CN110872992A - 控制装置以及控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及控制装置以及控制方法。控制装置包括处理器，该处理器：基于动力单元的紧接当前时刻之前的内部状态及用于控制所述内部状态的紧接当前时刻之前的控制输入，算出在所述内部状态的转变中的干扰的贡献的推定值，在干扰的贡献的推定值与当前时刻的没有干扰的情况下的制约条件式的值之和大于等于使紧接当前时刻之前的制约条件式的值以预定比率降低后的值的条件下，决定控制输入以使得控制输入与使所述内部状态为预定内部状态的控制输入的参照值之差最小，按照所决定的控制输入来控制动力单元。

Description

控制装置以及控制方法
技术领域
本发明涉及控制车辆所搭载的动力单元的控制装置以及控制方法、和内部状态随时间经过而变化的系统的控制装置。
背景技术
在对车辆的动力单元这样的内部状态随时间经过而变化的系统进行控制时，为了系统安全地工作，要求满足与系统的内部状态有关的状态制约(约束)。于是，作为考虑到这种状态制约的控制方法中的一个，提出了被称为CLF-CBF-QP(Control LyapunovFunction-Control Barrier Function-Quadratic Programming，控制李雅普诺夫函数-控制障碍函数-二次规划)的方法。该方法在用于使定义的输出函数归零的指数稳定化控制李雅普诺夫函数(ES-CLF)制约、和用于使内部状态留在满足状态制约的不变集内的控制障碍函数(CBF)制约这两个制约条件下使包含输入范数的评价函数最小化。由此，是要求一边满足状态制约一边达成控制目标的最优控制输入的方法。CLF-CBF-QP方法无需预测成为控制对象的系统的未来状态，而是通过求解各个瞬间的二次规划问题来计算控制输入，因而具有计算成本较低这一优点。
另外，在CLF-CBF-QP方法中，为了抑制状态制约由于因系统的模型的误差等引起的、对于系统的内部状态的转变的干扰而变得不被满足这一情况，提出了导入考虑到干扰的CLF制约以及考虑到干扰的CBF制约(例如参照高野、山北、“外乱を考慮したCLF-CBF-QPの提案”、第60回自動制御連合講演会、2017年11月；高野、山北、“観測外乱にロバストなCLF-CBF-QP制御”、第5回制御部門マルチシンポジウム、2018年3月)。
再者，如对车辆的动力单元进行控制的电子控制单元那样，在系统的控制中，有时会使用数字式的处理器。在这种情况下，系统的控制将会根据驱动处理器的时钟的周期而离散地执行。于是，提出了以离散时间来处理控制障碍函数(例如参照Ayush Agrawal、Koushil Sreenath、“Discrete Control Barrier Functions for Safety-CriticalControl of Discrete Systems with Application to Bipedal Robot Navigation”、Robotics:Science and Systems2017、2017年7月)。
发明内容
在没有对系统的干扰的情况下，根据“Ayush Agrawal、Koushil Sreenath、‘Discrete Control Barrier Functions for Safety-Critical Control of DiscreteSystems with Application to Bipedal Robot Navigation’、Robotics:Science andSystems 2017、2017年7月”中记载的技术，按照CLF-CBF-QP方法能达成良好的控制性能。然而，如车辆所搭载的动力单元那样，在存在对系统的干扰的情况下，关于系统的内部状态的状态制约有可能会变得不满足。
于是，本发明提供在以离散时间控制车辆所搭载的动力单元时也能够抑制关于系统的内部状态的状态制约变得不满足的控制装置以及控制方法。
根据本发明的第1技术方案，提供一种按预定控制周期对车辆的动力单元进行控制的控制装置。所述控制装置包括处理器。所述处理器构成为，基于所述动力单元的紧接当前时刻之前的内部状态及用于控制所述动力单元的所述内部状态的紧接当前时刻之前的控制输入，算出当前时刻的相对于规定所述动力单元的内部状态的状态制约的制约条件式的、在所述动力单元的内部状态的转变中的干扰的贡献的推定值。所述处理器构成为，在所述干扰的贡献的推定值与当前时刻的没有所述干扰的情况下的所述制约条件式的值之和大于等于使紧接当前时刻之前的所述制约条件式的值以预定比率降低后的值的条件下，决定所述控制输入以使得所述控制输入与使所述内部状态为预定内部状态的所述控制输入的参照值之差最小。所述处理器构成为，按照所述决定的所述控制输入来控制动力单元。
在所述控制装置中，所述处理器也可以构成为，近似干扰，并且基于按照紧接当前时刻之前的内部状态及紧接当前时刻之前的控制输入所决定的概率分布，算出当前时刻的干扰的贡献的推定值。
在所述控制装置中，所述概率分布也可以为高斯分布。所述处理器也可以构成为，将如下减法运算得到的值设为所述干扰的贡献的推定值：从根据紧接当前时刻之前的所述内部状态及紧接当前时刻之前的所述控制输入所决定的所述高斯分布的平均值，减去对与预定置信区间的下限值相应的比率乘以所述高斯分布的方差得到的值。
在所述控制装置中，动力单元也可以为发动机。所述内部状态也可以为所述发动机内的压力及所述发动机内的温度。所述制约条件式也可以表示所述发动机不发生爆震的所述压力和所述温度的范围。
在所述控制装置中，动力单元也可以为直流马达。所述内部状态也可以为所述直流马达的转子的角速度及流通于所述直流马达的电流。所述制约条件式也可以表示所述角速度变为预定角速度以下的条件。
根据本发明的第2技术方案，提供一种在包括动力单元和处理器的车辆中按预定控制周期控制所述动力单元的控制方法。所述控制方法包括：由所述处理器，基于所述动力单元的紧接当前时刻之前的内部状态及用于控制所述动力单元的所述内部状态的紧接当前时刻之前的控制输入，算出当前时刻的相对于规定所述动力单元的所述内部状态的状态制约的制约条件式的、在所述动力单元的所述内部状态的转变中的干扰的贡献的推定值；由所述处理器，在所述干扰的贡献的推定值与当前时刻的没有所述干扰的情况下的所述制约条件式的值之和大于等于使紧接当前时刻之前的所述制约条件式的值以预定比率降低后的值的条件下，决定所述控制输入以使得所述控制输入与使所述内部状态为预定内部状态的所述控制输入的参照值之差最小；由所述处理器，按照所述决定的所述控制输入来控制所述动力单元。
根据本发明的第3技术方案，提供一种按预定控制周期对内部状态随经过时间变化的系统进行控制的控制装置。所述控制装置包括处理器。所述处理器构成为，基于所述系统的紧接当前时刻之前的内部状态及用于控制所述系统的所述内部状态的紧接当前时刻之前的控制输入，算出当前时刻的相对于规定所述系统的所述内部状态的状态制约的制约条件式的、在所述系统的所述内部状态的转变中的干扰的贡献的推定值。所述处理器构成为，在所述干扰的贡献的推定值与当前时刻的没有所述干扰的情况下的所述制约条件式的值之和大于等于使紧接当前时刻之前的所述制约条件式的值以预定比率降低后的值的条件下，决定所述控制输入以使得所述控制输入与使所述内部状态为预定内部状态的所述控制输入的参照值之差最小。所述处理器构成为，按照所述决定的所述控制输入来控制所述系统。
根据上述构成，有在以离散时间控制车辆所搭载的动力单元时也能够抑制关于系统的内部状态的状态制约变得不满足的这一效果。
附图说明
以下，参照附图对本发明的示例性实施方式的特征、优点以及技术和产业意义进行说明，在附图中相同的附图标记表示相同的要素，并且其中：
图1是作为控制装置的第1实施方式的电子控制装置的硬件结构图。
图2A是表示通过模拟(simulation，仿真)求出的、第1实施方式的发动机的内部状态的转变的一例的图。
图2B是表示通过模拟求出的、第1实施方式的发动机的内部状态的转变的一例的图。
图3A是表示通过模拟求出的、第1实施方式的每个控制周期的制约条件式的值的时间变化的图。
图3B是表示通过模拟求出的、第1实施方式的每个控制周期的制约条件式的值的时间变化的图。
图4A是表示通过模拟求出的、第1实施方式的每个控制周期的发动机的内部状态x(2)的时间变化的图。
图4B是表示通过模拟求出的、第1实施方式的每个控制周期的发动机的内部状态x(2)的时间变化的图。
图5是控制处理的动作流程图。
图6是作为控制装置的第2实施方式的电子控制装置的硬件结构图。
图7A是表示通过模拟求出的、第2实施方式的每个控制周期的制约条件式B的值的时间变化的图。
图7B是表示通过模拟求出的、第2实施方式的每个控制周期的制约条件式B的值的时间变化的图。
图8A是表示通过模拟求出的、每个控制周期的直流马达的内部状态的时间变化的图。
图8B是表示通过模拟求出的、每个控制周期的直流马达的内部状态的时间变化的图。
具体实施方式
以下，参照附图，对车辆所搭载的动力单元的控制装置进行说明。该控制装置按照对于强健(robust)的CBF的非线性问题(CBF-NLP)的解法来控制车辆所搭载的动力单元。动力单元是内部状态随时间经过而变化的系统的一例。此时，该控制装置按预定控制周期，考虑相对于动力单元的内部状态x被留在满足预定状态制约的不变集内的制约条件式B(x)≧0的、对于动力单元的内部状态的转变的干扰的贡献，决定向动力单元的实际的控制输入。此外，内部状态表示成为控制对象的系统的行为。
首先，对用于变为相对于干扰而强健并且满足状态制约的与干扰的推定有关的条件、以及控制输入的算出进行说明。
成为控制对象的系统的以离散时间为单位的内部状态的变化例如由下式表示。
xk+1＝f(xk)+g(xk)uk+δk (1)
在此，xk是表示在离散时间k的、系统的内部状态的向量，uk是表示在离散时间k的向系统的控制输入的向量。另外δk是表示在离散时间k的干扰的向量。另外，制约条件式Bk(＝B(xk))设定为满足以下条件，以使得系统的制约条件式Bk成为在离散时间的指数控制障碍函数(Discrete Exponential Control Barrier Function(DECBF))。
B0≥0
ΔBk+γBk≥0、其中、ΔBk＝Bk+1-Bk、0＜γ≤1
此外，γ是表示收敛速度的增益。
此时，在离散时间(k+1)的制约条件式Bk+1(＝B(xk+1))按照下式并基于在离散时间k的系统的内部状态xk、控制输入uk以及干扰δk来算出。
Bk+1＝B(f(xk)+g(xk)uk+δk)＝Bnk+1+Δk+1 (2)
在此，Bnk+1(＝B(f(xk)+g(xk)uk))表示在离散时间(k+1)的、不包含干扰的理想的情况下的制约条件式的值。另外Δk+1(＝Bk+1-Bnk+1)表示包含干扰的情况下的制约条件式的值与不包含干扰的理想的情况下的制约条件式的值的误差、即相对于制约条件式的干扰的贡献。干扰的贡献Δk+1是未知的，因而，在离散时间(k+1)的向系统的控制输入uk+1被决定为满足下式。
Bnk+1(xk，uk)+Δpk+1-(1-γ)Bk≥0 (3)
在此，Δpk+1表示在离散时间(k+1)的干扰的贡献Δk+1的推定值。即，控制输入uk+1被决定为，使得在离散时间(k+1)(当前时刻)的、没有干扰的情况下的制约条件式的值与干扰的贡献的推定值之和大于等于使离散时间k(紧接当前时刻之前)的制约条件式的值以预定比率(1-γ)降低后的值。
接着，对干扰的贡献的推定值Δpk+1与实际的干扰的贡献Δk+1应该满足的条件进行说明。若将式(3)用从式(2)导出的关系Bnk+1＝Bk+1-Δk+1进行改写，可得到下式。
Bk+1≥(1-γ)Bk-Δek+1 (4)
在此，Δek+1表示在离散时间(k+1)的干扰的贡献的推定值Δpk+1与实际的干扰的贡献Δk+1的误差(Δpk+1-Δk+1)。通过将式(4)递归地进行计算，得到下式。
Figure BDA0002180706220000071
在此，Δei＝Δpi-Δi。
因此，为了在离散时间(k+1)满足状态制约Bk+1≧0，要求下式成立。
Figure BDA0002180706220000072
如上述那样，假设为B0≧0、0＜γ≦1，由此式(6)的左边的第1项成为非负的值。因此，为了满足状态制约，要求下式(7)在各离散时间i都成立。即，要求设定为，使得在各离散时间i，干扰的贡献的推定值Δpi在实际的干扰的贡献Δi以下。
Δei＝Δpi-Δi≤0 (7)
为了推定干扰的贡献，例如通过使用高斯过程的模型来近似干扰。在该情况下，如下式所示，在离散时间(k+1)的干扰的贡献的近似值Δ* k+1可由高斯分布表示。
Figure BDA0002180706220000073
Figure BDA0002180706220000074
即，将表示对于(xk,uk)学习出的干扰的模型的高斯分布用作在离散时间(k+1)的干扰的贡献的近似值Δ* k+1。此外，学习该高斯分布时的离散时间(k+1)的干扰的贡献Δk+1利用式(2)计算为{B(f(xk)+g(xk)uk+δk)-B(f(xk)+g(xk)uk)}即可。
即，当给出了在离散时间k的内部状态xk时，干扰的贡献的近似值Δ*k+1可表示为离散时间k的控制输入uk的函数。如上述那样，要求设定为使得干扰的贡献的推定值Δpi在实际的干扰的贡献Δi以下。于是，干扰的贡献的推定值Δpk+1基于干扰的贡献的近似值Δ*k+1的平均值μk+1以及方差σk+1来设定。例如，干扰的贡献的推定值Δpk+1按照下式来设定。
Δpk+1(xk，uk)＝μk+1-ασk+1 (9)
在此，α是与置信区间的下限值相当的值，例如，在置信区间的下限值为95％的情况下，成为α＝2，在置信区间的下限值为68％的情况下，成为α＝1。
如上述那样，当式(3)的制约条件确定时，在该制约条件下，按照下式算出各离散时间k的控制输入u*k以使其与离散时间k的参照控制输入urefk之差最小即可。
Figure BDA0002180706220000081
参照控制输入urefk例如能够设为通过进行单纯的比例积分控制以使得系统的内部状态成为所期望的状态而得到的控制输入值。
以下，对第1实施方式的控制装置进行说明。第1实施方式的控制装置控制车辆所搭载的发动机。此时，该控制装置以发动机内的温度及压力作为内部状态，在发动机不发生爆震等异常、即发动机正常工作的状态制约下，按预定控制周期对作为控制输入的一例的节气门(throttle valve)的开度进行控制。
图1是作为控制装置的第1实施方式的电子控制装置的硬件结构图。在本实施方式中，对车辆所搭载的发动机10以及调整向发动机10的进气量的节气门11进行控制的电子控制装置(ECU)1具有通信接口21、存储器22以及处理器23。
通信接口21是通信器的一例，具有用于将ECU1连接于车内网络(未图示)的接口电路。而且，通信接口21接收来自搭载于车辆的各种传感器的传感器信号，将接收到的传感器信号传送给处理器23。传感器信号例如是表示发动机10的燃烧室内的压力及温度、或者加速器开度的传感器信号等。另外通信接口21在从处理器23接收到向驱动节气门11的致动器(未图示)的控制信号时，向致动器输出该控制信号。
存储器22是存储装置的一例，例如具有易失性的半导体存储器以及非易失性的半导体存储器。而且，存储器22存储在由处理器23执行的控制处理中所使用的各种数据、例如用于确定制约条件式的各种参数、表示发动机10的内部状态的参数以及规定内部状态的转变的参数等。
处理器23是控制器的一例，具有一个或多个CPU(Central Processing Unit)及其周边电路。处理器23也可以还具有如逻辑运算单元或者数值运算单元这样的其他的运算电路。而且，处理器23按与供给到处理器23的时钟信号的周期相应的预定控制周期，控制发动机10的节气门11的开度。
在本实施方式中，为了表示发动机10内的温度及压力，表示发动机10的内部状态的向量xk包含两个元素(xk(1),xk(2))。而且，在离散时间k的发动机10的温度Tk及压力Pk分别表示为Tk＝xk(2)/xk(1)、Pk＝x(2)。在该情况下，根据式(1)，发动机10的内部状态的离散变化由下式表示。
Figure BDA0002180706220000091
：＝Axk+g(xk)uk+δk
Figure BDA0002180706220000092
uk＝1-cos(θthk)
在此，θi(i＝1,2,3,4)为常数，θthk是在离散时间k的节气门11的开度(0°≦θthk≦90°)。因此，控制输入uk成为0≦uk≦1。另外Δt为控制周期。
为了使控制输入线性化从而易于处理，如下式，控制输入uk转换为变量vk。
Figure BDA0002180706220000093
在该情况下，式(11)由下式表示。
xk+1＝Axk+Dvk+δk (13)
Figure BDA0002180706220000101
在此，干扰δk例如表示为高斯噪声N(μ,Σ)。作为一例，μ＝[-2x10-3,2x10-3]T，Σ＝(5x10-3)I。根据成为控制对象的发动机10的构造等，例如通过模拟或者实验来决定μ、Σ即可。另外，式(10)转换为下式。
Figure BDA0002180706220000102
另外，在本实施方式中，用于发动机10不发生爆震等异常而正常工作的制约条件式(控制障碍函数、CBF)由下式表示。
Figure BDA0002180706220000103
在此，α、β分别为常数，例如设定为α＝1.1、β＝0.3。
因此，处理器23在每个控制周期根据式(14)算出vk以使得由式(15)表示的制约条件式满足式(3)所示的条件即可。此时，处理器23根据式(9)来设定干扰的贡献的推定值即可。此时，处理器23基于由传感器检测到的、在控制周期中紧接当前时刻之前的发动机10的压力及温度来求取状态xk(1)以及xk(2)即可。另外，处理器23将参照控制输入uref规定为通过使状态xk(2)、即发动机10内的压力P成为所期望的值x2d(例如0.8)的单纯的比例积分控制而算出的控制输入值。例如，关于比例项的增益Kp例如设定为5，关于积分项的增益KI例如设定为0.3。另外，处理器23例如通过如下方式决定关于压力P的所期望的值x2d即可：参照表示加速器开度与该所期望的值x2d的关系的参照表，并根据接收到的加速器开度来决定。这种参照表预先存储于存储器22。而且，处理器23基于算出的vk和式(11)以及式(12)算出节气门11的开度θthk即可。
处理器23在每次算出节气门11的开度θthk时，就将使节气门11的开度成为该算出的开度θthk的控制信号经由通信接口21向驱动节气门11的致动器(未图示)输出。
图2A以及图2B是表示通过模拟求出的、发动机10的内部状态的转变的一例的图。作为比较例，图2A表示将干扰的贡献的推定值设为0时的模拟结果。图2B表示将干扰的贡献的推定值按照式(9)进行设定(其中系数α＝2)并将式(3)中的增益γ设为0.8时的模拟结果。在图2A以及图2B中，横轴表示压力，纵轴表示温度。而且，用虚线包围的区域200表示式(15)中所示的状态制约得到满足的区域(B≧0)。另外，在图2A中，轨迹201表示通过模拟求出的、发动机10的内部状态的转变。同样，在图2B中，轨迹202表示通过模拟求出的、发动机10的内部状态的转变。
图3A以及图3B是表示通过模拟求出的、每个控制周期的式(15)中所示的制约条件式B的值的时间变化的图。作为比较例，图3A表示将干扰的贡献的推定值设为0时的模拟结果。图3B表示将干扰的贡献的推定值按照式(9)进行设定(其中系数α＝2)并将式(3)中的增益γ设为0.8时的模拟结果。在图3A以及图3B中，横轴表示步数(即，控制周期单位的经过时间)，纵轴表示制约条件式B的值。另外，在图3A中，轨迹301表示通过模拟求出的、制约条件式B的值的时间变化。同样，在图3B中，轨迹302表示通过模拟求出的、制约条件式B的值的时间变化。
图4A以及图4B是表示通过模拟求出的、每个控制周期的发动机10的内部状态x(2)、即压力P的时间变化的图。作为比较例，图4A表示将干扰的贡献的推定值设为0时的模拟结果。图4B表示将干扰的贡献的推定值按照式(9)进行设定(其中系数α＝2)并将式(3)中的增益γ设为0.8时的模拟结果。在图4A以及图4B中，横轴表示步数，纵轴表示内部状态x(2)的值。另外，在图4A中，轨迹401表示通过模拟求出的、内部状态x(2)的值的时间变化。同样，在图4B中，轨迹402表示通过模拟求出的、内部状态x(2)的值的时间变化。
如图2A、图2B、图3A以及图3B所示，可知与比较例相比，通过在制约条件式中考虑干扰的影响，制约条件式B的值变为负、即状态制约变为不满足的次数减少了。另外，如图4A以及图4B所示，可知与比较例相比，内部状态x(2)更良好地收敛于目标值。
图5是由处理器23执行的控制处理的动作流程图。处理器23在每个控制周期按照图5所示的动作流程图执行控制处理。
处理器23基于紧接当前时刻之前的发动机10的内部状态(温度和压力)及控制输入(节气门11的开度)，按照高斯过程，算出相对于关于发动机10的内部状态的制约条件式的、当前时刻的干扰的贡献的推定值(步骤S101)。
处理器23在当前时刻的没有干扰的情况下的制约条件式的值与当前时刻的干扰的贡献的推定值之和大于等于使紧接当前时刻之前的制约条件式的值以预定比率降低后的值的条件下，决定节气门11的开度θthk以使其与使发动机10的内部状态成为预定状态的节气门11的开度θthk之差最小(步骤S102)。处理器23向驱动节气门11的致动器(未图示)输出控制节气门11以使其开度成为所决定的节气门11的开度θthk的控制信号(步骤S103)。然后，处理器23结束控制处理。
如以上所说明的那样，第1实施方式的控制装置在按控制周期控制发动机时，考虑对于发动机的内部状态的转变的干扰，设定关于发动机的内部状态的制约条件式应该满足的条件，求取干扰的贡献的推定值以使得满足该条件。而且，该控制装置在该制约条件式应该满足的条件下，决定控制输入。由此，该控制装置在以离散时间控制发动机时也能够抑制对于发动机的内部状态的状态制约变得不满足这一情况。
接着，对第2实施方式的控制装置进行说明。第2实施方式的控制装置控制作为搭载于车辆的动力单元的另一例的直流马达。此时，该控制装置在直流马达的角速度成为预定角速度以下的状态制约下，控制对直流马达施加的电压。
图6是作为控制装置的第2实施方式的电子控制装置的硬件结构图。在本实施方式中，控制车辆所搭载的直流马达30的电子控制装置(ECU)2具有通信接口21、存储器22以及处理器23。第2实施方式的ECU2与第1实施方式的ECU1的不同之处在于，由处理器23执行的控制处理不同。于是，以下对由处理器23执行的控制处理进行说明。关于ECU2的其他构成要素，可参照第1实施方式的ECU1的对应的构成要素的说明。
首先，对成为控制对象的直流马达30的状态方程式以及所应用的状态制约进行说明。在本实施方式中，成为控制对象的直流马达30的状态方程式由下式表示。
Figure BDA0002180706220000131
在此，ω表示直流马达30的转子的角速度，i表示流通于直流马达30的电流。另外v表示供给于直流马达30的电压。B是表示直流马达30的转子粘度的常数，J是表示直流马达30及由直流马达30驱动的负载的惯性的常数。另外KT是直流马达30的扭矩常数，Kb是直流马达30的感应电动势常数。再者，L是直流马达30的线圈的电感，R是直流马达30的电路的电阻。如式(16)所示，直流马达30的内部状态由角速度ω和电流i表示，控制输入成为电压v。处理器23也可以在每个控制周期从设置于直流马达30的角速度传感器(未图示)以及电流计(未图示)经由通信接口21接收表示角速度ω的传感器信号以及表示电流i的传感器信号。
通过以控制周期T使式(16)离散化，可得到下式。
Figure BDA0002180706220000132
Figure BDA0002180706220000133
在此，xk是将离散时间k的角速度ωk、电流ik分别作为元素xk(1)、xk(2)的表示内部状态的向量。另外控制输入uk表示在离散时间k的电压vk。
因此，与式(1)同样地，若考虑干扰δ(xk,uk)，则直流马达30的每个控制周期的状态变化由下式表示。
xk+1＝Adxk+Bduk+δk(xk，uk) 18)
此外，干扰δ(xk,uk)例如与第1实施方式同样地由高斯分布近似地表示。因此，在学习高斯分布时的离散时间(k+1)的干扰的贡献Δk+1与上述同样地算出为{-Cδk(xk，uk)}即可。
在本实施方式中，处理器23在角速度ωk成为角速度的期望值ωd以下的状态制约下，控制对直流马达30施加的电压vk以使得角速度ωk成为期望值ωd。此外，处理器23例如通过参照表示经由通信接口21接收到的车辆的加速器开度与期望值ωd的关系的参照表，决定该期望值ωd即可。这种参照表例如预先存储于存储器22。
即，在本实施方式中，制约条件式Bk由下式表示。
Bk：＝ωd-ωk＝ωd-Cxk≥0 (19)
C：＝[1 0]
因此，在离散时间(k+1)的制约条件由下式表示。
Figure BDA0002180706220000141
Bnk+1：＝ωd-C(Adxk+Bduk)，Δk+1：＝-Cδk(xk，uk)
由此，将干扰的贡献的推定值设为Δpk+1，与式(3)同样地，关于制约条件，要求满足以下的条件。
Bnk+1(xk，uk)+Δpk+1-(1-γ)Bk≥0 (21)
与第1实施方式同样地，处理器23通过按照高斯过程来近似干扰，能够按照式(9)算出干扰的贡献的推定值Δpk+1。
根据以上，处理器23按控制周期，满足式(21)且按照式(10)，求取控制输入uk以使得其与参照控制输入uref之差最小。此时，处理器23利用由角速度传感器以及电流计检测到的、在控制周期中紧接当前时刻之前的角速度以及电流值作为xk即可。此外，与第1实施方式同样地，处理器23将参照控制输入uref规定为通过使直流马达30的转子的角速度ω成为所期望的值ωd的单纯的比例积分控制而算出的控制输入值即可。而且处理器23控制对直流马达30供给电压的驱动电路31，以使得施加于直流马达30的电压v成为与求出的控制输入uk对应的电压值vk。
图7A以及图7B是表示通过模拟求出的、每个控制周期的式(20)中所示的制约条件式B的值的时间变化的图。作为比较例，图7A表示将干扰的贡献的推定值设为0时的模拟结果。图7B表示将干扰的贡献的推定值按照式(9)进行设定(其中系数α＝2)并将式(3)中的增益γ设为1.0时的模拟结果。在图7A以及图7B中，横轴表示经过时间，纵轴表示制约条件式B的值。另外，在图7A中，轨迹701表示通过模拟求出的、制约条件式B的值的时间变化。同样，在图7B中，轨迹702表示通过模拟求出的、制约条件式B的值的时间变化。
图8A以及图8B是表示通过模拟求出的、每个控制周期的直流马达30的内部状态、即角速度ω以及电流i的时间变化的图。作为比较例，图8A表示将干扰的贡献的推定值设为0时的模拟结果。图8B表示将干扰的贡献的推定值按照式(9)进行设定(其中系数α＝2)并将式(3)中的增益γ设为1.0时的模拟结果。在图8A以及图8B中，横轴表示经过时间，纵轴表示角速度ω(右侧)以及电流i(左侧)的值。另外，在图8A中，轨迹801以及轨迹802分别表示通过模拟求出的、角速度ω的值的时间变化以及电流i的值的时间变化。同样，在图8B中，轨迹803以及轨迹804分别表示通过模拟求出的、角速度ω的值的时间变化以及电流i的值的时间变化。
此外，在该模拟中，将控制周期T设定为50ms。另外，关于模型化误差的大小，对于惯性J设为0.5J，对于电阻R设为1.1R，对于转子粘度设为0.8B。另外，将角速度的期望值ωd设为2.0。此外，在学习干扰的模型时，将角速度的期望值ωd设为(sin5t+1)。再者，使用下式作为用于算出参照控制输入urefk的比例积分控制式。
urefk＝-10(ωk-ωd)-4∑(ωk-ωd) (22)
如图7A以及图7B所示，可知与比较例相比，通过在制约条件式中考虑干扰的影响，制约条件式B的值变为负、即制约条件得不到满足的次数减少了。另外，如图8A以及图8B所示，可知与比较例相比，角速度ω以更短的时间收敛于目标的值ωd。再者，可知电流i也以更短的时间收敛了。
如以上所说明的那样，第2实施方式的控制装置同样在以离散时间控制直流马达时也能够抑制对于直流马达的内部状态的状态制约变得不满足这一情况。
此外，在上述的各实施方式中，处理器23为了近似成为控制对象的系统的内部状态的干扰，也可以利用除高斯分布以外的概率分布。例如，处理器23也可以使用泊松分布来近似干扰。在该情况下，也与上述的各实施方式同样地，基于在控制周期中紧接当前时刻之前的系统的内部状态以及控制输入来决定当前时刻的泊松分布的平均值即可。另外，干扰的贡献的推定值按照式(9)算出即可。
另外，该控制装置也可以用于车辆所搭载的动力单元以外的、内部状态随时间经过而变化的系统的控制。在该情况下，控制装置的处理器也按控制周期，在式(3)的制约条件下，按照式(10)算出控制输入以使得其与参照控制输入之差最小即可。另外此时，处理器基于近似干扰的概率分布，按照式(9)算出干扰的贡献的推定值即可。
再者，与上述的各实施方式同样地，处理器在每个控制周期通过使成为控制对象的系统的内部状态变为所期望的状态的比例积分控制来决定参照控制输入的值即可。或者，处理器也可以按照PID控制来决定参照控制输入的值。
如上，本领域技术人员能够在本发明的范围内按照所实施的方式进行各种变更。

Claims (7)

1.一种控制装置，是按预定控制周期对车辆的动力单元进行控制的控制装置，其特征在于，
具备处理器，所述处理器构成为，
基于所述动力单元的紧接当前时刻之前的内部状态及用于控制所述动力单元的所述内部状态的紧接当前时刻之前的控制输入，算出当前时刻的相对于规定所述动力单元的内部状态的状态制约的制约条件式的、在所述动力单元的所述内部状态的转变中的干扰的贡献的推定值，
在所述干扰的贡献的推定值与当前时刻的没有所述干扰的情况下的所述制约条件式的值之和大于等于使紧接当前时刻之前的所述制约条件式的值以预定比率降低后的值的条件下，决定所述控制输入以使得所述控制输入与使所述内部状态为预定内部状态的所述控制输入的参照值之差最小，
按照所述决定的所述控制输入来控制所述动力单元。
2.根据权利要求1所述的控制装置，其特征在于，
所述处理器构成为，近似所述干扰，并且基于按照紧接当前时刻之前的所述内部状态及紧接当前时刻之前的所述控制输入所决定的概率分布，算出当前时刻的所述干扰的贡献的推定值。
3.根据权利要求2所述的控制装置，其特征在于，
所述概率分布是高斯分布，
所述处理器构成为，将如下减法运算得到的值设为所述干扰的贡献的推定值：从根据紧接当前时刻之前的所述内部状态及紧接当前时刻之前的所述控制输入所决定的所述高斯分布的平均值，减去对与预定置信区间的下限值相应的比率乘以所述高斯分布的方差得到的值。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的控制装置，其特征在于，
所述动力单元是发动机，
所述内部状态是所述发动机内的压力及所述发动机内的温度，
所述制约条件式表示所述发动机不发生爆震的所述压力和所述温度的范围。
5.根据权利要求1至3中任一项所述的控制装置，其特征在于，
所述动力单元是直流马达，
所述内部状态是所述直流马达的转子的角速度及流通于所述直流马达的电流，
所述制约条件式表示所述角速度变为预定角速度以下的条件。
6.一种控制方法，是用于在包括动力单元和处理器的车辆中按预定控制周期控制所述动力单元的控制方法，其特征在于，包括：
由所述处理器，基于所述动力单元的紧接当前时刻之前的内部状态及用于控制所述动力单元的所述内部状态的紧接当前时刻之前的控制输入，算出当前时刻的相对于规定所述动力单元的所述内部状态的状态制约的制约条件式的、在所述动力单元的所述内部状态的转变中的干扰的贡献的推定值；
由所述处理器，在所述干扰的贡献的推定值与当前时刻的没有所述干扰的情况下的所述制约条件式的值之和大于等于使紧接当前时刻之前的所述制约条件式的值以预定比率降低后的值的条件下，决定所述控制输入以使得所述控制输入与使所述内部状态为预定内部状态的所述控制输入的参照值之差最小；
由所述处理器，按照所述决定的所述控制输入来控制所述动力单元。
7.一种控制装置，是按预定控制周期对内部状态随经过时间变化的系统进行控制的控制装置，其特征在于，
具备处理器，所述处理器构成为，
基于所述系统的紧接当前时刻之前的所述内部状态及用于控制所述系统的所述内部状态的紧接当前时刻之前的控制输入，算出当前时刻的相对于规定所述系统的所述内部状态的状态制约的制约条件式的、在所述系统的所述内部状态的转变中的干扰的贡献的推定值，
在所述干扰的贡献的推定值与当前时刻的没有所述干扰的情况下的所述制约条件式的值之和大于等于使紧接当前时刻之前的所述制约条件式的值以预定比率降低后的值的条件下，决定所述控制输入以使得所述控制输入与使所述内部状态为预定内部状态的所述控制输入的参照值之差最小，
按照所述决定的所述控制输入来控制所述系统。
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