(57)【要約】【課題】学習のための特別な制御プロセスを行わずとも、車両に搭載された制御対象機器を制御するために必要な補正量等の学習値を算出することが可能な車両制御システムを提供する。【解決手段】本車両制御システムでは、車両側制御装置２００ではなく、データセンタ１００において、車両側制御装置２００から送信された情報に基づき学習値が算出される。このため、学習値を算出するために、車両側制御装置２００はなんら特別な制御プロセスを実行する必要はなく、制御対象機器に対して通常通りの制御を行なうことができる。そして、データセンタ１００においては、車両側制御装置２００に比較して高性能なコンピュータを用いて、補正量や制御ゲインなどの学習値を算出することが可能である。【選択図】図１
2014043791.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載された制御対象機器を制御するための車両制御システムであって、
当該車両制御システムは、相互に通信可能な車両側制御装置（２００）とデータセンタ（１００）とからなり、
前記車両側制御装置は、
前記制御対象機器の動作状態に関する情報を検出するセンサ部（１４、２３、２４、２８、３６０）と、
前記センサ部が検出した情報に基づき、学習制御により決定される学習値を含む演算式を用いて制御量を算出し、算出した制御量に従って前記制御対象機器を制御する制御部（２２０、３３０）と、を備え、
前記車両側制御装置は、前記データセンタに、学習値を算出するために必要な情報を定期的に送信し、
前記データセンタは、前記車両側制御装置から定期的に送信される情報に基づいて学習制御を実行し、該当車両に搭載された制御対象機器に適した学習値を算出する学習制御部（１１０）を備え、
前記データセンサは、前記学習制御部が学習値を算出すると、該当する車両の車両側制御装置に送信し、前記車両側制御装置は、前記データセンタから学習値を受信したとき、その受信した学習値を使用して、前記制御量を算出することを特徴とする車両制御システム。
【請求項２】
前記車両側制御装置は、車両を特定するための車両特定情報も前記データセンタに送信し、
前記データセンタは、該当車両に搭載された制御対象機器に適した学習値の算出が完了する以前においては、前記車両特定情報に基いて、同種の他車両の制御対象機器に対して既に算出されている学習値を選択し、デフォルト値として送信することを特徴とする請求項１に記載の車両制御システム。
【請求項３】
前記学習制御手段は、前記センサ部が検出した情報に基づき、前記制御対象機器をモデル化し、そのモデルを用いて、前記制御量に対して得られるべき制御結果と実際の制御結果とのずれ量を補償するための補正量を学習値として算出することを特徴とする請求項１に記載の車両制御システム。
【請求項４】
前記車両側制御装置は、車両に搭載されたエンジンを制御対象機器とし、そのエンジンの運転状態を制御するものであることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の車両制御システム。
【請求項５】
前記車両側制御装置は、前記エンジンの運転状態を制御するために、インジェクタによる燃料噴射量を制御するものであることを特徴とする請求項４に記載の車両制御システム。
【請求項６】
前記車両側制御装置は、走行駆動源としての電動モータを制御対象機器とし、指令トルクに応じた指令電流が前記電動モータに通電されるように、当該モータの通電状態をフィードバック制御するものであり、
前記車両側制御装置は、車両の走行路に関する情報及びその走行路を走行したときの電動モータの駆動状態に関する情報を前記データセンタに送信し、
前記データセンタは、前記走行路に関する情報を分類し、各分類毎に、複数車両から得られた情報の中から、所定の評価基準に従って最も望ましいと評価される電動モータの駆動状態に関する情報を少なくとも記憶したデータベースを有し、ある車両から新たに当該車両の走行路に関する情報及びその走行路を走行したときの電動モータの駆動状態に関する情報が送信されてきたとき、該当する分類における、記憶されている電動モータの駆動状態に関する情報と、送信された駆動状態に関する情報とのいずれが上記評価基準において優れているかを判定し、記憶されている駆動状態に関する情報が優れている場合には、該当車両に、その記憶されている駆動状態に関する情報に基づき、前記学習値としてその駆動状態を得るためのフィードバック制御ゲインを送信し、送信されてきた駆動状態に関する情報が優れている場合には、記憶している駆動状態に関する情報を更新し、
前記車両側制御装置は、前記データセンタからフィードバック制御ゲインを受信した場合、そのフィードバック制御ゲインを用いてフィードバック制御を実行することを特徴とする請求項１に記載の車両制御システム。
【請求項７】
前記車両側制御装置は、前記データセンタからフィードバック制御ゲインを受信する以前は、前記フィードバック制御ゲインを変化させる制御を行うことを特徴とする請求項６に記載の車両制御システム。
【請求項８】
前記フィードバック制御は、比例項、積分項、及び微分項の内の少なくとも２項を用いて実行されるものであり、前記フィードバック制御ゲインは、前記フィードバック制御に用いられる各項目のフィードバック制御ゲインの組み合わせからなることを特徴とする請求項６又は７に記載の車両制御システム。
【請求項９】
前記データセンタは、前記電気モータの種類毎に、前記データベースを有することを特徴とする請求項６乃至９のいずれかに記載の車両制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、相互に通信可能な車両側制御装置とデータセンタとからなり、車両に搭載された制御対象機器を制御する車両制御システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、特許文献１には、車両制御の一例として、ディーゼル機関の燃料噴射制御装置が開示されている。この燃料噴射制御装置では、インジェクタに対する指令噴射量がゼロ以下となる無噴射時に単発噴射を実施し、その単発噴射によって上昇するエンジン回転数の変化量（回転数上昇量δｘ）と、単発噴射を実施した時のエンジン回転数ω０との積をトルク比例量Ｔｐとして算出する。ディーゼル機関では、噴射量と発生トルクとが比例するので、トルク比例量Ｔｐより算出した発生トルクから実噴射量を推定する。そして、推定した実噴射量と指令噴射量との差を噴射量ずれとして検出することにより、噴射量の補正量の学習を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−３６７８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した装置では、所定の学習条件（指令噴射量がゼロとなる無噴射時であること）が成立する場合にしか、補正量を学習するための制御プロセスを実行することができない。このため、最適な学習値が得られるまでに過度の時間を要することも考えられる。また、補正量の学習を行うための制御プロセスでは、実際にある程度の燃料の噴射を行なっているため、燃料の消費量の増加や、エンジン回転数の変動を招くという問題もある。さらに、ＥＣＵの交換などによってＥＣＵが初期化された場合、新たに学習を行わなければならず、その学習が終了するまでは、エンジンを最適な状態で運転することができず、エミッション等の悪化を招く虞がある。
【０００５】
本発明は、上述した点に鑑みてなされたもので、学習のための特別な制御プロセスを行わずとも、車両に搭載された制御対象機器を制御するために必要な補正量等の学習値を算出することが可能な車両制御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】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明による車両制御システムは、相互に通信可能な車両側制御装置（２００）とデータセンタ（１００）とからなり、
車両側制御装置は、
制御対象機器の動作状態に関する情報を検出するセンサ部（１４、２３、２４、２８、３６０）と、
センサ部が検出した情報に基づき、学習制御により決定される学習値を含む演算式を用いて制御量を算出し、算出した制御量に従って制御対象機器を制御する制御部（２２０、３３０）と、を備え、
車両側制御装置は、前記データセンタに、学習値を算出するために必要な情報を定期的に送信し、
データセンタは、車両側制御装置から定期的に送信される情報に基づいて学習制御を実行し、該当車両に搭載された制御対象機器に適した学習値を算出する学習制御部（１１０）を備え、
データセンサは、学習制御部が学習値を算出すると、該当する車両の車両側制御装置に送信し、車両側制御装置は、データセンタから学習値を受信したとき、その受信した学習値を使用して、制御量を算出することを特徴とする。
【０００７】
上記のように、本発明による車両制御システムでは、車両側制御装置ではなく、データセンタにおいて、センサ部が検出した情報に基づき学習値が算出される。このため、学習値を算出するために、車両側制御装置はなんら特別な制御プロセスを実行する必要はなく、制御対象機器に対して通常通りの制御を行なうことができる。そして、データセンタにおいては、車両側制御装置に比較して高性能なコンピュータを用いて、例えば、制御対象機器をシステム同定することによって得られた伝達関数に基づいて、補正量や制御ゲインなどの学習値を算出することも可能である。これにより、従来のように、車両側制御装置にて学習値を算出する場合に比較して、より精度の高い学習値を算出することが可能となる。
【０００８】
なお、上記括弧内の参照番号は、本発明の理解を容易にすべく、後述する実施形態における具体的な構成との対応関係の一例を示すものにすぎず、なんら本発明の範囲を制限することを意図したものではない。
【０００９】
また、上述した特徴以外の本発明の特徴に関しては、後述する実施形態の説明及び添付図面から明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態による車両用制御システムの全体構成を示す図である。
【図２】エンジン制御ＥＣＵが制御対象とするエンジンの具体的な構成の一例を示す図である。
【図３】エンジン制御ＥＣＵが実行する処理を示すフローチャートである。
【図４】データセンタにおいて実行される処理を示すフローチャートである。
【図５】燃料噴射量とエンジン回転速度との関係を示す図である。
【図６】図５に示す系のシグナルフロー線図である。
【図７】第２実施形態の車両側制御システムにおいて、電動モータを制御するための構成を示した図である。
【図８】モータ制御ＥＣＵを機能ブロックとして示した図である。
【図９】電動モータの回転数とトルクとの関係において、ＰＷＭパターンを示した図である。
【図１０】Ｐ項及びＩ項の制御ゲインのテーブルを示す図である。
【図１１】車両側制御装置において実行されるＰ項及びＩ項の制御ゲインの学習処理を示すフローチャートである。
【図１２】坂道比率について説明するための図である。
【図１３】坂道比率の区分例を示す図である。
【図１４】坂道勾配について説明するための図である。
【図１５】坂道勾配の区分例を示す図である。
【図１６】区分された走行パターンに対応して、電動モータの駆動状態に関する情報を管理する管理テーブルを示す図である。
【図１７】データセンタにおいて実行される処理を示すフローチャートである。
【図１８】車両側制御装置において実行される処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態による車両制御システムについて、図面を参照しつつ詳細に説明する。
（第１実施形態）
第１実施形態による車両制御システムは、車両に搭載されたエンジンを制御対象機器とし、そのエンジンの運転状態を制御するものとして具現化されている。図１に示すように、本実施形態による車両制御システムは、主に、データセンタ１００と、車両側制御装置２００とからなる。
【００１２】
データセンタ１００は、各車両の通信モジュール２１０との送受信処理を行ったり、後述する学習処理を実行することにより学習値としての学習補正量δを算出したりするサーバ１１０と、各車両毎に算出した学習補正量δを、各車両を特定するための情報（車両特定情報）と関連付けて保存しておくデータベース１２０とを備えている。なお、車両特定情報としては、車台番号や登録ナンバーなどの各車両に固有な情報に加え、各車両のエンジン型式、走行距離などの情報が用いられる。この車両特定情報は、学習制御のためのセンサ情報などとともに、車両側制御装置２００からデータセンタ１００に送信される。
【００１３】
このように、データセンタ１００のデータベース１２０に、各車両毎の学習補正量δを保存しておくことにより、例えば、該当する車両においてエンジン制御ＥＣＵ２２０が取り替えられた場合であっても、交換後のエンジン制御ＥＣＵ２２０は、データセンタ１００から即座に学習補正量δを取得することが可能となる。また、データセンタ１００と新たに通信を開始した車両に対して、サーバ１１０において学習補正量δの算出が完了する以前であっても、車両特定情報に基づき、同型のエンジンを搭載した他車両用に保存されている学習補正量δをデフォルト値として送信することが可能になる。
【００１４】
なお、デフォルト値としての学習補正量δは、同型のエンジンを搭載した複数の他車両用の学習補正値δを平均して算出しても良い。また、同型のエンジンという条件に加えて、走行距離が近似しているという条件で、デフォルト値として用いる他車両用の学習補正量δをさらに絞り込んでも良い。このように、複数の条件を用いて絞り込むことにより、より近似した学習補正量δを使用している同種の他車両を選択しやすくなる。
【００１５】
車両側制御装置２００は、データセンタ１００と通信を行うための通信モジュール２１０と、この通信モジュール２１０とＬＡＮ接続された、エンジン制御ＥＣＵ２２０を含む各種の制御ＥＣＵ２２０〜２４０とを備えている。従って、各制御ＥＣＵ２２０〜２４０は、通信モジュール２１０を介して、データセンタ１００と通信することが可能であるとともに、ＥＣＵ相互間で通信を行うことも可能である。
【００１６】
次に、エンジン制御ＥＣＵ２２０が制御対象とするエンジンの具体的な構成の一例を、図２に基づいて説明する。図２において、筒内噴射式の内燃機関である筒内噴射式エンジン１１の吸気管１２の最上流部には、エアクリーナ１３が設けられ、このエアクリーナ１３の下流側に、吸入空気量を検出するエアフローメータ１４が設けられている。このエアフローメータ１４の下流側には、モータ１５によって開度調節されるスロットルバルブ１６と、このスロットルバルブ１６の開度を検出するスロットル開度センサ１７とが設けられている。
【００１７】
スロットルバルブ１６の下流側には、サージタンク１８が設けられ、このサージタンク１８には、吸気管圧力を検出する吸気管圧力センサ１９が設けられている。また、サージタンク１８には、エンジン１１の各気筒に空気を導入する吸気マニホールド２０が設けられ、各気筒の吸気マニホールド２０に、筒内の気流強度（スワール流強度やタンブル流強度）を制御する気流制御弁３１が設けられている。
【００１８】
エンジン１１の各気筒の上部には、それぞれ燃料を筒内（燃焼室内）に直接噴射するインジェクタ２１が取り付けられている。エンジン１１のシリンダヘッドには、各気筒毎に点火プラグ２２が取り付けられ、各点火プラグ２２の火花放電によって筒内の混合気が着火される。また、エンジン１１の吸気バルブ３７と排気バルブ３８には、それぞれ開閉タイミングを可変する可変バルブタイミング装置３９，４０が設けられている。
【００１９】
エンジン１１のシリンダブロックには、ノッキングを検出するノックセンサ３２と、冷却水温を検出する冷却水温センサ２３とが取り付けられている。また、クランク軸（図示せず）の外周側には、クランク軸が所定クランク角回転する毎にパルス信号を出力するクランク角センサ２４が取り付けられている。このクランク角センサ２４の出力信号に基づいてクランク角やエンジン回転速度が検出される。
【００２０】
エンジン１１の排気管２５には、排出ガスを浄化する上流側触媒２６と下流側触媒２７が設けられ、上流側触媒２６の上流側に、排出ガスの空燃比を検出するための排出ガスセンサ２８（Ｏ２センサ等）が設けられている。本実施形態では、上流側触媒２６として理論空燃比付近で排出ガス中のＣＯ，ＨＣ，ＮＯｘ等を浄化する三元触媒が設けられ、下流側触媒２７としてＮＯｘ吸蔵還元型触媒が設けられている。
【００２１】
排気管２５のうちの上流側触媒２６の下流側と吸気管１２のサージタンク１８との間に、排出ガスの一部を吸気側に還流させるためのＥＧＲ配管３３が接続され、このＥＧＲ配管３３の途中に排出ガス還流量（ＥＧＲ量）を制御するＥＧＲ弁３４が設けられている。また、アクセルペダル３５の踏込量（アクセル開度）がアクセルセンサ３６によって検出される。
【００２２】
前述した各種センサの出力は、エンジン制御ＥＣＵ２２０に入力される。このエンジン制御ＥＣＵ２２０は、マイクロコンピュータを主体として構成され、内蔵されたＲＯＭに記憶された各種のエンジン制御プログラムを実行することで、エンジン運転状態に応じてインジェクタ２１の燃料噴射量や燃料噴射時期を制御する燃料噴射制御、点火プラグ２２の点火時期等を制御する点火時期制御、排出ガス還流量を制御するEＧＲ制御、吸気バルブ３７及び排気バルブ３８の開閉タイミングを制御するＶＶＴ制御などの各種のエンジン制御を実行する。
【００２３】
ここで、上述した各種の制御は、インジェクタ２１，点火コイル２２，ＥＧＲ弁３４，吸気バルブ３７及び排気バルブ３８等の機械的、電気的部品を駆動することによって実行される。これらの機械的、電気的部品は、例えば時間の経過とともに制御特性が変化（経年変化）する。このため、上述した各種のエンジン制御においては、制御に使用する部品の経年変化等による制御特性の変化を補償するべく、学習制御と呼ばれる制御法を採用することが一般的に行われている。
【００２４】
従来は、この学習制御も、車両に搭載されたエンジン制御ＥＣＵにて行なっていたため、種々の問題が生じていた。例えば、従来技術の欄に記載したように、所定の学習条件が成立する場合にしか学習制御を行うことができず、最適な学習値が得られるまでに過度の時間を要したり、その学習制御のために、燃料消費量の増加や、エンジン回転数の変動を招いたり、さらに、ＥＣＵの交換などによってＥＣＵが初期化された場合、新たに学習を行わなければならなかったりした。
【００２５】
そこで、本実施形態では、学習制御を車両に搭載されたエンジン制御ＥＣＵ２２０にて行うのではなく、データセンタ１００（のサーバ１１０）にて実行することとした。これにより、学習補正量δを算出することを目的として、車両側制御装置２００において、なんら特別な制御プロセスを実行する必要はなく、エンジンに対して通常通りの制御を行なうことができる。そして、データセンタ１００においては、車両側制御装置２００のＥＣＵに比較して高性能なコンピュータを用いて、例えば、エンジン及び／又は機械的、電気的部品に関するシステムを同定することによって得られた伝達関数（モデル）に基づいて、補正量などの学習値を算出することが可能である。これにより、従来のように、車両側制御装置２００にて学習値を算出する場合に比較して、より短時間で、より精度の高い学習値を算出することが可能になる。
【００２６】
以下に、エンジン制御ＥＣＵ２２０にて行われる燃料噴射制御を例に取り、エンジン制御ＥＣＵ２２０にて実行される処理、及びデータセンタ１００にて実行される処理について説明する。
【００２７】
図３は、エンジン制御ＥＣＵ２２０が実行する処理を示すフローチャートである。このフローチャートに示す処理は、例えば数十ｍｓ周期で繰り返し実行される。
【００２８】
まずステップ１００にて、各種のセンサから出力される検出信号の取込を行う。具体的には、クランク角センサ２４からエンジン回転速度Ｎｅを示す検出信号、エアフローメータ１４から吸入空気量Ｑａを示す検出信号、Ｏ２センサから空燃比λを示す検出信号、冷却水温センサ２３から冷却水温を示す検出信号をそれぞれ取り込む。
【００２９】
続くステップＳ１１０では、取り込んだエンジン回転速度Ｎｅ、吸入空気量Ｑａ、Ｏ２センサ出力λ、及び冷却水温Ｔをデータセンタ１００に送信する。ただし、エンジン制御ＥＣＵ２２０は、毎回、データセンタ１００にセンサによる検出結果を送信するのではなく、例えば数秒間隔で定期的にセンサの検出結果をデータセンタ１００に送信するようにする。学習補正量δは、数十ｍｓなどという時間単位で変化するものではなく、また、エンジン制御ＥＣＵ２２０の通信負荷を過剰にしないようにするためである。
【００３０】
ステップＳ１２０では、予め定めた演算式やマップ等を用いて、エンジン回転数Ｎｅ及び吸入空気量Ｑａの関数として基本燃料噴射量ＢＱｆを算出する。この際、基本燃料噴射量ＢＱｆは、理論空燃比が得られるように算出される。続くステップＳ１３０では、冷却水温Ｔを引数として、補正係数Ｋ（Ｔ）を算出する。そして、ステップＳ１４０において、基本燃料噴射量ＢＱｆ、補正係数Ｋ（Ｔ）、及び時系列に決定される増減補正値λＰＩ（ｔ）を用いて、燃料噴射量Ｑｆを算出する。
【００３１】
なお、Ｏ２センサ出力λは、空燃比が理論空燃比よりもリッチである場合とリーンである場合とで２値的な値を出力する。そして、Ｏ２センサ出力λが、理論空燃比よりもリッチであることを示す場合には、増減補正値λＰＩ（ｔ）が燃料噴射量Ｑｆを減少させるようにｂ式が用いられる。逆に、Ｏ２センサ出力λが、リーンであることを示す場合には、増減補正値λＰＩ（ｔ）が燃料噴射量Qｆを増加させるようにａ式が用いられる。増減補正値λＰＩ（ｔ）は、時間が経過するごとに、その絶対値が減少するように定められる。例えば、時間ｔ１から時間ｔｎまでの間に、λＰＩ（ｔ１）＝ＢＱｆ、λＰＩ（ｔ２）＝０．９ＢＱｆ、λＰＩ（ｔ３）＝０．８ＢＱｆ、…、λＰＩ（ｔｎ）＝０．４ＢＱｆと、その値が減少するように定められる。
【００３２】
ステップＳ１５０では、ステップＳ１４０にて算出された燃料噴射量Ｑｆがデータセンタ１００に送信される。この燃料噴射量Ｑｆの送信は、上述したステップＳ１１０のセンサによる検出結果の送信に同期して、あるいは、センサによる検出結果と一括して行われる。
【００３３】
ステップＳ１６０では、データセンタ１００における学習処理が完了して、データセンタ１００から燃料噴射量の学習補正量δが送信された場合、その学習補正量δを受信する。なお、データセンタ１００は、上述したように、ある車両との通信が開始されると、その車両の燃料制御に適した学習補正量δの算出が完了するまでは、同型のエンジンを搭載した他車両用に保存されている学習補正量δをデフォルト値として送信する。これにより、センサの検出結果及び算出された燃料噴射量Ｑｆに基づく学習補正量δがデータセンタ１００において算出される以前から、エンジン制御ＥＣＵ２２０では、適正値に近い学習補正量δを用いて燃料噴射量Ｑｆを算出することが可能となる。そして、データセンタ１００は、学習補正量δの算出が完了した後には、その学習補正量δを車両側制御装置２００に送信する。この送信は、学習補正量δが更新されるごとに繰り返される。
【００３４】
ステップＳ１７０では、データセンタから送信された学習補正量δを用いて、燃料噴射量Ｑｆを補正する。なお、エンジン制御ＥＣＵ２２０では、データセンタ１００から新たな学習制御量δを受信するまで、ステップＳ１６０にて受信した最新の学習補正量δを用いて燃料噴射量Ｑｆの補正を行う。
【００３５】
次に、データセンタ１００において実行される処理について、図４のフローチャートに基づいて説明する。まず、ステップＳ２００では、車両側制御装置２００から、センサの検出結果及び算出された燃料噴射量Ｑｆを受信する。続くステップＳ２１０では、ステップＳ２００にて受信したセンサの検出結果及び算出された燃料噴射量Ｑｆに基づき、学習制御を実行し、インジェクタ２１における燃料噴射量の経年変化等によるズレを補正するための学習補正量δを算出する。
【００３６】
この学習制御は、例えば、人工知能やニューラルネットワークを利用した学習アルゴリズムに従う演算処理を実行することによって実施されたり、いわゆるシステム同定と呼ばれる一種のシミュレーションを実行することにより、そのシステムを表す伝達関数を求めることで実施されたりする。このような学習制御を実施するための演算処理は膨大であるが、本実施形態では、データセンタ１００に設置された高性能なコンピュータであるサーバ１１０により学習制御を実施する。このため、車両側制御装置２００に負荷をかけることなく、学習補正量δを求めることができる。
【００３７】
以下、学習制御の一例として、システム同定により、そのシステムを表す伝達関数（モデル）を求め、その求めた伝達関数を用いて学習補正量δを算出する手法について説明する。なお、以下の例では、最小二乗法を用いてシステム同定を行う。
【００３８】
エンジンが所定の状態で運転されているとき、燃料噴射量が変化することにより、エンジン回転速度が変化する。従って、燃料噴射量とエンジン回転速度との関係は、図５に示すように、燃料噴射量を入力とし、エンジンの回転速度を出力とする伝達関数Ｇ１（z）を用いて表すことができる。
【００３９】
そして、燃料噴射量の変化分ΔＱｆと、エンジンの回転速度の変化分ΔＮｅのデータをＮ回にわたってサンプリングする。これを入力データ系列｛ｕ（ｉ）｝＝｛ΔＱｆ｝、及び出力データ系列｛ｙ（ｉ）｝＝｛ΔＮｅ｝（ただし、Ｉｉ＝１，２，３，…、N）と表す。
【００４０】
図５に示すように、系は、１入力、１出力であるため、この系の伝達関数Ｇ１（ｚ）は下記の数式１のように表すことができる。
（数１）  Ｇ１（z）＝Ｂ（Ｚ−１）／Ａ（Ｚ−１）
これを変形すると、下記数式２のようになる。
（数２）  Ｇ１（z）＝（ｂ０＋ｂ１・Ｚ−１＋…＋ｂｎ・Ｚ−n）／
（１＋ａ１・Ｚ−１＋ａ２・Ｚ−２＋…＋ａｎ・Ｚ−ｎ）
なお、Ｚ−１は単位推移演算子であって、Ｚ−１・ｘ（ｋ）＝ｘ（ｋ−１）を意味している。
【００４１】
入出力データ系列｛ｕ（ｉ）｝、｛ｙ（ｉ）｝から、数式２におけるパラメータａ１〜ａｎ、ｂ０〜ｂｎを定めれば、系の伝達関数Ｇ１（z）が求められる。最小二乗法によるシステム同定では、このパラメータａ１〜ａｎ、ｂ０〜ｂｎを、下記数式３の評価関数Ｊが最小となるように定める。
【数３】
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【００４２】
本実施形態では、ｎ＝２として各パラメータを求めた。なお、車両側から送信されてきた燃料噴射量Ｑａ及びエンジン回転速度Ｎｅに基づき、数式２における各パラメータが求められた場合、得られた伝達関数Ｇ１（ｚ）は、その時点のエンジンの燃料噴射系の状態を表すものとなる。この伝達関数Ｇ１（ｚ）は、データセンタ１００のデータベース１２０に保存され、以後、学習補正量δを算出するために利用される。以下に、伝達関数Ｇ１（ｚ）を用いた、学習補正量δの算出方法について説明する。
【００４３】
図５に示す系のシグナルフロー線図は図６のようになり、状態変数量として［ｘ１（ｋ），ｘ２（ｋ）］Ｔをとると、その状態・出力方程式は、下記の数式４のように表すことができる。
【数４】
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【００４４】
これは、入力u（ｋ）に燃料噴射量の変化分ΔＱｆを入力して、逐次、数式４を演算すれば、ｙ（ｋ）として、エンジン回転速度の変化分ΔＮｅが算出されることを意味する。
【００４５】
実際の制御においては、算出されたエンジン回転数の変化分ΔＮｅをдＮｅとし、実観測されたエンジン回転速度の変化分ΔＮｅとの差がゼロになるように、燃料噴射量Ｑｆの補正量δを求めれば良い。つまり、｜ΔＮｅ（k）−дＮｅ（ｋ）｜→０となるように、ΔＱｆを求め、それを学習補正量δ（ｋ）とすれば良い。より具体的には、下記の数式５，６から学習補正量δ（ｋ）を求める。
（数５）  （ΔＮｅ（ｋ）−дＮｅ（ｋ））＝Ｇ１（ｚ）・δ（ｋ）
（数６）  δ（ｋ）＝Ｇ１（ｚ）−１・（ΔＮｅ（ｋ）−дＮｅ（ｋ））
ステップＳ２２０では、ステップＳ２１０の学習制御により学習補正量δの算出が完了したか否かを判定する。そして、学習補正量δの算出が完了していると判定した場合には、ステップＳ２３０に進んで、その算出した学習補正量δを車両側制御装置に送信する。その後、算出した学習補正量δは、車両を特定するための車両特定情報に関連付けてデータベース１２０に保存する。
【００４６】
一方、学習補正量δの算出が完了していないと判定した場合には、ステップＳ２４０に進んで、同型のエンジンを搭載した他車両用に保存されている学習補正量δをデフォルト値として送信する。
（第２実施形態）
次に、本発明の第２実施形態による車両制御システムについて説明する。本実施形態による車両制御システムは、車両に搭載された駆動源としての電動モータを制御対象機器とし、その電動モータの運転状態を制御するものとして具現化されたものである。
【００４７】
本実施形態による車両用制御システムも、第１実施形態の車両制御システムと同様に、車両側制御装置とデータセンタとから構成される。図７は、車両側制御システムにおいて、電動モータを制御するための構成を示した図である。
【００４８】
図６に示すように、車両側制御システムは、電動モータ３５０に駆動用電力を供給したり、回生ブレーキ時に電動モータ３５０が発電機として作動した際、その発電電力により充電されるバッテリ３１０を有している。
【００４９】
電池制御ＥＣＵ３２０は、バッテリ３１０の残存容量を算出し、電動モータの駆動状態を制御するモータ制御ＥＣＵ３３０に通知する。モータ制御ＥＣＵ３３０は、通知された残存容量に基づいて、車両の乗員に、電池残量や、走行可能距離を示す情報を提供したり、ハイブリッド車両においては、エンジン出力と電気モータ出力の比率を決定したりする。
【００５０】
さらに、電池制御ＥＣＵ３２０は、バッテリ３１０の状態を監視して、異常が生じたときには、その異常状態に対処するための処置を実行する。例えば、バッテリ３１０の温度が所定温度以上に上昇した場合、電池制御ＥＣＵ３２０は、図示しないファンを駆動してバッテリ３１０の温度を低下させる処置を施したり、それ以上の温度上昇を抑制するために、バッテリ３１０により供給される電力量を所定電力以下に制限するよう、モータ制御ＥＣＵ３３０に使用電力制限指令を送信したりする。
【００５１】
インバータ３４０は、モータ制御ＥＣＵ３３０によって制御され、バッテリ３１０と電動モータ３５０との間で、直流−交流変換を行うことによって、電動モータにおいて回転磁界を発生させたり、電動モータの発電電力をバッテリに充電可能な直流電力に変換したりする。
【００５２】
モータ制御ＥＣＵ３３０は、電動モータ３５０の駆動状態を制御するものであるが、このモータ制御ＥＣＵ３３０について、図８の機能ブロック図を用いて、詳細に説明する。
【００５３】
モータ制御ＥＣＵ３３０は、運転者の運転操作等に基づくトルク指令を受け、そのトルク指令を、予め規定されたマップを用いて、電流指令に変換する。この電流指令は、電流センサ３６０によって検出される、実際に電動モータ３５０を流れる検出電流と比較される。モータ制御ＥＣＵ３３０は、検出電流を電流指令に近づけるため、電動モータ３５０のいずれの相に通電を行うかについての通電モード（インバータ３４０のスイッチングモード）を決定するベクトル制御を実行する。
【００５４】
さらに、モータ制御ＥＣＵ３３０は、図９に示す電動モータの回転数とトルクとの関係から、変調度に応じたＰＷＭパターン（正弦波域における正弦波ＰＷＭ、過変調域における過変調ＰＷＭ、矩形波域における矩形波ＰＷＭ）を決定し、そのＰＷＭパターンによって決まるモータ電圧をＰＷＭ変調器に出力する。その際、本実施形態では、制御則としてＰＩ制御を採用し、比例項Ｐと積分項Ｉのそれぞれの制御ゲイン（フィードバックゲイン）を調整により決定し、実際のモータ電圧を求める。
【００５５】
ここで、モータ制御におけるＰＩ制御則では、Ｐ項を大きくすると応答は良くなるが、効率は下がってしまうというトレードオフの関係が存在する。そこで、Ｐ項、Ｉ項の制御ゲインを調整することになるが、Ｐ項、Ｉ項の制御ゲインは、走行するパターン（例えば、勾配のある坂道を２０％走り、その後平坦路を６０％、その後は下りの坂道２０％、下りで回生電力をバッテリに蓄える）等で最適値が種々異なる。このような種々の走行パターンを考慮すると、ＰＩ制御則のＰ項、Ｉ項の制御ゲインを決定する工数が膨大となるので、標準的な走行パターンを想定して中庸的な制御ゲインを使わざるを得なかった。
【００５６】
ただし、実際にある走行パターンを走行した後には、車両側制御装置において、その走行パターンに適するようにＰ項、Ｉ項の制御ゲインを更新することは可能である。例えば、図１０に示すように、Ｐ項及びＩ項の制御ゲインの設定を容易にすべく、Ｉ項の制御ゲインI（ｋ）をＰ項の制御ゲインＰ（ｋ）に連動する値（例えば、Ｉ項＝Ｐ項／１０）としつつ、幾つかのＰ項、Ｉ項の制御ゲインＰ（ｋ）、Ｉ（ｋ）の組み合わせをテーブルとして用意しておく。そして。図１１のフローチャートに示す処理を実行することにより、実際に走行した走行パターンに適するように、Ｐ項、Ｉ項の制御ゲインＰ（ｋ）、Ｉ（ｋ）を更新する。
【００５７】
以下に図１１のフローチャートに示す処理について説明する。まず、ステップＳ３００では、車両が一定時間、もしくは一定距離走行したか否かを判定する。この判定処理において「ＹＥＳ」と判定されると、ステップＳ３１０に進み、モータ駆動効率が所定値（例えば５０％）より小さいか否かが判定される。なお、モータ駆動効率は、投入電圧に対して発生するトルクの比率に基づいて算出される。
【００５８】
ステップＳ３１０において、モータ駆動効率が所定値より大きいと判定された場合、ステップＳ３２０に進み、Ｐ項の制御ゲインＰ（ｋ）を増加させて応答性を向上させるべく、テーブルにおいて制御ゲインＰ（ｋ）、Ｉ（ｋ）の組み合わせを指定するための変数ｋをインクリメントする。これにより、変数ｋによって、Ｐ項の制御ゲインＰ（ｋ）が一段階大きい制御ゲインＰ（ｋ）、Ｉ（ｋ）の組み合わせが指定されることになる。ただし、制御ゲイＰ（ｋ）、Ｉ（ｋ）の組み合わせは、最大でｋ＝ｎまでしか用意されていないので、ステップＳ３３０において、変数ｋがｎ以上であるか否かを判定する。このとき、変数ｋがｎ以上であると判定されると、ステップＳ３５０に進んで、変数ｋを最大値であるｎに設定する。一方、変数ｋがｎ未満であると判定された場合には、ステップＳ３４０に進んで、変数ｋをｋそのままの値に設定する。
【００５９】
そして、ステップＳ３６０において、設定された変数ｋにより指定される制御ゲインＰ（ｋ）、Ｉ（ｋ）を、Ｐ項、Ｉ項の制御ゲインとして設定する。
【００６０】
一方、ステップＳ３１０において、モータ駆動効率は所定値よりも小さいと判定された場合には、ステップＳ３７０に進んで、Ｐ項の制御ゲインＰ（ｋ）を減少させて応答性を低下させるべく、変数ｋをデクリメントする。これにより、変数ｋによって、Ｐ項の制御ゲインＰ（ｋ）が一段階小さい制御ゲインＰ（ｋ）、Ｉ（ｋ）の組み合わせが指定されることになる。ただし、制御ゲイＰ（ｋ）、Ｉ（ｋ）の組み合わせは、最小でｋ＝０までしか用意されていない。このため、ステップＳ３８０において、変数ｋが０以下であるか否かを判定する。このとき、変数ｋが０以下であると判定されると、ステップＳ４００に進んで、変数ｋを最小値である０に設定する。一方、変数ｋが０より大きいと判定された場合には、ステップＳ３９０に進んで、変数ｋをｋそのままの値に設定する。
【００６１】
そして、ステップＳ４１０において、設定された変数ｋにより指定される制御ゲインＰ（ｋ）、Ｉ（ｋ）を、Ｐ項、Ｉ項の制御ゲインとして設定する。
【００６２】
しかしながら、上述したようなＰ項、Ｉ項の制御ゲインＰ（ｋ）、Ｉ（ｋ）の学習制御は簡易的なものであり、必ずしも、車両の実際の走行パターンに適した制御ゲインＰ（ｋ）、Ｉ（ｋ）を設定できるとは限らない。そこで、本実施形態においては、各車両における走行パターンやモータ駆動効率に関する情報をデータセンタ１００に集め、分類した各走行パターンにおいて、最も優れていると評価される制御ゲインＰ（ｋ）、Ｉ（ｋ）を保存しておく。そして、各車両から送信される情報に基づき、該当する車両の走行パターンにおいて、データセンタ１００に保存されている制御ゲインＰ（ｋ）、Ｉ（ｋ）よりも劣った制御ゲインＰ（ｋ）、Ｉ（ｋ）を使用しているとみなされる場合には、データセンタ１００で保存している制御ゲインＰ（ｋ）、Ｉ（ｋ）を該当車両に送信する。そして、車両側では、モータ制御ＥＣＵ３３０が、受信した制御ゲインＰ（ｋ）、Ｉ（ｋ）を用いて電動モータ３５０を制御する。これにより、各車両に搭載された電動モータ３５０を、応答性を犠牲にすることなくより効率の良い状態で制御することが可能になる。
【００６３】
以下、上述した制御を実行するための、データセンタ１００における処理、及び車両側制御装置２００における処理を、図１２〜図１８に基いて説明する。
【００６４】
まず、データセンタ１００では、車両の走行パターンを、坂道比率、及び坂道勾配により分類しておく。電動モータをＰＩ制御則により制御する際、車両の走行路における坂道比率や坂道勾配により、電動モータ出力が変化するため、Ｐ項、Ｉ項の最適な制御ゲインＰ（ｋ）、Ｉ（ｋ）も種々異なるためである。なお、下り坂に関しては、モータを駆動する必要がないため、走行パターンの分類条件には含めていない。
【００６５】
本実施形態では、図１２に示す坂道比率を、図１３に示すごとく１０の区分に分類した。また、図１４に示す坂道勾配については、図１５に示すごとく３の区分に分類した。このため、坂道比率及び坂道勾配を組み合わせることにより、走行パターンは３０の区分に分類される。
【００６６】
そして、データセンタ１００のデータベースには、図１６に示す如く、その３０区分に対応する、少なくとも制御ゲイン及びモータ駆動効率を含む電動モータの駆動状態に関する情報を管理する管理テーブルが設けられている。なお、この管理テーブルは、電動モータの種類毎に設けられる。
【００６７】
そして、データセンタ１００のサーバ１１０は、図１７のフローチャートに示す処理を実行する。まず、ステップＳ５００において、車両から、電動モータの駆動状態に関する情報として、ＰＷＭパターン、制御ゲイン、坂道比率、坂道勾配、ＳＯＣ、及びモータ駆動効率を受信する。
【００６８】
続くステップＳ５１０では、受信したデータの内の、モータ駆動効率をｕｎ、Ｐ項の制御ゲインをｇｎとし、モータ駆動効率と応答性を総合的に評価する評価関数Ｊｎを算出する。この評価関数Ｊｎは、例えばＪｎ＝Ｑ・ｕｎ＋Ｒ・ｇｎ（Ｑ、Ｒは任意の重み係数）により算出される。
【００６９】
ステップＳ５２０では、データベース１２０の管理テーブルにおいて、受信したデータの坂道比率及び坂道勾配に該当する走行パターンの区分に、既にデータが保存されている場合、そのデータ中のモータ駆動効率及びＰ項の制御ゲインから評価関数Ｊを算出する。
【００７０】
そして、ステップＳ５３０において、ステップＳ５１０、Ｓ５２０において、それぞれ算出された評価関数ＪｎとＪとを大小比較する。このとき、受信したデータから算出された評価関数Ｊｎが、保存されていたデータから算出された評価関数Ｊ以上と判定された場合、新たに受信したデータによるモータの制御状態の方が、保存されているデータによるモータの制御状態よりも総合的に優れているとみなすことができる。従って、ステップＳ５４０に進み、管理テーブルの該当する走行パターンの区分を、受信したデータにて更新する。
【００７１】
一方、ステップＳ５３０にて、評価関数Ｊｎは、評価関数Ｊよりも小さいと判定された場合、保存されているデータによるモータの制御状態の方が、新たに受信したデータによるモータの制御状態よりも総合的に優れているとみなすことができる。そのため、ステップＳ５５０に進んで、データを送信してきた車両に対して、管理テーブルの該当する走行パターンの区分に保存されている制御ゲインを送信する。
【００７２】
次に、車両側制御装置２００における処理について、図１８のフローチャートを参照しつつ説明する。
【００７３】
まず、ステップＳ６００において、運転者の運転操作等に基づくトルク指令を受け、そのトルク指令に対応する指令電流を予め規定されたマップから導出する。続くステップＳ６１０では、指令電流と検出電流との差異をベクトル制御部に入力して、インバータ３４０のスイッチングモードを決定するとともに、ＰＩ制御則におけるＰ項、Ｉ項を算出する。
【００７４】
ステップＳ６２０では、車両が、一定時間、もしくは一定距離走行して、走行パターンが確定したときに、坂道比率、坂道勾配、ＰＷＭパターン、制御ゲイン、ＳＯＣ、モータ駆動効率などの電動モータの駆動状態に関する情報をデータセンタ１００に送信する。なお、走行パターンが確定していないときには、このステップＳ６２０の処理はスキップされる。
【００７５】
ステップＳ６３０では、データセンタ１００から推奨制御ゲインが得られたか否かを判定する。推奨制御ゲインが得られた場合には、ステップＳ６４０に進み、Ｐ項、Ｉ項についての推奨制御ゲインをモータ電圧を算出するための制御ゲインに設定する。これにより、制御ゲインの学習が行われる。そして、ステップＳ６６０において、設定した制御ゲインを用いてモータ電圧Vmを算出する。なお、モータ電圧Ｖｍは下記の数式７に従って算出される。
【数７】
2014043791.tif 000005
【００７６】
一方、ステップＳ６３０にて、推奨制御ゲインが得られていないと判定されると、ステップＳ６５０に進み、ステップＳ６１０にて算出したＰ項、Ｉ項を用いてモータ電圧Ｖｍを算出する。
【００７７】
最後に、ステップＳ６７０において、算出したモータ電圧ＶｍをＰＷＭ変調器へ出力する。
【００７８】
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に制限されることなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々変形して実施することが可能である。
【００７９】
例えば、上述した実施形態では、本発明をエンジン制御やモータ制御を行う車両制御システムとして適用した例について説明したが、本発明による車両制御システムは、制御対象がエンジンやモータに限られず、車両に搭載され、学習制御を行うものであれば、適用可能である。
【００８０】
また、上述した第２実施形態では、電動モータをＰＩ制御する例について説明したが、その制御則は、Ｐ項（比例項）、Ｉ項（積分項）、及びＤ項（微分項）の内の少なくとも２項を用いて実行されるものであれば良い。
【符号の説明】
【００８１】
１００  データセンタ
１１０  サーバ
１２０  データベース
２００  車両側制御装置
２１０  通信モジュール
２２０  エンジン制御ＥＣＵ
【図１】
2014043791.tif 000006
【図２】
2014043791.tif 000007
【図３】
2014043791.tif 000008
【図４】
2014043791.tif 000009
【図５】
2014043791.tif 000010
【図６】
2014043791.tif 000011
【図７】
2014043791.tif 000012
【図８】
2014043791.tif 000013
【図９】
2014043791.tif 000014
【図１０】
2014043791.tif 000015
【図１１】
2014043791.tif 000016
【図１２】
2014043791.tif 000017
【図１３】
2014043791.tif 000018
【図１４】
2014043791.tif 000019
【図１５】
2014043791.tif 000020
【図１６】
2014043791.tif 000021
【図１７】
2014043791.tif 000022
【図１８】
2014043791.tif 000023