(57)【要約】【課題】この発明は、多入力多出力系の制御装置に関し、比較的簡便な線形モデルを用いて、多入力多出力の制御系の問題を良好に扱えるようにすることを目的とする。【解決手段】ＥＣＵ３０内に、二次電池２８に印加される電流Ｉｂおよび当該二次電池２８の冷却のための冷却温度Ｔｃをモデル入力情報とし、二次電池２８の電池電力Ｐｂおよび電池温度Ｔｂをモデル出力情報とする線形モデル５０を構築する。当該線形モデル５０を表した線形式（（１）式参照）中のモデルパラメータａ１１等を、当該線形式を利用した逐次学習によって取得する。【選択図】図２
2008282159.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の入出力を扱う線形モデルを備える多入力多出力系の制御装置であって、
前記線形モデルは、学習対象となるモデルパラメータを係数とする複数のモデル入力情報の現在値と、学習対象となる他のモデルパラメータを係数とする複数のモデル入力情報の過去値と、学習対象となる他のモデルパラメータを係数とする複数のモデル出力情報の現在値と、学習対象となる他のモデルパラメータを係数とする複数のモデル出力情報の過去値との和によって、所定時間経過後の前記複数のモデル出力情報を表した線形式を含み、
前記多入力多出力系の制御装置は、
前記複数のモデル入力情報および前記複数のモデル出力情報を取得するモデル入出力情報取得手段と、
前記複数のモデル入力情報および前記複数のモデル出力情報が代入された所定サンプリング周期分の前記線形式に基づいて、前記モデルパラメータを算出するパラメータ算出手段と、
を備えることを特徴とする多入力多出力系の制御装置。
【請求項２】
前記多入力多出力系の制御装置は、
所定時間経過後に目標モデル出力値に到達するまでのシステムの応答性を定める評価関数を表した式と前記線形式とから導出された制御式に基づいて、前記目標モデル出力値が得られるようにするための前記モデル入力情報を算出する制御量算出手段と、
前記制御量算出手段によって算出された前記モデル入力情報となるように当該モデル入力情報を制御する制御手段と、
を更に備えることを特徴とする請求項１記載の多入力多出力系の制御装置。
【請求項３】
前記多入力多出力系の制御装置は、二次電池の状態を制御する制御装置であって、
前記モデル入力情報は、前記二次電池の状態を決めるためのパラメータであって、
前記モデル出力情報は、前記二次電池の状態を示すパラメータであることを特徴とする請求項１または２記載の多入力多出力系の制御装置。
【請求項４】
前記二次電池の状態を決めるためのパラメータは、前記二次電池の充電電流、当該二次電池の放電電流、および当該二次電池の冷却温度であって、
前記二次電池の状態を示すパラメータは、前記二次電池の電力、当該二次電池の温度、および当該二次電池の充電量であることを特徴とする請求項３記載の多入力多出力系の制御装置。
【請求項５】
前記多入力多出力系の制御装置は、電動機を制御する制御装置であって、
前記モデル入力情報は、前記電動機の運転状態を決めるためのパラメータであって、
前記モデル出力情報は、前記電動機の運転状態を示すパラメータであることを特徴とする請求項１または２記載の多入力多出力系の制御装置。
【請求項６】
前記多入力多出力系の制御装置は、自律移動ロボットを制御する制御装置であって、
前記モデル入力情報は、前記自律移動ロボットの運転状態や進路を決めるためのパラメータであって、
前記モデル出力情報は、前記自律移動ロボットの運転状態や進路を示すパラメータであることを特徴とする請求項１または２記載の多入力多出力系の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、多入力多出力の制御系を扱うのに適した多入力多出力系の制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば特許文献１には、多入力多出力の制御系の特性を学習するニューラルネットモデルを備えた自律移動ロボット走行制御装置が開示されている。この従来の技術では、ニューラルネットモデルを用いて、自律移動ロボットの速度や角速度の目標値を実現できるように当該速度や角速度を制御している。
【０００３】
【特許文献１】特開平６−３３７７１３号公報
【特許文献２】ＷＯ２００３／１０３１６４号公報
【特許文献３】特開平７−５９２６９号公報
【特許文献４】特開２００６−１０５８２１号公報
【特許文献５】特開平８−１４７０３８号公報
【特許文献６】特開平７−８３９４９号公報
【特許文献７】特開２００５−２３３３４６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、ニューラルネットモデルには、非線形な要素が含まれる。このため、ニューラルネットモデルを用いる制御手法によれば、良好な制御精度を得ることはできるものの、学習時間を多く必要とするとともに、当該ニューラルネットモデルがコンピュータ（ＥＣＵ）のリソース（ＲＯＭやＲＡＭ）を多く占めてしまう。
【０００５】
ニューラルネットモデルには、上記のような問題点がある。このため、多入力多出力の制御系の制御対象を、簡素な線形モデルによって記述することができれば良いのであるが、従来の線形モデルでは、多入力多出力の制御系に対して、有効なモデルの構築、制御が困難とされていた。
【０００６】
この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、比較的簡便な線形モデルを用いて、多入力多出力の制御系の問題を良好に扱えるようにした多入力多出力系の制御装置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】
【０００７】
第１の発明は、複数の入出力を扱う線形モデルを備える多入力多出力系の制御装置であって、
前記線形モデルは、学習対象となるモデルパラメータを係数とする複数のモデル入力情報の現在値と、学習対象となる他のモデルパラメータを係数とする複数のモデル入力情報の過去値と、学習対象となる他のモデルパラメータを係数とする複数のモデル出力情報の現在値と、学習対象となる他のモデルパラメータを係数とする複数のモデル出力情報の過去値との和によって、所定時間経過後の前記複数のモデル出力情報を表した線形式を含み、
前記多入力多出力系の制御装置は、
前記複数のモデル入力情報および前記複数のモデル出力情報を取得するモデル入出力情報取得手段と、
前記複数のモデル入力情報および前記複数のモデル出力情報が代入された所定サンプリング周期分の前記線形式に基づいて、前記モデルパラメータを算出するパラメータ算出手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００８】
また、第２の発明は、第１の発明において、前記多入力多出力系の制御装置は、
所定時間経過後に目標モデル出力値に到達するまでのシステムの応答性を定める評価関数を表した式と前記線形式とから導出された制御式に基づいて、前記目標モデル出力値が得られるようにするための前記モデル入力情報を算出する制御量算出手段と、
前記制御量算出手段によって算出された前記モデル入力情報となるように当該モデル入力情報を制御する制御手段と、
を更に備えることを特徴とする。
【０００９】
また、第３の発明は、第１または第２の発明において、前記多入力多出力系の制御装置は、二次電池の状態を制御する制御装置であって、
前記モデル入力情報は、前記二次電池の状態を決めるためのパラメータであって、
前記モデル出力情報は、前記二次電池の状態を示すパラメータであることを特徴とする。
【００１０】
また、第４の発明は、第３の発明において、前記二次電池の状態を決めるためのパラメータは、前記二次電池の充電電流、当該二次電池の放電電流、および当該二次電池の冷却温度であって、
前記二次電池の状態を示すパラメータは、前記二次電池の電力、当該二次電池の温度、および当該二次電池の充電量であることを特徴とする。
【００１１】
また、第５の発明は、第１または第２の発明において、前記多入力多出力系の制御装置は、電動機を制御する制御装置であって、
前記モデル入力情報は、前記電動機の運転状態を決めるためのパラメータであって、
前記モデル出力情報は、前記電動機の運転状態を示すパラメータであることを特徴とする。
【００１２】
また、第６の発明は、第１または第２の発明において、前記多入力多出力系の制御装置は、自律移動ロボットを制御する制御装置であって、
前記モデル入力情報は、前記自律移動ロボットの運転状態や進路を決めるためのパラメータであって、
前記モデル出力情報は、前記自律移動ロボットの運転状態や進路を示すパラメータであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
第１の発明によれば、線形モデルを、モデルパラメータの逐次学習によって、システムの経時変化などの状態変化やシステムを取り巻く環境変化に適応させることが可能となる。このため、本発明によれば、比較的簡便な線形モデルを用いて、多入力多出力の制御系の問題を良好に扱えるようになる。
【００１４】
第２の発明によれば、逐次学習されたモデルパラメータが反映（すなわち、システムの状態が反映）された制御式に基づいて、現時刻から所定時間経過後における目標モデル出力値に満足させるために現時点で必要とされる複数のモデル入力情報が算出される。そして、当該モデル入力情報となるように所定のアクチュエータが制御される。このように、本発明によれば、線形モデルを利用した適応制御によって、目標値に対して円滑かつ精度の良い制御を実現することができる。
【００１５】
第３の発明によれば、多入力多出力の二次電池の制御系において、線形モデルを利用した適応制御によって、目標値に対して円滑かつ精度の良い制御を実現することができる。
【００１６】
第４の発明によれば、二次電池の充電電流、放電電流、および冷却温度をモデル入力情報とし、当該二次電池の電力、温度、および充電量をモデル出力情報としたことで、二次電池を目標値に対して円滑かつ精度良く制御することが可能となる。
【００１７】
第５の発明によれば、多入力多出力の電動機の制御系において、線形モデルを利用した適応制御によって、目標値に対して円滑かつ精度の良い制御を実現することができる。
【００１８】
第６の発明によれば、多入力多出力の自律移動ロボットの制御系において、線形モデルを利用した適応制御によって、目標値に対して円滑かつ精度の良い制御を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
実施の形態１．
［システム構成］
図１は、本発明の実施の形態１における多入力多出力系の制御装置が適用されたハイブリッド車両の駆動システムを説明するための図である。この駆動システム１０は、車両の動力源として内燃機関１２と車両駆動用モータ（以下、単に「モータ」）１４とを備えている。また、駆動システム１０は、駆動力の供給を受けて電力を発生する発電機１６も備えている。
【００２０】
内燃機関１２、モータ１４、および発電機１６は、動力分割機構１８を介して相互に連結されている。動力分割機構１８につながるモータ１４の回転軸には、減速機２０が接続されている。減速機２０は、モータ１４の回転軸と駆動輪２２につながる駆動軸２４とを連結している。動力分割機構１８は、内燃機関１２の駆動力を発電機１６側と減速機２０側とに分割する装置である。
【００２１】
モータ１４および発電機１６は、インバータ２６を介して二次電池（バッテリ）２８にそれぞれ接続されている。発電機１６で発電された電力は、インバータ２６を介してモータ１４に供給することもできるし、インバータ２６を介して二次電池２８に充電することもできる。また、二次電池２８に充電されている電力は、インバータ２６を介してモータ１４に供給することができる。
【００２２】
図１に示す駆動システム１０は、ＥＣＵ(Electronic Control Unit)３０によって制御されている。ＥＣＵ３０は、内燃機関１２、モータ１４、発電機１６、動力分割機構１８、インバータ２６、および二次電池２８等を含む駆動システム１０の全体を総合的に制御している。
【００２３】
二次電池２８は、複数のモジュールを直列に接続して構成されている。また、各モジュールは、複数のセルを直列に接続して構成されている。二次電池２８には、モジュール毎に、各モジュールの電圧を計測する電圧センサ３２や、各モジュールの温度を計測する電池温度センサ３４が取り付けられている。これらのセンサ３２、３４は、ＥＣＵ３０に接続されている。ＥＣＵ３０には、また、二次電池２８を流れる電流を計測する電流センサ３６が接続されている。
【００２４】
また、図１に示す駆動システム１０は、充放電に伴って発熱する二次電池２８を冷却するための冷却ファン３８を備えている。ＥＣＵ３０は、二次電池２８の温度情報に基づいて冷却ファン３８の作動を制御することによって、二次電池２８の温度管理を実行するようにしている。また、ＥＣＵ３０には、冷却ファン３８から二次電池２８に送風される空気の温度を計測する温度センサ４０が接続されている。
【００２５】
［実施の形態１の線形モデル］
図２は、本発明の実施の形態１で用いられる線形モデル５０を表した図である。図２に示す線形モデル５０は、ＥＣＵ３０内に仮想的に構築された数理モデルである。より具体的には、線形モデル５０は、二次電池２８に印加される電流Ｉｂおよび当該二次電池２８の冷却のための冷却温度（冷却ファン３８による冷却風温度）Ｔｃをモデル入力情報として、二次電池２８の電池電力Ｐｂおよび電池温度Ｔｂ（モデル出力情報）を算出（出力）するモデルである。
【００２６】
すなわち、本実施形態の線形モデル５０は、二次電池２８を制御対象として、電池状態（電池電圧、電池の充電状態、電池温度）を決めるためのパラメータ（アクチュエータ）を入力とし、当該電池状態を示すパラメータを出力とする２入力２出力系の線形モデルである。本実施形態では、この線形モデル５０を、次の（１ａ）式のように表すこととしている。
【数１】
2008282159.tif 000003
ただし、上記（１ａ）〜（１ｃ）式において、ｔは制御開始時点（ｔ＝０）からのサンプリング時間（サンプリング回数）であり、ｄは所定の遅れ時間であり、ａ１１、ａ１２、ｂ１１、ｂ１２などは何れも逐次学習されるモデルパラメータである。
【００２７】
上記（１ａ）の行列式を展開すると、上記（１ｂ）および（１ｃ）式のように表すことができる。このような（１ｂ）式によれば、時間ｄ分だけ遅れた時点の電池電力Ｐｂ（ｔ＋ｄ）を、パラメータａ１１を係数とする現時点の電池電力Ｐｂ（ｔ）と、パラメータａ２１を係数とする前回の電池電力Ｐｂ（ｔ−１）と、パラメータｂ１１を係数とする現時点の電池電流Ｉｂ（ｔ）と、パラメータｂ１２を係数とする現時点の冷却温度Ｔｃ（ｔ）と、パラメータｂ２１を係数とする前回の電池電流Ｉｂ（ｔ−１）と、パラメータｂ２２を係数とする前回の冷却温度Ｔｃ（ｔ−１）との和として、線形式で表すことができる。
【００２８】
また、上記（１ｃ）式によれば、同様に、時間ｄ分だけ遅れた時点の電池温度Ｔｂ（ｔ＋ｄ）を、パラメータａ１２を係数とする現時点の電池温度Ｔｂ（ｔ）と、パラメータａ２２を係数とする前回の電池温度Ｔｂ（ｔ−１）と、パラメータｂ１３を係数とする現時点の電池電流Ｉｂ（ｔ）と、パラメータｂ１４を係数とする現時点の冷却温度Ｔｃ（ｔ）と、パラメータｂ２３を係数とする前回の電池電流Ｉｂ（ｔ−１）と、パラメータｂ２４を係数とする前回の冷却温度Ｔｃ（ｔ−１）との和として、線形式で表すことができる。
【００２９】
以上のような線形モデル５０に含まれる上記モデルパラメータａ１１、ｂ１１等は、以下の（２）式を参照して説明する手法によって算出することができる。尚、ここでは、電池電力Ｐｂを例にとって説明を行うものとするが、電池温度Ｔｂについても同様である。
【数２】
2008282159.tif 000004
【００３０】
所定のサンプリング周期毎の上記（１ｂ）式は、上記（２）式として順に示しているように、本実施形態のシステム作動中の電池電流Ｉｂ（ｔ）および冷却温度Ｔｃ（ｔ）の制御値や、電池電力Ｐｂ（ｔ）および電池温度Ｔｂ（ｔ）の計測値を用いることで、６つのモデルパラメータａ１１等を変数とする一次方程式として表すことができる。よって、上記（２）式として示すように、サンプリング回数６回分の一次方程式を取得するようにすれば、６つのモデルパラメータａ１１等を算出できるようになる。
【００３１】
上記（２）式に示す手法では、例えば、左辺がＰｂ（ｄ）〜Ｐｄ（５＋ｄ）となる６つの一次方程式を用いてモデルパラメータａ１１等を算出した後に、次いで、左辺がＰｂ（１＋ｄ）〜Ｐｂ（６＋ｄ）となる６つの一次方程式を用いてモデルパラメータａ１１等を算出するというように、モデルパラメータａ１１等の算出に用いる一次方程式を、サンプリング周期毎に時系列に沿って順次ずらしていく。このような算出手法によれば、モデルパラメータａ１１等がサンプリング周期毎に逐次算出されるようにすることができる。
【００３２】
そして、上記（２）式に示す手法では、上記のように逐次算出されるモデルパラメータａ１１等を、重み付け最小自乗法によって同定するようにしている。このような手法によれば、ＥＣＵ３０のメモリ消費を抑制しつつ、安定したモデルパラメータａ１１等の算出が可能となる。本実施形態では、システム作動中に、このようなモデルパラメータａ１１等の逐次学習をし続けている。その結果、システムの経時変化などの状態変化やシステムを取り巻く環境変化に適応するように、モデルパラメータａ１１等が上記の重み付け最小自乗法によって逐次同定されていく（書き換えられていく）ようになる。これにより、二次電池２８の特性の変化をモデルパラメータａ１１等に学習させることが可能となる。
【００３３】
［実施の形態１の線形モデルを用いた制御系の構築］
本実施形態では、上述した線形モデル５０のモデルパラメータａ１１等の同定結果を利用して、以下に示すような手法によって、目標電池電力Ｐｂ_targetおよび目標電池温度Ｔｂ_targetを満足できるような電池電流Ｉｂ（ｔ）および冷却温度Ｔｃ（ｔ）を取得するようにしている。
【００３４】
本実施形態では、先ず、次の（３）式のように表される評価関数Ｅを導入するようにしている。この評価関数Ｅの右辺第１項は、上記線形モデル５０の出力値Ｐｂ（ｔ）、Ｔｂ（ｔ）とその目標値Ｐｂ_target、Ｔｂ_targetとの差分である。また、右辺第２項は、上記線形モデル５０の入力値Ｉｂ（ｔ）、Ｔｃ（ｔ）についての今回値と前回値との差分である。また、この入力値の差分には、定数γが乗じられている。
【数３】
2008282159.tif 000005
【００３５】
次いで、上記（３）式の評価関数Ｅをゼロとおくと、次の（４）式を得ることができる。
【数４】
2008282159.tif 000006
このような（４）式によれば、現時刻ｔからｄ秒後に電池電力Ｐｂや電池温度Ｔｂの目標値Ｐｂ_target、Ｔｂ_targetに到達するまでのシステムの応答性を決めることができる。より具体的には、上記（４）式中の定数γの値をゼロに近づけるようにした場合には、電池電力Ｐｂや電池温度Ｔｂがそれらの目標値Ｐｂ_target、Ｔｂ_targetに比較的急激に到達するような応答速度をシステムに与えることができるようになる。また、定数γの値を正方向に大きくした場合には、電池電力Ｐｂや電池温度Ｔｂがそれらの目標値Ｐｂ_target、Ｔｂ_targetに比較的緩やかに到達するような応答速度をシステムに与えることができるようになる。このように、定数γは、制御の応答性の味付けを決定するパラメータである。
【００３６】
本実施形態では、上記（４）式を上記（１ａ）式の線形モデル５０に代入して整理することによって、次の（５）式のような制御式を得るようにしている。本実施形態では、この（５）式に、目標値Ｐｂ_target、Ｔｂ_targetやモデル入出力情報の現在値（Ｉｂ（ｔ）など）や過去値（Ｉｂ（ｔ−１）など）とともに、逐次学習によって更新された最新のモデルパラメータａ１１等を反映させることによって、システムの最新の状態が反映された状態で、ｄ秒後に目標値Ｐｂ_target等を得られるようにするために必要とされるアクチュエータ（冷却ファン３８など）の制御量を取得することが可能となる。
【数５】
2008282159.tif 000007
【００３７】
例えば、二次電池２８の最大電力を引き出したいという要求があるときは、目標電池温度Ｔｂ_targetを二次電池２８の最大許容温度とすればよい。また、特に二次電池２８から最大電力を引き出したいという要求がない場合には、目標電池温度Ｔｂ_targetは、冷却ファン３８による冷却能力（冷却温度Ｔｃ）と、その冷却能力を実現する際の電力損失から計算して与えればよい。
【００３８】
［実施の形態１の具体的処理］
図３は、本実施の形態１のシステムにおいて実行されるルーチンのフローチャートである。尚、本ルーチンは、所定の制御周期（サンプリング周期）毎に周期的に実行されるものとする。図３に示すルーチンでは、先ず、電池電流Ｉｂ（ｔ）、冷却温度Ｔｃ（ｔ）、電池電力Ｐｂ（ｔ）、および電池温度Ｔｂ（ｔ）がそれぞれ取得される（ステップ１００）。
【００３９】
次に、上記（２）式を参照して説明した手法によって、線形モデル５０のモデルパラメータａ１１等が重み付け最小自乗法によって逐次同定される（ステップ１０２）。次いで、上記ステップ１０２において同定された最新のモデルパラメータａ１１等が代入された上記（５）式に従って、目標値Ｐｂ_target、Ｔｂ_targetに制御するために必要とされる電池電流Ｉｂ（ｔ）および冷却温度Ｔｃ（ｔ）が算出される（ステップ１０４）。
【００４０】
次に、上記ステップ１０４において取得された電池電流Ｉｂ（ｔ）および冷却温度Ｔｃ（ｔ）となるように、電池電流Ｉｂおよび冷却ファン３８の制御が実行される（ステップ１０６）。
【００４１】
以上説明した図３に示すルーチンの処理によれば、線形モデル５０を、モデルパラメータａ１１等の逐次学習によって、システムの経時変化などの状態変化やシステムを取り巻く環境変化に適応させることが可能となる。また、上記ルーチンの処理によれば、逐次学習されたモデルパラメータａ１１等が代入（すなわち、システムの状態が反映）された上記（５）式に従って、現時刻ｔからｄ秒後における電池電力Ｐｂや電池温度Ｔｂの目標値Ｐｂ_target、Ｔｂ_targetを同時に満足させるために現時点で必要とされる電池電流Ｉｂ（ｔ）および冷却温度Ｔｃ（ｔ）を正確に求めることが可能となる。これにより、二次電池２８の許容温度の上限を超えない範囲内で目標電力を出力できるように、電池電流Ｉｂや電池温度（冷却空気温度）を制御することが可能となる。
【００４２】
以上のように、本実施形態のシステムによれば、比較的簡便に構成でき、モデルパラメータａ１１等が逐次学習される線形モデル５０によって、２入力２出力の制御系の問題を良好に扱えるようになる。また、そのような線形モデル５０を利用した適応制御によって、目標値に対して円滑かつ精度の良い制御を実現することができる。
【００４３】
尚、上述した実施の形態１においては、ＥＣＵ３０が、上記ステップ１００の処理を実行することにより前記第１の発明における「モデル入出力情報取得手段」が、上記ステップ１０２の処理を実行することにより前記第１の発明における「パラメータ算出手段」が、それぞれ実現されている。
また、ＥＣＵ３０が、上記ステップ１０４の処理を実行することにより前記第２の発明における「制御量算出手段」が、上記ステップ１０６の処理を実行することにより前記第２の発明における「制御手段」が、それぞれ実現されている。
【００４４】
実施の形態２．
次に、図４を参照して、本発明の実施の形態２について説明する。
［実施の形態２の線形モデル］
図４は、本発明の実施の形態２で用いられる線形モデル６０を表した図である。図４に示す線形モデル６０では、上述した実施の形態１の線形モデル５０に対し、モデルへの入力情報となる電池電流Ｉｂ（ｔ）が、充電、放電時の電池のヒステリシス（Ｉ−Ｖ特性）を考慮して、充電電流Ｉｉ（ｔ）および放電電流Ｉｏ（ｔ）に分けられている。また、モデルの出力情報として、電池充電量（充電状態ＳＯＣ）Ｓｃ（ｔ）が追加されている。
【００４５】
すなわち、本実施形態の線形モデル６０は、３入力３出力系の線形モデルとして構築されている。本実施形態では、線形モデル６０を、上述した２入力２出力系の線形モデル５０と同様の考え方に基づき、次の（６）式のように表すこととしている。
【数６】
2008282159.tif 000008
また、本実施形態の線形モデル６０においても、上述した実施の形態１と同様の手法で、モデルパラメータａ１１等が逐次学習によって同定されるようになっている。
【００４６】
［実施の形態２の線形モデルを用いた制御系の構築］
本実施形態では、上述した線形モデル６０のモデルパラメータａ１１等の同定結果を利用して、以下に示すような手法によって、目標電池充電量Ｓｃ_target、目標電池電力Ｐｂ_target、および目標電池温度Ｔｂ_targetを満足できるような充電電流Ｉｉ（ｔ）、放電電流Ｉｏ（ｔ）、および冷却温度Ｔｃ（ｔ）を取得するようにしている。
【００４７】
そのために、本実施形態では、上述した実施の形態１と同様の考え方で、以下の（７）式のように表される評価関数Ｅを導入するようにしている。
【数７】
2008282159.tif 000009
【００４８】
また、本実施形態においても、上述した実施の形態１と同様の手法を用いて、上記（７）式の評価関数Ｅをゼロとおいた後の式を上記（６）式に代入して整理することによって、次の（８）式の制御式を得るようにしている。
【数８】
2008282159.tif 000010
本実施形態においても、上記図３に示すルーチンと同様の処理を実行するようにすれば、線形モデル６０を、モデルパラメータａ１１等の逐次学習によって、システムの経時変化などの状態変化やシステムを取り巻く環境変化に適応させることが可能となる。また、逐次学習されたモデルパラメータａ１１等が反映された上記（８）式に従って、現時刻ｔからｄ秒後における電池充電量Ｓｃ、電池電力Ｐｂ、および電池温度Ｔｂの目標値Ｓｃ_target、Ｐｂ_target、Ｔｂ_targetを同時に満足させるために現時点で必要とされる充電電流Ｉｉ（ｔ）、放電電流Ｉｏ（ｔ）、および冷却温度Ｔｃ（ｔ）を正確に求めることが可能となる。
【００４９】
電池電力Ｐｂ（ｔ）は、より厳密には、電池温度Ｔｂ（ｔ）だけでなく、電池の充電状態ＳＯＣによっても制約を受けるものである。このため、電池充電量Ｓｃ（ｔ）をもモデル出力情報として含んでいる本実施形態の線形モデル６０によれば、より正確に電池電力Ｐｂ（ｔ）を算出することが可能となる。また、既述したように、線形モデル６０への入力値は、二次電池２８のＩ−Ｖ特性を考慮して電流項が２つに分けられているので、この点においても、精度の良いモデルの構築が実現されている。
【００５０】
以上のように、本実施形態のシステムによれば、比較的簡便に構成でき、モデルパラメータａ１１等が逐次学習される線形モデル６０によって、３入力３出力の制御系の問題を良好に扱えるようになる。また、そのような線形モデル６０を利用した適応制御によって、上述した実施の形態１に比して更に、目標値に対して円滑かつ精度の良い制御を実現することができる。更に付け加えると、以上説明したように、上述した実施の形態１に比して線形モデルの入出力の本数を増やすという簡便な手法で、モデル精度の向上を確保することもできる。
【００５１】
実施の形態３．
次に、図５を参照して、本発明の実施の形態３について説明する。
［実施の形態３の線形モデル］
図５は、本発明の実施の形態３で用いられる線形モデル７０を表した図である。本実施形態では、上記図１に示す車両駆動用モータ１４を制御対象としている。そこで、本実施形態では、図５に示すように、線形モデル７０を、電動機の運転状態を決めるためのパラメータであるモータ１４に印加されるｄ軸電流Ｉｄおよびｑ軸電流Ｉｑをモデル入力情報として、電動機の運転状態を示すパラメータであるモータトルクＴｑおよびモータ速度（回転速度）θｍを算出（出力）するモデルとして構築している。
【００５２】
すなわち、本実施形態の線形モデル７０は、２入力２出力系の線形モデルである。そこで、本実施形態では、このような線形モデル７０を、上述した実施の形態１と同様の考え方に基づき、以下の（９）式のように表すこととしている。
【数９】
2008282159.tif 000011
本実施形態の線形モデル７０においても、上述した実施の形態１と同様の手法で、モデルパラメータａ１１等が逐次学習によって同定されるようになっている。
【００５３】
［実施の形態３の線形モデルを用いた制御系の構築］
本実施形態では、上述した線形モデル７０のモデルパラメータａ１１等の同定結果を利用して、以下に示すような手法によって、目標モータトルクＴｑ_targetおよび目標モータ速度θｍ_targetを満足できるようなｄ軸電流Ｉｄ（ｔ）およびｑ軸電流Ｉｑ（ｔ）を取得するようにしている。
【００５４】
そのために、本実施形態では、上述した実施の形態１と同様の考え方で、以下の（１０）式のように表される評価関数Ｅを導入するようにしている。
【数１０】
2008282159.tif 000012
【００５５】
また、本実施形態においても、上述した実施の形態１と同様の手法を用いて、上記（１０）式の評価関数Ｅをゼロとおいた後の式を上記（９）式に代入して整理することによって、次の（１１）式の制御式を得るようにしている。
【数１１】
2008282159.tif 000013
本実施形態においても、上記図３に示すルーチンと同様の処理を実行するようにすれば、線形モデル７０を、モデルパラメータａ１１等の逐次学習によって、システムの経時変化などの状態変化やシステムを取り巻く環境変化に適応させることが可能となる。また、逐次学習されたモデルパラメータａ１１等が反映された上記（１１）式に従って、現時刻ｔからｄ秒後におけるモータトルクＴｑおよびモータ速度θｍの目標値Ｔｑ_targetおよびθｍ_targetを同時に満足させるために現時点で必要とされるｄ軸電流Ｉｄ（ｔ）およびｑ軸電流Ｉｑ（ｔ）を正確に求めることが可能となる。
【００５６】
以上説明した本実施形態のシステムによれば、比較的簡便に構成でき、モデルパラメータａ１１等が逐次学習される線形モデル７０によって、制御対象が上述した二次電池２８であるかモータ１４であるかの如何を問わず、２入力２出力の制御系の問題を良好に扱えるようになる。また、そのような線形モデル７０を利用した適応制御によって、目標値に対して円滑かつ精度の良い制御を実現することができる。
【００５７】
実施の形態４．
次に、図６および図７を参照して、本発明の実施の形態４について説明する。
［システム構成］
図６は、本発明の実施の形態４における多入力多出力系の制御装置が適用された自律搬送車のシステムを説明するための図である。図６に示す自律搬送車（自律移動ロボット）８０は、右車輪８２、左車輪８４、およびキャスター車輪８６により走行する車両である。自律搬送車８０は、右車輪８２を駆動する右車輪駆動用モータ８８と、左車輪８４を駆動する左車輪駆動用モータ９０とを備えている。
【００５８】
左右車輪駆動用のモータ８８、９０は、それぞれＥＣＵ９２に接続されている。左輪トルクτｌおよび右輪トルクτｒは、当該ＥＣＵ９２によるモータ８８、９０の制御によって制御されるようになっている。また、ＥＣＵ９２には、自律搬送車８０の車両速度ｖを検出する車速センサ９４や車両角速度ωを検出する角速度センサ９６が接続されている。
【００５９】
以上のように構成された自律搬送車８０によれば、左輪トルクτｌおよび右輪トルクτｒがＥＣＵ９２によって制御されることで、自律搬送車８０が任意の速度ｖで走行することができるようになる。また、ＥＣＵ９２によるモータ８８．９０の制御によって、右車輪８２と左車輪８４の回転速度が異なるように制御されることで、自律搬送車８０のヨー軸方向の角速度ω、すなわち、自律搬送車８０の進路を制御できるようになる。
【００６０】
［実施の形態４の線形モデル］
図７は、本発明の実施の形態４で用いられる線形モデル１００を表した図である。本実施形態では、上記図６に示す自律搬送車８０を制御対象としている。そこで、本実施形態では、図７に示すように、線形モデル１００を、自律搬送車８０の運転状態や走路（進路）を決めるためのパラメータである左輪トルクτｌおよび右輪トルクτｒをモデル入力情報として、自律搬送車８０の運転状態や走路を示すパラメータである車両速度ｖおよび車両角速度ωを算出（出力）するモデルとして構築している。
【００６１】
すなわち、本実施形態の線形モデル１００は、２入力２出力系の線形モデルである。そこで、本実施形態では、このような線形モデル１００を、上述した実施の形態１と同様の考え方に基づき、以下の（１２）式のように表すこととしている。
【数１２】
2008282159.tif 000014
本実施形態の線形モデル１００においても、上述した実施の形態１と同様の手法で、モデルパラメータａ１１等が逐次学習によって同定されるようになっている。
【００６２】
［実施の形態４の線形モデルを用いた制御系の構築］
本実施形態では、上述した線形モデル１００のモデルパラメータａ１１等の同定結果を利用して、以下に示すような手法によって、目標車両速度ｖ_targetおよび目標車両角速度ω_targetを満足できるような左輪トルクτｌ（ｔ）および右輪トルクτｒ（ｔ）を取得するようにしている。
【００６３】
そのために、本実施形態では、上述した実施の形態１と同様の考え方で、以下の（１３）式のように表される評価関数Ｅを導入するようにしている。
【数１３】
2008282159.tif 000015
【００６４】
また、本実施形態においても、上述した実施の形態１と同様の手法を用いて、上記（１３）式の評価関数Ｅをゼロとおいた後の式を上記（１２）式に代入して整理することによって、次の（１４）式の制御式を得るようにしている。
【数１４】
2008282159.tif 000016
本実施形態においても、上記図３に示すルーチンと同様の処理を実行するようにすれば、線形モデル１００を、モデルパラメータａ１１等の逐次学習によって、システムの経時変化などの状態変化やシステムを取り巻く環境変化に適応させることが可能となる。また、逐次学習されたモデルパラメータａ１１等が反映された上記（１４）式に従って、現時刻ｔからｄ秒後における車両速度ｖおよび車両角速度ωの目標値ｖ_targetおよびω_targetを同時に満足させるために現時点で必要とされる左輪トルクτｌ（ｔ）および右輪トルクτｒ（ｔ）を正確に求めることが可能となる。
【００６５】
以上説明した本実施形態のシステムによれば、比較的簡便に構成でき、モデルパラメータａ１１等が逐次学習される線形モデル７０によって、制御対象が上述した二次電池２８等であるか自律搬送車８０であるかの如何を問わず、２入力２出力の制御系の問題を良好に扱えるようになる。また、そのような線形モデル１００を利用した適応制御によって、目標値に対して円滑かつ精度の良い制御を実現することができる。
【００６６】
ところで、上述した実施の形態１乃至４においては、モデル入力情報（Ｉｂなど）やモデル出力情報（Ｐｂなど）の過去値として、それらの前回値（ｔ−１）までを線形式や制御式に含めるようにしているが、本発明における線形式やそれから導出される制御式に含まれるモデル入出力情報の過去値は、前回値（ｔ−１）に限られない。すなわち、本発明の線形式や制御式には、必要に応じ、前々回値（ｔ−２）などを含めるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明の実施の形態１における多入力多出力系の制御装置が適用されたハイブリッド車両の駆動システムを説明するための図である。
【図２】本発明の実施の形態１で用いられる線形モデルを表した図である。
【図３】本実施の形態１のシステムにおいて実行されるルーチンのフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態２で用いられる線形モデルを表した図である。
【図５】本発明の実施の形態３で用いられる線形モデルを表した図である。
【図６】本発明の実施の形態４における多入力多出力系の制御装置が適用された自律搬送車のシステムを説明するための図である。
【図７】本発明の実施の形態４で用いられる線形モデルを表した図である。
【符号の説明】
【００６８】
１０  駆動システム
１２  内燃機関
１４  車両駆動用モータ
１６  発電機
２６  インバータ
２８  二次電池
３０、９２  ＥＣＵ(Electronic Control Unit)
３２  電圧センサ
３４  電池温度センサ
３６  電流センサ
３８  冷却ファン
４０  温度センサ
５０、６０、７０、１００  線形モデル
８０  自律搬送車
８２  右車輪
８４  左車輪
８６  キャスター車輪
８８  右車輪駆動用モータ
９０  左車輪駆動用モータ
ａ１１、ｂ１１等  モデルパラメータ
ｄ  遅れ時間
Ｅ  評価関数
Ｉｂ  電池電流
Ｉｄ  ｄ軸電流
Ｉｉ  充電電流
Ｉｏ  放電電流
Ｉｑ  ｑ軸電流
Ｐｂ  電池電力
Ｓｃ  電池充電量
Ｔｂ  電池温度
Ｔｃ  冷却温度
Ｔｑ  モータトルク
ｖ  車両速度
γ  定数
θｍ  モータ速度
τｌ  左輪トルク
τｒ  右輪トルク
ω  車両角速度
【図１】
2008282159.tif 000017
【図２】
2008282159.tif 000018
【図３】
2008282159.tif 000019
【図４】
2008282159.tif 000020
【図５】
2008282159.tif 000021
【図６】
2008282159.tif 000022
【図７】
2008282159.tif 000023