| 研究課題/領域番号 |
16K06193
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
知能機械学・機械システム
|
|---|
| 研究機関 | 東京電機大学 |
|---|
研究代表者 |
日高 浩一 東京電機大学, 工学部, 教授 (10321407)
|
|---|
| 研究協力者 |
高橋 優太
矢萩 北斗
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2016年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
|
|---|
| キーワード | ハイブリット電気自動車 / モデル予測制御 / 線形時変システム / 充電率(SOC) / 駆動部制御 / LPVシステム / 燃費最適化 / ドライバー予測 / HEV駆動部モデル / MPC / モデル化誤差 / 人間機械システム / 可変トルク制御装置 / 燃費最適アルゴリズム |
|---|
| 研究成果の概要 |
ハイブリット電気自動車(HEV)の燃費向上を行うためには、運転者の要求速度に対してエンジンとモータの力配分が重要である。自動車の運転の場合、高効率な燃費走行はエンジン制御と共に運転者の技能や運転特性に依存してしまう。そこで今回は運転者の技能にできるだけ依存しないで燃費性能の向上を目指すための制御方法に関する研究を進めてきた。この目的を達成するために、本研究では運転者の速度予測を組み込むことを想定し、電池残量を考慮しながら要求速度に対して最適なエンジンとモータ各トルク配分を発生するアルゴリズムにモデル予測制御法(MPC)を応用する方法を提案した。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究ではハイブリット電気自動車(HEV)の駆動部の制御方法にモデル予測制御法(MPC)を応用することで、運転者の要求する速度に対して燃料消費の効率がよいエンジン回転数領域では要求速度が出せない場合でもモーター補助を加えることで走行可能となる駆動方法を提案した。この方法の特徴としては、エンジン回転数と効率を表すマップデータを利用し運転者の要求速度が予測できたと仮定した時、電池残量を考慮しながらモータアシストを加えて効率的なエンジン回転数を決定する点である。
|
