(57)【要約】【課題】排気還流弁の制御精度を向上させ、特に大型化した排気還流弁の低開度領域においても十分な制御精度を得ることができる排気還流弁の制御装置を提供する。【解決手段】排気還流弁２２の作動特性は、駆動信号のデューティ比を変化させてもリフト量が変化しない無効動作領域を有する。無効動作領域を除いた有効動作領域について排気還流弁２２をモデル化し、該モデル化により得られる制御対象モデルに基づいて、スライディングモード制御により、排気還流弁２２のリフト量ＬＡＣＴをリフト量指定値ＬＣＭＤに一致させる駆動制御を行う。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関の排気を吸気系に還流する排気還流通路に設けられ、排気還流量を制御する排気還流弁の制御装置において、
前記排気還流弁をモデル化した制御対象モデルに基づいて、前記排気還流弁の開度を目標開度に制御する制御手段を備えることを特徴とする排気還流弁の制御装置。
【請求項２】
前記排気還流弁の制御特性は、制御入力が変化しても開度が変化しない無効動作領域を有し、前記制御対象モデルは、前記無効動作領域を除いた有効動作領域についてモデル化されていることを特徴とする請求項１に記載の排気還流弁の制御装置。
【請求項３】
前記制御対象モデルのモデルパラメータを同定する同定手段を備え、前記制御手段は、前記同定手段により同定されたモデルパラメータを用いて制御を行うことを特徴とする請求項１または２に記載の排気還流弁の制御装置。
【請求項４】
前記制御手段は、スライディングモード制御により前記排気還流弁を制御することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の排気還流弁の制御装置。
【請求項５】
前記制御手段による前記排気還流弁への制御入力は、適応則制御入力を含むことを特徴とする請求項４に記載の排気還流弁の制御装置。
【請求項６】
前記機関の吸気圧を検出する吸気圧検出手段を備え、前記制御手段は、前記排気還流弁の開度と前記目標開度との偏差の線形関数として定義される切換関数を用いて前記排気還流弁を制御し、前記切換関数を検出される吸気圧に応じて変更することを特徴とする請求項４または５に記載の排気還流弁の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、内燃機関の排気を吸気系に還流する排気還流通路に設けられ、排気還流量を制御する排気還流弁の制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
内燃機関における排気還流量を制御する排気還流弁の開度を、目標開度に正確且つ迅速に制御することは、良好な排気特性を維持する上で重要である。そのため、排気還流弁の目標開度が「０（全閉開度）」であるときの検出開度を全閉開度として学習し、学習された全閉開度を用いて検出開度を補正し、該補正された検出開度に応じて、排気還流弁を目標開度に制御する装置が、特許文献１に示されている。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００２−２３５６０６号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上記特許文献１に示された装置によれば、排気還流弁の開弁特性の経時変化があっても、低開度における良好な制御精度を維持することができる。しかしながら、排気還流弁を大型化し、低流量から大流量までの１つの排気還流弁で制御する場合には、以下のような課題があった。
すなわち、低流量を正確に制御するためには、非常に低い開度（リフト量で０．５ｍｍ程度）において良好な制御精度が必要であるが、上記従来の装置では、大型化した排気還流弁の低開度領域で、十分な制御精度が得られなかった。
【０００５】
本発明はこの点に着目してなされたものであり、排気還流弁の制御精度を向上させ、特に大型化した排気還流弁の低開度領域においても十分な制御精度を得ることができる排気還流弁の制御装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため請求項１に記載の発明は、内燃機関の排気を吸気系に還流する排気還流通路（２１）に設けられ、排気還流量を制御する排気還流弁（２２）の制御装置において、前記排気還流弁（２２）をモデル化した制御対象モデルに基づいて、前記排気還流弁（２２）の開度（ＬＡＣＴ）を目標開度（ＬＣＭＤ）に制御する制御手段（４１）を備えることを特徴とする。
【０００７】
この構成によれば、排気還流弁をモデル化した制御対象モデルに基づいて、排気還流弁の開度が目標開度に制御される。制御対象モデルに基づいた制御を行うことにより、制御対象モデルを用いないＰＩＤ（比例微分積分）制御などの従来技術に比べて、排気還流弁開度の目標開度への追従特性を向上させ、低開度領域においても良好な制御特性を得ることができる。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の排気還流弁の制御装置において、前記排気還流弁（２２）の制御特性は、制御入力（ＵＳＬＥ）が変化しても開度（ＬＡＣＴ）が変化しない無効動作領域（ＲＤＥＡＤ）を有し、前記制御対象モデルは、前記無効動作領域（ＲＤＥＡＤ）を除いた有効動作領域（ＲＥＦＣＴ）についてモデル化されていることを特徴とする。
【０００９】
この構成によれば、前記制御対象モデルは、制御入力が変化しても開度が変化しない無効動作領域を除いた有効動作領域についてモデル化されたものであるので、無効動作領域を含めてモデル化した場合のような低開度領域での制御性の劣化がなく、有効動作領域の全体に亘って良好な制御性を得ることができる。
【００１０】
請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の排気還流弁の制御装置において、前記制御対象モデルのモデルパラメータ（θ）を同定する同定手段（４２，４３）を備え、前記制御手段（４１）は、前記同定手段（４２，４３）により同定されたモデルパラメータ（θ）を用いて制御を行うことを特徴とする。
【００１１】
この構成によれば、同定手段により同定されたモデルパラメータを用いて制御が行われるので、排気還流弁の動特性が経時変化した場合や環境条件によって変化した場合でも、良好な制御性を維持することができる。
請求項４に記載の発明は、請求項１から３のいずれかに記載の排気還流弁の制御装置において、前記制御手段（４１）は、スライディングモード制御により前記排気還流弁（２２）を制御することを特徴とする。
【００１２】
この構成によれば、ロバスト性の高いスライディングモード制御により排気還流弁が制御されるので、モデル化誤差（実際の排気還流弁の特性と、制御対象モデルの特性との差）があっても、排気還流弁開度の目標開度への制御性を向上させ、しかも安定した制御を実現することができる。
【００１３】
請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の排気還流弁の制御装置において、前記制御手段（４１）による前記排気還流弁への制御入力（ＵＳＬＥ）は、適応則制御入力（Ｕａｄｐ）を含むことを特徴とする。
この構成によれば、排気還流弁への制御入力は、適応則制御入力を含むので、外乱やモデル化誤差があっても良好な制御性を得ることができる。
【００１４】
請求項６に記載の発明は、請求項４または５に記載の排気還流弁の制御装置において、前記機関の吸気圧（ＰＢＡ）を検出する吸気圧検出手段（７）を備え、前記制御手段（４１）は、前記排気還流弁の開度（ＬＡＣＴ）と前記目標開度（ＬＣＭＤ）との偏差（ｅ）の線形関数として定義される切換関数（σ）を用いて前記排気還流弁（２２）を制御し、前記切換関数（σ）を検出される吸気圧（ＰＢＡ）に応じて変更することを特徴とする。
【００１５】
排気還流弁の弁体には、吸気圧と排気圧との差圧が作用するため、吸気圧の変化によって、排気還流弁の作動特性が変化し、排気還流弁の制御性が変化する。
そこで、排気還流弁の開度と目標開度との偏差の線形関数として定義される切換関数を用いて排気還流弁を制御し、その切換関数を、検出される吸気圧に応じて変更することにより、吸気圧の変化に拘わらず、良好な制御性を維持することができる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
図１は本発明の一実施形態にかかる内燃機関及びその制御装置の構成を示す図である。例えば４気筒を有するエンジン１の吸気管２の途中にはスロットル弁３が配されている。スロットル弁３にはスロットル弁開度（ＴＨ）センサ４が連結されており、当該スロットル弁３の開度に応じた電気信号を出力して電子制御ルユニット（以下「ＥＣＵ」という）５に供給する。
【００１７】
燃料噴射弁６はエンジン１とスロットル弁３との間かつ吸気管２の図示しない吸気弁の少し上流側に各気筒毎に設けられており、各噴射弁は図示しない燃料ポンプに接続されていると共にＥＣＵ５に電気的に接続されて当該ＥＣＵ５からの信号により燃料噴射弁６の開弁時間が制御される。
【００１８】
一方、スロットル弁３の直ぐ下流には吸気管内絶対圧（ＰＢＡ）センサ７が設けられており、この絶対圧センサ８により電気信号に変換された絶対圧信号は前記ＥＣＵ５に供給される。また、その下流には吸気温（ＴＡ）センサ８が取付けられており、吸気温ＴＡを検出して対応する電気信号を出力してＥＣＵ５に供給する。
エンジン１の本体に装着されたエンジン水温（ＴＷ）センサ９はサーミスタ等から成り、エンジン水温（冷却水温）ＴＷを検出して対応する温度信号を出力してＥＣＵ５に供給する。
【００１９】
ＥＣＵ５には、エンジン１のクランク軸（図示せず）の回転角度を検出するクランク角度位置センサ１０が接続されており、クランク軸の回転角度に応じた信号がＥＣＵ５に供給される。クランク角度位置センサ１０は、エンジン１の特定の気筒の所定クランク角度位置でパルス（以下「ＣＹＬパルス」という）を出力する気筒判別センサ、各気筒の吸入行程開始時の上死点（ＴＤＣ）より所定クランク角度前のクランク角度位置で（４気筒エンジンではクランク角１８０度毎に）ＴＤＣパルスを出力するＴＤＣセンサ及びＴＤＣパルスより短い一定クランク角周期（例えば３０度周期）で１パルス（以下「ＣＲＫパルス」という）を発生するＣＲＫセンサから成り、ＣＹＬパルス、ＴＤＣパルス及びＣＲＫパルスがＥＣＵ５に供給される。これらの信号パルスは、燃料噴射時期、点火時期等の各種タイミング制御及びエンジン回転数（エンジン回転速度）ＮＥの検出に使用される。
【００２０】
排気管１２には、ＨＣ、ＣＯ及びＮＯｘの浄化を行う三元触媒１５が設けられている。三元触媒１５の上流位置には、比例型空燃比センサ１４（以下「ＬＡＦセンサ１４」という）が装着されており、このＬＡＦセンサ１４は排気中の酸素濃度（空燃比）にほぼ比例した電気信号を出力し、ＥＣＵ５に供給する。
【００２１】
吸気管２のスロットル弁３の下流側と、排気管１２の三元触媒１５の上流側との間には、排気還流通路２１が設けられており、排気還流通路２１の途中には排気還流量を制御する排気還流弁（以下「ＥＧＲ弁」という）２２が設けられている。ＥＧＲ弁２２は、ソレノイドを有する電磁弁であり、その開度はＥＣＵ５により制御される。ＥＧＲ弁２２には、その弁体のリフト量（開度）ＬＡＣＴを検出するリフトセンサ２３が設けられており、その検出信号はＥＣＵ５に供給される。排気還流通路２１及びＥＧＲ弁２２より、排気還流機構が構成される。
【００２２】
ＥＣＵ５には、ＥＧＲ弁２２のソレノイドに電源を供給するバッテリの出力電圧ＶＢを検出するバッテリ電圧センサ２５が接続されており、その検出信号がＥＣＵ５に供給される。
【００２３】
ＥＣＵ５は、各種センサからの入力信号波形を整形し、電圧レベルを所定レベルに修正し、アナログ信号値をデジタル信号値に変換する等の機能を有する入力回路、中央演算処理ユニット（以下「ＣＰＵ」という）、ＣＰＵで実行される各種演算プログラム及び演算結果等を記憶する記憶回路、及びＥＧＲ弁２２、燃料噴射弁６などに駆動信号を供給する出力回路を備えている。
【００２４】
ＥＣＵ５のＣＰＵは、上述の各種センサの検出信号に基づいて、種々のエンジン運転状態を判別するとともに、該判別されたエンジン運転状態に応じて、燃料噴射弁６の燃料噴射時間を演算する。
ＥＣＵ５のＣＰＵはさらに、エンジン回転数ＮＥ及び吸気管内絶対圧ＰＢＡに応じて、ＥＧＲ弁２２のリフト量指令値（目標開度）ＬＣＭＤを算出し、リフトセンサ２３により検出されるリフト量ＬＡＣＴがリフト量指令値ＬＣＭＤと一致するようにＥＧＲ弁２２の駆動信号を出力する。この駆動信号はデューティ比可変のパルス信号である。
【００２５】
図２は、ＥＧＲ弁２２の構造を模式的に示す図であり、ＥＧＲ２２は、通路３１を開閉する弁体３２と、弁体３２に固定されアーマチャ３５を閉弁方向（図の上方向）に付勢するばね３３と、弁体３２を開弁方向（図の下方向）に付勢するソレノイド３４とを備えている。ＥＣＵ５からソレノイド３４に駆動信号が供給される。ＥＧＲ弁２２は、駆動信号のデューティ比ＵＳＬＥに応じたリフト量ＬＡＣＴだけ開弁する。本実施形態では、弁体３２の全閉位置から下方向への変位量がリフト量ＬＡＣＴとして検出される。
【００２６】
ソレノイド３４による開弁方向の付勢力がばねの付勢力を超えるまでは、弁体３２は全閉位置に留まる。したがって、ＥＧＲ弁２２の作動特性、すなわちデューティ比ＵＳＬＥとリフト量ＬＡＣＴとの関係は、図３に示すように、デューティ比ＵＳＬＥが変化してもリフト量ＬＡＣＴが「０」を維持する無効動作領域ＲＤＥＡＤを有する。
【００２７】
そこで、本実施形態では、無効動作領域ＲＤＥＡＤ以外の有効動作領域ＲＥＦＣＴにおいて、ＥＧＲ弁２２のモデル化を行い、モデル化により得られる制御対象モデルに基づいて、ＥＧＲ弁２２の制御を行うようにしている。図３から明らかなように、有効動作領域ＲＥＦＣＴでは、リフト量ＬＡＣＴは、駆動信号のデューティ比ＵＳＬＥにほぼ比例する。
【００２８】
本実施形態では、ＥＧＲ弁２２を制御対象とし、制御対象に対する入力をＥＧＲ弁２２の駆動信号のデューティ比ＵＳＬＥとし、制御対象の出力をリフトセンサ２３により検出されるリフト量ＬＡＣＴとする。
ＥＧＲ弁２２の応答周波数特性に応じて、下記式（１）で定義されるモデルを制御対象モデルとして設定する。このモデルの応答周波数特性は、ＥＧＲ弁２２の特性に近似させることが可能であることが確認されている。
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【００２９】
ここで、ｎは所定周期ΔＴ（例えば１０ミリ秒）で離散化されたサンプリング時刻または制御時刻を表すパラメータであり、ＤＵＴは制御対象モデルへの制御入力である。本実施形態では、ＥＧＲ弁２２に有効動作領域ＲＥＦＣＴにおいてモデル化したものを制御対象モデルとしているため、制御量ＤＵＴに、図３に示す無効デューティＤＥＡＤＤＵＴＹを加算することにより、ＥＧＲ弁２２の駆動信号のデューティ比が得られる。本実施形態では、さらにバッテリ電圧ＶＢに応じた電圧補正及びリミット処理を行うことにより、ＥＧＲ弁２２に供給する駆動信号のデューティ比ＵＳＬＥが算出される。
【００３０】
また式（１）のａ１，ａ２，ｂ１，ｃ１は、制御対象モデルの特性を決めるモデルパラメータであり、ｄはむだ時間である。演算量低減のためには、むだ時間ｄを「０」とした下記式（１ａ）で制御対象モデルを定義することが有効である。むだ時間ｄを「０」とすることに起因するモデル化誤差（制御対象モデルの特性と、実際の制御対象の特性との差）は、ロバスト性のあるスライディングモード制御を採用することにより補償する。
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【００３１】
式（１ａ）においては、制御対象の出力であるリフト量ＬＡＣＴに関わるモデルパラメータａ１，ａ２、制御対象への入力ＵＳＬＥに対応する制御量ＤＵＴ（無効デューティＤＥＡＤＤＵＴＹの加算、電圧補正及びリミット処理前の制御入力）に関わるモデルパラメータｂ１の他に、制御対象の入出力に関わらないモデルパラメータｃ１が採用されている。このモデルパラメータｃ１は、ＥＧＲ弁２２に加わる外乱を示すパラメータである。すなわち、後述するモデルパラメータ同定器により、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１と同時にモデルパラメータｃ１を同定することにより、ＥＧＲ弁２２に加わる外乱を同定できるようにしている。
【００３２】
図４は、ＥＣＵ５により実現されるＥＧＲ弁２２の制御装置の機能ブロック図であり、この制御装置は、適応スライディングモードコントローラ４１と、モデルパラメータ同定器４２と、モデルパラメータスケジューラ４３と、制御量ＤＵＴに無効デューティＤＥＡＤＤＵＴＹを加算する加算部４４と、バッテリ電圧ＶＢに応じて制御量ＤＵＴの補正を行う電圧補正部４５と、電圧補正された制御量のリミット処理を行い、デューティ比ＵＳＬＥを出力するリミッタ４６と、電圧補正部４５による補正と逆の補正を行う逆電圧補正部４７と、逆電圧補正したデューティ比から無効デューティＤＥＡＤＤＵＴＹを減算することにより、フィードバック制御量ＤＵＴＹＦを算出する減算部４８とからなる。
【００３３】
適応スライディングモードコントローラ４１は、検出したリフト量ＬＡＣＴがリフト量指令値ＬＣＭＤと一致するように、適応スライディングモード制御により制御量ＤＵＴを算出し、該算出した制御量ＤＵＴを出力する。
適応スライディングモードコントローラ４１を用いることにより、リフト量ＬＡＣＴのリフト量指令値ＬＣＭＤに対する応答特性を、所定のパラメータ（後述する切換関数設定パラメータＶＰＯＬＥ）を用いて適宜変更する（指定する）ことが可能となる。本実施形態では、吸気管内絶対圧ＰＢＡに応じて切換関数設定パラメータＶＰＯＬＥを設定し、吸気管内絶対圧ＰＢＡの変化に拘わらず良好な制御性が得られるようにしている。また、スライディングモード制御により、モデルパラメータの誤差に対する安定性を確保することが可能となる。
【００３４】
モデルパラメータ同定器４２は、修正モデルパラメータベクトルθＬ（θＬＴ＝［ａ１，ａ２，ｂ１，ｃ１］）を算出し、適応スライディングモードコントローラ４１に供給する。より具体的には、モデルパラメータ同定器４２は、リフト量ＬＡＣＴ及びフィードバック制御量ＤＵＴＹＦに基づいて、モデルパラメータベクトルθを算出する。さらに、そのモデルパラメータベクトルθに対してリミット処理を行うことにより修正モデルパラメータベクトルθＬを算出し、該修正モデルパラメータベクトルθＬを適応スライディングモードコントローラ４１に供給する。このようにしてリフト量ＬＡＣＴをリフト量指令値ＬＣＭＤに追従させるために最適なモデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１が得られ、さらに外乱を示すモデルパラメータｃ１が得られる。モデルパラメータのリミット処理については、後述する。
【００３５】
リアルタイムでモデルパラメータを同定するモデルパラメータ同定器４２を用いることにより、エンジン運転条件の変化への適応、ハードウエアの特性ばらつきの補償、電源電圧変動の補償、及びハードウエア特性の経年変化への適応が可能となる。
【００３６】
モデルパラメータスケジューラ４３は、リフト量指令値ＬＣＭＤ（ｎ）に応じて、基準モデルパラメータベクトルθｂａｓｅ（θｂａｓｅＴ＝［ａ１ｂａｓｅ，ａ２ｂａｓｅ，ｂ１ｂａｓｅ，ｃ１ｂａｓｅ］）を算出し、モデルパラメータ同定器４２に供給する。
【００３７】
電圧補正部４５は、バッテリ電圧ＶＢと、基準電圧ＶＢＲＥＦ（例えば１４Ｖ）との比（ＶＢＲＥＦ／ＶＢ）を制御量ＤＵＴと無効デューティＤＥＡＤＤＵＴＹの和に乗算することにより、バッテリ電圧補正を行う。リミッタ４６は、電圧補正された制御量の絶対値が所定制限範囲内に入るようにリミット処理を行い、デューティ比ＵＳＬＥを算出する。
【００３８】
逆電圧補正部４７は、デューティ比ＵＳＬＥに対して、電圧補正部４５で乗算される比の逆数（ＶＢ／ＶＢＲＥＦ）を乗算し、電圧補正部４５による補正の逆補正を行う。さらに減算部４８により、逆電圧補正されたデューティ比から無効デューティＤＥＡＤＤＵＴＹが減算され、フィードバック制御量ＤＵＴＹＦが算出される。
【００３９】
次に適応スライディングモードコントローラ４１の動作原理を説明する。
リフト量ＬＡＣＴと、リフト量指令値ＬＣＭＤとの偏差ｅ（ｎ）を下記式（４）で定義すると、適応スライディングモードコントローラの切換関数値σ（ｎ）は、下記式（５）にように設定される。
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ここで、ＶＰＯＬＥは、−１より大きく１より小さい値に設定される切換関数設定パラメータである。
【００４０】
縦軸を偏差ｅ（ｎ）とし、横軸を前回偏差ｅ（ｎ−１）として定義される位相平面上では、σ（ｎ）＝０を満たす、偏差ｅ（ｎ）と前回偏差ｅ（ｎ−１）との組み合わせは、直線となるので、この直線は一般に切換直線と呼ばれる。スライディングモード制御は、この切換直線上の偏差ｅ（ｎ）の振る舞いに着目した制御であり、切換関数値σ（ｎ）が０となるように、すなわち偏差ｅ（ｎ）と前回偏差ｅ（ｎ−１）の組み合わせが位相平面上の切換直線上に載るように制御を行い、外乱やモデル化誤差に対してロバストな制御を実現するものである。その結果、リフト量ＬＡＣＴは、リフト量指令値ＬＣＭＤに追従するように、良好なロバスト性を持って制御される。
【００４１】
また式（５）の切換関数設定パラメータＶＰＯＬＥの値を変更することにより、偏差ｅ（ｎ）の減衰特性、すなわちリフト量ＬＡＣＴのリフト量指令値ＬＣＭＤへの追従特性を変更することができる。具体的には、ＶＰＯＬＥ＝−１とすると、全く追従しない特性となり、切換関数設定パラメータＶＰＯＬＥの絶対値を小さくするほど、追従速度を速めることができる。このようにスライディングモードコントローラは、偏差ｅ（ｎ）の減衰特性を所望の特性に指定可能であるので、応答指定型コントローラと呼ばれる。
【００４２】
スライディングモード制御によれば、切換関数設定パラメータＶＰＯＬＥを変更することにより、容易に収束速度を変更できるので、本実施形態では、吸気管内絶対圧ＰＢＡに応じて、切換関数設定パラメータＶＰＯＬＥを設定し、吸気管内絶対圧ＰＢＡが変化しても良好な応答特性を得られるようにしている。
【００４３】
上述したようにスライディングモード制御では、偏差ｅ（ｎ）と前回偏差ｅ（ｎ−１）の組み合わせ（以下「偏差状態量」という）を切換直線上に拘束することにより、偏差ｅ（ｎ）を指定した収束速度で、かつ外乱やモデル化誤差に対してロバストに、「０」に収束させる。したがって、スライディングモード制御では、如何にして偏差状態量を切換直線に載せ、そこに拘束するかが重要となる。
【００４４】
そのような観点から、制御対象への入力（コントローラの出力）ＤＵＴ（ｎ）（Ｕｓｌ（ｎ）とも表記する）は、下記式（６）に示すように、等価制御入力Ｕｅｑ（ｎ）、到達則入力Ｕｒｃｈ（ｎ）、適応則入力Ｕａｄｐ（ｎ）、及びダンピング入力Ｕｄａｍｐ（ｎ）の和として算出される。
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【００４５】
等価制御入力Ｕｅｑ（ｎ）は、偏差状態量を切換直線上に拘束するための入力であり、到達則入力Ｕｒｃｈ（ｎ）は、偏差状態量を切換直線上へ載せるための入力であり、適応則入力Ｕａｄｐ（ｎ）は、モデル化誤差や外乱の影響を抑制し、偏差状態量を切換直線へ載せるための入力である。
【００４６】
またダンピング入力Ｕｄａｍｐは、リフト量ＬＡＣＴのリフト量指令値ＬＣＭＤに対するオーバシュートを防止するための入力である。
以下各入力Ｕｅｑ（ｎ），Ｕｒｃｈ（ｎ）、Ｕａｄｐ（ｎ）、及びＵｄａｍｐ（ｎ）の算出方法を説明する。
【００４７】
等価制御入力Ｕｅｑ（ｎ）は、偏差状態量を切換直線上に拘束するための入力であるから、満たすべき条件は下記式（７）で与えられる。
σ（ｎ）＝σ（ｎ＋１）        （７）
式（１）並びに式（４）及び（５）を用いて式（７）を満たすデューティ比ＤＵＴ（ｎ）を求めると、下記式（８）が得られ、これが等価制御入力Ｕｅｑ（ｎ）となる。
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【００４８】
実際には目標値の未来値であるＬＣＭＤ（ｎ＋１）を得ることは困難であるので、本実施形態では、リフト量指令値ＬＣＭＤに関わる項を除いた下記式（８ａ）により、等価制御入力Ｕｅｑ（ｎ）が算出される。
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【００４９】
また、到達則入力Ｕｒｃｈ（ｎ）及び適応則入力Ｕａｄｐ（ｎ）は、それぞれ下記式（９）及び（１０）により算出する。
【数１】
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ここで、Ｆ及びＧは、それぞれ到達則制御ゲイン及び適応則制御ゲインであり、偏差状態量が安定に切換直線上に載せられるように設定される。
【００５０】
ダンピング入力Ｕｄａｍｐは、下記式（１３）により算出される。
2004257361.tif 000010
ここでＫＤＡＭＰは、ダンピング制御ゲインであり、実験により最適値に設定される。
【００５１】
以上のように、等価制御入力Ｕｅｑ（ｎ）、到達則入力Ｕｒｃｈ（ｎ）、適応則入力Ｕａｄｐ（ｎ）、及びダンピング入力Ｕｄａｍｐ（ｎ）を算出し、それらの入力の総和として、制御量ＤＵＴ（ｎ）が算出される。
【００５２】
次にモデルパラメータ同定器４２の動作原理を説明する。
モデルパラメータ同定器４２は、前述したように制御対象の入力ＵＳＬＥを逆電圧補正し、さらに無効デューティＤＥＡＤＤＵＴＹを減算することにより得られるフィードバック制御量ＤＵＴＹＦ及び制御対象の出力（ＬＡＣＴ（ｎ））に基づいて、制御対象モデルのモデルパラメータベクトルを算出する。具体的には、モデルパラメータ同定器４２は、下記式（１６）による逐次型同定アルゴリズム（一般化逐次型最小２乗法アルゴリズム）により、モデルパラメータベクトルθ（ｎ）を算出する。
θ（ｎ）＝θ（ｎ−１）＋ＫＰ（ｎ）ｉｄｅ（ｎ）                  （１６）
θ（ｎ）Ｔ＝［ａ１’，ａ２’，ｂ１’，ｃ１’］        （１７）
【００５３】
ここで、ａ１’，ａ２’，ｂ１’及びｃ１’は、後述するリミット処理を実施する前のモデルパラメータである。またｉｄｅ（ｎ）は、下記式（１８）、（１９）及び（２０）により定義される同定誤差である。ＬＡＣＴＨＡＴ（ｎ）は、最新のモデルパラメータベクトルθ（ｎ−１）を用いて算出される、リフト量ＬＡＣＴ（ｎ）の推定値（以下「推定リフト量」という）である。ＫＰ（ｎ）は、下記式（２１）により定義されるゲイン係数ベクトルである。また、式（２１）のＰ（ｎ）は、下記式（２２）により算出される４次の正方行列である。
【数２】
2004257361.tif 000011
【００５４】
【数３】
2004257361.tif 000012
式（２０）に示すように、本実施形態では、制御量ＤＵＴに代えてフィードバック制御量ＤＵＴＹＦを用いて、モデルパラメータベクトルθの同定が行われる。
【００５５】
式（２２）の係数λ１，λ２の設定により、式（１６）〜（２２）による同定アルゴリズムは、以下のような４つの同定アルゴリズムのいずれかになる。
λ１＝１，λ２＝０  固定ゲインアルゴリズム
λ１＝１，λ２＝１  最小２乗法アルゴリズム
λ１＝１，λ２＝λ  漸減ゲインアルゴリズム（λは０，１以外の所定値）
λ１＝λ，λ２＝１  重み付き最小２乗法アルゴリズム（λは０，１以外の所定値）
【００５６】
演算量の低減のために固定ゲインアルゴリズムを採用すると、式（２１）は、下記式（２１ａ）にように簡略化される。式（２１ａ）においてＰは、定数を対角要素とする正方行列である。
【数４】
2004257361.tif 000013
【００５７】
式（１６）〜（２０），及び（２１ａ）により演算されるモデルパラメータは、所望値から徐々にずれていく場合がある。すなわち、モデルパラメータがある程度収束した後に、摩擦特性などの非線形特性によって生じる残留同定誤差が存在したり、平均値がゼロでない外乱が定常的に加わるような場合には、残留同定誤差が蓄積し、モデルパラメータのドリフトが引き起こされる。このようなモデルパラメータのドリフトを防止すべく、モデルパラメータベクトルθ（ｎ）は、上記式（１６）に代えて、下記式（１６ａ）により算出される。
2004257361.tif 000014
【００５８】
ここで、ＤＥＬＴＡは下記式（２３）で示すように、忘却係数δｉ（ｉ＝１〜３）及び「１」を対角要素とし、他の要素がすべて「０」である忘却係数行列である。
【数５】
2004257361.tif 000015
【００５９】
忘却係数δｉは、０から１の間の値に設定され（０＜δｉ＜１）、過去の同定誤差の影響を徐々に減少させる機能を有する。式（２３）では、モデルパラメータｃ１’の演算にかかる係数が「１」に設定されており、過去値の影響が保持されるようになっている。このように、忘却係数行列ＤＥＬＴＡの対角要素の一部、すなわちモデルパラメータｃ１’の演算にかかる係数を「１」とすることにより、リフト量指令値ＬＣＭＤと、リフト量ＬＡＣＴとの定常偏差が発生することを防止することができる。また忘却係数行列ＤＥＬＴＡの他の対角要素δ１，δ２及びδ３を「０」より大きく「１」より小さい値に設定することにより、モデルパラメータのドリフトが防止される。
【００６０】
式（１６ａ）を漸化式形式に書き直すと、下記式（１６ｂ）（１６ｃ）が得られる。前記式（１６）に代えて下記式（１６ｂ）及び（１６ｃ）を用いてモデルパラメータベクトルθ（ｎ）を算出する手法を、以下δ修正法といい、式（１６ｃ）で定義されるｄθ（ｎ）を「更新ベクトル」という。
θ（ｎ）＝θ（０）＋ｄθ（ｎ）                                  （１６ｂ）
ｄθ（ｎ）＝ＤＥＬＴＡ・ｄθ（ｎ−１）＋ＫＰ（ｎ）ｉｄｅ（ｎ）        （１６ｃ）
【００６１】
δ修正法を用いたアルゴリズムによれば、ドリフト防止効果とともに、モデルパラメータの安定化効果も得られる。すなわち、初期値ベクトルθ（０）が常に保存され、更新ベクトルｄθ（ｎ）も忘却係数行列ＤＥＬＴＡの働きにより、その要素のとりうる値が制限されるので、各モデルパラメータを初期値近傍に安定させることができる。
【００６２】
さらに実際の制御対象の入出力データに基づいた同定により更新ベクトルｄθ（ｎ）を調整しつつモデルパラメータを算出するので、実際の制御対象に適合したモデルパラメータを算出できる。
さらに上記式（１６ｂ）の初期値ベクトルθ（０）に代えて、基準モデルパラメータベクトルθｂａｓｅを用いる下記式（１６ｄ）により、モデルパラメータベクトルθ（ｎ）を算出することが望ましい。
θ（ｎ）＝θｂａｓｅ＋ｄθ（ｎ）            （１６ｄ）
【００６３】
基準モデルパラメータベクトルθｂａｓｅは、モデルパラメータスケジューラ４３によりリフト量指令値ＬＣＭＤに応じて設定されるので、リフト量指令値ＬＣＭＤ（リフト量ＬＡＣＴ）の変化に対応する動特性の変化に適応させることができる。
【００６４】
本実施形態では、さらに同定誤差ｉｄｅ（ｎ）のローパスフィルタ処理を行う。ローパス特性（高周波成分が減衰する特性）を有する制御対象について、モデルパラメータ同定器４２によりモデルパラメータを同定すると、同定されたモデルパラメータは高周波域阻止特性に大きく影響されたものとなるため、低周波域での制御対象モデルのゲインが実際の特性より低くなる。その結果、スライディングモードコントローラ４１による制御入力の補正が過補正となる。
【００６５】
そこで、ローパスフィルタ処理により、制御対象モデルの周波数特性を実際の周波数特性と一致させ、あるいは制御対象モデルの低域ゲインが実際の低域ゲインよりやや高くなるように修正することとした。これにより、コントローラ４１による過補正を防止し、制御系のロバスト性を高めて制御系をより安定化させることができる。
【００６６】
なお、ローパスフィルタ処理は、同定誤差の過去値ｉｄｅ（ｎ−ｉ）（例えばｉ＝１〜１０に対応する１０個の過去値）をリングバッファに記憶し、それらの過去値を平均化することにより実行する。
ローパスフィルタ処理を施した同定誤差を下記式（３０）で示すように、ｉｄｅｆ（ｎ）と表すこととすると、前記式（１６ｃ）に代えて、下記式（１６ｅ）を用いて更新ベクトルｄθ（ｎ）が算出される。
ｉｄｅｆ（ｎ）＝ＬＦ（ｉｄｅ（ｎ））                            （３０）
ｄθ（ｎ）＝ＤＥＬＴＡ・ｄθ（ｎ−１）＋ＫＰ（ｎ）ｉｄｅｆ（ｎ）        （１６ｅ）
【００６７】
式（１６ｄ）により算出されるモデルパラメータベクトルθ（ｎ）の要素ａ１’，ａ２’，ｂ１’，及びｃ１’は、制御系のロバスト性を高めるために、以下に説明するリミット処理が施される。
【００６８】
本実施形態では、式（１６ｅ）に適用する前回の更新ベクトルｄθ（ｎ−１）としては、下記式（３３）で算出されるものが用いられ、推定リフト量ＬＡＣＴＨＡＴの算出に使用する前回のモデルパラメータベクトルとしては、下記式（１９ａ）に示すように、リミット処理後のモデルパラメータベクトルθＬ（ｎ−１）が用いられる。
ｄθ（ｎ−１）＝θＬ（ｎ−１）−θｂａｓｅ（ｎ−１）                  （３３）
ＬＡＣＴＨＡＴ（ｎ）＝θＬ（ｎ−１）Ｔζ（ｎ）                      （１９ａ）
【００６９】
リミット処理後のモデルパラメータベクトルθＬは下記式（３８）及び（３９）で表される。
θＬ（ｎ）＝ＬＭＴ（θ（ｎ））                        （３８）
θＬ（ｎ）Ｔ＝［ａ１，ａ２，ｂ１，ｃ１］              （３９）
【００７０】
上述したように本実施形態では、ＥＧＲ弁２２の有効動作領域ＲＥＦＣＴについてモデル化した制御対象モデルに基づいて、ＥＧＲ弁２２の駆動制御を行うようにしている。これは、以下の理由による。
【００７１】
無効動作領域ＲＤＥＡＤも含めてモデル化した制御対象モデルを用いると、無効デューティＤＥＡＤＤＵＴＹが比較的大きい（１５％程度）ため、低リフト量領域でモデルパラメータｂ１の同定値が小さくなり、等価制御入力Ｕｅｑ及び到達則入力Ｕｒｃｈが高ゲインとなる（制御偏差の変化量に対するこれらの制御入力の変化量の比率が増加する）。その結果、ＥＧＲ弁２２を閉弁方向に制御する場合に、弁体が弁座に衝突する可能性が高くなるといった問題が発生する。さらに、モデルパラメータａ１及びａ２がリミット値に張り付き、モデルパラメータｃ１が同定誤差を減少させるために増大し、モデルパラメータスケジューラ４３による基準モデルパラメータベクトルθｂａｓｅの設定が困難になる、あるいはモデルパラメータｃ１の増大により、リフト量指令値ＬＣＭＤに対するリフト量ＬＡＣＴの応答特性（制御性）が悪化するといった問題も発生する。
【００７２】
そこで、本実施形態では、有効動作領域ＲＥＦＣＴについてＥＧＲ弁２２をモデル化することにより得られる制御対象モデルを採用し、適応スライディングモードコントローラ４１の出力（Ｕｓｌ）に無効デューティＤＥＡＤＤＵＴＹを加算ことにより、ＥＧＲ弁２２の駆動信号のデューティ比ＵＳＬＥを算出するとともに、デューティ比ＵＳＬＥから無効デューティＤＥＡＤＤＵＴＹを減算することにより得られるフィードバック制御量ＤＵＴＹＦをモデルパラメータ同定器４２に入力するようにした。これにより、上述した問題を解消し、特に低リフト量領域における良好な制御性を得ることが可能となる。
【００７３】
次に上述した適応スライディングモードコントローラ４１、モデルパラメータ同定器４２、モデルパラメータスケジューラ４３、加算部４４、電圧補正部４５、リミッタ４６、逆電圧補正部４７及び減算部４８の機能を実現するための、ＥＣＵ５のＣＰＵにおける演算処理を説明する。
【００７４】
図５は、ＥＧＲ２２の駆動制御を行う処理のフローチャートである。この処理は、ＥＣＵ５のＣＰＵで所定時間（１０ミリ秒）毎に実行される。
ステップＳ１１では、図６に示す状態変数設定処理を実行する。この処理では、リフト量指令値ＬＣＭＤのリミット処理、デューティ比ＵＳＬＥからフィードバック制御量ＤＵＴＹＦを算出する処理（図４の逆電圧補正部４７及び減算部４８における演算処理）などが実行される。なお、リフト量指令値ＬＣＭＤは、図示しない処理において、エンジン運転状態に応じて設定される。
【００７５】
ステップＳ１２では、リフト量指令値ＬＣＭＤが「０」より大きいか否かを判別し、ＬＣＭＤ＞０であるときは、実行許可フラグＦＳＴＲＯＣＥＣを「１」に設定して（ステップＳ１５）、ステップＳ１６に進む。ＬＣＭＤ＝０であるときは、実行許可フラグＦＳＴＲＯＣＥＣを「０」に設定し（ステップＳ１３）、初期化フラグＦＩＤＲＳＥＴＥを「１」に設定する（ステップＳ１４）。初期化フラグＦＩＤＲＳＥＴＥが「１」に設定されると、基準モデルパラメータベクトルθｂａｓｅの算出が実行される（図７、ステップＳ４１〜Ｓ４４参照）。
【００７６】
ステップＳ１６では、実行許可フラグＦＳＴＲＯＣＥＣが「１」であるか否かを判別し、ＦＳＴＲＯＣＥＣ＝０であるときは、切換関数値σの積算値ＳＵＭＳＩＧＭＡを「０」に設定する（ステップＳ２０）とともに、出力デューティ比ＤＯＵＴＥを「０」に設定する（ステップＳ２１）。これにより、ＥＧＲ弁２２に供給される駆動信号のデューティ比が、出力デューティ比ＤＯＵＴＥに設定される。
【００７７】
ステップＳ１６で、ＦＳＴＲＯＣＥＣ＝１であるときは、図７に示すモデルパラメータの同定演算処理を実行し、モデルパラメータベクトルθを算出する（ステップＳ１７）。ステップＳ１８では、図１５に示すＵＳＬＥ演算処理を実行し、デューティ比ＵＳＬＥを算出する。次いで、このデューティ比ＵＳＬＥが「０」以下であるか否かを判別し（ステップＳ１９）、ＵＳＬＥ≦０であるときは、前記ステップＳ２０に進む。またＵＳＬＥ＞０であるときは、出力デューティ比ＤＯＵＴＥをこのデューティ比ＵＳＬＥに設定する（ステップＳ２２）。
【００７８】
図６は、図５のステップＳ１１で実行される状態変数設定処理のフローチャートである。
ステップＳ３１では、リフト量指令値の前回値ＬＣＭＤ（ｎ−１）に所定変化量ＤＬＣＭＤＬＭＴを加算することにより、上限指令値ＤＬＣＭＤＨを算出する。次いで、リフト量指令値の前回値ＬＣＭＤ（ｎ−１）から所定変化量ＤＬＣＭＤＬＭＴを減算することにより、下限指令値ＤＬＣＭＤＬを算出する（ステップＳ３２）。ステップＳ３３では、リフト量指令値ＬＣＭＤが上限指令値ＤＬＣＭＤＨより大きいか否かを判別し、ＬＣＭＤ＞ＤＬＣＭＤＨであるときは、リフト量指令値ＬＣＭＤをその上限指令値ＤＬＣＭＤＨに設定する（ステップＳ３６）。
【００７９】
ステップＳ３３で、ＬＣＭＤ≦ＤＬＣＭＤＨであるときは、リフト量指令値ＬＣＭＤが下限指令値ＤＬＣＭＤＬより小さいか否かを判別する（ステップＳ３４）。ＬＣＭＤ＜ＤＬＣＭＤＬであるときは、リフト量指令値ＬＣＭＤをその下限指令値ＤＬＣＭＤＬに設定する（ステップＳ３５）。ステップＳ３４の答が否定（ＮＯ）であるときは直ちにステップＳ３８に進む。
【００８０】
ステップＳ３８では、下記式（４１）に、デューティ比ＵＳＬＥ、バッテリ電圧ＶＢ、基準電圧ＶＢＲＥＦ、及び無効デューティＤＥＡＤＤＵＴＹを適用し、フィードバック制御量ＤＵＴＹＦを算出する。
ＤＵＴＹＦ＝ＵＳＬＥ×ＶＢ／ＶＢＲＥＦ−ＤＥＡＤＤＵＴＹ    （４１）
ステップＳ３９では、下記式（４２）により、リフト量変化量ＤＬＡＣＴを算出する。
ＤＬＡＣＴ＝ＬＡＣＴ（ｎ）−ＬＡＣＴ（ｎ−１）                      （４２）
【００８１】
図７は、図５のステップＳ１７で実行されるモデルパラメータの同定演算処理のフローチャートである。
ステップＳ４１では、リフト量指令値ＬＣＭＤに応じて図８に示すθｂａｓｅテーブルを検索し、基準モデルパラメータベクトルθｂａｓｅを算出する。θｂａｓｅテーブルには、実際には基準モデルパラメータａ１及びａ２が設定されており、基準モデルパラメータｂ１ｂａｓｅは、モデルパラメータｂ１の最小値ＸＩＤＢ１Ｌに設定されている。また、基準モデルパラメータｃ１ｂａｓｅは、「０」に設定される。
【００８２】
ステップＳ４２では、初期化フラグＦＩＤＲＳＥＴＥが「１」であるか否かを判別する。ＦＩＤＲＳＥＴＥ＝１であるときは、カウンタＣＮＴＩＤＳＴＥの値を「０」に設定し（ステップＳ４３）、次いで初期化フラグＦＩＤＲＳＥＴＥを「０」に戻して（ステップＳ４４）、ステップＳ４５に進む。カウンタＣＮＴＩＤＳＴＥは、図９の処理でインクリメントされ、参照される。ステップＳ４４の実行後は、ステップＳ４２から直ちにステップＳ４５に進む。
【００８３】
ステップＳ４５では、式（２１ａ）によりゲイン係数ベクトルＫＰ（ｎ）を算出し、次いで式（１９ａ）により推定リフト量ＬＡＣＴＨＡＴ（ｎ）を算出する（ステップＳ４６）。
ステップＳ４７では、図８に示すｉｄｅｆ（ｎ）の演算処理を実行し、フィルタ処理後の同定誤差ｉｄｅｆ（ｎ）を算出する。ステップＳ４８では、式（１６ｅ）及び（３３）により更新ベクトルｄθ（ｎ）を算出する。ステップＳ５０では、式（１６ｄ）によりモデルパラメータベクトルθ（ｎ）を算出し、続くステップＳ５１では、図１０に示すリミット処理を実行する。その後、本処理を終了する。
【００８４】
図９は、図７のステップＳ４７で実行される同定誤差ｉｄｅｆ（ｎ）の演算処理のフローチャートである。
ステップＳ６１では、前記式（１８）により同定誤差ｉｄｅ（ｎ）を算出し、次いで算出された同定誤差ｉｄｅ（ｎ）が上限値ＩＤＥＬＭＴＥＨより大きいか否かを判別し（ステップＳ６２）、ｉｄｅ（ｎ）＞ＩＤＥＬＭＴＥＨであるときは、同定誤差ｉｄｅ（ｎ）をその上限値ＩＤＥＬＭＴＥＨに設定する（ステップＳ６５）。
【００８５】
ステップＳ６２で、ｉｄｅ（ｎ）≦ＩＤＥＬＭＴＥＨであるときは、同定誤差ｉｄｅ（ｎ）が下限値ＩＤＥＬＭＴＥＬより小さいか否かを判別する（ステップＳ６３）。ｉｄｅ（ｎ）＜ＩＤＥＬＭＴＥＬであるときは、同定誤差ｉｄｅ（ｎ）をその下限値ＩＤＥＬＭＴＥＬに設定する（ステップＳ６４）。ステップＳ６３の答が否定（ＮＯ）であるときは直ちにステップＳ６６に進む。
【００８６】
ステップＳ６６では、カウンタＣＮＴＩＤＳＴＥの値が所定カウント値ＣＮＴＩＤＳＴＥ０（例えば２）以上であるか否かを判別する（ステップＳ６６）。最初はＣＮＴＩＤＳＴＥ＜ＣＮＴＩＤＳＴＥ０であるので、カウンタＣＮＴＩＤＳＴＥを「１」だけインクリメントし（ステップＳ６７）、同定誤差ｉｄｅｆ（ｎ）を「０」に設定する（ステップＳ６８）。モデルパラメータベクトルθ（ｎ）の同定を開始した直後は、式（１８）による演算で正しい同定誤差が得られないので、ステップＳ６６〜Ｓ６８により、式（１８）による演算結果を用いずに同定誤差ｉｄｅｆ（ｎ）を「０」に設定するようにしている。
【００８７】
ステップＳ６６で、ＣＮＴＩＤＳＴＥ≧ＣＮＴＩＤＳＴＥ０であるときは、ステップＳ６９でローパスフィルタ処理を実行し、同定誤差ｉｄｅｆ（ｎ）を算出する。具体的には、例えば所定数Ｎ０の同定誤差ｉｄｅをリングバッファに格納し、移動平均化演算を行うことによりローパスフィルタ処理が行われる。
【００８８】
図１０は、図７のステップＳ５１で実行されるリミット処理のフローチャートである。
ステップＳ７１では、この処理で使用されるフラグＦＡ１ＳＴＡＢ，ＦＡ２ＳＴＡＢ，ＦＢ１ＬＭＴ及びＦＣ１ＬＭＴをそれぞれ「０」に設定することにより、初期化を行う。そして、ステップＳ７２では、図１１に示すａ１’及びａ２’のリミット処理を実行し、ステップＳ７３では、図１３に示すｂ１’のリミット処理を実行し、ステップＳ７４では、図１４に示すｃ１’のリミット処理を実行する。
【００８９】
図１１は、図１０のステップＳ７２で実行されるａ１’及びａ２’のリミット処理のフローチャートである。図１２は、図１１の処理を説明するための図であり、図１１とともに参照する。
【００９０】
図１２においては、リミット処理が必要なモデルパラメータａ１’とａ２’の組み合わせが「×」で示され、また安定なモデルパラメータａ１’及びａ２’の組み合わせの範囲がハッチングを付した領域（以下「安定領域」という）で示されている。図１１の処理は、安定領域外にあるモデルパラメータａ１’及びａ２’の組み合わせを、安定領域内（「○」で示す位置）に移動させる処理である。
【００９１】
ステップＳ８１では、モデルパラメータａ２’が、所定ａ２下限値ＸＩＤＡ２Ｌ以上か否かを判別する。所定ａ２下限値ＸＩＤＡ２Ｌは、「−１」より大きい負の値に設定される。所定ａ２下限値ＸＩＤＡ２Ｌは、「−１」に設定しても、安定なモデルパラメータａ１，ａ２が得られるが、下記式（４３）で定義される行列Ａのｎ乗が不安定となる（これは、ａ１’及びａ２’が発散はしないが振動することを意味する）場合があるので、「−１」より大きな値に設定される。
【数６】
2004257361.tif 000016
【００９２】
ステップＳ８１でａ２’＜ＸＩＤＡ２Ｌであるときは、モデルパラメータａ２を、この下限値ＸＩＤＡ２Ｌに設定するとともに、ａ２安定化フラグＦＡ２ＳＴＡＢを「１」に設定する（ステップＳ８２）。ａ２安定化フラグＦＡ２ＳＴＡＢは「１」に設定されると、モデルパラメータａ２を下限値ＸＩＤＡ２Ｌに設定したことを示す。図１２においては、ステップＳ８１及びＳ８２のリミット処理Ｐ１によるモデルパラメータの修正が、「Ｐ１」を付した矢線（矢印を付した線）で示されている。
【００９３】
ステップＳ８１の答が肯定（ＹＥＳ）、すなわちａ２’≧ＸＩＤＡ２Ｌであるときは、モデルパラメータａ２はモデルパラメータａ２’に設定される（ステップＳ８３）。
ステップＳ８４及びステップＳ８５では、モデルパラメータａ１’が、所定ａ１下限値ＸＩＤＡ１Ｌと所定ａ１上限値ＸＩＤＡ１Ｈできまる範囲内にあるか否かを判別する。所定ａ１下限値ＸＩＤＡ１Ｌは、−２以上且つ０より小さい値に設定され、所定ａ１上限値ＸＩＤＡ１Ｈは、例えば２に設定される。
【００９４】
ステップＳ８４及びＳ８５の答がいずれも肯定（ＹＥＳ）であるとき、すなわちＸＩＤＡ１Ｌ≦ａ１’≦ＸＩＤＡ１Ｈであるときは、モデルパラメータａ１はモデルパラメータａ１’に設定される（ステップＳ８８）。
一方ａ１’＜ＸＩＤＡ１Ｌであるときは、モデルパラメータａ１を下限値ＸＩＤＡ１Ｌに設定するとともに、ａ１安定化フラグＦＡ１ＳＴＡＢを「１」に設定する（ステップＳ８４，Ｓ８６）。またａ１’＞ＸＩＤＡ１Ｈであるときは、モデルパラメータａ１を上限値ＸＩＤＡ１Ｈに設定するとともに、ａ１安定化フラグＦＡ１ＳＴＡＢを「１」に設定する（ステップＳ８５，Ｓ８７）。ａ１安定化フラグＦＡ１ＳＴＡＢは、「１」に設定されると、モデルパラメータａ１を下限値ＸＩＤＡ１Ｌまたは上限値ＸＩＤＡ１Ｈに設定したことを示す。図１２においては、ステップＳ８４〜Ｓ８７のリミット処理Ｐ２によるモデルパラメータの修正が、「Ｐ２」を付した矢線で示されている。
【００９５】
ステップＳ９０では、モデルパラメータａ１の絶対値とモデルパラメータａ２の和が、所定安定判定値ＸＡ２ＳＴＡＢ以下であるか否かを判別する。所定安定判定値ＸＡ２ＳＴＡＢは、「１」に近く「１」より小さい値（例えば０．９９）に設定される。
【００９６】
図１２に示す直線Ｌ１及びＬ２は、下記式（４４）を満たす直線である。
ａ２＋｜ａ１｜＝ＸＡ２ＳＴＡＢ      （４４）
したがって、ステップＳ９０は、モデルパラメータａ１及びａ２の組み合わせが、図１２に示す直線Ｌ１及びＬ２の線上またはその下側にあるか否かを判別している。ステップＳ９０の答が肯定（ＹＥＳ）であるときは、モデルパラメータａ１及びａ２の組み合わせは、図１２の安定領域内にあるので、直ちに本処理を終了する。
【００９７】
一方ステップＳ９０の答が否定（ＮＯ）であるときは、モデルパラメータａ１が、所定安定判定値ＸＡ２ＳＴＡＢから所定ａ２下限値ＸＩＤＡ２Ｌを減算した値（ＸＩＤＡ２Ｌ＜０であるので、ＸＡ２ＳＴＡＢ−ＸＩＤＡ２Ｌ＞ＸＡ２ＳＴＡＢが成立する）以下か否かを判別する（ステップＳ９１）。そしてモデルパラメータａ１が（ＸＡ２ＳＴＡＢ−ＸＩＤＡ２Ｌ）以下であるときは、モデルパラメータａ２を（ＸＡ２ＳＴＡＢ−｜ａ１｜）に設定するとともに、ａ２安定化フラグＦＡ２ＳＴＡＢを「１」に設定する（ステップＳ９２）。
【００９８】
ステップＳ９１でモデルパラメータａ１が（ＸＡ２ＳＴＡＢ−ＸＩＤＡ２Ｌ）より大きいときは、モデルパラメータａ１を（ＸＡ２ＳＴＡＢ−ＸＩＤＡ２Ｌ）に設定し、モデルパラメータａ２を所定ａ２下限値ＸＩＤＡ２Ｌに設定するとともに、ａ１安定化フラグＦＡ１ＳＴＡＢ及びａ２安定化フラグＦＡ２ＳＴＡＢをともに「１」に設定する（ステップＳ９３）。
【００９９】
図１２においては、ステップＳ９１及びＳ９２のリミット処理Ｐ３によるモデルパラメータの修正が、「Ｐ３」を付した矢線で示されており、またステップＳ９１及びＳ９３のリミット処理Ｐ４によるモデルパラメータの修正が、「Ｐ４」を付した矢線で示されている。
【０１００】
以上のように図１１の処理により、モデルパラメータａ１’及びａ２’が図１２に示す安定領域内に入るようにリミット処理が実行され、モデルパラメータａ１及びａ２が算出される。
【０１０１】
図１３は、図１０のステップＳ７３で実行されるｂ１’のリミット処理のフローチャートである。
ステップＳ１０１及びＳ１０２では、モデルパラメータｂ１’が、所定ｂ１下限値ＸＩＤＢ１Ｌと所定ｂ１上限値ＸＩＤＢ１Ｈできまる範囲内にあるか否かを判別する。所定ｂ１下限値ＸＩＤＢ１Ｌは、正の所定値（例えば０．１）に設定され、所定ｂ１上限値ＸＩＤＢ１Ｈは、例えば「１」に設定される。
【０１０２】
ステップＳ１０１及びＳ１０２の答がいずれも肯定（ＹＥＳ）であるとき、すなわちＸＩＤＢ１Ｌ≦ｂ１’≦ＸＩＤＢ１Ｈであるときは、モデルパラメータｂ１はモデルパラメータｂ１’に設定される（ステップＳ１０５）。
一方ｂ１’＜ＸＩＤＢ１Ｌであるときは、モデルパラメータｂ１を下限値ＸＩＤＢ１Ｌに設定するとともに、ｂ１リミットフラグＦＢ１ＬＭＴを「１」に設定する（ステップＳ１０１，Ｓ１０４）。またｂ１’＞ＸＩＤＢ１Ｈであるときは、モデルパラメータｂ１を上限値ＸＩＤＢ１Ｈに設定するとともに、ｂ１リミットフラグＦＢ１ＬＭＴを「１」に設定する（ステップＳ１０２，Ｓ１０３）。ｂ１リミットフラグＦＢ１ＬＭＴは、「１」に設定されると、モデルパラメータｂ１を下限値ＸＩＤＢ１Ｌまたは上限値ＸＩＤＢ１Ｈに設定したことを示す。
【０１０３】
図１４は、図１０のステップＳ７４で実行されるモデルパラメータｃ１’のリミット処理のフローチャートである。
ステップＳ１１１及びＳ１１２では、モデルパラメータｃ１’が、所定ｃ１下限値ＸＩＤＣ１Ｌと所定ｃ１上限値ＸＩＤＣ１Ｈできまる範囲内にあるか否かを判別する。所定ｃ１下限値ＸＩＤＣ１Ｌは、例えば−６０に設定され、所定ｃ１上限値ＸＩＤＣ１Ｈは、例えば６０に設定される。
【０１０４】
ステップＳ１１１及びＳ１１２の答がいずれも肯定（ＹＥＳ）であるとき、すなわちＸＩＤＣ１Ｌ≦ｃ１’≦ＸＩＤＣ１Ｈであるときは、モデルパラメータｃ１はモデルパラメータｃ１’に設定される（ステップＳ１１５）。
一方ｃ１’＜ＸＩＤＣ１Ｌであるときは、モデルパラメータｃ１を下限値ＸＩＤＣ１Ｌに設定するとともに、ｃ１リミットフラグＦＣ１ＬＭＴを「１」に設定する（ステップＳ１１１，Ｓ１１４）。またｃ１’＞ＸＩＤＣ１Ｈであるときは、モデルパラメータｃ１を上限値ＸＩＤＣ１Ｈに設定するとともに、ｃ１リミットフラグＦＣ１ＬＭＴを「１」に設定する（ステップＳ１１２，Ｓ１１３）。ｃ１リミットフラグＦＣ１ＬＭＴは、「１」に設定されると、修正モデルパラメータｃ１を下限値ＸＩＤＣ１Ｌまたは上限値ＸＩＤＣ１Ｈに設定したことを示す。
【０１０５】
図１５は、図５のステップＳ１８で実行されるＵＳＬＥ算出処理のフローチャートである。
ステップＳ２０１では、図１６に示す切換関数値σの演算処理を実行し、切換関数値σを算出する。ステップＳ２０２では、図１９に示すＳＵＭＳＩＧＭＡの演算処理を実行し、切換関数値σの積算値ＳＵＭＳＩＧＭＡを算出する。
【０１０６】
ステップＳ２０３では、前記式（８ａ）により、等価制御入力Ｕｅｑを算出する。ステップＳ２０４では、図２０に示す到達則入力Ｕｒｃｈの演算処理を実行し、ステップＳ２０５では、図２１に示す適応則入力Ｕａｄｐの演算処理を実行する。ステップＳ２０７では、前記式（１３）により、ダンピング入力Ｕｄａｍｐを算出する。
【０１０７】
ステップＳ２０８では、図２２の処理で設定される安定判別フラグＦＳＭＣＳＴＡＢが「１」であるか否かを判別する。安定判別フラグＦＳＭＣＳＴＡＢは、「１」に設定されると、適応スライディングモードコントローラ４１が不安定となっていることを示す。
【０１０８】
ステップＳ２０８でＦＳＭＣＳＴＡＢ＝０であって適応スライディングモードコントローラ４１が安定であるときは、ステップＳ２０３〜Ｓ２０７で算出された制御入力Ｕｅｑ，Ｕｒｃｈ，Ｕａｄｐ，及びＵｄａｍｐを加算することにより、制御量Ｕｓｌを算出する（ステップＳ２０９）。
【０１０９】
一方ＦＳＭＣＳＴＡＢ＝１であって適応スライディングモードコントローラ４１が不安定となっているときは、到達則入力Ｕｒｃｈ及び適応則入力Ｕａｄｐの和を、制御量Ｕｓｌとして算出する（ステップＳ２１０）。すなわち、等価制御入力Ｕｅｑ及びダンピング入力Ｕｄａｍｐを、制御量Ｕｓｌの算出に使用しないようにする。これにより、制御系が不安定化することを防止することができる。
【０１１０】
ステップＳ２１１では、下記式（４５）に、制御量Ｕｓｌ、無効デューティＤＥＡＤＤＵＴＹ、バッテリ電圧ＶＢ、及び基準電圧ＶＢＲＥＦを適用して、デューティ比ＵＳＬＥを算出する。
ＵＳＬＥ＝（Ｕｓｌ＋ＤＥＡＤＤＵＴＹ）×ＶＢＲＥＦ／ＶＢ    （４５）
ステップＳ２１２では、デューティ比ＵＳＬＥのリミット処理を行う。すなわち、デューティ比ＵＳＬＥが所定上下限値の範囲内にあるときは、その値が保持され、デューティ比ＵＳＬＥが所定上限値より大きいときは、その所定上限値に設定され、デューティ比ＵＳＬＥが所定下限値より小さいときは、その所定下限値に設定される。
【０１１１】
ステップＳ２１３では、図２２に示すスライディングモードコントローラの安定判別処理を実行する。この処理で、安定判別フラグＦＳＭＣＳＴＡＢの設定が行われる。
【０１１２】
図１６は、図１５のステップＳ２０１で実行される切換関数値σの演算処理のフローチャートである。
ステップＳ２２１では、図１７に示すＶＰＯＬＥの演算処理を実行し、切換関数設定パラメータＶＰＯＬＥを算出する。ステップＳ２２２では、前記式（５）により、切換関数値σ（ｎ）を算出する。
【０１１３】
続くステップＳ２２３及びＳ２２４では、算出した切換関数値σ（ｎ）が所定上下限値ＸＳＧＭＨ及びＸＳＧＭＬの範囲内にあるか否かを判別し、切換関数値σ（ｎ）が所定上下限値の範囲内にあるときは、直ちに本処理を終了する。一方、切換関数値σ（ｎ）が所定下限値ＸＳＧＭＬ以下であるときは、切換関数値σ（ｎ）を所定下限値ＸＳＧＭＬに設定し（ステップＳ２２３，Ｓ２２５）、切換関数値σ（ｎ）が所定上限値ＸＳＧＭＨ以上であるときは、切換関数値σ（ｋ）を所定上限値ＸＳＧＭＨに設定する（ステップＳ２２４，Ｓ２２６）。
【０１１４】
図１７は、図１６のステップＳ２２１で実行されるＶＰＯＬＥの演算処理である。
ステップＳ２３１では、安定判別フラグＦＳＭＣＳＴＡＢが「１」であるか否かを判別し、ＦＳＭＣＳＴＡＢ＝１であって適応スライディングモードコントローラ４１が不安定となっているときは、切換関数設定パラメータＶＰＯＬＥを安定化所定値ＸＰＯＬＥＳＴＢに設定する（ステップＳ２３２）。安定化所定値ＸＰＯＬＥＳＴＢは、「−１」より大きく「−１」に非常に近い値（例えば−０．９９９）に設定される。
【０１１５】
ＦＳＭＣＳＴＡＢ＝０であって適応スライディングモードコントローラ４１が安定であるときは、吸気管内絶対圧ＰＢＡに応じて図１８に示すＶＰＯＬＥテーブルを検索し、切換関数設定パラメータＶＰＯＬＥを算出する（ステップＳ２３３）。ＶＰＯＬＥテーブルには、第１所定圧ＰＢＡ１（例えば３５ｋＰａ（２６０ｍｍＨｇ））より低い吸気管内絶対圧ＰＢＡに対応して、第１の設定値ＶＰＯＬＥ１（例えば−０．３）が設定され、第２所定圧（例えば６１ｋＰａ（４６０ｍｍＨｇ））より高い吸気管内絶対圧ＰＢＡに対応して、第２の設定値ＶＰＯＬＥ２（例えば−０．５）が設定されている。またＶＰＯＬＥテーブルは、吸気管内絶対圧ＰＢＡが第１所定圧ＰＢＡ１と第２所定圧ＰＢＡ２との間にあるときは、吸気管内絶対圧ＰＢＡが高くなるほど切換関数設定パラメータＶＰＯＬＥが減少するように設定されている。
【０１１６】
図２３は、ＥＧＲ弁２２の作動特性を示す図であり、同図の実線が吸気管内絶対圧ＰＢＡが１０１ｋＰａ（７６０ｍｍＨｇ）であるときの特性を示し、破線が吸気管内絶対圧ＰＢＡが５５ｋＰａ（４１０ｍｍＨｇ）であるときの特性を示す。この図から明らかなように、ＥＧＲ弁２２の作動特性は、吸気管内絶対圧ＰＢＡにより大きく変化するが、この変化に応じてモデルパラメータベクトルθを迅速にかつ適切に更新することは難しい。図２３に示すような作動特性の変化に対しては、理論上はモデルパラメータｂ１を変化させることにより、制御性を同等に維持することが可能であるが、実際には基準モデルパラメータｂ１ｂａｓｅは固定値としていることから、モデルパラメータｂ１の迅速な同定は困難である。またモデルパラメータｂ１は、上述した制御入力Ｕｅｑ，Ｕｒｃｈ，及びＵａｄｐの値に大きな影響を及ぼす（各制御入力の算出式の分母にモデルパラメータｂ１が適用される）ので、モデルパラメータｂ１がとりうる値の範囲を大きくすることは好ましくない。
【０１１７】
そこで本実施形態では、切換関数設定パラメータＶＰＯＬＥを図１８に示すように吸気管内絶対圧ＰＢＡに応じて設定することとした。これにより、低負荷側でリフト量指令値ＬＣＭＤに対する実リフト量ＬＡＣＴの追従速度を高めることにより、良好な制御性を維持することができる。
【０１１８】
図１９は、図１５のステップＳ２０２で実行される、切換関数値σの積算値ＳＵＭＳＩＧＭＡを算出する処理のフローチャートである。
ステップＳ２４１では、下記式（４６）により、積算値ＳＵＭＳＩＧＭＡを算出する。
ＳＵＭＳＩＧＭＡ＝ＳＵＭＳＩＧＭＡ＋ΔＴ×σ（ｎ）              （４６）
ここでΔＴはサンプリング周期であり、右辺のＳＵＭＳＩＧＭＡは前回算出値である。
【０１１９】
ステップＳ２４２では、積算値ＳＵＭＳＩＧＭＡが下限値ＸＳＵＭＳＧＭＬより小さいか否かを判別し、ＳＵＭＳＩＧＭＡ＜ＸＳＵＭＳＧＭＬであるときは、積算値ＳＵＭＳＩＧＭＡをその下限値ＸＳＵＭＳＧＭＬに設定する（ステップＳ２４４）。またＳＵＭＳＩＧＭＡ≧ＸＳＵＭＳＧＭＬであるときは、積算値ＳＵＭＳＩＧＭＡが上限値ＸＳＵＭＳＧＭＨより大きいか否かを判別し（ステップＳ２４３）、ＳＵＭＳＩＧＭＡ＞ＸＳＵＭＳＧＭＨであるときは、積算値ＳＵＭＳＩＧＭＡをその上限値ＸＳＵＭＳＧＭＨに設定する（ステップＳ２４５）。
【０１２０】
図２０は、図１５のステップＳ２０４で到達則入力Ｕｒｃｈを算出する処理のフローチャートである。
ステップＳ２６１では、安定判別フラグＦＳＭＣＳＴＡＢが「１」であるか否かを判別する。安定判別フラグＦＳＭＣＳＴＡＢが「０」であって適応スライディングモードコントローラ４１が安定であるときは、制御ゲインＦを通常制御用所定値ＸＫＲＣＨに設定する（ステップＳ２６２）。
【０１２１】
次いで、前記式（９）により、到達則入力Ｕｒｃｈ（ｎ）を算出する（ステップＳ２６３）。
一方安定判別フラグＦＳＭＣＳＴＡＢが「１」であって適応スライディングモードコントローラ４１が不安定となったときは、制御ゲインＦを、所定安定化ゲインＸＫＲＣＨＳＴＢに設定し（ステップＳ２６４）、モデルパラメータｂ１を使わない下記式（４７）により到達則入力Ｕｒｃｈを算出する（ステップＳ２６５）。
Ｕｒｃｈ＝−Ｆ×σ（ｎ）                                      （４７）
【０１２２】
続くステップＳ２６６及びＳ２６７では、算出した到達則入力Ｕｒｃｈが所定上下限値ＸＵＲＣＨＨ及びＸＵＲＣＨＬの範囲内にあるか否かを判別し、到達則入力Ｕｒｃｈが所定上下限値の範囲内にあるときは、直ちに本処理を終了する。一方、到達則入力Ｕｒｃｈが所定下限値ＸＵＲＣＨＬ以下であるときは、到達則入力Ｕｒｃｈを所定下限値ＸＵＲＣＨＬに設定し（ステップＳ２６６，Ｓ２６８）、到達則入力Ｕｒｃｈが所定上限値ＸＵＲＣＨＨ以上であるときは、到達則入力Ｕｒｃｈを所定上限値ＸＵＲＣＨＨに設定する（ステップＳ２６７，Ｓ２６９）。
【０１２３】
このように適応スライディングモードコントローラ４１が不安定となったときは、制御ゲインＦを所定安定化ゲインＸＫＲＣＨＳＴＢに設定するとともに、モデルパラメータｂ１を使用しないで到達則入力Ｕｒｃｈを算出することにより、適応スライディングモードコントローラ４１を安定な状態に戻すことができる。
モデルパラメータ同定器４２による同定が不安定となった場合に、適応スライディングモードコントローラ４１が不安定となるので、不安定となったモデルパラメータｂ１を使わないことによって、適応スライディングモードコントローラ４１を安定化することができる。
【０１２４】
図２１は、図１５のステップＳ２０５で実行される適応則入力Ｕａｄｐの演算処理のフローチャートである。
ステップＳ２７１では、安定判別フラグＦＳＭＣＳＴＡＢが「１」であるか否かを判別し、ＦＳＭＣＳＴＡＢ＝０であって適応スライディングモードコントローラ４１が安定であるときは、制御ゲインＧを通常制御用所定値ＸＫＡＤＰに設定する（ステップＳ２７２）。
【０１２５】
次いで下記式（４８）に積算値ＳＵＭＳＩＧＭＡ、制御ゲインＧ及びモデルパラメータｂ１を適用して、適応則入力Ｕａｄｐ（ｎ）を算出する（ステップＳ２７３）。式（４８）は、積算値ΣΔＴσを積算値ＳＵＭＳＩＧＭＡに置き換えたものである。
Ｕａｄｐ（ｎ）＝−Ｇ×ＳＵＭＳＩＧＭＡ／ｂ１                    （４８）
【０１２６】
一方ステップＳ２７１でＦＳＭＣＳＴＡＢ＝１であって適応スライディングモードコントローラ４１が不安定であるときは、制御ゲインＧを所定安定化ゲインＸＫＡＤＰＳＴＢに設定し（ステップＳ２７４）、下記式（４９）により、適応則入力Ｕａｄｐ（ｎ）を算出する（ステップＳ２７５）。式（４９）は式（４８）のモデルパラメータｂ１を削除することにより得られる式である。
Ｕａｄｐ（ｎ）＝−Ｇ×ＳＵＭＳＩＧＭＡ                          （４９）
【０１２７】
図２２は、図１５のステップＳ２１３で実行されるスライディングモードコントローラの安定判別処理のフローチャートである。この処理では、リアプノフ関数の微分項に基づく安定判別を行い、安定判別結果に応じて安定判別フラグＦＳＭＣＳＴＡＢの設定を行う。
【０１２８】
ステップＳ３５１では下記式（５０）により、切換関数変化量Ｄσを算出し、次いで下記式（５１）により、安定性判別パラメータＳＧＭＳＴＡＢを算出する（ステップＳ３５２）。
Ｄσ＝σ（ｎ）−σ（ｎ−１）                                        （５０）
ＳＧＭＳＴＡＢ＝Ｄσ×σ（ｎ）                                （５１）
【０１２９】
ステップＳ３５３では、安定性判別パラメータＳＧＭＳＴＡＢが安定性判定閾値ＸＳＧＭＳＴＡＢ以下か否かを判別し、ＳＧＭＳＴＡＢ＞ＸＳＧＭＳＴＡＢであるときは、コントローラ４１が不安定である可能性があると判定して不安定検知カウンタＣＮＴＳＭＣＳＴ（ｎ）を「１」だけインクリメントする（ステップＳ３５５）。また、ＳＧＭＳＴＡＢ≦ＸＳＧＭＳＴＡＢであるときは、コントローラ４１が安定であると判定して不安定検知カウンタＣＮＴＳＭＣＳＴ（ｎ）のカウント値をインクリメントすることなく保持する（ステップＳ３５４）。
【０１３０】
ステップＳ３５６では、不安定検知カウンタＣＮＴＳＭＣＳＴ（ｎ）の値が所定カウント値ＸＳＳＴＡＢ以下か否かを判別する。ＣＮＴＳＭＣＳＴ（ｎ）≦ＸＳＳＴＡＢであるときは、コントローラ４１は安定していると判定し、第１判定フラグＦＳＭＣＳＴＡＢ１を「０」に設定する（ステップＳ３５７）。一方ＣＮＴＳＭＣＳＴ（ｎ）＞ＸＳＳＴＡＢであるときは、コントローラ４１は不安定となっていると判定し、第１判定フラグＦＳＭＣＳＴＡＢ１を「１」に設定する（ステップＳ３５８）。なお、不安定検知カウンタＣＮＴＳＭＣＳＴ（ｎ）は、イグニッションスイッチオン時にそのカウント値が「０」に初期化される。
【０１３１】
続くステップＳ３５９では、安定判別期間カウンタＣＮＴＪＵＤＳＴ（ｎ）を「１」だけデクリメントし、次いでその安定判別期間カウンタＣＮＴＪＵＤＳＴ（ｎ）の値が「０」であるか否かを判別する（ステップＳ３６０）。安定判別期間カウンタＣＮＴＪＵＤＳＴ（ｎ）は、イグニッションスイッチオン時に所定判別カウント値ＸＣＪＵＤＳＴに初期化される。したがって、最初はステップＳ３６０の答は否定（ＮＯ）となり、直ちにステップＳ３６５に進む。
【０１３２】
その後安定判別期間カウンタＣＮＴＪＵＤＳＴ（ｎ）が「０」となると、ステップＳ３６０からステップＳ３６１に進み、第１判定フラグＦＳＭＣＳＴＡＢ１が「１」であるか否かを判別する。そして、第１判定フラグＦＳＭＣＳＴＡＢ１が「０」であるときは、第２判定フラグＦＳＭＣＳＴＡＢ２を「０」に設定し（ステップＳ３６３）、第１判定フラグＦＳＭＣＳＴＡＢ１が「１」であるときは、第２判定フラグＦＳＭＣＳＴＡＢ２を「１」に設定する（ステップＳ３６２）。
【０１３３】
続くステップＳ３６４では、安定判別期間カウンタＣＮＴＪＵＤＳＴ（ｎ）の値を所定判別カウント値ＸＣＪＵＤＳＴに設定するとともに、不安定検知カウンタＣＮＴＳＭＣＳＴ（ｎ）の値を「０」に設定し、ステップＳ３６５に進む。
ステップＳ３６５では、安定判別フラグＦＳＭＣＳＴＡＢを、第１判定フラグＦＳＭＣＳＴＡＢ１と第２判定フラグＦＳＭＣＳＴＡＢ２の論理和に設定する。
第２判定フラグＦＳＭＣＳＴＡＢ２は、ステップＳ３５６の答が肯定（ＹＥＳ）となり、第１判定フラグＦＳＭＣＳＴＡＢ１が「０」に設定されても、安定判別期間カウンタＣＮＴＪＵＤＳＴ（ｎ）の値が「０」となるまでは、「１」に維持される。したがって、安定判別フラグＦＳＭＣＳＴＡＢも、安定判別期間カウンタＣＮＴＪＵＤＳＴ（ｎ）の値が「０」となるまでは、「１」に維持される。
【０１３４】
以上のように本実施形態では、ＥＧＲ弁２２をモデル化した制御対象モデルに基づいて、ＥＧＲ弁２２のリフト量ＬＡＣＴがリフト量指令値ＬＣＭＤと一致するように制御される。制御対象モデルに基づいた制御を行うことにより、制御対象モデルを用いないＰＩＤ（比例微分積分）制御などに比べて、リフト量ＬＡＣＴの指令値ＬＣＭＤへの追従特性を向上させ、低リフト量領域においても良好な制御特性を得ることができる。
【０１３５】
また制御入力が変化しても開度が変化しない無効動作領域ＲＤＥＡＤを除いた有効動作領域ＲＥＦＣＴについて、モデル化することにより、制御対象モデルを定義するようにしたので、無効動作領域ＲＤＥＡＤを含めてモデル化した場合のような低リフト域での制御性の劣化がなく、有効動作領域ＲＥＦＣＴの全体に亘って良好な制御性を得ることができる。
【０１３６】
また吸気管内絶対圧ＰＢＡの変化により、ＥＧＲ弁２２の作動特性が大きく影響を受けるため、切換関数設定パラメータＶＰＯＬＥを、吸気管内絶対圧ＰＢＡに応じて設定するようにした。これにより、吸気管内絶対圧ＰＢＡの変化に拘わらず良好な制御性を維持することができる。
【０１３７】
本実施形態では、ＥＣＵ５が制御手段及び同定手段を構成する。より具体的には、適応スライディングモードコントローラ４１（図５のステップＳ１８）が制御手段に相当し、モデルパラメータ同定器４２及びモデルパラメータスケジューラ４３（図５のステップＳ１７）が同定手段に相当する。
【０１３８】
なお本発明は上述した実施形態に限るものではなく、種々の変形が可能である。例えば、上述した実施形態では、電圧補正部４５、リミッタ４６、及び逆電圧補正部４７を備えた構成を示したが、これらの構成要素はなくてもよい。すなわち、加算部４４の出力をそのままデューティ比ＵＳＬＥとし、減算部４８に、デューティ比ＵＳＬＥを入力するようにしてもよい。
また電圧補正部４５及びリミッタ４６の何れか一方のみを備える構成としてもよい。電圧補正部４５を設ける場合には、それに対応して逆電圧補正部４７を設ける必要がある。
【０１３９】
また、制御対象の出力を目標値に一致させるフィードバック制御を実行し、その制御偏差の減衰特性を指定可能な応答指定型コントローラは、適応スライディングモードコントローラに限らず、スライディングモード制御と同様な制御結果を実現するバックステッピング制御を行うコントローラであってもよい。
また本発明は、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などに設けられるＥＧＲ弁の制御にも適用が可能である。
【０１４０】
【発明の効果】
以上詳述したように請求項１に記載の発明によれば、排気還流弁をモデル化した制御対象モデルに基づいて、排気還流弁の開度が目標開度に制御される。制御対象モデルに基づいた制御を行うことにより、制御対象モデルを用いないＰＩＤ（比例微分積分）制御などの従来技術に比べて、排気還流弁開度の目標開度への追従特性を向上させ、低開度領域においても良好な制御特性を得ることができる。
【０１４１】
請求項２に記載の発明によれば、制御対象モデルは、制御入力が変化しても開度が変化しない無効動作領域を除いた有効動作領域についてモデル化されたものであるので、無効動作領域を含めてモデル化した場合のような低開度領域での制御性の劣化がなく、有効動作領域の全体に亘って良好な制御性を得ることができる。
【０１４２】
請求項３に記載の発明によれば、同定手段により同定されたモデルパラメータを用いて制御が行われるので、排気還流弁の動特性が経時変化した場合や環境条件によって変化した場合でも、良好な制御性を維持することができる。
請求項４に記載の発明によれば、ロバスト性の高いスライディングモード制御により排気還流弁が制御されるので、モデル化誤差（実際の排気還流弁の特性と、制御対象モデルの特性との差）があっても、排気還流弁開度の目標開度への制御性を向上させ、しかも安定した制御を実現することができる。
【０１４３】
請求項５に記載の発明によれば、排気還流弁への制御入力は、適応則制御入力を含むので、外乱やモデル化誤差があっても良好な制御性を得ることができる。
【０１４４】
請求項６に記載の発明によれば、排気還流弁の開度と目標開度との偏差の線形関数として定義される切換関数を用いて排気還流弁が制御され、その切換関数が、検出される吸気圧に応じて変更されるので、吸気圧の変化に拘わらず、良好な制御性を維持することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態にかかる内燃機関及びその制御装置の構成を示す図である。
【図２】排気還流弁の要部の構造を示す断面図である。
【図３】排気還流弁の作動特性を示す図である。
【図４】図１の電子制御ユニット（ＥＣＵ）により実現される機能を示す機能ブロック図である。
【図５】排気還流弁の駆動制御を行う処理のフローチャートである。
【図６】図５の処理で実行される状態変数設定処理のフローチャートである。
【図７】図５の処理で実行されるモデルパラメータの同定演算処理のフローチャートである。
【図８】図７の処理で使用されるテーブルを示す図である。
【図９】図７の処理で実行される同定誤差（ｉｄｅ）の演算処理のフローチャートである。
【図１０】図７の処理で実行されるリミット処理のフローチャートである。
【図１１】図１０の処理で実行されるモデルパラメータ（ａ１’，ａ２’）のリミット処理のフローチャートである。
【図１２】図１１の処理を説明するための図である。
【図１３】図１０の処理で実行されるモデルパラメータ（ｂ１’）のリミット処理のフローチャートである。
【図１４】図１０の処理で実行されるモデルパラメータ（ｃ１’）のリミット処理のフローチャートである。
【図１５】図５の処理で実行されるデューティ比（ＵＳＬＥ）の演算処理のフローチャートである。
【図１６】図１５の処理で実行される切換関数値（σ）の演算処理のフローチャートである。
【図１７】図１６の処理で実行される切換関数設定パラメータ（ＶＰＯＬＥ）の演算処理のフローチャートである。
【図１８】図１７の処理で使用されるテーブルを示す図である。
【図１９】図１５の処理で実行される切換関数値の積算値（ＳＵＭＳＩＧＭＡ）を算出する処理のフローチャートである。
【図２０】図１５の処理で実行される到達則入力（Ｕｒｃｈ）算出処理のフローチャートである。
【図２１】図１５の処理で実行される適応則入力（Ｕａｄｐ）算出処理のフローチャートである。
【図２２】図１５の処理で実行されるスライディングモードコントローラの安定判別処理のフローチャートである。
【図２３】排気還流弁の作動特性を示す図である。
【符号の説明】
１  内燃機関
２  吸気管
５  電子制御ユニット（制御手段、同定手段）
７  吸気管内絶対圧センサ（吸気圧検出手段）
２１  排気還流通路
２２  排気還流弁
２３  リフトセンサ
４１  適応スライディングモードコントローラ（制御手段）
４２  モデルパラメータ同定器（同定手段）
４３  モデルパラメータスケジューラ（同定手段）
【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】
2004257361.tif 000035
【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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