(57)【要約】【課題】制御対象の運転状況を抽出し、この抽出された運転状況毎に非線形制御特性を最適化する非線形制御対象の最適化方法、非線形制御対象の最適化装置、制御対象の制御装置及び非線形制御特性の最適化プログラムを提供する。【解決手段】制御システム１を、運転状況抽出部１０と、最適化部１１と、制御対象１２と、を含んだ構成とし、運転状況抽出部１０を、運転状況抽出データ収集部１０ａと、フィルタ処理部１０ｂと、クラスタリング部１０ｃと、を含んだ構成とし、最適化部１１を、評価部１１ａと、遺伝的操作部１１ｂと、第１の個体群１１ｃと、第２の個体群１１ｄと、を含んだ構成とし、運転状況抽出部１０によって抽出された運転状況に基づき、ＧＡにおける最適解の探索範囲を限定し、最適化部１１によって、運転状況毎の制御特性の最適化を行うようにした。【選択図】　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象の制御結果を示す時系列信号に基づき当該制御対象の運転状況を抽出し、この抽出された運転状況に基づき前記制御対象に係る非線形制御特性の評価用関数に対する最適解の探索範囲を限定すると共に、この限定された探索範囲において前記評価用関数の最適解を探索し、当該探索された最適解に基づき前記抽出された運転状況毎に前記非線形制御特性の最適化を行うことを特徴とする非線形制御特性の最適化方法。
【請求項２】
前記最適解の探索に遺伝的アルゴリズムを用いることを特徴とする請求項１記載の非線形制御特性の最適化方法。
【請求項３】
前記制御対象の運転状況毎に個別に遺伝的アルゴリズムの個体群を生成することを特徴とする請求項２記載の非線形制御特性の最適化方法。
【請求項４】
前記遺伝的アルゴリズムの個体の評価値を、前記制御対象の燃費性能及び操縦性能のうち少なくとも一に基づいて与えることを特徴とする請求項２又は請求項３記載の非線形制御特性の最適化方法。
【請求項５】
前記制御対象の制御結果を示す時系列信号を、原信号の急峻な変化成分を保持しながら平滑化する特性を有するフィルタによってフィルタ処理し、更に、このフィルタ処理した信号に含まれるデータを所定のクラスタリング方法によってクラスタリングして、このクラスタリングによって分類された各クラスタを前記制御対象の運転状況として抽出することを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の非線形制御特性の最適化方法。
【請求項６】
前記フィルタ処理において、前記時系列信号に含まれる複数のデータを、当該複数のデータとその平均値との距離に基づいたデータに変換することを特徴とする請求項５記載の非線形制御特性の最適化方法。
【請求項７】
前記クラスタリング方法は、ＩＳＯＤＡＴＡ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ　Ｓｅｌｆ−Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ　Ｄａｔａ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　Ａ）法であることを特徴とする請求項５又は請求項６記載の非線形制御特性の最適化方法。
【請求項８】
前記制御対象が車両であることを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の非線形制御特性の最適化方法。
【請求項９】
前記車両から観測される時系列信号は、車両操作機器の操作量の情報を含む信号であることを特徴とする請求項８記載の非線形制御特性の最適化方法。
【請求項１０】
前記車両から観測される時系列信号は、車両操作機器の操作速度の情報を含む信号であることを特徴とする請求項８又は請求項９記載の非線形制御特性の最適化方法。
【請求項１１】
前記車両から観測される時系列信号は、エンジン回転数、車両の速度及びモータ回転数のうち少なくとも一の情報を含む信号であることを特徴とする請求項８乃至請求項１０のいずれか１項に記載の非線形制御特性の最適化方法。
【請求項１２】
前記車両から観測される時系列信号は、エンジン回転数、車両の速度及びモータ回転数のうち少なくとも一の変化速度の情報を含む信号であることを特徴とする請求項８乃至請求項１１のいずれか１項に記載の非線形制御特性の最適化方法。
【請求項１３】
前記車両のエンジン制御における、過渡補正量及び基本噴射量のうち少なくとも一に関するパラメータを遺伝的アルゴリズムの遺伝子情報とすることを特徴とする請求項８乃至請求項１２のいずれか１項に記載の非線形制御特性の最適化方法。
【請求項１４】
前記制御対象の運転中に前記非線形制御特性の最適化処理を行うことを特徴とする請求項１乃至請求項１３のいずれか１項に記載の非線形制御特性の最適化方法。
【請求項１５】
制御対象の制御結果を示す時系列信号に基づき当該制御対象の運転状況を抽出する運転状況抽出手段と、この抽出された運転状況に基づき前記制御対象に係る非線形制御特性の評価用関数に対する最適解の探索範囲を限定すると共に、この限定された探索範囲において前記評価用関数の最適解を探索する最適解探索手段と、当該最適解探索手段によって探索された前記最適解に基づき前記抽出された運転状況毎に前記非線形制御特性の最適化を行う最適化手段と、を備えることを特徴とする非線形制御特性の最適化装置。
【請求項１６】
前記最適解の探索に遺伝的アルゴリズムを用いることを特徴とする請求項１５記載の非線形制御特性の最適化装置。
【請求項１７】
前記制御対象の運転状況毎に個別に遺伝的アルゴリズムの個体群を生成することを特徴とする請求項１６記載の非線形制御特性の最適化装置。
【請求項１８】
前記遺伝的アルゴリズムの個体の評価値を、前記制御対象の燃費性能及び操縦性能のうち少なくとも一に基づいて与えることを特徴とする請求項１６又は請求項１７記載の非線形制御特性の最適化装置。
【請求項１９】
前記運転状況抽出手段は、前記制御対象の制御結果を示す時系列信号を、原信号の急峻な変化成分を保持しながら平滑化する特性を有するフィルタによってフィルタ処理し、更に、このフィルタ処理した信号に含まれるデータを所定のクラスタリング方法によってクラスタリングして、このクラスタリングによって分類された各クラスタを前記制御対象の運転状況として抽出することを特徴とする請求項１５乃至請求項１８のいずれか１項に記載の非線形制御特性の最適化装置。
【請求項２０】
前記フィルタ処理において、前記時系列信号に含まれる複数のデータを、当該複数のデータとその平均値との距離に基づいたデータに変換することを特徴とする請求項１９記載の非線形制御特性の最適化装置。
【請求項２１】
前記クラスタリング方法は、ＩＳＯＤＡＴＡ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ　Ｓｅｌｆ−Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ　Ｄａｔａ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　Ａ）法であることを特徴とする請求項１９又は請求項２０記載の非線形制御特性の最適化装置。
【請求項２２】
前記制御対象が車両であることを特徴とする請求項１５乃至請求項２１のいずれか１項に記載の非線形制御特性の最適化装置。
【請求項２３】
前記車両から観測される時系列信号は、車両操作機器の操作量の情報を含む信号であることを特徴とする請求項２２記載の非線形制御特性の最適化装置。
【請求項２４】
前記車両から観測される時系列信号は、車両操作機器の操作速度の情報を含む信号であることを特徴とする請求項２２又は請求項２３記載の非線形制御特性の最適化装置。
【請求項２５】
前記車両から観測される時系列信号は、エンジン回転数、車両の速度及びモータ回転数のうち少なくとも一の情報を含む信号であることを特徴とする請求項２２乃至請求項２４のいずれか１項に記載の非線形制御特性の最適化装置。
【請求項２６】
前記車両から観測される時系列信号は、エンジン回転数、車両の速度及びモータ回転数のうち少なくとも一の変化速度の情報を含む信号であることを特徴とする請求項２２乃至請求項２５のいずれか１項に記載の非線形制御特性の最適化装置。
【請求項２７】
前記車両のエンジン制御における、過渡補正量及び基本噴射量のうち少なくとも一に関するパラメータを遺伝的アルゴリズムの遺伝子情報とすることを特徴とする請求項２２乃至請求項２６のいずれか１項に記載の非線形制御特性の最適化装置。
【請求項２８】
前記制御対象の運転中に前記非線形制御特性の最適化処理を行うことを特徴とする請求項１５乃至請求項２７のいずれか１項に記載の非線形制御特性の最適化装置。
【請求項２９】
請求項１５乃至請求項２８のいずれか１項に記載の非線形制御特性の最適化装置と、最新の時系列信号が属するクラスタを現在の運転状況とし、前記非線形制御特性を現在の運転状況に対応するものへと切り替える制御特性切り替え手段と、を備えることを特徴とする制御対象の制御装置。
【請求項３０】
コンピュータ実行可能なプログラムであって、制御対象の制御結果を示す時系列信号に基づき当該制御対象の運転状況を抽出し、この抽出された運転状況に基づき前記制御対象に係る非線形制御特性の評価用関数に対する最適解の探索範囲を限定すると共に、この限定された探索範囲において前記評価用関数の最適解を探索し、当該探索された最適解に基づき前記抽出された運転状況毎に前記非線形制御特性の最適化を行うことを特徴とする非線形制御特性の最適化プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、制御対象の制御における非線形制御特性の最適化を行うのに好適な非線形制御特性の最適化方法、非線形制御特性の最適化装置、この装置を備えた制御対象の制御装置及び非線形制御特性の最適化プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、例えば、生物の進化の過程を模倣した遺伝的アルゴリズム（以下、単にＧＡという。）を用いて車両の制御特性を最適化する方法があった。この方法によると、車両の制御特性を運転者の技量や操作環境などに応じてＧＡを用いて最適化することで、共通の固定された制御特性ではなく、運転者の好みの制御特性によって車両の制御を行うようにすることができるというものである。
【０００３】
ここで、ＧＡとは、自然進化の過程を模倣し、適者生存を原理として、探索空間のなかで探索点を表す個体を最適解に向けて進化させることにより、効率的な探索を行う確率的探索アルゴリズムである。具体的には、複数の個体の集合からなる個体群を仮想的に生成するとともに、各個体ごとにその個体の遺伝情報に見立てて個体情報を構成する。そして、同一世代において、遺伝子操作を模倣した情報操作を個体情報に対して行う遺伝的操作、および個体の評価値に基づいて個体の生存または淘汰を行う個体選択操作をそれぞれ少なくとも１回行って世代を進行させる。適用する対象によって多少異なるが、ある程度有効な解を得るには、一般に数百から数千回の世代交代を繰り返す必要がある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、市街地の走行、高速道路の走行、山岳路の走行などの走行場所、渋滞などの交通状況などの運転状況は多種多様であり、その変化に応じて最適な制御量も変化する。このことから、単純に制御量を最適化すると幅広い状況に対応した最適化が行われることとなり、汎用性は高いものの、局所的には最適化効果が低い制御量しか得られず、特別な運転状況下においては最適化効果は十分とは言えない。
【０００５】
そこで、本発明は、このような従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたものであって、制御対象の運転状況を抽出し、この抽出された運転状況毎に非線形制御特性を最適化する非線形制御対象の最適化方法、非線形制御対象の最適化装置、制御対象の制御装置及び非線形制御特性の最適化プログラムを提供することを目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明に係る請求項１記載の非線形制御特性の最適化方法は、制御対象の制御結果を示す時系列信号に基づき当該制御対象の運転状況を抽出し、この抽出された運転状況に基づき前記制御対象に係る非線形制御特性の評価用関数に対する最適解の探索範囲を限定すると共に、この限定された探索範囲において前記評価用関数の最適解を探索し、当該探索された最適解に基づき前記抽出された運転状況毎に前記非線形制御特性の最適化を行うことを特徴としている。
【０００７】
つまり、制御対象の制御結果を示す時系列信号に基づき運転状況を抽出し、更に、この抽出結果に基づき制御対象に係る非線形制御特性の評価用関数に対する最適解の探索範囲を限定して最適解の探索を行い、なお更に、探索された最適解に基づき運転状況ごとの非線形制御特性の最適化を行うようにしたので、局所的な条件ごとに最適解を得ることが可能であり多種多様な運転状況毎に適切な非線形制御特性の最適化を行うことが可能となる。従って、総合的な最適化能力が向上する。
【０００８】
また、請求項２に係る発明は、請求項１記載の非線形制御特性の最適化方法において、前記最適解の探索に遺伝的アルゴリズムを用いることを特徴としている。
つまり、最適解の探索に遺伝的アルゴリズムを用いることで、非線形な解空間に対しても信頼性の高い最適解の探索が可能となる。
【０００９】
また、請求項３に係る発明は、請求項２記載の最適化方法において、前記制御対象の運転状況毎に個別に遺伝的アルゴリズムの個体群を生成することを特徴としている。
つまり、運転状況毎に個別に遺伝的アルゴリズムの個体群を生成することで局所的な最適解の探索を行うことができ、更に、運転状況に対する様々な要素を個体群として有することで、運転状況毎に最適な非線形制御特性を得ることが可能となる。
【００１０】
また、請求項４に係る発明は、請求項２又は請求項３記載の非線形制御特性の最適化方法において、前記遺伝的アルゴリズムの個体の評価値を、前記制御対象の燃費性能及び操縦性能のうち少なくとも一に基づいて与えることを特徴としている。
つまり、燃費性能や操縦性能に基づき遺伝的アルゴリズムの評価値を与えることにより、燃費性能や操縦性能に対する非線形制御特性の最適化を行うことが可能となる。
【００１１】
また、請求項５に係る発明は、請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の非線形制御特性の最適化方法において、前記制御対象の制御結果を示す時系列信号を、原信号の急峻な変化成分を保持しながら平滑化する特性を有するフィルタによってフィルタ処理し、更に、このフィルタ処理した信号に含まれるデータを所定のクラスタリング方法によってクラスタリングして、このクラスタリングによって分類された各クラスタを前記制御対象の運転状況として抽出することを特徴としている。
【００１２】
つまり、原信号の急峻な変化成分を保持しながら平滑化する特性を有するフィルタによるフィルタ処理を行った後でクラスタリングを行うことにより、クラスタリング対象となる時系列データの特徴を明確化し、クラスタリングを容易にすることができる。このことから、制御対象から観測される連続性を有する時系列データを運転状況として抽出し、それぞれを明確化することが可能となり、これら明確化された運転状況毎の非線形制御特性の最適化を行うことが可能となる。
【００１３】
ここで、原信号とは、制御対象から検出される制御結果の信号そのもののことであり、信号の伝送途中においてノイズ等が混入する前の信号のことである。
また、請求項６に係る発明は、請求項５記載の非線形制御特性の最適化方法において、前記フィルタ処理において、前記時系列信号に含まれる複数のデータを、当該複数のデータとその平均値との距離に基づいたデータに変換することを特徴としている。
【００１４】
つまり、複数データとその平均値との距離を利用したフィルタ処理を行うことで、同傾向のデータの集合性を高められることによるクラスタリングの補助と、急激なデータの変化を状況の変化として認識が可能となる。
また、請求項７に係る発明は、請求項５又は請求項６記載の非線形制御特性の最適化方法において、前記クラスタリング方法は、ＩＳＯＤＡＴＡ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ　Ｓｅｌｆ−Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ　Ｄａｔａ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　Ａ）法であることを特徴としている。
【００１５】
つまり、クラスタリング方法を、教師無し分類法の中でも非階層的クラスタリングに属するＩＳＯＤＡＴＡ法とすることで、どのようなクラスが存在するか不明確な制御対象にも対応させることが可能となる。また、非階層的クラスタリングは、クラスタ間の構成要素を組み換えることにより分離度の高いクラスタが求められ、初期値の設定が難しい条件下においても、初期設定がクラスタ数と閾値だけでクラスタリングを行うことができるといった利点を有している。
【００１６】
また、請求項８に係る発明は、請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の非線形制御特性の最適化方法において、前記制御対象が車両であることを特徴としている。
つまり、制御対象を、運転者の操作内容や走行場所等によって多種多様な運転状況が発生する車両とすることで、効果的な運転状況の抽出及びこれら運転状況毎の非線形制御特性の最適化を行うことが可能となる。
【００１７】
また、請求項９に係る発明は、請求項８記載の非線形制御特性の最適化方法において、前記車両から観測される時系列信号は、車両操作機器の操作量の情報を含む信号であることを特徴している。
つまり、車両から観測する時系列信号を、例えば、スロットル、ブレーキ、ハンドルなどの車両操作機器の操作量の情報を含む信号とし、この信号をフィルタ処理及びクラスタリング処理することで、運転者の意図を反映した運転状況の抽出が可能となる。なお、このときの有段変速機のギアの位置や無段変速機の変速比なども運転状況に反映させても良い。
【００１８】
また、請求項１０に係る発明は、請求項８又は請求項９記載の非線形制御特性の最適化方法において、前記車両から観測される時系列信号は、車両操作機器の操作速度の情報を含む信号であることを特徴としている。
つまり、車両から観測する時系列信号を、例えば、スロットル、ブレーキ、ハンドルなどの車両操作機器の操作速度の情報を含む信号とし、この信号をフィルタ処理及びクラスタリング処理することで、運転者の意図を反映した運転状況の抽出が可能となる。なお、このときの有段変速機のギアの位置や無段変速機の変速比なども運転状況に反映させても良い。
【００１９】
また、請求項１１に係る発明は、請求項８乃至請求項１０のいずれか１項に記載の非線形制御特性の最適化方法において、前記車両から観測される時系列信号は、エンジン回転数、車両の速度及びモータ回転数のうち少なくとも一の情報を含む信号であることを特徴としている。
つまり、車両から観測する時系列信号を、エンジン回転数、車両の速度及びモータ回転数のうち少なくとも一の情報を含む信号とし、この信号をフィルタ処理及びクラスタリング処理することで、運転者の意図を反映した運転状況の抽出が可能となる。
【００２０】
また、請求項１２に係る発明は、請求項８乃至請求項１１のいずれか１項に記載の非線形制御特性の最適化方法において、前記車両から観測される時系列信号は、エンジン回転数、車両の速度及びモータ回転数のうち少なくとも一の変化速度の情報を含む信号であることを特徴としている。
つまり、車両から観測する時系列信号を、エンジン回転数、車両の速度及びモータ回転数のうち少なくとも一の変化速度の情報を含む信号とし、この信号をフィルタ処理及びクラスタリング処理することで、運転者の意図を反映した運転状況の抽出が可能となる。
【００２１】
また、請求項１３に係る発明は、請求項８乃至請求項１２のいずれか１項に記載の非線形制御特性の最適化方法において、前記車両のエンジン制御における、過渡補正量及び基本噴射量のうち少なくとも一に関するパラメータを遺伝的アルゴリズムの遺伝子情報とすることを特徴としている。
つまり、過渡補正量及び基本噴射量のパラメータをＧＡにおける個体を構成する遺伝子情報とすることで、これらパラメータの関連する運転状況に対する非線形制御特性を最適化することが可能となる。
【００２２】
また、請求項１４に係る発明は、請求項１乃至請求項１３のいずれか１項に記載の非線形制御特性の最適化方法において、前記制御対象の運転中に前記非線形制御特性の最適化処理を行うことを特徴としている。
つまり、実際の制御対象の運転中に最適化処理を行うことで、時々刻々と変化する運転状況に対する非線形制御特性の最適化を行うことで、より効果的な最適化を行うことが可能となる。
【００２３】
また、本発明に係る請求項１５記載の非線形制御特性の最適化装置は、制御対象の制御結果を示す時系列信号に基づき当該制御対象の運転状況を抽出する運転状況抽出手段と、この抽出された運転状況に基づき前記制御対象に係る非線形制御特性の評価用関数に対する最適解の探索範囲を限定すると共に、この限定された探索範囲において前記評価用関数の最適解を探索する最適解探索手段と、当該最適解探索手段によって探索された前記最適解に基づき前記抽出された運転状況毎に前記非線形制御特性の最適化を行う最適化手段と、を備えることを特徴としている。
【００２４】
このような構成であれば、運転状況抽出手段によって、制御対象の制御結果を示す時系列信号に基づき制御対象の運転状況を抽出することが可能であり、最適解探索手段によって、抽出された運転状況に基づき制御対象に係る非線形制御特性の評価用関数に対する最適解の探索範囲を限定すると共に、この限定された探索範囲において評価関数の最適解を探索することが可能であり、最適化手段によって、探索された最適解に基づき非線形制御特性の最適化を行うことが可能である。
【００２５】
ここで、本発明は請求項１記載の非線形制御特性の最適化方法を実現するための装置であり、その効果は重複するので記載を省略する。
また、請求項１６に係る発明は、請求項１５記載の非線形制御特性の最適化装置において、前記最適解の探索に遺伝的アルゴリズムを用いることを特徴としている。
【００２６】
つまり、最適解の探索に遺伝的アルゴリズムを用いることで、非線形な解空間に対しても信頼性の高い最適解の探索が可能となる。
また、請求項１７に係る発明は、請求項１６記載の非線形制御特性の最適化装置において、前記制御対象の運転状況毎に個別に遺伝的アルゴリズムの個体群を生成することを特徴としている。
【００２７】
つまり、運転状況毎に個別に遺伝的アルゴリズムの個体群を生成することで局所的な最適解の探索を行うことができ、更に、運転状況に対する様々な要素をＧＡの個体群として有することで、運転状況毎に信頼性の高い非線形制御特性の最適化を行うことが可能となる。
また、請求項１８に係る発明は、請求項１６又は請求項１７記載の非線形制御特性の最適化装置において、前記遺伝的アルゴリズムの個体の評価値を、前記制御対象の燃費性能及び操縦性能のうち少なくとも一に基づいて与えることを特徴としている。
【００２８】
つまり、燃費性能や操縦性能に基づき遺伝的アルゴリズムの評価値を与えることにより、燃費性能や操縦性能に対する非線形制御特性の最適化を行うことが可能となる。
また、請求項１９に係る発明は、請求項１５乃至請求項１８のいずれか１項に記載の非線形制御特性の最適化装置において、前記運転状況抽出手段は、前記制御対象の制御結果を示す時系列信号を、原信号の急峻な変化成分を保持しながら平滑化する特性を有するフィルタによってフィルタ処理し、更に、このフィルタ処理した信号に含まれるデータを所定のクラスタリング方法によってクラスタリングして、このクラスタリングによって分類された各クラスタを前記制御対象の運転状況として抽出することを特徴としている。
【００２９】
つまり、運転状況抽出手段は、原信号の急峻な変化成分を保持しながら平滑化する特性を有するフィルタによるフィルタ処理を行った後でクラスタリングを行うことにより、クラスタリング対象となる時系列データの特徴を明確化し、このクラスタリング結果より制御対象から観測される連続性を有する時系列データを運転状況として抽出し、それぞれを明確化することが可能である。従って、これら明確化された運転状況に基づき非線形制御特性の最適化を行うことが可能となる。
【００３０】
また、請求項２０に係る発明は、請求項１９記載の非線形制御特性の最適化装置において、前記フィルタ処理において、前記時系列信号に含まれる複数のデータを、当該複数のデータとその平均値との距離に基づいたデータに変換することを特徴としている。
つまり、複数データとその平均値との距離を利用したフィルタ処理を行うことで、同傾向のデータの集合性を高められることによるクラスタリングの補助と、急激なデータの変化を状況の変化として認識が可能となる。
【００３１】
また、請求項２１に係る発明は、請求項１９又は請求項２０記載の非線形制御特性の最適化装置において、前記クラスタリング方法は、ＩＳＯＤＡＴＡ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ　Ｓｅｌｆ−Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ　Ｄａｔａ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　Ａ）法であることを特徴としている。
つまり、クラスタリング方法を、教師無し分類法の中でも非階層的クラスタリングに属するＩＳＯＤＡＴＡ法とすることで、どのようなクラスが存在するか不明確な制御対象にも対応させることが可能となる。また、非階層的クラスタリングは、クラスタ間の構成要素を組み換えることにより分離度の高いクラスタが求められ、初期値の設定が難しい条件下においても、初期設定がクラスタ数と閾値だけでクラスタリングを行うことができるといった利点を有している。
【００３２】
また、請求項２２に係る発明は、請求項１５乃至請求項２１のいずれか１項に記載の非線形制御特性の最適化装置において、前記制御対象が車両であることを特徴としている。
つまり、制御対象を、運転者の操作内容や走行場所等によって多種多様な運転状況が発生する車両とすることで、効果的な運転状況の抽出及びこれら運転状況毎の非線形制御特性の最適化を行うことが可能となる。
【００３３】
また、請求項２３に係る発明は、請求項２２記載の非線形制御特性の最適化装置において、前記車両から観測される時系列信号は、車両操作機器の操作量の情報を含む信号であることを特徴としている。
つまり、車両から観測する時系列信号を、例えば、スロットル、ブレーキ、ハンドルなどの車両操作機器の操作量の情報を含む信号とし、この信号をフィルタ処理及びクラスタリング処理することで、運転者の意図を反映した運転状況の抽出が可能となる。なお、このときの有段変速機のギアの位置や無段変速機の変速比なども運転状況に反映させても良い。
【００３４】
また、請求項２４に係る発明は、請求項２２又は請求項２３記載の非線形制御特性の最適化装置において、前記車両から観測される時系列信号は、車両操作機器の操作速度の情報を含む信号であることを特徴としている。
つまり、車両から観測する時系列信号を、例えば、スロットル、ブレーキ、ハンドルなどの車両操作機器の操作速度の情報を含む信号とし、この信号をフィルタ処理及びクラスタリング処理することで、運転者の意図を反映した運転状況の抽出が可能となる。なお、このときの有段変速機のギアの位置や無段変速機の変速比なども運転状況に反映させても良い。
【００３５】
また、請求項２５に係る発明は、請求項２２乃至請求項２４のいずれか１項に記載の非線形制御特性の最適化装置において、前記車両から観測される時系列信号は、エンジン回転数、車両の速度及びモータ回転数のうち少なくとも一の情報を含む信号であることを特徴としている。
つまり、車両から観測する時系列信号を、エンジン回転数、車両の速度及びモータ回転数のうち少なくとも一の情報を含む信号とし、この信号をフィルタ処理及びクラスタリング処理することで、運転者の意図を反映した運転状況の抽出が可能となる。
【００３６】
また、請求項２６に係る発明は、請求項２２乃至請求項２５のいずれか１項に記載の非線形制御特性の最適化装置において、前記車両から観測される時系列信号は、エンジン回転数、車両の速度及びモータ回転数のうち少なくとも一の変化速度の情報を含む信号であることを特徴としている。
つまり、車両から観測する時系列信号を、エンジン回転数、車両の速度及びモータ回転数のうち少なくとも一の変化速度の情報を含む信号とし、この信号をフィルタ処理及びクラスタリング処理することで、運転者の意図を反映した運転状況の抽出が可能となる。
【００３７】
また、請求項２７に係る発明は、請求項２２乃至請求項２６のいずれか１項に記載の非線形制御特性の最適化装置において、前記車両のエンジン制御における、過渡補正量及び基本噴射量のうち少なくとも一に関するパラメータを遺伝的アルゴリズムの遺伝子情報とすることを特徴としている。
つまり、過渡補正量及び基本噴射量のパラメータをＧＡにおける個体を構成する遺伝子情報とすることで、これらパラメータの関連する運転状況に対する非線形制御特性を最適化することが可能となる。
【００３８】
また、請求項２８に係る発明は、請求項１５乃至請求項２７のいずれか１項に記載の非線形制御特性の最適化装置において、前記制御対象の運転中に前記運転状況の抽出処理を行うことを特徴としている。
つまり、実際の制御対象の運転中に運転状況の抽出処理を行うことで、時々刻々と変化する運転状況の抽出が可能となり、この運転状況に対する非線形制御特性の最適化を行うことで、より効果的な利用が可能となる。
【００３９】
また、本発明に係る請求項２９記載の制御対象の制御装置は、請求項１５乃至請求項２８のいずれか１項に記載の非線形制御特性の最適化装置と、最新の時系列信号が属するクラスタを現在の運転状況とし、前記非線形制御特性を現在の運転状況に対応するものへと切り替える制御特性切り替え手段と、を備えることを特徴としている。
【００４０】
このような構成であれば、現在の制御対象の運転状況に合わせて、制御特性切り替え手段によって、非線形制御特性の最適化装置によって最適化された非線形制御特性を適切なものに切り替えて制御対象を運転することが可能である。
また、本発明に係る請求項３０記載の非線形制御特性の最適化プログラムは、コンピュータ実行可能なプログラムであって、制御対象の制御結果を示す時系列信号に基づき当該制御対象の運転状況を抽出し、この抽出された運転状況に基づき前記制御対象に係る非線形制御特性の評価用関数に対する最適解の探索範囲を限定すると共に、この限定された探索範囲において前記評価用関数の最適解を探索し、当該探索された最適解に基づき前記抽出された運転状況毎に前記非線形制御特性の最適化を行うことを特徴としている。
【００４１】
つまり、制御対象の制御結果を示す時系列信号に基づき運転状況を抽出し、更に、この抽出結果に基づき制御対象に係る非線形制御特性の評価用関数に対する最適解の探索範囲を限定して最適解の探索を行い、なお更に、探索された最適解に基づき運転状況ごとの非線形制御特性の最適化を行うようにしたので、局所的な条件ごとに最適解を得ることが可能であり多種多様な運転状況毎に適切な非線形制御特性の最適化を行うことが可能となる。従って、これにより総合的な最適化能力が向上する。
【００４２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づき説明する。図１乃至図６は、本発明に係る制御対象の制御装置を適用した制御システムの実施の形態を示す図である。
まず、本発明に係る制御システムの構成を図１に基づき説明する。図１は、本発明に係る制御システムの構成を示すブロック図である。
【００４３】
図１に示すように、制御システム１は、運転状況抽出部１０と、最適化部１１と、制御対象１２と、を含んだ構成となっている。
運転状況抽出部１０は、運転状況抽出データ収集部１０ａと、フィルタ処理部１０ｂと、クラスタリング部１０ｃと、を含んだ構成となっている。
運転状況抽出データ収集部１０ａは、制御対象の動作結果の時系列データを収集し、フィルタ処理部１０ｂにその収集したデータを伝送するものである。
【００４４】
フィルタ処理部１０ｂは、本実施の形態においては、ε−フィルタによって、取得した収集データをフィルタ処理するものである。ここで、ε−フィルタは、入力と出力との差を有限値以内に保ちながら信号の平滑を行うもので、信号の急峻な変化を保持しながら、小振幅のランダム雑音の除去を行うことが可能なフィルタである。
【００４５】
クラスタリング部１０ｃは、状況抽出用データが所定数以上に収集されたときに、フィルタ処理部１０ｂにおいてフィルタ処理された信号に含まれるデータを非階層型クラスタリング方法であるＩＳＯＤＡＴＡ法に基づいて様々な運転状況に対応したクラスタに分類するものである。
最適化部１１は、評価部１１ａと、遺伝的操作部１１ｂと、第１の個体群１１ｃと、第２の個体群１１ｄと、を含んだ構成となっている。
【００４６】
ここで、最適化部１１では、複数の個体の集合からなる個体群を仮想的に生成するとともに、各個体ごとにその個体の遺伝情報に見立てて個体情報を構成する。ここで、各個体情報には、制御特性を構築するための制御係数を割り当てる。そして、所定回数の世代交代が終了したときは、個体群のなかから評価値が最も高い個体を抽出し、抽出した個体の個体情報を制御係数として用い制御特性を構築する。
【００４７】
評価部１１ａは、制御対象１２の運転結果に基づき、ＧＡ個体の評価値を算出するものである。ここで、ＧＡ個体は、制御対象における多種多様な運転状況に対応する制御特性ごとにその特性を最適化するように設定されており、運転状況毎の制御特性としてＧＡ個体が設定され、更に、これらＧＡ個体の集合によって制御特性ごとに第１の個体群１１ｃ及び第２の個体群１１ｄが構成されている。
【００４８】
遺伝的操作部１１ｂは、ＧＡに基づき、同一世代において、遺伝子操作を模倣した情報操作を個体情報に対して行う遺伝的操作を行うものである。このとき遺伝的操作は運転状況抽出部１０において抽出された運転状況に基づき遺伝的操作範囲が限定される。つまり、運転状況に係る範囲に限定して以下に説明する最適解の探索が行われることになる。
【００４９】
ここで、ＧＡは、各個体にランダムな初期値を与えて探索空間内に配置し、世代ごとに交叉、突然変異と呼ばれる遺伝的操作を適用し、個体の評価値に応じて個体の増殖および選択を行うことにより、次世代の個体の集合を得る。このような世代交代を繰り返すことにより、漸近的に最適解に近づくことを目的とする。以下、遺伝的操作である交叉、突然変異、選択について説明する。
【００５０】
交叉とは、少なくとも２つの個体を親とし、親となる個体の個体情報の一部を入れ替えることにより、子孫となる個体を１以上生成する操作である。ある個体の個体情報のよい部分と別の個体の個体情報のよい部分を合体させることにより、より評価値の高い個体を得ることが期待できる。例えば、２つの個体を親として子孫となる２つの個体を生成する場合、一方の親となる個体の個体情報を「０００１１０」、他方の親となる個体の個体情報を「１１０１１１」とし、３番目の位置で交叉させることにより、「０００１１１」の個体情報をもつ個体と、「１１０１１０」の個体情報をもつ個体とを子孫となる個体として得る。
【００５１】
突然変異とは、所定の確率で個体の個体情報のうち特定部分を変更する操作であり、個体群内での多様性を増加させる。具体的には、個体情報の特定のビットを反転させる操作であり、例えば、ある個体の個体情報を「０００１１１」とし、その３番目の位置で突然変異を起こすことにより、「００１１１１」の個体情報をもつ個体を得る。
【００５２】
選択とは、個体の評価値に応じて個体群のなかのよりよい個体を次世代に残すための操作である。ルーレット選択と呼ばれる選択方法では、各個体は評価値に比例した確率で選択される。例えば、ある世代において、「００００００」、「１１１０１１」、「１１０１１１」、「０１０１１１」の個体情報をもつ個体の評価値がそれぞれ「８」、「４」、「２」、「２」であったとする。それぞれの個体が選択される確率は、「８／１６」、「４／１６」、「２／１６」、「２／１６」となる。したがって、平均的には、次世代において、「００００００」の個体情報をもつ個体は２つに増え、「１１１０１１」の個体情報をもつ個体は一つのままで、「１１０１１１」の個体情報をもつ個体または「０１０１１１」の個体情報をもつ個体はいずれかが残るような個体群が得られる。
【００５３】
第１の個体群１１ｃ及び第２の個体群１１ｄは、制御対象１２の互いに異なる制御特性ごとにそれぞれ第１の個体群１１ｃと第２の個体群１１ｄが対応しており、それぞれが運転状況毎に対応するＧＡ個体の集合から構成されるものである。
制御対象１２は、運転状況に応じて選択された制御特性に応じて動作し、非線形特性を有する制御結果を出力するものである。
【００５４】
更に、図示しないが、制御システム１は、各部の演算処理等を行うプログラムの記憶されたＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）と、演算に必要な情報を記憶するためのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）と、プログラムを実行するためのＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）と、を備えている。
次に、図２に基づき、制御対象の運転状況を抽出して、運転状況毎に制御特性を最適化する処理の流れを説明する。図２は、運転状況の抽出処理及び制御特性の最適化処理を示すフローチャートである。
【００５５】
図２に示すように、まずステップＳ２００に移行し、制御対象１２が運転中であると確認されると、ステップＳ２０２に移行して運転状況抽出部１０における運転状況抽出処理を開始し、一方、これと同時に、ステップＳ２１０に移行して最適化部１１における制御特性の最適化処理を開始する。
ステップＳ２０２に移行した場合は、状況抽出データ収集部１０ａにおいて、制御対象１２の制御結果から状況抽出用のデータを収集してステップＳ２０４に移行する。
【００５６】
ステップＳ２０４では、フィルタ処理部１０ｂにおいて、収集されたデータをフィルタ処理し、状況抽出用のデータが所定数以上収集されたときにステップＳ２０６に移行する。ここで、以下に、式（１）としてε−フィルタの一般型を示す。
【００５７】
【数１】
2004030269.tif 000003
【００５８】
つまり、第ｎ番目の入力信号ｘｎが得られたとき、ｙｎがε−フィルタの出力信号となる。ここで、Ａｋは、図３に示す特性を有する関数である。図３は、フィルタ係数Ａｋとなる関数の特性を示す図である。なお、信号の直流レベルを変化させないために、フィルタの係数の総和は１とする。従って、以下の式（２）に示す関係が成立することになる。
【００５９】
【数２】
2004030269.tif 000004
【００６０】
また、図３に示すεはフィルタ処理対象である過去Ｎ個のデータにおける標準偏差をΣとして、３Σを平均からの除外閾値とする。従って、εは以下に示す式（３）として表される。ここで、３Σに関して説明すると、扱うデータが正規分布に従うと考えられる場合、±１Σ内にデータの６８．３％が、±３Σ内にデータの９９．７パーセントが分布すると考えることができる。反対に、±３Σより外に外れる確率は、０．３％（１０００回に３回程度）であり、ほとんどのデータは、±３Σに収まると考えてよく、このことから、±３Σよりデータが飛び出すときは「分布が変わった」「母集団の平均値が変化した」と疑ってみる必要がある。この考え方は、３シグマルールと呼ばれている。
【００６１】
【数３】
2004030269.tif 000005
【００６２】
上記ε−フィルタの特徴は、データの平均化条件として、信号差分と標準偏差との比較を行うことである。この効果として、信号差分が所定範囲内（３Σ）にある入力データに対する出力の緩やかな変化と、範囲外にある入力データに対する出力の急激な変化の両条件を実現できる。
ステップＳ２０６に移行した場合は、クラスタリング部１０ｃにおいて、クラスタリングを行いステップＳ２０８に移行する。ここで、クラスタリング方法は、教師なし分類法の中でも非階層的クラスタリング（再配置法）に属するＩＳＯＤＡＴＡ法を用いる。クラスタリングにより分類される各集合がクラスタであり、各クラスタの重心ベクトルがクラスタ重心である。クラスタリングの手順としては、最初に運転状況抽出用データが所定数以上収集された時点で初期クラスタ重心を設定し、その後、データの入力とそれに伴うクラスタ重心の再設定を繰り返す。なお、本実施の形態においては、クラスタ数の増減は行わないこととする。
【００６３】
また、初期クラスタ重心は、クラスタリング対象データのうち、原点からのユークリッド距離が最短の点と最長の点とする。または、全データの平均ベクトルを算出し、平均から標準偏差の距離に設定するなどしても良い。
ステップＳ２０８では、最新の運転状況抽出用データの属するクラスタを現在の運転状況とし、その運転状況に対応するＧＡ個体群による制御特性に制御対象１２の制御特性を切り替えてステップＳ２１８に移行する。
【００６４】
一方、ステップＳ２００において、ステップＳ２１０に移行して最適化部１１における最適化処理を開始した場合は、制御対象の運転結果に基づきＧＡ個体の評価値を算出してステップＳ２１２に移行する。
ステップＳ２１２では、現在の運転状況に対応する個体群の全ＧＡ個体の評価が終了したか否かを判定し、終了したと判定された場合（Ｙｅｓ）はステップＳ２１４に移行し、そうでない場合（Ｎｏ）はステップＳ２１６に移行する。
【００６５】
ステップＳ２１４に移行した場合は、遺伝的操作部１１ｂにおいて、ＧＡ個体に対する遺伝的操作を行いステップＳ２１６に移行する。
ステップＳ２１６に移行すると、遺伝的操作が行われた個体群の中で、次の運転の際の評価対象となる個体を選択してステップＳ２１８に移行する。
ステップＳ２１８では、運転状況抽出部１０及び最適化部１１の両処理結果に基づき、現在の運転状況に対応するＧＡ個体群の中で、次の評価対象となるＧＡ個体による制御特性を、制御対象１２の制御特性としてステップＳ２００に移行する。
【００６６】
更に、制御システム１の具体例として、図４及び図５に基づき、車両の加速運転に関する運転状況を抽出し、この運転状況ごとに燃費が低減されるように過渡制御特性を最適化する機能部を備えた車両のエンジン制御システムについて説明する。図４は、車両のエンジン制御システムの構成を示すブロック図であり、図５は、車両の加速運転における、運転状況抽出処理及びエンジンの制御特性の最適化処理を示すフローチャートである。
【００６７】
エンジン制御システム４は、運転状況抽出部４０と、最適化部４１と、エンジン４２と、を含んだ構成となっている。
運転状況抽出部４０は、運転状況抽出データ収集部４０ａと、フィルタ処理部４０ｂと、クラスタリング部４０ｃと、を含んだ構成となっている。
運転状況抽出データ収集部４０ａは、エンジン４２の動作結果を示す時系列データを収集し、フィルタ処理部４０ｂにその収集したデータを伝送するものである。
【００６８】
フィルタ処理部４０ｂは、本実施の形態においては、上記したε−フィルタによって、取得した収集データをフィルタ処理するものである。
クラスタリング部４０ｃは、収集データが所定数以上になったときに、フィルタ処理部４０ｂにおいてフィルタ処理された信号に含まれるデータを非階層型クラスタリング方法であるＩＳＯＤＡＴＡ法に基づいて様々な運転状況に対応したクラスタに分類するものである。
【００６９】
最適化部４１は、燃費評価部４１ａと、遺伝的操作部４１ｂと、第１の個体群４１ｃと、第２の個体群４１ｄと、を含んだ構成となっている。
ここで、最適化部４１では、複数の個体の集合からなる個体群を仮想的に生成するとともに、各個体ごとにその個体の遺伝情報に見立てて個体情報を構成する。ここで、各個体情報には、燃費制御特性を構築するための燃費制御係数を割り当てる。そして、所定回数の世代交代が終了したときは、個体群のなかから燃費評価値が最も高い個体を抽出し、抽出した個体の個体情報を燃費制御係数として用い燃費制御特性モデルを構築する。
【００７０】
燃費評価部４１ａは、エンジン４２の運転結果に基づき、ＧＡ個体の燃費評価値を算出するものである。ここで、ＧＡ個体は、エンジン４２における多種多様な運転状況に対応する燃費制御特性ごとにその特性を最適化するように設定されており、更に、これらＧＡ個体の集合によって燃費制御特性ごとに第１の個体群４１ｃ及び第２の個体群４１ｄが構成されている。
【００７１】
遺伝的操作部４１ｂは、ＧＡに基づき、同一世代において、遺伝子操作を模倣した情報操作を個体情報に対して行う遺伝的操作を行うものである。
更に、図示しないが、エンジン制御システム４は、各部の演算処理等を行うプログラムの記憶されたＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）と、演算に必要な情報を記憶するためのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）と、プログラムを実行するためのＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）と、を備えている。
【００７２】
更に、図５に基づき、車両の加速運転における、運転状況抽出処理及びエンジンの制御特性の最適化処理の流れを説明する。
図５に示すように、まずステップＳ５００に移行し、エンジン４２が運転中であると確認されると、ステップＳ５０２に移行して運転状況抽出部４０における運転状況抽出処理を開始し、一方、これと同時に、ステップＳ５１０に移行して最適化部４１における燃費制御特性の最適化処理を開始する。
【００７３】
ステップＳ５０２では、運転状況抽出部４０における状況抽出データ収集部４０ａにおいて、エンジン４２から観測される制御結果を示す時系列信号（加速運転状況抽出データ）を収集してステップＳ５０４に移行する。ここで、加速運転状況抽出データとは、加速運転の操作から抽出されるデータであり、具体的には加速の際のスロットル操作量、スロットル操作速度、このときのギアポジションなどである。
【００７４】
ステップＳ５０４では、フィルタ処理部４０ｂにおいて、収集されたデータをフィルタ処理し、加速運転状況抽出データが所定数以上収集されたときにステップＳ５０６に移行する。
ステップＳ５０６に移行した場合は、クラスタリング部４０ｃにおいて、所定数以上収集されたデータに対してクラスタリングを行いステップＳ５０８に移行する。
【００７５】
ステップＳ５０８では、最新の加速運転状況抽出データの属するクラスタを現在の運転状況とし、その運転状況に対応するＧＡ個体群による制御特性にエンジン４２の制御特性を切り替えてステップＳ５１８に移行する。
一方、ステップＳ５００において、ステップＳ５１０に移行して最適化部４１における最適化処理を開始した場合は、エンジン４２の運転結果に基づきＧＡ個体の評価値（＝燃費）を算出してステップＳ５１２に移行する。ここで、評価値は、加速運転時の燃料噴射量及び走行距離を利用して以下に示す式（４）に従って算出する。
【００７６】
個体評価値　＝　走行距離／燃料噴射量　　　　　　　・・・（４）
つまり、式（４）に関して、燃費が良い個体ほど高い評価値が得られる。
ステップＳ５１２では、現在の加速運転状況に対応する個体群の全ＧＡ個体の評価が終了したか否かを判定し、終了したと判定された場合（Ｙｅｓ）はステップＳ５１４に移行し、そうでない場合（Ｎｏ）はステップＳ５１６に移行する。ここで、ＧＡ個体の遺伝子としては、過渡走行時の燃費に寄与率の高い過渡制御パラメータ（同期噴射補正係数及び非同期噴射時間）を用いる。
【００７７】
ステップＳ５１４に移行した場合は、遺伝的操作部４１ｂにおいて、ＧＡ個体に対する遺伝的操作を行いステップＳ５１６に移行する。
ステップＳ５１６に移行すると、適応操作が行われた個体群の中で、次の運転の際の評価対象となる個体を選択してステップＳ５１８に移行する。
ステップＳ５１８では、運転状況抽出部４０及び最適化部４１の両処理結果に基づき、現在の加速運転状況に対応するＧＡ個体群の中で、次の評価対象となるＧＡ個体による燃費制御特性を、エンジン４２の燃費制御特性としてステップＳ５００に移行する。
【００７８】
上記したように、運転状況を抽出し、その運転状況毎に制御特性の最適化を行うことで、図６（ａ）に示す、制御特性全般に対して単純な最適化を行った最適化結果に比べ、図６（ｂ）に示す、市街地の走行、高速道路の走行及び山岳路の走行の３つの運転状況毎に最適化を行った最適化結果は、それぞれの結果を見ると解るように、それぞれの運転状況において一定の最適値によって制御される図６（ａ）に比べ、それぞれの運転状況毎により最適な値によって制御が行われている図６（ｂ）の最適化結果の方が優れているといえる。
【００７９】
以上、制御対象の制御結果を示す時系列信号を収集し、その収集結果をε−フィルタによってフィルタ処理し、更に、ＩＳＯＤＡＴＡ法によってクラスタリングすることによって、制御対象の運転状況を抽出するようにしたので、正確な運転状況の抽出が可能である。
また、抽出された運転状況に基づきＧＡにおける最適解の探索範囲を限定し、運転状況毎に制御特性を最適化するようにしたので、多種多様な運転状況に対応した最適化結果を得ることが可能となる。
【００８０】
ここで、図１及び図４に示す、運転状況抽出部１０及び４０は、請求項１５及び請求項１９記載の運転状況抽出手段に対応し、最適化部１１及び４１は、請求項１５記載の最適化手段に対応し、制御システム１及びエンジン制御システム４における制御特性の切り替え処理は、請求項２９記載の制御特性切り替え手段に対応する。
【００８１】
なお、上記実施の形態においては、車両の加速運転状況の抽出を例として行っているが、これに限らず、車両におけるどのような運転状況に適用しても良い。また、上記実施の形態においては、運転状況抽出用データとして、加速の際の、スロットル操作量、スロットル操作速度、ギアのポジション（操作量）を例として説明しているが、これに限らず、抽出する運転状況に応じて、スロットル、ブレーキ、ハンドル及びギアの操作量や操作速度、エンジン回転数、車両の速度及びモータ回転数及びこれらの変化速度など、どのようなデータを抽出用データとして扱うようにしても良い。
【００８２】
また、上記実施の形態においては、運転状況抽出用データのフィルタ処理において、ε−フィルタを用いているが、これに限らず、制御対象に適したフィルタであれば、どのようなフィルタを用いるようにしても良い。
また、上記実施の形態においては、制御特性の最適化にＧＡを用いているが、これに限らず、ＧＰ（Ｇｅｎｅｔｉｃ　Ｐｒｏｇｒｅｓｓ）やＥＳ（ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ　Ｓｔｒａｔａｇｅ）等の進化的アルゴリズムを用いることもできる。
【００８３】
また、上記実施の形態においては、クラスタリング部において用いるクラスタリング方法としてＩＳＯＤＡＴＡ法を用いているが、これに限らず、制御対象や抽出する運転状況に合わせて、別のフィルタを用いるようにしても良い。
また、上記実施の形態において、図２、図５のフローチャートに示す処理を実行するにあたっては、ＲＯＭにあらかじめ格納されているプログラムを実行する場合について説明したが、これに限らず、これらの手順を示したプログラムが記録された記録媒体から、そのプログラムをＲＡＭに読み込んで実行するようにしてもよい。
【００８４】
ここで、記録媒体とは、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の半導体記録媒体、ＦＤ、ＨＤ等の磁気記録型記録媒体、ＣＤ、ＣＤＶ、ＬＤ、ＤＶＤ等の光学的読取方式記録媒体、ＭＯ等の磁気記録型／光学的読取方式記録媒体であって、電子的、磁気的、光学的等の読み取り方法のいかんにかかわらず、コンピュータで読み取り可能な記録媒体であれば、あらゆる記録媒体を含むものである。
【００８５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明に係る非線形制御特性の最適化方法及び非線形制御特性の最適化装置によれば、制御対象から観測される連続性を有する時系列データを運転状況として抽出し、この抽出結果に基づき制御対象に係る非線形制御特性の評価用関数に対する最適解の探索範囲を限定して最適解の探索を行い、なお更に、探索された最適解に基づき運転状況ごとの非線形制御特性の最適化を行うようにしたので、局所的な条件ごとに最適解を得ることが可能であり多種多様な運転状況毎に適切な非線形制御特性の最適化を行うことが可能となる。従って、総合的な最適化能力が向上する。
【００８６】
また、本発明に係る制御対象の制御装置によれば、本発明に係る非線形制御特性の最適化装置によって最適化された非線形制御特性に基づき制御対象の制御特性を切り替えるようにしたので、その時の運転状況に最も適した制御特性を選択して切り替えることが可能となる。
ここで、本発明に係る非線形制御特性の最適化プログラムは、本発明に係る非線形制御特性の最適化装置を制御するためのプログラムであり、その効果は重複するので記載を省略する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る制御システムの構成を示すブロック図である。
【図２】運転状況の抽出処理及び制御特性の最適化処理を示すフローチャートである。
【図３】フィルタ係数Ａｋとなる関数の特性を示す図である。
【図４】車両のエンジン制御システムの構成を示すブロック図である。
【図５】車両の加速運転における、運転状況抽出処理及びエンジンの制御特性の最適化処理を示すフローチャートである。
【図６】（ａ）は、制御特性全般に対して単純な最適化を行った最適化結果を示す図であり、（ｂ）は、市街地の走行、高速道路の走行及び山岳路の走行の３つの運転状況毎に最適化を行った最適化結果を示す図である。
【符号の説明】
１　　　　　　　　制御システム
１０　　　　　　　運転状況抽出部
１０ａ　　　　　　状況抽出データ収集部
１０ｂ　　　　　　フィルタ処理部
１０ｃ　　　　　　クラスタリング部
１１　　　　　　　最適化部
１１ａ　　　　　　評価部
１１ｂ　　　　　　遺伝的操作部
１１ｃ　　　　　　第１の個体群
１１ｄ　　　　　　第２の個体群
１２　　　　　　　制御対象
４　　　　　　　　エンジン制御システム
４０　　　　　　　運転状況抽出部
４０ａ　　　　　　状況抽出データ収集部
４０ｂ　　　　　　フィルタ処理部
４０ｃ　　　　　　クラスタリング部
４１　　　　　　　最適化部
４１ａ　　　　　　燃費評価部
４１ｂ　　　　　　遺伝的操作部
４１ｃ　　　　　　第１の個体群
４１ｄ　　　　　　第２の個体群
４２　　　　　　　エンジン
【図１】
2004030269.tif 000006
【図２】
2004030269.tif 000007
【図３】
2004030269.tif 000008
【図４】
2004030269.tif 000009
【図５】
2004030269.tif 000010
【図６】
2004030269.tif 000011