(57)【要約】【課題】カルマンフィルター理論を用いたエンジンの制御装置において、より多くのパラメーターに基づいてエンジンを制御できるエンジンの制御装置を提供する。【解決手段】制御装置は、エンジンの状態量に関わる第１パラメーターの値を検出するセンサーの検出値を構成要素とする第１観測ベクトルｙ１（ｋ）を取得する。制御装置は、エンジンの状態量に関わる第２パラメーターの仮想観測値を構成要素とする第２観測ベクトルｙ２（ｋ）を演算する。そして、制御装置は、第１観測ベクトルｙ１（ｋ）および第２観測ベクトルｙ２（ｋ）を用いたカルマンフィルター理論を適用してエンジンの状態量に関わる第３パラメーターの予測推定値を構成要素とする予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ）を演算し、その予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ）に基づいて制御対象への制御指示値を演算する。【選択図】図４
2018178870.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
エンジンの状態量に関わる第１パラメーターの値を観測する観測部と、
前記エンジンの状態量に関わる第２パラメーターの仮想観測値を演算する仮想観測値演算部と、
前記第１パラメーターの観測値および前記第２パラメーターの仮想観測値を用いたカルマンフィルター理論を適用して前記エンジンの状態量を推定する推定部と、
前記推定した状態量を用いて制御対象の制御指示値を演算する制御演算部とを備える
エンジンの制御装置。
【請求項２】
前記仮想観測値演算部は、前記観測部の観測値および前記制御指示値の少なくとも１つを変数に含む第１モデルにより前記仮想観測値を演算し、
前記推定部は、前記推定した状態量を変数に含んで前記第１モデルとは異なる第２モデルにより前記仮想観測値の観測予測値を演算する観測予測値演算部を備える
請求項１に記載のエンジンの制御装置。
【請求項３】
前記第２パラメーターは、エキゾーストマニホールドにおける排気ガスの圧力である排気圧力である
請求項２に記載のエンジンの制御装置。
【請求項４】
前記エンジンは、前記エキゾーストマニホールドの排気ガスが流入するタービンを備えたターボチャージャー付きのエンジンであり、
前記第１モデルは、前記タービンに流入する排気ガスと前記タービンから流出する排気ガスとの間におけるベルヌーイの定理に基づいて前記排気圧力の仮想観測値を演算するモデルである
請求項３に記載のエンジンの制御装置。
【請求項５】
前記第２モデルは、前記エキゾーストマニホールドにおける排気ガスについてのエネルギー保存則により前記排気圧力の観測予測値を演算するモデルである
請求項３または４に記載のエンジンの制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エンジンの状態量を推定し、その推定した状態量に基づいてエンジンを制御するエンジンの制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、エンジンの状態量をカルマンフィルター理論を用いて推定し、その推定した状態量に基づいてエンジンを制御するエンジンの制御装置が知られている（例えば特許文献１を参照）。カルマンフィルター理論においては、現時刻における観測値と、１つ前の時刻に推定したエンジンの状態量である状態予測値から予測される観測予測値との誤差を演算する。そして、その誤差に対してカルマンゲインを乗算することにより補正値を演算し、その演算した補正値で上記状態予測値を補正することにより状態推定値を更新する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−３１６４８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、エンジンには、例えば排気ガスに関わるパラメーターなど、その温度や圧力などの観測環境の問題により直接検出することが困難なパラメーターも存在する。上述したカルマンフィルター理論を用いたエンジンの制御装置においては、観測対象のパラメーターが多いほど状態推定値の精度が高くなるため、より多くのパラメーターに基づいてエンジンを制御することが望ましい。
【０００５】
本発明は、カルマンフィルター理論を用いたエンジンの制御装置において、より多くのパラメーターに基づいてエンジンを制御できるエンジンの制御装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するエンジンの制御装置は、エンジンの状態量に関わる第１パラメーターの値を観測する観測部と、前記エンジンの状態量に関わる第２パラメーターの仮想観測値を演算する仮想観測値演算部と、前記第１パラメーターの観測値および前記第２パラメーターの仮想観測値を用いたカルマンフィルター理論を適用して前記エンジンの状態量を推定する推定部と、前記推定した状態量を用いて制御対象の制御指示値を演算する制御演算部とを備える。
【０００７】
上記構成によれば、例えばエキゾーストマニホールドにおける排気ガスの圧力など、観測環境の問題により直接観測できないパラメーターを第２パラメーターに設定することにより、そのパラメーターの仮想観測値を観測値としてカルマンフィルター理論を適用することができる。これにより、より多くのパラメーターに基づいてエンジンの状態量が推定されることから、その推定されるエンジンの状態量の精度が高められる。その結果、エンジンをより高い精度のもとで制御することができる。
【０００８】
上記エンジンの制御装置において、前記仮想観測値演算部は、前記観測部の観測値および前記制御指示値の少なくとも１つを変数に含む第１モデルにより前記仮想観測値を演算し、前記推定部は、前記推定した状態量を変数に含んで前記第１モデルとは異なる第２モデルにより前記仮想観測値の観測予測値を演算する観測予測値演算部を備えるとよい。
【０００９】
上記構成によれば、第２パラメーターについて仮想観測値と観測予測値とが異なる演算手法で演算される。その結果、異なる演算手法によって求められた演算値の双方を加味したエンジンの制御を行うことができる。その結果、エンジンをより高い精度のもとで制御することができる。
【００１０】
上記エンジンの制御装置において、前記第２パラメーターは、エキゾーストマニホールドにおける排気ガスの圧力である排気圧力であってもよい。
上記構成のように、観測環境に問題が生じやすい排気圧力を第２パラメーターに設定することができる。
【００１１】
上記エンジンの制御装置において、前記エンジンは、前記エキゾーストマニホールドの排気ガスが流入するタービンを備えたターボチャージャー付きのエンジンであり、前記第１モデルは、前記タービンに流入する排気ガスと前記タービンから流出する排気ガスとの間におけるベルヌーイの定理に基づいて前記排気圧力の仮想観測値を演算するモデルであってもよい。
上記構成のようにベルヌーイの定理に基づく演算式によって排気圧力の仮想観測値を演算することが可能である。
【００１２】
上記エンジンの制御装置において、前記第２モデルは、前記エキゾーストマニホールドにおける排気ガスについてのエネルギー保存則により前記排気圧力の観測予測値を演算するモデルであることが好ましい。
【００１３】
上記構成のようにエネルギー保存則に基づく演算式によって排気圧力の観測予測値を演算することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】エンジンの制御装置の一実施形態を搭載したエンジンシステムの概略構成を示す図。
【図２】カルマンフィルター理論を説明するためのブロック線図。
【図３】エンジンの制御装置の一例を示す機能ブロック図。
【図４】状態量推定部の一例を示す機能ブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
図１〜図４を参照して、エンジンの制御装置の一実施形態について説明する。まず、図１を参照してエンジンシステムの全体構成について説明する。
図１に示すように、エンジンシステムは、軽油を燃料とするディーゼルエンジン１０（以下、単にエンジン１０という。）を備えている。エンジン１０のシリンダーブロック１１には６つのシリンダー１２が形成されている。各シリンダー１２においては、吸入した作動ガスに対してインジェクター１３から燃料が噴射され、作動ガスと燃料との混合気が燃焼する。こうした混合気の燃焼が所定の順番で各シリンダー１２において行われることにより、エンジン１０のクランクシャフト１０ａが駆動される。
【００１６】
シリンダーブロック１１には、各シリンダー１２に作動ガスを供給するためのインテークマニホールド１４と、各シリンダー１２からの排気ガスが流入するエキゾーストマニホールド１５とが接続されている。
【００１７】
インテークマニホールド１４に接続される吸気通路１６は、上流側から順に図示されないエアクリーナー、ターボチャージャー１７のコンプレッサー１８、インタークーラー１９を備えている。吸気通路１６は、インタークーラー１９の下流側であって、かつ、後述するＥＧＲ通路２５との接続部分よりも上流側に、吸気通路１６の流路断面積を変更可能なディーゼルスロットル２０（以下、単にスロットル２０という。）を備えている。
【００１８】
エキゾーストマニホールド１５には、排気通路２１が接続されている。排気通路２１は、コンプレッサー１８に連結軸２２を介して連結されたタービン２３を備えている。また、エキゾーストマニホールド１５には、吸気通路１６に接続されて排気ガスの一部をＥＧＲ（Ｅｘｈａｕｓｔ  Ｇａｓ  Ｒｅｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ）ガスとして吸気通路１６に導入するＥＧＲ装置２４のＥＧＲ通路２５が接続されている。ＥＧＲ通路２５は、ＥＧＲガスを冷却するＥＧＲクーラー２６と、ＥＧＲクーラー２６の下流側にＥＧＲ通路２５の流路断面積を変更可能なＥＧＲ弁２７とを備えている。シリンダー１２には、ＥＧＲ弁２７が開状態にあるときに排気ガスと吸入空気との混合気体が作動ガスとして供給され、ＥＧＲ弁２７が閉状態にあるときに吸入空気が作動ガスとして供給される。
【００１９】
ターボチャージャー１７は、タービン２３に可変ノズル２８が配設された可変容量型ターボチャージャー（ＶＮＴ：Ｖａｒｉａｂｌｅ  Ｎｏｚｚｌｅ  Ｔｕｒｂｏ）である。可変ノズル２８は、アクチュエーター２９の駆動により開度が変更され、タービン２３に流入する排気ガスが通る流路の有効開口面積Ａｔｂｎを変更する。
【００２０】
エンジンシステムは、吸入空気量センサー３１、ブースト圧センサー３２、吸気温度センサー３３、エンジン回転数センサー３４、ノズル開度センサー３５、空気過剰率センサー３６、大気圧センサー３７、アクセル開度センサー３８を備える。
【００２１】
吸入空気量センサー３１は、コンプレッサー１８の上流にて吸入空気の質量流量である吸入空気量Ｗａｉｒを観測する。ブースト圧センサー３２は、スロットル２０の下流であって、かつ、吸気通路１６とＥＧＲ通路２５との接続部分よりも上流にて、ターボチャージャー１７によって過給された吸入空気の圧力であるブースト圧Ｐｂを観測する。吸気温度センサー３３は、インテークマニホールド１４内の温度であって、エンジン１０が吸入する作動ガスの温度である吸気温度Ｔｉｍを観測する。エンジン回転数センサー３４は、クランクシャフト１０ａの回転数であるエンジン回転数Ｎｅを観測する。ノズル開度センサー３５は、可変ノズル２８の開度であるノズル開度Ａｎｚを観測する。空気過剰率センサー３６は、排気通路２１におけるタービン２３の下流にて排気ガスの酸素濃度に基づく空気過剰率λを観測する。大気圧センサー３７は、大気圧Ｐａｔｍを観測する。アクセル開度センサー３８は、運転者が操作するアクセルペダルの踏み込み量であるアクセル開度ＡＣＣを観測する。
【００２２】
上記各種センサー３１〜３８は、エンジン１０の状態量（運転状態）に関わる第１パラメーターの値を観測する観測部として機能可能であり、センサー群４０（図３参照）を構成する。各種センサー３１〜３８の出力した信号は、エンジンシステムを統括制御する制御装置を構成するＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）５０に入力される。
【００２３】
ＥＣＵ５０は、プロセッサ、メモリ、入力インターフェース、および、出力インターフェース等がバスを介して互いに接続されたマイクロコンピューターを中心に構成される。ＥＣＵ５０は、各種センサー３１〜３８の観測値を取得し、その取得した観測値を用いたカルマンフィルター理論により推定したエンジン１０の状態量に基づいてインジェクター１３、スロットル２０、ＥＧＲ弁２７、可変ノズル２８といった制御対象６０（図３参照）を制御する。
【００２４】
ＥＣＵ５０の構成について説明するまえに、図２を参照してカルマンフィルター理論について説明する。
図２に示すように、カルマンフィルター理論において、制御対象に関する状態量を構成要素とする状態ベクトルをｘ（ｋ）、制御対象に対する制御指示値を構成要素とする入力ベクトルをｕ（ｋ）とした場合、状態方程式は、式（１）のように設定される。この入力ベクトルｕ（ｋ）は、例えば、状態ベクトルｘ（ｋ）と制御対象に関する状態量の目標値を構成要素とする目標ベクトルｒ（ｋ）とに基づくフィードバック制御により演算される。また、予め設定されたセンサーの観測値を構成要素とする観測ベクトルをｙ（ｋ）とした場合、観測方程式は、式（２）のように設定される。
【００２５】
【数１】
2018178870.tif 000003
【００２６】
なお、ｋは、０以上の整数であって離散時刻である。また、Ａはシステム行列、Ｂは入力行列、Ｃは観測行列であり、これらの行列は、例えば運動方程式といった第１原理モデリングやシミュレーションの結果等に基づいて予め設定される。また、ｗ（ｋ）はシステム雑音であり、ｖ（ｋ）は観測雑音である。これらシステム雑音ｗ（ｋ）および観測雑音ｖ（ｋ）は、正規分布にしたがう互いに独立な白色雑音として取り扱われる。そのため、システム雑音ｗ（ｋ）および観測雑音ｖ（ｋ）の平均値は０に設定される。また、システム雑音ｗ（ｋ）の分散σｗ２および観測雑音ｖ（ｋ）の分散σｖ２は、予め行ったシミュレーション等の結果に基づいて設定される。
【００２７】
カルマンフィルター理論では、予測ステップとフィルタリングステップとが繰り返し行われる。予測ステップでは、時刻ｋ−１までの情報に基づいて時刻ｋにおける状態ベクトルｘ（ｋ）の各構成要素の予測推定値で構成された予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ）が演算される。フィルタリングステップでは、時刻ｋまでの情報に基づいて時刻ｋにおける状態ベクトルｘ（ｋ）の各構成要素のフィルタリング推定値で構成されたフィルタリング推定ベクトルｘ＾（ｋ）が演算される。そして、システム雑音ｗ（ｋ）および観測雑音ｖ（ｋ）が互いに独立な正規分布にしたがう白色雑音であることから、予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ）は式（３）で示され、フィルタリング推定ベクトルｘ＾（ｋ）は式（４）で示される。状態ベクトルｘ（ｋ）の初期ベクトルｘ（０）は、予め行ったシミュレーションの結果等に基づいて設定される。式（４）において、Ｇ（ｋ）はカルマンゲインである。カルマンゲインＧ（ｋ）は、予め行ったシミュレーション等の結果に基づいて設定された一定値であってもよいし、時刻ｋごとに更新されてもよい。
【００２８】
【数２】
2018178870.tif 000004
【００２９】
カルマンゲインＧ（ｋ）が更新される場合、予測ステップにおいて、式（５）に示すように、時刻ｋ−１の事後誤差共分散行列Ｐ（ｋ−１）やシステム行列Ａに基づいて、時刻ｋにおける事前誤差共分散行列Ｐ−（ｋ）が演算される。一方、フィルタリングステップにおいては、式（６）に示すようにカルマンゲインＧ（ｋ）が時刻ｋごとに更新される。また、フィルタリングステップにおいては、式（７）に示すように、時刻ｋにおける事前誤差共分散行列Ｐ−（ｋ）や更新されたカルマンゲインＧ（ｋ）等に基づいて事後誤差共分散行列Ｐ（ｋ）が演算される。
【００３０】
なお、事前誤差共分散行列Ｐ−（ｋ）の初期値Ｐ−（０）は、予め行ったシミュレーション等の結果に基づき設定される。式（５）〜（７）において、Ｉは単位行列、ＡＴはシステム行列Ａの転置行列、ＣＴは観測行列Ｃの転置行列である。Ｑは、観測雑音ｖ（ｋ）についての共分散行列であり、予め行ったシミュレーションの結果に基づき設定される。
【００３１】
【数３】
2018178870.tif 000005
【００３２】
すなわち、カルマンフィルター理論では、まず、時刻ｋ−１までの情報に基づいて時刻ｋにおける状態ベクトルｘ（ｋ）の各構成要素の予測推定値で構成された予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ）が演算される。そして、時刻ｋにおいて観測ベクトルｙ（ｋ）が入力されると、観測ベクトルｙ（ｋ）から観測ベクトルｙ（ｋ）の各構成要素の観測予測値で構成された観測予測ベクトル（＝Ｃｘ＾−（ｋ））が減算され、続いて観測予測誤差ベクトル（＝ｙ（ｋ）−Ｃｘ＾−（ｋ））が演算される。
【００３３】
次に、観測予測誤差ベクトルに対してカルマンゲインＧ（ｋ）が乗算されて予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ）についての補正ベクトル（＝Ｇ（ｋ）×（ｙ（ｋ）−Ｃｘ＾−（ｋ）））が演算される。そして、予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ）に補正ベクトルが加算され、時刻ｋまでの情報に基づく状態ベクトルｘ（ｋ）の各構成要素を推定したフィルタリング推定ベクトルｘ＾（ｋ）が演算される。
【００３４】
次に、フィルタリング推定ベクトルｘ＾（ｋ）に対してシステム行列Ａが乗算されたもの（＝Ａｘ＾（ｋ））と入力ベクトルｕ（ｋ）に対して入力行列Ｂが乗算されたもの（＝Ｂｕ（ｋ））とが加算されることにより、時刻ｋ＋１における予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ＋１）が演算される。予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ＋１）は、時刻を一つ遅らせることにより、次の時刻ｋにおける予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ）として、入力ベクトルｕ（ｋ）の演算や観測予測ベクトル（＝Ｃｘ＾−（ｋ））の演算に用いられる。
【００３５】
図３および図４を参照してＥＣＵ５０の構成について詳しく説明する。
図３に示すように、ＥＣＵ５０は、インジェクター１３、スロットル２０、ＥＧＲ弁２７、可変ノズル２８といった制御対象６０に対する制御指示値を構成要素とする入力ベクトルｕ（ｋ）を演算する制御演算部５１を備える。またＥＣＵ５０は、各種センサーの観測値などを用いたカルマンフィルター理論を適用して、エンジン１０の状態量に関わる第３パラメーターの予測推定値を構成要素とする予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ）を演算する状態量推定部５２を備える。
【００３６】
制御演算部５１は、予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ）を取得する。制御演算部５１は、予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ）に基づき、状態パラメーターや制御パラメーターの目標値を構成要素とする目標ベクトルｒ（ｋ）を演算する。状態パラメーターは、制御対象６０の制御を通じてエンジン１０の運転状態が変化すると値が変化するパラメーターである。制御パラメーターは、制御対象６０を制御することでエンジン１０を目標の運転状態へと導くためのパラメーターである。制御演算部５１は、目標ベクトルｒ（ｋ）と予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ）とに基づく状態フィードバック制御により入力ベクトルｕ（ｋ）を演算する。制御演算部５１は、入力ベクトルｕ（ｋ）を制御対象６０および状態量推定部５２に出力する。
【００３７】
状態量推定部５２は、センサー群４０の中から観測部に設定されたセンサーの観測値を構成要素とする第１観測ベクトルｙ１（ｋ）を取得する。状態量推定部５２は、第１観測ベクトルｙ１（ｋ）、制御演算部５１から入力される入力ベクトルｕ（ｋ）、および、カルマンフィルター理論を用い、エンジン１０の状態量に関わる第３パラメーターを構成要素とする予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ）を演算する。状態量推定部５２は、その予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ）を制御演算部５１に出力する。
【００３８】
ＥＣＵ５０において、第１観測ベクトルｙ１（ｋ）の構成要素である第１パラメーターには、吸入空気量Ｗａｉｒ、ブースト圧Ｐｂ、吸気温度Ｔｉｍ、エンジン回転数Ｎｅ、ノズル開度Ａｎｚ、空気過剰率λ、大気圧Ｐａｔｍ、および、アクセル開度ＡＣＣが含まれている。なお、この第１観測ベクトルｙ１（ｋ）と後述する第２パラメーターを構成要素とする第２観測ベクトルｙ２（ｋ）とにより観測ベクトルｙ（ｋ）（＝［ｙ１（ｋ）  ｙ２（ｋ）］Ｔ）が構成される。
【００３９】
状態ベクトルｘ（ｋ）の構成要素である第３パラメーターには、目標ベクトルｒ（ｋ）の構成要素である状態パラメーターや制御パラメーターなどが含まれている。第３パラメーターには、ブースト圧Ｐｂ、吸気密度ρｉｍ、吸気ＥＧＲ率ηｉ、排気圧力Ｐ３、排気密度ρｅｍ、排気ＥＧＲ率ηｅが含まれている。吸気密度ρｉｍは、インテークマニホールド１４における作動ガスの密度である。吸気ＥＧＲ率ηｉは、エンジン１０が吸入する作動ガスとＥＧＲガスとの重量比であり、作動ガスにおけるＥＧＲガスの割合を示している。排気圧力Ｐ３は、エキゾーストマニホールド１５における排気ガスの圧力である。排気密度ρｅｍは、エキゾーストマニホールド１５における排気ガスの密度である。排気ＥＧＲ率ηｅは、エンジン１０が排出した排気ガスとＥＧＲガスとの重量比であり、エンジン１０が排出した排気ガスのうちでＥＧＲガスとして吸気通路１６に還流される排気ガスの割合を示している。また、第３パラメーターには、吸入空気量Ｗａｉｒ、吸気温度Ｔｉｍ、タービン回転数Ｎｔ、エンジン回転数Ｎｅ、空気過剰率λ、および、インテークマニホールド１４における作動ガスの圧力である吸気圧力Ｐｉｍが含まれている。
【００４０】
入力ベクトルｕ（ｋ）の構成要素には、インジェクター１３が噴射する単位時間あたりの燃料噴射量Ｗｆｕｅｌ、スロットル２０のスロットル開度Ａｔｈ、ＥＧＲ弁２７のＥＧＲ弁開度Ａｒ、および、可変ノズル２８のノズル開度Ａｎｚの各々についての制御指示値が含まれている。
【００４１】
図４に示すように、状態量推定部５２は、仮想観測値演算部５３と推定部５４とを備えている。仮想観測値演算部５３は、エンジン１０の状態量に関わる第２パラメーターの仮想的な観測値である仮想観測値を演算する。推定部５４は、状態ベクトルｘ（ｋ）の各構成要素の予測推定値で構成された予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ）を演算する。第２パラメーターは、検出対象の温度や圧力、センサー自体の応答性など、観測環境の問題によりセンサーでの直接的な検出が困難なパラメーターである。第２パラメーターには、エキゾーストマニホールド１５における排気ガスの圧力である排気圧力Ｐ３が含まれている。
【００４２】
仮想観測値演算部５３は、第１観測ベクトルｙ１（ｋ）の構成要素および入力ベクトルｕ（ｋ）の構成要素の少なくとも１つを変数に含む第１モデルを用いて第２パラメーターの仮想観測値を演算する。そして、仮想観測値演算部５３は、その第２パラメーターの仮想観測値を構成要素とする第２観測ベクトルｙ２（ｋ）を推定部５４に出力する。仮想観測値演算部５３は、エキゾーストマニホールド１５からタービン２３に流入する排気ガスとタービン２３から排気通路２１に流出する排気ガスとの間におけるベルヌーイの定理に基づく式（８）を排気圧力Ｐ３について整理した式（９）を用いて排気圧力Ｐ３の仮想観測値を演算する。すなわち、式（９）で示される第１モデルは、時刻ｋにおいてタービン２３に流入する排気ガスとタービン２３から流出する排気ガスとに基づいて排気圧力Ｐ３を演算する微分型のモデルである。
【００４３】
【数４】
2018178870.tif 000006
【００４４】
式（８）（９）において、タービン流量Ｗｔｂｎは、エキゾーストマニホールド１５からタービン２３の流入する排気ガスの質量流量であり、例えば吸入空気量センサー３１の検出した吸入空気量Ｗａｉｒが適用可能である。有効開口面積Ａｔｂｎは、ノズル開度センサー３５の検出したノズル開度Ａｎｚに基づいて演算される値であり、例えばノズル開度Ａｎｚに対して有効開口面積Ａｔｂｎが一義的に規定されたマップに基づいて演算可能である。出口圧力Ｐ４は、タービン２３の出口における排気ガスの圧力である。出口圧力Ｐ４は、例えば、タービン２３の出口から排気通路２１の排出口までの圧力損失ΔＰｅｐをタービン流量Ｗｔｂｎなどに基づいて演算し、その圧力損失ΔＰｅｐを大気圧センサー３７の検出した大気圧Ｐａｔｍに加算することにより演算される。排気温度Ｔ３は、エキゾーストマニホールド１５における排気ガスの温度であり、例えば、エンジン回転数センサー３４の検出したエンジン回転数Ｎｅと空気過剰率センサー３６の検出した空気過剰率λとに基づいて演算可能である。
【００４５】
推定部５４は、エンジン１０の１サイクルの平均値を扱うエンジンモデル５５と、観測予測誤差ベクトルｅ（ｋ）を演算する誤差演算部５８と、カルマンフィルター理論による補正ベクトルｃ（ｋ）を演算する補正値演算部５９と、を備える。
【００４６】
エンジンモデル５５は、予測推定値演算部５６と観測予測値演算部５７とを有している。予測推定値演算部５６は、入力ベクトルｕ（ｋ）、システム行列Ａ、入力行列Ｂ、予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ）、および、補正値演算部５９が演算した補正ベクトルｃ（ｋ）に基づき、予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ＋１）を演算する。予測推定値演算部５６は、その予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ＋１）の時刻を一つ遅らせることにより、当該予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ＋１）を次の時刻ｋの予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ）として取り扱う。予測推定値演算部５６は、演算した予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ）を観測予測値演算部５７と制御演算部５１とに出力する。
【００４７】
観測予測値演算部５７は、予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ）の構成要素、すなわち第３パラメーターの各々の予測推定値に基づき、観測ベクトルｙ（ｋ）の各構成要素の観測予測値を演算し、それら観測予測値で構成された観測予測ベクトルｙ＾（ｋ）（図２におけるＣｘ＾−（ｋ）に相当）を誤差演算部５８に出力する。
【００４８】
観測予測値演算部５７は、第１パラメーターの予測推定値と第３パラメーターの予測推定値とを変数に含む第２モデルを用いて第２パラメーターの観測予測値を演算する。観測予測値演算部５７は、式（１０）で示されるエキゾーストマニホールド１５における排気ガスについてのエネルギー保存則により排気圧力Ｐ３の観測予測値を演算する。なお、式（１０）において、気体定数Ｒ、比熱比γ、エキゾーストマニホールド１５の容積Ｖｅｍは定数である。
【００４９】
式（１０）に示されるように、第２モデルは、エキゾーストマニホールド１５に流出入した排気ガスのエネルギーの合計値を時刻ｋのエキゾーストマニホールド１５における排気ガスのエネルギーとして排気圧力Ｐ３を演算する。また、換言すれば、第２モデルは、時刻ｋにおいてエキゾーストマニホールド１５に流出入した排気ガスのエネルギー増減値に基づく圧力変化値を時刻ｋ−１の排気圧力Ｐ３の予測推定値に加算することにより排気圧力Ｐ３を更新するモデルである。すなわち、式（１０）で示される第２モデルは、時刻ｋまでにエキゾーストマニホールド１５に流出入した排気ガスのエネルギーの積算に基づいて排気圧力Ｐ３を求める積分型のモデルである。
【００５０】
【数５】
2018178870.tif 000007
【００５１】
式（１０）において、作動ガス量Ｗｃｙｌは、エンジン１０が吸入する作動ガスの質量流量の推定値である。作動ガス量Ｗｃｙｌは、例えば、エンジン１０の排気量Ｄを定数として含み、かつ、吸気温度Ｔｉｍ、吸気圧力Ｐｉｍ、および、エンジン回転数Ｎｅの各々の予測推定値を変数として含む演算式（状態方程式）により演算可能である。燃料噴射量Ｗｆｕｅｌは、単位時間あたりにインジェクター１３が噴射する燃料量の推定値であり、例えば、エンジン回転数Ｎｅの予測推定値を変数に含む演算式に基づいて演算可能である。タービン流量Ｗｔｂｎは、エキゾーストマニホールド１５からタービン２３に流入する排気ガスの質量流量の推定値であり、例えば、吸入空気量Ｗａｉｒの予測推定値が適用可能である。
【００５２】
また、式（１０）において、ＥＧＲガス量Ｗｅｇｒｖは、エキゾーストマニホールド１５からＥＧＲ通路２５に流入するＥＧＲガスの質量流量の推定値であり、例えば、上述した作動ガス量Ｗｃｙｌからタービン流量Ｗｔｂｎを減算することにより演算可能である。燃焼ガス温度Ｔｃｙｌは、シリンダー１２からエキゾーストマニホールド１５に流入する排気ガスの温度の推定値である。燃焼ガス温度Ｔｃｙｌは、例えば、吸気温度Ｔｉｍの予測推定値に対して、吸気ＥＧＲ率ηｉの予測推定値、上記燃料噴射量Ｗｆｕｅｌ、および、上記作動ガス量Ｗｃｙｌに基づく温度上昇値を加算することにより演算可能である。排気温度Ｔ３は、エキゾーストマニホールド１５における排気ガスの温度の推定値である。排気温度Ｔ３は、例えば、エンジン回転数Ｎｅの予測推定値、および、空気過剰率λの予測推定値に基づいて演算可能である。
【００５３】
誤差演算部５８は、観測ベクトルｙ（ｋ）の構成要素と観測予測ベクトルｙ＾（ｋ）の構成要素との誤差を構成要素とする観測予測誤差ベクトルｅ（ｋ）（図２においてｙ（ｋ）−Ｃｘ＾−（ｋ）に相当）を演算する。誤差演算部５８は、演算した観測予測誤差ベクトルｅ（ｋ）を補正値演算部５９に出力する。
【００５４】
補正値演算部５９は、観測予測誤差ベクトルｅ（ｋ）にカルマンゲインＧ（ｋ）を乗算することにより、予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ）の各構成要素についての補正値で構成される補正ベクトルｃ（ｋ）（図２においてＧ（ｋ）×（ｙ（ｋ）−Ｃｘ＾−（ｋ））に相当）を演算する。補正値演算部５９は、その演算した補正ベクトルｃ（ｋ）をエンジンモデル５５の予測推定値演算部５６に出力する。
【００５５】
上記実施形態のＥＣＵ５０によれば、以下に列挙する作用効果が得られる。
（１）ＥＣＵ５０は、排気圧力Ｐ３の仮想観測値を演算する仮想観測値演算部５３を備えている。そのため、ＥＣＵ５０においては、観測環境に問題により直接観測することが困難なパラメーターである排気圧力Ｐ３の仮想観測値を観測値の１つとしてカルマンフィルター理論を適用することができる。これにより、ＥＣＵ５０は、より多くのパラメーターに基づいて予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ）を演算することができる。その結果、予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ）を構成する各構成要素の状態推定値の精度を高めることができる。そして、こうした精度の高い状態推定値に基づいて、インジェクター１３、スロットル２０、ＥＧＲ弁２７、および、可変ノズル２８といった各種の制御対象６０が制御されることで、エンジン１０をより高い精度のもとで制御することができる。
【００５６】
（２）第２パラメーターの仮想観測値を観測値に設定することで、カルマンフィルター理論に適用可能な観測対象の自由度が高められる。その結果、予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ）を構成する各構成要素の状態推定値をさらに高い精度で推定することも可能である。
【００５７】
（３）仮想観測値演算部５３は、第１観測ベクトルｙ１（ｋ）の構成要素を変数に含む第１モデルを用いて第２パラメーターである排気圧力Ｐ３の仮想観測値を演算する。このように、第１パラメーターの状態予測値ではなく、各種センサーが検出した第１パラメーターの観測値に基づいて排気圧力Ｐ３の仮想観測値が演算されることにより、仮想観測値を実際の観測値に近い値にすることができる。
【００５８】
（４）仮想観測値演算部５３と観測予測値演算部５７とは、互いに異なるモデルを用いて第２パラメーターである排気圧力Ｐ３を演算する。このように互いに異なる演算手法で排気圧力Ｐ３が演算されることにより、演算手法の異なる排気圧力Ｐ３の双方を加味したうえでエンジン１０を制御することができる。その結果、エンジン１０をより高い精度のもとで制御することができる。
【００５９】
（５）観測ベクトルｙ（ｋ）の構成要素にエンジン１０の排気側のパラメーターである排気圧力Ｐ３が設定されることにより、カルマンフィルター理論においてエンジン１０の排気側における誤差をも加味したうえで予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ）を演算することができる。その結果、例えばエンジン１０の吸気側のパラメーターのみを用いたカルマンフィルター理論によりエンジン１０を制御する場合よりも高い精度のもとでエンジン１０を制御することができる。
【００６０】
（６）ＥＣＵ５０においては、エンジン１０の運転状態が定常状態にあると判断したときにカルマンフィルター理論に基づくエンジンの制御を行うことも可能である。こうした構成によれば、例えば、エンジン１０の運転状態が過渡状態にあるときにはエンジン１０の状態遷移を優先させ、かつ、エンジン１０の運転状態が定常状態にあるときには排気ガスの特性を優先させたエンジンの制御を行うことが可能である。なお、エンジン１０の運転状態は、予測推定ベクトルｘ＾−（ｋ）の各構成要素の変化値に基づいて判断されてもよいし、観測ベクトルｙ（ｋ）の各構成要素の変化値に基づいて判断されてもよい。
【００６１】
なお、上記実施形態は、以下のように適宜変更して実施することもできる。
・ＥＣＵ５０においては、仮想観測値演算部５３が式（１０）に示されるモデルを用いて排気圧力Ｐ３の仮想観測値を演算し、観測予測値演算部５７が式（９）で示されるモデルを用いて排気圧力Ｐ３を演算してもよい。すなわち、ＥＣＵ５０においては、仮想観測値演算部５３と観測予測値演算部５７とが互いに異なる演算手法で排気圧力Ｐ３を演算していればよい。
【００６２】
また、排気圧力Ｐ３は、次のように演算することも可能である。まず、作動ガス量Ｗｃｙｌと吸入空気量Ｗａｉｒとを演算し、その作動ガス量Ｗｃｙｌと吸入空気量Ｗａｉｒと用いてＥＧＲガス量Ｗｅｇｒｖを演算する。そして、ＥＧＲ弁２７に流入するＥＧＲガスとＥＧＲ弁２７から流出するＥＧＲガスとの間におけるベルヌーイの定理に基づく演算式により、ＥＧＲ弁２７の上流におけるＥＧＲガスの圧力である上流側圧力Ｐ５を演算する。そして、ＥＧＲガス量Ｗｅｇｒｖに基づいてＥＧＲ通路２５におけるＥＧＲ弁２７までの圧力損失ΔＰｅｇｒを演算し、その圧力損失ΔＰｅｇｒを上流側圧力Ｐ５に加算することにより排気圧力Ｐ３を演算することが可能である。
【００６３】
この場合、式（９）にて、出口圧力Ｐ４はブースト圧Ｐｂ、タービン流量ＷｔｂｎはＥＧＲガス量Ｗｅｇｒｖ、排気温度Ｔ３はＥＧＲ弁２７に流入するＥＧＲガスの温度であるＥＧＲガス温度Ｔ５、有効開口面積ＡｔｂｎはＥＧＲ弁２７の有効開口面積Ａｅｇｒに置換される。ＥＧＲガス温度Ｔ５は、ＥＧＲクーラー２６とＥＧＲ弁２７との間に配設される温度センサーにより観測することが可能であり、また、第３パラメーターとして状態推定値を演算することも可能である。有効開口面積Ａｅｇｒは、ＥＧＲ弁２７の開度を検出する開度センサーの検出値に基づいて演算可能であり、また、第３パラメーターとして状態推定値を演算することも可能である。
【００６４】
・第１観測ベクトルｙ１（ｋ）の構成要素である第１パラメーターは、センサーによって観測可能なパラメーターであればよく、上述したパラメーターに限られない。
・第２観測ベクトルｙ２（ｋ）の構成要素である第２パラメーターは、エンジン１０の状態に関わるパラメーターであって、例えば観測環境の問題により直接検出することのできないパラメーターであればよい。そのため、第２パラメーターは、排気圧力Ｐ３に限らず、例えば、エキゾーストマニホールド１５における排気ガスの温度である排気温度Ｔ３であってもよいし、シリンダー１２における筒内圧力などであってもよい。
【００６５】
・エンジン１０は、可変容量型のターボチャージャーではなく固定容量型のターボチャージャーを搭載していてもよい。こうした構成であっても、ＥＣＵ５０は、タービン入口における有効開口面積を式（９）に代入することにより排気圧力Ｐ３を演算することが可能である。
【００６６】
・エンジン１０は、ターボチャージャー１７を備えた過給式のエンジンに限らず、自然吸気式のエンジンであってもよい。こうした構成であっても、ＥＣＵ５０は、第２パラメーターを適宜選択することが可能である。
【００６７】
・エンジン１０は、ＥＧＲ装置２４を備えていなくともよい。
・ＥＣＵ５０が適用されるエンジン１０は、ディーゼルエンジンに限らず、例えばガスエンジンであってもよいし、ガソリンエンジンであってもよい。
【符号の説明】
【００６８】
１０…ディーゼルエンジン、１０ａ…クランクシャフト、１１…シリンダーブロック、１２…シリンダー、１３…インジェクター、１４…インテークマニホールド、１５…エキゾーストマニホールド、１６…吸気通路、１７…ターボチャージャー、１８…コンプレッサー、１９…インタークーラー、２０…ディーゼルスロットル、２１…排気通路、２２…連結軸、２３…タービン、２４…ＥＧＲ装置、２５…ＥＧＲ通路、２６…ＥＧＲクーラー、２７…ＥＧＲ弁、２８…可変ノズル、２９…アクチュエーター、３１…吸入空気量センサー、３２…ブースト圧センサー、３３…吸気温度センサー、３４…エンジン回転数センサー、３５…ノズル開度センサー、３６…空気過剰率センサー、３７…大気圧センサー、３８…アクセル開度センサー、４０…センサー群、５０…ＥＣＵ、５１…制御演算部、５２…状態量推定部、５３…仮想観測値演算部、５４…推定部、５５…エンジンモデル、５６…予測推定値演算部、５７…観測予測値演算部、５８…誤差演算部、５９…補正値演算部、６０…制御対象。
【図１】
2018178870.tif 000008
【図２】
2018178870.tif 000009
【図３】
2018178870.tif 000010
【図４】
2018178870.tif 000011