(57)【要約】【課題】制御対象となる装置の制御パラメータ適合方法において、過去の解析結果を新規計算結果についての解析結果として適用することにより最適化計算の精度と効率とを更に高いレベルにて両立させる。【解決手段】制御対象となる装置についての実験データ（追加データ）を類似する装置についての既存データ（初期データ）に追加しながら近似式を更新する制御パラメータ適合方法において、既存の近似式からの偏差が大きい追加データが存在する場合は追加データによって更新された近似式からの偏差が大きい初期データを削除する「能動学習」を行い、残存する初期データ及び追加データに基づいて近似式を更新する。【選択図】図３
2016018230.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象となる装置の制御因子と制御因子に対応する評価指標との関係を表す近似式を取得し、当該近似式に基づいて前記装置における制御パラメータの適合値を求める、制御パラメータ適合方法であって、
前記装置と同一又は一定以上類似の構成を有する他の装置についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータ又は前記装置についての数理モデルに基づいて得られる制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータを初期データとして取得する、初期データ取得ステップと、
前記初期データに基づく近似式である近似式Ａを作成する、初期近似式作成ステップと、
前記装置についての制御因子及び評価指標に関する情報を含む新たなデータである追加データを取得する、追加データ取得ステップと、
前記追加データ取得ステップにおいて今回取得された追加データのうち、その時点における最新の近似式Ａからの偏差Ｄ１が予め定められた閾値Ｔ１よりも大きい追加データが存在するか否かを判定する、追加データ判定ステップと、
前記追加データ判定ステップにおいて前記偏差Ｄ１が前記閾値Ｔ１よりも大きい追加データが存在すると判定された場合、その時点において存在する初期データ及び追加データに基づく新たな近似式である近似式Ｂを作成し、当該近似式Ｂからの偏差Ｄ２が予め定められた閾値Ｔ２よりも大きい初期データを削除する、忘却処理ステップと、
その時点において存在する初期データ及び追加データに基づく新たな近似式である近似式Ｃを作成し、当該近似式Ｃを前記近似式Ａとして更新する、近似式更新ステップと、
を含む、
制御パラメータ適合方法。
【請求項２】
請求項１に記載の制御パラメータ適合方法であって、
前記忘却処理ステップにおいて前記近似式Ｂを作成するとき、及び／又は、前記近似式更新ステップにおいて前記近似式Ｃを作成するとき、許容される近似誤差の大きさを、前記初期データの方が前記追加データよりも大きくなるように設定する、
制御パラメータ適合方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の制御パラメータ適合方法であって、
前記追加データ取得ステップ、前記追加データ判定ステップ、前記忘却処理ステップ、及び前記近似式更新ステップを所定回数繰り返し実行し、
前記忘却処理ステップにおいて削除された初期データの制御因子と同じ制御因子を有する追加データを、それ以降に実行される前記追加データ取得ステップにおいて追加する、
制御パラメータ適合方法。
【請求項４】
入力用インターフェースと、
制御対象となる装置の制御因子と制御因子に対応する評価指標とに基づいて、前記制御因子と前記評価指標との関係を表す近似式を取得し、当該近似式に基づいて前記装置における制御パラメータの適合値を求める、演算処理部と、
前記装置についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータを格納する、データ記憶部と、
を備える、制御パラメータ適合支援装置であって、
前記演算処理部が、
前記装置と同一又は一定以上類似の構成を有する他の装置についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータ又は前記装置についての数理モデルに基づいて得られる制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータを、前記データ記憶部から又は前記入力用インターフェースを介して初期データとして取得する、初期データ取得ステップと、
前記初期データに基づく近似式である近似式Ａを作成する、初期近似式作成ステップと、
前記装置についての制御因子及び評価指標に関する情報を含む新たなデータである追加データを、前記入力用インターフェースを介して取得する、追加データ取得ステップと、
前記追加データ取得ステップにおいて今回取得された追加データのうち、その時点における最新の近似式Ａからの偏差Ｄ１が予め定められた閾値Ｔ１よりも大きい追加データが存在するか否かを判定する、追加データ判定ステップと、
前記追加データ判定ステップにおいて前記偏差Ｄ１が前記閾値Ｔ１よりも大きい追加データが存在すると判定された場合、その時点において存在する初期データ及び追加データに基づく新たな近似式である近似式Ｂを作成し、当該近似式Ｂからの偏差Ｄ２が予め定められた閾値Ｔ２よりも大きい初期データを削除する、忘却処理ステップと、
その時点において存在する初期データ及び追加データに基づく新たな近似式である近似式Ｃを作成し、当該近似式Ｃを前記近似式Ａとして更新する、近似式更新ステップと、
を実行する、
制御パラメータ適合支援装置。
【請求項５】
請求項５に記載の制御パラメータ適合支援装置であって、
前記演算処理部が、前記忘却処理ステップにおいて前記近似式Ｂを作成するとき、及び／又は、前記近似式更新ステップにおいて前記近似式Ｃを作成するとき、許容される近似誤差の大きさを、前記残存する初期データの方が前記追加データよりも大きくなるように設定する、
制御パラメータ適合支援装置。
【請求項６】
請求項４又は５に記載の制御パラメータ適合支援装置であって、
前記演算処理部が、
前記追加データ取得ステップ、前記追加データ判定ステップ、前記忘却処理ステップ、及び前記近似式更新ステップを所定回数繰り返し実行し、
前記忘却処理ステップにおいて削除された初期データの制御因子と同じ制御因子を有する追加データを、それ以降に実行される前記追加データ取得ステップにおいて追加する、
制御パラメータ適合支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、制御対象となる装置の制御パラメータ適合方法に関する。更に、本発明は、制御対象となる装置の制御パラメータ適合支援装置にも関する。
【背景技術】
【０００２】
当該技術分野においては、例えば車両に搭載される内燃機関又は自動変速機等を始めとする種々の装置の制御において、制御対象となる装置を制御するための制御パラメータの「適合」が、様々な場面で行われている。具体的には、例えば、入力値に対する計算値が出力値に近付くようにパラメータ値を決定して近似式を生成する汎用的な統計処理手段を用いることにより、近似式を得る処理を自動化し、近似式の精度が十分に高い場合に当該近似式を用いて適合値を精度良く生成することが提案されている（例えば、特許文献１を参照）。
【０００３】
従来、このような適合値生成方法においては、任意に設定される入力値に対する計算値が当該入力値に対応する出力値に近付くようにパラメータ値を決定する手順が繰り返されることにより、近似式の精度が高められる。従って、精度の高い適合値を生成するためには、より多くの演算処理が必要とされ、より多くの労力及び／又は時間が必要とされる。
【０００４】
そこで、当該技術分野においては、上記のような労力及び／又は時間の削減を目的として、過去のデータを再利用しようとする試みがなされている。例えば、設計対象物の構造最適化のために設計変数について最適な組み合わせを求める設計支援方法において、設計対象物について設計変数を任意に設定し、その設定された設計変数による解析用メッシュモデルで解析計算を行うと共に当該解析計算による解析結果を判定する最適化計算を繰り返し実行する。
【０００５】
そして、実行済みの解析結果とパラメータ（設計変数及び解析条件）の組み合わせをデータベースに蓄積しておき、新規解析計算を行おうとする際に、新規解析計算におけるパラメータの組み合わせに基づいて、再利用可能な過去の解析結果と対応するパラメータの組み合わせがデータベース内にあるか否かを検索する。新規解析計算におけるパラメータの組み合わせと同一であるか又は一定以上類似している過去の解析結果と対応するパラメータの組み合わせがデータベースから抽出された場合は、その抽出された過去の解析結果を新規計算結果についての解析結果として適用する。これにより、最適化計算における計算効率を向上させることができる（例えば、特許文献２を参照）。
【０００６】
しかしながら、上記のように新規パラメータが過去のパラメータと同一であるか又は一定以上類似しているからといって新規パラメータを単純に解析計算の対象から除外すると、最適化計算の精度が悪化する場合がある。そこで、当該技術分野においては、新規パラメータの解析結果への感度が低いと判定された場合にのみ新規パラメータを解析計算の対象から除外することにより、最適化計算の精度と効率とを両立させようとする試みもなされている（例えば、特許文献３を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００４−１８５３５７号公報
【特許文献２】特開２００７−１６４３９３号公報
【特許文献３】特開２００９−２５８８７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
前述したように、当該技術分野においては、制御対象となる装置の制御パラメータ適合方法において、過去の解析結果を新規計算結果についての解析結果として適用することにより最適化計算の精度と効率とを高いレベルにて両立させようとする試みがなされてきた。このような試みは、例えば、制御対象となる装置の一部の構成要素のみが変更された場合等、新規パラメータが過去のパラメータと同一であるか又は一定以上類似している場合において最適化計算における計算効率を向上させるのに有効な手法となり得る。
【０００９】
しかしながら、例えば、前述したように新規パラメータの解析結果への感度が低いと判定された場合にのみ新規パラメータを解析計算の対象から除外する方法においては、過去の解析結果において、その妥当性（確からしさ）が高くても、新規パラメータの解析結果への感度が低いと判定され、新規計算結果についての解析結果として適用されない場合がある。逆に、過去の解析結果において、その妥当性が低くても、新規パラメータの解析結果への感度が高いと判定され、新規計算結果についての解析結果として適用される場合がある。
【００１０】
上記のように、前述したような従来技術においては、過去の解析結果を新規計算結果についての解析結果として適用して新規パラメータを解析計算の対象から除外するか否かを決定する際に、過去の解析結果の妥当性が考慮されない場合がある。その結果、妥当性が低い過去の解析結果が適用されたり、妥当性が高い過去の解析結果が適用されなかったりして、最適化計算における精度が十分に向上されない虞がある。
【００１１】
従って、当該技術分野においては、過去の解析結果を新規計算結果についての解析結果として適用する、制御対象となる装置の制御パラメータ適合方法において、最適化計算の精度と効率とを更に高いレベルにて両立させることができる技術に対する要求が存在する。即ち、本発明は、過去の解析結果を新規計算結果についての解析結果として適用する、制御対象となる装置の制御パラメータ適合方法において、最適化計算の精度と効率とを更に高いレベルにて両立させることを１つの目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の上記１つの目的は、
制御対象となる装置の制御因子と制御因子に対応する評価指標との関係を表す近似式を取得し、当該近似式に基づいて前記装置における制御パラメータの適合値を求める、制御パラメータ適合方法であって、
前記装置と同一又は一定以上類似の構成を有する他の装置についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータ又は前記装置についての数理モデルに基づいて得られる制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータを初期データとして取得する、初期データ取得ステップと、
前記初期データに基づく近似式である近似式Ａを作成する、初期近似式作成ステップと、
前記装置についての制御因子及び評価指標に関する情報を含む新たなデータである追加データを取得する、追加データ取得ステップと、
前記追加データ取得ステップにおいて今回取得された追加データのうち、その時点における最新の近似式Ａからの偏差Ｄ１が予め定められた閾値Ｔ１よりも大きい追加データが存在するか否かを判定する、追加データ判定ステップと、
前記追加データ判定ステップにおいて前記偏差Ｄ１が前記閾値Ｔ１よりも大きい追加データが存在すると判定された場合、その時点において存在する初期データ及び追加データに基づく新たな近似式である近似式Ｂを作成し、当該近似式Ｂからの偏差Ｄ２が予め定められた閾値Ｔ２よりも大きい初期データを削除する、忘却処理ステップと、
その時点において存在する初期データ及び追加データに基づく新たな近似式である近似式Ｃを作成し、当該近似式Ｃを前記近似式Ａとして更新する、近似式更新ステップと、
を含む、
制御パラメータ適合方法によって達成される。
【００１３】
或いは、本発明の上記１つの目的は、上記制御パラメータ適合方法を実行する制御パラメータ適合支援装置によっても達成される。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、過去の解析結果を新規計算結果についての解析結果として適用する、制御対象となる装置の制御パラメータ適合方法において、最適化計算の精度と効率とを更に高いレベルにて両立させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】制御対象となる装置（ｂ）と、同装置と同一又は一定以上類似の構成を有する他の装置（ａ）と、の構成の違いを模式的に表す図である。
【図２ａ】従来技術に係る制御パラメータ適合方法における処理フローの一例を説明する模式的なフローチャートである。
【図２ｂ】本発明の１つの実施態様に係る制御パラメータ適合方法における処理フローの一例を説明する模式的なフローチャートである。
【図３】本発明の１つの実施態様に係る制御パラメータ適合方法に含まれる（ａ）追加データ判定ステップ、（ｂ）忘却処理ステップ、及び（ｃ）近似式更新ステップを説明する模式図である。
【図４】本発明の１つの実施態様に係る制御パラメータ適合支援装置の構成を表す模式的なブロック図である。
【図５】初期データと追加データとの相関係数が異なる４つの組み合わせを示す模式的なグラフである。
【図６】図５に示した異なる相関係数を有する初期データと追加データとの４つの組み合わせに基づいて本発明の１つの実施態様に係る制御パラメータ適合方法によって得られる近似式の相関係数及び誤差（平均誤差）の追加データの追加に伴う変化を示す模式的なグラフである。
【図７】追加データと初期データとの相関係数に対する初期データの残存数の関係を表す模式的なグラフである。
【図８】図５に示した異なる相関係数を有する初期データと追加データとの４つの組み合わせに基づいて本発明のもう１つの実施態様に係る制御パラメータ適合方法によって得られる近似式の相関係数及び誤差（平均誤差）の追加データの追加に伴う変化を示す模式的なグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
前述したように、本発明は、過去の解析結果を新規計算結果についての解析結果として適用する、制御対象となる装置の制御パラメータ適合方法において、最適化計算の精度と効率とを更に高いレベルにて両立させることを１つの目的とする。本発明者は、上記目的を達成すべく鋭意研究の結果、制御対象となる装置についての実験データ（追加データ）を類似する装置についての既存データ（初期データ）に追加しながら近似式を更新する制御パラメータ適合方法において、近似式の予測精度を悪化させる要因となる（妥当性が低い）初期データを削除（忘却処理）する「能動学習」を行うことにより、最適化計算の精度を高めることができることを見出した。この「能動学習」は、既存の近似式からの偏差が大きい追加データが存在する場合、追加データに基づいて更新された近似式からの偏差が大きい初期データを削除（忘却処理）する処理である。この「能動学習」後に残存する初期データ及び追加データに基づいて近似式を更新することにより、最適化計算の精度と効率とを更に高いレベルにて両立させることができる。本発明を実施するための幾つかの形態につき、以下に詳しく説明する。
【００１７】
先ず、本発明の第１の実施態様は、
制御対象となる装置の制御因子と制御因子に対応する評価指標との関係を表す近似式を取得し、当該近似式に基づいて前記装置における制御パラメータの適合値を求める、制御パラメータ適合方法であって、
前記装置と同一又は一定以上類似の構成を有する他の装置についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータ又は前記装置についての数理モデルに基づいて得られる制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータを初期データとして取得する、初期データ取得ステップと、
前記初期データに基づく近似式である近似式Ａを作成する、初期近似式作成ステップと、
前記装置についての制御因子及び評価指標に関する情報を含む新たなデータである追加データを取得する、追加データ取得ステップと、
前記追加データ取得ステップにおいて今回取得された追加データのうち、その時点における最新の近似式Ａからの偏差Ｄ１が予め定められた閾値Ｔ１よりも大きい追加データが存在するか否かを判定する、追加データ判定ステップと、
前記追加データ判定ステップにおいて前記偏差Ｄ１が前記閾値Ｔ１よりも大きい追加データが存在すると判定された場合、その時点において存在する初期データ及び追加データに基づく新たな近似式である近似式Ｂを作成し、当該近似式Ｂからの偏差Ｄ２が予め定められた閾値Ｔ２よりも大きい初期データを削除する、忘却処理ステップと、
その時点において存在する初期データ及び追加データに基づく新たな近似式である近似式Ｃを作成し、当該近似式Ｃを前記近似式Ａとして更新する、近似式更新ステップと、
を含む、
制御パラメータ適合方法である。
【００１８】
上記のように、本実施態様に係る制御パラメータ適合方法は、制御対象となる装置の制御因子と制御因子に対応する評価指標との関係を表す近似式を取得し、当該近似式に基づいて前記装置における制御パラメータの適合値を求める、制御パラメータ適合方法である。このような制御パラメータ適合方法については、前述したように、当該技術分野において、多種多様な手法が提案されている。本実施態様に係る制御パラメータ適合方法が適用される制御対象となる装置は、特に限定されないが、例えば、車両に搭載される内燃機関、自動変速機等を挙げることができる。
【００１９】
冒頭に述べたように、当該技術分野においては、制御対象となる装置を制御するための制御パラメータの「適合」が、様々な場面で行われている。このような制御パラメータの適合においては、任意に設定される入力値に対する計算値と出力値とが近付くように制御パラメータを更新する手順が繰り返されることによって近似式の精度が高められる。このような手順の繰り返しに伴う労力及び／又は時間の削減を目的として、過去の解析結果を新規計算結果についての解析結果として適用することにより最適化計算の精度と効率とを高いレベルにて両立させようとする試みがなされてきた。しかしながら、前述したように、従来技術においては、最適化計算における精度が十分に向上されない虞があった。
【００２０】
一方、本実施態様に係る制御パラメータ適合方法は、
前記装置と同一若しくは一定以上類似の構成を有する他の装置についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータ、又は、前記装置についての数理モデルに基づいて得られる制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータ、を初期データとして取得する、初期データ取得ステップと、
前記初期データに基づく近似式である近似式Ａを作成する、初期近似式作成ステップと、
前記装置についての制御因子及び評価指標に関する情報を含む新たなデータである追加データを取得する、追加データ取得ステップと、
前記追加データ取得ステップにおいて今回取得された追加データのうち、その時点における最新の近似式Ａからの偏差Ｄ１が予め定められた閾値Ｔ１よりも大きい追加データが存在するか否かを判定する、追加データ判定ステップと、
前記追加データ判定ステップにおいて前記偏差Ｄ１が前記閾値Ｔ１よりも大きい追加データが存在すると判定された場合、その時点において存在する初期データ及び追加データに基づく新たな近似式である近似式Ｂを作成し、当該近似式Ｂからの偏差Ｄ２が予め定められた閾値Ｔ２よりも大きい初期データを削除する、忘却処理ステップと、
その時点において存在する初期データ及び追加データに基づく新たな近似式である近似式Ｃを作成し、当該近似式Ｃを前記近似式Ａとして更新する、近似式更新ステップと、
を含む。
【００２１】
上記のように、初期データ取得ステップにおいて、制御対象となる装置と同一又は一定以上類似の構成を有する他の装置についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータを初期データとして取得する。或いは、制御対象となる装置についての数理モデルに基づいて得られる制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータを初期データとして取得する。
【００２２】
即ち、初期データ取得ステップにおいて取得される初期データは、制御対象となる装置と同一又は一定以上類似の構成を有する他の装置について行われた実験において予め計測された実測データであってもよい。このような「制御対象となる装置」と「他の装置」との関係の具体例としては、例えば車両に搭載される内燃機関又は自動変速機等の装置におけるマイナーチェンジ後の機種とマイナーチェンジ前の機種との関係等を挙げることができる。この場合、本実施態様に係る制御パラメータ適合方法によれば、例えば、マイナーチェンジ後の装置についての制御パラメータの適合を行う際に、マイナーチェンジ前の装置について過去に得られた制御因子及び評価指標に関する情報を初期データとして使用して、制御パラメータの適合を効率的に行うことができる。
【００２３】
ここで、制御対象となる装置と同一の構成を他の装置が有する場合、例えば、制御しようとする制御因子と評価指標との関係に影響を及ぼす構成要素は、制御対象となる装置と当該他の装置との間で同一である。より具体的には、例えば、制御しようとする制御因子と評価指標との関係に影響を及ぼす構成要素の構造及び／又は性状が、制御対象となる装置と当該他の装置との間で同一である。また、制御対象となる装置と一定以上類似の構成を他の装置が有する場合、例えば、制御しようとする制御因子と評価指標との関係に影響を及ぼす構成要素は、制御対象となる装置と当該他の装置との間で一定以上類似している。より具体的には、例えば、制御しようとする制御因子と評価指標との関係に影響を及ぼす構成要素の構造及び／又は性状が、制御対象となる装置と当該他の装置との間で一定以上類似している。
【００２４】
尚、上記「同一又は（若しくは）一定以上類似」とは、例えば、制御しようとする制御因子と評価指標との関係に影響を及ぼす個々の構成要素の構造及び／又は性状が制御対象となる装置と上記他の装置との間で同一又は一定以上類似している場合を含む概念である。加えて、上記「同一又は（若しくは）一定以上類似」とは、例えば、制御しようとする制御因子と評価指標との関係に影響を及ぼす個々の構成要素の構造及び／又は性状は、制御対象となる装置と上記他の装置との間では必ずしも同一又は一定以上類似していないけれども、制御しようとする制御因子と評価指標との関係が制御対象となる装置と上記他の装置との間で同一又は一定以上類似している場合を含む概念である。
【００２５】
また、上記「同一又は（若しくは）一定以上類似」における「一定」は、制御対象となる装置と他の装置との間における構成の類似性の程度を指す。即ち、これらの装置の間での類似性が当該「一定」の程度以上である場合、これらの装置の構成が一定以上類似していると判断される。逆に、これらの装置の間での類似性が当該「一定」の程度未満である場合、これらの装置の構成が一定以上は類似していないと判断される。このような判断のための類似性の具体的な閾値は、例えば、過去の経験値等に基づいて適宜定めることができる。
【００２６】
或いは、初期データ取得ステップにおいて取得される初期データは、制御対象となる装置についての数理モデルに基づいて算出された理論計算値であってもよい。このようなモデルの具体例としては、例えば、モデルベース適合（ＭＢＣ：Ｍｏｄｅｌ−Ｂａｓｅｄ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）技術において例えば車両に搭載される内燃機関又は自動変速機等の装置を置き換えるプラントモデル等を挙げることができる。この場合、本実施態様に係る制御パラメータ適合方法によれば、例えば、新たな装置についての制御パラメータの適合を行う際に、当該装置をプラントモデルによって表し、当該モデルに基づく計算によって得られた制御因子及び評価指標に関する情報を初期データとして使用して、制御パラメータの適合を効率的に行うことができる。
【００２７】
上記初期データは、例えば、本実施態様に係る制御パラメータ適合方法を実行する装置が備える入力用インターフェースを介して入力することによって取得することができる。上記入力用インターフェースがユーザによる操作に対応する信号によってデータを入力するための装置（例えば、キーボード又はマウス等の入力用デバイス）である場合、このような入力用デバイスをユーザが使用することにより、上述したような初期データを取得することができる。或いは、上記入力用インターフェースが例えばデータ記憶装置等の装置からデータを受け取るための装置（例えば、入力ポート、入力バス等）である場合、このような装置を介してデータを受け取ることにより、上述したような初期データを取得することができる。
【００２８】
次に、初期近似式作成ステップにおいて、初期データ取得ステップにおいて取得された初期データに基づく近似式である近似式Ａを作成する。このようにデータから近似式を導き出すための具体的な手法は特に限定されないが、例えば、最小二乗法、及びサポートベクタマシン（ＳＶＭ：Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）又はサポートベクタ回帰法（ＳＶＲ：Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）と呼称される手法等を挙げることができる。
【００２９】
また、これらの手法により、ある装置についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータから近似式を作成する具体的な手順は当業者に周知であるので、ここでは詳細な説明は省略するが、例えばコンピュータにインストールされたソフトウェア（市販又は自作のコンピュータプログラム及び／又はライブラリ等）を利用して近似式を作成することができる。更に、近似式の次数及び項数は、制御対象となる装置における制御因子と評価指標との関係に応じて適宜設定される。即ち、近似式は、制御対象となる装置における制御因子と評価指標との関係に応じて、例えば、直線、曲線、平面、及び曲面として表される。
【００３０】
以上のように、本実施態様に係る制御パラメータ適合方法においては、制御対象となる装置と同一若しくは一定以上類似の構成を有する他の装置についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータ、又は、制御対象となる装置についての数理モデルに基づいて得られる制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータ、を初期データとして取得し、当該初期データに基づく近似式である近似式Ａ（初期近似式）（例えば、応答曲面等）を作成する。これに対し、一般的な制御パラメータ適合方法においては、制御対象となる装置自体についての初期実験を行い制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータを初期データとして取得し、このようにして取得されたデータに基づいて初期近似式を作成する。従って、本実施態様に係る制御パラメータ適合方法は、初期実験を必要とすること無く初期近似式を作成するため、一般的な制御パラメータ適合方法と比較して、より効率的である。
【００３１】
次に、追加データ取得ステップにおいて、制御対象となる装置についての制御因子及び評価指標に関する情報を含む新たなデータである追加データを取得する。当該ステップにおいて取得される追加データは、制御対象となる装置自体について行われた実験において計測される実測データである。追加データもまた、上述した初期データと同様に、例えば、本実施態様に係る制御パラメータ適合方法を実行する装置が備える入力用インターフェースを介して入力することによって取得することができる。
【００３２】
ところで、上述したように、前記初期データ取得ステップにおいて取得された初期データは、制御対象となる装置と同一若しくは一定以上類似の構成を有する他の装置についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータ、又は、制御対象となる装置についての数理モデルに基づいて得られる制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータ、である。即ち、初期データの中には、制御対象となる装置自体についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータとしての妥当性が低いデータが含まれている虞がある。従って、前述した従来技術に係る設計支援方法のように、新規解析計算におけるパラメータの組み合わせと同一であるか又は一定以上類似しているからといって、過去の解析結果をそのまま適用すると、最適化計算の精度が悪化する場合がある。
【００３３】
そこで、本実施態様に係る制御パラメータ適合方法においては、前述したように、近似式の予測精度を悪化させる要因となる（妥当性が低い）初期データを削除（忘却処理）する「能動学習」を行う。この「能動学習」においては、先ず、追加データ取得ステップにおいて取得された追加データの中に既存の近似式からの偏差が所定の閾値よりも大きい追加データが存在するか否か（即ち、追加データに対する既存の近似式の妥当性が低いか否か）を判定する。
【００３４】
即ち、追加データ判定ステップにおいて、前記追加データ取得ステップにおいて今回取得された追加データのうち、その時点における最新の近似式Ａからの偏差Ｄ１が予め定められた閾値Ｔ１よりも大きい追加データが存在するか否かを判定する。これにより、追加データに対する既存の近似式の妥当性が低いか否か（即ち、近似式の予測精度を悪化させる要因となる（妥当性が低い）初期データが存在するか否か）を判定する。
【００３５】
上記において、削除（忘却処理）の対象とすべき妥当性が低い初期データが存在するか否かの判断基準となる「その時点における最新の近似式Ａからの追加データの偏差Ｄ１」の閾値Ｔ１は、例えば、制御対象となる装置について求められる制御精度、評価指標における不感帯等に基づいて適宜定めることができる。例えば、高精度な近似が要求される場合又は不感帯が狭い場合は閾値Ｔ１が小さい値に設定される。その結果、偏差Ｄ１が閾値Ｔ１よりも大きい頻度が高まる。即ち、後に説明する忘却処理ステップに初期データが付される頻度が増え、制御対象となる装置自体についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータである追加データにより忠実な近似式が得られ易くなる。逆に、あまり高精度な近似は要求されない場合及び不感帯が広い場合は閾値Ｔ１が大きい値に設定される。その結果、偏差Ｄ１が閾値Ｔ１よりも小さい頻度が高まる。即ち、忘却処理ステップに初期データが付される頻度が減り、より多くの初期データと追加データとに適合した近似式が得られ易くなる。
【００３６】
次に、既存の近似式からの偏差が所定の閾値よりも大きい追加データが存在する（即ち、追加データに対する既存の近似式の妥当性が低い）と判定される場合、この低い妥当性の要因となっている初期データを特定し、削除（忘却処理）する（忘却処理ステップ）。この忘却処理の対象となる初期データは、上記追加データに基づいて更新された近似式からの偏差が所定の閾値よりも大きいことを条件として特定する。
【００３７】
即ち、忘却処理ステップにおいて、前記追加データ判定ステップにおいて前記偏差Ｄ１が前記閾値Ｔ１よりも大きい追加データが存在すると判定された場合、その時点において存在する初期データ及び追加データに基づく新たな近似式である近似式Ｂを作成し、当該近似式Ｂからの偏差Ｄ２が予め定められた閾値Ｔ２よりも大きい初期データを削除する。このような「能動学習」により、近似式の予測精度を悪化させる要因となる（妥当性が低い）初期データを削除（忘却処理）することができる。
【００３８】
上記において、初期データを削除（忘却処理）するか否かの判断基準となる「その時点において存在する初期データ及び追加データに基づく新たな近似式である近似式Ｂからの初期データの偏差Ｄ２」の閾値Ｔ２は、例えば、制御対象となる装置について求められる制御精度、評価指標における不感帯等に基づいて適宜定めることができる。例えば、高精度な近似が要求される場合又は不感帯が狭い場合は、閾値Ｔ２が小さい値に設定される。その結果、近似式Ｂからの偏差Ｄ２が閾値Ｔ２よりも大きい初期データが増える。即ち、忘却処理ステップにおいて削除される初期データが増え、制御対象となる装置自体についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータである追加データにより忠実な近似式が得られる。逆に、あまり高精度な近似は要求されない場合及び不感帯が広い場合は、閾値Ｔ２が大きい値に設定される。その結果、偏差Ｄ２が閾値Ｔ２よりも大きい初期データが減る。即ち、忘却処理ステップにおいて削除される初期データが減り、より多くの初期データと追加データとに適合した近似式が得られる。
【００３９】
次に、近似式更新ステップにおいて、その時点において存在する初期データ及び追加データに基づく新たな近似式である近似式Ｃを作成し、当該近似式Ｃを前記近似式Ａとして更新する。ここで、「その時点において存在する初期データ及び追加データ」とは、近似式更新ステップの実行時点において上述した初期データ取得ステップにおいて取得された初期データのうち削除されずに残っている初期データと、近似式更新ステップの実行時点までに上述した追加データ取得ステップにおいて取得された追加データと、の和を指す。
【００４０】
尚、忘却処理ステップにおける近似式Ｂ及び近似式更新ステップにおける近似式Ｃを導き出すための具体的な手法及び手順については、初期近似式作成ステップにおける近似式Ａについて前述した手順と同様であるので、ここでの説明は割愛する。
【００４１】
尚、本実施態様に係る制御パラメータ適合方法においても、従来技術に係る制御パラメータ適合方法と同様に、必要に応じて、制御対象となる装置についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータを追加しながら制御パラメータを更新する手順を所定回数繰り返すことによって近似式の精度を高めることができる。
【００４２】
この場合、例えば、予め定められた数の追加データの全てについて前記追加データ取得ステップ、前記追加データ判定ステップ、前記忘却処理ステップ、及び前記近似式更新ステップを実行するまで、前記追加データ取得ステップ、前記追加データ判定ステップ、前記忘却処理ステップ、及び前記近似式更新ステップを繰り返し実行してもよい。具体的には、制御対象となる装置自体について行われる実験において計測される実測データの数を１００組とし、それらの実測データから１サイクル当たりに５組ずつ追加データとして追加する場合、前記追加データ取得ステップ、前記追加データ判定ステップ、前記忘却処理ステップ、及び前記近似式更新ステップは２０サイクル繰り返し実行される。
【００４３】
或いは、前記忘却処理ステップにおいて削除される前記初期データが予め定められた回数に亘って出現しなくなるまで、前記追加データ取得ステップ、前記追加データ判定ステップ、前記忘却処理ステップ、及び前記近似式更新ステップを繰り返し実行してもよい。この場合、前記追加データ取得ステップ、前記追加データ判定ステップ、前記忘却処理ステップ、及び前記近似式更新ステップの実行を終了するか否かの判断基準となる「忘却処理ステップにおいて削除される初期データが出現しない回数」の閾値は、例えば、過去の経験値等に基づいて適宜定めることができる。
【００４４】
以上のように、本実施態様に係る制御パラメータ適合方法によれば、過去の解析結果を新規計算結果についての解析結果として適用する、制御対象となる装置の制御パラメータ適合方法において、最適化計算の精度と効率とを更に高いレベルにて両立させることができる。
【００４５】
ここで、本実施態様に係る制御パラメータ適合方法の一例につき、添付図面を参照しながら、以下に詳しく説明する。図１は、前述したように、制御対象となる装置（ｂ）と、同装置と同一又は一定以上類似の構成を有する他の装置（ａ）と、の構成の違いを模式的に表す図である。より具体的には、図１の（ａ）及び（ｂ）は、例えば車両に搭載される内燃機関又は自動変速機等の装置におけるマイナーチェンジ前の機種及びマイナーチェンジ後の機種をそれぞれ表している。図１に示されているように、図１の（ａ）及び（ｂ）によって示されている２つの装置は、中央部に示されている破線で囲まれた領域（構成要素）を除き、同一の構成を有する。
【００４６】
上記のような制御対象となる装置（ｂ）の制御因子と制御因子に対応する評価指標との関係を表す近似式を取得し、当該近似式に基づいて前記装置における制御パラメータの適合値を求める場合につき、添付図面を参照しながら、以下に詳しく説明する。図２ａは、前述したように、従来技術に係る制御パラメータ適合方法における処理フローの一例を説明する模式的なフローチャートである。
【００４７】
図２ａに示されているように、従来技術に係る制御パラメータ適合方法においては、制御対象となる装置（ｂ）のマイナーチェンジ前の機種である装置（ａ）（即ち、一定以上類似の構成を有する他の装置）についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータが存在していても、装置（ｂ）が全く新規な装置である場合と同様に、装置（ｂ）についての初期実験を伴う初期ステップ１００を実行する。
【００４８】
初期ステップ１００には、装置（ｂ）についての制御因子及び評価指標に関する情報を含む初期データを取得する初期データ取得ステップ１１０と、初期データに基づき、例えば応答曲面等によって表される、制御因子と評価指標との関係を表す近似式を作成する初期近似式作成ステップ１２０と、例えば作成された初期近似式の精度等を分析・評価する解析ステップ１３０と、が含まれる。初期データ取得ステップ１１０には、例えば初期実験の条件設定等の準備を含む初期実験計画ステップ１１１と、例えば初期実験計画に基づく装置（ｂ）の自動運転及び計測等を含む初期実験実施ステップ１１２と、例えば計測された出力波形の定量化等により初期データを取得するデータ定量化ステップ１１３と、が含まれる。
【００４９】
その後、従来技術に係る制御パラメータ適合方法における処理フローは、追加ステップ２００に進む。追加ステップ２００には、装置（ｂ）についての制御因子及び評価指標に関する情報を含む追加データを取得する追加データ取得ステップ２１０と、既に取得されているデータ及び追加データに基づいて新たな近似式を作成して近似式を更新する近似式更新ステップ２４０と、例えば更新された近似式の精度等を分析・評価する解析ステップ２５０と、が含まれる。追加データ取得ステップ２１０には、例えば追加実験の条件設定等の準備を含む追加実験計画ステップ２１１と、例えば追加実験計画に基づく装置（ｂ）の自動運転及び計測等を含む追加実験実施ステップ２１２と、例えば計測された出力波形の定量化等により追加データを取得するデータ定量化ステップ２１３と、が含まれる。
【００５０】
次に、ステップ３００において、例えば予め定められた数の追加データの全てについて処理が完了したか否か（全ての追加データの処理が完了したか否か）が判定される。全ての追加データの処理が完了している場合、このステップ３００において「Ｙｅｓ」と判定され、制御対象となる装置（ｂ）の制御因子と制御因子に対応する評価指標との関係を表す近似式が確定され（ステップ４００）、当該ルーチンが終了される。一方、全ての追加データの処理が完了していない場合、このステップ３００において「Ｎｏ」と判定され、処理フローが追加データ取得ステップ２１０に戻される。このようにして、追加データ取得ステップ２１０から解析ステップ２５０までの処理が所定回数繰り返される。
【００５１】
尚、図２ａにおいては、上記のように予め定められた数の追加データの全てについて処理が完了するまで追加データ取得ステップ２１０から解析ステップ２５０までの処理が所定回数繰り返される場合を例示した。しかしながら、例えば、近似式更新ステップ２４０において更新された近似式の精度が所望のレベルに到達するまで、これらのステップが繰り返し実行されるようにしてもよい。この場合、解析ステップ２５０における更新された近似式の精度についての評価結果が所望のレベルにあるか否かを判定するステップ３１０（図示せず）を上記ステップ３００に代えて実行すればよい。このようにして追加データ取得ステップ２１０から解析ステップ２５０までの処理が所定回数繰り返されると、制御対象となる装置（ｂ）の制御因子と制御因子に対応する評価指標との関係を表す近似式が確定され（ステップ４００）、当該ルーチンが終了される。
【００５２】
一方、図２ｂに示されているように、本発明の１つの実施態様に係る制御パラメータ適合方法においては、制御対象となる装置（ｂ）のマイナーチェンジ前の機種である装置（ａ）（即ち、一定以上類似の構成を有する他の装置）についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータ（既存データ）を活用することにより、最適化計算における計算効率を向上させる。尚、図２ｂに示されているフローチャートにおいて、図２ａに示されているフローチャートと同じ処理を実行するステップについては、図２ａと同じ番号が付されている。以下の説明においては、図２ｂに示されているフローチャートにおける、図２ａに示されているフローチャートとの相違点について主に説明する。
【００５３】
図２ｂに示されている実施態様に係る制御パラメータ適合方法においては、図２ａに示されている従来技術に係る制御パラメータ適合方法とは異なり、装置（ｂ）についての初期実験を行うこと無く、マイナーチェンジ前の機種である装置（ａ）（即ち、一定以上類似の構成を有する他の装置）についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータ（既存データ）を初期データとして採用する。即ち、図２ｂに示されている実施態様に係る制御パラメータ適合方法においては、初期ステップ１００に含まれる初期データ取得ステップ１４０において、装置（ｂ）についての初期実験が省略され、類似の構成を有する装置（ａ）についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータ（既存データ）が初期データとして取得される（ステップ１４１）。これにより、初期実験にかかる労力及び／又は時間が節減されるので、最適化計算における計算効率を向上させることができる。
【００５４】
但し、前述したように、このように取得された初期データはあくまでも類似の構成を有する装置（ａ）についてのデータであるため、制御対象となる装置（ｂ）自体についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータとしての妥当性が低いデータが含まれている虞がある。従って、ステップ１４１において取得された既存データをそのまま適用するのみでは、最適化計算の精度が悪化する虞がある。
【００５５】
そこで、図２ｂに示されている実施態様に係る制御パラメータ適合方法においては、次の追加ステップ２００に含まれる追加データ取得ステップ２１０の後に、上述した「能動学習」を実行する。具体的には、先ず、追加データ判定ステップ２２０において、追加データ取得ステップ２１０において取得された追加データのうち、その時点における最新の近似式Ａからの偏差Ｄ１が予め定められた閾値Ｔ１よりも大きい追加データが存在するか否かを判定する。
【００５６】
追加データ判定ステップ２２０において前記偏差Ｄ１が前記閾値Ｔ１よりも大きい追加データが存在すると判定された場合、処理フローは次の忘却処理ステップ２３０に進む。一方、追加データ判定ステップ２２０において前記偏差Ｄ１が前記閾値Ｔ１よりも大きい追加データが存在しないと判定された場合、処理フローは次の忘却処理ステップ２３０をスキップして近似式更新ステップ２４０に進む。
【００５７】
忘却処理ステップ２３０においては、上述したように、その時点における最新の近似式Ａの追加データに対する妥当性が低い要因となっている初期データを特定し、削除（忘却処理）する。具体的には、先ず、その時点において存在する初期データ及び追加データに基づく新たな近似式である近似式Ｂを作成する（ステップ２３１）。次に、当該近似式Ｂからの偏差Ｄ２が予め定められた閾値Ｔ２よりも大きい初期データ（以降、「邪魔データ」と呼称される場合がある）が存在するか否かを判定する（ステップ２３２）。そして、邪魔データが存在する場合は邪魔データを削除（忘却処理）する（ステップ２３３）。
【００５８】
忘却処理ステップ２３０の後、処理フローは近似式更新ステップ２４０に進み、その時点において存在する初期データ（削除されずに残った初期データ）及び追加データに基づく新たな近似式である近似式Ｃを作成し、当該近似式Ｃを前記近似式Ａとして更新する。これにより、初期データ取得ステップ１４０において取得された初期データのうち、近似式の予測精度を悪化させる要因となる（妥当性が低い）初期データを排除することができる。
【００５９】
尚、図２ｂに示した例においては、追加データ取得ステップ２１０から近似式更新ステップ２４０までの処理は所定回数繰り返される。より具体的には、例えば、予め定められた数の追加データの全てについて処理が完了するまで、これらのステップが繰り返し実行される。このようにして追加データ取得ステップ２１０から近似式更新ステップ２４０までの処理が所定回数繰り返されると、制御対象となる装置（ｂ）の制御因子と制御因子に対応する評価指標との関係を表す近似式が確定され（ステップ４００）、当該ルーチンが終了される。或いは、図２ａについて説明したように、近似式更新ステップ２４０において更新された近似式の精度が所望のレベルに到達するまで、これらのステップが繰り返し実行されるようにしてもよい。
【００６０】
上記により、制御対象となる装置（ｂ）自体についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータとしての妥当性が低い初期データによる悪影響が排除される。その結果、図２ｂに示されている実施態様に係る制御パラメータ適合方法によれば、最適化計算の精度の悪化を低減しつつ初期データを利用して、最適化計算の効率を向上させることができる。
【００６１】
ここで、本発明において実行される「能動学習」を構成する追加データ判定ステップ２２０及び忘却処理ステップ２３０、並びに近似式更新ステップ２４０につき、添付図面を参照しながら、以下に詳しく説明する。図３は、前述したように、本発明の１つの実施態様に係る制御パラメータ適合方法に含まれる（ａ）追加データ判定ステップ、（ｂ）忘却処理ステップ、及び（ｃ）近似式更新ステップを説明する模式図である。図３に描かれている四角形のプロットはステップ１４１において取得された既存データ（初期データ）を表す。一方、図３に描かれている三角形のプロットは追加データ取得ステップ２１０において取得された追加データを表す。
【００６２】
また、図３の（ａ）において点線で描かれている曲線は、その時点における最新の近似式Ａを表す。追加データ取得ステップ２１０の第１回目の実行直後においては、この曲線は、初期近似式作成ステップ１２０において作成された初期近似式（近似式Ａ）を表し、その後は、この曲線は、近似式更新ステップ２４０において更新された近似式Ａを表す。図３の（ａ）に示されているように、追加データ（三角形のプロット）は近似式Ａからの偏差Ｄ１を有する。この偏差Ｄ１が予め定められた閾値Ｔ１以下である場合は、上述したように忘却処理ステップ２３０がスキップされ、処理フローが近似式更新ステップ２４０に進む。
【００６３】
一方、偏差Ｄ１が予め定められた閾値Ｔ１よりも大きい場合は、上述したように忘却処理ステップ２３０が実行される。具体的には、図３の（ｂ）において破線で描かれている曲線で表されているように、その時点において存在する５つの初期データ（四角形のプロット）及び追加データ（三角形のプロット）に基づく新たな近似式である近似式Ｂが作成される。
【００６４】
図３の（ａ）に示されているように、５つの初期データ（四角形のプロット）のうち、白抜きの四角形のプロットによって表される上記初期データは、初期データ（四角形のプロット）のみに基づいて作成された近似式Ａからの偏差が小さい（精度が良い）。しかしながら、当該初期データは、追加データ（三角形のプロット）を加えて新たに作成された近似式Ｂからの偏差が大きい（精度が悪い）。
【００６５】
即ち、白抜きの四角形のプロットによって表される上記初期データは、マイナーチェンジ前の機種である装置（ａ）についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータとしての妥当性は高いものの、制御対象となる装置（ｂ）自体についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータとしての妥当性が低い。従って、このような初期データを残存させておくと、最適化計算の精度が悪化する虞が高い。
【００６６】
そこで、図２の（ｂ）に示されている実施態様に係る制御パラメータ適合方法においては、図３の（ｂ）に示されているように、忘却処理ステップ２３０において、５つの初期データ（四角形のプロット）のうち、上記近似式Ｂ（破線）からの偏差が大きい（精度が悪い）初期データ（白抜きの四角形のプロット）が削除（忘却処理）される。より具体的には、上記近似式Ｂからの偏差Ｄ２が予め定められた閾値Ｔ２よりも大きい初期データ（白抜きの四角形のプロット）が特定され、当該初期データが削除される。
【００６７】
そして、図３の（ｃ）において実線で描かれている曲線で表されているように、近似式更新ステップ２４０において、残存する４つの初期データ（四角形のプロット）及び追加データ（三角形のプロット）に基づいて更に新たな近似式（近似式Ｃ）が作成される。
【００６８】
結果として得られる近似式Ｃは、図３の（ｃ）において実線で描かれている曲線で表されているように、追加データとの偏差が小さい（精度が良い）。即ち、近似式Ｂからの偏差が大きい（精度が悪い）初期データ（白抜きの四角形のプロット）を削除（忘却処理）することにより、近似式Ｃは、近似式Ａ及びＢの何れよりも、制御対象となる装置（ｂ）自体についての制御結果に対する予測精度が高い。
【００６９】
上記のように、本実施態様に係る制御パラメータ適合方法によれば、妥当性が低い初期データによる悪影響を排除し、制御対象となる装置（ｂ）自体についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータである追加データとの偏差が小さい（精度が良い）近似式を効率的に得ることができる。即ち、本発明によれば、過去の解析結果を新規計算結果についての解析結果として適用する、制御対象となる装置の制御パラメータ適合方法において、最適化計算の精度と効率とを更に高いレベルにて両立させることができる。
【００７０】
ところで、上述したように、初期データは、制御対象となる装置と同一又は一定以上類似の構成を有する他の装置についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータである。一方、追加データは、制御対象となる装置自体についての制御因子及び評価指標に関する情報を含む新たなデータである。従って、本実施態様に係る制御パラメータ適合方法に含まれる忘却処理ステップ及び／又は近似式更新ステップにおいて、その時点において存在する初期データ及び追加データに基づいて新たな近似式を作成するときには、初期データよりも追加データに対して重み付けされることが望ましい。換言すれば、その時点において存在する初期データ及び追加データに基づいて作成される新たな近似式は、初期データとの偏差よりも追加データとの偏差の方が小さくなるように作成されることが望ましい。
【００７１】
従って、本発明の第２の実施態様は、
本発明の前記第１の実施態様に係る制御パラメータ適合方法であって、
前記忘却処理ステップにおいて前記近似式Ｂを作成するとき、及び／又は、前記近似式更新ステップにおいて前記近似式Ｃを作成するとき、許容される近似誤差の大きさを、前記初期データの方が前記追加データよりも大きくなるように設定する、
制御パラメータ適合方法である。
【００７２】
上記のように、本実施態様に係る制御パラメータ適合方法においては、忘却処理ステップ及び／又は近似式更新ステップにおいて、その時点において存在する初期データ及び追加データに基づいて新たな近似式を作成するときに、初期データよりも追加データを重視し、初期データよりも追加データに対して近似式がより良好に適合するように重み付けをする。これにより、新たに作成される近似式の制御対象となる装置自体についての制御因子と評価指標との関係に対する予測精度を更に向上させることができる。
【００７３】
尚、具体的な重み付けの方法は、データから近似式を導き出すための具体的な手法に応じて適宜選択することができる。例えば、データから近似式を導き出すための手法として前述したＳＶＭを採用する場合、「ソフトマージン」と呼称される手法を採用し、マージンからのはみ出しの許容最大値が初期データよりも追加データの方が小さくなるように設定することにより、上記のような重み付けを実施することができる。
【００７４】
ところで、本発明に係る制御パラメータ適合方法においては、上述したように、近似式の予測精度を悪化させる要因となる（妥当性が低い）初期データを削除（忘却処理）する「能動学習」を行う。この「能動学習」においては、先ず、追加データ取得ステップにおいて取得された追加データの中に既存の近似式からの偏差が所定の閾値よりも大きい追加データが存在するか否か（即ち、追加データに対する既存の近似式の妥当性が低いか否か）を判定する（追加データ判定ステップ）。既存の近似式からの偏差が所定の閾値よりも大きい追加データが存在する（即ち、追加データに対する既存の近似式の妥当性が低い）と判定された場合、この低い妥当性の要因となっている初期データを特定し、削除（忘却処理）する（忘却処理ステップ）。この忘却処理の対象となる初期データは、上記追加データに基づいて更新された近似式からの偏差が所定の閾値よりも大きいことを条件として特定する。そして、近似式更新ステップにおいて、残存する初期データ及び追加データに基づいて更に新たな近似式を作成し、近似式を更新する。
【００７５】
従って、同じ数の初期データ及び追加データを用意しても、忘却処理ステップにおいて削除される初期データが多い場合は、忘却処理ステップにおいて削除される初期データが少ない場合と比較して、最終的に得られる近似式の基となるデータの総数が少なくなる。その結果、最適化計算における精度が低くなる虞がある。このような精度の低下を抑制するためには、少なくとも忘却処理ステップにおいて削除される初期データと同じ数の追加データを更に追加して、最終的に得られる近似式の基となるデータの総数の減少を回避することが望ましい。
【００７６】
上記のように忘却処理ステップにおいて初期データ削除された場合、削除された初期データの制御因子と同じ制御因子の近傍におけるデータの頻度は、その他の制御因子の範囲と比較して、より低くなる。その結果、削除された初期データの制御因子と同じ制御因子の近傍における近似式の予測精度が悪化する虞がある。従って、上記のように追加データを更に追加する場合、近似式の予測精度を考慮すると、忘却処理ステップにおいて削除された初期データの制御因子と同じ制御因子を有する追加データを更に追加することが望ましい。
【００７７】
そこで、本発明の第３の実施態様は、
本発明の前記第１又は前記第２の実施態様に係る制御パラメータ適合方法であって、
前記追加データ取得ステップ、前記追加データ判定ステップ、前記忘却処理ステップ、及び前記近似式更新ステップを所定回数繰り返し実行し、
前記忘却処理ステップにおいて削除された初期データの制御因子と同じ制御因子を有する追加データを、それ以降に実行される前記追加データ取得ステップにおいて追加する、
制御パラメータ適合方法である。
【００７８】
上記のように、本実施態様に係る制御パラメータ適合方法においては、前記忘却処理ステップにおいて削除された初期データの制御因子と同じ制御因子を有する追加データを、それ以降に実行される前記追加データ取得ステップにおいて追加する。これにより、忘却処理ステップにおいて削除された初期データの制御因子と同じ制御因子の近傍におけるデータの頻度が低くなって近似式の予測精度が悪化することを回避することができる。従って、本実施態様に係る制御パラメータ適合方法においては、前記追加データ取得ステップ、前記追加データ判定ステップ、前記忘却処理ステップ、及び前記近似式更新ステップを所定回数繰り返し実行する。この際、これらのステップの実行を繰り返す条件については既に説明したので、ここでは繰り返して説明しない。
【００７９】
尚、本実施態様に係る制御パラメータ適合方法においては、上記のように、忘却処理ステップにおいて削除された初期データの制御因子と同じ制御因子を有する追加データ（以降、「補填データ」と呼称される場合がある）を、それ以降に実行される追加データ取得ステップにおいて追加する。ところで、個々の追加データ取得ステップにおいて追加される追加データの数は、例えば、制御パラメータ適合方法全体としての追加データの総数及び／又は許容される演算負荷、忘却処理ステップ及び／又は近似式更新ステップにおける演算負荷等に応じて適宜定められる。従って、個々の追加データ取得ステップにおいて追加される追加データの数は、補填データの総数よりも少なかったり、逆に多かったりする場合がある。
【００８０】
前者の場合、当然のことながら、複数の追加データ取得ステップに分けて補填データを追加することができる。この場合、個々の追加データ取得ステップにおいて、補填データに加えて、他の追加データを追加してもよい。一方、後者の場合、１回の追加データ取得ステップにおいて補填データを一括して追加することができる。或いは、複数の追加データ取得ステップに分けて補填データを追加することができる。何れの場合においても、個々の追加データ取得ステップにおいて、補填データに加えて、他の追加データを追加してもよい。更に、補填データではない追加データの制御因子が、忘却処理ステップにおいて削除された初期データの制御因子と同じであってもよい。
【００８１】
ところで、本実施態様に係る制御パラメータ適合方法においては、上記のように、削除された初期データの制御因子と同じ制御因子を有する追加データ（補填データ）を追加する。しかしながら、補填データの制御因子は必ずしも削除された初期データの制御因子と厳密に同じでなくてもよい。例えば、忘却処理ステップにおいて削除された初期データの制御因子の近傍の制御因子を有する追加データ（補填データ）を追加してもよい。
【００８２】
ところで、冒頭で述べたように、本発明は、制御対象となる装置の制御パラメータ適合支援装置にも関する。具体的には、本発明は、これまで説明してきた幾つかの実施態様を始めとする本発明の種々の実施態様に係る制御パラメータ適合方法を実行する制御パラメータ適合支援装置にも関する。
【００８３】
そこで、本発明の第４の実施態様は、
入力用インターフェースと、
制御対象となる装置の制御因子と制御因子に対応する評価指標とに基づいて、前記制御因子と前記評価指標との関係を表す近似式を取得し、当該近似式に基づいて前記装置における制御パラメータの適合値を求める、演算処理部と、
前記装置についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータを格納する、データ記憶部と、
を備える、制御パラメータ適合支援装置であって、
前記演算処理部が、
前記装置と同一若しくは一定以上類似の構成を有する他の装置についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータ、又は、前記装置についての数理モデルに基づいて得られる制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータ、を前記データ記憶部から又は前記入力用インターフェースを介して初期データとして取得する、初期データ取得ステップと、
前記初期データに基づく近似式である近似式Ａを作成する、初期近似式作成ステップと、
前記装置についての制御因子及び評価指標に関する情報を含む新たなデータである追加データを、前記入力用インターフェースを介して取得する、追加データ取得ステップと、
前記追加データ取得ステップにおいて今回取得された追加データのうち、その時点における最新の近似式Ａからの偏差Ｄ１が予め定められた閾値Ｔ１よりも大きい追加データが存在するか否かを判定する、追加データ判定ステップと、
前記追加データ判定ステップにおいて前記偏差Ｄ１が前記閾値Ｔ１よりも大きい追加データが存在すると判定された場合、その時点において存在する初期データ及び追加データに基づく新たな近似式である近似式Ｂを作成し、当該近似式Ｂからの偏差Ｄ２が予め定められた閾値Ｔ２よりも大きい初期データを削除する、忘却処理ステップと、
その時点において存在する初期データ及び追加データに基づく新たな近似式である近似式Ｃを作成し、当該近似式Ｃを前記近似式Ａとして更新する、近似式更新ステップと、
を実行する、
制御パラメータ適合支援装置である。
【００８４】
上記のように、本実施態様に係る制御パラメータ適合支援装置は、入力用インターフェースと、演算処理部と、データ記憶部と、を備える。演算処理部は、制御対象となる装置の制御因子と制御因子に対応する評価指標とに基づいて、前記制御因子と前記評価指標との関係を表す近似式を取得し、当該近似式に基づいて前記装置における制御パラメータの適合値を求める。データ記憶部は、前記装置についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータを格納する。
【００８５】
上記入力用インターフェースは、前述したように、ユーザによる操作に対応する信号によってデータを入力するための装置（例えば、キーボード又はマウス等の入力用デバイス）であってもよい。この場合、このような入力用デバイスをユーザが使用することにより、上述したような初期データを取得することができる。或いは、上記入力用インターフェースは、例えばデータ記憶装置等の装置からデータを受け取るための装置（例えば、入力ポート、入力バス等）であってもよい。この場合、このような装置を介してデータを受け取ることにより、上述したような初期データを取得することができる。
【００８６】
上記演算処理部は、制御対象となる装置の制御因子と制御因子に対応する評価指標とに基づいて、前記制御因子と前記評価指標との関係を表す近似式を取得し、当該近似式に基づいて前記装置における制御パラメータの適合値を求める。このような演算処理部の機能は、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、データ記憶装置（例えば、ハードディスク（ＨＤ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、又はリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）等）、入力用デバイス（例えば、キーボード又はマウス等）、出力用デバイス（例えば、ディスプレイ又はプリンタ等）、入力用ポート、及び出力用ポート等によって構成されるコンピュータによって実現される。この場合、上記コンピュータを構成する入力用デバイス及び／又は入力用ポート等が上述した入力用インターフェースとして機能してもよい。
【００８７】
上記データ記憶部は、制御対象となる装置についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータを格納する。このようなデータ記憶部は、例えば、上記コンピュータを構成するデータ記憶装置であってもよい。或いは、このようなデータ記憶部は、上記コンピュータを構成するデータ記憶装置とは別個のデータ記憶装置であってもよい。
【００８８】
本実施態様に係る制御パラメータ適合支援装置が備える演算処理部は、上記のように、本発明に係る制御パラメータ適合方法を実行する。具体的には、当該演算処理部は、例えば、本発明に係る制御パラメータ適合方法に対応するアルゴリズムが記述されたプログラムに従って、例えば、上記ＣＰＵに各種演算処理を実行させることによって、本発明に係る制御パラメータ適合方法を実行することができる。この場合、上記プログラムは、例えば、上記データ記憶装置に格納することができる。尚、本発明に係る制御パラメータ適合方法の詳細については既に説明したので、ここでは繰り返して説明しない。
【００８９】
ここで、本実施態様に係る制御パラメータ適合支援装置の構成等につき、添付図面を参照しながら、以下に詳しく説明する。図４は、前述したように、本発明の１つの実施態様に係る制御パラメータ適合支援装置の構成を表す模式的なブロック図である。図４に示されているように、コンピュータ１０は、ＣＰＵ１１、入力用デバイス１２、データ記憶装置１３、出力用デバイス１４、及び入出力用ポート１５を備える。本実施態様に係る制御パラメータ適合支援装置が備える入力用インターフェースは入力用デバイス１２及び入出力用ポート１５に該当し、データ記憶部はデータ記憶装置１３に該当する。演算処理部が実行する本発明に係る制御パラメータ適合方法に対応するアルゴリズムが記述されたプログラムはデータ記憶装置１３に格納される。当該プログラムに従ってＣＰＵ１１に各種演算処理を実行させることによって、本発明に係る制御パラメータ適合方法を演算処理部が実行する。即ち、コンピュータ１０は演算処理部として機能する。
【００９０】
先ず、演算処理部は、初期データ取得ステップにおいて、「制御対象となる装置３０（例えば、車両に搭載される内燃機関又は自動変速機等）と同一若しくは一定以上類似の構成を有する他の装置（図示せず）についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータ」又は「制御対象となる装置３０についての数理モデルに基づいて得られる制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータ」を初期データとして取得する。初期データは、入力用デバイス１２を介して入力されるデータであってもよく、外部のデータ記憶装置（図示せず）から入出力用ポート１５を介してインポートされるデータであってもよい。或いは、初期データは、この制御パラメータ適合支援装置を使用して過去に計測され、データ記憶装置１３に格納されたデータであってもよい。次に、演算処理部は、初期近似式作成ステップにおいて、上記初期データに基づく近似式である近似式Ａを作成する。
【００９１】
更に、演算処理部は、追加データ取得ステップにおいて、制御対象となる装置３０についての制御因子及び評価指標に関する情報を含む新たなデータである追加データを取得する。図４に示されている例においては、運転／制御部２０を使用して、上述したような追加実験計画に従って制御対象となる装置３０の自動運転及び計測を行い、計測された出力波形の定量化等により実験データを取得し、入出力用ポート１５を介してインポートし、データ記憶装置１３に格納する。演算処理部は、このようにしてデータ記憶装置１３に格納された実験データから、追加データを所定数ずつ取得する。次に、演算処理部は、追加データ判定ステップにおいて、追加データ取得ステップにおいて今回取得された追加データのうち、その時点における最新の近似式Ａからの偏差Ｄ１が予め定められた閾値Ｔ１よりも大きい追加データが存在するか否かを判定する。
【００９２】
上記追加データ判定ステップにおいて、偏差Ｄ１が閾値Ｔ１よりも大きい追加データが存在すると判定された場合、演算処理部は、忘却処理ステップにおいて、その時点において存在する初期データ及び追加データに基づく新たな近似式である近似式Ｂを作成し、当該近似式Ｂからの偏差Ｄ２が予め定められた閾値Ｔ２よりも大きい初期データを削除する。更に、演算処理部は、近似式更新ステップにおいて、その時点において存在する初期データ及び追加データに基づく新たな近似式である近似式Ｃを作成し、当該近似式Ｃを前記近似式Ａとして更新する。
【００９３】
加えて、前述したように、演算処理部は、必要に応じて、上記追加データ取得ステップ、上記追加データ判定ステップ、及び上記忘却処理ステップ、及び上記近似式更新ステップを所定回数繰り返し実行してもよい。具体的には、例えば、予め定められた数の追加データの全てについて実行するまで、又は、上記忘却処理ステップにおいて削除される初期データが予め定められた回数に亘って出現しなくなるまで、これらのステップを繰り返し実行してもよい。
【００９４】
上記のように、本実施態様に係る制御パラメータ適合支援装置によれば、妥当性が低い初期データによる悪影響を排除し、制御対象となる装置３０自体についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータである追加データとの偏差が小さい（精度が良い）近似式を効率的に得ることができる。即ち、本発明によれば、過去の解析結果を新規計算結果についての解析結果として適用する、制御対象となる装置の制御パラメータ適合支援装置において、最適化計算の精度と効率とを更に高いレベルにて両立させることができる。
【００９５】
ところで、前述したように、近似式更新ステップ及び／又は忘却処理ステップにおいて、その時点において存在する初期データ及び追加データに基づいて新たな近似式を作成するときには、初期データよりも追加データに対して重み付けされることが望ましい。換言すれば、その時点において存在する初期データ及び追加データに基づいて作成される新たな近似式は、初期データとの偏差よりも追加データとの偏差の方が小さくなるように作成されることが望ましい。
【００９６】
従って、本発明の第５の実施態様は、
本発明の前記第４の実施態様に係る制御パラメータ適合支援装置であって、
前記演算処理部が、前記忘却処理ステップにおいて前記近似式Ｂを作成するとき、及び／又は、前記近似式更新ステップにおいて前記近似式Ｃを作成するとき、許容される近似誤差の大きさを、前記残存する初期データの方が前記追加データよりも大きくなるように設定する、
制御パラメータ適合支援装置である。
【００９７】
加えて、前述したように、忘却処理ステップにおいて初期データ削除された場合に追加データを追加するに当たっては、忘却処理ステップにおいて削除された初期データの制御因子と同じ制御因子を有する追加データ（補填データ）を更に追加することが望ましい。
【００９８】
そこで、本発明の第６の実施態様は、
本発明の前記第４又は前記第５の実施態様に係る制御パラメータ適合支援装置であって、
前記演算処理部が、
前記追加データ取得ステップ、前記追加データ判定ステップ、前記忘却処理ステップ、及び前記近似式更新ステップを所定回数繰り返し実行し、
前記忘却処理ステップにおいて削除された初期データの制御因子と同じ制御因子を有する追加データを、それ以降に実行される前記追加データ取得ステップにおいて追加する、
制御パラメータ適合支援装置である。
【００９９】
以下、本発明の特定の実施態様に係る制御パラメータ適合方法及び制御パラメータ適合支援装置について更に詳しく説明する。但し、以下に述べる説明はあくまでも例示を目的とするものであり、本発明の範囲が以下の説明に限定されるものと解釈されるべきではない。
【実施例１】
【０１００】
本実施例においては、本発明の１つの実施態様に係る制御パラメータ適合方法の有用性を検証する。先ず、制御対象となる装置と同一又は一定以上類似の構成を有する「他の装置」として、所定の構成を有する自動変速機（ＡＴ０）についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータである初期データ（旧データ）を用意した。加えて、上記ＡＴ０におけるクラッチの摩擦係数を種々に変更した複数の「制御対象となる装置」（ＡＴ１乃至ＡＴ４）についての制御因子及び評価指標に関する情報を含む新たなデータである追加データ（新データ）を用意した。即ち、旧データはマイナーチェンジ前の自動変速機ＡＴ０についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータであり、新データはマイナーチェンジ後の自動変速機ＡＴ１乃至ＡＴ４についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータである。
【０１０１】
具体的には、以下の表１に示されているように、ＡＴ０におけるクラッチの摩擦係数をμとすると、ＡＴ１乃至ＡＴ４におけるクラッチの摩擦係数はそれぞれμ−２０％、μ＋２０％、μ−１０％、及びμ＋１０％となるように構成した。その結果、ＡＴ１乃至ＡＴ４についての追加データとＡＴ０についての初期データとの相関係数はそれぞれ０．３１８、０．６３５、０．６９４、及び０．９０２となった（図５の４つのグラフを参照）。
【０１０２】
【表１】
2016018230.tif 000003
【０１０３】
次に、上記のようなマイナーチェンジ前の自動変速機ＡＴ０についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータである初期データを１００個用意した。更に、マイナーチェンジ後の自動変速機ＡＴ１乃至ＡＴ４についての制御因子及び評価指標に関する情報を含むデータである追加データをそれぞれ１００個ずつ用意した。そして、ＡＴ０とＡＴ１との組み、ＡＴ０とＡＴ２との組み、ＡＴ０とＡＴ３との組み、及びＡＴ０とＡＴ４との組みのそれぞれにつき、１００個の初期データに対して、１００個の追加データを５個ずつ２０回に分けて追加しながら、本発明の１つの実施態様に係る制御パラメータ適合方法により制御パラメータを最適化して近似式を求めた。
【０１０４】
上記のようにして得られた制御対象となる措置（即ち、マイナーチェンジ後の自動変速機）ＡＴ１乃至ＡＴ４についての近似式の相関係数及び誤差（平均誤差）の追加データの追加に伴う変化を、図６の左側及び右側の列のそれぞれ４つのグラフによって表す。図６の左側及び右側の列の４つのグラフの横軸は何れも追加された追加データの数を表し、左側の列の４つのグラフの縦軸は相関係数、右側の列の４つのグラフの縦軸は平均誤差を表す。これらのグラフにおいて、本実施例に係る制御パラメータ適合方法による結果は、白抜きの四角形のプロットによって示されている。
【０１０５】
尚、本実施例に係る制御パラメータ適合方法の有用性を検証するための比較例として、以下に説明する従来技術に係る方法による結果も図６の左側及び右側の列の４つのグラフに併記した。従来技術は、上記初期データのような既存データを活用せず、制御対象となる装置（ＡＴ１乃至ＡＴ４）についてのデータ（追加データに相当）のみに基づいて近似式を求める方法であり、黒い×印のプロットによって示されている。
【０１０６】
先ず、図６の左側の列の各グラフに示されている追加データ数に対する近似式の相関係数の変化からも明らかであるように、ＡＴ１乃至ＡＴ４の何れにおいても、近似式の相関係数は、追加データの追加開始当初から、能動学習を行う（即ち、妥当性が低い初期データを削除（忘却処理）する）本実施例に係る制御パラメータ適合方法による方が、従来技術に係る制御パラメータ適合方法によるよりも高かった。また、図６の右側の列の各グラフに示されているように、得られた近似式の平均誤差については、ＡＴ１乃至ＡＴ４の何れにおいても、既存データを活用せずに制御対象となる装置についてのデータのみに基づいて近似式を求める従来技術とほぼ同程度であった。このように、本実施例に係る制御パラメータ適合方法によれば、最適化計算の精度を維持しつつ、計算効率を更に高いレベルに向上させることができることが確認された。
【実施例２】
【０１０７】
本実施例においては、本発明の上記実施例１に係る制御パラメータ適合方法の妥当性を検証する。上記実施例１において実施したＡＴ１乃至ＡＴ４についての近似式の作成においては、上述したように、１００個の初期データに対して、１００個の追加データを５個ずつ（つまり、２０回）追加しながら近似式を更新し、能動学習により妥当性の低い初期データが削除される。そこで、追加データを５個ずつ追加する個々のサイクルにおける初期データの削除数を調べ、最終的な近似式が得られた時点における初期データの残存率を求めた。
【０１０８】
先ず、以下の表２に示されているように、ＡＴ１乃至ＡＴ４のそれぞれについて、追加データを５個ずつ追加する個々のサイクルにおける初期データの削除数を調べた。
【０１０９】
【表２】
2016018230.tif 000004
【０１１０】
表２に示されているように、初期データ（旧データ）と追加データ（新データ）との相関が低い場合（例えば、ＡＴ１）は、本実施態様に係る制御パラメータ適合方法の開始直後の（初期の）サイクルにおいて多くの初期データが削除される。一方、初期データと追加データとの相関が高い場合（例えば、ＡＴ４）は、初期のサイクルにおいては、初期データは削除されなかった。このことから、本実施例に係る制御パラメータ適合方法によれば、当該方法の開始直後の初期段階における初期データの削除数に基づいて、当該方法を継続すべきか否かを判断することができる。このような本発明の特徴は、特に実運用において有用であると考えられる。
【０１１１】
ところで、本実施例に係る制御パラメータ適合方法（のアルゴリズム）が妥当であれば、追加データと初期データとの相関係数が低いほど能動学習に伴って削除される初期データが増える（初期データの残存数が減る）筈である。逆に、追加データと初期データとの相関係数が高い程能動学習に伴って削除される初期データが減る（初期データの残存数が増える）筈である。
【０１１２】
そこで、追加データと初期データとの相関係数に対する上記のように削除された結果として残存する初期データの数の関係を調べた。図７は、前述したように、追加データと初期データとの相関係数に対する初期データの残存数の関係を表す模式的なグラフである。図７からも明らかであるように、初期データの残存率（旧データ残存率）は、追加データと初期データとの相関係数（新旧データ相関係数）に対して、明確な正の相関を有する。即ち、追加データと初期データとの相関係数が低いほど初期データの残存率は低く、追加データと初期データとの相関係数が高いほど初期データの残存率が高い。従って、本実施例に係る制御パラメータ適合方法のアルゴリズムは妥当であると判断される。
【実施例３】
【０１１３】
本実施例においては、本発明のもう１つの実施態様に係る制御パラメータ適合方法の有用性を検証する。上述した実施例１において説明したＡＴ０とＡＴ１との組み、ＡＴ０とＡＴ２との組み、ＡＴ０とＡＴ３との組み、及びＡＴ０とＡＴ４との組みのそれぞれにつき、前述したように忘却処理ステップにおいて削除された初期データの制御因子と同じ制御因子と同じ制御因子を有する追加データを更に追加する実施態様に係る制御パラメータ適合方法を適用した。
【０１１４】
上記のようにして得られた制御対象となる措置（即ち、マイナーチェンジ後の自動変速機）ＡＴ１乃至ＡＴ４についての近似式の相関係数及び誤差（平均誤差）の追加データの追加に伴う変化を、図８の左側及び右側の列のそれぞれ４つのグラフによって表す。図８の左側及び右側の列の４つのグラフの横軸は何れも追加された追加データの数を表し、左側の列における縦軸は相関係数、右側の列における縦軸は平均誤差を表す。
【０１１５】
これらのグラフにおいて、忘却処理ステップにおいて削除された初期データの制御因子と同じ制御因子と同じ制御因子を有する追加データ（補填データ）を追加する本実施例に係る制御パラメータ適合方法による結果は白抜きの三角形のプロットによって示されている。加えて、補填データを追加しない実施例１のような本発明の実施態様に係る制御パラメータ適合方法による結果は白抜きの四角形のプロットによって示されている。
【０１１６】
先ず、図８の左側の列の各グラフに示されている追加データ数に対する近似式の相関係数の変化からも明らかであるように、ＡＴ１乃至ＡＴ４の何れにおいても、近似式の相関係数は、追加データを追加し始めた当初から、能動学習を行い且つ能動学習に伴って削除（忘却処理）された初期データに対応する追加データ（補填データ）を追加する本実施例に係る制御パラメータ適合方法による方（白抜きの三角形のプロット）が、このような補填データの追加を行わない実施態様（白抜きの四角形のプロット）よりも高かった。
【０１１７】
また、左側の列の４つのグラフからも明らかであるように、得られた近似式の平均誤差については、ＡＴ１乃至ＡＴ４の何れにおいても、忘却処理された初期データに対応する追加データを補填する本実施例に係る制御パラメータ適合方法による方（白抜きの三角形のプロット）が、このような補填を行わない実施態様（白抜きの四角形のプロット）よりも小さかった。このように、本実施例に係る制御パラメータ適合方法によれば、最適化計算の精度と効率とをより一層高いレベルにて両立させることができることが確認された。
【０１１８】
以上説明してきた各種実施例においては車両の自動変速機（ＡＴ）の適合システムを使用したが、前述したように、本発明は、例えば、車両のエンジン等、他の制御対象装置にも広く適用し得る。尚、車両適合システム（例えば、エンジン、自動変速機（ＡＴ）等の適合システム）は、本願の出願時点において既に公知であり、市販品も存在する（例えば、株式会社小野測器製  自動計測制御システム「ＦＡＭＳ−８０００」、同エンジン試験装置「ＫＹ−１０００シリーズ」、同マップ最適化支援ツール「ＯＲＡＮＧＥ」等を参照）。従って、本明細書においては、このような適合システム、計測制御システム、試験装置、最適化支援ツール等の構成について詳細な説明は割愛するが、本発明の実施において、このような適合システム、計測制御システム、試験装置、最適化支援ツール等を利用してもよい。
【０１１９】
以上、本発明を説明することを目的として、特定の構成を有する幾つかの実施態様及び実施例につき、時に添付図面を参照しながら説明してきたが、本発明の範囲は、これらの例示的な実施態様及び実施例に限定されるものと解釈されるべきではなく、特許請求の範囲及び明細書に記載された事項の範囲内で、適宜修正を加えることが可能であることは言うまでも無い。
【符号の説明】
【０１２０】
１０…コンピュータ、１１…ＣＰＵ、１２…入力用デバイス、１３…データ記憶装置、１４…出力用デバイス、１５…入出力用ポート、２０…運転／制御部、及び３０…制御対象となる装置。
【図１】
2016018230.tif 000005
【図２ａ】
2016018230.tif 000006
【図２ｂ】
2016018230.tif 000007
【図３】
2016018230.tif 000008
【図４】
2016018230.tif 000009
【図５】
2016018230.tif 000010
【図６】
2016018230.tif 000011
【図７】
2016018230.tif 000012
【図８】
2016018230.tif 000013