(57)【要約】  本発明は、自動車（１）のハイブリッドパワートレインの制御設定値の算出方法であって、前記ハイブリッドパワートレインは、電動モータ（３２）と、ギヤボックス（２３）を備え、かつ燃料が供給される内燃機関（２２）とを有し、−自動車の駆動輪（１０）で要求される動力（Ｐｒ）に対する値を取得する工程と、−駆動輪での動力の要求を満たすために、電動モータおよび内燃機関の寄与を決定する工程と、を有する算出方法に関する。本発明によれば、決定工程は、３つの値のトリプレットを算出することを含み、１つの値は、電動モータが供給しなければならない電気機械力（Ｐｍ）に関し、１つの値は、内燃機関が供給しなければならない熱機械力（Ｐｔｈ）に関し、１つの値は、ギヤボックスに係合される必要がある比（Ｒｔｈ）に関し、このトリプレットは、内燃機関の燃料消費および電動モータの消費電流を最小限にする。【選択図】  図１
2020512225.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動車（１）のハイブリッドパワートレインの制御設定値の算出方法であって、前記ハイブリッドパワートレインは、電流が供給される電動モータ（３２）と、ギヤボックス（２３）を備え、かつ燃料が供給される内燃機関（２２）とを有し、前記方法は、
−前記自動車（１）の駆動輪（１０）に要求される動力（Ｐｒ）に関する値を取得する工程と、
−前記駆動輪（１０）における前記動力要求（Ｐｒ）を満たすために、前記電動モータ（３２）および前記内燃機関（２２）の寄与を決定する工程と、を有し、
前記決定ステップにおいて、前記電動モータ（３２）が供給しなければならない電気機械力（Ｐｍｏｐｔ）に関する値、前記内燃機関（２２）が供給しなければならない熱機械力（Ｐｔｈｏｐｔ）に関する値、および前記内燃機関（２２）の燃料消費と前記電動モータ（３２）の消費電流の合計を最小限にするために、前記ギヤボックス（２３）に係合させなければならない比（Ｒｔｈｏｐｔ）に関する値を含む、３つの値のトリプレット（Ｐｔｈｏｐｔ、Ｒｔｈｏｐｔ、Ｐｍｏｐｔ）を算出することを特徴とする算出方法。
【請求項２】
前記内燃機関（２２）の燃料消費（Ｑ）の解析モデルおよび前記電動モータ（３２）の消費電流（Ｐｂａｔ）の解析モデルによって、前記トリプレット（Ｐｔｈｏｐｔ、Ｒｔｈｏｐｔ、Ｐｍｏｐｔ）を算出する、先行する請求項に記載の算出方法。
【請求項３】
前記内燃機関（２２）が供給しなければならない熱機械力（Ｐｔｈ）に関する値の関数としての前記内燃機関（２２）の燃料消費（Ｑ）の前記解析モデルが、以下の式によって与えられる、先行する請求項に記載の算出方法。
【数１】
2020512225.tif 000024
ａ１およびａ２は、ａ１＜ａ２となるような２つの所定の定数であり、
Ｑ０、Ｑｌｉｍ、Ｐｔｈ，ｍｉｎ、Ｐｔｈ，ｍａｘおよびＰｌｉｍのパラメータは、前記内燃機関（２２）の動作点の関数として算出される。
【請求項４】
前記電動モータ（３２）が供給しなければならない電気機械力（Ｐｍ）に関する値の関数としての前記電動モータ（３２）の消費電流（Ｐｂａｔ）の前記解析モデルが以下の式によって与えられる、先行する２つの請求項のいずれかに記載の算出方法。
【数２】
2020512225.tif 000025
ａ−、ａ＋、ｂ、Ｐｅ，ｍｉｎおよびＰｅ，ｍａｘのパラメータは、ａ−がａ＋よりも小さくなるように、前記電動モータ（３２）の動作点の関数として算出される。
【請求項５】
前記トリプレット（Ｐｔｈｏｐｔ、Ｒｔｈｏｐｔ、Ｐｍｏｐｔ）は、前記電動モータ（３２）の前記消費電流（Ｐｂａｔ）および前記内燃機関（２２）の前記燃料消費（Ｑ）の関数として定義されるハミルトニアン（Ｈｈｙｂ）を最小化することによって得られる、先行する３つの請求項のいずれかに記載の算出方法。
【請求項６】
前記ハミルトニアン（Ｈｈｙｂ）が、次の形成で書かれる、先行する３つの請求項に記載の算出方法。
【数３】
2020512225.tif 000026
Ｑ（Ｐｔｈ）は、前記内燃機関（２２）の前記燃料消費（Ｑ）を表し、
Ｐｂａｔ（Ｐｍ）は、前記電動モータ（３２）の前記消費電流（Ｐｂａｔ）を表し、
λは重み係数であり、
−前記トリプレット（Ｐｔｈｏｐｔ、Ｒｔｈｏｐｔ、Ｐｍｏｐｔ）の前記熱機械力（Ｐｔｈｏｐｔ）に関する値は、前記重み付け係数と、前記駆動輪（１０）で要求される前記動力（Ｐｒ）に関する値との関数として決定される。
【請求項７】
前記トリプレット（Ｐｔｈｏｐｔ、Ｒｔｈｏｐｔ、Ｐｍｏｐｔ）の前記熱機械力（Ｐｔｈｏｐｔ）に関する値は、以下の値から選択される、先行する請求項に記載の算出方法。
−前記パラメータＰｔｈ，ｍｉｍ、
−前記パラメータＰｔｈ，ｍａｘ、
−前記パラメータＰｌｉｍ、および
−前記駆動輪（１０）で要求される前記動力（Ｐｒ）に関する値Ｐｒ。
【請求項８】
前記ギヤボックス（２３）に係合されなければならない前記比（Ｒｔｈｏｐｔ）に関する前記トリプレット（Ｐｔｈｏｐｔ、Ｒｔｈｏｐｔ、Ｐｍｏｐｔ）の値は、
−前記ギヤボックス（２３）に係合することができる比（Ｒｔｈｏｐｔ）毎に前記ハミルトニアン（Ｈｈｙｂｏｐｔ）を算出し、次いで、
−前記ハミルトニアン（Ｈｈｙｂｏｐｔ）の値のうち最も低い値に関する比を選択することによって得られる、先行する３つの請求項のいずれかに記載の算出方法。
【請求項９】
前記ギヤボックス（２３）に係合されなければならない前記比（Ｒｔｈｏｐｔ）に関する前記トリプレット（Ｐｔｈｏｐｔ、Ｒｔｈｏｐｔ、Ｐｍｏｐｔ）の値は、前記重み付け係数（λ）と、前記駆動輪（１０）で要求される前記動力（Ｐｒ）に関する値との関数として得られる、請求項６および８に記載の算出方法。
【請求項１０】
前記トリプレット（Ｐｔｈｏｐｔ、Ｒｔｈｏｐｔ、Ｐｍｏｐｔ）の前記電気機械力（Ｐｍ）に関する値は、前記駆動輪（１０）で要求される前記動力（Ｐｒ）に関する値と、前記トリプレット（Ｐｔｈｏｐｔ、Ｒｔｈｏｐｔ、Ｐｍｏｐｔ）の前記熱機械力（Ｐｔｈｏｐｔ）に関する値との関数として推定される、先行する請求項のいずれかに記載の算出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
発明が関連している技術分野
本発明は、概して、ハイブリッドパワートレイン、すなわち、電動モータと、ギヤボックスを備えた内燃機関とを有するパワートレインを備えた自動車に関する。
【０００２】
本発明は、より詳細には、そのようなパワートレインの制御設定値の算出方法に関し、この方法は、
−自動車の駆動輪で要求される動力に関する値を取得する工程と、
−駆動輪での動力要求を満たすために、電動モータおよび内燃機関の寄与を決定する工程と、を有する。
【背景技術】
【０００３】
技術的背景
ハイブリッド車両は、（内燃機関、燃料タンクおよびギヤボックスを備える）従来の熱トラクションチェーンと、（トラクションバッテリおよび少なくとも１つの電動モータを備える）電気トラクションチェーンとを有する。
【０００４】
そのようなハイブリッド車両は、その電気トラクションチェーンのみによって、またはその熱トラクションチェーンのみによって、または同時にその電気トラクションチェーンおよび熱トラクションチェーンの２つによって、駆動されることが可能である。
【０００５】
大気中への汚染成分の放出を最大限に減らし、かつ車両にとって最良の範囲を保証するために、内燃機関およびモータの消費電流および燃料消費を最小限に抑えることが常に求められている。
【０００６】
この目的を達成するために、電動モータと内燃機関との間に供給される総合動力を最も適切に分配することが求められている。
【０００７】
したがって、文献ＷＯ２０１６／０７０８８７より、電動モータによって供給される電気機械力と内燃機関によって供給される熱機械力との間の良好な分配を見つけることを、原則として可能にする凸最適化方法が知られている。
【０００８】
しかしながら、出願人は、この方法が、必ずしも所望されるほど効果的な結果を与えなかったことを見出した。
【発明の概要】
【０００９】
発明の主題
この欠点を改善するために、本発明は、前述の凸最適化方法において、ギヤボックス比である第３のパラメータを統合することを提案する。
【００１０】
より具体的には、導入部で定義した本発明による制御方法が提案され、この制御方法では、決定工程において、内燃機関の燃料消費および電動モータの消費電流を最小限に抑えることを可能にする３つの値のトリプレットを算出することが提供され、これらの３つの値はそれぞれ、
−電動モータが供給しなければならない電気機械力、
−内燃機関が供給しなければならない熱機械力、および
−ギヤボックスに係合しなければならない比、に関する。
【００１１】
目的は、例えば、より正確には、内燃機関の燃料消費と電動モータの消費電流との合計を最小にすることであってもよい。
【００１２】
よって、本発明により、見出された値のトリプレットは、係合されるギヤボックス比が最良であり、かつこのボックス比で、電気機械力と熱機械力との間の分配が最適であることを保証することを可能にする。
【００１３】
本開示の残りの部分で明らかになるように、この解決策は、使用される電動モータの種類、内燃機関の種類、およびトラクションバッテリの種類が何であれ、堅牢であり、かつ実施が容易であるという利点を有する。
【００１４】
本発明による算出方法の他の有利かつ非限定的な特徴は、以下の通りである。
−トリプレットは、内燃機関の燃料消費の解析モデルおよび電動モータの消費電流の解析モデルによって算出され、
−内燃機関が供給しなければならない熱機械力に関する値の関数としての内燃機関の燃料消費の解析モデルは、以下の式によって与えられる。
【００１５】
【数１】
2020512225.tif 000003
ａ１およびａ２は、ａ１＜ａ２となるような２つの所定の定数であり、
Ｑ０、Ｑｌｉｍ、Ｐｔｈ，ｍｉｎ、Ｐｔｈ，ｍａｘおよびＰｌｉｍのパラメータは、内燃機関の動作点（回転数および温度）に応じて算出され、
−Ｑ０、Ｑｌｉｍは、所定の回転数での内燃機関の燃料消費限界に関するパラメータであり、
−Ｐｔｈ，ｍｉｎ、Ｐｔｈ，ｍａｘは、所定の回転数での内燃機関が発生することができる動力限界に関するパラメータであり、
−Ｐｌｉｍは、動力パラメータであり、
−電動モータが供給しなければならない電気機械力に関する値の関数としての電動モータの燃料消費の解析モデルは、以下の式によって与えられる。
【００１６】
【数２】
2020512225.tif 000004
ａ−、ａ＋、ｂ、Ｐe，ｍｉｎおよびＰｅ，ｍａｘのパラメータは、ａ−がａ＋よりも小さくなるように、電動モータの動作点（回転数、電源電圧および温度）の関数として算出され、
−Ｐe，ｍｉｎ、Ｐｅ，ｍａｘは、所定の回転数で、電動モータが発生することができる動力限界に関するパラメータであり、
−トリプレットは、電動モータの消費電流および内燃機関の燃料消費の関数として定義されるハミルトニアンを最小化することによって得られ、
−前記ハミルトニアンは、以下の形式で書かれる。
【００１７】
【数３】
2020512225.tif 000005
Ｑ（Ｐｔｈ）は、内燃機関の燃料消費を表し、
Ｐｂａｔ（Ｐｍ）は、電動モータの消費電流を表し、
λは、重み係数であり、
前記トリプレットの熱機械力に関する値は、前記重み係数と、駆動輪で要求される動力に関する値との関数として決定される。
【００１８】
−前記トリプレットの熱機械力に関する値は、以下の値から選択される：
・パラメータＰｔｈ，ｍｉｎ、
・パラメータＰｔｈ，ｍａｘ、
・パラメータＰｌｉｍ、および
・駆動輪に要求される動力に関する値Ｐｒ、
−ギヤボックスに係合されなければならない比に関するトリプレットの値は、ギヤボックスに係合され得る比毎に前記ハミルトニアンの値を算出し、次いで、前記ハミルトニアンの値のうち最も低い値に関連する比を選択することによって得られ、
−ギヤボックスに係合されなければならない比に関するトリプレットの値は、前記重み付け係数と、駆動輪に要求される動力に関連する値との関数として得られ、
−前記トリプレットの電気機械力に関する値は、駆動輪に要求される動力に関する値と、前記トリプレットの熱機械力に関連する値との関数として推定される。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
非限定的な例として与えられた添付図面に関する以下の説明は、本発明がどのように構成され、どのように実施され得るかの明確な理解を与えるのであろう。
【図１】図１は、ハイブリッド自動車のトラクションチェーンの概略図である。
【図２】図２は、本発明による方法に従ってハミルトニアンの数式を得る方法を示すグラフである。
【図３】図３Ａ〜３Ｃは、本発明による方法に従って熱動力の最適値を得る方法を示すグラフである。
【図４】図４は、熱動力の最適値を得る別の方法を示す表である。
【図５】図５は、本発明による方法に従ってギヤボックス比の最適値を得る方法を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
従来、自動車は、特にパワートレイン、車体要素、および車室要素を支持するシャーシを有する。
【００２１】
図１に示すように、ハイブリッド型自動車１では、ハイブリッドパワートレインは、熱トラクションチェーン２０と電気トラクションチェーン３０とを有する。
【００２２】
熱トラクションチェーン２０は、特に、燃料タンク２１と、タンクから燃料が供給される内燃機関２２と、その入力で内燃機関に連結され、かつ出力で自動車の駆動輪１０に連結されたギヤボックス２３とを有する。
【００２３】
電気トラクションチェーン３０としては、トラクションバッテリ３１と、トラクションバッテリ３１によって電流が供給され、その出力軸が自動車の駆動輪１０に連結された１つ（または変形例では複数）の電動モータ３２とを有する。
【００２４】
したがって、これらの２つのトラクションチェーンは、自動車の駆動輪１０を回転させるように結合する。
【００２５】
さらに、自動車１は、前述の２つのトラクションチェーン（特に、電動モータ３２および内燃機関２２によって発生する動力）を制御するための、ここではコンピュータ５０と呼ばれる電子制御ユニット（ＥＣＵ）を有する。
【００２６】
コンピュータ５０は、プロセッサと、以下で説明する方法の文脈で使用されるデータを記録するメモリとを有する。
【００２７】
このメモリは、特に、図４に示すタイプのテーブルを記録する（このことは、本開示において後に詳述される）。
【００２８】
それはまた、プロセッサによる実行により、以下に記載される方法のコンピュータ５０による実施を可能にする命令を有するコンピュータプログラムからなるコンピュータアプリケーションを記録する。
【００２９】
本発明を実施するために、コンピュータ５０は、センサに接続されている。
【００３０】
それは、特に、車両がどの程度加速または減速しなければならないかを測定するためのセンサに接続されている。それは、車両のアクセルペダルの位置を測定するセンサ、または車両の速度を測定するセンサ（車両が運転者によって課せられた速度指令に従わなければならない場合）であってもよい。
【００３１】
したがって、いずれにしても、コンピュータ５０は、要求されるダイナミクスでこの車両を走行させるために、車両の運転者によって要求される動力に関するデータ項目の値を取得することができる。ここで、コンピュータ５０は、駆動輪１０が受けなければならない動力（以下、「駆動輪における動力Ｐｒ」という）の値をより正確に得るものと考えられる。
【００３２】
本発明を明確に理解するための他の概念をここで定義することができる。
【００３３】
電動モータ３２のみによって駆動輪１０に供給される動力を、ここでは「電気機械力Ｐｍ」という。
【００３４】
トラクションバッテリ３１から電動モータ３２に供給される動力を、ここでは「電気動力Ｐｂａｔ」という。
【００３５】
内燃機関２２のみからギヤボックス２３に供給される動力を、ここでは「熱機械力Ｐｔｈ」という。
【００３６】
ギヤボックス２３の比を、ここでは「ボックス比Ｒｔｈ」という。
【００３７】
内燃機関２２の燃料消費を「燃料流量Ｑ」と呼ぶ。
【００３８】
パーセンテージで表されるトラクションバッテリ３１の充電状態を「充電レベルＳＯＣ」と呼ぶ。
【００３９】
本発明の主題は、以下のことを保証するために、最も適したボックス比Ｒｔｈの状態で、電動モータ３２および内燃機関２２が、それぞれ、運転者が要求する駆動輪での動力要求Ｐｒを満たすために供給しなければならない寄与を決定することからなる。
−最小の燃料消費、および
−（例えば、ナビゲーションおよびジオロケーション機器に記憶された旅程の最後に）しきい値よりも高い充電レベルＳＯＣ。
【００４０】
そうでなければ、以下に説明する本発明の主題は、駆動輪で要求される動力Ｐｒに従って、最小限のエネルギー消費を保証するトリプレット｛Ｐｔｈｏｐｔ，Ｒｔｈｏｐｔ，Ｐｍｏｐｔ｝を見つけることとなる（指数「ｏｐｔ」は、それが最適値であることを意味する）。
【００４１】
以下で明らかになるように、該方法においてボックス比Ｒｔｈを考慮に入れることは、該問題を数学的な意味で複合化させる。
【００４２】
本発明の良好な理解を保証するために、トリプレット｛Ｐｔｈｏｐｔ，Ｒｔｈｏｐｔ，Ｐｍｏｐｔ｝の算出を達成するための方法は、以下の開示において明確に詳述されるが、実際には車両に設置されたコンピュータ５０によって実際に実施される方法は、より単純になる。「実際に」という表現は、コンピュータ５０によって実際に実施される工程を本開示の全体と区別するために、以下で使用される。
【００４３】
本発明による方法は、内燃機関２２の燃料消費および電動モータ３２の消費電流の解析モデリングに基づいている。
【００４４】
熱機械力Ｐｔｈの関数としての内燃機関２２の燃料流量Ｑの解析モデルは、ここでは以下の式によって与えられる。
【００４５】
【数４】
2020512225.tif 000006
［式１］
ａ１およびａ２は、ａ１＜ａ２となるような２つの所定の定数である。
【００４６】
このモデルでは、（当該車両のモデルに対して複数の試験を行い、その値を最小二乗法により推定することによって）自動車のモデル毎に、定数ａ１およびａ２を実験的に得る。
【００４７】
パラメータＱ０、Ｑｌｉｍ、Ｐｔｈ，ｍｉｎ、ＰｌｉｍおよびＰｔｈ，ｍａｘとしては、内燃機関２２の回転数ωｔｈに応じて変化する変数である。
【００４８】
これらの変数は、以下のようにモデル化される:
Ｑ０（ωｔｈ）＝ｑ２．ωｔｈ２＋ｑ１．ωｔｈ＋ｑ０、
Ｑｌｉｍ（ωｔｈ）＝ａ１．Ｐｌｉｍ＋Ｑ０（ωｔｈ）、
Ｐｌｉｍ（ωｔｈ）＝ｐ１．ωｔｈ＋ｐ０、
Ｐｔｈ，ｍｉｍ（ωｔｈ）＝ｋ１．ωｔｈ＋ｋ０、
Ｐｔｈ，ｍａｘ（ωｔｈ）＝−Ｑ０（ωｔｈ）／ａ１。
【００４９】
このモデリングでは、ｑ０、ｑ１、ｑ２、ｐ０、ｐ１、ｋ０およびｋ１は、自動車のモデル毎に実験的に得られた定数である。
【００５０】
電動モータ３２が供給しなければならない電気機械力Ｐｍによって消費される電気動力Ｐｂａｔの解析モデルは、ここでは以下の式によって与えられる。
【数５】
2020512225.tif 000007
［式２］
ａ−＜ａ＋である。
【００５１】
このモデルでは、パラメータａ−、ａ＋、ｂ、Ｐｅ，ｍｉｎおよびＰｅ，ｍａｘは、電動モータ３２の回転数に応じて変化する変数である。
【００５２】
さらに、ハイブリッドパワートレインの機械的バランスは、以下の式によって与えられる。
【００５３】
Ｐｒ＝Ｐｔｈ＋Ｐｍ    ［式３］
【００５４】
上述したように、コンピュータ５０は、選択された旅でのハイブリッドパワートレインのエネルギー消費を最小限に抑えるように、熱機械力Ｐｔｈ、電気機械力Ｐｍ、およびボックス比Ｒｔｈを最適化しようとする。
【００５５】
この最適化問題を解決するために使用される方法は、ここではポントリャーギンの最小原理に基づいている。この原理は、特定の数学的演算子、すなわち、電動モータ３２が供給しなければならない電気機械力Ｐｍと、内燃機関２２が供給しなければならない熱機械力Ｐｔｈとの関数であるハミルトニアンに適用される。
【００５６】
ポントリャーギンの最小原理によれば、このハミルトニアンは、求められる最適値を見つけるために最小化されなければならない。
【００５７】
このハミルトニアンは、様々な方法で定義することができる。
【００５８】
ここでは、それは、まず、燃料流量Ｑと、次に、消費電気動力Ｐｂａｔと重み付け係数λとの積（「当量係数」とも呼ばれる）の和の形式で表される。
【００５９】
したがって、ハミルトニアンは、以下の形式でより正確に表される：
【数６】
2020512225.tif 000008
［式４］
【００６０】
重み付け係数λは、所与の瞬間に、トラクションバッテリ３１が所定の閾値を上回る充電レベルＳＯＣを有することを保証するように選択される。
【００６１】
したがって、それは、少なくともトラクションバッテリ３１の瞬時充電レベルＳＯＣの関数として決定される。
【００６２】
一例として、それは、少なくともトラクションバッテリ３１の瞬時充電レベルＳＯＣの関数として、かつ、例えばナビゲーションおよびジオロケーション機器に記憶された旅程の終わりに充電レベルＳＯＣが位置することが望まれる閾値の関数として選択され得る。
【００６３】
［式３］と［式４］とを組み合わせることによって、次のように書くことができる。
【数７】
2020512225.tif 000009
［式５］
【００６４】
または、［式１］および［式２］によって、
【数８】
2020512225.tif 000010
［式６］
【００６５】
すなわち、
【数９】
2020512225.tif 000011
［式７］
【００６６】
［式６］および［式７］において、係数Ａ０、Ａ１、およびＢ１は、熱機械力Ｐｔｈおよび電気機械力Ｐｍの値に応じて可変する値を有する。
【００６７】
［式１］および［式２］を考慮すると、実際には、以下のように書くことができる。
【数１０】
2020512225.tif 000012
［式８］
【数１１】
2020512225.tif 000013
［式９］
【数１２】
2020512225.tif 000014
［式１０］
【００６８】
図２に示すように、係数Ａ０、Ａ１およびＢ１は、熱機械力Ｐｔｈ、駆動輪における動力ＰｒおよびパラメータＰｌｉｍに従って容易に決定することができる値を有する。
【００６９】
［式７］から、ハミルトニアンは、熱機械力Ｐｔｈのアフィン関数の形式で表されることが理解される。
【００７０】
Ｐｔｈｏｐｔで示される最適熱機械力Ｐｔｈは、ハミルトニアンを最小化するものである。したがって、その値は、項「Ａ１-λ．Ｂ１」の符号の関数として決定することができ、その値は、重み付け係数λおよび駆動輪における動力Ｐｒに依存することが理解される。
【００７１】
より正確には、ハミルトニアンは、４つの可能な勾配、すなわち（ａ１-λ．ａ＋）、（ａ１-λ．ａ−）、（ａ２-λ．ａ＋）および（ａ２-λ．ａ−）を有することができる。
【００７２】
これらの４つの場合のうち最初の２つは、図３Ａおよび３Ｂに示され、他の２つは図３Ｃに示される。
【００７３】
実際には、搭載コンピュータ５０は、次に、最適熱機械力Ｐｔｈｏｐｔを非常に簡単に決定することができる。このため、実際には、それが、コンピュータ５０の読み出し専用メモリに記憶されたマッピングを読み出すだけで十分であり、このマッピングは図４に示されている。
【００７４】
図４における図３Ａ〜３Ｃによって明確に示されるように、最小原理の解は、実際には最適熱機械力Ｐｔｈが以下の４つの値のうちの１つをとることができることを示す。
−パラメータＰｔｈ，ｍｉｍの値、
−パラメータＰｔｈ，ｍａｘの値、
−パラメータＰｌｉｍの値、および
−駆動輪における動力Ｐｒの値。
【００７５】
コンピュータ５０が、このマッピングにおいて、最適熱機械力Ｐｔｈｏｐｔの値を読み込むと、［式３］によって、最適電気機械力Ｐｍｏｐｔの値を簡単に算出することができる。
【００７６】
次に、最適ボックス比Ｒｔｈｏｐｔを決定することが残る。
【００７７】
ボックス比Ｒｔｈは、いくつかの離散値を有することができ、以下のように書くことができる。
【００７８】
Ｒｔｈ＝｛０，１，２，．．．，Ｎ｝  ［式１１］
０は、内燃機関２２が停止している場合に対応し、Ｎは、ギヤボックス２３の比の数に対応する。
【００７９】
［式７］において、項Ｐｔｈを項Ｐｔｈｏｐｔで置き換えることによって、Ｈｈｙｂｏｐｔの式が得られる。
【００８０】
この最適ハミルトニアンＨｈｙｂｏｐｔの値は、使用するボックス比Ｒｔｈに応じて変化する。この最適ハミルトニアンは単純化することにより、以下のように書き込むことができる：Ｈｈｙｂｏｐｔ（Ｒｔｈ）。
【００８１】
最適ボックス比Ｒｔｈｏｐｔを決定するために、ポントリャーギンの最小原理を、離散的に、再度適用することができ、以下のように書くことができる。
【数１３】
2020512225.tif 000015
［式１２］
【００８２】
そうでなければ、最適ボックス比Ｒｔｈｏｐｔは、最適ハミルトニアンＨｈｙｂｏｐｔが最小のものである。
【００８３】
式（１２）の解は、
−ボックス比Ｒｔｈ毎に最適ハミルトニアンＨｈｙｂｏｐｔを算出し、次いで
−最適ハミルトニアンＨｈｙｂｏｐｔが最も低いボックス比Ｒｔｈを選択することになる。
【００８４】
このため、様々な方法で動作することが可能である。
【００８５】
式（１２）を解く簡単な方法は、最適ハミルトニアン値Ｈｈｙｂｏｐｔ（０）、Ｈｈｙｂｏｐｔ（１）、・・・Ｈｈｙｂｏｐｔ（Ｎ）の各ペア間の差の符号を調べることである。
【００８６】
本開示を明確にするために、この式の解法を簡単にするために、ギヤボックスは、ここではＲｔｈ１およびＲｔｈ２で示される２つのギヤ比のみを有すると考えられる。
【００８７】
式（１２）を解くことは、以下の差の符号を調べることになる。
【数１４】
2020512225.tif 000016
【００８８】
内燃機関が停止している場合は、熱機械力Ｐｔｈはゼロであり、燃料流量はゼロであるので、式（７）は次のような形式で書くことができる。
【数１５】
2020512225.tif 000017
［式１２］
【００８９】
問題が解決される方法を明確に理解するために、状況が以下の通りであるという仮定がなされる特定の例を考察することが可能である：
Ａ１（Ｒｔｈ１）＝ａ１、
Ａ０（Ｒｔｈ１）＝Ｑ０、
Ｂ１（Ｒｔｈ１）＝ａ＋、
Ｂ１（０）＝ａ−、
Ｐｔｈｏｐｔ（Ｒｔｈ１）＝Ｐｌｉｍ。
【００９０】
したがって、ギヤ比０およびＲｔｈ１のみを考慮すると、以下のように書くことができる。
【００９１】
Ｈｈｙｂｏｐｔ（Ｒｔｈ１）―Ｈｈｙｂｏｐｔ（０）＝ａ１．Ｐｌｉｍ＋Ｑ０＋λ．（ａ＋．（Ｐｒ−Ｐｌｉｍ）＋ｂ）−λ．（ａ−．Ｐｒ＋ｂ）
【００９２】
その場合、３つの場合を想定することができる。
【数１６】
2020512225.tif 000018
である場合、
Ｈｈｙｂｏｐｔ（Ｒｔｈ１）＜Ｈｈｙｂｏｐｔ（０）となり、その結果Ｒｔｈｏｐｔ＝「０」となる。
【数１７】
2020512225.tif 000019
である場合、
Ｈｈｙｂｏｐｔ（Ｒｔｈ１）＞Ｈｈｙｂｏｐｔ（０）となり、その結果Ｒｔｈｏｐｔ＝Ｒｔｈ１となる。
【数１８】
2020512225.tif 000020
［式１３］
Ｈｈｙｂｏｐｔ（Ｒｔｈ１）＝Ｈｈｙｂｏｐｔ（０）となり、その結果Ｒｔｈｏｐｔ＝Ｒｔｈ１＝「０」となる。
【００９３】
したがって、図５に示すように、式１３は、最適ボックス比ＲｔｈｏｐｔがＲｔｈ１である場合から、最適ボックス比Ｒｔｈｏｐｔが０である場合を分離する曲線Ｐ０１を定義する。
【００９４】
この特定の例では、以下のような仮定を補足することができる。
Ａ１（Ｒｔｈ１）＝ａ１、
Ａ０（Ｒｔｈ１）＝Ｑ０、
Ｂ１（Ｒｔｈ１）＝ａ＋、
Ｐｔｈｏｐｔ（Ｒｔｈ１）＝Ｐｌｉｍ
Ａ１（Ｒｔｈ2）＝ａ１、
Ａ０（Ｒｔｈ2）＝Ｑ０、
Ｂ１（Ｒｔｈ2）＝ａ＋、
Ｐｔｈｏｐｔ（Ｒｔｈ2）＝Ｐr。
【００９５】
ギヤ比Ｒｔｈ１およびＲｔｈ2のみを考慮すると、次のように書くことができる。
【００９６】
Ｈｈｙｂｏｐｔ（Ｒｔｈ１）−Ｈｈｙｂｏｐｔ（Ｒｔｈ2）＝ａ１．Ｐｌｉｍ１＋Ｑ０１＋λ．（ａ＋．（Ｐｒ−Ｐｌｉｍ１））−ａ１．Ｐｒ−Ｑ０２）
【００９７】
この式において、指数１および２は、それらが参照するパラメータが、第１のボックス比Ｒｔｈ１が係合されている場合、または第２のボックス比Ｒｔｈ２が係合されている場合（内燃機関の回転数ωｔｈは実際には同じではないので、これらのパラメータは、これらの２つの場合において同一の値を有さない）に算出されるかどうかを示すことを可能にすることに留意されたい。
【００９８】
その場合、３つの場合を想定することができる。
【数１９】
2020512225.tif 000021
である場合、
Ｈｈｙｂｏｐｔ（Ｒｔｈ１）＜Ｈｈｙｂｏｐｔ（Ｒｔｈ２）となり、その結果Ｒｔｈｏｐｔ＝Ｒｔｈ１となる。
【数２０】
2020512225.tif 000022
である場合、
Ｈｈｙｂｏｐｔ（Ｒｔｈ１）＞Ｈｈｙｂｏｐｔ（Ｒｔｈ２）となり、その結果Ｒｔｈｏｐｔ＝Ｒｔｈ２となる。
【数２１】
2020512225.tif 000023
［式１４］
Ｈｈｙｂｏｐｔ（Ｒｔｈ１）＞Ｈｈｙｂｏｐｔ（Ｒｔｈ２）となり、その結果Ｒｔｈｏｐｔ＝Ｒｔｈ１＝Ｒｔｈ２となる。
【００９９】
したがって、図５に示されるように、［式１４］は、最適ボックス比ＲｔｈｏｐｔがＲｔｈ１である場合から、最適ボックス比ＲｔｈｏｐｔがＲｔｈ２である場合を分離する曲線Ｐ１２を定義する。
【０１００】
実際には、図５に示すように、コンピュータ５０が、重み係数λを考慮して、駆動輪における動力Ｐｒを曲線Ｐ０１およびＰ１２の対応する値と比較するだけで十分であるので、最適ボックス比Ｒｔｈｏｐｔを非常に簡単に決定することができる。
【０１０１】
これらの曲線の式は、コンピュータ５０が最適ボックス比Ｒｔｈｏｐｔを決定することができるようにするために、コンピュータ５０のメモリに単純に記憶されなければならない。
【０１０２】
まず、第１の曲線Ｐ０１は、内燃機関２２を起動しなければならない場合（Ｒｔｈｏｐｔ＝Ｒｔｈ１）から、「全電気」モード（Ｒｔｈｏｐｔ＝０）で自動車を推進しなければならない場合をコンピュータ５０が区別することを可能にすることに留意されたい。
【０１０３】
次に、パラメータＡ１、Ａ０、Ｂ１についてのいくつかの仮説がここでは、２つの曲線Ｐ０１、Ｐ１２を定義する際に想定されていることに留意されたい。もちろん、全ての可能な仮説を想定することができるように、コンピュータ５０のメモリに記憶される、より多くの曲線が存在する。
【０１０４】
最後に、２つの曲線Ｐ０１、Ｐ１２を定義する際に、ギヤボックス２３が２つの比を含むと仮定したことに留意されたい。もちろん、ボックス比と同じ数の曲線を定義する必要がある。
【０１０５】
結論として、トリプレット｛Ｐｔｈｏｐｔ、Ｒｔｈｏｐｔ、Ｐｍｏｐｔ｝を決定するためにコンピュータ５０によって実行される方法は簡単であり、算出能力に関して必要とする算出時間およびリソースがかなり少なくなる。
【０１０６】
この方法は更に、電動モータ３２および内燃機関２２に伝達されるコマンドの連続性および規則性を保証し、これにより、車両の乗客が感じる衝撃を回避する。
【０１０７】
この方法は、任意のタイプのハイブリッド自動車に非常に容易に適用することができる。
【０１０８】
本発明は、記載され、かつ図示された実施形態に限定されないが、当業者は、本発明に従って任意の変形を追加することができるのであろう。したがって、モータおよび内燃機関のエネルギー消費を表す他のモデル（特に２次モデル）を使用することが可能である。
【図１】
2020512225.tif 000027
【図２】
2020512225.tif 000028
【図３Ａ】
2020512225.tif 000029
【図３Ｂ】
2020512225.tif 000030
【図３Ｃ】
2020512225.tif 000031
【図４】
2020512225.tif 000032
【図５】
2020512225.tif 000033
【手続補正書】
【提出日】令和1年10月29日(2019.10.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動車（１）のハイブリッドパワートレインの制御設定値の算出方法であって、前記ハイブリッドパワートレインは、電流が供給される電動モータ（３２）と、ギヤボックス（２３）を備え、かつ燃料が供給される内燃機関（２２）とを有し、前記方法は、
前記自動車（１）の駆動輪（１０）に要求される動力（Ｐｒ）に関する値を取得する工程と、
前記駆動輪（１０）における前記動力要求（Ｐｒ）を満たすために、前記電動モータ（３２）および前記内燃機関（２２）の寄与を決定する工程と、を有し、
前記決定ステップにおいて、前記電動モータ（３２）が供給しなければならない電気機械力（Ｐｍｏｐｔ）に関する値、前記内燃機関（２２）が供給しなければならない熱機械力（Ｐｔｈｏｐｔ）に関する値、および前記内燃機関（２２）の燃料消費と前記電動モータ（３２）の消費電流の合計を最小限にするために、前記ギヤボックス（２３）に係合させなければならない比（Ｒｔｈｏｐｔ）に関する値を含む、３つの値のトリプレット（Ｐｔｈｏｐｔ、Ｒｔｈｏｐｔ、Ｐｍｏｐｔ）を算出することを特徴とする算出方法。
【請求項２】
前記内燃機関（２２）の燃料消費（Ｑ）の解析モデルおよび前記電動モータ（３２）の消費電流（Ｐｂａｔ）の解析モデルによって、前記トリプレット（Ｐｔｈｏｐｔ、Ｒｔｈｏｐｔ、Ｐｍｏｐｔ）を算出する、請求項１に記載の算出方法。
【請求項３】
前記内燃機関（２２）が供給しなければならない熱機械力（Ｐｔｈ）に関する値の関数としての前記内燃機関（２２）の燃料消費（Ｑ）の前記解析モデルが、以下の式によって与えられる、請求項２に記載の算出方法。
【数１】
2020512225.tif 000034
ａ１およびａ２は、ａ１＜ａ２となるような２つの所定の定数であり、
Ｑ０、Ｑｌｉｍ、Ｐｔｈ，ｍｉｎ、Ｐｔｈ，ｍａｘおよびＰｌｉｍのパラメータは、前記内燃機関（２２）の動作点の関数として算出される。
【請求項４】
前記電動モータ（３２）が供給しなければならない電気機械力（Ｐｍ）に関する値の関数としての前記電動モータ（３２）の消費電流（Ｐｂａｔ）の前記解析モデルが以下の式によって与えられる、請求項２、又は３に記載の算出方法。
【数２】
2020512225.tif 000035
ａ−、ａ＋、ｂ、Ｐｅ，ｍｉｎおよびＰｅ，ｍａｘのパラメータは、ａ−がａ＋よりも小さくなるように、前記電動モータ（３２）の動作点の関数として算出される。
【請求項５】
前記トリプレット（Ｐｔｈｏｐｔ、Ｒｔｈｏｐｔ、Ｐｍｏｐｔ）は、前記電動モータ（３２）の前記消費電流（Ｐｂａｔ）および前記内燃機関（２２）の前記燃料消費（Ｑ）の関数として定義されるハミルトニアン（Ｈｈｙｂ）を最小化することによって得られる、請求項２〜４のいずれか1項に記載の算出方法。
【請求項６】
前記ハミルトニアン（Ｈｈｙｂ）が、次の形成で書かれる、請求項５に記載の算出方法。
【数３】
2020512225.tif 000036
Ｑ（Ｐｔｈ）は、前記内燃機関（２２）の前記燃料消費（Ｑ）を表し、
Ｐｂａｔ（Ｐｍ）は、前記電動モータ（３２）の前記消費電流（Ｐｂａｔ）を表し、
λは重み係数であり、
前記トリプレット（Ｐｔｈｏｐｔ、Ｒｔｈｏｐｔ、Ｐｍｏｐｔ）の前記熱機械力（Ｐｔｈｏｐｔ）に関する値は、前記重み付け係数と、前記駆動輪（１０）で要求される前記動力（Ｐｒ）に関する値との関数として決定される。
【請求項７】
前記トリプレット（Ｐｔｈｏｐｔ、Ｒｔｈｏｐｔ、Ｐｍｏｐｔ）の前記熱機械力（Ｐｔｈｏｐｔ）に関する値は、以下の値から選択される、請求項６に記載の算出方法。
前記パラメータＰｔｈ，ｍｉｍ、
前記パラメータＰｔｈ，ｍａｘ、
前記パラメータＰｌｉｍ、および
前記駆動輪（１０）で要求される前記動力（Ｐｒ）に関する値Ｐｒ。
【請求項８】
前記ギヤボックス（２３）に係合されなければならない前記比（Ｒｔｈｏｐｔ）に関する前記トリプレット（Ｐｔｈｏｐｔ、Ｒｔｈｏｐｔ、Ｐｍｏｐｔ）の値は、
前記ギヤボックス（２３）に係合することができる比（Ｒｔｈｏｐｔ）毎に前記ハミルトニアン（Ｈｈｙｂｏｐｔ）を算出し、次いで、
前記ハミルトニアン（Ｈｈｙｂｏｐｔ）の値のうち最も低い値に関する比を選択することによって得られる、請求項５〜７のいずれか1項に記載の算出方法。
【請求項９】
前記ギヤボックス（２３）に係合されなければならない前記比（Ｒｔｈｏｐｔ）に関する前記トリプレット（Ｐｔｈｏｐｔ、Ｒｔｈｏｐｔ、Ｐｍｏｐｔ）の値は、前記重み付け係数（λ）と、前記駆動輪（１０）で要求される前記動力（Ｐｒ）に関する値との関数として得られる、請求項６、又は８に記載の算出方法。
【請求項１０】
前記トリプレット（Ｐｔｈｏｐｔ、Ｒｔｈｏｐｔ、Ｐｍｏｐｔ）の前記電気機械力（Ｐｍ）に関する値は、前記駆動輪（１０）で要求される前記動力（Ｐｒ）に関する値と、前記トリプレット（Ｐｔｈｏｐｔ、Ｒｔｈｏｐｔ、Ｐｍｏｐｔ）の前記熱機械力（Ｐｔｈｏｐｔ）に関する値との関数として推定される、請求項１〜９のいずれか１項に記載の算出方法。
【国際調査報告】
2020512225.tif 000037
2020512225.tif 000038
2020512225.tif 000039
2020512225.tif 000040