CN104937506A - 设备控制装置 - Google Patents

Abstract

根据本发明所涉及的设备控制装置，基准调节器根据控制输出的候补修正目标值，并使用包括设备和反馈控制器在内的闭环系统被模型化而得的预测模型，而在有限的预测范围内依次对包括被施加有限制的特定状态量在内的设备的状态量的预测值进行计算。此时，在特定状态量的预测值关于某个候补修正目标值而与限制发生了抵触的情况下，基准调节器将该候补修正目标值从最终的修正目标值的对象中排除。由此，在保证限制的充足性的同时，降低了控制输出的目标值的修正中所需的运算负载。

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，涉及一种使用基准调节器而对设备的控制输出的目标值进行修正，以使被施加于设备的状态量上的限制充足的控制装置。

背景技术

一般的设备控制装置被构成为，在对于设备的控制输出而给予了目标值的情况下，以使该控制输出追随于目标值的方式而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，对于设备的状态量而在硬件上或者控制上存在各种各样的限制的情况较多。在这些限制不充足的情况下，存在发生硬件的破损或控制性能的下降的可能。限制的充足性与对于控制输出的目标值的追随性同样为在设备的控制中所追求的重要的性能之一。

基准调节器为用于满足上述要求的一个有效的单元。基准调节器具备将包括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)模型化而得的预测模型，并通过预测模型而对被施加有限制的状态量的将来值进行预测。而且，根据状态量的预测值和被施加于其上的限制而对设备的控制量的目标值进行修正。

作为在设备的控制中应用了基准调节器的现有技术的示例，能够列举出下述的专利文献1中所公开的现有技术。该现有技术为与多辊轧机中的轧制材料的张力控制相关的技术。在专利文献1所公开的现有技术中，规定了轧制材料的张力的时间变化的目标轨道数据通过基准调节器而被预先运算出，并基于轧制材料的张力实际值与目标轨道数据之间的偏差而对轧制材料的张力进行控制。

在上述公报所公开的发明中，实施了由基准调节器进行的离线计算。由于多辊轧机中的轧制材料的张力的目标值被预先给予，因此由基准调节器实施的目标值的修正能够以离线的方式来实施。但是，根据设备的种类，有时需要进行在线计算而并非离线计算。作为汽车的动力装置而被使用的内燃机即为这种设备中的一种。在内燃机中，由于目标值根据运转条件而时刻发生变化，因此，为了满足被施加于状态量上的限制而需要进行由在线计算而实施的目标值的修正。但是，由于基准调节器的在线计算所涉及的运算量巨大，因此在将由基准调节器实施的在线计算安装在控制装置中的情况下，控制装置也将负担巨大的运算负载。

在先技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2010-253501号公报

发明内容

本发明为鉴于上述的课题而完成的发明，其目的在于，使用基准调节器而对控制输出的目标值进行修正，以使被施加于设备的状态量上的限制充足，从而减少控制装置所负担的运算负载。

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，以使设备的控制输出接近于目标值的方式而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构成并没有限定。基准调节器以对给予反馈控制器的目标值进行修正的方式而构成。

基准调节器至少能够执行预测模型运算处理、评价函数运算处理和修正目标值决定处理。通过预测模型运算处理而实施如下处理，即，根据控制输出的候补修正目标值，并使用将包括设备和反馈控制器在内的闭环系统模型化而得的预测模型，而在有限的预测范围内依次对包括被施加有限制特定状态量在内的设备的状态量的预测值进行计算。通过评价函数运算处理而实施如下处理，即，根据在预测模型运算中所获得的计算结果，并使用预先定义的评价函数，而对候补修正目标值的评价值进行计算。通过修正目标值决定处理而实施如下处理，即，对于多个候补修正目标值执行预测模型运算处理和评价函数运算处理，并基于多个候补修正目标值的各自的评价值来决定最终的修正目标值。

在本发明所涉及的设备控制装置中，基准调节器在通过与某个候补修正目标值相关的预测模型运算处理而预测出的特定状态量的预测值与限制发生了抵触的情况下，将该候补修正目标值从最终的修正目标值的对象中排除。通过使基准调节器具备这种功能，从而降低了由基准调节器实施的目标值的修正所需的运算负载。

另外，基准调节器在特定状态量的预测值在与某个候补修正目标值相关的预测模型运算处理的中途与限制发生了抵触的情况下，能够取消与该候补修正目标值相关的预测模型运算处理的剩余的计算。通过使基准调节器还具备这种功能，从而不必要的预测模型运算处理将会在中途停止，与此相应地使目标值的修正所需的运算负载进一步降低。另外，在由基准调节器执行的预测模型运算处理中，能够以预先设定的预测周期而离散地对状态量的预测值进行计算。在该情况下，根据上述功能，在与某个候补修正目标值相关的预测模型运算处理中，在从最初的离散时刻至最终的离散时刻之间的中途的离散时刻处特定状态量的预测值与限制发生了抵触时，剩余的离散时刻处的状态量的预测值的计算将被取消。

在由基准调节器执行的评价函数运算处理中能够使用如下的评价函数，所述评价函数在预测模型运算处理中计算出的各离散时刻处的控制输出的预测值与控制输出的原本的目标值之间的距离越小时，越给予优选的评价值。此外，在由基准调节器执行的修正目标值决定处理中，能够将评价值成为最优选的值的候补修正目标值决定为最终的修正目标值。

在由基准调节器执行的修正目标值决定处理中，能够依据预先定义的更新规则而对候补修正目标值进行更新。根据优选的更新规则，通过本次的候补修正目标值的评价值相对于上一次的候补修正目标值的评价值的变化方向、和本次的候补修正目标值相对于上一次的候补修正目标值的变化方向的组合，来决定下一次的候补修正目标值。此外，如果依次对候补修正目标值进行更新，则优选为，如果本次的候补修正目标值的评价值相对于上一次的候补修正目标值的评价值而言为更优选的值，则将本次的候补修正目标值暂时决定为最终的修正目标值，如果本次的候补修正目标值的评价值相对于上一次的候补修正目标值的评价值而言不为更优选的值，则就此保持上一次暂时决定的最终的修正目标值。

附图说明

图1为表示应用了本发明的实施方式所涉及的设备控制装置的柴油发动机的后处理系统的结构的图。

图2为表示本发明的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。

图3为对图2所示的目标值追随控制结构进行了等价变形的图。

图4为表示在本发明的实施方式中所采用的基准调节器的算法的流程图。

图5为表示在本发明的实施方式中所采用的由基准调节器实施的预测模型运算处理的图像的图。

图6为表示在本发明的实施方式中所采用的、被使用在由基准调节器实施的评价值的计算中的映射图的设定的图。

图7为表示本发明的实施方式中所采用的由基准调节器实施的评价值运算处理的图像的图。

图8为具体地表示本发明的实施方式中所采用的由基准调节器实施的候补修正目标值的更新规则的表。

图9为表示本发明的实施方式中所采用的基准调节器的动作图像的图。

具体实施方式

以下，使用附图来对本发明的实施方式进行说明。

本实施方式所涉及的控制装置为被搭载于汽车上的柴油发动机，更详细而言为，以柴油发动机的后处理系统为控制对象设备的控制装置。图1为表示柴油发动机的后处理系统的结构的概要图。后处理系统在排气通道上具备DOC(Diesel Oxidation Catalyst：柴油机氧化催化剂)和DPF(DieselParticulate Filter：柴油机微粒过滤器)，并在气缸盖的排气端口处具备燃料添加阀。在排气通道中的DPF的下游处，安装有用于对作为后处理系统的控制输出的DPF温度(详细而言为DPF的出口气体温度)进行测量的温度传感器。

本实施方式所涉及的控制装置具备，用于在满足被施加于DPF温度上的各个限制的同时使DPF温度追随于目标值的控制结构。该控制结构为图2所示的目标值追随控制结构。本实施方式所涉及的目标值追随控制结构具备目标值映射图(MAP)、基准调节器(RG)以及反馈控制器。

当目标值映射图被给予表示控制对象设备的运转条件的外生输入d时，将输出作为控制输出的DPF温度的目标值r。在外生输入d中包含废气的质量流量及大气温度等。被包含于外生输入d中的这些物理量可以为测量值也可以为推断值。

当基准调节器被给予DPF温度的目标值r时，将以满足被施加于DPF温度上的限制的方式而对目标值r进行修正，并将DPF温度的修正目标值w输出。图2中所示的z将控制输入或控制输出表现为状态量之中具有限制的某个特定状态量。此处，具有限制的特定状态量z是指作为控制输出的DPF温度。在DPF温度上作为限制而设置有上限值。当DPF温度持续上升时，存在达到DPF的熔损的可能性。将作为限制而设定的上限值设为，能够防止熔损且保证DPF的可靠性的值。

当反馈控制器从基准调节器被给予DPF温度的修正目标值w时，取得表示DPF温度的当前值的状态量x，并通过基于修正目标值w与状态量x之间的偏差e的反馈控制来决定给予控制对象设备的控制输入u。由于本实施方式所涉及的控制对象设备为后处理系统，因此，在控制输入u中使用通过燃料添加阀而被添加到废气中的燃料量、即燃料添加量。反馈控制器的规格并没有限定，能够使用公知的反馈控制器。例如，能够使用比例积分反馈控制器。

图3为表示对图2所示的目标值追随控制结构进行等价变形而获得的前馈结构的图。在图2中设为，被虚线包围的闭环系统已经设计完毕，因而在图3所示的前馈结构中被设为一个模块。闭环系统的模型通过下述的模型式(1)来表示。在式(1)中，F、G为模型式的函数。此外，k表示与闭环系统的取样时间相对应的离散时刻。

数学式1

$P:\left\{\begin{array}{c}x(k+1)=f\left(x\left(k\right),w\left(k\right),d\left(k\right)\right)\\ z\left(k\right)=g\left(x\left(k\right),w\left(k\right),d\left(k\right)\right)\end{array}\right.\mathrm{...}\left(1\right)$

基准调节器依据被编程了的算法而进行动作。根据该算法，基准调节器基于所给予的目标值r来决定候补的修正目标值w。而且，向由上述的式(1)所表示的预测模型中分别输入外生输入d和候补修正目标值，从而对DPF温度的将来的预测值进行计算。基准调节器在预先规定的预测范围内对DPF温度的预测值进行计算，并对每个候补修正目标值进行如下判断，即，DPF温度的预测值是否与限制发生了抵触、即预测值是否超过DPF温度的上限值。而且，在预测值与限制未发生抵触的范围内将最接近于原本的目标值r的候补修正目标值决定为最终的修正目标值w。

详细而言，能够通过图4的流程图和附属的图5至图9的说明图来对基准调节器算法进行说明。以下，按照图4的流程图而对基准调节器算法进行详细说明。

图4的流程图所示的基准调节器算法每隔闭环系统的取样时间而被重复执行。在步骤S1中，DPF温度的候补修正目标值被初始化。在候补修正目标值的初始值Trg_ini中使用在上一次的离散时刻k-1处被输出的修正目标值Trg_fin(k-1)。此外，在步骤S1中，候补修正目标值的探索被反复实施的次数(反复次数)j被初始化为初始值1。另外，在下文中，将本次的候补修正目标值、即反复次数j中的候补修正目标值标记为Trg_mod(j)。

在步骤S2中，使用了预测模型的DPF温度的预测次数i被初始化为初始值1。另外，预测次数i是指，与基准调节器的预测周期相对应的离散时刻，从与i＝1相对应的离散时刻起至与i＝Pend相对应的离散时刻为止的期间为预测范围。Pend为目标预测次数，并与预测范围的最终的离散时刻相对应。

在步骤S3中，实施预测模型运算处理、即实施使用了预测模型的DPF温度的预测值的计算。通过预测模型运算处理，从而基于DPF温度的本次的候补修正目标值Trg_mod(j)，并使用预测模型而对预测次数i中的DPF温度的预测值T(j,i)进行计算。另外，预测模型的离散时刻的间隔、即预测周期能够任意地进行设定。图5为表示预测模型运算处理的图像的图，并描绘了在预测周期被设定为2秒的情况下DPF温度预测值的运算被执行了3次的示例。另外，在图5中，与DPF温度预测值的折线一起被描绘的直线为，表示DPF温度的原本的目标值(最终目标值)Treq的直线。

在步骤S4中，实施对于DPF的可靠性条件的判断。可靠性条件是指，DPF温度并未成为作为限制的上限值以上。将在步骤S3中所计算出的DPF温度预测值T(j,i)与上限值Tlimit进行比较，如果DPF温度预测值T(j,i)小于上限值Tlimit，则判断为不与限制发生抵触，即，满足可靠性条件。

在满足可靠性条件的情况下，处理进入到步骤S5。在步骤S5中，对预测次数i是否达到了目标预测次数Pend进行判断。

在预测次数i未达到目标预测次数Pend的情况下，处理进入到步骤S6。在步骤S6中，预测次数i被增量。而且，处理再一次进入到步骤S3，并使用预测模型而对本次的预测次数i中的DPF温度的预测值T(j,i)进行计算。而且，反复执行步骤S3至S6的处理，直至预测次数i达到目标预测次数Pend为止。

在预测次数i达到了目标预测次数Pend的情况下，处理进入到步骤S7。在步骤S7中，实施如下处理，即，使用评价函数运算、即预先定义的评价函数而对本次的候补修正目标值Trg_mod(j)的评价值J(j)进行计算。评价值J(j)为零时是最优选的值，评价值J(j)越大则候补修正目标值Trg_mod(j)的评价越降低。给予评价值J(j)的评价函数具体而言由以下的式(2)来表示。式(2)中的map[Treq-T(j,i)]为，根据以最终目标值Treq与DPF温度预测值T(j,i)之间的偏差为参数的映射图而决定的映射值。

数学式2

$J\left(j\right)=\underset{i=1}{\overset{Pend}{\Σ}}map\[Treq-T(j,i)\]\mathrm{...}\left(2\right)$

图6图示了在评价值J(j)的计算中所使用的映射图的设定。DPF温度预测值T(j,i)越接近于最终目标值Treq则越为优选，此外，优选为不超过最终目标值Treq的值。因此，在图6所示的映射图中设定为，在DPF温度预测值T(j,i)与最终目标值Treq一致时映射值成为零，而随着DPF温度预测值T(j,i)从最终目标值Treq远离，映射值将增大。此外，在该映射图中设定为，DPF温度预测值T(j,i)大于最终目标值Treq的情况与小于最终目标值Treq的情况相比，相对于DPF温度预测值T(j,i)与最终目标值Treq之间的距离的增加量的、映射值的增加量变大。

在步骤S8至S10中，在离散时刻k处实施应该输出的修正目标值Trg_fin(k)的更新。首先，在步骤S8中，如以下的式(3)所示，对本次计算出的候补修正目标值Trg_mod(j)的评价值J(j)、与反复次数j-1中的候补修正目标值Trg_mod(j-1)的评价值J(j-1)之间的偏差J_dlt进行计算。而且，对偏差J_dlt是否小于等于零进行判断。

数学式3

J_dlt＝J(j)-J(j-1)…(3)

图7为表示评价值运算处理的图像的图，并且描绘了由反复次数所引起的评价值的变化的示例。如图7中的事例1所示，在与上一次的评价值J(j-1)相比本次的评价值J(j)较大的情况下，偏差J_dlt变为大于零。偏差J_dlt大于零表示，与本次的候补修正目标值Trg_mod(j)相比上一次的候补修正目标值Trg_mod(j-1)的评价较高的含义。另一方面，如事例2所示，在与上一次的评价值J(j-1)相比本次的评价值J(j)较小的情况下，偏差J_dlt变为小于零。偏差J_dlt小于等于零表示，本次的候补修正目标值Trg_mod(j)与上一次的候补修正目标值Trg_mod(j-1)相比评价较高的含义。

在偏差J_dlt小于等于零的情况下，处理进入到步骤S9。在步骤S9中，将本次被设定的候补修正目标值Trg_mod(j)暂时决定为最终的修正目标值Trg_fin(k)。通过向评价更高的候补修正目标值来更新修正目标值Trg_fin(k)的值，从而使修正目标值Trg_fin(k)接近于最终目标值Treq。

在偏差J_dlt大于零的情况下，处理进入到步骤S10。在步骤S10中，应该输出的修正目标值Trg_fin(k)的值被就此被保持为上一次的暂时决定值。即，到现在为止最接近最终目标值Treq的候补修正目标值就此被保持为最终的修正目标值Trg_fin(k)。

此外，在步骤S4中，在判断为并未满足可靠性条件的情况下，处理跳过步骤S5至S8而至今进入到步骤S10。即，如果DPF温度预测值T(j,i)达到上限值Tlimit，则直接中断基于本次的候补修正目标值Trg_mod(j)的预测模型运算。在该情况下，剩余的离散时刻、即从预测次数i+1起到目标预测次数Pend为止的离散时刻处的DPF温度预测值的计算被取消。而且，将本次的候补修正目标值Trg_mod(j)从最终的修正目标值Trg_fin(k)的对象中排除，在步骤S10中，将修正目标值Trg_fin(k)的值被就此保持为上一次的暂时决定值。使DPF温度与限制发生抵触这样的候补修正目标值不适合作为最终的修正目标值。因此，即使在中途中断该候补修正目标值所涉及的预测模型运算也并无不妥，反而能够由此而减少控制装置的运算负载。

在步骤S9或步骤S10之后，处理进入到步骤S11。在步骤S11中，对反复次数j是否达到了预先设定的预定反复次数Lend进行判断。

在反复次数j小于预定反复次数Lend的情况下，处理进入到步骤S12。在步骤S12中，下一次的反复次数j+1中的候补修正目标值Trg_mod(j+1)被决定。即，实施在预测模型运算中所使用的候补修正目标值的更新。根据本算法，基本而言，通过本次的候补修正目标值Trg_mod(j)的评价值J(j)相对于上一次的候补修正目标值Trg_mod(j-1)的评价值J(j-1)的变化方向、和本次的候补修正目标值Trg_mod(j)相对于上一次的候补修正目标值Trg_mod(j-1)的变化方向的组合，来决定下一次的候补修正目标值Trg_mod(j+1)。

图8为具体地表示候补修正目标值的更新规则的表。图8的表中的Trg_dlt如以下的式(4)所示，作为本次的候补修正目标值Trg_mod(j)与上一次的候补修正目标值Trg_mod(j-1)之间的偏差而被计算出。如果候补修正目标值Trg_mod(j)与上一次相比而向增加侧更新，则偏差Trg_dlt变为大于零，如果候补修正目标值Trg_mod(j)与上一次相比而向减少侧更新，则偏差Trg_dlt变为小于零。

数学式4

Trg_dlt＝Trg_mod(j)-Trg_mod(j-1)…(4)

根据图8的表，在偏差Trg_dlt为正值且偏差J_dlt为负值的情况下，即，通过将候补修正目标值Trg_mod(j)与上一次相比向增加侧进行补正从而使评价值比上一次好转的情况下，下一次的候补修正目标值Trg_mod(j+1)与本次的值相比进一步向增加侧被补正。即，在本次的候补修正目标值Trg_mod(j)上加上正值的修正量mod(j+1)所得的值，被设定为下一次的候补修正目标值Trg_mod(j+1)。下一次的修正量mod(j+1)的大小被设定为，与本次的修正量mod(j)相同的大小。另外，修正量的初始值被设为，用最终目标值Treq与候补修正目标值的初始值Trg_ini之间的偏差乘以1以下的预定系数所得的值。

另一方面，在偏差Trg_dlt为正值且偏差J_dlt为正值的情况下，即，在通过将候补修正目标值Trg_mod(j)与上一次相比向增加侧进行补正从而使评价值比上一次恶化的情况下，下一次的候补修正目标值Trg_mod(j+1)与本次的值相比向减少侧被补正。即，在本次的候补修正目标值Trg_mod(j)上加上负值的修正量mod(j+1)所得的值，被设定为下一次的候补修正目标值Trg_mod(j+1)。下一次的修正量mod(j+1)的大小被设为，用本次的修正量mod(j-1)的大小乘以小于1的预定系数所得的值。即，在补正方向为相同方向的情况下维持修正量mod(j+1)的大小，而在将补正方向修正为相反方向的情况下，修正量mod(j+1)的大小被减小。

在偏差Trg_dlt为负值且偏差J_dlt为负值的情况下，即，通过将候补修正目标值Trg_mod(j)向与上一次相比减少侧进行补正从而使评价值比上一次好转的情况下，与本次的值相比进一步将下一次的候补修正目标值Trg_mod(j+1)向减少侧进行补正。即，在本次的候补修正目标值Trg_mod(j)上加上负值的修正量mod(j+1)所得的值，作为下一次的候补修正目标值Trg_mod(j+1)而被设定。下一次的修正量mod(j+1)的大小被设定为，与本次的修正量mod(j)相同的大小。

在偏差Trg_dlt为负值且偏差J_dlt为正值的情况下，即，通过将候补修正目标值Trg_mod(j)向与上一次相比减少侧进行补正从而使评价值比上一次恶化的情况下，将下一次的候补修正目标值Trg_mod(j+1)与本次值相比向增加侧进行补正。即，在本次的候补修正目标值Trg_mod(j)上加上正值所得的修正量mod(j+1)，被设定为下一次的候补修正目标值Trg_mod(j+1)。下一次的修正量mod(j+1)的大小被设为，用本次的修正量mod(j)的大小乘以小于等于1的预定系数所得的大小。

上述更新规则的例外为，由于某个预测次数i中的DPF温度预测值T(j,i)达到了上限值Tlimit因而从步骤S4直接进入到步骤S10的事例。在此事例中，将下一次的候补修正目标值Trg_mod(j+1)与本次相比向减少侧进行补正。即，下一次的修正量mod(j+1)为负值，其大小被设为，用本次的修正量mod(j)的大小乘以小于1的预定系数而得的大小。此外，在该情况下，为了下一次的更新处理中的运算的一致性，而将本次的候补修正目标值Trg_mod(j)的评价值J(j)规定为最大值Jmax。

在步骤S12中，在以上述的方式来实施候补修正目标值的更新之后，反复次数j被增量。而且，处理再一次进入到步骤S2，使用了预测模型的DPF温度的预测次数i被初始化为初始值1。而且，反复执行步骤S2至S12的处理，直至反复次数j达到预定反复次数Lend为止。

在反复次数j达到预定反复次数Lend的情况下，处理进入到步骤S13。在步骤S13中，暂时决定的修正目标值Trg_fin(k)被正式决定为最终的修正目标值，并输出到反馈控制器。由此，本次的离散时刻k处的修正目标值决定处理结束。本次被输出的修正目标值Trg_fin(k)在下一次的离散时刻k+1中作为候补修正目标值的初始值Trg_ini而被使用。

图9为表示通过上述的算法而实现的基准调节器的动作的图像的图。图9的上层表示由候补修正目标值Trg_mod的反复次数所引起的变化，中层表示由修正量mod的反复次数所引起的变化，下层表示由评价值J的反复次数所引起的变化。在反复次数为1时所设定的候补修正目标值Trg_mod(1)为初始值，且被设为上一次被输出的修正目标值Trg_fin的值。在反复次数为2时被设定的修正量mod(2)为初始值，且被设为用最终目标值Treq与候补修正目标值Trg_mod(1)之间的偏差乘以小于等于1的所定系数所得的值。

在图9所示的示例中，在反复次数为2时，通过在候补修正目标值Trg_mod(1)上加上正值的修正量mod(2)，从而使候补修正目标值Trg_mod(2)向增加侧被补正。其结果为，在评价值J(2)比上一次的值减少了的情况下，反复次数为3时的修正量mod(3)被设为与修正量mod(2)相同的值，并且候补修正目标值Trg_mod(3)进一步向增加侧被补正。

在图9所示的示例中，在反复次数为3时的预测模型运算中，在预测次数为2时DPF温度预测值T(3,2)超过了上限值Tlimit。因此，为了中断无用的预测模型运算以减少控制装置的运算负载，从而取消与候补修正目标值Trg_mod(3)相关的预测次数3以后的预测模型运算，并将评价值J(3)设定为最大值Jmax。在该情况下，反复次数为4的修正量mod(4)被变更为负值，并且其大小被设为小于修正量mod(3)的大小。

通过将修正量mod(4)设为负值，从而使反复次数4处的候补修正目标值Trg_mod(4)向减少侧被补正。其结果为，在评价值J(4)比上一次的值减少了的情况下，反复次数为5时的修正量mod(5)被设为与修正量mod(4)相同的值，并且候补修正目标值Trg_mod(5)进一步向减少侧被补正。在通过该补正而使评价值J(5)比上一次的值增大了的情况下，反复次数6的修正量mod(6)被变更为正值，并且其大小被设为小于修正量mod(5)的大小。由此，反复次数6处的候补修正目标值Trg_mod(6)稍稍向增加侧被补正。如此，在候补修正目标值Trg_mod的补正方向每次从增加侧向减少侧、或者从减少侧向增加侧被变更时，补正量mod的大小被设为较小。由此，候补修正目标值Trg_mod将会收敛于某个固定的值。

以上，对本发明的一个实施方式进行了说明。但是，本发明并不限定于上述的实施方式，也能够在不脱离本发明的主旨的范围内进行各种变形来实施。例如，能够采用以下这样的改变例。

由于在预测模型中包含预测误差，因此可能真正的温度高于通过预测模型而预测出的DPF温度。因此，为了使DPF温度不因预测误差而超过上限值，也可以在DPF温度预测值的上限值上加上针对于预测误差的宽裕度。即，为了以预测误差的量而使限制严格，也可以根据预测误差而将上限值设定得较低。另外，已知预测模型运算的循环次数越多，则预测误差越扩大。因此，根据预测次数而将DPF温度的上限值设定得较低的方法为，在防止与限制发生抵触方面较优选的方法。

根据上述的算法，如果反复次数达到预定反复次数，则结束候补修正目标值的更新。但是，在其中途，在由于与限制的抵触而使预测模型运算在中途被取消的情况下，也可以根据随着计算的取消而导致的运算负载的减少量来相应地增加候补修正目标值的更新次数。通过增加候补修正目标值的更新次数，能够探索更好的修正目标值，从而能够使DPF温度的控制精度提高。

根据上述的算法，候补修正目标值依据更新规则而被依次更新。但是，也能够一次设定多个候补修正目标值。例如，也可以以原本的目标值为基准而以固定的温度间隔而设定多个候补修正目标值。在此情况下，只要分别基于这些多个候补修正目标值来执行预测模型运算处理和评价值运算处理，并基于评价值之间的比较而从这些多个候补修正目标值之中选定最终的修正目标值即可。

虽然在上述的算法中仅对DPF温度施加有限制，但也可以对DOC温度或燃料添加量或者其他的状态量施加有限制。在该情况下，只要在步骤S3中，对控制对象设备的状态量之中被施加有限制的所有特定状态量执行预测范围内的预测即可。而且，在步骤S4中，只需在被施加有限制的特定状态量中的至少一个与限制发生了抵触时，停止预测模型运算并取消剩余的计算即可。

在上述的算法中所使用的评价函数只不过为一个示例。优选采用如下的评价函数即可，即，在预测模型运算处理中计算出的各离散时刻处的DPF温度的预测值与原本的目标值之间的距离越小时，越给予优选的评价值的评价函数。根据上述的算法，由于与限制的抵触的判断在步骤S3中另行实施，因此，也可以不实施例如补偿法这样的考虑了限制的评价函数的设计。此外，根据上述的算法，由于由与限制的抵触而产生的候补修正目标值被可靠地从最终的修正目标值的对象中排除，因此与补偿法等相比能够更可靠地防止与限制的抵触。

在上述的实施方式中，将本发明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，本发明所涉及的设备控制装置也能够将控制对象设备设为柴油发动机主体。在控制对象设备为柴油发动机主体的情况下，能够将控制输入设为可变喷嘴开度，将控制输出设为增压。即，能够将本发明应用于柴油发动机的增压控制中。此外，能够将控制输入设为EGR阀开度，将控制输出设为EGR率。即，能够将本发明应用于柴油发动机的EGR控制中。另外，能够将控制输入设为可变喷嘴开度和EGR阀开度和柴油机节气阀开度，将控制输出设为增压和EGR率。即，能够将本发明应用于柴油发动机中的增压和EGR率的协调控制中。

另外，应用本发明所涉及的设备控制装置的设备并不仅限定于柴油发动机。例如，除了汽油发动机或混合动力系统等其他的车载动力设备以外，还能够应用于燃料电池系统中。另外，只要为能够使用基准调节器和反馈控制器而实施控制的设备，则也能够应用于包括固定型设备在内的较广范围的设备中。

Claims (8)

1.一种设备控制装置，其特征在于，具备：

反馈控制器，其以使设备的控制输出接近于目标值的方式而通过反馈控制来决定所述设备的控制输入；

基准调节器，其对给予所述反馈控制器的目标值进行修正，

所述基准调节器被构成为，执行如下的处理，即，

预测模型运算处理，其根据所述控制输出的候补修正目标值，并使用包括所述设备和所述反馈控制器在内的闭环系统被模型化而得的预测模型，而以有限的预测范围依次对包括被施加有限制的特定状态量在内的所述设备的状态量的预测值进行计算；

评价函数运算处理，其根据在所述预测模型运算处理中所获得的计算结果，并使用预先定义的评价函数，而对所述候补修正目标值的评价值进行计算；

修正目标值决定处理，其对于多个候补修正目标值执行所述预测模型运算处理和所述评价函数运算处理，并基于所述多个候补修正目标值的各自的评价值来决定最终的修正目标值，

所述基准调节器在通过与某个候补修正目标值相关的预测模型运算处理而预测出的所述特定状态量的预测值与限制发生了抵触的情况下，将该候补修正目标值从最终的修正目标值的对象中排除。

2.如权利要求1所述的设备控制装置，其特征在于，

所述基准调节器在所述特定状态量的预测值在与某个候补修正目标值相关的预测模型运算处理的中途与限制发生了抵触的情况下，取消与该候补修正目标值相关的预测模型运算处理的剩余的计算。

3.如权利要求2所述的设备控制装置，其特征在于，

所述基准调节器在所述预测模型运算处理中，以预先设定的预测周期而离散地对所述状态量的预测值进行计算，

所述基准调节器在与某个候补修正目标值相关的预测模型运算处理中，在从最初的离散时刻至最终的离散时刻之间的中途的离散时刻处所述特定状态量的预测值与限制发生了抵触的情况下，取消剩余的离散时刻处的所述状态量的预测值的计算。

4.如权利要求3所述的设备控制装置，其特征在于，

所述基准调节器随着所述预测模型运算处理所涉及的离散时刻的推进，而将用于对所述特定状态量的预测值是否与限制发生了抵触进行判断的阈值变更为更严格的值。

5.如权利要求3或4所述的设备控制装置，其特征在于，

所述基准调节器在所述评价函数运算处理中使用如下的评价函数，所述评价函数在所述预测模型运算处理中计算出的各离散时刻处的所述控制输出的预测值与所述控制输出的原本的目标值之间的距离越小时，越给予优选的评价值，

所述基准调节器在所述修正目标值决定处理中，将所述评价值成为最优选的值的候补修正目标值决定为最终的修正目标值。

6.如权利要求1至5中的任意一项所述的设备控制装置，其特征在于，

所述基准调节器在所述修正目标值决定处理中，依据预先定义的更新规则而对所述候补修正目标值进行更新，

根据所述更新规则，通过本次的候补修正目标值的评价值相对于上一次的候补修正目标值的评价值的变化方向、和本次的候补修正目标值相对于上一次的候补修正目标值的变化方向的组合，来决定下一次的候补修正目标值。

7.如权利要求6所述的设备控制装置，其特征在于，

所述基准调节器在所述修正目标值决定处理中，如果本次的候补修正目标值的评价值相对于上一次的候补修正目标值的评价值而言为更优选的值，则将本次的候补修正目标值暂时决定为最终的修正目标值，如果本次的候补修正目标值的评价值相对于上一次的候补修正目标值的评价值而言不为更优选的值，则就此保持上一次暂时决定的最终的修正目标值。

8.如权利要求6或7所述的设备控制装置，其特征在于，

所述基准调节器在由于与限制的抵触而在所述预测模型运算处理的中途取消了剩余的计算的情况下，在所述修正目标值决定处理中，根据随着计算的取消而导致的运算负载的减少量来增加所述候补修正目标值的更新次数。