JPH01206142A

JPH01206142A - 自動変速機の制御装置

Info

Publication number: JPH01206142A
Application number: JP63030659A
Authority: JP
Inventors: Hiroshi Takahashi; 宏高橋
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 1988-02-12
Filing date: 1988-02-12
Publication date: 1989-08-18
Anticipated expiration: 2011-01-10
Also published as: US5019979A; JPH081243B2

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】（産業上の利用分野）本発明は、車両等に用いられる自動変速機の制御装置に
関し、特に、ファジー理論を応用した自動変速機の制御
装置の改良に関する。

（従来の技術）近年、車両に対する要求の高度化に伴って自動変速機に
あっては、その変速特性のよりきめ細かな制御が求めら
れている。

従来のこの種の自動変速機の制御装置としては、例えば
第１４図に示されるようなものがある。この装置では、
コントロールユニット１内部に、予め加速性能を重視し
た変速パターンやあるいは経済性を重視した変速パター
ンなどの複数種の変速パターンをマツプ２ａ〜２ｎの形
で備え、スロットルセンサ３からのスロットル開度θや
車速センサ４からの車速Ｖに基づいて、マツプ２ａ〜２
ｎを選択し、選択されたマツプからそのときのθおよび
Ｖに対応する変速比をルックアンプして自動変速機５に
変速信号を出力している。このように、複数の変速パタ
ーンを持つことにより、各種走行状態に応じた最適な変
速比をきめ細か（選択することができる。

ところで、上述した装置では、複数のマツプ２ａ〜２ｎ
を備え、走行状態に応じてこれを切り換えて使用するい
わゆるマツプ方式のため、制御が段階的なものとならざ
るを得す、高い制御精度を望めないといったことや、あ
らゆる走行状態に対応して変速点を設定しようとすると
、マツプの数が増えてしまいシステム規模が増大すると
いった欠点があり、代表的な走行状態に限定して変速パ
ターンを設定せざるを得なかった。

そこで本出願人は先に「自動変速機の制御装置」　（特
願昭６２−７６００４号）を提案している。この装置で
は、あらゆる走行状態において、運転者の意図に整合し
たきめ細かな変速を行わせるため、ファジー理論を応用
したプロダクションルールを採用し、車両の走行状態を
表す各種信号に基づいて所定のメンバーシップ関数を参
照して最適なギア位置を決定している。

（発明が解決しようとする課題）しかしながら、このような先願の自動変速機の制御装置
にあっては、所定のメンバーシップ関数を一旦設定した
後は、この関数を容易に変更できない構成となっていた
ため、工場出荷時点の車両の変速特性が画一的に揃えら
れたものとなり、ユーザ個々の運転傾向の違いや使用環
境等の相違までを含めた柔軟性に冨んだ変速特性を得る
ことができないといった問題点があり、運転性の面で改
善する余地があった。

（発明の目的）そこで本発明は、車両の走行状態に応じてメンバーシッ
プ関数を適宜変形させる学習機能を付加することにより
、運転者価々の運転傾向の違いにも対処しうる柔軟性に
富んだ変速特性を得られるようにして運転性を改善する
ことを目的としている。

（課題を解決するための手段）本発明による自動変速機の制御装置は上記目的を達成す
るため、車両の走行状態を表す各種パラメータを検出す
る走行状態検出手段ａと、車両の走行状態が所定の安定
傾向にあることを判別する判別手段すと、各パラメータ
相互の関係が、所定の言語制御則で成立する度合をメン
バーシップ関数で表現した関数テーブルＣと、車両の走
行状態が所定の安定傾向にあるとき、成立の度合が高ま
るように関数テーブルＣを変形する変形手段ｄと、検出
された各パラメータに基づいて関数テーブルＣを参照し
、該関数テーブルＣから取り出された成立の度合に従っ
て、変速比を決定する決定手段ｅと、決定手段ｅの決定
結果に従って変速比を操作する操作手段ｆと、を備えて
いる。

（作用）本発明では、車両の走行状態に応じてメンバーシップ関
数が変形される。

したがって、ファジー推論の各制御則の成立度合が、学
習経過に伴って変化していき、ユーザ個々の運転傾向の
違いや走行環境の相違をも含めて変速特性が可変設定さ
れる。

（実施例）以下、本発明を図面に基づいて説明する。

第２〜１３図は本発明に係る自動変速機の制御装置の一
実施例を示す図であり、ロックアンプ付の４速自動変速
機を搭載した車両に適用した例である。

まず、構成を説明する。第２図において、１０は自動変
速機であり、自動変速機１０はロックアツプクラッチを
備えたトルクコンバータ１１と、複数の変速段（例えば
ｌ速〜４速および後退）の１つを選択的に達成可能な歯
車変速機構およびこの変速機構を選択する摩擦係合機構
から、なる変速部１２と、複数の油圧回路を切り換えて
上記摩擦係合機構を操作する油圧制御部１３と、を有し
、油圧制御部１３には、変速信号Ｓ　ＳＥＬによってオ
ン／オフするシフトバルブ１３ａが備えられ、シフトバ
ルブ１３ａは、油圧制御部１３内の油圧回路を切り換え
て変速部１２内に変速信号Ｓ　ＳＥＬで示された所定の
変速段を達成させる。したがって、自動変速機１０は変
速信号Ｓ　ＳＥＬに従って駆動系の変速比を操作する操
作手段としての機能を有している。

一方、１４は走行状態検出手段ａとしてのセンサ群であ
り、センサ群１４は、エンジンのスロットル開度θを検
出するスロットルセンサ１５と、車速Ｖを検出する車速
センサ１６と、車体に作用する前後方向の加速度Ｇを検
出する加速度センサ１７と、車体前後方向の傾斜角ｇｒ
ｄを検出する傾斜センサ１８と、エンジンの出力トルク
（若しくは自動変速機１０の出力軸トルク）τを検出す
るトルクセンサ１９と、ブレーキペダルの踏力ｎｂを検
出する踏力センサ２０と、車体前方の障害物までの距離
Ｓｄを測定する例えばレーザレーダ等の障害物測距セン
サ２１と、を有している。なおセンサ群１４の構成は上
記例示に限定されるもではなく、例えば車速センサ１６
で検出された車速Ｖの一階差分ｔを加速度Ｇとして利用
することにより加速度センサ１７を除（ことができ、ま
た踏力センサ２０の出力信号からブレーキペダルの操作
頻度を知り、この操作頻度に基づいて車両前方の道路状
況、例えば渋滞の度合などを推定することにより、障害
物測距センサ２１を除くことができる。

センサ群１４からの各信号、０％　Ｖ　％　Ｇ　％　ｇ
　ｒ　ｄ　％τ、ｎｂおよびＳｄはファジーコントロー
ルユニット５０に入力される。ファジーコントロールユ
ニット５０は判別手段ｂ、変形手段ｄおよび決定手段ｅ
としての機能を有し、汎用のマイクロコンピュータやあ
るいはファジー推論を実行する専用のハードウェアによ
って構成されている。また、ファジーコントロールユニ
ット５０はファジー推論部５゜ａおよび学習部５０ｂを
含んで構成されており、ファジー推論部５０ａは後述す
るようにメンバーシップ関数で表現された複数の関数テ
ーブルを備えている。

ここで、ファジー推論部５０ａを説明する前に、ファジ
ー理論について概説する。

ファジー理論（Ｆｕｚｚｙ　ｔｈｅｏｒｙ）とは、人間
の主観的な“あいまいさ”を扱う理論であり、“あいま
いさ”はファジー集合（Ｆｕｚｚｙ　５ｅｔ）で表現す
る。

ファジー集合とは、各要素を含むかどうがが不明確な集
合であり、要素を含む度合（たしからしさ）すなわち、
“あいまいさ”を１１１１１から“０”までの連続した
実数値を表す。このようにして表された関数をメンバー
シップ関＃！１．（ｍｅｍｂｅｒ　５ｈｉｐ　ｆｕｎｃ
ｔｉｏｎ）といい、その値をメンバーシップ値（ｍｅｍ
ｂｅｒ　５ｈｉｐ　Ｖａｌｖｅ）という。すなわち、た
しからしさはメンバーシップ値で表される。

このような、ファジー理論を応用したファジー制御は、
言葉で表現したあいまいなルール（いわゆる言語制御則
）に基づいて制御を行う方法である。一般に、ファジー
制御は数学的にモデル化しにくい対象に向くと考えられ
ている。すなわち、制御対象が明確なものであれば従来
からのＰＩＤ制御や現代制御理論等を使えばよいが、例
えば、本実施例で述べている自動変速制御にあっては、
車両の荷重量や整備状況に伴う車両動特性の変化、さら
には、外的要因である路面状態や気象条件の変化などの
多種多様な不確定要因が外乱として存在するので、これ
らの外乱の全てを補正すべくＰＩＤ制御等を行うことは
システムを複雑にしたり、応答性を悪化させるので、実
際上不可能である。

ところで、手動変速機付の車両を高技量のドライバが運
転した場合、走行状態に応じて最適な変速段を選択して
いる。この場合、当該ドライバは、車速や路面の状況あ
るいはエンジン特性などの各種情報に従って“あいまい
さ”を含んだ判断を行っている。したがって、このよう
な高技量ドライバの判断基準を言語制御則によって記述
するとともに、上述の各種情報をメンバーシップ関数で
表現することにより、ファジー制御を実現して高技量ド
ライバに匹敵する自動変速制御を行うことができる。ま
た、見本となる高技量ドライバの数が多い程、言語制御
則の信頼性が高まるので、本実施例では以下の手順に従
って言語制御則の設定を行った。すなわち、自動変速機
付車両の運転席に、シフトアンプおよびシフトダウンを
指示するスイッチを設け、このスイッチが操作されない
と、実際の変速が行われないような仕組の試験車を作り
、この試験車を複数のテストドライバに運転させ、スイ
ッチが操作されたときの走行状態を記録する。

その結果、各変速点毎の例えば、θ、に、Ｖ、ａ、ｇｒ
ｄ、τ、ｎｂ、Ｓｄの値が記録され、このようなテスト
をあらゆる走行環境下で繰り返して行い、得られたデー
タを平均処理することにより、信頬性の高い言語制御則
を設定することができる。

なお、このような設定方法を用いると、制御則の変更に
際し、必要な信号を与えたうえで、スイッチを操作すれ
ばよいので、制御則のチューニング工数の低減を図るこ
とができる。

このようにして設定された言語制御則は、第３図のよう
に示される。第３図において、制御則は＃ｌ〜＃１３ま
での複数のものが設定され、各制御則は図中右欄のシフ
ト位置に対応している。なお、制御則中のラベルはＳ　
（ｓｍａｌｌ）　、Ｍ　Ｓ　（ｍｅｄｉｕｎ＋　ｓｍａ
ｉｌ）　、ＭＭ　（ｍｅｄｉｕｍ　ｍｅｄｉｕｍ　）　
、ＭＢ　（ｍｅｄｉｕｍｂｉｇ）　、Ｂ　（ｂｉｇ）を
表し、また、言語制御則の形式は、ｉｆ（第１の前件命
題）ａｎｄ（第２の前件命題）ａｎｄ・・・・・・ａｎ
ｄ　［第ｎの前件命題］　ｔｈｅｎ　［後件命題］で記
述されている。

制御則で参照される関数テーブルは、各信号θ、Ｊ　１
Ｖ　％　Ｇ　％　ｇ　ｒ　ｄ　ｓ　ｒ、ｎ　ｂ　−、Ｓ
　ｄ毎の信号関数テーブルと、シフト位置ｐｂのシフト
関数テーブルと、からなり、信号関数テーブルは、車速
Ｖを例にとると、第４図の如く示される。第４図におい
て、縦軸はたしからしさすなわち、メンバーシップ値を
示し、横軸は物理量（この場合、車速Ｖ）を示している
。そして、物理量の絶対値の小さい方から順に、ラベル
Ｓ、ＭＳ、ＭＭ、ＭＢ。

Ｂの各メンバーシップ関数が並べられている。このよう
な信号関数テーブルは、車速Ｖが入力されると、この車
速Ｖとメンバーシップ関数との交点を結ぶたしからしさ
の値（１〜０の連続した数値のいずれかの値）が参照さ
れる。さらに、上記信号関数テーブルおよびシフト関数
テーブルの他に、第５図に示すような変速位置決定関数
テーブルも備えられている。

第６図は、ファジーコントロールユニット５０を示す図
である。ファジーコントロールユニット５０は、上述し
た信号関数テーブル、シフト関数テーブルおよび変速位
置決定関数テーブルを備えたファジー推論部５０ａと、
学習部５０ｂとを含んで構成され、学習部５０ｂは、セ
ンサ群１４からの入力信号の分散・平均をとる入力演算
部５０ｃと、学習演算部５０ｄとを有している。

学習部５０ｂは、運転者個々の運転特性を検出し、この
運転特性に基づいて上記信号関数テーブルの変域を可変
するもので、運転者個々に合わせた変速特性を学習によ
り得ようとするものである。具体的には、人力演算部５
０Ｇによって各信号の平均値と分散値を常時演算し、分
散値が基準値よりも小さくなったとき、運転特性に所定
の傾向が出現したとして、該当する信号のメンバーシッ
プ関数の成立する度合（たしからしさ）が高まるように
メンバーシップ関数の変域を変える信号を出力する。

次に、作用を説明する。

第７図は学習部５０ｂにおける学習処理の流れを示す図
である。以下、第７図に従って学習動作を説明する。

まず、Ｐｌでセンサ群１４で検出された各信号θ、沙、
■、Ｇ、ｇｒｄ’、ｒ、ｎｂおよびＳｄを取り込み、一
定時間毎にサンプリングする。次いで、Ｐ２で２０秒程
度の範囲でサンプリングされた各信号の平均値および分
散値を演算し、Ｐ３で、各信号毎の分散値と所定の基準
値とを比較する。そして、分散値く基準値の場合には、
そのときの運転特性に所定の安定傾向、例えば、速度が
ほとんど変化しない一定高速走行が出現していると判別
する。Ｐ４では、現在どの制御則（第３図に示す＃１〜
＃１３までの制御則）によってシフト位置が決定されて
いるかを検索し、Ｐ５で検索された制御則中の該当する
信号（例えば車速■）の関数テーブルを指定する。次い
で、Ｐ６では、指定された関数テーブルのメンバーシッ
プ関数の変域を、第８図（ａ）〜（Ｃ）へと順に示すよ
うに所定のステップ幅（例えば車速■の場合は±２　ｋ
ｍ　／　ｈ程度）で広げる信号をファジー推論部５０ａ
に出力し、これにより、当該メンバーシップ関数の形が
変形されて、上記所定の傾向の成立する度合（たしから
しさ）の値が高められる。すなわち、特定の運転者の運
転特性が所定の傾向にあるとき、この傾向が現れる頻度
は、その運転者が当該車両を運転する限りにおいて高い
から、上記分散値が小さ（なるような傾向を示す信号の
メンバーシップ関数を変形させることにより、個々の運
転者に合わせて制御則を継続的にチューニングすること
ができる。

なお、本実施例では、制御の応答性を向上させるために
、上述の学習処理に加えて、以下の処理を併用している
。すなわち、学習によって所定の運転傾向に対する制御
則が強化されると、例えば、高速の定速走行を長く続け
た後に、追い越しを行うような場合、ダウンシフトのタ
イミングが遅れる恐れがある。このため、分散値が拡大
方向に変化しておよそ２倍以上の分散値になった場合、
変更前のメンバーシップ関数に切り換えるようにしてい
る。また、２倍以上の分散値が所定時間ｍ続しない場合
は、一過性のものと判断し、再度変更後のメンバーシッ
プ関数に戻す処理を行って制御の安定性を図っている。

一方、変速位置の決定は、次のようにして行われる。ま
ず、ファジー推論部５０ａは、センサ群１４からの各信
号θ、σ、Ｖ、Ｇ、ｇｒｄ、τ、ｎｂ、Ｓｄに基づいて
、制御則＃１〜＃１３までを実行し、各信号毎のメンバ
ーシップ関数を参照していく。

例えば、第９図において、まず、各信号毎にメンバーシ
ップ関数を参照し、得られたたしからしさ（α１、α２
・・・・・・α７）のうち、最小のもの（ｍｉｎ（αｉ
）但し、ｉ：１．２・・・・・・ｎ）を選択する。

次いで、第１０図において、各制御則毎のシフト関数テ
ーブルｐｂのメンバーシップ関数を、ｍ１ｎ（αｉ）で
スライスし、制御則の成立する度合を求める。なお、第
１０図中斜線で表した面積の大きさが成立する度合とな
る。次に、このようにして求められた各制御則毎の成立
する度合を、第１１図に示すように、１速、２速、３速
、４速毎にグループ分けし、グループ内の成立する度合
を用いて第１２図に示す演算を行う。なお、第１２図に
おいて、斜線で表されたものは上述のｍ１ｎ（αｉ）で
スライスされたもの、Δ形のものはスライスされる前の
メンバーシップ関数の全面積を表す。演算されたＡ／Ｂ
　（ｉ）は、第１３図に示すように変速決定関数テーブ
ルをスライスするのに用いられ、その結果、変速関数テ
ーブルの重心位置から、そのときの変速位置（ギア位置
）が決定され、ファジー推論部５０ａは決定されたギア
位置を示す変速信号Ｓ　ＳＥＬを自動変速機１０のシフ
トバルブ１３ａに出力する。自動変速機１０は、変速信
号Ｓ　ＳＥＬに従って変速段を切り換え（アップシフト
、ダウンシフト）、あるいはそのまま維持し、あるいは
ロックアンプを作動させる。

このように本実施例では、メンバーシップ関数を用いた
ファジー制御を応用して変速点制御を行うとともに、学
習によりメンバーシップ関数を変形できるようにしてい
る。このため、例えば登板時等の高負荷運転時、具体的
には５％程度の登板路を、３速、４０ｋｍ／ｈ、スロッ
トル開度θ＝　４０ｄｅｇで登板中、アクセルペダルを
わずかに踏み込むと従来のマツプ制御方式ではダウンシ
フト点に至ってしまい３−２変速が行われ、アクセルペ
ダルをゆるめると３速に復帰するといった動作を繰り返
し、ギクシャクした感じがまぬがれない。これに対し、
本実施例のものは一定速度で登板すると、そのときのシ
フト位置を維持する傾向が徐々に筋くなり、不本意なダ
ウンシフトやアンプシフトは起きに（くなって、スムー
ズな走行感が得られ、運転性能が改善される。

また、ブレーキペダルの踏み込み回数が多いときには、
発進・停止を繰り返している例えば渋滞時であり、この
場合、２速へのアンプシフト点を上げてｌ速を維持する
ようにして運転性を改善している。

さらに、運転者によってはパワー重視のいわゆるアクテ
ィブな走行を好む者と、燃費を重視して比較的おとなし
い走行を好むものがいるが、本実施例では、このような
運転者個々の運転傾向の違いに対しても最適な変速点特
性を得ることができる。

（効果）本発明によれば、車両の走行状態に応じてメンバーシッ
プ関数を適宜変形させる学習機能を付加しているので、
運転者側々の運転傾向の違いにも対処しうる柔軟性に富
んだ変速特性を得ることができ、運転性を改善すること
ができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の基本概念図、第２〜１３図は本発明に
係る自動変速機の制御装置の一実施例を示す図であり、
第２図はその全体構成図、第３図はその制御則を表す図
、第４図はその制御則で参照される関数テーブルを表す
図、第５図はその変速点決定関数テーブルを表す図、第
６図はそのファジーコントロールユニットを示す図、第
７図はその学習処理の流れ図、第８図（ａ）〜（ｃ）は
その学習によって変形されたメンバーシップ関数をそれ
ぞれ示す図、第９〜１１図はその制御則の動作を説明す
る図、第１２．１３図はそのシフト位置“決定の動作を
説明する図、第１４図は従来の自動変速機の制御装置を
示すその全体構成図である。１０・・・・・・自動変速機（操作手段）、１４・・・
・・・センサ群（走行状態検出手段）、５０・・・・・
・ファジーコントロールユニット（関数テーブル、判別
手段、変形手段、決定手段）。

Claims

【特許請求の範囲】ａ）　車両の走行状態を表す各種パラメータを検出する
走行状態検出手段と、ｂ）　車両の走行状態が所定の安定傾向にあることを判
別する判別手段と、ｃ）　各パラメータ相互の関係が、所定の言語制御則で
成立する度合をメンバーシップ関数で表現した関数テー
ブルと、ｄ）　車両の走行状態が所定の安定傾向にあるとき、成
立の度合が高まるように関数テーブルを変形する変形手
段と、ｅ）　検出された各パラメータに基づいて関数テーブル
を参照し、該関数テーブルから取り出された成立の度合
に従って、変速比を決定する決定手段と、ｆ）　決定手段の決定結果に従って変速比を操作する操
作手段と、を備えたことを特徴とする自動変速機の制御装置。