CN1987689B - 控制装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种控制装置，在对具有极值特性的控制对象或多输入多输出系统的控制对象进行控制时，也可同时确保高水平的控制稳定性和控制精度，并降低制造成本和运算负荷。该控制装置具有在线模型分析器和协调控制器。在线模型分析器基于定义了进气开角和排气再开角与图示平均有效压力压之间的关系的控制对象模型，计算表示其相关性的第一和第二响应指标。协调控制器按照预定的控制算法计算进气开角和排气再开角，使图示平均有效压力收敛于目标值，并根据第一和第二响应指标确定所述进气开角和排气再开角的增减程度和增减方向。

Description

控制装置 

技术领域

本发明涉及通过控制输入进行控制而使设备的控制量收敛于目标值的设备控制装置。 

背景技术

以往，作为这种控制装置提出了本申请人(美国申请：受让人)在日本特开2005-23922号公报中记载的装置。该控制装置通过对作为控制对象的离合机构输入控制输入，来控制作为控制量的被驱动轴转速，该控制装置具有计算控制输入的控制器。该控制器根据定义了控制输入和控制量之间关系的控制对象模型，按照目标值滤波型2自由度滑模控制算法来计算控制输入。然后，通过将该控制输入向离合机构的致动器进行输入，控制成使控制量收敛于目标值。 

在上述的控制装置中，按照目标值滤波型2自由度滑模控制算法来计算控制输入，因此能够分别对控制量向目标值的收敛速度和控制量向目标值的收敛特性进行可变调整，由此确保高水平的控制稳定性和控制精度这两者。 

在将上述现有控制装置应用于后述的具有极值特性的控制对象或多输入多输出系统的控制对象(即具有多个控制输入和多个控制量的控制对象)时，由于以下所述原因而可能导致控制的稳定性和控制精度降低。 

首先，在将上述现有控制装置应用于具有控制量相对于控制输入的变化表现出极值(极大值或者极小值)的特性的控制对象(以下称为“具有极值特性的控制对象”)的情况下，当目标值被设定为比控制量的极大值大的值时或者被设定为比极小值小的值时，由于控制量无法达到目标值，因此控制输入被计算为变化到该最大值或最小值，其结果，导致在显著偏离目标值的方向上对控制量进行控制。即，导致控制系统处 于不稳定状态且控制精度大幅降低。这样的状态在多输入多输出系统的控制对象的情况下，较之于单输入单输出系统的控制对象发生的可能性更高。 

另外，通常，在多输入多输出系统的控制对象中，大多存在多个控制输入相互干涉的关系。对此，在上述以往的控制装置中，由于构成为以一个控制输入控制一个控制量，因此其它控制输入对一个控制输入产生干涉，从而可能导致控制量向目标值的收敛特性变得不稳定或者收敛速度降低。为了对此进行补偿，在多输入多输出系统中，在实施大量条件判定处理或参数匹配等的情况下，控制程序或匹配数据成为庞大的数量，因此为了存储这些数据需要大容量ROM，从而导致制造成本增大，并且增大了运算时的控制程序执行量和数据处理量，导致运算负荷增大。 

发明内容

本发明是为了解决上述问题而提出的，其目的在于提供在对具有极值特性的设备或多输入多输出系统的设备进行控制时，可同时确保高水平的控制稳定性和控制精度，并可降低制造成本和运算负荷的设备控制装置。 

为了达成上述目的，本发明第一方面的设备控制装置，其特征在于，该设备控制装置具有：相关性参数计算单元，其根据定义了设备的控制输入和控制量之间关系的设备模型，计算表示该控制输入和该控制量之间的相关性的相关性参数；目标值设定单元，其设定成为所述控制量的目标的目标值；以及控制输入计算单元，其通过预定的控制算法，计算所述控制输入，使所述控制量收敛于所述目标值，并且根据所述相关性参数来确定所述控制输入的增减程度和增减方向中的至少一方，所述相关性参数计算单元具有：虚拟控制输入计算单元，其通过对所述控制输入加上具有预定的周期性的周期信号值，从而按预定周期计算虚拟控制输入作为时序数据；虚拟控制量计算单元，其根据所述设备模型，按所述预定周期计算虚拟控制量作为时序数据，其中，所述虚拟控制量相当于将所述虚拟控制输入作为所述设备模型的所述控制输入时的所述控制 量；以及参数计算单元，其通过使所述周期信号值的多个时序数据分别与所述虚拟控制量的多个时序数据相乘，来计算多个乘积，并根据该多个乘积之和，按所述预定周期计算所述相关性参数。 

根据本发明第一方面的设备控制装置的结构，根据定义了设备的控制输入和控制量之间关系的设备模型，计算表示控制输入和控制量之间的相关性的相关性参数，通过预定的控制算法计算控制输入，使控制量收敛于目标值，并且根据相关性参数来确定控制输入的增减程度和增减方向中的至少一方。首先，在根据相关性参数确定控制输入的增减程度时，即使在控制量对于控制输入的灵敏度即相关性对应于控制输入的值而变化时，也能够对应于该相关性的变化来确定控制输入的增减程度，由此，可以将控制量控制成收敛于目标值，而不产生振荡状态或不稳定状态。即，能够确保高水平的控制稳定性。 

另外，在根据相关性参数来确定控制输入的增减方向时，例如在对控制量相对于控制输入的变化而表现出极大值的设备进行控制时，当目标值被设定为极大值以下的值时，能够高精度地使控制量收敛于目标值。另一方面，当目标值被设定为超过极大值的值时，当控制量随着控制输入的变化而按照通过该极大值的方式变化时，控制输入和控制量之间的相关性则变高后转低，相关性参数表示该情况。因此，根据相关性参数来确定控制输入的增减方向，从而能够将控制量保持于该极大值附近。 

与上述相反地，在对控制量相对于控制输入的变化表现出极小值的设备进行控制时，当目标值被设定为极小值以上的值时，能够高精度地使控制量收敛于目标值。另一方面，即使当目标值被设定为小于极小值的值时，随着控制输入的变化，控制量按照通过该极小值的方式变化时，控制输入和控制量之间的相关性在一度升高后再次降低，同时从正相关和逆相关中的一方变为另一方，相关性参数示出该相关性变化。因此，根据相关性参数来确定控制输入的增减方向，从而能够将控制量保持于该极小值附近，由此能够确保高水平的控制稳定性和控制精度的双方。如上所述，在对具有极值特性的设备进行控制时，也能够根据相关性参 数来确定控制输入的增减方向，从而能够将控制量保持于该极值附近，由此可以确保高水平的控制稳定性和控制精度双方。 

此外，在根据相关性参数确定控制输入的增减程度和增减方向双方时，能够获得全部的以上这样的作用效果(另外，在本说明书中，“相关性参数计算”、“控制输入的计算或确定”和“目标值设定”等的“计算”、“确定”和“设定”，并不限于通过程序进行运算、确定和设定，也包括通过电路生成表示这些量的电信号)。 

另外，通过将周期信号值的多个时序数据分别与虚拟控制量的多个时序数据相乘，来计算多个乘积，并根据该多个乘积之和来计算相关性参数，因此相关性参数作为与相互相关函数接近的值，即表示周期信号值与虚拟控制量之间相关性的值而算出。其结果，周期信号值与虚拟控制量之间的相关性越高，相关性参数的绝对值越大，而相关性越低则绝对值越接近值0，并且当周期信号值与虚拟控制量之间的相关关系从正相关和逆相关中的一方向另一方变化时，相关性参数的符号正负反转。因此，如上所述，根据相关性参数来确定控制输入的增减方向，从而能够将控制量保持于该极值附近。在该情况下，由于根据相关性参数来确定控制输入的增减方向，因此当相关性参数计算未完成时无法适当地计算控制输入，所以需要将控制输入的计算周期设定为比周期信号值的周期长，其结果，控制输入作为在比周期信号值低的频带中变化的值而算出。即，当对周期信号值和控制输入进行比较时，关于反映到虚拟控制输入和虚拟控制量双方中的程度，周期信号值与控制输入相比非常高，因此表现周期信号值与虚拟控制量之间的相关性的值成为从结果上来看表现虚拟控制输入与虚拟控制量之间的相关性的值，其结果，可以作为高精度地表现控制输入与控制量之间的相关性的值来算出相关性参数。 

优选所述相关性参数计算单元还具有滤波单元，该滤波单元对所述周期信号值和所述虚拟控制量实施预定的滤波处理，所述参数计算单元通过将实施了所述预定的滤波处理的所述周期信号值的多个时序数据分别与实施了所述预定的滤波处理的所述虚拟控制量的多个时序数据进行相乘，从而计算所述多个乘积。 

根据该优选方式的结构，根据将实施了预定的滤波处理的周期信号值的多个时序数据分别与实施了预定的滤波处理的虚拟控制量的多个时序数据相乘后的多个乘积之和，来计算相关性参数。通过对控制输入加上周期信号值来计算虚拟控制输入，并且作为把虚拟控制输入作为设备模型中的控制输入时的控制量来计算虚拟控制量，因此如果虚拟控制量与周期信号值之间的相关性高，则所含周期信号值的频率成分比例较高。因此在计算相关性参数时，周期信号值频率成分以外的稳态成分等具有成为计算误差的可能性，因此优选除去这些稳态成分。另一方面，如上所述，控制输入是作为在比周期信号值低的频带中变化的值而算出的，因此成为虚拟控制量中的稳态成分，可能成为导致计算误差的原因。与此相对，在本设备控制装置中，使用实施了预定的滤波处理的周期信号值和虚拟控制量的时序数据来计算相关性参数，因此通过适当设定该预定的滤波处理特性，能够除去虚拟控制量中所含的稳态成分并使周期信号值与虚拟控制量之间的相位特性等一致，可高精度地计算相关性参数。由此，即使例如在控制输入随着目标值大幅变化而显著变化时，也能够避免其影响而高精度地计算相关性参数。其结果，能够进一步提高控制的稳定性和控制精度。 

为了实现上述目的，在本发明的第二方式中，提供一种设备控制装置，其特征在于，该设备控制装置具有：相关性参数计算单元，其根据定义了设备的多个控制输入和控制量之间的关系的设备模型，计算分别表示该多个控制输入和该控制量之间的相关性的多个相关性参数；目标值设定单元，其设定成为所述控制量的目标的目标值；控制输入计算单元，其通过预定的控制算法，分别计算所述多个控制输入，使所述控制量收敛于所述目标值，并且分别根据所述多个相关性参数来确定该多个控制输入的各个的增减程度和增减方向中的至少一方，所述相关性参数计算单元具有：虚拟控制输入计算单元，其通过分别对所述多个控制输入加上具有预定的周期性的多个周期信号值，从而按预定的第1周期计算多个虚拟控制输入作为时序数据；虚拟控制量计算单元，其根据所述设备模型，按所述第1周期计算虚拟控制量作为时序数据，其中，所述 虚拟控制量相当于将所述多个虚拟控制输入分别作为所述设备模型中的所述多个控制输入时的所述控制量；以及参数计算单元，其通过将所述多个周期信号值各自的多个时序数据分别与所述虚拟控制量的多个时序数据相乘，来计算多个乘积，并根据该多个乘积之和，按所述第1周期计算所述各相关性参数。 

根据本发明的第二实施方式的设备控制装置的结构，根据定义了设备的多个控制输入和控制量之间的关系的设备模型，计算分别表示多个控制输入和控制量之间的相关性的多个相关性参数，通过预定的控制算法，分别计算多个控制输入，使控制量收敛于目标值，并且分别根据多个相关性参数来确定各控制输入的增减程度和增减方向中的至少一方。 

首先，在根据各个相关性参数来确定各控制输入的增减程度时，把相关性较强一方的控制输入的增减程度设定得大，而同时把相关性较弱一方的控制输入的增减程度设定得小，从而能够抑制多个控制输入之间的相互干涉，并使这些控制输入彼此协调，使控制量高精度地收敛于目标值。 

另外，在根据各相关性参数来确定各控制输入的增减方向时，如下所述，即使在对控制量相应于多个控制输入中任一个的变化表现出极值(极大值或极小值)的设备进行控制时，也能够确保高水平的控制稳定性和控制精度双方。以下，将控制量相对于控制输入的变化而表现出极值(极大值或极小值)的控制输入称为“极值化控制输入”。例如，在对控制量相应于极值化控制输入的变化而表现出极大值的设备进行控制的情况下，当目标值被设定为极大值以下的值时，能够高精度地使控制量收敛于目标值。另一方面，当目标值被设定为超过最大值的值时，当控制量随着极值化控制输入的变化而按照通过该极大值的方式变化时，极值化控制输入和控制量之间的相关性则一度升高之后再次转低，同时从正相关和逆相关中的一方向另一方变化，这样的相关性的变化表现为与极值化控制输入相对应的相关性参数。因此，根据与极值化控制输入相对应的相关性参数来确定控制极值化控制输入的增减方向，从而能够将控制量保持在其极大值附近，由此，可以确保高水平的控制稳定性和控 制精度双方。 

并且，与上述相反地，在对控制量相应于极值化控制输入的变化而表现出极小值的设备进行控制时，当目标值被设定为极小值以上的值时，能够高精度地使控制量收敛于目标值。另一方面，当目标值被设定为小于极小值时，当控制量随着极值化控制输入的变化而按照通过该极小值的方式变化时，极值化控制输入和控制量之间的相关性在一度升高后再次降低，同时从正相关和逆相关中的一方变为另一方，与极值化控制输入相对应的相关性参数表现出这样的相关性变化。因此，根据与极值化控制输入相对应的相关性参数来确定极值化控制输入的增减方向，从而能够将控制量保持于该极小值附近，由此，能够确保高水平的控制稳定性和控制精度双方。如上所述，在对控制量相应于控制输入的变化而表现出极大值或极小值的设备进行控制时，也能够确保高水平的控制稳定性和控制精度双方。 

此外，在根据各相关性参数确定各控制输入的增减程度和增减方向的双方时，能够获得全部以上的作用效果。 

另外，根据把多个周期信号值各自的多个时序数据分别与所述虚拟控制量的多个时序数据相乘得到的多个乘积之和，来分别计算各相关性参数，因此各相关性参数作为与相互相关函数接近的值，即表示周期信号值与虚拟控制量之间的相关性的值而算出。其结果，各周期信号值与虚拟控制量之间的相关性越高，各相关性参数的绝对值越大，而相关性越低则绝对值越接近值0，同时当各周期信号值与虚拟控制量之间的相关关系从正相关和逆相关中的一方朝另一方变化时，相关性参数的符号正负反转。因此，如上所述，根据与极值化控制输入相对应的相关性参数来确定极值化控制输入的增减方向，从而能够将控制量保持于该极值附近。 

在该情况下，由于根据各相关性参数来确定各控制输入的增减程度和增减方向中的至少一方，因此当各相关性参数计算未完成时无法适当地计算各控制输入，所以需要将各控制输入的计算周期设定为比周期信 号值的周期长，其结果，各控制输入作为在比周期信号值低的频带中变化的值而算出。即，各周期信号值反映到各虚拟控制输入和虚拟控制量双方中的程度与各控制输入相比非常高，因此表现各周期信号值与虚拟控制量之间相关性的值从结果上来看成为表现各虚拟控制输入与虚拟控制量之间的相关性的值，其结果，能够作为高精度地表现各控制输入与控制量之间的相关性的值而算出各相关性参数。此外，使用离散时间系统模型，按预定的第1周期计算多个虚拟控制输入、虚拟控制量和多个相关性参数(即在线而实时地计算)，因此在使用多个控制输入来控制多输入多输出系统中的控制量时，与在运算时进行大量条件判定处理或映射后的大量数据的运算处理的设备控制装置相比，能够降低制造成本和运算负荷。 

更加优选，所述多个周期信号值具有互不相同的预定的多个第2周期，该多个第2周期比所述第1周期长，设定为该第1周期的整数倍的值，所述控制输入计算单元的所述多个控制输入的各个的计算周期设定为所述多个第2周期的最小公倍数的整数倍。 

根据该优选方式的结构，多个周期信号值具有互不相同的预定的多个第2周期，因此分别反映在虚拟控制量上的多个周期信号值的频率彼此不同，从而能够作为高精度表现各周期信号值和虚拟控制量之间的相关性，即各控制输入与控制量之间的相关性的值来算出各相关性参数。另外，多个第2周期比第1周期长，设定为第1周期的整数倍的值，并且控制输入计算单元的各控制输入的计算周期被设定为多个第2周期的最小公倍数的整数倍，因此能够与可靠地计算出各相关性参数的定时同步，恰当地计算各控制输入。由此，在控制中，例如多个控制输入随着目标值的变化而以相同定时分别大幅变化的情况下，也能够高精度地计算多个相关性参数，从而避免多个控制输入之间的干涉，并使控制量高精度地收敛于目标值。此外，即使在控制系统处于稳定状态时，也能够避免各控制输入的增减程度和/或增减方向受各周期信号值的影响而振荡，从而确保较高的控制稳定性。 

优选所述相关性参数计算单元还具有滤波单元，该滤波单元对所述多个周期信号值的各个和所述虚拟控制量进行预定的滤波处理，所述参数计算单元通过将实施了所述预定的滤波处理的所述多个周期信号值的各个的多个时序数据分别与实施了所述预定的滤波处理的所述虚拟控制量的多个时序数据进行相乘，从而计算所述多个乘积。 

根据该优选方式的结构，根据将实施了预定的滤波处理的各周期信号值的多个时序数据分别与实施了预定的滤波处理的虚拟控制量的多个时序数据进行相乘得到的乘积之和，来分别计算多个相关性参数。通过对各控制输入加上各周期信号值来计算各虚拟控制输入，并且作为把各虚拟控制输入作为设备模型中的各控制输入时的控制量而算出虚拟控制量，因此虚拟控制量与各周期信号值的相关性越高，虚拟控制量中所包含的各周期信号值的频率成分比例越高。因此，当计算相关性参数时，存在各周期信号值的频率成分以外的稳态成分等成为计算误差的可能性，因而希望去除这些稳态成分。另一方面，如上所述，各控制输入作为在比各周期信号值低的频带中变化的值而算出，因此成为虚拟控制量中的稳态成分而可能成为导致计算误差的原因。对此，在该设备控制装置中，使用实施了预定的滤波处理的各周期信号值和虚拟控制量的时序数据来计算相关性参数，因此可以通过适当设定该预定的滤波处理的特性，来去除虚拟控制量中所包含的稳态成分，并使各周期信号值和虚拟控制量间的相位特性等一致，恰当地计算相关性参数。由此，即使例如在控制输入随着目标值的大幅变化而显著变化时，也能够在避免其影响的同时计算相关性参数。其结果，可进一步提高控制稳定性和控制精度。 

优选所述设备为内燃机。 

通常，内燃机为多输入多输出系统的设备，因此根据该优选方式的结构，在控制这种多输入多输出系统的设备时，能够获得前述的作用效果。 

本发明的上述及其它目的、特征和优点可以通过以下根据附图进行的详细说明而更加明了。 

附图说明

图1是示出作为应用了本发明的控制装置的控制对象的内燃机的概略结构的图。 

图2是示出控制装置的概略结构的图。 

图3是用于说明进气可变气门驱动机构的进气门开启动作的气门升程曲线。 

图4是用于说明排气可变气门驱动机构的排气门开启动作的气门升程曲线。 

图5是示出将内燃机看作多输入多输出系统的控制对象时的控制输入和控制量的图。 

图6是示出将内燃机视为以图示平均有效压力Pmi为控制量、以进气开角θlin和排气再开角θrbl为控制输入的控制对象而进行建模时的控制对象模型的图。 

图7是表示控制装置的概略结构的功能框图。 

图8是表示在线模型分析器的概略结构的功能框图。 

图9示出用于第1和第2周期信号值的基本值S1’、S2’的计算的映射图的一例。 

图10是示出协调控制器的概略结构的功能框图。 

图11是表示第1和第2响应指标RI1、RI2的计算处理的流程图。 

图12是表示可变气门驱动机构的控制处理的流程图。 

图13是示出发动机起动控制时用于计算进气开角θlin的映射图的一例的图。 

图14是表示发动机起动控制时在排气再开角θrbl的计算中使用的映射图的一例的图。 

图15是表示催化剂暖机控制时在进气开角θlin的计算中使用的映射图的一例的图。 

图16是表示催化剂暖机控制时在排气再开角θrbl的计算中使用的映射图的一例的图。 

图17是表示通常控制时在图示平均有效压力的目标值Pmi_cmd的 计算中使用的映射图的一例的图。 

图18是表示控制装置的图示平均有效压力Pmi的控制的仿真结果的一例的时序图。 

图19是示出为了进行比较，将排气再开角θrbl保持为值0，而仅以进气开角θlin控制图示平均有效压力Pmi时的仿真结果的一例的时序图。 

具体实施方式

以下，参照附图对本发明的一个实施方式的控制装置进行说明。本控制装置以图1所示内燃机(以下称为“发动机”)3为控制对象，且如图2所示具有ECU 2。该ECU 2如后所述根据发动机3的运转状态，执行图示平均有效压力Pmi(即发生扭矩)的控制处理等各种控制处理。 

如图1所示，发动机3为具有四组气缸3a和活塞3b(仅示出一组)的直列四缸汽油发动机，安装于未图示的车辆中。该发动机3可进行HCCI(Homogeneous Charge Compression Ignition，均质充量压缩着火)运转即压缩着火燃烧运转，在预定的压缩着火运转区域中，通过压缩着火燃烧来进行运转，并在此外的火花点火运转区域中，通过火花点火燃烧来进行运转。 

在发动机3上对每个气缸3a设置有进气可变气门驱动机构4、排气可变气门驱动机构5、燃料喷射阀6和火花塞7(图2中仅示出一个)。该进气可变气门驱动机构4为通过电磁力对进气门4a进行开闭驱动的电磁式机构，具有在关闭方向上对进气门4a施力的螺旋弹簧，以及与ECU2电连接的进气电磁元件4b(图2中仅示出一个)等。 

在该进气可变气门驱动机构4中，当进气电磁元件4b为非励磁状态时，进气门4a通过螺旋弹簧的弹力而保持于关闭位置。另外，当进气电磁元件4b被ECU 2励磁时，进气门4a通过该电磁力，克服螺旋弹簧的弹力，向开启方向驱动，而保持于开启状态，且当进气电磁元件4b恢复非励磁状态时，通过螺旋弹簧的弹力而返回关闭状态。 

根据以上结构，如图3所示，进气门4a通过进气可变气门驱动机构4可自由变更开启定时和关闭定时，并使其气门升程曲线构成为大致梯形 形状。在本实施方式中，通过ECU 2控制进气门4a，使其开启定时保持为固定，并且其关闭定时处于图3中通过实线所示的迟闭定时和该图中通过双点划线所示的早闭定时之间。另外，在以下说明中，将进气门4a开启过程中保持为最大升程的曲轴角的期间称为“进气开角θlin”(参照图3)。 

另一方面，排气可变气门驱动机构5与进气可变气门驱动机构4同样，为通过电磁力对排气门5a进行开闭驱动的电磁式机构，其具有在关闭方向上对排气门5a施力的螺旋弹簧，以及与ECU 2电连接的排气电磁元件5b(图2中仅示出一个)等。 

在该排气可变气门驱动机构5中，当排气电磁元件5b为非励磁状态时，排气门5a通过螺旋弹簧的弹力而保持于关闭位置。另外，当排气电磁元件5b被ECU 2励磁时，排气门5a通过其电磁力，克服螺旋弹簧的弹力，向开启方向驱动，保持于开启状态，并且当排气电磁元件5b恢复到非励磁状态时，通过螺旋弹簧的弹力，返回关闭状态。 

根据以上结构，如图4所示，排气门5a通过排气可变气门驱动机构5可自由变更开启定时和关闭定时，并使其气门升程曲线构成为大致梯形形状。在本实施方式中如该图所示，通过ECU 2控制排气门5a而在一个燃烧周期中在通常的排气行程中开启，且特别地在进气行程中再次开启。 

此时，排气门5a在排气行程中的气门定时保持固定。另一方面，在进气行程时的再开启动作中，控制排气门5a，使得其开启定时保持固定，并且关闭定时处于该图中以实线所示的迟闭定时和以双点划线所示的早闭定时之间。执行该排气门5a的再开启动作，以通过将从邻接于相关气缸3a的气缸3a排出的废气吸入相关气缸3a，使燃烧室内的混合气温度上升到可压缩着火燃烧的温度。另外在以下说明中，将排气门5a的再开启动作中保持为最大升程的曲轴角的期间称为“排气再开角θrbl”(参照图4)。 

另一方面，燃料喷射阀6安装于气缸盖3c上，能够向燃烧室内直接喷射燃料。即，发动机3构成为直喷发动机。并且，燃料喷射阀6与ECU2电连接，通过ECU 2控制开启时间和开启定时。即，执行燃料喷射控 制。 

此外，火花塞7也与ECU 2电连接，通过ECU 2，在发动机3处于前述火花点火运转区域时控制放电状态，按照与点火正时相对应的定时来使燃烧室内的混合气体燃烧。即，执行点火正时控制。 

而且，在发动机3中还设有可变压缩比机构8、曲轴角传感器20和水温传感器21。该可变压缩比机构8构成为与本申请人(美国申请：受让人)在此通过引用而并入的日本特开2005-273634号公报中提出的机构相同，因此省略其具体说明，是通过改变活塞3b的上死点位置即活塞3b的行程，而在预定范围内无级地改变压缩比Cr的机构。该可变压缩比机构8具有与ECU 2电连接的压缩比致动器8a(参照图2)，ECU 2通过该压缩比致动器8a来驱动可变压缩比机构8，从而将压缩比Cr控制为目标压缩比Cr_cmd。 

曲轴角传感器20由磁性转子和MRE拾取器构成，伴随曲轴3d的旋转，向ECU 2输出均为脉冲信号的CRK信号和TDC信号。 

该CRK信号每曲轴角1度输出1个脉冲，ECU 2根据该CRK信号，计算发动机3的转速(以下称为“发动机转速”)NE。此外，TDC信号是表示各气缸3a的活塞3b处于比进气行程的TDC位置略靠前的预定的曲轴角位置的信号，在本实施方式的四缸发动机3中，每180度曲轴角输出1个脉冲。 

水温传感器21用于检测在发动机3的缸体内循环的冷却水的温度，即发动机水温TW，并向ECU 2输出表示水温的信号。 

另一方面，在发动机3的进气通路9中，从上游侧开始依次设有空气流量传感器22、进气加热器10和涡轮增压器11。该空气流量传感器22由热线式空气流量计构成，检测流经进气通路9的空气流量，并向ECU2输出表示该空气流量的信号。ECU 2根据空气流量传感器22的检测信号，来计算吸入到气缸3a中的空气量。 

此外，进气加热器10与ECU 2电连接，在被ECU 2开启时，对流过进气通路9内的空气进行加热，使其温度上升。 

涡轮增压器11具有：在进气通路9内空气流量传感器22的下游侧 设置的压缩机叶片11a；设置于排气通路12途中，与压缩机叶片11a一体旋转的涡轮叶片11b；多个可变叶片11c(图中仅示出两个)；以及驱动可变叶片11c的叶片致动器11d等。 

在该涡轮增压器11中，当通过排气通路12内的废气驱动涡轮叶片11b旋转时，与其一体的压缩机叶片11a也同时旋转，从而使进气通路9内的空气加压。即，执行增压动作。 

此外，可变叶片11c用于使涡轮增压器11产生的增压压力变化，可自由旋转地安装在壳体的收容涡轮叶片11b的部分的壁上。ECU 2通过叶片致动器11d使可变叶片11c的开度变化，改变吹到涡轮叶片11b上的废气量，从而使涡轮叶片11b的转速即压缩机叶片11a的转速变化。由此，能够将增压压力Pc控制为目标过给压Pc_cmd。 

另一方面，在发动机3的排气通路12的涡轮叶片11b下游侧分别设置有LAF传感器23。LAF传感器23由氧化锆和铂电极等构成，在比理论空燃比浓的浓区域到极稀区域的宽范围的空燃比区域内，线性地检测流过排气通路12内部的废气中的氧浓度，并向ECU 2输出表示该浓度的检测信号。ECU 2根据该LAF传感器23的检测信号值，来计算表示废气中的空燃比的检测空燃比AF，并将该检测空燃比AF控制成为目标空燃比AF_cmd。 

而且，如图2所示，在ECU 2上连接有缸内压力传感器24、油门开度传感器25和点火开关(以下称为“IG·SW”)26。该缸内压力传感器24是与火花塞7一体式的压电元件型，设在每个气缸3a上(图中仅示出一个)。缸内压力传感器24随着各气缸3a内的压力即缸内压力Pcyl的变化而弯曲，从而向ECU 2输出表示缸内压力Pcyl的检测信号。ECU 2根据该缸内压力传感器24的检测信号计算图示平均有效压力Pmi(即发生扭矩)。 

此外，油门开度传感器25向ECU 2输出表示车辆的未图示的油门踏板的踩下量(以下称为“油门开度”)AP的检测信号。IG·SW 26通过点火钥匙(未图示)操作而接通/断开，并向ECU 2输出表示该接通/断开状态的信号。 

ECU 2由微电脑构成，该微电脑由CPU、RAM、ROM和I/O接口(均未图示)等构成，ECU 2根据上述各种传感器20～25的检测信号和IG·SW 26的接通/断开信号等来判别发动机3的运转状态并进行各种控制。具体而言，ECU 2如后所述根据运转状态来控制图示平均有效压力Pmi等。 

另外，在本实施方式中，ECU 2相当于相关性参数计算单元、目标值设定单元、控制输入计算单元、虚拟控制输入计算单元、虚拟控制量计算单元、参数计算单元和滤波单元。 

接着，对本实施方式的控制装置1进行说明。该控制装置1基于下述理由而把发动机3视为以进气开角θlin和排气再开角θrbl为控制输入，以图示平均有效压力Pmi为控制量的控制对象，通过进气开角θlin和排气再开角θrbl，控制图示平均有效压力Pmi。 

首先，以本实施方式的发动机3为控制对象进行研究，如图5所示，当5个参数θlin，θrbl，Cr_cmd，Pc_cmd，AF_cmd变化时，Pmi和NE这2个参数分别变化，通过5个控制输入来控制2个控制量，可视为所谓多输入多输出系统。另外，在本实施方式的发动机3的情况下，进气加热器10由于过渡时的响应性较低，而控制为固定发热量，因此在图5的控制系统中，不考虑进气加热器10的工作状态。 

这里，关注作为控制量的图示平均有效压力Pmi，在本实施方式这样通过压缩着火燃烧而运转的发动机3中，在压缩着火燃烧时，燃烧室内的混合气的温度控制成为最重要的要素，因此作为控制输入，进气开角θlin和排气再开角θrbl成为最重要且影响较大的要素。基于以上理由，在该控制装置1中，假设发动机转速NE、增压压力Pc和检测空燃比AF恒定，将发动机3视为以进气开角θlin和排气再开角θrbl为控制输入，图示平均有效压力Pmi为控制量的控制对象，建立图6所示的响应曲面模型，用作控制对象模型。 

图6中设定θrbl1～3为排气再开角θrbl的预定值，且θrbl1＜θrbl2＜θrbl3的关系成立。在该响应曲面模型中，设定为进气开角θlin越大，图示平均有效压力Pmi表现出越大的值。其原因在于，进气开角θlin越 大，则吸入空气量增大。此外，设定为在进气开角θlin较大的区域内，图示平均有效压力Pmi相对于排气再开角θrbl的增大方向或减小方向表现出极大值。这是因为，在进气开角θlin较大的区域内，由进气开角θlin所引起的温度上升程度较大，因而即使增大或减小排气再开角θrbl，对该温度上升的影响程度也很小，因此不会增大图示平均有效压力Pmi，另外当排气再开角θrbl增大到一定程度以上时，成为着火正时(自着火正时)过早的状态(上死点前)，从而抑制了压缩行程中的最高缸内压力。 

另外，在后述的虚拟控制量Ym的计算中，使用以下的控制对象模型：即如图6中括号所示，将进气开角θlin置换为第一虚拟控制输入V1，将排气再开角θrbl的三个预定值θrbl1～3分别置换为第二虚拟控制输入V2的三个预定值V2_1～V2_3，其中V2_1＜V2_2＜V2_3。 

下面，对控制装置1的具体结构进行说明。如图7所示，控制装置1具有目标值计算部29、协调控制器30和在线模型分析器40，它们均由ECU 2构成。 

首先，在目标值计算部29中，根据发动机转速NE和油门开度AP，检索后述图17的映射图，从而计算图示平均有效压力的目标值Pmi_cmd。此外，在本实施方式中，目标值计算部29相当于目标值设定单元。 

另外，在协调控制器30中，如后所述，使用在线模型分析器40计算出的两个响应指标RI1和RI2，计算进气开角θlin和排气再开角θrbl，以使图示平均有效压力Pmi收敛于其目标值Pmi_cmd。并且，在本实施方式中，协调控制器30相当于控制输入计算单元。 

另一方面，如下所述，在在线模型分析器40中使用由协调控制器30计算出的进气开角θlin和排气再开角θrbl，来计算第一和第二响应指标RI1和RI2。此外，在本实施方式中，在线模型分析器40相当于相关性参数计算单元、虚拟控制输入计算单元、虚拟控制量计算单元、参数计算单元和滤波单元，而第一和第二响应指标RI1和RI2相当于相关性参数。 

如图8所示，在线模型分析器40具有：第1周期信号值计算部41；第2周期信号值计算部42；两个过采样器43、44；两个加法器45、46； 虚拟控制量计算部47；三个高通滤波器48～50；两个乘法器51、52；第一响应指标计算部53和第二响应指标计算部54。 

另外，在以下所述的式(1)～(9)中，带有记号(n)的各离散数据表示按预定的控制周期ΔTn(CRK信号每连续发生5次的周期，即曲轴角每5°的周期)进行采样或计算出的数据，记号n表示各离散数据的采样或计算周期的序号。例如，记号n表示在本次控制定时采样或计算出的值，则记号n-1表示在上一次控制定时采样或计算的值。这一点对于下面的离散数据也是同样的。此外，在以下的说明中适当地省略各离散数据的记号(n)等。此外，在本实施方式中，预定的控制周期ΔTn相当于预定周期和预定的第1周期。 

在该在线模型分析器40中，首先，由第1和第2周期信号值计算部41、42按照下式(1)、(2)分别计算第1和第2周期信号值S1、S2。 

S1(n)＝A1·S1′(n).....(1) 

S2(n)＝A2·S2′(n).....(2) 

上式(1)的A1代表预定的第一振幅增益。此外，上式(1)的S1’为第1周期信号值的基本值，对应于计数值Crs，通过检索图9所示的映射图进行计算。该计数值Crs如后所述从0值到最大值Crs_max，每一上述控制周期ΔTn增加值1，当达到最大值Crs_max时，重置为值0。另外，第1周期信号值的基本值S1’的周期即第1周期信号值S1的周期ΔT1设定为，Crs_max为值8以上的4的倍数，N1为值4以上的4的倍数，使ΔT1＝ΔTn·(Crs_max/N1)成立，在本实施方式的情况下设定为，Crs_max＝36、N1＝4，周期ΔT1(第2周期)为曲轴角45°。 

另外，上式(2)的A2代表预定的第二振幅增益。另外，上式(2)的S2’为第2周期信号值的基本值，对应于计数值Crs，通过检索图9所示的映射图进行计算。另外，第2周期信号值的基本值S2’的周期即第2周期信号值S2的周期ΔT2设定为，Crs_max为值8以上的4的倍数，N2为使N2＜N1成立的2的倍数，使ΔT2＝ΔTn·(Crs_max/N2)成立，在本实施方式的情况下设定为，Crs_max＝36、N2＝2，周期ΔT2(第2周期)为曲轴角90°。 

另一方面，在过采样器43、44中，以上述的控制周期ΔTn对进气开角θlin(k)和排气再开角θrbl(k)进行过采样，从而分别计算出进气开角和排气再开角的过采样值θlin(n)、θrbl(n)。该进气开角θlin(k)和排气再开角θrbl(k)在协调控制器30中，如后所述按比控制周期Tn长的预定的控制周期ΔTk(控制输入的计算周期)进行计算。 

接着，在加法器45、46中，按照下式(3)、(4)分别计算第一和第二虚拟控制输入V1、V2。 

V1(n)＝S1(n)+θlin(n).....(3) 

V2(n)＝S2(n)+θrbl(n).....(4) 

进而，在虚拟控制量计算部47中计算虚拟控制量Ym。具体而言，在上述的图6的控制对象模型中，使用将进气开角θlin置换为第一虚拟控制输入V1，将排气再开角θrbl的三个预定值θrbl1～3分别置换为第二虚拟控制输入V2的三个预定值V2_1～V2_3的控制对象模型，对其应用上述这样计算出的第一和第二虚拟控制输入V1、V2，从而计算出虚拟控制量Ym。 

接着，在高通滤波器48中，通过下式(5)所示的高通滤波处理，来计算虚拟控制量的滤波值Ymf。 

Ymf(n)＝b0·Ym(n)+b1·Ym(n-1)+....+bm^*·Ym(n-m^*) 

        +a1·Ymf(n-1)+a2·Ymf(n-2)+....+ak^*·Ymf(n-k^*) 

                                                  .....(5) 

在上式(5)中，b0～bm^*和a0～ak^*是预定的滤波器系数，m^*和k^*为预定的整数。 

另一方面，在高通滤波器49、50中，通过下式(6)、(7)所示的高通滤波处理，分别计算第1和第2周期信号值的滤波值Sf1和Sf2。 

Sfl(n)＝b0·S1(n)+b1·S1(n-1)+....+bm^*·S1(n-m^*) 

        +a1·Sf1(n-1)+a2·Sf1(n-2)+....+ak^*·Sf1(n-k^*) 

                                                  .....(6) 

Sf2(n)＝b0·S2(n)+b1·S2(n-1)+....+bm^*·S2(n-m^*) 

        +a1·Sf2(n-1)+a2·Sf2(n-2)+....+ak^*·Sf2(n-k^*) 

                                                  .....(7) 

接着，在乘法器51、51中，对第1和第2周期信号值的滤波值Sf1、Sf2和虚拟控制量的滤波值Ymf进行相乘，从而分别计算乘积Ymf·Sf1和Ymf·Sf2。然后，在第一和第二响应指标计算部53、54中，根据上述乘积Ymf·Sf1和Ymf·Sf2的h+1(h＝Crs_max)个时序数据，通过下式(8)和(9)分别计算第一和第二响应指标RI1和RI2。 

$\mathrm{RI}1\left(n\right)=\mathrm{Kr}1\·\underset{j=n-h}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Ymf}\left(j\right)\mathrm{Sf}1\left(j\right)\·\·\·\·\·\left(8\right)$

$\mathrm{RI}2\left(n\right)=\mathrm{Kr}2\·\underset{j=n-h}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Ymf}\left(j\right)\mathrm{Sf}2\left(j\right)\·\·\·\left(9\right)$

其中，上式(8)和(9)的Kr1和Kr2都是响应增益修正系数，用于对高通滤波器49、50引起的增益衰减特性的影响进行修正，使两个乘积Ymf·Sf1和Ymf·Sf2间的增益一致。 

如上所述，在该在线模型分析器40中，通过对第1和第2周期信号值的滤波值与虚拟控制量的滤波值的乘积Ymf·Sf1和Ymf·Sf2的时序数据的和分别乘以响应增益修正系数Kr1和Kr2，来计算第一和第二响应指标RI1和RI2，因此这些值RI1和RI2分别作为与第1周期信号值S 1和虚拟控制量Ym的互相关函数以及第2周期信号值S2和虚拟控制量Ym的互相关函数接近的值而计算出。即，作为表现第1周期信号值S1和虚拟控制量Ym间的相关性的指标而计算出第一响应指标RI1，作为表现第2周期信号值S2和虚拟控制量Ym间的相关性的指标而计算出第二响应指标RI2。 

在此，第一虚拟控制输入V1中包含的进气开角θlin如后所述，其计算周期ΔTk与第一响应指标RI1的计算周期ΔTn相比相当长，因此第一响应指标RI1极大程度地反映到虚拟控制量Ym中，进气开角θlin为稳态成分，基本不反映在虚拟控制量Ym中。因此，第一响应指标RI1作为表现进气开角θlin和图示平均有效压力Pmi间的相关性的指标而算出。更具体地说，两者间的相关性越高，第一响应指标RI1的绝对值越大，而相关性越低则越接近0值，当从正相关和逆相关中的一方变为另一方时，两者间的相关关系发生符号反转。 

此外，虚拟控制输入V2中包含的排气再开角θrbl也如后所述，其 计算周期ΔTk与第一响应指标RI1的计算周期ΔTn相比相当长，因此基于与上述同样的理由，第二响应指标RI2作为表现排气再开角θrbl和图示平均有效压力Pmi之间的相关性的指标而算出。更具体地说，两者间的相关性越高，第二响应指标RI2的绝对值越大，而相关性越低则越接近0值，当从正相关和逆相关中一方变为另一方时，两者间的相关关系发生符号反转。 

而且，使用第1和第2周期信号值的滤波值Sf1和Sf2以及虚拟控制量的滤波值Ymf的理由如下。即，如上所述，第一虚拟控制输入V1中所包含的进气开角θlin的计算周期ΔTk与第一响应指标RI1的计算周期ΔTn相比相当长而成为稳态成分，从而存在成为第一响应指标RI1的计算误差的可能性。因此为了从虚拟控制量Ym中去除作为稳态成分的进气开角θlin，使用对虚拟控制量Ym实施了高通滤波处理后的值Ymf，并且为了使其相位一致，使用对第1周期信号值S1实施了相同的高通滤波处理的值Sf1。与此同样地，为了从虚拟控制量Ym中去除作为稳态成分的排气再开角θrbl，使用对虚拟控制量Ym实施了高通滤波处理的值Ymf，并且为了使其相位一致，使用对第2周期信号值S2实施了相同的高通滤波处理的值Sf2。并且，为了使第一响应指标RI1和第二响应指标RI2之间增益匹配，使用响应增益修正系数Kr1和Kr2。 

接着，对前述的协调控制器30进行说明。如图10所示，该协调控制器30具有减法器31、误差分配器32、两个下采样器33、34和两个响应指定型控制器36、36。 

另外，在以下所述的式(10)～(18)中，带有记号(k)的各离散数据表示按预定的控制周期ΔTk(与TDC信号的发生同步的周期，即每曲轴角180的周期)进行采样或计算出的数据，记号k表示各离散数据的采样或计算周期的序号。此外，在以下的说明中适当地省略各离散数据中的记号(k)等。 

在该协调控制器30中，由减法器31通过下式(10)计算跟踪误差E。 

E(k)＝Pmi(k)-Pmi_cmd(k).....(10) 

另一方面，在下采样器33、34中，对由在线模型分析器40按上述控制周期ΔTn计算出的第一和第二响应指标RI1(n)和RI2(n)按控制周期ΔTk进行下采样，从而分别计算第一和第二响应指标的下采样值RI1(k)和RI2(k)。 

接着，在误差分配器32中，通过下式(11)、(12)，分别计算第一和第二分配误差Ed1和Ed2。 

$\mathrm{Ed}1\left(k\right)=\frac{\left|\mathrm{RI}1\left(k\right)\right|}{\left|\mathrm{RI}1\left(k\right)\right|+\left|\mathrm{RI}2\left(k\right)\right|}\·E\left(k\right)\·\·\·\·\·\left(11\right)$

$\mathrm{Ed}2\left(k\right)=\frac{\left|\mathrm{RI}2\left(k\right)\right|}{\left|\mathrm{RI}1\left(k\right)\right|+\left|\mathrm{RI}2\left(k\right)\right|}\·E\left(k\right)\·\·\·\·\·\left(12\right)$

如上式(11)、(12)所示，作为按照第一响应指标的绝对值|RI1|和第二响应指标的绝对值|RI2|之比分别分配跟随误差E的值而算出第一和第二分配误差Ed1和Ed2。此外，在后述的控制处理中，为了避免在RI1＝0时Ed1＝0，进行使|RI1|的值最小为接近0值的预定值(例如0.1)的下限处理。与此同样地，为了避免在RI2＝0时Ed2＝0，也进行使|RI2|的值最小为接近0值的预定值(例如0.1)的下限处理。 

而且，在响应指定型控制器35中，基于第一分配误差Ed1和第一响应指标RI1，通过下式(13)～(17)中所示的响应指定型控制算法，来计算进气开角θlin。即，作为使第一分配误差Ed1收敛于值0的值而算出进气开角θlin。 

θlin(k)＝U1(k)＝Urch1(k)+Uadp1(k).....(13) 

Urch1(k)＝-Krch1·σ1(k)          .....(14) 

$\mathrm{Uadp}1\left(k\right)=-\mathrm{Kadp}1\·\underset{j=0}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\σ}1\left(j\right)\·\·\·\·\·\left(15\right)$

σ1(k)＝Em1(k)+S·Em1(k-1)        .....(16) 

$\mathrm{Em}1\left(k\right)=\frac{\mathrm{RI}1\left(k\right)}{\mathrm{RI}1\_\max }\·\mathrm{Ed}1\left(k\right)\·\·\·\·\·\left(17\right)$

上式(13)的Urch1为趋近律输入，通过式(14)进行计算。该式(14)的Krch1为预定的趋近律增益，σ1为通过式(16)算出的切换函数。该式(16)的S是设定为-1＜S＜0成立的切换函数设定参数，Eml为由式(17)计算出的第一跟随误差。该式(17)的RI1_max表示第一响 应指标的绝对值|RI1|在控制中可以取的最大值，使用脱机预先设定的值。而且，上式(13)的Uadp1为自适应律输入，由式(15)算出。该式(15)的Kadp1为预定的自适应律增益。 

另一方面，在响应指定型控制器36中，根据第二分配误差Ed2和第二响应指标RI2，通过下式(18)～(22)所示的响应指定型控制算法，计算排气再开角θrbl。即，作为使第二分配误差Ed2收敛于值0的值而算出排气再开角θrbl。 

θrbl(k)＝U2(k)＝Urch2(k)+Uadp2(k).....(18) 

Urch2(k)＝-Krch2·σ2(k)          .....(19) 

$\mathrm{Uadp}2\left(k\right)=-\mathrm{Kadp}2\·\underset{j=0}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\σ}2\left(j\right)\·\·\·\·\·\left(20\right)$

σ2(k)＝Em2(k)+S·Em2(k-1)        .....(21) 

$\mathrm{Em}2\left(k\right)=\frac{\mathrm{RI}2\left(k\right)}{\mathrm{RI}2\_\max }\·\mathrm{Ed}2\left(k\right)\·\·\·\·\·\left(22\right)$

上式(18)的Urch2为趋近律输入，通过式(19)进行计算。该式(19)的Krch2为预定的趋近律增益，σ2为通过式(21)计算出的切换函数。该式(21)的Em2是由式(22)计算出的第二跟随误差。该式(22)的RI2_max表示第二响应指标的绝对值|RI2|在控制中可以取的最大值，使用脱机预先设定的值。而且，上式(18)的Ua如2为自适应律输入，由式(20)计算出。该式(20)的Kadp2为预定的自适应律增益。 

如上所述，在该协调控制器30中，使用响应指定型控制算法，计算进气开角θlin，使第一分配误差Ed1收敛于值0，计算排气再开角θrbl，使第二分配误差Ed2收敛于值0。其结果，将进气开角θlin和排气再开角θrbl计算为使跟随误差E收敛于值0，换言之，计算为使图示平均有效压力Pmi收敛于其目标值Pmi_cmd。 

此时，在响应指定型控制算法中使用的第一和第二跟随误差Em1和Em2如式(17)和(22)所示，分别通过对第一和第二分配误差Ed1和Ed2乘以值RI1/RI1_max和RI2/RI2_max来进行计算，因此第一响应指标RI1越接近于其最大值RI1_max，即进气开角θlin与图示平均有效压力Pmi之间的相关性越高，则作为控制输入的进气开角θlin的增减程度就 越大。与此同样地，第二响应指标RI2越接近于其最大值RI2_max，即排气再开角θrbl与图示平均有效压力Pmi之间的相关性越高，则作为控制输入的排气再开角θrbl的增减程度就越大。如上所述，即使在作为控制量的图示平均有效压力Pmi对于作为控制输入的进气开角θlin与排气再开角θrbl的灵敏度即相关性根据控制输入θlin与θrbl的值而变化的情况下，也能够根据该相关性的变化来确定控制输入θlin与θrbl的增减程度，从而能够对控制量Pmi进行控制使其收敛于目标值Pmi_cmd，而不会产生振荡状态或不稳定特性。即，能够确保高水平的控制稳定性。 

此外，由于第一和第二跟随误差Em1和Em2分别通过上述式(17)和(22)计算，因此当第一和第二响应指标RI1和RI2的符号反转时，跟随误差Em1和Em2的符号也反转，从而使作为控制输入的进气开角θlin与排气再开角θrbl的增减方向反转。即，从增大方向朝减小方向反转或者从减小方向朝增大方向反转。 

在该情况下，如上所述，第一响应指标RI1表现进气开角θlin与图示平均有效压力Pmi之间的相关性，并且当两者间的相关关系从正相关和逆相关中一方朝另一方变化时发生符号反转，因此对应于这样的相关关系变化，使进气开角θlin的增减方向反转，从而即使在例如相对于进气开角θlin的变化图示平均有效压力Pmi表现出极大值，且图示平均有效压力的目标值Pmi_cmd被设定为比该极大值大时，也能够使图示平均有效压力Pmi保持于该极大值附近。 

与此同样地，第二响应指标RI2表现排气再开角θrbl与图示平均有效压力Pmi之间的相关性，并且当两者间的相关关系从正相关和逆相关中一方朝另一方变化时发生符号反转，因此对应于这样的相关关系变化而使排气再开角θrbl的增减方向反转，从而如前所述，在相对于排气再开角θrbl的变化图示平均有效压力Pmi表现出极大值的范围时，即使把图示平均有效压力的目标值Pmi_cmd设定成比该极大值更大的值，此时也能够使图示平均有效压力Pmi保持于该极大值附近。 

另外，作为根据第一响应指标的绝对值|RI1|和第二响应指标的绝对值|RI2|之比分别分配跟随误差E的值而计算出第一和第二分配误差Ed1和 Ed2，并且把进气开角θlin和排气再开角θrbl计算为使该第一和第二分配误差Ed1和Ed2分别收敛于值0，因此对于上述绝对值之比大的一方、即与图示平均有效压力Pmi的相关性较高的一方，把进气开角θlin和排气再开角θrbl的增减程度设定得较大。这样，对于进气开角θlin和排气再开角θrbl中的与图示平均有效压力Pmi之间的相关性较高的一方，设定为较大的增减程度，并且对于与图示平均有效压力Pmi之间的相关性较低的一方，设定为较小的增减程度，因此能够避免进气开角θlin和排气再开角θrbl之间的相互干涉，且使图示平均有效压力Pmi高精度地收敛于其目标值Pmi_cmd。 

接着，参照图11对由ECU 2执行的第一和第二响应指标RI1和RI2的计算处理进行说明。该处理相当于前述的在线模型分析器40的计算处理，并按前述的控制周期ΔTn来执行。 

在该处理中，首先在步骤1(图中略作“S1”，下同)中，将计数值Crs设定为对其前次值Crsz加1后的值(Crsz+1)。即，对计数值Crs加1。 

接着，进入步骤2，判别在步骤1中计算出的计数值Crs是否为最大值Crs_max以上。当该判别结果为“否”时直接进入步骤4。另一方面，当该判别结果为“是”时，在步骤3中将计数值Crs重置为0后，进入步骤4。 

在步骤2或3之后的步骤4中，读取存储于RAM内的进气开角θlin和排气再开角θrbl的值。此时，与按前述的控制周期ΔTk计算进气开角θlin和排气再开角θrbl相对，按照比控制周期ΔTk短的控制周期ΔTn执行该步骤4。因此，步骤4的处理相当于计算进气开角θlin和排气再开角θrbl的过采样值θlin(n)和θrbl(n)。 

接着，进入步骤5，按照计数值Crs来检索前述图9的映射图，从而分别计算第1和第2周期信号值的基本值S1’和S2’。 

然后，在步骤6中，使用前述的式(1)和(2)分别计算第1和第2周期信号值S1和S2，接着，在步骤7中，通过前述式(3)和(4)，分别计算第一和第二虚拟控制输入V1和V2。 

接着，进入步骤8，计算虚拟控制量Ym。具体而言，如前所述，在图6的控制对象模型中，使用将进气开角θlin置换为第一虚拟控制输入V1、将排气再开角θrbl的三个预定值θrbl1～3分别置换为第二虚拟控制输入V2的三个预定值V2_1～V2_3的控制对象模型，并在其中应用在步骤7中计算出的第一和第二虚拟控制输入V1和V2，从而计算虚拟控制量Ym。 

接着，在步骤9中，通过前述的式(5)来计算虚拟控制量的滤波值Ymf，然后，在步骤10中，通过前述式(6)和(7)，分别计算第1和第2周期信号值的滤波值Sf1和Sf2。 

接着，进入步骤11，对在上述步骤9中计算出的虚拟控制量的滤波值Ymf分别乘以在上述步骤10中计算出的第1和第2周期信号值的滤波值Sf1和Sf2，从而计算出两个乘积Ymf·Sf1和Ymf·Sf2。 

然后，在步骤12中，使用在上述步骤11中计算出的乘积Ymf·Sf1、Ymf·Sf2，以及在上次以前的循环中计算出且存储于RAM内的h个乘积Ymf·Sf1、Ymf·Sf2的时序数据，通过前述式(8)和(9)，分别计算第一和第二响应指标RI1和RI2。 

接着，进入步骤13，更新存储于RAM内的h个乘积Ymf·Sf1、Ymf·Sf2的时序数据。具体而言，把RAM内的乘积Ymf·Sf1、Ymf·Sf2的各个值设定为一个控制周期前的值(例如，分别将当前值Ymf·Sf1(n)设为前次值Ymf·Sf1(n-1)，而将前次值Ymf·Sf1(n-1)设为再前次值Ymf·Sf1(n-2))。然后，结束本处理。 

以下，参照图12对由ECU 2按前述的控制周期ΔTk执行的可变气门驱动机构的控制处理进行说明。该处理对进气可变气门驱动机构4和排气可变气门驱动机构5分别进行控制，包含相当于前述协调控制器30的计算处理的内容。 

在该处理中，首先，在步骤20中，判别可变机构故障标志F_VDNG是否为“1”。该可变机构故障标志F_VDNG具体而言分别设定为当两个可变气门驱动机构4和5中至少一方被判定为故障时为“1”，而判定为均为正常时为“0”。当该判别结果为“否”且两个可变机构均为正常时， 进入步骤21，判别发动机起动标志F_ENGSTART是否为“1”。 

在未图示的判定处理中，通过根据发动机转速NE和IG·SW 26的接通/断开信号来判定是否处于发动机起动控制中、即反冲起动中，来设定该发动机起动标志F_ENGSTART，具体而言设定为当处于发动机起动控制中时为“1”，而除此以外为“0”。 

当步骤21的判别结果为“是”，处于发动机起动控制中时，进入步骤22，根据发动机水温TW，检索图13所示的映射图，从而计算进气开角θlin。 

在该映射图中，在发动机水温TW比预定值TW1高的范围内，发动机水温TW越低则进气开角θlin越设定为较大的值，而在TW≤TW1的范围内，设定为预定值θlin1。这是由于在发动机水温TW较低时发动机3的摩擦增大，因此需对其进行补偿。 

接着，进入步骤23，根据发动机水温TW，检索图14所示的映射图，从而计算排气再开角θrbl。在该图中，TW2、TW3示出了TW2＜TW3的关系成立的发动机水温TW的预定值。 

在该映射图中，在TW＜TW2的范围中，排气再开角θrbl设定为值0，而在TW2≤TW≤TW3的范围内，发动机水温TW越低，则越设定为较大的值，并且在TW3＜TW的范围内，设定为预定值θrbl1。这是由于在发动机水温TW较高的状态下的再起动时，以提高排气特性为目的，而使排气门5a在进气行程中再开启以使发动机3通过压缩着火燃烧来起动。 

接着，进入步骤24，根据在步骤22中计算出的进气开角θlin，计算对进气电磁元件4b的控制输入U_lin，并且根据在步骤23中计算出的排气再开角θrbl，计算对排气电磁元件5b的控制输入U_rbl。由此，能够控制进气门4a以进气开角θlin开启，并且控制排气门5a在进气行程中也以排气再开角θrbl再开启。之后，结束本处理。 

另一方面，当步骤21的判别结果为“否”，不在发动机起动控制中时，进入步骤25，判别油门开度AP是否比预定值APREF小。该预定值APREF用于判别未踩下油门踏板的情况，被设定为能够判断出未踩下油 门踏板的值(例如1°)。 

当该判别结果为“是”且油门踏板未踩下时，进入步骤26，判别起动后计时器的计时值Tast是否比预定值Tastlmt小。该起动后计时器用于对发动机起动控制结束后的经过时间进行计时，由向上计数式计数器构成。 

当该判别结果为“是”且Tast＜Tastlmt时，认为应该进行催化剂暖机控制，进入步骤27，根据起动后计时器的计时值Tast和发动机水温TW，检索图15所示的映射图来计算进气开角θlin。在该图中，TW4～TW6表示TW4＜TW5＜TW6的关系成立的发动机水温TW的预定值。 

在该映射图中，发动机水温TW越低则进气开角θlin越设定为较大的值。这是由于发动机水温TW越低则催化剂活化所需的时间越长，因而需要通过增大排气量来缩短催化剂活化所需的时间。 

接着，在步骤28中，根据起动后计时器的计时值Tast和发动机水温TW，检索图16所示的映射图来计算排气再开角θrbl。在该图中，TW7～TW9表示TW7＜TW8＜TW9的关系成立的发动机水温TW的预定值，而Tast1～Tast4表示Tast1＜Tast2＜Tast3＜Tast4的关系成立的计时值Tast的预定值。 

在该映射图中，当起动后计时器的计时值Tast处于预定的范围(Tast1～Tast2、Tast1～Tast3以及Tast1～Tast4)内时，排气再开角θrbl被设定为值0，而当计时值Tast为超过该范围的值时，设定为计时值Tast越大则排气再开角θrbl越大。这是基于如下理由。即，在压缩着火燃烧运转中，与火花点火燃烧运转中相比，燃烧效率高而废气的热能降低。因此，当催化剂暖机控制开始时，由于发动机3进行火花点火燃烧运转，因此随着中止进气行程中的排气门5a的再开启动作并进行催化剂暖机控制，为了使发动机3从火花点火燃烧运转恢复到压缩着火燃烧运转，再次进行进气行程中的排气门5a的再开启动作。另外，发动机水温TW越低，则排气再开角θrbl设定为值0的范围设定得越大。这是由于发动机水温TW越低则排气温度越低，因此使用于加热催化剂所需的时间变长。 

接着，在如上所述执行了步骤24之后，结束本处理。 

另一方面，当步骤25或26的判别结果为“否”时，即踩下了油门踏板时，或者Tast≥Tastlmt时，进入步骤29，根据发动机转速NE和油门开度AP检索图17所示的映射图来计算图示平均有效压力的目标值Pmi_cmd。在该图中，AP1～AP3表示AP1＜AP2＜AP3的关系成立的油门开度AP的预定值。 

在该图中，发动机转速越高，或者油门开度AP越大，则图示平均有效压力的目标值Pmi_cmd的值设定得越大。这是由于发动机转速NE越高，或者油门开度AP越大，发动机3的要求扭矩越大。 

接着，进入步骤30，读取存储于RAM内的第一和第二响应指标RI1和RI2的值。在该情况下，如上所述，按比本处理的控制周期ΔTk短的控制周期ΔTn计算第一和第二响应指标RI1和RI2，因此该步骤30的处理相当于计算第一和第二响应指标RI1和RI2的下采样值RI1(k)和RI2(k)。 

在步骤30之后的步骤31中，通过前述式(10)、(11)、(13)～(17)，计算进气开角θlin，并通过前述式(10)、(12)、(18)～(22)计算排气再开角θrbl。此时，为了避免RI1＝0时Ed1＝0，进行使式(11)的|RI1|的值最小为接近0值的预定值(例如0.1)的下限处理。与此同样地，为了避免在RI2＝0时Ed2＝0，进行使式(12)的|RI2|的值最小为接近0值的预定值(例如0.1)的下限处理。接着，在如前所述执行步骤24后，结束本处理。 

另一方面，当步骤20的判别结果为“是”、两个可变气门驱动机构4、5中至少一个发生故障时，进入步骤32，将进气电磁元件4b和排气电磁元件5b的控制输入U_lin、U_rbl分别设定为预定的故障时用值U_lin_fs、U_rbl_fs，然后结束本处理。由此，能够在停车中适当地进行怠速运转或进行发动机起动，同时在行驶中维持低速行驶状态。 

接着，对如上构成的本实施方式的控制装置1的图示平均有效压力Pmi控制的仿真结果(以下称为“控制结果”)进行说明。图18表示在控制中有意地施加了干扰d1、d2时的控制装置1的控制结果例。另外，为了进行比较，图19表示将排气再开角θrbl保持为值0，仅以进气开角θlin 对图示平均有效压力Pmi进行控制，并且在该控制中有意地施加了干扰d1、d2时的控制结果例。 

首先，在图18的控制结果例中，在时刻t1，当图示平均有效压力的目标值Pmi_cmd呈阶梯状变化时，此后跟随误差E立即一时地急剧增大，从而使第一和第二分配误差Ed1、Ed2分别一时地增大。但可以明了，伴随着时间的经过，控制为跟随误差E收敛于值0。即，可以高水平地确保对图示平均有效压力Pmi的目标值Pmi_cmd的跟随性。 

另外，在时刻t2施加了干扰d1时，紧接着，跟随误差E一时地增大，从而第一和第二分配误差Ed1、Ed2分别一时地增大，但可以明了，随着时间的经过，控制为跟随误差E收敛于值0。与此相同，在时刻t3施加了干扰d2时，跟随误差E一时地增大，从而第一和第二分配误差Ed1、Ed2分别一时地增大，但可以明了，随着时间的经过，控制为跟随误差E收敛于值0。即，可以确保高水平的鲁棒性。 

与此相对，在图19的比较例的控制结果中，在时刻t11，图示平均有效压力的目标值Pmi_cmd呈阶梯状变化，紧接着，跟随误差E一时地急剧增大，第一和第二分配误差Ed1、Ed2分别一时地增大。然后，可以明了随着时间的经过，跟随误差E也不会收敛于值0。即，可知图示平均有效压力Pmi未达到目标值Pmi_cmd。这是由于在将排气再开角θrbl保持为值0，仅以进气开角θlin控制图示平均有效压力Pmi时，可达到的图示平均有效压力Pmi的值存在极限，在图19的例子中，图示平均有效压力Pmi控制于其极限值范围内。 

如上所述，根据本实施方式的控制装置1，使用在线模型分析器40计算第一响应指标RI1，作为表示进气开角θlin和图示平均有效压力Pmi之间的相关性的值，更具体地说，两者之间的相关性越高，第一响应指标RI1的绝对值越表现出更大的值，且两者间的相关关系从正相关和逆相关中的一方向另一方变化时，发生符号反转。与此同样地，作为表示排气再开角θrbl和图示平均有效压力Pmi之间的相关性的指标而计算出第二响应指标RI1，更具体地说，两者之间的相关性越高，第二响应指标RI2的绝对值表现出越大的值，且两者间的相关关系从正相关和逆相关中 的一方向另一方变化时，发生符号反转。 

另一方面，在协调控制器30中，通过响应指定型控制算法，分别计算进气开角θlin和排气再开角θrbl，使图示平均有效压力Pmi收敛于其目标值Pmi_cmd。此时，在响应指定型控制算法中使用的第一和第二跟随误差Em1、Em2分别通过将第一和第二分配误差Ed1、Ed2与RI1/RI1_max、RI2/RI2_max相乘来进行计算，因此第一响应指标RI1越接近其最大值RI1_max，即进气开角θlin与图示平均有效压力Pmi之间的相关性越高，则作为控制输入的进气开角θlin的增减程度越大。与此同样地，第二响应指标RI2越接近其最大值RI2_max，即排气再开角θrbl与图示平均有效压力Pmi之间的相关性越高，则作为控制输入的排气再开角θrbl的增减程度越大。如上所述，即使在作为控制量的图示平均有效压力Pmi对于作为控制输入的进气开角θlin和排气再开角θrbl的灵敏度即相关性根据控制输入θlin、θrbl的值而变化时，也能够根据其相关性的变化来确定控制输入θlin、θrbl的增减程度，由此能够对控制量Pmi进行控制而使其收敛于目标值Pmi_cmd，而不产生振荡的状态和不稳定状态。即，能够确保高水平的控制稳定性。 

另外，第一和第二跟随误差Em1、Em2通过前述式(17)、(22)进行计算，因此当第一和第二响应指标RI1、RI2的符号反转时，跟随误差Em1、Em2的符号也反转，从而使作为控制输入的进气开角θlin和排气再开角θrbl的增减方向反转。即，从增大方向朝减小方向反转，或者从减小方向朝增大方向反转。 

因此，如图6所示，在图示平均有效压力Pmi相对于排气再开角θrbl的变化处于表现出极大值的范围的情况下，在图示平均有效压力的目标值Pmi_cmd被设定为比该极大值大时，也能够将图示平均有效压力Pmi保持于其极大值附近。即，即使在对具有极值特性的控制对象进行控制时，也能够高水平地确保控制稳定性和控制精度的双方。 

另外，使用图6的控制对象模型，按预定的控制周期ΔTn计算虚拟控制量Ym、两个虚拟控制输入V1、V2和两个响应指标RI1、RI2，因此在使用多个控制输入控制多输入多输出系统中的控制量时，与在运算 时执行大量条件判定处理或映射后的大量数据处理的控制装置相比，能够降低制造成本和运算负荷。即，在对多输入多输出系统的控制对象进行控制时，也能够降低制造成本和运算负荷。 

而且，作为与第一响应指标的绝对值|RI1|和第二响应指标的绝对值|RI2|之比对应地分别分配跟随误差E的值来计算第一和第二分配误差Ed1、Ed2，并且计算进气开角θlin和排气再开角θrbl，使该第一和第二分配误差Ed1、Ed2的值分别收敛于值0，因此，上述绝对值比较大的一方，即与图示平均有效压力Pmi的相关性较高的一方，进气开角θlin和排气再开角θrbl的增减程度设定为较大程度。这样，进气开角θlin和排气再开角θrbl中的与图示平均有效压力Pmi相关性较高的一方设定为较大增减程度，与图示平均有效压力Pmi相关性较低的一方设定为较小增减程度，因此能够避免作为控制输入的进气开角θlin和排气再开角θrbl间的相互干涉，而使这两个控制输入彼此协调，且能够使图示平均有效压力Pmi高精度地收敛于其目标值Pmi_cmd。即，在对多输入多输出系统的控制对象进行控制时，也能够确保高水平的控制稳定性和控制精度。 

此外，使用对虚拟控制量Ym实施了高通滤波处理后的值Ymf和对第1和第2周期信号值S1、S2实施了相同高通滤波处理后的值Sf1、Sf2，将它们的乘积Ymf·Sf1、Ymf·Sf2的时序数据的和分别乘以响应增益修正系数Kr1、Kr2，从而计算出第一和第二响应指标RI1、RI2，因此可以作为除去了虚拟控制量Ym中包含的作为稳态成分的进气开角θlin和排气再开角θrbl，且使周期信号值的滤波值Sf1、Sf2与虚拟控制量的滤波值Ymf之间的相位特性和增益特性一致的值而适当地计算出第一和第二响应指标RI1、RI2。由此，即使在例如随着目标值Pmi_cmd的大幅变化，进气开角θlin和排气再开角θrbl分别大幅变化的情况下，也能够避免其影响，计算相关性参数。其结果，能够进一步提高控制稳定性和控制精度。 

而且，第1和第2周期信号值S 1、S2具有彼此不同的预定周期(曲轴角45°、90°)，因此分别反映到虚拟控制量Ym中的周期信号值S1、S2的频率彼此不同，从而能够分别作为高精度地表现第1和第2周期信 号值S1、S2与虚拟控制量Ym之间的相关性、即进气开角θlin和排气再开角θrbl与图示平均有效压力Pmi之间的相关性的值而算出第一和第二响应指标RI1、RI2。 

另外，第1和第2周期信号值S1、S2的周期(曲轴角45°、90°)比在线模型分析器40的计算周期ΔTn(曲轴角5°)长，设定为其整数倍(9倍、18倍)的值，并且协调控制器30的进气开角θlin和排气再开角θrbl的计算周期ΔTk设定为两个周期信号值S 1、S2的周期的最小公倍数(ΔT2)的整数倍(2·ΔT2)，因此能够与可靠地计算出第一和第二响应指标RI1和RI2的定时同步地适当计算进气开角θlin和排气再开角θrbl。由此，在控制中即使在例如随着目标值Pmi_cmd的变化，进气开角θlin和排气再开角θrbl分别按相同的定时大幅变化的情况下，也能够高精度地计算第一和第二响应指标RI1和RI2，由此，能够避免作为控制输入的进气开角θlin和排气再开角θrbl之间的干涉，使其协调并使图示平均有效压力Pmi高精度地收敛于目标值Pmi_cmd。此外，在控制系统为稳定状态时，也能够避免进气开角θlin和排气再开角θrbl的增减程度和增减方向受到两个周期信号值S1、S2的影响而振荡，可确保控制的高稳定性。 

另外，实施方式为利用本发明的控制装置在多输入多输出系统中通过两个控制输入来控制一个控制量的例子，但是也可以利用本发明的控制装置在多输入多输出系统中使用一个控制输入来控制一个控制量，或者在多输入多输出系统中使用三个以上的控制输入来控制一个控制量。这样，当通过i(i＝1或i≥3)个控制输入Ui对控制量Pmi进行控制时，可以基于对定义了该i个控制输入Ui和控制量Pmi之间的关系的控制对象模型，计算虚拟控制量Ym，并通过下式(23)～(34)的控制算法，计算控制输入Ui。 

Si(n)＝Ai·Si’(n)                                .....(23) 

Vi(n)＝Si(n)+Ui(n)                                .....(24) 

Ymf(n)＝b0·Ym(n)+bl·Ym(n-1)+....+bm^*·Ym(n-m^*) 

        +al·Ymf(n-1)+a2·Ymf(n-2)+....+ak^*·Ymf(n-k^*) 

                                                  .....(25) 

Sfi(n)＝b0·Si(n)+b1·Si(n-1)+....+bm^*·Si(n-m^*) 

        +al·Sfi(n-1)+a2·Sfi(n-2)+....+ak^*·Sfi(n-k^*) 

                                                  .....(26) 

$\mathrm{RIi}\left(n\right)=\mathrm{Kri}\·\underset{\text{\∫=n-h}}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Ymf}\left(j\right)\mathrm{Sfi}\left(\text{j}\right)\·\·\·\·\·\left(27\right)$

Ui(k)＝Urchi(k)+Uadpi(k)                          .....(28) 

Urchi(k)＝-Krchi·σi(k)                          .....(29) 

$\mathrm{Uadpi}\left(k\right)=-\mathrm{Kadpi}\·\underset{\∫=0}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\σi}\left(j\right)\·\·\·\·\·\left(30\right)$

σi(k)＝Emi(k)+S·Emi(k-1)                        .....(31) 

$\mathrm{Emi}\left(k\right)=\frac{\mathrm{RIi}\left(k\right)}{\mathrm{RIi}\_\max }\·\mathrm{Edi}\left(k\right)\·\·\·\·\·\left(32\right)$

$\mathrm{Edi}\left(k\right)=\frac{\left|\mathrm{RIi}\left(k\right)\right|}{\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\left|\mathrm{RIj}\left(k\right)\right|}\·E\left(\text{k}\right)\·\·\·\·\·\left(33\right)$

E(k)＝Pmi(k)-Pmi_cmd(k)                           .....(34) 

另外，实施方式为作为用于使控制量收敛于目标值的控制算法采用了响应指定型控制算法的例子，但是本发明的控制算法不限于此，只要是能够使控制量收敛于目标值的通常的反馈控制算法等即可。例如，可以取代上式(28)～(31)的响应指定型控制算法，而使用下式(35)～(38)所示的PID控制算法。 

Ui(k)＝UPi(k)+UIi(k)+UDi(k)                        .....(35) 

UPi(k)＝KP·Emi(k)                                 .....(36) 

UIi(k)＝UIi(k-1)+KI·Emi(k)                        .....(37) 

UDi(k)＝KD·[Emi(k)-Emi(k-1)]                      .....(38) 

另外，实施方式是作为滤波单元使用进行高通滤波处理的高通滤波器48～50的例子，但是本发明的滤波单元不限于此，可以是对多个周期信号值和虚拟控制量进行滤波，以截止控制输入的频率成分并适当地使 多个周期信号值的频率成分通过的单元。例如，作为滤波单元可以使用带通滤波器。另外，在不需要截止控制输入的频率成分时，可以不使用高通滤波器，而直接使用第一和第二周期信号值S1、S2和虚拟控制量Ym，根据它们的乘积S1·Ym、S2·Ym来计算第一和第二响应指标RI1、RI2。 

另外，实施方式为作为第1和第2周期信号值S1、S2使用正弦波形的值的例子，但是本发明的周期信号值不限于此，只要是余弦波形值或者锯齿波形值等的具有预定周期性的值即可。 

另外，实施方式为作为相关性参数使用第一和第二响应指标RI1、RI2的例子，但是相关性参数不限于此，只要是表示控制对象模型中的控制输入和控制量之间的相关性的参数即可。例如，可以通过使两个周期信号值的滤波值Sf1、Sf2与虚拟控制量的滤波值Ymf相乘，从而计算h+1个乘积Ymf·Sf1、Ymf·Sf2的时序数据，把这些时序数据的移动平均值分别乘以响应增益修正系数Kr1、Kr2，从而计算作为相关性参数的响应指标RI1、RI2。 

此外，实施方式为分别通过把第一和第二分配误差Ed1、Ed2与值RI1/RI1_max、RI2/RI2_max相乘来计算第一和第二跟随误差Em1、Em2的例子，但是也可以把第一和第二响应指标的符号函数sgn(RI1)、sgn(RI2)分别与第一和第二分配误差Ed1、Ed2相乘，来计算第一和第二跟随误差Em1、Em2。 

另外，实施方式为把本发明的控制装置1应用于作为控制对象的内燃机3的例子，但是本发明的控制装置不限于此，当然可以在各种工业设备中应用于具有极值特性的控制对象或多输入多输出系统的控制对象。 

以上对本发明的优选实施方式进行了说明，当然本领域的技术人员应该理解在不脱离本发明的精神和范围的前提下，可进行各种变更。 

Claims (7)

1.一种设备控制装置，其特征在于，该设备控制装置具有：

相关性参数计算单元，其根据定义了设备的控制输入和控制量之间关系的设备模型，计算表示该控制输入和该控制量之间的相关性的相关性参数；

目标值设定单元，其设定成为所述控制量的目标的目标值；以及

控制输入计算单元，其通过预定的控制算法，计算所述控制输入，使所述控制量收敛于所述目标值，并且根据所述相关性参数来确定所述控制输入的增减程度和增减方向中的至少一方，

所述相关性参数计算单元具有：

虚拟控制输入计算单元，其通过对所述控制输入加上具有预定的周期性的周期信号值，从而按预定周期计算虚拟控制输入作为时序数据；

虚拟控制量计算单元，其根据所述设备模型，按所述预定周期计算虚拟控制量作为时序数据，其中，所述虚拟控制量相当于将所述虚拟控制输入作为所述设备模型的所述控制输入时的所述控制量；以及

参数计算单元，其通过使所述周期信号值的多个时序数据分别与所述虚拟控制量的多个时序数据相乘，来计算多个乘积，并根据该多个乘积之和，按所述预定周期计算所述相关性参数。

2.根据权利要求1所述的设备控制装置，其特征在于，所述相关性参数计算单元还具有滤波单元，该滤波单元对所述周期信号值和所述虚拟控制量实施预定的滤波处理，

所述参数计算单元通过将实施了所述预定的滤波处理的所述周期信号值的多个时序数据分别与实施了所述预定的滤波处理的所述虚拟控制量的多个时序数据进行相乘，从而计算所述多个乘积。

3.根据权利要求1所述的设备控制装置，其特征在于，所述设备为内燃机。

4.一种设备控制装置，其特征在于，该设备控制装置具有：

相关性参数计算单元，其根据定义了设备的多个控制输入和控制量 之间关系的设备模型，计算分别表示该多个控制输入和该控制量之间的相关性的多个相关性参数；

目标值设定单元，其设定成为所述控制量的目标的目标值；以及

控制输入计算单元，其通过预定的控制算法，分别计算所述多个控制输入，使所述控制量收敛于所述目标值，并且分别根据所述多个相关性参数来确定该多个控制输入的各个的增减程度和增减方向中的至少一方，

所述相关性参数计算单元具有：

虚拟控制输入计算单元，其通过分别对所述多个控制输入加上具有预定的周期性的多个周期信号值，从而按预定的第1周期计算多个虚拟控制输入作为时序数据；

虚拟控制量计算单元，其根据所述设备模型，按所述第1周期计算虚拟控制量作为时序数据，其中，所述虚拟控制量相当于将所述多个虚拟控制输入分别作为所述设备模型中的所述多个控制输入时的所述控制量；以及

参数计算单元，其通过将所述多个周期信号值各自的多个时序数据分别与所述虚拟控制量的多个时序数据相乘，来计算多个乘积，并根据该多个乘积之和，按所述第1周期计算所述多个相关性参数的各个。

5.根据权利要求4所述的设备控制装置，其特征在于，所述多个周期信号值具有互不相同的预定的多个第2周期，

该多个第2周期比所述第1周期长，设定为该第1周期的整数倍的值，

所述控制输入计算单元的所述多个控制输入的各个的计算周期设定为所述多个第2周期的最小公倍数的整数倍。

6.根据权利要求4所述的设备控制装置，其特征在于，所述相关性参数计算单元还具有滤波单元，该滤波单元对所述多个周期信号值的各个和所述虚拟控制量进行预定的滤波处理，

所述参数计算单元通过将实施了所述预定的滤波处理的所述多个周期信号值的各个的多个时序数据分别与实施了所述预定的滤波处理的所述虚拟控制量的多个时序数据进行相乘，从而计算所述多个乘积。

7.根据权利要求4所述的设备控制装置，其特征在于，所述设备为内燃机。 

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