(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
空燃比検出手段により排気状態から実空燃比を検出しつつ、空燃比を目標空燃比にフィードバック制御する内燃機関の空燃比制御装置であって、
燃料噴射量と前記実空燃比とに基づいて、燃料噴射手段と前記空燃比検出手段との間のプラントを伝達関数で表したプラントモデルを逐次同定しつつ、前記伝達関数のパラメータを算出する同定手段と、
同定したプラントモデルのパラメータに基づいて、前記燃料噴射手段のフィードバック制御量を設定するフィードバック制御量算出手段と、
前記燃料噴射手段の目標空燃比に対するオフセット補正量を設定するオフセット補正量設定手段と、
前記フィードバック制御量に前記オフセット補正量を加算した値と、前記空燃比検出手段で検出された実空燃比と、を前記同定手段に入力させたことを特徴とする内燃機関の空燃比制御装置。
【請求項２】
前記オフセット補正量設定手段により設定されるオフセット補正量は、前記フィードバック制御量の基準値からの偏差を学習して得られる学習値を含んでいることを特徴とする請求項１に記載の内燃機関の空燃比制御装置。
【請求項３】
前記オフセット補正量設定手段により設定されるオフセット補正量は、目標空燃比相当の基本燃料噴射量を機関運転条件に応じて補正するための各種補正値を含んでいることを特徴とする請求項１に記載の内燃機関の空燃比制御装置。
【請求項４】
前記フィードバック制御量算出手段は、前記推定したプラントモデルのパラメータに基づいて制御ゲインを算出し、該制御ゲインを用いてスライディングモード制御により前記燃料噴射手段のフィードバック制御量を設定することを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１つに記載の内燃機関の空燃比制御装置。
【請求項５】
前記フィードバック制御量算出手段は、前記プラントモデルを用いてプラントに含まれるむだ時間の影響を排除するむだ時間補償手段を備えることを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれか１つに記載の内燃機関の空燃比制御装置。
【請求項６】
前記同定手段は、逐次最小二乗法を用いて前記プラントモデルのパラメータを推定することを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれか１つに記載の内燃機関の空燃比制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、燃料噴射手段から空燃比検出手段の間のプラントを伝達関数で表したプラントモデルのパラメータを推定しつつ設定したフィードバック制御量によって、フィードバック制御する内燃機関の空燃比制御装置に関関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、内燃機関においては、排気浄化や燃費向上等を目的として空燃比を目標値にフィードバック制御するのが一般的である。
かかる空燃比フィードバック制御を精度よく行う技術として、本願出願人は、先の出願（特願２００１−７９２７２号）において、スライディングモード制御により燃料噴射量のフィードバック制御量を算出する内燃機関の空燃比制御装置において、スミス法によりむだ時間補償制御を行いつつ、セルフチューニング制御によって前記スライディングモード制御の制御ゲインを算出するよう構成したものを提案した。
【０００３】
かかる空燃比制御装置では、以下のようにして前記フィードバック制御量を算出する。
燃料噴射手段から空燃比検出手段までの間のプラントを伝達関数で表したプラントモデルを、燃料噴射量と実空燃比に基づいて逐次同定する。
該同定したプラントモデル（のパラメータ）を用いて、前記プラント、フィードバック制御量算出部（すなわち、スライディングモード制御部）及びむだ時間補償制御部を含むシステム全体を１つの伝達関数で表し、その極が応答性、行き過ぎ量、整定時間等の点から望ましい極と一致するように前記スライディングモード制御の制御ゲインを算出する。
【０００４】
そして、算出された制御ゲインを用いたスライディングモード制御により燃料噴射量のフィードバック制御量を算出することで、プラントの特性変化に精度よく対応させた空燃比制御を実行している。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
一方、上記空燃比制御システムにおいても通常の空燃比フィードバック制御と同様に、部品の経時劣化等によるフィードバック制御量の基準値からのずれを学習することが望ましく、該学習を行わない場合には本来学習により補正すべき補正を前記プラントモデルの同定で吸収してしまうことになる。これは、実際の運転状態に適合したプラントモデルの同定とはいえず、運転状態変化によって同定されるプラントモデルのパラメータ値が大きく変化し、安定したフィードバック制御が行えない。
【０００６】
このように、上記空燃比制御システムにおいても空燃比学習を適用することが望まれるが、従来同様の方式で適用すると、以下のような不都合を生じることが判明した。すなわち、運転状態が変化して学習値が新たな運転領域の学習値（を初期値とする学習）に切り換えられると、前記プラントモデルの同定部に入力される入力情報の中、出力側である空燃比センサによって検出される実空燃比は前記学習値を反映した値であるのに対し、入力側である燃料噴射量のフィードバック制御量は変化しないため、プラントモデルの同定が正しく行われず、同定で得られたパラメータに基づく制御ゲインが適合せず、良好な空燃比フィードバック制御性能が得られなくなる。特に、運転状態切換直後の空燃比変化が大きくなると推定される。
【０００７】
このことは、学習以外の水温補正等についてもいえることで、該補正が反映されないフィードバック制御量と補正が反映された実空燃比とを入力してプラントモデルを同定（パラメータの算出）しても良好な同定を行えなかった。
本発明は、このような従来の課題に着目してなされたもので、プラントモデルの同定をできる限り正確に行って良好な空燃比フィードバック制御性能が得られるようにした内燃機関の空燃比制御装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
このため、請求項１に係る発明は、
空燃比検出手段により排気状態から実空燃比を検出しつつ、空燃比を目標空燃比にフィードバック制御する内燃機関の空燃比制御装置であって、
燃料噴射量と前記実空燃比とに基づいて、燃料噴射手段と前記空燃比検出手段との間のプラントを伝達関数で表したプラントモデルを逐次同定しつつ、前記伝達関数のパラメータを算出する同定手段と、
同定したプラントモデルのパラメータに基づいて、前記燃料噴射手段のフィードバック制御量を設定するフィードバック制御量算出手段と、
前記燃料噴射手段の目標空燃比に対するオフセット補正量を設定するオフセット補正量設定手段と、
前記フィードバック制御量に前記オフセット補正量を加算した値と、前記空燃比検出手段で検出された実空燃比と、を前記同定手段に入力させたことを特徴とする。
【０００９】
請求項１に係る発明によると、
フィードバック制御量にオフセット補正量を加算した値、つまり、実際の燃料噴射手段の制御入力と、該制御入力に対応した制御出力としての実空燃比とを入力情報としてプラントモデルの同定（パラメータの算出）が行われるので、フィードバック制御量の設定が正確に行われ、安定かつ高精度な空燃比フィードバック制御を行える。
【００１０】
また、請求項２に係る発明は、
前記オフセット補正量設定手段により設定されるオフセット補正量は、前記フィードバック制御量の基準値からの偏差を学習して得られる学習値を含んでいることを特徴とする。
請求項２に係る発明によると、
空燃比の学習値をオフセット補正量としてフィードバック制御量に加算し、パラメータ同定の入力情報とすることで、運転状態切換時の学習値切換に伴う空燃比の変動を抑制でき、安定かつ高精度な空燃比フィードバック制御を行える。
【００１１】
また、請求項３に係る発明は、
前記オフセット補正量設定手段により設定されるオフセット補正量は、目標空燃比相当の基本燃料噴射量を機関運転条件に応じて補正するための各種補正値を含んでいることを特徴とする。
請求項３に係る発明によると、
水温補正など各種補正によるパラメータ同定への影響を除外でき、安定かつ高精度な空燃比フィードバック制御を行える。
【００１２】
また、請求項４に係る発明は、
前記フィードバック制御量算出手段は、前記推定したプラントモデルのパラメータに基づいて制御ゲインを算出し、該制御ゲインを用いてスライディングモード制御により前記燃料噴射手段のフィードバック制御量を設定することを特徴とする。
【００１３】
請求項４に係る発明によると、
パラメータに基づき算出した制御ゲインを用いてスライディングモード制御によって、フィードバック制御量を設定することにより、ロバスト性に優れた空燃比フィードバック制御を行うことができる。
また、請求項５に係る発明は、
前記フィードバック制御量算出手段は、前記プラントモデルを用いてプラントに含まれるむだ時間の影響を排除するむだ時間補償手段を備えることを特徴とする。
【００１４】
請求項５に係る発明によると、
前記制御量算出手段が、前記プラントモデルを用いてプラントに含まれるむだ時間の影響を排除するむだ時間補償手段を備えることを特徴とする。
なお、かかるむだ時間補償手段としては、プラントモデルを用いて局所フィードバックを行うスミス法がある。
【００１５】
また、請求項６に係る発明は、
前記同定手段は、逐次最小二乗法を用いて前記プラントモデルのパラメータを推定することを特徴とする。
請求項９に係る発明によると、
逐次最小二乗法（ＲＬＳ法）を用いることにより、プラントの状態予測（プラントモデルの同定）を精度よく、かつ、容易に行うことができる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図に基づいて説明する。
図１は、本発明の一実施形態を示す機関（エンジン）のシステム図である。
図１に示すように、エンジン１の吸気通路２には、吸入空気量Ｑａを検出するエアフローメータ３と吸入空気量Ｑａを制御するスロットル弁４が設けられている。
【００１７】
また、吸気通路２に設けられた燃料噴射弁５は、マイクロコンピュータを内蔵したコントロールユニット（Ｃ／Ｕ）６からの噴射信号により開弁駆動して燃料を噴射供給する。
各気筒には、燃焼室７内で火花点火を行う点火栓８が設けられており、吸気バルブ９を介して吸入された混合気を火花点火によって着火する。
【００１８】
燃焼排気は、排気バルブ１０を介して排気通路１１に排出され、排気浄化装置１２を介して大気中の排出される。
前記排気通路１１には、排気中の酸素濃度に応じて空燃比をリニアに検出する広域型の空燃比センサ１３が、前記排気浄化装置１２の上流側に設けられている。
【００１９】
更に、エンジン１の所定のクランク角毎にクランク角信号に出力するクランク角センサ１４やエンジン１の冷却ジャケット内の冷却水温度Ｔｗを検出する水温センサ１５が設けられている。
前記コントロールユニット（Ｃ／Ｕ）６は、以下のようにして前記燃料噴射弁５を制御する。
【００２０】
まず、吸入空気量Ｑａとクランク角センサ１４からの信号に基づいて検出される機関回転速度Ｎｅからストイキ（λ＝１）相当の基本燃料噴射量Ｔｐ＝Ｋ×Ｑａ×Ｎｅ（Ｋは定数）を演算する。
次に、運転状態に応じて、空燃比をフィードバック制御するかオープンループ制御するかを判断し、フィードバック制御する場合には、前記基本燃料噴射量Ｔｐ、目標空燃比λｔ及び空燃比センサ１３の検出信号に基づき算出した空燃比フィードバック補正係数α、空燃比学習値αL、各種係数ＣＯＥＦを用いて、最終的な燃料噴射量Ｔｉ＝Ｔｐ×（１／λｔ）×（α＋αL＋ＣＯＥＦ）を演算する。
【００２１】
オープンループ制御の場合は、前記空燃比フィードバック補正係数αを１に固定（α＝１）して、最終的な燃料噴射量Ｔｉを演算する。
ここで、本実施形態における燃料噴射制御について説明する。
図２に示すように、本実施形態における燃料噴射制御部は、燃料噴射弁５への出力を判断する出力判断部２１と、図中破線で示す空燃比フィードバック制御部２２と、を含んで構成されている。
【００２２】
前記出力判断部２１は、運転状態に応じて空燃比フィードバック制御部２２で算出されたフィードバック制御量を燃料噴射弁５に出力するか否かを判断する。フィードバック制御量を出力しないときは、フィードバック制御量としてクランプ値（オープンループ制御時は１、燃料カット時は０）を出力する。
前記空燃比フィードバック制御部２２は、スライディングモード制御部（Ｓ／Ｍ制御部）２２１と、むだ時間補償器２２２と、プラントモデル同定部２２３と、制御ゲイン算出部２２４と、むだ時間算出部２２５と、空燃比学習部２３０と、各種補正値設定部２３１と、を含んで構成されている。
【００２３】
前記Ｓ／Ｍ制御部２２１は、目標空燃比λｔと実空燃比λｔとの偏差に基づき、スライディングモード制御により、プラント（燃料噴射弁５〜空燃比センサ１３間）への制御量ｕ（ｔ）、すなわち、燃料噴射弁５のフィードバック制御量（空燃比フィードバック補正係数α）を次式（１）のように算出する。
【００２４】
【数１】
0003910838.tif 000002
但し、ｅ（ｔ）はＳ／Ｍ制御部２２１への入力（目標空燃比―実空燃比）、ＫPは線形項線形ゲイン、ＫDは線形項微分ゲイン、ＳPは切換関数線形ゲイン、ＳDは切換関数微分ゲイン、ＫIは適応則ゲイン、ＫNは非線形ゲイン、σ(ｔ)は切換関数で、σ(ｔ)＝Ｓpｅ(ｔ)＋ＳDΔｅ(ｔ)である。
【００２５】
なお、上記各制御ゲインは、後述する制御ゲイン算出部２２４で算出される。前記むだ時間補償器２２２は、スミス法によるむだ時間補償制御を実行するのものであり、局所フィードバックを行うことにより、プラントに含まれるむだ時間（すなわち、検出した空燃比の位相遅れ）の影響を補償する。
具体的には、図３に示すように、前記むだ時間補償器２２２は、むだ時間を含まないプラントモデル３１と、むだ時間ｋを含むプラントモデル３２と、減算部３３と、を含んで構成されており、前記むだ時間要素を含まないプラントモデル３１で算出される出力（空燃比）予測と、前記むだ時間を含むプラントモデル３２で算出される実出力（実空燃比）予測との偏差ｅ２を算出し、これを前記Ｓ／Ｍ制御部２１の入力側に出力する。
【００２６】
そして、目標空燃比λｔと実空燃比λｒの偏差ｅ１から、前記むだ時間補償器２２２の出力ｅ２を減算してｅ３を算出し、該ｅ３を前記Ｓ／Ｍ制御部２２１に入力するようにしている。
なお、前記プラントモデルは、後述するプラントモデル同定部２２３で同定したものであり、前記むだ時間ｋは、後述するむだ時間算出部２２５で算出したものである。
【００２７】
前記プラントモデル同定部２２３は、前記プラントを伝達関数で表したプラントモデルを、燃料噴射量（燃料噴射信号）及び実空燃比（出力）に基づきオンラインで同定する。具体的には、逐次最小二乗法（ＲＬＳ法）を用いてプラントモデルのパラメータの逐次推定を行う。
前記制御ゲイン算出部２２４は、前記Ｓ／Ｍ制御部２２１の制御ゲインを、前記プラントモデル同定部２２３で同定したプラントモデルのパラメータを用いて算出する。
【００２８】
具体的には、極配置法によるセルフチューニングコントロールを用いて、システム全体（すなわち、プラント（燃料噴射弁５〜空燃比センサ１３間）＋Ｓ／Ｍ制御部２２１＋むだ時間補償器２２２）を閉ループ伝達関数で表し、その極が応答性、行き過ぎ量、整定時間等の点から望ましい極と一致するようＳ／Ｍ制御部２２１の制御ゲインを算出する（詳細は後述する）。
【００２９】
前記むだ時間算出部２２５は、プラントに含まれるむだ時間kを算出する。かかるむだ時間kの算出は、例えば、図４に示すように、吸入空気量Ｑａとむだ時間kと関係をあらかじめテーブル化しておき、検出した吸入空気量Ｑａに基づくテーブル検索により行う。
前記空燃比学習部２２６は、空燃比制御系の部品劣化やばらつき等に伴うフィードバック制御量と基準値とのずれを学習する。具体的には、空燃比フィードバック補正係数αであるフィードバック制御量ｕ（ｔ）の複数回のサンプリング値を加重平均等で平均化した値と、基準値（α0＝１）との偏差Δαを算出し、該偏差Δαの所定割合（＜１）を学習値ＵＬとして算出し、ＲＡＭに記憶更新する。
【００３０】
前記各種補正量設定部２２７は、水温検出値等に基づいて水温補正係数等の各種補正量ＵＫを設定する。
そして、本発明の特徴的な構成として、前記空燃比学習部２２６で学習された学習値ＵＬと、前記各種補正量設定部２２７で設定された各種補正量ＵＫとを、前記Ｓ／Ｍ制御部２２１から出力されたフィードバック制御量ｕ（ｔ）’に加算し、この加算した値を制御入力ｕ（ｔ）［＝ｕ（ｔ）’＋ＵＬ＋ＵＫ］として前記プラントモデル同定部２２３に入力する。
【００３１】
ここで、前記制御ゲイン算出部２２４で行われる制御ゲインの算出について詳細に説明する。
極配置法によるセルフチューニングコントロールを用いた制御ゲイン算出は、以下のようにして行う。
まず、プラントを伝達関数で表すプラントモデルＧP（ｚ-1）を設定し、その後、Ｓ／Ｍ制御部２２１の伝達関数ＧC（ｚ-1）及びむだ時間補償器２２の伝達関数ＧL（ｚ-1）を求める。
【００３２】
そして、これらの伝達関数からシステム全体の閉ループ伝達関数Ｗ（ｚ-1）を算出し、その極が設定した極となるように制御ゲインを算出する。
（Ａ）プラントモデルの設定について
燃料噴射弁５と空燃比センサ１３との間のプラントを、前記むだ時間算出部２２５で算出したむだ時間ｋ（≧１）を用いて、例えば、次式（２）、（３）のように二次のＡＲＸモデルＡ(ｚ-1)で表す。
【００３３】
Ａ(ｚ-1)ｙ(ｔ)＝ｚ-kｂ0ｕ(ｔ)＋ε(ｔ)  …（２）
Ａ(ｚ-1)＝１＋ａ1ｚ-1＋ａ2ｚ-2  …（３）
但し、ｙ(ｔ)は、プラント出力（すなわち、実空燃比）、ｕ(ｔ)は、プラント入力値（すなわち、燃料噴射量）、ε(ｔ)は、不規則雑音である。
すると、プラントモデルの伝達関数ＧP(ｚ-1)は、次式（４）のように表すことができる。
【００３４】
ＧP(ｚ-1)＝ｚ-kｂ0／Ａ(ｚ-1)  …（４）
なお、推定パラメータベクトルθ(ｔ)及びデータベクトルψ(ｔ-ｋ)は、下記（５）、（６）式のように表すことができる。
θ(ｔ)＝〔ａ1(ｔ)，ａ2(ｔ)，ｂ0(ｔ)〕T …  （５）
ψ(ｔ-ｋ)＝〔-ｙ(ｔ-１)，-ｙ(ｔ-２)、ｕ(ｔ-ｋ)〕T  …  （６）
（Ｂ）プラントモデルの同定（パラメータ推定）について
設定したプラントモデルは、前記プラントモデル同定部２２３で同定される。
【００３５】
具体的には、プラントの特性は、運転状態、プラント自体の劣化度合い等のプラント特性により変化するので、式（５）に示す入力パラメータａ1(ｔ)、ａ2(ｔ)および出力パラメータｂ0(ｔ)を逐次推定することでプラントモデルを同定する（すなわち、オンライン同定する）。
なお、本実施形態においては、前記パラメータの推定に最小二乗法（ＲＬＳ法）を用いており、実値と推定値の誤差の二乗が最も小さくなるパラメータを逐次算出している。
【００３６】
具体的な演算式は、一般の重みつき逐次最小二乗法（ＲＬＳ法）と同一のものであり、時間更新式：ｔ＝１、２、…、Ｎに対して、次式（７）〜（９）を計算することにより行う。
【００３７】
【数２】
0003910838.tif 000003
そして、かかるパラメータ推定式（７）〜（９）を用いてパラメータａ1(ｔ)、ａ2(ｔ)、ｂ0(ｔ)を逐次推定することで、プラントモデルを同定する。
【００３８】
なお、前記忘却係数λ1、λ2は、忘却要素なしの場合には前記忘却係数λ1＝λ2＝１とし、忘却要素つきの場合にはλ1＝０.９８、λ2＝１とした。
また、本実施形態においては、前記パラメータ推定値の初期値θ０を、運転状態に応じてあらかじめ設定した初期値（例えば、ａ1(０)＝Ａ１、ａ2(０)＝Ａ２、ｂ0(０)＝Ｂ１）を設定することで、収束までの時間の短縮化を図っている。
【００３９】
（Ｃ）Ｓ／Ｍ制御部２２１の離散時間伝達関数の算出について
Ｓ／Ｍ制御部２２１を、以下のようにして伝達関数化する。
ｙ(ｔ)をプラント出力値（実空燃比λｒ）、ω(ｔ)を目標値（目標空燃比λｔ）とし、ｅ(ｔ)＝ω(ｔ)−ｙ(ｔ)とすると、１サンプルにおけるプラント入力（すなわち、Ｓ／Ｍ制御部２２１からの出力）ｕ(ｔ)の差分Δｕ(ｔ)は、次式（１０）で与えられる。
【００４０】
【数３】
0003910838.tif 000004
ここで、ｅ(ｔ)＝ω(ｔ)−ｙ(ｔ)、ｅ(ｔ)−ｅ(ｔ−１)＝Δｅ(ｔ)であるから、式（１０）より次式（１１）が得られる。
【００４１】
【数４】
0003910838.tif 000005
但し、Ｋ(ｚ-1)は次式（１２）で表されるものであり、式（１３）のように展開して各制御ゲインに基づいて算出する。
【００４２】
【数５】
0003910838.tif 000006
従って、式（１２）よりプラント入力ｕ(ｔ)は、次式（１４）で表される。
【００４３】
【数６】
0003910838.tif 000007
ここで、非線形項を含めないものとして取り扱うことにすると、Ｓ／Ｍ制御部２２１の離散時間伝達関数ＧC(z-1)は、次式（１５）のように表すことができる。
【００４４】
ＧC(z-1) = Ｋ(z-1)／(1-z-1)  …（１５）
（Ｄ）前記むだ時間補償器２２２の離散時間伝達関数の算出について
上述したように、むだ時間補償器２２２は、むだ時間後の出力予測を行いつつむだ時間要素の影響を補償するスミス法を用いるので、むだ時間補償器２２２の離散時間伝達関数ＧL(ｚ-1)は、次式（１６）のように算出できる。
【００４５】
0003910838.tif 000008
なお、ｚ-1ｂ0／Ａ(ｚ-1)は、前記プラントモデルを用いて表したむだ時間がない場合の出力予測であり、ｚ-kｂ0／Ａ(ｚ-1)は、同じく前記プラントモデルを用いて表したむだ時間を含む実出力予測である。
【００４６】
以上のようにして算出した各伝達関数（プラントモデル、Ｓ／Ｍ制御部２１、むだ時間補償器）を用いたブロック図を図５に示す。
次に、システム全体の閉ループ伝達関数化について説明する。
なお、上述したようにＳ／Ｍ制御部２２１の非線形項は含めないものとする。
（Ｅ）システム全体の閉ループ伝達関数Ｗ(ｚ-1)の算出について
まず、前記Ｓ／Ｍ制御部２２１とむだ時間補償器２２２のフィードバックループを取り出し、目標（目標空燃比λｔ）から出力（フィードバック制御量）への１つの伝達関数を算出する。図５において、Ｓ／Ｍ制御部２２１とむだ時間補償器２２とを含む局所ループの伝達関数ＧCL(ｚ-1)は、式（１５）、（１６）より次式（１７）のように算出できる。
【００４７】
【数７】
0003910838.tif 000009
従って、プラント及び式（１７）に示す局所ループを含めたシステム全体の閉ループ伝達関数Ｗ(ｚ-1)は、次式（１８）のように算出できる。
【００４８】
【数８】
0003910838.tif 000010
以上の算出結果を示したものが図６のブロック図である。
（Ｆ）極配置法により前記Ｓ／Ｍ制御部２２２の制御ゲインの算出について
前記閉ループ伝達関数Ｗ(ｚ-1)の特性多項式は、式（１８）より、
(１−ｚ-1)Ａ(ｚ-1) +ｚ-1ｂ0Ｋ(ｚ-1)であり、
これを次式（１９）のようにおく。
【００４９】
【数９】
0003910838.tif 000011
このとき、応答性、行き過ぎ量、整定時間等の点から望ましい極となるようなＴ(ｚ-1)を設定することで、Ｓ／Ｍ制御部２２１の制御ゲインを以下のようにして算出する。
【００５０】
式（１９）より、次式（２０）が得られる。
【００５１】
【数１０】
0003910838.tif 000012
ここで、式（１３）より、
Ｋ(ｚ-1)= (ＫP＋ＫI・ＳP＋ＫI・ＳD＋ＫD)−(ＫP＋ＫI・ＳD＋２ＫD)ｚ-1＋ＫDｚ-2であるので、切換関数線形ゲインＳP及び切換関数微分ゲインＳDを１に設定し、線形項線形ゲインＫP、適応則ゲインＫI、線形項微分ゲインＫDを可変パラメータとすれば、次式（２１）によう表すことができるから、
【００５２】
【数１１】
0003910838.tif 000013
となり、次式（２２）〜（２４）を得る。
【００５３】
【数１２】
0003910838.tif 000014
従って、式（２２）〜（２４）をＫP、ＫI、ＫDについて解き、ａ1、ａ2、ｂ0を、それぞれプラントモデル同定部２２３で逐次推定した推定パラメータａ1(t)、ａ2(t)、ｂ0(t)で表すことにより、各ゲインは次式（２５）〜（２７）のように算出できる。
【００５４】
【数１３】
0003910838.tif 000015
なお、前記特性多項式Ｔ(ｚ-1)＝１＋ｔ1ｚ-1＋ｔ2ｚ-2としては、例えば、減衰ζ＝０.７、固有角周波数ω＝３０としたときの二次系の連続時間システム、
Ｇ(ｓ)＝ω2 ／ (ｓ2＋２ζω・ｓ＋ω2)
をサンプル時間Ｔiで離散化したときの伝達関数の分母を用いることが考えられる。
【００５５】
そして、このように算出した制御ゲインを用いて、前記Ｓ／Ｍ制御部２２１は、プラントへの制御量を算出する（式（１３）参照）。
以上のように、パラメータを逐次推定したプラントモデルを用いてシステム全体を１つの伝達関数で表し、その極が応答性、行き過ぎ量、整定時間等の点から望ましい極と一致するように、プラントへのフィードバック制御量を算出するＳ／Ｍ制御部２２１の制御ゲインを求めるので、プラントの特性変化に対応した良好な制御ゲインが算出でき、ひいては、精度のよい空燃比フィードバック制御が実行できる。
【００５６】
そして、特に、本発明にかかる構成として空燃比学習値ＵＬと各種補正量ＵＫとを、Ｓ／Ｍ制御部２２１から出力されるフィードバック制御量ｕ（ｔ）に加算してプラントモデル同定部２２３に入力させるようにしたため、制御入力と制御出力とを同一条件で比較してプラントモデルの同定つまりパラメータの算出を行うことができる。この結果、実際の状態に良好に適合したパラメータを得て、高精度にフィードバック制御量を算出することができ、運転状態の変化により使用する学習値が切り換えられたり各種補正量が変化した場合でも、安定して高精度な空燃比フィードバック制御を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態を示す内燃機関のシステム図。
【図２】本発明の空燃比制御を示すブロック図。
【図３】本発明で用いるむだ時間補償制御を示すブロック図。
【図４】本発明で用いるむだ時間算出用のテーブルを示す図。
【図５】本発明におけるＳ／Ｍ制御部２２１及びむだ時間補償器２２２を伝達関数で表したブロック図。
【図６】本発明におけるセルフチューニングコントロールを用いたスライディングモード制御による空燃比フィードバック制御全体を示すブロック図。
【符号の説明】
１  エンジン
２  吸気通路
３  エアフローメータ
４  スロットル弁
５  燃料噴射弁
６  コントロールユニット（Ｃ／Ｕ）
８  点火プラグ
１１  排気通路
１３  Ａ／Ｆセンサ
１４  クランク角センサ
１５  水温センサ
【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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