CN1369632A - 机械设备的控制装置和控制方法 - Google Patents

Abstract

为了使作为机械设备的排气系统E的催化剂装置的下游的氧浓度传感器5(检测部件)的输出收敛于给定的目标值而生成目标空燃比KCMD的操作量生成部件7包括:用相互不同的算法生成表示排气系统E的空耗时间后或该空耗时间与由发动机控制部件8和发动机1构成的系统的空耗时间之和即合计空耗时间后氧浓度传感器5的输出的估计值的数据的多个估计部件。操作量生成部件7使用从这些估计值中选择的值或把这些估计值合成后得到的值,通过适应滑动模式控制的处理生成目标空燃比KCMD。能在与检测机械设备的输出的检测部件的输出状态无关的情况下,高速地进行使该检测部件的输出收敛于给定的目标值的控制。

Description

机械设备的控制装置和控制方法

技术领域

本发明涉及一种机械设备的控制装置和控制方法。

背景技术

以往，本发明的申请人在特开平11-93740号公报、美国专利6079205号等中提出了以下所述技术：为了确保基于在内燃机的排气通路上设置的催化剂装置的排气所需的净化性能，在催化剂装置的下游配置用于检测通过催化剂装置的排气中的特定成分的浓度例如氧浓度的排气传感器(氧浓度传感器)，并且为了使该氧浓度传感器的输出收敛于给定的目标值(一定值)，控制内燃机中燃烧的混合气的空燃比，进而控制进入催化剂装置的排气的空燃比(下面，称作催化剂上游空燃比)。在此，所述催化剂上游空燃比，具体地说，是指进入催化剂装置的成为废气的燃烧混合气的空燃比，是指根据该废气中的氧浓度来衡量的空燃比。

在该技术中，把从催化剂装置的上游到下游氧浓度传感器的排气系统作为控制对象，为了使作为该排气系统的输出量的氧浓度传感器的输出收敛于所述目标值，依次生成规定了作为该排气系统的输入量的催化剂上游空燃比的操作量，例如该排气的目标空燃比。然后，通过按该目标空燃比来控制内燃机中燃烧的混合气的空燃比，使所述催化剂上游空燃比被目标空燃比所控制，进而使氧浓度传感器的输出收敛于所述目标值。

在这种情况下，所述排气系统由于其所含催化剂装置，一般有较长的空耗时间。另外，例如内燃机在低转速领域运行时(例如慢速运行时)，从所述目标空燃比生成催化剂上游空燃比的系统(该系统含有内燃机。以下把该系统称作空燃比操作系统)具有的空耗时间有时也较长。而这样的空耗时间对稳定地使氧浓度传感器的输出收敛于所述目标值容易造成不良影响。因此，在所述技术中，利用根据所述排气系统的预先确定的模型等构筑的算法，依次生成：表示所述排气系统的空耗时间之后，或该空耗时间和所述空燃比操作系统的空耗时间相加得到的空耗时间之后的氧浓度传感器输出的估计值的数据。然后，使用该估计值生成所述目标空燃比。另外，在这种情况下，目标空燃比的生成，例如可以由反馈控制的一种方法即滑动模式控制(具体地说，是适应滑动模式控制)的处理来进行。

另外，在氧浓度传感器的输出收敛于所述目标值的状态下的排气的空燃比，是理论空燃比附近的空燃比。

根据这样的技术，能一面补偿所述排气系统和输入操作系统的空耗时间的影响，一面稳定地进行控制，使氧浓度传感器的输出收敛于目标值，进而能不考虑该催化剂装置的恶化状态等，而确保催化剂装置的良好净化性能。

另外，在所述技术中，当把所述排气系统看作机械设备时，能把所述内燃机看作是：生成作为向该机械设备的输入的催化剂上游空燃比的促动器，所述氧浓度传感器可被视为检测作为机械设备的输出的氧浓度的检测部件。

可是，在安装在汽车等上的内燃机中，一般并不是经常以理论空燃比附近的空燃比来进行内燃机的运行(下面，称作理想运行)，而是根据运行状况，有时候也在内燃机切断燃料的状态下运行，或在空燃比较差的领域运行(下面，称作贫乏运行)。而把所述氧浓度传感器的输出收敛于目标值的控制是在所述理想运行状态下进行的。

另一方面，氧浓度传感器的输出在所述目标值的附近领域(理论空燃比附近的空燃比领域)中，对于氧浓度几乎呈线性特性，但在离开该附近领域的领域中，则变为非线性(参考图2的实线a)。因此，在内燃机的切断燃料状态下的运行和在贫乏运行之后不久进行的理想运行中，氧浓度传感器的输出变为非线性领域的输出。

可是，当氧浓度传感器的输出在非线性领域中变化时，按照以上所述的技术，空耗时间后的氧浓度传感器的输出估计值的精度很容易下降，难以确保该输出具有与在线性领域时同样的精度。而且，在呈现基于催化剂的化学反应的还原作用的情况下(从贫乏向丰富变化的场合)和呈现氧化作用的情况下(从丰富向贫乏变化的场合)，催化剂的反应不同，由此也增加了非线性。在这种情况下，为了生成所述目标空燃比，通过使用控制的稳定性较高的滑动模式控制(特别是适应滑动模式控制)的处理，能避免对氧浓度传感器的输出进行控制的稳定性受损。可是，由于所述估计值的精度下降，有时会对氧浓度传感器的输出的收敛控制的快速反应性造成破坏。

鉴于以上所述问题的存在，本发明目的在于：提供一种即使在检测机械设备输出的检测部件的输出呈现非线性的情况下，仍能与该检测部件的输出状态无关，快速、稳定地进行使该检测部件的输出收敛于给定的目标值的控制的机械设备的控制装置和控制方法。

另外，本发明的目的还在于：提供一种即使在配置在内燃机的排气通路的催化剂装置的下游的氧浓度传感器等排气传感器(检测部件)的输出呈现非线性的情况下，仍能与该排气传感器的输出状态无关，快速、稳定地进行使该检测部件的输出收敛于给定的目标值的控制，从而提高基于催化剂装置的排气的净化性能的机械设备的控制装置和控制方法。

发明内容

本发明的机械设备的控制装置为了实现所述目的，具有第一方案和第二方案，该第一方案的机械设备的控制装置包括：从给定的输入生成给定的输出的机械设备；检测所述机械设备的输出的检测部件；为了使该检测部件的输出收敛于给定的目标值而依次生成用于操作所述向机械设备的输入的操作量的操作量生成部件。

同样，本发明的机械设备的控制方法为了实现所述目的，也具有第一方案和第二方案，该第一方案关于如下控制方法的：由检测部件检测从给定的输入生成给定的输出的机械设备的输出，为了使该检测部件的输出收敛于给定的目标值而依次生成用于操作所述向机械设备的输入的操作量。

本发明的机械设备的控制装置的第一方案其特征在于：它设置了：补偿了所述机械设备具有的空耗时间的影响，进行使所述检测部件的输出收敛于给定的目标值的控制，至少使用该检测部件的输出数据，用相互不同的算法依次生成表示所述机械设备具有的空耗时间之后的所述检测部件的输出的估计值的数据的多个估计部件。所述操作量生成部件根据给定条件，选择使用所述多个估计部件分别生成的数据中的任意一个数据所表示的估计值或使用把该多个估计部件的数据分别表示的估计值以基于给定条件的形态合成后得到的估计值，生成所述操作量。

同样，本发明的机械设备的控制方法的第一方案其特征在于：至少使用该检测部件的输出数据，用相互不同的算法依次生成表示所述机械设备具有的空耗时间之后的所述检测部件的输出的估计值的数据，根据给定条件，选择使用所述多个估计算法分别生成的数据中的任意一个数据所表示的估计值或使用把该多个估计算法所生成的数据分别表示的估计值以基于给定条件的形态合成后得到的估计值，生成所述操作量。

根据本发明的机械设备的控制装置和控制方法的第一方案，因为所述多个估计部件或估计算法分别根据相互不同的算法，生成表示所述空耗时间之后的所述检测部件的输出的估计值的数据，所以能生成表示了分别适合于所述检测部件的多种输出状态(它与机械设备的输出状态相应)的多个估计值的数据。因此，即使在该检测部件的输出呈现非线性的情况下，当根据给定条件(例如检测部件的输出状态或者和它有关的条件)，选择所述多个估计部件或估计算法分别生成的数据中的任意一个数据所表示的估计值，或求出把这些估计值以基于所述给定条件的形态合成后的估计值时，能使该选择或合成的估计值以很好的精度成为所述机械设备的空耗时间后的估计值。

因此，通过使用这样选择的估计值或合成的估计值生成所述操作量，该操作量能与所述检测部件的输出状态或机械设备的输出状态无关地补偿所述机械设备的空耗时间的影响，适合于使所述检测部件的输出收敛于所述目标值。结果，能与所述检测部件的输出状态无关地提高使该检测部件的输出收敛于给定目标值的控制的快速反应性。

另外，本发明的机械设备的控制装置和控制方法的第二方案，在所述第一方案的基本结构上又设置了：生成对机械设备的输入的促动器；通过按照所述操作量控制所述促动器的动作操作所述向机械设备的输入的发动机控制部件。

本发明的机械设备的控制装置的第二方案其特征在于：它设置了：补偿了所述机械设备具有的空耗时间和由所述发动机控制部件和促动器构成的输入操作系统具有的空耗时间相加得到的合计空耗时间的影响，进行使所述检测部件的输出收敛于所述给定的目标值的控制，至少使用该检测部件的输出数据，用相互不同的算法依次生成表示所述合计空耗时间之后的所述检测部件的输出的估计值的数据的多个估计部件。所述操作量生成部件根据给定条件，选择使用所述多个估计部件分别生成的数据中的任意一个数据所表示的估计值或使用把该多个估计部件的数据分别表示的估计值以基于给定条件的形态合成后得到的估计值，生成所述操作量。

同样，本发明的机械设备的控制方法的第二方案其特征在于：至少使用该检测部件的输出数据，用相互不同的多个估计算法依次生成表示所述机械设备具有的空耗时间和由所述发动机控制部件和促动器构成的输入操作系统具有的空耗时间相加得到的合计空耗时间之后的所述检测部件的输出的估计值的数据，根据给定条件，选择使用该多个估计算法分别生成的数据中的任意一个数据所表示的估计值或使用把该多个估计算法所生成的数据分别表示的估计值以基于给定条件的形态合成后得到的估计值，生成所述操作量。

根据本发明的机械设备的控制装置和控制方法的第二方案，因为所述多个估计部件或估计算法分别根据相互不同的算法，生成表示所述合计空耗时间之后的所述检测部件的输出的估计值的数据，所以能生成表示了分别适合于所述检测部件的多种输出状态(它与机械设备的输出状态相应)的多个估计值的数据。因此，与所述第一方案同样，即使在该检测部件的输出呈现非线性的情况下，当根据给定条件(例如，检测部件的输出状态或者和它有关的条件)，选择所述多个估计部件或估计算法分别生成的数据中的任意一个数据所表示的估计值，或求出把这些估计值以基于所述给定条件的形态合成后的估计值时，能使该选择或合成的估计值以很好的精度成为所述机械设备具有的空耗时间和由所述发动机控制部件和促动器构成的输入操作系统(从所述操作量生成对机械设备的输入的系统)具有的空耗时间相加得到的合计空耗时间后的估计值。

因此，通过使用这样选择的估计值或合成的估计值生成所述操作量，该操作量能与所述检测部件的输出状态或机械设备的输出状态无关地补偿所述合计空耗时间的影响，适合于使所述检测部件的输出收敛于所述目标值。结果，与本发明的第一方案同样，能与所述检测部件的输出状态无关地提高使该检测部件的输出收敛于给定目标值的控制的快速反应性。

另外，在本发明的机械设备的控制装置中，作为所述操作量，列举了例如对机械设备的目标输入和促动器的动作量的修正量等。当所述操作量是例如对机械设备的目标输入时，适合设置检测对机械设备的输入的检测部件，由反馈控制的处理操作对机械设备的输入，使该检测部件的输出(对机械设备的输入的检测值)收敛于所述目标输入。另外，使用所述估计值生成所述操作量的所述操作量生成部件，例如通过由反馈控制的处理生成所述操作量，使该估计值收敛于所述检测部件的输出的目标值，能生成能恰当地补偿所述机械设备的空耗时间和所述合计空耗时间的影响的操作量。

在本发明的第一方案和第二方案中，作为所述机械设备，例如列举了从内燃机的排气通路中设置的排气净化用催化剂装置的上游到下游的含有该催化剂装置的排气系统。在这种情况下，所述向机械设备的输入是由所述内燃机生成的进入所述催化剂装置的排气的空燃比，所述机械设备的输出是例如通过所述催化剂装置的排气中的特定成分的浓度。另外，本发明第二方案中，所述内燃机有促动器的功能。

由此，因为作为机械设备的所述排气系统的输出是通过所述催化剂装置的排气中的特定成分的浓度，所以所述检测部件是设置在催化剂装置的下游一侧的检测该排气中的特定成分的浓度排气传感器。为了使该检测部件的输出收敛于所述目标值，生成了用于操作作为所述向机械设备的输入的排气空燃比(进入催化剂装置的排气的空燃比)的操作量，按照该操作量，操作了进入该催化剂装置的排气的空燃比。另外，在生成该操作量时，选择使用所述所述多个估计部件或估计算法分别生成的数据所表示的所述排气系统的空耗时间或把该空耗时间和所述输入操作系统的空耗时间相加得到的空耗时间后检测部件(排气传感器)的估计值。或使用把这些估计值和成后得到的估计值。

在这种情况下，如上所述，因为本发明能与所述检测部件的输出状态无关地提高使该检测部件的输出收敛于给定目标值的控制的快速反应性，所以与所述排气系统的下游一侧的排气状态、作为催化剂装置的下游一侧的检测部件的排气传感器的输出状态无关，提高使该排气传感器的输出收敛于给定目标值的控制的快速反应性。从而能确保催化剂装置所要的净化性能。

另外，在所述机械设备是内燃机的所述排气系统时，作为所述操作量，列举了进入所述催化剂装置的排气的目标空燃比(对机械设备的输入)和作为促动器的内燃机的燃料供给量的修正量。另外，当该操作量是进入催化剂装置的排气的目标空燃比时，在催化剂装置的上游设置检测该排气的空燃比(对机械设备的输入)的检测部件，通过反馈控制的处理使该空燃比传感器的输出(排气的空燃比检测值)收敛于目标空燃比，能操作内燃机内燃收的混合气的空燃比。这种场合的反馈控制的处理适合于由适应控制器等递推公式形式的控制器进行。

本发明的第一方案和第二方案中，有求出把所述多个估计部件或估计算法分别生成的数据所表示的估计值加权合成后得到的估计值的部件或步骤。在这种情况下，在求该刚性估计值时，通过按所述给定条件，可变地设置与基于各估计部件或估计算法的估计值有关的加权系数，求出了含有所述各估计部件或估计算法的估计值的所述合成估计值。在生成所述操作量时，最好使用按如上所述求出的合成估计值，生成所述操作量。

由此，通过按所述给定条件，可变地设置所述加权系数，不但能使所述多个估计部件或估计算法分别生成的数据所表示的估计值的任何一个作为所述合成估计值(例如，与一个估计值有关的加权系数是“1”，与其他估计值有关的加权系数是“0”)，还能把对这些估计值复合合成后得到的估计值作为所述合成估计值。因此，能根据所述加权系数的设置，统一进行所述操作量的生成中使用的估计值的选择和合成，能容易地构筑用于该选择和合成的算法。

另外，在本发明中，所述操作量生成部件能通过各种反馈控制处理生成所述操作量，但是它适合于通过适应控制的处理生成所述操作量，或通过滑动模式控制的处理来生成所述操作量。

即通过由适应控制的处理生成所述操作量，能按照机械设备的性能状态生成所述操作量，从而能提高使检测部件的输出收敛于目标值的控制的快速反应性。另外，滑动模式控制一般具有对干扰和控制对象的模型化误差等的控制稳定性高的特性。因此，通过用这样的滑动模式控制的处理生成所述操作量，即使该处理中使用的所述估计值的误差由于干扰等变得比预想的大，也能把该影响对所述检测部件的输出造成的不稳定抑制在最小，从而能提高使该检测部件的输出收敛于所述目标值的控制的稳定性。

另外，所述滑动模式控制为了极力排除干扰等的影响，特别适合使用在通常的滑动模式控制上加入了称作适应规则(适应算法)的控制规则的适应滑动模式控制。在在此补充说明该适应滑动模式控制，在适应滑动模式控制中，一般使用用控制量和它的目标值的偏差构成的称作切换函数的函数，使该切换函数的值收敛于“0”是重要的。在这种情况下，在通常的滑动模式控制中，为了使切换函数的值收敛于“0”，使用所谓的极限规则。可是，一旦受到干扰等的影响，只用该极限规则有时很难充分确保切换函数值的收敛的稳定性和快速相应性。与此相比，适应滑动模式控制为了极力排除干扰等的影响，使切换函数的值收敛于“0”，在所述极限规则之外，还使用了称作适应规则(适应算法)的控制规则。

另外，在本发明中，规定了所述操作量的生成中使用的所述估计值的所述给定条件，换言之，规定了为了操作量的生成而使用的估计值的选择方法和合成方法的所述给定条件，例如适合用基于检测部件的输出数据值的条件。即该检测部件的输出数据值直接表示该检测部件的输出状态。因此，通过根据该检测部件的输出数据值决定所述给定条件，不但使该条件设置变得容易，还能选择适合于检测部件的输出状态的估计值，或取得适合于检测部件的输出状态的合成估计值。

特别是由滑动模式控制(含有适应滑动模式控制)的处理生成所述操作量的情况下，所述给定条件是在把所述检测部件输出的时间系列数据作为变量成分的同时，把按照所述滑动模式控制的处理中使用的切换函数而决定的给定的线性函数值和所述检测部件的输出数据值组合的条件。

即在所述操作量的生成时使用滑动模式控制的处理的情况下，以所述检测部件的输出的时间系列数据作为变量成分的线性函数的值和所述检测部件的输出数据值组合，与该检测部件的输出状态有高相关性。因此，通过把该组合的条件作为所述给定条件，能选择适合于检测部件的输出状态的估计值，或取得适合于检测部件的输出状态的合成估计值。从而能准确地生成适合于检测部件的输出状态的所述操作量，能提高使该检测部件的输出收敛于所述目标值的控制的快速反应性。

在这种情况下，当所述切换函数例如是以所述检测部件的输出与所述目标值的偏差的时间系列数据作为变量成分的线性函数时，所述给定的线性函数适合采用与它的变量成分有关的系数值和与所述切换函数的变量成分有关的系数值相同的线性函数。

通过使用这样的线性函数，能恰当地设置规定了用于生成所述操作量的所述估计值的选择方法和合成方法的所述组合条件。另外，在这种情况下，所述给定线性函数可以是与切换函数具有相同形式的函数。

另外，所述组合的条件适合含有如下条件：所述线性函数的值和所述检测部件的输出的数据值的组合是否存在于以该两个值为坐标成分的坐标平面上预先决定的给定领域中。

由此，所述线性函数的值和所述检测部件的输出的数据值的组合的分类、区别变得容易，从而能恰当地设置该组合的条件。

可按照所述检测部件和输出特性和机械设备的性能特性构筑本发明中的各估计部件的算法(估计算法)，可以有各种算法可供选择。

作为这些估计部件或估计算法的形态，例如有以下形态。即在生成表示机械设备的空耗时间后的估计值的数据的本发明的第一方案中，所述多个估计部件或估计算法由以下估计算法构成：设定所述机械设备是从所述输入通过响应延迟元件和时滞元件生成所述检测部件输出的系统，用基于表现了该机械设备的性能的预先决定的该机械设备的模型而构筑的算法，生成表示所述估计值的数据的第一估计部件或第一估计算法；用模糊推理的算法生成表示所述估计值的数据的第二估计部件或第二估计算法。

在生成表示机械设备的空耗时间和输入操作系统的空耗时间之和的合成空耗时间后的估计值的数据的本发明的第二方案中，所述多个估计部件或估计算法由以下估计算法构成：使用基于把所述机械设备作为从所述输入通过响应延迟元件和时滞元件生成所述检测部件的输出的系统、表现了该机械设备的性能的预先决定的该机械设备的模型和把所述输入操作系统作为从所述操作量通过时滞元件生成所述向机械设备的输入的系统、表现了该输入操作系统的性能的预先决定的该输入操作系统的模型来构筑的算法，生成表示所述估计值的数据的第一估计部件、第一估计算法；用模糊推理的算法生成表示所述估计值的数据的第二估计部件、第二估计算法。

另外，当所述机械设备是含有所述催化剂装置的所述排气系统的情况下，在确保催化剂装置的最佳净化性能上，适合使用氧浓度传感器作为所述检测部件(排气传感器)，并且使其目标值为给定的一定值。

当所述机械设备是含有所述催化剂装置的所述排气系统，并且所述检测部件为氧浓度传感器时，所述多个估计部件或估计算法适合由所述第一估计部件或第一估计算法和第二估计部件或第二估计算法构成。

即当所述机械设备是所述排气系统，并且所述检测部件为氧浓度传感器时，在本发明的第一方案中，基本上用基于所述排气系统的模型来构筑的算法，能在氧浓度传感器的输出对于排气中的氧浓度几乎呈线性变化的领域(所述目标值附近的领域)中变化的状态下，恰当地生成表示该排气系统的空耗时间后的所述估计值的数据。

另外，在本发明的第二方案中，基本上用基于所述排气系统的模型和所述输入操作系统的模型来构筑的算法(假设所述输入操作系统为单纯的时滞元件的模型)，能在所述氧浓度传感器的输出对于排气中的氧浓度几乎呈线性变化的领域(所述目标值附近的领域)中变化的状态下，以较好的精度生成表示所述合计空耗时间后的所述估计值的数据。

根据本发明者的观点，无论是第一方案还是第二方案的情况下，都能通过例如模糊推理的算法，在氧浓度传感器的输出对于排气中的氧浓度呈非线性变化的领域中变化的状态下，以较好的精度生成表示所述排气系统的空耗时间后或所述合计空耗时间后的所述估计值的数据。

因此，通过由基于排气系统模型的第一估计部件或第一估计算法和基于模糊推理的第二估计部件或第二估计算法构成所述多个估计部件或估计算法，能恰当地生成氧浓度传感器的彼此不同的输出状态下所述估计值的数据。因此，选择使用这些估计值或使用把这些值合成后的值，能与氧浓度传感器的输出状态无关，恰当地生成所述操作量，从而使该氧浓度传感器的输出收敛于所述目标值。

关于使用了氧浓度传感器作为所述检测部件的所述排气系统(机械设备)的控制装置和控制方法，当由第一和第二估计部件或第一和第二估计算法构成所述多个估计部件或估计算法的情况下，特别是由所述滑动模式控制的处理生成所述操作量的情况下，与所述第二估计部件或第二估计算法有关的算法是把所述氧浓度传感器的输出的时间系列数据作为变量成分的同时，把按照所述滑动模式控制的处理中使用的切换函数决定的给定线性函数的值和所述氧浓度传感器的输出的数据值作为所述模糊推理的前件部的参数，把表示所述估计值的数据作为该模糊推理的后件部的参数来生成的算法。

即当使用所述滑动模式控制的处理生成所述操作量的情况下，根据本发明者的观点，通过设置模糊推理的前件部的参数和后件部的参数，在所述氧浓度传感器的输出在非线性变化的领域中变化的状态下，以较好的精度生成表示所述估计值的数据。因此，即使氧浓度传感器的输出在非线性的领域中，也能提高使该氧浓度传感器的输出收敛于所述目标值的控制的快速反应性。

另外，在这种情况下，如上所述，当所述给定条件(规定了用于生成操作量的估计值的选择方法和合成方法的给定条件)是按所述滑动模式控制的处理中使用的切换函数而决定的给定的线性函数值和所述检测部件的输出的数据值的组合的条件时，与所述模糊推理的前件部有关的线性函数是和与该组合条件有关的线性函数是同一个。

由此，排气传感器(氧浓度传感器)的输出状态，根据所述组合条件，能恰当地区分：是选择或重视基于所述第二估计部件或第二估计算法的估计值生成所述操作量是好的状态(基于所述模糊推理的估计值具有更良好的精度的状态)，还是选择或重视基于所述第一估计部件或第一估计算法的估计值生成所述操作量是好的状态(基于排气系统的估计值具有更良好的精度的状态)。因此，能在分别适合估计值的精度状态的前提下，进行基于第一和第二估计部件或第一和第二估计算法的估计值的选择或合成，进而能更恰当地进行所述操作量的生成。

另外，所述模糊推理的算法是使用多个棒状函数作为与所述后件部的参数有关的成员函数，根据min-max-重心法来构筑的算法。在此，所述棒状函数是只在其变量(参数)的一个值具有函数值的函数。另外，min-max-重心法是模糊推理中一般使用的众所周知的方法。

由此，不但使模糊推论的算法的构筑变得容易，还能减轻用于生成表示所述估计值的数据的运算负荷。

另外，如上所述，关于使用了氧浓度传感器作为所述检测部件的所述排气系统(机械设备)的控制装置和控制方法，在设置了第一和第二估计部件或第一和第二估计算法的本发明中，关于所述第一估计部件或第一估计算法，在由空燃比传感器检测进入所述催化剂装置的排气的空燃比的同时，使用该空燃比传感器和所述氧浓度传感器的输出的数据，依次鉴定所述排气系统模型中应设置的参数的值，至少使用所述空燃比传感器和所述氧浓度传感器各自输出的数据和所述排气系统模型的参数的鉴定值，生成表示所述估计值的数据。

即由所述空燃比传感器检测作为所述排气系统的输入的排气的空燃比(进入所述催化剂装置的排气的空燃比)，通过使用该空燃比传感器的输出数据和检测了作为所述排气系统的输出的排气中的氧浓度的氧浓度传感器的输出数据，依次鉴定所述排气系统模型的参数，按该系统的每时每刻的实际性能，实时地鉴定了该模型的参数。因此，能极力降低该排气系统模型相对于实际的排气系统的性能的误差。结果，能提高氧浓度传感器的输出在几乎线性的领域中变化的状态下基于所述第一估计部件或第一估计算法的所述估计值的数据的精度，进而能提高使氧浓度传感器的输出收敛于所述目标值的控制的快速反应性。

另外，关于第一估计部件的算法(第一估计算法)，无论是在所述第一方案还是第二方案的情况下，能使用所述空燃比传感器的输出数据和所述操作量的数据的双方或其中一方、所述氧浓度传感器的输出数据、所述排气系统模型的参数，生成表示所述估计值的数据。

另外，作为所述第一估计部件的算法(第一估计算法)的基础的所述排气系统模型基本上以离散时间系列构筑。在这种情况下，该排气系统模型最好是给定的每个控制周期的氧浓度传感器的输出数据由该控制周期前的控制周期中该氧浓度传感器的输出数据和表示所述排气系统的空耗时间以前的控制周期中进入所述催化剂装置的排气的空燃比的数据(所述空燃比传感器的输出数据，所述操作量的数据等)表现。

附图说明

下面简要说明附图。

图1是本发明的实施例中装置的系统结构图。

图2是表示图1的装置中设置的传感器的输出特性的曲线图。

图3是表示图1中的装置的操作量生成部件的结构的框图。

图4是用于说明图3的滑动模式控制器执行的滑动模式控制的曲线图。

图5是用于说明图3的第二推断器的处理的曲线图。

图6(a)～(c)是用于说明图3的第二推断器的处理(模糊推理处理)中使用的成员函数的曲线图。

图7是图3的第二推断器的处理(模糊推理处理)中使用的模糊规则的说明图。

图8是用于说明图3的合成器的处理的曲线图。

图9是用于说明图3的合成器的处理的曲线图。

图10是表示图1的发动机控制部件的结构的框图。

图11是表示图10的主要部分的结构的框图。

图12是表示图1的发动机控制部件的处理的程序框图。

图13是表示图12的程序流程的子程序处理的程序框图。

图14是表示图1的操作量生成部件的处理的程序框图。

图15是表示图14的程序流程的子程序处理的程序框图。

图16是表示图14的程序流程的子程序处理的程序框图。

图17是表示图14的程序流程的子程序处理的程序框图。

图18是表示图14的程序流程的子程序处理的程序框图。

图19是本发明的其他实施例的装置系统结构图。

具体实施方式

下面，参考图1～图18说明本发明的实施例1。另外，本实施例是把本发明的实施例2即含有内燃机的排气净化催化剂装置的排气系统(从催化剂装置的上游到下游的系统)作为机械设备，是控制该机械设备的输出的系统。

图1是表示本实施例中机械设备的控制装置的整体系统结构的框图。在图中，1是作为车辆的推进源而安装在汽车或混合车上的四汽缸促动器(内燃机)。该发动机1的各汽缸中因燃料和空气的混合气的燃烧而生成的排气，在发动机1的附近集中到公共的排气管2(排气通路)中，通过该排气管排放到大气中。然后，在排气管中，为了净化排气，安装了使用图中未显示的三元催化剂和NOx吸收剂(氮氧化物吸收剂)构成的催化剂装置3。

另外，催化剂装置3中所含NOx吸收剂是氧化钡(BaO)等构成的吸收式物质和钠(Na)、钛(Ti)、锶(Sr)等构成的吸附式物质，也可以是其中任意一种。另外，发动机1相当于本发明中的促动器。

另外，在排气管2上的催化剂装置3的上游(具体地说，发动机1的各汽缸的排气集中的地方)和催化剂装置3的下游分别设置了空燃比传感器4和作为排气传感器的O₂传感器5(氧浓度传感器)。在此，如果与本发明的结构对应，从催化剂装置3的上游的空燃比传感器4到催化剂装置3的下游的O₂传感器5的含有该催化剂装置3的排气系统(图1中带参考符号E的部分)相当于机械设备，O₂传感器5相当于检测该排气系统E的输出的检测部件。

O₂传感器5是生成与通过催化剂装置3的排气中的氧浓度对应的水平的输出VO2/OUT(表示了氧浓度的检测值的输出)普通O₂传感器。在此，排气中的氧浓度与由于燃烧而变成排气的混合气的空燃比对应。而该O₂传感器5的输出VO2/OUT如图2的实线a所示，与排气中的氧浓度对应的空燃比在理论空燃比附近比较窄的范围Δ中，相对于该排气中的氧浓度，产生呈线性的高灵敏度变化。另外，在该范围Δ外的空燃比所对应的氧浓度中，O₂传感器5的输出VO2/OUT相对于氧浓度的变化是非线性的，几乎在一定的水平饱和。

空燃比传感器4生成表示由进入催化剂装置3的排气的氧浓度决定的空燃比检测值的KACT。该空燃比传感器4，例如由本申请人在特开平4-369471号或美国专利5391282号中详细说明的大范围空燃比传感器构成，如图2的实线b所示，在比O₂传感器5大的排气中的氧浓度范围中，生成与之成比例水平的输出。换言之，空燃比传感器4(以下称作LAF传感器)，在对应于排气中的氧浓度的空燃比的大范围中，表现了线性的输出特性。

在本实施例的系统中，为了控制在发动机1燃烧的混合气的空燃比，设置了由微型计算机构成的控制单元6。为了进行该控制处理，除了为该控制单元6提供LAF传感器4的输出KACT和O₂传感器5的输出VO2/OUT，还提供发动机1的转速、进气压、冷却水温、节流阀的开度等用于检测发动机1的运行状态的图中未显示的各种传感器的输出。

如果大致区分该控制单元6的处理功能，它具备以下部件：为了确保催化剂装置3的最合适的净化性能，依次执行把进入催化剂装置的排气的空燃比(下面称作催化剂上游空燃比)的目标值即目标空燃比KCMD作为规定催化剂上游空燃比的操作量而求出的处理的操作量生成部件7；通过按照该目标空燃比KCMD调节发动机1的燃料供给量，作为依次执行操作催化剂上游空燃比的处理的调节器控制部件的发动机控制部件8。

在这种情况下，操作量生成部件7和发动机控制部件8使各控制处理以各自的控制周期执行。即执行操作量生成部件7的处理控制周期，考虑到运算负载和所述排气系统所具有的比较长的空耗时间，是预先决定了周期的控制周期(例如30～100ms)。另外，执行发动机控制部件8的处理的控制周期，因为有必要使发动机1的燃料供给量的调整处理与发动机1的燃烧周期同步，所以是与发动机1的曲轴转角周期(所谓的TDC)同步的控制周期。而且，操作量生成部件7的控制周期的周期比发动机1的曲轴转角周期(TDC)长。

另外，在本实施例中，作为发动机1的运行模式，包含以下状态：使在发动机1燃烧的混合气的空燃比和催化剂上游空燃比为理论空燃比附近的空燃比，运转发动机1的理想运行模式；使该混合气的空燃比为贫乏状态(比理论状态燃料还少的状态)的空燃比运转发动机1的的贫乏运行模式。而且，所述操作量生成部件7产生的目标空燃比KCMD，在发动机1的运行模式为理想运行模式时，作为催化剂上游空燃比的目标值，是所述发动机控制部件8使用的。

下面，进一步说明所述操作量生成部件7和发动机控制部件8。

首先，关于操作量生成部件7，催化剂装置3的净化性能(具体地说，是排气中Nox、HC、CO的净化率)中，当流过该催化剂装置3的排气的空燃比是理论空燃比附近的状态，当所述O₂传感器5的输出VO2/OUT调整为某一定值VO2/TARGET(参考图2)的空燃比状态时，与催化剂装置3所含三元催化剂等的老化状态无关，得到最合适的净化性能。因此，操作量生成部件7把所述一定值VO2/TARGET作为O₂传感器5的输出VO2/OUT的目标值，依次产生催化剂上游空燃比的目标值即所述目标空燃比KCMD，使O₂传感器5的输出VO2/OUT收敛到该目标值VO2/TARGET。

而且，在生成该目标空燃比KCMD时，考虑到含有催化剂装置3的所述排气系统E所具有的空耗时间和所述发动机1和发动机控制部件8构成的系统所具有的空耗时间、排气系统E的性能变化，使用反馈控制的一种方法即滑动模式控制(具体地说，适应滑动模式控制)的处理，在操作量生成部件7的控制周期(给定的周期)中依次生成目标空燃比KCMD。

为了进行这样的操作量生成部件7的处理，在本实施例中，所述排气系统E作为从LAF传感器4的输出KACT(LAF传感器4检测的催化剂上游空燃比)通过时滞元件和响应延迟元件生成O₂传感器5的输出VO2/OUT的系统(机械设备)，把该排气系统E的性能预先用离散时间系列模型化。由所述发动机1和发动机控制部件8构成的系统(下面，把该系统称作空燃比操作系统)，作为从所述目标空燃比KCMD通过时滞元件生成LAF传感器4的输出KACT(LAF传感器4检测的催化剂上游空燃比)的系统，该空燃比操作系统的性能被模型化。另外，所述空燃比操作系统相当于本发明的实施例2中的输入操作系统。

在这种情况下，把LAF传感器4的输出KACT和相对于它的给定基准值FLAF/BASE的偏差(＝KACT-FLAF/BASE。下面，称作LAF传感器4的偏差输出kact)作为对于排气系统E的输入量，把O₂传感器5的输出VO2/OUT和所述目标值VO2/TARGET的偏差(＝VO2/OUT-VO2/TARGET。下面，称作O₂传感器5的偏差输出)作为排气系统E的输出量，通过下面的式(1)的自回归模型(具体地说，在作为排气系统E的输入量的LAF传感器4的偏差输出kact中有空耗时间的自回归模型)，表现排气系统E的性能。另外，把与LAF传感器4的偏差输出kact有关的所述基准值FLAF/BASE(下面，称作空燃比基准值FLAF/BASE)在本实施例中设置为“理论空燃比”。

【式1】

在此，在上述式(1)中，“k”表示所述操作量生成部件7的离散时间的控制周期的回数(下面，同样)，“d1”是把排气系统E中存在的空耗时间(具体地说，LAF传感器4检测的各时刻的催化剂上游空燃比被反映到O₂传感器5的输出VO2/OUT中之前所需空耗时间)用操作量生成部件7的控制周期数表示。这种情况下，排气系统E的空耗时间，当操作量生成部件7的控制周期为30～100ms时，一般为3～10个控制周期的时间(d1＝3～10)。而且，在本实施例中，作为式(1)所表示的排气系统E的模型(下面，称作排气系统模型)中的空耗时间d1的值，设置为与排气系统E的实际空耗时间相等，或比它长一些的预先设置的给定值(在本实施例中，例如d1＝7)。

另外，式(1)的右边第一项和第二项分别对应于排气系统E的响应延迟元件，第一项是第一个自回归项，第二项是第二个自回归项。而“a1”、“a2”分别是第一个自回归项的增益系数和第二个自回归项的增益系数。如果换一种说法说明这些增益系数a1、a2，它们是与作为排气系统E的O₂传感器5的偏差输出VO2有关的系数。

式(1)的右边第三项是在作为排气系统E的输入量的LAF传感器4的偏差输出kact中包含排气系统E的空耗时间d1，“b1”是与该输入量有关的增益系数。这些增益系数a1、a2、b1是应该设置为规定排气系统模型的性能的值的参数，在本实施例中，由后面描述的鉴定器依次鉴定。

如果用语言来描述由式(1)决定的排气系统模型，操作量生成部件7的每个控制周期的O₂传感器5的偏差输出VO2(k+1)由在该控制周期以前的控制周期中O₂传感器5的输出偏差VO2(k)、VO2(k-1)、排气系统E的空耗时间d以前的控制周期中LAF传感器4的偏差输出kact(k-d1)表示。

在这种情况下，因为从式(1)可知，排气系统模型是线性模型，所以基本上O₂传感器5的输出VO2/OUT与在对于排气中的氧浓度呈线性变化的领域中变化的状态即排气的空燃比在理论空燃比附近的范围Δ(参考图2)中变化的状态下的排气系统E的性能更近似。

另一方面，关于所述空燃比操作系统的模型，把所述目标空燃比KCMD和所述空燃比基准值FLAF/BASE的偏差kcmd(＝KCMD-FLAF/BASE。下面，称作目标偏差空燃比kcmd)作为空燃比操作系统的输入量，把LAF传感器4的所述偏差输出kact作为空燃比操作系统的输出量，由下面的式(2)的模型(下面，称作空燃比操作系统模型)表示空燃比操作系统的性能。

【式2】

在此，在式(2)中，“d2”是把空燃比操作系统中存在的空耗时间(具体地说，各时刻的目标空燃比KCMD被反映到LAF传感器4的输出KACT中之前所需空耗时间)用操作量生成部件7的控制周期数表示。因此，由该式(2)表示的空燃比操作系统模型是使空燃比操作系统是作为其输出量的LAF传感器4的偏差输出kact与该空燃比操作系统的空耗时间d2前的时刻的对该空燃比操作系统的输入量的目标偏差空燃比kcmd一致的系统，并用离散时间系列表现该系统。

在这种情况下，空燃比操作系统的空耗时间随该空燃比操作系统所含发动机1的转速而变化，发动机1的转速越低，该时间越长。而且，在本实施例中，作为式(2)所表示的空燃比操作系统模型中的空耗时间d2的值，考虑到所述空燃比操作系统的空耗时间特性，例如在发动机1的低速旋转区域的转速即慢速转速中，使用与实际的空燃比操作系统具有的空耗时间(这是发动机1的任意转速中，空燃比操作系统能采取的最大一侧的空耗时间)相等或比它大一些的预先设置的给定值(在本实施例中，例如d2＝3)。

另外，在所述空燃比操作系统中，实际上除了时滞元件还包含起因于发动机1的响应延迟元件。可是，因为相对于目标空燃比KCMD的催化剂上游空燃比的响应延迟基本上由后面将详细描述的发动机控制部件8的反馈控制部件(特别是后面将描述的适应控制器24的处理)补偿，所以在从操作量生成部件7观察的空燃比操作系统中，也可以不考虑起因于发动机1的响应延迟元件。

操作量生成部件7具备：通过从所述LAF传感器4的输出KACT减去所述空燃比基准值FLAF/BASE，在每个控制周期中依次求出LAF传感器4的偏差输出kact的减法处理部9；通过从O₂传感器5的输出VO2/OUT减去所述目标值VO2/TARGET，在每个控制周期中依次求出O₂传感器5的偏差输出VO2的减法处理部10。

操作量生成部件7还具备：在每个控制周期中，依次求出所述排气系统模型(式(1))应设置的参数即所述增益系数a1、a2、b1的鉴定值a1 hat(hat代表该值的估计值，例如：a1 hat为a1的估计值)、a2 hat、b1hat(下面，称作鉴定增益系数a1 hat、a2 hat、b1 hat)的鉴定器11(鉴定部件)；在每个控制周期中，分别用不同的算法依次求出排气系统E的空耗时间d1和空燃比操作系统的空耗时间的总计空耗时间d(＝d1+d2)后的O₂传感器5的偏差输出VO2的两种估计值(预测值)VO2L bar(bar表示该值为向量)、VO2F bar(下面，称作估计偏差输出VO2L bar、VO2F bar)的第一估计器12(第一估计部件)和第二估计器13(第二估计部件)；在每个控制周期中，依次求出把这两个估计器12、13分别求出的估计偏差输出VO2L bar、VO2F bar合成后得到合成估计偏差输出VO2 bar的合成器14；在每个控制周期中，由适应滑动模式控制的处理依次求出所述目标空燃比KCMD的滑动模式控制器15。

基于所述鉴定器11、第一估计器12、第二估计器13、合成器14、滑动模式控制器15的运算处理的算法的构筑方法如下。

首先，鉴定器11，为了使所述式(1)所表示的排气系统模型相对于实际对象排气系统E的模型化误差极小，实时鉴定所述增益系数a1、a2、b1的值，该鉴定处理如下所述。

即，鉴定器11在操作量生成部件7的每个控制周期中，首先，使用现在设置的排气系统模型的鉴定增益系数a1 hat、a2 hat、b1 hat即上一个控制周期中决定的鉴定增益系数a1(k-1)hat、a2(k-1)hat、b1(k-1)hat的值，和LAF传感器4的偏差输出kact和O₂传感器5的偏差输出的过去值的数据kact(k-d1-1)、VO2(k-1)、VO2(k-2)，由下面的式(3)求出排气系统模型上的O₂传感器5的偏差输出VO2(排气系统模型的输出)的值VO2(k)hat(下面，称作鉴定偏差输出VO2(k)hat)。

【式3】

该式(3)是把代表排气系统模型的所述式(1)转换到过去的一个周期，作为增益系数a1、a2、b1使用了鉴定增益系数a1(k-1)hat、a2(k-1)hat、b1(k-1)hat。另外，式(3)的第三项中使用的排气系统E的空耗时间d1的值为前面所描述的一定值(在本实施例中，d1＝7)。

另外，式(3)中的“Θ”、“ξ”是同一式的附项中定义的向量。另外，式(3)中使用的添时“T”代表转置(以下同样)。

鉴定器11通过下面的式(4)求出由所述式(3)求出的O₂传感器5的鉴定偏差输出VO2(k)hat和现在的O₂传感器5的偏差输出VO2(k)的偏差id/e(k)，用它表示排气系统模型相对于实际排气系统E的模型化误差(下面，偏差id/e被称作鉴定误差id/e)。

【式4】

然后，鉴定器11为了使所述鉴定误差id/e最小，求出新的鉴定增益系数a1(k)hat、a2(k)hat、b1(k)hat，换言之，把这些鉴定增益系数作为要素的新的所述向量Θ(k)(下面，把该向量称作鉴定增益系数向量Θ)，由下面的式(5)进行该计算。即鉴定器11使上一个控制周期所决定的a1(k)、a2(k)、b1(k)按与鉴定误差id/e(k)成比例的量变化，求出新的鉴定增益系数a1(k)hat、a2(k)hat、b1(k)hat。

【式5】

在此，式(5)的“Kθ”是由下面的式(6)决定的三维向量(规定了各鉴定增益系数a1 hat、a2 hat、b1 hat的鉴定误差id/e的变化程度的增益系数向量)。

【式6】

另外，上述式(6)中的“P”是由下面的式(7)的递推公式决定的三维方阵。

【式7】

另外，式(7)中的“λ1”“λ2”设置为满足0＜λ1≤1并且0≤λ2＜2的条件，另外，“P”的初始值P(0)是其各对角成分为正数的对角矩阵。

在这种情况下，根据式(7)中的“λ1”“λ2”的设置方法，由固定增益法、渐减增益法、加权最小二乘法、最小二乘法、固定轨迹法等各种具体的鉴定算法构成，在本实施例中，采用例如最小二乘法(在这种场合λ1＝λ2＝1)。

本实施例中的鉴定器25基本上根据所述算法(运算处理)，在每个控制周期中，依次求出排气系统的所述鉴定增益系数a1 hat、a2 hat、b1 hat，使所述鉴定误差id/e最小化。根据这样的处理，依次实时得到适合于实际排气系统E的鉴定增益系数a1 hat、a2 hat、b1 hat。

以上说明的算法是鉴定器11执行的基本算法。

接着，所述第一估计器12为了补偿后面将详细说明的基于滑动模式控制器15的目标空燃比KCMD的算出处理时的排气系统E的空耗时间d1和空燃比操作系统的空耗时间d2的影响，在每个控制周期中，依次求出所述合计空耗时间d(＝d1+d2)后的O₂传感器5的偏差输出VO2的估计值即所述估计偏差输出VO2L bar。该估计处理的算法如下所示。

首先，如果在表示排气系统模型的所述式(1)中适用表示空燃比操作系统模型的式(2)，就得到以下式(8)。

【式8】

该式(8)把排气系统E和空燃比操作系统合在一起的系统作为从目标偏差空燃比kcmd通过排气系统E和空燃比操作系统两者的时滞元件和排气系统E的响应延迟元件生成O2传感器5的偏差输出VO2的系统，用离散时间系列的模型表现该系统的性能。

然后，通过使用该式(8)，各控制周期中的所述合计空耗时间d后的O₂传感器5的偏差输出VO2(k+d)的估计值即所述估计估计偏差输出VO2L(k+d)bar，用下面的式(9)表示O₂传感器5的偏差输出VO2的现在值和过去值的时间系列数据VO2(k)以及VO2(k-1)、和滑动模式控制器15象后面描述的那样求出的目标偏差空燃比kcmd(KCMD-FLAF/BASE)的过去值的时间系列数据kcmd(k-j)(j＝1、2、…、d)。

【式9】

在此，在式(9)中，α1、α2分别是同一式(9)中的附项给定义的矩阵A的A^d(d：合计空耗时间)的第一行第一列成分、第一行第二列成分。另外，βj(j＝1、2、…、d)分别是矩阵A的A^j-1和同一式(9)中的附项给定义的向量B的积A^j-1·B的第一行成分。

在式(9)中的目标偏差空燃比kcmd的过去值的时间系列数据kcmd(k-j)(j＝1、2、…d)中，空燃比操作系统的空耗时间d2以前的目标偏差空燃比kcmd的过去值的时间系列数据kcmd(k-d2)、kcmd(k-d2-1)、…、kcmd(k-d)，根据所述式(2)，能分别置换为LAF传感器4的偏差输出kact在现在以前取得的数据kact(k)、kact(k-1)、…kact(k-d+d2)。而且，通过该置换，得到下面的式(10)。

【式10】

该式(10)是在本实施例中，第一估计器12用来在每个控制周期中，算出所述估计偏差输出VO2L(k+d)bar的。总之，第一估计器12，在每个控制周期中，通过使用O₂传感器5的偏差输出VO2的现在值和过去值的时间系列数据VO2(k)和VO2(k-1)、滑动模式控制器15在过去求出的目标偏差空燃比kcmd的过去值的时间系列数据kcmd(k-j)(j＝1、2、…、d2-1)、LAF传感器4的偏差输出kact的现在值和过去值的时间系列数据kact(k-i)(I＝0、1、…、d1)进行式(10)的计算，求出O₂传感器5的估计偏差输出VO2L(k+d)bar。

在这种情况下，在本实施例中，为了由式(10)算出估计偏差输出VO2L bar所必要的系数α1、α2以及βj(j＝1、2、…、d)的值，基本上是使用所述增益系数a1、a2、b1(这些是式(9)的附项中定义的矩阵A和向量B的成分)的鉴定值即所述鉴定增益系数a1 hat、a2 hat、b1 hat算出的。另外，式(10)的计算所必要的空耗时间d1、d2的值使用如前所述的预先设置的值。

因为该式(10)和成为它的基础的排气系统模型等是线性的，所以这样用式(10)求出的估计偏差输出VO2L(k+d)bar，基本上在O₂传感器5的输出VO2/OUT对于排气中的氧浓度几乎呈线性变化的领域中变化的状态(排气中的空燃比在理论空燃比附近变化的状态)下，精度较好地与所述合计空耗时间d后的O₂传感器5的偏差输出VO2(k+d)一致。

另外，可以不使用LAF传感器4的偏差输出kact的数据由式(9)求出估计偏差输出VO2L(k+d)bar。可是，为了提高估计偏差输出VO2L(k+d)bar的可靠性，最好由使用了反映了发动机1等的实际的性能的LAF传感器4的偏差输出kact的数据的式(10)，求出估计偏差输出VO2L(k+d)bar。另外，在能把空燃比操作系统的空耗时间d2设置为“1”的情况下，能把式(9)中的目标偏差空燃比kcmd的过去值的时间系列数据kcmd(k-j)(j＝1、2、…、d)的全体分别置换为LAF传感器4的偏差输出在现在以前得到的时间系列数据kact(k)、kact(k-1)、…、kact(K-d+d2)。因此，在这种情况下，能用不含目标偏差空燃比kcmd的数据的以下式(11)求出每个控制周期的估计偏差输出VO2L(k+d)bar。

【式11】

下面，为了便于说明，在说明所述第二估计器13和合成器14之前，先就所述滑动模式控制器15的处理加以说明。

本实施例的滑动模式控制器15，通过在通常的滑动模式控制中加入了用于极力排除干扰的适应规则后得到的适应滑动模式控制，决定应给与控制对象即所述排气系统E的输入量(具体地说，是催化剂上游空燃比和所述空燃比基准值FLAF/BASE的偏差目标值，这与所述目标偏差空燃比kcmd相等。下面，把该输入量乘坐SLD操作输入Usl)，使O₂传感器5的输出VO2/OUT收敛为其目标值VO2/TARGET(使O₂传感器5的偏差输出VO2收敛为0)，从这个决定了的SLD操作输入Usl决定所述目标空燃比KCMD。而用于该处理的算法如下所示。

首先，就滑动模式控制器15执行的适应滑动模式控制的算法所必要的切换函数和由该函数定义的超平面(也被称作滑动面)加以说明。

作为本实施例中滑动模式控制的基本思路，作为应控制的状态量(控制量)，使用了例如各控制周期中得到的O₂传感器5的偏差输出VO2(k)、和一个控制周期前得到的偏差输出VO2(k-1)；如下面的式(12)所示，滑动模式控制用切换函数σ定义为用偏差输出VO2(k)、VO2(k-1)作为变量成分的线性函数。另外，作为以所述偏差输出VO2(k)、VO2(k-1)为成分的向量，以下把式(12)中的附项中定义的向量X称作状态向量。

【式12】

在这种情况下，切换函数σ的系数s1、s2设置为满足以下式(13)的条件。

【式13】

另外，在本实施例中，为了简化，使s1＝1(在这种情况下，s2/s1＝s2)，系数s2的值被设置为满足-1＜s2＜1的条件。

对于这样的切换函数σ，滑动模式控制用超平面由σ＝0的式定义。在这种情况下，因为状态量X是二维的，所以如图4所示，超平面σ＝0成为直线。该超平面根据相位空间的维数也被称作切换线或切换面。

另外，在本实施例中，作为滑动模式控制用切换函数的变量成分的状态量，实际上使用的是由后面将详细描述的很成器14求出的合成估计偏差输出VO2 bar的时间系列数据，对此将在后面加以描述。

在本实施例中使用的适应滑动模式控制，通过用于使状态量X＝(VO2(k)，VO2(k-1))收敛于所述超平面σ＝0的控制规则即极限规则和用于收敛到该超平面σ＝0时补偿干扰等影响的控制规则即适应规则(适应算法)，使该状态量X收敛于超平面σ＝0(图4的模式1)。然后，把该状态量X通过所谓的等价控制输入限制在超平面σ＝0上，使该状态量X收敛于超平面σ＝0上的平衡点即VO2(k)＝VO2(k-1)＝0的点，也就是O₂传感器5的输出VO2/OUT的时间系列数据VO2/OUT(k)、VO2/OUT(k-1)与目标值VO2/TARGET一致的点(图4的模式2)。

如上所述，为了把状态量X收敛于超平面σ＝0的平衡点，滑动模式控制器15生成的所述SLD操作输入Usl(＝目标偏差空燃比kcmd)是根据用于把状态量X限制在超平面σ＝0上的控制规则应该提供给排气系统E的输入成分即等价控制输入Ueq、根据所述极限规则应该提供给排气系统E的输入成分Urch(下面，称作极限规则输入)、根据所述适应规则应该提供给排气系统E的输入成分Uadp(下面，称作适应规则输入)的总和(下面的式(14))。

【式14】

在本实施例中，基于所述由式(8)表示的离散时间系统的模型(把排气系统模型和空燃比操作系统模型合成后得到的模型)，按如下方式决定这些等价控制输入Ueq、极限规则输入Urch和适应规则输入Uadp。

首先，为了把状态量X限制在超平面σ＝0上，应提供给排气系统E的输入成分即所述等价控制输入Ueq是满足σ(k+1)＝σ(k)的条件的目标偏差空燃比kcmd。而且，满足这样的条件的等价控制输入Ueq使用式(8)和式(12)，由下面的式(15)提供。

【式15】

在本实施例中，该式(15)是用于在每个控制周期中求出等价控制输入Ueq(k)的基本式。

接着，在本实施例中，所述极限规则输入Urch基本上由下面的式(16)决定。

【式16】

即考虑到所述合计空耗时间d，按与合计空耗时间d后的切换函数σ的值σ(k+d)的比例决定极限规则输入Urch。

在这种情况下，把式(16)中的系数F(它规定了极限规则的增益)设置为满足以下式(17)的条件。

【式17】

另外，在表示式(17)的括弧中表示的条件是适合于抑制切换函数σ的值相对于超平面σ＝0产生的振动变化(所谓的跳跃现象)的系数F的条件。

接着，在本实施例中，所述适应规则输入Uadp基本上由式(18)决定(式(18)中的ΔT是操作量生成部件7的控制周期的周期)

【式18】

即考虑到合计空耗时间d，适应规则输入Uadp按与直到该合计空耗时间d后的切换函数σ的值和操作量生成部件7的控制周期的周期ΔT的积在各个周期的累计值(它相当于切换函数σ的值的积分值)的比例决定。

在这种情况下，式(18)中的系数G(它规定了适应规则的增益)设置为满足以下式(19)的条件。

【式19】

另外，关于所述式(13)、(17)、(19)的设置条件的更具体的导出方法，因为本发明申请人已经在特开平11-93741号公报或美国专利6082099号中作了详细说明，所以在在此省略了详细说明。

本实施例的滑动模式控制器15基本上是把由所述式(15)、(16)、(18)决定的等价控制输入Ueq、极限规则输入Urch、适应规则输入Uadp的总和(Ueq+Urch+Uadp)作为应提供给排气系统E的SLD操作输入Usl，但是在所述式(15)、(17)、(19)中使用的O₂传感器5的偏差输出VO2(k+d)、VO2(k+d-1)、切换函数σ的值σ(k+d)等是估计值，所以无法直接取得。

在本实施例中，滑动模式控制器15实际上用由后面将详细描述的合成器14在每个控制周期中求出的相当于所述合计空耗时间d后的O₂传感器5的偏差输出VO2的估计值的合成估计偏差输出VO2 bar的此次值VO2(k+d)bar和前次值VO2(k+d-1)bar，代替用于由所述式(15)决定所述等价控制输入Ueq的O₂传感器5的偏差输出VO2(k+d)、VO2(k+d-1)，由式(20)算出每个控制周期的等价控制输入Ueq(k)。

【式20】

另外，在本实施例中，实际上把如后所述由所述合成器14求出的合成估计值VO2 bar的时间系列数据作为应控制的状态量，代替所述式(12)的切换函数σ，由以下式(21)定义滑动模式控制用切换函数σ bar(该切换函数σ bar相当于用合成估计偏差输出VO2 bar置换所述式(12)的偏差输出VO2的时间系列数据后得到的)。

【式21】

而滑动模式控制器15用由所述式(21)表示的切换函数σ bar的值代替用于由所述式(16)决定所述极限规则输入Urch的切换函数σ的值，由式(23)算出每个控制周期中的极限规则输入Urch。

【式22】

同样，滑动模式控制器15用由所述式(21)表示的切换函数σ bar的值代替用于由所述式(18)决定所述适应规则输入Uadp的切换函数σ的值，由式(23)算出每个控制周期中的适应规则输入Uadp。

【式23】

另外，作为由所述式(21)、(22)(23)算出等价控制输入Ueq、极限规则输入Urch、适应规则输入Uadp时所必要的所述增益系数a1、a2、b1，在本实施例中基本上使用由所述鉴定器25求出的最新鉴定增益系数a1(k)hat、a2(k)hat、b1(k)hat。

而滑动模式控制器15把分别由所述式(21)、(22)(23)求出的等价控制输入Ueq、极限规则输入Urch、适应规则输入Uadp的总和求出，作为应提供给排气系统E的所述SLD操作输入Usl。另外，在这种情况下，所述式(21)、(22)(23)中使用的所述系数s1、s2、F、G的设置条件如前所述。

这是在本实施例中，用于由滑动模式控制器15决定每个控制周期中应提供给排气系统E的所述SLD操作输入Usl(＝目标偏差空燃比kcmd)的基本运算处理(算法)。通过这样决定SLD操作输入Usl，决定了该SLD操作输入Usl，使O₂传感器5的合成估计偏差输出VO2 bar收敛为“0”(结果，使使O₂传感器5的输出VO2/OUT收敛为目标值VO2/TARGET)。

可是，本实施例中的滑动模式控制器15最后在每个控制周期中依次求出所述目标空燃比KCMD，但是如前所述求出的SLD操作输入Usl是用LAF传感器4检测的催化剂上游空燃比和所述空燃比基准值FLAF/BASE的偏差的目标值即所述目标偏差空燃比kcmd。因此，如下面的式(23)所示，滑动模式控制器15在每个控制周期中，通过在如前所述求出的SLD操作输入Usl上加上所述空燃比基准值FLAF/BASE，决定目标空燃比KCMD。

【式24】

以上是用于在本实施例中由滑动模式控制器15决定目标空燃比KCMD的基本算法。

另外，在本实施例中，因为滑动模式控制器15在该处理中使用了由所述鉴定器11求出的鉴定增益系数a1 hat、a2 hat、b1 hat，所以组合了该滑动模式控制器15和鉴定器11的处理成为适应控制处理的一种形态。因此，在本实施例中，也可以说所述SLD操作输入Usl和作为操作量的目标空燃比KCMD是由适应控制的处理生成的。

下面，说明所述第二估计器13。该第二估计器13 O₂在传感器5的输出VO2/OUT在非线性领域变化的状态下，为了弥补所述第一估计器12的估计输出偏差VO2L bar的精度下降，根据与第一估计器12不同的算法，在每个控制周期中依次求出所述合计空耗时间d(＝d1+d2)后的O₂传感器5的偏差输出VO2的估计值即所述估计偏差输出VO2F bar。而该估计处理的算法如下所示。

由所述滑动模式控制器15生成目标空燃比KCMD，当通过后面将详细描述的发动机控制部件8操作在发动机1中燃烧的混合气的空燃比，使LAF传感器4收敛于该目标空燃比KCMD时，在通过催化剂装置3的排气的空燃比从贫乏一侧到丰富一侧或从丰富一侧到贫乏一侧发生较大的变化的场合(该变化是包含O₂传感器5的输出VO2/OUT的非线性领域的变化)，由O₂传感器5的偏差输出VO2的现在值VO2(k)和过去值VO2(k-1)的时间系列数据构成的所述状态量X＝(VO2(k)，VO2(k-1))，对于与所述式(12)的切换函数σ有关的超平面σ＝0呈某种特征的变化。

即如图5所示，如果O2传感器5的排气空燃比从贫乏一侧向丰富一侧发生大的变化，状态量X＝(VO2(k)，VO2(k-1))，如实线e所示，从超平面σ＝0开始沿着离开其上方(σ＞0的领域)的轨迹变化。另外，如果从排气空燃比从丰富一侧向贫乏一侧发生大的变化，状态量X＝(VO2(k)，VO2(k-1))，如实线f所示，从超平面σ＝0开始沿着离开其下方(σ＜0的领域)的轨迹变化。而这样的状态量X的变化方法与发动机1的运行状态等无关，大致是一定的。

着眼于与O₂传感器5的输出VO2/OUT在非线性领域中的性能有关的所述特性，在本实施例的第二估计器13中，由模糊推理求出O₂传感器5的所述合计空耗时间d后的估计值即所述估计偏差输出VO2F bar，该模糊推理的前件部的参数(输入参数)有每个控制周期的所述式(12)的切换函数σ的值σ(k)和O₂传感器5的输出偏差VO2的现在值VO2(k)等两个，该模糊推理的后件部的参数(输出参数)是每个控制周期的估计偏差输出VO2F(k+d)bar。

另外，在本实施例中，因为滑动模式控制器15实际使用的切换函数是所述式(21)给定义的切换函数σ bar，所以所述式(12)的切换函数σ不是正确的滑动模式控制用切换函数。在此，在以下的说明中，把式(12)的函数σ称作模糊线性函数σ。该模糊线性函数σ如前所述，与滑动模式控制用切换函数σ bar具有相同的形式，只是其变量成分不同。

在本实施例的第二估计器13的模糊推理中，关于前件部的参数(输入参数)即模糊线性函数σ的值σ(k)，如图6(a)所示，设置了N(负)、Z(0)、P(正)等三个成员函数。在这种情况下，成员函数N(负)、P(正)是梯形的函数，成员函数Z(0)是三角形函数。

同样，关于前件部的其他参数即偏差输出VO2的值VO2(k)，如图6(b)所示，设置了N(负)、Z(0)、P(正)等三个成员函数，它们的形状分别为梯形、三角形和梯形。

另外，关于模糊推理的后件部的参数即估计偏差输出VO2F bar的值VO2F(k+d)，如图6(c)所示，设置了N(负)、Z(0)、P(正)等三个成员函数。在这种情况下，各成员函数N(负)、Z(0)、P(正)分别是只在估计偏差输出VO2F bar的单一特定值VO2FN(＜0)、“0”、VO2FP(＞0)处适应性(成员函数的函数值)变为最大(＝1)的棒状函数(所谓的单量棒状函数)。在此，与成员函数N(负)、P(正)有关的所述特定值VO2FN、VO2FP分别是与O2传感器5的输出VO2/OUT在饱和状态(参考图2)下的该输出(一定值)对应的值。

对于图6(a)～(c)的成员函数，在本实施例中，如图7所示，模糊推理的模糊规则设置了九种规则。在该模糊规则中，根据前件部的模糊线性函数σ的值σ(k)是负、0、正中的任何值，后件部的估计偏差输出VO2F(k+d)分别为负、0、正。

在如上所述设置的成员函数和模糊规则中，第二估计器13通过在模糊推理技术中众所周知的min-max-重心法的算法，从每个控制周期中得到的模糊线性函数σ的值σ(k)和O₂传感器5的偏差输出VO2的值VO2(k)求出所述估计偏差输出VO2F bar。

即第二估计器13首先在各规则号i(i＝1、2、…、9)的模糊规则中，从各参数σ(k)、VO2(k)的值和各模糊规则的前件部所对应的成员函数求出相对于前件部的参数σ(k)、VO2(k)的适应性(下面，为各适应性赋予参考符号Wσ(i)、Wv(i))。例如，在图7所示的规则号1中，把相对于参数σ(k)的适应性Wσ(1)作为该参数σ(k)的值在图6(a)的成员函数N(负)的函数值求出。把相对于参数VO2(k)的适应性Wv(1)作为该参数VO2(k)的值在图6(b)的成员函数N(负)的函数值求出。关于其他的规则号也是同样的。

第二估计器13，在各规则号i(i＝1、2、…、9)的模糊规则中，把相对于前件部的各参数σ(k)、VO2(k)的适应性Wσ(i)、Wv(i)之中小的一方即min(Wσ(i)，Wv(i))作为该模糊规则中前件部的综合适应性Wpre(i)求出。

而第二估计器13使用各模糊规则的所述适应性Wpre(i)(i＝1、2、…、9)，由以下式(25)算出作为O₂传感器5的偏差输出VO2的所述合计空耗时间d后的估计值的估计偏差输出VO2F(k+d)。

【式25】

在此，在以上式(25)中，Wwpre(i)是各规则号i(i＝1、2、…、9)的模糊规则中与后件部对应的图6(c)的成员函数(棒状函数)的函数值，Wppre(i)是与该成员函数相关的所述特定值VO2FN或“0”或VO2FP。在这种情况下，在本实施例中，后件部的成员函数N(负)、Z(0)、P(正)的函数值都是“1”，因此，Wwpre(i)＝1(i＝1、2、…、9)。另外，由图7的模糊规则和图6(c)的成员函数可知，对于规则号1～3的各模糊规则，Wppre(i)＝VO2FN，对于规则号4～6的各模糊规则，Wppre(i)＝0，对于规则号7～9的各模糊规则，Wppre(i)＝VO2FP。

以上所说明的算法是第二估计器13在每个控制周期中根据模糊推理求出估计偏差输出VO2F(k+d)的算法。象这样由第二估计器13求出的估计偏差输出VO2F(k+d)，特别是在O₂传感器5的输出VO2/OUT在非线性领域中变动的情况下，作为所述合计空耗时间d后的O₂传感器5的偏差输出VO2(k+d)的估计值，精度变得比较高。

下面，就所述合成器14加以说明。

首先，根据本发明者的见解，O₂传感器5的输出状态有第一估计器12能算出精度较好的估计偏差输出VO2L(k+d)bar的输出状态(在所述目标值VO2/TARGET的附近的线性领域中变动的状态)，和第二估计器13能算出精度较好的估计偏差输出VO2L(k+d)bar的输出状态(在所述目标值VO2/TARGET的附近的线性领域中变动的状态)，与滑动模式控制用切换函数(在本实施例中，式(21)的σ bar)密切关联。而当着眼于与该切换函数σ bar同种的线性函数即所述模糊线性函数σ(参考式(12))时，当所述状态量X＝(VO2(k)，VO2(k-1))对于与该线性函数σ有关的超平面σ＝0，存在于所述图5中带有斜线的椭圆形状的领域A中时，是第一估计器12的估计偏差输出VO2L(k+d)bar的精度变得良好的O₂传感器5的输出状态，当状态量X＝(VO2(k)，VO2(k-1))存在于所述领域A之外时，变为第二估计器13的估计偏差输出VO2F(k+d)bar的的精度变得良好的O₂传感器5的输出状态(下面，把领域A称作线性性能领域A)。

因此，基本上根据状态量X＝(VO2(k)，VO2(k-1))是否存在于所述线性性能领域A中，就可以选择在滑动模式控制器15中应使用估计偏差输出VO2L(k+d)bar或估计偏差输出VO2F(k+d)bar。可是，在线性性能领域A的边界状态量X变动的状态中，如果在滑动模式控制器15的运算处理中使用从两个估计器12、13的估计偏差输出VO2L bar、估计偏差输出VO2F bar中选择的一个，使用的估计偏差输出的值可能会不连续地变动。

另外，如图8所示，在设置以模糊线性函数σ的值σ(k)和O₂传感器5的偏差输出VO2(k)为坐标成分的正交坐标轴时，所述图5的线性性能领域A在图8的坐标平面上变换为椭圆形状的领域B(以下称作椭圆领域)，所述状态量X存在于图5的线性性能领域A内，与在的坐标平面上，模糊线性函数σ的值σ(k)和O₂传感器5的偏差输出VO2(k)组合决定的该坐标平面上的点存在于椭圆领域B内是等价的。

在此，在本实施例中，所述合成器14，如以下式(26)所示，通过在每个控制周期中，为各估计器12、13求出的估计偏差输出VO2L(k+d)bar、VO2F(k+d)bar分别赋予加权系数Cw、(1-Cw)后合成(加法)，在每个控制周期中依次求出滑动模式控制器15所使用的合成估计偏差输出VO2(k+d)bar。

【式26】

然后，这时合成器14按照由以下式(27)定义的椭圆函数OVAL(k)的值，由图9的数据表设置所述加权系数Cw，使用该加权系数Cw的值进行式(26)的运算。

【式27】

另外，式27中的a、b，如图8所示，是椭圆领域B的边界和各坐标轴σ(k)和VO2(k)的交点上的正值。

在这种情况下，在图9的数据表中，OVAL(k)≤1时(这表示所述状态量X存在于图5的线性性能领域A中(包括边界))，所述加权系数Cw设置为“1”，1＜OVAL(k)＜1+δ(可是，δ为小的正的值)时(这表示状态量X存在于图5的线性性能领域A外并靠近该领域A的地方)，设置该加权系数Cw，伴随着OVAL(k)的值变大，使加权系数Cw的值从“1”渐渐向着“0”减小。而当1+δ≤OVAL(k)时(这表示状态量X完全存在于图5的线性性能领域A之外)，把该加权系数Cw设置为0。

因此，当状态量X存在于线性性能领域A内时，根据所述式(26)，VO2(k+d)bar＝VO2L(k+d)bar，合成器14把基于第一估计器12的估计偏差输出C作为滑动模式控制器15的运算处理中使用的合成估计偏差输出VO2 bar选择输出。另外，当状态量X完全存在于线性性能领域A之外时，VO2(k+d)bar＝VO2F(k+d)bar，合成器14把基于第二估计器13的估计偏差输出VO2F(k+d)bar作为滑动模式控制器15的运算处理中使用的合成估计偏差输出VO2 bar选择输出。当状态量X存在于图5的线性性能领域A外并靠近该领域A的地方时，合成器14把基于两个估计器12、13的估计偏差输出VO2L bar、估计偏差输出VO2F bar的加权平均值作为合成估计偏差输出VO2 bar输出。

以上说明的处理是合成器14的处理。

下面，参考图10和图11说明所述发动机控制部件8。

参考图10的框图，发动机控制部件8，作为其功能的构成，设置了决定作为为了操作在发动机1中燃烧的混合气的空燃比而实际使用的催化剂上游空燃比的实际使用目标空燃比RKCMD的目标空燃比选择设置部16。

该目标空燃比选择设置部16，在所述理想运行模式下，所述操作量生成部件7的滑动模式控制器15把按前面所述生成的目标空燃比KCMD作为实际使用目标空燃比RKCMD。而在理想运行模式以外的运行模式，例如贫乏模式下，把从发动机1的转速NE和进气压PB等，使用图和数据表求出的贫乏一侧的空燃比作为实际使用目标空燃比RKCMD。

发动机控制部件8还具备：计算对发动机1的基本燃料喷射量Tim的基本燃料喷射量计算部17、分别计算用于修正基本燃料喷射量Tim的第一修正系数KTOTAL和第二修正系数KCMDM的第一修正系数计算部18和第二修正系数计算部19。

所述基本燃料喷射量计算部17，从发动机1的转速NE和进气压PB，使用预先设置的图求出由转速和进气压规定的发动机1的基本燃料喷射量(燃料供给量)，通过按照图中未显示的发动机1的节流阀的有效开口面积修正该基本燃料喷射量，计算基本燃料喷射量Tim。该基本燃料喷射量Tim基本上是在发动机1中燃烧的混合气的空燃比为理论空燃比的燃料喷射量。

另外，第一修正系数计算部18求出的第一修正系数KTOTAL是考虑了发动机1的排气回流率(发动机1的吸入空气中所含排气的比例)、清洗发动机1的图中未显示的罐时提供给发动机1的燃料清洗量、发动机1的冷却水温、进气温度，用于修正所述基本燃料喷射量Tim的。

另外，第二修正系数计算部19求出的第二修正系数KCMDM，是与所述目标空燃比选择设置部16决定的实际使用目标空燃比RKCMD对应，考虑了基于流入发动机1的燃料的冷却效果的吸入空气填充效率，用于修正基本燃料喷射量Tim的。

基于第一修正系数KTOTAL和第二修正系数KCMDM的基本燃料喷射量Tim的修正是通过把第一修正系数KTOTAL和第二修正系数KCMDM与基本燃料喷射量Tim相乘进行的，由该修正得到发动机1的要求燃料喷射量Tcyl。

另外，因为本发明申请人在特开平5-79374号公报或美国专利5253630号中说明了所述基本燃料喷射量Tim、第一修正系数KTOTAL和第二修正系数KCMDM的更具体的计算方法，所以在此省略了详细说明。

发动机控制部件8，除了所述功能的构成还设置了：通过由反馈控制调整发动机1的燃料喷射量，操作发动机1中燃烧的混合气的空燃比的反馈控制部20，它使LAF传感器4的输出KACT(催化剂上游空燃比的检测值)收敛于所述实际使用目标空燃比RKCMD。

在本实施例中，该反馈控制部20由以下部分构成：反馈控制发动机1的各汽缸的整体空燃比的全局反馈控制部21；反馈控制发动机1的每个汽缸的空燃比的局部反馈控制部22。

所述全局反馈控制部21依次求出修正所述要求燃料喷射量Tcyl(与要求燃料喷射量Tcyl相乘)反馈修正系数KFB，使LAF传感器4的输出KACT收敛于所述实际使用目标空燃比RKCMD。

该全局反馈控制部21中独立设置了：按照LAF传感器4的输出KACT与实际使用目标空燃比RKCMD的偏差，使用众所周知的PID控制，生成作为所述反馈修正系数KFB的反馈操作量KLAF的PID控制器23；从LAF传感器4的输出KACT和实际使用目标空燃比RKCMD考虑到发动机1的运行状态的变化和特性变化等，求出规定了所述反馈修正系数KFB的反馈操作量KSTR的适应控制器24(图中称作STR)。

在此，在本实施例中，所述PID控制器23生成的反馈操作量KLAF在LAF传感器4的输出KACT(空燃比的检测值)与实际使用目标空燃比RKCMD一致的状态下为“1”，能把该操作量KLAF原封不动地作为所述反馈修正系数KFB使用。而适应控制器24生成的反馈操作量KSTR在LAF传感器4的输出KACT与实际使用目标空燃比RKCMD一致的状态下变为“实际使用目标空燃比RKCMD”。因此，用除法处理部25把该反馈操作量KSTR除以实际使用目标空燃比RKCMD后得到的反馈操作量kstr(＝KSTR/RKCMD)能作为所述反馈修正系数KFB使用。

全局反馈控制部21用切换部26从由PID控制器23生成的反馈控制量KLAF和把适应控制器24生成的反馈操作量KSTR除以实际使用目标空燃比RKCMD后得到的反馈操作量kstr中适当地选择。把其中的反馈操作量KLAF或kstr作为所述反馈修正系数KFB使用，通过把该修正系数KFB使用乘以所述要求燃料喷射量Tcyl，修正该要求燃料喷射量Tcyl。另外，将在后面进一步对相关的全局反馈控制部21(特别是适应控制器24)加以说明。

所述局部反馈控制部22中设置了：从LAF传感器4的输出KACT估计各个汽缸的实际空燃比#nA/F(n＝1、2、3、4)的观察器27；使用PID控制分别求出各个汽缸的燃料喷射量的反馈修正系数#Nklaf的多个(汽缸个数)的PID控制器28，它从观察器27所估计出的各个汽缸的实际空燃比#nA/F消除各个汽缸的空燃比的离散。

在此如果简而言之，观察器27按如下方式估计各个汽缸的实际空燃比#nA/F。即从发动机1到LAF传感器4的地方(各个汽缸的排气集中部)的系统是从发动机1的各个汽缸的实际空燃比#nA/F生成用LAF传感器4检测的催化剂上游空燃比的系统。考虑了LAF传感器4的检测响应延迟(例如一次延迟)、相对于LAF传感器4所检测的催化剂上游空燃比的发动机1的每个汽缸的空燃比时间贡献度，把该系统模型化。根据该模型，从LAF传感器4使用逆运算估计各个汽缸的实际空燃比#nA/F。

另外，因为本发明申请人在特开平7-83094号公报或美国专利5531208号中详细说明了这样的观察器27，所以在此省略了说明。

另外，局部反馈控制部22的各PID控制器28把LAF传感器4的输出KACT除以在前一个控制周期中由各PID控制器28求出的反馈修正系数#nKLAF对所有汽缸的平均值后得到的值作为各汽缸的空燃比目标值。求出这个控制周期中各个汽缸的反馈修正系数#nKLAF，使该目标值和由观察器27求出的各个汽缸的实际空燃比#nA/F的估计值之间的偏差得以消除。

局部反馈控制部22通过把所述要求燃料喷射量Tcyl乘以全局反馈控制部21的反馈修正系数KFB后得到的值再乘以每个汽缸的反馈修正系数#nKLAF，求出各汽缸的输出燃料喷射量#nTout(n＝1、2、3、4)。

在由发动机控制部件8中设置的各个汽缸的附着修正部29形成了各个汽缸的考虑了进气管的壁面附着的修正后，这样求出的各汽缸的输出燃料喷射量#nTout被提供给图中未显示的发动机1的燃料喷射装置。然后，根据形成了该附着修正的输出燃料喷射量#nTout，进行向发动机1的各汽缸的燃料喷射。

另外，因为本发明申请人在特开平8-21273号公报或美国专利5568799号中详细说明了所述附着修正，所以在此省略了说明。

下面说明所述全局反馈控制部21，特别是所述适应控制器24。

如前所述，全局反馈控制部21是通过反馈控制使LAF传感器4的输出KACT(催化剂上游空燃比的检测值)收敛于实际使用目标空燃比RKCMD的，这时，如果只通过众所周知的PID控制进行这样的反馈控制，对于发动机1的运行状态的变化和老化特性变化等动态性能变化，很难确保稳定的控制性。

所述适应控制器24是使补偿所述发动机1的动态性能变化的反馈控制成为可能的递推公式形式的控制部件，使用提倡I.D.随机等的参数调整规则，如图11所示，它由设置了多个适应参数的参数调整部30和使用设置的适应参数算出所述反馈操作量KSTR的操作量计算部31构成。

在此，如果就参数调整部30加以说明，则在随机等调整规则中，当离散的控制对象的传递函数B(Z^-1)/A(Z^-1)的分母分子的多项式一般由以下式(28)、(29)时，如式(30)所示，参数调整部30设置的适应参数θhat(j)(j表示控制周期的次数)由向量(转置向量)表示。另外，向参数调整部30的输入ζ(j)由式(31)表示。这种情况下，在本实施例中，全局反馈控制部21的控制对象即发动机1是一次系统，并且是具有三个控制周期的空耗时间dp(发动机1的燃烧周期的三个周期的时间)的机械设备，式(28)～(31)中，m＝n＝1，dp＝3，设置的适应参数为s0、r1、r2、r3、b0等五个(参考图11)。另外，式(31)第一行和第二行中的us、ys一般分别是表示向控制对象的输入(操作量)控制对象的输出(控制量)，在本实施例中，所述输入为反馈操作量KSTR，控制对象(发动机1)的输出为所述LAF传感器4的输出KACT(催化剂上游空燃比的检测值)，向参数调整部30的输入ζ(j)由式(31)的第三行表示。

【式28】

【式29】

【式30】

【式31】

在此，所述式(30)所表示的适应参数θ hat由决定了适应控制器24的增益的数量要数b0 hat^-1(j)、使用操作量表现的控制要素BR hat(Z^-1，j)、使用控制量表现的控制要素S(Z^-1，j)构成，它们分别由以下式(32)～(34)表示(参考图22的操作量计算部31的框图)。

【式32】

【式33】

【式34】

参数调整部30设置数量要素和控制要素的各系数，把它作为式(30)所表示的适应参数θ hat提供给操作量计算部31。参数调整部30使用从现在到过去的反馈操作量KSTR的时间系列数据和LAF传感器4的输出KACT算出适应参数θ hat，使该输出与所述实际使用目标空燃比RKCMD一致。

在这种情况下，具体地说，适应参数θ hat由以下式(35)算出。

【式35】

在同一式(35)中，Γ(j)是决定适应参数θ hat的设置速度的增益矩阵(该矩阵的次数为m+n+dp)，e*(j)表示适应参数θ hat的估计误差，它们分别由式(36)、(37)那样的递推公式表示。

【式36】

【式37】

在此，式(37)中的“D(Z^-1)”是用于调整收敛性的渐近稳定多项式，在本实施例中D(Z^-1)＝1。

另外，式(36)的λ1(j)、λ2(j)的选择方法有渐减增益算法、可变增益算法、固定轨迹算法、固定增益算法等各种图体的算法。在发动机1的燃料喷射或空燃比等的时变机械设备中，适合使用渐减增益算法、可变增益算法、固定轨迹算法、固定增益算法中的任何一个。

使用如前所述由参数调整部30设置的适应参数θ hat(s0、r1、r2、r3、b0)、由所述目标空燃比选择设置部16决定的实际使用目标空燃比RKCMD，操作量计算部31由以下式(38)求出反馈操作量KSTR。图11的操作量计算部31是用框图表示了同一式(38)的运算。

【式38】

另外，由式(38)求出的反馈操作量KSTR，在LAF传感器4的输出KACT与实际使用目标空燃比RKCMD一致的状态下，为“实际使用目标空燃比RKCMD”。因此，如前所述，通过用除法处理部25把反馈操作量KSTR除以实际使用目标空燃比RKCMD，求出能作为所述反馈修正系数KFB使用的反馈操作量kstr。

从前面的描述可知，这样构筑的适应控制器24是考虑了控制对象即发动机1的动态性能变化的递推公式形式的控制器，换言之，是为了补偿发动机1的动态性能变化，用递推公式形式记述的控制器。更具体地说，能定义为设置了递推公式形式的适应参数调整机构的控制器。

另外，虽然有时使用最佳调整器构筑这种递推公式形式的控制器，但是在这种情况下，一般不设置参数调整机构，在补偿发动机1的动态性能变化方面，具有所述结构的适应控制器31最适合。

以上详细描述了本实施例中采用的适应控制器24。

另外，与适应控制器24同样是全局反馈控制部21具备的组成部分的PID控制器23，与一般的PID控制同样，从LAF传感器4的输出KACT和实际使用目标空燃比RKCMD的偏差算出比例项(P项)、积分项(I项)、微分项(D项)，算出这些项的总和作为反馈操作量KLAF。在这种情况下，在本实施例中，通过使积分项(I项)的初始值为“1”，在LAF传感器4的输出KACT与实际使用目标空燃比RKCMD一致的状态下，使反馈操作量KLAF为“1”，能把该反馈操作量KLAF原封不动地作为用于修正燃料喷射量的所述反馈修正系数KFB使用。另外，使用预先决定的图从发动机1的转速NE和进气压PB决定比例项决定、积分项、微分项的增益。

另外，全局反馈控制部21的所述切换部26，在发动机1的冷却水温为低温时、高转速运行时、进气压低时等发动机1的燃烧容易变得不稳定的情况下，以及在刚开始空燃比的反馈控制后，在与此相应的LAF传感器4的输出KACT由于该LAF传感器4的响应延迟等而缺乏可靠性的情况下，把由PID控制器23求出的反馈操作量KLAF作为用于修正燃料喷射量的反馈修正系数KFB输出。而在所述场合以外的状态下，把由适应控制器24求出的反馈操作量KSTR除以实际使用目标空燃比RKCMD后得到的反馈操作量反馈操作量kstr作为用于修正燃料喷射量的反馈修正系数KFB输出。这样做的理由是：因为适应控制器24在高增益控制中发挥的作用是使LAF传感器4的输出KACT急速向实际使用目标空燃比RKCMD收敛，所以在如上所述的发动机1的燃烧变得不稳定、LAF传感器4的输出KACT缺乏稳定性的情况下，如果使用适应控制器24的反馈操作量KSTR，反而会使空燃比的控制变得不稳定。

因为，本发明申请人在特开平8-105345号公报或美国专利5558075号中详细说明了这样的切换部26的动作，所以在此省略了说明。

下面，详细说明本实施例的装置的动作。

首先，参考图12的程序框图，说明用于基于所述控制单元6的发动机控制部件8的发动机1的各个汽缸的输出燃料喷射量#nTout(n＝1、2、3、4)的计算处理。发动机控制部件8在与发动机1的曲轴转角周期(TDC)同步的控制周期中进行各个汽缸的输出燃料喷射量#nTout的计算处理。

发动机控制部件8首先读入含有所述LAF传感器4和O₂传感器5的各种传感器的输出(步骤a)。在这种情况下，LAF传感器4的输出KACT和O₂传感器5的输出VO2/OUT分别包含过去取得的数据，按时间系列保存在图中未显示的存储器中。

接着，通过基本燃料喷射量计算部17，求出按照节流阀的有效开口面积对与发动机1的转速NE和进气压PB对应的燃料喷射量修正后得到的基本燃料喷射量Tim(步骤b)。通过第一修正系数计算部18算出与发动机1的冷却水温和罐的清洗量等相应的第一修正系数KTOTAL(步骤c)。

接着，发动机控制部件8进行判断发动机1的运行模式是否为使用所述操作量生成部件7生成的目标空燃比KCMD调整燃料喷射量的理想模式的处理，分别设置用“1”、“0”表示该运行模式是否为理想运行模式的标志f/prism/on的值(步骤d)。

在所述判断处理中，如图13所示，判断O₂传感器5和LAF传感器4是否激活了(步骤d-1、d-2)。这时，当任何一个未激活时，就无法以高精度取得操作量生成部件7的处理中使用的O₂传感器5和LAF传感器4的检测数据。因此，发动机1的运行模式不是理想运行模式，把标志f/prism/on的值设置为“0”(步骤d-10)。

另外，判断是否为发动机1的贫乏运行中(稀薄燃料运行中)(步骤d-3)，是否为了在发动机1起动后的催化剂装置3的早期激活，把发动机1的点火时期控制在滞后角一侧(步骤d-4)，发动机1的节流阀是否大致为全开(步骤d-5)，是否在停止对发动机1供给燃料(切断燃料)(步骤d-6)。当这些条件中的任何一个成立时，发动机1的运行模式就不是理想运行模式，把标志f/prism/on的值设置为“0”(步骤d-10)。

分别判断发动机1的转速NE和进气压是否在给定范围内(正常的范围内)(步骤d-7、d-8)。这时，如果有其中任何一个不在给定范围内，则发动机1的运行模式就不是理想运行模式，把标志f/prism/on的值设置为“0”(步骤d-10)。

当步骤d-1、d-2、d-7、d-8的条件被满足，并且步骤d-3、d-4、d-5、d-6的条件不成立时，发动机1的运行模式就是理想运行模式，把标志f/prism/on的值设置为“1”(步骤d-9)。

现在回到图12的说明，如上所述，在设置了标志f/prism/on的值后，发动机控制部件8由目标空燃比选择设置部16判断标志f/prism/on的值(步骤e)，按照该标志f/prism/on的值，设置所述实际使用目标空燃比RKCMD。即发动机控制部件8的目标空燃比选择设置部16在f/prism/on＝1时(发动机1的运行模式是理想运行模式)，读入用操作量生成部件7生成的最新目标空燃比KCMD，把它作为实际使用目标空燃比RKCMD设置(步骤f)。另外，当发动机1的运行模式是贫乏运行模式时，即f/prism/on＝0，把实际使用目标空燃比RKCMD设置为给定值(步骤g)。在这种情况下，使用预先决定的图等从发动机1的转速和进气压决定作为实际使用目标空燃比RKCMD而设置的值。

接着，发动机控制部件8，在所述局部反馈控制部22中，基于由前面所述的观察器27从LAF传感器4的输出KACT估计出的各个汽缸的实际空燃比#nA/F(n＝1、2、3、4)，由PID控制器，算出反馈修正系数#nKLAF，使各个汽缸的离散得以消除(步骤h)。由全局反馈控制部21算出反馈修正系数KFB(步骤i)。

在这种情况下，全局反馈控制部21，如上所述，从由PID控制器23求出的反馈操作量KLAF和由适应控制器24求出的反馈操作量除以目标空燃比KCMD后得到的反馈操作量kstr中，由切换部26，按照发动机1的运行状态等，选择反馈操作量KLAF或反馈操作量kstr(通常，选择适应控制器24一侧的反馈操作量kstr)。然后把选择的反馈操作量KLAF或kstr作为用于修正燃料喷射量的反馈修正系数KFB输出。

另外，在把反馈修正系数KFB从PID控制器23一侧的反馈操作量KLAF切换为适应控制器24一侧的反馈操作量kstr时，为了避免该修正系数KFB的突变，适应控制器24，只在该切换时的控制周期中，保持修正系数KFB为上次的修正系数KFB(＝KLAF)，求出反馈操作量KSTR。同样，在把反馈修正系数KFB从适应控制器24一侧的反馈操作量kstr切换为PID控制器23一侧的反馈操作量KLAF时，PID控制器23使自身在上次的控制周期中求出的反馈操作量KLAF为上次的修正系数为KFB(＝kstr)，算出这次的修正系数KLAF。

如上所述，在算出了反馈修正系数为KFB后，由第二修正系数计算部19算出与所述步骤f或步骤g中决定的实际使用目标空燃比RKCMD相应第二修正系数KCMDM(步骤j)。

接着，发动机控制部件8通过在如上所述求出的基本燃料喷射量Tim中乘以第一修正系数KTOTAL、第二修正系数KCMDM、反馈修正系数KFB和各个汽缸的反馈修正系数#nKLAF，求出各个汽缸的输出燃料喷射量#nTout(步骤k)。然后，由附着修正部29进行了考虑了发动机1的进气管中燃料的壁面附着的修正后，把该各个汽缸的输出燃料喷射量#nTout输出到发动机1上图中未显示的燃料喷射装置(步骤n)。

然后，发动机1根据各个汽缸的输出燃料喷射量#nTout向各汽缸喷射燃料。

以上的各个汽缸的输出燃料喷射量#nTout的计算以及与此相应的向发动机1的燃料喷射都是在与发动机1的曲轴转角同步的周期时间中依次进行的，由此，发动机1的空燃比得到控制，使LAF传感器4的输出KACT(空燃比的检测值)收敛于目标空燃比KCMD。在这种情况下，特别是作为反馈修正系数KFB，如果使用了适应控制器24一侧的反馈操作量kstr，对于发动机1的运行状态的变化和特性变化等动态特性变化，由很好的稳定性，能使LAF传感器4的输出KACT迅速收敛于目标空燃比KCMD。另外，对发动机1具有的响应延迟也能恰当地补偿。

而与所述发动机1的燃料供给控制并行，控制单元6的操作量生成部件7在一定周期的控制周期中，执行图14的程序框图所表示的主程序处理。

即参考图14，操作量生成部件7首先进行判断是否执行自身的运算处理(生成目标空燃比KCMD的处理)的处理，设置规定了可否执行该处理的标志f/prism/cal的值(步骤1)。另外，标志f/prism/cal的值为“0”时，表示不进行操作量生成部件7的运算处理，为“1”时，表示进行操作量生成部件7的运算处理。

所述判断处理按图15所示的程序流程进行。

即判断O₂传感器5和LAF传感器4是否激活了(步骤1-1、1-2)。这时，当任何一个未激活时，就无法以高精度取得操作量生成部件7的处理中使用的O₂传感器5和LAF传感器4的检测数据，因此，把标志f/prism/cal的值设置为“0”(步骤1-6)。这时，鉴定器11为了进行后面将描述的初始化，把规定了是否进行该初始化的标志f/id/reset的值设置为“1”(步骤1-7)。在在此，标志f/id/reset的值为“1”时，表示进行鉴定器11的初始化，为“0”时表示不进行鉴定器11的初始化。

另外，判断是否为发动机1的贫乏运行中(步骤1-3)，是否为了在发动机1起动后的催化剂装置3的早期激活，把发动机1的点火时期控制在滞后角一侧(步骤d-4)。当其中的任何条件成立时，因为不进行使O2传感器5的输出VO2/OUT收敛于目标值VO2/TARGET的控制，所以把标志f/prism/cal的值设置为“0”(步骤1-6)。在这时，为了进行鉴定器11的初始化，把标志f/prism/set的值设置为“1”(步骤1-7)。

然后，操作量生成部件7只在步骤1-1、1-2的条件被满足，并且步骤1-3、1-4的条件不成立时，才把标志f/prism/cal的值设置为“1”。

回到图14的说明，进行的所述的判断处理后，操作量生成部件7进行判断是否进行基于鉴定器11的所述增益系数a1、a2、b1的鉴定(更新)处理的处理，设置规定了可否执行的标志f/id/cal的值(步骤2)。另外，当标志f/id/cal的值为“0”时，表示不进行基于鉴定器11的所述增益系数a1、a2、b1的鉴定(更新)处理，为“1”时，表示进行鉴定(更新)处理。

在该步骤2的判断处理中，判断发动机1的节流阀是否大致为全开，是否在停止对发动机1供给燃料(切断燃料)。当这些条件中的任何一个成立时，因为很难恰当地鉴定所述增益系数a1、a2、b1，所以把标志f/id/cal的值设置为“0”。然后，当所述任何条件都不成立时，把表示应该进行基于鉴定器11的所述增益系数a1、a2、b1的鉴定(更新)处理的标志f/id/cal设置为“1”。

接着，操作量生成部件7由所述减法处理部9、10分别算出最新的所述偏差输出kact(k)(＝KACT(k)-FLAF/BASE)和VO2(k)(＝VO2/OUT(k)-VO2/TARGET)(步骤3)。在这种情况下，减法处理部9、10从在所述图12的步骤a中读入的存储在图中未显示的存储器中的LAF传感器4的输出KACT和O₂传感器5的输出VO2/OUT的时间系列数据，选择最新的数据，计算所述偏差输出kact(k)和VO2(k)。然后，把该偏差输出kact(k)和VO2(k)包含过去取得的数据，按时间系列保存在图中未显示的存储器中。

接着，操作量生成部件7判断在所述步骤1中设置的标志f/prism/cal的值(步骤4)。这时，当f/prism/cal＝0时，即不进行自身的运算处理时，把应在滑动模式控制器15求出的SLD操作输入Usl(＝目标偏差空燃比kcmd)强制设置为给定值(步骤12)。在这种情况下，该给定值是例如预先决定的固定值(例如“0”)或上个控制周期中决定的SLD操作输入Usl的值。

另外，当象这样把SLD操作输入Usl设置为给定值时，操作量生成部件7通过在该给定值的SLD操作输入Usl中加上所述空燃比基准值FLAF/BASE，决定这次的控制周期中的目标空燃比KCMD(步骤13)，结束这次的控制周期的处理。

在步骤4的判断中，当f/prism/cal＝1时，即进行操作量生成部件7的运算处理时，操作量生成部件7首先进行基于所述鉴定器11的运算处理(步骤5)。

该基于所述鉴定器11的运算处理按图16所示的程序流程进行。

即鉴定器11首先判断所述步骤2中设置的标志f/id/cal的值(步骤5-1)。这时，如果f/id/cal＝0，因为不进行基于鉴定器11的增益系数a1、a2、b1的鉴定处理，所以立即回到图14的主程序中。

如果f/id/cal＝1，鉴定器11判断与该鉴定器11的初始化有关的所述标志f/id/reset的值(它由所述步骤1设置)(步骤5-2)，如果f/id/reset＝1，就进行鉴定器11的初始化(步骤5-3)。在该初始化中，把所述鉴定增益系数a1 hat、a2 hat、b1 hat的值设置为预先决定的初始值(式(3)中的鉴定增益系数向量Θ的初始化)，另外，把所述式(6)中使用的矩阵P(对角矩阵)的各成分设置为预先决定的初始值。再把标志f/id/reset的值复位为“0”。

接着，鉴定器11使用现在的鉴定增益系数a1(k-1)hat、a2(k-1)hat、b1(k-1)hat的值和所述步骤3中在每个控制周期中算出的偏差输出VO2以及kact的过去值的数据VO2(k-1)VO2(k-2)、kact(k-d-1)，由所述式(3)算出所述鉴定偏差VO2(k)hat(步骤5-4)。

鉴定器11由式(6)算出决定新的鉴定系数a1 hat、a2 hat、b1 hat时使用的所述向量Kθ(k)后(步骤5-5)，算出所述鉴定误差id/e(k)(所述鉴定偏差输出VO2 hat与实际偏差输出的偏差。参考式(4))(步骤5-6)。

在此，虽然基本上可根据所述式(4)算出所述鉴定误差id/e(k)，但是，在本实施例中，对把所述图14的步骤3中在每个控制周期中算出的偏差输出VO2和步骤5-4中在每个控制周期中算出的鉴定偏差输出VO2 hat通过式(4)的运算得到的值(＝VO2(k)-VO2(k)hat)，再进行低通特性的滤波，求出鉴定误差id/e(k)。

这是因为含有催化剂装置3的排气系统E的性能一般具有低通特性，所以在对所述排气系统模型的增益系数a1、a2、b1进行恰当的鉴定时，应重视排气系统E在低频一侧的性能。

在进行这样的滤波时，可以对偏差输出VO2和鉴定偏差输出VO2 hat采用相同低通特性的滤波，也可以对偏差输出VO2和鉴定偏差输出VO2hat分别采用不同的滤波后，进行式(4)的运算，求出鉴定误差id/e(k)。另外，所述滤波通过例如数字滤波的一种方法即移动平均处理进行。

接着，鉴定器11使用步骤5-6中求出的鉴定误差id/e(k)、所述步骤5-5中算出的Kθ(k)，由所述式(5)算出新的鉴定增益系数向量Θ(k)即新的鉴定增益系数a1(k)hat、a2(k)hat、b1(k)hat(步骤5-7)。

这样算出新的鉴定增益系数a1(k)hat、a2(k)hat、b1(k)hat后，鉴定器11进行限制处理，使该鉴定增益系数a1(k)hat、a2(k)hat、b1(k)hat(鉴定增益系数向量Θ(k)的要素)的值满足给定条件(步骤5-8)。然后，鉴定器11为了下个控制周期的处理，用所述式(7)更新了所述矩阵P(k)后(步骤5-9)，回到图14的主程序处理。

在这种情况下，在所述步骤5-8中，限制鉴定增益系数a1 hat、a2hat、b1 hat的值的处理由以下处理构成：把鉴定增益系数a1 hat、a2hat、b1 hat的组合限制为给定组合的处理(把点(a1 hat，a2 hat)限制在以a1 hat、a2 hat为成分的坐标平面上的给定领域内的处理)；把鉴定增益系数b1 hat限制在给定范围内的处理。前者的处理中，当由步骤5-7中算出的鉴定增益系数a1(k)hat、a2(k)hat决定的所述坐标平面上的点(a1(k)hat，a2(k)hat)脱出该坐标平面上预先确定的给定领域时，把鉴定增益系数a1(k)hat、a2(k)hat的值强制限制为所述给定领域内的点的值。另外，在后者的处理中，当所述步骤5-7中算出的鉴定增益系数b1(k)hat的值超出给定范围的上限值或下限值时，把该鉴定增益系数b1(k)hat的值强制限制在该上限值或下限值。

这样的鉴定增益系数a1 hat、a2 hat、b1 hat的限制处理是用来确保滑动模式控制器15算出的SLD操作输入Usl(目标偏差空燃比kcmd)和目标空燃比KCMD的稳定性的。

另外，因为本发明申请人在特开平11-153051号公报或美国专利6112517号中详细说明了这样的鉴定增益系数a1 hat、a2 hat、b1 hat的限制处理的更具体的方法，所以在此省略了说明。

另外，在图16的步骤5-7中为了求出鉴定增益系数a1(k)hat、a2(k)hat、b1(k)hat而使用的鉴定增益系数的前次值a1(k-1)hat、a2(k-1)hat、b1(k-1)hat是前次的控制周期中步骤5-8的限制处理后的鉴定增益系数的值。

以上详细描述了图14的步骤5中鉴定器11的运算处理。

回到图14的说明，进行了如上所述的鉴定器11的运算处理后，操作量生成部件7决定增益系数a1、a2、b1的值(步骤6)。在该处理中，当所述步骤2中设置的标志f/id/cal的值为“1”时，即进行基于鉴定器11的增益系数a1、a2、b1的鉴定处理的情况下，作为增益系数a1、a2、b1的值，分别设置为在所述步骤5中所述由鉴定器11求出的最新鉴定增益系数a1(k)hat、a2(k)hat、b1(k)hat。另外，当f/id/cal＝0时，即不进行基于鉴定器11的增益系数a1、a2、b1的鉴定处理的情况下，增益系数a1、a2、b1的值分别设置为预先设置的给定值(例如，前次的控制周期中决定的值)。

接着，操作量生成部件7进行基于所述第一估计器12、第二估计器13和合成器14的运算处理(所述计算所述合成估计偏差输出VO2 bar的处理)(步骤7)。该处理按图17所示的程序流程进行。

即操作量生成部件7使用该算出的模糊线性函数σ的值σ(k)和偏差输出VO2的这次值VO2(k)，算出所述式(27)的椭圆函数的值OVAL(k)(步骤7-2)。

接着，操作量生成部件7由所述第一估计器12算出O₂传感器5的估计偏差输出VO2(k+d)bar(步骤7-3)。这时，第一估计器12首先使用所述步骤6中决定的增益系数a1、a2、b1(这些值基本上是所述鉴定增益系数a1 hat、a2 hat、b1 hat的)，根据式(9)的附项的定义算出所述式(9)中使用的系数值α1、α2、βj(j＝1、…、d)。

接着，第一估计器12使用O₂传感器5的偏差输出VO2在现在的控制周期以前的时间系列数据VO2(k)、VO2(k-1)和LAF传感器4的偏差输出kact在现在的控制周期以前的时间系列数据kact(k-j)(j＝0、…、d1)、从滑动模式控制器15在每个控制周期中提供的所述目标偏差空燃比kcmd(＝SLD操作输入Usl)的前次的控制周期以前的时间系列数据kcmd(k-j)(Usl(k-j)。j＝1，…，d2-1)、如上所述算出的系数值α1、α2、βj，由式(9)算出这次的控制周期的时刻开始的作为所述合计空耗时间d后的偏差输出VO2的估计值的估计偏差输出VO2L(k+d)bar。

这样进行了第一估计器12的运算处理后，操作量生成部件7由所述第二估计器13算出O₂传感器5的估计偏差输出VO2F(k+d)(步骤7-4)。这时，第二估计器13使用O₂传感器5的偏差输出VO2的这次值VO2(k)和所述步骤7-1中算出的模糊线性函数σ的这次值σ(k)，如上所述，求出各模糊规则中与前件部有关的适应性Wpre(i)(i＝1，2，…，9)，由所述式(25)，求出作为从这次的控制周期的时刻开始所述合计空耗时间d后的偏差输出VO2的估计值的估计偏差输出VO2F(k+d)bar。

接着，操作量生成部件7从在所述步骤7-2中求出的椭圆函数的值OVAL(k)根据所述图9的数据表求出所述加权系数Cw后(步骤7-5)，由使用了该加权系数Cw的所述式(26)，算出把第一和第二估计器12、13分别在步骤7-3、7-4求出的估计偏差输出VO2L(k+d)bar、VO2F(k+d)bar合成后得到的合成估计偏差输出VO2(k+d)bar(步骤7-6)。

然后，操作量生成部件7对该合成估计偏差输出VO2(k+d)bar的值进行限制处理(步骤7-7)后，回到图14的主程序的处理。在此，步骤7-7的限制处理中，当合成估计偏差输出VO2(k+d)bar的值超出了预先确定的上限值或低于下限值时，该处理把该合成估计偏差输出VO2(k+d)bar的值分别强制限制为该上限值或下限值。

由上述的步骤7的处理，在每个控制周期中，算出作为所述合计空耗时间后的偏差输出的估计值的合成估计偏差输出VO2(k)bar。

现在回到图14的说明，操作量生成部件7接着由滑动模式控制器15算出所述SLD操作输入Usl(＝目标偏差空燃比kcmd)(步骤8)。

即滑动模式控制器15首先使用所述步骤7中由合成器14求出的合成估计偏差输出VO2 bar的这次值和前次值的时间系列数据VO2(k+d)bar、VO2(k+d-1)bar，算出由所述式(21)定义的切换函数切换函数σ bar在所述合计空耗时间d后的值σ(k+d)bar(它相当于式(12)给定义的线性函数σ的合计空耗时间d后的估计值)。

滑动模式控制器15在所述切换函数σ bar的值σ(k+d)bar上乘以操作量生成部件7的控制周期的周期ΔT(一定周期)得到的值σ(k+d)bar·ΔT累计相加，即通过把前次的控制周期中求出的相加结果加上这次的控制周期中求出的σ(k+d)bar和周期ΔT的积σ(k+d)bar·ΔT，算出所述式(23)的∑(σ bar·ΔT)的项的运算结果积σ bar的估计值(以下用∑σ bar表示该累计值)。

接着，滑动模式控制器15使用在所述步骤7中由合成器14求出的合成估计偏差输出VO2 bar的这次值VO2(k+d)bar和前次值VO2(k+d-1)bar、如上所述求出的切换函数σ bar的值σ(k+d)bar及其累计值∑σ bar、步骤6中决定的增益系数a1、a2、b1(这些值基本上是最新的鉴定增益系数a1(k)hat、a2(k)hat、b1(k)hat)，根据所述式(20)、(22)(23)，分别算出等价控制输入Ueq、极限规则输入Urch、适应规则输入Uadp。

然后滑动模式控制器15通过把该等价控制输入Ueq、极限规则输入Urch、适应规则输入Uadp相加，算出所述SLD操作输入Usl即为了使O₂传感器5的输出VO2/OUT收敛于目标值VO2/TARGET所必要的对排气系统E的输入量(＝目标偏差空燃比kcmd)。

如上所述算出了SLD操作输入Usl后，滑动模式控制器15进行判断适应滑动模式控制的稳定性(具体地说，是基于适应滑动模式控制的O₂传感器5的输出VO2/OUT的控制状态(下面，称作SLD控制状态)的稳定性)的处理，设置分别用值“1”、“0”表示该SLD控制状态是否稳定的标志f/sld/stb的值(步骤9)。

该稳定性的判断处理按图18所示的程序流程进行。

即滑动模式控制器15首先计算所述步骤8中算出的切换函数σ bar的这次值σ (k+d)bar和前次值σ (k+d-1)bar的偏差Δσ bar(它相当于切换函数σ bar的变化速度)(步骤9-1)。

接着，滑动模式控制器15判断所述偏差Δσ bar和切换函数σ bar的这次值σ (k+d)bar的乘积Δσ bar·σ(k+d)bar(它相当于关于σ bar的利庞纳夫函数σ bar²的时间微分函数)是否在预先决定的给定值ε(≥0)以下(步骤9-2)。

在在此，如果对所述乘积Δσ bar·σ(k+d)bar(下面，把它称作稳定判断参数Pstb)加以说明，则该稳定判断参数Pstb的值在Pstb＞0的状态，基本上切换函数σ bar的值是离开“0”的状态。另外，该稳定判断参数Pstb的值在Pstb≤0的状态，基本上切换函数σ bar的值是收敛于“0”或正在收敛的状态。而一般在滑动模式控制中，为了使该控制量稳定地收敛于目标值，切换函数的值必须稳定地收敛于“0”。因此，基本上根据所述稳定判断参数Pstb的值是否在“0”下面，就能判断所述SLD控制状态是稳定还是不稳定。

可是，如果通过把稳定判断参数Pstb的值与“0”比较判断SLD控制状态的稳定性，只要切换函数σ bar的值中含有一点噪声，就会影响到稳定性的判断结果。因此，在本实施例中，所述步骤9-2中与稳定判断参数Pstb比较的给定值ε是比“0”大一些的正的值。

然后，在步骤9-2的判断中，如果Pstb＞ε，则视为SLD控制状态为不稳定，为了在给定时间内禁止使用了所述8中算出SLD操作输入Usl的目标空燃比KCMD的决定，把计时器tm(倒计数计时器)的值设置为给定的初始值TM(计时器tm的起动。步骤9-4)。把所述标志f/sld/stb的值设置为“0”后(步骤9-5)，回到图14的主程序处理。

而在所述步骤9-2的判断中，当Pstb≤ε时，滑动模式控制器15判断切换函数σ bar的这次值σ(k+d)bar是否在预先决定的给定范围内(步骤9-3)。

在这种情况下，当判断切换函数σ bar的这次值σ(k+d)bar不在给定范围内时，因为该这次值σ(k+d)bar处于远离“0”的状态，所以SLD被视为SLD控制状态不稳定。因此，当在步骤9-3的判断中，判断切换函数σ bar的这次值σ(k+d)bar不在给定范围内时，视为SLD控制状态不稳定，与所述的场合同样，进行步骤9-4、9-5的处理，在起动计时器tm的同时，把标志f/sld/stb的值设置为“0”。

另外，当在步骤9-3的判断中，判断切换函数σ bar的这次值σ(k+d)bar在给定范围内时，滑动模式控制器15使所述计时器tm给定时间Δtm(步骤9-6)。然后，判断该计时器tm的值是否在“0”以下即从计时器tm起动开始是否已经过了所述初始值TM对应的给定时间(步骤9-7)。

这时，当tm＞0时即计时器tm还在计时或时间未到时，因为从步骤9-2或步骤9-3的判断中把SLD控制状态判断为不稳定开始，还未经过多长时间，所以SLD控制状态容易变得不稳定。因此，当在步骤9-7中tm＞0时，进行所述步骤9-5的处理，把所述标志f/sld/stb的值设置为“0”。

然后，当在步骤9-7中tm≤0时，即计时器tm的时间已到时，视为SLD控制状态稳定，把标志f/sld/stb的值设置为“1”(步骤9-8)。

根据以上的处理判断SLD控制状态，当判断为不稳定时，把标志f/sld/stb的值设置为“0”；当判断为稳定时，把标志f/sld/stb的值设置为“1”。

另外，以上说明的SLD控制状态的稳定性的判断方法是作为例子的，也可以根据其他的方法进行稳定性的判断。例如，在每个比控制周期还长的给定其间中，计算各给定期间内所述稳定判断参数Pstb的值变得比所述ε还大的频度。然后，当该频度超过预先确定的给定值时，判断为SLD控制状态不稳定；在相反的情况下，判断为SLD控制状态稳定。

现在回到图14的说明，按如上所述设置了表示SLD控制状态的稳定性的标志f/sld/stb的值后，滑动模式控制器15判断标志f/sld/stb的值(步骤10)。这时，当f/sld/stb＝1，即当SLD控制状态被判断为稳定时，进行由所述步骤8算出的SLD操作输入Usl的限制处理(步骤11)。在该限制处理中，判断所述步骤8算出的SLD操作输入Usl的这次值Usl(k)是否在给定的允许范围内，当该这次值Usl超出了该允许范围的上限值或下限值时，分别把SLD操作输入Usl的这次值Usl(k)强制限制为该上限值或下限值。

另外，把经过了步骤11的限制处理的SLD操作输入Usl(＝目标偏差空燃比kcmd)按时间系列保存到图中未显示的存储器中，这是为了用于所述第一估计器12的所述运算处理。

接着，滑动模式控制器15通过把经过了步骤11的限制处理的SLD操作输入Usl与所述空燃比基准值FLAF/BASE相加，算出所述目标空燃比KCMD(步骤13)，结束这次的控制周期的处理。

另外，当在所述步骤10的判断中f/sld/stb＝0时，即SLD控制状态被判断为不稳定时，滑动模式控制器15把这次的控制周期中SLD操作输入Usl的值强制设置为给定值(固定值或SLD操作输入Usl的前次值)后(步骤12)，根据所述式(24)，算出所述目标空燃比KCMD(步骤13)，结束这次的控制周期的处理。

另外，把在步骤14中最终决定的目标空燃比KCMD按时间系列保存到图中未显示的存储器中。然后，所述全局反馈控制部21等在使用由滑动模式控制器15求出的目标空燃比KCMD时(参考图12的步骤f)，从如上所述按按时间系列保存的目标空燃比KCMD中选择最新的。

根据以上说明的本实施例的装置，在控制单元6的发动机1的理想运行模式中，通过操作量生成部件7，使用适应滑动模式控制的处理依次决定发动机1的目标空燃比KCMD(催化剂上游空燃比的目标值)，使催化剂装置3的下游一侧的O₂传感器5的输出VO2/OUT收敛(稳定)于目标值VO2/TARGET。控制单元6的发动机控制部件8通过把发动机1的燃料喷射量调整为使LAF传感器4的输出KACT收敛于目标空燃比KCMD，把催化剂上游空燃比反馈控制在目标空燃比KCMD。

由此，O₂传感器5的输出VO2/OUT被控制收敛于目标值VO2/TARGET，与催化剂装置3的老化、劣化无关，都能确保催化剂装置3的最佳排气净化性能。

在这种情况下，当O₂传感器5的偏差VO2的状态量X＝(VO2(k)，VO2(k-1))在所述图5的线性性能领域A中时，即O2传感器5的输出VO2/OUT对于氧浓度或排气中的空燃比几乎呈线性变化的状态下，滑动模式控制器15为了算出目标空燃比KCMD而使用的O₂传感器5的合成估计偏差输出VO2 bar是所述第一估计器12根据基于排气系统模型等的算法算出的估计偏差输出VO2L。另外，当状态量X＝(VO2(k)，VO2(k-1))在所述图5的线性性能领域A之外时，即O2传感器5的输出VO2/OUT对于氧浓度或排气中的空燃比呈非线性变化的状态下，基本上合成估计偏差输出VO2 bar是所述第二估计器13根据模糊推理的算法算出的估计偏差输出VO2F。

因此，无论O₂传感器5的输出状态或排气中的空燃比的状态如何，都能确保作为每个控制周期的所述合计空耗时间d后O₂传感器5的偏差输出VO2的估计值的所述合成估计偏差输出VO2 bar的精度良好。因此，在发动机1的理想运行状态下，总能恰当地补偿排气系统E的空耗时间d1和所述空燃比操作系统的空耗时间d2的影响，能快速且稳定地进行使O₂传感器5的输出VO2/OUT收敛于目标值VO2/TARGET的控制。例如，无论是刚从贫乏运行模式过渡到理想运行模式后、停止供给燃料之后的状态等、还是O₂传感器5的输出VO2/OUT大大偏离于目标值VO2/TARGET时，都能快速且稳定地进行向目标值VO2/TARGET收敛的控制。

另外，根据状态量X＝(VO2(k)，VO2(k-1))是否存在于由与滑动模式控制器15的处理中使用的切换函数σ bar对应的模糊线性函数σ决定的所述线性性能领域A中(参考图5)(这与所述椭圆函数的值OVAL是否在“1”以下等价)，决定作为两个估计器12、13的估计偏差输出VO2Lbar、VO2F bar的合成估计偏差输出VO2 bar的选择形态或规定了作为两个估计器12、13的估计偏差输出VO2L bar、VO2F bar的合成值的合成估计偏差输出VO2 bar的生成形态的条件。因此，两个估计器12、13的估计偏差输出VO2L bar、VO2F bar，在适合各自的精度特性的最佳条件下，能作为合成估计偏差输出VO2在滑动模式控制器15的处理(目标空燃比KCMD的计算处理)中使用。结果，该滑动模式控制器15生成的目标空燃比KCMD最适合使O₂传感器5的输出VO2/OUT收敛于目标值VO2/TARGET。

所述合成器14求出的合成估计偏差输出VO2 bar基本上是两个估计器12、13的估计偏差输出VO2L bar、VO2F bar中的一个的值，但是当所述状态量X存在于线性性能领域A的边界附近时，按照椭圆函数的值OVAL可变地设置所述加权系数Cw，是把两个估计偏差输出VO2L bar、VO2F bar合成后得到的合成值。因此，当状态量X在线性性能领域A的边界附近变化时的合成估计偏差输出VO2 bar的值不会急变，而且能提高对O₂传感器5的输出VO2/OUT的控制的稳定性。

另外，在第二估计器13的模糊推理中，因为在使用min-max-重心法的同时，由棒状函数设置与后件部的参数VO2F bar有关的成员函数，所以能根据简单的模糊推理算法，求出估计偏差输出VO2F bar。

关于第一估计器12，根据排气系统E的性能状态，由鉴定器11实时鉴定排气系统模型的参数即a1、a2、b1，使用该鉴定增益系数a1 hat、a2 hat、b1 hat算出估计偏差输出L bar，因此，特别是在O₂传感器5的线性领域中的估计偏差输出L bar精度高。结果，能提高使O₂传感器5的输出VO2/OUT收敛于目标值VO2/TARGET的控制的稳定性。

下面，就本发明的实施例2加以说明。另外，在本实施例中，因为在结构上与所述实施例1同样，只是所述第一估计器12的运算处理等的一部分运算处理与所述实施例1不同，所以不但使用与所述实施例1同样的参考符号进行说明，而且省略了对相同部分的说明。

在所述实施例1中，为了补偿把排气系统E的空耗时间d1和空燃比操作系统(发动机1和发动机控制部件8构成的系统)的空耗时间d2相加得到的合计空耗时间d的影响，分别由第一估计器12和第二估计器13算出该合计空耗时间d后O₂传感器5的估计偏差输出VO2L bar、VO2F bar。

可是，当与排气系统E的空耗时间d1相比空燃比操作系统的空耗时间d2很小时，可以只考虑排气系统E的空耗时间d1，在各个控制周期中由分别由第一估计器12和第二估计器13求出该空耗时间d1后的O₂传感器5的偏差输出VO2的估计值VO2L(k+d)bar、VO2F(k+d)bar，与所述实施例同样，使用由合成器14把这些估计值(以下称作第二估计偏差输出)VO2L(k+d)bar、VO2F(k+d)bar合成后得到的合成估计偏差输出VO2(k+d1)bar，由滑动模式控制器15算出目标空燃比KCMD。本实施例中，求出这样的第二估计偏差输出VO2L(k+d1)bar、VO2F(k+d1)bar，进行使O₂传感器5的输出VO2/OUT收敛于目标值VO2/TARGET的控制。

在这种情况下，所述第一估计器12使用把所述式(9)的“kcmd”和“d”分别置换为“kact”和“d1”的式(39)，与所述实施例同样，在每个控制周期中依次算出作为O₂传感器5的偏差输出VO2在空耗时间d1后的估计值的第二估计输出VO2L(k+d)bar。

【式39】

另外，该式(39)是可以从式(1)得到的式。另外，作为该式(39)的运算中必要的增益系数a1、a2、b1，与所述实施例1同样，使用由所述鉴定器11求出的鉴定增益系数a1 hat、a2 hat、b1 hat。

另外，关于所述第二估计器13，它的模糊推理的算法(min-max-重心法的算法)、模糊规则(参考图7)、和与后件部有关的成员函数9(参考图6(c))与所述实施例的场合相同。可是，在这种情况下，关于与前件部的参数σ(k)、VO2(k)分别有关的成员函数(N(负)、Z(0)、P(正)等三个函数)，虽然在图中省略了，但是其形状(具体地说，各成员函数的位置、梯形形状、三角形状的倾斜部分的斜度)与所述实施例1的场合有一些不同。在这种情况下，这些成员函数的具体设置，可以基于试验和仿真进行，使基于模糊推理的第二估计偏差输出VO2F(k+d1)bar以良好的精度与O₂传感器5的非线性领域的性能的空耗时间d1后的实际偏差输出VO2(k+d1)一致。

然后，在本实施例中，所述合成器14，从第一和第二估计器12、13根据上述算法分别求出的第二估计偏差输出第二估计偏差输出VO2L(k+d1)bar、VO2F(k+d1)bar，与所述实施例1完全同样，算出合成估计偏差输出VO2(k+d1)。即合成器14根据把所述式(26)的“d”置换为“d1”的式算出合成估计偏差输出VO2(k+d1)。

另外，所述滑动模式控制器15根据把所述式(20)～(23)的“d”置换为“d1”的式，在每个控制周期中求出等价控制输入Ueq、极限规则输入Urch、适应规则输入Uadp，通过把这些值相加得到的目标偏差空燃比kcmd(＝SLD操作输入Usl)加上所述空燃比基准值FLAF/BASE，求出目标空燃比KCMD。由此，能求出补偿了排气系统E的空耗时间d1的影响的目标空燃比KCMD。

关于以上说明以外的处理，与所述实施例1的完全一样。有关的本实施例的装置也能取得与所述实施例1同样的效果。

另外，本发明并不局限于以上说明的实施例1和实施例2，还可以有各种变形例。

例如，分别求出了所述合计空耗时间d后O₂传感器5的输出或偏差输出的估计值、或排气系统E的空耗时间d1后O₂传感器5的输出或偏差输出的估计值的第一和第二估计器12、13可以分别使用与所述实施例1和实施例2不同的算法，求出所述估计值。各估计器12、13的算法只要是能分别在O₂传感器5的彼此不同的特定输出状态中求出精度较好的估计值的算法就可以了。

也可以用更多的估计器(例如3个、4个)算出所述合计空耗时间d或空耗时间d1后的估计值，从其中选择一个或使用将它们合成后得到的值求出目标空燃比KCMD。

另外，使用了合计空耗时间d或空耗时间d1后的估计值的目标空燃比KCMD的计算处理可以由不含适应规则(适应算法)的通常的滑动模式控制进行，也可以使用滑动模式控制以外的反馈控制处理。

另外，催化剂装置的下游的排气传感器也可以是O₂传感器5以外的排气传感器(例如NOx传感器、HC传感器、CO传感器)。关于在这种情况下，计算所述合计空耗时间d或空耗时间d1后的排气传感器的输出的估计值数据的各估计器的算法和估计器的个数，可以在考虑了该排气传感器的输出特性后选择、设置。

另外，在所述实施例1和实施例2中，虽然以把发动机1的排气系统E作为机械设备的系统为例进行了说明，但是本发明的机械设备的控制装置和控制方法并不局限于所述实施例。

在图19中，32为机械设备，由节流阀33(调节器)能调整流量的碱液被输入到该机械设备32中。然后该机械设备32在提供的碱液中注入酸性液，把它通过搅拌器34搅拌后得到的混合液输出。

本实施例的控制装置控制输入到机械设备32中的的碱液的流量，使这样的机械设备32输出的混合液(碱液和酸性液的混合液)的pH变为所希望的pH(例如，相当于中性的pH值)。为了实现该控制，它具有以下结构。

即本实施例控制装置具备：在机械设备32的输出一侧检测该机械设备32的输出即所述混合液的pH时应该设置的作为检测部件的pH传感器35；在机械设备32的输入一侧检测该机械设备32的输入即碱液的流量时应该设置的流量传感器36；根据pH传感器35和流量传感器36各自的输出V1/OUT、V2/OUT进行后面将描述的运算处理的控制单元37。

另外，本实施例中的pH传感器35例如与实施例1和实施例2中的氧浓度传感器同样，其输出特性为：输出V1/OUT对于含有作为目标值的pH值的比较小的范围的pH值几乎呈线性变化，在脱出该小的范围的pH值中，它变得饱和，成为一定的输出。

控制单元37由微型计算机等构成，它具备以下部分：把pH传感器35的输出V1/OUT和其目标值V1/TARGET(它相当于所述混合液的目标pH)的偏差V1(＝V1/OUT-V1/TARGET)作为表示pH传感器35的输出的数据而计算的减法处理部38(下面，把偏差V1称作pH传感器35的偏差输出)；把流量传感器36的输出V2/OUT和给定基准值V2/REF(可以任意设置它)的偏差V2(＝V2/OUT-V2/REF)作为流量传感器36的输出而计算的减法处理部39(下面，把偏差V2称作流量传感器36的偏差输出V2)；根据所述偏差输出V1、V2，把为了使pH传感器35的输出V1/OUT收敛于其目标值V1/TARGET应提供给机械设备32的碱液的目标流量作为规定了向机械设备32的输入的操作量而决定的操作量生成部件40；反馈控制所述节流阀33的动作量，使流量传感器36的输出与目标流量V2CMD一致的阀控制部件(调节器控制部件)。

另外，在以下的说明中，把相对于所述目标流量V2CMD的所述基准值V2/REF的偏差(＝V2CMD-V2/REF)称作目标偏差流量v2cmd(它对应于所述实施例中的目标偏差空燃比kcmd对应)。另外，把节流阀33和阀控制部件41组合后得到的系统即从目标流量V2CMD生成流量传感器36检测的流量的碱液的系统称作流量操作系统。该流量操作系统与所述实施例中的空燃比操作系统对应，它相当于本发明的实施例2中的输入操作系统。

所述操作量生成部件40与所述实施例1的操作量生成部件7同样，作为其功能的构成设置了图中省略了的鉴定器、第一和第二估计器、合成器、滑动模式控制器。本实施例中的操作量生成部件40的鉴定器、第一估计器使用例如分别把所述式(1)的VO2、kact置换为所述偏差输出V1、V2后得到的机械设备32的模型和分别把所述式(2)的kact、kcmd置换为所述偏差输出V2、目标偏差流量v2cmd后得到的所述流量操作系统的模型，进行与所述实施例1的操作量生成部件7的鉴定器11和估计器12同样的运算处理。

即本实施例中的操作量生成部件40计算机械设备32的模型参数的鉴定值(它与所述实施例中鉴定增益系数a1 hat、a2 hat、b1 hat对应)，计算机械设备32中存在的空耗时间和流量操作系统中存在的空耗时间之和即合计空耗时间后的pH传感器35的偏差输出V1的估计值(它与所述实施例中的估计偏差输出VO2L bar对应)。在这种场合机械设备32的模型中空耗时间的设置值可以通过实验等设置为机械设备32的空耗时间以上的时间(例如一定值)。另外，可以考虑节流阀33的动作特性，通过实验把流量操作系统中的空耗时间的设置值定为流量操作系统的实际空耗时间以上的时间(例如一定值)。

另外，操作量生成部件40的第二估计器根据与所述实施例中的第二估计器13同样构筑的模糊推理的算法(min-max-重心法的算法)，计算所述合计空耗时间后的pH传感器35的偏差输出V1的估计值(它与所述实施例1中估计偏差输出VO2F bar对应)。在这种情况下，模糊推理的模糊规则，例如可以和所述实施例中的相同，另外，与后件部的参数(pH传感器35的偏差输出V1的估计值)有关的成员函数，能与所述实施例同样由N(负)、Z(0)、P(正)等三种棒状函数设置。另外，与前件部的参数(相当于所述实施例1中模糊线性函数σ的线性函数的值和该偏差输出的值)有关的成员函数基本上也能由N(负)、Z(0)、P(正)等三种三角形状或梯形形状的函数设置。可以考虑pH传感器35的输出特性，通过实验确定这些成员函数的具体形状。

另外，操作量生成部件40的合成器，与所述实施例完全同样，由基于两个估计器的估计值的加权合成生成该估计值的合成值(它相当于所述实施例中合成估计偏差输出VO2 bar)。

然后，操作量生成部件40的滑动模式控制器使用所述合成值，通过进行与所述实施例1完全同样的运算处理(适应滑动模式控制的处理)，算出所述目标流量V2CMD(它与所述实施例中的目标空燃比KCMD对应)。

并且，所述阀控制部件41，例如与所述实施例1的全局反馈控制部21同样，通过图中未显示的PID控制器或适应控制器等，反馈控制节流阀33的动作，使流量传感器36的输出V2/OUT(检测流量)与所述目标流量V2CMD一致。

根据这样的本实施例的装置，即使没掌握提供给机械设备32的碱液pH、在机械设备32与该碱液混合的酸性液的pH、该酸性液的流量，与干扰的影响和机械设备32的空耗时间、流量操作系统的空耗时间的影响以及pH传感器35的输出状态无关，也能高速且稳定地把pH传感器35的的输出V1/OUT即机械设备32生成的混合液的pH控制在所希望的pH。

并且，在本实施例的机械设备的控制装置中，虽然补偿了机械设备32的空耗时间和流量操作系统的空耗时间两者的空耗时间的影响，但是当后者的空耗时间相对于前者的空耗时间十分小时，与所述实施例2同样，可以由两个估计器求出机械设备32的空耗时间后pH传感器35的偏差输出V1的估计值，用由合成器把该值合成后得到的合成值，由滑动模式控制器生成所述目标流量V2CMD。

而且，在本实施例的机械设备的控制装置中，与关于所述实施例1和实施例2说明了的变形例相同，也可以有各种变形例。

而且，在本实施例的机械设备的控制装置中，例如也可以把机械设备32和节流阀33组合后得到的系统作为机械设备，从而构筑控制系统。[式1]    VO2(k+1)＝a1·VO2(k)+a2·VO2(k-1)+b1·kact(k-d1)    (1)[式2]    kact(k)＝kcmd(k-d2)     (2)[式3] $V\hat{O}2\left(k\right)=\hat{a}1(k-1)\·\mathrm{VO}2(k-1)+\hat{a}2(k-1)\·\mathrm{VO}2(k-2)+\hat{b}1(k-1)\·\mathrm{kact}(k-d1-1)$

     ＝Θ^T(k-1)·ξ(k)       (3)但是 ${\mathrm{\Θ}}^T\left(k\right)=\[\widehat{a1}\left(k\right)\widehat{a2}\left(k\right)\widehat{b1}\left(k\right)\]$

     ξ^T(k)＝[VO2(k-1)VO2(k-2)kact(k-d1-1)][式4] $\mathrm{id}/e\left(k\right)=\mathrm{VO}2\left(k\right)-V\hat{O}2\left(k\right)----\left(4\right)$ [式5]    Θ(k)＝Θ(k-1)+Kθ(k)·id/e(k)    (5)[式6] $\mathrm{K\θ}\left(k\right)=\frac{P(k-1)\·\mathrm{\ξ}\left(k\right)}{1+{\mathrm{\ξ}}^T\left(k\right)\·P(k-1)\·\mathrm{\ξ}\left(k\right)}---\left(6\right)$ [式7] $P\left(k\right)=\frac{1}{\mathrm{\λ}1\left(k\right)}\·\[1-\frac{\mathrm{\λ}2\left(k\right)\·P(k-1)\·\mathrm{\ξ}\left(k\right)\·{\mathrm{\ξ}}^T\left(k\right)}{\mathrm{\λ}1\left(k\right)+\mathrm{\λ}2\left(k\right)\·{\mathrm{\ξ}}^T\left(k\right)\·P(k-1)\·\mathrm{\ξ}\left(k\right)}\]\·P(k-1)----\left(7\right)$ (其中，I表示单位行列)[式8]     VO2(k+1)＝a1·VO2(k)+a2·VO2(k-1)+b1·kcmd(k-d1-d2)

              ＝a1·VO2(k)+a2·VO2(k-1)+b1·kcmd(k-d)      (8)[式9] $\stackrel{\‾}{\mathrm{VO}2L}(k+d)=a1\·\mathrm{VO}2\left(k\right)+a2\·\mathrm{VO}2(k-1)+\underset{j=1}{\overset{d}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\βj}\·\mathrm{kcmd}(k-j)----\left(9\right)$

[式10]     VO2L(k+d)＝a1·VO2(k)+a2·VO2(k-1) $+\underset{j=1}{\overset{d_2-1}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\βj}\·\mathrm{kcmd}(k-j)+\underset{i=0}{\overset{d-d_2}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\βi}+d2\·\mathrm{kact}(k-i)$

               ＝a1·VO2(k)+a2·VO2(k-1) $\underset{j=1}{\overset{d_2-1}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\βj}\·\mathrm{kcmd}(k-j)+\underset{i=0}{\overset{d_1}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\βi}+d2\·\mathrm{kact}(k-i)----\left(10\right)$ [式11] $\stackrel{\‾}{\mathrm{VO}2L}(k+d)=a1\·\mathrm{VO}2\left(k\right)+a2\·\mathrm{VO}2(k-1)+\underset{j=0}{\overset{d-1}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\βj}+1\·\mathrm{kact}(k-j)----\left(11\right)$ [式12]  σ(k)＝s1·VO2(k)+s2·VO2(k-1)

         ＝S·X

              (但是S＝[s1 s2]， [式13] $-1<\frac{s2}{s1}<1$

         (s1＝1时-1＜s2＜1)    (13)[式14]  Usl＝Ueq+Urch+Uadp         (14)[式15]  Ueq(k)＝-(S·B)^-1·{S·(A-I)}·X(k+d) $=\frac{-1}{s1\&CenterDot;b1}\&CenterDot;\{\&lsqb;s1\&CenterDot;(a1-1)+s2\&rsqb;\&CenterDot;\mathrm{VO}2(k+d)$

             +(s1·a2-s2)·VO2(k+d-1)}    (15)[式16]  Urch(k)＝-(S·B)^-1·F·σ(k+d) $=\frac{-1}{s1\&CenterDot;b1}\&CenterDot;F\&CenterDot;\mathrm{\&sigma;}(k+d)----\left(16\right)$ [式17]  0＜F＜2

    (最好是0＜F＜1)          (17)[式18] $\mathrm{Uadp}\left(k\right)=-{(S\&CenterDot;B)}^{-1}\&CenterDot;G\&CenterDot;\underset{i=0}{\overset{k+d}{\mathrm{\&Sigma;}}}(\mathrm{\&sigma;}\left(i\right)\&CenterDot;\mathrm{\&Delta;T})$ $=\frac{-1}{s1\&CenterDot;b1}\&CenterDot;G\&CenterDot;\underset{i=0}{\overset{k+d}{\mathrm{\&Sigma;}}}(\mathrm{\&sigma;}\left(i\right)\&CenterDot;\mathrm{\&Delta;T})----\left(18\right)$ [式19] $G=J\&CenterDot;\frac{2-F}{\mathrm{\&Delta;T}}$ (但是、0＜J＜2)    (19)[式20] $\mathrm{Ueq}\left(k\right)=\frac{-1}{s1\&CenterDot;b1}\{\&lsqb;s1\&CenterDot;(a1-1)+s2\&rsqb;\&CenterDot;\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{VO}2}(k+d)$ +(s1·a2-s2)· VO2(k+d-1)}  (20)[式21]     σ(k)＝s1· VO2(k)+s2· VO2(k-1)    (21)[式22] $U\mathrm{rch}\left(k\right)=\frac{-1}{s1\&CenterDot;b1}\&CenterDot;F\&CenterDot;\stackrel{-}{\mathrm{\&sigma;}}(k+d)----\left(22\right)$ [式23] $\mathrm{Uadp}\left(k\right)=\frac{-1}{s1\&CenterDot;b1}\&CenterDot;G\&CenterDot;\underset{i=0}{\overset{k+d}{\mathrm{\&Sigma;}}}(\stackrel{-}{\mathrm{\&sigma;}}\left(i\right)\&CenterDot;\mathrm{\&Delta;T})----\left(23\right)$ [式24]    KCMD(k)＝Usl(k)+FLAF/BASE

             ＝Ueq(k)+Urch(k)+Uadp(k)+FLAF/BASE    (24)[式25] $\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{VO}2F}(k+d)=\frac{\underset{i=1}{\overset{9}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{Wpre}\left(i\right)\&CenterDot;\mathrm{Wwpre}\left(i\right)\&CenterDot;\mathrm{Wppre}\left(i\right)}{\underset{i=1}{\overset{9}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{Wpre}\left(i\right)\&CenterDot;\mathrm{Wwpre}\left(i\right)}----\left(25\right)$ [式26]     VO2(k+d)＝Cw· VO2L(k+d)+(1-Cw)· VO2F(k+d)  (26)[式27] $\mathrm{OVAL}\left(k\right)=\frac{\mathrm{\&sigma;}{\left(k\right)}^2}{a^2}+\frac{{\mathrm{VO}2\left(k\right)}^2}{b^2}----\left(27\right)$ [式28]    A(Z^-1)＝1+a1Z^-1+----------------------+anZ^-n    (28)[式29]    B(Z^-1)＝b0+b1Z^-1+---------------------+bmZ^-m    (29)[式30] ${\widehat{\mathrm{\&theta;}}}^T\left(j\right)=\&lsqb;\widehat{\mathrm{bo}}\left(j\right),\widehat{\mathrm{BR}}(Z^{-1},j),\hat{S}(Z^{-1},j)\&rsqb;$ ＝[b0(j)，r1(j)，------，rm+dp-1(j)，s0(j)-----，sn-1(j)]＝[b0(j)，r1(j)，r2(j)，r3(j)，s0(j)]                (30)[式31]ζ^T(j)＝[us(j)………us(j-m-dp+1)，ys(j)，………ys(j-n+1)]

  ＝[us(j)，us(j-1)，us(j-2)，us(j-3)，ys(j)]

  ＝[KSTR(j)，KSTR(j-1)，KSTR(j-2)，KSTR(j-3)，KACT(j)]

                                                 (31)[式32] ${\widehat{\mathrm{bo}}}^{-1}\left(j\right)=\frac{1}{\mathrm{bo}}----\left(32\right)$ [式33] $\hat{B}R(Z^{-1},j)=r1Z^{-1}+r2Z^{-2}+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+\mathrm{rm}+\mathrm{dp}-1Z^{-(n+\mathrm{dp}-1)}---\left(33\right)$ ＝r1Z^-1+r2Z^-2+r3Z^-3[式34] $\hat{S}(Z^{-1},j)=s0+s1Z^{-1}+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+\mathrm{sn}-1Z^{-(n-1)}----\left(34\right)$ ＝S0[式35] [式36]但是、0＜λ₁(j)≤1，0≤λ₂(j)＜2，Γ(0)＞0    (36)[式37]

[式38] $\mathrm{KSTR}\left(j\right)=\frac{1}{b0}\&CenterDot;\&lsqb;\mathrm{RKCMD}\left(j\right)-S0\&CenterDot;\mathrm{KACT}\left(j\right)-r1\&CenterDot;\mathrm{KSTR}(j-1)$ -r2·KSTR(j-2)-r3·KSTR(j-3)]    (38)[式39] $\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{VO}2L}(k+d1)=a1\&CenterDot;\mathrm{VO}2\left(k\right)+a2\&CenterDot;\mathrm{VO}2(k-1)+\underset{j=1}{\overset{d1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{\&beta;j}\&CenterDot;\mathrm{kact}(k-j)----\left(39\right)$ 但是、

Claims (80)

1.一种机械设备控制装置，包括：

从给定的输入生成给定的输出的机械设备；

检测所述机械设备的输出的检测部件；

为了使该检测部件的输出收敛于给定的目标值而依次生成用于操作所述向机械设备的输入的操作量的操作量生成部件；

其特征在于：

包括：至少使用该检测部件的输出数据，利用相互不同的算法，依次生成表示所述机械设备具有的空耗时间之后的所述检测部件的输出的估计值的数据的多个估计部件；

所述操作量生成部件根据给定条件，选择使用所述多个估计部件分别生成的数据中的任意一个数据所表示的估计值，或使用把该多个估计部件的数据分别表示的估计值以基于给定条件的形态合成后得到的估计值，来生成所述操作量。

2.根据权利要求1所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述操作量生成部件具有求出把所述多个估计部件分别生成的数据所表示的估计值加权合成后得到的合成估计值的部件，通过按照所述给定条件，可变地设置与各估计部件的估计值有关的加权系数，求出含有所述各估计部件的估计值的所述合成估计值，使用该求出的合成估计值来生成所述操作量。

3.根据权利要求1所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述操作量生成部件利用适应控制的处理来生成所述操作量。

4.根据权利要求1所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述操作量生成部件利用滑动模式控制的处理来生成所述操作量。

5.根据权利要求1所述的机械设备的控制装置，其特征在于：所

述给定条件是基于所述检测部件的输出数据值的条件。

6.根据权利要求4所述的机械设备的控制装置，其特征在于：所

述给定条件是把所述检测部件输出的时间系列数据作为变量成分，同时把按照所述滑动模式控制的处理中使用的切换函数来决定的给定的线性函数值和所述检测部件的输出数据值组合的条件。

7.根据权利要求6所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述切换函数是把所述检测部件的输出与所述目标值的偏差的时间系列数据作为变量成分的线性函数；所述给定的线性函数是把与其变量成分有关的系数值设定为与所述切换函数的变量成分有关的系数值相同的线性函数。

8.根据权利要求6所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述组合的条件包含：所述线性函数的值和所述检测部件的输出数据值的组合，是否存在于在以这两个值为坐标成分的坐标平面上预先决定的给定领域中的条件。

9.根据权利要求1、2、3、5中任意1项所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述机械设备是从设置在内燃机的排气通路上的排气净化用催化剂装置的上游一侧到下游一侧的包含该催化剂装置的排气系统；所述所述向机械设备的输入是由所述内燃机生成的进入所述催化剂装置的排气的空燃比；所述机械设备的输出是通过所述催化剂装置的排气中的特定成分的浓度。

10.根据权利要求4所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述机械设备是从设置在内燃机的排气通路上的排气净化用催化剂装置的上游一侧到下游一侧的包含该催化剂装置的排气系统；所述所述向机械设备的输入是由所述内燃机生成的进入所述催化剂装置的排气的空燃比，所述机械设备的输出是通过所述催化剂装置的排气中的特定成分的浓度。

11.根据权利要求6～8中任意1项所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述机械设备是从设置在内燃机的排气通路上的排气净化用催化剂装置的上游一侧到下游一侧的包含该催化剂装置的排气系统；所述向机械设备的输入是由所述内燃机生成的进入所述催化剂装置的排气的空燃比；所述机械设备的输出是通过所述催化剂装置的排气中的特定成分的浓度。

12.根据权利要求1～8中任意1项所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述多个估计部件包括：

设定所述机械设备是从所述输入通过响应延迟元件和时滞元件生成所述检测部件输出的系统，用根据反映该机械设备性能的预先决定的该机械设备的模型来构筑的算法，生成表示所述估计值的数据的第一估计部件；

用模糊推理的算法生成表示所述估计值的数据的第二估计部件。

13.根据权利要求9所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述检测部件是产生基于通过所述催化剂装置的排气中的氧浓度的输出的氧浓度传感器；

所述多个估计部件包括：

设定所述排气系统是从进入所述催化剂装置的排气的空燃比，通过响应延迟元件和时滞元件生成所述氧浓度传感器的输出的系统，用基于应该反映该排气系统性能的预先决定的该排气系统的模型来构筑的算法，生成表示所述估计值的数据的第一估计部件；

用模糊推理的算法生成表示所述估计值的数据的第二估计部件。

14.根据权利要求10所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述检测部件是产生基于通过所述催化剂装置的排气中的氧浓度的输出的氧浓度传感器；

所述多个估计部件包括：

设定所述排气系统是从进入所述催化剂装置的排气的空燃比，通过响应延迟元件和时滞元件生成所述氧浓度传感器的输出的系统，用基于应该反映该排气系统性能的预先决定的该排气系统的模型来构筑的算法，生成表示所述估计值的数据的第一估计部件；用模糊推理的算法生成表示所述估计值的数据的第二估计部件。

所述第二估计部件的模糊推理的算法是把所述氧浓度传感器的输出的时间系列数据作为变量成分的同时，把按照所述滑动模式控制的处理中使用的切换函数决定的给定线性函数的值和所述氧浓度传感器的输出的数据值作为所述模糊推理的前件部的参数，把表示所述估计值的数据作为该模糊推理的后件部的参数来生成的算法。

15.根据权利要求11所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述检测部件是产生基于通过所述催化剂装置的排气中的氧浓度的输出的氧浓度传感器；

所述多个估计部件包括：设定所述排气系统是从进入所述催化剂装置的排气的空燃比，通过响应延迟元件和时滞元件生成所述氧浓度传感器的输出的系统，用基于应该反映该排气系统性能的预先决定的该排气系统的模型来构筑的算法，生成表示所述估计值的数据的第一估计部件；用模糊推理的算法生成表示所述估计值的数据的第二估计部件；

所述第二估计部件的模糊推理的算法是把所述给定线性函数的值和所述氧浓度传感器的输出的数据值作为所述模糊推理的前件部的参数，把表示所述估计值的数据作为该模糊推理的后件部的参数来生成的算法。

16.根据权利要求14所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述模糊推理的算法是使用多个棒状函数作为与所述后件部的参数有关的成员函数，根据min-max-重心法构筑的算法。

17.根据权利要求15所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述模糊推理的算法是使用多个棒状函数作为与所述后件部的参数有关的成员函数，根据min-max-重心法构筑的算法。

18.根据权利要求13所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

包括：检测进入所述催化剂装置的排气的空燃比的空燃比传感器；使用该空燃比传感器和所述氧浓度传感器的输出数据，依次鉴定所述排气系统模型中应设置的参数值的鉴定部件；所述第一估计部件的算法是：至少使用所述氧浓度传感器和空燃比传感器的各自的输出数据和由所述鉴定部件鉴定的所述排气系统模型的参数，来生成表示所述估计值的数据的算法。

19.根据权利要求14所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

包括：检测进入所述催化剂装置的排气的空燃比的空燃比传感器；使用该空燃比传感器和所述氧浓度传感器的输出数据依次鉴定所述排气系统模型中应设置的参数的值的鉴定部件；所述第一估计部件的算法是：至少使用所述氧浓度传感器和空燃比传感器的各自的输出数据和由所述鉴定部件鉴定的所述排气系统模型的参数，来生成表示所述估计值的数据的算法。

20.根据权利要求15所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

包括：检测进入所述催化剂装置的排气的空燃比的空燃比传感器；使用该空燃比传感器和所述氧浓度传感器的输出数据依次鉴定所述排气系统模型中应设置的参数值的鉴定部件。所述第一估计部件的算法是：至少使用所述氧浓度传感器和空燃比传感器的各自的输出数据和由所述鉴定部件鉴定的所述排气系统模型的参数，来生成表示所述估计值的数据的算法。

21.一种机械设备的控制装置，包括：

从给定的输入生成给定的输出的机械设备；

生成向该机械设备的输入的促动器；

检测所述机械设备的输出的检测部件；

为了使该检测部件的输出收敛于给定的目标值，依次生成用于操作所述向机械设备的输入的操作量的操作量生成部件；

按照该操作量控制所述促动器的动作，操作所述向机械设备的输入的促动器控制部件；

其特征在于：

包括：至少使用所述检测部件的输出数据，用相互不同的算法依次生成表示所述机械设备具有的空耗时间与由所述发动机控制部件和促动器构成的输入操作系统的空耗时间相加得到的合计空耗时间之后的所述检测部件的输出的估计值的数据的多个估计部件；

所述操作量生成部件根据给定条件，选择使用所述多个估计部件分别生成的数据中的任意一个数据所表示的估计值，或使用把该多个估计部件的数据分别表示的估计值以基于给定条件的形态合成后得到的估计值，来生成所述操作量。

22.根据权利要求21所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述操作量生成部件具有：求出把所述多个估计部件分别生成的数据所表示的估计值加权合成后得到的合成估计值的部件；通过按照所述给定条件，可变地设置与各估计部件的估计值有关的加权系数，来求出含有所述各估计部件的估计值的所述合成估计值，并使用该求出的合成估计值来生成所述操作量。

23.根据权利要求21所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述操作量生成部件通过适应控制的处理来生成所述操作量。

24.根据权利要求21所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述操作量生成部件通过滑动模式控制的处理来生成所述操作量。

25.根据权利要求21所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述给定条件是基于所述检测部件的输出数据值的条件。

26.根据权利要求24所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述给定条件是：在把所述检测部件输出的时间系列数据作为变量成分的同时，把按照所述滑动模式控制的处理中使用的切换函数来决定的给定的线性函数值和所述检测部件的输出数据值组合的条件。

27.根据权利要求26所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述切换函数是把所述检测部件的输出与所述目标值的偏差的时间系列数据作为变量成分的线性函数；所述给定的线性函数是把与其变量成分有关的系数值设定为与所述切换函数的变量成分有关的系数值相同的线性函数。

28.根据权利要求26所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述组合的条件包括：所述线性函数的值和所述检测部件的输出数据值的组合是否存在于在以这两个值为坐标成分的坐标平面上预先决定的给定的领域中的条件。

29.根据权利要求21、22、23、25中任意1项所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述机械设备是从设置在内燃机的排气通路上的排气净化用催化剂装置的上游一侧到下游一侧的包含该催化剂装置的排气系统；所述向机械设备的输入是由作为所述促动器的所述内燃机生成的进入所述催化剂装置的排气的空燃比；所述机械设备的输出是通过所述催化剂装置的排气中的特定成分的浓度。

30.根据权利要求24所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述机械设备是从设置在内燃机的排气通路上的排气净化用催化剂装置的上游一侧到下游一侧的包含该催化剂装置的排气系统；所述向机械设备的输入是由作为所述促动器的所述内燃机生成的进入所述催化剂装置的排气的空燃比；所述机械设备的输出是通过所述催化剂装置的排气中的特定成分的浓度。

31.根据权利要求26～28中的任意1项所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述机械设备是从设置在内燃机的排气通路上的排气净化用催化剂装置的上游一侧到下游一侧的包含该催化剂装置的排气系统；所述向机械设备的输入是由作为所述促动器的所述内燃机生成的进入所述催化剂装置的排气的空燃比；所述机械设备的输出是通过所述催化剂装置的排气中的特定成分的浓度。

32.根据权利要求21～28中任意1项所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述多个估计部件包括：

设定所述机械设备是从所述输入通过响应延迟元件和时滞元件生成所述检测部件输出的系统，设定表现该机械设备性能的预先决定的该机械设备模型和所述输入操作系统是从所述操作量通过时滞元件生成所述向机械设备的输入的系统，利用根据反映该输入操作系统性能的预先决定的该输入操作系统模型来构筑的算法，生成表示所述估计值的数据的第一估计部件；

用模糊推理的算法生成表示所述估计值的数据的第二估计部件。

33.根据权利要求29所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述检测部件是产生基于通过所述催化剂装置的排气中的氧浓度的输出的氧浓度传感器；

所述多个估计部件包括：

设定所述排气系统是从进入所述催化剂装置的排气的空燃比，通过响应延迟元件和时滞元件来生成所述氧浓度传感器输出的系统，设定表现该排气系统性能的预先决定的该排气系统的模型和所述输入操作系统是从所述操作量通过时滞元件生成进入所述催化剂装置的排气的空燃比的系统，利用根据反映该输入操作系统性能的预先决定的该输入操作系统模型来构筑的算法，来生成表示所述估计值的数据的第一估计部件；

用模糊推理的算法生成表示所述估计值的数据的第二估计部件。

34.根据权利要求30所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述检测部件是产生基于通过所述催化剂装置的排气中的氧浓度的输出的氧浓度传感器；

所述多个估计部件包括：

设定所述排气系统是从进入所述催化剂装置的排气的空燃比，通过响应延迟元件和时滞元件来生成所述氧浓度传感器输出的系统，设定表现该排气系统性能的预先决定的该排气系统的模型和所述输入操作系统是从所述操作量通过时滞元件生成进入所述催化剂装置的排气的空燃比的系统，利用根据反映该输入操作系统性能的预先决定的该输入操作系统模型来构筑的算法，来生成表示所述估计值的数据的第一估计部件；

用模糊推理的算法生成表示所述估计值的数据的第二估计部件；

所述第二估计部件的模糊推理的算法是：在把所述氧浓度传感器的输出的时间系列数据作为变量成分的同时，把按照所述滑动模式控制的处理中使用的切换函数决定的给定线性函数的值和所述氧浓度传感器的输出的数据值作为所述模糊推理的前件部的参数，把表示所述估计值的数据作为该模糊推理的后件部的参数来生成的算法。

35.根据权利要求31所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述检测部件是产生基于通过所述催化剂装置的排气中的氧浓度的输出的氧浓度传感器；

所述多个估计部件包括：

设定所述排气系统是从进入所述催化剂装置的排气的空燃比，通过响应延迟元件和时滞元件来生成所述氧浓度传感器输出的系统，设定表现该排气系统性能的预先决定的该排气系统的模型和所述输入操作系统是从所述操作量通过时滞元件生成进入所述催化剂装置的排气的空燃比的系统，利用根据反映该输入操作系统性能的预先决定的该输入操作系统模型来构筑的算法，来生成表示所述估计值的数据的第一估计部件；

用模糊推理的算法生成表示所述估计值的数据的第二估计部件；

所述第二估计算法是把所述给定的线性函数值和所述氧浓度传感器的输出的数据值作为所述模糊推理的前件部的参数，把表示所述估计值的数据作为该模糊推理的后件部的参数来生成的算法。

36.根据权利要求34所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述模糊推理的算法是使用多个棒状函数作为与所述后件部的参数有关的成员函数，根据min-max-重心法来构筑的算法。

37.根据权利要求35所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

所述模糊推理的算法是使用多个棒状函数作为与所述后件部的参数有关的成员函数，根据min-max-重心法来构筑的算法。

38.根据权利要求33所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

包括：检测进入所述催化剂装置的排气的空燃比的空燃比传感器；使用该空燃比传感器和所述氧浓度传感器的输出数据来依次鉴定所述排气系统模型中应设置的参数值的鉴定部件；所述第一估计部件的算法是至少使用所述氧浓度传感器和空燃比传感器的各自的输出数据和由所述鉴定部件鉴定的所述排气系统模型的参数，来生成表示所述估计值的数据的算法。

39.根据权利要求34所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

包括：检测进入所述催化剂装置的排气的空燃比的空燃比传感器；使用该空燃比传感器和所述氧浓度传感器的输出数据来依次鉴定所述排气系统模型中应设置的参数值的鉴定部件；所述第一估计部件的算法是至少使用所述氧浓度传感器和空燃比传感器的各自的输出数据和由所述鉴定部件鉴定的所述排气系统模型的参数，来生成表示所述估计值的数据的算法。

40.根据权利要求35所述的机械设备的控制装置，其特征在于：

包括：检测进入所述催化剂装置的排气的空燃比的空燃比传感器；使用该空燃比传感器和所述氧浓度传感器的输出数据来依次鉴定所述排气系统模型中应设置的参数值的鉴定部件；所述第一估计部件的算法是至少使用所述氧浓度传感器和空燃比传感器的各自的输出数据和由所述鉴定部件鉴定的所述排气系统模型的参数，来生成表示所述估计值的数据的算法。

41.一种机械设备的控制方法，

由检测部件检测从给定的输入生成给定的输出的机械设备的输出，为了使该检测部件的输出收敛于给定的目标值而依次生成用于操作所述向机械设备的输入的操作量；

其特征在于：

至少使用该检测部件的输出数据，用相互不同的多个估计算法依次生成表示所述机械设备具有的空耗时间之后的所述检测部件的输出的估计值的数据；

按照给定条件，选择使用所述由该多个估计算法分别生成的数据中的任意一个数据所表示的估计值，或使用把由该多个估计算法生成的数据分别表示的估计值以基于给定条件的形态合成后得到的估计值，来生成所述操作量。

42.根据权利要求41所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

包括求出把所述多个估计算法分别生成的数据所表示的估计值加权合成后得到的合成估计值的步骤，并且，在该步骤中，通过按照所述给定条件，可变地设置与基于各估计算法的估计值有关的加权系数，求出含有基于所述各估计算法的估计值的所述合成估计值；

使用该求出的合成估计值来生成所述操作量。

43.根据权利要求41所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

通过适应控制的处理来生成所述操作量。

44.根据权利要求41所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

通过滑动模式控制的处理来生成所述操作量。

45.根据权利要求41所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

所述给定条件是基于所述检测部件的输出数据值的条件。

46.根据权利要求44所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

所述给定条件是：在把所述检测部件输出的时间系列数据作为变量成分的同时，把按照所述滑动模式控制的处理中使用的切换函数来决定的给定的线性函数值和所述检测部件的输出数据值组合的条件。

47.根据权利要求46所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

所述切换函数是：把所述检测部件的输出与所述目标值的偏差的时间系列数据作为变量成分的线性函数；所述给定的线性函数是：把与其变量成分有关的系数值设定为与所述切换函数的变量成分有关的系数值相同的线性函数。

48.根据权利要求46所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

所述组合的条件包括：所述线性函数的值和所述检测部件的输出数据值的组合是否存在于在以这两个值为坐标成分的坐标平面上预先决定的给定的领域中的条件。

49.根据权利要求41、42、43、45中任意1项所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

所述机械设备是从设置在内燃机的排气通路上的排气净化用催化剂装置的上游一侧到下游一侧的包含该催化剂装置的排气系统；所述向机械设备的输入是由所述内燃机生成的进入所述催化剂装置的排气的空燃比；所述机械设备的输出是通过所述催化剂装置的排气中的特定成分的浓度。

50.根据权利要求44所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

所述机械设备是从设置在内燃机的排气通路上的排气净化用催化剂装置的上游一侧到下游一侧的包含该催化剂装置的排气系统；所述向机械设备的输入是由所述内燃机生成的进入所述催化剂装置的排气的空燃比；所述机械设备的输出是通过所述催化剂装置的排气中的特定成分的浓度。

51.根据权利要求46～48中任意1项所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

所述机械设备是从设置在内燃机的排气通路上的排气净化用催化剂装置的上游一侧到下游一侧的包含该催化剂装置的排气系统；所述向机械设备的输入是由所述内燃机生成的进入所述催化剂装置的排气的空燃比；所述机械设备的输出是通过所述催化剂装置的排气中的特定成分的浓度。

52.根据权利要求41～48中任意1项所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

所述多个估计算法包括：设定所述机械设备是从所述输入通过响应延迟元件和时滞元件生成所述检测部件输出的系统，用基于应该表现该机械设备的性能的预先决定的该机械设备的模型而构筑的算法，来生成表示所述估计值的数据的第一估计算法；用模糊推理的算法生成表示所述估计值的数据的第二估计算法。

53.根据权利要求49所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

所述检测部件是产生基于通过所述催化剂装置的排气中的氧浓度的输出的氧浓度传感器；

所述多个估计算法包括：设定所述排气系统是从进入所述催化剂装置的排气的空燃比，通过响应延迟元件和时滞元件生成所述氧浓度传感器的输出的系统，用基于应该反映该排气系统性能的预先决定的该排气系统的模型来构筑的算法，来生成表示所述估计值的数据的第一估计算法；用模糊推理的算法生成表示所述估计值的数据的第二估计算法。

54.根据权利要求50所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

所述检测部件是产生基于通过所述催化剂装置的排气中的氧浓度的输出的氧浓度传感器；

所述多个估计算法包括：设定所述排气系统是从进入所述催化剂装置的排气的空燃比，通过响应延迟元件和时滞元件生成所述氧浓度传感器的输出的系统，用基于应该反映该排气系统性能的预先决定的该排气系统的模型来构筑的算法，来生成表示所述估计值的数据的第一估计算法；用模糊推理的算法来生成表示所述估计值的数据的第二估计算法；

所述第二估计算法是在把所述氧浓度传感器的输出的时间系列数据作为变量成分的同时，把按照所述滑动模式控制的处理中使用的切换函数决定的给定线性函数的值和所述氧浓度传感器的输出的数据值作为所述模糊推理的前件部的参数，并把表示所述估计值的数据作为该模糊推理的后件部的参数来生成的算法。

55.根据权利要求51所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

所述检测部件是产生基于通过所述催化剂装置的排气中的氧浓度的输出的氧浓度传感器；

所述多个估计算法包括：设定所述排气系统是从进入所述催化剂装置的排气的空燃比，通过响应延迟元件和时滞元件生成所述氧浓度传感器的输出的系统，用基于应该反映该排气系统性能的预先决定的该排气系统的模型来构筑的算法，生成表示所述估计值的数据的第一估计算法；用模糊推理的算法生成表示所述估计值的数据的第二估计算法；

所述第二估计算法是把给定线性函数的值和所述氧浓度传感器的输出的数据值作为所述模糊推理的前件部的参数，把表示所述估计值的数据作为该模糊推理的后件部的参数来生成的算法。

56.根据权利要求54所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

所述模糊推理的算法是使用多个棒状函数作为与所述后件部的参数有关的成员函数，根据min-max-重心法来构筑的算法。

57.根据权利要求55所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

所述模糊推理的算法是使用多个棒状函数作为与所述后件部的参数有关的成员函数，根据min-max-重心法来构筑的算法。

58.根据权利要求53所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

包括：在利用空燃比传感器检测进入所述催化剂装置的排气的空燃比的同时，使用该空燃比传感器和所述氧浓度传感器的输出数据，依次鉴定所述排气系统模型中应设置的参数的值的步骤；所述第一估计算法是至少使用所述氧浓度传感器和空燃比传感器的各自的输出数据和所述排气系统模型的参数的鉴定值，来生成表示所述估计值的数据的算法。

59.根据权利要求54所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

包括：在利用空燃比传感器检测进入所述催化剂装置的排气的空燃比的同时，使用该空燃比传感器和所述氧浓度传感器的输出数据，依次鉴定所述排气系统模型中应设置的参数的值的步骤；所述第一估计算法是至少使用所述氧浓度传感器和空燃比传感器的各自的输出数据和所述排气系统模型的参数的鉴定值，来生成表示所述估计值的数据的算法。

60.根据权利要求55所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

包括：在利用空燃比传感器检测进入所述催化剂装置的排气的空燃比的同时，使用该空燃比传感器和所述氧浓度传感器的输出数据，依次鉴定所述排气系统模型中应设置的参数的值的步骤；所述第一估计算法是至少使用所述氧浓度传感器和空燃比传感器的各自的输出数据和所述排气系统模型的参数的鉴定值，来生成表示所述估计值的数据的算法。

61.一种机械设备的控制方法，在用检测部件检测从促动器所产生的给定的输入来生成给定输出的机械设备的输出的同时，为了使该检测部件的输出收敛于给定的目标值，依次生成用于操作所述向机械设备的输入的操作量，按照该操作量，利用促动器控制部件控制所述促动器的动作，操作所述向机械设备的输入；

其特征在于：

至少使用该检测部件的输出数据，用相互不同的多个估计算法依次生成表示所述机械设备具有的空耗时间与由所述发动机控制部件和促动器构成的输入操作系统的空耗时间相加得到的合计空耗时间之后的所述检测部件的输出的估计值的数据；

根据给定条件，选择使用利用该多个估计算法分别生成的数据中的任意一个数据所表示的估计值，或使用把该多个估计算法所生成的数据分别表示的估计值以基于给定条件的形态合成后得到的估计值，来生成所述操作量。

62.根据权利要求61所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

包括求出把所述多个估计算法分别生成的数据所表示的估计值加权合成后得到的合成估计值的步骤，并在该步骤中，通过按照所述给定条件，可变地设置与基于各估计算法的估计值有关的加权系数，求出含有基于所述各估计算法的估计值的所述合成估计值，使用该求出的合成估计值生成所述操作量。

63.根据权利要求61所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

通过适应控制的处理来生成所述操作量。

64.根据权利要求61所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

通过滑动模式控制的处理来生成所述操作量。

65.根据权利要求61所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

所述给定条件是基于所述检测部件的输出数据值的条件。

66.根据权利要求64所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

所述给定条件是在把所述检测部件输出的时间系列数据作为变量成分的同时，把按照所述滑动模式控制的处理中使用的切换函数而决定的给定的线性函数值和所述检测部件的输出数据值组合的条件。

67.根据权利要求66所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

所述切换函数是把所述检测部件的输出与所述目标值的偏差的时间系列数据作为变量成分的线性函数；所述给定的线性函数是把与其变量成分有关的系数值设定为与所述切换函数的变量成分有关的系数值相同的线性函数。

68.根据权利要求66所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

所述组合的条件包括：所述线性函数的值和所述检测部件的输出数据值的组合是否存在于在以这两个值为坐标成分的坐标平面上预先决定的给定的领域中的条件。

69.根据权利要求61、62、63、65中任意1项所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

所述机械设备是从设置在内燃机的排气通路上的排气净化用催化剂装置的上游一侧到下游一侧的包含该催化剂装置的排气系统；所述向机械设备的输入是由作为所述促动器的所述内燃机生成的进入所述催化剂装置的排气的空燃比；所述机械设备的输出是通过所述催化剂装置的排气中的特定成分的浓度。

70.根据权利要求64所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

所述机械设备是从设置在内燃机的排气通路上的排气净化用催化剂装置的上游一侧到下游一侧的包含该催化剂装置的排气系统；所述向机械设备的输入是由作为所述促动器的所述内燃机生成的进入所述催化剂装置的排气的空燃比；所述机械设备的输出是通过所述催化剂装置的排气中的特定成分的浓度。

71.根据权利要求66～68中任意1项所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

所述机械设备是从设置在内燃机的排气通路上的排气净化用催化剂装置的上游一侧到下游一侧的包含该催化剂装置的排气系统；所述向机械设备的输入是由作为所述促动器的所述内燃机生成的进入所述催化剂装置的排气的空燃比；所述机械设备的输出是通过所述催化剂装置的排气中的特定成分的浓度。

72.根据权利要求61～68中任意1项所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

所述多个估计算法包括：设定所述机械设备是从所述输入通过响应延迟元件和时滞元件生成所述检测部件的输出的系统，设定应该表现该机械设备的性能的预先决定的该机械设备的模型和把所述输入操作系统是从所述操作量，通过时滞元件生成所述向机械设备的输入的系统，根据应该表现该输入操作系统性能的预先决定的该输入操作系统的模型来构筑的算法，来生成表示所述估计值的数据的第一估计算法；用模糊推理的算法来生成表示所述估计值的数据的第二估计算法。

73.根据权利要求69所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

所述检测部件是产生基于通过所述催化剂装置的排气中的氧浓度的输出的氧浓度传感器；

所述多个估计算法包括：设定所述排气系统是从进入所述催化剂装置的排气的空燃比，通过响应延迟元件和时滞元件来生成所述氧浓度传感器输出的系统，设定表现该排气系统性能的预先决定的该排气系统的模型和所述输入操作系统是从所述操作量通过时滞元件生成进入所述催化剂装置的排气的空燃比的系统，利用根据反映该输入操作系统性能的预先决定的该输入操作系统模型来构筑的算法，来生成表示所述估计值的数据的第一估计部件；用模糊推理的算法生成表示所述估计值的数据的第二估计部件。

74.根据权利要求70所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

所述检测部件是产生基于通过所述催化剂装置的排气中的氧浓度的输出的氧浓度传感器；

所述多个估计算法包括：设定所述排气系统是从进入所述催化剂装置的排气的空燃比，通过响应延迟元件和时滞元件来生成所述氧浓度传感器输出的系统，设定表现该排气系统性能的预先决定的该排气系统的模型和所述输入操作系统是从所述操作量通过时滞元件生成进入所述催化剂装置的排气的空燃比的系统，利用根据反映该输入操作系统性能的预先决定的该输入操作系统模型来构筑的算法，来生成表示所述估计值的数据的第一估计部件；用模糊推理的算法生成表示所述估计值的数据的第二估计部件；

所述第二估计算法是在把所述氧浓度传感器的输出的时间系列数据作为变量成分的同时，把按照所述滑动模式控制的处理中使用的切换函数决定的给定线性函数的值和所述氧浓度传感器的输出的数据值作为所述模糊推理的前件部的参数，把表示所述估计值的数据作为该模糊推理的后件部的参数来生成的算法。

75.根据权利要求71所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

所述检测部件是产生基于通过所述催化剂装置的排气中的氧浓度的输出的氧浓度传感器；

所述多个估计算法包括：设定所述排气系统是从进入所述催化剂装置的排气的空燃比，通过响应延迟元件和时滞元件来生成所述氧浓度传感器输出的系统，设定表现该排气系统性能的预先决定的该排气系统的模型和所述输入操作系统是从所述操作量通过时滞元件生成进入所述催化剂装置的排气的空燃比的系统，利用根据反映该输入操作系统性能的预先决定的该输入操作系统模型来构筑的算法，来生成表示所述估计值的数据的第一估计部件；用模糊推理的算法生成表示所述估计值的数据的第二估计部件；

所述第二估计算法是把所述给定的线性函数值和所述氧浓度传感器的输出的数据值作为所述模糊推理的前件部的参数，把表示所述估计值的数据作为该模糊推理的后件部的参数来生成的算法。

76.根据权利要求74所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

所述模糊推理的算法是使用多个棒状函数作为与所述后件部的参数有关的成员函数，根据min-max-重心法来构筑的算法。

77.根据权利要求75所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

所述模糊推理的算法是使用多个棒状函数作为与所述后件部的参数有关的成员函数，根据min-max-重心法来构筑的算法。

78.根据权利要求73所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

包括：在利用空燃比传感器检测进入所述催化剂装置的排气的空燃比的同时，使用该空燃比传感器和所述氧浓度传感器的输出数据依次鉴定所述排气系统模型中应设置的参数值的步骤；所述第一估计算法是至少使用所述氧浓度传感器和空燃比传感器的各自的输出数据和所述排气系统模型的参数的鉴定值，来生成表示所述估计值的数据的算法。

79.根据权利要求74所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

包括：在利用空燃比传感器检测进入所述催化剂装置的排气的空燃比的同时，使用该空燃比传感器和所述氧浓度传感器的输出数据，依次鉴定所述排气系统模型中应设置的参数值的步骤；所述第一估计算法是至少使用所述氧浓度传感器和空燃比传感器的各自的输出数据和所述排气系统模型的参数的鉴定值，来生成表示所述估计值的数据的算法。

80.根据权利要求75所述的机械设备的控制方法，其特征在于：

包括：在利用空燃比传感器检测进入所述催化剂装置的排气的空燃比的同时，使用该空燃比传感器和所述氧浓度传感器的输出数据依次鉴定所述排气系统模型中应设置的参数值的步骤；所述第一估计算法是至少使用所述氧浓度传感器和空燃比传感器的各自的输出数据和所述排气系统模型的参数的鉴定值，来生成表示所述估计值的数据的算法。

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