JP2003241803A - 制御装置 - Google Patents

制御装置

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Abstract

(57)【要約】 【課題】 位相遅れやむだ時間などが比較的大きい制御
対象を制御する場合において、制御対象の入出力間での
制御タイミングのずれの解消、および制御精度の向上を
いずれも達成することができる制御装置を提供する。 【解決手段】 制御装置１のＥＣＵ２は、状態予測器２
２およびＤＳＭコントローラ２４を備える。状態予測器
２２は、予測アルゴリズムに基づき、出力偏差ＶＯ２の
予測値ＰＲＥＶＯ２を所定の算出周期ΔＴｋで算出し、
ＤＳＭコントローラ２４は、ΣΔ変調アルゴリズムに基
づき、算出された予測値ＰＲＥＶＯ２に応じて、目標空
燃比ＫＣＭＤを、予測値ＰＲＥＶＯ２の算出周期ΔＴｋ
よりも短い算出周期ΔＴｍで算出する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、制御対象の出力を
制御するために、制御対象への制御入力をΔΣ変調アル
ゴリズムなどに基づいて算出する制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種の制御装置として、例えば
特開２００１−１５４７０４号公報に記載されたものが
知られている。この制御装置は、制御対象の出力を検出
し、その検出結果をアナログ量の検出信号として出力す
る検出手段と、上位装置から入力されるアナログ量の目
標値と検出信号との偏差を演算する偏差演算手段と、演
算された偏差を１ビットデジタル信号に変換する変換手
段と、変換手段からの１ビットデジタル信号を補償した
後、入力信号として制御対象に入力する補償手段とを備
えている（同公報の図６参照）。
【０００３】この制御装置では、偏差演算手段により、
検出信号と目標値との偏差（アナログ量）が演算され、
この演算偏差は、変換手段でのΔΣ変調によって１ビッ
トデジタル信号に変換され、さらに補償手段により補償
された後、入力信号として制御対象に入力される。以上
の構成により、制御対象の出力と目標値との偏差を打ち
消すように、偏差と逆位相の操作量が生成され、制御対
象に入力される。その結果、制御対象の出力が目標値に
収束するようにフィードバック制御される。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上記従来の制御装置に
よれば、制御対象の動特性が比較的大きな位相遅れやむ
だ時間などを有している場合、それに起因して、制御対
象への入力信号の入力後、入力信号を反映する出力信号
が制御対象から出力されるまでに時間がかかり、制御対
象の入出力間での制御タイミングのずれを生じる。その
結果、制御性の低下を招き、制御系が不安定になってし
まうおそれがある。例えば、内燃機関の燃料噴射量を入
力として、内燃機関の排気ガスの空燃比を制御する場
合、燃料噴射が実際に行われてから、排気ガスの空燃比
の状態が実際に変化するまでに時間を要するため、空燃
比制御の安定性および制御性が低下し、触媒で浄化され
た排気ガスの特性が不安定な状態になってしまうことが
ある。
【０００５】以上のような、位相遅れやむだ時間などの
大きな制御対象における制御タイミングのずれを補償す
る制御手法として、例えば特開２０００−１７９３８５
号公報に記載されたものが知られている。この制御手法
では、同定器および状態予測器により、制御対象の出力
として、制御対象の位相遅れやむだ時間などの応答遅れ
を考慮した予測値が算出される。具体的には、目標空燃
比を入力としかつ空燃比センサの出力を出力とする制御
対象を、その応答遅れを考慮した離散時間系モデルとし
てモデル化し、この離散時間系モデルのモデルパラメー
タを同定器により算出するとともに、状態予測器によ
り、空燃比センサの出力と所定の目標値との偏差の予測
値が算出される。
【０００６】しかし、このような制御手法を前記従来の
制御装置に適用した場合、以下のような問題がある。す
なわち、従来の制御装置では、ΔΣ変調アルゴリズムを
用いた制御が実行されるため、制御周期をより短く設定
するほど、制御精度が向上する。言い換えれば、制御周
期をより長く設定するほど、制御精度が低下してしま
う。これに対して、同定器および状態予測器を用いる上
記制御手法の場合、同定器および状態予測器の算出周期
を短く設定することは、モデルパラメータの同定値およ
び予測値の算出精度を向上させることに必ずしもつなが
らず、場合によっては、これらの算出精度を低下させる
おそれがある。例えば、制御対象の入出力、または出力
の目標値の変化が小さい状況では、同定器および状態予
測器の算出周期を短く設定すると、これらの算出値に制
御対象の周波数特性が適切に反映されないことで、算出
精度が逆に低下してしまう。
【０００７】本発明は、上記課題を解決するためになさ
れたもので、位相遅れやむだ時間などが比較的大きい制
御対象を制御する場合において、制御対象の入出力間で
の制御タイミングのずれの解消、および制御精度の向上
をいずれも達成することができる制御装置を提供するこ
とを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】この目的を達成するため
に、請求項１に係る制御装置１は、制御対象の出力（酸
素濃度センサ１５の出力Ｖｏｕｔ）と所定の目標値Ｖｏ
ｐとの偏差（出力偏差ＶＯ２）を所定の偏差算出周期
（算出周期ΔＴｋ）で算出する偏差算出手段（ＥＣＵ
２、状態予測器２２）と、Δ変調アルゴリズム、ΔΣ変
調アルゴリズムおよびΣΔ変調アルゴリズムのうちのい
ずれか１つの変調アルゴリズムに基づき、算出された偏
差に応じて、制御対象の出力を目標値に収束させるため
の制御対象への制御入力（目標空燃比ＫＣＭＤ）を、偏
差算出周期よりも短い所定の制御入力算出周期（算出周
期ΔＴｍ）で算出する制御入力算出手段（ＥＣＵ２、Ｄ
ＳＭコントローラ２４）と、を備えることを特徴とす
る。
【０００９】この制御装置によれば、偏差算出手段によ
り、制御対象の出力と所定の目標値との偏差が所定の偏
差算出周期で算出され、制御入力算出手段により、制御
対象の出力を目標値に収束させるための制御対象への制
御入力が、Δ変調アルゴリズム、ΔΣ変調アルゴリズム
およびΣΔ変調アルゴリズムのうちのいずれか１つの変
調アルゴリズムに基づき、算出された偏差に応じて、偏
差算出周期よりも短い所定の制御入力算出周期で算出さ
れる。このように、制御対象の出力と所定の目標値との
偏差が、制御入力の算出周期よりも長い偏差算出周期で
算出されるので、制御対象の応答遅れ（位相遅れやむだ
時間など）が大きい場合、または制御対象の出力の目標
値の変動周波数が低い場合でも、制御入力算出周期を可
能な限り短く設定することで、制御入力の算出精度を向
上させることが可能になると同時に、同じ理由により、
その場合、制御入力算出周期の短さに起因する高周波ノ
イズが制御対象の出力に混入したときでも、偏差の算出
値に混入するのを回避でき、偏差を精度よく算出でき
る。以上により、制御性を向上させることができる。
【００１０】請求項２に係る発明は、請求項１に記載の
制御装置１において、制御入力算出手段は、１つの変調
アルゴリズムに基づき、偏差に応じて、第１の中間値
（ＤＳＭ信号ｕ''(ｍ)の値）を算出するとともに、算出
した第１の中間値に所定のゲインＦdを乗算した値（増
幅ＤＳＭ信号ｕ(ｍ)の値）に基づき、制御入力（目標空
燃比ＫＣＭＤ）を算出することを特徴とする。
【００１１】一般に、ΔΣ変調アルゴリズム、ΣΔ変調
アルゴリズムおよびΔ変調アルゴリズムの各々は、制御
対象のゲインが値１であるとして制御入力を決定するも
のであるため、制御対象の実際のゲインが値１と異なる
場合には、制御入力が適切な値として算出されなくなる
ことで、制御性が低下することがある。例えば、制御対
象の実際のゲインが値１よりも大きい場合には、制御入
力が必要以上に大きい値として算出されるため、オーバ
ーゲインの状態になってしまうおそれがある。これに対
して、この制御装置によれば、制御入力が、１つの変調
アルゴリズムに基づいて算出された第１の中間値に所定
のゲインを乗算した値に基づいて、算出されるので、こ
の所定のゲインを適切に設定することにより、良好な制
御性を確保することができる。
【００１２】請求項３に係る発明は、請求項１に記載の
制御装置１において、制御入力算出手段は、１つの変調
アルゴリズムに基づき、偏差に応じて、第２の中間値
（増幅ＤＳＭ信号ｕ(ｍ)の値）を算出するとともに、算
出した第２の中間値に所定値（基準値ＦＬＡＦＢＡＳ
Ｅ）を加算することにより、制御入力（目標空燃比ＫＣ
ＭＤ）を算出することを特徴とする。
【００１３】一般に、Δ変調アルゴリズム、ΔΣ変調ア
ルゴリズムおよびΣΔ変調アルゴリズムはいずれも、値
０を中心とした正負反転型の制御入力しか算出できない
ものである。これに対して、この制御装置によれば、制
御入力算出手段により、制御入力の算出が、１つの変調
アルゴリズムに基づいて算出された第２の中間値に所定
値を加算することにより行われるので、制御入力を、値
０を中心として正負反転する値だけでなく、所定値を中
心として所定幅の増減を繰り返す値として算出すること
ができ、制御の自由度を高めることができる。
【００１４】請求項４に係る制御装置１は、予測アルゴ
リズムに基づき、制御対象の出力を表す値（出力偏差Ｖ
Ｏ２）の予測値ＰＲＥＶＯ２を所定の予測値算出周期
（算出周期ΔＴｋ）で算出する予測値算出手段（ＥＣＵ
２、状態予測器２２）と、Δ変調アルゴリズム、ΔΣ変
調アルゴリズムおよびΣΔ変調アルゴリズムのうちのい
ずれか１つの変調アルゴリズムに基づき、算出された予
測値ＰＲＥＶＯ２に応じて、制御対象の出力を制御する
ための制御対象への制御入力（目標空燃比ＫＣＭＤ）
を、予測値算出周期よりも短い制御入力算出周期（算出
周期ΔＴｍ）で算出する制御入力算出手段（ＥＣＵ２、
ＤＳＭコントローラ２４）と、を備えることを特徴とす
る。
【００１５】この制御装置によれば、予測値算出手段に
より、制御対象の出力を表す値の予測値が、予測アルゴ
リズムに基づき、所定の予測値算出周期で算出されると
ともに、制御入力算出手段により、制御対象の出力を制
御するための制御対象への制御入力が、Δ変調アルゴリ
ズム、ΔΣ変調アルゴリズムおよびΣΔ変調アルゴリズ
ムのうちのいずれか１つの変調アルゴリズムに基づき、
算出された予測値に応じて、予測値算出周期よりも短い
制御入力算出周期で算出される。前述したように、制御
対象の入出力の変化が小さい状況では、予測値算出手段
による予測値の算出周期を短く設定すると、制御対象の
周波数特性が予測値に適切に反映されないことで、予測
値の算出精度が逆に低下してしまうおそれがある。
【００１６】これに対して、この制御装置では、予測値
算出周期が制御入力算出周期よりも長く設定されるの
で、位相遅れやむだ時間の大きい制御対象を制御する場
合、予測値算出周期を、制御入力算出周期よりも長くか
つ制御対象の周波数特性に応じた値に設定することによ
り、予測値を、制御対象の位相遅れやむだ時間などの動
特性が反映された適切な値として、精度よく算出するこ
とが可能になる。その結果、そのような予測値に応じて
制御入力を算出することにより、制御対象の入出力間で
の制御タイミングのずれを適切に解消することが可能に
なる。同じ理由により、予測値算出手段および制御入力
算出手段を、例えばマイクロコンピュータなどの演算処
理装置で構成した場合、予測値算出周期を制御入力算出
周期と同じ値に設定したときと比べて、予測値の不要な
算出処理を省略できる分、演算処理装置の演算負荷を低
減でき、それにより、制御入力の算出周期をより短く設
定できることで、その算出精度を向上させることができ
る。以上により、制御性を向上させることができる。
【００１７】以下に述べる請求項５および６に係る発明
はそれぞれ、前述した請求項２および３に係る発明とほ
ぼ同様に構成されている。すなわち、請求項５に係る発
明は、請求項４に記載の制御装置１において、制御入力
算出手段は、１つの変調アルゴリズムに基づき、予測値
ＰＲＥＶＯ２に応じて第１の中間値（ＤＳＭ信号ｕ''
(ｍ)の値）を算出するとともに、算出した第１の中間値
に所定のゲインＦdを乗算した値（増幅ＤＳＭ信号ｕ
(ｍ)の値）に基づき、制御入力（目標空燃比ＫＣＭＤ）
を算出することを特徴とする。
【００１８】また、請求項６に係る発明は、請求項４に
記載の制御装置１において、制御入力算出手段は、１つ
の変調アルゴリズムに基づき、予測値ＰＲＥＶＯ２に応
じて第２の中間値（増幅ＤＳＭ信号ｕ(ｍ)の値）を算出
するとともに、算出した第２の中間値に所定値（基準値
ＦＬＡＦＢＡＳＥ）を加算することにより、制御入力
（目標空燃比ＫＣＭＤ）を算出することを特徴とする。
【００１９】以上の請求項５および６に係る発明によれ
ば、請求項２および３に係る発明と同様の作用効果をそ
れぞれ得ることができる。
【００２０】請求項７に係る発明は、請求項４ないし６
のいずれかに記載の制御装置１において、制御対象の出
力を表す値（出力偏差ＶＯ２）を、制御入力算出周期
（算出周期ΔＴｍ）よりも長い所定の出力サンプリング
周期（サンプリング周期ΔＴｓｋ）で、離散データとし
てサンプリングする出力サンプリング手段（ＥＣＵ２）
をさらに備え、予測アルゴリズムは、サンプリングされ
た制御対象の出力を表す値の離散データ（ＶＯ２
（ｋ），ＶＯ２（ｋ−１））に応じて、予測値ＰＲＥＶ
Ｏ２を算出するアルゴリズムであることを特徴とする。
【００２１】この制御装置によれば、出力サンプリング
手段により、制御対象の出力を表す値の離散データが、
制御入力算出周期よりも長い所定の出力サンプリング周
期でサンプリングされるとともに、予測値算出手段によ
り、予測アルゴリズムに基づき、サンプリングされた制
御対象の出力を表す値の離散データに応じて、予測値が
算出される。したがって、出力サンプリング周期を、制
御対象の出力を表す値のパワースペクトルが存在する周
波数域に応じた適切な値に設定することにより、制御対
象の入出力の変化が小さい状況でも、制御対象の出力を
表す値の予測値の周波数特性を、制御対象の周波数特性
に一致させることができる。その結果、制御性をさらに
向上させることができる。
【００２２】請求項８に係る発明は、請求項７に記載の
制御装置１において、制御入力を表す値（空燃比偏差の
デシメーション値ＤＫＣＭＤ’）、および制御対象に入
力された制御入力を反映する値（ＬＡＦ出力偏差のデシ
メーション値ＤＫＡＣＴ’）の少なくとも一方を、制御
入力算出周期よりも長い所定の入力サンプリング周期
（サンプリング周期ΔＴｓｋ）で、離散データとしてサ
ンプリングする入力サンプリング手段（ＥＣＵ２、デシ
メーションフィルタ４０）をさらに備え、予測アルゴリ
ズムは、サンプリングされた、制御入力を表す値の離散
データ（ＤＫＣＭＤ’（ｋ−ｉ））、および制御対象に
入力された制御入力を反映する値の離散データ（ＤＫＡ
ＣＴ’（ｋ−ｊ））の少なくとも一方にさらに応じて、
予測値ＰＲＥＶＯ２を算出するアルゴリズムであること
を特徴とする。
【００２３】この制御装置によれば、入力サンプリング
手段により、制御入力を表す値の離散データおよび／ま
たは制御対象に入力された制御入力を反映する値の離散
データが、制御入力算出周期よりも長い所定の入力サン
プリング周期でサンプリングされるとともに、予測値算
出手段により、予測アルゴリズムに基づき、サンプリン
グされた離散データに応じて、予測値が算出される。こ
のように、制御対象の出力を表す値の予測値が、制御入
力を表す値の離散データおよび／または制御対象に入力
された制御入力を反映する値の離散データにさらに応じ
て算出されるので、位相遅れやむだ時間の大きい制御対
象を制御する場合でも、予測値を、制御入力算出周期の
短さに起因する高周波ノイズが予測値の算出値に混入す
るのを回避しながら、制御対象の位相遅れやむだ時間な
どの動特性が反映された適切な値として、精度よく算出
することができ、制御対象の入出力間の制御タイミング
のずれを精度よく解消することができる。その結果、制
御性をより一層、向上させることができる。
【００２４】請求項９に係る発明は、請求項８に記載の
制御装置１において、入力サンプリング手段は、制御入
力を表す値の離散データ（ＤＫＣＭＤ’（ｋ−ｉ））、
および制御対象に入力された制御入力を反映する値の離
散データ（ＤＫＡＣＴ’（ｋ−ｊ））の少なくとも一方
を、入力サンプリング周期（サンプリング周期ΔＴｓ
ｋ）よりも短い所定の第２入力サンプリング周期（サン
プリング周期ΔＴｓｍ）でサンプリングした値にデシメ
ーション処理を施すことにより、入力サンプリング周期
でサンプリングすることを特徴とする。
【００２５】この制御装置によれば、制御入力を表す値
の離散データおよび／または制御対象に入力された制御
入力を反映する値の離散データが、入力サンプリング周
期よりも短い所定の第２入力サンプリング周期でサンプ
リングされた値に、デシメーション処理を施すことによ
り、入力サンプリング周期でサンプリングされる。これ
により、制御対象の出力を表す値の予測値の算出におい
て、制御入力算出周期の短さに起因する高周波ノイズが
予測値の算出値に混入するのを、確実に回避することが
できる。また、第２入力サンプリング周期を、制御入力
算出周期と同じ値に設定した場合には、演算負荷を低減
することができる。
【００２６】請求項１０に係る発明は、請求項４ないし
６のいずれかに記載の制御装置１において、予測アルゴ
リズムは、制御入力を表す値（空燃比偏差のデシメーシ
ョン値ＤＫＣＭＤ’）および制御対象に入力された制御
入力を反映する値（ＬＡＦ出力偏差のデシメーション値
ＤＫＡＣＴ’）の一方と、制御対象の出力を表す値（出
力偏差ＶＯ２）とを変数とする制御対象モデル（式（６
０））に基づき、予測値ＰＲＥＶＯ２を算出するアルゴ
リズム（式（６１），（７６））であることを特徴とす
る。
【００２７】この制御装置によれば、制御入力を表す値
または制御対象に入力された制御入力を反映する値と、
制御対象の出力を表す値とを変数とする制御対象モデル
に基づいて、予測値が算出されるので、この制御対象モ
デルを、制御対象の位相遅れやむだ時間などの動特性が
反映されたものとして定義することにより、予測値を、
制御対象の位相遅れやむだ時間などの動特性が適切に反
映された値として算出することができる。その結果、制
御の安定性を確保することができ、制御性を向上させる
ことができる。
【００２８】請求項１１に係る発明は、請求項１０に記
載の制御装置１において、制御入力を表す値（空燃比偏
差のデシメーション値ＤＫＣＭＤ’）と制御対象に入力
された制御入力を反映する値（ＬＡＦ出力偏差のデシメ
ーション値ＤＫＡＣＴ’）との少なくとも一方、および
制御対象の出力を表す値（出力偏差ＶＯ２）を、制御入
力算出周期（算出周期ΔＴｍ）よりも長い所定の第１サ
ンプリング周期（サンプリング周期ΔＴｓｋ）で、離散
データとしてサンプリングするサンプリング手段（ＥＣ
Ｕ２、デシメーションフィルタ４０）をさらに備え、制
御対象モデルは、サンプリングされた、制御入力を表す
値の離散データ（ＤＫＣＭＤ’（ｋ−ｄｔ））および制
御対象に入力された制御入力を反映する値の離散データ
の一方と、制御対象の出力を表す値の離散データ（ＶＯ
２（ｋ−１），ＶＯ２（ｋ−２））とを変数とする離散
時間系モデル（式（６０））であることを特徴とする。
【００２９】この制御装置によれば、制御対象モデル
が、制御入力算出周期よりも長い所定の第１サンプリン
グ周期でサンプリングされた、制御入力を表す値の離散
データまたは制御対象に入力された制御入力を反映する
値の離散データと、制御対象の出力を表す値の離散デー
タとを変数とする離散時間系モデルであるので、第１サ
ンプリング周期を適切に設定することより、この離散時
間系モデルに、制御対象の周波数特性を適切に反映させ
ることができ、その結果、予測値の算出精度を向上させ
ることができる。また、制御対象モデルとして離散時間
系モデルを用いるので、連続時間系モデルを用いる場合
と比べて、例えば最小２乗法などの一般的な同定アルゴ
リズムにより、モデルパラメータの同定を容易に行うこ
とが可能になる。
【００３０】請求項１２に係る発明は、請求項１１に記
載の制御装置１において、サンプリング手段は、制御入
力を表す値の離散データ（ＤＫＣＭＤ’（ｋ−ｄ
ｔ））、および制御対象に入力された制御入力を反映す
る値の離散データの少なくとも一方を、第１サンプリン
グ周期（サンプリング周期ΔＴｓｋ）よりも短い所定の
第２サンプリング周期（サンプリング周期ΔＴｓｍ）で
サンプリングした値にデシメーション処理を施すことに
より、第１サンプリング周期でサンプリングすることを
特徴とする。
【００３１】この制御装置によれば、請求項９に係る発
明と同様の作用効果を得ることができる。
【００３２】請求項１３に係る発明は、請求項１１また
は１２に記載の制御装置１において、制御対象の出力を
表す値の離散データ（ＶＯ２（ｋ−１），ＶＯ２（ｋ−
２））に応じて、離散時間系モデルのモデルパラメータ
ａ１，ａ２，ｂ１を同定する同定手段（ＥＣＵ２、オン
ボード同定器２３）をさらに備えることを特徴とする。
【００３３】この制御装置によれば、同定手段により、
制御対象の出力を表す値の離散データに応じて、離散時
間系モデルのモデルパラメータが同定されるので、制御
対象の動特性が経時変化したり、ばらついたりする場合
でも、それに応じてモデルパラメータを適切に同定する
ことができ、制御対象モデルの動特性を制御対象の実際
の動特性に適合させることができる。その結果、制御性
および制御の安定性を向上させることができる。これに
加えて、離散時間系モデルを用いることにより、同定手
段によるモデルパラメータの同定を容易に行うことがで
きる。
【００３４】請求項１４に係る発明は、請求項１３に記
載の制御装置１において、同定手段は、制御入力を表す
値の離散データ（ＤＫＣＭＤ’（ｋ−ｄｔ））、および
制御対象に入力された制御入力を反映する値の離散デー
タ（ＤＫＡＣＴ’（ｋ−ｄ−ｄｄ））の一方にさらに応
じて、モデルパラメータを同定することを特徴とする。
【００３５】この制御装置によれば、同定手段により、
制御対象の出力を表す値の離散データに加えて、制御入
力を表す値の離散データ、または制御対象に入力された
制御入力を反映する値の離散データにさらに応じて、モ
デルパラメータが同定されるので、制御対象の入出力間
の相関関係を観測しながら、モデルパラメータを同定す
ることができ、その同定精度を高めることができる。そ
の結果、制御性および制御の安定性をさらに向上させる
ことができる。
【００３６】請求項１５に係る発明は、請求項１３また
は１４に記載の制御装置１において、同定手段によるモ
デルパラメータの同定周期（算出周期ΔＴｋ）は、制御
入力算出周期（算出周期ΔＴｍ）よりも長い値に設定さ
れていることを特徴とする。
【００３７】一般に、演算処理装置においては、同定器
などの同定手段によるモデルパラメータの同定演算が過
大な演算負荷となることで、制御入力の算出周期をより
長く設定しなければならないことがあり、その場合に
は、制御性の低下を招くおそれがある。これに対して、
この制御装置によれば、同定周期が制御入力算出周期よ
りも長い値に設定されているので、そのような演算処理
装置における演算負荷を低減することができ、その分、
制御入力の算出周期をより短く設定できることで、制御
性をより一層、向上させることができる。
【００３８】請求項１６に係る制御装置１は、内燃機関
３の排気通路（排気管７）の触媒（第１触媒装置８ａ、
第２触媒装置８ｂ）よりも下流側における排気ガスの空
燃比を表す検出信号を出力する下流側空燃比センサ（酸
素濃度センサ１５）と、下流側空燃比センサの出力Ｖｏ
ｕｔと所定の目標値Ｖｏｐとの偏差（出力偏差ＶＯ２）
を所定の偏差算出周期（算出周期ΔＴｋ）で算出する偏
差算出手段（ＥＣＵ２、状態予測器２２）と、Δ変調ア
ルゴリズム、ΔΣ変調アルゴリズムおよびΣΔ変調アル
ゴリズムのうちのいずれか１つの変調アルゴリズムに基
づき、算出された偏差に応じて、下流側空燃比センサの
出力を目標値に収束させるための、内燃機関に供給すべ
き混合気の目標空燃比ＫＣＭＤを、偏差算出周期よりも
短い所定の空燃比算出周期（算出周期ΔＴｍ）で算出す
る空燃比算出手段（ＥＣＵ２、ＤＳＭコントローラ２
４）と、算出された目標空燃比ＫＣＭＤに応じて、内燃
機関に供給される混合気の空燃比を制御する空燃比制御
手段（ＥＣＵ２）と、を備えることを特徴とする。
【００３９】この制御装置によれば、偏差算出手段によ
り、触媒よりも下流側における排気ガスの空燃比を表す
下流側空燃比センサの出力と、所定の目標値との偏差が
所定の偏差算出周期で算出され、制御入力算出手段によ
り、下流側空燃比センサの出力を目標値に収束させるた
めの、内燃機関に供給すべき混合気の目標空燃比が、Δ
変調アルゴリズム、ΔΣ変調アルゴリズムおよびΣΔ変
調アルゴリズムのうちのいずれか１つの変調アルゴリズ
ムに基づき、算出された偏差に応じて、偏差算出周期よ
りも短い所定の空燃比算出周期で算出される。このよう
に、下流側空燃比センサの出力と目標値との偏差が、目
標空燃比の算出周期よりも長い偏差算出周期で算出され
るので、内燃機関への目標空燃比の混合気の供給に対し
て、下流側空燃比センサの出力の応答遅れ（位相遅れや
むだ時間など）が大きい空燃比制御の場合や、目標値の
変動周波数が低い場合においても、空燃比算出周期を可
能な限り短く設定することで、目標空燃比の算出精度を
向上させることができる。同じ理由により、空燃比算出
周期を可能な限り短く設定した場合、空燃比算出周期の
短さに起因する高周波ノイズが、下流側空燃比センサの
出力に混入したときでも、偏差の算出値に混入するのを
回避でき、偏差を精度よく算出できる。以上により、目
標空燃比を、下流側空燃比センサの出力を目標値に精度
よく収束させることができる値として算出でき、空燃比
の制御性を向上させることができる。したがって、この
目標値を適切な値に設定することにより、触媒による排
気ガス浄化率を向上させることができる。
【００４０】請求項１７に係る発明は、請求項１６に記
載の制御装置１において、空燃比算出手段は、１つの変
調アルゴリズムに基づき、偏差に応じて、第１の中間値
（ＤＳＭ信号ｕ''(ｍ)の値）を算出するとともに、算出
した第１の中間値に所定のゲインＦdを乗算した値（増
幅ＤＳＭ信号ｕ(ｍ)の値）に基づき、目標空燃比ＫＣＭ
Ｄを算出することを特徴とする。
【００４１】一般に、ΔΣ変調アルゴリズム、ΣΔ変調
アルゴリズムおよびΔ変調アルゴリズムの各々は、制御
対象のゲインが値１であるとして制御入力すなわち目標
空燃比を決定するものであるので、制御対象の実際のゲ
インが値１と異なる場合には、目標空燃比が適切な値と
して算出されなくなることで、空燃比の制御性が低下す
ることがある。例えば、制御対象の実際のゲインが値１
よりも大きい場合には、目標空燃比が必要以上に大きい
値として算出されるため、オーバーゲインの状態になっ
てしまうおそれがある。これに対して、この制御装置に
よれば、目標空燃比が、１つの変調アルゴリズムに基づ
いて算出された第１の中間値に所定のゲインを乗算した
値に基づいて、算出されるので、この所定のゲインを適
切に設定することにより、良好な空燃比の制御性を確保
することができる。
【００４２】請求項１８に係る発明は、請求項１６に記
載の制御装置１において、空燃比算出手段は、１つの変
調アルゴリズムに基づき、偏差に応じて、第２の中間値
（増幅ＤＳＭ信号ｕ(ｍ)の値）を算出するとともに、算
出した第２の中間値に所定値（基準値ＦＬＡＦＢＡＳ
Ｅ）を加算することにより、目標空燃比ＫＣＭＤを算出
することを特徴とする。
【００４３】一般に、Δ変調アルゴリズム、ΔΣ変調ア
ルゴリズムおよびΣΔ変調アルゴリズムはいずれも、値
０を中心とした正負反転型の制御入力しか算出できない
ものである。これに対して、この制御装置によれば、空
燃比算出手段により、制御入力としての目標空燃比の算
出が、１つの変調アルゴリズムに基づいて算出された第
２の中間値に所定値を加算することにより行われるの
で、目標空燃比を、値０を中心として正負反転する値だ
けでなく、所定値を中心として所定幅の増減を繰り返す
値として算出することができ、空燃比制御の自由度を高
めることができる。
【００４４】請求項１９に係る制御装置１は、内燃機関
３の排気通路（排気管７）の触媒（第１触媒装置８ａ、
第２触媒装置８ｂ）よりも下流側における排気ガスの空
燃比を表す検出信号を出力する下流側空燃比センサ（酸
素濃度センサ１５）と、予測アルゴリズム（式（６
１），（７６））に基づき、下流側空燃比センサの出力
を表す値（出力偏差ＶＯ２）の予測値ＰＲＥＶＯ２を所
定の予測値算出周期（算出周期ΔＴｋ）で算出する予測
値算出手段（ＥＣＵ２、状態予測器２２）と、Δ変調ア
ルゴリズム、ΔΣ変調アルゴリズムおよびΣΔ変調アル
ゴリズムのうちのいずれか１つの変調アルゴリズムに基
づき、算出された予測値に応じて、下流側空燃比センサ
の出力を制御するための、内燃機関に供給すべき混合気
の目標空燃比を、予測値算出周期よりも短い空燃比算出
周期（算出周期ΔＴｍ）で算出する空燃比算出手段（Ｅ
ＣＵ２、ＤＳＭコントローラ２４）と、算出された目標
空燃比ＫＣＭＤに応じて、内燃機関に供給される混合気
の空燃比を制御する空燃比制御手段（ＥＣＵ２）と、を
備えることを特徴とする。
【００４５】この制御装置によれば、予測値算出手段に
より、下流側空燃比センサの出力を表す値の予測値が、
予測アルゴリズムに基づき、所定の予測値算出周期で算
出されるとともに、空燃比算出手段により、下流側空燃
比センサの出力を制御するための、内燃機関に供給すべ
き混合気の目標空燃比が、Δ変調アルゴリズム、ΔΣ変
調アルゴリズムおよびΣΔ変調アルゴリズムのうちのい
ずれか１つの変調アルゴリズムに基づき、算出された予
測値に応じて、予測値算出周期よりも短い空燃比算出周
期で算出される。前述したように、制御対象の入出力、
すなわち目標空燃比および下流側空燃比センサの出力の
変化が小さい状況では、予測値算出手段による予測値の
算出周期を短く設定すると、制御対象の周波数特性が予
測値に適切に反映されないことで、予測値の算出精度が
逆に低下してしまうおそれがある。
【００４６】これに対して、この制御装置では、予測値
算出周期が空燃比算出周期よりも長く設定されるので、
内燃機関に供給する混合気の空燃比によって下流側空燃
比センサの出力を制御する場合、すなわち位相遅れやむ
だ時間の大きい制御対象を制御する場合、予測値算出周
期を、空燃比算出周期よりも長くかつ制御対象の周波数
特性に応じた値に設定することにより、予測値を、空燃
比算出周期が短いことに起因して目標空燃比の算出値に
混入する高周波ノイズの影響を回避しながら、制御対象
の位相遅れやむだ時間などの動特性が反映された適切な
値として、精度よく算出することが可能になる。その結
果、そのような予測値に応じて目標空燃比を算出するこ
とにより、目標空燃比に応じて内燃機関に供給される混
合気の空燃比と、下流側空燃比センサの出力との間での
制御タイミングのずれを適切に解消することが可能にな
る。同じ理由により、予測値算出手段および空燃比算出
手段を、例えばマイクロコンピュータなどの演算処理装
置で構成した場合、予測値算出周期を空燃比算出周期と
同じ値に設定したときと比べて、予測値の不要な算出処
理を省略できる分、演算処理装置の演算負荷を低減で
き、それにより、目標空燃比の算出周期をより短く設定
できることで、その算出精度を向上させることができ
る。以上により、空燃比制御の制御性を向上させること
ができ、排気ガス浄化率を向上させることができる。
【００４７】以下に述べる請求項２０および２１に係る
発明はそれぞれ、前述した請求項１７および１８に係る
発明とほぼ同様に構成されている。すなわち、請求項２
０に係る発明は、請求項１９に記載の制御装置１におい
て、空燃比算出手段は、１つの変調アルゴリズムに基づ
き、予測値に応じて、第１の中間値（ＤＳＭ信号ｕ''
(ｍ)の値）を算出するとともに、算出した第１の中間値
に所定のゲインＦdを乗算した値（増幅ＤＳＭ信号ｕ
(ｍ)の値）に基づき、目標空燃比ＫＣＭＤを算出するこ
とを特徴とする。
【００４８】また、請求項２１に係る発明は、請求項１
９に記載の制御装置１において、空燃比算出手段は、１
つの変調アルゴリズムに基づき、予測値に応じて、第２
の中間値（増幅ＤＳＭ信号ｕ(ｍ)の値）を算出するとと
もに、算出した第２の中間値に所定値（基準値ＦＬＡＦ
ＢＡＳＥ）を加算することにより、目標空燃比ＫＣＭＤ
を算出することを特徴とする。
【００４９】以上の請求項２０および２１に係る発明に
よれば、請求項１７および１８に係る発明と同様の作用
効果をそれぞれ得ることができる。
【００５０】請求項２２に係る発明は、請求項１９ない
し２１のいずれかに記載の制御装置１において、下流側
空燃比センサの出力を表す値（出力偏差ＶＯ２）を、空
燃比算出周期（算出周期ΔＴｍ）よりも長い所定の出力
サンプリング周期（サンプリング周期ΔＴｓｋ）で、離
散データとしてサンプリングする出力サンプリング手段
（ＥＣＵ２）をさらに備え、予測アルゴリズムは、サン
プリングされた下流側空燃比センサの出力を表す値の離
散データ（ＶＯ２（ｋ），ＶＯ２（ｋ−１））に応じ
て、予測値ＰＲＥＶＯ２を算出するアルゴリズムである
ことを特徴とする。
【００５１】この制御装置によれば、出力サンプリング
手段により、下流側空燃比センサの出力を表す値の離散
データが、空燃比算出周期よりも長い所定の出力サンプ
リング周期でサンプリングされるとともに、予測値算出
手段により、予測アルゴリズムに基づき、サンプリング
された下流側空燃比センサの出力を表す値の離散データ
に応じて、予測値が算出される。したがって、出力サン
プリング周期を、下流側空燃比センサの出力を表す値の
パワースペクトルが存在する周波数域に応じて適切に設
定することにより、目標空燃比および下流側空燃比セン
サの出力の変化が小さい状況でも、下流側空燃比センサ
の出力を表す値の予測値の周波数特性を、制御対象の周
波数特性に一致させることができる。その結果、制御性
をさらに向上させることができ、排気ガス浄化率をさら
に向上させることができる。
【００５２】請求項２３に係る発明は、請求項２２に記
載の制御装置１において、目標空燃比を表す値（空燃比
偏差のデシメーション値ＤＫＣＭＤ’）を、空燃比算出
周期（算出周期ΔＴｍ）よりも長い所定の空燃比サンプ
リング周期（サンプリング周期ΔＴｓｋ）で、離散デー
タとしてサンプリングする空燃比サンプリング手段（Ｅ
ＣＵ２）をさらに備え、予測アルゴリズムは、サンプリ
ングされた目標空燃比を表す値の離散データ（ＤＫＣＭ
Ｄ’（ｋ−ｉ））にさらに応じて、予測値ＰＲＥＶＯ２
を算出するアルゴリズム（式（７６））であることを特
徴とする。
【００５３】この制御装置によれば、空燃比サンプリン
グ手段により、目標空燃比を表す値の離散データが、空
燃比算出周期よりも長い所定の空燃比サンプリング周期
でサンプリングされるとともに、予測値算出手段によ
り、予測アルゴリズムに基づき、サンプリングされた目
標空燃比を表す値の離散データにさらに応じて、予測値
が算出される。このように、下流側空燃比センサの出力
を表す値の予測値が、目標空燃比を表す値の離散データ
に応じて算出されるので、内燃機関の空燃比を制御する
場合、すなわち位相遅れやむだ時間の大きい制御対象を
制御する場合でも、空燃比算出周期の短さに起因する高
周波ノイズが、目標空燃比の算出値に混入するのを回避
しながら、制御対象の位相遅れやむだ時間などの動特性
が反映された適切な値として、予測値を精度よく算出す
ることができる、これにより、目標空燃比と下流側空燃
比センサの出力を表す値との間、すなわち制御対象の入
出力間の制御タイミングのずれを精度よく解消すること
ができ、空燃比制御の制御性をより一層、向上させるこ
とができる。
【００５４】請求項２４に係る発明は、請求項２３に記
載の制御装置１において、空燃比サンプリング手段は、
目標空燃比を表す値の離散データ（ＤＫＣＭＤ’（ｋ−
ｉ））を、空燃比サンプリング周期（サンプリング周期
ΔＴｓｋ）よりも短い所定の第２空燃比サンプリング周
期（サンプリング周期ΔＴｓｍ）でサンプリングした値
にデシメーション処理を施すことにより、空燃比サンプ
リング周期でサンプリングすることを特徴とする。
【００５５】この制御装置によれば、目標空燃比を表す
値の離散データが、空燃比サンプリング周期よりも短い
所定の第２空燃比サンプリング周期でサンプリングされ
た値にデシメーション処理を施すことにより、空燃比サ
ンプリング周期でサンプリングされる。これにより、下
流側空燃比センサの出力を表す値の予測値の算出におい
て、空燃比算出周期の短さに起因する高周波ノイズが目
標空燃比の算出値に混入するのを、確実に回避すること
ができる。また、第２空燃比サンプリング周期を、空燃
比算出周期と同じ値に設定した場合には、演算負荷を低
減することができる。
【００５６】請求項２５に係る発明は、請求項１９ない
し２１のいずれかに記載の制御装置１において、予測ア
ルゴリズムは、目標空燃比を表す値（空燃比偏差のデシ
メーション値ＤＫＣＭＤ’）および下流側空燃比センサ
の出力を表す値（出力偏差ＶＯ２）を変数とする制御対
象モデル（式（６０））に基づき、予測値ＰＲＥＶＯ２
を算出するアルゴリズムであることを特徴とする。
【００５７】この制御装置によれば、目標空燃比を表す
値および下流側空燃比センサの出力を表す値を変数とす
る制御対象モデルに基づき、下流側空燃比センサの出力
を表す値の予測値が算出されるので、この制御対象モデ
ルを、制御対象の位相遅れやむだ時間などの動特性が反
映されたものとして定義することにより、予測値を、制
御対象の位相遅れやむだ時間などの動特性が適切に反映
された値として算出することができる。その結果、空燃
比制御の安定性を確保することができ、その制御性を向
上させることができる。
【００５８】請求項２６に係る発明は、請求項２５に記
載の制御装置１において、目標空燃比を表す値（空燃比
偏差のデシメーション値ＤＫＣＭＤ’）および下流側空
燃比センサの出力を表す値（出力偏差ＶＯ２）を、空燃
比算出周期（算出周期ΔＴｍ）よりも長い所定の第１サ
ンプリング周期（サンプリング周期ΔＴｓｋ）で、離散
データとしてサンプリングするサンプリング手段（ＥＣ
Ｕ２）をさらに備え、制御対象モデルは、サンプリング
された、目標空燃比を表す値の離散データ（ＤＫＣＭ
Ｄ’（ｋ−ｄｔ））と、下流側空燃比センサの出力を表
す値の離散データ（ＶＯ２（ｋ−１），ＶＯ２（ｋ−
２））とを変数とする離散時間系モデル（式（６０））
であることを特徴とする。
【００５９】この制御装置によれば、制御対象モデル
が、空燃比算出周期よりも長い所定の第１サンプリング
周期でサンプリングされた、目標空燃比を表す値の離散
データと、下流側空燃比センサの出力を表す値の離散デ
ータとを変数とする離散時間系モデルであるので、第１
サンプリング周期を適切に設定することより、この離散
時間系モデルに、目標空燃比を表す値および下流側空燃
比センサの出力を表す値を入出力とする制御対象の周波
数特性を適切に反映させることができ、その結果、予測
値の算出精度を向上させることができる。また、制御対
象モデルとして離散時間系モデルを用いるので、連続時
間系モデルを用いる場合と比べて、例えば最小２乗法な
どの一般的な同定アルゴリズムにより、モデルパラメー
タの同定を容易に行うことが可能になる。
【００６０】請求項２７に係る発明は、請求項２６に記
載の制御装置１において、サンプリング手段は、目標空
燃比を表す値の離散データ（ＤＫＣＭＤ’（ｋ−ｄ
ｔ））を、第１サンプリング周期（サンプリング周期Δ
Ｔｓｋ）よりも短い所定の第２サンプリング周期（サン
プリング周期ΔＴｓｍ）でサンプリングした値にデシメ
ーション処理を施すことにより、第１サンプリング周期
でサンプリングすることを特徴とする。
【００６１】この制御装置によれば、請求項２４に係る
発明と同様の作用効果を得ることができる。
【００６２】請求項２８に係る発明は、請求項請求項２
６または２７に記載の制御装置１において、下流側空燃
比センサの出力を表す値の離散データ（ＶＯ２（ｋ−
１），ＶＯ２（ｋ−２））に応じて、離散時間系モデル
のモデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１を同定する同定手
段（オンボード同定器２３）をさらに備えることを特徴
とする。
【００６３】この制御装置によれば、同定手段により、
下流側空燃比センサの出力を表す値の離散データに応じ
て、離散時間系モデルのモデルパラメータが同定される
ので、目標空燃比を表す値および下流側空燃比センサの
出力を表す値を入出力とする制御対象において、その動
特性が経時変化したり、ばらついたりする場合でも、そ
れに応じてモデルパラメータを適切に同定することがで
き、制御対象モデルの動特性を制御対象の実際の動特性
に適合させることができる。その結果、空燃比制御の精
度および安定性を向上させることができ、排気ガス浄化
率を向上させることができる。これに加えて、離散時間
系モデルを用いることにより、同定手段によるモデルパ
ラメータの同定を容易に行うことができる。
【００６４】請求項２９に係る発明は、請求項２８に記
載の制御装置１において、同定手段は、目標空燃比を表
す値の離散データ（ＤＫＣＭＤ’（ｋ−ｄｔ））にさら
に応じて、モデルパラメータを同定することを特徴とす
る。
【００６５】この制御装置によれば、同定手段により、
下流側空燃比センサの出力を表す値の離散データに加え
て、目標空燃比を表す値の離散データにさらに応じて、
モデルパラメータが同定されるので、制御対象の入出力
間の相関関係を観測しながら、モデルパラメータを同定
することができ、その同定精度を高めることができる。
その結果、空燃比制御の精度および安定性をさらに向上
させることができ、排気ガス浄化率をさらに向上させる
ことができる。
【００６６】請求項３０に係る発明は、請求項２８また
は２９に記載の制御装置１において、同定手段によるモ
デルパラメータの同定周期（算出周期ΔＴｋ）は、空燃
比算出周期（算出周期ΔＴｍ）よりも長い値に設定され
ていることを特徴とする。
【００６７】一般に、演算処理装置においては、同定器
などの同定手段によるモデルパラメータの同定演算が過
大な演算負荷となることで、制御入力としての目標空燃
比を表す値の算出周期をより長く設定しなければならな
いことがあり、その場合には、制御性の低下を招くおそ
れがある。これに対して、この制御装置によれば、同定
周期が空燃比算出周期よりも長い値に設定されているの
で、そのような演算処理装置における演算負荷を低減す
ることができ、その分、目標空燃比を表す値の算出周期
をより短く設定できることで、空燃比制御の精度をより
一層、向上させることができ、排気ガス浄化率をより一
層、向上させることができる。
【００６８】請求項３１に係る発明は、請求項２２に記
載の制御装置１において、内燃機関３の排気通路（排気
管７）の触媒（第１触媒装置８ａ）よりも上流側におけ
る排気ガスの空燃比を表す検出信号を出力する上流側空
燃比センサ（ＬＡＦセンサ１４）と、目標空燃比を表す
値（空燃比偏差のデシメーション値ＤＫＣＭＤ’）と上
流側空燃比センサの出力を表す値（ＬＡＦ出力偏差のデ
シメーション値ＤＫＡＣＴ’）との少なくとも一方を、
空燃比算出周期（算出周期ΔＴｍ）よりも長い所定の空
燃比サンプリング周期（サンプリング周期ΔＴｓｋ）
で、離散データとしてサンプリングする空燃比サンプリ
ング手段（ＥＣＵ２）と、をさらに備え、予測アルゴリ
ズムは、サンプリングされた、目標空燃比を表す値の離
散データ（ＤＫＣＭＤ’（ｋ−ｉ））、および上流側空
燃比センサの出力を表す値の離散データ（ＤＫＡＣＴ’
（ｋ−ｊ））の少なくとも一方にさらに応じて、予測値
ＰＲＥＶＯ２を算出するアルゴリズム（式（６１））で
あることを特徴とする。
【００６９】この制御装置によれば、下流側空燃比セン
サの出力を表す値の離散データに加えて、目標空燃比を
表す値の離散データにさらに応じて、予測値を算出する
場合には、請求項２３に係る発明と同様の作用効果を得
ることができる。また、下流側空燃比センサの出力を表
す値の離散データに加えて、またはこれと目標空燃比を
表す値の離散データとに加えて、上流側空燃比センサの
出力を表す値の離散データにさらに応じて、予測値を算
出する場合には、触媒よりも上流側の空燃比の状態を予
測値に反映させることができ、これにより、予測値の算
出精度をさらに向上させることができる。
【００７０】請求項３２に係る発明は、請求項３１に記
載の制御装置１において、サンプリング手段は、目標空
燃比を表す値の離散データ（ＤＫＣＭＤ’（ｋ−
ｉ））、および上流側空燃比センサの出力を表す値の離
散データ（ＤＫＡＣＴ’（ｋ−ｊ））の少なくとも一方
を、空燃比サンプリング周期（サンプリング周期ΔＴｓ
ｋ）よりも短い所定の第２空燃比サンプリング周期（サ
ンプリング周期ΔＴｓｍ）でサンプリングした値にデシ
メーション処理を施すことにより、空燃比サンプリング
周期でサンプリングすることを特徴とする。
【００７１】この制御装置によれば、第２空燃比サンプ
リング手段およびデシメーション処理手段により、目標
空燃比を表す値の離散データをサンプリングする場合に
は、請求項２４に係る発明と同様の作用効果を得ること
ができる。また、上流側空燃比センサの出力を表す値の
離散データ、またはこれに加えて目標空燃比を表す値の
離散データをサンプリングする場合には、空燃比算出周
期の短さに起因する高周波ノイズが、上流側空燃比セン
サの出力を表す値の離散データに混入するのを、確実に
回避することができ、下流側空燃比センサの出力を表す
値の予測値の算出精度をより一層、向上させることがで
きる。
【００７２】請求項３３に係る発明は、請求項１９ない
し２１のいずれかに記載の制御装置１において、内燃機
関３の排気通路（排気管７）の触媒（第１触媒装置８
ａ）よりも上流側における排気ガスの空燃比を表す検出
信号を出力する上流側空燃比センサ（ＬＡＦセンサ１
４）をさらに備え、予測アルゴリズムは、目標空燃比を
表す値（空燃比偏差のデシメーション値ＤＫＣＭＤ’）
および上流側空燃比センサの出力を表す値（ＬＡＦ出力
偏差のデシメーション値ＤＫＡＣＴ’）の一方と、下流
側空燃比センサの出力を表す値（出力偏差ＶＯ２）とを
変数とする制御対象モデルに基づき、予測値ＰＲＥＶＯ
２を算出するアルゴリズムであることを特徴とする。
【００７３】この制御装置によれば、制御対象モデル
を、目標空燃比を表す値と下流側空燃比センサの出力を
表す値とを変数とするモデルとした場合には、請求項２
５に係る発明と同様の作用効果を得ることができる。ま
た、制御対象モデルを、目標空燃比を表す値と上流側空
燃比センサの出力を表す値とを変数とするモデルとした
場合には、触媒よりも上流側の空燃比の状態を制御対象
モデルに反映させることができ、これにより、予測値の
算出精度をさらに向上させることができる。
【００７４】請求項３４に係る発明は、請求項３３に記
載の制御装置１において、目標空燃比を表す値（空燃比
偏差のデシメーション値ＤＫＣＭＤ’）と上流側空燃比
センサの出力を表す値（ＬＡＦ出力偏差のデシメーショ
ン値ＤＫＡＣＴ’）との少なくとも一方、および下流側
空燃比センサの出力を表す値（出力偏差ＶＯ２）を、空
燃比算出周期（算出周期ΔＴｍ）よりも長い所定の第１
サンプリング周期（サンプリング周期ΔＴｓｋ）で、離
散データとしてサンプリングするサンプリング手段（Ｅ
ＣＵ２）をさらに備え、制御対象モデルは、サンプリン
グされた、目標空燃比を表す値の離散データ（ＤＫＣＭ
Ｄ’（ｋ−ｄｔ））および上流側空燃比センサの出力を
表す値の離散データの一方と、下流側空燃比センサの出
力を表す値の離散データ（ＶＯ２（ｋ−１），ＶＯ２
（ｋ−２））とを変数とする離散時間系モデル（式（６
０））であることを特徴とする。
【００７５】この制御装置によれば、制御対象モデル
を、目標空燃比を表す値の離散データと、下流側空燃比
センサの出力を表す値の離散データとを変数とする離散
時間系モデルとした場合には、請求項２６に係る発明と
同様の作用効果を得ることができる。また、制御対象モ
デルを、上流側空燃比センサの出力を表す値の離散デー
タと、下流側空燃比センサの出力を表す値の離散データ
とを変数とする離散時間系モデルとした場合には、触媒
よりも上流側の空燃比の状態を制御対象モデルすなわち
予測値に反映させることができ、これにより、予測値の
算出精度をより一層、向上させることができる。
【００７６】請求項３５に係る発明は、請求項３４に記
載の制御装置１において、サンプリング手段は、目標空
燃比を表す値の離散データ（ＤＫＣＭＤ’（ｋ−
ｉ））、および上流側空燃比センサの出力を表す値の離
散データ（ＤＫＡＣＴ’（ｋ−ｊ））の少なくとも一方
を、第１サンプリング周期（サンプリング周期ΔＴｓ
ｋ）よりも短い所定の第２サンプリング周期（サンプリ
ング周期ΔＴｓｍ）でサンプリングした値にデシメーシ
ョン処理を施すことにより、第１サンプリング周期でサ
ンプリングすることを特徴とする。
【００７７】この制御装置によれば、請求項３２に係る
発明と同様の作用効果を得ることができる。
【００７８】請求項３６に係る発明は、請求項３４また
は３５に記載の制御装置１において、下流側空燃比セン
サの出力を表す値の離散データ（ＶＯ２（ｋ−１），Ｖ
Ｏ２（ｋ−２））に応じて、離散時間系モデルのモデル
パラメータａ１，ａ２，ｂ１を同定する同定手段（オン
ボード同定器２３）をさらに備えることを特徴とする。
【００７９】この制御装置によれば、請求項２８に係る
発明と同様の作用効果を得ることができる。
【００８０】請求項３７に係る発明は、請求項３６に記
載の制御装置１において、同定手段は、目標空燃比を表
す値の離散データ、および上流側空燃比センサの出力を
表す値の離散データ（ＤＫＡＣＴ’（ｋ−ｄ−ｄｄ））
の一方にさらに応じて、モデルパラメータを同定するこ
とを特徴とする。
【００８１】この制御装置によれば、同定手段により、
モデルパラメータが目標空燃比を表す値の離散データに
さらに応じて同定される場合には、請求項２９に係る発
明と同様の作用効果を得ることができる。また、モデル
パラメータが上流側空燃比センサの出力を表す値の離散
データにさらに応じて同定される場合には、目標空燃比
を表す値と比べて、下流側空燃比センサの出力を表す値
との間のむだ時間がより小さい上流側空燃比センサの出
力を表す値の離散データを用い、両者の間の相関関係を
観測しながら、モデルパラメータを同定することがで
き、これにより、モデルパラメータの同定精度をさらに
高めることができる。
【００８２】請求項３８に係る発明は、請求項３６また
は３７に記載の制御装置１において、同定手段によるモ
デルパラメータの同定周期（算出周期ΔＴｋ）は、空燃
比算出周期（算出周期ΔＴｍ）よりも長い値に設定され
ていることを特徴とする。
【００８３】この制御装置によれば、請求項３０に係る
発明と同様の作用効果を得ることができる。
【００８４】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら、本発
明の第１実施形態に係る制御装置について説明する。こ
の第１実施形態は、制御装置を内燃機関の空燃比を制御
するものとして構成した例であり、図１は、この制御装
置１およびこれを適用した内燃機関３の概略構成を示し
ている。同図に示すように、この制御装置１は、ＥＣＵ
２を備えており、このＥＣＵ２は、後述するように、内
燃機関（以下「エンジン」という）３の運転状態に応じ
て、これに供給する混合気の空燃比を制御する。
【００８５】このエンジン３は、図示しない車両に搭載
された直列４気筒型ガソリンエンジンであり、第１〜第
４の４つの気筒＃１〜＃４を備えている。このエンジン
３の吸気管４のスロットル弁５の近傍には、例えばポテ
ンショメータなどで構成されたスロットル弁開度センサ
１０が設けられている。このスロットル弁開度センサ１
０は、スロットル弁５の開度（以下「スロットル弁開
度」という）θＴＨを検出して、その検出信号をＥＣＵ
２に送る。
【００８６】さらに、吸気管４のスロットル弁５よりも
下流側には、吸気管内絶対圧センサ１１が設けられてい
る。この吸気管内絶対圧センサ１１は、例えば半導体圧
力センサなどで構成され、吸気管４内の吸気管内絶対圧
ＰＢＡを検出し、その検出信号をＥＣＵ２に出力する。
【００８７】また、吸気管４は、インテークマニホール
ド４ａの４つの分岐部４ｂを介して４つの気筒＃１〜＃
４にそれぞれ接続されている。各分岐部４ｂには、各気
筒の図示しない吸気ポートの上流側に、インジェクタ６
が取り付けられている。各インジェクタ６は、エンジン
３の運転時に、ＥＣＵ２からの駆動信号によって、その
開弁時間である最終燃料噴射量ＴＯＵＴおよび噴射タイ
ミングが制御される。
【００８８】一方、エンジン３の本体には、例えばサー
ミスタなどで構成された水温センサ１２が取り付けられ
ている。水温センサ１２は、エンジン３のシリンダブロ
ック内を循環する冷却水の温度であるエンジン水温ＴＷ
を検出し、その検出信号をＥＣＵ２に出力する。
【００８９】また、エンジン３のクランクシャフト（図
示せず）には、クランク角センサ１３が設けられてい
る。このクランク角センサ１３は、クランクシャフトの
回転に伴い、いずれもパルス信号であるＣＲＫ信号およ
びＴＤＣ信号をＥＣＵ２に出力する。
【００９０】ＣＲＫ信号は、所定のクランク角（例えば
３０゜）ごとに１パルスが出力される。ＥＣＵ２は、こ
のＣＲＫ信号に応じ、エンジン３の回転数（以下「エン
ジン回転数」という）ＮＥを算出する。また、ＴＤＣ信
号は、各気筒のピストン（図示せず）が吸気行程のＴＤ
Ｃ位置よりも若干、手前の所定のクランク角位置にある
ことを表す信号であり、所定クランク角ごとに１パルス
が出力される。
【００９１】一方、排気管７（排気通路）のエキゾース
トマニホールド７ａよりも下流側には、上流側から順に
第１および第２の触媒装置８ａ，８ｂ（触媒）が間隔を
存して設けられている。各触媒装置８は、ＮＯｘ触媒と
３元触媒を組み合わせたものであり、このＮＯｘ触媒
は、図示しないが、イリジウム触媒（イリジウムを担持
した炭化ケイ素ウイスカ粉末とシリカの焼成体）をハニ
カム構造の基材の表面に被覆し、その上にペロブスカイ
ト型複酸化物（ＬａＣｏＯ3粉末とシリカの焼成体）を
さらに被覆したものである。触媒装置８は、ＮＯｘ触媒
による酸化還元作用により、リーンバーン運転時の排気
ガス中のＮＯｘを浄化するとともに、３元触媒の酸化還
元作用により、リーンバーン運転以外の運転時の排気ガ
ス中のＣＯ、ＨＣおよびＮＯｘを浄化する。なお、触媒
装置８は、ＮＯｘ触媒と３元触媒を組み合わせたものに
限らず、排気ガス中のＣＯ、ＨＣおよびＮＯｘを浄化で
きるものであればよい。例えば、触媒装置８を、ペロブ
スカイト型触媒などの非金属触媒および／または３元触
媒などの金属触媒で構成してもよい。
【００９２】これらの第１および第２触媒装置８ａ，８
ｂの間には、酸素濃度センサ（以下「Ｏ２センサ」とい
う）１５が取り付けられている。このＯ２センサ１５
（下流側空燃比センサ）は、ジルコニアおよび白金電極
などで構成され、第１触媒装置８ａの下流側の排気ガス
中の酸素濃度に基づく出力ＶｏｕｔをＥＣＵ２に送る。
このＯ２センサ１５の出力Ｖｏｕｔ（制御対象の出力）
は、理論空燃比よりもリッチな混合気が燃焼したときに
は、ハイレベルの電圧値（例えば０．８Ｖ）となり、混
合気がリーンのときには、ローレベルの電圧値（例えば
０．２Ｖ）となるとともに、混合気が理論空燃比付近の
ときには、ハイレベルとローレベルの間の所定の目標値
Ｖｏｐ（例えば０．６Ｖ）となる（図２参照）。
【００９３】また、第１触媒装置８ａよりも上流側のエ
キゾーストマニホールド７ａの集合部付近には、ＬＡＦ
センサ１４（上流側空燃比センサ）が取り付けられてい
る。このＬＡＦセンサ１４は、Ｏ２センサ１５と同様の
センサとリニアライザなどの検出回路とを組み合わせる
ことによって構成されており、リッチ領域からリーン領
域までの広範囲な空燃比の領域において排気ガス中の酸
素濃度をリニアに検出し、その酸素濃度に比例する出力
ＫＡＣＴをＥＣＵ２に送る。この出力ＫＡＣＴは、空燃
比の逆数に比例する当量比として表される。
【００９４】次に、図２を参照しながら、第１触媒装置
８ａの排気ガスの浄化率とＯ２センサ１５の出力Ｖｏｕ
ｔ（電圧値）との関係について説明する。同図は、第１
触媒装置８ａが、長時間の使用により浄化能力が低下し
た劣化状態と、浄化能力の高い未劣化状態の場合におい
て、ＬＡＦセンサ１４の出力ＫＡＣＴすなわちエンジン
３に供給される混合気の空燃比が理論空燃比の付近で変
化したときの、２つの第１触媒装置８ａのＨＣおよびＮ
Ｏｘの浄化率と、Ｏ２センサ１５の出力Ｖｏｕｔをそれ
ぞれ測定した結果の一例を示している。同図において、
破線で示すデータはいずれも、第１触媒装置８ａが未劣
化状態の場合の測定結果であり、実線で示すデータはい
ずれも、第１触媒装置８ａが劣化状態の場合の測定結果
である。また、ＬＡＦセンサ１４の出力ＫＡＣＴが大き
いほど、混合気の空燃比がよりリッチ側であることを示
している。
【００９５】同図に示すように、第１触媒装置８ａが劣
化している場合には、未劣化状態の場合と比べて、排気
ガスの浄化能力が低下していることにより、ＬＡＦセン
サ１４の出力ＫＡＣＴがよりリーン側の値ＫＡＣＴ１の
ときに、Ｏ２センサ１５の出力Ｖｏｕｔが目標値Ｖｏｐ
を横切っている。一方、第１触媒装置８ａは、その劣化
・未劣化状態にかかわらず、Ｏ２センサ１５の出力Ｖｏ
ｕｔが目標値Ｖｏｐにあるときに、ＨＣおよびＮＯｘを
最も効率よく浄化する特性を有している。したがって、
Ｏ２センサ１５の出力Ｖｏｕｔが目標値Ｖｏｐになるよ
うに、混合気の空燃比を制御することにより、第１触媒
装置８ａによって排気ガスを最も効率よく浄化できるこ
とが判る。このため、後述する空燃比制御では、Ｏ２セ
ンサ１５の出力Ｖｏｕｔが目標値Ｖｏｐに収束するよう
に、目標空燃比ＫＣＭＤが制御される。
【００９６】さらに、ＥＣＵ２には、アクセル開度セン
サ１６、大気圧センサ１７、吸気温センサ１８および車
速センサ１９などが接続されている。このアクセル開度
センサ１６は、車両の図示しないアクセルペダルの踏み
込み量（以下「アクセル開度」という）ＡＰを検出し、
その検出信号をＥＣＵ２に出力する。また、大気圧セン
サ１７、吸気温センサ１８および車速センサ１９はそれ
ぞれ、大気圧ＰＡ、吸気温ＴＡおよび車速ＶＰを検出
し、その検出信号をＥＣＵ２に出力する。
【００９７】次に、ＥＣＵ２（偏差算出手段、制御入力
算出手段、予測値算出手段、出力サンプリング手段、入
力サンプリング手段、サンプリング手段、同定手段、空
燃比算出手段、空燃比制御手段、空燃比サンプリング手
段）について説明する。
【００９８】このＥＣＵ２は、Ｉ／Ｏインターフェー
ス、ＣＰＵ、ＲＡＭおよびＲＯＭなどからなるマイクロ
コンピュータから構成されており、前述した各種のセン
サ１０〜１９の出力に応じて、エンジン３の運転状態を
判別するとともに、ＲＯＭに予め記憶された制御プログ
ラムやＲＡＭに記憶されたデータなどに従って、後述す
る適応空燃比制御処理またはマップ検索処理を実行する
ことにより、Ｏ２センサ１５の出力Ｖｏｕｔを目標値Ｖ
ｏｐに収束させるために、目標空燃比ＫＣＭＤを算出す
る（なお、この目標空燃比ＫＣＭＤは、空燃比の逆数に
比例する当量比として算出される）。さらに、後述する
ように、この目標空燃比ＫＣＭＤに基づいて、インジェ
クタ６の最終燃料噴射量ＴＯＵＴを気筒ごとに算出し、
この算出した最終燃料噴射量ＴＯＵＴに基づいた駆動信
号で、インジェクタ６を駆動することにより、ＬＡＦセ
ンサ１４の出力ＫＡＣＴを目標空燃比ＫＣＭＤに一致さ
せるように、混合気の空燃比をフィードバック制御す
る。
【００９９】図３に示すように、制御装置１は、目標空
燃比ＫＣＭＤ（制御入力）を算出するＡＤＳＭコントロ
ーラ２０およびＰＲＩＳＭコントローラ２１を備えてお
り、両コントローラ２０，２１はいずれも、具体的に
は、ＥＣＵ２により構成されている。
【０１００】以下、ＡＤＳＭコントローラ２０について
説明する。このＡＤＳＭコントローラ２０は、以下に述
べる適応予測型ΔΣ変調制御（Adaptive prediction De
ltaSigma Modulation Control：以下「ＡＤＳＭ」とい
う）処理の制御アルゴリズムにより、Ｏ２センサ１５の
出力Ｖｏｕｔを目標値Ｖｏｐに収束させるための目標空
燃比ＫＣＭＤを算出するものであり、状態予測器２２、
オンボード同定器２３およびＤＳＭコントローラ２４に
より構成されている。なお、このＡＤＳＭ処理の具体的
なプログラムについては、後述する。
【０１０１】まず、状態予測器２２について説明する。
この状態予測器２２は、以下に述べる予測アルゴリズム
により、出力偏差ＶＯ２の予測値ＰＲＥＶＯ２を予測
（算出）するものである。本実施形態では、制御対象へ
の制御入力を混合気の目標空燃比ＫＣＭＤとし、制御対
象の出力をＯ２センサ１５の出力Ｖｏｕｔとし、インジ
ェクタ６を含むエンジン３の吸気系から、第１触媒装置
８ａを含む排気系の第１触媒装置８ａの下流側のＯ２セ
ンサ１５までの系を、制御対象と見なすとともに、この
制御対象を、下式（１）に示すように、離散時間系モデ
ルであるＡＲＸモデル（auto-regressive model with e
xogeneous input:外部入力を持つ自己回帰モデル）とし
てモデル化する。
【０１０２】 VO2(k)＝a1・VO2(k-1)＋a2・VO2(k-2)＋b1・DKCMD(k-dt) ……（１） ここで、ＶＯ２は、Ｏ２センサ１５の出力Ｖｏｕｔと前
述した目標値Ｖｏｐとの偏差（Ｖｏｕｔ−Ｖｏｐ）であ
る出力偏差を表し、ＤＫＣＭＤは、目標空燃比ＫＣＭＤ
（＝φｏｐ）と基準値ＦＬＡＦＢＡＳＥとの偏差（ＫＣ
ＭＤ−ＦＬＡＦＢＡＳＥ）である空燃比偏差を表し、記
号ｋは、サンプリングにより離散化された時間を表して
いる。この基準値ＦＬＡＦＢＡＳＥは、所定の一定値に
設定される。また、ａ１，ａ２，ｂ１はモデルパラメー
タを表しており、オンボード同定器２３により、後述す
るように逐次同定される。
【０１０３】さらに、上記式（１）のｄｔは、目標空燃
比ＫＣＭＤの混合気がインジェクタ６により吸気系に供
給されてから、Ｏ２センサ１５の出力Ｖｏｕｔに反映さ
れるまでの予測時間を表しており、下式（２）のように
定義される。 ｄｔ＝ｄ＋ｄ'＋ｄｄ ……（２） ここで、ｄは、ＬＡＦセンサ１４からＯ２センサ１５ま
での排気系のむだ時間を、ｄ'は、インジェクタ６から
ＬＡＦセンサ１４までの空燃比操作系のむだ時間を、ｄ
ｄは、排気系と空燃比操作系との間の位相遅れ時間をそ
れぞれ表している（なお、後述する適応空燃比制御処理
の制御プログラムでは、ＡＤＳＭ処理とＰＲＩＳＭ処理
とに切り換えて目標空燃比ＫＣＭＤを算出する処理を行
うため、位相遅れ時間ｄｄ＝０に設定されている）。
【０１０４】以上のように、制御対象モデルを、出力偏
差ＶＯ２の離散データ（時系列データ）および空燃比偏
差ＤＫＣＭＤの離散データで構成した理由は以下によ
る。すなわち、一般に、制御対象モデルでは、制御対象
の入出力と所定値との偏差を、入出力を表す変数として
定義した場合の方が、入出力の絶対値を変数として定義
した場合よりも、モデルパラメータをより正確に同定ま
たは定義できることで、制御対象モデルの動特性を制御
対象の実際の動特性に適合させることができるという事
実が知られている。したがって、本実施形態の制御装置
１のように、制御対象モデルを、出力偏差ＶＯ２の離散
データおよび空燃比偏差ＤＫＣＭＤの離散データで構成
することにより、Ｏ２センサ１５の出力Ｖｏｕｔおよび
目標空燃比ＫＣＭＤの絶対値を変数とする場合と比べ
て、制御対象の実際の動特性に対する制御対象モデルの
動特性の適合性を向上させることができ、それにより予
測値ＰＲＥＶＯ２の算出精度を向上させることができ
る。
【０１０５】また、予測値ＰＲＥＶＯ２は、目標空燃比
ＫＣＭＤの混合気が吸気系に供給されてから予測時間ｄ
ｔが経過した後の出力偏差ＶＯ２（ｋ＋ｄｔ）を予測し
た値であり、上記式（１）に基づき、予測値ＰＲＥＶＯ
２の算出式を導出すると、下式（３）が得られる。 PREVO2(k)≒VO2(k+dt) ＝a1・VO2(k+dt-1)＋a2・VO2(k+dt-2)＋b1・DKCMD(k) ……（３）
【０１０６】この式（３）では、出力偏差ＶＯ２（ｋ）
の未来値に相当するＶＯ２（ｋ＋ｄｔ−１），ＶＯ２
（ｋ＋ｄｔ−２）の算出が必要となり、実際にプログラ
ム化するのは困難である。そのため、マトリクスＡ、Ｂ
を、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１を用いて図４に
示す式（４）、（５）のように定義するとともに、上式
（３）の漸化式を繰り返し用いることにより、上式
（３）を変形すると、図４に示す式（６）が得られる。
予測アルゴリズムすなわち予測値ＰＲＥＶＯ２の算出式
として、この式（６）を用いた場合、予測値ＰＲＥＶＯ
２が、出力偏差ＶＯ２および空燃比偏差ＤＫＣＭＤによ
り算出される。
【０１０７】次に、ＬＡＦ出力偏差ＤＫＡＣＴを、ＬＡ
Ｆセンサ１４の出力ＫＡＣＴ（＝φｉｎ）と基準値ＦＬ
ＡＦＢＡＳＥとの偏差（ＫＡＣＴ−ＦＬＡＦＢＡＳＥ）
として定義すると、ＤＫＡＣＴ（ｋ）＝ＤＫＣＭＤ（ｋ
−ｄ'）の関係が成立するので、この関係を図４の式
（６）に適用すると、図４に示す式（７）が得られる。
【０１０８】以上の式（６）または式（７）により算出
される予測値ＰＲＥＶＯ２を用い、後述するように目標
空燃比ＫＣＭＤを算出することによって、制御対象の入
出力間の応答遅れやむだ時間を適切に補償しながら、目
標空燃比ＫＣＭＤを算出することができる。特に、予測
アルゴリズムとして、上記式（７）を用いた場合、予測
値ＰＲＥＶＯ２が、出力偏差ＶＯ２、ＬＡＦ出力偏差Ｄ
ＫＡＣＴおよび目標空燃比ＫＣＭＤにより算出されるの
で、第１触媒装置８ａに実際に供給される排気ガスの空
燃比の状態が反映された値として、予測値ＰＲＥＶＯ２
を算出でき、その算出精度すなわち予測精度を上記式
（６）を用いた場合よりも向上させることができる。ま
た、式（７）を用いた場合において、ｄ'≦１と見なせ
るときには、空燃比偏差ＤＫＣＭＤを用いることなく、
出力偏差ＶＯ２およびＬＡＦ出力偏差ＤＫＡＣＴのみに
より、予測値ＰＲＥＶＯ２を算出できる。本実施形態で
は、ＬＡＦセンサ１４がエンジン３に設けられているの
で、予測アルゴリズムとして上記式（７）を採用する。
【０１０９】なお、前述した式（１）の制御対象モデル
は、ＤＫＡＣＴ（ｋ）＝ＤＫＣＭＤ（ｋ−ｄ'）の関係
を適用することにより、出力偏差ＶＯ２およびＬＡＦ出
力偏差ＤＫＡＣＴを変数とするモデルとして定義するこ
とも可能である。
【０１１０】次に、オンボード同定器２３（同定手段）
について説明する。このオンボード同定器２３は、以下
に述べる逐次型同定アルゴリズムにより、前述した式
（１）のモデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１を同定（算
出）するものである。具体的には、図５に示す（８），
（９）により、モデルパラメータのベクトルθ（ｋ）を
算出する。同図の式（８）において、ＫＰ（ｋ）は、ゲ
イン係数のベクトルであり、ｉｄｅ＿ｆ（ｋ）は同定誤
差フィルタ値である。また、式（９）におけるθ（ｋ）
Tは、θ（ｋ）の転置行列を表し、ａ１'(ｋ)、ａ２'
(ｋ)およびｂ１'(ｋ)は、後述するリミット処理を施す
前のモデルパラメータを表している。なお、以下の説明
では、「ベクトル」という表記を適宜、省略する。
【０１１１】上記式（８）の同定誤差フィルタ値ｉｄｅ
＿ｆ（ｋ）は、図５に示す式（１１）〜（１３）により
算出される同定誤差ｉｄｅ（ｋ）に、図５の式（１０）
に示す移動平均フィルタリング処理を施した値である。
図５の式（１０）のｎは、移動平均フィルタリング処理
のフィルタ次数（１以上の整数）を表しており、式（１
２）のＶＯ２ＨＡＴ（ｋ）は、出力偏差ＶＯ２の同定値
を表している。
【０１１２】この同定誤差フィルタ値ｉｄｅ＿ｆ（ｋ）
を用いる理由は以下による。すなわち、本実施形態の制
御対象は、目標空燃比ＫＣＭＤを制御入力とし、Ｏ２セ
ンサ１５の出力Ｖｏｕｔを制御対象の出力とするもので
あり、その周波数特性としてはローパス特性を有してい
る。このようなローパス特性を有する制御対象では、オ
ンボード同定器２３の同定アルゴリズム、具体的には後
述する重み付き最小２乗法アルゴリズムの周波数重み特
性に起因して、制御対象の高周波特性が強調された状態
で、モデルパラメータが同定されるため、制御対象モデ
ルのゲイン特性が制御対象の実際のゲイン特性よりも低
くなる傾向を示す。その結果、制御装置１によりＡＤＳ
Ｍ処理またはＰＲＩＳＭ処理が実行された際、オーバー
ゲイン状態になることで、制御系が発散状態になり、不
安定になる可能性がある。
【０１１３】したがって、本実施形態では、重み付き最
小２乗法アルゴリズムの周波数重み特性を適切に補正
し、制御対象モデルのゲイン特性を、制御対象の実際の
ゲイン特性に一致させるために、上記同定誤差ｉｄｅ
（ｋ）に移動平均フィルタリング処理を施した同定誤差
フィルタ値ｉｄｅ＿ｆ（ｋ）を用いるとともに、後述す
るように、移動平均フィルタリング処理のフィルタ次数
ｎを、排気ガスボリュームＡＢ＿ＳＶに応じて設定して
いる。
【０１１４】さらに、前述した図５の式（８）のゲイン
係数のベクトルＫＰ（ｋ）は、図５の式（１４）により
算出される。この式（１４）のＰ（ｋ）は、図５の式
（１５）で定義される３次の正方行列である。
【０１１５】以上のような同定アルゴリズムでは、式
（１５）の重みパラメータλ１、λ２の設定により、以
下の４つの同定アルゴリズムのうちの１つが選択され
る。すなわち、 λ１＝１，λ２＝０ ；固定ゲインアルゴリズム λ１＝１，λ２＝１ ；最小２乗法アルゴリズム λ１＝１，λ２＝λ ；漸減ゲインアルゴリズム λ１＝λ，λ２＝１ ；重み付き最小２乗法アルゴリズ
ム ただし、λは、０＜λ＜１に設定される所定値。
【０１１６】本実施形態では、これらの４つの同定アル
ゴリズムのうちの重み付き最小２乗法アルゴリズムを採
用する。これは、重みパラメータλ１の値をエンジン３
の運転状態、具体的には排気ガスボリュームＡＢ＿ＳＶ
に応じて設定することにより、同定精度と、モデルパラ
メータの最適値への収束速度とを適切に設定できること
による。例えば、低負荷運転状態のときには、それに応
じて重みパラメータλ１の値を値１に近い値に設定する
ことで、すなわち最小２乗法アルゴリズムに近いアルゴ
リズムに設定することで、良好な同定精度を確保できる
とともに、高負荷運転状態のときには、それに応じて重
みパラメータλ１の値を低負荷運転状態のときよりも小
さい値に設定することにより、モデルパラメータを迅速
に最適値に収束させることができる。以上のように、重
みパラメータλ１の値を排気ガスボリュームＡＢ＿ＳＶ
に応じて設定することにより、同定精度と、モデルパラ
メータの最適値への収束速度とを適切に設定することが
でき、それにより、触媒装置８ａ，８ｂによる排気ガス
浄化率を向上させることができる。
【０１１７】以上の式（８）〜（１５）の同定アルゴリ
ズムにおいて、前述したＤＫＡＣＴ（ｋ）＝ＤＫＣＭＤ
（ｋ−ｄ'）の関係を適用すると、図６に示す式（１
６）〜（２３）の同定アルゴリズムが得られる。本実施
形態では、ＬＡＦセンサ１４がエンジン３に設けられて
いるので、これらの式（１６）〜（２３）を用いる。こ
れらの式（１６）〜（２３）を用いた場合、前述した理
由により、モデルパラメータを、第１触媒装置８ａに実
際に供給される排気ガスの空燃比の状態がより反映され
た値として同定することができ、それにより、上記式
（８）〜（１５）の同定アルゴリズムを用いた場合より
も、モデルパラメータの同定精度を向上させることがで
きる。
【０１１８】また、このオンボード同定器２３では、以
上の同定アルゴリズムにより算出されたモデルパラメー
タａ１'(ｋ)、ａ２'(ｋ)およびｂ１'(ｋ)に、後述する
リミット処理を施すことにより、モデルパラメータａ１
(ｋ)、ａ２(ｋ)およびｂ１(ｋ)が算出される。さらに、
前述した状態予測器２２では、このようにリミット処理
を施した後のモデルパラメータａ１(ｋ)、ａ２(ｋ)およ
びｂ１(ｋ)に基づき、予測値ＰＲＥＶＯ２が算出され
る。
【０１１９】次に、ＤＳＭコントローラ２４について説
明する。このＤＳＭコントローラ２４は、ΔΣ変調アル
ゴリズムを応用した制御アルゴリズムにより、状態予測
器２２で算出された予測値ＰＲＥＶＯ２に基づき、制御
入力φｏｐ(ｋ)（＝目標空燃比ＫＣＭＤ）を生成（算
出）するとともに、これを制御対象に入力することによ
り、制御対象の出力としてのＯ２センサ１５の出力Ｖｏ
ｕｔを目標値Ｖｏｐに収束させるように制御するもので
ある。
【０１２０】まず、一般的なΔΣ変調アルゴリズムにつ
いて説明する。図７は、ΔΣ変調アルゴリズムを適用し
たコントローラ２６により、制御対象２７を制御する制
御系の構成を示している。同図に示すように、このコン
トローラ２６では、差分器２６ａにより、参照信号ｒ
(ｋ)と遅延素子２６ｂで遅延されたＤＳＭ信号ｕ(ｋ−
１)との偏差として偏差信号δ(ｋ)が生成される。次
に、積分器２６ｃにより、偏差積分値σd(ｋ)が、偏差
信号δ(ｋ)と遅延素子２６ｄで遅延された偏差積分値σ
d(ｋ−１)との和の信号として生成される。次いで、量
子化器２６ｅ（符号関数）により、ＤＳＭ信号ｕ(ｋ)
が、この偏差積分値σd(ｋ)を符号化した信号として生
成される。そして、以上のように生成されたＤＳＭ信号
ｕ(ｋ)が制御対象２７に入力されることにより、出力信
号 ｙ(ｋ)が制御対象２７から出力される。
【０１２１】以上のΔΣ変調アルゴリズムは、以下の数
式（２４）〜（２６）で表される。 δ(ｋ)＝ｒ(ｋ)−ｕ(ｋ−１) ……（２４） σd(ｋ)＝σd(ｋ−１)＋δ(ｋ) ……（２５） ｕ(ｋ)＝ｓｇｎ（σd(ｋ)） ……（２６） ただし、符号関数ｓｇｎ（σd(ｋ)）の値は、σd(ｋ)≧
０のときにはｓｇｎ（σd(ｋ)）＝１となり、σd(ｋ)＜
０のときにはｓｇｎ（σd(ｋ)）＝−１となる（なお、
σd(ｋ)＝０のときに、ｓｇｎ（σd(ｋ)）＝０と設定し
てもよい）。
【０１２２】図８は、以上の制御系の制御シミュレーシ
ョン結果を示している。同図に示すように、正弦波状の
参照信号ｒ(ｋ)を制御系に入力した場合、ＤＳＭ信号ｕ
(ｋ)が矩形波状の信号として生成され、これを制御対象
２７に入力することにより、参照信号ｒ(ｋ)と異なる振
幅で同じ周波数の、ノイズを有するものの全体として同
様の波形の出力信号ｙ(ｋ)が、制御対象２７から出力さ
れる。このように、ΔΣ変調アルゴリズムの特性は、参
照信号ｒ(ｋ)から生成されたＤＳＭ信号ｕ(ｋ)を制御対
象２７に入力したときに、制御対象２７の出力ｙ(ｋ)
が、参照信号ｒ(ｋ)に対して、異なる振幅で同じ周波数
の、全体として同様の波形の信号となるような値とし
て、ＤＳＭ信号ｕ(ｋ)を生成できるという点にある。言
い換えれば、ＤＳＭ信号ｕ(ｋ)を、参照信号ｒ(ｋ)が制
御対象２７の実際の出力ｙ(ｋ)に再現されるような値と
して、生成（算出）できるという点にある。
【０１２３】ＤＳＭコントローラ２４は、このようなΔ
Σ変調アルゴリズムの特性を利用し、Ｏ２センサ１５の
出力Ｖｏｕｔを目標値Ｖｏｐに収束させるための制御入
力φｏｐ(ｋ)を算出するものである。その原理について
説明すると、例えば図９に１点鎖線で示すように、出力
偏差ＶＯ２が値０に対して揺らいでいる場合（すなわ
ち、Ｏ２センサ１５の出力Ｖｏｕｔが目標値Ｖｏｐに対
して揺らいでいる場合）、出力偏差ＶＯ２を値０に収束
させる（すなわち出力Ｖｏｕｔを目標値Ｖｏｐに収束さ
せる）には、図９に破線で示す、出力偏差ＶＯ２を打ち
消すような逆位相波形の出力偏差ＶＯ２*が生じるよう
に、制御入力φｏｐ(ｋ)を生成すればよい。
【０１２４】しかし、前述したように、本実施形態の制
御対象では、制御入力φｏｐ(ｋ)としての目標空燃比Ｋ
ＣＭＤが制御対象に入力されてからＯ２センサ１５の出
力Ｖｏｕｔに反映されるまでに、予測時間ｄｔ分の時間
遅れが発生するため、現在の出力偏差ＶＯ２に基づい
て、制御入力φｏｐ(ｋ)を算出した場合の出力偏差ＶＯ
２#は、図９に実線で示すように、出力偏差ＶＯ２*に対
して遅れを生じ、それにより、制御タイミングのずれが
生じてしまう。したがって、これを補償するために、本
実施形態のＡＤＳＭコントローラ２０におけるＤＳＭコ
ントローラ２４では、出力偏差ＶＯ２の予測値ＰＲＥＶ
Ｏ２を用いることにより、制御入力φｏｐ(ｋ)が、制御
タイミングのずれを生じることなく、現在の出力偏差Ｖ
Ｏ２を打ち消すような出力偏差（逆位相波形の出力偏差
ＶＯ２*と同様の出力偏差）を生じさせる信号として生
成される。
【０１２５】具体的には、このＤＳＭコントローラ２４
では、図１０に示すように、反転増幅器２４ａにより、
参照信号ｒ(ｋ)が、値−１、参照信号用のゲインＧdお
よび予測値ＰＲＥＶＯ２(ｋ)を互いに乗算した信号とし
て生成される。次に、差分器２４ｂにより、この参照信
号ｒ(ｋ)と遅延素子２４ｃで遅延されたＤＳＭ信号ｕ''
(ｋ−１)との偏差として偏差信号δ(ｋ)が生成される。
【０１２６】次いで、積分器２４ｄにより、偏差積分値
σd(ｋ)が、偏差信号δ(ｋ)と遅延素子２４ｅで遅延さ
れた偏差積分値σd(ｋ−１)との和の信号として生成さ
れ、次に、量子化器２４ｆ（符号関数）により、ＤＳＭ
信号ｕ''(ｋ)が、この偏差積分値σd(ｋ)を符号化した
値として生成される。そして、増幅器２４ｇにより、増
幅ＤＳＭ信号ｕ(ｋ)がＤＳＭ信号ｕ''(ｋ)を所定のゲイ
ンＦdで増幅した値として生成され、次に、加算器２４
ｈにより、この増幅ＤＳＭ信号ｕ(ｋ)を所定の基準値Ｆ
ＬＡＦＢＡＳＥに加算した値として、制御入力φｏｐ
(ｋ)が生成される。
【０１２７】以上のＤＳＭコントローラ２４の制御アル
ゴリズムは、以下の式（２７）〜（３２）で表される。 ｒ(ｋ)＝−１・Ｇd・ＰＲＥＶＯ２(ｋ) ……（２７） δ(ｋ)＝ｒ(ｋ)−ｕ''(ｋ−１) ……（２８） σd(ｋ)＝σd(ｋ−１)＋δ(ｋ) ……（２９） ｕ''(ｋ)＝ｓｇｎ（σd(ｋ)） ……（３０） ｕ(ｋ)＝Ｆd・ｕ''(ｋ) ……（３１） φｏｐ(ｋ)＝ＦＬＡＦＢＡＳＥ＋ｕ(ｋ) ……（３２） ここで、Ｇd，Ｆdはゲインを表す。また、符号関数ｓｇ
ｎ（σd(ｋ)）の値は、σd(ｋ)≧０のときにはｓｇｎ
（σd(ｋ)）＝１となり、σd(ｋ)＜０のときにはｓｇｎ
（σd(ｋ)）＝−１となる（なお、σd(ｋ)＝０のとき
に、ｓｇｎ（σd(ｋ)）＝０と設定してもよい）。
【０１２８】このＤＳＭコントローラ２４では、以上の
式（２７）〜（３２）に示す制御アルゴリズムにより、
前述したように、制御入力φｏｐ(ｋ)が、制御タイミン
グのずれを生じることなく、出力偏差ＶＯ２を打ち消す
ような出力偏差ＶＯ２*を生じさせる値として算出され
る。すなわち、制御入力φｏｐ(ｋ)が、Ｏ２センサ１５
の出力Ｖｏｕｔを目標値Ｖｏｐに収束させることができ
る値として算出される。また、制御入力φｏｐ(ｋ)が、
増幅ＤＳＭ信号ｕ(ｋ)を所定の基準値ＦＬＡＦＢＡＳＥ
に加算した値として算出されるので、制御入力φｏｐ
(ｋ)を値０を中心して正負反転する値だけでなく、基準
値ＦＬＡＦＢＡＳＥを中心として増減を繰り返す値とし
て算出できる。これにより、通常のΔΣ変調アルゴリズ
ムと比べて、制御の自由度を高めることができる。
【０１２９】次に、前記ＰＲＩＳＭコントローラ２１に
ついて説明する。このＰＲＩＳＭコントローラ２１は、
以下に述べるオンボード同定型スライディングモード制
御処理（以下「ＰＲＩＳＭ処理」という）の制御アルゴ
リズムにより、Ｏ２センサ１５の出力Ｖｏｕｔを目標値
Ｖｏｐに収束させるための目標空燃比ＫＣＭＤを算出す
るものであり、状態予測器２２、オンボード同定器２３
およびスライディングモードコントローラ（以下「ＳＬ
Ｄコントローラ」という）２５により構成されている。
なお、このＰＲＩＳＭ処理の具体的なプログラムについ
ては後述する。
【０１３０】このＰＲＩＳＭコントローラ２１のうちの
状態予測器２２およびオンボード同定器２３について
は、既に説明したので、ここではＳＬＤコントローラ２
５についてのみ説明する。このＳＬＤコントローラ２５
は、スライディングモード制御アルゴリズムに基づいて
スライディングモード制御を行うものであり、以下、一
般的なスライディングモード制御アルゴリズムについて
説明する。このスライディングモード制御アルゴリズム
では、前述した式（１）の離散時間系モデルを制御対象
モデルとして用いるため、切換関数σは、下式（３３）
に示すように、出力偏差ＶＯ２の時系列データの線形関
数として設定される。 σ（ｋ）＝Ｓ１・ＶＯ２（ｋ）＋Ｓ２・ＶＯ２（ｋ−１） ……（３３） ここで、Ｓ１，Ｓ２は、−１＜（Ｓ２／Ｓ１）＜１の関
係が成立するように設定される所定の係数である。
【０１３１】一般にスライディングモード制御アルゴリ
ズムでは、切換関数σが２つの状態変数（本実施形態で
は出力偏差ＶＯ２の時系列データ）で構成されている場
合、２つの状態変数で構成される位相空間は、これらを
それぞれ縦軸および横軸とする２次元の位相平面となる
ため、この位相平面上において、σ＝０を満たす２つの
状態変数の値の組み合わせは、切換直線と呼ばれる直線
上に載ることになる。したがって、制御対象への制御入
力を、２つの状態変数の組み合わせが切換直線上に収束
する（載る）ように適切に決定することにより、２つの
状態変数をいずれも、値０になる平衡点に収束（スライ
ディング）させることができる。さらに、スライディン
グモード制御アルゴリズムでは、切換関数σの設定によ
り、状態変数の動特性、より具体的には収束挙動や収束
速度を指定することができる。例えば、本実施形態のよ
うに、切換関数σが２つの状態変数で構成されている場
合には、切換直線の傾きを値１に近づけると、状態変数
の収束速度が遅くなる一方、値０に近づけると、収束速
度が速くなる。
【０１３２】本実施形態では、前記式（３３）に示すよ
うに、切換関数σが出力偏差ＶＯ２の２つの時系列デー
タ、すなわち出力偏差ＶＯ２の今回値ＶＯ２（ｋ）およ
び前回値ＶＯ２（ｋ−１）により構成されているので、
これらの今回値ＶＯ２（ｋ）および前回値ＶＯ２（ｋ−
１）の組み合わせを切換直線上に収束させるように、制
御対象への制御入力すなわち目標空燃比ＫＣＭＤを設定
すればよい。具体的には、制御量Ｕｓｌ（ｋ）を、基準
値ＦＬＡＦＢＡＳＥとの和が目標空燃比ＫＣＭＤとなる
値として定義すると、今回値ＶＯ２（ｋ）および前回値
ＶＯ２（ｋ−１）の組み合わせを切換直線上に収束させ
るための制御量Ｕｓｌ（ｋ）は、適応スライディングモ
ード制御アルゴリズムにより、図１１に示す式（３４）
のように、等価制御入力Ｕｅｑ（ｋ）、到達則入力Ｕｒ
ｃｈ（ｋ）および適応則入力Ｕａｄｐ（ｋ）の総和とし
て設定される。
【０１３３】この等価制御入力Ｕｅｑ（ｋ）は、出力偏
差ＶＯ２の今回値ＶＯ２（ｋ）および前回値ＶＯ２（ｋ
−１）の組み合わせを切換直線上に拘束しておくための
ものであり、具体的には、図１１に示す式（３５）のよ
うに定義される。また、到達則入力Ｕｒｃｈ（ｋ）は、
外乱やモデル化誤差などにより、出力偏差ＶＯ２の今回
値ＶＯ２（ｋ）および前回値ＶＯ２（ｋ−１）の組み合
わせが切換直線上から外れた際に、これらを切換直線上
に収束させるためのものであり、具体的には、図１１に
示す式（３６）のように定義される。この式（３６）に
おいて、Ｆはゲインを表す。
【０１３４】さらに、適応則入力Ｕａｄｐ（ｋ）は、制
御対象の定常偏差、モデル化誤差および外乱の影響を抑
制しながら、出力偏差ＶＯ２の今回値ＶＯ２（ｋ）およ
び前回値ＶＯ２（ｋ−１）の組み合わせを、切換超平面
上に確実に収束させるためのものであり、具体的には、
図１１に示す式（３７）のように定義される。この式
（３７）において、Ｇはゲインを、ΔＴは制御周期をそ
れぞれ表す。
【０１３５】本実施形態のＰＲＩＳＭコントローラ２１
のＳＬＤコントローラ２５では、前述したように、出力
偏差ＶＯ２に代えて予測値ＰＲＥＶＯ２を用いるので、
ＰＲＥＶＯ２（ｋ）≒ＶＯ２（ｋ＋ｄｔ）の関係を適用
することにより、以上の式（３３）〜（３７）のアルゴ
リズムを、図１２に示す式（３８）〜（４２）に書き換
えて用いる。この式（３８）におけるσＰＲＥは、予測
値ＰＲＥＶＯ２を用いたときの切換関数（以下「予測切
換関数」という）の値である。すなわち、このＳＬＤコ
ントローラ２５では、以上のアルゴリズムで算出される
制御量Ｕｓｌ（ｋ）を基準値ＦＬＡＦＢＡＳＥに加算す
ることによって、目標空燃比ＫＣＭＤが算出される。
【０１３６】以下、ＥＣＵ２により実行される燃料噴射
量の算出処理について、図１３を参照しながら説明す
る。なお、以下の説明では、今回値であることを示す記
号（ｋ）を適宜、省略する。図１３は、この制御処理の
メインルーチンを示しており、本処理は、ＴＤＣ信号の
入力に同期して割り込み実行される。この処理では、後
述する適応空燃比制御処理、またはマップ検索処理によ
り算出された目標空燃比ＫＣＭＤを用いることによっ
て、燃料噴射量ＴＯＵＴが気筒ごとに算出される。
【０１３７】まず、ステップ１（図では「Ｓ１」と略
す。以下同じ）において、前述した各種のセンサ１０〜
１９の出力を読み込むとともに、読み込んだデータをＲ
ＡＭ内に記憶する。
【０１３８】次に、ステップ２に進み、基本燃料噴射量
Ｔｉｍを算出する。この処理では、エンジン回転数ＮＥ
および吸気管内絶対圧ＰＢＡに応じて、図示しないマッ
プを検索することにより、基本燃料噴射量Ｔｉｍを算出
する。
【０１３９】次いで、ステップ３に進み、総補正係数Ｋ
ＴＯＴＡＬを算出する。この総補正係数ＫＴＯＴＡＬ
は、各種の運転パラメータ（例えば吸気温ＴＡや、大気
圧ＰＡ、エンジン水温ＴＷ、アクセル開度ＡＰなど）に
応じて、各種のテーブルやマップを検索することで各種
の補正係数を算出するとともに、これらの各種の補正係
数を互いに乗算することにより、算出される。
【０１４０】次に、ステップ４に進み、適応制御フラグ
Ｆ＿ＰＲＩＳＭＯＮの設定処理を実行する。この処理の
内容は図示しないが、具体的には、以下の（Ａ）〜
（Ｆ）の条件がいずれも成立しているときには、適応空
燃比制御処理で算出された目標空燃比ＫＣＭＤを使用す
る条件が成立しているとして、それを表すために、適応
制御フラグＦ＿ＰＲＩＳＭＯＮが「１」にセットされ
る。一方、（Ａ）〜（Ｆ）の条件のうちの少なくとも１
つが成立していないときには、適応制御フラグＦ＿ＰＲ
ＩＳＭＯＮが「０」にセットされる。 （Ａ）ＬＡＦセンサ１４およびＯ２センサ１５がいずれ
も活性化していること。 （Ｂ）エンジン３がリーンバーン運転中でないこと。 （Ｃ）スロットル弁５が全開状態でないこと。 （Ｄ）点火時期の遅角制御中でないこと。 （Ｅ）フューエルカット運転中でないこと。 （Ｆ）エンジン回転数ＮＥおよび吸気管内絶対圧ＰＢＡ
がいずれも、所定の範囲囲内の値であること。
【０１４１】次に、ステップ５に進み、ステップ４で設
定された適応制御フラグＦ＿ＰＲＩＳＭＯＮが「１」で
あるか否かを判別する。この判別結果がＹＥＳのときに
は、ステップ６に進み、目標空燃比ＫＣＭＤを、後述す
る適応空燃比制御処理で算出された適応目標空燃比ＫＣ
ＭＤＳＬＤに設定する。
【０１４２】一方、ステップ５の判別結果がＮＯのとき
には、ステップ７に進み、目標空燃比ＫＣＭＤをマップ
値ＫＣＭＤＭＡＰに設定する。このマップ値ＫＣＭＤＭ
ＡＰは、エンジン回転数ＮＥおよび吸気管内絶対圧ＰＢ
Ａに応じて、図示しないマップを検索することにより、
算出される。
【０１４３】以上のステップ６または７に続くステップ
８では、オブザーバフィードバック補正係数＃ｎＫＬＡ
Ｆを気筒ごとに算出する。このオブザーバフィードバッ
ク補正係数＃ｎＫＬＡＦは、気筒ごとの実際の空燃比の
ばらつきを補正するためのものであり、具体的には、オ
ブザーバによりＬＡＦセンサ１４の出力ＫＡＣＴから気
筒ごとの実際の空燃比を推定し、これらの推定した空燃
比に応じて、ＰＩＤ制御により算出される。なお、この
オブザーバフィードバック補正係数＃ｎＫＬＡＦの記号
＃ｎは、気筒の番号＃１〜＃４を表すものであり、これ
は、後述する要求燃料噴射量＃ｎＴＣＹＬおよび最終燃
料噴射量＃ｎＴＯＵＴにおいても同様である。
【０１４４】次いで、ステップ９に進み、フィードバッ
ク補正係数ＫＦＢを算出する。このフィードバック補正
係数ＫＦＢは、ＬＡＦセンサ１４の出力ＫＡＣＴを目標
空燃比ＫＣＭＤに一致させるためのものであり、具体的
には、以下のように算出される。すなわち、ＬＡＦセン
サ１４の出力ＫＡＣＴと目標空燃比ＫＣＭＤとの偏差に
応じて、ＰＩＤ制御によりフィードバック係数ＫＬＡＦ
を算出する。また、図示しないSelf Tuning Regulator
型の適応制御器によりフィードバック補正係数ＫＳＴＲ
を算出し、これを目標空燃比ＫＣＭＤで除算することに
より、フィードバック補正係数ｋｓｔｒを算出する。そ
して、エンジン３の運転状態に応じて、これらの２つの
フィードバック係数ＫＬＡＦおよびフィードバック補正
係数ｋｓｔｒの一方を、フィードバック補正係数ＫＦＢ
として設定する。
【０１４５】次いで、ステップ１０に進み、補正目標空
燃比ＫＣＭＤＭを算出する。この補正目標空燃比ＫＣＭ
ＤＭは、空燃比Ａ／Ｆの変化による充填効率の変化を補
償するためのものであり、前述したステップ６または７
で算出された目標空燃比ＫＣＭＤに応じて、図示しない
テーブルを検索することにより算出される。
【０１４６】次に、ステップ１１に進み、以上のように
算出した基本燃料噴射量Ｔｉｍ、総補正係数ＫＴＯＴＡ
Ｌ、オブザーバフィードバック補正係数＃ｎＫＬＡＦ、
フィードバック補正係数ＫＦＢ、および補正目標空燃比
ＫＣＭＤＭを用い、下式（４３）により、気筒ごとの要
求燃料噴射量＃ｎＴＣＹＬを算出する。 ＃ｎＴＣＹＬ＝Ｔｉｍ・ＫＴＯＴＡＬ・ＫＣＭＤＭ・ＫＦＢ・＃ｎＫＬＡＦ ……（４３）
【０１４７】次に、ステップ１２に進み、要求燃料噴射
量＃ｎＴＣＹＬを付着補正することにより、最終燃料噴
射量＃ｎＴＯＵＴを算出する。この最終燃料噴射量＃ｎ
ＴＯＵＴは、具体的には、今回の燃焼サイクルでインジ
ェクタ６から噴射された燃料が燃焼室の内壁面に付着す
る割合などを、運転状態に応じて算出し、そのように算
出した割合に基づいて、要求燃料噴射量＃ｎＴＣＹＬを
補正することにより、算出される。
【０１４８】次いで、ステップ１３に進み、以上のよう
に算出した最終燃料噴射量＃ｎＴＯＵＴに基づく駆動信
号を、対応する気筒のインジェクタ６に出力した後、本
処理を終了する。以上により、ＬＡＦセンサ１４の出力
ＫＡＣＴを目標空燃比ＫＣＭＤに一致させるように、混
合気の空燃比がフィードバック制御される。
【０１４９】次に、図１４および図１５を参照しなが
ら、ＡＤＳＭ処理およびＰＲＩＳＭ処理を含む適応空燃
比制御処理について説明する。この処理は、所定の制御
周期ΔＴ（３０ｍｓｅｃ）で実行される。また、この処
理では、エンジン３の運転状態に応じて、ＡＤＳＭ処
理、ＰＲＩＳＭ処理、またはスライディングモード制御
量ＤＫＣＭＤＳＬＤを所定値ＳＬＤＨＯＬＤに設定する
処理により、目標空燃比ＫＣＭＤが算出される。
【０１５０】この処理では、まず、ステップ２０におい
て、Ｆ／Ｃ後判定処理を実行する。この処理の内容は図
示しないが、この処理では、フューエルカット運転中
は、それを表すためにＦ／Ｃ後判定フラグＦ＿ＡＦＣが
「１」にセットされ、フューエルカット運転の終了後、
所定時間Ｘ＿ＴＭ＿ＡＦＣが経過したときには、それを
表すためにＦ／Ｃ後判定フラグＦ＿ＡＦＣが「０」にセ
ットされる。
【０１５１】次に、ステップ２１に進み、車速ＶＰに基
づいて、エンジン３を搭載した車両が発進したか否かを
判定する発進判定処理を実行する。図１６に示すよう
に、この処理では、まず、ステップ４９において、アイ
ドル運転フラグＦ＿ＩＤＬＥが「１」であるか否かを判
別する。このアイドル運転フラグＦ＿ＩＤＬＥは、アイ
ドル運転中であるときに「１」に、それ以外のときに
「０」にセットされる。
【０１５２】この判別結果がＹＥＳで、アイドル運転中
であるときには、ステップ５０に進み、車速ＶＰが所定
車速ＶＳＴＡＲＴ（例えば１ｋｍ／ｈ）より小さいか否
かを判別する。この判別結果がＹＥＳで、停車中である
ときには、ステップ５１に進み、ダウンカウント式の第
１発進判定タイマのタイマ値ＴＭＶＯＴＶＳＴを第１所
定時間ＴＶＯＴＶＳＴ（例えば３ｍｓｅｃ）に設定す
る。
【０１５３】次いで、ステップ５２に進み、ダウンカウ
ント式の第２発進判定タイマのタイマ値ＴＭＶＳＴを、
上記第１所定時間ＴＶＯＴＶＳＴよりも長い第２所定時
間ＴＶＳＴ（例えば５００ｍｓｅｃ）に設定する。次い
で、ステップ５３，５４において、第１および第２発進
フラグＦ＿ＶＯＴＶＳＴ，Ｆ＿ＶＳＴをいずれも「０」
にセットした後、本処理を終了する。
【０１５４】一方、ステップ４９または５０の判別結果
がＮＯのとき、すなわちアイドル運転中でないか、また
は車両が発進したときには、ステップ５５に進み、第１
発進判定タイマのタイマ値ＴＭＶＯＴＶＳＴが値０より
大きいか否かを判別する。この判別結果がＹＥＳで、ア
イドル運転の終了後または車両の発進後、第１所定時間
ＴＶＯＴＶＳＴが経過していないときには、第１発進モ
ード中であるとして、ステップ５６に進み、それを表す
ために第１発進フラグＦ＿ＶＯＴＶＳＴを「１」にセッ
トする。
【０１５５】一方、ステップ５５の判別結果がＮＯで、
アイドル運転の終了後または車両の発進後、第１所定時
間ＴＶＯＴＶＳＴが経過したときには、第１発進モード
が終了したとして、ステップ５７に進み、第１発進フラ
グＦ＿ＶＯＴＶＳＴを「０」にセットする。
【０１５６】ステップ５６または５７に続くステップ５
８では、第２発進判定タイマのタイマ値ＴＭＶＳＴが値
０より大きいか否かを判別する。この判別結果がＹＥＳ
で、アイドル運転の終了後または車両の発進後、第２所
定時間ＴＶＳＴが経過していないときには、第２発進モ
ード中であるとして、ステップ５９に進み、それを表す
ために第２発進フラグＦ＿ＶＳＴを「１」にセットした
後、本処理を終了する。
【０１５７】一方、ステップ５９の判別結果がＮＯで、
アイドル運転の終了後または車両の発進後、第２所定時
間ＴＶＳＴが経過したときには、第２発進モードが終了
したとして、前記ステップ５４を実行した後、本処理を
終了する。
【０１５８】図１４に戻り、ステップ２１に続くステッ
プ２２では、状態変数の設定処理を実行する。図示しな
いが、この処理では、ＲＡＭ内に記憶されている、目標
空燃比ＫＣＭＤ、ＬＡＦセンサ１４の出力ＫＡＣＴおよ
び出力偏差ＶＯ２の時系列データをいずれも、１サンプ
リングサイクル分ずつ過去側にシフトさせる。その後、
ＫＣＭＤ、ＫＡＣＴおよびＶＯ２の時系列データの最新
の値と、基準値ＦＬＡＦＢＡＳＥと、後述する適応補正
項ＦＬＡＦＡＤＰとに基づき、ＫＣＭＤ、ＫＡＣＴおよ
びＶＯ２の今回値を算出する。
【０１５９】次に、ステップ２３に進み、ＰＲＩＳＭ／
ＡＤＳＭ処理の実行判定処理を行う。この処理は、ＰＲ
ＩＳＭ処理またはＡＤＳＭ処理の実行条件が成立してい
るか否かを判定するものであり、具体的には、図１７に
示すフローチャートのように実行される。
【０１６０】すなわち、図１７のステップ６０〜６３に
おいて、以下の（Ｇ）〜（Ｊ）の条件がいずれも成立し
ているときには、ＰＲＩＳＭ処理またはＡＤＳＭ処理を
実行すべき運転状態にあるとして、それを表すために、
ステップ６４で、ＰＲＩＳＭ／ＡＤＳＭ実行フラグＦ＿
ＰＲＩＳＭＣＡＬを「１」にセットした後、本処理を終
了する。一方、（Ｇ）〜（Ｊ）の条件の少なくとも１つ
が成立していないときには、ＰＲＩＳＭ処理またはＡＤ
ＳＭ処理を実行すべき運転状態にないとして、それを表
すために、ステップ６５で、ＰＲＩＳＭ／ＡＤＳＭ実行
フラグＦ＿ＰＲＩＳＭＣＡＬを「０」にセットした後、
本処理を終了する。 （Ｇ）Ｏ２センサ１５が活性化していること。 （Ｈ）ＬＡＦセンサ１４が活性化していること。 （Ｉ）エンジン３がリーンバーン運転中でないこと。 （Ｊ）点火時期の遅角制御中でないこと。
【０１６１】図１４に戻り、ステップ２３に続くステッ
プ２４では、同定器演算の実行判定処理を行う。この処
理は、オンボード同定器２３によるパラメータ同定の実
行条件が成立しているか否かを判定するものであり、具
体的には、図１８に示すフローチャートのように実行さ
れる。
【０１６２】すなわち、図１８のステップ７０および７
１の判別結果がいずれもＮＯのとき、言い換えれば、ス
ロットル弁開度θＴＨが全開状態でなく、かつフューエ
ルカット運転中でないときには、パラメータ同定を実行
すべき運転状態であるとして、ステップ７２に進み、同
定実行フラグＦ＿ＩＤＣＡＬを「１」にセットした後、
本処理を終了する。一方、ステップ７０または７１の判
別結果がＹＥＳのときには、パラメータ同定を実行すべ
き運転状態にないとして、ステップ７３に進み、同定実
行フラグＦ＿ＩＤＣＡＬを「０」にセットした後、本処
理を終了する。
【０１６３】図１４に戻り、ステップ２４に続くステッ
プ２５では、各種パラメータ（排気ガスボリュームＡＢ
＿ＳＶなど）を算出する。この処理の具体的な内容は、
後述する。
【０１６４】次に、ステップ２６に進み、前記ステップ
２３で設定されたＰＲＩＳＭ／ＡＤＳＭ実行フラグＦ＿
ＰＲＩＳＭＣＡＬが「１」であるか否かを判別する。こ
の判別結果がＹＥＳで、ＰＲＩＳＭ処理またはＡＤＳＭ
処理の実行条件が成立しているときには、ステップ２７
に進み、前記ステップ２４で設定された同定実行フラグ
Ｆ＿ＩＤＣＡＬが「１」であるか否かを判別する。
【０１６５】この判別結果がＹＥＳで、オンボード同定
器２３によるパラメータ同定を実行すべき運転状態のと
きには、ステップ２８に進み、パラメータ初期化フラグ
Ｆ＿ＩＤＲＳＥＴが「１」であるか否かを判別する。こ
の判別結果がＮＯで、ＲＡＭに記憶されているモデルパ
ラメータａ１，ａ２，ｂ１の初期化が不要であるときに
は、後述するステップ３１に進む。
【０１６６】一方、この判別結果がＹＥＳで、モデルパ
ラメータａ１，ａ２，ｂ１の初期化が必要であるときに
は、ステップ２９に進み、モデルパラメータａ１，ａ
２，ｂ１を、それぞれの初期値に設定した後、それを表
すためにステップ３０に進み、パラメータ初期化フラグ
Ｆ＿ＩＤＲＳＥＴを「０」にセットする。
【０１６７】このステップ３０または２８に続くステッ
プ３１では、オンボード同定器２３の演算を実行し、モ
デルパラメータａ１，ａ２，ｂ１を同定した後、後述す
る図１５のステップ３２に進む。このオンボード同定器
２３の演算の具体的な内容については、後述する。
【０１６８】一方、ステップ２７の判別結果がＮＯで、
パラメータ同定を実行すべき運転状態でないときには、
以上のステップ２８〜３１をスキップして、図１５のス
テップ３２に進む。ステップ２７または３１に続くステ
ップ３２では、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１とし
て、同定値または所定値を選択する。この処理の内容は
図示しないが、具体的には、前記ステップ２４で設定さ
れた同定実行フラグＦ＿ＩＤＣＡＬが「１」のときに
は、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１をステップ３１
で同定された同定値に設定する。一方、同定実行フラグ
Ｆ＿ＩＤＣＡＬが「０」のときには、モデルパラメータ
ａ１，ａ２，ｂ１を所定値に設定する。
【０１６９】次に、ステップ３３に進み、後述するよう
に、状態予測器２２の演算を実行し、予測値ＰＲＥＶＯ
２を算出する。その後、ステップ３４に進み、後述する
ように、制御量Ｕｓｌを算出する。
【０１７０】次いで、ステップ３５に進み、ＳＬＤコン
トローラ２５の安定判別を実行する。この処理の内容は
図示しないが、具体的には、予測切換関数σＰＲＥの値
に基づき、ＳＬＤコントローラ２５によるスライディン
グモード制御が安定状態にあるか否かを判別する。
【０１７１】次に、ステップ３６および３７において、
後述するように、ＳＬＤコントローラ２５およびＤＳＭ
コントローラ２４により、スライディングモード制御量
ＤＫＣＭＤＳＬＤおよびΔΣ変調制御量ＤＫＣＭＤＤＳ
Ｍをそれぞれ算出する。
【０１７２】次いで、ステップ３８に進み、後述するよ
うに、ＳＬＤコントローラ２５により算出されたスライ
ディングモード制御量ＤＫＣＭＤＳＬＤ、またはＤＳＭ
コントローラ２４により算出されたΔΣ変調制御量ＤＫ
ＣＭＤＤＳＭを用いて、適応目標空燃比ＫＣＭＤＳＬＤ
を算出する。この後、ステップ３９に進み、後述するよ
うに、適応補正項ＦＬＡＦＡＤＰを算出した後、本処理
を終了する。
【０１７３】一方、図１４に戻り、前記ステップ２６の
判別結果がＮＯで、ＰＲＩＳＭ処理およびＡＤＳＭ処理
の実行条件がいずれも成立していないときには、ステッ
プ４０に進み、パラメータ初期化フラグＦ＿ＩＤＲＳＥ
Ｔを「１」にセットする。次に、図１５のステップ４１
に進み、スライディングモード制御量ＤＫＣＭＤＳＬＤ
を所定値ＳＬＤＨＯＬＤにセットする。次いで、前述し
たステップ３８，３９を実行した後、本処理を終了す
る。
【０１７４】次に、図１９を参照しながら、前述したス
テップ２５の各種パラメータを算出する処理について説
明する。この処理では、まず、ステップ８０において、
下式（４４）により、排気ガスボリュームＡＢ＿ＳＶ
（空間速度の推定値）を算出する。 ＡＢ＿ＳＶ＝（ＮＥ／１５００）・ＰＢＡ・Ｘ＿ＳＶＰＲＡ ……（４４） ここで、Ｘ＿ＳＶＰＲＡは、エンジン排気量に基づいて
決定される所定の係数である。
【０１７５】次に、ステップ８１に進み、前述した空燃
比操作系のむだ時間ＫＡＣＴ＿Ｄ（＝ｄ'）、排気系の
むだ時間ＣＡＴ＿ＤＥＬＡＹ（＝ｄ）および予測時間ｄ
ｔを算出する。具体的には、ステップ８０で算出された
排気ガスボリュームＡＢ＿ＳＶに応じて、図２０に示す
テーブルを検索することにより、むだ時間ＫＡＣＴ＿
Ｄ，ＣＡＴ＿ＤＥＬＡＹをそれぞれ算出するとともに、
これらの和（ＫＡＣＴ＿Ｄ＋ＣＡＴ＿ＤＥＬＡＹ）を予
測時間ｄｔとして設定する。すなわち、この制御プログ
ラムでは、位相遅れ時間ｄｄが値０に設定される。
【０１７６】このテーブルでは、排気ガスボリュームＡ
Ｂ＿ＳＶが大きいほど、むだ時間ＫＡＣＴ＿Ｄ，ＣＡＴ
＿ＤＥＬＡＹがより小さい値に設定されている。これ
は、排気ガスボリュームＡＢ＿ＳＶが大きいほど、排気
ガスの流速が大きくなることで、むだ時間ＫＡＣＴ＿
Ｄ，ＣＡＴ＿ＤＥＬＡＹが短くなることによる。以上の
ように、むだ時間ＫＡＣＴ＿Ｄ，ＣＡＴ＿ＤＥＬＡＹお
よび予測時間ｄｔが、排気ガスボリュームに応じて算出
されるので、これらを用いて算出した出力偏差ＶＯ２の
予測値ＰＲＥＶＯ２に基づき、後述する適応目標空燃比
ＫＣＭＤＳＬＤを算出することにより、制御対象の入出
力間の制御タイミングのずれを解消することができる。
また、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１が、上記むだ
時間ＣＡＴ＿ＤＥＬＡＹを用いて同定されるので、制御
対象モデルの動特性を、制御対象の実際の動特性に適合
させることができ、それにより、制御対象の入出力間の
制御タイミングのずれをさらに解消することができる。
【０１７７】次に、ステップ８２に進み、同定アルゴリ
ズムの重みパラメータλ１，λ２の値を算出する。具体
的には、重みパラメータλ２を値１に設定すると同時
に、重みパラメータλ１を、排気ガスボリュームＡＢ＿
ＳＶに応じて、図２１に示すテーブルを検索することに
より算出する。
【０１７８】このテーブルでは、排気ガスボリュームＡ
Ｂ＿ＳＶが大きいほど、重みパラメータλ１がより小さ
い値に設定されており、言い換えれば、排気ガスボリュ
ームＡＢ＿ＳＶが小さいほど、重みパラメータλ１がよ
り大きくかつ値１により近い値に設定されている。これ
は、排気ガスボリュームＡＢ＿ＳＶが大きいほど、言い
換えれば高負荷運転状態であるほど、モデルパラメータ
の同定をより迅速に行う必要があるので、重みパラメー
タλ１をより小さく設定することによって、モデルパラ
メータの最適値への収束速度を高めるためである。これ
に加えて、排気ガスボリュームＡＢ＿ＳＶが小さいほ
ど、すなわち低負荷運転状態であるほど、空燃比が変動
しやすくなり、排気ガス浄化率が不安定になりやすいこ
とで、モデルパラメータの良好な同定精度を確保する必
要があるので、重みパラメータλ１を値１に近づける
（最小２乗法アルゴリズムに近づける）ことによって、
モデルパラメータの同定精度をより高めるためである。
【０１７９】次に、ステップ８３に進み、モデルパラメ
ータａ１，ａ２の値を制限するための下限値Ｘ＿ＩＤＡ
２Ｌと、モデルパラメータｂ１の値を制限するための下
限値Ｘ＿ＩＤＢ１Ｌおよび上限値Ｘ＿ＩＤＢ１Ｈとを、
排気ガスボリュームＡＢ＿ＳＶに応じて、図２２に示す
テーブルを検索することにより算出する。
【０１８０】このテーブルでは、下限値Ｘ＿ＩＤＡ２Ｌ
は、排気ガスボリュームＡＢ＿ＳＶが大きいほど、より
大きい値に設定されている。これは、排気ガスボリュー
ムＡＢ＿ＳＶの変化に応じたむだ時間の増減に伴い、制
御系が安定状態となるモデルパラメータａ１，ａ２の組
み合わせが変化することによる。また、下限値Ｘ＿ＩＤ
Ｂ１Ｌおよび上限値Ｘ＿ＩＤＢ１Ｈも、排気ガスボリュ
ームＡＢ＿ＳＶが大きいほど、より大きい値に設定され
ている。これは、排気ガスボリュームＡＢ＿ＳＶが大き
いほど、触媒前空燃比（第１触媒装置８ａよりも上流側
の排気ガスの空燃比）がＯ２センサ１５の出力Ｖｏｕｔ
に及ぼす影響の度合、すなわち制御対象のゲインがより
大きくなることによる。
【０１８１】次いで、ステップ８４に進み、移動平均フ
ィルタリング処理のフィルタ次数ｎを算出した後、本処
理を終了する。この処理では、フィルタ次数ｎを、排気
ガスボリュームＡＢ＿ＳＶに応じて、図２３に示すテー
ブルを検索することにより、算出する。
【０１８２】このテーブルでは、排気ガスボリュームＡ
Ｂ＿ＳＶが大きいほど、フィルタ次数ｎがより小さい値
に設定されている。これは、以下の理由による。すなわ
ち、前述したように、排気ガスボリュームＡＢ＿ＳＶが
変化すると、制御対象の周波数特性、特にゲイン特性が
変化するので、制御対象モデルのゲイン特性を、制御対
象の実際のゲイン特性に一致させるためには、重み付き
最小２乗法アルゴリズムの周波数重み特性を、排気ガス
ボリュームＡＢ＿ＳＶに応じて適切に補正する必要があ
る。したがって、移動平均フィルタリング処理のフィル
タ次数ｎを、上記テーブルのように排気ガスボリューム
ＡＢ＿ＳＶに応じて設定することにより、排気ガスボリ
ュームＡＢ＿ＳＶの変化にかかわらず、一定の同定重み
を同定アルゴリズムにおいて確保できるとともに、制御
対象モデルと制御対象との間で互いのゲイン特性を一致
させることができ、これにより、同定精度を向上させる
ことができる。
【０１８３】次に、図２４を参照しながら、前記ステッ
プ３１のオンボード同定器２３の演算処理について説明
する。同図に示すように、この処理では、まず、ステッ
プ９０において、前述した式（２２）より、ゲイン係数
ＫＰ（ｋ）を算出する。次に、ステップ９１に進み、前
述した式（２０）より、出力偏差ＶＯ２の同定値ＶＯ２
ＨＡＴ（ｋ）を算出する。
【０１８４】次いで、ステップ９２に進み、前述した式
（１８）（１９）より、同定誤差フィルタ値ｉｄｅ＿ｆ
（ｋ）を算出する。次に、ステップ９３に進み、前述し
た式（１６）より、モデルパラメータのベクトルθ
（ｋ）を算出した後、ステップ９４に進み、モデルパラ
メータのベクトルθ（ｋ）の安定化処理を実行する。こ
の処理については後述する。
【０１８５】次いで、ステップ９５に進み、前述した式
（２３）より、正方行列Ｐ（ｋ）の次回値Ｐ（ｋ＋１）
を算出する。この次回値Ｐ（ｋ＋１）は、次回のループ
での算出において、正方行列Ｐ（ｋ）の値として用いら
れる。
【０１８６】以下、図２５を参照しながら、上記ステッ
プ９４におけるモデルパラメータのベクトルθ（ｋ）の
安定化処理について説明する。同図に示すように、ま
ず、ステップ１００で、３つのフラグＦ＿Ａ１ＳＴＡ
Ｂ，Ｆ＿Ａ２ＳＴＡＢ，Ｆ＿Ｂ１ＳＴＡＢをいずれも
「０」にセットする。
【０１８７】次に、ステップ１０１に進み、後述するよ
うに、ａ１'＆ａ２'のリミット処理を実行する。次い
で、ステップ１０２で、後述するように、ｂ１'のリミ
ット処理を実行した後、本処理を終了する。
【０１８８】以下、図２６を参照しながら、上記ステッ
プ１０１のａ１'＆ａ２'のリミット処理について説明す
る。同図に示すように、まず、ステップ１１０におい
て、前記ステップ９３で算出したモデルパラメータの同
定値ａ２'が、前記図１９のステップ８３で算出された
下限値Ｘ＿ＩＤＡ２Ｌ以上であるか否かを判別する。こ
の判別結果がＮＯのときには、ステップ１１１に進み、
制御系を安定化させるために、モデルパラメータａ２を
下限値Ｘ＿ＩＤＡ２Ｌに設定すると同時に、モデルパラ
メータａ２の安定化を実行したことを表すために、フラ
グＦ＿Ａ２ＳＴＡＢを「１」にセットする。一方、この
判別結果がＹＥＳで、ａ２'≧Ｘ＿ＩＤＡ２Ｌのときに
は、ステップ１１２に進み、モデルパラメータａ２を同
定値ａ２'に設定する。
【０１８９】これらのステップ１１１または１１２に続
くステップ１１３では、前記ステップ９３で算出したモ
デルパラメータの同定値ａ１'が、所定の下限値Ｘ＿Ｉ
ＤＡ１Ｌ（例えば値−２以上で値０より小さい一定値）
以上であるか否かを判別する。この判別結果がＮＯのと
きには、ステップ１１４に進み、制御系を安定化させる
ために、モデルパラメータａ１を下限値Ｘ＿ＩＤＡ１Ｌ
に設定すると同時に、モデルパラメータａ１の安定化を
実行したことを表すために、フラグＦ＿Ａ１ＳＴＡＢを
「１」にセットする。
【０１９０】一方、ステップ１１３の判別結果がＹＥＳ
のときには、ステップ１１５に進み、同定値ａ１'が、
所定の上限値Ｘ＿ＩＤＡ１Ｈ（例えば値２）以下である
か否かを判別する。この判別結果がＹＥＳで、Ｘ＿ＩＤ
Ａ１Ｌ≦ａ１'≦Ｘ＿ＩＤＡ１Ｈのときには、ステップ
１１６に進み、モデルパラメータａ１を同定値ａ１'に
設定する。一方、この判別結果がＮＯで、Ｘ＿ＩＤＡ１
Ｈ＜ａ１'のときには、ステップ１１７に進み、モデル
パラメータａ１を上限値Ｘ＿ＩＤＡ１Ｈに設定すると同
時に、モデルパラメータａ１の安定化を実行したことを
表すために、フラグＦ＿Ａ１ＳＴＡＢを「１」にセット
する。
【０１９１】これらのステップ１１４、１１６または１
１７に続くステップ１１８では、以上のように算出した
モデルパラメータａ１の絶対値と、モデルパラメータａ
２との和（｜ａ１｜＋ａ２）が、所定の判定値Ｘ＿Ａ２
ＳＴＡＢ（例えば値０．９）以下であるか否かを判別す
る。この判別結果がＹＥＳのときには、モデルパラメー
タａ１，ａ２の組み合わせが、制御系の安定性を確保で
きる範囲（図２７にハッチングで示す規制範囲）内にあ
るとして、そのまま本処理を終了する。
【０１９２】一方、ステップ１１８の判別結果がＮＯの
ときには、ステップ１１９に進み、モデルパラメータａ
１が、判定値Ｘ＿Ａ２ＳＴＡＢから下限値Ｘ＿ＩＤＡ２
Ｌを減算した値（Ｘ＿Ａ２ＳＴＡＢ−Ｘ＿ＩＤＡ２Ｌ）
以下であるか否かを判別する。この判別結果がＹＥＳの
ときには、ステップ１２０に進み、モデルパラメータａ
２を、判定値Ｘ＿Ａ２ＳＴＡＢからモデルパラメータａ
１の絶対値を減算した値（Ｘ＿Ａ２ＳＴＡＢ−｜ａ１
｜）に設定すると同時に、モデルパラメータａ２の安定
化を実行したことを表すために、フラグＦ＿Ａ２ＳＴＡ
Ｂを「１」にセットした後、本処理を終了する。
【０１９３】一方、ステップ１１９の判別結果がＮＯ
で、ａ１＞（Ｘ＿Ａ２ＳＴＡＢ−Ｘ＿ＩＤＡ２Ｌ）のと
きには、ステップ１２１に進み、制御系を安定化させる
ために、モデルパラメータａ１を、判定値Ｘ＿Ａ２ＳＴ
ＡＢから下限値Ｘ＿ＩＤＡ２Ｌを減算した値（Ｘ＿Ａ２
ＳＴＡＢ−Ｘ＿ＩＤＡ２Ｌ）に設定し、モデルパラメー
タａ２を下限値Ｘ＿ＩＤＡ２Ｌに設定する。これと同時
に、モデルパラメータａ１，ａ２の安定化を実行したこ
とを表すために、フラグＦ＿Ａ１ＳＴＡＢ，Ｆ＿Ａ２Ｓ
ＴＡＢをいずれも「１」にセットする。その後、本処理
を終了する。
【０１９４】前述したように、逐次型の同定アルゴリズ
ムでは、制御対象の入出力が定常状態になると、自己励
起条件の不足化に起因して、同定されたモデルパラメー
タの絶対値が増大する、いわゆるドリフト現象が発生し
やすくなることで、制御系が不安定になったり、振動状
態になったりすることがある。また、その安定限界も、
エンジン３の運転状態に応じて変化する。例えば、低負
荷運転状態のときには、排気ガスボリュームＡＢ＿ＳＶ
が小さくなることで、供給された混合気に対する排気ガ
スの応答遅れやむだ時間などが大きくなり、それによ
り、Ｏ２センサ１５の出力Ｖｏｕｔが振動状態になりや
すい。
【０１９５】これに対して、以上のａ１'＆ａ２'のリミ
ット処理では、モデルパラメータａ１，ａ２の組み合わ
せが、図２７にハッチングで示す規制範囲内の値に収ま
るように設定されるとともに、この規制範囲を決定する
下限値Ｘ＿ＩＤＡ２Ｌが、排気ガスボリュームＡＢ＿Ｓ
Ｖに応じて設定されるので、この規制範囲をエンジン３
の運転状態の変化、すなわち制御対象の動特性の変化に
伴う安定限界の変化が反映された適切な安定限界の範囲
として設定することができ、そのような規制範囲内に収
まるように規制されたモデルパラメータａ１，ａ２を用
いることにより、上記ドリフト現象の発生を回避でき、
制御系の安定性を確保することができる。これに加え
て、モデルパラメータａ１，ａ２の組み合わせを、制御
系の安定性を確保できる上記規制範囲内の値として設定
することにより、モデルパラメータａ１およびモデルパ
ラメータａ２を単独で規制した場合における、制御系の
不安定な状態の発生を回避できる。以上により、制御系
の安定性を向上させることができ、排気ガス浄化率を向
上させることができる。
【０１９６】次に、図２８を参照しながら、前記ステッ
プ１０２のｂ１'のリミット処理について説明する。同
図に示すように、この処理では、ステップ１３０におい
て、前記ステップ９３で算出されたモデルパラメータの
同定値ｂ１'が、前記図１９のステップ８３で算出され
た下限値Ｘ＿ＩＤＢ１Ｌ以上であるか否かを判別する。
【０１９７】この判別結果がＹＥＳで、ｂ１'≧Ｘ＿Ｉ
ＤＢ１Ｌのときには、ステップ１３１１に進み、モデル
パラメータの同定値ｂ１'が、前記図１９のステップ８
３で算出された上限値Ｘ＿ＩＤＢ１Ｈ以下であるか否か
を判別する。この判別結果がＹＥＳで、Ｘ＿ＩＤＢ１Ｌ
≦ｂ１'≦Ｘ＿ＩＤＢ１Ｈのときには、ステップ１３２
に進み、モデルパラメータｂ１を同定値ｂ１'に設定し
た後、本処理を終了する。
【０１９８】一方、ステップ１３１の判別結果がＮＯ
で、ｂ１'＞Ｘ＿ＩＤＢ１Ｈのときには、ステップ１３
３に進み、モデルパラメータｂ１を上限値Ｘ＿ＩＤＢ１
Ｈに設定すると同時に、それを表すためにフラグＦ＿Ｂ
１ＬＭＴを「１」にセットした後、本処理を終了する。
【０１９９】一方、ステップ１３０の判別結果がＮＯ
で、ｂ１'＜Ｘ＿ＩＤＢ１Ｌのときには、ステップ１３
４に進み、モデルパラメータｂ１を下限値Ｘ＿ＩＤＢ１
Ｌに設定すると同時に、それを表すためにフラグＦ＿Ｂ
１ＬＭＴを「１」にセットした後、本処理を終了する。
【０２００】以上のｂ１'のリミット処理を実行するこ
とにより、モデルパラメータｂ１を、Ｘ＿ＩＤＢ１Ｌ以
上かつＸ＿ＩＤＢ１Ｈ以下の規制範囲内の値に制限する
ことができ、それにより、逐次型の同定アルゴリズムに
よるドリフト現象の発生を回避できる。さらに、前述し
たように、これらの上下限値Ｘ＿ＩＤＢ１Ｈ，Ｘ＿ＩＤ
Ｂ１Ｌが、排気ガスボリュームＡＢ＿ＳＶに応じて設定
されるので、規制範囲をエンジン３の運転状態の変化、
すなわち制御対象の動特性の変化に伴う安定限界の変化
が反映された適切な安定限界の範囲として、設定するこ
とができ、そのような規制範囲内に規制されたモデルパ
ラメータｂ１を用いることにより、制御系の安定性を確
保することができる。以上により、制御系の安定性を向
上させることができ、排気ガス浄化率を向上させること
ができる。
【０２０１】次に、図２９を参照しながら、前述したス
テップ３３の状態予測器２２の演算処理について説明す
る。この処理では、まず、ステップ１４０において、前
述した式（７）の行列要素α１，α２，βｉ，βｊを算
出する。次いで、ステップ１４１に進み、ステップ１４
０で算出した行列要素α１，α２，βｉ，βｊを式
（７）に適用することにより、出力偏差ＶＯ２の予測値
ＰＲＥＶＯ２を算出した後、本処理を終了する。
【０２０２】次に、図３０を参照しながら、前述したス
テップ３４の制御量Ｕｓｌを算出する処理について説明
する。この処理では、まず、ステップ１５０において、
前述した図１２の式（３８）により、予測切換関数σＰ
ＲＥを算出する。
【０２０３】次に、ステップ１５１に進み、予測切換関
数σＰＲＥの積算値ＳＵＭＳＩＧＭＡを算出する。この
処理では、図３１に示すように、まず、ステップ１６０
において、下記の３つの条件（Ｌ）〜（Ｎ）のうちの少
なくとも１つが成立しているか否かを判別する。 （Ｌ）適応制御フラグＦ＿ＰＲＩＳＭＯＮが「１」であ
ること。 （Ｍ）後述する積算値保持フラグＦ＿ＳＳ＿ＨＯＬＤが
「０」であること。 （Ｎ）後述するＡＤＳＭ実行フラグＦ＿ＫＯＰＲが
「０」であること。
【０２０４】このステップ１６０の判別結果がＹＥＳの
とき、すなわち積算値ＳＵＭＳＩＧＭＡの算出条件が成
立しているときには、ステップ１６１に進み、積算値Ｓ
ＵＭＳＩＧＭＡの今回値ＳＵＭＳＩＧＭＡ（ｋ）を、前
回値ＳＵＭＳＩＧＭＡ（ｋ−１）に、制御周期ΔＴと予
測切換関数σＰＲＥとの積を加算した値［ＳＵＭＳＩＧ
ＭＡ（ｋ−１）＋ΔＴ・σＰＲＥ］に設定する。
【０２０５】次いで、ステップ１６２に進み、ステップ
１６１で算出した今回値ＳＵＭＳＩＧＭＡ（ｋ）が所定
の下限値ＳＵＭＳＬより大きいか否かを判別する。この
判別結果がＹＥＳのときには、ステップ１６２に進み、
今回値ＳＵＭＳＩＧＭＡ（ｋ）が所定の上限値ＳＵＭＳ
Ｈより小さいか否かを判別する。この判別結果がＹＥＳ
で、ＳＵＭＳＬ＜ＳＵＭＳＩＧＭＡ（ｋ）＜ＳＵＭＳＨ
のときには、そのまま本処理を終了する。
【０２０６】一方、ステップ１６３の判別結果がＮＯ
で、ＳＵＭＳＩＧＭＡ（ｋ）≧ＳＵＭＳＨのときには、
ステップ１６４に進み、今回値ＳＵＭＳＩＧＭＡ（ｋ）
を上限値ＳＵＭＳＨに設定した後、本処理を終了する。
一方、ステップ１６２の判別結果がＮＯで、ＳＵＭＳＩ
ＧＭＡ（ｋ）≦ＳＵＭＳＬのときには、ステップ１６５
に進み、今回値ＳＵＭＳＩＧＭＡ（ｋ）を下限値ＳＵＭ
ＳＬに設定した後、本処理を終了する。
【０２０７】一方、ステップ１６０の判別結果がＮＯの
とき、すなわち３つの条件（Ｌ）〜（Ｎ）がいずれも不
成立で、積算値ＳＵＭＳＩＧＭＡの算出条件が不成立で
あるときには、ステップ１６６に進み、今回値ＳＵＭＳ
ＩＧＭＡ（ｋ）を前回値ＳＵＭＳＩＧＭＡ（ｋ−１）に
設定する。すなわち、積算値ＳＵＭＳＩＧＭＡをホール
ドする。この後、本処理を終了する。
【０２０８】図３０に戻り、ステップ１５１に続くステ
ップ１５２〜１５４において、前述した図１２の式（４
０）〜（４２）により、等価制御入力Ｕｅｑ、到達則入
力Ｕｒｃｈおよび適応則入力Ｕａｄｐをそれぞれ算出す
る。
【０２０９】次に、ステップ１５５に進み、これらの等
価制御入力Ｕｅｑ、到達則入力Ｕｒｃｈおよび適応則入
力Ｕａｄｐの和を、制御量Ｕｓｌとして設定した後、本
処理を終了する。
【０２１０】次に、図３２，３３を参照しながら、前述
した図１５のステップ３６のスライディングモード制御
量ＤＫＣＭＤＳＬＤの算出処理について説明する。この
処理では、まず、ステップ１７０において、制御量Ｕｓ
ｌのリミット値算出処理を実行する。この処理では、そ
の詳細は説明は省略するが、前述したステップ３５のコ
ントローラの安定判別処理の判別結果と、後述する制御
量Ｕｓｌの適応上下限値Ｕｓｌ＿ａｈ，Ｕｓｌ＿ａｌと
に基づいて、非アイドル運転用の上下限値Ｕｓｌ＿ａｈ
ｆ，Ｕｓｌ＿ａｌｆと、アイドル運転用の上下限値Ｕｓ
ｌ＿ａｈｆｉ，Ｕｓｌ＿ａｌｆｉとをそれぞれ算出す
る。
【０２１１】次いで、ステップ１７１に進み、アイドル
運転フラグＦ＿ＩＤＬＥが「０」であるか否かを判別す
る。この判別結果がＹＥＳで、アイドル運転中でないと
きには、ステップ１７１に進み、前述した図３０の処理
で算出された制御量Ｕｓｌが、非アイドル運転用の下限
値Ｕｓｌ＿ａｌｆ以下であるか否かを判別する。
【０２１２】この判別結果がＮＯで、Ｕｓｌ＞Ｕｓｌ＿
ａｌｆのときには、ステップ１７３に進み、制御量Ｕｓ
ｌが非アイドル運転用の上限値Ｕｓｌ＿ａｈｆ以上であ
るか否かを判別する。この判別結果がＮＯで、Ｕｓｌ＿
ａｌｆ＜Ｕｓｌ＜Ｕｓｌ＿ａｈｆのときには、ステップ
１７４に進み、スライディングモード制御量ＤＫＣＭＤ
ＳＬＤを制御量Ｕｓｌに設定すると同時に、積算値保持
フラグＦ＿ＳＳ＿ＨＯＬＤを「０」にセットする。
【０２１３】次いで、ステップ１７５に進み、適応下限
値の今回値Ｕｓｌ＿ａｌ（ｋ）を、前回値Ｕｓｌ＿ａｌ
（ｋ−１）に所定の減少側値Ｘ＿ＡＬ＿ＤＥＣを加算し
た値［Ｕｓｌ＿ａｌ（ｋ−１）＋Ｘ＿ＡＬ＿ＤＥＣ］に
設定すると同時に、適応上限値の今回値Ｕｓｌ＿ａｈ
（ｋ）を、前回値Ｕｓｌ＿ａｈ（ｋ−１）から所定の減
少側値Ｘ＿ＡＬ＿ＤＥＣを減算した値［Ｕｓｌ＿ａｌ
（ｋ−１）−Ｘ＿ＡＬ＿ＤＥＣ］に設定した後、本処理
を終了する。
【０２１４】一方、ステップ１７３の判別結果がＹＥＳ
で、Ｕｓｌ≧Ｕｓｌ＿ａｈｆのときには、ステップ１７
６に進み、スライディングモード制御量ＤＫＣＭＤＳＬ
Ｄを非アイドル運転用の適応上限値Ｕｓｌ＿ａｈｆに設
定すると同時に、積算値保持フラグＦ＿ＳＳ＿ＨＯＬＤ
を「１」にセットする。
【０２１５】次いで、ステップ１７７に進み、始動後タ
イマのタイマ値ＴＭＡＣＲが所定時間Ｘ＿ＴＭＡＷＡＳ
Ｔより小さいこと、またはＦ／Ｃ後判定フラグＦ＿ＡＦ
Ｃが「１」であることが成立しているか否かを判別す
る。この始動後タイマは、エンジン３の始動後の経過時
間を計時するアップカウント式のタイマである。
【０２１６】この判別結果がＹＥＳのとき、すなわち、
エンジン始動後、所定時間Ｘ＿ＴＭＡＷＡＳＴが経過し
ていないか、またはフューエルカット運転の終了後、所
定時間Ｘ＿ＴＭ＿ＡＦＣが経過していないときには、そ
のまま本処理を終了する。
【０２１７】一方、ステップ１７７の判別結果がＮＯの
とき、すなわち、エンジン始動後、所定時間Ｘ＿ＴＭＡ
ＷＡＳＴが経過し、かつフューエルカット運転の終了
後、所定時間Ｘ＿ＴＭ＿ＡＦＣが経過したときには、ス
テップ１７８に進み、適応下限値の今回値Ｕｓｌ＿ａｌ
（ｋ）を、前回値Ｕｓｌ＿ａｌ（ｋ−１）に減少側値Ｘ
＿ＡＬ＿ＤＥＣを加算した値［Ｕｓｌ＿ａｌ（ｋ−１）
＋Ｘ＿ＡＬ＿ＤＥＣ］に設定すると同時に、適応上限値
の今回値Ｕｓｌ＿ａｈ（ｋ）を、前回値Ｕｓｌ＿ａｈ
（ｋ−１）に所定の増大側値Ｘ＿ＡＬ＿ＩＮＣを加算し
た値［Ｕｓｌ＿ａｈ（ｋ−１）＋Ｘ＿ＡＬ＿ＩＮＣ］に
設定した後、本処理を終了する。
【０２１８】一方、ステップ１７２の判別結果がＹＥＳ
で、Ｕｓｌ≦Ｕｓｌ＿ａｌｆのときには、ステップ１７
９に進み、スライディングモード制御量ＤＫＣＭＤＳＬ
Ｄを非アイドル運転用の適応下限値Ｕｓｌ＿ａｌｆに設
定すると同時に、積算値保持フラグＦ＿ＳＳ＿ＨＯＬＤ
を「１」にセットする。
【０２１９】次いで、ステップ１８０に進み、第２発進
フラグＦ＿ＶＳＴが「１」であるか否かを判別する。こ
の判別結果がＹＥＳで、車両の発進後、第２所定時間Ｔ
ＶＳＴが経過しておらず、第２発進モード中であるとき
には、そのまま本処理を終了する。
【０２２０】一方、ステップ１８０の判別結果がＮＯ
で、車両の発進後、第２所定時間ＴＶＳＴが経過し、第
２発進モードが終了したときには、ステップ１８１に進
み、適応下限値の今回値Ｕｓｌ＿ａｌ（ｋ）を、前回値
Ｕｓｌ＿ａｌ（ｋ−１）から増大側値Ｘ＿ＡＬ＿ＩＮＣ
を減算した値［Ｕｓｌ＿ａｌ（ｋ−１）−Ｘ＿ＡＬ＿Ｉ
ＮＣ］に設定すると同時に、適応上限値の今回値Ｕｓｌ
＿ａｈ（ｋ）を、前回値Ｕｓｌ＿ａｈ（ｋ−１）から減
少側値Ｘ＿ＡＬ＿ＤＥＣを減算した値［Ｕｓｌ＿ａｈ
（ｋ−１）−Ｘ＿ＡＬ＿ＤＥＣ］に設定する。その後、
本処理を終了する。
【０２２１】一方、ステップ１７１の判別結果がＮＯ
で、アイドル運転中であるときには、図３３のステップ
１８２に進み、制御量Ｕｓｌが、アイドル運転用の下限
値Ｕｓｌ＿ａｌｆｉ以下であるか否かを判別する。この
判別結果がＮＯで、Ｕｓｌ＞Ｕｓｌ＿ａｌｆｉのときに
は、ステップ１８３に進み、制御量Ｕｓｌがアイドル運
転用の上限値Ｕｓｌ＿ａｈｆｉ以上であるか否かを判別
する。
【０２２２】この判別結果がＮＯで、Ｕｓｌ＿ａｌｆｉ
＜Ｕｓｌ＜Ｕｓｌ＿ａｈｆｉのときには、ステップ１８
４に進み、スライディングモード制御量ＤＫＣＭＤＳＬ
Ｄを制御量Ｕｓｌに設定すると同時に、積算値保持フラ
グＦ＿ＳＳ＿ＨＯＬＤを「０」にセットした後、本処理
を終了する。
【０２２３】一方、ステップ１８３の判別結果がＹＥＳ
で、Ｕｓｌ≧Ｕｓｌ＿ａｈｆｉのときには、ステップ１
８５に進み、スライディングモード制御量ＤＫＣＭＤＳ
ＬＤをアイドル運転用の上限値Ｕｓｌ＿ａｈｆｉに設定
すると同時に、積算値保持フラグＦ＿ＳＳ＿ＨＯＬＤを
「１」にセットした後、本処理を終了する。
【０２２４】一方、ステップ１８２の判別結果がＹＥＳ
で、Ｕｓｌ≦Ｕｓｌ＿ａｌｆｉのときには、ステップ１
８６に進み、スライディングモード制御量ＤＫＣＭＤＳ
ＬＤをアイドル運転用の下限値Ｕｓｌ＿ａｌｆｉに設定
すると同時に、積算値保持フラグＦ＿ＳＳ＿ＨＯＬＤを
「１」にセットした後、本処理を終了する。
【０２２５】次に、図３４を参照しながら、前述した図
１５のステップ３７のΔΣ変調制御量ＤＫＣＭＤＤＳＭ
を算出する処理について説明する。同図に示すように、
この処理では、まず、ステップ１９０において、ＲＡＭ
に記憶されている、前回のループで算出されたＤＳＭ信
号値の今回値ＤＳＭＳＧＮＳ（ｋ）［＝ｕ''（ｋ）］
を、前回値ＤＳＭＳＧＮＳ（ｋ−１）［＝ｕ''（ｋ−
１）］として設定する。
【０２２６】次に、ステップ１９１に進み、ＲＡＭに記
憶されている、前回のループで算出された偏差積分値の
今回値ＤＳＭＳＩＧＭＡ（ｋ）［＝σd（ｋ）］を、前
回値ＤＳＭＳＩＧＭＡ（ｋ−１）［＝σd（ｋ−１）］
として設定する。
【０２２７】次いで、ステップ１９２に進み、出力偏差
の予測値ＰＲＥＶＯ２（ｋ）が値０以上であるか否かを
判別する。この判別結果がＹＥＳのときには、エンジン
３が混合気の空燃比をリーン側に変更すべき運転状態に
あるとして、ステップ１９３に進み、参照信号値用のゲ
インＫＲＤＳＭ（＝Ｇd）を、リーン化用の値ＫＲＤＳ
ＭＬに設定した後、後述するステップ１９５に進む。
【０２２８】一方、ステップ１９２の判別結果がＮＯの
ときには、エンジン３が混合気の空燃比をリッチ側に変
更すべき運転状態にあるとして、ステップ１９４に進
み、参照信号値用のゲインＫＲＤＳＭを、リーン化用の
値ＫＲＤＳＭＬよりも大きいリッチ化用の値ＫＲＤＳＭ
Ｒに設定した後、ステップ１９５に進む。
【０２２９】このように、リーン化用の値ＫＲＤＳＭＬ
およびリッチ化用の値ＫＲＤＳＭＲが互いに異なる値に
設定されている理由は、以下による。すなわち、混合気
の空燃比をリーン側に変更する際には、第１触媒装置８
ａのＮＯｘ浄化率を確保すべく、リーンバイアスによる
ＮＯｘ排出量の抑制効果を得るために、リーン化用の値
ＫＲＤＳＭＬをリッチ化用の値ＫＲＤＳＭＲよりも小さ
い値に設定することで、Ｏ２センサ１５の出力Ｖｏｕｔ
の目標値Ｖｏｐへの収束速度がリッチ側への変更時より
も遅くなるように、空燃比を制御する。一方、混合気の
空燃比をリッチ側に変更する際には、第１および第２触
媒装置８ａ，８ｂのＮＯｘ浄化率を十分に回復させるた
め、リッチ化用の値ＫＲＤＳＭＲをリーン化用の値ＫＲ
ＤＳＭＬよりも大きい値に設定することで、Ｏ２センサ
１５の出力Ｖｏｕｔの目標値Ｖｏｐへの収束速度がリー
ン側への変更時よりも速くなるように、空燃比を制御す
る。以上により、混合気の空燃比をリッチ側およびリー
ン側に変更する際、良好な排気ガス浄化率を確保するこ
とができる。
【０２３０】ステップ１９３または１９４に続くステッ
プ１９５では、値−１、参照信号値用のゲインＫＲＤＳ
Ｍおよび予測値の今回値ＰＲＥＶＯ２（ｋ）を互いに乗
算した値から、上記ステップ１９０で算出したＤＳＭ信
号値の前回値ＤＳＭＳＧＮＳ（ｋ−１）を減算した値
［−１・ＫＲＤＳＭ・ＰＲＥＶＯ２（ｋ）−ＤＳＭＳＧ
ＮＳ（ｋ−１）］を、偏差信号値ＤＳＭＤＥＬＴＡ［＝
δ（ｋ）］として設定する。この処理は、前述した式
（２７），（２８）に相当する。
【０２３１】次いで、ステップ１９６に進み、偏差積分
値の今回値ＤＳＭＳＩＧＭＡ（ｋ）を、ステップ１９１
で算出した前回値ＤＳＭＳＩＧＭＡ（ｋ−１）と、ステ
ップ１９５で算出した偏差信号値ＤＳＭＤＥＬＴＡとの
和［ＤＳＭＳＩＧＭＡ（ｋ−１）＋ＤＳＭＤＥＬＴＡ］
に設定する。この処理は、前述した式（２９）に相当す
る。
【０２３２】次に、ステップ１９７〜１９９において、
ステップ１９６で算出した偏差積分値の今回値ＤＳＭＳ
ＩＧＭＡ（ｋ）が値０以上のときには、ＤＳＭ信号値の
今回値ＤＳＭＳＧＮＳ（ｋ）を値１に設定し、偏差積分
値の今回値ＤＳＭＳＩＧＭＡ（ｋ）が値０よりも小さい
ときには、ＤＳＭ信号値の今回値ＤＳＭＳＧＮＳ（ｋ）
を値−１に設定する。以上のステップ１９７〜１９９の
処理は、前述した式（３０）に相当する。
【０２３３】次いで、ステップ２００において、排気ガ
スボリュームＡＢ＿ＳＶに応じて、図３５に示すテーブ
ルを検索することにより、ＤＳＭ信号値用のゲインＫＤ
ＳＭ（＝Ｆd）を算出する。同図に示すように、このゲ
インＫＤＳＭは、排気ガスボリュームＡＢ＿ＳＶが小さ
いほど、より大きな値に設定されている。これは、排気
ガスボリュームＡＢ＿ＳＶが小さいほど、すなわちエン
ジン３の運転負荷が小さい状態であるほど、Ｏ２センサ
１５の出力Ｖｏｕｔの応答性が低下するので、それを補
償するためである。このようにゲインＫＳＤＭを設定す
ることにより、ΔΣ変調制御量ＤＫＣＭＤＤＳＭを、例
えばオーバーゲイン状態などを回避しながら、エンジン
３の運転状態に応じて適切に算出することができ、それ
により、排気ガス浄化率を向上させることができる。
【０２３４】なお、このゲインＫＤＳＭの算出に用いる
テーブルは、ゲインＫＤＳＭが排気ガスボリュームＡＢ
＿ＳＶに応じて設定されている上記テーブルに限らず、
エンジン３の運転負荷状態を表すパラメータ（例えば基
本燃料噴射時間Ｔｉｍ）に応じてゲインＫＤＳＭが予め
設定されているものであればよい。また、触媒装置８
ａ，８ｂの劣化判別器が設けられている場合には、この
劣化判別器で判別された触媒装置８ａ，８ｂの劣化度合
が大きいほど、ゲインＤＳＭをより小さい値に補正する
ようにしてもよい。
【０２３５】次に、ステップ２０１に進み、ΔΣ変調制
御量ＤＫＣＭＤＤＳＭを、ＤＳＭ信号値用のゲインＫＤ
ＳＭと、ＤＳＭ信号値の今回値ＤＳＭＳＧＮＳ（ｋ）と
を互いに乗算した値［ＫＤＳＭ・ＤＳＭＳＧＮＳ
（ｋ）］に設定した後、本処理を終了する。この処理
が、前述した式（３１）に相当する。
【０２３６】次に、図３６を参照しながら、前述した図
１５のステップ３８の適応目標空燃比ＫＣＭＤＳＬＤを
算出する処理について説明する。同図に示すように、こ
の処理では、まず、ステップ２１０において、アイドル
運転フラグＦ＿ＩＤＬＥが「１」であること、およびア
イドル時ＡＤＳＭ実行フラグＦ＿ＳＷＯＰＲＩが「１」
であることがいずれも成立しているか否かを判別する。
このアイドル時ＡＤＳＭ実行フラグＦ＿ＳＷＯＰＲＩ
は、エンジン３がアイドル運転中で、かつＡＤＳＭ処理
を実行すべき運転状態のときに「１」に、それ以外のと
きに「０」にセットされる。
【０２３７】この判別結果がＹＥＳのとき、すなわちエ
ンジン３がアイドル運転中でＡＤＳＭ処理により適応目
標空燃比ＫＣＭＤＳＬＤを算出すべき運転状態のときに
は、ステップ２１１に進み、適応目標空燃比ＫＣＭＤＳ
ＬＤを、基準値ＦＬＡＦＢＡＳＥにΔΣ変調制御量ＤＫ
ＣＭＤＤＳＭを加算した値［ＦＬＡＦＢＡＳＥ＋ＤＫＣ
ＭＤＤＳＭ］に設定する。この処理が、前述した式（３
２）に相当する。
【０２３８】次いで、ステップ２１２に進み、ＡＤＳＭ
処理を実行したことを表すために、ＡＤＳＭ実行済みフ
ラグＦ＿ＫＯＰＲを「１」に設定した後、本処理を終了
する。
【０２３９】一方、ステップ２１０の判別結果がＮＯの
ときには、ステップ２１３に進み、触媒／Ｏ２センサフ
ラグＦ＿ＦＣＡＴＤＳＭが「１」であるか否かを判別す
る。この触媒／Ｏ２センサフラグＦ＿ＦＣＡＴＤＳＭ
は、以下の４つの条件（Ｏ）〜（Ｒ）のうちの少なくと
も１つが成立しているときに「１」に、それ以外は
「０」にセットされる。 （Ｏ）第１触媒装置８ａの触媒容量が所定値以上である
こと。 （Ｐ）第１触媒装置８ａの貴金属含有量が所定値以上で
あること。 （Ｑ）ＬＡＦセンサ１４がエンジン３の排気管７に設け
られていないこと。 （Ｒ）Ｏ２センサ１５が第２触媒装置８ｂよりも下流に
設けられていること。
【０２４０】この判別結果がＹＥＳのときには、ステッ
プ２１４に進み、第１発進フラグＦ＿ＶＯＴＶＳＴ、お
よび発進後ＡＤＳＭ実行フラグＦ＿ＳＷＯＰＲＶＳＴが
いずれも「１」であるか否かを判別する。この発進後Ａ
ＤＳＭ実行フラグＦ＿ＳＷＯＰＲＶＳＴは、車両の発進
後で、かつエンジン３がＡＤＳＭ処理を実行すべき運転
状態のときに「１」に、それ以外のときに「０」にセッ
トされる。
【０２４１】この判別結果がＹＥＳのとき、すなわち車
両の発進後、第１所定時間ＴＶＯＴＶＳＴが経過し、か
つＡＤＳＭ処理を実行すべき運転状態のときには、前述
したように、ステップ２１１，２１２を実行した後、本
処理を終了する。
【０２４２】一方、ステップ２１４の判別結果がＮＯの
ときには、ステップ２１５に進み、排気ガスボリューム
ＡＢ＿ＳＶが所定値ＯＰＲＳＶＨ以下であること、およ
び小排気時ＡＤＳＭ実行フラグＦ＿ＳＷＯＰＲＳＶが
「１」であることがいずれも成立しているか否かを判別
する。小排気時ＡＤＳＭ実行フラグＦ＿ＳＷＯＰＲＳＶ
は、エンジン３の排気ガスボリュームＡＢ＿ＳＶが小さ
い状態で、かつエンジン３がＡＤＳＭ処理を実行すべき
運転状態のときに「１」に、それ以外のときに「０」に
セットされる。
【０２４３】この判別結果がＹＥＳのとき、すなわち排
気ガスボリュームＡＢ＿ＳＶが小さく、かつエンジン３
がＡＤＳＭ処理を実行すべき運転状態のときには、前述
したように、ステップ２１１，２１２を実行した後、本
処理を終了する。
【０２４４】一方、ステップ２１５の判別結果がＮＯの
ときには、エンジン３がＰＲＩＳＭ処理を実行すべき運
転状態であるとして、ステップ２１６に進み、適応目標
空燃比ＫＣＭＤＳＬＤを、基準値ＦＬＡＦＢＡＳＥに適
応補正項ＦＬＡＦＡＤＰおよびスライディングモード制
御量ＤＫＣＭＤＳＬＤを加算した値［ＦＬＡＦＢＡＳＥ
＋ＦＬＡＦＡＤＰ＋ＤＫＣＭＤＳＬＤ］に設定する。次
いで、ステップ２１７に進み、ＰＲＩＳＭ処理を実行し
たことを表すために、ＡＤＳＭ実行済みフラグＦ＿ＫＯ
ＰＲを「０」にセットした後、本処理を終了する。
【０２４５】一方、前記ステップ２１３の判別結果がＮ
Ｏのとき、すなわち前述した４つの条件（Ｏ）〜（Ｒ）
がいずれも成立していないときには、ステップ２１４，
２１５をスキップし、前述したステップ２１６，２１７
を実行した後、本処理を終了する。以上のように、この
適応目標空燃比ＫＣＭＤＳＬＤの算出処理では、適応目
標空燃比ＫＣＭＤＳＬＤが、エンジン３の運転状態に応
じて、ＡＤＳＭ処理またはＰＲＩＳＭ処理に切り換えて
算出される。
【０２４６】次に、図３７を参照しながら、図１５のス
テップ３９の適応補正項ＦＬＡＦＡＤＰの算出処理につ
いて説明する。同図に示すように、この処理では、ま
ず、ステップ２２０において、出力偏差ＶＯ２が所定の
範囲（ＡＤＬ＜ＶＯ２＜ＡＤＨ）内の値であるか否かを
判別する。この判別結果がＹＥＳのとき、すなわち出力
偏差ＶＯ２が小さく、Ｏ２センサ１５の出力Ｖｏｕｔが
目標値Ｖｏｐの近傍にあるときには、ステップ２２１に
進み、適応則入力Ｕａｄｐが所定の下限値ＮＲＬより小
さいか否かを判別する。
【０２４７】この判別結果がＮＯで、Ｕａｄｐ≧ＮＲＬ
のときには、ステップ２２２に進み、適応則入力Ｕａｄ
ｐが所定の上限値ＮＲＨより大きいか否かを判別する。
この判別結果がＮＯで、ＮＲＬ≦Ｕａｄｐ≦ＮＲＨのと
きには、ステップ２２３に進み、適応補正項の今回値Ｆ
ＬＡＦＡＤＰ（ｋ）を前回値ＦＬＡＦＡＤＰ（ｋ−１）
に設定する。すなわち、適応補正項ＦＬＡＦＡＤＰの値
をホールドする。この後、本処理を終了する。
【０２４８】一方、ステップ２２２の判別結果がＹＥＳ
で、Ｕａｄｐ＞ＮＲＨのときには、ステップ２２４に進
み、適応補正項の今回値ＦＬＡＦＡＤＰ（ｋ）を、前回
値ＦＬＡＦＡＤＰ（ｋ−１）に所定の更新値Ｘ＿ＦＬＡ
ＦＤＬＴを加算した値［ＦＬＡＦＡＤＰ（ｋ−１）＋Ｘ
＿ＦＬＡＦＤＬＴ］に設定した後、本処理を終了する。
【０２４９】一方、ステップ２２１の判別結果がＹＥＳ
で、Ｕａｄｐ＜ＮＲＬのときには、ステップ２２５に進
み、適応補正項の今回値ＦＬＡＦＡＤＰ（ｋ）を、前回
値ＦＬＡＦＡＤＰ（ｋ−１）から所定の更新値Ｘ＿ＦＬ
ＡＦＤＬＴを減算した値［ＦＬＡＦＡＤＰ（ｋ−１）−
Ｘ＿ＦＬＡＦＤＬＴ］に設定した後、本処理を終了す
る。
【０２５０】以上のように、第１実施形態の制御装置１
によれば、目標空燃比ＫＣＭＤを制御入力とし、Ｏ２セ
ンサ１５の出力Ｖｏｕｔを出力とする、位相遅れやむだ
時間などが比較的大きい動特性を有する制御対象におい
て、制御対象の入出力間での制御タイミングのずれを適
切に解消することができ、それにより、制御の安定性お
よび制御性を向上させることができ、排気ガス浄化率を
向上させることができる。
【０２５１】以下、本発明の第２〜第１０実施形態に係
る制御装置について説明する。なお、以下の各実施形態
の説明では、上述した第１実施形態と同じまたは同等の
構成要素については、同一の参照番号を付し、その説明
は適宜、省略するものとする。
【０２５２】まず、図３８を参照しながら、第２実施形
態の制御装置について説明する。同図に示すように、こ
の第２実施形態の制御装置１は、第１実施形態の制御装
置１と比べて、オンボード同定器２３のみが異なってい
る。具体的には、第１実施形態のオンボード同定器２３
では、ＫＡＣＴ、Ｖｏｕｔおよびφｏｐ（ＫＣＭＤ）に
基づいて、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１が算出さ
れるのに対して、本実施形態のオンボード同定器２３で
は、Ｖｏｕｔおよびφｏｐに基づいて、モデルパラメー
タａ１，ａ２，ｂ１が算出される。
【０２５３】すなわち、このオンボード同定器２３で
は、第１実施形態の図６の式（１６）〜（２３）に示す
同定アルゴリズムに代えて、前述した図５の式（８）〜
（１５）に示す同定アルゴリズムにより、モデルパラメ
ータの同定値ａ１'，ａ２'，ｂ１'が算出されるととも
に、これらに前述した図２６，２８のリミット処理を施
すことにより、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１が算
出される。このオンボード同定器２３の演算処理の具体
的なプログラムは、図示しないが、第１実施形態ものと
ほぼ同様に構成される。以上のような本実施形態の制御
装置１によれば、第１実施形態の制御装置１と同様の効
果を得ることができる。
【０２５４】次に、図３９を参照しながら、第３実施形
態の制御装置について説明する。同図に示すように、こ
の第３実施形態の制御装置１は、第１実施形態の制御装
置１と比べて、状態予測器２２のみが異なっている。具
体的には、第１実施形態の状態予測器２２では、ａ１、
ａ２、ｂ１、ＫＡＣＴ、Ｖｏｕｔおよびφｏｐ（ＫＣＭ
Ｄ）に基づいて、予測値ＰＲＥＶＯ２が算出されるのに
対して、本実施形態のオンボード同定器２３では、ａ
１、ａ２、ｂ１、Ｖｏｕｔおよびφｏｐに基づいて、予
測値ＰＲＥＶＯ２が算出される。
【０２５５】すなわち、この状態予測器２２では、第１
実施形態の図４の式（７）に示す予測アルゴリズムに代
えて、同図の式（６）に示す予測アルゴリズムにより、
出力偏差ＶＯ２の予測値ＰＲＥＶＯ２が算出される。こ
の状態予測器２２の演算処理の具体的なプログラムは、
図示しないが、第１実施形態のものとほぼ同様に構成さ
れる。この制御装置１によれば、第１実施形態の制御装
置１と同様の効果を得ることができる。
【０２５６】次に、図４０を参照しながら、第４実施形
態の制御装置について説明する。同図に示すように、こ
の第４実施形態の制御装置１は、第１実施形態の制御装
置１と比べると、ＡＤＳＭコントローラ２０、ＰＲＩＳ
Ｍコントローラ２１およびオンボード同定器２３に代え
て、スケジュール型ＤＳＭコントローラ２０Ａ、スケジ
ュール型状態予測スライディングモードコントローラ２
１Ａおよびパラメータスケジューラ２８を用いること
で、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１を算出する点の
みが異なっている。
【０２５７】このパラメータスケジューラ２８では、ま
ず、前述した式（４４）により、エンジン回転数ＮＥお
よび吸気管内絶対圧ＰＢＡに基づいて、排気ガスボリュ
ームＡＢ＿ＳＶが算出される。次いで、図４１に示すテ
ーブルにより、排気ガスボリュームＡＢ＿ＳＶに応じ
て、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１が算出される。
【０２５８】このテーブルでは、モデルパラメータａ１
は、排気ガスボリュームＡＢ＿ＳＶが大きいほど、より
小さい値に設定されており、これとは逆に、モデルパラ
メータａ２，ｂ１は、排気ガスボリュームＡＢ＿ＳＶが
大きいほど、より大きい値に設定されている。これは、
排気ガスボリュームＡＢ＿ＳＶの増大に伴い、制御対象
の出力すなわちＯ２センサ１５の出力Ｖｏｕｔが安定化
する一方、排気ガスボリュームＡＢ＿ＳＶの減少に伴
い、Ｏ２センサ１５の出力Ｖｏｕｔが振動的になること
による。
【０２５９】スケジュール型ＤＳＭコントローラ２０Ａ
は、以上のように算出されたモデルパラメータａ１，ａ
２，ｂ１を用い、前述した第１実施形態と同様のＤＳＭ
コントローラ２４により目標空燃比ＫＣＭＤを算出す
る。また、スケジュール型状態予測スライディングモー
ドコントローラ２１Ａも、以上のように算出されたモデ
ルパラメータａ１，ａ２，ｂ１を用い、前述した第１実
施形態と同様のＳＬＤコントローラ２５により目標空燃
比ＫＣＭＤを算出する。
【０２６０】この制御装置１によれば、第１実施形態の
制御装置１と同様の効果を得ることができる。これに加
えて、パラメータスケジューラ２８を用いることによ
り、オンボード同定器２３を用いる場合と比べて、モデ
ルパラメータａ１，ａ２，ｂ１を、より迅速に算出する
ことができる。これにより、制御の応答性を向上させる
ことができ、良好な排気ガス浄化率をより迅速に確保す
ることができる。
【０２６１】次に、図４２を参照しながら、第５実施形
態の制御装置について説明する。この第５実施形態の制
御装置１は、第１実施形態の制御装置１のＤＳＭコント
ローラ２４に代えて、ＳＤＭコントローラ２９を用いる
点のみが異なっている。このＳＤＭコントローラ２９
は、ΣΔ変調アルゴリズムを適用した制御アルゴリズム
により、予測値ＰＲＥＶＯ２（ｋ）に基づいて、制御入
力φｏｐ（ｋ）を算出するものである。
【０２６２】すなわち、同図に示すように、このＳＤＭ
コントローラ２９では、反転増幅器２９ａにより、参照
信号ｒ(ｋ)が、値−１、参照信号用のゲインＧdおよび
予測値ＰＲＥＶＯ２(ｋ)を互いに乗算した信号として生
成される。次に、積分器２９ｂにより、参照信号積分値
σdｒ(ｋ)が、遅延素子２９ｃで遅延された参照信号積
分値σdｒ(ｋ−１)と参照信号ｒ(ｋ)との和の信号とし
て生成される。一方、積分器２９ｄにより、ＳＤＭ信号
積分値σdｕ(ｋ)が、遅延素子２９ｅで遅延されたＳＤ
Ｍ信号積分値σdｕ(ｋ−１)と、遅延素子２９ｊで遅延
されたＳＤＭ信号ｕ''(ｋ−１)との和の信号として生成
される。そして、差分器２９ｆにより、参照信号積分値
σdｒ(ｋ)とＳＤＭ信号積分値σdｕ(ｋ)との偏差信号
δ''(ｋ)が生成される。
【０２６３】次いで、量子化器２９ｇ（符号関数）によ
り、ＳＤＭ信号ｕ''(ｋ)が、この偏差信号δ''(ｋ)を符
号化した値として生成される。そして、増幅器２９ｈに
より、増幅ＳＤＭ信号ｕ(ｋ)がＳＤＭ信号ｕ''(ｋ)を所
定のゲインＦdで増幅した値として生成され、次に、加
算器２９ｉにより、この増幅ＳＤＭ信号ｕ(ｋ)を所定の
基準値ＦＬＡＦＢＡＳＥに加算した値として、制御入力
φｏｐ（ｋ）が生成される。
【０２６４】以上のＳＤＭコントローラ２９の制御アル
ゴリズムは、以下の式（４５）〜（５１）で表される。 ｒ(ｋ)＝−１・Ｇd・ＰＲＥＶＯ２(ｋ) ……（４５） σdｒ(ｋ)＝σdｒ(ｋ−１)＋ｒ(ｋ) ……（４６） σdｕ(ｋ)＝σdｕ(ｋ−１)＋ｕ''(ｋ−１) ……（４７） δ''(ｋ)＝σdｒ(ｋ)−σdｕ(ｋ) ……（４８） ｕ''(ｋ)＝ｓｇｎ（δ''(ｋ)） ……（４９） ｕ(ｋ)＝Ｆd・ｕ''(ｋ) ……（５０） φｏｐ(ｋ)＝ＦＬＡＦＢＡＳＥ＋ｕ(ｋ) ……（５１） ここで、Ｇd，Ｆdはゲインを表す。また、符号関数ｓｇ
ｎ（δ''(ｋ)）の値は、δ''(ｋ)≧０のときにはｓｇｎ
（δ''(ｋ)）＝１となり、δ''(ｋ)＜０のときにはｓｇ
ｎ（δ''(ｋ)）＝−１となる（なお、δ''(ｋ)＝０のと
きに、ｓｇｎ（δ''(ｋ)）＝０と設定してもよい）。
【０２６５】以上のＳＤＭコントローラ２９の制御アル
ゴリズムにおけるΣΔ変調アルゴリズムの特性は、ΔΣ
変調アルゴリズムと同様に、ＳＤＭ信号ｕ(ｋ)を、これ
を制御対象に入力した際、参照信号ｒ(ｋ)が制御対象の
出力に再現されるような値として、生成（算出）できる
という点にある。すなわち、ＳＤＭコントローラ２９
は、前述したＤＳＭコントローラ２４と同様の制御入力
φｏｐ（ｋ）を生成できるという特性を備えている。し
たがって、このＳＤＭコントローラ２９を用いる本実施
形態の制御装置１によれば、第１実施形態の制御装置１
と同様の効果を得ることができる。なお、ＳＤＭコント
ローラ２９の具体的なプログラムは図示しないが、ＤＳ
Ｍコントローラ２４とほぼ同様に構成される。
【０２６６】次に、図４３を参照しながら、第６実施形
態の制御装置について説明する。この第６実施形態の制
御装置１は、第１実施形態の制御装置１のＤＳＭコント
ローラ２４に代えて、ＤＭコントローラ３０を用いる点
のみが異なっている。このＤＭコントローラ３０は、Δ
変調アルゴリズムを適用した制御アルゴリズムにより、
予測値ＰＲＥＶＯ２（ｋ）に基づいて、制御入力φｏｐ
（ｋ）を算出するものである。
【０２６７】すなわち、同図に示すように、このＤＭコ
ントローラ３０では、反転増幅器３０ａにより、参照信
号ｒ(ｋ)が、値−１、参照信号用のゲインＧdおよび予
測値ＰＲＥＶＯ２(ｋ)を互いに乗算した信号として生成
される。一方、積分器３０ｂにより、ＤＭ信号積分値σ
dｕ(ｋ)が、遅延素子３０ｃで遅延されたＤＭ信号積分
値σdｕ(ｋ−１)と、遅延素子３０ｈで遅延されたＤＭ
信号ｕ''(ｋ−１)との和の信号として生成される。そし
て、差分器３０ｄにより、参照信号ｒ(ｋ)とＤＭ信号積
分値σdｕ(ｋ)との偏差信号δ''(ｋ)が生成される。
【０２６８】次いで、量子化器３０ｅ（符号関数）によ
り、ＤＭ信号ｕ''(ｋ)が、この偏差信号δ''(ｋ)を符号
化した値として生成される。そして、増幅器３０ｆによ
り、増幅ＤＭ信号ｕ(ｋ)がＤＭ信号ｕ''(ｋ)を所定のゲ
インＦdで増幅した値として生成され、次に、加算器３
０ｇにより、この増幅ＤＭ信号ｕ(ｋ)を所定の基準値Ｆ
ＬＡＦＢＡＳＥに加算した値として、制御入力φｏｐ
（ｋ）が生成される。
【０２６９】以上のＤＭコントローラ３０の制御アルゴ
リズムは、以下の式（５２）〜（５７）で表される。 ｒ(ｋ)＝−１・Ｇd・ＰＲＥＶＯ２(ｋ) ……（５２） σdｕ(ｋ)＝σdｕ(ｋ−１)＋ｕ''(ｋ−１) ……（５３） δ''(ｋ)＝ｒ(ｋ)−σdｕ(ｋ) ……（５４） ｕ''(ｋ)＝ｓｇｎ（δ''(ｋ)） ……（５５） ｕ(ｋ)＝Ｆd・ｕ''(ｋ) ……（５６） φｏｐ(ｋ)＝ＦＬＡＦＢＡＳＥ＋ｕ(ｋ) ……（５７） ここで、Ｇd，Ｆdはゲインを表す。また、符号関数ｓｇ
ｎ（δ''(ｋ)）の値は、δ''(ｋ)≧０のときにはｓｇｎ
（δ''(ｋ)）＝１となり、δ''(ｋ)＜０のときにはｓｇ
ｎ（δ''(ｋ)）＝−１となる（なお、δ''(ｋ)＝０のと
きに、ｓｇｎ（δ''(ｋ)）＝０と設定してもよい）。
【０２７０】以上のＤＭコントローラ３０の制御アルゴ
リズムすなわちΔ変調アルゴリズムの特性は、ΔΣ変調
アルゴリズムおよびΣΔ変調アルゴリズムと同様に、Ｄ
Ｍ信号ｕ(ｋ)を制御対象に入力した際、参照信号ｒ(ｋ)
が制御対象の出力に再現されるような値として、ＤＭ信
号ｕ(ｋ)を生成（算出）できるという点にある。すなわ
ち、ＤＭコントローラ３０は、前述したＤＳＭコントロ
ーラ２４およびＳＤＭコントローラ２９と同様の制御入
力φｏｐ（ｋ）を生成できるという特性を備えている。
したがって、このＤＭコントローラ３０を用いる本実施
形態の制御装置１によれば、第１実施形態の制御装置１
と同様の効果を得ることができる。なお、ＤＭコントロ
ーラ３０の具体的なプログラムは図示しないが、ＤＳＭ
コントローラ２４とほぼ同様に構成される。
【０２７１】次に、図４４および図４５を参照しなが
ら、第７実施形態の制御装置について説明する。図４４
に示すように、この第７実施形態の制御装置１は、第１
実施形態の制御装置１と比べて、ＬＡＦセンサ１４がエ
ンジン３に設けられていないとともに、Ｏ２センサ１５
が第２触媒装置８ｂよりも下流側に設けられている点の
みが異なっている。
【０２７２】また、ＬＡＦセンサ１４を備えていないた
め、この制御装置１では、図４５に示すように、オンボ
ード同定器２３により、Ｏ２センサ１５の出力Ｖｏｕｔ
および制御入力φｏｐ（目標空燃比ＫＣＭＤ）に基づい
て、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１が算出される。
すなわち、このオンボード同定器２３では、前述した図
５の式（８）〜（１５）に示す同定アルゴリズムによ
り、モデルパラメータの同定値ａ１'，ａ２'，ｂ１'が
算出されるとともに、これらに前述したリミット処理を
施すことにより、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１が
算出される。
【０２７３】さらに、状態予測器２２により、モデルパ
ラメータａ１，ａ２，ｂ１、Ｏ２センサ１５の出力Ｖｏ
ｕｔおよび制御入力φｏｐに基づいて、出力偏差ＶＯ２
の予測値ＰＲＥＶＯ２が算出される。すなわち、この状
態予測器２２では、図４の式（６）に示す予測アルゴリ
ズムにより、出力偏差ＶＯ２の予測値ＰＲＥＶＯ２が算
出される。なお、これらの状態予測器２２およびオンボ
ード同定器２３の演算処理の具体的なプログラムは、図
示しないが、第１実施形態のものとほぼ同様に構成さ
れ、それら以外のプログラムも、第１実施形態のものと
同様に構成される。
【０２７４】以上のような本実施形態の制御装置１によ
れば、第１実施形態の制御装置１と同様の効果を得るこ
とができる。特に、前述したように、図３４のステップ
１９２〜１９４において、参照信号値用のゲインＫＲＤ
ＳＭを、排気ガスをリーン側に制御する場合と、リッチ
側に制御する場合とで互いに異なる値に設定し、目標空
燃比ＫＣＭＤの目標値Ｖｏｐへの収束速度を変更するこ
とにより、本実施形態のようなＯ２センサ１５のみで空
燃比を制御する場合においても、混合気の空燃比をリッ
チ側およびリーン側に変更する際、良好な排気ガス浄化
率を確実に得ることができる。これに加えて、ＬＡＦセ
ンサ１４を用いることなく、良好な排気ガス浄化率を確
保できるので、その分、製造コストを削減することがで
きる。
【０２７５】次に、図４６を参照しながら、第８実施形
態の制御装置について説明する。同図に示すように、こ
の第８実施形態の制御装置１は、上記第７実施形態の制
御装置１において、ＡＤＳＭコントローラ２０、ＰＲＩ
ＳＭコントローラ２１およびオンボード同定器２３を、
前記第４実施形態のスケジュール型ＤＳＭコントローラ
２０Ａ、スケジュール型状態予測スライディングモード
コントローラ２１Ａおよびパラメータスケジューラ２８
に置き換えたものであり、これらのコントローラ２０
Ａ，２１Ａおよびパラメータスケジューラ２８は、第４
実施形態のものと同様に構成されている。この制御装置
１によれば、上記第７実施形態の制御装置１と同様の効
果を得ることができる。これに加えて、パラメータスケ
ジューラ２８を用いることにより、オンボード同定器２
３を用いる場合と比べて、モデルパラメータａ１，ａ
２，ｂ１を、より迅速に算出することができる。これに
より、制御の応答性を向上させることができ、良好な排
気ガス浄化率をより迅速に確保することができる。
【０２７６】次に、図４７〜図４９を参照しながら、第
９実施形態の制御装置について説明する。図４７に示す
ように、この第２実施形態の制御装置１は、第１実施形
態の制御装置１に、２つのデシメーションフィルタ４
０，４０（入力サンプリング手段、サンプリング手段）
と、オーバーサンプラ４１とを付加したものであり、そ
れに伴い、以下に述べるように、ＤＳＭコントローラ２
４による目標空燃比ＫＣＭＤの算出周期ΔＴｍ（制御入
力算出周期、空燃比算出周期）と、状態予測器２２およ
びオンボード同定器２３による、予測値ＰＲＥＶＯ２お
よびモデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１の算出周期ΔＴ
ｋ（偏差算出周期、予測値算出周期）とが、互いに異な
る値に設定されている（図４９参照）。
【０２７７】これらのデシメーションフィルタ４０，４
０の一方は、ＤＳＭコントローラ２４により算出された
目標空燃比ＫＣＭＤにデシメーション処理を施すととも
に、そのデシメーション値ＦＤ（ＫＣＭＤ）と基準値Ｆ
ＬＡＦＢＡＳＥとにより、空燃比偏差のデシメーション
値ＤＫＣＭＤ’(ｋ)（図４９（ｈ）に黒丸で示す値）を
サンプリングする。具体的には、まず、目標空燃比ＫＣ
ＭＤを、所定のサンプリング周期ΔＴｓｍ（１０ｍｓｅ
ｃ）でサンプリングする。次に、これらのサンプリング
値（図４９（ｇ）に黒丸および白抜きの丸で示す値）に
ローパスフィルタリング処理を施した後、ΔＴｓｍの４
倍のサンプリング周期ΔＴｓｋ（４０ｍｓｅｃ）でダウ
ンサンプリングすることにより、目標空燃比のデシメー
ション値ＦＤ（ＫＣＭＤ）（図４９（ｇ）に黒丸で示す
値）をサンプリングする。次いで、このデシメーション
値ＦＤ（ＫＣＭＤ）と基準値ＦＬＡＦＢＡＳＥとの偏差
を、空燃比偏差のデシメーション値ＤＫＣＭＤ’(ｋ)と
してサンプリングする。
【０２７８】また、もう一方のデシメーションフィルタ
４０は、ＬＡＦセンサ１４の出力ＫＡＣＴに上記と同じ
デシメーション処理を施すとともに、そのデシメーショ
ン値ＦＤ（ＫＡＣＴ）と基準値ＦＬＡＦＢＡＳＥとによ
り、ＬＡＦ出力偏差のデシメーション値ＤＫＡＣＴ’
(ｋ)（図４９（ｃ）に黒丸で示す値）をサンプリングす
る。具体的には、ＬＡＦセンサ１４の出力ＫＡＣＴを、
所定のサンプリング周期ΔＴｓｍ（１０ｍｓｅｃ）でサ
ンプリングし、次に、これらのサンプリング値（図４９
（ｂ）に黒丸および白抜きの丸で示す値）にローパスフ
ィルタリング処理を施した後、ΔＴｓｍの４倍のサンプ
リング周期ΔＴｓｋ（４０ｍｓｅｃ）でダウンサンプリ
ングすることにより、デシメーション値ＦＤ（ＫＡＣ
Ｔ）（図４９（ｂ）に黒丸で示す値）をサンプリングす
る。次いで、このデシメーション値ＦＤ（ＫＡＣＴ)と
基準値ＦＬＡＦＢＡＳＥとの偏差を、ＬＡＦ出力偏差の
デシメーション値ＤＫＡＣＴ’(ｋ)としてサンプリング
する。なお、以上のデシメーション処理において、サン
プリング周期ΔＴｓｋでのダウンサンプリング処理と、
ローパスフィルタリング処理とを、上記とは逆の順序で
実行してもよい。
【０２７９】さらに、図示しないサンプラにより、Ｏ２
センサ１５の出力のサンプリング値Ｖｏｕｔ(ｋ)がサン
プリング周期ΔＴｓｋでサンプリングされる（すなわち
図４９（ａ）に黒丸で示す値がサンプリングされる）。
また、これらの３つの値ＤＫＣＭＤ’(ｋ)，ＤＫＡＣ
Ｔ’(ｋ)，Ｖｏｕｔ(ｋ)は、互いに同じタイミングでサ
ンプリングされる（図４９参照）。
【０２８０】オンボード同定器２３（同定手段）は、上
記３つの値ＤＫＣＭＤ’(ｋ)，ＤＫＡＣＴ’(ｋ)，Ｖｏ
ｕｔ(ｋ)のサンプリングタイミングに同期して、サンプ
リングされたサンプリング値Ｖｏｕｔ(ｋ)およびデシメ
ーション値ＤＫＡＣＴ’(ｋ)に基づき、出力偏差ＶＯ２
およびモデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１を算出（同
定）する（図４９（ｄ）参照）。すなわち、オンボード
同定器２３によるモデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１の
算出周期ΔＴｋは、サンプリング周期ΔＴｓｋと同じ値
（４０ｍｓｅｃ）に設定されている。
【０２８１】また、状態予測器２２（予測値算出手段、
偏差算出手段）は、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１
の同定値および上記３つの値ＤＫＣＭＤ’(ｋ)，ＤＫＡ
ＣＴ’(ｋ)，Ｖｏｕｔ(ｋ)に基づき、上記サンプリング
タイミングに同期して、出力偏差ＶＯ２および予測値Ｐ
ＲＥＶＯ２を算出する（図４９（ｅ）参照）。すなわ
ち、予測値ＰＲＥＶＯ２も、上記算出周期ΔＴｋで算出
される。
【０２８２】次に、オーバーサンプラ４１は、予測値Ｐ
ＲＥＶＯ２のオーバーサンプル値Ｆｏ（ＰＲＥＶＯ２）
をサンプリングする。具体的には、予測値ＰＲＥＶＯ２
を、前述したサンプリング周期ΔＴｓｍでオーバーサン
プリングすることにより、オーバーサンプル値Ｆｏ（Ｐ
ＲＥＶＯ２）をサンプリングする（すなわち図４９
（ｆ）に白抜きの丸で示す値をサンプリングする）。
【０２８３】次いで、ＤＳＭコントローラ２４（制御入
力算出手段、空燃比算出手段）は、このオーバーサンプ
ル値Ｆｏ（ＰＲＥＶＯ２）に基づき、そのサンプリング
タイミングに同期して、目標空燃比ＫＣＭＤを、前記サ
ンプリング周期ΔＴｓｍと同じ値（１０ｍｓｅｃ）の算
出周期ΔＴｍで算出する。
【０２８４】次に、この制御装置１における状態予測器
２２の予測アルゴリズムについて説明する。前述したよ
うに、空燃比偏差のデシメーション値ＤＫＣＭＤ’(ｋ)
およびＬＡＦ出力偏差のデシメーション値ＤＫＡＣＴ’
(ｋ)はそれぞれ、下式（５８），（５９）に示すように
定義される。 ＤＫＣＭＤ’(ｋ)＝Ｆｄ(φｏｐ(ｍ))−ＦＬＡＦＢＡＳＥ ＝Ｆｄ(ＫＣＭＤ(ｍ))−ＦＬＡＦＢＡＳＥ ……（５８） ＤＫＡＣＴ’(ｋ)＝Ｆｄ(φｉｎ(ｍ))−ＦＬＡＦＢＡＳＥ ＝Ｆｄ(ＫＡＣＴ(ｍ))−ＦＬＡＦＢＡＳＥ ……（５９） ここで、記号ｍは、サンプリング周期ΔＴｓｍでのサン
プリングにより離散化された時間を表し、記号ｋは、サ
ンプリング周期ΔＴｓｋでのサンプリングにより離散化
された時間を表す。また、ＫＣＭＤ（ｍ）およびＫＡＣ
Ｔ（ｍ）はそれぞれ、目標空燃比ＫＣＭＤおよびＬＡＦ
センサ１４の出力ＫＡＣＴの離散データを表す。
【０２８５】また、制御対象モデルは、下式（６０）の
ように定義される。 VO2(k)＝a1・VO2(k-1)＋a2・VO2(k-2)＋b1・DKCMD'(k-dt) ……（６０） なお、この式（６０）に、ＤＫＡＣＴ’（ｋ）＝ＤＫＣ
ＭＤ’（ｋ−ｄ'）の関係を適用することにより、制御
対象モデルを、ＶＯ２とＤＫＡＣＴ’の関係で表すこと
も可能である。
【０２８６】さらに、上記式（６０）の制御対象モデル
に基づき、第１実施形態と同様の手法を用いると、予測
値ＰＲＥＶＯ２の算出式は、図４８に示す式（６１）と
して定義される。
【０２８７】一方、オンボード同定器２３の同定アルゴ
リズムは、図４８に示す式（６２）〜（６９）のように
定義される。
【０２８８】また、ＤＳＭコントローラ２４の制御アル
ゴリズムは、以下の式（７０）〜（７５）で表される。 ｒ(ｍ)＝−１・Ｇd・ＰＲＥＶＯ２(ｍ) ……（７０） δ(ｍ)＝ｒ(ｍ)−ｕ''(ｍ−１) ……（７１） σd(ｍ)＝σd(ｍ−１)＋δ(ｍ) ……（７２） ｕ''(ｍ)＝ｓｇｎ（σd(ｍ)） ……（７３） ｕ(ｍ)＝Ｆd・ｕ''(ｍ) ……（７４） φｏｐ(ｍ)＝ＫＣＭＤ(ｍ)＝ＦＬＡＦＢＡＳＥ＋ｕ(ｍ) ……（７５） ここで、符号関数ｓｇｎ（σd(ｍ)）の値は、σd(ｍ)≧
０のときにはｓｇｎ（σd(ｍ)）＝１となり、σd(ｍ)＜
０のときにはｓｇｎ（σd(ｍ)）＝−１となる（なお、
σd(ｍ)＝０のときに、ｓｇｎ（σd(ｍ)）＝０と設定し
てもよい）。
【０２８９】以上のように、本実施形態の制御装置１で
は、状態予測器２２およびオンボード同定器２３によ
り、予測値ＰＲＥＶＯ２およびモデルパラメータａ１，
ａ２，ｂ１が、互いに同じ所定のサンプリング周期ΔＴ
ｓｋ（４０ｍｓｅｃ）でサンプリングされた値ＤＫＣＭ
Ｄ’，ＤＫＡＣＴ’，Ｖｏｕｔ(ｋ)を用い、互いに同じ
所定の算出周期ΔＴｋ（４０ｍｓｅｃ）で算出される。
これに加えて、ＤＳＭコントローラ２４により、目標空
燃比ＫＣＭＤが、算出周期ΔＴｋの１／４の算出周期Δ
Ｔｍ（１０ｍｓｅｃ）で算出される。これは以下の理由
による。
【０２９０】すなわち、ＤＳＭコントローラ２４では、
算出周期ΔＴｍが短いほど、目標空燃比ＫＣＭＤの算出
精度は向上する。これに対して、一般に、Ｏ２センサ１
５の出力Ｖｏｕｔのパワースペクトルは、０〜５Ｈｚの
周波数域に存在するため、サンプリング周期ΔＴｓｋお
よび算出周期ΔＴｋが２０ｍｓｅｃよりも短い場合に
は、制御対象の周波数特性が、モデルパラメータａ１，
ａ２，ｂ１の同定値および制御対象モデルに適切に反映
されなくなるとともに、予測値ＰＲＥＶＯ２の算出値に
も適切に反映されなくなることがある。それにより、モ
デルパラメータａ１，ａ２，ｂ１および予測値ＰＲＥＶ
Ｏ２の算出精度が低下してしまうことがある。したがっ
て、本実施形態の制御装置１によれば、サンプリング周
期ΔＴｓｋおよび算出周期ΔＴｋが上記の値に設定され
ることにより、制御対象の周波数特性を制御対象モデル
に適切に反映させることができ、モデルパラメータａ
１，ａ２，ｂ１および予測値ＰＲＥＶＯ２の算出値に、
制御対象の周波数特性を適切に反映させることができ
る。その結果、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１およ
び予測値ＰＲＥＶＯ２の算出精度を、第１実施形態の例
よりもさらに向上させることができると同時に、算出周
期ΔＴｍが算出周期ΔＴｋよりも短い値に設定されるこ
とにより、目標空燃比ＫＣＭＤの良好な算出精度も確保
することができる。また、本実施形態の制御装置１によ
れば、前述した第１実施形態の制御装置１と同様の効果
も得ることができる。
【０２９１】なお、目標空燃比ＫＣＭＤおよびＬＡＦセ
ンサ１４の出力ＫＡＣＴをサンプリング周期ΔＴｓｋで
サンプリングするための構成として、第９実施形態で用
いたデシメーションフィルタ４０に代えて、これらをサ
ンプリング周期ΔＴｓｋでサンプリングするサンプラな
どを用いてもよい。また、ＤＳＭコントローラ２４に代
えて、前述したＳＤＭコントローラ２９またはＤＭコン
トローラ３０を用いてもよい。さらに、各算出周期ΔＴ
ｍ，ΔＴｋおよびサンプリング周期ΔＴｓｍ，ΔＴｓｋ
は、前述した値に限らず、適切な値に設定することが可
能である。例えば、算出周期ΔＴｍおよびサンプリング
周期ΔＴｓｍを、前述した値（１０ｍｓｅｃ）よりも短
い値に、算出周期ΔＴｋおよびサンプリング周期ΔＴｓ
ｋを、前述した値（４０ｍｓｅｃ）よりも長い値にそれ
ぞれ設定してもよい。
【０２９２】次に、第１０実施形態の制御装置について
説明する。この制御装置１は、前述した図４４の例と同
様に、ＬＡＦセンサ１４がエンジン３に設けられていな
いとともに、Ｏ２センサ１５が第２触媒装置８ｂよりも
下流側に設けられているエンジン３に適用した例であ
る。そのため、この制御装置１では、図５０に示すよう
に、Ｏ２センサ１５の出力Ｖｏｕｔのサンプリング値
と、目標空燃比のデシメーション値ＤＫＣＭＤ’とを用
いて、状態予測器２２よる予測値ＰＲＥＶＯ２の算出、
およびオンボード同定器２３によるモデルパラメータａ
１，ａ２，ｂ１の算出が行われる。
【０２９３】また、状態予測器２２の予測アルゴリズム
では、前述した式（６０）の制御対象モデルに基づき、
予測値ＰＲＥＶＯ２の算出式は、図５１に示す式（７
６）として定義される。さらに、オンボード同定器２３
の同定アルゴリズムは、図５１に示す式（７７）〜（８
４）で表される。また、ＤＳＭコントローラ２４の制御
アルゴリズムは、前述した式（７０）〜（７５）で表さ
れる。
【０２９４】以上の制御装置１によれば、上記第９実施
形態の制御装置１と同様の効果を得ることができる。こ
れに加えて、そのような制御装置１をＬＡＦセンサ１４
を用いることなく、構成することができ、その分、製造
コストを削減することができる。
【０２９５】また、この第１０実施形態の制御装置１で
も、第９実施形態の制御装置１と同様に、デシメーショ
ンフィルタ４０に代えて、目標空燃比ＫＣＭＤをサンプ
リング周期ΔＴｓｋでサンプリングするサンプラなどを
用いてもよく、ＤＳＭコントローラ２４に代えて、ＳＤ
Ｍコントローラ２９またはＤＭコントローラ３０を用い
てもよい。
【０２９６】なお、以上の各実施形態は、本発明の制御
装置を内燃機関３の空燃比を制御するものとして構成し
た例であるが、本発明はこれに限らず、他の任意の制御
対象を制御する制御装置に広く適用可能であることは言
うまでもない。また、ＡＤＳＭコントローラ２０および
ＰＲＩＳＭコントローラ２１を、実施形態のプログラム
に代えて、電気回路により構成してもよい。
【０２９７】
【発明の効果】以上のように、本発明の制御装置によれ
ば、位相遅れやむだ時間などが比較的大きい制御対象を
制御する場合において、制御対象の入出力間での制御タ
イミングのずれの解消、および制御精度の向上をいずれ
も達成することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態に係る制御装置およびこ
れを適用した内燃機関の概略構成を示す図である。
【図２】劣化状態および未劣化状態の第１触媒装置を用
いた場合において、ＬＡＦセンサの出力ＫＡＣＴに対す
る、両第１触媒装置のＨＣおよびＮＯｘの浄化率と、Ｏ
２センサ１５の出力Ｖｏｕｔとをそれぞれ測定した結果
の一例を示す図である。
【図３】第１実施形態の制御装置のＡＤＳＭコントロー
ラおよびＰＲＩＳＭコントローラの構成を示すブロック
図である。
【図４】状態予測器の予測アルゴリズムの数式の一例を
示す図である。
【図５】オンボード同定器の同定アルゴリズムの数式の
一例を示す図である。
【図６】オンボード同定器の同定アルゴリズムの数式の
他の一例を示す図である。
【図７】ΔΣ変調を実行するコントローラおよびこれを
備えた制御系の構成を示すブロック図である。
【図８】図７の制御系の制御結果の一例を示すタイミン
グチャートである。
【図９】第１実施形態のＡＤＳＭコントローラによる適
応予測型ΔΣ変調制御の原理を説明するためのタイミン
グチャートである。
【図１０】ＡＤＳＭコントローラのうちのＤＳＭコント
ローラの構成を示すブロック図である。
【図１１】スライディングモード制御アルゴリズムの数
式を示す図である。
【図１２】ＰＲＩＳＭコントローラのスライディングモ
ード制御アルゴリズムの数式を示す図である。
【図１３】内燃機関の燃料噴射制御処理を示すフローチ
ャートである。
【図１４】適応空燃比制御処理を示すフローチャートで
ある。
【図１５】図１４の続きを示すフローチャートである。
【図１６】図１４のステップ２１における発進判定処理
を示すフローチャートである。
【図１７】図１４のステップ２３におけるＰＲＩＳＭ／
ＡＤＳＭ処理の実行判定処理を示すフローチャートであ
る。
【図１８】図１４のステップ２４における同定器演算の
実行判定処理を示すフローチャートである。
【図１９】図１４のステップ２５における各種パラメー
タの算出処理を示すフローチャートである。
【図２０】むだ時間ＣＡＴ＿ＤＥＬＡＹ，ＫＡＣＴ＿Ｄ
の算出に用いるテーブルの一例を示す図である。
【図２１】重みパラメータλ１の算出に用いるテーブル
の一例を示す図である。
【図２２】モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１の値を制
限するリミット値Ｘ＿ＩＤＡ２Ｌ，Ｘ＿ＩＤＢ１Ｌ，Ｘ
＿ＩＤＢ１Ｈの算出に用いるテーブルの一例を示す図で
ある。
【図２３】フィルタ次数ｎの算出に用いるテーブルの一
例を示す図である。
【図２４】図１４のステップ３１における同定器の演算
処理を示すフローチャートである。
【図２５】図２４のステップ９４におけるθ（ｋ）の安
定化処理を示すフローチャートである。
【図２６】図２５のステップ１０１におけるａ１'＆ａ
２'のリミット処理を示すフローチャートである。
【図２７】図２６の処理によりａ１'＆ａ２'の組み合わ
せが規制される規制範囲を示す図である。
【図２８】図２５のステップ１０２におけるｂ１'のリ
ミット処理を示すフローチャートである。
【図２９】図１５のステップ３３の状態予測器の演算処
理を示すフローチャートである。
【図３０】図１５のステップ３４の制御量Ｕｓｌの算出
処理を示すフローチャートである。
【図３１】図３０のステップ１５１の予測切換関数σＰ
ＲＥの積算値算出処理を示すフローチャートである。
【図３２】図１５のステップ３６のスライディングモー
ド制御量ＤＫＣＭＤＳＬＤの算出処理を示すフローチャ
ートである。
【図３３】図３２の続きを示すフローチャートである。
【図３４】図１５のステップ３７のΔΣ変調制御量ＤＫ
ＣＭＤＤＳＭの算出処理を示すフローチャートである。
【図３５】ＫＤＳＭの算出に用いるテーブルの一例を示
す図である。
【図３６】図１５のステップ３８の適応目標空燃比ＫＣ
ＭＤＳＬＤの算出処理を示すフローチャートである。
【図３７】図１５のステップ３９の適応補正項ＦＬＡＦ
ＡＤＰの算出処理を示すフローチャートである。
【図３８】第２実施形態の制御装置の概略構成を示すブ
ロック図である。
【図３９】第３実施形態の制御装置の概略構成を示すブ
ロック図である。
【図４０】第４実施形態の制御装置の概略構成を示すブ
ロック図である。
【図４１】第４実施形態の制御装置のパラメータスケジ
ューラにおいて、モデルパラメータの算出に用いるテー
ブルの一例を示す図である。
【図４２】第５実施形態の制御装置のＳＤＭコントロー
ラの概略構成を示すブロック図である。
【図４３】第６実施形態の制御装置のＤＭコントローラ
の概略構成を示すブロック図である。
【図４４】第７実施形態に係る制御装置およびこれを適
用した内燃機関の概略構成を示す図である。
【図４５】第７実施形態の制御装置の構成を示すブロッ
ク図である。
【図４６】第８実施形態の制御装置の構成を示すブロッ
ク図である。
【図４７】第９実施形態の制御装置の構成を示すブロッ
ク図である。
【図４８】第９実施形態の制御装置における状態予測器
の予測アルゴリズムおよびオンボード同定器の同定アル
ゴリズムの数式の一例を示す図である。
【図４９】第９実施形態の制御装置における各算出値の
算出タイミングおよび各サンプリング値のサンプリング
タイミングを示すタイミングチャートである。
【図５０】第１０実施形態の制御装置の構成を示すブロ
ック図である。
【図５１】第１０実施形態の制御装置における状態予測
器の予測アルゴリズムおよびオンボード同定器の同定ア
ルゴリズムの数式の一例を示す図である。
【符号の説明】
１ 制御装置 ２ ＥＣＵ（偏差算出手段、制御入力算出手段、予測
値算出手段、出力サンプリング手段、入力サンプリング
手段、サンプリング手段、同定手段、空燃比算出手段、
空燃比制御手段、空燃比サンプリング手段） ３ 内燃機関 ７ 排気管（排気通路） ８ａ 第１触媒装置（触媒） ８ｂ 第２触媒装置（触媒） １４ ＬＡＦセンサ（上流側空燃比センサ） １５ 酸素濃度センサ（下流側空燃比センサ） ２２ 状態予測器（予測値算出手段、偏差算出手段） ２３ オンボード同定器（同定手段） ２４ ＤＳＭコントローラ（制御入力算出手段、空燃
比算出手段） ４０ デシメーションフィルタ（入力サンプリング手
段、サンプリング手段） ΔＴｋ 算出周期（偏差算出周期、予測値算出周期） ΔＴｍ 算出周期（制御入力算出周期、空燃比算出周
期） ΔＴｓｋ サンプリング周期（出力サンプリング周
期、入力サンプリング周期、第１サンプリング周期、同
定周期、空燃比サンプリング周期） ΔＴｓｍ サンプリング周期（サンプリング周期、第
２入力サンプリング周期、第２サンプリング周期、第２
空燃比サンプリング周期） ＫＣＭＤ 目標空燃比（制御入力） ＤＫＣＭＤ’ 空燃比偏差のデシメーション値（制御入
力を表す値、制御入力と基準値との偏差、目標空燃比を
表す値） DKCMD'(k-dt) 空燃比偏差の離散データ DKCMD'(k-i) 空燃比偏差の離散データ ＫＡＣＴ ＬＡＦセンサの出力（制御対象に入力され
た制御入力を反映する値） ＤＫＡＣＴ’ ＬＡＦ出力偏差のデシメーション値（制
御対象に入力された制御入力を反映する値と基準値との
偏差、制御対象に入力された制御入力を反映する値、上
流側空燃比センサの出力を表す値） DKACT'(k-j) ＬＡＦ出力偏差の離散データ DKACT'(k-d-dd) ＬＡＦ出力偏差の離散データ Ｖｏｕｔ 酸素濃度センサの出力（制御対象の出力） Ｖｏｐ 目標値 ＶＯ２ 出力偏差（制御対象の出力と目標値との偏
差、制御対象の出力を表す値、下流側空燃比センサの出
力を表す値） VO2(k)〜VO2(k-2) 出力偏差の離散データ ＰＲＥＶＯ２ 出力偏差の予測値 ａ１ モデルパラメータ ａ２ モデルパラメータ ｂ１ モデルパラメータ ｕ''(ｍ) ＤＳＭ信号（第１の中間値を表す信号） ｕ(ｍ) 増幅ＤＳＭ信号（第１の中間値にゲインを乗
算した値を表す信号、第２の中間値） Ｆd ゲイン ＦＬＡＦＢＡＳＥ 基準値（所定値）
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０５Ｂ 11/36 Ｇ０５Ｂ 11/36 Ｍ 13/04 13/04 21/02 21/02 Ｚ Ｈ０３Ｍ 3/02 Ｈ０３Ｍ 3/02 Ｆターム(参考） 3G084 AA03 BA09 BA13 CA03 CA04 DA04 DA10 EA05 EA11 EB06 EB12 EB25 EC01 EC03 FA01 FA02 FA05 FA10 FA11 FA20 FA30 FA33 FA38 3G301 HA01 HA06 JA11 KA06 LB02 MA01 MA11 NA01 NA03 NA04 NA05 NA06 NA08 NA09 NB02 NB13 NC02 ND05 ND18 ND45 NE01 NE06 NE17 NE19 NE21 PA07Z PA09Z PA10Z PA11Z PB08Z PD09A PD09Z PE01Z PE03Z PE08Z PF01Z PF03Z 5H004 GA10 GA18 GA40 GB12 HA13 HB01 HB03 HB04 HB07 HB08 JB07 JB24 KA05 KA33 KA74 KB02 KB04 KB06 KB21 KB28 KC26 KC28 KC35 KC38 KC45 KC46 LA02 LA03 MA11 5J064 BA02 BA03 BB01 BB03 BC08 BC10 BC15 BD01

Claims (38)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 制御対象の出力と所定の目標値との偏差
    を所定の偏差算出周期で算出する偏差算出手段と、 Δ変調アルゴリズム、ΔΣ変調アルゴリズムおよびΣΔ
    変調アルゴリズムのうちのいずれか１つの変調アルゴリ
    ズムに基づき、前記算出された偏差に応じて、前記制御
    対象の出力を前記目標値に収束させるための前記制御対
    象への制御入力を、前記偏差算出周期よりも短い所定の
    制御入力算出周期で算出する制御入力算出手段と、 を備えることを特徴とする制御装置。
  2. 【請求項２】 前記制御入力算出手段は、前記１つの変
    調アルゴリズムに基づき、前記偏差に応じて、第１の中
    間値を算出するとともに、当該算出した第１の中間値に
    所定のゲインを乗算した値に基づき、前記制御入力を算
    出することを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
  3. 【請求項３】 前記制御入力算出手段は、前記１つの変
    調アルゴリズムに基づき、前記偏差に応じて、第２の中
    間値を算出するとともに、当該算出した第２の中間値に
    所定値を加算することにより、前記制御入力を算出する
    ことを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
  4. 【請求項４】 予測アルゴリズムに基づき、制御対象の
    出力を表す値の予測値を所定の予測値算出周期で算出す
    る予測値算出手段と、 Δ変調アルゴリズム、ΔΣ変調アルゴリズムおよびΣΔ
    変調アルゴリズムのうちのいずれか１つの変調アルゴリ
    ズムに基づき、前記算出された予測値に応じて、前記制
    御対象の出力を制御するための前記制御対象への制御入
    力を、前記予測値算出周期よりも短い制御入力算出周期
    で算出する制御入力算出手段と、 を備えることを特徴とする制御装置。
  5. 【請求項５】 前記制御入力算出手段は、前記１つの変
    調アルゴリズムに基づき、前記予測値に応じて第１の中
    間値を算出するとともに、当該算出した第１の中間値に
    所定のゲインを乗算した値に基づき、前記制御入力を算
    出することを特徴とする請求項４に記載の制御装置。
  6. 【請求項６】 前記制御入力算出手段は、前記１つの変
    調アルゴリズムに基づき、前記予測値に応じて第２の中
    間値を算出するとともに、当該算出した第２の中間値に
    所定値を加算することにより、前記制御入力を算出する
    ことを特徴とする請求項４に記載の制御装置。
  7. 【請求項７】 前記制御対象の出力を表す値を、前記制
    御入力算出周期よりも長い所定の出力サンプリング周期
    で、離散データとしてサンプリングする出力サンプリン
    グ手段をさらに備え、 前記予測アルゴリズムは、当該サンプリングされた前記
    制御対象の出力を表す値の離散データに応じて、前記予
    測値を算出するアルゴリズムであることを特徴とする請
    求項４ないし６のいずれかに記載の制御装置。
  8. 【請求項８】 前記制御入力を表す値、および前記制御
    対象に入力された制御入力を反映する値の少なくとも一
    方を、前記制御入力算出周期よりも長い所定の入力サン
    プリング周期で、離散データとしてサンプリングする入
    力サンプリング手段をさらに備え、 前記予測アルゴリズムは、当該サンプリングされた、前
    記制御入力を表す値の離散データ、および前記制御対象
    に入力された制御入力を反映する値の離散データの少な
    くとも一方にさらに応じて、前記予測値を算出するアル
    ゴリズムであることを特徴とする請求項７に記載の制御
    装置。
  9. 【請求項９】 前記入力サンプリング手段は、前記制御
    入力を表す値の離散データ、および前記制御対象に入力
    された制御入力を反映する値の離散データの少なくとも
    一方を、前記入力サンプリング周期よりも短い所定の第
    ２入力サンプリング周期でサンプリングした値にデシメ
    ーション処理を施すことにより、前記入力サンプリング
    周期でサンプリングすることを特徴とする請求項８に記
    載の制御装置。
  10. 【請求項１０】 前記予測アルゴリズムは、前記制御入
    力を表す値および前記制御対象に入力された制御入力を
    反映する値の一方と、前記制御対象の出力を表す値とを
    変数とする制御対象モデルに基づき、前記予測値を算出
    するアルゴリズムであることを特徴とする請求項４ない
    し６のいずれかに記載の制御装置。
  11. 【請求項１１】 前記制御入力を表す値と前記制御対象
    に入力された制御入力を反映する値との少なくとも一
    方、および前記制御対象の出力を表す値を、前記制御入
    力算出周期よりも長い所定の第１サンプリング周期で、
    離散データとしてサンプリングするサンプリング手段を
    さらに備え、 前記制御対象モデルは、当該サンプリングされた、前記
    制御入力を表す値の離散データおよび前記制御対象に入
    力された制御入力を反映する値の離散データの一方と、
    前記制御対象の出力を表す値の離散データとを変数とす
    る離散時間系モデルであることを特徴とする請求項１０
    に記載の制御装置。
  12. 【請求項１２】 前記サンプリング手段は、前記制御入
    力を表す値の離散データ、および前記制御対象に入力さ
    れた制御入力を反映する値の離散データの少なくとも一
    方を、前記第１サンプリング周期よりも短い所定の第２
    サンプリング周期でサンプリングした値にデシメーショ
    ン処理を施すことにより、前記第１サンプリング周期で
    サンプリングすることを特徴とする請求項１１に記載の
    制御装置。
  13. 【請求項１３】 前記制御対象の出力を表す値の離散デ
    ータに応じて、前記離散時間系モデルのモデルパラメー
    タを同定する同定手段をさらに備えることを特徴とする
    請求項１１または１２に記載の制御装置。
  14. 【請求項１４】 前記同定手段は、前記制御入力を表す
    値の離散データ、および前記制御対象に入力された制御
    入力を反映する値の離散データの一方にさらに応じて、
    前記モデルパラメータを同定することを特徴とする請求
    項１３に記載の制御装置。
  15. 【請求項１５】 前記同定手段による前記モデルパラメ
    ータの同定周期は、前記制御入力算出周期よりも長い値
    に設定されていることを特徴とする請求項１３または１
    ４に記載の制御装置。
  16. 【請求項１６】 内燃機関の排気通路の触媒よりも下流
    側における排気ガスの空燃比を表す検出信号を出力する
    下流側空燃比センサと、 当該下流側空燃比センサの出力と所定の目標値との偏差
    を所定の偏差算出周期で算出する偏差算出手段と、 Δ変調アルゴリズム、ΔΣ変調アルゴリズムおよびΣΔ
    変調アルゴリズムのうちのいずれか１つの変調アルゴリ
    ズムに基づき、前記算出された偏差に応じて、前記下流
    側空燃比センサの出力を前記目標値に収束させるため
    の、前記内燃機関に供給すべき混合気の目標空燃比を、
    前記偏差算出周期よりも短い所定の空燃比算出周期で算
    出する空燃比算出手段と、 当該算出された目標空燃比に応じて、前記内燃機関に供
    給される混合気の空燃比を制御する空燃比制御手段と、 を備えることを特徴とする制御装置。
  17. 【請求項１７】 前記空燃比算出手段は、前記１つの変
    調アルゴリズムに基づき、前記偏差に応じて、第１の中
    間値を算出するとともに、当該算出した第１の中間値に
    所定のゲインを乗算した値に基づき、前記目標空燃比を
    算出することを特徴とする請求項１６に記載の制御装
    置。
  18. 【請求項１８】 前記空燃比算出手段は、前記１つの変
    調アルゴリズムに基づき、前記偏差に応じて、第２の中
    間値を算出するとともに、当該算出した第２の中間値に
    所定値を加算することにより、前記目標空燃比を算出す
    ることを特徴とする請求項１６に記載の制御装置。
  19. 【請求項１９】 内燃機関の排気通路の触媒よりも下流
    側における排気ガスの空燃比を表す検出信号を出力する
    下流側空燃比センサと、 予測アルゴリズムに基づき、前記下流側空燃比センサの
    出力を表す値の予測値を所定の予測値算出周期で算出す
    る予測値算出手段と、 Δ変調アルゴリズム、ΔΣ変調アルゴリズムおよびΣΔ
    変調アルゴリズムのうちのいずれか１つの変調アルゴリ
    ズムに基づき、前記算出された予測値に応じて、前記下
    流側空燃比センサの出力を制御するための、前記内燃機
    関に供給すべき混合気の目標空燃比を、前記予測値算出
    周期よりも短い空燃比算出周期で算出する空燃比算出手
    段と、 当該算出された目標空燃比に応じて、前記内燃機関に供
    給される混合気の空燃比を制御する空燃比制御手段と、 を備えることを特徴とする制御装置。
  20. 【請求項２０】 前記空燃比算出手段は、前記１つの変
    調アルゴリズムに基づき、前記予測値に応じて、第１の
    中間値を算出するとともに、当該算出した第１の中間値
    に所定のゲインを乗算した値に基づき、前記目標空燃比
    を算出することを特徴とする請求項１９に記載の制御装
    置。
  21. 【請求項２１】 前記空燃比算出手段は、前記１つの変
    調アルゴリズムに基づき、前記予測値に応じて、第２の
    中間値を算出するとともに、当該算出した第２の中間値
    に所定値を加算することにより、前記内燃機関に供給す
    べき混合気の目標空燃比を算出することを特徴とする請
    求項１９に記載の制御装置。
  22. 【請求項２２】 前記下流側空燃比センサの出力を表す
    値を、前記空燃比算出周期よりも長い所定の出力サンプ
    リング周期で、離散データとしてサンプリングする出力
    サンプリング手段をさらに備え、 前記予測アルゴリズムは、当該サンプリングされた前記
    下流側空燃比センサの出力を表す値の離散データに応じ
    て、前記予測値を算出するアルゴリズムであることを特
    徴とする請求項１９ないし２１のいずれかに記載の制御
    装置。
  23. 【請求項２３】 前記目標空燃比を表す値を、前記空燃
    比算出周期よりも長い所定の空燃比サンプリング周期
    で、離散データとしてサンプリングする空燃比サンプリ
    ング手段をさらに備え、 前記予測アルゴリズムは、当該サンプリングされた前記
    目標空燃比を表す値の離散データにさらに応じて、前記
    予測値を算出するアルゴリズムであることを特徴とする
    請求項２２に記載の制御装置。
  24. 【請求項２４】 前記空燃比サンプリング手段は、 前記目標空燃比を表す値の離散データを、前記空燃比サ
    ンプリング周期よりも短い所定の第２空燃比サンプリン
    グ周期でサンプリングした値にデシメーション処理を施
    すことにより、前記空燃比サンプリング周期でサンプリ
    ングすることを特徴とする請求項２３に記載の制御装
    置。
  25. 【請求項２５】 前記予測アルゴリズムは、前記目標空
    燃比を表す値および前記下流側空燃比センサの出力を表
    す値を変数とする制御対象モデルに基づき、前記予測値
    を算出するアルゴリズムであることを特徴とする請求項
    １９ないし２１のいずれかに記載の制御装置。
  26. 【請求項２６】 前記目標空燃比を表す値および前記下
    流側空燃比センサの出力を表す値を、前記空燃比算出周
    期よりも長い所定の第１サンプリング周期で、離散デー
    タとしてサンプリングするサンプリング手段をさらに備
    え、 前記制御対象モデルは、当該サンプリングされた、前記
    目標空燃比を表す値の離散データと、前記下流側空燃比
    センサの出力を表す値の離散データとを変数とする離散
    時間系モデルであることを特徴とする請求項２５に記載
    の制御装置。
  27. 【請求項２７】 前記サンプリング手段は、 前記目標空燃比を表す値の離散データを、前記第１サン
    プリング周期よりも短い所定の第２サンプリング周期で
    サンプリングした値にデシメーション処理を施すことに
    より、前記第１サンプリング周期でサンプリングするこ
    とを特徴とする請求項２６に記載の制御装置。
  28. 【請求項２８】 前記下流側空燃比センサの出力を表す
    値の離散データに応じて、前記離散時間系モデルのモデ
    ルパラメータを同定する同定手段をさらに備えることを
    特徴とする請求項２６または２７に記載の制御装置。
  29. 【請求項２９】 前記同定手段は、前記目標空燃比を表
    す値の離散データにさらに応じて、前記モデルパラメー
    タを同定することを特徴とする請求項２８に記載の制御
    装置。
  30. 【請求項３０】 前記同定手段による前記モデルパラメ
    ータの同定周期は、前記空燃比算出周期よりも長い値に
    設定されていることを特徴とする請求項２８または２９
    に記載の制御装置。
  31. 【請求項３１】 前記内燃機関の前記排気通路の前記触
    媒よりも上流側における排気ガスの空燃比を表す検出信
    号を出力する上流側空燃比センサと、 前記目標空燃比を表す値と前記上流側空燃比センサの出
    力を表す値との少なくとも一方を、前記空燃比算出周期
    よりも長い所定の空燃比サンプリング周期で、離散デー
    タとしてサンプリングする空燃比サンプリング手段と、
    をさらに備え、 前記予測アルゴリズムは、当該サンプリングされた、前
    記目標空燃比を表す値の離散データ、および前記上流側
    空燃比センサの出力を表す値の離散データの少なくとも
    一方にさらに応じて、前記予測値を算出するアルゴリズ
    ムであることを特徴とする請求項２２に記載の制御装
    置。
  32. 【請求項３２】 前記サンプリング手段は、 前記目標空燃比を表す値の離散データ、および前記上流
    側空燃比センサの出力を表す値の離散データの少なくと
    も一方を、前記空燃比サンプリング周期よりも短い所定
    の第２空燃比サンプリング周期でサンプリングした値に
    デシメーション処理を施すことにより、前記空燃比サン
    プリング周期でサンプリングすることを特徴とする請求
    項３１に記載の制御装置。
  33. 【請求項３３】 前記内燃機関の前記排気通路の前記触
    媒よりも上流側における排気ガスの空燃比を表す検出信
    号を出力する上流側空燃比センサをさらに備え、 前記予測アルゴリズムは、前記目標空燃比を表す値およ
    び前記上流側空燃比センサの出力を表す値の一方と、前
    記下流側空燃比センサの出力を表す値とを変数とする制
    御対象モデルに基づき、前記予測値を算出するアルゴリ
    ズムであることを特徴とする請求項１９ないし２１のい
    ずれかに記載の制御装置。
  34. 【請求項３４】 前記目標空燃比を表す値と前記上流側
    空燃比センサの出力を表す値との少なくとも一方、およ
    び前記下流側空燃比センサの出力を表す値を、前記空燃
    比算出周期よりも長い所定の第１サンプリング周期で、
    離散データとしてサンプリングするサンプリング手段を
    さらに備え、 前記制御対象モデルは、当該サンプリングされた、前記
    目標空燃比を表す値の離散データおよび前記上流側空燃
    比センサの出力を表す値の離散データの一方と、前記下
    流側空燃比センサの出力を表す値の離散データとを変数
    とする離散時間系モデルであることを特徴とする請求項
    ３３に記載の制御装置。
  35. 【請求項３５】 前記サンプリング手段は、 前記目標空燃比を表す値の離散データ、および前記上流
    側空燃比センサの出力を表す値の離散データの少なくと
    も一方を、前記第１サンプリング周期よりも短い所定の
    第２サンプリング周期でサンプリングした値にデシメー
    ション処理を施すことにより、前記第１サンプリング周
    期でサンプリングすることを特徴とする請求項３４に記
    載の制御装置。
  36. 【請求項３６】 前記下流側空燃比センサの出力を表す
    値の離散データに応じて、前記離散時間系モデルのモデ
    ルパラメータを同定する同定手段をさらに備えることを
    特徴とする請求項３４または３５に記載の制御装置。
  37. 【請求項３７】 前記同定手段は、前記目標空燃比を表
    す値の離散データ、および前記上流側空燃比センサの出
    力を表す値の離散データの一方にさらに応じて、前記モ
    デルパラメータを同定することを特徴とする請求項３６
    に記載の制御装置。
  38. 【請求項３８】 前記同定手段による前記モデルパラメ
    ータの同定周期は、前記空燃比算出周期よりも長い値に
    設定されていることを特徴とする請求項３６または３７
    に記載の制御装置。
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