JP2007526735A - 駆動デバイスによって駆動されるコンポーネントの調整動作を監視するための方法 - Google Patents
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Abstract
Description
− 力を決定する感度を低いばね定数において設定できること;
− 供給電圧における変化が力に大きな変動を導かないこと、特に電圧におけるジャンプが調整動作の逆転もしくは過補償を導かないこと;
− たとえば8〜17Vの大きな電圧範囲が確保されること;
− 加速の間の乗り物ボディの倍振動が適時に検出されること;
− 可調コンポーネントの調整動程内における変化が継続的に検知されること;
− 挟み込み防止手段のスイッチ・オフ力が連続的に設定できること;
− 信号が任意の所望の態様で検知できること;および、
− カスタマ固有の需要に対する簡単な適応が可能なこと。
− 与えられたデータから、特にそのように行うべくプログラムすることを必要とせずに自動的に学習する能力;
− 学習段階における入力パターンが不完全か、あるいはその一部に欠陥がある場合であっても行われるストア済みパターンの検出;および、
− 学習済みの問題から学習未済の問題を推論する能力。
− ニューラル・ネットワークの出力値および回転速度における差に対する所定のスレッショルド値より小さい回転速度における差の第1のスイッチ−オフ・スレッショルド値が超えられたときに、駆動モータが停止されるか、あるいはニューラル・ネットワークの出力値が第1のスイッチ−オフ・スレッショルド値より大きい第2のスイッチ−オフ・スレッショルド値を超えた場合に限り調整動作の終わりまで逆転され、
− ニューラル・ネットワークの出力値の第1のスイッチ−オフ・スレッショルド値および回転速度における差に対する所定のスレッショルド値より大きい回転速度における差が超えられたときに、駆動モータが停止されるか、あるいは逆転され、
− 第2のスイッチ−オフ・スレッショルド値が超えられたときには回転速度における差に関係なく、駆動モータが停止されるか、あるいは逆転されるように論理的に結合される。
− ニューラル・ネットワークのノードは、ニューロン10、11、12によって形成される;
− ニューラル・ネットワークの辺は、接続と呼ばれる;
− 隣接するレイヤ61、62、63、64のニューロン間に重み付け接続が存在する;
− 入力レイヤ61は、入力信号を拾うために使用される;
− 1ないしは複数の隠れレイヤ62、63は、入力レイヤ61の入力ニューロン10によって出力される信号の処理を提供し、複雑な関数のモデリングを可能にする;
− 出力レイヤ64は、処理済みの入力信号から決定された結果を出力する。
− 接続の重みが0の場合にはまったく伝達せず、したがって接続なしになる;
− 重みが負の場合には接続を禁止する;
− 重みがゼロより大きい場合には接続を開始する。
(a)低いばね定数で大きな力が発生し、全方向においては4mmのロッドでは不充分である;
(b)電圧のジャンプおよび悪路部分が存在するときに過補償を生じて非常に大きな力を伴う大きなオフセットをもたらし、その結果、たとえばオンボード電源システムに電圧の落ち込みが生じると、この落ち込みが周期長の増加に関連付けされ、オフセットによって補償され、結果として調和ならびに関連する大きな挟み込み力をもたらす;
(c)周期長の増加によってのみ力の検出が可能であり、周期長の減少があるときには(図6)大きな力が生じ得る;
(d)可調コンポーネントの調整動程のプロファイルに生じる変化、すなわち経時劣化、シールの摩損、および窓昇降機の慣らし運転等の漸進的変化に関連付けされる変化をはじめ常に同一ポジションをポイントするモータの不整がパラメータの変更によって補償されなければならない;
(e)増速段階に大きな力が生じる。
1. 設定可能な態様で低いばね定数が検出され、言い換えると学習データを選択し、セットポイント出力値または力の値を指定することによって、低いばね定数においてシステムがどの程度敏感であるべきかを定義することが可能になる。これは、図4aならびに4bに例示されている相対と絶対の動作方法の間に動作ポイントを定義することによって学習され、この動作ポイントは無限に多様な態様で設定することができる。この混合動作方法は、絶対成分の立ち上がりからの大きな逸脱に起因して、低いばね定数の、したがって周期長の遅い増加の検出を可能にする。
2. 周知の挟み込み防止方法においては、電圧の落ち込みが補償され、それがスイッチ−オフ値に対するオフセットによって補償されるシステムのスロー・ダウンをもたらしていた。これに対してニューラル・ネットワークは、電圧の落ち込みの情報を周期長のスロー・ダウンとして受け入れ、その場合においては、すべての情報が等しい優先度の情報として扱われる。その結果、電圧の落ち込みが学習され、言い換えるとシステムが駆動モータの複雑な非線形の動的な振る舞いを学習する。したがって、たとえば電圧傾斜の形式の電圧の上昇が大きな力を導くことはなく、その結果、たとえば正弦波電圧が印加されるとき、力の大きな変動が生じない。混合動作方法において検知される絶対成分が、自動車が悪路部分を走行しているときの、周期長がまだ有効な値域内にあるか否かの検出を可能にする。
3. 混合動作方法において絶対成分が検知される結果として、加速が生じているときであっても力の増加(図6)の重合が適時に信頼性をもって検出されることも保証されるが、周知の挟み込み防止方法を用いた場合には、力の増加を検出するために周期長内の増加が必ず存在しなければならないことから、これが不可能になる。
4. 調節可能なコンポーネントの調整動程に対する変化が適応的に学習され、その結果、経時劣化、シールの摩損、および窓昇降機の慣らし運転等の漸進的変化をはじめ、常に同一ポジションで生じるモータの不整が適応によって保証され、力の増加または不正なスイッチ−オフ、あるいは不正な逆転が生じない。
5. 相対検出システムが周知の挟み込み防止方法とともに使用されるときは、駆動デバイスが増速する振る舞いを、かろうじて挟み込みの事実と区別することができる。ニューラル・ネットワークが使用される場合には、このプロセスが学習され、適切であれば増速フラグによってマークされる。
6. 周知の挟み込み防止方法においては、挟み込みの事実の検知に異なるパラメータが使用され、充分に正確な力の検知は、種々のパラメータ間の適切な相互作用の結果としてのみ生じる。これに対してニューラル・ネットワークが使用される場合には、駆動デバイスのスイッチ−オフまたは逆転についての決定を可能にする個別の値だけ、より詳細には出力レイヤの出力値が決定的となり、その結果、挟み込み防止をトリガするスイッチ−オフの力の連続調整が可能になる。
− 増加する周期を伴う窓昇降機の動作間の電圧のジャンプ、落ち込み電圧、および適応周期の決定であり、ニューラル・ネットワークがこの場合に力を検出できないことから0の関連出力値を伴う;
− クリップ−オン力測定計器を用いた、ニューラル・ネットワークのための出力値としてクリップ−オン力測定計器からのフィードバック力を伴うクリップ動作であり、増加する周期長、落ち込み電圧、および適応周期を伴う;
− 種々のばね定数の学習、たとえば20N/mmおよび2N/mm等。
Σ=バイアス(i)+wij×入力(j)
Σ111=0.423×(−0.893)+0.524×(−3.446)+0.279×3.376+2.536=1.294
出力111=0.859
Σ112=0.423×3.869+0.524×(−0.164)+0.279×(−0.514)−0.389=1.018
出力112=TANH(1.018)=0.77
Σ12=0.77×2.094+0.859×(−2.733)+0.775=0.037
または、出力=TANH(0.037)=0.037
n1/n2=U1/U2
が使用される場合には、基準電圧上に補間される結果が、絶対システムにとっては不正確に過ぎるものとなり、モータのタイプに非常に大きく依存することになる。したがって、ニューラル適応ネットワークは、特定の駆動モータに対してトレーニングされ、周期および現在電圧から、基準電圧におけるトルクについて定義される基準周期を計算する。この基準周期は、ポジション依存であり、上位となる図2に従ったニューラル・ネットワーク6によってそれぞれの次の調整動作のための、すなわち次の窓移動操作のための入力値として使用される。
入力1=周期 入力2=電圧
場合1:9V 0.946065 0.379684
場合2:16V 0.415552 0.691795
バイアス1(接続ニューロン32) 1.17752
バイアス1(接続ニューロン33) −2.35308
バイアス1(接続ニューロン34) −0.09405
バイアス1(出力ニューロン) −3.15073
出力i=1/(1+exp(−(合計i+バイアスi)))
合計1=入力1×重み11+入力2×重み12+バイアス1=0.946065×(−4.766)+0.379684×0.006+1.17752=−3.3291
出力i=1/(1+exp(−(−3.3291)))=0.034586
合計2=−0.3055108
出力2= 0.42421088
合計3= 1.56893044
出力3= 0.82763108
合計4=−0.9786242
出力4= 0.27316486=9Vにおける結果
合計1=−0.7989789
出力1= 0.31024398
合計2= 0.93062225
出力2= 0.71720151
合計3= 0.81829026
出力3= 0.69387329
合計4=−0.9684947
出力4= 0.27518065=16Vにおける結果
1−0.27518065/0.27316486=0.73%
− 自動車および/または調整デバイスの状態を決定するための、自動車および/または調整デバイスの測定変量の電子デバイスによる評価;
− 複数の重みセットからのニューラル・ネットワークのための、測定変量ならびに決定済みの状態の評価の関数としての重みセットの選択;および、
− 自動車コンポーネントの調整デバイスがコントロールされる間におけるニューラル・ネットワークを動作させるために選択した重みセットの使用。
2 窓昇降機
3 駆動モータ
4 切り替えデバイス
5 電圧源
6 ニューラル・ネットワーク(逆進ネットワーク)
7 オペレータ・コントロール・ユニット
8 マイクロコンピュータ
9 ニューラル適応ネットワーク
10 入力ニューロン
11 隠れニューロン
12 出力ニューロン
14,15,16 重み付き接続
21 昇降レール
22 窓ガラス
23 昇降デバイス
30,31 ニューラル適応ネットワークの入力ニューロン
32,33,34 ニューラル適応ネットワークの隠れニューロン
35 ニューラル適応ネットワークの出力ニューロン
36,37 ニューラル適応ネットワークの重み付き接続
60 マイクロプロセッ
61 入力レイヤ
62,63 隠れレイヤ
64 出力レイヤ
91 ニューラル適応ネットワークの入力レイヤ
92,93 ニューラル適応ネットワークの隠れレイヤ
94 ニューラル適応ネットワークの出力レイヤ
101〜103 入力ニューロン
111,112 隠れニューロン
1000 電子デバイス
1100 マイクロコントローラ
1200 ニューラル・ネットワーク
1300 ストレージ・ユニット
1400,1500 インターフェース
A’ 挟み込み防止手段の応答スレッショルド
F’ ばね定数
G1’ ニューラル・ネットワークに対する第1の重みセット
G2’ ニューラル・ネットワークに対する第2の重みセット
H’ 電力ドライバ
M’ モータ・デバイス
S’ 測定変量
ASW1,ASW2 スイッチ−オフ・スレッショルド値
SF 回転速度における差に対するスレッショルド値
Claims (27)
- コンポーネント、特に駆動デバイスによって駆動されて直進もしくは回転式で調整可能な自動車の窓ガラスまたはサンルーフの調整動作を監視するための方法であって、前記駆動デバイス(2,3)から導くことが可能であり、かつ前記駆動デバイス(2,3)の前記調整動作の減速度を表す複数の入力信号が、隠れニューロン(11;111,112)を有する少なくとも1つの隠れレイヤ(62,63)を持つニューラル・ネットワーク(6)の入力レイヤ(61)の入力ニューロン(10;101,102,103)に入力され、前記ネットワーク(6)が、出力レイヤ(64)の少なくとも1つの出力ニューロン(12)において、調整力に対応するか、あるいは挟み込みありの状態または挟み込みなしの状態に対応する出力値を出力することを特徴とする方法。
- 前記駆動デバイス(2,3)から導くことが可能な前記入力信号が、前記駆動デバイス(2,3)の前記調整動作の減速度を間接的に表すことを特徴とする、請求項1に記載の方法。
- 前記駆動デバイス(2,3)の前記調整動作の前記減速度が、前記駆動デバイス(2,3)の駆動モータ(3)の周期長および/またはモータ電流および/またはモータ電圧を変更することによって検出されることを特徴とする、請求項1または2に記載の方法。
- 前記駆動デバイス(2,3)から導くことが可能な前記入力信号が、前記ニューラル・ネットワーク(6)の前記入力レイヤ(61)の前記入力ニューロン(10;101,102,103)に対して並列に、もしくは直列に出力されることを特徴とする、請求項1〜3の少なくとも1つに記載の方法。
- 前記入力レイヤ(61)、前記隠れレイヤ(62,63)、および前記出力レイヤ(64)の入力さらには、前記少なくとも1つの隠れレイヤ(62)に対する前記入力レイヤ(91)の接続(14)、前記複数の隠れレイヤ(62,63)の互いに対する接続(15)、および前記出力レイヤ(64)に対する隠れレイヤ(63)の接続(16)が異なる重みを有することを特徴とする、請求項1〜4の少なくとも1つに記載の方法。
- 前記少なくとも1つの隠れレイヤ(62,63)の前記隠れニューロン(11;111,112)および前記出力レイヤ(64)の前記少なくとも1つの出力ニューロン(12)が、一定のスレッショルド値もしくはバイアスを有し、それが前記ニューロン(10,11,12;101,102,103;111,112)の伝達関数の出力を一定の領域内にシフトすることを特徴とする、請求項1〜5の少なくとも1つに記載の方法。
- 学習段階では、前記ニューラル・ネットワーク(6)の前記入力ニューロン(10;101,102,103)、隠れニューロン(11;111,112)、および/または出力ニューロン(12)において、
− ランダムな重みが割り当てられること、
− 前記入力ニューロン(10;101,102,103)に印加される様々な入力パターンがあらかじめ定められており、関連する少なくとも1つの出力値が計算されること、および
− 重みおよび/またはスレッショルド値が、前記少なくとも1つの出力値と少なくとも1つのセットポイント出力値との間の差の関数として変更されること、
を特徴とする、請求項1〜6の少なくとも1つに記載の方法。 - 前記重みにおける変更の程度が、前記少なくとも1つの出力値と前記少なくとも1つのセットポイント出力値との間の差の大きさに依存することを特徴とする、請求項7に記載の方法。
- 前記出力値が、クリップ−オン力測定計器を用いて様々なばね定数において、または特に2N/mmおよび20N/mmにおいて測定されること、および前記クリップ−オン力測定計器が前記入力値と類似の方法で測定出力値を出力することを特徴とする、請求項7もしくは8に記載の方法。
- 前記駆動モータ(3)の前記モータ周期、前記モータ電流、および/または前記モータ電圧が入力信号として前記入力ニューロン(10;101,102,103)に入力されることを特徴とする、請求項1〜9の少なくとも1つに記載の方法。
- 所定の基準電圧において計算される周期を特定し、かつ学習段階において記憶された基準距離の位置に関連する適応周期が、追加の入力信号として前記入力ニューロン(10;101,102,103)に入力されることを特徴とする、請求項1〜10の少なくとも1つに記載の方法。
- 前記ニューラル・ネットワークが前記駆動モータの完全な回転ごとに、または前記駆動モータの4つの四半周期において新しい適応周期を計算して前記適応周期が平均され、前記新しい適応周期が次の調整動作において適応周期として利用可能となることを特徴とする、請求項11に記載の方法。
- 前記入力ニューロン(10;101,102,103)の前記入力値が、
− 直進形式で調整可能な前記コンポーネントの適応プロファイルの値、
− 直進形式で調整可能な前記コンポーネントが調整されるときの適応周期の値、
− 増速フラグ、
− 前記駆動モータの端子電圧のためのシフト・レジスタの出力値、
− 周期値のためのシフト・レジスタの出力値、
− 前記駆動モータの温度、
− 周囲温度、
− 速度信号、
− 振動電圧、および
− 先行する出力値、
からなり、かつニューラル手段によって決定される力が、出力ニューロンの出力として出力されることを特徴とする、請求項1〜12の少なくとも1つに記載の方法。 - 前記ニューラル・ネットワーク(6)の前記学習段階において、前記入力ニューロン(10;101,102,103)に印加される入力パターンおよび前記少なくとも1つの出力ニューロン(12)によって出力される前記力の値が、低いばね定数における前記システムの所望感度の関数として選択および/またはあらかじめ定められることを特徴とする、請求項1〜13の少なくとも1つに記載の方法。
- 前記ニューラル・ネットワーク(6)の前記学習段階おける前記コンポーネントの学習が、各パスの後の適用において新規に決定された適応周期からなることを特徴とする、請求項14に記載の方法。
- 前記学習段階が、運用適用の前に乗り物内において生じることを特徴とする、請求項14または15に記載の方法。
- 前記学習段階において定められる前記ニューラル・ネットワーク(6)の重みが、前記運用適用の間に定められることを特徴とする、請求項16に記載の方法。
- 基準値に対して標準化された前記駆動デバイス(2,3)の信号を決定するため、および前記ニューラル・ネットワーク(6)の前記入力レイヤ(61)に対して適応値を出力するための適応デバイス(9)によって特徴付けられる、請求項1〜17の少なくとも1つに記載の方法。
- 前記適応デバイス(9)が、前記ニューラル・ネットワーク(6)の前記入力ニューロン(10)に対し、位置の関数としての追加の入力信号として適応値を出力することを特徴とする、請求項18に記載の方法。
- 前記適応デバイスが、ニューラル適応ネットワーク(9)からなり、その入力ニューロン(30,31)に前記駆動デバイス(2,3)の少なくとも1つの信号が印加され、その少なくとも1つの出力ニューロン(35)が前記ニューラル・ネットワーク(6)に対する前記位置依存の適応値を出力することを特徴とする、請求項18または19に記載の方法。
- 周囲温度、気候データまたは温度および駆動デバイス(2,3)の駆動モータ(3)の冷却作用等の追加のパラメータが、前記ニューラル適応ネットワーク(9)の前記入力ニューロン(30,31)に印加されることを特徴とする、請求項20に記載の方法。
- 前記適応デバイスが、前記駆動デバイスのモデル、ファジィ・システム、または発生学的に生成されたアルゴリズムを伴う数学モデルを有することを特徴とする、請求項11もしくは12に記載の方法。
- 前記駆動モータ(3)が、前記ニューラル・ネットワーク(6)の前記出力値および前記ばね定数の関数として停止または逆転されることを特徴とする、請求項1〜22の少なくとも1つに記載の方法。
- 前記駆動デバイス(2,3)の前記ばね定数と前記ニューラル・ネットワーク(6)の前記出力値の論理的な結合が、論理回路、アルゴリズムを伴う数学モデル、もしくはニューラル論理ネットワークによって実行されることを特徴とする、請求項23に記載の方法。
- 前記駆動モータ(3)の回転速度が検知され、2つの周期の間における回転速度の差が求められ、ニューラル・ネットワーク(6)の出力値と、
− 前記ニューラル・ネットワーク(6)の前記出力値および回転速度における差に対する所定のスレッショルド値(SF)より小さい回転速度における差の第1のスイッチ−オフ・スレッショルド値(ASW1)が超えられたときに、前記駆動モータ(3)が停止されるか、あるいは前記ニューラル・ネットワーク(6)の出力値が前記第1のスイッチ−オフ・スレッショルド値(ASW1)より大きい第2のスイッチ−オフ・スレッショルド値(ASW2)を超えた場合に限り前記調整動作の終わりまで逆転され、
− 前記ニューラル・ネットワーク(6)の前記出力値の第1のスイッチ−オフ・スレッショルド値(ASW1)および回転速度における差に対する所定のスレッショルド値(SF)より大きい回転速度における差が超えられたときに、前記駆動モータ(3)が停止されるか、あるいは逆転され、
− 前記第2のスイッチ−オフ・スレッショルド値(ASW2)が超えられたときには前記回転速度における差に関係なく、前記駆動モータ(3)が停止されるか、あるいは逆転されるように論理的に結合されることを特徴とする、請求項23もしくは24に記載の方法。 - 前記ニューラル・ネットワーク(6)の前記出力値の第1のスイッチ−オフ・スレッショルド値(ASW1)および回転速度における差に対する前記所定のスレッショルド値(SF)より小さい回転速度における差が超えられたときには、前記駆動デバイス(2,3)の追加の調整動作を保証する前記回転速度における差が、前記回転速度における差に対する前記所定のスレッショルド値(SF)より大きくなる場合であっても、前記駆動モータ(3)の停止または逆転が阻止されることを特徴とする、請求項25に記載の方法。
- 前記自動車の状態および/または前記調整デバイスの状態を決定するために前記ニューラル・ネットワークによって入力信号を評価するステップ;
前記入力信号の評価および前記決定された状態とは関わりなく複数の重みセットから前記ニューラル・ネットワークのための重みセットを選択するステップ;および、
前記選択した重みセットを使用して、前記調節可能なコンポーネントの前記駆動デバイスがコントロールされる際に前記ニューラル・ネットワークを作動させるステップ;
を有する、請求項1〜25の少なくとも1つに記載の方法。
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