(57)【要約】【課題】モデル予測制御を利用した内燃機関の制御において、処理負荷の低減と処理時間の短縮とを図るとともに、初期条件生成の効率化を図る。【解決手段】情報処理装置は、予め作成されたアクチュエータの操作量の時系列信号を、アクチュエータの操作量の変化に応じた内燃機関の制御対象部の状態の変化をモデル化したモデル式に適用することで制御対象部の状態の予測値の時系列信号を生成し、アクチュエータの操作量と生成された制御対象部の状態とを初期条件として記憶させ、初期条件とモデル式を用いて推定された状態とを用いた目的関数について入力する操作量を変化させつつ評価を繰り返すことによって当該初期条件におけるアクチュエータの最適な操作量である最適操作量を求め、初期条件に対して求めた最適操作量を対応付けて記憶させ、初期条件と最適操作量との関係を表す近似式を求める。【選択図】図３
2019125021.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報処理装置であって、
内燃機関のアクチュエータの操作量の変化に応じた、内燃機関の制御対象部の状態の変化をモデル化したモデル式を予め記憶するモデル式記憶部と、
前記アクチュエータの操作量の時系列信号と、前記制御対象部の状態の時系列信号と、を少なくとも含む初期条件を記憶する初期条件記憶部と、
前記初期条件記憶部内の各時刻における前記初期条件に対して、当該初期条件における前記アクチュエータの最適な操作量である最適操作量を対応付けて記憶する最適操作量記憶部と、
予め作成された前記アクチュエータの操作量の時系列信号を、前記モデル式記憶部内の前記モデル式に適用することで、前記制御対象部の状態の予測値の時系列信号を生成し、前記初期条件として前記初期条件記憶部に記憶させる初期条件生成部と、
前記初期条件記憶部内の前記初期条件と、前記モデル式記憶部内の前記モデル式を用いて推定された前記状態と、を用いた目的関数について、入力する前記操作量を変化させつつ評価を繰り返すことによって前記最適操作量を求め、前記最適操作量記憶部に記憶させる予測処理部と、
前記最適操作量記憶部内の前記初期条件と前記最適操作量との関係を表す近似式を求める学習処理部と、
を備える、情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記学習処理部は、前記初期条件と前記最適操作量とを教師データとしたニューラルネットワークの教師あり学習によって前記近似式を求める、情報処理装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の情報処理装置であって、さらに、
実験計画法を用いて、前記アクチュエータの操作量の前記時系列信号を生成する実験計画処理部を備える、情報処理装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記初期条件には、さらに、
前記内燃機関に対する外乱と、
前記制御対象部の出力と、
前記制御対象部の出力の目標値と、
のうちの少なくとも一部が含まれ、
前記初期条件に前記外乱が含まれる場合、前記モデル式では、前記操作量及び前記外乱の変化に応じた前記状態の変化がモデル化され、
前記初期条件に前記出力が含まれる場合、前記モデル式では、前記操作量の変化に応じた前記状態及び前記出力の変化がモデル化されている、情報処理装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記モデル式として、線形状態方程式及び非線形状態方程式を使用する、情報処理装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記モデル式として、ＮＡＲＸモデルを用いて構成された非線形方程式を使用する、情報処理装置。
【請求項７】
請求項３または請求項３に従属する請求項４から請求項６のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記実験計画法として、ステップ関数やランプ関数の組み合わせで表現される信号を生成する第１の方法と、周波数が時間に依存して変化するチャープ信号で表現される信号を生成する第２の方法と、のいずれかを使用する、情報処理装置。
【請求項８】
内燃機関のアクチュエータの操作量の変化に応じた、内燃機関の制御対象部の状態の変化をモデル化したモデル式を利用した情報処理方法であって、
予め作成された前記アクチュエータの操作量の時系列信号を、前記モデル式に適用することで、前記制御対象部の状態の予測値の時系列信号を生成する工程と、
前記アクチュエータの操作量の時系列信号と、生成された前記制御対象部の状態の時系列信号と、を初期条件として記憶させる工程と、
前記初期条件と、前記モデル式を用いて推定された前記状態と、を用いた目的関数について、入力する前記操作量を変化させつつ評価を繰り返すことによって、当該初期条件における前記アクチュエータの最適な操作量である最適操作量を求める工程と、
前記初期条件に対して、求めた前記最適操作量を対応付けて記憶させる工程と、
前記初期条件と前記最適操作量との関係を表す近似式を求める工程と、
を備える、情報処理方法。
【請求項９】
内燃機関のアクチュエータの操作量の変化に応じた、内燃機関の制御対象部の状態の変化をモデル化したモデル式を利用したコンピュータプログラムであって、
予め作成された前記アクチュエータの操作量の時系列信号を、前記モデル式に適用することで、前記制御対象部の状態の予測値の時系列信号を生成する機能と、
前記アクチュエータの操作量の時系列信号と、生成された前記制御対象部の状態の時系列信号と、を初期条件として記憶させる機能と、
前記初期条件と、前記モデル式を用いて推定された前記状態と、を用いた目的関数について、入力する前記操作量を変化させつつ評価を繰り返すことによって、当該初期条件における前記アクチュエータの最適な操作量である最適操作量を求める機能と、
前記初期条件に対して、求めた前記最適操作量を対応付けて記憶させる機能と、
前記初期条件と前記最適操作量との関係を表す近似式を求める機能と、
を備える、コンピュータプログラム。
【請求項１０】
アクチュエータと、制御対象部とを備える内燃機関の制御装置であって、
前記アクチュエータの操作量の時系列信号と、前記制御対象部の状態の時系列信号と、を少なくとも含む初期条件について、前記初期条件と各時刻における前記初期条件に対して求められた前記アクチュエータの最適な操作量である最適操作量との関係を表す近似式を記憶する記憶部と、
実際の前記アクチュエータの操作量と、前記制御対象部の状態とを取得する情報取得部と、
取得された前記操作量及び前記状態と、前記記憶部内の前記近似式とを用いて、実際の前記操作量と前記状態とに対応した前記最適操作量を求め、前記最適操作量に従って前記アクチュエータを動作させる制御部と、
を備える、内燃機関の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
各分野において、モデル予測制御（ＭＰＣ：Model Predictive Control）を利用した制御手法が利用されている。モデル予測制御とは、なんらかの制御パラメータについて、各時刻において未来の応答を予測しながら最適化を行う（最適解を見つける）制御手法である。例えば、特許文献１には、モデル予測制御を利用した内燃機関の制御に関し、内燃機関の制御要素（例えば、ターボチャージャ、排気再循環）のモデルを用いた反復計算によって、有限区間内で制御要素の動作を最適化することが記載されている。例えば、特許文献２には、モデル予測制御を利用して、車両制御を行うためのテーブルや、車両の制御変数を算出する近似式を作成することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−２５３５３６号公報
【特許文献２】特許第５８７０６３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１では、各時刻においてリアルタイムに、最適解を見つけるための反復計算を行っている。この反復計算には膨大な量の演算が必要であるため、処理負荷が高く、処理に時間を要し、リアルタイム処理が不可能な場合も生じるという課題があった。特許文献２では、予め反復計算によって得られたテーブルあるいは近似式を作成しているため、リアルタイムな反復計算を必要としない。しかし、例えば内燃機関の制御のように、制御パラメータの最適解を導出するために、多くの要素（例えば、数十個）が関連する初期条件を持つ複雑なシステムを対象とする場合、極めて多次元のテーブルあるいは近似式が必要となる。このように多くの要素を含む初期条件について、網羅的な試行によって多次元のテーブルあるいは近似式を作成することは、組み合わせ数の爆発的増加のため困難であるが、特許文献２では、このような課題について何ら記載されていない。
【０００５】
本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、モデル予測制御を利用した内燃機関の制御において、処理負荷の低減と処理時間の短縮とを図るとともに、初期条件生成の効率化を図ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態として実現することが可能である。
【０００７】
（１）本発明の一形態によれば、情報処理装置が提供される。この情報処理装置は、モデル式記憶部と、初期条件記憶部と、最適操作量記憶部と、初期条件生成部と、予測処理部と、学習処理部とを備える。モデル式記憶部は、内燃機関のアクチュエータの操作量の変化に応じた、内燃機関の制御対象部の状態の変化をモデル化したモデル式を予め記憶する。初期条件記憶部は、前記アクチュエータの操作量の時系列信号と、前記制御対象部の状態の時系列信号と、を少なくとも含む初期条件を記憶する。最適操作量記憶部は、前記初期条件記憶部内の各時刻における前記初期条件に対して、当該初期条件における前記アクチュエータの最適な操作量である最適操作量を対応付けて記憶する。初期条件生成部は、予め作成された前記アクチュエータの操作量の時系列信号を、前記モデル式記憶部内の前記モデル式に適用することで、前記制御対象部の状態の予測値の時系列信号を生成し、前記初期条件として前記初期条件記憶部に記憶させる。予測処理部は、前記初期条件記憶部内の前記初期条件と、前記モデル式記憶部内の前記モデル式を用いて推定された前記状態と、を用いた目的関数について、入力する前記操作量を変化させつつ評価を繰り返すことによって前記最適操作量を求め、前記最適操作量記憶部に記憶させる。学習処理部は、前記最適操作量記憶部内の前記初期条件と前記最適操作量との関係を表す近似式を求める。
【０００８】
この構成によれば、予測制御部は、モデル予測制御を利用して予め、各初期条件に応じた内燃機関のアクチュエータの最適操作量を求めて、最適操作量記憶部に記憶させておく。そして、学習処理部は予め、最適操作量記憶部内の初期条件と最適操作量との関係を表す近似式を求めておくことができる。このため、本構成によれば、実際の内燃機関の制御では、リアルタイムな反復計算を必要とせず、学習処理部によって求められた近似式を利用することで、初期条件内の各要素に対応する各実際値（または推定値）に応じた内燃機関のアクチュエータの最適操作量を素早く求めることができ、処理負荷の低減と処理時間の短縮とを図ることができる。また、初期条件生成部は、初期条件を生成する際に、内燃機関のアクチュエータの操作量の変化に応じた、内燃機関の制御対象部の状態の変化をモデル化したモデル式を使用する。このため、初期条件を生成する際に、各要素を網羅的に組み合わせた試行を行う場合と比較して、演算量を減らすことができ、初期条件生成の効率化を図ることができる。
【０００９】
（２）上記形態の情報処理装置において、前記学習処理部は、前記初期条件と前記最適操作量とを教師データとしたニューラルネットワークの教師あり学習によって前記近似式を求めてもよい。ニューラルネットワークは複雑な関数近似を行う事ができるため、数多くの要素を初期条件として含み得る内燃機関の制御に適している。この構成によれば、学習処理部は、このようなニューラルネットワークを用いて近似式を求めるため、近似式の精度を向上させることができる。
【００１０】
（３）上記形態の情報処理装置では、さらに、実験計画法を用いて、前記アクチュエータの操作量の前記時系列信号を生成する実験計画処理部を備えてもよい。この構成によれば、実験計画処理部は、実験計画法を用いてアクチュエータの操作量の時系列信号を生成するため、組み合わせとして物理的に無理のない時系列信号を生成できる。
【００１１】
（４）上記形態の情報処理装置において、前記初期条件には、さらに、前記内燃機関に対する外乱と、前記制御対象部の出力と、前記制御対象部の出力の目標値と、のうちの少なくとも一部が含まれ、前記初期条件に前記外乱が含まれる場合、前記モデル式では、前記操作量及び前記外乱の変化に応じた前記状態の変化がモデル化され、前記初期条件に前記出力が含まれる場合、前記モデル式では、前記操作量の変化に応じた前記状態及び前記出力の変化がモデル化されていてもよい。この構成によれば、初期条件として、内燃機関に対する外乱、制御対象部の出力、制御対象部の出力の目標値等の様々な要素を考慮することができる。
【００１２】
（５）上記形態の情報処理装置において、前記モデル式として、線形状態方程式及び非線形状態方程式を使用してもよい。この構成によれば、モデル式として、線形状態方程式及び非線形状態方程式を利用できる。
【００１３】
（６）上記形態の情報処理装置において、前記モデル式として、ＮＡＲＸモデルを用いて構成された非線形方程式を使用してもよい。この構成によれば、モデル式として、ＮＡＲＸモデルを用いて構成された非線形方程式を利用するため、精度の高い予測結果を得ることができる。
【００１４】
（７）上記形態の情報処理装置において、前記実験計画法として、ステップ関数やランプ関数の組み合わせで表現される信号を生成する第１の方法と、周波数が時間に依存して変化するチャープ信号で表現される信号を生成する第２の方法と、のいずれかを使用してもよい。この構成によれば、実験計画法として、ステップ関数やランプ関数の組み合わせで表現される信号を生成する第１の方法（例えば、ＡＰＲＢＳ法）と、周波数が時間に依存して変化するチャープ信号で表現される信号を生成する第２の方法（例えば、Ｓｉｎｕｓｏｉｄａｌ Ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ法）と、のいずれかを利用できる。
【００１５】
（８）本発明の一形態によれば、内燃機関のアクチュエータの操作量の変化に応じた、内燃機関の制御対象部の状態の変化をモデル化したモデル式を利用した情報処理方法が提供される。この情報処理方法では、予め作成された前記アクチュエータの操作量の時系列信号を、前記モデル式に適用することで、前記制御対象部の状態の予測値の時系列信号を生成する工程と、前記アクチュエータの操作量の時系列信号と、生成された前記制御対象部の状態の時系列信号と、を初期条件として記憶させる工程と、前記初期条件と、前記モデル式を用いて推定された前記状態と、を用いた目的関数について、入力する前記操作量を変化させつつ評価を繰り返すことによって、当該初期条件における前記アクチュエータの最適な操作量である最適操作量を求める工程と、前記初期条件に対して、求めた前記最適操作量を対応付けて記憶させる工程と、前記初期条件と前記最適操作量との関係を表す近似式を求める工程と、を備える。この方法によれば、モデル予測制御を利用した内燃機関の制御において、処理負荷の低減と処理時間の短縮とを図るとともに、初期条件生成の効率化を図ることができる。
【００１６】
（９）本発明の一形態によれば、内燃機関のアクチュエータの操作量の変化に応じた、内燃機関の制御対象部の状態の変化をモデル化したモデル式を利用したコンピュータプログラムが提供される。このコンピュータプログラムでは、予め作成された前記アクチュエータの操作量の時系列信号を、前記モデル式に適用することで、前記制御対象部の状態の予測値の時系列信号を生成する機能と、前記アクチュエータの操作量の時系列信号と、生成された前記制御対象部の状態の時系列信号と、を初期条件として記憶させる機能と、前記初期条件と、前記モデル式を用いて推定された前記状態と、を用いた目的関数について、入力する前記操作量を変化させつつ評価を繰り返すことによって、当該初期条件における前記アクチュエータの最適な操作量である最適操作量を求める機能と、前記初期条件に対して、求めた前記最適操作量を対応付けて記憶させる機能と、前記初期条件と前記最適操作量との関係を表す近似式を求める機能と、を備える。このコンピュータプログラムによれば、モデル予測制御を利用した内燃機関の制御において、処理負荷の低減と処理時間の短縮とを図るとともに、初期条件生成の効率化を図ることができる。
【００１７】
（１０）本発明の一形態によれば、アクチュエータと、制御対象部とを備える内燃機関の制御装置が提供される。この内燃機関の制御装置では、前記アクチュエータの操作量の時系列信号と、前記制御対象部の状態の時系列信号と、を少なくとも含む初期条件について、前記初期条件と各時刻における前記初期条件に対して求められた前記アクチュエータの最適な操作量である最適操作量との関係を表す近似式を記憶する記憶部と、実際の前記アクチュエータの操作量と、前記制御対象部の状態とを取得する情報取得部と、取得された前記操作量及び前記状態と、前記記憶部内の前記近似式とを用いて、実際の前記操作量と前記状態とに対応した前記最適操作量を求め、前記最適操作量に従って前記アクチュエータを動作させる制御部と、を備える。この構成によれば、制御部は、情報取得部によって取得された操作量及び状態（各実際値または推定値）と、記憶部内の近似式とを用いて、各実際値に応じた内燃機関のアクチュエータの最適操作量を素早く求めることができ、処理負荷の低減と処理時間の短縮とを図ることができる。
【００１８】
なお、本発明は、種々の態様で実現することが可能であり、例えば、モデル予測制御を利用した内燃機関の制御のための近似式を求める情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム、コンピュータプログラム、モデル予測制御を利用した内燃機関の制御装置、制御方法、制御システム、コンピュータプログラム、内燃機関の制御装置の作成装置、作成方法、作成システム、コンピュータプログラム、これら各コンピュータプログラムを配布するためのサーバ装置、そのコンピュータプログラムを記憶した一時的でない記憶媒体等の形態で実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の一実施形態としての情報処理装置のブロック図である。
【図２】予測学習処理について説明する図である。
【図３】予測学習処理における処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】予測学習処理における処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】予測学習処理の各ステップについて説明する図である。
【図６】本発明の一実施形態としての内燃機関の制御装置のブロック図である。
【図７】内燃機関制御における処理の手順を示すフローチャートである。
【図８】内燃機関制御による動作の一例を示す。
【図９】内燃機関制御に要した演算時間の一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
＜情報処理装置＞
図１は、本発明の一実施形態としての情報処理装置１のブロック図である。情報処理装置１は、モデル予測制御（ＭＰＣ：Model Predictive Control）を利用して、内燃機関の制御に使用するための近似式を求める装置である。本実施形態では、内燃機関の制御に使用する要素として、以下のａ１〜ａ５の５つを例示する。要素ａ１〜ａ５はモデル予測制御の初期条件として使用されるため、要素ａ１〜ａ５を総称して「初期条件」とも呼ぶ。本実施形態の情報処理装置１は、要素ａ１〜ａ５からなる初期条件と、その初期条件に対応する内燃機関のアクチュエータの最適な操作量（最適操作量）と、の関係を表す近似式を求める装置である。情報処理装置１によって求められた近似式は、内燃機関の制御装置に搭載されて内燃機関の制御に使用される。詳細は後述する。
（ａ１）内燃機関のアクチュエータの操作量ｕ
（ａ２）内燃機関に対する外乱ｗ
（ａ３）内燃機関の制御対象部の状態ｘ
（ａ４）内燃機関の制御対象部の出力ｙ
（ａ５）内燃機関の制御対象部の出力の目標値ｒ
【００２１】
（ａ１）操作量ｕは、内燃機関において操作することが可能な１つまたは複数のアクチュエータの動作状況を表す物理量である。例えば、スロットル開度、排気再循環（ＥＧＲ：Exhaust Gas Recirculation）システムにおけるＥＧＲバルブ開度等が操作量ｕに相当する。（ａ２）外乱ｗは、内燃機関の出力に影響を及ぼす１つまたは複数の物理量であり、操作量ｕは除く。例えば、エンジン回転数、外気温度、外気圧力等が外乱ｗに相当する。（ａ３）状態ｘは、内燃機関に含まれる１つまたは複数の制御対象部の状態を表す物理量である。例えば、ＥＧＲシステムにおける排気温度や排気流量等が状態ｘに相当する。
【００２２】
（ａ４）出力ｙは、内燃機関に含まれる１つまたは複数の制御対象部の出力を表す物理量である。例えば、ＥＧＲシステムにおけるＥＧＲ率、過給機における過給圧等が出力ｙに相当する。（ａ５）目標値ｒは、内燃機関に含まれる１つまたは複数の制御対象部の出力（すなわち要素ａ４）の目標値である。なお、上述した５つの各要素ａ１〜ａ５は、それぞれ、複数の項目を含み得る。例えば、外乱ｗとしてエンジン回転数と外気温度と外気圧力との３項目を含んでもよい。また、上述した５つの各要素ａ１〜ａ５において挙げた項目はあくまで例示であり、種々の項目を採用できる。
【００２３】
情報処理装置１は、記憶部１００と、情報処理部２００と、図示しないＲＯＭ、ＲＡＭ及び通信部を備え、各部は図示しないバスにより相互に接続されている。記憶部１００は、ハードディスク、フラッシュメモリ、メモリカードなどで構成される。記憶部１００には、モデル式記憶部１１０と、初期条件記憶部１２０と、最適操作量記憶部１３０と、近似式記憶部１４０とが含まれている。
【００２４】
モデル式記憶部１１０には、内燃機関のアクチュエータの操作量ｕ、及び、内燃機関に対する外乱ｗの変化に応じた、内燃機関の制御対象部の状態ｘ、及び、出力ｙの変化をモデル化したモデル式が予め記憶されている。モデル式は、予めの実験により求められ、操作量ｕ、外乱ｗ、状態ｘ、出力ｙの現在及び過去の情報が含まれる。どの程度過去の情報が含まれるかはモデル式中の時間サンプル数に依存する。モデル式としては、例えば、線形状態方程式、非線形状態方程式、ＮＡＲＸ（Nonlinear Auto-Regressive eXogenous）モデルを用いて構成された非線形方程式を使用できる。
【００２５】
線形状態方程式を使用した連続時間システムのモデル式は、操作量ｕ、外乱ｗ、状態ｘ、出力ｙの各変数に対して、例えば次のように表せる。なお、ｔは時間、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆは適当な大きさの定数行列である。
・状態方程式：ｄｘ／ｄｔ＝Ａｘ＋Ｂｕ＋Ｅｗ  ・・・（１）
・出力方程式：ｙ＝Ｃｘ＋Ｄｕ＋Ｆｗ  ・・・（２）
【００２６】
線形状態方程式を使用した離散時間システムのモデル式は、上述の各変数と、離散時間ｋとを用いて、例えば次のように表せる。
・状態方程式：ｘ［ｋ＋１］＝Ａｘ［ｋ］＋Ｂｕ［ｋ］＋Ｅｗ［ｋ］  ・・・（３）
・出力方程式：ｙ［ｋ］＝Ｃｘ［ｋ］＋Ｄｕ［ｋ］＋Ｆｗ［ｋ］  ・・・（４）
【００２７】
非線形状態方程式を使用した連続時間システムのモデル式は、上述の各変数を用いて、例えば次のように表せる。なお、ｆ，ｇはそれぞれｘ，ｙと同次元の出力を与える非線形ベクトル関数である。このため、非線形状態方程式では、線形状態方程式を包含していると言える。
・状態方程式：ｄｘ／ｄｔ＝ｆ（ｘ，ｕ，ｗ）  ・・・（５）
・出力方程式：ｙ＝ｇ（ｘ，ｕ，ｗ）  ・・・（６）
【００２８】
非線形状態方程式を使用した離散時間システムのモデル式は、上述の各変数と、離散時間ｋとを用いて、例えば次のように表せる。
・状態方程式：ｘ［ｋ＋１］＝ｆ（ｘ［ｋ］，ｕ［ｋ］，ｗ［ｋ］）  ・・・（７）
・出力方程式：ｙ［ｋ］＝ｇ（ｘ［ｋ］，ｕ［ｋ］，ｗ［ｋ］）  ・・・（８）
【００２９】
ＮＡＲＸモデルを用いて構成された非線形方程式のモデル式は、上述の各変数と、離散時間ｋとを用いて、例えば次のように表せる。なお、ｇはｙと同次元の出力を与える非線形ベクトル関数であり、明示的に過去の時間を複数サンプルする点が上述の式８と異なる。
・ｙ［ｋ＋１］＝ｇ（ｙ［ｋ］，ｙ［ｋ−１］，・・・，ｙ［ｋ＋１−ｎy］，ｕ［ｋ］，ｕ［ｋ−１］，・・・，ｕ［ｋ＋１−ｎu］）  ・・・（９）
【００３０】
このようにすれば、モデル式として、線形状態方程式、非線形状態方程式、及びＮＡＲＸモデルを利用できる。
【００３１】
図２は、予測学習処理について説明する図である。図２（Ａ）は、初期条件記憶部１２０に記憶されている初期条件の一例を示す。図２（Ｂ）は、予測学習処理の各反復サイクルにおける、各要素の変化の一例を示す。図１の初期条件記憶部１２０には、操作量記憶部１２１と、外乱記憶部１２２と、状態記憶部１２３と、出力記憶部１２４と、目標値記憶部１２５とが含まれている。
【００３２】
操作量記憶部１２１には、後述する予測学習処理のステップＳ１１０によって、内燃機関のアクチュエータの操作量ｕの複数時刻分の物理量の変化（換言すれば、継時的な物理量の変化）を表す時系列信号が記憶される。図２（Ａ）では、操作量ｕ１及び操作量ｕ２として、操作量ｕに属する２つの項目の時系列信号を例示している。同様に、外乱記憶部１２２には、後述する予測学習処理のステップＳ１１０によって、内燃機関に対する外乱ｗの複数時刻分の物理量の変化を表す時系列信号が記憶される。図２（Ａ）では、外乱ｗ１として、外乱ｗに属する１つの項目の時系列信号を例示している。
【００３３】
状態記憶部１２３には、後述する予測学習処理のステップＳ１３０によって、内燃機関の制御対象部の状態ｘの複数時刻分の物理量の変化を表す時系列信号が記憶される。図２（Ａ）では、状態ｘ１として、状態ｘに属する１つの項目の時系列信号を例示している。同様に、出力記憶部１２４には、後述する予測学習処理のステップＳ１３０によって、内燃機関の制御対象部の出力ｙの複数時刻分の物理量の変化を表す時系列信号が記憶される。図２（Ａ）では、出力ｙ１として、出力ｙに属する１つの項目の時系列信号を例示している。
【００３４】
目標値記憶部１２５には、後述する予測学習処理のステップＳ１１０によって、内燃機関の制御対象部の出力の目標値ｒの複数時刻分の物理量の変化を表す時系列信号が記憶される。なお、図２（Ａ）では、目標値ｒの時系列信号の例示は省略している。
【００３５】
最適操作量記憶部１３０には、後述する予測学習処理のステップＳ２００によって、初期条件記憶部１２０内の各時刻における初期条件（操作量ｕ、外乱ｗ、状態ｘ、出力ｙ、目標値ｒ）に対して、当該初期条件における内燃機関のアクチュエータの最適な操作量（最適操作量）が対応付けて記憶される。近似式記憶部１４０には、後述する予測学習処理のステップＳ３００によって、最適操作量記憶部１３０内の初期条件と最適操作量とから得られた近似式が記憶される。
【００３６】
情報処理部２００は、ＲＯＭに格納されているコンピュータプログラムをＲＡＭに展開して実行することにより、情報処理装置１の各部を制御する。そのほか情報処理部２００は、実験計画処理部２１０、初期条件生成部２２０、予測処理部２３０、学習処理部２４０として機能し、協働して後述する予測学習処理を実行する。実験計画処理部２１０は、実験計画法を用いて、初期条件のうち、操作量ｕ、外乱ｗ、目標値ｒの時系列信号を生成し、初期条件記憶部１２０に記憶させる。初期条件生成部２２０は、初期条件のうち、状態ｘ、出力ｙの時系列信号を生成し、初期条件記憶部１２０に記憶させる。
【００３７】
予測処理部２３０は、初期条件記憶部１２０内の初期条件を用いてモデル予測制御によって、各時刻における初期条件（操作量ｕ、外乱ｗ、状態ｘ、出力ｙ、目標値ｒ）に対応する最適操作量を求め、最適操作量記憶部１３０に記憶させる。学習処理部２４０は、最適操作量記憶部１３０内の初期条件と最適操作量とを教師データとしたニューラルネットワーク（ＮＮ：Neural Network）の教師あり学習によって近似式を求め、近似式記憶部１４０に記憶させる。
【００３８】
図３及び図４は、予測学習処理における処理の手順を示すフローチャートである。予測学習処理は、初期条件（操作量ｕ、外乱ｗ、状態ｘ、出力ｙ、目標値ｒ）を生成すると共に、生成された初期条件と内燃機関のアクチュエータの最適な操作量（最適操作量）との関係を表す近似式を求める処理である。予測学習処理は、情報処理装置１において任意のタイミングで実行される。
【００３９】
図５は、予測学習処理の各ステップについて説明する図である。図５では、初期条件記憶部１２０に時系列信号として記憶されている初期条件の各要素について模式的に表している。縦軸には初期条件の各要素の名称を表し、横軸には時系列信号における各時刻を表している。通常、表の中には該当時刻における該当要素の物理量が表示されるが、図５では説明の便宜上、物理量の表示を省略して、説明のための文言を記載している。さらに、図３〜図５では説明の便宜上、初期条件の各要素が含み得る複数の項目について区別しない。例えば、操作量ｕが２つの項目、操作量ｕ１及び操作量ｕ２を含む場合、操作量ｕ１及び操作量ｕ２に対する処理は、以降説明する「操作量ｕ」に対する処理と同じ処理を適用すればよい。
【００４０】
ステップＳ１００では、多様な初期条件（操作量ｕ、外乱ｗ、状態ｘ、出力ｙ、目標値ｒ）の生成を実行する。具体的には、ステップＳ１１０において実験計画処理部２１０は、実験計画法を用いて、操作量ｕ、外乱ｗ、目標値ｒの時系列信号を生成し、操作量記憶部１２１、外乱記憶部１２２、目標値記憶部１２５にそれぞれ記憶させる。実験計画処理部２１０は、実験計画法として例えば、以下の方法ｂ１、ｂ２のいずれかを用いることができる。
【００４１】
（ｂ１）ステップ関数やランプ関数の組み合わせで表現される信号を生成する第１の方法：第１の方法としては、例えば、ＡＰＲＢＳ（Amplitude modulated Pseudo Random Binary Sequences）法を利用できる。ＡＰＲＢＳ法では、信号のレベルを連続的に扱い、多様な組合せを効率的に生成するラテン超方格計画やＤ最適計画などを用いて、疑似ランダム的に連続信号の組み合わせを生成する。ＡＰＲＢＳ法では、信号の１区間の長さや、区間の移り変わり時の信号変化速度なども計画の対象に含めることができるため、信号の値の組合せに加えて、信号変化速度の組合せについても多様性を確保できる。すなわち、ＡＰＲＢＳ法では、過渡変化を含めた実験計画が可能である。
【００４２】
（ｂ２）周波数が時間に依存して変化するチャープ信号で表現される信号を生成する第２の方法：第２の方法としては、例えば、Ｓｉｎｕｓｏｉｄａｌ Ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ法を利用できる。Ｓｉｎｕｓｏｉｄａｌ Ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ法では、時間に依存して周波数が変化する正弦波信号を用いて連続信号の組み合わせを生成する。ＡＰＲＢＳ法により生成された信号よりも、信号レベルの時間変化率が多様である。
【００４３】
ステップＳ１２０において、初期条件生成部２２０の予測計算部２２１は、モデル式記憶部１１０に記憶されているモデル式と、操作量記憶部１２１に記憶されている操作量ｕの時系列信号と、外乱記憶部１２２に記憶されている外乱ｗの時系列信号と、をそれぞれ読み出す。ステップＳ１３０において、初期条件生成部２２０の予測計算部２２１は、読み出した操作量ｕと外乱ｗの時系列信号をモデル式に適用（印加）することで、状態ｘと出力ｙとの予測値の時系列信号を生成し、状態記憶部１２３と出力記憶部１２４とにそれぞれ記憶させる。
【００４４】
このように、予測学習処理のステップＳ１００では、モデル式を用いることで、物理的に発生する可能性の少ない初期条件の生成を回避すると共に、多様な初期条件を効率よく生成することができる。上述の通り、初期条件は、操作量ｕ、外乱ｗ、状態ｘ、出力ｙ、目標値ｒの５つの要素から構成されるが、それら５要素の組み合わせを生成する単純な方法は、５要素のすべてに上下限を設定し、上下限の範囲内で５要素を網羅的に組み合わせることである。しかし、網羅的な組み合わせにより生成された初期条件には、物理的に発生する可能性が極めて低い初期条件が含まれる。これは、状態ｘや出力ｙの挙動は、操作量ｕや外乱ｗに依存する物理的な因果関係に支配されていることに起因する。この点、予測学習処理のステップＳ１００では、この因果関係を再現したモデル式を、ステップＳ２００以降のモデル予測制御だけでなく、初期条件の生成の段階から使用することによって、組み合わせとして物理的に無理のない状態ｘ及び出力ｙの時系列信号を生成できる。これにより、実際に起こり得る初期条件のみを効率的に生成することが可能となり、例えば内燃機関の制御のように、制御パラメータの最適解を導出するために、多くの要素（例えば、数十個）が関連する初期条件を持つ複雑なシステムにおいても、組み合わせ数の爆発的増加を招くことなく、初期条件を生成することが可能となる。
【００４５】
ステップＳ２００では、ステップＳ１００で生成された多様な初期条件に対応する最適操作量を求める。具体的には、ステップＳ２１０において、予測処理部２３０の予測計算部２３１は、モデル式記憶部１１０に記憶されているモデル式を読み出す。
【００４６】
ステップＳ２２０において、予測処理部２３０の予測計算部２３１は、初期条件記憶部１２０に記憶されている初期条件の時系列信号中の１時刻を起点とし、モデル予測制御による将来予測のために必要な時刻分の情報を読み出す。例えば、図５（Ａ）において、時刻ｔ０を起点とした場合、予測計算部２３１は、予測のために必要となる現在及び過去の時刻分の情報、具体的には、現在時刻ｔ０の初期条件（外乱ｗ、状態ｘ、出力ｙ、目標値ｒ）と、過去時刻ｔ−１の初期条件（操作量ｕ）とを読み出す。ここで、操作量ｕのみ過去時刻ｔ−１の初期条件を読み出すのは、現在時刻ｔ０の操作量ｕが、後のステップにおける予測対象となるためである。なお、予測計算部２３１は、外乱ｗ等についても、現在の初期条件に加えて、過去の数時刻分における初期条件の読み出しを行ってもよい。どれだけ過去に遡って情報の読み出しを行うかは、予測計算部２３１が使用するモデル式に依存する。
【００４７】
ステップＳ２３０では、ステップＳ２２０で読み出した初期条件に対応する最適操作量を求める。具体的には、ステップＳ２３１において、予測処理部２３０の予測計算部２３１は、現在時刻から所定の将来時刻までの有限区間内における操作量ｕ、外乱ｗ、目標値ｒの時系列を決定する。この有限区間は、モデル予測制御における「予測ホライズン」に相当する。例えば、図５（Ｂ）に示すように予測計算部２３１は、現在時刻ｔ０から所定の将来時刻ｔ５までの有限区間内における操作量ｕ、外乱ｗ、目標値ｒを決定する。図５（Ｂ）の例では、予測計算部２３１は、操作量ｕには予め定められたデフォルト値（図５：Ｄ）を設定し、外乱ｗ及び目標値ｒの将来時刻ｔ１〜ｔ５には、ステップＳ２２０で読み出した現在時刻ｔ０の物理量（図５：現在）を設定している。なお、操作量ｕのデフォルト値の決定に際して、予測計算部２３１は、ステップＳ２２０で読み出された過去時刻ｔ−１の操作量ｕを考慮してもよい。
【００４８】
ステップＳ２３２において、予測処理部２３０の予測計算部２３１は、モデル式を用いて、将来の有限区間内での状態ｘ、出力ｙを予測する。具体的には、予測計算部２３１は、現在時刻の条件をステップＳ２２０で読み出した初期条件（操作量ｕ、外乱ｗ、状態ｘ、出力ｙ、目標値ｒ）とし、ステップＳ２１０で読み出したモデル式に対して、ステップＳ２３１で決定された有限区間内の操作量ｕ、外乱ｗの時系列信号を適用（印加）することで、有限区間内の状態ｘと出力ｙとの予測値の時系列信号を生成する。例えば、図５（Ｃ）に示すように予測計算部２３１は、所定の将来時刻ｔ１からｔ５までの有限区間内における状態ｘ、出力ｙを予測する（図５：予測）。
【００４９】
ステップＳ２３３において、予測処理部２３０の評価部２３２は、ステップＳ２３１で決定された有限区間内の操作量ｕ、外乱ｗ、目標値ｒの時系列信号と、ステップＳ２３２で予測された有限区間内の状態ｘ、出力ｙの時系列信号とを目的関数に入力して、目的関数を評価する。この目的関数は、制御性能を定量的に評価するための所定の式であり、記憶部１００内に記憶されている。目的関数としては、例えば、有限区間内における出力（出力ｙ）と目標（目標値ｒ）の差の二乗和を利用できる。
【００５０】
ステップＳ２３４において、予測処理部２３０の反復処理部２３３は、目的関数の値が収束したか否かを判定する。収束した場合（ステップＳ２３４：ＹＥＳ）、反復処理部２３３は、処理をステップＳ２３６へ遷移させる。
【００５１】
一方、収束していない場合（ステップＳ２３４：ＮＯ）、反復処理部２３３は、目的関数値をより良くするように有限区間内における操作量ｕの時系列信号を修正し、処理をステップＳ２３２へ遷移させ、予測と評価を繰り返す。例えば、図５（Ｄ）に示すように反復処理部２３３は、現在時刻ｔ０から所定の将来時刻ｔ５までの有限区間内における操作量ｕを修正し、その後、予測計算部２３１は、図５（Ｅ）に示すように、修正した操作量ｕに基づく状態ｘ、出力ｙを予測し、評価部２３２は、これらを用いた目的関数を評価する。例えば、図２（Ｂ）に示すように、有限区間（予測ホライズンＨＰ）内の操作量ｕ１及び操作量ｕ２が反復サイクルＣ１、Ｃ２、Ｃ３と修正されていくにつれて、対応する有限区間（予測ホライズンＨＰ）内の状態ｘ１及び出力ｙ１についても、サイクルＣ１、Ｃ２、Ｃ３に示すように変化していく。目的関数の値が収束した３回目のサイクルＣ３では、出力ｙ１の時系列信号は、目標値ｒの時系列信号にほぼ一致していることがわかる。なお、反復処理部２３３は、勾配法、シューティング法、Ｃ／ＧＭＲＥＳ法といった既知の手法を利用してもよい。
【００５２】
ステップＳ２３６において、予測処理部２３０の反復処理部２３３は、有限区間内における操作量ｕの時系列信号から、起点とした１時刻分の操作量ｕを「最適操作量」として取り出す。そして、反復処理部２３３は、この最適操作量と、ステップＳ２２０で読み出した初期条件（操作量ｕ、外乱ｗ、状態ｘ、出力ｙ、目標値ｒ）とを対応付けて、最適操作量記憶部１３０に記憶させる。例えば、図５（Ｆ）に示すように、反復処理部２３３は、現在時刻ｔ０の操作量ｕを最適操作量とし、ステップＳ２２０で読み出した初期条件（過去時刻ｔ−１の操作量ｕ、現在時刻ｔ０の外乱ｗ、状態ｘ、出力ｙ、目標値ｒ）とを対応付けて、最適操作量記憶部１３０に記憶させる。
【００５３】
ステップＳ２４０において、予測処理部２３０の反復処理部２３３は、初期条件記憶部１２０に記憶された初期条件の時系列について、全ての時刻分の処理を終了したか否かを判定する。全ての時刻分の処理を終了していない場合（ステップＳ２４０：ＮＯ）、ステップＳ２５０において反復処理部２３３は、起点とする時刻を１時刻進め、ステップＳ２２０以降の処理を繰り返す。全ての時刻分の処理を終了した場合（ステップＳ２４０：ＹＥＳ）、反復処理部２３３は、処理をステップＳ３００へ遷移させる。
【００５４】
このように、予測学習処理のステップＳ２００では、ステップＳ１００で生成された多様な初期条件に対してモデル予測制御を実行し、各時刻の初期条件に対応する最適操作量を求める。上述の通り、予測処理部２３０は、初期条件を読み出す起点となる時刻を１時刻分ずつ移動させつつ、各時刻の初期条件に対して最適操作量を求める、という処理を時系列信号の全時刻分に対して行う。このため、予測処理部２３０は、多様な初期条件に対する最適操作量を求めて、最適操作量記憶部１３０に記憶させておくことができる。
【００５５】
ステップＳ３００では、最適操作量記憶部１３０に記憶されている初期条件と最適操作量との関係を表す近似式を機械学習によって求める。具体的には、ステップＳ３１０において、学習処理部２４０のＮＮ計算部２４１は、最適操作量記憶部１３０に記憶されている初期条件と最適操作量とのセットをすべて読みだす。ステップＳ３２０において、学習処理部２４０のＮＮ計算部２４１は、ニューラルネットワーク（ＮＮ）中のパラメータを初期化する。
【００５６】
ステップＳ３３０において、学習処理部２４０のＮＮ計算部２４１は、初期条件と最適操作量とを教師データとしたＮＮの教師あり学習によって近似式を求める。具体的には、ＮＮ計算部２４１は、ステップＳ３１０で読み出した初期条件をＮＮに与え（印加し）て、ＮＮの出力を求める。ステップＳ３４０において、学習処理部２４０の評価部２４２は、ＮＮの出力と、ステップＳ３１０で読み出した初期条件及び最適操作量とを目的関数に入力して、目的関数を評価することで、ＮＮによる最適操作量の近似精度（誤差）を評価する。この目的関数としては、例えば、ＮＮの出力と、読み出した最適操作量の差の二乗和を利用できる。
【００５７】
ステップＳ３５０において、学習処理部２４０の反復処理部２４３は、目的関数の値が収束したか否かを判定する。収束した場合（ステップＳ３５０：ＹＥＳ）、反復処理部２４３は、処理をステップＳ３７０へ遷移させる。一方、収束していない場合（ステップＳ３５０：ＮＯ）、反復処理部２４３は、目的関数値をより良くするようにＮＮのパラメータを修正し、処理をステップＳ３３０へ遷移させ、ＮＮ出力と評価を繰り返す。なお、反復処理部２４３は、バックプロパゲーションといった既知の手法を利用してもよい。
【００５８】
ステップＳ３７０において、学習処理部２４０の反復処理部２４３は、最新のＮＮと、ＮＮのパラメータとを、学習済みＮＮとして近似式記憶部１４０に記憶させ、処理を終了する。
【００５９】
このように、予測学習処理のステップＳ３００では、最適操作量記憶部１３０に記憶されている初期条件と最適操作量との関係を表す近似式を機械学習によって求める。ステップＳ２００で生成された初期条件と最適操作量との関係は、初期条件が決まれば最適操作量が決まる、という形の非線形関数として表現できる。ステップＳ３００では、この関係から予め近似式を作成しておく。この近似式を利用すれば、実際の内燃機関の制御において、各時刻においてリアルタイムに、最適解を見つけるための反復計算（モデル予測制御）を行うことなく、最適操作量を高速に求めることが可能となる。ここで、初期条件と最適操作量との関係は一般的に極めて非線形性が高く、さらに、初期条件には数多くの要素が関連することから、多入力多出力の高次元な関係となるため、一般的な線形式やｎ次多項式では良好な近似精度が期待できない。この点、予測学習処理のステップＳ３００では、多入力多出力、かつ、強い非線形性を効率的に近似可能な手法として、ＮＮによる機械学習を使用している。ＮＮを用いて初期条件と最適操作量との関係を学習する場合、バックプロパゲーションによりＮＮ中のパラメータが目的関数値に及ぼす影響を計算でき、その情報を元に勾配法に基づく反復計算によって非線形関係を良好に再現する学習が可能となる。このように、十分に精度よく学習されたＮＮは、リアルタイムなモデル予測制御と同等の制御性能（予測性能）を、低演算負荷で実現することができる。
【００６０】
以上説明した通り、情報処理装置１によれば、予測処理部２３０は、モデル予測制御を利用して予め、各初期条件（操作量ｕ、外乱ｗ、状態ｘ、出力ｙ、目標値ｒ）に応じた内燃機関のアクチュエータの最適操作量を求めて、最適操作量記憶部１３０に記憶させておく（図３：ステップＳ２００）。そして、学習処理部２４０は予め、最適操作量記憶部１３０内の初期条件と最適操作量との関係を表す近似式（学習済みＮＮとパラメータ）を求めておくことができる（図４：ステップＳ３００）。このため、本構成の情報処理装置１によれば、実際の内燃機関の制御では、リアルタイムな反復計算を必要とせず、学習処理部２４０によって求められた近似式（学習済みＮＮとパラメータ）を利用することで、初期条件内の各要素に対応する各実際値（または推定値）に応じた、内燃機関のアクチュエータの最適操作量を素早く求めることができ、処理負荷の低減と処理時間の短縮とを図ることができる。また、初期条件生成部２２０は、初期条件を生成する際に、内燃機関のアクチュエータの操作量ｕ（及び外乱ｗ）の変化に応じた、内燃機関の制御対象部の状態ｘ（及び出力ｙ）の変化をモデル化したモデル式を使用する。このため、初期条件を生成する際に、各要素を網羅的に組み合わせた試行を行う場合と比較して、演算量を減らすことができ、初期条件生成の効率化を図ることができる。
【００６１】
＜内燃機関の制御装置＞
図６は、本発明の一実施形態としての内燃機関の制御装置３のブロック図である。制御装置３は、情報処理装置１により作成された近似式を利用して、内燃機関を制御する装置である。内燃機関としては、例えば、ディーゼルエンジン、ガソリンエンジン等が挙げられる。制御装置３は、ドライバインターフェース（ＩＦ）３１０と、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）３２０と、ハードウェアシステム３３０とを備え、各部は図示しない車載ネットワークにより相互に接続されている。ドライバインターフェース３１０は、内燃機関の運転者による操作信号を取得するためのインタフェースであり、例えば、アクセル、ブレーキ等である。
【００６２】
ＥＣＵ３２０は、内燃機関の運転を制御するマイクロコントローラ（マイコン）である。そのほかＥＣＵ３２０は、目標値決定部３２１、制御部３２２、情報取得部３２３として機能し、協働して後述する内燃機関制御を実行する。目標値決定部３２１は、運転者による操作信号に応じた内燃機関の制御対象部の出力の目標値ｒを決定する。
【００６３】
制御部３２２は、情報処理装置１によって求められた近似式（学習済みＮＮとパラメータ）を利用して、アクチュエータ３３１の最適操作量を求め、アクチュエータ３３１を動作させる。なお、近似式は、例えば、制御装置３を搭載した車両の製造時に予め制御部３２２内の図示しない記憶部に記憶されてもよい。また、制御部３２２は、図示しない通信ネットワークを介して情報処理装置１と通信を行い、定期的に近似式を取得して制御部３２２内の記憶部に記憶させてもよい。
【００６４】
情報取得部３２３は、センサ３３３によって取得された検出値に基づいて、初期条件に対応した各要素（操作量ｕ、外乱ｗ、状態ｘ、出力ｙ）の各実際値を取得する。なお、情報取得部３２３は、センサ３３３によって取得された実際値から、制御対象のモデルに基づくオブザーバやカルマンフィルタなどを用いて、操作量ｕ、外乱ｗ、状態ｘ、出力ｙの各推定値を求めてもよい。内燃機関の制御では、最適操作量を求めるために多くの要素（例えば、数十個）を必要とする。このため、情報取得部３２３は、一部の要素についてセンサ３３３により取得された実際値を用い、他の要素について推定した推定値を使用してもよい。なお、初期条件に対応した目標値ｒは、目標値決定部３２１によって別途設定される。
【００６５】
ハードウェアシステム３３０は、内燃機関に搭載されているハードウェアである。アクチュエータ３３１は、内燃機関において操作することが可能な１つまたは複数のアクチュエータであり、スロットルや、ＥＧＲシステムにおけるＥＧＲバルブ等である。制御対象部３３２は、内燃機関に含まれる１つまたは複数の制御対象部であり、ＥＧＲシステムや、過給機等である。センサ３３３は、アクチュエータ３３１の動作状況（操作量ｕ）、制御対象部３３２の状態ｘ、制御対象部３３２の出力ｙ、内燃機関に対する外乱ｗの各々を検出するためのセンサである。
【００６６】
図７は、内燃機関制御における処理の手順を示すフローチャートである。内燃機関制御は、情報処理装置１により作成された近似式を利用して求めた最適操作量を用いて、内燃機関（具体的にはアクチュエータ３３１）を制御する処理である。図７に示す内燃機関制御は、例えば制御装置３を搭載した車両の始動時に開始され、所定の制御周期ごとに繰り返し実行される。
【００６７】
ステップＳ４１０において、ドライバインターフェース３１０は、アクセル開度やブレーキ開度から内燃機関の運転者による操作信号を取得し、目標値決定部３２１へと送信する。ステップＳ４２０において、ＥＣＵ３２０の目標値決定部３２１は、取得した操作信号（運転者による操作信号）と、情報取得部３２３から取得した現在の操作量ｕ、外乱ｗ、状態ｘ、出力ｙとを用いて、制御部３２２の出力ｙに対する目標値ｒを決定し、制御部３２２へ送信する。
【００６８】
ステップＳ４３０において、ＥＣＵ３２０の制御部３２２は、取得した目標値ｒと、情報取得部３２３から取得した現在の操作量ｕ、外乱ｗ、状態ｘ、出力ｙとを近似式（学習済みＮＮとパラメータ）に適用する。これにより制御部３２２は、目標値決定部３２１より指定された目標値ｒを達成するための、内燃機関のアクチュエータ３３１の最適な操作量（最適操作量）を決定できる。ステップＳ４４０において、ＥＣＵ３２０の制御部３２２は、決定した最適操作量でアクチュエータ３３１を動作させる。
【００６９】
ステップＳ４５０において、アクチュエータ３３１の動作の結果として、制御対象部３３２の状態ｘ及び出力ｙが変化する。ステップＳ４６０において、センサ３３３は、アクチュエータ３３１の動作状況（操作量ｕ）、制御対象部３３２の状態ｘ、制御対象部３３２の出力ｙ、内燃機関に対する外乱ｗについて、最新の情報を検出し、検出信号を情報取得部３２３へと送信する。ステップＳ４７０において、ＥＣＵ３２０の情報取得部３２３は、取得した最新の情報に基づく操作量ｕ、外乱ｗ、状態ｘ、出力ｙの各実際値または各推定値を求める。
【００７０】
図８は、内燃機関制御による動作の一例を示す。図８では、操作量ｕとして操作量ｕ１〜ｕ３の３項目、外乱ｗとして外乱ｗ１〜ｗ４の４項目、状態ｘとして状態ｘ１〜ｘ７の７項目、出力ｙとして出力ｙ１〜ｙ２の２項目、目標値ｒとして目標値ｒ１〜ｒ２の２項目を使用して、内燃機関制御を実行した場合の具体例を示す。図８（Ａ）には、操作量ｕ及び外乱ｗの時系列信号を図示し、図（Ｂ）には、出力ｙ及び目標値ｒの時系列信号を図示している。図示の便宜上、状態ｘの時系列信号は省略している。図８（Ｂ）に示すように、最適操作量を求めるために多くの要素を必要とする多入力多出力の複雑なケースであっても、出力ｙの実際値は、設定された目標値ｒに適切に追従していることがわかる。
【００７１】
図９は、内燃機関制御に要した演算時間の一例を示す。図９の横軸には時間を、縦軸には制御装置３のＥＣＵ３２０による演算に要した時間（ｍｓ）を示している。図９に示す通り、ＥＣＵ３２０の１回あたりの演算時間は０．０３ｍｓ〜０．０６ｍｓであり、最大でも０．２ｍｓ以内であることがわかる。例えば、モデル予測制御の高速解法として知られているＣ／ＧＭＲＥＳ法を用いて、リアルタイムに内燃機関の制御を行った場合の従来例では、演算時間は約６０ｍｓであった（仲田勇人ほか，“ディーゼルエンジン吸排気システムへのＣ／ＧＭＲＥＳモデル予測制御の応用"）。この従来例と比較すると、本実施形態の内燃機関制御では、演算速度を約１０００倍以上も高速化できる。
【００７２】
以上説明した通り、内燃機関の制御装置３によれば、ＥＣＵ３２０の制御部３２２は、情報取得部３２３によって取得された操作量ｕ、外乱ｗ、状態ｘ、出力ｙの各実際値または推定値と、制御部３２２の記憶部内の近似式とを用いて、各実際値または推定値に応じた内燃機関のアクチュエータ３３１の最適操作量を素早く求めることができ、処理負荷の低減と処理時間の短縮とを図ることができる。
【００７３】
＜本実施形態の変形例＞
本発明は上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば次のような変形も可能である。
【００７４】
［変形例１］
上記実施形態では、情報処理装置の構成の一例を示した。しかし、情報処理装置の構成は種々の変形が可能である。例えば、情報処理装置は、ネットワーク上に配置された複数の情報処理装置が協働することによって構成されてもよい。この場合、例えば、実験計画処理部、初期条件生成部、予測処理部、学習処理部のうちの少なくとも一部が異なる情報処理装置によって実現されてよい。
【００７５】
［変形例２］
上記実施形態では、モデル予測制御において初期条件として考慮すべき要素の一例を挙げた。しかし、モデル予測制御において、初期条件として考慮する要素ａ１〜ａ５のうちの少なくとも一部は、省略してもよく、さらなる他の要素を考慮してもよい。具体的には、要素ａ２の外乱ｗ、要素ａ４の出力ｙ、要素ａ５の目標値ｒのうちの少なくとも一部は省略してよい。例えば外乱ｗを省略する場合、モデル式における外乱ｗのパラメータは省略できる。また、予測学習処理（図３）のステップＳ１００における外乱ｗの初期条件生成、ステップＳ２００における初期条件としての外乱ｗの考慮は省略できる。また、内燃機関制御（図７）のステップＳ４２０、Ｓ４３０、Ｓ４７０における外乱ｗの考慮も省略してよい。出力ｙ及び目標値ｒについても同様に、省略する場合は、モデル式と、予測学習処理と、内燃機関制御の各々について、省略された要素に対する考慮は省略してよい。
【００７６】
［変形例３］
上記実施形態では、予測学習処理の一例を示した（図３、図４）。しかし、予測学習処理は種々の変形が可能である。例えば、ステップＳ１００において、実験計画法を用いずに操作量ｕなどの時系列信号を生成してもよい。例えば、ステップＳ３００において、サポートベクターマシン（ＳＶＭ：Support Vector Machine）等のＮＮ以外の手段を用いることで近似式を求めてもよい。例えば、ステップＳ１００、Ｓ２００、Ｓ３００は一連の処理として実行されず、個別に実行されてよい。
【００７７】
例えば、予測学習処理では、上述した一部のステップを省略してもよく、さらなる他のステップを追加で実行してもよい。具体的には、例えば、ステップＳ１００において、初期条件のうちの少なくとも一部の時系列信号を第１の方法（実験計画法）で生成し、残りの時系列信号を第２の方法で生成してもよい。例えば、モデル式記憶部に複数のモデル式を予め記憶させておき、ステップＳ１３０やステップＳ２３２において、初期条件のうちの少なくとも一部の特性や実際値に応じて、適用するモデル式を変更してもよい。例えば、ステップＳ３００の終了後に、生成した近似式を内燃機関の制御装置へと配信してもよい。
【００７８】
［変形例４］
上記実施形態では、内燃機関の制御装置の構成の一例を示した。しかし、内燃機関の制御装置の構成は種々の変形が可能である。例えば、制御装置は、モデル予測制御を利用して、内燃機関の制御に使用するための近似式を求める上述した情報処理装置の機能をさらに備えていてもよい。
【００７９】
［変形例５］
上記実施形態では、内燃機関制御の一例を示した（図７）。しかし、予測学習処理は種々の変形が可能である。例えば、上述した一部のステップを省略してもよく、さらなる他のステップを追加で実行してもよい。具体的には、例えば、ステップＳ４７０の終了後に、取得した操作量ｕ、外乱ｗ、状態ｘ、出力ｙの実際値を情報処理装置へと送信して、近似式の精度向上に役立ててもよい。
【００８０】
以上、実施形態、変形例に基づき本態様について説明してきたが、上記した態様の実施の形態は、本態様の理解を容易にするためのものであり、本態様を限定するものではない。本態様は、その趣旨並びに特許請求の範囲を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本態様にはその等価物が含まれる。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することができる。
【符号の説明】
【００８１】
１…情報処理装置
３…内燃機関の制御装置
１００…記憶部
１１０…モデル式記憶部
１２０…初期条件記憶部
１２１…操作量記憶部
１２２…外乱記憶部
１２３…状態記憶部
１２４…出力記憶部
１２５…目標値記憶部
１３０…最適操作量記憶部
１４０…近似式記憶部
２００…情報処理部
２１０…実験計画処理部
２２０…初期条件生成部
２２１…予測計算部
２３０…予測処理部
２３１…予測計算部
２３２…評価部
２３３…反復処理部
２４０…学習処理部
２４１…ＮＮ計算部
２４２…評価部
２４３…反復処理部
３１０…ドライバインターフェース
３２１…目標値決定部
３２２…制御部
３２３…情報取得部
３３０…ハードウェアシステム
３３１…アクチュエータ
３３２…制御対象部
３３３…センサ
【図１】
2019125021.tif 000003
【図２】
2019125021.tif 000004
【図３】
2019125021.tif 000005
【図４】
2019125021.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
2019125021.tif 000009
【図８】
2019125021.tif 000010
【図９】
2019125021.tif 000011