(57)【要約】  制御フレームワークは、物理システムの動作を制御するための制御パラメータを発生し、１つ以上の埋め込みモデルであって、各々、１つ以上の動作値および／または多数の解パラメータの関数として、システムの異なる動作パラメータに対応するモデル出力を生成する、埋め込みモデルと、数値モデル出力と１つ以上のシステム性能目標値の関数として、スカラ性能メトリックを生成する目的ロジックと、スカラ性能メトリックを最小化するように、多数の非制約解パラメータを生成する目的最適化ロジックと、非制約制御パラメータの少なくとも１つの動作範囲を制限するように、多数の非制約解パラメータから、多数の解パラメータを決定する解制約ロジックとを含む。制御パラメータは、多数の非制約制御パラメータの１つまたは多数の解パラメータに対応することができる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
物理システムの動作を制御するための制御パラメータを発生する制御フレームワークであって、
１つ以上の埋め込みモデルであって、各々、前記物理システムの動作状態に対応する１つ以上の動作値と、多数の解パラメータの１つ以上のいずれかの関数として、前記物理システムの異なる動作パラメータに対応するモデル出力を生成する、埋め込みモデルと、
前記１つ以上のモデル出力と１つ以上のシステム性能目標値の関数として、スカラ性能メトリックを生成する目的ロジックと、
前記スカラ性能メトリックを最小化するように、多数の非制約解パラメータを生成する目的最適化ロジックと、
前記非制約制御パラメータの少なくとも１つの動作範囲を制限するように、前記多数の非制約解パラメータから、前記多数の解パラメータを決定する解制約ロジックと、
を備えており、前記制御パラメータは、前記多数の非制約制御パラメータおよび多数の解パラメータの１つに対応する、制御フレームワーク。
【請求項２】
請求項１記載の制御フレームワークにおいて、前記多数の埋め込みモデルの内少なくとも１つは、前記１つ以上のシステム性能目標値の少なくとも１つの関数として、対応するモデル出力を更に生成するように構成されている、制御フレームワーク。
【請求項３】
請求項１記載の制御フレームワークにおいて、前記目的ロジックは、更に、１つ以上の重み値の関数として、前記スカラ性能メトリックを生成するように構成されている、制御フレームワーク。
【請求項４】
請求項１記載の制御フレームワークにおいて、前記目的最適化ロジックは、更に、前記多数の解パラメータの関数として、前記多数の非制約解パラメータを生成するように構成されている、制御フレームワーク。
【請求項５】
請求項１記載の制御フレームワークにおいて、前記解制約ロジックは、更に、前記１つ以上のシステム性能目標値の少なくとも１つの関数として、前記多数の解パラメータの少なくとも１つを生成するように構成されている、制御フレームワーク。
【請求項６】
請求項１記載の制御フレームワークにおいて、前記目的最適化ロジックは、前記スカラ性能メトリックの複数解の最新の繰り返し、および前記多数の非制約解パラメータの対応する複数の最新の繰り返しに応答して、最小の大きさを有する前記スカラ性能メトリックの複数の最新の繰り返しの対応する１つを有する前記多数の非制約解パラメータの複数解の最新の繰り返しの１つとして、前記スカラ性能メトリックの複数の最新の繰り返しの残りに関して、前記制御パラメータを決定するように構成されている、制御フレームワーク。
【請求項７】
請求項１記載の制御フレームワークであって、更に、前記制御パラメータの少なくとも１つを処理し、前記物理システムと関連する少なくとも１つのアクチュエータを制御する出力を生成するように構成されている制御パラメータ処理ロジックを含み、
前記解制約ロジックは、更に、前記制御パラメータ処理ロジックによって前記解制約ロジックに供給される少なくとも１つのフィードバック値の関数として、前記多数の解パラメータの少なくとも１つを生成するように構成されている、制御フレームワーク。
【請求項８】
請求項１記載の制御フレームワークにおいて、前記解制約ロジックは、更に、前記多数の埋め込みモデルの１つ以上によって規定される少なくとも１つのモデル制限の関数として、前記多数の解パラメータの少なくとも１つを生成するように構成されている、制御フレームワーク。
【請求項９】
請求項３記載の制御フレームワークにおいて、前記多数のモデル出力値は、ベクトルＹを定義し、前記１つ以上のシステム性能目標値はベクトルＹＴを定義し、前記１つ以上の重み値はベクトルＷを定義し、
前記目的ロジックは、前記ベクトルＹおよびＹＴの差として差ベクトルを決定し、前記ベクトルＷおよび前記差ベクトルのベクトル内積として、前記スカラ性能メトリックを決定するように構成されている、制御フレームワーク。
【請求項１０】
請求項９記載の制御フレームワークにおいて、前記目的ロジックは、関係U=W・(Y- YT)にしたがって、前記スカラ性能メトリックを決定するように構成されており、Ｕはスカラ性能メトリックである、制御フレームワーク。
【請求項１１】
請求項９記載の制御フレームワークにおいて、前記目的ロジックは、関係U=W・(Y- YT)2にしたがって、前記スカラ性能メトリックを決定するように構成されており、Ｕはスカラ性能メトリックである、制御フレームワーク。
【請求項１２】
請求項９記載の制御フレームワークにおいて、前記目的ロジックは、関係U=W・|Y- YT |にしたがって、前記スカラ性能メトリックを決定するように構成されており、Ｕはスカラ性能メトリックである、制御フレームワーク。
【請求項１３】
請求項９記載の制御フレームワークにおいて、前記目的ロジックは、関係U=W・|(Y- YT)/ YT |にしたがって、前記スカラ性能メトリックを決定するように構成されており、Ｕはスカラ性能メトリックである、制御フレームワーク。
【請求項１４】
請求項１記載の制御フレームワークにおいて、前記多数の解パラメータは、ベクトルＸを定義し、前記多数の非制約解パラメータはベクトルＸ’を定義し、前記スカラ性能メトリックをＵで示し、
前記目的最適化ロジックは、Ｘ’をＵおよびＸの関数として生成し、直接探索最適化技法にしたがって、指定ステップ・サイズを生成するように構成されている、制御フレームワーク。
【請求項１５】
請求項１４記載の制御フレームワークにおいて、前記目的最適化ロジックは、Ｘ’をＵおよびＸの関数として生成し、ランダム・ウオーク最適化アルゴリズムにしたがって、指定ステップ・サイズを生成するように構成されている、制御フレームワーク。
【請求項１６】
請求項１４記載の制御フレームワークにおいて、前記目的最適化ロジックは、Ｘ’をＵおよびＸの関数として、更にステップ長調節を有するランダム・ウオーク最適化アルゴリズムにしたがって、指定ステップ・サイズを生成するように構成されている、制御フレームワーク。
【請求項１７】
請求項１４記載の制御フレームワークにおいて、前記目的最適化ロジックは、Ｘ’をＵおよびＸの関数として生成し、方向利用を有するランダム・ウオーク最適化アルゴリズムにしたがって、指定ステップ・サイズを生成するように構成されている、制御フレームワーク。
【請求項１８】
請求項１４記載の制御フレームワークにおいて、前記目的最適化ロジックは、Ｘ’をＵおよびＸの関数として生成し、方向利用およびステップ長調節を有するランダム・ウオーク最適化アルゴリズムにしたがって、指定ステップ・サイズを生成するように構成されている、制御フレームワーク。
【請求項１９】
請求項１４記載の制御フレームワークにおいて、前記目的最適化ロジックは、Ｘ’をＵおよびＸの関数として生成し、ランダム・ウオーク最適化アルゴリズムの異体にしたがって、指定ステップ・サイズを生成するように構成されている、制御フレームワーク。
【請求項２０】
請求項１４記載の制御フレームワークにおいて、前記目的最適化ロジックは、Ｘ’をＵおよびＸの関数として生成し、一変量最適化アルゴリズムにしたがって、指定ステップ・サイズを生成するように構成されている、制御フレームワーク。
【請求項２１】
請求項１記載の制御フレームワークにおいて、前記物理システムは、エア・ハンドリング・システムを含む内燃エンジンである、制御フレームワーク。
【請求項２２】
請求項２１記載の制御フレームワークにおいて、前記制御フレームワークは、前記制御パラメータの１つとして指令燃料量値を生成し、前記制御パラメータの別の１つとして、指令噴射開始値を生成するように構成されている、制御フレームワーク。
【請求項２３】
請求項２２記載の制御フレームワークであって、更に、燃料供給指令に応答して、燃料を前記エンジンに供給する燃料システムを含み、
前記制御コンピュータは、前記指令燃料量値および前記指令噴射開始値に応答して、前記燃料供給指令を生成する燃料供給ロジックを含む、制御フレームワーク。
【請求項２４】
請求項２１記載の制御フレームワークにおいて、前記制御フレームワークは、前記制御パラメータの１つとして、指令給気流量値を生成し、前記制御パラメータの別の１つとして指令排気ガス再循環（ＥＧＲ）分率値を生成するように構成されている、制御フレームワーク。
【請求項２５】
請求項２４記載の制御フレームワークにおいて、前記エア・ハンドリング・システムは、前記エンジンの吸気マニフォルドへの一端、および前記エンジンの排気マニフォルドへの一端に流体結合されている排気ガス再循環（ＥＧＲ）導管と、ＥＧＲ制御信号に応答して前記ＥＧＲ導管を通るエンジン排気ガスの流量を制御するＥＧＲ弁とを含み、
前記制御コンピュータは、前記指令給気流量値および前記指令ＥＧＲ分率値に応答して、前記ＥＧＲ制御信号を生成する給気管理ロジックを含む、制御フレームワーク。
【請求項２６】
請求項２４記載の制御フレームワークにおいて、前記エア・ハンドリング・システムは、前記エンジンの排気マニフォルドに流体結合されている可変幾何学的形状タービン（ＶＧＴ）を有するターボチャージャを含み、前記ＶＧＴは、ＶＧＴ制御信号に応答して前記タービンの吸込容量を制御し、
前記制御コンピュータは、前記指令給気流量値および前記指令ＥＧＲ分率値に応答して、前記ＶＧＴ制御信号を生成する給気管理ロジックを含む、制御フレームワーク。
【請求項２７】
請求項２４記載の制御フレームワークにおいて、前記エア・ハンドリング・システムは、前記エンジンの排気マニフォルドを外気に流体結合する排気導管と直列に配された排気スロットルを含み、該排気スロットルは、排気スロットル制御信号に応答して、前記排気導管を通るエンジン排気ガスの流量を制御し、
前記制御コンピュータは、前記指令給気流量値および前記指令ＥＧＲ分率値に応答して、前記ＶＧＴ制御信号を生成する給気管理ロジックを含む、制御フレームワーク。
【請求項２８】
請求項２１記載の制御フレームワークにおいて、前記多数の埋め込みモデルは、モデル出力として、１つ以上のエンジン動作パラメータの関数としてエンジン出力トルクの推定値を生成するエンジン出力モデルを含む、制御フレームワーク。
【請求項２９】
請求項２１記載の制御フレームワークにおいて、前記多数の埋め込みモデルは、モデル出力として、１つ以上のエンジン動作パラメータの関数として、ピーク・シリンダ圧力の推定値を生成するピーク・シリンダ圧力モデルを含む、制御フレームワーク。
【請求項３０】
請求項２１記載の制御フレームワークにおいて、前記多数の埋め込みモデルは、モデル・出力として、１つ以上のエンジン動作パラメータの関数として、エンジン排気ガス温度の推定値を生成するエンジン排気ガス温度モデルを含む、制御フレームワーク。
【請求項３１】
請求項２１記載の制御フレームワークにおいて、前記多数の埋め込みモデルは、モデル出力として、１つ以上のエンジン動作パラメータの関数として、前記エンジンが生成するＮＯｘの推定値を生成するＮＯｘモデルを含む、制御フレームワーク。
【請求項３２】
請求項２１記載の制御フレームワークにおいて、前記多数の埋め込みモデルは、モデル出力として、１つ以上のエンジン動作パラメータの関数として、前記エンジンが生成する乾燥粒状物の推定値を生成する乾燥粒状物モデルを含む、制御フレームワーク。
【請求項３３】
請求項２１記載の制御フレームワークにおいて、前記多数の埋め込みモデルは、複数の燃料制限モデルを含み、その各々が、出力として、エンジン燃料供給を制限するための異なる燃料流量制限値を生成する、制御フレームワーク。
【請求項３４】
請求項３３記載の制御フレームワークにおいて、前記複数の燃料供給制限モデルは、前記１つ以上のシステム性能目標値の１つとして含まれる目標ＰＣＰ制限値の関数として、更に１つ以上のエンジン動作値の関数として、ＰＣＰ制限燃料流量値を、モデル出力として生成する、ピーク・シリンダ圧力（ＰＣＰ）燃料制限モデルを含む、制御フレームワーク。
【請求項３５】
請求項３３記載の制御フレームワークにおいて、前記複数の燃料供給制限モデルは、前記１つ以上のシステム性能目標値の１つとして含まれる目標排気ガス温度制限値の関数として、更に１つ以上のエンジン動作値の関数として、排気温度制限燃料流量値を、モデル出力として生成する、排気温度燃料制限モデルモデルを含む、制御フレームワーク。
【請求項３６】
請求項３３記載の制御フレームワークにおいて、前記複数の燃料供給制限モデルは、前記１つ以上のシステム性能目標値の１つとして含まれる目標ＤＰＭ制限値の関数として、更に１つ以上のエンジン動作値の関数として、ＤＰＭ制限燃料流量値を、モデル出力として生成する、乾燥粒状物（ＤＰＭ）燃料制限モデルモデルモデルを含む、制御フレームワーク。
【請求項３７】
請求項２１記載の制御フレームワークにおいて、前記目的ロジックは、更に、１つ以上の重み値の関数として、前記スカラ性能メトリックを生成するように構成されている、制御フレームワーク。
【請求項３８】
請求項３７記載の制御フレームワークにおいて、前記多数のモデル出力値は、ベクトルＹを定義し、前記１つ以上のシステム性能目標値はベクトルＹＴを定義し、前記１つ以上の重み値はベクトルＷを定義し、
前記目的ロジックは、前記ベクトルＹおよびＹＴの差として差ベクトルを決定し、前記ベクトルＷのベクトル内積および前記差ベクトルの関数として、前記スカラ性能メトリックを決定するように構成されている、制御フレームワーク。
【請求項３９】
請求項３８記載の制御フレームワークにおいて、前記目的ロジックは、関係U=W・|100*(YT-Y)/ YT |にしたがって、前記スカラ性能メトリックを決定するように構成されており、Ｕはスカラ性能メトリックである、制御フレームワーク。
【請求項４０】
請求項２１記載の制御フレームワークにおいて、前記多数の解パラメータは、ベクトルＸを定義し、前記多数の非制約解パラメータはベクトルＸ’を定義し、前記スカラ性能メトリックをＵで示し、
前記目的最適化ロジックは、Ｘ’をＵおよびＸの関数として生成し、直接探索最適化技法にしたがって、指定ステップ・サイズを生成するように構成されている、制御フレームワーク。
【請求項４１】
請求項４０記載の制御フレームワークにおいて、前記目的最適化ロジックは、Ｘ’をＵおよびＸの関数として生成し、ランダム・ウオーク最適化アルゴリズムにしたがって、指定ステップ・サイズを生成するように構成されている、制御フレームワーク。
【請求項４２】
請求項２１記載の制御フレームワークにおいて、前記解制約ロジックは、多数の制約関数を含み、その各々が対応する数の非制約解パラメータから指定されたものを定義可能な動作範囲に制限することにより、前記多数の解パラメータの内指定された解パラメータを生成する、制御フレームワーク。
【請求項４３】
請求項４２記載の制御フレームワークにおいて、前記制御パラメータの１つは、指令燃料量値であり、
前記多数の制約関数は、対応する非制約指令燃料量値を、最大トルク燃料供給値の最小値、最小トルク燃料供給値および前記非制約指令燃料量値の内大きい方、前記埋め込みモデルの１つが生成するピーク・シリンダ圧力燃料制限値、前記埋め込みモデルの別の１つが生成するエンジン排気ガス温度燃料制限値、ならびに前記埋め込みモデルの更に別の１つが生成する乾燥粒状物燃料制限値に制限する燃料量制限ロジックを含む、制御フレームワーク。
【請求項４４】
請求項４３記載の制御フレームワークにおいて、前記燃料量制限ロジックは、前記最大および最小トルク燃料供給値を、各々、前記システム性能目標値の１つを形成する目標エンジン出力トルク値およびエンジン速度の関数として決定するように構成されている、制御フレームワーク。
【請求項４５】
請求項４２記載の制御フレームワークにおいて、前記制御パラメータの１つは、指令給気流量値であり、前記制御パラメータの別の１つは、指令ＥＧＲ分率値であり、
前記制御フレームワークは、更に、前記指令給気流量値および前記指令ＥＧＲ分率値に応答して、前記エンジンのエア・ハンドリング・システムと関連する１つ以上のアクチュエータを制御する給気管理ロジックを含み、
前記多数の制約関数は、制限適応ロジックを含み、前記対応する非制約指令給気流量および指令ＥＧＲ分率値を、前記給気管理ロジックから前記制限適応ロジックにフィードバックする情報の関数として制限する、制御フレームワーク。
【請求項４６】
請求項４５記載の制御フレームワークにおいて、前記制限適応ロジックは、前記対応する非制約指令給気流量値を、前記給気管理ロジックから前記制限適応ロジックにフィードバックする給気流量情報の関数として制限することにより、前記指令給気流量値を生成するように構成されている、制御フレームワーク。
【請求項４７】
請求項４５記載の制御フレームワークにおいて、前記制限適応ロジックは、前記対応する非制約指令ＥＧＲ分率値を、前記給気管理ロジックから前記制限適応ロジックにフィードバックするＥＧＲ分率情報の関数として制限することにより、前記指令ＥＧＲ分率値を生成するように構成されている、制御フレームワーク。
【請求項４８】
請求項４３記載の制御フレームワークにおいて、前記燃料量制限ロジックは、更に、前記非制約指令燃料量値、前記乾燥粒状物燃料制限値、およびエンジン速度の関数として、ＥＧＲディスエーブル値を決定するように構成されている、制御フレームワーク。
【請求項４９】
請求項４８記載の制御フレームワークにおいて、前記制御パラメータの別の１つは、指令ＥＧＲ分率値であり、
前記制御フレームワークは、更に、前記指令ＥＧＲ分率値に応答して、前記エンジンのエア・ハンドリング・システムと関連する１つ以上のアクチュエータを制御する給気管理ロジックを含み、
前記制御フレームワークは、更に、制限適応ロジックを含み、該制限適応ロジックは、対応する非制約指令ＥＧＲ分率値を、前記給気管理ロジックから延期制限適応ロジックにフィードバックするＥＧＲ分率情報の関数として制限することにより、前記指令ＥＧＲ分率値を生成し、  
前記制限適応ロジックは、前記ＥＧＲディスエーブル値が真の場合、ゼロのＥＧＲ分率値を生成し、それ以外の場合、前記指令ＥＧＲ分率値が最小ＥＧＲ分率値よりも大きい限り、前記指令ＥＧＲ分率値を生成するように構成されている、制御フレームワーク。
【請求項５０】
物理システムの動作を制御するための制御パラメータを発生する方法であって、
１つ以上の埋め込みモデルを維持するステップであって、各々の埋め込みモデルが、前記物理システムの動作状態に対応する１つ以上の動作値と、多数の解パラメータの１つ以上のいずれかの関数として、前記物理システムの異なる動作パラメータに対応するモデル出力を生成する、ステップと、
前記数のモデル出力と１つ以上のシステム性能目標値の関数として、スカラ性能メトリックを生成するステップと、
前記スカラ性能メトリックを最小化するように、多数の非制約解パラメータを生成するステップと、
前記非制約制御パラメータの少なくとも１つの動作範囲を制限するように、前記多数の非制約解パラメータから、前記多数の解パラメータを決定するステップと、
前記制御パラメータとして、前記多数の解パラメータおよび前記多数の非制約制御パラメータから１つを選択するステップと、
を備えている、方法。
【請求項５１】
請求項５０記載の方法において、前記多数の埋め込みモデルの内少なくとも１つは、前記１つ以上のシステム性能目標値の少なくとも１つの関数として、対応するモデル出力を更に生成するように構成されている、方法。
【請求項５２】
請求項５０記載の方法において、前記スカラ性能メトリックを生成するステップは、更に、１つ以上の重み値の関数として、前記スカラ性能メトリックを生成することを含む、方法。
【請求項５３】
請求項５０記載の方法において、前記目的最適化ロジックは、更に、前記多数の解パラメータの関数として、前記多数の非制約解パラメータを生成することを含む、方法。
【請求項５４】
請求項５０記載の方法において、前記多数の解パラメータを決定するステップは、更に、前記１つ以上のシステム性能目標値の少なくとも１つの関数として、前記多数の解パラメータの少なくとも１つを生成することを含む、方法。
【請求項５５】
請求項５０記載の方法であって、更に、前記制御パラメータの少なくとも１つを処理し、前記物理システムと関連する少なくとも１つのアクチュエータを制御する出力を生成するステップを含み、
前記多数の解パラメータを決定するステップは、更に、前記制御パラメータ処理ロジックによって前記解制約ロジックに供給される少なくとも１つのフィードバック値の関数として、前記多数の解パラメータの少なくとも１つを生成することを含む、方法。
【請求項５６】
請求項５０記載の方法において、前記多数の解パラメータを決定するステップは、更に、前記多数の埋め込みモデルの１つ以上によって規定される少なくとも１つのモデル制限の関数として、前記多数の解パラメータの少なくとも１つを生成することを含む、方法。
【請求項５７】
請求項５２記載の方法において、前記多数のモデル出力値は、ベクトルＹを定義し、前記１つ以上のシステム性能目標値はベクトルＹＴを定義し、前記１つ以上の重み値はベクトルＷを定義し、
前記スカラ性能メトリックを生成するステップは、前記ベクトルＹおよびＹＴの差として差ベクトルを決定し、前記ベクトルＷおよび前記差ベクトルのベクトル内積として、前記スカラ性能メトリックを決定するように構成されている、方法。
【請求項５８】
請求項５７記載の方法において、前記スカラ性能メトリックを生成するステップは、関係U=W・(Y- YT)にしたがって、前記スカラ性能メトリックを計算することを含み、Ｕはスカラ性能メトリックである、方法。
【請求項５９】
請求項５７記載の方法において、前記スカラ性能メトリックを生成するステップは、関係U=W・(Y- YT)2にしたがって、前記スカラ性能メトリックを計算することを含み、Ｕはスカラ性能メトリックである、方法。
【請求項６０】
請求項５７記載の方法において、前記前記スカラ性能メトリックを生成するステップは、関係U=W・|Y- YT |にしたがって、前記スカラ性能メトリックを計算することを含み、Ｕはスカラ性能メトリックである、方法。
【請求項６１】
請求項５７記載の方法において、前記前記スカラ性能メトリックを生成するステップは、関係U=W・|(Y- YT)/ YT |にしたがって、前記スカラ性能メトリックを計算することを含み、Ｕはスカラ性能メトリックである、方法。
【請求項６２】
請求項５０記載の方法において、前記多数の解パラメータは、ベクトルＸを定義し、前記多数の非制約解パラメータはベクトルＸ’を定義し、前記スカラ性能メトリックをＵで示し、
前記多数の非制約解パラメータを発生するステップは、Ｘ’をＵおよびＸの関数として生成し、直接探索最適化技法にしたがって、指定ステップ・サイズを生成することを含む、方法。
【請求項６３】
請求項６２記載の方法において、前記多数の非制約解パラメータを発生するステップは、Ｘ’をＵおよびＸの関数として生成し、ランダム・ウオーク最適化アルゴリズムにしたがって、指定ステップ・サイズを生成することを含む、方法。
【請求項６４】
請求項６２記載の方法において、前記多数の非制約解パラメータを発生するステップは、Ｘ’をＵおよびＸの関数として、更にステップ長調節を有するランダム・ウオーク最適化アルゴリズムにしたがって、指定ステップ・サイズを生成することを含む、方法。
【請求項６５】
請求項６２記載の方法において、前記多数の非制約解パラメータを発生するステップは、Ｘ’をＵおよびＸの関数として生成し、方向利用を有するランダム・ウオーク最適化アルゴリズムにしたがって、指定ステップ・サイズを生成することを含む、方法。
【請求項６６】
請求項６２記載の方法において、前記多数の非制約解パラメータを発生するステップは、Ｘ’をＵおよびＸの関数として生成し、方向利用およびステップ長調節を有するランダム・ウオーク最適化アルゴリズムにしたがって、指定ステップ・サイズを生成することを含む、方法。
【請求項６７】
請求項６２記載の方法において、前記多数の非制約解パラメータを発生するステップは、Ｘ’をＵおよびＸの関数として生成し、ランダム・ウオーク最適化アルゴリズムの異体にしたがって、指定ステップ・サイズを生成することを含む、方法。
【請求項６８】
請求項６２記載の方法において、前記多数の非制約解パラメータを発生するステップは、Ｘ’をＵおよびＸの関数として生成し、一変量最適化アルゴリズムにしたがって、指定ステップ・サイズを生成することを含む、方法。
【請求項６９】
物理システムの動作を制御する制御システムであって、
前記物理システムの動作状態を示す検知データを生成するセンサと、
前記物理システムの動作機構を制御するように構成されたアクチュエータと、
制御コンピュータであって、
解パラメータおよび前記検知データのいずれかを受ける埋め込みモデルであって、前記物理システムの動作パラメータに対応するモデル出力を生成する、埋め込みモデルと、
前記モデル出力とシステム性能目的値との関数として、スカラ性能メトリックを生成する目的ロジックと、
前記スカラ性能メトリックを最小化するように、非制約解パラメータを生成する目的最適化ロジックと、
前記非制約解パラメータの動作範囲を制限することによって前記解パラメータを生成する制約ロジックであって、前記制御パラメータが、前記非制約解パラメータおよび前記解パラメータの一方に対応する、制約ロジックと、
を含む、制御コンピュータと、
前記制御パラメータに応答して前記アクチュエータの動作を制御する手段と、
を備えている、制御システム。
【請求項７０】
請求項６９記載の制御システムにおいて、前記埋め込みモデルは、更に、前記システム性能目標値の関数として、前記モデル出力を生成するように構成されている、制御システム。
【請求項７１】
請求項６９記載の制御システムにおいて、前記目的ロジックは、更に、重み値の関数として、前記スカラ性能メトリックを生成するように構成されている、制御システム。
【請求項７２】
請求項６９記載の制御システムにおいて、前記目的最適化ロジックは、更に、前記解パラメータの関数として、前記非制約解パラメータを生成するように構成されている、制御システム。
【請求項７３】
請求項６９記載の制御システムにおいて、前記制約ロジックは、更に、前記システム性能目標値の関数として、前記解パラメータを生成するように構成されている、制御システム。
【請求項７４】
請求項６９記載の制御システムにおいて、前記制御パラメータに応答して前記アクチュエータの動作を制御する前記手段は、
前記制御コンピュータと関連し、前記制御パラメータを処理し、アクチュエータ制御信号を生成するように構成されている制御パラメータ処理ロジックと、
前記アクチュエータ制御信号に応答し、前記アクチュエータの動作を制御するアクチュエータ駆動信号を生成するアクチュエータ駆動回路と、
を含む、制御システム。
【請求項７５】
請求項７４記載の制御システムにおいて、前記制約ロジックは、更に、前記制御パラメータ処理ロジックが前記制約ロジックに供給するフィードバック値の関数として、前記解パラメータを生成するように構成されている、制御システム。
【請求項７６】
請求項６９記載の制御システムにおいて、前記制御パラメータに応答して前記アクチュエータの動作を制御する前記手段は、前記制御パラメータに応答して、前記アクチュエータの動作を制御するアクチュエータ駆動信号を生成するアクチュエータ駆動回路を含む、制御システム。
【請求項７７】
請求項６９記載の制御システムにおいて、前記制約ロジックは、更に、前記埋め込みモデルが供給するモデル制限の関数として、前記解パラメータを生成するように構成されている、制御システム。
【請求項７８】
請求項６９記載の制御システムにおいて、前記センサは、前記物理システムの動作状態を検知し、前記動作状態を示すセンサ信号を生成するように構成されている物理センサである、制御システム。
【請求項７９】
請求項６９記載の制御システムにおいて、前記センサは、前記制御コンピュータ内に含まれる推定アルゴリズムであり、該推定アルゴリズムは、前記物理システムの動作状態を、前記物理システムの１つ以上のその他の動作状態の関数として推定し、前記動作状態を示す検知データを生成する、制御システム。
【請求項８０】
請求項６９記載の制御システムにおいて、前記物理システムは、エア・ハンドリング・システムを含む内燃エンジンである、制御システム。
【請求項８１】
請求項８０記載の制御システムにおいて、前記制御パラメータは、指令燃料量であり、
前記エンジンは、更に、燃料供給指令に応答して、前記エンジンに燃料を供給する嚥両システムを含み、
前記制御コンピュータは、更に、前記指令燃料量に応答して、前記燃料供給指令を生成する燃料供給ロジックを含む、制御システム。
【請求項８２】
請求項８０記載の制御システムにおいて、前記制御パラメータは指令噴射開始であり、
前記エンジンは、更に、燃料供給指令に応答して、前記エンジンに燃料を供給する燃料システムを含み、前記制御コンピュータは、更に、前記指令噴射開始に応答して、前記燃料供給指令を生成する燃料供給ロジックを含む、制御システム。
【請求項８３】
請求項８０記載の制御システムにおいて、前記制御パラメータは、指令給気流量値であり、
前記エア・ハンドリング・システムは、一端において前記エンジンの吸気マニフォルドに、および他端において前記エンジンの排気マニフォルドに流体結合されている排気ガス再循環（ＥＧＲ）導管と、ＥＧＲ制御信号に応答して前記ＥＧＲ導管を通るエンジン排気ガスの流量を制御するＥＧＲ弁とを含み、
前記制御コンピュータは、前記指令給気流量値および前記指令ＥＧＲ分率値に応答して、前記ＥＧＲ制御信号を生成する給気管理ロジックを含む、制御システム。
【請求項８４】
請求項８３記載の制御システムにおいて、前記エア・ハンドリング・システムは、前記ＥＧＲ導管の下流において前記エンジンの排気マニフォルドに流体結合されている可変幾何学的形状タービン（ＶＧＴ）を有するターボチャージャを含み、前記ＶＧＴは、ＶＧＴ制御信号に応答して前記タービンの吸込容量を制御し、
前記給気管理ロジックは、前記指令給気流量値および前記指令ＥＧＲ分率値に応答して、前記ＶＧＴ制御信号を生成する、制御システム。
【請求項８５】
請求項８３記載の制御システムにおいて、前記エア・ハンドリング・システムは、前記エンジンの排気マニフォルドを外気に流体結合する排気導管と直列に配された排気スロットルを含み、前記ＥＧＲ導管は、前記排気スロットルの上流において前記排気導管に流体結合されており、該排気スロットルは、排気スロットル制御信号に応答して、前記排気導管を通るエンジン排気ガスの流量を制御し、
前記給気管理ロジックは、前記指令給気流量値および前記指令ＥＧＲ分率値に応答して、前記ＶＧＴ制御信号を生成する、制御システム。
【請求項８６】
請求項８０記載の制御システムにおいて、前記制御パラメータは、指令排気ガス再循環（ＥＧＲ）分率値であり、
前記エア・ハンドリング・システムは、一端において前記エンジンの吸気マニフォルドに、および他端において前記エンジンの排気マニフォルドに流体結合されている排気ガス再循環（ＥＧＲ）導管と、ＥＧＲ制御信号に応答して前記ＥＧＲ導管を通るエンジン排気ガスの流量を制御するＥＧＲ弁とを含み、
前記制御コンピュータは、前記指令給気流量値および前記指令ＥＧＲ分率値に応答して、前記ＥＧＲ制御信号を生成する給気管理ロジックを含む、制御システム。
【請求項８７】
請求項８６記載の制御システムにおいて、前記エア・ハンドリング・システムは、前記ＥＧＲ導管の下流において前記エンジンの排気マニフォルドに流体結合されている可変幾何学的形状タービン（ＶＧＴ）を有するターボチャージャを含み、前記ＶＧＴは、ＶＧＴ制御信号に応答して前記タービンの吸込容量を制御し、
前記給気管理ロジックは、前記指令給気流量値および前記指令ＥＧＲ分率値に応答して、前記ＶＧＴ制御信号を生成する、制御システム。
【請求項８８】
請求項８６記載の制御システムにおいて、前記エア・ハンドリング・システムは、前記エンジンの排気マニフォルドを外気に流体結合する排気導管と直列に配された排気スロットルを含み、前記ＥＧＲ導管は、前記排気スロットルの上流において前記排気導管に流体結合されており、該排気スロットルは、排気スロットル制御信号に応答して、前記排気導管を通るエンジン排気ガスの流量を制御し、
前記給気管理ロジックは、前記指令給気流量値および前記指令ＥＧＲ分率値に応答して、前記ＶＧＴ制御信号を生成する、制御システム。
【請求項８９】
請求項８０記載の制御システムにおいて、前記目的ロジックは、更に、重み値の関数として前記スカラ性能メトリックを生成するように構成されている、制御システム。
【請求項９０】
請求項８９記載の制御システムにおいて、前記目的ロジックは、関係U=W・|100*(YT-Y)/ YT |にしたがって、前記スカラ性能メトリックを決定するように構成されており、Ｕはスカラ性能メトリックである、制御システム。
【請求項９１】
請求項８０記載の制御システムにおいて、前記目的最適化ロジックは、前記スカラ性能メトリック、前記解パラメータおよび指定ステップ・サイズの関数として、直接探索最適化アルゴリズムにしたがって、前記非制約解パラメータを生成するように構成されている、制御システム。
【請求項９２】
請求項８０記載の制御システムにおいて、前記制御パラメータは、指令噴射開始値であり、
前記制約ロジックは、最大および最小噴射開始制限を、各々、エンジン速度および前記システム性能目標値を定義する目標エンジン出力トルク値の関数として決定し、前記対応する非制約指令噴射開始値の動作範囲を前記最大および最小噴射開始源との間に制限する噴射開始（ＳＯＩ）制約ロジックを含む、制御システム。
【請求項９３】
請求項８０記載の制御システムにおいて、前記制御パラメータは指令燃料量値であり、
前記制約ロジックは、前記非制約指令燃料量値を、最大トルク燃料供給値の最小値、最小トルク燃料供給値および前記非制約指令燃料量値の内大きい方、ピーク・シリンダ圧力燃料制限値、エンジン排気ガス温度燃料制限値、ならびに乾燥粒状物燃料制限値に制限する燃料量制限ロジックを含む、制御システム。
【請求項９４】
請求項８０記載の制御システムにおいて、前記制御パラメータは、指令給気流量値であり、
前記アクチュエータの動作を制御する制御パラメータに応答する前記手段は、前記制御コンピュータと関連し、前記指令給気流量値を処理しアクチュエータ制御信号を生成するように構成されている指令処理ロジックと、前記アクチュエータ制御信号に応答して、前記アクチュエータの動作を制御するアクチュエータ駆動信号を生成するアクチュエータ駆動回路とを含み、
前記制約ロジックは、給気制限適応ロジックを含み、前記対応する非制約指令給気流量値を、前記指令処理ロジックから前記給気制限適応ロジックにフィードバックする情報の関数として制限する、制御システム。
【請求項９５】
請求項８０記載の制御システムにおいて、前記制御パラメータは、指令排気ガス再循環（ＥＧＲ）分率値であり、
前記アクチュエータの動作を制御する制御パラメータに応答する前記手段は、前記制御コンピュータと関連し、前記指ＥＧＲ分率値を処理しアクチュエータ制御信号を生成するように構成されている指令処理ロジックと、前記アクチュエータ制御信号に応答して、前記アクチュエータの動作を制御するアクチュエータ駆動信号を生成するアクチュエータ駆動回路とを含み、
前記制約ロジックは、給気制限適応ロジックを含み、前記対応する非制約指令ＥＧＲ分率値を、前記指令処理ロジックから前記給気制限適応ロジックにフィードバックする情報の関数として制限する、制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的には、物理システムの動作を制御するための制御技法に関し、更に特定すれば、モデル・ベース・システム制御パラメータを発生するための制御フレームワークに関する。
【背景技術】
【０００２】
開ループおよび閉ループ制御計略双方の既存の実現例に伴うことが多い較正の負担は、極力抑えることが望ましい。更に、精度および／または性能に関して改良したモデルを、制御計略において対応する既存のモデルと単純に交換し、直ちにシステム性能の向上を達成するように、モデル・ベース制御計略を構成することも望ましい。更にまた、異常な動作状態の下、即ち、既存の制御計略で具体的に設計された動作状態を外れた場合に、物理システムの性能の最適化を可能にすることも望ましい。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ここに記載するモデル・ベース制御フレームワークの概念は、これらおよびその他の制御計略の目標を達成することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明は、添付した特許請求の範囲に明記した特徴の１つ以上、および／または以下に述べる特徴とその組み合わせの１つ以上を備えることができる。物理システムの動作を制御するための制御パラメータを発生する制御フレームワークは、１つ以上の埋め込みモデルであって、各々、物理システムの動作状態に対応する１つ以上の動作値と、多数の解パラメータの１つ以上のいずれかの関数として、物理システムの異なる動作パラメータに対応するモデル出力を生成する、埋め込みモデルと、１つ以上のモデル出力と１つ以上のシステム性能目標値の関数として、スカラ性能メトリックを生成する目的ロジックと、スカラ性能メトリックを最小化するように、多数の非制約解パラメータを生成する目的最適化ロジックと、非制約制御パラメータの少なくとも１つの動作範囲を制限するように、多数の非制約解パラメータから、多数の解パラメータを決定する解制約ロジックとを備えることができる。制御パラメータは、多数の非制約制御パラメータおよび多数の解パラメータに対応することができる。
【０００５】
多数の埋め込みモデルは、１つ以上のシステム性能目標値の少なくとも１つの関数として、対応するモデル出力を更に生成するように構成することもできる。
目的ロジックは、更に、１つ以上の重み値の関数として、スカラ性能メトリックを生成するように構成することもできる。
【０００６】
目的最適化ロジックは、更に、多数の解パラメータの関数として、多数の非制約解パラメータを生成するように構成することもできる。
解制約ロジックは、更に、１つ以上のシステム性能目標値の少なくとも１つの関数として、多数の解パラメータの少なくとも１つを生成するように構成することもできる。
【０００７】
あるいはまたは加えて、解制約ロジックは、更に、多数の埋め込みモデルの１つ以上が供給する少なくとも１つのモデル制限の関数として、多数の解パラメータの少なくとも１つを生成するように構成することもできる。
【０００８】
制御フレームワークは、更に、制御パラメータの少なくとも１つを処理し、物理システムと関連する少なくとも１つのアクチュエータを制御する出力を生成するように構成されている制御パラメータ処理ロジックを含むことができる。解制約ロジックは、更に、制御パラメータ処理ロジックによって解制約ロジックに供給される少なくとも１つのフィードバック値の関数として、多数の解パラメータの少なくとも１つを生成するように構成することもできる。
【０００９】
多数のモデル出力値は、ベクトルＹを定義することができ、１つ以上のシステム性能目標値はベクトルＹＴを定義することができ、１つ以上の重み値はベクトルＷを定義することができ、目的ロジックは、ベクトルＹおよびＹＴの差として差ベクトルを決定し、ベクトルＷおよび差ベクトルのベクトル内積として、スカラ性能メトリックを決定するように構成することもできる。例えば、目的ロジックは、関係U=W・(Y- YT)にしたがって、スカラ性能メトリックを決定するように構成することができ、Ｕはスカラ性能メトリックである。別の例として、目的ロジックは、関係U=W・(Y- YT)2にしたがって、スカラ性能メトリックを決定するように構成することもでき、Ｕはスカラ性能メトリックである。別の例として、目的ロジックは、関係U=W・|Y- YT |にしたがって、スカラ性能メトリックを決定するように構成することもでき、Ｕはスカラ性能メトリックである。更に別の例として、目的ロジックは、関係U=W・|(Y- YT)/ YT |にしたがって、スカラ性能メトリックを決定するように構成することもでき、Ｕはスカラ性能メトリックである。
【００１０】
多数の解パラメータは、ベクトルＸを定義することができ、多数の非制約解パラメータはベクトルＸ’を定義することができ、スカラ性能メトリックをＵで示すことができ、目的最適化ロジックは、Ｘ’をＵおよびＸの関数として生成し、直接探索最適化技法にしたがって、指定ステップ・サイズを生成するように構成することもできる。例えば、目的最適化ロジックは、Ｘ’をＵおよびＸの関数として生成し、ランダム・ウオーク最適化アルゴリズムにしたがって、指定ステップ・サイズを生成するように構成することができる。別の例として、目的最適化ロジックは、Ｘ’をＵおよびＸの関数として、更にステップ長調節を有するランダム・ウオーク最適化アルゴリズムにしたがって、指定ステップ・サイズを生成するように構成することもできる。別の例として、目的最適化ロジックは、Ｘ’をＵおよびＸの関数として生成し、方向利用を有するランダム・ウオーク最適化アルゴリズムにしたがって、指定ステップ・サイズを生成するように構成することもできる。別の例として、目的最適化ロジックは、Ｘ’をＵおよびＸの関数として生成し、方向利用およびステップ長調節を有するランダム・ウオーク最適化アルゴリズムにしたがって、指定ステップ・サイズを生成するように構成することもできる。別の例として、目的最適化ロジックは、Ｘ’をＵおよびＸの関数として生成し、ランダム・ウオーク最適化アルゴリズムの異体にしたがって、指定ステップ・サイズを生成するように構成することもできる。別の例として、目的最適化ロジックは、Ｘ’をＵおよびＸの関数として生成し、一変量最適化アルゴリズムにしたがって、指定ステップ・サイズを生成するように構成することもできる。
【００１１】
物理システムは、例えば、エア・ハンドリング・システムを含む内燃エンジンとすることができる。この実施形態では、制御フレームワークは、制御パラメータの１つとして指令燃料量値を生成し、制御パラメータの別の１つとして、指令噴射開始値を生成するように構成することができる。エンジンに関連する燃料システムが、燃料供給指令に応答して、燃料をエンジンに供給することができ、制御コンピュータは、指令燃料量値および指令噴射開始値に応答して、燃料供給指令を生成する燃料供給ロジックを含むことができる。
【００１２】
この実施形態では、制御フレームワークは、更に、制御パラメータの１つとして、指令給気流量値を生成し、制御パラメータの別の１つとして指令排気ガス再循環（ＥＧＲ）分率値を生成するように構成することもできる。エア・ハンドリング・システムは、エンジンの吸気マニフォルドへの一端、およびエンジンの排気マニフォルドへの一端に流体結合されている排気ガス再循環（ＥＧＲ）導管と、ＥＧＲ制御信号に応答してＥＧＲ導管を通るエンジン排気ガスの流量を制御するＥＧＲ弁とを含むことができ、制御コンピュータは、指令給気流量値および指令ＥＧＲ分率値に応答して、ＥＧＲ制御信号を生成する給気管理ロジックを含むことができる。エア・ハンドリング・システムは、更に、エンジンの排気マニフォルドに流体結合されている可変幾何学的形状タービン（ＶＧＴ）を有するターボチャージャを含むこともでき、ＶＧＴは、ＶＧＴ制御信号に応答してタービンの吸込容量を制御し、制御コンピュータは、指令給気流量値および指令ＥＧＲ分率値に応答して、ＶＧＴ制御信号を生成する給気管理ロジックを含むことができる。エア・ハンドリング・システムは、更に、エンジンの排気マニフォルドを外気に流体結合する排気導管と直列に配された排気スロットルを含むこともでき、排気スロットルは、排気スロットル制御信号に応答して、排気導管を通るエンジン排気ガスの流量を制御し、制御コンピュータは、指令給気流量値および指令ＥＧＲ分率値に応答して、ＶＧＴ制御信号を生成する給気管理ロジックを含むことができる。
【００１３】
この実施形態では、多数の埋め込みモデルは、モデル出力として、１つ以上のエンジン動作パラメータの関数としてエンジン出力トルクの推定値を生成するエンジン出力モデルを含むことができる。あるいはまたは加えて、多数の埋め込みモデルは、モデル出力として、１つ以上のエンジン動作パラメータの関数として、ピーク・シリンダ圧力の推定値を生成するピーク・シリンダ圧力モデルを含むこともできる。あるいはまたは加えて、多数の埋め込みモデルは、モデル・出力として、１つ以上のエンジン動作パラメータの関数として、エンジン排気ガス温度の推定値を生成するエンジン排気ガス温度モデルを含むこともできる。あるいはまたは加えて、多数の埋め込みモデルは、モデル出力として、１つ以上のエンジン動作パラメータの関数として、エンジンが生成するＮＯｘの推定値を生成するＮＯｘモデルを含むこともできる。あるいはまたは加えて、多数の埋め込みモデルは、モデル出力として、１つ以上のエンジン動作パラメータの関数として、エンジンが生成する乾燥粒状物の推定値を生成する乾燥粒状物モデルを含むこともできる。
【００１４】
あるいはまたは加えて、多数の埋め込みモデルは、複数の燃料制限モデルを含み、その各々が、出力として、エンジン燃料供給を制限するための異なる燃料流量制限値を生成することもできる。複数の燃料供給制限モデルは、１つ以上のシステム性能目標値の１つとして含まれる目標ＰＣＰ制限値の関数として、更に１つ以上のエンジン動作値の関数として、ＰＣＰ制限燃料流量値を、モデル出力として生成する、ピーク・シリンダ圧力（ＰＣＰ）燃料制限モデルを含むことができる。あるいはまたは加えて、数の燃料供給制限モデルは、１つ以上のシステム性能目標値の１つとして含まれる目標排気ガス温度制限値の関数として、更に１つ以上のエンジン動作値の関数として、排気温度制限燃料流量値を、モデル出力として生成する、排気温度燃料制限モデルモデルを含むこともできる。あるいはまたは加えて、複数の燃料供給制限モデルは、１つ以上のシステム性能目標値の１つとして含まれる目標ＤＰＭ制限値の関数として、更に１つ以上のエンジン動作値の関数として、ＤＰＭ制限燃料流量値を、モデル出力として生成する、乾燥粒状物（ＤＰＭ）燃料制限モデルモデルモデルを含むこともできる。
【００１５】
この実施形態では、解制約ロジックは、多数の制約関数を含み、その各々が対応する数の非制約解パラメータから指定されたものを定義可能な動作範囲に制限することにより、多数の解パラメータの内指定された解パラメータを生成することもできる。例えば、解パラメータの１つは、指令噴射開始値とすることができ、多数の制約関数は、最大および最小噴射開始制限を、各々、エンジン速度およびシステム性能目標値を定義する目標エンジン出力トルク値の関数として決定し、対応する非制約指令噴射開始値の動作範囲を最大および最小噴射開始源との間に制限する噴射開始（ＳＯＩ）制約ロジックを含むことができる。別の例として、解パラメータの１つは、指令燃料量値とすることができ、多数の制約関数は、対応する非制約指令燃料量値を、最大トルク燃料供給値の最小値、最小トルク燃料供給値および非制約指令燃料量値の内大きい方、埋め込みモデルの１つが生成するピーク・シリンダ圧力燃料制限値、埋め込みモデルの別の１つが生成するエンジン排気ガス温度燃料制限値、ならびに埋め込みモデルの更に別の１つが生成する乾燥粒状物燃料制限値に制限する燃料量制限ロジックを含むことができる。別の例として、解パラメータの１つは、指令給気流量値とすることができ、制御パラメータの別の１つは、指令ＥＧＲ分率値であり、制御フレームワークは、更に、指令給気流量値および指令ＥＧＲ分率値に応答して、エンジンのエア・ハンドリング・システムと関連する１つ以上のアクチュエータを制御する給気管理ロジックを含むことができ、多数の制約関数は、制限適応ロジックを含み、対応する非制約指令給気流量および指令ＥＧＲ分率値を、給気管理ロジックから制限適応ロジックにフィードバックする情報の関数として制限することができる。
【００１６】
給気制限適応ロジックは、対応する非制約指令給気流量値を、給気管理ロジックから制限適応ロジックにフィードバックする給気流量情報の関数として制限することにより、指令給気流量値を生成するように構成することができる。あるいはまたは加えて、制限適応ロジックは、対応する非制約指令ＥＧＲ分率値を、給気管理ロジックから制限適応ロジックにフィードバックするＥＧＲ分率情報の関数として制限することにより、指令ＥＧＲ分率値を生成するように構成することもできる。
【００１７】
この実施形態では、燃料量制限ロジックは、更に、非制約指令燃料量値、乾燥粒状物燃料制限値、およびエンジン速度の関数として、ＥＧＲディスエーブル値を決定するように構成することができる。制限適応ロジックは、ＥＧＲディスエーブル値が真の場合、ゼロのＥＧＲ分率値を生成し、それ以外の場合、指令ＥＧＲ分率値が最小ＥＧＲ分率値よりも大きい限り、指令ＥＧＲ分率値を生成するように構成することもできる。
【００１８】
物理システムの動作を制御する制御システムは、物理システムの動作状態を示す検知データを生成するセンサと、物理システムの動作機構を制御するように構成されたアクチュエータと、制御コンピュータであって、解パラメータおよび検知データのいずれかを受ける埋め込みモデルであって、物理システムの動作パラメータに対応するモデル出力を生成する、埋め込みモデルと、モデル出力とシステム性能目的値との関数として、スカラ性能メトリックを生成する目的ロジックと、スカラ性能メトリックを最小化するように、非制約解パラメータを生成する目的最適化ロジックと、非制約解パラメータの動作範囲を制限することによって解パラメータを生成する制約ロジックであって、制御パラメータが、非制約解パラメータおよび解パラメータの一方に対応する、制約ロジックとを含む、制御コンピュータと、制御パラメータに応答してアクチュエータの動作を制御する手段とを備えることができる。
【００１９】
制御パラメータに応答してアクチュエータの動作を制御する手段は、制御コンピュータと関連し、制御パラメータを処理し、アクチュエータ制御信号を生成するように構成されている制御パラメータ処理ロジックと、アクチュエータ制御信号に応答し、アクチュエータの動作を制御するアクチュエータ駆動信号を生成するアクチュエータ駆動回路とを含むことができる。
【００２０】
あるいは、制御パラメータに応答してアクチュエータの動作を制御する手段は、制御パラメータに応答して、アクチュエータの動作を制御するアクチュエータ駆動信号を生成するアクチュエータ駆動回路を含むこともできる。
【００２１】
センサは、物理システムの動作状態を検知し、動作状態を示すセンサ信号を生成するように構成されている物理センサとすることができる。あるいは、センサは、制御コンピュータ内に含まれる推定アルゴリズムとし、推定アルゴリズムは、物理システムの動作状態を、物理システムの１つ以上のその他の動作状態の関数として推定し、動作状態を示す検知データを生成することもできる。
【００２２】
物理システムは、エア・ハンドリング・システムを含む内燃エンジンとすることができる。
本発明のこれらおよびその他の特徴は、以下の例示実施形態の説明から一層明白となろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
本発明の原理の理解を促進する目的のために、これより添付図面に示す多数の例示実施形態を参照し、具体的な言葉を用いてこれらを説明する。
ここで図１を参照すると、制御システム１０の一例示実施形態の図が示されており、物理システム１２と、物理システム１２の動作を制御するモデル・ベース制御パラメータを発生する制御フレームワーク１６を実施する制御コンピュータ１４とを含む。物理システム１２は、１つ以上のセンサまたは検知システム、例えば、２０１〜２０Ｊ、２４１〜２４Ｋ、３２１〜３２Ｈを有し、システム１２に伴う１つ以上の動作状態に対応する検知データを生成し、更に１つ以上のアクチュエータ、例えば、４８１〜４８Ｍ、５６１〜５６Ｐを有し、１つ以上の対応するアクチュエータ制御信号に応答して、システム１２の１つ以上の対応する動作機構を制御し、１つ以上の性能目標に基づいて、制御コンピュータ１４内にある１つ以上の制御アルゴリズムによって開ループまたは閉ループで物理システム１２を制御できるようにした既知の物理システムであればいずれでもよい。物理システム１２の例には、限定ではなく、１つ以上の制御可能なサブシステム、例えば、エア・ハンドリング・システム(air handling system)、排気ガス後処理システム、アンチ・ロック制動システム、自動または自動化マニュアル・トランスミッション等を含む内燃エンジン、住宅用または商用機材、オーディオおよびビデオ処理機器、信号識別およびその他の信号処理機器を含む大規模および小規模娯楽システムが含まれ、これら以外にも多数ある。
【００２４】
図１に示す一般化した制御システム１０では、制御コンピュータ１４内に常駐する制御フレームワーク１６は、埋め込みモデル・ブロック１８を含み、対応する物理システム・センサ２０１〜２０Ｊが生成するあらゆる数Ｊのセンサ信号の形態で、対応する信号経路２２１〜２２Ｊを通じて入力として検知データを受ける。ここで、Ｊは正の整数であればいずれでもよい。埋め込みモデル・ブロック１８は、代わりにまたは加えて、制御コンピュータ１４の仮想センサ・ロジック・ブロック２８内部に常駐する対応の「仮想」センサが生成し、対応する信号経路３０１〜３０Ｌを通じて受ける、あらゆる数Ｌのセンサ値の形態で、入力検知信号を受けてもよい。ここで、Ｌは正の整数であればいずれでもよい。仮想センサ・ロジック・ブロック２８は、対応する物理システム・センサ２４１〜２４Ｋが生成し、対応する信号経路２６１〜２６Ｋを通じて受けるあらゆる数Ｋのセンサ信号の形態で、検知信号を受けるように構成されており、Ｋは正の整数であればいずれでもよい。仮想センサ・ロジック・ブロック２８は、「Ｋ」個のセンサ信号のいずれか１つまたは組み合わせに基づいて、「Ｌ」個の物理システム動作状態を推定するように構成された１つ以上の既知のソフトウェア・アルゴリズムを含む。尚、センサ２０１〜２０Ｊは、図１において、「Ｊ」個のセンサ信号を埋め込みモデル・ブロック１８のみに供給するように示されており、センサ２４１〜２４Ｋは「Ｋ」個のセンサ信号を仮想センサ・ロジック・ブロック２８のみに供給するように示されているが、埋め込みモデル・ブロック１８および仮想センサ・ロジック・ブロック２８は、代わりに、センサ２０１〜２０Ｊおよび２４１〜２４Ｋが供給する利用可能なセンサ信号のいずれか１つ以上を共有してもよいことは言うまでもない。
【００２５】
更に、制御コンピュータ１４は、システム性能目標ロジック・ブロック３６を含む。ブロック３６は、対応する物理システム・センサ３２１〜３２Ｈが生成し、対応する信号経路３４１〜３４Ｈを通じて受けるあらゆる数Ｈのセンサ信号の形態で、入力として検知データを受ける。システム性能ロジック・ブロック３６は、１つ以上のソフトウェア・アルゴリズムを含み、センサ３２１〜３２Ｈの１つ以上が生成する検知データに応答して、システム性能目標ベクトルＹＴを生成することができる。システム性能目標ベクトルＹＴは、１つ以上のシステム性能目標値を収容し、その各々が、物理システム１２と関連付けた指定性能目標に対応する。更に、システム性能ロジック・ブロック３６は、１つ以上の追加のソフトウェア・アルゴリズムも含むことができ、これらは、センサ３２１〜３２Ｈの１つ以上が生成する検知データに応答して、重みベクトルＷを生成する。重みベクトルＷは、１つ以上の重み値を収容し、その各々をシステム性能目標値の指定した１つに割り当てることができる。システム性能目標ベクトルＹＴ、および重みベクトルＷのいずれもが、時間可変または時間不変、および／または物理システム１２に伴う１つ以上の動作状態に応答することができる。動作状態には、例えば、デューティ・サイクル、周囲動作条件、総合システム能力等が含まれる。更に、図１では、センサ２０１〜２０Ｊは、「Ｊ」個のセンサ信号を埋め込みモデル・ブロック１８のみに供給するように示されており、センサ２４１〜２４Ｋは「Ｋ」個のセンサ信号を仮想センサ・ロジック・ブロック２８９のみに供給するように示されており、センサ３２１〜３２Ｈは、「Ｈ」個のセンサ信号をシステム性能目標ロジック・ブロック３６のみに供給するように示されているが、埋め込みモデル・ブロック１８、仮想センサ・ロジック・ブロック２８、およびシステム性能ロジック・ブロック３６は、代わりに、センサ２０１〜２０Ｊ、２４１〜２４Ｋ、および３２１〜３２Ｈが供給する利用可能なセンサ信号のいずれの１つ以上でも供給するようにしてもよいことは言うまでもない。いずれの場合でも、本開示の目的上、「検知信号」という用語は、物理センサ２０１〜２０Ｊ、２４１〜２４Ｋ、および３２１〜３２Ｈのいずれの１つ以上が生成するセンサ信号、ならびに仮想センサ・ロジック・ブロック２８内部に常駐する「仮想」センサのいずれの１つ以上が生成するセンサ値をも包含するように解釈するものとする。
【００２６】
図１に示す埋め込みモデル・ブロック１８は、モデル出力ベクトルＹを生成する、いずれの数の数学システム・モデルでも含むことができる。モデル出力ベクトルＹは、１つ以上のモデル出力値を、１つ以上のモデル入力の関数として収容する。モデル入力は、制御フレームワークの出力ベクトルＸのいずれか１つまたは組み合わせでも含むことができ、モデル・ベース制御フレームワーク１６が生成する１つ以上の制御パラメータ、前述の検知データ源のいずれか１つまたは組み合わせが生成する検知データ、ならびに図１に破線で示すようなシステム性能目標ベクトルＹＴを収容する。多数の数学システム・モデルの各々は、経験的または基礎的数学モデルとすればよく、制御フレームワークの出力ベクトルＸを形成する制御パラメータの１つ以上、および／または検知データによって判定した物理システム１２の１つ以上の動作状態、ならびに物理システム１２の異なる動作パラメータを定義するモデル出力を記述する。多数のモデルのいずれでも、モデル知識およびプロセッサのスループットが許す限り、単独でも複素でもよく、制御フレームワークの出力ベクトルＸに含まれるデータの精度は、一般に、モデルの精度が向上するに連れて、向上することは認められよう。
【００２７】
モデル・ベース制御フレームワーク１６は、更に、１つ以上のモデル出力値を収容する少なくとも１つのモデル出力ベクトルＹ、および１つ以上のシステム性能目標値を収容するシステム性能目標ベクトルＹＴの関数として、スカラ性能メトリックＵを生成する目的ロジック・ブロック３８を含む。システム性能目標ロジック・ブロック３６が更に重みベクトルＷを生成するように構成されているシステム１０の実施形態では、目的ロジック・ブロック３８は、更に、１つ以上の重み値を収容する重みベクトルＷの関数として、スカラ性能メトリックＵを生成するように構成されている。目的ロジック・ブロック３８は、モデル出力ベクトルＹに収容されている１つ以上のモデル出力値、およびシステム性能目標ベクトルＹＴに収容されている１つ以上のシステム性能目標値を、多数の数学目標式のいずれかを用いて、スカラ性能メトリックＵに変換する。一例では、スカラ性能メトリックＵを生成するために用いることができる数式のクラスは、限定ではなく、多数の異なるベクトル内積式のいずれでも含む。このようなベクトル内積式の例には、限定ではなく、Ｕ＝Ｗ・（Ｙ−ＹＴ）、Ｕ＝Ｗ・（Ｙ−ＹＴ）２、Ｕ＝Ｗ・｜Ｙ−ＹＴ｜、およびＵ＝Ｗ・｜１００＊（ＹＴ−Ｙ）／ＹＴが含まれる。
【００２８】
更に、モデル・ベース制御フレームワーク１６は、解ベクトルＸ’を生成する目的最適化ロジック・ブロック４０も含む。解ベクトルＸ’は、スカラ性能メトリックＵを最小にするように、１つ以上の非制約制御パラメータ値を収容する。図示した実施形態では、例えば、目的最適化ブロック４０は、１つ以上の「直接探索」最適化技法を実施するように構成されている。何故なら、このような最適化技法は一般に実際に用いられるモデルの知識を必要としないからである。従来の勾配に基づく最適化技法は、対照的に、実際に用いられるモデルの知識を必要とするのが通例であり、したがって、図１の目的最適化ロジック・ブロック４０において１つ以上の直接探索最適化技法を用いることによって、目的最適化機能を、図１に示すようなモデル機能から分離できるようにすることが望ましい。ＢＸを生成するための代表的ソフトウェア構造の一例について、図２８に関して説明する。いずれの場合でも、目的最適化ロジック・ブロック４０の設計の目標には、安定性、収束速度、大域的最小値を求める能力、および得られるスループットが含まれるのが通例である。尚、初期の解ベクトルを実行する毎にメモリに保持しておいてもよく、あるいはシステムが異なる動作モードに遷移するときに、初期解の１群を動作の間に適用し、解への収束速度を高めるようにしてもよいことは、当業者には認められよう。
【００２９】
図示した実施形態では、目的最適化ロジック・ブロック４０は、図１に破線で示すように、スカラ性能メトリックＵおよび制御フレームワークの出力ベクトルＸの関数として、解ベクトルＸ’を生成するように構成することができる。任意に、破線で示すように、目的最適化ロジック・ブロック４０は、多数の最新スカラ性能メトリック値Ｕの内最小のものに対応する「最良Ｘ」、ＢＸを生成するように構成することもできる。多数の最新スカラ性能メトリック値Ｕの内最小のものに対応する制御フレームワークの出力ベクトルＸを選択することにより、解ベクトルＸの「ハンティング」(hunting)を最小に抑えることができる。いずれの場合でも、目的最適化ロジック・ブロックに用いることができ、指定したステップ・サイズを有する既知の最適化アルゴリズムの例には、限定ではなく、ランダム・ウオーク(random walk)最適化アルゴリズム、ステップ長調整付きランダム・ウオーク最適化アルゴリズム、方向利用ランダム・ウオーク最適化アルゴリズム、方向利用およびステップ長調整付きランダム・ウオーク最適化アルゴリズム、一変量最適化アルゴリズム、これらの最適化アルゴリズム例の１つ以上の変形、および１つ以上のカスタム最適化アルゴリズムが含まれる。
【００３０】
更に、モデル・ベース制御フレームワーク１６は、制御フレームワーク出力ベクトルＸを生成する解制約ロジック・ブロック４２も含む。ベクトルＸは、解ベクトルＸ’に収容されている非制約制御パラメータ値の少なくとも１つの動作範囲を制限するように、解ベクトルＸ’の関数として、１つ以上のシステム制御パラメータを収容する。一実施形態では、図１に破線で示すように、解制約ロジック・ブロック４２は、別の入力として、システム性能目的ベクトルＹＴを受けることができ、更にこの実施形態では、解制約ロジック・ブロック４２は、システム性能目標ベクトルＹＴ内に収容されているシステム性能目標値の１つ以上の関数として、非制約制御パラメータ値の１つ以上の動作範囲を制限するように構成することもできる。加えてまたは代わりに、解制約ロジック・ブロック４２は、別の入力として、制御コンピュータ１４内に常駐しこれが実行する１つ以上のその他のソフトウェア・アルゴリズム、および／または、図１において破線で示すように、制御コンピュータ１４外部の１つ以上のその他のシステムまたはサブシステムから、フィードバック・ベクトルＦを受けることもできる。この実施形態では、解制約ロジック・ブロック４２は、フィードバック・ベクトルＦ内に収容されている１つ以上のフィードバック値の関数として、非制約制御パラメータ値の１つ以上の動作範囲を制限するように構成することができる。加えてまたは代わりに、埋め込みモデル・ブロック１８は、１つ以上のパラメータ制限モデルを含むことができ、この実施形態では、解制約ロジック４２は、別の入力として、図１において破線で示すように、埋め込みモデル・ブロック１８から、モデル制限ベクトルＭＬを受けることもできる。この実施形態では、解制約ロジック・ブロック４２は、モデル制限ベクトルＭＬ内に収容されている１つ以上のモデル制限値の関数として、非制約制御パラメータ値の１つ以上の動作範囲を制限するように構成することができる。代わりにまたは加えて、解制約ロジック・ブロック４２は、前述のように、「最良Ｘ」値ＢＸ生成機能を目的最適化ロジック・ブロック４０に組み込む代わりに、「最良Ｘ」値ＢＸを生成するように構成してもよい。いずれの場合でも、解制約ロジック・ブロック４２は、１つ以上の対応する制限値に基づいて、解ベクトルＸ’内に収容されている最適化解の値の１つ以上の範囲を制限するように構成する。一般に、望ましい過渡性能のために制限を賦課すればよいことを当業者は認めようが、定常状態制限を代わりにまたは加えて賦課してもよい。更に、解制約ロジック・ブロック４２による永続的な作用は、システムの劣化を示すことができ、解制約ロジック・ブロック４２はこれに応じて、図１に示すような、診断情報ＤＩＡＧを生成し、制御コンピュータ１４内に常駐するまたは制御コンピュータ１４の外部にあるその他の診断処理回路内に常駐する診断処理ロジック（図示せず）に診断情報を報告するようにするとよいことは、当業者には認められよう。
【００３１】
一実施形態では、解制約ロジック・ブロック４２が生成する制御フレームワーク出力ベクトルＸは、１つ以上の制御パラメータＸ１〜ＸＭを定義し、これらを直接、多数の信号経路４６１〜４６Ｍを通じて、アクチュエータ駆動回路の対応する入力に供給することができる。ここで、Ｍは正の整数であればいずれでもよい。アクチュエータ駆動回路４４の対応する出力は、信号経路５０１〜５０Ｍを通じてアクチュエータ４８１〜４８Ｍに電気的に接続されており、制御フレームワーク１６が生成する１つ以上の制御パラメータＸ１〜ＸＭが、アクチュエータ駆動制御回路４４を通じて、多数のアクチュエータ４８１〜４８Ｍの動作を直接制御して、物理システム１２の対応する動作機構を制御する。代わりにまたは加えて、解制約ロジック・ブロック４２が生成する制御フレームワーク出力ベクトルＸは、１つ以上の制御パラメータＸＭ＋１〜ＸＮを定義し、これらを制御パラメータ処理ロジック・ブロック５２に供給することもできる。ここで、ＮはＭよりも大きな正の整数であればいずれでもよい。制御パラメータＡ処理ロジック・ブロック５２は、１つ以上の制御パラメータＸＭ＋１〜ＸＮを処理するように構成されたソフトウェア・アルゴリズムをいずれの数でも含むことができ、Ｐ個の出力信号を生成し、対応する信号経路５４１〜５４Ｐを通じてアクチュエータ駆動回路４４の対応する入力に供給することができる。ここで、Ｐは正の整数であればいずれでもよい。アクチュエータ駆動回路４４の対応する出力は、信号経路５８１〜５８Ｐを通じてアクチュエータ５６１〜５６Ｐに電気的に接続されており、制御フレームワーク１６が生成する１つ以上の制御パラメータＸＭ＋１〜ＸＮが処理され、アクチュエータ駆動回路４４を通じて、対応するアクチュエータ５６１〜５６Ｐの動作を制御する「Ｐ」個の制御信号を形成し、次いで物理システム１２の対応する動作機構を制御する。代替実施形態では、制御フレームワークの出力ベクトルＸは、フィードバック・ベクトルとしてのみ、海込みモデル・ブロック１８に供給してもよく、この場合、図１において破線で示すように目的最適化ブロック４０が任意に生成する、または前述のように解制約ロジック・ブロック４３が任意に生成する「最良のＸ」ベクトルＢＸを用いて、１つ以上の制御パラメータＸ１〜ＸＮをアクチュエータ駆動回路４４および／または制御パラメータ処理ロジック・ブロック５２に供給してもよい。
【００３２】
尚、モデル・ベース制御フレームワーク１６は、センサ２０１〜２０Ｊのいずれかが生成する検知データ、および／または仮想センサ・ロジック・ブロック２８内に常駐する１つ以上の「仮想」センサが生成する検知データ、および／またはシステム性能目標ロジック・ブロック３６が生成する１つ以上のシステム性能目標値に応答して、１つ以上の制御パラメータを収容する制御フレームワーク出力ベクトルＸを決定し、閉ループでアクチュエータ４８１〜４８Ｍおよび／または５６１〜５６Ｐのいずれか１つ以上の動作を制御するようにしてもよいことは言うまでもない。代わりにまたは加えて、制御フレームワーク１６は、厳格に較正可能なデータ値に応答して、１つ以上の制御パラメータを収容する制御フレームワーク出力ベクトルＸを決定し、開ループでアクチュエータ４８１〜４８Ｍおよび／または５６１〜５６Ｐのいずれか１つ以上の動作を制御するようにしてもよい。
【００３３】
これより図２を参照すると、内燃エンジン１０２の制御システム１００に関して、図１の制御フレームワークの一例示実現例の図が示されている。内燃エンジン１０２は、ＥＧＲ弁１２８およびターボチャージャ１０８を含むエア・ハンドリング・システムを有し、１つ以上のアクチュエータ１７６、１８０がターボチャージャのタービン１１６の吸込容量(swallowing capacity)を制御する。尚、図２から図３３に関して以下に図示し説明するシステム１００の実施形態は、図１に関して示し説明する制御フレームワークの一例示実現例を明記する目的のために一例として提示するに過ぎず、ここに添付する特許請求の範囲を限定することは全く意図していないことは言うまでもない。先に端的に述べたように、ここに示し説明する制御フレームワークの概念を採用する他の物理システムも、その例のいくつかについて説明したが、同様に、添付した特許請求の範囲に該当するものとする。
【００３４】
いずれの場合でも、システム１００は、吸気導管１１０を通じてターボチャージャ１０８の圧縮機１０６に流体結合されている吸気マニフォルド１０４を有する内燃エンジン１０２を含む。ターボチャージャの圧縮機１０６は、新鮮な周囲空気を受ける吸気導管１１２に結合されている圧縮機入口と、吸気導管１１０に流体結合されている圧縮機出口とを含む。任意に、図２に破線で示すように、システム１００は、ターボチャージャの圧縮機１０６と吸気マニフォルド１０４との間に、既知の構造で吸気導管１１０と直列に配された吸気冷却器１１４を含むこともできる。ターボチャージャの圧縮機１１６は、駆動軸１１８を介して、ターボチャージャのタービン１１６に機械的に結合されており、タービン１１６は、排気導管１２２を通じてエンジン１２０の排気マニフォルドに流体結合されているタービン入口を含む。タービン１１６のタービン出口は、排気導管１２４を通じて外気に流体結合されている。
【００３５】
システム１００の一部をなす排気ガス再循環システムは、排気導管１２２と吸気導管１１０との間に流体接続されているＥＧＲ導管１２６と直列に配されたＥＧＲ弁１２８を含む。ＥＧＲ弁１２８のＥＧＲ出口は、ＥＧＲ導管１２６を通じて、ＥＧＲ冷却器１３０の入口に流体結合されている。ＥＧＲ冷却器１３０の出口は、吸気導管１１０に流体結合されている。ＥＧＲ冷却器は、ＥＧＲ導管１２６を通過して流れる再循環排気ガスを冷却するように既知の流儀で構成されている。ＥＧＲ弁１２８は、既知の構造であり、以下で更に詳しく説明するように、電子的に制御可能であり、排気マニフォルド１２０から吸気マニフォルド１４０への再循環排気ガスの流れを選択的に制御する。
【００３６】
システム１００は、エンジン１０２の動作全体を制御および管理するように総合的に動作可能な制御コンピュータ１３２を含む。制御コンピュータ１３２は、メモリ・ユニット１３５と、エンジン１０２に結合されている種々のセンサおよびシステムとインターフェースするための多数の入力および出力とを含む。制御コンピュータ１３２は、一実施形態では、マイクロプロセッサに基づいており、電子またはエンジン制御モジュール（ＥＣＭ）、電子またはエンジン制御ユニット（ＥＣＵ）等と呼ばれることもある既知の制御ユニットとすればよく、あるいは以下で説明するような動作が可能な汎用制御回路としてもよい。いずれの場合でも、制御コンピュータ１３２は、１つ以上のソフトウェア・アルゴリズムを含み、メモリ１３５に格納され、図１に関して先に説明した制御フレームワークの概念を実施するように構成されている。これに関しては以下で更に詳しく説明する。
【００３７】
制御コンピュータ１３２は、システム１００と関連する種々のセンサまたは検知システムからの信号を受けるために多数の入力を含む。例えば、システム１００は、信号経路１３６を通じて、制御コンピュータ１３２のエンジン速度入力ＥＳに電気的に接続されているエンジン速度センサ１３４を含む。エンジン速度センサ１３３４は、エンジン１０２の回転速度を検知し、エンジン回転速度を示すエンジン速度信号を信号経路１３６上に生成するように動作可能である。一実施形態では、センサ１３４は、ギアまたはトーン・ホイール上に形成された多数の等角離間歯の通過を検知することによってエンジン速度を判定するように動作可能なホール降下センサである。あるいは、エンジン速度センサ１３４は、限定ではなく、可変リラクタンス・センサなどを含む、丁度述べたように動作可能なその他の既知のセンサであればいずれでもよい。
【００３８】
更に、システム１００は、吸気マニフォルド温度センサ１３８を含む。温度センサ１３８は、エンジン１０２の吸気マニフォルド１０４と流体連通して配され、信号経路１４０を通じて制御コンピュータの吸気マニフォルド温度入力ＩＭＴに電気的に接続されている。吸気マニフォルド温度センサ１３８は、既知の構造とすればよく、吸気マニフォルド１０４に進入する給気(air charge)の温度を示す温度信号を信号経路１４０上に生成する。吸気マニフォルド１０４に流れ込む給気は、一般に、ターボチャージャの圧縮機１０６が供給する新鮮な空気と、ＥＧＲ弁１２８を通じて制御可能に導入される再循環排気ガスとの組み合わせで構成されている。
【００３９】
更に、システム１００は、吸気マニフォルド圧力センサ１４２を含む。圧力センサ１４２は、吸気マニフォルド１０４と流体連通して配され、信号経路１４４を通じて制御コンピュータ１３２の吸気マニフォルド圧力入力ＩＭＰに電気的に接続されている。あるいは、圧力センサ１４２は、吸気導管１０２と流体連通して配されてもよい。いずれの場合でも、圧力センサ１４２は、既知の構造でよく、吸気導管１０２および吸気マニフォルド１０４内部の圧力を示す圧力信号を信号経路１４４上に生成するように動作可能である。
【００４０】
更に、システム１００は、差圧センサ即ちΔＰセンサ１４６を含む。差圧センサ１４６は、導管１４８を通じてＥＧＲ弁１２８の下流においてＥＧＲ導管１２６に流体結合されている１つの入口と、導管１５０を通じてＥＧＲ弁１２８の上流においてＥＧＲ導管１２７に流体接続されている逆側の入口とを有する。あるいは、ΔＰセンサ１４６は、ＥＧＲ導管１２６と直列に配されている別の流体制限メカニズム間に結合してもよい。いずれの場合でも、ΔＰセンサ１４６は、既知の構造でよく、信号経路１５２を通じて制御コンピュータ１３２のΔＰ入力に電気的に接続されている。ΔＰセンサ１４６は、ＥＧＲ弁１２８または丁度述べたようなその他の流体制限メカニズム間の差圧を示す差圧信号を、信号経路１５２上に供給するように動作可能である。
【００４１】
更に、システム１００は既知のＥＧＲアクチュエータ１５４を含む。ＥＧＲアクチュエータ１５４は、基準位置に対してＥＧＲ弁１２８を選択的に位置付けることにより、ＥＧＲ弁１２８を通過する再循環排気ガスの流量を制御するように電子的に制御することができる。また、ＥＧＲ弁位置センサ１５６も含まれており、信号経路１５８を通じて制御コンピュータ１３２のＥＧＲ弁位置入力ＥＧＲＰに電気的に接続されている。センサ１５６は、既知の構造でよく、基準アクチュエータ位置に対するＥＧＲ弁アクチュエータ１５４の位置を判定し、その基準位置に対するＥＧＲ弁１２８の位置を示す位置信号を信号経路１５８上に生成することにより、ＥＧＲ弁１２８の位置を判定するように動作可能である。
【００４２】
更に、システム１００は、ＥＧＲ冷却器出口温度センサ１６０を含む。温度センサ１６０は、ＥＧＲ冷却器の出口オリフィスに隣接してＥＧＲ導管１２６と流体連通して配され、信号経路１６２を通じて制御コンピュータ１３２のＥＧＲ冷却器出口温度入力ＣＯＴに電気的に接続されている。ＥＧＲ冷却器出口温度センサ１６０は、既知の構造でよく、ＥＧＲ冷却器１３０の排気学出口オリフィスから排出する排気ガスの温度を示す温度信号を信号経路１６２上に生成するように動作可能である。あるいは、温度センサ１６０は、ＥＧＲ導管１２６に沿ったどこかに、ＥＧＲ冷却器１３０の排気出口オリフィスから排出する排気ガスの温度を検出するのに適した場所に配置してもよい。
【００４３】
更に、システム１００は、排気導管１２４と直列に配された後処理システム（ＡＴＳ）１６４を含む。ＡＴＳ１６４は、あらゆる数の排気ガス排出削減機能を実行するように構成された既知の排気ガス後処理システムとすればよく、排出削減機能には、例えば、排気ガス粒子削減、ＮＯｘ（窒素酸化物）削減、ＳＯｘ（硫黄酸化物）削減、未燃焼炭化水素（ＵＨＣ）削減等が含まれるが、これらに限定されるのではない。ＡＴＳ１６４は、いずれの数のセンサでも含むことができ、例えば、１つ以上の温度、圧力、流量、還元剤レベル(reductant level)および／またはその他のセンサが含まれるがこれらに限定されるのではない。これらのセンサは、ＡＴＳ１６４に入るおよび／またはここから出る排気ガスの１つ以上の特性に関する情報、および／またはＡＴＳ自体の動作に関する情報を提供するように動作可能である。ＡＴＳ１６４は、更に、専用信号処理回路（図示せず）も含むことができる。この専用信号処理回路は、ＡＴＳ１６４と関連するセンサの１つ以上が供給する信号を処理し、対応するＡＴＳ動作情報、ＡＴＳ指令、および／またはＡＴＳ制限情報を、後処理情報ベクトルＡの形態で、１本または複数の信号経路１６６を通じて制御コンピュータ１３２に供給するように構成されている。丁度述べたような多数のセンサおよび信号処理回路を含む後処理システムの一実施形態が、"ARRANGEMENT FOR MOUNTING ELECTRICAL COMPONENTS TO AN AFTERTREATMENT FILTER"（電気構成要素を後処理フィルタに取り付けるための構成）と題する米国特許出願公開第ＵＳ２００５／０００５７７３Ａ１号に開示されている。その開示内容は、ここで引用したことにより、本願にも含まれるものとする。図２に示す実施形態では、ＡＴＳ１６４は、後処理情報ベクトルＡの一部として、少なくとも排気ガス温度指令値、排気ガス温度制限値、還元剤残留値、ＮＯｘ効率値、乾燥粒状物（ＤＰＭ）効率値、および未燃焼炭化水素（ＵＨＣ）効率値を供給するように構成されている。尚、ＡＴＳ１６４は、代わりに、後処理情報ベクトルＡの一部として、これらよりも多いまたは少ない情報を提供するように構成してもよく、必要とされる特定情報は一般に用途によって決まることは、当業者には認められよう。
【００４４】
また、制御コンピュータ１３２は、システム１００に関連する１つ以上のエンジン機能を制御するために多数の出力を含む。例えば、システム１００は、Ｎ本の信号経路１７０を通じて制御コンピュータ１３２の燃料指令出力ＦＣに電気的に接続されている燃料システム１６８を含む。ここで、Ｎは正の整数であればいずれでもよい。燃料システム１６８は、制御コンピュータ１３２が生成する燃料供給指令ＦＣに応答して、既知の流儀で燃料をエンジン１０２に供給する。
【００４５】
制御コンピュータ１３２は、ＥＦＲ弁制御信号ＥＧＲをアクチュエータ駆動回路１７２に供給するように動作可能であり、アクチュエータ駆動回路１７２は、一方、ＥＧＲアクチュエータ制御信号ＥＧＲＣをＥＧＲアクチュエータ１５４に信号経路１７４を通じて供給するように動作可能である。ＥＧＲアクチュエータ１５４は、ＥＧＲアクチュエータ制御信号ＥＧＲＣに応答して、既知の流儀でＥＧＲ弁１２８の位置をその基準位置に対して制御する。
【００４６】
図示した実施形態では、ターボチャージャ・タービン１１６は、全体的に１７６で示す、可変ジェオメトリ・タービン（ＶＧＴ）である。これは、ＶＧＴアクチュエータ制御信号ＶＧＴＣに応答して既知の流儀でタービン１１６の吸込容量を制御する。この実施形態では、制御コンピュータ１３２は、ＶＧＴ制御信号ＶＧＴをアクチュエータ駆動回路１７２に供給するように動作可能であり、一方、アクチュエータ駆動回路１７２は、ＶＧＴアクチュエータ制御信号ＶＧＴＣをＶＧＴアクチュエータ１７６に信号経路１７８を通じて供給するように動作可能である。
【００４７】
更に、システム１００は、排気導管１２４と直列に配されている排気スロットルまたは弁１８０を含む。図２では、排気弁が後処理システム１６４の上流に位置するように示しているが、スロットル１８０は代わりにＡＴＳ１６４の下流に位置してもよいことは当業者には認められよう。更にその代わりに、排気スロットル１８０は、ターボチャージャ・タービン１１６の上流において、排気導管１２２と直列に位置付けてもよい。いずれの場合でも、排気スロットル１８０は、排気委スロットル・アクチュエータ制御信号ＥＸＣに応答し、そこを通過する排気ガスの流量を制御することにより、ターボチャージャ・タービン１１６の動作効率を制御する。この実施形態では、制御コンピュータ１３２は、排気スロットル制御信号ＥＸをアクチュエータ駆動回路１７２に供給するように動作可能であり、一方、アクチュエータ駆動回路１７２は、排気スロットル・アクチュエータ制御信号ＥＸＣを排気スロットル１８０に信号経路１８２を通じて供給するように動作可能である。
【００４８】
これより図３を参照すると、図２の制御コンピュータ１３２の内部機構の一部の例示構成の１つが示されており、燃料管理ブロック２０４に関連して実施された図１の制御フレームワークの実現例の一例を含む。制御コンピュータ１３２は、仮想センサ・ロジック・ブロック２００を含む。ブロック２００は、図１の一般化したシステム１０に示されている仮想センサ・ロジック・ブロック２８に対応し、入力として、信号経路１３６上のエンジン速度信号ＥＳ、信号経路１４４上の吸気マニフォルド圧力信号ＩＭＰ、信号経路１４０上の吸気マニフォルド温度信号ＩＭＴ、信号経路１６２上のＥＧＲ冷却器出口温度ＣＯＴ、信号経路１５２上の差圧信号ΔＰ、および信号経路１５８上のＥＧＲ弁位置信号ＥＧＲＰを受ける。仮想センサ・ロジック・ブロック２００は、吸気マニフォルド１０４を通じてエンジン１０２に入る給気（新鮮な空気と再循環排気ガスとの組み合わせ）の流量に対応する給気流量ＣＦの値、および再循環排気ガスから成る、吸気マニフォルド１０４を通じてエンジン１０２に入る総給気の分率に対応するＥＧＲ分率ＥＧＲＦＲの値を推定するように動作可能である。
【００４９】
図示した実施形態では、仮想センサ・ロジック・ブロック２００は、給気流量ＣＦ、およびＥＧＲ流量ＥＧＲＦの値を最初に推定し、次に、推定したＣＦおよびＥＧＲＦ値の関数として、ＥＧＲ分率値ＥＧＲＦを計算するように構成されている。一実施形態では、ブロック２００は、最初に給気吸気システムの体積効率（ην）を推定し、次いでＣＦをηνの関数として、従来の速度／密度方程式を用いて計算することにより、給気流量ＣＦを推定するように構成されている。ηνを推定するためにはいずれの既知の技法でも用いることができ、ブロック２００の一実施形態では、以下の式で示される、既知のテーラー一致数に基づく体積効率方程式にしたがってηνを計算する。
【００５０】
【数１】
2008537578.tif 000003
【００５１】
ここで、A1, A2, A3は、全て、マップされたエンジン・データに基づいて体積効率方程式に合わせた較正可能なパラメータである。
Boreは、吸気弁の孔の長さである。
【００５２】
Dは、吸気弁の直径である。
strokeは、ピストンのストローク長であり、Bore、Ｄ、およびstrokeはエンジンの幾何学的形状に依存する。
【００５３】
γおよびＲは、既知の定数である（例えば、γ*R=387.414 J/Kg/degK)。
ESはエンジン速度である。
IMPは、吸気マニフォルドの圧力である。
【００５４】
EPは、排気圧力であって、EP＝IMP＋ΔPである。
IMT＝吸気マニフォルド温度。
体積効率値ηνを前述の式にしたがって推定し、ブロック２００は、次の式にしたがって給気流量値ＣＦを計算するように構成されている。
【００５５】
【数２】
2008537578.tif 000004
【００５６】
ここで、
ηνは、推定した体積効率である。
VDISは、エンジンの排気量であり、一般にエンジンの幾何学的形状に依存する。
【００５７】
ESは、エンジン速度である。
IMPは、吸気マニフォルドの圧力である。
Rは、既知のガス定数である（例えば、Ｒ＝５３．３ft-lbf/lbm゜RまたはＲ＝２８７J/Kg゜Ｋ）。そして、
IMTは、吸気マニフォルドの温度である。
【００５８】
尚、給気流量ＣＦは、代わりに、その他の既知の技法にしたがって計算するか、またはそれ以外で決定してもよいことは、当業者には認められよう。例えば、システム１００は、任意に、質量流量センサ（図示せず）を含み、ＥＧＲ導管１２６と導管１１０との合流部の下流に、吸気導管１１０と直列に配してもよく、あるいは吸気マニフォルド１０４と流体連通するように相応しく配してもよく、制御コンピュータ１３２は、このようなセンサが提供する情報から直接給気流量値を判定するように、既知の流儀で構成すればよい。別の例として、制御コンピュータ１３２は、今述べたばかりの技法以外の１つ以上の既知の給気流量推定技法にしたがって、給気流量値ＣＦを推定するように構成してもよい。給気流量値ＣＦを決定するためのこのような代替メカニズムおよび／または技法のいずれもが、ここに添付した特許請求の範囲に該当するものとする。
【００５９】
一実施形態では、ブロック２００は、差圧値ΔＰ、吸気マニフォルド圧力ＩＭＰ、ＥＧＲ冷却器出口温度ＣＯＴ、およびＥＧＲ導管１２６を開始当て規定される流れの断面積に対応する有効流面積ＥＦＡの関数として、ＥＧＲ流量ＥＧＲＦを推定するように構成されている。この実施形態では、ブロック２００は、ＥＧＲ位置値ＥＧＲＰを有効流面積値ＥＦＡに関係付ける１つ以上の方程式、グラフ、および／またはテーブルを含むとよい。あるいは、ブロック２００は、その他の既知の技法にしたがって、有効流面積値ＥＦＡを決定するように構成することもできる。いずれの場合でも、ブロック２００は、次の式にしたがってＥＧＲ流量値ＥＧＲＦを推定するように動作可能である。
【００６０】
【数３】
2008537578.tif 000005
【００６１】
ここで、
EFAは、ＥＧＲ導管３８を通る有効流面積である。
ΔＰは、ＥＧＲ弁３６間の差圧である。
【００６２】
IMPは、吸気マニフォルドの圧力である。
Rは、既知のガス定数である（例えば、Ｒ＝５３．３ft-lbf/lbm゜RまたはＲ＝２８７J/Kg゜Ｋ）。そして、
COTは、ＥＧＲ冷却器の出口温度である。
【００６３】
あるいは、ブロック２００は、付加的に、エンジン１０２が生成する排気ガスの温度に対応する排気ガス温度値を判定し、排気ガス温度値を式（３）におけるＥＧＲ冷却器出口温度値に代入するように構成してもよい。一実施形態では、例えば、ブロック２００は、多数のエンジン動作状態の関数として排気ガス温度を推定するように構成してもよく、ブロック２００のこのような構成の１つに関する詳細は、SYSTEM FOR ESTIMATING ENGINE EXHAUST TEMPERATURE （エンジン排気温度の推定システム）と題する米国特許第６，５０８，２４２Ｂ２号に記載されている。これは、本発明の譲受人に譲渡され、その開示内容はここで引用したことにより本願にも含まれるものとする。尚、排気ガス温度値は、代わりに、他の既知の排気ガス温度推定技法にしたがって計算してもよいことは、当業者には認められよう。あるいは、システム１００は、排気ガス温度センサ（図示せず）を含むこともでき、制御コンピュータ１３２は、このようなセンサが提供する情報から直接排気ガス温度情報を判定するように、既知の流儀で構成してもよい。排気ガス温度値を判定するためのこのような代替メカニズムおよび／または技法はいずれも、ここに添付する特許請求の範囲に該当するものとする。
【００６４】
いずれの場合でも、前述のＥＧＲ流量推定技法、およびその他の適したＥＧＲ流量推定技法に関するこれ以上の詳細は、SYSTEM AND METHOD FOR ESTIMATING EGR MASS FLOW AND EGR FRACTION（ＥＧＲ質量流量およびＥＧＲ分率を推定するためのシステムおよび方法）と題する同時係属中の米国特許第６，８３７，２２７Ｂ２号に記載されている。これは、本発明の譲受人に譲渡され、その開示内容は、ここで引用したことにより、本願にも含まれるものとする。尚、ＥＧＲ流量値ＥＧＲＦを推定またはそれ以外で判定するためには、他の既知の技法を用いてもよいことは、当業者には認められよう。例えば、システム１００は、既知の構造のＣＯまたはＣＯ２センサを含むこともでき、吸気導管２０のＥＧＲ導管１２６との合流部の下流において、吸気マニフォルド１０４または吸気導管１１０に流体結合する。このようなＣＯまたはＣＯ２センサは、吸気マニフォルド１０４に入ってくる給気のＣＯまたはＣＯ２レベルを示す信号を生成するように動作可能であり、このような情報は、既知の方程式を用いて、ＥＧＲ流量値ＥＧＲＦを判定するために用いることができる。別の例として、システム１００は、質量流量センサを含み、ＥＧＲ導管１２６（図示せず）と直列に配してもよく、制御コンピュータ１３２は、このような実施形態では、このようなセンサから直接ＥＧＲ質量流量情報を受けるように構成することができ、その場合、丁度述べたばかりのＥＧＲ流量推定技法は、ブロック２００から省略することができる。更に別の例として、制御コンピュータ１３２は、先に引用した文書に記載されている１つ以上のアルゴリズムのような、その他のＥＧＲ流量推定アルゴリズムを含むこともでき、この場合制御コンピュータ１３２は、１つ以上のこのような代替ＥＧＲ流量推定計略にしたがって、ＥＧＲ流量を推定するように動作可能とするとよい。このような代替ＥＧＲ流量判定技法および計略のいずれもそして全ては、ここに添付する特許請求の範囲に該当するものとする。
【００６５】
いずれの場合でも、前述の技法のいずれかにしたがってＥＧＲ流量ＥＧＲＦ、および給気流量ＣＦを判定し、ブロック２００は、ＥＧＲ分率値ＥＧＲＦＲをＣＲおよびＥＧＲＦの比率として、即ち、ＥＧＲＦＲ＝ＣＦ／ＥＧＲＦとして計算するように構成する。尚、丁度述べたばかりのＥＧＲ分率値ＥＧＲＦＲの計算は、ＥＧＲ弁１２８を通過する排気ガスの温度が一定であり、ＥＧＲ弁１２８を通過する排気ガスの流れが定常状態であり、エンジンシリンダにおけるＥＧＲ弁１２８の再循環排気ガスの通過と対応するＥＧＲ分率の到達との間の時間遅延が変動することによって生ずる影響を無視するという想定に基づいて、このパラメータの近似を簡略化して表すことは理解されよう。このような想定に取り組むための計略に関するこれ以上の詳細は、SYSTEM AND METHOD FOR ESTIMATING EGR MASS FLOW AND EGR FRACTION（ＥＧＲ質量流量およびＥＧＲ分率を推定するためのシステムおよび方法）と題する同時係属中の米国特許第６，８３７，２７７Ｂ２号に記載されている。これは、本発明の譲受人に譲渡され、その開示内容は、既にここで引用したことにより本願にも含まれるものとした。いずれの場合でも、仮想センサブロック２００は、出力として、給気流量ＣＦおよびＥＧＲ分率値ＥＧＲＦＲを供給する。
【００６６】
図３に示す制御コンピュータ１３２は、更に、システム性能目標ロジック・ブロック２０２も含む。ブロック２０２は、入力として、信号経路１６６上の後処理情報ベクトルＡ、信号経路１３６上のエンジン速度信号、および内部で発生したトルク制御信号または値ＴＱＣを受ける。トルク制御信号ＴＱＣは、所望のまたは目標のエンジン出力トルク値に対応し、メモリ１３５内に常駐する１つ以上の既知の制御アルゴリズムによって発生することができる。制御アルゴリズムは、１つ以上のエンジン動作状態、例えば、エンジン１０２を載せた車両と関連する加速ペダル（図示せず）が生成するトルク要求信号、既知の巡航制御アルゴリズムが生成するトルク要求信号、および／または１つ以上の対応するエンジン出力トルク制限アルゴリズムが生成する１つ以上のトルク制限値の関数として、ＴＱＣを生成するように動作可能である。いずれの場合でも、図３に示すシステム性能目標ロジック・ブロック２０２は、図１に関して図示し説明したシステム性能目標ロジック・ブロック３６に対応する。図３に示す実施形態では、ブロック２０２は、出力として、システム性能目標ベクトルＹＴ、および重みベクトルＷを生成するように動作可能である。システム性能目標ロジック・ブロック２０２の一例示実施形態について、図４から図１０に関して、以下に更に詳しく図示し説明する。
【００６７】
更に、制御コンピュータ１３２は、図１に関して図示し説明したモデル・ベース制御フレームワーク１６に対応する燃焼管理ブロック２０４を含む。燃焼管理ブロック２０４は、図１に関して図示し説明した埋め込みモデル・ブロック１８に対応するシステム・モデル・ブロック２０６を含む。図示した実施形態では、システム・モデル・ブロック２０６は、入力として、解制約ロジック・ブロック２１２が生成する出力ベクトルＸ、仮想センサ・ロジック・ブロック２００が生成する給気流量ＣＦおよびＥＧＲ分率値ＥＧＲＦＲのそれぞれ、ならびに信号経路１４０上の吸気マニフォルド温度ＩＭＴ、信号経路１１４上の吸気マニフォルド圧力値ＩＭＰ、信号経路１３６上のエンジン速度信号ＥＳ、ならびにシステム性能目標ベクトルＹＴの一部をなす１つ以上のシステム性能目標値を受ける。一実施形態では、以下で図１１から図２４に関して更に詳しく説明するが、システム・モデル・ブロック２０６は、多数の数学的モデルを含み、その各々が、出力として、システム１００の異なる動作パラメータを生成し、このようなモデルによって提供される情報は、ブロック２０６によって、モデル出力ベクトルＹを形成する多数のモデル出力値の形態で生成される。図３に示すシステム・モデル・ブロック２０６は、更に、多数の燃料制限モデルを含み、その各々が、出力として、異なるモデル化燃料制限値を生成し、このようなモデルが提供する情報は、ブロック２０６によって、モデル制限ベクトルＭＬを形成する多数のモデル制限値の形態で生成される。代替実施形態では、システム・モデル・ブロック２０６は、仮想センサ・ロジック・ブロック２００に関して先に述べた給気流量およびＥＧＲ分率モデルを含むこともでき、その場合、ブロック２００を省略してもよく、給気流量ＣＦおよびＥＧＲ分率ＥＧＲＦＲを推定するために必要な種々の入力信号は、直接システム・モデル・ブロック２０６に供給すればよい。
【００６８】
更に、燃焼管理ブロック２０４は、図１に関して図示し説明した目的ロジック・ブロック３８に対応する目的ロジック・ブロック２０８を含む。目的ロジック・ブロック２０８は、入力として、モデル出力ベクトルＹ、システム性能目標ベクトルＹＴ、および重みベクトルＷを受け、出力として、スカラ性能メトリックＵを、その関数として生成する。目的ロジック・ブロック２０８の一例示実施形態については、以下で図２５に関して更に詳しく図示し説明する。
【００６９】
スカラ性能メトリックＵおよび出力ベクトルＸは、各々、入力として、目的最適化ロジック・ブロック２１０に供給される。目的最適化ロジック・ブロック２１０は、図１に関して図示および説明した目的最適化ロジック・ブロック４０に対応する。目的最適化ロジック・ブロック２１０は、スカラ性能メトリックＵを最小にするように、非制約解ベクトルＸ’を生成するように動作可能である。図示した実施形態では、目的最適化ブロック２１０は、更に、多数の最新のスカラ性能メトリック値Ｕの内最適な１つに対応する「最良Ｘ」ベクトルＢＸを生成するように動作可能である。目的最適化ロジック・ブロック２１０の一例示実施形態については、図２６から図２８に関して以下で更に詳しく図示および説明する。
【００７０】
更に、燃焼管理ブロック２０４は、図１に関して先に図示し説明した解制約ロジック・ブロック４２に対応する解制約ロジック・ブロック２１２を含む。解制約ロジック・ブロック２１２は、入力として、目的最適化ロジック・ブロック２１０が生成する非制約解ベクトルＸ’、システム・モデル・ブロック２０６が生成するモデル制限ベクトルＭＬ、信号経路１３６上のエンジン速度信号ＥＳ、システム性能目標ロジック・ベクトルＹＴの一部をなす多数のシステム性能目標値、ならびに後に更に詳しく説明する給気管理ブロック２１６が生成するフィードバック・ベクトルＦを受ける。解制約ロジック・ブロック２１２は、解制約ロジック・ブロック２１２にしたがって制約を受けるベクトルＸ’に対応する出力ベクトルＸを生成するように動作可能である。図示した実施形態では、出力ベクトルＸは、「最良Ｘ」ベクトルＢＸと同様、指令噴射開始値、指令燃料量値、指令ＥＧＲ分率値、および指令給気流量値を含む。解制約ロジック・ブロック２１２の一例示実施形態について、図２９から図３２に関して以下で図示および説明する。
【００７１】
図示した実施形態では、燃料管理ブロック２０４は、更に、出力調整ブロック２１４を含む。出力調整ブロック２１４は、「最良Ｘ」ベクトルＢＸを受け、出力として、指令噴射開始値ＣＳＯＩ、指令燃料量値ＣＦＱ、指令ＥＧＲ分率値ＣＥＧＲＦＲ、および指令給気流量値ＣＦＱを生成する。指令指定変更ロジック・ブロック２１４の一例示実施形態について、図３３に関して以下で図示および説明する。
【００７２】
更に、制御コンピュータ１３２は、燃料供給ロジック・ブロック２１８を含む。燃料供給ロジック・ブロック２１８は、入力として、指令噴射開始値ＣＳＯＩ、および指令燃料量値ＣＦＱを燃焼管理ブロック２０４から受け、出力として、信号経路１７０上に燃料供給指令値ＣＦを生成する。一実施形態では、ブロック２１８は、少なくともＣＳＯＩおよびＣＦＱに応答して、当技術分野では周知の流儀で、燃料供給指令値ＦＣを決定する１つ以上の既知の制御アルゴリズムを含む。燃料供給システム１６８は、燃料供給指令値ＦＣに応答して、前述のように、燃料をエンジン１０２に供給する。  
【００７３】
更に、制御コンピュータ１３２は、給気管理ブロック２１６を含む。給気管理ブロック２１６は、入力として、燃焼管理ブロック２０４が生成する指令ＥＧＲ分率値ＣＥＧＲＦＲ、および指令給気流量値ＣＣＦを受け、ＥＧＲ制御信号ＥＧＲ、ＶＧＴ制御信号ＶＧＴ、および排気スロットル制御信号ＥＸ、ならびにフィードバック・ベクトルＦを生成し、フィードバック・ベクトルＦを燃焼管理ブロック２０４に供給する。給気管理ブロック２１６は、少なくともＣＣＦおよびＣＥＧＲＦＲ信号に応答して、エア・ハンドリング・システム制御信号ＥＧＲ、ＶＧＴ，およびＥＸ、ならびにフィードバック・ベクトルＦを、既知の流儀で決定し供給する。例えば、給気管理ブロック２１６は、一実施形態では、米国特許第６，４８０，７８２Ｂ２号および第６，４０８，８３４Ｂ１号にそれぞれ図示および記載されている、給気制限管理および変換管理ブロックの組み合わせとして実施することができる。これらの特許の各々は、本発明の譲受人に譲渡されており、その開示内容は、ここで引用したことにより、本願にも含まれるものとする。いずれの場合でも、制御コンピュータ１３２は、図３に示した種々のロジック・ブロックの指揮の下で、エンジン１０２の燃料供給システム１６８、およびエンジン１０２のエア・ハンドリング・システムを、種々のエンジン動作状態、後処理システム動作状態、および目標動作状態の関数として制御するように動作可能である。これについては以下で更に詳しく説明する。
【００７４】
これより図４を参照すると、図３のシステム性能目標ロジック・ブロック２０２の一例示実施形態が示されている。図示した実施形態では、ブロック２０２は、機械管理ブロック２３０を含む。機械管理ブロック２３０は、入力として、エンジン速度信号ＥＳ、トルク指令信号ＴＱＣ、および後処理ベクトルＡを受ける。機械管理ブロック２３０は、前述の入力信号および値に応答して、多数のエンジン制御値をエンジン制御ベクトルＥＣの形態で生成し、更に多数のエンジン重み値をエンジン重みベクトルＥＷの形態で生成する。図４に示す機械管理ブロック２３０の一例示実施形態に関する詳細は、後に図５から図８に関して説明する。
【００７５】
更に、システム性能目標ロジック・ブロック２０２は、エンジン管理ブロック２３２を含む。エンジン管理ブロック２３２は、入力として、エンジン速度信号ＥＳおよびエンジン制御ベクトルＥＣ、ならびにエンジン管理ブロック２３０が生成するエンジン重みベクトルＥＷを受ける。エンジン管理ブロック２３２は、前述の入力信号および値に応答して、システム性能目標ベクトルＹＴおよび重みベクトルＷを生成し、システム性能目標ロジック・ブロック２０２の出力として供給する。エンジン管理ブロック２３２の一例示実施形態に関する詳細は、後に図９および図１０に関して説明する。
【００７６】
これより図５を参照すると、図４のシステム性能目標ロジック・ブロック２０２の一部をなす機械管理ブロック２３０の一例示実施形態が示されている。機械管理ブロック２３０は、排出管理ブロック２３４を含む。排出管理ブロック２３４は、トルク入力Ｔを有し、トルク指令値ＴＱＣおよび速度入力Ｓを受け、エンジン速度信号ＥＳを受ける。排出管理ブロック２３４は、トルクおよび速度入力に応答して、多数の排出管理制限値を、排出管理制限ベクトルＥＭＬの形態で生成する。排出管理制限ベクトルＥＭＬおよび後処理ベクトルＡは、各々、入力として、図５に示すような排出目標、制限および重み計算ブロック２３６に供給される。排出目標、制限および重み計算ブロック２３６は、排出管理制限ベクトルＥＭＬおよび後処理ベクトルＡに応答して、多数のエンジン制限値を、エンジン制限ベクトルＥＬの形態で生成し、多数の機械管理エンジン指令値を機械管理エンジン指令ベクトルＭＭＥＳの形態で生成し、図４に関して先に述べたエンジン重みベクトルＥＷを生成する。トルク指令値ＴＱＣ、エンジン制限ベクトルＥＬ、および機械管理エンジン指令ベクトルＭＭＥＣを、図５に示すように組み合わせてエンジン指令ベクトルＥＣを形成する。これを生成するのは、機械管理ブロック２３０である。
【００７７】
これより図６を参照すると、図５の機械管理ブロック２３０の一部をなす排出管理ブロック２３４の一例示実施形態が示されている。ブロック２３４は、ＮＯＸ制限判定ブロック２３８を含む。ＮＯＸ制限判定ブロック２３８は、入力として、トルク指令値ＴＱＣ、およびエンジン速度値ＥＳを受ける。ブロック２３８は、ＢＳ  ＮＯｘ制限値を、指令エンジン・トルクＴＱＣ、およびエンジン速度ＥＳの関数として、これらの間における既知の関係を用いて判定するように動作可能である。一実施形態では、ブロック２３８は、トルクおよび速度値をＢＳ  ＮＯＸ制限値にマップするテーブルとして実施するが、ブロック２３８は、代わりに、１つ以上の数式、１つ以上のチャートまたはグラフ等の形態で実施し、制御コンピュータ１３２のメモリ１３５に格納してもよい。ＢＳ  ＮＯＸ制限判定ブロック２３８の出力は、下限および上限値、例えば、０および６がそれぞれ指定されているリミッタ２４０に供給される。リミッタ・ブロック２４０の出力は、ＢＳ  ＮＯｘ制限値ＢＳＮＯＸＬであり、排出管理制限ベクトルＥＭＬの一部をなす。更に、ブロック２３４は、ＢＳ  ＤＰＭ（乾燥粒状物）制限判定ブロック２４２も含む。これも、入力として、指令エンジン・トルク値ＴＱＣ、およびエンジン速度ＥＳを受ける。ＢＳ  ＤＰＭ制限判定ブロック２４２は、トルクおよび速度値に応答して、ＢＳ  ＤＰＭ制限値をその関数として判定する。一実施形態では、ブロック２３２は、トルクおよび速度値をＢＳ  ＤＰＭ制限値にマップするテーブルの形態で実施するが、ブロック２４２は、代わりに、１つ以上の数式、チャートまたはグラフなどの形態で実施してもよい。ＢＳ  ＤＰＭ反転ブロック２４２の出力は、入力として、リミッタ・ブロック２４４に供給される。リミッタ・ブロック２４４は、上限および下限値、例えば、１および２０をそれぞれ有する。リミッタ・ブロック２４４の出力は、ＢＳ  ＤＰＭ制限値ＢＳＤＰＭＬであり、排出管理制限ベクトルＥＭＬの一部をなす。ブロック２４４は、更に、メモリ位置２４６を含み、ここにはＢＳ  ＵＨＣ（未燃焼炭化水素）制限値ＢＳＵＨＣＬが格納されている。この制限値は、排出管理制限値ＥＭＬの一部をなす。
【００７８】
これより図７を参照すると、図５に示した機械管理ブロック２３０の一部をなす排出目標、制限および重み計算ブロックの一例示実施形態が示されている。ブロック２３６は、メモリ位置２５０を含み、ここには総燃料指令目標値ＧＳＦＣＴが格納されており、この目標値は、機械管理エンジン指令ベクトルＭＭＥＣの一部をなす。更に、ブロック２３６はデータ抽出ブロック２５２を含む。データ抽出ブロック２５２は、入力として、後処理ベクトルＡを受け、後処理ベクトルＡの一部をなす排気温度要求値を抽出するように動作可能である。ブロック２５２の出力は、機械管理排気温度指令値ＭＭＥＸＴＣであり、後処理ベクトルＡから抽出した排気温度要求値に対応する。ここで、ＭＭＥＸＴＣは機械管理エンジン指令ベクトルＭＭＥＣの一部をなす。
【００７９】
別のデータ抽出ブロック２５４が、入力として、後処理ベクトルＡを受け、後処理ベクトルＡの一部をなすＮＯｘ、ＤＰＭおよびＵＨＣ効率値を抽出するように動作可能である。これらの効率値は、加算ノード２５６の減算入力に供給される。過案ノード２５６の追加の入力では、メモリ・ブロック２５８からの１のベクトルを受ける。加算ノードの出力は、乗算ブロック２６０の第１入力に供給される。乗算ブロック２６０の第２入力は、図５の排出管理ブロック２３４が生成する排出管理制限ベクトルＥＭＬを受ける。乗算ブロック２６０は、加算ブロック２５６の出力値を、排出管理制限ベクトルＥＭＬを形成する、対応の制限値と乗算し、対応する出力値、例えば、（１−ＮＯｘ効率）×ＢＳＮＯＸＬ等を生成するように動作可能である。乗算ブロック２６０が生成する３つの値は、機械管理指令ベクトルＭＭＣの一部をなし、ＭＭＣ自体は、図７に示すように、機械管理エンジン指令ベクトルＭＭＥＣの一部をなす。
【００８０】
後処理ベクトルＡは、更に、別のデータ抽出ブロック２６２に供給される。データ抽出ブロック２６２は、排気温度制限値ＥＸＴＬを後処理ベクトルＡから抽出するように構成されている。排気温度制限値ＥＸＴＬは、後処理ベクトルＡから抽出され、ブロック２６２によって、機械管理排出温度制限値ＭＭＥＸＴＬとして供給される。機械管理排出温度制限値ＭＭＥＸＴＬは、図７に示すように、エンジン制限ベクトルＥＬの一部をなす。メモリ・ブロック２６４、２６６および２６８の中には、管理ＮＯｘ値ＭＭＮＯＸＬ、機械管理ＤＰＭ制限ＭＭＤＰＭＬ、および機械管理ＵＨＣ制限ＭＭＵＨＣＬがそれぞれ格納されている。図７に示すように、ＭＭＮＯＸＬ、ＭＭＤＰＭＬ、およびＭＭＵＨＣＬは、各々、エンジン制限ベクトルＥＬの一部をなす。
【００８１】
後処理ベクトルＡは、更に別のデータ抽出ブロック２７０に供給される。データ抽出ブロック２７０は、還元剤残留値ＲＲＶを抽出するように動作可能である。還元剤残留値ＲＲＶは、後処理システム１６４（図２参照）無いに残留する排出還元剤流体の量に対応する。還元剤残留値ＲＲＶは、「超」ブロック２７２の第１入力に供給される。「超」ブロック２７２の第２入力は、メモリ・ブロック２７４に格納されている、最小還元剤値ＭＩＮＲＥＤを受ける。ブロック２７２の出力は、後処理システム１６４無いに残留する還元剤の量に対応する還元剤残留値ＲＲＶが、較正可能な最小還元剤値ＭＩＮＲＥＤよりも大きいときに「真」となり、それ以外の場合「偽」となる。ブロック２７２の出力は、真／偽ブロック２７６の制御入力に供給される。真／偽ブロック２７６の第２および第３データ入力は、メモリ・ブロック２７８および２８０にそれぞれ格納されている「真」および「偽」値を受ける。真／偽ブロック２７６の出力は、「許容燃料最適化」値ＡＦＯに対応し、入力として、重み計算ブロック２８２に供給される。還元剤残留値ＲＲＶが最小還元剤値ＭＩＮＲＥＤよりも大きい限り、ＡＦＯは「真」であり、それ以外の場合「偽」となる。図７に示すように、重み計算ブロック２８２は、第２入力において、後処理ベクトルＡを受ける。重み計算ブロック２８２は、ＡＦＯ値、および後処理ベクトルＡを形成する後処理値を処理し、エンジン重みベクトルＥＷを形成する多数の重み値を生成するように動作可能である。図示の例では、重み計算ブロック２８２は、トルク重み値ＴＷ、総燃料指令重み値ＧＦＳＣＷ、排気温度重み値ＥＸＴＷ、ＮＯｘ重み値ＮＯＸＷ、乾燥粒状物重み値ＤＰＭＷ、および未燃焼炭化水素重み値ＵＨＣＷを生成するように構成されている。図７に示すように、前述の重み値を組み合わせることにより、エンジン重みベクトルＥＷが定義される。
【００８２】
これより図８を参照すると、図７の排出目標および重み計算ブロック２３６の一部をなす重み計算ブロック２８２の位置例示実施形態が示されている。ブロック２８２は、メモリ・ブロック２８４を含み、この中には機械管理トルク重み値ＭＭＴＷが格納されている。ＭＭＴＷは、ブロック２８２が生成するトルク重み値ＴＷに対応する。機械管理総燃料指令重み値ＭＭＧＳＦＣＷがメモリ・ブロック２８８に格納されており、「真の」入力として真／偽ブロック２８６に供給される。真／偽ブロック２８６の「偽」入力は、メモリ・ブロック２９０に格納されている定数値、例えば、０を受け、真／偽ブロック２８６の制御入力は、図７の真／偽ブロック２７６が生成する「許容燃料最適」値ＡＦＯを受ける。真／偽ブロック２８６の出力は、ブロック２８２が生成する総燃料指令重み値ＧＳＦＣＷであり、図示した実施形態では、ＡＦＯが「真」である限り、機械管理総燃料指令重み値ＭＭＧＳＦＣＷに等しく、それ以外の場合は０となる。機械管理排気温度重み値ＭＭＥＸＴＷは、メモリ・ブロック２９２に格納され、ブロック２８２が生成する排気温度重み値ＥＸＴＷに対応する。
【００８３】
後処理ベクトルＡは、第１データ抽出ブロック２９２に供給される。第１データ抽出ブロック２９２は、後処理ベクトルＡからＮＯｘ効率値ＮＯＸＥを抽出し、ＮＯＸＥを第１入力としてＮＯＸ重み関数ブロック２９４に供給するように動作可能である。ブロック２９４は、第２入力として、メモリ・ブロック２９６に格納されている高ＮＯｘ重み値ＮＯＸＷＨを受け、第３入力として、メモリ・ブロック２９８に格納されている低ＮＯｘ重み値ＮＯＸＷＬを受ける。ＮＯＸ重み関数ブロック２９４は、ＮＯｘ効率値ＮＯＸＥをＮＯｘ重み分率値ＮＯＸＷＦＲに変換するように動作可能な既知の関数であればいずれでもよい。ＮＯＸＷＦＲは、ＮＯＸＷＨおよびＮＯＸＷＬ値によって、それぞれ、範囲が決められている。ＮＯｘ重み分率値ＮＯＸＷＦＲは、関数ブロック２９４によって生成され、乗算ブロック３００の第１入力に供給される。乗算ブロック３００の第２入力は、メモリ・ブロック３０２に格納されている最大ＮＯｘ重み値ＮＯＸＷＭＡＸを受ける。乗算ブロック３００の出力は、ブロック２８２が生成するＮＯｘ重み値ＮＯＸＷであり、ブロック３０２に格納されている最大許容ＮＯｘ重み値に、後処理ベクトルＡからブロック２９２によって抽出されたＮＯｘ効率値ＮＯＸＥの関数として、関数ブロック２９４が計算する分率ＮＯｘ重み値と乗算した値である。
【００８４】
後処理ベクトルＡは、更に、第２データ抽出ブロック３０４にも供給される。第２データ抽出ブロック３０４は、後処理ベクトルＡから乾燥粒状物（ＤＰＭ）効率値ＤＰＭＥを抽出し、ＤＰＭＥを第１入力としてＤＰＭ重み関数ブロック３０６に供給するように動作可能である。ブロック３０６は、第２入力として、メモリ・ブロック３０８に格納されている高ＤＰＭ重み値ＤＰＭＷＨを受け、第３入力として、メモリ・ブロック３１０に格納されている低ＤＰＭ重み値ＤＰＭＷＬを受ける。ＤＰＭ重み関数ブロック３０６は、ＤＰＭ効率値ＤＰＭＥをＤＰＭ重み分率値ＤＰＭＷＦＲに変換するように動作可能な既知の関数であればいずれでもよい。ＤＰＭＷＦＲは、ＤＰＭＷＨおよびＤＰＭＷＬ値によってそれぞれ範囲が決められる。ＤＰＭ重み分率値ＤＰＭＷＦＲは、関数ブロック３０６によって生成され、乗算ブロック３１２の第１入力に供給される。乗算ブロック３１２の第２入力は、メモリ・ブロック３１４に格納されている、最大ＤＰＭ重み値ＤＰＭＷＭＡＸを受ける。乗算ブロック３１２の出力は、ブロック２８２が生成するＤＰＭ重み値ＤＰＭＷであり、ブロック３１４に格納されている最大許容ＤＰＭ重み値に、後処理ベクトルＡからブロック３０４によって抽出されたＤＰＭ効率値ＤＰＭＥの関数として関数ブロック３０６が計算した分率ＤＰＭ重み値を乗算した値である。
【００８５】
更に、後処理ベクトルＡは、第３データ抽出ブロック３１６にも供給される。第３データ抽出ブロック３１６は、未燃焼炭化水素（ＵＨＣ）効率値ＵＨＣＥを後処理ベクトルＡから抽出し、ＵＨＣＥを第１入力としてＵＨＣ重み関数ブロック３１８に供給するように動作可能である。ブロック３１８は、第２入力として、メモリ・ブロック３２０に格納されている高ＵＨＣ重み値ＵＨＣＷＨを受け、第３入力として、メモリ・ブロック３２２に格納されている低ＵＨＣ重み値ＵＨＣＷＬを受ける。ＵＨＣ重み関数ブロック３１８は、ＵＨＣ効率値ＵＨＣＥをＵＨＣ重み分率値ＵＨＣＷＦＲに変換するように動作可能な既知の関数であればいずれでもよく、ＵＨＣＷＦＲは、ＵＨＣＷＨおよびＵＨＣＷＬ値によってそれぞれ範囲が決められ宇。ＵＨＣ重み分率値ＵＨＣＷＦＲは、関数ブロック３１８によって生成され、乗算ブロック３２４の第１入力に供給される。乗算ブロック３２４の第２入力は、メモリ・ブロック３２６に格納されている最大ＵＨＣ重み値ＵＨＣＷＭＡＸを受ける。乗算ブロック３２４の出力は、ブロック２８２が生成するＵＨＣ重み値ＵＨＣＷであり、ブロック３２６に格納されている最大許容ＵＨＣ重み値に、後処理ベクトルＡからブロック３１６によって抽出されたＵＨＣ効率値ＵＨＣＥの関数として関数ブロック３１８が計算した分率ＵＨＣ重み値と乗算した値である。
【００８６】
尚、エンジン指令ベクトルＥＣを形成する目標エンジン指令値、およびエンジン重みベクトルＥＷを形成する目標エンジン重み値は、双方とも図４の機械管理ブロック２３０によって生成され、後処理ベクトルＡが提供する情報に追従し、したがって、後処理システム１６４の能力（例えば、効率）に追従することを記しておく。この因果関係は、後処理システム１６４の応答が、図２のシステム１００のその他の構成要素の方が通例応答が速いことに比べて、本質的に遅いことに基づく。
【００８７】
これより図９を参照すると、図４のシステム性能目標ロジック・ブロック２０２の一部をなすエンジン管理ブロック２３２の一例示実施形態が示されている。ブロック２３２は、エンジン構造管理ブロック３３０を含む。エンジン構造管理ブロック３３０は、エンジン速度信号ＥＳを受けるエンジン速度入力と、エンジン指令ベクトルＥＣの一部をなす、トルク指令値ＴＷＣを受けるトルク入力とを有する。エンジン構造管理ブロック３３０は、エンジン速度およびトルク入力信号を処理し、エンジン管理トルク指令値ＥＭＴＣ、エンジン管理ピーク・シリンダ圧力制限ＥＭＰＣＰＬ、および構造管理排気温度制限値ＳＭＥＸＴＬを生成するように動作可能である。ＥＭＴＣおよびＥＭＰＣＰＬは、各々、システム性能目標ロジック・ベクトルＹＴの一部をなし、ＳＭＥＸＴＬは最小ブロック３３２の第１入力に供給される。最小ブロック３３２の第２入力は、エンジン指令ベクトルＥＣの一部をなす機械管理排気温度制限値ＭＭＥＸＴＬを受ける。最小ブロック３３２の出力は、ＳＭＥＸＴＬおよびＭＭＥＸＴＬの最小値を表し、エンジン管理排気温度制限値ＥＭＥＸＴＬを定義し、システム性能目標ロジック・ベクトルＹＴの一部をなす。機械管理ＮＯｘ制限ＭＭＭＮＯＸＬ、機械管理乾燥粒状物制限ＭＭＤＰＭＬ、機械管理味燃焼炭化水素制限ＭＭＵＨＣＬ、機械管理排気温度指令ＭＭＥＸＴＣ、および機械管理ＢＳ  ＵＨＣ指令値ＭＭＢＳＵＨＣＣは、各々、通過値ＥＭＮＯＸＬ、ＥＭＤＰＭＬ、ＥＭＵＨＣＬ、ＥＭＥＸＴＣ、およびＥＭＵＨＣＣとしてそれぞれ供給され、各々、システム性能目標ロジック・ベクトルＹＴの一部をなす。図面には具体的に示さないが、エンジン管理ブロック２３２は、更に、下限未燃焼炭化水素値、例えば、ＥＭＵＨＣＬを、ＥＧＲ値１２８および／またはＥＧＲ冷却器１３０のラッカリング(lacquering)を防止するか、または少なくとも最小に抑える目的で賦課するように構成することもできる。
【００８８】
エンジン管理ブロック２３２は、更に、制動特定総変換ブロック(brake specific-to-gross conversion block)３３４を含む。ブロック３３４は、入力として、エンジン構造管理ブロック３３０が生成するエンジン管理トルク指令値ＥＭＴＣと、エンジン指令ベクトルＥＣの一部をなす総燃料指令トルク値ＧＳＦＣＴとを受ける。ブロック３３４は、ＥＭＴＣおよびＧＳＦＣＴ入力に応答して、制動特定トルク値をエンジン管理総燃料指令ＥＭＧＳＦＣＣに変換する。ＥＭＧＳＦＣＣは、システム性能目標ロジック・ベクトルＹＴの一部をなす。別の変換ブロック３３６が、入力として、エンジン構造管理ブロック３３０が生成するエンジン管理トルク指令値ＥＭＴＣと、機械管理ＢＳ  ＮＯＸ指令ＭＭＢＳＮＯＸＣと、機械管理ＢＳ  ＤＰＭ指令ＭＭＢＳＤＰＭＣとを受ける。ブロック３３６は、制動特定入力値を、絶対エンジン管理乾燥粒状物指令値ＥＭＤＰＭＣに変換するように動作可能である。ＥＭＤＰＭＣは、システム性能目標ロジック・ベクトルＹＴの一部をなす。エンジン重みベクトルＥＷは、直接エンジン管理ブロック２３２を通過し、システム性能目標ロジック・ブロック２０２が生成する重みベクトルＷを形成する。
【００８９】
これより図１０を参照すると、図９のエンジン管理ブロック２３２の一部をなすエンジン構造マネージャ３３０の一例示実施形態が示されている。図示した実施形態では、トルク入力Ｔにおいて受けたトルク指令値ＴＱＣが直接ブロック３３０を通過して、エンジン管理トルク指令値ＥＭＴＣを形成する。ピーク・シリンダ圧力制限判定ブロック３３８が、入力として、エンジン速度信号ＥＳを受け、この速度信号を既知の流儀で処理して、エンジン管理ピーク・シリンダ圧力制限値ＥＭＰＣＰＬを生成する。同様に、排気温度制限判定ブロック３４０が、入力として、エンジン速度信号ＥＳを受け、この速度信号を既知の流儀で処理し、構造管理排気温度制限値ＳＭＥＸＴＬを生成する。
【００９０】
図示した実施形態では、システム性能目標ロジック・ブロック２０２は、このように、後処理システム１６４が後処理ベクトルＡの形態で抵抗する情報、ならびにエンジン・トルク指令およびエンジン速度情報を処理し、システム目標および重み値を、それぞれ、ベクトルＹＴおよびＷの形態で判定するように動作可能である。以下で更に詳しく説明するが、燃焼管理ブロック２０４は、システム１００の動作状態を対応するシステム目標値に近づけるように、１つ以上のシステム・アクチュエータを制御するように構成されている。尚、システム性能目標ロジック・ブロック２０２は、代わりに、システム性能目標ベクトルＹＴおよび／または重みベクトルＷを、目標および動作状態を増減しこれらの関数として生成するように構成してもよく、ブロック２２０のこのような代替構成はいずれも、ここに添付する特許請求の範囲に該当するものとすることは言うまでもない。
【００９１】
尚、機械管理ブロック２３０は、排出目標および重みを判定するためのいずれか１つ以上の計略であっても、またはこれらを含んでもよく、ここに図示し説明した機械管理ブロック２３０の詳細は、一例として提示したに過ぎないことは言うまでもない。同様に、エンジン管理ブロック２３２は、エンジン構造を保護するためのパラメータを増減したり、あるいは異なるパラメータを含んでもよく、ここに図示し説明したエンジン管理ブロック２３２の詳細は一例として提示したに過ぎない。
【００９２】
これより図１１を参照すると、図３の燃焼管理ブロック２０４の一部をなすシステム・モデル・ブロック２０６の一例示実施形態が示されている。図示した実施形態では、システム・モデル・ブロック２０６は、パラメータ・モデル・ブロック３４８を含む。パラメータ・モデル・ブロック３４８は、エンジン速度入力ＥＳ、吸気マニフォルド温度入力ＩＭＴ、および吸気マニフォルド圧力入力ＩＭＰを有し、それぞれ、エンジン速度、吸気マニフォルド温度、および吸気マニフォルド圧力信号を受ける。更に、パラメータ・モデル・ブロック３４８は、指令給気流量入力ＣＣＦ、指令ＥＧＲ分率入力ＣＥＧＲＦＲ、指令燃料量入力ＣＦＱ、および指令噴射開始入力ＣＳＯＩを含む、指令給気流量、指令ＥＧＲ分率、指令燃料量、および出力ベクトルＸの一部をなす指令噴射開始値を受ける。パラメータ・モデル・ブロック３４８は、以下で更に詳しく説明するが、前述の入力信号を処理し、モデル出力ベクトルＹの一部として、ガロン／秒の単位でモデル化した燃料供給値ＭＦＧＰＳ、モデル化したエンジン出力トルク値ＭＴＷ、モデル化した総燃料供給指令値ＭＧＳＦＣ、モデル化した排気温度値ＭＥＸＴ、モデル化したＮＯｘ出力値ＭＮＯＸ、モデル化した乾燥粒状物値ＭＤＰＭ、およびモデル化したピーク・シリンダ圧力値ＭＰＣＰを生成する。更に、パラメータ・モデル・ブロック３４８は、燃料供給制限モデル・ブロック３４０に、モデル化した排気温度値ＭＥＸＴ、等容圧力値ＩＳＯＰ、等エントロピ圧力値ＩＳＥＮＰ、およびエネルギ分率値ＥＦＲを供給する。
【００９３】
前述の入力に加えて、燃料供給モデル・ブロック３５０は、入力として、図３の仮想センサ・ロジック・ブロック２００が生成する給気流量値ＣＦおよびＥＧＲ分率値ＥＧＲＦＲ、ならびに吸気マニフォルド温度ＩＭＴ、およいエンジン速度ＥＳ値を受ける。追加の入力として、燃料供給制限モデル・ブロックは、ピーク・シリンダ圧力制限値ＰＣＰＬ、排気温度制限値ＥＸＴＬ、および乾燥粒状物制限値ＤＰＭＬを受ける。これらは、各々、システム性能目標ロジック・ベクトルＹＴの一部をなす。燃料供給制限モデル・ブロック３５０は、以下で更に詳しく説明するが、前述の入力信号を処理し、出力値として、モデル化したピーク・シリンダ圧力燃料制限値ＭＰＣＰＦＬ、モデル化した排気温度燃料制限値ＭＥＸＴＦＬ、およびモデル化した乾燥粒状物燃料制限値ＭＤＰＭＦＬを生成する。これらは、各々、図１１に示すように、モデル制限ベクトルＭＬの一部をなす。
【００９４】
これより図１２を参照すると、図１１のシステム・モデル・ブロック２０６の一部をなすパラメータ・モデル・ブロック３４８の一例示実施形態が示されている。ブロック３４８は、流量および比率計算ブロック３５２を含む。ブロック３５２は、入力として、エンジン速度信号ＥＳ、指令燃料量値ＣＦＱ、および指令給気流量値ＣＣＦを受ける。ブロック３５２は、以下で図１３に関して説明するが、前述の入力信号および値を処理し、ガロン／秒単位のモデル化した燃料供給値ＭＦＧＰＳ、キログラム／秒単位の給気流量値ＣＦＫＰＳ、および給気燃料比率値ＣＦＲを生成する。更に、ブロック３４８は、変換ブロック３５４も含む。変換ブロック３５４は、入力として、指令給気流量値ＣＣＦを受け、指令給気流量値ＣＣＦを毎分ポンド質量の単位ｂｌｍ／ｍｉｎから、毎秒キログラムｋｇ／ｓの単位に変換するように動作可能である。
【００９５】
更に、ブロック３４８は、トルクおよび総燃料供給指令モデル・ブロック３５６を含む。ブロック３５６は、入力として、指令燃料量値ＣＦＱ、エンジン速度信号ＥＳ、指令噴射開始値ＣＳＯＩ、ならびに流量および比率計算ブロック３５２が生成するキログラム／秒単位の指令燃料値ＣＦＫＰＳを受ける。トルクおよび総燃料指令モデル・ブロック３５６は、以下で図１４に関して更に詳しく説明するが、前述の入力信号および値を処理し、出力として、モデル化したトルク値ＭＴＱ、およびモデル化した総燃料供給指令値ＭＧＳＦＣを生成する。
【００９６】
更に、ブロック３４８は、ピーク・シリンダ圧力（ＰＣＰ）モデル・ブロック３５８も含む。ブロック３５８は、入力として、流量および比率計算ブロック３５２が生成する、キログラム／秒単位の指令燃料値ＣＦＫＰＳ、指令噴射開始値ＣＳＯＩ、エンジン速度信号ＥＳ、および吸気マニフォルド圧力信号ＩＭＰを受ける。ＰＣＰモデル・ブロック３５８は、以下で図１５に関して更に詳しく説明するが、前述の入力信号および値を処理し、出力として、モデル化したピーク・シリンダ圧力値ＭＰＣＰ、等エントロピ圧力値ＩＳＥＮＰ、および等容圧力値ＭＰＣＰを生成する。
【００９７】
更に、パラメータ・モデル・ブロック３４８は、排気温度モデル・ブロック３６０を含む。ブロック３６０は、入力として、エンジン速度信号ＥＳ、吸気マニフォルド圧力信号ＩＭＰ、流量および比率ブロック３５２が生成する給気燃料比率値ＣＲＦ、吸気マニフォルド温度信号ＩＭＴ、および指令噴射開始値ＣＳＯＩを受ける。排気温度モデル・ブロック３６０は、図１６および図１７に関して以下で更に詳しく説明するが、前述の信号および値を処理し、出力として、エネルギ分率値ＥＦＲ、およびモデル化した排気温度値ＭＥＸＴを生成する。
【００９８】
更に、パラメータ・モデル・ブロック３４８は、ＮＯｘモデル・ブロック３６２を含む。ブロック３６２は、入力として、指令噴射開始値ＣＳＯＩ、指令ＥＧＲ分率値ＣＥＧＲＦＲ、エンジン速度信号ＥＳ、指令燃料量値ＣＦＱ、吸気マニフォルド温度信号ＩＭＴ、および流量および比率計算ブロック２５３が生成するキログラム／秒単位の指令燃料供給値ＣＦＫＰＳを受ける。ＮＯＸモデル・ブロック３６２は、以下で図１８に関して説明するが、前述の入力信号を処理し、出力として、モデル化したＮＯＸ値ＭＮＯＸを生成するように動作可能である。
【００９９】
更に、パラメータ・モデル・ブロック３４８は、乾燥粒状物（ＤＰＭ）モデル・ブロック３６４を含む。ブロック３６４は、入力として、排気温度モデル・ブロック３６０が生成するモデル化排気温度値ＭＥＸＴ、流量および比率計算ブロック３５２が生成するキログラム／秒単位の指令燃料値ＣＦＫＰＳ、指令ＥＧＲ分率値ＣＥＧＲＦＲ、指令燃料領地ＣＦＱ、および単位変換ブロック３５４が生成する指令給気流量値ＣＣＦを受ける。ＤＰＭモデル・ブロック３６４は、以下で図１９に関して更に詳しく説明するが、前述の入力信号を処理し、出力として、モデル化した乾燥粒状物値ＭＤＰＭを生成するように動作可能である。  
【０１００】
尚、パラメータ・モデル・ブロック３４８は、図１２では、トルクおよびＧＳＦＣ、ＰＣＰ、排気温度、ＮＯｘおよびＤＰＭモデルを含むように示されているが、ブロック３４８は、代わりに、これらよりも少ないまたは多いモデルを含むように構成してもよいことは言うまでもない。ブロック３４８に組み込むことができる追加のモデルの例には、限定ではなく、未燃焼炭化水素（ＵＨＣ）モデル、硫黄酸化物（ＳＯＸ）モデル、ならびにその他の排出に関連するモデルおよび／または排出に関連しないモデルを含む。パラメータ・モデル・ブロック３４８のこのような代替構成は、いずれであっても、ここに添付する特許請求の範囲に該当するものとする。
【０１０１】
これより図１３を参照すると、図１２のパラメータ・モデル・ブロック３４８の一部をなす流量および比率計算ブロック３５２の一例示実施形態が示されている。図示した実施形態では、ブロック３５２は、算術演算子ブロック３７０を含む。ブロック３７０は、メモリ・ブロック３７２に格納されている変換値、例えば、０．４５３２５７８を受ける除算入力を有し、変換値は、キログラム（ｋｇ）およびポンド質量（ｌｍｂ）の比率を表す。ブロック３７０の第１乗算入力は、メモリ・ブロック３７４に格納されている別の変換値、例えば、７．０７９を受け、ポンド質量（ｌｂｍ）およびガロン（ｇａｌ）の比率を表す。算術ブロック３７０の第３乗算入力は、第２傘寿部ブロック３７６の出力に接続されており、メモリ・ブロック３７８に格納されている変換値、例えば、１＊ｅ６を受ける除算入力を有する。この変換値は、ミリグラム（ｍｇ）およびキログラム（ｋｇ）の比率を表す。ブロック３７６の第１乗算入力は、第３算術ブロック３８０の出力に接続されている。ブロック３８０は、メモリ・ブロック３８２に格納されている整数値を受ける乗算入力を有する。この整数値は、エンジン１０２のシリンダ数に対応する。ブロック３８０の除算入力は、ブロック３８４に格納されている別の整数値、例えば、２を受ける。算術ブロック３８０が生成する値は、したがって、エンジン１０２におけるシリンダ数を２で除算した値となる。算術ブロック３７６の第２乗算入力は、指令燃料量値ＣＦＱ（ｍｇ／ｓｔｒの単位）を受け、算術ブロック３７６の第３乗算入力は、変換ブロック３８６によって毎分の回転数から毎秒の回転数に変換したエンジン速度信号ＥＳを受ける。算術ブロック３７６の出力は、キログラム／秒単位の指令燃料値ＣＦＫＰＳであり、ブロック３５２の出力として、算術ブロック３７０の第２乗算入力に供給される。算術ブロック３７０の出力は、ブロック３５２が生成する、ガロン／秒単位のモデル化燃料値ＭＦＧＰＳである。
【０１０２】
キログラム／秒単位の指令燃料値ＣＦＫＰＳは、更に、ＭＡＸブロック３８８の第１入力に供給される。ＭＡＸブロック３８８の第２入力は、メモリ・ブロック３９０に格納されている定数、例えば、０．００１を受ける。ＭＡＸブロック３８８の出力は、第４算術ブロック３９２の除算入力に供給される。ブロック３９２の乗算入力は、指令給気値ＣＣＦを受ける。ブロック３８８および３９０は、ブロック３９２に対して、ゼロによる除算を防止し、算術ブロック３９２の出力は、給気燃料比率値ＣＦＲとなる。これは、ブロック３５２の出力に、指令給気流量ＣＣＦとキログラム／秒単位の指令燃料量ＣＦＫＰＳとの比率として生成する。
【０１０３】
これより図１４を参照すると、図１２のパラメータ・モデル・ブロック３４８の一部をなすトルクおよび総燃料供給値ＧＳＦＣモデル・ブロック３５６の一例示実施形態が示されている。図示した実施形態では、ブロック３５６は、遅延ブロック４００を含む。ブロック４００は、指令噴射開始値ＣＳＯＩを受け、遅延ブロック４００の出力は、算術ブロック４０２の減算入力に供給される。ブロック４０２は、加算入力を有し、指令噴射開始値ＣＳＯＩを受ける。ブロック４０２の出力は、乗算ブロック４０４の第１乗算入力に供給される。ブロック４０４の第２乗算入力は、テーブル４０６の出力を受ける。テーブル４０６は、入力として、エンジン速度信号ＥＳ、および指令燃料値ＣＦＱを有する。テーブル４０６には、ＳＯＩトルク調整利得値が、エンジン速度信号ＥＳおよび指令燃料量値ＣＦＱの関数として蓄積されている。乗算ブロック４０４の出力は、リミッタ・ブロック４０８に供給される。ブロック４０８は、上限値として、メモリ・ブロック４１０に格納されている最大ＳＯＩトルク調節値ＳＯＩＴＡ  ＭＡＸを受け、更に下限値として、メモリ・ブロック４１２に格納されている最小ＳＯＩトルク調節値を受ける。つまり、リミッタ・ブロック４０８の出力は、遅延期間における指令噴射開始ＣＳＯＩの変化と、テーブル４０６によって生成されるＳＯＩトルク調節利得値との積であり、上限および下限ＳＯＩＴＡ  ＭＩＮおよびＳＯＩＴＡ  ＭＡＸをそれぞれ有する。
【０１０４】
リミッタ・ブロック４０８の出力は、加算ブロック４１４の第１加算入力に供給される。ブロック４１４の第２加算入力は、指令燃料量値ＣＦＱを受ける。加算ブロック４１４の出力は、別のテーブル４１６の第１入力に供給される。テーブル４１６の第２入力は、エンジン速度信号ＥＳを受ける。テーブル４１６には、エンジン・トルク値が、エンジン速度信号ＥＳおよび加算ブロック４１４の出力の関数として蓄積され、テーブル４１６の出力は、ブロック３５６によってそのトルク出力ＴＱにおいて生成され、パラメータ・モデル・ブロック３４８が生成するモデル化トルク値ＭＴＱに対応する。
【０１０５】
更に、テーブル４１６の出力は、乗算ブロック４１８の第１乗算入力に供給される。ブロック４１８の第２乗算入力は、エンジン速度信号ＥＳを受ける。ブロック４１８の出力は、rev*lbs/nubの単位を馬力ＨＰに変換するように動作可能な変換ブロック４２０に供給される。ブロック４２０の馬力出力は、入力として、ゼロ超統制ブロック(clamp-above-zero block)４２２に供給される。ブロック４２２の出力は、算術ブロック４２４の除算入力に供給される。つまり、ブロック４２２は、算術ブロック４２４にゼロによる除算の保護のために設けられている。ブロック４２４の乗算入力は、変換ブロック４２６がkg/s単位からlbm/min単位に変換した、キログラム／秒単位の指令燃料供給値ＣＦＫＰＳを受ける。算術ブロック４２４の出力は、リミッタ・ブロック４２８に供給され、リミッタ・ブロック４２８は、上限として、メモリ・ブロック４３０に格納されている最大総燃料指令値ＧＦＳＣ  ＭＡＸを受け、下限として、メモリ・ブロック４３２に格納されている最小総燃料指令値ＧＳＦＣ  ＭＩＮを受ける。リミッタ・ブロック４２８の出力は、ブロック３５６の総燃料指令出力ＧＳＦＣを定義し、パラメータ・モデル・ブロック３４８が生成するモデル化総燃料指令ＭＧＳＦＣに対応する。
【０１０６】
尚、図１３および図１４に関してここで図示および説明したトルクおよび総燃料モデルは、このようなモデル各々の一例に過ぎず、１つ以上のエンジン動作パラメータの関数として定義した他のトルクおよび総燃料モデルを代わりにまたは加えて用いてもよいことは、当業者には認められよう。このような代替または追加のトルクおよび総燃料モデルはいずれも、ここに添付する特許請求の範囲に該当するものとする。
【０１０７】
これより図１５を参照すると、図１２のパラメータ・モデル・ブロック３４８の一部をなすＰＣＰモデル・ブロック３５８の一例示実施形態が示されている。図示した実施形態では、ブロック３５８は変換ブロック４５０を含む。変換ブロック４５０は、入力として、吸気マニフォルド圧力信号ＩＭＰを受け、この信号をpsiの単位からPaに変換する。変換ブロック４５０の出力は、乗算ブロック４５２の第１乗算入力に供給される。乗算ブロック４５２の第２乗算入力は、数学的関数ブロック４５４の出力を受ける。数学的関数ブロック４５４は、メモリ・ブロック４５８に格納されているＰＣＰＧＡＭＭＡ値を受ける第１入力と、メモリ・ブロック４５６に格納されている比率値ＣＲＡＴＩＯを受ける第２入力とを有する。数学的関数ブロック４５４は、ＰＣＰＧＡＭＭＡを累乗したＣＲＡＴＩＯ値の関数として、出力値を計算するように動作可能である。乗算ブロック４５２の出力は、ブロック３５８のＩＳＥＮＰ出力に供給され、関数ISENP=IMP*CRATIOPCPGAMMAにしたがって、パラメータ・モデル・ブロック３４８が生成する等エントロピ圧力値に対応する。
【０１０８】
ブロック３５８は、更に、加算ブロック４６０を含む。ブロック４６０の第１加算入力は、メモリ・ブロック４６２に格納されているモデル定数値「Ａ」を受ける。加算ブロック４６０の第２加算入力は、乗算ブロック４６４の出力を受ける。乗算ブロック４６４の第１乗算入力は、変換ブロック４７４によって、毎分の回転数から毎秒のラジアンに変換されたエンジン速度信号ＥＳを受ける。ブロック４６４の第２乗算入力は、加算ブロック４６６の出力を受ける。加算ブロック４６６の第１加算入力は、別の乗算ブロック４７０の出力を受け、乗算ブロック４７０の第１入力は、メモリ４７２に格納されているモデル定数値「Ｄ」を受け、第２乗算入力は、変換後のエンジン速度信号ＥＳを受ける。加算ブロック４６６の第２入力は、メモリ・ブロック４６８に格納されている別のモデル定数値「Ｂ」を受ける。
【０１０９】
加算ブロック４６０の第３加算入力は、乗算ブロック４７６の出力を受ける。乗算ブロック４７６の第１乗算入力は、別の加算ブロック４７８の出力を受ける。ブロック４７８の第１加算入力は、乗算ブロック４７８の出力を受ける。ブロック４７８の第１加算入力は、乗算ブロック４８０の出力を受ける。乗算ブロック４８０の第１入力は変換後のエンジン速度信号ＥＳを受け、第２乗算入力は、メモリ・ブロック４８２に格納されている別のモデル定数値「Ｆ」を受ける。ブロック４７８の第２加算入力は、メモリ・ブロック４８４に格納されている別のモデル定数値「Ｃ」を受け、ブロック４７８の第３加算入力は乗算ブロック４８６の出力を受ける。ブロック４８６の第１乗算入力は、メモリ・ブロック４８８に格納されている別のモデル定数値「Ｅ」を受け、第２乗算入力は、指令噴射開始値ＣＳＯＩに、メモリ・ブロック４９０に格納されている−１の値を乗算した値を受ける。メモリ・ブロック４９０の出力は、更に、ブロック４７６の第２乗算入力にも供給される。
【０１１０】
加算ブロック４６０の出力は、ブロック３５８のＩＳＯＰ出力に供給され、関数ISOP = A+B*ES+C*CSOI+D*ES2+E*SOI2+F*ES*SOIにしたがって、パラメータ・モデル・ブロック３４８が生成する等容圧力値を表す。加算ブロック４６０の出力は、更に、乗算ブロック４９２の第１乗算入力に供給され、ブロック４９２の第２乗算入力は、キログラム／秒単位の指令燃料供給値ＣＦＫＰＳを受ける。ブロック４９２の出力は、加算ノード４９４の第１加算入力に供給される。加算ノード４９４の第２加算入力は、ブロック４５２が生成する等エントロピ圧力値ＩＳＥＮＰを受ける。加算ノード４９４の出力は、入力として、圧力単位をPaからpsiに変換するように動作可能な変換ブロック４９６に供給される。変換ブロック４９６の出力は、ＰＣＰモデル推定値であり、ブロック３５８のＰＣＰ出力に供給され、関数MPCP = ISENP+ISOP*CFKPSにしたがってパラメータ・モデル・ブロック３４８が生成する、モデル化ピーク・シリンダ圧力値ＭＰＣＰに対応する。
【０１１１】
尚、図１５に関してここで図示および説明したＰＣＰモデルは、ＰＣＰモデルの一例を表すに過ぎず、１つ以上の別のエンジン動作状態の関数としてＰＣＰを定義する別のＰＣＰモデルを代わりにまたは加えて用いてもよいことは、当業者には認められよう。例えば、パラメータ・モデル・ブロック３４８に組み込むことができる代わりのまたは追加のＰＣＰモデルの１つが、SYSTEM FOR ESTIMATING PEAK CYLINDER PRESSURE IN AN INTERNAL COMBUSTION ENGINE （内燃エンジンにおいてピーク・シリンダ圧力を推定するためのシステム）と題する米国特許第６，７８２，７３７Ｂ２号に記載されている。これは、本願の譲受人に譲渡され、その開示内容は、ここで引用したことにより、本願にも含まれるものとする。他のＰＣＰモデルも当業者には想起され、このような代わりのまたは追加のＰＣＰモデルは、いずれも、ここに添付する特許請求の範囲に該当するものとする。
【０１１２】
これより図１６を参照すると、図１２のパラメータ・モデル・ブロック３４８の一部をなす排気温度モデル・ブロック３６０の一例示実施形態が示されている。図示した実施形態では、ブロック３６０は、ＯＲブロック５００を含む。ＯＲブロック５００の第１入力は、算術ブロック５０２の出力を受ける。算術ブロック５０２の第１入力は、メモリ・ブロック５０４に格納されている「１」の値を受け、第２入力は、流量および比率計算ブロック３５２が生成する給気燃料比率ＣＦＲを受ける。「１」が給気燃料比率ＣＦＲ以上である場合、ブロック５０２は「１」を生成し、それ以外の場合は「０」を生成する。ＯＲブロック５００の第２入力は、別の算術演算子ブロック５０６の出力を受ける。ブロック５０６の第２入力は、ブロック５０４に格納されている「１」の値を受け、第２入力はエンジン速度信号ＥＳを受ける。ブロック５０４に格納されている「１」がエンジン速度信号ＥＳ以上である場合、算術演算子ブロック５０６は「１」を生成し、それ以外の場合には「０」を生成する。ＯＲブロック５００の出力は、真／偽ブロック５０８の制御入力に供給される。ブロック５０８は、その「真」入力に、メモリ・ブロック５１０に格納されている０の値を受け、その「偽」入力に排気ΔＴ計算ブロック５１２のΔＴ出力を受ける。
【０１１３】
ブロック５１２は、入力として、エンジン速度信号ＥＳ、給気燃料比率値ＣＦＲ、指令噴射開始値ＣＳＯＩ、および吸気マニフォルド圧力信号ＩＭＰを受ける。排気ΔＴブロック５１２は、図１７に関して更に詳しく説明するが、前述の入力を処理して、第１出力として温度差値ΔＴを生成して、これを真／偽ブロック５０８に供給し、第２出力として、エネルギ分率値を生成するように動作可能である。ＥＦＲは、ブロック３６０のエネルギ分率出力ＥＦＲに生成される。
【０１１４】
これより図１７を参照すると、図１６の排気温度モデル・ブロック３６０の一部をなす排気ΔＴ計算ブロック５１２の一例示実施形態が示されている。図示した実施形態では、ブロック５１２は、加算ブロック５２０を含む。ブロック５２０の第１加算入力は、メモリ・ブロック５２２に格納されているオフセット・パラメータ値ＯＦＦＰを受ける。ブロック５２０の第２加算入力は、乗算ブロック５２４の出力を受ける。乗算ブロック５２４の第１乗算入力は、メモリ・ブロック５２６に格納されている噴射開始パラメータ値ＳＯＩＰを受け、第２乗算入力は、指令噴射開始値ＣＳＯＩを受ける。ブロック５２０の第３加算入力は、乗算ブロック５２８の出力を受ける。ブロック５２８の第１乗算入力は、メモリ５３０に格納されている速度パラメータ値ＳＰＥＥＤＰを受け、第２乗算入力は、エンジン速度信号ＥＳを受ける。ブロック５２０の第４加算入力は、乗算ブロック５３２の出力を受ける。ブロック５３２の第１乗算入力は、メモリ・ブロック５３４に格納されている吸気マニフォルド圧力パラメータＩＭＰＰを受け、第２乗算入力は、吸気マニフォルド圧力信号ＩＭＰを受ける。加算ブロック５２０の出力は、式EFR = OFFP+SOIP*CSOI+SPEEDP*ES+IMMP*IMPにしたがってブロック５１２が生成するエネルギ分率値ＥＦＲである。
【０１１５】
加算ブロック５２０のＥＦＲ出力は、更に、算術ブロック５３６の乗算入力に供給される。算術ブロック５３６の除算入力は、ＭＡＸブロック５３８の出力を受ける。ＭＡＸブロック５３８の第１入力は、メモリ・ブロック５４０に格納されている「１」の定数値を受け、第２入力は、流量および比率計算ブロック３５２が生成する給気燃料比率値ＣＦＲを受ける。つまり、ブロック５３８および５４０は、ブロック５３６に対して、ゼロによる除算の保護のために設けられている。算術ブロック５３６の出力は、ブロック５１２のΔＴ出力に供給され、式ΔT=EFR/CFRにしたがってΔＴ値を生成する。
【０１１６】
再度図１６を参照すると、真／偽ブロック５０８の出力は、加算ノード５１４の第１加算入力に供給される。加算ノード５１４の第２加算入力は、吸気マニフォルド温度信号ＩＭＴを受ける。加算ノード５１４の出力は、ブロック３６０の回避温度出力ＥＸＴであり、ブロック３６０は、パラメータ・モデル・ブロック３４８が生成する排気温度モデル値ＭＥＸＴを供給する。エンジン速度信号ＥＳが１以下である限り、または給気燃料比率値ＣＦＲが１以下である限り、ＯＲブロック５００の出力は「１」即ち「真」であり、真／偽ブロック５０８の出力は、したがって、ゼロとなる。この場合、ブロック３６０が生成する排気温度推定値ＥＸＴは、吸気マニフォルド温度値ＩＭＴとなる。一方、エンジン速度信号ＥＳが１よりも大きく、給気燃料比率値ＣＦＲが１よりも大きい場合、ＯＲブロック５００の出力は「０」即ち「偽」となり、真／偽ブロック５０８の出力は、したがって、排気ΔＴ値計算ブロック５１２が生成するΔＴ値となる。この場合、ブロック３６０が生成する排気温度推定値ＥＸＴは、式EXT=IMT+ΔTにしたがって計算される。
【０１１７】
尚、図１６および図１７に関してここに図示し説明した排気温度モデルは、排気温度モデルの一例を表すに過ぎず、１つ以上のエンジン動作パラメータの関数としてＥＸＴを定義する別の排気温度モデルを代わりにまたは加えて用いてもよいことは、当業者には認められよう。このような代わりまたは追加の排気温度モデルは、いずれも、ここに添付する特許請求の範囲に該当するものとする。
【０１１８】
これより図１８を参照すると、図１２のパラメータ・モデル・ブロック３４８の一部をなすＮＯｘモデル・ブロック３６２の一例示実施形態が示されている。図示した実施形態では、ブロック３６２は加算ブロック５５０を含む。加算ブロック５５０の第１加算入力は、メモリ・ブロック５５２に格納されているモデル定数「Ａ」を受ける。ブロック５５０の第２加算入力は、乗算ブロック５５４の出力を受ける。乗算ブロック５５４の第１入力は、メモリ・ブロック５５６に格納されているモデル定数「Ｂ」を受け、第２乗算入力は、指令ＥＧＲ分率値ＣＥＧＲＦＲを受ける。ブロック５５０の第３加算入力は、乗算ブロック５５８の出力を受ける。乗算ブロック５５８の第１乗算入力は、メモリ・ブロック５６０に格納されている別のモデル定数「Ｃ」を受け、第２乗算入力は、指令噴射開始値ＣＳＯＩに、メモリ・ブロック５６２に格納されている「−１」を乗算した値を受ける。ブロック５５０の第４加算入力は、乗算ブロック５６４の出力を受ける。乗算ブロック５６４の第１乗算入力は、メモリ・ブロック５５６に格納されている別のモデル定数「Ｄ」を受け、第２乗算入力は、変換ブロック５６８が毎分の回転数から毎秒のラジアンに変換したエンジン速度信号ＥＳを受ける。ブロック５５０の第５加算入力は、乗算ブロック５７０の出力を受ける。乗算ブロック５７０の第１乗算入力は、メモリ・ブロック５７２に格納されている別のモデル定数「Ｅ」を受け、第２乗算入力は、変換ブロック５７４がmg/stからkg/stに変換した、指令燃料量値ＣＦＱを受ける。ブロック５５０の第６加算入力は、乗算ブロック５７６の出力を受ける。乗算ブロック５７６の第１乗算入力は、メモリ・ブロック５７８に格納されているモデル定数「Ｆ」を受け、第２乗算ブロックは、変換ブロック５８０の出力を受ける。変換ブロック５８０の入力は、加算ノード５８２の出力を受ける。加算ノード５８２の第１加算入力は、吸気マニフォルド温度信号ＩＭＴを受け、第２加算入力は、メモリ・ブロック５８４に格納されている定数、例えば、４６０を受ける。吸気マニフォルド温度信号ＩＭＴは、℃の単位で供給され、これに４６０を加算することによって、既知の関係を用いて、゜Ｒから゜Ｋに温度単位を変換する。加算ブロック５５０の出力は、式u=A+B*CEGRFR-C*CSOI+D*ES+E*CFQ+F*IMTにしたがって、パラメータｕを生成する。
【０１１９】
加算ブロック５５０の出力は、入力として、算術演算子ブロック５８６に供給される。算術演算子ブロック５８６は、「ｅ」の「ｕ」乗を計算するように動作可能であり、ここで「ｕ」は、述べたばかりの加算ブロック５５０の出力である。算術演算子ブロック５８６の出力は、乗算ブロック５８８の第１乗算入力として供給される。乗算ブロック５８８の第２乗算入力は、流量および比率計算ブロック３５２が生成する、キログラム／秒単位の指令燃料値ＣＦＫＰＳを受ける。乗算ブロック５８８の出力は、変換ブロック５９０への入力として供給され、変換ブロック５９０は、kg/sをg/hに変換するように動作可能である。変換ブロック５９０の出力は、パラメータ・モデル・ブロック３４８のモデル化したＭＮＯＸ出力に対応する、ブロック３６２のＮＯｘ出力を定義する。ブロック３６２が生成するＮＯｘモデル値ＭＮＯＸは、式MNOX=CFKPS*euに従い、ここでu=A+B*CEGRFR-C*CSI+D*ES+E*CFQ+F*IMTである。
【０１２０】
尚、図１８に関してここで図示し説明したＮＯｘモデルは、ＮＯｘモデルの一例を表すに過ぎず、１つ以上の他のエンジン動作パラメータの関数として定義する別のＮＯｘモデルも代わりにまたは加えて用いてもよいことは、当業者には認められよう。例えば、パラメータ・モデル・ブロック３４８に組み込むことができる代わりのまたは追加のＮＯｘモデルの１つが、SYSTEM FOR ESTIMATING NOX CONTENT OF EXHAUST GAS PRODUCED BY AN INTERNAL COMBUSTION ENGINE（内燃エンジンが生成する排気ガスのＮＯＸ含有量を推定するためのシステム）と題する米国特許第６，６９７，７２９Ｂ２号に記載されている。これは、本発明の譲受人に譲渡され、その内容は、ここで引用したことにより、本願にも含まれるものとする。他のＮＯｘモデルも想起され、このような代わりのまたは追加のＰＣＰモデルは、いずれも、ここに添付する特許請求の範囲に該当するものとする。
【０１２１】
これより図１９を参照すると、図１２のパラメータ・モデル・ブロック３４８の一部をなすＤＰＭモデル・ブロック３６４の一例示実施形態が示されている。図示した実施形態では、ブロック３６４はＭＡＸブロック６００を含む。ＭＡＸブロック６００の第１入力は、流量および比率ブロック３５２が生成する、キログラム／秒単位の指令燃料供給値ＣＦＫＰＳを受け、第２入力は、メモリ・ブロック６０２に格納されている定数値、例えば、1*e-6を受ける。ＭＡＸブロック６００の出力は、算術ブロック６０４の除算入力に供給され、したがって、ブロック６００および６０２は、ブロック６０４に対して、ゼロによる除算の保護のために設けられている。ブロック６０４の乗算入力は、乗算ブロック６０６の出力を受ける。乗算ブロック６０６の第１乗算入力は、指令給気流量値ＣＣＦを受け、第２乗算入力は、加算ノード６０８の出力を受ける。加算ノード６０８の加算入力は、メモリ・ブロック６１０に格納されている定数値、例えば、「１」を受け、減算入力は、指令ＥＧＲ分率値ＣＥＧＲＦＲを受ける。算術ブロック６０４の出力は、空燃費値を表し、低燃料乗算ブロック６１２への入力として供給される。ブロック６１２の出力は、加算ブロック６１４の第１加算入力に供給される。ブロック６１４の第２加算入力は、メモリ・ブロック６１６に格納されている定数値、例えば、「１」を受ける。加算ブロック６１４の出力は、乗算ブロック６１８の第１乗算入力に供給される。乗算ブロック６１８の第２乗算入力は、メモリ・ブロック６２０に格納されている定数値、例えば、1*e-6を受け、ブロック６１８の第３乗算入力は、メモリ・ブロック６２２に格納されている別の定数、例えば、０．８３１５を受ける。ブロック６２０は、kg/mgの変換を行い、ブロック６２２はstd m3/kgの変換を行う。
【０１２２】
ＤＰＭモデル・ブロック３６４は、更に、別の加算ブロック６２４を含む。加算ブロック６２４の第１加算入力は、メモリ・ブロック６２６に格納されているモデル定数「Ａ」を受ける。ブロック６２４の第２加算入力は、乗算ブロック６２８の出力を受ける。乗算ブロック６２８の第１乗算入力は、指令ＥＧＲ分率値ＣＥＲＦＲを受け、第２乗算入力は別のモデル定数「Ｂ」を受ける。ブロック６２４の第３加算入力は、乗算ブロック６３２の出力を受ける。乗算ブロック６３２の第１乗算入力は、変換ブロック６３４によってmg/stからkg/stに変換された、指令燃料量値ＣＦＱを受け、第２乗算入力は、メモリ・ブロック６３６に格納されている別のモデル定数「Ｃ」を受ける。ブロック６２４の第４加算入力は、乗算ブロック６３８の出力を受ける。寿算ブロック６３８の第１乗算入力は、メモリ・ブロック６４０に格納されている別のモデル定数「Ｄ」を受け、第２乗算入力は、゜Ｒを゜Ｋに変換するように構成されている温度変換ブロック６４２の出力を受ける。変換ブロック６４２の入力は、加算ノード６４４の出力を受ける。加算ノード６４４の第１加算入力は、メモリ・ブロック６４６に格納されている定数値、例えば、４６０を受け、第２加算入力は、排気温度モデル・ブロック３６０が生成する、モデル化排気温度値ＭＥＸＴを受ける。先に図１８に関して説明したように、ブロック６４２、６４４、および６４６は、モデル化排気温度値ＭＥＸＴの単位を゜Ｃから゜Ｋに変換するように動作可能である。
【０１２３】
加算ブロック６２４の出力は、数学的関数ブロック６４８への入力として供給される。ブロック６４８は、式euにしたがって出力を生成するように構成されており、ここで「u」は加算ブロック６２４の出力であり、式u=A+B*CEGRFR+C*CFQ+D*MEXTによって定義される。数学的関数ブロック６４８の出力は、ＭＩＮブロック６５０への第１入力として供給される。ＭＩＮブロック６５０の第２入力は、メモリ・ブロック６５２に格納されている定数値、例えば、９．９９を受ける。ＭＩＮブロック６５０の出力は、ブロック６５２が確立した上限を有する推定ＮＯｘ値を表す。ＭＩＮブロック６５０の出力は、関数f(u)を有する変換ブロック６５４の入力として供給される。変換ブロック６５４は、乾燥粒状物（ＤＰＭ）のＭＩＮブロック６５０単位によって生成した推定ＮＯｘ値を変換するように動作可能である。ブロック６５４の出力は、乗算ブロック６１８の第４乗算入力に供給される。
【０１２４】
乗算ブロック６１８の出力は、リミッタ・ブロック６５６の入力として供給される。リミッタ・ブロック６５６は、上限として、メモリ・ブロック６５８に格納されている値ＵＬ、例えば、０．００５を有し、下限として、メモリ・ブロック６６０に格納されている値ＬＬ、例えば、０を有する。リミッタ・ブロック６５６の出力は、乗算ブロック６６２の第１乗算入力に供給される。乗算ブロック６６２の第２乗算入力は、流量および比率計算ブロック３５２が供給する、キログラム／秒単位の指令燃料供給値ＣＦＫＰＳを受ける。乗算ブロック６６２の出力は、推定乾燥粒状物値ＤＰＭであり、変換ブロック６６４によってkg/sからg/hに変換される。変換ブロック６６４の出力は、ＤＰＭモデル・ブロック３６４のＤＰＭ出力であり、パラメータ・モデル・ブロック３４８が生成するモデル化ＤＰＭ値ＭＤＰＭに対応する。
【０１２５】
尚、図１９に関してここで図示および説明したＤＰＭモデルは、ＤＰＭモデルの一例を表すに過ぎず、１つ以上のエンジン動作パラメータの関数として定義した別のＤＰＭモデルを代わりにまたは加えて用いてもよいことは、当業者には認められよう。このような代わりまたは追加のＤＰＭモデルは、いずれも、ここに添付する特許請求の範囲に該当するものとする。
【０１２６】
これより図２０を参照すると、図１１のシステム・モデル・ブロック２０６の一部をなす燃料供給制限モデル・ブロック３５０の一例示実施形態が示されている。図示した実施形態では、ブロック３５０はピーク・シリンダ圧力（ＰＣＰ）燃料制限モデル・ブロック６７０を含む。ブロック６７０は、入力として、システム性能目標ベクトルＹＴの一部をなすピーク・シリンダ圧力値ＰＣＰＬ、ＰＣＰモデル・ブロック３５８が生成する等容圧力値ＩＳＯＰ、および同様にＰＣＰモデル・ブロック３５８が生成する等エントロピ圧力値ＩＳＥＮＰを受ける。ＰＣＰ燃料制限モデル・ブロック６７０は、以下で図２１に関して更に詳しく説明するが、前述の入力を処理して、出力として、ピーク・シリンダ圧力燃料制限値ＰＣＰＦＬｌを生成するように動作可能である。
【０１２７】
更に、燃料供給制限モデル・ブロック３５０は、排気温度燃料制限モデル・ブロック６７２を含む。ブロック６７２は、入力として、システム性能目標ベクトルＹＴの一部をなす、排気温度制限値ＥＸＴＬ、排気温度モデル・ブロック３６０が生成するエネルギ分率比率ＥＦＲ、吸気マニフォルド吸気温度信号ＩＭＴ、および給気流量値ＣＦを受ける。排気温度燃料制限モデル・ブロック６７２は、以下で図２２に関して更に詳しく説明するが、前述の入力信号を処理し、出力として、排気温度燃料制限値ＥＸＴＦＬを生成するように動作可能である。
【０１２８】
更に、燃料供給制限モデル・ブロック３５０は、ＤＭＰ燃料制限モデル・ブロック６７４を含む。ブロック６７４は、入力として、給気流量値ＣＦ、システム性能目標ベクトルＹＴの一部をなす乾燥粒状物制限値ＤＰＭＬ、ＥＧＲ分率値ＥＧＲＦＲ、排気温度モデル・ブロック３６０が生成するモデル化排気温度値ＭＥＸＴ、およびエンジン速度信号ＥＳを受ける。ＤＰＭ燃料制限モデル・ブロック６７４は、以下で図２３に関して更に詳しく説明するが、前述の入力信号を処理し、出力として、乾燥粒状物燃料制限値ＤＰＭＦＬを生成するように動作可能である。  
【０１２９】
モデル・ブロック６７０、６７２および６７４がそれぞれ生成するＰＣＰＦＬ、ＥＸＴＦＬ、およびＤＰＭＦＬ値は、燃料供給計算ブロック６７６の燃料制限入力ＦＬＩに供給されるデータ・ベクトルを形成する。また、ブロック６７６は、入力として、エンジン速度信号ＥＳも受ける。燃料共有計算ブロック６７６は、以下で図２４に関して説明するが、前述の入力信号を処理し、出力として、燃料制限ベクトルＦＬを生成して、一次フィルタ・ブロック６７８への入力として供給するように動作可能である。ブロック６７９は、メモリ・ブロック６８０に格納されているフィルタ定数値ＦＣも受ける。一次フィルタ・ブロック６７８の出力は、燃料供給制限モデル・ブロック３５０が生成するモデル制限ベクトルＭＬに対応し、モデル化シリンダ圧力燃料制限値ＭＰＣＰＦＬ、モデル化排気温度制限値ＭＥＸＴＦＬ、およびモデル化乾燥粒状物燃料制限値ＭＤＰＭＦＬを伝達する。
【０１３０】
尚、図２０では、燃料供給制限モデル・ブロック３５０は、ＰＣＰ、排気温度およびＤＰＭ燃料制限モデルを含むように示されているが、ブロック３５０は、代わりに、これらよりも多いまたは少ないモデルを含むように構成してもよいことは言うまでもない。ブロック２５０に組み込むことができる追加のモデルの例には、限定ではなく、未燃焼炭化水素（ＵＨＣ）燃料制限モデル、硫黄酸化物（ＳＯＸ）燃料制限モデル、ターボチャージャ速度燃料制限モデル、ならびにその他の排出に関連するモデルおよび排出に関連しないモデルが含まれる。燃料供給制限モデル・ブロック３５０のこのような代替構成は、いずれも、ここに添付する特許請求の範囲に該当するものとする。
【０１３１】
これより図２１を参照すると、図２０の燃料供給制限モデル・ブロック３５０の一部をなすＰＣＰ燃料制限モデル６７０の一例示実施形態が示されている。図示した実施形態では、ブロック６７０は算術ブロックを含む。算術ブロックの除算入力は、ゼロ超統制ブロック６９２の出力を受け、ブロック６９２は、入力として、等容圧力値ＩＳＯＰを受ける。ゼロ超統制ブロック６９２は、ブロック６９０に対して、ゼロによる除算の保護のために設けられている。更に、算術ブロック６９０は、加算ノード６９４の出力を受ける乗算入力を含む。加算ノード６９４の加算入力は、変換ブロック６９６によって単位がpsiからPaに変換された、ピーク・シリンダ圧力制限値ＰＣＰＬを受ける。加算ノード６９４の減算入力は、等エントロピ圧力値ＩＳＥＮＰを受ける。算術ブロック６９０の出力は、ＰＣＰ燃料制限モデル・ブロック６７０のｓＰＣＰＦＬ出力を定義し、対応するピーク・シリンダ燃料制限値ＰＣＰＦＬを生成する。
【０１３２】
これより図２２を参照すると、図２０の燃料制限モデル・ブロック３５０の一部をなす排気温度燃料制限モデル・ブロック６７２の一例示実施形態が示されている。図示した実施形態では、ブロック６７２は算術ブロック７００を含む。算術ブロック７００の加算入力は、排気温度制限値ＥＸＴＬを受け、減算入力は、吸気マニフォルド温度値ＩＭＴを受ける。加算ブロック７００の出力は、算術ブロック７０２の乗算入力に供給され、算術ブロック７０２の除算入力は、ＭＡＸブロック７０４の出力を受ける。エネルギ分率値ＥＦＲがＭＡＸブロック７０４の第１入力に供給され、ＭＡＸブロック７０４の第２入力は、メモリ・ブロック７０６に格納されている定数値、例えば、０．０１を受ける。つまり、ブロック７０４および７０６は、ブロック７０２に対して、ゼロによる除算の保護のために設けられている。ブロック７０２の出力は、乗算ブロック７０８の第１乗算入力に供給され、乗算ブロック７０８の第２乗算入力は、仮想センサ・ロジック・ブロック２００（図３）が生成する給気流量値ＣＦを受ける。乗算ブロック７０８の出力は、lbm/minをkg/sに変換するように構成されている変換ブロック７１０への入力として供給される。変換ブロック７１０の出力は、排気温度燃料制限モデル・ブロック６７２のＥＸＴＬ出力を定義し、対応する排気温度燃料制限値ＥＸＴＦＬを生成する。
【０１３３】
これより図２３を参照すると、図２０の燃料供給制限モデル・ブロック３５０の一部をなすＤＰＭ燃料制限モデル・ブロック６７４の一例示実施形態が示されている。図示した実施形態では、図７４は、加算ノード７２０を含む。加算ノード７２０の加算入力は、乾燥粒状物制限値ＤＰＭＬを受け、減算入力は、ＤＰＭモデル・ブロック７３０が生成する推定乾燥粒状物値ＤＰＭを受ける。加算ノード７２０の出力は、乾燥粒状物誤差値を表し、数学的関数ブロック７２２によって二乗され、次いで燃焼最適化ロジック・ブロック７２４への第１入力として供給される。ブロック７２４は、ＤＰＭ誤差信号を処理し、出力として、対応する燃料値を生成し、これをリミッタ・ブロック７２６への入力として供給するように動作可能である。リミッタ・ブロック７２６は、上限値および下限値、例えば、それぞれ、０および２００を有し、リミッタ・ブロック７２６の燃料流量出力は、流量計算ブロック７２８の燃料流量入力に供給され、更に燃焼最適化ロジック・ブロック７２４への第２入力に供給される。流量計算ブロック７２８は、更に、入力として、エンジン速度信号ＥＳも受け、エンジン速度および燃料流量入力値を処理して、ＤＰＭ燃料制限モデル・ブロック６７４の出力を定義する、燃料制限値ＤＰＭＦＬの対応する乾燥粒状物を生成する。流量計算ブロック７２８が生成するＤＰＭＦＬ値は、ＤＰＭモデル・ブロック７３０の燃料量入力ＦＱに供給され、リミッタ・ブロック７２６が生成する燃料流量値は、ＤＰＭモデル・ブロック７３０の燃料流量入力に、キログラム／秒単位で供給される。モデル化排気温度入力ＭＥＸＴは、排気温度モデル・ブロック３６０が生成する、モデル化排気温度値ＭＥＸＴを受け、ＥＧＲ分率入力ＥＧＲＦＲは、仮想センサ・ロジック・ブロック２００が生成する、ＥＧＲ分率値ＥＧＲＦＲを受ける。ＤＰＭモデル・ブロック７３０の給気流量有力ＣＦは、仮想センサ・ロジック・ブロック２００が生成し、変換ブロック７３２がlbm/minからkg/sに変換した、給気流量値ＣＦを受ける。ＤＰＭモデル・ブロック７３０は、図２３に示す入力、信号、および値を用いる、図１９に示すＤＰＭモデル・ブロック３６４と同一であってもよい。
【０１３４】
尚、ＰＣＰ燃料制限モデル・ブロック６７０および排気温度燃料制限モデル・ブロック６７２は、各々、図１５および図１６にそれぞれ示す、対応のＰＣＰモデル・ブロック３５８および対応の排気温度モデル・ブロック３６０の逆表現であることを記しておく。対照的に、ＤＰＭ燃料制限モデル・ブロック６７４は、繰り返し解かれる燃料制限モデルを表し、このモデルは、図１９に示す完全なＤＰＭモデル３６４を組み込み、推定乾燥粒状物値ＤＰＭと、システム性能目標ベクトルＹＴの一部をなす乾燥粒状物制限値ＤＰＭＬとの間の誤差を最小に抑えるように構成されている。
【０１３５】
これより図２４を参照すると、図２０の燃料供給制限モデル・ブロック３５０の一部をなす燃料供給計算ブロック６７６の一例示実施形態が示されている。図示した実施形態では、ブロック６７６は算術ブロック７５０を含む。算術ブロック７５０の第１乗算入力は、メモリ・ブロック７５２に格納されている定数値、例えば、２を受ける。ブロック７５０の第２乗算入力は、メモリ・ブロック７５４に格納されている別の定数、例えば、1*e6を受ける。ブロック７５０の除算入力は、ＭＡＸブロック７５６の出力を受け、ＭＡＸブロック７５６の第１入力は、メモリ・ブロック７５８に格納されている定数、例えば、1*e-5を受け、第２入力は乗算ブロック７６０の出力を受ける。乗算ブロック７６０の第１入力は、メモリ・ブロック７６２に格納されている、エンジン１０２のシリンダ数に対応する、定数値を受ける。ブロック７６０の第２乗算入力は、変換ブロック７６２によって毎分の回転数から毎秒の回転数に変換された、エンジン速度信号ＥＳを受ける。算術ブロック７５０の別の乗算入力は、燃料制限入力ベクトルＦＬＩを受ける。燃料制限入力ベクトルＦＬＩは、図２０に示すように、燃料制限値ＰＣＰＦＬ、ＥＸＴＦＬ、およびＤＰＭＦＬを伝達する。算術ブロック７５０の出力は、リミッタ・ブロックに供給されるデータ・ベクトルである。リミッタ・ブロックは、下限値および上限値、例えば、０および５００をそれぞれ有し、リミッタ・ブロック７６０の出力は、ブロック６７６が生成する燃料制限ベクトルＦＬを定義する。  
【０１３６】
これより図２５を参照すると、図３の燃焼管理ブロック２０４の一部をなす目的ロジック・ブロック２０８の一例示実施形態が示されている。図示した実施形態では、ブロック２０８はデータ抽出ブロック７７０を含む。ブロック７７０は、入力として、性能目標ベクトルＹＴを受ける。ブロック７７０は、ベクトルＹＴを形成する種々のデータ値を抽出し、このような値をゼロ超統制ブロック７７２に供給するように構成されている。ブロック７７２は、下限を抽出データ値の各々に与え、その誤このようなデータ値を算術ブロック７７４の除算入力に供給する。モデル出力ベクトルＹは、別のデータ抽出ブロック７７６への入力として供給される。ブロック７７６は、システム・モデル・ブロック２０６が生成するモデル出力値の各々を抽出し、このような抽出値を加算ノード７７８の減算入力に供給するように動作可能である。ブロック７７８の加算入力は、データ抽出ブロック７７０がシステム性能目標ベクトルＹＴから抽出した、対応する目標データ値を受ける。加算ノード７７８の出力は、システム性能目標値ＹＴを構成する種々のデータ値と、モデル出力ベクトルＹが伝達する対応のモデル出力値との間の差に対応する値を伝達するデータ・ベクトルである。ブロック７７４の第２乗算入力は、メモリ・ブロック７８０に格納されている定数値、例えば、１００を受ける。ブロック７７４の出力は、絶対値ブロック７８２への入力として供給される。ブロック７８２に出力は、スカラまたは「ドット」積ブロック７８４の第１入力に供給される。ブロック７８４の第２入力は、システム性能目標ロジック・ブロック２０２が生成する重みベクトルＷを受ける。ブロック７８４の出力は、目的ロジック・ブロック２０８が生成するスカラ性能・メトリックＵを定義する。前述のように、目的ロジック・ブロック２０８は、異なる目的関数の数のいずれかにしたがって、スカラ性能メトリックＵを計算するように構成することができ、図２５に示す実施形態では、スカラ性能メトリックＵを、式U=W・|100*(YT-Y)/YT|にしたがって計算する。
【０１３７】
これより図２６を参照すると、図２の燃焼管理ブロック２０４の一部をなす最適化ロジック・ブロック２１０が示されている。図示した実施形態では、ブロック２１０は、単位ベクトル発生器７９０を含む。発生器７９０は、算術出力ブロック８０６の出力からイネーブル値Ｅを受け、イネーブル値によってイネーブルされると、単位データ・ベクトルＵＶを生成する。ブロック７９０が発生する単位データ・ベクトルＵＶは、乗算ブロック７９２の第１乗算入力に供給される。ブロック７９２の第２乗算入力は、メモリ・ブロック７９４に格納されているステップ値ＳＴＥＰを受ける。ＳＴＥＰ値は、最適化アルゴリズムの計算ステップ長または時間に対応する。ブロック７９２の第３乗算入力は、メモリ・ブロック７９６に格納されているステップ長調節値を受ける。ここで、ステップ長調節値は、図２６に示す目的最適化ロジックによって連続的に計算され、ブロック７９４に格納されているＳＴＥＰ値と乗算することによって、目的最適化アルゴリズムの計算ステップ長を調節する。乗算ブロック７９２の出力は、加算ノード７９８の第１加算入力に供給されるデータ・ベクトルである。加算ノード７９８の第２加算入力は、遅延ブロック８０４によって１計算サイクル遅らされた、出力ベクトルＸを受ける。加算ノード７９８の出力は、真／偽ブロック８００の「真」入力に供給されるデータ・ベクトルである。真／偽ブロック８００の「偽」入力は、遅延ブロック８０４および８０２によってそれぞれ遅らされた出力ベクトルＸの第２遅延表現を受ける。真／偽ブロック８００の制御入力は、算術演算子ブロック８０６の出力を受ける。また、ブロック８０６は、イネーブル値Ｅを単位ベクトル発生ブロック７９０に供給する。ここで、算術演算子ブロック８０６の第１入力は、別の遅延ブロック８０８の出力を受ける。遅延ブロック８０８の入力は、ブロック８０６の第２入力を共有し、別の遅延ブロック８１０の出力を受ける。遅延ブロック８１０の入力は、スカラ性能メトリックＵであるので、算術ブロック８０６の一方の入力は、スカラ性能メトリックＵの単一遅延表現を受け、第２の入力は、スカラ性能メトリックＵの二重遅延表現を受ける。図示した実施形態では、算術演算子ブロック８０６は、「未満」演算子であり、ブロック８１０が生成するスカラ性能メトリックＵの単一遅延表現が、ブロック８０８が生成するスカラ性能メトリックＵの二重遅延表現未満であるときに、ブロック８０６の出力が「真」となり、それ以外の場合には「偽」となるようになっている。真／偽ブロック８００の出力は、非制約解ベクトルＸ’である。
【０１３８】
出力ベクトルＸは、「最良Ｘ」ロジック・ブロック８１２の「Ｘ１」入力にも供給され、更に第１遅延ブロック８１４にも供給される。第１遅延ブロック８１４の出力は、ブロック８１２の「Ｘ２」入力に供給され、更に第２遅延ブロック８１４にも供給される。ブロック８１４の出力は、ブロック８１２の「Ｘ３」入力に供給される。同様に、スカラ性能メトリックＵは、ロジック・ブロック８１２の「Ｕ１」入力に供給され、更に第３遅延ブロック８１４にも供給される。第３遅延ブロック８１４の出力は、ブロック８１２の「Ｕ２」入力に供給され、更に第４遅延ブロック８１４にも供給される。ブロック８１４の出力は、ブロック８１２の「Ｕ３」入力に供給される。このように、スカラ性能メトリック値Ｕ１〜Ｕ３は、燃焼管理ブロック２０４の最後の３回の繰り返しから得られた３つの最新のスカラ性能メトリック値に対応し、同様に、出力ベクトルＸ１〜Ｘ３は、燃焼管理ブロック２０４の最後の３回の繰り返しから得られた３つの最新の出力ベクトルに対応する。「最良Ｘ」ロジック・ブロック８１２は、図２８に関して以下で更に詳しく説明するが、出力ベクトルＸ１〜Ｘ３の１つを、「最良の」出力ベクトルＢＸとして選択するように動作可能である。
【０１３９】
前述のように、目的最適化ロジック・ブロック２１０は、多数の既知の直接探索最適化アルゴリズムのいずれにしたがって構成してもよい。図２６の実施形態では、図示した最適化アルゴリズムは、既知の方向利用ランダム・ウオーク(random walk with direction exploitation)およびステップ長調節最適化アルゴリズムであるが、先に記載した最適化アルゴリズムのいずれか１つ以上というような、いずれの既知の最適化アルゴリズムでも、代わりに用いてもよいことは言うまでもない。
【０１４０】
これより図２７を参照すると、図２６の目的最適化ロジック・ブロック２１０の一部をなす単位ベクトル発生ブロック７９０の一例示実施形態が示されている。図示した実施形態では、ブロック７９０は、ベクトルＲＶをランダムに発生するように構成されたランダム・ベクトル発生器８２０を含む。ランダム・ベクトル発生器８２０の出力は、データ・ベクトルであり、二乗関数ブロック８２および算術ブロック８２８の乗算入力に供給される。二乗関数ブロック８２２は、ブロック８２０が生成する乱数データにおける各値を二乗し、二乗したデータ値の対応するベクトルを加算ブロック８２４に供給するように構成されている。加算ブロック８２４は、ブロック８２２が生成した二乗データ・ベクトルを形成する二乗データ値の全てを加算するように構成されている。加算ノード８２４の出力は、二乗根関数ブロック８２６に供給するスカラ値である。ブロック８２６は、加算ノード８２４が生成する加算データ値の二乗根を計算し、対応する二乗根値を、算術ブロック８２８の除算入力に供給するように動作可能である。算術ブロック８２８は、乱数発生器８２０が生成するデータ・ベクトルにおける各データ値およびブロック８２６が生成する二乗根値の比率を計算し、出力として、ブロック７９０が生成する単位ベクトルＵＶを形成する、対応のデータ値を生成するように構成されている。目的最適化ロジック・ブロック２１０が生成するイネーブル値Ｅは、単位ベクトル発生ブロック７９０が、イネーブル値が非イネーブル状態からイネーブル状態に変化するときに、単位ベクトルＵＶを発生しラッチすることを可能にする。
【０１４１】
これより図２８を参照すると、図２６の目的最適化ロジック・ブロック２１０の一部をなす最良Ｘロジック・ブロックの一例示実施形態が示されている。図示した実施形態では、ＭＩＮブロック８３０が、３つのスカラ性能メトリック値Ｕ１〜Ｕ３の各々を受け、出力として、最小の大きさを有するスカラ性能メトリックを生成するように構成されている。第１スカラ性能メトリックＵ１、およびＭＩＮブロック８３０の出力は、等化ブロック８３２の２つの入力として供給され、等化ブロック８３２の出力が真になるのは、Ｕ１が３つのスカラ性能メトリック値Ｕ１〜Ｕ３の内最小の大きさを有する値である場合のみとなるようになっている。等化ブロック８３２の出力は、真／偽ブロック８３４の制御入力に供給される。ブロック８３４の真入力は、数値１を受け、偽入力は、別の真／偽ブロック８３６の出力を受ける。ブロック８３６の真入力は数値２を受け、偽入力は数値３を受ける。真／偽ブロック８３６の制御入力は、別の等化ブロック８３８の出力を受ける。ブロック８３８の第１入力は、ＭＩＮブロック８３０の出力を受け、第２入力は、第２スカラ性能メトリックＵ２を受ける。このため、等化ブロック８３８の出力が真となるのは、Ｕ２が３つの性能メトリック値Ｕ１〜Ｕ３の内最小の大きさを有する値である場合のみである。その場合、真／偽ブロックは、数値２を出力として生成し、それ以外の場合、数値３を出力として生成する。真偽ブロック８３４も同様に、等化ブロック８３２の出力が真の場合出力として数値１を生成し、それ以外の場合、真／偽ブロック８３６の出力に応じて、数値２または３を出力として生成する。つまり、真／偽ブロック８３４の出力は、スカラ性能メトリックＵ１〜Ｕ３の内、最小の大きさを有する値に対応する数値、例えば、１、２または３となる。
【０１４２】
真／偽ブロック８３４の出力は、リレー８４０の制御入力に供給される。リレー８４０の第１、第２および第３入力は、対応する第１、第２、および第３出力ベクトルＸ１、Ｘ２およびＸ３をそれぞれ受ける。リレー８４０の出力は、「最良の」出力ベクトルＢＸであり、真／偽ブロック８３４の出力に生成される数値に対応する、出力ベクトルＸ１〜Ｘ３の内の１つである。つまり、例えば、スカラ性能メトリックＵ２の大きさがＵ１〜Ｕ３の大きさの内最小である場合、リレー８４０が生成する最良のＸベクトルＢＸはＸ２となる。
【０１４３】
尚、図２６および図２８では、目的最適化ロジック・ブロック２１０および最良Ｘロジック・ブロック８１２は、３つのＵ値およびＸベクトルを生成するように構成されているものとして図示および記載されているが、目標最適化ロジック・ブロック２１０および最良Ｘロジック・ブロック８２０は、代わりに、いずれの個数ＮのＵ値およびＸベクトルを生成し、これによって、「Ｎ」個の最新出力ベクトルＸ１〜ＸＮから「最良の」出力ベクトルＢＸを、「Ｎ」個の最新のスカラ性能メトリック値Ｕ１〜ＵＮの関数として選択するように構成してもよいことは言うまでもない。
【０１４４】
これより図２９を参照すると、図３の燃焼管理ブロック２０４の一部をなす解制約ロジック２１２の一例示実施形態が示されている。図示した実施形態では、解制約ロジック・ブロック２１２は、燃料量制限ロジック・ブロック８４４を含む。ブロック８４４は、入力として、データ抽出ブロック８４２によってシステム性能目標ベクトルＹＴから抽出した目標エンジン・トルク値ＴＴＱ、エンジン速度信号ＥＳ、および目標最適化ロジック・ブロック２１０が生成する非制約解ベクトルＸ’の一部をなす非制約指令燃料量ＣＦＱ’を受け、更に入力として、モデル化ピーク・シリンダ圧力制限値ＭＰＣＰＬ、モデル化排気温度制限値ＭＥＸＴＬ、およびモデル化乾燥粒状物制限値ＭＤＰＭＬを受ける。これらは全て、システム・モデル・ブロック２０６が生成するモデル制限ベクトルＭＬの一部をなす。燃料量制限ロジック・ブロック８４４は、図３０および図３１に関して以下で更に詳しく説明するが、前述の入力信号を処理し、出力として、指令燃料量値ＣＦＱおよびＥＧＲディスエーブル値ＥＧＲＤを生成するように動作可能である。指令燃料量値ＣＦＱは、燃料量制限ロジック・ブロック８４４によって、真／偽ブロック８４６の偽入力に供給される。ブロック８４６の真入力は、燃料量指定変更値ＦＱＯＶをブロック８４８から受け、制御入力は燃料量ユーザ指定変更値ＦＱＵＯをブロック８５０から受ける。真／偽ブロック８４６は、燃料量制限ロジック・ブロック８４４が生成する指令燃料量値ＣＦＱをユーザが無効にすることができるようにして、その出力として、ＦＱＵＯが真の場合、燃料量指定変更値ＦＱＯＶを生成し、それ以外の場合、その出力として、指令燃料量値ＣＦＱを生成する。真／偽ブロック８４６の出力は、リミッタ・ブロック８５２への入力として供給される。リミッタ・ブロック８５２は、下限値および上限値、例えば、それぞれ０および５００を有し、リミッタ・ブロック８５２の出力は、出力ベクトルＸの一部をなす、指令燃料量値ＣＦＱとなる。
【０１４５】
未制約指令ＳＯＩ値ＣＳＯＩ’は、目的最適化ロジック・ブロック２１０が生成する非制約解ベクトルＸ’の一部をなし、真／偽ブロック８５４の偽入力に供給される。真／偽ブロック８５４の真入力は、ブロック８５６からＳＯＩ指定変更値ＳＯＩＯＶを受け、制御入力は、ブロック８５８からＳＯＩユーザ指定変更値ＳＯＩＵＯを受ける。真／偽ブロック８５４は、非制約指令ＳＯＩ値ＣＳＯＩ’をユーザが無効にすることができるようにし、ＳＯＩＵＯが真の場合、その出力として、ＳＯＩ指定変更値ＳＯＩＯＶを生成し、それ以外の場合、その出力として、未制約指令燃料量値ＣＳＯＩ’を生成する。真／偽ブロック８５４の出力は、リミッタ・ブロック８６０への入力として供給される。リミッタ・ブロック８６０は、上限値および下限値、例えば、それぞれ−１０および１０を有し、リミッタ・ブロック８６０の出力は、出力ベクトルＸの一部をなす、指令ＳＯＩ値ＣＳＯＩとなる。
【０１４６】
更に、解制約ロジック・ブロック２１２は、給気管理、（ＣＨＭ）制限適応ロジック・ブロック８６２を含む。ブロック８６２は、入力信号として、図３の給気管理ブロック２１６が供給するフィードバック・ベクトルＦ、双方共非制約解ベクトルＸ’の一部をなす、非制約指令給気流量値ＣＣＦ’および非制約指令ＥＧＲ分率値ＣＥＧＲＦＲ’、ならびに燃料量制限ブロック８４４からのＥＧＲディスエーブル値ＥＧＲＤを受ける。給気管理制限適応ロジック・ブロックは、以下で図３２に関して更に詳しく説明するが、前述の入力信号を処理し、出力として、指令給気流量値ＣＣＦ、および指令ＥＧＲ分率値ＣＥＧＲＦＲを生成するように動作可能である。指令給気流量値ＣＣＦは、ＣＨＭ制限適応ロジック・ブロック８６２によって、真／偽ブロック８６４の偽入力に供給される。ブロック８６４の真入力は、ブロック８６６から給気流量指定変更値ＣＦＯＶを受け、制御入力は、ブロック８６８からの給気流量ユーザ指定変更値ＣＦＵＯを受ける。真／偽ブロック８６４は、ＣＨＭ制限適応ロジック・ブロック８６２が生成する指令給気流量値ＣＣＦをユーザが無効にすることができるようにし、その出力として、ＣＦＵＯが真の場合、給気流量指定変更値ＣＦＯＶを生成し、それ以外の場合、その出力として、指令給気流量値ＣＣＦを生成する。真／偽ブロック８６４の出力は、リミッタ・ブロック８７０への入力として供給される。リミッタ・ブロック８７０は、下限値および上限値、例えば、それぞれ０および８０を有し、リミッタ・ブロック８７０の出力は、出力ベクトルＸの一部をなす指令給気流量値ＣＦＱとなる。指令ＥＧＲ分率値ＣＥＧＲＦＲは、ＣＨＭ制限適応ロジック・ブロック８６２によって、真／偽ブロック８７２の偽入力に供給される。ブロック８７２の真入力は、ブロック８７４からＥＧＲ分率指定変更値ＥＦＲＯＶを受け、制御入力は、ブロック８７６からＥＧＲ分率ユーザ指定変更値ＥＦＲＵＯを受ける。真／偽ブロック８７２は、ＣＨＭ制限適応ロジック・ブロック８６２が生成する、指令ＥＧＲ分率値ＣＥＧＲＦＲをユーザが無効にすることができるようにし、その出力として、ＥＦＲＵＯが真の場合、ＥＧＲ分率指定変更値を生成し、それ以外の場合、その出力として、指令ＥＧＲ分率値ＣＥＧＲＦＲを生成する。真／偽ブロック８７２の出力は、リミッタ・ブロック８７８への入力として供給される。リミッタ・ブロック８７８は、下限値および上限値、例えば、それぞれ０および３０を有し、リミッタ・ブロック８７８の出力は、出力ベクトルＸの一部をなす、指令ＥＧＲ分率値ＣＥＧＲＦＲとなる。
【０１４７】
尚、図２９では、解制約ロジック・ブロック２１２は、燃料量制限ロジックおよびＣＨＭ制限適応ロジックを含むように示されているが、ブロック２１２は、代わりに、これらよりも多いまたは少ないパラメータ制約計略を含むように構成してもよいことは言うまでもない。例えば、解制約ロジック・ブロック２１２は、代わりにまたは加えて、非制約出力ベクトルＸ’の一部をなす、非制約指令ＳＯＩ値に対して、指定された判断基準にしたがって制約を加えるように構成した、ＳＯＩ制約ロジック・ブロックを含んでもよい。ブロック２１２に組み込むことができるその他の代わりのまたは追加のパラメータ制約計略の例は、当業者に想起され、ブロック２１２に含まれるこのような追加のパラメータ阿世役計略は、いずれも、ここに添付する特許請求の範囲に該当するものとする。
【０１４８】
これより図３０を参照すると、図２８の解制約ロジック・ブロック２１２の一部をなす燃料量制限ロジック・ブロック８４４の一例示実施形態が示されている。図示した実施形態では、ブロック８４４は、加算ノード８８０を含む。加算ノード８８０の第１加算入力は、目標エンジン・トルク値ＴＴＱを受け、第２加算入力は、メモリ・ブロック８８２に格納されている、最大トルク・オフセット値ＭＡＸＴＱＯＦを受ける。加算ノード８８０の出力は、ＴＴＱおよびＭＡＸＴＱＯＦＦの和を表し、最大トルク燃料供給ロジック・ブロック８８４の最大トルク入力ＭＸＴに供給される。エンジン速度信号ＥＳは、第２入力として、ブロック８８４に供給っされ、ブロック８８４は、以下で図３１に関して更に詳しく説明するが、前述の入力を処理し、出力として、最大トルク燃料共有値ＭＸＴＦを得て、ＭＩＮブロック８８６の第１入力に供給するように動作可能である。
【０１４９】
別の加算ノード８８８があり、その加算入力は目標エンジン・トルク値ＴＴＱを受け、減算入力は、メモリ・ブロック８９０に格納されている、最小トルク・オフセット値ＭＩＮＴＱＯＦＦを受ける。加算ノード８８８の出力はＴＴＱおよびＭＩＮＴＱＯＦＦの間の差を表し、最小トルク燃料供給ロジック・ブロック８９２の最小トルク入力ＭＮＴに供給される。ブロック８９２のエンジン速度入力ＥＳは、エンジン速度信号ＥＳを受ける。最小トルク燃料供給ロジック・ブロック８９２は、以下で図３１に関して説明するが、前述の入力信号を処理し、出力として、最小トルク燃料値ＭＮＦＴを生成し、ＭＡＸブロック８９４の第１入力に供給するように動作可能である。ブロック８９４の第２入力は、目的最適化ロジック・ブロック２１０が生成する、非制約解ベクトルＸ’の一部をなす、非制約指令燃料量値ＣＦＱ’を受ける。ＭＡＸブロック８９４の出力は、ＭＩＮブロック８８６の第２入力として供給される。ＭＩＮブロック８８６の第３、第４および第５入力は、モデル化ピーク・シリンダ圧力制限値ＭＰＣＰＬ、モデル化排気温度制限値ＭＥＸＴＬ、およびモデル化乾燥粒状物制限値ＭＤＰＭＬをそれぞれ受ける。これらは全て、システム・モデル・ブロック２０６が生成する、モデル制限ベクトルＭＬの一部をなす。ＭＩＮブロック８８６は、指令燃料量値ＣＦＱとして、ＭＸＴＦ、ＭＰＣＰＬ、ＭＥＸＴＬ、ＭＤＰＭＬの内最小値、ならびにＭＮＴＦおよびＣＦＱ’の内最大値を生成するように動作可能である。
【０１５０】
モデル化乾燥粒状物制限値ＭＤＰＭＬは、更に、ＭＡＸブロック８９６への第１入力として供給される。ＭＡＸブロック８９６の第２入力は、メモリ・ブロック８９８に格納されている定数、例えば、０．１を受ける。ＭＡＸブロック８９６の出力は、算術ブロック９００の除算入力に供給され、したがってブロック８９６および８９８は、ブロック９００に対して、ゼロによる除算の保護のために設けられている。算術ブロック９００の乗算入力は、目的最適化ロジック・ブロック２１０が生成する、非制約解ベクトルＸ’の一部をなす、非制約指令燃料量値ＣＦＱ’を受ける。ＣＦＱ’およびＭＤＰＭＬの比率は、流量制御パラメータＦＣＬＲを定義し、ヒステリシス切換ブロック９０２への入力として供給される。切換ブロック９０２の「真」切換点は、ＦＣＬＲ「オン」しきい値テーブル９０４のＦＣＬＲＯＮ出力によって供給される。テーブル９０４は、入力として、エンジン速度値ＥＳを受ける。テーブル９０４には、切換点値が蓄積されており、各々、エンジン速度ＥＳの関数となっている。ヒステリシス切換ブロック９０２の「偽」入力は、ＦＣＬＲ「オフ」しきい値テーブル９０６のＦＣＬＲＯＦＦ出力によって供給され、テーブル９０６も、入力として、エンジン速度信号ＥＳを受ける。テーブル９０６も同様に、ＦＣＬＲＯＦＦ切換点しきい値が蓄積されており、その各々はエンジン速度ＥＳの関数となっている。ヒステリシス切換９０２の出力は、ＥＧＲディスエーブル値ＥＧＲＤであり、算術ブロック９００のＦＣＬＲ出力が低切換点ＦＣＬＲＯＦＦよりも大きい限り、ＥＧＲＤは「真」即ち「１」であり、算術ブロック９００のＦＣＬＲ出力が上位切換点ＦＣＬＲＯＮ未満である限り、ＥＧＲＤは「偽」即ち「０」である。
【０１５１】
これより図３１を参照すると、図３０の燃料量制限ロジック・ブロック８４４の一部をなす最大トルク燃料供給ロジック・ブロック８８４の一例示実施形態が示されている。図示した実施形態では、ブロック８８４は、真／偽ブロック９１２を含む。ブロック９１２の「真」入力は、メモリ・ブロック９１０に格納されている、噴射開始トルク／燃料調節値を受ける。真／偽ブロック９１２の「偽」入力は、メモリ・ブロック９１４に格納されている定数値、例えば、０を受ける。真／偽ブロック９１２の制御入力は、算術出力ブロック９１６の出力によって供給される。ブロック９１６の第１入力は、メモリ・ブロック９１８に格納されている噴射開始調節燃料しきい値ＳＯＩＡＤＦＴＲＨを受け、第２竜力は、トルク／燃料テーブル９２０が生成する、総燃料値ＧＦを受ける。テーブル９２０は、入力として、加算ノード８８０が、目標エンジン・トルク値ＴＴＱおよび最大トルク・オフセット値ＭＡＸＴＱＯＦＦの和として生成し、メモリ・ブロック８８２（図３０参照）に格納されている最大トルク値ＭＸＴ、ならびにエンジン速度信号ＥＳを受ける。テーブル９２０には、総燃料供給値ＧＦが蓄積されており、その各々は、ＭＸＴおよびＥＳの関数となっている。ブロック９１６の算術演算子は、「以下」演算子であり、ＳＯＩＡＤＦＴＨが、テーブル９２０が生成する総燃料供給値ＧＦ以下である限り、真／偽ブロック９１２の出力は、メモリ・ブロック９１０に格納されているＳＯＩトルク／燃料調節値となり、それ以外の場合には０となるようになっている。
【０１５２】
真／偽ブロック９１２の出力は、算術ブロック９２２の減算入力に供給される。ブロック９２２の加算入力は、トルク／燃料テーブル９２０が生成する総燃料供給値ＧＦを受ける。算術ブロック９２２の出力は、ブロック８８４が生成する、最大トルク燃料値ＭＸＧＲであり、テーブル９２０が生成する総燃料供給値ＧＦと真／偽ブロック９１２の出力との差である。図３０の最小トルク燃料供給ロジック・ブロック８９２は、図１に示すブロック８８４と同様に構築すればよいが、トルク／燃料テーブル９２０が、入力として、エンジン速度信号、および加算ノード８８８が目標エンジン・トルク値ＴＴＱとメモリ位置８９０（図３０参照）に格納されている最小トルク・オフセット値ＭＩＮＴＱＯＦＦとの差として生成する最小トルク値ＭＭＴを受けることを除く。
【０１５３】
これより図３２を参照すると、図２９の解制約ロジック・ブロック２１２の一部をなす、給気管理制限適応ロジック・ブロック８６２の一例示実施形態が示されている。図示した実施形態では、ブロック８６２は、乗算ブロック９３０を含む。ブロック９３０の第１乗算入力は、図３の給気管理ブロック２１６が生成する、フィードバック・ベクトルＦの一部をなす指令給気流量制限値ＣＣＦＬを受け、第２乗算入力は、メモリ・ブロック９３２に格納されている給気流量指令分率値ＣＦＣＦを受ける。乗算ブロック９３０の出力は、加算ブロック９３４の第１加算入力に供給される。ブロック９３４の第２加算入力は、別の乗算ブロック９３６の出力を受ける。ブロック９３６の第１乗算入力は、図３の給気管理ブロック２１６によって供給される（または、代わりに、システム。モデル・ブロック２０６によって供給される）、フィードバック・ベクトルＦの一部をなす、給気流量値ＣＦを受け、第２乗算入力は、メモリ・ブロック９３８に格納されている、給気流量フィードバック分率値ＣＦＦＦを受ける。加算ブロック９３４の出力は、真／偽ブロック９３８および９４４の「真」入力に供給され、実際の給気流量値ＣＦと、指令給気流量制限値ＣＦＦＬとの加重和を表す。真／偽ブロック９３８の「偽」入力は、メモリ・ブロック９４０に格納されている定数値、例えば、０を受け、真／偽ブロック９４４の「偽」入力は、メモリ・ブロック９４６に格納されている別の定数値、例えば、７０を受ける。真／偽ブロック９３８の制御入力は、給気管理ブロック２１６が生成する、指令給気流量高値ＣＣＦＨであり、各々、フィードバック・ベクトルＦの一部をなす。真／偽ブロック９３８の出力は、リミッタ・ブロック９４２の下限ＬＬとして供給され、真／偽ブロック９４４の出力は、リミッタ・ブロック９４２の上限ＵＬとして供給される。目的最適化ロジック・ブロック２１０が生成する、非制約解ベクトルＸ’の一部をなす、非制約指令給気流量値ＣＣＦ’は、リミッタ・ブロック９４２の別の入力に供給され、リミッタ・ブロック９４２は、ＣＣＦＨの論理状態に応じて、ＣＣＦ’をＵＥおよびＣＦとＣＣＦＬとの加重和のいずれかの上限に制限し、ＣＣＬＦの論理ステータスに応じて、ＬＬあるいはＣＦまたはＣＣＦＬの加重和の下限に制限するように動作可能である。
【０１５４】
更に、ブロック８６２は乗算ブロック９５０を含む。ブロック９５０の第１乗算入力は、図３の給気管理ブロック２１６が生成する、フィードバック・ベクトルＦの一部をなす指令ＥＧＲ分率制限値ＣＥＧＲＦＲＬを受け、第２乗算入力は、メモリ・ブロック９５２に格納されているＥＧＲ分率指令分率値ＥＦＣＦを受ける。乗算ブロック９５０の出力は、加算ブロック９５４の第１加算入力に供給される。ブロック９５４の第２加算入力は、別の乗算ブロック９５６の出力を受ける。ブロック９５６の第１乗算入力は、図３の給気管理ブロック２１６が供給する（または、代わりに、システム・モデル・ブロック２０６が供給する）フィードバック・ベクトルＦの一部をなす、ＥＧＲ分率値ＥＧＲＦＲを受け、第２乗算入力は、メモリ・ブロック９５８に格納されているＥＧＲ分率フィードバック分率値ＥＦＦＦを受ける。加算ブロック９５４の出力は、真／偽ブロック９６０および９６６の「真」入力に供給され、実際のＥＧＲ分率値ＥＧＲＦＲと、指令ＥＧＲ分率制限値ＣＥＧＲＦＲＬとの加重和を表す。真／偽ブロック９６０の「偽」入力は、メモリ・ブロック９６２に格納されている定数、例えば、０を受け、真／偽ブロック９６６の「偽」入力は、メモリ・ブロック９６８に格納されている別の定数、例えば、１００を受ける。真／偽ブロック９６０の制御入力は、指令ＥＧＲ分率低値ＣＥＧＲＦＲＬであり、真／偽ブロック９６６の制御入力は、指令ＥＧＲ分率高値であり、各々、給気管理ブロック２１６が生成するフィードバック・ベクトルＦの一部をなす。真／偽ブロック９６０の出力は、リミッタ・ブロック９６４の下限ＬＬとして供給され、真／偽ブロック９６６の出力は、リミッタ・ブロック９６４の上限ＵＬとして供給される。目的最適化ロジック・ブロック２１０が生成する非制約解ベクトルＸ’の一部をなす非制約指令ＥＧＲ分率値ＣＥＦＲＦＲ’は、リミッタ・ブロック９６４の別の入力に供給され、リミッタ・ブロック９６４は、ＣＥＧＲＦＲＨの論理状態に応じて、ＣＥＧＲＦＲ’をＵＬおよびえＧＲＦＲとＣＥＧＲＦＲＬとの加重和のいずれかの上限に制限し、更にＣＥＧＲＦＲＬの論理ステータスに応じて、ＣＥＧＲＦＲ’をＬＬあるいはＥＧＲＦＲまたはＣＥＧＲＦＲＬの加重和の下限に制限するように動作可能である。いずれの場合でも、リミッタ・ブロック９６４の出力は、別の真／偽ブロック９７０の偽入力に供給され、ブロック９７０の真入力は、ブロック９７２からの０値を受け、制御入力は、図２９の燃料量制限ロジック・ブロック８４４が生成するＥＧＲディスエーブル信号を受ける。真／偽ブロック９７０の出力は、ブロック８６２が生成する、指令ＥＧＲ分率値ＣＥＧＲＦＲである。ＥＧＲディスエーブル信号ＥＧＲＤがインアクティブ即ち偽である限り、ブロック８６２が生成する指令ＥＧＲ分率値ＣＥＧＲＦＲは、リミッタ・ブロック９６４が生成する指令ＥＧＲ分率値となる。一方、ＥＧＲディスエーブル信号ＥＧＲＤがアクティブ即ち真である場合、指令ＥＧＲ分率値ＣＥＧＲＦＲはディスエーブルされる、即ち、０となる。
【０１５５】
これより図３３を参照すると、図２９の解制約ロジック・ブロック２１２の一部をなす、ＳＯＩロジック・ブロック８７５の一例示実施形態が示されている。図示した実施形態では、ブロック８７５は、三次元規準タイミング・テーブル(nominal timing table)９７３を含む。テーブル９７３は、入力として、エンジン速度信号および目標エンジン・トルク値ＴＴＱを受け、出力として、規準噴射開始（ＳＯＩ）値ＮＯＭＳＯＩを生成する。ＮＯＭＳＯＩは、テーブル９７３によって、エンジン速度および目標エンジン・トルクの関数として決定される。規準噴射開始値ＮＯＭＳＯＩは、１ついの加算ノード９７５および９７９の加算入力に供給される。加算ノード９７５の減算入力は、メモリ・ブロック９７７に格納されている一定最小ＳＯＩオフセット値ＭＩＮＯＦＦを受ける。加算ノード９７５の出力は、したがって、規準噴射開始値ＮＯＭＳＯＩと、最小ＳＯＩオフセット値ＭＩＮＯＦＦとの差となり、リミッタ９８５の下限入力に供給される。加算ノード９７９の別の加算入力は、メモリ・ブロック９８１に格納されている一定最大ＳＯＩオフセット値ＭＡＸＯＦＦを受ける。加算ノード９７９の出力は、したがって、規準噴射開始値ＮＯＭＳＯＩと、最大ＳＯＩオフセット値ＭＡＸＯＦＦとの和となり、リミッタ９８５の上限入力に供給される。リミッタ９８５の信号入力は、非制約指令ＳＯＩ値ＣＳＯＩ’を受ける。リミッタ９８５の出力は、指令噴射開始値ＣＳＯＩである。動作において、ＳＯＩロジック・ブロック８７５は、指令噴射開始値ＣＳＯＩを、非制約ＳＯＩ値として生成する。ＣＳＯＩ’は、ＮＯＭＳＯＩ−ＭＩＮＯＦＦの下限、およびＮＯＭＳＯＩ＋ＭＡＸＯＦＦの上限に制限される。
【０１５６】
これより図３４を参照すると、図３の燃焼管理ブロック２０４の一部をなす出力調整ロジック・ブロック２１４の一例示実施形態が示されている。図示した実施形態では、ブロック２１４は一次フィルタ９７４を含む。一次フィルタ９７４は、入力として、出力ベクトルＸの一部をなす、指令給気流量値ＣＣＦを受け、更に、メモリ・ブロック９７６に格納されているフィルタ定数値ＦＣ１を受ける。フィルタ・ブロック９７４の出力は、燃焼管理ブロック２０４が生成する、指令給気流量値ＣＣＦであり、出力ベクトルＸの一部をなす、指令給気流量値ＣＣＦをフィルタ処理した表現となる。
【０１５７】
更に、ブロック２１４は、第２一次フィルタ・ブロック９７８を含む。ブロック９７８は、入力として、真／偽ブロック９８２の出力を受け、更に、メモリ・ブロック９８０に格納されているフィルタ定数値ＦＣ２を受ける。真／偽ブロック９８２の「真」入力は、出力ベクトルＸの一部をなす指令ＥＧＲ分率値ＣＥＧＲＦＲであり、真／偽ブロック９８２の「偽」入力は、メモリ・ブロック９８８に格納されている定数、例えば、０である。真／偽ブロック９８２の制御入力は、算術演算子ブロック９８４の出力であり、ブロック９８４の第１入力は、出力ベクトルＸの一部をなす指令ＥＧＲ分率値ＣＥＧＲＦＲを受け、第２入力は、メモリ・ブロック９８６に格納されている最小ＥＧＲ分率値峰ＧＲＦＲを受ける。ブロック９８４の算術演算子は、「超」演算子であり、ＣＥＧＲＦＲが最小ＥＧＲ分率値ＭＩＮＥＧＲＦＲよりも大きい限り、真／偽ブロック９８２の出力は、出力ベクトルＸの一部をなす指令ＥＧＲ分率値ＣＥＧＲＦＲとなり、それ以外の場合０となるようになっている。ブロック９８４の出力が「偽」である場合、真／偽ブロック９８２の出力は０となることにより、フィルタ・ブロック９７８およびブロック２１４のＣＥＧＲＦＲ出力と同様、ゼロＣＥＧＲＦＲ流量を指令する。一方、ブロック９８２の出力が「真」である場合、真／偽ブロック９８２の出力は、出力ベクトルＸの一部をなす指令ＥＧＲ分率値ＣＥＧＲＦＲとなり、フィルタ・ブロック９７８の出力は、燃焼管理ブロック２０４が生成する、指令ＥＧＲ分率値ＣＥＧＲＦＲとなる。
【０１５８】
ブロック２１４は、第３一次フィルタ９９０を含む。フィルタ９９０は、入力として、出力ベクトルＸの一部をなす指令燃料量値ＣＦＱを受け、更に、メモリ・ブロック９９２に格納されているフィルタ定数値ＦＣ３を受ける。フィルタ・ブロック９９０の出力は、燃焼管理ブロック２０４が生成する指令燃料量値ＣＦＱであり、出力ベクトルＸの一部をなす指令燃料量値ＣＦＱをフィルタ処理した表現となる。更に、ブロック２１４は第３一次フィルタ９４４を含む。フィルタ９４４は、入力として、出力ベクトルＸの一部をなす、指令噴射開始値ＣＳＯＩを受け、更に、メモリ・ブロック９９６に格納されているフィルタ定数値ＦＣ４を受ける。フィルタ・ブロック９９４の出力は、燃焼管理ブロック２０４が生成する、指令噴射開始値ＣＳＯＩであり、出力ベクトルＸの一部をなす指令噴射開始値をフィルタ処理した表現となる。
【０１５９】
ここに記載した制御フレームワークは、モデルに基づく手法を用い、モデル出力は、センサ・データに基づいている。このため、制御フレームワークでは、オフ規準動作状態(off nominal operating condition)を含む広範囲の動作状態にわたって精度が得られる。このようなフレームワークが生成する解は、したがって、常にそのときの動作状態に対して最適化されており、あらゆる動作状態の下でもロバストである。
【０１６０】
以上前述の図面および説明において本発明を詳しく図示および説明したが、これは性質上限定ではなく例示と見なすべきであり、その例示実施形態を示し説明したに過ぎず、本発明の主旨に該当する全ての変更および修正が保護されることを望むのは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【０１６１】
【図１】図１は、物理システムの動作を制御するためのモデル・ベース制御パラメータを発生する制御フレームワークの一例示実施形態のブロック図である。
【図２】図２は、エア・ハンドリング・システムを有する内燃エンジンの制御システムに関して示す、図１の制御フレームワークの一例示実現例の図である。
【図３】図３は、燃焼管理ブロックに関して実施した図１の制御フレームワークを含む、図２に示した制御コンピュータの内部機構の一部を示すブロック図である。
【図４】図４は、図３のシステム性能目標ロジック・ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図５】図５は、図４のシステム性能目標ロジック・ブロックの一部をなす機械管理ロジック・ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図６】図６は、図５の機械管理ロジック・ブロックの一部をなす排出管理ロジック・ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図７】図７は、図５の機械管理ロジック・ブロックの一部をなす排出目標、制限、および重量計算ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図８】図８は、図７の排出目標、制限、および重量計算ブロックの一部をなす重量計算ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図９】図９は、図４のシステム性能目標ロジック・ブロックの一部をなすエンジン管理ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図１０】図１０は、図９のエンジン管理ブロックの一部をなすエンジン構造管理ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図１１】図１１は、図３の燃焼管理ブロックの一部をなすシステム・モデル・ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図１２】図１２は、図１１のシステム・モデル・ブロックの一部をなすパラメータ・モデル・ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図１３】図１３は、図１２のパラメータ・モデル・ブロックの一部をなすフローおよびレシオ計算ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図１４】図１４は、図１２のパラメータ・モデル・ブロックの一部をなすトルクおよびＧＳＦＣモデル・ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図１５】図１５は、図１２のパラメータ・モデル・ブロックの一部をなすＰＣＰモデル・ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図１６】図１６は、図１２のパラメータ・モデル・ブロックの一部をなす排気温度モデル・ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図１７】図１７は、図１６の排気温度モデル・ブロックの一部をなす排気温度差計算ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図１８】図１８は、図１２のパラメータ・モデル・ブロックの一部をなすＮＯｘモデル・ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図１９】図１９は、図１２のパラメータ・モデル・ブロックの一部をなすＤＰＭモデル・ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図２０】図２０は、図１１のシステム・モデル・ブロックの一部をなす燃料供給制限モデル・ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図２１】図２１は、図２０の燃料共有制限モデルの一部をなすＰＣＰ燃料制限モデルの一例示実施形態のブロック図である。
【図２２】図２２は、図２０の燃料供給制限モデル・ブロックの一部をなす排気温度燃料制限モデルの一例示実施形態のブロック図である。
【図２３】図２３は、図２０の燃料供給制限モデル・ブロックの一部をなすＤＰＭ燃料制限モデルの一例示実施形態のブロック図である。
【図２４】図２４は、図２０の燃料供給制限モデルの一部をなす燃料供給計算ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図２５】図２５は、図３の燃焼管理ブロックの一部をなす目的ロジック・ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図２６】図２６は、図３の燃焼管理ブロックの一部をなす目的最適化ロジック・ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図２７】図２７は、図２６の目的最適化ロジック・ブロックの一部をなす単位ベクトル発生ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図２８】図２８は、図２６の「最良Ｘ」ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図２９】図２９は、図３の燃焼管理ブロックの一部をなす解制約ロジック・ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図３０】図３０は、図２８の解制約ロジック・ブロックの一部をなす燃料量制限ロジック・ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図３１】図３１は、図３０の燃料量制限ロジック・ブロックの一部をなす最大トルク燃料供給ロジック・ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図３２】図３２は、図２８の解制約ロジック・ブロックの一部をなすＣＨＭ制限適応ロジック・ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図３３】図３３は、図２８の解制約ロジック・ブロックの一部をなすＳＯＩロジックの一例示実施形態のブロック図である。
【図３４】図３４は、図３の燃焼管理ブロックの一部をなす出力調整ブロックの一例示実施形態のブロック図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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