JP7176433B2 - power train system - Google Patents
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Description
この発明は、パワートレーンシステムに関し、より詳細には、車両の駆動力の制御に関係するトルクデバイスを少なくとも１つ備えるパワートレーンシステムに関する。 The present invention relates to a powertrain system, and more particularly to a powertrain system having at least one torque device related to control of driving force of a vehicle.
例えば、特許文献１には、車両制御装置が開示されている。この車両制御装置では、車両の複数種類の制御パラメータに対して、個々の目的を有する複数の制御ロジックの各々から要求が出力される。ここでいう制御パラメータとは、例えば、内燃機関のトルク及び空燃比であり、個々の目的とは、例えば、排気エミッション低減及び燃費低減である。出力された要求は制御パラメータの種類毎に調停され、その結果、各制御パラメータの目標値が決定される。また、各々の制御ロジックから、上記の要求の間の優先順位に関する情報も出力される。したがって、上記車両制御装置によれば、各制御パラメータの目標値を決定する際に、出力された優先順位に基づいて複数の制御ロジックからの要求が調停される。
For example,
車両の駆動力の制御に関係するトルクデバイス（例えば、内燃機関、モータジェネレータ）を備えるパワートレーンシステムが知られている。このようなパワートレーンシステムでは、制御対象の状態量（例えば、車両駆動トルク、バッテリの充放電量）の目標状態量を最大限実現するようにトルクデバイスの操作量（例えば、エンジントルク、モータトルク）を決定することが望まれる。 A power train system is known that includes a torque device (for example, an internal combustion engine, a motor generator) related to control of driving force of a vehicle. In such a power train system, the manipulated variable of the torque device (eg, engine torque, motor torque) is realized so as to maximize the target state quantity of the state quantity to be controlled (eg, vehicle drive torque, battery charge/discharge amount). ) is desired to be determined.
ここで、パワートレーンシステムにおける状態量と操作量は、様々な制約を有する。したがって、そのような制約内で目標状態量を最大限実現するように操作量を決定できるようにすることが望まれる。そして、構築されるトルクデバイス制御の基礎となる制御構造は、構成の異なる他のパワートレーンシステムに容易に適用可能な汎用性を備えていることも望まれる。 Here, the state quantity and the manipulated variable in the powertrain system have various restrictions. Therefore, it is desirable to be able to determine the manipulated variable so as to maximize the target state quantity within such constraints. It is also desired that the control structure that is the basis of the torque device control to be constructed has versatility so that it can be easily applied to other powertrain systems with different configurations.
本発明は、上述のような課題に鑑みてなされたものであり、制約条件を満たしつつ目標状態量を最大限実現するようにトルクデバイスの操作量を決定でき、かつ、汎用性の高い制御構造（制御プラットフォーム）を利用可能なパワートレーンシステムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above-described problems, and has a highly versatile control structure that can determine the operation amount of a torque device so as to maximize the target state quantity while satisfying the constraint conditions. The purpose is to provide a powertrain system that can use (control platform).
本発明の第１の態様に係るパワートレーンシステムは、
車両の駆動力の制御に関係する１つ以上のトルクデバイスと、
前記１つ以上のトルクデバイスを制御する制御装置と、
を備える。
前記制御装置は、
前記パワートレーンシステムの制御対象の１つ以上の状態量と前記１つ以上のトルクデバイスの１つ以上の操作量との関係を規定する線形の状態方程式に基づいて、前記パワートレーンシステムの１つ以上の制約条件を満たす範囲内で前記１つ以上の状態量の目標値である１つ以上の目標状態量を最大限実現する前記１つ以上の操作量を、線形計画問題を解くことにより決定する第１操作量決定部と、
前記第１操作量決定部によって決定された前記１つ以上の操作量に従って前記１つ以上のトルクデバイスを制御するトルクデバイス制御部と、
を含む。
前記１つ以上のトルクデバイスは、第１トルクデバイスと、前記第１トルクデバイスと比べて出力の応答遅れの大きな第２トルクデバイスと、を含む。
前記制御装置は、
前記第１操作量決定部により決定された前記第２トルクデバイスの操作量に対して前記第２トルクデバイスの出力の応答遅れを反映した前記第２トルクデバイスの予測操作量を算出する予測操作量算出部と、
前記第２トルクデバイスの操作量として前記予測操作量を代入した前記状態方程式に基づいて、前記１つ以上の目標状態量を最大限実現する前記第１トルクデバイスの操作量を、前記１つ以上の制約条件を満たす範囲内で前記線形計画問題を解くことにより決定する第２操作量決定部と、
をさらに含む。
前記トルクデバイス制御部は、前記第１操作量決定部によって決定された前記第２トルクデバイスの操作量に従って前記第２トルクデバイスを制御し、前記第２操作量決定部によって決定された前記第１トルクデバイスの操作量に従って前記第１トルクデバイスを制御する。
また、本発明の第２の態様に係るパワートレーンシステムは、
車両の駆動力の制御に関係する１つ以上のトルクデバイスと、
前記１つ以上のトルクデバイスを制御する制御装置と、
を備える。
前記制御装置は、
前記パワートレーンシステムの制御対象の１つ以上の状態量と前記１つ以上のトルクデバイスの１つ以上の操作量との関係を規定する線形の状態方程式に基づいて、前記パワートレーンシステムの１つ以上の制約条件を満たす範囲内で前記１つ以上の状態量の目標値である１つ以上の目標状態量を最大限実現する前記１つ以上の操作量を、線形計画問題を解くことにより決定する第１操作量決定部と、
前記第１操作量決定部によって決定された前記１つ以上の操作量に従って前記１つ以上のトルクデバイスを制御するトルクデバイス制御部と、
を含む。
前記１つ以上の制約条件は、前記１つ以上の状態量に関する複数の制約条件を含む。
前記第１操作量決定部は、前記複数の制約条件を守ると前記１つ以上の操作量が定まらない場合には、優先度が低い順で前記複数の制約条件の少なくとも１つを緩めつつ、前記１つ以上の操作量を決定する。
A powertrain system according to a first aspect of the present invention includes:
one or more torque devices involved in controlling the driving force of the vehicle;
a controller that controls the one or more torque devices;
Prepare.
The control device is
One of the powertrain systems based on a linear equation of state that defines a relationship between one or more state variables to be controlled in the powertrain system and one or more manipulated variables of the one or more torque devices. The one or more manipulated variables maximally realizing the one or more target state quantities, which are the target values of the one or more state quantities within the range satisfying the above constraint conditions, are determined by solving a linear programming problem. a first manipulated variable determining unit for
a torque device control section that controls the one or more torque devices according to the one or more manipulated variables determined by the first manipulated variable determining section;
including.
The one or more torque devices include a first torque device and a second torque device having a larger output response delay than the first torque device.
The control device is
A predicted manipulated variable for calculating a predicted manipulated variable of the second torque device that reflects a response delay of the output of the second torque device with respect to the manipulated variable of the second torque device determined by the first manipulated variable determination unit. a calculation unit;
Based on the state equation in which the predicted manipulated variable is substituted as the manipulated variable of the second torque device, the manipulated variable of the first torque device that maximizes the one or more target state quantities is set to the one or more. A second manipulated variable determination unit that determines by solving the linear programming problem within a range that satisfies the constraint conditions of
further includes
The torque device control section controls the second torque device according to the operation amount of the second torque device determined by the first operation amount determination section, and controls the first torque device determined by the second operation amount determination section. The first torque device is controlled according to the manipulated variable of the torque device.
In addition, the powertrain system according to the second aspect of the present invention includes:
one or more torque devices involved in controlling the driving force of the vehicle;
a controller that controls the one or more torque devices;
Prepare.
The control device is
One of the powertrain systems based on a linear equation of state that defines a relationship between one or more state variables to be controlled in the powertrain system and one or more manipulated variables of the one or more torque devices. The one or more manipulated variables maximally realizing the one or more target state quantities, which are the target values of the one or more state quantities within the range satisfying the above constraint conditions, are determined by solving a linear programming problem. a first manipulated variable determining unit for
a torque device control section that controls the one or more torque devices according to the one or more manipulated variables determined by the first manipulated variable determining section;
including.
The one or more constraints include a plurality of constraints regarding the one or more state quantities.
When the one or more manipulated variables cannot be determined by observing the plurality of constraints, the first manipulated variable determination unit loosens at least one of the plurality of constraints in descending order of priority, determining the one or more manipulated variables;
上記第１又は第２の態様において、前記１つ以上の目標状態量は、複数の目標状態量を含んでもよい。そして、前記第１操作量決定部は、前記複数の目標状態量のそれぞれを優先度が高い順に最大限実現する前記１つ以上の操作量を、前記１つ以上の制約条件を満たす範囲内で前記線形計画問題を解くことにより決定してもよい。 In the first or second aspect described above, the one or more target state quantities may include a plurality of target state quantities. Then, the first manipulated variable determination unit determines the one or more manipulated variables that maximally realize each of the plurality of target state quantities in descending order of priority within a range that satisfies the one or more constraint conditions. It may be determined by solving the linear programming problem.
上記第１の態様において、前記１つ以上の目標状態量は、複数の目標状態量を含んでもよい。そして、前記第２操作量決定部は、前記複数の目標状態量のそれぞれを優先度が高い順に最大限実現する前記第１トルクデバイスの操作量を、前記１つ以上の制約条件を満たす範囲内で前記線形計画問題を解くことにより決定してもよい。 In the first aspect, the one or more target state quantities may include a plurality of target state quantities. Then, the second manipulated variable determining unit sets the manipulated variable of the first torque device maximally realizing each of the plurality of target state quantities in descending order of priority within a range that satisfies the one or more constraint conditions. may be determined by solving the linear programming problem with
上記第２の態様において、前記複数の制約条件は、前記１つ以上の目標状態量に関する１つ以上の第１制約条件と、前記１つ以上の状態量の上限制約値及び下限制約値の少なくとも一方に関する１つ以上の第２制約条件と、を含んでもよい。そして、前記１つ以上の第２制約条件の前記優先度は、前記１つ以上の第１制約条件の前記優先度よりも高くてもよい。 In the second aspect, the plurality of constraint conditions include at least one first constraint condition regarding the one or more target state quantities and an upper limit constraint value and a lower limit constraint value of the one or more state quantities. and one or more second constraints on one. The priority of the one or more second constraints may be higher than the priority of the one or more first constraints.
上記第２の態様において、前記複数の制約条件は、前記１つ以上の状態量の上限制約値及び下限制約値の少なくとも一方に関する複数の第２制約条件を含んでもよい。そして、前記第１操作量決定部は、前記複数の制約条件を守ると前記１つ以上の操作量が定まらないときに前記複数の第２制約条件を緩める場合には、前記複数の第２制約条件のそれぞれに対応する前記上限制約値又は前記下限制約値に対する超過量を前記優先度が高い順で最小化させつつ前記複数の第２制約条件を緩めてもよい。 In the second aspect, the plurality of constraint conditions may include a plurality of second constraint conditions relating to at least one of an upper limit constraint value and a lower limit constraint value of the one or more state quantities. When the one or more manipulated variables cannot be determined if the plurality of constraint conditions are observed, the first manipulated variable determination unit, when loosening the plurality of second constraint conditions, sets the plurality of second constraint conditions. The plurality of second constraint conditions may be relaxed while minimizing the amount of excess over the upper limit constraint value or the lower limit constraint value corresponding to each of the conditions in descending order of the priority.
上記第１の態様において、前記１つ以上の制約条件は、前記１つ以上の状態量に関する複数の制約条件を含んでもよい。そして、前記第２操作量決定部は、前記複数の制約条件を守ると前記１つ以上の操作量が定まらない場合には、優先度が低い順で前記複数の制約条件の少なくとも１つを緩めつつ、前記１つ以上の操作量を決定してもよい。 In the first aspect, the one or more constraint conditions may include a plurality of constraint conditions regarding the one or more state quantities. If the one or more manipulated variables cannot be determined by observing the plurality of constraints, the second manipulated variable determining unit relaxes at least one of the plurality of constraints in descending order of priority. while determining the one or more manipulated variables.
上記第１の態様において、前記複数の制約条件は、前記１つ以上の目標状態量に関する１つ以上の第１制約条件と、前記１つ以上の状態量の上限制約値及び下限制約値の少なくとも一方に関する１つ以上の第２制約条件と、を含んでもよい。そして、前記１つ以上の第２制約条件の前記優先度は、前記１つ以上の第１制約条件の前記優先度よりも高くてもよい。 In the first aspect, the plurality of constraint conditions include at least one first constraint condition relating to the one or more target state quantities and an upper limit constraint value and a lower limit constraint value of the one or more state quantities. and one or more second constraints on one. The priority of the one or more second constraints may be higher than the priority of the one or more first constraints.
上記第１の態様において、前記複数の制約条件は、前記１つ以上の状態量の上限制約値及び下限制約値の少なくとも一方に関する複数の第２制約条件を含んでもよい。そして、前記第２操作量決定部は、前記複数の制約条件を守ると前記１つ以上の操作量が定まらないときに前記複数の第２制約条件を緩める場合には、前記複数の第２制約条件のそれぞれに対応する前記上限制約値又は前記下限制約値に対する超過量を前記優先度が高い順で最小化させつつ前記複数の第２制約条件を緩めてもよい。 In the first aspect, the plurality of constraint conditions may include a plurality of second constraint conditions relating to at least one of an upper limit constraint value and a lower limit constraint value of the one or more state quantities. When the one or more manipulated variables cannot be determined if the plurality of constraint conditions are observed, the second manipulated variable determination unit, when loosening the plurality of second constraint conditions, sets the plurality of second constraint conditions. The plurality of second constraint conditions may be relaxed while minimizing the amount of excess over the upper limit constraint value or the lower limit constraint value corresponding to each of the conditions in descending order of the priority.
本発明によれば、パワートレーンシステムの制御対象の状態量とトルクデバイスの操作量との関係を規定する線形の状態方程式に基づいて線形計画問題を解くことにより、制約条件を満たしつつ目標状態量を最大限実現するようにトルクデバイスの操作量を決定することができる。そして、決定した操作量に従ってトルクデバイスを制御できるようになる。 According to the present invention, by solving a linear programming problem based on a linear equation of state that defines the relationship between the state quantity of the controlled object of the powertrain system and the manipulated variable of the torque device, the target state quantity while satisfying the constraint conditions. can be determined to maximize the operation amount of the torque device. Then, the torque device can be controlled according to the determined manipulated variable.
さらに、本発明によれば、線形で表現された状態方程式が、パワートレーンシステムの駆動系における状態量（制御量）と操作量との関係を規定するために用いられている。パワートレーンシステムの駆動系の状態方程式は、システム構成に依らずに線形となる。したがって、状態方程式に代入される状態量及び操作量の内容及び数を適宜変更するだけで、任意の１つ以上のトルクデバイスを備える他のパワートレーンシステムに容易に適用可能となる汎用性の高い制御構造を構築可能となる。 Furthermore, according to the present invention, the state equation expressed linearly is used to define the relationship between the state quantity (control quantity) and the manipulated variable in the drive system of the power train system. The state equation of the driving system of the powertrain system becomes linear regardless of the system configuration. Therefore, by simply changing the content and number of the state variables and manipulated variables to be substituted into the state equation, it is highly versatile and can be easily applied to other powertrain systems equipped with any one or more torque devices. Control structures can be constructed.
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。ただし、各図において共通する要素には、同一の符号を付して重複する説明を省略又は簡略する。以下に示す実施の形態において各要素の個数、数量、量、範囲等の数に言及した場合、特に明示した場合や原理的に明らかにその数に特定される場合を除いて、その言及した数に、この発明が限定されるものではない。また、以下に示す実施の形態において説明する構造やステップ等は、特に明示した場合や明らかに原理的にそれに特定される場合を除いて、この発明に必ずしも必須のものではない。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. However, elements common to each figure are given the same reference numerals, and overlapping descriptions are omitted or simplified. When referring to numbers such as the number, quantity, amount, range, etc. of each element in the embodiments shown below, unless otherwise specified or clearly specified in principle, the number referred to However, the invention is not so limited. Also, the structures, steps, etc. described in the embodiments shown below are not necessarily essential to the present invention, unless otherwise specified or clearly specified in principle.
１．実施の形態１
まず、図１～図５を参照して、本発明の実施の形態１について説明する。
1.
First,
１－１．パワートレーンシステムの構成例
図１は、本発明の実施の形態１に係るパワートレーンシステム１０の構成例を説明するための模式図である。図１に示すパワートレーンシステム１０は、車両の動力源として、内燃機関２０とともに第１モータジェネレータ３０（以下、「ＭＧ１」と略する）及び第２モータジェネレータ３２（以下、「ＭＧ２」と略する）を備えている。すなわち、パワートレーンシステム１０は、一例としてハイブリッド車両に適用されている。
1-1. Configuration Example of Powertrain System FIG. 1 is a schematic diagram for explaining a configuration example of a
内燃機関２０は、一例として、火花点火式エンジンである。しかしながら、本発明の対象となる内燃機関は、圧縮着火式エンジンであってもよく、また、その気筒数及び気筒配置は特に限定されない。内燃機関２０は、エンジントルクＴｅを制御するためのアクチュエータとして、スロットルバルブ２２と燃料噴射弁２４と点火装置２６とを備えている。スロットルバルブ２２は、吸気通路（図示省略）に配置され、吸入空気流量を制御する。燃料噴射弁２４は、各気筒に配置され、例えば気筒内に直接燃料を噴射する。点火装置２６は、各気筒に配置された点火プラグを用いて、気筒内の混合気に点火する。また、内燃機関２０は、各種エンジン制御に用いられる各種センサを備えている。ここでいう各種センサは、クランク角に応じた信号を出力するクランク角センサ２８を含む。
The
ＭＧ１及びＭＧ２は、共に発電可能な電動機である。すなわち、ＭＧ１及びＭＧ２は、供給された電力によりトルクを出力する電動機としての機能と、入力された機械的動力を電力に変換する発電機としての機能とを兼ね備える交流同期型のモータジェネレータである。図１に示すパワートレーンシステム１０では、ＭＧ１は、主に発電機として用いられ、ＭＧ２は、主に車両を駆動する電動機として用いられる。
MG1 and MG2 are motors capable of generating power. That is, MG1 and MG2 are AC synchronous motor generators that have both a function as a motor that outputs torque from supplied power and a function as a generator that converts input mechanical power into power. In the
内燃機関２０、ＭＧ１及びＭＧ２は、動力分割機構３４及び減速機構３６を介して車輪３８と連結されている。動力分割機構３４は、例えばプラネタリギヤユニットであり、内燃機関２０から出力されるエンジントルクＴｅをＭＧ１と車輪３８とに分割する。より詳細には、動力分割機構３４において、サンギヤはＭＧ１の出力軸３０ａに連結され、キャリアは内燃機関２０のクランクシャフト２０ａに連結され、リングギヤはＭＧ２の出力軸３２ａに連結されている。内燃機関２０から出力されるエンジントルクＴｅ又はＭＧ２から出力されるＭＧ２トルクＴｍは、減速機構３６を介して車輪３８に伝達される。すなわち、内燃機関２０及びＭＧ２は、車両の駆動力を生じさせることによって車両の駆動力を制御する。ＭＧ１は、動力分割機構３４を介して内燃機関２０から供給されたエンジントルクＴｅにより電力を回生発電可能である。このため、ＭＧ１も車両の駆動力を制御するために用いられる。また、ＭＧ２は、車両減速時には発電機として機能し、車両運動エネルギを回収して電力に変換する。
The
ＭＧ１及びＭＧ２は、インバータ４０及び昇圧コンバータ４２を介してバッテリ４４と電力の授受を行う。インバータ４０は、バッテリ４４に蓄えられた電力を直流から交流に変換してＭＧ２に供給するとともに、ＭＧ１及びＭＧ２によって生成される電力を交流から直流に変換してバッテリ４４に蓄える。このため、バッテリ４４は、ＭＧ１及びＭＧ２で生じた電力によって充電され、ＭＧ２で消費される電力により放電される。昇圧コンバータ４２は、バッテリ４４の電圧を必要に応じて昇圧させる。
MG1 and MG2 exchange electric power with
本実施形態のパワートレーンシステム１０は、さらに、パワートレーン（内燃機関２０、ＭＧ１及びＭＧ２）を制御するための制御装置５０を備えている。制御装置５０は、プロセッサ５０ａとメモリ５０ｂとを有する電子制御ユニット（ＥＣＵ）である。メモリ５０ｂは、パワートレーンシステム１０を制御するためのプログラムを記憶している。プロセッサ５０ａは、メモリ５０ｂからプログラムを読み出して実行する。制御装置５０は、パワートレーンを制御するための各種センサからセンサ信号を取り込む。また、プロセッサ５０ａは、取り込まれたセンサ信号を用いて各種プログラムを実行し、パワートレーンの各種アクチュエータを操作するための操作信号を出力する。
The
制御装置５０には、上述したクランク角センサ２８等のエンジン制御のための各種センサに加え、アクセルポジションセンサ、ブレーキポジションセンサ及び車速センサ等、パワートレーンの制御に用いられる各種センサが電気的に接続されている。制御装置５０は、クランク角センサ２８からの信号を用いてエンジン回転数Ｎｅを算出できる。
The
また、制御装置５０には、上述した内燃機関２０（スロットルバルブ２２、燃料噴射弁２４及び点火装置２６）、ＭＧ１及びＭＧ２等、パワートレーンを制御するための各種アクチュエータが電気的に接続されている。なお、内燃機関２０、ＭＧ１及びＭＧ２は、本発明に係る「車両の駆動力の制御に関係する１つ以上のトルクデバイス」の一例に相当する。また、制御装置５０は、複数のＥＣＵから構成されていてもよい。
Various actuators for controlling the power train, such as the internal combustion engine 20 (
１－２．実施の形態１に係るトルクデバイス制御
１－２－１．トルクデバイス制御の概要
パワートレーンシステム１０が備えるトルクデバイスは、上述のように、内燃機関２０、ＭＧ１及びＭＧ２である。図２は、本発明の実施の形態１に係るトルクデバイス制御に関連する制御装置５０の機能構成を示すブロック図である。制御装置５０は、トルクデバイス制御を行うために、「操作量決定部５８」と「トルクデバイス制御部６０」とを含む。
1-2. Torque device control according to the first embodiment 1-2-1. Outline of Torque Device Control The torque devices provided in the
本実施形態においてパワートレーンシステム１０によって制御される状態量（すなわち、制御量）の一例は、駆動トルクＴｐ、充放電量Ｐｃｈｇ及び回転数変化率ｄＮｇである。駆動トルクＴｐは、車両駆動力に相関する車輪３８の駆動トルク（Ｎｍ）のことである。充放電量Ｐｃｈｇは、バッテリ４４の充放電量（Ｗ）であり、ここでは充電時に負となり、放電時に正となるものとする。回転数変化率ｄＮｇは、ＭＧ１の回転数変化率（Ｒａｄ／ｓ２）である。
Examples of state quantities (that is, control quantities) controlled by the
なお、図１に示す動力分割機構３４を利用する例では、ＭＧ２の回転数Ｎｍは車速に応じて定まるため、ＭＧ１の回転数Ｎｇが決まれば、エンジン回転数Ｎｅが定まるという関係がある。このため、本実施形態では、制御対象の状態量（制御量）の１つとして回転数変化率ｄＮｇが含められている。また、ＭＧ１の回転数変化率ｄＮｇに代え、エンジン回転数変化率ｄＮｅが制御量の一つとして用いられてもよい。上記の関係があるので、この例によっても、ＭＧ１回転数変化率ｄＮｇの利用時と同様の制御を実現できる。また、回転数変化率ｄＮｇ、ｄＮｅに代え、例えば、ＭＧ１回転数Ｎｇ又はエンジン回転数Ｎｅ（ｒａｄ／ｓ）自体が用いられてもよい。
In the example using the
（操作量決定部）
操作量決定部５８は、上述の状態量（Ｔｐ、Ｐｃｈｇ、ｄＮｇ）を、それぞれの目標値である目標状態量に制御するための最適な操作量を決定する。このため、操作量決定部５８は、最適操作量探索器としての機能を有する。本実施形態において用いられる操作量の例は、エンジントルクＴｅ、ＭＧ１トルクＴｇ及びＭＧ２トルクＴｍである。
(Manipulated amount determination unit)
The manipulated
以下の（１）式は、制御量（Ｔｐ、Ｐｃｈｇ、ｄＮｇ）と操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ）との関係を表した状態方程式である。この（１）式に示されるように、パワートレーンシステム１０における制御量と操作量との関係は、線形（一次式）で表現することができる。
（１）式において、ｃ（ｃ１１、ｃ１２、…）は、充放電量ＰｃｈｇとトルクＴｇ、Ｔｍとに関するｃ２２及びｃ２３を除き、パワートレーンシステム１０のハードウェア諸元（例えば、各部のイナーシャ及びギヤ比）に応じて定まる定数である。ｃ２２及びｃ２３については、運転中の回転数Ｎｇ、Ｎｍの変化に応じて変化する。 In the equation ( 1 ), c ( c 11 , c 12 , . . . ) is the hardware specification (for example, each part (inertia and gear ratio). Regarding c22 and c23 , they change according to changes in the rotational speeds Ng and Nm during operation.
操作量決定部５８は、（１）式の状態方程式に基づいて、パワートレーンシステム１０の制約条件を満たす範囲内で目標状態量を最大限実現するトルクデバイスの操作量を、線形計画問題を解くことにより決定する。そして、操作量決定部５８は、決定した操作量をトルクデバイス制御部６０に指示する。
Based on the state equation of formula (1), the manipulated
さらに、本実施形態の操作量決定部５８では、操作量の決定のために、３つの目標状態量（Ｔｐ、Ｐｃｈｇ、ｄＮｇ）の優先度が考慮される。具体的には、３つの目標状態量（Ｔｐ、Ｐｃｈｇ、ｄＮｇ）のそれぞれを優先度が高い順に最大限実現する操作量が、上記制約条件を満たす範囲内で線形計画問題を解くことにより決定される。このため、図２に示すように、操作量決定部５８の入力には、目標状態量及び各種制約値（制約条件）とともに、優先度が含まれている。また、操作量決定部５８の入力には、ｃ２２及びｃ２３の決定のために、現在の回転数情報（ＭＧ１回転数Ｎｇ（又はエンジン回転数Ｎｅ）とＭＧ２回転数Ｎｍ（又は車速））が含まれている。
Furthermore, in the operation
（トルクデバイス制御部）
図２に示すトルクデバイス制御部６０は、操作量決定部５８によって決定されたそれぞれの操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ）に従ってそれぞれのトルクデバイス（内燃機関２０、ＭＧ１、ＭＧ２）を制御する。具体的には、内燃機関２０に関しては、トルクデバイス制御部６０は、操作量決定部５８によって決定されたエンジントルクＴｅを実現するために必要なスロットル開度、燃料噴射量及び点火時期の各目標値を決定する。その結果、エンジントルク制御のためのアクチュエータ（スロットルバルブ２２、燃料噴射弁２４及び点火装置２６）は、トルクデバイス制御部６０によって決定された各目標値が実現されるように制御される。ＭＧ１及びＭＧ２に関しても同様に、トルクデバイス制御部６０は、操作量決定部５８によって決定されたＭＧトルクＴｇ、Ｔｍを実現するために必要な電流値及び周波数等の所定の制御パラメータの各目標値を決定する。その結果、ＭＧ１及びＭＧ２は、インバータ４０の制御によって、トルクデバイス制御部６０によって決定された各目標値が実現されるように制御される。
(Torque device control unit)
A torque
（目的関数）
次に、操作量決定部５８において操作量を決定するために用いられる線形計画問題の目的関数（評価関数）ｆについて説明する。以下の（２）式は、目的関数ｆの一例を示している。より詳細には、この線形計画問題は、目的関数ｆを制約条件の下で最小にする解を求める最小化問題である。以下、説明の便宜上、目的関数ｆに関する本線形計画問題のことを「線形計画問題Ｆ」とも称する。
Next, the objective function (evaluation function) f of the linear programming problem used for determining the manipulated variable in the manipulated
（２）式において、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３は、それぞれ、目標状態量Ｔｐ、Ｐｃｈｇ、ｄＮｇの優先度に相当する。本実施形態では、一例として、駆動トルクＴｐの優先度Ｐ１が最も高く、次いで回転数変化率ｄＮｇの優先度Ｐ３が高く、充放電量Ｐｃｈｇの優先度Ｐ２が最も低くなるように優先度が決定されている。本実施形態では、優先度は、車両運転中に変化しないものとして扱われるが、パワートレーンシステムの構成、又は選択される目標状態量次第では、目標状態量間の優先度の高低は、車両運転中に変更されてもよい。 In equation (2), P 1 , P 2 and P 3 correspond to the priorities of the target state quantities Tp, Pchg and dNg, respectively. In this embodiment, as an example, the priority P1 of the driving torque Tp is the highest , followed by the priority P3 of the rotation speed change rate dNg , and the priority P2 of the charge/discharge amount Pchg is the lowest. degree is determined. In this embodiment, the priority is treated as something that does not change during vehicle operation. may be changed in
本実施形態では、優先度Ｐ１～Ｐ３は、一例として、優先順位として与えられる。具体的には、優先順位の例では、優先度Ｐ１～Ｐ３の値は、各目標状態量の優先順位に対応した絶対順位係数に相当する。本実施形態の例では、絶対順位係数Ｐ１は、絶対順位係数Ｐ３よりも絶対的に大きいという性質を持った係数であり、かつ、絶対順位係数Ｐ３は、絶対順位係数Ｐ２よりも絶対的に大きいという性質を持った係数である（Ｐ１>>>Ｐ３>>>Ｐ２）。付け加えると、「ＰｘがＰｙよりも絶対的に大きい」とは、Ｐｙに対してどのような大きな自然数ｎを掛けたとしても、ＰｘがＰｙ以下となることはないという関係が満たされることをいう。なお、優先順位としての優先度Ｐ１～Ｐ３を考慮して目標状態量を最大限実現する操作量（すなわち、最適な操作量）を探索する手順の詳細については、ステップＳ１１４の処理とともに後述される。 In this embodiment, the priorities P 1 to P 3 are given as priorities, as an example. Specifically, in the priority order example, the values of the priorities P 1 to P 3 correspond to absolute order coefficients corresponding to the priority order of each target state quantity. In the example of this embodiment , the absolute rank coefficient P1 is a coefficient that is absolutely larger than the absolute rank coefficient P3, and the absolute rank coefficient P3 is higher than the absolute rank coefficient P2. This coefficient has the property of being absolutely large (P 1 >>>P 3 >>>P 2 ). In addition, ``P x is absolutely greater than P y '' means that no matter how large the natural number n is multiplied by P y , P x will never be less than or equal to P y . It means to be fulfilled. Note that the details of the procedure for searching for the manipulated variable that maximizes the target state quantity (that is, the optimum manipulated variable) in consideration of the priorities P 1 to P 3 as the priority order will be described later together with the processing of step S114. be done.
また、（２）式において、ｙ１ －とｙ１ ＋は、目標値（目標状態量の値）に対する駆動トルクＴｐの不足量と超過量である（ともに正の値）。したがって、これらの値の和（ｙ１ －＋ｙ１ ＋）は、目標値に対する駆動トルクＴｐの乖離量に相当する。ｙ２ －とｙ２ ＋は、目標値に対する充放電量Ｐｃｈｇの不足量と超過量であり、ｙ３ －とｙ３ ＋は、目標値に対する回転数変化率ｄＮｇの不足量と超過量であり、以下、同様である。（２）式によれば、目標値に対する状態量の乖離量が小さいことは、目的関数ｆの値が小さくなることを意味する。 In the equation (2), y 1 − and y 1 + are the shortage and excess of the drive torque Tp with respect to the target value (value of the target state quantity) (both positive values). Therefore, the sum of these values (y 1 − +y 1 + ) corresponds to the deviation amount of the driving torque Tp from the target value. y 2 − and y 2 + are the deficits and excesses of the charge/discharge amount Pchg with respect to the target value, and y 3 − and y 3 + are the deficiencies and excesses of the rotational speed change rate dNg with respect to the target value. , and so on. According to the expression (2), a small deviation of the state quantity from the target value means that the value of the objective function f becomes small.
（制約条件）
上述の制約条件の一例は、以下の（３）～（１２）式のように表される。
An example of the constraint conditions described above is represented by the following equations (3) to (12).
上記の各式中の変数ｘ１、ｘ２及びｘ３は、それぞれ、操作量であるエンジントルクＴｅ、ＭＧ１トルクＴｇ及びＭＧ２トルクＴｍに対応している。（３）～（５）式中のｇ１、ｇ２及びｇ３は、それぞれ、状態量である駆動トルクＴｐの目標値、充放電量Ｐｃｈｇの目標値及び回転数変化率ｄＮｇの目標値（目標状態量の具体的な値）である。これらの（３）～（５）式によれば、目標値に対する状態量の乖離量を示す項（ｙｉ －＋ｙｉ ＋）を含めて操作量と目標状態量との関係が表されている。 Variables x 1 , x 2 and x 3 in the above equations respectively correspond to engine torque Te, MG1 torque Tg and MG2 torque Tm, which are manipulated variables. g 1 , g 2 and g 3 in the equations (3) to (5) are respectively the target value of the driving torque Tp, the target value of the charge/discharge amount Pchg, and the target value of the rotation speed change rate dNg ( specific value of the target state quantity). According to these formulas (3) to (5), the relationship between the manipulated variable and the target state quantity is expressed including the term (y i − +y i + ) indicating the amount of divergence of the state quantity from the target value. .
（６）式中のＴｐｍｎ及びＴｐｍｘは、それぞれ、駆動トルクＴｐの下限制約値及び上限制約値である。（７）式中のＷｉｎ及びＷｏｕｔは、それぞれ、充放電量Ｐｃｈｇの下限制約値及び上限制約値である。（８）式中のｄＮｇｍｎ及びｄＮｇｍｘは、それぞれ、ＭＧ１回転数変化率ｄＮｇの下限制約値及び上限制約値である。すなわち、（６）～（８）式によれば、それぞれの状態量（Ｔｐ、Ｐｃｈｇ、ｄＮｇ）の制約範囲が表されている。 Tpmn and Tpmx in the expression (6) are the lower limit constraint value and the upper limit constraint value of the drive torque Tp, respectively. Win and Wout in the formula (7) are the lower limit constraint value and the upper limit constraint value of the charge/discharge amount Pchg, respectively. dNgmn and dNgmx in the equation (8) are the lower limit constraint value and the upper limit constraint value of the MG1 rotational speed change rate dNg, respectively. That is, according to the expressions (6) to (8), the restricted range of each state quantity (Tp, Pchg, dNg) is expressed.
（９）式中のＴｅｍｘは、エンジントルクＴｅの上限制約値であり、その下限制約値の一例はゼロである。（１０）式中のＴｇｍｎ及びＴｇｍｘは、それぞれ、ＭＧ１トルクＴｇの下限制約値及び上限制約値である。（１１）式中のＴｍｍｎ及びＴｍｍｘは、それぞれ、ＭＧ２トルクＴｍの下限制約値及び上限制約値である。すなわち、（９）～（１１）式によれば、それぞれの操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ）の制約範囲が表されている。また、（１２）式は、目標値に対する各状態量の不足量ｙｉ －及び超過量ｙｉ ＋がそれぞれ負の値でないことを表している。 Temx in the expression (9) is the upper limit constraint value of the engine torque Te, and an example of the lower limit constraint value is zero. Tgmn and Tgmx in the equation (10) are the lower limit constraint value and upper limit constraint value of the MG1 torque Tg, respectively. Tmmn and Tmmx in the equation (11) are the lower limit constraint value and the upper limit constraint value of the MG2 torque Tm, respectively. That is, according to the equations (9) to (11), the restricted range of each manipulated variable (Te, Tg, Tm) is expressed. Also, the equation (12) expresses that the deficit y i − and the excess y i + of each state quantity with respect to the target value are not negative values.
制約内で優先度Ｐ１～Ｐ３に応じて目標状態量（Ｔｐ、Ｐｃｈｇ、ｄＮｇ）を最大限実現する操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ）を探し出すという問題（線形計画問題Ｆ）は、上述のように、（２）式の目的関数ｆと（３）～（１２）式に示す制約条件とによって整理して表すことができる。 The problem (linear programming problem F) of finding the manipulated variables (Te, Tg, Tm) that maximally realize the target state quantities (Tp, Pchg, dNg) according to the priorities P 1 to P 3 within the constraints is described above. can be organized and represented by the objective function f of the equation (2) and the constraints shown in the equations (3) to (12) as follows.
（等式標準形の線形計画問題への同値変換の例）
以下の（１３）～（２８）式は、上述の制約条件（（３）～（１１）式）を等式条件（（１３）～（２６）式）と変数の非負条件（（２７）、（２８）式）のみで表現するために、当該制約条件の各式に対して新たな変数ｘ２’、ｘ２”、ｘ３’、ｘ３”及びｘｉ（ｉ＝４～１４）を加えて変形することによって得られたものである。なお、既述した変数ｘ２は変数ｘ２’と変数ｘ２”との差（ｘ２’－ｘ２”）に等しく、変数ｘ３は変数ｘ３’と変数ｘ３”との差（ｘ３’－ｘ３”）に等しい。
The following equations (13) to (28) convert the above constraints ((3) to (11)) into equality conditions ((13) to (26)) and non-negative conditions of variables ((27), (28)), new variables x 2 ', x 2 '', x 3 ', x 3 '' and x i (i=4 to 14) are added to each expression of the constraint. In addition, it is obtained by deformation. Note that the previously described variable x 2 is equal to the difference (x 2 '-x 2 '') between the variable x 2 ' and the variable x 2 '', and the variable x 3 is the difference between the variable x 3 ' and x 3 '' ( x 3 ′−x 3 ″).
このように各式を変形することにより、上述の線形計画問題Ｆを、等式標準形（すなわち、目的関数（評価関数）は線形関数であって、制約条件は等式条件と非負条件のみとなる形式）で記述できるようになる。このように記述された線形計画問題Ｆは、以下に図３を参照して説明するように、例えば単体法（シンプレックス法）を用いて解くことができる。なお、線形計画問題Ｆの解法として、公知の他の任意の解法（例えば、内点法）が用いられてもよい。 By transforming each equation in this way, the linear programming problem F described above can be converted into an equality normal form (that is, the objective function (evaluation function) is a linear function, and the constraint conditions are only equality conditions and non-negative conditions). format). The linear programming problem F thus described can be solved using, for example, the simplex method, as described below with reference to FIG. As a method for solving the linear programming problem F, any other known solution method (for example, the interior point method) may be used.
１－２－２．制御装置の処理
図３は、本発明の実施の形態１に係るトルクデバイス制御に関する処理のルーチンを示すフローチャートである。本ルーチンは、パワートレーンシステム１０の起動中に所定の制御周期で繰り返し実行される。より詳細には、本実施形態の「操作量決定部５８」は、以下のステップＳ１００～Ｓ１０４、Ｓ１０８～Ｓ１１４の処理を実行し、「トルクデバイス制御部６０」は、ステップＳ１０６の処理を実行する。また、操作量決定部５８は、本発明に係る「第１操作量決定部」の一例に相当している。
1-2-2. Processing of Control Device FIG. 3 is a flowchart showing a processing routine relating to torque device control according to
図３に示すルーチンでは、制御装置５０は、まず、ステップＳ１００において、目標状態量（ｇ１～ｇ３）、目標状態量の優先度Ｐ１～Ｐ３（ここでは、優先順位）、状態量及び操作量の各制約値（（６）～（１１）式中のＴｐｍｎ等）、及び現在回転数情報（図２参照）を取得する。より詳細には、車両のドライバからの要求に応じて、車両の運転状態が変化する。例えば運転状態が変化すると、目標状態量及び制約値も変化する。このため、ステップＳ１００では、制御装置５０に接続された各種センサからの情報と所定のマップとに基づいて、車両の運転状態に応じた目標状態量及び制約値が取得される。その後、処理はステップＳ１０２に進む。
In the routine shown in FIG. 3, first, in step S100, the
ステップＳ１０２では、制御装置５０は、（１）式で表される連立方程式に対してステップＳ１００で取得した目標状態量を代入し、当該連立方程式を解くことにより、目標状態量を実現する（換言すると、目標状態量に対応する）操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ）を算出する。このような操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ）の算出についても、目標状態量を最大限実現する操作量の決定の例に相当する。その後、処理はステップＳ１０４に進む。
In step S102, the
ステップＳ１０４では、制御装置５０は、ステップＳ１００において取得した各目標状態量と、ステップＳ１０２において算出した各操作量とが制約範囲内（すなわち、それぞれの制約値（ステップＳ１００にて取得された値）の範囲内）にあるか否かを判定する。より詳細には、本ステップＳ１０４では、上記の連立方程式が唯一の解を持ち、かつ、その解が制約値の範囲内にあるか否かが数学的な手法に従って判定される。
In step S104, the
ステップＳ１０４の判定結果が肯定的である場合には、処理はステップＳ１０６に進む。ステップＳ１０６では、制御装置５０は、算出した操作量に従って各トルクデバイス（内燃機関２０、ＭＧ１及びＭＧ２）を制御する。その後、今回の処理サイクルが終了する。
If the determination result of step S104 is affirmative, the process proceeds to step S106. In step S106, the
一方、ステップＳ１０４の判定結果が否定的である場合には、制御装置５０は、制約内で目標状態量を最大限実現する操作量（すなわち、操作量の最適解）を探索して決定するために、ステップＳ１０８～Ｓ１１４の処理を実行する。具体的には、まず、本ルーチンの対象となる線形計画問題Ｆの初期基底解を得るために、処理はステップＳ１０８に進む。
On the other hand, if the determination result in step S104 is negative, the
ステップＳ１０８では、制御装置５０は、状態量及び操作量の上下限制約値（Ｔｐｍｎ、Ｔｐｍｘ、Ｗｉｎ、Ｗｏｕｔ、ｄＮｇｍｎ、ｄＮｇｍｘ、Ｔｅｍｘ、Ｔｇｍｎ、Ｔｇｍｘ、Ｔｍｍｎ、Ｔｍｍｘ）のそれぞれの符号と、これらのそれぞれに対応するスラック変数ｘ４～ｘ１４（（１６）～（２６）式参照）の係数の符号とがすべて同じであるか否かを判定する。なお、スラック変数ｘ４～ｘ１４の何れかに対応する制約値（Ｔｐｍｎ等）がゼロの場合には、その制約値の符号はゼロであるが、ステップＳ１０８では、当該制約値の符号は、それに対応するスラック変数ｘ４～ｘ１４の係数の符号と同じであると判断される。
In step S108, the
ステップＳ１０８の判定結果が肯定的である場合には、処理はステップＳ１１０に進む。ステップＳ１１０では、制御装置５０は、以下に説明する手法で、各変数ｘ１、ｘ２’、ｘ２’’、ｘ３’、ｘ３’’、ｙｉ
－、ｙｉ
＋（ｉ＝１～３）、及び各スラック変数ｘ４～ｘ１４の初期基底解を設定する。
If the determination result of step S108 is affirmative, the process proceeds to step S110. In step S110, the
すなわち、以下の（２９）～（３１）式に示されるように、変数ｘ１、ｘ２’、ｘ２’’、ｘ３’、ｘ３’’はゼロとされる。ｙｉ
－、ｙｉ
＋（ｉ＝１～３）の値は、状態量の各目標値（目標状態量の値）ｇ１、ｇ２、ｇ３の符号に応じて変更される。具体的には、目標値ｇ１がゼロ以上の場合には、変数ｙ１
－は目標値ｇ１と同じ値とされ、変数ｙ１
＋はゼロとされる。一方、目標値ｇ１が負の場合には、変数ｙ１
－はゼロとされ、変数ｙ１
＋は目標値ｇ１と同じ値とされる。このことは、他の変数ｙ２
－、ｙ２
＋、ｙ３
－、ｙ３
＋と目標値ｇ２、ｇ３との関係についても同様である。また、スラック変数ｘ４は、－Ｔｐｍｎと同じ値とされる（Ｔｐｍｎがゼロの場合には、スラック変数ｘ４はゼロとされる）。このことは、他のスラック変数ｘ５～ｘ１４についても同様である。このように初期基底解を設定可能な理由は、各制約値の符号とスラック変数の係数の符号がすべて同じとなる場合には、本ステップＳ１１０において初期基底解として設定された各変数ｘ１等の値の組み合わせが、（１２）～（２８）式で表される制約条件式によって生成される凸多面体（例えば、図４参照）の頂点の１つに対応することが分かるためである。
一方、ステップＳ１０８の判定結果が否定的である場合、つまり、各制約値の符号とスラック変数の係数の符号とがすべて同じにはならない場合には、処理はステップＳ１１２に進む。ステップＳ１１２では、制御装置５０は、各変数ｘ１、ｘ２’、ｘ２’’、ｘ３’、ｘ３’’、ｙｉ
－、ｙｉ
＋（ｉ＝１～３）、及び各スラック変数ｘ４～ｘ１４の初期基底解を得るために、以下に示す制約条件を満たしつつ（３２）式で表される目的関数（評価関数）ｚを最小にするという他の線形計画問題を解くための処理を行う。以下、説明の便宜上、このように初期基底解を得るための線形計画問題のことを「線形計画問題Ｚ」と称する。
より詳細には、ｔｉ（ｉ＝１～１４）は、初期基底解（実行可能解）を求めるために導入された人為変数である。上記の制約条件では、ｔｉのそれぞれは、上記（１３）～（２６）式の左辺を右辺に移動して得られる右辺の値と等しい値として表されている。ステップＳ１１２では、制御装置５０は、この線形計画問題Ｚを解くために、例えば単体法を用いて目的関数ｚをゼロとする（つまり、人為変数ｔｉをすべてゼロにする）各変数ｘ１、ｘ２’、ｘ２’’、ｘ３’、ｘ３’’、ｙｉ
－、ｙｉ
＋（ｉ＝１～３）、及び各スラック変数ｘ４～ｘ１４の値（つまり、初期基底解）を探索して決定する。なお、目的関数ｚがゼロにならない場合（つまり、人為変数ｔｉがすべてゼロにならない場合）には、制約条件を満たす実行可能解がないということになる。パワートレーンシステム１０では、このように実行可能解がないという事態が生じないように各制約値が決定されている。
More specifically, t i (i=1-14) are artificial variables introduced to find the initial basis solution (feasible solution). In the above constraint conditions, each of t i is expressed as a value equal to the value of the right side obtained by moving the left side of the above equations (13) to (26) to the right side. In step S112, in order to solve this linear programming problem Z, the
ステップＳ１１０又はＳ１１２の処理によって初期基底解が取得された後に、処理はステップＳ１１４に進む。ステップＳ１１４では、制御装置５０は、制約条件（（１２）～（２８）式参照）を満たす範囲内で優先度Ｐ１～Ｐ３に応じて目標状態量（Ｔｐ、Ｐｃｈｇ、ｄＮｇ）を最大限実現する操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ）、すなわち、操作量の最適解を探索して決定する。具体的には、制御装置５０は、ステップＳ１１０又はＳ１１２の処理により取得された初期基底解を用いて、（２）式の目的関数ｆと制約条件（（１２）～（２８）式参照）とによって整理された上述の線形計画問題Ｆを解くための処理を行う。
After the initial basis solution is acquired by the process of step S110 or S112, the process proceeds to step S114. In step S114, the
図４は、優先度Ｐ１～Ｐ３を考慮しつつ操作量の最適解を探索するアルゴリズムの概要を説明するための概念図である。図４は単体法を利用する例を示している。操作量が３つである本実施形態の線形計画問題Ｆの例では、制約条件を満たす領域は、図４に示すような凸多面体によって三次元的に表される。より詳細には、このような凸多面体内の領域では、すべての制約条件が満たされる。 FIG. 4 is a conceptual diagram for explaining an outline of an algorithm for searching for an optimum solution of manipulated variables while considering the priorities P 1 to P 3 . FIG. 4 shows an example using the simplex method. In the example of the linear programming problem F of the present embodiment with three manipulated variables, the regions satisfying the constraint conditions are three-dimensionally represented by convex polyhedrons as shown in FIG. More specifically, in regions within such a convex polyhedron, all constraints are satisfied.
操作量の最適解は、凸多面体の何れかの頂点において得られることになる。一例として単体法を利用する本アルゴリズムでは、凸多面体の各頂点を辿りつつ最適解が探索される。そして、本実施形態では、優先度Ｐ１～Ｐ３の具体例として、上述のように優先順位が用いられる。優先順位を考慮した最適解の探索は、次のような手順で実行される。 The optimum solution of the manipulated variable is obtained at any vertex of the convex polyhedron. As an example, in this algorithm using the simplex method, the optimal solution is searched for while tracing each vertex of a convex polyhedron. In this embodiment, the above-described priorities are used as specific examples of the priorities P 1 to P 3 . The search for the optimum solution considering the priority is executed in the following procedure.
図４中の頂点Ａ１は、初期基底解と対応している。最適解の探索はこの頂点Ａ１から開始される。本実施形態の例において最も優先順位が高い目標状態量は、駆動トルクＴｐの目標値ｇ１である。このため、まず、目標値ｇ１からの駆動トルクＴｐの乖離量（ｙ１ －＋ｙ１ ＋）を頂点Ａ１と比べて減らせる頂点Ａ２が探索される。この探索は、ある頂点からどの方向に移動しても乖離量（ｙ１ －＋ｙ１ ＋）を減らせなくなる頂点が得られるようになるまで継続される。図４では、頂点Ａ３はそのような頂点の例に相当する。なお、このような探索の過程で乖離量（ｙ１ －＋ｙ１ ＋）を減らせる頂点が複数ある場合は、最小添字規則（Blandの規則）を用いて移動先の頂点を選ぶことにより、探索が有限回で終了することを担保すればよい。 Vertex A1 in FIG. 4 corresponds to the initial basis solution. The search for the optimum solution starts from this vertex A1. In the example of this embodiment, the target state quantity with the highest priority is the target value g1 of the drive torque Tp. For this reason, first, the vertex A2 is searched for that can reduce the divergence amount (y 1 − +y 1 + ) of the drive torque Tp from the target value g 1 compared to the vertex A1. This search is continued until a vertex from which the amount of divergence (y 1 − +y 1 + ) cannot be reduced no matter which direction is moved from a certain vertex is obtained. In FIG. 4, vertex A3 corresponds to an example of such a vertex. If there are multiple vertices that can reduce the amount of divergence (y 1 − +y 1 + ) in the course of such a search, the destination vertex is selected using the minimum subscript rule (Bland's rule). should be guaranteed to end in a finite number of times.
本アルゴリズムでは、次に、優先順位の最も高い駆動トルクＴｐの乖離量（ｙ１ －＋ｙ１ ＋）を増やさないようにしつつ、２番目に優先順位の高い目標状態量である回転数変化率ｄＮｇの目標値ｇ３に対する乖離量（ｙ３ －＋ｙ３ ＋）を減らせる頂点Ａ４が探索される。この探索についても、ある頂点からどの方向に移動しても乖離量（ｙ３ －＋ｙ３ ＋）を減らせなくなる頂点が得られるようになるまで継続される。図４では、頂点Ａ４はそのような頂点の例に相当する。 In this algorithm, next, while not increasing the divergence amount (y 1 − +y 1 + ) of the driving torque Tp with the highest priority, the rotational speed change rate dNg which is the target state quantity with the second highest priority A vertex A4 that can reduce the amount of divergence (y 3 − +y 3 + ) from the target value g 3 of is searched for. This search is also continued until a vertex is obtained in which the divergence amount (y 3 − +y 3 + ) cannot be reduced no matter which direction the vertex is moved from. In FIG. 4, vertex A4 corresponds to an example of such a vertex.
頂点Ａ４が得られた後は、同様に、駆動トルクＴｐの乖離量（ｙ１ －＋ｙ１ ＋）及び回転数変化率ｄＮｇの乖離量（ｙ３ －＋ｙ３ ＋）をともに増やさないようにしつつ、最も優先順位の低い目標状態量である充放電量Ｐｃｈｇの目標値ｇ２に対する乖離量（ｙ２ －＋ｙ２ ＋）を減らせる頂点の探索が行われる。図４に示す例では、頂点Ａ５が、乖離量（ｙ１ －＋ｙ１ ＋）及び（ｙ３ －＋ｙ３ ＋）をともに増やさないようにしつつ、乖離量（ｙ２ －＋ｙ２ ＋）を最も減らせる頂点に相当する。 After the vertex A4 is obtained, similarly, the deviation amount (y 1 − +y 1 + ) of the driving torque Tp and the deviation amount (y 3 − +y 3 + ) of the rotation speed change rate dNg are not increased. , a search is performed for a vertex that can reduce the amount of deviation (y 2 − +y 2 + ) of the charge/discharge amount Pchg, which is the target state quantity with the lowest priority, from the target value g 2 . In the example shown in FIG. 4, the vertex A5 maximizes the divergence (y 2 − +y 2 + ) while preventing both the divergence (y 1 − +y 1 + ) and (y 3 − +y 3 + ) from increasing. Corresponds to the vertex that can be reduced.
本アルゴリズムによれば、上記の頂点Ａ５の操作量の値が最適解として決定される。このようなアルゴリズムを利用する本実施形態の操作量決定部５８によれば、制約条件を満たす範囲内で優先順位の最も高い目標状態量から順に最大限実現するトルクデバイスの操作量を、線形計画問題Ｆを解くことにより決定することができる。
According to this algorithm, the value of the manipulated variable of vertex A5 is determined as the optimum solution. According to the manipulated
本ルーチンの処理は、ステップＳ１１４の後にステップＳ１０６に進む。その結果、ステップＳ１１４の処理によって決定された操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ；最適解）に従って各トルクデバイスが制御される。 The processing of this routine proceeds to step S106 after step S114. As a result, each torque device is controlled according to the manipulated variable (Te, Tg, Tm; optimum solution) determined by the process of step S114.
１－３．効果
以上説明した本実施形態のトルクデバイス制御によれば、制御される状態量（制御量）とトルクデバイスの操作量との関係を規定する線形の状態方程式に基づいて上述の線形計画問題Ｆを解くことにより最適な操作量を決定する処理が操作量決定部５８によって実行される。これにより、制約条件を満たしつつ目標状態量を最大限実現するようにトルクデバイスの操作量を決定し、決定した操作量に従ってトルクデバイスを制御できるようになる。
1-3. Effect According to the torque device control of the present embodiment described above, the linear programming problem F described above is solved based on the linear state equation that defines the relationship between the controlled state quantity (controlled quantity) and the manipulated variable of the torque device. The operation
さらに、本実施形態のトルクデバイス制御によれば、パワートレーンシステム１０の駆動系における状態量（制御量）と操作量との関係が線形の状態方程式で表現されている。パワートレーンシステムの駆動系の状態方程式は、システム構成に依らずに線形となる。したがって、状態方程式に代入される状態量及び操作量の内容及び数を適宜変更するだけで、任意の１つ以上のトルクデバイスを備える他のパワートレーンシステムに容易に適用可能となる汎用性の高い制御構造（制御プラットフォーム）が構築可能となる。換言すると、制御構造を変えることなく、他の構成のパワートレーンシステム（例えば、後述の実施の形態３～８参照）に提供可能なトルクデバイス制御を提供できるようになる。
Furthermore, according to the torque device control of the present embodiment, the relationship between the state quantity (controlled quantity) and the manipulated variable in the driving system of the
さらに、本実施形態のトルクデバイス制御のように複数の目標状態量を利用する例では、複数の目標状態量間の優先度の違いをも考慮して最適な操作量を決定できることが望ましい。この点に関し、本実施形態の操作量決定部５８によれば、複数の目標状態量のそれぞれを優先順位が高い順に最大限実現する操作量が、制約条件を満たす範囲内で線形計画問題Ｆを解くことにより決定される。このため、操作量決定部５８の利用により、制御構造を変えることなく目標状態量の優先度に応じた操作量を決定できるようになる。また、操作量決定部５８によれば、複数の目標状態量間で優先度（優先順位）の高低を適宜変更することにより、任意の目標状態量を最大限実現するように各操作量を決定できるようになる。付け加えると、線形の状態方程式によって各制御量（状態量）と各操作量との関係が表現される本実施形態によれば、各制御量に対する各操作量の影響が多軸的に扱われることになる。
Furthermore, in an example using a plurality of target state quantities, such as the torque device control of the present embodiment, it is desirable to be able to determine the optimum manipulated variable in consideration of the difference in priority among the plurality of target state quantities. Regarding this point, according to the manipulated
優先順位を考慮した操作量の決定に関して、以下に補足的に説明する。図５は、優先順位の設定の有無に応じた操作量の決定手法の違いを説明するための概念図である。図５では、説明を分かり易くするために、２つの目標状態量Ａ、Ｂと２つの操作量Ｘ１、Ｘ２の例が用いられている。 A supplementary explanation will be given below regarding the determination of the manipulated variable in consideration of the priority. FIG. 5 is a conceptual diagram for explaining the difference in method of determining the manipulated variable depending on whether or not the priority order is set. In FIG. 5, an example of two target state quantities A and B and two manipulated variables X1 and X2 is used for easy understanding of the explanation.
操作量が２つの例では、制約条件を満たす領域は、図５に示すように多角形によって表される。図５中の直線Ｌ１は目標状態量Ａを満たす直線（状態方程式）に相当し、直線Ｌ２は目標状態量Ｂを満たす直線（状態方程式）に相当する。したがって、これらの直線Ｌ１、Ｌ２の交点Ｃ１は、目標状態量Ａ及びＢの双方を満たす点に相当する。 In the example with two manipulated variables, the regions satisfying the constraints are represented by polygons as shown in FIG. A straight line L1 in FIG. 5 corresponds to a straight line (state equation) that satisfies the target state quantity A, and a straight line L2 corresponds to a straight line that satisfies the target state quantity B (state equation). Therefore, the intersection point C1 of these straight lines L1 and L2 corresponds to a point where both the target state quantities A and B are satisfied.
図５に示すように、交点Ｃ１は、制約条件を満たす領域の外にある。頂点Ｃ２は、図５に示す多角形の頂点のうちで、目標状態量Ａ（直線Ｌ１）に対する乖離量が最も小さな頂点に相当する。そして、頂点Ｃ２では、目標状態量Ａに対する乖離量（直線Ｌ１に対する距離）Ｄ１は、目標状態量Ｂに対する乖離量Ｄ２よりも小さい。もう１つの頂点Ｃ３では、頂点Ｃ２とは逆に、目標状態量Ｂに対する乖離量Ｄ３の方が目標状態量Ａに対する乖離量Ｄ４よりも小さい。また、交点Ｃ１に対する距離としては、頂点Ｃ３の距離Ｄ５の方が頂点Ｃ２の距離Ｄ６よりも短い。 As shown in FIG. 5, the intersection point C1 is outside the area satisfying the constraint. The vertex C2 corresponds to the vertex with the smallest deviation from the target state quantity A (straight line L1) among the vertices of the polygon shown in FIG. At the vertex C2, the amount of divergence (the distance from the straight line L1) D1 with respect to the target state quantity A is smaller than the amount of divergence D2 with respect to the target state quantity B. Contrary to the vertex C2, the divergence amount D3 with respect to the target state quantity B is smaller than the divergence amount D4 with respect to the target state quantity A at the other vertex C3. As for the distance from the intersection point C1, the distance D5 of the vertex C3 is shorter than the distance D6 of the vertex C2.
ここで、図５に示す制約条件の下で目標状態量Ａの優先順位が目標状態量Ｂの優先順位よりも高められた例において、一例として単体法を利用して操作量決定部５８による処理が行われると、結果は次のようになる。すなわち、頂点Ｃ２の操作量Ｘ１、Ｘ２の値が最適解として決定される。その理由は、交点Ｃ１に対する距離は、頂点Ｃ２の距離Ｄ６の方が頂点Ｃ３の距離Ｄ５よりも長いが、優先順位の最も高い目標状態量Ａの直線Ｌ１との距離は、頂点Ｃ２の距離Ｄ１の方が他の５つの頂点（頂点Ｃ３を含む）から直線Ｌ１までの何れの距離よりも短くなるためである。一方、優先順位を考慮せずに探索が例えば単体法によって行われた場合には、交点Ｃ１に対する距離が相対的に短い頂点Ｃ３の操作量Ｘ１、Ｘ２の値が最適解として決定されると考えられる。 Here, in an example in which the priority of the target state quantity A is higher than the priority of the target state quantity B under the constraint conditions shown in FIG. is done, the result is: That is, the values of the manipulated variables X1 and X2 of the vertex C2 are determined as the optimum solution. The reason is that the distance D6 of the vertex C2 is longer than the distance D5 of the vertex C3 from the intersection C1, but the distance from the straight line L1 of the target state quantity A with the highest priority is the distance D1 of the vertex C2. is shorter than any of the distances from the other five vertices (including the vertex C3) to the straight line L1. On the other hand, if the search is performed by, for example, the simplex method without considering the priority, it is considered that the values of the manipulated variables X1 and X2 of the vertex C3 whose distance to the intersection C1 is relatively short are determined as the optimum solution. be done.
その一方で、上記の例とは逆に目標状態量Ｂの優先順位の方が相対的に高い例であれば、優先順位の有無によらずに、最適解の決定のために頂点Ｃ３が選択されることになると考えられる。 On the other hand, contrary to the above example, if the priority of the target state quantity B is relatively high, the vertex C3 is selected to determine the optimum solution regardless of the presence or absence of the priority. It is thought that it will be done.
以上の説明から分かるように、優先順位をも考慮して最適解を探索可能な本実施形態の操作量決定部５８によれば、優先順位の最も高い目標状態量から順に最大限実現する操作量を、制約条件の各頂点と各目標状態量を満たす直線との位置関係に依らずに確実に選択できるようになる。
As can be seen from the above description, according to the operation
１－４．優先度に関する他の具体的な利用例
上述した実施の形態１においては、優先度Ｐ１～Ｐ３の具体的な利用例の１つとして、優先順位が挙げられた。しかしながら、本発明に係る「優先度」は、優先順位の例に代え、重みとして与えられてもよい。このことは、次の実施の形態２についても同様である。
1-4. Other Concrete Usage Examples of Priority In the above-described first embodiment, the priority is given as one of the concrete usage examples of the priorities P 1 to P 3 . However, the "priority" according to the present invention may be given as a weight instead of the priority example. This also applies to the following second embodiment.
具体的には、重みの例では、優先度Ｐ１～Ｐ３の値は、優先度が高いほど大きくされる。これにより、優先度が高い項の方が、優先度が低い項と比べて、目的関数ｆの値に与える影響が大きくなる。より詳細には、重みの例では、線形計画問題Ｆを解くことによって優先度の最も高い目標状態量から順に最大限実現する操作量が得られるように、優先度Ｐ１～Ｐ３の値が適切に決定されればよい。 Specifically, in the weight example, the values of the priorities P 1 to P 3 are increased as the priority is higher. As a result, terms with higher priority have a greater influence on the value of the objective function f than terms with lower priority. More specifically, in the example of the weights, the values of the priorities P 1 to P 3 are set so that by solving the linear programming problem F, the manipulated variables that are maximized are obtained in order from the target state quantity with the highest priority. It just needs to be determined appropriately.
２．実施の形態２
次に、図６～図９を参照して、本発明の実施の形態２について説明する。
2.
Next, a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 6 to 9. FIG.
２－１．パワートレーンシステムの構成例
実施の形態２に係るパワートレーンシステムは、制御装置５０に代え、図７に示す制御装置７０を備えている点を除き、実施の形態１に係るパワートレーンシステム１０と同様である。
2-1. Configuration Example of Powertrain System A powertrain system according to
２－２．実施の形態２に係るトルクデバイス制御
２－２－１．トルクデバイスの応答遅れに起因する課題
パワートレーンシステム１０で用いられるトルクデバイスは、内燃機関２０、ＭＧ１及びＭＧ２である。図６は、指示エンジントルクＴｅの変化に対する内燃機関２０の出力（実エンジントルクＴｅ）の応答遅れを表したグラフである。内燃機関２０の吸気系の遅れ及び燃焼の遅れ等の各種の遅れ要因の影響により、実エンジントルクＴｅは、図６に示すように指示エンジントルクＴｅ（操作量）の変化に対して遅れを伴って変化する。このため、トルクデバイスの指示値に対する実値の応答遅れは、内燃機関２０の方がＭＧ１及びＭＧ２と比べて大きくなる。なお、ＭＧ１及びＭＧ２は、本発明に係る「第１トルクデバイス」の一例に相当し、内燃機関２０は、本発明に係る「第２トルクデバイス」の一例に相当する。
2-2. Torque device control according to the second embodiment 2-2-1. Problem Caused by Response Delay of Torque Device The torque devices used in the
ここで、線形計画法を利用した上述の操作量決定部５８による操作量の決定には、トルクデバイスの出力の応答遅れは考慮されない。その結果、複数のトルクデバイスの一部に応答遅れが相対的に大きなトルクデバイスが含まれている場合には、操作量決定部５８により決定された操作量が同じタイミングで各トルクデバイスに指示されると、次のような課題が生じ得る。すなわち、操作量の指示後の応答遅れの発生中に、操作量決定部５８により決定された各トルクデバイスの適切な操作量の関係を維持しながら各トルクデバイスを制御することができなくなる恐れがある。
Here, the response delay of the output of the torque device is not considered in the determination of the manipulated variable by the manipulated
２－２－２．応答遅れを考慮したトルクデバイス制御
図７は、本発明の実施の形態２に係るトルクデバイス制御に関連する制御装置７０の機能構成を示すブロック図である。制御装置７０は、以下に説明する点において、実施の形態１の制御装置５０と相違している。すなわち、制御装置７０は、トルクデバイス制御を行うために、「第１操作量決定部７２」、「トルクデバイス制御部７４」、「予測操作量算出部７６」及び「第２操作量決定部７８」を含む。
2-2-2. Torque Device Control Considering Response Delay FIG. 7 is a block diagram showing a functional configuration of a
第１操作量決定部７２は、以下の点において、実施の形態１の操作量決定部５８と相違している。すなわち、第１操作量決定部７２は、各トルクデバイスの操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ）を決定する点は、操作量決定部５８と同じであるが、決定した操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ）のうちのエンジントルクＴｅのみをトルクデバイス制御部７４に指示する。トルクデバイス制御部７４は、第１操作量決定部７２から指示されたエンジントルクＴｅに基づく内燃機関２０の制御を直ちに実行する。
The first manipulated
予測操作量算出部７６は、第１操作量決定部７２により決定された操作量（Ｔｅ）に対して内燃機関２０の出力の応答遅れを反映した予測操作量（予測エンジントルクＴｅ’）を算出する。より詳細には、予測操作量算出部７６は、一例として、エンジントルクＴｅの応答遅れを模擬したエンジンモデルを利用して、指示エンジントルクＴｅに対する応答遅れを考慮した予測（推定）エンジントルクＴｅ’を算出する。このエンジンモデルは、応答遅れを考慮しつつ、入力値（第１操作量決定部７２により決定された指示エンジントルクＴｅ）と出力値（予測エンジントルクＴｅ’）との間の関係を定めたモデルである。
The predicted manipulated
第２操作量決定部７８は、予測操作量算出部７６により算出された予測エンジントルクＴｅ’を入力した状態方程式（後述の（３３）式）に基づいて、目標状態量を最大限実現する残りのトルクデバイス（ＭＧ１及びＭＧ２）の操作量（Ｔｇ及びＴｍ）を、制約条件を満たす範囲内で線形計画問題を解くことにより決定する。以下、説明の便宜上、この線形計画問題を「線形計画問題Ｆ’」と称する。第２操作量決定部７８の詳細は、後に図８に示すルーチンのステップＳ２０４と関連付けて説明される。
The second manipulated variable determining unit 78 determines the remaining amount of maximum realization of the target state quantity based on the state equation (equation (33) described later) to which the predicted engine torque Te′ calculated by the predicted manipulated
また、第２操作量決定部７８は、決定した操作量（Ｔｇ及びＴｍ）をトルクデバイス制御部７４に指示する。トルクデバイス制御部７４は、第２操作量決定部７８によって決定された操作量（指示ＭＧ１トルクＴｇ及び指示ＭＧ２トルクＴｍ）に基づくＭＧ１及びＭＧ２の制御を直ちに実行する。
Also, the second manipulated variable determining section 78 instructs the torque
２－２－３．制御装置の処理
図８は、本発明の実施の形態２に係るトルクデバイス制御に関する処理のルーチンを示すフローチャートである。なお、図８に示すルーチン中のステップＳ１００～Ｓ１０４、Ｓ１０８～Ｓ１１４の処理（本ルーチンでは、第１操作量決定部７２によって実行される）については、実施の形態１において既述した通りである。
2-2-3. Processing of Control Device FIG. 8 is a flow chart showing a processing routine relating to torque device control according to
図８に示すルーチンでは、ステップＳ１０６の処理に代え、ステップＳ２００の処理が実行される。ステップＳ２００の処理は、上述の第１操作量決定部７２及びトルクデバイス制御部７４によって実行される。すなわち、ステップＳ２００では、第１操作量決定部７２は、ステップＳ１０２又はＳ１１４において取得した操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ）のうちの操作量（Ｔｅ）のみをトルクデバイス制御部７４に指示し、トルクデバイス制御部７４は、指示されたエンジントルクＴｅに従ってトルクデバイス（内燃機関２０）を制御する。その後、処理はステップＳ２０２に進む。
In the routine shown in FIG. 8, the process of step S200 is executed instead of the process of step S106. The processing of step S200 is executed by the first manipulated
ステップＳ２０２の処理は、上述の予測操作量算出部７６によって実行される。ステップＳ２０２では、予測操作量算出部７６は、算出した指示エンジントルクＴｅから、応答遅れを考慮した予測エンジントルクＴｅ’を算出する。ここでいう「算出した指示エンジントルクＴｅ」としては、処理がステップＳ１０４からステップＳ２０２に進む場合にはステップＳ１０２において算出されたエンジントルクＴｅ（操作量）が該当し、処理がステップＳ１１４からステップＳ２０２に進む場合にはステップＳ１１４において決定されたエンジントルクＴｅ（操作量）が該当する。その後、処理はステップＳ２０４に進む。
The process of step S202 is executed by the predicted manipulated
ステップＳ２０４～Ｓ２１４（及びＳ１００）の処理は、上述の第２操作量決定部７８によって実行される。まず、ステップＳ２０４では、第２操作量決定部７８は、ステップＳ２０２において算出された予測エンジントルクＴｅ’と以下の（３３）式の線形の状態方程式とに基づいて、目標状態量を実現する残りの操作量（Ｔｇ、Ｔｍ）を算出する。
行列式である（３３）式は、上述の（１）式を基礎として、ステップＳ２０２において算出済の予測エンジントルクＴｅ’の各項を左辺に移動させるように（１）式を変形して得られるものである。第２操作量決定部７８は、（３３）式で表される連立方程式に対してステップＳ１００で取得した目標状態量を代入し、当該連立方程式を解くことにより、目標状態量を実現する残りの操作量（Ｔｇ、Ｔｍ）を算出する。 Equation ( 33), which is a determinant, is based on equation (1) above, and is modified by shifting each term of the predicted engine torque Te' calculated in step S202 to the left side. It is what you get. The second manipulated variable determining unit 78 substitutes the target state quantity obtained in step S100 into the simultaneous equations represented by the equation (33), and solves the simultaneous equations to obtain the remaining remaining Calculate the manipulated variable (Tg, Tm).
図９は、ステップＳ２０４における操作量（Ｔｇ、Ｔｍ）の具体的な算出手法の一例を説明するための図である。（３３）式においては、未知数は、ＭＧ１トルクＴｇ及びＭＧ２トルクＴｍの２つであり、方程式の数は３つである。図９は、未知の操作量（Ｔｇ、Ｔｍ）を２つの軸とする２次元平面上において、優先順位１～３の目標状態量（Ｔｐ、ｄＮｇ、Ｐｃｈｇ）のそれぞれを満たす３つの直線Ｍ１～Ｍ３の関係の一例を表している。付け加えると、３つの目標状態量を満たす直線Ｍ１～Ｍ３の交点が１つとなる（すなわち、３つの目標状態量を同時に満たす操作量（Ｔｇ、Ｔｍ）が存在する）こともあり得るが、典型的には、３つの直線Ｍ１～Ｍ３の関係は図９に示すようになる。 FIG. 9 is a diagram for explaining an example of a specific calculation method for the manipulated variables (Tg, Tm) in step S204. In equation (33), there are two unknowns, MG1 torque Tg and MG2 torque Tm, and the number of equations is three. FIG. 9 shows three straight lines M1 to An example of the relationship of M3 is shown. In addition, it is possible that there is only one intersection of the straight lines M1 to M3 that satisfy the three target state quantities (that is, there are manipulated variables (Tg, Tm) that satisfy the three target state quantities at the same time), but typically 9, the relationship between the three straight lines M1 to M3 is as shown in FIG.
ここで説明する算出手法では、優先順位１、２の目標状態量（Ｔｐ、ｄＮｇ）に関する２つの連立方程式を解くことにより、操作量（Ｔｇ、Ｔｍ）が算出される。これにより、図９中の直線Ｍ１と直線Ｍ２との交点（星印）の値が操作量（Ｔｇ、Ｔｍ）として算出される。このような算出手法によれば、優先順位（優先度）が相対的に高い２つの目標状態量を満たすように操作量（Ｔｇ、Ｔｍ）を算出できる。その後、処理はステップＳ２０６に進む。
In the calculation method described here, the manipulated variables (Tg, Tm) are calculated by solving two simultaneous equations relating to the target state quantities (Tp, dNg) of
ステップＳ２０６の処理は、上述のステップＳ１０４の処理と同じ考え方に基づいて行うことができるが、より詳細には、以下の点においてステップＳ１０４の処理と相違する。すなわち、本ステップＳ２０６では、ステップＳ２０２において算出された予測エンジントルクＴｅ’とステップＳ２０４において算出された操作量（Ｔｇ、Ｔｍ）とによって実現される状態量（Ｔｐ、Ｐｃｈｇ、ｄＮｇ）が、上記（３３）式により表される状態方程式に従って算出される。そのうえで、このように算出された状態量（Ｔｐ、Ｐｃｈｇ、ｄＮｇ）及びステップＳ２０４において算出された操作量（Ｔｇ、Ｔｍ）のそれぞれが、制約範囲内にあるか否かが判定される。ステップＳ２０６の判定結果が肯定的である場合には、処理は後述のステップＳ２１６に進む。一方、ステップＳ２０６の判定結果が否定的である場合には、第２操作量決定部７８は、予測エンジントルクＴｅ’を前提として、制約条件を満たす範囲内で目標状態量を最大限実現する残りの操作量（Ｔｇ、Ｔｍ）を探索して決定するために、ステップＳ２０８～Ｓ２１４の処理を実行する。 The process of step S206 can be performed based on the same idea as the process of step S104 described above, but more specifically, it differs from the process of step S104 in the following points. That is, in step S206, the state quantities (Tp, Pchg, dNg) realized by the predicted engine torque Te' calculated in step S202 and the manipulated variables (Tg, Tm) calculated in step S204 are the above ( 33) It is calculated according to the state equation expressed by Eq. Then, it is determined whether the state quantities (Tp, Pchg, dNg) calculated in this manner and the manipulated variables (Tg, Tm) calculated in step S204 are within the restricted range. If the determination result of step S206 is affirmative, the process proceeds to step S216, which will be described later. On the other hand, if the determination result in step S206 is negative, the second manipulated variable determining unit 78 assumes the predicted engine torque Te' and remains to achieve the maximum target state quantity within a range that satisfies the constraint conditions. Steps S208 to S214 are executed in order to search and determine the manipulated variables (Tg, Tm) of .
具体的には、ステップＳ２０８～Ｓ２１４の処理では、実施の形態１で説明した線形計画問題Ｆと類似する線形計画問題Ｆ’を解く処理が実行される。この線形計画問題Ｆ’の目的関数（評価関数）は、実施の形態１の線形計画問題Ｆと同様に、（２）式に示す目的関数ｆである。線形計画問題Ｆ’の制約条件は、以下に示すように、図３に示すルーチンと相違する。すなわち、線形計画問題Ｆ’では、線形計画問題Ｆの（１３）～（２１）式のそれぞれの左辺のエンジントルクｘ１の項をそれぞれの右辺に移動させるように変形して得られた制約条件式が用いられる。（２２）式は省略される。なお、残りの（１２）、（２３）～（２８）式については変更されない。
より詳細には、ステップＳ２０８では、第２操作量決定部７８は、予測エンジントルクＴｅ’を前提として、基本的にはステップＳ１０８と同様の判定処理を実行する。ただし、ステップＳ１０８では、制約値Ｔｐｍｎの正負と変数ｘ４の係数（－１）の符号が同じであるか否かが判定されるのに対し、ステップＳ２０８では、「Ｔｐｍｎ－ｃ１１×ｘ１」（＝「Ｔｐｍｎ－ｃ１１×Ｔｅ’」）の正負と変数ｘ４の係数（－１）の符号が同じであるか否かが判定される。このことは、他の制約値Ｔｐｍｘ、Ｗｉｎ、Ｗｏｕｔ、ｄＮｇｍｎ、ｄＮｇｍｘについても同様である。そして、この判定結果に応じて、ステップＳ２１０又はステップＳ２１２の処理が実行される。 More specifically, in step S208, the second manipulated variable determining unit 78 basically performs the same determination process as in step S108 on the premise of the predicted engine torque Te'. However, in step S108, it is determined whether or not the sign of the constraint value Tpmn and the coefficient ( -1 ) of the variable x4 are the same. ” (=“Tpmn−c 11 ×Te′”) and the coefficient (−1) of the variable x 4 have the same sign. This is the same for other constraint values Tpmx, Win, Wout, dNgmn, and dNgmx. Then, the process of step S210 or step S212 is executed according to the determination result.
ステップＳ２１０及びＳ２１２の処理は、予測エンジントルクＴｅ’を前提としている点を除き、基本的にはステップＳ１１０及びＳ１１２と同様に実行することができる。ただし、ステップＳ２０８では、「目標値ｇ１－ｃ１１×ｘ１１」（＝すなわち「目標値ｇ１－ｃ１１×Ｔｅ’」）がゼロ以上の場合には、変数ｙ１ －は「目標値ｇ１－ｃ１１×Ｔｅ’」と同じ値とされ、変数ｙ １ ＋はゼロとされる。一方、「目標値ｇ１－ｃ１１×Ｔｅ’」が負の場合には、変数ｙ１ －はゼロとされ、変数ｙ １ ＋は「目標値ｇ１－ｃ１１×Ｔｅ’」と同じ値とされる。このことは、他の変数ｙ２ －、ｙ２ ＋、ｙ３ －、ｙ３ ＋と「目標値ｇ２－ｃ２１×ｘ１１」（＝すなわち「目標値ｇ２－ｃ２１×Ｔｅ’」）、「目標値ｇ３－ｃ３１×ｘ１１」（＝すなわち「目標値ｇ３－ｃ３１×Ｔｅ’」）との関係についても同様である。その後、ステップＳ２１４では、第２操作量決定部７８は、ステップＳ２１０又はＳ２１２により取得された初期基底解を用いて線形計画問題Ｆ’を解くための処理を行う。その結果、予測エンジントルクＴｅ’を前提とした残りの操作量（Ｔｇ、Ｔｍ）の最適解が探索されたうえで決定される。その後、処理はステップＳ２１６に進む。 The processing of steps S210 and S212 can be executed basically in the same manner as steps S110 and S112, except that the predicted engine torque Te' is assumed. However, in step S208, when "target value g 1 -c 11 ×x 11 " (=that is, "target value g 1 -c 11 ×Te'") is equal to or greater than zero, variable y 1 - is "target value g 1 −c 11 ×Te′” and the variable y 1 + is set to zero. On the other hand, if the “target value g 1 −c 11 ×Te′” is negative, the variable y 1 − is set to zero and the variable y 1 + has the same value as the “target value g 1 −c 11 ×Te′”. It is said that This means that the other variables y 2 − , y 2 + , y 3 − , y 3 + and “target value g 2 −c 21 ×x 11 ” (=that is, “target value g 2 −c 21 ×Te′” ) and “target value g 3 −c 31 ×x 11 ” (=that is, “target value g 3 −c 31 ×Te′”). After that, in step S214, the second manipulated variable determination unit 78 performs processing for solving the linear programming problem F' using the initial basis solution obtained in step S210 or S212. As a result, the optimum solution for the remaining manipulated variables (Tg, Tm) based on the predicted engine torque Te' is searched for and determined. After that, the process proceeds to step S216.
ステップＳ２１６の処理は、第１操作量決定部７２及びトルクデバイス制御部７４によって実行される。具体的には、第１操作量決定部７２は、ステップＳ２０４又はＳ２１４の処理によって取得した操作量（Ｔｇ、Ｔｍ）を残りのトルクデバイス（ＭＧ１、ＭＧ２）に指示する。トルクデバイス制御部７４は、指示された操作量（Ｔｇ、Ｔｍ）に従ってこれらのトルクデバイスを制御する。その後、今回の処理サイクルが終了する。
The processing of step S<b>216 is executed by the first manipulated
２－３．効果
以上説明した本実施形態によれば、ＭＧ１及びＭＧ２と、これらと比べて大きな応答遅れを有する内燃機関２０とをトルクデバイスとして備えるパワートレーンシステムにおいて、内燃機関２０の応答遅れを考慮したトルクデバイス制御が行われる。具体的には、まず、実施の形態１と同様に、すべてのトルクデバイス（内燃機関２０、ＭＧ１及びＭＧ２）を対象として線形計画問題Ｆを解くことにより、最適な操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ）が取得される。そして、応答遅れの大きなトルクデバイス（内燃機関２０）については、取得された操作量（Ｔｅ）に従って制御され、また、この指示エンジントルクＴｅに基づいて、応答遅れを考慮した予測エンジントルクＴｅ’が算出される。一方、残りのトルクデバイス（ＭＧ１、ＭＧ２）については、予測エンジントルクＴｅ’を前提とした新たな線形計画問題Ｆ’を解くことにより、予測エンジントルクＴｅ’の下で最適な操作量（Ｔｇ、Ｔｍ）が取得される。そして、再取得された操作量（Ｔｇ、Ｔｍ）に従って、これらのトルクデバイス（ＭＧ１、ＭＧ２）が制御される。
2-3. Effect According to the present embodiment described above, in a power train system including MG1 and MG2 and the
したがって、本実施形態のトルクデバイス制御によれば、内燃機関２０のように他のトルクデバイスと比べて応答遅れの大きなトルクデバイスが含まれていても、すべてのトルクデバイスの適切な操作量を決定できるように線形計画法を利用できるようになる。また、第２操作量決定部７８によっても、第１操作量決定部７２と同様に、複数の目標状態量の優先度に応じた操作量を適切に決定することができる。
Therefore, according to the torque device control of the present embodiment, even if a torque device such as the
３．実施の形態３
次に、図１０を参照して、本発明の実施の形態３について説明する。図１０は、本発明の実施の形態３に係るパワートレーンシステム８０の構成例を説明するための模式図である。図１０に示すパワートレーンシステム８０は、本発明に係る「１つ以上のトルクデバイス」として、内燃機関２０とともに、発電機８２及び電動機８４を備えている。また、パワートレーンシステム８０は、これらのトルクデバイスを制御する制御装置８６を備えている。発電機８２は、制御装置８６によるインバータ８８の制御によって、エンジントルクＴｅを用いた発電を行う。発電機８２によって生成された電力は、バッテリ９０に蓄えられる。電動機８４は、制御装置８６によるインバータ８８の制御によって、バッテリ９０に蓄えられた電力を利用して車輪３８を駆動する。このように、パワートレーンシステム８０は、いわゆるシリーズ方式のハイブリッドシステムである。付け加えると、図１０に示す例では、内燃機関２０及び発電機８２は車両の駆動力を直接的に発生させるものではないが、これらは車両の駆動に用いられる電力を生成するので「車両の駆動力の制御に関係する１つ以上のトルクデバイス」の例に相当する。
3.
A third embodiment of the present invention will now be described with reference to FIG. FIG. 10 is a schematic diagram for explaining a configuration example of a
パワートレーンシステム８０によって制御される状態量（制御量）の一例は、パワートレーンシステム１０と同様に、駆動トルクＴｐ、充放電量Ｐｃｈｇ及び回転数変化率ｄＮｇである。そして、本実施形態のトルクデバイスの操作量についても、パワートレーンシステム１０と同様に、エンジントルクＴｅ、発電機８２のトルクＴｇ及び電動機８４のトルクＴｍである。本実施形態で用いられる制御量と操作量との関係についても、以下の（３４）式に示すように、線形の状態方程式で表すことができる。
上述したパワートレーンシステム８０を対象として、（３４）式に示す状態方程式と線形計画法とを利用して、実施の形態１又は２と同様のトルクデバイス制御が実行されてもよい。なお、目的関数は、（２）式と同様の考え方に基づいて決定すればよい。制約条件についても、実施の形態１と同様の考え方に従って、状態量と操作量のそれぞれに関して適宜設定すればよい。（３４）式中のｃ（ｃ１１、ｃ１２、…）は、実施の形態１において説明したように、基本的にはハードウェア諸元に応じて定まる定数である。これらのことは、以下の実施の形態４～８についても同様である。
For
４．実施の形態４
次に、図１１を参照して、本発明の実施の形態４について説明する。図１１は、本発明の実施の形態４に係るパワートレーンシステム１００の構成例を説明するための模式図である。図１１に示すパワートレーンシステム１００は、有段式の自動変速機１０２と組み合わされた内燃機関２０と、モータジェネレータ１０４とが並列に連結されている。この例では、「車両の駆動力の制御に関係する１つ以上のトルクデバイス」として、内燃機関２０とともに、自動変速機１０２とモータジェネレータ１０４とが該当する。
4. Embodiment 4
Next, Embodiment 4 of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 11 is a schematic diagram for explaining a configuration example of a
より詳細には、車輪３８は、自動変速機１０２を介して内燃機関２０から伝達されたトルクと、モータジェネレータ１０４のトルクＴｍｇとによって駆動可能である。モータジェネレータトルクＴｍｇの発生に必要な電力は、バッテリ１０８から供給される。モータジェネレータ１０４は、各トルクデバイスを制御する制御装置１０６によるインバータ１１０の制御によって、内燃機関２０を用いた発電及び車両減速時の回生発電を行う。その結果として生成された電力はバッテリ１０８に蓄えられる。このように、パワートレーンシステム１００は、いわゆるパラレル方式のハイブリッドシステムである。
More specifically,
次に、制御装置１０６によって線形計画法を用いた操作量の決定に用いられる線形の状態方程式について説明する。ここで、自動変速機１０２は、複数のクラッチ１０２ａを内蔵しており、これらのクラッチ１０２ａの係合／解放を制御することによりギヤ段を切り替えるように構成されている。パワートレーンシステム１００によって制御される状態量（制御量）及び操作量の一例は、以下に説明するように、通常時（非変速時）と変速時とで異なるものとなる。
Next, a linear state equation used by the
具体的には、以下の（３５）式に示すように、通常時（非変速時）に用いられる状態量は、駆動トルクＴｐと充放電量Ｐｃｈｇであり、操作量は、エンジントルクＴｅとモータジェネレータトルクＴｍｇである。なお、以下の（３５）、（３６）式中のｃ（ｃ１１、ｃ１２、…）のうちの一部は、ギヤ段が変更されるとイナーシャ及びギヤ比が変わるので変化する。このことは、後述の（３７）～（４２）式についても同様である。
一方、以下の（３６）式に示すように、変速時に用いられる状態量は、駆動トルクＴｐ及び充放電量Ｐｃｈｇとともに、回転数変化率ｄωを含む。回転数変化率ｄωの一例は、エンジン回転数変化率ｄＮｅであり、或いは、これに代えて自動変速機１０２の入力軸の回転数変化率でもよい。また、操作量は、エンジントルクＴｅ及びモータジェネレータトルクＴｍｇとともに、ＴｃｒとＴｃｅとを含む。Ｔｃｒは、自動変速機１０２の上記複数のクラッチ１０２ａのうちで変速時に解放側になるクラッチのトルク容量である。Ｔｃｅは、変速時に係合側となるクラッチのトルク容量である。
５．実施の形態５
次に、図１２を参照して、本発明の実施の形態５について説明する。図１２は、本発明の実施の形態５に係るパワートレーンシステム１２０の構成例を説明するための模式図である。図１２に示すパワートレーンシステム１２０が備えるトルクデバイスは、パワートレーンシステム１０と同様に、内燃機関２０、ＭＧ１及びＭＧ２である。パワートレーンシステム１２０は、動力分割機構１２２の構成において、パワートレーンシステム１０と相違している。動力分割機構１２２は、第１プラネタリギヤユニット１２４、第２プラネタリギヤユニット１２６、低速用クラッチ１２８、高速用クラッチ１３０及び減速機構１３２を含む。制御装置１３４は、上記トルクデバイスを制御する。なお、図１２では、インバータ及びバッテリの図示は省略されている。
5. Embodiment 5
Next, Embodiment 5 of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 12 is a schematic diagram for explaining a configuration example of a
より詳細には、第１プラネタリギヤユニット１２４は、第１サンギヤ１２４ａ（Ｓ１）と第１キャリア１２４ｂ（Ｃ１）と第１リングギヤ１２４ｃ（Ｒ１）とを含む。第２プラネタリギヤユニット１２６は、第２サンギヤ１２６ａ（Ｓ２）と第２キャリア１２６ｂ（Ｃ２）と第２リングギヤ１２６ｃ（Ｒ２）とを含む。第１サンギヤ１２４ａはＭＧ１に連結され、第１キャリア１２４ｂは内燃機関２０に連結されている。第１リングギヤ１２４ｃは、図１に示す動力分割機構３４とは異なり、第２サンギヤ１２６ａに連結されており、これと一体的に回転自在である。
More specifically, the first
低速用クラッチ１２８は、第２サンギヤ１２６ａと第２キャリア１２６ｂとを連結可能に構成されている。高速用クラッチ１３０は、第２キャリア１２６ｂと第２リングギヤ１２６ｃとを連結可能に構成されている。これらのクラッチ１２８、１３０の一例はドグクラッチである。第２リングギヤ１２６ｃは、減速機構１３２に連結されている。また、ＭＧ２も、減速機構１３２に連結されている。減速機構１３２は、第２リングギヤ１２６ｃの出力軸の回転に対してＭＧ２の回転を減速させるように構成されている。第２リングギヤ１２６ｃからのトルクとＭＧ２トルクＴｍは、減速機構１３２及び減速機構３６を介して車輪３８に伝達される。以上のように、パワートレーンシステム１２０は、パワートレーンシステム１０と同様に、動力分割方式のハイブリッドシステムである。
The low-
上述したパワートレーンシステム１２０によれば、クラッチ１２８、１３０の係合／解放を制御することにより変速を行うことができる。具体的には、低速用クラッチ１２８が係合されると、第２サンギヤ１２６ａと第２キャリア１２６ｂとが一体的に回転可能となり、一方、高速用クラッチ１３０が係合されると、第２キャリア１２６ｂと第２リングギヤ１２６ｃとが一体的に回転可能となる。第２プラネタリギヤユニット１２６は、高速用クラッチ１３０が係合され、かつ低速用クラッチ１２８が解放された場合（高速モード）には、低速用クラッチ１２８が係合され、かつ高速用クラッチ１３０が解放された場合（低速モード）と比べて増速するように構成されている（各ギヤ比が選定されている）。
According to the
次に、制御装置１３４によって線形計画法を用いた操作量の決定に用いられる線形の状態方程式について説明する。本パワートレーンシステム１２０によって制御される状態量（制御量）及び操作量についても、以下に一例として示すように、通常時（非変速時）と変速時とで異なっている。
Next, a linear state equation used by the
具体的には、以下の（３７）式に示すように、通常時（非変速時）に用いられる制御量は、パワートレーンシステム１０と同様に、駆動トルクＴｐと充放電量ＰｃｈｇとＭＧ１回転数変化率ｄＮｇであり、操作量は、エンジントルクＴｅとＭＧ１トルクＴｇとＭＧ２トルクＴｍである。
一方、以下の（３８）式に示すように、変速時に用いられる制御量は、駆動トルクＴｐ、充放電量Ｐｃｈｇ及びＭＧ１回転数変化率ｄＮｇとともに、ＴｘｌとＴｘｈとを含む。Ｔｘｌは、低速モードが選択されている時に低速用クラッチ１２８が受け持つ必要のある伝達トルク（分担トルク）であり、Ｔｘｈは、高速モードが選択されている時に高速用クラッチ１３０が受け持つ必要のある伝達トルク（分担トルク）である。操作量は、通常時のそれと同じである。
付け加えると、（３８）式に示す変速時の例では、制御量の数は５つであり、操作量の数は３つである。このように制御量の数が操作量の数よりも多い例であっても、５つの制御量のすべてに優先順位を付けつつ線形計画問題を数学的に解くことは可能である。このため、（３８）式の通りに５つの状態量のすべてを目標状態量として線形計画問題を解くこととしてもよい。その一方で、陽に（直接的に）制御可能な制御量の数は操作量の数と同じ３つである。そこで、４、５番目の優先順位の制御量を（３８）式から除外したうえで（すなわち、制御量の数と操作量の数とを揃えたうえで）、線形計画問題を解くようにしてもよい。その結果、演算負荷を低減しつつ最適な操作量を決定できるようになる。このことは、次の実施の形態６の変速時の線形計画問題の例（（４０）式参照）についても同様である。 In addition, in the example of gear shifting shown in equation (38), the number of controlled variables is five and the number of manipulated variables is three. Even in such an example where the number of controlled variables is greater than the number of manipulated variables, it is possible to mathematically solve the linear programming problem while prioritizing all five controlled variables. For this reason, the linear programming problem may be solved with all five state quantities as the target state quantities as shown in equation (38). On the other hand, the number of explicitly (directly) controllable controlled variables is three, the same as the number of manipulated variables. Therefore, after excluding the controlled variables with the 4th and 5th priority from the equation (38) (that is, after matching the number of controlled variables and the number of manipulated variables), the linear programming problem is solved. good too. As a result, it becomes possible to determine the optimum manipulated variable while reducing the computational load. This is the same for the example of the linear programming problem (see equation (40)) during shifting in the sixth embodiment.
６．実施の形態６
次に、図１３を参照して、本発明の実施の形態６について説明する。図１３は、本発明の実施の形態６に係るパワートレーンシステム１４０の構成例を説明するための模式図である。図１３に示すパワートレーンシステム１４０は、制御装置１４２により制御されるトルクデバイスとして、内燃機関２０、ＭＧ１、ＭＧ２及び自動変速機１０２を備えている。なお、図１３では、インバータの図示は省略されている。
6. Embodiment 6
Next, Embodiment 6 of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 13 is a schematic diagram for explaining a configuration example of a
より詳細には、ＭＧ１は、内燃機関２０と自動変速機１０２との間に配置されている。自動変速機１０２の出力軸は、デファレンシャルギヤ１４４を介して後輪１４６と連結されている。後輪１４６は、内燃機関２０によって駆動可能である。また、後輪１４６は、電動機として機能するＭＧ１によっても駆動可能である。ＭＧ１は、発電機として機能し、内燃機関２０を用いた発電及び車両減速時の回生発電を行うこともできる。一方、ＭＧ２は、減速機構１４８及びデファレンシャルギヤ１５０を介して前輪１５２と連結されている。減速機構１４８とデファレンシャルギヤ１５０との間には、ドグクラッチ１５４が配置されている。ＭＧ２は、電動機として機能した時に前輪１５２を駆動可能であり、車両減速時には発電機として機能して回生発電を行うこともできる。バッテリ１０８は、発電機として機能するＭＧ１及びＭＧ２から電力の供給を受け、電動機として機能するＭＧ１及びＭＧ２に対して電力を供給する。このように、パワートレーンシステム１４０は、いわゆるシリーズ・パラレル方式のハイブリッドシステムである。
More specifically, MG1 is arranged between
次に、制御装置１４２によって線形計画法を用いた操作量の決定に用いられる線形の状態方程式について説明する。本パワートレーンシステム１４０によって制御される状態量（制御量）及び操作量については、以下に一例として示すように、通常時（非変速時）とクラッチ操作を伴う変速時とで異なっている。
Next, a linear state equation used by the
具体的には、以下の（３９）式に示すように、通常時（非変速時）に用いられる制御量は、前輪１５２の駆動トルクＴｐｆ、後輪１４６の駆動トルクＴｐｒ、及び充放電量Ｐｃｈｇである。操作量は、エンジントルクＴｅとＭＧ１トルクＴｍｇ１とＭＧ２トルクＴｍｇ２である。
一方、以下の（４０）式に示すように、クラッチ操作を伴う変速時に用いられる制御量は、駆動トルクＴｐｆ、Ｔｐｒ及び充放電量Ｐｃｈｇとともに、ＭＧ１回転数変化率ｄＮｇとＭＧ２回転数変化率ｄＮｍとＴｘとを含む。Ｔｘは、ドグクラッチ１５４が受け持つ必要のある伝達トルク（分担トルク）である。また、操作量は、エンジントルクＴｅ、ＭＧ１トルクＴｍｇ１及びＭＧ２トルクＴｍｇ２とともに、自動変速機１０２の各クラッチ容量Ｔｃｒ及びＴｃｅを含む。
７．実施の形態７
次に、本発明の実施の形態７について説明する。本実施形態のパワートレーンシステム（図示省略）は、車両の動力源として内燃機関２０のみを備えている。より詳細には、このパワートレーンシステムでは、内燃機関２０は、一例として自動変速機１０２（図１１参照）と組み合わされているものとする。
7. Embodiment 7
Next, Embodiment 7 of the present invention will be described. A powertrain system (not shown) of the present embodiment includes only an
次に、本実施形態の制御装置によって線形計画法を用いた操作量の決定に用いられる線形の状態方程式について説明する。以下の（４１）式に示すように、通常時（非変速時）に用いられる状態量は、駆動トルクＴｐであり、操作量は、エンジントルクＴｅである。一方、以下の（４２）式に示すように、変速時に用いられる制御量は、駆動トルクＴｐとともに、エンジン回転数変化率ｄＮｅを含む。また、操作量は、エンジントルクＴｅとともに、自動変速機１０２の変速時に解放側となるクラッチのトルク容量Ｔｃｒと、変速時に係合側となるクラッチのトルク容量Ｔｃｅとを含む。
８．実施の形態８
次に、本発明の実施の形態８について説明する。本実施形態のパワートレーンシステム（図示省略）は、車両の動力源として、モータジェネレータ１０４（図１１参照）のみを備えている。この例では、モータジェネレータ１０４は、外部電源から供給された電力、及びモータジェネレータ１０４による車両減速時の回生発電により生成された電力を蓄えるバッテリ（図示省略）から供給される電力により駆動される。
8. Embodiment 8
Next, an eighth embodiment of the present invention will be described. The power train system (not shown) of this embodiment includes only a motor generator 104 (see FIG. 11) as a power source for the vehicle. In this example, the
次に、本実施形態の制御装置によって線形計画法を用いた操作量の決定に用いられる線形の状態方程式について説明する。以下の（４３）式に示すように、制御量は、駆動トルクＴｐであり、操作量は、モータジェネレータトルクＴｍｇである。
９．実施の形態９
次に、図１４を参照して、本発明の実施の形態９について説明する。
9. Embodiment 9
Next, a ninth embodiment of the present invention will be described with reference to FIG.
９－１．実施の形態１～８に係るパワートレーンシステムの課題
実施の形態１（実施の形態２～８も同様）では、各制御量（Ｔｐ、Ｐｃｈｇ、ｄＮｇ）の目標値からの乖離を最小化しながら（（２）式参照）操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ）を算出する際に、各制御量の上下限に関する制約条件（（６）～（８）式参照）を常に守ることが要求される。その結果、各操作量をその制約条件（（９）～（１１）式参照）を満たす範囲内でどのように動かしても、制御量の上下限に関する制約条件を守れなくなることが起こり得る。このように操作量の算出の際に制御量の上下限に関する制約条件を守れない場合には、線形計画問題Ｆの解（実行可能解）が無い状態となる。したがって、線形計画問題Ｆを解く最適操作量探索器（実施の形態１の例では、操作量決定部５８）は、操作量を決定できなくなる。
9-1. Problems of Powertrain Systems According to
図１４は、制御量の上下限に関する制約条件を守れない状況の一例を説明するためのタイムチャートである。なお、図１４に示す動作例は、エンジントルクＴｅの応答遅れを考慮して操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ）が決定される実施の形態２に係るパワートレーンシステムを前提としている。図１４中の破線は、第１操作量決定部７２（図７参照）により決定された操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ）及びその決定時の制御量（Ｔｐ、Ｐｃｈｇ、ｄＮｇ）に対応している。同図中の実線は、第２操作量決定部７８（図７参照）により決定された操作量（Ｔｇ、Ｔｍ）及びその決定時の制御量（Ｔｐ、Ｐｃｈｇ、ｄＮｇ）に対応している。同図中の一点鎖線は、制御量及び操作量の各上下限制約値に対応している。図１４の横軸の１目盛り（隣接するサンプル時刻間の時間）は、トルクデバイス制御の制御周期に相当する。
FIG. 14 is a time chart for explaining an example of a situation in which the constraint conditions regarding the upper and lower limits of the control amount cannot be observed. Note that the operation example shown in FIG. 14 assumes the powertrain system according to
図１４に示す例では、期間（ｔ１～ｔ４）においては、回転数変化率ｄＮｇは上限制約値ｄＮｇｍｘをとり、かつ、この上限制約値ｄＮｇｍｘが負の値をとりつつ減少している。したがって、この期間では、回転数変化率ｄＮｇの制約条件を守るために、ＭＧ１回転数Ｎｇを低下させることが要求されている。 In the example shown in FIG. 14, during the period (t1 to t4), the rotational speed change rate dNg takes the upper limit constraint value dNgmx, and this upper limit constraint value dNgmx decreases while taking a negative value. Therefore, in this period, it is required to reduce the MG1 rotation speed Ng in order to comply with the constraint on the rotation speed change rate dNg.
図１に示すハードウェア構成を有するパワートレーンシステムでは、ＭＧ１回転数Ｎｇを低下させるためには、ＭＧ１トルクを下げる（負側で大きくする）又はエンジントルクＴｅを下げる必要がある。サンプル時刻ｔ２においては、ＭＧ１トルクＴｇを下げることで回転数変化率ｄＮｇの制約条件を守りつつ、操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ）を算出できている。 In the powertrain system having the hardware configuration shown in FIG. 1, in order to decrease the MG1 rotation speed Ng, it is necessary to decrease the MG1 torque (increase it on the negative side) or decrease the engine torque Te. At sample time t2, the manipulated variables (Te, Tg, Tm) can be calculated while keeping the constraint on the rotational speed change rate dNg by lowering the MG1 torque Tg.
サンプル時刻ｔ２においては、ＭＧ１トルクＴｇがその下限制約値Ｔｇｍｎに到達している。したがって、次のサンプル時刻ｔ３においては、第１操作量決定部７２は、回転数変化率ｄＮｇの制約条件を守るためにエンジントルクＴｅを下げることを指示する（破線）。既述したように、エンジントルクＴｅには応答遅れがあるので、エンジントルクＴｅは直ぐには低下しない。第２操作量決定部７８は、そのようなエンジントルクＴｅの応答遅れを考慮した予測エンジントルクＴｅ’（実線）に対応する操作量（Ｔｇ、Ｔｍ）を算出しようとする。しかしながら、この予測エンジントルクＴｅ’の下では、残りの操作量（Ｔｇ、Ｔｍ）をどのように操作しても、回転数変化率ｄＮｇの制約条件を守ることができない。このため、第２操作量決定部７８は、サンプル時刻ｔ３においては、操作量（Ｔｇ、Ｔｍ）を決定することができない。このことは、サンプル時刻ｔ４も同様である。
At sample time t2, MG1 torque Tg reaches its lower limit constraint value Tgmn. Therefore, at the next sample time t3, the first manipulated
９－２．実施の形態９に係る目的関数及び制約条件の設定例
実施の形態９に係るパワートレーンシステムは、以下に説明する点において、実施の形態１に係るパワートレーンシステム１０と相違している。具体的には、上述の課題に鑑み、本実施形態では、操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ）を決定するために用いられる目的関数及び制約条件の定式化の手法が、実施の形態１に対して次のように変更される。
9-2. Setting Example of Objective Function and Constraint Conditions According to Embodiment 9 A powertrain system according to Embodiment 9 differs from
次の（４４）式は、本実施形態において操作量決定部５８が操作量を決定するために用いる線形計画問題の目的関数（評価関数）ｆ’の一例を示している。また、以下の（３）～（５）、（９）～（１１）、（４５）～（５１）式は、この目的関数ｆ’とともに用いられる制約条件の一例を示している。
上記のように、本実施形態で用いられる制約条件では、各制御量（Ｔｐ、Ｐｃｈｇ、ｄＮｇ）の上下限制約値に関する（４５）～（５０）式が、実施の形態１で用いられる（６）～（８）式に対して変更されている。そして、これに付随して、（１２）式が（５１）式のように変更されている。より詳細には、（４５）～（５０）式中のｙｉ
－及びｙｉ
＋（ｉ＝４～９）は次の通りである。
ｙ４
－：下限制約値Ｔｐｍｎに対する駆動トルクＴｐの超過量
ｙ４
＋：下限制約値Ｔｐｍｎに対する駆動トルクＴｐの余裕量
ｙ５
－：上限制約値Ｔｐｍｘに対する駆動トルクＴｐの余裕量
ｙ５
＋：上限制約値Ｔｐｍｘに対する駆動トルクＴｐの超過量
ｙ６
－：下限制約値Ｗｉｎに対する充放電量Ｐｃｈｇの超過量
ｙ６
＋：下限制約値Ｗｉｎに対する充放電量Ｐｃｈｇの余裕量
ｙ７
－：上限制約値Ｗｏｕｔに対する充放電量Ｐｃｈｇの余裕量
ｙ７
＋：上限制約値Ｗｏｕｔに対する充放電量Ｐｃｈｇの超過量
ｙ８
－：下限制約値ｄＮｇｍｎに対する回転数変化率ｄＮｇの超過量
ｙ８
＋：下限制約値ｄＮｇｍｎに対する回転数変化率ｄＮｇの余裕量
ｙ９
－：上限制約値ｄＮｇｍｘに対する回転数変化率ｄＮｇの余裕量
ｙ９
＋：上限制約値ｄＮｇｍｘに対する回転数変化率ｄＮｇの超過量
As described above, in the constraint conditions used in the present embodiment, the expressions (45) to (50) regarding the upper and lower limit constraint values of each control amount (Tp, Pchg, dNg) are used in the first embodiment (6 ) to (8) are changed. Along with this, equation (12) is changed to equation (51). More specifically, y i − and y i + (i=4-9) in equations (45)-(50) are as follows.
y 4 − : Excess amount of drive torque Tp over lower limit constraint value Tpmn y 4 + : Margin amount of drive torque Tp over lower limit constraint value Tpmn y 5 − : Margin amount of drive torque Tp over upper limit constraint value Tpmx y 5 + : Upper limit Excess amount y 6 − of driving torque Tp with respect to constraint value Tpmx: Excess amount y 6 + of charge/discharge amount Pchg with respect to lower limit constraint value Win: Surplus amount y 7 − of charge/discharge amount Pchg with respect to lower limit constraint value Win: Upper limit constraint value Wout margin y 7 + of the charge/discharge amount Pchg against the upper limit constraint value Wout: excess amount y 8 − of the charge/discharge amount Pchg above the upper limit constraint value Wout: excess amount y 8 + of the rotation speed change rate dNg above the lower limit constraint value dNgmn: Margin y 9 − of rotational speed change rate dNg: Margin y 9 + of rotational speed change rate dNg with respect to upper limit constraint value dNgmx: Excess amount of rotational speed change rate dNg with respect to upper limit constraint value dNgmx
上記のｙｉ －及びｙｉ ＋（ｉ＝４～９）を用いる（４５）～（５０）式により、制御量の上下限制約が、（６）～（８）式による不等式制約から等式制約に変更されている。なお、操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ）の上下限に関する制約条件（上述の（９）～（１１）式参照）については、本実施形態においても、実施の形態１等と同様に常に守ることが要求される。 Using the above y i − and y i + (i=4 to 9), the upper and lower limits of the control amount are obtained from the equations (45) to (50) using the inequality constraints of the equations (6) to (8). Constraints have been changed. Constraints on the upper and lower limits of the manipulated variables (Te, Tg, Tm) (see the above formulas (9) to (11)) must always be observed in this embodiment as well as in the first embodiment. is required.
そのうえで、本実施形態の目的関数ｆ’は、（２）式の右辺と同じ３つの項（目標値に対する各制御量の乖離量の３つの項）とともに、制約値に対する各制御量の超過量に関する３つの項を有している。より詳細には、後者の３つの項に関し、ｙ４ －とｙ５ ＋との和（ｙ４ －とｙ５ ＋）は、上下限制約値Ｔｐｍｎ又はＴｐｍｘに対する駆動トルクＴｐの超過量をまとめて表現したものである。Ｐ４は、この超過量（ｙ４ －とｙ５ ＋）の優先度に相当する。同様に、和（ｙ６ －とｙ７ ＋）は上下限制約値Ｗｉｎ又はＷｏｕｔに対する充放電量Ｐｃｈｇの超過量に相当し、Ｐ５はこの超過量（ｙ６ －とｙ７ ＋）の優先度に相当する。和（ｙ８ －とｙ９ ＋）は上下限制約値ｄＮｇｍｎ又はｄＮｇｍｘに対する回転数変化率ｄＮｇの超過量に相当し、Ｐ６はこの超過量（ｙ８ －とｙ９ ＋）の優先度に相当する。 In addition, the objective function f' of the present embodiment has the same three terms as the right side of the equation (2) (three terms of deviation of each controlled variable from the target value), and It has three terms. More specifically, with respect to the latter three terms, the sum of y 4 − and y 5 + (y 4 − and y 5 + ) collectively represents the excess amount of drive torque Tp with respect to the upper and lower limit values Tpmn or Tpmx. It is an expression. P 4 corresponds to the priority of this excess amount (y 4 − and y 5 + ). Similarly, the sum (y 6 − and y 7 + ) corresponds to the excess amount of the charge/discharge amount Pchg with respect to the upper and lower limit constraint values Win or Wout, and P 5 is the priority of this excess amount (y 6 − and y 7 + ). equivalent to degrees. The sum (y 8 - and y 9 + ) corresponds to the excess amount of rotation speed change rate dNg with respect to the upper and lower limit constraint values dNgmn or dNgmx, and P 6 is the priority of this excess amount (y 8 - and y 9 + ). Equivalent to.
また、本実施形態では、優先度Ｐ１～Ｐ６の高低は、一例として次のように設定されている。すなわち、各制約値（複数の制約条件）を守る際の優先度Ｐ４～Ｐ６が、各制御量の目標値の達成に関する優先度Ｐ１～Ｐ３よりも高くなるように設定されている（Ｐ４～Ｐ６＞Ｐ１～Ｐ３）。優先度Ｐ４～Ｐ６の間での優先度の高低、及び、優先度Ｐ１～Ｐ３の間での優先度の高低の設定は任意である。一例として、優先度Ｐ４～Ｐ６は、駆動トルクＴｐの優先度Ｐ４が最も高く、次いで回転数変化率ｄＮｇの優先度Ｐ６が高く、充放電量Ｐｃｈｇの優先度Ｐ５が最も低くなるように設定されている（Ｐ４＞Ｐ６＞Ｐ５）。優先度Ｐ１～Ｐ３の高低の設定の一例は、実施の形態１と同じである（Ｐ１＞Ｐ３＞Ｐ２）。 Further, in this embodiment, the levels of the priorities P 1 to P 6 are set as follows as an example. That is, the priorities P 4 to P 6 for observing each constraint value (a plurality of constraint conditions) are set to be higher than the priorities P 1 to P 3 for achieving the target value of each controlled variable. (P 4 -P 6 >P 1 -P 3 ). It is arbitrary to set the priority between the priorities P 4 to P 6 and the priority between the priorities P 1 to P 3 . As an example, among the priorities P 4 to P 6 , the priority P 4 for the drive torque Tp is the highest, the priority P 6 for the rotation speed change rate dNg is the next highest, and the priority P 5 for the charge/discharge amount Pchg is the lowest. (P 4 >P 6 >P 5 ). An example of how the priorities P 1 to P 3 are set is the same as in the first embodiment (P 1 >P 3 >P 2 ).
本実施形態の目的関数ｆ’における優先度Ｐ１～Ｐ６の具体例は、実施の形態１と同様の考え方に基づく優先順位である。また、優先度Ｐ１～Ｐ６の他の具体例として、既述したように、重みが用いられてもよい。そのうえで、（４４）式の目的関数ｆ’及び（３）～（５）、（９）～（１１）、（４５）～（５１）式に示す制約条件を利用する本実施形態の線形計画問題を解いて操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ）を決定する手法としては、例えば、実施の形態１で説明した手法を用いることができる。 Specific examples of the priorities P 1 to P 6 in the objective function f' of this embodiment are priorities based on the same idea as in the first embodiment. As another specific example of the priorities P 1 to P 6 , weights may be used as described above. Then, the linear programming problem of this embodiment using the objective function f' of the equation (44) and the constraints shown in the equations (3) to (5), (9) to (11), (45) to (51) As a method for determining the manipulated variables (Te, Tg, Tm) by solving, for example, the method described in the first embodiment can be used.
９－３．作用効果
上述した本実施形態の目的関数ｆ’及び制約条件の利用により、操作量決定部５８は、上述の優先度Ｐ１～Ｐ６が高い順で（４４）式の各項が小さくなるように操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ）を決定する。このような操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ）の決定に関しては、制約値に関する３つの超過量の項（Ｐ４（ｙ４
－＋ｙ５
＋）、Ｐ５（ｙ６
－＋ｙ７
＋）及びＰ６（ｙ８
－＋ｙ９
＋））に着目すると、次のことがいえる。すなわち、優先度Ｐ４～Ｐ６が高い順で各超過量の最小化が図られる。換言すると、優先度Ｐ４～Ｐ６が低い順で各超過量が最小化されにくくなることになる。その結果、操作量が決定された際の各超過量は、優先度（Ｐ４～Ｐ６）が低い順で大きくなる。
9-3. Effect By using the objective function f' and the constraint conditions of the present embodiment described above, the manipulated
したがって、本実施形態によれば、操作量決定部５８（本発明に係る「第１操作量決定部」の一例に相当）は、制約値に関する複数の制約条件を守ると操作量が定まらない場合（より詳細には、実施の形態１の（６）～（１１）式を守ると操作量が定まらない場合）には、次のような処理が実行されることになる。すなわち、優先度Ｐ４～Ｐ６が低い順で当該複数の制約条件を緩めつつ、操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ）が決定される。このように制約条件を必要に応じて緩めることにより、操作量が決まらないことを回避できる。 Therefore, according to the present embodiment, the manipulated variable determining section 58 (corresponding to an example of the "first manipulated variable determining section" according to the present invention) is configured so that when the manipulated variable cannot be determined by observing a plurality of constraint conditions regarding the constraint value, (More specifically, when the manipulated variable cannot be determined according to the formulas (6) to (11) of the first embodiment), the following processing is executed. That is, the manipulated variables (Te, Tg, Tm) are determined while relaxing the plurality of constraints in order of priority P 4 to P 6 . By loosening the constraint as necessary in this way, it is possible to avoid the operation amount being undetermined.
（定式化の変更の意義の補足）
付け加えると、制約条件を必要に応じて緩めるために定式化の変更を利用する本実施形態によれば、以下に説明する理由によって操作量が決まらないことを回避できる。すなわち、本実施形態では、（４５）～（５０）式の利用により、制御量の上下限制約が（６）～（８）式による不等式制約から等式制約に変更されている。そして、これらの等式制約は、（４５）式を例に挙げると、制御量の組み合わせ（ｃ１１ｘ１＋ｃ１２ｘ２＋ｃ１３ｘ３）に対して、制約値（Ｔｐｍｎ）に対する制御量（Ｔｐ）の正の超過量（ｙ４
－）を加え、かつ、正の余裕量（ｙ４
＋）を引いて得られる値が制約値（Ｔｐｍｎ）になるというものである。このような等式制約であれば、制御量のある組み合わせが与えられたときに、超過量（ｙ４
－等）又は余裕量（ｙ４
＋等）がどのような値であっても各等式が成立することになる。したがって、線形計画問題の解が無い（すなわち、操作量が決まらない）という事態を回避できる。
(Supplement to the significance of the change in formulation)
In addition, according to the present embodiment, which utilizes changes in formulation to loosen constraints as needed, it is possible to avoid undetermined manipulated variables for reasons explained below. That is, in this embodiment, the upper and lower limits of the control amount are changed from the inequality constraints by the equations (6) to (8) to the equality constraints by using the equations (45) to (50). Taking equation ( 45) as an example, these equality constraints are the control amount ( The value obtained by adding the positive excess amount (y 4 − ) to Tp) and subtracting the positive margin amount (y 4 + ) is the constraint value (Tpmn). With such an equality constraint , when a certain combination of control variables is given, each equal formula will be established. Therefore, it is possible to avoid the situation where there is no solution to the linear programming problem (that is, the manipulated variable is not determined).
（制御量の超過量の最小化）
また、（４４）式で表される目的関数ｆ’の利用により、各制約値に関する制約条件を緩める場合には、既述したように、優先度Ｐ４～Ｐ６が高い順で各超過量の最小化が図られることになる。つまり、操作量決定部５８によれば、複数の制約条件（第２制約条件）のそれぞれに対応する上限制約値又は下限制約値に対する超過量を優先度が高い順で最小化させつつ当該複数の制約条件が緩められる。このように、本実施形態によれば、優先度を考慮しながら制御量の超過量を適宜最小化（最適化）しつつ、操作量が決まらないことを回避できる。
(Minimization of excess control amount)
Further, by using the objective function f' represented by the formula (44), when the constraint conditions for each constraint value are loosened, as described above, each excess amount is minimized. That is, according to the operation
（優先度の設定：Ｐ４～Ｐ６＞Ｐ１～Ｐ３）
さらに、本実施形態では、制御量の各制約値を守る際の優先度Ｐ４～Ｐ６が、各制御量の目標値の達成に関する優先度Ｐ１～Ｐ３よりも高くなるように設定されている。このような設定によれば、各制御量の目標値の達成よりも各制御量の上下限制約値の超過を抑制しつつ、制約条件を守れない場合には優先度Ｐ４～Ｐ６が低い順で制約条件を緩める（上下限制約値の超過を許容する）ことが可能となる。なお、本実施形態では、（３）～（５）式で表された制約条件が本発明に係る「第１制約条件」の一例に相当し、（４５）～（５０）式で表された制約条件が本発明に係る「第２制約条件」の一例に相当する。
(Priority setting: P 4 to P 6 >P 1 to P 3 )
Furthermore, in the present embodiment, the priorities P 4 to P 6 for observing the respective constraint values of the controlled variables are set to be higher than the priorities P 1 to P 3 for achieving the target values of the controlled variables. ing. According to such a setting, while suppressing the excess of the upper and lower limit constraint values of each control amount rather than achieving the target value of each control amount, the priority P 4 to P 6 is low when the constraint conditions cannot be observed. It is possible to relax the constraints in order (to allow exceeding of the upper and lower limit constraints). In the present embodiment, the constraints represented by formulas (3) to (5) correspond to an example of the "first constraint" according to the present invention, and are represented by formulas (45) to (50). The constraint corresponds to an example of the "second constraint" according to the present invention.
９－４．変形例
９－４－１．実施の形態２～８への定式化の変更手法の適用例
実施の形態９において上述した定式化の変更手法は、第１操作量決定部７２（図７参照）及び第２操作量決定部７８（図７参照）を備える実施の形態２に係るパワートレーンシステムに対して適用されてもよい。具体的には、第１操作量決定部７２に関しては、例えば実施の形態９において説明した操作量決定部５８と同様の手法で、目的関数及び制約条件の定式化の手法が変更されてもよい。また、操作量（Ｔｇ及びＴｍのみ）の探索及び決定のために第２操作量決定部７８によって解かれる線形計画問題Ｆ’に関しても、（４４）式に示す目的関数ｆ’を用いつつ、例えば次のような制約条件式を用いるようにすればよい。すなわち、ここでいう制約条件式は、（４５）～（５０）式のそれぞれの左辺のエンジントルクｘ１の項をそれぞれの右辺に移動させるように（４５）～（５０）式を変形し、かつ、予測操作量算出部７６により算出された予測エンジントルクＴｅ’をこれらの式中の変数ｘ１に代入することによって得られる。
9-4. Modification 9-4-1. Application Example of Modification Method of Formulation to
上述のようになされた定式化の変更を伴う第２操作量決定部７８によれば、「複数の制約条件を守ると１つ以上の操作量が定まらない場合には、優先度が低い順で複数の制約条件の少なくとも１つを緩めつつ、１つ以上の操作量を決定する処理」が実行されることになる。 According to the second manipulated variable determination unit 78 with the change in formulation made as described above, "If one or more manipulated variables cannot be determined by observing a plurality of constraints, the order of priority is low. "The process of determining one or more manipulated variables while relaxing at least one of a plurality of constraints" is executed.
また、上記の定式化の変更を伴う第２操作量決定部７８によれば、「１つ以上の目標状態量に関する１つ以上の第１制約条件と、１つ以上の状態量の上限制約値及び下限制約値の少なくとも一方に関する１つ以上の第２制約条件と、を含む複数の制約条件」を有する場合に、次のような設定が用いられてもよい。すなわち、当該第２制約条件の優先度は、当該第１制約条件の優先度よりも高くなるように設定されてもよい。 Further, according to the second manipulated variable determination unit 78 with the above change in formulation, "one or more first constraint conditions related to one or more target state quantities and one or more upper limit constraint values of state quantities and one or more second constraints relating to at least one of the lower bound constraint values", the following settings may be used. That is, the priority of the second constraint may be set higher than the priority of the first constraint.
さらに、上記の定式化の変更を伴う第２操作量決定部７８によれば、「複数の制約条件を守ると１つ以上の操作量が定まらないときに当該複数の制約条件に含まれる複数の第２制約条件を緩める場合には、複数の第２制約条件のそれぞれに対応する上限制約値又は下限制約値に対する超過量を優先度が高い順で最小化させつつ複数の第２制約条件を緩める処理」が実行されてもよい。 Furthermore, according to the second manipulated variable determination unit 78 with the above change in formulation, "when one or more manipulated variables cannot be determined by observing a plurality of constraints, a plurality of constraints included in the plurality of constraints When loosening the second constraint conditions, the plurality of second constraint conditions are loosened while minimizing the amount of excess over the upper limit constraint value or the lower limit constraint value corresponding to each of the plurality of second constraint conditions in descending order of priority. processing" may be performed.
また、上述した定式化の変更手法は、他の実施の形態３～８に係るパワートレーンシステムに対して適用されてもよい。
Further, the method of changing the formulation described above may be applied to powertrain systems according to
９－４－２．定式化の他の変更例
上述した実施の形態９における（４４）式では、同一の制御量に対する上下限制約値のそれぞれの超過量には、同じ優先度Ｐ４、Ｐ５又はＰ６が与えられている。しかしながら、制御量の上下限制約値の超過量に対する優先度の与え方は、上記の例に限らず、例えば、以下の（５２）式に示す手法であってもよい。すなわち、（５２）式に示す目的関数ｆ’’では、超過量ｙ４
－、ｙ５
＋、ｙ６
－、ｙ７
＋、ｙ８
－及びｙ９
＋に対し、それぞれ優先度Ｐ４～Ｐ９が与えられている。このように、同一の制御量に対する上限制約値の超過量と下限制約値の超過量のそれぞれに優先度が個別に与えられてもよい。
また、実施の形態９における（４５）～（５０）式に示す制約条件の例では、各制御量の上下限制約値のそれぞれの数は、それぞれ１つである。しかしながら、同一の制御量に対する上限制約値又は下限制約値の数は、２つ以上であってもよい。換言すると、同一の上限制約値又は下限制約値に対する制約条件（制約式）が２つ以上設定されてもよい。 Further, in the examples of the constraint conditions shown in the expressions (45) to (50) in the ninth embodiment, the number of upper and lower limit constraint values for each control amount is one. However, the number of upper limit constraint values or lower limit constraint values for the same controlled variable may be two or more. In other words, two or more constraint conditions (constraint expressions) may be set for the same upper limit constraint value or lower limit constraint value.
より詳細には、例えば、同一の制御量に対する上限制約値及び下限制約値のそれぞれの数が２つの例では、２つの上限制約値及び２つの下限制約値のそれぞれに対して個別に優先度が与えられてもよい。また、この例では、２つの上限制約値（例えば、Ｔｐｍｘ１及びＴｐｍｘ２）及び２つの下限制約値（例えば、Ｔｐｍｎ１及びＴｐｍｎ２）のうち、一対の上下限制約値（Ｔｐｍｘ１とＴｐｍｎ１）に対して１つの優先度が与えられ、かつ、他の一対の上下限制約値（Ｔｐｍｘ２とＴｐｍｎ２）に対して他の１つの優先度が与えられてもよい。 More specifically, for example, in an example where there are two upper limit constraint values and two lower limit constraint values for the same control amount, priority is given to each of the two upper limit constraint values and the two lower limit constraint values. may be given. Also, in this example, of the two upper limit constraint values (for example, Tpmx1 and Tpmx2) and the two lower limit constraint values (for example, Tpmn1 and Tpmn2), one A priority may be given, and one other priority may be given to another pair of upper and lower constraint values (Tpmx2 and Tpmn2).
また、以下の（５３）式は、後者の優先度の与え方を具体的に例示したものである。また、（５３）式における優先度Ｐ１～Ｐ９の高低の一例は、Ｐ７＞Ｐ９＞Ｐ８＞Ｐ６＞Ｐ５＞Ｐ４＞Ｐ１＞Ｐ３＞Ｐ２である。なお、（５３）式に示す例では、駆動トルクＴｐは、２つの下限制約値Ｔｐｍｎ１及びＴｐｍｎ２（Ｔｐｍｎ２＜Ｔｐｍｎ１）と、２つの上限制約値Ｔｐｍｘ１及びＴｐｍｘ２（Ｔｐｍｘ２＞Ｔｐｍｘ１）とを有する。そして、超過量ｙ４
－及びｙ４’－は、それぞれ、下限制約値Ｔｐｍｎ１及びＴｐｍｎ２に対する駆動トルクＴｐの超過量である。超過量ｙ５
＋及びｙ５’＋は、それぞれ、上限制約値Ｔｐｍｘ１及びＴｐｍｘ２に対する駆動トルクＴｐの超過量である。このことは、他の充放電量Ｐｃｈｇの２つの下限制約値Ｗｉｎ１及びＷｉｎ２（Ｗｉｎ２＜Ｗｉｎ１）と、２つの上限制約値Ｗｏｕｔ１及びＷｏｕｔ２（Ｗｏｕｔ２＞Ｗｏｕｔ１）と、超過量ｙ６
－、ｙ６’－、ｙ７
＋及びｙ７’＋についても同様である。また、上記は、回転数変化率ｄＮｇの２つの下限制約値ｄＮｇｍｎ１及びｄＮｇｍｎ２（ｄＮｇ２ｍｎ２＜ｄＮｇｍｎ１）、２つの上限制約値ｄＮｇｍｘ１及びｄＮｇｍｘ２（ｄＮｇｍｘ２＞ｄＮｇｍｘ１）と、超過量ｙ８
－、ｙ８’－、ｙ９
＋及びｙ９’＋についても同様である。
以上例示したように、実施の形態９に係る定式化の変更手法に関し、目的関数（評価関数）の形及び優先度の与え方、並びに制約条件の数（上下限制約値の数）は任意に決定することができる。付け加えると、上述した定式化の変更手法の要点は、制御量の上下限制約値を不等式制約ではなく等式制約で扱うとともに、目的関数において優先度に応じたペナルティを上下限制約値の超過量に対して与えることである。 As exemplified above, regarding the method of changing the formulation according to the ninth embodiment, the form of the objective function (evaluation function), how to give priority, and the number of constraints (the number of upper and lower limit constraint values) can be set arbitrarily. can decide. In addition, the main point of the modification method of the above formulation is that the upper and lower limit constraints of the control amount are handled by equality constraints instead of inequality constraints, and the penalty according to the priority in the objective function is the amount exceeding the upper and lower limit constraints. is to give to
１０．実施の形態１０
次に、図１５～図１８を参照して、本発明の実施の形態１０及びその変形例について説明する。本実施形態は、９－１．に記載の課題への対策の他の例に相当する。ただし、本実施形態では、実施の形態９のような定式化は行われない。本実施形態に係るパワートレーンシステムは、以下に説明する処理が追加的に行われる点において、実施の形態１に係るパワートレーンシステム１０と相違している。
10.
Next, a tenth embodiment of the present invention and its modification will be described with reference to FIGS. 15 to 18. FIG. 9-1. This corresponds to another example of countermeasures to the problems described in . However, in this embodiment, formulation like the ninth embodiment is not performed. The powertrain system according to the present embodiment differs from the
１０－１．概要
本実施形態では、操作量決定部５８は、制御量（Ｔｐ、Ｐｃｈｇ、ｄＮｇ）の制約値に関する複数の制約条件（（６）～（１１）式）を守ると操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ）が定まらない場合には、優先度（より詳細には、例えば優先順位）が低い順で制約値を順番に拡大する。なお、ここでいう「制約値を拡大する」とは、上限制約の場合は値を大きくすることを意味し、下限制約の場合は値を小さくすることを意味する。
10-1. Overview In the present embodiment, the manipulated
本実施形態では、操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ）をどのように動かしても制御量の制約値に関する複数の制約条件を守れない場合には、上記のような制約値の拡大を利用して、優先順位が低い順で複数の制約条件のうちの１つを緩めつつ操作量が決定される。 In this embodiment, when a plurality of constraint conditions regarding the constraint values of the control amount cannot be observed no matter how the manipulated variables (Te, Tg, Tm) are moved, expansion of the constraint values as described above is used. , the manipulated variables are determined while relaxing one of the plurality of constraints in descending order of priority.
１０－２．制御装置の処理
図１５は、本発明の実施の形態１０に係るトルクデバイス制御に関する処理のルーチンを示すフローチャートである。なお、図１５に示すルーチン中のＳ１００～Ｓ１１０及びＳ１１４の処理については、実施の形態１において既述した通りである。
10-2. Processing of Control Device FIG. 15 is a flow chart showing a processing routine relating to torque device control according to the tenth embodiment of the present invention. It should be noted that the processes of S100 to S110 and S114 in the routine shown in FIG. 15 are as described in the first embodiment.
図１５に示すルーチンの処理は、ステップＳ１０８の判定結果が否定的である場合にはステップＳ３００に進む。ステップＳ３００では、制御装置５０（操作量決定部５８）は、ステップＳ１１２と同様の処理によって、初期基底解を探索する。 The processing of the routine shown in FIG. 15 proceeds to step S300 when the determination result of step S108 is negative. In step S300, the control device 50 (manipulated variable determination unit 58) searches for an initial basis solution by the same process as in step S112.
次いで、ステップＳ３０２では、操作量決定部５８は、初期基底解があるか否かを判定する。この判定は、目的関数ｚ（実施の形態１の（３２）式参照）がゼロになるか否か（つまり、人為変数ｔｉがすべてゼロになるか否か）に基づいて行われる。その結果、ステップＳ３０２の判定結果が肯定的である場合（目的関数ｚがゼロになる場合）には、初期基底解を取得したうえで、処理はステップＳ１１４に進む。
Next, in step S302, the manipulated
一方、ステップＳ３０２の判定結果が否定的である場合（目的関数ｚがゼロにならない場合）には、初期基底解がない（制約条件を満たす実行可能解がない）と判定される。その後、処理はステップＳ３０４に進む。 On the other hand, when the determination result of step S302 is negative (when the objective function z does not become zero), it is determined that there is no initial basis solution (there is no feasible solution that satisfies the constraint conditions). After that, the process proceeds to step S304.
ここで、制御量（Ｔｐ、Ｐｃｈｇ、ｄＮｇ）の各制約値（上下限制約値Ｔｐｍｎ、Ｔｐｍｘ、Ｗｉｎ、Ｗｏｕｔ、ｄＮｇｍｎ、ｄＮｇｍｘ）には、それぞれ優先順位（優先度）Ｐ４～Ｐ９が与えられているものとする。優先順位Ｐ４～Ｐ９の高低は、実施の形態９においても説明したように任意に設定可能である。ステップＳ３０４では、操作量決定部５８は、優先順位Ｐ４～Ｐ９に応じて（より詳細には、優先順位Ｐ４～Ｐ９が低い順で）制約値を拡大させる。なお、ステップＳ３０４の処理は、ステップＳ３０２の判定結果が肯定的になるまで、必要に応じて繰り返し実行される。
Here, each constraint value (upper and lower limit constraint values Tpmn, Tpmx, Win, Wout, dNgmn, dNgmx) of the control amount (Tp, Pchg, dNg) is given a priority (priority) P 4 to P 9 respectively. shall be provided. The priority levels P 4 to P 9 can be arbitrarily set as described in the ninth embodiment. In step S304, the operation
図１６は、ステップＳ３０４の処理において利用される制約値の拡大手法の一例に関するルーチンを示すフローチャートである。本実施形態で用いられる制御量の制約値の数は上述のように６つであるが、ここでは、説明の簡素化のために、制約値が制約値Ａ、Ｂの２つのみで、かつ、制約値Ｂよりも制約値Ａの優先順位が高い例を挙げて、制約値の拡大手法が説明される。 FIG. 16 is a flow chart showing a routine relating to an example of a constraint value expansion method used in the process of step S304. Although the number of constraint values for the control amount used in this embodiment is six as described above, here, for simplicity of explanation, the constraint values are only two constraint values A and B, and , and the constraint value A has a higher priority than the constraint value B, the method of enlarging the constraint values will be explained.
図１６に示すルーチンでは、操作量決定部５８は、まず、ステップＳ４００において、優先順位が相対的に低い制約値Ｂを任意の所定量だけ拡大する。次いで、ステップＳ４０２では、操作量決定部５８は、制約値Ｂの総拡大量が判定値ｃ以下であるか否かを判定する。ここでいう制約値Ｂの総拡大量は、例えば、本ルーチンの処理の開始時の制約値Ｂ（初期値）に対する現在の制約値Ｂの差に相当する。或いは、この総拡大量は、後述のステップＳ４１２の処理によって判定値ｃが更新された際にゼロにリセットされてもよい。
In the routine shown in FIG. 16, the operation
ステップＳ４０２の判定結果が肯定的である場合（制約値Ｂの総拡大量≦判定値ｃ）には、処理はステップＳ４０４に進む。ステップＳ４０４では、操作量決定部５８は、ステップＳ４００の処理による拡大後の値で制約値Ｂを更新する。その後、今回の処理サイクルが終了される。
If the determination result in step S402 is affirmative (total expansion amount of constraint value B≦determination value c), the process proceeds to step S404. In step S404, the manipulated
一方、ステップＳ４０２の判定結果が否定的である場合、つまり、制約値Ｂの総拡大量が判定値ｃを超えた場合（制約値Ｂの総拡大量＞判定値ｃ）には、処理はステップＳ４０６に進む。ステップＳ４０６では、操作量決定部５８は、制約値Ｂに代え、優先順位が相対的に高い制約値Ａを任意の所定量だけ拡大する。次いで、ステップＳ４０８では、操作量決定部５８は、制約値Ａの総拡大量が判定値ｄ以下であるか否かを判定する。ステップＳ４０８の判定処理は、ステップＳ４０２のそれと同様の考え方に基づいている。ただし、判定値ｄは、判定値ｃと同じでもよいし、異なっていてもよい。
On the other hand, if the determination result in step S402 is negative, that is, if the total expansion amount of constraint value B exceeds the judgment value c (total expansion amount of constraint value B > judgment value c), the process proceeds to step Proceed to S406. In step S406, the operation
ステップＳ４０８の判定結果が肯定的である場合（制約値Ａの総拡大量≦判定値ｄ）には、処理はステップＳ４１０に進む。ステップＳ４１０では、操作量決定部５８は、ステップＳ４０６の処理による拡大後の値で制約値Ａを更新する。その後、今回の処理サイクルが終了される。なお、制約値Ｂに関しては、このように処理がステップＳ４１０に進んだ場合には、ステップＳ４００の処理による拡大後の値を用いた制約値Ｂの更新は行われない。
If the determination result in step S408 is affirmative (total expansion amount of constraint value A≦determination value d), the process proceeds to step S410. In step S410, the manipulated
一方、ステップＳ４０８の判定結果が否定的である場合（制約値Ａの総拡大量＞判定値ｄ）、つまり、制約値Ｂの総拡大量が判定値ｃを超えているだけでなく、制約値Ａの総拡大量も判定値ｄを超えた場合には、処理はステップＳ４１２に進む。ステップＳ４１２では、操作量決定部５８は、判定値ｃ、ｄをそれぞれ所定量だけ拡大することによって、これらの判定値ｃ、ｄを更新する。なお、判定値ｃと判定値ｄとは、同じ所定量だけ拡大されてもよいし、互いに異なる所定量によって拡大されてもよい。ステップＳ４１２の処理の後に、処理はステップＳ４０４に進む。すなわち、このように処理がステップＳ４０８及びＳ４１２を経由してステップＳ４０４に進んだ場合には、ステップＳ４００の処理による拡大後の値を用いた制約値Ｂの更新が再開される。
On the other hand, if the determination result in step S408 is negative (total expansion amount of constraint value A>determination value d), that is, not only is the total expansion amount of constraint value B exceeding the determination value c, but the constraint value If the total enlargement amount of A also exceeds the determination value d, the process proceeds to step S412. In step S412, the operation
１０－３．作用効果
上述した図１６に示す制約値の拡大手法によれば、まず、優先順位が相対的に低い制約値Ｂが徐々に増やされる。その結果として制約値Ｂが判定値ｃを超えた場合には、次に、優先順位が相対的に高い制約値Ａが徐々に増やされる。その結果として制約値Ａが判定値ｄを超えた場合には、判定値ｃ、ｄが拡大される。その後は、拡大された判定値ｃを超えるまで、再び制約値Ｂが徐々に増やされる。以下、同様である。
10-3. Effects According to the constraint value expansion technique shown in FIG. 16 described above, first, the constraint value B, which has a relatively low priority, is gradually increased. As a result, when the constraint value B exceeds the judgment value c, then the constraint value A, which has a relatively high priority, is gradually increased. As a result, when the constraint value A exceeds the judgment value d, the judgment values c and d are enlarged. After that, the constraint value B is gradually increased again until the expanded judgment value c is exceeded. The same applies hereinafter.
上述のように、本拡大手法によれば、ステップＳ３０２において初期基底解がない（すなわち、複数の制約条件を守ると操作量が定まらない）と判定された場合には、優先順位が低い順で順番に制約値を拡大できるようになる。そして、本拡大手法は、２つの制約値Ａ、Ｂの例に代え、３つ以上の制約値の例に対しても拡張して適用可能である。したがって、例えば本拡大手法を応用することにより、ステップＳ３０４において本実施形態で用いられる６つの制約値（Ｔｐｍｎ等）を対象として、優先順位Ｐ４～Ｐ９が低い順で制約値を順番に拡大できることが分かる。 As described above, according to this enlargement method, when it is determined in step S302 that there is no initial basis solution (that is, the manipulated variable cannot be determined if a plurality of constraints are observed), Constraint values can be expanded in order. Further, instead of the example of two constraint values A and B, this expansion method can also be expanded and applied to examples of three or more constraint values. Therefore, for example, by applying this expansion method, in step S304, the six constraint values (Tpmn, etc.) used in this embodiment are targeted, and the constraint values are expanded in order of priority P 4 to P 9 in descending order. I know you can.
以上説明したように、本実施形態によれば、Ｔｐｍｎ等の６つの制約値（すなわち、複数の制約条件）を守れない場合には、優先順位（優先度）Ｐ４～Ｐ９が低い順で制約値を順番に拡大しつつ（すなわち、当該複数の制約条件のうちの１つを順番に緩めつつ）、操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ）を決定できるようになる。このため、本実施形態においても、このように制約条件を必要に応じて緩めることにより、操作量が決まらないことを回避できる。 As described above, according to the present embodiment, when the six constraint values (that is, a plurality of constraint conditions) such as Tpmn cannot be observed, the priorities (priorities) P 4 to P 9 are arranged in descending order. The manipulated variables (Te, Tg, Tm) can be determined while sequentially expanding the constraint values (that is, sequentially loosening one of the plurality of constraint conditions). Therefore, in this embodiment as well, by loosening the constraint as necessary, it is possible to avoid the operation amount being undetermined.
付け加えると、図１６に示す制約値の拡大手法によれば、各制約値は、優先順位が低い順で徐々に拡大される。このため、各制約値に対する制御量の超過量を最小限に抑えつつ、操作量が決定不能となることを回避できるようになる。 In addition, according to the constraint value expansion technique shown in FIG. 16, each constraint value is gradually expanded in order of lowest priority. Therefore, it is possible to prevent the manipulated variable from being undeterminable while minimizing the excess amount of the controlled variable with respect to each constraint value.
（制約値の変化の具体例）
次に、図１７を参照して、図１６に示す拡大手法による各制約値の変化の例について補足する。図１７は、図１６に示す拡大手法によって各制御量の各制約値が変化していく様子の一例を表したタイムチャートである。
(Specific example of change in constraint value)
Next, with reference to FIG. 17, an example of change in each constraint value by the enlarging method shown in FIG. 16 will be supplemented. FIG. 17 is a time chart showing an example of how each constraint value of each control amount changes by the enlarging method shown in FIG.
図１７に示す例で用いられる制御量は、実施の形態１０とは異なり、駆動トルクＴｐと充放電量Ｐｃｈｇとエンジン回転数Ｎｅである。また、この例で用いられる制御量の制約値は、駆動トルクＴｐの上限制約値Ｔｐｍｘと、充放電量Ｐｃｈｇの２つの下限制約値Ｗｉｎ１、Ｗｉｎ２（Ｗｉｎ２＜Ｗｉｎ１）と、エンジン回転数Ｎｅの２つの上限制約値Ｎｅｍｘ１、Ｎｅｍｘ２（Ｎｅｍｘ２＞Ｎｅｍｘ１）の５つである。この例における各制約値の優先順位の高低の一例は、Ｎｅｍｘ２＞Ｗｉｎ２＞Ｔｐｍｘ＞Ｎｅｍｘ１＞Ｗｉｎ１である。なお、図１７では、各制約値はすべて一点鎖線で表されており、実線は各制御量の実値に相当する。 Unlike the tenth embodiment, the control variables used in the example shown in FIG. 17 are the drive torque Tp, the charge/discharge amount Pchg, and the engine speed Ne. The control amount constraint values used in this example are the upper limit constraint value Tpmx for the drive torque Tp, the two lower limit constraint values Win1 and Win2 for the charge/discharge amount Pchg (Win2<Win1), and the engine speed Ne. There are five upper limit constraint values Nemx1 and Nemx2 (Nemx2>Nemx1). An example of the order of priority of each constraint value in this example is Nemx2>Win2>Tpmx>Nemx1>Win1. In FIG. 17, each constraint value is all represented by a one-dot chain line, and the solid line corresponds to the actual value of each control amount.
図１７は、ハイブリッド車両（図１参照）が連続的に坂を下っている連続降坂時における制約値の変化の例を示している。このように坂を下っている時には、アクセルペダルがオフとされ、ハイブリッド車両には高い車両制動力が要求されている。この要求を受け、図１７に示す例では、駆動トルクＴｐの上限制約値Ｔｐｍｘが時間経過とともに減少している。高い車両制動力の実現のためには、エンジン回転数Ｎｅを高めてエンジンブレーキ力を高めることと、ＭＧ２の負トルクを高めて回生ブレーキ力を高めることが効果的である。そこで、この例では、操作量決定部５８は、上記のように減少していく上限制約値Ｔｐｍｘ付近で駆動トルクＴｐを制御しつつ、エンジン回転数Ｎｅが高くなり、かつ、回生発電のために充放電量Ｐｃｈｇが下限制約値Ｗｉｎ１付近となるように、操作量（Ｔｅ、Ｔｇ、Ｔｍ）を決定している。
FIG. 17 shows an example of changes in constraint values when the hybrid vehicle (see FIG. 1) continuously descends a slope. When the vehicle is descending a slope in this way, the accelerator pedal is turned off, and a high vehicle braking force is required for the hybrid vehicle. In response to this request, in the example shown in FIG. 17, the upper limit constraint value Tpmx of the driving torque Tp decreases with time. In order to achieve a high vehicle braking force, it is effective to increase the engine speed Ne to increase the engine braking force and to increase the negative torque of the MG2 to increase the regenerative braking force. Therefore, in this example, the operation
そのうえで、連続降坂中の時点ｔ１１においては、駆動トルクＴｐが上限制約値Ｔｐｍｘに近接し、かつ、充放電量Ｐｃｈｇが下限制約値Ｗｉｎ１に近接している状況下において、エンジン回転数Ｎｅが上限制約値Ｎｅｍｘ１に到達している。エンジン回転数Ｎｅが上限制約値Ｎｅｍｘ１を超えると、操作量を決定できなくなる。そこで、この制御例では、時点ｔ１１の経過に伴い、最も優先順位の低い下限制約値Ｗｉｎ１が下限制約値Ｗｉｎ２に拡大されている。その結果、上限制約値Ｔｐｍｘ及び上限制約値Ｎｅｍｘ１を守りつつ、操作量の決定を継続できている。 In addition, at time t11 during the continuous downhill, the driving torque Tp is close to the upper limit constraint value Tpmx, and the charge/discharge amount Pchg is close to the lower limit constraint value Win1. The constraint value Nemx1 has been reached. When the engine speed Ne exceeds the upper limit constraint value Nemx1, the manipulated variable cannot be determined. Therefore, in this control example, the lower limit constraint value Win1, which has the lowest priority, is expanded to the lower limit constraint value Win2 as time t11 elapses. As a result, the operation amount can be determined continuously while observing the upper limit constraint value Tpmx and the upper limit constraint value Nemx1.
その後の時点ｔ１２は、下限制約値Ｗｉｎ２にまで下限制約値Ｗｉｎを下げても、上限制約値Ｔｐｍｘ及び上限制約値Ｎｅｍｘ１の双方を守れなくなる時点に相当する。この制御例では、時点ｔ１２の経過に伴い、下限制約値Ｗｉｎ１の次に優先順位の低い上限制約値Ｎｅｍｘ１が上限制約値Ｎｅｍｘ２に拡大されている。その結果、上限制約値Ｔｐｍｘ及び下限制約値Ｗｉｎ２を守りつつ、操作量の決定を継続できている。 The subsequent time t12 corresponds to the time when both the upper limit constraint value Tpmx and the upper limit constraint value Nemx1 cannot be observed even if the lower limit constraint value Win is lowered to the lower limit constraint value Win2. In this control example, as time t12 elapses, the upper limit constraint value Nemx1, which has the next lowest priority after the lower limit constraint value Win1, is expanded to the upper limit constraint value Nemx2. As a result, the operation amount can be determined continuously while observing the upper limit constraint value Tpmx and the lower limit constraint value Win2.
その後の時点ｔ１３においては、駆動トルクＴｐが上限制約値Ｔｐｍｘに近接し、かつ、充放電量Ｐｃｈｇが下限制約値Ｗｉｎ２に近接している状況下において、エンジン回転数Ｎｅが上限制約値Ｎｅｍｘ２に到達している。エンジン回転数Ｎｅが上限制約値Ｎｅｍｘ２を超えると、操作量を決定できなくなる。そこで、この制御例では、時点ｔ１３の経過に伴い、上限制約値Ｎｅｍｘ１の次に優先順位の低い上限制約値Ｔｐｍｘが所定量だけ拡大されている。その結果、図１７に示す連続降坂の例では、上限制約値Ｎｅｍｘ２及び下限制約値Ｗｉｎ２を守りつつ、所望の車両制動力が得られるように操作量の決定を継続できている。 At time t13 thereafter, the engine speed Ne reaches the upper limit constraint value Nemx2 under the condition that the drive torque Tp is close to the upper limit constraint value Tpmx and the charge/discharge amount Pchg is close to the lower limit constraint value Win2. is doing. When the engine speed Ne exceeds the upper limit constraint value Nemx2, the manipulated variable cannot be determined. Therefore, in this control example, the upper limit constraint value Tpmx, which has the next lowest priority after the upper limit constraint value Nemx1, is increased by a predetermined amount as time t13 elapses. As a result, in the continuous descending slope example shown in FIG. 17, the operation amount can be continuously determined so as to obtain the desired vehicle braking force while observing the upper limit Nemx2 and the lower limit Win2.
上述した図１７に示す制御例からも分かるように、実施の形態１０に係る対策によれば、各制約値は、優先順位が低い順で徐々に拡大される。このため、既に述べたように、各制約値に対する制御量の超過量を最小限に抑えつつ、操作量が決定不能となることを回避できるようになる。また、優先度が相対的に高い制約値（図１７に示す例では、上限制約値Ｎｅｍｘ２及び下限制約値Ｗｉｎ２）を守ることを重視しつつ、操作量が決定不能となることを回避できるようになる。 As can be seen from the control example shown in FIG. 17 described above, according to the countermeasure according to the tenth embodiment, each constraint value is gradually expanded in descending order of priority. Therefore, as already described, it is possible to minimize the amount of excess of the controlled variable with respect to each constraint value, while avoiding the inability to determine the manipulated variable. In addition, while emphasizing the protection of constraint values with relatively high priority (the upper limit constraint value Nemx2 and the lower limit constraint value Win2 in the example shown in FIG. 17), it is possible to avoid that the operation amount cannot be determined. Become.
１０－４．変形例
１０－４－１．制約値の拡大手法の他の例
図１６に示すルーチンの処理では、優先順位が低い順で制約値が１つずつ拡大されていく（すなわち、一度に複数の制約条件のうちの１つが緩められる）。しかしながら、このような例に代え、優先順位が低い順で２つ以上の制約値が同時に拡大されてもよい（すなわち、２つ以上の制約条件が同時に緩められてもよい）。より詳細には、例えば、同一の制御量の上限制約値と下限制約値とが同時に拡大されてもよい。以下に図１８を参照して説明する手法は、優先順位（優先度）に応じて異なる拡大量で２つ以上の制約値を同時に拡大する手法の一例に相当する。
10-4. Modification 10-4-1. Another Example of Constraint Value Expansion Technique In the processing of the routine shown in FIG. ). However, instead of such an example, two or more constraint values may be expanded at the same time in descending order of priority (that is, two or more constraint conditions may be loosened at the same time). More specifically, for example, the upper limit constraint value and the lower limit constraint value of the same controlled variable may be enlarged at the same time. The method described below with reference to FIG. 18 corresponds to an example of a method of simultaneously enlarging two or more constraint values with different amounts of enlargement according to the order of priority (priority).
図１８は、ステップＳ３０４の処理において利用される制約値の拡大手法の他の一例に関するルーチンを示すフローチャートである。図１８に示す例においても、図１６に示す例と同様に、説明の簡素化のために、制約値が制約値Ａ、Ｂの２つのみで、かつ、制約値Ｂよりも制約値Ａの優先順位が高い例が取り挙げられている。 FIG. 18 is a flow chart showing a routine relating to another example of the constraint value expansion method used in the process of step S304. Similarly to the example shown in FIG. 16, in the example shown in FIG. Examples of high priority are given.
図１８に示すルーチンでは、操作量決定部５８は、ステップＳ５００の処理を実行する。ステップＳ５００では、優先度（優先順位）に応じた拡大量で制約値Ａ、Ｂが拡大され、拡大後の値で制約値Ａ、Ｂが更新される。具体的には、ステップＳ５００では、優先度が相対的に高い制約値Ａの拡大量は、優先度が相対的に低い制約値Ｂの拡大量よりも小さい。このように、優先度に応じて拡大量に差を付けつつ同時に複数の制約値が拡大されてもよい。そして、このような手法によっても、実施の形態９と同様に、「複数の第２制約条件のそれぞれに対応する上限制約値又は下限制約値に対する超過量を優先度が高い順で最小化させつつ複数の第２制約条件を緩める処理」を行うことが可能となる。なお、図１８に示す例とは異なり、同時に拡大される際の複数の制約値の拡大量は同じであってもよい。
In the routine shown in FIG. 18, the manipulated
付け加えると、図１６に示す手法と図１８に示す手法とが組み合わされてもよい。そのような組み合わせの具体的な説明のために、制約値が制約値Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの４つで、かつ、各制約値の優先度の高低がＣ＞Ｄ＞Ａ＞Ｂである例を取り挙げる。この例では、まず、制約値Ａ、Ｂの拡大量がＡ＜Ｂとされ、かつ、制約値Ｃ、Ｄの拡大量がＣ＜Ｄとされてもよい。そして、図１６に示すルーチンの手法と同様の考え方で、優先度が相対的に低い制約値Ａ、Ｂの組が、制約値Ｃ、Ｄの組よりも先に拡大されてもよい。 Additionally, the technique shown in FIG. 16 and the technique shown in FIG. 18 may be combined. For a concrete explanation of such a combination, the constraint values are four constraint values A, B, C, and D, and the priority of each constraint value is C>D>A>B. Take an example. In this example, first, the expansion amount of the constraint values A and B may be set to A<B, and the expansion amount of the constraint values C and D may be set to C<D. Then, in the same way as the method of the routine shown in FIG. 16, the set of constraint values A and B having relatively low priority may be expanded before the set of constraint values C and D.
１０－４－２．実施の形態２のパワートレーンシステムへの適用例
図１５、１６に示すルーチンによる制約値の拡大手法、及び１０－４－１．に記載の制約値の拡大手法は、それぞれ、図３に示すルーチン（実施の形態１）に代え、第１及び第２操作量決定部７２、７８を利用する図８に示すルーチン（実施の形態２）と組み合わされてもよい。
10-4-2. Example of Application to Power Train System of
１１．他の実施の形態
上述した実施の形態１及び２等における「操作量決定部５８」、「第１操作量決定部７２」及び「第２操作量決定部７８」では、トルクデバイスの最適な操作量を決定するために、複数の目標状態量に対して優先度Ｐ１～Ｐ３が設定されている。しかしながら、本発明に係る「第１及び第２操作量決定部」は、必ずしも優先度を利用する例に限られない。したがって、操作量決定部５８、第１操作量決定部７２及び第２操作量決定部７８のうちの少なくとも１つは、優先度を設定せずに複数の目標状態量を最大限実現する操作量を決定するものであってもよい。具体的には、優先度を設定しない例では、複数の制御量（目標状態量）に対して所定の正規化を行ったうえで、以下の（５４）式に示されるように優先度Ｐ１～Ｐ３を含まない目的関数ｆ’’’’を制約条件の下で最小にする解を求めるようにしてもよい。ここでいう正規化は、例えば、各制御量の最大値を１とし、その最小値を０にすることによって行うことができる。
また、実施の形態９及び１０では、各制御量（制御対象の状態量）の複数の制約値（複数の制約条件）に対して優先度Ｐ４～Ｐ６等が設定されている。しかしながら、上述の目標状態量の例と同様に、本発明に係る「第１及び第２操作量決定部」は、１以上の状態量の上限制約値及び下限制約値の少なくとも一方に関する複数の制約条件（「複数の第２制約条件」に相当）に対して必ずしも優先度を利用する例に限られない。さらに、本発明に係るパワートレーンシステムで用いられる制約条件の数は、以上説明した複数の例に代え、１つであってもよい。 In the ninth and tenth embodiments, priorities P 4 to P 6 and the like are set for a plurality of constraint values (a plurality of constraint conditions) for each controlled variable (state quantity of controlled object). However, as in the example of the target state quantity described above, the "first and second manipulated variable determination units" according to the present invention have a plurality of constraints on at least one of the upper limit constraint value and the lower limit constraint value of one or more state quantities. The condition (corresponding to "a plurality of second constraints") is not necessarily limited to the example of using the priority. Furthermore, the number of constraints used in the powertrain system according to the present invention may be one instead of the multiple examples described above.
以上説明した各実施の形態に記載の例及び他の各変形例は、明示した組み合わせ以外にも可能な範囲内で適宜組み合わせてもよいし、また、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形してもよい。 The examples and other modifications described in each embodiment described above may be appropriately combined within a possible range other than the explicitly described combinations, and may be modified in various ways without departing from the scope of the present invention. You may
１０、８０、１００、１２０、１４０ パワートレーンシステム
２０ 内燃機関
２８ クランク角センサ
３０ モータジェネレータ（ＭＧ１）
３２ モータジェネレータ（ＭＧ２）
３４、１２２ 動力分割機構
３８ 車輪
４０、８８、１１０ インバータ
４４、９０、１０８ バッテリ
５０、７０、８６、１０６、１３４、１４２ 制御装置
８２ 発電機
８４ 電動機
１０２ 自動変速機
１０２ａ 自動変速機のクラッチ
１０４ モータジェネレータ
１２８ 低速用クラッチ
１３０ 高速用クラッチ
１４６ 後輪
１５２ 前輪
１５４ ドグクラッチ
10, 80, 100, 120, 140
32 motor generator (MG2)
34, 122 power split
Claims (10)
前記１つ以上のトルクデバイスを制御する制御装置と、
を備えるパワートレーンシステムであって、
前記制御装置は、
前記パワートレーンシステムの制御対象の１つ以上の状態量と前記１つ以上のトルクデバイスの１つ以上の操作量との関係を規定する線形の状態方程式に基づいて、前記パワートレーンシステムの１つ以上の制約条件を満たす範囲内で前記１つ以上の状態量の目標値である１つ以上の目標状態量を最大限実現する前記１つ以上の操作量を、線形計画問題を解くことにより決定する第１操作量決定部と、
前記第１操作量決定部によって決定された前記１つ以上の操作量に従って前記１つ以上のトルクデバイスを制御するトルクデバイス制御部と、
を含み、
前記１つ以上のトルクデバイスは、第１トルクデバイスと、前記第１トルクデバイスと比べて出力の応答遅れの大きな第２トルクデバイスと、を含み、
前記制御装置は、
前記第１操作量決定部により決定された前記第２トルクデバイスの操作量に対して前記第２トルクデバイスの出力の応答遅れを反映した前記第２トルクデバイスの予測操作量を算出する予測操作量算出部と、
前記第２トルクデバイスの操作量として前記予測操作量を代入した前記状態方程式に基づいて、前記１つ以上の目標状態量を最大限実現する前記第１トルクデバイスの操作量を、前記１つ以上の制約条件を満たす範囲内で前記線形計画問題を解くことにより決定する第２操作量決定部と、
をさらに含み、
前記トルクデバイス制御部は、前記第１操作量決定部によって決定された前記第２トルクデバイスの操作量に従って前記第２トルクデバイスを制御し、前記第２操作量決定部によって決定された前記第１トルクデバイスの操作量に従って前記第１トルクデバイスを制御する
ことを特徴とするパワートレーンシステム。 one or more torque devices involved in controlling the driving force of the vehicle;
a controller that controls the one or more torque devices;
A powertrain system comprising
The control device is
One of the powertrain systems based on a linear equation of state that defines a relationship between one or more state variables to be controlled in the powertrain system and one or more manipulated variables of the one or more torque devices. The one or more manipulated variables maximally realizing the one or more target state quantities, which are the target values of the one or more state quantities within the range satisfying the above constraint conditions, are determined by solving a linear programming problem. a first manipulated variable determining unit for
a torque device control section that controls the one or more torque devices according to the one or more manipulated variables determined by the first manipulated variable determining section;
including
The one or more torque devices include a first torque device and a second torque device having a larger output response delay than the first torque device,
The control device is
A predicted manipulated variable for calculating a predicted manipulated variable of the second torque device that reflects a response delay of the output of the second torque device with respect to the manipulated variable of the second torque device determined by the first manipulated variable determination unit. a calculation unit;
Based on the state equation in which the predicted manipulated variable is substituted as the manipulated variable of the second torque device, the manipulated variable of the first torque device that maximizes the one or more target state quantities is set to the one or more. A second manipulated variable determination unit that determines by solving the linear programming problem within a range that satisfies the constraint conditions of
further comprising
The torque device control section controls the second torque device according to the operation amount of the second torque device determined by the first operation amount determination section, and controls the first torque device determined by the second operation amount determination section. controlling the first torque device according to the manipulated variable of the torque device
A powertrain system characterized by
前記第１操作量決定部は、前記複数の目標状態量のそれぞれを優先度が高い順に最大限実現する前記１つ以上の操作量を、前記１つ以上の制約条件を満たす範囲内で前記線形計画問題を解くことにより決定する
ことを特徴とする請求項１に記載のパワートレーンシステム。 The one or more target state quantities include a plurality of target state quantities,
The first manipulated variable determination unit determines the one or more manipulated variables that maximize the realization of each of the plurality of target state quantities in descending order of priority within a range that satisfies the one or more constraint conditions. The powertrain system according to claim 1, characterized in that it is determined by solving a planning problem.
前記第２操作量決定部は、前記複数の目標状態量のそれぞれを優先度が高い順に最大限実現する前記第１トルクデバイスの操作量を、前記１つ以上の制約条件を満たす範囲内で前記線形計画問題を解くことにより決定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のパワートレーンシステム。 The one or more target state quantities include a plurality of target state quantities,
The second manipulated variable determining unit determines the manipulated variable of the first torque device that maximally realizes each of the plurality of target state quantities in descending order of priority within a range that satisfies the one or more constraint conditions. The powertrain system according to claim 1 or 2 , characterized in that it is determined by solving a linear programming problem.
前記第２操作量決定部は、前記複数の制約条件を守ると前記１つ以上の操作量が定まらない場合には、優先度が低い順で前記複数の制約条件の少なくとも１つを緩めつつ、前記１つ以上の操作量を決定する
ことを特徴とする請求項１～３の何れか１つに記載のパワートレーンシステム。 The one or more constraints include a plurality of constraints on the one or more state quantities,
When the one or more manipulated variables cannot be determined by observing the plurality of constraints, the second manipulated variable determination unit loosens at least one of the plurality of constraints in descending order of priority, The powertrain system according to any one of claims 1 to 3, wherein said one or more manipulated variables are determined.
前記１つ以上の目標状態量に関する１つ以上の第１制約条件と、
前記１つ以上の状態量の上限制約値及び下限制約値の少なくとも一方に関する１つ以上の第２制約条件と、を含み、
前記１つ以上の第２制約条件の前記優先度は、前記１つ以上の第１制約条件の前記優先度よりも高い
ことを特徴とする請求項４に記載のパワートレーンシステム。 The plurality of constraints are
one or more first constraints on the one or more target state quantities;
and one or more second constraint conditions related to at least one of the upper limit constraint value and the lower limit constraint value of the one or more state quantities,
The powertrain system according to claim 4 , wherein said priority of said one or more second constraints is higher than said priority of said one or more first constraints.
前記第２操作量決定部は、前記複数の制約条件を守ると前記１つ以上の操作量が定まらないときに前記複数の第２制約条件を緩める場合には、前記複数の第２制約条件のそれぞれに対応する前記上限制約値又は前記下限制約値に対する超過量を前記優先度が高い順で最小化させつつ前記複数の第２制約条件を緩める
ことを特徴とする請求項４又は５に記載のパワートレーンシステム。 The plurality of constraints include a plurality of second constraints relating to at least one of an upper limit constraint value and a lower limit constraint value of the one or more state quantities,
When the one or more manipulated variables cannot be determined if the plurality of constraints are observed, the second manipulated variable determination unit, when loosening the plurality of second constraints, determines the number of the plurality of second constraints. 6. The plurality of second constraint conditions according to claim 4 or 5 , wherein the amount of excess over the corresponding upper limit constraint value or the lower limit constraint value is minimized in order of the priority, and the plurality of second constraint conditions are relaxed. powertrain system.
前記１つ以上のトルクデバイスを制御する制御装置と、 a controller that controls the one or more torque devices;
を備えるパワートレーンシステムであって、 A powertrain system comprising
前記制御装置は、 The control device is
前記パワートレーンシステムの制御対象の１つ以上の状態量と前記１つ以上のトルクデバイスの１つ以上の操作量との関係を規定する線形の状態方程式に基づいて、前記パワートレーンシステムの１つ以上の制約条件を満たす範囲内で前記１つ以上の状態量の目標値である１つ以上の目標状態量を最大限実現する前記１つ以上の操作量を、線形計画問題を解くことにより決定する第１操作量決定部と、 One of the powertrain systems based on a linear equation of state that defines a relationship between one or more state variables to be controlled in the powertrain system and one or more manipulated variables of the one or more torque devices. The one or more manipulated variables maximally realizing the one or more target state quantities, which are the target values of the one or more state quantities within the range satisfying the above constraint conditions, are determined by solving a linear programming problem. a first manipulated variable determining unit for
前記第１操作量決定部によって決定された前記１つ以上の操作量に従って前記１つ以上のトルクデバイスを制御するトルクデバイス制御部と、 a torque device control section that controls the one or more torque devices according to the one or more manipulated variables determined by the first manipulated variable determining section;
を含み、 including
前記１つ以上の制約条件は、前記１つ以上の状態量に関する複数の制約条件を含み、 The one or more constraints include a plurality of constraints on the one or more state quantities,
前記第１操作量決定部は、前記複数の制約条件を守ると前記１つ以上の操作量が定まらない場合には、優先度が低い順で前記複数の制約条件の少なくとも１つを緩めつつ、前記１つ以上の操作量を決定する When the one or more manipulated variables cannot be determined by observing the plurality of constraints, the first manipulated variable determination unit loosens at least one of the plurality of constraints in descending order of priority, determining the one or more manipulated variables;
ことを特徴とするパワートレーンシステム。 A powertrain system characterized by
前記第１操作量決定部は、前記複数の目標状態量のそれぞれを優先度が高い順に最大限実現する前記１つ以上の操作量を、前記１つ以上の制約条件を満たす範囲内で前記線形計画問題を解くことにより決定する
ことを特徴とする請求項７に記載のパワートレーンシステム。 The one or more target state quantities include a plurality of target state quantities,
The first manipulated variable determination unit determines the one or more manipulated variables that maximize the realization of each of the plurality of target state quantities in descending order of priority within a range that satisfies the one or more constraint conditions. 8. The powertrain system of claim 7 , determined by solving a planning problem.
前記１つ以上の目標状態量に関する１つ以上の第１制約条件と、
前記１つ以上の状態量の上限制約値及び下限制約値の少なくとも一方に関する１つ以上の第２制約条件と、を含み、
前記１つ以上の第２制約条件の前記優先度は、前記１つ以上の第１制約条件の前記優先度よりも高い
ことを特徴とする請求項７又は８に記載のパワートレーンシステム。 The plurality of constraints are
one or more first constraints on the one or more target state quantities;
and one or more second constraint conditions related to at least one of the upper limit constraint value and the lower limit constraint value of the one or more state quantities,
The powertrain system according to claim 7 or 8 , wherein said priority of said one or more second constraints is higher than said priority of said one or more first constraints.
前記第１操作量決定部は、前記複数の制約条件を守ると前記１つ以上の操作量が定まらないときに前記複数の第２制約条件を緩める場合には、前記複数の第２制約条件のそれぞれに対応する前記上限制約値又は前記下限制約値に対する超過量を前記優先度が高い順で最小化させつつ前記複数の第２制約条件を緩める
ことを特徴とする請求項７～９の何れか１つに記載のパワートレーンシステム。 The plurality of constraints include a plurality of second constraints relating to at least one of an upper limit constraint value and a lower limit constraint value of the one or more state quantities,
When the one or more manipulated variables cannot be determined if the plurality of constraints are observed, the first manipulated variable determination unit, when loosening the plurality of second constraints, determines the number of the plurality of second constraints. 10. The method according to any one of claims 7 to 9, wherein the plurality of second constraint conditions are relaxed while minimizing the amount of excess over the corresponding upper limit constraint value or the lower limit constraint value in order of the priority. 1. The powertrain system of claim 1.
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| US20230365144A1 (en) | 2020-11-27 | 2023-11-16 | Mitsubishi Electric Corporation | Control arithmetic device |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003301731A (en) | 2002-04-09 | 2003-10-24 | Toyota Central Res & Dev Lab Inc | Control device of hybrid vehicle |
| US20070135976A1 (en) | 2005-12-14 | 2007-06-14 | Hyundai Motor Company | Method for determining optimal drive point in series and parallel type hybrid car |
| JP2012121545A (en) | 2010-12-06 | 2012-06-28 | Hyundai Motor Co Ltd | Method and device for controlling torque of hybrid vehicle with two motors |
| JP2018100004A (en) | 2016-12-20 | 2018-06-28 | トヨタ自動車株式会社 | Control apparatus for hybrid vehicle |
| CN109050347A (en) | 2018-08-02 | 2018-12-21 | 浙江大学 | A kind of multifunctional permanent-magnet synchronization distance increasing unit control method |
-
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003301731A (en) | 2002-04-09 | 2003-10-24 | Toyota Central Res & Dev Lab Inc | Control device of hybrid vehicle |
| US20070135976A1 (en) | 2005-12-14 | 2007-06-14 | Hyundai Motor Company | Method for determining optimal drive point in series and parallel type hybrid car |
| JP2012121545A (en) | 2010-12-06 | 2012-06-28 | Hyundai Motor Co Ltd | Method and device for controlling torque of hybrid vehicle with two motors |
| JP2018100004A (en) | 2016-12-20 | 2018-06-28 | トヨタ自動車株式会社 | Control apparatus for hybrid vehicle |
| CN109050347A (en) | 2018-08-02 | 2018-12-21 | 浙江大学 | A kind of multifunctional permanent-magnet synchronization distance increasing unit control method |
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