| 研究課題/領域番号 |
17H03284
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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 |
鈴木 隆 上智大学, 理工学部, 教授 (20206494)
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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| キーワード | エンジン制御 / 制御理論 / ECU制御アルゴリズム |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、エンジン・パワートレイン制御系設計に向けた外界条件のモデル化から着手し、それを活用した最適制御系設計手法を構築することによって、個性化自動車動力システムの制御技術を確立することを目的としているが、本年度は、外界情報を利用したエンジン・パワートレイン最適制御手法を構築するために、交通流のモデル化とその学習手法を考案し、その情報を利用したエンジン・パワートレイン最適制御系設計手法の開発に着手した。また、実験検証環境を整えるために、トラフィック状況のシナリオを確率的に生成させるリアルタイム走行状況の下でのエンジンパワートレイン制御技術を実エンジンを用いて検証できるTraffic＆Engine-in-the-loop実験ベンチの改造に着手し、実験能力を大幅に改善することができた。具体的な研究実績は以下とおりである。
（1）走行データから確率分散関数としてモデルを抽出し、ベイズ学習によるモデル情報更新手法を開発した。
（2）外界情報を用いたディーゼルエンジンの後処理制御手法を開発し、シミュレーション検証を行った。
（3）ドライバーのトルクディマンドの学習推定に基づくリアルタイムエンジン最適制御手法を構築し、シミュレーションによって提案手法の有効性を検証した。
(4) ハイブリット車用の四気筒量産エンジンを用いたバーチャルトラフィック環境とリアルタイム走行テストが可能な実験環境の再構築を完成した。
(5) 外界情報テスト向けのデータ収集に着手し、一定の環境を整えることができた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究の目的実現の礎となる外界情報のモデル化、外界情報を用いたエンジン・パワートレイン最適化制御手法の提案と検証、およびリアルタイムトラフィック情報をエンジン制御実機テス環境への取り組みの完成は当初研究計画通りの内容であり、次年度の研究に繋げるための確実な基礎となるものなので、概ね計画通り順調に進展していると判断できる。
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度の蓄積した基盤を踏まえて、次年度は外界モデルを進化させ、検証実験実施のためのデータ集積を拡充し、最適制御手法の本格的な開発活動に集中したい。
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