JP7456867B2 - ハイブリッド車両の制御装置 - Google Patents
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Description
図1に示されるように、ハイブリッド車両1は、エンジン(内燃機関)2及びモータジェネレータ(電動機)3を駆動力源として備えるハイブリッド車両である。ハイブリッド車両1は、利用する駆動力源を適宜切り替えると共に、各駆動力源からの駆動力の割合を変更しながら走行する。ハイブリッド車両の制御装置10は、詳しくは後述するように、各駆動力源からの駆動力の割合を算出するための装置である。
続いて、ハイブリッド車両の制御装置10の構成について説明する。ハイブリッド車両の制御装置10は、HVECU20を有している。HVECU20は、例えばCPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)を含むコンピュータにより構成されている。HVECU20は、例えばハイブリッド車両1をハイブリッド車両として機能させるための総合的な制御を実施する。HVECU20は、インバータ7、エンジンECU11、AMTECU12、及びバッテリECU13と通信可能に接続されている。
ハイブリッド車両の制御装置10が行う情報処理の基本的な概念について、図2を参照して説明する。ハイブリッド車両の制御装置10が行う情報処理は、図2に示されるように、トルク配分生成部23は、時間T1において取得した情報に基づいて、アシストマップを生成する。トルク配分生成部23は、このアシストマップを時間T2の走行において使用する。トルク配分生成部23は、時間T2において取得した情報に基づいて、アシストマップを生成する。トルク配分生成部23は、時間T2にて生成したアシストマップを時間T3の走行において使用する。トルク配分生成部23は、時間T3において取得した情報に基づいて、アシストマップを生成する。トルク配分生成部23は、時間T3にて生成したアシストマップを時間T3の走行において使用する。以下同様にして、時間Ti(iは1~Nの整数)において生成したアシストマップが、時刻Ti+1において使用される。
次に、ハイブリッド車両の制御装置10の情報処理の全体的な処理の流れについて図3を参照して説明する。本実施形態では、まず、図3(a)に示されるように、コンピュータ装置40を用いて、HVECU20とはオフラインでシミュレーション♯1~♯Nに対応する最適化マップ♯1~♯Nを生成する。すなわち、所定の車種に対するダイナミックプログラミング手法によるシミュレーション♯1~♯Nを実施し、そのシミュレーション結果として得られる情報に基づいて複数のシミュレーション♯1~♯Nに対応する最適化マップ♯1~♯Nを生成する(ステップS1)。なお、これらのシミュレーションが事前シミュレーションとなる。
ニューラルネットワーク50は、ニューロンと、そのニューロンに付与された重みw及び閾値θとによって構成される。例えば上述のステップS3によって膨大な量の学習を施したニューラルネットワーク50であっても、トルク配分生成部23のメモリは、ニューロンと、その重みw及び閾値θとを保持すればよい。トルク配分生成部23のメモリには、学習の結果によって得られた最適化マップの情報が保持される。
net=QDrv_req1×w1 + QDrv_req2×w2
+ … + QDrv_reqN×wN
out=f(net-θ)
という計算が行われて出力信号outが出力される。
次に、図3のステップS1のコンピュータ装置40によるシミュレーション♯1~♯Nに対応する最適化マップ♯1~♯Nの生成について説明する。本実施形態では、最適化マップ♯1~♯Nの生成にダイナミックプログラミング手法と呼ばれている手法を用いる。ダイナミックプログラミング手法は周知の技術である。よって、ダイナミックプログラミング手法そのものについての詳細な説明は省略する。以下では、ダイナミックプログラミング手法とハイブリッド車両の制御装置10の処理との関連について主に説明する。
図4(a)に示されるように、アシストマップは、後述するトルク配分部70に作成されて保存されている二次元ルックアップテーブルである。アシストマップでは、「ドライバ要求出力」(横軸方向)と「エンジン回転数」(縦軸方向)とに対応させて、第2割当出力のマップ値が記録されている。第2割当出力のマップ値の単位は「Nm」である。
次に、トルク配分生成部23の構成について図8を参照して説明する。トルク配分生成部23は、図8に示されるように、ニューラルネットワーク50と、入力データ算出部60と、トルク配分部70とを含む。入力データ算出部60は、ニューラルネットワーク50に入力するデータを生成する。トルク配分部70は、ニューラルネットワーク50が生成した最適化マップに基づいて、エンジン2及びモータジェネレータ3のそれぞれにトルク配分を行う。
入力データ算出部60は、ハイブリッド車両1の走行中の実測値を用いて、走行中入力データを算出する。トルク配分生成部23には、特徴量ベクトルとなる5つのベクトルである「ドライバ要求出力」、「エンジン回転数」、「車速」、「バッテリ入力電流」、及び「SOC」が、所定時間毎に更新されて入力データ算出部60に入力される。所定時間は、例えば、図2で説明したT1(T2、…、TN)秒間である。入力データ算出部60は、これらの情報に基づいて、「ドライバ要求出力平均値」、「ドライバ要求出力分散値」、「エンジン回転数平均値」、「エンジン回転数分散値」及び「バッテリ投入可能電力量」を算出し、ニューラルネットワーク50に対し出力する。
トルク配分生成部23は、例えば、算出された走行中入力データに対応させて生成されたアシストマップにて、アシストマップを更新する。その後、図11の処理を終了する。
以上説明したようにハイブリッド車両の制御装置10では、第2割当出力は、入力値に対応させて出力するように実施された学習の学習結果に基づいて予め算出される。入力値は、所定時間内における、ドライバ要求出力と、エンジン2の回転数と、モータジェネレータ3からのバッテリ6への入力電流と、バッテリ6のSOCとを含み、入力電流は、エンジン2の出力を用いないでモータジェネレータ3が発電した回生電流と、エンジン2の出力を用いてモータジェネレータ3が発電した発電電流と、を含む。すなわち、第2割当出力を予め算出する学習では、エンジン2の出力を用いないでモータジェネレータ3が発電した回生電流だけでなく、エンジン2の出力を用いてモータジェネレータ3が発電した発電電流がモータジェネレータ3からのバッテリ6への入力電流として用いられる。ここで、相対的に加減速の少ないハイブリッド車両1の巡航走行等の走行条件下では、例えばエンジン2の出力を用いないでモータジェネレータ3が発電する回生電流よりも、エンジン2の出力を用いてモータジェネレータ3が発電する発電電流の方を得る方が容易である場合が多い。そのため、第2割当出力を予め算出するための学習に、エンジン2の出力を用いてモータジェネレータ3が発電する発電電流も含めることにより、相対的に加減速の少ない走行条件下で得た電気エネルギを力行に使用することが容易となる。
以上、本発明に係る実施形態について説明したが、本発明は、上述した実施形態に限られるものではない。
(項目1)
内燃機関と電動機とを含む駆動源を備えたハイブリッド車両を対象とするコンピュータ装置であって、
前記ハイブリッド車両は、
前記駆動源の要求出力を取得する要求出力取得部と、
前記ハイブリッド車両の走行状態を取得する走行状態取得部と、
前記要求出力と前記走行状態とに基づいて、前記電動機に出力又は吸収させる電動機割当出力を算出する割当出力算出部と、
を備え、
ダイナミックプログラミング手法を用いて入力値に対応させて出力するように事前シミュレーションを実施し、
前記入力値は、所定時間内における、前記要求出力と、前記内燃機関の回転数と、前記電動機からのバッテリへの入力電流と、前記バッテリの充電状態とを含み、
前記入力電流は、前記内燃機関の出力を用いないで前記電動機が発電した回生電流と、前記内燃機関の出力を用いて前記電動機が発電した発電電流と、を含む、コンピュータ装置。
(項目2)
情報処理装置にインストールすることにより、内燃機関と電動機とを含む駆動源を備えるハイブリッド車両において、前記駆動源の要求出力と前記ハイブリッド車両の走行状態とに基づいて、前記電動機に出力又は吸収させる電動機割当出力を算出する割当出力算出部の機能を、前記情報処理装置に実現させ、
前記割当出力算出部は、ダイナミックプログラミング手法を用いた事前シミュレーションにより入力値に対応させて出力するように実施された学習の学習結果に基づいて予め算出された前記電動機割当出力を記憶し、
前記入力値は、所定時間内における、前記要求出力と、前記内燃機関の回転数と、前記電動機からのバッテリへの入力電流と、前記バッテリの充電状態とを含み、
前記入力電流は、前記内燃機関の出力を用いないで前記電動機が発電した回生電流と、前記内燃機関の出力を用いて前記電動機が発電した発電電流と、を含む、プログラム。
Claims (1)
- 内燃機関と電動機とを含む駆動源を備えたハイブリッド車両の制御装置であって、
前記駆動源の要求出力を取得する要求出力取得部と、
前記ハイブリッド車両の走行状態を取得する走行状態取得部と、
前記要求出力と前記走行状態とに基づいて、前記電動機に出力又は吸収させる電動機割当出力を算出する割当出力算出部と、
を備え、
前記割当出力算出部は、ダイナミックプログラミング手法を用いた事前シミュレーションにより入力値に対応させて出力するように実施された学習の学習結果に基づいて予め算出された前記電動機割当出力を記憶し、
前記入力値は、所定時間内における、前記要求出力と、前記内燃機関の回転数と、前記電動機からのバッテリへの入力電流と、前記バッテリの充電状態とを含み、
前記入力電流は、前記内燃機関の出力を用いないで前記電動機が発電した回生電流と、前記内燃機関の出力を用いて前記電動機が発電した発電電流と、を含み、
前記割当出力算出部は、前記電動機に吸収させる前記電動機割当出力を設定する場合、前記電動機に吸収させる前記電動機割当出力を設定しない場合と比べて前記内燃機関の燃料消費率が大きくなるように、前記電動機割当出力の絶対値の大きさを設定する、ハイブリッド車両の制御装置。
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