(57)【要約】【課題】外乱に対してロバストに、プラントを制御する。【解決手段】モデル化されたプラントを制御する装置は、プラントに印加される外乱を推定する推定器と、プラントの出力が目標値に収束するように、予見制御アルゴリズムを用いて該プラントへの入力を算出する制御ユニットとを備える。制御ユニットは、推定器によって推定された外乱推定値の所定のゲインを乗じた値を含むように該プラントへの入力を算出する。一実施形態において、外乱推定器は、逐次型同定アルゴリズムを用いて外乱を同定する適応外乱オブザーバである。プラントへの入力が、吸気管に流入する空気量を制御する弁の開度の目標値であり、プラントの出力が、エンジンに吸入される空気量であるように、吸気管をモデル化することができる。こうして、予見制御を用いて、外乱に対してロバストに吸気管を制御することができる。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
モデル化されたプラントを制御する制御装置であって、
前記プラントに印加される外乱を推定する推定器と、
前記プラントの出力が目標値に収束するように、予見制御アルゴリズムを用いて該プラントへの入力を算出する制御ユニットであって、前記推定器によって推定された外乱推定値の所定のゲインを乗じた値を含むように該プラントへの入力を算出する制御ユニットと、
を備える制御装置。
【請求項２】
前記外乱推定器は、逐次型同定アルゴリズムを用いて、前記外乱を同定する適応外乱オブザーバである、請求項１に記載の制御装置。
【請求項３】
前記制御ユニットは、前記プラントの出力の目標値に所定のゲインを乗じた値を含むように、前記プラントへの入力を算出する、請求項１または請求項２のいずれかに記載の制御装置。
【請求項４】
前記プラントは、エンジンに連通された吸気管であり、
該吸気管は、該プラントへの入力が、該吸気管に流入する空気量を制御する弁の開度の目標値であり、該プラントの出力が、該エンジンに吸入される空気量であるようにモデル化される、請求項１に記載の制御装置。
【請求項５】
前記吸気管に吸入される空気量を制御する弁は、該吸気管に設けられたスロットル弁である、請求項４に記載の制御装置。
【請求項６】
前記モデル化されたプラントについて、エンジン回転数およびスロットル弁の開度に基づくモデルパラメータを格納する記憶装置をさらに備え、
前記制御ユニットは、検出されたエンジン回転数および検出されたスロットル弁の開度に基づくモデルパラメータを該記憶装置から抽出し、該抽出したモデルパラメータを用いて、前記プラントへの入力を算出する、請求項４に記載の制御装置。
【請求項７】
前記プラントの出力の目標値は、目標吸入空気量であり、
前記制御ユニットは、さらに、
前記エンジンがアイドリング運転状態にある時またはトランスミッションが変速している状態にある時、該エンジンの目標回転数を実現するのに必要な吸入空気量を、前記目標吸入空気量に設定し、
前記エンジンが通常の運転状態にある時、該エンジンの目標エンジントルクを実現するのに必要な吸気量を、前記目標吸入空気量に設定する、
請求項４に記載の制御装置。
【請求項８】
モデル化されたプラントを制御する制御装置であって、
前記プラントに印加される外乱を推定する推定器と、
前記プラントが有するむだ時間および前記推定器によって推定された外乱推定値に基づいて、該プラントから出力される値を予測する状態予測器と、
前記予測値が前記プラントの出力の目標値に収束するように、予見制御アルゴリズムを用いて該プラントへの入力を算出する制御ユニットと、
を備える、制御装置。
【請求項９】
前記制御ユニットは、前記外乱推定値に所定のゲインを乗じた値を含むように、前記プラントへの入力を算出する、請求項８に記載の制御装置。
【請求項１０】
前記外乱推定器は、逐次型同定アルゴリズムを用いて、前記外乱を同定する適応外乱オブザーバである、請求項８または９に記載の制御装置。
【請求項１１】
前記制御ユニットは、前記プラントの出力の目標値に所定のゲインを乗じた値を含むように、前記プラントへの入力を算出する、請求項８から請求項１０のいずれかに記載の制御装置。
【請求項１２】
前記プラントは、エンジンに連通された吸気管であり、
該吸気管は、該プラントへの入力が、該吸気管に流入する空気量を制御する弁の開度の目標値であり、該プラントの出力が、該エンジンに吸入される空気量であるようにモデル化される、請求項８に記載の制御装置。
【請求項１３】
前記モデル化されたプラントについて、エンジン回転数およびスロットル弁の開度に基づくモデルパラメータを格納する記憶装置をさらに備え、
前記制御ユニットは、検出されたエンジン回転数および検出されたスロットル弁の開度に基づくモデルパラメータを該記憶装置から抽出し、該抽出したモデルパラメータを用いて、前記プラントへの入力を算出する、請求項８に記載の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、予見制御を用いて、外乱に対してロバストにプラントを制御する装置に関し、より具体的には、予見制御を用いて、吸気管に印加される外乱に対してロバストにエンジンへの吸入空気量を制御する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、所定のエンジントルクを実現するために、エンジンへの吸入空気量を制御することが行われている。一手法によると、アクセルペダル開度、車速、およびトランスミッションの選択に基づいて所定のマップを参照し、目標吸入空気量を求める。目標吸入空気量に応じて、スロットル弁の開度が調節される。
【０００３】
他の手法によると、検出されたアクセルペダル開度およびトルクコンバータ出力軸の回転数に応じて、目標エンジン出力軸トルクが算出される。実際のエンジン回転数と目標エンジン出力軸トルクに基づいて所定のテーブルを参照し、目標スロットル弁開度を求める。該目標スロットル弁開度に応じた空気量がエンジンに吸入される（例えば、特許文献１を参照）。
【０００４】
【特許文献１】
特許第２７８０３４５号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来のエンジントルク制御では、吸気管に印加される外乱、および、スロットル弁からエンジンに至るむだ時間が考慮されていない。そのため、エンジンへの吸入空気量の制御を十分な精度で行うことができず、エンジントルクが振動的に変化する現象を引き起こすことがあった。
【０００６】
したがって、吸気管に印加される外乱に対してロバストである吸気量制御が必要とされている。また、スロットル弁からエンジンまでのむだ時間を考慮した吸気量制御が必要とされている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の一つの側面によると、モデル化されたプラントを制御する制御装置は、プラントに印加される外乱を推定する推定器と、プラントの出力が目標値に収束するように、予見制御アルゴリズムを用いてプラントへの入力を算出する制御ユニットとを備える。制御ユニットは、該推定器によって推定された外乱推定値に所定のゲインを乗じた値を含むように、プラントへの入力を算出する。この発明によれば、外乱推定値を含むようプラントへの入力が算出されるので、プラントに外乱が印加されたときに生じるプラントの出力とその目標値の間の偏差を速やかに収束させることができる。
【０００８】
この発明の一実施形態によると、外乱推定器は、逐次型同定アルゴリズムを用いて外乱を同定する適応外乱オブザーバである。逐次型同定アルゴリズムにより、外乱推定値を速やかかつ安定的に同定することができる。また、プラントの出力にノイズ等が混入した場合にも、逐次型同定アルゴリズムの統計処理効果により、該ノイズ等によって外乱推定値が変動することを防止することができる。
【０００９】
この発明の一実施形態によると、制御ユニットはさらに、プラントの出力の目標値に所定のゲインを乗じた値を含むように、該プラントへの入力を算出する。したがって、プラントの出力がその目標値に追従する特性を向上させることができる。
【００１０】
この発明の他の側面によると、制御装置は、さらに、プラントが有するむだ時間および外乱推定値に基づいて、プラントから出力される値を予測する状態予測器を備える。制御ユニットは、予測値がプラントの出力の目標値に収束するように、予見制御アルゴリズムを用いて該プラントへの入力を算出する。
【００１１】
従来の一般化予測制御では、むだ時間を考慮するとゲインを低く設定する必要があった。この発明によれば、状態予測器を導入することによりプラントのむだ時間が補償されるので、ゲインのこのような低減が必要とされず、制御の速応性を高めることができる。
【００１２】
この発明の他の側面によると、プラントは、エンジンに連通された吸気管である。吸気管は、プラントへの入力が、該吸気管に流入する空気量を制御する弁の開度の目標値であり、プラントの出力が、エンジンに吸入される空気量であるようにモデル化される。この発明によると、エンジンへの吸気量を高精度に目標値に収束させることができ、よって車両のエンジントルクが良好に制御される。一実施形態においては、プラントへの入力は、吸気管に設けられたスロットル弁の開度の目標値である。
【００１３】
この発明の一実施形態によると、制御装置は、モデル化されたプラントについて、エンジン回転数およびスロットル弁の開度に基づくモデルパラメータを格納する記憶装置を備える。制御ユニットは、検出されたエンジン回転数および検出されたスロットル弁の開度に基づくモデルパラメータを、記憶装置から抽出する。抽出されたモデルパラメータを用いて、プラントへの入力が算出される。この発明によると、様々なエンジン運転条件について、エンジントルクを高精度かつ高応答に制御することができる。
【００１４】
この発明の他の側面によると、プラントの出力の目標値は、目標吸気量である。エンジンがアイドリング状態にある時またはトランスミッションが変速している状態にある時、エンジンの目標回転数を実現するのに必要な吸気量が、目標吸気量に設定される。車両が通常の運転状態にあるとき、エンジンの目標エンジントルクを実現するのに必要な吸気量が、目標吸気量に設定される。この発明によれば、エンジンの運転状態に応じたエンジントルク特性を実現することができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
内燃機関および制御装置の構成
次に図面を参照してこの発明の実施の形態を説明する。図１は、この発明の実施形態による内燃機関（以下、「エンジン」という）およびその制御装置の全体的なシステム構成図である。
【００１６】
電子制御ユニット（以下、「ＥＣＵ」）という）１は、車両の各部から送られてくるデータを受け入れる入力インターフェース１ａ、車両の各部の制御を行うための演算を実行するＣＰＵ１ｂ、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を有するメモリ１ｃ、および車両の各部に制御信号を送る出力インターフェース１ｄを備えている。メモリ１ｃのＲＯＭには、車両の各部の制御を行うためのプログラムおよび各種のデータが格納されている。ＲＯＭは、ＥＥＰＲＯＭのような書き換え可能なＲＯＭでもよい。ＲＡＭには、ＣＰＵ１ｂによる演算のための作業領域が設けられる。車両の各部から送られてくるデータおよび車両の各部に送り出す制御信号は、ＲＡＭに一時的に記憶される。
【００１７】
エンジン２は、たとえば４気筒を備えるエンジンである。エンジン２には、燃焼室７を吸気管３に連通するための吸気弁５および燃焼室７を排気管４に連通するための排気弁６が各気筒ごとに設けられている。
【００１８】
吸気管３の上流側にはスロットル弁８が設けられている。スロットル弁８は、電子制御弁であり、ＥＣＵ１からの制御信号によって開度が制御される。スロットル弁８に連結されたスロットル弁開度センサ（θＴＨ）９は、スロットル弁８の開度に応じた電気信号を、ＥＣＵ１に供給する。
【００１９】
スロットル弁８の上流には、エアフローセンサ（ＡＦＳ）１０が設けられている。エアフローセンサ１０は、スロットル弁８を通過する空気量Ｇｔｈを検出し、それをＥＣＵ１に送る。エアフローセンサ１０は、ベーン式エアフローセンサ、カルマン渦式エアフローセンサ、および熱線式エアフローセンサ等であることができる。
【００２０】
吸気管圧力（Ｐｂ）センサ１１は、吸気管３のスロットル弁８の下流側に設けられている。Ｐｂセンサ１１によって検出された吸気管圧力Ｐｂは、ＥＣＵ１に送られる。
【００２１】
燃料噴射弁１２は、吸気管３の吸気弁５の少し上流側に各気筒毎に設けられている。燃料噴射弁１２は、燃料タンク（図示せず）から燃料の供給を受け、ＥＣＵ１からの制御信号に従って駆動される。
【００２２】
回転数（Ｎｅ）センサ１３は、エンジン２のカム軸またはクランク軸（共に図示せず）周辺に取り付けられる。Ｎｅセンサ１３は、たとえばピストンのＴＤＣ位置に関連したクランク角度で出力されるＴＤＣ信号パルスの周期よりも短いクランク角度（たとえば、３０度）の周期で、ＣＲＫ信号パルスを出力する。ＣＲＫ信号パルスは、ＥＣＵ５によってカウントされ、エンジン回転数Ｎｅが検出される。
【００２３】
ＥＣＵ１に向けて送られた信号は入力インターフェース１ａに渡され、アナログ−デジタル変換される。ＣＰＵ１ｂは、変換されたデジタル信号を、メモリ１ｃに格納されているプログラムに従って処理し、制御信号を生成する。出力インターフェース１ｄは、これらの制御信号を、燃料噴射弁１２、およびその他のアクチュエータに送る。
【００２４】
吸気管３に吸入された空気は、スロットル弁８を経由してチャンバ１４に充填される。吸気弁５が開くと、チャンバ１４に充填された空気がエンジン２の燃焼室７に供給される。燃料噴射弁１２を介して燃料が供給され、混合気は、燃焼室７内で点火装置によって点火される。
【００２５】
制御装置の全体的なブロック図
図２は、本発明の一実施例に従う制御装置の全体的なブロック図を示す。エンジントルク設定部２０、回転数フィードバック（ＦＢ）制御部２１、スイッチ２２および吸気量フィードバック（ＦＢ）制御部２３は、典型的にはコンピュータプログラムによって実現される。
【００２６】
エンジントルク設定部２０は、アクセルペダル開度、車速およびトランスミッションの変速比等に基づいて、メモリ１ｃに予め記憶されたマップを参照し、目標エンジントルクを決定する。エンジントルク設定部２０は、目標エンジントルクに必要な吸気量を、目標吸気量Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄとして算出する。
【００２７】
回転数ＦＢ制御部２１は、エンジン回転数ＮＥをフィードバック制御する。回転数ＦＢ制御の制御対象（以下、プラントと呼ぶ）は、エンジン２である。制御入力は、目標吸気量Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄであり、制御出力は、エンジン回転数ＮＥである。回転数ＦＢ制御部２１は、エンジン回転数ＮＥが目標値に収束するように、目標吸気量Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄを算出する。
【００２８】
スイッチ２２により、車両が通常走行している時には、吸気量ＦＢ制御部２３がエンジントルク設定部２０に接続される。この場合、吸気量ＦＢ制御部２３では、エンジントルク設定部２０によって算出された目標吸気量Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄが用いられる。車両がアイドリング運転状態にある時、または車両のトランスミッションが変速中である時には、吸気量ＦＢ制御部２３は、回転数ＦＢ制御部２１に接続される。この場合、吸気量ＦＢ制御部２３では、回転数ＦＢ制御部２１によって算出された目標吸気量Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄが用いられる。
【００２９】
吸気量ＦＢ制御部２３は、エンジンのシリンダに吸入される空気量Ｇｃｙｌをフィードバック制御する。プラントは吸気管３である。制御入力は、スロットル開度の目標値ＴＨｃｍｄであり、制御出力は、エンジンに吸入される空気量Ｇｃｙｌである。吸気量ＦＢ制御部２３は、吸気量Ｇｃｙｌが目標値Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄに収束するように、目標スロットル開度ＴＨｃｍｄを算出する。スロットル弁８は、目標スロットル開度ＴＨｃｍｄに従って、ＥＣＵ１により制御される。
【００３０】
このように、車両がアイドリング運転状態にある時、またはトランスミッションが変速中である時は、回転数ＮＥを目標値に収束するための吸気量が目標吸気量として設定される。したがって、アイドリング中におけるエンジンのストールを抑制することができる。また、トランスミッションの変速中における回転数を安定かつ高速に目標値に収束させることができる。
【００３１】
本明細書では、最初に吸気量ＦＢ制御を説明し、次に回転数ＦＢ制御を説明する。
【００３２】
１．吸気量フィードバック制御
１．１  吸気動特性のモデル化
まず、吸気管３の吸気動特性をモデル化する手法を説明する。吸気管３を、入力をＴＨｃｍｄ、出力をＧｃｙｌとしたモデルで表す。
【００３３】
各サイクルにおける各シリンダへの吸入空気量Ｇｃｙｌ’は、既知の気体状態方程式から式（１）のように表すことができる。Ｋηｃ’はインマニの充填効率（％）であり、Ｐｂは吸気管内の圧力（Ｐａ）であり、Ｖｃｙｌはシリンダの容積（ｍ３）であり、Ｔｃｙｌはシリンダ内の温度（Ｋ）であり、Ｒは気体定数（ｍ３・Ｐａ／ｇ・Ｋ）であり、ｎはサンプリングサイクルを識別する識別子である。
【００３４】
【数１】
2004270657.tif 000003
【００３５】
直列型４気筒エンジンの場合、エンジンが１回転するたびに吸気が２回実施されるので、単位時間あたりのシリンダに流入する空気量Ｇｃｙｌは、式（２）のように表される。ＮＥはエンジン回転数（ｒｐｍ）であり、ｋはサンプリングサイクルを識別する識別子である。Ｆｃｙｌは、回転数ＮＥの関数である。
【００３６】
【数２】
2004270657.tif 000004
【００３７】
一方、チャンバ１４内の充填される空気量ΔＧｂは、式（３）で表される。
【００３８】
【数３】
2004270657.tif 000005
【００３９】
チャンバ１４について、気体状態方程式（４）から、式（５）が導かれる。Ｐｂ、Ｖｂ、Ｔｂは、それぞれ、吸気管の圧力（Ｐａ）、体積（ｍ３）および温度（Ｋ）である。Ｒは、前述した気体定数である。
【００４０】
【数４】
2004270657.tif 000006
【００４１】
式（５）を式（３）に代入すると、式（６）が得られる。式（６）は、吸気量Ｇｃｙｌを、吸気管内圧力Ｐｂの関数として表したものである。Ｔは、サンプリング周期を示す。
【００４２】
【数５】
2004270657.tif 000007
【００４３】
式（６）のＰｂをＧｃｙｌを用いて表すようにするため、式（６）に式（２）を代入して式（７）を導く。式（７）は、Ｇｔｈを入力とした吸気動特性モデルを表している。
【００４４】
【数６】
2004270657.tif 000008
【００４５】
一方、スロットル弁を通過する空気量Ｇｔｈとスロットル開度ＴＨの関係は、式（８）によって表すことができる。Ｐｃは、スロットル弁の上流の圧力（Ｐｃ）である。Ｆｔｈは、スロットル弁の有効開度当たりの流量（ｇ／ｄｅｇ）を示し、スロットル弁の下流の圧力Ｐｂ（すなわち、吸気管圧力）およびスロットル弁の上流の圧力Ｐｃに応じて決定される。式（８）を式（７）に代入すると、式（９）が得られる。式（９）は、スロットル弁の開度ＴＨを入力とした吸気動特性モデルを表す。
【００４６】
【数７】
2004270657.tif 000009
【００４７】
さらに、電子制御スロットル弁の目標スロットル開度ＴＨｃｍｄと実開度ＴＨとの関係を、式（１０）のように近似することができる。式（１０）は、むだ時間ｄｔｈを有する一次遅れ系である。むだ時間ｄｔｈは、主に、スロットル弁を操作するのに要する電気的な通信により生ずる。式（１０）を式（９）に代入すると、式（１１）が得られる。
【００４８】
【数８】
2004270657.tif 000010
【００４９】
式（９）から、ＴＨ（ｋ−１）をＧｃｙｌ（ｋ−１）およびＧｃｙｌ（ｋ−２）で表すことができる。このＴＨ（ｋ−１）を式（１１）に代入すると、式（１２）が得られる。式（１２）が、入力として目標スロットル開度ＴＨｃｍｄ、出力として吸気量Ｇｃｙｌを持つ吸気動特性のモデル式である。
【００５０】
【数９】
2004270657.tif 000011
【００５１】
モデルパラメータＡａｉｒ１、Ａａｉｒ２およびＢａｉｒ１は、回転数ＮＥ、吸気管圧力Ｐｂおよびスロットル弁上流の圧力Ｐｃに応じて変動する値ＦｃｙｌおよびＦｔｈを含む。回転数ＮＥおよびスロットル開度ＴＨに基づくモデルパラメータを、マップとして予めメモリ１ｃに記憶しておくことができる。代替的に、制御装置に同定器を設けて該モデルパラメータを同定してもよい。
【００５２】
１．２  一般化予測制御（ＧＰＣ）の適用の問題点
本発明では、予見制御アルゴリズムを用いて吸気量フィードバック制御を実現する。予見制御に類似した制御手法として、一般化予測制御（以下、ＧＰＣと呼ぶ）が知られている（ＧＰＣを、予見制御のカテゴリに含める場合もある）。しかしながら、従来のＧＰＣを単に用いるだけでは、実現可能な吸気量フィードバック制御部２３を構成することができない。その理由を、まず説明する。
【００５３】
式（１２）で表される吸気動特性モデルは、式（１３）のように表される。ここで、むだ時間ｄｔｈの値を「２」と仮定する。
【００５４】
【数１０】
2004270657.tif 000012
【００５５】
式（１３）を状態空間表現で表すと、式（１４）を得る。
【００５６】
【数１１】
2004270657.tif 000013
【００５７】
Δ＝１−Ｚ−１と定義される差分演算子Δを導入し、式（１５）で示される拡大系を定義する。拡大系では１行成分が付加されているが、これは、定常偏差を抑制する積分項を導出するためである。
【００５８】
【数１２】
2004270657.tif 000014
【００５９】
ＧＰＣは、時点ｋから時点（ｋ＋Ｍ）までのＭ区間において、制御量Ｇｃｙｌを目標値Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄに収束させる制御手法である。そこで、式（１６）に示されるような評価関数ＪＧを定義する。Ｈは、重みパラメータ（＞０）である。
【００６０】
【数１３】
2004270657.tif 000015
【００６１】
評価関数ＪＧを最小とする制御入力ΔＴＨｃｍｄを、最適性の原理を用いて求めることができる。制御入力ΔＴＨｃｍｄは、式（１８）のＲｉｃｃａｔｉ方程式の解Ｐを用いて、式（１７）のように表される。
【００６２】
【数１４】
2004270657.tif 000016
【００６３】
【数１５】
2004270657.tif 000017
【００６４】
式（１９）のような初期条件を定めることにより、ＰおよびＤを逐次的に求めることができる。
【００６５】
【数１６】
2004270657.tif 000018
【００６６】
Ｍ＝１の場合（１ステップ先の目標値が使用可能な場合）、式（１６）は式（２０）のように表され、式（１７）は式（２１）のように表される。
【００６７】
【数１７】
2004270657.tif 000019
【００６８】
式（２１）のＸ’（ｋ）およびＧｃｙｌ＿ｃｍｄ（ｋ＋１）のフィードバック係数を具体的に計算する。
【００６９】
【数１８】
2004270657.tif 000020
【００７０】
このように、従来のＧＰＣを実行するだけでは、むだ時間が存在することによってＧおよびＧ’ベクトルの１行目の成分がゼロの場合、実行可能な吸気量ＦＢ制御部２３を構成することができない。
【００７１】
１．３  吸気量ＦＢ制御部の構成
図３は、本発明の一実施形態に従う、吸気量ＦＢ制御部２３の構成を示す。本願発明では、このように吸気量ＦＢ制御部２３を構成することによって、予見制御を用いた実行可能な吸気量フィードバック制御を実現する。
【００７２】
吸気量ＦＢ制御部２３は、適応外乱オブザーバ３１、状態予測器３２、制御ユニット３３を備える。適応外乱オブザーバ３１は、吸気管３に印加される外乱の推定値γ１を同定する。状態予測器３２は、外乱推定値γ１を用いて、プラントである吸気管３の出力の予測値Ｐｒｅ＿Ｇｃｙｌを算出する。制御ユニット３３は、予測値Ｐｒｅ＿Ｇｃｙｌを用いた予見制御アルゴリズムにより、プラントへの制御入力である目標スロットル開度ＴＨｃｍｄを算出する。制御入力ＴＨｃｍｄには、外乱推定値γ１に所定のゲインを乗じた値が含まれる。予測値Ｐｒｅ＿Ｇｃｙｌを目標値に収束させることにより、プラントの出力Ｇｃｙｌを該目標値に収束させることができる。
【００７３】
上記のＧおよびＧ’ベクトルの１行目成分がゼロにされてしまうという問題は、状態予測器３２を導入することによって防止することができる。状態予測器３２について説明する。
【００７４】
電子制御スロットル弁に起因するむだ時間ｄｔｈを補償するのに必要な値はＧｃｙｌ（ｋ＋ｄｔｈ−１）であるので、吸気動特性モデル式（１３）を、（ｄｔｈ−１）ステップだけ未来にシフトする。
【００７５】
【数１９】
2004270657.tif 000021
【００７６】
式（２３）は、観測不可能な未来値Ｇｃｙｌ（ｋ＋ｄｔｈ−２）およびＧｃｙｌ（ｋ＋ｄｔｈ−３）を含んでいるので、これらの未来値を消去する。消去は、以下に示すような再帰的な計算によって求めることができる。式（２４）は、吸気量Ｇｃｙｌの予測式を表す。
【００７７】
【数２０】
2004270657.tif 000022
【００７８】
ＧＰＣは、最適性の原理を用いた制御理論であるが、モデル化誤差および予測誤差を考慮した設計がなされていないため、これらに対するロバスト性が十分ではない。そこで、予測式（２４）に、モデル化誤差および予測誤差を補償するための外乱推定値γ１を含める。式（２５）が、状態予測器３２によって実行される、予測値Ｐｒｅ＿Ｇｃｙｌを求めるための式である。
【００７９】
【数２１】
2004270657.tif 000023
【００８０】
状態予測器３２によって予測値を算出することにより、むだ時間が補償され、よって吸気量制御の速応性を高めることができる。また、予測値に外乱推定値γ１を含めることにより、制御対象である吸気管の出力Ｇｃｙｌと予測値Ｐｒｅ＿Ｇｃｙｌの間の定常偏差を解消することができる。
【００８１】
外乱推定値γ１は、適応外乱オブザーバ３１によって同定される。式（２６）は、適応外乱オブザーバ３１によって実行される、外乱推定値γ１を求めるための式である。
【００８２】
【数２２】
2004270657.tif 000024
【００８３】
式（２６）から明らかなように、適応外乱オブザーバ３１は、現在のサイクルに対する予測値Ｇｃｙｌ＿ｈａｔ（ｋ）を算出する（算出方法は、予測式（２５）と同様である）。さらに、適応外乱オブザーバ３１は、予測値Ｇｃｙｌ＿ｈａｔ（ｋ）と実際に検出された値Ｇｃｙｌ（ｋ）との偏差ｅ＿ｄｏｖを算出する。その後、逐次型同定アルゴリズムを用い、偏差ｅ＿ｄｏｖを無くすように外乱推定値γ１が算出される。逐次型同定アルゴリズムを用いることにより、外乱推定値を速やかかつ安定的に同定することができる。また、制御対象である吸気管３の出力にノイズが混入した場合でも、逐次型同定アルゴリズムの統計処理効果により、該ノイズによって外乱推定値が変動することを防止することができる。
【００８４】
λ１およびλ２は重みパラメータである。λ１＝１およびλ２＝１の場合は、最小２乗法、λ１＜１およびλ２＝１の場合は重み付き最小２乗法、λ１＝１およびλ２＝０の場合は固定ゲイン法、λ１１およびλ２＜１の場合は漸減ゲイン法となる。
【００８５】
次に、制御ユニット３３について説明する。予測式（２５）を１ステップだけ未来へシフトし、さらに、未来値を含むよう変換すると、式（２７）が得られる。未来値を含める該変換は、式（２３）から式（２４）への変換処理の逆を行えばよい。
【００８６】
【数２３】
2004270657.tif 000025
【００８７】
Δ＝１−Ｚ−１と定義される差分演算子Δを導入し、式（２８）のような拡大系を定義する。Ｅｇｃは、実際の吸気量Ｇｃｙｌと目標値Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄの偏差である。拡大系において１行成分を付加するのは、定常偏差を抑制する積分項を導出するためである。また、外乱の変動は一定していると仮定する（すなわち、Δγ１（ｋ）＝Δγ１（ｋ＋１））。
【００８８】
【数２４】
2004270657.tif 000026
【００８９】
評価関数ＪＳＧを定義する。目標予見段数をＮｒで表し、外乱予見段数をＮｄで表すと、評価関数ＪＳＧは、Ｎ＝Ｍａｘ（Ｎｒ，Ｎｄ）を用いて定義される。目標予見段数Ｎｒは、前述した区間Ｍと同じであり、目標値Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄについて、どの区間の未来値を使うかを規定する。外乱予見段数Ｎｄは、適応外乱オブザーバ３１によって算出された外乱推定値γ１について、どの区間の未来値を使うかを規定する。本実施例では、Ｎｄはゼロであり、Ｎｒは１である。したがって、Ｎは１である。評価関数ＪＳＧを、式（２９）に示す。
【００９０】
【数２５】
2004270657.tif 000027
【００９１】
評価関数ＪＳＧを最小とする制御入力ΔＴＨｃｍｄを、最適性の原理を用いて求めることができる。式（３１）で示されるＲｉｃｃａｔｉ方程式の解Πを用いると、制御入力ΔＴＨｃｍｄは式（３０）のように表される。
【００９２】
【数２６】
2004270657.tif 000028
【００９３】
【数２７】
2004270657.tif 000029
【００９４】
式（３２）の初期条件に基づいて式（３０）を解く。Ｎ＝１（すなわち、Ｎｒ＝１およびＮｄ＝０）の場合、式（３３）が得られる。
【００９５】
【数２８】
2004270657.tif 000030
【００９６】
【数２９】
2004270657.tif 000031
【００９７】
式（３３）のフィードバック係数Ｆｘ、Ｆｄおよびフィードフォワード係数Ｆｒを具体的に計算する。
【００９８】
【数３０】
2004270657.tif 000032
【００９９】
Ｎ＝１の場合の制御入力ΔＴＨｃｍｄは、式（３３）および（３４）に基づいて算出されることができる。
【０１００】
【数３１】
2004270657.tif 000033
【０１０１】
式（３５）は、差分ΔＴＨｃｍｄを算出する式である。式（３５）を積分して、制御入力ＴＨｃｍｄを算出する。
【０１０２】
【数３２】
2004270657.tif 000034
【０１０３】
Ｇｃｙｌ（０＋ｄｔｈ−１）〜Ｇｃｙｌ（０）、Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄ（０＋ｄｔｈ）〜Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄ（０）、γ１（０）およびＴＨｃｍｄ（０）の初期値をゼロとすると、式（３６）は式（３７）のように表される。
【０１０４】
【数３３】
2004270657.tif 000035
【０１０５】
式（３７）は、現時点ｋでは観測不可能な未来値Ｇｃｙｌ（ｋ＋ｄｔｈ−１）およびＧｃｙｌ（ｋ＋ｄｔｈ−２）を含んでいる。これらの値の代わりに、状態予測器３２によって算出された予測値Ｐｒｅ＿Ｇｃｙｌ（ｋ）およびＰｒｅ＿Ｇｃｙｌ（ｋ−１）を用いる。式（３８）は、制御ユニット３３によって実行される式である。こうして、制御ユニット３３によって、制御入力ＴＨｃｍｄ（ｋ）が生成される。
【０１０６】
【数３４】
2004270657.tif 000036
【０１０７】
制御入力ＴＨｃｍｄには外乱推定値γ１のフィードバック項が含まれるので、外乱が印加されることによって生じる吸気量Ｇｃｙｌと目標値Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄの偏差を速やかに収束させることができる。また、制御入力ＴＨｃｍｄには、目標値のフィードフォワード項Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄ（ｋ＋ｄｔｈ）が含まれているので、吸気量Ｇｃｙｌの目標値Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄに対する追従速度を向上させることができる。
【０１０８】
１．４  吸気量ＦＢ制御のシミュレーション結果
図４は、本願発明の一実施例に基づく吸気量ＦＢ制御のシミュレーションで用いられた仮想の制御対象モデルを示す。仮想制御対象は、式（１３）のモデル式に基づく構造を有している。制御入力は、時間ｄｔｈだけ遅延された目標スロットル開度ＴＨｃｍｄ（ｋ−ｄｔｈ）である。制御出力は吸気量Ｇｃｙｌ（ｋ）である。１サイクル前の吸気量Ｇｃｙｌ（ｋ−１）および２サイクル前の吸気量Ｇｃｙｌ（ｋ−２）が、フィードバックされる。
【０１０９】
シミュレーションは、仮想制御対象に３つの外乱を加えることができるよう構成される。図４には、入力外乱ｄ１、状態量外乱ｄ２および出力外乱ｄ３が示されている。入力外乱ｄ１には、たとえばスロットル弁の挙動のバラツキが含まれる。状態量外乱ｄ２には、たとえばモデル化誤差が含まれる。出力外乱ｄ３には、たとえばセンサのノイズが含まれる。
【０１１０】
表１に、シミュレーションで実施されたケースＧ−１〜Ｇ−５の条件を示す。
【表１】
2004270657.tif 000037
【０１１１】
ケースＧ−１では、外乱は全く加えられない。状態予測器３２および制御ユニット３３では、外乱推定値γ１を使用して、予測値Ｐｒｅ＿Ｇｃｙｌおよび目標スロットル開度ＴＨｃｍｄがそれぞれ算出される。図５は、ケースＧ−１におけるシミュレーション結果を示す。外乱が無いので、予測値Ｐｒｅ＿Ｇｃｙｌと実吸気量Ｇｃｙｌとの間に偏差は無い。制御ユニット３３は、オーバーシュートを生じさせることなく、吸気量Ｇｃｙｌを目標値Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄに追従させることができる。
【０１１２】
ケースＧ−２では、外乱ｄ１〜ｄ３が加えられ、状態予測器３２および制御ユニット３３の両方で、外乱推定値γ１が用いられない。図６は、ケースＧ−２におけるシミュレーション結果を示す。外乱によって予測値Ｐｒｅ＿Ｇｃｙｌと実吸気量Ｇｃｙｌの間に定常偏差が生じる。制御ユニット３３は、予測値Ｐｒｅ＿Ｇｃｙｌに基づいて制御入力ＴＨｃｍｄを算出するので、吸気量Ｇｃｙｌを目標値Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄに収束させることができない。
【０１１３】
ケースＧ−３では、外乱ｄ１〜ｄ３が加えられ、予測器３２では外乱推定値γ１が用いられるが、制御ユニット３３では外乱推定値γ１が用いられない。図７は、ケースＧ−３におけるシミュレーション結果を示す。外乱によって生じた、Ｐｒｅ＿ＧｃｙｌとＧｃｙｌの間の定常偏差が、予測器３２によって解消されている。そのため、制御器３３は、吸気量Ｇｃｙｌを目標値Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄに収束させることができる。しかしながら、制御入力ＴＨｃｍｄに、外乱推定値γ１に基づくフィードバック項が含まれないので、収束速度が比較的遅い。
【０１１４】
ケースＧ−４では、外乱ｄ１〜ｄ３が加えられ、予測器３２および制御ユニット３３の両方で、外乱推定値γ１が用いられる。ケースＧ−４は、図３を参照して説明した本願発明の好ましい実施例に対応する。図８は、ケースＧ−４におけるシミュレーション結果を示す。図７と比較して明らかなように、吸気量Ｇｃｙｌと目標値Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄの偏差が収束するのに要する時間が飛躍的に短くなっている。
【０１１５】
ケースＧ−５では、外乱ｄ１〜ｄ３が加えられ、予測器３２よび制御ユニット３３の両方で、外乱推定値γ１が用いられる。しかしながら、制御入力ＴＨｃｍｄには、目標値のフィードフォワード項Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄ（ｋ＋ｄｔｈ）が含まれない。図９は、ケースＧ−５におけるシミュレーション結果を示す。図８と比較して明らかなように、吸気量Ｇｃｙｌの目標値Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄに対する追従速度が遅くなっている。これは、制御入力ＴＨｃｍｄに含まれる偏差（ＧｃｙｌとＧｃｙｌ＿ｃｍｄ）の項が積分項（Ｐｒｅ＿Ｅｇｃ項）のみであるためである。このように、目標値フィードフォワード項を制御入力に含めることにより、吸気量Ｇｃｙｌの目標値Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄに対する追従性を向上させることができる。
【０１１６】
ここで、制御モデルがむだ時間を持たないケースを考察する。この場合、状態予測器３２を含めなくてもよく、吸気量Ｇｃｙｌを制御するための吸気動特性モデルは、式（３９）のように表されることができる。
【０１１７】
【数３５】
2004270657.tif 000038
【０１１８】
むだ時間が存在しないので、適応外乱オブザーバ３１によって実行される式（２６）は、式（４０）によって表される。
【０１１９】
【数３６】
2004270657.tif 000039
【０１２０】
むだ時間が存在しないので、制御ユニット３３によって実行される式（３８）は、式（４１）によって表される。
【０１２１】
【数３７】
2004270657.tif 000040
【０１２２】
このようなモデルがむだ時間を含まないケースについて、表２に示されるようなシミュレーションを行った。
【０１２３】
【表２】
2004270657.tif 000041
【０１２４】
ケースＧ−６では、外乱ｄ１〜ｄ３が加えられ、制御ユニット３３が、外乱推定値γ１を用いて目標スロットル開度ＴＨｃｍｄを算出する。制御入力ＴＨｃｍｄには、目標値のフィードフォワード項Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄ（ｋ＋ｄｔｈ）が含まれる。図１０は、ケースＧ−６におけるシミュレーション結果を示す。
【０１２５】
ケースＧ−７では、外乱ｄ１〜ｄ３が加えられ、制御ユニット３３が、外乱推定値γ１を用いずに、目標スロットル開度ＴＨｃｍｄを算出する。制御入力ＴＨｃｍｄには、目標値のフィードフォワード項Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄ（ｋ＋ｄｔｈ）が含まれる。図１１は、ケースＧ−７におけるシミュレーション結果を示す。
【０１２６】
図１２において、図１０（ケースＧ−６）のＧｃｙｌの挙動と図１１（ケースＧ−７）のＧｃｙｌの挙動とが比較されている。前者の方が、後者よりも収束性が良いことがわかる。このように、制御ユニット３３において、外乱推定値γ１を用いて制御入力ＴＨｃｍｄを算出することにより、制御量Ｇｃｙｌの目標値Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄに対する収束性を高めることができる。
【０１２７】
前述した実施形態においては、外乱を推定するのに、逐次型同定アルゴリズムを用いる適応外乱オブザーバが用いられている。代替的に、所定のマップ等を参照することによって外乱を推定する他の適切な推定器を用いてもよい。
【０１２８】
また、前述した実施形態においては、吸入空気量を制御する弁としてスロットル弁が用いられている。代替的に、吸入空気量を制御する他の弁、たとえばバイパス弁等を用いてもよい。
【０１２９】
２．回転数フィードバック制御
２．１  エンジンのモデル化
まず、エンジン２をモデル化する手法を説明する。エンジン２を、入力を吸気量Ｇｃｙｌ、出力を回転数ＮＥとしたモデルで表す。
【０１３０】
エンジンの慣性系の運動方程式は、式（４２）で表される。Ｉｅｎｇはエンジンの慣性モーメント（ｋｇｍ２）であり、Ｋｎｅはエンジンのフリクション係数であり、ＮＥは、エンジン回転数（ｒａｄ／秒）である。Ｔｅｎｇはエンジンのトルク（Ｎｍ）であり、Ｔｌｏａｄは、車両に搭載されたエアーコンディショナーや発電機等の電装部品を駆動するための機器駆動トルク（Ｎｍ）であり、Ｔｄｒｖは、車両の駆動系に配分される、車両を駆動するためのトルク（Ｎｍ）である。ｔは、時間を示す。
【０１３１】
【数３８】
2004270657.tif 000042
【０１３２】
エンジントルクＴｅｎｇは、式（４３）のように表される。Ｋｔｒｑは、トルク係数であり、エンジン回転数ＮＥ、エンジンの点火時期ＩＧ、および当量比（空燃比の逆数）λに応じて決定される。Ｇｃｙｌは、エンジンに吸入される空気量（ｇ）である。
【０１３３】
【数３９】
2004270657.tif 000043
【０１３４】
式（４３）を式（４２）に代入すると、式（４４）が得られる。式（４４）は、吸気量Ｇｃｙｌを入力とした回転数ＮＥの一次遅れ系を表している。外乱項として、”−（Ｔｌｏａｄ＋Ｔｄｒｖ）／Ｉｅｎｇ”が付加されている。
【０１３５】
【数４０】
2004270657.tif 000044
【０１３６】
式（４４）を離散時間系に変換し、式（４５）を得る。Ｔはサンプリング周期を示し、ｋはサンプリングサイクルを識別する識別子である。式（４５）が、エンジン慣性系のモデル式である。
【０１３７】
【数４１】
2004270657.tif 000045
【０１３８】
モデルパラメータＡｎｅ、ＢｎｅおよびＣｎｅは、回転数ＮＥおよびスロットル開度ＴＨに応じて変化する。回転数ＮＥおよびスロットル開度ＴＨに基づくモデルパラメータを、マップとして予めメモリ１ｃに記憶しておくことができる。代替的に、制御装置に同定器を設けて該モデルパラメータを同定してもよい。
【０１３９】
２．２  回転数ＦＢ制御部の構成
図１３は、本願発明の一実施形態に従う回転数ＦＢ制御部２１のブロック図を示す。回転数ＦＢ制御部２１は、適応外乱オブザーバ４１、状態予測器４２、および制御ユニット４３を備える。適応外乱オブザーバ４１および状態予測器４２は、吸気量ＦＢ制御部２１について図３に示されるものと同様の構成を有する。
【０１４０】
適応外乱オブザーバ４１は、エンジン２に印加される外乱の推定値δｎｅを同定する。状態予測器４２は、外乱推定値δｎｅに基づいて、プラントであるエンジンの出力（すなわちエンジン回転数）の予測値Ｐｒｅ＿ＮＥを算出する。制御ユニット４３は、予測値Ｐｒｅ＿ＮＥを用いた応答指定型制御により、プラントへの制御入力である目標吸気量Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄを算出する。制御入力Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄには、外乱推定値δｎｅに所定のゲインが乗算された値が含まれる。予測値Ｐｒｅ＿ＮＥを目標値に収束させることにより、プラントの出力ＮＥを目標値に収束させることができる
まず、状態予測器４２について説明する。図２を参照して説明したように、回転数ＦＢ制御部２１は、吸気量ＦＢ制御部２３の上流に位置づけられる。吸気管３の吸気動特性にはむだ時間が含まれるが、これを回転数ＦＢ制御と吸気量ＦＢ制御の両方で補償すると干渉が起こる。したがって、吸気管３が有するむだ時間を吸気量ＦＢ制御部２３によって補償し、回転数ＦＢ制御部２１からは、吸気管３をむだ時間要素とみなす。その結果、回転数ＦＢ制御部２１からは、Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄ（ｋ−ｄｔｈ）＝Ｇｃｙｌ（ｋ）と見える。言い換えると、回転数ＦＢ制御部２１からは、Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄの算出からむだ時間ｄｔｈ後に、吸気量Ｇｃｙｌがエンジンに吸入されるように見える。したがって、式（４５）のエンジン慣性系のモデル式は、式（４６）のように表すことができる。ここで、外乱Ｔｄは、ＴｌｏａｄとＴｄｒｖの和を示す。
【０１４１】
【数４２】
2004270657.tif 000046
【０１４２】
むだ時間ｄｔｈを補償するためには、制御出力ＮＥ（ｋ＋ｄｔｈ）を予測する必要がある。したがって、式（４６）を未来に（ｄｔｈ−１）ステップだけシフトする。
【０１４３】
【数４３】
2004270657.tif 000047
【０１４４】
式（４７）は、観測不可能な未来値ＮＥ（ｋ＋ｄｔｈ−１）およびＴｄ（ｋ＋ｄｔｈ−１）を含んでいるので、これらの未来値を消去する。消去は、前述した式（２３）からの未来値の消去と同様の手法で実施されることができる。
【０１４５】
【数４４】
2004270657.tif 000048
【０１４６】
式（４８）における、Ｔｄ（ｋ＋ｄｔｈ−１）〜Ｔｄ（ｋ）は、ドライバの運転操作や走行条件によって変動するので、その予測は困難である。したがって、式（４９）に示されるように、外乱Ｔｄは一定であると仮定する。この仮定により、式（４８）は、式（５０）で表される。
【０１４７】
【数４５】
2004270657.tif 000049
【０１４８】
式（５０）に、外乱推定値δｎｅを導入する。外乱推定値δｎｅは、外乱Ｔｄの推定誤差だけでなく、プラントに印加される他の外乱をも含む。式（５１）は、回転数の予測値Ｐｒｅ＿ＮＥを算出する式であり、状態予測器４２によって実行される。
【０１４９】
【数４６】
2004270657.tif 000050
【０１５０】
状態予測器４２によって予測値を算出することにより、むだ時間が補償され、よって回転数制御の速応性を高めることができる。また、外乱推定値δｎｅに基づいて予測値Ｐｒｅ＿ＮＥが算出されるので、制御対象であるエンジンの出力ＮＥと予測値Ｐｒｅ＿ＮＥの間の定常偏差を解消することができる。
【０１５１】
外乱推定値δｎｅは、適応外乱オブザーバ４１によって同定される。式（５２）は、適応外乱オブザーバ４１によって実行される、外乱推定値δｎｅを求めるための式である。
【０１５２】
【数４７】
2004270657.tif 000051
【０１５３】
式（５２）から明らかなように、適応外乱オブザーバ４１は、現在のサイクルに対する推定値ＮＥ＿ｈａｔ（ｋ）を算出する（これは、予測式（５１）を過去にｄｔｈステップだけシフトすることによって算出される）。ここで、外乱推定値δｎｅは一定と仮定する。すなわち、δｎｅ（ｋ−ｄｔｈ）＝δｎｅ（ｋ−１）である。さらに、適応外乱オブザーバ４１は、予測値ＮＥ＿ｈａｔ（ｋ）と実際に検出された値ＮＥ（ｋ）との偏差ｅ＿ｄｎｅを算出する。その後、逐次型同定アルゴリズムを用い、偏差ｅ＿ｄｎｅを無くすように外乱推定値δｎｅが算出される。
【０１５４】
逐次型同定アルゴリズムを用いることにより、外乱推定値δｎｅを速やかかつ安定的に推定することができる。前述したように、λ１およびλ２は重みパラメータであり、逐次型同定アルゴリズムの種類に応じて決定される。
【０１５５】
次に、制御ユニット４３について説明する。予測式（５１）を１ステップだけ未来にシフトし、さらに、未来値を含むように変換すると、式（５３）が得られる。未来値を含める該変換は、式（４７）から式（４８）への変換の逆を行えばよい。ここで、外乱Ｔｄおよび外乱推定値δｎｅの未来値の変動は一定と仮定する。すなわち、Ｔｄ（ｋ＋ｄｔｈ）＝Ｔｄ（ｋ）およびδｎｅ（ｋ＋ｄｔｈ）＝δｎｅ（ｋ）である。
【０１５６】
【数４８】
2004270657.tif 000052
【０１５７】
応答指定型制御を実施するため、切り換え関数σｎｅを定義する。切り換え関数σｎｅにより、実回転数ＮＥの目標値ＮＥ＿ｃｍｄに対する収束挙動を規定することができる。Ｅ＿ｎｅは、実回転数ＮＥと目標値ＮＥ＿ｃｍｄの偏差である。
【０１５８】
【数４９】
2004270657.tif 000053
【０１５９】
切り換え関数σｎｅがゼロとなるように制御入力を決定する。
【０１６０】
【数５０】
2004270657.tif 000054
【０１６１】
式（５５）は、入力の無い一次遅れ系を示す。すなわち、制御ユニット４３は、制御量Ｅ＿ｎｅを、式（５５）に示される一次遅れ系に拘束するように動作する。
【０１６２】
図１４は、縦軸にＥ＿ｎｅ（ｋ）および横軸にＥ＿ｎｅ（ｋ−１）を有する位相平面を示す。位相平面には、式（５５）によって表現される切り換え線６１が示されている。点６２を状態量（Ｅ＿ｎｅ（ｋ−１），  Ｅ＿ｎｅ（ｋ））の初期値と仮定すると、制御ユニット４３は、該状態量を、切り換え線６１上に載せて該切り換え線６１上に拘束させる。こうして、状態量が入力の無い一次遅れ系に拘束されるので、時間の経過とともに、状態量は、位相平面の原点（すなわち、Ｅ＿ｎｅ（ｋ），  Ｅ＿ｎｅ（ｋ−１）＝０）に自動的に収束する。状態量を切り換え線６１上に拘束することにより、外乱の影響を受けることなく、状態量を原点に収束させることができる。
【０１６３】
式（５５）の設定パラメータＳ＿ｎｅは、−１＜Ｓ＿ｎｅ＜１を満たすよう設定される。好ましくは、−１＜Ｓ＿ｎｅ＜０を満たすよう設定される。これは、Ｓ＿ｎｅが正の値を持つと、式（５５）の一次遅れ系が振動安定系となるためである。
【０１６４】
設定パラメータＳ＿ｎｅは、偏差Ｅ＿ｎｅの収束の速さを規定するパラメータである。図１５には、Ｓ＿ｎｅ＝−１、−０．８、および−０．５の場合の収束速度が、グラフ６３、６４および６５でそれぞれ示されている。設定パラメータＳ＿ｎｅの絶対値が小さくなるにつれ、偏差Ｅ＿ｎｅの収束速度は速くなる。
【０１６５】
制御ユニット４３は、式（５６）に従って制御入力Ｕｐａｓを求める。等価制御入力Ｕｅｑは、状態量を切り換え線上に拘束するための入力である。到達則入力Ｕｒｃｈは、状態量を切り換え線上に載せるための入力である。
【０１６６】
【数５１】
2004270657.tif 000055
【０１６７】
等価制御入力Ｕｅｑを求める手法について説明する。等価制御入力Ｕｅｑは、位相平面上の任意の場所に、状態量をホールドする機能を持つ。したがって、式（５７）を満たす必要がある。
【０１６８】
【数５２】
2004270657.tif 000056
【０１６９】
式（５４）から、式（５７）は式（５８）で表される。
【０１７０】
【数５３】
2004270657.tif 000057
【０１７１】
式（５８）に式（５３）を代入すると、式（５９）が得られる。
【０１７２】
【数５４】
2004270657.tif 000058
【０１７３】
制御入力Ｕｅｑ（ｋ）は、式（６０）により算出される。
【０１７４】
【数５５】
2004270657.tif 000059
【０１７５】
式（６０）は、現時点ｋでは観測不可能な未来値ＮＥ（ｋ＋ｄｔｈ）およびＮＥ（ｋ＋ｄｔｈ−１）を含んでいる。これらの値の代わりに、状態予測器４２によって算出された予測値Ｐｒｅ＿ＮＥ（ｋ）およびＰｒｅ＿ＮＥ（ｋ−１）を用いる。制御ユニット４３は、式（６１）を実行して、等価制御入力Ｕｅｑ（ｋ）を生成する。
【０１７６】
【数５６】
2004270657.tif 000060
【０１７７】
このように、等価制御入力Ｕｅｑには、外乱フィードバック項δｎｅおよび外乱フィードフォワード項Ｔｄが含まれる。したがって、制御対象であるエンジン２に外乱が印加されることによって生じる回転数ＮＥと目標値ＮＥ＿ｃｍｄの偏差を速やかに収束させることができる。
【０１７８】
制御ユニット４３は、さらに、式（６２）を実行して、到達則入力Ｕｒｃｈを生成する。Ｆは、到達則ゲインを示す。
【０１７９】
【数５７】
2004270657.tif 000061
【０１８０】
２．３  回転数ＦＢ制御のシミュレーション結果
図１６は、本願発明の一実施形態に基づく回転数ＦＢ制御のシミュレーションで用いられる仮想の制御対象モデルを示す。仮想制御対象は、エンジンのモデル式（４６）に基づく構造を有している。制御入力は、時間ｄｔｈだけ遅延された目標吸気量Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄである。制御出力は、回転数ＮＥである。さらに、制御対象には、外乱として駆動トルクＴｄが入力される。１サイクル前の回転数ＮＥがフィードバックされる。
【０１８１】
シミュレーションは、仮想制御対象に３つの外乱を加えることができるよう構成されている。図には、入力外乱Ｌ１、状態量外乱Ｌ２および出力外乱Ｌ３が加えられる場所が示されている。入力外乱Ｌ１には、たとえば駆動トルクＴｄの推定誤差Ｔｄ＿ｅｒｒｏｒが含まれる。状態量外乱Ｌ２には、たとえばモデル化誤差が含まれる。出力外乱Ｌ３には、たとえばセンサのノイズが含まれる。
【０１８２】
表３に、シミュレーションで実施されたケースＮ−１〜ケースＮ−５の条件を示す。
【０１８３】
【表３】
2004270657.tif 000062
【０１８４】
ケースＮ−１では、外乱Ｌ１〜Ｌ３が加えられる。予測器４２および制御ユニット４３の両方で、外乱推定値δｎｅおよび駆動トルクＴｄが用いられる。ケースＮ−１は、図１３の本願発明の回転数ＦＢ制御に基づく好ましいケースである。図１７は、ケースＮ−１のシミュレーション結果を示す。外乱が加えられた状態で、回転数ＮＥを目標値ＮＥ＿ｃｍｄに定常偏差無く収束させることができる。目標値ＮＥ＿ｃｍｄが変動した時、回転数ＮＥの目標値ＮＥ＿ｃｍｄへの追従特性も良好である。
【０１８５】
ケースＮ−２では、予測器４２および制御ユニット４３で、外乱推定値δｎｅおよび駆動トルクＴｄが用いられない。図１８は、ケースＮ−２のシミュレーション結果を示す。外乱により、実回転数ＮＥと予測値Ｐｒｅ＿ＮＥの間に定常偏差が生じている。制御ユニット４３は、予測値Ｐｒｅ＿ＮＥに基づいて応答指定型制御を実施するので、実回転数ＮＥを目標値ＮＥ＿ｃｍｄに収束させることができない。
【０１８６】
ケースＮ−３では、予測器４２および制御ユニット４３において、駆動トルクＴｄは用いられるが、外乱推定値δｎｅは用いられない。図１９は、ケースＮ−３のシミュレーション結果を示す。時間ｔ１において、駆動トルクＴｄの推定誤差Ｔｄ＿ｅｒｒｏｒがステップ入力される。これに応じて、外乱推定値δｎｅも増加する。駆動トルクＴｄのフィードフォワード項が用いられているので、実回転数ＮＥと予測値Ｐｒｅ＿ＮＥの間の偏差は変化しない。
【０１８７】
時間ｔ２において、駆動トルクＴｄが変動する。この時、他の外乱Ｌ２およびＬ３もプラントに印加されている。駆動トルクＴｄのフィードフォワード項により、駆動トルクＴｄが変動しても、実回転数ＮＥと目標値ＮＥ＿ｃｍｄの偏差は変化しない。しかしながら、外乱推定値δｎｅが用いられていないので、実回転数ＮＥと予測値Ｐｒｅ＿ＮＥの間の定常偏差は解消されず、よって回転数ＮＥを目標値ＮＥ＿ｃｍｄに収束することはできない。
【０１８８】
ケースＮ−４では、予測器４２および制御ユニット４３において、外乱推定値δｎｅおよび駆動トルクＴｄが用いられないが、制御ユニット４３で、制御入力に適応則入力Ｕａｄｐが付加された場合を示す。適応則入力Ｕａｄｐは、式（６３）で示される。Ｇは、適応則入力のゲインを示す。
【０１８９】
【数５８】
2004270657.tif 000063
【０１９０】
図２０は、ケースＮ−４のシミュレーション結果を示す。制御ユニット４３により、予測値Ｐｒｅ＿ＮＥは目標値ＮＥ＿ｃｍｄに収束する。しかしながら、予測値Ｐｒｅ＿ＮＥが外乱推定値δｎｅに基づいて算出されないので、実回転数ＮＥと予測値Ｐｒｅ＿ＮＥの定常偏差が解消されず、よって回転数ＮＥを目標値ＮＥ＿ｃｍｄに収束させることができない。
【０１９１】
ケースＮ−５では、予測器４２において、駆動トルクＴｄおよび外乱推定値δｎｅが使用される。制御ユニット４３では、駆動トルクＴｄは用いられるが、外乱推定値δｎｅは使用されない。代わりに、制御ユニット４３では、適応則入力Ｕａｄｐが制御入力に付加される。
【０１９２】
図２１に、ケースＮ−５のシミュレーション結果を示す。適応則入力ＵａｄｐのゲインＧを大きくすることにより、回転数ＮＥの収束時間を短縮させることができる。しかしながら、図１７と比較して明らかなように、ゲインＧを大きくすると、積分的なオーバーシュートが生じる。
【０１９３】
ここで、制御モデルがむだ時間を持たないケースを考察する。この場合、状態予測器４２を含めなくてもよく、エンジン回転数ＮＥを制御するためのエンジン慣性系のモデルは、式（６４）のように表されることができる。
【０１９４】
【数５９】
2004270657.tif 000064
【０１９５】
むだ時間が存在しないので、適応外乱オブザーバ４１によって実行される式（５２）は、式（６５）によって表される。
【０１９６】
【数６０】
2004270657.tif 000065
【０１９７】
むだ時間が存在しないので、制御ユニット４３によって実行される式（６１）および（６２）は、式（６６）および（６７）によって表される。
【０１９８】
【数６１】
2004270657.tif 000066
【０１９９】
【数６２】
2004270657.tif 000067
【０２００】
このような、モデルがむだ時間特性を含まないケースＮ−６〜Ｎ−９について、表４に示されるようなシミュレーションを行った。
【０２０１】
【表４】
2004270657.tif 000068
【０２０２】
ケースＮ−６では、外乱Ｌ１〜Ｌ３が加えられる。制御ユニット４３で、外乱推定値δｎｅおよび駆動トルクＴｄが用いられる。ケースＮ−６は、前述したように、本願発明の回転数ＦＢ制御に基づく好ましいケースである。図２２は、ケースＮ−６のシミュレーション結果を示す。外乱が加えられた状態で、回転数ＮＥを目標値ＮＥ＿ｃｍｄに定常偏差無く収束させることができる。目標値ＮＥ＿ｃｍｄが変動した時、回転数ＮＥの目標値ＮＥ＿ｃｍｄへの追従特性も良好である。
【０２０３】
ケースＮ−７では、制御ユニット４３において、駆動トルクＴｄは用いられるが、外乱推定値δｎｅは用いられない。図２３は、ケースＮ−７のシミュレーション結果を示す。外乱が印加されるたびに、実回転数ＮＥと目標値ＮＥ＿ｃｍｄの偏差が大きくなっていくのがわかる。外乱推定値δｎｅが用いられていないので、実回転数ＮＥを目標値ＮＥ＿ｃｍｄに収束することはできない。
【０２０４】
ケースＮ−８では、制御ユニット４３において、外乱推定値δｎｅが用いられないが、制御入力に適応則入力Ｕａｄｐが付加された場合を示す。ケースＮ−８では、比較的小さい値を持つゲインＧが用いられる。図２４は、ケースＮ−８のシミュレーション結果を示す。ケースＮ−９では、制御ユニット４３において、比較的大きい値を持つゲインＧが用いられる。図２５は、ケースＮ−９のシミュレーション結果を示す。図２６は、図２４（ケースＮ−８）の回転数ＮＥの挙動と、図２５（ケースＮ−９）の回転数ＮＥの挙動とを比較した図である。適応則入力ＵａｄｐのゲインＧを大きくすることにより、回転数ＮＥの収束時間を短縮させることができるが、積分的なオーバーシュートが生じていることがわかる。それに対し、ケースＮ−６に対応する外乱推定値δｎｅを用いると、積分的なオーバーシュートを生じさせることなく、回転数ＮＥを目標値ＮＥ＿ｃｍｄに収束させることができる。
【０２０５】
前述した実施形態においては、外乱を推定するのに、逐次型同定アルゴリズムを用いる適応外乱オブザーバが用いられている。代替的に、所定のマップ等を参照することによって外乱を求める他の適切な推定器を用いてもよい。
【０２０６】
３  動作フロー
図２７は、図２に示される本発明の一実施形態に従う回転数ＦＢ制御および吸気量ＦＢ制御のフローチャートを示す。このフローチャートは、マニュアルトランスミッション（ＭＴ）、自動マニュアルトランスミッション（自動ＭＴ）および自動トランスミッション（ＡＴ）のいずれの車両にも適用されることができる。
【０２０７】
ステップＳ１において、車両がアイドリング運転状態にあるかどうか、またはトランスミッションの変速中であるかどうかが判断される。ステップＳ１の判断がＹｅｓならば、前述した回転数ＦＢ制御を実施するため、ステップＳ２に進む。
【０２０８】
ステップＳ２において、目標エンジン回転数ＮＥ＿ｃｍｄを求める。たとえば、アイドリング運転状態にあるときは、走行条件、暖機状態等に応じた値が、目標値ＮＥ＿ｃｍｄに設定される。変速中であるときは、車速および変速比に応じた値が、目標値ＮＥ＿ｃｍｄに設定される。
【０２０９】
ステップＳ３において、検出された実回転数ＮＥに基づいて、ＥＣＵ１のメモリ１ｃに記憶されたマップを参照し、モデルパラメータＡｎｅおよびＢｎｅを抽出する。ステップＳ４において、機器駆動トルクＴｌｏａｄおよび車両駆動トルクＴｄｒｖを求める。車両に搭載された電装部品のオン／オフ状態等に応じて、機器駆動トルクＴｌｏａｄは算出されることができる。また、走行抵抗、クラッチの状態等に応じて、車両駆動トルクＴｄｒｖは算出されることができる。ＴｌｏａｄおよびＴｄｒｖは加算され、外乱としての駆動トルクＴｄが算出される。ステップＳ５において、前述した回転数ＦＢ制御を実施し、目標吸気量Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄを算出する。
【０２１０】
一方、車両が通常走行にあるとき、ステップＳ６に進み、目標エンジントルクを求める。目標エンジントルクは、アクセルペダルの開度、車速、トランスミッションの変速比、および走行環境等に応じて算出されることができる。ステップＳ７において、目標エンジントルクを実現するのに必要なエンジン吸気量Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄを算出する。たとえば、空燃比および点火時期に基づいて所定のマップを参照し、目標吸気量Ｇｃｙｌ＿ｃｍｄを得ることができる。
【０２１１】
ステップＳ８において、吸気量Ｇｃｙｌを推定する。エアフローメータ１０およびＰｂセンサ１１からの出力値に基づいて、吸気量Ｇｃｙｌを推定することができる。ステップＳ９において、エンジン回転数ＮＥおよびスロットル開度ＴＨに基づいて所定のマップを参照し、モデルパラメータＡａｉｒ１、Ａａｉｒ２およびＢａｉｒ１を抽出する。スロットル開度の代わりに、スロットルを通過する空気量ＧｔｈやステップＳ８において算出された吸気量Ｇｃｙｌを用いてもよい。
【０２１２】
ステップＳ１０において、前述した吸気量ＦＢ制御を実施し、目標スロットル開度ＴＨｃｍｄを算出する。
【０２１３】
本発明は、クランク軸を鉛直方向とした船外機などのような船舶推進機用エンジンにも適用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施例に従う、内燃機関および制御装置を概略的に示す図。
【図２】この発明の一実施例に従う、制御装置の概略を示す図。
【図３】この発明の一実施例に従う、吸気量フィードバック制御の構成を示す図。
【図４】この発明の一実施例に従う、吸気量フィードバック制御のシミュレーションにおける仮想制御対象を示す図。
【図５】この発明の一実施例に従う、吸気量制御シミュレーションのケースＧ−１の結果を示す図。
【図６】この発明の一実施例に従う、吸気量制御シミュレーションのケースＧ−２の結果を示す図。
【図７】この発明の一実施例に従う、吸気量制御シミュレーションのケースＧ−３の結果を示す図。
【図８】この発明の一実施例に従う、吸気量制御シミュレーションのケースＧ−４の結果を示す図。
【図９】この発明の一実施例に従う、吸気量制御シミュレーションのケースＧ−５の結果を示す図。
【図１０】この発明の一実施例に従う、吸気量制御シミュレーションのケースＧ−６の結果を示す図。
【図１１】この発明の一実施例に従う、吸気量制御シミュレーションのケースＧ−７の結果を示す図。
【図１２】この発明の一実施例に従う、吸気量制御シミュレーションのケースＧ−７とケースＧ−８を比較するための図。
【図１３】この発明の一実施例に従う、回転数フィードバック制御の構成を示す図。
【図１４】この発明の一実施例に従う、応答指定型制御の切り換え線を示す図。
【図１５】この発明の一実施例に従う、応答指定型制御の切り換え関数の設定パラメータの値と収束速度の関係を示す図。
【図１６】この発明の一実施例に従う、回転数フィードバック制御のシミュレーションにおける仮想制御対象を示す図。
【図１７】この発明の一実施例に従う、回転数制御シミュレーションのケースＮ−１の結果を示す図。
【図１８】この発明の一実施例に従う、回転数制御シミュレーションのケースＮ−２の結果を示す図。
【図１９】この発明の一実施例に従う、回転数制御シミュレーションのケースＮ−３の結果を示す図。
【図２０】この発明の一実施例に従う、回転数制御シミュレーションのケースＮ−４の結果を示す図。
【図２１】この発明の一実施例に従う、回転数制御シミュレーションのケースＮ−５の結果を示す図。
【図２２】この発明の一実施例に従う、回転数制御シミュレーションのケースＮ−６の結果を示す図。
【図２３】この発明の一実施例に従う、回転数制御シミュレーションのケースＮ−７の結果を示す図。
【図２４】この発明の一実施例に従う、回転数制御シミュレーションのケースＮ−８の結果を示す図。
【図２５】この発明の一実施例に従う、回転数制御シミュレーションのケースＮ−９の結果を示す図。
【図２６】この発明の一実施例に従う、回転数制御シミュレーションのケースＮ−８とケースＮ−９を比較するための図。
【図２７】この発明の一実施例に従う、回転数フィードバック制御および吸気量フィードバック制御のフローチャート。
【符号の説明】
１    ＥＣＵ
２  エンジン
３  吸気管
【図１】
2004270657.tif 000069
【図２】
2004270657.tif 000070
【図３】
2004270657.tif 000071
【図４】
2004270657.tif 000072
【図５】
2004270657.tif 000073
【図６】
2004270657.tif 000074
【図７】
2004270657.tif 000075
【図８】
2004270657.tif 000076
【図９】
2004270657.tif 000077
【図１０】
2004270657.tif 000078
【図１１】
2004270657.tif 000079
【図１２】
2004270657.tif 000080
【図１３】
2004270657.tif 000081
【図１４】
2004270657.tif 000082
【図１５】
2004270657.tif 000083
【図１６】
2004270657.tif 000084
【図１７】
2004270657.tif 000085
【図１８】
2004270657.tif 000086
【図１９】
2004270657.tif 000087
【図２０】
2004270657.tif 000088
【図２１】
2004270657.tif 000089
【図２２】
2004270657.tif 000090
【図２３】
2004270657.tif 000091
【図２４】
2004270657.tif 000092
【図２５】
2004270657.tif 000093
【図２６】
2004270657.tif 000094
【図２７】
2004270657.tif 000095
【手続補正書】
【提出日】平成16年2月18日(2004.2.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１９】
2004270657.tif 000096