(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の走行環境に関する情報を収集する走行環境情報収集手段と、
前記走行環境情報収集手段によって収集された走行環境情報に基づいて内燃機関の補機の駆動を制御する補機駆動制御手段と、を備え、
前記補機駆動制御手段が、前記走行環境情報収集手段によって収集された走行環境情報に基づいて内燃機関の最大出力および走行に消費される走行負荷を予測する予測手段を含み、前記予測手段で予測された最大出力および走行負荷に基づいて内燃機関の補機の駆動を制御するものである、
ことを特徴とする内燃機関の補機駆動制御装置。
【請求項２】
自車両の走行環境に関する情報を収集する走行環境情報収集手段と、
自車両の運転状態に関する情報を収集する自車情報収集手段と、
前記走行環境情報収集手段によって収集された走行環境情報および前記自車情報収集手段によって収集された自車情報に基づいて内燃機関の補機の駆動を制御する補機駆動制御手段と、を備え、
前記補機駆動制御手段が、前記走行環境情報収集手段によって収集された走行環境情報に基づいて内燃機関の最大出力および走行に消費される走行負荷を予測する予測手段を含み、前記予測手段で予測された最大出力および走行負荷に基づいて内燃機関の補機の駆動を制御するものである、
ことを特徴とする内燃機関の補機駆動制御装置。
【請求項３】
内燃機関の運転状態が補機駆動による燃料増量が所定量より少ない特定運転状態にある場合には内燃機関が発生するエネルギを蓄積し、特定運転状態にない場合は補機に対して駆動エネルギを供給するエネルギ蓄積手段をさらに具備する請求項１または２に記載の内燃機関の補機駆動制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は内燃機関の補機駆動制御装置に係わり、特に内燃機関の将来の運転状態に応じて適切に補機を駆動制御することの可能な内燃機関の補機駆動制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
現在自動車はいわゆる自動変速装置（以下「ＡＴ」と記す。）を具備したものが多いが、ＡＴのポジションは車速およびスロットル開度の関数として表される複数種類（例えば平坦路走行用、登坂用および降坂用の３種類）のシフトパターンに従って変速制御装置（以下「Ｔ／ＭＣ」と記す。）によって制御される。
【０００３】
そしてカーナビゲーション装置により現在の走行位置を検出してＴ／ＭＣによる迅速な最適ポジションの選択を可能とした装置も既に提案されている（特開平６−２７２７５３公報参照）。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし内燃機関の出力は走行に使用されるだけでなく、車両の走行に直接関与しない、いわゆる補機（オルタネータ、パワーステアリング用オイルポンプ、エアコンディショナ、バキュームポンプ等）の駆動にも使用されている。
従って、上記従来技術のようにナビゲーション情報に基づいてＴ／ＭＣの最適ポジションを選択したとしても、例えば登坂走行時のように大きな駆動力が必要となる時には補機の駆動状態によっては燃費が悪化するおそれがある。
【０００５】
本発明は上記課題に鑑みなされたものであって、カーナビゲーション装置等から提供される走行環境情報に基づいて予測された内燃機関運転状態を用いて補機の動作を制御することにより内燃機関の燃費を改善することの可能な内燃機関の補機駆動制御装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
第一の発明にかかる内燃機関の補機駆動制御装置は、自車両の走行環境に関する情報を収集する走行環境情報収集手段と、走行環境情報収集手段によって収集された走行環境情報に基づいて内燃機関の補機の駆動を制御する補機駆動制御手段と、を備え、前記補機駆動制御手段が、前記走行環境情報収集手段によって収集された走行環境情報に基づいて内燃機関の最大出力および走行に消費される走行負荷を予測する予測手段を含み、前記予測手段で予測された最大出力および走行負荷に基づいて内燃機関の補機の駆動を制御するものである、ことを特徴とする。
【０００７】
上記制御装置にあっては、収集された走行環境情報に基づいて、予測された最大出力および走行負荷に基づいて補機の駆動が制御される。
【０００８】
第二の発明にかかる内燃機関の補機駆動制御装置は、自車両の走行環境に関する情報を収集する走行環境情報収集手段と、自車両の運転状態に関する情報を収集する自車情報収集手段と、走行環境情報収集手段によって収集された走行環境情報および自車情報収集手段によって収集された自車情報に基づいて内燃機関の補機の駆動を制御する補機駆動制御手段と、を備え、前記補機駆動制御手段が、前記走行環境情報収集手段によって収集された走行環境情報に基づいて内燃機関の最大出力および走行に消費される走行負荷を予測する予測手段を含み、前記予測手段で予測された最大出力および走行負荷に基づいて内燃機関の補機の駆動を制御するものである、ことを特徴とする。
【０００９】
上記制御装置にあっては、走行環境情報および自車情報に基づいて、予測された最大出力および走行負荷に基づいて補機の駆動が制御される。
【００１０】
第三の発明にかかる内燃機関の補機駆動制御装置は、内燃機関の運転状態が補機駆動による燃料増量が所定量より少ない特定運転状態にある場合には内燃機関が発生するエネルギを蓄積し特定運転状態にない場合は補機に対して駆動エネルギを供給するエネルギ蓄積手段をさらに具備する。
【００１１】
上記制御装置にあっては、特定運転状態にあるときは補機を駆動するとともに特定運転状態でないときに備えてエネルギが蓄積される。
【００１２】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明にかかる内燃機関の補機駆動制御装置を具備した自動車の概念図である。
内燃機関１１１で発生した駆動力は、ＡＴ１１２、ディファレンシャルギヤ１１３を介して駆動輪１１４および１１５に伝達される。
【００１３】
内燃機関１１１で発生した駆動力は、またクランクシャフトプーリ１１６からベルト１１７を介してオルタネータ１２２の回転軸に直結されるオルタネータプーリ１２１およびコンプレッサ１３２の回転軸に直結されるエアコンディショナプーリ１３１に伝達される。
オルタネータプーリ１２１はオルタネータ１２２に直結されており、オルタネータ１２２で発電された交流電力は整流されてバッテリ１２３に蓄積される。なおオルタネータ１２２で発電される電力量は、界磁電流制御装置１２４によってオルタネータ１２２の界磁電流を調整することにより制御される。
【００１４】
コンプレッサ１３２はいわゆる周知の斜板（以下Ａ／ＣＳＰ）を具備しており、内燃機関によって回転駆動される斜板の角度を制御してコンプレッサ１３２のピストンのストロークを変更することにより、コンプレッサ１３２の圧縮能力を連続的に変更することが可能である。
コンプレッサ１３２で圧縮されたエアコンディショナ用冷媒ガスは凝縮器１３３において液化され、圧縮冷媒としてアキュミュレータ１３４に蓄積される。圧縮冷媒は膨張弁１３５で膨張して冷媒ガスとなり、蒸発器１３６で吸熱してコンプレッサ１３２に戻る。
【００１５】
なお、内燃機関出力によって駆動される補機はオルタネータ、エアコンディショナのほかにパワーステアリング用オイルポンプ、ブレーキブースタ用真空ポンプ等の補機および対応するアキュミュレータであってもよい。
そしてオルタネータ１２２、エアコンディショナ等の補機の動作は補機制御部１４１によって制御される。即ち界磁電流制御装置１２４に対する界磁電流設定およびＡ／ＣＳＰの角度設定も補機制御部１４１によっておこなわれる。
【００１６】
また補機制御部１４１には路車間通信受信装置１４２あるいはカーナビゲーションシステム１４３の少なくとも一方から得られる走行環境情報が入力される。路車間通信受信装置１４２は、光、電波もしくは磁界によって道路の渋滞状況、気象、信号、次の交差点の信号、次の交差点で交わる道路で交差点に接近中の自動車の有無等の走行環境情報を受信する。
【００１７】
カーナビゲーションシステム１４３は、ＧＰＳ衛星によってＣＤ−ＲＯＭ等に記憶された地図上の自車の現在位置を認識するとともに年月日、時刻、目的地までの走行距離、制限速度、高度、勾配、通過する交差点に関する情報（信号の有無、道路の種類、優先／非優先の区別、一旦停止の有無）、右左折、走行地域、道路種類等の走行環境情報を提供または予測する。
【００１８】
さらに補機制御部１４１には、内燃機関の運転状態（例えば内燃機関回転速度、吸気量、内燃機関負荷、スロットル弁開度等）、補機の運転状態（例えばオルタネータの発電量（電圧検出）、コンプレッサの圧縮能力（エアコンディショナの状態検出）、バッテリの充電量、アキュミュレータ内の圧縮冷媒の蓄積量など）、車両の操作状態（ブレーキ動作状態、パワーステアリング動作状態等）、Ｔ／ＭＣ（図示せず。）によって設定されるＡＴギヤ比等の自車情報も読み込まれる。
【００１９】
ここで実施形態の説明に先立ち、本発明の概念を説明する。
図２は定常運転中の内燃機関に一定量の補機動力を追加した場合の単位追加出力当たりの燃費率マップであって、縦軸に内燃機関軸トルクのベース軸トルクを、横軸に内燃機関回転数をとる。
そして実線の等高線は所定量毎に区切った内燃機関燃費率を表し、矢印Ｘの方向に向かって内燃機関燃費率は改善される。
【００２０】
また、破線は所定量毎に区切った補機駆動燃費率の領域の境界線であり、領域番号が小さいほど補機駆動燃費率が低い、即ち補機駆動に適している領域であることを示している。
さらに、エンジンブレーキ領域は領域１、即ち補機駆動に最も適合する領域であるが、さらに４領域に細分化されて、４→３→２→１の順に適合度は高くなる。
【００２１】
また図２中、例えば「８０ｋｍ／ｈ定常」はトップギヤで平地を８０ｋｍ／ｈで定常走行した場合の動作点を、また「４０ｋｍ／ｈ  ３ｒｄ定常」はサードギヤで平地を４０ｋｍ／ｈで定常走行した場合の動作点を示している。
一般的に補機駆動力の追加は回転数を一定に維持して軸出力トルクを増加することによって可能となる。
【００２２】
図３は回転数を一定に維持したまま一定量の補機動力を追加した場合の単位追加出力当たりの補機駆動燃費率を示す図、即ち図２の低回転数、中回転数、高回転数、の３ヵ所で縦軸に平行な直線で切断した図であって、横軸に補機動力追加前の内燃機関のベース軸トルクを、縦軸に燃費率をとる。なおパラメータは内燃機関回転数である。
【００２３】
このグラフからベース軸トルクが極く小さいときにはベース軸トルクの増加にともない補機駆動燃費率が低下し、ベース軸トルクが小あるいは中であるときには補機駆動燃費率は低い値で飽和し、ベース軸トルクが大きいときにはベース軸トルクの増加にともない補機駆動燃費率が上昇する傾向のあることが理解できる。
【００２４】
図４は内燃機関が低回転数で運転中における本発明の課題の説明図であって、横軸はベース軸トルクを、縦軸は補機駆動燃費率を表している。また（イ）はベース軸トルクが低いとき、（ロ）はベース軸トルクが飽和値にあるとき、（ハ）はベース軸トルクが高いときを表している。
ここで、例えばベース軸トルクが低（Ｔ１  ）→高（Ｔ２  ）→中（Ｔ３  ）と推移し、ベース軸トルクが高（Ｔ２  ）であるときにライトを点灯しなければならない状況を想定する。
【００２５】
即ち、ベース軸トルクが高（Ｔ２  ）であるときにライトを点灯すると、ライト点灯によって増大するオルタネータ負荷を賄うためにベース軸トルクをΔＴだけ増加する。
従来のように現在の運転状況（内燃機関の運転状態に対応する燃費率）を把握せずに燃費率の低い運転状態でバッテリを充電しつつライトを点灯したり、もしくはナビゲーション情報等を使用せずに補機駆動制御を行う場合は、将来の走行状態を予測することはできずバッテリの充電を実行しつつライトを点灯しなければならないため、ベース軸トルクはＴ２  からＴ２  ＋ΔＴに増加し補機駆動燃費率はΔＦ２  増加し、補機駆動燃費率が悪化することを回避できない。
【００２６】
これに対して現在の運転状況が把握できれば、高ベース軸トルク運転中の補機の駆動を抑制することによって燃費の悪化を抑制することができる。また、ナビゲーション情報等に基づいて将来の運転状態を予測することができれば、例えば高ベース軸トルク運転の後にベース軸トルクが中（Ｔ３  ）である運転状態となることを把握することも可能となり、高ベース軸トルク運転中にバッテリを充電せずその後の中ベース軸トルク運転時に補機駆動燃費率を悪化させることなくバッテリの充電を行うことができるため、高ベース軸トルク運転中の補機駆動燃費率の悪化を抑制することが可能となる。
【００２７】
さらにナビゲーション情報等を使用して高ベース軸トルク運転前に低ベース軸トルク運転状態が存在することも予測することも可能であるため、ベース軸トルクが低いＴ１  であるときにベース軸トルクをΔＴだけ増加してライト点灯に必要な電力を前もってバッテリに蓄積しておくことだけでなく補機駆動燃費率をΔＦ１  だけ改善することも可能となる。
【００２８】
図５は補機制御部１４１で実行される車両走行中に実行される補機制御ルーチンのフローチャートであって、ステップ５０において路車間通信受信装置１４２およびカーナビゲーションシステム１４３から走行環境情報を、続いてステップ５１において自車情報を取り込む。さらにステップ５２において、目的の補機を動作させたとき（例えばライトを点灯したとき、冷房能力を増加したとき）に増加するであろうベース軸トルクの増加量である必要増加量Ｐを取り込む。ステップ５３において後述する補機駆動処理を実行し、ステップ５４において目的の補機の動作許容指令を出力してこのルーチンを終了する。
【００２９】
図６はステップ５３で実行される補機駆動処理の詳細フローチャートであって、ステップ５３ａにおいて走行環境情報、自車情報、および図２に示す燃費率マップを使用して現在の運転状態の補機駆動適合度の領域を表すインデックスｉを決定する。
そしてステップ５３ｂにおいて補機駆動適合度を変更せずに、即ち補機駆動適合度の領域を変更することなく増加することのできる最大のベース軸トルクである最大増加量Ｍ（ｉ）を決定する。
【００３０】
ステップ５３ｃにおいて必要増加量Ｐと最大増加量Ｍ（ｉ）の偏差Ｄを算出し、ステップ５３ｄにおいて偏差Ｄが負であるかを判定する。
ステップ５３ｄにおいて肯定判定されたとき、即ち偏差Ｄが負であるときは直接この処理を終了する。
逆にステップ５３ｄで否定判定されたときはステップ５３ｅに進み、偏差Ｄからエネルギ蓄積装置（バッテリ１２３、アキュミュレータ１３４等）に蓄積されている貯蔵エネルギ量Ｓを減算して不足エネルギ量Ｆを算出する。
【００３１】
ステップ５３ｆで不足エネルギ量Ｆが負であるか、即ち偏差Ｄを貯蔵エネルギで賄うことができないかを判定する。
ステップ５３ｆで否定判定されたとき、即ち偏差Ｄを貯蔵エネルギで賄うことができるときは直接この処理を終了する。
ステップ５３ｆで肯定判定されたとき、即ち偏差Ｄを貯蔵エネルギＳで賄うことができないときはステップ５３ｇに進む。
【００３２】
ステップ５３ｇにおいて補機出力を増大制御したのち、ステップ５３ｈにおいて補機駆動適合度の領域を表すインデックスｉをインクリメントして、即ち補機駆動適合度の領域を拡大してステップ５３２に戻る。
図７は本発明の補機制御の具体例の説明図である。
（１）領域１の「８０ｋｍ／ｈ定常」の運転点Ａから、その点Ａからベース軸トルクを増加する方向に延びる内燃機関回転数一定の直線、即ち上方に延びる縦軸に平行な直線が領域１と領域２との境界線と交差する点Ｂまでの線分ＡＢが許容増加量ΔＬとなる（図７のａ参照）。
（２）同様に補機を駆動したときの出力増加量ΔＰは線分ＡＣで表される。
（３）出力増加量ΔＰが許容増加量ΔＬより大きく、即ち線分ＡＣが線分ＡＢより長く、かつエネルギ蓄積装置（バッテリ１２３、アキュミュレータ１３４等）のエネルギ蓄積量が所定量以下であるときは、内燃機関の運転を領域２まで拡大して出力増加量ΔＰを賄う（図７のｂ参照）。
（４）以後必要な補機駆動力が得られるまで領域を順次拡張して行く。
【００３３】
上記第１の補機制御ルーチンを使用してオルタネータ１２２の発電量を制御する場合には、貯蔵エネルギ量Ｓはバッテリ１２３の端子電圧Ｖが放電終了電圧Ｖｔｈ以上であるかを判定することによって推定することが可能である。
また補機出力増大制御は、界磁電流制御装置１２４に対して界磁電流増加指令を出力することによって達成される。
【００３４】
エアコンディショナによる冷房能力を制御する場合においては、貯蔵エネルギ量Ｓはアキュミュレータ１３４の液位Ｌを測定することにより推定することが可能である。
また補機出力増大の許容は、Ａ／ＣＰＳの設定角度を増加することにより達成される。
【００３５】
なおオルタネータあるいはエアコンディショナの制御において、自車情報として内燃機関の運転状態（吸入空気量、内燃機関回転速度、スロットル開度）だけでなく、車両に搭載されるセンサによって検出される外気温度、大気圧、あるいは運転者の癖（変速機の操作時期、アクセルペダルの操作時期、制限速度と実際の走行速度との差等）を学習する公知の学習装置の学習結果等を反映することによりより精密に補機の作動を制御することが可能となる。
【００３６】
上記実施例にあっては、現在の走行環境情報および自車情報に基づいて補機を制御することにより燃費を改善することが可能となるが、路車間通信受信装置あるいはカーナビゲーションシステムから得られる情報に基づいて現時点以降の走行状態を予測し、積極的に補機駆動を制御してはいない。
第２の実施例は上記課題を解決することを目的とするものであって、路車間通信受信装置１４２もしくはカーナビゲーションシステム１４３によって予測された走行環境情報を使用することに一層補機制御を正確に実行することを目的としている。
【００３７】
即ち、路車間通信受信装置１４２もしくはカーナビゲーションシステム１４３から得られた走行環境情報（例えば最短経路、渋滞状況、坂道の状態などを含む情報。詳細は後述する。）によって作成された走行速度、走行負荷に基づいて補機の制御スケジュールが立案される。
図８は補機制御予測ルーチンのフローチャートであって、ステップ８０において路車間通信受信装置１４２およびカーナビゲーションシステム１４３から走行環境情報を、続いてステップ８１において自車情報を取り込む。
【００３８】
ステップ８２において、車両の走行開始から走行が終了するまでの走行路を複数の区間に分けた際の走行区間を表すインデックスｊを初期値  “１”  に設定して、ステップ８３において走行区間ｊにおける走行のために必要な軸トルクＬ（ｊ）、補機を動作させるために必要な増加する軸トルクである必要増加量Ｐ（ｊ）、図２で説明した補機駆動の適合度合いを表す補機駆動適合度インデックスＩ（ｊ）を走行環境情報および自車情報に基づいて予測する。次にステップ８４において予測された軸トルクＬ（ｊ）、必要増加量Ｐ（ｊ）および補機駆動適合度インデックスＩ（ｊ）を記憶する。
【００３９】
ステップ８５において走行区間を表すインデックスｊが最大値Ｊに到達したか、即ち全走行区間についての予測が完了したかを判定し、否定判定されればステップ８６に進み走行区間インデックスｊをインクリメントしてステップ８３に戻る。
ステップ８５で肯定判定されたとき、即ち全走行区間についての予測が完了したときは、ステップ８７において全走行区間について補機制御予測処理を使用して補機制御予測を行うために補機制御予測処理で使用する走行区間インデックスｊｓ  の初期値を  “１”  に設定し、ステップ８８で補機制御予測処理を実行してこのルーチンを終了する。
【００４０】
図９はステップ８８で実行される補機制御予測処理の詳細フローチャートであって、ステップ８８ａで補機駆動適合度インデックスＩ（ｊｓ  ）を維持したまま増加することのできる最大軸トルクである最大増加量Ｍ（ｊｓ  ）を図２に示す燃費率マップを参照して決定する。
ステップ８８ｂにおいて既にメモリ内に最大増加量Ｍ（ｊｓ  ）が記憶されているかを判定し、肯定判定されたとき、即ち既にメモリ内に最大増加量Ｍ（ｊｓ  ）が記憶されているときはステップ８８ｃで最大増加量Ｍ（ｊｓ  ）を更新してステップ８８ｅに進む。
【００４１】
逆にステップ８８ｂで否定判定されたとき、即ちメモリ内に最大増加量Ｍ（ｊｓ  ）が記憶されていないときはステップ８８ｄで新たに最大増加量Ｍ（ｊｓ  ）を記憶してステップ８８ｅに進む。
ステップ８８ｅで必要増加量Ｐ（ｊｓ  ）と最大増加量Ｍ（ｊｓ  ）との偏差Ｄ（ｊｓ  ）を求め、ステップ８８ｆで偏差Ｄ（ｊｓ  ）が負であるかを判定する。
【００４２】
ステップ８８ｆで肯定判定されたとき、即ち偏差Ｄ（ｊｓ  ）が負であるときには、ステップ８８ｇで走行区間ｊｓ  におけるエネルギ蓄積量Ｓ（ｊｓ  ）として偏差Ｄ（ｊｓ  ）を設定してステップ８８ｉに進む。逆にステップ８８ｆで否定判定されたとき、即ち偏差Ｄ（ｊｓ  ）が正であるときは、ステップ８８ｈで走行区間ｊｓ  におけるエネルギ蓄積量Ｓ（ｊｓ  ）を  “０”  に設定してステップ８８ｉに進む。
【００４３】
ステップ８８ｉにおいて、走行開始以後の必要増加量Ｐ（ｊｓ  ）の積算値である積算必要増加量ＴＰ、走行開始以後の最大増加量Ｍ（ｊｓ  ）の積算値である積算最大増加量ＴＭ、および走行開始以後のエネルギ蓄積量Ｓ（ｊｓ  ）の積算値である積算エネルギ蓄積量ＴＳを次式により決定する。
ＴＰ←ＴＰ＋Ｐ（ｊｓ  ）
ＴＭ←ＴＭ＋Ｍ（ｊｓ  ）
ＴＳ←ＴＳ＋Ｓ（ｊｓ  ）
ステップ８８ｋにおいて走行区間インデックスｊｓ  が最大値Ｊに到達したか、即ち全走行区間について補機制御予測が完了したかを判定し、否定判定されたときはステップ８８ｋで走行区間インデックスｊｓ  をインクリメントしてステップ８８ａに戻る。
【００４４】
ステップ８８ｊにおいて肯定判定されたときはステップ８８ｍに進み、  “ＴＭ＋ＴＳ−ＴＰ＞０”  であるか、即ち内燃機関およびエネルギ蓄積装置が供給可能な補機駆動エネルギの積算値が必要とされる補機駆動エネルギの積算値より大きいかを判定する。
そしてステップ８８ｍで肯定判定されたとき、即ち内燃機関およびエネルギ蓄積装置が必要とされる補機駆動エネルギを供給できるときはこの処理を終了する。
【００４５】
逆にステップ８８ｍで否定判定されたとき、即ち内燃機関およびエネルギ蓄積装置が必要とされる補機駆動エネルギを供給できないときはステップ８８ｎに進み、最小の補機駆動適合度インデックスＩ（ｊｓ  ）をインクリメントしてステップ８８ａに戻る。
即ちステップ８８ｎでは、例えば補機駆動適合度インデックスＩ（ｊｓ  ）（１≦ｊｓ  ≦Ｊ）の最小値が  “１”  であれば、  “１”  である補機駆動適合度インデックスＩ（ｊｓ  ）のすべてが  “２”  に置き換えられ、その結果補機駆動領域が拡大され再予測が行われる。
【００４６】
図１０は予測に基づいて補機制御を実行するための補機制御実行ルーチンのフローチャートであって、ステップ１００で予測を実行してからの走行距離Ｔを例えばトリップメータから読み込む。
ステップ１０１で走行区間インデックｊを初期値  “１”  に設定し、ステップ１０２および１０３で現在の走行区間を決定する。
【００４７】
即ちステップ１０２で、
Ｔ（ｊ−１）≦Ｔ≦Ｔ（ｊ）
であるかを判定し、否定判定されたときはステップ１０３で走行区間インデックｋをインクリメントしてステップ１０２に戻る。
ステップ１０２で肯定判定されたときはステップ１０４に進み、補機制御部１４１のメモリから軸トルクＬ（ｊ）、必要増加量Ｐ（ｊ）および最大増加量Ｍ（ｊ）を読み出して補機の出力をＰ（ｊ）まで増加する、および内燃機関の軸トルクが｛Ｌ（ｊ）＋Ｍ（ｊ）｝（即ち最大出力）まで増加するように制御する。
【００４８】
走行状態が予測と実際とで一致していれば以上の処理で問題は発生しないが、突発的な渋滞等により実際の走行状態が予測から外れた場合に再予測を実行するためにさらに以下の処理を行う。
即ち、ステップ１０５で補機の状態（例えば、エアコンディショナの運転状態、オルタネータの駆動状態等）を検出することで実際の補機駆動エネルギＰａｃｔ  を取り込み、ステップ１０６で実際の補機駆動エネルギＰａｃｔ  と必要増加量Ｐ（ｊ）との差の絶対値が予め定められた所定値ε以下であるかを判定する。
【００４９】
ステップ１０６で肯定判定されたときは、実際と予測との差は許容範囲であるとしてこのルーチンを終了する。
逆にステップ１０６で否定判定されたときは実際の走行状態は予測からはずれたものとしてステップ１０７に進み、補機制御再予測処理で使用する走行区間インデックｊｓ  の初期値をｊに設定する。
【００５０】
そしてステップ１０８で実際の走行状態が予測からはずれ始めた走行区間ｊ以降の走行区間について補機制御再予測処理を行う。なお、再予測処理の内容は図９に示す補機制御予測処理と同一である。
図１１は予測された走行状態に基づいて決定されたオルタネータ１２３の駆動スケジュールの一例である。なお、図中の走行負荷および内燃機関負荷は数値が大きいほど大きくなる。
【００５１】
即ち第１日は、郊外を走行した後、高速道路を走行し、市街地を走行して目的地に到達する。さらに高速道路および市街地では渋滞が予測されている。
この結果から走行負荷は郊外においては  “２”  、高速道路では  “４”  、渋滞箇所では  “１”  と予測されている。
この予測に基づいてオルタネータの駆動スケジュールを立てると、例えば郊外においては励磁電流を低減して充電量の現状維持を図り、高速道路では励磁電流を大きくして余剰電力をバッテリ１２４に充電し、渋滞箇所ではオルタネータの励磁電流を減少もしくは零として、内燃機関負荷がそれぞれ  “１”  となるようにバッテリ１２４に蓄積された電力を消費するスケジュールとして燃費の悪化を抑制するスケジュールとなる。
【００５２】
第２日は市街地を走行した後、高速道路、郊外を走行して目的地に到達する。なお渋滞は予測されていない。この結果から走行負荷は市街においては  “２”  、高速道路では  “４”  、郊外では  “３”  と予測されている。
この予測に基づいてオルタネータの駆動スケジュールを立てると、市街においては前日にバッテリ１２４に充電された電力を使用して内燃機関負荷を低減し、高速道路では励磁電流を大きくして余剰電力をバッテリ１２４に充電する。
【００５３】
高速道路走行中にバッテリ１２４は満充電となるため、励磁電流を低減して消費電力だけを発電し、郊外ではオルタネータの励磁電流を減少もしくは零としてバッテリ１２４に蓄積された電力を消費するスケジュールとなる。
この予め決定されたスケジュールに基づいて、界磁電流制御装置１２４により界磁電流を制御することによって燃費を改善することが可能となる。
【００５４】
図１２は予測された走行状態に基づいて決定されたエアコンディショナの駆動スケジュールの一例である。
即ち第１日目には平坦路を走行した後、登坂降坂を繰り返し、平坦路を走行して目的地に到達する。
この結果からＡ／ＣＳＰを平坦路では中間位置に設定し必要量だけを駆動する。また、斜度の小さい登坂あるいは降坂においては走行負荷が比較的小さいのでＡ／ＣＳＰを最大角度に設定して液化冷媒をアキュミュレータ１３５に貯蔵し、斜度の大きい登坂においては走行負荷が比較的大きいのでＡ／ＣＳＰを最小角度に設定してアイドル運転とするスケジュールに従ってエアコンディショナを制御する。
【００５５】
第２日目は平坦路を走行した後、急傾斜の登坂を行い、その後長い降坂走行をし、最後に平坦路を走行して目的地に到達する。
平坦路においては急傾斜の登坂に備えて液化冷媒の蓄積を行い、急傾斜の登坂ではエアコンディショナを駆動せず蓄積された液化冷媒で冷房をおこなう。
降坂走行では積極的に液化冷媒の蓄積を実行し、一杯に蓄積された後はＡ／ＣＳＰの角度を小さくして必要な冷房をおこなう。そして最後の平坦路走行ではアキュミュレータ１３４に蓄積された液化冷媒で冷房をおこなう。
【００５６】
以上第２の実施例によれば、予測された走行負荷、内燃機関負荷に基づいて補機の運転スケジュールを立案し、このスケジュールに従って補機を運転することにおり燃費を改善することが可能となる。
なお実際の走行後にスケジュールとズレが発生した場合には、その時点で再度補機運転スケジュールを立案することも可能である。
【００５７】
さらにバッテリ１２３あるいはアキュミュレータ１３５における蓄積エネルギ量を考慮して内燃機関が補機駆動の適合度合の低い領域で運転中であっても、あえて補機駆動をおこなうようにしてもよい。
例えば、補機駆動の適合度合の低い領域である軽負荷走行が１０分継続すると予測された場合に、前半５分で補機を駆動しエネルギを蓄積し、後半５分は補機駆動を行わず蓄積されたエネルギを消費することにより燃費改善を図るように補機駆動スケジュールを立案することも可能である。
【００５８】
なお上記２つの実施例においては、路車間通信受信装置あるいはカーナビゲーションシステムから走行環境情報を得ることとしているが、キーボード、リモートコントローラ等の入力装置から走行情報をマニュアルで入力することとしてもよい。
例えば、
番号（道路の区間番号）／走行距離／予想車速／高度変化
のフォーマットで走行情報を入力することも可能である。
【００５９】
本発明にかかる内燃機関の補機駆動制御装置はすべての種類の自動車に適用することが可能であるが、特に電装品を多く搭載した自動車あるいはＥＨＣ（エレクトリカリー・ヒーテッド・キャタリスト）搭載車のように電気負荷の大きい自動車に適用すると内燃機関負荷の総量を減少することができるとともに、内燃機関の燃費改善効果が大きい。
【００６０】
上記実施例においては図２に示す燃費率マップ（燃費率情報）を内燃機関回転数とベース軸トルクの関数として設定したが、これに限定されず、例えば内燃機関の種類、内燃機関負荷、吸入空気量、トルク等の関数として設定されたマップを使用してもよい。
また燃費率の所定量毎に領域を分割しているが、この領域をさらに細分化してもよい。
【００６１】
さらに、内燃機関の運転条件毎に複数の燃料率マップを備え、運転条件に応じてマップを切り換えてもよい。
【００６２】
【発明の効果】
第一の発明にかかる内燃機関の補機駆動制御装置によれば、路車間通信受信装置あるいはカーナビゲーションシステム等から得られる走行環境情報に基づいて補機の駆動を制御することにより補機駆動による燃費率の悪化を抑制することが可能となり、走行環境情報および自車情報に基づいて予測された最大出力および走行負荷によって補機の駆動を制御することにより走行期間中の補機駆動による燃費率の悪化を抑制することが可能となる。
【００６３】
第二の発明にかかる内燃機関の補機駆動制御装置によれば、さらに自車情報検出手段により検出される自車情報も加味して補機の駆動を制御することにより補機駆動による燃費率の悪化を一層抑制することが可能となり、走行環境情報および自車情報に基づいて予測された最大出力および走行負荷によって補機の駆動を制御することにより走行期間中の補機駆動による燃費率の悪化を抑制することが可能となる。
【００６４】
第三の発明にかかる内燃機関の補機駆動制御装置によれば、内燃機関に余裕がある場合には内燃機関出力をエネルギ蓄積手段に蓄積し、余裕のない場合にはエネルギ蓄積手段に蓄積されたエネルギにより補機を駆動することにより燃費を向上することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】補機駆動制御装置を具備した自動車の概念図である。
【図２】燃費率マップである。
【図３】補機駆動燃費率を示すグラフである。
【図４】本発明の課題の説明図である。
【図５】補機制御ルーチンのフローチャートである。
【図６】補機制御処理の詳細フローチャートである。
【図７】本発明の補機制御の具体例の説明図である。
【図８】補機制御予測ルーチンのフローチャートである。
【図９】補機制御予測処理のフローチャートである。
【図１０】補機制御実行ルーチンのフローチャートである。
【図１１】オルタネータの駆動スケジュールである。
【図１２】エアコンディショナの駆動スケジュールである。
【符号の説明】
１１１…内燃機関
１１２…自動変速装置（Ａ／Ｔ）
１１３…ディファレンシャルギヤ
１１４、１１５…駆動輪
１１６…クランクシャフトプーリ
１１７…ベルト
１２１…オルタネータプーリ
１２２…オルタネータクラッチ
１２３…オルタネータ
１２４…バッテリ
１３１…エアコンディショナプーリ
１３２…コンプレッサ
１３３…凝縮器
１３４…アキュミュレータ
１３５…膨張弁
１３６…蒸発器
１４１…補機制御部
１４２…路車間通信受信装置
１４３…カーナビゲーションシステム
【図１】
0003596170.tif 000002
【図２】
0003596170.tif 000003
【図３】
0003596170.tif 000004
【図４】
0003596170.tif 000005
【図５】
0003596170.tif 000006
【図６】
0003596170.tif 000007
【図７】
0003596170.tif 000008
【図８】
0003596170.tif 000009
【図９】
0003596170.tif 000010
【図１０】
0003596170.tif 000011
【図１１】
0003596170.tif 000012
【図１２】
0003596170.tif 000013