特開 2022-175378 エネルギ制御装置、エネルギ制御方法、及びエネルギ制御プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022175378

(43)【公開日】2022-11-25

(54)【発明の名称】エネルギ制御装置、エネルギ制御方法、及びエネルギ制御プログラム

(51)【国際特許分類】

   F02D 45/00 20060101AFI20221117BHJP

【ＦＩ】

F02D45/00 372

F02D45/00 376

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021081721

(22)【出願日】2021-05-13

(71)【出願人】

【識別番号】000003609

【氏名又は名称】株式会社豊田中央研究所

(71)【出願人】

【識別番号】000003207

【氏名又は名称】トヨタ自動車株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】山中 玄太郎

(72)【発明者】

【氏名】黒石 真且

(72)【発明者】

【氏名】加古 純一

【テーマコード（参考）】

3G384

【Ｆターム（参考）】

3G384BA01

3G384DA35

3G384EE31

3G384FA18Z

3G384FA53Z

(57)【要約】      （修正有）

【課題】経年劣化による特性の変化を考慮した駆動力制御を可能とするエネルギ制御装置等を提供する。
【解決手段】車両の要素の経年変化を検出するギャップ検出部１１０と、ギャップ検出部１１０が検出した経年変化を定量把握する定量把握部と、定量把握部が定量把握した経年変化からサンプル点を決定するサンプル点決定部と、サンプル点決定部が決定したサンプル点を用いて前記要素の特性マップを作成するマップ作成部と、既存の特性マップをマップ作成部が作成した特性マップに書き換えるマップ書き換え部１３０と、を備える、エネルギ制御装置である。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両の要素の経年変化を検出する経年変化検出部と、
前記経年変化検出部が検出した経年変化を定量把握する定量把握部と、
前記定量把握部が定量把握した経年変化からサンプル点を決定するサンプル点決定部と、
前記サンプル点決定部が決定したサンプル点を用いて前記要素の特性マップを作成するマップ作成部と、
既存の特性マップを前記マップ作成部が作成した特性マップに書き換えるマップ書き換え部と、
を備える、エネルギ制御装置。

【請求項2】

前記マップ作成部は、前記既存の特性マップに所定の数理手法を用いて抽出した特徴量と、前記サンプル点で新たに取得したデータとを用いて前記要素の特性マップを作成する、請求項１に記載のエネルギ制御装置。

【請求項3】

前記マップ作成部は、前記既存の特性マップの特異値分解から求めた左右固有ベクトルの両方、又はいずれか一方を前記特徴量とし、前記マップ作成部が特性マップを作成する際に用いる固有ベクトルにより決定されるサンプル点を用いる、請求項２に記載のエネルギ制御装置。

【請求項4】

プロセッサが、
車両の要素の経年変化を検出し、
検出した経年変化を定量把握し、
定量把握した経年変化からサンプル点を決定し、
決定したサンプル点を用いて前記要素の特性マップを作成し、
既存の特性マップを、作成した特性マップに書き換える、
処理を実行する、エネルギ制御方法。

【請求項5】

コンピュータに、
車両の要素の経年変化を検出し、
検出した経年変化を定量把握し、
定量把握した経年変化からサンプル点を決定し、
決定したサンプル点を用いて前記要素の特性マップを作成し、
既存の特性マップを、作成した特性マップに書き換える、
処理を実行させる、エネルギ制御プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、エネルギ制御装置、エネルギ制御方法、及びエネルギ制御プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

ハイブリッド自動車における駆動力の制御方法に関する技術が提案されている。例えば非特許文献１では、車両のエンジンの燃料消費量マップを用いて、最適な要求エネルギを算出することで、バッテリの充電状態を考慮した駆動力制御を可能にする技術が開示されている。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0003】

【非特許文献1】２モータ式ハイブリッドシステムにおける駆動力制御方法，自動車技術会講演会前刷集，Vol. 982, pp. 73-76, 1998

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかし、非特許文献１で開示されている技術では、エンジンの経年劣化が考慮されておらず、経年劣化による特性の変化を考慮した駆動力制御が行われていない。

【0005】

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、経年劣化による特性の変化を考慮した駆動力制御を可能とするエネルギ制御装置、エネルギ制御方法、及びエネルギ制御プログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の第１態様に係るエネルギ制御装置は、車両の要素の経年変化を検出する経年変化検出部と、前記経年変化検出部が検出した経年変化を定量把握する定量把握部と、前記定量把握部が定量把握した経年変化からサンプル点を決定するサンプル点決定部と、前記サンプル点決定部が決定したサンプル点を用いて前記要素の特性マップを作成するマップ作成部と、既存の特性マップを前記マップ作成部が作成した特性マップに書き換えるマップ書き換え部と、を備える。

【0007】

本発明の第２態様に係るエネルギ制御装置は、第１態様に係るエネルギ制御装置であって、前記マップ作成部は、前記既存の特性マップに所定の数理手法を用いて抽出した特徴量と、前記サンプル点で新たに取得したデータとを用いて前記要素の特性マップを作成する。

【0008】

本発明の第３態様に係るエネルギ制御装置は、第２態様に係るエネルギ制御装置であって、前記マップ作成部は、前記既存の特性マップの特異値分解から求めた左右固有ベクトルの両方、又はいずれか一方を前記特徴量とし、前記マップ作成部が特性マップを作成する際に用いる固有ベクトルにより決定されるサンプル点を用いる。

【0009】

本発明の第４態様に係るエネルギ制御方法は、第１態様に係るエネルギ制御装置であって、プロセッサが、車両の要素の経年変化を検出し、検出した経年変化を定量把握し、定量把握した経年変化からサンプル点を決定し、決定したサンプル点を用いて前記要素の特性マップを作成し、既存の特性マップを、作成した特性マップに書き換える、処理を実行する。

【0010】

本発明の第５態様に係るエネルギ制御プログラムは、第１態様に係るエネルギ制御装置であって、コンピュータに、車両の要素の経年変化を検出し、検出した経年変化を定量把握し、定量把握した経年変化からサンプル点を決定し、決定したサンプル点を用いて前記要素の特性マップを作成し、既存の特性マップを、作成した特性マップに書き換える、処理を実行させる。

【発明の効果】

【0011】

本発明によれば、特性マップを書き換えることで、経年劣化による特性の変化を考慮した駆動力制御を可能とするエネルギ制御装置、エネルギ制御方法、及びエネルギ制御プログラムを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】従来のハイブリッド自動車の駆動力制御フローを説明する図である。

【図2】燃料消費量マップの例を示す図である。

【図3】本発明の実施形態に係るエネルギ制御装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図4】エネルギ制御装置の機能構成の例を示すブロック図である。

【図5】マップ再作成処理部の機能構成例を示す図である。

【図6】エネルギ制御装置によるエネルギ制御処理の流れを示すフローチャートである。

【図7】疎な選択点の決定例を示す図である。

【図8】予測すべきモータ損失マップの例を示す図である。

【図9】元データに対して、予測データを散布図でプロットしたものを、ランク数毎に並べた例を示す図である。

【図10】ランク数で元データを予測したデータと元データとの標準偏差を誤差として示した例を示す図である。

【図11】マップの例を示す図である。

【図12】観測点数に対応する条件数の変化の例を示す図である。

【図13】選択アルゴリズムより得られた観測ベクトルを用いて予測した結果を示す図である。

【図14】２種類の観測ベクトルを用いて予測に必要な疎なデータセットを作成する手順を示す図である。

【図15】左特異値ベクトル及び右特異値ベクトルから導出される観測点から元のデータを導出する流れを示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

本発明の実施形態について詳細に説明する前に、従来技術について説明する。図１は、非特許文献１に開示されている、従来のハイブリッド自動車の駆動力制御フローを説明する図である。

【0014】

従来のハイブリッド自動車の駆動力制御は、アクセル開度、車速（モータ回転数）、発電機回転数、及び使用可能バッテリパワーを入力とし、エンジン要求パワー、発電機トルク、及びモータトルクを出力とする。

【0015】

まず、アクセル開度と車速とから、モータ軸に換算したドライバの要求駆動トルクが算出される。モータ軸に換算したドライバの要求駆動トルクＴ_ｏは、タイヤへの要求トルクＴ_ｒｅｑと減速ギア比Ｇ_ｒとから、以下で求められる。

【0016】

【数1】

【0017】

また、車速ｖから、タイヤ軸の回転角速度ω_ｔとモータ軸の角速度ω_ｍはそれぞれ以下の通りになる。

【0018】

【数2】

【0019】

ドライバの要求駆動トルクと、モータ回転数とから、必要な駆動パワーが計算される。駆動パワーと、バッテリの充電要求パワー、及びシステムロスの合計が、システムとして必要な要求駆動パワーとなる。要求駆動パワーＰ_ｒｅｑは、以下の数式で求めることが出来る。

【0020】

【数3】

【0021】

この合計値が所定値を超える場合は、その所定値を要求駆動パワーとし、所定値以下の場合は、エンジンを使わずにバッテリのみの走行を行い、エンジン要求パワーを０とする。要求駆動パワーＰ_ｒｅｑが閾値Ｐ_ｔｈ以下であれば、モータトルクＴ_ｍをＴ_ｏとし、要求駆動パワーＰ_ｒｅｑが閾値Ｐ_ｔｈを超える場合は、Ｐ_ｒｅｑ＝Ｔ_ｅω_ｅを制約として、エンジンの燃料消費量ｆ_ｃが最小となる動作点で駆動する。実際には、Ｔ_ｅ及びω_ｅは、あらかじめ保有する燃料消費量マップ（図２参照）から計算された最適燃費線（図２の実線）と、等要求エネルギ線との交点より求められる。図２に示したグラフの横軸がモータの角速度、縦軸がモータのトルクである。

【0022】

次に、エンジンパワーを発生するのに最も効率の良いエンジン回転数を算出し、算出した値を目標回転数とする。この目標回転数と、モータ回転数とから、発電機の目標回転数を計算する。この発電機の目標回転数となるように、ＰＩＤ（Proportional-Integral-Differential）制御で発電機のトルクを決定する。決定した発電機のトルクから、エンジントルクが逆算でき、さらに、エンジンからモータ軸に伝達されるトルクが計算できる。

【0023】

最初に算出されたドライバの要求駆動トルクから、モータ軸に伝達されるトルクを引いたものがモータトルクとなる。モータ消費パワーが発電機発生パワーとバッテリ供給可能パワーとの合計を超えるようなパワーは出せないので、この発電機発生パワーとバッテリ供給可能パワーとの合計を超えないようにモータトルクを制御する。

【0024】

このような特性マップを活用した制御を実施する際、要素の経年劣化等の要因により要素特性が変化し、想定した要素性能が出現しない可能性がある。例えば、エンジンの経年劣化により、上記の制御を用いて要求駆動パワーＰ_ｒｅｑより決定された燃料消費量では、エンジン要求出力を満足しない可能性がある。

【0025】

そこで、本件発明者は、経年劣化による特性の変化を考慮した駆動力制御を可能とする技術について鋭意検討を行った。その結果、本件発明者は、以下で説明するように、特性マップを書き換えることで経年劣化による特性の変化を考慮した駆動力制御を可能とする技術を考案するに至った。

【0026】

以下、本発明の実施形態の一例を、図面を参照しつつ説明する。なお、各図面において同一または等価な構成要素および部分には同一の参照符号を付与している。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。

【0027】

図３は、本発明の実施形態に係るエネルギ制御装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

【0028】

図３に示すように、エネルギ制御装置１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３、ストレージ１４、入力部１５、表示部１６及び通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１７を有する。各構成は、バス１９を介して相互に通信可能に接続されている。

【0029】

ＣＰＵ１１は、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各部を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２またはストレージ１４からプログラムを読み出し、ＲＡＭ１３を作業領域としてプログラムを実行する。ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２またはストレージ１４に記録されているプログラムにしたがって、上記各構成の制御および各種の演算処理を行う。本実施形態では、ＲＯＭ１２またはストレージ１４には、ハイブリッド自動車の駆動力を制御するエネルギ制御プログラムが格納されている。

【0030】

ＲＯＭ１２は、各種プログラムおよび各種データを格納する。ＲＡＭ１３は、作業領域として一時的にプログラムまたはデータを記憶する。ストレージ１４は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）またはフラッシュメモリ等の記憶装置により構成され、オペレーティングシステムを含む各種プログラム、および各種データを格納する。

【0031】

入力部１５は、マウス等のポインティングデバイス、およびキーボードを含み、各種の入力を行うために使用される。

【0032】

表示部１６は、たとえば、液晶ディスプレイであり、各種の情報を表示する。表示部１６は、タッチパネル方式を採用して、入力部１５として機能しても良い。

【0033】

通信インタフェース１７は、他の機器と通信するためのインタフェースであり、たとえば、イーサネット（登録商標）、ＦＤＤＩ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）等の規格が用いられる。

【0034】

上記のエネルギ制御プログラムを実行する際に、エネルギ制御装置１０は、上記のハードウェア資源を用いて、各種の機能を実現する。エネルギ制御装置１０が実現する機能構成について説明する。

【0035】

図４は、エネルギ制御装置１０の機能構成の例を示すブロック図である。図４に示したエネルギ制御装置１０の機能構成は、図１に示した従来のハイブリッド自動車の駆動力制御フローに追加されて設けられている。

【0036】

図４に示すように、エネルギ制御装置１０は、機能構成として、ギャップ検出部１１０、マップ再作成処理部１２０、マップ書き換え部１３０およびマップ使用部１４０を有する。各機能構成は、ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２またはストレージ１４に記憶されたエネルギ制御装置プログラムを読み出し、実行することにより実現される。

【0037】

ギャップ検出部１１０は、本発明の経年変化検出部の一例であり、要素であるエンジンの経年変化を検出する。具体的には、ギャップ検出部１１０は、エンジン要求トルクと、実際のエンジン出力トルクとの差分が所定の閾値以上に達したかどうかを検出する。実際のエンジン出力トルクは、ハイブリッド自動車の発電機のトルク、又はトルクに対応する電流からわかる。エンジン要求トルクと、実際のエンジン出力トルクとの差分が所定の閾値以上に達していれば、ギャップ検出部１１０は、マップ再作成処理部１２０に対して、燃料消費量マップの再作成を指示する。

【0038】

マップ再作成処理部１２０は、ギャップ検出部１１０からの燃料消費量マップの再作成の指示を受けると、燃料消費量マップの再作成を行う。マップ再作成処理部１２０は、燃料消費量マップの再作成を行う際には、マップ使用部１４０が保持している既存の燃料消費量マップを参照する。

【0039】

図５は、マップ再作成処理部１２０の機能構成例を示す図である。図５に示したように、マップ再作成処理部１２０は、定量把握部１２１、サンプル点決定部１２２、およびマップ作成部１２３を有する。

【0040】

定量把握部１２１は、ギャップ検出部１１０が検出した経年変化を定量把握する。具体的に、定量把握部１２１は、特異値分解を用いて、経年変化を定量把握する。サンプル点決定部１２２は、定量把握部１２１が把握した経年変化からサンプル点を決定する。マップ作成部１２３は、サンプル点決定部１２２が決定したサンプル点を用いて燃料消費量マップを作成する。具体的に、マップ作成部１２３は、供給燃料消費量に対して実トルクと実回転数とをプロットし直すことで、燃料消費量マップを作成する。

【0041】

マップ書き換え部１３０は、マップ再作成処理部１２０が再作成した燃料消費量マップで、マップ使用部１４０が保持している既存の燃料消費量マップを書き換える。

【0042】

マップ使用部１４０は、燃料消費量マップを使用したハイブリッド自動車の駆動制御を実行する。具体的に、マップ使用部１４０は、燃料消費量マップを用いて、最適燃費線と、等要求エネルギ線との交点から、エンジンの燃料消費量が最小となるようなモータのトルク及びモータの角速度を決定する。

【0043】

次に、エネルギ制御装置１０の作用について説明する。

【0044】

図６は、エネルギ制御装置１０によるエネルギ制御処理の流れを示すフローチャートである。ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２又はストレージ１４からエネルギ制御ログラムを読み出して、ＲＡＭ１３に展開して実行することにより、エネルギ制御処理が行なわれる。

【0045】

図６に示したフローチャートは、既存の燃料消費量マップを書き換える際の処理の流れを示したものである。ＣＰＵ１１は、既存の燃料消費量マップ（参照用マップ）の特異値分解を行う（ステップＳ１０１）。

【0046】

ステップＳ１０１に続いて、ＣＰＵ１１は、固有値ベクトルを用いてサンプル点の算出を行う（ステップＳ１０２）。

【0047】

ステップＳ１０２に続いて、ＣＰＵ１１は、サンプル点での燃料消費量を取得する（ステップＳ１０３）。

【0048】

ステップＳ１０３に続いて、ＣＰＵ１１は、取得した燃料消費量に基づき、燃料消費量マップの再作成を行う（ステップＳ１０４）。

【0049】

ステップＳ１０４に続いて、ＣＰＵ１１は、再作成した燃料消費量マップで、既存の燃料消費量マップを書き換える（ステップＳ１０５）。

【0050】

図６に示した一連の処理の具体例を示す。ＣＰＵ１１は、トルク方向にｍ分割（ｍは２以上の整数）、回転数方向にｎ分割（ｎは２以上の整数）されたデータセットＸ∈Ｒ^ｍ×ｎで表される燃料消費量マップに特異値分解Ｘ＝ＵΣＶ^Ｔを施す。燃料消費量マップに特異値分解を施すことで、２つの直交行列Ｕ∈Ｒ^ｍ×ｍ、Ｖ∈Ｒ^ｎ×ｎが求められる。

【0051】

Ｕ＝（ｕ_１ ｕ_２ ・・・ｕ_ｍ）とすると、各成分Ｕ∈Ｒ^ｍ×１は、それぞれがお互いに直交する単位固有ベクトルとなる。経年変化した燃料消費量マップをＹ＝（ｙ_１ ｙ_２ ・・・ｙ_ｍ）と表現すると、ｙ_ｉの近似ベクトルは

【0052】

【数4】

【0053】

となるが、ここではＹをなるべく少ないサンプル点での観測データで近似することを考える。

【0054】

データセットＹのトルク方向について、任意のｑ個の点を選択するベクトルｐを定義する。ｐはｐ∈Ｒ^ｍ×１で表される。ここで、ｐの要素ｐ_ｉは、ｐ_ｉ∈｛０，１｝である。ベクトルｐを用いることで、疎なデータセットを以下のように表すことができる。

【0055】

【数5】

【0056】

以下では、

【0057】

【数6】

【0058】

を用いて、以下のように表すこととする。

【0059】

【数7】

【0060】

特異値行列Ｕの最初のｒ個の列のみを残した行列を、以下のように表す。

【0061】

【数8】

【0062】

ｙ_ｉの近似ベクトルは以下のように表すことができる。

【0063】

【数9】

【0064】

ここで、記号（例えば、Ｘ）上に“＾”が付された文字を、以下では、＾Ｘとして表す場合がある。また、式中において、記号（例えば、Ｘ）上に“～”が付された文字を、以下では、～Ｘとして表す場合がある。

【0065】

＾ａ_ｋｉを、誤差

【0066】

【数10】

【0067】

を最小化するように決定することが、Ｙを最良指定することになる。

【0068】

【数11】

【0069】

とすると、数式（１）は、以下のように表すことができる。

【0070】

【数12】

【0071】

そして、誤差を最小化する条件は以下の通りとなる。

【0072】

【数13】

【0073】

上記（３）を展開すると、以下の数式（４）の通りとなる。

【0074】

【数14】

【0075】

数式（４）を行列で表現すると以下の数式（５）となる。

【0076】

【数15】

【0077】

数式（５）の左辺をＦ、右辺第１項をＭ、右辺第２項を＾Ａとする。Ｆ及びＭは既知であるので、
＾Ａ＝Ｍ^－１Ｆ （６）と求まる。従って、以下の数式（７）が成り立つ。

【0078】

【数16】

【0079】

次に、Ｙを列ベクトルで表した場合のそれぞれの要素をｙ_ｉ ^’∈Ｒ^ｎ×１とする。任意のｔ個の要素が１、他の要素を０とするｗ∈Ｒ^ｎ×１を定義し、右特異値行列Ｖの最初のｌ個の列のみを残した行列Ｖ_ｌを用いて、左特異値行列の場合について係数行列＾Ａを求める手順と同様の手順で求めた係数行列を＾Ｂとすると、以下の数式（８）が成り立つ。

【0080】

【数17】

【0081】

図７は、疎な選択点の決定例を示す図である。数式（８）により。疎な選択点を図７のように決定すれば、Ｒ^ｎ×ｍのデータセットをＲ^ｒ×ｔのデータセットで予測出来る。

【0082】

ここで、疎な選択点の決定方法の具体例を示す。ここでは、インバータ駆動のＩＰＭ（Ｉｎｔｅｒｉｏｒ Ｐｅｒｍａｎｅｎｔ Ｍａｇｎｅｔ）モータを例に、インバータへの入力ＤＣ電圧が３００Ｖの場合のモータ損失マップから、入力ＤＣ電圧が６５０Ｖのモータ損失マップを予測する手順を示すことで、疎なデータセットを選択する手法を説明する。

【0083】

図８は、予測すべきモータ損失マップの例を示す図である。図８の（ａ）で示したのは、縦軸にトルク方向のサンプル点（３７点）を示し、横軸に回転数方向のサンプル点（３５点）を示し、濃さが損失の絶対値に対応している。

【0084】

図８の（ｂ－１）～（ｂ－３）は、トルク方向に任意のサンプル点を２３点選択し、選択した点を白で示したマップである。これは、ベクトルｐに相当する。ベクトルｐの要素で０が図中の白に対応し、１が図中の黒に対応する。図８の（ｃ－１）～（ｃ－３）は、疎なデータセット＾Ｙに対応し、それらから得られた～Ｙが、図８の（ｄ－１）～（ｄ－３）で示されている。これにより、ベクトルｐをどのように選ぶかが、予測精度に影響を及ぼすことがわかる。

【0085】

固有直交分解（Ｐｒｏｐｅｒ Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ＰＯＤ）の一つであるＧａｐｐｙ－ＰＯＤは、予測に用いるＰＯＤ基底のランク数ｒ、観測データの点数ｑ、観測データ点の位置を示す観測ベクトルｐにより異なる。予測に用いるＰＯＤ基底のランク数は、あるランク数で元データＸを予測した際の誤差により判定できる。図９に、元データＸに対して、予測データを散布図でプロットしたものを、ランク数毎に並べた例を示す。図９によれば、ランク数が１３以上では、見た目に大きな変化は認められない。図１０に、横軸にランク数を取り、ランク数で元データを予測したデータと元データとの標準偏差を誤差として示した例を示す。図１０によれば、ランク数が１３以上では、誤差が損失のオーダーの２桁程度下の値となっている。従って、ＰＯＤ基底のランク数は１３以上を選択することとした。

【0086】

次に、観測データの点数ｑ、及び、観測データ点の位置ｓを選択する方法を示す。観測データ点の選択方法は、例えば、Brunton, Steven L. and Kutz, J. Nathan,“Data-Driven Science and Engineering”, chapter 12, Cambridge University Press, (2019)に記載されている“Minimize condition number”アルゴリズムを用いて決定することとした。この選択アルゴリズムの概要は以下の通りである。

【0087】

１．ｉ≦ｑとした場合に、ｉ番目の観測点を配置することが可能な全ての位置それぞれに対して行列Ｍを求め、かつ、Ｍの条件数_Ｋ（Ｍ）を計算することを繰り返す。観測点の配置制約は、既に配置済みのｉ－１番目までの観測点と重ならないようにすることのみである。

【0088】

２．最も小さな条件数となる観測点の位置をｉ番目の観測点として決定する。

【0089】

３．ｉ＋１番目の観測点の配置についても、上記２つのステップを繰り返す。

【0090】

判定基準となる条件数_Ｋ（Ｍ）は、_Ｋ（Ｍ）＝λ_ｍａｘ（Ｍ）／λ_ｍｉｎ（Ｍ）で表される。λ_ｍａｘ（Ｍ）はＭの最大固有値であり、λ_ｍｉｎ（Ｍ）はＭの最小固有値である。

【0091】

ＰＯＤモードのランク数ｒを予め決定しておけば、上記選択アルゴリズムにより、適切な観測点数ｑ及び観測ベクトルｐを決定することが可能である。ここで、ＰＯＤモードのランク数ｒと、観測点数ｑとの関係が予測精度に及ぼす影響（ここでは、条件数の値）を確認するため、以下の手順でＰＯＤモードのランク数ｒと、観測点数ｑとの関係を確認する。

【0092】

手順１．ｊ≦ｍとした場合において、ｊランクのＰＯＤモードを用いて、ｋ点の観測点数を選択したときの適切な観測点配置、及びその観測点数を選択した際の_Ｋ（Ｍ）を計算する。

【0093】

手順２．ＰＯＤモードのランク数はｊで固定し、観測点数をｋ＋１とした場合について、上記手順１と同様の処理を行い、観測点数がｍとなるまで繰り返し実施する。

【0094】

手順３．ＰＯＤモードのランク数をｊ＋１として、上記手順１、手順２と同様の処理を行い、ＰＯＤモードのランク数がｒとなるまで繰り返す。

【0095】

手順４．ＰＯＤモードのランク数を横軸、観測点数を縦軸とし、条件数に対応する値を濃淡で表したマップを作成する。図１１は、手順４で作成されるマップの例を示す図である。さらに、必要に応じて、図１２に示したような、観測点数に対応する条件数の変化の図から、ＰＯＤモードのランク数ｒ及び観測点数ｑを決定する。

【0096】

手順５．手順４で決定したＰＯＤモードのランク数ｒ及び観測点数ｑに対応する観測ベクトルｐを呼び出し、上記数式（６）～（８）に記載した手順で～Ｙを求める。

【0097】

図１３は、上述の手順を用いて、ｒ＝１３、ｑ＝２０と決定し、上記選択アルゴリズムより得られた観測ベクトルｐを用いて予測した結果を、一連の順と共に示した図である。図１３（ａ）は、予測対象Ｙを示し、図１３（ｂ）は、観測ベクトルｐを示し、図１３（ｃ）は、予測に用いる疎なデータセット＾Ｙを示し、図１３（ｄ）は、予測した結果～Ｙを示す。図１３（ａ）と図１３（ｄ）とを比較した結果から、予測結果は予測対象と良好に一致している。図１３（ｅ）は、定量的判定のため、予測対象に対して予測結果を散布図でプロットした図である。図１３（ｅ）の実線は理想値であり、良好な予測結果を示していることがわかる。

【0098】

ここで、さらなる参照点数の削減を図るため、右特異値ベクトルＶを活用する。左特異値ベクトルの場合と同様に、ＰＯＤモードランク数ｌ＝１３、データの点数ｔ＝２０と決定した後に、上記選択アルゴリズムを用いて観測ベクトルｗを求めることが出来る。

【0099】

図１４は、２種類の観測ベクトルｐ、ｗを用いて予測に必要な疎なデータセットを作成する手順を示す図である。図１４（ａ）で示したのは、縦軸にトルク方向のサンプル点（３７点）を示し、横軸に回転数方向のサンプル点（３５点）を示し、濃さが損失の絶対値に対応している。図１４（ｂ）で示したのは、トルク方向に任意のサンプル点を２３点選択し、選択した点を白で示したマップである。図１４（ｃ）は、疎なデータセットに対応し、これは、ベクトルｐに相当する。図１４（ｄ）で示したのは、回転数方向に任意のサンプル点を２３点選択し、選択した点を白で示したマップである。図１４（ｅ）は、疎なデータセットに対応し、これは、ベクトルｗに相当する。図１４（ｆ）で示したのは、図１４（ｂ）及び（ｄ）を組み合わせたマップである。そして図１４（ｇ）は、左特異値ベクトル及び右特異値ベクトルから導出される必要な観測点である。

【0100】

図１４（ｇ）から図１４（ａ）を予測可能かどうかが重要であり、図１５は、左特異値ベクトル及び右特異値ベクトルから導出される観測点から元のデータを導出する流れを示す図である。図１５（ａ）は、予測対象を示し、図１５（ｂ）は、疎なデータセット＾Ｙを示し、図１５（ｃ）は、予測した結果を示す。図１５（ｄ）は、定量的判定のため、予測対象に対して予測結果を散布図でプロットした図である。図１５（ｄ）を見れば、定量的に良好に予測ができていると考えられる。

【0101】

エネルギ制御装置１０は、このようにサンプル点を決定することで、燃料消費量の取得数を削減できる。そして、エネルギ制御装置１０は、サンプル点で取得した燃料消費量から、燃料消費量マップを再作成することで、全てのサンプル点から燃料消費量を取得する場合と比較して、燃料消費量マップの再作成の処理を軽減させることができる。

【0102】

このように、本実施形態に係るエネルギ制御装置１０は、経年変化があることを検出し、実動作中のサンプリング点における値を基に新たなマップを作成することできる。本実施形態に係るエネルギ制御装置１０は、実動作中のサンプリング点における値を基に新たなマップを作成するため、経年変化後のマップをあらかじめ保有しておく必要がない。従って、本実施形態に係るエネルギ制御装置１０は、経年変化後のマップをあらかじめ保有する場合と比較して、記憶領域に保存するマップの容量を削減する。また、本実施形態に係るエネルギ制御装置１０は、実動作中のサンプリング点における値を基に新たなマップを作成するため、車載要素の経年変化の状態にかかわらず、適切な制御を実現することができる。

【0103】

上記実施形態では、燃料消費量マップの書き換えについて示したが、本発明が書き換える対象とするマップは燃料消費量マップに限定されない。例えば、本発明は、リチウムイオン電池の内部抵抗マップの再作成に適用できる。すなわち、本発明は、経年劣化による電池セル内部の抵抗変化に対応した内部抵抗マップの再作成に適用してもよい。また、本発明は、太陽電池のセル特性マップの再作成に適用できる。

【0104】

なお、上記各実施形態でＣＰＵがソフトウェア（プログラム）を読み込んで実行したエネルギ制御処理を、ＣＰＵ以外の各種のプロセッサが実行してもよい。この場合のプロセッサとしては、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の製造後に回路構成を変更可能なＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、及びＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が例示される。また、エネルギ制御処理を、これらの各種のプロセッサのうちの１つで実行してもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、及びＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ等）で実行してもよい。また、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路である。

【0105】

また、上記各実施形態では、エネルギ制御処理のプログラムがＲＯＭまたはストレージに予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、及びＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ等の非一時的（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。また、プログラムは、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。

【符号の説明】

【0106】

１０ エネルギ制御装置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】