(57)【要約】【課題】モデルパラメータの変化に起因して外乱推定値が変動することを回避し、定常偏差を抑制する。【解決手段】モデル化されたプラントを制御する制御装置が提供される。該モデル化されたプラントは、プラントの入出力、モデルパラメータ、およびプラントに印加される外乱を推定した値に基づくモデル式により表される。モデル式は、外乱推定値に少なくとも１つのモデルパラメータが乗算された項を含む。制御装置は、モデルパラメータを同定する手段と、モデル式に基づいて算出されるモデルの出力と、プラントの実際の出力との偏差が最小になるように、外乱推定値を算出する手段と、モデル式に基づいてプラントに印加すべき前記入力を算出し、プラントを制御する制御手段とを備える。こうして、該プラントへの入力に、外乱推定値が、モデルパラメータで演算されることなく反映されるようにする。【選択図】図３
2006065733.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
モデル化されたプラントを制御する制御装置であって、該モデル化されたプラントは、該プラントへの入力、該プラントからの出力、モデルパラメータ、および該プラントに印加される外乱を推定した値に基づくモデル式により表され、該モデル式は、該外乱推定値に少なくとも１つの該モデルパラメータが乗算された項を含んでおり、
前記モデルパラメータを同定するモデルパラメータ同定手段と、
前記モデル式に基づいて算出される該モデルの出力と、前記プラントの実際の出力との偏差が最小になるように、前記外乱推定値を算出する外乱推定値算出手段と、
前記モデル式に基づいて前記プラントに印加すべき前記入力を算出し、該プラントを制御する制御手段と、
を備え、
前記外乱推定値に前記少なくとも１つのモデルパラメータが乗算された項を含む前記モデル式に基づいて前記プラントへの入力を算出することにより、該プラントへの入力に、前記外乱推定値が、前記モデルパラメータで演算されることなく反映されるようにする、
制御装置。
【請求項２】
前記モデルパラメータ同定手段は、さらに、
前記モデル式に基づいて算出される該モデルの出力と、前記プラントの実際の出力との偏差が最小になるように、前記モデルパラメータを同定する手段を備える、
請求項１に記載の制御装置。
【請求項３】
前記モデルパラメータは、前記プラントの状態に応じて予め決められた値を持つ少なくとも１つのスケジュールド・モデルパラメータを含んでおり、
前記制御装置は、さらに、前記スケジュールド・モデルパラメータを記憶する記憶手段を備えており、
前記モデルパラメータ同定手段は、さらに、
検出された前記プラントの状態に基づいて前記記憶手段を参照し、該プラントの状態に応じたスケジュールド・モデルパラメータを抽出する手段、を備える、
請求項１に記載の制御装置。
【請求項４】
前記制御装置は、さらに、前記プラントの状態に応じて予め決められた値を持つ少なくとも１つのスケジュールド・モデルパラメータを記憶する記憶手段を備えており、
前記モデルパラメータ同定手段は、さらに、
検出された前記プラントの状態に基づいて前記記憶手段を参照し、該プラントの状態に応じたスケジュールド・モデルパラメータを抽出する手段と、
前記モデル式に基づいて算出される該モデルの出力と、前記プラントの実際の出力との偏差が最小になるように、前記抽出したスケジュールド・モデルパラメータを補正して、前記モデルパラメータを同定する手段と、
を備える、請求項１に記載の制御装置。
【請求項５】
前記プラントの状態に応じて予め決められた値を持つ外乱推定値の基準値を記憶する記憶手段を備えており、
前記外乱推定値算出手段は、さらに、
検出された前記プラントの状態に基づいて前記記憶手段を参照し、該プラントの状態に応じた外乱推定値の基準値を抽出する手段と、
前記外乱推定値の基準値に基づいて、前記外乱推定値を算出する手段と、
を備える、請求項１から４のいずれかに記載の制御装置。
【請求項６】
前記プラントは、内燃機関のカムの位相を変更することができる可変位相機構である、請求項１から５のいずれかに記載の制御装置。
【請求項７】
前記プラントは、内燃機関のバルブのリフト量を変更することができる可変リフト機構である、請求項１から５のいずれかに記載の制御装置。
【請求項８】
前記プラントは、内燃機関の圧縮比を変更することができる可変圧縮比機構である、請求項１から５のいずれかに記載の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、プラントを制御する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
モデルパラメータを用いてモデル化された制御対象（プラントとも呼ぶ）を制御する手法が提案されている。プラントに印加されるおそれのある外乱を考慮して、該プラントのモデル式には、外乱の推定値を含めることができる。
【０００３】
下記の特許文献１に記載の制御手法によると、このようなモデルパラメータの基準値を、該モデルパラメータと相関のある状態パラメータ（たとえば、スロットル弁の開度）に応じてスケジュールする。制御装置には同定器が導入されており、同定器は、該スケジュールされたモデルパラメータ（スケジュールド・モデルパラメータ）に基づいて、逐次的に、モデルパラメータおよび外乱推定値を同定する。同定されたモデルパラメータおよび外乱推定値を用いて、プラントへの制御入力を算出する。このような手法は、状態パラメータの変化に対し、モデルパラメータを、遅れを最小にしつつ最適値に収束させることができるという利点を有する。
【特許文献１】特開２００３−５８０４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
プラントの種類によっては、プラントの実出力を目標値に良好に収束させるために、状態パラメータの変化に対して比較的大きく変化させる必要のあるモデルパラメータがある。このようなモデルパラメータの変化により、外乱推定値が大きく変動することがある。
【０００５】
たとえば、モデルパラメータおよび外乱推定値を逐次的に同定する場合、該モデルパラメータの同定速度と外乱推定値の同定速度が異なる場合には、該モデルパラメータの変化により、外乱推定値が大きく変動するおそれがある。また、或るモデルパラメータを、スケジュールド・パラメータに基づいて逐次的に同定する場合、状態パラメータの変化に応じて該スケジュールド・パラメータの値を変更したとき、外乱推定値が大きく変動するおそれがある。
【０００６】
外乱推定値のこのような変動により、制御入力における外乱推定値にかかわる項が変動し、よって、モデルの出力とプラントの実出力との間に定常偏差を生じさせるおそれがある。このような定常偏差を抑制するには、モデルパラメータの変化量を小さくする必要があるが、これは、上記利点を損なうおそれがある。
【０００７】
したがって、モデルパラメータの最適値への収束時間を最小にしつつ、外乱推定値の変動に起因した定常偏差を抑制することができる制御装置が必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明の一つの側面によると、モデル化されたプラントを制御する制御装置が提供される。該モデル化されたプラントは、該プラントへの入力、該プラントからの出力、モデルパラメータ、および該プラントに印加される外乱を推定した値に基づくモデル式により表される。該モデル式は、該外乱推定値に少なくとも１つの該モデルパラメータが乗算された項を含む。制御装置は、モデルパラメータを同定するモデルパラメータ同定手段と、該モデル式に基づいて算出される該モデルの出力と、プラントの実際の出力との偏差が最小になるように、外乱推定値を算出する外乱推定値算出手段と、モデル式に基づいてプラントに印加すべき前記入力を算出し、該プラントを制御する制御手段と、を備える。外乱推定値に前記少なくとも１つのモデルパラメータが乗算された項を含む該モデル式に基づいてプラントへの入力を算出することにより、該プラントへの入力に、外乱推定値が、モデルパラメータで演算されることなく反映されるようにする。
【０００９】
この発明の一実施形態によると、モデル式に基づいて算出される該モデルの出力と、プラントの実際の出力との偏差が最小になるように、モデルパラメータを同定する。
【００１０】
この発明の他の実施形態によると、モデルパラメータは、プラントの状態に応じて予め決められた値を持つ少なくとも１つのスケジュールド・モデルパラメータを含む。制御装置は、さらに、該スケジュールド・モデルパラメータを記憶する記憶手段を備える。モデルパラメータ同定手段は、さらに、検出されたプラントの状態に基づいて記憶手段を参照し、該プラントの状態に応じたスケジュールド・モデルパラメータを抽出する。
【００１１】
この発明の他の実施形態によると、制御装置は、さらに、プラントの状態に応じて予め決められた値を持つ少なくとも１つのスケジュールド・モデルパラメータを記憶する記憶手段を備える。モデルパラメータ同定手段は、さらに、検出されたプラントの状態に基づいて記憶手段を参照し、該プラントの状態に応じたスケジュールド・モデルパラメータを抽出する。モデル式に基づいて算出される該モデルの出力と、プラントの実際の出力との偏差が最小になるように、抽出したスケジュールド・モデルパラメータを補正して、モデルパラメータを同定する。
【００１２】
この発明の他の実施形態によると、制御装置は、プラントの状態に応じて予め決められた値を持つ外乱推定値の基準値を記憶する記憶手段を備える。制御装置は、検出されたプラントの状態に基づいて該記憶手段を参照し、該プラントの状態に応じた外乱推定値の基準値を抽出する。該外乱推定値の基準値に基づいて、外乱推定値が算出される。
【００１３】
この発明の一実施形態では、プラントは、内燃機関のカムの位相を変更することができる可変位相機構である。他の実施形態では、プラントは、内燃機関のバルブのリフト量を変更することができる可変リフト機構である。さらに他の実施形態では、プラントは、内燃機関の圧縮比を変更することができる可変圧縮比機構である。
【発明の効果】
【００１４】
この発明によれば、外乱推定値にモデルパラメータが乗算された項をモデル式に含めることにより、該プラントへの入力に、外乱推定値が、モデルパラメータで演算されることなく反映されるので、モデルパラメータの変動が外乱推定値に影響することを回避することができる。したがって、外乱推定値の変動によって定常偏差が生じることを防止することができる。
【発明の実施するための最良の形態】
【００１５】
次に図面を参照してこの発明の実施の形態を説明する。図１は、この発明の実施形態に従う、内燃機関（以下、エンジンと呼ぶ）およびその制御装置の全体的な構成図である。
【００１６】
電子制御ユニット（以下、「ＥＣＵ」）という）１は、車両の各部から送られてくるデータを受け入れる入力インターフェース１ａ、車両の各部の制御を行うための演算を実行するＣＰＵ１ｂ、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を有するメモリ１ｃ、および車両の各部に制御信号を送る出力インターフェース１ｄを備えている。メモリ１ｃのＲＯＭには、車両の各部の制御を行うためのプログラムおよび各種のデータが格納されている。この発明に従う制御のためのプログラムは、該ＲＯＭに格納される。ＲＯＭは、ＥＰＲＯＭのような書き換え可能なＲＯＭでもよい。ＲＡＭには、ＣＰＵ１ｂによる演算のための作業領域が設けられる。車両の各部から送られてくるデータおよび車両の各部に送り出す制御信号は、ＲＡＭに一時的に記憶される。
【００１７】
エンジン２は、４気筒４サイクルのエンジンであり、図には、そのうちの一つの気筒が概略的に示されている。エンジン２は、吸気バルブ３を介して吸気管４に連結され、排気バルブ５を介して排気管６に連結されている。ＥＣＵ１からの制御信号に従って燃料を噴射する燃料噴射弁７が、吸気管４に設けられている。燃料室８には、ＥＣＵ１からの点火時期信号に従って火花を飛ばす点火プラグ９が設けられている。
【００１８】
エンジン２は、吸気管４から吸入される空気と、燃料噴射弁７から噴射される燃料との混合気を、燃焼室８に吸入し、該混合気を、点火プラグ９による火花により燃焼する。この燃焼により混合気の体積は増大し、ピストン１０を下方に押し下げる。ピストン１０の往復運動は、クランクシャフト１１の回転運動に変換される。
【００１９】
エンジン２には、クランク角センサ１７が設けられている。クランク角センサ１７は、クランクシャフト１１の回転に伴い、パルス信号であるＣＲＫ信号およびＴＤＣ信号をＥＣＵ１に出力する。
【００２０】
ＣＲＫ信号は、所定のクランク角で（たとえば、３０度ごとに）出力されるパルス信号である。ＥＣＵ１は、該ＣＲＫ信号に応じ、エンジン２の回転数ＮＥを算出する。ＴＤＣ信号は、ピストン１０のＴＤＣ位置（上死点）に関連したクランク角度で出力されるパルス信号である。
【００２１】
カム角センサ２２が、ＥＣＵ１に接続されている。カム角センサ２２は、吸気カムを介して吸気バルブ３に連結されたカムシャフト（図示せず）の回転に伴い、所定のカム角ごとに、パルス信号であるＣＡＭ信号をＥＣＵ１に出力する。
【００２２】
この実施例では、エンジンが４気筒であり、それぞれの気筒についてＴＤＣ信号が送出される。したがって、ＴＤＣ信号は、クランクシャフト１１が９０度回転するたびに得られる。一方、ＣＡＭ信号を、カムシャフトが９０度回転するたびに取得することができる。ＥＣＵ１は、該ＴＤＣ信号の受信に応じて、該ＴＤＣ信号に対する、該カムシャフトの９０度回転の度に取得したＣＡＭ信号との位相差、すなわちカムシャフトのクランクシャフト１１に対する実際の位相ＣＡＩＮを算出する。
【００２３】
エンジン水温（ＴＷ）センサ２３は、エンジン２のシリンダブロックの冷却水が充満した気筒周壁（図示せず）に取り付けられ、エンジン冷却水の温度ＴＷを検出し、それをＥＣＵ１に送る。
【００２４】
アクセルペダル開度（ＡＰ）センサ２４が、ＥＣＵ１に接続されている。アクセルペダル開度センサ２４は、アクセルペダルの開度を検出し、それをＥＣＵ１に送る。
【００２５】
可変位相機構（ＶＴＣと呼ばれる）２７は、ＥＣＵ１からの制御信号に従って、吸気バルブ３の開閉タイミングを変更することができる機構である。可変位相機構２７は、任意の既知の手法により実現されることができる。当然ながら、排気バルブ５の位相をも変更することができるように可変位相機構２７を構成することができる。この実施例で使用される可変位相機構２７の一例は、図２を参照して後述される。
【００２６】
ＥＣＵ１に向けて送られた信号は入力インターフェース１ａに渡され、アナログ−デジタル変換される。ＣＰＵ１ｂは、変換されたデジタル信号を、メモリ１ｃに格納されているプログラムに従って処理し、車両のアクチュエータに送るための制御信号を作り出す。出力インターフェース１ｄは、これらの制御信号を、燃料噴射弁７、点火プラグ９、可変位相機構２７、およびその他の機械要素のアクチュエータに送る。
【００２７】
図２は、この発明の一実施例に従う、可変位相機構２７を示す。図２の（ａ）は可変位相機構２７の側面図を示す。可変位相機構２７は、遊星歯車機構３１および電磁ブレーキ機構３２を備える。図２の（ｂ）は、遊星歯車機構３１の正面図を示し、図２の（ｃ）は、電磁ブレーキ機構３２の正面図を示す。
【００２８】
遊星歯車機構３１は、カムシャフト３０に連結されるリングギヤ４１、スプロケット３３（これは、クランクシャフト１１にチェーン等を介して連結され、クランクシャフト１１からの回転力が伝達される）に連結されるキャリア４２、および電磁ブレーキ機構３２に連結されるサンギヤ４３を備える。複数のプラネタリギヤ４４が、キャリア４２に回転可能なように支持されており、リングギヤ４１およびサンギヤ４３と噛合されている。
【００２９】
電磁ブレーキ機構３２は、永久磁石５１、電磁石５２、およびリターンスプリング３４を備える。永久磁石５１は、図では点の網掛け領域に示されており、Ｓ極とＮ極が交互に並ぶよう配置されている。永久磁石５１は、接続部材を介してサンギヤ４３に連結されている。永久磁石５１の外側に、電磁石５２が、図では縦線の網掛け領域に示されるように配置されている。電磁石５２には、アクチュエータ（図示せず）が連結されており、電磁石５２への通電を制御することにより、電磁石５２の磁性をＮとＳの間で切り換えることができる。リターンスプリング３４は、サンギヤ４３への接続部材とキャリア４２への接続部材との間に連結されている。
【００３０】
アクチュエータにより電磁石５２への通電がオフされているとき、スプロケット３３の回転に従って矢印６１の方向にキャリア４２が回転すると、該キャリア４２の回転に従ってリングギヤ４１が矢印６２の方向に回転し、これによりカムシャフト３０が回転する。サンギヤ４３は、矢印６３に示される方向にフリーに回転している。この状態では、カムの位相は、スプロケットに対して最遅角になっている。
【００３１】
電磁石の５２ａおよび５２ｂの部分がＮ極になり、５２ｃおよび５２ｄ部分がＳ極になるように、アクチュエータによって電磁石５２を通電すると、永久磁石５１のＮおよびＳ極部分が、電磁石のＳおよびＮ極部分にそれぞれ吸引される。その結果、サンギヤ４３の接続部材に、リターンスプリング３４の付勢力に抗するように、ブレーキ（制動）力６５がかかる。
【００３２】
キャリア４２の回転速度は、スプロケット３３の回転速度により拘束されている。ブレーキ力６５により、サンギヤ４３の、キャリア４２に対する相対回転速度が大きくなる。プラネタリギヤの作動原理により、キャリア４２に対するサンギヤ４３の相対回転速度が増すと、キャリア４２に対するリングギヤ４１の相対回転速度が増す。すなわち、カムシャフト３０の、スプロケット３３に対する相対回転速度が大きくなる。その結果、カムシャフト３０の回転は、スプロケット３３に対して進角方向に変位する。
【００３３】
こうして、電磁石５２への通電量でサンギヤ４３へのブレーキ力６５を制御することにより、カムシャフト３０の位相を所望の値に制御することができる。アクチュエータは、ＥＣＵ１から目標位相を受け取り、該目標位相を達成するよう電磁石への通電量を制御する。
【００３４】
従来の制御手法の一例
この発明の理解を深めるため、従来の制御手法に従って、プラントへの制御入力を算出する手法について説明する。
【００３５】
図３は、従来技術に従う、プラントを制御する装置の一例のブロック図である。ここでは、プラント１０１は、たとえば図２に示される可変位相機構２７であり、可変位相機構２７への制御入力Ｕcainは、電磁石５２を通電するための制御信号である。制御出力は、前述した実位相ＣＡＩＮである。プラント１０１は、式（１）のようなモデル式で表されることができる。ｋは、制御サイクルを示す。
【数１】
2006065733.tif 000003
【００３６】
ａ１、ａ２、ｂ１およびｂ２は、モデルパラメータである。プラント１０１には、外乱が印加されることがある。該外乱をｃ１で表すと、式（１）のモデル式は、式（２）のように表される。ｃ１は、外乱推定値と呼ばれる。
【数２】
2006065733.tif 000004
【００３７】
エンジンの運転状態に応じたモデルパラメータが、テーブルまたはマップとしてＥＣＵ１のメモリ１ｃに予め記憶されている。該マップの一例を、図４の（ａ）に示す。スケジューラ１０２は、検出されたエンジン回転数ＮＥに基づいて該マップを参照し、該回転数ＮＥに応じたスケジュールド・モデルパラメータa1sc_map, a2sc_map, b1sc_mapおよびb2sc_mapを抽出する。式（１−１）および（１−２）に示すように、スケジューラ１０２は、抽出したスケジュールド・モデルパラメータa1sc_mapおよびa2sc_mapを、それぞれ、モデルパラメータａ１およびａ２に代入する。スケジューラ１０２は、さらに、検出された位相ＣＡＩＮに基づいて、図４の（ｂ）に示すようなマップを参照し、ゲインＫｂｓｃを抽出する。モデルパラメータｂ１およびｂ２については、スケジュールド・モデルパラメータb1sc_mapおよびb2sc_mapに該ゲインＫｂｓｃを乗算することにより算出する（式（１−３）および（１−４））。このように、モデルパラメータをマップにスケジュールすることにより、モデルパラメータを速やかに同定することができる。
【数３】
2006065733.tif 000005
【００３８】
適応外乱オブザーバ１０３は、外乱推定値ｃ１を逐次的に算出する。この例では、外乱推定値ｃ１の算出に、逐次型最小二乗法を用いる。算出式を、式（１−１１）〜（１−１５）に示す。
【数４】
2006065733.tif 000006
【００３９】
Ｐｄｏｖは、同定ゲインであり、予め決められた値を持つ。ｅ＿ｄｏｖは、実位相の現在値ＣＡＩＮ（ｋ）と、モデル式（２）に基づいて算出される位相の推定値ＣＡＩＮ＿ｈａｔ（ｋ）との偏差を示す。すなわち、ｅ＿ｄｏｖは、プラントの実出力とモデルの出力との偏差を示す。適応外乱オブザーバ１０３は、逐次型最小二乗法を用い、該偏差ｅ＿ｄｏｖが最小になるよう外乱推定値ｃ１を求める。最小二乗法は既知の手法であるので、詳細な説明は省略する。
【００４０】
コントローラ１０４は、モデルパラメータａ１、ａ２、ｂ１およびｂ２、および外乱推定値ｃ１が代入されたモデル式（２）に基づいて、制御入力Ｕｃａｉｎを算出する。この例では、制御入力の算出に、２自由度応答指定型制御を用いる。算出式を、式（１−２１）〜（１−２６）に示す。
【数５】
2006065733.tif 000007
【００４１】
応答指定型制御は、外乱が印加された時の制御量（この例では、実位相）の目標値への収束速度および収束挙動を指定することができる制御である。２自由度応答指定型制御は、応答指定型制御を発展させた形態を持ち、該制御量の収束速度だけでなく、該制御量の目標値に対する追従速度を、個別に指定することができる。
【００４２】
上記の式について説明すると、目標値応答指定パラメータＰＯＬＥ＿ｆを用いて、目標値ＣＡＩＮ＿ｃｍｄに一次遅れフィルタ（ローパスフィルタ）を適用することにより、新たな目標値ＣＡＩＮ＿ｃｍｄ＿ｆを算出する（式（１−２６））。目標値応答指定パラメータＰＯＬＥ＿ｆは、制御量の目標値に対する追従速度を規定しており、好ましくは−１＜POLE_f＜０を満たすよう設定される。目標値応答指定パラメータＰＯＬＥ＿ｆの値により、目標値ＣＡＩＮ＿ｃｍｄ＿ｆの軌道が規定される。目標値をどのような軌道に設定するかにより、制御量の目標値への追従速度を制御することが可能となる。
【００４３】
さらに、コントローラ１０４は、切り換え関数σを定義する（式（１−２４））。Ｅｃａｉｎは、実位相ＣＡＩＮと目標値ＣＡＩＮ＿ｃｍｄ＿ｆとの偏差である（式（１−２５））。切り換え関数σは、該偏差Ｅｃａｉｎの収束挙動を規定する。ＰＯＬＥは、外乱抑制のための応答指定パラメータであり、外乱が印加された時の偏差Ｅｃａｉｎの収束速度を規定する。該応答指定パラメータＰＯＬＥは、好ましくは-1<POLE<0を満たすよう設定される。
【００４４】
ここで、切換関数σと応答指定パラメータＰＯＬＥについて説明する。２自由度応答指定型制御では、切り換え関数σがゼロとなるように制御入力Ｕcainが決定される。
【数６】
2006065733.tif 000008
【００４５】
式（１−２７）は、入力の無い一次遅れ系を示す。すなわち、２自由度応答指定型制御は、制御量Ｅｃａｉｎを、式（１−２７）に示される一次遅れ系に拘束するよう制御する。
【００４６】
図５の（ａ）は、縦軸にＥｃａｉｎ(k)および横軸にＥｃａｉｎ(k-1)を有する位相平面を示す。位相平面には、式（１−２７）によって表現される切り換え線７１が示されている。点７２を状態量（Ｅcain(k-1), Ｅcain(k)）の初期値と仮定すると、２自由度応答指定型制御は、該状態量を、切り換え線７１上に載せて該切り換え線７１上に拘束させる。こうして、状態量が入力の無い一次遅れ系に拘束されるので、時間の経過とともに、状態量は、位相平面の原点（すなわち、Ｅcain(k), Ｅcain(k-1)=0）に自動的に収束する。状態量を切り換え線７１上に拘束することにより、外乱の影響を受けることなく、状態量を原点に収束させることができる。
【００４７】
図５の（ｂ）の参照番号７３、７４および７５は、外乱抑制のための応答指定パラメータＰＯＬＥが、それぞれ、−１、−０．８、−０．５の場合の偏差Ｅｃａｉｎの収束速度を示す。応答指定パラメータＰＯＬＥの絶対値が小さくなるにつれ、偏差Ｅｃａｉｎの収束速度は速くなる。
【００４８】
式（１−２２）で表される等価制御入力Ｕeqは、状態量を切り換え線上に拘束するよう動作する。したがって、式（１−２８）を満たす必要がある。
【数７】
2006065733.tif 000009
【００４９】
式（１−２８）と上記のモデル式（２）に基づき、等価制御入力Ｕeqは、式（１−２２）のように求められる。
【００５０】
コントローラ１０４は、さらに、到達則入力Ｕrchを算出する（式（１−２３））。到達則入力Ｕrchは、状態量を切り換え線７１上に載せるための入力である。Ｋrchは、フィードバックゲインを示す。フィードバックゲインＫrchの値は、制御量の安定性および速応性等を考慮して、シミュレーション等を介して予め同定される。
【００５１】
コントローラ１０４は、等価制御入力Ｕeqと到達則入力Ｕrchを加算し、制御入力Ｕcainを算出する（式（１−２１））。制御入力Ｕcainが、プラント１０１に印加される。
【００５２】
図６は、図３に示す制御装置によってプラントを制御した場合の各パラメータの挙動を示す。時間ｔ１〜ｔ２にかけて、エンジン回転数ＮＥが増大している。該エンジン回転数ＮＥの増大に応じて、モデルパラメータｂ１も増大する。制御入力ＵｅｑおよびＵｒｃｈを表す式（１−２２）および（１−２３）において、モデルパラメータｂ１が分母で使用されている。モデルパラメータｂ１の増大により、制御入力Ｕｃａｉｎは減少し、結果として定常偏差が生じる。外乱推定値ｃ１が該定常偏差を補償すべきであるが、外乱推定値ｃ１をモデルパラメータｂ１で除算した値が制御入力Ｕｃａｉｎに反映されるにすぎないので（式（１−２２）参照）、該定常偏差を補償しきれず、結果として、定常偏差が増大している。このように、外乱推定値ｃ１をモデルパラメータｂ１で除算した値（ｃ１／ｂ１）が制御入力Ｕｃａｉｎに反映されるために、プラントの状態変化によって生じる定常偏差を、外乱推定値ｃ１によって補償することができないおそれがある。本願発明は、このような定常偏差を抑制することを目的とする。
【実施例１】
【００５３】
本願発明の第１の実施例を説明しつつ、本願発明の原理を説明する。第１の実施例に従う制御装置の構成は、図３に示されるものと同様である。従来と異なる点は、適応外乱オブザーバ１０３により実行される外乱推定値ｃ１の演算手法およびコントローラ１０４により実行される等価制御入力Ｕｅｑの算出手法である。この点について、述べる。
【００５４】
上記の定常偏差の発生は、制御入力Ｕｃａｉｎに、外乱推定値ｃ１をモデルパラメータｂ１で除算した値が反映されていることに起因する。すなわち、外乱推定値ｃ１が、直接制御入力Ｕｃａｉｎに反映されず、モデルパラメータｂ１の影響を受けた状態で制御入力Ｕｃａｉｎに反映されることに起因する。
【００５５】
外乱推定値ｃ１へのモデルパラメータｂ１の影響を除去するため、モデル式（２）を、以下の式（３）ように再定義する。
【数８】
2006065733.tif 000010
【００５６】
式（２）との違いは、モデル式が、外乱推定値ｃ１にモデルパラメータｂ１を乗算した項を含む点である。このモデル式に基づいて等価制御入力Ｕｅｑを算出する。該算出は、前述したのと同様の手法で実行することができる。
【数９】
2006065733.tif 000011
【００５７】
こうして算出された等価制御入力Ｕｅｑを参照すると、外乱推定値ｃ１が、モデルパラメータｂ１により演算されることなく、すなわちモデルパラメータｂ１の影響を受けることなく、制御入力Ｕｃａｉｎに直接反映されていることがわかる。プラントの状態変化に応じてモデルパラメータｂ１が急変した場合であっても、外乱推定値ｃ１は、該モデルパラメータｂ１の変動の影響を受けない。外乱推定値ｃ１は、定常偏差を最小にするような値に算出されるが、該定常偏差を最小にするような値が制御入力に直接反映されるので、定常偏差を速やかに補償することができる。
【００５８】
モデル式が変更されたので、図３に示す適応外乱オブザーバ１０３の算出式は、以下のように変更される。
【数１０】
2006065733.tif 000012
【００５９】
適応外乱オブザーバ１０３は、モデル式（３）に基づくモデルの出力ＣＡＩＮ＿ｈａｔと、プラントの実出力ＣＡＩＮとの偏差が最小になるように、外乱推定値ｃ１を算出する。算出は、前述したように、逐次型最小二乗法に基づいて行うことができる。
【００６０】
簡単に述べると、ｅ＿ｄｏｖは、(CAIN(k)-a1(k)・CAIN(k-1)-a2(k)・CAIN(k-2)-b1(k)・Ucain(k-1)-b2(k)・Ucain(k-2)-b1(k)・c1(k-1))と表されるので、該偏差ｅ＿ｄｏｖを最小にする外乱推定値ｃ１を求めるためには、(CAIN(k)-a1(k)・CAIN(k-1)-a2(k)・CAIN(k-2)-b1(k)・Ucain(k-1)-b2(k)・Ucain(k-2))と(b1(k)・c1(k-1))との偏差が最小になる外乱推定値ｃ１を求めればよい。この偏差に逐次型最小二乗法を適用することにより、外乱推定値ｃ１を求める式（１−４１）を導出することができる。
【００６１】
従来の適応オブザーバの算出式（１−１３）〜（１−１５）と比較して明らかなように、モデルの出力ＣＡＩＮ＿ｈａｔにおいて、外乱推定値ｃ１にモデルパラメータｂ１が乗算されている（式（１−４３）〜（１−４５））。また、外乱推定値ｃ１を算出する式（１−４１）において、偏差ｅ＿ｄｏｖの乗算係数がｂ１を用いて算出されている。したがって、モデルパラメータｂ１が変化すると、該変化が、偏差ｅ＿ｄｏｖおよび該偏差ｅ＿ｄｏｖに係わる項に反映される。これにより、外乱推定値ｃ１の最適値への収束速度を速くすることができ、よって、モデルパラメータｂ１の変動によって生じうる定常偏差を速やかに収束させることができる。
【００６２】
図７は、本願発明の第１の実施例に従う制御装置によってプラントを制御した場合の各パラメータの挙動を示す。図５と同様に、時間ｔ１〜ｔ２にかけてエンジン回転数ＮＥが増大するにつれ、モデルパラメータｂ１も増大する。該モデルパラメータｂ１の変化は、外乱推定値ｃ１には影響しない。モデルパラメータｂ１の変動により生じるおそれのある定常偏差は、外乱推定値ｃ１によって速やかに補償され、結果として定常偏差は、増大することなく抑制されている。
【００６３】
このように、外乱推定値ｃ１が、制御入力においてモデルパラメータｂ１によって影響されない（演算されない）ようにすることにより、モデルパラメータの変動によって生じるおそれのある定常偏差を、速やかに収束させることができる。
【００６４】
この実施例では、応答指定型制御を用いている。代替的に、他の制御を用いて、プラントの制御量を目標値に収束させることができる。他の制御を用いる場合であっても、外乱推定値が、モデルパラメータによって演算（加減算および乗除算等を含む）されることなく、プラントへの制御入力に直接反映されるようにすることは、本願発明の範囲内である点に注意されたい。
【００６５】
上記の本願発明の原理は、様々な実施例に適用可能である。以下に、いくつかの実施例について説明する。以下の実施例において、プラントのモデルは、式（３）に基づいている。
【実施例２】
【００６６】
図８は、本願発明の第２の実施例に従う制御装置のブロック図である。エンジンの運転状態に応じたモデルパラメータが、テーブルまたはマップとしてＥＣＵ１のメモリ１ｃに記憶されている。該マップの一例を、図９の（ａ）に示す。スケジューラ１１２は、検出されたエンジン回転数ＮＥに基づいて該マップを参照し、該回転数ＮＥに応じたスケジュールド・モデルパラメータa1sc_map, a2sc_map, b1sc_map、b2sc_mapおよびc1sc_mapを抽出する。式（２−１）および（２−２）に示すように、スケジューラ１１２は、抽出したスケジュールド・モデルパラメータa1sc_mapおよびa2sc_mapを、それぞれ、モデルパラメータ基準値ａ１ｓｃおよびａ２ｓｃに代入する。スケジューラ１１２は、さらに、検出された位相ＣＡＩＮに基づいて、図９の（ｂ）に示すようなマップを参照し、ゲインＫｂｓｃを抽出する。モデルパラメータ基準値ｂ１ｓｃおよびｂ２ｓｃおよび外乱推定値の基準値ｃ１ｓｃについては、スケジュールド・モデルパラメータb1sc_map、b2sc_mapおよびc1sc_mapに該ゲインＫｂｓｃを乗算することにより算出する（式（２−３）〜（２−５））。
【数１１】
2006065733.tif 000013
【００６７】
オンボード同定器１１３は、モデルの出力とプラントの実出力との偏差が収束するように、モデルパラメータ基準値ａ１ｓｃ、ａ２ｓｃ、ｂ１ｓｃおよびｂ２ｓｃを補正して、モデルパラメータａ１、ａ２、ｂ１およびｂ２を逐次的に同定する。さらに、モデルの出力とプラントの実出力との偏差が収束するように、外乱推定値の基準値ｃ１ｓｃを補正して、外乱推定値ｃ１を逐次的に同定する。
【００６８】
オンボード同定器により、プラントの動特性が、経年変化等でモデルから離間した場合でも、該プラントを良好に制御することができる。さらに、スケジュールド・モデルパラメータに基づいてモデルパラメータを同定することにより、モデルパラメータを速やかに同定することができる。
【００６９】
この実施例では、該同定は、逐次型最小二乗法を用いて行う。同定器により実行される算出式を、以下に示す。
【数１２】
2006065733.tif 000014
【００７０】
この実施例では、オンボード同定器１１３は、ドリフトを抑制するため、δ修正法を用いてモデルパラメータａ１、ａ２、ｂ１、ｂ２および外乱推定値ｃ１を同定する。δ修正法については、本願の出願人による、特許第３３０４８４５号公報に詳細が記載されている。ここでは簡単に、δ修正法について説明する。
【００７１】
δ修正法に従う逐次型同定アルゴリズムは、式（２−１１）のように表される。モデルパラメータベクトルθ（ｋ）は、その基準値θｂａｓｅ（ｋ）と、その更新成分ｄθ（ｋ）との和で表される。δは、忘却係数ベクトルである。好ましくは、忘却係数ベクトルδの各要素δ１、、、、のうちの１つは値１に設定し、他の要素については、ゼロより大きく１より小さい値に設定する。
【００７２】
δ修正法によると、同定誤差ｅ＿ｉｄ（ｋ）が収束するように、更新成分ｄθが算出される（式（２−１２）、（２−１４））。ゲインＫＰは、ゲインであり、逐次的に算出される（式（２−１３））。
【００７３】
δ修正法を用いれば、更新成分の過去値に、ゼロより大きくかつ１より小さい忘却係数が乗算されるので、プラントの定常状態が継続したとき、モデルパラメータの基準値に更新成分を加算する処理を繰り返しても、モデルパラメータベクトルθを、基準値θ＿ｂａｓｅ近傍で安定させることができる。
【００７４】
モデルの出力ＣＡＩＮ＿ｈａｔに、（ｂ１×ｃ１）が含まれることに注意されたい（式（２−１５）〜（２−１７））。これは、前述の式（３）のように、外乱推定値ｃ１にモデルパラメータｂ１を乗算した項を含むように、モデル式を再定義したためである。
【００７５】
この実施例では、モデルパラメータと同様に、外乱推定値の基準値を予めスケジュールしている。該基準値ｃ１ｓｃを用いることにより、モデルパラメータの変化に同期するように、外乱推定値を変化させることができる。したがって、モデルパラメータの変化によって生じるおそれのある定常偏差をより迅速に抑制することができるように、外乱推定値ｃ１を算出することができる。
【００７６】
コントローラ１１４は、前述した２自由度応答指定型制御を用いて、制御入力Ｕｃａｉｎを算出する。算出する手法は、第１の実施例と同様である。第１の実施例と異なる点は、オンボード同定器１１３により同定されたモデルパラメータａ１、ａ２、ｂ１およびｂ２および外乱推定値ｃ１を用いて、制御入力Ｕｃａｉｎを算出する点である。算出式を以下に示す。
【数１３】
2006065733.tif 000015
【００７７】
等価制御入力Ｕｅｑにおいて、外乱推定値ｃ１がモデルパラメータｂ１によって除算されていない点に注意されたい（式（２−２２））。こうして、プラントの状態変化によってモデルパラメータｂ１が急変した場合でも、外乱推定値ｃ１は該モデルパラメータｂ１の影響を受けない。外乱推定値ｃ１が直接制御入力Ｕｃａｉｎに反映されるので、該プラントの状態変化により生じるおそれのある定常偏差を、外乱推定値ｃ１が速やかに補償することができる。
【実施例３】
【００７８】
図１０は、本願発明の第３の実施例に従う制御装置のブロック図である。エンジンの運転状態に応じたモデルパラメータが、テーブルまたはマップとしてＥＣＵ１のメモリ１ｃに記憶されている。該マップは、たとえば図９の（ａ）に示されるものを用いることができる。スケジューラ１２２は、検出されたエンジン回転数ＮＥに基づいて該マップを参照し、該回転数ＮＥに応じたスケジュールド・モデルパラメータa1sc_map, a2sc_map, b1sc_map、b2sc_mapおよびc1sc_mapを抽出する。式（３−１）および（３−２）に示すように、スケジューラ１２２は、抽出したスケジュールド・モデルパラメータa1sc_mapおよびa2sc_mapを、それぞれ、モデルパラメータａ１およびａ２に代入する。スケジューラ１２２は、さらに、検出された位相ＣＡＩＮに基づいて、図９の（ｂ）に示すようなマップを参照し、ゲインＫｂｓｃを抽出する。モデルパラメータの基準値ｂ１ｓｃおよびｂ２ｓｃおよび外乱推定値の基準値ｃ１ｓｃについては、スケジュールド・モデルパラメータb1sc_map、b2sc_mapおよびc1sc_mapに該ゲインＫｂｓｃを乗算することにより算出する（式（３−３）〜（３−５））。
【数１４】
2006065733.tif 000016
【００７９】
この実施例に従う制御装置は、一部のモデルパラメータを逐次的に同定する部分モデルパラメータ同定器１２３が設けられる。この例では、部分モデルパラメータ同定器１２３は、モデルパラメータｂ１およびｂ２と外乱推定値ｃ１を逐次的に同定する。モデルパラメータａ１およびａ２については、スケジューラ１２２によりマップから抽出されたスケジュールド・モデルパラメータa1sc_mapおよびa2sc_mapが用いられる。
【００８０】
部分モデルパラメータ同定器１２３により実施される部分同定手法について説明する。モデルパラメータを部分的に同定するために、まず、仮想プラントを構成する。仮想プラントを構成する手法について説明する。
【００８１】
式（３）を、１ステップだけ過去にシフトし（式（４））、該シフトした式に、今回のサイクルで同定するモデルパラメータb1(k)、b2(k)、およびc1(k)を代入し（式（５））、該同定するモデルパラメータを右辺に集める（式（６））。
【数１５】
2006065733.tif 000017
【００８２】
ここで、式（６）の左辺をＷ（ｋ）、右辺をＷ＿ｈａｔ（ｋ）と定義する。
【数１６】
2006065733.tif 000018
【００８３】
式（７）で示されるＷ（ｋ）は、図１１に示されるような仮想プラント８１の出力と考えることができる。仮想プラント８１の出力は、実際の制御出力ＣＡＩＮから、制御出力ＣＡＩＮを遅延素子８２により遅延した値ＣＡＩＮ（ｋ−１）にモデルパラメータａ１を乗算することにより得られる値と、該遅延した値ＣＡＩＮ（ｋ−１）を遅延素子８４により遅延した値ＣＡＩＮ（ｋ−２）にモデルパラメータａ２を乗算することにより得られる値とを、減算することにより得られる。式（８）は、該仮想プラント８１のモデル式と考えることができる。モデル化誤差がなければ、仮想プラント８１の出力Ｗ（ｋ）は、該仮想プラント８１のモデルの出力Ｗ＿ｈａｔ（ｋ）に一致する。
【００８４】
部分モデルパラメータ同定器１２３は、仮想プラント８１のモデル式（８）に現れるモデルパラメータｂ１、ｂ２およびｃ１を、逐次型最小二乗法を用いて同定する。この算出式を、以下に示す。
【数１７】
2006065733.tif 000019
【００８５】
モデルパラメータベクトルθ（ｋ）は、モデル化誤差ｅ＿ｉｄ（ｋ）がなくなるように、すなわち仮想プラントの実出力Ｗ（ｋ）が該仮想プラントのモデルの出力Ｗ＿ｈａｔ（ｋ）に収束するように算出される（式（３−１１）および（３−１２））。Pは、同定ゲインであり、予め決められた値を持つ。
【００８６】
同定手法は、第２の実施例と同様であり、δ修正法に基づいている。第１および第２の実施例と同様に、仮想プラントのモデルの出力Ｗ＿ｈａｔに、（ｂ１×ｃ１）が含まれることに注意されたい（式（３−１６）〜（３−１８））。これは、前述した式（３）のように、外乱推定値ｃ１にモデルパラメータｂ１を乗算した項を含むように、モデル式を再定義したためである。
【００８７】
こうして、すべてのモデルパラメータではなく、一部のモデルパラメータを逐次的に同定することにより、同定に要する時間を短縮することができる。代替的に、他のモデルパラメータを同定するようにしてもよい。たとえば、部分モデルパラメータ同定器１２３を、モデルパラメータａ１およびａ２のみを同定するよう構成してもよい。
【００８８】
この実施例においても、第２の実施例と同様に、外乱推定値の基準値ｃ１ｓｃを用いており、これにより、外乱推定値ｃ１の最適値への収束時間を短縮することができる。
【００８９】
コントローラ１２４は、前述した２自由度応答指定型制御を用いて、制御入力Ｕｃａｉｎを算出する。算出する手法は、第１および第２の実施例と同様である。これらの実施例と異なる点は、部分モデルパラメータ同定器１２３により同定されたモデルパラメータｂ１およびｂ２および外乱推定値ｃ１と、スケジューラ１２２により設定されたモデルパラメータａ１およびａ２を用いて、制御入力Ｕｃａｉｎを算出する点である。算出式を以下に示す。
【数１８】
2006065733.tif 000020
【００９０】
等価制御入力Ｕｅｑにおいて、外乱推定値ｃ１がモデルパラメータｂ１によって除算されていない点に注意されたい（式（３−３２））。こうして、プラントの状態変化によってモデルパラメータｂ１が急変した場合でも、外乱推定値ｃ１は該モデルパラメータｂ１の影響を受けない。外乱推定値ｃ１が直接制御入力Ｕｃａｉｎに反映されるので、該プラントの状態変化により生じるおそれのある定常偏差を、外乱推定値ｃ１が速やかに補償することができる。
【実施例４】
【００９１】
図１２は、本願発明の第４の実施例に従う制御装置のブロック図である。第１の実施例と異なる点は、適応外乱オブザーバ１３３が、外乱推定値の基準値ｃ１ｓｃに基づき、δ修正法を用いて外乱推定値ｃ１を算出する点である。
【００９２】
エンジンの運転状態に応じた外乱推定値の基準値ｃ１ｓｃが、テーブルまたはマップとしてＥＣＵ１のメモリ１ｃに記憶されている。該マップは、たとえば図９の（ａ）に示されるものを用いることができる。スケジューラ１３２は、検出されたエンジン回転数ＮＥに基づいて該マップを参照し、該回転数ＮＥに応じたスケジュールド・モデルパラメータa1sc_map, a2sc_map, b1sc_map、b2sc_mapおよびc1sc_mapを抽出する。式（４−１）および（４−２）に示すように、スケジューラ１３２は、抽出したスケジュールド・モデルパラメータa1sc_mapおよびa2sc_mapを、それぞれ、モデルパラメータａ１およびａ２に代入する。スケジューラ１３２は、さらに、検出された位相ＣＡＩＮに基づいて、図９の（ｂ）に示すようなマップを参照し、ゲインＫｂｓｃを抽出する。スケジューラ１３２は、抽出したスケジュールド・モデルパラメータb1sc_mapおよびb2sc_mapにゲインＫｂｓｃを乗算して、それぞれ、モデルパラメータｂ１およびｂ２を算出する（式（４−３）〜（４−４））。さらに、外乱推定値の基準値ｃ１ｓｃを、スケジュールド・モデルパラメータc1sc_mapに該ゲインＫｂｓｃを乗算することにより算出する（式（４−５））。
【数１９】
2006065733.tif 000021
【００９３】
適応外乱オブザーバ１３３は、δ修正法を用いて、外乱推定値ｃ１を算出する。算出式を、以下に示す。忘却係数δは、０＜δ≦１であることができる。
【数２０】
2006065733.tif 000022
【００９４】
上記の実施例と同様に、モデルの出力ＣＡＩＮ＿ｈａｔに、（ｂ１×ｃ１）が含まれることに注意されたい（式（４−１５）〜（４−１７））。これは、前述した式（３）に示すように、外乱推定値ｃ１にモデルパラメータｂ１を乗算した項を含むように、モデル式を再定義したためである。
【００９５】
コントローラ１３４は、前述した２自由度応答指定型制御を用いて、制御入力Ｕｃａｉｎを算出する。算出する手法は、上記の実施例と同様である。算出式を以下に示す。
【数２１】
2006065733.tif 000023
【００９６】
等価制御入力Ｕｅｑにおいて、外乱推定値ｃ１がモデルパラメータｂ１によって除算されていない点に注意されたい（式（４−３２））。こうして、プラントの状態変化によってモデルパラメータｂ１が急変した場合でも、外乱推定値ｃ１は該モデルパラメータｂ１の影響を受けない。外乱推定値ｃ１が直接制御入力Ｕｃａｉｎに反映されるので、該プラントの状態変化により生じるおそれのある定常偏差を、外乱推定値ｃ１が速やかに補償することができる。
【実施例５】
【００９７】
本願発明は、他のプラントにも適用されることができる。一例では、バルブのリフト量を可変に変更することができる可変リフト機構をプラントとすることができる。可変リフト機構は、既知の任意の機構により実現することができる。
【００９８】
可変リフト機構のモデル式を、以下のように表すことができる。ＬＩＦＴは、バルブの実リフト量を示し、既知のセンサを用いて検出されることができる。Ｕｌｉｆｔは、可変リフト機構への制御入力である。
【数２２】
2006065733.tif 000024
【００９９】
図１３は、可変リフト機構を制御する制御装置のブロック図を示す。この制御装置の形態は、第１の実施例（図３）に基づいており、スケジューラ１４２、適応外乱オブザーバ１４３およびコントローラ１４４は、第1の実施例と同様の手法で演算を行う。
【０１００】
スケジューラ１４２によって、エンジンの運転状態に応じたスケジュールド・モデルパラメータがマップから抽出される。該マップの一例を図１４の（ａ）および（ｂ）に示す。
【０１０１】
スケジューラ１４２は、検出されたエンジン回転数ＮＥおよび実リフト量ＬＩＦＴに基づいてこれらのマップを参照し、式（５−１）から（５−５）に示すようにモデルパラメータａ１〜ｂ２を求める。
【数２３】
2006065733.tif 000025
【０１０２】
適応外乱オブザーバ１４３による算出式を、（５−１１）〜（５−１５）に示す。
【数２４】
2006065733.tif 000026
【０１０３】
コントローラ１４４により実施される算出式を、式（５−２１）〜（５−２６）に示す。
【数２５】
2006065733.tif 000027
【実施例６】
【０１０４】
一例では、気筒内の圧縮比を可変に変更することができる可変圧縮比機構をプラントとすることができる。可変圧縮比機構は、既知の任意の機構により実現することができる。
【０１０５】
可変圧縮比機構のモデル式を、以下のように表すことができる。Ｃｒは、実圧縮比を示し、既知のセンサを用いて検出されることができる。Ｕｃｒは、可変圧縮比機構への制御入力である。
【数２６】
2006065733.tif 000028
【０１０６】
図１５は、可変圧縮比機構を制御する制御装置のブロック図を示す。この制御装置の形態は、第２の実施例（図８）に基づいており、スケジューラ１５２、オンボード同定器１５３およびコントローラ１５４は、第２の実施例と同様の手法で演算を行う。
【０１０７】
スケジューラ１５２によって、エンジンの運転状態に応じたスケジュールド・モデルパラメータがマップから抽出される。該マップの一例を図１５の（ａ）および（ｂ）に示す。
【０１０８】
スケジューラ１５２は、検出された実リフト量ＬＩＦＴおよび実位相ＣＡＩＮに基づいてこれらのマップを参照し、式（６−１）から（６−５）に示すようにモデルパラメータの基準値および外乱推定値の基準値を求める。なお、圧縮比機構は、エンジン回転数による動特性変化よりも、エンジン負荷に応じた動特性変化が大きいので、該モデルパラメータの基準値および外乱推定値の基準値は、実リフト量と実位相に応じてスケジュールされている。
【数２７】
2006065733.tif 000029
【０１０９】
オンボード同定器１５３による算出式を、（６−１１）〜（６−２０）に示す。
【数２８】
2006065733.tif 000030
【０１１０】
コントローラ１５４により実施される算出式を、式（６−２１）〜（６−２６）に示す。
【数２９】
2006065733.tif 000031
【０１１１】
上述した第１〜第４の実施例では、スケジュールド・モデルパラメータを用いてモデルパラメータを同定している。しかしながら、本発明は、スケジュールド・モデルパラメータを用いることなく、モデルパラメータを逐次的に同定するオンボード同定器が設けられる形態についても適用可能である。この場合、外乱推定値は、該オンボード同定器によって逐次的に同定されることができる。このような形態において、モデルパラメータと外乱推定値の同定速度が異なることがあっても、本願発明によれば、外乱推定値を、モデルパラメータの変動の影響を回避するよう算出することができるので、定常偏差を抑制することができる。
【０１１２】
本発明は、汎用の（例えば、船外機等の）内燃機関に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１１３】
【図１】この発明の一実施例に従う、エンジンおよびその制御装置を概略的に示す図。
【図２】この発明の一実施例に従う、可変位相機構を示す図。
【図３】この発明の第１の実施例に従う、制御装置のブロック図。
【図４】この発明の第１の実施例に従う、スケジュールド・モデルパラメータを算出するためのマップ。
【図５】この発明の一実施例に従う、応答指定型制御の（ａ）切換線および（ｂ）応答指定パラメータに応じた収束速度を示す図。
【図６】従来の制御手法による各パラメータの挙動を示す図。
【図７】この発明の一実施例に従う制御手法による各パラメータの挙動を示す図。
【図８】この発明の第２の実施例に従う、制御装置のブロック図。
【図９】この発明の第２の実施例に従う、スケジュールド・モデルパラメータを算出するためのマップ。
【図１０】この発明の第３の実施例に従う、制御装置のブロック図。
【図１１】この発明の第３の実施例に従う、仮想プラントの構成を示す図。
【図１２】この発明の第４の実施例に従う、制御装置のブロック図。
【図１３】この発明の第５の実施例に従う、制御装置のブロック図。
【図１４】この発明の第５の実施例に従う、スケジュールド・モデルパラメータを算出するためのマップ。
【図１５】この発明の第６の実施例に従う、制御装置のブロック図。
【図１６】この発明の第６の実施例に従う、スケジュールド・モデルパラメータを算出するためのマップ。
【符号の説明】
【０１１４】
１  ＥＣＵ
２  エンジン
２７  可変位相機構
【図１】
2006065733.tif 000032
【図２】
2006065733.tif 000033
【図３】
2006065733.tif 000034
【図４】
2006065733.tif 000035
【図５】
2006065733.tif 000036
【図６】
2006065733.tif 000037
【図７】
2006065733.tif 000038
【図８】
2006065733.tif 000039
【図９】
2006065733.tif 000040
【図１０】
2006065733.tif 000041
【図１１】
2006065733.tif 000042
【図１２】
2006065733.tif 000043
【図１３】
2006065733.tif 000044
【図１４】
2006065733.tif 000045
【図１５】
2006065733.tif 000046
【図１６】
2006065733.tif 000047