(57)【要約】【課題】ハイブリッド予測制御を用いると共に、領域数の増大や演算量の増加を可能な限り抑制するようにした車両の制御装置を提供する。【解決手段】少なくともエンジンと変速機とを備えた車両の制御装置において、入力ｕと状態ｘからなる状態方程式で記述されたエンジンから車体までを制御対象とし、出力ｙが入力ｕに一致するようにフィードバック制御する制御系を備え、評価関数に従って状態ｘの変化が最適となるように、予めオフラインで生成された、入力ｕの最適解群を前記状態ｘと最適ゲインＫの積からなるｕ＝Ｋｘで記述するコントローラ群を検索して得た入力ｕの修正値を操作量として前記制御系から前記制御対象に印加させると共に、状態空間領域において物理的に生じ得ない状態ｘを記述するコントローラを削除する。【選択図】図１５
2010013990.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくともエンジンを備えた車両の制御装置において、
ａ．モデリングされて入力ｕと状態ｘからなる状態方程式で記述された、少なくとも前記エンジンを制御対象とし、出力ｙが前記入力ｕに一致するようにフィードバック制御する制御系と、
ｂ．少なくとも前記状態ｘの現時刻からｎステップ未来までの変化を評価する評価関数に従って前記状態ｘの変化が最適となるように、予めオフラインで生成された、前記入力ｕの最適解群を前記状態ｘと最適ゲインＫの積からなるｕ＝Ｋｘで記述するコントローラ群を前記状態ｘからなる状態空間領域に格納する格納手段と、
ｃ．前記入力ｕの最適解群を前記状態ｘから検索して得た前記入力ｕの修正値を操作量として前記制御系から前記制御対象に印加させる操作量印加手段と、
を備えると共に、前記状態空間領域において物理的に生じ得ない状態ｘを記述するコントローラを削除することを特徴とする車両の制御装置。
【請求項２】
少なくともエンジンを備えた車両の制御装置において、
ａ．モデリングされると共に、入力ｕと状態ｘからなる状態方程式で記述された、少なくとも前記エンジンを制御対象とする制御系と、
ｂ．少なくとも前記状態ｘの現時刻からｎステップ未来までの変化を評価する評価関数に従って前記状態ｘの変化が最適となるように、予めオフラインで生成された、前記入力ｕの最適解群を前記状態ｘと最適ゲインＫの積からなるｕ＝Ｋｘで記述するコントローラ群を前記状態ｘからなる状態空間領域に格納する格納手段と、
ｃ．前記入力ｕの最適解群を前記状態ｘから検索して得た前記入力ｕの修正値を操作量として前記制御系から前記制御対象に印加させる操作量印加手段と、
を備えると共に、前記状態空間領域において隣接する領域間の最適ゲインＫ１，Ｋ２の比が所定値以下のとき、前記２つの領域を結合して１つの領域とすることを特徴とする車両の制御装置。
【請求項３】
少なくともエンジンを備えた車両の制御装置において、
ａ．モデリングされると共に、入力ｕと状態ｘからなる状態方程式で記述された、少なくとも前記エンジンを制御対象とする制御系と、
ｂ．少なくとも前記状態ｘの現時刻からｎステップ未来までの変化を評価する評価関数に従って前記状態ｘの変化が最適となるように、予めオフラインで生成された、前記入力ｕの最適解群を前記状態ｘと最適ゲインＫの積からなるｕ＝Ｋｘで記述するコントローラ群を前記状態ｘからなる状態空間領域に格納する格納手段と、
ｃ．前記入力ｕの最適解群を前記状態ｘから検索して得た前記入力ｕの修正値を操作量として前記制御系から前記制御対象に印加させる操作量印加手段と、
を備えると共に、前記状態ｘと最適ゲインＫの積が所定値以下のとき、前記最適ゲインＫを零とすることを特徴とする車両の制御装置。
【請求項４】
少なくともエンジンを備えた車両の制御装置において、
ａ．モデリングされて入力ｕと状態ｘからなる状態方程式で記述された、少なくとも前記エンジンを制御対象とし、出力ｙが前記入力ｕに一致するように制御周期ｋＴごとにフィードバック制御する第１の制御系と、
ｂ．少なくとも前記状態ｘの現時刻からｎステップ未来までの変化を評価する評価関数に従って前記状態ｘの変化が最適となるように、予めオフラインで生成された、前記入力ｕの最適解群を前記状態ｘと最適ゲインＫの積からなるｕ＝Ｋｘで記述するコントローラ群を前記状態ｘからなる状態空間領域に格納する格納手段と、
ｃ．前記入力ｕの最適解群を前記状態ｘから検索して得た前記入力ｕの修正値を算出する修正値算出手段と、
ｄ．前記制御系と前記制御対象との間に介挿されると共に、前記出力ｙが前記入力ｕの修正値に一致するように前記制御周期ｋＴを１／ｋ倍してなる制御周期Ｔごとにフィードバック制御する第２の制御系と、
を備えたことを特徴とする車両の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は車両の制御装置に関し、より詳しくはハイブリッド予測制御を用いると共に、領域数の増大や演算量の増加を可能な限り抑制するようにした装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
モデル予測制御は、制御対象のモデルに基づいて未来の被制御量および他の状態の変化を予測しながら操作量を決定する手法である。予測区間は無限ではなく、ホライゾンと呼ばれる有限長の予測区間を設定し、予測と操作を繰り返すこととなる。しかし、有限長とはいえその予測区間の全てのサンプル時刻における状態および操作量を演算するため、膨大な計算量を必要とする。
【０００３】
そこで、下記の特許文献１記載の技術において、被制御量を変化の速いものと緩慢なものに分けると共に、緩慢なものについては予測時間の間引きを行うことにより、計算量を低減することが提案されている。
【特許文献１】特開平１０−３３０２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１記載の手法は被制御量が複数あり、かつそれらの変化速度に大きく差がある場合でなければ適用することができないため、例えば１入出力系や変化速度に大きく差がないものについては適用できない。
【０００５】
特許文献１記載の手法以外にも、モデル予測制御の操作量を算出する手法として、オフラインであらかじめコントローラを求めておき、オンラインで操作量を演算する際、現在の各状態からどの状態空間領域に属するかを求め、その領域に対応するコントローラを用いて操作量を求める、マルチパラメトリック計画法という手法が提案されている。その手法ではオンラインで被制御量や他の状態の予測演算を行う必要がないため、大幅に演算時間を低減することが可能である。
【０００６】
他方、その手法において、予測区間（ホライゾン）を長くとるほど、あるいは拘束条件を多く設定して予測問題が複雑になるほど、コントローラを切り替える領域数が急激に増大することが知られており、その結果ゲインを保持する記憶領域が肥大してしまうという課題がある。また、領域数が増大した結果、領域を選択するための検索時間が増大するという別の課題もある。
【０００７】
従って、この発明の目的は上記した不都合を解消し、ハイブリッド予測制御を用いると共に、領域数の増大や演算量の増加を可能な限り抑制するようにした車両の制御装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の目的を達成するために、請求項１にあっては、少なくともエンジンを備えた車両の制御装置において、モデリングされて入力ｕと状態ｘからなる状態方程式で記述された、少なくとも前記エンジンを制御対象とし、出力ｙが前記入力ｕに一致するようにフィードバック制御する制御系と、少なくとも前記状態ｘの現時刻からｎステップ未来までの変化を評価する評価関数に従って前記状態ｘの変化が最適となるように、予めオフラインで生成された、前記入力ｕの最適解群を前記状態ｘと最適ゲインＫの積からなるｕ＝Ｋｘで記述するコントローラ群を前記状態ｘからなる状態空間領域に格納する格納手段と、前記入力ｕの最適解群を前記状態ｘから検索して得た前記入力ｕの修正値を操作量として前記制御系から前記制御対象に印加させる操作量印加手段とを備えると共に、前記状態空間領域において物理的に生じ得ない状態ｘを記述するコントローラを削除する如く構成した。
【０００９】
請求項２にあっては、少なくともエンジンを備えた車両の制御装置において、モデリングされると共に、入力ｕと状態ｘからなる状態方程式で記述された、少なくとも前記エンジンを制御対象とする制御系と、少なくとも前記状態ｘの現時刻からｎステップ未来までの変化を評価する評価関数に従って前記状態ｘの変化が最適となるように、予めオフラインで生成された、前記入力ｕの最適解群を前記状態ｘと最適ゲインＫの積からなるｕ＝Ｋｘで記述するコントローラ群を前記状態ｘからなる状態空間領域に格納する格納手段と、前記入力ｕの最適解群を前記状態ｘから検索して得た前記入力ｕの修正値を操作量として前記制御系から前記制御対象に印加させる操作量印加手段とを備えると共に、前記状態空間領域において隣接する領域間の最適ゲインＫ１，Ｋ２の比が所定値以下のとき、前記２つの領域を結合して１つの領域とする如く構成した。
【００１０】
請求項３にあっては、少なくともエンジンを備えた車両の制御装置において、モデリングされると共に、入力ｕと状態ｘからなる状態方程式で記述された、少なくとも前記エンジンを制御対象とする制御系と、少なくとも前記状態ｘの現時刻からｎステップ未来までの変化を評価する評価関数に従って前記状態ｘの変化が最適となるように、予めオフラインで生成された、前記入力ｕの最適解群を前記状態ｘと最適ゲインＫの積からなるｕ＝Ｋｘで記述するコントローラ群を前記状態ｘからなる状態空間領域に格納する格納手段と、前記入力ｕの最適解群を前記状態ｘから検索して得た前記入力ｕの修正値を操作量として前記制御系から前記制御対象に印加させる操作量印加手段とを備えると共に、前記状態ｘと最適ゲインＫの積が所定値以下のとき、前記最適ゲインＫを零とする如く構成した。
【００１１】
請求項４にあっては、少なくともエンジンを備えた車両の制御装置において、モデリングされて入力ｕと状態ｘからなる状態方程式で記述された、少なくとも前記エンジンを制御対象とし、出力ｙが前記入力ｕに一致するように制御周期ｋＴごとにフィードバック制御する第１の制御系と、少なくとも前記状態ｘの現時刻からｎステップ未来までの変化を評価する評価関数に従って前記状態ｘの変化が最適となるように、予めオフラインで生成された、前記入力ｕの最適解群を前記状態ｘと最適ゲインＫの積からなるｕ＝Ｋｘで記述するコントローラ群を前記状態ｘからなる状態空間領域に格納する格納手段と、前記入力ｕの最適解群を前記状態ｘから検索して得た前記入力ｕの修正値を算出する修正値算出手段と、前記制御系と前記制御対象との間に介挿されると共に、前記出力ｙが前記入力ｕの修正値に一致するように前記制御周期ｋＴを１／ｋ倍してなる制御周期Ｔごとにフィードバック制御する第２の制御系とを備える如く構成した。
【発明の効果】
【００１２】
請求項１に係る車両の制御装置にあっては、入力ｕと状態ｘからなる状態方程式で記述された少なくともエンジンを制御対象とし、出力ｙが入力ｕに一致するようにフィードバック制御する制御系を備え、評価関数に従って状態ｘの変化が最適となるように、マルチパラメトリック計画法に従って予めオフラインで生成された、入力ｕの最適解群を状態ｘと最適ゲインＫの積からなるｕ＝Ｋｘで記述するコントローラ群を状態空間領域から検索して得た入力ｕの修正値を操作量として制御対象に印加させると共に、状態空間領域において物理的に生じ得ない状態を記述する、換言すればその-状態に対応するコントローラを削除する如く構成したので、領域数の増大や演算量の増加を可能な限り抑制することができる。
【００１３】
即ち、ハイブリッド予測コントローラは、状態の組み合わせに応じて最適なコントローラを切り替える形式となるが、状態の組み合わせは網羅的に生成されるため、物理的には存在しない領域も含まれる。このような領域のコントローラを削除することにより、ゲインを保持する記憶領域を削減し、演算量を低減することができる。
【００１４】
また、車両の制御装置の開発においては、運転特性や走行環境の変化に対応しようとすると、膨大な工数が必要である上に、状況の変化に応じた適応的な制御が困難であったが、そのような不都合も解消することができる。
【００１５】
請求項２に係る車両の制御装置にあっては、入力ｕと状態ｘからなる状態方程式で記述された少なくともエンジンを制御対象とし、出力ｙが入力ｕに一致するようにフィードバック制御する制御系を備え、評価関数に従って状態ｘの変化が最適となるように、マルチパラメトリック計画法に従って予めオフラインで生成された、入力ｕの最適解群を状態ｘと最適ゲインＫの積からなるｕ＝Ｋｘで記述するコントローラ群を状態空間領域から検索して得た入力ｕの修正値を操作量として制御対象に印加させると共に、状態空間領域において隣接する領域間の最適ゲインＫ１，Ｋ２の比が所定値以下のとき、２つの領域を結合して１つの領域とする如く構成したので、同様に領域数の増大や演算量の増加を可能な限り抑制することができる。
【００１６】
即ち、ハイブリッド予測コントローラは、上記の通り切替コントローラとして得られるが、数学的な最適性を満足するため、実質的にはほぼ同一のコントローラと見做せる場合でも、わずかに値の異なるコントローラを生成することが多々ある。そこで、隣接する領域の最適ゲインとの比が十分小さい場合は、同一と見做すことにより、最適ゲインを保持する記憶領域を削減し、演算量を低減することができる。
【００１７】
請求項３に係る車両の制御装置にあっては、入力ｕと状態ｘからなる状態方程式で記述された少なくともエンジンを制御対象とし、出力ｙが入力ｕに一致するようにフィードバック制御する制御系を備え、評価関数に従って状態ｘの変化が最適となるように、マルチパラメトリック計画法に従って予めオフラインで生成された、入力ｕの最適解群を状態ｘと最適ゲインＫの積からなるｕ＝Ｋｘで記述するコントローラ群を状態空間領域から検索して得た入力ｕの修正値を操作量として制御対象に印加させると共に、状態ｘと最適ゲインＫの積が所定値以下のとき、最適ゲインＫを零とする如く構成したので、同様に領域数の増大や演算量の増加を可能な限り抑制することができる。
【００１８】
即ち、ハイブリッド予測コントローラは複数の最適ゲインと状態の積和によって操作量が与えられるため、ある状態と対応する最適ゲインの積が小さい場合、制御効果としては影響がないものとし、０として扱うことにより、最適ゲインを保持する記憶領域を削減し、演算量を低減することができる。
【００１９】
請求項４に係る車両の制御装置にあっては、モデリングされて入力ｕと状態ｘからなる状態方程式で記述された少なくともエンジンを制御対象とし、出力ｙが前記入力ｕに一致するように制御周期ｋＴごとにフィードバック制御する第１の制御系と、評価関数に従って状態ｘの変化が最適となるように、マルチパラメトリック計画法に従って予めオフラインで生成された、入力ｕの最適解群を前記状態ｘと最適ゲインＫの積からなるｕ＝Ｋｘで記述するコントローラ群を状態空間領域から検索して得た入力ｕの修正値を算出する修正値算出手段と、制御系と制御対象との間に介挿されると共に、出力ｙが入力ｕの修正値に一致するように制御周期ｋＴを１／ｋ倍してなる制御周期Ｔごとにフィードバック制御する第２の制御系とを備える如く構成したので、同様に領域数の増大や演算量の増加を可能な限り抑制することができる。
【００２０】
即ち、車両の制御装置は一般的にミリ秒オーダで入力（制御指令値）の更新が行われるため、例えば秒オーダの予測をしたい場合、１００倍以上のホライゾンが必要になる。しかし、そのような長いホライゾンを設定した場合、非常に複雑な予測問題となり、極めて大きな領域数のコントローラとなる不都合があると共に、数値計算上予測問題を解くことができないこともしばしばある。
【００２１】
そこで、ハイブリッド予測コントローラの出力を直接制御対象に与える入力（操作量）とする構成に代え、ハイブリッド予測コントローラに与えた元の目標値（入力）を評価関数Ｊなどを鑑みて修正した修正目標値として扱い、その操作量を目標値としてフィードバックを行う下層のコントローラ（ローカルコントローラ。第２の制御系）を配置し、その下層のコントローラによって本来のサンプリング時間で制御を行わせるようにした。
【００２２】
これにより、ハイブリッド予測制御の予測頻度の低減による領域数の削減および演算量の低減と、操作量の更新頻度を両立させることが可能となる。特に、車両制御の場合、比較的高応答の制御対象に対して十分な予測区間を確保するのは困難であるが、上記したように予測制御のサンプリング時間を長くすることで領域数の増大や演算量の増加を抑えて予測区間を確保しつつ、最終的な操作量の決定はローカルコントローラに行わせることで、制御周期を長くしたことによる制御性能の低下も避けることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、添付図面に即してこの発明に係る車両の制御装置を実施するための最良の形態を説明する。
【実施例１】
【００２４】
図１は、この発明の第１実施例に係る車両の制御装置を、駆動力制御装置を例にとって全体的に示す概略図である。
【００２５】
図１において、符号１０はエンジン（内燃機関）を示す。エンジン１０は４気筒などの複数の気筒を備える火花点火式の水冷ガソリンエンジンであり、車両（駆動輪Ｗなどで部分的に示す）１４の車体（図示せず）に搭載される。
【００２６】
エンジン１０の吸気系に配置されたスロットルバルブ（図示せず）は車両運転席に配置されるアクセルペダル（図示せず）との機械的な接続が絶たれ、電動モータなどのアクチュエータからなるＤＢＷ（Drive By Wire）機構１６が接続されて駆動される。
【００２７】
スロットルバルブで調量された吸気はインテークマニホルド（図示せず）を通って流れ、各気筒の吸気ポート付近でインジェクタ（燃料噴射弁）２０から噴射された燃料と混合して混合気を形成し、吸気バルブ（図示せず）が開弁されたとき、当該気筒の燃焼室（図示せず）に流入する。燃焼室において混合気は点火されて燃焼し、ピストン（図示せず）を駆動してクランクシャフト２２を回転させた後、排気となってエンジン１０の外部に放出される。
【００２８】
エンジン１０のクランクシャフト２２の回転は、トルクコンバータ２４を介して変速機２６に入力される。変速機２６はエンジン１０の出力を変速する。
【００２９】
即ち、クランクシャフト２２はトルクコンバータ２４のポンプインペラ２４ａに接続される一方、それに対向配置されて流体（作動油）を収受するタービンランナ２４ｂはメインシャフト（ミッション入力軸）ＭＳに接続される。トルクコンバータ２４はロックアップクラッチ（図示せず）を備える。
【００３０】
変速機２６はＣＶＴ（Continuous Variable Transmission）からなり、メインシャフトＭＳに配置されたドライブプーリ２６ａと、メインシャフトＭＳに平行なカウンタシャフトＣＳに配置されたドリブンプーリ２６ｂと、その間に掛け回される金属製のベルト２６ｃと、可動プーリ半体（後述）のピストン室に作動油を供給する油圧機構２６ｄとからなる。
【００３１】
ドライブプーリ２６ａは、メインシャフトＭＳに配置された固定プーリ半体２６ａ１と、固定プーリ半体２６ａ１に対して軸方向に相対移動可能な可動プーリ半体２６ａ２からなる。ドリブンプーリ２６ｂは、カウンタシャフトＣＳに固定された固定プーリ半体２６ｂ１と、固定プーリ半体２６ｂ１に対して軸方向に相対移動可能な可動プーリ半体２６ｂ２からなる。
【００３２】
ＣＶＴ２６は、前後進切換装置３０に接続される。前後進切換装置３０は、フォワード（前進）クラッチ３０ａと、後進ブレーキ３０ｂと、その間に配置されるプラネタリギヤ機構３０ｃからなる。
【００３３】
プラネタリギヤ機構３０ｃにおいて、サンギヤ３０ｃ１はメインシャフトＭＳに固定されると共に、リングギヤ３０ｃ２はフォワードクラッチ３０ａを介してドライブプーリ２６ａの固定プーリ半体２６ａ１に固定される。
【００３４】
サンギヤ３０ｃ１とリングギヤ３０ｃ２の間には、ピニオン３０ｃ３が配置される。ピニオン３０ｃ３は、キャリア３０ｃ４でサンギヤ３０ｃ１に連結される。キャリア３０ｃ４は、後進ブレーキ３０ｂが作動させられると、それによって固定（ロック）される。
【００３５】
カウンタシャフトＣＳの回転は減速ギヤ３４，３６を介してセカンダリシャフトＳＳに伝えられると共に、セカンダリシャフトＳＳの回転はギヤ４０とディファレンシャルＤを介して左右の駆動輪（タイヤ。右側のみ示す）Ｗに伝えられる。駆動輪Ｗの付近にはディスクブレーキ４２が配置される。
【００３６】
フォワードクラッチ３０ａと後進ブレーキ３０ｂの切換は、車両運転席に設けられた、例えばＰ，Ｒ，Ｎ，Ｄ，Ｓ，Ｌのポジションを備えるシフトレバー４４を運転者が操作することによって行われる。即ち、運転者によってシフトレバー４４のいずれかのポジションが選択されたとき、その選択動作は油圧機構（図示せず）のマニュアルバルブ（図示せず）に伝えられる。
【００３７】
例えばＤ，Ｓ，Ｌポジションが選択されると、それに応じてマニュアルバルブのスプールが移動し、後進ブレーキ３０ｂのピストン室から作動油（油圧）が排出される一方、フォワードクラッチ３０ａのピストン室に油圧が供給されてフォワードクラッチ３０ａが締結される。フォワードクラッチ３０ａが締結されると、全ギヤがメインシャフトＭＳと一体に回転し、ドライブプーリ２６ａはメインシャフトＭＳと同方向（前進方向）に駆動される。
【００３８】
他方、Ｒポジションが選択されると、フォワードクラッチ３０ａのピストン室から作動油が排出される一方、後進ブレーキ３０ｂのピストン室に油圧が供給されて後進ブレーキ３０ｂが作動する。それによってキャリア３０ｃ４が固定されてリングギヤ３０ｃ２はサンギヤ３０ｃ１とは逆方向に駆動され、ドライブプーリ２６ａはメインシャフトＭＳとは逆方向（後進方向）に駆動される。
【００３９】
また、ＰあるいはＮポジションが選択されると、両方のピストン室から作動油が排出されてフォワードクラッチ３０ａと後進ブレーキ３０ｂが共に開放され、前後進切換装置３０を介しての動力伝達が断たれ、エンジン１０とＣＶＴ２６のドライブプーリ２６ａとの間の動力伝達が遮断される。
【００４０】
ＣＶＴ２６においては油圧機構２６ｄから可動プーリ半体２６ａ２，２６ｂ２のピストン室に作動油が供給され、可動プーリ半体２６ａ２，２６ｂ２を軸方向に移動させるプーリ側圧（ベルト伝達トルク）が発生させられると、ドライブプーリ２６ａとドリブンプーリ２６ｂのプーリ幅が変化し、ベルト２６ｃの巻掛け半径が変化する。
【００４１】
このように、プーリ側圧を調整、換言すればベルト伝達トルク指令値を変更することで、エンジン１０の出力を駆動輪Ｗに伝達する変速比を無段階に変化させることができる。
【００４２】
エンジン１０のカム軸（図示せず）付近などの適宜位置にはクランク角センサ４８が設けられ、ピストンの所定クランク角度位置ごとにエンジン回転数ＮＥを示す信号を出力する。吸気系においてスロットルバルブの下流の適宜位置には絶対圧センサ５０が設けられ、吸気管内絶対圧（エンジン負荷）ＰＢＡに比例した信号を出力する。
【００４３】
ＤＢＷ機構１６のアクチュエータにはスロットル開度センサ５２が設けられ、アクチュエータの回転量を通じてスロットル開度ＴＨＬに比例した信号を出力すると共に、アクセルペダル付近にはアクセル開度センサ５４が設けられ、運転者のアクセルペダル操作量（アクセルペダル踏み込み量）に相当するアクセルペダル開度ＡＰに比例する信号を出力する。
【００４４】
さらに、エンジン１０の冷却水通路（図示せず）の付近には水温センサ５６が設けられ、エンジン冷却水温ＴＷ、換言すればエンジン１０の温度に応じた出力を生じると共に、吸気系には吸気温センサ５８が設けられ、エンジン１０に吸入される吸気温（外気温）に応じた出力を生じる。
【００４５】
上記したクランク角センサ４８などの出力は、エンジンコントローラ６０に送られる。エンジンコントローラ６０はＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭなどを有するマイクロコンピュータを備え、それらセンサ出力に基づいて燃料噴射量を決定してインジェクタ２０を駆動すると共に、アクセルペダル開度ＡＰに応じてスロットルバルブの開度ＴＨＬを制御する。
【００４６】
メインシャフトＭＳにはＮＴセンサ（回転数センサ）６２が設けられ、タービンランナ２４ｂの回転数、具体的にはメインシャフトＭＳの回転数、より具体的にはフォワードクラッチ３０ａの入力軸回転数を示すパルス信号を出力する。
【００４７】
ＣＶＴ２６のドライブプーリ２６ａの付近の適宜位置にはＮＤＲセンサ（回転数センサ）６４が設けられてドライブプーリ２６ａの回転数、換言すればフォワードクラッチ３０ａの出力軸回転数に応じたパルス信号を出力すると共に、ドリブンプーリ２６ｂの付近の適宜位置にはＮＤＮセンサ（回転数センサ）６６が設けられ、ドリブンプーリ２６ｂの回転数を示すパルス信号を出力する。
【００４８】
セカンダリシャフトＳＳのギヤ３６の付近にはＶＥＬセンサ（回転数センサ）６８が設けられ、ギヤ３６の回転数を通じてＣＶＴ２６の出力回転数あるいは車速ＶＥＬを示すパルス信号を出力する。前記したシフトレバー４４の付近にはシフトレバーポジションセンサ７０が設けられ、運転者によって選択されたＲ，Ｎ，Ｄなどのポジションに応じたＰＯＳ信号を出力する。
【００４９】
またブレーキペダル付近にはブレーキ開度センサ７２が設けられ、運転者のブレーキペダル操作量（ブレーキペダル踏み込み量）に相当するブレーキペダル開度ＢＲＫに比例する信号を出力する。
【００５０】
上記したＮＴセンサ６２などの出力（ならびに前記したアクセル開度センサ５４の出力）は、図示しないその他のセンサの出力も含め、シフトコントローラ７４に送られる。シフトコントローラ７４もＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭなどを有するマイクロコンピュータを備えると共に、エンジンコントローラ６０と通信自在に構成される。
【００５１】
入力されたセンサ出力のうち、ＮＴセンサ６２とＮＤＲセンサ６４とＶＥＬセンサ６８の出力はシフトコントローラ７４において波形整形回路に入力される。シフトコントローラ７４は波形整形回路の出力をカウントして回転数と車速Ｖを検出する。
【００５２】
シフトコントローラ７４はそれら検出値に基づき、油圧機構の電磁ソレノイド（図示せず）を励磁・非励磁してトルクコンバータ２４とＣＶＴ２６の動作を制御すると共に、フォワードクラッチ３０ａの締結を判断して操作量を決定する。
【００５３】
ＣＶＴ２６の動作の制御については、シフトコントローラ７４は、目標変速比（レシオ）を決定し、決定した目標変速比となるように、可動プーリ半体２６ａ２，２６ｂ２を駆動し、変速比を制御する。
【００５４】
以下、シフトコントローラ７４およびエンジンコントローラ６０の設計について説明する。
【００５５】
シフトコントローラ７４を制御理論に基づいたコントローラとして設計するため、まず制御対象の物理モデリングを行い、状態方程式を導出する。
【００５６】
後述するように、変速比を適切に制御することによる運転者操作の低減も目的の一つであるので、アクセルペダル開度ＡＰ、ブレーキペダル開度ＢＲＫも含め、図２に示すように、車両１４の全体、即ち、車両システム全体を制御対象としてモデリングする。
【００５７】
また、エンジン１０とトルクコンバータ２４については、フューエルカットＯＦＦ（フューエルカット（燃料供給停止）が実行されない）の場合とＯＮ（フューエルカットが実行される）場合で特性が異なるので、それぞれの場合についてモデリングを行う。
【００５８】
以下、エンジンコントローラ６０、エンジン１０、トルクコンバータ２４、変速機（ＣＶＴ）２６、車体のそれぞれのモデリングについて説明する。
【００５９】
エンジンコントローラ６０のモデリングについて説明する。
【００６０】
前記した如く、エンジンコントローラ６０は、図３に示すように運転者が操作するアクセルペダル開度ＡＰを基に、ＤＢＷマップに従い、スロットルバルブの開度ＴＨＬを制御する。ＤＢＷマップの特性の図示は省略するが、ＡＰとＴＨＬの関係は概ね線形と見做せるので、数１に示すようにアクセルペダル開度ＡＰに係数ｋaを乗じることで線形近似して扱う。
【００６１】
【数１】
2010013990.tif 000003
【００６２】
エンジン１０のモデリングについて説明する。
【００６３】
エンジン１０はフューエルカットがＯＦＦのときとＯＮのときとで特性が異なるので、それぞれの場合についてモデリングする。まず、フューエルカットがＯＦＦのときは、図４に示すように、スロットル開度ＴＨＬとエンジン回転数ωENGに依存して、エンジントルクＴENGを出力するものとしてモデル化する。数２に示すようにフューエルカットがＯＦＦのときのエンジントルクをNormalTrqと示す。
【００６４】
【数２】
2010013990.tif 000004
【００６５】
フューエルカットがＯＮのときは、図５に示すようにエンジン回転数ωENGに依存してフリクショントルクFrictionTrqを出力するものとしてモデル化する。
【００６６】
【数３】
2010013990.tif 000005
【００６７】
トルクコンバータ２４のモデリングについて説明する。
【００６８】
トルクコンバータ２４は、図６に示すように、エンジントルクＴENGとトルクコンバータの出力軸回転数ωTCを入力とし、トルクコンバータ２４の出力トルクＴTCとエンジン回転数ωENG（＝トルクコンバータ２４の入力軸回転数）を出力とするモデルとしてモデリングする。
【００６９】
トルクコンバータ２４の入力軸回転数、即ち、エンジン回転数ωENGは次のようにして求める。
【００７０】
即ち、トルクコンバータ２４のポンプインペラ２４ａへの入力トルクはエンジントルクであり、出力トルクはポンプトルクＴpumpとロックアップクラッチトルクＴLCである。従って、入出力トルクの差をエンジン１０とポンプインペラ２４ａのイナーシャＩENG_pumpで除すことによってエンジン回転加速度ωENGdotが求まるので、それを積分することでエンジン回転数ωENGを得る。
【００７１】
【数４】
2010013990.tif 000006
【００７２】
また、ポンプトルクＴpumpとタービントルクＴturbineはフューエルカットがＯＦＦのときとＯＮのときとで特性が異なるので、それぞれの場合についてモデル化する。
【００７３】
まずフューエルカットＯＦＦのときは、ポンプトルクＴpumpはエンジン回転数ωENGの２乗とトルクコンバータ２４の容量係数τTCの積で与えられる。またタービントルクＴturbineは、ポンプトルクＴpumpにトルク比ＫTCを乗じることで得られる。尚、容量係数τTCとトルク比ＫTCは、トルクコンバータ２４の速度比ｅに依存することから、速度ｅを乗じて求める。
【００７４】
【数５】
2010013990.tif 000007
【００７５】
ここで速度比ｅとは、次式に示す如く、トルクコンバータの出力軸回転数ωTCを入力軸回転数ωENGで除した値である。
【００７６】
【数６】
2010013990.tif 000008
【００７７】
次に、フューエルカットＯＮのときは、ポンプインペラ２４ａとタービンランナ２４ｂの関係が逆になる。即ち、タービントルクＴturbineは、出力軸回転数ωTCの２乗とトルクコンバータ容量係数τTCと速度比ｅの積にマイナス１を乗じたもので与えられ、ポンプトルクＴpumpはタービントルクＴturbineにトルク比ＫTCと速度比ｅを乗じることで得られる。
【００７８】
【数７】
2010013990.tif 000009
【００７９】
また、ロックアップクラッチトルクは、ロックアップクラッチの最大伝達トルクＴLCMAXに、トルクコンバータ２４の入出力軸回転数ωENGとωTCの差を乗じ、係数λLCを掛けることで与えられるものとしてモデル化する。
【００８０】
【数８】
2010013990.tif 000010
【００８１】
トルクコンバータ２４の出力トルクＴTCは、タービントルクＴturbineとロックアップクラッチトルクＴLCの和により与えられる。
【００８２】
【数９】
2010013990.tif 000011
【００８３】
変速機（ＣＶＴ）２６のモデリングについて説明する。
【００８４】
ここでは、変速機２６は、（前後進切換装置３０の）フォワードクラッチ３０ａ、プーリ（ドライブ・ドリブンプーリ）２６ａ，２６ｂ、セカンダリギヤ（減速ギヤ３４，３６）、ファイナルギヤ（ギヤ４０）によって構成されるものとする。図７に示すように、変速機２６は、トルクコンバータ２４の出力トルクとタイヤ（駆動輪）Ｗの回転数を入力とし、ドライブシャフトトルクＴDSとトルクコンバータ回転数ωTCを出力するモデルとしてモデリングする。
【００８５】
トルクコンバータ２４の出力軸回転数ωTCは、以下のようにして求める。
【００８６】
まず、タービン回転数はフォワードクラッチ回転数に等しいと仮定する。フォワードクラッチ３０ａへの入力トルクは、トルクコンバータ２４の出力トルクＴTCからオイルポンプによるフリクションロストルクＴpumploss（＝Oilpumploss）を引き去り、フォワードギヤ効率ηFWDRVSを乗じたものである。尚、オイルポンプによるフリクションロストルクOilpumplossは、トルクコンバータ２４の出力軸回転数ωTCに依存して与えられるものとする。
【００８７】
一方、出力トルクは、フォワードクラッチ３０ａの出力トルクＴFWDRVSである。従って、入出力トルクの差をフォワードクラッチ３０ａのイナーシャＩFWDRVSで除すことによってトルクコンバータ２４の出力軸回転加速度ωTCdotが求まるので、それを積分することによりトルクコンバータ２４の出力軸回転数ωTCを得る。
【００８８】
【数１０】
2010013990.tif 000012
【００８９】
フォワードクラッチトルクＴFWDRVSは、フォワードクラッチ３０ａの最大伝達トルクＴFWDMAXに、フォワードクラッチ３０ａの入出力軸回転数ωTCとωFWDRVSの差を乗じ、係数λFWDを掛けることで与えられるものとしてモデル化する。
【００９０】
【数１１】
2010013990.tif 000013
【００９１】
次に、回転数の伝達について説明する。
【００９２】
ドリブンプーリ２６ｂの回転数ωDNは、タイヤ回転数ωtireにファイナルギヤレシオρFとセカンダリギヤレシオρSを掛けることで得られる。ドライブプーリ２６ａの回転数ωDRは、ドリブンプーリ回転数ωDNにプーリ変速比ρpulleyを乗じることで得られる。フォワードクラッチ３０ａの回転数ωFWDRVSは、ドライブプーリ回転数ωDRにフォワードギヤレシオρFWDを乗ずることで求まる。
【００９３】
以上を整理すると、フォワードクラッチ回転数ωFWDRVSは、タイヤ回転数ωtireにフォワードギヤレシオρFWD、プーリ変速比ρpulley、セカンダリギヤレシオρS、ファイナルギヤレシオρFを乗ずることで得られる。
【００９４】
【数１２】
2010013990.tif 000014
【００９５】
またプーリ変速比ρpulley、より具体的には変速比ρpulleyは、目標プーリ変速比、より具体的には目標変速比ρpulleytgtに対して１次遅れで追従するものとする。
【数１３】
2010013990.tif 000015
【００９６】
次に、トルクの伝達について説明する。
【００９７】
ドライブプーリトルクＴDRは、フォワードクラッチトルクＴFWDRVSにフォワードギヤレシオρFWDを掛けることで得られる。ドリブンプーリトルクＴDNは、ドライブプーリトルクＴDRにプーリレシオρpulleyとＣＶＴ効率ηCVTを掛けることで得られる。ドライブシャフトトルクＴDSは、ドリブンプーリトルクＴDNにセカンダリギヤレシオρSとファイナルギヤレシオρFを乗ずることで得られる。
【００９８】
以上を整理すると、ドライブシャフトトルクＴDRは、フォワードクラッチトルクＴFWDRVSにセカンダリギヤレシオρS、ファイナルギヤレシオρF、ＣＶＴ効率ηCVT、プーリ変速比ρpulley、フォワードギヤレシオρFWDを乗ずることで得られる。
【００９９】
【数１４】
2010013990.tif 000016
【０１００】
車体のモデリングについて説明する。
【０１０１】
図８に示すように、車体はドライブシャフトトルクＴDSと制動力ＦBRKを入力とし、タイヤ回転数ωtireを出力とするモデルとしてモデル化する。尚、ここでは前後方向についてのみ扱う。車体加速度Ｖdotは、駆動力から各走行抵抗と制動力ＦBRKを引き去り、車重ｍbodyで除すことで得られる。駆動力は、ドライブシャフトトルクＴDSをタイヤ半径Ｒtireで除すことで得られる。車速Ｖは車体加速度Ｖdotを積分することで得られる。
【０１０２】
走行抵抗については、ここでは勾配抵抗Ｆslope、転がり抵抗Ｆroad、空気抵抗Ｆairを考慮する。勾配抵抗Ｆslopeは、車重ｍbodyに重力加速度ｇを掛け、勾配θslopeの正弦を乗ずることで与えられる。転がり抵抗Ｆroadは、車重ｍbodyに転がり抵抗係数μroadと重力加速度ｇを掛け、勾配の余弦を乗ずることで得られる。空気抵抗Ｆairは、車速Ｖの２乗値に空気抵抗係数μairを掛けることで得られる。
【０１０３】
また制動力ＦBRKについては、簡単のためブレーキペダル開度ＢＲＫに係数Ｆbrakemaxを乗じることでブレーキペダル開度に対して線形で得られるものとする。
【０１０４】
【数１５】
2010013990.tif 000017
【０１０５】
タイヤ回転数ωtireは、車速Ｖをタイヤ半径Ｒtireで割ることにより求まる。
【０１０６】
【数１６】
2010013990.tif 000018
【０１０７】
以上でエンジン１０、トルクコンバータ２４、変速機（ＣＶＴ）２６、車体の数式モデルを記述したので、ここではそれらを結合した状態方程式を導出する。
【０１０８】
フューエルカットＯＦＦの場合、入力ｕを[ＡＰ,ρpulleytgt]、状態ｘを[Ｖdot,ωENG,ωTC,ρpulley]としてモデルを導出する。
【０１０９】
【数１７】
2010013990.tif 000019
【０１１０】
同様に、フューエルカットＯＮの場合、入力ｕを[ＢＲＫ,ρpulleytgt]、状態ｘを[Ｖdot,ωENG,ωTC,ρpulley]としてモデルを導出する。このように、状態方程式の入力ｕを目標変速比ρpulleyとアクセルペダル開度ＡＰまたは目標変速比ρpulleyとブレーキペダル開度ＢＲＫとすると共に、状態ｘを車体加速度Ｖdotとエンジン回転数ωENGとトルクコンバータ出力軸回転数ωTCと変速比ρpulleyとする。
【０１１１】
【数１８】
2010013990.tif 000020
【０１１２】
上記から明らかなように、この制御対象は、フューエルカットＯＦＦ／ＯＮによって切替わるという特徴がある。従って、この制御対象を、フューエルカットＯＦＦ／ＯＮによってモデルが切替わるハイブリッドシステムと捉える。換言すれば、この制御対象は、フューエルカットが実行されるときと実行されないときとに分けてモデリングされる。
【０１１３】
次に、変速比制御系（シフトコントローラ７４）の設計について説明する。
【０１１４】
ここでは、変速比制御系を図９に示すように構成する。まず同図下部の表に示すように、車速Ｖ、より正確には参照車速Ｖrefに基づいて代表的な目標変速比ρpulley-refを設定する。その後段に、その値に対して後述する制約条件や評価関数を考慮した、即ち、修正した目標変速比を制御対象に与える、という構成とする。
【０１１５】
ここで、目標変速比を決定するための参照車速としては、現在の車速そのものか、アクセルペダル開度あるいはブレーキペダル開度と現在の変速比を考慮した未来の目標車速を与えれば良い。
【０１１６】
また、後述するように、変速比を適切に制御することにより燃費の向上を図るため、燃費最適作動線から求められるエンジン回転数も目標値として与え、目標エンジン回転数も考慮して目標変速比を生成する。
【０１１７】
変速比制御系に対する要求仕様について説明する。
【０１１８】
まず、変速比をフィードバックする構成であることから、代表目標変速比ρpulley-refと変速比ρpulleyの差を評価する評価関数Ｊρpulleyを設定する。
【０１１９】
【数１９】
2010013990.tif 000021
【０１２０】
変速比制御への要求の一つとして、運転者操作量の低減がある。例えば大きく加速したい時に、変速比が変わらないままアクセルペダルだけで加速しようとすると、アクセルペダルを大きく踏込まなければならないが、一時的に変速比をロー側に変化させることで、少ないアクセルペダルの踏込みで同じ加速力を得ることができる。このように、変速比を適切に変化させることで、運転者操作量の低減、すなわち運転負担の低減を図ることができる。
【０１２１】
これを実現するため、つぎのような運転者操作量に対する評価関数ＪAPBRKを設定する。
【０１２２】
【数２０】
2010013990.tif 000022
【０１２３】
ここでΔＡＰ（ｋ＋１|ｋ）あるいはΔＢＲＫ（ｋ＋１|ｋ）は、現時刻をｋとしたときのｉステップ未来の予測値を表す。従って、上式は、現時刻ｋのΔＡＰあるいはΔＢＲＫからＨｕ−１ステップ未来までの各ステップのΔＡＰあるいはΔＢＲＫの予測値の二乗和を求めることを意味する。つまり、現時刻からＨｕ−１ステップ未来までの運転者操作量の総和を評価する関数であり、この値を最小化するように変速比を制御することにより、運転者操作量、つまり運転負担の低減を可能とする。
【０１２４】
また、別の要求として、燃費の向上が挙げられる。良好な燃費効率とするためには、変速比を適切に制御することにより、エンジンを図１０に示すような燃費最適作動線に沿って運転させれば良いことが知られている。
【０１２５】
そのための一つの手法として、現在のエンジントルクに応じて、燃費最適作動線の特性から目標とする燃費最適なエンジン回転数を求め、実エンジン回転数がそれに一致するように変速比を制御することが考えられる。しかし、常に燃費最適作動線に追従させようとすると、乗り心地に違和感が生じる不都合があり、加速要求があっても十分な加速力が得られないなどの別の問題が生じてしまう。
【０１２６】
そこで、常に燃費最適作動線に追従させようとするのではなく、燃費最適作動線と実際のエンジンの運転点との差が、ある時間範囲での総和としてなるべく小さくなるように制御する。このようにすることで、例えば加速要求があった場合は一時的に燃費最適作動線から離れた運転点で運転させ、加速が終了次第、速やかに燃費最適作動線近傍に戻すことにより、運転者の要求を満足しつつ燃費も向上させることを可能とする。これを実現するため、次のような評価関数ＪENGを設定する。
【０１２７】
【数２１】
2010013990.tif 000023
【０１２８】
上式は、現時刻からＨｐ−１ステップ未来までの燃費最適作動線と実際のエンジン運転点の差ωENG-refの総和を評価する関数ＪENGであり、この評価関数を最小化するように変速比を制御することにより、先の要求を実現することを可能とする。
【０１２９】
また、不用意に変速比を変化させることは、乗り心地などの観点から好ましくない。そこで、目標変速比ρpulleytgtに対しても評価関数Ｊρpulleyを設定する。
【０１３０】
【数２２】
2010013990.tif 000024
【０１３１】
以上により、変速比、運転者操作量、燃費（エンジン回転数）、目標変速比のそれぞれを評価する評価関数を設定した。しかし、例えば長時間にわたり加速しようとした場合、運転者操作量を低減するためには変速比をロー側に保って駆動力を確保する必要があるが、一方で燃費最適作動線から離れた運転点で作動し続けると燃費が大きく悪化してしまうため、変速比をロー側にし続けることはできない。
【０１３２】
このように、それぞれの評価関数はトレードオフの関係となるケースがある。そこで、個々の評価関数を評価するのではなく、それぞれの評価関数に重み付けをして足し合わせた評価関数を新たに設定する。
【０１３３】
【数２３】
2010013990.tif 000025
【０１３４】
このようにして、重みＱ，Ｒの調整によってどの特性をより重視したいかを考慮しつつ、それぞれの評価関数を同時に最適化することを可能とする。
【０１３５】
変速比を変化させると同じ車速に対してエンジン回転数が変化する。例えば車速が非常に高いときに変速比をロー側へ変化させると、エンジン回転数は非常に高くなってしまう。しかしエンジン回転数にはレブリミット回転数が設けられており、この回転数を超える運転はエンジン保護のため避けなければならない。
【０１３６】
逆に、車速が非常に低いときに変速比をハイ側へ変化させたとき、エンジンからタイヤまでが直結したままである場合、エンジン回転数は非常に低くなり、エンジンストールの恐れがあるので、これも避けなければならない。
【０１３７】
また変速比自体も、変速可能な範囲が限られており、その範囲内で変速させる必要がある。
【０１３８】
さらに、乗り心地や変速機保護などの観点から、あまり急激に変速比を変化させるのも好ましくない。以上のことを実現するため、エンジン回転数ωENG、変速比ρpulley、目標変速比の変化速度Δρpulleytgtのそれぞれに制約条件を設けることとする。
【０１３９】
【数２４】
2010013990.tif 000026
【０１４０】
即ち、目標変速比ρpulleyは、現在の変速比とエンジン回転数に依存して与える制限値（目標変速比の変化速度）Δρpulleytgtによって制限するものとする。このようにすることで、上記問題を考慮した変速比制御を可能とする。
【０１４１】
この実施例における変速比制御系の設計上の特徴を整理すると、以下のようになる。
１．未来の操作量および状態を予測できるようにする。
２．操作量や状態の動作範囲などに拘束が設けられる。
３．制御対象はフューエルカットＯＦＦ／ＯＮによって切替わるハイブリッドシステムとする。
【０１４２】
１．に対する適当な手段の一つとして、モデル予測制御がある。モデル予測制御は、図１１に示すように逐次未来の状態軌道を予測し、ある評価指標の基で予測軌道をオンラインで最適化しながら操作量を生成する手法であり、拘束条件も陽に考慮することができる。
【０１４３】
しかし、オンラインで最適制御問題を解く必要があるため計算時間の問題で適用が困難な場合が多くあり、主に化学プラントの操業などの利用に限定されている。車両への適用としても、特許文献２に見られる車両の車間制御のように比較的ダイナミクスの遅いシステムが対象である。
【０１４４】
近年、これに代わる制御手法として、マルチパラメトリック計画法という最適化手法によって、オフラインで最適制御問題を解く手法が注目されている。最適解は、初期状態に依存した形で陽に得ることができるため、実装の際にはサンプリング時刻おきに状態を得るだけで、ただちに最適値を生成することができる。
【０１４５】
この実施例においては、マルチパラメトリック計画法を用いることによって、先に述べた拘束条件や評価関数を考慮したシフトコントローラ７４を設計する。
【０１４６】
また、マルチパラメトリック計画法の枠組みによりハイブリッドシステムを取り扱うことも可能であるため、フューエルカットＯＦＦ／ＯＮによるモデルの切替わりも考慮に入れてコントローラを設計することとする。
【０１４７】
マルチパラメトリック計画法によるハイブリッド予測制御は、線形離散モデルに対してコントローラを設計する手法である。先に導出した状態方程式は非線形項を含むため、線形化を行う必要がある。線形化は元の非線形方程式の平衡点周りにおいて行うため、まず平衡状態における各変数の対応関係を求める必要がある。
【０１４８】
平衡状態においては各入力、状態は変化しないため、非線形方程式の左辺は各状態の微分値であることから、０となる。例えば変速比ρpulleyについて見ると、以下のようにして、実変速比ρpulleyと目標変速比ρpulleytgtの対応関係を求める。
【０１４９】
【数２５】
2010013990.tif 000027
【０１５０】
尚、添え字のｅは平衡状態における値であることを意味する。他の式についても同様にして対応関係を求めて整理すると、車速と変速比の平衡点を与えれば、他の状態、入力は一意に決定できる。
【０１５１】
次に、車速と変速比の平衡点の与え方について説明する。すでに説明したように、参照車速に対応する代表変速比を求めているので、これを利用し、参照車速を車速の平衡点として与えることで対応する変速比の平衡点を決定する。以上のようにして、車速の平衡点のみを与えて他の全ての平衡点を一意に決める。
【０１５２】
平衡点周りの線形モデル導出について説明すると、先の変速比を例にとれば、δρpulley=ρpulley-ρpulleyeとし、平衡点ρpulleyeからの変化分δρpulleyについての線形モデルを求める。他の変数についても同様である。
【０１５３】
以上より、フューエルカットＯＦＦ／ＯＮそれぞれの線形モデルを求める。また、フューエルカットＯＦＦのときはエンジンが回す側であることからωENG≧ωTCであり、フューエルカットＯＮのときはエンジンが回される側であることからωENG<ωTCであるので、ωENGとωTCの大小関係からフューエルカットＯＦＦ／ＯＮの切替わりを判断し、以下のような線形モデルを得る。
【０１５４】
【数２６】
2010013990.tif 000028
【数２７】
2010013990.tif 000029
【０１５５】
ここで、a11a〜a44a，b21a，b42a，a11b〜a44b，b11b，b42bは物理パラメータおよび平衡点周りでの線形化による線形化係数によって与えられる。さらにハイブリッド予測制御は離散系の設計手法であるので、上記線形モデルを離散化する。
【０１５６】
以上の設定に基づき、シフトコントローラ７４としてマルチパラメトリック計画法によるハイブリッド予測コントローラを求める。いま扱っている問題は、時変な目標値に追従させるサーボ系のコントローラを設計することであり、そのままではマルチパラメトリック計画法に適用できないため、問題をマルチパラメトリック計画法に適用可能な形式に変更する。
【０１５７】
Δｕ（ｋ）＝ｕ（ｋ）−ｕ（ｋ−１）を新たな入力とし、状態を[δｘ（ｋ）；δｕ（ｋ−１）;δｙref（ｋ）]とする拡大系を構成する。
【０１５８】
【数２８】
2010013990.tif 000030
【０１５９】
この拡大系に対し、先に述べた評価関数と拘束条件を設定した上で、マルチパラメトリック計画問題を解くことにより、ホライゾン区間にわたる操作量のベクトルを得る。ハイブリッド予測制御の場合、得られた操作量ベクトルのうち初期ステップの操作量Δｕ（ｋ）のみをシステムへ加えるが、これは以下のように陽に得ることができる。
【０１６０】
【数２９】
2010013990.tif 000031
【０１６１】
ここでＦi，Ｇiはそれぞれコントローラゲインである。Δｕ（ｋ）は現在時刻における前ステップからの入力の差分なので、実際にシステムへ加える操作量は以下の通りとする。
【０１６２】
【数３０】
2010013990.tif 000032
【０１６３】
フューエルカットＯＦＦのとき、制御対象の入力は[ＡＰ,ρpulleytgt]であるため、先の操作量算出式に当てはめると、以下のようになり、目標変速比だけでなくアクセルペダル開度も算出される。
【０１６４】
【数３１】
2010013990.tif 000033
【０１６５】
同様に、フューエルカットＯＮのとき、制御対象の入力は[ＢＲＫ,ρpulleytgt]であるため、目標変速比だけでなくブレーキペダル開度も算出される。
【０１６６】
【数３２】
2010013990.tif 000034
【０１６７】
入力にアクセルペダル開度とブレーキペダル開度を含んでいる理由は、アクセルペダル開度とブレーキペダル開度を入力として扱い、これを評価関数に組み込んで最小化することにより、運転者操作量を低減するような変速比制御を可能とするためである。しかし、この実施例においてアクセルペダル操作とブレーキペダル開度は運転者が行うため、コントローラが生成したアクセルペダル開度とブレーキペダル開度を実際に制御対象に反映させることはしない。
【０１６８】
例えば一般的な最適制御設計によってコントローラを求めた場合、操作量は無限時間区間における最適解となるので、コントローラが生成した操作量を両方とも制御対象に反映しないと、最適性が保証されないことはおろか、安定性も保てないおそれがある。
【０１６９】
しかし、予測制御の場合、最適化の範囲は無限時間区間ではなく有限のホライゾン区間であり、有限のホライゾン区間の各ステップにおける操作量ベクトルΔＵ＝[Δｕ（ｋ），Δｕ（ｋ＋１），…，Δｕ（ｋ＋Ｈｕ−１）]が得られるが、実際には現在時刻の操作量Δｕ（ｋ）のみを使用し、次ステップ以降の操作量は次ステップに進んでから再度算出し直して求めるというように、逐次最新の情報に応じて最適な操作量を求め直すアルゴリズムとなっている。
【０１７０】
この考え方を拡張し、コントローラが生成したアクセルペダル開度とブレーキペダル開度は制御対象には反映しないこととする。従って、実際のアクセルペダル操作とブレーキペダル開度は運転者が行うが、次ステップには運転者の操作による状態の変化も含めた最新の情報に応じて最適な操作量を算出し直すことが可能であり、これを逐次繰り返せば良い。
【０１７１】
ただし、設定した拘束条件を破らずに制御できることが保証されるのは双方の操作量を使用した場合であり、アクセルペダル開度とブレーキペダル開度を使用しなかった場合は拘束条件を破るおそれがある。
【０１７２】
しかし、マルチパラメトリック計画法では、拘束条件内の領域にしかコントローラを配置できず、拘束条件外の領域にはコントローラが存在しない。従って、ひとたび拘束条件外の領域に出てしまうと、操作量は０となり、発散してしまうおそれがある。
【０１７３】
そこで、拘束条件外の領域に別の（第２の）安定化コントローラを配置する。このコントローラは、あくまで状態を拘束条件内に戻すためのものであるので単純なもので良い。例えば、変速比を操作量とし、各状態を原点に戻す最適レギュレータを配置すれば良い。
【０１７４】
従って、拘束条件内ではハイブリッド予測コントローラを使用し、拘束条件外に出たら別の安定化コントローラに切り替えて制御を続行する。安定化コントローラによって再び拘束条件内に戻ったら、再びハイブリッド予測コントローラを使用する。このようにすることで、破綻のない制御を可能とする。
【０１７５】
以上により、運転者操作量の低減を考慮した変速比制御を可能とする。
【０１７６】
ここからは、具体的な数値例を用いて説明する。ここでは、車速と対応する変速比の平衡点を（２０,０．６０）と設定する。この平衡点周りの線形モデルを導出し、さらに離散化をおこなった結果、以下のようになる。ここでは０次ホールドを用いて離散化したが、１次ホールドや双１次変換などを用いても良い。
【０１７７】
【数３３】
2010013990.tif 000035
【０１７８】
【数３４】
2010013990.tif 000036
【０１７９】
次に、評価関数に対する重みＱ，Ｒの設定を行う。ここでは次のように設定する。
Ｒ１＝１０，Ｒ２＝１０００，Ｑ１＝１，Ｑ２＝３００
【０１８０】
また、制御ホライゾンＨc、予測ホライゾンＨpを次のように設定する。
Ｈc＝Ｈp＝３
【０１８１】
更に、拘束条件の設定を以下の通り行う。
【０１８２】
【数３５】
2010013990.tif 000037
【０１８３】
以上の設定のもとで、マルチパラメトリック計画法によって求めたハイブリッド予測コントローラを示す。ハイブリッド予測コントローラは、各状態の組み合わせによって得られる多面体領域に定義される。
【０１８４】
図１３は、状態のうちエンジン回転数、トルクコンバータ出力軸回転数、車速の３つの状態に関して、領域がどのように分割されているかを表した図である。図１３を見ると、状態に応じて領域が細かく分割されていることが分かる。図示例では、３３９７の領域に分割されている。また図１４の表に示すように、コントローラは各領域毎に設定される。
【０１８５】
従って、フューエルカットのＯＦＦ／ＯＮや、他の状態変化に応じてコントローラを適宜切り替えることにより、設定した評価関数や拘束条件を考慮した最適な変速比制御を行うことが可能となる。
【０１８６】
尚、図示の如く、コントローラの制御則は入力ｕの最適解群を、入力ｕが状態ｘと最適ゲインＫの積（ｕ＝Ｋｘ）で与えられるように記載される。図１４に示すコントローラの制御則は、図１３に示す状態空間領域から検索自在に、シフトコントローラ７４のマイクロコンピュータのＲＯＭに格納される。
【０１８７】
ここで、この発明の課題を再説すると、先にも述べたように、モデル予測制御は、逐次未来の状態軌道を予測し、ある評価指標の基で予測軌道をオンラインで最適化しながら操作量を生成する手法であり、拘束条件も陽に考慮することができる。ただし、オンラインで最適制御問題を解く必要があるため計算時間の問題で適用が困難な場合が多くあり、車両制御のような比較的速いシステムへの適用は困難である。
【０１８８】
それに対し、マルチパラメトリック計画法によってオフラインで最適制御問題を解いた場合、最適解は初期状態に依存した形で陽に得ることができるため、実装の際にはサンプリング時刻おきに状態を得るだけで、ただちに最適値を生成することができる。従って、車両制御への適用も計算時間という観点では可能である。
【０１８９】
しかしながら、予測区間（ホライゾン）を長くとったり、拘束条件を多く設定するなどして予測問題が複雑になるほど、コントローラを切り替える領域数が急激に増大することが知られており、その結果ゲインを保持する記憶領域が肥大してしまう。また、領域を探索するための演算量も増大する。特に車両制御などの組み込み系システムへの適用を考えた場合、使用可能な記憶領域は限られていることから、（最適）ゲインの記憶領域が肥大することは望ましくない。
【０１９０】
そこでマルチパラメトリック計画法に従ってコントローラを状態空間領域毎に設けると共に、領域数の増大を抑制すると共に、ゲインを削減して記憶領域の肥大化を防止し、あわせて演算量の増加を可能な限り抑制するようにした。
【０１９１】
以下、それについて説明する。
【０１９２】
マルチパラメトリック計画法によるコントローラ設計では、各状態や入力等に拘束条件を課して設計することが可能である。ここで、その単純な例を考える。
【０１９３】
例えば図１５に示すように、ｘ１，ｘ２の２つの状態を持つモデルがあり、それぞれの可動範囲がｘ１min≦ｘ１≦ｘ１max，ｘ２min≦ｘ２≦ｘ２maxであるとする。従って、コントローラ設計においてはこの範囲を拘束条件として設定すれば良い。
【０１９４】
ただし、実際には、図１５の斜線部は物理的に取り得ない組み合わせであったとする。その場合でも、コントローラ設計段階では各状態に対する制約しかないため、斜線部も含めて各格子に対してコントローラが割り当てられてしまい、設計後に削除することになる。
【０１９５】
前記した実施例では状態として車速、エンジン回転数、トルクコンバータ回転数、プーリ変速比を選んでいるので、これらの値の組み合わせに応じてコントローラを切り替えることとなる。
【０１９６】
例えば車速、エンジン回転数の関係は、エンジン１０から駆動輪（タイヤ）Ｗが直結している場合、図１６に示すように変速比によって決まる。変速比の可変範囲は有限であるため、図１６の斜線領域には入ることができない。
【０１９７】
従って、この実施例においては、図１５の斜線部のように物理的に取り得ない組み合わせであり、そこに割り当てられたコントローラは状態空間領域において物理的に生じ得ない状態ｘを記述するコントローラとし、削除するようにした。
【０１９８】
この実施例にあっては以上の如く、少なくともエンジン１０を備えた車両１４の制御装置、より具体的には変速比を介して車両１４の駆動力を制御する制御装置（シフトコントローラ７４）において、モデリングされて入力ｕと状態ｘからなる状態方程式で記述された、少なくとも前記エンジン１０を制御対象とし、出力ｙが前記入力ｕに一致するようにフィードバック制御する制御系（変速比制御系、図９）と、少なくとも前記状態ｘの現時刻からｎステップ未来までの変化を評価する評価関数Ｊ（数１９から図２２）に従って前記状態ｘの変化が最適となるように、予めオフラインで生成された、前記入力ｕの最適解群を前記状態ｘと最適ゲインＫの積からなるｕ＝Ｋｘで記述するコントローラ群を前記状態ｘからなる状態空間領域に格納する格納手段（シフトコントローラ７４のマイクロコンピュータのＲＯＭ）と、前記入力ｕの最適解群を前記状態ｘから検索して得た前記入力ｕの修正値を操作量として前記制御系から前記制御対象に印加させる操作量印加手段（数２８から数３１に従って行なわれる処理）とを備えると共に、前記状態空間領域において物理的に生じ得ない状態ｘを記述するコントローラを削除する如く構成したので、領域数の増大や演算量の増加を可能な限り抑制することができる。
【０１９９】
即ち、ハイブリッド予測制御によって得られるコントローラは、状態の組み合わせに応じて最適なコントローラを切り替える形式となるが、状態の組み合わせは網羅的に生成されるため、物理的には存在しない領域も含まれる。このような領域のコントローラを削除することにより、ゲインを保持する記憶領域を削減し、演算量を低減することができる。
【０２００】
また、車両の制御装置の開発においては、運転特性や走行環境の変化に対応しようとすると、膨大な工数が必要である上に、状況の変化に応じた適応的な制御が困難であったが、そのような不都合も解消することができる。
【実施例２】
【０２０１】
図１７と図１８は、この発明の第２実施例に係る車両の制御装置の構成を示す説明図である。
【０２０２】
第１実施例で述べたように、マルチパラメトリック計画法によるコントローラ設計では最適化問題を解くため、数学的な最適性を満足させるためにわずかに値が異なるだけのコントローラが生成されることがある。
【０２０３】
しかしながら、そのようなわずかな値の違いでは実際の制御対象はほとんど反応しないことが多い。あるいは、オンボードマイクロコンピュータなどに実装する際に桁数の制限で丸められてしまうこともある。
【０２０４】
そこで、第２実施例においては、隣接する領域の（最適）ゲインとの比が十分小さい場合には、同一と見做してゲインの平均値に置換することにより、領域数を削減し、ゲインを記憶するための記憶領域を削減するようにした。また、領域数の削減により、領域の検索時間も削減するようにした。
【０２０５】
簡単のため、図１７に示すような２次元の例を考える。
【０２０６】
図１７において、太線で囲まれた部分は隣接するゲインの比が所定値（例えば１００±１％）以内に収まっているため、ほぼ同一と見做すことができる。尚、図示例では１領域に対してゲインが複数個存在するため、全てのゲインについて比が十分小さい場合に同一と見做すこととする。
【０２０７】
そこで、第２実施例においては、図１８に示す如く、それらの領域を結合し、結合前の各ゲインの平均値を割り当てるようにした。その結果、元のゲイン１６個に対して５個削減することができたので、ゲインを記憶するための記憶領域を約３０%削減できたことになる。また、領域数が減るため、領域の検索時間も削減することができる。
【０２０８】
このように、第２実施例にあっては、少なくともエンジン１０を備えた車両１４の（駆動力を制御する）制御装置（シフトコントローラ７４）において、モデリングされて入力ｕと状態ｘからなる状態方程式で記述された、少なくとも前記エンジン１０を制御対象とし、出力ｙが前記入力ｕに一致するようにフィードバック制御する制御系（変速比制御系、図９）と、少なくとも前記状態ｘの現時刻からｎステップ未来までの変化を評価する評価関数Ｊ（数１９から図２２）に従って前記状態ｘの変化が最適となるように、予めオフラインで生成された、前記入力ｕの最適解群を前記状態ｘと最適ゲインＫの積からなるｕ＝Ｋｘで記述するコントローラ群を前記状態ｘからなる状態空間領域に格納する格納手段（シフトコントローラ７４のマイクロコンピュータのＲＯＭ）と、前記入力ｕの最適解群を前記状態ｘから検索して得た前記入力ｕの修正値を操作量として前記制御系から前記制御対象に印加させる操作量印加手段（数２８から数３１に従って行なわれる処理）とを備えると共に、前記状態空間領域において隣接する領域間の最適ゲインＫ１，Ｋ２の比が所定値（例えば１００±１％）以下のとき、前記２つの領域を結合して１つの領域とする、より具体的には前記２つの領域を結合して１つの領域とすると共に、最適ゲインＫ１，Ｋ２の平均値を割り当てる如く構成したので、同様に領域数の増大や演算量の増加を可能な限り抑制することができる。
【０２０９】
即ち、ハイブリッド予測コントローラは、上記の通り切替コントローラとして得られるが、数学的な最適性を満足するため、実質的にはほぼ同一のコントローラと見做せる場合でも、わずかに値の異なるコントローラを生成することが多々ある。そこで、隣接する領域の（最適）ゲインとの比が十分小さい場合は、同一と見做すことにより、ゲインを保持する記憶領域を削減し、演算量を低減することができる。
【０２１０】
尚、上記においてゲインＫ１，Ｋ２の比が所定値以下のときと記載したが、ゲインＫ１，Ｋ２の差が設定値、例えば１％以下のときとしても良い。
【実施例３】
【０２１１】
図１９と図２０は、この発明の第３実施例に係る車両の制御装置の構成を示す説明図である。
【０２１２】
状態フィードバックコントローラはｕ＝Ｋｘという形をしており、複数の状態ｘ＝［ｘ１，ｘ２，…ｘｎ］に対し、それぞれ対応するゲインＫ＝［ｋ１，ｋ２，…，ｋｎ］を乗じて和をとることにより出力（操作量）ｕを記述する。即ち、ｕ＝ｋ１ ｘ１＋ｋ２ ｘ２+ … +ｋｎ ｘｎである。
【０２１３】
この場合、ある状態と対応するゲインの積ｋｐｉ・ ｘｉの絶対値が他の全ての項に比べて小さい場合、制御効果としては影響がないものとして、ゲインを０としても問題ない。しかしながら、一般的な状態フィードバックコントローラについてこれを行うのは問題がある。
【０２１４】
簡単のため２次元の例を考える。いま、２つのゲインがそれぞれｋ１＝５００，ｋ２＝１であるとする。まず状態がｘ１＝１，ｘ２＝１のときを考える。この場合はｋ２ｘ２＝１であり、ｋ１ｘ１＝５００に対して十分小さいので無視しても良いように思える。
【０２１５】
しかし状態がｘ１＝０．０１，ｘ２＝５の場合を考えた場合、ｋ１ｘ１＝１、ｋ２ｘ２＝１と同値になり、無視することはできない。一般的な状態フィードバックの場合、全ての状態に対して同じゲインが適用されるので、ゲインの大きさと逆になるような状態の組み合わせを考えた場合、各項が近い値となり、無視できないことになる。
【０２１６】
マルチパラメトリック計画法によるハイブリッド予測コントローラも状態フィードバックコントローラの一種であるが、常に同一のゲインではなく、状態に応じて対応するゲインを選択するという点が異なる。従って、操作量の各項の絶対値|ｋｎｘｎ|の比の最大値、最小値を領域ごとに事前に求めることが可能である。特に領域が零軸を含まない場合、領域の端点にて最大値および最小値を得ることができる。
【０２１７】
従って、各領域内について状態と対応するゲインの積の絶対値が、その領域内の他の全ての状態と対応するゲインの積の絶対値に対して常に所定値（例えば１００分の１）以下となる場合、そのゲインは領域内において十分に小さいので無視しても問題ないと考え、０とする。こうすることで、ゲインの記憶領域を削減できると共に、ゲインが０の項についての演算をなくすことにより演算量を削減することができる。
【０２１８】
図１９に示す２次元の数値例を使用して具体的に説明すると、図示例ではｘ１，ｘ２の２つの状態があり、領域の端点は（１，２），（２，２），（１，３），（２，３）である。
【０２１９】
この領域は零軸を含まないので、各端点における操作量の各項の絶対値を求めると、（|ｋ１ｘ１|，|ｋ２ｘ２|）＝（５００，２），（１０００，２），（５００，３），（１０００，３）となる。比を求めると（２５０，５００，１６６．７，３３３．３）であり、この中で最小の比でも１６６．７である。従って、|ｋ２ｘ２|はこの領域において常に|ｋ１ｘ１|よりも十分に小さいので、ゲインｋ２＝０とする。他の領域についても、同様に繰り返せば良い。
【０２２０】
図２０を参照してゲインを零にする設計手法を説明する。
【０２２１】
まず、領域の各端点において各項の絶対値を算出し、その比を求める（Ｓ１０）。
【０２２２】
次いでＳ１０で求めた比において（１）から（４）の全ての値が１より大きいか否か判断し（Ｓ１２）、肯定される場合は最小値となる端点を選択する（Ｓ１４）。
【０２２３】
他方、Ｓ１２で否定されるときは、Ｓ１０で求めた比において（１）から（４）の全ての値が１より小さいか否か判断し（Ｓ１６）、肯定される場合は最大値となる端点を選択する（Ｓ１８）。尚、Ｓ１６でも否定される場合は、ゲインを無視することはできないので、終了する。
【０２２４】
Ｓ１４で最小値となる端点を選択した場合、その点の比が１００以上か否か判断し（Ｓ２０）、肯定される場合、小さいほうの項に対応するゲインは無視しても問題ないと考え、ゲインを０とする（Ｓ２２）。
【０２２５】
また、Ｓ１８で最大値となる端点を選択した場合、その点の比が１/１００以下か否か判断し（Ｓ２４）、肯定される場合、小さいほうの項に対応するゲインは無視しても問題ないと考え、ゲインを０とする（Ｓ２２）。上記した処理を他の領域についても同様に繰り返す。
【０２２６】
このように、第３実施例にあっては、少なくともエンジン１０を備えた車両１４の（駆動力を制御する）制御装置（シフトコントローラ７４）において、モデリングされて入力ｕと状態ｘからなる状態方程式で記述された、少なくとも前記エンジン１０を制御対象とし、出力ｙが前記入力ｕに一致するようにフィードバック制御する制御系（変速比制御系、図９）と、少なくとも前記状態ｘの現時刻からｎステップ未来までの変化を評価する評価関数Ｊ（数１９から図２２）に従って前記状態ｘの変化が最適となるように、予めオフラインで生成された、前記入力ｕの最適解群を前記状態ｘと最適ゲインＫの積からなるｕ＝Ｋｘで記述するコントローラ群を前記状態ｘからなる状態空間領域に格納する格納手段（シフトコントローラ７４のマイクロコンピュータのＲＯＭ）と、前記入力ｕの最適解群を前記状態ｘから検索して得た前記入力ｕの修正値を操作量として前記制御系から前記制御対象に印加させる操作量印加手段（数２８から数３１に従って行なわれる処理）とを備えると共に、前記状態ｘと最適ゲインＫの積が所定値、より正確には各領域内について状態と対応する最適ゲインの積の絶対値が、その領域内の他の全ての状態と対応する最適ゲインの積の絶対値に対して１００分の１以下のとき、前記最適ゲインＫを零とする如く構成したので、同様に領域数の増大や演算量の増加を可能な限り抑制することができる。
【０２２７】
即ち、ハイブリッド予測コントローラは複数の（最適）ゲインと状態の積和によって操作量が与えられるため、ある状態と対応するゲインの積が小さい場合、制御効果としては影響がないものとし、０として扱うことにより、ゲインを保持する記憶領域を削減し、演算量を低減することができる。
【実施例４】
【０２２８】
図２１と図２２は、この発明の第４実施例に係る車両の制御装置の構成を示す説明図である。
【０２２９】
前記した如く、ハイブリッド予測制御の設計においては、ホライゾンと呼ばれる予測区間を設定する。そして、サンプリング時間にホライゾンを乗じた予測区間において、各状態を予測しながら操作量を逐次決定することとなる。
【０２３０】
車両の制御、特に車両のパワープラントの制御系では、一般的にミリ秒オーダの制御周期（サンプリング時間）で制御を行っている。従って、秒オーダの予測区間を設定しようとすると、１００倍以上のホライゾンが必要となるが、そのような長いホライゾンを設定した場合、非常に複雑な予測問題となり、極めて大きな領域数のコントローラとなったり、あるいは数値計算上予測問題を解くことができないことさえある。
【０２３１】
そこで、第４実施例においては、ハイブリッド予測制御の制御周期（サンプリング時間）を延長し、少ないホライゾンで同じ長さの予測区間を得ることができるようにした。ホライゾンを少なくすることにより予測問題を簡単にし、領域数を大幅に削減することができる。
【０２３２】
一方、予測制御の制御周期（サンプリング時間）を延長することにより、操作量の更新頻度も低下するため、制御性能の低下が懸念される。
【０２３３】
従って、第４実施例においては、図２１（ａ）に示すようなハイブリッド予測コントローラの出力を直接制御対象に与える入力（操作量）とする構成に代え、同図（ｂ）に示す如く、ハイブリッド予測コントローラに与えた元の目標値（入力）を、そのときの状態や拘束条件、あるいは前記した評価関数Ｊなどを鑑みて修正した修正目標値として扱うようにした。
【０２３４】
そして、その操作量を目標値としてフィードバックを行う下層のコントローラ（ローカルコントローラ。第２の制御系）を配置し、このコントローラによって本来のサンプリング時間で制御を行わせるようにした。
【０２３５】
この下層のコントローラは単純なもので良く、例えばＰＩＤコントローラなどを用いれば良い。こうすることで、ハイブリッド予測制御の予測頻度の低減による領域数の削減および演算量の低減と、操作量の更新頻度を両立させることが可能となる。
【０２３６】
上記を図２２に示す簡単な例を用いて説明する。
【０２３７】
図２２（ａ）に示す例は、制御周期（サンプリング時間）＝１秒、ホライゾン＝６とし、予測区間＝６秒として制御を行う例である。この場合、１秒毎に予測と操作量の更新を行うので、制御性能は向上するが、１秒毎に６ステップ分の予測を行う必要があるため、ハイブリッド予測コントローラの領域数は増大する。
【０２３８】
それに対し、図２２（ｂ）に示す例は、制御周期（サンプリング時間）＝３秒、ホライゾン＝２とし、予測区間は同じ６秒としながら、サンプリング時間を長くすることによってホライゾンを少なくした例である。この場合、予測区間を保ちつつ領域数を低減できるが、操作量の更新も３秒毎となるため、制御性能の低下が懸念される。
【０２３９】
そこで、図２２（ｃ）に示すように、（ｂ）と同様に制御周期（サンプリング時間）＝３秒、ホライゾン＝２として予測区間は同じ６秒とすると共に、ハイブリッド予測コントローラの出力自体は３秒毎に更新する。
【０２４０】
ただし、操作量ではなく元の目標値に対する修正目標値として扱い、ローカルコントローラによって実軌道をフィードバックし、１秒毎に操作量を更新する。これにより、予測頻度は秒としてハイブリッド予測コントローラの領域数を低減しつつ、操作量の更新頻度は１秒毎に行うことができる。
【０２４１】
第１実施例で述べた変速比制御の場合、車速などから求めた代表変速比に対しハイブリッド予測コントローラによる変速比制御系によって修正後の目標変速比を求める、という構成としており、上記の考えによって予測頻度の低減と演算量の低減が可能である。
【０２４２】
このように、第４実施例にあっては、少なくともエンジン１０を備えた車両１４の（駆動力を制御する）制御装置（シフトコントローラ７４）において、モデリングされて入力ｕと状態ｘからなる状態方程式で記述された、少なくとも前記エンジンを制御対象とし、出力ｙが前記入力ｕに一致するように制御周期ｋＴ（例えば３秒）ごとにフィードバック制御する第１の制御系（図９）と、少なくとも前記状態ｘの現時刻からｎステップ未来までの変化を評価する評価関数Ｊ（数１９から図２２）に従って前記状態ｘの変化が最適となるように、予めオフラインで生成された、前記入力ｕの最適解群を前記状態ｘと最適ゲインＫの積からなるｕ＝Ｋｘで記述するコントローラ群を前記状態ｘからなる状態空間領域に格納する格納手段（シフトコントローラ７４のマイクロコンピュータのＲＯＭ）と、前記入力ｕの最適解群を前記状態ｘから検索して得た前記入力ｕの修正値を算出する修正値算出手段（数２８から数３１に従って行なわれる処理）と、前記制御系と前記制御対象との間に介挿されると共に、前記出力ｙが前記入力ｕの修正値に一致するように前記制御周期ｋＴを１／ｋ（例えばｋ：３）倍してなる制御周期Ｔ（例えば１秒）ごとにフィードバック制御する第２の制御系（図２１（ｂ）。ローカルコントローラ）とを備える如く構成したので、同様に領域数の増大や演算量の増加を可能な限り抑制することができる。
【０２４３】
尚、上記において車両の制御装置として変速比を介して車両の駆動力を制御する装置を例にとって説明したが、それに限られるものではなく、定速走行制御装置などであっても良い。
【０２４４】
また、変速機としてＣＶＴ２６を使用したが、有段変速機であっても良い。
【図面の簡単な説明】
【０２４５】
【図１】この発明の第１実施例に係る車両の制御装置を、駆動力制御装置を例にとって全体的に示す概略図である。
【図２】図１に示す装置のシフトコントローラなどの設計を説明する、制御対象のモデリングを全体的に示すブロック図である。
【図３】図２に示すエンジンコントローラモデルのブロック図である。
【図４】図２に示すエンジンモデルのフューエルカットＯＦＦのときのブロック図である。
【図５】図２に示すエンジンモデルのフューエルカットＯＮのときのブロック図である。
【図６】図２に示すトルクコンバータモデルのブロック図である。
【図７】図２に示す変速機（ＣＶＴ）モデルのブロック図である。
【図８】図２に示す車体モデルのブロック図である。
【図９】図２に示す構成を制御対象とする変速比制御系（シフトコントローラ）の構成を示すブロック図である。
【図１０】図９に示す構成で使用される燃費最適作動線の特性を示す説明グラフである。
【図１１】図９に示す構成が適用されるモデル予測制御を説明する説明図である。
【図１２】図９に示す構成が適用されるマルチパラメトリック計画法によるモデル予測制御を示す説明図である。
【図１３】図１２に示すマルチパラメトリック計画法のコントローラの状態空間領域を示す説明図である。
【図１４】図１３に示すコントローラの制御則などの説明図である。
【図１５】図１３に示すコントローラの割り当て例を示す説明図である。
【図１６】図１５に示すコントローラの削除例を示す説明図である。
【図１７】この発明の第２実施例に係る車両の制御装置の構成を示す、領域と割り当てられたゲインを示す説明図である。
【図１８】同様に、この発明の第２実施例に係る車両の制御装置の構成を示す、領域と割り当てられたゲインを示す説明図である。
【図１９】この発明の第３実施例に係る車両の制御装置の構成を示す、ゲインの数値例を示す説明図である。
【図２０】同様に、この発明の第３実施例に係る車両の制御装置の構成を示す、ゲインを零にする設計手法を示すフロー・チャートである。
【図２１】この発明の第４実施例に係る車両の制御装置の構成を示す、図９と同様なブロック図である。
【図２２】同様に、この発明の第４実施例に係る車両の制御装置の構成を示す、図１１と同様な説明図である。
【符号の説明】
【０２４６】
１０  エンジン（内燃機関）、１４  車両、１６  ＤＢＷ機構、２４  トルクコンバータ、２６  変速機（ＣＶＴ）、３０  前後進切換装置、３０ａ  フォワードクラッチ、６０  エンジンコントローラ、７４  シフトコントローラ、Ｗ  駆動輪（タイヤ）
【図１】
2010013990.tif 000038
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
2010013990.tif 000045
【図９】
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【図１０】
2010013990.tif 000047
【図１１】
2010013990.tif 000048
【図１２】
2010013990.tif 000049
【図１４】
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【図１５】
2010013990.tif 000051
【図１６】
2010013990.tif 000052
【図１７】
2010013990.tif 000053
【図１８】
2010013990.tif 000054
【図１９】
2010013990.tif 000055
【図２０】
2010013990.tif 000056
【図２１】
2010013990.tif 000057
【図２２】
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【図１３】
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