CN101052798B - 设备和内燃机的控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种设备和内燃机的控制系统，使得可在消除在多个控制输入和多个控制量之间存在的相互干扰的同时，在控制多个控制量的情况下，可提高控制性和控制精度。在作为控制输入的TH_cmd、Liftin_cmd和作为控制量的PB、Gcyl之间存在相互干扰的设备(90)的控制系统(1)使用基于把设备(90)作为离散时间系统模型来模型化而成的设备模型(式(20))的、使预定的响应指定型控制算法(式(2)～(8))和预定的非干扰控制算法(式(9))组合而成的预定控制算法，来把2个控制输入TH_cmd、Liftin_cmd计算作为用于使PB、Gcyl分别追随目标值PB_cmd、Gcyl_cmd的、消除相互干扰的2个非干扰输入。

Description

设备和内燃机的控制系统

技术领域

本发明涉及在多个控制输入和多个控制量之间存在相互干扰的设备的控制系统、以及根据多个控制输入分别控制内燃机中的多个控制量的内燃机的控制系统。

背景技术

以往，作为控制研磨用机器人的控制系统，已经公知了专利文献1所记载的控制系统。在该控制系统中，采用使滑模(sliding mode)控制算法和非干扰控制算法组合而成的滑模非干扰控制算法，如下所述控制研磨用机器人。

首先，把包含研磨用机器人的研磨装置看作这样的设备：将对研磨用机器人的x方向和y方向的驱动力fmx、fmy作为2个控制输入，把工件的x方向和y方向的位置Px、Py作为2个控制量，并在这2个控制输入fmx、fmy和2个控制量Px、Py之间存在相互干扰。然后，作为设备模型，使用表示控制输入fmx和控制量Px的关系的连续时间系统模型、以及表示控制输入fmy和控制量Py的关系的连续时间系统模型。

然后，使用滑模控制算法确定控制输入fmx、fmy，使得控制量Px、Py分别收敛于2个目标值，同时使用非干扰控制算法确定控制输入fmx、fmy，以便消除在2个控制输入fmx、fmy和2个控制量Px、Py之间存在的相互干扰。即，使用滑模非干扰控制算法来消除在2个控制输入fmx、fmy和2个控制量Px、Py之间存在的相互干扰的同时，把控制输入fmx、fmy确定成使控制量Px、Py分别收敛于2个目标值，从而控制研磨用机器人。

在上述现有的控制系统中，由于使用连续时间系统模型作为设备模型，因而根据设备的实验数据来直接同定该设备模型的模型参数是困难的。因此，作为具体的同定方法，必须把连续时间系统模型近似地变换成离散时间系统模型，并根据该离散时间系统模型同定模型参数，因而由于这种近似变换而使模型参数的同定精度下降。而且，由于必须把离散时间系统模型再次近似变换成连续时间系统模型，因而通过使用这种2次近似转换，设备模型的模型化误差也增大。其结果是，为了确保控制的稳定余量，有必要把控制器增益抑制得低，存在招致控制性和控制精度下降的问题。

此外，在使用连续时间系统模型的情况下，使用控制量的微分值作为构成切换函数的变量，因而当控制周期缩短时，这种微分值不表示控制量的变化速度，而是处于接近噪声成分的状态。其结果是，失去滑模控制的特长即鲁棒性，控制性和控制精度进一步下降。

并且，以往，作为内燃机的控制系统，已经公知了专利文献2所记载的控制系统.该控制系统控制吸入空气量，并具有：空气流量传感器，其检测内燃机的进气通道内的空气流量；曲轴转角传感器，其检测曲轴的旋转状态；油门开度传感器，其检测油门踏板的开度(以下称为“油门开度”)；以及控制器，其输入有来自这些传感器的检测信号.控制器根据曲轴转角传感器的检测信号来计算发动机转速，并根据空气流量传感器的检测信号来计算吸入空气量.并且，内燃机设置有节气门机构和可变气门升程机构，作为用于变更吸入空气量的机构.设置在进气通道内的节气门的开度(以下称为“节气门开度”)由该节气门机构自如地变更，从而变更吸入空气量.并且，进气门的升程(以下称为“气门升程”)由可变气门升程机构自如地变更，从而变更吸入空气量.

在该控制系统中，如下所述，吸入空气量由控制器控制。首先，根据内燃机转速、油门开度以及吸入空气量等，来判定内燃机处在什么样的运转负荷区域内。然后，当判定为内燃机处在包含怠速运转区域的低负荷区域内时，经由可变气门升程机构把气门升程控制在预定的低升程，并经由节气门机构把节气门开度控制在与内燃机转速和油门开度对应的值。另一方面，当判定为内燃机处在中/高负荷区域内时、即在通常的运转负荷区域内时，节气门被保持在全开状态，并且气门升程被控制在与内燃机转速和油门开度对应的值。

一般而言，在内燃机中，在其运转中，在真空助力器(master back)和蒸发燃料处理装置等中，有时要求负压化程度大的进气管内压力，在该情况下，为了确保这种负压，有必要把节气门开度控制在相当小的值(闭锁侧的值)。例如，在真空助力器中，由于蓄积在真空助力器内的负压用作补充制动力的助力用的动力源，因而在所蓄积的负压程度减小的情况下、即压力上升的情况下，为了避免不能适当地确保助力，有必要把节气门开度控制在相当小的值，以便从进气管侧导入负压程度大的进气管内压力。

并且，在蒸发燃料处理装置中，临时蓄积在罐内的蒸发燃料由于进气管内的负压而脱离罐并被导入进气管内，因而在产生了大量蒸发燃料等的情况下，有必要把节气门开度控制在相当小的值，以便把进气管内压力变更为负压程度大的值。

然而，在上述现有的控制系统中，当内燃机处在通常的运转负荷区域内的情况下，在把节气门保持在全开状态的状态下，通过变更气门升程来控制吸入空气量，因而在这种控制状态下，当把节气门开度控制在相当小的值，以便把进气管内压力变更为负压程度大的值时，由于该影响，而使吸入空气量发生变化，不能把吸入空气量适当地控制在目标值。与此相反，当控制了吸入空气量时，由于其影响而使进气管内压力发生变化，不能把进气管内压力适当地控制在目标值。

即，该控制系统是在作为控制输入的节气门开度和气门升程与作为控制量的进气管内压力和吸入空气量之间存在相互干扰的干扰系统，当变更了气门升程时，由于其影响，而使吸入空气量和进气管内压力的双方发生变化，并且当变更了节气门开度时，由于其影响而使进气管内压力和吸入空气量的双方发生变化。结果，在上述的控制系统中，存在不能适当地进行进气管内压力的控制和吸入空气量的控制的问题。

专利文献1：日本特开平10-301602号公报

专利文献2：日本特开2003-254100号公报

发明内容

本发明是为了解决上述课题而作成的，本发明的第1目的是提供一种能够消除在多个控制输入和多个控制量之间存在的相互干扰，同时在控制多个控制量的情况下可以提高控制性和控制精度的设备的控制系统。

本发明的第2目的是提供一种在内燃机中的多个控制输入和多个控制量之间存在相互干扰的情况下，可提高控制精度和响应性的内燃机的控制系统。

为了达到前面叙述的第1目的，根据技术方案1的发明是一种设备的控制系统，其是在多个控制输入和多个控制量之间存在相互干扰的设备的控制系统，其特征在于，该设备的控制系统具有：目标值设定装置，其对成为多个控制量的各自目标的多个目标值进行设定：以及非干扰输入计算装置，其使用基于把设备作为离散时间系统模型来模型化而成的设备模型的、包含预定的响应指定型控制算法和预定的非干扰控制算法的组合的预定控制算法，来把多个控制输入分别计算作为用于使多个控制量分别追随多个目标值的、消除相互干扰的多个非干扰输入.

根据该设备的控制系统，由于使用基于把设备作为离散时间系统模型进行了模型化后的设备模型的、包含预定的响应指定型控制算法和预定的非干扰控制算法的组合的预定控制算法，来把多个控制输入分别计算作为用于使多个控制量分别追随多个目标值的、消除相互干扰的多个非干扰输入，因而可在消除多个控制输入和多个控制量之间的相互干扰的同时，使多个控制量分别高精度地追随多个目标值。而且，由于在多个非干扰输入的计算中使用离散时间系统模型，因而与使用连续时间系统模型的以往情况相比，可降低模型化误差，由此，可在把控制器增益设定为更高的值的同时，确保控制的稳定余量。此外，由于使用离散时间系统模型，因而与使用连续时间系统模型的以往情况不同，无需使用控制量的微分值作为构成切换函数的变量，因而即使在控制周期短的情况下，也能确保滑模控制等的响应指定型控制算法的特长即鲁棒性。根据以上情况，可提高控制性和控制精度。

根据技术方案2的发明，在技术方案1所述的设备的控制系统中，其特征在于，设备模型包含用于定义多个控制输入和多个控制量的关系的多个非干扰参数；非干扰输入计算装置根据多个非干扰参数和多个控制量中的至少一方，使用预定控制算法，来分别计算多个非干扰输入；该设备的控制系统还具有同定装置，该同定装置根据多个非干扰输入、多个控制量以及设备的内部变量中的至少一方，来分别逐次同定多个非干扰参数。

根据该设备的控制系统，设备模型包含用于定义多个控制输入和多个控制量的关系的多个非干扰参数，根据多个非干扰参数和多个控制量中的至少一方，使用预定控制算法，来分别计算多个非干扰输入，并且根据多个非干扰输入、多个控制量以及设备的内部变量中的至少一方，来分别逐次同定多个非干扰参数。这样，由于可成为设备模型的直接的模型化误差的非干扰参数被逐次同定，因而可迅速且适当地补偿模型化误差，同时能够计算多个非干扰输入。由此，在多个控制输入和多个控制量之间的相互干扰程度相当大的设备中，即使在由于时效变化和个体间的变动而产生了模型化误差的情况下，也能迅速且适当地补偿该模型化误差，由此可确保良好的控制性和控制精度。

根据技术方案3的发明，在技术方案2所述的设备的控制系统中，其特征在于，同定装置根据多个非干扰输入、多个控制量以及设备的内部变量中的至少一方，来计算多个非干扰参数的基准值，根据多个非干扰输入、多个控制量以及设备的内部变量中的至少一方，使用预定的逐次型同定算法来计算多个校正值，并根据多个校正值分别校正多个非干扰参数的基准值，从而同定多个非干扰参数。

在多个控制输入和多个控制量之间存在相互干扰的设备中，一般而言，多个控制输入和多个控制量构成复杂的相互干扰关系，因此，如技术方案2的控制系统那样，在逐次同定非干扰参数的情况下，当在同定刚刚开始、处于模型化误差大的状态时，这种倾向就变得显著，从而有可能误同定非干扰参数.相比之下，根据该设备的控制系统，根据多个非干扰输入、多个控制量以及设备的内部变量中的至少一方来计算多个非干扰参数的基准值，根据多个非干扰输入、多个控制量以及设备的内部变量中的至少一方，使用预定的逐次型同定算法来计算多个校正值，并根据多个校正值分别校正多个非干扰参数的基准值，从而同定多个非干扰参数.因此，在同定刚刚开始，多个非干扰参数就被同定为接近其基准值的值，从而可避免误同定，可提高同定精度.并且，例如，在把预定的遗忘效果附加给校正项的情况下，多个非干扰参数在被约束到基准值附近的状态下被同定，因而可防止多个非干扰参数被同定为错误组合的值(即，可防止非干扰参数的漂移)，由此可确保控制系统的稳定性，并可提高同定精度.

为了达到前面叙述第1目的，根据技术方案4的发明是一种设备的控制系统，其是在多个控制输入和多个控制量之间存在相互干扰的设备的控制系统，其特征在于，该设备的控制系统具有：目标值设定装置，其对成为多个控制量的各自目标的多个目标值进行设定；以及非干扰输入计算装置，其使用基于对设备来模型化而成的设备模型的、包含预定的二自由度控制算法和预定的非干扰控制算法的组合的预定控制算法，来把多个控制输入分别计算作为用于使多个控制量分别追随多个目标值的、消除相互干扰的多个非干扰输入；预定的二自由度控制算法是使预定的目标值滤波算法和预定的反馈控制算法组合而成的算法。

根据该设备的控制系统，使用基于对设备来模型化而成的设备模型的、包含预定的二自由度控制算法和预定的非干扰控制算法的组合的预定控制算法，来把多个控制输入分别计算作为用于使多个控制量分别追随多个目标值的、消除相互干扰的多个非干扰输入。由于该预定的二自由度控制算法是使预定的目标值滤波算法和预定的反馈控制算法组合而成的算法，因而可使用预定的反馈控制算法来提高干扰抑制能力，可抑制由模型化误差引起的控制性的下降，同时可使用预定的目标值滤波算法，来把多个非干扰输入计算作为控制量对目标值的响应性缓慢的值。由此，可确保高的干扰抑制能力，同时能够把多个非干扰输入计算作为其变化量和变化速度小的值，其结果是，即使在由于非干扰控制算法的误差而在控制量和目标值之间产生偏差的情况下，也能把其变化量和变化速度保持在小的值，并可依靠高的干扰抑制能力适当地抑制偏差增大。根据以上所述，可消除多个控制输入和多个控制量之间的相互干扰，同时能够使多个控制量分别高精度地追随多个目标值，可提高控制性和控制精度。

根据技术方案5的发明，在技术方案4所述的设备的控制系统中，其特征在于，预定的反馈控制算法是预定的响应指定型控制算法。

根据该设备的控制系统，由于采用使预定的目标值滤波算法和预定的响应指定型控制算法组合而成的二自由度控制算法来计算多个输入值，因而与采用使一般的反馈控制算法和目标值滤波算法组合而成的二自由度控制算法的情况相比，可使控制量和目标值之间的偏差举动成为指数函数的更平稳的举动，并可进一步提高干扰抑制能力。由此，可进一步提高抑制控制量和目标值之间的偏差的能力。

根据技术方案6的发明，在技术方案4所述的设备的控制系统中，其特征在于，设备模型包含用于定义多个控制输入和多个控制量的关系的多个非干扰参数；非干扰输入计算装置根据多个非干扰参数和多个控制量中的至少一方，使用预定控制算法，来分别计算多个非干扰输入；该设备的控制系统还具有同定装置，该同定装置根据多个非干扰输入、多个控制量以及设备的内部变量中的至少一方，来分别逐次同定多个非干扰参数。

根据该设备的控制系统，设备模型包含用于定义多个控制输入和多个控制量的关系的多个非干扰参数，根据多个非干扰参数和多个控制量中的至少一方，使用预定控制算法，来分别计算多个非干扰输入，并且根据多个非干扰输入、多个控制量以及设备的内部变量中的至少一方，来分别逐次同定多个非干扰参数.这样，由于可成为设备模型的直接的模型化误差的非干扰参数被逐次同定，因而可迅速且适当地补偿模型化误差，同时能够计算多个非干扰输入.由此，在多个控制输入和多个控制量之间的相互干扰程度相当大的设备中，即使在由于时效变化和个体间的变动而产生了模型化误差的情况下，也能迅速且适当地补偿该模型化误差，由此可确保良好的控制性和控制精度.

根据技术方案7的发明，在技术方案6所述的设备的控制系统中，其特征在于，同定装置根据多个非干扰输入、多个控制量以及设备的内部变量中的至少一方，来计算多个非干扰参数的基准值，根据多个非干扰输入、多个控制量以及设备的内部变量中的至少一方，使用预定的逐次型同定算法来计算多个校正值，并根据多个校正值分别校正多个非干扰参数的基准值，从而同定多个非干扰参数。

在多个控制输入和多个控制量之间存在相互干扰的设备中，一般而言，多个控制输入和多个控制量具有复杂的相互干扰关系，因此，如技术方案6的控制系统那样，在逐次同定非干扰参数的情况下，当在同定刚刚开始，处于模型化误差较大的状态时，这种倾向就变得显著，从而有可能误同定非干扰参数。相比之下，根据该设备的控制系统，根据多个非干扰输入、多个控制量以及设备的内部变量中的至少一方来计算多个非干扰参数的基准值，根据多个非干扰输入、多个控制量以及设备的内部变量中的至少一方，使用预定的逐次型同定算法来计算多个校正值，并根据多个校正值分别校正多个非干扰参数的基准值，从而同定多个非干扰参数。因此，在同定刚刚开始，多个非干扰参数就被同定为接近其基准值的值，从而可避免误同定，可提高同定精度。并且，例如，在把预定的遗忘效果附加给校正项的情况下，多个非干扰参数在被约束到基准值附近的状态下被同定，因而可防止多个非干扰参数被同定为错误组合的值(即，可防止非干扰参数的漂移)，由此可确保控制系统的稳定性，并可提高同定精度。

为了达到前面叙述的第1目的，根据技术方案8的发明是一种设备的控制系统，其是在多个控制输入和多个控制量之间存在相互干扰的设备的控制系统，其特征在于，该设备的控制系统具有非干扰输入计算装置，该非干扰输入计算装置使用基于将设备模型化而成的设备模型的、包含预定的非干扰控制算法的预定控制算法，来把多个控制输入分别计算作为消除相互干扰的多个非干扰输入；设备模型包含用于定义多个控制输入和多个控制量的关系的多个非干扰参数；非干扰输入计算装置根据多个非干扰参数和多个控制量中的至少一方，使用预定控制算法，来分别计算多个非干扰输入；该设备的控制系统还具有同定装置，其根据多个非干扰输入、多个控制量以及设备的内部变量中的至少一方，来分别逐次同定多个非干扰参数。

根据该设备的控制系统，使用基于将设备模型化而成的设备模型的、包含预定的非干扰控制算法的预定控制算法，来把多个控制输入分别计算作为消除相互干扰的多个非干扰输入.该设备模型包含用于定义多个控制输入和多个控制量的关系的多个非干扰参数，根据多个非干扰参数和多个控制量中的至少一方，使用预定控制算法来分别计算多个非干扰输入，根据多个非干扰输入、多个控制量以及设备的内部变量中的至少一方来分别逐次同定多个非干扰参数.这样，由于可成为设备模型的直接的模型化误差的非干扰参数被逐次同定，因而在迅速且适当地补偿模型化误差，同时能够计算多个非干扰输入.由此，在多个控制输入和多个控制量之间的相互干扰程度相当大的设备中，即使在由于时效变化和个体间的变动而产生了模型化误差的情况下，也能迅速且适当地补偿该模型化误差，由此可确保良好的控制性和控制精度.

根据技术方案9的发明，在技术方案8所述的设备的控制系统中，其特征在于，同定装置根据多个非干扰输入、多个控制量以及设备的内部变量中的至少一方，来计算多个非干扰参数的基准值，根据多个非干扰输入、多个控制量以及设备的内部变量中的至少一方，使用预定的逐次型同定算法来计算多个校正值，并根据多个校正值分别校正多个非干扰参数的基准值，从而同定多个非干扰参数。

在多个控制输入和多个控制量之间存在相互干扰的设备中，一般而言，多个控制输入和多个控制量具有复杂的相互干扰关系，因此，如技术方案8的控制系统那样，在逐次同定非干扰参数的情况下，当在同定刚刚开始，处于模型化误差较大的状态时，这种倾向就变得显著，从而有可能误同定非干扰参数。相比之下，根据该设备的控制系统，根据多个非干扰输入、多个控制量以及设备的内部变量中的至少一方来计算多个非干扰参数的基准值，根据多个非干扰输入、多个控制量以及设备的内部变量中的至少一方，使用预定的逐次型同定算法来计算多个校正值，并根据多个校正值分别校正多个非干扰参数的基准值，从而同定多个非干扰参数。因此，在同定刚刚开始，多个非干扰参数就被同定为接近其基准值的值，从而可避免误同定，可提高同定精度。并且，例如，在把预定的遗忘效果附加给校正项的情况下，多个非干扰参数在被约束到基准值附近的状态下被同定，因而可防止多个非干扰参数被同定为错误组合的值(即，可防止非干扰参数的漂移)，由此可确保控制系统的稳定性，并可提高同定精度。

为了达到前面叙述的第2目的，根据技术方案10的发明是一种内燃机的控制系统，其是根据多个控制输入分别控制内燃机中的多个控制量、并在多个控制输入和多个控制量之间存在相互干扰的内燃机的控制系统，其特征在于，该内燃机的控制系统具有：目标值设定装置，其对成为多个控制量的各自目标的多个目标值进行设定；以及非干扰输入计算装置，其使用包含预定的非干扰控制算法的预定控制算法，来把多个控制输入分别计算作为用于使多个控制量分别追随多个目标值的、消除相互干扰的多个非干扰输入。

根据该内燃机的控制系统，由于使用包含预定的非干扰控制算法的预定控制算法，来把多个控制输入分别计算作为用于使多个控制量分别追随多个目标值的、消除相互干扰的多个非干扰输入，因而可消除多个控制输入和多个控制量之间的相互干扰，同时能够使内燃机中的多个控制量分别追随多个目标值。即，可使多个控制量在独立状态下追随各自的目标值，可提高控制精度和响应性。

根据技术方案11的发明，在技术方案10所述的内燃机的控制系统中，其特征在于，上述非干扰输入计算装置使用上述预定控制算法根据下述两个方面来分别计算上述多个非干扰输入，这两个方面即：上述多个控制量中的至少一方；以及上述多个控制输入和表示上述内燃机的运转状态的运转状态参数中的至少一方。

根据该内燃机的控制系统，由于根据多个控制量中的至少一方、以及多个控制输入和表示内燃机的运转状态的运转状态参数中的至少一方，使用预定控制算法来分别计算多个非干扰输入，因而在多个控制量发生了变化时，可在迅速地应对这种变化的同时，计算多个非干扰输入，以消除相互干扰.其结果是，与把相互干扰的影响看作干扰来控制成消除该干扰的方法相比，可迅速地实现相互干扰的避免即非干扰化，可进一步提高控制精度和响应性.

根据技术方案12的发明，在技术方案11所述的内燃机的控制系统中，其特征在于，预定的非干扰控制算法是基于对多个控制量和多个控制输入的关系进行了定义的设备模型的算法；设备模型包含用于定义多个控制输入和多个控制量的关系的多个非干扰参数；非干扰输入计算装置还根据多个非干扰参数，使用预定控制算法来分别计算多个非干扰输入；该内燃机的控制系统还具有同定装置，该同定装置根据多个非干扰输入、多个控制量以及运转状态参数中的至少一方，来分别逐次同定多个非干扰参数。

根据该内燃机的控制系统，预定的非干扰控制算法是基于对多个控制量和多个控制输入的关系进行了定义的设备模型的算法，设备模型包含用于定义多个控制输入和多个控制量的关系的多个非干扰参数，还根据多个非干扰参数，使用预定控制算法来分别计算多个非干扰输入，并且根据多个非干扰输入、多个控制量以及运转状态参数中的至少一方来分别逐次同定多个非干扰参数。这样，由于可成为设备模型的直接的模型化误差的非干扰参数被逐次同定，因而可迅速且适当地补偿模型化误差，同时能够计算多个非干扰输入。由此，在多个控制输入和多个控制量之间的相互干扰程度相当大的设备中，即使在由于时效变化和个体间的变动而产生模型化误差的情况下，也能迅速且适当地补偿该模型化误差，由此可更进一步提高控制精度和响应性。

根据技术方案13的发明，在技术方案12所述的内燃机的控制系统中，其特征在于，同定装置根据多个非干扰输入、多个控制量以及运转状态参数中的至少一方，来计算多个非干扰参数的基准值，根据多个非干扰输入、多个控制量以及运转状态参数中的至少一方，使用预定的逐次型同定算法来计算多个校正值，并根据多个校正值分别校正多个非干扰参数的基准值，从而同定多个非干扰参数。

在内燃机中的多个控制输入和多个控制量之间存在相互干扰的情况下，一般而言，多个控制输入和多个控制量具有复杂的相互干扰关系，因此，如技术方案12的控制系统那样，在逐次同定非干扰参数的情况下，当在同定刚刚开始，处于模型化误差较大的状态时，这种倾向就变得显著，从而有可能误同定非干扰参数。相比之下，根据该内燃机的控制系统，根据多个非干扰输入、多个控制量以及运转状态参数中的至少一方，来计算多个非干扰参数的基准值，根据多个非干扰输入、多个控制量以及运转状态参数中的至少一方，使用预定的逐次型同定算法来计算多个校正值，并根据多个校正值分别校正多个非干扰参数的基准值，从而同定多个非干扰参数。因此，在同定刚刚开始，多个非干扰参数就被同定为接近其基准值的值，从而可避免误同定。并且，例如，在把预定的遗忘效果附加给校正项的情况下，多个非干扰参数在被约束到基准值附近的状态下被同定，因而可提高同定精度。

根据技术方案14的发明，在技术方案10所述的内燃机的控制系统中，其特征在于，内燃机具有变更节气门开度的节气门机构和变更进气门升程的可变气门升程机构；多个控制量是内燃机的进气通道内的压力和吸入空气量；多个控制输入是用于控制节气门开度的开度控制值和用于控制进气门升程的升程控制值。

根据该内燃机的控制系统，由于把用于控制节气门开度的开度控制值和用于控制进气门升程的升程控制值计算作为消除它们与内燃机的进气通道内的压力和吸入空气量之间的相互干扰的值，因而可在彼此独立的状态下而且确保了高响应性的状态下控制进气通道内的压力和吸入空气量.其结果是，通常通过抑制进气通道内的压力的负压化程度，可降低泵送损失，提高燃料利用率，并且在需要进一步负压化的进气通道内的压力的情况下(例如，在真空助力器和蒸发燃料处理装置等中有负压化要求的情况下)，可适当地确保这种进气通道内的压力.

根据技术方案15的发明，在技术方案14所述的内燃机的控制系统中，其特征在于，内燃机还具有蒸发燃料处理装置，该蒸发燃料处理装置临时吸附燃料室内所产生的蒸发燃料，并通过进气通道内的压力而把所吸附的蒸发燃料送入进气通道内；目标值设定装置在内燃机起动后到经过预定时间之前的期间，把进气通道内的压力目标值设定为比预定时间后的压力低的值。

根据该内燃机的控制系统，由于在内燃机起动后到经过预定时间之前的期间，把进气通道内的压力目标值设定为比预定时间经过后低的值，因而通过把进气通道内的压力控制为这种目标值，可在发动机停止中把由蒸发燃料处理装置所吸附的蒸发燃料迅速且有效地送入进气通道内。而且，由于节气门开度和进气门升程双方被控制，因而与仅通过节气门开度控制来控制进气通道内的压力的情况相比，可降低泵送损失，可提高燃料利用率。

根据技术方案16的发明，在技术方案14所述的内燃机的控制系统中，其特征在于，内燃机还具有蒸发燃料处理装置，该蒸发燃料处理装置临时吸附燃料室内所产生的蒸发燃料，并通过进气通道内的压力而把所吸附的蒸发燃料送入进气通道内；该内燃机的控制系统还具有产生程度参数检测装置，该产生程度参数检测装置检测表示内燃机的燃料室内的蒸发燃料的产生程度的产生程度参数；目标值设定装置把进气通道内的压力目标值设定为：由所检测的产生程度参数表示的蒸发燃料的产生程度越大则越低的值。

根据该内燃机的控制系统，由于把进气通道内的压力目标值设定为由产生程度参数表示的燃料室内的蒸发燃料的产生程度越大则越低的值，因而即使在蒸发燃料的产生程度较大、蒸发燃料由蒸发燃料处理装置大量吸附的情况下，也能把蒸发燃料迅速且有效地送入进气通道内。而且，根据相同理由，与把进气通道内的压力保持为不管蒸发燃料的产生程度如何，都能应对蒸发燃料的产生程度为最大的状态的一定值的情况相比，可降低泵送损失，可提高燃料利用率。并且，当然，在蒸发燃料的产生量较多的情况下，与中止通过进气门升程控制的吸入空气量控制，切换到通过节气门开度控制的吸入空气量控制，并把进气通道内的压力控制在更为负压侧时相比，可提高燃料利用率。另外，本说明书中的“产生程度参数的检测”不限于使用传感器直接检测产生程度参数，还包含计算或估计产生程度参数。

根据技术方案17的发明，在技术方案14所述的内燃机的控制系统中，其特征在于，内燃机用作车辆的动力源；内燃机的进气通道与助力产生装置(device)连接，该助力产生装置把进气通道内的压力作为动力源而产生用于补充车辆的制动力的助力；目标值设定装置把进气通道内的压力目标值设定为：当对助力产生装置的负压供给条件成立时比不成立时低的值。

根据该内燃机的控制系统，由于把进气通道内的压力的目标值设定为当对助力产生装置的负压供给条件成立时比不成立时低的值，因而可根据对助力产生装置的负压供给的需要/不需要，适当地设定进气通道内的压力的负压化程度。其结果是，可使助力的确保、以及通过避免不需要的负压化来降低泵送损失都能实现。

根据技术方案18的发明，在技术方案17所述的内燃机的控制系统中，其特征在于，当对助力产生装置的负压供给条件成立时，目标值设定装置把进气通道内的压力目标值设定为车辆速度越高则越低的值。

根据该内燃机的控制系统，由于当对助力产生装置的负压供给条件成立时，把进气通道内的压力目标值设定为车辆速度越高则越低的值，因而可根据车速高低适当地确保用于补充制动力的助力。

根据技术方案19的发明，在技术方案11所述的内燃机的控制系统中，其特征在于，内燃机具有变更节气门开度的节气门机构和变更进气门升程的可变气门升程机构；多个控制量是内燃机的进气通道内的压力和吸入空气量；多个控制输入是用于控制节气门开度的开度控制值和用于控制进气门升程的升程控制值；运转状态参数是内燃机的转速；非干扰输入计算装置根据内燃机的转速，和多个控制量以及多个控制输入中的至少一方，来计算多个非干扰输入。

根据该内燃机的控制系统，根据内燃机的转速，和多个控制量以及多个控制输入中的至少一方，来计算多个非干扰输入。在该情况下，多个控制量是内燃机的进气通道内的压力和吸入空气量，多个控制输入是用于控制节气门开度的开度控制值和用于控制进气门升程的升程控制值，因而这些控制量和控制输入之间的相互干扰的关系根据内燃机车的转速而变化，并且在内燃机的运转中，内燃机转速的变动范围宽，因而伴随于此，相互干扰的变化程度也大。因此，通过根据内燃机转速计算多个非干扰输入，可把多个非干扰输入计算作为与伴随运转中的转速变动的相互干扰的变化程度对应的适当的值，由此，可适当地消除相互干扰。结果，可进一步提高控制精度和响应性。

根据技术方案20的发明，在技术方案10所述的内燃机的控制系统中，其特征在于，内燃机具有变更EGR量的EGR装置(device)和变更增压压力的增压机；多个控制量是EGR量和增压压力；多个控制输入是用于经由EGR装置来控制EGR量的EGR控制值和用于经由增压机来控制增压压力的增压压力控制值。

根据该内燃机的控制系统，由于多个控制量是EGR量和增压压力，多个控制输入是用于经由EGR装置控制EGR量的EGR控制值和用于经由增压机控制增压压力的增压压力控制值，因而可在消除这些控制量和控制输入之间的相互干扰的同时，使EGR量和增压压力分别适当地追随它们的目标值。即，以确保良好的燃料利用率和排气特性为目的的EGR控制和以确保驱动力为目的的增压压力控制都能以高的控制精度和高的响应性来执行，从而都能确保良好的燃料利用率和排气特性以及良好的运转性。

根据技术方案21的发明，在技术方案11所述的内燃机的控制系统中，其特征在于，内燃机具有变更增压压力的涡轮增压装置；多个控制量之一是增压压力；多个控制输入之一是用于经由涡轮增压装置控制增压压力的增压压力控制值；运转状态参数是内燃机的排气通道内的压力；非干扰输入计算装置根据内燃机的排气通道内的压力，和多个控制量以及多个控制输入中的至少一方，来计算增压压力控制值作为多个非干扰输入之一。

根据该内燃机的控制系统，多个控制量之一是增压压力，多个控制输入之一是用于经由涡轮增压装置控制增压压力的增压压力控制值，运转状态参数是内燃机的排气通道内的压力，根据内燃机的排气通道内的压力，和多个控制量以及多个控制输入中的至少一方来计算增压压力控制值作为多个非干扰输入之一.一般而言，在经由涡轮增压装置控制了增压压力的情况下，存在当内燃机的排气通道内的压力发生变化时，增压压力的控制特性也戏剧性地发生变化的关系，因而当与排气通道内的压力没有关系地执行增压压力控制时，很可能会不能适当地进行增压压力控制，并且也很可能会不能消除多个控制输入和多个控制量之间的相互干扰.相对于此，在该控制系统中，由于作为多个非干扰输入之一的增压压力控制值是根据内燃机的排气通道内的压力来计算的，因而可消除相互干扰，同时适当地执行增压控制.结果，可进一步提高控制精度和响应性.

根据技术方案22的发明，在技术方案11所述的内燃机的控制系统中，其特征在于，内燃机具有变更增压压力的增压机和变更进气门的配气正时的可变配气正时机构；多个控制量之一是增压压力；多个控制输入之一是用于经由增压机来控制增压的增压压力控制值；运转状态参数是进气门的配气正时；非干扰输入计算装置根据进气门的配气正时，和多个控制量以及多个控制输入中的至少一方，来计算增压压力控制值作为多个非干扰输入之一。

根据该内燃机的控制系统，多个控制量之一是增压压力，多个控制输入之一是用于经由增压机控制增压压力的增压压力控制值，运转状态参数是进气门的配气正时，根据进气门的配气正时，和多个控制量以及多个控制输入中的至少一方来计算增压压力控制值作为多个非干扰输入之一。一般而言，在经由增压机控制了增压压力的情况下，存在当进气门的配气正时发生变化时，增压压力的控制特性也发生变化的关系，因而当与进气门的配气正时没有关系地执行增压控制时，很可能会不能适当地进行增压压力控制，并且也很可能会不能消除多个控制输入和多个控制量之间的相互干扰。相比之下，在该控制系统中，由于作为多个非干扰输入之一的增压压力控制值是根据进气门的配气正时来计算的，因而可在消除相互干扰的同时，适当地执行增压控制。其结果是，可进一步提高控制精度和响应性。

附图说明

图1是示出应用本发明的第1实施方式的控制系统的内燃机的概略结构的示意图。

图2是示出控制系统的概略结构的框图。

图3是示出内燃机的可变式进气门传动机构和排气门传动机构的概略结构的剖面图。

图4是示出可变式进气门传动机构的可变气门升程机构的概略结构的剖面图。

图5中，(a)是示出提升致动器的短臂与最大升程止挡件抵接的状态的图，(b)是示出提升致动器的短臂与最小升程止挡件抵接的状态的图。

图6中，(a)是示出可变气门升程机构的下连杆处于最大升程位置时的进气门的打开状态的图，(b)是示出可变气门升程机构的下连杆处于最小升程位置时的进气门的打开状态的图。

图7是分别示出可变气门升程机构的下连杆处于最大升程位置时的进气门的气门升程曲线(实线)、和处于最小升程位置时的气门升程曲线(双点划线)的图。

图8是示出控制系统的概略结构的功能框图。

图9是用于对设备进行说明的框图。

图10是示出可变机构控制处理的流程图。

图11是示出用于计算发动机起动中的目标吸入空气量的起动时用值Gcyl_cmd_crk的图表的一例的图。

图12是示出目标进气管内压PB_cmd的计算处理的流程图。

图13是示出用于计算目标进气管内压的制动断开用值PB_cmd_pg的映射图的一例的图。

图14是示出用于计算目标进气管内压的制动接通用值PB_cmd_br的图表的一例的图。

图15是示出目标节气门开度TH_cmd和目标气门升程Liftin_cmd的计算处理的流程图。

图16是示出用于计算非干扰参数Fth的图表的一例的图。

图17是示出用于计算非干扰参数Flf的映射图的一例的图。

图18是示出开度控制输入Uth和升程控制输入Uliftin的计算处理的流程图。

图19是示出用于计算目标节气门开度的故障时用值TH_cmd_fs的映射图的一例的图。

图20是示出用于计算催化剂暖机控制中的目标吸入空气量的催化剂暖机用值Gcyl_cmd_ast的映射图的一例的图。

图21是示出用于计算通常运转中的目标吸入空气量的通常时用值Gcyl_cmd_drv的映射图的一例的图。

图22是示出第1实施方式的控制系统的可变机构控制的模拟结果的一例(无模型化误差的情况)的定时图。

图23是示出第1实施方式的控制系统的可变机构控制的模拟结果的一例(有模型化误差的情况)的定时图。

图24是示出在不使用非干扰控制算法来控制进气管内压PB和吸入空气量Gcyl的情况下的模拟结果的一例的定时图。

图25是示出第2实施方式的控制系统的概略结构的功能框图。

图26是示出第2实施方式的控制系统的可变机构控制的模拟结果的一例(有模型化误差的情况)的定时图。

图27是示出第3实施方式的控制系统的概略结构的功能框图。

图28是示出第3实施方式的控制系统的目标节气门开度TH_cmd和目标气门升程Liftin_cmd的计算处理的流程图。

图29是示出用于计算非干扰参数的基准值Fth_base的图表的一例的图。

图30是示出用于计算非干扰参数的基准值Fth_base的映射图的一例的图。

图31是示出第3实施方式的控制系统的可变机构控制的模拟结果的一例(有模型化误差的情况)的定时图。

图32是示出应用根据本发明的第4实施方式的控制系统的内燃机的概略结构的示意图。

图33是示出第4实施方式的控制系统的概略结构的框图。

图34是示出第4实施方式的控制系统的概略结构的功能框图。

图35是用于对第4实施方式的设备进行说明的框图。

图36是示出用于计算目标吸入空气量Gcyl_cmd的映射图的一例的图。

图37是示出用于计算目标EGR量Gegr_cmd的映射图的一例的图。

图38是示出用于计算非干扰参数的基准值Rcp_base的图表的一例的图。

图39是示出用于计算非干扰参数的基准值Heg_base的图表的一例的图。

具体实施方式

以下，参照附图对本发明的第1实施方式的控制系统进行说明。如图2所示，该控制系统1具有ECU 2，该ECU 2如后所述，根据内燃机(以下称为“发动机”)3的运转状态执行可变机构控制处理等的控制处理。

如图1和图3所示，发动机3是具有四组气缸3a和活塞3b(仅图示出1组)的直列四气缸汽油发动机，并装载在未作图示的车辆上。发动机3具有：针对各气缸3a而设置、分别开闭进气口和排气口的进气门4和排气门7；进气门4驱动用的进气凸轮轴5和进气凸轮6；开闭驱动进气门4的可变式进气门传动机构40；排气门7驱动用的排气凸轮轴8和排气凸轮9；以及开闭驱动排气门7的排气门传动机构70等。

进气门4的气门杆4a滑动自如地配合于导向件4b，该导向件4b固定在气缸盖3c上。而且，进气门4如图4所示，设有上下弹簧座4c、4d以及设置在所述弹簧座4c、4d之间的气门弹簧4e，该气门弹簧4e对进气门4向气门关闭方向施力。

并且，进气凸轮轴5和排气凸轮轴8分别经由未作图示的保持器旋转自如地安装在气缸盖3c上。在该进气凸轮轴5的一端部上同轴地固定有进气链轮(未作图示)，该进气凸轮轴5经由该进气链轮和正时带(未作图示)与曲轴3d连接。由此，曲轴3d每旋转两周，进气凸轮轴5旋转一周。并且，进气凸轮6在进气凸轮轴5上以与进气凸轮轴5一体地旋转的方式设置于每个气缸3a上。

而且，可变式进气门传动机构40随着进气凸轮轴5的旋转而开闭驱动各个气缸3a的进气门4，并通过使进气门4的升程无级变化，变更吸入空气量，其详情将在以后叙述。另外，在本实施方式中，“进气门4的升程(以下称为“气门升程”)”表示进气门4的最大行程。

另一方面，排气门7的气门杆7a滑动自如地与导向件7b配合，该导向件7b固定在气缸盖3c上。而且，排气门7具有上下弹簧座7c、7d以及设置在上述弹簧座7c、7d之间的气门弹簧7e，通过该气门弹簧7e对排气门7朝气门关闭方向施力。

并且，排气凸轮轴8具有与其一体的排气链轮(未作图示)，并经由该排气链轮和未作图示的正时带与曲轴3d连接，由此，曲轴3d每旋转两周，排气凸轮轴8旋转一周。而且，排气凸轮9在排气凸轮轴8上以与排气凸轮轴8一体地旋转的方式设置于每个气缸3a。

而且，排气门传动机构70具有摇臂71，该摇臂71随着排气凸轮9的旋转而转动，从而在克服气门弹簧7e的作用力的同时，开闭驱动排气门7。

并且，在发动机3上分别设置有曲轴转角传感器20和水温传感器21。该曲轴转角传感器20随着曲轴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信号在每隔预定曲轴转角(例如10)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.并且，TDC信号是表示各个气缸3a的活塞3b处于比进气行程的TDC位置略微靠近近前的预定曲轴转角位置的信号，每隔预定曲轴转角就输出1个脉冲.

另一方面，水温传感器21由安装在发动机3的气缸体3e上的热敏电阻等构成，将表示在气缸体3e内循环的冷却水的温度即发动机水温TW的检测信号输出到ECU 2。

并且，在发动机3的进气管10内，从上游侧顺次设置有空气流量传感器22、节气门机构11、节气门开度传感器23、进气管内压传感器24以及燃料喷射阀12等。该空气流量传感器22由热线式气流计构成，向ECU 2输出表示在进气管10内流动的空气的流量(以下称为“空气流量”)Qin的检测信号。ECU 2根据该空气流量Qin，如后所述，计算估计为实际吸入到气缸3a内的吸入空气量Gcyl。

节气门机构11具有节气门11a和开闭驱动节气门11a的TH致动器11b等。节气门11a转动自如地设置在进气管10的中途，随着该转动的开度的变化而使吸入空气量变化。TH致动器11b是使与ECU 2连接的电动机与齿轮机构(均未作图示)组合而成，根据来自ECU 2的开度控制输入Uth而被驱动，从而使节气门11a的开度变化。

并且，在节气门11a上安装有在气门打开方向和气门关闭方向分别对节气门11a进行施力的2个弹簧(均未作图示)。如后所述，当开度控制输入Uth被设定为值0时，或者当开度控制输入Uth未被输入到TH致动器11b时，节气门11a由于该2个弹簧的作用力而被保持于预定的初始开度。该初始开度是接近全闭状态的值，被设定成可确保在停车中能适当地进行怠速运转或发动机起动、同时在行驶中能维持低速行驶状态的吸入空气量的值(例如6)。

而且，在进气管10的节气门11a的附近设置有由例如电位计等构成的节气门开度传感器23。该节气门开度传感器23向ECU 2输出表示节气门11a的开度(以下称为“节气门开度”)TH的检测信号。

另一方面，进气管10的比节气门11a位于下游侧的部分为稳压罐(surge tank)10a，该稳压罐10a设置有进气管内压力传感器24和进气温度传感器25。

进气管内压传感器24由例如半导体压力传感器等构成，向ECU 2输出表示进气管10内的压力(以下称为“进气管内压力”)PB的检测信号。另外，进气管内压PB作为绝对压力被检测。并且，进气温度传感器25向ECU 2输出表示在进气管10内流动的空气的温度(以下称为“进气温度”)TA的检测信号。另外，在本实施方式中，进气管内压力PB相当于进气通道内的压力，进气温度传感器25相当于产生程度参数检测装置，进气温度TA相当于产生程度参数。

而且，燃料喷射阀12根据来自ECU 2的与燃料喷射量对应的驱动信号而被驱动，把燃料喷射到进气管10内。

另一方面，在发动机3的气缸盖3c上安装有火花塞13(参照图2)。该火花塞13经由未作图示的点火线圈与ECU 2连接，通过按照与点火时刻对应的定时被施加来自ECU 2的驱动信号(电压信号)来进行放电，使燃烧室内的混合气燃烧。

并且，针对发动机3设置有蒸发燃料处理装置18.该蒸发燃料处理装置18用于防止在燃料箱18c(燃料室)内所产生的蒸发燃料被排放到大气侧，并具有临时吸附蒸发燃料中的燃料成分的罐18a以及使该罐18a和进气管10之间连接的负压导入管18b等.在该蒸发燃料处理装置18中，蒸发燃料中的燃料成分由罐18a临时吸附，之后由于进气管10内的负压而与罐18a脱离，经由导入管18b被导入进气管10内，与空气一起被吸入到燃烧室内.

而且，针对发动机3设置有真空助力器19(助力产生装置)，该真空助力器19经由负压导入管19b与进气管10连接。进气管10内的负压经由导入管19b被导入真空助力器19内的负压室(未作图示)内进行蓄积。当踩下制动踏板19a时，真空助力器19把蓄积在负压室内的负压作为动力源，从而产生用于辅助制动力的助力。该助力构成为：蓄积在负压室内的负压越大即负压室内的压力越低则越大的值。

下面，对上述的可变式进气门传动机构40进行说明。如图4所示，该可变式进气门传动机构40由进气凸轮轴5、进气凸轮6以及可变气门升程机构50等构成。

该可变气门升程机构50随着进气凸轮轴5的旋转而开闭驱动进气门4，并使气门升程Liftin在预定的最大值Liftin_H和预定的最小值Liftin_L之间无级变化，该可变气门升程机构50具有针对每个气缸3a而设置的四节连杆式摇臂机构51以及同时驱动这些摇臂机构51的提升致动器60(参照图5)等。

各个摇臂机构51由摇臂52和上下连杆53、54等构成。该上连杆53的一端部经由上销55转动自如地安装在摇臂52的上端部，而另一端部转动自如地安装在摇臂轴56上。该摇臂轴56可经由未作图示的保持器安装在气缸盖3c上。

并且，在摇臂52的上销55上转动自如地设置有辊57。该辊57与进气凸轮6的凸轮面抵接，当进气凸轮6旋转时，该辊57在由该凸轮面引导的同时在进气凸轮6上滚动。由此，摇臂52在上下方向被驱动，并且上连杆53以摇臂轴56为中心转动。

而且，在摇臂52的进气门4侧的端部安装有调整螺栓52a。当摇臂52随着进气凸轮6的旋转而沿上下方向移动时，该调整螺栓52a在克服气门弹簧4e的作用力的同时，沿上下方向驱动气门杆4a，开闭进气门4。

并且，下连杆54的一端部经由下销58转动自如地安装在摇臂52的下端部，在下连杆54的另一端部转动自如地安装有连接轴59。下连杆54经由该连接轴59与提升致动器60的后述的短臂65连接。

另一方面，提升致动器60由ECU 2驱动，如图5所示，提升致动器60具有电动机61、螺母62、连杆63、长臂64和短臂65等。该电动机61与ECU 2连接，并配置在发动机3的气缸盖罩3f的外侧。电动机61的旋转轴为形成有外螺纹的丝杠轴61a，在该丝杠轴61a上旋合有螺母62。该螺母62经由连杆63与长臂64连接。该连杆63的一端部经由销63a转动自如地安装在螺母62上，连杆63的另一端部经由销63b可转动自如地安装在长臂64的一端部。

并且，长臂64的另一端部经由转动轴66安装在短臂65的一端部。该转动轴66形成为断面圆形，贯穿发动机3的气缸盖罩3f，并可转动自如地支撑在发动机3的气缸盖罩3f上。长臂64和短臂65随着该转动轴66的转动而与转动轴66一体地转动。

而且，在短臂65的另一端部上安装有上述的连接轴59，由此，短臂65经由连接轴59与下连杆54连接。并且，在短臂65的附近彼此保持间隔地设置有最小升程止挡件67a和最大升程止挡件67b，通过这两个止挡件67a、67b如后所述那样限制短臂65的转动范围。

下面，对如上那样构成的可变气门升程机构50的动作进行说明。在该可变气门升程机构50中，当来自ECU 2的后述的升程控制输入Uliftin被输入到提升致动器60时，丝杠轴61a旋转，通过伴随于丝杠轴61a旋转的螺母62的移动，长臂64和短臂65以转动轴66为中心转动，并且摇臂机构51的下连杆54随着该短臂65的转动而以下销58为中心转动.即，下连杆54由提升致动器60驱动.

如图5(a)所示，当短臂65沿着图中的逆时针方向转动时，短臂65与最大升程止挡件67b抵接并被其卡定。由此，下连杆54也被卡定在图4中的实线所示的最大升程位置。另一方面，如图5(b)所示，当短臂65沿着图中的顺时针方向转动时，短臂65与最小升程止挡件67a抵接并被其卡定。由此，下连杆54也被卡定在图4中的双点划线所示的最小升程位置。

如上所述，短臂65的转动范围由两个止挡件67a、67b限制在图5(a)所示的最大升程位置和图5(b)所示的最小升程位置之间，由此，下连杆54的转动范围也被限制在图4中的实线所示的最大升程位置和图4中的双点划线所示的最小升程位置之间。

在下连杆54处于最大升程位置的情况下，在由摇臂轴56、上下销55、58以及连接轴59构成的四节连杆中构成为：上销55和下销58的中心间距离比摇臂轴56和连接轴59的中心间距离长，由此，如图6(a)所示，当进气凸轮6旋转时，调整螺栓52a的移动量比进气凸轮6与辊57的抵接点的移动量大。

另一方面，在下连杆54处于最小升程位置的情况下，在上述四节连杆中构成为：上销55和下销58的中心间距离比摇臂轴56和连接轴59的中心间距离短，由此，如图6(b)所示，当进气凸轮6旋转时，调整螺栓52a的移动量比进气凸轮6与辊57的抵接点的移动量小。

根据以上理由，当下连杆54处于最大升程位置时，进气门4以比处于最小升程位置时大的气门升程Liftin打开。具体来说，在进气凸轮6的旋转中，当下连杆54处于最大升程位置时，进气门4按照图7中的实线所示的气门升程曲线打开，气门升程Liftin表示为其最大值Liftin_H。另一方面，当下连杆54处于最小升程位置时，进气门4按照图7中的双点划线所示的气门升程曲线打开，气门升程Liftin表示为其最小值Liftin_L。

如上所述，在该可变气门升程机构50中，通过经由致动器60使下连杆54在最大升程位置和最小升程位置之间转动，可使气门升程Liftin在最大值Liftin_H和最小值Liftin_L之间无级变化。

另外，该可变气门升程机构50设置有未作图示的锁定机构，如后所述，当升程控制输入Uliftin被设定为值0时，或者由于断线等而使来自ECU 2的升程控制输入Uliftin不能输入到提升致动器60时，通过该锁定机构锁定可变气门升程机构50的动作。即，禁止气门升程Liftin由可变气门升程机构50改变，将气门升程Liftin保持为最小值Liftin_L。另外，该最小值Liftin_L被设定为作为吸入空气量是能确保预定的故障时用值的值，该预定的故障时用值被设定为可在停车中适当地进行怠速运转或发动机起动、同时可在行驶中维持低速行驶状态的吸入空气量的值。

并且，发动机3设置有转动角传感器26(参照图2)，该转动角传感器26向ECU 2输出表示短臂65的转动角的检测信号。ECU 2根据该短臂65的转动角来计算气门升程Liftin。

而且，如图2所示，大气压传感器27、油门开度传感器28、车速传感器29、点火开关(以下称为“IG·SW”)30以及制动开关31分别与ECU 2连接。

大气压传感器27由半导体压力传感器构成，向ECU 2输出表示大气压PA的检测信号。并且，油门开度传感器28向ECU 2输出表示车辆的未作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。

并且，车速传感器29安装在车辆的未作图示的车轴上，向ECU 2输出表示车辆行驶速度即车速VP的检测信号。而且，IG·SW 30通过点火钥匙(未作图示)操作而被接通/断开，并向ECU 2输出表示其接通/断开状态的信号。并且，制动开关31设置在制动踏板19a附近，当制动踏板19a被踩下预定量以上时向ECU 2输出接通(ON)信号，除此以外向ECU 2输出断开(OFF)信号。

ECU 2由微计算机构成，该微计算机由CPU、RAM、ROM以及I/O接口(均未作图示)等构成，ECU 2根据上述的各种传感器20～29的检测信号和各种开关30、31的接通/断开信号等来判别发动机3的运转状态，并执行可变机构控制处理。在该可变机构控制处理中，如后所述，经由节气门机构11和可变气门升程机构50分别控制节气门开度TH和气门升程Liftin，由此分别控制进气管内压力PB和吸入空气量Gcyl。

另外，在本实施方式中，ECU 2相当于目标值设定装置、非干扰输入计算装置以及同定装置。

下面，对本实施方式的控制系统1进行说明。如图8所示，该控制系统1控制设备90，并具有目标值计算部100、响应指定型控制器101以及非干扰控制器102。另外，这些计算部100和控制器101、102都由ECU 2构成。

如图9所示，该设备90被定义为：为把目标节气门开度TH_cmd和目标气门升程Liftin_cmd作为控制输入、并把进气管内压力PB和吸入空气量Gcyl作为控制量的干扰系统，具体地说，由气门开度控制器91、气门升程控制器92以及发动机3等构成。另外，两个控制器91、92都由ECU 2构成。

这些目标节气门开度TH_cmd和目标气门升程Liftin_cmd是气门升程Liftin和节气门开度TH的目标值，是如后所述来计算的。

并且，在气门开度控制器91中，开度控制输入Uth是根据目标值滤波型的二自由度响应指定型控制算法[后述的式(29)～(32)]来计算的，该开度控制输入Uth被输入到节气门机构11，由此，节气门开度TH被控制成追随目标节气门开度TH_cmd。

而且，在气门升程控制器92中，升程控制输入Uliftin根据目标值滤波型的二自由度响应指定型控制算法[后述的式(33)～(36)]来计算，该升程控制输入Uliftin被输入到可变气门升程机构50，由此，气门升程Liftin被控制成追随目标气门升程Liftin_cmd。

在以上那样的设备90中，当节气门开度TH被控制成追随目标节气门开度TH_cmd时，伴随于此，进气管内压力PB和吸入空气量Gcyl的双方发生变化。而且，当气门升程Liftin被控制成追随目标气门升程Liftin_cmd时，伴随于此，进气管内压力PB和吸入空气量Gcyl的双方发生变化。即，该设备90构成在作为控制输入的目标节气门开度TH_cmd和目标气门升程Liftin_cmd与作为控制量的进气管内压力PB和吸入空气量Gcyl之间存在相互干扰的干扰系统。

因此，在本实施方式的控制系统1中，在这种干扰系统的设备90中，计算目标节气门开度TH_cmd和目标气门升程Liftin_cmd，作为可在避免上述相互干扰的同时，能够彼此独立地控制进气管内压力PB和吸入空气量Gcyl的双方那样的控制输入即非干扰输入.

具体地说，首先，在目标值计算部100(目标值设定装置)中，如后所述，通过图表检索和映射图检索中的任意一种，分别计算目标吸入空气量Gcyl_cmd和目标进气管内压力PB_cmd，作为进气管内压力PB和吸入空气量Gcyl的目标值。

然后，在响应指定型控制器101(非干扰输入计算装置)中，计算如下式(1)所示那样定义的追随输入矢量W。

[数1]

$W\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{TH}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\\ {\mathrm{Liftin}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right].....\left(1\right)$

在该式(1)中，TH’_cmd是用于使进气管内压力PB追随目标进气管内压力PB_cmd的追随输入，Liftin’_cmd是用于使吸入空气量Gcyl追随目标吸入空气量Gcyl_cmd的追随输入。并且，带有记号(k)的各离散数据表示与预定的控制周期ΔT(在本实施方式是10msec)同步地取样或计算的数据，记号k表示各离散数据的取样或计算周期的顺序。例如，记号k表示按照本次控制定时所取样或计算的值，记号k-1表示按照上次控制定时所取样或计算的值。这一点在以下的离散数据中也是一样。另外，在以下说明中，适当省略各离散数据中的记号(k)等。

该追随输入矢量W，具体地说，是使用式(2)～(8)所示的响应指定型控制算法来计算的。

[数2]

W(k)＝Weq(k)+Wrch(k)+Wadp(k)   ·····(2)

$\mathrm{Weq}\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}(1-\mathrm{Sp})\·\mathrm{PB}\left(k\right)+\mathrm{Sp}\·\mathrm{PB}(k-1)\\ +\mathrm{PB}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)+(\mathrm{Sp}-1)\·\mathrm{PB}\_\mathrm{cmd}(k-1)-\mathrm{Sp}\·\mathrm{PB}\_\mathrm{cmd}(k-2)\\ (1-\mathrm{Sg})\·\mathrm{Gcyl}\left(k\right)+\mathrm{Sg}\·\mathrm{Gcyl}(k-1)\\ +\mathrm{Gcyl}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)+(\mathrm{Sg}-1)\·\mathrm{Gcyl}\_\mathrm{cmd}(k-1)-\mathrm{Sg}\·\mathrm{Gcyl}\_\mathrm{cmd}(k-2)\end{array}\right].....\left(3\right)$

$\mathrm{Wrch}\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}-\mathrm{Krch}\_p\·\mathrm{\σp}\left(k\right)\\ -\mathrm{Krch}\_g\·\mathrm{\σg}\left(k\right)\end{array}\right].....\left(4\right)$

$\mathrm{Wadp}\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}-\mathrm{Kadp}\_p\·\underset{i=0}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\σp}\left(i\right)\\ -\mathrm{Kadp}\_g\·\underset{i=0}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\σg}\left(i\right)\end{array}\right].....\left(5\right)$

[数3]

$\mathrm{\σ}\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}\mathrm{\σp}\left(k\right)\\ \mathrm{\σg}\left(k\right)\end{array}\right]$

$=\left[\begin{array}{c}E{p}^{,}\left(k\right)+\mathrm{Sp}\·E{p}^{,}(k-1)\\ E{g}^{,}\left(k\right)+\mathrm{Sg}\·E{g}^{,}(k-1)\end{array}\right]$

$=E^{,}\left(k\right)+S\·E^{,}(k-1).....\left(6\right)$

$S=\left[\begin{array}{cc}\mathrm{Sp}& 0\\ 0& \mathrm{Sg}\end{array}\right].....\left(7\right)$

$E^{,}\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}E{p}^{,}\left(k\right)\\ E{g}^{,}\left(k\right)\end{array}\right]$

$\left[\begin{array}{c}\mathrm{PB}\left(k\right)-\mathrm{PB}\_\mathrm{cmd}(k-1)\\ \mathrm{Gcyl}\left(k\right)-\mathrm{Gcyl}\_\mathrm{cmd}(k-1)\end{array}\right].....\left(8\right)$

如上述式(2)所示，追随输入矢量W被计算作为等效控制输入矢量Weq、趋近律输入矢量Wrch以及自适应律输入矢量Wadp之和，该等效控制输入矢量Weq根据上述式(3)计算。在该式(3)中，Sp、Sg分别是切换函数设定参数，分别设定使得-1＜Sp＜0、-1＜Sg＜0成立。

并且，式(2)的趋近律输入矢量Wrch根据上述式(4)计算，在该式(4)中，Krch_p、Krch_g是预定的趋近律增益。并且，式(4)的σp、σg是切换函数，把σp、σg作为要素的切换函数矢量σ根据上述式(6)计算。在该式(6)中，S是如上述式(7)所示定义的矩阵，E’是如上述式(8)所示定义的偏差矢量。

而且，式(2)的自适应律输入矢量Wadp根据上述式(5)计算，在该式(5)中，Kadp_p 、Kadp_g是预定的自适应律增益。

而且，在非干扰控制器102(非干扰输入计算装置)中，使用由响应指定型控制器101计算出的追随输入矢量W，即2个追随输入TH’_cmd、Liftin’_cmd，采用下式(9)所示的非干扰控制算法来计算非干扰输入矢量U。该非干扰输入矢量U如下式(10)所示来定义。

[数4]

$U\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}\frac{1}{\mathrm{Rt}\·\mathrm{Fth}\left(k\right)}\{-\mathrm{PB}\left(k\right)+\mathrm{Rt}\·\mathrm{Flf}(k-1)+\·\mathrm{Liftin}\_\mathrm{cmd}(k-1)+{\mathrm{TH}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\}\\ \frac{1}{\mathrm{Flf}\left(k\right)}{\mathrm{Liftin}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right].....\left(9\right)$

$U\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}\mathrm{TH}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\\ \mathrm{Liftin}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right].....\left(10\right)$

在上述式(9)中，Fth是非干扰参数，如后所述，是根据进气管内压力PB和大气压PA而计算的非线性函数值。并且，Flf也是非干扰参数，如后所述，是根据进气管内压力PB和发动机转速NE而计算的非线性函数值。而且，Rt是如后所述来定义的系数。另外，在本实施方式中，大气压PA和发动机转速NE相当于设备的内部变量。

如上所述，在该控制系统1中，采用使上述式(2)～(9)所示的控制算法、即响应指定型控制算法和非干扰控制算法组合而成的控制算法，计算非干扰输入矢量U(即非干扰输入目标节气门开度TH_cmd和目标气门升程Liftin_cmd)。这些式(2)～(9)所示的控制算法如以下所示导出。

首先，发动机3中的吸入空气量Gcyl的计算式如以下式(11)～(13)所示来定义。

[数5]

Gcyl(k)＝Gth(k)-Rt’·{PB(k)-PB(k-1)}   ·····(11)

$\mathrm{Gth}\left(k\right)=\frac{60\·\mathrm{Qin}\left(k\right)}{2\·\mathrm{NE}\left(k\right)}.....\left(12\right)$

${\mathrm{Rt}}^{,}=\frac{\mathrm{Vb}\·60}{R\·\mathrm{TA}\left(k\right)\·2\·\mathrm{NE}\left(k\right)}.....\left(13\right)$

式(11)的Gth是被估计为通过节气门11a的TH通过吸入空气量，采用式(12)计算。并且，式(11)的Rt’是根据式(13)计算出的系数。在该式(13)中，Vb表示进气管内体积，R表示预定的气体常数。

当使上述式(11)按离散时间“1”分钟移动到未来侧来进行变形时，得到下式(14)。另外，式(14)的Rt是如下式(15)所示来定义的系数。

[数6]

$\mathrm{PB}(k+1)=\mathrm{PB}\left(k\right)+\frac{1}{{\mathrm{Rt}}^{,}}\mathrm{Gth}(k+1)-\frac{1}{{\mathrm{Rt}}^{,}}\mathrm{Gcyl}(k+1)$

$=\mathrm{PB}\left(k\right)+\mathrm{Rt}\·\mathrm{Gth}(k+1)-\mathrm{Rt}\·\mathrm{Gcyl}(k+1).....\left(14\right)$

$\mathrm{Rt}=\frac{1}{{\mathrm{Rt}}^{,}}.....\left(15\right)$

另一方面，下式(16)、(17)那样的关系分别在Gth和TH_cmd之间，以及Gcyl和Liftin_cmd之间成立。

[数7]

Gth(k+1)＝Fth(k)·TH_cmd(k)           ·····(16)

Gcyl(k+1)＝Flf(k)·Liftin_cmd(k)      ·····(17)

当把以上的式(16)、(17)的右边代入式(14)的Gth、Gcyl时，得到下式(18)。

[数8]

PB(k+1)＝PB(k)+Rt·Fth(k)·TH_cmd(k)-Rt·Flf(k)·Liftin_cmd(k)

                                                ·····(18)

当把以上的式(17)、(18)汇总为1个式来表现时，得到下式(19)。

[数9]

$\left[\begin{array}{c}\mathrm{PB}(k+1)\\ \mathrm{Gcyl}(k+1)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}1& -\mathrm{Rt}\\ 0& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\mathrm{PB}\left(k\right)\\ \mathrm{Gcyl}\left(k\right)\end{array}\right]$

$+\left[\begin{array}{cc}\mathrm{Rt}\·\mathrm{Fth}\left(k\right)& 0\\ 0& \mathrm{Flf}\left(k\right)\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\mathrm{TH}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\\ \mathrm{Liftin}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right].....\left(19\right)$

该式(19)可看作把PB、Gcyl作为控制量、并把TH cmd、Liftin cmd作为控制输入的设备90的模型，并且非干扰参数Fth、Flf可看作该模型的模型参数。该式(19)可如下式(20)～(24)所示来表现。另外，在以下说明中，把由式(21)表示的X称为控制量矢量。

[数10]

X(k+1)＝A·X(k)+B·U(k)                ·····(20)

$X\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}\mathrm{PB}\left(k\right)\\ \mathrm{Gcyl}\left(k\right)\end{array}\right].....\left(21\right)$

$U\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}\mathrm{TH}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\\ \mathrm{Liftin}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right].....\left(22\right)$

$A=\left[\begin{array}{cc}1& -\mathrm{Rt}\\ 0& 0\end{array}\right].....\left(23\right)$

$B=\left[\begin{array}{cc}\mathrm{Rt}\·\mathrm{Fth}\left(k\right)& 0\\ 0& \mathrm{Flf}\left(k\right)\end{array}\right].....\left(24\right)$

为了把如上述式(20)所示表现的干扰系统的设备90转换成无相互干扰的线性系统，使用根据下式(25)计算出的非干扰输入矢量U作为控制输入矢量U。另外，该式(25)从非干扰控制律(交叉控制器)导出。

[数11]

U(k)＝B^-1{-A·X(k)+W(k)}               ·····(25)

当把上述式(21)、(23)、(24)的右边和上述的式(1)的右边分别代入该式(25)的X、A、B、W时，得到下式(26)。

[数12]

$U\left(k\right)=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\mathrm{Rt}\·\mathrm{Fth}\left(k\right)}& 0\\ 0& \frac{1}{\mathrm{Flf}\left(k\right)}\end{array}\right]\{-\left[\begin{array}{cc}1& -\mathrm{Rt}\\ 0& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\mathrm{PB}\left(k\right)\\ \mathrm{Gcyl}\left(k\right)\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{\mathrm{TH}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\\ {\mathrm{Liftin}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right]\}$

$=\left[\begin{array}{c}\frac{1}{\mathrm{Rt}\·\mathrm{Fth}\left(k\right)}\{-\mathrm{PB}\left(k\right)+\mathrm{Rt}\·\mathrm{Gcyl}\left(k\right)+{\mathrm{TH}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\}\\ \frac{1}{\mathrm{Flf}\left(k\right)}{\mathrm{Liftin}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right].....\left(26\right)$

而且，当把上述的式(17)的右边代入该式(26)的Gcyl时，得到下式(27)即上述的式(9)。

[数13]

$U\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}\frac{1}{\mathrm{Rt}\·\mathrm{Fth}\left(k\right)}\{-\mathrm{PB}\left(k\right)+\mathrm{Rt}\·\mathrm{Flf}(k-1)+\·\mathrm{Liftin}\_\mathrm{cmd}(k-1)+{\mathrm{TH}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\}\\ \frac{1}{\mathrm{Flf}\left(k\right)}{\mathrm{Liftin}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right].....\left(27\right)$

而且，当把上述式(20)代入上述式(27)的右边进行整理时，得到下式(28)。

[数14]

$X(k+1)=A\·X\left(k\right)+B\·U\left(k\right)$

$=\left[\begin{array}{c}\mathrm{PB}\left(k\right)-\mathrm{Rt}\·\mathrm{Gcyl}\left(k\right)\\ +\mathrm{Rt}\·\mathrm{Fth}\left(k\right)\left\{\frac{1}{\mathrm{Rt}\·\mathrm{Fth}\left(k\right)}(-\mathrm{PB}\left(k\right)+\mathrm{Rt}\·\mathrm{Gcyl}\left(k\right)+{\mathrm{TH}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right))\right\}\\ \mathrm{Flf}\left(k\right)\{\frac{1}{\mathrm{Flf}\left(k\right)}{\mathrm{Liftin}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\}\end{array}\right]$

$=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{TH}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\\ \mathrm{Lifti}{n}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right]$

$=W\left(k\right).....\left(28\right)$

该式(28)表示追随输入矢量W构成控制量矢量X的无相互干扰的线性假想设备的模型，该假想设备相当于使上述的设备90和非干扰控制器102组合而成的设备。针对这种无相互干扰的线性假想设备，由于线性控制部的设计是可能的，所以当把响应指定型控制律应用于由式(28)表示的假想设备，以使进气管内压力PB追随目标进气管内压力PB_cmd，并使吸入空气量Gcyl追随目标吸入空气量Gcyl_cmd时，得到上述的式(2)～(8)。

如上所述，使非干扰控制器102和设备90组合而成的系统是无相互干扰的线性假想设备，因而通过把使用式(2)～(8)的响应指定型控制算法计算出的追随输入矢量W输入到这种假想设备，可彼此独立地控制作为控制量的进气管内压力PB和吸入空气量Gcyl双方而不产生相互干扰.即，当追随输入矢量W被输入到非干扰控制器102时，使用上述的式(9)的非干扰控制算法而计算出的非干扰输入矢量U被输入到设备90，由此，可彼此独立地控制进气管内压力PB和吸入空气量Gcyl双方，而不产生相互干扰.更具体地说，可根据目标节气门开度TH_cmd而控制为使进气管内压力PB追随目标进气管内压力PB_cmd，而不给吸入空气量Gcyl带来影响，并且可根据目标气门升程Liftin_cmd而控制为使吸入空气量Gcyl追随目标吸入空气量Gcyl_cmd，而不给进气管内压力PB带来影响.

以下，参照图10对由ECU 2执行的可变机构控制处理进行说明。本处理计算用于分别控制节气门机构11和可变气门升程机构50的2个控制输入Uth、Uliftin，并以上述的预定控制周期ΔT(10msec)执行。

在该处理中，首先，在步骤1，判别发动机起动标记F_ENGSTART是否是“1”。该发动机起动标记F_ENGSTART是通过在未作图示的判断处理中，根据发动机转速NE和IG·SW 30的接通/断开信号而判定是否是发动机起动控制中即曲轴转动中来设定的，具体地说，发动机起动标记FENGSTART在发动机起动控制中时被设定为“1”，在除此以外时被设定为“0”。

当该判别结果是“是”，即是发动机起动控制中时，进到步骤2，根据发动机水温TW检索图11所示的图表，由此计算目标吸入空气量的起动时用值Gcyl_cmd_crk。

在该图表中，起动时用值Gcyl_cmd_crk在发动机水温TW高于预定值TWREF1的范围内被设定为发动机水温TW越低则越大的值，并在TW≤TWREF1的范围内被设定为预定值Gcylref。这是由于在发动机水温TW低的情况下，可变气门升程机构50的摩擦增大，因而要对其进行补偿。

然后，在步骤3，把目标吸入空气量Gcyl_cmd设定为上述起动时用值Gcyl_cmd_crk。

然后，进到步骤4，计算目标进气管内压力PB_cmd。该目标进气管内压力PB_cmd，具体地说，如图12所示进行计算。

即，首先，在步骤20，判别制动动作标记F_BRON是否是“1”。该制动动作标记F_BRON当从制动开关31输出接通信号时被设定为“1”，当从制动开关31输出断开信号时被设定为“0”。

当步骤20的判别结果为“否”、即未踩下制动踏板19a时，进到步骤21，根据起动后定时器的计时值Tast和进气温度TA来检索图13所示的映射图，由此计算目标进气管内压力的制动断开用值PB_cmd_pg。该起动后定时器对发动机起动控制结束后的经过时间进行计时，由递增计数式的定时器构成。

在该图13中，PB1～PB4是PB1＜PB2＜PB3＜PB4的关系成立的进气管内压力PB的预定值，被设定为PB4＝1atm.这一点在后述的图14中也是一样.并且，Tast1、Tast2是Tast1＜Tast2的关系成立的预定值，TA1～TA3是TA1＜TA2＜TA3的关系成立的进气温度TA的预定值.如该图所示，在该映射图中，制动断开用值PB_cmd_pg被设定为进气温度TA越低则越高的值，在Tast1≤Tast≤Tast2的范围内被设定为起动后定时器的计时值Tast越小则越低的值，并在Tast＜Tast1的范围内被设定为比在Tast2＜Tast的范围内的设定值低的一定值(PB1或PB2).

这是为了在发动机3的起动后不久，通过把进气管内压力PB控制在更为负压侧，从而把在发动机停止中由罐18a所吸附的蒸发燃料适当地导入进气管10内。并且，这是由于在低温时，在燃料箱18c内产生的蒸发燃料的量少，因而通过把节气门开度TH控制在大的值，并把进气管内压力PB控制在更高的值，提高燃料利用率。而且，这是由于在高温时，由罐18a所吸附的蒸发燃料量较多，而且在行驶中产生的蒸发燃料量也增多，因而通过把进气管内压力PB在高温时控制在比在低温～中温时更为负压侧，把这种大量的蒸发燃料适当地导入进气管10内。

然后，在步骤22，把目标进气管内压力PB_cmd设定为上述制动断开用值PB_cmd_pg，之后结束本处理。

另一方面，当步骤20的判别结果为“是”，即踩下了制动踏板19a时，进到步骤23，根据车速VP检索图14所示的图表，由此计算目标进气管内压力的制动接通用值PB_cmd_br。在该图14中，VP1、VP2是VP1＜VP2的关系成立的车速VP的预定值。

在该图表中，制动接通用值PB_cmd_br被设定为：制动接通用值PB_cmd_br在VP1≤VP≤VP2的范围内是车速VP越高则越低的值，并在VP＜VP1的范围内是比在VP2＜VP的范围内的设定值PB1高的值PB2。这是由于在高车速时，要求比低车速时大的制动力即更大的助力，因而真空助力器19的负压室内的负压消耗程度增大，负压室内的压力容易上升，因此把进气管内压力PB控制在更为负压侧的值，并在负压室内蓄积充分的负压，从而确保所需要的助力。与此相反，在低车速时，所要求的制动力小，因而通过把进气管内压力PB控制在更高的值，来降低泵送损失，提高燃料利用率。

并且，把图14和上述的图13进行比较可以看出，制动接通用值PB_cmd_br被设定为：其是比制动断开用值PB_cmd_pg在Tast2＜Tast的范围内的设定值低的值(小于等于预定值PB2的值)。这是为了在Tast2＜Tast的情况下，即在发动机3刚刚起动后的蒸发燃料向进气管10内的导入处理结束并处于通常的运转状态的情况下，当未踩下制动踏板19a时，通过把进气管内压力PB控制在更高的值，来降低泵送损失，谋求提高燃料利用率，另一方面，当踩下了制动踏板19a时，用于适当地确保所需要的助力。

然后，在步骤24，把目标进气管内压力PB_cmd设定为上述制动接通用值PB_cmd_br，之后结束本处理。

回到图10，在步骤4如上所述计算目标进气管内压力PB_cmd，之后进到步骤5，计算目标节气门开度TH_cmd和目标气门升程Liftin_cmd。这些值TH_cmd和Liftin_cmd具体地说如图15所示进行计算。

首先，在步骤30，根据进气管内压力PB与大气压PA之比PB/PA检索图16所示的图表，由此计算非干扰参数Fth。

在该图表中，非干扰参数Fth被设定为PB/PA的比越接近值1则越大的值。这是由于PB/PA的比越接近值1，即进气管内压力PB越是接近大气压PA的值，则针对目标节气门开度TH_cmd，TH通过吸入空气量Gth表示越大的值。

然后，进到步骤31，根据进气管内压力PB和发动机转速NE检索图17所示的映射图，由此计算非干扰参数Flf。在该图中，PB5～PB7是PB5＜PB6＜PB7成立的进气管内压力PB的预定值。

在该映射图中，非干扰参数Flf被设定为进气管内压力PB越高则越大的值。这是由于进气管内压力PB越高，则针对目标气门升程Liftin_cmd，吸入空气量Gcyl显示越大的值。并且，在PB＝PB5、PB6时，非干扰参数Flf被设定为发动机转速NE越高则越大的值。这是由于当进气管内压力PB在这种范围内时，发动机转速NE越高，则吸入空气量Gcyl为越大的值。

并且，如上所述，根据发动机转速NE计算非干扰参数Flf的理由如下。即，在本实施方式的发动机3那样的干扰系统的情况下，控制量PB、Gcyl和控制输入TH_cmd、Liftin_cmd之间的相互干扰的关系根据发动机转速NE而变化，并且发动机转速NE是运转中的变动幅度大的数，因而根据这样变动的发动机转速NE计算非干扰参数Flf，由此把非干扰输入TH_cmd、Liftin_cmd计算作为能适当地补偿相互干扰的关系伴随发动机转速NE的变动而变动的值。

然后，进到步骤32，使用上述的式(2)～(9)的控制算法来计算目标节气门开度TH_cmd和目标气门升程Liftin_cmd，之后结束本处理。另外，在本实施方式中，目标节气门开度TH_cmd相当于开度控制值，目标气门升程Liftin_cmd相当于升程控制值，发动机转速NE和大气压PA相当于运转状态参数。

回到图10，如上所述，在步骤5计算目标节气门开度TH_cmd和目标气门升程Liftin_cmd，之后进到步骤6，计算开度控制输入Uth和升程控制输入Uliftin。这些控制输入Uth、Uliftin具体地说如图18所示进行计算。

首先，在步骤40判别节气门机构故障标记F_THNG和升程机构故障标记F_LIFTNG是否均为“0”。该节气门机构故障标记F_THNG当在未作图示的故障判定处理中判定为节气门机构11发生故障时被设定为“1”，当判别为是正常时被设定为“0”。并且，升程机构故障标记F_LIFTNG也是当在未作图示的故障判定处理中判定为可变气门升程机构50发生故障时被设定为“1”，当判定为是正常时被设定为“0”。

当步骤40的判别结果为“是”，即节气门机构11和可变气门升程机构50均为正常时，进到步骤41，计算开度控制输入Uth。该开度控制输入Uth使用下式(29)～(32)所示的目标值滤波型的二自由度响应指定型控制算法来计算作为使节气门开度TH追随目标节气门开度TH_cmd的值。

[数15]

$\mathrm{Uth}\left(k\right)=-\mathrm{Krch}\_\mathrm{th}\·\mathrm{\σ}\_\mathrm{th}\left(k\right)-\mathrm{Kadp}\_\mathrm{th}\·\underset{i=0}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\σ}\_\mathrm{th}\left(i\right).....\left(29\right)$

σ_th(k)＝E_th(k)+pole_th·E_th(k-1)     ·····(30)

E_th(k)＝TH(k)-TH_cmd_f(k)               ·····(31)

TH_cmd_f(k)＝-pole_f_th·TH_cmd_f(k-1)+(1+pole_f_th)·TH_cmd(k)

                                         ·····(32)

在上述式(29)中，Krch_th表示预定的趋近律增益，Kadp_th表示预定的自适应律增益，而且，σ_th是如式(30)所示来定义的切换函数.在该式(30)中，E_th是根据式(31)计算出的偏差，pole_th是切换函数设定参数，被设定为-1＜pole_th＜0的范围内的值.并且，在式(31)中，TH_cmd_f是目标节气门开度的滤波值，是使用式(32)所示的目标值滤波算法(一次延迟滤波算法)来计算的.在该式(32)中，pole_f_th是目标值响应指定参数，被设定为-1＜pole_f_th＜0的范围内的值.

然后，进到步骤42，计算升程控制输入Uliftin。该升程控制输入Uliftin使用下式(33)～(36)所示的目标值滤波型的二自由度响应指定型控制算法来计算作为使气门升程Liftin追随目标气门升程Liftin_cmd的值。

[数16]

$\mathrm{Uliftin}\left(k\right)=-\mathrm{Krch}\_\mathrm{lf}\·\mathrm{\σ}\_\mathrm{lf}\left(k\right)-\mathrm{Kadp}\_\mathrm{lf}\·\underset{i=0}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\σ}\_\mathrm{lf}\left(i\right).....\left(33\right)$

σ_lf(k)＝E_lf(k)+pole_lf·E_lf(k-1)      ·····(34)

E_lf(k)＝Liftin(k)-Liftin_cmd_f(k)        ·····(35)

Liftin_cmd_f(k)＝-pole_f_lf·Liftin_cmd_f(k-1)

+(1+pole_flf)·Liftin_cmd(k)              ·····(36)

在上述式(33)中，Krch_lf表示预定的趋近律增益，Kadp_lf表示预定的自适应律增益，而且，σlf是如式(34)所示来定义的切换函数。在该式(34)中，E_lf是根据式(35)计算出的偏差，pole_lf是切换函数设定参数，被设定为-1＜pole_lf＜0的范围内的值。并且，在式(35)中，Liftin_cmd_f是目标气门升程的滤波值，使用式(36)所示的目标值滤波算法(一次延迟滤波算法)进行计算。在该式(36)中，pole_f_lf是目标值响应指定参数，被设定为-1＜pole_f_lf＜0的范围内的值。

如上所述，在步骤42计算升程控制输入Uliftin，之后结束本处理。

另一方面，当步骤40的判别结果为“否”，即节气门机构11和可变气门升程机构50中的至少一方发生故障时，进到步骤43，判别节气门机构故障标记F_THNG是否为“1”。

当该判别结果为“否”，即仅可变气门升程机构50发生故障而节气门机构11正常时，进到步骤44，根据发动机转速NE和油门开度AP检索图19所示的映射图，由此计算目标节气门开度的故障时用值TH_cmd_fs。在该图中，AP1～AP3是AP1＜AP2＜AP3的关系成立的油门开度AP的预定值，这一点在后述的图21中也是一样。

在该映射图中，故障时用值TH_cmd_fs被设定为：油门开度AP越大、或者发动机转速NE越高则越大的值。这是由于油门开度AP越大、或者发动机转速NE越高，对发动机3的要求输出就越大，从而要求更大的吸入空气量。

然后，进到步骤45，计算开度控制输入Uth。该开度控制输入Uth使用下式(37)～(40)所示的目标值滤波型的二自由度响应指定型控制算法来计算作为使节气门开度TH追随目标节气门开度的故障时用值TH_cmd_fs的值。

[数17]

$\mathrm{Uth}\left(k\right)=-\mathrm{Krch}\_\mathrm{th}\·\mathrm{\σ}\_\mathrm{th}\left(k\right)-\mathrm{Kadp}\_\mathrm{th}\·\underset{i=0}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\σ}\_\mathrm{th}\left(i\right).....\left(37\right)$

σ_th(k)＝E_th(k)+pole_th·E_th(k-1)    ·····(38)

E_th(k)＝TH(k)-TH_cmd_fs_f(k)           ·····(39)

TH_cmd_fs_f(k)＝-pole_f_th·TH_cmd_fs_f(k-1)

+(1+pole_f_th)·TH_cmd_fs(k)            ·····(40)

在上述式(39)中，TH_cmd_fs_f是故障时用值的滤波值，根据式(40)计算。

然后，进到步骤46，把升程控制输入Uliftin设定为值0，之后结束本处理。由此，如上所述，气门升程Liftin被保持在最小值Liftin_L。

另一方面，当步骤43的判别结果为“是”，即至少节气门机构11发生故障时，在步骤47、48把开度控制输入Uth和升程控制输入Uliftin分别设定为值0之后，结束本处理。由此，如上所述，气门升程Liftin被保持在最小值Liftin_L，节气门开度TH被保持在预定的初始开度，由此，可在停车中适当地进行怠速运转或发动机起动，同时可在行驶中确保能维持低速行驶状态的吸入空气量Gcyl。

回到图10，在步骤6，如上所述计算开度控制输入Uth和升程控制输入Uliftin，之后结束本处理。

另一方面，当步骤1的判别结果是“否”，即不是发动机起动控制中时，进到步骤7，判别油门开度AP是否小于预定值APREF。当该判别结果为“是”，即未踩下油门踏板时，进到步骤8，判别起动后定时器的计时值Tast是否小于预定值Tast1mt。

当该判别结果为“是”，即Tast＜Tast1mt时，应执行催化剂暖机控制，进到步骤9，根据起动后定时器的计时值Tast和发动机水温TW检索图20所示的映射图，由此计算目标吸入空气量的催化剂暖机用值Gcyl_cmd_ast。在该图中，TW1～TW3表示TW1＜TW2＜TW3的关系成立的发动机水温TW的预定值。

在该映射图中，催化剂暖机用值Gcyl_cmd_ast被设定为发动机水温TW越低则越大的值。这是由于发动机水温TW越低，催化剂的激活所需要的时间就越变长，因而通过增大排气体积来缩短催化剂的激活所需要的时间。此外，在该映射图中，催化剂暖机用值Gcyl_cmd_ast在起动后定时器的计时值Tast小的期间被设定为计时值Tast越大则越大的值，并在计时值Tast增大某种程度后被设定为计时值Tast越大则越小的值。这是为了避免在随着催化剂暖机控制执行时间的经过，发动机3的暖机进行，从而摩擦下降的情况下，如果不减少吸入空气量，则为使发动机转速NE维持在目标值而使点火正时成为过度滞后控制的状态，燃烧状态变得不稳定。

然后，进到步骤10，把目标吸入空气量Gcyl_cmd设定为上述催化剂暖机用值Gcyl_cmd_ast。之后，如上所述，执行步骤4～6后，结束本处理。

另一方面，当步骤7或8的判别结果为“否”时，即踩下油门踏板时，或者Tast≥Tast1mt时，进到步骤11，根据发动机转速NE和油门开度AP检索图21所示的映射图，由此计算目标吸入空气量的通常时用值Gcyl_cmd_drv。

在该映射图中，通常时用值Gcyl_cmd_drv被设定为发动机转速NE越高或者油门开度AP越大则越大的值。这是由于发动机转速NE越高、或者油门开度AP越大，则对发动机3的要求输出就越大，从而要求更大的吸入空气量。

然后，进到步骤12，把目标吸入空气量Gcyl_cmd设定为上述通常时用值Gcyl_cmd_drv。之后，如上所述，执行步骤4～6，之后结束本处理。

如上所述，在该可变机构控制处理中，采用使响应指定型控制算法和非干扰控制算法组合而成的控制算法[式(2)～(9)]来计算2个目标值TH_cmd、Liftin_cmd，并且分别计算2个控制输入Uth、Uliftin，以使实际的值TH、Liftin追随它们的目标值TH_cmd、Liftin_cmd.由此，在避免与控制输入TH_cmd、Liftin_cmd之间的相互干扰的同时，把进气管内压力PB控制成追随目标进气管内压力PB_cmd，并把吸入空气量Gcyl控制成追随目标吸入空气量Gcyl_cmd.

下面，对本实施方式的控制系统1的可变机构控制的模拟结果(以下称为“控制结果”)进行说明。图22、23示出第1实施方式的控制系统1的控制结果，特别是，图22示出在上述的式(19)中无模型化误差的情况下、即没有非干扰参数Fth、Flf的计算误差的情况下的控制结果，图23示出在有模型化误差的情况下的控制结果。

并且，为了比较，图24示出在可变机构控制处理中，不使用非干扰控制算法，而仅使用响应指定型控制算法来控制进气管内压力PB，以使其追随目标进气管内压力PB_cmd，并控制吸入空气量Gcyl，以使其追随目标吸入空气量Gcyl_cmd的情况下的控制模拟结果，即干扰系统的控制结果。

首先，参照图24可以看出，在该干扰系统的控制结果中，在把目标进气管内压力PB_cmd保持一定的状态下，当把目标吸入空气量Gcyl_cmd呈阶梯状变更为更大的值时(时刻t21)，节气门开度TH和气门升程Liftin均被控制在增大侧，由于该影响，进气管内压力PB相对目标进气管内压力PB_cmd大幅偏离到更低的值侧，两者之间产生大的偏差。

并且，在把目标吸入空气量Gcyl_cmd保持一定的状态下，当把目标进气管内压力PB_cmd呈阶梯状变更为更低的值时(时刻t22)，节气门开度TH被控制成临时骤减，并且气门升程Liftin被控制在增大侧，由于该影响，吸入空气量Gcyl相对目标吸入空气量Gcyl_cmd大幅偏离到更小的值侧，两者之间产生较大偏差。

而且，当把目标进气管内压力PB_cmd呈阶梯状变更为更高的值、并把目标吸入空气量Gcyl_cmd呈阶梯状变更为更小的值时(时刻t23)，进气管内压力PB相对目标进气管内压力PB_cmd产生过冲，两者之间产生较大偏差，并且吸入空气量Gcyl和目标吸入空气量Gcyl_cmd之间也产生偏差。

相比之下，如图22所示可以知道，在无模型化误差的情况下，在把目标进气管内压力PB_cmd保持一定的状态下，当把目标吸入空气量Gcyl_cmd呈阶梯状变更为更大的值时(时刻t1)，进气管内压力PB适当地追随目标进气管内压力PB_cmd，而不会相对其偏离。

并且可以判明，在把目标吸入空气量Gcyl_cmd保持一定的状态下，当把目标进气管内压力PB_cmd呈阶梯状变更为更低的值时(时刻t2)，吸入空气量Gcyl适当地追随目标吸入空气量Gcyl_cmd，而不会相对其偏离。

而且可以判明，当把目标进气管内压力PB_cmd呈阶梯状变更为更高的值、并把目标吸入空气量Gcyl_cmd呈阶梯状变更为更小的值时(时刻t3)、进气管内压力PB适当地追随目标进气管内压力PB_cmd，并且吸入空气量Gcyl适当地追随目标吸入空气量Gcyl_cmd。

并且，如图23所示可以判明，在有模型化误差的情况下，在把目标进气管内压力PB_cmd保持一定的状态下，当把目标吸入空气量Gcyl_cmd呈阶梯状变更为更大的值时(时刻t11)，与上述的图22的无模型化误差的情况不同，虽然进气管内压力PB相对目标进气管内压力PB_cmd产生少许偏差，但是该偏差程度与上述的图24的干扰系统的控制结果相比小，追随性即控制精度提高。

而且可以判明，在把目标吸入空气量Gcyl_cmd保持一定的状态下，当把目标进气管内压力PB_cmd呈阶梯状变更为更低的值时(时刻t12)，吸入空气量Gcyl相对目标吸入空气量Gcyl_cmd产生与图22的无模型化误差的情况同等的偏差，该偏差程度与图24的干扰系统的控制结果相比小，追随性即控制精度提高.

此外还可以判明，当把目标进气管内压力PB_cmd呈阶梯状变更为更高的值、并把目标吸入空气量Gcyl_cmd呈阶梯状变更为更小的值时(时刻t13)，与图22的无模型化误差的情况不同，进气管内压力PB相对目标进气管内压力PB_cmd产生少许过冲，两者之间产生少许偏差，并且吸入空气量Gcyl相对目标吸入空气量Gcyl_cmd产生少许下冲，两者之间产生少许偏差。然而，这些偏差程度与图24的干扰系统的控制结果相比小，追随性即控制精度提高。

如上所述，根据第1实施方式的控制系统1，由于使用基于作为离散时间系统模型进行了模型化后的设备模型[式(19)]的、使响应指定型控制算法和非干扰控制算法组合而成的控制算法[式(2)～(9)]来计算非干扰输入矢量U即2个非干扰输入TH_cmd、Liftin_cmd，因而可在消除相互干扰的同时，使进气管内压力PB和吸入空气量Gcyl分别高精度地追随目标进气管内压力PB_cmd和目标吸入空气量Gcyl_cmd。而且，由于在非干扰输入矢量U的计算中使用离散时间系统模型，因而与使用连续时间系统模型的以往情况相比，可减少模型化误差，由此，可在把控制器增益Krch_p、Krch_g、Kadp_p、Kadp_g设定为更高的值的同时，确保控制的稳定余量。此外，由于使用离散时间系统模型，因而与使用连续时间系统模型的以往情况不同，无需使用控制量的微分值作为构成切换函数的变量，因而即使在控制周期短的情况下，也能确保响应指定型控制算法的特长即鲁棒性。根据以上所述，可提高控制性和控制精度。

并且，根据第1实施方式的控制系统1，由于2个非干扰输入TH_cmd、Liftin_cmd采用使响应指定型控制算法和非干扰控制算法组合而成的控制算法[式(2)～(9)]，来计算作为用于使控制量PB、Gcyl分别追随目标值PB_cmd、Gcyl_cmd的消除相互干扰的值，因而在可以消除相互干扰的同时，能够使进气管内压力PB和吸入空气量Gcyl分别追随目标进气管内压力PB_cmd和目标吸入空气量Gcyl_cmd。即，可使控制量PB、Gcyl在独立状态下而且确保了高响应性的状态下追随各自的目标值PB_cmd、Gcyl_cmd。

并且，由于非干扰输入TH_cmd是根据控制量PB和控制输入Liftin_cmd来计算的，并且非干扰输入Liftin_cmd是根据控制量Gcyl来计算的，因而当控制量PB、Gcyl发生了变化时，在可以迅速地应对这种变化的同时，能够计算非干扰输入TH_cmd、Liftin_cmd，以便消除相互干扰。

而且，非干扰参数Flf是根据发动机转速NE来计算的，由此，非干扰输入TH_cmd、Liftin_cmd也是根据发动机转速NE来计算的。在该情况下，控制量PB、Gcyl和控制输入TH_cmd、Liftin_cmd之间的相互干扰的关系根据发动机转速NE而变化，并且在发动机3的运转中，发动机转速NE的变动范围宽，因而伴随于此，相互干扰的变化程度也大。因此，通过根据发动机转速NE计算非干扰输入TH_cmd、Liftin_cmd，可把非干扰输入TH_cmd、Liftin_cmd计算作为与伴随运转中的发动机转速NE的变动的相互干扰的变化程度对应的适当的值，由此，可适当地消除相互干扰。

根据以上所述，在控制量PB、Gcyl和控制输入TH_cmd、Liftin_cmd之间存在相互干扰的控制系统中，可提高控制精度和响应性。

并且，由于节气门开度TH和气门升程Liftin的双方被控制，因而与仅通过节气门11a的开度控制来控制进气管内压力PB的情况相比，可降低泵送损失，可提高燃料利用率.

而且，在未踩下制动踏板19a的情况下，如图13所示，目标进气管内压力的制动断开用值PB_cmd_pg在Tast≤Tast2的范围内(即在发动机3起动后，到经过与Tast2相当的时间之前的期间)被设定为比Tast2＜Tast的范围(即经过了与Tast2相当的时间之后)低的值，因而进气管内压力PB被控制在这种目标进气管内压力PB_cmd，由此，在发动机停止中，可把由蒸发燃料处理装置18的罐18a所吸附的蒸发燃料迅速且有效地送入进气管10内。

此外，由于目标进气管内压力的制动断开用值PB_cmd_pg被设定为进气温度TA越高、即燃料箱18c内的蒸发燃料的产生程度越大则越低的值，因而即使在蒸发燃料的产生程度较大、蒸发燃料由罐18a大量吸附的情况下，也能把蒸发燃料迅速且有效地送入进气管10内。根据相同理由，与把进气管内压力PB保持在不管蒸发燃料的产生程度如何，都能应对蒸发燃料的产生程度为最大的状态的一定值的情况相比，可降低泵送损失，可提高燃料利用率。并且，当然，在蒸发燃料的产生量多的情况下，与中止气门升程控制，而切换到通过节气门控制进行的吸入空气量控制并把进气管内压力PB控制在更为负压侧时相比，可提高燃料利用率。

并且，在踩下制动踏板19a的情况下，如图14所示，制动接通用值PB_cmd_br在VP1≤VP≤VP2的范围内被设定为车速VP越高则越低的值，因而可根据车速高低适当地确保用于补充制动力的助力。其结果是，可使助力的确保和通过避免不需要的负压化来降低泵送损失一并实现。

而且，由于制动接通用值PB_cmd_br被设定为比通常运转状态时的制动断开用值PB_cmd_pg(Tast2＜Tast的范围内的设定值)低的值(即小于等于预定值PB2的值)，因而在发动机3刚刚起动后的蒸发燃料向进气管10内的导入处理结束并处于通常的运转状态的情况下，当未踩下制动踏板19a时，通过把进气管内压力PB控制在更高的值，可降低泵送损失，实现燃料利用率的提高，另一方面，当踩下了制动踏板19a时，可适当地确保所需要的助力。

另外，第1实施方式是使用进气温度TA作为表示蒸发燃料的产生程度的产生程度参数的例子，然而产生程度参数不限于此，只要是表示蒸发燃料的产生程度的参数即可。例如，作为产生程度参数，可以使用表示燃料箱18c内的燃料摇动状态的参数。

并且，在第1实施方式中构成为，根据式(9)计算非干扰输入矢量U，然而取而代之，也可以根据式(26)计算非干扰输入矢量U。

而且，第1实施方式是如式(2)～(9)所示，根据2个非干扰参数Fth、Flf和控制量PB计算2个非干扰输入之一TH_cmd，并根据非干扰参数Flf和控制量Gcyl计算剩余的非干扰输入Liftin_cmd的例子，然而非干扰输入的计算方法不限于此，只要是根据多个非干扰参数和多个非干扰输入中的至少一方来计算非干扰输入的方法即可。

并且，第1实施方式是使用包含响应指定型控制算法和非干扰控制算法的组合的控制算法来计算2个非干扰输入的例子，然而用于计算多个非干扰输入的控制算法不限于此，只要是包含非干扰控制算法的控制算法、并且能把多个控制输入分别计算为用于使多个控制量分别追随多个目标值的、消除相互干扰的多个非干扰输入的控制算法即可.例如，可以使用包含PID控制算法等的一般的反馈控制算法和非干扰控制算法的组合的控制算法，也可以使用包含响应指定型控制算法和非干扰控制算法的组合的控制算法.

下面，参照图25对根据本发明的第2实施方式的控制系统1A进行说明。另外，在以下说明中，关于与第1实施方式相同的结构，附上相同符号，省略其说明。

如该图所示，该控制系统1A控制与第1实施方式相同的设备90，并具有目标值计算部100、二自由度响应指定型控制器201以及非干扰控制器202。另外，在本实施方式中，2个控制器201、202相当于非干扰输入计算装置。

在该二自由度响应指定型控制器201中，使用下式(41)～(49)所示的目标值滤波型的二自由度响应指定型控制算法来计算追随输入矢量W。

[数18]

$W\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{TH}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\\ {\mathrm{Liftin}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right]$

$=\mathrm{Weq}\left(k\right)+\mathrm{Wrch}\left(k\right)+\mathrm{Wadp}\left(k\right).....\left(41\right)$

$\mathrm{Weq}\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}(1-\mathrm{Sp})\·\mathrm{PB}\left(k\right)+\mathrm{Sp}\·\mathrm{PB}(k-1)\\ +\mathrm{PB}\_\mathrm{cmd}\_f\left(k\right)+(\mathrm{Sp}-1)\·\mathrm{PB}\_\mathrm{cmd}\_f(k-1)-\mathrm{Sp}\·\mathrm{PB}\_\mathrm{cmd}\_f(k-2)\\ (1-\mathrm{Sg})\·\mathrm{Gcyl}\left(k\right)+\mathrm{Sg}\·\mathrm{Gcyl}(k-1)\\ +\mathrm{Gcyl}\_\mathrm{cmd}\_f\left(k\right)+(\mathrm{Sg}-1)\·\mathrm{Gcyl}\_\mathrm{cmd}\_f(k-1)-\mathrm{Sg}\·\mathrm{Gcyl}\_\mathrm{cmd}\_f(k-2)\end{array}\right].....\left(42\right)$

$\mathrm{Wrch}\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}-\mathrm{Krch}\_p\·\mathrm{\σp}\left(k\right)\\ -\mathrm{Krch}\_g\·\mathrm{\σg}\left(k\right)\end{array}\right].....\left(43\right)$

$\mathrm{Wadp}\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}-\mathrm{Kadp}\_p\·\underset{i=0}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\σp}\left(i\right)\\ -\mathrm{Kadp}\_g\·\underset{i=0}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\σg}\left(i\right)\end{array}\right].....\left(44\right)$

[数19]

$\mathrm{\σ}\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}\mathrm{\σp}\left(k\right)\\ \mathrm{\σg}\left(k\right)\end{array}\right]$

$=\left[\begin{array}{c}\mathrm{Ep}\left(k\right)+\mathrm{Sp}\·\mathrm{Ep}(k-1)\\ \mathrm{Eg}\left(k\right)+\mathrm{Sg}\·\mathrm{Eg}(k-1)\end{array}\right]$

$=E\left(k\right)+S\·E(k-1).....\left(45\right)$

$S=\left[\begin{array}{cc}\mathrm{Sp}& 0\\ 0& \mathrm{Sg}\end{array}\right].....\left(46\right)$

$E\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}\mathrm{Ep}\left(k\right)\\ \mathrm{Eg}\left(k\right)\end{array}\right]$

$=\left[\begin{array}{c}\mathrm{PB}\left(k\right)-\mathrm{PB}\_\mathrm{cmd}\_f(k-1)\\ \mathrm{Gcyl}\left(k\right)-\mathrm{Gcyl}\_\mathrm{cmd}\_f(k-1)\end{array}\right].....\left(47\right)$

[数20]

PB_cmd_f(k)＝-Rp·PB_cmd_f(k-1)+(1+Rp)·PB_cmd(k)        ·····(48)

Gcyl_cmd_f(k)＝-Rg·Gcyl_cmd_f(k-1)+(1+Rg)·Gcyl_cmd(k)  ·····(49)

在上述式(42)中，PB_cmd_f、Gcyl_cmd_f分别是目标进气管内压力和目标吸入空气量的滤波值，是根据式(48)和式(49)来计算的。这些式(48)、(49)的Rp、Rg是目标值响应指定参数，被设定为使-1＜Rp＜0、-1＜Rg＜0成立的值。并且，式(45)的E是如式(47)所示来定义的偏差矢量。

以上的式(41)～(49)是通过把目标值滤波型的二自由度响应指定型控制算法应用于由上述的式(28)表示的假想设备，以使进气管内压力PB追随目标进气管内压力PB_cmd，并使吸入空气量Gcyl追随目标吸入空气量Gcyl_cmd来导出的。

并且，在非干扰控制器202中，与上述的非干扰控制器102一样，根据下式(50)计算非干扰输入矢量U。

[数21]

$U\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}\mathrm{TH}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\\ \mathrm{Liftin}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right]$

$=\left[\begin{array}{c}\frac{1}{\mathrm{Rt}\·\mathrm{Fth}\left(k\right)}\{-\mathrm{PB}\left(k\right)+\mathrm{Rt}\·\mathrm{Flf}(k-1)\·\mathrm{Liftin}\_\mathrm{cmd}(k-1)+{\mathrm{TH}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\}\\ \frac{1}{\mathrm{Flf}\left(k\right)}{\mathrm{Liftin}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right].....\left(50\right)$

在由以上的控制系统1A执行的可变机构控制处理中，在上述的图15的步骤32中，根据上述的式(41)～(50)来计算目标节气门开度TH_cmd和目标气门升程Liftin_cmd，除此以外的处理与第1实施方式的可变机构控制处理同样地来执行。

下面，对第2实施方式的控制系统1A的可变机构控制的模拟结果(以下称为“控制结果”)进行说明。图26示出在有模型化误差的情况下、即在有非干扰参数Fth、Flf的计算误差的情况下的控制结果。

参照图26可以清楚地判明，在该控制结果中，在把目标进气管内压力PB_cmd保持一定的状态下，当把目标吸入空气量Gcyl_cmd呈阶梯状变更为更大的值时(时刻t31)，在进气管内压力PB和目标进气管内压力PB_cmd之间产生的偏差程度，与在上述的第1实施方式的图23的有模型化误差的情况下的控制结果相比变小，并且吸入空气量Gcyl相对目标吸入空气量Gcyl_cmd不产生过冲，控制精度提高。

并且可以判明，在把目标吸入空气量Gcyl_cmd保持一定的状态下，当把目标进气管内压力PB_cmd呈阶梯状变更为更低的值时(时刻t32)，与第1实施方式的图23的控制结果不同，进气管内压力PB相对目标进气管内压力PB_cmd不产生下冲，并且吸入空气量Gcyl相对目标吸入空气量Gcyl_cmd不产生偏差，控制精度提高.此外还可以判明，变更了目标进气管内压力PB_cmd时的节气门开度TH的变化程度，与第1实施方式的控制结果(图23)相比变得相当小，若考虑到节气门机构11的实际响应性低，则控制性进一步提高.

而且可以判明，当把目标进气管内压力PB_cmd呈阶梯状变更为更高的值、并把目标吸入空气量Gcyl_cmd呈阶梯状变更为更小的值时(时刻t33)，虽然进气管内压力PB相对目标进气管内压力PB_cmd产生少许过冲，但是该过冲的程度与第1实施方式的图23的控制结果相比相当小，并且吸入空气量Gcyl相对目标吸入空气量Gcyl_cmd不产生下冲，控制精度提高。此外还可以判明，变更了目标进气管内压力PB_cmd时的节气门开度TH的变化程度与第1实施方式的图23的控制结果相比极小，若考虑到节气门机构11的实际响应性低，则控制性进一步提高。

根据以上那样构成的第2实施方式的控制系统1A，由于采用使目标值滤波型的二自由度响应指定型控制算法和非干扰控制算法组合而成的控制算法[式(41)～(50)]，来计算非干扰输入矢量U(即2个非干扰输入TH_cmd、Liftin_cmd)，因而与上述的第1实施方式的控制系统1一样，在可消除相互干扰的同时，能够使进气管内压力PB和吸入空气量Gcyl分别高精度地追随目标进气管内压力PB_cmd和目标吸入空气量Gcyl_cmd。

而且，由于追随输入矢量W(即2个追随输入TH’_cmd、Liftin’_cmd)是使用式(41)～(49)的目标值滤波型的二自由度响应指定型控制算法来计算的，因而可使用响应指定型控制算法[式(41)～(47)]来提高干扰抑制能力，可抑制由模型化误差引起的控制性下降，同时可使用目标值滤波算法[式(48)、(49)]来计算2个追随输入TH’_cmd、Liftin’_cmd，作为实测值PB、Gcyl针对2个目标值PB_cmd、Gcyl_cmd的响应性缓慢的值。由此，在可确保高的干扰抑制能力的同时，能够把非干扰输入矢量U、即目标节气门开度TH_cmd和目标气门升程Liftin_cmd计算作为其变化量和变化速度小的值。

其结果是，即使在由于模型化误差即非干扰参数Fth、Flf的计算误差而在进气管内压力PB和目标进气管内压力PB_cmd之间，以及在吸入空气量Gcyl和目标吸入空气量Gcyl_cmd之间产生偏差的情况下，也能把它们的变化量和变化速度保持在小的值，并可依靠高的干扰抑制能力适当地抑制偏差增大。根据以上所述，可进一步提高控制性和控制精度。

另外，第2实施方式是采用使目标值滤波算法和响应指定型控制算法组合而成的算法作为二自由度控制算法的例子，然而二自由度控制算法不限于此，只要是使目标值滤波算法和反馈控制算法组合而成的算法即可。例如，还可以采用使目标值滤波算法和PID控制算法组合而成的算法。

下面，对根据本发明的第3实施方式的控制系统1B进行说明。另外，在以下说明中，关于与第1实施方式相同的结构，附上相同符号，并省略其说明。

如图27所示，该控制系统1B控制与第1实施方式相同的设备90，并具有目标值计算部100、二自由度响应指定型控制器301、非干扰控制器302以及机载(on-board)同定器303。另外，在本实施方式中，2个控制器301、302相当于非干扰输入计算装置，机载同定器303相当于同定装置。

在该机载同定器303中，采用下式(51)～(61)所示的使用δ校正法的逐次型同定算法来计算非干扰参数Fth、Flf的同定值Fth_hat、Flf_hat。

[数22]

θ(k)＝θbase(k)+dθ(k)           ·····(51)

$\mathrm{d\θ}\left(k\right)=\mathrm{\δ}\·\mathrm{d\θ}(k-1)+\frac{P\left(k\right)\·\mathrm{\ξ}\left(k\right)}{1+{\mathrm{\ξ}}^T\left(k\right)\·P\left(k\right)\·\mathrm{\ξ}\left(k\right)}e\_\mathrm{id}\left(k\right).....\left(52\right)$

e_id(k)＝ω(k)-ω_hat(k)          ·····(53)

ω(k)＝PB(k)-PB(k-1)              ·····(54)

ω_hat(k)＝θ^T(k-1)·ξ(k)        ·····(55)

$P(k+1)=\frac{1}{{\mathrm{\λ}}_1}(I-\frac{{\mathrm{\λ}}_2\·P\left(k\right)\·\mathrm{\ξ}\left(k\right){\·\mathrm{\ξ}}^T\left(k\right)}{{\mathrm{\λ}}_1+{\mathrm{\ξ}}^T\left(k\right)\·P\left(k\right)\·\mathrm{\ξ}\left(k\right)})P\left(k\right).....\left(56\right)$

[数23]

θ^T(k)＝[Fth_hat(k)，Flf_hat(k)]                   ·····(57)

ξ^T(k)＝[Rt·TH_cmd(k-1)，Rt·Liftin_cmd(k-1)]     ·····(58)

θbase^T(k)＝[Fth_base(k)，Flf_base(k)]             ·····(59)

dθ^T(k)＝[dFth_hat(k)，dFlf_hat(k)]                ·····(60)

$\mathrm{\δ}=\left[\begin{array}{cc}\mathrm{\δ}1& 0\\ 0& \mathrm{\δ}2\end{array}\right].....\left(61\right)$

在上述式(51)中，θ是其转置矩阵如式(57)所示来定义的非干扰参数的同定值矢量，θbase是其转置矩阵如式(59)所示来定义的基准值矢量。该式(59)的Fth_base、Flf_base分别是非干扰参数Fth、Flf的基准值，是如后所述通过图表检索和映射图检索来计算的。

并且，上述式(51)的dθ是其转置矩阵如式(60)所示来定义的校正项矢量，该式(60)的dFth_hat、dFlf_hat是基准值Fth_base、Flf_base的校正项(校正值)。该校正项矢量dθ根据式(52)进行计算，在该式(52)中，δ是如式(61)所示来定义的遗忘矢量。该式(61)的δ1、δ2是遗忘系数，被设定成使0＜δ1≤1、0＜δ2≤1成立。

而且，式(52)的e_id是根据式(53)来计算的偏差。该式(53)的ω是后述的假想输出，由式(54)计算。并且，式(53)的ω_hat是假想输出的估计值，由式(55)计算。该式(55)的ξ是其转置矩阵如式(58)那样定义的矢量。

并且，式(52)的P是如式(56)所示那样定义的二次方阵。该式(56)的I表示二次单位矩阵，λ1、λ2表示加权参数。

在以上的同定算法中，通过设定式(56)的加权参数λ1、λ2，来选择以下4个同定算法中的一个。

即，

λ1＝1，λ2＝0；固定增益算法

λ1＝1，λ2＝1；最小平方算法

λ1＝1，λ2＝λ；递减增益算法

λ1＝λ，λ2＝1；加权最小平方算法

其中，λ是被设定为0＜λ＜1的预定值。

另外，在本实施方式的机载同定器303中，采用加权最小平方算法，以确保同定精度和矢量θ对最佳值的追随速度均最佳。

以上的同定算法是如下所述那样导出的。首先，当使上述的式(18)按离散时间“1”分钟偏移到过去侧，并把非干扰参数Fth、Flf置换为其同定值Tth_hat、Flf_hat时，得到下式(62)。

[数24]

PB(k)＝PB(k-1)+Rt·Fth_hat(k-1)·TH_cmd(k-1)

-Rt·Flf_hat(k-1)·Liftin_cmd(k-1)           ·····(62)

当把该式(62)的右边的PB(k-1)移项到左边时，得到下式(63)。

[数25]

PB(k)-PB(k-1)＝Rt·Fth_hat(k-1)·TH_cmd(k-1)

-Rt·Flf_hat(k-1)·Liftin_cmd(k-1)           ·····(63)

当在该式(63)中把左边定义为ω、并把右边定义为ω_hat时，得到上述的式(54)、(55)。这里，当把ω考虑为假想设备的假想输出、并把ω_hat考虑为这种假想输出的估计值时，可将式(63)考虑为这种假想设备的模型。因此，应用使用δ校正法的逐次型同定算法，用来进行假想设备模型的模型参数的同定，以使假想输出ω和假想输出的估计值ω_hat的偏差e_id最小，在该情况下，可导出上述的式(51)～(61)。

并且，在二自由度响应指定型控制器301中，使用与上述的二自由度响应指定型控制器201相同的控制算法，即上述的式(41)～(49)所示的目标值滤波型的二自由度响应指定型控制算法来计算追随输入矢量W。

而且，在非干扰控制器302中，根据下式(64)计算非干扰输入矢量U。该式(64)相当于在上述的式(50)中把非干扰参数Fth、Flf置换为同定值Fth_hat、Flf_hat后的式。

[数26]

$U\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}\mathrm{TH}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\\ \mathrm{Liftin}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right]$

$=\left[\begin{array}{c}\frac{1}{\mathrm{Rt}\·\mathrm{Fth}\_\mathrm{hat}\left(k\right)}\{-\mathrm{PB}\left(k\right)+\mathrm{Rt}\·\mathrm{Flf}\_\mathrm{hat}\left(k\right)\·\mathrm{Liftin}\_\mathrm{cmd}(k-1)+{\mathrm{TH}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\}\\ \frac{1}{\mathrm{Flf}\_\mathrm{hat}\left(k\right)}{\mathrm{Liftin}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right].....\left(64\right)$

在由以上的控制系统1B执行的可变机构控制处理中，与第1实施方式的可变机构控制处理相比，仅上述的图10的步骤5的处理不同，除此以外的处理与第1实施方式的可变机构控制处理一样地执行，因而以下仅对不同点进行说明.

即，在本实施方式的可变机构控制处理中，在图10的步骤5中，如图28所示，计算目标节气门开度TH_cmd和目标气门升程Liftin_cmd。

首先，在步骤60，根据进气管内压力PB与大气压PA之比PB/PA检索图29所示的图表，由此计算非干扰参数的基准值Fth_base。在该图表中，基准值Fth_base被设定为PB/PA的比越接近值1则越大的值。这是根据与图16的说明中所述相同的理由。

然后，进到步骤61，根据进气管内压力PB和发动机转速NE检索图30所示的映射图，由此计算非干扰参数的基准值Flf_base。在该映射图中，基准值Flf_base被设定为进气管内压力PB越高则越大的值，并且当PB＝PB5、PB6时被设定为发动机转速NE越高则越大的值。这是根据与图17的说明中所述相同的理由。

然后，进到步骤62，使用上述的式(41)～(49)、(51)～(61)、(64)的控制算法来计算目标节气门开度TH_cmd和目标气门升程Liftin_cmd，之后结束本处理。

下面，对第3实施方式的控制系统1B的可变机构控制的模拟结果(以下称为“控制结果”)进行说明。图31示出在有模型化误差的情况下、即在非干扰参数的同定值Fth_hat、Flf_hat相对非干扰参数Fth、Flf的实际值在控制开始时产生了偏差的情况下的控制结果。

参照图31可以看出，在该控制结果中，虽然非干扰参数的同定值Fth_hat、Flf_hat分别由机载同定器303计算作为极其接近非干扰参数Fth、Flf的实际值的值，但是不会收敛为实际值，而产生少许误差。该误差由以下引起，即：由于图31是可变机构控制的模拟结果，因而2个目标值PB_cmd、Gcyl_cmd的变化举动没有满足不产生上述误差的条件即自激励条件。相对于此，在实际的控制中，由于2个目标值PB_cmd、Gcyl_cmd表示包含各种频率成分的变化举动，因而满足了上述自激励条件，从而伴随可变机构控制的进行，同定值Fth_hat、Flf_hat分别被计算作为收敛于非干扰参数Fth_Flf的实际值的值。

并且，由该控制结果可以判明，在把目标进气管内压力PB_cmd保持一定的状态下，当把目标吸入空气量Gcyl_cmd呈阶梯状变更为更大的值时(时刻t41)，吸入空气量Gcyl相对目标吸入空气量Gcyl_cmd不产生过冲，并且在进气管内压力PB和目标进气管内压力PB_cmd之间不产生偏差，当与上述的第2实施方式的控制结果(图26)进行比较时，控制精度提高。

而且可以判明，在把目标吸入空气量Gcyl_cmd保持一定的状态下，当把目标进气管内压力PB_cmd呈阶梯状变更为更低的值时(时刻t42)，进气管内压力PB相对目标进气管内压力PB_cmd不产生下冲，可确保与第2实施方式的控制结果同等的控制精度。另一方面，虽然在吸入空气量Gcyl和目标吸入空气量Gcyl_cmd之间产生极小偏差，但是该偏差是由上述的同定值Fth_hat、Flf_hat的计算误差而引起，这种计算误差如上所述在实际的控制中不产生，因而在Gcyl和Gcyl_cmd之间不产生偏差，可确保与第2实施方式的控制结果同等的控制精度。此外还可以判明，变更了目标进气管内压力PB_cmd时的节气门开度TH的变化程度也与第2实施方式的控制结果相同，可确保同等的控制性。

而且可以判明，当把目标进气管内压力PB_cmd呈阶梯状变更为更高的值、并把目标吸入空气量Gcyl_cmd呈阶梯状变更为更小的值时(时刻t43)，吸入空气量Gcyl相对目标吸入空气量Gcyl_cmd不产生下冲，并且进气管内压力PB相对目标进气管内压力PB_cmd不产生过冲，与产生少许过冲的第2实施方式的控制结果相比，控制精度提高.此外还可以判明，变更了目标进气管内压力PB_cmd时的节气门开度TH的变化程度也与第2实施方式的控制结果相同，可确保同等的控制性.

根据以上那样构成的第3实施方式的控制系统1B，由于采用使逐次型同定算法、目标值滤波型的二自由度响应指定型控制算法以及非干扰控制算法组合而成的控制算法[式(41)～(49)，(51)～(61)，(64)]来计算非干扰输入矢量U(即2个非干扰输入TH_cmd、Liftin_cmd)，因而与上述的第1和第2实施方式的控制系统1、1A一样，在可消除相互干扰的同时，能够使进气管内压力PB和吸入空气量Gcyl分别高精度地追随目标进气管内压力PB_cmd和目标吸入空气量Gcyl_cmd。

并且，由于追随输入矢量W(即2个追随输入TH’_cmd、Gcyl’_cmd)是使用目标值滤波型的二自由度响应指定型控制算法来计算的，因而与上述的第2实施方式的控制系统1A一样，可使用响应指定型控制算法[式(41)～(47)]来提高干扰抑制能力，可抑制由模型化误差引起的控制性下降，同时可使用目标值滤波算法[式(48)、(49)]来计算2个追随输入TH’_cmd、Gcyl’_cmd，作为实测值PB、Gcyl对2个目标值PB_cmd、Gcyl_cmd的响应性变得缓慢的值。

而且，非干扰参数的同定值Fth_hat、Flf_hat是由机载同定器303使用应用δ校正法的逐次型同定算法[式(51)～(61)]来计算的。即，由于可成为设备模型的直接的模型化误差的非干扰参数Fth、Flf被逐次同定，因而可在迅速且适当地补偿模型化误差的同时，能够计算2个非干扰输入TH_cmd、Liftin_cmd。由此，如本实施方式那样，在TH_cmd、Liftin_cmd和PB、Gcyl之间的相互干扰程度相当大的设备90中，即使在由于时效变化和个体间的变动而产生了模型化误差的情况下，也能迅速且适当地补偿该模型化误差，由此可确保良好的控制性和控制精度。

此外，由于使用应用δ校正法的逐次型同定算法，因而在同定刚刚开始后，非干扰参数的同定值Fth_hat、Flf_hat被计算作为接近其基准值Fth_base、Flf_base的值，从而可避免误同定。而且，通过使遗忘系数矢量δ乘以校正项矢量dθ，来把预定的遗忘效果附加给校正项矢量dθ，其结果是，同定值Fth_hat、Flf_hat在被约束到基准值Fth_base、Flf_base附近的状态下被同定，因而可避免其绝对值增大而达到错误的参数同定值的现象，即非干扰参数Fth、Flf的漂移现象，由此可确保控制系统的稳定性，并可提高同定精度。根据以上所述，与第2实施方式的控制系统1A相比可进一步提高控制性和控制精度。

另外，第3实施方式是使用应用δ校正法的同定算法(加权逐次型最小平方算法)作为逐次型同定算法的例子，然而逐次型同定算法不限于此，只要是能逐次同定非干扰参数的同定值Fth_hat、Flf_hat的算法即可。例如，可以使用上述的固定增益算法和通常的最小平方算法等。

并且，第3实施方式是按照式(51)～(61)，根据作为控制输入的非干扰输入TH_cmd、Liftin_cmd、作为控制量的进气管内压力PB、以及作为设备的内部变量的发动机转速NE和大气压PA来计算非干扰参数Fth、Flf的同定值Fth_hat、Flf_hat的例子，然而非干扰参数的同定值的计算方法不限于此，只要是根据多个非干扰输入、多个控制量以及设备的内部变量中的至少一方进行逐次同定的方法即可。

而且，第3实施方式是按照式(51)～(61)，根据作为控制输入的非干扰输入TH_cmd、Liftin_cmd、作为控制量的进气管内压力PB、以及作为运转状态参数的发动机转速NE和大气压PA来计算非干扰参数Fth、Flf的同定值Fth_hat、Flf_hat的例子，然而非干扰参数的同定值的计算方法不限于此，只要是根据多个非干扰输入、多个控制量以及运转状态参数中的至少一方进行逐次同定的方法即可.并且，运转状态参数不限于发动机转速NE和大气压PA，只要是表示发动机3的运转状态的参数即可.

下面，参照图32、33对根据本发明的第4实施方式的控制系统1C进行说明。另外，在以下说明中，关于与上述的第1实施方式相同的结构，附上相同符号，并省略其说明。该控制系统1C进行发动机3A的EGR控制和增压压力控制，该发动机3A由不具有节气门机构的柴油发动机构成，并具有涡轮增压装置15和EGR控制阀16。

涡轮增压装置15(增压机)具有：收容在进气管10的中途的压缩机外壳内的压缩机叶片15a；收容在排气管14的中途的涡轮机外壳内的涡轮叶片15b；使2个叶片15a、15b连接成一体的轴15c；以及废气旁通阀15d等。

在该涡轮增压装置15中，当涡轮叶片15b依靠排气管14内的排气被旋转驱动时，与其一体的压缩机叶片15a也同时旋转，由此，进气管10内的吸入空气被加压。即，执行增压动作。

另一方面，上述废气旁通阀15d开闭对排气管14的涡轮叶片15b进行旁通的旁通排气通道14a，并由与ECU 2连接的电磁控制阀构成。该废气旁通阀15d当从ECU 2输入后述的增压压力控制输入Upb时，其开度发生变化，由此，使流经旁通排气通道14a的排气流量，换句话说是驱动涡轮叶片15b的排气气体的流量变化，使增压压力变化。由此，控制增压压力。

并且，如图32所示，本实施方式的进气管内压力传感器24设置在比进气管10的压缩机叶片15a更下游侧，因而在执行增压压力控制的情况下，由进气管内压力传感器24所检测的进气管内压力PB等于增压压力。因此，在以下说明中，把进气管内压力PB称为“增压压力PB”。

另一方面，EGR控制阀16(EGR装置)通过开闭在进气管10和排气管14之间延伸的EGR通道17，来执行使排气从排气管14回流到进气管10侧的EGR动作。EGR控制阀16由与ECU 2连接的线性电磁阀构成，当从ECU 2输入后述的EGR控制输入Uegr时，其升程发生线性变化。由此，控制回流气体量即EGR量Gegr。

并且，在该EGR控制阀16上安装有EGR升程传感器32。该EGR升程传感器32向ECU 2输出表示EGR控制阀16的升程(以下称为“EGR升程”)Legr的检测信号。

另一方面，在比排气管14的涡轮叶片15b靠近上游侧处设置有排气管内压力传感器33，该排气管内压力传感器33向ECU 2输出表示排气管14内的压力(以下称为“排气管内压力”)Pex的检测信号。另外，在本实施方式中，排气管内压力Pex相当于设备的内部变量、排气通道内的压力以及运转状态参数。

并且，发动机3A设置有配气正时切换机构80，尽管未作图示，然而发动机3A的进气凸轮分别由低速凸轮和具有比低速凸轮高的凸轮尖的高速凸轮构成。配气正时切换机构80通过将开闭驱动进气门的进气凸轮在低速凸纶和高速凸轮之间切换，来将进气门的配气正时在低速配气正时LO.VT和高速配气正时HI.VT之间切换。配气正时切换机构80与ECU 2电连接(参照图33)，由ECU 2控制上述切换动作.另外，在本实施方式中，2个配气正时LO.VT和HI.VT相当于设备的内部变量和运转状态参数.

而且，在ECU 2中，根据空气流量传感器22的检测信号，使用把上述的式(12)的左边的Gth置换成Gin后的式，来计算通过了空气流量传感器22附近的进气量(以下称为“检测进气量”)Gin。

并且，在ECU 2中，如后所述，分别控制增压压力PB和EGR升程Legr，由此，分别控制吸入空气量Gcyl(新气量)和EGR量Gegr。

下面，对本实施方式的控制系统1C进行说明。如图34所示，该控制系统1C控制设备404，并具有目标值计算部400、二自由度响应指定型控制器401、非干扰控制器402以及机载同定器403。另外，在本实施方式中，目标值计算部400相当于目标值设定装置，2个控制器401、402相当于非干扰输入计算装置，机载同定器403相当于同定装置。

如图35所示，该设备404被定义为把目标增压压力PB_cmd和目标EGR升程Legr_cmd作为控制输入、并把吸入空气量Gcyl和EGR量Gegr作为控制量的干扰系统，具体地说，由增压压力控制器405、EGR控制器406以及发动机3A等构成。

这些目标增压压力PB_cmd和目标EGR升程Legr_cmd分别是增压压力PB和EGR升程Legr的目标值，如后所述那样计算。另外，在本实施方式中，目标增压压力PB_cmd相当于增压压力控制值，目标EGR升程Legr_cmd相当于EGR控制值。

并且，在增压压力控制器405中，尽管省略了其具体的计算式，然而增压压力控制输入Upb使用与上述的式(29)～(32)相同的目标值滤波型的二自由度响应指定型控制算法来计算作为用于使增压压力PB追随目标增压压力PB_cmd的值，该增压压力控制输入Upb被输入到废气旁通阀15d，从而控制吸入空气量Gcyl。

而且，在EGR控制器406中，尽管省略了其具体的计算式，然而EGR控制输入Uegr使用与上述的式(33)～(36)相同的目标值滤波型的二自由度响应指定型控制算法，来计算作为用于使EGR升程Legr追随目标EGR升程Legr_cmd的值，该EG控制输入Uegr被输入到EGR控制阀16，从而控制EGR量Gegr。

在以上的设备404中，当增压压力PB被控制成追随目标增压压力PB_cmd时，伴随于此，吸入空气量Gcyl和EGR量Gegr双方发生变化。而且，当EGR升程Legr被控制成追随目标EGR升程Legr_cmd时，伴随于此，吸入空气量Gcyl和EGR量Gegr双方发生变化。即，该设备404构成在作为控制输入的目标增压压力PB_cmd和目标EGR升程Legr_cmd与作为控制量的吸入空气量Gcyl和EGR量Gegr之间存在相互干扰的干扰系统。

因此，在第4实施方式的控制系统1C中，在这种干扰系统的设备404中，作为在可避免上述相互干扰的同时，能够彼此独立地控制吸入空气量Gcyl和EGR量Gegr双方的控制输入即非干扰输入，如下所述计算目标增压压力PB_cmd和目标EGR升程Legr_cmd。另外，在以下说明中，数式中的各种矢量(W，U，X，A，B，C，S，σ，θ)和矩阵等，尽管构成它们的要素与上述的第1～第3实施方式的数式不同，然而作为输入、系数或函数的功能和性质却相同，因而为了方便起见，使用相同的表记和名称。

具体地说，首先，在目标值计算部400中，分别计算目标吸入空气量Gcyl_cmd和目标EGR量Gegr_cmd.在该情况下，通过根据发动机转速NE和油门开度AP检索图36所示的映射图来计算目标吸入空气量Gcyl_cmd.如该图所示，在该映射图中，目标吸入空气量Gcyl_cmd被设定为油门开度AP越大则越大的值.这是为了根据驾驶者的驱动力的增大要求把吸入空气量Gcyl控制在更大的值.

并且，通过根据发动机转速NE和油门开度AP检索图37所示的映射图来计算目标EGR量Gegr_cmd。如该图所示，在该映射图中，目标EGR量Gegr_cmd被设定为油门开度AP越大则越大的值。这是由于如上所述，油门开度AP越大，则吸入空气量Gcyl被控制在越为增大侧，因而相应地也使EGR量Gegr增大。并且，目标EGR量Gegr_cmd在发动机转速NE处于中速旋转区域内时被设定为最大的值。这是由于在中速旋转区域内，发动机3A处于良好的燃烧状态，因而通过增大EGR量Gegr来提高排气特性。

然后，在二自由度响应指定型控制器401中，如下式(65)所示来定义的追随输入矢量W使用下式(66)～(74)所示的目标值滤波型的自适应二自由度响应指定型算法来计算。

[数27]

$W\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{PB}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\\ {\mathrm{Legr}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right].....\left(65\right)$

[数28]

W(k)＝Weq(k)+Wrch(k)+Wadp(k)   ······(66)

$\mathrm{Weq}\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}(1-\mathrm{Sg})\·\mathrm{Gin}(k-1)+\mathrm{Sg}\·\mathrm{Gin}(k-2)\\ +\mathrm{Gcyl}\_\mathrm{cmd}\_f\left(k\right)+(\mathrm{Sg}-1)\·\mathrm{Gcyl}\_\mathrm{cmd}\_f(k-1)-\mathrm{Sg}\·\mathrm{Gcyl}\_\mathrm{cmd}\_f(k-2)\\ (1-\mathrm{Se})\·\mathrm{Heg}\_\mathrm{hat}\left(k\right)\·\mathrm{Legr}\_\mathrm{cmd}(k-1)+\mathrm{Se}\·\mathrm{Heg}\_\mathrm{hat}\left(k\right)\·\mathrm{Legr}\_\mathrm{cmd}(k-2)\\ +\mathrm{Gegr}\_\mathrm{cmd}\_f\left(k\right)+(\mathrm{Se}-1)\·\mathrm{Gegr}\_\mathrm{cmd}\_f(k-1)-\mathrm{Se}\·\mathrm{Gegr}\_\mathrm{com}\_f(k-2)\end{array}\right].....\left(67\right)$

$\mathrm{Wrch}\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}-\mathrm{Krch}\_g\·\mathrm{\σg}\left(k\right)\\ -\mathrm{Krch}\_e\·\mathrm{\σe}\left(k\right)\end{array}\right].....\left(68\right)$

$\mathrm{Wadp}\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}-\mathrm{Kadp}\_g\·\underset{i=0}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\σg}\left(i\right)\\ -\mathrm{Kadp}\_e\·\underset{i=0}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\σe}\left(i\right)\end{array}\right].....\left(69\right)$

[数29]

$\mathrm{\σ}\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}\mathrm{\σg}\left(k\right)\\ \mathrm{\σe}\left(k\right)\end{array}\right]$

$=\left[\begin{array}{c}\mathrm{Eg}\left(k\right)+\mathrm{Sg}\·\mathrm{Eg}(k-1)\\ \mathrm{Ee}\left(k\right)+\mathrm{Se}\·\mathrm{Ee}(k-1)\end{array}\right]$

$=E\left(k\right)+S\·E(k-1).....\left(70\right)$

$S=\left[\begin{array}{cc}\mathrm{Sg}& 0\\ 0& \mathrm{Se}\end{array}\right].....\left(71\right)$

$E\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}\mathrm{Eg}\left(k\right)\\ \mathrm{Ee}\left(k\right)\end{array}\right]$

$=\left[\begin{array}{c}\mathrm{Gcyl}\left(k\right)-\mathrm{Gcyl}\_\mathrm{cmd}\_f(k-1)\\ \mathrm{Gegr}\left(k\right)-\mathrm{Gegr}\_\mathrm{cmd}\_f(k-1)\end{array}\right]$

$=\left[\begin{array}{c}\mathrm{Gcyl}\left(k\right)\\ \mathrm{Gegr}\left(k\right)\end{array}\right]-\left[\begin{array}{c}\mathrm{Gcyl}\_\mathrm{cmd}\_f(k-1)\\ \mathrm{Gegr}\_\mathrm{cmd}\_f(k-1)\end{array}\right]$

$=\left[\begin{array}{c}\mathrm{Gin}(k-1)\\ \mathrm{Heg}(k-1)\·\mathrm{Legr}\_\mathrm{cmd}(k-1)\end{array}\right]-\left[\begin{array}{c}\mathrm{Gcyl}\_\mathrm{cmd}\_f(k-1)\\ \mathrm{Gegr}\_\mathrm{cmd}\_f(k-1)\end{array}\right].....\left(72\right)$

[数30]

Gcyl_cmd_f(k)＝-Rg·Gcyl_cmd_f(k-1)+(1+Rg)·Gcyl_cmd(k)   ·····(73)

Gegr_cmd_f(k)＝-Re·Gegr_cmd_f(k-1)+(1+Re)·Gegr_cmd(k)   ·····(74)

在上述式(65)中，PB’_cmd是用于使吸入空气量Gcyl追随目标吸入空气量Gcyl_cmd的追随输入，Legr’_cmd是用于使EGR量Gegr追随目标EGR量Gegr_cmd的追随输入。如上述式(66)所示，追随输入矢量W被计算作为等效控制输入矢量Weq、趋近律输入矢量Wrch以及自适应律输入矢量Wadp之和。

该等效控制输入矢量Weq根据上述式(67)来计算。在该式(67)中，Sg、Se分别是切换函数设定参数，被设定成使-1＜Sg＜0、-1＜Se＜0成立。并且，该式(67)的Heg_hat是后述的非干扰参数Heg的同定值，由机载同定器403如后所述那样来计算。而且，式(67)的Gcyl_cmd_f、Gegr_cmd_f分别是目标吸入空气量和目标EGR量的滤波值，根据式(73)和式(74)来计算。这些式(73)、(74)的Rg、Re是目标值响应指定参数，被设定为使-1＜Rg＜0、-1＜Re＜0成立的值。

并且，式(66)的趋近律输入矢量Wrch根据上述式(68)来计算。在该式(68)中，Krch_g、Krch_e是预定的趋近律增益。并且，式(68)的σg、σe是切换函数，把σg、σe作为要素的切换函数矢量σ根据式(70)来计算。在该式(70)中，S是如上述式(71)所示来定义的矩阵，E是如上述式(72)所示来定义的偏差矢量。

而且，式(66)的自适应律输入矢量Wadp根据上述式(69)来计算，在该式(69)中，Kadp_g、Kadp_e是预定的自适应律增益。

而且，在非干扰控制器中，使402用下式(75)所示的自适应非干扰控制算法来计算非干扰输入矢量U。该非干扰输入矢量U如下式(76)所示来定义。

[数31]

$U\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}\frac{1}{\mathrm{Scp}\_\mathrm{hat}\left(k\right)}\{\mathrm{Heg}\_\mathrm{hat}\left(k\right)\·\mathrm{Legr}\_\mathrm{cmd}(k-1)-\mathrm{Rcp}\_\mathrm{hat}\left(k\right)\·\mathrm{PB}(k-1)+{\mathrm{PB}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\}\\ \frac{1}{\mathrm{Heg}\_\mathrm{hat}\left(k\right)}{\mathrm{Legr}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right]...\left(75\right)$

$U\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}\mathrm{PB}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\\ \mathrm{Legr}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right].....\left(76\right)$

在上述式(75)中，Rcp_hat、Scp_hat是后述的非干扰参数Rcp、Scp的同定值，由机载同定器403按如后所述那样来计算。

另一方面，在机载同定器403中，使用下式(77)～(86)所示的使用δ校正法的逐次型同定算法来计算非干扰参数的同定值Rcp_hat、Scp_hat、Heg_hat。

[数32]

θ(k)＝θbase(k)+dθ(k)                              ·····(77)

$\mathrm{d\θ}\left(k\right)=\mathrm{\δ}\·\mathrm{d\θ}(k-1)+\frac{P\left(k\right)\·\mathrm{\ξ}\left(k\right)}{1+{\mathrm{\ξ}}^T\left(k\right)\·P\left(k\right)\·\mathrm{\ξ}\left(k\right)}e\_\mathrm{id}\left(k\right).....\left(78\right)$

e_id(k)＝Gin(k)-Gcyl_hat(k)                          ·····(79)

Gcyl_hat(k)＝θ^T(k-1)·ξ(k)                         ·····(80)

$P(k+1)=\frac{1}{{\mathrm{\λ}}_1}(I-\frac{{\mathrm{\λ}}_2\·P\left(k\right)\·\mathrm{\ξ}\left(k\right)\·{\mathrm{\ξ}}^T\left(k\right)}{{\mathrm{\λ}}_1+{\mathrm{\ξ}}^T\left(k\right)\·P\left(k\right)\·\mathrm{\ξ}\left(k\right)})P\left(k\right).....\left(81\right)$

[数33]

θ^T(k)＝[Rcp_hat(k)，Scp_hat(k)，Heg_hat(k)]         ·····(82)

ξ^T(k)＝[PB(k-2)，PB_cmd(k-1)，-Legr_cmd(k-2)]       ·····(83)

θbase^T(k)＝[Rcp_base(k)，Scp_base(k)，Heg_base(k)]  ·····(84)

dθ^T(k)＝[dRcp_hat(k)，dScp_hat(k)，dHeg_hat(k)]     ·····(85)

$\mathrm{\δ}=\left[\begin{array}{ccc}\mathrm{\δ}1& 0& 0\\ 0& \mathrm{\δ}2& 0\\ 0& 0& \mathrm{\δ}3\end{array}\right].....\left(86\right)$

在上述式(77)中，θ是如其转置矩阵按式(82)所示那样定义的非干扰参数的同定值矢量，θbase是如其转置矩阵按式(84)所示那样定义的基准值矢量。该式(84)的Rcp_base、Scp_base、Heg_base分别是非干扰参数的基准值，如后所述那样计算。

并且，上述式(77)的dθ是如其转置矩阵按式(85)所示那样定义的校正项矢量，该式(85)的dRcp_hat、dScp_hat、dHeg_hat分别是基准值Rcp_base、Scp_base、Heg_base的校正项(校正值).该校正项矢量dθ根据式(78)来计算，在该式(78)中，δ是如式(86)所示那样定义的遗忘矢量.该式(86)的δ1～δ3均是遗忘系数，被设定为大于值0且小于等于值1的范围内的值.

而且，式(78)的e_id是由式(79)计算的偏差。该式(79)的Gcyl_hat是吸入空气量的估计值，根据式(80)计算。该式(80)的ξ是其转置矩阵如式(83)所示那样定义的矢量。

并且，式(78)的P是如式(81)所示那样定义的三次方阵。该式(81)的I表示三次单位矩阵，λ1、λ2表示加权参数。如上所述，在以上的同定算法中，通过设定式(81)的加权参数λ1、λ2，可设定和变更同定算法的特性，在本实施方式的机载同定器403中，采用了加权最小平方算法，以确保同定精度和矢量θ对最佳值的追随速度均最佳。

以下，对上述的非干扰参数的基准值Rcp_base、Scp_base、Heg_base的计算方法进行说明。首先，根据发动机转速NE检索图38所示的图表，由此计算非干扰参数的基准值Rcp_base。如该图所示，用于计算基准值Rcp_base的图表准备了HI.VT用和LO.VT用的两种图表，选择与配气正时切换机构80进行的配气正时切换状态对应的图表。并且，在该图表中，基准值Rcp_base被设定为与发动机3A的填充效率伴随发动机转速NE的变化而变化对应的值，例如，在填充效率高的区域内被设定为更大的值。

并且，Scp_base根据下式(87)计算。另外，下式(87)的Ktb是后述的模型的模型参数，被设定为使0＜Ktb＜1成立的值。

[数34]

$\mathrm{Scp}\_\mathrm{base}\left(k\right)=\mathrm{Rcp}\_\mathrm{base}\left(k\right)\·\frac{\mathrm{Ktb}}{1-\mathrm{Ktb}}.....\left(87\right)$

而且，根据排气管内压力Pex和增压压力PB的压差Pex-PB检索图39所示的图表，由此计算非干扰参数的基准值Heg_base。在该图表中，基准值Heg_base被设定为压差Pex-PB越大则越大的值。这是由于压差Pex-PB越大，EGR量Gegr就越增大。

如上所述，在该控制系统1C中，使用上述的式(77)～(86)所示的逐次型同定算法来计算非干扰参数的同定值矢量θ，使用该矢量θ，采用使上述的式(66)～(75)所示的控制算法，即目标值滤波型的自适应二自由度响应指定型控制算法和自适应非干扰控制算法组合而成的控制算法来计算非干扰输入矢量U。以上的式(66)～(75)、(77)～(86)按如下所述那样被导出。

首先，在发动机3A处于稳定运转状态的情况下，若考虑到吸入空气经由进气管10到达气缸3a之前的时间浪费，则在吸入空气量Gcyl(不包含EGR量Gegr的新气量)和检测进气量Gin之间，下式(88)成立，而且，在通过了涡轮增压装置15的吸入空气量Gcp和EGR量Gegr之间，下式(89)成立。

[数35]

Gcyl(k+1)＝Gin(k)           ·····(88)

Gcp(k)＝Gin(k)+Gegr(k)      ·····(89)

这里，由于通过了涡轮增压装置15的吸入空气量Gcp是吸入到气缸3a内的气体量，因而当把根据增压压力PB、发动机转速NE以及配气正时所确定的填充效率设定为Ki时，吸入空气量Gcp可如下式(90)所示来定义。

[数36]

Gcp(k)＝Ki(k)·PB(k)         ·····(90)

另一方面，增压压力PB经由涡轮增压装置15控制，在作为该控制算法使用了响应指定型控制算法或目标值滤波型的二自由度响应指定型控制算法等的情况下，增压压力PB可相对目标增压压力PB_cmd如下式(91)所示那样进行模型化。

[数37]

PB(k)＝(1-Ktb)·PB(k-1)+Ktb·PB_cmd(k)        ·····(91)

当把该式(91)的右边代入式(90)的PB时，得到下式(92)～(94)。

[数38]

Gcp(k)＝Ki(k)·(1-Ktb)PB(k-1)+Ki(k)·Ktb·PB_cmd(k)

＝Rcp(k)·PB(k-1)+Scp(k)·PB_cmd(k)          ·····(92)

Rcp(k)＝Ki(k)·(1-Ktb)                       ·····(93)

Scp(k)＝Ki(k)·Ktb                           ·····(94)

而且，当改变上述式(89)时，得到下式(95)，当把上述式(92)的右边代入该式(95)的Gcp时，得到下式(96)。

[数39]

Gin(k)＝Gcp(k)-Gegr(k)                            ·····(95)

Gin(k)＝Rcp(k)·PB(k-1)+Scp(k)·PB_cmd(k)-Gegr(k) ·····(96)

而且，根据该式(96)和上述的式(88)得到下式(97)。

[数40]

Gcyl(k+1)＝Rcp(k)·PB(k-1)+Scp(k)·PB_cmd(k)-Gegr(k)·····(97)

另一方面，EGR量Gegr可使用排气管内压力Pex和目标EGR升程Legr_cmd，如下式(98)所示来表现，而且，当使该式(98)按离散时间“1”分钟移动到未来侧时，得到下式(99)。

[数41]

Gegr(k)＝Heg(k-1)·Legr cmd(k-1)               ·····(98)

Gegr(k+1)＝Heg(k)·Legr_cmd(k)                 ·····(99)

当把以上的式(97)、(99)进行汇总来表现时，得到下式(100)。

[数42]

$\left[\begin{array}{c}\mathrm{Gcyl}(k+1)\\ \mathrm{Gegr}(k+1)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}0& -1\\ 0& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\mathrm{Gcyl}\left(k\right)\\ \mathrm{Gegr}\left(k\right)\end{array}\right]$

$+\left[\begin{array}{cc}\mathrm{Scp}\left(k\right)& 0\\ 0& \mathrm{Heg}\left(k\right)\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\mathrm{PB}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\\ \mathrm{Legr}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}\mathrm{Rcp}\left(k\right)\\ 0\end{array}\right]\mathrm{PB}(k-1).....\left(100\right)$

该式(100)可看作把Gcyl、Gegr作为控制量、并把PB_cmd、Legr_cmd作为控制输入的干扰系统的设备404的模型，并且可如下式(101)～(107)所示来表现。

[数43]

X(k+1)＝A·X(k)+B·U(k)+C·D(k)           ·····(101)

$X\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}\mathrm{Gcyl}\left(k\right)\\ \mathrm{Gegr}\left(k\right)\end{array}\right].....\left(102\right)$

$U\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}\mathrm{PB}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\\ \mathrm{Legr}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right].....\left(103\right)$

D(k)＝PB(k-1)                             ·····(104)

$A=\left[\begin{array}{cc}0& -1\\ 0& 0\end{array}\right].....\left(105\right)$

$B=\left[\begin{array}{cc}\mathrm{Scp}\left(k\right)& 0\\ 0& \mathrm{Heg}\left(k\right)\end{array}\right].....\left(106\right)$

$C=\left[\begin{array}{c}\mathrm{Rcp}\left(k\right)\\ 0\end{array}\right].....\left(107\right)$

为了把如上述式(101)所示来表现的干扰系统的设备404转换成无相互干扰的线性系统，使用根据下式(108)计算出的非干扰输入矢量U作为控制输入矢量U。另外，该式(108)从非干扰控制律(交叉控制器)被导出。

[数44]

U(k)＝B^-1(-A·X(k)-C·D(k)+W(k))     ·····(108)

当把上述式(106)、(105)、(102)、(107)、(104)的右边和前面叙述的式(65)的右边分别代入该式(108)的B、A、X、C、D、W时，得到下式(109)。

[数45]

$\left[\begin{array}{c}\mathrm{PB}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\\ \mathrm{Legr}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right]=\frac{1}{\mathrm{Scp}\left(k\right)\mathrm{Heg}\left(k\right)}\left[\begin{array}{cc}\mathrm{Heg}\left(k\right)& 0\\ 0& \mathrm{Scp}\left(k\right)\end{array}\right]$

$\×(-\left[\begin{array}{cc}0& -1\\ 0& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\mathrm{Gcyl}\left(k\right)\\ \mathrm{Gegr}\left(k\right)\end{array}\right]-\left[\begin{array}{c}\mathrm{Rcp}\left(k\right)\\ 0\end{array}\right]\mathrm{PB}(k-1)+\left[\begin{array}{c}{\mathrm{PB}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\\ {\mathrm{Legr}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right])$

$=\left[\begin{array}{c}\frac{1}{\mathrm{Scp}\left(k\right)}\{\mathrm{Gegr}\left(k\right)-\mathrm{Rcp}\left(k\right)\·\mathrm{PB}(k-1)+{\mathrm{PB}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\}\\ \frac{1}{\mathrm{Heg}\left(k\right)}{\mathrm{Legr}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right].....\left(109\right)$

而且，当把前面叙述的式(99)的右边代入该式(109)的Gegr时，得到下式(110)。

[数46]

$U\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}\mathrm{PB}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\\ \mathrm{Legr}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right]$

$=\left[\begin{array}{c}\frac{1}{\mathrm{Scp}\left(k\right)}\{\mathrm{Heg}\left(k\right)\·\mathrm{Legr}\_\mathrm{cmd}(k-1)-\mathrm{Rcp}\left(k\right)\·\mathrm{PB}(k-1)+{\mathrm{PB}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\}\\ \frac{1}{\mathrm{Heg}\left(k\right)}{\mathrm{Legr}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right].....\left(110\right)$

在该式(110)中，当把左边置换成U，并且为了补偿伴随运转状态的变化或时效变化的非干扰参数Rcp、Scp、Heg的变化而把非干扰参数Rcp、Scp、Heg分别置换成同定值Rcp_hat、Scp_hat、Heg_hat时，得到上述的式(75)的控制算法，即非干扰控制器402的控制算法。

而且，当把上述式(110)的右边代入前面叙述的式(101)的U并进行整理时，得到下式(111)。

[数47]

$\left[\begin{array}{c}\mathrm{Gcyl}(k+1)\\ \mathrm{Gegr}(k+1)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}-\mathrm{Gegr}\left(k\right)+\mathrm{Rcp}\left(k\right)\·\mathrm{PB}(k-1)+\mathrm{Scp}\left(k\right)\·\mathrm{PB}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\\ \mathrm{Heg}\left(k\right)\·\mathrm{Legr}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right]$

$=\left[\begin{array}{c}-\mathrm{Gegr}\left(k\right)+\mathrm{Rcp}\left(k\right)\·\mathrm{PB}(k-1)\\ +\mathrm{Scp}\left(k\right)\frac{1}{\mathrm{Scp}\left(k\right)}\{\mathrm{Gegr}\left(k\right)-\mathrm{Rcp}\left(k\right)\·\mathrm{PB}(k-1)+{\mathrm{PB}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\}\\ \mathrm{Heg}\left(k\right)\frac{1}{\mathrm{Heg}\left(k\right)}{\mathrm{Legr}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right]$

$=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{PB}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\\ {\mathrm{Legr}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right]$

$=W\left(k\right).....\left(111\right)$

该式(111)表示追随输入矢量W构成控制量矢量X的无相互干扰的线性假想设备的模型，该假想设备相当于使上述的设备4040和非干扰控制器402组合而成的设备。如上所述，针对这种无相互干扰的线性假想设备，线性控制器的设计是可行的，因而当把目标值滤波型的二自由度响应指定型控制律应用于由式(111)表示的假想设备，以使吸入空气量Gcyl追随目标吸入空气量Gcyl_cmd，并使EGR量Gegr追随目标EGR量Gegr_cmd时，得到下式(112)～(120)。

[数48]

$W\left(k\right)=\mathrm{Weq}\left(k\right)+\mathrm{Wrch}\left(k\right)+\mathrm{Wadp}\left(k\right)$

$=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{PB}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\\ {\mathrm{Legr}}^{,}\_\mathrm{cmd}\left(k\right)\end{array}\right].....\left(112\right)$

$\mathrm{Weq}\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}(1-\mathrm{Sg})\·\mathrm{Gcyl}\left(k\right)+\mathrm{Sg}\·\mathrm{Gcyl}(k-1)\\ +\mathrm{Gcyl}\_\mathrm{cmd}\_f\left(k\right)+(\mathrm{Sg}-1)\·\mathrm{Gcyl}\_\mathrm{cmd}\_f(k-1)-\mathrm{Sg}\·\mathrm{Gcyl}\_\mathrm{cmd}\_f(k-2)\\ (1-\mathrm{Se})\·\mathrm{Gegr}\left(k\right)+\mathrm{Se}\·\mathrm{Gegr}(k-1)\\ +\mathrm{Gegr}\_\mathrm{cmd}\_f\left(k\right)+(\mathrm{Se}-1)\·\mathrm{Gegr}\_\mathrm{cmd}\_f(k-1)-\mathrm{Se}\·\mathrm{Gegr}\_\mathrm{cmd}\_f(k-2)\end{array}\right]$

$=\left[\begin{array}{c}(1-\mathrm{Sg})\·\mathrm{Gin}(k-1)+\mathrm{Sg}\·\mathrm{Gin}(k-2)\\ +\mathrm{Gcyl}\_\mathrm{cmd}\_f\left(k\right)+(\mathrm{Sg}-1)\mathrm{Gcyl}\_\mathrm{cmd}\_f(k-1)-\mathrm{Sg}\·\mathrm{Gcyl}\_\mathrm{cmd}\_f(k-2)\\ (1-\mathrm{Se})\·\mathrm{Heg}(k-1)\·\mathrm{Legr}\_\mathrm{cmd}(k-1)+\mathrm{Se}\·\mathrm{Heg}(k-2)\·\mathrm{Legr}\_\mathrm{cmd}(k-2)\\ +\mathrm{Gegr}\_\mathrm{cmd}\_f\left(k\right)+(\mathrm{Se}-1)\·\mathrm{Gegr}\_\mathrm{cmd}\_f(k-1)-\mathrm{Se}\·\mathrm{Gegr}\_\mathrm{com}\_f(k-2)\end{array}\right].....\left(113\right)$

$\mathrm{Wrch}\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}-\mathrm{Krch}\_g\·\mathrm{\σg}\left(k\right)\\ -\mathrm{Krch}\_e\·\mathrm{\σe}\left(k\right)\end{array}\right].....\left(114\right)$

$\mathrm{Wadp}\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}-\mathrm{Kadp}\_g\·\underset{i=0}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\σg}\left(i\right)\\ -\mathrm{Kadp}\_e\·\underset{i=0}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\σe}\left(i\right)\end{array}\right].....\left(115\right)$

[数49]

$\mathrm{\σ}\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}\mathrm{\σg}\left(k\right)\\ \mathrm{\σe}\left(k\right)\end{array}\right]$

$=\left[\begin{array}{c}\mathrm{Eg}\left(k\right)+\mathrm{Sg}\·\mathrm{Eg}(k-1)\\ \mathrm{Ee}\left(k\right)+\mathrm{Se}\·\mathrm{Ee}(k-1)\end{array}\right]$

$=E\left(k\right)+S\·E(k-1).....\left(116\right)$

$S=\left[\begin{array}{cc}\mathrm{Sg}& 0\\ 0& \mathrm{Se}\end{array}\right].....\left(117\right)$

$E\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}\mathrm{Eg}\left(k\right)\\ \mathrm{Ee}\left(k\right)\end{array}\right]$

$=\left[\begin{array}{c}\mathrm{Gcyl}\left(k\right)-\mathrm{Gcyl}\_\mathrm{cmd}\_f(k-1)\\ \mathrm{Gegr}\left(k\right)-\mathrm{Gegr}\_\mathrm{cmd}\_f(k-1)\end{array}\right]$

$=\left[\begin{array}{c}\mathrm{Gcyl}\left(k\right)\\ \mathrm{Gegr}\left(k\right)\end{array}\right]-\left[\begin{array}{c}\mathrm{Gcyl}\_\mathrm{cmd}\_f(k-1)\\ \mathrm{Gegr}\_\mathrm{cmd}\_f(k-1)\end{array}\right]$

$=\left[\begin{array}{c}\mathrm{Gin}(k-1)\\ \mathrm{Heg}(k-1)\·\mathrm{Legr}\_\mathrm{cmd}(k-1)\end{array}\right]-\left[\begin{array}{c}\mathrm{Gcyl}\_\mathrm{cmd}\_f(k-1)\\ \mathrm{Gegr}\_\mathrm{cmd}\_f(k-1)\end{array}\right].....\left(118\right)$

[数50]

Gcyl_cmd_f(k)＝-Rg·Gcyl_cmd_f(k-1)+(1+Rg)·Gcyl_cmd(k)

                                           ·····(119)

Gegr_cmd_f(k)＝Re·Gegr_cmd_f(k-1)+(1+Re)·Gegr_cmd(k)

                                            ·····(120)

在以上的式(112)～(120)中，根据上述理由，当把非干扰参数Rcp、Scp、Heg分别置换成同定值Rcp_hat、Scp_hat、Heg_hat时，得到上述的式(66)～(74)的控制算法，即二自由度响应指定型控制器401的控制算法。

另一方面，前面叙述的式(77)～(86)的同定算法如下所述那样被导出。首先，当把式(98)的右边代入上述的式(97)的Gegr时，得到下式(121)。

[数51]

Gcyl(k+1)＝Rcp(k)·PB(k-1)+Scp(k)·PB_cmd(k)-Heg(k-1)·Legr_cmd(k-1)

                                           ····(121)

当使该式(121)按离散时间“1”分钟移动到过去侧，并把吸入空气量Gcyl置换成其估计值Gcyl_hat，把非干扰参数Rcp、Scp、Heg分别置换成同定值Rcp_hat、Scp_hat、Heg_hat时，得到下式(122)。

[数52]

Gcyl_hat(k)＝Rcp_hat·PB(k-2)+Scp_hat·PB_cmd(k-1)

-Heg_hat·Legr_cmd(k-2)                    ·····(122)

该式(122)可考虑为假想设备模型，如上所述，Gcyl(k+1)＝Gin(k)，因而应用使用δ校正法的逐次型同定算法，用来进行假想的设备模型的模型参数的同定，以使检测进气量Gin和吸入空气量的估计值Gcyl_hat的偏差eid最小，在该情况下，可导出上述的式(77)～(86)。

根据如上所述那样构成的第4实施方式的控制系统1C，由于使用基于作为离散时间系统模型进行了模型化后的设备模型[式(100)]的、使目标值滤波型的二自由度响应指定型控制算法和非干扰控制算法组合而成的预定控制算法[式(66)～(75)]，来计算非干扰输入矢量U即2个非干扰输入PB_cmd、Legr_cmd，因而可在消除相互干扰的同时，使吸入空气量Gcyl和EGR量Gegr分别高精度地追随目标吸入空气量Gcyl_cmd和目标EGR量Gegr_cmd。

并且，由于根据与控制量Gcyl的上次值相当的值Gin和控制输入Legr_cmd计算非干扰输入PB_cmd，因而当控制量Gcyl发生了变化时，在可迅速地应对这种变化的同时，能够计算非干扰输入PB_cmd，以消除相互干扰。

而且，由于在非干扰输入矢量U的计算中使用离散时间系统模型，因而与使用连续时间系统模型的以往情况相比，可减少模型化误差，由此，可在把控制器增益Krch_g、Krch_e、Kadp_g、Kadp_e设定为更高的值的同时，确保控制的稳定余量.此外，由于使用离散时间系统模型，因而与使用连续时间系统模型的以往情况不同，无需使用控制量的微分值作为构成切换函数的变量，因而即使在控制周期较短的情况下，也能确保响应指定型控制算法的特长即鲁棒性.

并且，由于追随输入矢量W(即2个追随输入Gcyl’_cmd、Gegr’_cmd)使用目标值滤波型的二自由度响应指定型控制算法来计算，因而可使用响应指定型控制算法[式(66)～(72)]来提高干扰抑制能力，可抑制由模型化误差引起的控制性下降，同时可使用目标值滤波算法[式(73)、(74)]来计算2个追随输入Gcyl’_cmd、Gegr’_cmd，作为实测值Gcyl、Gegr对2个目标值Gcyl_cmd、Gegr_cmd的响应性缓慢的值。

而且，非干扰参数的同定值Rcp_hat、Scp_hat、Heg_hat由机载同定器403根据应用δ校正法的逐次型同定算法[式(77)～(86)]来计算。即，由于可成为设备模型的直接的模型化误差的非干扰参数Rcp、Scp、Heg被逐次同定，因而可在迅速且适当地补偿模型化误差的同时，能够计算2个非干扰输入Gcyl_cmd、Gegr_cmd。由此，如本实施方式那样，在控制输入PB_cmd、Legr_cmd和控制量Gcyl、Gegr之间的相互干扰程度相当大的设备404中，即使在由于时效变化和个体间的变动而产生了模型化误差的情况下，也能迅速且适当地补偿该模型化误差，由此可确保良好的控制性和控制精度。

此外，由于使用应用δ校正法的逐次型同定算法，因而在同定刚刚开始后，非干扰参数的同定值Rcp_hat、Scp_hat、Heg_hat就被计算作为接近其基准值Rcp_base、Scp_base、Heg_base的值，从而可避免误同定。而且，通过使遗忘系数矢量δ乘以校正项矢量dθ，来把预定的遗忘效果附加给校正项矢量dθ，其结果是，同定值Rcp_hat、Scp_hat、Heg_hat在被约束到基准值Rcp_base、Scp_base、Heg_base附近的状态下被同定，因而可提高同定精度。

而且，根据配气正时切换机构80进行的进气门的配气正时HI.VT或LO.VT来计算非干扰参数的基准值Rcp-base，由此，作为非干扰输入的目标增压压力PB_cmd也根据进气门的配气正时来计算。一般而言，在经由增压机控制了增压压力PB的情况下，存在当进气门的配气正时发生变化时，增压压力PB的控制特性也发生变化的关系，因而当与进气门4的配气正时没有关系地执行增压压力控制时，有可能会不能适当地进行增压压力控制，并且也有可能会不能消除控制输入PB_cmd、Legr_cmd和控制量Gcyl、Gegr之间的相互干扰。相比之下，在该控制系统1C中，如上所述，由于非干扰输入PB_cmd根据进气门的配气正时来计算，因而在可消除相互干扰的同时，能够适当地执行增压压力控制。

并且，根据排气管内压力Pex来计算非干扰参数的基准值Heg-base，由此，非干扰输入PB_cmd也根据排气管内压力Pex来计算。一般而言，在经由涡轮增压装置控制了增压压力PB的情况下，存在当排气管内压力Pex发生变化时，增压压力PB的控制特性也戏剧性地发生变化的关系，因而当与排气管内压力Pex没有关系地执行增压压力控制时，有可能会不能适当地进行增压压力控制，并且也有可能会不能消除控制输入PB_cmd、Legr_cmd和控制量Gcyl、Gegr之间的相互干扰。相比之下，在该控制系统1C中，如上所述，由于根据排气管内压力Pex来计算非干扰输入PB_cmd，因而在可消除相互干扰的同时，能够适当地执行增压压力控制。

根据以上所述，在控制量Gcyl、Gegr和控制输入PB_cmd、Legr_cmd之间存在相互干扰的控制系统中，可提高控制精度和响应性。

另外，在第4实施方式中，根据式(75)计算出非干扰输入矢量U，然而在发动机3A内设置有直接检测EGR量Gegr的检测装置的情况下，也可以利用在上述的式(109)中把非干扰参数Rcp、Scp、Heg置换成同定值Rcp_hat、Scp_hat、Heg_hat后的式来计算非干扰输入矢量U.

并且，第4实施方式是使用排气管内压力Pex和配气正时切换机构80的配气正时HI.VT、LO.VT作为运转状态参数的例子，然而运转状态参数不限于此，只要是表示内燃机的运转状态的参数即可。

而且，第4实施方式是使用涡轮增压装置15作为增压机的例子，然而增压机不限于此，只要是增压器等能进行进气增压的装置即可。

并且，以上的各实施方式是把本发明的控制系统应用于在2个控制输入和2个控制量之间存在相互干扰的干扰系统的设备的例子，然而本发明的控制系统不限于此，也能应用于在3个以上的控制输入和3个以上的控制量之间存在相互干扰的干扰系统的设备。

而且，以上的各实施方式是把本发明的控制系统应用于根据2个控制输入分别控制内燃机中的2个控制量的例子，然而本发明的控制系统不限于此，也能应用于根据3个以上的控制输入分别控制内燃机中的3个以上的控制量。

并且，以上的各实施方式是把本发明的控制系统应用于作为干扰系统的设备的内燃机的进气系统驱动机构的控制的例子，然而本发明的控制系统不限于此，当然也能应用于其他产业设备等的干扰系统的设备的控制。

而且，以上的各实施方式是把本发明的控制系统应用于车辆用的内燃机的控制的例子，然而本发明的控制系统不限于此，当然也能应用于船舶用和发电用等的内燃机的控制。

如上所述，根据本发明的控制系统在消除在设备或内燃机中的多个控制输入和多个控制量之间存在的相互干扰的同时，控制多个控制量的情况下是有用的。

Claims (22)

1.一种设备的控制系统，其是在多个控制输入和多个控制量之间存在相互干扰的设备的控制系统，其特征在于，

该设备的控制系统具有：

目标值设定装置，其对成为上述多个控制量的各自目标的多个目标值进行设定；以及

非干扰输入计算装置，其使用基于把上述设备作为离散时间系统模型来模型化而成的设备模型的、包含预定的响应指定型控制算法和预定的非干扰控制算法的组合的预定控制算法，来把上述多个控制输入分别计算作为用于使上述多个控制量分别追随上述多个目标值的、消除上述相互干扰的多个非干扰输入。

2.根据权利要求1所述的设备的控制系统，其特征在于，

上述设备模型包含用于定义上述多个控制输入和上述多个控制量的关系的多个非干扰参数；

上述非干扰输入计算装置根据上述多个非干扰参数和上述多个控制量中的至少一方，使用上述预定控制算法，来分别计算上述多个非干扰输入；

该设备的控制系统还具有同定装置，该同定装置根据上述多个非干扰输入、上述多个控制量以及上述设备的内部变量中的至少一方，来分别逐次同定上述多个非干扰参数。

3.根据权利要求2所述的设备的控制系统，其特征在于，

上述同定装置根据上述多个非干扰输入、上述多个控制量以及上述设备的内部变量中的至少一方，来计算上述多个非干扰参数的基准值，根据上述多个非干扰输入、上述多个控制量以及上述设备的内部变量中的至少一方，使用预定的逐次型同定算法来计算多个校正值，并根据该多个校正值分别校正上述多个非干扰参数的基准值，从而同定上述多个非干扰参数。

4.一种设备的控制系统，其是在多个控制输入和多个控制量之间存在相互干扰的设备的控制系统，其特征在于，

该设备的控制系统具有：

目标值设定装置，其对成为上述多个控制量的各自目标的多个目标值进行设定；以及

非干扰输入计算装置，其使用基于对上述设备来模型化而成的设备模型的、包含预定的二自由度控制算法和预定的非干扰控制算法的组合的预定控制算法，来把上述多个控制输入分别计算作为用于使上述多个控制量分别追随上述多个目标值的、消除上述相互干扰的多个非干扰输入；

上述预定的二自由度控制算法是使预定的目标值滤波算法和预定的反馈控制算法组合而成的算法。

5.根据权利要求4所述的设备的控制系统，其特征在于，

上述预定的反馈控制算法是预定的响应指定型控制算法。

6.根据权利要求4所述的设备的控制系统，其特征在于，

上述设备模型包含用于定义上述多个控制输入和上述多个控制量的关系的多个非干扰参数；

上述非干扰输入计算装置根据上述多个非干扰参数和上述多个控制量中的至少一方，使用上述预定控制算法，来分别计算上述多个非干扰输入；

该设备的控制系统还具有同定装置，该同定装置根据上述多个非干扰输入、上述多个控制量以及上述设备的内部变量中的至少一方，来分别逐次同定上述多个非干扰参数.

7.根据权利要求6所述的设备的控制系统，其特征在于，

上述同定装置根据上述多个非干扰输入、上述多个控制量以及上述设备的内部变量中的至少一方，来计算上述多个非干扰参数的基准值，根据上述多个非干扰输入、上述多个控制量以及上述设备的内部变量中的至少一方，使用预定的逐次型同定算法来计算多个校正值，并根据该多个校正值分别校正上述多个非干扰参数的基准值，从而同定上述多个非干扰参数。

8.一种设备的控制系统，其是在多个控制输入和多个控制量之间存在相互干扰的设备的控制系统，其特征在于，

该设备的控制系统具有非干扰输入计算装置，该非干扰输入计算装置使用基于将该设备模型化而成的设备模型的、包含预定的非干扰控制算法的预定控制算法，来把上述多个控制输入分别计算作为消除上述相互干扰的多个非干扰输入；

上述设备模型包含用于定义上述多个控制输入和上述多个控制量的关系的多个非干扰参数；

上述非干扰输入计算装置根据上述多个非干扰参数和上述多个控制量中的至少一方，使用上述预定控制算法，来分别计算上述多个非干扰输入；

该设备的控制系统还具有同定装置，该同定装置根据上述多个非干扰输入、上述多个控制量以及上述设备的内部变量中的至少一方，来分别逐次同定上述多个非干扰参数。

9.根据权利要求8所述的设备的控制系统，其特征在于，

上述同定装置根据上述多个非干扰输入、上述多个控制量以及上述设备的内部变量中的至少一方，来计算上述多个非干扰参数的基准值，根据上述多个非干扰输入、上述多个控制量以及上述设备的内部变量中的至少一方，使用预定的逐次型同定算法来计算多个校正值，并根据该多个校正值分别校正上述多个非干扰参数的基准值，从而同定上述多个非干扰参数。

10.一种内燃机的控制系统，其是根据多个控制输入分别控制内燃机中的多个控制量、并在该多个控制输入和该多个控制量之间存在相互干扰的内燃机的控制系统，其特征在于，

该内燃机的控制系统具有：

目标值设定装置，其对成为上述多个控制量的各自目标的多个目标值进行设定；以及

非干扰输入计算装置，其使用包含预定的非干扰控制算法的预定控制算法，来把上述多个控制输入分别计算作为用于使上述多个控制量分别追随上述多个目标值的、消除上述相互干扰的多个非干扰输入。

11.根据权利要求10所述的内燃机的控制系统，其特征在于，

上述非干扰输入计算装置使用上述预定控制算法根据下述两个方面来分别计算上述多个非干扰输入，这两个方面即：

上述多个控制量中的至少一方；以及

上述多个控制输入和表示上述内燃机的运转状态的运转状态参数中的至少一方。

12.根据权利要求11所述的内燃机的控制系统，其特征在于，

上述预定的非干扰控制算法是基于对上述多个控制量和上述多个控制输入的关系进行了定义的设备模型的算法；

该设备模型包含用于定义上述多个控制输入和上述多个控制量的关系的多个非干扰参数；

上述非干扰输入计算装置还根据上述多个非干扰参数，使用上述预定控制算法来分别计算上述多个非干扰输入；

该内燃机的控制系统还具有同定装置，该同定装置根据上述多个非干扰输入、上述多个控制量以及上述运转状态参数中的至少一方，来分别逐次同定上述多个非干扰参数。

13.根据权利要求12所述的内燃机的控制系统，其特征在于，

上述同定装置根据上述多个非干扰输入、上述多个控制量以及上述运转状态参数中的至少一方，来计算上述多个非干扰参数的基准值，根据上述多个非干扰输入、上述多个控制量以及上述运转状态参数中的至少一方，使用预定的逐次型同定算法来计算多个校正值，并根据该多个校正值分别校正上述多个非干扰参数的基准值，从而同定上述多个非干扰参数。

14.根据权利要求10所述的内燃机的控制系统，其特征在于，

上述内燃机具有变更节气门开度的节气门机构和变更进气门升程的可变气门升程机构；

上述多个控制量是上述内燃机的进气通道内的压力和吸入空气量；

上述多个控制输入是用于控制上述节气门开度的开度控制值和用于控制上述进气门升程的升程控制值。

15.根据权利要求14所述的内燃机的控制系统，其特征在于，

上述内燃机还具有蒸发燃料处理装置，该蒸发燃料处理装置临时吸

上述目标值设定装置在上述内燃机起动后到经过预定时间之前的期间，把上述进气通道内的压力目标值设定为比经过该预定时间后的压力低的值。

16.根据权利要求14所述的内燃机的控制系统，其特征在于，

上述内燃机还具有蒸发燃料处理装置，该蒸发燃料处理装置临时吸附燃料室内所产生的蒸发燃料，并通过上述进气通道内的压力而把所吸附的蒸发燃料送入该进气通道内；

该内燃机的控制系统还具有产生程度参数检测装置，该产生程度参数检测装置检测表示上述内燃机的上述燃料室内的蒸发燃料的产生程度的产生程度参数；

上述目标值设定装置把上述进气通道内的压力的目标值设定为：由上述所检测的产生程度参数表示的上述蒸发燃料的产生程度越大则越低的值。

17.根据权利要求14所述的内燃机的控制系统，其特征在于，

上述内燃机用作车辆的动力源；

上述内燃机的上述进气通道与助力产生装置连接，该助力产生装置把该进气通道内的压力作为动力源而产生用于补充上述车辆的制动力的助力；

上述目标值设定装置把上述进气通道内的压力目标值设定为：当对上述助力产生装置的负压供给条件成立时比不成立时低的值。

18.根据权利要求17所述的内燃机的控制系统，其特征在于，

当对上述助力产生装置的上述负压供给条件成立时，上述目标值设定装置把上述进气通道内的压力目标值设定为上述车辆速度越高则越低的值。

19.根据权利要求11所述的内燃机的控制系统，其特征在于，

上述内燃机具有变更节气门开度的节气门机构和变更进气门升程的可变气门升程机构；

上述多个控制量是上述内燃机的进气通道内的压力和吸入空气量；

上述多个控制输入是用于控制上述节气门开度的开度控制值和用于控制上述进气门升程的升程控制值；

上述运转状态参数是上述内燃机的转速；

上述非干扰输入计算装置根据上述内燃机的转速，和上述多个控制量以及上述多个控制输入中的至少一方，来计算上述多个非干扰输入。

20.根据权利要求10所述的内燃机的控制系统，其特征在于，

上述内燃机具有变更EGR量的EGR装置和变更增压压力的增压机；

上述多个控制量是上述EGR量和上述增压压力；

上述多个控制输入是用于经由上述EGR装置来控制上述EGR量的EGR控制值和用于经由上述增压机来控制上述增压压力的增压压力控制值。

21.根据权利要求11所述的内燃机的控制系统，其特征在于，

上述内燃机具有变更增压压力的涡轮增压装置；

上述多个控制量之一是上述增压压力；

上述多个控制输入之一是用于经由上述涡轮增压装置来控制上述增压压力的增压压力控制值；

上述运转状态参数是上述内燃机的排气通道内的压力；

上述非干扰输入计算装置根据上述内燃机的排气通道内的压力，和上述多个控制量以及上述多个控制输入中的至少一方，来计算上述增压压力控制值作为上述多个非干扰输入之一。

22.根据权利要求11所述的内燃机的控制系统，其特征在于，

上述内燃机具有变更增压压力的增压机和变更进气门的配气正时的可变配气正时机构；

上述多个控制量之一是上述增压压力；

上述多个控制输入之一是用于经由上述增压机来控制上述增压压力的增压压力控制值；

上述运转状态参数是上述进气门的配气正时；

上述非干扰输入计算装置根据上述进气门的配气正时，和上述多个控制量以及上述多个控制输入中的至少一方，来计算上述增压压力控制值作为上述多个非干扰输入之一。

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