JP4391789B2 - モデルパラメータを部分的に同定する同定器を備えた、プラントを制御する制御装置 - Google Patents

Description

この発明は、複数のモデルパラメータを用いてモデル化されたプラントを制御する装置において、該複数のモデルパラメータを部分的に同定する同定器を備えた制御装置に関する。

典型的に、制御装置は、モデルパラメータを用いてモデル化された制御対象（プラントとも呼ぶ）を制御する。このような制御装置に同定器を導入し、該同定器により逐次的に同定されたモデルパラメータを用いて制御量を算出する手法が提案されている（下記の特許文献１を参照）。同定器により逐次的に同定モデルパラメータを用いて制御量を算出すれば、制御量の目標値への追従性を向上させることができる。

図２０は、典型的な制御装置の機能ブロック図を示す。制御対象１０１は、モデルパラメータを用いてモデル化される。制御対象１０１の制御入力と制御出力に基づいて、同定器１０２はモデルパラメータを同定する。状態予測器１０３は、制御対象１０１が有するむだ時間を考慮して、モデルパラメータを用いて制御出力の予測値を生成する。予測値は、所定の目標値と比較される。コントローラ１０５は、予測値が目標値に収束するように、制御対象１０１への制御入力を算出する。
特開平２００３−１５７０３号公報

制御対象は、典型的に、複数のモデルパラメータを用いてモデル化される。制御対象によっては、該制御対象の挙動のバラツキや経年変化による影響をそれほど受けず、その値が大きく変化しないモデルパラメータを含むものがある。従来の手法によると、このようなモデルパラメータが含まれている場合でも、同定器は、所定の時間間隔で、複数のモデルパラメータのすべてを算出しなおしていた。

同定されるべきモデルパラメータの数が多いほど、モデルパラメータの最適値への収束時間が長くなることが知られている。収束時間が長くなると、制御対象の動特性の変化に適応する際に遅れが生じるおそれがある。また、同定されるべきモデルパラメータの数が多くなるほど、同定器により実施される演算量が大きくなる。制御対象によっては、同定アルゴリズムが実施される回数を減らさないと同定器を導入することができない。

したがって、複数のモデルパラメータを部分的に同定することができる同定器を備えた制御装置が必要とされている。

この発明の一つの側面によると、第１のモデルパラメータおよび第２のモデルパラメータを用いてモデル化された制御対象を制御する制御装置は、制御対象からの出力および制御対象への入力に基づいて、第２のモデルパラメータを逐次的に同定する部分モデルパラメータ同定器と、制御対象の出力が目標値に収束するように、予め同定された第１のモデルパラメータと、部分モデルパラメータ同定器により同定された第２のモデルパラメータとを用いて、制御対象への入力を算出するコントローラと、を備える。

この発明によれば、複数のモデルパラメータを用いてモデル化された制御対象を制御するとき、該複数のモデルパラメータの一部のみについて逐次的に同定することができる。逐次的に同定するモデルパラメータの数を減らすことができるので、該モデルパラメータの最適値への収束時間を向上させることができ、さらに、同定器による演算量を減らすことができる。

この発明の一実施形態によると、部分モデルパラメータ同定器は、制御対象と、該制御対象を表すモデルの第１のモデルパラメータに基づく構成要素と、を含む仮想プラントについて、第２のモデルパラメータを用いてモデル化し、仮想プラントの出力が、該第２のモデルパラメータを用いたモデルの出力に収束するように、第２のモデルパラメータを同定する。このような仮想プラントを構成することにより、第２のモデルパラメータのみを逐次的に同定して、制御対象を制御することができる。

この発明の他の実施形態によると、部分モデルパラメータ同定器は、第２のモデルパラメータを、該第２のモデルパラメータの基準値に、該第２のモデルパラメータの更新成分を加算することにより算出する。さらに、部分モデルパラメータ同定器は、仮想プラントの出力が、該仮想プラントのモデルの出力に収束するように、該更新成分を算出する。このような同定手法により、動特性の変動が大きい制御対象について、モデルへの適応速度を高めることができ、よって制御対象が過渡状態にある時の制御精度を向上させることができる。

この発明の一実施形態によると、仮想プラントの出力と該仮想プラントのモデルの出力との偏差に基づく補正量を算出し、第２のモデルパラメータの更新成分の過去値に１未満の忘却係数を乗じることにより得られる値に、該補正量を加算することにより、該更新成分を算出する。１未満の忘却係数を乗算することにより、モデルパラメータのドリフトに起因して制御系が不安定になることを防止することができる。

この発明の他の実施形態によると、仮想プラントの出力と該仮想プラントのモデルの出力との偏差に基づく補正量を算出し、第２のモデルパラメータのうちの１つについては、該更新成分の過去値に値１の忘却係数を乗じることにより得られる値に、該補正量を加算することにより該更新成分を算出し、他の第２のモデルパラメータについては、該更新成分の過去値に１未満の忘却係数を乗じることにより得られる値に、該補正量を加算することにより該更新成分を算出する。このような算出手法により、モデルパラメータのドリフトを防止するだけでなく、制御対象の出力の目標値に対する定常偏差を抑制することができる。

この発明の一実施形態によると、コントローラは、応答指定型制御を用いて、制御対象への入力を算出する。応答指定型制御によれば、オーバーシュートを生じさせることなく、制御対象の出力を目標値に速やかに収束させることができる。応答指定型制御として、２自由度応答指定型制御を用いることができ、この場合、外乱によって生じた目標値に対する偏差を、振動させずに収束させることができると共に、定常偏差を生じさせることなく制御対象の出力を目標値に追従させることができる。

本願発明に従う上記の制御手法は、様々な形態に適用可能である。一実施形態では、制御対象は、カムシャフトの位相を可変に制御する可変位相装置である。他の実施形態では、制御対象はエンジンであり、エンジン出力を目標値に収束させることができる。さらに他の実施形態では、制御対象はエンジンの排気系であり、排気通路に設けられた排ガス濃度を目標値に収束させることができる。さらに他の実施形態では、制御対象を、車両に設けられた、機械要素および該機械要素を駆動するアクチュエータとし、該機械要素の駆動量を目標値に収束させることができる。たとえば、エンジンへの空気量を調整するエアデバイスを制御対象とすることができる。

内燃機関および制御装置の構成
次に図面を参照してこの発明の実施の形態を説明する。図１は、この発明の実施形態に従う、内燃機関（以下、エンジンと呼ぶ）およびその制御装置の全体的な構成図である。

電子制御ユニット（以下、「ＥＣＵ」）という）１は、車両の各部から送られてくるデータを受け入れる入力インターフェース１ａ、車両の各部の制御を行うための演算を実行するＣＰＵ１ｂ、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を有するメモリ１ｃ、および車両の各部に制御信号を送る出力インターフェース１ｄを備えている。メモリ１ｃのＲＯＭには、車両の各部の制御を行うためのプログラムおよび各種のデータが格納されている。この発明に従う制御のためのプログラムは、該ＲＯＭに格納される。ＲＯＭは、ＥＰＲＯＭのような書き換え可能なＲＯＭでもよい。ＲＡＭには、ＣＰＵ１ｂによる演算のための作業領域が設けられる。車両の各部から送られてくるデータおよび車両の各部に送り出す制御信号は、ＲＡＭに一時的に記憶される。

エンジン２は、たとえば４サイクルＤＯＨＣ型ガソリンエンジンである。エンジン２は、吸気カムシャフト５および排気カムシャフト６を備えている。吸気カムシャフト５は、吸気弁３を開閉駆動する吸気カム５ａを有しており、排気カムシャフト６は、排気弁４を開閉駆動する排気カム６ａを有している。これらの吸気および排気カムシャフト５および６は、図示しないタイミングベルトを介してクランクシャフト７に連結されており、クランクシャフト７が２回転するごとに１回転する。

連続可変位相装置１０は、連続可変位相機構１１および油圧駆動部１２を備える。油圧駆動部１２は、ＥＣＵ１から供給される指令値に従い、油圧を用いて連続可変位相機構１１を駆動する。これにより、クランクシャフト７に対する吸気カム５ａの実際の位相ＣＡＩＮが、連続的に進角または遅角する。連続可変位相装置１０の詳細は図２を参照して説明される。

吸気カムシャフト５の端部には、カム角センサ２０が設けられている。カム角センサ２０は、吸気カムシャフト５の回転に伴い、所定のカム角（たとえば、１度）ごとに、パルス信号であるＣＡＭ信号をＥＣＵ１に出力する。

エンジン２の吸気管１５には、スロットル弁１６が設けられている。スロットル弁１６の開度は、ＥＣＵ１からの制御信号により制御される。スロットル弁１６に連結されたスロットル弁開度センサ（θＴＨ）１７は、スロットル弁１６の開度に応じた電気信号を、ＥＣＵ１に供給する。

吸気管圧力（Ｐｂ）センサ１８は、スロットル弁１６の下流側に設けられている。Ｐｂセンサ１８によって検出された吸気管圧力ＰｂはＥＣＵ１に送られる。

さらに、吸気管１５には、燃料噴射弁１９が気筒毎に設けられている。燃料噴射弁１９は、燃料タンク（図示せず）から燃料の供給を受け、ＥＣＵ１からの制御信号に従って燃料を噴射する。

エンジン２には、クランク角センサ２１が設けられている。クランク角センサ２１は、クランクシャフト７の回転に伴い、パルス信号であるＣＲＫ信号およびＴＤＣ信号をＥＣＵ１に出力する。

ＣＲＫ信号は、所定のクランク角（たとえば、３０度）で出力されるパルス信号である。ＥＣＵ１は、該ＣＲＫ信号に応じ、エンジン２の回転数ＮＥを算出する。さらに、ＥＣＵ１は、ＣＲＫ信号とＣＡＭ信号に基づいて、位相ＣＡＩＮを算出する。また、ＴＤＣ信号は、ピストン９のＴＤＣ位置に関連したクランク角度で出力されるパルス信号である。

エンジン２の下流側には排気管２２が連結されている。エンジン２は、排気管２２を介して排気する。排気管２２の途中に設けられた触媒装置２３は、排気管２２を通る排気ガス中のＨＣ、ＣＯ、ＮＯｘなどの有害成分を浄化する。

広域空燃比センサ（ＬＡＦ）センサ２４は、触媒装置２３の上流に設けられている。ＬＡＦセンサ２４は、リーンからリッチにわたる広範囲の空燃比を検出する。検出された空燃比は、ＥＣＵ１に送られる。

Ｏ２（排ガス）センサ２５は、上流触媒と下流触媒の間に設けられている。Ｏ２センサ２５は２値型の排気ガス濃度センサである。Ｏ２センサは、空燃比が理論空燃比よりもリッチであるとき高レベルの信号を出力し、空燃比が理論空燃比よりもリーンであるとき低レベルの信号を出力する。出力された電気信号は、ＥＣＵ１に送られる。

ＥＣＵ１に向けて送られた信号は入力インターフェース１ａに渡され、アナログ−デジタル変換される。ＣＰＵ１ｂは、変換されたデジタル信号を、メモリ１ｃに格納されているプログラムに従って処理し、車両のアクチュエータに送るための制御信号を作り出す。出力インターフェース１ｄは、これらの制御信号を、スロットル弁１６、油圧駆動部１２、燃料噴射弁１９、およびその他の機械要素のアクチュエータに送る。

連続可変位相装置
本発明に従う制御手法を、連続可変位相装置を制御対象にとって説明する。

図２は、図１に示される連続可変位相装置１０の一例を示す。連続可変位相装置１０は、前述したように、連続可変位相機構１１および油圧駆動部１２を備える。

ＥＣＵ１からの指令値Ｕcainはソレノイド３１に供給される。ソレノイド３１が指令値Ucainに従って通電され、該ソレノイド３１により、油圧スプール弁３２が駆動される。油圧スプール弁３２は、タンク３３内の作動油を、ポンプ３４を介して吸い上げる。

油圧スプール弁３２は、進角油路３６ａおよび遅角油路３６ｂを介して、連続可変位相機構１１に連結されている。進角油路３６ａに供給される作動油の油圧ＯＰ１および遅角油路３６ｂに供給される作動油の油圧ＯＰ２は、油圧スプール弁３２を介して指令値Ｕcainに従って制御される。

連続可変位相機構１１は、ハウジング４１およびベーン４２を備える。ハウジング４１は、図示しないスプロケットおよびタイミングベルトを介してクランクシャフト７に連結されている。ハウジング４１は、クランクシャフト７の回転に伴い同じ方向に回転する。

ベーン４２は、ハウジング４１内に挿入された吸気カムシャフト５から放射状に延びている。ベーン４２は、所定の範囲内で、ハウジング４１に対して相対的に回転可能なように該ハウジング４１に収容されている。ハウジング４１内に形成される扇状の空間が、ベーン４２によって、３つの進角室４３ａ、４３ｂおよび４３ｃと、３つの遅角室４４ａ、４４ｂおよび４４ｃに区画されている。３つの進角室４３ａ〜４３ｃには、進角経路３６ａが連結されている。油圧ＯＰ１の作動油は、進角経路３６ａを介して進角室４３ａ〜４３ｃに供給される。３つの遅角室４４ａ〜４４ｃには、遅角経路３６ｂが連結されている。油圧ＯＰ２の作動油は、遅角経路３６ｂを介して遅角室４４ａ〜４４ｃに供給される。

油圧ＯＰ１と油圧ＯＰ２との差がゼロであるときには、ベーン４２がハウジング４１に対して相対的に回転せず、それにより、位相ＣＡＩＮの値は維持される。ＥＣＵ１からの指令値Ｕcainにより、油圧ＯＰ１が油圧ＯＰ２より大きくなったときには、それに応じて、ベーン４２がハウジング４１に対して相対的に進角側に回転し、位相ＣＡＩＮが進角される。ＥＣＵ１からの指令値Ｕcainにより、油圧ＯＰ２が油圧ＯＰ１より大きくなったときには、それに応じて、ベーン４２がハウジング４１に対して相対的に遅角側に回転し、位相ＣＡＩＮが遅角される。

このような連続可変位相装置では、ポンプから吐出される油圧にバラツキが生じたり、作動油の粘性に変化が生じたりすることがある。また、ベーンとハウジングの隙間にバラツキや経年変化が生じることがある。このような状態が生じると、連続可変位相装置の動特性が変化する。連続可変位相装置の動特性の変化に対し、ロバストに位相ＣＡＩＮを目標値に制御するのが好ましい。

第１の実施形態に従う制御装置
図３は、この発明の第１の実施形態に従う、連続可変位相装置１０を制御する装置の機能ブロック図である。

制御対象である連続可変位相装置１０への制御入力Ｕcainは、前述したように、ソレノイド３１を駆動する指令値である。制御出力ＣＡＩＮは、吸気カム５ａのクランクシャフト７に対する実際の位相である。式（１）は、連続可変位相装置１０のモデル式を示す。

制御対象である連続可変位相装置１０には、実際には外乱が印加されるので、該外乱をｃ１で表すと、式（１）のモデル式は、式（２）のように表される。ｃ１は、外乱推定値とも呼ばれる。

モデルパラメータａ１〜ｃ１のうち、ｂ１、ｂ２およびｃ１は、連続可変位相装置１０の動特性による影響が大きく、ａ１およびａ２は、該動特性による影響が少ない。そこで、モデルパラメータｂ１、ｂ２およびｃ１については、部分モデルパラメータ同定器５１ａが、モデル化誤差がなくなるように、逐次的に同定する。モデルパラメータａ１およびａ２については、予め同定され、メモリ１ｃ（図１）に格納されている。

このように、同定器により逐次的に同定するパラメータの数を減らすことができるので、同定するモデルパラメータの最適値への収束時間を短縮することができる。また、同定のための演算量を減らすことができる。

部分モデルパラメータ同定器５１ａは、２自由度スライディングモードコントローラ５３に接続されている。スライディングモードコントローラ５３は、部分モデルパラメータ同定器５１ａから受け取ったモデルパラメータｂ１、ｂ２およびｃ１と、メモリ１ｃから抽出したモデルパラメータａ１およびａ２を用い、制御出力ＣＡＩＮが目標値ＣＡＩＮ＿ｃｍｄ（正確には、後述するように、目標値ＣＡＩＮ＿ｃｍｄに基づく値ＣＡＩＮ＿ｃｍｄ＿ｆ）に収束するように、制御入力Ｕcainを算出する。制御入力Ｕcainは、連続可変位相装置１０に印加される。

部分モデルパラメータ同定器
図３に示される第１の実施形態に従う、部分モデルパラメータ同定器５１ａにより実施される部分同定手法について説明する。モデルパラメータを部分的に同定するために、まず、仮想プラントを構成する。仮想プラントを構成する手法について説明する。

式（２）を、１ステップだけ過去にシフトし（式（３））、該シフトした式に、今回のサイクルで同定するモデルパラメータb1(k)、b2(k)、およびb3(k)を代入し（式（４））、該同定するモデルパラメータを右辺に集める（式（５））。

ここで、式（５）の左辺をＷ（ｋ）、右辺をＷ＿ｈａｔ（ｋ）と定義する。

式（６）で示されるＷ（ｋ）は、図４に示されるような仮想プラント７１の出力と考えることができる。仮想プラント７１の出力は、実際の制御出力ＣＡＩＮから、制御出力ＣＡＩＮを遅延素子７２により遅延した値ＣＡＩＮ（ｋ−１）にモデルパラメータａ１を乗算することにより得られる値と、該遅延した値ＣＡＩＮ（ｋ−１）を遅延素子７４により遅延した値ＣＡＩＮ（ｋ−２）にモデルパラメータａ２を乗算することにより得られる値とを、減算することにより得られる。式（７）は、該仮想プラント７１のモデル式と考えることができる。モデル化誤差がなければ、仮想プラント７１の出力Ｗ（ｋ）は、該仮想プラント７１のモデルの出力Ｗ＿ｈａｔ（ｋ）に一致する。

部分モデルパラメータ同定器５１ａは、仮想プラント７１のモデル式（７）に現れるモデルパラメータｂ１、ｂ２およびｃ１を、逐次型同定アルゴリズムを用いて同定する。

逐次型同定アルゴリズムは、式（８）のように表される。このアルゴリズムにより、モデルパラメータベクトルθ（ｋ）を算出する。

モデルパラメータベクトルθ（ｋ）は、式（１０）で表されるモデル化誤差Ｅ＿ｉｄ（ｋ）がなくなるように、すなわち仮想プラントの出力Ｗ（ｋ）が該仮想プラントのモデルの出力Ｗ＿ｈａｔ（ｋ）に収束するように算出される。

ＫＰ（ｋ）は、式（１１）により定義されるゲイン係数ベクトルである。また、式（１１）のＰ（ｋ）は、式（１２）により算出される。

式（１２）の係数λ１およびλ２の設定により、式（８）〜（１２）による同定アルゴリズムの種類が、以下のように決まる。

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（λは、０、１以外の所定値）
λ１＝＝λ、λ２＝１：重み付き最小２乗法アルゴリズム（λは、０、１以外の所定値）
代替的に、所定のパラメータについて予め同定されたモデルパラメータａ１およびａ２を、マップ上に規定することができる。該マップは、メモリ１ｃ（図１）に格納することができる。所定のパラメータは、たとえばエンジン回転数ＮＥ等のエンジンの運転状態であることができる。制御装置にモデルパラメータスケジューラを設け、検出されたエンジン回転数ＮＥに基づいて該マップを参照することにより、モデルパラメータａ１およびａ２を抽出することができる。

第２の実施形態に従う制御装置
図５は、この発明の第２の実施形態に従う、連続可変位相装置１０を制御する装置の機能ブロック図である。第１の実施形態と異なる点は、部分モデルパラメータ同定器５１ｂにより実施される部分同定手法と、モデルパラメータスケジューラ５２がさらに設けられていることである。

モデルパラメータスケジューラ５２は、制御出力ＣＡＩＮおよびエンジン回転数ＮＥに基づいてマップを参照し、基準モデルパラメータa1_base、a2_base、b1_base、b2_baseおよびc1_baseを抽出する。これらの基準モデルパラメータを算出するためのマップの一例を、図６の（ａ）〜（ｅ）にそれぞれ示す。これらの基準モデルパラメータは、連続可変位相装置の動特性に応じて予め同定され、マップ上に規定されている。該マップは、図１のメモリ１ｃに格納されることができる。代替的に、モデルパラメータスケジューラ５２が、該マップを保持するようにしてもよい。抽出された基準モデルパラメータは、部分モデルパラメータ同定器５１ｂに渡される。

部分モデルパラメータ同定器５１ｂは、δ修正法を用いて、モデルパラメータｂ１、ｂ２およびｃ１を同定する。δ修正法については、本願の出願人による、特許第３３０４８４５号公報に詳細が記載されている。ここでは、簡単に、δ修正法について説明する。

δ修正法に従う逐次型同定アルゴリズムは、式（１３）のように表される。モデルパラメータベクトルθ（ｋ）は、その基準値θ＿ｂａｓｅ（ｋ）と、その更新成分ｄθ（ｋ）との和で表される。δは、式（１８）で表される忘却係数ベクトルである。

一実施形態では、忘却係数ベクトルδの各要素δ_１、δ_２およびδ_３は、ゼロより大きく１より小さい値に設定される。忘却係数をこのような値に設定することにより、モデルパラメータのドリフトを防止することができる。

他の実施形態では、忘却係数ベクトルδの各要素δ_１、δ_２およびδ_３のうちの１つは値１に設定し、他の要素については、ゼロより大きく１より小さい値に設定する。忘却係数のこのような設定は、モデルパラメータのドリフトを防止するだけでなく、目標値に対する定常偏差を低減することができる。

δ修正法では、式（１４）に示されている同定誤差Ｅ＿ｉｄ（ｋ）をなくすように、更新成分ｄθを算出する。同定誤差Ｅ＿ｉｄ（ｋ）は、第１の実施形態と同様に、式（１９）により表される。

ゲインＫＰ（ｋ）も、第１の実施形態と同様に、式（２０）により表される。

第１の実施形態に従う同定アルゴリズムにおいては、式（８）に示されるように、モデルパラメータのベクトルθ（ｋ）の算出は、前回のサイクルで算出されたベクトルθ（ｋ−１）と、同定誤差Ｅ＿ｉｄに所定のゲインを乗じた値とを加算することにより行われるので、ベクトルθに、同定誤差Ｅ＿ｉｄが積算される。制御対象の定常状態が継続したとき、このような同定手法により算出されたモデルパラメータに基づいて適応制御を実施すると、モデルパラメータのベクトルθがドリフトするおそれがある。

δ修正法を用いれば、上記の式（１３）に示されるように、モデルパラメータのベクトルθ（ｋ）は、その基準値θ＿ｂａｓｅ（ｋ）と、その更新成分ｄθ（ｋ）との和で表される。該更新成分の過去値には、ゼロより大きくかつ１より小さい忘却係数が乗算される。したがって、制御対象の定常状態が継続したとき、モデルパラメータの基準値に更新成分を加算する処理を繰り返しても、モデルパラメータベクトルθが基準値θ＿ｂａｓｅに戻るだけである。したがって、モデルパラメータのドリフトを回避することができる。

２自由度スライディングモードコントローラ
図７は、２自由度スライディングモードコントローラ５３の機能ブロック図を示す。２自由度スライディングモードコントローラ５３は、２自由度スライディングモード制御を用いて、制御入力Ｕcainを算出する。スライディングモード制御は、制御量の収束速度を指定することができる応答指定型制御である。２自由度スライディングモード制御は、スライディングモード制御を発展させた形態を持ち、制御量の目標値に対する追従速度と、外乱が印加された時の制御量の収束速度とを、個別に指定することができる。

目標値フィルタ８１は、式（２２）に従い、目標値応答指定パラメータPOLE_fを用いて、目標値ＣＡＩＮ＿ｃｍｄ＿ｆに一次遅れフィルタ（ローパスフィルタ）を適用する。目標値応答指定パラメータPOLE_fは、制御量の目標値に対する追従速度を規定しており、−１＜POLE_f＜０を満たすよう設定される。

式（２２）に示されるように、目標値応答指定パラメータＰＯＬＥ＿ｆの値により、目標値ＣＡＩＮ＿ｃｍｄ＿ｆの軌道が規定される。目標値をどのような軌道に設定するかにより、制御量の目標値への追従速度を制御することが可能となる。

切り換え関数算出部８２は、式（２３）に示されるように、切り換え関数σを定義する。Ｅcainは、実位相ＣＡＩＮと目標値ＣＡＩＮ＿ｃｍｄ＿ｆの偏差である。切り換え関数σは、該偏差Ｅcainの収束挙動を規定する。POLEは、外乱抑制のための応答指定パラメータであり、外乱が印加された時の偏差Ｅcainの収束速度を規定する。該応答指定パラメータPOLEは、-1<POLE<0を満たすよう設定される。

ここで、切換関数σと応答指定パラメータPOLEについて説明する。２自由度スライディングモード制御では、式（２４）に示されるように、切り換え関数σがゼロとなるように制御入力Ｕcainが決定される。

式（２４）は、入力の無い一次遅れ系を示す。すなわち、２自由度スライディングモード制御は、制御量Ｅcainを、式（２４）に示される一次遅れ系に拘束するよう制御する。

図８は、縦軸にＥcain(k)および横軸にＥcain(k-1)を有する位相平面を示す。位相平面には、式（２４）によって表現される切り換え線６１が示されている。点６２を状態量（Ｅcain(k-1), Ｅcain(k)）の初期値と仮定すると、２自由度スライディングモード制御は、該状態量を、切り換え線６１上に載せて該切り換え線６１上に拘束させる。こうして、状態量が入力の無い一次遅れ系に拘束されるので、時間の経過とともに、状態量は、位相平面の原点（すなわち、Ｅcain(k), Ｅcain(k-1)=0）に自動的に収束する。状態量を切り換え線６１上に拘束することにより、外乱の影響を受けることなく、状態量を原点に収束させることができる。

図９の参照番号６３、６４および６５は、外乱抑制のための応答指定パラメータPOLEが、それぞれ、−１、−０．８、−０．５の場合の偏差Ｅcainの収束速度をを示す。応答指定パラメータPOLEの絶対値が小さくなるにつれ、偏差Ｅcainの収束速度は速くなる。

等価制御入力算出部８３は、等価制御入力Ｕeqを算出する。この算出手法について説明する。

等価制御入力Ｕeqは、状態量を切り換え線上に拘束するよう動作する。したがって、式（２５）を満たす必要がある。

式（２５）と上記のモデル式（１）に基づき、等価制御入力Ｕeqは、式（２６
）のように求められる。図５に示される第２の実施例に従う場合には、ａ１およびａ２の代わりに、モデルパラメータスケジューラ５２によりマップ（たとえば、図６の（ａ）および（ｂ）のマップ）から抽出された基準値ａ１＿ｂａｓｅおよびａ２＿ｂａｓｅが用いられることに注意されたい。

到達則算出部８４は、式（２７）に従って到達則入力Ｕrchを算出する。Ｕrchは、状態量を切り換え線上に載せるための入力である。Ｋrchは、フィードバックゲインを示す。フィードバックゲインＫrchの値は、制御量の安定性および速応性等を考慮して、シミュレーション等を介して予め同定される。

式（２８）に示されるように、等価制御入力Ｕeqと到達則入力Ｕrchが加算され、制御入力Ｕcainが算出される。制御入力Ｕcainが、連続可変位相装置１０に印加される。

制御フロー
図１０は、本発明の第２の実施形態に従う制御フローである。この制御フローは、所定の時間間隔で実施される。

ステップＳ１において、連続可変位相装置１０が正常かどうか判断される。連続可変位相装置の異常（故障等）は、任意の適切な手法を用いて検出することができる。連続可変位相装置に何らかの異常が検出されたならば、ステップＳ２において制御入力Ｕcainにゼロを設定する。この実施例では、連続可変位相装置は、制御入力Ｕcainをゼロにすると、吸気カムシャフトの実位相ＣＡＩＮが最遅角になるよう構成されている。

ステップＳ１において、連続可変位相装置１０が正常ならば、エンジンが始動中かどうかを判断する（Ｓ３）。エンジンが始動中ならば、ステップＳ４において、目標値ＣＡＩＮ＿ｃｍｄに、所定値ＣＡＩＮ＿ｃｍｄ＿ｓｔを設定する。所定値ＣＡＩＮ＿ｃｍｄ＿ｓｔは、筒内流動を向上させるため、少しだけ進角側に設定された値（たとえば、１０度）である。

エンジンが始動中でなければ、ステップＳ５において、エンジン回転数ＮＥに基づいてマップを参照し、目標値ＣＡＩＮ＿ｃｍｄを算出する。該マップの一例を、図１１に示す。目標値ＣＡＩＮ＿ｃｍｄは、エンジン回転数NEが高くなるほど、遅角側に設定される。また、目標値ＣＡＩＮ＿ｃｍｄは、要求駆動力（典型的には、アクセルペダル開度により表される）が大きくなるほど、遅角側に設定される。この実施例では、エンジンの負荷が低い場合には、シリンダ内に残留しているガスを用いて燃焼を起こすことにより、エンジンの駆動力を下げる。したがって、エンジンの負荷が低い場合には、位相ＣＡＩＮを進角側に設定する。位相ＣＡＩＮを進角側に設定するほど、排気バルブが開いている期間と吸気バルブが開いている期間とがオーバーラップする時間を長くなり、よって燃焼に用いる残留ガスが多くなる。

ステップＳ６において、モデルパラメータスケジューラ５２が、図１２に示されるサブルーチンを実施し、基準モデルパラメータａ１＿ｂａｓｅ、ａ２＿ｂａｓｅ、ｂ１＿ｂａｓｅ、ｂ２＿ｂａｓｅおよびｃ１＿ｂａｓｅを算出する。ステップＳ７において、部分モデルパラメータ同定器５１ｂおよび２自由度スライディングモードコントローラ５３が、前述した演算を実行し、制御入力Ｕcainを算出する。

図１２は、モデルパラメータスケジューラ５２により実施される、基準モデルパラメータを算出する手法を示す。ステップＳ１１において、位相ＣＡＩＮおよびエンジン回転数ＮＥに基づいて、図６の（ａ）に示されるようなマップを参照し、モデルパラメータａ１＿ｂａｓｅを算出する。該マップでは、エンジン回転数ＮＥが高くなるほど、モデルパラメータａ１＿ｂａｓｅは大きくなるよう設定される。さらに、位相ＣＡＩＮが遅角側になるほど、モデルパラメータａ１＿ｂａｓｅは大きくなるよう設定される。

ステップＳ１２において、位相ＣＡＩＮおよびエンジン回転数ＮＥに基づいて、図６の（ｂ）に示されるようなマップを参照し、モデルパラメータａ２＿ｂａｓｅを算出する。該マップでは、エンジン回転数ＮＥが高くなるほど、モデルパラメータａ２＿ｂａｓｅは小さくなるよう設定される。さらに、位相ＣＡＩＮが遅角側になるほど、モデルパラメータａ２＿ｂａｓｅは小さくなるよう設定される。

ステップＳ１３において、位相ＣＡＩＮおよびエンジン回転数ＮＥに基づいて、図６の（ｃ）に示されるようなマップを参照し、モデルパラメータｂ１＿ｂａｓｅを算出する。該マップでは、エンジン回転数ＮＥが高くなるほど、モデルパラメータｂ１＿ｂａｓｅは小さくなるよう設定される。さらに、位相ＣＡＩＮが遅角側になるほど、モデルパラメータｂ１＿ｂａｓｅは大きくなるよう設定される。

ステップＳ１４において、位相ＣＡＩＮおよびエンジン回転数ＮＥに基づいて、図６の（ｄ）に示されるようなマップを参照し、モデルパラメータｂ２＿ｂａｓｅを算出する。該マップでは、エンジン回転数ＮＥが高くなるほど、モデルパラメータｂ２＿ｂａｓｅは大きくなるよう設定される。さらに、位相ＣＡＩＮが遅角側になるほど、モデルパラメータｂ２＿ｂａｓｅは小さくなるよう設定される。

ステップＳ１５において、エンジン回転数ＮＥに基づいて、図６の（ｅ）に示されるようなマップを参照し、モデルパラメータｃ１＿ｂａｓｅを算出する。該マップでは、位相ＣＡＩＮが遅角側になるほど、モデルパラメータｃ１＿ｂａｓｅは小さくなるよう設定される。

部分的にモデルパラメータを同定することの効果
部分的にモデルパラメータを同定することの効果を説明する。

比較のため、図１３は、部分モデルパラメータ同定器を設ける代わりに、適応則入力Ｕadpを算出する手段１８５を設ける形態を示し、図１４は、該形態に従って制御された位相ＣＡＩＮの特性を示す。

適応則入力Ｕadpは、式（２９）により算出されることができる。

適応則入力Ｕadpは、モデル化誤差および外乱を抑制しつつ、状態量を切換線に載せるよう動作する。制御入力Ｕcainは、等価制御入力Ｕeq、到達則入力Ｕrchおよび適応則入力Ｕadpの和として算出される。

図１４の（ａ）は、目標値ＣＡＩＮ＿ｃｍｄ＿ｆおよび制御出力ＣＡＩＮの推移を示す。目標値フィルタ８１の適用により、目標値の軌道が、ＣＡＩＮ＿ｃｍｄからＣＡＩＮ＿ｃｍｄ＿ｆに修正されている。目標値ＣＡＩＮ＿ｃｍｄ＿ｆが、位相ＣＡＩＮが収束すべき目標値を表している。

図１４の（ｂ）は、図１４の（ａ）の領域１９１を拡大した図を示し、図１４の（ｃ）は、図１４の（ａ）の領域１９２を拡大した図を示す。領域１９１では、目標値ＣＡＩＮ＿ｃｍｄ＿ｆが大きく変化し、領域１９２では、連続位相装置１０に印加された外乱により、制御出力ＣＡＩＮに大きな変動が生じている。

領域１９１に示されるように、制御出力ＣＡＩＮと、目標値ＣＡＩＮ＿ｃｍｄ＿ｆとの間に定常偏差が発生している。領域１９２に示されるように、外乱により変動した制御出力ＣＡＩＮの収束速度は速い。このように、適応則入力Ｕadpを加えた場合には、外乱に対する収束特性は良好であるが、目標値への追従性が劣化する。

次に、図１５は、部分モデルパラメータ同定器を設ける代わりに、適応外乱オブザーバ２８５を設ける形態を示し、図１６は、該形態に従って制御された位相ＣＡＩＮの特性を示す。

適応外乱オブザーバ２８５は、所定の時間間隔で、たとえば最小２乗法を用いて、モデル式（２）における外乱ｃ１を逐次的に同定する。

図１６の（ａ）は、目標値ＣＡＩＮ＿ｃｍｄ＿ｆおよび制御出力ＣＡＩＮの推移を示す。図１６の（ｂ）は、図１６の（ａ）の領域２９１を拡大した図を示し、図１６の（ｃ）は、図１６の（ａ）の領域２９２を拡大した図を示す。領域２９１では、目標値ＣＡＩＮ＿ｃｍｄ＿ｆが大きく変化し、領域２９２では、連続可変装置１０に印加された外乱により、制御出力ＣＡＩＮに大きな変動が生じている。

領域２９１に示されるように、制御出力ＣＡＩＮと、目標値ＣＡＩＮ＿ｃｍｄ＿ｆとの間の定常偏差は小さい。領域２９２に示されるように、外乱の印加により、制御出力ＣＡＩＮが振動的に収束している。このように、適応外乱オブザーバを設けた場合には、目標値への追従性は良好であるが、外乱に対する収束特性は劣化する。

図１７は、前述した本発明の第２の実施形態に従う、各種パラメータの挙動を示す。時間ｔ１において目標値ＣＡＩＮ＿ｃｍｄ＿ｆが大きく変化し、この変化に伴うモデル化誤差の一部を吸収して、外乱推定値ｃ１が少し変化している。時間ｔ２において外乱ｄが連続可変装置１０に印加されている。外乱ｄの印加により、制御出力ＣＡＩＮに大きな変動が生じている。モデルパラメータａ１およびａ２は、予め同定されており、一定値である。モデルパラメータｂ１およびｂ２は、所定の時間間隔で逐次的に同定される。目標値ＣＡＩＮ＿ｃｍｄ＿ｆの変化および外乱ｄの印加により、モデルパラメータｂ１およびｂ２が適応的に同定されていることがわかる。

仮想プラントの出力Ｗおよび該仮想プラントのモデルの出力Ｗ＿ｈａｔにも、目標値の変化および外乱ｄの印加により変動が生じている。

図１８の（ａ）は、図１７の領域９１を拡大した図を示し、図１８の（ｂ）は、図１７の領域９２を拡大した図を示す。

領域９１に示されるように、制御出力ＣＡＩＮと、目標値ＣＡＩＮ＿ｃｍｄ＿ｆとの間の定常偏差は小さい。領域９２に示されるように、外乱により変動した制御出力ＣＡＩＮは、振動することなく、速やかに収束している。このように、部分モデルパラメータ同定器を設けた場合には、目標値への追従性および外乱に対する収束特性の両方を向上させることができる。

上記の部分モデルパラメータ同定器は、モデルパラメータｂ１、ｂ２およびｃ１を、逐次的に同定する。他の実施形態では、モデルパラメータａ１、ａ２およびｃ１を逐次的に同定し、モデルパラメータｂ１およびｂ２を、予め同定することができる。

モデルパラメータａ１、ａ２およびｃ１を適応的に同定する手法を、第１の実施形態における部分モデルパラメータ同定器５１ａを例にとって説明する。

前述したような手法で仮想プラント１７１を構成すると、図１９のように表すことができる。仮想プラント１７１の出力Ｗ’（ｋ）は、式（３０）で表され、仮想プラント１７１のモデルの出力Ｗ＿ｈａｔ’（ｋ）は、式（３１）で表される。

モデル化誤差がなければ、仮想プラントの出力Ｗ’（ｋ）は、仮想プラントのモデルの出力Ｗ＿ｈａｔ’（ｋ）に一致する。

部分モデルパラメータ同定器５１ａは、仮想プラント１７１のモデル式（３１）に現れるモデルパラメータａ１、ａ２およびｃ１を、逐次型同定アルゴリズムを用いて同定する。

逐次型同定アルゴリズムは、式（３２）のように表される。このアルゴリズムにより、モデルパラメータベクトルθ’（ｋ）を算出する。

モデルパラメータベクトルθ’（ｋ）は、式（３４）で表されるモデル化誤差Ｅ＿ｉｄ’（ｋ）がなくなるように、すなわち仮想プラントの出力Ｗ’（ｋ）が該仮想プラントのモデルの出力Ｗ＿ｈａｔ’（ｋ）に収束するように算出される。

ＫＰ’（ｋ）は、式（３５）により定義されるゲイン係数ベクトルである。また、式（３５）のＰ（ｋ）は、式（３６）により算出される。

２自由度スライディングモードコントローラ５３は、部分モデルパラメータ同定器５１ａから、逐次的に同定されたモデルパラメータａ１、ａ２およびｃ１を受け取り、メモリから、予め同定されたモデルパラメータｂ１およびｂ２を抽出して、２自由度スライディングモード制御を実施する。

このように、予め同定されたモデルパラメータを用いて仮想プラントを構成することにより、制御対象のモデルを表す複数のモデルパラメータの中から、逐次的に同定すべきモデルパラメータを選択することができる。

以上、本発明について、好ましい実施形態について説明した。当然ながら、排気カムシャフトの位相についても、上記の吸気カムシャフトの位相と同様に、制御することができる。

また、２自由度スライディングモード制御とは別の応答指定型制御を用いてもよい。

上記の、複数のモデルパラメータのうちの選択されたモデルパラメータのみを同定する手法は、他の様々な制御対象に適用することができる。たとえば、本発明に従う手法を、エンジンを制御対象にし、エンジンの出力の制御に適用することができる。制御入力は、スロットル開度、バルブタイミング、バルブのリフト量、スロットル弁をバイパスする通路に設けられたバイパス弁の開度等とすることができる。制御出力は、エンジントルク、エンジン回転数、吸入空気量などにすることができる。エンジンへの空気量を制御することにより、エンジン出力を目標値に収束させることができる。

さらに他の実施形態では、エンジンから、排気通路に設けられ排気ガスの酸素濃度を検出するセンサ（たとえば、図１のＯ２センサ）までの系を制御対象にし、エンジンの空燃比の制御に適用することができる。制御入力をエンジンへの供給燃料に関連するパラメータ（たとえば、燃料補正量）とし、制御出力を、該センサの出力とすることができる。エンジンへの供給燃料を制御してセンサ出力を目標値に収束させることにより、適切な空燃比制御を実現することができる。

さらに他の実施形態では、制御対象を、車両に設けられた機械要素とそれを駆動するアクチュエータとすることができる。制御入力は、該機械要素を駆動するアクチュエータへの指令値であり、該制御対象の出力は、該機械要素が該アクチュエータにより駆動された量を示す値であることができる。たとえば、制御対象を、エアデバイスとすることができる。エアデバイスは、エンジンへの空気量を調整するデバイスであり、スロットル弁、自在バルブタイミング機構、ＥＧＲバルブなどを含むことができる。制御入力は、該エアデバイスを駆動するための電圧または電流とし、制御出力は、該エアデバイスが駆動される量（たとえば、角度やリフト量）とすることができる。エアデバイスを適切に制御して、エンジンへの吸入空気量を適切に制御することができる。

本発明は、汎用の（例えば、船外機等の）内燃機関に適用可能である。

この発明の一実施例に従う、エンジンおよびその制御装置を概略的に示す図。 この発明の一実施例に従う、連続可変位相機構を示す図。 この発明の第１の実施例に従う、制御装置の機能ブロック図。 この発明の一実施例に従う、同定アルゴリズムのための仮想プラントの構成を示す図。 この発明の第２の実施例に従う、制御装置の機能ブロック図。 この発明の第２の実施例に従う、パラメータスケジューラにより参照される、基準モデルパラメータを規定したマップを示す図。 この発明の一実施例に従う、２自由度スライディングモードコントローラの機能ブロック図。 この発明の一実施例に従う、スライディングモード制御の切り換え関数を示す図。 この発明の一実施例に従う、スライディングモード制御の応答指定パラメータを示す図。 この発明の一実施例に従う、制御フローを示す図。 この発明の一実施例に従う、カムシャフトの位相の目標値を算出するためのマップを示す図。 この発明の一実施例に従う、モデルパラメータスケジューラによりモデルパラメータを算出するフローを示す図 部分モデルパラメータ同定器の代わりに適応則入力を算出する手段を設けた制御装置のブロック図。 図１３に示される制御装置に従う、制御出力の特性を示す図。 部分モデルパラメータ同定器の代わりに適応外乱オブザーバを設けた制御装置のブロック図。 図１５に示される制御装置に従う、制御出力の特性を示す図。 この発明の一実施例に従う、部分モデルパラメータ同定器を用いた場合の各種パラメータの特性を示す図。 図１７に示される、制御出力の特性を部分的に拡大した図。 この発明の一実施例に従う、他のモデルパラメータを部分的に同定するための仮想プラントを示す図。 従来技術に従う、制御対象を制御する装置の典型的な機能ブロック図。

符号の説明

１ ＥＣＵ
２ エンジン
５ 吸気カムシャフト
７ クランクシャフト
１０ 連続可変位相装置

Claims (10)

1. 制御対象を、該制御対象の入力および出力と、複数のモデルパラメータとを用いたモデル式によってモデル化し、該モデル化された制御対象を制御する制御装置であって、
   前記複数のモデルパラメータは、第１のモデルパラメータと第２のモデルパラメータとに二分され、前記モデル式は、前記第１のモデルパラメータを用いた項と、前記第２のモデルパラメータを用いた項とを含んでおり、
   前記第２のモデルパラメータを逐次的に同定する部分モデルパラメータ同定器と、
   前記制御対象の出力が目標値に収束するように、予め同定された前記第１のモデルパラメータと、前記部分モデルパラメータ同定器により同定された前記第２のモデルパラメータとを用いて、前記制御対象への入力を算出するコントローラと、を備え、
   前記部分モデルパラメータ同定器は、さらに、前記制御対象と、前記モデル式における前記第１のモデルパラメータを用いた項で表される構成要素とを備える仮想プラントを構成し、該仮想プラントを、前記第２のモデルパラメータを用いた仮想モデル式によってモデル化し、前記仮想プラントの出力が、該仮想モデル式で表された該仮想プラントのモデルの出力に収束するように、該第２のモデルパラメータを同定する、
   制御装置。
2. 前記部分モデルパラメータ同定器は、前記第２のモデルパラメータを、該第２のモデルパラメータの基準値に、該第２のモデルパラメータの更新成分を加算することにより算出し、
   前記仮想プラントの出力が、前記仮想モデル式で表される前記仮想プラントの前記モデルの出力に収束するように、前記更新成分を算出する、請求項１に記載の制御装置。
3. 前記部分モデルパラメータ同定器は、前記仮想プラントの出力と該仮想プラントの前記仮想モデル式で表される前記仮想プラントの前記モデルの出力との偏差に基づく補正量を算出し、前記第２のモデルパラメータの更新成分の過去値に１未満の忘却係数を乗じることにより得られる値に、該補正量を加算することにより、前記更新成分を算出する、請求項２に記載の制御装置。
4. 前記部分モデルパラメータ同定器は、前記仮想プラントの出力と該仮想プラントの仮想モデル式で表される前記仮想プラントの前記モデルの出力との偏差に基づく補正量を算出し、
   前記第２のモデルパラメータのうちの１つについては、該更新成分の過去値に値１の忘却係数を乗じることにより得られる値に、前記補正量を加算することにより、該更新成分を算出し、
   他の前記第２のモデルパラメータについては、該更新成分の過去値に１未満の忘却係数を乗じることにより得られる値に、前記補正量を加算することにより、該更新成分を算出する、
   請求項２に記載の制御装置。
5. 前記コントローラは、前記制御対象の出力の収束速度を指定可能な応答指定型制御を用いて、前記制御対象への入力を算出する、請求項１から４のいずれかに記載の制御装置。
6. 前記コントローラは、前記制御対象の前記出力の目標値に対する追従速度および前記制御対象に外乱が印加された場合の前記制御対象の出力の収束速度を指定可能な２自由度応答指定型制御を用いて、前記制御対象への入力を算出する、請求項１から４のいずれかに記載の制御装置。
7. 前記制御対象は、エンジンのカムシャフトの位相を可変に制御する可変位相装置であり、該制御対象の入力は、該可変位相装置に与えられる指令値であり、該制御対象の出力は、該カムシャフトの位相である、請求項１から６のいずれかに記載の制御装置。
8. 前記制御対象は、エンジンであり、該制御対象の入力は、該エンジンへの空気量に関連するパラメータであり、該制御対象の出力は、該エンジンの出力に関連するパラメータである、請求項１から６のいずれかに記載の制御装置。
9. 前記制御対象は、エンジンから、該エンジンの排気通路に設けられた排ガスセンサまでの系であり、該制御対象の入力は、該エンジンに供給する燃料に関連するパラメータであり、該制御対象の出力は、該排ガスセンサの出力である、請求項１から６のいずれかに記載の制御装置。
10. 前記制御対象は、車両における機械要素および該機械要素を駆動するアクチュエータであり、該制御対象の入力は、該アクチュエータへの指令値であり、該制御対象の出力は、該機械要素が該アクチュエータにより駆動された量を示す値である、請求項１から６のいずれかに記載の制御装置。

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