(57)【要約】【課題】将来の車速及び車両駆動トルクの予測を必要とせずに、燃料消費量を最小にする最適な制御入力値を決定する。【解決手段】パワートレーンシステムは、ハイブリッド車両を駆動する内燃機関及び電動機と電動機に電力を供給するバッテリと制御装置とを備える。制御装置は、制御期間中に、バッテリのＳＯＣの動的挙動を制約条件として、車速及び車両駆動トルクに対して制御期間中の燃料消費量ｍｆを最小にする最適化問題を解くことにより充放電量及びシステム動作点を特定する制御入力値を求める制御入力決定処理と、システム制御処理とを実行する。制御入力決定処理は、随伴変数ｐの初期値として前回の制御期間中の随伴変数ｐの最終値又は平均値を用いつつ、時間ステップ毎に随伴変数ｐを更新する随伴変数決定処理と、決定された随伴変数ｐを用いてハミルトニアンＨを最小とする制御入力値を時間ステップ毎に探索して算出する制御入力算出処理とを含む。【選択図】図５
2020100386.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ハイブリッド車両を駆動する内燃機関と、
前記ハイブリッド車両を駆動する電動機と、
前記電動機に電力を供給するバッテリと、
前記内燃機関及び前記電動機を制御するパワートレーン制御を行う制御装置と、
を備えるパワートレーンシステムであって、
前記制御装置は、前記パワートレーン制御が行われる制御期間中に
前記バッテリの充電率ＳＯＣの動的挙動を制約条件として、前記ハイブリッド車両の速度及び駆動トルクに対して前記制御期間中の前記内燃機関の燃料消費量ｍｆを最小にする最適化問題を解くことにより、前記バッテリの充放電量及び前記パワートレーンシステムのシステム動作点を特定する制御入力値を求める制御入力決定処理と、
前記制御入力決定処理により求めた前記制御入力値を前記パワートレーンシステムに与えることにより、前記内燃機関と前記電動機とを制御するシステム制御処理と、
を実行し、
前記制御入力決定処理は、
前記最適化問題の随伴変数ｐの初期値として前回の前記制御期間中の前記随伴変数ｐの最終値又は平均値を用いつつ、時間ステップ毎に前記随伴変数ｐを更新する随伴変数決定処理と、
前記随伴変数決定処理により決定される前記随伴変数ｐを用いて、以下の式により定義されるハミルトニアンＨを最小とする前記制御入力値を前記時間ステップ毎に探索して算出する制御入力算出処理と、を含む
ことを特徴とするパワートレーンシステム。
【数１】
2020100386.tif 000020
ただし、上記の式の右辺第１項は、前記燃料消費量ｍｆの時間変化率ｄｍｆ／ｄｔであり、右辺第２項は、前記随伴変数ｐと前記充電率ＳＯＣの時間変化率ｄＳＯＣ／ｄｔとの積である。
【請求項２】
前記随伴変数決定処理は、前記充電率ＳＯＣの目標充電率と実充電率との差に基づいて前記随伴変数ｐを修正する随伴変数修正処理を含む
ことを特徴とする請求項１に記載のパワートレーンシステム。
【請求項３】
前記随伴変数修正処理は、前記目標充電率よりも前記実充電率が低い場合には、前記随伴変数ｐを小さくする
ことを特徴とする請求項２に記載のパワートレーンシステム。
【請求項４】
前記随伴変数修正処理は、前記目標充電率よりも前記実充電率が高い場合には、前記随伴変数ｐを大きくする
ことを特徴とする請求項２又は３に記載のパワートレーンシステム。
【請求項５】
前記随伴変数修正処理による前記随伴変数ｐの補正量は、前記差とゲインとの積であり、
前記ゲインは、前記ハイブリッド車両の走行履歴に基づいて設定される
ことを特徴とする請求項２〜４の何れか１つに記載のパワートレーンシステム。
【請求項６】
前記走行履歴は、第１所定期間における前記速度の平均値である平均車速、及び第２所定期間における前記駆動トルクの平均値である平均駆動トルクのうちの少なくとも一方を含む
ことを特徴とする請求項５に記載のパワートレーンシステム。
【請求項７】
前記走行履歴が前記平均車速を含む場合において、前記ゲインは、前記平均車速が高いほど大きい
ことを特徴とする請求項６に記載のパワートレーンシステム。
【請求項８】
前記走行履歴が前記平均駆動トルクを含む場合において、前記ゲインは、前記平均駆動トルクが高いほど大きい
ことを特徴とする請求項６又は７に記載のパワートレーンシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、パワートレーンシステムに関し、より詳細には、ハイブリッド車両を駆動可能な内燃機関及び電動機と、当該電動機に電力を供給するバッテリとを備えるパワートレーンシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、特許文献１には、ハイブリッド車両が開示されている。このハイブリッド車両は、内燃機関と、電動機と、電動機に電力を供給するバッテリとを備えている。そして、ハイブリッド車両は、内燃機関及び電動機の双方によって駆動される。このように構成されたハイブリッド車両では、出発地から目的地までの全体の経路上で燃料消費量を最小とするためのバッテリの充放電計画が作成される。そして、この充放電計画に基づく最適なハイブリッド車両の走行モードが、エンジン走行モード、電動機走行モード、及び、内燃機関と電動機の双方を使用するアシスト走行モードの中から選択される。また、充放電計画に基づくバッテリの充放電制御も実行される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１５５２６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、ハイブリッド車両を駆動可能な内燃機関及び電動機と、当該電動機に電力を供給するバッテリとを備えるパワートレーンシステムにおいて、パワートレーンシステムの動作点（以下、「システム動作点」と略する）及びバッテリの充放電量を次のように決定することが考えられる。
【０００５】
具体的には、任意の制御期間（例えば、現時刻からトリップ終了までの期間）内で用いられる車速と車両駆動トルクに対して内燃機関の燃料消費量を最小にするために、この制御期間内の将来の各時点でのシステム動作点及び充放電量を特定する最適な制御入力値を先行的に探索して算出することが考えられる。このように将来の各時点の最適な制御入力値を先行的に算出するためには、将来の車速及び車両駆動トルクの予測が必要になる。しかしながら、上記制御期間中の車速及び車両駆動トルクは必ずしも予測通りになるとは限らず、また、何らかの理由によって予測を行えない場合には制御入力値の探索を適切に行えなくなってしまう。
【０００６】
本発明は、上述のような課題に鑑みてなされたものであり、将来の車速及び車両駆動トルクの予測を必要とすることなく、パワートレーン制御の制御期間内で用いられる車速と車両駆動トルクに対して内燃機関の燃料消費量を最小にする制御入力値を決定できるようにしたパワートレーンシステムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係るパワートレーンシステムは、
ハイブリッド車両を駆動する内燃機関と、
前記ハイブリッド車両を駆動する電動機と、
前記電動機に電力を供給するバッテリと、
前記内燃機関及び前記電動機を制御するパワートレーン制御を行う制御装置と、
を備える。
前記制御装置は、前記パワートレーン制御が行われる制御期間中に
前記バッテリの充電率ＳＯＣの動的挙動を制約条件として、前記ハイブリッド車両の速度及び駆動トルクに対して前記制御期間中の前記内燃機関の燃料消費量ｍｆを最小にする最適化問題を解くことにより、前記バッテリの充放電量及び前記パワートレーンシステムのシステム動作点を特定する制御入力値を求める制御入力決定処理と、
前記制御入力決定処理により求めた前記制御入力値を前記パワートレーンシステムに与えることにより、前記内燃機関と前記電動機とを制御するシステム制御処理と、
を実行する。
前記制御入力決定処理は、
前記最適化問題の随伴変数ｐの初期値として前回の前記制御期間中の前記随伴変数ｐの最終値又は平均値を用いつつ、時間ステップ毎に前記随伴変数ｐを更新する随伴変数決定処理と、
前記随伴変数決定処理により決定される前記随伴変数ｐを用いて、以下の式により定義されるハミルトニアンＨを最小とする前記制御入力値を前記時間ステップ毎に探索して算出する制御入力算出処理と、を含む。
【数１】
2020100386.tif 000003
ただし、上記の式の右辺第１項は、前記燃料消費量ｍｆの時間変化率ｄｍｆ／ｄｔであり、右辺第２項は、前記随伴変数ｐと前記充電率ＳＯＣの時間変化率ｄＳＯＣ／ｄｔとの積である。
【０００８】
前記随伴変数決定処理は、前記充電率ＳＯＣの目標充電率と実充電率との差に基づいて前記随伴変数ｐを修正する随伴変数修正処理を含んでもよい。
【０００９】
前記随伴変数修正処理は、前記目標充電率よりも前記実充電率が低い場合には、前記随伴変数ｐを小さくしてもよい。
【００１０】
前記随伴変数修正処理は、前記目標充電率よりも前記実充電率が高い場合には、前記随伴変数ｐを大きくしてもよい。
【００１１】
前記随伴変数修正処理による前記随伴変数ｐの補正量は、前記差とゲインとの積であってもよい。そして、前記ゲインは、前記ハイブリッド車両の走行履歴に基づいて設定されてもよい。
【００１２】
前記走行履歴は、第１所定期間における前記速度の平均値である平均車速、及び第２所定期間における前記駆動トルクの平均値である平均駆動トルクのうちの少なくとも一方を含んでもよい。
【００１３】
前記走行履歴が前記平均車速を含む場合において、前記ゲインは、前記平均車速が高いほど大きくてもよい。
【００１４】
前記走行履歴が前記平均駆動トルクを含む場合において、前記ゲインは、前記平均駆動トルクが高いほど大きくてもよい。
【発明の効果】
【００１５】
本発明に係るパワートレーンシステムによれば、上記の式により定義されるハミルトニアンＨが最小となる制御入力値が算出される。したがって、燃料消費量が最小となる最適な制御入力値を時間ステップ毎に決定できるようになる。そして、当該制御入力値は、バッテリの充放電量及びパワートレーンシステムのシステム動作点を特定するものである。このため、決定された最適な制御入力値に応じて、充放電量とシステム動作点とを適切に決定できるようになる。
【００１６】
そして、本発明に係る制御入力決定処理によれば、対象とする最適化問題の随伴変数の初期値として、前回の制御期間中の随伴変数の最終値又は平均値が用いられる。これにより、将来（制御入力値を最適化したい期間）の車速及び要求駆動トルクが未知であっても（換言すると、将来の車速及び要求駆動トルクを別途予測する必要なしに）、充放電量及びシステム動作点を時間ステップ毎に適切に決定できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施の形態１に係るパワートレーンシステムの構成例を説明するための模式図である。
【図２】本発明の実施の形態１に係るパワートレーン制御に関連して図２に示す制御装置が実行する処理を示すブロック図である。
【図３】ハミルトニアンＨを最小とする制御入力値ｕｋ（最適制御入力値ｕｋ＊）の探索の概念図である。
【図４】最適制御入力値ｕ＊及びその算出に用いる随伴変数ｐが時間ステップΔｔ毎に繰り返し算出される様子を概念的に表した図である。
【図５】本発明の実施の形態１に係るパワートレーン制御に関する処理のルーチンを示すフローチャートである。
【図６】実施の形態１に係るパワートレーン制御の課題と、その対策を有する実施の形態２に係るパワートレーン制御とを比較して説明するためのタイムチャートである。
【図７】本発明の実施の形態２に係るパワートレーン制御に関連して図７に示す制御装置が実行する処理を示すブロック図である。
【図８】ＳＯＣ（ｋ＋１）と随伴変数ｐ（ｋ）との関係を表したグラフである。
【図９】本発明の実施の形態２に係るパワートレーン制御に関する処理のルーチンを示すフローチャートである。
【図１０】随伴変数ｐとＳＯＣとの関係を車両走行モード毎に分けて表したグラフである。
【図１１】ＳＯＣに対する随伴変数ｐの感度、すなわち、比ΔＰ／ΔＳＯＣをモードＡ〜モードＧの間で比較して表したグラフである。
【図１２】本発明の実施の形態３に係るパワートレーン制御に関連して制御装置が実行する処理を示すブロック図である。
【図１３】平均車速ａｖｅＶ及び平均駆動トルクａｖｅＴｐと、比ΔＰ／ΔＳＯＣとの関係を車両走行モード毎に表したグラフである。
【図１４】本発明の実施の形態３に係るパワートレーン制御において、偏差ΔＳＯＣ（ｋ）に応じて随伴変数ｐ（ｋ）を修正するために実行される処理のサブルーチンを示すフローチャートである。
【図１５】本発明の実施の形態３の随伴変数修正処理との対比のために参照する随伴変数修正処理（比較例１、２）を利用する場合の動作を説明するためのタイムチャートである。
【図１６】本発明の実施の形態３の随伴変数修正処理を利用する場合の動作を説明するためのタイムチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。ただし、各図において共通する要素には、同一の符号を付して重複する説明を省略又は簡略する。以下に示す実施の形態において各要素の個数、数量、量、範囲等の数に言及した場合、特に明示した場合や原理的に明らかにその数に特定される場合を除いて、その言及した数に、この発明が限定されるものではない。また、以下に示す実施の形態において説明する構造やステップ等は、特に明示した場合や明らかに原理的にそれに特定される場合を除いて、この発明に必ずしも必須のものではない。
【００１９】
１．実施の形態１
まず、図１〜図５を参照して、本発明の実施の形態１について説明する。
【００２０】
１−１．パワートレーンシステムの構成例
図１は、本発明の実施の形態１に係るパワートレーンシステム１０の構成例を説明するための模式図である。図１に示すパワートレーンシステム１０は、車両の動力源として、内燃機関２０とともに第１モータジェネレータ３０（以下、「ＭＧ１」と略する）及び第２モータジェネレータ３２（以下、「ＭＧ２」と略する）を備えている。すなわち、パワートレーンシステム１０は、一例としてハイブリッド車両に適用されている。
【００２１】
内燃機関２０は、一例として、火花点火式エンジンである。しかしながら、本発明の対象となる内燃機関は、圧縮着火式エンジンであってもよく、また、その気筒数及び気筒配置は特に限定されない。内燃機関２０は、エンジントルクＴｅを制御するためのアクチュエータとして、スロットルバルブ２２と燃料噴射弁２４と点火装置２６とを備えている。スロットルバルブ２２は、吸気通路（図示省略）に配置され、吸入空気流量を制御する。燃料噴射弁２４は、各気筒に配置され、例えば気筒内に直接燃料を噴射する。点火装置２６は、各気筒に配置された点火プラグを用いて、気筒内の混合気に点火する。また、内燃機関２０は、各種エンジン制御に用いられる各種センサを備えている。ここでいう各種センサは、クランク角に応じた信号を出力するクランク角センサ２８を含む。
【００２２】
ＭＧ１及びＭＧ２は、共に発電可能な電動機である。すなわち、ＭＧ１及びＭＧ２は、供給された電力によりトルクを出力する電動機としての機能と、入力された機械的動力を電力に変換する発電機としての機能とを兼ね備える交流同期型のモータジェネレータである。図１に示すパワートレーンシステム１０では、ＭＧ１は、主に発電機として用いられ、ＭＧ２は、主に車両を駆動する電動機として用いられる。このため、パワートレーンシステム１０の例では、ＭＧ１及びＭＧ２のうち、ＭＧ２が主に本発明に係る「電動機」の一例に相当する。また、ＭＧ１も、運転条件によっては負トルクを発生させてエンジントルクＴｅを支えることにより車両の駆動トルクを発生させる場合があるので、ＭＧ２とともに本発明に係る「電動機」の一例に相当する。
【００２３】
内燃機関２０、ＭＧ１及びＭＧ２は、動力分割機構３４及び減速機構３６を介して車輪３８と連結されている。動力分割機構３４は、例えばプラネタリギヤユニットであり、内燃機関２０から出力されるエンジントルクＴｅをＭＧ１と車輪３８とに分割する。より詳細には、動力分割機構３４において、サンギヤはＭＧ１の出力軸３０ａに連結され、プラネタリキャリアは内燃機関２０のクランクシャフト２０ａに連結され、リングギヤはＭＧ２の出力軸３２ａに連結されている。リングギヤは、プラネタリキャリアに回転自在に支持された複数のピニオンギヤを介してサンギヤと噛み合っている。内燃機関２０から出力されるエンジントルクＴｅ又はＭＧ２から出力されるＭＧ２トルクＴｍは、減速機構３６を介して車輪３８に伝達される。すなわち、内燃機関２０及びＭＧ２は、車両の駆動力を生じさせることによって車両の駆動力を制御する。ＭＧ１は、動力分割機構３４を介して内燃機関２０から供給されたエンジントルクＴｅにより電力を回生発電可能である。このため、ＭＧ１も車両の駆動力を制御するために用いられる。また、ＭＧ２は、車両減速時には発電機として機能し、車両運動エネルギを回収して電力に変換する。
【００２４】
ＭＧ１及びＭＧ２は、インバータ４０及び昇圧コンバータ４２を介してバッテリ４４と電力の授受を行う。インバータ４０は、バッテリ４４に蓄えられた電力を直流から交流に変換してＭＧ２に供給するとともに、ＭＧ１及びＭＧ２によって生成される電力を交流から直流に変換してバッテリ４４に蓄える。このため、バッテリ４４は、ＭＧ１及びＭＧ２で生じた電力によって充電され、ＭＧ２で消費される電力により放電される。昇圧コンバータ４２は、バッテリ４４の電圧を必要に応じて昇圧させる。
【００２５】
本実施形態のパワートレーンシステム１０は、さらに、パワートレーン（内燃機関２０、ＭＧ１及びＭＧ２）を制御するための制御装置５０を備えている。制御装置５０は、プロセッサ５０ａとメモリ５０ｂとを有する電子制御ユニット（ＥＣＵ）である。メモリ５０ｂは、パワートレーンシステム１０を制御するためのプログラムを記憶している。プロセッサ５０ａは、メモリ５０ｂからプログラムを読み出して実行する。制御装置５０は、パワートレーンを制御するための各種センサからセンサ信号を取り込む。また、プロセッサ５０ａは、取り込まれたセンサ信号を用いて各種プログラムを実行し、パワートレーンの各種アクチュエータを操作するための操作信号を出力する。
【００２６】
制御装置５０には、上述したクランク角センサ２８等のエンジン制御のための各種センサに加え、アクセルポジションセンサ、ブレーキポジションセンサ及び車速センサを含むセンサ類５２等、パワートレーンの制御に用いられる各種センサが電気的に接続されている。制御装置５０は、クランク角センサ２８からの信号を用いてエンジン回転数Ｎｅを算出できる。
【００２７】
また、制御装置５０には、上述した内燃機関２０（スロットルバルブ２２、燃料噴射弁２４及び点火装置２６）、ＭＧ１及びＭＧ２等、パワートレーンを制御するための各種アクチュエータが電気的に接続されている。さらに、制御装置５０は、バッテリ４４の充電率（ＳＯＣ）を算出可能に構成されている。より詳細には、ＳＯＣは、バッテリ４４の満充電量に対する現在の充電量の割合（％）に相当する。ＳＯＣの取得手法は、特に限定されないが、ＳＯＣは、例えば、バッテリ４４に出入りする電流を計測する電流センサを備え、計測された電流を時間で積分することにより取得（算出）できる。なお、制御装置５０は、複数のＥＣＵから構成されていてもよい。
【００２８】
上述の動力分割機構３４を利用する本パワートレーンシステム１０では、車両の要求駆動トルクをＴｐと称し、ＭＧ１のトルク及び回転数をＴｇ及びＮｇと称し、ＭＧ２のトルク及び回転数をＴｍ及びＮｍと称すると、パワートレーンシステム１０による車両の制御のための主要なパラメータの関係は、次の（１）〜（４）のように表すことができる。なお、（１）〜（４）式中のｇ１〜ｇ６は何れも正の値である。より詳細には、ｇ１〜ｇ３及びｇ６は動力分割機構３４のギヤ比であり、ｇ４及びｇ５は動力分割機構３４のギヤ比だけでなく、車速ｖをリングギヤの回転数に変換するためのデフ比及びタイヤ径をも含めて決定される値である。
【数２】
2020100386.tif 000004
2020100386.tif 000005
2020100386.tif 000006
2020100386.tif 000007
【００２９】
上記の（１）〜（４）式の関係によれば、ある車速ｖ及び要求駆動トルク（車両駆動トルクの要求値）Ｔｐの下では、エンジントルクＴｅとエンジン回転数Ｎｅとが定まれば、現在のバッテリ４４の充放電量Ｐｃｈｇと現在のパワートレーンシステム１０の動作点（以下、「システム動作点」と略する）とが特定される。より詳細には、システム動作点が特定されることは、内燃機関２０のトルクＴｅ及び回転数Ｎｅ、ＭＧ１のトルクＴｇ及び回転数Ｎｇ、並びにＭＧ２のトルクＴｍ及び回転数Ｎｍが特定されることと同じである。また、バッテリ４４の充放電量Ｐｃｈｇは、ＭＧ１のトルクＴｇ及び回転数Ｎｇ、並びにＭＧ２のトルクＴｍ及び回転数Ｎｍが特定されることによって特定される。これは、充放電量Ｐｃｈｇは、ＭＧ１のトルクＴｇと回転数Ｎｇとの積と、ＭＧ２のトルクＴｍと回転数Ｎｍとの積に応じた値となるためである。そして、バッテリ４４の充放電量Ｐｃｈｇが特定されると、ＳＯＣを特定できる。
【００３０】
付け加えると、（４）式の関係により、エンジン回転数Ｎｅに代えてＭＧ１回転数ＮｇがエンジントルクＴｅとともに定められた場合にも、充放電量とシステム動作点とを同様に特定できる。また、（２）式の関係により、充放電量とシステム動作点の特定のためにエンジントルクＴｅに代えてＭＧ１トルクＴｇが用いられてもよい。さらに、（３）式の関係により、車速ｖに代えてＭＧ２回転数Ｎｍが要求駆動トルクＴｐとともに与えられた場合にも、充放電量Ｐｃｈｇとシステム動作点とを上記と同様に特定できる。なお、車両駆動トルクは、車両の走行負荷に相当する。
【００３１】
１−２．パワートレーン制御
制御装置５０は、車両走行のために内燃機関２０、ＭＧ１及びＭＧ２を制御するパワートレーン制御を実行する。図２は、本発明の実施の形態１に係るパワートレーン制御に関連して制御装置５０が実行する処理を示すブロック図である。制御装置５０がパワートレーン制御に関連して実行する処理は、「制御入力決定処理５４」と「システム制御処理５６」とを含む。これらの処理は、パワートレーン制御が行われる制御期間τ中に行われる。この制御期間τの一例は、車両の１トリップ（システム起動開始時からシステム停止時までの期間）である。ただし、パワートレーン制御が行われる制御期間τは、必ずしも１トリップに限られず、１トリップ中の任意の一部の期間であってもよい。
【００３２】
１−２−１．制御入力決定処理５４
バッテリ４４のＳＯＣは、パワートレーンシステム１０の作動中（車両走行中）に、バッテリ４４の充放電量Ｐｃｈｇが変化することによって変動する。制御入力決定処理５４は、ＳＯＣの動的挙動（ダイナミクス）を制約条件として、車速ｖ及び要求駆動トルクＴｐに対して制御期間τ中の内燃機関２０の燃料消費量ｍｆを最小にするという最適化問題（最小値問題）を解くことにより、制御入力値ｕを求めるために実行される。当該制御入力値ｕの対象となるパラメータは、バッテリ４４の充放電量Ｐｃｈｇ及びシステム動作点を特定可能なものである。図１に示す構成を有するパワートレーンシステム１０の例では、エンジントルクＴｅとエンジン回転数Ｎｅが制御入力値ｕとなる。換言すると、制御入力決定処理５４は、燃料消費量ｍｆを最小とするための制御入力値（以下、「最適制御入力値ｕ*」と称する）を算出するために実行される。最適制御入力値ｕ*の算出は、所定の時間ステップΔｔ毎に実行される。その結果、燃料消費量ｍｆを最小にできるバッテリ４４の充放電量Ｐｃｈｇとシステム動作点とが時間ステップΔｔ毎に取得される。
【００３３】
この最適化問題では、以下の（５）式により定義されるハミルトニアンＨが用いられる。（５）式に示されるように、ハミルトニアンＨは、燃料消費量ｍｆの時間変化率である燃料消費率ｄｍｆ／ｄｔと、本最適化問題の随伴変数ｐとＳＯＣの時間変化率ｄＳＯＣ／ｄｔの積との和である。燃料消費率ｄｍｆ／ｄｔは、後述の（９）式に表されているように、エンジントルクＴｅとエンジン回転数Ｎｅの関数で表すことができる。ＳＯＣの時間変化率ｄＳＯＣ／ｄｔは、ＳＯＣの動的挙動（ダイナミクス）を表す以下の状態方程式（（６）式）のように、ＳＯＣ、エンジン回転数Ｎｅ、エンジントルクＴｅ、車速ｖ及び要求駆動トルクＴｐの関数ｆによって表される。付け加えると、このように定義されたハミルトニアンＨを最小にすることは、随伴変数ｐによって決定される燃料消費とバッテリ４４の電力消費とのバランスの下で、これらの燃料消費と電力消費についての合計のエネルギ消費を最小にすることを意味する。
【数３】
2020100386.tif 000008
2020100386.tif 000009
【００３４】
以下の（７）式は、（５）式中の随伴変数ｐが満たすべき関係を表している。（７）式中のＮｅ＊及びＴｅ＊は、最適制御入力値ｕ＊に該当する時のエンジン回転数Ｎｅ及びエンジントルクＴｅである。また、（８）式は、本最適化問題の対象となる制御入力値ｕに該当するエンジン回転数Ｎｅ及びエンジントルクＴｅの値の範囲（集合Ｕ）を示している。（８）式に示されるように、内燃機関２０を停止してＭＧ２のみを用いて車両を走行するＥＶモードでは、エンジン回転数Ｎｅ及びエンジントルクＴｅはそれぞれゼロとなる。また、集合Ｕに含まれるエンジン回転数Ｎｅ及びエンジントルクＴｅの値には、内燃機関２０が作動している車両走行モードであるＨＶモード（engine on range）において取り得る値も含まれる。具体的には、集合Ｕには、内燃機関２０のハードウェア上の制約、並びにＭＧ１回転数Ｎｇ及び動力分割機構３４のピニオンギヤの回転数の制約の下で取り得る値も含まれる。したがって、（８）式は、上記（６）式とともに、本最適化問題の制約条件に該当する。
【数４】
2020100386.tif 000010
2020100386.tif 000011
【００３５】
（随伴変数決定処理５８と制御入力算出処理６０）
制御入力決定処理５４は、図２に示すように、「随伴変数決定処理５８」と「制御入力算出処理６０」とを含む。制御入力算出処理６０は、（５）式により定義されるハミルトニアンＨを最小とする制御入力値ｕ（ｔ）を時間ステップΔｔ毎に探索して算出する。本最適化問題は、ハミルトニアンＨを最小とする制御入力値ｕ（ｔ）を求めるという問題に置き換えて考えることができ、この問題は、以下の（９）式のように表される。すなわち、（９）式の右辺に表されているハミルトニアンＨは、この問題の目的関数に相当する。各サンプル時刻ｔにおいてハミルトニアンＨを最小とする制御入力値ｕ（ｔ）は、例えば準ニュートン法を利用して（９）式により表される問題を解くことにより算出できる。
【数５】
2020100386.tif 000012
【００３６】
付け加えると、パワートレーンシステム１０の例では、制御入力算出処理６０は、ＨＶモードにおけるハミルトニアンＨＨＶ（以下の（１０）式参照）を最小とする最適制御入力値ｕ＊ＨＶ（ｔ）を時間ステップΔｔ毎に探索して算出するために用いられる。そのうえで、パワートレーンシステム１０は、ＨＶモードとともにＥＶモードを利用可能に構成されている。このようなパワートレーンシステム１０のために、制御入力決定処理５４は、次のような手法を用いて、ハミルトニアンＨを最小とする（すなわち、燃料消費量ｍｆを最小とする）最適制御入力値ｕ＊を決定する。すなわち、制御入力決定処理５４によれば、最適制御入力値ｕ＊は、制御入力算出処理６０によって算出されるＨＶモードにおける最適制御入力値ｕ＊ＨＶと、ＥＶモードにおける制御入力値ｕＥＶ（Ｎｅ及びＴｅが共にゼロ）の中から決定される。
【００３７】
より詳細には、ハミルトニアンＨＨＶがＥＶモード時のハミルトニアンＨＥＶ（以下の（１１）式参照）よりも小さい場合には、最適制御入力値ｕ＊ＨＶが最適制御入力値ｕ＊として扱われる。したがって、このような最適制御入力値ｕ＊がＥＶモードの使用中にパワートレーンシステム１０に与えられた場合には、内燃機関２０が始動される。一方、ハミルトニアンＨＥＶの方がハミルトニアンＨＨＶよりも小さい場合には、制御入力値ｕＥＶが最適制御入力値ｕ＊として扱われる。この場合には、最適制御入力値ｕ＊に相当する最適エンジン回転数Ｎｅ＊及び最適エンジントルクＴｅ＊は共にゼロとなる。したがって、このような最適制御入力値ｕ＊がＨＶモードの使用中にパワートレーンシステム１０に与えられた場合には、内燃機関２０が停止される。なお、ＥＶモードを利用しないハイブリッド車両のパワートレーンシステムであれば、上述のＨＶモードにおける最適制御入力値ｕ＊ＨＶをそのまま最適制御入力値ｕ＊として利用すればよい。
【００３８】
サンプル時刻ｔにおけるＨＶモード時のハミルトニアンＨＨＶ、及びＥＶモード時のハミルトニアンＨＥＶは、それぞれ、以下の（１０）及び（１１）式のように表される。なお、（１０）式中の集合Ｕｅは（９）式中のＮｅ及びＴｅの範囲（Ｎｅ、Ｔｅ  in engine on range）と同じである。なお、ＨＶモード時のハミルトニアンＨＨＶの算出の際、（１０）式の右辺の燃料消費率ｄｍ／ｄｔの関数及びＳＯＣの関数ｆに代入されるエンジン回転数Ｎｅ及びエンジントルクＴｅの値は、ＨＶモードにおける最適制御入力値ｕ＊ＨＶに相当するＮｅ＊ＨＶ及びＴｅ＊ＨＶである。また、ハミルトニアンＨＨＶ及びＨＥＶの算出の際、ＳＯＣの関数ｆに代入されるＳＯＣ、現在車速ｖ及び要求駆動トルクＴｐは、後述のステップＳ１００の処理により取得される値である。そして、関数ｆに掛け合わされる随伴変数ｐ（ｔ）は、後述のステップＳ１０２の処理により取得される値である。
【数６】
2020100386.tif 000013
2020100386.tif 000014
【００３９】
以下の説明では、連続的な時刻を示す場合は「ｔ」が用いられ、離散的な時刻（すなわち、時間ステップΔｔ毎の各時刻）を示す場合は「ｋ」が用いられる。制御入力算出処理６０による制御入力値ｕ（ｔ）の算出のために、現在のＳＯＣ、現在の車速ｖ及び要求駆動トルクＴｐとともに、随伴変数決定処理５８によって決定される随伴変数ｐ（ｔ）が与えられる。具体的には、随伴変数ｐの初期値ｐ０（すなわち、サンプル時刻ｋ＝０の時の随伴変数ｐ（０））として、車両の前回の制御期間τ中の随伴変数ｐの最終値ｐｆが用いられる。なお、初期値ｐ０は、最終値ｐｆに代え、前回の制御期間τ中の各サンプル時刻ｋにおいて算出された随伴変数ｐの平均値ｐＡＶＥであってもよい。
【００４０】
制御期間τの開始後の２回目以降の随伴変数ｐの演算に関しては、随伴変数決定処理５８によれば、時間ステップΔｔ毎に随伴変数ｐ（ｔ）が逐次算出されて更新される。より詳細には、この随伴変数ｐ（ｔ）の更新（すなわち、次回のサンプル時刻（ｋ＋１）の随伴変数ｐ（ｋ＋１）の算出は、（７）式に対して現在のサンプル時刻ｋのＳＯＣ（ｋ）、最適制御入力値ｕ＊（ｋ）（＝エンジン回転数Ｎｅ及びエンジントルクＴｅの最適値Ｎｅ＊（ｋ）及びＴｅ＊（ｋ））、及び随伴変数ｐ（ｋ）を代入しつつ、（７）式を数学的に解くことにより行われる。なお、最適制御入力値ｕ＊（ｋ）（＝最適値Ｎｅ＊（ｋ）及びＴｅ＊（ｋ））の算出は、ＨＶモードだけでなくＥＶモードをも考慮して行われる。
【００４１】
図３は、ハミルトニアンＨ（より詳細には、ＨＨＶ）を最小とする制御入力値ｕｋ（最適制御入力値ｕｋ＊ＨＶ）の探索の概念図である。図３には、制御入力値ｕに相当するエンジン回転数ＮｅとエンジントルクＴｅとを座標軸とする平面において、ハミルトニアンＨＨＶの等高線が表されている。そして、図３には、サンプル時刻ｋにおける制御入力値ｕｋ（＝ｕ（ｋ））が、図２に示す制御入力算出処理６０による探索によって、最適制御入力値ｕｋ＊ＨＶに近づいていく様子が表されている。より詳細には、図３には、ｉ番目の探索値ｕｋｉと対して所定量Δｕだけ制御入力値ｕｋを移動させた際に、その次の（ｉ＋１）番目の探索値ｕｋｉ＋１の方がｉ番目の探索値ｕｋｉと比べてハミルトニアンＨＨＶが小さくなっている様子が表されている。そして、図３に示す一例では、その次の（ｉ＋２）回目の探索において、ハミルトニアンＨＨＶを最小とする最適制御入力値ｕｋ＊ＨＶが得られている。このような探索による最適制御入力値ｕｋ＊ＨＶの算出は、例えば、準ニュートン法を利用して行うことができる。
【００４２】
次に、図４は、最適制御入力値ｕ＊及びその算出に用いる随伴変数ｐが時間ステップΔｔ毎に繰り返し算出される様子を概念的に表した図である。図４に示すように、制御期間τの開始時（例えば、パワートレーンシステム１０の起動時）に相当する初回のサンプル時刻（ｋ＝０）では、制御入力算出処理６０は、最適制御入力値ｕ（０）＊（＝ｕ０＊）を算出する。この最適制御入力値ｕ０＊（すなわち、Ｎｅ０＊及びＴｅ０＊）は、随伴変数ｐの初期値ｐ０及び現在の（実）ＳＯＣ０と、図示省略された現在車速ｖ及び要求駆動トルクＴｐとを用いて、（９）式で表される最適化問題を解くことにより算出される。なお、図４を参照して説明する最適制御入力値ｕ（ｔ）＊の算出についても、ＨＶモードだけでなくＥＶモードをも考慮して行われている。
【００４３】
また、初回のサンプル時刻（ｋ＝０）では、随伴変数決定処理５８は、最適制御入力値ｕ０＊（Ｎｅ０＊及びＴｅ０＊）とＳＯＣ０と初期値ｐ０とが代入された（７）式を解く。これにより、次回（すなわち、時間ステップΔｔが１つ後）のサンプル時刻（ｋ＝１）の演算に用いられる随伴変数ｐ１が算出される。
【００４４】
次のサンプル時刻（ｋ＝１）では、制御入力算出処理６０は、上記のように算出された随伴変数ｐ１及び現在のＳＯＣ１と、現在車速ｖ及び要求駆動トルクＴｐとを用いて、最適制御入力値ｕ１＊を算出する。以後、同様の演算が時間ステップΔｔ毎に繰り返し実行される。
【００４５】
１−２−２．システム制御処理５６
図２に示すシステム制御処理５６は、制御入力決定処理５４によって上述のように求められた最適制御入力値ｕ（ｔ）＊（すなわち、Ｎｅ＊及びＴｅ＊）をパワートレーンシステム１０に与えることにより、内燃機関２０、ＭＧ１及びＭＧ２を制御する。より詳細には、決定された最適制御入力値ｕ（ｔ）＊（すなわち、Ｎｅ＊及びＴｅ＊）に基づいて、サンプル時刻ｋにおけるエンジントルクＴｅ、ＭＧ１トルクＴｇ及びＭＧ２トルクＴｍのそれぞれの目標値が、一例として、次のような手法を利用して決定される。
【００４６】
以下の（１２）式は、パワートレーンシステム１０の駆動系の運動方程式を示している。換言すると、（１２）式は、パワートレーンシステム１０によって制御される状態量（制御量）に相当する要求駆動トルクＴｐ（Ｎｍ）、充放電量Ｐｃｈｇ（Ｗ）及びエンジン回転数Ｎｅの変化率ｄＮｅ／ｄｔ（ｒａｄ／ｓ２）と、トルクデバイス（内燃機関２０、ＭＧ１、ＭＧ２）の操作量である各トルクＴｅ、Ｔｇ、Ｔｍ（Ｎｍ）との関係を規定する線形の状態方程式である。
【数７】
2020100386.tif 000015
【００４７】
（１２）式において、ｃ（ｃ１１、ｃ１２、…）は、充放電量ＰｃｈｇとトルクＴｇ、Ｔｍとに関するｃ２２及びｃ２３を除き、パワートレーンシステム１０のハードウェア諸元（例えば、各部のイナーシャ及びギヤ比）に応じて定まる定数である。ｃ２２及びｃ２３については、運転中の回転数Ｎｇ、Ｎｍの変化に応じて変化する。
【００４８】
制御入力決定処理５４によって最適エンジン回転数Ｎｅ＊及び最適エンジントルクＴｅ＊が決定されると、これらに応じたシステム動作点（エンジン回転数Ｎｅを含む）と充放電量Ｐｃｈｇとが特定される。そして、エンジン回転数の変化率ｄＮｅ／ｄｔは、最適エンジン回転数Ｎｅ＊から現在のエンジン回転数Ｎｅ（ｋ）を引いて得られる差（Ｎｅ＊−Ｎｅ（ｋ））を時間ステップΔｔで除することにより得られる。（１２）式では、このように特定されたエンジン回転数変化率ｄＮｅ／ｄｔ（最適エンジン回転数Ｎｅ＊に基づく値）及び充放電量Ｐｃｈｇが、ドライバーからのトルク要求（アクセルペダルの踏み込み量）に基づく要求駆動トルクＴｐとともに、目標状態量として利用されている。したがって、（１２）式によって表された連立方程式を解くことにより、これらの目標状態量を満足する操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ）を得ることができる。得られた操作量は、トルクデバイス（内燃機関２０、ＭＧ１、ＭＧ２）に出力される。その結果、内燃機関２０では、与えられた操作量（Ｔｅ）を実現するために、エンジントルク制御のための各アクチュエータ（スロットルバルブ２２、燃料噴射弁２４及び点火装置２６）が制御される。また、ＭＧ１とＭＧ２の制御に関しては、与えられた操作量（Ｔｇ、Ｔｍ）を実現するように、ＭＧ１及びＭＧ２がインバータ４０によって制御される。
【００４９】
１−２−３．制御ルーチン
図５は、本発明の実施の形態１に係るパワートレーン制御に関する処理のルーチンを示すフローチャートである。本ルーチンは、一例としてパワートレーンシステム１０の起動中（すなわち、１トリップ中）に所定の時間ステップΔｔ毎に繰り返し実行される。すなわち、本実施形態の制御期間τの一例は、車両の１トリップである。
【００５０】
なお、本実施形態の「制御入力決定処理５４」は以下のステップＳ１００〜Ｓ１０６の処理と対応しており、「システム制御処理５６」はステップＳ１０８の処理と対応している。より詳細には、「随伴変数決定処理５８」はステップＳ１０２及びＳ１０６の処理に対応し、また、ステップＳ１０４の処理は、ＨＶモード用の演算を行う「制御入力算出処理６０」を含む。
【００５１】
図５に示すルーチンでは、制御装置５０は、まず、ステップＳ１００において、現在の（実）ＳＯＣを取得（算出）するとともに、センサ類５２を用いて現在の車速ｖ及び要求駆動トルクＴｐを取得する。より詳細には、現在の車速ｖは、例えば車速センサを用いて取得され、要求駆動トルクＴｐは、アクセルポジションセンサにより検出されるアクセルペダルの踏み込み量に応じた値として取得される。その後、処理はステップＳ１０２に進む。
【００５２】
ステップＳ１０２では、制御装置５０は、現在のサンプル時刻ｋの随伴変数ｐ（ｋ）を取得する。制御装置５０のメモリ５０ｂには、前回の制御期間τ（この例では、前回のトリップと同じ）中の随伴変数ｐの最終値ｐｆが記憶されている。制御装置５０は、本パワートレーン制御の開始後（例えば、システム起動後）の初回の演算においては、この最終値ｐｆを初期値ｐ０として用いる。２回目以降の演算においては、後述のステップＳ１０６の処理によって前回のサンプル時刻（ｋ−１）において算出された随伴変数ｐ（ｋ）が、今回の随伴変数ｐ（ｋ）として用いられる。その後、処理はステップＳ１０４に進む。
【００５３】
なお、既述したように、初期値ｐ０は、前回の制御期間τ中の随伴変数ｐの平均値ｐＡＶＥであってもよい。平均値ｐＡＶＥを用いる例では、個々の制御期間τ中に各サンプル時刻ｋの随伴変数ｐの平均値ｐＡＶＥが算出され、かつ、制御期間τの終了時に最新の平均値ｐＡＶＥがメモリ５０ｂに記憶される。
【００５４】
ステップＳ１０４では、制御装置５０は、上記（９）式により表される最適化問題を解くことにより、ハミルトニアンＨを最小とする最適制御入力値ｕ＊（ｋ）（すなわち、Ｎｅ＊（ｋ）及びＴｅ＊（ｋ））を探索して算出する。具体的には、ステップＳ１０４の処理は、既述したようにＨＶモード時のハミルトニアンＨＨＶを最小とする最適制御入力値ｕ＊ＨＶ（ｋ）を探索して算出する制御入力算出処理６０を含む。そして、最適制御入力値ｕ＊（ｋ）は、制御入力算出処理６０によって算出される最適制御入力値ｕ＊ＨＶ（ｋ）と、ＥＶモードにおける制御入力値ｕＥＶ（ｋ）（Ｎｅ及びＴｅが共にゼロ）の中から、ハミルトニアンＨを最小とするように決定される。
【００５５】
ステップＳ１０４の後に、処理はステップＳ１０６に進む。ステップＳ１０６では、制御装置５０は、次のサンプル時刻（ｋ＋１）の演算に用いられる随伴変数ｐ（ｋ＋１）を算出する。随伴変数ｐ（ｋ＋１）の算出手法は、（７）式を参照して既述した通りである。算出された随伴変数ｐ（ｋ＋１）は、メモリ５０ｂに記憶される。その後、処理はステップＳ１０８に進む。
【００５６】
ステップＳ１０８では、制御装置５０は、ステップＳ１０４の処理により算出した最適制御入力値ｕ＊（ｋ）（すなわち、Ｎｅ＊（ｋ）及びＴｅ＊（ｋ））をパワートレーンシステム１０に適用するための処理（システム制御処理５６）を実行する。その結果、最適制御入力値ｕ＊（ｋ）に対応するシステム動作点及びバッテリ４４の充放電量Ｐｃｈｇが特定される。そして、既述したように、最適制御入力値ｕ＊（ｋ）に基づいて内燃機関２０、ＭＧ１及びＭＧ２が制御される。
【００５７】
１−３．効果
以上説明した本実施形態のパワートレーンシステム１０によれば、（５）式により定義されるハミルトニアンＨが最小となる最適制御入力値ｕ＊（ｋ）がサンプル時刻ｋ毎に取得される。したがって、燃料消費量ｍｆが最小となるように各サンプル時刻ｋの最適制御入力値ｕ＊（ｋ）を決定できるようになる。その結果、決定された最適制御入力値ｕ＊（ｋ）に応じて、バッテリ４４の充放電量Ｐｃｈｇとシステム動作点とを適切に決定できるようになる。このため、本実施形態のパワートレーン制御によれば、各サンプル時刻ｋにおいて燃料消費量ｍｆを低減させられるようにパワートレーンシステム１０を制御することができる。
【００５８】
そして、本実施形態の制御入力決定処理５４によれば、対象とする最適化問題の随伴変数ｐの初期値ｐ０として、前回の制御期間τ中の随伴変数ｐの最終値ｐｆ（又は平均値ｐＡＶＥ）が用いられる。これにより、将来（制御入力値ｕを最適化したい期間）の車速ｖ及び要求駆動トルクＴｐが未知であっても、各サンプル時刻ｋの充放電量Ｐｃｈｇ及びシステム動作点を適切に決定できるようになる。付け加えると、将来の車速ｖ及び要求駆動トルクＴｐを別途予測する必要がないため、プロセッサ５０ａの演算負荷の低減を図りつつ、各サンプル時刻ｔの充放電量Ｐｃｈｇ及びシステム動作点を適切に決定できる。
【００５９】
付け加えると、随伴変数ｐの初期値ｐ０として前回の制御期間τに関する最終値ｐｆ（又は平均値ｐＡＶＥ）を用いることは、次のような意義を有している。まず、制御期間τの途中で実ＳＯＣがＳＯＣ制御中心値から大きく外れると、強制発電又は強制放電が必要になって燃費が悪化する可能性がある。このような事態を回避するためには、終端ＳＯＣ（制御期間τの終了時の実ＳＯＣ）がＳＯＣ制御中心値に近づくように制御期間τ中の実ＳＯＣを制御することが望ましい。その理由は、ＳＯＣ制御中心値に近づくように終端ＳＯＣを制御できていれば、制御期間τ中の実ＳＯＣをＳＯＣ制御中心値を中心として推移させられるといえるためである。ここで、初期値ｐ０は終端ＳＯＣに影響を及ぼす。すなわち、初期値ｐ０が変わると、終端ＳＯＣが変化する。また、サンプル時刻ｋ毎に算出される随伴変数ｐ（ｋ）は、車両走行履歴（制御期間τの車速ｖ及び駆動トルクＴｐの履歴）に応じて変化する。そして、ハミルトニアンＨに関する（５）式によれば、随伴変数ｐは、燃料消費に対する電力消費の重みに相当する。したがって、前回の制御期間τの初期の実ＳＯＣ及び終端ＳＯＣがともにＳＯＣ制御中心値（例えば、６０％）である例において、今回の制御期間τの初期の実ＳＯＣが６０％であって今回の制御期間τ中の車両走行履歴（ｖ、Ｔｐの履歴）が前回の制御期間τのものと同様であれば、初期値ｐ０として上記の最終値ｐｆ又は平均値ｐＡＶＥを用いることにより、今回の制御期間τにおいても前回と同様に６０％の終端ＳＯＣを狙える（すなわち、今回の制御期間τ中の実ＳＯＣがＳＯＣ制御中心値を中心として推移する）ことを期待できる。以上のことから、初期値ｐ０として前回の制御期間τ中の最終値ｐｆ（又は平均値ｐＡＶＥ）を使用するということは、過去（前回）の走行履歴に基づいて燃料とバッテリ４４の電力に関する将来の適切な使用比率を予測していることに相当するといえる。換言すると、初期値ｐ０として前回の制御期間τ中の最終値ｐｆ又は平均値ｐＡＶＥを用いることは、前回の制御期間τにおいて得られた情報から、今回の制御期間τにおいて狙いとする（すなわち、ＳＯＣ制御中心値に近づく）終端ＳＯＣを実現可能な初期値ｐ０を予測しているといえる。
【００６０】
２．実施の形態２
次に、図６〜図９を参照して、本発明の実施の形態２について説明する。
【００６１】
２−１．パワートレーンシステムの構成例
実施の形態２に係るパワートレーンシステムは、制御装置５０に代え、後述の図７に示す制御装置７０を備えている点を除き、実施の形態１に係るパワートレーンシステム１０と同様である。
【００６２】
２−２．パワートレーン制御
２−２−１．実施の形態１に係る制御入力決定処理５４の課題
上述した制御入力決定処理５４によれば、随伴変数ｐの初期値ｐ０として、前回の制御期間τ中の随伴変数ｐの最終値ｐｆ（又は平均値ｐＡＶＥ）が用いられる。既述したように、初期値ｐ０として前回の制御期間τ中の最終値ｐｆ（又は平均値ｐＡＶＥ）を使用するということは、過去（前回）の走行履歴に基づいて燃料とバッテリ４４の電力に関する将来の適切な使用比率を予測していることに相当するといえる。換言すると、前回の制御期間τの最終値ｐｆ等の使用は、将来の走行パターン（ｖ、Ｔｐの推移）を把握せずに、将来の走行パターンが過去の走行パターンと同様になると想定して随伴変数ｐを決定しているといえる。
【００６３】
しかしながら、過去の走行パターンと将来の走行パターンとは、必ずしも同じになるとは限られない。具体的には、制御入力決定処理５４が使用される例では、仮に将来の走行パターンが過去の走行パターンに対して異なるものになると、実ＳＯＣ軌道（時間に対して変動する実ＳＯＣの変動中心線）がＳＯＣ制御中心値（後述の図６参照）からずれてしまう可能性がある。
【００６４】
図６は、上述した実施の形態１に係るパワートレーン制御の課題と、その対策を有する実施の形態２に係るパワートレーン制御とを比較して説明するためのタイムチャートである。図６中に破線で示す実ＳＯＣの波形は、実施の形態１に係るパワートレーン制御の実行中にＳＯＣ制御中心値に対する実ＳＯＣの軌道のずれが生じた例を示している。より詳細には、図６は、時間の経過とともに、ＳＯＣ制御中心値（例えば、６０％）に対して実ＳＯＣが低くなる側（すなわち、放電側）に実ＳＯＣ軌道がずれた例を示している。実ＳＯＣ軌道は、図６に示す例とは逆に、ＳＯＣ制御中心値に対して実ＳＯＣが高くなる側（すなわち、充電側）にずれることもある。ここでいうＳＯＣ制御中心値は、本発明に係る「目標充電率」の一例に相当する。
【００６５】
２−２−２．過去の走行パターンに対する将来の走行パターンの変化を考慮したパワートレーン制御の概要
図７は、本発明の実施の形態２に係るパワートレーン制御に関連して制御装置７０が実行する処理を示すブロック図である。制御装置７０は、以下に説明する点において、実施の形態１の制御装置５０と相違している。すなわち、制御装置７０がパワートレーン制御に関連して実行する処理は、「制御入力決定処理５４」に代え、「制御入力決定処理７２」を含む。そして、この制御入力決定処理７２に含まれる「随伴変数決定処理７４」は、図６を参照して説明した課題に鑑みて「随伴変数修正処理７４ａ」を含むという点において、実施の形態１の随伴変数決定処理５８と相違している。
【００６６】
随伴変数修正処理７４ａは、ＳＯＣの偏差ΔＳＯＣに基づいて随伴変数ｐを修正するために実行される。偏差ΔＳＯＣは、実ＳＯＣ軌道からＳＯＣ制御中心値を引いて得られる差に相当する。より詳細には、随伴変数修正処理７４ａによれば、図６に示すように、一例として時間ステップΔｔ毎に（すなわち、本実施形態のパワートレーン制御の制御周期で）、偏差ΔＳＯＣが算出される。実ＳＯＣ軌道は、例えば、実ＳＯＣの移動平均線を求めることによって取得できる。なお、偏差ΔＳＯＣは、本発明に係る「目標充電率と実充電率との差」の一例に相当する。
【００６７】
随伴変数修正処理７４ａは、上記のように算出される偏差ΔＳＯＣに基づいて、一例として時間ステップΔｔ毎に（制御周期で）随伴変数ｐを修正する。図８は、ＳＯＣ（ｋ＋１）と随伴変数ｐ（ｋ）との関係を表したグラフである。図８に示すように、サンプル時刻ｋの随伴変数ｐ（ｋ）と次回のサンプル時刻（ｋ＋１）のＳＯＣ（ｋ＋１）とは、互いに反比例の関係にある。より詳細には、現在のサンプル時刻ｋの随伴変数ｐ（ｋ）及び（実）ＳＯＣ（ｋ）に応じて最適制御入力値ｕ＊（ｋ）が決定されると、決定した最適制御入力値ｕ＊（ｋ）に応じて次回のサンプル時刻（ｋ＋１）の（実）ＳＯＣ（ｋ＋１）が変化する。具体的には、随伴変数ｐ（ｋ）が大きくなると、ＳＯＣ（ｋ＋１）はＳＯＣ（ｋ）に対して低くなる。逆に、随伴変数ｐ（ｋ）が小さくなると、ＳＯＣ（ｋ＋１）はＳＯＣ（ｋ）に対して高くなる。
【００６８】
次に、偏差ΔＳＯＣに基づく随伴変数ｐの修正手法の一例を示す。随伴変数ｐは、以下の（１３）式に従って修正される。すなわち、修正後の随伴変数ｐは、修正前の随伴変数ｐに対して、偏差ΔＳＯＣに所定のＦＢゲインを乗じて得られる補正値を加えることにより算出される。したがって、この補正値の絶対値は、偏差ΔＳＯＣの絶対値が大きいほど大きくなる。
【数８】
2020100386.tif 000016
【００６９】
偏差ΔＳＯＣ（＝実ＳＯＣ軌道−ＳＯＣ制御中心値）は、ＳＯＣ制御中心値に対して実ＳＯＣ軌道が放電側にずれている場合（実ＳＯＣ＜ＳＯＣ制御中心値）には負となる。したがって、（１３）式によれば、実ＳＯＣ軌道が放電側にずれている場合には、負の補正値が修正前の随伴変数ｐに加算されるので、随伴変数ｐが小さくなるように修正される。より詳細には、随伴変数ｐは、偏差ΔＳＯＣ（の絶対値）が大きいほど小さくなるように修正される。修正後の随伴変数ｐ（ｋ）は、同一時間ステップΔｔにおける最適制御入力値ｕ＊（ｋ）の算出に直ちに反映される。これにより、修正前と比べて実ＳＯＣの低下が抑制されるように（すなわち、バッテリ４４の電力消費を抑えるために内燃機関２０の作動が増えるように）パワートレーンシステム１０が制御されることになる。その結果、偏差ΔＳＯＣが減少する。
【００７０】
一方、実ＳＯＣ軌道が充電側にずれている場合（実ＳＯＣ＞ＳＯＣ制御中心値）には、偏差ΔＳＯＣは正となる。したがって、（１３）式によれば、実ＳＯＣ軌道が充電側にずれている場合には、正の補正値が修正前の随伴変数ｐに加算されるので、修正前の随伴変数ｐが大きくなるように修正される。より詳細には、随伴変数ｐは、偏差ΔＳＯＣ（の絶対値）が大きいほど大きくなるように修正される。これにより、修正前と比べて実ＳＯＣの低下（バッテリ４４の電力消費）が促進されるようにパワートレーンシステム１０が制御されることになる。その結果、偏差ΔＳＯＣが減少する。
【００７１】
既述したように、初期値ｐ０として前回の制御期間τ中の最終値ｐｆ（又は平均値ｐＡＶＥ）を使用するということは、過去（前回）の走行履歴に基づいて燃料とバッテリ４４の電力に関する将来の適切な使用比率を予測していることに相当するといえる。この点に関し、随伴変数修正処理７４ａによれば、そのような使用比率の予測値（前回の最終値ｐｆ又は平均値ｐＡＶＥ）を修正するフィードバック処理が偏差ΔＳＯＣに基づいて時間ステップΔｔ毎に行われることになるといえる。
【００７２】
２−２−３．制御ルーチン
図９は、本発明の実施の形態２に係るパワートレーン制御に関する処理のルーチンを示すフローチャートである。なお、図９に示すルーチン中のステップＳ１００〜Ｓ１０８の処理については、実施の形態１において既述した通りである。本ルーチンのステップＳ２００及びＳ２０２の処理は、「随伴変数修正処理７４ａ」に対応している。
【００７３】
図９に示すルーチンでは、処理はステップＳ１０２の後にステップＳ２００に進む。ステップＳ２００では、制御装置７０は、現在のサンプル時刻ｋにおける偏差ΔＳＯＣ（ｋ）を算出する。偏差ΔＳＯＣの算出手法の一例は、図６、７を参照して説明した通りである。その後、処理はステップＳ２０２に進む。
【００７４】
ステップＳ２０２では、制御装置７０は、ステップＳ２００において算出した偏差ΔＳＯＣ（ｋ）に応じて、ステップＳ１０２において取得された随伴変数ｐ（ｋ）を修正する。具体的には、一例として、上述の（１３）式を利用して補正値を算出し、算出した補正値によって随伴変数ｐ（ｋ）を修正する。その結果、ＳＯＣ制御中心値に対して実ＳＯＣ軌道が放電側にずれている場合には、随伴変数ｐ（ｋ）が小さくされ、逆に、実ＳＯＣ軌道が充電側にずれている場合には、随伴変数ｐ（ｋ）が大きくされる。なお、偏差ΔＳＯＣ（ｋ）がゼロである場合には、随伴変数ｐ（ｋ）は修正されない。
【００７５】
その後、処理はステップＳ１０４に進む。したがって、ステップＳ２０２の処理による修正後の随伴変数ｐ（ｋ）が、ステップＳ１０４の処理による最適制御入力値ｕ＊（ｋ）の演算に反映される。
【００７６】
２−３．効果
以上説明したように、本実施形態の制御装置７０によって実行される制御入力決定処理７２の随伴変数決定処理７４は、随伴変数修正処理７４ａを含む。随伴変数修正処理７４ａによれば、パワートレーン制御の実行中に、偏差ΔＳＯＣに応じて随伴変数ｐが時間ステップΔｔ毎に修正される。これにより、図６中の２つの実ＳＯＣ波形を比較すると分かるように、実線の例（ＳＯＣのフィードバック（随伴変数修正処理７４ａ）を伴う実施の形態２）によれば、破線の例（ＳＯＣのフィードバックを伴わない実施の形態１）と比べて、パワートレーン制御の実行中の実ＳＯＣ軌道の中心値をＳＯＣ制御中心値に近づけることが可能となる。換言すると、今回の制御期間τの終端ＳＯＣをＳＯＣ制御中心値に近づけることが可能となる。このため、制御期間τの途中で強制充電又は強制放電が必要となることを抑制できる。以上のように、本実施形態のパワートレーン制御によれば、実施の形態１のパワートレーン制御と同様に車速ｖ及び要求駆動トルクＴｐの予測を不要としつつ、過去（前回の制御期間τ）の走行パターンに対して今回の制御期間τの走行パターンが異なる場合であっても燃料消費量ｍｆを最小とするシステム動作点及びバッテリ４４の充放電量Ｐｃｈｇをより適切に決定できるようになる。
【００７７】
２−４．随伴変数修正処理の実行時期の他の例
上述した実施の形態２においては、時間ステップΔｔ毎に随伴変数ｐを修正する随伴変数修正処理７４ａを例に挙げた。しかしながら、本発明に係る「随伴変数修正処理」は、上記の例に代え、例えば、時間ステップΔｔ（パワートレーン制御の制御周期）よりも長い任意の周期で、パワートレーン制御が行われる制御期間中に繰り返し実行されてもよい。
【００７８】
３．実施の形態３
次に、図１０〜１６を参照して、本発明の実施の形態３について説明する。
【００７９】
３−１．パワートレーンシステムの構成例
実施の形態３に係るパワートレーンシステムは、制御装置７０に代え、後述の図１２に示す制御装置８０を備えている点を除き、実施の形態２に係るパワートレーンシステムと同様である。
【００８０】
３−２．パワートレーン制御
３−２−１．実施の形態２に係る随伴変数修正処理７４ａの課題
図１０は、随伴変数ｐとＳＯＣとの関係を車両走行モード毎に分けて表したグラフである。図１０中には、モードＡ〜Ｇが例示されている。図１０中の各直線は、各車両走行モードの使用中に所定時間毎にサンプリングされた随伴変数ｐ及び（実）ＳＯＣのデータのプロット値の近似直線に相当する。
【００８１】
図１０に示す例では、モードＡ〜Ｇを用いて多様な車両走行パターンの情報が得られている。より詳細には、モードＡは、市街地モード、郊外モード及び高速道路モードを含むＷＬＴＣ（World harmonized Light vehicles Test Cycle）モードに相当する。モードＢは、米国の高速道路モードの１つであるＨＷＹモードに相当する。モードＣは、日本の市街地の渋滞走行を模擬したモードに相当する。モードＤは、大都市の渋滞走行を模擬した他の渋滞走行モードに相当する。モードＥは、米国の他の高速道路モードであるＵＳ０６モードに相当する。モードＦは、ロサンゼルス郊外の走行パターンを模擬したＬＡ＃４モードに相当する。モードＧは、日本で過去に用いられていたＪＣ０８モードに相当する。
【００８２】
車両走行モードが異なると、車両の走り方（代表的には車速ｖ及び車両駆動トルク（要求駆動トルクＴｐ）の変化の仕方）が異なるものとなる。その結果、図１０に示すように、随伴変数ｐとＳＯＣとの関係が車両走行モードに応じて異なるものとなる。より詳細には、図１０中に示す各近似直線の傾き（比ΔＰ／ΔＳＯＣ）の相違から分かるように、車両走行モードの相違に起因して、ＳＯＣに対する随伴変数ｐの感度が変化する。図１１は、ＳＯＣに対する随伴変数ｐの感度、すなわち、比ΔＰ／ΔＳＯＣをモードＡ〜モードＧの間で比較して表したグラフである。
【００８３】
上述した実施の形態２の随伴変数修正処理７４ａによれば、ＳＯＣの偏差ΔＳＯＣ（より詳細には、狙いとするＳＯＣ軌道（ＳＯＣ制御中心値）に対する実ＳＯＣ軌道のずれ量）に応じて随伴変数ｐが修正される（フィードバック処理）。その一方で、図１０及び図１１を参照して上述したように、ＳＯＣに対する随伴変数ｐの感度は車両走行モード（車両走行パターン）に応じて変化する。このことは、偏差ΔＳＯＣから補正量（上述の（１３）式の右辺第２項）に変換するために用いられるＦＢゲインの最適値が車両走行パターンに応じて変化することを意味する。
【００８４】
したがって、上記のようなフィードバック処理において用いられるＦＢゲインが固定値であると、ＦＢゲインの適合時に想定した車両走行パターン以外の車両走行パターンの下では、ＦＢゲインが適切なものでなくなる可能性がある。このことは、ハイブリッド車両の燃費悪化に繋がり得る。付け加えると、用いられるＦＢゲインが固定値でなかったとしても、ＳＯＣに対する随伴変数ｐの感度が車両走行モードに応じて変化する点を考慮してＦＢゲインが変更されるようになっていなければ、上記と同様の課題が生じ得る。
【００８５】
３−２−２．実施の形態３に係る随伴変数修正処理８４ａの概要
図１２は、本発明の実施の形態３に係るパワートレーン制御に関連して制御装置８０が実行する処理を示すブロック図である。制御装置８０は、以下に説明する点において、実施の形態２の制御装置７０と相違している。すなわち、制御装置８０がパワートレーン制御に関連して実行する処理は、「制御入力決定処理８２」と「システム制御処理５６」とを含む。そして、この制御入力決定処理８２に含まれる「随伴変数決定処理８４」は、図１０及び図１１を参照して説明した課題に鑑みて「随伴変数修正処理７４ａ」に代えて「随伴変数修正処理８４ａ」を含むという点において、実施の形態２の随伴変数決定処理７４と相違している。
【００８６】
随伴変数修正処理８４ａは、以下のように設定されるＦＢゲインを用いるという点において、随伴変数修正処理７４ａと相違している。具体的には、本実施形態で用いられるＦＢゲインは、ハイブリッド車両の走行履歴に基づいて設定される。そして、走行履歴の具体例として、平均車速ａｖｅＶと平均駆動トルクａｖｅＴｐとが用いられる。
【００８７】
平均車速ａｖｅＶは、所定期間における車速ｖの平均値に相当する。平均駆動トルクａｖｅＴｐは、所定期間における車両駆動トルク（要求駆動トルクＴｐ）の平均値に相当する。これらの所定期間の一例は、現時点から遡って３０秒の期間である。このように、本実施形態では、ＦＢゲインの設定のために、現時点に対して直前の走行履歴が用いられる。
【００８８】
なお、ＦＢゲインは、本発明に係る「ゲイン」の一例に相当する。また、平均車速ａｖｅＶの算出に関する所定期間は本発明に係る「第１所定期間」の一例に相当し、平均駆動トルクａｖｅＴｐの算出に関する所定期間は本発明に係る「第２所定期間」の一例に相当する。上記の例では、第１所定期間と第２所定期間とは同じであるが、これらは必ずしも同じでなくてもよい。
【００８９】
図１３は、平均車速ａｖｅＶ及び平均駆動トルクａｖｅＴｐと、比ΔＰ／ΔＳＯＣとの関係を車両走行モード毎に表したグラフである。より詳細には、各車両走行モード（モードＡ〜Ｇ）に関するプロット点は、それぞれのモードの使用中の全体のデータ（ａｖｅＶ，ａｖｅＴｐ，ΔＰ／ΔＳＯＣ）の平均値に対応している。したがって、モードＡ〜Ｇは、それぞれのモード中の平均的な車両走行負荷（車両駆動トルク）及び平均的な車速に応じて、図１３中に示されるように分布する。
【００９０】
図１３中の近似直線Ｌは、モードＡ〜Ｇの各プロット点に関する近似直線に相当する。この近似直線Ｌによって表されるように、比ΔＰ／ΔＳＯＣは、平均車速ａｖｅＶが高いほど高くなる。また、比ΔＰ／ΔＳＯＣは、平均駆動トルクａｖｅＴｐが高いほど高くなる。このように、図１３に示す３次元的な関係から、比ΔＰ／ΔＳＯＣは、平均車速ａｖｅＶ及び平均駆動トルクａｖｅＴｐと高い相関を有することが分かる。
【００９１】
上述の知見より、平均車速ａｖｅＶ及び平均駆動トルクａｖｅＴｐを利用することで、現時点に対する直前の走行履歴に基づく比ΔＰ／ΔＳＯＣ（すなわち、ＳＯＣに対する随伴変数ｐの感度）を適切に取得できるようになる。
【００９２】
以下の（１４）式は、本実施形態の随伴変数修正処理８４ａにおいて用いられるＦＢゲインの算出式の一例を示している。（１４）式に示すように、本実施形態では、平均車速ａｖｅＶと平均駆動トルクａｖｅＴｐの関数となる比ΔＰ／ΔＳＯＣがＦＢゲインとして用いられる。
【数９】
2020100386.tif 000017
【００９３】
（１４）式の例のように、比ΔＰ／ΔＳＯＣの近似式としては、平均車速ａｖｅＶ及び平均駆動トルクａｖｅＴｐを独立変数とする一次式を用いることができる。この近似式中の係数Ａ、Ｂ及びＣは、例えば、最小二乗法等の重回帰分析を用いて予め設定される。このような近似式の利用により、現時点に対する直前の走行履歴に基づく比ΔＰ／ΔＳＯＣ（すなわち、ＳＯＣに対する随伴変数ｐの感度）に応じた適切なＦＢゲインを取得（推定）できるようになる。
【００９４】
付け加えると、図１３に示すような関係を有する比ΔＰ／ΔＳＯＣの利用により、ＦＢゲインは、平均車速ａｖｅＶが高いほど大きくなるように設定されることになる。また、ＦＢゲインは、平均駆動トルクａｖｅＴｐが高いほど大きくなるように設定されることになる。
【００９５】
なお、ＦＢゲインの設定のために用いられる近似式は、上記の一次式の例に限られず、二次以上の高次の式であってもよい。また、ＦＢゲインの設定のために、このような近似式に代え、平均車速ａｖｅＶ及び平均駆動トルクａｖｅＴｐに対する比ΔＰ／ΔＳＯＣの関係を定めたマップ（図示省略）が用いられてもよい。
【００９６】
３−２−３．制御ルーチン
本実施形態に係るパワートレーン制御に関する処理のメインルーチン（図示省略）は、ステップＳ２０２の処理に代えて次の図１４に示すサブルーチンの処理が実行される点において、実施の形態２の図９に示すルーチンと相違している。
【００９７】
図１４は、本発明の実施の形態３に係るパワートレーン制御において、偏差ΔＳＯＣ（ｋ）に応じて随伴変数ｐ（ｋ）を修正するために実行される処理のサブルーチンを示すフローチャートである。なお、本実施形態では、ステップＳ２００の処理（図９参照）及び図１４に示すサブルーチンの処理は、「随伴変数修正処理８４ａ」に対応している。
【００９８】
図１４に示すサブルーチンでは、制御装置８０は、まず、ステップＳ３００において、偏差ΔＳＯＣ（ｋ）を取得する。取得される偏差ΔＳＯＣ（ｋ）は、ステップＳ２００の処理による算出値である。その後、処理は、ステップＳ３０２に進む。
【００９９】
ステップＳ３０２では、制御装置８０は、現時点に対する直前の車両走行履歴を取得する。具体的には、制御装置８０は、上述の所定期間（例えば、現時点を遡って３０秒の期間）における平均車速ａｖｅＶ及び平均駆動トルクａｖｅＴｐを取得する。これらは、より詳細には移動平均値である。すなわち、本サブルーチンの処理は、時間ステップΔｔ毎に繰り返し実行されるため、本ステップＳ３００による平均車速ａｖｅＶの算出に用いられる車速ｖの時系列データが時間ステップΔｔ毎に更新されていく。このことは、平均駆動トルクａｖｅＴｐについても同様である。
【０１００】
平均車速ａｖｅＶの算出に用いられる車速ｖは、例えば車速センサを用いて取得可能である。平均駆動トルクａｖｅＴｐの算出に用いられる車両駆動トルクは、例えば要求駆動トルクＴｐである。要求駆動トルクＴｐは、既述したように、例えば、アクセルポジションセンサにより検出されるアクセルペダルの踏み込み量に応じた値として取得可能である。また、平均駆動トルクａｖｅＴｐの算出のために用いられる車両駆動トルクは、実駆動トルクであってもよい。
【０１０１】
付け加えると、ハイブリッド車両の新たなトリップ（今回のトリップ）の開始から上記所定期間が経過するまでの期間では、今回のトリップの開始後に取得された車速ｖと要求駆動トルクＴｐのデータのみで上記所定期間を満たせない。このような期間中には、前回のトリップ中の終了直前の車速ｖと要求駆動トルクＴｐのデータをも使用して平均車速ａｖｅＶ及び平均駆動トルクａｖｅＴｐが算出されてもよい。或いは、前回のトリップ中のデータは使用せずに、今回のトリップの開始後に取得されたデータのみを使用して平均車速ａｖｅＶ及び平均駆動トルクａｖｅＴｐが算出されてもよい。また、平均車速ａｖｅＶ及び平均駆動トルクａｖｅＴｐの算出に用いられる上記所定期間は、現時点に対する直前の期間（すなわち、現時点から遡るように特定される期間）に必ずしも限られず、現時点に対して所定時間前の時点から遡るように特定される期間であってもよい。
【０１０２】
ステップＳ３０２の後に、処理はステップＳ３０４に進む。ステップＳ３０４では、制御装置８０は、ＦＢゲインを決定する。具体的には、制御装置８０は、上記（１４）式を用いて、ステップＳ３０２の処理により取得した平均車速ａｖｅＶ及び平均駆動トルクａｖｅＴｐに応じたＦＢゲインを算出する。その後、処理はステップＳ３０６に進む。
【０１０３】
ステップＳ３０６では、制御装置８０は、随伴変数ｐ（ｋ）の補正量Ｃ（ｋ）を算出する。ここでいう補正量Ｃ（ｋ）は、上記（１３）式の右辺第２項に相当する。したがって、制御装置８０は、ステップＳ３００において取得された偏差ΔＳＯＣ（ｋ）とステップＳ３０４において決定されたＦＢゲインとの積を補正量Ｃ（ｋ）として算出する。その後、処理は、ステップＳ３０８に進む。
【０１０４】
ステップＳ３０８では、制御装置８０は、上記（１３）式に従い、ステップＳ３０６の処理により算出した補正量Ｃ（ｋ）を用いて、ステップＳ１０２において取得された随伴変数ｐ（ｋ）を修正する。
【０１０５】
３−３．効果
図１５（Ａ）及び１５（Ｂ）は、本発明の実施の形態３の随伴変数修正処理８４ａとの対比のために参照する随伴変数修正処理（比較例１、２）を利用する場合の動作を説明するためのタイムチャートである。これらの比較例１及び２における随伴変数修正処理では、ＦＢゲインとして固定値が用いられている。
【０１０６】
まず、図１５（Ａ）に示す比較例１において、時点ｔ１〜時点ｔ２までの期間は、この期間中の車両の走り方に対してＦＢゲイン（固定値）が適している期間に相当する。このため、この期間では、ＳＯＣ制御中心値（狙いのＳＯＣ軌道）に対して実ＳＯＣ軌道が良好に追従している。
【０１０７】
次に、時点ｔ２は、車両の走り方が変化した時点に相当する。時点ｔ２よりも後の期間では、変更後の走り方が継続されているものとする。そして、比較例１における時点ｔ２よりも後の期間では、走り方の変化に起因して、ＦＢゲイン（固定値）は、理想的なＦＢゲインに対して小さ過ぎるものになっているものとする。その結果、比較例１では、随伴変数修正処理による随伴変数ｐの修正が満足に働かずに、図１５（Ａ）に示すように時間の経過とともにＳＯＣ制御中心値に対して実ＳＯＣが低くなる側（すなわち、放電側）に実ＳＯＣ軌道が徐々に変化してしまっている。そして、時点ｔ３では、強制的な充電の実施が必要なレベルにまで実ＳＯＣが低下している。また、強制的な充電が実際に行われた場合には、内燃機関２０の燃費が悪化する。
【０１０８】
なお、比較例１は、ＦＢゲインが小さ過ぎるために実ＳＯＣが放電側に変化した状況を表している。しかしながら、状況によっては、ＦＢゲインが小さ過ぎるために実ＳＯＣが充電側に変化する場合もあり、そして、その結果として、強制的な放電の実施が必要とされる場合もある。また、強制的な放電が実際に行われた場合には、バッテリ４４からの不必要な放電がなされることになるため、内燃機関２０の燃費悪化に繋がる。
【０１０９】
一方、図１５（Ｂ）に示す比較例２における時点ｔ２よりも後の期間では、走り方の変化に起因して、ＦＢゲイン（固定値）は、理想的なＦＢゲインに対して大き過ぎるものになっているものとする。その結果、比較例２では、随伴変数修正処理による随伴変数ｐの修正が過剰に働き、図１５（Ｂ）に示すように実ＳＯＣ軌道がＳＯＣ制御中心値に対して大きくハンチングしている。その結果、バッテリ４４からの不必要な放電／充電が生じてしまう。このことは、内燃機関２０の燃費悪化及びバッテリ４４の劣化の少なくとも一方に繋がり得る。
【０１１０】
図１６は、本発明の実施の形態３の随伴変数修正処理８４ａを利用する場合の動作を説明するためのタイムチャートである。本実施形態の随伴変数修正処理８４ａによれば、上述したように、ＦＢゲインは、ハイブリッド車両の走行履歴（平均車速ａｖｅＶ及び平均駆動トルクａｖｅＴｐ）に基づいて設定（変更）される。より詳細には、図１６中に示す時点ｔ２において車両の走り方が変更された後には、平均車速ａｖｅＶ及び平均駆動トルクａｖｅＴｐが時間ステップΔｔ毎に更新されていく。つまり、平均車速ａｖｅＶ及び平均駆動トルクａｖｅＴｐのそれぞれの値に対して、走り方の変更後のデータが徐々に反映されていく。
【０１１１】
そして、平均車速ａｖｅＶ及び平均駆動トルクａｖｅＴｐの更新に伴い、ＦＢゲインである比ΔＰ／ΔＳＯＣも徐々に更新されていく。つまり、変更後の走り方が反映されるように比ΔＰ／ΔＳＯＣ（ＦＢゲイン）の学習が進んでいく。その結果、ＦＢゲインが、変更後の走り方に適した値に徐々に近づいていく。なお、図１６に示す例では、変更後の走り方に適した値となるようにＦＢゲインが徐々に大きくなっている。
【０１１２】
本実施形態の随伴変数修正処理８４ａによれば、上述のように、走り方が変更された場合には、変更後の走り方に適した値となるようにＦＢゲインが変更される。その結果、図１６に例示されるように、走り方が変化した場合であっても、ＳＯＣ制御中心値に対する実ＳＯＣ軌道のずれが過剰に大きくなることが予測される。そして、ＦＢゲインが変更後の走り方に適した値に収束した後には、図１６に示されるように、実ＳＯＣ軌道をＳＯＣ制御中心値に適切に収束させられるようになる。
【０１１３】
また、本実施形態の随伴変数修正処理８４ａによれば、ＦＢゲインは、平均車速ａｖｅＶが高いほど大きくなるように設定される。これにより、ＳＯＣに対する随伴変数ｐの感度を示す比ΔＰ／ΔＳＯＣが平均車速ａｖｅＶが高いほど高くなるという特性を考慮して、ＦＢゲインを適切に設定できるようになる。さらに、ＦＢゲインは、平均駆動トルクａｖｅＴｐが高いほど大きくなるように設定される。これにより、上記感度を示す比ΔＰ／ΔＳＯＣが平均駆動トルクａｖｅＴｐが高いほど高くなるという特性を考慮して、ＦＢゲインを適切に設定できるようになる。
【０１１４】
３−４．ゲインの設定に用いられる走行履歴の他の例
上述した実施の形態３においては、平均車速ａｖｅＶ及び平均駆動トルクａｖｅＴｐの双方がゲイン（ＦＢゲイン）の設定のために用いられている。しかしながら、このような例に代え、平均車速ａｖｅＶ及び平均駆動トルクａｖｅＴｐの何れか一方がゲインの設定のために用いられてもよい。また、平均駆動トルクａｖｅＴｐ（Ｎｍ）に代え、所定期間における車両駆動出力の平均値である平均駆動出力（ｋＷ）が用いられてもよい。
【０１１５】
さらに、ゲインの設定に用いられる走行履歴は、例えば、平均車速及び平均駆動トルクのうちの少なくとも一方に加え、平均車両加速度を含んでもよい。ここでいう平均車両加速度は、所定期間におけるハイブリッド車両の加速度の平均値であり、加速度は、正の加速度だけでなく、負の加速度（減速度）をも含む。平均車両加速度の算出に用いられる上記所定期間は、平均車速及び平均駆動トルクのうちの少なくとも一方の算出に用いられる所定期間と同じでもよいし、異なっていてもよい。そして、一例として、平均車速ａｖｅＶ及び平均駆動トルクａｖｅＴｐに加えて平均車両加速度ａｖｅＡを使用する場合、ゲイン（ＦＢゲイン）は、上述の（１４）式と同様の考えに基づき、例えば次の（１５）式に従って決定されてもよい。
【数１０】
2020100386.tif 000018
【０１１６】
また、ゲインの設定に用いられる走行履歴は、例えば、平均車速及び平均駆動トルクのうちの少なくとも一方に加え、平均車両加加速度を含んでもよく、或いは、平均車速及び平均駆動トルクのうちの少なくとも一方に加え、平均車両加速度と平均車両加加速度とを含んでもよい。ここでいう平均車両加加速度は、所定期間におけるハイブリッド車両の加加速度の平均値である。加加速度は、正の加加速度だけでなく、負の加加速度をも含む。平均車両加加速度の算出に用いられる上記所定期間は、平均車速及び平均駆動トルクのうちの少なくとも一方の算出に用いられる所定期間、並びに平均車両加速の算出に用いられる所定期間と同じでもよいし、異なっていてもよい。そして、一例として、平均車速ａｖｅＶ及び平均駆動トルクａｖｅＴｐに加えて平均車両加速度ａｖｅＡ及び平均車両加加速度ａｖｅＪを使用する場合、ゲイン（ＦＢゲイン）は、上述の（１４）式と同様の考えに基づき、例えば次の（１６）式に従って決定されてもよい。
【数１１】
2020100386.tif 000019
【０１１７】
付け加えると、上述の平均車両加速度の算出に用いられる加速度は、加速度センサ（Ｇセンサ）を用いて取得されてもよい。また、平均車両加加速度の算出に用いられる加加速度は、加速度センサの出力を時間で微分することによって取得されてもよい、或いは、加加速度センサを用いて取得されてもよい。そのうえで、これらの加速度及び加加速度は、例えば以下のように、アクセルペダルの操作情報に基づく推定値として取得されてもよい。
【０１１８】
具体的には、加速度は、例えば、アクセルペダルの踏み込み量（又はその踏力）と加速度との関係を定める関係情報（例えば、関係式又はマップ）を用いて、踏み込み量（又は踏力）に応じた値として推定されてもよい。また、加加速度は、例えば、アクセルペダルの踏み込み速度と加加速度との関係を定める関係情報（例えば、関係式又はマップ）を用いて、踏み込み速度に応じた値として推定されてもよい。
【０１１９】
４．他の実施の形態
４−１．パワートレーンシステムの他の例
上述した実施の形態１〜３においては、図１に示す動力分割機構３４を利用する動力分割方式のハイブリッドシステムに相当するパワートレーンシステム１０について説明した。しかしながら、本発明の対象となる「パワートレーンシステム」は、ハイブリッド車両を駆動可能な内燃機関及び電動機と、当該電動機に電力を供給するバッテリを備えていれば、上記の例に限られない。すなわち、本発明に係るパワートレーンシステムは、例えば、車両を駆動する内燃機関と電動機とが並列に連結されたパラレル方式のハイブリッドシステムとして構成されてもよい。
【０１２０】
４−２．パワートレーンシステムの制御入力値の他の例
上述した実施の形態１〜３においては、制御入力値ｕとして、エンジン回転数Ｎｅ及びエンジントルクＴｅが用いられた。しかしながら、本発明に係る最適化対象の「制御入力値」は、パワートレーンシステムの構成次第では、上記の例に限られない。すなわち、例えば有段式の自動変速機と組み合わされた内燃機関を備えるパワートレーンシステムでは、エンジン回転数Ｎｅに代えて自動変速機のギヤ段がエンジントルクＴｅとともに制御入力値として用いられてもよい。これは、選択されているギヤ段が分かると、車速に基づいてエンジン回転数Ｎｅが分かるためである。なお、有段式の自動変速機を備える例では、ギヤ段が変更されると、エンジン回転数Ｎｅが非連続に（ステップ的に）変化する。このため、最適な制御入力値の探索の際に、ギヤ段毎にハミルトニアンを算出し、算出された複数のハミルトニアンのうちで最小となるハミルトニアンに対応するギヤ段が選択されるように自動変速機が制御されてもよい。
【０１２１】
以上説明した各実施の形態に記載の例及び他の各変形例は、明示した組み合わせ以外にも可能な範囲内で適宜組み合わせてもよいし、また、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形してもよい。
【符号の説明】
【０１２２】
１０  パワートレーンシステム
２０  内燃機関
２８  クランク角センサ
３０  モータジェネレータ（ＭＧ１）
３２  モータジェネレータ（ＭＧ２）
３４  動力分割機構
３８  車輪
４０  インバータ
４４  バッテリ
５０、７０、８０  制御装置
５２  センサ類
【図１】
2020100386.tif 000021
【図２】
2020100386.tif 000022
【図３】
2020100386.tif 000023
【図４】
2020100386.tif 000024
【図５】
2020100386.tif 000025
【図６】
2020100386.tif 000026
【図７】
2020100386.tif 000027
【図８】
2020100386.tif 000028
【図９】
2020100386.tif 000029
【図１０】
2020100386.tif 000030
【図１１】
2020100386.tif 000031
【図１２】
2020100386.tif 000032
【図１３】
2020100386.tif 000033
【図１４】
2020100386.tif 000034
【図１５】
2020100386.tif 000035
【図１６】
2020100386.tif 000036