JPH06221420A - ニューロ理論によるａ／ｔシフトパターン制御方法 - Google Patents
ニューロ理論によるａ／ｔシフトパターン制御方法Info
- Publication number
- JPH06221420A JPH06221420A JP1041293A JP1041293A JPH06221420A JP H06221420 A JPH06221420 A JP H06221420A JP 1041293 A JP1041293 A JP 1041293A JP 1041293 A JP1041293 A JP 1041293A JP H06221420 A JPH06221420 A JP H06221420A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- shift pattern
- pattern
- shift
- power
- ratio
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F16—ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
- F16H—GEARING
- F16H61/00—Control 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
- F16H2061/0075—Control 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
- F16H2061/0084—Neural networks
Landscapes
- Control Of Transmission Device (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 Ａ／Ｔにおけるエコノミ・シフトパターンＥ
とパワー・シフトパターンＰとの切換を、安定して行
う。 【構成】 ニューロネットワーク１１は、センサＳ1 〜
Ｓn による検出を基にした走行状態から、エコノミ・シ
フトパターンがよいかパワー・シフトパターンがよいか
判断する。シフトパターン切換部１２では、パワー・シ
フトパターンと判断した割合が所定割合を越えたらエコ
ノミ・シフトパターンＥからパワー・シフトパターンＰ
に変更し、変更後に、パワー・シフトパターンと判断し
た割合が所定割合より小さくなったら、エコノミ・シフ
トパターンＥに戻す。操作部１３は、シフトパターン
Ｅ，Ｐのうち選択された一方のシフトパターンを利用し
て変速段を決める。
とパワー・シフトパターンＰとの切換を、安定して行
う。 【構成】 ニューロネットワーク１１は、センサＳ1 〜
Ｓn による検出を基にした走行状態から、エコノミ・シ
フトパターンがよいかパワー・シフトパターンがよいか
判断する。シフトパターン切換部１２では、パワー・シ
フトパターンと判断した割合が所定割合を越えたらエコ
ノミ・シフトパターンＥからパワー・シフトパターンＰ
に変更し、変更後に、パワー・シフトパターンと判断し
た割合が所定割合より小さくなったら、エコノミ・シフ
トパターンＥに戻す。操作部１３は、シフトパターン
Ｅ，Ｐのうち選択された一方のシフトパターンを利用し
て変速段を決める。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ニューロ理論によるＡ
／Ｔ（オートマチック・トランスミッション）シフトパ
ターン制御方法に関し、エコノミ・シフトパターンＥと
パワー・シフトパターンＰの切換を自動的にでき、しか
もパターンの切換が安定して（チャタタリング状の頻繁
な切換が生じることなく）行えるようにしたものであ
る。
／Ｔ（オートマチック・トランスミッション）シフトパ
ターン制御方法に関し、エコノミ・シフトパターンＥと
パワー・シフトパターンＰの切換を自動的にでき、しか
もパターンの切換が安定して（チャタタリング状の頻繁
な切換が生じることなく）行えるようにしたものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】Ａ／Ｔでは、図３に示すように、車輌の
運転状態を各種センサＳ1 〜Ｓn で検出し、コンピュー
タ１により最適な運転状態となるように、自動変速機の
油圧制御装置２を制御して、最適な変速段に投入する。
ちなみに運転状態としては、スロットル開度、車速、加
速度、ブレーキ信号、変速段、スロットル開度の時間的
変化、等を検出する。
運転状態を各種センサＳ1 〜Ｓn で検出し、コンピュー
タ１により最適な運転状態となるように、自動変速機の
油圧制御装置２を制御して、最適な変速段に投入する。
ちなみに運転状態としては、スロットル開度、車速、加
速度、ブレーキ信号、変速段、スロットル開度の時間的
変化、等を検出する。
【０００３】自動車によっては一種類のシフトパターン
だけではなく、エコノミ・シフトパターンＥとパワー・
シフトパターンＰという二種類のシフトパターンを備え
たものがある。図４はエコノミ・シフトパターンＥの一
例を示し、図５はパワー・シフトパターンの一例を示
す。シフトパターンは、スロットル開度とトランスファ
・ドライブギヤ回転数をパラメータとするマップデータ
により規定されたものであり、両図において実線はアッ
プシフト線を示し、一点鎖線はダウンシフト線を示す。
また図４，図５中の数字は変速段を示す。
だけではなく、エコノミ・シフトパターンＥとパワー・
シフトパターンＰという二種類のシフトパターンを備え
たものがある。図４はエコノミ・シフトパターンＥの一
例を示し、図５はパワー・シフトパターンの一例を示
す。シフトパターンは、スロットル開度とトランスファ
・ドライブギヤ回転数をパラメータとするマップデータ
により規定されたものであり、両図において実線はアッ
プシフト線を示し、一点鎖線はダウンシフト線を示す。
また図４，図５中の数字は変速段を示す。
【０００４】図４及び図５の特性からわかるように、エ
コノミ・シフトパターンＥは通常の道路走行に適するよ
うエンジン回転の低い静かな運転パターンであり、パワ
ー・シフトパターンはラフロード等の走行に適するよう
急加速及び急なエンジンブレーキの得られる動力性能重
視型の運転パターンである。換言すると、パワー・シフ
トパターンＰのシフト線は、エコノミ・シフトパターン
Ｅのシフト線に対し、高速側にズレている。
コノミ・シフトパターンＥは通常の道路走行に適するよ
うエンジン回転の低い静かな運転パターンであり、パワ
ー・シフトパターンはラフロード等の走行に適するよう
急加速及び急なエンジンブレーキの得られる動力性能重
視型の運転パターンである。換言すると、パワー・シフ
トパターンＰのシフト線は、エコノミ・シフトパターン
Ｅのシフト線に対し、高速側にズレている。
【０００５】従来ではエコノミ・シフトパターンＥと、
パワー・シフトパターンＰの切換は、切換スイッチを手
動で操作することにより行っていた。
パワー・シフトパターンＰの切換は、切換スイッチを手
動で操作することにより行っていた。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】ところで従来ではシフ
トパターンの切換は手動で行うため切換動作がわずらわ
しく、また切換スイッチがシフトレバーから離れている
ためほとんど利用されていない状況にある。
トパターンの切換は手動で行うため切換動作がわずらわ
しく、また切換スイッチがシフトレバーから離れている
ためほとんど利用されていない状況にある。
【０００７】本発明は、上記従来技術に鑑み、シフトパ
ターンの切換を自動的に且つ安定して行うことのできる
ニューロ理論によるＡ／Ｔシフトパターン制御方法を提
供することを目的とする。
ターンの切換を自動的に且つ安定して行うことのできる
ニューロ理論によるＡ／Ｔシフトパターン制御方法を提
供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決する本発
明の構成は、エコノミ・シフトパターンとパワー・シフ
トパターンの一方を選択し、選択した一方のシフトパタ
ーンを基に変速段を決めるシフトパターン制御方法にお
いて、走行状態に応じてどちらのシフトパターンにした
らよいかを判断する学習が完了しているニューロネット
ワークにより、実走行時の走行状態に合ったシフトパタ
ーンを逐次判断し、パワー・シフトパターンと判断した
割合が、所定割合を越えたらパワー・シフトパターンを
選び、パワー・シフトパターンと判断した割合が、所定
割合未満となったらエコノミ・シフトパターンを選ぶこ
とを特徴とする。
明の構成は、エコノミ・シフトパターンとパワー・シフ
トパターンの一方を選択し、選択した一方のシフトパタ
ーンを基に変速段を決めるシフトパターン制御方法にお
いて、走行状態に応じてどちらのシフトパターンにした
らよいかを判断する学習が完了しているニューロネット
ワークにより、実走行時の走行状態に合ったシフトパタ
ーンを逐次判断し、パワー・シフトパターンと判断した
割合が、所定割合を越えたらパワー・シフトパターンを
選び、パワー・シフトパターンと判断した割合が、所定
割合未満となったらエコノミ・シフトパターンを選ぶこ
とを特徴とする。
【０００９】
【作用】本発明ではニューロネットワークによりパワー
・シフトパターンと判断した結果が、所定の割合を越え
たらエコノミ・シフトパターンからパワー・シフトパタ
ーンに変更し、変更後に、パワー・シフトパターンと判
断した割合が所定割合より小さくなったら、エコノミ・
シフトパターンに戻す。
・シフトパターンと判断した結果が、所定の割合を越え
たらエコノミ・シフトパターンからパワー・シフトパタ
ーンに変更し、変更後に、パワー・シフトパターンと判
断した割合が所定割合より小さくなったら、エコノミ・
シフトパターンに戻す。
【００１０】
【実施例】以下に本発明の実施例を図面に基づき詳細に
説明する。
説明する。
【００１１】図１のブロック図に示すように、コンピュ
ータ１０は、ニューロネットワーク（Ｎ／Ｎ）１１，シ
フトパターン切換部１２，操作部１３，エコノミ・シフ
トパターンＥ及びパワー・シフトパターンＰを記憶した
メモリ１４を有している。このコンピュータ１０は、各
種センサＳ1 〜Ｓn により検出した信号を基に、スロッ
トル開度、車速、加速度、ブレーキ信号、変速段、スロ
ットル開度の時間的変化等の運転常態を判定し、自動変
速機の油圧制御装置２を制御して最適な変速度を選択す
るものである。
ータ１０は、ニューロネットワーク（Ｎ／Ｎ）１１，シ
フトパターン切換部１２，操作部１３，エコノミ・シフ
トパターンＥ及びパワー・シフトパターンＰを記憶した
メモリ１４を有している。このコンピュータ１０は、各
種センサＳ1 〜Ｓn により検出した信号を基に、スロッ
トル開度、車速、加速度、ブレーキ信号、変速段、スロ
ットル開度の時間的変化等の運転常態を判定し、自動変
速機の油圧制御装置２を制御して最適な変速度を選択す
るものである。
【００１２】ニューロネットワーク１１としては、例え
ば、多数のニューロンで入力層，中間層，出力層を構成
し、入力層と中間層の間、および、中間層と出力層の間
の各ニューロンの結合係数をいわゆるバックプロパゲー
ションアルゴリズムによって学習するパターン連想型の
ニューロンシステムを用いる。このニューロネットワー
ク１１の学習は自動車組立時に完了しており、ニューロ
ネットワーク１１は、実走行時の運転状態を入力条件と
して、そのときエコノミ・シフトパターンＥで走行した
らよいか（これを「Ｅ判断」と称す）、パワー・シフト
パターンＰで走行したらよいか（これを「Ｐ判断」と称
す）を逐次判断する。
ば、多数のニューロンで入力層，中間層，出力層を構成
し、入力層と中間層の間、および、中間層と出力層の間
の各ニューロンの結合係数をいわゆるバックプロパゲー
ションアルゴリズムによって学習するパターン連想型の
ニューロンシステムを用いる。このニューロネットワー
ク１１の学習は自動車組立時に完了しており、ニューロ
ネットワーク１１は、実走行時の運転状態を入力条件と
して、そのときエコノミ・シフトパターンＥで走行した
らよいか（これを「Ｅ判断」と称す）、パワー・シフト
パターンＰで走行したらよいか（これを「Ｐ判断」と称
す）を逐次判断する。
【００１３】シフトパターン切換部１２は、ニューロネ
ットワーク１１によるＥ，Ｐ判断を処理して（この詳細
は後述する）、シフトパターンＥ，Ｐの一方を選択す
る。
ットワーク１１によるＥ，Ｐ判断を処理して（この詳細
は後述する）、シフトパターンＥ，Ｐの一方を選択す
る。
【００１４】制御部１３は、各センサＳ1 〜Ｓn の信号
により得た運転状態と、選んだ一方のシフトパターンを
参照して、投入すべき変速段を決定し、決定した変速段
にシフトチェンジするよう油圧制御装置２を制御する。
により得た運転状態と、選んだ一方のシフトパターンを
参照して、投入すべき変速段を決定し、決定した変速段
にシフトチェンジするよう油圧制御装置２を制御する。
【００１５】次にシフトパターン切換判定動作を図２を
基に説明する。初期状態ではエコノミ・シフトパターン
Ｅが選択されている（ステップＳ１）。実行中のシフト
パターンのシフト線を越えたら（Ｓ２）、ニューロネッ
トワーク１１により、このときの走行状態がどちらのシ
フトパターンに適するかを判断（Ｅ，Ｐ判断）する（Ｓ
３）。この判断をＮ回繰り返す。
基に説明する。初期状態ではエコノミ・シフトパターン
Ｅが選択されている（ステップＳ１）。実行中のシフト
パターンのシフト線を越えたら（Ｓ２）、ニューロネッ
トワーク１１により、このときの走行状態がどちらのシ
フトパターンに適するかを判断（Ｅ，Ｐ判断）する（Ｓ
３）。この判断をＮ回繰り返す。
【００１６】ニューロネットワーク１１は、Ｅ判断のと
きには判断ｎ＝０を出力し、Ｐ判断のときはｎ＝１を出
力する。
きには判断ｎ＝０を出力し、Ｐ判断のときはｎ＝１を出
力する。
【００１７】シフトパターン切換部１２はｎ／Ｎがｍ
（あらかじめ決めた割合）より大きいときには（Ｓ
４）、シフトパターンをパワー・シフトパターンＰに変
更する（Ｓ５）。
（あらかじめ決めた割合）より大きいときには（Ｓ
４）、シフトパターンをパワー・シフトパターンＰに変
更する（Ｓ５）。
【００１８】パワー・シフトパターンＰに変更された
後、ｎ／Ｎがあらかじめ決めた割合ｑ（但しｍ＞ｑ）よ
り小さくなったら（Ｓ６）、シフトパターンをエコノミ
・シフトパターンＥに戻す（Ｓ７）。
後、ｎ／Ｎがあらかじめ決めた割合ｑ（但しｍ＞ｑ）よ
り小さくなったら（Ｓ６）、シフトパターンをエコノミ
・シフトパターンＥに戻す（Ｓ７）。
【００１９】またステップＳ４，Ｓ６でＮＯと判定され
たとき、即ちｑ≦（ｎi ／Ｎ）≦ｍのときには、実行中
のシフトパターンをそのまま継続する。つまり実行中の
シフトパターンがシフトパターンＥであるときにはシフ
トパターンＥを続け（Ｓ８）、実行中のシフトパターン
がシフトパターンＰであるときにはシフトパターンＰを
続ける（Ｓ９）。
たとき、即ちｑ≦（ｎi ／Ｎ）≦ｍのときには、実行中
のシフトパターンをそのまま継続する。つまり実行中の
シフトパターンがシフトパターンＥであるときにはシフ
トパターンＥを続け（Ｓ８）、実行中のシフトパターン
がシフトパターンＰであるときにはシフトパターンＰを
続ける（Ｓ９）。
【００２０】結局本実施例では（ｎ／Ｎ）＞ｍとなった
ときにシフトパターンをＥからＰに変更し、（ｎ／Ｎ）
＜ｑとなったときにシフトパターンをＰからＥに戻す。
このため、一時的な運転操作の変化があってもシフトパ
ターンの切換がめまぐるしく行なわれることなく、安定
して切換ができる。しかもこのシフトパターンの切換は
自動的に行なわれる。
ときにシフトパターンをＥからＰに変更し、（ｎ／Ｎ）
＜ｑとなったときにシフトパターンをＰからＥに戻す。
このため、一時的な運転操作の変化があってもシフトパ
ターンの切換がめまぐるしく行なわれることなく、安定
して切換ができる。しかもこのシフトパターンの切換は
自動的に行なわれる。
【００２１】次にシフトパターン切換方法の変形例を説
明する。この変形方法では、前回のキーＯＦＦ直前にお
ける計算により選択したシフトパターンがＰであるとき
には、Ｐ判断の回数ｎに所定数αを加え、（ｎ＋α）／
Ｎがｍより大きくなったときにシフトパターンをＥから
Ｐに変換し、（ｎ＋α）／Ｎがｑより小さくなったとき
にシフトパターンをＰからＥに変換する。このようにす
ることにより、前回運転時の選択パターンの影響を大き
く組み入れて制御することができる。
明する。この変形方法では、前回のキーＯＦＦ直前にお
ける計算により選択したシフトパターンがＰであるとき
には、Ｐ判断の回数ｎに所定数αを加え、（ｎ＋α）／
Ｎがｍより大きくなったときにシフトパターンをＥから
Ｐに変換し、（ｎ＋α）／Ｎがｑより小さくなったとき
にシフトパターンをＰからＥに変換する。このようにす
ることにより、前回運転時の選択パターンの影響を大き
く組み入れて制御することができる。
【００２２】
【発明の効果】以上実施例と共に具体的に説明したよう
に本発明によれば、あらかじめ学習が完了したニューロ
ネットワークが、車の運転状態からシフトパターンの選
択判断をＮ回繰返し、Ｐ判断が所定割合を越えたときに
パワー・シフトパターンＰに変更し、パワー・シフトパ
ターンＰに移行した後にＰ判断が所定割合より小さくな
ったらエコノミ・シフトパターンＥに戻るようにしたた
め、安定して且つ自動的にシフトパターンの切換ができ
る。
に本発明によれば、あらかじめ学習が完了したニューロ
ネットワークが、車の運転状態からシフトパターンの選
択判断をＮ回繰返し、Ｐ判断が所定割合を越えたときに
パワー・シフトパターンＰに変更し、パワー・シフトパ
ターンＰに移行した後にＰ判断が所定割合より小さくな
ったらエコノミ・シフトパターンＥに戻るようにしたた
め、安定して且つ自動的にシフトパターンの切換ができ
る。
【図１】本発明の実施例を示すブロック図。
【図２】本発明の実施例を示すフロー図。
【図３】従来技術を示すブロック図。
【図４】エコノミ・シフトパターンの一例を示す特性
図。
図。
【図５】パワー・シフトパターンの一例を示す特性図。
１ コンピュータ ２ 油圧制御装置 １０ コンピュータ １１ ニューロネットワーク １２ シフトパターン切換部 １３ 操作部 １４ メモリ
Claims (1)
- 【請求項１】 エコノミ・シフトパターンとパワー・シ
フトパターンの一方を選択し、選択した一方のシフトパ
ターンを基に変速段を決めるシフトパターン制御方法に
おいて、 走行状態に応じてどちらのシフトパターンにしたらよい
かを判断する学習が完了しているニューロネットワーク
により、実走行時の走行状態に合ったシフトパターンを
逐次判断し、パワー・シフトパターンと判断した割合
が、所定割合を越えたらパワー・シフトパターンを選
び、パワー・シフトパターンと判断した割合が、所定割
合未満となったらエコノミ・シフトパターンを選ぶこと
を特徴とするニューロ理論によるＡ／Ｔシフトパターン
制御方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1041293A JPH06221420A (ja) | 1993-01-26 | 1993-01-26 | ニューロ理論によるａ／ｔシフトパターン制御方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1041293A JPH06221420A (ja) | 1993-01-26 | 1993-01-26 | ニューロ理論によるａ／ｔシフトパターン制御方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06221420A true JPH06221420A (ja) | 1994-08-09 |
Family
ID=11749438
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1041293A Pending JPH06221420A (ja) | 1993-01-26 | 1993-01-26 | ニューロ理論によるａ／ｔシフトパターン制御方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06221420A (ja) |
Cited By (1)
| 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 |
-
1993
- 1993-01-26 JP JP1041293A patent/JPH06221420A/ja active Pending
Cited By (1)
| 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 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP0503945B1 (en) | Speed change control method for an automatic transmission for vehicles | |
| US20010003807A1 (en) | Shift control method for automatic transmission | |
| JPH0926026A (ja) | 自動変速機における変速比変化の決定システム | |
| JPH0743029B2 (ja) | 自動変速機の制御装置 | |
| JP2811912B2 (ja) | 車両用自動変速機の制御装置 | |
| JP3107752B2 (ja) | 車両の運転指向推定装置および車両の駆動力制御装置 | |
| JPH07239021A (ja) | 自動変速機の制御装置 | |
| JPH09287489A (ja) | 車両用駆動力制御装置 | |
| JPH06221420A (ja) | ニューロ理論によるａ／ｔシフトパターン制御方法 | |
| JP4935065B2 (ja) | 車両用駆動力制御装置 | |
| JPH0565037A (ja) | 車両のパワートレイン制御装置 | |
| JP3066517B2 (ja) | シフトパターン連続可変式変速制御装置 | |
| JPH0735227A (ja) | 降坂路ダウンシフト制御付き自動変速機 | |
| JP2743557B2 (ja) | 自動変速機の変速制御装置 | |
| US6871130B2 (en) | Method of controlling an automatic transmission | |
| JP3204138B2 (ja) | 自動変速機の変速制御装置 | |
| JPH03234963A (ja) | 自動変速機の制御装置 | |
| JPH09166213A (ja) | 自動変速機の変速制御方法 | |
| JPH10181385A (ja) | 自動変速機の変速制御装置 | |
| KR100290452B1 (ko) | 수동및자동변속모드를구비한변속시스템의변속모드전환방법 | |
| JP3427673B2 (ja) | 車両の環境状態推定装置 | |
| JPH0461A (ja) | 自動変速機制御装置 | |
| KR19990059730A (ko) | 신경망을 이용한 자동 변속기 변속단 제어 알고리즘 | |
| JPH03117774A (ja) | 自動変速機の変速制御装置 | |
| KR950003663A (ko) | 차량용 자동 변속기의 변속 제어방법 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 19990309 |