(57)【要約】【課題】学習によって、運転者の特質に応じた走行モードの切り換えを行う。【解決手段】走行モードは、エンジン１０を停止して、バッテリ２２からの電力でモータジェネレータＭＧ２を駆動して車両を走行させる放電モードと、発電機ＭＧ１の発電電力またはモータジェネレータＭＧ２の回生電力によりバッテリ２２を充電しながら車両を走行させる充電モードと、エンジン１０の出力とモータジェネレータＭＧ２の出力との両方で車両を走行させるパワーモードと、を含む。そして、車両の要求出力および車速に応じて、放電モード、充電モードのいずれを選択するかについてのマップを有し、車両の要求出力および車速の履歴を学習し、学習結果に基づいてマップを更新する。【選択図】図１
2018134942.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動力を出力する内燃機関と、
充放電可能な蓄電装置と、
内燃機関の動力によって発電をして蓄電装置を充電する発電機と、
蓄電装置からの電力によって駆動し、動力を出力するとともに、車両の慣性力を利用して回生電力を発生するモータジェネレータと、
を含むハイブリッド車両において走行モードを切り換え制御するハイブリッド車両の制御装置であって、
走行モードは、
内燃機関を停止して、蓄電装置からの電力でモータジェネレータを駆動して、蓄電装置から放電しながら車両を走行させる第１モードと、
発電機の発電電力またはモータジェネレータの回生電力により蓄電装置を充電しながら車両を走行させる第２モードと、
内燃機関の出力とモータジェネレータの出力との両方で車両を走行させる第３モードと、
を含み、
制御装置は、
車両の要求出力および車速に応じて、第１モード、第２モードのいずれを選択するかについてのマップを有し、
車両の要求出力および車速の履歴を学習し、学習結果に基づいてマップを更新する、
ハイブリッド車両の制御装置。
【請求項２】
請求項１に記載のハイブリッド車両の制御装置であって、
車両走行における要求出力および速度の出現頻度を算出し、第１モードおよび第２モードの出現頻度の偏りを減らすように、マップを更新する、
ハイブリッド車両の制御装置。
【請求項３】
請求項１に記載のハイブリッド車両の制御装置であって、
車両走行における要求出力および速度の出現頻度を算出し、同一の航続距離を維持した場合に、内燃機関による燃料消費が最小になるように、マップを更新する、
ハイブリッド車両の制御装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１つに記載のハイブリッド車両の制御装置であって、
要求出力に対し、モータジェネレータの最大出力をしきい値として第３モードを選択する、
ハイブリッド車両の制御装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１つに記載のハイブリッド車両の制御装置であって、
車速に応じた内燃機関の最高効率点の出力と、要求出力との正の差をモータジェネレータの出力で補足する、
ハイブリッド車両の制御装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１つに記載のハイブリッド車両の制御装置であって、
車速に応じた内燃機関の最高効率点の出力と、要求出力との負の差をモータジェネレータの発電で吸収する、
ハイブリッド車両の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ハイブリッド車両における走行モードを制御するハイブリッド車両の制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
モータジェネレータおよび内燃機関（エンジン）を搭載するハイブリッド車両が広く普及している。このハイブリッド車両においては、車両の走行の駆動力として、モータジェネレータの利用するモードや、エンジンのみを利用するモードや、両方を利用するモードがある。また、蓄電装置の充電についても、内燃機関の駆動によって発電をした電力で充電するモードや、モータジェネレータの回生電力で充電するモードがある。
【０００３】
特許文献１には、２つのモータとエンジンを搭載したハイブリッド車両において、エンジンにより走行するモード、１つのモータによる走行するモード、２つのモータにより走行するモードを切り換えることが示されている。
【０００４】
特許文献２には、基本的にエンジンの駆動力を利用しないで走行するモードと、適宜エンジンの駆動力を利用して走行するモードを切り換えることが示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１６-１７９７２７号公報
【特許文献２】ＷＯ２０００／１２５１８６Ａ１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ここで、上述のように、ハイブリッド車両の走行モードには各種のものがあるが、駆動力の伝達機構についても各種のものがあり、必ずしもいろいろな走行モードが選択できるわけではない。例えば、シリーズハイブリッドではエンジンの駆動力による走行モードを選択できない。また、トランスミッションに遊星歯車を利用するパラレルハイブリッドでは、エンジンとモータジェネレータの駆動について所定の制限がある。
【０００７】
シリーズハイブリッドモード、パラレルハイブリッドモードを自由に切り換え利用できれば、より効率的な車両走行が達成できる可能性がある。さらに、運転者の運転についての特質によって、どのような走行モードの選択が変化する。従って、効果的な走行モードの切り換えには、運転者の特質の考慮も必要と考えられる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、動力を出力する内燃機関と、充放電可能な蓄電装置と、内燃機関の動力によって発電をして蓄電装置を充電する発電機と、蓄電装置からの電力によって駆動し、動力を出力するとともに、車両の慣性力を利用して回生電力を発生するモータジェネレータと、を含むハイブリッド車両において走行モードを切り換え制御するハイブリッド車両の制御装置であって、走行モードは、内燃機関を停止して、蓄電装置からの電力でモータジェネレータを駆動して、蓄電装置から放電しながら車両を走行させる第１モードと、発電機の発電電力またはモータジェネレータの回生電力により蓄電装置を充電しながら車両を走行させる第２モードと、内燃機関の出力とモータジェネレータの出力との両方で車両を走行させる第３モードと、を含み、制御装置は、車両の要求出力および車速に応じて、第１モード、第２モードのいずれを選択するかについてのマップを有し、車両の要求出力および車速の履歴を学習し、学習結果に基づいてマップを更新する。
【０００９】
また、車両走行における要求出力および速度の出現頻度を算出し、第１モードおよび第２モードの出現頻度の偏りを減らすように、マップを更新するとよい。
【００１０】
また、車両走行における要求出力および速度の出現頻度を算出し、同一の航続距離を維持した場合に、内燃機関による燃料消費が最小になるように、マップを更新するとよい。
【００１１】
また、要求出力に対し、モータジェネレータの最大出力をしきい値として第３モードを選択するとよい。
【００１２】
また、車速に応じた内燃機関の最高効率点の出力と、要求出力との正の差をモータジェネレータの出力で補足するとよい。
【００１３】
また、車速に応じた内燃機関の最高効率点の出力と、要求出力との負の差をモータジェネレータの発電で吸収するとよい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、学習によって、運転者の特質に応じた、効果的な走行モードの切り換えが行える。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】ハイブリッド車両の基本構成を示す図である。
【図２】放電モードを示す図である。
【図３】パワーモードを示す図である。
【図４】充電モード（１）を示す図である。
【図５】充電モード（２）を示す図である。
【図６】モード切り換え処理のフローチャートである。
【図７】モード切り換えマップを示す図である。
【図８】引数と評価関数を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施形態について、図面に基づいて説明する。なお、本発明は、ここに記載される実施形態に限定されるものではない。
【００１７】
「基本構造」
図１に、実施形態に係るハイブリッド車両の基本構造を示す。
【００１８】
内燃機関であるエンジン１０の出力軸は、変速機１２に接続されている。変速機１２は、簡素な２段変速機であり、ローとハイの２段の固定変速比を切り換えることができる。変速機１２の出力軸はクラッチ１４を介し車軸１６に接続されている。車軸１６は、デファレンシャルギア１８を介し、車輪２０に接続されている。従って、エンジン１０の出力によって車輪２０を回転し走行することができ、変速機１２によって変速比を２段階で切り換えることができる。
【００１９】
また、エンジン１０の出力軸に設けられたギアには発電機ＭＧ１の回転軸に設けられたギアが噛み合い可能に設けられており、エンジン１０の出力によって発電機ＭＧ１が駆動できる。発電機ＭＧ１の発電出力は、充放電可能な蓄電装置としてのバッテリ２２に供給される。なお、発電機ＭＧ１の出力は電力変換器によって直流電力に変換されてバッテリ２２に供給される。
【００２０】
バッテリ２２には、モータジェネレータＭＧ２が接続されており、バッテリ２２の電力によってモータジェネレータＭＧ２が駆動できる。モータジェネレータＭＧ２の出力軸に設けられたギアは車軸１６に設けられたギアに噛み合い可能であり、モータジェネレータＭＧ２の出力によって車軸１６を回転できる。なお、車輪２０の回転によってモータジェネレータＭＧ２を駆動することで、モータジェネレータＭＧ２により電力を回生し、回生電力によってバッテリ２２を充電することもできる。なお、モータジェネレータＭＧ２とバッテリ２２の間にも電力変換器が設けられ、直流／交流の変換を行う。
【００２１】
このような構成によって、エンジン１０またはモータジェネレータＭＧ２、または両者の駆動力によって車両を走行でき、またエンジン１０の出力によってバッテリ２２を充電できる。従って、シリーズモードとパラレルモードを完全に独立させることができる。
【００２２】
そして、制御装置２４が設けられており、各種の情報の入力を受け、エンジン１０、発電機ＭＧ１、モータジェネレータＭＧ２、変速機１２、クラッチ１４を制御する。
【００２３】
「動作モード」
図２〜５に、各種の動作モードのイメージをそれぞれ示す。各図において、「駆動状態：ドライブ」を太線、「被駆動状態：ドリブン」を細線、「非駆動状態：フリー」を破線で示してある。
【００２４】
図２は、第１モードである放電モードを示している。放電モードでは、エンジン１０をクラッチ１４によって、エンジン１０を切り離す。そして、バッテリ２２からの電力でモータジェネレータＭＧ２が駆動され、このモータジェネレータＭＧ２の駆動力によって、車両が走行する。エンジン１０は駆動していないので、バッテリ２２が放電してこれを動力として車両が走行する。
【００２５】
図３は、第３モードであるパワーモードを示している。パワーモードでは、クラッチ１４を係合し、エンジン１０の動力を車輪２０に伝えるとともに、バッテリ２２の電力でモータジェネレータＭＧ２を駆動して、モータジェネレータＭＧ２の駆動力を車輪２０に伝えることで、エンジン１０とモータジェネレータＭＧ２の両方の駆動力で車両をパラレル走行させる。
【００２６】
なお、このモードにおいて、可能な場合には、車速に応じたエンジン１０の最高効率点の出力と、要求出力との差について、モータジェネレータＭＧ２で補足するように制御するとよい。また、図示はしていないが、車速に応じたエンジン１０の最高効率点の出力が要求出力を上回る場合に、その差について発電機ＭＧ１の発電で吸収するとよい。
【００２７】
図３（ａ）は、変速機１２でハイギアを選択したハイ変速比モード、図３（ｂ）は、変速機１２でロウギアを選択したロウ変速比モードである。
【００２８】
図４、５は、第２モードである充電モードを示している。充電モードでは、発電機ＭＧ１またはモータジェネレータＭＧ２からの電力によって、バッテリ２２を充電する。
【００２９】
図４（ａ）（ｂ）では、エンジン１０を駆動してクラッチ１４を係合し、要求出力に応じた出力をエンジン１０の駆動力によって車両を走行させる。そして、要求出力に対する余剰分により発電機ＭＧ１で発電し、バッテリ２２を充電する。なお、エンジン１０の駆動は、基本的に最高効率点で行うとよい。すなわち、車速に応じたエンジン１０の最高効率点の出力と、要求出力との正の差で発電機ＭＧ１を駆動する。
【００３０】
図４（ａ）は、変速機１２においてロウギアを選択したロウギアパラレルモード、図４（ｂ）は、変速機１２においてハイギアを選択したハイギアパラレルモードである。
【００３１】
図５（ａ）は、シリーズモードである。このモードでは、クラッチ１４を切り離し、エンジン１０によって発電機ＭＧ１を駆動し、発電機ＭＧ１の発電電力によってバッテリ２２を充電する。また、バッテリ２２の電力でモータジェネレータＭＧ２を駆動し、モータジェネレータＭＧ２の駆動力によって車両を走行させる。すなわち、エンジン１０の駆動力を発電のみに用い、モータジェネレータＭＧ２の駆動力で車両が走行するシリーズモードである。なお、この場合も、エンジン１０の駆動は、基本的に最高効率点で行うとよい。
【００３２】
図５（ｂ）は、回生モードである。このモードでは、車両の慣性力を利用してモータジェネレータＭＧ２により発電を行う。すなわち、車両の慣性力による車輪２０の回転によって車軸１６を回転させ、これによってモータジェネレータＭＧ２により発電し、発電電力によってバッテリ２２を充電する。すなわち、車両の回生制動によって回生電力を発生し、発生した電力をバッテリ２２に供給する。
【００３３】
なお、発電機ＭＧ１の発電能力が小さい場合には、図４（ａ）のシリーズモードが放電モードになる場合もあり、このようなモードを含めてもよい。
【００３４】
「制御ロジック」
図６に充電／放電／パワーの３モードの切り換え制御についてのフローを示す。
【００３５】
まず、運転者のアクセルの操作状態などから車両の要求出力を算出し、算出した出力要求が正かを判定する（Ｓ１１）。この判定で、Ｎｏの場合、車両は減速状態であり、回生制動が可能である。従って、充電モードに移行し（Ｓ１２）、エンジン１０を停止する（Ｓ１３）。そして、モータジェネレータＭＧ２により、要求出力に応じた回生制動を行う（Ｓ１４）。すなわち、図４（ｂ）に示すように、車両において余剰な慣性エネルギーをまたはモータジェネレータＭＧ２で回収／発電し、バッテリ２２の充電を行う。
【００３６】
Ｓ１１において、Ｙｅｓの場合には、要求出力と、モータジェネレータＭＧ２の出力可能しきい値以下かを判定する（Ｓ１５）。出力可能しきい値は、モータジェネレータＭＧ２の最大出力に対応するもの（通常は定格の最大出力でよいが、ＭＧ２の温度などの状況で変更してもよい）で、この判定でＮｏであれば、モータジェネレータＭＧ２の出力だけでは、要求出力をまかなえないことになる。そこで、Ｓ１５の判定でＮｏの場合には、パワーモードに移行し（Ｓ１６）、エンジン１０を駆動する（Ｓ１７）。そして、図５（ａ）（ｂ）に示すように、エンジン１０の駆動力およびモータジェネレータＭＧ２の駆動力の両方を車軸１６に伝達してパラレルモードで走行する（Ｓ１８）。
【００３７】
Ｓ１５の判定でＹｅｓの場合には、モータジェネレータＭＧ２の単体出力で要求出力が補える。この場合は、各種のモードが選択可能となる。そこで、制御装置２４に記憶されているマップに応じて、効率のよい選択を行う。
【００３８】
要求出力および車速を考慮して、放電モードが効率的であり、これが選択された場合には、放電モードに移行する（Ｓ２０）。そして、エンジン１０を停止し（Ｓ２１）、図２に示すように、モータジェネレータＭＧ２の出力のみでＥＶ走行する（Ｓ２２）。
【００３９】
Ｓ１９において、Ｎｏであれば、充電モードが効率がよいとの判定である。そこで、充電モードに移行し（Ｓ２３）、エンジン１０を駆動する（Ｓ２４）。次に、要求出力、車速などから、シリーズモードとパラレルモードのいずれが効率的かを判定する（Ｓ２５）。
【００４０】
Ｓ２５の判定において、シリーズモードが効率的と判定された場合には、図４（ａ）に示されるシリーズモードで走行する（Ｓ２６）。Ｓ２５の判定でパラレルモードが効率的と判定された場合には、図３（ａ）（ｂ）に示されるシリーズモードで走行する（Ｓ２７）。
【００４１】
なお、パワーモード、パラレルモードの場合には、要求出力および車速に応じて、ロウギアまたはハイギアのいずれかを選択するとよい。
【００４２】
「Ｓ１９の放電／充電の選択」
Ｓ１９において、制御装置２４は、放電モードと、充電モードのいずれが効率的かを判定する。特に、この判定の際に運転者の特性を考慮する。
【００４３】
たとえば、運転者の入力データから走行傾向を予測することで、運転者の傾向に合わせ充放電頻度の偏りをなくすようなモード判定が行える。
【００４４】
まず、デフォルト設定として、放電モードと、充電モードの内、効率の高い方を優先的に選択するマップを用意する。例えば、図７（ａ）に示すようなマップを用意して、要求出力と車速から放電モード、充電モードを選択する。なお、パワーモードはＳ１５の判定で決定されるものが図７（ａ）に示してある。
【００４５】
このデフォルトのマップは、どの動作点においても駆動または充放電単体で見た際の効率は最大化される。
【００４６】
しかし、使用環境やユーザーによっては車速やアクセル開度に偏りが生じる可能性がある。例えば山岳地域で使用するユーザの場合、登坂のため低速高トルク域の使用頻度が高い。このようなユーザにデフォルトのマップを適応すると、選択されるモードにも偏りが生じてしまい、過剰な充電、過剰な放電を起す可能性がある。
【００４７】
例えば、図７（ｃ）に示すように、頻度分布を比べると、充電モードが多くなってしまい、過充電となる可能性がある。なお、図７（ａ）（ｂ）において破線で示される等高線は、頻度を示しており、内側の島ほど頻度が高いことを示している。
【００４８】
このように、デフォルトマップを使用して、モード切り換えを行った場合、使用環境や運転者の特性に応じて、過剰充電分の損失や電力不足時の走行モード制限によるドラビリや効率の悪化が想定される。
【００４９】
そこで、このモード切り換えマップについて、運転者の運転履歴から動作域の使用頻度分布を学習させ、学習結果に応じて更新する。すなわち、充放電量の差の最小化と動作効率最大化を目的関数として逐次更新を行う。これにより運転者の運転傾向に対して充放電バランスと効率を両立させるようにマップ更新がされる。
【００５０】
また、車両走行における要求出力および速度の出現頻度を検出し、同一の航続距離を維持した場合に、内燃機関による燃料消費が最小になるように、マップを更新するとよい。すなわち、放電モードの使用頻度が多くなるようにマップを更新することができる。
【００５１】
図７の運転者（ユーザ）のように、登坂が多い場合、図７（ｂ）に示すように、低速高トルク域が充電から放電へ変更され、モードの選択頻度が均一化される。
【００５２】
このように使用環境やユーザーごとに充放電および駆動効率を最大化するよう働くため、図７（ｄ）に示すように、選択されるモードの偏りを減らし充放電過多による走りの制限や損失を回避することが可能となる。
【００５３】
ここで、図８に、学習の項目となる引数候補、引数を入力とする評価関数、および期待される効果について示す。
【００５４】
因数候補には、要求出力予測データとして、「アクセル開度」、「車速」、「位置」、「ルート情報」などがあり、車両状態データとして、「ＳＯＣ」、「温度」、「経年（使用年数）」などがある。また、評価関数としては、「エンジン、モータジェネレータ、バッテリなどの負荷」、［燃料消費量」、「エネルギー消費量」、「応答速度（出力余裕確保）」、「走行音」、「トルク変動」などを評価するものが上げられ、それぞれ車両寿命、燃費、航続可能距離、ドライバビリティ、静音性、車酔いしやすさ等を評価できる。
【００５５】
例えば、エンジン１０、発電機ＭＧ１、モータジェネレータＭＧ２の負荷を学習することで、それぞれの寿命を推定し評価することができる。そこで、放電モード、充電モード、パラレル、シリーズ等のモードの切り換えを変更して、各機器の寿命になるべく差がないように、走行モードの切り換えしきい値を変更することができる。また、充電モード、放電モードの切り換え頻度が多いと、バッテリ２２の寿命が短くなる。そこで、ドライバの特性によって、デフォルトのマップでは、充電モード、放電モードの切り換え回数が多くなる場合には、切り換え回数が減少するように、マップを変更したり、他の条件（例えば、切り換えに関するヒステリシスを大きくする）を追加して、改善を図ることができる。
【００５６】
また、燃料消費量が大きい（燃費が悪い）ときには、放電モードの範囲を広げて、エンジン駆動の頻度を減少することができる。さらに、アクセル開度と、車速（加速度）の関係から、応答速度が十分出ない場合には、パワーモードへの切り換えを早め（比較的低い車速、要求出力）でも行うようにすることができる。また、エンジン１０の駆動頻度が大きいときには、放電モードの頻度を上昇することで、走行音を低減することができる。例えば、外部電源（家庭用電源を含む）からバッテリ２２の充電ができるような場合には、放電モードを多用することで、燃費を向上できる。このため、１回のトリップの距離を学習し、放電モードを多用することができる。航続距離優先、燃費優先などを選択可能にしておいてもよい。また、シリーズモードでは、エンジン１０は最大効率で運転できる。そこで、シリーズモードで走行する頻度が大きくなるように切り換え条件を変更するとよい。
【００５７】
さらに、過去の履歴から、走行におけるトルク変動が大きい場合には、これが少なくなるように、アクセル開度の変化に対する要求出力の変化を緩和（減少）するなどの変更をするとよい。
【００５８】
さらに、走行特性について、各種のモード用意しておき、運転者の嗜好に合わせ選択できるようにしてもよい。そして、個別のモードについての評価関数について、運転者による走行時に学習し、運転者それぞれの好みに合った走行モードを実現することができる。
【００５９】
例えば、車酔い軽減機能を用意しておき、山道を多く走行する運転者は車酔い軽減機能を使用する。これによって、機械学習の評価関数をトルク変動量、強いては加減速時の加速度、横Ｇなどを運転者のアクセルおよびステアリング入力によって学習し、制限するような駆動方法を選択し、要求出力を制御することが可能となる。
【００６０】
このように、図８に示すような学習の入力引数と評価関数を選択することで運転者の好みに合わせた特性を与えることができる。
【００６１】
さらに、本実施形態では、変速機１２を有しており、エンジン１０により車両を走行する場合には、変速比を自動的に最適化することができる。
【００６２】
「実施形態の効果」
運転者の入力情報を機械学習させ要求出力予測を行うことで、消費エネルギーを最小化するモード選択を探査し、充放電時の効率低下を防止することができる。また、運転者の入力情報を機械学習させ使用動作域の頻度の偏りをマップへ反映することで、充放電回数の偏りを緩和し過剰充放電を回避することができる。
【００６３】
これによって、運転者間の偏りによる内燃機関の燃料消費量を最小化し、燃費および航続距離の偏りを抑制可能になる。
【符号の説明】
【００６４】
１０  エンジン、１２  変速機、１４  クラッチ、１６  車軸、１８  デファレンシャルギア、２０  車輪、２２  バッテリ、２４  制御装置、ＭＧ１  発電機、ＭＧ２  モータジェネレータ。
【図１】
2018134942.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2018134942.tif 000007
【図６】
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【図７】
2018134942.tif 000009
【図８】
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