CN104583881B - 设备控制装置 - Google Patents

Abstract

本发明所涉及的设备控制装置具备反馈控制器和基准调节器。反馈控制器被构成为，以使设备的控制量的输出值接近于目标值的方式，通过反馈控制来决定设备的控制输入。基准调节器被构成为，使用包含设备和反馈控制器在内的闭环系统的模型来计算设备的特定状态量的将来的预测值，并根据特定状态量的预测值和被施加在特定状态量上的约束来对被给予反馈控制器的目标值进行修正。详细而言，基准调节器被构成为，搜索评价函数的最佳值，并将使评价函数最佳化的候补修正目标值决定为修正目标值，其中，所述评价函数通过将候补修正目标值设为变量的目标函数、和特定状态量的预测值与约束相抵触的情况下对目标函数施加补偿的补偿函数来进行表示。

Description

设备控制装置

技术领域

本发明涉及一种设备的控制装置，详细而言，涉及一种以使由设备的状态量施加的约束充足的方式使用基准调节器来对设备的控制量的目标值进行修正的控制装置。

背景技术

一般的设备控制装置被构成为，在关于设备的控制量而被给予了目标值的情况下，以使该控制量的输出值追随目标值的方式通过反馈控制来决定设备的控制输入。但是，在实际的设备的控制中，关于设备的状态量存在硬件上或控制上的各种各样的约束的情况较多。在这些约束不充足的情况下，可能会产生硬件的破损和控制性能的下降。约束的充足性与输出值相对于目标值的追随性相同，是设备的控制中所要求的重要性能之一。

基准调节器为用于满足上述要求的一种有效的装置。基准调节器具备将包含作为控制对象的设备和反馈控制器在内的闭环系统(反馈控制系统)模型化了的预测模型，并通过预测模型来对被施加有约束的状态量的将来值进行预测。而且，根据状态量的预测值和其上被施加的约束来对设备的控制量的目标值进行修正。

在基准调节器的设计中被设为重要内容的是修正目标值的计算中所使用的评价函数的内容。如果仅考虑约束的充足性，则能够采用各种各样的评价函数。但是，根据使用哪种评价函数来决定修正目标值，控制量的输出值相对于目标值的追随特性将较大程度地改变，此外，控制量的输出值相对于目标值的变化的过渡响应特性也将较大程度地改变。尤其在为汽车用的内燃机这样的响应特性根据驾驶条件而发生变动的设备的情况下，控制量的输出值相对于目标值的变化的过渡响应特性会根据驾驶条件而较大程度地变动。能够在使约束充足的同时实现良好的过渡响应特性，是对于设备控制装置、尤其是将响应特性根据驾驶条件而变化的设备设为控制对象的设备控制装置而言的重要课题。

作为将基准调节器应用于设备的控制中的在先技术的示例，能够列举出下述的专利文献1中所公开的在先技术。该在先技术为涉及多时间段压延装置中的压延材料的张力控制的技术。在专利文献1中公开的在先技术中，通过基准调节器来对规定了压延材料的张力的时间变化的目标轨道数据进行预先运算，并根据压延材料的张力实际成绩值与目标轨道数据的偏差来对压延材料的张力进行控制。但是，该在先技术并非将响应特性根据驾驶条件而变化的设备设为控制对象，此外，由基准调节器实施的目标轨道数据的计算是在离线条件下被实施。因此，即使将该在先技术应用到响应特性根据驾驶条件而变化的设备中，也不能解决在使约束充足的同时实现良好的过渡响应特性这一课题。

在先技术文献

专利文献

专利文献1日本特开2010-253501号公报

专利文献2日本特开2010-084523号公报

专利文献3日本特开2004-270657号公报

发明内容

本申请的发明人对于采用哪种评价函数能够实现上述课题进行了锐意研究。而且，对于各种各样的评价函数进行了比较探讨，结果可以总结出，对于设备控制装置的基准调节器而言，下文所述的评价函数为最佳评价函数。该评价函数为，通过将候补修正目标值设为变量的目标函数和补偿函数来表示的评价函数。补偿函数被构成为，在被施加了约束的状态量的预测值与约束相抵触的情况下，对目标函数施加补偿。目标函数被构成为，原始目标值与候补修正目标值之间的距离越小则越取较小的值。根据该评价函数可以确认，能够在使由设备的状态量施加的约束充足的同时实现良好的过渡响应特性。此外，由于该评价函数能够作为无约束的最佳化问题来求解，因此还能够抑制在基准调节器的在线计算上所耗费的计算量从而减小设备控制装置的运算负载。

以下，对应用了上述评价装置的本发明所涉及的设备控制装置的概要进行说明。

本发明所涉及的设备控制装置具备反馈控制器和基准调节器。反馈控制器被构成为，以使设备的控制量的输出值接近于目标值的方式，通过反馈控制来决定设备的控制输入。作为控制对象的设备的种类和结构没有限定。但是，本发明所涉及的设备控制装置能够特别适合地应用于如汽车用的内燃机这种响应特性根据驾驶条件而变化的设备中。基准调节器被构成为，使用包含设备和反馈控制器在内的闭环系统的模型来计算设备的特定状态量的将来的预测值，并根据特定状态量的预测值和被施加在特定状态量上的约束，来对被给予反馈控制器的目标值进行修正。在修正目标值的计算中基准调节器使用上述评价函数。详细而言，基准调节器被构成为，在使候补修正目标值变化的同时搜索上述评价函数的最佳值，并将使评价函数最佳化的候补修正目标值决定为修正目标值。

优选为，作为由基准调节器实施的评价函数的最佳值的搜索方法，采用最速下降法的迭代计算。此外，更加优选为，在采用最速下降法的迭代计算中，通过与评价函数的斜率成比例的更新量来对候补修正目标值进行更新，且每当斜率的符号反转时减小与斜率相乘的比例系数。

在本发明所涉及的设备控制装置的优选方式中，设备控制装置还具备观测器。观测器被构成为，使用闭环系统的模型来对闭环系统的状态进行推断。在该方式中，基准调节器对由观测器所推断出的特定状态量的推断值与从设备获得的特定状态量的实际值之间的误差进行计算，并根据该误差而对通过补偿函数而被定义的约束的值进行补正。

附图说明

图1为表示本发明的实施方式1所涉及的设备控制装置的目标值追随控制结构的图。

图2为表示通过作为比较例的目标值追随控制结构而获得的过渡响应特性的模拟结果的图。

图3为表示通过本发明的实施方式1所涉及的设备控制装置的目标值追随控制结构而获得的过渡响应特性的模拟结果的图。

图4为表示本发明的实施方式1所涉及的设备控制装置的评价函数的最佳化算法的程序描述的图。

图5为表示柴油发动机的后处理系统的结构的图。

图6为表示DOC(柴油机氧化催化剂)内的热传递的图。

图7为表示DPF(柴油机颗粒去除装置)内的热传递的图。

图8为表示将本发明的实施方式1所涉及的设备控制装置应用于图6所示的后处理系统的控制中的情况下的实验结果的图。

图9为表示本发明的实施方式2所涉及的设备控制装置的目标值追随控制结构的图。

图10为表示能够应用本发明所涉及的设备控制装置的柴油发动机的控制输入以及控制输出的示例的图。

具体实施方式

实施方式1

以下，参照附图对本发明的实施方式1进行说明。

图1为表示本实施方式所涉及的设备控制装置的目标值追随控制结构的图。本设备控制装置具备目标值映射图(MAP)、基准调节器(RG)、以及反馈控制器。在作为本设备控制装置的控制对象的设备中，被输入有来自反馈控制器的控制输入u和外来输入d。通过这些输入来决定设备的状态量x和控制输出(控制量的输出值)y。详细而言，设备的状态量x和控制输出y能够通过下面的式(1)来表示。式(1)为将设备模型化的模型式。在该模型式中，f以及g为模型式的函数。各符号的下标k表示离散时间步骤。

数学式1

x_k+1＝f(x_k，u_k，d_k) …(1)

y_k＝g(x_k，u_k，d_k)

x_k∈Rⁿ，u_k∈R，d_k∈R^l，y_k∈R

反馈控制器以使设备的控制输出y接近于从基准调节器被给予的修正目标值w的方式，通过反馈控制来决定设备的控制输入u。反馈控制器为通过下面的式(2)而表示的比例积分反馈控制器。在式(2)中K_p为比例增益，e为误差。此外，K_i为积分增益，v为误差积分值。另外，在此介绍的比例积分反馈控制器仅为能够在本发明中使用的反馈控制器的一个示例。根据所需的系统的响应特性，还能够使用比例积分微分控制器。

数学式1

u_k＝K_pe_k+K_iv_k …(2)

v_k＝v_k-1+e_k

e_k＝w_k-y_k

v_k∈R，e_k∈R，K_p，K_i∈R，w_k∈R

反馈控制器和设备如图1中用虚线框所示构成闭环系统。基准调节器具备将该闭环系统模型化的预测模型。预测模型为将式(1)所示的设备模型和式(2)所示的反馈控制器进行结合的模型。在基准调节器中被输入有在目标值映射图中基于外来输入d而被决定的控制量的目标值r。此外，在基准调节器中被输入有设备的状态量x、作为反馈控制器的状态量的误差积分值v和外来输入d。

基准调节器使用预测模型来对设备的控制输出y的预测值y^进行计算。在本实施方式中，控制输出y为设备的状态量之一，在控制输出y上被施加有约束。控制输出y在该上限值y^以下的情况为，控制输出y上被施加的约束。在控制输出预测值y^的计算中，除了设备状态量x、误差积分值v以及外来输入d以外还使用修正目标值w。基准调节器根据控制输出预测值y^和控制输出上限值y^-，使用以下所说明的评价函数来对修正目标值w进行计算。

首先，在对本实施方式所涉及的设备控制装置中所采用的评价函数的说明之前，对评价函数的比较例进行说明。作为比较例的评价函数被表示为，在各个时刻k从使控制输出y的约束充足的候补修正目标值w中选择与原始目标值r最接近的值的附带约束的最佳化问题。具体而言，如下面的式(3)所示，以有限的预测时间段，搜索在使上述约束充足的范围内与原始目标值r之间的距离最小的候补修正目标值w，即搜索将评价函数J(w)设为最小的候补修正目标值w。而且，求解该式(3)所得的最佳解作为时刻k的修正目标值w_k而被使用。另外，y^(k+i|k)表示基于时刻k的时间点处的信息的、时刻k+i的时间点的控制输出预测值。N_h为预测时间段(预测步骤数)。

数学式2

minJ(w)＝||r_k-w||² …(3)

式(3)所示的作为比较例的评价函数临时被应用于图1所示的目标值追随控制结构中，并通过使用了设备模型的模拟来查出获得了哪种约束充足性以及过渡响应特性。在模拟中使用了两个设备模型。一个为标称系统，另一个为加上了停滞时间和参数扰动的扰动系统。标称系统具有下面的式(4)所表述的传递函数，扰动系统具有下面的式(5)所表述的传递函数。在各式中z为移位算子。

数学式3

数学式4

在模拟中，标称模型作为在预测模型中所使用的设备模型来进行处理，扰动模型作为实际的模型来进行处理。反馈控制器的增益分别被设为K_p＝0.15，K_i＝0.03，控制输出上限值y^-被设定为1.05。在图2中图示了分别通过标称系统来模拟实际设备的情况下和通过扰动系统来模拟实际设备的情况下的模拟结果。(a)的坐标图表示标称系统的模拟结果，(b)的坐标图表示扰动系统的模拟结果。在各坐标图中点划线表示原始目标值。原始目标值在0≤k≤5时被设为0，在k≥6时被设为1。实线表示修正目标值，虚线表示控制输出。

根据图2所示的模拟结果可知，在如(b)所示于设备中具有不确定性的情况下，在应用了比较例的评价函数的基准调节器中，存在过渡响应特性劣化且约束也变得不充足的可能性。尤其在(b)的坐标图中，k＝35附近所产生的控制输出的下落在实际的设备中是不能容许的。

在本实施方式所涉及的设备控制装置中，采用了即使在设备中存在不确定性的情况下，也能够在使约束充足的同时达成良好的过渡响应特性的评价函数。下面的式(6)所示的评价函数J(w)为在本实施方式所涉及的设备控制装置中所采用的评价函数。

数学式5

式(6)所示的评价函数J(w)的右边第一项为将候补修正目标值w设为变量的目标函数。该目标函数被构成为，原始目标值r与候补修正目标值w之间的距离越小则越取较小的值。评价函数J(w)的右边第二项为补偿函数。补偿函数被构成为，在控制输出预测值y^与约束相抵触的情况下对目标函数施加补偿。在补偿函数中设定有，用于对补偿加上权重的权重常数ρ、和用于从控制输出上限值y^-中取余量而扩大约束区域的偏置常数δ。根据该补偿函数，在控制输出预测值y^为作为约束的控制输出上限值y^-与偏置常数δ的差分以上的情况下，将控制输出预测值y^与约束的差分与权重常数ρ相乘所得的值相加在目标函数上。在本实施方式所涉及的设备控制装置中，使式(6)所示的评价函数J(w)成为最小的候补修正目标值w被作为时刻k的修正目标值w_k而使用。另外，式(6)所示的评价函数J(w)能够作为无约束的最佳化问题来求解。

关于式(6)所示的评价函数J(w)的有效性，通过使用了安装有该评价函数J(w)的基准调节器的模拟而进行了确认。在模拟中，通过比较例中所使用的扰动模型来模拟实际设备。在图3中图示了该模拟结果。(a)的坐标图表示在将权重常数ρ设定为0.1的情况下的模拟结果，(b)的坐标图表示在将权重常数ρ设定为10的情况下的模拟结果，(c)的坐标图表示在将权重常数ρ设定为100的情况下的模拟结果。作为各模拟结果共同的事项，反馈控制器的增益和控制输出上限值y^-被设定为与比较例的情况相同，偏置常数δ被设定为0.05。此外，在各坐标图中点划线表示原始目标值。原始目标值在0≤k≤5时被设为0，在k≥6时被设为1。实线表示修正目标值，虚线表示控制输出。

根据图3所示的模拟结果可确认到，根据式(6)所示的评价函数J(w)，即使在设备中具有不确定性的情况下也能够获得良好的过渡响应特性。这通过与由图2所示的比较例实施的模拟结果的比较更加明确。此外，根据(a)、(b)、(c)的三个模拟结果的比较可知，能够通过权重常数ρ的调节来对过渡响应时的控制输出的波形进行调节，权重常数ρ越大越能够获得更加良好的过渡响应特性。另外，虽然在本次的模拟中未使偏置常数δ变化，但是通过调节偏置常数δ也能够对过渡响应时的控制输出的波形进行调节。

但是，在将使用了基准调节器的目标值追随控制结构应用于实际的设备中的情况下，优选为，能够以在线的方式而使评价函数J(w)最佳化。但是，为了实现评价函数J(w)的在线最佳化，需要对以下的项目进行计算。

(i)使用了针对候补修正目标值w的预测模型的预测列y^(k+i|k),i＝1,2,...,N_h的计算

(ii)评价函数J(w)的计算

(iii)评价函数J(w)的最小值搜索

关于项目(i)，能够通过实施将各个时刻k的状态x(k)设为初始值的闭环系统的迭代计算来实现。关于项目(ii)，如果有通过项目(i)而获得的状态和输出的将来预测，则也能够实现。关于项目(iii)，为了能够应用于特性根据驾驶条件而较大程度地变化的设备中，必须选择能够进行在线搜索、并且能够实时安装的最小值搜索方法。在本实施方式所涉及的设备控制装置中，作为评价函数J(w)的最小值搜索的方法，采用作为公知的方法的最速下降法。

图4为表示本实施方式中所采用的评价函数J(w)的最佳化算法的计算机程序描述的图。如图4所示的计算机程序的第三行所示，将最速下降法应用于评价函数J(w)的在线最佳化中，评价函数J(w)的斜率通过下面的式(7)而被近似计算。式(7)中的W_cand为候补修正目标值，Δ_ref为预定的微小值。通过式(7)而被计算出的斜率表示候补修正目标值w_cand的附近的斜率。通过使用这种近似式能够无需实施通过微分和偏微分而进行的斜率的直接计算。

数学式6

图4所示的程序中的ψ为，用于与评价函数的斜率成比例而对候补修正目标值w_cand进行搜索的比例系数。将斜率与比例系数ψ相乘所得的值ψ被设为，从当前的候补修正目标值至下次的候补修正目标值的更新量。斜率的大小随着候补修正目标值w_cand接近于最佳值而接近于零。在该过程中，每当候补修正目标值w_cand超过最佳值时斜率的符号反转。在图4所示的程序中，如程序的第5-6行所示，每当本次的斜率的符号从上一次的斜率的符号反转时比例系数ψ的值被设为一半。也就是说，每当斜率的符号反转时实施减小候补修正目标值w_cand的更新量的处理。通过实施这种处理，能够减少在最佳修正目标值附近的搜索的反复迭代，并在防止搜索的振荡的同时加快运算的收敛。

接下来，对本实施方式所涉及的设备控制装置的具体实施例进行说明。在本实施例中，作为柴油发动机的后处理系统的控制装置而构成了本实施方式所涉及的设备控制装置。柴油发动机的后处理系统为特性根据驾驶条件而变化的设备，作为本发明所涉及的设备控制装置的控制对象是特别优选的设备之一。

图5为表示柴油发动机的后处理系统的结构的概要图。后处理系统具备DOC(柴油机氧化催化剂)和DPF(柴油机颗粒去除装置)。在排气通道上的DOC的上游处且增压器的涡轮的下游处安装有用于对DOC的入口温度进行计测的温度传感器。在DOC与DPF之间安装有用于对DOC的出口温度进行计测的温度传感器。而且，在DPF的下游处安装有用于对DPF的出口温度进行计测的温度传感器。

图5所示的后处理系统作为用于该温度控制的作动器，在气缸盖的排气端口处具备燃料添加阀。在从燃料添加阀向催化剂导入有燃料的情况下，通过产生化学反应从而使催化剂温度上升。能够容许的上限温度存在于DOC和DPF的双方中，这些成为了后处理系统的温度控制中的约束。在本实施例中，关于DOC和DPF分别准备有温度模型，并使用这些温度模型来实施由基准调节器实施的将来预测。

图6为表示DOC内的热传递的模式图。在图6中，Q_air,doc为从DOC向空气的热传递率，Q_exo,doc为DOC的发热反应热，Q_exh,doc为从DOC向废气的热传递率。根据该图能够获得与下面的式(8)所示的DOC温度T_doc相关的微分方程式。在式(8)中C_doc为DOC的比热容，M_doc为DOC的质量。

数学式7

式(8)能够以下面的式(9)的方式来表示。式(9)中的Q_exo,doc(Q_inj,T_doc)表示Q_exo,doc为燃料添加量Q_inj以及DOC温度T_doc的函数的情况。K_atm为与外部空气之间的热传递常数，T_atm为外部空气温度，h_doc为DOC与废气之间的对流热传递常数，A_doc为DOC的对流表面积，W为废气的质量流量，C_gas为废气的比热容，T_doc,us为DOC的上游的废气温度，R_doc为DOC的温度权重常数。在本实施例中，式(9)所示的与DOC温度T_doc相关的微分方程式被准备为DOC的温度模型。

数学式8

N_{Q，exh，doc}＝h_docA_docWC_gas(T_doc-T_doc，us)

D_{Q，exh，doc}-WC_gas+(1-R_doc)h_docA_doc

图7为表示DPF内的热传递的模式图。在图7中，Q_air,dpf为从DPF向空气的热传递率，Q_exo,dpf为DPF的发热反应热，Q_exh,dpf为从DPF向废气的热传递率。根据该图能够获得下面的式(10)所示的与DPF温度T_dpf相关的微分方程式。在式(10)中C_dpf为DPF的比热容，M_dpf为DPF的质量。

数学式9

式(10)能够以如下的式(11)的方式来表示。式(11)中的Q_exo,dpf(W,m_pm,Q_inj,T_doc)表示Q_exo,dpf为废气的质量流量W、颗粒的质量m_pm、燃料添加量Q_inj以及DPF温度T_dpf的函数的情况。h_dpf为DPF与废气之间的对流热传递常数，A_dpf为DPF的对流表面积，R_dpf为DPF的温度权重常数。在本实施例中，式(11)所示的与DPF温度T_dpf相关的微分方程式被准备为DPF的温度模型。

数学式10

D_{Q，exh，dpf}＝(WC_gas+(1-R_doc)h_docA_doc)(WC_gas+(1-R_dpf)h_dpfA_dpf)

通过对式(9)以及式(11)进行归纳，从而能够获得下面的式(12)所示的状态空间模型。在该状态空间模型中，DOC温度T_doc以及DPF温度T_dpf为系统的状态量x_p，并各自具有上限约束。此外，废气的质量流量W、外部空气温度T_atm、颗粒的质量m_pm以及DOC上游的废气温度T_doc,us为，被输入至系统的外来输入d。该状态空间模型中的系统的控制输入u为燃料添加量Q_inj，系统的控制输出y为DPF温度T_dpf。在本实施例所涉及的基准调节器中，式(12)所示的状态空间模型作为后处理系统的模型而被使用。

数学式11

y＝T_dpf

x_p＝[T_docT_dpf]^T∈R²，u＝Q_inj∈R，

d＝[W T_atm m_pm T_doc，us]^T∈R⁴，y∈R

在本实施例中，为了对将本发明应用于后处理系统的温度控制中的有效性进行确认而实施使用了实际机械的实验。

在本实施例的实验中，使用了具备附带后处理系统的四气缸两升的柴油发动机的汽车，其中，所述后处理系统具有DOC和DPF。基准调节器的算法被安装于快速原型制造控制器中，并根据其计算结果来改写车载控制器的燃料添加量信号。在基准调节器中，通过将设备模型的取样时间设定为5秒，并将预测时间段N_h设为24，从而对120秒的将来进行了预测。

图8表示本实施例的实验结果。图8的自上起第一个坐标图表示车速的时间变化。第二个坐标图表示DOC温度的时间变化。第三个坐标图表示DPF温度的时间变化。第四个坐标图表示原始目标值与修正目标值的各时间变化。而且，第五个坐标图表示燃料添加量的时间变化。在第三个、第四个以及第五个坐标图中，用实线所描绘的曲线表示通过本实施例而获得的控制结果，即，通过将上述的基准调节器应用于反馈控制器中所得到的控制结果。另一方面，用虚线所描绘的曲线为比较例，表示不实施由基准调节器实施的目标值的修正而仅通过反馈控制器所得到的控制结果。在实验中，DPF温度的原始目标值被设定为630℃，作为与DOC温度以及DPF温度相关的约束的上限温度被设定为680℃。

根据图8可知，虽然随着废气的质量流量的变化而产生了外来输入的较大的变化，但是在使用了基准调节器的控制中能够实现使DOC和DPF的温度约束充足的动作，并且温度的变动也变得较小。根据该控制结果能够确认到，将本发明应用于后处理系统的温度控制中是有效的。

实施方式2

接下来，参照附图对本发明的实施方式2进行说明。

图9为表示本实施方式所涉及的设备控制装置的目标值追随控制结构的图。本设备控制装置具备目标值映射图(MAP)、基准调节器(RG)、闭环系统以及观测器。闭环系统如实施方式1所述，通过反馈控制器和作为控制对象的设备而被构成。在闭环系统中被输入有来自基准调节器的修正目标值w和外来输入d。通过这些输入来决定闭环系统的状态量x和控制输出y。详细而言，状态量x和控制输出y能够通过下面的式(13)来表示。式(13)为将闭环系统模型化了的模型式。基准调节器将式(13)所示的模型作为预测模型来使用。

数学式12

x_k+1＝f(x_k，w_k，d_k)…(13)

y_k＝g(x_k，w_k，d_k)

观测器被构成为，使用闭环系统的模型来对闭环系统的状态进行推断。详细而言，由观测器计算出的状态量x的推断值x^和控制输出y的推断值y^能够通过下面的式(14)来表示。式(14)为观测器所使用的模型的模型式。函数f以及g与基准调节器所使用的预测模型的函数f以及g相同。L为观测器增益，其与控制输出y及控制输出推断值y^的误差相乘。

数学式13

在本实施方式所涉及的设备控制装置的目标值追随控制结构中，设备的实际的控制输出y与由观测器所推断出的控制输出推断值y^之差作为输出推断误差e_y而被计算出。该计算能够通过基准调节器来实施。输出推断误差e_y表示模型化误差的有无和大小。在存在模型化误差的情况下，输出推断误差e_y不会为零。

模型化误差对由评价函数J(w)实施的约束的抵触判断产生影响。在约束的抵触判断中，由于使用了通过模型而预测出的控制输出预测值，因此在模型化误差较大的情况下，即使在控制输出预测值与约束不相抵触的情况下，实际的控制输出也可能会与约束相抵触。如果考虑模型化误差对约束的充足性的影响，则优选为，在模型化误差较大的区域中，在由评价函数J(w)实施的约束的抵触判断中扩大约束的范围。

在本实施方式中，基准调节器所使用的评价函数J(w)与实施方式1的情况同样为式(6)所示的评价函数J(w)。通过采用该评价函数J(w)，则能够通过改变右边第二项的补偿函数中的偏置常数δ的值从而改变约束的范围。因此，在本实施方式中，以与输出推断误差e_y成比例而对评价函数J(w)的偏置常数δ进行变更的方式而实施了基准调节器的设计。由此，由于在模型化误差较大的区域中来自控制输出上限值y^-的余量被取为较大而使约束区域被扩大，因此能够防止由模型化误差引起的约束的充足性下降。

其他实施方式

本发明并不限定于上述的实施方式，能够在不脱离本发明的宗旨的范围内进行各种改变而实施。

在上述的实施例中，将实施方式1所涉及的设备控制装置应用于柴油发动机的后处理系统中。但是，实施方式1所涉及的设备控制装置能够如图10的(a)-(i)所示将控制对象设备设为柴油发动机主体(DE)。关于实施方式2所涉及的设备控制装置也为同样情况。

在控制对象设备为柴油发动机主体的情况下，如图10的(a)所示，能够将控制输入设为可变喷嘴开度(VN开度)，将控制输出设为增压。也就是说，本发明能够应用于柴油发动机的增压控制中。在这种情况下，如图10的(b)所示，还能够将控制输入设为可变喷嘴开度和柴油机节气门开度(D开度)。

此外，如图10的(c)所示，能够将控制输入设为EGR(废气再循环)阀开度，将控制输出设为EGR率。也就是说，本发明能够应用于柴油发动机的EGR控制中。在这种情况下，如图10的(d)所示，还能够将控制输入设为EGR阀开度和柴油机节气门开度。

而且，如图10的(e)所示，能够将控制输入设为可变喷嘴开度、EGR阀开度和柴油机节气门开度，将控制输出设为增压和EGR率。也就是说，本发明能够应用于柴油发动机的增压与EGR率的协调控制中。

在控制对象的柴油发动机具备低压EGR系统和高压EGR系统的情况下，如图10的(f)以及(g)所示，能够将控制输入设为低压EGR系统的EGR阀开度(LPL－EGR阀开度)和高压EGR系统的EGR阀开度(HPL－EGR阀开度)。此外，如图10的(h)以及(i)所示，能够将控制输出设为低压EGR系统的EGR量(LPL－EGR量)、和高压EGR系统的EGR量(HPL－EGR量)。

而且，应用了本发明所涉及的设备控制装置的设备并不仅限于柴油发动机。例如，除了汽油发动机和混合动力系统等的其他的车载动力设备以外，还能够应用于燃料电池系统中。而且，只要为能够使用基准调节器和反馈控制器来实施控制的设备，则也包括定置型设备在内而能够应用于较广的范围的设备中。

Claims (4)

1.一种设备控制装置，其特征在于，

具备：

反馈控制器，其以使设备的控制量的输出值接近于目标值的方式，通过反馈控制来决定所述设备的控制输入；

基准调节器，其使用包含所述设备和所述反馈控制器在内的闭环系统的模型来计算所述设备的特定状态量的将来的预测值，并根据所述预测值和被施加在所述特定状态量上的约束，来对被给予所述反馈控制器的所述目标值进行修正，

所述基准调节器搜索评价函数的最佳值，并将使所述评价函数最佳化的候补修正目标值决定为修正目标值，其中，所述评价函数通过将候补修正目标值设为变量的目标函数、和在所述预测值与所述约束相抵触的情况下对所述目标函数施加补偿的补偿函数来进行表示，

所述目标函数通过原始目标值和所述候补修正目标值的距离来决定。

2.如权利要求1所述的设备控制装置，其特征在于，

所述基准调节器通过最速下降法的迭代计算来搜索所述评价函数的最佳值。

3.如权利要求2所述的设备控制装置，其特征在于，

所述基准调节器通过与所述评价函数的斜率成比例的更新量来对所述候补修正目标值进行更新，且每当所述斜率的符号反转时减小与所述斜率相乘的比例系数。

4.如权利要求1至权利要求3中的任意一项所述的设备控制装置，其特征在于，

还具备使用所述闭环系统的模型来对所述闭环系统的状态进行推断的观测器，

所述基准调节器根据由所述观测器推断出的所述特定状态量的推断值与从所述设备获得的所述特定状态量的实际值之间的误差，而对通过所述补偿函数而被定义的约束的值进行补正。