(57)【要約】【課題】モータを駆動する駆動手段に供給される電圧の変更速度を適切に調節することが可能な駆動力制御装置を提供すること。【解決手段】車輪に走行駆動力を出力可能な電動機を駆動する駆動手段と、該駆動手段に所望の電圧で電力供給する電力供給手段と、入力された要求トルクに基づいて前記電力供給手段の目標供給電圧を算出し、前記電力供給手段の供給電圧の変化率を所定の制限レート範囲内に制限しつつ、前記電力供給手段の供給電圧を前記算出した目標供給電圧に近付けるように前記電力供給手段の供給電圧を制御する供給電圧制御手段と、を備える駆動力制御装置であって、車両の加減速を予測する加減速予測手段を備え、前記供給電圧制御手段は、前記加減速予測手段の予測結果に基づいて前記所定の制限レート範囲を変更することを特徴とする。【選択図】図６
2010130874.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車輪に走行駆動力を出力可能な電動機を駆動する駆動手段と、
該駆動手段に所望の電圧で電力供給する電力供給手段と、
入力された要求トルクに基づいて前記電力供給手段の目標供給電圧を算出し、前記電力供給手段の供給電圧の変化率を所定の制限レート範囲内に制限しつつ、前記電力供給手段の供給電圧を前記算出した目標供給電圧に近付けるように前記電力供給手段の供給電圧を制御する供給電圧制御手段と、
を備える駆動力制御装置であって、
車両の加減速を予測する加減速予測手段を備え、
前記供給電圧制御手段は、前記加減速予測手段の予測結果に基づいて前記所定の制限レート範囲を変更することを特徴とする、
駆動力制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ハイブリッド自動車や電気自動車に適用される駆動力制御装置であって、入力された要求トルクに基づいて走行用の電動機を駆動する駆動力制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ハイブリッド自動車や電気自動車に搭載された走行用モータは、直流を交流に変換するインバータによって駆動されるのが通常である。そして、インバータに供給される電圧を、モータから出力すべきトルクに応じて増減変更するのが、エネルギー効率の面から望ましいものである。このため、供給電圧を増減変更可能なコンバータ等を用いてインバータに電力供給することが行なわれている。
【０００３】
インバータに供給される電圧を車両状態に応じて変更する電力制御装置についての発明が開示されている（例えば、特許文献１参照）。この装置では、所定値を超える急加速の要求がある場合には高電圧をインバータに供給し（放電モード）、アクセル開度が所定値まで降下した場合や車載バッテリーの電圧が所定値まで低下した場合には低電圧をインバータに供給する（充電モード）ものとしている。
【特許文献１】特開２００２−１１２４０８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、エネルギー効率を最適なものにするには、車両の減速時にはインバータへの供給電圧を速やかに所定電圧（例えばバッテリー電圧）まで低下させるのが望ましい。しかしながら、減速開始直後に運転者がアクセルペダルを踏み込んだような場面では、降圧直後に昇圧を行なうこととなる。この結果、バッテリー電流やシステム電圧のリプル増加が生じ、車両振動の増加やエネルギー効率の悪化を招く場合がある。
【０００５】
従って、必ずしも電圧変更速度を大きくすればよい訳ではなく、車両の状況に応じて電圧変更速度を調節するのが望ましいが、上記特許文献１にはこの点について記載がなされていない。このため、エネルギー効率を十分良好にすることができない場合や、車両振動の増加を招く場合があり得る。
【０００６】
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、モータを駆動する駆動手段に供給される電圧の変更速度を適切に調節することが可能な駆動力制御装置を提供することを、主たる目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するための本発明の一態様は、
車輪に走行駆動力を出力可能な電動機を駆動する駆動手段と、
該駆動手段に所望の電圧で電力供給する電力供給手段と、
入力された要求トルクに基づいて前記電力供給手段の目標供給電圧を算出し、前記電力供給手段の供給電圧の変化率を所定の制限レート範囲内に制限しつつ、前記電力供給手段の供給電圧を前記算出した目標供給電圧に近付けるように前記電力供給手段の供給電圧を制御する供給電圧制御手段と、
を備える駆動力制御装置であって、
車両の加減速を予測する加減速予測手段を備え、
駆動力制御装置である。
【０００８】
この本発明の一態様によれば、モータを駆動する駆動手段に供給される電圧の変更速度を適切に調節することができる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、モータを駆動する駆動手段に供給される電圧の変更速度を適切に調節することが可能な駆動力制御装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、添付図面を参照しながら実施例を挙げて説明する。
【実施例】
【００１１】
以下、本発明の一実施例に係る駆動力制御装置１について説明する。図１は、本発明の一実施例に係る駆動力制御装置１のシステム構成例である。駆動力制御装置１は、ハイブリッドＥＣＵ（Electronic  Control  Unit）５０から入力される要求トルクＴｒｒｅｆが出力されるように走行用の駆動力を出力するモータ４６を駆動するための装置であり、主要な構成として、加減速予測装置１０と、昇降圧コンバータ制御コンピュータ３０と、バッテリー４０と、昇降圧コンバータ４２と、インバータ４４と、を備える。
【００１２】
＜要求トルクの算出＞
まず、ハイブリッドＥＣＵ５０による要求トルクＴｒｒｅｆの算出例について簡単に説明する。ここでは、本実施例の駆動力制御装置１の適用される車両は、エンジン、第１モータ、第２モータがそれぞれプラネタリギヤのキャリア、サンギヤ、リングギヤにそれぞれ接続され、第２モータ及びリングギヤが車軸に接続された構成であるものとする。また、本実施例におけるモータ４６は、第２モータに相当するものとする。ハイブリッドＥＣＵ５０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）を中心としてＲＯＭ（Read  Only  Memory）やＲＡＭ（Random  Access  Memory）等がバスを介して相互に接続されたマイクロコンピューターである。なお、加減速予測コンピュータ１７や昇降圧コンバータ制御コンピュータ３０も、同様の構成であってよい。
【００１３】
ハイブリッドＥＣＵ５０は、入力されたアクセル開度、シフトポジション、車速等に基づいて駆動軸に要求される駆動軸要求トルクＴｄｒｅｆを計算し、駆動軸要求動力Ｐｄｒｅｆを、駆動軸要求トルクＴｄｒｅｆと駆動軸の回転数Ｎｄとの積として計算する。そして、駆動軸要求動力Ｐｄｒｅｆとバッテリーの充放電要求Ｐｂｒｅｆを加算して、エンジンから出力すべき要求動力Ｐｅｒｅｆを算出する。駆動軸要求トルクＴｄｒｅｆの計算は、例えば、アクセル開度ＡＣの増加に応じて駆動軸要求トルクＴｄｒｅｆが大きくなる傾向に予め定められ、ハイブリッドＥＣＵ５０が備えるＲＯＭ等に記憶されたマップに基づいて行なうことができる。駆動軸の回転数Ｎｄは、例えば第２モータに取り付けられた回転センサー（レゾルバ）からの値に基づいて計算する。
【００１４】
こうして算出した要求動力Ｐｅｒｅｆが、エンジンをエネルギー効率よく運転できる最小の動力付近の値である閾値Ｐｓ未満である場合は、第２モータの動力のみによりモータ走行を行なう。この場合、駆動軸要求トルクＴｄｒｅｆをギヤ機構のギヤ比で除した値が第２モータの要求トルクＴｒｒｅｆとなる。
【００１５】
一方、要求動力Ｐｅｒｅｆが閾値Ｐｓ以上である場合は、エンジン、第１モータ、第２モータを駆動して、エンジン／モータ走行を行なう。この場合、まず、エンジンをエネルギー効率よく運転できる運転ライン（トルクと回転数からなる座標を連ねたもの）上で、このエンジン要求動力Ｐｅｒｅｆに相当する点の座標をエンジンの目標トルクＴｅｒｅｆ、目標回転数Ｎｅｒｅｆとして設定する。第１モータに関しては、この目標回転数Ｎｅｒｅｆと現在のリングギヤの回転数Ｎｒとから目標回転数ＮＭ１ｒｅｆを次式（１）に基づいて計算し、この回転数で駆動されるように、次式（２）のフィードバック制御を行なう。式（１）中、ρはプラネタリギヤ４０のギヤ比である。
【００１６】
（１＋ρ）・Ｎｃ＝ρ・Ｎｓ＋Ｎｒ  …（１）
ＴＭ１ｒｅｆ＝前回ＴＭ１ｒｅｆ＋Ｋ１・（ＮＭ１ｒｅｆ−ＮＭ１）＋Ｋ２・∫（ＮＭ１ｒｅｆ−ＮＭ１）  …（２）
【００１７】
第１モータの目標トルクＴＭ１ｒｅｆが決定されると、エンジンと第１モータの駆動によってリングギヤに出力されるトルク（以下、直達トルクＴｅｒという）を次式（３）により算出し、駆動軸要求トルクＴｄｒｅｆと直達トルクＴｅｒとの差をギヤ機構のギヤ比で除したものを第２モータの目標トルクＴｒｒｅｆとなる。
【００１８】
Ｔｅｒ＝−ＴＭ１ｒｅｆ／ρ    …（３）
【００１９】
＜加減速予測＞
加減速予測装置１０は、車速センサー１１、車間検知センサー１２、照度センサー１３、傾斜度検知センサー１４、及びステアリング把持力検知センサー１５を含む学習データ取得用センサーと、加減速予測コンピュータ１７と、を有する。加減速予測コンピュータ１７は、演算装置１８と記憶装置１９を内蔵する。
【００２０】
加減速予測装置１０は、過去の走行において学習データ取得用センサーにより検出された値（以下、予測パラメータと称する）を加減速度と共に記憶装置１９に記憶しておき、車両が加速又は減速しやすい走行状況を学習する。具体的には、例えば、前方車両との距離が大きくなれば車両の加速が予測されるが、車両が実際に加速するか否かは、他の予測パラメータにも事前に兆候が現れると考えられる。例えば、加速する場合、周囲が明るいか、坂路を走行中か、ハンドルをしっかり握っているか、等である。データ蓄積段階では、このような加減速と予測パラメータとの種々の関係を蓄積していく。
【００２１】
そして、加減速予測装置１０は、予測段階になると、車両の走行に応じて検出される予測パラメータ（入力データ）を監視し、予め蓄積されている予測パラメータ（典型データ）と比較して、典型データと類似した入力データが検出された場合に、車両が加速又は減速すると予測する。
【００２２】
車速センサー１１は、例えば、車両の各輪に備えられたロータの円周上に定間隔で設置された凸部が通過する際の磁束の変化をパルスとして計測して、単位時間あたりのパルス数に基づき各輪毎に車輪速を計測する。車輪速にタイヤの外径を乗じれば車速が得られる。
【００２３】
車間検知センサー１２は、レーザレーダ、ミリ波レーダ等により構成され、前方を走行している他車両との車間距離を検出する。例えば、ミリ波レーダ装置の場合、所定の水平走査角範囲（車長方向を中心に左右方向それぞれの所定角度範囲）を左右に走査しながらレーダパルスを照射する。照射方向に他車両が存在すれば反射波が受信されるので、送信したレーダパルスが受信されるまでの時間により他車両との相対距離を、送信波と受信波の周波数との差に基づき相対速度を検出する。なお、自車両の前方だけでなく、後方の他車両との車間距離を検出してもよいし、側方又は後側方の他車両との距離を検出してもよい。
【００２４】
照度センサー１３は、例えば、集積化光センサーが用いられ、車両の周囲の光をフォトダイオードなどの光電変換素子により電圧に変換し、センサー内で演算処理を行い信号に変換して出力する。
【００２５】
傾斜度検知センサー１４は、例えば、ＭＥＭＳ（Micro  Electro  Mechanical  Systems）で形成された振動型のジャイロセンサーであって、車両のピッチング方向の傾きによって生じる電極間の距離の変化を電圧信号として取り出し出力する。
【００２６】
ステアリング把持力検知センサー１５は、運転者が加速又は減速する際に特徴的になる運転者の状態を検出するためのセンサーの一例である。したがって、例えば、ドライビングポジションや視線方向等の運転者の状態を検出するセンサーが追加・置換されてもよい。ステアリング把持力検知センサー１５は、ステアリングシャフトと一体のトルクセンサーが検出する操舵トルクを利用する。操舵トルクを経時的に監視して、所定時間（例えば、５秒程度）における操舵トルクの最小値と最大値との差を把持力として検出する。これは、運転者が強くハンドルを把持しているほど、把持力により抑制される路面振動の反力が操舵トルクに反映されやすくなり、最小値と最大値との差が大きくなることを利用したものである。なお、例えばハンドルに埋設された圧力センサーより直接把持力を検出してもよいし、脈拍や体温等を検出するためハンドルに配置された電極の接触面積を利用してもよい。また、運転者の状態としてドライビングポジションを検出する場合、シート前後位置とヘッドレストに設けられた頭部位置検出センサーにより検出された頭部の前後位置と、から運転者の頭部の前後位置を検出する。加減速の際（特に、加速の際）、運転者は頭部を前方に移動させることがあるからである。また、運転者の状態として視線方向を検出する場合、カメラにより運転者の顔画像を撮影し、顔画像から検出した瞳孔位置に基づき視線方向を検出する。運転者は加速の際は前方のやや遠方を注視し、減速の際は前方の直前の他車両を注視することがあるからである。
【００２７】
なお、例えば照度のように、車両の外部において共通の予測パラメータは、加減速予測装置１０が検出しなくても、路車間通信や携帯電話網を利用して配信される情報を利用して取得することができる。このような予測パラメータは、例えば、地域を示す地域情報に対応づけて配信されており、照度に加え、雨天、曇天、降雪等の天候情報、気圧、黄砂量、花粉量、等の情報についても外部から取得することができる。
【００２８】
なお、図示した予測パラメータは一例であって、前方車両や後方車両の車速、歩行者などの障害物の有無、現在時刻、等を予測パラメータにしてもよい。
【００２９】
図２は、記憶装置１９に記憶される予測パラメータの一例を示す図である。図示するように、車速Ａ、車間距離Ｂ、照度Ｃ、傾斜度Ｄ及び把持力Ｅがそれぞれ時系列に記録されている。以下、車速をＡｉ、車間距離をＢ１、照度をＣｉ、傾斜度をＤｉ、把持力をＥｉにて表す（ｉは１以上の自然数）。予測パラメータには、車速Ａｉの時間微分又はＧセンサーから求めた加減速度Ｚを対応づけて記録する。
【００３０】
以下、典型データの具体的な生成について説明する。加減速予測装置１０は、分類対象である予測パラメータの組が分類されるべきクラスを学習事例として取得し、未知の予測パラメータの組をクラスタリングする。本実施形態では、データ蓄積段階において予測パラメータの組が分類されるべきクラス（例えば、加速するか減速するか等）が既知なので、「教師有りクラスタリング」を扱うことになる。
【００３１】
まず、演算装置１８は、予測パラメータの組を各クラスに分類する。クラスとしては、少なくとも加速と減速の２つのクラスが必要であり、好ましくは加減速が何秒後に始まるかを予測するため、加減速と時間の関係のクラスがあることが好ましく、更に好ましくは加減速の大きさに応じたクラスがあることが好ましい。
【００３２】
このような考え方から、例えば次のように予測パラメータのクラスを分類する。
ｗ１）加速度が１〜５〔ｍ／ｓ2〕を示した時刻に対し３〜５秒以内の予測パラメータ
ｗ２）加速度が１〜５〔ｍ／ｓ2〕を示した時刻に対し１〜２秒以内の予測パラメータ
ｗ３）加速度が６〜１０〔ｍ／ｓ2〕を示した時刻に対し３〜５秒以内の予測パラメータ
ｗ４）加速度が６〜１０〔ｍ／ｓ2〕を示した時刻に対し１〜２秒以内の予測パラメータ
同様に減速度の４つのクラスを設定すれば、計８つのクラスが得られる。
【００３３】
図３は、このようにして分類される各クラスと各予測パラメータの組を模式的に示す図である。１組の予測パラメータの要素の数を５つ（Ａ〜Ｅ）とした場合、５次元の空間に１組の予測パラメータがプロットされることになる。教師ありクラスタリングの場合には、クラスの分類規則に従い、記憶装置１９から分類規則に従う予測パラメータを読み出せばよい。したがって、予測段階では、検出された入力データが属するクラスがあるか否かを判定すればよいことになる。
【００３４】
なお、実際には、図３に示す如く境界が明確になるとは限らない。例えばクラスｗ１とクラスｗ２は加速度が同じであり、予測パラメータの分布の接近又は重複が予想される。図４（ａ）は、分布が一部において接近又は重複している予測パラメータの組の一例を示す図である。このようなクラスが併存していると、予測精度が低下する原因となりうる。
【００３５】
そこで、演算装置１８では、各クラスの重心を決定して典型データを取捨・選択等することとしている。各クラスの予測パラメータの組をＡｉ〜Ｅｉのベクトルで表した場合、重心の座標は次式（４）で表される。
【００３６】
重心＝（ΣＡｉ／クラスのデータ数、ΣＢｉ／クラスのデータ数、ΣＣｉ／クラスのデータ数、ΣＤｉ／クラスのデータ数、ΣＥｉ／クラスのデータ数）  …（４）
【００３７】
そして、全てのクラス（例えば８つ）の重心と各予測パラメータの組との距離を算出し、各予測パラメータの組について、一番距離が近い重心のクラスを判定する。そのクラスが、元々属するクラスであればそのままそのクラスの典型データとして用い、そのクラスが元々属しないクラスであればその予測パラメータの組を破棄する。このような処理により、図４（ａ）では、例えば、クラスｗ２の重心に近い予測パラメータの組Ｄ２、及びクラスｗ１の重心に近い予測パラメータの組Ｄ１を破棄することができ、リジェクト領域を設けることができる。
【００３８】
典型データ（予測パラメータの組）が破棄されたり、数が変わると重心位置が変わるので、図４（ｂ）の予測パラメータの組に対し、再度、重心位置を決定し同様の処理を繰り返す。そして、破棄される予測パラメータの組がなくなれば、各クラスを代表する典型データが決定され、クラスの領域が定まったことになる。図４では、説明のためクラスの数を２つにしたが、実際には全てのクラスに対し重心を決定する。
【００３９】
また、重心に近い典型データのうち、空間的に重複する又は空間的に近い位置にある典型データは選別して破棄してもよい。典型データの数が少なくなることで予測フェーズの計算負荷を低減できる。
【００４０】
図４（ｂ）では予測パラメータの組を破棄したが、破棄することなく別のクラスにクラスタリングしてもよい。この場合、重心からの距離の近い方のクラスに予測パラメータの組を入れてクラスを作り直す。これにより重心位置が変化するので、同様に、再度、重心位置を決定し、重心位置の移動量が所定の閾値以下になると終了する（ｋ−平均法）。図４（ｃ）ではクラスｗ１のメンバーだった予測パラメータの組Ｄ２が、クラスｗ２に属することになっている。
【００４１】
以下、予測段階の処理について説明する。予測段階では、例えばｋ−ＮＮ法を用いる。走行中に検出された入力データｘに対し、ｋ−ＮＮ法では距離が近い順にｋ個の典型データを抽出し、ｋ個の典型データが属するクラスのうち最も数が多いクラスに、入力データをクラスタリングする。
【００４２】
図５は、予測段階におけるクラスタリングを模式的に示す図である。例えばｋ＝３とすれば、入力データｘに対し近い順に、３つの典型データは全てクラスｗ２に属するので、入力データｘはクラスｗ２にクラスタリングされる。
【００４３】
ここで、「距離」は、例えば評価関数ｇ（ｘ）によって数値化される。入力データをＡｘ、Ｂｘ、Ｃｘ、Ｄｘ、Ｅｘ、典型データをＡｉ、Ｂｉ、Ｃｉ、Ｄｉ、Ｅｉ、重み係数をＭａ，Ｍｂ、Ｍｃ、Ｍｄ、Ｍｅとした場合、ｇ（ｘ）は例えば次式（５）で表される。各重み係数は、予め記憶装置１９に記憶されている。そして、評価関数ｇ（ｘ）が小さいｋ個の典型データを選択する。
【００４４】
ｇ（ｘ）＝Ｍａ（Ａｉ−Ａｘ）２＋Ｍｂ（Ｂｉ−Ｂｘ）２＋Ｍｃ（Ｃｉ−Ｃｘ）２＋Ｍｄ  …（５）
【００４５】
次に、選択されたｋ個の典型データが最も多く属するクラスを決定する。ここで、ｋ個の典型データが最も多く属するクラスに強制的にクラスタリングすると、上記のリジェクト領域の入力データに対しても、加速又は減速すると予測してしまうことになる。これを避けるため、例えば、入力データをクラスタリングしたクラスの典型データと入力データとの距離を合計（又は、クラスタリングしたクラスの重心との距離）して、それが所定の閾値以上か否かを判定する。距離の合計が閾値を超えている場合は、当該入力データに関して加減速を予測しない。
【００４６】
一方、距離の合計が閾値未満の場合は、クラスタリングしたクラスに応じて加減速を予測する。予測できる加減速にかかる情報は、データ蓄積フェーズにおけるクラスの分類に従うことになる。したがって、例えば、加速するか否か及び減速するか否か（これらを加減速予測フラグと称する）、加速度、加速するまでの時間、減速度、減速するまでの時間が予測される。
【００４７】
＜供給電圧制御＞
昇降圧コンバータ制御コンピュータ３０は、ハイブリッドＥＣＵ５０から入力された要求トルクＴｒｒｅｆに基づいて、昇降圧コンバータ４２からインバータ４４に供給されるシステム電圧ＶＨの目標値（特許請求の範囲における目標供給電圧に相当する）ＶＨｒｅｆを算出し、システム電圧ＶＨの変化率ＶＨ＃［Ｖ／ｍｓ］を所定の制限レート範囲内に制限しつつ、システム電圧ＶＨを目標値ＶＨｒｅｆに近付けるように昇降圧コンバータ４２を制御する。所定の制限レート範囲は、例えば、正の値である上限値ＶＨ＃ｍａｘから負の値である下限値ＶＨ＃ｍｉｎの範囲で表される。
【００４８】
ここで、システム電圧ＶＨの変化率ＶＨ＃を所定の制限レート範囲内に制限するのは、余り急激にシステム電圧ＶＨを変化させることによるシステムへの負担を軽減すると共に、加速と減速が繰り返された場面における車両振動を抑制する等のためである。
【００４９】
昇降圧コンバータ４２は、例えばスイッチング素子やコイル、整流のためのコンデンサ等を有するスイッチング電源装置として構成される。従って、システム電圧ＶＨの制御は、例えば昇降圧コンバータ制御コンピュータ３０から昇降圧コンバータ４２にｄｕｔｙ信号を出力することによって行なわれる。
【００５０】
インバータ４４は、昇降圧コンバータ４２から供給される直流を例えば三相交流に変換してモータ４６に供給する。
【００５１】
また、昇降圧コンバータ制御コンピュータ３０は、加減速予測装置１０により車両の加速が予測された場合は、所定の制限レート範囲の上限値ＶＨ＃ｍａｘを上昇させ、加減速予測装置１０により車両の減速が予測された場合は、所定の制限レート範囲の下限値ＶＨ＃ｍｉｎを低下させる。これによって、加速がしばらく続く場合には、より速やかにシステム電圧ＶＨを上昇させ、減速がしばらく続く場合には、より速やかにシステム電圧ＶＨを低下させることとなる。この結果、車両のエネルギー効率を向上させることが可能となる。
【００５２】
更に、昇降圧コンバータ制御コンピュータ３０は、加減速予測装置１０から入力される現在から加減速するまでの時間や、加減速度に応じて、所定の制限レート範囲の変更幅を決定してよい。例えば、加減速度が大きい場合は、所定の制限レート範囲の変更幅を大きくする。また、現在から加減速するまでの時間が長い場合は、所定の制限レート範囲の変更幅を当初は小さくする（後に徐々に変更幅を大きくする）等してよい。
【００５３】
昇降圧コンバータ制御コンピュータ３０は、これらの機能を実現するための構成として、ｄｕｔｙ出力演算部３２と、システム電圧変更制御部３４と、記憶装置３６と、を有する。システム電圧変更制御部３４は、上記説明した内容に応じてシステム電圧ＶＨを決定する。ｄｕｔｙ出力演算部３２は、昇降圧コンバータ４２がシステム電圧ＶＨを出力するためのｄｕｔｙ比を算出し、ｄｕｔｙ信号を昇降圧コンバータ４２に出力する。記憶装置３６には、所定の制限レート範囲の規定値や、目標値ＶＨｒｅｆの算出式等が記憶されている。
【００５４】
図６は、昇降圧コンバータ制御コンピュータ３０により実行される特徴的な処理の流れを示すフローチャートである。本フローは、例えば所定周期をもって繰り返し実行される。
【００５５】
まず、所定の制限レート範囲の上限値ＶＨ＃ｍａｘ及び下限値ＶＨ＃ｍｉｎを予め定められた既定値に設定する（Ｓ１００）。
【００５６】
そして、ハイブリッドＥＣＵ５０から入力された要求トルクＴｒｒｅｆに基づいて、システム電圧ＶＨの目標値ＶＨｒｅｆを算出する（Ｓ１０２）。
【００５７】
次に、加減速予測装置１０からの入力信号が加速フラグを含むか否かを判定する（Ｓ１０４）。加減速予測装置１０からの入力信号が加速フラグを含む場合は、上限値ＶＨ＃ｍａｘを上昇させる（Ｓ１０６）。
【００５８】
加減速予測装置１０からの入力信号が加速フラグを含まない場合は、加減速予測装置１０からの入力信号が減速フラグを含むか否かを判定する（Ｓ１０８）。加減速予測装置１０からの入力信号が減速フラグを含む場合は、下限値ＶＨ＃ｍｉｎを低下させる（Ｓ１１０）。
【００５９】
加減速予測装置１０からの入力信号が加速フラグも減速フラグも含まない場合は、所定の制限レート範囲を変更しない。
【００６０】
そして、目標値ＶＨｒｅｆがシステム電圧ＶＨに等しいか否かを判定する（Ｓ１１２）。目標値ＶＨｒｅｆがシステム電圧ＶＨに等しい場合は、システム電圧ＶＨを変更しない（Ｓ１１４）。
【００６１】
目標値ＶＨｒｅｆがシステム電圧ＶＨに等しくない場合は、目標値ＶＨｒｅｆがシステム電圧ＶＨを超えるか否かを判定する（Ｓ１１６）。
【００６２】
目標値ＶＨｒｅｆがシステム電圧ＶＨを超える場合は、システム電圧ＶＨの変化率ＶＨ＃が上限値ＶＨ＃ｍａｘを超えない範囲で、システム電圧ＶＨを上昇させる（Ｓ１１８）。ここで、システム電圧ＶＨの変化率ＶＨ＃は、上限値ＶＨ＃ｍａｘに合わせるものとしてもよいし、他の要因（例えばシステム電圧ＶＨと目標値ＶＨｒｅｆの差分）によって絶対値を割り引いてもよい。
【００６３】
一方、目標値ＶＨｒｅｆがシステム電圧ＶＨを超えない（未満である）場合は、システム電圧ＶＨの変化率ＶＨ＃が下限値ＶＨ＃ｍｉｎを下回らない範囲で、システム電圧ＶＨを低下させる（Ｓ１２０）。ここで、システム電圧ＶＨの変化率ＶＨ＃は、下限値ＶＨ＃ｍｉｎに合わせるものとしてもよいし、他の要因（例えばシステム電圧ＶＨと目標値ＶＨｒｅｆの差分）によって絶対値を割り引いてもよい。
【００６４】
以上説明した本実施例の駆動力制御装置１によれば、加減速予測手段１０の予測結果に基づいて、モータ４６を駆動するインバータ４４に供給されるシステム電圧ＶＨの変化率（変更速度）ＶＨ＃を適切に調節することができる。この結果、車両のエネルギー効率を向上させると共に、不要な場面で急激にシステム電圧ＶＨを変更することによる振動等の不都合を抑制することができる。
【００６５】
以上、本発明を実施するための最良の形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
【００６６】
例えば、車両の加速が予測された場合に所定の制限レート範囲の上限値を上昇させ、車両の減速が予測された場合に所定の制限レート範囲の下限値を低下させるものとしたが、これらのいずれか一方のみ行なうものとしてもよい。
【００６７】
また、制御装置である加減速予測コンピュータ１７や昇降圧コンバータ制御コンピュータ３０は、互いに統合されてもよいし、車両に搭載される他の制御装置（エンジン制御コンピュータ等）に統合されてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００６８】
本発明は、自動車製造業や自動車部品製造業等に利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】本発明の一実施例に係る駆動力制御装置１のシステム構成例である。
【図２】記憶装置１９に記憶される予測パラメータの一例を示す図である。
【図３】各クラスと各予測パラメータの組を模式的に示す図である。
【図４】分布が一部において接近又は重複している予測パラメータの組の一例等を示す図である。
【図５】予測段階におけるクラスタリングを模式的に示す図である。
【図６】昇降圧コンバータ制御コンピュータ３０により実行される特徴的な処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００７０】
１  駆動力制御装置
１０  加減速予測装置
１１  車速センサー
１２  車間検知センサー
１３  照度センサー
１４  傾斜度検知センサー
１５  ステアリング把持力検知センサー
１７  加減速予測コンピュータ
１８  演算装置
１９  記憶装置
３０  昇降圧コンバータ制御コンピュータ
３２  ｄｕｔｙ出力演算部
３４  システム電圧変更制御部３４
３６  記憶装置
４０  バッテリー
４２  昇降圧コンバータ
４４  インバータ
４６  モータ
５０  ハイブリッドＥＣＵ
【図１】
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【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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