(57)【要約】１つ以上の緩衝装置の減衰係数を制御することにより車両サスペンション・システムの性能を最適化するための制御システムを記載する。一実施形態においては、制御システムはファジー・ニューラルネットワークを用いている。ファジー・ニューラルネットワークの教示信号は、路面信号データと、車両サスペンション・システムの数学的モデルとを用いて生成される。教示信号を用いて、ファジー・ニューラルネットワークの知識ベースを生成する。一実施形態においては、ファジー・ニューラルネットワークへの入力は、ダンパー速度、上下加速度、ピッチ加速度、およびロール加速度を含んでいる。一実施形態においては、教示信号からの上下加速度信号は、濾波され、ファジー・ニューラルネットワークの入力を生成し、それにより、センサーの数を減少させる。一実施形態においては、上下加速度信号のフーリエ変換解析が、ファジー・ニューラルネットワークに与えられる。
2005538886.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つ以上の緩衝装置の減衰係数を制御することにより車両サスペンション・システムの性能を最適化するための制御システムであって、
教示信号を用いて訓練された知識ベースを有するファジー・ニューラルネットワークと、
上下加速度を検出し、上下加速度信号を生成する１つ以上のセンサーと、
前記上下加速度信号から高周波ノイズを除去し、前記ファジー・ニューラルネットワークのために、フィルターを通した上下加速度信号を生成するローパスフィルターと、
前記ファジー・ニューラルネットワークのために、前記フィルターを通した上下加速度信号から速度信号を生成する積分器と、
前記ファジー・ニューラルネットワークのために、バンドパスフィルターを通した速度信号を生成するバンドパスフィルターと、
前記ファジー・ニューラルネットワークのために、ハイパスフィルターを通した速度信号を生成するハイフィルターと、
前記ファジー・ニューラルネットワークのために、前記速度信号の周波数成分を取り出すフーリエ変換器と
を備える制御システム。
【請求項２】
前記バンドパスフィルターが、車体の固有振動数に関係する周波数成分を選択する、請求項１の制御システム。
【請求項３】
前記ハイパスフィルターが、５ヘルツを超える周波数成分を選択する、請求項１の制御システム。
【請求項４】
前記ハイパスフィルターが、車輪のバウンドに関係する周波数成分を選択する、請求項１の制御システム。
【請求項５】
前記フーリエ変換器が、１ヘルツ程度の周波数成分を与える、請求項１の制御システム。
【請求項６】
前記フーリエ変換器が、路面粗さに関係する周波数成分を選択する、請求項１の制御システム。
【請求項７】
学習路面信号を前記サスペンション・システムのモデルに与えることにより、かつ、遺伝的アルゴリズムによって前記緩衝装置の減衰係数を最適化することにより、前記教示信号を生成する、請求項１の制御システム。
【請求項８】
前記遺伝的アルゴリズムに用いられるフィットネス関数が、より良い安定性を与えるために、ピッチ角加速度の比較的低い周波数成分を減少させるように構成されている、請求項７の制御システム。
【請求項９】
前記遺伝的アルゴリズムに用いられるフィットネス関数が、より良い乗り心地を与えるために、上下加速度の比較的高い周波数成分を減少させるように構成されている、請求項７の制御システム。
【請求項１０】
前記遺伝的アルゴリズムに用いられるフィットネス関数が、ピッチ角加速度の比較的低い周波数成分を減少させるように、かつ、上下加速度の比較的高い周波数成分を減少させるように構成されている、請求項７の制御システム。
【請求項１１】
車両サスペンション・システムを制御するための最適化制御方法であって、
車両−サスペンション・システムのモデルに路面信号を与え、
前記路面信号によって外乱を加えられる前記サスペンション・システムの複数の緩衝装置の減衰力を最適化する遺伝的最適化器を用いて教示信号を生成するステップと、
ファジー・ニューラルネットワークのための知識ベースを生成するステップであり、
前記教示信号の上下加速度信号部分を濾波して前記ファジー・ニューラルネットワークの複数の入力を生成し、
前記教示信号内のダンパー制御値を、前記ファジー・ニューラルネットワークによって生成されるダンパー制御値と比較することにより誤差信号を生成し、
当該知識ベースを、前記誤差信号を減らすように構成することにより、前記知識ベースを生成するステップと、
前記知識ベースをファジー制御装置のファジー・ニューラルネットワークに供給して前記車両サスペンション・システムを制御するステップと
を含む最適化制御方法。
【請求項１２】
ピッチ角加速度の比較的低い周波数成分を減少させるように、かつ、上下加速度の比較的高い周波数成分を減少させるように構成されたフィットネス関数を前記遺伝的最適化器が用いる、請求項１１の最適化制御方法。
【請求項１３】
前記遺伝的最適化器が、ピッチ角加速度の比較的低い周波数成分を減少させるように構成されたフィットネス関数を用いる、請求項１１の最適化制御方法。
【請求項１４】
前記制御ユニットが、学習制御モジュールと実制御モジュールとを備え、前記方法が、評価関数を用いて前記遺伝的アルゴリズムに基づいて制御パラメータを最適化するステップと、前記制御パラメータに基づいて前記実制御モジュールの制御パラメータを決定するステップと、前記実制御モジュールを用いて前記緩衝装置を制御するステップとをさらに含む、請求項１の最適化制御方法。
【請求項１５】
前記学習制御モジュールの最適化のステップが、車両サスペンション・システムの動的モデルに基づくシミュレーションモデルを用いて行われる、請求項１４の最適化制御方法。
【請求項１６】
前記緩衝装置が、オイル流路の断面積を変えることにより減衰力を変えるように配置されており、かつ、前記制御ユニットが、絞り弁を制御し、それにより前記オイル流路の前記断面積を調節する、請求項１４の最適化制御方法。
【請求項１７】
車両−サスペンション・システムのモデルに路面信号を与え、第１の制御システムの遺伝的最適化器を用いて前記路面信号により外乱を加えられる前記サスペンション・システムの複数の緩衝装置の減衰力を最適化するステップと、
前記教示信号の上下加速度信号部分を濾波してファジー・ニューラルネットワークのための複数の入力を生成し、前記ファジー・ニューラルネットワークの出力を、前記教示信号内の少なくとも一部と比較して知識ベースを構成することにより前記ファジー・ニューラルネットワークのための当該知識ベースを生成するステップと、
前記知識ベースを第２の制御システムに供給して前記車両サスペンション・システムを制御するステップと
を含むプラントの制御方法
【請求項１８】
前記第１の制御システムが上下動信号入力を備える、請求項１７の方法。
【請求項１９】
前記第２の制御システムが上下動信号入力を備える、請求項１７の方法。
【請求項２０】
前記モデルが動的モデルを含む、請求項１７の方法。
【請求項２１】
前記第２の制御システムが、１つ以上の加速度センサーからセンサー入力データを受け取る、請求項１７の方法。
【請求項２２】
前記濾波することには、ローパスフィルターを通すこと、バンドパスフィルターを通すこと、およびハイパスフィルターを通すことが含まれる、請求項１７の方法。
【請求項２３】
前記濾波することには、フーリエ変換を前記上下加速度信号の部分に適用することが含まれる、請求項１７の方法。
【請求項２４】
前記濾波することには、前記車体の固有振動数に関係する周波数成分を選択するためのバンドパスフィルターを通すことが含まれる、請求項１７の制御システム。
【請求項２５】
前記濾波することには、ローパスフィルターを通してノイズを除去した後に、５ヘルツを越える周波数成分を選択するためのハイパスフィルターを通すことが含まれる、請求項１７に記載の制御システム。
【請求項２６】
前記濾波することには、車輪のバウンドに関係する周波数成分を選択するためのハイパスフィルターを通すことが含まれる、請求項１７に記載の制御システム。
【請求項２７】
前記濾波することには、ローパスフィルターを通してノイズを除去した後、フーリエ変換して１ヘルツ程度の周波数成分を与えることが含まれる、請求項１７に記載の制御システム。
【請求項２８】
前記濾波することには、路面粗さに関係する周波数成分を選択するためのフーリエ変換が含まれる、請求項１７に記載の制御システム。
【請求項２９】
前記濾波することには、加速度信号を積分して速度信号を生成した後、車輪のバウンドに関係する周波数成分を選択するためのハイパスフィルターを通すことが含まれる、請求項１７に記載の制御システム。
【請求項３０】
前記濾波することには、加速度信号を積分して速度信号を生成した後、車体の固有振動数に関係する周波数成分を選択するためのバンドパスフィルターを通すことが含まれる、請求項１７に記載の制御システム。
【請求項３１】
車両サスペンション・システムの緩衝装置の減衰係数を制御するように構成されたファジー制御装置と、
センサーデータを与える少なくとも１つのセンサーと、
前記センサーデータを濾波して前記ファジー制御装置のファジー・ニューラルネットワークのための複数の入力信号を生成する手段と
を備える制御システム。
【請求項３２】
前記濾波する手段が、積分器と、微分器と、ローパスフィルターと、バンドパスフィルターと、ハイパスフィルターとのうちの少なくとも１つを備える、請求項３１の制御システム。
【請求項３３】
前記濾波する手段が、１つ以上の注目周波数成分を取り出すフーリエ変換プロセスを含む、請求項３１の制御システム。
【請求項３４】
前記濾波する手段が、上下動作、ピッチ動作、またはロール動作の共振周波数に対応するバンドパスフィルターを備える、請求項３１の制御システム。
【請求項３５】
１つ以上の緩衝装置の減衰係数を制御することにより車両サスペンション・システムの性能を最適化するための制御システムであって、
教示信号を用いて訓練された知識ベースを有するファジー・ニューラルネットワークと、
上下加速度を検出し、上下加速度信号を生成する１つ以上のセンサーと、
前記上下加速度信号から高周波ノイズを除去し、前記ファジー・ニューラルネットワークのためにフィルターを通した上下加速度信号を生成するローパスフィルターと、
前記ファジー・ニューラルネットワークのために、前記フィルターを通した上下加速度信号から速度信号を生成する積分器と、
前記ファジー・ニューラルネットワークのために、バンドパスフィルターを通した速度信号を生成するバンドパスフィルターと、
前記ファジー・ニューラルネットワークのために、ハイパスフィルターを通した速度信号を生成するハイフィルターと、
前記ファジー・ニューラルネットワークのために、前記フィルターを通した上下加速度信号の周波数成分を取り出すフーリエ変換器と
を備える制御システム。
【請求項３６】
前記バンドパスフィルターが、前記車体の固有振動数に関係する周波数成分を選択する、請求項３５の制御システム。
【請求項３７】
前記ハイパスフィルターが、５ヘルツを超える周波数成分を選択する、請求項３５の制御システム。
【請求項３８】
前記ハイパスフィルターが、車輪のバウンドに関係する周波数成分を選択する、請求項３５に記載の制御システム。
【請求項３９】
前記フーリエ変換器が１ヘルツ程度の周波数成分を与える、請求項３５の制御システム。
【請求項４０】
前記フーリエ変換器が、路面粗さに関係する周波数成分を選択する、請求項３５の制御システム。
【請求項４１】
学習路面信号を前記サスペンション・システムのモデルに与え、遺伝的アルゴリズムによって前記緩衝装置の減衰係数を最適化することにより、前記教示信号が生成される、請求項３５の制御システム。
【請求項４２】
前記遺伝的アルゴリズムに用いられるフィットネス関数が、より良い安定性を与えるために、ピッチ角加速度の比較的低い周波数成分を減少させるように構成されている、請求項４１の制御システム。
【請求項４３】
前記遺伝的アルゴリズムに用いられるフィットネス関数が、より良い乗り心地を与えるために、上下加速度の比較的高い周波数成分を減少させるように構成されている、請求項４１の制御システム。
【請求項４４】
前記遺伝的アルゴリズムに用いられるフィットネス関数が、ピッチ角加速度の比較的低い周波数成分を減少させるように、かつ、上下加速度の比較的高い周波数成分を減少させるように構成されている、請求項４１の制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、非線形動的特性を有する緩衝装置のための最適化制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
出力を目標値から遠ざけうる外部からの外乱の力があっても動的システムの出力を目標値に保つのに、フィードバック制御システムが広く用いられている。例えば、サーモスタットによって制御される家庭用暖房炉は、フィードバック制御システムの一例である。サーモスタットは、家の空気温を絶えず測定し、温度が目標最小温度を下回ると、サーモスタットが暖房炉をオンにする。暖房炉が空気を目標最低温度よりも高く暖めたら、サーモスタットは暖房炉をオフする。サーモスタット−暖房炉システムは、外気温による降下のような外部の外乱があっても、家庭の温度を一定値に保つ。同様のタイプのフィードバック制御が多くの応用分野で用いられている。
【０００３】
フィードバック制御システムの中心的要素は、制御対象、別名プロセス「プラント」であり、その出力変数が制御されるべきものである。上記の例では、プラントは家であり、出力変数は家の空気温であり、外乱は、家の壁を通しての熱流である。プラントは、制御システムによって制御される。上記の例では、制御システムは、暖房炉と組み合わされたサーモスタットである。サーモスタット−暖房炉システムは、単純なオン−オフ・フィードバック制御を用いて家の温度を維持する。モーター軸位置またはモーター速度制御システムのような多くの制御環境において、単純なオン−オフ・フィードバック制御は不十分である。より進んだ制御システムは、比例フィードバック制御、積分フィードバック制御、および微分フィードバック制御の組合せに頼っている。比例、積分、微分のフィードバックを加えたものであるフィードバックは、多くの場合、ＰＩＤ制御と呼ばれる。
【０００４】
ＰＩＤ制御システムは、プラントの動的モデルに基づく線形制御システムである。古典的制御システムでは、線形動的モデルは、動力学方程式の形で、通常は常微分方程式の形で得られる。プラントは、比較的線形であり、時間的に不変であり、かつ安定であると仮定される。しかし、多くの実世界のプラントは、時間的に変化し、高度に非線形で不安定である。例えば、動的モデルは、認識不十分で、また変化する環境に依存するパラメータ（例えば、質量、インダクタンス、空気力学係数等）を含みうる。これらの条件下では、線形ＰＩＤ制御装置は不十分である。
【０００５】
非線形プラントの運動特性を評価することは、多くの場合困難である。これは一つには、一般的な解析方法が欠如していることによる。従来、非線形運動特性を有するプラントを制御する場合、プラントの一定の平衡点を見出すのが普通であり、プラントの運動特性は、平衡点の近傍で線形化される。そして、制御は、この平衡点の近くの疑似（線形化された）運動特性の評価に基づく。この技術は、少しでも不安定で散逸のあるモデルによって記述されたモデルに対しては、十分に機能しない。被制御プロセスの非線形動的特性のための最適化制御は、いまだ十分には開発されていない。非線形動的特性のための一般的な解析方法がこれまで利用可能でなかったため、多くの場合、線形動的特性に適した制御装置が代わりに用いられている。すなわち、非線形動的特性を有する被制御プロセスに対しては、その動的特性についての適当な平衡点が選ばれている。そして、被制御プロセスの動的特性は平衡点近傍で線形化され、それにより、疑似動的特性に関係する評価が行われる。
【０００６】
しかし、この方法にはいくらかの不都合がある。最適化制御は、平衡点の回りでは正確に行いうるが、その正確さは、この平衡点から遠く離れては減少する。さらに、この方法は、通常、被制御プロセスのまわりでのさまざまな種類の環境変化についていくことができない。
【０００７】
自動車および自動二輪車に用いられる緩衝装置は、非線形動的特性を有する被制御プロセスの一例である。車両の旋回性能および乗り心地が、緩衝装置のダンパー特性および出力に大きく影響されるため、非線形動的特性の最適化が長い間求められてきた。さらに、システムのダイナミクスを検出する多くのセンサーを用いることが、システムのコストおよび複雑性を増大させうる。
【０００８】
［発明の要約］
本発明は、確率的なシミュレーションとソフトコンピューティングに基づいてロバストなインテリジェント・セミアクティブ・サスペンション制御システムのモデルに基づく設計方法を乗用車に提供することで、システムにおいて用いられるセンサーの数を減少させることにより、これらのおよび他の課題を解決する。一実施形態においては、ダンパー制御のために大域的に最適化された教示信号を、遺伝的アルゴリズムによって生成する。遺伝的アルゴリズムのフィットネス関数は、乗り心地、安定性等のような相反する要求を満足するように構成される。ファジー制御装置のための入力信号の選択が、正確でロバストな制御を提供するために実現され、それにより、センサーの数を減少させることが可能とされる。一実施形態において、知識ベースは、コンピュータ上において、さまざまな種類の確率的な路面信号に対して最適化され、実際の実地試験データに対する必要性が減少または解消する。
【０００９】
自動車の電子制御サスペンション・システムの一実施形態は、センサーを用いて、サスペンション・システムおよび／または車体のさまざまな要素の移動量および速度に関する情報を収集する。電子制御サスペンション・システムは、センサーデータを用いて、制御パラメータおよび制御出力を計算し、サスペンション・システムに接続された緩衝装置を制御する。システムによっては、３つもの加速度計および４つもの位置センサーを用いてセンサー情報を得る。それほど多くのセンサーを用いることは、システムのコストを増加させる。一実施形態においては、少なくされた数のセンサーを用い、システムは、ファジー制御装置のよく学習した知識ベースを用いてセンサー情報の不足を補う。一実施形態には、より良い学習のために改良された入力信号が含まれ、その結果、少なくされた数のセンサーを用いて、ファジー制御装置のより良い性能が実現される。
【００１０】
一実施形態においては、単一の加速度計を用いて車体の垂直加速度を測定する。垂直加速度から、フィルターを通して他の有用な情報を取り出すことができる。この情報は、ファジー制御装置に供給される。
【００１１】
一実施形態においては、サスペンションの制御は、学習制御ユニットからのエントロピーの時間微分と、被制御プロセス（または被制御プロセスのモデル）内のエントロピーの時間微分との間の差を、制御評価の量として用いる。一実施形態においては、エントロピーの計算は、開放動的システムとして取り扱われる被制御プロセスプラントの運動方程式の熱力学的モデルに基づいている。
【００１２】
一実施形態においては、制御システムは、遺伝的アルゴリズムによって訓練される。最適化制御システムは、１つ以上のセンサーから得られたデータに基づいて最適制御信号を与える。例えば、サスペンション・システムにおいては、１つ以上の角度および／または位置センサーを用いることができる。オフライン（実験室）学習モードでは、ファジールールは、動的モデル（またはシミュレーション）と、改良された入力信号セットとを用いて進化させられる。動的モデルからのデータは、モデルの入力および出力エントロピー生成を計算するエントロピー計算器に供給される。入力および出力エントロピー生成は、遺伝的解析器のために、エントロピー生成速度の差としてフィットネス関数を計算するフィットネス関数計算器に供給される。遺伝的解析器は、このフィットネス関数を用いて、オフライン制御システムの訓練信号を生成する。オフライン制御システムからの制御パラメータは、車両のオンライン制御システムに供給される。
【００１３】
一実施形態においては、プラントのエントロピーの時間微分（ｄＳｕ／ｄｔ）と、改良された入力信号セットを用いて訓練された制御装置からプラントに供給されるエントロピーの時間微分（ｄＳｃ／ｄｔ）との間のエントロピー生成の差を得ることにより、非線形な対象（プラント）を制御する方法。エントロピー生成の差をフィットネス（評価）関数として用いる遺伝的アルゴリズムは、オフライン制御装置の制御ルールを進化させる。プラントの非線形安定特性は、リャプノフ関数を用いて評価される。遺伝的解析器は、エントロピーを最小にし、センサー情報内容を最大にする。オフライン制御装置からの制御ルールは、サスペンション・システムを制御するためにオンライン制御装置に供給される。一実施形態においては、オンライン制御装置が、車両サスペンション・システムの１つ以上の緩衝装置（ダンパー）の減衰係数を制御する。
【００１４】
開示された発明の利点および特徴は、添付の図面と共に読めば、以下の詳細な説明から当業者によって容易に理解されるであろう。
【００１５】
［詳細な説明］
図１は、車両サスペンション・システムの１つ以上の緩衝装置を制御するための最適化制御システム１００の一実施形態を示すブロック図である。
【００１６】
制御システム１００は、車両の実（オンライン）制御モジュール１０２と学習（オフライン）モジュール１０１とに分けられている。学習モジュール１０１は、例えばファジー・ニューラルネットワーク（ＦＮＮ）のような学習制御装置１１８を含んでいる。学習制御装置（以下、「ＦＮＮ１１８」）は、訓練入力を受け取り、当該訓練入力を用いて制御方法を改変するように構成された、任意のタイプの制御システムとすることができる。ＦＮＮ１１８からの制御出力は、動的モデル１２０の制御入力と、第１エントロピー生成計算器１１６の入力とに供給される。動的モデルからのセンサー出力は、ＦＮＮ１１８のセンサー入力と、第２のエントロピー生成計算器１１４の入力とに供給される。第１のエントロピー生成計算器１１６からの出力は、加算器１１９の負入力に供給され、第２エントロピー生成計算器１１４からの出力は、加算器１１９の正入力に供給される。加算器１１９からの出力は、フィットネス（評価）関数計算器１１２の入力に供給される。フィットネス関数計算器１１２からの出力は、遺伝的解析器１１０の入力に供給される。遺伝的解析器１１０からの訓練出力は、ＦＮＮ１１８の訓練入力に供給される。
【００１７】
実制御モジュール１０２は、ファジー制御装置１２４を含んでいる。ＦＮＮ１１８からの制御ルール出力は、ファジー制御装置１２４の制御ルール入力に供給される。ファジー制御装置１２４のセンサーデータ入力は、サスペンション・システム１２６からのセンサーデータを受け取る。ファジー制御装置１２４の制御出力は、サスペンション・システム１２６の制御入力に供給される。路面信号等の外乱は、動的モデル１２０の外乱入力と、車両−サスペンション・システム１２６とに供給される。
【００１８】
実制御モジュール１０２は、車両に取り付けられ、車両サスペンション・システム１２６を制御する。学習モジュール１０１は、車両−サスペンション・システム１２６の動的モデル１２０を用いて、実制御モジュール１０２を最適化する。学習制御モジュール１０１がコンピュータシミュレーションを用いて最適化された後、ＦＮＮ１１８からの１つ以上のパラメータが、実制御モジュール１０１に供給される。
【００１９】
一実施形態においては、減衰係数制御型緩衝装置が用いられ、ファジー制御装置１２４は、サスペンション・システム１２６の１つ以上の緩衝装置のオイル流路の絞り弁を制御するための信号を出力する。
【００２０】
図２Ａおよび図２Ｂは、ＦＮＮ１１８および／またはファジー制御装置１２４において用いるのに適したファジー制御装置２００の一実施形態を示している。ファジー制御装置２００においては、１つ以上のセンサーからのデータは、ファジー化インターフェース２０４に供給される。ファジー化インターフェース２０４からの出力は、ファジー論理モジュール２０６の入力に供給される。ファジー論理モジュール２０６は、知識ベース２０２から制御ルールを得る。ファジー論理モジュール２０６からの出力は、非ファジー化インターフェース２０８に供給される。非ファジー化インターフェース２０８からの制御出力は、被制御プロセス２１０（例えばサスペンション・システム１２６、動的モデル１２０等）に供給される。
【００２１】
図１および図２に示すセンサーデータは、例えば、車両の垂直位置ｚ０、ピッチ角β、ロール角α、各車輪のサスペンション角η、各車輪のアーム角θ、各車輪のサスペンション長ｚ６、および／または各車輪の振れｚ１２を含みうる。ファジー制御ユニットは、検出結果に基づいて所定のファジールールにしたがって、各緩衝装置に対する最適絞り量を評価し、信号を出力する。
【００２２】
学習モジュール１０１は、実制御モジュール１０１と共に用いる車両−サスペンションの動的モデル１２０と、（図２Ｂに示すように）実制御モジュール１０１に対応するファジー・ニューラルネットワークを有する学習制御モジュール１１８と、学習制御モジュール１１８を最適化するための最適化モジュール１１５とを含んでいる。
【００２３】
最適化モジュール１１５は、ＦＮＮ１１８からのエントロピーの時間微分（ｄＳｃ／ｄｔ）と、動的モデル１２０から得られる対象プロセス（すなわち車両−サスペンション）内でのエントロピーの時間微分との間の差を計算する。計算された差は、遺伝的最適化器１１０によって、評価関数として用いられる。遺伝的最適化器１１０は、教示信号を遺伝的に進化させることによってＦＮＮ１１８を最適化（訓練）する。教示信号は、ＦＮＮ１１８のファジー・ニューラルネットワークに供給される。遺伝的最適化器１１０は、ＦＮＮの出力が、動的モデル１２０への入力として用いられるときに、両方のエントロピー値の時間微分間のエントロピー差を減少させるように、ファジー・ニューラルネットワーク（ＦＮＮ）を最適化する。
【００２４】
ＦＮＮ１１８からのファジールールは、それから、実制御モジュール１０２のファジー制御装置１２４に供給される。したがって、（実制御モジュール１０１の）ファジー制御装置１２４において用いられるファジールールは、車両−サスペンションの動的モデル１２０を用いて最適化される、（学習制御ユニットの）ＦＮＮ１１８からの出力に基づいて決定される。
【００２５】
遺伝的アルゴリズム１１０は、評価関数ｆに基づいて出力信号αを進化させる。αに対する複数の候補が生成され、これらの候補は、２つ一組にされ、それに基づいて複数の染色体（親）が生成されるものである。これらの染色体は、評価され、評価関数ｆを用いて最良のものから最悪のものに並べられる。全ての親染色体に対する評価の後、良好な子染色体が複数の親染色体の中から選択され、またいくつかの子染色体は無作為に選択される。選択された染色体は、次世代の親染色体を生成するように交配される。突然変異を与えてもよい。第２世代の親染色体もまた、評価され（並べられ）、同じ進化過程を経て、その次の世代（すなわち第３世代）の染色体を生成する。この進化過程は、所定の世代に達するか、または評価関数ｆが、ある値の染色体を見出すまで続けられる。遺伝的アルゴリズムの出力は、最後の世代の染色体である。これらの染色体は、ＦＮＮ１１８に供給される入力情報αとなる。
【００２６】
ＦＮＮ１１８において、ファジー制御装置１２４で用いられるファジールールは、一組のルールから選択される。選択されるルールは、遺伝的アルゴリズム１１０からの入力情報αに基づいて決定される。選択されたルールを用いて、ファジー制御装置１２４は、車両−サスペンション・システム１２６の制御信号Ｃｄｎを生成する。この制御信号は、１つ以上の緩衝装置の動作（減衰係数）を調節し、車両の所望の乗り心地とハンドリング特性を生み出す。
【００２７】
遺伝的アルゴリズム１１０は、評価関数ｆを最適化する非線形最適化器である。
【００２８】
ほとんどの最適化器の場合と同様に、最適化の成功および失敗は、最終的に、評価関数ｆの選択に依存する。
【００２９】
遺伝的アルゴリズム１１０のためのフィットネス関数１１２ｆは、
【数１】
2005538886.tif 000003
【００３０】
で与えられ、ここで、
【数２】
2005538886.tif 000004
【００３１】
である。
【００３２】
量ｄＳｕ／ｄｔは、動的モデル１２０の出力ｘ（ｔ）におけるエントロピー生成速度を表している。量ｄＳｃ／ｄｔは、ＦＮＮ１１８の出力Ｃｄｎにおけるエントロピー生成速度を表している。
【００３３】
エントロピーは、系の熱、すなわち無秩序さを特徴づけるために物理学から生まれた概念である。これはまた、一集まりの現象の不確かさの度合、または、確率変数に対しては確率分布を与えるために用いることができる。エントロピー関数は、確率分布における情報欠落の度合を与える。説明のために、ｐ（ｘ）があるパラメータの既知の状態の確率的記述を表しており、またｐ（ｘ）は、そのパラメータがｚに等しい確率であるとする。ｐ（ｘ）が一様であるとすると、パラメータｐは任意の値を等しく持ちうるものであり、観測者はパラメータｐについてほとんど知り得ない。この場合には、エントロピー関数は最大となる。しかし、要素のうちの１つｐ（ｚ）が確率１で起こるとすると、観測者はパラメータｐを正確に知ることになり、ｐについての完全な情報を有することになる。この場合には、ｐ（ｘ）のエントロピーは可能な最小の値となる。したがって、一様性の度合を与えることによって、エントロピー関数は、確率分布に関する情報の数量化を可能とする。
【００３４】
評価されたモーメントまたはデータを与えられた統計的モデルを満たすように各確率を束縛すると同時に、確率分布のエントロピー量を最大化することによって、パラメータを発見するために、これらのエントロピーの概念を適用することができる。この最適化によって、データと矛盾しない、可能な最も少ない情報を有する分布を見出すことができる。ある意味、データ内の全ての情報を確率分布の形式に変換しているものである。したがって、結果として得られる確率分布は、付加的な構造を導入することなしに、データ内の情報のみを含むものである。一般に、エントロピーの技法は、確率分布の形で復元されるパラメータを定式化するために、また最適化の束縛条件としてデータを記述するために用いられる。エントロピーの定式化を用いることで、広い範囲の評価を行うこと、特異な問題を扱うこと、また、強い分布上の仮定を導入する必要なく、変動する各ソースからの情報を組み合わせることができる。
【００３５】
ＦＮＮのエントロピーに基づく最適化は、プラントのエントロピーの時間微分（ｄＳｕ／ｄｔ）と、動的モデル１２０を制御するＦＮＮ１１８制御装置から動的モデルに与えられるエントロピーの時間微分（ｄＳｃ／ｄｔ）との間の差を得た後、遺伝的アルゴリズムを用いて制御ルールを進化させることに基づいている。エントロピーの時間微分は、エントロピー生成速度と呼ばれる。遺伝的アルゴリズム１１０は、動的モデル１２０のエントロピー生成速度（すなわち、被制御プロセスのエントロピー生成）（ｄＳｕ／ｄｔ）と、低レベル制御装置のエントロピー生成速度（ｄＳｃ／ｄｔ）との間の差を、評価関数として最小化する。動的モデル（動的モデルは、物理的なプラントを表している）の非線形動作特性は、リャプノフ関数を用いて計算される。
【００３６】
平衡点近傍でのモデル１２０の動的安定性は、以下のようにして、リャプノフ関数を用いて判定することができる。Ｖ（ｘ）を、原点を含む領域Ｄ⊂Ｒｎ内で定義される連続微分可能スカラー関数とする。関数Ｖ（ｘ）は、Ｖ（０）＝０かつｘ≠０に対してＶ（ｘ）＞０であるとき、正定値であると言われる。関数Ｖ（ｘ）は、全てのｘに対してＶ（ｘ）≧０であるとき、半正値であると言われる。関数Ｖ（ｘ）は、−Ｖ（ｘ）が正定値または半正値であるとき、それぞれ、負定値または半負値であると言われる。軌道
【数３】
2005538886.tif 000005
【００３７】
に沿ったＶの微分は、
【数４】
2005538886.tif 000006
【００３８】
で与えられ、ここで、∂Ｖ／∂ｘは、ｉ番目の成分が∂Ｖ／∂ｘｉである行ベクトルであり、ｎ次元ベクトルｆ（ｘ）の成分は、局所的にｘのリプシッツ関数であり、領域Ｄ内の全てのｘに対して定義される。リャプノフの安定性定理では、連続微分可能正定値関数Ｖ（ｘ）が存在し、
【数５】
2005538886.tif 000007
【００３９】
が負定値であれば、原点は安定であるということが示されている。安定条件を満たす関数Ｖ（ｘ）は、リャプノフ関数と呼ばれる。
【００４０】
遺伝的アルゴリズム１１０は、最小エントロピー生成の原理を用いて、単純な構造で、最適制御値の探索を実現する。
【００４１】
ファジー調整ルールは、遺伝的アルゴリズム１１０によって与えられる大域的な入力に基づいて、ファジールールの加速をともない、ファジー・ニューラルネットワーク１１８の学習システムによって作られる。
【００４２】
一般に、非線形系に対する運動方程式は、「ｑ」を一般座標として、「ｆ」および「ｇ」を任意の関数、「Ｆｅ」を制御入力として定義して、以下のように表される。
【数６】
2005538886.tif 000008
【００４３】
上記方程式において、散逸項と２番目の項の制御入力とに速度をかけると、エントロピーの時間微分に対して、以下の方程式が得られる。
【数７】
2005538886.tif 000009
【００４４】
ｄＳ／ｄｔは全系のエントロピーの時間微分である。ｄＳｕ／ｄｔは、被制御プロセスであるプラントのエントロピーの時間微分である。ｄＳｃ／ｄｔは、プラントの制御システムのエントロピーの時間微分である。
【００４５】
以下の方程式が、方程式（ａ）に対するリャプノフ関数として選択される。
【数８】
2005538886.tif 000010
【００４６】
リャプノフ関数の積分が大きければ大きいほど、プラントの動的特性は安定である。
【００４７】
したがって、系の安定化のために、以下の方程式が、開放動的システムのエントロピー生成とリャプノフ関数との間の関係式として導入される。
【数９】
2005538886.tif 000011
【数１０】
2005538886.tif 000012
【００４８】
ダフィング振動子は、動的な系の一例である。ダフィング振動子では、運動方程式は次のように表され、
【数１１】
2005538886.tif 000013
【００４９】
この方程式からのエントロピー生成は、次のように計算される。
【数１２】
2005538886.tif 000014
【００５０】
さらに、方程式（ｆ）に関係するリャプノフ関数は、次のようになる。
【数１３】
2005538886.tif 000015
【００５１】
方程式（ｈ）を用いて方程式（ｆ）を変形すると、次のように表される。
【数１４】
2005538886.tif 000016
【００５２】
方程式（ｉ）の左辺にｘをかけると次のようになる。
【数１５】
2005538886.tif 000017
【００５３】
そして、リャプノフ関数を時間で微分すると次のようになる。
【数１６】
2005538886.tif 000018
【００５４】
これを簡単な代数に変形すると、次のようになる。
【数１７】
2005538886.tif 000019
【００５５】
ここで「Ｔ」は規格化因子である。
【００５６】
ｄＳ／ｄｔを用いて、系の安定性を評価する。ｄＳｕ／ｄｔは、プラントのエントロピーの時間変化である。−ｄＳｃ／ｄｔは、制御系からプラントに与えられる負のエントロピーの時間変化と考えられる。
【００５７】
本発明は、被制御プロセスであるプラントのエントロピーの時間微分ｄＳｕ／ｄｔと、プラントのエントロピーの時間微分ｄＳｕ／ｄｔとの間の差に基づいて、プラントの全制御システムに対して、外乱のような浪費を計算するものである。そして、その評価は、リャプノフ関数であらわされる被制御プロセスの安定性と関係づけることで行われる。すなわち、両方のエントロピーの差が小さいほど、プラントの動作はより安定である。
【００５８】
（サスペンション制御）
一実施形態においては、図１〜図２の制御システム１００は、例えば自動車、トラック、戦車、自動二輪車等のサスペンション制御システムに適用される。
【００５９】
図３は、自動車のサスペンション・システムの概略図である。図３において、右フロント車輪３０１は、右アーム３１３に連結されている。バネダンパー・リンク機構３３４は、車体３１０に対するアーム３１３の角度を制御する。左フロント車輪３０２は、左アーム３２３に連結されており、バネダンパー３２４は、アーム３２３の角度を制御する。フロント・スタビライザー３３０は、右アーム３２３に対する左アーム３１３の角度を制御する。４つの車輪の詳細図を図４〜図７に示す。同様のリンク機構が、右リア車輪３０３と左リア車輪３０４とについて示してある。
【００６０】
サスペンション制御システムの一実施形態において、学習モジュール１０１は、車両−サスペンションの動的モデル１２０を用いている。図３は、車両−サスペンションの動的モデルの各パラメータを示している。図４〜図７は、図３に示すような各車輪についての分解図を示している。
【００６１】
図３〜図７に示す車両３００のサスペンション・システムの動的モデル１２０は、次のように説明される。
【００６２】
１．変換行列の記述
１．１  大域基準座標ｘｒ、ｙｒ、ｚｒ｛ｒ｝が、車体３１０の幾何的中心Ｐｒにあるとする。
【００６３】
以下は、局所座標を表現するための変換行列であり、
｛２｝は、原点が車体３１０の重心である局所座標、
｛７｝は、原点がサスペンションの重心である局所座標、
｛１０ｎ｝は、原点がｎ番目のアームの重心である局所座標、
｛１２ｎ｝は、原点がｎ番目の車輪の重心である局所座標、
｛１３ｎ｝は、原点が路面に対するｎ番目の車輪の接点である局所座標、
｛１４ｎ｝は、原点がスタビライザーの接続点である局所座標である。
【００６４】
なお、以下の説明においては、車輪３０２、３０１、３０４および３０３は、それぞれ、「i」、「ii」、「iii」および「iv」を用いて示す。
【００６５】
１．２  変換行列
示したように、「ｎ」は、それぞれ左フロント、右フロント、左リアおよび右リアに対する、i、ii、iiiおよびivのような車輪の位置を示す係数である。局所座標系ｘ０、ｙ０およびｚ０｛０｝は、座標｛ｒ｝をベクトル（０，０，ｚ０）に沿って移動させる以下の変換行列を用いて表される。
【数１８】
2005538886.tif 000020
【００６６】
ベクトル｛ｒ｝をｙｒに沿って角度β回転させると、変換行列００ｃＴで、局所座標系ｘ０ｃ、ｙ０ｃ、ｚ０ｃ｛０ｒ｝ができる。
【数１９】
2005538886.tif 000021
【００６７】
｛０ｒ｝をベクトル（ａ１ｎ，０，０）を通して移動させると、変換行列０ｒ０ｆＴで、局所座標系ｘ０ｆ、ｙ０ｆ、ｚ０ｆ｛０ｆ｝ができる。
【数２０】
2005538886.tif 000022
【００６８】
上記の手順を繰り返して、以下の変換行列で、他の局所座標系が生成される。
【数２１】
2005538886.tif 000023
【数２２】
2005538886.tif 000024
【００６９】
１．３  各車輪（添字ｎ：左フロントに対してi、右フロントに対してii等）に対する座標は、以下のように生成される。
【００７０】
｛１ｎ｝をベクトル（０，ｂ２ｎ，０）を通して移動させると、変換行列１ｆ３ｎＴで、局所座標系ｘ３ｎ、ｙ３ｎ、ｚ３ｎ｛３ｎ｝ができる。
【数２３】
2005538886.tif 000025
【数２４】
2005538886.tif 000026
【数２５】
2005538886.tif 000027
【数２６】
2005538886.tif 000028
【数２７】
2005538886.tif 000029
【数２８】
2005538886.tif 000030
【数２９】
2005538886.tif 000031
【数３０】
2005538886.tif 000032
【数３１】
2005538886.tif 000033
【数３２】
2005538886.tif 000034
【数３３】
2005538886.tif 000035
【数３４】
2005538886.tif 000036
【００７１】
１．４  いくつかの行列を組み合わせて計算をより簡単にする。
【数３５】
2005538886.tif 000037
【数３６】
2005538886.tif 000038
【数３７】
2005538886.tif 000039
【数３８】
2005538886.tif 000040
【数３９】
2005538886.tif 000041
【００７２】
２．局所座標系における、および車体３１０を基準とする座標｛ｒ｝または｛１ｎ｝との関係における、両方のモデルの全ての部分の記述
２．１  局所座標系における記述
【数４０】
2005538886.tif 000042
【００７３】
２．２  大域基準座標系｛ｒ｝における記述
【数４１】
2005538886.tif 000043
【数４２】
2005538886.tif 000044
【数４３】
2005538886.tif 000045
【数４４】
2005538886.tif 000046
【数４５】
2005538886.tif 000047
【００７４】
ここで、ζｎには、
【数４６】
2005538886.tif 000048
【００７５】
が代入され、これは、この幾何学的関係で車輪を支持するリンク機構のためである。
【００７６】
２．３  局所座標系｛１ｎ｝におけるスタビライザーのリンク点の記述
スタビライザーは、車体３１０に固定された局所座標系｛１ｎ｝における両方のアームの間の変位の差に力が比例するバネとして作用する。
【数４７】
2005538886.tif 000049
【００７７】
３．＜車体＞、＜サスペンション＞、＜アーム＞、＜車輪＞、および＜スタビライザー＞の運動エネルギー、位置エネルギーおよび散逸関数
バネによるもの以外の位置エネルギーおよび運動エネルギーは、慣性大域座標｛ｒ｝を基準とする変位に基づいて計算される。バネによる位置エネルギーおよび散逸関数は、各局所座標における運動に基づいて計算される。
【００７８】
＜車体＞
【数４８】
2005538886.tif 000050
【００７９】
ここで、
【数４９】
2005538886.tif 000051
【数５０】
2005538886.tif 000052
【００８０】
したがって
【数５１】
2005538886.tif 000053
【数５２】
2005538886.tif 000054
【００８１】
＜サスペンション＞
【数５３】
2005538886.tif 000055
【数５４】
2005538886.tif 000056
【数５５】
2005538886.tif 000057
【数５６】
2005538886.tif 000058
【数５７】
2005538886.tif 000059
【数５８】
2005538886.tif 000060
【００８２】
＜アーム＞
【数５９】
2005538886.tif 000061
【００８３】
ここで、
【数６０】
2005538886.tif 000062
【数６１】
2005538886.tif 000063
【００８４】
したがって、
【数６２】
2005538886.tif 000064
【数６３】
2005538886.tif 000065
【数６４】
2005538886.tif 000066
【００８５】
＜車輪＞
【数６５】
2005538886.tif 000067
【００８６】
ここで、
【数６６】
2005538886.tif 000068
【００８７】
アームに対する方程式において、ｍａｎにｍｗｎを、ｅ１ｎにｅ３ｎを代入すると、以下の車輪に対する方程式が与えられる。
【数６７】
2005538886.tif 000069
【数６８】
2005538886.tif 000070
【００８８】
＜スタビライザー＞
【数６９】
2005538886.tif 000071
【数７０】
2005538886.tif 000072
【数７１】
2005538886.tif 000073
【数７２】
2005538886.tif 000074
【００８９】
したがって、全運動エネルギーは、
【数７３】
2005538886.tif 000075
【数７４】
2005538886.tif 000076
【数７５】
2005538886.tif 000077
【数７６】
2005538886.tif 000078
【００９０】
ここで、
【数７７】
2005538886.tif 000079
【００９１】
以下、添字「ｎ］を有する変数および係数は、陰にまたは陽に、それらがｎ＝i、ii、iiiおよびivについての和を要することを示す。
【００９２】
全位置エネルギーは、
【数７８】
2005538886.tif 000080
【数７９】
2005538886.tif 000081
【数８０】
2005538886.tif 000082
【００９３】
ここで、
【数８１】
2005538886.tif 000083
【００９４】
４．  ラグランジュの方程式
ラグランジアンは以下のように書かれる。
【数８２】
2005538886.tif 000084
【数８３】
2005538886.tif 000085
【数８４】
2005538886.tif 000086
【数８５】
2005538886.tif 000087
【数８６】
2005538886.tif 000088
【数８７】
2005538886.tif 000089
【数８８】
2005538886.tif 000090
【数８９】
2005538886.tif 000091
【数９０】
2005538886.tif 000092
【数９１】
2005538886.tif 000093
【数９２】
2005538886.tif 000094
【数９３】
2005538886.tif 000095
【数９４】
2005538886.tif 000096
【数９５】
2005538886.tif 000097
【数９６】
2005538886.tif 000098
【数９７】
2005538886.tif 000099
【数９８】
2005538886.tif 000100
【数９９】
2005538886.tif 000101
【数１００】
2005538886.tif 000102
【数１０１】
2005538886.tif 000103
【数１０２】
2005538886.tif 000104
【数１０３】
2005538886.tif 000105
【００９５】
散逸関数は、
【数１０４】
2005538886.tif 000106
【００９６】
束縛条件は、幾何学的束縛、および路面と車輪との接点に基づくものである。
【００９７】
幾何学的束縛条件は次のように表される。
【数１０５】
2005538886.tif 000107
【００９８】
路面と車輪との接点は次のように定義される。
【数１０６】
2005538886.tif 000108
【００９９】
ここで、Ｒｎ（ｔ）は、各車輪での路面入力である。微分は、
【数１０７】
2005538886.tif 000109
【０１００】
これらの束縛条件の微分は、
【数１０８】
2005538886.tif 000110
【０１０１】
と書かれるので、値ａｌｎｊは次のように得られる。
【数１０９】
2005538886.tif 000111
【０１０２】
上記より、ラグランジュの方程式は、
【数１１０】
2005538886.tif 000112
【０１０３】
となり、ここで、
【数１１１】
2005538886.tif 000113
【数１１２】
2005538886.tif 000114
【数１１３】
2005538886.tif 000115
【数１１４】
2005538886.tif 000116
【数１１５】
2005538886.tif 000117
【数１１６】
2005538886.tif 000118
【数１１７】
2005538886.tif 000119
【数１１８】
2005538886.tif 000120
【数１１９】
2005538886.tif 000121
【数１２０】
2005538886.tif 000122
【数１２１】
2005538886.tif 000123
【数１２２】
2005538886.tif 000124
【数１２３】
2005538886.tif 000125
【数１２４】
2005538886.tif 000126
【数１２５】
2005538886.tif 000127
【数１２６】
2005538886.tif 000128
【数１２７】
2005538886.tif 000129
【数１２８】
2005538886.tif 000130
【数１２９】
2005538886.tif 000131
【数１３０】
2005538886.tif 000132
【数１３１】
2005538886.tif 000133
【数１３２】
2005538886.tif 000134
【数１３３】
2005538886.tif 000135
【数１３４】
2005538886.tif 000136
【数１３５】
2005538886.tif 000137
【数１３６】
2005538886.tif 000138
【数１３７】
2005538886.tif 000139
【数１３８】
2005538886.tif 000140
【数１３９】
2005538886.tif 000141
【数１４０】
2005538886.tif 000142
【０１０４】
微分された束縛条件から、以下のようになる。
【数１４１】
2005538886.tif 000143
【数１４２】
2005538886.tif 000144
【数１４３】
2005538886.tif 000145
【数１４４】
2005538886.tif 000146
【０１０５】
後のエントロピー生成の計算のために方程式（１１６）を追加して微分すると、
【数１４５】
2005538886.tif 000147
【０１０６】
が与えられ、したがって、
【数１４６】
2005538886.tif 000148
【０１０７】
または、束縛条件の第３の方程式から、
【数１４７】
2005538886.tif 000149
【数１４８】
2005538886.tif 000150
【０１０８】
ＩＶ  エントロピー生成に関する方程式
（遺伝的アルゴリズムのフィットネス関数に用いる）最小エントロピー生成は、次のように表される。
【数１４９】
2005538886.tif 000151
【数１５０】
2005538886.tif 000152
【数１５１】
2005538886.tif 000153
【数１５２】
2005538886.tif 000154
【数１５３】
2005538886.tif 000155
【０１０９】
学習モジュール１０１は、上記の方法によって得られる車両−サスペンションの動的モデルに基づいて、擬センサー信号を得る。そして、学習モジュール１０１は、擬センサー信号に基づいて動作するよう学習制御ユニットに命令する。さらに、最適化部で、学習モジュール１０１は、学習制御ユニットからのエントロピーの時間微分と、被制御プロセス内のエントロピーの時間微分とを計算する。本実施形態においては、被制御プロセス内のエントロピーは、上記のような動的モデルから得られる。本実施形態は、車体に関係するエントロピーの時間微分ｄＳｃｓ／ｄｔ（ＳｃｓはサスペンションのＳｃ）と、サスペンションに関係するエントロピーの時間微分ｄＳｓｓ／ｄｔ（下付添字ｓｓはサスペンションを指している）が加えられるｄＳｓ／ｄｔとを利用している。さらに、本実施形態には、減衰係数制御型緩衝装置が用いられている。学習制御ユニット（実制御モジュール１０１の制御ユニット）は、緩衝装置のオイル流路の絞り量を制御するため、速度成分は、学習制御ユニットの出力には含まれない。したがって、学習制御ユニットのエントロピーは減少させられ、０に向かう。
【０１１０】
最適化部は、学習制御ユニットからのエントロピーの時間微分と、被制御プロセス内のエントロピーの時間微分との間の差として評価関数を定義する。最適化部は、上記の差（すなわち、本実施形態における被制御プロセス内のエントロピーの時間微分）が小さくなるように、遺伝的アルゴリズムを用いて、学習制御ユニットにおいて、教示信号（ファジー・ニューラルネットワークの入出力値）を遺伝的に進化させる。学習制御ユニットは、教示信号の学習に基づいて最適化される。
【０１１１】
そして、実制御モジュール１０１の制御ユニットのパラメータ（本実施形態では、ファジー推論に基づくファジールール）は、最適化学習制御ユニットに基づいて定められる。これにより、非線形な特性を有するサスペンションの最適な調節が可能とされる。
【０１１２】
さまざまな種類の方法が、車両サスペンションの減衰力を制御するのに、アクティブまたはセミアクティブ・サスペンション・システムに用いられる。システムによっては、サスペンション・システムの伝達関数が、古典制御アルゴリズム（例えばＰＩＤアルゴリズム）にデータを供給するさまざまな数のセンサーによって制御される。代わりに、現代制御アルゴリズムを用いることができるが、そのようなシステムは、通常、車両の状態についての十分な情報を得るために、多くのセンサーを用いる。
【０１１３】
本開示では、ファジー制御装置の性能を落とさずに、少なくされた数のセンサーを用いるインテリジェント制御システムが記載されている。センサー信号からの情報を取り出し、知識ベースを生成して、良好な乗り心地と安定性との両方を実現する。結果は、シミュレーションと実地試験とで評価される。
【０１１４】
非線形な動きを表すことを可能とするために、各サスペンションの４つの局所座標と、車体の３つの局所座標との、合計１９の局所座標が、上記図３〜図７と結びつけて説明した数学的車両モデルを用いて考慮される。運動方程式は、ラグランジュの方法に基づいて上で導かれた。
【０１１５】
試験車両の主なパラメータを表１に示し、さまざまなダンパーの特性を図６に示す。一実施形態において、ダンパーの弁は、最もやわらかい位置から最も硬い位置まで９段階を有するステップモーターによって制御される。以下に述べる例では、１ステップ移動させるのに７．５ｍｓかかる。より速いまたは遅い１ステップの移動もまた用いうる。
【表１】
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【０１１６】
図９に示すように、測定された路面形状データは微分され、各車輪の入力速度信号として用いられる。図９に示すデータに関係する路面を教示信号路面と称する。リア車輪からの信号は、５０ｋｍ／ｈの車両速度で、フロント車輪とリア車輪との間の時間差に対応する２００ｍｓだけ遅れる。
【０１１７】
車体のふるまいは、多くの場合、加速およびジャークによって議論される。しかし、加速およびジャークは、車両の安定性と乗り心地との両方を制御するのに、必ずしも適してはいない。安定性は、１Ｈｚ程度の低周波成分に主に支配され、また乗り心地は、４または５Ｈｚを超える周波数成分に支配される。上下、ピッチ、およびロールの３軸も考慮される。
【０１１８】
図１０は、教示信号を生成するためのシステム１０００のブロック図である。システム１０００においては、路面信号１００１は、車両およびサスペンションを模するモデル１００２に供給される。モデル１００２からの状態変数出力は、教示信号メモリー１００６と、フィットネス関数１００３とに供給される。フィットネス関数（ＦＦ）１００３は、遺伝的アルゴリズム１００４に供給される。遺伝的アルゴリズム１００４は、モデル１００２および教示信号メモリー１００６に与えられる減衰力を最適化するために設けられている。
【０１１９】
一実施形態において、以下のフィットネス関数（ＦＦ）１００３を用いて、より良い安定性を得るためにピッチ角加速度の低周波成分を、またより良い乗り心地を得るために上下加速度の高周波成分を減少させる。
【数１５４】
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【０１２０】
ここで、Ａｐ（１）は、１Ｈｚのピッチ角加速度の振幅であり、Ａｈ（ｎ）は、上下加速度のｎＨｚ成分である。
【０１２１】
上記の数学的車両モデルからの運動方程式を、モデル１００２（例えばＳｉｍｕｌｉｎｋモデルのように構成された）に用いて、路面信号によって外乱を加えられたときの車両−サスペンション・システムのダイナミクスを記述する。図１０に示すように、モデル１００２からの出力を用いて教示信号を生成する。路面信号１００１と、制御される４つのダンパーの減衰係数とを用いて、数学的モデル１００２は、車およびサスペンションの動きを計算する。遺伝的アルゴリズム１００４は、各時間ステップ（例えば７．５ｍｓ）で、ＦＦ１００３を最小にする最良の（各ダンパーの）減衰係数を探す。一連のそのような減衰係数は、教示信号データとして教示信号メモリー１００６内に格納される。サンプルの教示信号を図１１に示す。
【０１２２】
図１２は、７センサー・システムにおけるファジー・ニューラルネットワーク（ＦＮＮ）１２０１を訓練するための学習方法のブロック図である。ＦＮＮ１２０１への入力には、４つのダンパー速度、上下加速度、ピッチ加速度、およびロール加速度が含まれる。ＦＮＮ１２０１の出力には、４つのダンパーの弁の位置が含まれる。ＦＮＮ１２０１からの弁の位置の出力は、教示信号における弁の位置から差し引かれ、知識ベース（ＫＢ）１２０２を構成するのに供給される誤差信号を生成する。
【０１２３】
適応ファジーモデラー（例えばＳＴＭｉｃｒｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ社のＡｄａｐｔｉｖｅ Ｆｕｚｚｙ Ｍｏｄｅｌｅｒのような）を学習に用いることができる。一実施形態においては、適応ファジーモデラーは、Ｗｉｎｎｅｒ-Ｔａｋｅ-Ａｌｌファジー結合メモリー・ニューラルネットワークでの管理されない学習を通してルールを構築する。各入出力メンバーシップ関数の位置と形状との調整は、マルチプレーヤー後方伝播ファジー結合メモリー・ニューラルネットワークでの管理された学習によって実行される。一実施形態においては、ファジーモデルは、０次のＳｕｇｅｎｏ ｔｙｐｅのものである。
【０１２４】
減衰力がダンパー速度の非線形関数であるため、一実施形態においては、７種類の信号源を用いて、アクチュエータとして作用するような独立したダンパーを用いて、３軸に沿って車体の動きを制御する。そのような場合には、図１２に示すように、上下、ピッチ、およびロールの３つの車体加速度信号と、４つのダンパー速度信号とを、ファジー推論に対する入力として用いる。知識ベース１２０２は、教示信号記憶装置１００６からの教示信号を学習することにより得られる。図１４は、教示信号と比較された知識ベースによる推論シミュレーションを示している。
【０１２５】
車体の上下、ピッチ、およびロールの動作は、連成振動モードにあり、互いにかなり密接に関連している。垂直並進運動は、ピッチングおよびローリング運動を引き起こす。したがって、後者の２つの動作は、上下動作を観測することによって評価することができる。上下動信号は、通常、車輪の動作に関する一定の情報を有している。この場合、図１３に示すように、いくつかの種類の情報を上下加速度信号から、フィルターを通して取り出すことができる。
【０１２６】
図１３において、教示信号記憶装置１００６からの上下加速度信号は、減算器の第１の入力に、およびフィルターブロック１３０１のローパスフィルター１３０２に供給される。ローパスフィルターの出力は、積分器１３０３と、ＦＮＮ１３０１の第１の入力とに供給される。積分器１３０３の出力は、ＦＮＮ１３０１の第２の入力と、バンドパスフィルター１３０４、ハイパスフィルター１３０５および高速フーリエ変換（ＦＦＴ）モジュール１３０６とに供給される。バンドパスフィルター１３０４、ハイパスフィルター１３０５および高速フーリエ変換（ＦＦＴ）モジュール１３０６の出力は、ＦＮＮ１３０１のそれぞれの入力に供給される。ＦＮＮ１３０１からの弁の位置の出力は、減算器の第２の入力に供給される。減算器の出力は、ＫＢ１３０２を構成するのに供給される誤差信号である。ＫＢ１３０２は、ＦＮＮ１３０１に供給される。
【０１２７】
図２１は、ＦＮＮ１３０１への入力の代替実施形態を示しており、上下加速度信号２１１０が、フィルターブロック２１０１によって濾波されている。フィルターブロック２１０１において、ローパスフィルター２１０２はノイズキャンセル用。ローパスフィルター２１０２の出力は、入力１としてＦＮＮ１３０１に、また、積分器２１０３を通して速度信号入力に供給される。積分器２１０３の速度出力は、入力２としてＦＮＮ１３０１に、また、バンドパスフィルター２１０４およびハイパスフィルター２１０５に供給される。車体の固有振動数の近くでの動作の情報は、ＦＮＮ１３０１の入力３のバンドパスフィルターによって取り出される。ハイパスフィルター２１０５およびＦＦＴ２１０６によって取り出されて路面粗さを表す５Ｈｚを超える周波数は、それぞれ、入力４および５として利用される。
【０１２８】
７センサー・システムに用いられたものと同じ教示信号が学習に用いられる。図９は、教示信号と比較された知識ベースによる推論シミュレーションを示している。ファジーモデリング・パラメータと学習結果とを表２に示す。
【表２】
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【０１２９】
図１６は、ファジー制御シミュレーション１６００のブロック図である。シミュレーション１６００において、シミュレーションは、ＫＢ１３０２を用いるファジー制御装置１６０２によって減衰係数が制御される以外は、モデル１００２を用いて実行される。センサー１６０１は、システムの上下加速度を検出し、測定された上下動は、フィルター１３０１（または代わりに２１０１）に供給され、ファジー制御装置１６０２のＦＮＮへの入力を生成する。
【０１３０】
７センサー、および単一センサーのシステムによる両方のシミュレーション結果を図１７に示す。制御なしのシミュレーション結果も、参考のため、図に加えている。図８に示すように、ハードダンピングの間は、減衰係数は最大位置またはその近くに保たれている。図８に示すように、ソフトダンピングの間は、減衰係数は最小位置またはその近くに保たれている。
【０１３１】
この図は、３つのグループ、すなわち、上下、ピッチ、およびロールを示している。各グループの下側の行のデータは、ライン間の差を示す累積振幅を示しており、一方、上側の行のデータは、振幅自体の時間履歴を示している。
【０１３２】
知識ベースのロバスト性を調べるために、教示信号路面とは異なる特性を有する確率的路面信号を用いて、他のシミュレーションを（図１８に示すように）実行する。
【０１３３】
単一センサー・システムを用い、また教示信号路面に対して固定された減衰係数を用いた実地試験を図１９に示す。図１９の試験条件は、路面が路面信号測定後に変更されたこと、および、車体の加速度計の信号がシミュレーションよりも高周波成分を含んでいる以外は、シミュレーションと同様であった。図２０は、制御システムのロバスト性をさらに証明、調査するために、第２の路面に対するさらなる実地試験結果を示している。
【０１３４】
学習結果は、たとえ、より少ない数のルール（表２参照）を有していても、単一センサー・システムの誤差は小さくなる傾向にあることを示しており、これは推論シミュレーション（図１４〜図１５）にも見られる。
【０１３５】
図１７に見られるように、教示信号路面の路面信号が利用されるので、これらの知識ベースを有するファジー制御装置の制御性能は一般に同様である。上下動の高周波成分は不十分であるが、ピッチ動作の低周波成分は、フィットネス関数によって意図されるようによく減少される。
【０１３６】
しかし、単一センサー・システムは、そのロバスト性（図１８）のゆえに、異なる路面で利点を示す。単一センサー・システムでは、さまざまな周波数成分が、７センサー・システムよりもよくフィットネス関数によって減少させられる。
【０１３７】
単一センサー・システムは、実地において（図１９）、シミュレーションと同様の制御性能を示す。これは、他の路面（図２０）においてもよく機能し、このことは、知識ベースが、車両のふるまいの特性についての重要な情報を学習したこと、また、したがって、ファジーシステムは、上下加速度の単一の信号源から適切に情報を取り出すことができるということを意味している。
【０１３８】
したがって、モデルに基づいたロバストなインテリジェント・セミアクティブ・サスペンション制御システムの設計方法を乗用車に適用することができる。フィットネス関数が車体の乗り心地および安定性の相反する要求を満足するように決められる遺伝的アルゴリズムによって、ダンパー制御のために大域的に最適化された教示信号を生成することができる。適当なフィルターを通して単一の加速度計によって供給される適切に選択された入力信号を用いて、正確かつロバストな制御のためのファジー制御装置が実現できる。実際の実地試験を実施することなく、コンピュータ上で、さまざまな種類の確率的な路面信号に対して、知識ベースを最適化することができることが述べられている。
【０１３９】
前記のものは、本発明の特定の実施形態の記載および例証であったが、添付の特許請求の範囲によって画定される本発明の範囲および要旨から逸脱することなく、当業者によって、本発明に対するさまざまな変形および変更がなされうる。
【図面の簡単な説明】
【０１４０】
【図１】緩衝装置のための制御システムを示すブロック図である。
【図２Ａ】検出結果に基づいて所定のファジールールにしたがって、緩衝装置毎に最適な絞り量を評価し、信号を出力するファジー制御ユニットを示すブロック図である。
【図２Ｂ】ファジー・ニューラルネットワークを有する学習制御ユニットを示すブロック図である。
【図３】車両−サスペンション・システムの動的モデルのパラメータを示す、４輪車両サスペンション・システムの概略図である。
【図４】図３からの、右フロント車輪に対応付けられたパラメータの詳細図である。
【図５】図３からの、左フロント車輪に対応付けられたパラメータの詳細図である。
【図６】図３からの、右リア車輪に対応付けられたパラメータの詳細図である。
【図７】図３からの、左リア車輪に対応付けられたパラメータの詳細図である。
【図８】可変ダンパーの特性を示している。
【図９】車両の４つの車輪に対する路面信号のグラフを示している。
【図１０】教示信号生成方法のブロック図である。
【図１１】サンプルの教示信号を示している。
【図１２】７センサー・システムの学習方法のブロック図である。
【図１３】単一センサー方式の学習方法のブロック図である。
【図１４】７センサー・システムの学習結果を示している。
【図１５】単一センサー・システムの学習結果を示している。
【図１６】ファジー制御シミュレーションのブロック図である。
【図１７】第１サンプル路面の教示信号のシミュレーション結果を示している。
【図１８】第２サンプル路面の教示信号のシミュレーション結果を示している。
【図１９】第１の教示信号路面の実地試験結果を示している。
【図２０】第２の教示信号路面の実地試験結果を示している。
【図２１】シミュレーションシステムの構成のブロック図である。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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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】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【国際調査報告】
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