JPH10278536A - サスペンション制御方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 所定の制御則にしたがって車両のサスペンシ
ョンを制御する方法に免疫的アルゴリズムを適用して制
御則のパラメータを最適化することにより、経時変化、
環境変化等のサスペンションの使用状況にかかわらずサ
スペンションを常に最適に制御することである。 【解決手段】 スカイフック制御則にしたがって車両の
サスペンションを制御するサスペンション制御方法にお
いて、車両状態を抗原とし、サスペンションの制御量を
抗体とする免疫アルゴリズムで演算し（ステージ１）、
この演算結果に基づいて前記車両のサスペンションを制
御する（ステージ２）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、所定の制御則に
したがって車両のサスペンションを制御するサスペンシ
ョン制御方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、自動車等の車両のサスペンション
制御方法として、特開平５−２９４１２２号公報に記載
されている方法が存在する。このサスペンション制御方
法は、スカイフック理論に基づきばね上速度、ばね上及
びばね下の相対速度、スカイフック減衰係数よりショッ
クアブソーバに要求される減衰係数を求め、この減衰係
数に基づいてショックアブソーバの制御段をアクチュエ
ータにより制御している。

【０００３】かかるサスペンション制御方法によれば、
ショックアブソーバの減衰係数がスカイフック理論に基
づき求められる所定の減衰係数に近い値になるようにシ
ョックアブソーバの制御段が制御されるので、かかる制
御が行われない場合に比較してショックアブソーバの減
衰力を良好に制御でき車体の振動を抑制することができ
る。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
サスペンション制御方法においては、車両のショックア
ブソーバの持つ減衰力を固定として扱うため、経時変
化、環境変化等に応じた適切なサスペンション制御を行
うことができなかった。

【０００５】この発明の課題は、所定の制御則にしたが
って車両のサスペンションを制御する方法に免疫的アル
ゴリズムを適用して制御則のパラメータを最適化するこ
とにより、経時変化、環境変化等のサスペンションの使
用状況にかかわらずサスペンションを常に最適に制御す
ることである。

【０００６】

【課題を解決するための手段】請求項１記載のサスペン
ション制御方法は、所定の制御則にしたがって車両のサ
スペンションを制御するサスペンション制御方法におい
て、車両状態を抗原とし、サスペンションの制御のため
の情報を抗体として免疫アルゴリズムで演算し、この演
算結果に基づいて前記車両のサスペンションを制御する
ことを特徴とする。

【０００７】この請求項１記載のサスペンション制御方
法によれば、減衰力制御における減衰力を免疫アルゴリ
ズムを用いて求めることで、環境が変化した場合であっ
ても速やかに減衰力の最適値を求めることができる。

【０００８】また、請求項２記載のサスペンション制御
方法は、請求項１記載のサスペンション制御方法の前記
車両状態をばね上加速度とし、前記サスペンションの制
御のための情報をスカイフック減衰係数及び各制御段の
減衰係数として、前記免疫的アルゴリズムにおいて前記
抗原と前記抗体間の親和度及び前記抗体と前記抗体間の
親和度を演算し、この演算結果に基づいて前記車両のサ
スペンションを制御するための前記減衰係数の組合せを
設定することを特徴とする。

【０００９】この請求項２記載のサスペンション制御方
法によれば、抗原と抗体間の親和度及び各抗体間の親和
度に基づき車両のサスペンションを制御するための減衰
係数の組合せを設定するため、環境が変化した場合であ
っても速やかに減衰係数の組み合わせの最適値を求める
ことができる。

【００１０】また、請求項３記載のサスペンション制御
方法は、請求項１記載のサスペンション制御方法の前記
車両状態をばね上加速度とし、前記サスペンションの制
御のための情報を減衰係数として、前記ばね上加速度を
所定の周波数帯域毎に各領域に分割し、この分割した各
領域に対応させてその領域において過去に用いた減衰係
数を記憶し、各領域に対応して記憶されている減衰係数
の何れかを選択して前記免疫的アルゴリズムによる演算
を行うことを特徴とする。

【００１１】この請求項３記載のサスペンション制御方
法によれば、各領域、例えば、ばね上加速度のＰ．Ｓ．
Ｄの各領域のパワーに応じて何れかの領域を選択し、こ
の領域に対応して記憶されている減衰係数を用いて免疫
的アルゴリズムの制御を行うため、抗体の最適値への収
束を早めることができる。

【００１２】また、請求項４記載のサスペンション制御
方法は、請求項３記載のサスペンション制御方法の前記
減衰係数の更新を当該領域に対応して記憶されている減
衰係数を他の領域に対応して記憶されている減衰係数と
比較し、親和度が所定値以上の減衰係数について、他の
領域に対応して記憶されている減衰係数を当該領域に対
応して記憶されている減衰係数に置き換えることにより
行うことを特徴とする。

【００１３】この請求項４記載のサスペンション制御方
法によれば、当該領域に対応して記憶されている減衰係
数（直前まで使用していた減衰係数）と他の領域に対応
して記憶されている減衰係数（直前まで使用していなか
った減衰係数）との親和度が所定値以上の場合に、この
減衰係数について他の領域の減衰係数を当該領域の減衰
係数に置き換えるため、他の領域に対応して記憶されて
いる減衰係数を用いてサスペンション制御を行う場合で
も制御のつながりを良好とすることができる。

【００１４】また、請求項５記載のサスペンション制御
方法は、請求項３記載のサスペンション制御方法の前記
免疫的アルゴリズムによる演算においては、更に、前記
ばね上加速度の前記周波数帯域毎の各領域における信号
のから求めた値が設定されたしきい値を超えずかつ前記
各領域のいずれにおいても前記ばね上加速度を小さくす
る減衰係数を選択することを特徴とする。

【００１５】この請求項５記載のサスペンション制御方
法によれば、Ｐ.Ｓ.Ｄのしきい値を設定し、これを超え
ないような減衰係数を選択することで、試行回数の削減
を図ることができて乗り心地の低下を抑制することがで
きる。

【００１６】また、請求項６記載のサスペンション制御
方法は、請求項１記載のサスペンション制御方法におけ
る前記車両状態をばね上加速度とし、前記サスペンショ
ンの制御のための情報を減衰力に対する加速度しきい値
として、前記免疫的アルゴリズムにおいて前記抗原と前
記抗体間の親和度を演算し、この演算結果に基づいて前
記車両のサスペンションを制御するための減衰力と加速
度しきい値の関係を設定することを特徴とする。

【００１７】この請求項６記載のサスペンション制御方
法によれば、ショックアブソーバの各制御段とばね上加
速度の関係を最適に設定できる。

【００１８】また、請求項７記載のサスペンション制御
方法は、請求項１記載のサスペンション制御方法におけ
る前記車両状態をばね上加速度とし、前記サスペンショ
ンの制御量を減衰力に対するショックアブソーバ軸力の
変化率として、前記免疫的アルゴリズムで前記抗体と前
記抗原の親和度を演算し、この演算結果に基づいて前記
車両のサスペンションを制御するための減衰力と軸力変
化率のしきい値の関係を設定することを特徴とする。

【００１９】この請求項７記載のサスペンション制御方
法によれば、路面入力を示すショックアブソーバの軸力
変化率に対するショックアブソーバの各制御段のしきい
値を最適に設定できる。

【００２０】また、請求項８記載のサスペンション制御
方法は、請求項１記載のサスペンション制御方法におい
て、前記車両状態をアンチスクォート制御中のばね上加
速度ピーク値とし、前記サスペンションの制御量を例え
ば車両速度、エンジン回転数、エンジン回転数の微分値
等の車両状態量として、前記免疫的アルゴリズムにおい
て前記抗原と前記抗体間の親和度を演算し、この演算結
果に基づいてアンチスクォート制御の開始条件を設定す
ることを特徴とする。

【００２１】この請求項８記載のサスペンション制御方
法によれば、アンチスクォート制御を開始する最適な条
件を車両速度、エンジン回転数、エンジン回転数の微分
値等車両状態量に基づき最適に設定することができる。

【００２２】また、請求項９記載のサスペンション制御
方法は、請求項１記載のサスペンション制御方法におい
て、前記車両状態をアンチダイブ制御中のばね上加速度
ピーク値とし、前記サスペンションの制御のための情報
を例えば車両速度に対応したショックアブソーバの目標
制御段等の車両状態量として、前記免疫的アルゴリズム
において前記抗原と前記抗体間の親和度を演算し、この
演算結果に基づいてアンチダイブ制御の開始条件を設定
することを特徴とする。

【００２３】この請求項９記載のサスペンション制御方
法によれば、車両速度に対応したショックアブソーバの
目標制御段を最適に設定することができる。

【００２４】また、請求項１０記載のサスペンション制
御方法は、請求項１又は請求項２記載のサスペンション
制御方法において、更に前記免疫的アルゴリズムにより
各輪における抗原抗体間の親和度を演算すると共にこの
各輪における抗原抗体間の親和度の偏差を検出し、この
偏差に基づいてばね上加速度検出手段の異常状態を検出
することを特徴とする。

【００２５】この請求項１０記載のサスペンション制御
方法によれば、ばね上加速度検出手段が異常である場合
には、この異常なばね上加速度検出手段を有する輪では
適切なサスペンション制御が行えないため他輪と同じ抗
体を用いて制御を行った場合、抗原抗体間の親和度が大
きくなる。従って、各輪における抗原抗体間の親和度の
差により、ばね上加速度検出手段の異常を検出すること
ができる。

【００２６】また、請求項１１記載のサスペンション制
御方法は、請求項１、請求項２及び請求項１０の何れか
一項に記載のサスペンション制御方法において、更に前
記免疫的アルゴリズムにより各輪における抗体間の親和
度を演算し、この各輪の抗体間の親和度に基づいてばね
上加速度検出手段の異常状態を検出することを特徴とす
る。

【００２７】この請求項１１記載のサスペンション制御
方法によれば、ばね上加速度検出手段が異常である場合
には、抗体の一致度合いが低くなることから抗体間の親
和度が小さくなる。従って、各輪間の抗体の親和度に基
づきばね上加速度検出手段の異常を検出することができ
る。

【００２８】また、請求項１２記載のサスペンション制
御方法は、請求項１記載のサスペンション制御方法にお
いて、前記車両状態をロールレートとし、前記サスペン
ションの制御のための情報をロールレートのしきい値と
して、前記免疫的アルゴリズムにおいて前記抗原と前記
抗体間の親和度を演算し、この演算結果に基づいて操舵
角検出手段の異常状態を検出することを特徴とする。

【００２９】この請求項１２記載のサスペンション制御
方法によれば、アンチロール制御中に操舵角検出手段に
異常が発生すると抗原抗体間の親和度に変化が生じて各
抗体親和度の一致度合いが変化するところから異常を検
出することができる。

【００３０】また、請求項１３記載のサスペンション制
御方法は、請求項１又は請求項２記載のサスペンション
制御方法において、更に、前記免疫的アルゴリズムによ
り各輪における抗原抗体間の親和度を演算すると共にこ
の各輪における抗原抗体間の親和度の偏差を検出し、こ
の偏差に基づいて車高センサの異常状態を検出すること
を特徴とする。

【００３１】この請求項１３記載のサスペンション制御
方法によれば、車高センサに異常が発生すると抗原抗体
間の親和度に変化が生じて各抗体親和度の一致度合いが
変化するところから異常を検出することができる。

【００３２】また、請求項１４記載のサスペンション制
御方法は、請求項１記載のサスペンション制御方法にお
いて、前記車両状態をピッチレートとし、前記サスペン
ションの制御のための情報を減衰力として、前記免疫的
アルゴリズムにおいて前記抗原と前記抗体間の親和度を
演算し、この演算により求められた各抗体の親和度偏差
及びブレーキランプスイッチ情報からブレーキランプス
イッチの異常を検出することを特徴とする。

【００３３】この請求項１４記載のサスペンション制御
方法によれば、ピッチレートと減衰力、即ちショックア
ブソーバの各制御段の減衰係数により抗原抗体間の親和
度を演算する。従って、ブレーキランプスイッチに異常
が発生すると抗原抗体間の親和度に変化が生じるため、
ブレーキランプスイッチ情報と各抗体の親和度の変化状
態からブレーキランプスイッチの異常を検出することが
できる。

【００３４】また、請求項１５記載のサスペンション制
御方法は、請求項１記載のサスペンション制御方法にお
いて、前記車両状態をピッチレートとし、前記サスペン
ションの制御のための情報を減衰力として、前記免疫的
アルゴリズムにおいて前記抗原と前記抗体間の親和度を
演算し、この演算により求められた各抗体の親和度偏差
及びスロットル開度情報からスロットル開度センサの異
常を検出することを特徴とする。

【００３５】この請求項１５記載のサスペンション制御
方法によれば、ピッチレートと減衰力、即ちショックア
ブソーバの各制御段の減衰係数により抗原抗体間の親和
度を演算する。従って、スロットル開度センサに異常が
発生すると抗原抗体間の親和度に変化が生じるため、ス
ロットル開度情報と各抗体の親和度の変化状態からスロ
ットル開度センサの異常を検出することができる。

【００３６】また、請求項１６記載のサスペンション制
御方法は、請求項１記載のサスペンション制御方法にお
いて、前記車両状態をばね上状態量とし、前記サスペン
ションの制御のための情報を減衰力及び減衰力可変手段
の応答性として、前記免疫的アルゴリズムにおいて前記
抗原と前記抗体間の親和度を演算し、この演算結果に基
づいて前記ばね上状態量に対する前記減衰力及び前記減
衰力可変手段の応答性を設定することを特徴とする。

【００３７】この請求項１６記載のサスペンション制御
方法によれば、ばね上状態量、例えば加速度の積分値に
基づきアクチュエータの通電時間及びショックアブソー
バの各制御段の減衰係数の組合せを最適に設定すること
ができる。

【００３８】また、請求項１７記載のサスペンション制
御方法は、請求項１又は請求項２記載のサスペンション
制御方法において、前記車両状態をばね上状態量とし、
前記サスペンションの制御のための情報をスカイフック
減衰係数及び振動モードに対する制御ゲインとして、前
記免疫的アルゴリズムにおいて前記抗原と前記抗体間の
親和度を演算し、この演算結果に基づいて前記ばね上状
態に対する前記制御ゲインを設定することを特徴とす
る。

【００３９】この請求項１７記載のサスペンション制御
方法によれば、ばね上状態、例えば加速度に基づき、振
動モード（ヒーブ、ピッチ、ロール）に対する制御ゲイ
ン及びスカイフック減衰係数を最適に設定することがで
きる。

【００４０】また、請求項１８記載のサスペンション制
御方法は、請求項１又は請求項２記載のサスペンション
制御方法において、前記車両状態をばね上状態量とし、
前記サスペンションの制御のための情報を減衰力変更手
段の駆動関係値として、前記免疫的アルゴリズムにおい
て前記抗原と前記抗体間の親和度を演算し、この演算結
果に基づいて前記ばね上状態に対する前記減衰力変更手
段の駆動関係値を設定することを特徴とする。

【００４１】この請求項１８記載のサスペンション制御
方法によれば、ばね上状態に基づいて駆動関係値、例え
ば通電時間、最大許容切換段数、駆動電圧を最適に制御
することで、制御段の切替え時の異音を低減することが
できる。

【００４２】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、この発明
の実施の形態にかかるサスペンション制御方法について
説明する。

【００４３】まず、この発明の実施の形態にかかるサス
ペンション制御方法において用いられる免疫的アルゴリ
ズム（Immune Algorithm:以下ＩＡという）の概略につ
いて説明する。

【００４４】ＩＡとは、図１（Ａ），（Ｂ）に示す生物
の持つ免疫反応（抗原・抗体反応）をプログラミングテ
クニックに導入しアルゴリズム化したものであり、処理
する対象の線形・非線形・数学的記述の可否を問わず利
用できるものである。

【００４５】ここで、生物の持つ免疫反応とは、過去に
経験した抗原の刺戟を受けた場合には、記憶細胞に保存
された抗体の中から抗原に合致する抗体を探し出し、こ
の抗体を大量に増殖して抗原を捕獲し無害な物質として
体外へ放出し（図１（Ａ））、また、過去に経験したこ
とのない抗原の刺戟を受けた場合には、記憶細胞に保存
された抗体の情報から新しい抗体を作り出し、この抗体
を大量に増殖して抗原を捕獲し無害な物質として体外へ
放出しすると共に、作り出した抗体を記憶細胞に記憶す
る（図１（Ｂ））、という生体内部で行われる反応であ
る。

【００４６】図２は、ＩＡをフローチャートで示したも
のである。まず、システムの入力情報として抗原を認識
する（ステップ１）。ここで、「抗原」とは、取り巻く
環境のうちシステムに入力される刺戟のことである（図
３（Ａ））。

【００４７】次に、初期抗体群の生成を行う（ステップ
２）。即ち、有効な抗体を保存したデータベース（記憶
細胞）から抗体を読み出すことにより、過去において有
効であった抗体群を生成する。ここで、「抗体」とは、
刺戟を無害化するために処理すべき情報群のことであ
る。即ち、図３（Ｂ）に示すように、抗体ｍは、１〜ｎ
で示されるｎ個の情報群により構成される。

【００４８】次に、抗体間の親和度の演算、即ち、ステ
ップ２の処理において生成した抗体について、抗体の類
似性を表わす抗体間の親和度を演算する（ステップ
３）。ここで、「抗体間の親和度」とは、抗体間の類似
性を判定するための指標であり、各抗体間で１つの親和
度を有する（図３（Ｃ））。

【００４９】次に、システムでの試行、抗原・抗体間の
親和度の演算を行う（ステップ４）。ここで、「抗体と
抗原の親和度」とは、抗体が抗原に対してどれだけ効き
目を持っているかを判定するための指標であり、図３
（Ｄ）に示すように、各抗体に対して１つの親和度を有
する。

【００５０】次に、抗体の濃度を表わす飽和度を演算す
る（ステップ５）。ここで、「飽和度」とは、抗体を記
憶すべきか否かを判断するための指標であり、各抗体に
対して１つの飽和度を有する。なお、抗体ｍの飽和度
は、抗体ｍの飽和度＝（予め定めた記憶させたいと思う
抗体間の親和度を超えた抗体の数）／（全抗体の数）に
より定められる。

【００５１】次に、記憶細胞へ保存する抗体が存在する
か否かの判断を行う（ステップ６）。このステップ６の
処理において記憶細胞へ保存する抗体、即ち、しきい値
を超えた飽和度を持つ抗体が存在すると判断された場合
には、ステップ７の処理に進む。

【００５２】ステップ７においては、記憶細胞とサプレ
ッサ細胞（抗体の作りすぎを抑制する細胞）への分化及
びサプレッサ細胞による抗体の抑制を行う。即ち、記憶
細胞の個数が最大数を超えた場合、現在保存しようとし
ている抗体と記憶細胞中の最も親和度の高い抗体（最も
似ている抗体）とを交換する。また、ここでできた記憶
細胞をサプレッサ細胞にコピーすると共にこのコピーし
たサプレッサ細胞、即ち、新サプレッサ細胞の抗体と旧
サプレッサ細胞の抗体との親和度を計算し、親和度がし
きい値以上の旧サプレッサ細胞の抗体を抹消して新サプ
レッサ細胞の抗体に置き換える。

【００５３】上述のステップ６においてｎｏと判断され
た場合及びステップ７の処理が終了した場合に、抗原抗
体間の親和度が劣るｎ個の抗体を抹消すると共に次世代
に残る期待値（確率）を演算する（ステップ８）。ここ
で期待値とは、増殖の促進と抑制をバランスさせるため
の指標であり、その抗体を保存するか、捨てるかの確率
である。なお、各抗体は、１つの期待値を有する。ま
た、抗体ｍの期待値は、抗体ｍの期待値＝（抗体と抗原
の親和度）×（サプレッサ細胞との親和度との積の補
数）／(抗体ｍの飽和度）×（抗体と抗原の親和度の総
和）で定められる。

【００５４】次に、抗体の交配を行う（ステップ９）。
但し、ここでは期待値の高いものほど選択されやすくな
り、期待値の高い抗体が交配に用いられる。ここで抗体
の総数がＮになるように交配により抗体の産生を行う。
この免疫的アルゴリズムの処理を繰り返すことにより新
しい抗体が産生され抗体の進化が継続して進むこととな
る。

【００５５】なお、ＩＡによる抗体の交配は、抗体間に
おいて抗体情報を組み替える方法の如き任意の操作によ
り行われてよいが、主として「抗体情報の交換による交
叉」、「一つの抗体情報内における交叉」、「突然変
異」の三つの態様にて行われる。 ここで、図４に示さ
れた情報１ａ〜ｎａにより構成される抗体ａと情報１ｂ
〜ｎｂにより構成される抗体ｂとの間における交配を例
にとり、上記三つの態様について説明する。

【００５６】まず、「抗体情報の交換による交叉」は、
図４（Ａ）に示されているように、一方の抗体のｎ個の
情報の一部が他方の抗体の対応する情報に入れ替えられ
るものであり、何れの情報を入れ替えるか及び何れの抗
体の組合せについて交叉が行われるかは確率的に決定さ
れる。

【００５７】また、「一つの抗体情報内における交叉」
は、図４（Ｂ）に示されているように、二つの抗体の互
いに対応する抗体情報の一部が相互に入れ替えられるも
のであり、例えば抗体情報が８桁の数であるとすると、
新しい抗体の或る抗体情報の前半の４桁が抗体ａの数に
設定され後半の４桁が抗体ｂの数に設定される。この場
合にも何れの抗体の何れの情報部分を入れ替えるか及び
何れの抗体の組合せについて交叉が行われるかは確率的
に決定される。

【００５８】また、「突然変異」は、図４（Ｃ）に示さ
れているように、一方の抗体のｎ個の情報の一部が他方
の抗体の対応する抗体情報と対立する抗体情報に入れ替
えられるものであり、この場合にも何れの情報を入れ替
えるか及びいずれの抗体の組合せについて交叉が行われ
るかは確率的に決定される。

【００５９】第１の実施の形態 次に、図５〜図１１を参照して、この発明の第１の実施
の形態にかかるサスペンション制御方法について説明す
る。

【００６０】図５は、第１の実施の形態にかかるサスペ
ンション制御方法において用いられる減衰力制御装置の
概略構成図である。図５において、減衰力制御装置１０
はスカイフック制御ブロック１２及びＩＡ制御ブロック
１４を有している。また、符号１６で示すものは、１〜
ｎの制御段を有する減衰力可変式のショックアブソーバ
であり、ショックアブソーバ１６は減衰力制御装置１０
によりアクチュエータ１８を介して制御段が制御される
ことにより減衰力、厳密には減衰係数が制御される。

【００６１】スカイフック制御ブロック１２は、例えば
車高センサ２０により検出され、フィルタ（図示せず）
によりバンドパスフィルタ処理された車高Ｈを微分する
ことによりばね上とばね下との間の相対速度、即ちショ
ックアブソーバ１６のストローク速度Ｖｐを演算し、ま
た例えば車輪に近接した位置において車体に設けられた
上下加速度センサ２２により検出され、フィルタ（図示
せず）によりバンドパスフィルタ処理された車体の上下
加速度Ｇｚを積分することによりばね上速度Ｖｚを演算
する。

【００６２】また、スカイフック制御ブロック１２は、
演算されたストローク速度Ｖｐ、ばね上速度Ｖｚ及びＩ
Ａ制御ブロック１４より入力されるスカイフック減衰係
数Ｃｓに基づき、数式１にしたがった演算を行うことに
より、ショックアブソーバ１６に要求される減衰係数Ｃ
ｒｅｑを演算する。

【００６３】

【数１】

【００６４】また、スカイフック制御ブロック１２は、
ＩＡ制御ブロック１４より入力されるｎ個の減衰係数Ｃ
ｉ（ｉ＝１〜ｎ）のうち数式１にしたがって演算された
減衰係数Ｃｒｅｑに最も近い減衰係数Ｃａを選定し、シ
ョックアブソーバ１６の目標制御段Ｓａを減衰係数Ｃａ
に対応する制御段に設定する。そして、ショックアブソ
ーバ１６の制御段を目標制御段Ｓａに制御するための制
御信号をアクチュエータ１８へ出力してショックアブソ
ーバ１６の減衰力を制御する。

【００６５】更に、スカイフック制御ブロック１２は、
ＩＡ制御ブロック１４より入力される新しい抗体情報に
基づきスカイフック理論にしたがって各抗体毎にショッ
クアブソーバ１６の制御を所定時間試行する。

【００６６】一方、ＩＡ制御ブロック１４は、図６に示
されているように、一つのスカイフック減衰係数Ｃｓ
（ｊ）とｎ個の減衰係数Ｃ１（ｊ）〜Ｃｎ（ｊ）とによ
り構成されるｍ個の抗体Ｉ（ｊ）（ｊ＝１〜ｍ）よりな
る抗体群を図示しないデータベースに記憶している。な
お、各抗体情報は例えば「０」と「１」とよりなる８桁
の数として表現される。

【００６７】次に、図７〜図９を参照して第１の実施の
形態にかかるサスペンション制御について説明する。

【００６８】図７は、このサスペンション制御をスカイ
フック制御ブロック１２において実施されるスカイフッ
ク制御及びＩＡ制御ブロック１４において実施されるＩ
Ａ制御に分け、それぞれの制御の流れを示すものであ
る。この図７に示すように、スカイフック制御において
は、抗体の試行（ステージ１）、最も抗原抗体間の親和
度の良い抗体を用いたスカイフック制御（ステージ２）
が繰り返され、ＩＡ制御においては、新世代の抗体の産
生（ステージ１）、休み（ステージ２）が繰り返され
る。

【００６９】まず、スカイフック制御における抗体の試
行（ステージ１）について説明する。なお、抗体の試行
は、図８に示すフローチャートのステップ１３の処理に
おいて行われるが、スカイフック制御の当初において
は、まず、抗体をシステムに取り込むためにステップ１
０〜ステップ１２の処理が行われる。

【００７０】まず、ステップ１０において、システムの
入力情報として抗原を認識する。即ち、ＩＡ制御ブロッ
ク１４は、上下加速度センサ２２よりバンドパスフィル
タ２４を介してばね上加速度を取り込む。

【００７１】次に、ステップ１１において、初期抗体群
の生成を行う。即ち、抗原（ばね上加速度）に対する抗
体としてスカイフック減衰係数Ｃｓ及び各制御段の減衰
係数Ｃ１〜Ｃｎから構成される抗体Ｉ（ｊ）（ｊ＝１〜
ｍ)（図６参照）をＩＡ制御ブロック１４内のデータベ
ース（図示せず）から読み出す。

【００７２】次に、ステップ１２において、抗体間の親
和度の演算を行う。即ち、抗体間の親和度は、各抗体情
報の差の２乗の総和として算出される。即ち、抗体Ｋと
抗体Ｊの親和度ξ_KJは、次に示す数式２により求められ
る。

【００７３】

【数２】

【００７４】次に、ステップ１３において、抗体の試行
を行うことにより抗原と各抗体間の親和度の演算を行う
（ステップ１３）。即ち、図９のフローチャートに示す
ように、まず、ステップ２０においてタイマのカウント
値Ｔが０にリセットされると共にｊが１にセットされ、
ステップ２１において減衰力を制御するための制御パラ
メータ、即ちスカイフック減衰係数及びｎ個の減衰係数
が抗体Ｉ（ｊ）の値であるＣｓ（ｊ）及びｎ個のＣ１
（ｊ）〜Ｃｎ（ｊ）に設定される。

【００７５】次に、ステップ２２において、制御パラメ
ータが抗体Ｉ（ｊ）の値に設定された状態で図１０に示
すフローチャートにしたがってスカイフック理論に基づ
くショックアブソーバ１６の減衰力制御（試行）が行わ
れる。

【００７６】即ち、ステップ３０において減衰力制御の
パラメータが抗体Ｉ（ｊ）の値に設定され、ステップ３
１において車高センサ２０により検出され、バンドパス
フィルタ処理された車高Ｈを示す信号及び上下加速度セ
ンサ２２により検出されバンドパスフィルタ処理された
車体の上下加速度Ｇｚを示す信号の読み込みが行われ
る。

【００７７】次に、ステップ３２において車高Ｈを微分
することによりショックアブソーバ１６のストローク速
度Ｖｐが演算され、ステップ３３において車体の上下加
速度Ｇｚを積分することによりばね上速度Ｖｚが演算さ
れる。

【００７８】次に、ステップ３４において、ステップ３
０において設定されたスカイフック減衰係数Ｃｓ（ｊ）
及び算出されたストローク速度Ｖｐ及びばね上速度Ｖｚ
に基づき数式３にしたがってスカイフックの演算が行わ
れ、ショックアブソーバ１６に要求される減衰係数Ｃｒ
ｅｑが求められる。

【００７９】

【数３】

【００８０】次に、ステップ３５において減衰係数Ｃｒ
ｅｑが負であるか否かの判別が行われ、ｎｏと判別され
たときにはそのままステップ３７へ進み、ｙｅｓと判別
されたときにはステップ３６において、減衰係数Ｃｒｅ
ｑが０に設定される。

【００８１】次に、ステップ３７において、減衰係数Ｃ
ｒｅｑに最も近い減衰係数Ｃａがステップ３０において
設定された各制御段の減衰係数Ｃ１（ｊ）〜Ｃｎ（ｊ）
より選定され、選定された減衰係数に対応するショック
アブソーバ１６の制御段が目標制御段Ｓａとして設定さ
れる。また、ステップ３８においてはショックアブソー
バ１６の制御段を目標制御段Ｓａに設定するための制御
信号がアクチュエータ１８へ出力され、これによりショ
ックアブソーバ１６の制御段が目標制御段Ｓａに制御さ
れる。

【００８２】次に、図９のステップ２３においてタイマ
のカウント値ＴがＴ１（正の定数）インクリメントさ
れ、ステップ２４において、タイマのカウント値Ｔが基
準値Ｔｃ１（正の定数）を越えているか否かの判別、即
ち抗体Ｉ（ｊ）を用いたスカイフック制御が所定の試行
時間（例えば、１０秒程度）の間行われたか否かの判別
が行われる。ここで、ｎｏと判別されたとき（試行時間
が経過していないとき）にはステップ２２へ戻り、抗体
Ｉ（ｊ）を用いたスカイフック制御が続行される。一
方、ｙｅｓと判別されたとき（試行時間が経過している
とき）にはステップ２５へ進む。

【００８３】次に、タイマのカウント値Ｔが０にリセッ
トされた時点以降における車体の上下加速度Ｇｚの中
で、バンドパスフィルタ２４を通過した１ＨＺ前後の領
域の上下加速度Ｇｚ（車体の大きなあおりに対応する加
速度）が積分されることにより抗原抗体間の親和度ν
（ｊ）が演算される（ステップ２５）。

【００８４】次に、ステップ２６において、ｊが１イン
クリメントされ、ステップ２７において、ｊがｍを越え
ているか否かの判別、即ち試行対象の全ての抗体Ｉ
（ｊ）について試行が行われたか否かの判別が行われ
る。この判別によりｎｏと判別されたときにはステップ
２８においてタイマのカウント値Ｔを０にリセットした
後に、ステップ２１へ戻り残りの抗体Ｉ（ｊ）について
試行を行い、全ての抗体Ｉ（１）〜Ｉ（ｍ）について抗
原抗体間の親和度ν（ｊ）が演算される。一方、ステッ
プ２７においてｙｅｓと判別されたときには、全ての抗
体Ｉ（１）〜Ｉ（ｍ）についての試行が終了している場
合であるため、図８のステップ１４へ進む。

【００８５】次に、ＩＡ制御における新世代の抗体の産
生（ステージ１）について説明する。この新世代の抗体
の産生は、図８のステップ１４〜ステップ１８において
行われる。図８のステップ１４〜ステップ１８の処理
は、図２のステップ５〜ステップ９に示す処理と同一の
処理であり、しきい値を超えた飽和度を持つ抗体を記憶
細胞、即ちデータベースに記憶させ（ステップ１５、１
６）、システムにおいて試行を行っている抗体の中で抗
体抗原間の親和度の劣るｎ個の抗体を抹消させ、抗体の
交配を行ない抹消した個数分の抗体の産生を行う（ステ
ップ１７、１８）。

【００８６】なお、図８のステップ１２〜ステップ１８
の処理は、図７に示すステージ１の間に複数回繰り返さ
れる。従って、新しい抗体が順次生まれ抗原に対して効
き目を有する抗体を順次記憶細胞（データベース）に記
憶させながらＩＡ制御が継続される。

【００８７】次に、図１１を参照してサスペンション制
御において抗体の試行（ステージ１）に続いて行われる
最も抗原抗体間の親和度の良い抗体を用いたスカイフッ
ク制御（ステージ２）について説明する。まず、ステッ
プ４０においてタイマのカウント値Ｔが０にリセットさ
れ、ステップ４１において、図８のステップ１３におい
て演算されている抗原抗体間の親和度νの最も小さい、
即ち、最も抗原に対して効き目を有する（車体の大きな
あおりを最も減少させる）抗体Ｉ（ｊ）を選択し、この
抗体Ｉ（ｊ）を用いてスカイフック理論に基づくショッ
クアブソーバ１６の減衰力の制御を行う。なお、このス
カイフック理論に基づくショックアブソーバ１６の減衰
力の制御は、図１０のフローチャートに示す処理にした
がって行われる。

【００８８】また、ステップ４２において、タイマのカ
ウント値ＴがＴ２（正の定数）インクリメントされ、ス
テップ４３において、タイマのカウント値Ｔが基準値Ｔ
ｃ２（正の定数）を越えているか否かの判別が行われ
る。ここでｎｏと判別されたときにはステップ４１へ戻
り、この抗体Ｉ（ｊ）を用いたスカイフック制御を続
け、ｙｅｓと判別されたときには、この抗体Ｉ（ｊ）を
用いたスカイフック制御を終了する。なお、基準値Ｔｃ
２には予め１時間程度の値が設定される。

【００８９】以上説明したように、この第１の実施形態
においては、図７に示すように、ステージ１〜２の順に
スカイフック制御及びＩＡ制御が実行され、ステージ２
が完了するとステージ１〜２が再度繰返し実行される。
即ち、ステージ１において新世代の抗体Ｉ（ｊ）の各抗
体毎に１０秒程度ずつスカイフックの制御を試行しなが
ら車両を走行させ、試行終了後ステージ２において最も
抗原抗体間の親和度の良い抗体Ｉ（ｊ）を用いてスカイ
フック制御を実施しながら１時間程度、車両を走行させ
る。

【００９０】従って、この第１の実施形態にかかるサス
ペンション制御方法によれば、サスペンションスプリン
グ等に経時変化が生じても、スカイフック減衰係数及び
ショックアブソーバの目標制御段を求めるための各制御
段の減衰係数を最適に設定し、これによりスカイフック
理論に基づくショックアブソーバの制御を常に最適に実
行して車体の振動を最適に制御することができる。

【００９１】第２の実施の形態 次に、図１２〜図１５を参照して、この発明の第２の実
施の形態にかかるサスペンション制御方法について説明
する。

【００９２】まず、この第２の実施の形態にかかるサス
ペンション制御方法においては、第１の実施の形態にか
かるサスペンション制御方法において用いられる減衰力
制御装置と略同一の減衰力制御装置が用いられる（図５
参照）。なお、この第２の実施の形態にかかる減衰力制
御装置１０のＩＡ制御ブロック１４の図示しないデータ
ベースは、記憶細胞（ＩＡ制御で用いられる抗体を記
憶）、サプレッサ細胞（ＩＡ制御で用いられる記憶細胞
に対応して設けられた抗体の増殖を抑制するための細
胞）、記憶細胞Ａ（ばね上加速度に低周波の加速度が多
い状況で効き目を有する抗体を記憶）、サプレッサ細胞
Ａ（記憶細胞Ａに対応して設けられた抗体の増殖を抑制
するための細胞）、記憶細胞Ｂ（ばね上加速度に中周波
の加速度が多い状況で効き目を有する抗体を記憶）、サ
プレッサ細胞Ｂ（記憶細胞Ｂに対応して設けられた抗体
の増殖を抑制するための細胞）、記憶細胞Ｃ（ばね上加
速度に高周波の加速度が多い状況で効き目を有する抗体
を記憶）、サプレッサ細胞Ｃ（記憶細胞Ｃに対応して設
けられた抗体の増殖を抑制するための細胞）を含んで構
成されている。

【００９３】また、このサスペンション制御方法におい
ては、第１の実施の形態のサスペンション制御方法と同
様に、サスペンション制御をスカイフック制御ブロック
１２において実施されるスカイフック制御及びＩＡ制御
ブロック１４において実施されるＩＡ制御に分け、スカ
イフック制御においては、抗体の試行（ステージ１）、
最も抗原抗体間の親和度の良い抗体を用いたスカイフッ
ク制御（ステージ２）が繰り返され、ＩＡ制御において
は、新世代の抗体の産生（ステージ１）、休み（ステー
ジ２）が繰り返される（図７参照）。

【００９４】次に、第２の実施の形態にかかるサスペン
ション制御の中で、スカイフック制御における抗体の試
行（ステージ１）について説明する。なお、抗体の試行
は、図１２に示すフローチャートのステップ６０の処理
において行われるが、この抗体の試行の前にステップ５
０〜ステップ５９の処理が行われる。

【００９５】まず、システムの入力情報として抗原を認
識する。即ち、ＩＡ制御ブロック１４は、上下加速度セ
ンサ２２よりバンドパスフィルタ２４を介してばね上加
速度を取り込む（ステップ５０）。

【００９６】次に、走行時におけるばね上加速度のＰ．
Ｓ．Ｄ(power spectral density)を算出し、図１５に示
すように低周波領域（α）、中周波領域（β）、高周波
領域（γ）に分類する（ステップ５１）。また、数式４
にしたがって各領域のパワーの割合（ａ：α領域の割
合、ｂ：β領域の割合、ｃ：γ領域の割合)を算出する
（ステップ５２）。

【００９７】

【数４】

【００９８】次に、算出したａ，ｂ，ｃの大小関係を示
すフラグをたてる。即ち、ａ＞ｂａｎｄ ａ＞ｃの判定
を行い（ステップ５３）、ここでｙｅｓと判断された場
合には、フラグｑ＝１（ばね上加速度に低周波の加速度
が多い状況）とする（ステップ５４）。また、ステップ
５３においてｎｏと判断された場合には、ｂ＞ａａｎｄ
ｂ＞ｃの判定を行い（ステップ５５）、ここでｙｅｓ
と判断された場合には、フラグｑ＝２（ばね上加速度に
中周波の加速度が多い状況）とする（ステップ５６）。
また、ステップ５５においてｎｏと判断された場合に
は、フラグｑ＝３（ばね上加速度に高周波の加速度が多
い状況）とする（ステップ５７）。

【００９９】次に、フラグｑ（今回の処理で立てたフラ
グ）とフラグｑ old（前回の処理で立てたフラグ）を比
較することによりフラグｑが変更されたか、即ち車両の
走行状況が変化したか否かの判断を行う（ステップ５
８）。ここでｙｅｓと判断された場合には、図１３
（Ａ）のフローチャートで示す処理に進む。ここでは、
フラグｑ oldが１、２、３のいずれの値であるかを判断
し、フラグｑ old＝１と判断した場合（ステップ７０）
には、図１３（Ｂ）のフローチャートで示す処理に、フ
ラグｑ old＝２と判断した場合（ステップ７１）には、
図１３（Ｃ）のフローチャートで示す処理に、フラグｑ
old＝３と判断した場合には、図１３（Ｄ）のフローチ
ャートで示す処理にそれぞれ進む。

【０１００】上述のステップ７０においてフラグｑ old
＝１と判断した場合には、ＩＡ制御において使用してい
る記憶細胞（当初記憶細胞Ａから読み出したもの）を記
憶細胞Ａ（ばね上加速度に低周波の加速度が多い状況で
効き目を有する抗体を記憶）に戻す（ステップ８０）。
次に、記憶細胞Ａと記憶細胞Ｂ間の親和度を演算し（ス
テップ８１）、記憶細胞Ｂ（ばね上加速度に中周波の加
速度が多い状況で効き目を有する抗体を記憶）の更新を
行う（ステップ８２）。即ち、記憶細胞Ａの抗体と記憶
細胞Ｂの抗体が似ている場合に、この似ている記憶細胞
Ｂの抗体を記憶細胞Ａの抗体に置き換える。従って、記
憶細胞Ｂにおいて特有の抗体を残しつつ記憶細胞Ａの抗
体を記憶細胞Ｂに反映させ、記憶細胞Ｂの更新を行うこ
とができる。

【０１０１】また、記憶細胞Ａと記憶細胞Ｃ間の親和度
を演算し（ステップ８３）、記憶細胞Ｃ（ばね上加速度
に高周波の加速度が多い状況で効き目を有する抗体を記
憶）の更新を行う（ステップ８４）。即ち、この記憶細
胞Ｃの更新は、記憶細胞Ｂの更新と同様に行われ、記憶
細胞Ｃにおいて特有の抗体を残しつつ記憶細胞Ａの抗体
を記憶細胞Ｃに反映させ、記憶細胞Ｃの更新を行う。そ
して、図１４のフローチャートで示す処理に進む。

【０１０２】また、上述のステップ７１においてフラグ
ｑ old＝２と判断した場合には、ＩＡ制御において使用
している記憶細胞（当初記憶細胞Ｂから読み出したも
の）を記憶細胞Ｂに戻す（ステップ９０）。そして、上
述のステップ８１〜ステップ８４の処理と同様の処理を
行うことにより、記憶細胞Ａ及び記憶細胞Ｃの更新を行
い（ステップ９１〜ステップ９４）、図１４のフローチ
ャートで示す処理に進む。

【０１０３】更に、上述のステップ７１においてフラグ
ｑ old＝３と判断した場合には、ＩＡ制御において使用
している記憶細胞（当初記憶細胞Ｃから読み出したも
の）を記憶細胞Ｃに戻す（ステップ１００）。そして、
上述のステップ８１〜ステップ８４の処理と同様の処理
を行うことにより、記憶細胞Ａ及び記憶細胞Ｂの更新を
行い（ステップ１０１〜ステップ１０４）、図１４のフ
ローチャートで示す処理に進む。

【０１０４】次に、図１４のステップ１１０において
は、フラグｑ＝１か否かの判断を行う。ここでｙｅｓと
判断された場合には、記憶細胞（ＩＡ制御で用いる記憶
細胞）に記憶細胞Ａをコピーし、サプレッサ細胞（ＩＡ
制御で用いるサプレッサ細胞）にサプレッサ細胞Ａをコ
ピーする（ステップ１１１）。即ち、フラグｑ＝１の場
合には、ばね上加速度に低周波の加速度が多い状況で車
両が走行中であることから、この状況で効き目を有する
記憶細胞Ａ及びこの記憶細胞Ａに対応したサプレッサ細
胞Ａを用いてＩＡ制御を行う。

【０１０５】また、ステップ１１０においてｎｏと判断
された場合には、フラグｑ＝２か否かの判断を行う（ス
テップ１１２）。ここでｙｅｓと判断された場合には、
記憶細胞に記憶細胞Ｂをコピーし、サプレッサ細胞にサ
プレッサ細胞Ｂをコピーする（ステップ１１３）。即
ち、フラグｑ＝２の場合には、ばね上加速度に中周波の
加速度が多い状況で車両が走行中であることから、この
状況で効き目を有する記憶細胞Ｂ及びこの記憶細胞Ｂに
対応したサプレッサ細胞Ｂを用いてＩＡ制御を行う。

【０１０６】更に、ステップ１１２においてｎｏと判断
された場合には、記憶細胞に記憶細胞Ｃをコピーし、サ
プレッサ細胞にサプレッサ細胞Ｃをコピーする（ステッ
プ１１４）。即ち、フラグｑ＝３の場合には、ばね上加
速度に高周波の加速度が多い状況で車両が走行中である
ことから、この状況で効き目を有する記憶細胞Ｃ及びこ
の記憶細胞Ｃに対応したサプレッサ細胞Ｃを用いてＩＡ
制御を行う。

【０１０７】次に、ステップ１１５において、抗体群の
生成を行う。即ち、抗原（ばね上加速度）に対する抗体
としてスカイフック減衰係数Ｃｓ及び各段の減衰係数Ｃ
１〜Ｃｎから構成される抗体Ｉ（ｊ）（ｊ＝１〜ｍ）を
ＩＡ制御ブロック内のデータベース（記憶細胞）から読
み出し、図１２に示すフローチャートのステップ５９に
進む。

【０１０８】次に、ステップ５９において、抗体間の親
和度の演算を行う。即ち、抗体間の親和度は、上述の第
１の実施の形態で求めたのと同様にして上記数式２によ
り求められる。

【０１０９】次に、抗体の試行を行うことにより抗原と
各抗体間の親和度の演算を行う（ステップ６０）。即
ち、上述の第１の実施の形態と同様に、図９及び図１０
のフローチャートに示す処理により、各抗体について試
行（スカイフック制御）を行うことにより、抗原抗体間
の親和度ν（ｊ）が演算される。

【０１１０】次に、ＩＡ制御における新世代の抗体の産
生（ステージ１）について説明する。この新世代の抗体
の産生は、図１２のフローチャートのステップ６１〜ス
テップ６８において行われる。ここで図１２のステップ
６１〜ステップ６７の処理は、図２のステップ５〜ステ
ップ９に示す処理と同一の処理であり、しきい値を超え
た飽和度を持つ抗体を記憶細胞、即ちデータベースに記
憶させ（ステップ６１〜６４）、システムにおいて試行
を行っている抗体の中で抗体抗原間の親和度の劣るｎ個
の抗体を抹消させ、抗体の交配を行ない抹消した個数分
の抗体の産生を行う（ステップ６５〜６７）。

【０１１１】そして、フラグｑをフラグｑ oldに記憶さ
せステップ５０に戻る。なお、図１２の処理は、サスペ
ンション制御のステージ１（図７参照）の間に複数回繰
り返される。従って、新しい抗体が順次生まれ抗体の進
化が継続して進むこととなる。

【０１１２】また、サスペンション制御において抗体の
試行（ステージ１）に続いて行われる最も抗原抗体間の
親和度の良い抗体を用いたスカイフック制御（ステージ
２）は、第１の実施の形態のサスペンション制御と同様
に図１１に示すフローチャートにしたがって実施され
る。

【０１１３】以上説明したように、この第２の実施形態
においては、サスペンション制御のステージ１〜２の順
にスカイフック制御及びＩＡ制御が実行され、ステージ
２が完了するとステージ１〜２が再度繰返し実行され
る。即ち、ステージ１において抗体を試行しながら車両
を走行させ、試行終了後ステージ２において最も評価値
の良い抗体を用いてスカイフック制御を実施しながら車
両を所定時間走行させる。

【０１１４】従って、この第２の実施形態にかかるサス
ペンション制御方法によれば、車両が走行している状況
に対応させて記憶細胞を複数設け、それぞれの記憶細胞
に記憶されている抗体を用いて記憶細胞毎にＩＡ制御を
行うため、早期に最適解に収束することが可能となり車
両の走行している状況に応じてショックアブソーバの制
御を常に最適に実行して車体の振動を最適に制御するこ
とができる。

【０１１５】また、記憶細胞Ａ、記憶細胞Ｂ、記憶細胞
Ｃの間で、親和度が所定値以上似ている抗体がある場合
には、例えば記憶細胞Ａの抗体情報を記憶細胞Ｂ、記憶
細胞Ｃの抗体情報の内、似ているものと置き換えること
により記憶細胞Ｂ、記憶細胞Ｃの抗体情報の更新を行う
ため、車両の走行状況が変化してスカイフック制御に用
いる記憶細胞が変わった場合であっても制御のつながり
を良好なものとすることができる。

【０１１６】第３の実施の形態 次に、図１６〜図１９を参照して、この発明の第３の実
施の形態にかかるサスペンション制御方法について説明
する。

【０１１７】まず、この第３の実施の形態にかかるサス
ペンション制御方法においては、第２の実施の形態にか
かるサスペンション制御方法において用いられる減衰力
制御装置と略同一の減衰力制御装置が用いられる（図５
参照）。また、このサスペンション制御方法において
は、スカイフック制御において、抗体の試行、ノミナル
値（どのような車両走行状況においても一定の効き目を
有する万能抗体）を用いたスカイフック制御が繰り返さ
れ、ＩＡ制御において、新世代の抗体の産生が繰り返さ
れる。

【０１１８】この第３の実施の形態にかかるサスペンシ
ョン制御においては、図１６に示すように、ＩＡ制御ブ
ロック１４は、上下加速度センサ２２よりバンドパスフ
ィルタ２４を介してばね上加速度を取り込むことにより
抗原を認識し、走行時におけるばね上加速度のＰ．Ｓ．
Ｄを算出して低周波領域（α）、中周波領域（β）、高
周波領域（γ）に分類する（ステップ１２０、１２
１）。なお、このステップ１２０及びステップ１２１の
処理は、第２の実施の形態における図１２に示すフロー
チャートのステップ５０及びステップ５１と同一の処理
である。

【０１１９】次に、Ｐ．Ｓ．ＤがＰｓｄＭａｘを越えた
か否かの判断が行われる（ステップ１２２）。即ち、図
１９に示すようにＰｓｄＭａｘ（破線で示す）は、予め
定められており、ステップ１２１において求められた
Ｐ．Ｓ．Ｄ（実線で示す）がＰｓｄＭａｘを越えたか否
かの判断が行われ、ｎｏと判断された場合には、図１８
（Ｂ）のフローチャートに示すステップ１８６に進む。

【０１２０】ステップ１８６においては、ia flg=1か否
かの判断が行われ、ｎｏと判断された場合には図１６の
ステップ１２０に戻る。従って、Ｐ．Ｓ．ＤがＰｓｄＭ
ａｘを越えない間は、ステップ１２０〜ステップ１２
２、ステップ１８６の処理が繰り返される。なお、この
間はスカイフック制御において、ノミナル値（万能抗
体）を用いたスカイフック制御が実施され続ける。

【０１２１】一方、上述のステップ１２２において、
Ｐ．Ｓ．ＤがＰｓｄＭａｘを越えたと判断された場合に
は、ステップ１２３に進み、ia flg=1 としてスカイフ
ック制御による抗体の試行が開始される。即ち、Ｐ．
Ｓ．Ｄの各領域のパワーの割合（ａ：α領域の割合、
ｂ：β領域の割合、ｃ：γ領域の割合)を算出し、各領
域ａ，ｂ，ｃの大小関係を判断しフラグをたてる（ステ
ップ１２４〜ステップ１２９）。

【０１２２】また、フラグｑ（今回の処理で立てたフラ
グ）とフラグｑ old（前回の処理で立てたフラグ）を比
較することによりフラグｑが変更されたか否か、車両の
走行状況が変化したか否かの判断を行なう（ステップ１
３０）。また、フラグｑ oldが１、２、３のいずれの値
であるかを判断し、フラグｑ old＝１と判断した場合
（図１７（Ａ）のステップ１４５）には、図１７（Ｂ）
のフローチャートで示す処理に、フラグｑ old＝２と判
断した場合（図１７（Ａ）のステップ１４６）には、図
１７（Ｃ）のフローチャートで示す処理に、フラグｑ o
ld＝３と判断した場合には、図１７（Ｄ）のフローチャ
ートで示す処理にそれぞれ進む。

【０１２３】なお、このステップ１２４〜ステップ１３
０、図１７（Ａ）のステップ１４５及びステップ１４６
の処理は、第２の実施の形態における図１２に示すフロ
ーチャートのステップ５２〜ステップ５８、図１３
（Ａ）のステップ７０及びステップ７１の処理と同一の
処理である。

【０１２４】上述のステップ１４５においてフラグｑ o
ld＝１と判断した場合には、ＩＡ制御において使用して
いる記憶細胞を記憶細胞Ａ（ばね上加速度に低周波の加
速度が多い状況で効き目を有する抗体を記憶）に戻す
（ステップ１５０）。次に、記憶細胞Ａと記憶細胞Ｂ
（ばね上加速度に中周波の加速度が多い状況で効き目を
有する抗体を記憶）との間の親和度を演算すると共に
（ステップ１５１）、記憶細胞Ａと記憶細胞Ｃ（ばね上
加速度に高周波の加速度が多い状況で効き目を有する抗
体を記憶）との間の親和度を演算する（ステップ１５
２）。

【０１２５】次に、仮のノミナル値の更新を行う（ステ
ップ１５３）。即ち、記憶細胞Ａの抗体の中で記憶細胞
Ｂの抗体及び記憶細胞Ｃの抗体との親和度が最も高く、
かつ抗原との親和度が高いものを仮のノミナル値として
記憶する。そして、記憶細胞Ｂ及び記憶細胞Ｃの更新を
行う（ステップ１５４、１５５）。即ち、記憶細胞Ａの
抗体と記憶細胞Ｂ、記憶細胞Ｃの抗体が似ている場合
に、この似ている記憶細胞Ｂ、記憶細胞Ｃの抗体を記憶
細胞Ａの抗体に置き換える。従って、記憶細胞Ｂ記憶細
胞Ｃにおいて特有の抗体を残しつつ記憶細胞Ｂ、記憶細
胞Ｃの更新を行うことができる。その後、図１８（Ａ）
のフローチャートで示す処理に進む。

【０１２６】また、上述のステップ１４６においてフラ
グｑ old＝２と判断した場合には、ＩＡ制御において使
用している記憶細胞を記憶細胞Ｂに戻す（ステップ１６
０）。そして、上述のステップ１５１〜ステップ１５５
の処理と同様の処理を行うことにより、仮のノミナル値
の更新、記憶細胞Ａ及び記憶細胞Ｃの更新を行い（ステ
ップ１６１〜ステップ１６５）、図１８（Ａ）のフロー
チャートで示す処理に進む。

【０１２７】更に、上述のステップ１４６においてフラ
グｑ old＝３と判断した場合には、ＩＡ制御において使
用している記憶細胞を記憶細胞Ｃに戻す（ステップ１７
０）。そして、上述のステップ１５１〜ステップ１５５
の処理と同様の処理を行うことにより、記憶細胞Ａ及び
記憶細胞Ｂの更新を行い（ステップ１７１〜ステップ１
７５）、図１８（Ａ）のフローチャートで示す処理に進
む。

【０１２８】次に、図１８（Ａ）のフローチャートで示
す処理においては、フラグｑの値に応じて記憶細胞Ａ、
記憶細胞Ｂ、記憶細胞Ｃの何れかを記憶細胞にコピーす
ると共に、サプレッサ細胞Ａ、サプレッサ細胞Ｂ、サプ
レッサ細胞Ｃの何れかをサプレッサ細胞コピーする（ス
テップ１８０〜ステップ１８４）。そして、ステップ１
８５において抗体群の生成を行い、図１６に示すフロー
チャートのステップ１３１に進む。なお、このステップ
１８０〜ステップ１８５の処理は、第２の実施の形態に
おける図１４のステップ１１０〜ステップ１１５の処理
と同一の処理である。

【０１２９】次に、ステップ１３１〜ステップ１４０に
おいては、抗体間の親和度の演算、抗体の試行を行うこ
とにより抗原と各抗体間の親和度の演算を行い、更に新
世代の抗体の産生を行い、フラグｑをフラグq oidに記
憶させステップ１２０に戻る。なお、このステップ１３
１〜ステップ１４０の処理は、第２の実施の形態におけ
る図１２のステップ５９〜ステップ６８の処理と同一の
処理である。

【０１３０】上述のステップ１２２においてｎｏと判断
され、図１８（Ｂ）のステップ１８６においてia flg=1
と判断された場合には、図１７（Ｂ）のステップ１５
３、図１７（Ｃ）のステップ１６３、図１７（Ｄ）のス
テップ１７３の何れかで更新した仮のノミナル値をノミ
ナル値として記憶する（ステップ１８８）。そしてia f
lg=0として（ステップ１８８）図１６のステップ１２０
に戻る。これによりステップ１２２においてＰ．Ｓ．Ｄ
がＰｓｄＭａｘを越えたと判断されるまで、新しいノミ
ナル値（万能抗体）を用いたサスペンション制御が行わ
れる。

【０１３１】以上説明したように、この第３の実施形態
においては、Ｐ．Ｓ．ＤがＰｓｄＭａｘを越えたと判断
されるまでノミナル値（万能抗体）を用いてサスペンシ
ョン制御を行い、Ｐ．Ｓ．ＤがＰｓｄＭａｘを越えたと
判断されたときにＩＡ制御を実施する。

【０１３２】従って、この第３の実施形態にかかるサス
ペンション制御方法によれば、どのような車両走行状況
においても効き目を有する抗体（減衰係数）を用いてサ
スペンションの制御を行い、ＩＡ制御はＰ．Ｓ．ＤがＰ
ｓｄＭａｘを越えたと判断された場合にのみ行われるた
め、抗体の試行回数を減少させることができ乗り心地の
低下を抑制することができる。

【０１３３】第４の実施の形態 次に、図２０〜図２４を参照して、この発明の第４の実
施の形態にかかるサスペンション制御方法について説明
する。

【０１３４】図２０は、第４の実施の形態にかかるサス
ペンション制御方法において用いられる減衰力制御装置
の概略構成図である。この減衰力制御装置１０１は、第
１の実施の形態にかかる減衰力制御装置１０のスカイフ
ック制御ブロック１２を減衰力アダプティブ制御ブロッ
ク２６に変更したものである。

【０１３５】次に、図２１〜図２４を参照して第４の実
施の形態にかかるサスペンション制御について説明す
る。図２１は、このサスペンション制御を減衰力アダプ
ティブ制御ブロック２６において実施される減衰力アダ
プティブ制御及びＩＡ制御ブロック１４において実施さ
れるＩＡ制御に分け、それぞれの制御の流れを示すもの
である。

【０１３６】この図２１に示すように、減衰力アダプテ
ィブ制御においては、抗体の試行（ステージ１）、最も
抗原抗体間の親和度の良い抗体を用いた減衰力アダプテ
ィブ制御（ステージ２）が繰り返され、ＩＡ制御におい
ては、新世代の抗体の産生（ステージ１）、休み（ステ
ージ２）が繰り返される。

【０１３７】まず、減衰力アダプティブ制御における抗
体の試行（ステージ１）について説明する。図２２のフ
ローチャートに示すように、まずシステムの入力情報と
して抗原の認識が行われる（ステップ１９０）。即ち、
ＩＡ制御ブロック１４は、上下加速度センサ２２からば
ね上加速度を取り込むことにより抗原を認識する。

【０１３８】次に、初期抗体群の生成を行う（ステップ
１９１）。即ち、抗原（ばね上加速度）に対する抗体と
して図２３に示す抗体Ｉ（ｊ）（ｊ＝１〜ｍ）をＩＡ制
御ブロック１４内のデータベース（図示せず）から読み
出す。ここで各抗体Ｉ（ｊ）は、ショックアブソーバ１
６の各制御段に対応した加速度のしきい値Ａ１（ｊ）〜
Ａｎ（ｊ）（ｊ＝１〜ｍ）から構成される。

【０１３９】次に、抗体間の親和度の演算を行う（ステ
ップ１９２）。抗体間の親和度ξは、各抗体情報間の差
の２乗の総和として算出される。即ち、抗体Ｋと抗体Ｊ
の親和度ξ_KJは、次に示す数式５により求められる。

【０１４０】

【数５】

【０１４１】次に、抗体の試行を行うことにより抗原と
各抗体間の親和度の演算を行う（ステップ１９３）。こ
の抗体の試行は、減衰力アダプティブ制御ブロック２６
において行われるものであり、図２４のフローチャート
で示す処理に基づき行われる。即ち、図２４に示すフロ
ーチャートは、第１の実施の形態の説明で用いた図９に
示すフローチャートのステップ２２（スカイフック制
御）をステップ２０２（減衰力アダプティブ制御）に変
更したものである。

【０１４２】ステップ２０２においては、上下加速度セ
ンサ２２から車体の上下加速度Ｇｚを取り込み、この車
体の上下加速度Ｇｚに対応した抗体Ｉ（ｊ）の加速度の
しきい値により定められるショックアブソーバ１６の制
御段が目標制御段Ｓａとして設定される。そして、ショ
ックアブソーバ１６の制御段を目標制御段Ｓａに設定す
るための制御信号がアクチュエータ１８へ出力される。

【０１４３】なお、ステップ２００〜ステップ２０１及
びステップ２０３〜ステップ２０８においては、図９に
示すフローチャートのステップ２０〜ステップ２１及び
ステップ２３〜ステップ２８と同一の処理が行なわれ、
各抗体Ｉ（ｊ）について抗原抗体間の親和度ν₁〜ν_mが
算出される。即ち、各抗体Ｉ（ｊ）について順次試行を
行い各抗体Ｉ（ｊ）の試行時間分、車体の上下加速度Ｇ
ｚを積分することにより、各抗体Ｉ（ｊ）についての抗
原抗体間の親和度ν₁〜ν_mが演算される。そして、この
各抗体についての抗原抗体間の親和度ν₁〜ν_mを算出し
た後に、図２２のステップ１９４に進む。

【０１４４】次に、ＩＡ制御における新世代の抗体の産
生（ステージ１）について説明する。新世代の抗体の産
生は、図２２に示すフローチャートのステップ１９４〜
ステップ１９８において行われる。図２２のステップ１
９４〜ステップ１９８の処理は、図２に示すフローチャ
ートのステップ５〜ステップ９に示す処理と同一の処理
であり、しきい値を超えた飽和度を持つ抗体を記憶細
胞、即ちデータベースに記憶させ（ステップ１９５、１
９６）、システムにおいて試行を行っている抗体の中で
抗体抗原間の親和度の劣るｎ個の抗体を抹消させ、抗体
の交配を行ない抹消した個数分の抗体の産生を行う（ス
テップ１９７、１９８）。

【０１４５】なお、図２２のステップ１９２〜ステップ
１９８の処理は、図２１に示すステージ１の間に複数回
繰り返される。従って、新しい抗体が順次生まれ、抗体
に対して試行を行うことにより抗原抗体間の親和度の劣
る抗体を抹消するため、抗原抗体間の親和度の優れる、
即ち車体の上下加速度を小さくする能力に優れる抗体が
蓄積されることになる。

【０１４６】また、減衰力アダプティブ制御において抗
体の試行（ステージ１）に続き、ステージ２の制御、即
ち、最も抗原抗体間の親和度の良い抗体を用いた減衰力
アダプティブ制御が上述の図２４に示すフローチャート
のステップ２０２と同様の処理により、一定時間行われ
る。即ち、上述の抗原抗体間の親和度ν₁〜ν_mの中で最
も小さい値の親和度を有する抗体を用いた減衰力アダプ
ティブ制御が一定時間行われる。なお、このサスペンシ
ョン制御方法においては、図２１に示すように、ステー
ジ１〜２の順に減衰力アダプティブ制御及びＩＡ制御が
実行され、ステージ２が完了するとステージ１〜２が再
度繰返し実行される。

【０１４７】従って、この第４の実施形態にかかるサス
ペンション制御方法によれば、サスペンションスプリン
グ等に経時変化により環境変化が生じても、その状況に
応じて最も優れた減衰力アダプティブ制御を行うことが
できる。

【０１４８】第５の実施の形態 次に、図２５〜図２９を参照して、この発明の第５の実
施の形態にかかるサスペンション制御方法について説明
する。

【０１４９】図２５は、第５の実施の形態にかかるサス
ペンション制御方法において用いられる減衰力制御装置
の概略構成図である。この減衰力制御装置１０２は、第
１の実施の形態にかかる減衰力制御装置１０のスカイフ
ック制御ブロック１２を路面入力制御ブロック２８に変
更し、ショックアブソーバ１６の軸力を検出する荷重セ
ンサ３０を追加したものである。

【０１５０】即ち、荷重センサ３０は、ショックアブソ
ーバ１６の内部又はそれと車体との連結部に備えられて
おり、荷重センサ３０により検出されたショックアブソ
ーバ１６の軸力は、路面入力制御ブロック２８に入力さ
れ、路面入力制御ブロック２８においてショックアブソ
ーバ１６の軸力の変化率が演算される。

【０１５１】次に、図２６〜図２９を参照して第５の実
施の形態にかかるサスペンション制御について説明す
る。図２６は、このサスペンション制御を路面入力制御
ブロック２８において実施される路面入力制御及びＩＡ
制御ブロック１４において実施されるＩＡ制御に分け、
それぞれの制御の流れを示すものである。この図２６に
示すように、路面入力制御においては、抗体の試行（ス
テージ１）、最も抗原抗体間の親和度の良い抗体を用い
た路面入力制御（ステージ２）が繰り返され、ＩＡ制御
においては、新世代の抗体の産生（ステージ１）、休み
（ステージ２）が繰り返される。

【０１５２】まず、路面入力制御における抗体の試行
（ステージ１）について説明する。図２７のフローチャ
ートに示すように、システムの入力情報として抗原を認
識する（ステップ２１０）。即ち、ＩＡ制御ブロック１
４は、上下加速度センサ２２からばね上加速度を取り込
むことにより抗原を認識する。

【０１５３】次に、初期抗体群の生成を行う（ステップ
２１１）。即ち、抗原（ばね上加速度）に対する抗体と
して図２８に示す抗体Ｉ（ｊ）（ｊ＝１〜ｍ）をＩＡ制
御ブロック１４内のデータベース（図示せず）から読み
出す。ここで各抗体Ｉは、ショックアブソーバ１６の軸
力の変化率のしきい値Ａ１（ｊ）〜Ａｎ（ｊ）（ｊ＝１
〜ｍ）から構成される。

【０１５４】次に、抗体間の親和度の演算を行う（ステ
ップ２１２）。抗体間の親和度ξは、各抗体情報間の差
の２乗の総和として算出される。即ち、抗体Ｋと抗体Ｊ
の親和度ξ_KJは、次に示す数式６により求められる。

【０１５５】

【数６】

【０１５６】次に、抗体の試行を行うことにより抗原と
各抗体間の親和度の演算を行う（ステップ２１３）。こ
の抗体の試行は、路面入力制御ブロック２８において行
われ、図２９のフローチャートで示す処理に基づき行わ
れる。即ち、図２９に示すフローチャートは、第１の実
施の形態の説明で用いた図９のフローチャートのステッ
プ２２（スカイフック制御）をステップ２２２（路面入
力制御）に変更したものである。

【０１５７】ステップ２２２においては、荷重センサ３
０から取り込んだショックアブソーバ１６の軸力からシ
ョックアブソーバ１６の軸力の変化率を演算し、このシ
ョックアブソーバ１６の軸力の変化率に対応したショッ
クアブソーバ１６の制御段が目標制御段Ｓａとして設定
される。即ち、抗体Ｉ（ｊ）は、ショックアブソーバ１
６の各制御段に対応する軸力変化率に関するしきい値を
有しているため、演算により求められたショックアブソ
ーバ１６の軸力変化率に対応するしきい値の制御段が目
標制御段Ｓａとして設定される。そして、ショックアブ
ソーバ１６の制御段を目標制御段Ｓａに設定するための
制御信号がアクチュエータ１８へ出力される。

【０１５８】なお、ステップ２２０〜ステップ２２１及
びステップ２２３〜ステップ２２８においては、図９の
フローチャートのステップ２０〜ステップ２１及びステ
ップ２３〜ステップ２８と同一の処理が行なわれ、各抗
体（抗体１〜抗体ｍ）について抗原抗体間の親和度ν₁
〜ν_mが算出される。即ち、車体の上下加速度Ｇｚが各
抗体毎に試行時間分積分され、抗原抗体間の親和度ν₁
〜ν_mが演算される。そして、この各抗体についての抗
原抗体間の親和度ν₁〜ν_mを算出した後に、図２７のス
テップ２１４に進む。

【０１５９】次に、ＩＡ制御における新世代の抗体の産
生（ステージ１）について説明する。新世代の抗体の産
生は、図２７のステップ２１４〜ステップ２１８におい
て行われる。図２７のステップ２１４〜ステップ２１８
の処理は、図２のステップ５〜ステップ９に示す処理と
同一の処理であり、しきい値を超えた飽和度を持つ抗体
を記憶細胞、即ちデータベースに記憶させ（ステップ２
１５、２１６）、システムにおいて試行を行っている抗
体の中で抗体抗原間の親和度の最も劣る抗体等を抹消さ
せ、抗体の交配を行ない抹消した個数分の抗体の産生を
行う（ステップ２１７、２１８）。

【０１６０】なお、図２７に示すフローチャートのステ
ップ２１２〜ステップ２１８の処理は、図２６に示すス
テージ１の間に複数回繰り返される。従って、新しい抗
体が順次生まれ抗体の進化が継続して進むこととなる。

【０１６１】また、路面入力制御において抗体の試行
（ステージ１）に続き、最も抗原抗体間の親和度の良い
抗体Ｉを用いた路面入力制御（ステージ２）が一定時間
行われる。即ち、抗原抗体間の親和度の値が最も小さい
抗体Ｉ（ｊ）を用い、荷重センサ３０から取り込んだシ
ョックアブソーバ１６の軸力からショックアブソーバ１
６の軸力の変化率を演算し、このショックアブソーバ１
６の軸力の変化率に対応したショックアブソーバ１６の
制御段を抗体Ｉ（ｊ）を参照して目標制御段Ｓａとして
設定することにより路面入力制御を行う。

【０１６２】この第５の実施形態においては、図２６に
示すように、ステージ１〜２の順に路面入力制御及びＩ
Ａ制御が実行され、ステージ２が完了するとステージ１
〜２が再度繰返し実行される。即ち、ステージ１におい
て抗体を試行しながら車両を走行させ、試行終了後ステ
ージ２において最も抗原抗体間の親和度の良い抗体を用
いて路面入力制御を実施しながら車両を走行させる。

【０１６３】従って、この第５の実施形態にかかるサス
ペンション制御方法によれば、サスペンションスプリン
グ等に経時変化により環境変化が生じても、その状況に
応じて最も優れた路面入力制御を行うことができる。

【０１６４】第６の実施の形態 次に、図３０〜図３４を参照して、この発明の第６の実
施の形態にかかるサスペンション制御方法について説明
する。

【０１６５】図３０は、第６の実施の形態にかかるサス
ペンション制御方法において用いられる減衰力制御装置
の概略構成図である。この減衰力制御装置１０３は、第
１の実施の形態にかかる減衰力制御装置１０のスカイフ
ック制御ブロック１２をアンチスクォート制御ブロック
３２に変更し、車両速度を検出する車速センサ３４及び
エンジンの回転数を検出する回転数センサ３６を備える
ものである。

【０１６６】アンチスクォート制御ブロック３２には、
車速センサ３４により検出され図示しないフィルタによ
りバンドパス処理された車速Ｖを示す信号が入力され、
また、アンチスクォート制御ブロック３２には、回転数
センサ３６により検出されたエンジン回転数ＮＥを示す
信号が入力され、エンジンの回転数の微分値ｄＮＥが演
算される。

【０１６７】次に、図３１〜図３４を参照して第６の実
施の形態にかかるサスペンション制御について説明す
る。図３１は、このサスペンション制御をアンチスクォ
ート制御ブロック３２において実施されるアンチスクォ
ート制御及びＩＡ制御ブロック１４において実施される
ＩＡ制御に分け、それぞれの制御の流れを示すものであ
る。

【０１６８】この図３１に示すように、アンチスクォー
ト制御においては、抗体の試行（ステージ１）、最も抗
原抗体間の親和度の良い抗体を用いたアンチスクォート
制御（ステージ２）が繰り返され、ＩＡ制御において
は、新世代の抗体の産生（ステージ１）、休み（ステー
ジ２）が繰り返される。

【０１６９】まず、アンチスクォート制御における抗体
の試行（ステージ１）について説明する。図３２のフロ
ーチャートに示すように、システムの入力情報として抗
原を認識する（ステップ２３０）。即ち、ＩＡ制御ブロ
ック１４は、上下加速度センサ２２から取り込んだばね
上加速度からアンチスクォート制御中におけるばね上加
速度のピーク値を抗原として認識する。

【０１７０】次に、初期抗体群の生成を行う（ステップ
２３１）。即ち、抗原（アンチスクォート制御中におけ
るばね上加速度のピーク値）に対する抗体として図３３
に示す抗体Ｉ（ｊ）（ｊ＝１〜ｍ）をＩＡ制御ブロック
１４内のデータベース（図示せず）から読み出す。ここ
で各抗体Ｉは、アンチスクォート制御の開始の条件とな
る車両速度ＳＰＤ（ｊ）、制御開始エンジン回転数の微
分値ｄＮＥ（ｊ）、エンジン回転数ＮＥ（ｊ）により構
成される。従って、車速センサ３４、回転数センサ３６
により検出された値が各抗体Ｉ（ｊ）が有する車両速度
ＳＰＤ（ｊ）、制御開始エンジン回転数の微分値ｄＮＥ
（ｊ）、エンジン回転数ＮＥ（ｊ）を越えた場合に、ア
ンチスクォート制御が行われることになる。

【０１７１】次に、抗体間の親和度の演算を行う（ステ
ップ２３２）。抗体間の親和度ξは、各抗体情報間の差
の２乗の総和として算出される。即ち、抗体Ｋと抗体Ｊ
の親和度ξ_KJは、次に示す数式７により求められる。

【０１７２】

【数７】

【０１７３】次に、抗体の試行を行うことにより抗原と
各抗体間の親和度の演算を行う（ステップ２３３）。こ
の抗体の試行は、アンチスクォート制御ブロック３２に
おいて、図３４のフローチャートで示す処理に基づき行
われる。即ち、図３４に示すフローチャートは、第１の
実施の形態の説明で用いた図９のフローチャートのステ
ップ２２（スカイフック制御）をステップ２４２（アン
チスクォート制御）に変更したものである。

【０１７４】ステップ２４２においては、車速センサ３
４により検出された車両速度ＳＰＤ、回転数センサ３６
により検出されたエンジンの回転ＮＥ、エンジン回転数
に基づき演算されたエンジン回転数の微分値ｄＮＥが、
抗体Ｉ（ｊ）がしきい値として有する車両速度ＳＰＤ、
エンジンの回転ＮＥ、エンジン回転数の微分値ｄＮＥを
超えた場合に、現在のショックアブソーバ１６の制御段
よりも所定段上の制御段が目標制御段Ｓａとして設定さ
れる。そして、ショックアブソーバ１６の制御段を目標
制御段Ｓａに設定するための制御信号がアクチュエータ
１８へ出力される。

【０１７５】なお、ステップ２４０〜ステップ２４１及
びステップ２４３〜ステップ２４８においては、図９の
フローチャートのステップ２０〜ステップ２１及びステ
ップ２３〜ステップ２８と同一の処理が行なわれ、各抗
体Ｉ（ｊ）について抗原抗体間の親和度ν₁〜ν_mが算出
される。即ち、試行時間内における上下加速度センサ２
２の検出値の最大値を各抗体（抗体１〜抗体ｍ）につい
て抗原抗体間の親和度ν（ｊ）とする。そして、この各
抗体についての抗原抗体間の親和度ν（ｊ）を算出した
後に、図３２に示すフローチャートのステップ２３４に
進む。

【０１７６】次に、ＩＡ制御における新世代の抗体の産
生（ステージ１）について説明する。新世代の抗体の産
生は、図３２に示すフローチャートのステップ２３４〜
ステップ２３８において行われる。図３２のステップ２
３４〜ステップ２３８の処理は、図２のステップ５〜ス
テップ９に示す処理と同一の処理であり、しきい値を超
えた飽和度を持つ抗体を記憶細胞、即ちデータベースに
記憶させ（ステップ２３５、２３６）、システムにおい
て試行を行っている抗体の中で抗体抗原間の親和度の劣
るｎ個の抗体を抹消させ、抗体の交配を行ない抹消した
個数分の抗体の産生を行う（ステップ２３７、２３
８）。

【０１７７】なお、図３２のステップ２３２〜ステップ
２３８の処理は、図３１に示すステージ１の間に複数回
繰り返される。従って、新しい抗体が順次生まれ抗体の
進化が継続して進むこととなる。

【０１７８】また、アンチスクォート制御において抗体
の試行（ステージ１）に続き、最も抗原抗体間の親和度
の良い抗体を用いたアンチスクォート制御（ステージ
２）が一定時間行われる。即ち、最も小さい値の抗原抗
体間の親和度を有する抗体を用いて、この抗体がしきい
値として有している車両速度ＳＰＤ、エンジンの回転Ｎ
Ｅ、エンジン回転数の微分値ｄＮＥを超えた場合に、シ
ョックアブソーバ１６の制御段を現在のショックアブソ
ーバ１６の制御段よりも所定段上の制御段に上げる制御
が一定時間続けられる。

【０１７９】なお、この減衰力制御装置１０３は、アン
チスクォート制御に永久に入れなくなることを防止する
ためにエンジン回転数の微分値ｄＮＥの最大値を記憶し
ており、交配により産生された抗体のエンジン回転数の
微分値ｄＮＥが記憶している最大値を超えないようにし
ている。

【０１８０】以上説明したように、この第６の実施形態
においては、図３１に示すように、ステージ１〜２の順
にアンチスクォート制御及びＩＡ制御が実行され、ステ
ージ２が完了するとステージ１〜２が再度繰返し実行さ
れる。即ち、ステージ１において抗体を試行しながら車
両を走行させ、試行終了後ステージ２において最も抗原
抗体間の親和度の値の小さい抗体を用いてアンチスクォ
ート制御を実施しながら車両を走行させる。

【０１８１】従って、この第６の実施形態にかかるサス
ペンション制御方法によれば、サスペンションスプリン
グ等に経時変化が生じた場合でも適切なアンチスクォー
ト制御の開始条件を設定することができる。

【０１８２】第７の実施の形態 次に、図３５〜図４０を参照して、この発明の第７の実
施の形態にかかるサスペンション制御方法について説明
する。

【０１８３】図３５は、第７の実施の形態にかかるサス
ペンション制御方法において用いられる減衰力制御装置
の概略構成図である。この減衰力制御装置１０４は、第
１の実施の形態にかかる減衰力制御装置１０のスカイフ
ック制御ブロック１２をアンチダイブ制御ブロック３８
に変更すると共に、図示しないブレーキペダルが踏み込
まれた場合にオンされるブレーキスイッチ４０を備える
ものである。

【０１８４】また、図中、符号１６ＦＬ，１６ＦＲ，１
６ＲＬ，１６ＲＲで示すものは、前左輪、前右輪、後左
輪、後右輪のそれぞれに備えられているショックアブソ
ーバであり、符号１８ＦＬ，１８ＦＲ，１８ＲＬ，１８
ＲＲで示すものは、ショックアブソーバ１６ＦＬ，１６
ＦＲ，１６ＲＬ，１６ＲＲを制御するためのアクチュエ
ータである。

【０１８５】次に、図３６〜図４０を参照して第７の実
施の形態にかかるサスペンション制御について説明す
る。図３６は、このサスペンション制御をアンチダイブ
制御ブロック３８において実施されるアンチダイブ制御
及びＩＡ制御ブロック１４において実施されるＩＡ制御
に分け、それぞれの制御の流れを示すものである。

【０１８６】この図３６に示すように、アンチダイブ制
御においては、抗体の試行（ステージ１）、最も抗原抗
体間の親和度の良い抗体を用いたアンチダイブ制御（ス
テージ２）が繰り返され、ＩＡ制御においては、新世代
の抗体の産生（ステージ１）、休み（ステージ２）が繰
り返される。

【０１８７】まず、アンチダイブ制御における抗体の試
行（ステージ１）について説明する。図３７のフローチ
ャートに示すように、システムの入力情報として抗原を
認識する（ステップ２５０）。即ち、ＩＡ制御ブロック
１４は、上下加速度センサ２２から取り込んだばね上加
速度からアンチダイブ制御中におけるばね上加速度のピ
ーク値を抗原として認識する。

【０１８８】次に、初期抗体群の生成を行う（ステップ
２５１）。即ち、抗原（アンチダイブ制御中におけるば
ね上加速度のピーク値）に対する抗体として図３８に示
す抗体Ｉ（ｊ）（ｊ＝１〜ｍ）をＩＡ制御ブロック１４
内のデータベース（図示せず）から読み出す。ここで各
抗体Ｉ（ｊ）は、前輪のショックアブソーバ１６ＦＬ，
１６ＦＲについて車速Ｖの低速域、中速域、高速域にそ
れぞれ対応する三つの目標制御段Ｓｆａｎｚ（ｊ）（ｚ
＝ａ、ｂ、ｃ）と前後輪のショックアブソーバの目標制
御段の目標段差Ｄｓ（ｊ）とを抗原情報とするｍ個の抗
体Ｉ（ｊ）（ｊ＝１〜ｍ）により構成されている。

【０１８９】次に、抗体間の親和度の演算を行う（ステ
ップ２５２）。即ち、抗体Ｋと抗体Ｊの親和度ξ_KJは、
次に示す数式８により求められる。

【０１９０】

【数８】

【０１９１】次に、抗体の試行を行うことにより抗原と
各抗体間の親和度の演算を行う（ステップ２５３）。こ
の抗体の試行は、アンチダイブ制御ブロック３８におい
て、図３９のフローチャートで示す処理に基づき行われ
る。即ち、図３９に示すフローチャートは、第１の実施
の形態の説明で用いた図９のフローチャートのステップ
２２（スカイフック制御）をステップ２６２（アンチダ
イブ制御）に変更したものである。

【０１９２】アンチダイブ制御（ステップ２６２）は、
図４０のフローチャートにしたがって実行される。即
ち、まず車速Ｖを示す信号及びブレーキスイッチ４０か
らオン−オフ信号の読み込みが行われ（ステップ２７
０）、ブレーキスイッチ４０がオンであるか否かの判別
が行われる（ステップ２７１）。ここでｎｏと判断され
た場合にはステップ２７２へ進み、ｙｅｓと判断された
場合にはステップ２７３へ進む。

【０１９３】ステップ２７２においては、前輪のショッ
クアブソーバ１６ＦＬ、１６ＦＲの目標制御段Ｓｆａｎ
及び後輪のショックアブソーバ１６ＲＬ、１６ＲＲの目
標制御段Ｓｒａｎが標準値に決定される。一方、ステッ
プ２７３においては車速Ｖに基づき車速域が判定され、
試行中の抗体の抗体情報より前輪のショックアブソーバ
１６ＦＬ、１６ＦＲの目標制御段Ｓｆａｎが決定され
る。

【０１９４】次に、ステップ２７４においてはＳｆａｎ
＋Ｄｓ（ｊ）として後輪のショックアブソーバ１６Ｒ
Ｌ、１６ＲＲの目標制御段Ｓｒａｎが決定される。そし
て、目標制御段Ｓｆａｎ及びＳｒａｎに対応する制御信
号がそれぞれ前輪のアクチュエータ１８ＦＬ、１８ＦＲ
及び後輪のアクチュエータ１８ＲＬ、１８ＲＲに出力さ
れる（ステップ２７５）。

【０１９５】なお、ステップ２６０〜ステップ２６１及
びステップ２６３〜ステップ２６８においては、図９の
フローチャートのステップ２０〜ステップ２１及びステ
ップ２３〜ステップ２８と同一の処理が行なわれ、各抗
体Ｉ（ｊ）について抗原抗体間の親和度ν₁〜ν_mが算出
される。即ち、各抗体（抗体１〜抗体ｍ）のそれぞれの
試行時間内における上下加速度センサ２２の検出値の最
大値を各抗体について抗原抗体間の親和度ν（ｊ）とす
る。そして、この各抗体についての抗原抗体間の親和度
ν（ｊ）を算出した後に、図３７に示すフローチャート
のステップ２５４に進む。

【０１９６】次に、ＩＡ制御における新世代の抗体の産
生（ステージ１）について説明する。新世代の抗体の産
生は、図３７のステップ２５４〜ステップ２５８におい
て行われる。図３７のステップ２５４〜ステップ２５８
の処理は、図２のステップ５〜ステップ９に示す処理と
同一の処理であり、しきい値を超えた飽和度を持つ抗体
を記憶細胞、即ちデータベースに記憶させ（ステップ２
５５、２５６）、システムにおいて試行を行っている抗
体の中で抗体抗原間の親和度の劣るｎ個の抗体を抹消さ
せ、抗体の交配を行ない抹消した個数分の抗体の産生を
行う（ステップ２５７、２５８）。

【０１９７】なお、抗体を産生した場合に、抗体の目標
制御段Ｓｆａｎｚ（ｊ）が下限値Ｓａｎｍｉｎより小さ
い場合には、目標制御段Ｓｆａｎｚ（ｊ）が下限値Ｓａ
ｎｍｉｎに設定される。また、目標制御段Ｓｆａｎｚ
（ｊ）が上限値Ｓａｎｍａｘより大きい場合には、目標
制御段Ｓｆａｎｚ（ｊ）が上限値Ｓａｎｍａｘに設定さ
れる。

【０１９８】また、抗体の目標段差Ｄｓ（ｊ）について
も下限値Ｄｓｍｉｎより小さい場合には、目標段差Ｄｓ
（ｊ）が下限値Ｄｓｍｉｎに設定され、目標段差Ｄｓ
（ｊ）が上限値Ｄｓｍａｘより大きい場合には、目標段
差Ｄｓ（ｊ）が上限値Ｄｓｍａｘに設定される。

【０１９９】上述の図３７のステップ２５２〜ステップ
２５８の処理は、図３６に示すステージ１の間に複数回
繰り返される。従って、新しい抗体が順次生まれ抗体の
進化が継続して進むこととなる。

【０２００】また、アンチダイブ制御において抗体の試
行（ステージ１）に続き、最も評価結果の良い抗体を用
いたアンチダイブ制御（ステージ２）が一定時間行われ
る。即ち、最も小さい値の抗原抗体間の親和度を有する
抗体を用いて、図４０のフローチャートに示すアンチダ
イブ制御御が一定時間続けられる。

【０２０１】以上説明したように、この第７の実施形態
においては、図３６に示すように、ステージ１〜２の順
にアンチダイブ制御及びＩＡ制御が実行され、ステージ
２が完了するとステージ１〜２が再度繰返し実行され
る。即ち、ステージ１において抗体を試行しながら車両
を走行させ、試行終了後ステージ２において最も抗原抗
体間の親和度値の小さい抗体を用いてアンチダイブ制御
を実施しながら車両を走行させる。

【０２０２】従って、この第７の実施形態にかかるサス
ペンション制御方法によれば、サスペンションスプリン
グ等に経時変化が生じた場合でも車両の制動時における
前輪及び後輪のショックアブソーバの減衰力を最適に制
御して車体のノーズダイブを最適に制御することができ
る。

【０２０３】また、前輪の目標制御段Ｓｆａｎが必ず上
限値以上で下限値以下の値に設定されると共に、目標段
差Ｄｓ（ｊ）が必ず下限値以上で上限値以下の値に設定
されるので、抗体の交配により前輪の目標制御段及び目
標段差が発散して不適切な値に設定され、これによりシ
ョックアブソーバの減衰力が不適切な値に制御されるこ
とを確実に防止することができる。

【０２０４】第８の実施の形態 次に、図４１〜図４４を参照して、この発明の第８の実
施の形態にかかるサスペンション制御方法について説明
する。

【０２０５】図４１は、第８の実施の形態にかかるサス
ペンション制御方法において用いられる減衰力制御装置
の概略構成図である。この減衰力制御装置１０５は、第
１の実施の形態にかかる減衰力制御装置１０の上下加速
度センサ２２を前左輪ＦＬ、前右輪ＦＲ、後左輪ＲＬ、
後右輪ＲＲのそれぞれに備える（上下加速度センサ２２
ＦＬ，２２ＦＲ，２２ＲＬ，２２ＲＲ）と共に、上下加
速度センサ２２ＦＬ，２２ＦＲ，２２ＲＬ，２２ＲＲの
異常を報知する警報装置４２を備えるものである。

【０２０６】また、図中、符号１６ＦＬ，１６ＦＲ，１
６ＲＬ，１６ＲＲで示すものは、各輪に備えられている
ショックアブソーバであり、符号１８ＦＬ，１８ＦＲ，
１８ＲＬ，１８ＲＲで示すものは、各輪に備えられてい
るショックアブソーバ１６ＦＬ，１６ＦＲ，１６ＲＬ，
１６ＲＲを制御するためのアクチュエータである。

【０２０７】次に、図４２〜図４４を参照して第８の実
施の形態にかかるサスペンション制御について説明す
る。

【０２０８】図４２は、このサスペンション制御をスカ
イフック制御ブロック１２において実施されるスカイフ
ック制御及びＩＡ制御ブロック１４において実施される
ＩＡ制御に分け、それぞれの制御の流れを示すものであ
る。この図４２に示すように、スカイフック制御におい
ては、抗体の試行（ステージ１）、最も抗原抗体間の親
和度の良い抗体を用いたスカイフック制御（ステージ
２）が繰り返され、ＩＡ制御においては、Ｇセンサの異
常判定、新世代の抗体の産生（ステージ１）、休み（ス
テージ２）が繰り返される。

【０２０９】まず、スカイフック制御における抗体の試
行（ステージ１）について説明する。図４３のフローチ
ャートに示すように、システムの入力情報として抗原を
認識する（ステップ２８０）。即ち、ＩＡ制御ブロック
１４は、上下加速度センサ２２ＦＬ，２２ＦＲ，２２Ｒ
Ｌ，２２ＲＲよりバンドパスフィルタ２４を介して４輪
のばね上加速度を取り込む。

【０２１０】次に、初期抗体群の生成を行う（ステップ
２８１）。即ち、抗原（４輪のばね上加速度）に対する
抗体として図４４に示す抗体Ｉ（ｊ）（ｊ＝１〜ｍ）を
ＩＡ制御ブロック１４内のデータベース（図示せず）か
ら読み出す。ここで各抗体Ｉは、各輪に対応したスカイ
フック減衰係数Ｃｓ_FL，Ｃｓ_FR，Ｃｓ_RL，Ｃｓ_RR及び各
段の設定減衰係数Ｃ１_FL，Ｃ１_FR，Ｃ１_RL，Ｃ１_RR〜Ｃ
ｎ_FL，Ｃｎ_FR，Ｃｎ_RL，Ｃｎ_RRから構成される。

【０２１１】次に、抗体間の親和度の演算を行う（ステ
ップ２８２）。抗体間の親和度ξは、各抗体情報間の差
の２乗の総和として算出される。即ち、抗体Ｋと抗体Ｊ
の親和度ξ_KJは、次に示す数式９により求められる。

【０２１２】

【数９】

【０２１３】次に、抗体の試行を行うことにより抗原と
各抗体間の親和度の演算を行う（ステップ２８３）。こ
の抗体の試行は、第１の実施の形態の説明で用いた図９
及び図１０のフローチャートで示す処理により行われ、
各抗体Ｉ（ｊ）について抗原抗体間の親和度ν_FL（前左
輪），ν_FR（前右輪），ν_RL（後左輪），ν_RR（後右
輪）が算出される。即ち、車体の各輪に設けられた上下
加速度センサ２２ＦＬ，２２ＦＲ，２２ＲＬ，２２ＲＲ
により検出された上下加速度Ｇｚの中で、バンドパスフ
ィルタ２４を通過した１ＨＺ前後の領域の上下加速度Ｇ
ｚが各輪毎に試行時間分積分され、抗原抗体間の親和度
ν_FL，ν_FR，ν_RL，ν_RRが演算される。この各抗体につ
いての抗原抗体間の親和度ν_FL，ν_FR，ν_RL，ν_RRが算
出された後に、図４３に示すフローチャートのステップ
２８４に進む。

【０２１４】次に、ＩＡ制御における上下加速度センサ
２２ＦＬ，２２ＦＲ，２２ＲＬ，２２ＲＲの異常の判
定、新世代の抗体の産生（ステージ１）について説明す
る。この上下加速度センサ２２ＦＬ，２２ＦＲ，２２Ｒ
Ｌ，２２ＲＲの異常の判定は、図４３のステップ２８４
〜ステップ２９３において行われる。

【０２１５】即ち、まずステップ２８４において前左輪
の抗原抗体間の親和度ν_FLと前右輪の抗原抗体間の親和
度ν_FRの差の絶対値が所定値ν₀よりも小さい（各抗体
が抗原に対して同様な効き目を有する）か否かの判断が
行われる。なお、この判断は抗体１〜抗体ｍの全てにつ
いて行われ、全てについて小さいと判断された場合には
ステップ２８９に進む。一方、何れかの抗体間において
親和度ν_FLと親和度ν_FRの差の絶対値が所定値ν₀より
も大きい場合（効き目の異なる抗体が存在する）には
ステップ２８５に進み、前輪についての抗体情報間の親
和度ξ_KJFが所定値ξ₀よりも大きい、即ち前輪について
の抗体情報が似ているか否かの判断が行われる。

【０２１６】このステップ２８５において抗体情報間の
親和度ξ_KJFの何れかが所定値ξ₀よりも大きい場合、即
ち前輪についての抗体情報の中に似ていないものが存在
する場合にはステップ２８９に進む。一方、抗体情報間
の親和度ξ_KJFの全てが所定値ξ₀よりも小さい場合に
は、効き目の異なる抗体が存在するにもかかわらず全て
の抗体が似ている場合であるため、上下加速度センサ２
２ＦＬ又は上下加速度センサ２２ＦＲに異常があるとし
てステップ２８６に進む。

【０２１７】ステップ２８６においては、前左輪につい
ての抗体情報間の親和度ξ_KJFLと前右輪についての抗体
情報間の親和度ξ_KJFRのいずれが大きいか、即ち前左輪
についての抗体情報と前右輪についての抗体情報のいず
れが似ているかの判断を行う。ここでξ_KJFRが小さいと
判断された場合には、前右輪についての抗体情報が似て
いるにもかかわらず抗原に対する効き目が異なっている
ため、前右輪の上下加速度センサ２２ＦＲに異常がある
として警報装置４２において報知を行う（ステップ２８
７）。

【０２１８】一方、ξ_KJFRが小さくない判断された場合
には、前左輪についての抗体情報が似ているにもかかわ
らず抗原に対する効き目が異なっているため、前左輪の
上下加速度センサ２２ＦＬに異常があるとして警報装置
４２において報知を行う（ステップ２８８）。

【０２１９】また、ステップ２８９において後左輪の抗
原抗体間の親和度ν_RLと後右輪の抗原抗体間の親和度ν
_RRの差の絶対値が所定値ν₀よりも小さい（各抗体が抗
原に対して同様な効き目を有する）か否かの判断が行わ
れる。なお、この判断も抗体１〜抗体ｍの全てについて
行われ、全てについて小さいと判断された場合にはステ
ップ２９４に進む。一方、何れかの抗体間において親和
度ν_RLと親和度ν_RRの差の絶対値が所定値ν₀よりも大
きい場合（効き目の異なる抗体が存在する）には ステ
ップ２９０に進み、後輪についての抗体情報間の親和度
ξ_KJRが所定値ξ₀よりも大きい、即ち後輪についての抗
体情報が似ているか否かの判断が行われる。

【０２２０】このステップ２９０において抗体情報間の
親和度ξ_KJRの何れかが所定値ξ₀よりも大きい場合、即
ち後輪についての抗体情報の中に似ていないものが存在
する場合にはステップ２９４に進む。一方、抗体情報間
の親和度ξ_KJRの全てが所定値ξ₀よりも小さい場合に
は、効き目の異なる抗体が存在するにもかかわらず全て
の抗体が似ている場合であるため、上下加速度センサ２
２ＲＬ又は上下加速度センサ２２ＲＲに異常があるとし
てステップ２９１に進む。

【０２２１】ステップ２９１においては、後左輪につい
ての抗体情報間の親和度ξ_KJRLと後右輪についての抗体
情報間の親和度ξ_KJRRのいずれが大きいか、即ち後左輪
についての抗体情報と後右輪についての抗体情報のいず
れが似ているかの判断を行う。ここでξ_KJRRが小さいと
判断された場合には、後右輪についての抗体情報が似て
いるにもかかわらず抗原に対する効き目が異なっている
ため、後右輪の上下加速度センサ２２ＲＲに異常がある
として警報装置４２において報知を行う（ステップ２９
３）。

【０２２２】一方、ξ_KJRRが小さくないと判断された場
合には、後左輪についての抗体情報が似ているにもかか
わらず抗原に対する効き目が異なっているため、後左輪
の上下加速度センサ２２ＦＬに異常があるとして警報装
置４２において報知を行う（ステップ２９２）。

【０２２３】次に、新世代の抗体の産生について説明す
る。この新世代の抗体の産生は、図４３のステップ２９
４〜ステップ２９８において行われる。図４３のステッ
プ２９４〜ステップ２９８の処理は、図２のステップ５
〜ステップ９に示す処理と同一の処理であり、しきい値
を超えた飽和度を持つ抗体を記憶細胞、即ちデータベー
スに記憶させ（ステップ２９５、２９６）、システムに
おいて試行を行っている抗体の中で抗体抗原間の親和度
の劣るｎ個の抗体を抹消させ、抗体の交配を行ない抹消
した個数分の抗体の産生を行う（ステップ２９７、２９
８）。

【０２２４】なお、図４３のステップ２８２〜ステップ
２９８の処理は、図４２に示すステージ１の間に複数回
繰り返される。従って、新しい抗体が順次生まれ抗体の
進化が継続して進むこととなる。

【０２２５】また、サスペンション制御において抗体の
試行（ステージ１）に続いて行われる最も抗原抗体間の
親和度の良い抗体を用いたスカイフック制御（ステージ
２）は、第１の実施の形態の説明で用いた図１１のフロ
ーチャートで示す処理により行われる。

【０２２６】以上説明したように、この第８の実施形態
においては、図４２に示すように、ステージ１〜２の順
にスカイフック制御及びＩＡ制御が実行され、ステージ
２が完了するとステージ１〜２が再度繰返し実行され
る。即ち、ステージ１において抗体を試行しながら抗原
抗体間の親和度ν、抗体抗体間の親和度ξに基づき上下
加速度センサ２２ＦＬ，２２ＦＲ，２２ＲＬ，２２ＲＲ
の異常を検知し、試行終了後ステージ２において最も抗
原抗体間の親和度の値の小さい抗体を用いてスカイフッ
ク制御を実施しながら車両を走行させる。

【０２２７】従って、この第８の実施形態にかかるサス
ペンション制御方法によれば、スカイフック制御にＩＡ
を取り入れたことにより、上下加速度センサの異常を的
確に検出することができる。

【０２２８】第９の実施の形態 次に、図４５〜図４９を参照して、この発明の第９の実
施の形態にかかるサスペンション制御方法について説明
する。

【０２２９】図４５は、第９の実施の形態にかかるサス
ペンション制御方法において用いられる減衰力制御装置
の概略構成図である。この減衰力制御装置１０６は、第
１の実施の形態にかかる減衰力制御装置１０のスカイフ
ック制御ブロック１２をアンチロール制御ブロック４４
に変更すると共に、車両の速度を検出する車速センサ３
４、ステアリングホイールの回転角速度を検出する角速
度センサ４６及び角速度センサ４６の異常を報知する警
報装置４２を備えるものである。

【０２３０】次に、図４６〜図４９を参照して第９の実
施の形態にかかるサスペンション制御について説明す
る。

【０２３１】図４６は、このサスペンション制御をアン
チロール制御ブロック４４において実施されるアンチロ
ール制御及びＩＡ制御ブロック１４において実施される
ＩＡ制御に分け、それぞれの制御の流れを示すものであ
る。この図４６に示すように、アンチロール制御におい
ては、抗体の試行（ステージ１）、最も抗原抗体間の親
和度の良い抗体を用いたアンチロール制御（ステージ
２）が繰り返され、ＩＡ制御においては、角速度センサ
の異常判定、新世代の抗体の産生（ステージ１）、休み
（ステージ２）が繰り返される。

【０２３２】まず、アンチロール制御における抗体の試
行（ステージ１）について説明する。図４７のフローチ
ャートに示すように、システムの入力情報として抗原を
認識する（ステップ３００）。即ち、ＩＡ制御ブロック
１４は、車速センサ３４から車両速度を取り込むと共に
角速度センサ４６からステアリングホイールの角速度を
取り込むことにより抗原としてロールレートを認識す
る。

【０２３３】次に、初期抗体群の生成を行う（ステップ
３０１）。即ち、抗原（ロールレート）に対する抗体と
して図４８に示す抗体Ｉ（ｊ）（ｊ＝１〜ｍ)をＩＡ制
御ブロック１４内のデータベース（図示せず）から読み
出す。ここで各抗体Ｉは、ショックアブソーバ１６の各
制御段に対応したロールレートのしきい値Ｇ１（１）〜
Ｇｎ（１）から構成される。

【０２３４】次に、抗体間の親和度の演算を行う（ステ
ップ３０２）。抗体間の親和度ξは、各抗体情報間の差
の絶対値の総和として算出される。即ち、抗体Ｋと抗体
Ｊの親和度ξ_KJは、次に示す数式１０により求められ
る。

【０２３５】

【数１０】

【０２３６】次に、抗体の試行を行うことにより抗原と
各抗体間の親和度の演算を行う（ステップ３０３）。こ
の抗体の試行は、図４９のフローチャートで示す処理に
基づき行われる。即ち、図４９に示すフローチャート
は、第１の実施の形態の説明で用いた図９のフローチャ
ートのステップ２２（スカイフック制御）をステップ３
２２（アンチロール制御）に変更したものである。

【０２３７】ステップ３２２においては、ステップ３２
１で設定された抗体Ｉ（ｊ）についてアンチロール制御
（試行）を行う。即ち、車速センサ３４により車両速度
を検出すると共に、角速度センサ４６によりステアリン
グホイールの回転角速度を検出し車両のロールレートを
演算する。この演算により求められたロールレートが超
える抗体Ｉ（ｊ）のロールレートのしきい値に対応する
ショックアブソーバ１６の制御段を目標制御段Ｓａとし
て設定する。そして、ショックアブソーバ１６の制御段
を目標制御段Ｓａに設定するための制御信号がアクチュ
エータ１８へ出力する。

【０２３８】なお、ステップ３２０〜ステップ３２１及
びステップ３２３〜ステップ３２８においては、図９の
フローチャートのステップ２０〜ステップ２１及びステ
ップ２３〜ステップ２８と同一の処理が行なわれる。即
ち、ステップ３２１において抗体１〜抗体ｍが順次設定
され、各抗体Ｉ（ｊ）について抗原抗体間の親和度ν₁
〜ν_mが算出される。即ち、ステアリングホイール操作
の１周期分中の最大ロール角が抗原抗体間の親和度とし
て算出される。この各抗体についてのて抗原抗体間の親
和度ν₁〜ν_mを算出した後に図４７のステップ３０４に
進む。

【０２３９】次に、ＩＡ制御における角速度センサ４６
の異常の判定、新世代の抗体の産生（ステージ１）につ
いて説明する。この角速度センサ４６の異常の判定は、
図４７のステップ３０４〜ステップ３０７において行わ
れる。即ち、ステップ３０４においてρ_KJが算出され
る。次に、ステップ３０５においてρ_KJが予め定められ
ているρ₀よりも大きいか否かの判断がなされる。即
ち、抗体Ｉ（Ｋ）と抗体Ｉ（Ｊ）がロールレートを小さ
くするために同程度の効き目を有するか否かの判断を行
う。ここでｙｅｓと判断された場合には、抗原に対する
効き目が異なる場合であるためステップ３０６に進み、
抗体Ｉ（Ｋ）と抗体Ｉ（Ｊ）の親和度ξ_KJが所定の値ξ
₀よりも大きいか否かの判断が行われる。

【０２４０】ステップ３０６においてｙｅｓと判断され
た場合には、抗体Ｉ（Ｋ）と抗体Ｉ（Ｊ）を用いた場合
に抗原に対する効き目が異なり、抗体Ｉ（Ｋ）と抗体Ｉ
（Ｊ）が似ていない場合であるため、角速度センサ４６
は正常に作動しているとしてステップ３０８に進む。

【０２４１】一方、ステップ３０６においてｎｏと判断
された場合には、角速度センサ４６に異常が発生したと
判断し警報装置４２において報知を行う。即ち、抗体Ｉ
（Ｋ）と抗体Ｉ（Ｊ）とのロールレートに対する効き目
が異なる場合には、抗体Ｉ（Ｋ）と抗体Ｉ（Ｊ）とは似
ていない（親和度ξ_KJが大きい）ずであるため、抗体Ｉ
（Ｋ）と抗体Ｉ（Ｊ）とが似ている場合には角速度セン
サ４６に異常が発生したと判断する。

【０２４２】次に、新世代の抗体の産生について説明す
る。この新世代の抗体の産生は、図４７のステップ３０
８〜ステップ３１２において行われる。図４７のステッ
プ３０８〜ステップ３２１の処理は、図２のステップ５
〜ステップ９に示す処理と同一の処理であり、しきい値
を超えた飽和度を持つ抗体を記憶細胞、即ちデータベー
スに記憶させ（ステップ３０９、３１０）、システムに
おいて試行を行っている抗体の中で抗体抗原間の親和度
の劣るｎ個の抗体を抹消させ、抗体の交配を行ない抹消
した個数分の抗体の産生を行う（ステップ３１１、３１
２）。

【０２４３】なお、図４７のステップ３０２〜ステップ
３１２の処理は、図４６に示すステージ１の間に複数回
繰り返される。従って、新しい抗体が順次生まれ抗体の
進化が継続して進むこととなる。

【０２４４】また、アンチロール制御において新抗体の
試行（ステージ１）に続き、最も抗原抗体間の親和度の
値の小さい抗体を用いたアンチロール制御（ステージ
２）が一定時間行われる。

【０２４５】従って、この第９の実施形態にかかるサス
ペンション制御方法によれば、アンチロール制御にＩＡ
を取り入れたことにより、角速度センサの異常を的確に
検出することができる。

【０２４６】第１０の実施の形態 次に、図５０〜図５２を参照して、この発明の第１０の
実施の形態にかかるサスペンション制御方法について説
明する。

【０２４７】図５０は、第１０の実施の形態にかかるサ
スペンション制御方法において用いられる減衰力制御装
置の概略構成図である。この減衰力制御装置１０７は、
第１の実施の形態にかかる減衰力制御装置１０の車高セ
ンサ２０及び上下加速度センサ２２を前左輪ＦＬ、前右
輪ＦＲ、後左輪ＲＬ、後右ＲＲのそれぞれに備える（車
高センサ２０ＦＬ，２０ＦＲ，２０ＲＬ，２０ＲＲ、上
下加速度センサ２２ＦＬ，２２ＦＲ，２２ＲＬ，２２Ｒ
Ｒ）と共に、車高センサ２０ＦＬ，２０ＦＲ，２０Ｒ
Ｌ，２０ＲＲの異常を報知する警報装置４２を備えるも
のである。

【０２４８】また、図中、符号１６ＦＬ，１６ＦＲ，１
６ＲＬ，１６ＲＲで示すものは、各輪に備えられている
ショックアブソーバであり、符号１８ＦＬ，１８ＦＲ，
１８ＲＬ，１８ＲＲで示すものは、各輪に備えられてい
るショックアブソーバ１６ＦＬ，１６ＦＲ，１６ＲＬ，
１６ＲＲを制御するためのアクチュエータである。

【０２４９】次に、図５１〜図５２に参照して第１０の
実施の形態にかかるサスペンション制御について説明す
る。

【０２５０】図５１は、このサスペンション制御をスカ
イフック制御ブロック１２において実施されるスカイフ
ック制御及びＩＡ制御ブロック１４において実施される
ＩＡ制御に分け、それぞれの制御の流れを示すものであ
る。この図５１に示すように、スカイフック制御におい
ては、抗体の試行（ステージ１）、最も抗原抗体間の親
和度の良い抗体を用いたスカイフック制御（ステージ
２）が繰り返され、ＩＡ制御においては、車高センサの
異常判定、新世代の抗体の産生（ステージ１）、休み
（ステージ２）が繰り返される。

【０２５１】まず、スカイフック制御における抗体の試
行（ステージ１）について説明する。図５２のフローチ
ャートに示すように、システムの入力情報として抗原を
認識する（ステップ３３０）。即ち、ＩＡ制御ブロック
１４は、上下加速度センサ２２ＦＬ，２２ＦＲ，２２Ｒ
Ｌ，２２ＲＲよりバンドパスフィルタ２４を介して４輪
のばね上加速度を取り込む。

【０２５２】次に、初期抗体群の生成を行う（ステップ
３３１）。即ち、抗原（４輪のばね上加速度）に対する
抗体として抗体Ｉ（ｊ）（ｊ＝１〜ｍ）をＩＡ制御ブロ
ック１４内のデータベース（図示せず）から読み出す。
なお、抗体Ｉ（ｊ）は、第８の実施の形態で用いた抗体
と同一の抗体であり、各輪に対応したスカイフック減衰
係数Ｃｓ_FL，Ｃｓ_FR，Ｃｓ_RL，Ｃｓ_RR及び各段の設定減
衰係数Ｃ１_FL，Ｃ１_FR，Ｃ１_RL，Ｃ１_RR〜Ｃｎ_FL，Ｃｎ
_FR，Ｃｎ_RL，Ｃｎ_RRから構成される（図４４参照）。

【０２５３】次に、抗体間の親和度の演算を行う（ステ
ップ３３２）。抗体間の親和度ξは、各抗体情報間の差
の２乗の総和として算出される。即ち、抗体Ｋと抗体Ｊ
の親和度ξ_KJは、次に示す数式１１により求められる。

【０２５４】

【数１１】

【０２５５】次に、抗体の試行を行うことにより抗原と
各抗体間の親和度の演算を行う（ステップ３３３）。こ
の抗体の試行は、第１の実施の形態の説明で用いた図９
及び図１０のフローチャートで示す処理により行われ、
第８の実施の形態と同様に各抗体について抗原抗体間の
親和度ν_FL，ν_FR，ν_RL，ν_RRが算出される。そして、
各抗体（抗体１〜抗体ｍ）について抗原抗体間の親和度
ν_FL，ν_FR，ν_RL，ν_RRを算出した後に、図５２のステ
ップ３３４に進む。

【０２５６】次に、ＩＡ制御における車高センサ２０Ｆ
Ｌ，２０ＦＲ，２０ＲＬ，２０ＲＲの異常の判定、新世
代の抗体の産生（ステージ１）について説明する。この
車高センサ２０ＦＬ，２０ＦＲ，２０ＲＬ，２０ＲＲの
異常の判定は、図５２のステップ３３４〜ステップ３４
３において行われる。

【０２５７】まず、ξ_KJFが０にほぼ等しいか、即ち前
左輪と前右輪のスカイフック減衰係数が略等しいか否か
の判断を行い（ステップ３３４）、ここで等しくないと
判断した場合にはステップ３３５に進み、前左輪の抗原
抗体間の親和度ν_FLと前右輪の抗原抗体間の親和度ν_FR
とがほぼ等しいかの判断を行う。ここで、ほぼ等しいと
判断された場合には、前左輪と前右輪のスカイフック減
衰係数が異なるにもかかわらず抗体に対する効き目がほ
ぼ等しい場合であるため、前左輪の車高センサ２２ＦＬ
又は、前右輪の車高センサ２２ＦＲの何れかに異常があ
ると判断してステップ３３６に進む。

【０２５８】ステップ３３６においては、ξ_KJFL＞ξ
_KJFRの判断を行いｙｅｓと判断された場合には前右輪の
車高センサ２２ＦＲが異常と判断して警報装置４２によ
り警報を行う（ステップ３３７）。一方、ｎｏと判断さ
れた場合には前左輪の車高センサ２２ＦＬが異常と判断
して警報装置４２により警報を行う（ステップ３３
８）。

【０２５９】なお、後左輪と後右輪についても同様の判
断を行い（ステップ３３９，３４０，３４１）後右輪の
車高センサ２２ＲＲについての異常の報知（ステップ３
４２）又は後左輪の車高センサ２２ＲＬについての異常
の報知（ステップ３４３）を行う。

【０２６０】次に、新世代の抗体の産生について説明す
る。この新世代の抗体の産生は、図５２のステップ３４
４〜ステップ３４８において行われる。図５２のステッ
プ３４４〜ステップ３４８の処理は、図２のステップ５
〜ステップ９に示す処理と同一の処理であり、しきい値
を超えた飽和度を持つ抗体を記憶細胞、即ちデータベー
スに記憶させ（ステップ３４５、３４６）、システムに
おいて試行を行っている抗体の中で抗体抗原間の親和度
の劣るｎ個の抗体を抹消させ、抗体の交配を行ない抹消
した個数分の抗体の産生を行う（ステップ３４７、３４
８）。

【０２６１】なお、図５２のステップ３３２〜ステップ
３４８の処理は、図５１に示すステージ１の間に複数回
繰り返される。従って、新しい抗体が順次生まれ抗体の
進化が継続して進むこととなる。

【０２６２】また、サスペンション制御において抗体の
試行（ステージ１）に続いて行われる最も抗原抗体間の
親和度の値の小さい抗体を用いたスカイフック制御（ス
テージ２）は、第１の実施の形態の説明で用いた図１１
のフローチャートで示す処理により行われる。

【０２６３】以上説明したように、この第１０の実施形
態においては、図５１に示すように、ステージ１〜２の
順にスカイフック制御及びＩＡ制御が実行され、ステー
ジ２が完了するとステージ１〜２が再度繰返し実行され
る。即ち、ステージ１において抗体の試行、車高センサ
の異常判定、新世代の抗体の産生を行いながら車両を走
行させ、ステージ２において最も抗原抗体の親和度の良
い抗体を用いてスカイフック制御を実施しながら車両を
走行させる。

【０２６４】従って、この第１０の実施形態にかかるサ
スペンション制御方法によれば、スカイフック制御にＩ
Ａを取り入れたことにより、車高センサの異常の検出を
的確に行うことができる。

【０２６５】第１１の実施の形態 次に、図５３〜図５６を参照して、この発明の第１１の
実施の形態にかかるサスペンション制御方法について説
明する。

【０２６６】図５３は、第１１の実施の形態にかかるサ
スペンション制御方法において用いられる減衰力制御装
置の概略構成図である。この減衰力制御装置１０８は、
第１の実施の形態にかかる減衰力制御装置１０のスカイ
フック制御ブロック１２をアンチダイブ制御ブロック３
８に変更し、図示しないブレーキが踏み込まれた場合に
オンされるブレーキランプスイッチ４８を備え、更に、
ブレーキランプスイッチの異常を報知する警報装置４２
を備えるものである。

【０２６７】次に、図５４〜図５６を参照して第１１の
実施の形態にかかるサスペンション制御について説明す
る。

【０２６８】図５４は、このサスペンション制御をアン
チダイブ制御ブロック３８において実施されるアンチダ
イブ制御及びＩＡ制御ブロック１４において実施される
ＩＡ制御に分け、それぞれの制御の流れを示すものであ
る。この図５４に示すように、アンチダイブ制御におい
ては、抗体の試行（ステージ１）、最も抗原抗体間の親
和度の良い抗体を用いたアンチダイブ制御（ステージ
２）が繰り返され、ＩＡ制御においては、ブレーキラン
プスイッチの異常判定、新世代の抗体の産生（ステージ
１）、休み（ステージ２）が繰り返される。

【０２６９】まず、アンチダイブ制御における抗体の試
行（ステージ１）について説明する。図５５のフローチ
ャートに示すように、システムの入力情報として抗原を
認識する（ステップ３５０）。即ち、ＩＡ制御ブロック
１４は、車高センサ２０により検出した車高に基づき車
両のピッチレートγを求め抗原として認識する。

【０２７０】次に、初期抗体群の生成を行う（ステップ
３５１）。即ち、抗原（車両のピッチレートγ）に対す
る抗体として抗体Ｉ（ｊ）（ｊ＝１〜ｍ）をＩＡ制御ブ
ロック１４内のデータベース（図示せず）から読み出
す。なお、図５６に示すように抗体Ｉ（ｊ）は、ショッ
クアブソーバ１６の各制御段の減衰係数Ｃ１（ｊ）〜Ｃ
ｎ（ｊ）（ｊ＝１〜ｍ）から構成される。

【０２７１】次に、抗体間の親和度の演算を行う（ステ
ップ３５２）。即ち、抗体Ｋと抗体Ｊの親和度ξ_KJは、
次に示す数式１２により求められる。

【０２７２】

【数１２】

【０２７３】次に、抗体の試行を行うことにより抗原と
各抗体間の親和度の演算を行う（ステップ３５３）。こ
の抗体の試行は、第７の実施の形態の説明で用いた図３
９及び図４０のフローチャートで示す処理により行われ
る。即ち、ブレーキランプスイッチ４８がオンされた場
合に、前輪の目標制御段Ｓｆａｎ及び後輪の目標制御段
Ｓｒａｎを決定し前輪のショックアブソーバ１６の制御
段を目標制御段Ｓｆａｎに、後輪のショックアブソーバ
１６の制御段を目標制御段Ｓｒａｎに変更することでア
ンチダイブ制御（試行）を実行する。また、各抗体につ
いて試行を行うことにより、各抗体について抗原抗体間
の親和度γ（ｊ）及びν（ｊ）が算出される。即ち、図
示しないＡＢＳ（アンチロックブレーキシステム）のＥ
ＣＵ（電子制御ユニット）からの車体減速度を親和度γ
（ｊ）とし、試行時間内におけるピッチレートを親和度
ν（ｊ）とする。そして、各抗体（抗体１〜抗体ｍ）に
ついて抗原抗体間の親和度γ（ｊ）及びν（ｊ）を算出
した後に、図５５のステップ３５４に進む。

【０２７４】次に、ＩＡ制御におけるブレーキランプス
イッチ４８の異常の判定、新世代の抗体の産生（ステー
ジ１）について説明する。このブレーキランプスイッチ
４８の異常の判定は、図５５のステップ３５４〜ステッ
プ３５９において行われる。

【０２７５】まず、抗体Ｉ（Ｋ）と抗体Ｉ（Ｊ）の親和
度ξ_KJがしきい値ξ₀以下であるか、即ち。抗体Ｉ
（Ｋ）と抗体Ｉ（Ｊ）とが似ているか否かの判断を行う
（ステップ３５４）。ここでｙｅｓと判断された場合に
はステップ３５５に進み、抗体Ｉ（Ｋ）の抗原に対する
親和度ν_Kと抗体Ｉ（Ｊ）の抗原に対する親和度ν_Jとの
差の絶対値がしきい値ν₀と以下であるか否かの判断が
行われる（ステップ３５５）。ここでｙｅｓと判断され
た場合には、抗体Ｉ（Ｋ）と抗体Ｉ（Ｊ）とが似てお
り、抗体に対する効き目も同様であることからステップ
３５６に進む。

【０２７６】ステップ３５６においては、抗体Ｉ（Ｋ）
の抗原に対する親和度γ_Kと抗体Ｉ（Ｊ）の抗原に対す
る親和度γ_Jとの差の絶対値がしきい値γ₀以上であるか
否かの判断が行われる。ここでｙｅｓと判断された場合
には、抗体Ｉ（Ｋ）と抗体Ｉ（Ｊ）を用いた場合のピッ
チレートの差が小さいにもかかわらず車体減速度が、し
きい値γ₀よりも大きい場合であることから、警報装置
４２においてブレーキランプスイッチ４８が固着してい
ることを報知する（ステップ３５７）。

【０２７７】また、ステップ３５５において、親和度ν
_Kと親和度ν_Jとの差の絶対値がしきい値ν₀以下でない
と判断された場合にはステップ３５８に進む。ステップ
３５８においては、抗体Ｉ（Ｋ）の抗原に対する親和度
γ_Kと抗体Ｉ（Ｊ）の抗原に対する親和度γ_Jとの差の絶
対値がしきい値γ₀以上であるか否かの判断が行われ
る。ここでｎｏと判断された場合には、抗体Ｉ（Ｋ）と
抗体Ｉ（Ｊ）を用いた場合のピッチレートの差が大きい
にもかかわらず車体減速度がしきい値γ₀よりも小さい
場合であることから、警報装置４２においてブレーキラ
ンプスイッチ４８が開放異常となっていること、即ち、
常にオフ状態となってオンしない状態であることを報知
する（ステップ３５９）。

【０２７８】なお、ステップ３５４でｎｏと判断された
場合及びステップ３５８でｙｅｓと判断された場合に
は、いずれもブレーキランプスイッチ４８に異常がない
場合であることからステップ３６０に進む。

【０２７９】次に、新世代の抗体の産生について説明す
る。この新世代の抗体の産生は、図５５のステップ３６
０〜ステップ３６４において行われる。図５５のステッ
プ３６０〜ステップ３６４の処理は、図２のステップ５
〜ステップ９に示す処理と同一の処理であり、しきい値
を超えた飽和度を持つ抗体を記憶細胞、即ちデータベー
スに記憶させ（ステップ３６１、３６２）、システムに
おいて試行を行っている抗体の中で抗体抗原間の親和度
の劣るｎ個の抗体を抹消させ、抗体の交配を行ない抹消
した個数分の抗体の産生を行う（ステップ３６３、３６
４）。

【０２８０】なお、図５５のステップ３５２〜ステップ
３６４の処理は、図５４に示すステージ１の間に複数回
繰り返される。従って、新しい抗体が順次生まれ抗体の
進化が継続して進むこととなる。

【０２８１】また、サスペンション制御において抗体の
試行（ステージ１）に続いて行われる最も抗原抗体間の
親和度の値の小さい抗体を用いたアンチダイブ制御は、
第７の実施の形態の説明で用いた図４０のフローチャー
トで示す処理により行われる。

【０２８２】以上説明したように、この第１１の実施形
態においては、図５４に示すように、ステージ１〜２の
順にアンチダイブ制御及びＩＡ制御が実行され、ステー
ジ２が完了するとステージ１〜２が再度繰返し実行され
る。即ち、ステージ１において抗体の試行を行うと共
に、この試行の際に演算された抗原抗体間の親和度に基
づきブレーキランプスイッチの異常の検出を行う。

【０２８３】従って、この第１１の実施形態にかかるサ
スペンション制御方法によれば、アンチダイブ制御にＩ
Ａを取り入れたことにより、ブレーキランプスイッチの
異常の検出を的確に行うことができる。

【０２８４】第１２の実施の形態 次に、図５７〜図５９を参照して、この発明の第１２の
実施の形態にかかるサスペンション制御方法について説
明する。

【０２８５】図５７は、第１２の実施の形態にかかるサ
スペンション制御方法において用いられる減衰力制御装
置の概略構成図である。この減衰力制御装置１０９は、
第１の実施の形態にかかる減衰力制御装置１０のスカイ
フック制御ブロック１２をアンチスクォート制御ブロッ
ク３２に変更し、スロットルの開度αを検出するスロッ
トルセンサ５０及びスロットルセンサ５０のの異常を報
知する警報装置４２を備えるものである。

【０２８６】次に、図５８〜図５９を参照して第１２の
実施の形態にかかるサスペンション制御について説明す
る。

【０２８７】図５８は、このサスペンション制御をアン
チスクォート制御ブロック３２において実施されるアン
チスクォート制御及びＩＡ制御ブロック１４において実
施されるＩＡ制御に分け、それぞれの制御の流れを示す
ものである。この図５８に示すように、アンチスクォー
ト制御においては、抗体の試行（ステージ１）、最も抗
原抗体間の親和度の良い抗体を用いたアンチスクォート
制御（ステージ２）が繰り返され、ＩＡ制御において
は、スロットルセンサ５０の異常判定、新世代の抗体の
産生（ステージ１）、休み（ステージ２）が繰り返され
る。

【０２８８】まず、アンチスクォート制御における抗体
の試行（ステージ１）について説明する。図５９のフロ
ーチャートに示すように、システムの入力情報として抗
原を認識する（ステップ３７０）。即ち、ＩＡ制御ブロ
ックは、車高センサ２０により検出した車高に基づき車
両のピッチレートγを求め抗原として認識する。

【０２８９】次に、初期抗体群の生成を行う（ステップ
３７１）。即ち、抗原（車両のピッチレートγ）に対す
る抗体として抗体Ｉ（ｊ）（ｊ＝１〜ｍ）をＩＡ制御ブ
ロック内のデータベース（図示せず）から読み出す。な
お、抗体Ｉは、第１１の実施の形態で用いた抗体と同様
に、ショックアブソーバ１６の各制御段の減衰係数Ｃ１
（ｊ）〜Ｃｎ（ｊ）（ｊ＝１〜ｍ）から構成される（図
５６参照）。

【０２９０】次に、抗体間の親和度の演算を行う（ステ
ップ３７２）。即ち、抗体Ｋと抗体Ｊの親和度ξは、次
に示す数式１３により求められる。

【０２９１】

【数１３】

【０２９２】次に、抗体の試行を行うことにより抗原と
各抗体間の親和度の演算を行う（ステップ３７３）。こ
の抗体の試行は、第６の実施の形態の説明で用いた図３
４のフローチャートで示す処理により行われる。即ち車
高センサ２０及びスロットルセンサ５０の検出値に基づ
き加速状態であることが判定された場合に各抗体につい
て抗原抗体間の親和度ν（ｊ）が算出される。即ち、試
行時間内におけるピッチレートのピークツーピーク値を
親和度ν（ｊ）とする。そして、各抗体（抗体１〜抗体
ｍ）について抗原抗体間の親和度ν（ｊ）を算出した後
に、図５９のステップ３７４に進む。

【０２９３】次に、ＩＡ制御におけるスロットルセンサ
５０の異常の判定、新世代の抗体の産生（ステージ１）
について説明する。このスロットルセンサ５０の異常の
判定は、図５９のステップ３７４〜ステップ３８０にお
いて行われる。

【０２９４】まず、抗体Ｉ（Ｋ）の抗原に対する親和度
ν_Kと抗体Ｉ（Ｊ）の抗原に対する親和度ν_Jとの差の絶
対値がしきい値ν₀以上であるか否かの判断が行われる
（ステップ３７４）。ここでｙｅｓと判断された場合に
は、ステップ３７５に進み抗体Ｉ（Ｋ）と抗体Ｉ（Ｊ）
の親和度ξ_KJがしきい値ξ₀以下であるか、即ち。抗体
Ｉ（Ｋ）と抗体Ｉ（Ｊ）とが似ているか否かの判断を行
う。ここでｎｏと判断された場合には、抗体Ｉ（Ｋ）と
抗体Ｉ（Ｊ）の抗原に対する効き目に差が有るにもかか
わらず抗体Ｉ（Ｋ）と抗体Ｉ（Ｊ）が似ている場合であ
ることから、スロットルセンサ５０の開度がしきい値α
₀よりも小さいことを条件として（ステップ３７６）、
スロットルセンサ５０の異常を警報装置４２により報知
する（ステップ３７７）。一方、ステップ３７５におい
てｙｅｓと判断された場合には、抗体Ｉ（Ｋ）と抗体Ｉ
（Ｊ）の抗原に対する効き目に差が有る場合に抗体Ｉ
（Ｋ）と抗体Ｉ（Ｊ）が似ていない場合であることか
ら、スロットルセンサ５０に異常がないとしてステップ
３８１に進む。

【０２９５】また、上述のステップ３７４においてｎｏ
と判断された場合には、ステップ３７８に進み抗体Ｉ
（Ｋ）と抗体Ｉ（Ｊ）の親和度ξ_KJがしきい値ξ₀以上
であるか、即ち、抗体Ｉ（Ｋ）と抗体Ｉ（Ｊ）とが似て
いるか否かの判断を行う。ここでｎｏと判断された場合
には、抗体Ｉ（Ｋ）と抗体Ｉ（Ｊ）の抗原に対する効き
目に差がないにもかかわらず抗体Ｉ（Ｋ）と抗体Ｉ
（Ｊ）が似ていない場合であることから、スロットルセ
ンサ５０の開度がしきい値α₀よりも小さくないことを
条件として（ステップ３７９）、スロットルセンサ５０
の異常を警報装置４２により報知する（ステップ３８
０）。一方、ステップ３７８においてｙｅｓと判断され
た場合には、抗体Ｉ（Ｋ）と抗体Ｉ（Ｊ）の抗原に対す
る効き目に差がない場合に抗体Ｉ（Ｋ）と抗体Ｉ（Ｊ）
が似ている場合であることから、スロットルセンサ５０
に異常がないとしてステップ３８１に進む。

【０２９６】次に、新世代の抗体の産生について説明す
る。この新世代の抗体の産生は、図５９のステップ３８
１〜ステップ３８５において行われる。図５９のステッ
プ３８１〜ステップ３８５の処理は、図２のステップ５
〜ステップ９に示す処理と同一の処理であり、しきい値
を超えた飽和度を持つ抗体を記憶細胞、即ちデータベー
スに記憶させ（ステップ３８２、３８３）、システムに
おいて試行を行っている抗体の中で抗体抗原間の親和度
の劣るｎ個の抗体を抹消させ、抗体の交配を行ない抹消
した個数分の抗体の産生を行う（ステップ３８４、３８
５）。

【０２９７】なお、図５９のステップ３７２〜ステップ
３８５の処理は、図５８に示すステージ１の間に複数回
繰り返される。従って、新しい抗体が順次生まれ抗体の
進化が継続して進むこととなる。

【０２９８】以上説明したように、この第１２の実施形
態においては、図５８に示すように、ステージ１〜２の
順にアンチスクォート制御及びＩＡ制御が実行され、ス
テージ２が完了するとステージ１〜２が再度繰返し実行
される。即ち、ステージ１において抗体の試行を行うと
共に、この試行の際に演算された抗原抗体間の親和度に
基づきスロットルセンサ５０の異常の検出を行う。

【０２９９】従って、この第１２の実施形態にかかるサ
スペンション制御方法によれば、アンチスクォート制御
にＩＡを取り入れたことにより、スロットルセンサの異
常の検出を的確に行うことができる。

【０３００】第１３の実施の形態 次に、図６０〜図６４を参照して、この発明の第１３の
実施の形態にかかるサスペンション制御方法について説
明する。

【０３０１】図６０は第１３の実施の形態にかかるサス
ペンション制御方法において用いられる減衰力制御装置
の概略構成図である。この減衰力制御装置１１０は、第
１の実施の形態にかかる減衰力制御装置１０と略同一の
構成を有するものである。この図６０において符号１６
で示すものは、１〜ｎの制御段を有する減衰力可変式の
ショックアブソーバであり、ショックアブソーバ１６は
スカイフック制御ブロック１２によりステップモータ式
のアクチュエータ１８を介して制御段が制御されること
により減衰力、厳密には減衰係数が制御される。

【０３０２】また、図６１に示すように、アクチュエー
タ１８はショックアブソーバ１６の減衰力制御弁に接続
され周方向に互いに隔置された複数の永久磁石（図示せ
ず）を有するロータ６０と、ロータ６０をその永久磁石
と共働して電磁力により回転させるための複数の相巻線
６２Ａ〜６２Ｄを備えたステータ６２とを有している。
一対の相巻線６２Ａ〜６２Ｄには、駆動電流が所定の通
電時間Ｔｅずつ通電され、通電される相巻線６２Ａ〜６
２Ｄが順次変化されることによりロータ６０が１ステッ
プずつ回転する。これによりロータ６０が所望のステッ
プ分回転して減衰力制御弁を駆動し位置決めする。

【０３０３】なお、アクチュエータ１８は、ロータ６０
のストッパ６４とステータ６２のストッパ６６とを含む
リセット機構６８を有する。制御の開始時にはこのリセ
ット機構６８によりアクチュエータ１８のリセットが行
われる。即ち、ロータ６０のストッパ６４がステータ６
２のストッパ６６に当たるよう制御段低減方向へロータ
が回転されアクチュエータ１８の初期化が行われる。ス
カイフック制御ブロック１２はその初期化により割り出
される基準位置からの増減段数の履歴に基づき現在の制
御段を判定する。

【０３０４】また、スカイフック制御ブロック１２の駆
動電源１２Ａよりアクチュエータ１８へ通電時間Ｔｅの
駆動電流が供給されることにより、ショックアブソーバ
１６の制御段の昇段又は降段が行われる。

【０３０５】次に、図６２〜図６４を参照して第１３の
実施の形態にかかるサスペンション制御について説明す
る。このサスペンション制御においては、第１の実施の
形態と同様に、スカイフック制御において抗体の試行
（ステージ１）、最も抗原抗体間の親和度の良い抗体を
用いたスカイフック制御（ステージ２）が繰り返され、
ＩＡ制御において新世代の抗体の産生（ステージ１）、
休み（ステージ２）が繰り返される（図７参照）。

【０３０６】まず、スカイフック制御における抗体の試
行（ステージ１）について説明する。図６２のフローチ
ャートに示すように、システムの入力情報として抗原を
認識する（ステップ３９０）。即ち、ＩＡ制御ブロック
１４は、上下加速度センサ２２からばね上加速度を取り
込み、ばね上加速度の積分値を求めこれを抗原として認
識する。

【０３０７】次に、初期抗体群の生成を行う（ステップ
３９１）。即ち、抗原（ばね上加速度の積分値）に対す
る抗体として図６３に示す抗体Ｉ（ｊ）（ｊ＝１〜ｍ）
をＩＡ制御ブロック１４内のデータベース（図示せず）
から読み出す。ここで抗体Ｉは、通電時間（ステップモ
ータ応答性）Ｔｅ（ｊ）とｎ個の減衰係数Ｃ１（ｊ）〜
Ｃｎ（ｊ）との組合せを抗体情報とするｍ個の抗体Ｉ
（ｊ）（ｊ＝１〜ｍ）から構成される。

【０３０８】次に、抗体間の親和度の演算を行う（ステ
ップ３９２）。即ち、抗体Ｋと抗体Ｊの親和度ξ_KJは、
次に示す数式１４により求められる。

【０３０９】

【数１４】

【０３１０】次に、抗体の試行を行うことにより抗原と
各抗体間の親和度の演算を行う（ステップ３９３）。こ
の抗体の試行はスカイフック制御ブロック１２において
行われるものであり、第１の実施の形態の説明で用いた
図９のフローチャートで示す処理に基づき行われる。即
ち、制御パラメータを抗体Ｉ（ｊ）に設定してスカイフ
ック制御（試行）を一定時間行なう。

【０３１１】なお、図９のフローチャートのステップ２
２の処理（スカイフック制御）は、図６４のフローチャ
ートに基づき行われる。即ち、アクチュエータ１８の制
御パラメータがスカイフック制御ブロック１２において
選択された（図９のステップ２１参照）抗体Ｉ（ｊ）の
抗体情報に設定され（ステップ４００）、車高センサ２
０により検出されバンドパスフィルタ処理された車高Ｈ
を示す信号及び上下加速度センサ２２により検出されバ
ンドパスフィルタ処理された車体の上下加速度Ｇｚを示
す信号の読み込みが行わる（ステップ４０１）。

【０３１２】次に、車高Ｈを微分することによりショッ
クアブソーバのストローク速度Ｖｐが演算され（ステッ
プ４０２）、車体の上下加速度Ｇｚを積分することによ
りばね上速度Ｖｚが演算される（ステップ４０３）。ま
た、ショックアブソーバ１６に要求される減衰係数Ｃｒ
ｅｑが演算される（ステップ４０４）。

【０３１３】次に、減衰係数Ｃｒｅｑが負であるか否か
の判別が行われ（ステップ４０５）、ｎｏと判別された
ときにはそのままステップ４０７へ進み、ｙｅｓと判別
されたときにはステップ４０６において減衰係数Ｃｒｅ
ｑが０に設定される。次に、目標制御段Ｓａを求めるた
めの各制御段の減衰係数がステップ４００において選択
されたＣ１（ｊ）〜Ｃｎ（ｊ）に設定され、このＣ１
（ｊ）〜Ｃｎ（ｊ）より減衰係数Ｃｒｅｑに最も近い減
衰係数Ｃａが選定され、選定された減衰係数に対応する
ショックアブソーバの制御段が目標制御段Ｓａとして設
定される（ステップ４０７）。

【０３１４】次に、アクチュエータ１８へ供給される駆
動電流の通電時間Ｔｅがステップ４０２において選択さ
れた抗体の通電時間Ｔｅ（ｊ）に設定され、ショックア
ブソーバの制御段を目標制御段Ｓａに設定するための駆
動電流が通電時間Ｔｅ（ｊ）の間、アクチュエータ１８
へ出力される。これによりショックアブソーバの制御段
が目標制御段に制御され、ショックアブソーバの制御段
が目標制御段に制御された状態でスカイフック制御（試
行）が行われる。

【０３１５】次に、抗原抗体間の親和度のν（ｊ）の演
算を行う（図９のステップ２５参照）。即ち、上下加速
度センサ２２により検出された車体の上下加速度Ｇｚを
フィルタを介して取り込み、試行時間分積分して抗原抗
体間の親和度ν（ｊ）を求める。

【０３１６】なお、抗体の試行は抗体１〜抗体ｍの各抗
体について行われ、各抗体(抗体１〜抗体ｍ）について
抗原抗体間の親和度のν（ｊ）が求められる。そして、
この各抗体についてのて抗原抗体間の親和度ν₁〜ν_mを
算出した後に、図６２に示すフローチャートのステップ
３９４に進む。

【０３１７】次に、ＩＡ制御における新世代の抗体の産
生（ステージ１）について説明する。新世代の抗体の産
生は、図６２のステップ３９４〜ステップ３９８におい
て行われる。図６２のステップ３９２〜ステップ３９８
の処理は、図２のステップ５〜ステップ９に示す処理と
同一の処理であり、しきい値を超えた飽和度を持つ抗体
を記憶細胞、即ちデータベースに記憶させ（ステップ３
９５、３９６）、システムにおいて試行を行っている抗
体の中で抗体抗原間の親和度の劣るｎ個の抗体等を抹消
させ、抗体の交配を行ない抹消した個数分の抗体の産生
を行う（ステップ３９７、３９８）。

【０３１８】なお、図６２のステップ３９２〜ステップ
３９８の処理は、スカイフック制御及びＩＡ制御のステ
ージ１（図７参照）の間に複数回繰り返される。従っ
て、新しい抗体が順次生まれ抗体の進化が継続して進む
こととなる。

【０３１９】また、スカイフック制御において抗体の試
行（ステージ１）に続き、ステージ２の制御、即ち、最
も抗原抗体間の親和度の値の小さい抗体を用いたスカイ
フック制御が上述の図１０のフローチャートの処理によ
り一定時間行われる。

【０３２０】以上説明したように、この第１３の実施形
態においては、ステージ１〜２の順にスカイフック制御
及びＩＡ制御が実行され、ステージ２が完了するとステ
ージ１〜２が再度繰返し実行される。即ち、ステージ１
において抗体を試行しながら車両を走行させ、試行終了
後ステージ２において最も抗原との親和度の良い抗体、
即ち通電時間Ｔｅ及び減衰係数Ｃ１（ｊ）〜Ｃｎ（ｊ）
に基づいてスカイフック制御によるショックアブソーバ
の減衰力の制御が実行される。

【０３２１】従って、この第１３の実施形態によれば、
駆動電源１２Ａの電圧が低下し、通電時間Ｔｅが不足し
てアクチュエータ１６に脱調が生じるようになると、抗
体の試行によって得られた抗原との親和度が最も良い抗
体、即ち、通電時間Ｔｅがその低い駆動電圧に適した比
較的長い値に設定されるので、これに対応してアクチュ
エータの昇段及び後段の速度が低下され、脱調が頻繁に
生じたり脱調が更に悪化する虞れが低減される。

【０３２２】また、通電時間Ｔｅが長くなり過ぎると、
ショックアブソーバの減衰力が応答性よく制御されなく
なり、そのため抗原抗体間の親和度が低下するので、交
配、試行、評価の繰返しによって通電時間が過剰の抗体
が抹消されることにより通電時間が過剰に長く設定され
ることが抑制され、これによりショックアブソーバの減
衰力制御の応答性が著しく損なわれることも防止され
る。

【０３２３】更に、ショックアブソーバ等に経時変化が
生じても、その経時変化に伴うショックアブソーバの実
際の各制御段の減衰係数の変化に対応して減衰係数Ｃｉ
（ｊ）が最適に設定されるので、ショックアブソーバ等
の経時変化に拘らずスカイフック理論に基づくショック
アブソーバの制御を最適に実行して車体の振動を最適に
制御することができる。

【０３２４】第１４の実施の形態 次に、図６５〜図６８を参照して、この発明の第１４の
実施の形態にかかるサスペンション制御方法について説
明する。

【０３２５】図６５は、第１４の実施の形態にかかるサ
スペンション制御方法において用いられる減衰力制御装
置の概略構成図である。この減衰力制御装置１１１は、
第１の実施の形態にかかる減衰力制御装置１０の車高セ
ンサ２０及び上下加速度センサ２２を前左輪ｆｌ、前右
輪ｆｒ、後左輪ｒｌ、後右輪ｒｒのそれぞれに備える
（車高センサ２０ｆｌ，２０ｆｒ，２０ｒｌ，２０ｒ
ｒ、上下加速度センサ２２ｆｌ，２２ｆｒ，２２ｒｌ，
２２ｒｒ）ものである。

【０３２６】また、図中、符号１６ｆｌ，１６ｆｒ，１
６ｒｌ，１６ｒｒで示すものは、各輪に備えられている
ショックアブソーバであり、符号１８ｆｌ，１８ｆｒ，
１８ｒｌ，１８ｒｒで示すものは、各輪に備えられてい
るショックアブソーバ１６ｆｌ，１６ｆｒ，１６ｒｌ，
１６ｒｒを制御するためのアクチュエータである。

【０３２７】次に、図６６〜図６８にしたがって第１４
の実施の形態にかかるサスペンション制御について説明
する。このサスペンション制御においては、第１の実施
の形態と同様に、スカイフック制御において抗体の試行
（ステージ１）、最も抗原抗体間の親和度の良い抗体を
用いたスカイフック制御（ステージ２）が繰り返され、
ＩＡ制御において新世代の抗体の産生（ステージ１）、
休み（ステージ２）が繰り返される（図７参照）。

【０３２８】まず、スカイフック制御における抗体の試
行（ステージ１）について説明する。図６６のフローチ
ャートに示すように、システムの入力情報として抗原を
認識する（ステップ４１０）。即ち、ＩＡ制御ブロック
１４は、上下加速度センサ２２ｆｌ，２２ｆｒ，２２ｒ
ｌ，２２ｒｒからばね上加速度を取り込み、ばね上の上
下速度を求めこれを抗原として認識する。

【０３２９】次に、初期抗体群の生成を行う（ステップ
４１１）。即ち、抗原（ばね上の上下速度）に対する抗
体として図６７に示す抗体Ｉ（ｊ）（ｊ＝１〜ｍ）をＩ
Ａ制御ブロック１４内のデータベース（図示せず）から
読み出す。ここで抗体Ｉは、一つのスカイフック減衰係
数Ｃｓ（ｊ）と各モード（ヒーブモード、ピッチモー
ド、ロールモード）の重み係数ＫＨ（ｊ）、ＫＰ
（ｊ）、ＫＲ（ｊ）との組合せを抗体情報とする抗体Ｉ
（ｊ）（ｊ＝１〜ｍ）により構成される。

【０３３０】次に、抗体間の親和度の演算を行う（ステ
ップ４１２）。即ち、抗体Ｋと抗体Ｊの親和度ξ_KJは、
次に示す数式１５により求められる。

【０３３１】

【数１５】

【０３３２】次に、抗体の試行を行うことにより抗原と
各抗体間の親和度の演算を行う（ステップ４１３）。こ
の抗体の試行は、スカイフック制御ブロック１２におい
て行われるものであり、第１の実施の形態の説明で用い
た図９のフローチャートで示す処理に基づき行われる。
即ち、制御パラメータを抗体Ｉ（ｊ）に設定してスカイ
フック制御（試行）を一定時間行なう。

【０３３３】なお、図９のフローチャートのステップ２
２の処理（スカイフック制御）は、図６８のフローチャ
ートに基づき行われる。即ち、アクチュエータ１８の制
御パラメータがスカイフック制御ブロック１２において
選択された（図９のステップ２１参照）抗体Ｉ（ｊ）の
抗体情報に設定され（ステップ４２０）、車高センサ２
０ｆｌ，２０ｆｒ，２０ｒｌ，２０ｒｒにより検出され
バンドパスフィルタ処理された車高Ｈを示す信号及び上
下加速度センサ２２ｆｌ，２２ｆｒ，２２ｒｌ，２２ｒ
ｒにより検出されバンドパスフィルタ処理された車体の
上下加速度Ｇｚを示す信号の読み込みが行わる（ステッ
プ４２１）。

【０３３４】次に、各輪の車高Ｈｋ（ｋ＝ｆｌ、ｆｒ、
ｒｌ、ｒｒ）を微分することにより各ショックアブソー
バのストローク速度Ｖｐｋが演算され（ステップ４２
２）、各輪の車体の上下加速度Ｇｚｋ（ｋ＝ｆｌ、ｆ
ｒ、ｒｌ、ｒｒ）を積分することによりばね上速度Ｖｚ
ｋが演算される（ステップ４２３）。

【０３３５】次に、数式１６にしたがって車体速度のヒ
ーブモード成分Ｇｈ、ピッチモード成分Ｇｐ、ロールモ
ード成分Ｇｒが演算される（ステップ４２４）。

【０３３６】

【数１６】

【０３３７】また、数式１７したがってヒーブモード成
分Ｇｈａ、ピッチモード成分Ｇｐａ、ロールモード成分
Ｇｒａに重みが乗算されることにより、重み付け後の各
モード成分Ｇｈａ、Ｇｐａ、Ｇｒａが演算される（ステ
ップ４２５）。

【０３３８】

【数１７】

【０３３９】更に、数式１８にしたがって各輪の補正後
のばね上速度Ｖｚａｋ（ｋ＝ｆｌ、ｆｒ、ｒｌ、ｒｒ）
が演算される（ステップ４２６）。

【０３４０】

【数１８】

【０３４１】次に、ステップ１０２において設定された
スカイフック減衰係数Ｃｓ（ｊ）、ステップ４２２にお
いて演算されたストローク速度Ｖｐｋ及び上記ばね上速
度Ｖｚａｋに基づき下記の数式１９に従ってスカイフッ
クの演算が行われることにより、各ショックアブソーバ
１６に要求される減衰係数Ｃｒｅｑｋ（ｋ＝ｆｌ、ｆ
ｒ、ｒｌ、ｒｒ）が演算される（ステップ４２７）。

【０３４２】

【数１９】

【０３４３】次に、減衰係数Ｃｒｅｑｋが負であるか否
かの判別が行われ（ステップ４２８）、ここでｎｏと判
断された場合にはステップ４３０へ進み、ｙｅｓと判断
された場合にはステップ４２９において減衰係数Ｃｒｅ
ｑｋが０に設定される。なお、ステップ４２８及びステ
ップ４２９の処理は、前左輪（ｋ＝ｆｌ）、前右輪（ｋ
＝ｆｒ）、後左輪（ｋ＝ｒｌ）、後右輪（ｋ＝ｒｒ）の
順に各輪について行われる。

【０３４４】次に、減衰係数Ｃｒｅｑｋに最も近い減衰
係数Ｃａｋがショックアブソーバの各制御段に対応する
減衰係数より選定され、その選定された減衰係数に対応
する各ショックアブソーバの制御段が目標制御段Ｓａｋ
として設定される（ステップ４３０）。そしてショック
アブソーバの制御段を目標制御段Ｓａに設定するための
制御信号がアクチュエータ１８へ出力され、これにより
各ショックアブソーバの制御段が目標制御段に制御され
る（ステップ４３１）。

【０３４５】次に、抗原抗体間の親和度のν（ｊ）の演
算を行う（図９のステップ２５参照）。即ち、上下加速
度センサ２２ｆｌ，２２ｆｒ，２２ｒｌ，２２ｒｒによ
り検出されバンドパスフィルタ処理された車体の上下加
速度Ｇｚを試行時間分積分して抗原抗体間の親和度ν
（ｊ）を求める。

【０３４６】なお、抗体の試行は抗体１〜抗体ｍの各抗
体について行われ、各抗体について抗原抗体間の親和度
のν（ｊ）が求められる。そして、この各抗体について
の抗原抗体間の親和度ν₁〜ν_mを算出した後に、図６６
のステップ４１４に進む。

【０３４７】次に、ＩＡ制御における新世代の抗体の産
生（ステージ１）について説明する。新世代の抗体の産
生は、図６６のステップ４１４〜ステップ４１８におい
て行われる。図６６のステップ４１４〜ステップ４１８
の処理は、図２のステップ５〜ステップ９に示す処理と
同一の処理であり、しきい値を超えた飽和度を持つ抗体
を記憶細胞、即ちデータベースに記憶させ（ステップ４
１５、４１６）、システムにおいて試行を行っている抗
体の中で抗体抗原間の親和度の劣るｎ個の抗体等を抹消
させ、抗体の交配を行ない抹消した個数分の抗体の産生
を行う（ステップ４１７、４１８）。

【０３４８】なお、新しい抗体を産生した場合には、ヒ
ーブモードの重みＫＨ（ｊ）が下限値ＫＨｍｉｎより小
さいか否かの判別が行われ、小さいと判別されたときに
は重みＫＨ（ｊ）が下限値ＫＨｍｉｎに設定される。ま
た、ヒーブモードの重みＫＨ（ｊ）が上限値ＫＨｍａｘ
より大きいか否かの判別が行われ、大きいと判別された
ときには、重みＫＨ（ｊ）が上限値ＫＨｍａｘに設定さ
れる。ピッチモードの重みＫＰ（ｊ）、ロールモードの
重みＫＲ（ｊ）についても同様の処理が行われる。

【０３４９】また、上述の図６６のステップ４１２〜ス
テップ４１８の処理は、スカイフック制御及びＩＡ制御
のステージ１（図７参照）の間に複数回繰り返される。
従って、新しい抗体が順次生まれ抗体の進化が継続して
進むこととなる。

【０３５０】また、スカイフック制御において新抗体の
試行（ステージ１）に続き、ステージ２の制御、即ち、
最も抗原抗体間の親和度の値の小さい抗体を用いたスカ
イフック制御が上述の図１０のフローチャートの処理に
より一定時間行われる。

【０３５１】以上説明したように、この第１４の実施形
態においては、ステージ１〜２の順にスカイフック制御
及びＩＡ制御が実行され、ステージ２が完了するとステ
ージ１〜２が再度繰返し実行される。即ち、ステージ１
において抗体を試行しながら車両を走行させ、試行終了
後ステージ２において最も抗原との親和度の良い抗体に
基づいてスカイフック制御によるショックアブソーバの
減衰力の制御が実行される。

【０３５２】この第１４の実施の形態によれば、各輪の
ばね上加速度に基づきばね上速度Ｖｚｋが演算されると
共に各輪のばね上速度に基づき車体速度の各モード成分
Ｇｈ、Ｇｐ、Ｇｒが演算され、各モード成分に重み付け
が行われることにより補正後の各モード成分Ｇｈａ、Ｇ
ｐａ、Ｇｒａが演算される。また、補正後の各モード成
分に基づき補正後の各輪のばね上速度Ｖｚａｋが演算さ
れ、補正後の各輪のばね上速度に基づきスカイフックの
演算が行われることにより各輪のショックアブソーバに
要求される減衰係数Ｃｒｅｑｋが演算され、スカイフッ
ク減衰係数及び各モード成分に対する重みＫＨ、ＫＰ、
ＫＲがＩＡにより最適化される。

【０３５３】従って、各モード成分の重みが一定の値に
設定される従来の場合に比してショックアブソーバの減
衰力を最適に制御し、これによりショックアブソーバ等
に経時変化が生じても車体のヒーブモード、ピッチモー
ド、ロールモードの振動を最適に制御することができ
る。

【０３５４】また、新しい抗体のスカイフック減衰係数
Ｃｓ（ｊ）が必ず下限値Ｃｓｍｉｎ以上で上限値Ｃｓｍ
ａｘ以下の値に設定され、また抗体の各モード成分の重
み（ＫＨ（ｊ）、ＫＰ（ｊ）、ＫＲ（ｊ））がそれぞれ
下限値以上で上限値以下の値に設定されるので、抗体の
交配によりスカイフック減衰係数や各モード成分の重み
が発散して不適切な設定されることを確実に防止し、こ
れにより上限値及び下限値が設定されない場合に比して
早くスカイフック減衰係数等をそれらの最適値に到達さ
せることができる。

【０３５５】第１５の実施の形態 次に、図６９〜図７１を参照して、この発明の第１５の
実施の形態にかかるサスペンション制御方法について説
明する。

【０３５６】この第１５の実施の形態にかかるサスペン
ション制御方法においては、第１３の実施の形態で用い
たのと同一の減衰力制御装置が用いられる（図６０、図
６１参照）。

【０３５７】次に、この第１５の実施の形態にかかるサ
スペンション制御について説明する。このサスペンショ
ン制御においては、第１の実施の形態と同様に、スカイ
フック制御において抗体の試行（ステージ１）、最も抗
原抗体間の親和度の良い抗体を用いたスカイフック制御
（ステージ２）が繰り返され、ＩＡ制御において新世代
の抗体の産生（ステージ１）、休み（ステージ２）が繰
り返される（図７参照）。

【０３５８】まず、スカイフック制御における抗体の試
行（ステージ１）について説明する。図６９のフローチ
ャートに示すように、システムの入力情報として抗原を
認識する（ステップ４４０）。即ち、ＩＡ制御ブロック
１４は、上下加速度センサ２２から取り込んだばね上加
速度及びロッド加速度を抗原として認識する。

【０３５９】次に、初期抗体群の生成を行う（ステップ
４４１）。即ち、抗原（ばね上加速度及びロッド加速
度）に対する抗体として図７０に示す抗体Ｉ（ｊ）（ｊ
＝１〜ｍ）をＩＡ制御ブロック１４内のデータベース
（図示せず）から読み出す。ここで抗体Ｉ（ｊ）は、通
電時間（Ｔｅ（ｊ））、最大切換段数（Ｓｇ（ｊ））及
び駆動電圧（Ｖｄ（ｊ））により構成される。

【０３６０】次に、抗体間の親和度の演算を行う（ステ
ップ４４２）。即ち、抗体Ｋと抗体Ｊの親和度ξ_KJは、
次に示す数式２０により求められる。

【０３６１】

【数２０】

【０３６２】なお、各重み係数の関係は、切り換え異音
対策への寄与度からβ＞α＞γとされる。

【０３６３】次に、抗体の試行を行うことにより抗原と
各抗体間の親和度の演算を行う（ステップ４４３）。こ
の抗体の試行は、スカイフック制御ブロック１２におい
て行われるものであり、第１の実施の形態の説明で用い
た図９のフローチャートで示す処理に基づき行われる。
即ち、順次制御パラメータを抗体Ｉ（ｊ）に設定してス
カイフック制御（試行）を一定時間行なう。

【０３６４】なお、図９のフローチャートのステップ２
２の処理（スカイフック制御）は、図７１に示すフロー
チャートに基づき行われる。即ち、アクチュエータ１８
の制御パラメータがスカイフック制御ブロック１２にお
いて選択された（図９のステップ２１参照）抗体Ｉ
（ｊ）の抗体情報に設定され（ステップ４５０）、車高
センサ２０により検出されバンドパスフィルタ処理され
た車高Ｈを示す信号及び上下加速度センサ２２により検
出されバンドパスフィルタ処理された車体の上下加速度
Ｇｚを示す信号の読み込みが行わる（ステップ４５
１）。

【０３６５】次に、車高Ｈを微分することによりショッ
クアブソーバのストローク速度Ｖｐが演算され（ステッ
プ４５２）、車体の上下加速度Ｇｚを積分することによ
りばね上速度Ｖｚが演算される（ステップ４５３）。ま
た、ショックアブソーバ１６に要求される減衰係数Ｃｒ
ｅｑが演算される（ステップ４５４）。

【０３６６】次に、減衰係数Ｃｒｅｑが負であるか否か
の判別が行われ（ステップ４５５）、ｎｏと判断された
ときにはそのままステップ４５７へ進み、ｙｅｓと判断
されたときにはステップ４５６において減衰係数Ｃｒｅ
ｑが０に設定される。次に、目標制御段を求めるための
各制御段の減衰係数がステップ４５０において選択され
たＣ１（ｊ）〜Ｃｎ（ｊ）に設定され、このＣ１（ｊ）
〜Ｃｎ（ｊ）より減衰係数Ｃｒｅｑに最も近い減衰係数
Ｃａが選定され、選定された減衰係数に対応するショッ
クアブソーバの制御段が目標制御段Ｓａとして設定され
る（ステップ４５７）。

【０３６７】次に、現在の制御段をＳｐとして制御段の
変化幅Ｓａ−Ｓｐがステップ４５０において選択された
抗体の最大許容切換段数Ｓｇ（ｊ）を越えているか否か
の判別が行われ、ｎｏと判断されたときにはステップ４
６０へ進み、ｙｅｓと判断された場合にはステップ４５
９において目標制御段ＳａがＳｐ＋Ｓｇ（ｊ）に設定さ
れる。

【０３６８】ステップ４６０においては、Ｓａ−Ｓｐが
−Ｓｇ（ｊ）未満であるか否かの判別が行われ、ｎｏと
判断された場合にはそのままステップ４６２へ進み、ｙ
ｅｓと判断された場合にはステップ４６１において目標
制御弁ＳａがＳｐ−Ｓｇ（ｊ）に設定される。ステップ
４６２においては駆動電流の通電時間及び駆動電圧がそ
れぞれ４５０において設定されたＴｅ（ｊ）及びＶｄ
（ｊ）に設定された状態で、ショックアブソーバの制御
段を目標制御段Ｓａに設定するための駆動電流がアクチ
ュエータ１８へ出力され、これによりショックアブソー
バの制御段が目標制御段に制御される。

【０３６９】次に、抗原抗体間の親和度のν（ｊ）の演
算を行う（図９のステップ２５参照）。即ち、上下加速
度センサ２２により検出された車体の上下加速度Ｇｚフ
ィルタを介して取り込み、試行時間分積分して抗原抗体
間の親和度νを求める。

【０３７０】なお、抗体の試行は抗体１〜抗体ｍの各抗
体について行われ、各抗体について抗原抗体間の親和度
のν（ｊ）が求められる。そして、この各抗体について
の抗原抗体間の親和度ν₁〜ν_mを算出した後に、図６９
のステップ４４４に進む。

【０３７１】次に、ＩＡ制御における新世代の抗体の産
生（ステージ１）について説明する。新世代の抗体の産
生は、図６９のステップ４４４〜ステップ４４８におい
て行われる。図６９のステップ４４２〜ステップ４４８
の処理は、図２のステップ５〜ステップ９に示す処理と
同一の処理であり、しきい値を超えた飽和度を持つ抗体
を記憶細胞、即ちデータベースに記憶させ（ステップ４
４５、４４６）、システムにおいて試行を行っている抗
体の中で抗体抗原間の親和度の劣るｎ個の抗体等を抹消
させ、抗体の交配を行ない抹消した個数分の抗体の産生
を行う（ステップ４４７、４４８）。

【０３７２】なお、図６９のステップ４４２〜ステップ
４４８の処理は、スカイフック制御及びＩＡ制御のステ
ージ１（図７参照）の間に複数回繰り返される。従っ
て、新しい抗体が順次生まれ抗体の進化が継続して進む
こととなる。

【０３７３】また、スカイフック制御において抗体の試
行（ステージ１）に続き、ステージ２の制御、即ち、最
も抗原抗体間の親和度の良い抗体を用いたスカイフック
制御が上述の図１０のフローチャートの処理により一定
時間行われる。

【０３７４】この第１５の実施の形態のサスペンション
制御方法によれば、抗原抗体間の親和度の最も高い抗体
の通電時間Ｔｅ及び駆動電圧Ｖｄによりスカイフック制
御によるショックアブソーバの減衰力の制御が実行さ
れ、またこの場合制御段の最大切り換え幅が評価値が最
も高い抗体の最大許容切換段数に制限される。

【０３７５】従ってスカイフック理論に基づくショック
アブソーバの減衰力制御において、制御段切り換え時の
異音の発生を防止しつつできるだけ応答性よくショック
アブソーバの減衰力を制御することができる。

【０３７６】

【発明の効果】請求項１記載の発明によれば、減衰力制
御における減衰力を免疫アルゴリズムを用いて求めるこ
とで、環境が変化した場合であっても速やかに減衰力の
最適値を求めることができる。

【０３７７】また、請求項２記載の発明によれば、抗原
と抗体間の親和度及び各抗体間の親和度に基づき車両の
サスペンションを制御するための減衰係数の組合せを設
定するため、環境が変化した場合であっても速やかに減
衰係数の組み合わせの最適値を求めることができる。

【０３７８】また、請求項３記載の発明によれば、車両
の走行状況に応じて何れかの領域を選択し、この領域に
対応して記憶されている減衰係数を用いて免疫的アルゴ
リズムの制御を行うため、抗体の最適値への収束を早め
ることができる。

【０３７９】また、請求項４記載の発明によれば、当該
領域に対応して記憶されている減衰係数と他の領域に対
応して記憶されている減衰係数との親和度が所定値以上
の場合に、この減衰係数について他の領域の減衰係数を
当該領域の減衰係数に置き換えるため、他の領域に対応
して記憶されている減衰係数を用いてサスペンション制
御を行う場合でも制御のつながりを良好とすることがで
きる。

【０３８０】また、請求項５記載の発明によれば、Ｐ.
Ｓ.Ｄのしきい値を設定し、これを超えないような減衰
係数を選択することで、試行回数の削減を図ることがで
き乗り心地の低下を抑制することができる。

【０３８１】また、請求項６記載の発明によれば、ショ
ックアブソーバの各制御段とばね上加速度の関係を最適
に設定でき、最適なアダプティブ制御を実施することが
できる。

【０３８２】また、請求項７記載の発明によれば、路面
入力を示すショックアブソーバの軸力変化率に対するシ
ョックアブソーバの各制御段のしきい値を最適に設定で
き、最適な路面入力制御を実施することができる。

【０３８３】また、請求項８記載の発明によれば、アン
チスクォート制御を開始する最適な条件を車両速度、エ
ンジン回転数、エンジン回転数の微分値等車両状態量に
基づき最適に設定することができ、最適なアンチスクォ
ート制御を実施することができる。

【０３８４】また、請求項９記載の発明によれば、車両
速度に対応したショックアブソーバの目標制御段を設定
することができ、最適なアンチダイブ制御を実施するこ
とができる。

【０３８５】また、請求項１０記載の発明によれば、各
輪における抗原抗体間の親和度の差に基づき、的確にば
ね上加速度検出手段の異常を検出することができる。

【０３８６】また、請求項１１記載の発明によれば、各
輪間の抗体の親和度に基づき、的確にばね上加速度検出
手段の異常を検出することができる。

【０３８７】また、請求項１２記載の発明によれば、抗
原抗体間の親和度に変化に基づいて的確に操舵角検出手
段の異常を検出することができる。

【０３８８】また、請求項１３記載の発明によれば、抗
原抗体間の親和度の変化に基づいて的確に車高センサの
異常を検出することができる。

【０３８９】また、請求項１４記載の発明によれば、ブ
レーキランプスイッチ情報と各抗体の親和度の変化状態
からブレーキランプスイッチの異常を的確に検出するこ
とかできる。

【０３９０】また、請求項１５記載の発明によれば、ス
ロットル開度センサに異常が発生すると抗原抗体間の親
和度に変化が生じるため、スロットル開度情報と各抗体
の親和度の変化状態からスロットル開度センサの異常を
検出することができる。

【０３９１】また、請求項１６記載の発明によれば、ば
ね上状態量、例えば加速度の積分値に基づきアクチュエ
ータの通電時間及びショックアブソーバの各制御段の減
衰係数の組合せを最適に設定することができる。

【０３９２】また、請求項１７記載の発明によれば、ば
ね上状態、例えば加速度に基づき、振動モードに対する
制御ゲイン及びスカイフック減衰係数を最適に設定する
ことができる。

【０３９３】また、請求項１８記載の発明によれば、ば
ね上状態に基づいて駆動関係値、例えば通電時間、最大
切換段数及び駆動電圧を最適に制御することで、ショッ
クアブソーバの制御段の切替え時の異音を低減すること
ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】生物の持つ免疫反応を説明するための図であ
る。

【図２】免疫的アルゴリズムを示すフローチャートであ
る。

【図３】免疫的アルゴリズムで用いられる語句を説明す
るための図である。

【図４】免疫的アルゴリズムで用いられる抗体の交配を
説明するための図である。

【図５】第１の実施の形態にかかるサスペンション制御
方法で用いられる減衰力制御装置の概略構成図である。

【図６】第１の実施の形態にかかるサスペンション制御
方法における抗体を説明するための図である。

【図７】第１の実施の形態にかかるサスペンション制御
を実行するための制御の流れを説明するための図であ
る。

【図８】第１の実施の形態にかかるサスペンション制御
方法を説明するためのフローチャートである。

【図９】第１の実施の形態にかかるサスペンション制御
方法におけるスカイフック制御の試行を説明するための
フローチャートである。

【図１０】第１の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法におけるスカイフック制御を説明するためのフロ
ーチャートである。

【図１１】第１の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法におけるスカイフック制御を説明するためのフロ
ーチャートである。

【図１２】第２の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法を説明するためのフローチャートである。

【図１３】第２の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法を説明するためのフローチャートである。

【図１４】第２の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法を説明するためのフローチャートである。

【図１５】第２の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法において用いるＰ．Ｓ．Ｄを説明するための図で
ある。

【図１６】第３の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法を説明するためのフローチャートである。

【図１７】第３の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法を説明するためのフローチャートである。

【図１８】第３の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法を説明するためのフローチャートである。

【図１９】第３の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法に用いられるＰ．Ｓ．Ｄのノミナル値を示すグラ
フである。

【図２０】第４の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法で用いられる減衰力制御装置の概略構成図であ
る。

【図２１】第４の実施の形態にかかるサスペンション制
御を実行するための制御の流れを説明するための図であ
る。

【図２２】第４の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法を説明するためのフローチャートである。

【図２３】第４の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法における抗体を説明するための図である。

【図２４】第４の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法における減衰力アダプティブ制御の試行を説明す
るためのフローチャートである。

【図２５】第５の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法で用いられる減衰力制御装置の概略構成図であ
る。

【図２６】第５の実施の形態にかかるサスペンション制
御を実行するための制御の流れを説明するための図であ
る。

【図２７】第５の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法を説明するためのフローチャートである。

【図２８】第５の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法における抗体を説明するための図である。

【図２９】第５の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法における路面入力制御の試行を説明するためのフ
ローチャートである。

【図３０】第６の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法で用いられる減衰力制御装置の概略構成図であ
る。

【図３１】第６の実施の形態にかかるサスペンション制
御を実行するための制御の流れを説明するための図であ
る。

【図３２】第６の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法を説明するためのフローチャートである。

【図３３】第６の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法における抗体を説明するための図である。

【図３４】第６の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法におけるアンチスクォート制御の試行を説明する
ためのフローチャートである。

【図３５】第７の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法で用いられる減衰力制御装置の概略構成図であ
る。

【図３６】第７の実施の形態にかかるサスペンション制
御を実行するための制御の流れを説明するための図であ
る。

【図３７】第７の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法を説明するためのフローチャートである。

【図３８】第７の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法における抗体を説明するための図である。

【図３９】第７の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法におけるアンチスクォート制御の試行を説明する
ためのフローチャートである。

【図４０】第７の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法におけるアンチスクォート制御を説明するための
フローチャートである。

【図４１】第８の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法で用いられる減衰力制御装置の概略構成図であ
る。

【図４２】第８の実施の形態にかかるサスペンション制
御を実行するための制御の流れを説明するための図であ
る。

【図４３】第８の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法を説明するためのフローチャートである。

【図４４】第８の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法における抗体を説明するための図である。

【図４５】第９の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法で用いられる減衰力制御装置の概略構成図であ
る。

【図４６】第９の実施の形態にかかるサスペンション制
御を実行するための制御の流れを説明するための図であ
る。

【図４７】第９の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法を説明するためのフローチャートである。

【図４８】第９の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法における抗体を説明するための図である。

【図４９】第９の実施の形態にかかるサスペンション制
御方法におけるアンチロール制御を説明するためのフロ
ーチャートである。

【図５０】第１０の実施の形態にかかるサスペンション
制御方法で用いられる減衰力制御装置の概略構成図であ
る。

【図５１】第１０の実施の形態にかかるサスペンション
制御を実行するための制御の流れを説明するための図で
ある。

【図５２】第１０の実施の形態にかかるサスペンション
制御方法を説明するためのフローチャートである。

【図５３】第１１の実施の形態にかかるサスペンション
制御方法で用いられる減衰力制御装置の概略構成図であ
る。

【図５４】第１１の実施の形態にかかるサスペンション
制御を実行するための制御の流れを説明するための図で
ある。

【図５５】第１１の実施の形態にかかるサスペンション
制御方法を説明するためのフローチャートである。

【図５６】第１１の実施の形態にかかるサスペンション
制御方法における抗体を説明するための図である。

【図５７】第１２の実施の形態にかかるサスペンション
制御方法で用いられる減衰力制御装置の概略構成図であ
る。

【図５８】第１２の実施の形態にかかるサスペンション
制御を実行するための制御の流れを説明するための図で
ある。

【図５９】第１２の実施の形態にかかるサスペンション
制御方法を説明するためのフローチャートである。

【図６０】第１３の実施の形態にかかるサスペンション
制御方法で用いられる減衰力制御装置の概略構成図であ
る。

【図６１】第１３の実施の形態にかかるサスペンション
制御に用いられるアクチュエータの平面概略図である。

【図６２】第１３の実施の形態にかかるサスペンション
制御方法を説明するためのフローチャートである。

【図６３】第１３の実施の形態にかかるサスペンション
制御方法における抗体を説明するための図である。

【図６４】第１３の実施の形態にかかるサスペンション
制御方法におけるスカイフック制御のフローチャートで
ある。

【図６５】第１４の実施の形態にかかるサスペンション
制御方法で用いられる減衰力制御装置の概略構成図であ
る。

【図６６】第１４の実施の形態にかかるサスペンション
制御方法を説明するためのフローチャートである。

【図６７】第１４の実施の形態にかかるサスペンション
制御方法における抗体を説明するための図である。

【図６８】第１４の実施の形態にかかるサスペンション
制御方法におけるスカイフック制御のフローチャートで
ある。

【図６９】第１５の実施の形態にかかるサスペンション
制御方法を説明するためのフローチャートである。

【図７０】第１５の実施の形態にかかるサスペンション
制御方法における抗体を説明するための図である。

【図７１】第１５の実施の形態にかかるサスペンション
制御方法におけるスカイフック制御のフローチャートで
ある。

【符号の説明】

１０…減衰力制御装置、１２…スカイフック制御ブロッ
ク、１４…免疫的アルゴリズム制御ブロック、１６…シ
ョックアブソーバ、１８…アクチュエータ、２０…車高
センサ、２２…上下加速度センサ、２４…バンドパスフ
ィルタ、２６…減衰力アダプティブ制御ブロック、２８
…路面入力制御ブロック、３０…加重センサ、３２…ア
ンチスクォート制御ブロック、３４…車速センサ、３６
…回転数センサ、３８…アンチダイブ制御ブロック、４
０…ブレーキスイッチ、４２…警報装置、４４…アンチ
ロール制御ブロック、４６…角速度センサ、４８…ブレ
ーキランプスイッチ、５０…スロットルセンサ、６０…
ロータ、６２…ステータ、１０１〜１１１…減衰力制御
装置。

─────────────────────────────────────────────────────

【手続補正書】

【提出日】平成９年５月１９日

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００７３

【補正方法】変更

【補正内容】

【００７３】

【数２】

【手続補正２】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０２１２

【補正方法】変更

【補正内容】

【０２１２】

【数９】

【手続補正３】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０２５４

【補正方法】変更

【補正内容】

【０２５４】

【数１１】

【手続補正４】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０２７２

【補正方法】変更

【補正内容】

【０２７２】

【数１２】

【手続補正５】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０２９１

【補正方法】変更

【補正内容】

【０２９１】

【数１３】

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 渋谷 浩 愛知県豊田市トヨタ町１番地 トヨタ自動 車株式会社内

Claims (18)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 所定の制御則にしたがって車両のサスペ
   ンションを制御するサスペンション制御方法において、 車両状態を抗原とし、サスペンションの制御のための情
   報を抗体として免疫アルゴリズムで演算し、この演算結
   果に基づいて前記車両のサスペンションを制御すること
   を特徴とするサスペンション制御方法。
2. 【請求項２】 前記車両状態をばね上加速度とし、前記
   サスペンションの制御のための情報をスカイフック減衰
   係数及び各制御段の減衰係数として、前記免疫的アルゴ
   リズムにおいて前記抗原と前記抗体間の親和度及び前記
   抗体と前記抗体間の親和度を演算し、この演算結果に基
   づいて前記車両のサスペンションを制御するための前記
   減衰係数の組合せを設定することを特徴とする請求項１
   記載のサスペンション制御方法。
3. 【請求項３】 前記車両状態をばね上加速度とし、前記
   サスペンションの制御のための情報を減衰係数として、
   前記ばね上加速度を所定の周波数帯域毎に各領域に分割
   し、この分割した各領域に対応させてその領域において
   過去に用いた減衰係数を記憶し、各領域に対応して記憶
   されている減衰係数の何れかを選択して前記免疫的アル
   ゴリズムによる演算を行うことを特徴とする請求項１記
   載のサスペンション制御方法。
4. 【請求項４】 前記領域の一つに対応して記憶されてい
   る減衰係数を他の領域に対応して記憶されている減衰係
   数と比較し、親和度が所定値以上の減衰係数について、
   他の領域に対応して記憶されている減衰係数を前記領域
   の一つに対応して記憶されている減衰係数に置き換える
   ことにより減衰係数の更新を行うことを特徴とする請求
   項３記載のサスペンション制御方法。
5. 【請求項５】 前記免疫的アルゴリズムによる演算にお
   いては、更に、前記ばね上加速度の前記周波数帯域毎の
   各領域における信号から求めた値が設定されたしきい値
   を超えずかつ前記各領域のいずれにおいても前記ばね上
   加速度を小さくする減衰係数を選択することを特徴とす
   る請求項３記載のサスペンション制御方法。
6. 【請求項６】 前記車両状態をばね上加速度とし、前記
   サスペンションの制御のための情報を減衰力に対する加
   速度しきい値として、前記免疫的アルゴリズムにおいて
   前記抗原と前記抗体間の親和度を演算し、この演算結果
   に基づいて前記車両のサスペンションを制御するための
   減衰力と加速度しきい値の関係を設定することを特徴と
   する請求項１記載のサスペンション制御方法。
7. 【請求項７】 前記車両状態をばね上加速度とし、前記
   サスペンションの制御のための情報を減衰力に対するシ
   ョックアブソーバ軸力の変化率として、前記免疫的アル
   ゴリズムで前記抗体と前記抗原の親和度を演算し、この
   演算結果に基づいて前記車両のサスペンションを制御す
   るための減衰力と軸力変化率のしきい値の関係を設定す
   ることを特徴とする請求項１記載のサスペンション制御
   方法。
8. 【請求項８】 前記車両状態をアンチスクォート制御中
   のばね上加速度ピーク値とし、前記サスペンションの制
   御のための情報を車両状態量として、前記免疫的アルゴ
   リズムにおいて前記抗原と前記抗体間の親和度を演算
   し、この演算結果に基づいてアンチスクォート制御の開
   始条件を設定することを特徴とする請求項１記載のサス
   ペンション制御方法。
9. 【請求項９】 前記車両状態をアンチダイブ制御中のば
   ね上加速度ピーク値とし、前記サスペンションの制御の
   ための情報を車両状態量として、前記免疫的アルゴリズ
   ムにおいて前記抗原と前記抗体間の親和度を演算し、こ
   の演算結果に基づいてアンチダイブ制御の開始条件を設
   定することを特徴とする請求項１記載のサスペンション
   制御方法。
10. 【請求項１０】 更に、前記免疫的アルゴリズムにより
    各輪における抗原抗体間の親和度を演算すると共にこの
    各輪における抗原抗体間の親和度の偏差を検出し、この
    偏差に基づいてばね上加速度検出手段の異常状態を検出
    することを特徴とする請求項１又は請求項２記載のサス
    ペンション制御方法。
11. 【請求項１１】 更に、前記免疫的アルゴリズムにより
    各輪における抗体間の親和度を演算し、この各輪の抗体
    間の親和度に基づいてばね上加速度検出手段の異常状態
    を検出することを特徴とする請求項１、請求項２及び請
    求項１０の何れか一項に記載のサスペンション制御方
    法。
12. 【請求項１２】 前記車両状態をロールレートとし、前
    記サスペンションの制御のための情報をロールレートの
    しきい値として、前記免疫的アルゴリズムにおいて前記
    抗原と前記抗体間の親和度を演算し、この演算結果に基
    づいて操舵角検出手段の異常状態を検出することを特徴
    とする請求項１記載のサスペンション制御方法。
13. 【請求項１３】 更に、前記免疫的アルゴリズムにより
    各輪における抗原抗体間の親和度を演算すると共にこの
    各輪における抗原抗体間の親和度の偏差を検出し、この
    偏差に基づいて車高センサの異常状態を検出することを
    特徴とする請求項１又は請求項２記載のサスペンション
    制御方法。
14. 【請求項１４】 前記車両状態をピッチレートとし、前
    記サスペンションの制御のための情報を減衰力として、
    前記免疫的アルゴリズムにおいて前記抗原と前記抗体間
    の親和度を演算し、この演算により求められた各抗体の
    親和度偏差及びブレーキランプスイッチ情報からブレー
    キランプスイッチの異常を検出することを特徴とする請
    求項１記載のサスペンション制御方法。
15. 【請求項１５】 前記車両状態をピッチレートとし、前
    記サスペンションの制御のための情報を減衰力として、
    前記免疫的アルゴリズムにおいて前記抗原と前記抗体間
    の親和度を演算し、この演算により求められた各抗体の
    親和度偏差及びスロットル開度情報からスロットル開度
    センサの異常を検出することを特徴とする請求項１記載
    のサスペンション制御方法。
16. 【請求項１６】 前記車両状態をばね上状態量とし、前
    記サスペンションの制御のための情報を減衰力及び減衰
    力可変手段の応答性として、前記免疫的アルゴリズムに
    おいて前記抗原と前記抗体間の親和度を演算し、この演
    算結果に基づいて前記ばね上状態量に対する前記減衰力
    及び前記減衰力可変手段の応答性を設定することを特徴
    とする請求項１記載のサスペンション制御方法。
17. 【請求項１７】 前記車両状態をばね上状態量とし、前
    記サスペンションの制御のための情報をスカイフック減
    衰係数及び振動モードに対する制御ゲインとして、前記
    免疫的アルゴリズムにおいて前記抗原と前記抗体間の親
    和度を演算し、この演算結果に基づいて前記ばね上状態
    に対する前記制御ゲインを設定することを特徴とする請
    求項１又は請求項２記載のサスペンション制御方法。
18. 【請求項１８】 前記車両状態をばね上状態量とし、前
    記サスペンションの制御のための情報を減衰力変更手段
    の駆動関係値として、前記免疫的アルゴリズムにおいて
    前記抗原と前記抗体間の親和度を演算し、この演算結果
    に基づいて前記ばね上状態に対する前記減衰力変更手段
    の駆動関係値を設定することを特徴とする請求項１又は
    請求項２記載のサスペンション制御方法。