"内燃機関及びこれに付帯する装置を含む内燃機関システムを、適応スライディングモード制御を用いて制御する、内燃機関システム制御装置において、前記適応スライディングモード制御における到達則入力項の定常偏差を適応則入力項に振り替えるように前記適応則入力項を学習する、適応則入力項学習手段を備えたことを特徴とする、内燃機関システム制御装置。請求項1に記載の、内燃機関システム制御装置であって、前記適応則入力項学習手段は、前記内燃機関システムの運転領域毎に、前記適応則入力項を学習することを特徴とする、内燃機関システム制御装置。請求項2に記載の、内燃機関システム制御装置であって、前記適応則入力項学習手段は、前記内燃機関システムの状態を表す複数のパラメータであって前記運転領域を構成するものとは異なるもの毎に、適応則入力項学習マップを有していて、前記運転領域毎に前記適応則入力項学習マップを更新することで、前記適応則入力項を学習することを特徴とする、内燃機関システム制御装置。請求項3に記載の、内燃機関システム制御装置であって、前記複数のパラメータは、それぞれ、前記内燃機関システムの制御目標に対する複数の補正値に対応したものであり、前記適応則入力項学習手段は、前記複数の補正値同士の大小関係に応じて、前記定常偏差を前記適応則入力項学習マップに振り替えることを特徴とする、内燃機関システム制御装置。制御対象システムを、適応スライディングモード制御を用いて制御する、スライディングモードコントローラにおいて、前記適応スライディングモード制御における到達則入力項の定常偏差を適応則入力項に振り替えるように前記適応則入力項を学習する、適応則入力項学習手段を備えたことを特徴とする、スライディングモードコントローラ。請求項5に記載の、スライディングモードコントローラであって、前記適応則入力項学習手段は、前記制御対象システムの運転領域毎に、前記適応則入力項を学習することを特徴とする、スライディングモードコントローラ。請求項6に記載の、スライディングモードコントローラであって、前記適応則入力項学習手段は、前記制御対象システムの状態を表す複数のパラメータであって前記運転領域を構成するものとは異なるもの毎に、適応則入力項学習マップを有していて、前記運転領域毎に前記適応則入力項学習マップを更新することで、前記適応則入力項を学習することを特徴とする、スライディングモードコントローラ。請求項7に記載の、スライディングモードコントローラであって、前記複数のパラメータは、それぞれ、前記制御対象システムの制御目標に対する複数の補正値に対応したものであり、前記適応則入力項学習手段は、前記複数の補正値同士の大小関係に応じて、前記定常偏差を前記適応則入力項学習マップに振り替えることを特徴とする、スライディングモードコントローラ。以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。なお、本実施形態に対して施され得る各種の変更変形例:modificationは、当該実施形態の説明中に挿入されると、一貫した実施形態の説明の理解が妨げられるので、末尾にまとめて記載されている。[構成]図1は、本発明の一実施形態が適用された制御対象システムである内燃機関システム1の概略構成を示す図である。本実施形態においては、内燃機関システム1は、内燃機関2と、この内燃機関2に接続された吸気系統3及び排気系統4と、吸気系統3と排気系統4との間に設けられたEGR系統5EGRは、ExhaustGasRecirculation排気再循環の略である。及び過給器6と、を備えている。本実施形態に係る制御ユニット7は、かかる内燃機関システム1の動作を制御するように設けられている。吸気系統3には、スロットルバルブ31やインタークーラ32等の補機類、及び、EGR率や過給圧吸気管内圧力等を検出するためのセンサ33、34等の各種センサ類が装着されている。なお、排気系統4にも、図示しない排気浄化装置触媒等の補機類やセンサ類が装着されている。EGR系統5は、EGR通路51と、EGRバルブ52と、EGRクーラ53と、を備えている。EGR通路51は、吸気系統3のスロットルバルブ31よりも内燃機関2側吸気通流方向における下流側と、排気系統4の後述するタービン61よりも内燃機関2側排気通流方向における上流側と、を接続するように設けられている。EGRバルブ52は、EGR通路51における排気の通流状態内燃機関2から排出された排気の吸気系統3への導入量を制御するように、EGR通路51に装着されている。EGRクーラ53は、EGR通路51を通流する排気を冷却するように、EGR通路51に装着されている。過給器6は、タービン61と、ノズルベーン62と、コンプレッサ63と、シャフト64と、を備えている。タービン61は、排気系統4の上述した図示しない排気浄化装置よりも内燃機関2側排気通流方向における上流側に設けられている。本実施形態における過給器6はいわゆる可変ノズルターボチャージャであって、ノズルベーン62は、タービン61に吹き付ける排気の流速を可変にするために、タービン61と対向する位置に設けられている。コンプレッサ63は、吸気系統3のスロットルバルブ31及びインタークーラ32よりも吸気通流方向における上流側に設けられている。タービン61とコンプレッサ63とは、シャフト64によって連結されている。制御ユニット7以下、ECU7と称する。は、プロセッサCPU:CentralProcessingUnit、RAMRandomAccessMemory、ROMReadOnlyMemory、フラッシュメモリ書き換え可能な不揮発性メモリ、A/D変換回路、D/A変換回路、等を包有するマイクロコンピュータである。ECU7は、EGR率、過給圧吸気管内圧力、エンジン回転数、アクセル操作量、冷却水温、吸気温、外気温、大気圧、等の各種パラメータを取得するための、上述の各種センサ類と電気的に接続されている。また、ECU7は、内燃機関システム1の運転状態を制御するための、スロットルバルブ31、EGRバルブ52、ノズルベーン62等の操作部動作部或いは操作対象とも称され得る。と電気的に接続されている。本発明のスライディングモードコントローラ及び内燃機関システム制御装置の一実施形態である、ECU7は、ROMに予め格納されたルーチンプログラムやテーブルマップ等をCPUによって読み出して当該ルーチンをCPUに実行させることで、上述の操作部の動作を、上述の各種センサ類を通じて取得した各種パラメータに基づいて制御するようになっている。具体的には、本実施形態においては、ECU7は、適応スライディングモード制御を用いて、EGR率及び過給圧吸気管内圧力を制御するようになっている。図2は、図1に示されているECU7のブロック線図である。図2に示されているように、ECU7は、等価制御入力項発生部71と、到達則入力項発生部72と、適応則入力項発生部73と、適応則入力項学習部74と、を備えている。等価制御入力項発生部71は、操作部に与えるべき制御入力Uのうちの等価制御入力項線形入力項あるいは線形項とも称され得るUeqを発生するようになっている。また、到達則入力項発生部72は、制御入力Uのうちの到達則入力項非線形入力項あるいは非線形項とも称され得るUnlを発生するようになっている。また、適応則入力項発生部73は、制御入力Uのうちの適応則入力項適応項とも称され得るUmapを発生するようになっている。適応則入力項学習部74は、到達則入力項Unlの定常偏差を適応則入力項Umapに振り替えることで適応則入力項Umapの学習を行うようになっている。[動作の概要]以下、図1及び図2、並びに必要に応じて数式を用いつつ、本実施形態のECU7の動作の概要について説明する。まず、ECU7は、上述のセンサ類を通じて取得した各種パラメータに基づいて、要求燃料噴射量を決定する。次に、ECU7は、少なくともエンジン回転数及び要求燃料噴射量に基づき、目標EGR率及び目標過給圧を設定する。ECU7のROMまたはフラッシュメモリには、予め、エンジン回転数及び要求燃料噴射量に応じて設定するべき各目標値を示すマップデータが記憶されている。そこで、ECU7は、エンジン回転数及び要求燃料噴射量をキーとしてマップを検索し、EGR率及び過給圧の目標値を取得する。その後、ECU7は、センサ33、34の出力する信号に基づいて、EGR率及び過給圧の現在値を取得検出する。そして、ECU7は、各制御量の現在値と目標値との偏差から、EGRバルブ52やノズルベーン62やスロットルバルブ31の操作量開度を演算し、各々の操作量に対応する駆動信号をこれらの操作部に入力することで、EGR率及び過給圧を制御する。図3は、本実施形態の動作の概要を説明するためのタイムチャートである。図3中、横軸は時間経過を示す。また、図3中、1の実線は制御対象量過給圧等の実際の変化の様子を示し、一点鎖線は目標値を示す。2の実線は、適応スライディングモード制御における等価制御入力項線形入力項Ueqの変化の様子を示し、3の実線は、到達則入力項非線形入力項Unlの変化の様子を示し、4の実線は、適応則入力項適応項Umapの変化の様子を示す。そして、iは適応則入力項の学習前の様子を示し、iiは学習後の様子を示す。なお、適応スライディングモード制御の内容については本願の出願時においてすでに周知であるが例えば上記の各文献参照、念のため、その概略については後述する。図3におけるiに示されているように、到達則入力項Unlには、システム個体差等に起因して、定常偏差図中ΔUnlss参照が発生することがある。これは、以下の理由によるものであると考えられる。すなわち、通常従来の適応スライディングモード制御においては、適応則入力項Umapが、ノミナルモデルにおける制御対象量の収束値に基づいて設定される。このため、制御対象量の最終的な収束値の、システム個体差等に起因するズレが、適応則入力項Umapに吸収される。このように、システム個体差等に起因して到達則入力項Unlに定常偏差が生じると、制御対象量の超平面への拘束特性もまたシステム個体差等に応じて変化するとともに、到達則入力項Unlが振動的に動作する。その結果、図3におけるiに示されているように、制御対象量も振動的に変化することとなってしまう。そこで、本実施形態においては、到達則入力項Unlの定常偏差ΔUnlssを適応則入力項Umapに振り替える持ち替える或いは移し替えるように、適応則入力項Umapを学習する図中ΔUmap参照。すると、図3におけるiiに示されているように、到達則入力項Unlの定常偏差が解消されるとともに、到達則入力項Unlの動作特性が安定する。これにより、制御対象量の目標値への安定した追随性能が得られる。以下、EGR率及び過給圧の適応スライディングモード制御に関して追記する必要であれば、例えば、特開2010-229968号公報、特開2010-229974号公報、特開2011-111966号公報等参照。。本実施形態においては、EGR率y1及び過給圧吸気管内圧力y2を制御出力変数出力ベクトルYとし、EGRバルブ52の開度u1、可変ターボのノズルベーン62の開度u2、及びスロットルバルブ31の開度u3を制御入力ベクトルUとする、3入力-2出力のフィードバック制御が行われるものとする。但し、下記の状態方程式数1に示すように、本実施形態においては、状態量ベクトルXを、出力ベクトルYから直接知得できる構造とするすなわちセンサ33、34等の各種センサ類を介して検出可能な量を直接の制御対象とする。これにより、状態推定オブザーバが必要なくなり、これを用いた場合の推定誤差に伴う制御性能の低下が回避される。状態方程式及び出力方程式は、下記の式数1の通りである。上記の式中、行列Cは既知である本実施形態では単位行列とする。プラントのモデル化ノミナルモデル同定は、以下のようにして行われる:EGRバルブ52、ノズルベーン62、及びスロットルバルブ31に様々な周波数からなるM系列信号を入力して開度を操作し、EGR率及び過給圧の値を観測する。このときの入出力データから、状態方程式数1における行列A、Bを同定する。ここで、ノミナルモデルとは、本実施形態に即していえば、EGRバルブ52、ノズルベーン62、及びスロットルバルブ31に関する状態方程式を利用してこれらEGRバルブ52、ノズルベーン62、及びスロットルバルブ31の動作状態を制御したときの、EGR率及び過給圧吸気管内圧力の挙動を現したモデルをいう。なお、EGRバルブ52、ノズルベーン62、及びスロットルバルブ31に入力するM系列信号を、互いに無相関なものとすることで、各制御量の相互干渉を考慮したモデルを作成することができる。ECU7におけるスライディングモードコントローラ図2参照:以下単にスライディングモードコントローラと称する。の設計手順には、周知のとおり、超平面の設計と、状態量を超平面に拘束するための非線形切換入力の設計と、が含まれる。1形のサーボ系を構成するべく、当初の状態量ベクトルXにベクトルZを付加した新たな状態量ベクトルXeを定義すると、下記の式数2に示す拡大系の状態方程式が得られる。ここで、ベクトルZは、目標値ベクトルREGR率の目標値と過給圧の目標値とを要素とするベクトルと出力ベクトルYとの偏差の積分値を要素とするベクトルである。状態量Xe=[xe1xe2xe3xe4]Tは、その成分として、制御出力Yと目標値Rとの偏差の時間積分xe1、xe2と、制御出力Y自体xe3、xe4とを含んでいる。状態変数xe3はEGR率y1そのものであり、状態変数xe4は過給圧y2そのものである。安定余裕を考慮し、超平面の設計には、システムの零点を用いた設計手法が用いられる。すなわち、上式数2の拡大系がスライディングモードを生じているときの等価制御系が安定となるように、超平面が設計される。切換関数σを下記の式数3で定義すると、状態が超平面に拘束されている場合に、σ=0且つ下記の式数4が成立する。故に、スライディングモードが生じているときの等価制御入力線形入力は、下式数5となる。上式数5の等価制御入力を拡大系の状態方程式数2に代入すると、下式数6の等価制御系となる。この等価制御系が安定になるように超平面を設計することと、目標値Rを無視した系に対して設計することとは等価であるので、下式数7が成立する。上式数7の系に対して安定度εを考慮し、最適制御理論を用いてフィードバックゲインを求め、それを超平面とすると、下式数8となる。行列Psは、下記のリカッチ方程式数9の正定解である。リカッチ方程式数9において、Qsは制御目的の重み行列で、非負定な対称行列である。q1、q2は偏差の積分Zに対する重みであり、制御系の周波数応答の速さの違いにより決定される。q3、q4は出力Yに対する重みであり、ゲインの大きさの違いにより決定される。Rsは制御入力の重み行列であり、正定対称行列である。εは安定余裕係数で、ε≧0となるように指定される。なお、上記式数8、数9に代えて、以下に示す離散系の超平面構築式数10及び代数リカッチ方程式数11が用いられてもよい。状態量を超平面に拘束するための入力の設計には、最終スライディングモード法が用いられる。ここでは、制御入力Uを、等価制御入力線形入力Ueqと新たな入力すなわち到達則入力非線形入力Unlとの和として、下式数12で表す。切換関数σを安定させたいので、σについてのリアプノフ関数を下式数13のように選び、これを微分すると下記の式数14となる。式数12を式数14に代入すると、下式数15となる。到達則入力Unlを下式数16とすると、リアプノフ関数の微分は下記の式数17となる。したがって、切換ゲインkを正とすれば、リアプノフ関数の微分値を負とすることができ、スライディングモードの安定性が保証される。そして、式数16における切換ゲインkを下式数18で置き換えると、到達則入力Unlは下記の式数19となる。非線形ゲインJは、下式数20に示すように、ベクトル因数Jkにスカラ因数kを乗じたものである。式数20におけるベクトルJk=[jk1,jk2,jk3]Tは、EGRバルブ52の開度u1、ノズルベーン62の開度u2、及びスロットルバルブ31の開度u3の各々と、EGR率y1及び過給圧y2の各々との間の入出力特性に基づいて決定される。各制御入力u1、u2、u3に対する各制御出力y1、y2のステップ応答を観測すれば、EGRバルブ52の開度u1、ノズルベーン62の開度u2、及びスロットルバルブ31の開度u3が単位量典型的には、開度値1変化したときのEGR率y1及び過給圧y2の変化量を知ることができる。Jkは、ステップ応答における、EGRバルブ52、ノズルベーン62、及びスロットルバルブ31の制御出力y1、y2に対する寄与度を均等化するように定めることが好ましい。すなわち、EGRバルブ52の開度変化に対する制御出力y1、y2の感度は比較的低いEGRバルブ52を操作しても制御出力y1、y2はあまり変化しないので、EGRバルブ52に係る到達則入力値unl1を算出するために乗ずるべきゲインjk1は比較的大きな値とする。逆に、ノズルベーン62の開度変化に対する制御出力y1、y2の感度は比較的高いノズルベーン62を操作することで制御出力y1、y2が少なからず変化するので、ノズルベーン62に係る到達則入力値unl2を算出するために乗ずるべきゲインjk2は比較的小さな値とする。ベクトルJkは、例えばJk=[2.18,0.68,1]Tと決定する。この例示値Jkは、ステップ応答において、EGRバルブ52の開度u1を2.18変化させた際に生ずる制御入力y1、y2の変化量と、ノズルベーン62の開度u2を0.68変化させた際に生ずる制御入力y1、y2の変化量と、スロットルバルブ31の開度u3を1変化させたときに生ずる制御入力y1、y2の変化量とが、概ね等しいと考えられることを意味している。また、式数20におけるスカラkは適合係数であり、スライディングモードコントローラ設計時の適合を通じて適宜に決定される。したがって、スライディングモードコントローラが算出する制御入力Uは、下式数21となる。もっとも、本実施形態のような3入力-2出力のシステムにおいては、detSBe=0が成立するので、行列SBeは正則とはならない。そこで、逆行列SBe-1は、一般化逆行列として算定される。一般化逆行列には、例えばムーアペンローズ型の逆行列SBe†が用いられる。さらに、等価制御入力Ueqと到達則入力Unlとの和である制御入力U数25に対して、補正項Umapが加味される。スライディングモードコントローラの設計においては、上述の通り、特定の運転領域、すなわち或る特定のエンジン回転数及び要求燃料噴射量の下における内燃機関システム1のノミナルモデル行列A、Bを同定し、上記の状態方程式数2を得て、切換超平面Sが導出される。ここで、ノミナルモデルと実プラントとの間のモデル化誤差摂動は、ノミナルポイントから離れた領域低回転低負荷域や高回転高負荷域等では拡大する。補正項Umapは、このモデル化誤差を縮小して到達則入力非線形入力Unlを速やかに0へと収束させるための、適応則入力項マップ項である。Umapマップの初期値本発明の特徴である上述の学習が行われる前の値は、以下のようにして作成される:まず、個々の運転領域[エンジン回転数,要求燃料噴射量]毎に、その運転領域に適した又は代表的な目標EGR率及び目標過給圧を定め、この目標を実機の内燃機関システム1で達成する、定常状態における各操作部EGRバルブ52、ノズルベーン62、及びスロットルバルブ31の操作量Ubaseを計測する。これとともに、同一の目標をスライディングモードコントローラに与えて、偏差のない定常状態における線形入力Ueqを演算する。実機での各操作部の操作量開度の実測値Ubaseから、スライディングモードコントローラによる線形入力の算出値Ueqを減算すれば、個々の運転領域[エンジン回転数,要求燃料噴射量]に対応したマップ項Umap=Ubase-Ueqが得られる。ECU7のフラッシュメモリには、予め、エンジン回転数及び要求噴射量に応じて設定するべき適応則入力項Umapを示すマップデータが記憶されている。ECU7は、エンジン回転数及び要求噴射量をキーとしてマップを検索することで適応則入力項Umapを知得し、この値Umapを、スライディングモードコントローラが算出した制御入力U等価制御入力Ueq及び到達則入力Unlに加算する。最終的に、各操作部EGRバルブ52、ノズルベーン62、及びスロットルバルブ31に与えられる制御入力Uは、式数21に適応則入力項Umapを追加した、下式数22となる。[動作の具体例]図4は、図1及び図2に示されている制御ユニット7によって実行される処理の一例を示すフローチャートである。以下、本実施形態における適応則入力項適応項Umapの学習処理の一つの具体例について、フローチャートを用いて説明する。なお、図4のフローチャートにおいて、ステップはSと略記されている後述する変形例における図5においても同様である。ECU7に備えられたCPU以下、単にCPUと称する。は、図4に示されている適応項学習処理ルーチン400を、所定時間経過毎に繰り返し起動する。かかるルーチン400が起動されると、まず、CPUは、ステップ410にて、現在の運転状態が定常状態であるか否かを、上記の各種パラメータ、各操作部における操作量の変化量、及び状態量の目標値に対する収束度に基づいて判定する。現在の運転状態が定常状態ではない場合ステップ410=No、ステップ420以降の処理がスキップされ、本ルーチンが一旦終了する。よって、以下の説明においては、現在の運転状態が定常状態であるステップ410=Yesものとする。次に、処理がステップ420に進行し、CPUは、到達則入力項到達項Unlの値が安定しているかすなわち変動幅が所定範囲内であるか否かを判定する。到達則入力項Unlの値が安定している場合ステップ420=Yes、処理がステップ430以降に進行する一方、到達則入力項Unlの値が安定していない場合ステップ420=No、ステップ430以降の処理がスキップされすなわち適応則入力項Umapの学習が今回はスキップされ、本ルーチンが一旦終了する。処理がステップ430に進行すると、CPUは、到達則入力項Unlに定常偏差図3におけるΔUnlss参照が生じているか否かを判定する。到達則入力項Unlに定常偏差が生じている場合ステップ430=Yes、処理がステップ440及び450に進行して、運転領域に対応した適応則入力項Umapの学習が行われた後、本ルーチンが一旦終了する。この学習の際、ステップ440にて、CPUは、現在の運転領域[エンジン回転数,要求燃料噴射量]を判定する。そして、ステップ450にて、CPUは、適応則入力項Umapのマップにおける、現在の運転領域に対応した値を更新する。一方、到達則入力項Unlに定常偏差が生じていない場合ステップ430=No、ステップ440及び450の処理がスキップされすなわち適応則入力項Umapのマップにおける、現在の運転領域に対応した値の更新が今回は行われず、本ルーチンが一旦終了する。[変形例の例示列挙]なお、上述の実施形態は、出願人が取り敢えず本願の出願時点において最良であると考えた本発明の代表的な実施形態を単に例示したものにすぎない。よって、本発明はもとより上述の実施形態に何ら限定されるものではない。したがって、本発明の本質的部分を変更しない範囲内において、上述の実施形態に対して種々の変形が施され得ることは、当然である。以下、代表的な変形例について、幾つか例示する。もっとも、言うまでもなく、変形例とて、以下に列挙されたものに限定されるものではない。また、複数の変形例が、技術的に矛盾しない範囲内において、適宜、複合的に適用され得る。本発明特に、本発明の課題を解決するための手段を構成する各構成要素における、作用的あるいは機能的に表現されているものは、上述の実施形態や、下記変形例の記載に基づいて限定解釈されてはならない。このような限定解釈は、特に先願主義の下で出願を急ぐ出願人の利益を不当に害する反面、模倣者を不当に利するものであって、許されない。本発明は、上述の実施形態にて開示された具体的な装置構成に限定されない。すなわち、本発明の適用対象は、内燃機関システムに限定されない。具体的には、例えば、本発明が車両に適用される場合、内燃機関を備えない車両燃料電池車や電気自動車等における制動制御等に対して、本発明は良好に適用可能である。また、本発明が内燃機関システム内燃機関の他にモータ等の駆動源を備えた、いわゆるハイブリッド車両を含む。に適用される場合においても、例えば、ガソリンエンジン、ディーゼルエンジン、メタノールエンジン、バイオエタノールエンジン、その他任意のタイプの内燃機関を備えたものに、本発明は良好に適用可能である。気筒数、気筒配列方式直列、V型、水平対向、燃料供給方式、着火方式、過給方式も、特に限定はない。本発明は、上述の実施形態にて開示された具体的な処理態様に限定されない。例えば、上述の具体例において、運転領域を規定する機関負荷として、要求燃料噴射量に代えて、アクセル操作量や吸入空気流量等が用いられてもよい。到達則入力項Unlの定常偏差ΔUnlssを適応則入力項Umapに振り替える方法としては、発生した定常偏差ΔUnlssを一度に適応則入力項Umapに振り替える方法の他に、一次なましを用いる方法等、任意の方法が可能である。また、現実の内燃機関システム1の制御においては、運転領域[エンジン回転数,要求燃料噴射量]が同一であったとしても、達成するべき目標値目標EGR率や目標過給圧が相異するケースが発生し得る。このため、現実の制御における目標が、マップの作成の際に定めた目標と異なる場合、最適な適応則入力項Umapも変わってくるものと考えられる。したがって、マップを参照して取得した適応則入力項Umapに、さらに環境補正を加えるようにすることが、より好ましい。環境補正は、目標値の基本値を補正するパラメータ冷却水温、吸気温、外気温、大気圧等に応じて、適応則入力項Umapを補正するものである。具体的には、例えば、所定の標準的な環境状態以下、基準状態と称する。に基づいて作成されたマップから読み出された適応則入力項Umapに対して、上述のパラメータによる補正係数例えば目標EGR率補正係数を乗算した値が、補正された適応則入力項Umapとして用いられ得る。このとき、上述の補正係数は、そのすべてが乗算に用いられてもよいし、代表値最大値あるいは最小値のみが用いられてもよい。また、これらのパラメータ毎に適応則入力項Umapのマップが用意されていて、到達則入力項Unlの定常偏差ΔUnlssをそれぞれのマップに振り替える程度が、補正係数の比に応じて適宜調整振り替える量が補正係数の比に応じて配分されてもよい。この場合、具体的には、例えば、目標EGR率に対する冷却水温補正値が0.4、外気温補正値が0.8、外気圧補正値が0.9である場合、基準状態1.0との差分同士の比である1-0.4:1-0.8:1-0.9=6:2:1の割合で、到達則入力項Unlの定常偏差ΔUnlssが、ベース冷却水温用適応則入力項学習マップとベース外気温用適応則入力項学習マップとベース外気圧用適応則入力項学習マップとに振り替えられる。これにより、状態量の目標値への良好な追随性能が得られる。図5は、かかる変形例に対応するフローチャートである。本変形例のルーチン500におけるステップ510~530は、上述の具体例のルーチン400におけるステップ410~440と同様である。すなわち、現在の運転状態が定常状態でありステップ510=Yes、到達則入力項Unlの値が安定しておりステップ520=Yes、且つ、到達則入力項Unlに定常偏差が生じている場合ステップ530=Yes、処理がステップ540以降に進行し、冷却水温Tw、外気温Tair、及び外気圧Paに対応して設けられた適応則入力項マップUmapTw、UmapTair、及びUmapPaの学習が、それぞれ、運転領域[エンジン回転数,要求燃料噴射量]に対応して行われる。具体的には、まず、CPUは、ステップ540において、現在の運転領域[エンジン回転数,要求燃料噴射量]を判定する。次に、CPUは、ステップ545において、基準状態におけるすべての運転領域にて適応則入力項マップが学習済みであるか否かを判定する。学習未完了の場合ステップ545=No、これ以降の処理はスキップされすなわち今回は学習がスキップされ、本ルーチンが一旦終了する。一方、基準状態におけるすべての運転領域にて適応則入力項マップが学習済みである場合ステップ545=Yes、処理がステップ547に進行する。ステップ547においては、到達則入力項Unlの定常偏差ΔUnlssを適応則入力項マップUmapTw、UmapTair、及びUmapPaに振り替えるための学習値ΔUmapTw、ΔUmapTair、及びΔUmapPaが、目標EGR率の補正係数KTw、KTair、及びKPaに応じて配分される。すなわち、例えば、目標EGR率に対する冷却水温補正係数KTwが0.4、外気温補正係数KTairが0.8、外気圧補正係数KPaが0.9である場合、ΔUmapTw:ΔUmapTair:ΔUmapPa=1-0.4:1-0.8:1-0.9=6:2:1となるように、学習値ΔUmapTw、ΔUmapTair、及びΔUmapPaが設定される。その後、ステップ547にて、適応則入力項マップUmapTw、UmapTair、及びUmapPaにおける学習値がΔUmapTw、ΔUmapTair、及びΔUmapPaによって更新され、本ルーチンが一旦終了する。なお、上記の変形例において、ステップ545は省略可能である。また、補正値としては、EGR補正値の他に、過給圧補正値特開2005-248910号公報等参照も用いられ得る。その他、特段に言及されていない変形例についても、本発明の本質的部分を変更しない範囲内において、本発明の範囲内に含まれることは当然である。また、本発明の課題を解決するための手段を構成する各要素における、作用的あるいは機能的に表現されている要素は、上述の実施形態や変形例にて開示されている具体的構造の他、当該作用あるいは機能を実現可能ないかなる構造をも含む。さらに、本明細書にて公報番号や文献名を引用した各文献については、技術的に矛盾しない範囲内において、その記載内容明細書及び図面を含むが、本明細書の一部を構成するものとして適宜援用され得る。"