(57)【要約】【課題】発進加速性を大きく向上させることができるトルクコンバータ未適用車両の振動低減アルゴリズムを提供する。【解決手段】車両の走行に応じた要求トルクが少なくとも互いに異なる２タイプのトルクに区分され、この２タイプのトルクのうちの１タイプのトルクが車両の駆動系振動減衰のために時間差をおいて２回提供されることによって要求トルクに確定された後、駆動系のモータ指令トルクとして出力される最適フィードフォワードロジックと、駆動系からフィードバックされた情報がヒューリスティック補正で処理され、最適フィードフォワードロジックのモータ指令トルクの出力と合わせて駆動系のモータ指令トルクとして提供されるヒューリスティックロジックを含む構成である。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の走行に応じた要求トルクが少なくとも互いに異なる２タイプのトルクに区分され、前記２タイプのトルクのうちの１タイプのトルクが前記車両の駆動系振動減衰のために時間差をおいて２回提供されることによって前記要求トルクに確定された後、前記駆動系のモータ指令トルクとして出力される最適フィードフォワードロジックと、
前記駆動系からフィードバックされた情報がヒューリスティック補正（Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）で処理され、前記最適フィードフォワードロジックのモータ指令トルクの出力と合わせて前記駆動系のモータ指令トルクとして提供されるヒューリスティックロジックとを含むことを特徴とするトルクコンバータ未適用車両の振動低減アルゴリズム。
【請求項２】
前記最適フィードフォワードロジックは、前記互いに異なる２タイプのトルクが前記車両の走行状態に応じて区分され、前記２タイプのトルクのうちの１タイプのトルクを前記要求トルクとしてフィードフォワード入力値に提供する要求トルク区分ステップと、
前記車両の駆動系振動の周期ＴＰから半周期ＴＰ／２を選定する振動分析ステップと、
前記半周期ＴＰ／２が選定されると、前記要求トルク区分ステップで選定された前記１タイプのトルクが１番目のトルクとして提供され、次いで、前記半周期ＴＰ／２後の時間に２番目のトルクとして提供され、前記駆動系振動減衰のための要求トルクに確定された後、前記駆動系のモータ指令トルクとして出力されるトルク印加ステップとによって行われることを特徴とする請求項１に記載のトルクコンバータ未適用車両の振動低減アルゴリズム。
【請求項３】
前記２タイプのトルクは、前記車両の急激な加速時に適用するステップトルクと、前記車両の緩やかな加速時に適用するランプトルクであることを特徴とする請求項２に記載のトルクコンバータ未適用車両の振動低減アルゴリズム。
【請求項４】
前記振動分析ステップにおいて、前記半周期ＴＰ／２は、各サンプル時間において、モータ速度センサで測定されたモータの速度値を用いて前記モータ速度増分Δωを計算し、前記モータ速度増分Δωの値が＋または−に変化する時間を測定して前記周期ＴＰのクォーター周期ＴＰ１／４を計算した後、前記クォーター周期ＴＰ１／４を２倍として計算されることを特徴とする請求項２に記載のトルクコンバータ未適用車両の振動低減アルゴリズム。
【請求項５】
前記振動分析ステップにおいて、前記半周期ＴＰ／２は、車両における搭乗者数と手荷物の重量に応じたモータの速度を測定して前記モータ速度増分Δωを計算し、前記モータ速度増分Δωの値が＋または−に変化する時間を測定して前記周期ＴＰのクォーター周期ＴＰ１／４を計算した後、前記クォーター周期ＴＰ１／４を２倍として計算されることを特徴とする請求項２に記載のトルクコンバータ未適用車両の振動低減アルゴリズム。
【請求項６】
前記トルク印加ステップにおいて、前記トルクが前記車両の急激な加減速時に適用するステップトルクであれば、前記ステップトルクは、１番目のステップトルクと２番目のステップトルクとして印加され、前記２番目のステップトルクの印加は、前記要求トルクＴＱｆ［＝ＴＱｉ＝ＴＱｆ／２］に決定した状態で前記半周期ＴＰ／２後の時間に行われ、この過程を繰り返すことで前記振動減衰のための要求トルクに確定されることを特徴とする請求項２に記載のトルクコンバータ未適用車両の振動低減アルゴリズム。
【請求項７】
前記トルク印加ステップにおいて、前記トルクが前記車両の緩やかな加速時に適用するランプトルクであれば、前記ランプトルクは、１番目のランプトルクと２番目のランプトルクとして印加され、前記２番目のランプトルクの印加は、前記要求トルクＴＱｆ［＝ＴＱｉ＝ＴＱｆ／２］に決定した状態で前記半周期ＴＰ／２後の時間に行われ、この過程を繰り返すことで前記振動減衰のための要求トルクに確定され、前記１番目のランプトルクの印加と前記２番目のランプトルクの印加は、要求トルクＴＱｆ＝Ｋ×周期ＴＰ＋αＫ（勾配時間ｔｆ−周期ＴＰ）から求められた補正ファクター（Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  Ｆａｃｔｏｒ）のＫとαが適用されて計算されることを特徴とする請求項２に記載のトルクコンバータ未適用車両の振動低減アルゴリズム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、トルクコンバータが未適用の電気自動車やハイブリッド車両に関し、より詳細には、車両の加速状態に応じて区別されて提供されるステップトルクまたはランプトルクに基づく最適フィードフォワードロジック（Ｏｐｔｉｍｉｚｅ  Ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ  Ｌｏｇｉｃ）が、フィードフォワード制御関数ＣＦＦ（ｓ）で行われることにより、ヒューリスティック補正（Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）時にかかる時間消費を低減し、発進加速性を向上させることができるトルクコンバータ未適用車両の振動低減アルゴリズムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般に、電気自動車またはハイブリッド自動車に自動変速機が適用されると、その自動変速機には、ガソリンやディーゼル自動車の自動変速機で必要なトルクコンバータが使用されないという特徴を有している。
【０００３】
トルクコンバータは、主目的以外に、エンジンと駆動系（変速機と動力伝達系統）との間でダンピング（Ｄａｍｐｉｎｇ）要素として作用することにより、エンジンから伝達される振動を減衰させることができる。反面、電気自動車またはハイブリッド自動車の自動変速機は、トルクコンバータを用いたダンピング作用が全く実現できない。
そのため、電気自動車またはハイブリッド自動車では、エンジンやモータのトルクソース（Ｔｏｒｑｕｅ  Ｓｏｕｒｃｅ）による駆動系（変速機と動力伝達系統）の振動がよく減衰せず、特に、外部の振動ソース（Ｖｉｂｒａｔｉｏｎ  Ｓｏｕｒｃｅ）による駆動系（変速機と動力伝達系統）の振動も良好に減衰しなくなる。
【０００４】
これにより、電気自動車またはハイブリッド自動車では、トルクソース（エンジンとモータ）と駆動系（変速機と動力伝達系統）との間で不足なダンピング要素を考慮した振動減衰が実現されない場合、運転性および乗車感がよくなく、これにより、車両の商品性も低下せざるを得なくなる。
このようなダンピング要素の不足は、ハードウェアを用いたり、またはアルゴリズムを用いて解消することができるが、ハードウェアを用いる方式は費用の面で不利で、主にアルゴリズムを用いた方式が好まれる。アルゴリズムを適用して振動や騒音の低減を図ることは、例えば特許文献１、２に報告されている。
【０００５】
しかし、ハイブリッド車両と電気自動車がモータの出力で駆動される場合、モータは、モータ印加トルクによる振動を発生しない追従モータ速度で駆動されるのではなく、モータ印加トルクによる振動を発生させる実モータ速度で駆動され、これにより、振動減衰への対策が必要になる。
【０００６】
この例として、フィードフォワード（Ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ）制御ロジックを介した振動低減制御アルゴリズムを挙げることができる。これは、フィードフォワード制御関数ＣＦＦ（ｓ）がモータ指令トルクを出力し、フィードバック制御関数ＣＦＢ（ｓ）がモータセンサ速度（モータに設けられたセンサで測定）とモータモデル速度（モデルを介して予測）で抽出された速度の振動が抑制されるための振動低減トルクを算出し、駆動系伝達関数Ｇ（ｓ）は、モータ指令トルクと振動低減トルクとが合わされた最終モータ指令トルクを出力する制御ロジックで実現される方式である。
【０００７】
つまり、駆動系伝達関数Ｇ（ｓ）に伝達されるモータ指令トルクが算出され、振動低減トルクがフィードバック情報を用いて算出され、モータ指令トルクが振動低減トルクと合わされて最終モータ指令トルクに変化し、最終モータ指令トルクがフィードバック情報を用いて持続的に変化することができる。
【０００８】
そのため、振動低減制御アルゴリズムが、モータの出力で駆動されるハイブリッド車両と電気自動車に適用されると、追従モータ速度に一致しない実モータ速度による振動を減衰できるという効果が実現されることにより、運転性および乗車感が向上することができる。
しかし、アルゴリズムは、フィードバック制御ロジックで実現されることにより、車両固有の同特性に対する数学的な分析なしに実車の特性に対する補正（Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）にのみ依存するという根本的な限界性を有する。
【０００９】
通常、実車の特性に対する補正（Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）は、ヒューリスティック（Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ）を用いて実現される。ヒューリスティック（Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ）とは、最も理想的な方法を求めるのではなく、限られた情報と時間の制約を考慮して現実的に満足すべき水準の解答を探す方式を意味する。
このような特性により、実車の特性に対するヒューリスティック補正（Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）に依存するアルゴリズムは、体系的な設計が難しく、特に、ヒューリスティック補正（Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）も各々の車種によってそれぞれ異なって行われなければならないことから、時間消費も増加してしまう。
前記のようなアルゴリズムの限界は、振動の低減を効果的に実現するには大きく不足し、特に、車両の発進加速性がよくない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開平０７−２３９６９０号公報
【特許文献２】特開２００３−１９５９５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
上記の点に鑑みてなされた本発明は、フィードフォワード制御関数ＣＦＦ（ｓ）に車両の加速状態に応じて選択されたステップトルクとランプトルクに基づく最適フィードフォワードロジック（Ｏｐｔｉｍｉｚｅ  Ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ  Ｌｏｇｉｃ）がフィードフォワード制御関数ＣＦＦ（ｓ）で行われることにより、フィードバック（Ｆｅｅｄｂａｃｋ）情報を介したヒューリスティック補正（Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）の手間をフィードフォワード（Ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ）ステップで大きく低減し、発進加速性も大きく向上させることができるトルクコンバータ未適用車両の振動低減アルゴリズム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】
【００１２】
上記の目的を達成するための、本発明のトルクコンバータ未適用車両の振動低減アルゴリズムは、車両の走行に応じた要求トルクが少なくとも互いに異なる２タイプのトルクに区分され、この２タイプのトルクのうちの１タイプのトルクが車両の駆動系振動減衰のために時間差をおいて２回提供されることによって要求トルクに確定された後、駆動系のモータ指令トルクとして出力される最適フィードフォワードロジックと、駆動系からフィードバックされた情報がヒューリスティック補正（Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）で処理され、最適フィードフォワードロジックのモータ指令トルクの出力と合わせて駆動系のモータ指令トルクとして提供されるヒューリスティックロジックとを含むことを特徴とする。
【００１３】
最適フィードフォワードロジックは、互いに異なる２タイプのトルクが車両の走行状態に応じて区分され、２タイプのトルクのうちの１タイプのトルクを要求トルクとしてフィードフォワード入力値に提供する要求トルク区分ステップと、車両の駆動系振動の周期ＴＰから半周期ＴＰ／２を選定する振動分析ステップと、半周期ＴＰ／２が選定されると、要求トルク区分ステップで選定された１タイプのトルクが１番目のトルクとして提供され、次いで、半周期ＴＰ／２後の時間に２番目のトルクとして提供され、駆動系振動減衰のための要求トルクに確定された後、駆動系のモータ指令トルクとして出力されるトルク印加ステップとによって行われることを特徴とする。
【００１４】
この２タイプのトルクは、車両の急激な加速時に適用するステップトルクと、車両の緩やかな加速時に適用するランプトルクである。
【００１５】
振動分析ステップにおいて、半周期ＴＰ／２は、各サンプル時間において、モータ速度センサで測定されたモータの速度値を用いてモータ速度増分Δωを計算し、モータ速度増分Δωの値が＋または−に変化する時間を測定して周期ＴＰのクォーター周期ＴＰ１／４を計算した後、クォーター周期ＴＰ１／４を２倍として計算される。
【００１６】
振動分析ステップにおいて、半周期ＴＰ／２は、車両における搭乗者数と手荷物の重量に応じたモータの速度を測定してモータ速度増分Δωを計算し、モータ速度増分Δωの値が＋または−に変化する時間を測定して周期ＴＰのクォーター周期ＴＰ１／４を計算した後、クォーター周期ＴＰ１／４を２倍として計算される。
【００１７】
トルク印加ステップにおいて、トルクが車両の急激な加速時に適用するステップトルクであれば、ステップトルクは、１番目のステップトルクと２番目のステップトルクとして印加され、２番目のステップトルクの印加は、要求トルクＴＱｆ［＝ＴＱｉ＝ＴＱｆ／２］に決定した状態で半周期ＴＰ／２後の時間に行われ、この過程を繰り返すことで振動減衰のための要求トルクに確定される。
【００１８】
トルク印加ステップにおいて、トルクが車両の緩やかな加速時に適用するランプトルクであれば、ランプトルクは、１番目のランプトルクと２番目のランプトルクとして印加され、２番目のランプトルクの印加は、要求トルクＴＱｆ［＝ＴＱｉ＝ＴＱｆ／２］に決定した状態で半周期ＴＰ／２後の時間に行われ、この過程を繰り返すことで振動減衰のための要求トルクに確定され、１番目のランプトルクの印加と２番目のランプトルクの印加は、要求トルクＴＱｆ＝Ｋ×周期ＴＰ＋αＫ（勾配時間ｔｆ−周期ＴＰ）から求められた補正ファクター（Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  Ｆａｃｔｏｒ）のＫとαが適用されて計算される。
【発明の効果】
【００１９】
このような本発明は、フィードフォワード制御関数ＣＦＦ（ｓ）から出力されるモータ指令トルクが車両の加速状態に応じて１タイプに選択されたステップトルクやランプトルクと共に、モータの速度に応じたモータの振動周期に基づいて算出されることにより、フィードバック（Ｆｅｅｄｂａｃｋ）情報を介したヒューリスティック補正（Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）の手間をフィードフォワード（Ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ）ステップで大きく低減するという効果がある。
【００２０】
また、本発明は、車両の加速状態に応じて好適なステップトルクまたはランプトルクを受け、併せて、モータの速度に応じたモータの振動周期に基づいてフィードフォワード制御関数ＣＦＦ（ｓ）がモータ指令トルクを出力することにより、駆動系伝達関数Ｇ（ｓ）の最終モータ指令トルクを介して車両の発進加速性が大きく向上するという効果がある。
【００２１】
さらに、本発明は、ヒューリスティック補正ロジック（Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  Ｌｏｇｉｃ）を用いる振動低減制御アルゴリズムがより単純化されることにより、トルクコンバータを用いてトルクソース（エンジンまたはモータ）と駆動系（変速機と動力伝達系統）との間の振動減衰が実現できないハイブリッド車両と電気自動車の性能と品質および商品性を大きく向上させるという効果もある。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明に係るトルクコンバータ未適用車両の振動低減アルゴリズムである。
【図２】本発明に係る振動低減アルゴリズムの実現時、特別なフィードフォワード（Ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ）制御が行われない時のトルク対比モータの振動線図である。
【図３】本発明の振動低減アルゴリズムを実現するために駆動系に適用された線形システムである。
【図４】本発明に係る線形システムのフィードフォワード制御関数で行われる重畳原理（Ｓｕｐｅｒｐｏｓｉｔｉｏｎ）の概念である。
【図５】本発明に係るフィードフォワード制御関数に要求トルクとして提供されたステップトルクの特性線図である。
【図６】本発明に係るフィードフォワード制御関数に要求トルクとして提供されたランプトルクの特性線図である。
【図７】本発明に係るフィードフォワード制御関数に提供されたステップトルクが実現する駆動系の振動低減線図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
図１は、本発明に係るトルクコンバータ未適用車両の振動低減アルゴリズムを示す。通常、トルクコンバータ未適用車両とは、自動変速機が適用された電気自動車またはハイブリッド自動車を意味し、振動低減方法は駆動系のモータに適用される。
【００２４】
Ｓ１０は、駆動系の振動低減のためのアルゴリズムが実行されるステップであって、このアルゴリズムは、車両の駆動系を先行システムと仮定して実現される。Ｓ１０によって実行されるアルゴリズムは、Ｓ２０ないしＳ９０によって具体化される最適フィードフォワードロジック（Ｏｐｔｉｍｉｚｅ  Ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ  Ｌｏｇｉｃ）であり、この最適フィードフォワードロジック（Ｏｐｔｉｍｉｚｅ  Ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ  Ｌｏｇｉｃ）がフィードバック（Ｆｅｅｄｂａｃｋ）情報を介したヒューリスティック補正（Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）より先に行われることにより、補正の比重を大きく低減し、特に、発進加速性も大きく向上させることができる。
【００２５】
駆動系からフィードバックされた情報がヒューリスティック補正（Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）過程を経て駆動系のモータ指令トルクとして提供されるアルゴリズムは、ヒューリスティックロジックと称する。
そのため、本実施形態で行われる振動低減のためのアルゴリズムは、最適フィードフォワードロジック（Ｏｐｔｉｍｉｚｅ  Ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ  Ｌｏｇｉｃ）と、ヒューリスティックロジック（Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ  Ｌｏｇｉｃ）とから構成される。
最適フィードフォワードロジック（Ｏｐｔｉｍｉｚｅ  Ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ  Ｌｏｇｉｃ）の特徴は、モータの振動特性と共に、要求トルクとしてフィードフォワード値に提供されるステップトルクとランプトルクに基づいている。
【００２６】
図２は、本実施形態のアルゴリズムのために仮定されるモータの振動特性であって、特別なフィードフォワード（Ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ）制御が行われない時のトルク対比モータの振動線図を示す。
図２（Ａ）のように、トルクＴの印加時、理論的な追従モータ速度Ｖｆは、時間が経過しても振動がなく速度が増加するが、実際のモータ速度Ｖは、時間の経過に伴って漸進的に振幅が減少する振動を伴う。
図２（Ｂ）は、前記のようなモータ速度Ｖが有する振動の例であって、速度の振動成分は、周期がＴＰで振幅が減衰していく正弦波であることが分かる。
【００２７】
そのため、本実施形態で実行される最適フィードフォワードロジック（Ｏｐｔｉｍｉｚｅ  Ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ  Ｌｏｇｉｃ）は、モータ速度Ｖの有する周期がＴＰの正弦波をより効率的に減衰させるための方策であり、このために、車両の駆動系は線形システムとして取り扱われる。
【００２８】
図３は、フィードフォワード値に提供されるステップトルクとランプトルクに基づいて行われるフィードフォワード制御関数を備えた線形システムの例を示している。線形システムは、車両の加速状態に応じてステップトルクＴｓおよびランプトルクＴｒのうちの１タイプのトルクプロファイルを受けてモータ指令トルクとして出力するフィードフォワード制御関数（ＣＦＦ（ｓ））１０と、フィードバック（Ｆｅｅｄｂａｃｋ）情報がヒューリスティック補正（Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）を経てモータ指令トルクが補正されるための情報を提供するフィードバック制御関数（ＣＦＢ（ｓ））３０と、持続的に補正されたモータ指令トルク値を受ける駆動系伝達関数（Ｇ（ｓ））２０と仮定される。
駆動系伝達関数（Ｇ（ｓ））２０から出力されたトルクは、モータ速度Ｖに転換される。
【００２９】
図４は、線形システムにおけるフィードフォワード制御関数（ＣＦＦ（ｓ））１０の重畳原理（Ｓｕｐｅｒｐｏｓｉｔｉｏｎ）であって、これにより、フィードフォワード値に提供されるステップトルクとランプトルクに基づいてアルゴリズムが実行できることを示している。
【００３０】
要求トルクＴＱｆがフィードフォワードとして入力されたフィードフォワード制御関数（ＣＦＦ（ｓ））１０では、処理結果に応じてモータ指令トルクを駆動系伝達関数（Ｇ（ｓ））２０に送り、駆動系伝達関数（Ｇ（ｓ））２０では、モータ速度Ｖのためのトルクが出力される。
【００３１】
この場合、ｕ（ｔ）とｕ（ｔ−ａ）［ｔ＜ａ＝０］において、ｕ（ｔ）は、ステップトルクＴｓまたはランプトルクＴｒであることができ、駆動系伝達関数（Ｇ（ｓ））２０は、ラプラス（Ｌａｐｌａｃｅ）変換されることにより、次式で表される。
【数１】
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【００３２】
ここで、ｙ２（ｔ）＝ｙ１（ｔ−ＴＰ／２）であって、これにより、ｙ（ｔ）は、ｕ（ｔ）による出力ｙ１（ｔ）とｕ（ｔ−ＴＰ／２）による出力ｙ２（ｔ）との和であり、ｙ２（ｔ）は、ｙ１（ｔ）をＴＰ／２だけ移動（Ｓｈｉｆｔ）した状態であることが分かる。
【００３３】
Ｓ２０は、フィードフォワード制御関数（ＣＦＦ（ｓ））１０に要求トルクＴＱｆがフィードフォワードとして入力される状態であって、要求トルクＴＱｆとは、車両が現走行状態で必要とするトルクを意味する。
【００３４】
Ｓ３０は、フィードフォワード制御関数（ＣＦＦ（ｓ））１０に入力された要求トルクＴＱｆを少なくとも２タイプのトルクタイプに区分する過程であって、これを判断するために、車両の走行状態が急激な加速状態であるかを考慮する。
車両の急激な加速状態は、加速ペダルの踏込量を介して判断されるが、その他車両から検出される多様な測定情報からも判断可能である。
【００３５】
Ｓ４０は、急激な加速により、要求トルクＴＱｆがステップトルクＴｓで提供される場合である。そして、Ｓ５０は、ステップトルクＴｓが印加された場合に、モータ速度の振動成分からＴＰを計算する過程であって、この手順を図５に示している。
【００３６】
図５（Ａ）は、フィードフォワード制御関数（ＣＦＦ（ｓ））１０に要求トルクＴＱｆとしてステップトルクＴｓが入力され、ステップトルクＴｓがフィードフォワード制御関数（ＣＦＦ（ｓ））１０を介してフォワードトルクＴｆｆとして出力されたトルクプロファイルを示している。
【００３７】
フォワードトルクＴｆｆは、駆動系の固有の特性である正弦波の周期ＴＰを半周期ＴＰ／２に分け、半周期ＴＰ／２の時点でステップトルクＴｓを追加することにより、フィードフォワード制御関数（ＣＦＦ（ｓ））１０のフォワードトルクＴｆｆを出力要求トルクＴＱｆと一致させる。
【００３８】
ＴＰの測定は、駆動系の固有の特性であり、ステップトルクＴｓの印加時、振動の１番目の極値における時間が測定されることによって設定する。
一例として、モータ速度センサがモータの速度を測定する時、各サンプル時間においてモータの速度を測定することにより、モータ速度増分Δωが計算可能である。
【００３９】
次いで、モータ速度増分Δωの値を＋または−に変化する時間を測定すると、周期ＴＰは、Δωの＋変化時間またはΔωの−変化時間として定義され、その値は、周期ＴＰの１／４だけの時間を示す。
Δωの＋または−変化時間でクォーター周期ＴＰ１／４が計算され、クォーター周期ＴＰ１／４を２倍することにより、半周期ＴＰ／２が自動的に計算される。
半周期ＴＰ／２の計算は、車両における搭乗者数と手荷物の重量を用いても計算できるが、これは、ＴＰが車両における搭乗者数と手荷物の重量によって変化することに基づくもので、これより、モータ速度の増分値の＋または−変化値と同じ方式で計算可能である。
【００４０】
要求トルクＴＱｆとしてステップトルクＴｓが入力される場合、前記のように、半周期ＴＰ／２がクォーター周期ＴＰ１／４の時点で計算され、次いで、ｔ０＋ＴＰ／２の時点でステップトルクＴｓを追加することにより、最終的に要求トルクＴＱｆとなるように行われる。
【００４１】
振動の半周期ＴＰ／２が選定されると、ステップトルクＴｓは、１番目のトルクとして提供され、次いで、半周期ＴＰ／２後の時間に２番目のトルクとして提供され、この過程が繰り返し持続されることにより、振動減衰をもたらす要求トルクＴＱｆが最終的に求められる。
【００４２】
一例として、半周期ＴＰ／２の時点で補正（Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）によって要求トルクＴＱｆを求める前のトルクＴＱｉが想定され、これは、ＴＱｉ＝ＴＱｆ／２と仮定した状態で第１ステップトルクＴｓを印加した後、次いで、ＴＰ／２時間が経過した時点で第２ステップトルクＴｓ［ΔＴＱ（＝ＴＱｉ＝ＴＱｆ／２）］を印加することによって行われる。
【００４３】
前記のように、第１ステップトルクＴｓと第２ステップトルクＴｓが時間差をおいて印加されることによって周期ＴＰを減衰させることができるが、これは、電気／ハイブリッド自動車では減衰比が大きくないことに基づくものである。つまり、第１ステップトルクＴｓが印加された後、ＴＰ／２の経過後に第２ステップトルクＴｓが印加されることにより、第１ステップトルクＴｓによる振動がＴＰ／２だけ移動するようになる。
【００４４】
これにより、図５（Ｂ）において、周期ＴＰの正弦波を上振幅Ａａと下振幅Ａｂとに区分する場合、周期ＴＰの正弦波では、第１ステップトルクＴｓによる下振幅Ａｂと第２ステップトルクＴｓによる上振幅Ａａとが相殺される。
【００４５】
この過程において、ファインチューニング（Ｆｉｎｅ  Ｔｕｎｉｎｇ）のために第２ステップトルクＴｓの印加時間をＴＰ／２の近傍で変更し、ＴＱｉもＴＱｆ／２を基準値として変更する過程を経ることにより、ＴＱｉの最終値が選定できる。
【００４６】
ステップトルクは、第１ステップトルクＴｓと第２ステップトルクＴｓとして印加され、第２ステップトルクＴｓの印加は、要求トルクＴＱｆ［＝ＴＱｉ＝ＴＱｆ／２］に決定した状態で半周期ＴＰ／２後の時間に行われ、この過程を繰り返すことで振動減衰のための要求トルクＴＱｆが確定され、これは、駆動系のモータ指令トルクとして出力される。
【００４７】
Ｓ６０は、緩やかな加速によって要求トルクＴＱｆがランプトルクＴｒで提供される場合である。そして、Ｓ７０は、ランプトルクＴｒが印加された場合に、モータ速度の振動成分からＴＰを計算する過程であって、この手順を図６に示している。
【００４８】
この場合のＴＰの計算は、ステップトルクＴｓが印加された状態で行われる過程と同じである。ただし、ランプトルクＴｒは、ステップトルクＴｓに比べてトルク印加の変化が急激でないことから相対的に初期振動が小さいのに対し、ランプトルクＴｒは、ＴＱｆを印加するまでの時間がステップトルクＴｓによる所要時間に比べて相対的に長いため、初期発進応答性がステップトルクＴｓの印加時に比べて低下し得るという違いがある。
【００４９】
ランプトルクＴｒが入力される場合、補正ファクター（Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  Ｆａｃｔｏｒ）としてＫとαを適用する。Ｋとαは、次の関係式から求めることができる。
【数２】
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【００５０】
一例として、ｔｆは、ＴＱｆが印加されるための最終時間であって、ｔｆは、初期発進応答性を考慮して選定する。そのため、ＴＱｆ、ｔｆ、ＴＰは、与えられた値である。
これらより、Ｋを先に選定するが、Ｋは、ステップトルクＴｓの印加時、ＴＰからＴＰ／２を計算する時と同様に、α＝２を固有値（Ｄｅｆａｕｌｔ  Ｖａｌｕｅ）として選定することによって決定される。
【００５１】
この過程において、ファインチューニング（Ｆｉｎｅ  Ｔｕｎｉｎｇ）のためにαを２の近傍で変化させる過程を経ることにより、Ｋの最終値が選定される。
【００５２】
ランプトルクＴｒの場合は、駆動系のモータ指令トルクとして出力される要求トルクＴＱｆが確定される時、ステップトルクＴｓとは異なり、第１ランプトルクＴｒの印加と第２ランプトルクＴｒの印加は、要求トルクＴＱｆ＝Ｋ×周期ＴＰ＋αＫ（勾配時間ｔｆ−周期ＴＰ）から求められた補正ファクター（Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  Ｆａｃｔｏｒ）のＫとαが適用されて計算されるという違いがある。
【００５３】
Ｓ８０は、ステップトルクＴｓまたはランプトルクＴｒが要求トルクＴＱｆとしてフィードフォワード制御関数（ＣＦＦ（ｓ））１０に最初に印加された後、次いで、計算されたＴＰ／２が経過した時点で同じ形態のステップトルクＴｓまたはランプトルクＴｒを印加するステップである。
【００５４】
図７は、計算されたＴＰ／２が経過した時点で同じ形態のステップトルクＴｓまたはランプトルクＴｒを印加することにより、周期ＴＰの正弦波の振動が減衰できることを示す。要求トルクＴＱｆとしてフィードフォワード制御関数（ＣＦＦ（ｓ））１０に与えられたステップトルクＴｓが図７（Ａ）のように処理されると、図７（Ｂ）のように、周期ＴＰの正弦波の振動は、ＴＰ／２を基準として減衰することが分かる。
【００５５】
この結果として、速度の振動は、最大振幅が１／２以上減少し、応答時間は１／４に減少することが実験的に裏付けられた。
しかし、ステップトルクＴｓとランプトルクＴｒ以外にも、多様に実現されるトルクタイプが要求トルクＴＱｆとして提供可能であり、この場合も、半周期ＴＰ／２後に同じ形態で提供されることによって振動を減衰させる。
本実施形態では、要求トルクＴＱｆがステップトルクＴｓまたはランプトルクＴｒで提供されるという説明は一例に過ぎない。
【００５６】
Ｓ９０は、ステップトルクＴｓまたはランプトルクＴｒが要求トルクＴＱｆとして提供されたフィードフォワード制御関数（ＣＦＦ（ｓ））１０が行う最適フィードフォワードロジック（Ｏｐｔｉｍｉｚｅ  Ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ  Ｌｏｇｉｃ）が終了するステップである。
【００５７】
以降は、フィードフォワード制御関数（ＣＦＦ（ｓ））１０とフィードバック制御関数（ＣＦＢ（ｓ））３０および駆動系伝達関数（Ｇ（ｓ））２０を介してモータが駆動され、フィードバック制御によるヒューリスティック補正（Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）を経て車両のモータ速度Ｖが持続的に補正される振動低減および発進制御アルゴリズムが行われ、これは、ハイブリッド自動車や電気自動車の発進制御のための一般的なヒューリスティックロジック（Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ  Ｌｏｇｉｃ）を意味する。
【００５８】
前述したように、本実施形態に係るトルクコンバータ未適用車両の振動低減方法は、車両の走行状態に応じた要求トルクが少なくとも互いに異なる２タイプのトルクに区分され、２タイプのトルクのうちの１タイプのトルクがフィードフォワード入力値に提供され、車両の駆動系振動の周期ＴＰから半周期ＴＰ／２を選定し、半周期ＴＰ／２後に同じ形態でトルクが印加されて振動を減衰させることにより、フィードバック（Ｆｅｅｄｂａｃｋ）情報を介したヒューリスティック補正（Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）の手間がフィードフォワード（Ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ）ステップによって大きく低減し、発進加速性も大きく向上する。
【符号の説明】
【００５９】
１０：フィードフォワード制御関数
２０：駆動系伝達関数
３０：フィードバック制御関数
【図１】
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【図２】
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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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