(57)【要約】【課題】この発明は、内燃機関の制御装置に関し、吸入空気量と点火時期との相関を加味して、アイドリング時のエンジン回転数を目標回転数に対して円滑かつ精度の良く制御することを目的とする。【解決手段】ＥＣＵ３０内に、吸入空気量Ｇａ、燃料噴射量Ｆｉ、および点火時期Ｓａをモデル入力情報とし、エンジン回転数Ｎｅ、空燃比Ａｆ、およびトルクＴｑをモデル出力情報とする線形モデル４０を構築する。当該線形モデル４０を表した線形式（（１）式参照）中のモデルパラメータａ１１等を、当該線形式を利用した逐次学習によって取得する（ステップ１００、１０２）。次いで、最新のモデルパラメータａ１１等が代入された上記（５）式に従って、Ｇａ（ｔ）、Ｆｉ（ｔ）、およびＳａ（ｔ）を算出し（ステップ１０４）、これらのＧａ（ｔ）等となるように、スロットルバルブ２２、燃料噴射、および点火の制御を実行する（ステップ１０６）。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
吸入空気量および点火時期を少なくとも含む内燃機関の運転条件を決めるための複数のパラメータをモデル入力情報とし、エンジン回転数を少なくとも含む車両や内燃機関の運転状態を示す１または複数のパラメータをモデル出力情報とする線形モデルを備える内燃機関の制御装置であって、
前記線形モデルは、学習対象となるモデルパラメータを係数とする複数のモデル入力情報の現在値と、学習対象となる他のモデルパラメータを係数とする複数のモデル入力情報の過去値と、学習対象となる他のモデルパラメータを係数とする１または複数のモデル出力情報の現在値と、学習対象となる他のモデルパラメータを係数とする１または複数のモデル出力情報の過去値との和によって、所定時間経過後の前記複数のモデル出力情報を表した線形式を含み、
前記複数のモデル入力情報および前記１または複数のモデル出力情報を取得するモデル入出力情報取得手段と、
前記複数のモデル入力情報および前記１または複数のモデル出力情報が代入された所定サンプリング周期分の前記線形式に基づいて、前記モデルパラメータを算出するパラメータ算出手段と、
所定時間経過後に目標モデル出力値に到達するまでのシステムの応答性を定める評価関数を表した式と前記線形式とから導出された制御式に基づいて、前記目標モデル出力値が得られるようにするための前記モデル入力情報を算出する制御量算出手段と、
前記制御量算出手段によって算出された前記モデル入力情報となるように当該モデル入力情報を制御する制御手段と、
を備えることを特徴とする内燃機関の制御装置。
【請求項２】
燃料の種類毎に予め設定された基準モデルパラメータを有し、前記パラメータ算出手段によって算出された前記モデルパラメータと前記基準モデルパラメータとの比較結果に基づいて、燃料性状を判定する燃料性状判定手段を更に備えることを特徴とする請求項１記載の内燃機関の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、内燃機関の制御装置に係り、特に、アイドリング時のエンジン回転数を目標回転数に制御する装置として好適な内燃機関の制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば特許文献１には、内燃機関のアイドリング時のエンジン回転数を目標回転数に制御する内燃機関の制御装置が開示されている。この従来の制御装置では、エンジン回転数を目標値に制御するための制御パラメータとして、吸入空気量と点火時期との何れを採用すべきかを決定し、決定された方の制御パラメータを用いてエンジン回転数を目標値に制御するようにしている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−１９３５４４号公報
【特許文献２】特許第３０６４３４６号公報
【特許文献３】特許第２７４５７９９号公報
【特許文献４】特開平８−２７８８０３号公報
【特許文献５】特公平６−１２０９３号公報
【特許文献６】特表平１１−５０６５５３号公報
【特許文献７】特開２００６−２２７０６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述したように、上記従来の技術は、制御入力である吸入空気量と点火時期との相関が加味されてエンジン回転数が制御されるものではなかった。このため、使用する制御パラメータを吸入空気量と点火時期との間で切り換える際に、円滑かつ精度の良い制御を実現することができない場合が懸念される。
【０００５】
この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、吸入空気量と点火時期との相関を加味して、アイドリング時のエンジン回転数を目標回転数に対して円滑かつ精度良く制御し得る内燃機関の制御装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の発明は、吸入空気量および点火時期を少なくとも含む内燃機関の運転条件を決めるための複数のパラメータをモデル入力情報とし、エンジン回転数を少なくとも含む車両や内燃機関の運転状態を示す１または複数のパラメータをモデル出力情報とする線形モデルを備える内燃機関の制御装置であって、
前記線形モデルは、学習対象となるモデルパラメータを係数とする複数のモデル入力情報の現在値と、学習対象となる他のモデルパラメータを係数とする複数のモデル入力情報の過去値と、学習対象となる他のモデルパラメータを係数とする１または複数のモデル出力情報の現在値と、学習対象となる他のモデルパラメータを係数とする１または複数のモデル出力情報の過去値との和によって、所定時間経過後の前記複数のモデル出力情報を表した線形式を含み、
前記複数のモデル入力情報および前記１または複数のモデル出力情報を取得するモデル入出力情報取得手段と、
前記複数のモデル入力情報および前記１または複数のモデル出力情報が代入された所定サンプリング周期分の前記線形式に基づいて、前記モデルパラメータを算出するパラメータ算出手段と、
所定時間経過後に目標モデル出力値に到達するまでのシステムの応答性を定める評価関数を表した式と前記線形式とから導出された制御式に基づいて、前記目標モデル出力値が得られるようにするための前記モデル入力情報を算出する制御量算出手段と、
前記制御量算出手段によって算出された前記モデル入力情報となるように当該モデル入力情報を制御する制御手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００７】
また、第２の発明は、第１の発明において、燃料の種類毎に予め設定された基準モデルパラメータを有し、前記パラメータ算出手段によって算出された前記モデルパラメータと前記基準モデルパラメータとの比較結果に基づいて、燃料性状を判定する燃料性状判定手段を更に備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
第１の発明によれば、線形モデルを、モデルパラメータの逐次学習によって、システムの経時変化などの状態変化やシステムを取り巻く環境変化に適応させることが可能となる。このため、本発明によれば、比較的簡便な線形モデルを用いて、多入力多出力の制御系の問題を良好に扱えるようになる。そして、本発明によれば、逐次学習されたモデルパラメータが反映（すなわち、システムの状態が反映）された制御式に基づいて、現時刻から所定時間経過後における目標モデル出力値に満足させるために現時点で必要とされる複数のモデル入力情報が算出される。そして、当該モデル入力情報となるように所定のアクチュエータが制御される。これにより、従来は曖昧であった吸入空気量によるエンジン回転数の制御と点火時期によるエンジン回転数の制御との融合が可能となる。このように、本発明によれば、線形モデルを利用した適応制御によって、アイドリング時において、目標エンジン回転数に対して円滑かつ精度の良い制御を実現することができる。
【０００９】
第２の発明によれば、上記のような学習結果が反映されたモデルパラメータと、燃料の種類毎に予め設定された基準モデルパラメータとを比較することによって、アイドリング時において、現在使用されている燃料の性状を正確に判定することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
実施の形態１．
［システム構成］
図１は、本発明の実施の形態１の構成を説明するための図である。本実施形態のシステムは、内燃機関１０を備えている。内燃機関１０の筒内には、ピストン１２が設けられている。ピストン１２は、筒内を往復移動することができる。内燃機関１０の筒内には、ピストン１２の頂部側に燃焼室１４が形成されている。また、燃焼室１４には、吸気通路１６および排気通路１８が連通している。
【００１１】
吸気通路１６の入口近傍には、吸気通路１６に吸入される空気の流量に応じた信号を出力するエアフローメータ２０が設けられている。エアフローメータ２０の下流には、内燃機関１０の吸入空気量Ｇａを調整するスロットルバルブ２２が設けられている。スロットルバルブ２２は、アクセル開度と独立してスロットル開度を制御することのできる電子制御式スロットルバルブである。スロットルバルブ２２の近傍には、スロットル開度Ｔａを検出するスロットルセンサ２４が配置されている。
【００１２】
スロットルバルブ２２の下流には、内燃機関１０の吸気ポートに燃料を噴射するための燃料噴射弁２６が配置されている。また、内燃機関が備えるシリンダヘッドには、気筒毎に、燃焼室１４の頂部から燃焼室１４内に突出するように点火プラグ２８がそれぞれ取り付けられている。
【００１３】
図１に示すシステムは、ＥＣＵ(Electronic Control Unit)３０を備えている。ＥＣＵ３０には、スロットルセンサ２４などとともに、エンジン回転数を検出するクランク角センサ３２、排気ガスの空燃比Ａｆを検出する空燃比センサ３４、および内燃機関１０の実トルクＴｑを検出するトルクセンサ３６等の各種のセンサ類が接続されている。上述したスロットルバルブ２２、燃料噴射弁２６、および点火プラグ２８等の各種のアクチュエータ類は、ＥＣＵ３０により制御されている。
【００１４】
［実施の形態１の線形モデル］
図２は、本発明の実施の形態１で用いられる線形モデル４０を表した図である。図２に示す線形モデル４０は、ＥＣＵ３０内に仮想的に構築された数理モデルである。より具体的には、線形モデル４０は、吸入空気量Ｇａ、燃料噴射量Ｆｉ、および点火時期Ｓａをモデル入力情報として、エンジン回転数Ｎｅ、空燃比Ａｆ、およびトルクＴｑ（モデル出力情報）を算出（出力）するモデルである。本実施形態では、このような線形モデル４０を用いて、アイドリング時の吸入空気量Ｇａ、燃料噴射量Ｆｉ、および点火時期Ｓａの変化に対するエンジン回転数Ｎｅ、空燃比Ａｆ、およびトルクＴｑの特性を取得するようにしている。
【００１５】
すなわち、本実施形態の線形モデル４０は、内燃機関１０を制御対象として、内燃機関の運転条件（運転状態）を決めるためのパラメータ（アクチュエータ）を入力とし、車両や内燃機関の運転状態を示すパラメータを出力とする３入力３出力系の線形モデルである。本実施形態では、この線形モデル４０を、次の（１ａ）式のように表すこととしている。
【数１】
2008280892.tif 000003
ただし、上記（１ａ）〜（１ｄ）式において、ｔは制御開始時点（ｔ＝０）からのサンプリング時間（サンプリング回数）であり、ｄは所定の遅れ時間であり、ａ１１、ａ１２、ｂ１１、ｂ１２などは何れも逐次学習されるモデルパラメータである。
【００１６】
上記（１ａ）の行列式を展開すると、上記（１ｂ）、（１ｃ）、および（１ｄ）式のように表すことができる。このような（１ｂ）式によれば、アイドリング時に時間ｄ分だけ遅れた時点のエンジン回転数Ｎｅ（ｔ＋ｄ）を、パラメータａ１１を係数とする現時点のエンジン回転数Ｎｅ（ｔ）と、パラメータａ２１を係数とする前回のエンジン回転数Ｎｅ（ｔ−１）と、パラメータｂ１１を係数とする現時点の吸入空気量Ｇａ（ｔ）と、パラメータｂ１２を係数とする現時点の燃料噴射量Ｆｉ（ｔ）と、パラメータｂ１３を係数とする現時点の点火時期Ｓａ（ｔ）と、パラメータｂ２１を係数とする前回の吸入空気量Ｇａ（ｔ−１）と、パラメータｂ２２を係数とする前回の燃料噴射量Ｆｉ（ｔ−１）と、パラメータｂ２３を係数とする前回の点火時期Ｓａ（ｔ−１）との和として、線形式で表すことができる。
【００１７】
また、上記（１ｃ）式によれば、同様に、アイドリング時に時間ｄ分だけ遅れた時点の空燃比Ａｆ（ｔ＋ｄ）を、パラメータａ１２を係数とする現時点の空燃比Ａｆ（ｔ）と、パラメータａ２２を係数とする前回の空燃比Ａｆ（ｔ−１）と、パラメータｂ１４を係数とする現時点の吸入空気量Ｇａ（ｔ）と、パラメータｂ１５を係数とする現時点の燃料噴射量Ｆｉ（ｔ）と、パラメータｂ１６を係数とする現時点の点火時期Ｓａ（ｔ）と、パラメータｂ２４を係数とする前回の吸入空気量Ｇａ（ｔ−１）と、パラメータｂ２５を係数とする前回の燃料噴射量Ｆｉ（ｔ−１）と、パラメータｂ２６を係数とする前回の点火時期Ｓａ（ｔ−１）との和として、線形式で表すことができる。尚、トルクＴｑに関する上記（１ｄ）式についても同様であるため、ここではその詳細な説明を省略するものとする。
【００１８】
以上のような線形モデル４０に含まれる上記モデルパラメータａ１１、ｂ１１等は、以下の（２）式を参照して説明する手法によって算出することができる。尚、ここでは、エンジン回転数Ｎｅを例にとって説明を行うものとするが、空燃比ＡｆおよびトルクＴｑについても同様である。
【数２】
2008280892.tif 000004
【００１９】
所定のサンプリング周期毎の上記（１ｂ）式は、上記（２）式として順に示しているように、本実施形態のアイドリング運転中の吸入空気量Ｇａ（ｔ）、燃料噴射量Ｆｉ（ｔ）、および点火時期Ｓａ（ｔ）の制御値や、エンジン回転数Ｎｅ（ｔ）、空燃比Ａｆ（ｔ）、およびトルクＴｑ（ｔ）の計測値を用いることで、８つのモデルパラメータａ１１等を変数とする一次方程式として表すことができる。よって、上記（２）式として示すように、サンプリング回数８回分の一次方程式を取得するようにすれば、８つのモデルパラメータａ１１等を算出できるようになる。
【００２０】
上記（２）式に示す手法では、例えば、左辺がＮｅ（ｄ）〜Ｎｅ（７＋ｄ）となる８つの一次方程式を用いてモデルパラメータａ１１等を算出した後に、次いで、左辺がＮｅ（１＋ｄ）〜Ｎｅ（８＋ｄ）となる８つの一次方程式を用いてモデルパラメータａ１１等を算出するというように、モデルパラメータａ１１等の算出に用いる一次方程式を、サンプリング周期毎に時系列に沿って順次ずらしていく。このような算出手法によれば、モデルパラメータａ１１等がサンプリング周期毎に逐次算出されるようにすることができる。
【００２１】
そして、上記（２）式に示す手法では、上記のように逐次算出されるモデルパラメータａ１１等を、重み付け最小自乗法によって同定するようにしている。このような手法によれば、ＥＣＵ３０のメモリ消費を抑制しつつ、安定したモデルパラメータａ１１等の算出が可能となる。本実施形態では、アイドリング運転が実行される毎に、このようなモデルパラメータａ１１等の逐次学習をし続けており、システムの経時変化などの状態変化やシステムを取り巻く環境変化に適応するように、モデルパラメータａ１１等が上記の重み付け最小自乗法によって逐次同定されていく（書き換えられていく）ようになる。これにより、内燃機関１０の特性の変化をモデルパラメータａ１１等に学習させることが可能となる。
【００２２】
［実施の形態１の線形モデルを用いた制御系の構築］
本実施形態では、上述した線形モデル４０のモデルパラメータａ１１等の同定結果を利用して、以下に示すような手法によって、目標エンジン回転数Ｎｅ_target、目標空燃比Ａｆ_target、および目標トルクＴｑ_targetを満足できるような吸入空気量Ｇａ（ｔ）、燃料噴射量Ｆｉ（ｔ）、および点火時期Ｓａ（ｔ）を取得するようにしている。
【００２３】
本実施形態では、先ず、次の（３）式のように表される評価関数Ｅを導入するようにしている。この評価関数Ｅの右辺第１項は、上記線形モデル４０の出力値Ｎｅ（ｔ）、Ａｆ（ｔ）、およびＴｑ（ｔ）とその目標値Ｎｅ_target、Ａｆ_target、およびＴｑ_targetとの差分である。また、右辺第２項は、上記線形モデル４０の入力値Ｇａ（ｔ）、Ｆｉ（ｔ）、およびＳａ（ｔ）についての今回値と前回値との差分である。また、この入力値の差分には、定数γが乗じられている。
【数３】
2008280892.tif 000005
【００２４】
次いで、上記（３）式の評価関数Ｅをゼロとおくと、次の（４）式を得ることができる。
【数４】
2008280892.tif 000006
このような（４）式によれば、現時刻ｔからｄ秒後にエンジン回転数Ｎｅ、空燃比Ａｆ、およびトルクＴｑの目標値Ｎｅ_target、Ａｆ_target、およびＴｑ_targetに到達するまでのシステムの応答性を決めることができる。より具体的には、上記（４）式中の定数γの値をゼロに近づけるようにした場合には、エンジン回転数Ｎｅ、空燃比Ａｆ、およびトルクＴｑがそれらの目標値Ｎｅ_target、Ａｆ_target、およびＴｑ_targetに比較的急激に到達するような応答速度をシステムに与えることができるようになる。また、定数γの値を正方向に大きくした場合には、エンジン回転数Ｎｅ、空燃比Ａｆ、およびトルクＴｑがそれらの目標値Ｎｅ_target、Ａｆ_target、およびＴｑ_targetに比較的緩やかに到達するような応答速度をシステムに与えることができるようになる。このように、定数γは、制御の応答性の味付けを決定するパラメータである。
【００２５】
本実施形態では、上記（４）式を上記（１ａ）式の線形モデル４０に代入して整理することによって、次の（５）式のような制御式を得るようにしている。本実施形態では、この（５）式に、目標値Ｎｅ_target、Ａｆ_target、およびＴｑ_targetやモデル入出力情報の現在値（Ｇａ（ｔ）など）や過去値（Ｇａ（ｔ−１）など）とともに、逐次学習によって更新された最新のモデルパラメータａ１１等を反映させることによって、システムの最新の状態が反映された状態で、ｄ秒後に目標値Ｎｅ_target等を得られるようにするために必要とされるアクチュエータ（スロットルバルブ２２など）の制御量を取得することが可能となる。
【数５】
2008280892.tif 000007
【００２６】
［実施の形態１の具体的処理］
図３は、本実施の形態１のシステムにおいて実行されるルーチンのフローチャートである。尚、本ルーチンは、所定の制御周期（サンプリング周期）毎に周期的に実行されるものとする。図３に示すルーチンでは、先ず、吸入空気量Ｇａ（ｔ）、燃料噴射量Ｆｉ（ｔ）、点火時期Ｓａ（ｔ）、エンジン回転数Ｎｅ（ｔ）、空燃比Ａｆ（ｔ）、およびトルクＴｑ（ｔ）がそれぞれ取得される（ステップ１００）。
【００２７】
次に、上記（２）式を参照して説明した手法によって、線形モデル４０のモデルパラメータａ１１等が重み付け最小自乗法によって逐次同定される（ステップ１０２）。次いで、上記ステップ１０２において同定された最新のモデルパラメータａ１１等が代入された上記（５）式に従って、目標値Ｎｅ_target、Ａｆ_target、およびＴｑ_targetに制御するために必要とされる吸入空気量Ｇａ（ｔ）、燃料噴射量Ｆｉ（ｔ）、および点火時期Ｓａ（ｔ）が算出される（ステップ１０４）。
【００２８】
次に、上記ステップ１０４において取得された吸入空気量Ｇａ（ｔ）、燃料噴射量Ｆｉ（ｔ）、および点火時期Ｓａ（ｔ）となるように、スロットルバルブ２２、燃料噴射、および点火の制御が実行される（ステップ１０６）。
【００２９】
以上説明した図３に示すルーチンの処理によれば、線形モデル４０を、モデルパラメータａ１１等の逐次学習によって、システムの経時変化などの状態変化やシステムを取り巻く環境変化に適応させることが可能となる。また、上記ルーチンの処理によれば、逐次学習されたモデルパラメータａ１１等が代入（すなわち、システムの状態が反映）された上記（５）式に従って、現時刻ｔからｄ秒後におけるエンジン回転数Ｎｅ等の目標値Ｎｅ_target、Ａｆ_target、およびＴｑ_targetを同時に満足させるために現時点で必要とされる吸入空気量Ｇａ、燃料噴射量Ｆｉ（ｔ）、および点火時期Ｓａ（ｔ）を正確に求めることが可能となる。
【００３０】
これにより、従来は曖昧であった吸入空気量Ｇａによるエンジン回転数Ｎｅの制御と点火時期Ｓａによるエンジン回転数Ｎｅの制御との融合が可能となる。また、これらの複数のモデル入力情報（すなわち、ＧａやＳａなど）が複数のモデル出力情報（ＮｅやＴｑなど）に対して与える影響をすべて加味したアイドル回転数制御が可能となる。
【００３１】
以上のように、本実施形態のシステムによれば、比較的簡便に構成でき、モデルパラメータａ１１等が逐次学習される線形モデル４０によって、モデルの入力情報や出力情報が複数となった制御系（本実施形態であれば、３入力３出力の制御系）の問題を良好に扱えるようになる。そして、そのような複数の入出力に対応する線形モデル４０を利用した適応制御によって、アイドリング時において、目標エンジン回転数に対して円滑かつ精度の良いアイドル回転数制御を実現することができる。
【００３２】
尚、上述した実施の形態１においては、ＥＣＵ３０が、上記ステップ１００の処理を実行することにより前記第１の発明における「モデル入出力情報取得手段」が、上記ステップ１０２の処理を実行することにより前記第１の発明における「パラメータ算出手段」が、上記ステップ１０４の処理を実行することにより前記第１の発明における「制御量算出手段」が、上記ステップ１０６の処理を実行することにより前記第１の発明における「制御手段」が、それぞれ実現されている。
【００３３】
実施の形態２．
次に、図４および図５を参照して、本発明の実施の形態２について説明する。
［実施の形態２における燃料性状判定］
本実施形態では、以上説明した線形モデル４０のモデルパラメータａ１１等の学習結果を利用して、アイドリング時において、内燃機関１０で使用される燃料の性状を判定するという点に特徴を有している。
【００３４】
図４は、上記の機能を実現するために、本実施の形態においてＥＣＵ３０が実行するルーチンのフローチャートである。尚、本ルーチンは、所定の制御周期（サンプリング周期）毎に周期的に実行されるものとする。また、図４において、実施の形態１における図３に示すステップと同一のステップについては、同一の符号を付してその説明を省略または簡略する。
【００３５】
図４に示すルーチンでは、ステップ１０２において、線形モデル４０のモデルパラメータａ１１等が重み付け最小自乗法によって逐次同定された後に、次いで、当該ステップ１０２において同定された最新のモデルパラメータａ１１等と、ＥＣＵ３０内に記憶されているテンプレートの基準モデルパラメータａｒ１１等との比較が実行される（ステップ２００）。
【００３６】
図５は、図１に示すＥＣＵ３０内に記憶されているテンプレートを表した図である。図５に示す各テンプレートには、各種燃料の性状に対応した基準モデルパラメータａｒ１１等が関連付けられている。より具体的には、本実施形態では、予め燃料の種類（例えば燃料Ａ（ハイオクガソリン）、燃料Ｂ（レギュラーガソリン）など）毎に、線形モデル４０のモデルパラメータａ１１等を実車での計測などで学習して、基準モデルパラメータａｒ１１等として同定しておくようにしている。そして、図５に示すように、それらの燃料の種類毎に、モデルパラメータａ１１等をテンプレートとしてＥＣＵ３０に記憶させておくようにしている。
【００３７】
次に、上記ステップ２００における比較結果に基づき、当該更新後のモデルパラメータａ１１等と一致する（もしくは最も近い）基準モデルパラメータａｒ１１等を含むテンプレートの燃料が、現在使用されている燃料であると判定される（ステップ２０２）。
【００３８】
以上説明した本実施形態のシステムによれば、上述した実施の形態１の線形モデル４０のモデルパラメータａ１１等の逐次学習という形で、モデルパラメータａ１１等にシステムの学習結果（アイドリング時における内燃機関１０の特性の学習結果）を反映させることができる。そして、そのような学習結果が反映されたモデルパラメータａ１１等と、燃料の種類毎に予め用意されたテンプレートの基準モデルパラメータａｒ１１等と比較することによって、アイドリング時において、現在使用されている燃料の性状を正確に取得することが可能となる。
【００３９】
尚、上述した実施の形態２においては、ＥＣＵ３０が上記ステップ２００〜２０２の処理を実行することにより前記第２の発明における「燃料性状判定手段」が実現されている。
【００４０】
ところで、上述した実施の形態１および２においては、モデル入力情報（Ｇａなど）やモデル出力情報（Ｎｅなど）の過去値として、それらの前回値（ｔ−１）までを線形式や制御式に含めるようにしているが、本発明における線形式やそれから導出される制御式に含まれるモデル入出力情報の過去値は、前回値（ｔ−１）に限られない。すなわち、本発明の線形式や制御式には、必要に応じ、前々回値（ｔ−２）などを含めるようにしてもよい。
【００４１】
また、上述した実施の形態１および２においては、吸入空気量Ｇａ、燃料噴射量Ｆｉ、および点火時期Ｓａをモデル入力情報として、エンジン回転数Ｎｅ、空燃比Ａｆ、およびトルクＴｑをモデル出力情報とする３入力３出力系の線形モデル４０を構築するようにしている。しかしながら、本発明における線形モデルにおけるモデル入出力情報の数は、これに限定されるものではない。すなわち、モデル入力情報は、吸入空気量Ｇａおよび点火時期Ｓａを少なくとも含む内燃機関の運転条件を決めるための複数のパラメータであればよく、また、モデル出力情報は、エンジン回転数Ｎｅを少なくとも含む車両や内燃機関の運転状態を示す１または複数のパラメータであればよい。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明の実施の形態１の構成を説明するための図である。
【図２】本発明の実施の形態１で用いられる線形モデルを表した図である。
【図３】本実施の形態１のシステムにおいて実行されるルーチンのフローチャートである。
【図４】本実施の形態２のシステムにおいて実行されるルーチンのフローチャートである。
【図５】図１に示すＥＣＵ内に記憶されているテンプレートを表した図である。
【符号の説明】
【００４３】
１０  内燃機関
１４  燃焼室
１６  吸気通路
１８  排気通路
２０  エアフローメータ
２２  スロットルバルブ
２４  スロットルセンサ
２６  燃料噴射弁
２８  点火プラグ
３０  ＥＣＵ(Electronic Control Unit)
３２  クランク角センサ
３４  空燃比センサ
３６  トルクセンサ
４０  線形モデル
ａ１１、ｂ１１等  モデルパラメータ
ａｒ１１、ｂｒ１１等  基準モデルパラメータ
Ａｆ  空燃比
ｄ  遅れ時間
Ｅ  評価関数
Ｆｉ  燃料噴射量
Ｇａ  吸入空気量
Ｎｅ  エンジン回転数
Ｓａ  点火時期
Ｔｑ  トルク
γ  定数
【図１】
2008280892.tif 000008
【図２】
2008280892.tif 000009
【図３】
2008280892.tif 000010
【図４】
2008280892.tif 000011
【図５】
2008280892.tif 000012