[go: up one dir, main page]

JP2008006954A - Controller for vehicle - Google Patents

Controller for vehicle Download PDF

Info

Publication number
JP2008006954A
JP2008006954A JP2006179074A JP2006179074A JP2008006954A JP 2008006954 A JP2008006954 A JP 2008006954A JP 2006179074 A JP2006179074 A JP 2006179074A JP 2006179074 A JP2006179074 A JP 2006179074A JP 2008006954 A JP2008006954 A JP 2008006954A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
road surface
wheel
surface unevenness
vehicle
vehicle body
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2006179074A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Yasuhisa Ichikawa
泰久 市川
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Denso Corp
Original Assignee
Denso Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Denso Corp filed Critical Denso Corp
Priority to JP2006179074A priority Critical patent/JP2008006954A/en
Publication of JP2008006954A publication Critical patent/JP2008006954A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
  • Vehicle Body Suspensions (AREA)
  • Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To easily use detection information on road surface irregularity from four-wheels for various control objects of the vehicle. <P>SOLUTION: A vehicle body motion model to which an engine torque and a steering angle are input as information of typical vehicle drive state which may cause up-and-down motion of a vehicle body and which outputs suspension displacement quantity C of each wheel due to the up-and-down motion of the vehicle body is stored in a memory of ECU 40. During running of the vehicle, the engine torque and the steering angle are input into the vehicle body motion model and the suspension displacement quantity C due to the up-and-down motion of the vehicle body is computed. The difference (A-C) between the suspension displacement quantity A of each wheel detected by a suspension displacement sensor 43 of each wheel and the suspension displacement quantity C of each wheel due the up-and-down motion of the vehicle body estimated by the vehicle body motion model is calculated as suspension displacement quantity B due to the road surface irregularity of each wheel (road surface irregularity degree of each wheel) and suspension displacement quantity B of each wheel is weighted and averaged to find road surface irregularity random property. <P>COPYRIGHT: (C)2008,JPO&INPIT

Description

本発明は、走行路面の凹凸に関する情報を検出する機能を備えた車両用制御装置に関する発明である。   The present invention relates to a vehicle control device having a function of detecting information related to unevenness of a traveling road surface.

近年の電子制御化が進んだ自動車の走行制御技術においては、走行安定性や乗り心地を向上させるために、走行路面の凹凸を検出して、その凹凸度合に応じて電子制御サスペンションやエンジントルク等を制御するようにしたものがある。   In recent years, electronically controlled driving control technology for automobiles has been developed to detect driving road surface irregularities in order to improve driving stability and riding comfort, and to control electronic suspension and engine torque according to the degree of irregularities. There is something to control.

従来の路面凹凸検出技術は、例えば特許文献1(特開平5−319054号公報)に記載されているように、左右の前輪のサスペンション装置に、それぞれサスペンション変位量を検出するサスペンション変位センサと、車体の上下方向加速度を検出する加速度センサとを設け、これら各センサの出力を振動入力出力回路で処理することによって、前輪が接触する路面の凹凸を検出すると共に、前輪が接触した路面凹凸に後輪が接触するまでの遅れ時間を車速に基づいて算出し、前輪が接触する路面凹凸の検出情報をそのまま後輪が接触する路面凹凸の検出情報として使用し、前記遅れ時間分だけ過去に溯った路面凹凸の検出情報に基づいて後輪のサスペンション装置を電子制御するようにしたものがある。
特開平5−319054号公報(第1頁〜第4頁等)
The conventional road surface unevenness detection technology includes, for example, a suspension displacement sensor for detecting a suspension displacement amount in each of the left and right front wheel suspension devices, and a vehicle body as described in Patent Document 1 (Japanese Patent Laid-Open No. 5-319054). And an acceleration sensor for detecting the vertical acceleration of the vehicle, and by processing the output of each sensor with a vibration input / output circuit, the road surface unevenness with which the front wheel contacts is detected and the road surface unevenness with which the front wheel is in contact with the rear wheel The delay time until the vehicle touches is calculated based on the vehicle speed, and the road surface unevenness detection information that the front wheel contacts is used as the road surface unevenness detection information that the rear wheel contacts as it is, and the road surface that has been in the past for the delay time There is one in which the suspension device for the rear wheel is electronically controlled based on the detection information of the unevenness.
JP-A-5-319054 (first page to fourth page, etc.)

ところで、車両が直進走行している場合は、前輪と後輪の軌跡は直線で重なり合うため、前輪が接触した路面凹凸に後輪も接触する。このため、前輪が接触する路面凹凸の検出情報をそのまま後輪が接触する路面凹凸の検出情報として使用できる。しかし、車両が旋回している場合は、図6に示すように、いわゆる内輪差によって前輪の軌跡と後輪の軌跡が異なってくるため、上記特許文献1のように、前輪が接触する路面凹凸の検出情報をそのまま後輪が接触する路面凹凸の検出情報として使用すると、後輪が接触しない路面凹凸の検出情報を用いて後輪側を制御することになってしまい、制御特性が悪化するという問題が発生する。このような問題は、車両旋回時のみではなく、例えば車両の横滑り時(スリップ時)や、前輪で未舗装路の路面形状が変形する場合等にも同様に発生する。   By the way, when the vehicle is traveling straight ahead, the trajectories of the front wheels and the rear wheels overlap with each other in a straight line, so that the rear wheels also contact the road surface irregularities that the front wheels contact. For this reason, the detection information on the road surface unevenness with which the front wheel contacts can be used as detection information for the road surface unevenness with which the rear wheel contacts. However, when the vehicle is turning, as shown in FIG. 6, the trajectory of the front wheels and the trajectory of the rear wheels differ depending on the so-called inner wheel difference. If this detection information is used as detection information for road surface unevenness with which the rear wheel contacts, the rear wheel side will be controlled using detection information for road surface unevenness with which the rear wheel does not contact, and the control characteristics will deteriorate. A problem occurs. Such a problem occurs not only when the vehicle is turning, but also when, for example, the vehicle is skid (when slipping) or when the road surface shape of the unpaved road is deformed by the front wheels.

この問題を解決するために、前輪側の路面凹凸の検出方法と同様の方法で後輪側の路面凹凸を検出することが考えられるが、この場合は、路面凹凸の検出情報が同時に4種類も存在することになるため、路面凹凸の検出情報を失火検出やエンジン制御等に反映させようとしても、4種類の路面凹凸の検出情報をどの様に反映させるのかが問題となり、制御が複雑化するという欠点がある。   In order to solve this problem, it is conceivable to detect the road surface unevenness on the rear wheel side by the same method as the detection method of the road surface unevenness on the front wheel side. Therefore, even if the detection information of road surface unevenness is reflected in misfire detection or engine control, it becomes a problem how to reflect the detection information of 4 types of road surface unevenness, and the control becomes complicated. There is a drawback.

本発明はこのような事情を考慮してなされたものであり、従ってその目的は、全ての車輪が接触する路面の凹凸度合を1つの情報に集約して検出することができ、車両の様々な制御対象で4輪の路面凹凸の検出情報を利用しやすくすることができる車両用制御装置を提供することにある。   The present invention has been made in consideration of such circumstances. Therefore, the object of the present invention is to be able to collect and detect the degree of unevenness of the road surface in contact with all wheels in one piece of information. An object of the present invention is to provide a vehicular control device that makes it easy to use detection information on road surface unevenness of four wheels as a control target.

上記目的を達成するために、請求項1に係る発明は、車両の前後左右の各輪のサスペンション変位量(車高変位量)をそれぞれ検出する各輪のサスペンション変位量検出手段と、各輪のサスペンション変位量検出手段で検出した各輪のサスペンション変位量に基づいて各輪が接触する路面の凹凸を総合評価するパラメータ(以下「路面凹凸ランダム性」という)を算出する路面凹凸ランダム性算出手段とを備えた構成としたものである。この構成では、各輪のサスペンション変位量検出手段で検出した各輪のサスペンション変位量に基づいて1つの路面凹凸ランダム性を算出するため、全ての車輪が接触する路面の凹凸度合を1つの情報(路面凹凸ランダム性)に集約して検出することができ、車両の様々な制御対象で4輪の路面凹凸の検出情報を利用しやすくすることができる。   In order to achieve the above object, the invention according to claim 1 is directed to a suspension displacement detection means for each wheel for detecting a suspension displacement amount (vehicle height displacement amount) for each of the front, rear, left and right wheels of the vehicle, Road surface unevenness randomness calculating means for calculating a parameter (hereinafter referred to as “road surface unevenness randomness”) for comprehensive evaluation of road surface unevenness with which each wheel contacts based on the suspension displacement amount of each wheel detected by the suspension displacement amount detecting means; It is set as the structure provided with. In this configuration, since one road surface irregularity randomness is calculated based on the suspension displacement amount of each wheel detected by the suspension displacement amount detecting means of each wheel, the degree of unevenness of the road surface with which all the wheels are in contact with one piece of information ( Road surface unevenness) can be detected in a collective manner, and the detection information of the road surface unevenness of the four wheels can be easily used in various control objects of the vehicle.

この場合、例えば、各輪毎に、サスペンション変位センサ(サスペンション変位量検出手段)の他に、車体の上下方向の加速度を検出する車体加速度センサを設け、サスペンション変位センサの出力信号と車体加速度センサの出力信号とに基づいて各輪毎に走行路面の凹凸度合を検出するようにしても良い。   In this case, for example, in addition to the suspension displacement sensor (suspension displacement detection means), a vehicle body acceleration sensor for detecting the vertical acceleration of the vehicle body is provided for each wheel, and the output signal of the suspension displacement sensor and the vehicle acceleration sensor The degree of unevenness of the traveling road surface may be detected for each wheel based on the output signal.

しかし、この構成では、サスペンション変位センサと車体加速度センサの2種類のセンサが必要となり、コストアップするという欠点がある。   However, this configuration requires two types of sensors, that is, a suspension displacement sensor and a vehicle body acceleration sensor, and has the disadvantage of increasing costs.

また、各輪毎に設けた加速度センサの出力信号をフィルタリング処理することで、特定周波数加速度成分を路面凹凸成分として抽出し、各輪毎に路面凹凸を検出することが考えられる。   Further, it is conceivable to extract the specific frequency acceleration component as the road surface unevenness component by filtering the output signal of the acceleration sensor provided for each wheel and detect the road surface unevenness for each wheel.

しかし、この構成では、同じ路面凹凸度合であっても車速によって加速度センサの出力信号が大きく変化するため、車速の影響を受けずに路面凹凸度合を安定して精度良く検出することは困難であり、特に、低速時には加速度センサの出力信号が小さくなるため、路面凹凸の検出そのものが困難となる欠点がある。しかも、車輪が路面の凹凸を何回か乗り越えて加速度センサの出力信号が何回か大きく振動してからでないと路面凹凸を検出できないため、路面凹凸をリアルタイムで検出することができず(検出の遅れが大きく)、路面凹凸による影響が大きく現れてから、遅れて路面凹凸の検出情報を制御に反映させることになってしまい、路面凹凸に対する制御特性も悪いという欠点もある。   However, with this configuration, the output signal of the acceleration sensor varies greatly depending on the vehicle speed even when the road surface unevenness level is the same, so it is difficult to stably and accurately detect the road surface unevenness level without being affected by the vehicle speed. In particular, since the output signal of the acceleration sensor becomes small at low speeds, there is a drawback that it is difficult to detect road surface irregularities. In addition, the road surface unevenness cannot be detected in real time because the road surface unevenness can only be detected after the wheel has overcome the road surface unevenness several times and the output signal of the acceleration sensor vibrates several times. There is also a disadvantage that the control information for the road surface unevenness is also bad because the detection information of the road surface unevenness is reflected in the control after the influence of the road surface unevenness appears greatly.

これらの欠点を解消するために、請求項2のように、車両運転状態に応じて変化する車体の上下運動を模擬した車体運動モデルに現在の車両運転状態の情報を入力して車体の上下運動を推定する車体上下運動推定手段を備え、前記路面凹凸ランダム性算出手段は、前記サスペンション変位量検出手段でそれぞれ検出した各輪のサスペンション変位量と前記車体上下運動推定手段で推定した車体の上下運動とに基づいて各輪毎にそれぞれ路面凹凸度合を推定し、各輪の路面凹凸度合の推定値に基づいて前記路面凹凸ランダム性を算出するようにすると良い。   In order to eliminate these drawbacks, as in claim 2, the vehicle vertical movement of the vehicle body is input by inputting information on the current vehicle driving state into a vehicle body movement model that simulates the vertical movement of the vehicle body that changes according to the vehicle driving state. A vehicle body vertical motion estimation means for estimating the vehicle body vertical motion estimation means, wherein the road surface unevenness randomness calculation means includes a suspension displacement amount of each wheel detected by the suspension displacement amount detection means and a vertical motion of the vehicle body estimated by the vehicle body vertical motion estimation means. Based on the above, the road surface unevenness degree is estimated for each wheel, and the road surface unevenness randomness is calculated based on the estimated value of the road surface unevenness degree of each wheel.

この構成では、車体運動モデルによって車両運転状態の情報から車体の上下運動を推定するため、従来の路面凹凸検出技術で必要としていた車体加速度センサが不要となり、センサ数削減、低コスト化の要求を満たすことができる。しかも、各輪のサスペンション変位量検出手段で検出する各輪のサスペンション変位量(車高変位量)は、車速の影響を受けずにほぼリアルタイムで検出できると共に、車体運動モデルによって車両運転状態の情報から推定する車体の上下運動も、車速の影響を受けずにほぼリアルタイムで推定できるため、サスペンション変位量(車高変位量)の検出値と車体の上下運動の推定値とに基づいて走行路面の凹凸度合を車速の影響を受けずにほぼリアルタイムで推定することができる。これにより、少ないセンサ数で低コスト化の要求を満たしながら、車速の影響を受けずに各輪の路面凹凸度合を精度良く且つ応答良く推定することができ、これら各輪の路面凹凸度合の推定値に基づいて路面凹凸ランダム性を精度良く且つ応答良く算出することができる。   In this configuration, the vertical motion of the vehicle body is estimated from the vehicle driving state information by the vehicle body motion model, so the vehicle body acceleration sensor required in the conventional road surface unevenness detection technology becomes unnecessary, and there is a demand for reduction in the number of sensors and cost reduction. Can be satisfied. In addition, the suspension displacement amount (vehicle height displacement amount) detected by the suspension displacement amount detecting means for each wheel can be detected almost in real time without being affected by the vehicle speed, and information on the vehicle operating state can be obtained from the vehicle body motion model. The vertical movement of the vehicle body estimated from the above can also be estimated almost in real time without being affected by the vehicle speed. Therefore, based on the detected value of the suspension displacement (vehicle height displacement amount) and the estimated value of the vertical movement of the vehicle body, The degree of unevenness can be estimated almost in real time without being affected by the vehicle speed. This makes it possible to accurately and responsively estimate the road surface unevenness degree of each wheel without being affected by the vehicle speed while meeting the demand for cost reduction with a small number of sensors, and estimating the road surface unevenness degree of each wheel. Based on the value, the road surface unevenness randomness can be calculated with high accuracy and good response.

この場合、走行中の車体は、駆動源となるエンジントルクの変化(加減速)によって上下動することを考慮して、請求項3のように、前記車体運動モデルは、入力となる前記車両運転状態の情報として少なくともエンジントルクを含み、当該車両運転状態で発生する車体の上下運動による各輪のサスペンション変位量推定値(車高変位量推定値)を出力するように構成すると良い。このように、エンジントルクを用いて車体の上下運動による各輪のサスペンション変位量(車高変位量)を推定すれば、加減速時に発生する各輪のサスペンション変位量を精度良く推定することができる。   In this case, in consideration of the fact that the traveling vehicle body moves up and down due to a change (acceleration / deceleration) of the engine torque as a drive source, the vehicle body motion model is the vehicle operation as an input as in claim 3. It is preferable that the state information includes at least the engine torque and outputs a suspension displacement amount estimated value (vehicle height displacement amount estimated value) of each wheel due to the vertical movement of the vehicle body generated in the vehicle driving state. Thus, if the suspension displacement amount (vehicle height displacement amount) of each wheel due to the vertical movement of the vehicle body is estimated using the engine torque, the suspension displacement amount of each wheel generated during acceleration / deceleration can be accurately estimated. .

ここで、エンジントルクは、要求エンジントルク(目標エンジントルク)、実エンジントルク(実際に発生したエンジントルク)のいずれを用いても良いが、検出応答性向上の観点からは要求エンジントルクを用いることが望ましい。要求エンジントルクは、それに応じたエンジントルクが実際に発生する前に演算されるため、要求エンジントルクを用いれば、それに応じた実エンジントルクが発生する前でも、その実エンジントルクによって発生する車体の上下運動を予測することができる利点がある。また、車体運動モデルの出力を車体の上下運動による各輪のサスペンション変位量推定値とすれば、各輪のサスペンション変位量検出手段で検出した各輪のサスペンション変位量と各輪のサスペンション変位量推定値とから各輪の路面凹凸度合を簡単に推定することができる。   Here, either the required engine torque (target engine torque) or the actual engine torque (actually generated engine torque) may be used as the engine torque, but the required engine torque is used from the viewpoint of improving detection response. Is desirable. Since the required engine torque is calculated before the engine torque corresponding to it is actually generated, if the required engine torque is used, the upper and lower parts of the vehicle generated by the actual engine torque are generated even before the actual engine torque is generated accordingly. There is an advantage that motion can be predicted. If the output of the vehicle body motion model is the estimated value of the suspension displacement amount of each wheel due to the vertical movement of the vehicle body, the suspension displacement amount of each wheel detected by the suspension displacement detection means of each wheel and the suspension displacement amount estimation of each wheel The road surface unevenness degree of each wheel can be easily estimated from the value.

また、走行中の車体は、ステアリングハンドルの操舵角によって上下動することを考慮して、請求項4のように、前記車体運動モデルは、入力となる前記車両運転状態の情報として少なくとも操舵角を含み、当該車両運転状態で発生する車体の上下運動による各輪のサスペンション変位量推定値を出力するように構成しても良い。このように、操舵角を用いて車体の上下運動による各輪のサスペンション変位量を推定すれば、車両旋回時に発生する各輪のサスペンション変位量を精度良く推定することができる。   Further, considering that the traveling vehicle body moves up and down according to the steering angle of the steering wheel, the vehicle body motion model has at least a steering angle as information on the vehicle driving state to be input. In addition, an estimated value of the suspension displacement amount of each wheel due to the vertical movement of the vehicle body generated in the vehicle driving state may be output. Thus, if the amount of suspension displacement of each wheel due to the vertical movement of the vehicle body is estimated using the steering angle, the amount of suspension displacement of each wheel that occurs when the vehicle turns can be accurately estimated.

車両走行中に、車輪が路面凹凸を乗り越える際に発生するサスペンション変位量Aは、路面凹凸によるサスペンション変位量B(路面凹凸度合)と車体の上下運動によるサスペンション変位量Cとの合計変位量(A=B+C)であると考えられる。   The suspension displacement amount A generated when the wheels get over the road surface unevenness during traveling of the vehicle is the total displacement amount (A) of the suspension displacement amount B (road surface unevenness degree) due to the road surface unevenness and the suspension displacement amount C due to the vertical movement of the vehicle body. = B + C).

この点を考慮して、請求項5のように、各輪のサスペンション変位量検出手段で検出した各輪のサスペンション変位量Aと前記車体上下運動推定手段で推定した車体の上下運動による各輪のサスペンション変位量推定値Cとの差分(A−C)に基づいて各輪の路面凹凸度合Bを推定するようにすれば良い。これにより、極めて簡単に各輪の路面凹凸度合Bを推定することができる。   Considering this point, as in claim 5, the suspension displacement amount A of each wheel detected by the suspension displacement detection unit of each wheel and the vertical movement of the vehicle body estimated by the vehicle body vertical motion estimation unit, The road surface unevenness degree B of each wheel may be estimated based on the difference (A−C) from the estimated suspension displacement amount C. Thereby, the road surface unevenness degree B of each wheel can be estimated very easily.

また、請求項6のように、前記路面凹凸ランダム性算出手段は、各輪の路面凹凸度合が車両の制御対象の制御に影響を及ぼす度合に応じて各輪毎に設定された重み付け補正係数を用いて各輪の路面凹凸度合の推定値を重み付け平均する処理を行い、その重み付け平均値を前記路面凹凸ランダム性とするようにしても良い。   In addition, as described in claim 6, the road surface unevenness randomness calculating means uses a weighting correction coefficient set for each wheel according to the degree to which the road surface unevenness degree of each wheel affects the control of the control target of the vehicle. It is also possible to perform a process of weighted averaging the estimated value of the road surface unevenness degree of each wheel, and the weighted average value may be the road surface unevenness randomness.

この場合、演算処理の簡略化のために、各輪の重み付け補正係数は予め決められた一定値としても良いが、請求項7のように、前記路面凹凸ランダム性算出手段は、各輪の重み付け補正係数を車両の運転条件(例えば操舵角、加減速度、車速等)に応じて可変設定することが好ましい。   In this case, in order to simplify the calculation process, the weight correction coefficient of each wheel may be a predetermined constant value. However, as described in claim 7, the road surface irregularity randomness calculating means performs weighting of each wheel. It is preferable to variably set the correction coefficient according to the driving conditions of the vehicle (for example, steering angle, acceleration / deceleration, vehicle speed, etc.).

例えば、車両が右方向に旋回している場合は、遠心力により左側の前後輪に加わる荷重が大きくなるため、左側の前後輪の重み付け補正係数を直進時よりも大きくして路面凹凸ランダム性を算出すると良い。また、加速時には左右の後輪に加わる荷重が大きくなるため、左右の後輪の重み付け補正係数を定速走行時よりも大きくして路面凹凸ランダム性を算出すると良い。同様に、減速時には左右の前輪に加わる荷重が大きくなるため、左右の前輪の重み付け補正係数を定速走行時よりも大きくして路面凹凸ランダム性を算出すると良い。このようにすれば、各輪の重み付け補正係数を車両の運転条件に応じて適正に可変設定することができる。   For example, when the vehicle is turning rightward, the load applied to the left front and rear wheels due to centrifugal force increases. It is good to calculate. Further, since the load applied to the left and right rear wheels increases during acceleration, it is preferable to calculate the road surface irregularity randomness by increasing the weighting correction coefficient for the left and right rear wheels compared to the constant speed traveling. Similarly, since the load applied to the left and right front wheels increases during deceleration, it is preferable to calculate the road surface unevenness randomness by increasing the weighting correction coefficient for the left and right front wheels as compared to when driving at a constant speed. In this way, the weighting correction coefficient for each wheel can be appropriately variably set according to the driving conditions of the vehicle.

また、請求項8のように、前記路面凹凸ランダム性算出手段は、各輪の路面凹凸度合の推定値を相加平均又は相乗平均又は調和平均する処理を行い、その平均値を前記路面凹凸ランダム性とするようにしても良い。   Further, as in claim 8, the road surface unevenness randomness calculating means performs a process of calculating an arithmetic average, a geometric average, or a harmonic average of the estimated values of the road surface unevenness of each wheel, and calculating the average value of the road surface unevenness random You may make it sex.

或は、請求項9のように、前記路面凹凸ランダム性算出手段は、各輪の路面凹凸度合の推定値の最大値、最小値、中央値(2番目又は3番目の値)のいずれかを前記路面凹凸ランダム性として選択するようにしても良い。   Alternatively, as in claim 9, the road surface unevenness randomness calculating means calculates any one of a maximum value, a minimum value, and a median value (second or third value) of the estimated value of the road surface unevenness degree of each wheel. You may make it select as said road surface unevenness randomness.

或は、請求項10のように、前記路面凹凸ランダム性算出手段は、過去所定期間における各輪の路面凹凸度合の推定値の頻度分布を算出してその最頻値を前記路面凹凸ランダム性として選択するようにしても良い。   Alternatively, as described in claim 10, the road surface unevenness calculating means calculates a frequency distribution of estimated values of the road surface unevenness degree of each wheel in a past predetermined period, and sets the mode value as the road surface unevenness randomness. You may make it select.

また、請求項11のように、前記路面凹凸ランダム性算出手段は、異なる手法で前記路面凹凸ランダム性を算出する複数の算出手段を備え、車両の運転条件に応じて前記算出手段を切り換えるようにしても良い。このようにすれば、複数の路面凹凸ランダム性の算出方法の中からその時点の車両の運転条件に最も適した路面凹凸ランダム性の算出方法を選択することができる。   According to another aspect of the present invention, the road surface unevenness randomness calculating means includes a plurality of calculation means for calculating the road surface unevenness randomness by different methods, and the calculation means is switched according to driving conditions of the vehicle. May be. In this way, it is possible to select a road surface unevenness randomness calculation method most suitable for the driving condition of the vehicle at that time from among a plurality of road surface unevenness randomness calculation methods.

また、請求項12のように、前記路面凹凸ランダム性算出手段で算出した路面凹凸ランダム性を考慮して車両の制御対象の制御に用いる情報を路面凹凸補正手段によって補正するようにすると良い。これにより、4輪が接触する路面凹凸度合を車両の制御対象の制御に簡単に反映させることができる。   According to a twelfth aspect of the present invention, it is preferable that the road surface unevenness correcting unit corrects information used for controlling the control target of the vehicle in consideration of the road surface unevenness randomness calculated by the road surface unevenness randomness calculating unit. Thereby, the road surface unevenness degree which 4 wheels contact can be easily reflected in control of the control object of a vehicle.

例えば、請求項13のように、エンジン回転変動量を失火判定値と比較して失火の有無を判定する失火判定手段を備えたシステムにおいては、各輪の路面凹凸によって各気筒のエンジン回転変動量が変化することを考慮して、路面凹凸ランダム性算出手段で算出した路面凹凸ランダム性に基づいて前記エンジン回転変動量又は前記失火判定値を補正するようにすると良い。このようにすれば、路面凹凸によってエンジン回転変動量が変化するラフロード走行中でも、路面凹凸がエンジン回転変動量に与える影響を少なくすることができ、各気筒の失火の有無を精度良く判定することができる。   For example, in a system having misfire determination means for determining whether or not misfiring has occurred by comparing the engine rotation variation amount with a misfire determination value as in claim 13, the engine rotation variation amount of each cylinder due to road surface unevenness of each wheel It is preferable that the engine rotation fluctuation amount or the misfire determination value is corrected based on the road surface unevenness randomness calculated by the road surface unevenness randomness calculating means. This makes it possible to reduce the influence of the road surface unevenness on the engine rotational fluctuation amount even during rough road driving in which the engine rotational fluctuation amount changes due to the road surface unevenness, and to accurately determine whether each cylinder has misfired. it can.

以下、本発明を実施するための最良の形態を具体化した一実施例を説明する。
まず、図1に基づいてエンジン制御システム全体の概略構成を説明する。内燃機関であるエンジン11の吸気管12の最上流部には、エアクリーナ13が設けられ、このエアクリーナ13の下流側に、吸入空気量を検出するエアフローメータ14が設けられている。このエアフローメータ14の下流側には、モータ等によって開度調節されるスロットルバルブ15とスロットル開度を検出するスロットル開度センサ16とが設けられている。
Hereinafter, an embodiment embodying the best mode for carrying out the present invention will be described.
First, a schematic configuration of the entire engine control system will be described with reference to FIG. An air cleaner 13 is provided at the most upstream portion of the intake pipe 12 of the engine 11 that is an internal combustion engine, and an air flow meter 14 that detects the intake air amount is provided downstream of the air cleaner 13. On the downstream side of the air flow meter 14, a throttle valve 15 whose opening is adjusted by a motor or the like and a throttle opening sensor 16 for detecting the throttle opening are provided.

更に、スロットルバルブ15の下流側には、サージタンク17が設けられ、このサージタンク17には、吸気管圧力を検出する吸気管圧力センサ18が設けられている。また、サージタンク17には、エンジン11の各気筒に空気を導入する吸気マニホールド19が設けられ、各気筒の吸気マニホールド19の吸気ポート近傍に、それぞれ燃料を噴射する燃料噴射弁20が取り付けられている。エンジン運転中は、燃料タンク21内の燃料が燃料ポンプ22によりデリバリパイプ23に送られ、各気筒の噴射タイミング毎に各気筒の燃料噴射弁20から燃料が噴射される。デリバリパイプ23には、燃料圧力(燃圧)を検出する燃圧センサ24が取り付けられている。   Further, a surge tank 17 is provided on the downstream side of the throttle valve 15, and an intake pipe pressure sensor 18 for detecting the intake pipe pressure is provided in the surge tank 17. The surge tank 17 is provided with an intake manifold 19 for introducing air into each cylinder of the engine 11, and a fuel injection valve 20 for injecting fuel is attached in the vicinity of the intake port of the intake manifold 19 of each cylinder. Yes. During engine operation, the fuel in the fuel tank 21 is sent to the delivery pipe 23 by the fuel pump 22 and fuel is injected from the fuel injection valve 20 of each cylinder at each injection timing of each cylinder. A fuel pressure sensor 24 that detects fuel pressure (fuel pressure) is attached to the delivery pipe 23.

また、エンジン11には、吸気バルブ25と排気バルブ26の開閉タイミングをそれぞれ可変する可変バルブタイミング機構27,28が設けられている。更に、エンジン11には、吸気カム軸29と排気カム軸30の回転に同期してカム角信号を出力する吸気カム角センサ31と排気カム角センサ32が設けられ、エンジン11のクランク軸の回転に同期して所定クランク角毎(例えば30℃A毎)にクランク角信号のパルスを出力するクランク角センサ33が設けられている。   Further, the engine 11 is provided with variable valve timing mechanisms 27 and 28 for changing the opening and closing timings of the intake valve 25 and the exhaust valve 26, respectively. Further, the engine 11 is provided with an intake cam angle sensor 31 and an exhaust cam angle sensor 32 that output a cam angle signal in synchronization with the rotation of the intake cam shaft 29 and the exhaust cam shaft 30, and the rotation of the crank shaft of the engine 11. Is provided with a crank angle sensor 33 for outputting a pulse of a crank angle signal at every predetermined crank angle (for example, every 30 ° C. A).

一方、エンジン11の各気筒の排気マニホールド35が集合する排気集合部36には、排出ガスの空燃比を検出する空燃比センサ37が設置され、この空燃比センサ37の下流側に排出ガス中のCO,HC,NOx等を浄化する三元触媒等の触媒38が設けられている。   On the other hand, an air-fuel ratio sensor 37 for detecting the air-fuel ratio of the exhaust gas is installed in the exhaust collecting portion 36 where the exhaust manifold 35 of each cylinder of the engine 11 gathers. A catalyst 38 such as a three-way catalyst for purifying CO, HC, NOx and the like is provided.

その他、このエンジン制御システムには、車速を検出する車速センサ41と、ステアリングハンドルの操舵角を検出するステアリングセンサ42と、車両の前後左右の各輪のサスペンション変位量(各輪と車体との間の上下方向の相対変位量)を検出するサスペンション変位センサ43(サスペンション変位量検出手段)等が設けられている。   In addition, this engine control system includes a vehicle speed sensor 41 that detects the vehicle speed, a steering sensor 42 that detects the steering angle of the steering wheel, and a suspension displacement amount of each wheel on the front, rear, left, and right of the vehicle (between each wheel and the vehicle body). Suspension displacement sensor 43 (suspension displacement amount detection means) for detecting the relative displacement amount in the vertical direction) is provided.

この場合、サスペンション変位センサ43は、車両の4輪のサスペンション装置にそれぞれ設けられている。各輪のサスペンション変位センサ43は、例えば、車体に対する各輪のサスペンションアームの上下方向の相対的変位量を、両者間に連結したリンク機構によって回転角に変換して、その回転角の変化を角度センサで検出するように構成したものを使用したり、或は、車体の各輪の近傍に超音波センサを路面に対向させるように取り付け、超音波を路面に向けて発射し、路面からの反射波を受信するまでの伝搬時間を測定することで、その伝搬時間から各輪のサスペンション変位量を検出するように構成したものを使用しても良い。要するに、各輪のサスペンション変位センサ43は、各輪のサスペンション変位量(各輪と車体との間の上下方向の相対変位量)又はこれに相関する情報をリアルタイムで検出するものであれば、どの様な検出方式のものであっても良い。   In this case, the suspension displacement sensor 43 is provided in each of the four-wheel suspension devices of the vehicle. The suspension displacement sensor 43 of each wheel converts, for example, the amount of relative displacement in the vertical direction of the suspension arm of each wheel with respect to the vehicle body into a rotation angle by a link mechanism connected therebetween, and the change in the rotation angle is converted into an angle. Use a sensor configured to detect the sensor, or attach an ultrasonic sensor in the vicinity of each wheel of the vehicle body so as to face the road surface, emit ultrasonic waves toward the road surface, and reflect from the road surface. You may use what was constituted so that the amount of suspension displacement of each wheel may be detected from the propagation time by measuring the propagation time until a wave is received. In short, the suspension displacement sensor 43 for each wheel can detect any amount of suspension displacement for each wheel (the relative displacement in the vertical direction between each wheel and the vehicle body) or information correlated therewith in real time. Various detection methods may be used.

これら各種のセンサの出力は、エンジン制御回路(以下「ECU」と表記する)40に入力される。このECU40は、マイクロコンピュータを主体として構成され、内蔵されたROM(記憶媒体)に記憶された各種のエンジン制御プログラムを実行することで、エンジン運転状態に応じてスロットル開度、各気筒の燃料噴射弁20の燃料噴射量、点火時期を制御する。   Outputs of these various sensors are input to an engine control circuit (hereinafter referred to as “ECU”) 40. The ECU 40 is mainly composed of a microcomputer, and executes various engine control programs stored in a built-in ROM (storage medium), so that the throttle opening degree and the fuel injection of each cylinder according to the engine operating state. The fuel injection amount and ignition timing of the valve 20 are controlled.

このECU40は、後述する図2の路面凹凸ランダム性算出ルーチンを実行することで、各輪のサスペンション変位センサ43で検出した各輪のサスペンション変位量(車高変位量)と車体運動モデルで推定した車体の上下運動による各輪のサスペンション変位量とに基づいて各輪毎にそれぞれ路面凹凸度合を推定する。   The ECU 40 executes a road surface irregularity randomness calculation routine shown in FIG. 2 to be described later, thereby estimating the suspension displacement amount (vehicle height displacement amount) detected by the suspension displacement sensor 43 of each wheel and the vehicle body motion model. The road surface unevenness degree is estimated for each wheel on the basis of the suspension displacement amount of each wheel due to the vertical movement of the vehicle body.

この場合、車体運動モデルは、車体の上下運動を生じさせる要因となる代表的な車両運転状態の情報であるエンジントルクを入力uとし、このエンジントルクで発生する車体の上下運動によるサスペンション変位量を出力yとする自己回帰モデル(ARモデル)により構成されている。このモデルは、次のように定義される。   In this case, the vehicle body motion model takes as input u engine torque, which is information about typical vehicle operating conditions that cause the vehicle body to move up and down, and the amount of suspension displacement due to the vehicle body vertical motion generated by this engine torque. The output y is an autoregressive model (AR model). This model is defined as follows.

A(q)y(t)=B(q)u(t)
A(q)=1+a1 q-1+a2 q-2+a3 q-3+a4 q-4+a5 q-5+a6 q-6
B(q)=b1 q-1+b2 q-2+b3 q-3
ここで、qはシフトオペレータであり、q-nはn回前の入力u又は出力yを表す。
A (q) y (t) = B (q) u (t)
A (q) = 1 + a1 q -1 + a2 q -2 + a3 q -3 + a4 q -4 + a5 q -5 + a6 q -6
B (q) = b1 q -1 + b2 q -2 + b3 q -3
Here, q is a shift operator, and q −n represents the input u or output y n times before.

従って、A(q)y(t)とB(q)u(t)は具体的には次のように表される。
A(q)y(t)=y(t)+a1 y(t−1)+a2 y(t−2)
+a3 y(t−3)+a4 y(t−4)+a5 y(t−5)+a6 y(t−5) B(q)u(t)=b1 u(t−1)+b2 u(t−2)+b3 u(t−3)
Therefore, A (q) y (t) and B (q) u (t) are specifically expressed as follows.
A (q) y (t) = y (t) + a1 y (t-1) + a2 y (t-2)
+ A3 y (t-3) + a4 y (t-4) + a5 y (t-5) + a6 y (t-5) B (q) u (t) = b1 u (t-1) + b2 u (t-2) ) + B3 u (t-3)

上式で表される車体運動モデルのパラメータa1 〜a6 、b1 〜b3 は、予め適合工程等でシステム同定の手法によって決定される。この車体運動モデルがECU40のROM又は書き換え可能な不揮発性メモリに記憶されている。   The parameters a1 to a6 and b1 to b3 of the vehicle body motion model expressed by the above equation are determined in advance by a system identification method in an adaptation process or the like. The vehicle body motion model is stored in the ROM of the ECU 40 or a rewritable nonvolatile memory.

図5は、エンジントルクを車体運動モデルに入力して、車体の上下運動によるサスペンション変位量を車体運動モデルにより演算したときのモデル出力と実機データとを対比して表す図である。エンジントルクを入力とする車体運動モデルを用いれば、加減速時のエンジントルクの変化により発生する車体の上下運動によるサスペンション変位量を精度良く推定することができる。   FIG. 5 is a diagram showing a comparison between model output and actual machine data when the engine torque is input to the vehicle body motion model and the suspension displacement amount due to the vertical motion of the vehicle body is calculated using the vehicle body motion model. If a vehicle body motion model using engine torque as an input is used, it is possible to accurately estimate the amount of suspension displacement due to the vertical motion of the vehicle body caused by changes in engine torque during acceleration / deceleration.

ここで、エンジントルクは、要求エンジントルク(目標エンジントルク)、実エンジントルク(実際に発生したエンジントルク)のいずれを用いても良いが、検出応答性向上の観点からは要求エンジントルクを用いることが望ましい。要求エンジントルクは、それに応じたエンジントルクが実際に発生する前に演算されるため、要求エンジントルクを用いれば、それに応じた実エンジントルクが発生する前でも、その実エンジントルクによって発生する車体の上下運動を予測することができる。   Here, either the required engine torque (target engine torque) or the actual engine torque (actually generated engine torque) may be used as the engine torque, but the required engine torque is used from the viewpoint of improving detection response. Is desirable. Since the required engine torque is calculated before the engine torque corresponding to it is actually generated, if the required engine torque is used, the upper and lower parts of the vehicle generated by the actual engine torque are generated even before the actual engine torque is generated accordingly. Can predict movement.

同様に、ステアリングセンサ42で検出した操舵角を入力とし、その操舵角によって生じる車体の上下運動による各輪のサスペンション変位量を出力とする車体運動モデル(自己回帰モデル)をシステム同定により構築して、ECU40のROM又は書き換え可能な不揮発性メモリに記憶しておき、車両走行中に操舵角から車体の上下運動による各輪のサスペンション変位量を推定するようにしても良い。操舵角を用いて車体の上下運動による各輪のサスペンション変位量を推定すれば、車両旋回時に発生する各輪のサスペンション変位量を精度良く推定することができる。   Similarly, a vehicle body motion model (autoregressive model) is constructed by system identification that takes the steering angle detected by the steering sensor 42 as an input and outputs the suspension displacement amount of each wheel due to the vertical motion of the vehicle body caused by the steering angle. Alternatively, it may be stored in the ROM of the ECU 40 or a rewritable nonvolatile memory, and the suspension displacement amount of each wheel due to the vertical movement of the vehicle body may be estimated from the steering angle while the vehicle is running. If the suspension displacement amount of each wheel due to the vertical movement of the vehicle body is estimated using the steering angle, the suspension displacement amount of each wheel generated when the vehicle turns can be estimated with high accuracy.

エンジントルクと操舵角の両方を考慮して車体の上下運動による各輪のサスペンション変位量を推定する場合は、エンジントルクを入力とする車体運動モデルにより推定した車体の上下運動による各輪のサスペンション変位量と、操舵角を入力とする車体運動モデルにより推定した車体の上下運動による各輪のサスペンション変位量とを加算した値を、最終的な車体の上下運動による各輪のサスペンション変位量として用いるようにすれば良い。   When estimating the suspension displacement of each wheel due to the vertical motion of the vehicle body considering both the engine torque and the steering angle, the suspension displacement of each wheel due to the vertical motion of the vehicle body estimated by the vehicle motion model using the engine torque as input The amount of suspension displacement of each wheel due to the vertical movement of the vehicle body estimated by the vehicle body movement model with the steering angle as an input is used as the suspension displacement amount of each wheel due to the final vertical movement of the vehicle body You can do it.

或は、エンジントルクと操舵角の他に、車体の上下運動を生じさせる要因となる車両運転状態の情報として、例えば、ブレーキ操作量(ブレーキ力)、車速等を入力とする車体運動モデルを作成して、ブレーキ操作量(ブレーキ力)、車速等から推定した車体の上下運動による各輪のサスペンション変位量も考慮するようにしても良い。   Alternatively, in addition to the engine torque and steering angle, a vehicle body motion model is created that inputs, for example, the amount of brake operation (braking force), vehicle speed, etc. as information on the vehicle operating state that causes the vehicle body to move up and down. The suspension displacement amount of each wheel due to the vertical movement of the vehicle body estimated from the brake operation amount (braking force), the vehicle speed, and the like may be taken into consideration.

車両走行中に、車輪が路面凹凸を乗り越える際に発生する各輪のサスペンション変位量Aは、路面凹凸による各輪のサスペンション変位量B(路面凹凸度合)と車体の上下運動による各輪のサスペンション変位量Cとの合計変位量(A=B+C)であると考えられる。   The suspension displacement amount A of each wheel generated when the wheel gets over the road surface unevenness while the vehicle is traveling is the suspension displacement amount B (road surface unevenness degree) of each wheel due to the road surface unevenness and the suspension displacement of each wheel due to the vertical movement of the vehicle body. The total displacement amount with the amount C (A = B + C) is considered.

この点を考慮して、ECU40は、各輪のサスペンション変位センサ43で検出した各輪のサスペンション変位量Aと車体運動モデルで推定した車体の上下運動による各輪のサスペンション変位量Cとの差分(A−C)を各輪の路面凹凸によるサスペンション変位量B(各輪の路面凹凸度合)として算出する。   In consideration of this point, the ECU 40 determines the difference between the suspension displacement amount A of each wheel detected by the suspension displacement sensor 43 of each wheel and the suspension displacement amount C of each wheel due to the vertical movement of the vehicle body estimated by the vehicle body motion model ( AC) is calculated as a suspension displacement amount B (degree of road surface unevenness of each wheel) due to road surface unevenness of each wheel.

ところで、サスペンション装置等が経時劣化すると、車両運転状態による車体の上下運動(サスペンション変位量)が変化するため、サスペンション装置等の経時劣化が進むに従って、車体運動モデルの精度が低下して、各輪の路面凹凸度合の推定精度が低下する。   By the way, when the suspension device or the like deteriorates with time, the vertical motion (suspension displacement) of the vehicle body changes depending on the vehicle operating state. The estimation accuracy of the degree of road surface unevenness is reduced.

この対策として、本実施例では、ECU40によって後述する図3の車体運動モデル更新ルーチンを実行することで、後述する路面凹凸ランダム性の算出結果に基づいて平坦路走行中と判断される期間、すなわち各輪の路面凹凸によるサスペンション変位量Bがほぼ0と見なせる期間に、車体運動モデルの入力と出力のデータをECU40の書き換え可能な不揮発性メモリに蓄積しておき、その蓄積データに基づいて車体運動モデルのパラメータa1 〜a6 、b1 〜b3 を逐次更新するようにしている。   As a countermeasure, in this embodiment, the ECU 40 executes a vehicle body motion model update routine shown in FIG. 3 to be described later. During a period in which the suspension displacement amount B due to road surface unevenness of each wheel can be regarded as almost zero, input and output data of the vehicle body motion model is stored in a rewritable nonvolatile memory of the ECU 40, and the vehicle body motion is based on the stored data. The model parameters a1 to a6 and b1 to b3 are sequentially updated.

また、本実施例では、車両の様々な制御対象で4輪の路面凹凸度合の検出情報を利用しやすくするために、各輪の路面凹凸度合を総合評価するパラメータ(以下「路面凹凸ランダム性」という)を次のいずれかの方法で算出する。   Further, in this embodiment, in order to make it easy to use the detection information of the road surface unevenness degree of the four wheels in various control objects of the vehicle, a parameter for comprehensive evaluation of the road surface unevenness degree of each wheel (hereinafter referred to as “road surface unevenness randomness”). Is calculated by one of the following methods.

[路面凹凸ランダム性算出方法(その1)]
輪の路面凹凸度合が車両の制御対象の制御に影響を及ぼす度合に応じて各輪毎に設定された重み付け補正係数a,b,c,dを用いて各輪の路面凹凸度合の推定値を重み付け平均する処理を行い、その重み付け平均値を路面凹凸ランダム性とする。
[Road surface irregularity randomness calculation method (1)]
The estimated value of the road surface unevenness of each wheel is obtained using the weighting correction coefficients a, b, c, d set for each wheel according to the degree that the road surface unevenness degree affects the control of the vehicle control target. A process of weighted averaging is performed, and the weighted average value is defined as road surface unevenness randomness.

路面凹凸ランダム性=a×左前輪の路面凹凸度合+b×右前輪の路面凹凸度合
+c×左後輪の路面凹凸度合+d×右後輪の路面凹凸度合
ここで、重み付け補正係数a,b,c,dは、a+b+c+d=1となるように設定される。但し、高速走行時は、a+b+c+d<1に設定しても良い。
Road surface unevenness = a × road surface unevenness degree of left front wheel + b × road surface unevenness degree of right front wheel
+ C × left rear wheel road surface unevenness degree + d × right rear wheel road surface unevenness degree Here, the weighting correction coefficients a, b, c, and d are set to be a + b + c + d = 1. However, when traveling at high speed, a + b + c + d <1 may be set.

この場合、演算処理の簡略化のために、各輪の重み付け補正係数a,b,c,dは予め決められた一定値としても良いが、各輪の重み付け補正係数a,b,c,dを車両の運転条件(例えば操舵角、加減速度、車速等)に応じて可変設定することが好ましい。   In this case, the weighting correction coefficients a, b, c, and d of each wheel may be set to a predetermined constant value in order to simplify the arithmetic processing, but the weighting correction coefficients a, b, c, and d of each wheel. Is preferably variably set in accordance with the driving conditions of the vehicle (for example, steering angle, acceleration / deceleration, vehicle speed, etc.).

例えば、車両が右方向に旋回している場合は、遠心力により左側の前後輪に加わる荷重が大きくなるため、左側の前後輪の重み付け補正係数a,cを直進時よりも大きくして路面凹凸ランダム性を算出すると良い。また、加速時には左右の後輪に加わる荷重が大きくなるため、左右の後輪の重み付け補正係数c,dを定速走行時よりも大きくして路面凹凸ランダム性を算出すると良い。同様に、減速時には左右の前輪に加わる荷重が大きくなるため、左右の前輪の重み付け補正係数a,bを定速走行時よりも大きくして路面凹凸ランダム性を算出すると良い。このようにすれば、各輪の重み付け補正係数a,b,c,dを車両の運転条件に応じて適正に可変設定することができる。   For example, when the vehicle is turning in the right direction, the load applied to the left front and rear wheels due to centrifugal force increases. Therefore, the weight correction coefficients a and c of the left front and rear wheels are set to be larger than when traveling straight and the road surface unevenness is increased. Randomness should be calculated. In addition, since the load applied to the left and right rear wheels increases during acceleration, it is preferable to calculate the road surface unevenness randomness by increasing the weighting correction coefficients c and d of the left and right rear wheels as compared to when driving at a constant speed. Similarly, since the load applied to the left and right front wheels increases during deceleration, it is preferable to calculate the road surface unevenness randomness by increasing the weighting correction coefficients a and b of the left and right front wheels compared to when driving at a constant speed. In this way, the weight correction coefficients a, b, c, and d for each wheel can be appropriately variably set according to the driving conditions of the vehicle.

[路面凹凸ランダム性算出方法(その2)]
各輪の路面凹凸度合の推定値を相加平均又は相乗平均又は調和平均する処理を行い、その平均値を前記路面凹凸ランダム性とする。
ここで、各輪の路面凹凸度合の推定値をx1 ,x2 ,x3 ,x4 とすると、相加平均、相乗平均、調和平均はそれぞれ下記の式(1)〜(3)で算出される。
[Road surface unevenness randomness calculation method (2)]
A process of calculating an arithmetic average, a geometric average, or a harmonic average of the estimated values of the road surface unevenness of each wheel is performed, and the average value is set as the road surface unevenness randomness.
Here, if the estimated values of the road surface unevenness degree of each wheel are x1, x2, x3, and x4, the arithmetic mean, geometric mean, and harmonic mean are calculated by the following equations (1) to (3), respectively.

Figure 2008006954
Figure 2008006954

尚、車両の運転条件(例えば操舵角、加減速度、車速等)に応じて平均値算出処理を相加平均、相乗平均、調和平均のいずれかに切り換えるようにしても良い。   It should be noted that the average value calculation processing may be switched to any one of arithmetic average, geometric average, and harmonic average according to the driving conditions of the vehicle (for example, steering angle, acceleration / deceleration, vehicle speed, etc.).

[路面凹凸ランダム性算出方法(その3)]
各輪の路面凹凸度合の推定値の最大値、最小値、中央値(2番目又は3番目の値)のいずれかを前記路面凹凸ランダム性として選択する。この場合も、車両の運転条件(例えば操舵角、加減速度、車速等)に応じて最大値、最小値、中央値のいずれかに切り換えるようにしても良い。
[路面凹凸ランダム性算出方法(その4)]
過去所定期間における各輪の路面凹凸度合の推定値の頻度分布を算出してその最頻値を路面凹凸ランダム性として選択する。
[Road surface irregularity randomness calculation method (part 3)]
Any one of a maximum value, a minimum value, and a median value (second or third value) of estimated values of the road surface unevenness degree of each wheel is selected as the road surface unevenness randomness. In this case as well, the maximum value, the minimum value, or the median value may be switched according to the driving conditions of the vehicle (for example, steering angle, acceleration / deceleration, vehicle speed, etc.).
[Road surface unevenness calculation method (part 4)]
The frequency distribution of the estimated value of the road surface unevenness degree of each wheel in the past predetermined period is calculated, and the mode value is selected as the road surface unevenness randomness.

[路面凹凸ランダム性算出方法(その5)]
異なる手法で前記路面凹凸ランダム性を算出する複数の路面凹凸ランダム性算出方法の中から、その時点の車両の運転条件(例えば操舵角、加減速度、車速等)に最も適した路面凹凸ランダム性算出方法を選択して路面凹凸ランダム性を算出する。
[Road Surface Roughness Randomness Calculation Method (Part 5)]
Of the plurality of road surface unevenness randomness calculation methods for calculating the road surface unevenness randomness using different methods, the road surface unevenness randomness calculation that is most suitable for the driving conditions of the vehicle at the time (for example, steering angle, acceleration / deceleration, vehicle speed, etc.) is calculated. Select the method to calculate the road surface unevenness randomness.

ECU40は、上述した路面凹凸ランダム性算出方法(その1)〜(その5)のいずれかの方法で算出した路面凹凸ランダム性を用いて車両の制御対象の制御に用いる情報を補正する。本実施例では、後述する図4の失火検出ルーチンによって各気筒のエンジン回転変動量を失火判定値と比較して各気筒の失火の有無を判定する際に、各輪の路面凹凸によって各気筒のエンジン回転変動量が変化することを考慮して、路面凹凸ランダム性に基づいてエンジン回転変動量を補正することで、路面凹凸によって各気筒のエンジン回転変動量が変化するラフロード走行中でも、路面凹凸が各気筒のエンジン回転変動量に与える影響を少なくするようにしている。   The ECU 40 corrects information used for controlling the control target of the vehicle using the road surface unevenness randomness calculated by any one of the above-described road surface unevenness randomness calculation methods (Part 1) to (Part 5). In this embodiment, when the misfire detection routine of FIG. 4 described later compares the engine rotation fluctuation amount of each cylinder with the misfire determination value to determine the presence or absence of misfire in each cylinder, the road surface unevenness of each wheel causes the unevenness of each cylinder. In consideration of changes in the engine rotation fluctuation amount, the engine rotation fluctuation amount is corrected based on the road surface unevenness randomness. The influence on the engine rotation fluctuation amount of each cylinder is reduced.

尚、路面凹凸ランダム性に基づいてエンジン回転変動量を補正するのに代えて、失火判定値を路面凹凸ランダム性に基づいて補正するようにしても良く、この場合でも、同様の効果を得ることができる。
以下、ECU40が実行する図2乃至図4の各ルーチンの処理内容を説明する。
Instead of correcting the engine rotation fluctuation amount based on the road surface unevenness randomness, the misfire determination value may be corrected based on the road surface unevenness randomness. In this case, the same effect can be obtained. Can do.
Hereinafter, the processing content of each routine of FIG. 2 thru | or FIG. 4 which ECU40 performs is demonstrated.

[路面凹凸ランダム性算出ルーチン]
図2の路面凹凸ランダム性算出ルーチンは、エンジン運転中に所定周期で実行され、特許請求の範囲でいう路面凹凸ランダム性算出手段としての役割を果たす。本ルーチンが起動されると、まずステップ101で、車体の上下運動を生じさせる要因となる代表的な車両運転条件の情報であるエンジントルク(要求エンジントルク又は実エンジントルク)と、ステアリングセンサ42で検出した操舵角を読み込むと共に、各輪のサスペンション変位センサ43で検出した各輪のサスペンション変位量Aを読み込む。
[Routine unevenness calculation routine]
The road surface unevenness randomness calculation routine of FIG. 2 is executed at a predetermined period during engine operation, and serves as road surface unevenness randomness calculation means in the claims. When this routine is started, first, in step 101, the engine torque (requested engine torque or actual engine torque), which is information on typical vehicle operating conditions that cause the vertical movement of the vehicle body, and the steering sensor 42 are used. The detected steering angle is read, and the suspension displacement amount A of each wheel detected by the suspension displacement sensor 43 of each wheel is read.

この後、ステップ102に進み、エンジントルクや操舵角を入力とする車体運動モデルを用いて、加減速や車両旋回によって生じる車体の上下運動による各輪のサスペンション変位量Cを算出する。このステップ102の処理が特許請求の範囲でいう車体上下運動推定手段としての役割を果たす。この後、ステップ103に進み、各輪のサスペンション変位センサ43で検出したサスペンション変位量Aと車体運動モデルで算出した車体の上下運動による各輪のサスペンション変位量Cとの差分(A−C)を各輪の路面凹凸によるサスペンション変位量Bとして算出する。   Thereafter, the process proceeds to step 102, and the suspension displacement amount C of each wheel due to the vertical movement of the vehicle body caused by acceleration / deceleration or vehicle turning is calculated using a vehicle body motion model that receives engine torque and steering angle. The processing in step 102 serves as vehicle body vertical motion estimation means in the claims. Thereafter, the process proceeds to step 103, where the difference (A−C) between the suspension displacement amount A detected by the suspension displacement sensor 43 of each wheel and the suspension displacement amount C of each wheel due to the vertical movement of the vehicle body calculated by the vehicle body motion model is calculated. It is calculated as a suspension displacement amount B due to road surface unevenness of each wheel.

この後、ステップ104に進み、前述した路面凹凸ランダム性算出方法(その1)〜(その5)のいずれかの方法で路面凹凸ランダム性を算出する。   Thereafter, the process proceeds to step 104, where road surface unevenness randomness is calculated by any one of the above-described road surface unevenness randomness calculation methods (No. 1) to (No. 5).

このようにして算出された路面凹凸ランダム性は、例えば、燃焼制御(失火検出)、サスペンション制御、エンジントルク制御、ABS制御、トラクション制御、クルーズ制御等に利用可能である。   The road surface unevenness calculated in this way can be used for, for example, combustion control (misfire detection), suspension control, engine torque control, ABS control, traction control, cruise control, and the like.

[車体運動モデル更新ルーチン]
図3の車体運動モデル更新ルーチンは、エンジン運転中に所定周期で実行される。本ルーチンが起動されると、まずステップ201で、上記図2の路面凹凸ランダム性算出ルーチンで算出した路面凹凸ランダム性を読み込み、次のステップ202で、路面凹凸ランダム性が所定値βよりも小さいか否かを判定し、路面凹凸ランダム性が所定値β以上と判定されれば、凹凸のあるラフロードと判断して、以降の処理を行うことなく、本ルーチンを終了する。
[Body movement model update routine]
The vehicle body motion model update routine of FIG. 3 is executed at a predetermined cycle during engine operation. When this routine is started, first, in step 201, the road surface unevenness randomness calculated in the road surface unevenness randomness calculation routine of FIG. 2 is read. In the next step 202, the road surface unevenness randomness is smaller than a predetermined value β. If the road surface unevenness randomness is determined to be equal to or greater than the predetermined value β, it is determined that the rough road has unevenness, and this routine is terminated without performing the subsequent processing.

これに対して、上記ステップ202で、路面凹凸ランダム性が所定値βよりも小さいと判定されれば、平坦路走行中と判断して、ステップ203に進み、現在の車体運動モデルの入力のデータ(エンジントルク、操舵角)と、出力のデータ及び各輪のサスペンション変位センサ43で検出した各輪のサスペンション変位量AをECU40の書き換え可能な不揮発性メモリに記憶する。   On the other hand, if it is determined in step 202 that the road surface irregularity randomness is smaller than the predetermined value β, it is determined that the vehicle is traveling on a flat road, and the process proceeds to step 203 to input data of the current vehicle body motion model. (Engine torque, steering angle), output data, and suspension displacement amount A of each wheel detected by the suspension displacement sensor 43 of each wheel are stored in a rewritable nonvolatile memory of the ECU 40.

この後、ステップ204に進み、車体運動モデルの更新条件が成立しているか否かを、例えば次の2つの条件(1) 、(2) によって判定する。
(1) 不揮発性メモリに車体運動モデルのパラメータa1 〜a6 、b1 〜b3 の同定に必要なデータが蓄積されていること
(2) 前回の車体運動モデルの更新から所定期間以上(所定走行回数以上、所定積算走行距離以上)経過していること
これら2つの条件(1) 、(2) のいずれか一方でも満たさない条件があれば、車体運動モデルの更新条件が不成立となり、そのまま本ルーチンを終了する。
Thereafter, the process proceeds to step 204, and it is determined, for example, by the following two conditions (1) and (2) whether or not the vehicle body motion model update condition is satisfied.
(1) Data necessary for identifying parameters a1 to a6 and b1 to b3 of the vehicle body motion model is stored in the nonvolatile memory.
(2) A specified period of time (more than the specified number of trips, more than the specified accumulated mileage) has elapsed since the last vehicle body movement model update Condition that does not satisfy either of these two conditions (1) or (2) If there is, the update condition of the vehicle body motion model is not satisfied, and this routine is finished as it is.

これに対して、上記2つの条件(1) 、(2) を同時に満たせば、車体運動モデルの更新条件が成立して、ステップ205に進み、不揮発性メモリに蓄積されているデータを用いて、システム同定の手法によって車体運動モデルのパラメータa1 〜a6 、b1 〜b3 を更新する。   On the other hand, if the above two conditions (1) and (2) are satisfied at the same time, the vehicle body motion model update condition is satisfied, the process proceeds to step 205, and the data stored in the nonvolatile memory is used. The body motion model parameters a1 to a6 and b1 to b3 are updated by the system identification method.

[失火検出ルーチン]
図4の失火検出ルーチンは、エンジン運転中に所定周期で実行され、特許請求の範囲でいう失火判定手段としての役割を果たす。本ルーチンが起動されると、まずステップ301で、エンジン回転変動量ΔNeを算出し、次のステップ302で、前記図2の路面凹凸ランダム性算出ルーチンで算出した路面凹凸ランダム性を読み込む。
[Misfire detection routine]
The misfire detection routine of FIG. 4 is executed at predetermined intervals during engine operation, and serves as misfire determination means in the claims. When this routine is started, first, at step 301, the engine rotation fluctuation amount ΔNe is calculated, and at the next step 302, the road surface unevenness randomness calculated by the road surface unevenness randomness calculation routine of FIG.

この後、ステップ303に進み、路面凹凸ランダム性が所定値γよりも大きいか否かを判定し、路面凹凸ランダム性が所定値γ以下であれば、平坦路走行中と判断して、ステップ305に進み、上記ステップ301で算出したエンジン回転変動量ΔNeを補正せずにそのまま実際のエンジン回転変動量とする。   Thereafter, the process proceeds to step 303, where it is determined whether or not the road surface unevenness randomness is greater than a predetermined value γ. If the road surface unevenness randomness is equal to or less than the predetermined value γ, it is determined that the vehicle is traveling on a flat road, and step 305 is performed. Then, the engine rotation fluctuation amount ΔNe calculated in step 301 is not corrected and is used as it is as the actual engine rotation fluctuation amount.

これに対して、上記ステップ303で、路面凹凸ランダム性が所定値γよりも大きいと判定されれば、ステップ304に進み、上記ステップ301で算出したエンジン回転変動量ΔNeを、路面凹凸ランダム性に応じた路面凹凸補正値により減算補正して、実際のエンジン回転変動量を求める。
実際のエンジン回転変動量=ΔNe−路面凹凸補正値
On the other hand, if it is determined in step 303 that the road surface unevenness randomness is larger than the predetermined value γ, the process proceeds to step 304, and the engine rotation fluctuation amount ΔNe calculated in step 301 is changed to the road surface unevenness randomness. Subtraction correction is performed using the corresponding road surface unevenness correction value to determine the actual engine rotation fluctuation amount.
Actual engine rotation fluctuation amount = ΔNe−road surface unevenness correction value

ここで、路面凹凸補正値は、路面凹凸ランダム性に応じてテーブル等により算出する。このステップ304の処理が特許請求の範囲でいう路面凹凸補正手段としての役割を果たす。   Here, the road surface unevenness correction value is calculated by a table or the like according to the road surface unevenness randomness. The process of step 304 serves as road surface unevenness correcting means in the claims.

この後、ステップ306に進み、上記ステップ304又は305で求めた実際のエンジン回転変動量を用いて各気筒毎のエンジン回転変動量を算出する。この後、ステップ307に進み、各気筒毎のエンジン回転変動量を失火判定値δと比較して、各気筒毎のエンジン回転変動量が失火判定値δ以上であれば、失火ありと判定し(ステップ308)、各気筒毎のエンジン回転変動量が失火判定値δよりも小さければ、着火(失火なし)と判断して本ルーチンを終了する。   Thereafter, the process proceeds to step 306, and the engine rotation fluctuation amount for each cylinder is calculated using the actual engine rotation fluctuation amount obtained in step 304 or 305. Thereafter, the process proceeds to step 307, where the engine rotation fluctuation amount for each cylinder is compared with the misfire determination value δ. If the engine rotation fluctuation amount for each cylinder is equal to or greater than the misfire determination value δ, it is determined that misfire has occurred ( Step 308) If the engine rotation fluctuation amount for each cylinder is smaller than the misfire determination value δ, it is determined that ignition (no misfire) is made, and this routine is terminated.

以上説明した本実施例によれば、各輪が接触する路面凹凸を総合評価するパラメータとして路面凹凸ランダム性を算出するようにしたので、全ての車輪が接触する路面の凹凸度合を1つの情報(路面凹凸ランダム性)に集約して検出することができ、車両の様々な制御対象で4輪の路面凹凸の検出情報を利用しやすくすることができる。   According to the present embodiment described above, the road surface unevenness randomness is calculated as a parameter for comprehensive evaluation of the road surface unevenness with which each wheel comes into contact. Therefore, the degree of unevenness of the road surface with which all the wheels are in contact with one piece of information ( Road surface unevenness) can be detected in a collective manner, and the detection information of the road surface unevenness of the four wheels can be easily used in various control objects of the vehicle.

しかも、本実施例では、車体の上下運動を生じさせる要因となる代表的な車両運転状態の情報であるエンジントルクや操舵角を入力とし、車体の上下運動によるサスペンション変位量を出力とする車体運動モデルを用いて、エンジントルクや操舵角から車体の上下運動による各輪のサスペンション変位量を算出し、この車体の上下運動による各輪のサスペンション変位量と各輪のサスペンション変位センサ43で検出した各輪のサスペンション変位量とに基づいて各輪の路面凹凸によるサスペンション変位量(各輪の路面凹凸度合)を算出するようにしたので、従来の路面凹凸検出技術で必要としていた車体加速度センサが不要となり、センサ数削減、低コスト化の要求を満たすことができる。   In addition, in this embodiment, the vehicle body motion that receives the engine torque and the steering angle, which are typical vehicle driving state information that causes the vertical movement of the vehicle body, and outputs the suspension displacement amount due to the vertical movement of the vehicle body. Using the model, the suspension displacement amount of each wheel due to the vertical movement of the vehicle body is calculated from the engine torque and the steering angle, and the suspension displacement amount of each wheel due to the vertical movement of the vehicle body and the suspension displacement sensor 43 of each wheel detected by each wheel The suspension displacement amount due to the road surface irregularities of each wheel (the degree of road surface unevenness of each wheel) is calculated based on the suspension displacement amount of each wheel, so that the vehicle body acceleration sensor required by the conventional road surface unevenness detection technology becomes unnecessary. It can meet the demands of reducing the number of sensors and reducing the cost.

更に、各輪のサスペンション変位センサ43で検出する各輪のサスペンション変位量は、車速の影響を受けずにほぼリアルタイムで検出できると共に、車体運動モデルによってエンジントルクや操舵角から推定する車体の上下運動も、車速の影響を受けずにほぼリアルタイムで推定できるため、各輪のサスペンション変位量の検出値と車体の上下運動の推定値とに基づいて各輪の路面凹凸度合を車速の影響を受けずにほぼリアルタイムで推定することができる。これにより、少ないセンサ数で低コスト化の要求を満たしながら、車速の影響を受けずに各輪の路面凹凸度合を精度良く且つ応答良く推定することができ、これら各輪の路面凹凸度合の推定値に基づいて路面凹凸ランダム性を精度良く且つ応答良く算出することができる。   Further, the suspension displacement amount of each wheel detected by the suspension displacement sensor 43 of each wheel can be detected almost in real time without being influenced by the vehicle speed, and the vertical motion of the vehicle body estimated from the engine torque and the steering angle by the vehicle body motion model. However, since it can be estimated almost in real time without being affected by the vehicle speed, the road surface unevenness degree of each wheel is not affected by the vehicle speed based on the detected value of the suspension displacement of each wheel and the estimated value of the vertical movement of the vehicle body. Can be estimated in near real time. This makes it possible to accurately and responsively estimate the road surface unevenness degree of each wheel without being affected by the vehicle speed while meeting the demand for cost reduction with a small number of sensors, and estimating the road surface unevenness degree of each wheel. Based on the value, the road surface unevenness randomness can be calculated with high accuracy and good response.

また、本実施例では、路面凹凸ランダム性の算出結果に基づいて平坦路走行中と判断される期間、すなわち各輪の路面凹凸によるサスペンション変位量Bがほぼ0と見なせる期間に、車体運動モデルの入力と出力のデータを書き換え可能な不揮発性メモリに蓄積しておき、その蓄積データに基づいて車体運動モデルのパラメータを逐次更新するようにしたので、各輪のサスペンション装置等の経時劣化により車体の上下運動特性が変化するのに対応して車体運動モデルのパラメータを逐次更新することができ、各輪のサスペンション装置等の経時劣化による各輪の路面凹凸度合の推定精度低下を防止することができる。   Further, in this embodiment, the vehicle body movement model is used in a period in which it is determined that the vehicle is traveling on a flat road based on the calculation result of the road surface unevenness, that is, in a period in which the suspension displacement amount B due to the road surface unevenness of each wheel can be regarded as almost zero. The input and output data is stored in a rewritable non-volatile memory, and the parameters of the vehicle body motion model are updated sequentially based on the stored data. Corresponding to changes in vertical motion characteristics, the parameters of the vehicle body motion model can be updated sequentially, preventing a decrease in the estimation accuracy of the road surface unevenness degree of each wheel due to deterioration over time of the suspension device of each wheel. .

また、本実施例では、路面凹凸ランダム性に基づいてエンジン回転変動量(又は失火判定値)を補正するようにしたので、路面凹凸によってエンジン回転変動量が変化するラフロード走行中でも、路面凹凸がエンジン回転変動量に与える影響を少なくすることができ、各気筒の失火の有無を精度良く判定することができる。   Further, in this embodiment, since the engine rotation fluctuation amount (or misfire determination value) is corrected based on the road surface unevenness randomness, the road surface unevenness is detected even in rough roads in which the engine rotation fluctuation amount changes due to the road surface unevenness. The influence on the rotational fluctuation amount can be reduced, and the presence or absence of misfire in each cylinder can be accurately determined.

尚、本発明は、車体運動モデルを用いて各輪の路面凹凸度合を推定するものに限定されず、例えば、各輪毎にサスペンション変位センサの他に、車体の上下方向の加速度を検出する車体加速度センサを設け、各輪のサスペンション変位センサの出力信号と車体加速度センサの出力信号とに基づいて各輪の路面凹凸度合を検出するようにしても良い。   The present invention is not limited to estimating the road surface unevenness degree of each wheel using a vehicle body motion model. For example, in addition to a suspension displacement sensor for each wheel, a vehicle body that detects the acceleration in the vertical direction of the vehicle body An acceleration sensor may be provided, and the road surface unevenness degree of each wheel may be detected based on the output signal of the suspension displacement sensor of each wheel and the output signal of the vehicle body acceleration sensor.

本発明の一実施例を示すエンジン制御システム全体の構成を概略的に示す図である。1 is a diagram schematically showing a configuration of an entire engine control system showing an embodiment of the present invention. 路面凹凸ランダム性算出ルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of a process of a road surface unevenness | corrugation randomness calculation routine. 車体運動モデル更新ルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of a process of a vehicle body movement model update routine. 失火検出ルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of a process of a misfire detection routine. (a)は車体運動モデルの入力uの波形の一例を示し、(b)は車体運動モデルの出力yの一例を示すタイムチャートである。(A) shows an example of the waveform of the input u of the vehicle body motion model, and (b) is a time chart showing an example of the output y of the vehicle body motion model. 車両旋回時の内輪差によって前輪の軌跡と後輪の軌跡が異なる様子を説明する図である。It is a figure explaining a mode that the locus | trajectory of a front wheel differs from the locus | trajectory of a rear wheel by the inner ring difference at the time of vehicle turning.

符号の説明Explanation of symbols

11…エンジン、15…スロットルバルブ、20…燃料噴射弁、40…ECU(路面凹凸ランダム性算出手段,車体上下運動推定手段,路面凹凸補正手段,失火判定手段)、41…車速センサ、42…ステアリングセンサ、43…サスペンション変位センサ(サスペンション変位量検出手段)   DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 ... Engine, 15 ... Throttle valve, 20 ... Fuel injection valve, 40 ... ECU (road surface unevenness randomness calculation means, vehicle body vertical motion estimation means, road surface unevenness correction means, misfire determination means), 41 ... Vehicle speed sensor, 42 ... Steering Sensor, 43 ... Suspension displacement sensor (Suspension displacement detection means)

Claims (13)

車両の前後左右の各輪のサスペンション変位量をそれぞれ検出する各輪のサスペンション変位量検出手段と、
前記各輪のサスペンション変位量検出手段で検出した各輪のサスペンション変位量に基づいて各輪が接触する路面の凹凸を総合評価するパラメータ(以下「路面凹凸ランダム性」という)を算出する路面凹凸ランダム性算出手段と
を備えていることを特徴とする車両用制御装置。
Suspension displacement detection means for detecting the suspension displacement of each wheel on the front, rear, left and right of the vehicle,
Road surface unevenness random for calculating a parameter (hereinafter referred to as “road surface unevenness randomness”) for comprehensive evaluation of road surface unevenness with which each wheel contacts based on the suspension displacement amount of each wheel detected by the suspension displacement detection means of each wheel. And a vehicle control device.
車両運転状態に応じて変化する車体の上下運動を模擬した車体運動モデルに現在の車両運転状態の情報を入力して車体の上下運動を推定する車体上下運動推定手段を備え、
前記路面凹凸ランダム性算出手段は、前記各輪のサスペンション変位量検出手段でそれぞれ検出した各輪のサスペンション変位量と前記車体上下運動推定手段で推定した車体の上下運動とに基づいて各輪毎にそれぞれ路面凹凸度合を推定し、各輪の路面凹凸度合の推定値に基づいて前記路面凹凸ランダム性を算出することを特徴とする請求項1に記載の車両用制御装置。
A vehicle body vertical motion estimation means for estimating the vertical motion of the vehicle body by inputting information on the current vehicle driving state into a vehicle body motion model that simulates the vertical motion of the vehicle body that changes according to the vehicle driving state,
The road surface unevenness randomness calculating means is provided for each wheel based on the suspension displacement amount of each wheel detected by the suspension displacement amount detecting means of each wheel and the vertical movement of the vehicle body estimated by the vehicle body vertical motion estimating means. The vehicle control device according to claim 1, wherein the road surface unevenness degree is estimated for each road, and the road surface unevenness randomness is calculated based on an estimated value of the road surface unevenness degree of each wheel.
前記車体運動モデルは、入力となる前記車両運転状態の情報として少なくともエンジントルクを含み、当該車両運転状態で発生する車体の上下運動による各輪のサスペンション変位量推定値を出力するように構成されていることを特徴とする請求項2に記載の車両用制御装置。   The vehicle body movement model includes at least an engine torque as information on the vehicle driving state to be input, and is configured to output an estimated value of a suspension displacement amount of each wheel due to a vertical movement of the vehicle body generated in the vehicle driving state. The vehicle control device according to claim 2, wherein: 前記車体運動モデルは、入力となる前記車両運転状態の情報として少なくとも操舵角を含み、当該車両運転状態で発生する車体の上下運動による各輪のサスペンション変位量推定値を出力するように構成されていることを特徴とする請求項2又は3に記載の車両用制御装置。   The vehicle body movement model includes at least a steering angle as information on the vehicle driving state to be input, and is configured to output an estimated value of a suspension displacement amount of each wheel due to a vertical movement of the vehicle body that occurs in the vehicle driving state. The vehicle control device according to claim 2, wherein the vehicle control device is a vehicle control device. 前記路面凹凸度合推定手段は、前記各輪のサスペンション変位量検出手段で検出した各輪のサスペンション変位量と前記車体上下運動推定手段で推定した車体の上下運動による各輪のサスペンション変位量推定値との差分に基づいて各輪の路面凹凸度合を推定することを特徴とする請求項3又は4に記載の車両用制御装置。   The road surface unevenness estimation means includes a suspension displacement amount detected by the suspension displacement detection means for each wheel and a suspension displacement estimation value for each wheel due to the vertical movement of the vehicle body estimated by the vehicle body vertical motion estimation means. The vehicle control device according to claim 3, wherein the road surface unevenness degree of each wheel is estimated based on the difference between the two. 前記路面凹凸ランダム性算出手段は、各輪の路面凹凸度合が車両の制御対象の制御に影響を及ぼす度合に応じて各輪毎に設定された重み付け補正係数を用いて各輪の路面凹凸度合の推定値を重み付け平均する処理を行い、その重み付け平均値を前記路面凹凸ランダム性とすることを特徴とする請求項2乃至5のいずれかに記載の車両用制御装置。   The road surface unevenness calculation means calculates the road surface unevenness degree of each wheel using a weighting correction coefficient set for each wheel according to the degree to which the road surface unevenness degree of each wheel affects the control of the control target of the vehicle. The vehicle control device according to any one of claims 2 to 5, wherein a process for performing weighted averaging of the estimated values is performed, and the weighted average value is used as the road surface unevenness randomness. 前記路面凹凸ランダム性算出手段は、各輪の重み付け補正係数を車両の運転条件に応じて可変設定することを特徴とする請求項6に記載の車両用制御装置。   The vehicle control device according to claim 6, wherein the road surface irregularity randomness calculating unit variably sets a weighting correction coefficient for each wheel according to a driving condition of the vehicle. 前記路面凹凸ランダム性算出手段は、各輪の路面凹凸度合の推定値を相加平均又は相乗平均又は調和平均する処理を行い、その平均値を前記路面凹凸ランダム性とすることを特徴とする請求項2乃至5のいずれかに記載の車両用制御装置。   The road surface irregularity randomness calculation means performs an arithmetic average, a geometric average, or a harmonic average on an estimated value of the road surface irregularity degree of each wheel, and sets the average value as the road surface irregularity randomness. Item 6. The vehicle control device according to any one of Items 2 to 5. 前記路面凹凸ランダム性算出手段は、各輪の路面凹凸度合の推定値の最大値、最小値、中央値のいずれかを前記路面凹凸ランダム性として選択することを特徴とする請求項2乃至5のいずれかに記載の車両用制御装置。   The road surface unevenness randomness calculating means selects any one of a maximum value, a minimum value, and a median of estimated values of the road surface unevenness degree of each wheel as the road surface unevenness randomness. The vehicle control device according to any one of the above. 前記路面凹凸ランダム性算出手段は、過去所定期間における各輪の路面凹凸度合の推定値の頻度分布を算出してその最頻値を前記路面凹凸ランダム性として選択することを特徴とする請求項2乃至5のいずれかに記載の車両用制御装置。   The road surface unevenness randomness calculating means calculates a frequency distribution of estimated values of the road surface unevenness degree of each wheel during a predetermined period in the past, and selects the mode value as the road surface unevenness randomness. The control apparatus for vehicles in any one of thru | or 5. 前記路面凹凸ランダム性算出手段は、異なる手法で前記路面凹凸ランダム性を算出する複数の算出手段を備え、車両の運転条件に応じて前記算出手段を切り換えることを特徴とする請求項1乃至10のいずれかに記載の車両用制御装置。   11. The road surface unevenness randomness calculating means includes a plurality of calculation means for calculating the road surface unevenness randomness by different methods, and switches the calculation means according to driving conditions of a vehicle. The vehicle control device according to any one of the above. 前記路面凹凸ランダム性算出手段で算出した路面凹凸ランダム性を考慮して車両の制御対象の制御に用いる情報を補正する路面凹凸補正手段を備えていることを特徴とする請求項1乃至11のいずれかに記載の車両用制御装置。   12. The road surface unevenness correcting means for correcting information used for controlling the control target of the vehicle in consideration of the road surface unevenness randomness calculated by the road surface unevenness randomness calculating means. The vehicle control device according to claim 1. エンジン回転変動量を失火判定値と比較して失火の有無を判定する失火判定手段を備え、前記路面凹凸補正手段は、前記路面凹凸ランダム性算出手段で算出した路面凹凸ランダム性に基づいて前記エンジン回転変動量又は前記失火判定値を補正することを特徴とする請求項12に記載の車両用制御装置。   A misfire determination means for determining the presence or absence of misfire by comparing the engine rotation fluctuation amount with a misfire determination value, and the road surface unevenness correction means is based on the road surface unevenness randomness calculated by the road surface unevenness randomness calculation means. The vehicle control device according to claim 12, wherein a rotational fluctuation amount or the misfire determination value is corrected.
JP2006179074A 2006-06-29 2006-06-29 Controller for vehicle Pending JP2008006954A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2006179074A JP2008006954A (en) 2006-06-29 2006-06-29 Controller for vehicle

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2006179074A JP2008006954A (en) 2006-06-29 2006-06-29 Controller for vehicle

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2008006954A true JP2008006954A (en) 2008-01-17

Family

ID=39065540

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2006179074A Pending JP2008006954A (en) 2006-06-29 2006-06-29 Controller for vehicle

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2008006954A (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101283023B1 (en) * 2011-06-10 2013-07-08 현대자동차주식회사 Vehicle Control Method on Rough Road
CN115923421A (en) * 2022-04-25 2023-04-07 上海汽车集团股份有限公司 An electronic air suspension control method and device

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101283023B1 (en) * 2011-06-10 2013-07-08 현대자동차주식회사 Vehicle Control Method on Rough Road
CN115923421A (en) * 2022-04-25 2023-04-07 上海汽车集团股份有限公司 An electronic air suspension control method and device

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111577457B (en) Misfire detection device, system, method, data analysis device for internal combustion engine, and control device for internal combustion engine
US20070208484A1 (en) Vehicle cruise control system and road condition estimating system
US8701473B2 (en) End-of-life estimation device for air cleaner
CN102264579B (en) Diagnostic system and diagnostic method for vehicle
JP4196535B2 (en) VEHICLE CONTROL DEVICE AND RECORDING MEDIUM
JP4600932B2 (en) Control device for internal combustion engine
US8989983B2 (en) Motorcycle
JP2005163696A (en) Misfire detection device of internal combustion engine
WO1995017592A1 (en) Combustion state judgement method of internal combustion engine, and method and apparatus for controlling combustion state of internal combustion engine
US9863347B2 (en) Control device for internal combustion engine and control method for internal combustion engine
JP2007331516A (en) Tire pressure control device
JP2002248915A (en) Tire condition estimation device
US7856305B2 (en) Control system and control method for internal combustion engine
JP2008006954A (en) Controller for vehicle
US20090299587A1 (en) Control system for internal combustion engine
WO1995027130A1 (en) Rough road judging method on a vehicle equipped with an internal combustion engine
JP2007237820A (en) Automatic travel control device of vehicle
CN104136755B (en) Bad road decision maker
JP2007237761A (en) Device for estimation of road surface irregularity
JP2007331517A (en) Vehicle steering operation characteristic control device
JP5297369B2 (en) Road surface condition determination apparatus and vehicle control method
JP4501322B2 (en) Control device for internal combustion engine
KR101294078B1 (en) System and method for controlling fuel injection
JP2006046071A (en) Atmospheric pressure estimating device for vehicle
JP2008280991A (en) Torque control device