| 研究課題/領域番号 |
17H03284
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
制御・システム工学
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| 研究機関 | 上智大学 |
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研究代表者 |
申 鉄龍 上智大学, 理工学部, 教授 (70245794)
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| 研究分担者 |
曹 文静 上智大学, 理工学部, 助教 (40824751)
張 亜輝 上智大学, 理工学部, 研究員 (90816175)
鈴木 隆 上智大学, 理工学部, 教授 (20206494)
SHEN Xun 上智大学, 理工学部, 研究員 (90823378)
KANG Mingxin 上智大学, 理工学部, 研究員 (30757357)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
17,940千円 (直接経費: 13,800千円、間接経費: 4,140千円)
2019年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2018年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2017年度: 7,930千円 (直接経費: 6,100千円、間接経費: 1,830千円)
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| キーワード | パワートレイン制御 / ハイブリット自動車 / エンジン / 最適制御 / エンジン制御 / パワートレイン / 最適化 / 制御理論 / ECU制御アルゴリズム / 自動車エンジン制御 |
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は、交通流や環境などの外界情報のリアルタイム遷移特性をモデル化し、それに基づいて自動車動力システムのエネルギー効率向上のための最適化制御手法を構築することである。具体的には、ガオス過程回帰やベイズ学習、極限学習機械などの手法を活用してエンジン・パワートレイン制御に向けた外界条件遷移挙動のモデルと予測アルゴリズムを構築し、モデルに基づいてドライバーディマンドや走行ルート及び交通環境などの実状況に適した動力システムの個性化最適制御系設計手法を開発した。さらに、動力システム制御のためのエンジンのオンボード燃焼制御や極値探索アルゴリズムを開発し、実験ベンチにおいて実験検証を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
自動車動力システムの制御は、個別な対象として考えるのではなく、IoTの一要素として外部環境変化に適応できる各々車両の挙動と特性に適する最適化を目指すべきである。本研究の成果はコネクティド環境を見据えた社会のモビリティのためのエネルギー効率向上課題をシステム最適化と制御の視点から挑戦し、次世代自動車動力システムだけではなく、その高効率化実現のためのエンジンの高精度制御手法を提案したものである。
理論的な視点からいうと自動車動力系にとって外界環境の挙動には不確かさが多く、確率性も強い。また、パワートレインそのものも非線形系である。本研究成果はこのようなシステムの最適化制御手法を示したものである。
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