JP2006209639A - 制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 制御対象モデルを用いる場合において、制御対象の動特性が一時的に急変した際でも、制御系の安定性を確保することができる制御装置を提供すること。
【解決手段】制御装置１のＥＣＵ２は、推定アルゴリズムにより算出した燃料圧の推定値Ｐｆ＿ｈａｔと燃料圧Ｐｆとの偏差である第１推定誤差ｅ＿ｄｏｖに、ローパスフィルタ処理およびレートリミット処理を施すことにより、第１外乱推定値ｃ１を算出し、第１推定誤差ｅ＿ｄｏｖと第１外乱推定値ｃ１との偏差である第２推定誤差ｅ＿ｄｏｖ＿Ｈに基づき、所定の外乱推定アルゴリズムにより、第２外乱推定値ｃ２を算出し、燃料圧Ｐｆ，第１および第２外乱推定値ｃ１，ｃ２に基づき、所定の制御アルゴリズムにより、燃料圧制御入力Ｕｐｆを算出する。
【選択図】 図４

Description

本発明は、制御対象モデルに基づく制御アルゴリズムにより制御対象を制御する制御装置に関する。

従来、この種の制御装置として、特許文献１に記載されたものが知られている。この制御装置は、外乱オブザーバ、スライディングモードコントローラおよび規範モデルなどを備えている。この制御装置では、外乱オブザーバにより、制御対象モデルに基づき、外乱推定値および状態量の推定値が算出され、規範モデルにより、状態量の規範値が算出される。そして、これらの外乱推定値、状態量の推定値、および状態量の規範値に基づき、スライディングモードコントローラにより、状態量の規範値と状態量の推定値との偏差が値０に収束するように、制御対象への制御入力が算出される。

特開２００２−２８７８０４号公報

一般に、制御対象モデルに基づく制御アルゴリズムにより制御対象を制御する場合、外乱または目標値の急変などに起因して、制御対象の動特性が一時的に急変すると、過大なモデル化誤差が発生することがある。そのようなモデル化誤差が発生した場合、上記従来の制御装置によれば、外乱オブザーバを用いているので、上記過大なモデル化誤差が外乱推定値に直接的に反映されてしまうことにより、状態量の規範値と状態量の推定値との偏差が振動的な揺り返し挙動を示したり、一時的に過大な状態になったりするおそれがある。すなわち、制御系が不安定になるおそれがある。

本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、制御対象モデルを用いる場合において、制御対象の動特性が一時的に急変した際でも、制御系の安定性を確保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。

上記目的を達成するために、請求項１に係る制御装置１，１Ａ〜１Ｈは、制御対象４〜６の制御量（燃料圧Ｐｆ、カム位相Ｃａｉｎ、内燃機関の回転数ＮＥ）を検出する制御量検出手段（ＥＣＵ２、燃料圧センサ２０、クランク角センサ２１、カム角センサ２４）と、制御量の目標となる目標制御量（目標燃料圧Ｐｆ＿ｃｍｄ、目標カム位相Ｃａｉｎ＿ｃｍｄ、目標エンジン回転数ＮＥ＿ｃｍｄ）を設定する目標制御量設定手段（ＥＣＵ２、目標燃料圧算出部５０，５０Ａ，５０Ｂ、目標カム位相算出部５０Ｃ〜５０Ｅ、目標エンジン回転数算出部５０Ｆ〜５０Ｇ）と、制御対象をモデル化した制御対象モデルに基づく推定アルゴリズム（式（８），（２９），（４４），（６４），（８３），（９８），（１１８），（１３７），（１５２））により、制御量の推定値Ｐｆ＿ｈａｔ，Ｃａｉｎ＿ｈａｔ，ＮＥ＿ｈａｔを推定制御量として算出する推定制御量算出手段（ＥＣＵ２、ハイブリッド外乱オブザーバ４０，４０Ａ〜４０Ｈ）と、検出された制御量と算出された推定制御量との偏差である第１偏差（第１推定誤差ｅ＿ｄｏｖ，ｅ＿ｄｏｖｃａ，ｅ＿ｄｏｖｎｅ）に、所定のフィルタ処理、所定の制限処理および所定のゲイン設定処理の少なくとも一つを含む処理（式（１０）〜（１４），（３１）〜（３５），（４６）〜（５０），（６６）〜（７０），（８５）〜（８９），（１００）〜（１０４），（１２０）〜（１２４），（１３９）〜（１４３），（１５４）〜（１５８））を施すことにより、第１外乱推定値ｃ１，ｃ１＿ｃａ，ｃ１＿ｎｅを算出する第１外乱推定値算出手段（ＥＣＵ２、ハイブリッド外乱オブザーバ４０，４０Ａ〜４０Ｈ）と、第１偏差と算出された第１外乱推定値との偏差である第２偏差（第２推定誤差ｅ＿ｄｏｖ＿Ｈ，ｅ＿ｄｏｖｃａ＿Ｈ，ｅ＿ｄｏｖｎｅ＿Ｈ）に基づき、所定の外乱推定アルゴリズム（式（１６）〜（１７），（３６）〜（３７），（５１）〜（５６），（７１）〜（７２），（９０）〜（９１），（１０５）〜（１１０），（１２５）〜（１２６），（１４４）〜（１４５），（１５９）〜（１６４））により、第２外乱推定値ｃ２，ｃ２＿ｃａ，ｃ２＿ｎｅを算出する第２外乱推定値算出手段（ＥＣＵ２、ハイブリッド外乱オブザーバ４０，４０Ａ〜４０Ｈ）と、算出された第１外乱推定値、算出された第２外乱推定値、および検出された制御量に基づき、所定の制御アルゴリズム（式（１）〜（６），（２２）〜（２７），（５７）〜（６２），（７７）〜（８２），（１１１）〜（１１６），（１３１）〜（１３６））により、制御量を目標制御量に収束させるように、制御対象への制御入力（燃料圧制御入力Ｕｐｆ，位相制御入力Ｕｃａｉｎ，回転数制御入力Ｕｎｅ）を算出する制御入力算出手段（ＥＣＵ２、２自由度応答指定型コントローラ３０，３０Ａ〜３０Ｈ）と、を備えることを特徴とする。

この制御装置によれば、算出された第１外乱推定値、算出された第２外乱推定値、および検出された制御量に基づき、所定の制御アルゴリズムにより、制御量を目標制御量に収束させるように、制御対象への制御入力が算出されるので、第１および第２の外乱推定値により、制御対象モデルのモデル化誤差を補償することができる。この場合、第１外乱推定値は、制御量と推定制御量との偏差である第１偏差に、所定のフィルタ処理、所定の制限処理および所定のゲイン設定処理の少なくとも一つを含む処理を施すことにより算出されるので、第１偏差に施す処理のフィルタ特性、制限特性およびゲインの少なくとも一つを適切に設定することにより、第１偏差が比較的小さい場合、すなわち制御対象の動特性の変化が比較的小さいことで、制御対象モデルのモデル化誤差が小さい場合や、定常偏差的なモデル化誤差が存在している場合には、そのようなモデル化誤差を第１外乱推定値により補償することができる。

また、第２外乱推定値は、第１偏差と第１外乱推定値との偏差である第２偏差に基づき、所定の外乱推定アルゴリズムにより算出されるので、第１偏差が一時的に急増した場合、すなわち制御対象の動特性が一時的に急変し、第１外乱推定値のみでは補償しきれないような過大なモデル化誤差が発生している場合でも、第１外乱推定値に加えて第２外乱推定値を用いることにより、そのような過大なモデル化誤差を補償することができる。その結果、制御対象の動特性が一時的に急変した際でも、制御量を、目標制御量に対して振動的な揺り返し挙動やオーバーシュートするのを回避しながら、目標制御量に収束させることができる。すなわち、制御系の安定性を確保することができるとともに、高い制御精度を確保することができる（なお、本明細書では、「制御量の検出」は、センサなどにより制御量を直接検出することに限らず、演算により制御量を算出することも含む）。

請求項２に係る発明は、請求項１に記載の制御装置１Ａ，１Ｂ，１Ｄ，１Ｅ，１Ｇ，１Ｈにおいて、制御対象の状態（燃料圧Ｐｆ、エンジン回転数ＮＥ、バルブリフトＬｉｆｔｉｎ、補機損失Ｐｌｏｓｓ）に応じて、制御対象モデルのモデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２，ａ１＿ｃａ，ａ２＿ｃａ，ｂ１＿ｃａ，ｂ２＿ｃａ，ａ１＿ｎｅ，ａ２＿ｎｅ，ｂ１＿ｎｅ，ｂ２＿ｎｅを設定するモデルパラメータ設定手段（ＥＣＵ２、モデルパラメータスケジューラ６０Ａ，６０Ｂ，６０Ｄ，６０Ｅ，６０Ｇ，６０Ｈ）をさらに備え、制御入力算出手段は、設定されたモデルパラメータにさらに基づき、所定の制御アルゴリズムにより、制御入力を算出することを特徴とする。

この制御装置によれば、制御対象モデルのモデルパラメータが、制御対象の状態に応じて設定され、そのように設定されたモデルパラメータにさらに基づいて、制御入力が算出されるので、制御対象の状態変化に伴って、制御対象の動特性が変化した場合でも、そのような動特性の変化を制御対象モデルに適切に反映させることができ、それにより、制御入力をより適切に算出することができる。その結果、制御系の安定性および制御精度をさらに向上させることができる。

請求項３に係る発明は、請求項１に記載の制御装置１Ｂ，１Ｅ，１Ｈにおいて、制御対象モデルのモデルパラメータを、所定の逐次型同定アルゴリズム（式（５１）〜（５６），（１０５）〜（１１０），（１５９）〜（１６４））により同定する同定手段（ＥＣＵ２、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｂ，４０Ｅ，４０Ｈ）をさらに備え、制御入力算出手段は、同定されたモデルパラメータにさらに基づき、所定の制御アルゴリズムにより、制御入力を算出することを特徴とする。

この制御装置によれば、制御対象モデルのモデルパラメータが、所定の逐次型同定アルゴリズムにより同定され、そのように逐次同定されたモデルパラメータにさらに基づいて、制御入力が算出されるので、外乱または目標制御量の急変に加えて、経年変化などに起因して制御対象の動特性が変化した場合でも、そのような動特性の変化を制御対象モデルに適切に反映させることができる。その結果、制御系の安定性および制御精度をさらに向上させることができる。

請求項４に係る発明は、請求項１ないし３のいずれかに記載の制御装置１Ｂ，１Ｅ，１Ｈにおいて、所定の外乱推定アルゴリズムは、第２外乱推定値に忘却効果を付与する忘却アルゴリズム（忘却係数λ，λ＿ｃａ，λ＿ｎｅ，δ５，δｃａ５，δｎｅ５）を含むことを特徴とする。

請求項１に係る制御装置のように、第１外乱推定値および第２外乱推定値により、モデル化誤差を補償する場合において、外乱推定アルゴリズムに積分構造が含まれているときには、第２外乱推定値の算出を継続すると、外乱推定アルゴリズムに含まれる積分構造に起因して、制御量が目標制御量に対して振動的な揺り返し挙動を示す可能性がある。これに対して、この制御装置によれば、忘却アルゴリズムにより、忘却効果が第２外乱推定値に付与されるので、外乱推定アルゴリズムに積分構造が含まれているときでも、上述した振動的な揺り返し挙動を回避することができ、それにより、制御系の安定性をより一層、向上させることができる。

請求項５に係る発明は、請求項１ないし４のいずれかに記載の制御装置１，１Ａ，１Ｂにおいて、制御量は、内燃機関３の燃料供給系（燃料供給装置１０）における燃料圧Ｐｆであることを特徴とする。

この制御装置によれば、燃料圧を制御する制御系において、前述したように、その安定性および制御精度を向上させることができる。

請求項６に係る発明は、請求項１ないし４のいずれかに記載の制御装置１Ｃ〜１Ｅにおいて、制御量は、内燃機関３の吸気弁および排気弁をそれぞれ開閉するための吸気カムおよび排気カムの少なくとも一方の、クランクシャフトに対するカム位相Ｃａｉｎであることを特徴とする。

この制御装置によれば、カム位相を制御する制御系において、前述したように、その安定性および制御精度を向上させることができる。

請求項７に係る発明は、請求項１ないし４のいずれかに記載の制御装置１Ｆ〜１Ｈにおいて、制御量は、内燃機関の回転数ＮＥであることを特徴とする。

この制御装置によれば、内燃機関の回転数を制御する制御系において、前述したように、その安定性および制御精度を向上させることができる。

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。図１は、本実施形態の制御装置１およびこれを適用した燃料供給装置１０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、ＥＣＵ２を備えており、このＥＣＵ２は、後述するように、燃料圧制御などの制御処理を実行する。

この燃料供給装置１０（燃料供給系）は、直列４気筒タイプの内燃機関（以下「エンジン」という）３に適用されたものであり、エンジン運転中、４つの燃料噴射弁９に高圧の燃料（ガソリン）を供給する。燃料供給装置１０は、燃料タンク１１と、これに燃料供給路１２および燃料戻し路１４を介して接続されたデリバリパイプ１３と、燃料供給路１２および燃料戻し路１４を開閉する電磁制御弁１５などを備えている。

この燃料供給路１２には、低圧ポンプ１６および高圧ポンプ１７が設けられている。低圧ポンプ１６は、ＥＣＵ２により運転が制御される電動ポンプタイプのものであり、エンジン運転中、常に運転され、燃料タンク１１内の燃料を所定圧（例えば０．５ＭＰａ）まで増圧し、高圧ポンプ１７側に吐出する。

また、高圧ポンプ１７は、図示しないクランクシャフトに連結されており、クランクシャフトの回転に伴って、低圧ポンプ１６からの燃料をさらに増圧し、デリバリパイプ１３側に吐出する。

一方、デリバリパイプ１３は、その内部空間が高圧ポンプ１７からの燃料を高圧状態で蓄える燃料室１３ａになっている。このデリバリパイプ１３には、前述した４つの燃料噴射弁９および燃料圧センサ２０が取り付けられており、これらの燃料噴射弁９の開弁により、燃料室１３ａ内の燃料が、エンジン３の燃焼室（図示せず）内に噴射される。

また、燃料圧センサ２０は、ＥＣＵ２に接続されており、燃料室１３ａ内の燃料圧Ｐｆを検出し、それを表す検出信号をＥＣＵ２に出力する。なお、本実施形態では、燃料圧センサ２０が制御量検出手段に相当し、燃料圧Ｐｆが制御量に相当する。

さらに、電磁制御弁１５は、電磁アクチュエータ１５ａとスプール弁機構１５ｂを組み合わせたタイプのものであり、この電磁アクチュエータ１５ａは、ＥＣＵ２に接続されている。電磁アクチュエータ１５ａは、ＥＣＵ２からの後述する燃料圧制御入力Ｕｐｆにより制御されることによって、スプール弁機構１５ｂの弁体１５ｃを、図２（ａ）に示す増圧位置と、図２（ｂ）に示す保持位置と、図２（ｃ）に示す減圧位置との間で駆動する。

この場合、電磁制御弁１５が増圧位置に制御されているときには、弁体１５ｃにより、燃料供給路１２が開放されるとともに、燃料戻し路１４が閉鎖される。一方、電磁制御弁１５が減圧位置に制御されているときには、弁体１５ｃにより、燃料供給路１２が閉鎖されるとともに、燃料戻し路１４が開放される。また、電磁制御弁１５が保持位置に制御されているときには、弁体１５ｃにより、燃料供給路１２および燃料戻し路１４がいずれも閉鎖される。

以上の構成により、この燃料供給装置１０では、ＥＣＵ２により、電磁制御弁１５の弁体１５ｃの位置が制御され、それにより、後述するように、燃料圧Ｐｆが制御される。

また、ＥＣＵ２には、クランク角センサ２１、アクセル開度センサ２２およびイグニッション・スイッチ（以下「ＩＧ・ＳＷ」という）２３が接続されている。このクランク角センサ２１（制御量検出手段）は、マグネットロータおよびＭＲＥピックアップで構成されており、エンジン３のクランクシャフトの回転に伴い、パルス信号であるＣＲＫ信号をＥＣＵ２に出力する。このＣＲＫ信号は、所定クランク角（例えば１０゜）毎に１パルスが出力され、ＥＣＵ２は、このＣＲＫ信号に基づき、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、アクセル開度センサ２２は、エンジン３が搭載された車両のアクセルペダル（図示せず）の踏み込み量（以下「アクセル開度」という）ＡＰを表す検出信号をＥＣＵ２に出力する。さらに、ＩＧ・ＳＷ２３は、イグニッションキー（図示せず）操作によりＯＮ／ＯＦＦされるとともに、そのＯＮ／ＯＦＦ状態を表す信号をＥＣＵ２に出力する。

一方、ＥＣＵ２は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭおよびＩ／Ｏインターフェース（いずれも図示せず）などからなるマイクロコンピュータで構成されており、前述した各種のセンサ２０〜２２の検出信号およびＩＧ・ＳＷ２３の出力信号に応じ、高圧ポンプ１７および電磁制御弁１５を介して、燃料圧Ｐｆを制御する。また、ＥＣＵ２は、燃料噴射弁９を介して、燃料噴射制御を実行するとともに、点火プラグ（図示せず）を介して、点火時期制御を実行する。

なお、本実施形態では、ＥＣＵ２が、制御量検出手段、目標制御量設定手段、推定制御量算出手段、第１外乱推定値算出手段、第２外乱推定値算出手段、制御入力算出手段、モデルパラメータ設定手段および同定手段に相当する。

次に、図３を参照しながら、第１実施形態の制御装置１について説明する。同図に示すように、制御装置１は、燃料圧制御入力Ｕｐｆを制御対象４に入力することにより、制御量としての燃料圧Ｐｆを制御するものであり、この制御対象４は、燃料供給装置１０を含む系に相当する。

同図に示すように、制御装置１は、２自由度応答指定型コントローラ３０、ハイブリッド外乱オブザーバ４０および目標燃料圧算出部５０を備えており、これらは、具体的にはＥＣＵ２により構成されている。なお、本実施形態では、２自由度応答指定型コントローラ３０が制御入力算出手段に相当し、ハイブリッド外乱オブザーバ４０が、推定制御量算出手段、第１外乱推定値算出手段および第２外乱推定値算出手段に相当し、目標燃料圧算出部５０が目標制御量設定手段に相当する。

まず、目標燃料圧算出部５０では、後述するマップ検索などにより目標燃料圧Ｐｆ＿ｃｍｄ（目標制御量）が算出される。次いで、２自由度応答指定型コントローラ３０では、目標燃料圧Ｐｆ＿ｃｍｄおよび燃料圧Ｐｆに基づき、下式（１）〜（６）に示す目標値フィルタ型の２自由度応答指定型制御アルゴリズムにより、燃料圧制御入力Ｕｐｆが算出される。

これらの式（１）〜（６）において、記号（ｋ）付きの各離散データは、所定の制御周期（本実施形態では５ｍｓｅｃ）に同期してサンプリングまたは算出されたデータであることを示しており、記号ｋは各離散データのサンプリングサイクルまたは算出サイクルの順番を表している。例えば、記号ｋは今回の制御タイミングでサンプリングまたは算出された値であることを、記号ｋ−１は前回の制御タイミングでサンプリングまたは算出された値であることをそれぞれ示している。この点は、以下の離散データにおいても同様である。なお、以下の説明では、各離散データにおける記号（ｋ）などを適宜、省略する。

この制御アルゴリズムでは、まず、式（１）に示す一次遅れタイプのローパスフィルタアルゴリズムにより、目標燃料圧のフィルタ値Ｐｆ＿ｃｍｄ＿ｆが算出される。同式（１）において、Ｒは、目標値フィルタ設定パラメータであり、−１＜Ｒ＜０の関係が成立する値に設定される。

次いで、式（２）〜（６）に示す応答指定型制御アルゴリズム（スライディングモード制御アルゴリズムまたはバックステッピング制御アルゴリズム）により、燃料圧制御入力Ｕｐｆが算出される。すなわち、式（２）に示すように、燃料圧制御入力Ｕｐｆは、等価制御入力Ｕｅｑおよび到達則入力Ｕｒｃｈの和として算出される。この等価制御入力Ｕｅｑは、式（３）により算出される。同式（３）において、ａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２は、後述する制御対象モデルのモデルパラメータを示しており、これらは所定の一定値に設定されている。また、式（３）のｃ１，ｃ２は、第１および第２外乱推定値であり、後述するようにハイブリッド外乱オブザーバ４０により算出される。さらに、式（３）のＳは、切換関数設定パラメータであり、−１＜Ｒ＜Ｓ＜０の関係が成立する値に設定されている。

また、到達則入力Ｕｒｃｈは、式（４）により算出される。この式（４）において、Ｋｒｃｈは、所定の到達則ゲインを表しており、σは、式（５）のように定義される切換関数である。同式（５）のＥｐｆは、追従誤差であり、式（６）に示すように定義される。

なお、以上の式（１）〜（６）は以下のように導出される。すなわち、制御対象４を、燃料圧制御入力Ｕｐｆを制御入力とし、燃料圧Ｐｆを制御量とし、第１および第２外乱推定値ｃ１，ｃ２が外乱として加えられる系として定義するとともに、離散時間系モデルとしてモデル化すると、下式（７）が得られる。

この式（７）の第１および第２外乱推定値ｃ１，ｃ２を離散化した制御対象モデルに基づき、燃料圧Ｐｆが目標燃料圧Ｐｆ＿ｃｍｄに収束するように、目標値フィルタ型の２自由度応答指定型制御理論を適用すると、前述した式（１）〜（６）が導出される。

次に、前述したハイブリッド外乱オブザーバ４０について説明する。このハイブリッド外乱オブザーバ４０では、燃料圧Ｐｆおよび燃料圧制御入力Ｕｐｆに基づき、以下に述べるように、第１外乱推定値ｃ１および第２外乱推定値ｃ２が算出される。

最初に、第１外乱推定値ｃ１の算出アルゴリズムについて説明する。この算出アルゴリズムでは、まず、下式（８）の推定アルゴリズムにより、燃料圧Ｐｆの推定値Ｐｆ＿ｈａｔ（推定制御量）が算出される。この推定アルゴリズムの導出手法については後述する。

次いで、第１推定誤差ｅ＿ｄｏｖ（第１偏差）が下式（９）により算出される。

次に、第１推定誤差ｅ＿ｄｏｖに基づき、下式（１０）〜（１４）により、第１外乱推定値ｃ１が算出される。

上記式（１０）に示すように、第１外乱推定値ｃ１は、１次遅れタイプのローパスフィルタアルゴリズムにより算出される。同式（１０）において、Ｑは、−１＜Ｑ≦０が成立するような値に設定されるフィルタ係数である。また、式（１０）のｃ１^*は、第１外乱推定値ｃ１の被リミット値であり、式（１１）〜（１４）に示すレートリミットアルゴリズムにより算出される。同式（１１）において、ｃ１^**は、被リミット値ｃ１^*の変化分に相当する値であり、式（１２）〜（１４）に示すように、第１推定誤差の今回値と前回値との偏差［ｅ＿ｄｏｖ（ｋ）−ｅ＿ｄｏｖ（ｋ−１）］に、−ＥＰＳを下限値とし、ＥＰＳを上限値とするリミット処理を施すことにより算出される。なお、値ＥＰＳは、正の所定値に設定される。

一方、前述した式（８）の推定アルゴリズムは、以下のように導出される。すなわち、制御対象を、燃料圧制御入力Ｕｐｆを制御入力とし、燃料圧Ｐｆを制御量とし、第２外乱推定値ｃ２が外乱として加えられる系として定義すると、下式（１５）が得られる。

この式（１５）の各変数を離散時間１つ分シフトさせ、第２外乱推定値ｃ２を離散化するとともに、左辺の燃料圧Ｐｆをその推定値Ｐｆ＿ｈａｔに置き換えると、前述した式（８）が得られる。

次に、第２外乱推定値ｃ２の算出アルゴリズムについて説明する。この算出アルゴリズムでは、下式（１６），（１７）に示す固定ゲイン式の同定アルゴリズム（外乱推定アルゴリズム）により、第２外乱推定値ｃ２が算出される。

上記式（１６）において、λは、忘却係数であり、０＜λ＜１が成立するような値に設定されている。同式（１６）に示すように、このような値１よりも小さい忘却係数λが、第２外乱推定値の前回値ｃ２（ｋ−１）に乗算されることにより、第２外乱推定値ｃ２は、その演算の進行に伴って、値０に収束するように算出される。すなわち、第２外乱推定値ｃ２に忘却効果が付与される。なお、忘却係数λによる忘却効果が不要な場合には、λ＝１に設定しても良い。また、同式（１６）のＰｄｏｖは、所定の同定ゲイン（一定値）であり、ｅ＿ｄｏｖ＿Ｈは、式（１７）により算出される第２推定誤差（第２偏差）である。

以上のように、このハイブリッド外乱オブザーバ４０では、第１外乱推定値ｃ１は、レートリミットアルゴリズムとローパスフィルタアルゴリズムを組み合わせたアルゴリズムにより算出されるので、所定の遅延特性（応答遅れ）を備えた値として算出される。そのため、制御対象４が定常状態にあって、外乱または目標燃料圧Ｐｆ＿ｃｍｄの変化が小さく、モデル化誤差が比較的小さい場合には、そのようなモデル化誤差を第１外乱推定値ｃ１のみにより補償することができるものの、過大な外乱や目標燃料圧Ｐｆ＿ｃｍｄの急変に起因して、モデル化誤差が一時的に過大な値となった過渡状態では、第１外乱推定値ｃ１のみにより、それを迅速に補償するのは困難となる。

これに対して、第２外乱推定値ｃ２は、第１推定誤差ｅ＿ｄｏｖと第１外乱推定値ｃ１との偏差である第２推定誤差ｅ＿ｄｏｖ＿Ｈに基づき、固定ゲイン式の同定アルゴリズムにより算出されるので、上述したようにモデル化誤差が一時的に過大な値となった過渡状態でも、第１外乱推定値ｃ１のみでは補償しきれない分のモデル化誤差を、第２外乱推定値ｃ２により迅速に補償することができる。

また、第２外乱推定値ｃ２の算出に用いる同定アルゴリズムにおいて、忘却係数λを用いなかった場合、すなわちλ＝１とした場合、モデル化誤差が一時的に過大な値となった過渡状態から、これが比較的、小さい値となる定常状態まで、第２外乱推定値ｃ２の演算を継続すると、同定アルゴリズムに含まれる積分構造に起因して、第２外乱推定値ｃ２が振動的な繰り返し挙動を示すとともに、第１外乱推定値ｃ１と互いに干渉し合う状態が発生し、それにより、燃料圧Ｐｆが目標燃料圧Ｐｆ＿ｃｍｄに対して振動的な揺り返し挙動を示す可能性がある。これに対して、本実施形態では、第２外乱推定値ｃ２の算出アルゴリズムにおいて、忘却係数λが第２外乱推定値の前回値ｃ２（ｋ−１）に乗算されるので、この忘却係数λによる忘却効果により、演算の経過に伴って、第２外乱推定値ｃ２が値０に収束することになる。それにより、モデル化誤差が一時的に過大な値となった過渡状態では、第２外乱推定値ｃ２により、第１外乱推定値ｃ１のみでは補償しきれない分のモデル化誤差を補償できるとともに、演算の進行に伴い、モデル化誤差が比較的、小さい定常状態になった場合には、第１外乱推定値ｃ１のみにより、それを適切に補償することができる。すなわち、２つの外乱推定値ｃ１，ｃ２が互いに干渉し合うのを回避しながら、外乱または目標燃料圧Ｐｆ＿ｃｍｄの変化に起因するモデル化誤差を適切に補償でき、制御系の安定性をより向上させることができる。

以上のハイブリッド外乱オブザーバ４０の構成を、ブロック図で表すと図４に示すものとなる。すなわち、同図に示すように、このハイブリッド外乱オブザーバ４０では、推定器４１において、前述した式（８）の推定アルゴリズムにより、燃料圧Ｐｆの推定値Ｐｆ＿ｈａｔが算出され、差分器４２により、第１推定誤差ｅ＿ｄｏｖが算出される。

次いで、レートリミッタ４３において、第１推定誤差ｅ＿ｄｏｖに基づき、前述した式（１１）〜（１４）のアルゴリズムにより、被リミット値ｃ１^*が算出される。そして、ローパスフィルタ４４において、前述した式（１０）のアルゴリズムにより、第１外乱推定値ｃ１が算出される。このローパスフィルタ４４は、増幅器４４ａ，４４ｂ、加算器４４ｃおよび遅延素子４４ｄによって構成される。なお、これらのレートリミッタ４３およびローパスフィルタ４４に代えて、式（１０）〜（１４）のアルゴリズムにより、第１推定誤差ｅ＿ｄｏｖに基づき、第１外乱推定値ｃ１を算出する非線形ローパスフィルタを用いてもよい。

一方、差分器４５において、第２推定誤差ｅ＿ｄｏｖ＿Ｈが算出され、ゲイン係数値算出部４６によりゲイン係数値Ｐｄｏｖ／（１＋Ｐｄｏｖ）が算出され、これらが乗算器４７により互いに乗算される。一方、増幅器４８ｂにおいて、遅延素子４８ａにより遅延された第２外乱推定値ｃ２に、忘却係数λが乗算され、加算器４８ｃにおいて、積ｅ＿ｄｏｖ＿Ｈ・Ｐｄｏｖ／（１＋Ｐｄｏｖ）と積λ・ｃ２とを加算することにより、第２外乱推定値ｃ２が算出される。

次に、図５を参照しながら、ＥＣＵ２により実行される燃料圧制御処理について説明する。本処理は、前述した燃料圧制御入力Ｕｐｆを算出するものであり、所定周期（本実施形態では５ｍｓｅｃ）で実行される。

まず、ステップ１で、ＲＡＭに記憶されている燃料圧Ｐｆの値を読み込む。すなわち、燃料圧Ｐｆの値をサンプリングする。なお、この燃料圧Ｐｆの値は、図示しない燃料噴射制御処理において、燃料圧センサ２０の検出信号値に基づき、移動平均演算により算出される。

次いで、ステップ２に進み、エンジン始動フラグＦ＿ＥＮＧＳＴＡＲＴが「１」であるか否かを判別する。このエンジン始動フラグＦ＿ＥＮＧＳＴＡＲＴは、図示しない判定処理において、エンジン回転数ＮＥおよびＩＧ・ＳＷ２３の出力信号に応じて、エンジン始動制御中すなわちクランキング中であるか否かを判定することにより設定されるものであり、具体的には、エンジン始動制御中であるときには「１」に、それ以外のときには「０」にそれぞれ設定される。

ステップ２の判別結果がＹＥＳで、エンジン始動制御中であるときには、ステップ３に進み、目標燃料圧Ｐｆ＿ｃｍｄを所定の始動時用値Ｐｆ＿ｓｔに設定する。この所定の始動時用値Ｐｆ＿ｓｔは、エンジン始動時間の短縮化と、エンジン始動に適した燃料噴霧とをバランス良く確保できる値（例えば２ＭＰａ）に設定されている。

次に、ステップ４に進み、燃料圧と目標燃料圧との偏差の絶対値｜Ｐｆ−Ｐｆ＿ｃｍｄ｜が所定の判定値εより小さいか否かを判別する。この判別結果がＹＥＳのときには、燃料噴射を適切に実行可能な燃料圧Ｐｆが確保されていることを表すために、ステップ５で、燃料圧確保フラグＦ＿Ｐｆ＿ＯＫを「１」に設定する。

一方、ステップ４の判別結果がＮＯのときには、ステップ６で、燃料圧確保フラグＦ＿Ｐｆ＿ＯＫを「０」に設定する。なお、Ｆ＿Ｐｆ＿ＯＫ＝０のときには、燃料噴射制御処理および点火時期制御処理において、燃料噴射弁９による燃料噴射および点火プラグによる点火がそれぞれ停止される。

ステップ５または６に続くステップ７では、前述した式（１）〜（６），（８）〜（１４），（１６），（１７）の制御アルゴリズムにより、燃料圧制御入力Ｕｐｆを算出する。その後、本処理を終了する。

一方、前述したステップ２の判別結果がＮＯで、エンジン始動制御中でないときには、ステップ８に進み、アクセル開度ＡＰが所定値ＡＰＲＥＦより小さいか否かを判別する。この所定値ＡＰＲＥＦは、アクセルペダルが踏まれていないことを判別するためのものであり、アクセルペダルが踏まれていないことを判別可能な値（例えば１゜）に設定されている。

ステップ８の判別結果がＹＥＳで、アクセルペダルが踏まれていないときには、ステップ９に進み、触媒暖機タイマの計時値Ｔｃａｔが所定値Ｔｃａｔｌｍｔ（例えば３０ｓｅｃ）より小さいか否かを判別する。この触媒暖機タイマは、触媒暖機制御処理の実行時間を計時するものであり、アップカウント式のタイマで構成されている。また、触媒暖機制御は、エンジン３の排気管に設けられた触媒装置内の触媒（いずれも図示せず）をエンジン始動後に急速に活性化させるための処理である。

ステップ９の判別結果がＹＥＳのときには、触媒暖機制御を実行すべきであるとして、ステップ１０に進み、目標燃料圧Ｐｆ＿ｃｍｄを所定の触媒暖機制御用値Ｐｆ＿ａｓｔに設定する。この所定の触媒暖機制御用値Ｐｆ＿ａｓｔは、触媒暖機制御において点火時期リタード制御の実行中、安定した燃焼状態を確保できるような燃料圧Ｐｆの値（例えば２０ＭＰａ）に設定されている。

次いで、前述したステップ７で、燃料圧制御入力Ｕｐｆを算出した後、本処理を終了する。

一方、ステップ８またはステップ９の判別結果がＮＯのとき、すなわちエンジン始動制御中でない場合において、アクセルペダルが踏まれているとき、またはＴｃａｔ≧Ｔｃａｔｌｍｔであるときには、ステップ１１に進み、エンジン回転数ＮＥおよびアクセル開度ＡＰに応じて、図６に示すマップを検索することにより、通常運転用値Ｐｆ＿ｍａｐを算出する。同図において、ＡＰ１〜ＡＰ３は、ＡＰ１＜ＡＰ２＜ＡＰ３の関係が成立するアクセル開度ＡＰの所定値を示している。

このマップでは、通常運転用値Ｐｆ＿ｍａｐは、エンジン回転数ＮＥが高いほど、またはアクセル開度ＡＰが大きいほど、より大きな値に設定されている。これは、エンジン回転数ＮＥが高いほど、またはアクセル開度ＡＰが大きいほど、エンジン３に対する要求出力が大きいことで、より高い燃料圧Ｐｆが要求されることによる。

ステップ１１に続くステップ１２では、目標燃料圧Ｐｆ＿ｃｍｄを上記通常運転用値Ｐｆ＿ｍａｐに設定する。次いで、前述したステップ７で、燃料圧制御入力Ｕｐｆを算出し
た後、本処理を終了する。

次に、以上のように構成された本実施形態の制御装置１による燃料圧の制御シミュレーション結果（以下「制御結果」という）について説明する。まず、図７は、本実施形態の制御結果を示している。また、図８は、本実施形態のハイブリッド外乱オブザーバ４０に代えて、一般的な外乱オブザーバを用いた場合の比較例の制御結果を示している。すなわち、この比較例の制御結果は、外乱オブザーバにおいて、前述した式（８）中のｃ２をｃ１に置き換えた式と、前述した式（９）〜（１４）により、第１外乱推定値ｃ１のみを算出し、２自由度応答指定型コントローラにおいて、前述した式（３）中のｃ２を省略した式と、前述した式（１），（２），（４）〜（６）により、燃料圧制御入力Ｕｐｆを算出した場合のものに相当する。

まず、図８を参照すると明らかなように、比較例の制御結果では、目標燃料圧Ｐｆ＿ｃｍｄが比較的、大きく変化した際（時刻ｔ１１，ｔ１２）、燃料圧Ｐｆが目標燃料圧Ｐｆ＿ｃｍｄに対してオーバーシュートし、両者の乖離度合すなわち偏差が一時的に急増するとともに、燃料圧Ｐｆが目標燃料圧Ｐｆ＿ｃｍｄに収束するまでの間、振動的な揺り返し挙動を示しており、制御系の安定性が低い状態にあることが判る。

これに対して、本実施形態の制御結果では、目標燃料圧Ｐｆ＿ｃｍｄが比較的、大きく変化した際（時刻ｔ１，ｔ２）でも、燃料圧Ｐｆが目標燃料圧Ｐｆ＿ｃｍｄに対してオーバーシュートすることなく、両者の乖離度合が小さい状態に抑制されているとともに、燃料圧Ｐｆが、振動的な揺り返し挙動をほとんど示すことなく、目標燃料圧Ｐｆ＿ｃｍｄに収束しており、制御系の安定性が高い状態にあることが判る。

以上のように、本実施形態の制御装置１によれば、ハイブリッド外乱オブザーバ４０により、第１外乱推定値ｃ１および第２外乱推定値ｃ２が算出され、これらを用いて燃料圧制御入力Ｕｐｆが算出される。この場合、第１外乱推定値ｃ１は、レートリミットアルゴリズムとローパスフィルタアルゴリズムを組み合わせたアルゴリズムにより算出されることによって、所定の遅延特性を備えた値として算出されるので、外乱または目標燃料圧Ｐｆ＿ｃｍｄの変化に起因するモデル化誤差が比較的小さい定常状態では、そのモデル化誤差を第１外乱推定値ｃ１により補償することができる。それにより、燃料圧Ｐｆを、振動的な揺り返し挙動の発生を抑制しながら、目標燃料圧Ｐｆ＿ｃｍｄに収束させることができる。

また、第２外乱推定値ｃ２は、第１推定誤差ｅ＿ｄｏｖと第１外乱推定値ｃ１との偏差である第２推定誤差ｅ＿ｄｏｖ＿Ｈに基づき、固定ゲイン式の同定アルゴリズムにより算出されるので、モデル化誤差が一時的に過大な値となった過渡状態では、第１外乱推定値ｃ１のみでは補償しきれない分のモデル化誤差を、第２外乱推定値ｃ２により迅速に補償することができる。それにより、燃料圧Ｐｆを、オーバーシュートや振動的な揺り返し挙動の発生を抑制しながら、目標燃料圧Ｐｆ＿ｃｍｄに迅速に収束させることができる。その結果、定常状態に加えて過渡状態においても、燃料圧制御系の安定性を向上させることができる。

さらに、第２外乱推定値ｃ２の算出アルゴリズムにおいて、忘却係数λが第２外乱推定値の前回値ｃ２（ｋ−１）に乗算されるので、この忘却係数λによる忘却効果により、第２外乱推定値ｃ２は、その演算の進行に伴って、値０に収束するように算出される。これにより、モデル化誤差が一時的に過大な値となった過渡状態では、第２外乱推定値ｃ２により、第１外乱推定値ｃ１のみでは補償しきれない分のモデル化誤差を補償し、時間の経過に伴い、モデル化誤差が比較的、小さい定常状態になった場合には、第１外乱推定値ｃ１のみにより、それを適切に補償することができる。すなわち、２つの外乱推定値ｃ１，ｃ２が互いに干渉し合うのを回避でき、燃料圧制御系の安定性をより向上させることができる。

次に、図９を参照しながら、本発明の第２実施形態に係る制御装置１Ａについて説明する。この制御装置１Ａは、前述した第１実施形態の制御装置１と同様に、燃料圧Ｐｆを制御するものであり、以下に述べるように、その制御アルゴリズムのみが第１実施形態の制御装置１と異なっている。

同図に示すように、制御装置１Ａは、２自由度応答指定型コントローラ３０Ａ、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ａ、目標燃料圧算出部５０Ａおよびモデルパラメータスケジューラ６０Ａを備えており、これらは、具体的にはＥＣＵ２により構成されている。なお、本実施形態では、２自由度応答指定型コントローラ３０Ａが制御入力算出手段に相当し、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ａが、推定制御量算出手段、第１外乱推定値算出手段および第２外乱推定値算出手段に相当し、目標燃料圧算出部５０Ａが目標制御量設定手段に相当し、モデルパラメータスケジューラ６０Ａがモデルパラメータ設定手段に相当する。

まず、目標燃料圧算出部５０Ａでは、前述した目標燃料圧算出部５０と同様の手法により、目標燃料圧Ｐｆ＿ｃｍｄが算出される。次いで、モデルパラメータスケジューラ６０Ａでは、以下の式（１８）〜（２１）により、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２がそれぞれ算出される。

上記式（１８）〜（２１）におけるａ１＿ｂａｓｅ，ａ２＿ｂａｓｅ，ｂ１＿ｂａｓｅ，ｂ２＿ｂａｓｅはそれぞれ、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２の検索値であり、これらの検索値は、具体的には、燃料圧Ｐｆに応じて、図１０に示すテーブルを検索することにより、算出される。同図に示すように、検索値ａ１＿ｂａｓｅ，ａ２＿ｂａｓｅは、燃料圧Ｐｆが高いほど、その絶対値が小さくなるように設定されている。これは、燃料圧Ｐｆが高いほど、高圧ポンプ１７の効率低下に起因して燃料圧Ｐｆが安定化するので、それに応じてモデルパラメータａ１，ａ２の絶対値をより小さい値に設定するためである。また、検索値ｂ１＿ｂａｓｅ，ｂ２＿ｂａｓｅも、燃料圧Ｐｆが高いほど、その絶対値が小さくなるように設定されている。これは、燃料圧Ｐｆが高いほど、燃料圧制御入力Ｕｐｆに対する燃料圧Ｐｆの変化ゲインがより小さくなるので、それに応じて、モデルパラメータｂ１，ｂ２の絶対値をより小さい値に設定するためである。

さらに、式（２０），（２１）におけるＫｎｅは、補正係数であり、この補正係数Ｋｎｅは、具体的には、エンジン回転数ＮＥに応じて、図１１に示すテーブルを検索することにより、算出される。同図に示すように、補正係数Ｋｎｅは、エンジン回転数ＮＥが高いほど、より大きな値になるように設定されている。これは、エンジン回転数ＮＥが高いほど、高圧ポンプ１７の単位時間当たりの燃料吐出量がより増大することにより、燃料圧制御入力Ｕｐｆに対する燃料圧Ｐｆの変化ゲインがより大きくなるので、それに応じて、モデルパラメータｂ１，ｂ２の絶対値をより大きい値に設定するためである。なお、本実施形態では、燃料圧Ｐｆおよびエンジン回転数ＮＥが制御対象の状態を表すパラメータに相当する。

また、２自由度応答指定型コントローラ３０Ａでは、下式（２２）〜（２７）に示す目標値フィルタ型の２自由度応答指定型制御アルゴリズムにより、燃料圧制御入力Ｕｐｆが算出される。

以上の式（２２）〜（２７）の制御アルゴリズムでは、等価制御入力Ｕｅｑの算出式（２４）において、右辺の第２外乱推定値ｃ２に１／ｂ１が乗算されていない点が、前述した２自由度応答指定型コントローラ３０の式（１）〜（６）の制御アルゴリズムと異なっている。これは、以下の理由による。すなわち、前述した等価制御入力Ｕｅｑの算出式（３）を採用した場合、第２外乱推定値ｃ２に１／ｂ１が乗算されるため、第２外乱推定値ｃ２によるモデル化誤差の補償効果に対して、モデルパラメータｂ１の値が直接的に影響を及ぼすことになる。その結果、例えば、燃料圧Ｐｆまたはエンジン回転数ＮＥの急変に伴ってモデルパラメータｂ１が急変すると、等価制御入力Ｕｅｑの算出式（３）内の値ｃ２／ｂ１も急変し、その影響により、燃料圧Ｐｆが目標燃料圧Ｐｆ＿ｃｍｄに対して乖離し、両者の間の偏差が増大する可能性がある。

これを回避するには、等価制御入力Ｕｅｑの算出式において、右辺の第２外乱推定値ｃ２に１／ｂ１が乗算されないように設定すればよい。したがって、本実施形態では、下式（２８）に示す仮想制御対象モデルを用い、これに基づき、燃料圧Ｐｆが目標燃料圧Ｐｆ＿ｃｍｄに収束するように、目標値フィルタ型の２自由度応答指定型制御理論を適用することにより、前述した式（２２）〜（２７）の制御アルゴリズムが導出される。

一方、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ａでは、以下に述べるように、燃料圧Ｐｆおよび燃料圧制御入力Ｕｐｆに基づき、第１外乱推定値ｃ１および第２外乱推定値ｃ２がそれぞれ算出される。まず、第１外乱推定値ｃ１は、以下の式（２９）〜（３５）に示すように、推定アルゴリズム、レートリミットアルゴリズムおよびローパスフィルタアルゴリズムを組み合わせたアルゴリズムにより算出される

以上の式（２９）〜（３５）の制御アルゴリズムでは、燃料圧Ｐｆの推定値Ｐｆ＿ｈａｔの算出式（２９）において、右辺の第２外乱推定値ｃ２にモデルパラメータｂ１が乗算されている点が、前述したハイブリッド外乱オブザーバ４０の式（８）〜（１４）と異なっている。これは、式（２９）の推定アルゴリズムが、前述した式（２８）の右辺から第１外乱推定値ｃ１を省略した制御対象モデルに基づいて導出されることによる。

また、第２外乱推定値ｃ２は、下式（３６），（３７）に示す可変ゲイン式の逐次型同定アルゴリズム（外乱推定アルゴリズム）により算出される。

以上のような第２実施形態の制御装置１Ａによれば、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ａにより、２つの外乱推定値ｃ１，ｃ２が算出され、それを用いて燃料圧制御入力Ｕｐｆが算出されるので、前述した制御装置１と同様の作用効果を得ることができる。

すなわち、定常状態で、モデル化誤差が比較的小さい場合には、そのモデル化誤差を第１外乱推定値ｃ１により補償することができるとともに、過大な外乱や目標燃料圧Ｐｆ＿ｃｍｄの急変に起因して、モデル化誤差が一時的に過大な値となった過渡状態でも、第１外乱推定値ｃ１のみでは補償しきれない分のモデル化誤差を、第２外乱推定値ｃ２により迅速に補償することができる。また、第２外乱推定値ｃ２の算出アルゴリズムにおいて、忘却係数λが第２外乱推定値の前回値ｃ２（ｋ−１）に乗算されるので、２つの外乱推定値ｃ１，ｃ２が互いに干渉し合うのを回避できる。

これに加えて、本実施形態の制御装置１Ａでは、モデルパラメータスケジューラ６０Ａにより、燃料圧Ｐｆに応じて、モデルパラメータａ１，ａ２が算出され、燃料圧Ｐｆおよびエンジン回転数ＮＥに応じて、モデルパラメータｂ１，ｂ２が算出されるので、燃料圧Ｐｆおよびエンジン回転数ＮＥの変動に伴う制御対象４の動特性の変化、すなわち燃料圧Ｐｆと燃料圧制御入力Ｕｐｆとの間の動特性の変化を迅速に反映させながら、２つの外乱推定値ｃ１，ｃ２を算出でき、これらによりモデル化誤差を迅速に補償することができる。特に、等価制御入力Ｕｅｑの算出式（２４）において、右辺の第２外乱推定値ｃ２に１／ｂ１が乗算されないように設定されているので、第２外乱推定値ｃ２によるモデル化誤差の補償効果を適切に確保することができる。以上により、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２として所定の一定値を用いる第１実施形態の制御装置１と比べて、燃料圧制御系の安定性および制御精度をさらに向上させることができる。

次に、図１２を参照しながら、本発明の第３実施形態に係る制御装置１Ｂについて説明する。この制御装置１Ｂは、前述した制御装置１，１Ａと同様に、燃料圧Ｐｆを制御するものであり、以下に述べるように、その制御アルゴリズムのみが制御装置１，１Ａと異なっている。

同図に示すように、制御装置１Ｂは、２自由度応答指定型コントローラ３０Ｂ、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｂ、目標燃料圧算出部５０Ｂおよびモデルパラメータスケジューラ６０Ｂを備えており、これらは、具体的にはＥＣＵ２により構成されている。なお、本実施形態では、２自由度応答指定型コントローラ３０Ｂが制御入力算出手段に相当し、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｂが、推定制御量算出手段、第１外乱推定値算出手段、第２外乱推定値算出手段および同定手段に相当し、目標燃料圧算出部５０Ｂが目標制御量設定手段に相当する。

まず、目標燃料圧算出部５０Ｂでは、前述した目標燃料圧算出部５０と同様の手法により、目標燃料圧Ｐｆ＿ｃｍｄが算出される。また、モデルパラメータスケジューラ６０Ｂでは、以下の式（３８）〜（４１）により、まず、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２の基準値ａ１＿ｓｃ，ａ２＿ｓｃ，ｂ１＿ｓｃ，ｂ２＿ｓｃがそれぞれ算出される。

上記式（３８）〜（４１）において、検索値ａ１＿ｂａｓｅ，ａ２＿ｂａｓｅ，ｂ１＿ｂａｓｅ，ｂ２＿ｂａｓｅおよび補正係数Ｋｎｅはそれぞれ、前述した図１０，１１のテーブル検索により算出される。

また、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｂでは、以下に述べるように、第１外乱推定値ｃ１、第２外乱推定値ｃ２およびモデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２がそれぞれ算出される。なお、以下に述べるアルゴリズムは、前述したハイブリッド外乱オブザーバ４０Ａと同じ制御対象モデルに基づいて導出される。

まず、第１外乱推定値ｃ１の算出手法について説明する。２つのベクトルθ，ζをそれぞれ、転置行列が下式（４２），（４３）のようになるものとして設定すると、第１外乱推定値ｃ１は、これらのベクトルθ，ζを用い、下式（４４）〜（５０）に示すように、推定アルゴリズム、レートリミットアルゴリズムおよびローパスフィルタアルゴリズムを組み合わせたアルゴリズムにより算出される。

一方、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２および第２外乱推定値ｃ２は、以下の式（５１）〜（５６）に示すδ修正法を適用した可変ゲイン式の逐次型同定アルゴリズム（外乱推定アルゴリズム）により算出される。

上記式（５１）において、θｓｃは、その転置行列が式（５４）のように定義されるモデルパラメータおよび第２外乱推定値の基準値ベクトルであり、ｄθは、その転置行列が式（５５）のように定義される修正項ベクトルである。同式（５５）のｄａ１，ｄａ２，ｄｂ１，ｄｂ２，ｄｃ２はそれぞれ、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２および第２外乱推定値ｃ２の修正項である。この修正項ベクトルｄθは、式（５２）により算出され、同式（５２）において、Ｐは一定値の同定ゲインであり、δは、式（５６）のように定義される忘却係数ベクトルである。同式（５６）のδｉ（ｉ＝１〜５）は、忘却係数であり、０＜δｉ＜１が成立するような値に設定される。なお、忘却係数ベクトルδによる忘却効果が不要な場合には、δｉ＝１と設定してもよい。

以上のように、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｂでは、修正項ベクトルｄθがオンボード同定されるとともに、そのように同定された修正項によって修正された値として、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２および第２外乱推定値ｃ２が算出される。すなわち、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｂは、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２をオンボード同定するオンボード同定器としての機能も兼ね備えている。

また、２自由度応答指定型コントローラ３０Ｂでは、前述した２自由度応答指定型コントローラ３０Ａと同じ制御アルゴリズム（すなわち前述した式（２２）〜（２７））により燃料圧制御入力Ｕｐｆが算出される。

以上のような第３実施形態の制御装置１Ｂによれば、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｂにより、２つの外乱推定値ｃ１，ｃ２が算出され、それを用いて燃料圧制御入力Ｕｐｆが算出されるので、前述した制御装置１，１Ａと同様に、モデル化誤差が小さい場合に限らず、これが一時的に過大な値となった場合でも、第１外乱推定値ｃ１のみでは補償しきれない分のモデル化誤差を、第２外乱推定値ｃ２により迅速に補償することができる。

さらに、第２外乱推定値ｃ２の算出アルゴリズムにおいて、基準値ベクトルθｓｃにおける第２外乱推定値ｃ２の基準値が値０に設定されているとともに、式（５２）において、忘却係数δ５が第２外乱推定値の修正項の前回値ｄｃ２（ｋ−１）に乗算されるので、その忘却効果により、演算の進行に伴って、第２外乱推定値の修正項ｄｃ２が値０に収束し、最終的に、第２外乱推定値ｃ２が基準値０に収束する。その結果、前述した制御装置１Ａと同様に、２つの外乱推定値ｃ１，ｃ２が互いに干渉し合うのを回避できる。なお、修正項ｄｃ２の基準値が値０以外の値に設定されている場合でも、修正項ｄｃ２は、その基準値に最終的に収束するので、上記と同様の効果を得ることができる。

さらに、この制御装置１Ｂでは、前述したように、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｂがオンボード同定器としての機能を兼ね備えており、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２が、δ修正法を適用した可変ゲイン式の逐次型同定アルゴリズムによりオンボード同定されるので、電磁制御弁１５における経年変化および個体間のばらつきに起因して、制御対象４の動特性が変化した場合でも、そのような動特性の変化を迅速に反映させながら、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２を算出することができる。それにより、モデルパラメータスケジューラ６０Ａにより設定されたモデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２を用いる第２実施形態の制御装置１Ａと比べて、燃料圧制御系の安定性および制御精度をさらに向上させることができる。

なお、第３実施形態は、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｂにおける第２外乱推定値ｃ２の同定アルゴリズムとして、可変ゲイン式の逐次型同定アルゴリズムを用いた例であるが、第２外乱推定値ｃ２の同定アルゴリズムはこれに限らず、最小２乗法アルゴリズムなどのオンボード同定可能なアルゴリズムであればよい。また、モデルパラメータスケジューラ６０Ｂに代えて、最小２乗法アルゴリズムなどの同定アルゴリズムによりモデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２を同定するオンボード同定器を用いてもよい。

次に、図１３を参照しながら、本発明の第４実施形態に係る制御装置１Ｃについて説明する。この制御装置１Ｃは、以下に述べるように、図示しない吸気カムシャフトのクランクシャフトに対する位相（以下「カム位相」という）Ｃａｉｎを制御するものである。なお、以下の説明では、前述した制御装置１と同様の構成に関しては、同じ符号を付すとともに、その説明を省略する。

同図に示すように、この制御装置１Ｃは、ＥＣＵ２を備えており、このＥＣＵ２には、クランク角センサ２１、カム角センサ２４、バルブリフトセンサ２５、可変カム位相機構７０および可変バルブリフト機構８０が接続されている。このカム角センサ２４は、例えばマグネットロータおよびＭＲＥピックアップで構成されており、吸気カムシャフトの回転に伴い、パルス信号であるＣＡＭ信号を所定のカム角（例えば１゜）毎にＥＣＵ２に出力する。ＥＣＵ２は、このＣＡＭ信号および前述したＣＲＫ信号に基づき、カム位相Ｃａｉｎを算出する。なお、本実施形態では、カム角センサ２４が制御量検出手段に相当し、カム位相Ｃａｉｎが制御量に相当する。

また、バルブリフトセンサ２５は、図示しない吸気弁の最大揚程であるバルブリフトＬｉｆｔｉｎを表す検出信号をＥＣＵ２に出力する。

さらに、可変カム位相機構７０は、ＥＣＵ２からの位相制御入力Ｕｃａｉｎにより、カム位相Ｃａｉｎを所定範囲内で無段階に進角側または遅角側に変更するものであり、例えば本出願人が特願２００３−３５９８１０号で提案済みのものと同様に構成されているので、具体的な説明はここでは省略する。

一方、可変バルブリフト機構８０は、ＥＣＵ２からの制御入力により、バルブリフトＬｉｆｔｉｎを所定範囲内で無段階に変更するものであり、例えば本出願人が特願２００３−３５９８１０号で提案済みのものと同様に構成されているので、具体的な説明はここでは省略する。

次に、図１４を参照しながら、本実施形態の制御装置１Ｃについて説明する。この制御装置１Ｃは、位相制御入力Ｕｃａｉｎを制御対象５に入力することにより、制御量としてのカム位相Ｃａｉｎを制御するものであり、この制御対象５は、可変カム位相機構７０を含む系に相当する。

同図に示すように、制御装置１Ｃは、２自由度応答指定型コントローラ３０Ｃ、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｃおよび目標カム位相算出部５０Ｃを備えており、これらは、具体的にはＥＣＵ２により構成されている。なお、本実施形態では、２自由度応答指定型コントローラ３０Ｃが制御入力算出手段に相当し、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｃが、推定制御量算出手段、第１外乱推定値算出手段および第２外乱推定値算出手段に相当し、目標カム位相算出部５０Ｃが目標制御量設定手段に相当する。

まず、目標カム位相算出部５０Ｃでは、目標カム位相Ｃａｉｎ＿ｃｍｄ（目標制御量）が、エンジン３の運転状態に応じて、図示しないマップまたはテーブルを検索することにより算出される。次いで、２自由度応答指定型コントローラ３０Ｃでは、目標カム位相Ｃａｉｎ＿ｃｍｄおよびカム位相Ｃａｉｎに基づき、下式（５７）〜（６２）に示す目標値フィルタ型の２自由度応答指定型制御アルゴリズムにより、位相制御入力Ｕｃａｉｎが算出される。

上記式（５７）において、Ｃａｉｎ＿ｃｍｄ＿ｆは、目標カム位相のフィルタ値であり、Ｒ＿ｃａは、−１＜Ｒ＿ｃａ＜０の関係が成立するように設定される目標値フィルタ設定パラメータである。また、式（５９）のａ１＿ｃａ，ａ２＿ｃａ，ｂ１＿ｃａ，ｂ２＿ｃａは、後述する制御対象モデルのモデルパラメータを示しており、これらは所定の一定値に設定されている。また、式（５９）のｃ１＿ｃａ，ｃ２＿ｃａは、第１および第２外乱推定値であり、後述するようにハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｃにより算出される。さらに、式（５９）において、Ｓ＿ｃａは、切換関数設定パラメータであり、−１＜Ｒ＿ｃａ＜Ｓ＿ｃａ＜０の関係が成立する値に設定されている。また、式（６０）において、Ｋｒｃｈ＿ｃａは、所定の到達則ゲインを表しており、σ＿ｃａは、式（６１）のように定義される切換関数である。同式（６１）のＥｃａｉｎは、式（６２）により算出される追従誤差である。

なお、以上の式（５７）〜（６２）は以下のように導出される。すなわち、制御対象５を、位相制御入力Ｕｃａｉｎを制御入力とし、カム位相Ｃａｉｎを制御量とし、第１および第２外乱推定値ｃ１＿ｃａ，ｃ２＿ｃａが入力される系として定義するとともに、離散時間系モデルとしてモデル化すると、下式（６３）が得られる。

この式（６３）の第１および第２外乱推定値ｃ１＿ｃａ，ｃ２＿ｃａを離散化した制御対象モデルに基づき、カム位相Ｃａｉｎが目標カム位相Ｃａｉｎ＿ｃｍｄに収束するように、目標値フィルタ型の２自由度応答指定型制御理論を適用すると、前述した式（５７）〜（６２）が導出される。

次に、前述したハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｃについて説明する。このハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｃでは、カム位相Ｃａｉｎおよび位相制御入力Ｕｃａｉｎに基づき、以下に述べるように、第１外乱推定値ｃ１＿ｃａおよび第２外乱推定値ｃ２＿ｃａが算出される。

具体的には、第１外乱推定値ｃ１＿ｃａは、以下の式（６４）〜（７０）により算出される。

上記式（６４）のＣａｉｎ＿ｈａｔは、カム位相Ｃａｉｎの推定値（推定制御量）であり、式（６５）のｅ＿ｄｏｖｃａは、第１推定誤差（第１偏差）である。また、式（６６）において、Ｑ＿ｃａは、−１＜Ｑ＿ｃａ≦０が成立するような値に設定されるフィルタ係数である。また、ｃ１＿ｃａ^*は、第１外乱推定値ｃ１＿ｃａの被リミット値であり、式（６７）〜（７０）に示すレートリミットアルゴリズムにより算出される。同式（６７）において、ｃ１＿ｃａ^**は、被リミット値ｃ１＿ｃａ^*の変化分に相当する値であり、式（６８）〜（７０）に示すように、第１推定誤差の今回値と前回値との偏差［ｅ＿ｄｏｖｃａ（ｋ）−ｅ＿ｄｏｖｃａ（ｋ−１）］に、−ＥＰＳ＿ｃａを下限値とし、ＥＰＳ＿ｃａを上限値とするリミット処理を施すことにより算出される。なお、値ＥＰＳ＿ｃａは、正の所定値に設定される。

また、第２外乱推定値ｃ２＿ｃａは、下式（７１），（７２）に示す固定ゲイン式の同定アルゴリズム（外乱推定アルゴリズム）により算出される。

上記式（７１）において、λ＿ｃａは、忘却係数であり、０＜λ＿ｃａ＜１が成立するような値に設定されている。なお、忘却係数λ＿ｃａによる忘却効果が不要な場合には、λ＿ｃａ＝１に設定しても良い。また、同式（７１）のＰｄｏｖｃａは、所定の同定ゲイン（一定値）であり、ｅ＿ｄｏｖｃａ＿Ｈは、式（７２）により算出される第２推定誤差（第２偏差）である。

以上のように、本実施形態の制御装置１Ｃによれば、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｃにより、第１外乱推定値ｃ１＿ｃａおよび第２外乱推定値ｃ２＿ｃａが算出され、これらを用いて位相制御入力Ｕｃａｉｎが算出される。この場合、第１外乱推定値ｃ１＿ｃａは、レートリミットアルゴリズムとローパスフィルタアルゴリズムを組み合わせたアルゴリズムにより算出されるため、所定の遅延特性を備えた値として算出されるので、モデル化誤差が比較的小さい定常状態では、そのモデル化誤差を第１外乱推定値ｃ１＿ｃａにより補償することができる。

また、第２外乱推定値ｃ２＿ｃａは、第１推定誤差ｅ＿ｄｏｖｃａと第１外乱推定値ｃ１＿ｃａとの偏差である第２推定誤差ｅ＿ｄｏｖｃａ＿Ｈに基づき、固定ゲイン式の同定アルゴリズムにより算出されるので、過大な外乱や目標カム位相Ｃａｉｎ＿ｃｍｄの急変に起因して、モデル化誤差が一時的に過大な値となった過渡状態でも、第１外乱推定値ｃ１＿ｃａのみでは補償しきれない分のモデル化誤差を、第２外乱推定値ｃ２＿ｃａにより迅速に補償することができる。

さらに、第２外乱推定値ｃ２＿ｃａの算出アルゴリズムにおいて、忘却係数λ＿ｃａが第２外乱推定値の前回値ｃ２＿ｃａ（ｋ−１）に乗算されるので、この忘却係数λ＿ｃａによる忘却効果により、第２外乱推定値ｃ２＿ｃａは、その演算の進行に伴って、値０に収束するように算出される。これにより、モデル化誤差が一時的に過大な値となった過渡状態では、第２外乱推定値ｃ２＿ｃａにより、第１外乱推定値ｃ１＿ｃａのみでは補償しきれない分のモデル化誤差を補償し、時間の経過に伴い、モデル化誤差が比較的、小さい定常状態になった場合には、第１外乱推定値ｃ１＿ｃａのみにより、それを適切に補償することができる。すなわち、２つの外乱推定値ｃ１＿ｃａ，ｃ２＿ｃａが互いに干渉し合うのを回避でき、カム位相制御系の安定性をより向上させることができる。

次に、図１５を参照しながら、本発明の第５実施形態に係る制御装置１Ｄについて説明する。この制御装置１Ｄは、前述した第４実施形態の制御装置１Ｃと同様に、位相制御入力Ｕｃａｉｎによりカム位相Ｃａｉｎを制御するものであり、以下に述べるように、その制御アルゴリズムのみが第４実施形態の制御装置１Ｃと異なっている。

同図に示すように、制御装置１Ｄは、２自由度応答指定型コントローラ３０Ｄ、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｄ、目標カム位相算出部５０Ｄおよびモデルパラメータスケジューラ６０Ｄを備えており、これらは、具体的にはＥＣＵ２により構成されている。なお、本実施形態では、２自由度応答指定型コントローラ３０Ｄが制御入力算出手段に相当し、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｄが、推定制御量算出手段、第１外乱推定値算出手段および第２外乱推定値算出手段に相当し、目標カム位相算出部５０Ｄが目標制御量設定手段に相当し、モデルパラメータスケジューラ６０Ｄがモデルパラメータ設定手段に相当する。

まず、目標カム位相算出部５０Ｄでは、目標カム位相Ｃａｉｎ＿ｃｍｄが、前述した目標カム位相算出部５０Ｃと同様の手法により算出される。また、モデルパラメータスケジューラ６０Ｄでは、以下の式（７３）〜（７６）により、モデルパラメータａ１＿ｃａ，ａ２＿ｃａ，ｂ１＿ｃａ，ｂ２＿ｃａがそれぞれ算出される。

上記式（７３）〜（７６）におけるａ１＿ｃａ＿ｂａｓｅ，ａ２＿ｃａ＿ｂａｓｅ，ｂ１＿ｃａ＿ｂａｓｅ，ｂ２＿ｃａ＿ｂａｓｅはそれぞれ、モデルパラメータａ１＿ｃａ，ａ２＿ｃａ，ｂ１＿ｃａ，ｂ２＿ｃａの検索値であり、これらの検索値は、具体的には、バルブリフトＬｉｆｔｉｎに応じて、図１６に示すテーブルを検索することにより、算出される。同図に示すように、検索値ａ１＿ｃａ＿ｂａｓｅ，ａ２＿ｃａ＿ｂａｓｅは、バルブリフトＬｉｆｔｉｎが大きいほど、その絶対値が大きくなるように設定されている。これは、バルブリフトＬｉｆｔｉｎが大きいほど、吸気カムの反力が増大し、カム位相Ｃａｉｎの安定性が低下するので、それに応じてモデルパラメータａ１＿ｃａ，ａ２＿ｃａの絶対値をより大きい値に設定するためである。また、検索値ｂ１＿ｃａ＿ｂａｓｅ，ｂ２＿ｃａ＿ｂａｓｅも、バルブリフトＬｉｆｔｉｎが大きいほど、その絶対値がより大きくなるように設定されている。これは、バルブリフトＬｉｆｔｉｎが大きいほど、位相制御入力Ｕｃａｉｎに対するカム位相Ｃａｉｎの変化ゲインがより大きくなるので、それに応じて、モデルパラメータｂ１＿ｃａ，ｂ２＿ｃａの絶対値をより大きい値に設定するためである。

さらに、式（７５），（７６）におけるＫｎｅ＿ｃａは、補正係数であり、この補正係数Ｋｎｅ＿ｃａは、具体的には、エンジン回転数ＮＥに応じて、図１７に示すテーブルを検索することにより、算出される。同図に示すように、補正係数Ｋｎｅ＿ｃａは、エンジン回転数ＮＥが高いほど、より大きな値になるように設定されている。これは、エンジン回転数ＮＥが高いほど、単位時間当たりに発生するカム反力がより増大することにより、位相制御入力Ｕｃａｉｎに対するカム位相Ｃａｉｎの変化ゲインがより大きくなるので、それに応じて、モデルパラメータｂ１＿ｃａ，ｂ２＿ｃａの絶対値をより大きい値に設定するためである。なお、本実施形態では、バルブリフトＬｉｆｔｉｎおよびエンジン回転数ＮＥが制御対象の状態を表すパラメータに相当する。

また、２自由度応答指定型コントローラ３０Ｄでは、下式（７７）〜（８２）に示す目標値フィルタ型の２自由度応答指定型制御アルゴリズムにより、位相制御入力Ｕｃａｉｎが算出される。

一方、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｄでは、以下に述べるように、カム位相Ｃａｉｎおよび位相制御入力Ｕｃａｉｎに基づき、第１外乱推定値ｃ１＿ｃａおよび第２外乱推定値ｃ２＿ｃａがそれぞれ算出される。まず、第１外乱推定値ｃ１＿ｃａは、以下の式（８３）〜（８９）に示すように、推定アルゴリズム、レートリミットアルゴリズムおよびローパスフィルタアルゴリズムを組み合わせたアルゴリズムにより算出される

また、第２外乱推定値ｃ２＿ｃａは、下式（９０），（９１）に示す可変ゲイン式の逐次型同定アルゴリズム（外乱推定アルゴリズム）により算出される。

以上のような第５実施形態の制御装置１Ｄによれば、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｄにより、２つの外乱推定値ｃ１＿ｃａ，ｃ２＿ｃａが算出され、それを用いて位相制御入力Ｕｃａｉｎが算出されるので、前述した第４実施形態の制御装置１Ｃと同様の作用効果を得ることができる。

すなわち、モデル化誤差が比較的小さい定常状態では、そのモデル化誤差を第１外乱推定値ｃ１＿ｃａにより補償することができるとともに、モデル化誤差が一時的に過大な値となった過渡状態でも、第１外乱推定値ｃ１＿ｃａのみでは補償しきれない分のモデル化誤差を、第２外乱推定値ｃ２＿ｃａにより迅速に補償することができる。また、第２外乱推定値ｃ２＿ｃａの算出アルゴリズムにおいて、忘却係数λ＿ｃａが第２外乱推定値の前回値ｃ２＿ｃａ（ｋ−１）に乗算されるので、２つの外乱推定値ｃ１＿ｃａ，ｃ２＿ｃａが互いに干渉し合うのを回避できる。

これに加えて、本実施形態の制御装置１Ｄでは、モデルパラメータスケジューラ６０Ｄにより、バルブリフトＬｉｆｔｉｎに応じて、モデルパラメータａ１＿ｃａ，ａ２＿ｃａが算出され、バルブリフトＬｉｆｔｉｎおよびエンジン回転数ＮＥに応じて、モデルパラメータｂ１＿ｃａ，ｂ２＿ｃａが算出されるので、バルブリフトＬｉｆｔｉｎおよびエンジン回転数ＮＥの変動に伴う制御対象５の動特性の変化、すなわちカム位相Ｃａｉｎと位相制御入力Ｕｃａｉｎとの間の動特性の変化を迅速に反映させながら、２つの外乱推定値ｃ１＿ｃａ，ｃ２＿ｃａを算出でき、これらによりモデル化誤差を迅速に補償することができる。それにより、モデルパラメータａ１＿ｃａ，ａ２＿ｃａ，ｂ１＿ｃａ，ｂ２＿ｃａとして所定の一定値を用いる第４実施形態の制御装置１Ｃと比べて、カム位相制御系の安定性および制御精度をさらに向上させることができる。

次に、図１８を参照しながら、本発明の第６実施形態に係る制御装置１Ｅについて説明する。この制御装置１Ｅは、前述した制御装置１Ｃ，１Ｄと同様に、可変カム位相機構７０のカム位相Ｃａｉｎを制御するものであり、以下に述べるように、その制御アルゴリズムのみが制御装置１Ｃ，１Ｄと異なっている。

同図に示すように、制御装置１Ｅは、２自由度応答指定型コントローラ３０Ｅ、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｅ、目標カム位相算出部５０Ｅおよびモデルパラメータスケジューラ６０Ｅを備えており、これらは、具体的にはＥＣＵ２により構成されている。なお、本実施形態では、２自由度応答指定型コントローラ３０Ｅが制御入力算出手段に相当し、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｅが、推定制御量算出手段、第１外乱推定値算出手段、第２外乱推定値算出手段および同定手段に相当し、目標カム位相算出部５０Ｅが目標制御量設定手段に相当する。

まず、目標カム位相算出部５０Ｅでは、目標カム位相Ｃａｉｎ＿ｃｍｄが、前述した目標カム位相算出部５０Ｃと同様の手法により算出される。また、モデルパラメータスケジューラ６０Ｅでは、以下の式（９２）〜（９５）により、まず、モデルパラメータａ１＿ｃａ，ａ２＿ｃａ，ｂ１＿ｃａ，ｂ２＿ｃａの基準値ａ１＿ｃａ＿ｓｃ，ａ２＿ｃａ＿ｓｃ，ｂ１＿ｃａ＿ｓｃ，ｂ２＿ｃａ＿ｓｃがそれぞれ算出される。

上記式（９２）〜（９５）において、検索値ａ１＿ｃａ＿ｂａｓｅ，ａ２＿ｃａ＿ｂａｓｅ，ｂ１＿ｃａ＿ｂａｓｅ，ｂ２＿ｃａ＿ｂａｓｅおよび補正係数Ｋｎｅ＿ｃａはそれぞれ、前述した図１６，１７のテーブル検索により算出される。

また、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｅでは、以下に述べるように、第１外乱推定値ｃ１＿ｃａ、第２外乱推定値ｃ２＿ｃａおよびモデルパラメータａ１＿ｃａ，ａ２＿ｃａ，ｂ１＿ｃａ，ｂ２＿ｃａがそれぞれ算出される。まず、第１外乱推定値ｃ１＿ｃａは、下式（９６）〜（１０４）に示すように、推定アルゴリズム、レートリミットアルゴリズムおよびローパスフィルタアルゴリズムを組み合わせたアルゴリズムにより算出される。

一方、モデルパラメータａ１＿ｃａ，ａ２＿ｃａ，ｂ１＿ｃａ，ｂ２＿ｃａおよび第２外乱推定値ｃ２＿ｃａは、以下の式（１０５）〜（１１０）に示すδ修正法を適用した可変ゲイン式の逐次型同定アルゴリズム（外乱推定アルゴリズム）により算出される。すなわち、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｅは、オンボード同定器としての機能も兼ね備えている。

上記式（１０５）において、θｃａｓｃは、その転置行列が式（１０８）のように定義されるモデルパラメータおよび第２外乱推定値の基準値ベクトルであり、ｄθｃａは、式（１０９）のように定義される修正項ベクトルである。同式（１０９）のｄａ１＿ｃａ，ｄａ２＿ｃａ，ｄｂ１＿ｃａ，ｄｂ２＿ｃａ，ｄｃ２＿ｃａは、モデルパラメータａ１＿ｃａ，ａ２＿ｃａ，ｂ１＿ｃａ，ｂ２＿ｃａおよび第２外乱推定値ｃ２＿ｃａの修正項である。この修正項ベクトルｄθｃａは、式（１０６）により算出され、同式（１０６）において、Ｐｃａは一定値の同定ゲインであり、δｃａは、式（１１０）のように定義される忘却係数ベクトルである。同式（１１０）のδｃａｉ（ｉ＝１〜５）は、忘却係数であり、０＜δｃａｉ＜１が成立するように設定される。なお、忘却係数ベクトルδｃａによる忘却効果が不要な場合には、δｃａｉ＝１と設定してもよい。

また、２自由度応答指定型コントローラ３０Ｅでは、前述した２自由度応答指定型コントローラ３０Ｄと同じ制御アルゴリズム（すなわち前述した式（７７）〜（８２））により位相制御入力Ｕｃａｉｎが算出される。

以上のような第６実施形態の制御装置１Ｅによれば、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｅにより、２つの外乱推定値ｃ１＿ｃａ，ｃ２＿ｃａが算出され、それを用いて位相制御入力Ｕｃａｉｎが算出されるので、前述した制御装置１Ｃ，１Ｄと同様に、モデル化誤差が小さい定常状態に限らず、これが一時的に過大な値となった過渡状態でも、第１外乱推定値ｃ１＿ｃａのみでは補償しきれない分のモデル化誤差を、第２外乱推定値ｃ２＿ｃａにより迅速に補償することができる。

さらに、第２外乱推定値ｃ２＿ｃａの算出アルゴリズムにおいて、基準値ベクトルθｃａｓｃにおける第２外乱推定値ｃ２＿ｃａの基準値が値０に設定されているとともに、式（１０６）において、忘却係数δｃａ５が第２外乱推定値の修正項の前回値ｄｃ２＿ｃａ（ｋ−１）に乗算されるので、その忘却効果により、演算の進行に伴って、第２外乱推定値の修正項ｄｃ２＿ｃａが値０に収束し、最終的に、第２外乱推定値ｃ２＿ｃａが基準値０に収束する。その結果、前述した制御装置１Ｄと同様に、２つの外乱推定値ｃ１＿ｃａ，ｃ２＿ｃａが互いに干渉し合うのを回避できる。

さらに、前述したように、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｅがオンボード同定器としての機能を兼ね備えており、モデルパラメータａ１＿ｃａ，ａ２＿ｃａ，ｂ１＿ｃａ，ｂ２＿ｃａが、δ修正法を適用した可変ゲイン式の逐次型同定アルゴリズムによりオンボード同定されるので、可変カム位相機構７０における経年変化および個体間のばらつきなどに起因して、制御対象５の動特性が変化した場合でも、そのような動特性の変化を迅速に反映させながら、モデルパラメータａ１＿ｃａ，ａ２＿ｃａ，ｂ１＿ｃａ，ｂ２＿ｃａを算出することができる。それにより、パラメータスケジューラ６０Ｄにより設定されたモデルパラメータａ１＿ｃａ，ａ２＿ｃａ，ｂ１＿ｃａ，ｂ２＿ｃａを用いる第５実施形態の制御装置１Ｄと比べて、カム位相制御系の安定性および制御精度をさらに向上させることができる。

次に、図１９を参照しながら、本発明の第７実施形態に係る制御装置１Ｆについて説明する。この制御装置１Ｆは、以下に述べるように、アイドル運転中のエンジン回転数ＮＥを制御するものである。なお、以下の説明では、前述した制御装置１と同様の構成に関しては、同じ符号を付すとともに、その説明を省略する。

同図に示すように、制御装置１Ｆは、ＥＣＵ２を備えており、このＥＣＵ２には、電子制御式のスロットル弁機構９０が接続されている。この電子制御式のスロットル弁機構９０は、ＥＣＵ２からの回転数制御入力Ｕｎｅにより、図示しないスロットル弁の開度を所定範囲内で無段階に変更するものであり、電気モータと、これにギヤ機構を介して接続されたスロットル弁で構成されている。これらの構成は公知であるので、その具体的な説明はここでは省略する。

次に、図２０を参照しながら、制御装置１Ｆについて説明する。この制御装置１Ｆは、回転数制御入力Ｕｎｅを制御対象６に入力することにより、制御量としてのアイドル運転中のエンジン回転数ＮＥを制御するものであり、この制御対象６は、スロットル弁機構９０を含む系に相当する。

同図に示すように、制御装置１Ｆは、２自由度応答指定型コントローラ３０Ｆ、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｆおよび目標エンジン回転数算出部５０Ｆを備えており、これらは、具体的にはＥＣＵ２により構成されている。なお、本実施形態では、２自由度応答指定型コントローラ３０Ｆが制御入力算出手段に相当し、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｆが、推定制御量算出手段、第１外乱推定値算出手段および第２外乱推定値算出手段に相当し、目標エンジン回転数算出部５０Ｆが目標制御量設定手段に相当する。

まず、目標エンジン回転数算出部５０Ｆでは、目標エンジン回転数ＮＥ＿ｃｍｄ（目標制御量）が、エンジン水温などに応じて、図示しないマップまたはテーブルを検索することにより算出される。次いで、２自由度応答指定型コントローラ３０Ｆでは、目標エンジン回転数ＮＥ＿ｃｍｄおよびエンジン回転数ＮＥに基づき、下式（１１１）〜（１１６）に示す目標値フィルタ型の２自由度応答指定型制御アルゴリズムにより、回転数制御入力Ｕｎｅが算出される。なお、目標エンジン回転数ＮＥ＿ｃｍｄ（目標制御量）は、エンジン水温などに応じて、図示しないテーブルを検索することにより算出される。

上記式（１１１）において、ＮＥ＿ｃｍｄ＿ｆは、目標エンジン回転数のフィルタ値であり、Ｒ＿ｎｅは、−１＜Ｒ＿ｎｅ＜０の関係が成立するように設定される目標値フィルタ設定パラメータである。また、式（１１３）のａ１＿ｎｅ，ａ２＿ｎｅ，ｂ１＿ｎｅ，ｂ２＿ｎｅは、後述する制御対象モデルのモデルパラメータを示しており、これらは所定の一定値に設定されている。また、式（１１３）のｃ１＿ｎｅ，ｃ２＿ｎｅは、第１および第２外乱推定値であり、後述するようにハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｆにより算出される。さらに、式（１１３）において、Ｓ＿ｎｅは、切換関数設定パラメータであり、−１＜Ｒ＿ｎｅ＜Ｓ＿ｎｅ＜０の関係が成立する値に設定されている。また、式（１１４）において、Ｋｒｃｈ＿ｎｅは、所定の到達則ゲインを表しており、σ＿ｎｅは、式（１１５）のように定義される切換関数である。同式（１１５）のＥｎｅは、式（１１６）により算出される追従誤差である。

なお、以上の式（１１１）〜（１１６）は以下のように導出される。すなわち、制御対象６を、回転数制御入力Ｕｎｅを制御入力とし、エンジン回転数ＮＥを制御量とし、第１および第２外乱推定値ｃ１＿ｎｅ，ｃ２＿ｎｅが入力される系として定義するとともに、離散時間系モデルとしてモデル化すると、下式（１１７）が得られる。

この式（１１７）の第１および第２外乱推定値ｃ１＿ｎｅ，ｃ２＿ｎｅを離散化した制御対象モデルに基づき、エンジン回転数ＮＥが目標エンジン回転数ＮＥ＿ｃｍｄに収束するように、目標値フィルタ型の２自由度応答指定型制御理論を適用すると、前述した式（１１１）〜（１１６）が導出される。

次に、前述したハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｆについて説明する。このハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｆでは、エンジン回転数ＮＥおよび回転数制御入力Ｕｎｅに基づき、以下に述べるように、第１外乱推定値ｃ１＿ｎｅおよび第２外乱推定値ｃ２＿ｎｅが算出される。

具体的には、第１外乱推定値ｃ１＿ｎｅは、以下の式（１１８）〜（１２４）により算出される。

上記式（１１８）のＮＥ＿ｈａｔは、エンジン回転数ＮＥの推定値（推定制御量）であり、式（１１９）のｅ＿ｄｏｖｎｅは、第１推定誤差（第１偏差）である。また、式（１２０）において、Ｑ＿ｎｅは、−１＜Ｑ＿ｎｅ≦０が成立するような値に設定されるフィルタ係数である。また、ｃ１＿ｎｅ^*は、第１外乱推定値ｃ１＿ｎｅの被リミット値であり、式（１２１）〜（１２４）に示すレートリミットアルゴリズムにより算出される。同式（１２１）において、ｃ１＿ｎｅ^**は、被リミット値ｃ１＿ｎｅ^*の変化分に相当する値であり、式（１２２）〜（１２４）に示すように、第１推定誤差の今回値と前回値との偏差［ｅ＿ｄｏｖｎｅ（ｋ）−ｅ＿ｄｏｖｎｅ（ｋ−１）］に、−ＥＰＳ＿ｎｅを下限値とし、ＥＰＳ＿ｎｅを上限値とするリミット処理を施すことにより算出される。なお、値ＥＰＳ＿ｎｅは、正の所定値に設定される。

また、第２外乱推定値ｃ２＿ｎｅは、下式（１２５），（１２６）に示す固定ゲイン式の同定アルゴリズム（外乱推定アルゴリズム）により算出される。

上記式（１２５）において、λ＿ｎｅは、忘却係数であり、０＜λ＿ｎｅ＜１が成立するような値に設定されている。なお、忘却係数λ＿ｎｅによる忘却効果が不要な場合には、λ＿ｎｅ＝１に設定しても良い。また、同式（１２５）のＰｄｏｖｎｅは、所定の同定ゲイン（一定値）であり、ｅ＿ｄｏｖｎｅ＿Ｈは、式（１２６）により算出される第２推定誤差（第２偏差）である。

以上のように、本実施形態の制御装置１Ｆによれば、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｆにより、第１外乱推定値ｃ１＿ｎｅおよび第２外乱推定値ｃ２＿ｎｅが算出され、これらを用いて回転数制御入力Ｕｎｅが算出される。この場合、第１外乱推定値ｃ１＿ｎｅは、レートリミットアルゴリズムとローパスフィルタアルゴリズムを組み合わせたアルゴリズムにより算出されるため、所定の遅延特性を備えた値として算出されるので、モデル化誤差が比較的小さい定常状態では、そのモデル化誤差を第１外乱推定値ｃ１＿ｎｅにより補償することができる。

また、第２外乱推定値ｃ２＿ｎｅは、第１推定誤差ｅ＿ｄｏｖｎｅと第１外乱推定値ｃ１＿ｎｅとの偏差である第２推定誤差ｅ＿ｄｏｖｎｅ＿Ｈに基づき、固定ゲイン式の同定アルゴリズムにより算出されるので、過大な外乱などに起因して、モデル化誤差が一時的に過大な値となった過渡状態でも、第１外乱推定値ｃ１＿ｎｅのみでは補償しきれない分のモデル化誤差を、第２外乱推定値ｃ２＿ｎｅにより迅速に補償することができる。

さらに、第２外乱推定値ｃ２＿ｎｅの算出アルゴリズムにおいて、忘却係数λ＿ｎｅが第２外乱推定値の前回値ｃ２＿ｎｅ（ｋ−１）に乗算されるので、この忘却係数λ＿ｎｅによる忘却効果により、第２外乱推定値ｃ２＿ｎｅは、その演算の進行に伴って、値０に収束するように算出される。これにより、モデル化誤差が一時的に過大な値となった過渡状態では、第２外乱推定値ｃ２＿ｎｅにより、第１外乱推定値ｃ１＿ｎｅのみでは補償しきれない分のモデル化誤差を補償し、時間の経過に伴い、モデル化誤差が比較的、小さい定常状態になった場合には、第１外乱推定値ｃ１＿ｎｅのみにより、それを適切に補償することができる。すなわち、２つの外乱推定値ｃ１＿ｎｅ，ｃ２＿ｎｅが互いに干渉し合うのを回避でき、エンジン回転数制御系の安定性をより向上させることができる。

次に、図２１を参照しながら、本発明の第８実施形態に係る制御装置１Ｇについて説明する。この制御装置１Ｇは、前述した第７実施形態の制御装置１Ｆと同様に、回転数制御入力Ｕｎｅにより、アイドル運転中のエンジン回転数ＮＥを制御するものであり、以下に述べるように、その制御アルゴリズムのみが第７実施形態の制御装置１Ｆと異なっている。

同図に示すように、制御装置１Ｇは、２自由度応答指定型コントローラ３０Ｇ、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｇ、目標エンジン回転数算出部５０Ｇおよびモデルパラメータスケジューラ６０Ｇを備えており、これらは、具体的にはＥＣＵ２により構成されている。なお、本実施形態では、２自由度応答指定型コントローラ３０Ｇが制御入力算出手段に相当し、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｇが、推定制御量算出手段、第１外乱推定値算出手段および第２外乱推定値算出手段に相当し、目標エンジン回転数算出部５０Ｇが目標制御量設定手段に相当し、モデルパラメータスケジューラ６０Ｇがモデルパラメータ設定手段に相当する。

まず、目標エンジン回転数算出部５０Ｇでは、目標エンジン回転数ＮＥ＿ｃｍｄが、前述した目標エンジン回転数算出部５０Ｆと同様の手法により算出される。また、モデルパラメータスケジューラ６０Ｇでは、以下の式（１２７）〜（１３０）により、モデルパラメータａ１＿ｎｅ，ａ２＿ｎｅ，ｂ１＿ｎｅ，ｂ２＿ｎｅがそれぞれ算出される。

上記式（１２７）〜（１３０）におけるａ１＿ｎｅ＿ｂａｓｅ，ａ２＿ｎｅ＿ｂａｓｅ，ｂ１＿ｎｅ＿ｂａｓｅ，ｂ２＿ｎｅ＿ｂａｓｅはそれぞれ、モデルパラメータａ１＿ｎｅ，ａ２＿ｎｅ，ｂ１＿ｎｅ，ｂ２＿ｎｅの検索値であり、これらの検索値は、具体的には、エンジン回転数ＮＥに応じて、図２２に示すテーブルを検索することにより、算出される。同図に示すように、検索値ａ１＿ｎｅ＿ｂａｓｅ，ａ２＿ｎｅ＿ｂａｓｅは、エンジン回転数ＮＥが大きいほど、その絶対値が小さくなるように設定されている。これは、エンジン回転数ＮＥが大きいほど、エンジン３における慣性力が増大し、エンジン回転数ＮＥの安定性が向上するので、それに応じてモデルパラメータａ１＿ｎｅ，ａ２＿ｎｅの絶対値をより小さい値に設定するためである。また、検索値ｂ１＿ｎｅ＿ｂａｓｅ，ｂ２＿ｎｅ＿ｂａｓｅも、エンジン回転数ＮＥが高いほど、その絶対値がより小さくなるように設定されている。これは、エンジン回転数ＮＥが高いほど、回転数制御入力Ｕｎｅに対するエンジン回転数ＮＥの変化ゲインがより小さくなるので、それに応じて、モデルパラメータｂ１＿ｎｅ，ｂ２＿ｎｅの絶対値をより小さい値に設定するためである。

さらに、式（１２９），（１３０）におけるＫｌｓは、補正係数であり、この補正係数Ｋｌｓは、具体的には、補機損失Ｐｌｏｓｓに応じて、図２３に示すテーブルを検索することにより、算出される。この補機損失Ｐｌｏｓｓは、エアコンデイショナーなどの補機作動に伴うエンジン３のエネルギ損失を表すものである。同図に示すように、補正係数Ｋｌｓは、補機損失Ｐｌｏｓｓが大きいほど、より小さな値になるように設定されている。これは、補機損失Ｐｌｏｓｓが大きいほど、エンジン３のフリクションが増大することにより、回転数制御入力Ｕｎｅに対するエンジン回転数ＮＥの変化ゲインがより小さくなるので、それに応じて、モデルパラメータｂ１＿ｎｅ，ｂ２＿ｎｅの絶対値をより小さい値に設定するためである。なお、本実施形態では、エンジン回転数ＮＥおよび補機損失Ｐｌｏｓｓが制御対象の状態を表すパラメータに相当する。

また、２自由度応答指定型コントローラ３０Ｇでは、下式（１３１）〜（１３６）に示す目標値フィルタ型の２自由度応答指定型制御アルゴリズムにより、回転数制御入力Ｕｎｅが算出される。

一方、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｇでは、以下に述べるように、エンジン回転数ＮＥおよび回転数制御入力Ｕｎｅに基づき、第１外乱推定値ｃ１＿ｎｅおよび第２外乱推定値ｃ２＿ｎｅがそれぞれ算出される。まず、第１外乱推定値ｃ１＿ｎｅは、以下の式（１３７）〜（１４３）に示すように、推定アルゴリズム、レートリミットアルゴリズムおよびローパスフィルタアルゴリズムを組み合わせたアルゴリズムにより算出される

また、第２外乱推定値ｃ２＿ｎｅは、下式（１４４），（１４５）に示す可変ゲイン式の逐次型同定アルゴリズム（外乱推定アルゴリズム）により算出される。

以上のような第８実施形態の制御装置１Ｇによれば、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｇにより、２つの外乱推定値ｃ１＿ｎｅ，ｃ２＿ｎｅが算出され、それを用いて回転数制御入力Ｕｎｅが算出されるので、前述した第７実施形態の制御装置１Ｆと同様の作用効果を得ることができる。

すなわち、モデル化誤差が比較的小さい定常状態では、そのモデル化誤差を第１外乱推定値ｃ１＿ｎｅにより補償することができるとともに、モデル化誤差が一時的に過大な値となった過渡状態でも、第１外乱推定値ｃ１＿ｎｅのみでは補償しきれない分のモデル化誤差を、第２外乱推定値ｃ２＿ｎｅにより迅速に補償することができる。また、第２外乱推定値ｃ２＿ｎｅの算出アルゴリズムにおいて、忘却係数λ＿ｎｅが第２外乱推定値の前回値ｃ２＿ｎｅ（ｋ−１）に乗算されるので、２つの外乱推定値ｃ１＿ｎｅ，ｃ２＿ｎｅが互いに干渉し合うのを回避できる。

これに加えて、本実施形態の制御装置１Ｇでは、モデルパラメータスケジューラ６０Ｇにより、エンジン回転数ＮＥに応じて、モデルパラメータａ１＿ｎｅ，ａ２＿ｎｅが算出され、エンジン回転数ＮＥおよび補機損失Ｐｌｏｓｓに応じて、モデルパラメータｂ１＿ｎｅ，ｂ２＿ｎｅが算出されるので、エンジン回転数ＮＥおよび補機損失Ｐｌｏｓｓの変動に伴う制御対象６の動特性の変化、すなわちエンジン回転数ＮＥと回転数制御入力Ｕｎｅとの間の動特性の変化を迅速に反映させながら、２つの外乱推定値ｃ１＿ｎｅ，ｃ２＿ｎｅを算出でき、これらによりモデル化誤差を迅速に補償することができる。それにより、モデルパラメータａ１＿ｎｅ，ａ２＿ｎｅ，ｂ１＿ｎｅ，ｂ２＿ｎｅとして所定の一定値を用いる第７実施形態の制御装置１Ｆと比べて、エンジン回転数制御系の安定性および制御精度をさらに向上させることができる。

次に、図２４を参照しながら、本発明の第９実施形態に係る制御装置１Ｈについて説明する。この制御装置１Ｈは、前述した制御装置１Ｆ，１Ｇと同様に、スロットル弁機構９０を介して、アイドル運転中のエンジン回転数ＮＥを制御するものであり、以下に述べるように、その制御アルゴリズムのみが制御装置１Ｆ，１Ｇと異なっている。

同図に示すように、制御装置１Ｈは、２自由度応答指定型コントローラ３０Ｈ、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｈ、目標エンジン回転数算出部５０Ｈおよびモデルパラメータスケジューラ６０Ｈを備えており、これらは具体的にはＥＣＵ２により構成されている。なお、本実施形態では、２自由度応答指定型コントローラ３０Ｈが制御入力算出手段に相当し、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｈが、推定制御量算出手段、第１外乱推定値算出手段、第２外乱推定値算出手段および同定手段に相当し、目標エンジン回転数算出部５０Ｈが目標制御量設定手段に相当する。

まず、目標エンジン回転数算出部５０Ｈでは、目標エンジン回転数ＮＥ＿ｃｍｄが、前述した目標エンジン回転数算出部５０Ｆと同様の手法により算出される。また、モデルパラメータスケジューラ６０Ｈでは、以下の式（１４６）〜（１４９）により、まず、モデルパラメータａ１＿ｎｅ，ａ２＿ｎｅ，ｂ１＿ｎｅ，ｂ２＿ｎｅの基準値ａ１＿ｎｅ＿ｓｃ，ａ２＿ｎｅ＿ｓｃ，ｂ１＿ｎｅ＿ｓｃ，ｂ２＿ｎｅ＿ｓｃがそれぞれ算出される。

上記式（１４６）〜（１４９）において、検索値ａ１＿ｎｅ＿ｂａｓｅ，ａ２＿ｎｅ＿ｂａｓｅ，ｂ１＿ｎｅ＿ｂａｓｅ，ｂ２＿ｎｅ＿ｂａｓｅおよび補正係数Ｋｌｓはそれぞれ、前述した図２２，２３のテーブル検索により算出される。

また、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｈでは、以下に述べるように、第１外乱推定値ｃ１＿ｎｅ、第２外乱推定値ｃ２＿ｎｅおよびモデルパラメータａ１＿ｎｅ，ａ２＿ｎｅ，ｂ１＿ｎｅ，ｂ２＿ｎｅがそれぞれ算出される。まず、第１外乱推定値ｃ１＿ｎｅは、下式（１５０）〜（１５８）に示すように、推定アルゴリズム、レートリミットアルゴリズムおよびローパスフィルタアルゴリズムを組み合わせたアルゴリズムにより算出される。

一方、第２外乱推定値ｃ２＿ｎｅは、以下の式（１５９）〜（１６４）に示すδ修正法を適用した可変ゲイン式の逐次型同定アルゴリズム（外乱推定アルゴリズム）により算出される。すなわち、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｈは、オンボード同定器としての機能も兼ね備えている。

上記式（１５９）において、θｎｅｓｃは、その転置行列が式（１６２）のように定義されるモデルパラメータの基準値ベクトルであり、ｄθｎｅは、式（１６３）のように定義される修正項ベクトルである。同式（１６３）のｄａ１＿ｎｅ，ｄａ２＿ｎｅ，ｄｂ１＿ｎｅ，ｄｂ２＿ｎｅ，ｄｃ２＿ｎｅは、モデルパラメータａ１＿ｎｅ，ａ２＿ｎｅ，ｂ１＿ｎｅ，ｂ２＿ｎｅおよび第２外乱推定値ｃ２＿ｎｅの修正項である。この修正項ベクトルｄθｎｅは、式（１６０）により算出され、同式（１６０）において、Ｐｎｅは一定値の同定ゲインであり、δｎｅは、式（１６４）のように定義される忘却係数ベクトルである。同式（１６４）のδｎｅｉ（ｉ＝１〜５）は、忘却係数であり、０＜δｎｅｉ＜１が成立するように設定される。なお、忘却係数ベクトルδｎｅによる忘却効果が不要な場合には、δｎｅｉ＝１と設定してもよい。

また、２自由度応答指定型コントローラ３０Ｈでは、前述した２自由度応答指定型コントローラ３０Ｇと同じ制御アルゴリズム（すなわち前述した式（１３１）〜（１３６））により回転数制御入力Ｕｎｅが算出される。

以上のような第９実施形態の制御装置１Ｈによれば、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｈにより、２つの外乱推定値ｃ１＿ｎｅ，ｃ２＿ｎｅが算出され、それを用いて回転数制御入力Ｕｎｅが算出されるので、前述した制御装置１Ｆ，１Ｇと同様に、モデル化誤差が小さい定常状態に限らず、これが一時的に過大な値となった過渡状態でも、第１外乱推定値ｃ１＿ｎｅのみでは補償しきれない分のモデル化誤差を、第２外乱推定値ｃ２＿ｎｅにより迅速に補償することができる。

さらに、第２外乱推定値ｃ２＿ｎｅの算出アルゴリズムにおいて、基準値ベクトルθｎｅｓｃにおける第２外乱推定値ｃ２＿ｎｅの基準値が値０に設定されているとともに、式（１６０）において、忘却係数δｎｅ５が第２外乱推定値の修正項の前回値ｄｃ２＿ｎｅ（ｋ−１）に乗算されるので、その忘却効果により、演算の進行に伴って、第２外乱推定値の修正項ｄｃ２＿ｎｅが値０に収束し、最終的に、第２外乱推定値ｃ２＿ｎｅが基準値０に収束する。その結果、前述した制御装置１Ｇと同様に、２つの外乱推定値ｃ１＿ｎｅ，ｃ２＿ｎｅが互いに干渉し合うのを回避できる。

さらに、この制御装置１Ｈでは、前述したように、ハイブリッド外乱オブザーバ４０Ｈがオンボード同定器としての機能を兼ね備えており、モデルパラメータａ１＿ｎｅ，ａ２＿ｎｅ，ｂ１＿ｎｅ，ｂ２＿ｎｅが、δ修正法を適用した可変ゲイン式の逐次型同定アルゴリズムによりオンボード同定されるので、スロットル弁機構９０の経年変化および個体間のばらつきなどに起因して、制御対象６の動特性が変化した場合でも、そのような動特性の変化を迅速に反映させながら、モデルパラメータａ１＿ｎｅ，ａ２＿ｎｅ，ｂ１＿ｎｅ，ｂ２＿ｎｅを算出することができる。それにより、パラメータスケジューラ６０Ｇにより設定されたモデルパラメータａ１＿ｎｅ，ａ２＿ｎｅ，ｂ１＿ｎｅ，ｂ２＿ｎｅを用いる第８実施形態の制御装置１Ｇと比べて、エンジン回転数制御系の安定性および制御精度をさらに向上させることができる。

なお、各実施形態は、本発明の制御装置を、燃料圧Ｐｆ、カム位相Ｃａｉｎおよびエンジン回転数ＮＥをそれぞれ制御量とする制御対象に適用した例であるが、本発明の制御装置はこれに限らず、制御対象として、過大な外乱や目標制御量の急変に起因して、モデル化誤差が一時的に急増するような特性を備えた様々な産業機器に適用可能であることは言うまでもない。

また、各実施形態は、外乱推定アルゴリズムにおいて、第２外乱推定値ｃ２，ｃ２＿ｃａ，ｃ２＿ｎｅに忘却効果を付与するために、忘却係数λ，λ＿ｃａ，λ＿ｎｅ，δ５，δｃａ５，δｎｅ５を用いた例であるが、これに限らず、第２外乱推定値ｃ２，ｃ２＿ｃａ，ｃ２＿ｎｅに忘却効果を付与可能な忘却アルゴリズムであればよい。

第１実施形態に係る制御装置およびこれを適用した燃料供給装置の概略構成を模式的に示す図である。 電磁制御弁のスプール弁機構の動作状態を示す図である。 第１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。 第１実施形態のハイブリッド外乱オブザーバの概略構成を示すブロック図である。 燃料圧制御処理を示すフローチャートである。 通常運転用値Ｐｆ＿ｍａｐの算出に用いるマップの一例を示す図である。 第１実施形態の制御装置による燃料圧の制御結果例を示すタイミングチャートである。 比較例の燃料圧の制御結果を示すタイミングチャートである。 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。 第２実施形態のモデルパラメータスケジューラにおいて、モデルパラメータの検索値ａ１＿ｂａｓｅ，ａ２＿ｂａｓｅ，ｂ１＿ｂａｓｅ，ｂ２＿ｂａｓｅの算出に用いるテーブルの一例を示す図である。 第２実施形態のモデルパラメータスケジューラにおいて、補正係数Ｋｎｅの算出に用いるテーブルの一例を示す図である。 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。 第４実施形態の制御装置の概略構成を模式的に示す図である。 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。 第５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。 第５実施形態のモデルパラメータスケジューラにおいて、モデルパラメータの検索値ａ１＿ｃａ＿ｂａｓｅ，ａ２＿ｃａ＿ｂａｓｅ，ｂ１＿ｃａ＿ｂａｓｅ，ｂ２＿ｃａ＿ｂａｓｅの算出に用いるテーブルの一例を示す図である。 第５実施形態のモデルパラメータスケジューラにおいて、補正係数Ｋｎｅ＿ｃａの算出に用いるテーブルの一例を示す図である。 第６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。 第７実施形態の制御装置の概略構成を模式的に示す図である。 第７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。 第８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。 第８実施形態のモデルパラメータスケジューラにおいて、モデルパラメータの検索値ａ１＿ｎｅ＿ｂａｓｅ，ａ２＿ｎｅ＿ｂａｓｅ，ｂ１＿ｎｅ＿ｂａｓｅ，ｂ２＿ｎｅ＿ｂａｓｅの算出に用いるテーブルの一例を示す図である。 第８実施形態のモデルパラメータスケジューラにおいて、補正係数Ｋｌｓの算出に用いるテーブルの一例を示す図である。 第９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。

符号の説明

１，１Ａ〜１Ｈ 制御装置
２ ＥＣＵ（制御量検出手段、目標制御量設定手段、推定制御量算出手段、
第１外乱推定値算出手段、第２外乱推定値算出手段、制御入力算出手段
、モデルパラメータ設定手段、同定手段）
３ 内燃機関
４〜６ 制御対象
１０ 燃料供給装置（燃料供給系）
２０ 燃料圧センサ（制御量検出手段）
２１ クランク角センサ（制御量検出手段）
２４ カム角センサ（制御量検出手段）
３０ ２自由度応答指定型コントローラ（制御入力算出手段）
３０Ａ〜３０Ｈ ２自由度応答指定型コントローラ（制御入力算出手段）
４０，４０Ａ ハイブリッド外乱オブザーバ（推定制御量算出手段、第１外乱推定値算
出手段、第２外乱推定値算出手段）
４０Ｂ ハイブリッド外乱オブザーバ（推定制御量算出手段、第１外乱推定値算
出手段、第２外乱推定値算出手段、同定手段）
４０Ｃ，４０Ｄ ハイブリッド外乱オブザーバ（推定制御量算出手段、第１外乱推定値算
出手段、第２外乱推定値算出手段）
４０Ｅ ハイブリッド外乱オブザーバ（推定制御量算出手段、第１外乱推定値算
出手段、第２外乱推定値算出手段、同定手段）
４０Ｆ，４０Ｇ ハイブリッド外乱オブザーバ（推定制御量算出手段、第１外乱推定値算
出手段、第２外乱推定値算出手段）
４０Ｈ ハイブリッド外乱オブザーバ（推定制御量算出手段、第１外乱推定値算
出手段、第２外乱推定値算出手段、同定手段）
５０ 目標燃料圧算出部（目標値設定手段）
５０Ａ，５０Ｂ 目標燃料圧算出部（目標値設定手段）
５０Ｃ〜５０Ｅ 目標カム位相算出部（目標値設定手段）
５０Ｆ〜５０Ｇ 目標エンジン回転数算出部（目標値設定手段）
６０Ａ，６０Ｅ モデルパラメータスケジューラ（モデルパラメータ設定手段）
６０Ｈ モデルパラメータスケジューラ（モデルパラメータ設定手段）
Ｐｆ 燃料圧（制御量、制御対象の状態を表すパラメータ）
Ｐｆ＿ｃｍｄ 目標燃料圧（目標制御量）
Ｐｆ＿ｈａｔ 燃料圧の推定値（推定制御量）
Ｕｐｆ 燃料圧制御入力（制御入力）
ｃ１ 第１外乱推定値
ｃ２ 第２外乱推定値
ａ１，ａ２ モデルパラメータ
ｂ１，ｂ２ モデルパラメータ
λ 忘却係数（第２外乱推定値に忘却効果を付与する係数）
δ５ 忘却係数（第２外乱推定値に忘却効果を付与する係数）
ｅ＿ｄｏｖ 第１推定誤差（第１偏差）
ｅ＿ｄｏｖ＿Ｈ 第２推定誤差（第２偏差）

Ｃａｉｎ カム位相（制御量）
Ｃａｉｎ＿ｃｍｄ 目標カム位相（目標制御量）
Ｃａｉｎ＿ｈａｔ カム位相の推定値（推定制御量）
Ｕｃａｉｎ 位相制御入力（制御入力）
ｃ１＿ｃａ 第１外乱推定値
ｃ２＿ｃａ 第２外乱推定値
ａ１＿ｃａ，ａ２＿ｃａ モデルパラメータ
ｂ１＿ｃａ，ｂ２＿ｃａ モデルパラメータ
Ｌｉｆｔｉｎ バルブリフト（制御対象の状態を表すパラメータ）
λ＿ｃａ 忘却係数（第２外乱推定値に忘却効果を付与する係数）
δｃａ５ 忘却係数（第２外乱推定値に忘却効果を付与する係数）
ｅ＿ｄｏｖｃａ 第１推定誤差（第１偏差）
ｅ＿ｄｏｖｃａ＿Ｈ 第２推定誤差（第２偏差）
ＮＥ 内燃機関の回転数（制御量、制御対象の状態を表すパラメータ
）
ＮＥ＿ｃｍｄ 目標エンジン回転数（目標制御量）
ＮＥ＿ｈａｔ 内燃機関の回転数の推定値（推定制御量）
Ｕｎｅ 回転数制御入力（制御入力）
ｃ１＿ｎｅ 第１外乱推定値
ｃ２＿ｎｅ 第２外乱推定値
ａ１＿ｎｅ，ａ２＿ｎｅ モデルパラメータ
ｂ１＿ｎｅ，ｂ２＿ｎｅ モデルパラメータ
Ｐｌｏｓｓ 補機損失（制御対象の状態を表すパラメータ）
λ＿ｎｅ 忘却係数（第２外乱推定値に忘却効果を付与する係数）
δｎｅ５ 忘却係数（第２外乱推定値に忘却効果を付与する係数）
ｅ＿ｄｏｖｎｅ 第１推定誤差（第１偏差）
ｅ＿ｄｏｖｎｅ＿Ｈ 第２推定誤差（第２偏差）

Claims (7)

1. 制御対象の制御量を検出する制御量検出手段と、
   当該制御量の目標となる目標制御量を設定する目標制御量設定手段と、
   前記制御対象をモデル化した制御対象モデルに基づく所定の推定アルゴリズムにより、前記制御量の推定値を推定制御量として算出する推定制御量算出手段と、
   前記検出された制御量と前記算出された推定制御量との偏差である第１偏差に、所定のフィルタ処理、所定の制限処理および所定のゲイン設定処理の少なくとも一つを含む処理を施すことにより、第１外乱推定値を算出する第１外乱推定値算出手段と、
   前記第１偏差と前記算出された第１外乱推定値との偏差である第２偏差に基づき、所定の外乱推定アルゴリズムにより、第２外乱推定値を算出する第２外乱推定値算出手段と、
   前記算出された第１外乱推定値、前記算出された第２外乱推定値、および前記検出された制御量に基づき、所定の制御アルゴリズムにより、前記制御量を前記目標制御量に収束させるように、前記制御対象への制御入力を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. 前記制御対象の状態に応じて、前記制御対象モデルのモデルパラメータを設定するモデルパラメータ設定手段をさらに備え、
   前記制御入力算出手段は、当該設定されたモデルパラメータにさらに基づき、前記所定の制御アルゴリズムにより、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。
3. 前記制御対象モデルのモデルパラメータを、所定の逐次型同定アルゴリズムにより同定する同定手段をさらに備え、
   前記制御入力算出手段は、当該同定されたモデルパラメータにさらに基づき、前記所定の制御アルゴリズムにより、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. 前記所定の外乱推定アルゴリズムは、前記第２外乱推定値に忘却効果を付与する忘却アルゴリズムを含むことを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の制御装置。
5. 前記制御量は、内燃機関の燃料供給系における燃料圧であることを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の制御装置。
6. 前記制御量は、内燃機関の吸気弁および排気弁をそれぞれ開閉するための吸気カムおよび排気カムの少なくとも一方の、クランクシャフトに対するカム位相であることを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の制御装置。
7. 前記制御量は、内燃機関の回転数であることを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の制御装置。

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