特許7456867IP Force 特許公報全文掲載

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ハイブリッド車両の制御装置

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

上述のようなハイブリッド車両においては、内燃機関の出力を用いないで電動機が発電した回生により得た電気エネルギを力行に使用することにより、内燃機関の負荷を低減し、内燃機関を高効率に運転することが図られている。しかしながら、相対的に加減速の少ない巡航走行等では、回生で電気エネルギを得ることが難しくなる。そのため、更なる燃費向上を図る余地が残されていた。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明のハイブリッド車両の制御装置は、内燃機関と電動機とを含む駆動源を制御するハイブリッド車両の制御装置であって、駆動源の要求出力を取得する要求出力取得部と、ハイブリッド車両の走行状態を取得する走行状態取得部と、要求出力と走行状態とに基づいて、電動機に出力又は吸収させる電動機割当出力とを算出する割当出力算出部と、を備え、割当出力算出部は、ダイナミックプログラミング手法を用いた事前シミュレーシ・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明によれば、相対的に加減速の少ない走行条件下で内燃機関をより高効率に運転することが可能となる。

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 一実施形態のハイブリッド車両の制御装置を備える車両を例示する概略構成図である。
【図2】 ハイブリッド車両の情報処理を説明するための概念図である。
【図3】 図３（ａ）は、トルク配分生成部の学習工程のうち事前シミュレーション工程を説明する図である。図３（ｂ）は、トルク配分生成部の学習工程のうち対応付け工程を説明する図である。図３（ｃ）は、トルク配分生成部の学習工程のうち対応関係学習工程を説明する図である。図３（ｄ）は、トルク配分生成部の学習工程のうち実装工程を説明する図である。
【図4】 図４（ａ）は、最適化マップに基づき生成されるアシストマップの一例である。図４（ｂ）は、比較例に係るアシストマップである。
【図5】 図５は、ニューラルネットワークを構成するニューロンを例示する図である。
【図6】 図６は、ニューラルネットワークの全体構成を例示する図である。
【図7】 図７（ａ）は、ニューラルネットワークの入力層の重み及び閾値のテーブルである。図７（ｂ）は、ニューラルネットワークの中間層の重み及び閾値のテーブルである。図７（ｃ）は、ニューラルネットワークの出力層の重み及び閾値のテーブルである。
【図8】 図８は、ＨＶＥＣＵの詳細なブロック構成を例示する図である。
【図9】 図９は、ニューラルネットワークに入力するバッテリ投入可能電力量を例示する図である。
【図10】 図１０は、アシストマップ初期化処理を示すフローチャートである。
【図11】 図１１は、アシストマップ更新処理を示すフローチャートである。

代表図 図1本件の代表的な図

１…ハイブリッド車両、２…エンジン（内燃機関）、３…モータジェネレータ（電動機）、１０…ハイブリッド車両の制御装置、２１…運転情報取得部（要求出力取得部、走行状態取得部）、２３…トルク配分生成部（割当出力算出部）。

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