区分データを利用した同時摂動最適化によるハイブリッド車の駆動系に関するモデルフリー制御器設計

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS11-4

グループ名: 【C】平成26年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2014/09/03

タイトル(英語): The Model-free Controller Design for Drivetrain of Hybrid Vehicle According to Simultaneous Perturbation Optimization Using Partitioned Data

著者名: 小口 宏紀(東京電機大学),日高 浩一(東京電機大学)

著者名(英語): Hiroki Koguchi(Tokyo Denki University),Koichi Hidaka(Tokyo Denki University)

キーワード: モデルフリー|ハイブリッド電気自動車|同時摂動最適化|区分データ|Model-free|Hybrid Electric Vehicle|Simultaneous Perturbation Optimization|Partitioned Data

要約(日本語): 本研究は、(社)自動車技術会および(社)計測自動制御学会より提案されている「ベンチマーク問題2－ハイブリッドパワートレインを用いた通勤車両の燃費最適化」に関する内容となっている。この問題に対するアプローチとして、同時摂動最適化を用いたモデルフリーによる制御器設計法が提案されている。同時摂動最適化は、確率的な勾配法の一種であり未知のモデルに対しても有効な最適化法である。しかし、同手法は局所解に収束する可能性があり、それは初期値に強く依存する。そこで本研究では、単一局所解への収束を回避するために、区分データに基づく関数近似とその勾配情報を用いる手法を提案する。これにより、複数の初期値による大域的な最適解探索を行う。さらに、二階差分を導入し探索割合を調整することで、厳密解への収束を検討する。シミュレーションでの燃費評価により、サンプル制御器および論文結果との比較から提案法の有効性を示す。

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