
ここで、ロジスティック回帰について詳細に説明する。本手法では、モータ駆動電流の積算値とモータ駆動電圧の平均値とを入力して、ロジスティック回帰を用いて作動油の油温状態を出力する2値判別(油温が低いか否かを判別する)モデルを構築した。ロジスティック回帰は一般線形化モデルの一つであり、外れ値(他の値から大きく外れた値)に対し頑健であるという特徴を持つ判別手法である。ロジスティック回帰のモデルは、次の(数1)で表現される。
Figure 0006035414

ここで、
x:入力データベクトル
w:パラメータベクトル
LOG:クラスの事後確率
であるとする。xは、電流積算値、モータ駆動電圧の2次元ベクトル、LOGは、油温が閾値以上(もしくは以下)である確率となる。
通常のロジスティック回帰である(数1)の場合、出力はあるデータが1個入力された場合の確率でしかない。そのため、判別の閾値を低くすると誤判別の可能性が高まり、大きくすると判別されにくくなる。そこで本実施形態では、複数のデータが入力された場合の確率を計算する手法を導入し、判別精度と判別頻度の両立を可能にした。まず、(数1)の拡張として、x,xの2個の入力データが与えられ、両方とも油温が低温であると判別された場合(y=1と表現)の事後確率を求めることを考える。事後確率p(y=1|x,x)は、ベイズの定理により、
Figure 0006035414

と表現できる。同じクラス内でも時間経過により油温が変化することが考えられるため、ここではxおよびxに条件付き独立の仮定をおいた。
次に、xに対するロジスティック回帰の出力をLOGとおき、それをベイズの定理に従い、以下のように変形する。
Figure 0006035414

同様に、xに対するロジスティック回帰の出力をLOGとおくと、
Figure 0006035414

と表現できる。さらに、(数3)と(数4)を用いて、(数2)を以下のように表すことができる。
Figure 0006035414

また、同様の計算により、p(y=0|x,x)は、
Figure 0006035414

と表すことができる。(数5)および(数6)と、p(y=1|x,x)+p(y=0|x,x)=1であることにより、
Figure 0006035414

となる。事前確率であるp(y=1)およびp(y=0)に関する情報は得られないため、ここではp(y=1)=p(y=0)とした。(数7)を(数5)に代入することで、x,xが与えられた場合の事後確率は、以下の(数8)で表すことができる。
Figure 0006035414

また、同様の計算を行うことで、n個のデータ(x,・・x)が入力された場合の事後確率は、
Figure 0006035414

と表現できる。
(数9)に対する閾値として、ロジスティック回帰に対する判別閾値よりも高い閾値を導入し、(数9)の判別結果を最終的な判別結果とする。これにより、信頼度の高い入力が行われた場合は即時的に確定を行い、通常レベルの信頼度の入力が連続で行われた場合も確定が可能なアルゴリズムが、ロジスティック回帰モデルの出力のみで実現可能となる。
そして、先のST3−5で出力したロジスティック回帰の出力結果が通常の閾値より高いか否かを判断する(ST3−6)。ここでいう通常の閾値とは、一回のロジスティック回帰(判別結果)に対する閾値である。その結果、ロジスティック回帰の出力結果が通常の閾値より低い場合(NO)は、メモリ58に格納されたデータを初期化して(ST3−7)、処理を終了する。なお、メモリ58は、複数回のロジスティック回帰の出力結果を保持するために使用する記憶媒体である。一方、ロジスティック回帰の出力結果が通常の閾値より高い場合(YES)は、ST3−5で計算したロジスティック回帰の出力結果をメモリ58に格納する(ST3−8)。その後、メモリ58に格納したロジスティック回帰の出力結果から複数の入力が与えられた場合の事後確率(信頼度)を計算し(ST3−9)、この計算した事後確率が高い閾値以上か否かを判断する(ST3−10)。ここでいう高い閾値とは、複数回のロジスティック回帰(判別結果)に対する閾値である。その結果、事後確率が高い閾値以上であれば(YES)、当該事後確率を判定結果として確定することで、最終出力を行う(ST3−11)。一方、事後確率が高い閾値未満であれば(NO)、判定結果を確定せずに処理を終了する。
図8は、ロジスティック回帰による判別回数と事後確率の関係を示すグラフである。同図のグラフでは、ロジスティック回帰による判別回数を横軸に取り、各判別時の事後確率(信頼度)を縦軸に取っている。そして、一回のロジスティック回帰に対する閾値である通常の閾値(Normal Probability)Lと、複数回の判別結果に対する閾値である高い閾値(High Probability)Hを設定している。グラフ上には、各判別回数に対応する事後確率のライン(通常の閾値Lと等しい出力が複数回なされた場合の事後確率を示すライン)S1を示している。すなわちここでは、事後確率に対して通常の閾値Lと高い閾値Hの2種類の閾値を設定しておく。そしてこの場合は、3回目の判別で事後確率(信頼度)が高い閾値Hを超えたため、当該3回目の事後確率を用いて判別結果を確定している。
図9は、油温推定の手順を示す他のフローチャートである。同図に示すフローチャートは、図7に示すフローチャートと比較して、出力の信頼性を損なわずに計算速度を向上させることが可能な油温制御の手順を示すフローチャートである。このフローチャートでは、まず、制御ユニット50からモータ37にモータ動作指令を出力する。(ST4−1)。同時に、制御ユニット50にて計測しているモータ駆動電流の積算を開始し、所定の時間まで積算を継続する(ST4−2)。同時に、制御ユニット50にて計測しているモータ駆動電圧の積算を開始し(ST4−3)、所定の時間経過後に電圧平均値を計算する(ST4−4)。
そして、所定の時間経過後に、電流積算値と電圧平均値を入力としてロジスティック回帰モデルを用いて出力を計算する(ST4−5)。そして、ロジスティック回帰の出力結果が通常の閾値より高いか否かを判断する(ST4−6)。その結果、ロジスティック回帰の出力結果が通常の閾値Lより低い場合(NO)は、カウンタを初期化して(ST4−7)、先のST4−1へ戻る。一方、ロジスティック回帰の出力結果が通常の閾値Lより高い場合(YES)は、判別回数のカウンタをインクリメント(+1)する。(ST4−8)。その後、判別回数のカウンタが予め設定した設定回数(閾値の回数)以上であるか否かを判断し(ST4−9)、カウンタが設定回数以上であれば(YES)、判定結果を確定して最終出力を行う(ST4−10)。一方、カウンタが設定回数未満であれば(NO)、判定結果を確定せずにそのまま処理を終了する。
先の図7に示すフローチャートでは、ST3−9でメモリ58に格納したロジスティック回帰の出力結果から事後確率を計算する必要があるが、これより前のステップであるST3−6で、ロジスティック回帰の出力が通常の閾値Lより高い場合(YES)は、ロジスティック回帰の出力結果をメモリ58に格納する一方、ロジスティック回帰の出力が通常の閾値Lより低い場合(NO)は、メモリ58に格納されたデータを初期化して処理を終了することが成立している。そのため、下記の(数10)のようになっている。
Figure 0006035414

したがって、下記の(数11)が成り立つ。
Figure 0006035414

仮に、現在N回の出力があり、全ての出力が通常の閾値を超えているとすると、上記(数11)の右辺である「通常の閾値と等しい出力がN回なされた場合の事後確率」がこのN回目で高い閾値を超えたのであれば、N回目において左辺である「複数回の出力から計算した事後確率」も必ず高い閾値を超えていることになる。
よって、図9に示すフローチャートでは、ST4−9のカウンタ閾値(設定回数)をN回と設定することで、信頼性を損なうことなく、計算量を低下させることで計算速度を向上させたアルゴリズムを実現することが可能となる。
図10は、図9のフローチャートに示す手順に対応するロジスティック回帰による判別回数と事後確率の関係を示すグラフである。同図のグラフは、図8のグラフと同様、ロジスティック回帰による判別回数を横軸に取り、各判別時の事後確率(信頼度)を縦軸に取っている。そして、一回のロジスティック回帰に対する閾値である通常の閾値(Normal Probability)Lと、複数回の判別結果に対する閾値である高い閾値(High Probability)Hを設定している。グラフ上には、各判別回数に対応する事後確率のライン(通常の閾値Lと等しい出力が複数回なされた場合の事後確率を示すライン)S1と、複数回の出力から計算した事後確率を示すラインS2とが示されている。このグラフに示す場合では、3回目の判別で「通常の閾値Lと等しい出力が複数回なされた場合の事後確率」が高い閾値Hを超えているため、判別回数のカウンタ閾値をN=3と設定すればよい。この場合、「複数回の出力から計算した事後確率」も当然高い閾値Hを超えている。
図9に示すフローチャートに沿った制御を行うことで、出力の信頼性を損なわずに計算速度を向上させることが可能である。そのため、計算を実行するコンピュータの性能があまり高くない場合などは、図9に示すフローチャートに沿って計算するとよい。
そして、制御ユニット50は、上記の手順で推定したクラッチ10に供給されている作動油の推定温度が予め設定した第1の設定温度以下の場合、クラッチ10に供給する油圧を低減してクラッチ10を解放する制御を行う。これらによって、クラッチ10の温度低下を防止して該クラッチ10に強度目標を越えるトルクが発生することを回避できる。
以上説明したように、本発明が対象とする上記の駆動力配分装置70は、モータ37を用いたオイルポンプ(電動ポンプ)35により加圧を行うシステムであるため、油温とモータ電流の間には相関が存在する。その相関を利用して、モータ駆動電流の積算値とモータ駆動電圧の平均値とから、油温がある温度か否かを判別するアルゴリズムを構築した。この判別アルゴリズムには、ロジスティック回帰を用いた。その際、判別精度と判別頻度の両立を実現するために、連続した複数回の判別が実行された際の事後確率をロジスティック回帰の出力値のみから計算する手法を構築した。
既述のように、判別の閾値を低くすると誤判別の可能性が高まり、大きくすると判別がされにくくなるトレードオフが発生する。本手法では、複数のデータが入力された場合に、各々の判別結果を独立に判断せず、複数回の判別結果を用いて事後確率(判別結果の信頼度と解釈できる)を計算し、その事後確率に対して閾値を持たせ、最終的な判別を実施するアルゴリズムとした。こうすることで、信頼度の高い判別結果が出力された場合は、その結果を信頼し、即座に最終判別結果を出力できる一方、通常の信頼度の判別結果が出力された場合は、複数回の結果をもって最終判別結果を出力することが可能となるので、判別精度と判別頻度の両立が可能となる。具体的には、判別閾値として、一回のロジスティック回帰に対する閾値(通常の閾値)と、複数回の判別結果に対する閾値(高い閾値)の2種類の閾値を設定することで、通常の閾値を超える判別が複数回実行された場合と、高い閾値を超える判別が1回実行された場合との両方で判別を行うことを可能としている。
また、「モータ電流積算値」と「モータ電圧」を特徴量として選択することで、計算負荷の低い線形モデルで高精度に判別が可能なアルゴリズムを構築している。これにより、従来手法と比較して少ない計算量で高い精度の結果を得られるようになる。
以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲、及び明細書と図面に記載された技術的思想の範囲内において種々の変形が可能である。

Claims (4)

  1. 電動モータと、前記電動モータにより駆動されるオイルポンプと、前記電動モータの運転を制御する制御手段と、を備え、前記オイルポンプから供給される作動油の油圧によってアクチュエータの作動制御を行う油圧制御装置であって、
    前記アクチュエータに供給される作動油の温度を推定する作動油温度推定手段を備え、
    前記作動油温度推定手段は、
    前記電動モータの駆動電流の積算値と駆動電圧の平均値とからロジスティック回帰の出力を算出し、当該算出したロジスティック回帰の出力に基づいて前記作動油の温度を推定し、
    前記制御手段は、前記作動油温度推定手段による前記作動油の温度の推定に基づいて前記アクチュエータの作動制御を行う
    ことを特徴とする油圧制御装置。
  2. 前記作動油温度推定手段は、前記算出したロジスティック回帰の出力が第1の閾値以上の場合には当該出力を1回の入力が与えられた場合の事後確率として記憶手段に格納し、
    前記記憶手段に格納された複数のロジスティック回帰の出力から算出した複数回の入力が与えられた場合の事後確率が前記第1の閾値よりも大きな第2の閾値以上となった場合に判別結果を確定することで、前記作動油の温度が所定温度であることを判別する
    ことを特徴とする請求項1に記載の油圧制御装置。
  3. 前記アクチュエータは、前記作動油の油圧によって係合する油圧式クラッチであり、
    前記制御手段は、
    前記作動油温度推定手段で推定した作動油の推定温度が第1の温度以下の場合、及び前記推定温度が前記第1の温度よりも高い第2の温度以上の場合には、前記油圧式クラッチに供給する油圧を低減して前記油圧式クラッチの締結量を所定以下に抑える制御を行う
    ことを特徴とする請求項1又は2に記載の油圧制御装置。
  4. 駆動源からの駆動力を主駆動輪及び副駆動輪に伝達する駆動力伝達経路と、
    前記駆動力伝達経路における前記駆動源と前記副駆動輪との間に配置されて前記副駆動輪に配分する駆動力を制御する油圧式クラッチと、を備えた四輪駆動車両駆動力配分装置であって、
    前記油圧式クラッチの作動制御を行うための油圧制御装置として、請求項3に記載の油圧制御装置を備える
    ことを特徴とする四輪駆動車両の駆動力配分装置。
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