JPH04102757A - Change gear ratio control device of automatic transmission of vehicle - Google Patents

Change gear ratio control device of automatic transmission of vehicle

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JPH04102757A
JPH04102757A JP2215516A JP21551690A JPH04102757A JP H04102757 A JPH04102757 A JP H04102757A JP 2215516 A JP2215516 A JP 2215516A JP 21551690 A JP21551690 A JP 21551690A JP H04102757 A JPH04102757 A JP H04102757A
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gear ratio
command value
automatic transmission
vehicle
neural network
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節夫 所
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    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2552/00Input parameters relating to infrastructure
    • B60W2552/15Road slope
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F16ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
    • F16HGEARING
    • F16H61/00Control functions within control units of change-speed- or reversing-gearings for conveying rotary motion ; Control of exclusively fluid gearing, friction gearing, gearings with endless flexible members or other particular types of gearing
    • F16H2061/0075Control functions within control units of change-speed- or reversing-gearings for conveying rotary motion ; Control of exclusively fluid gearing, friction gearing, gearings with endless flexible members or other particular types of gearing characterised by a particular control method
    • F16H2061/0084Neural networks

Abstract

PURPOSE:To perform delicate change gear ratio control by outputting a change gear ratio command value based on decision of a neural network for deciding a change gear ratio on the basis of a running parameter and a change gear ratio indicating parameter. CONSTITUTION:A controller 24 carries out algorithm to be constructed by a neural network based on a parameter, and a change gear command value and a linkage command value being found based on an actual speed and a throttle open rate from a speed change diagram and a linkage diagram preliminarily stored in ROM 24b for functioning as a storage means. The last speed change command value and the last linkage command value outputted from the neutral network are determined, on the basis of which based a gear changing electromagnetic valve device 20 and a lock up clutch changing electromagnetic valve device 22 are controlled. Thereby, the optimum gear stage of an automatic transmission 10 is selected in relation to a running state of the vehicle, and the engaging state of a lock up clutch 12 is over.

Description

【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は、ニューラルネットワークを備えた車両用自動
変速機の変速比制御装置に関するものである。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION Field of the Invention The present invention relates to a gear ratio control device for a vehicle automatic transmission equipped with a neural network.

従来の技術 複数の変速ギヤ段に対応した変速比に自動的に切り換え
られる自動変速機や変速比が無段階に自動的に変化させ
られる無段変速機などの自動変速機を備えた車両におい
ては、一般に、所定の変速線図から、実際のエンジンの
要求出力に対応したスロットル弁開度および車速に基づ
いて自動変速機のギヤ段或いは変速比が決定され、その
ギヤ段或いは変速比が得られるように自動変速機が制御
される。しかし、このような制御装置では、変速特性が
画一的に決定されるので、個々の運転者の運転傾向が反
映され得す、最適な変速比が得られているとは言い難い
Conventional Technology In vehicles equipped with automatic transmissions, such as automatic transmissions that automatically switch to gear ratios that correspond to multiple gears, or continuously variable transmissions that automatically change the gear ratio steplessly, Generally, the gear stage or transmission ratio of an automatic transmission is determined from a predetermined transmission diagram based on the throttle valve opening corresponding to the actual required output of the engine and the vehicle speed, and the gear stage or transmission ratio is obtained. The automatic transmission is controlled as follows. However, in such a control device, since the speed change characteristics are uniformly determined, it is hard to say that the optimum speed change ratio that can reflect the driving tendency of each driver is obtained.

これに対し、特開平2−21058号公報に記載されて
いるように、変速線図の切換精度を向上させることを目
的として、相互結合型二l−ラルネットワークを用いて
車両の走行状態を判別し、予め用意した複数種類の変速
線図から1つの変速線図を選択し、その選択された変速
線図を用いて変速指令を出す形式の自りj変速機の変速
比制御装置が提案されている。
On the other hand, as described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2-21058, the running state of the vehicle is determined using an interconnected bi-ral network for the purpose of improving the switching accuracy of the transmission diagram. However, a gear ratio control device for a transmission has been proposed in which one gear shift diagram is selected from a plurality of types of gear shift diagrams prepared in advance, and a gear shift command is issued using the selected gear shift diagram. ing.

発明が解決Jべき課題 ところで、上記従来の変速比制御装置によれば、スロッ
トル開度および車速などのパラメータに基づいて変速判
断するための変速線図に加えて、ニューラルネットワー
クによる判断に従って切り換られる他の変速線図を用意
する必要があるため、記憶容量がべき乗で増加する欠点
があった。また、複数種類の変速線図の切換であること
から、本質的に変速指令が段階的となり、きめ細かな変
速制御が出来なかった。また、相互結合型ニコ、−ラル
ネントワークは、一般に同じ数の神経細胞要禦を比較す
るとそれらの間の結合数が多くなるため5、演算時間が
長くなる傾向にあった。
Problems to be Solved by the Invention However, according to the above-mentioned conventional gear ratio control device, in addition to a gear shift diagram for determining gear shifts based on parameters such as throttle opening and vehicle speed, switching is performed according to decisions made by a neural network. Since it is necessary to prepare another shift diagram, there is a drawback that the storage capacity increases exponentially. Furthermore, since the switching is performed between a plurality of types of shift diagrams, the shift commands are essentially step-by-step, making it impossible to perform detailed shift control. In addition, in the mutually coupled Nico, -Lernent work, the number of connections between the same number of neuron nodes generally increases5, so the computation time tends to be longer.

本発明は以上の事情を背景とじて為されたちのであり、
その目的とするところは、記憶容量を多く必要と廿ず、
きめ細かな変速比制御ができる車両用自動変速機の変速
比制御装置を提供する。”= arにある。
The present invention has been made against the background of the above circumstances.
The purpose is to not require a large amount of storage capacity,
Provided is a gear ratio control device for a vehicle automatic transmission that can perform fine gear ratio control. ” = in ar.

課題を解決するための手段 かかる目的を達成するだめの本発明の要旨とするところ
は、車両の走行状態を表す複数種類の走行パラメータに
基づいて自動変速機の変速比を制御する車両用自動変速
機の制御語「であって、(a)前記走行パラメータの・
うちのエンジン要求出力および車速に基づいて前記自動
変速機の変速比を決定するための変速線図を予め記憶す
る記憶手段古、0))前記走行バラメークと前記変速線
図から決定された変速比を表すパラメータとに基づいて
、前記自動変速機の変速比を判定するニューラルネット
ワークと、(C)そのニューラルネットワークの判定ム
こ基づいて前記自動変速機の変速比指令値を出力する指
令値演算手段とを、含むことにある。
Means for Solving the Problems To achieve the object, the gist of the present invention is to provide an automatic transmission for a vehicle that controls the gear ratio of an automatic transmission based on a plurality of driving parameters representing the driving state of the vehicle. The control word of the machine is ``, and (a) the driving parameter is
Storage means for storing in advance a speed change diagram for determining a speed change ratio of the automatic transmission based on the required engine output and vehicle speed; 0)) a speed change ratio determined from the driving parameter makeup and the speed change diagram; (C) a neural network that determines the gear ratio of the automatic transmission based on a parameter representing the parameter; and (C) a command value calculation means that outputs a gear ratio command value of the automatic transmission based on the determination of the neural network. It is to include.

作用および発明の効果 このようにすれば、二1−ラルネッ1〜ワーク君、′:
おいて、前記走行バラメークと前記変速線図から決定さ
れた変速比を表すパラメータとに基づいて変速比が判定
され、指令値演算手段において5.ニューラルネットワ
ークの判定に基づいて自動変速機の変速比指令値が出力
されることにより、自動変速機の変速比が制御される。
Action and effect of the invention In this way, 21-Larnet 1~Work,':
Then, the gear ratio is determined based on the traveling parameter make and the parameter representing the gear ratio determined from the gear shift diagram, and the command value calculation means performs step 5. The gear ratio of the automatic transmission is controlled by outputting a gear ratio command value for the automatic transmission based on the determination of the neural network.

したがって、変速線図を新たに加えることなく、変速線
図6.二より決まるシフト位置間においてきめ細かな変
速指令を出すことができるので、記憶容量を多・く必要
と廿ず、高精度の変速比制御が得られるのである。
Therefore, without adding a new shift diagram, the shift diagram 6. Since detailed speed change commands can be issued between the shift positions determined by two factors, highly accurate speed ratio control can be obtained without requiring a large storage capacity.

実施例 以下、本発明の一実旅例を図面に基づいて詳細に説明す
る。
EXAMPLE Hereinafter, a practical example of the present invention will be explained in detail based on the drawings.

第2図は、本実施例の変速比制御装置の概略の構成を示
すブロック線図である6図において、車両の自動変速機
10は、複数組の遊星歯車ギ・ヤセット・と複数のブレ
ーキおよびクラッチとを備えたものであり、それらブ1
/−カおよびクラッチの係合作動状態の組合わせによっ
て複数のギヤ段に切り換えられるようにな、っている。
FIG. 2 is a block diagram showing the general configuration of the gear ratio control device of this embodiment. In FIG. 6, the automatic transmission 10 of the vehicle includes a plurality of planetary gear sets, a plurality of brakes, and It is equipped with a clutch and a clutch.
/- A plurality of gears can be switched by a combination of engagement states of the motor and the clutch.

また、上記自動変速機10には、ロックアツプクラッチ
12を備えたトルクコンバータ14が設けられており、
エンジン16の動ノ〕がそのトルクコンバーク14を介
して入力されるよ・うになっている。上記ロックアツプ
クラッチ12やギヤ段を切り換えるためのブレーキおよ
びクラッチは、油圧制御回路18に含まれるギヤ切換用
電磁弁装置20およびロックアツプクラッチ切換用電磁
弁装置22により制御されるようになっている。、″′
:IンI・ローラ24(、ま、CPU24 a、ROM
24 b、RAM24 cなどを含む所謂マイクロコン
ピュータ4ごより構成されておlり、センサ群26から
供給される入力信号、ずなわぢ、スロットル弁開度θa
、車速■、路面傾斜角度θrd、舵角θS、車両加速度
G、現在のシフト操作位置Sを表す信号を受けるととも
に、それらに基づいて時系列データであるスロットル弁
開度θa(0)、θa(1)、θa<2)・=θa(N
a)および車速V(0) 、V(1) 、V(2)  
−−、V(Nν)を発生させるとともに、現在のシフト
操作位置になったときのスロットル弁開度θas、現在
のシフト操作位置になったときの車速vs、現在のシフ
ト操作位置になってからの経過時間ts、現在のロック
アツプクラッチの係合状態し、前回のロックアツプクラ
ッチの保合状態L−’、現在のロックアツプ状態になっ
たときのスロットル弁開度θaL、現在のロックアツプ
状態になったときの車速■し、現在のロックアツプ状態
になってからの経過時間tLをそれぞれ決定する。そし
て、上記コントローラ24は、上記のパラメータと、記
憶手段として機能するROM24 bに予め記憶された
変速線図および保合線図から実際の車速およびスロット
ル開度に基づいて求められた変速指令値および保合指令
値とに基づいて、ニューラルネットワークにより構成さ
れるアルゴリズムを実行し、そのニューラルネットワー
クから出力された最終変速指令値および最終係合指令値
を決定し、それに基づいてギヤ切換用電磁弁装置20お
よびロックアツプクラッチ切換用電磁弁装置22を制御
する。これにより、車両の走行状態に関連して前記自動
変速機10の最適のギヤ段(変速比)が選択されるとと
もに、前記ロックアツプクラッチ12の保合状態が切り
換られるようになっている。なお、上記ニューラルネッ
トワークは、専用の半導体チップ上に構成されてもよい
が、ソフト的に構成されてもよい。
Further, the automatic transmission 10 is provided with a torque converter 14 equipped with a lock-up clutch 12.
The movement of the engine 16 is inputted via the torque converter 14. The lock-up clutch 12 and the brakes and clutches for switching gears are controlled by a gear switching solenoid valve device 20 and a lock-up clutch switching solenoid valve device 22 included in the hydraulic control circuit 18. . ,″′
:In I roller 24 (, ma, CPU24 a, ROM
It is composed of a so-called microcomputer 4 including a RAM 24b, a RAM 24c, etc., and receives input signals from a sensor group 26, output signals, and throttle valve opening θa.
, vehicle speed ■, road surface inclination angle θrd, steering angle θS, vehicle acceleration G, and current shift operation position S. Based on these signals, time-series data of throttle valve openings θa(0), θa( 1), θa<2)・=θa(N
a) and vehicle speed V(0), V(1), V(2)
--, V(Nν), throttle valve opening θas when the current shift operation position is reached, vehicle speed vs when the current shift operation position is reached, and since the current shift operation position is reached. elapsed time ts, the current engaged state of the lock-up clutch, the previous engaged state L-' of the lock-up clutch, the throttle valve opening θaL when the current lock-up state was reached, and the current lock-up state. Then, determine the vehicle speed (1) and the elapsed time tL since the current lock-up state was reached. Then, the controller 24 calculates the shift command value and the actual vehicle speed and throttle opening obtained from the above parameters and the shift diagram and maintenance diagram stored in advance in the ROM 24b, which functions as a storage means. Based on the engagement command value, an algorithm configured by a neural network is executed to determine the final shift command value and final engagement command value output from the neural network, and based on these, the gear switching solenoid valve device 20 and a lock-up clutch switching solenoid valve device 22. As a result, the optimum gear stage (speed ratio) of the automatic transmission 10 is selected in relation to the driving condition of the vehicle, and the engaged state of the lock-up clutch 12 is switched. Note that the neural network may be configured on a dedicated semiconductor chip, or may be configured as software.

第1図は、本実施例の変速比制御装置の機能を説明する
機能ブロック線図である。図において、時系列パラメー
タ発生手段30からは、車両の走行状態を表すパラメー
タのうち、スロットル弁開度θaおよび車速Vに関する
時系列データ、すなわちスロットル弁開度θa(0)、
θa(1)、θa(2)  −・・θa (Na)およ
び車速V(0) 、V(1)、■(2)・・・V (N
v)が発生させられ、階層型ニューラルネットワーク3
2へ供給される。また、車両走行状態パラメータ発生手
段34からは、車両の走行状態を表すパラメータ、たと
えば路面傾斜角度θrdJ舵角θS、車両加速度G、現
在のシフト操作位WS、前回のシフト操作位置3−1、
現在のシフト操作位置になったときのスロットル弁開度
θas、現在のシフト操作位置になったときの車速Vg
、現在のシフト操作位置になってからの経過時間ts、
現在のロックアツプクラ・シチの係合状態し、前回のロ
ックアツプクラッチの保合状態L−’、現在のロックア
ツプ状態になったときのスロットル弁開度θaL、現在
のロックアツプ状態になったときの車速■し、現在のロ
ックアツプ状態になってからの経過時間tLが発生させ
られ、階層型ニューラルネットワーク32へ供給される
FIG. 1 is a functional block diagram illustrating the functions of the gear ratio control device of this embodiment. In the figure, the time-series parameter generating means 30 outputs time-series data regarding the throttle valve opening θa and the vehicle speed V among the parameters representing the running state of the vehicle, that is, the throttle valve opening θa(0),
θa(1), θa(2) -...θa (Na) and vehicle speed V(0), V(1), ■(2)...V(N
v) is generated and the hierarchical neural network 3
2. Further, the vehicle running state parameter generating means 34 outputs parameters representing the running state of the vehicle, such as road surface inclination angle θrdJ steering angle θS, vehicle acceleration G, current shift operation position WS, previous shift operation position 3-1,
Throttle valve opening degree θas when the current shift operation position is reached, vehicle speed Vg when the current shift operation position is reached
, elapsed time ts since reaching the current shift operation position,
The current lock-up clutch engagement state, the previous lock-up clutch engagement state L-', the throttle valve opening θaL when the current lock-up state was reached, and the current lock-up state The elapsed time tL since the vehicle speed increased and the vehicle entered the current lock-up state is generated and supplied to the hierarchical neural network 32.

また、シフト決定手段36では、たとえば第3図に示す
予めROM24 bに記憶された変速線図から実際のス
ロットル弁開度θaおよび車速■に基づいて予め定めら
れたいずれのギヤ段或いは変速比を選択するかのシフト
指令値5ftl、5ft2.5ft3.5ft4のいず
れかが発生させられ、階層型ニューラルネットワーク3
2へ供給されるとともに、ロックアツプ決定手段38で
は、たとえば第4図に示す予めROM24 bに記憶さ
れた保合線図から実際のスロットル弁開度θaおよび車
速■に基づいてロックアツプクラッチ12の保合を指令
する係合指令値!。、、または解放を指令する解放指令
値!。、fが発生させられ、階層型ニューラルネットワ
ーク32へ供給されるようになっている。
Further, the shift determining means 36 determines which gear stage or gear ratio is determined in advance based on the actual throttle valve opening θa and the vehicle speed ■ from the shift diagram previously stored in the ROM 24b shown in FIG. 3, for example. Either the shift command value 5ftl, 5ft2.5ft3.5ft4 to select is generated, and the hierarchical neural network 3
At the same time, the lock-up determining means 38 determines the maintenance of the lock-up clutch 12 based on the actual throttle valve opening θa and vehicle speed (2) from the engagement diagram previously stored in the ROM 24b shown in FIG. Engagement command value that commands engagement! . , , or the release command value that commands release! . , f are generated and supplied to the hierarchical neural network 32.

上記階層型ニューラルネットワーク32は、たとえば第
5図に示すように、ニューロンに対応する神経細胞要素
から構成された人力層、中間層、および出力層と、それ
らの眉間においてシナプスに対応する結合体を介して結
合されることにより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伝達要素(神経繊維に対応)と
から構成されている。すなわち、上記入力層は、前記車
両走行状態を表すパラメータ、すなわち、θa(0)、
θa(1)、θa<2>−−・θa (Na)、V(0
)、V(1)、■(2)・・・■(Nv)、θrd、θ
s、G、S、S−1θas、Vs 、ts 、L、L−
’、θaL、 VL、tLと、シフト指令値5ftl、
5ft2.5ft3.5ft4および係合指令値2゜わ
、解放指令値l。f、とにそれぞれ対応して割り当てら
れ且つそれらのパラメータ或いは指令値の内容に応じて
状態が変化させられるn個の神経細胞要素X、(X、〜
X7)から構成されている。中間層はm個の神経細胞要
素Y、(Y、〜Yカ)から構成されている。出力層はp
個の神経細胞要素Z、CZ、−21)から構成されてい
る。本実施例では、それら神経細胞要素Z。
For example, as shown in FIG. 5, the hierarchical neural network 32 has a human power layer, an intermediate layer, and an output layer composed of nerve cell elements corresponding to neurons, and a combination corresponding to synapses between the eyebrows. It is composed of transmission elements (corresponding to nerve fibers) that transmit the states of nerve cell elements from the input layer to the output layer by being coupled through the nerve fibers. That is, the input layer contains parameters representing the vehicle running state, that is, θa(0),
θa(1), θa<2>--・θa (Na), V(0
), V(1), ■(2)...■(Nv), θrd, θ
s, G, S, S-1θas, Vs, ts, L, L-
', θaL, VL, tL, shift command value 5ftl,
5ft2.5ft3.5ft4, engagement command value 2°, release command value l. n neuronal elements X, (X, ~
X7). The intermediate layer is composed of m neuronal elements Y, (Y, to Yka). The output layer is p
It is composed of neuronal elements Z, CZ, -21). In this example, these neuronal elements Z.

は、自動変速機10のギヤ段の4種類のシフト指令とロ
ックアツプクラッチ12の2種類の保合指令および解放
指令の合計数と等しい数だけ用意されているので1、f
=6である。そして、上記n個の神経細胞要素X、とm
個の神経細胞要素YJとの間には、結合係数(重み)W
X、Jを備えた結合体を介し2てそれら神経細胞要素X
、と神経細胞要素Y、とを連結して神経細胞要素X、の
状態を神経細胞要素Y、へ伝達する伝達要素DX、、が
設けられている。また、上記m個の神経細胞要素YJと
2個の神経細胞要素Z、との間には、結合係数(重み)
WY、kを備えた結合体を介してそれら神経細胞要素Y
、と神経細胞要素Z、とを連結して神経細胞要素YJの
状態を神経細胞要素Zよへ伝達する伝達要素DY、、が
設けられている。
1, f are prepared in a number equal to the total number of four types of shift commands for the gears of the automatic transmission 10 and two types of engagement commands and release commands for the lock-up clutch 12.
=6. Then, the n neuronal elements X, and m
There is a coupling coefficient (weight) W between neuronal elements YJ and
2 through a conjugate with X and J
, and the neuron element Y, and transmit the state of the neuron element X to the neuron element Y, is provided. Furthermore, a coupling coefficient (weight) is established between the m neuronal elements YJ and the two neuronal elements Z.
Those neuronal elements Y through a conjugate with WY, k
, and the neuron element Z, and transmits the state of the neuron element YJ to the neuron element Z.

第1図に戻って、最終シフト指令値演算手段40では、
上記ニュ・−ラルネットワーク32の出力層における各
神経細胞要素Z3のうち、神経細胞要素Zl−Z4の状
態に基づいて最終シフト指令信号が算出されると七もに
ギヤ切換用電磁弁装置20−・出力される。また、最終
ロンクアップ指令値演算手段42では、ニューラルネッ
)・ワーク32の出力層における各神経細胞要素Zhの
うち、神経細胞要素Z、およびZ6の状態に基づいて最
終ロックアツプ指令信号が算出されるとともにロックア
ツプクラッチ切換用電磁弁装置22へ出力される。
Returning to FIG. 1, in the final shift command value calculation means 40,
When the final shift command signal is calculated based on the state of the neuron elements Zl-Z4 among the neuron elements Z3 in the output layer of the neural network 32, the gear switching solenoid valve device 20- - Output. Further, the final lockup command value calculation means 42 calculates a final lockup command signal based on the states of the neuron elements Z and Z6 among the neuron elements Zh in the output layer of the neural network 32. It is output to the lock-up clutch switching solenoid valve device 22.

以下、第2図に示す本実施例の自動変速機の変速制御装
置の作動を第6図のフローナヤ−1・を用いて説明する
Hereinafter, the operation of the shift control device for the automatic transmission of this embodiment shown in FIG. 2 will be explained using the flow chart 1 in FIG. 6.

ステップS1では、センザ群26により検出され且つ出
力された各信号、すなわちスロットル弁開度θa、車速
■、路面傾斜角度θrd、舵角θS、車両加速度G、現
在のシフI・操作位置Sを表す信号が読み込まれるとと
もに、それらの信号に基づいて時系列ヂ・−タ、ずなわ
ぢスロットル弁開度θa(0)、θa(1)、θa(2
)=θa (Na)および車速V(0) 、V(1) 
、V(2)  ・・・V (Nv)と、現在のシフト操
作位置になったときのスlコツI・ル弁開度θas、現
在のシフト操作位置になったときの車速■s、現在のシ
フト操作位置になってからの経過時間ts、現在のロッ
クアツプクラッチの係合状態し、前回のロックアツプク
ラッチの保合状態L’、現在のロックアツプ状態になっ
たときのスロットル弁開度θaL、現在のロックアツプ
状態になったときの車速■l2、現在のロックアツプ状
態になってからの経過時間t、 Lとが、それぞれ決定
される。本実施例では、このステップS1が前記時系列
パラメータ発生手段30および車両走行状態パラメータ
発生手段34に対応している。
In step S1, each signal detected and outputted by the sensor group 26, that is, throttle valve opening θa, vehicle speed ■, road surface slope angle θrd, steering angle θS, vehicle acceleration G, and current shift I/operation position S is expressed. The signals are read, and based on those signals, time series data, Zunawaji throttle valve opening θa(0), θa(1), θa(2) are calculated.
)=θa (Na) and vehicle speed V(0), V(1)
, V(2)...V (Nv), the valve opening θas when the current shift operation position is reached, the vehicle speed s when the current shift operation position is reached, and the current The elapsed time ts since the shift operation position was reached, the current lock-up clutch engagement state, the previous lock-up clutch engagement state L', and the throttle valve opening θaL when the current lock-up state was reached. , the vehicle speed l2 at the time of the current lock-up state, and the elapsed times t and L since the current lock-up state was entered are determined, respectively. In this embodiment, this step S1 corresponds to the time series parameter generating means 30 and the vehicle running state parameter generating means 34.

ステップS2では、第3図に示す予め記憶された変速線
図から、車両走行状態パラメータのうぢの実際のスロワ
)・ル弁開度θaおよび車速■に基づいて第1速ギヤを
指令するシフト指令値5ftl、第2速ギヤを指令する
シフト指令値sft、2、第3速ギヤを指令するシフト
指令値5ft3、第4速ギヤを指令するシフト指令値s
ft、4の何れかが決定される。
In step S2, a shift command is executed to command the first gear based on the vehicle running condition parameters (i), (actual throttle valve opening θa) and vehicle speed (i) from the pre-stored shift diagram shown in FIG. Command value 5ftl, Shift command value sft for commanding 2nd gear, 2, Shift command value 5ft3 for commanding 3rd gear, Shift command value s for commanding 4th gear.
ft, 4 is determined.

たとえば、実際のスロットル弁開度θaに対応する変速
点車速が上記変速線図から決定され、実際の車速■がそ
の変速点車速を通過すると上記指令値が切り換えられる
のである。本実施例では、このステップS2が前記シフ
ト決定手段36に対応している。
For example, the shift point vehicle speed corresponding to the actual throttle valve opening .theta.a is determined from the shift diagram, and when the actual vehicle speed (2) passes through the shift point vehicle speed, the command value is switched. In this embodiment, this step S2 corresponds to the shift determining means 36.

ステップS3では、第4図に示す予め記憶された保合線
図から、車両走行状態パラメータのうちの実際のスロッ
トル弁開度θaおよび車速■に基づいてロックアツプク
ラッチ12の保合を指令する保合指令値1 onまたは
解放を指令する解放指令値1゜ffが発生させられる。
In step S3, from the pre-stored engagement diagram shown in FIG. A release command value 1°ff, which commands release, is generated.

たとえば、実際のスロットル弁開度θaに対応する係合
点車速成いは解放点車速が上記保合線図から決定され、
実際の車速Vがその係合点車速成いは解放点車速を通過
すると上記指令値が切り換えられるのである。本実施例
では、このステップS3が前記ロックアツプ決定手段3
8に対応している。
For example, the engagement point vehicle speed or disengagement point vehicle speed corresponding to the actual throttle valve opening θa is determined from the above-mentioned engagement diagram,
When the actual vehicle speed V passes through the engagement point vehicle speed or release point vehicle speed, the command value is switched. In this embodiment, this step S3 is performed by the lockup determining means 3.
It corresponds to 8.

続くステップS4では、ニュ・−ラルネットワーク32
の中間層に属する神経細胞要素YJのそれぞれの状態が
、伝達された状態を示す(1)式と、予め定められた関
数からその伝達された状態に基づいて中間層における状
態を決定する(2)式に従ってそれぞれ算出される。ま
た、ステップS5では、ニューラルネットワーク32の
出力層に属する神経細胞要素Z、のそれぞれの状態が、
伝達された状態を示す(3)式と、予め定められた関数
からその伝達された状態に基づいて出力層における状態
を決定する(4)式に従ってそれぞれ算出される。なお
、(2)式および(4)式における関数(xJ)および
f(yk)は、たとえば第7図に例示する4つの関数f
+ 、rZ、f’、faの内から予め設定されたもので
ある。
In the following step S4, the neural network 32
The state of each neuron element YJ belonging to the intermediate layer of is determined based on the transmitted state from equation (1) indicating the transmitted state and a predetermined function (2 ) are calculated according to the following formulas. Furthermore, in step S5, the state of each neuron element Z belonging to the output layer of the neural network 32 is
They are calculated according to Equation (3), which indicates the transmitted state, and Equation (4), which determines the state in the output layer based on the transmitted state from a predetermined function. Note that the functions (xJ) and f(yk) in equations (2) and (4) are, for example, the four functions f illustrated in FIG.
+, rZ, f', and fa.

y、= Σ W Y JkX Y 4     ・・’
 (3)Zk = f  (yh  ) ・ ・ ・(4) 二こで、第7図の関数f は、次式により表される。
y, = Σ W Y JkX Y 4...'
(3) Zk = f (yh) . . . (4) Now, the function f in FIG. 7 is expressed by the following equation.

f2 、 f3 、 f4 f+  =1/ (1+  exp (−Z+α))f
z  =2/ (1+  exp(−Z+α):1以上
のようにして、ニューラルネットワーク32の出力層に
属する各神経細胞要素Zkの状態が算出されると、ステ
ップS6において、各神経細胞要素Zkのうち神経細胞
要素Z、〜Z4の状態に基づいて最終シフト指令値が決
定される。たとえば、前記間数f、或いはf4が用いら
れることによって神経細胞要素Zkの状態が−1または
+1の2値で表されると仮定し、神経細胞要素ZIの状
態が−1、神経細胞要素Z2の状態が−1、神経細胞要
素Z、の状態が+1、神経細胞要素Z4の状態が−1で
あるとすると、第3速ギヤ段を指令する最終シフト指令
信号が出力される。また、前記関数f、或いはftが用
いられることによって神経細胞要素Zkの状態が−1ま
たは+1の間の連続値で表されると仮定すると、上記神
経細胞要素21〜Z4の状態を示す値が最大のものに対
応するギヤ段を指令する最終シフト指令信号が出力され
る。
f2, f3, f4 f+ = 1/ (1+ exp (-Z+α)) f
When the state of each neuron element Zk belonging to the output layer of the neural network 32 is calculated as z = 2/ (1 + exp (-Z + α): 1 or more, in step S6, the state of each neuron element Zk is calculated. The final shift command value is determined based on the states of the neuron elements Z and ~Z4.For example, by using the interval number f or f4, the state of the neuron element Zk is set to a binary value of -1 or +1. Assuming that the state of neuron element ZI is -1, the state of neuron element Z2 is -1, the state of neuron element Z is +1, and the state of neuron element Z4 is -1. Then, a final shift command signal that commands the third gear is output.Furthermore, by using the function f or ft, the state of the neuron element Zk is expressed as a continuous value between -1 and +1. If it is assumed that this is the case, a final shift command signal is output that commands the gear stage corresponding to the value indicating the state of the neuron elements 21 to Z4 having the maximum value.

続くステップS7でも、上記と同様の方法で、神経細胞
要素Z5およびZ6の状態に基づいて最終ロツタアップ
指令信号が出力される。このことから明らかなように、
このステップS7は前記最終ロックアツプ指令値演算手
段42に対応するものであり、前記ステップS6は前記
最終シフト指令値演算手段40に対応するものである。
In the following step S7, a final rotor-up command signal is output based on the states of the neuron elements Z5 and Z6 in the same manner as described above. As is clear from this,
This step S7 corresponds to the final lockup command value calculation means 42, and the step S6 corresponds to the final shift command value calculation means 40.

上述のように、本実施例の変速比制御装置では、ニュー
ラルネットワーク32において、車両走行状態を表すパ
ラメータ、すなわち、θa(0)、θa(1)、θa(
2)・・・θa (Na)、V(0) 、V(1)、V
(2)  ・・・V(Nv)、θrd、θs 、  G
、  S、  Sθas、Vs  、、ts 、  L
、、  L−’、θaL、  VL 、  t、Lと、
第3図の変速線図から決定された変速比を表すパラメー
タ、シフト指令値5ftl、5ft2.5ft3.5f
t4とに基づいてシフト判定され、最終シフト指令値演
算手段40において、ニューラルネットワーク32の判
定に基づいて自動変速機lOの変速比指令値がギヤ段切
換用電磁弁装置20へ出力されることにより、自動変速
機10の変速比が制御される。したがって、変速線図を
新たに加えることなく、変速線図により決まるシフト位
置間においてもきめ細かな変速指令を出すことができる
ので、制御装置の記憶容量を多く必要とせず、高精度の
変速比制御が得られるのである。前記ニューラルネット
ワーク32における結合係数(重み)や第7図の関数は
、自動変速機10およびロックアツプクラッチ12が適
切に制御されるように、予めオフラインで求められた値
に設定されているのである。
As described above, in the gear ratio control device of this embodiment, the neural network 32 uses parameters representing the vehicle running state, that is, θa(0), θa(1), θa(
2)...θa (Na), V(0), V(1), V
(2) ...V (Nv), θrd, θs, G
, S, Sθas, Vs ,,ts, L
,, L-', θaL, VL, t, L and,
Parameters representing the speed change ratio determined from the speed change diagram in Fig. 3, shift command value 5ftl, 5ft2.5ft3.5f
t4, and the final shift command value calculating means 40 outputs the gear ratio command value of the automatic transmission lO to the gear switching solenoid valve device 20 based on the determination of the neural network 32. , the gear ratio of the automatic transmission 10 is controlled. Therefore, it is possible to issue detailed shift commands even between shift positions determined by the shift diagram without adding a new shift diagram, so high-precision gear ratio control is possible without requiring a large storage capacity of the control device. is obtained. The coupling coefficients (weights) in the neural network 32 and the functions shown in FIG. 7 are set to values determined off-line in advance so that the automatic transmission 10 and the lock-up clutch 12 are appropriately controlled. .

また、本実施例によれば、入力層から出力層に向かって
状態が伝達される形式の階層型ニューラルネットワーク
32が用いられているので、相互結合型ニューラルネッ
トワークを用いる場合に比較して、結合数が少なくなっ
て演算時間が短縮される利点がある。
Furthermore, according to this embodiment, since the hierarchical neural network 32 in which the state is transmitted from the input layer to the output layer is used, the connection There is an advantage that the number of calculations is reduced and the calculation time is shortened.

また、本実施例によれば、車両走行状態を表すパラメー
タの中に、過去からの状態を連続的に示す時系列データ
θa(0)、θa(1)、θa(2)・・θa (Na
)、■(0)、■(1)、■(2)・・・■(Nν)が
用いられているので、車両の状態が正確に把握され、−
要人間の感覚に沿った制御が行われ得る利点がある。
According to this embodiment, time series data θa (0), θa (1), θa (2), . . . θa (Na
), ■(0), ■(1), ■(2)...■(Nν), the vehicle condition can be accurately grasped and -
This has the advantage that control can be carried out in accordance with the senses of key personnel.

次に、本発明の他の実施例を説明する。なお、以下の説
明において前述の実施例と共通する部分には同一の符号
を付して説明を省略する。
Next, another embodiment of the present invention will be described. In the following description, parts common to those in the above-described embodiments are designated by the same reference numerals, and the description thereof will be omitted.

前記ニューラルネットワーク32に替えて、第8図に示
すニューラルネットワーク50が用いられてもよい。こ
のニューラルネットワーク50の入力層に属する神経細
胞要素X、、 、X、、 、Xn−3、Xn−’l 、
X1l−1、Xnと出力層に属する神経細胞要素Z、す
なわちZl、Z2、Z3、Z4.2、.2.との間には
゛、2点鎖線で示すように、結合係数WZkを備えた結
合体を介してそれらを連結し、入力層の神経細胞要素X
。−3〜X7の状態を出力層の神経細胞要素2.−2.
へ直接的に伝達する伝達要素DZ、−DZ6が設けられ
ている。上記神経細胞要素Z3の内容を示す数値は、前
記(3)式に替わる次式(5)と削代(4)とが用いら
れることにより、上記神経細胞要素Zkの状態が算出さ
れる。
Instead of the neural network 32, a neural network 50 shown in FIG. 8 may be used. Neuron elements X, , , X, , Xn-3, Xn-'l, belonging to the input layer of this neural network 50
X1l-1, Xn and neuronal elements Z belonging to the output layer, namely Zl, Z2, Z3, Z4.2, . 2. As shown by the two-dot chain line, they are connected via a connective body with a coupling coefficient WZk, and
. −3 to X7 states are output layer neuron element 2. -2.
Transmission elements DZ, -DZ6 are provided for direct transmission to. As for the numerical value indicating the content of the neuron element Z3, the state of the neuron element Zk is calculated by using the following equation (5) instead of the equation (3) and the cutting margin (4).

本実施例においては、上記のように、神経細胞要素X 
、、−5、XR−4、Xn−3、XR−2、X++−+
、Xいと神経細胞要素ZI、Z2、Z3、Z4、Z3、
Zhとの間に伝達要素DZ、−DZ6が設けられている
ので、前記変速線図および保合線図から得られたシフト
指令値5ftl、5ft2.5ft3.5ft4および
保合指令値!。7、解放指令値!。ffに所定の重みを
持たせられるので、変速線図および保合線図による決定
値がある程度優先される利点がある。
In this example, as described above, neuronal element
,,-5,XR-4,Xn-3,XR-2,X++-+
, X and neuronal elements ZI, Z2, Z3, Z4, Z3,
Since transmission elements DZ and -DZ6 are provided between Zh and Zh, the shift command values 5ftl, 5ft2.5ft3.5ft4 and the locking command value obtained from the above-mentioned shift diagram and locking diagram! . 7. Release command value! . Since ff can be given a predetermined weight, there is an advantage that values determined by the shift diagram and the maintenance diagram are given priority to some extent.

以上、本発明の一実施例を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。
Although one embodiment of the present invention has been described above based on the drawings,
The invention also applies in other aspects.

たとえば、前述の実施例では、ロックアツプクラッチ1
2の保合制御のために、ニューラルネットワーク32.
50の一部が用意され、最終ロックアツプ指令値演算手
段42およびステップS7が設けられていたが、それら
は削除されてもよいのである。
For example, in the embodiment described above, lock-up clutch 1
2, a neural network 32.
50, and the final lockup command value calculation means 42 and step S7 are provided, but they may be deleted.

また、車両の走行状態を表す時系列データは、前述のス
ロットル弁開度θaおよび車速■に加えて、舵角θSお
よび車両加速度が用いられてもよいのである。
In addition to the above-mentioned throttle valve opening θa and vehicle speed (2), the steering angle θS and vehicle acceleration may be used as the time series data representing the running state of the vehicle.

また、前述の自動変速機10は、遊星歯車装置と複数の
ブレーキおよびクラッチとから構成されて変速比が段階
的に変化させられる有段ギヤ式であったが、変速比が無
段階に変化させられる無段変速機であってもよいのであ
る。この場合の変速線図は、スロットル弁開度θaおよ
び車速■から目標変速比或いは目標入力軸回転速度を決
定するものなどが用いられるとともに、ニューラルネッ
トワーク32.50における出力層の変速機用の神経細
胞要素は1個で構成され、その神経細胞要素はたとえば
+1〜−1までの連続値により表される状態をとる。
Further, the automatic transmission 10 described above was a stepped gear type that was composed of a planetary gear device and a plurality of brakes and clutches, and the gear ratio was changed in stages, but the automatic transmission 10 was a stepped gear type in which the gear ratio was changed stepwise. It may also be a continuously variable transmission. In this case, the transmission diagram is one in which the target transmission ratio or target input shaft rotation speed is determined from the throttle valve opening θa and the vehicle speed ■, and the neural network for the transmission in the output layer in the neural network 32.50 is used. The cell element is composed of one cell element, and the nerve cell element takes a state represented by a continuous value from +1 to -1, for example.

また、前述の実施例では、車両走行状態を表すパラメー
タの一つとしてスロットル弁開度θaが用いられていた
が、それに替えて、アクセルペダル操作量、エンジン1
6の吸気管負圧、エンジン16の燃料噴射量が用いられ
てもよい。要するに、エンジン16の要求出力に対応す
る量であればよいのである。
In addition, in the above embodiment, the throttle valve opening θa was used as one of the parameters representing the vehicle running state, but instead of that, the accelerator pedal operation amount, the engine 1
The intake pipe negative pressure of 6 and the fuel injection amount of the engine 16 may be used. In short, any amount that corresponds to the required output of the engine 16 is sufficient.

また、前述の実施例では階層型ニューラルネットワーク
32が用いられていたが、相互結合型ニューラルネット
ワークが用いられてもよい。
Further, although the hierarchical neural network 32 was used in the above-described embodiment, a mutually coupled neural network may also be used.

なお、上述したのばあ(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。
It should be noted that the above-mentioned example is just one embodiment of the present invention, and various modifications may be made to the present invention without departing from the spirit thereof.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of drawings]

第1図は、第2図の実施例の機能を説明する機能ブロッ
ク線図である。第2図は、本発明の一実施例である自動
変速機の変速比制御装置の構成を説明するブロック線図
である。第3図は、第1図の実施例において用いられる
変速線図である。第4図は、第1図の実施例において用
いられる保合線図である。第5図は、第2図のニューラ
ルネットワークの構成を説明する図である。第6図は、
第1図の実施例の作動を説明するフローチャートである
。第7図は、第5図のフローチャートにおいて用いられ
る関数を例示する図である。第8図は、本発明の他の実
施例を説明する第5図に相当する図である。 10:自動変速機 24b:ROM(記憶手段) 32:階層型ニューラルネットワーク 40:最終シフト指令値演算手段 (指令値演算手段) 第2図 1ム 4C 24k) 第3図 第5図 第7区 f(χ>、fg) 第6図 第8WA 50”
FIG. 1 is a functional block diagram illustrating the functions of the embodiment shown in FIG. FIG. 2 is a block diagram illustrating the configuration of a gear ratio control device for an automatic transmission, which is an embodiment of the present invention. FIG. 3 is a shift diagram used in the embodiment of FIG. 1. FIG. 4 is a matching diagram used in the embodiment of FIG. 1. FIG. 5 is a diagram illustrating the configuration of the neural network shown in FIG. 2. Figure 6 shows
2 is a flowchart illustrating the operation of the embodiment of FIG. 1. FIG. FIG. 7 is a diagram illustrating functions used in the flowchart of FIG. 5. FIG. 8 is a diagram corresponding to FIG. 5 for explaining another embodiment of the present invention. 10: Automatic transmission 24b: ROM (storage means) 32: Hierarchical neural network 40: Final shift command value calculation means (command value calculation means) Fig. 2 1m 4C 24k) Fig. 3 Fig. 5 Section 7 f (χ>, fg) Figure 6 8WA 50”

Claims (1)

【特許請求の範囲】  車両の走行状態を表す複数種類の走行パラメータに基
づいて自動変速機の変速比を制御する車両用自動変速機
の変速比制御装置であって、 前記走行パラメータのうちのエンジン要求出力および車
速に基づいて前記自動変速機の変速比を決定するための
変速線図を予め記憶する記憶手段と、 前記走行パラメータと前記変速線図から決定された変速
比を表すパラメータとに基づいて、前記自動変速機の変
速比を判定するニューラルネットワークと、 該ニューラルネットワークの判定に基づいて前記自動変
速機の変速比指令値を出力する指令値演算手段と、 を含むことを特徴とする車両用自動変速機の変速比制御
装置。
[Scope of Claims] A gear ratio control device for an automatic transmission for a vehicle that controls a gear ratio of an automatic transmission based on a plurality of types of running parameters representing running conditions of a vehicle, the gear ratio control device for a vehicle automatic transmission controlling a gear ratio of an automatic transmission based on a plurality of types of running parameters representing running conditions of a vehicle, the gear ratio controlling device comprising: an engine of the running parameters; storage means for pre-storing a transmission diagram for determining a gear ratio of the automatic transmission based on the required output and vehicle speed; and a parameter representing the transmission gear ratio determined from the driving parameter and the transmission diagram. A vehicle characterized in that it includes: a neural network that determines a gear ratio of the automatic transmission; and a command value calculation means that outputs a gear ratio command value of the automatic transmission based on the determination of the neural network. Gear ratio control device for automatic transmissions.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5895435A (en) * 1996-03-01 1999-04-20 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Vehicle drive mode estimating device, and vehicle control apparatus, transmission shift control apparatus and vehicle drive force control apparatus including drive mode estimating device

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US5895435A (en) * 1996-03-01 1999-04-20 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Vehicle drive mode estimating device, and vehicle control apparatus, transmission shift control apparatus and vehicle drive force control apparatus including drive mode estimating device

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