(57)【要約】【課題】将来状態の予測が困難なハイブリッド車両や移動ロボットでも、最適制御問題を解いて特定動作における損失の最小化を図る。【解決手段】入力決定手段15は外部入力11と出力12とを入力とし、内部入力16を生成する。移動体10は冗長性を持ち、ある外部入力11に対応する出力12を生成する方法が複数個あるものを対象とする。内部入力16は入力決定手段15により、予め決められた評価関数を最小または最大になるように決定される。入力決定手段15は将来状態予測手段21、最適化演算手段22、制約条件判定手段23を有する。最適化演算結果通知手段27は最適化演算で得られた解が実行不可能な場合そのことを外部に通知するために設けたものであり、LED、液晶表示、メモリなどとして実現される。これは開発時のデバッグを容易にするのみならず、オフライン診断としても使用する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力指令を作成する上位コントローラと前記上位コントローラの入力指令に従ってコンポーネントを制御する下位コントローラとを有する移動体であって、前記上位コントローラは所定時間ΔT後の状態を1次ホールド演算により予想する将来状態予測手段を有し、前記上位コントローラは現時刻t0から将来時刻t0＋ΔTまでの累積損失が所与拘束条件の下で最小となるように入力を決定する最適化演算手段を有することを特徴とする移動体の入力決定手段。
【請求項２】
入力指令を作成する上位コントローラと前記上位コントローラの入力指令に従ってコンポーネントを制御する下位コントローラとを有する移動体であって、前記上位コントローラはナビゲーションシステムにより予想された所定時間 ΔT後の状態を受けて現時刻t0から将来時刻t0＋ΔTまでの累積損失が所与拘束条件の下で最小となるように入力を決定する最適化演算手段を有することを特徴とする移動体の入力決定手段。
【請求項３】
請求項１または２において、前記移動体は離散状態変数を有し、前記最適化演算手段はサンプリング時間Δｔごとに前記離散状態変数の取りうる実行可能状態について損失最小となる経路を探索し、前記最適化演算手段は前記所定時間ΔTにおける損失最小となる前記離散状態変数の時間履歴を決定することを特徴とする移動体の入力決定手段。
【請求項４】
請求項１または２において、前記下位コントローラは前記コンポーネントの制約条件を前記上位コントローラに通知する通知手段を有することを特徴とする移動体の入力決定手段。
【請求項５】
請求項１または２において、前記上位コントローラは制約条件の計算結果と最適化結果を通知する最適化演算結果通知手段を有することを特徴とする移動体の入力決定手段。
【請求項６】
請求項１または２において、前記上位コントローラは最適化の結果得られた解と不等号制約条件式との距離を演算する距離演算手段を有し、前記上位コントローラは前記距離が予め定められた閾値より小さくなるときを以って部品の不具合を検出する診断手段を有することを特徴とする移動体の入力決定手段。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか１項記載の入力決定手段を有することを特徴とするハイブリッド車両。
【請求項８】
請求項１から６のいずれか１項記載の入力決定手段を有することを特徴とする多関節移動ロボット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ハイブリッド車両やロボットといった、ある状態を決定するために幾通りもの実現手段、すなわち冗長性を有する対象における使用エネルギーの最小化方法に係り、特に制御対象とする移動体が将来どのように動作するかが不確定な場合に好適である。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、移動体の経路が決まっている場合には、対象は最適制御問題として定式化される。この技術の一例は、例えば特許文献１に記載されている。この公知例は飛行機に代表される４次元航行体に係り、あらかじめ設定された軌道からの変移量や使用エネルギーの最小化方法について言及している。
【０００３】
【特許文献１】特開2004-326363号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、一般的に最適制御問題は初期状態から終端状態までの経路積分が最小、または最大になるように定式化されるため、あらかじめ飛行経路や外界の変化が高精度で予測できるもので無ければならない。本発明で主対象としているハイブリッド車両は運転者の意思に応じて経路は時々刻々変わりうる。また、特に災害時に用いる場合には従来の道路マップが使えないことが予想されるため、コンポーネントへの入力指令信号はその場で生成する必要がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するため、本発明は、
入力指令を作成する上位コントローラと前記上位コントローラの入力指令に従ってコンポーネントを制御する下位コントローラとを有する移動体であって、前記上位コントローラは所定時間ΔT後の状態を1次ホールド演算により予想する将来状態予測手段を有し、前記上位コントローラは現時刻t0から将来時刻t0＋ΔTまでの累積損失が所与拘束条件の下で最小となるように入力を決定する最適化演算手段を有することを特徴とする。
【０００６】
また、本発明の好ましくは、
入力指令を作成する上位コントローラと前記上位コントローラの入力指令に従ってコンポーネントを制御する下位コントローラとを有する移動体であって、前記上位コントローラはナビゲーションシステムにより予想された所定時間ΔT後の状態を受けて現時刻t0から将来時刻t0＋ΔTまでの累積損失が所与拘束条件の下で最小となるように入力を決定する最適化演算手段を有することを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の好ましくは、
前記移動体は離散状態変数を有し、前記最適化演算手段はサンプリング時間Δｔごとに前記離散状態変数の取りうる実行可能状態について損失最小となる経路を探索し、前記最適化演算手段は前記所定時間ΔTにおける損失最小となる前記離散状態変数の時間履歴を決定することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の好ましくは、
前記下位コントローラは前記コンポーネントの制約条件を前記上位コントローラに通知する通知手段を有することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の好ましくは、
前記上位コントローラは制約条件の計算結果と最適化結果を通知する最適化演算結果通知手段を有することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の好ましくは、
前記上位コントローラは最適化の結果得られた解と不等号制約条件式との距離を演算する距離演算手段を有し、前記上位コントローラは前記距離が予め定められた閾値より小さくなるときを以って部品の不具合を検出する診断手段を有することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の好ましくは、
上記特徴がハイブリッド車に適用されることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の好ましくは、
上記特徴が多関節移動ロボットに適用されることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、上位コントローラは所定時間ΔT後の状態を1次ホールド演算により予想する将来状態予測手段を有し、前記上位コントローラは現時刻t0から将来時刻t0＋ΔTまでの累積損失が所与拘束条件の下で最小となるように入力を決定する最適化演算手段を有するため、将来軌道が未知の場合においても最適化演算を行って移動体の損失を最小にする効果がある。
【００１４】
また、本発明によれば、入力指令を作成する上位コントローラと前記上位コントローラの入力指令に従ってコンポーネントを制御する下位コントローラとを有する移動体であって、前記上位コントローラはナビゲーションシステムにより予想された所定時間ΔT後の状態を受けて現時刻t0から将来時刻t0＋ΔTまでの累積損失が所与拘束条件の下で最小となるように入力を決定する最適化演算手段を有するため、将来軌道を設定することができ、最適化演算を行わせることができる。その結果、移動体の損失を最小にする効果がある。
【００１５】
また、本発明によれば、移動体は離散状態変数を有し、前記最適化演算手段はサンプリング時間Δｔごとに前記離散状態変数の取りうる実行可能状態について損失最小となる経路を探索し、前記最適化演算手段は前記所定時間ΔTにおける損失最小となる前記離散状態変数の時間履歴を決定できるため、エンジンの起動・停止や、有段変速機の切り替えといった離散状態を有する制御対象においても最適化が可能となる。
【００１６】
また、本発明によれば、下位コントローラはコンポーネントの制約条件を上位コントローラに通知する通知手段を有するため、複数メーカによる巨大システムの共同開発が容易であるという効果がある。
【００１７】
また、本発明によれば、前記上位コントローラは制約条件の計算結果と最適化結果を通知する最適化演算結果通知手段を有するため、前記最適化演算結果通知手段より送出された情報を診断手段や開発環境に取り込むことによってオフライン診断やデバッグの容易化といった効果が期待できる。
【００１８】
また、本発明によれば、前記上位コントローラは最適化の結果得られた解と不等号制約条件式との距離を演算する距離演算手段を有し、前記上位コントローラは前記距離が予め定められた閾値より小さくなるときを以って部品の不具合を検出する診断手段を有するため、運転中に常に故障状態を監視することができるため、運転者に対し部品の交換時期や点検の必要性を通知できるという効果がある。
【００１９】
また、本発明をハイブリッド自動車に適用することにより、対象システムにおいて最も効率的な運転を行うことが可能となり、燃費低減に好適である。
【００２０】
また、本発明を多関節移動ロボットに適用することにより、所望の運動を最もエネルギー効率よく動作させることが可能になり、燃費低減に好適である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、本発明の一実施形態を添付図面に基づいて説明する。
【００２２】
図１は本発明を用いた移動体の入力決定手段の全体説明図である。ここで10が対象とする移動体である。11は外部入力、12は出力、13は制御補償器、14は制御対象、15は本発明による入力決定手段、16は内部入力である。例えば、今、移動体10をハイブリッド自動車とした際、外部入力11は運転者のアクセル開度やブレーキ踏力、出力12はエンジン発生トルクやモータ発生トルク、バッテリ電流などである。また、制御対象14はエンジンやモータであり、制御補償器13は外部入力11と後述する内部入力16の双方を入力とし、制御対象14を好適に制御するための入力を作成するものであり、例えば空気制御、燃料噴射量制御、ベクトル制御などにより構成される。
【００２３】
入力決定手段15は外部入力11と出力12とを入力とし、後述する内部入力16を生成するものである。移動体10は冗長性を持っており、ある外部入力11に対応する出力12を生成する方法が複数個あるものを対象としている。前述のハイブリッド自動車の場合、外部入力11をアクセル開度、出力12を車両駆動力としたとき、車両駆動力はすべてモータで発生してもよいし、また、すべてエンジンで賄ってもよい。内部入力16はこのような冗長性を排除するために設けられた入力のことである。前述のハイブリッド自動車の場合、内部入力としては例えばエンジントルクやモータトルクが挙げられる。
【００２４】
内部入力16は入力決定手段15によって、あらかじめ決められた評価関数を最小、または最大になるように決定される。ハイブリッド自動車の場合、評価関数は例えば燃費や損失であり、損失を最小にするように決定される。評価関数自体に−１をかけることで、評価関数を最大にする条件は容易に評価関数を最小にする条件に変換できるため、以降、特に断り無く、評価関数は最小にするものとして扱う。
【００２５】
入力決定手段15は将来状態予測手段21、最適化演算手段22、制約条件判定手段23を有する。一般的に、損失を最小化する最適化演算はあらかじめ車両の将来動作経路が決定していなければ計算できないが、乗用車の場合、運転者が自由に経路を決定することができるため、そのままでは最適化演算を行うことができない。将来状態予測手段21はこの問題を解決するために設けられたものである。将来状態予測手段21の詳細については後述する。
【００２６】
制約条件判定手段23は最適化演算の結果と制約条件との関係を判定するものである。ハイブリッド自動車の場合、電気系の軽量化のためにモータの体格を落とし、高負荷ではモータだけでの走行を想定しない車両も存在する。このような場合、モータだけで走行できる最適化演算を行っても実行可能な解は得られない。制約条件判定手段23はそのような場合に鑑み設けられたものであり、初期値を変えた最適解の再実行や、代替解の選択という機能を有する。また、さらに、後述するように制約条件式の評価結果から診断機能を実現する機能を有することもできる。
【００２７】
入力決定手段15は初期値マップ24、評価関数・制約条件データベース25、代替入力データベース26を有する。一般的に最適化演算は逐次収束演算であり初期値の決定が必要である。初期値マップ24は外部入力11、出力12に応じて、実行可能解に収束しやすい初期値をあらかじめマップ化して有するものである。これにより演算回数の低減、また、充分精度のよい近似解を選択することにより評価関数や制約条件を線形近似式として扱うことも可能であり、演算時間の大幅な短縮が期待できる。評価関数・制約条件データベース25は、制御対象14の損失評価式や制約条件式を格納するものであり、最適化演算手段22はこれら損失評価式や制約条件式を用いて最適化演算を行う。
【００２８】
一般的に損失評価式と制約条件式は下式のように定式化される。
【００２９】
【数１】
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【００３０】
上式中、xは状態変数、uは内部入力変数である。数式(1)は最小値を希求する評価関数である。式(2)は対象とするシステムを記述する状態方程式、式(3)は不等号制約条件、式(4)は等号制約条件である。式(5)は初期値である。なお、式(2)および式(4)はどちらも数学的には等価に扱うことができるため、以降式(2)と式(4)は区別せず、どちらも等号制約条件として扱う。式(1)から式(5)の組により記述される最適化問題の解法については、例えば非特許文献１（玉置久，「システム最適化」，オーム社(2005)）に開示されているため、詳細については説明しない。
【００３１】
本発明の対象のひとつであるハイブリッド自動車について、評価関数および制約条件を書き下すと、例えば下式のようになる。数２が評価関数L、数３が状態方程式、数４が不等号制約条件、数５が等号制約条件に対応する。また、数２から数５で用いた記号の説明を図２に示す。
【００３２】
【数２】
2009301455.tif 000004
【００３３】
【数３】
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【００３４】
【数４】
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【００３５】
【数５】
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【００３６】
入力決定手段15は代替入力データベース26を備えている。代替入力データベース26は実行可能な内部入力の組を保持するものである。代替入力データベース26に保持される内部入力の組は、実行可能であれば必ずしも最適でなくてもよい。この内部入力の組は最適化演算がうまくいかなかった場合に次善の内部入力として制約条件判定手段23によって使用される。
【００３７】
なお、制約条件判定手段23は評価関数・制約条件データベース25があれば、内部入力の解候補を制約条件式に代入することによって容易に実現できる。例えば、式(3)において、不等号制約条件gi(x)＞０となっていれば、i番目の不等号制約条件が実現されていないと判断でき、実行不可能であるとわかる。最適化演算結果通知手段27は最適化演算で得られた解および拘束条件の関係を外部に通知するために設けたものであり、LED、液晶表示、メモリ、または外部へのコネクタなどとして実現される。この情報は、診断手段17や開発環境18に送出され、診断やデバッグに用いることができる。なお、最適化演算結果通知手段27は、最適化演算結果の時系列を保存するデータ保持手段を有してもよい。これにより、オフライン診断が容易になる効果がある。
【００３８】
図３はオンライン診断を可能にする移動体の入力決定手段の全体説明図である。ここで28は距離演算手段であり、最適化の結果得られた最適解と不等号制約条件との距離を演算するものである。また、29は診断結果を表示する診断モニタである。図１との相違は、診断手段17を対象となる移動体、例えばハイブリッド車両内に搭載したこである。これにより、運転者は常に自車状態をモニタすることができる。なお、距離演算手段28を用いた診断方法については後述する。
【００３９】
図４は図１における将来状態予測手段21の説明図である。
【００４０】
本図では、ハイブリッド自動車の将来状態予測手段21の例として、横軸時間、縦軸車速として、車速を予測する場合を示している。現在時刻をt0、あらかじめ決められた評価時間間隔をΔT、評価終了時刻をtf(＝t0＋ΔT)とする。t0における車速はv0とし、t0からtfまで、車速は一定加速度で増加する。この特性（一次ホールド）を用いて中間時刻t1,t2,…,tfでの車速v1,v2,…,vfを決定する。現在時刻t0における加速度は、過去の実車速履歴により決定される。非常に単純には、ある一定時間での車速の移動平均を用いることができる。
【００４１】
このようにすることで、評価時間間隔ΔTでの車両動作が決定でき、最適化計算を実行することができる。
【００４２】
図５は離散状態を含む将来状態予測手段21の説明図である。
【００４３】
ハイブリッド自動車では、「エンジンを動作させる」「エンジンを止める」の少なくとも２状態があり、それぞれ制約条件式が異なるために、この２つを統一的に取り扱うことが難しい。ここでは制約条件式の本数や内容が大幅に変わることを「離散状態」と表記する。
【００４４】
今、離散状態数を２、現在時刻t0から評価終了時刻tfまでの分割数を３とすると、損失Li(iは時刻、離散状態を表すインデックス)は図５に示すように探索木として表現される。これらから、最終時刻t2において損失最小となるLiを探索し、Liにつながる現在時刻t0での損失Ljを実現する内部入力を選択すればよい。例えば、L211が時刻t2における最小損失ノードと仮定すると、現在時刻t0において選択されるノードはL2である。L1をモータのみでの走行状態、L2をエンジンをかけた状態とすると、現在時刻t0においてエンジンを動作させる選択をするほうがよいことがわかる。
【００４５】
図６はナビゲーションシステムを用いた場合の本発明の適用例である。ここで19がナビゲーションシステムである。ナビゲーションシステム19は出発地と目的地とを設定すれば、ある程度車両の運転状態を予想できるため、ナビゲーションシステム19を将来状態予測手段21(図１、３)として用いることができる。また、ナビゲーションシステム19はモニタを有することが多いため、本図においては診断モニタ29(図３)の役割もナビゲーションシステム19がかねる構成としている。
【００４６】
図７は本発明を実現する構成例である。なお、ハイブリッド自動車の制御システムを想定しており、簡単のため説明に必要な最低限の例示としてある。
【００４７】
31は本発明による上位コントローラ、32はモータコントローラ、33はモータ、34はエンジンコントローラ、35はエンジンである。上位コントローラ31、モータコントローラ32、エンジンコントローラ34はバス結合ネットワーク36により互いに情報交換を行う。本発明による入力決定手段は上位コントローラ31が有する。
【００４８】
一般的に、本図の対象としたハイブリッド自動車はシステム規模は非常に大きいため、上位コントローラ31、モータコントローラ32、エンジンコントローラ34は別々のメーカによって製造される場合が多い。このとき、上位コントローラ31のメーカは入力決定手段作成のための充分な情報を得にくく、実装が困難となることが予想される。しかし、図７に示すように、上位コントローラ31が関数情報37をモータコントローラ32、エンジンコントローラ34から受け取ることによってこの困難は緩和される。なお、ここで評価関数と制約条件をまとめて関数情報37とした。本件詳細について以下で説明する。
【００４９】
一般的に最適化演算は制約条件の下での評価関数最小化を行うために、制約条件の取得が必要となる。例えば上位コントローラ31のメーカ（以下、甲社と記載）とエンジンコントローラ34のメーカ(以下、乙社と記載)とが異なる場合、甲社は例えば燃料消費率マップといった評価関数の情報を有さない。上位コントローラ31作成のためには前記燃料消費率マップを乙社より入手する必要があるが、前記燃料消費率マップはエンジン性能のコアとなるデータであり、たいていの場合企業秘密である。したがって、乙社は前記燃料消費率マップの情報をできれば開示したくないのが通例である。
【００５０】
また、エンジン改良や部品の見直しなどでソフトウェアに改変が生じた場合、上位コントローラ31とエンジンコントローラ34の間で整合性を取ることが困難となるという問題もある。
【００５１】
上記問題点は、関数情報37をモータコントローラ32やエンジンコントローラ34が上位コントローラ31に送出することによって解決される。これにより、上位コントローラ31は必要に応じてモータコントローラ32やエンジンコントローラ34が有する評価関数や制約関数を移入して上位コントローラ31でインストール、実行することができるため、コントローラ間での整合性を取りにくいという問題点が解決される。さらに、関数情報37を暗号化しておき、実行のみ可能とする形態で送出することにより、機密情報開示に伴う問題も解消される。
【００５２】
図８は、図1、３において触れた故障診断方法の例である。なお、本発明による移動体の入力決定手段は一般的には多変数の最適化問題を解くものであるが、ここでは簡単のため変数１と変数２の２次元の最適化として表している。また、等号制約条件については簡単のため図示していない。
【００５３】
41は第一不等号制約条件、42は第二不等号制約条件、43は評価関数の値を等高線表示したもの、44は第一不等号制約条件41と第二不等号制約条件42によって規定される変数１と変数２の実行可能領域である。なお、図8には第二不等号制約条件として、２つの制約条件を図示しており、それらを42a、42bとする。42aは経時変化前における第二制約条件であり、42bは経時変化後における第二制約条件である。
【００５４】
45は最適化演算の結果得られる最適点であり、45aは経時変化前における最適点、45bは経時変化後における最適点である。また、図中m1aは経時変化前における最適点45aと第一不等号制約条件41との距離、m2aは経時変化前における最適点45aと第二不等号制約条件42aとの距離である。
【００５５】
経時変化によって第二不等号制約条件が42aから42bに変化すると、最適化演算によって導出される最適点も45aから45bに変化する。さらに、経時変化後における最適点45bは経時変化後の第二不等号制約条件42bの境界上に位置している。これは、経時変化によって最適点45が影響を受けたことを意味している。このとき、経時変化後の最適点45bと第二不等号制約条件42bとの距離をm2bとすると、m2bは０となっている。
【００５６】
このように、所定の動作点、例えばハイブリッド自動車ではある速度、ある加速度となる運転状態において、制約条件評価式をモニタして、不等号制約条件42と最適点45の位置関係を把握できれば性能劣化を検知できることがわかる。具体的には不等号制約条件42を表す式と最適点45との距離をモニタすればよい。これが０となったとき、経時劣化により性能が変化したことを意味するため、故障の前兆と判断することができる。また、不等号制約条件42と最適点45との距離の変化率をモニタすることにより、制約条件42が最適点45に影響を及ぼすまでの時間的余裕がわかるため、故障の予兆を診断することも可能となる。
【００５７】
なお、最適点45と不等号制約条件42との距離であるが、市街地距離、ユークリッド距離、マハラノビス距離などさまざまな既知の計算手段が適用できる。距離の計算方法については公知であるため、ここでは説明を省略する。
【００５８】
図９は不等号制約条件42と最適点45との距離が０になったときをトリガとして、故障部位を推定する方法について示したものである。ここで51は診断マネージャ、52は診断データベース、29は診断モニタである。診断マネージャ51は最適点との距離が０となる不等号制約条件式の識別子を受け、診断データベース52に検索クエリを発行する。ここでは検索クエリとしてSQLを用いた場合を図示している。診断データベース52は検索結果として得られる関係部品情報を診断マネージャ51に送出する。診断マネージャ51は前記関係部品情報を表示可能なフォーマットに変換し、診断モニタ29に表示する。
【００５９】
本図では説明を簡単にするため、データベースを用いた例を示したが、情報が検索可能であれば他の手段を用いてもよい、例えば、prologのような論理型言語を用いたバックトラックによる検索を用いてもよいし、先頭から順にパターンマッチングを行ってもよい。実装手段は利用できる計算リソースによって適宜決定する。
【００６０】
以上、主にハイブリッド自動車に適用する入力決定手段の例について説明したが、本発明は冗長入力システムであれば、将来状態の予測が困難な他のシステムに対しても有効に適用できる。例えば、災害救助用自動車などでは、あらかじめ知られている道路情報が、道路の寸断、路面状態の急変などにより利用できない。このような状況下で限られたエネルギーを最大限に活かすためには本発明で示した将来状態予測手段に拠らざるを得ない。また、例えば、福祉・介護用ロボットなどでは、対象が人間であり、サポートを必要とする部位や、体格、健康状態など、考慮しなければならない変数が非常に多岐にわたる。このようなシステムにおいては、あらかじめ使用パターンを想定しておくのは記憶容量の点からも得策とは言えず、オンデマンドでの将来状態予測が有効に働く。特に、ロボットのような多関節機器は、同じ手先位置を実現するに当たってほとんど無数ともいえる関節角の組み合わせがあるため、本発明による最適化演算が有利となる対象である。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】移動体の入力決定手段の全体説明図である。
【図２】式中で用いた記号の説明である。
【図３】オンライン診断を可能にする移動体の入力決定手段の全体説明図である。
【図４】将来状態予測手段21の説明図である。
【図５】離散状態を含む将来状態予測手段21の説明図である。
【図６】ナビゲーションシステムを用いた場合の本発明の適用例である。
【図７】本発明を実現する構成例である。
【図８】故障診断方法の例である。
【図９】故障部位を推定する方法について図示したものである。
【符号の説明】
【００６２】
10…移動体、11…外部入力、12…出力、13…制御補償器、14…制御対象、15…入力決定手段、16…内部入力、17…診断手段、18…開発環境、19…ナビゲーションシステム、21…将来状態予測手段、22…最適化演算手段、23…制約条件判定手段、24…初期値マップ、25…評価関数・制約条件データベース、26…代替入力データベース、27…最適化演算結果通知手段、28…距離演算手段、29…診断モニタ、31…上位コントローラ、32…モータコントローラ、33…モータ、34…エンジンコントローラ、35…エンジン、36…バス結合ネットワーク、37…関数情報、41…第一不等号制約条件、42…第二不等号制約条件、43…評価関数の値を等高線表示したもの、44…変数１と変数２の実行可能領域、45…最適点、51…診断マネージャ、52…診断データベース。
【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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【図８】
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【図９】
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