(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
非線形な物理モデルを対象とし、その物理モデルにおける複数のパラメータを、複数のパラメータを因子とする評価関数を用い複数のパラメータ値に応じて算出される評価関数値により評価し、複数のパラメータ値を評価値に応じて繰り返し修正することにより真値に漸近させて複数のパラメータを同定するパラメータ同定装置において、
前記複数のパラメータのそれぞれの変化量の、評価関数値の変化量への影響度を前記複数のパラメータについて調べる手段と、
前記複数のパラメータについての前記影響度が、予め定めた範囲内に収まるように、同定における各パラメータの修正量の大きさを決定するための係数である修正ゲインを補正する手段と、
を有することを特徴とするパラメータ同定装置。
【請求項２】
請求項１に記載のパラメータ同定装置において、
前記影響度は、一因子探索法によって求めることを特徴とするパラメータ同定装置。
【請求項３】
請求項１に記載のパラメータ同定装置において、
前記影響度は、直交表を利用して求めることを特徴とするパラメータ同定装置。
【請求項４】
非線形な物理モデルを対象とし、その物理モデルにおける複数のパラメータを、複数のパラメータを因子とする評価関数を用い複数のパラメータ値に応じて算出される評価関数値により評価し、複数のパラメータ値を評価値に応じて繰り返し修正することにより真値に漸近させて複数のパラメータを同定するパラメータ同定プログラムであって、
コンピュータを、
前記複数のパラメータのそれぞれの変化量の、評価関数値の変化量への影響度を前記複数のパラメータについて調べる手段と、
前記複数のパラメータについての前記影響度が、予め定めた範囲内に収まるように、同定における各パラメータの修正量の大きさを決定するための係数である修正ゲインを補正する手段、
として機能させることを特徴とするパラメータ同定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、非線形な物理モデルを対象として、その物理モデルにおける複数のパラメータを、評価関数を用いて評価し、繰り返し修正することにより真値に漸近させて複数のパラメータを同定するパラメータ同定に関する。
【背景技術】
【０００２】
プラントの制御パラメータなどをシミュレーションによって同定する方法が知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、石油、化学工業でのプラント制御において、運転条件の変更により変化するパラメータ（反応速度、伝熱係数等）を同定することが示されている。ここで、同定パラメータの大きさがパラメータ間で揃っていないと、同定精度が悪化する。このため、特許文献１では、プラントの線形方程式モデルにおいて、スケーリング・ファクタと呼ぶ係数を導入し、各同定パラメータが評価値に与える寄与を、各パラメータで同程度になるようにしている。
【０００４】
また、特許文献２には、（ｉ）経時変化依存成分と、（ｉｉ）製造条件依存成分の変動が、制御モデルの誤差の主要因であるプラント（プロセス制御）を対象に、誤差を補正することが示されている。特に、（ｉ）と（ｉｉ）のどちらかが大きく変化すると推測される時には、大きく変化した成分の学習ゲインを大きくし、それ以外の成分の学習ゲインを小さくすることで、誤差を精度良く、早く補正することが示されている。
【０００５】
【特許文献１】特開昭６３−２０６８１０号公報
【特許文献２】特開２００５−２０２８０３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ここで、特許文献１では、パラメータの大きさ（“絶対値”）に着目したスケーリングを行っている。しかし、パラメータと評価値との間に大きな非線形な関係がある時には、このようなスケーリングを行っても必ずしも精度良く同定できるとは限らない。
【０００７】
また、特許文献２では、ずれが大きいと推測されるパラメータの修正ゲイン（学習ゲイン）を大きくすると、大きくしたパラメータの精度は向上するが、それ以外のパラメータの精度は、逆に悪化する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、非線形な物理モデルを対象とし、その物理モデルにおける複数のパラメータを、複数のパラメータを因子とする評価関数を用い複数のパラメータ値に応じて算出される評価関数値により評価し、複数のパラメータ値を評価値に応じて繰り返し修正することにより真値に漸近させて複数のパラメータを同定するパラメータ同定装置において、前記複数のパラメータのそれぞれの変化量の、評価関数値の変化量への影響度を前記複数のパラメータについて調べる手段と、前記複数のパラメータについての前記影響度が、予め定めた範囲内に収まるように、同定における各パラメータの修正量の大きさを決定するための係数である修正ゲインを補正する手段と、を有することを特徴とする。
【０００９】
また、前記影響度は、一因子探索法によって求めることが好適である。
【００１０】
また、前記影響度は、直交表を利用して求めることが好適である。
【００１１】
また、本発明は、非線形な物理モデルを対象とし、その物理モデルにおける複数のパラメータを、複数のパラメータを因子とする評価関数を用い複数のパラメータ値に応じて算出される評価関数値により評価し、複数のパラメータ値を評価値に応じて繰り返し修正することにより真値に漸近させて複数のパラメータを同定するパラメータ同定プログラムであって、コンピュータを、前記複数のパラメータのそれぞれの変化量の、評価関数値の変化量への影響度を前記複数のパラメータについて調べる手段と、前記複数のパラメータについての前記影響度が、予め定めた範囲内に収まるように、同定における各パラメータの修正量の大きさを決定するための係数である修正ゲインを補正する手段、として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、前記複数のパラメータについての前記影響度が、予め定めた範囲内に収まるように、同定における各パラメータの修正ゲインを補正するので、複数のパラメータについて、効果的に収束させて同定を行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
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。
【００１４】
図１には、本実施形態において、同定の対象となる油圧系の概略構成を示す。エンジンには、自動変速機が接続されており、この自動変速機によりエンジン出力軸の回転が変更されてタイヤに伝達される。自動変速機は、油圧の供給を受け、変速動作を行う。例えば、車両の走行状態に応じて変速タイミングとなった場合には、ＥＣＵ（電子制御ユニット）がこれを検出し、変速指令に応じた電流を油圧制御回路に供給し、自動変速機内のクラッチパックへの油圧を制御して変速動作が行われる。
【００１５】
ここで、この自動変速機の油圧系は、エンジンで駆動される油圧ポンプを有し、この油圧ポンプからのオイルが油圧ラインに供給される。この油圧ラインの油圧ポンプの近くには油圧調整弁が設けられており、これによって油圧ラインにおけるライン圧（元圧）が所定値に制御される。油圧ラインには、リニアソレノイド弁が設けられており、油圧ラインのライン圧のクラッチパックへの供給を制御している。なお、リニアソレノイド弁からクラッチパックへ至る流路には、オリフィスが設けられ、クラッチパックへの油圧の供給を制限している。また、クラッチパックは、油圧によってピストンをバネ圧に抗して移動させることで、入力側のディスクと出力側のディスクの係合・解放を制御するものである。例えば、１速から２速への変速であれば、元々入力側のディスクと係合している１速の出力ディスクを解放し、２速の出力ディスクを係合させる。
【００１６】
このような制御対象となる油圧系を考えると、入力は油圧指令値であり、出力はクラッチパックへの供給油圧になる。
【００１７】
図２には、本実施形態の同定方法の概要を示してある。実機の油圧系出力とモデル出力との誤差を基に、油圧詳細モデル内の（１）〜（４）のパラメータを同定することを示している。この例では、パラメータ（１）ドライバ回路の遅れ、（２）リターンバネセット荷重、（３）リターンバネのバネ定数、（４）クラッチピストンストロークである。これら探索パラメータのパラメータ値は、探索回数により順次変化し、（１）ドライバ回路の遅れは、ａ（１），ａ（２）・・・、（２）リターンバネセット荷重は、ｂ（１），ｂ（２），・・・、（３）リターンバネのバネ定数は、ｃ（１），ｃ（２），・・・、（４）クラッチピストンストロークは、ｄ（１），ｄ（２），・・・と変化する。
【００１８】
以下、図３の同定法のフローチャートに従って具体的に説明する。なお、説明では、実機の出力データの代わりに、パラメータ（１）〜（４）の値を適当に変動させた油圧詳細モデルの出力を用いる。
【００１９】
まず、ステップ１では、同定（最適化）するモデルパラメータの初期（ノミナル）値  を決定する。今回同定の対象とする油圧系パラメータを図４に、破線の丸印で示す。
【００２０】
ステップ２では、モデルのシミュレーションを行い、ステップ３においてモデル出力と実機の出力との誤差（誤差の二乗和、評価値）を式（１）または式（２）により計算する。
【００２１】
【数１】
0005000460.tif 000002
【００２２】
続いて、ステップ４〜８を説明する。式（１）または式（２）の誤差（評価値）が閾値以内かを判定する（ステップ４）。この判定で閾値以内なら、同定のステップは終了である。
【００２３】
しかし、ステップ４の判定において、誤差が閾値より大きい場合には、ステップ５において、モデルパラメータの初期値を適当にずらしたものを新たなパラメータに設定する（式（３））。
[a(2) b(2) c(2) ...]=[a(1)+δ1 b(1)+δ2 c(1)+δ3 ...]    （３）
【００２４】
そして、式（３）のパラメータにより、ステップ２と同様にステップ６のモデルシミュレーションを行い、ステップ７において、式（１）または式（２）により再度誤差を計算する。次に、ステップ８において誤差が閾値以内か判定する。
【００２５】
ステップ８の判定において、誤差が閾値以内なら、同定のステップは終了である。一方、誤差が閾値より大きい場合には、ステップ９へ進む。
【００２６】
ステップ９では、各パラメータの要因効果から勾配ベクトルを計算する。このために、まず図２、図４に示した４つの同定パラメータに対して、表１に示すように２水準のパラメータの組合せを計１６通り用意し、組合せ毎に誤差の二乗和Ｊ１〜Ｊ１６を計算する。
【００２７】
【表１】
0005000460.tif 000003
【００２８】
このようにして求めた誤差から、表２に示すように、各パラメータの水準（２水準）ごとに、要因効果（水準ごとの平均値）を計算する。
【００２９】
【表２】
0005000460.tif 000004
【００３０】
表２の要因効果から、式（４）で定義する勾配ベクトルが求められる。
【００３１】
【数２】
0005000460.tif 000005
【００３２】
ステップ１０では、勾配ベクトルＳａ（ｉ）〜Ｓｄ（ｉ）に基づき、パラメータの修正量を計算する。次のモデルパラメータａ（ｉ＋１）〜ｄ（ｉ＋１）は、修正ゲインｋａ〜ｋｄを用いて式（５）により計算する。
【００３３】
【数３】
0005000460.tif 000006
【００３４】
次のモデルパラメータが計算されれば、ステップ６に戻って、誤差が閾値以下になるまで同じステップを繰り返す。
【００３５】
このようにして、各同定パラメータが同定される。
【００３６】
「修正ゲインの補正」
次に、本実施形態における修正ゲインの補正について、図５のフローチャートに従って説明する。すなわち、式（５）の修正ゲインについて、下記のようにして設定する。
【００３７】
まず、ステップ１１では、同定パラメータの“変化量”と評価関数値の“変化量”の関係を調査する。この関係とは、複数の同定パラメータの変化量の、評価関数値の変化量への影響度であり、複数の同定パラメータについてそれぞれの変化が評価関数値にどのように影響するかを調べる。
【００３８】
図６は、同定パラメータの変化量と評価関数値（２乗誤差の積分値）の変化量の関係を、油圧系のモデルを使って、一因子探索法により調査した結果である。ここで、この図６の横軸は、各同定パラメータ値をスケーリング（正規化）したものであり、“０％”がパラメータのノミナル値（設計値）を、“−１０％”は、各パラメータが設計値から−１０％変化することを表している。このように横軸をスケーリングしたものとしたのは、パラメータをスケーリングして同定を行う場合を想定しているためである。パラメータのスケーリングを行わない場合には、図６の横軸として、スケーリングしないパラメータ値をとれば良い。
【００３９】
この例では、同定パラメータがノミナル値（設計値）から±１０％の範囲で変化することを想定している。図６の結果から、リターンバネセット荷重が評価関数値に大きく影響していることがわかる。
【００４０】
ステップ１２では、各パラメータと評価関数値との関係が予め決めた基準の関係になるよう、修正ゲインの補正量ｈａ〜ｈｄを各パラメータごとに求める。図６では、リターンバネセット荷重の線を基準の関係として、他の各線が基準の関係と一致するように、各線を定数倍する。結果を図７に示す。同図では、ドライバ回路の遅れ（時定数）の線を２倍（ｈａ＝２）、リターンバネのバネ定数の線を４倍（ｈｃ＝４）、クラッチピストンストロークの線を３倍（ｈｄ＝３）にすることで、パラメータの変化幅±１０％の範囲内では、４本の線ともほぼ重なっていることがわかる。
【００４１】
ここで、基準の関係の設定方法は、例えば、適当な修正ゲインｋａ＝ｋｂ＝ｋｃ＝ｋｄ＝ｋを設定して、図３に従って同定を実施し、修正回数に対する同定のパラメータ値が、最も早くかつ安定に変化するパラメータ（例えば、リターンバネセット荷重）を選択する。なお基準の関係は、一度設定しておけば、ｋ値を変更しない限り、再度設定する必要はない。
【００４２】
最後にステップ１３では、求めた各パラメータに対応する補正量［ｈａ  ｈｂ  ｈｃ  ｈｄ］を、補正前の修正ゲイン（スカラ値）ｋにかける（式（６））。
ｋａ＝ｋ×ｈａ
ｋｂ＝ｋ×ｈｂ
ｋｃ＝ｋ×ｈｃ
ｋｄ＝ｋ×ｈｄ          （６）
ここで、ｈａ＝２、ｈｂ＝１（基準）、ｈｃ＝４、ｈｄ＝３
【００４３】
式（６）により求めた修正ゲインを用いて同定した結果を図８に示す。いずれのパラメータも早く真値に収束していくのがわかる。
【００４４】
なお、特許文献１に示されるような従来の考え方では、表３の左欄に示す同定パラメータを、同表右欄の初期パラメータ値を用いて、式（７）でスケーリング（正規化）する。また、同定時の修正ゲイン（学習ゲイン）は、４つのパラメータとも同一値を用いる。
Ｘ１’＝Ｘ１／ｘ１                （７）
ここで、Ｘ１’：スケーリング後のパラメータ、Ｘ１：スケーリング前のパラメータ、ｘ１：初期パラメータ（スケーリングパラメータ、表３の値）である。
【００４５】
【表３】
0005000460.tif 000007
【００４６】
このようにして、同定を行った結果を図９に示す。リターンバネセット荷重以外の同定パラメータの収束性が、悪いことがわかる。これは、スケーリングを実施しても、なおリターンバネセット荷重の変化が評価値（２乗誤差）に与える影響が、他のパラメータと比較して大きいからである。
【００４７】
本実施形態では、上述のように、ドライバ回路の遅れ（時定数）の線を２倍（ｈａ＝２）、リターンバネのバネ定数の線を４倍（ｈｃ＝４）、クラッチピストンストロークの線を３倍（ｈｄ＝３）にして同定を行った結果を図８に示す。このように、全ての同定パラメータにおいて真値に向けて収束することが理解される。
【００４８】
次に、上記ステップ１１について、図１０に基づいて説明する。まず、変数ｉ＝１にセットし（ステップ１１１）、パラメータａ，ｂ，ｃ，ｄの初期（ノミナル）値ａ（１），ｂ（１），ｃ（１），ｄ（１）を設定する（ステップ１１２）。次に、一因子探索のための設定を示す表４に従い、パラメータの変化量を示すδ値を設定する（ステップ１１３）。
【００４９】
【表４】
0005000460.tif 000008
【００５０】
すなわち、ｉ＝１であれば、δ１＝δ１（１），δ２＝０，δ３＝０，δ４＝０となり、これに基づく、δ値に基づく新たなパラメータａ（２），ｂ（２），ｃ（２），ｄ（２）をそれぞれａ（１）＋δ１，ｂ（１）＋δ２，ｃ（１）＋δ３，ｄ（１）＋δ４から求める（ステップ１１４）。すなわち、ａ（２）は、ａ（１）＋δ１（１）と変化するが、その他のパラメータ、ｂ（２），ｃ（２），ｄ（２）はｂ（１），ｃ（１），ｄ（１）と同一である。
【００５１】
そして、この新しいパラメータにより、モデルのシミュレーションを行い（ステップ１１５）、誤差計算を行って（ステップ１１６）、ｉ＝ｉ＋１として（ステップ１１７）、ステップ１１３に戻る。このようにして、各パラメータについて、そのパラメータのみを所定の範囲内で変化させた場合における評価値の変化（誤差の大きさ）を調べる。
【００５２】
次に、上記ステップ１２について、図１１Ａに基づいて説明する。まず、各同定パラメータの変化量と評価関数値の関係を表示（図示）する（ステップ１２１）。例えば、図６のような図を表示する。ステップ１２１の各線の中で“基準の関係”を１つ決定する（ステップ１２２）。次に、パラメータの変化幅を決定する（ステップ１２３）。例えば、図７に示すように、正規化後の各パラメータについて想定される変化幅を決定する。これは、シミュレーションの条件として、ユーザの入力を待てばよい。そして、ステップ１２１の各線がステップ１２３の変化幅のうちで、“基準の関係”に一致するように、各線の定数倍値（補正量）［ｈａ，ｈｂ，ｈｃ  ・・・］を求める。このようにして、補正量［ｈａ，ｈｂ，ｈｃ  ・・・］が求められる。
【００５３】
次に、図１１Ａのステップ１２２について、図１１Ｂに基づいて説明する。ステップ１２２１〜１２２６は、図３におけるステップ１〜３，５〜７と同じである。すなわち、ステップ４における誤差が閾値以内かどうかの判定が省かれているだけである。従って、ステップ１２２６において、モデル出力と実機（最適化対象）の出力との誤差が計算される。次に、修正回数がＮ回以上かを判定する（ステップ１２２７）。このＮ回は、誤差の変化状態を考慮して予め決定しておく。そして、この判定でＮＯの場合に、ステップ９と同様に各パラメータの要因効果から、勾配ベクトルを計算し（ステップ１２２８）、勾配ベクトルＳ（ｉ）に基づきパラメータの修正量を計算する（ステップ１２２９）。ここで、このステップ１２２９の計算においては、各パラメータの修正ゲインｋａ，ｋｂ，・・・をすべて同じ値ｋとしている。そして、このステップ１２２９により、パラメータの修正量を得た場合には、ステップ１２２５に戻り、同様の処理を繰り返し、ステップ１２２７において、修正回数がＮ回になった場合には、ステップ１２２ａに移行する。ステップ１２２ａでは、各パラメータの値の修正履歴を調べ最も早くかつ安定に変化するパラメータを選択する。図７における例では、リターンバネセット荷重が基準の関係に選択される。そして、選択したパラメータに対応するステップ１１の関係を基準の関係に設定する（ステップ１２２ｂ）。
【００５４】
「他の具体例」
なお、上述の例では、表４に示す一因子探索法を用いて、同定パラメータと評価関数値との関係を調べたが、さらに、直交表を用いても良い。例えば、図１２に示すＬ１８直交表を用いて、パラメータと評価関数値との関係を１８条件で調べる。図１２の結果から図１３に示す要因効果図を描き、各同定パラメータと評価関数値との関係が基準の関係となるように修正ゲインの補正量ｈｉを求める。以下の手順は、式（６）以降の説明と同じである。
【００５５】
「その他」
本実施形態によれば、コンピュータによりパラメータ同定プログラムを実行して、モデルのシミュレーションを行い、パラメータを同定する。そして、この同定したパラメータを用いたモデルによりシミュレーションを行うプログラムを車載のメモリに記憶しておき、車両の制御に利用する。すなわち、上述したような変速装置のモデルであって、同定されたパラメータを利用するシミュレーションプログラムを車載コンピュータのメモリに記憶しておき、このプログラムを実行することによって、各種機器の動作を模擬するとともに、実際の機器制御指令値を発生して、変速の制御を行う。これによって、各種条件における変速動作について、それぞれの条件に応じた適切な制御を行うことができる。
【００５６】
さらに、実際の走行において、各種測定によりパラメータ同定のための真値を取得し、上述したパラメータ同定プログラム自体を車載コンピュータにおいて実行し、パラメータの同定も車両において、随時実行することも好適である。車載のプログラムは、ＤＶＤなどで提供してもよいし、車両の製造時点検時にオンラインでロードしてもよいし、また通信でロードしてもよい。
【００５７】
車両製造時における工場等におけるパラメータの同定は、工場におけるコンピュータにおいて実行すればよく、そのプログラムのインストール（ロード）についても各種の方法が適宜利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】油圧制御系の概要を示す図である。
【図２】パラメータの同定方法について示す図である。
【図３】パラメータ同定の全体動作を示すフローチャートである。
【図４】同定するパラメータを示す図である。
【図５】実施形態における修正ゲインの補正を示すフローチャートである。
【図６】パラメータと評価関数の関係（修正前）を示す図である。
【図７】パラメータと評価関数の関係（修正後）を示す図である。
【図８】修正ゲインでの同定結果を示す図である。
【図９】従来法での同定結果を示す図である。
【図１０】関係調査についての動作を示すフローチャートである。
【図１１Ａ】ゲイン補正の動作を示すフローチャートである。
【図１１Ｂ】基準の関係の設定動作を示すフローチャートである。
【図１２】Ｌ１８直交表を示す図である。
【図１３】要因効果を示す図である。
【図２】
0005000460.tif 000009
【図３】
0005000460.tif 000010
【図５】
0005000460.tif 000011
【図６】
0005000460.tif 000012
【図８】
0005000460.tif 000013
【図９】
0005000460.tif 000014
【図１０】
0005000460.tif 000015
【図１１Ａ】
0005000460.tif 000016
【図１１Ｂ】
0005000460.tif 000017
【図１２】
0005000460.tif 000018
【図１３】
0005000460.tif 000019
【図１】
0005000460.tif 000020
【図４】
0005000460.tif 000021
【図７】
0005000460.tif 000022