自動変速機のパラメータ同定装置

【課題】複数回の実験データからパラメータをより適切に同定する。
【解決手段】１つのパラメータについて行われた同一の運転条件での複数回の実験データに基づく同定結果について、同定時の精度に応じて重み付けして演算する（Ｓｔｅｐ１〜３）。これによって、１つの値に設定する。設定された値を用いてそのパラメータについて複数の運転条件に対するパラメータの値のマップを作成する（Ｓｔｅｐ４）。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動変速機のパラメータを、実験データに基づいて同定する自動変速機のパラメータ同定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車用自動変速機内部には、構成要素の回転同期をとるために、１つ、もしくは複数の摩擦係合要素（クラッチ・ブレーキ：クラッチパック）が組み込まれている。この摩擦係合要素では、油圧制御装置によって制御された油圧の力で駆動側・被駆動側双方の摩擦材を押し付け、運動エネルギーを熱エネルギーに変換することで回転同期を行う。
【０００３】
このような自動変速機においては、制御装置がその時の状況に応じて指示油圧を決定して油圧を制御している。このため、制御装置は、予め制御内容についてのデータを記憶しており、その時の状況に応じて油圧を制御する。
【０００４】
一方、制御装置において記憶されている制御内容についてのデータが最適であるとは、限らない。そこで、特許文献１では、車両の発進制御において、クラッチのフィードフォワード制御量を、毎回学習制御する制御装置を設けている。これによって、制御内容についてのデータを、最適なものに更新することができる。
【０００５】
また、特許文献２では、発進クラッチの制御において、クラッチのフィードフォワード制御量である指示油圧Ｐｃｌｔａ（＝Ｐｃｌｔ）を次の伝達トルク式に基づき導出している。
【０００６】
Ａ・Ｐｃｌｔ＝α・Ｔｏｕｔ＋Ｗ
ここで、Ａ：油圧シリンダの断面積、Ｔｏｕｔ：目標出力トルク、Ｗ：戻しバネの荷重である。また、係数αは、トルク−力変換係数であるが、油圧やトルクセンサ値に基づき、クラッチオイルの温度Ｔｏｉｌ毎に学習される。
【０００７】
このような式を用いることで、発進時の指示油圧を目標出力トルクに応じて適切なものに制御することができる。
【０００８】
また、自動変速機について、ＣＡＥモデルによる数値シミュレーションを行い、各種のパラメータを同定し、同定したパラメータ値を用いて自動変速機の変速時動作（作動油圧）を制御することも行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開平９−２５９５１号公報
【特許文献２】特開２００３−３４３６０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
特許文献１は、実際の走行時の計測結果により、マップの値を変更するものであり、予め作成されたパラメータ値を修正している。
【００１１】
ここで、自動変速機のパラメータには、クラッチの摩擦係数μが含まれる。特許文献２におけるαは、トルク−力変換係数であり、このα＝１／μ・Ｒ（Ｒはクラッチの代表半径）と書き直すことができ、クラッチの摩擦係数μに関連する。そして、特許文献２では油圧、トルクセンサ値に基づき、クラッチオイルの温度の条件に応じてαが学習される。従って、この特許文献２は、クラッチの摩擦係数μに関連するパラメータを学習しているといえる。
【００１２】
しかし、実際にクラッチ摩擦係数μについて、多くの実験を行うと、同一の条件とされている場合にも、得られるクラッチ摩擦係数μが大きくばらつくことがわかった。このため、シミュレーションによって、正確なクラッチ摩擦係数μを同定することが難しい。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明は、自動変速機のパラメータを、実験データに基づいて同定する自動変速機のパラメータ同定装置であって、１つのパラメータについて行われた同一の運転条件での複数回の実験データに基づく同定結果について、同定時の精度に応じて重み付けして演算することにより、１つの値に設定し、設定された値を用いてそのパラメータについて複数の運転条件に対するパラメータの値のマップを作成することを特徴とする。
【００１４】
また、前記パラメータは、自動変速機のクラッチの摩擦係数μであることが好適である。
【００１５】
また、前記精度は、前記クラッチの作動油圧に基づいて、作動油圧が小さいほど精度が低いと決定することが好適である。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、同定時の精度に応じて重み付けして複数回の同定結果を演算する。このため、より精度の高いパラメータ同定が行える。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】動力伝達系の構成を示す図である。
【図２】自動変速機の構成を示す図である。
【図３】クラッチ摩擦係数μの推定を示す図である。
【図４】同定結果のシミュレーションの検証結果を示す図である。
【図５】同定したμ値をクラッチ差回転で整理した結果を示す図である。
【図６】２つのμ値の平均により一つのμ値を導出した場合の同定値を示す図である。
【図７】図６のμ値を用いた検証結果を示す図である。
【図８】クラッチ摩擦係数の推定結果を示す図である。
【図９】Δ伝達トルク（許容誤差トルク）を示す図である。
【図１０】実施形態のクラッチ摩擦係数μ値の同定手順を示すフローチャートである。
【図１１】一つのμ（μモデル）を導出した場合同定値を示す図である。
【図１２】図１１のμ値で検証した結果を示す図である。
【図１３】誤差モデルの構成を示す図である。
【図１４】モデルの構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態について、図面に基づいて説明する。
【００１９】
図１には、車両における一般的な動力伝達系を示してある。エンジン２０の出力軸はトルクコンバータ２１に接続され、トルクコンバータ２１の出力軸が自動変速機２２に入力される。
【００２０】
自動変速機２２の出力はディファレンシャルギヤ２３を介し、タイヤ２４に伝達され、これによってエンジン２０の出力により車輪が回転され、車両が走行する。
【００２１】
図２には、本実施形態において、同定の対象の一例となる自動変速機（油圧制御系）の概略構成を示す。この図においては、ディファレンシャルギヤ２３は省略されている。
【００２２】
この自動変速機２２には、変速を行うための油圧制御系２６が設けられている。油圧ポンプからのオイルは油圧調整弁によって所定のライン圧（元圧）に調整される。この油圧調整弁からの出力は、供給電流によって開度が制御されるリニアソレノイド弁３２、オリフィス・流路３４を介しクラッチパック３６に供給される。このクラッチパック３６は供給油圧によって内部のピストンに対するクラッチ圧が変化し、これによってクラッチ板の係合解放が制御される。例えば、２速から３速への変速指令が出されたときには、上述のリニアソレノイド弁３２への電流値が変更され、クラッチパック３６におけるクラッチ圧が変更されて、２速の伝達のためのクラッチの係合が解放され、３速の伝達のためのクラッチが係合されて変速が行われる。なお、動力伝達は、遊星歯車を介し、行われ、この遊星歯車への動力伝達がクラッチパック３６の出力によって制御され、ギヤ比が変更され、変速動作が行われる。
【００２３】
このように、油圧制御系のモデルを用いてクラッチ圧が算出される。ここで、この油圧制御系２６は、変速指令（油圧指令）がＥＣＵ３０に入力され、ＥＣＵ３０は指令に応じてリニアソレノイド弁３２への電流値を変更する。これによって、オリフィス・流路３４を介しクラッチパック３６へ供給される油圧が変更され、クラッチパック３６におけるクラッチ圧が制御される。
【００２４】
なお、エンジン２０の出力軸と、クラッチパック３６の入力の間には、トルクコンバータが配置されており、このトルクコンバータの出力側であるタービンに接続された軸がクラッチパック３６の入力軸になる。後述のタービン回転数は、トルクコンバータの出力側の回転数、すなわちクラッチパック３６の入力軸の回転数をいう。
【００２５】
そして、本実施形態では、このような自動変速機における各種パラメータをモデルを利用したシミュレーションによって同定する。このシミュレーションは、通常汎用プログラムに自動変速機のパラメータ同定プログラムをインストールし、この自動変速機のパラメータ同定プログラムを実行することによって行う。自動変速機のパラメータ同定プログラムは、基本は汎用のシミュレーションプログラムであり、これを編集して作成される。従って、自動変速機のパラメータ同定プログラムをインストールしたコンピュータが自動変速機のパラメータ同定装置を構成する。また、得られたパラメータの同定値は、車両の制御装置内の記憶部に記憶され、車両走行の際の自動変速機の動作制御の際のデータとして用いられる。また、シミュレータを車両に搭載し、実際の走行の際にセンサからのデータを収集し、パラメータの同定を行い、記憶されているパラメータの同定値を適宜更新することも好適である。
【００２６】
ここで、同定するパラメータには、遅角制御を伴わないエンジントルク、遅角制御を伴う補正エンジントルク、クラッチ摩擦係数μ、動力伝達系にあるギヤの動力伝達効率であるギヤ効率、走行抵抗などがあり、これに対応する自動変速機についてのモデルを構築し、このモデルを用いて、特定のパラメータの条件の下でシミュレーションを行い、各種のモデル出力を得る。一方、自動変速機を搭載されて実際の車両を走行させて、そこにおける動作を各種センサで検出する。そして、シミュレーションによるモデル出力と実機の出力との誤差を得え、この誤差を０または所定値以下にするパラメータを導出することによって、パラメータの同定を行う。
【００２７】
「クラッチ摩擦係数μ」
上述のように、クラッチパックでは、解放側クラッチの解放、係合側クラッチの係合が行われて変速動作が行われる。従って、この変速動作の際におけるクラッチ摩擦係数μを同定しておくことが必要となり、このクラッチ摩擦係数μがシミュレーションにより同定される。
【００２８】
まず、クラッチ摩擦係数μは、
μ＝（伝達トルク）／（有効油圧×面積×代表半径）
で表される。有効油圧は、基本的にクラッチパックに供給され油圧センサによって検出される作動油圧から、取りつけ荷重に相当する油圧分をひいた油圧である。また、クラッチ伝達トルクは、クラッチの出力のトルクに該当し、出力トルクセンサによって検出される値から換算される。
【００２９】
上式に該当するとして、アップシフトの場合と、ダウンシフトの場合とで、クラッチ摩擦係数μを同定した結果を図３に示す（図３（ａ）アップシフト、図３（ｂ）ダウンシフト）。このように、クラッチ摩擦係数μは、アップシフトの場合減少して一定値に落ち着き、ダウンシフトの場合一端減少してその後階段状に上昇する。
【００３０】
また、同定したクラッチ摩擦係数μ値を使って、シミュレーションによりエンジン回転数、タービン回転数、車両前後加速度Ｇを検証した結果を図４に示す。図４（ａ）アップシフト、（ｂ）ダウンシフト、ともに試験波形と同定モデルは、良く一致している。
【００３１】
次に、クラッチ摩擦係数μのモデル化を考える。図３で示した２つのクラッチ摩擦係数μを、横軸クラッチの差回転にとって整理した結果を図５に示す。
【００３２】
このように、２つのμ値は、同一条件（クラッチ差回転）でも、異なっていることがわかる。このため、クラッチ摩擦係数μのモデル（一つのマップ値）をどのように、設定するかが問題となる。
【００３３】
ここで、（ａ）アップシフト、（ｂ）ダウンシフトについて、クラッチ差回転に対し、２つのクラッチ摩擦係数μ値の平均を採用する場合を図６に示す。そして、この図６のμ値を使って、シミュレーション検証した結果を図７に示す。
【００３４】
このように、ダウンシフトでは、エンジン回転数、タービン回転数、車両前後加速度についてシミュレーション結果（同定モデル）と、試験波形とがよく一致している。一方、アップシフトでは、シミュレーション結果（同定モデル）と、試験波形との一致が悪い。
【００３５】
ここで、この結果について検討したところ、図４で示したクラッチ摩擦係数μ値がばらつく（異なる）原因の一つは、上述したクラッチ摩擦係数μを示す式の形からわかるように、有効油圧が小さくなるほど油圧の変化に対するμ値の変化（感度）が大きくなるためと考えられる。
【００３６】
例えば、図８において、破線丸印の箇所が油圧が小さく、クラッチ摩擦係数μ値の同定精度が悪くなっている。
【００３７】
そこで、まずクラッチ摩擦係数μ値の変化（感度）を定量的に表す。μ値の変化は、上式において、伝達トルクがΔ伝達トルク（＝許容誤差トルク）ずれた時のμ値の変化量Δμとなる。
【００３８】
従って、
μ＝（伝達トルク）／（有効油圧×面積×代表半径）
μ＋Δμ＝（伝達トルク＋Δ伝達トルク）／（有効油圧×面積×代表半径）
→Δμ＝（Δ伝達トルク）／（有効油圧×面積×代表半径）
となり、得られるμ値の変化量Δμが小さいほど同定の精度が高くなる。そこで、本実施形態では、このΔμの逆数を重みととして、クラッチ差回転に対するμ値を同定する。
【００３９】
図９に、同定したμ値と、Δ伝達トルクの上限、下限に対応するμ値の上限、下限を示す。このように、油圧が小さい条件で同定したμ値では、μ値の上下限が大きく開くことがわかる。
【００４０】
次に、上述したΔμに反比例する値で重み付けをして、クラッチ摩擦係数μのマップ（μのモデル）を求める手順を図１０に示す。
【００４１】
まず、実験を複数回実施して、その時のデータを計測し、複数の時系列データを採る（Ｓｔｅｐ１）。計測データとしては、油圧センサ値、出力トルクセンサ値が挙げられる。次に各実験データ毎に、クラッチ摩擦係数μ値の時系列値を同定する（Ｓｔｅｐ２）。これによって、実験毎のμ値の同定が行われる。次に、同定精度（油圧の大きさ）に応じて重み付けをして、複数のμ値を１つのμ値とする（Ｓｔｅｐ３）。そして、得られたクラッチ摩擦係数μについてマップ化する（Ｓｔｅｐ４）。
【００４２】
ここで、重みは、前記ΔΜの逆数を規格化してそのまま利用することができる。なお、Δ伝達トルクの値は、例えば、１５〜２０Ｎｍである。
【００４３】
図１０の手順に従って求めた一つのμ値を図１１に、また同図のμ値を使ってシミュレーション検証した結果を図１２に示す。このように、本実施形態の手法によって、図７の従来の場合と比べて、改善されたμ値が得られていることがわかる。
【００４４】
すなわち、複数の実験データからμ値を同定する場合に、制御用のマップの条件については同一条件であっても、同定されるμ値は大きく異なる場合がある。この原因の一つは、油圧の大きさにより同定の精度が異なることであり、本実施形態によれば、有効油圧（作動油圧）が小さくなるほど、μ値同定の際の重みを小さくることで、同定されるμ値の精度悪化を防止することができる。従って、本実施形態の係る自動変速機のパラメータ同定装置により、精度の良いクラッチ摩擦係数μのマップ（μのモデル）を求めることができる。
【００４５】
ここで、パラメータの同定は、図１３に示すような誤差モデルを用いて行う。エンジントルク、クラッチ摩擦係数μ、ギヤ効率を入力し、これに誤差モデルからの誤差を加算してギヤトレーンモデルに入力し、ギヤトレーンモデル出力としてタービン回転数および出力トルクを得る。そして、このギヤトレーモデルの出力と実機との誤差から、誤差モデルの出力に対する大きさ（ゲイン）の値を評価して、パラメータを同定する。なお、この同定については、特開２００８−９６８２号公報の手法をそのまま利用することができる。
【００４６】
図１４には、入力トルク、クラッチ摩擦係数、走行抵抗トルクの３つを同定する構成を示している。入力トルクについての外乱モデルは、５Ｎｍであり、その大きさはｖ１であるため、入力トルクに対しては、ｖ１・５Ｎｍが入力トルクに加算されてギヤトレーンモデルに入力され、係合クラッチトルク容量に対しては、ｖ２・０．０５が加算されてギヤトレーンモデルに入力され、走行抵抗に対しては、ｖ３・５Ｎｍが加算されてギヤトレーンモデルに入力されることになる。
【００４７】
なお、残差モデルρ_ｉｊは、各外乱モデルに対応して、出力（タービン回転ωｔ、出力トルク）ごとに定義される。ここで、サフィックスｉは、各外乱モデル、サフィックスｊは、出力に対応する。
【００４８】
例えば、ρ_ｉ１は、入力トルクのみに、５Ｎｍの外乱が入った場合の出力タービン回転と、入らなかった場合（ノミナル）の出力タービン回転の差を表す時系列データである。ρ_ｉ２は、同じく出力トルクの時系列データである。
【００４９】
各外乱モデルの大きさは、上記残差モデルρｉｊを使い、以下の式を最も満足するように求める。
ρ_ｉ１・ｖ１＋ρ_２１・ｖ２＋ρ_３１・ｖ３＝ωｔ_{ｎｏｍｉｎａｌ}
ρ_ｉ２・ｖ１＋ρ_２２・ｖ２＋ρ_３２・ｖ３＝Ｔｏ_{ｎｏｍｉｎａｌ}
ここで、
ωｔ_ｒｅａｌ：実記のタービン回転センサ値（時系列値）
ωｔ_{ｎｏｍｉｎａｌ}：外乱モデルがない場合の、モデルのタービン回転値（時系列値）
Ｔｏ_ｒｅａｌ：実記の出力トルクセンサ値（時系列値）
Ｔｏ_{ｎｏｍｉｎａｌ}：外乱モデルがない場合の、モデルの出力トルク値（時系列値）
【００５０】
上式を最も満足させるための方法として、例えば最尤推定によって各外乱モデルに対する大きさｖを求め、各パラメータを同定する。
【符号の説明】
【００５１】
２０エンジン、２１トルクコンバータ、２２自動変速機、２３ディファレンシャルギヤ、２４タイヤ、２６油圧制御系、３０ＥＣＵ、３２リニアソレノイド弁、３４オリフィス・流路、３６クラッチパック。

【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動変速機のパラメータを、実験データに基づいて同定する自動変速機のパラメータ同定装置であって、
１つのパラメータについて行われた同一の運転条件での複数回の実験データに基づく同定結果について、同定時の精度に応じて重み付けして演算することにより、１つの値に設定し、設定された値を用いてそのパラメータについて複数の運転条件に対するパラメータの値のマップを作成することを特徴とするパラメータ同定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の自動変速機のパラメータ同定装置において、
前記パラメータは、自動変速機のクラッチの摩擦係数μであることを特徴とするパラメータ同定装置。
【請求項３】
請求項２に記載の自動変速機のパラメータ同定装置において、
前記精度は、前記クラッチの作動油圧に基づいて、作動油圧が小さいほど精度が低いと決定することを特徴とするパラメータ同定装置。

【図１】