JP4486923B2 - 制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、制御入力により、制御対象の制御量を目標値に収束させるように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、本出願人は、特許文献１に記載されたものをすでに提案している。この制御装置は、制御入力を制御対象としてのクラッチ機構に入力することによって、制御量としての被駆動軸の回転数を制御するものであり、制御入力を算出するコントローラを備えている。このコントローラでは、制御入力と制御量の関係を定義した制御対象モデルに基づき、目標値フィルタ型の２自由度スライディングモード制御アルゴリズムにより、制御入力が算出される。そして、この制御入力がクラッチ機構のアクチュエータに入力されることにより、制御量が目標値に収束するように制御される。

以上の制御装置では、制御入力が、目標値フィルタ型の２自由度スライディングモード制御アルゴリズムにより算出されるので、制御量の目標値への収束速度と、制御量の目標値への収束挙動を別個に可変調整することが可能となり、それにより、高レベルの制御の安定性および制御精度をいずれも確保することができる。

特開２００５−２３９２２号公報

上記従来の制御装置を、後述する極値特性を有する制御対象や、多入力多出力系の制御対象（すなわち複数の制御入力および複数の制御量を備えた制御対象）に適用した場合、以下に述べる理由により、制御の安定性および制御精度が低下するおそれがある。

まず、上記従来の制御装置を、制御入力の変化に対して、制御量が極値（極大値または極小値）を示すような特性を有する制御対象（以下「極値特性を有する制御対象」という）に適用した場合、目標値が制御量の極大値よりも大きい値に設定されたとき、または極小値よりも小さい値に設定されたときには、制御量が目標値に到達し得ないことで、制御入力がその最大値または最小値まで変化するように算出され、その結果、制御量が目標値から大きく離間する方向に制御されてしまう。すなわち、制御系が不安定な状態になるとともに、制御精度が大幅に低下してしまう。このような状態は、多入力多出力系の制御対象の方が、１入力１出力系の制御対象よりも発生する可能性が高い。

また、一般に、多入力多出力系の制御対象では、複数の制御入力が互いに干渉しあう関係にあることが多い。これに対して、上記従来の制御装置は、１つの制御入力により１つの制御量を制御する構成であるため、他の制御入力が１つの制御入力に干渉することで、制御量の目標値への収束挙動が不安定になったり、収束速度が低下したりするおそれがある。これを補償するために、多くの条件判定処理やパラメータのマッピングなどを実行した場合、多入力多出力系では、制御プログラムやマッピングデータが膨大な量になるので、それらを記憶するために大容量のＲＯＭなどが必要になることで、製造コストの増大を招いてしまうとともに、演算時における制御プログラムの実行量およびデータの処理量が増大することで、演算負荷の増大も招いてしまう。

本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、極値特性を有する制御対象や多入力多出力系の制御対象を制御する場合でも、高レベルの制御の安定性および制御精度をいずれも確保することができるとともに、製造コストおよび演算負荷を低減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は、制御対象（内燃機関３）における制御入力（吸気開角θｌｉｎ、排気再開角θｒｂｌ）と制御量（図示平均有効圧Ｐｍｉ）の関係を定義した制御対象モデル（図６）に基づき、制御入力と制御量の間の相関性を表す相関性パラメータ（第１および第２応答指標ＲＩ１，ＲＩ２）を算出する相関性パラメータ算出手段（ＥＣＵ２、オンボードモデル解析器４０）と、制御量の目標となる目標値Ｐｍｉ＿ｃｍｄを設定する目標値設定手段（ＥＣＵ２、目標値算出部２９）と、所定の制御アルゴリズム［式（１０）〜（２２）］により、制御入力を、制御量を目標値に収束させるように算出するとともに、制御入力の増減度合および増減方向の少なくとも一方を相関性パラメータに応じて決定する制御入力算出手段（ＥＣＵ２、協調コントローラ３０）と、を備え、相関性パラメータは、制御対象モデルを構成するパラメータ以外のパラメータであることを特徴とする。

この制御装置によれば、制御対象における制御入力と制御量の関係を定義した制御対象モデルに基づき、制御入力と制御量の間の相関性を表す相関性パラメータが算出され、所定の制御アルゴリズムにより、制御入力が、制御量を目標値に収束させるように算出されるとともに、制御入力の増減度合および増減方向の少なくとも一方が、相関性パラメータに応じて決定される。まず、制御入力の増減度合が相関性パラメータに応じて決定される場合には、制御入力に対する制御量の感度すなわち相関性が、制御入力の値に応じて変化するときでも、その相関性の変化に応じて制御入力の増減度合を決定することができ、それにより、制御量を、振動的挙動や不安定挙動を生じることなく、目標値に収束するように制御することができる。すなわち、高レベルの制御の安定性を確保することができる。

また、制御入力の増減方向が相関性パラメータに応じて決定される場合には、例えば、制御入力の変化に対して制御量が極大値を示す制御対象を制御する際、目標値が極大値以下の値に設定されたときには、制御量を目標値に精度よく収束させることができる。一方、目標値が極大値を上回る値に設定されたときには、制御入力の変化に伴って、制御量がその極大値を通り過ぎるように変化すると、制御入力と制御量の間の相関性は、一旦、高くなってから低下することになり、それを相関性パラメータが表すことになる。したがって、相関性パラメータに応じて、制御入力の増減方向を決定することにより、制御量をその極大値付近に保持することができる。

上記とは逆に、制御入力の変化に対して制御量が極小値を示す制御対象を制御する際、目標値が極小値以上の値に設定されたときには、制御量を目標値に精度よく収束させることができる。一方、目標値が極小値を下回る値に設定されたときにも、制御入力の変化に伴って、制御量がその極小値を通り過ぎるように変化すると、制御入力と制御量の間の相関性は、一旦、高まった後、再び低下すると同時に、正相関および逆相関の一方から他方に変化することになり、そのような相関性の変化を相関性パラメータが表すことになる。したがって、相関性パラメータに応じて、制御入力の増減方向を決定することにより、制御量をその極小値付近に保持することができ、それにより、高レベルの制御の安定性および制御精度をいずれも確保することができる。以上のように、極値特性を有する制御対象を制御する場合でも、相関性パラメータに応じて、制御入力の増減方向を決定することにより、制御量をその極値付近に保持することができ、それにより、高レベルの制御の安定性および制御精度をいずれも確保することができる。

これに加えて、制御入力の増減度合および増減方向がいずれも相関性パラメータに応じて決定される場合には、以上のような作用効果をすべて得ることができる（なお、本明細書における、「相関性パラメータの算出」、「制御入力の算出または決定」および「目標値の設定」などの「算出」、「決定」および「設定」は、プログラムにより演算、決定および設定することに限らず、電気回路によりそれらを表す電気信号を生成することも含む）。

請求項２に係る発明は、請求項１に記載の制御装置１において、相関性パラメータ算出手段は、所定の周期性を有する周期信号値（第１および第２周期信号値Ｓ１，Ｓ２）を制御入力（吸気開角θｌｉｎ、排気再開角θｒｂｌ）に加算することにより、仮想制御入力（第１および第２仮想制御入力Ｖ１，Ｖ２）を時系列データとして所定周期（制御周期ΔＴｎ）で算出する仮想制御入力算出手段（ＥＣＵ２、オンボードモデル解析器４０）と、制御対象モデルに基づき、仮想制御入力を制御対象モデルにおける制御入力としたときの制御量に相当する仮想制御量Ｙｍを、時系列データとして所定周期で算出する仮想制御量算出手段（ＥＣＵ２、オンボードモデル解析器４０）と、周期信号値（第１および第２周期信号値のフィルタリング値Ｓｆ１，Ｓｆ２）の複数の時系列データを仮想制御量（仮想制御量のフィルタリング値Ｙｍｆ）の複数の時系列データにそれぞれ乗算することにより、複数の乗算値（Ｓｆ１・Ｙｍｆ，Ｓｆ２・Ｙｍｆ）を算出するとともに、複数の乗算値の和に基づき、相関性パラメータを所定周期で算出するパラメータ算出手段（ＥＣＵ２、オンボードモデル解析器４０）と、を有することを特徴とする。

この制御装置によれば、周期信号値の複数の時系列データを仮想制御量の複数の時系列データにそれぞれ乗算することにより複数の乗算値が算出されるとともに、複数の乗算値の和に基づき、相関性パラメータが算出されるので、相関性パラメータは、相互相関関数に近い値、すなわち周期信号値と仮想制御量の間の相関性を表す値として算出される。その結果、相関性パラメータは、その絶対値が、周期信号値と仮想制御量の間の相関性が高いほど、より大きい値になり、相関性が低いほど、値０により近い値になるとともに、周期信号値と仮想制御量の間の相関関係が、正相関および逆相関の一方から他方に変化すると、相関性パラメータの符号の正負が反転することになる。したがって、前述したように、相関性パラメータに応じて、制御入力の増減方向を決定することにより、制御量をその極値付近に保持することができる。この場合、制御入力は、その増減方向が相関性パラメータに応じて決定されるため、相関性パラメータの算出が終了しないと適切に算出できないので、制御入力の算出周期を、周期信号値の周期よりも長く設定する必要があり、その結果、制御入力は、周期信号値よりも低い周波数域で変化する値として算出されることになる。すなわち、周期信号値および制御入力を比較すると、仮想制御入力および仮想制御量の双方に反映される度合は、周期信号値の方が制御入力よりも極めて高いことになるので、周期信号値と仮想制御量の間の相関性を表す値は、仮想制御入力と仮想制御量の間の相関性を結果的に表すものとなり、その結果、相関性パラメータを、制御入力と制御量の間の相関性を精度よく表す値として算出することができる。

請求項３に係る発明は、請求項２に記載の制御装置１において、相関性パラメータ算出手段は、周期信号値および仮想制御量に対して、所定のフィルタリング処理を施すフィルタ手段（ＥＣＵ２、オンボードモデル解析器４０）をさらに有し、パラメータ算出手段は、所定のフィルタリング処理が施された周期信号値（第１および第２周期信号値のフィルタリング値Ｓｆ１，Ｓｆ２）の複数の時系列データを、所定のフィルタリング処理が施された仮想制御量（仮想制御量のフィルタリング値Ｙｍｆ）の複数の時系列データにそれぞれ乗算することにより、複数の乗算値を算出することを特徴とする。

この制御装置によれば、所定のフィルタリング処理が施された周期信号値の複数の時系列データを、所定のフィルタリング処理が施された仮想制御量の複数の時系列データにそれぞれ乗算した複数の乗算値の和に基づき、相関性パラメータが算出される。仮想制御入力は、周期信号値を制御入力に加算することにより算出されるとともに、仮想制御量が仮想制御入力を制御対象モデルにおける制御入力としたときの制御量として算出されるので、仮想制御量は、周期信号値との相関性が高ければ周期信号値の周波数成分を高い割合でで含んでいることになる。そのため、相関性パラメータを算出する際、周期信号値の周波数成分以外の定常成分などは算出誤差となる可能性があるので、これらの定常成分を除去することが望ましい。一方、前述したように、制御入力は、周期信号値よりも低い周波数域で変化する値として算出されるので、仮想制御量における定常成分となり、算出誤差の要因となるおそれがある。これに対して、この制御装置では、所定のフィルタリング処理が施された周期信号値および仮想制御量の時系列データを用いて、相関性パラメータが算出されるので、この所定のフィルタリング処理の特性を適切に設定することにより、仮想制御量に含まれる定常成分を除去しかつ周期信号値および仮想制御量の間の位相特性などを合致させながら、相関性パラメータをより精度よく算出することができる。それにより、例えば、目標値が大きく変化するのに伴って、制御入力が大きく変化した場合でも、その影響を回避しながら、相関性パラメータを精度よく算出することができる。その結果、制御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に係る制御装置１は、制御対象（内燃機関３）における複数の制御入力（吸気開角θｌｉｎ、排気再開角θｒｂｌ）と制御量（図示平均有効圧Ｐｍｉ）の関係を定義した制御対象モデル（図６）に基づき、複数の制御入力と制御量の間の相関性をそれぞれ表す複数の相関性パラメータ（第１および第２応答指標ＲＩ１，ＲＩ２）を算出する相関性パラメータ算出手段（ＥＣＵ２、オンボードモデル解析器４０）と、制御量の目標となる目標値Ｐｍｉ＿ｃｍｄを設定する目標値設定手段（ＥＣＵ２、目標値算出部２９）と、所定の制御アルゴリズム［式（１０）〜（２２）］により、複数の制御入力の各々を、制御量を目標値に収束させるように算出するとともに、各制御入力の増減度合および増減方向の少なくとも一方を、複数の相関性パラメータの各々に応じて決定する制御入力算出手段（ＥＣＵ２、協調コントローラ３０）と、を備え、複数の相関性パラメータは、制御対象モデルを構成するパラメータ以外のパラメータであることを特徴とする。

この制御装置によれば、制御対象における複数の制御入力と制御量の関係を定義した制御対象モデルに基づき、複数の制御入力と制御量の間の相関性をそれぞれ表す複数の相関性パラメータが算出され、所定の制御アルゴリズムにより、複数の制御入力の各々が、制御量を目標値に収束させるように算出されるとともに、各制御入力の増減度合および増減方向の少なくとも一方が、複数の相関性パラメータの各々に応じて決定される。

まず、各制御入力の増減度合が各相関性パラメータに応じて決定される場合には、相関性の強い方の制御入力の増減度合を大きく設定すると同時に、相関性の弱い方の制御入力の増減度合を小さく設定することにより、複数の制御入力間の相互干渉を抑制し、これらの制御入力を互いに協調させながら、制御量を目標値に精度よく収束させることができる。

また、各制御入力の増減方向が各相関性パラメータに応じて決定される場合には、以下に述べるように、複数の制御入力のいずれかの変化に対して制御量が極値（極大値または極小値）を示す制御対象を制御するときでも、高レベルの制御の安定性および制御精度をいずれも確保することができる。以下、制御入力の変化に対して制御量が極値（極大値または極小値）を示すような制御入力を「極値化制御入力」という。例えば、極値化制御入力の変化に対して制御量が極大値を示す制御対象を制御する場合、目標値が極大値以下の値に設定されると、制御量を目標値に精度よく収束させることができる。一方、目標値が極大値を上回る値に設定されたときには、極値化制御入力の変化に伴って、制御量がその極大値を通り過ぎるように変化すると、極値化制御入力と制御量の間の相関性は、一旦、高まった後、再び低下すると同時に、正相関および逆相関の一方から他方に変化することになり、そのような相関性の変化を極値化制御入力に対応する相関性パラメータが表すことになる。したがって、極値化制御入力に対応する相関性パラメータに応じて、極値化制御入力の増減方向を決定することにより、制御量をその極大値付近に保持することができ、それにより、高レベルの制御の安定性および制御精度をいずれも確保することができる。

さらに、上記とは逆に、極値化制御入力の変化に対して制御量が極小値を示す制御対象を制御する際、目標値が極小値以上の値に設定されたときには、制御量を目標値に精度よく収束させることができる。一方、目標値が極小値を下回る値に設定されたときには、極値化制御入力の変化に伴って、制御量がその極小値を通り過ぎるように変化すると、極値化制御入力と制御量の間の相関性は、一旦、高まった後、再び低下すると同時に、正相関および逆相関の一方から他方に変化することになり、そのような相関性の変化を極値化制御入力に対応する相関性パラメータが表すことになる。したがって、極値化制御入力に対応する相関性パラメータに応じて、極値化制御入力の増減方向を決定することにより、制御量をその極小値付近に保持することができ、それにより、高レベルの制御の安定性および制御精度をいずれも確保することができる。以上のように、制御入力の変化に対して制御量が極大値または極小値を示す制御対象を制御する場合でも、高レベルの制御の安定性および制御精度をいずれも確保することができる。

これに加えて、各制御入力の増減度合および増減方向がいずれも各相関性パラメータに応じて決定される場合には、以上のような作用効果をすべて得ることができる。

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、相関性パラメータ算出手段は、所定の周期性を有する複数の周期信号値（第１および第２周期信号値Ｓ１，Ｓ２）を複数の制御入力（吸気開角θｌｉｎ、排気再開角θｒｂｌ）にそれぞれ加算することにより、複数の仮想制御入力（第１および第２仮想制御入力Ｖ１，Ｖ２）を時系列データとして所定の第１周期（制御周期ΔＴｎ）で算出する仮想制御入力算出手段（ＥＣＵ２、オンボードモデル解析器４０）と、制御対象モデルに基づき、複数の仮想制御入力をそれぞれ制御対象モデルにおける複数の制御入力としたときの制御量に相当する仮想制御量Ｙｍを、時系列データとして第１周期で算出する仮想制御量算出手段（ＥＣＵ２、オンボードモデル解析器４０）と、複数の周期信号値（第１および第２周期信号値のフィルタリング値Ｓｆ１，Ｓｆ２）の各々における複数の時系列データと仮想制御量（仮想制御量のフィルタリング値Ｙｍｆ）の複数の時系列データを乗算することにより、複数の乗算値（Ｓｆ１・Ｙｍｆ，Ｓｆ２・Ｙｍｆ）を算出するとともに、複数の乗算値の和に基づき、各相関性パラメータを第１周期で算出するパラメータ算出手段（ＥＣＵ２、オンボードモデル解析器４０）と、を有することを特徴とする。

この制御装置によれば、複数の周期信号値の各々における複数の時系列データを仮想制御量の複数の時系列データにそれぞれ乗算した複数の乗算値の和に基づき、相関性パラメータの各々が算出されるので、各相関性パラメータは相互相関関数に近い値、すなわち各周期信号値と仮想制御量の間の相関性を表す値として算出される。その結果、各相関性パラメータは、各周期信号値と仮想制御量の間の相関性が高いほど、その絶対値がより大きい値になり、相関性が低いほど、値０により近い値になると同時に、各周期信号値と仮想制御量の間の相関関係が、正相関および逆相関の一方から他方に変化すると、相関性パラメータの符号の正負が反転することになる。したがって、前述したように、極値化制御入力に対応する相関性パラメータに応じて、極値化制御入力の増減方向を決定することにより、制御量をその極値付近に保持することができる。

この場合、各制御入力は、その増減度合および増減方向の少なくとも一方が各相関性パラメータに応じて決定されるため、各相関性パラメータの算出が終了しないと適切に算出できないことになるので、各制御入力の算出周期を、各周期信号値の周期よりも長く設定する必要があり、その結果、各制御入力は、各周期信号値よりも低い周波数域で変化する値として算出されることになる。すなわち、各仮想制御入力および仮想制御量の双方に反映される度合は、各周期信号値の方が各制御入力よりも極めて高いことになるので、各周期信号値と仮想制御量の間の相関性を表す値は、各仮想制御入力と仮想制御量の間の相関性を結果的に表すものとなり、その結果、各相関性パラメータを、各制御入力と制御量の間の相関性を精度よく表す値として算出することができる。また、離散時間系モデルを用いながら、複数の仮想制御入力、仮想制御量および複数の相関性パラメータがいずれも所定の第１周期で算出される（すなわちオンボードでリアルタイムに算出される）ので、多入力多出力系における制御量を複数の制御入力によって制御する場合、演算時に多くの条件判定処理やマッピングされた多数のデータの演算処理を実行する制御装置と比べて、製造コストおよび演算負荷を低減することができる。

請求項６に係る発明は、請求項５に記載の制御装置１において、複数の周期信号値は、互いに異なる所定の複数の第２周期（周期ΔＴ１，ΔＴ２）を有しており、複数の第２周期は、第１周期（制御周期ΔＴｎ）よりも長い、第１周期の整数倍の値［ΔＴｎ・（Ｃｒｓ＿ｍａｘ／Ｎ１），ΔＴｎ・（Ｃｒｓ＿ｍａｘ／Ｎ２）］に設定され、制御入力算出手段による各制御入力の算出周期（制御周期ΔＴｋ）は、複数の第２周期の最小公倍数の整数倍（２・ΔＴ２）に設定されていることを特徴とする。

この制御装置によれば、複数の周期信号値が、互いに異なる所定の複数の第２周期を有しているので、仮想制御量にそれぞれ反映される複数の周期信号値の周波数が互いに異なることで、各相関性パラメータを、各周期信号値と仮想制御量の間の相関性すなわち各制御入力と制御量の間の相関性を精度よく表す値として算出することができる。また、複数の第２周期は、第１周期よりも長い、第１周期の整数倍の値に設定されているとともに、制御入力算出手段による各制御入力の算出周期が、複数の第２周期の最小公倍数の整数倍に設定されているので、各相関性パラメータが確実に算出されたタイミングに同期して、各制御入力を適切に算出することができる。それにより、制御中、例えば、目標値の変化に伴って、複数の制御入力が同じタイミングで個別に大きく変化した場合でも、複数の相関性パラメータを精度よく算出することができ、それにより、複数の制御入力間の干渉などを回避しながら、制御量を目標値に精度よく収束させることができる。また、制御系が定常状態となった場合でも、各制御入力の増減度合および／または増減方向が各周期信号値の影響で振動的になるのを回避でき、制御の高い安定性を確保することができる。

請求項７に係る発明は、請求項５または６に記載の制御装置１において、相関性パラメータ算出手段は、各周期信号値および仮想制御量に対して、所定のフィルタリング処理を施すフィルタ手段（ＥＣＵ２、オンボードモデル解析器４０）をさらに有し、パラメータ算出手段は、所定のフィルタリング処理が施された各周期信号値（第１および第２周期信号値のフィルタリング値Ｓｆ１，Ｓｆ２）の複数の時系列データを、所定のフィルタリング処理が施された仮想制御量（仮想制御量のフィルタリング値Ｙｍｆ）の複数の時系列データにそれぞれ乗算することにより、複数の乗算値（Ｓｆ１・Ｙｍｆ，Ｓｆ２・Ｙｍｆ）を算出することを特徴とする。

この制御装置によれば、所定のフィルタリング処理が施された各周期信号値の複数の時系列データを、所定のフィルタリング処理が施された仮想制御量の複数の時系列データにそれぞれ乗算した複数の乗算値の和に基づき、複数の相関性パラメータの各々が算出される。各仮想制御入力は、各周期信号値を各制御入力に加算することにより算出されるとともに、仮想制御量が各仮想制御入力を制御対象モデルにおける各制御入力としたときの制御量として算出されるので、仮想制御量は、各周期信号値との相関性が高ければ各周期信号値の周波数成分を高い割合で含んでいることになる。したがって、相関性パラメータを算出する際、各周期信号値の周波数成分以外の定常成分などは算出誤差となる可能性があるので、これらの定常成分を除去することが望ましい。一方、前述したように、各制御入力は、各周期信号値よりも低い周波数域で変化する値として算出されるので、仮想制御量における定常成分となり、算出誤差の要因となるおそれがある。これに対して、この制御装置では、所定のフィルタリング処理が施された各周期信号値および仮想制御量の時系列データを用いて、相関性パラメータが算出されるので、この所定のフィルタリング処理の特性を適切に設定することにより、仮想制御量に含まれる定常成分を除去しかつ各周期信号値および仮想制御量の間の位相特性などを合致させながら、相関性パラメータを適切に算出することができる。それにより、例えば、目標値が大きく変化するのに伴って、各制御入力が大きく変化した場合でも、その影響を回避しながら、相関性パラメータを算出することができる。その結果、制御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８に係る発明は、請求項１ないし７のいずれかに記載の制御装置１において、制御対象は内燃機関３であることを特徴とする。

一般に、内燃機関は多入力多出力系の制御対象であるので、この制御装置によれば、そのような多入力多出力系の制御対象を制御する場合において、前述したような作用効果を得ることができる。

以下、図面を参照しながら、本発明の一実施形態に係る制御装置について説明する。この制御装置は、図１に示す内燃機関（以下「エンジン」という）３を制御対象とするものであり、図２に示すように、ＥＣＵ２を備えている。このＥＣＵ２は、後述するように、エンジン３の運転状態に応じて、図示平均有効圧Ｐｍｉ（すなわち発生トルク）の制御処理などの各種の制御処理を実行する。

図１に示すように、エンジン３は、４組の気筒３ａおよびピストン３ｂ（１組のみ図示）を有する直列４気筒ガソリンエンジンであり、図示しない車両に搭載されている。このエンジン３は、ＨＣＣＩ（Homogeneous Charge Compression Ignition）運転すなわち圧縮着火燃焼運転が可能なものであり、所定の圧縮着火運転域では、圧縮着火燃焼で運転されるとともに、それ以外の火花点火運転域では、火花点火燃焼で運転される。

エンジン３には、気筒３ａ毎に、吸気可変動弁機構４、排気可変動弁機構５、燃料噴射弁６および点火プラグ７（図２に１つのみ図示）が設けられている。この吸気可変動弁機構４は、吸気弁４ａを電磁力で開閉駆動する電磁式のものであり、吸気弁４ａを閉弁方向に付勢するコイルばねと、ＥＣＵ２に電気的に接続された吸気ソレノイド４ｂ（図２に１つのみ図示）などを備えている。

この吸気可変動弁機構４では、吸気弁４ａは、吸気ソレノイド４ｂが非励磁状態のときには、コイルばねの付勢力によって閉弁位置に保持される。また、吸気弁４ａは、吸気ソレノイド４ｂがＥＣＵ２によって励磁されると、その電磁力により、コイルばねの付勢力に抗しながら開弁方向に駆動され、開弁状態に保持されるとともに、吸気ソレノイド４ｂが非励磁状態に戻されると、コイルばねの付勢力によって閉弁状態に戻る。

以上の構成により、図３に示すように、吸気弁４ａは、その開弁タイミングと閉弁タイミングが吸気可変動弁機構４を介して自在に変更されるとともに、そのバルブリフト曲線がほぼ台形状になるように構成されている。本実施形態では、ＥＣＵ２により、吸気弁４ａは、その開弁タイミングは一定に保持されるとともに、その閉弁タイミングが図３に実線で示す遅閉じタイミングと、同図に２点鎖線で示す早閉じタイミングとの間で制御される。なお、以下の説明では、吸気弁４ａの開弁中、これが最大リフトに保持されるクランク角の期間を「吸気開角θｌｉｎ」という（図３参照）。

一方、排気可変動弁機構５は、吸気可変動弁機構４と同様に、排気弁５ａを電磁力で開閉駆動する電磁式のものであり、排気弁５ａを閉弁方向に付勢するコイルばねと、ＥＣＵ２に電気的に接続された排気ソレノイド５ｂ（図２に１つのみ図示）などを備えている。

この排気可変動弁機構５では、排気弁５ａは、排気ソレノイド５ｂが非励磁状態のときには、コイルばねの付勢力によって閉弁位置に保持される。また、排気弁５ａは、排気ソレノイド５ｂがＥＣＵ２によって励磁されると、その電磁力により、コイルばねの付勢力に抗しながら開弁方向に駆動され、開弁状態に保持されるとともに、排気ソレノイド５ｂが非励磁状態に戻されると、コイルばねの付勢力によって閉弁状態に戻る。

以上の構成により、図４に示すように、排気弁５ａは、その開弁タイミングと閉弁タイミングが排気可変動弁機構５を介して自在に変更されるとともに、そのバルブリフト曲線がほぼ台形状になるように構成されている。本実施形態では、同図に示すように、ＥＣＵ２により、排気弁５ａは、１燃焼サイクル中、通常の排気行程で開弁するように制御されるとともに、特に吸気行程にも再開弁するように制御される。

この場合、排気弁５ａは、排気行程でのバルブタイミングは一定に保持される。一方、吸気行程での再開弁動作では、排気弁５ａは、その開弁タイミングが一定に保持されるとともに、閉弁タイミングが図４に実線で示す遅閉じタイミングと、同図に２点鎖線で示す早閉じタイミングとの間で制御される。この排気弁５ａの再開弁動作は、当該気筒３ａに隣接する気筒３ａから排出される排ガスを当該気筒３ａ内に吸入することによって、燃焼室内の混合気の温度を圧縮着火燃焼可能な温度まで上昇させるために実行される。なお、以下の説明では、排気弁５ａの再開弁動作中、これが最大リフトに保持されるクランク角の期間を「排気再開角θｒｂｌ」という（図４参照）。

一方、燃料噴射弁６は、燃料を燃焼室内に直接噴射するようにシリンダヘッド３ｃに取り付けられている。すなわち、エンジン３は直噴エンジンとして構成されている。また、燃料噴射弁６は、ＥＣＵ２に電気的に接続されており、ＥＣＵ２により、開弁時間および開弁タイミングが制御される。すなわち、燃料噴射制御が実行される。

また、点火プラグ７も、ＥＣＵ２に電気的に接続されており、ＥＣＵ２により、エンジン３が前述した火花点火運転域にあるときには、点火時期に応じたタイミングで燃焼室内の混合気を燃焼させるように、放電状態が制御される。すなわち、点火時期制御が実行される。

さらに、エンジン３には、可変圧縮比機構８、クランク角センサ２０および水温センサ２１が設けられている。この可変圧縮比機構８は、本出願人が特開２００５−２７３６３４号公報で提案済みのものと同様に構成されているので、ここではその具体的な説明は省略するが、ピストン３ｂの上死点位置すなわちピストン３ｂのストロークを変更することにより、圧縮比Ｃｒを所定範囲内で無段階に変更するものである。この可変圧縮比機構８は、ＥＣＵ２に電気的に接続された圧縮比アクチュエータ８ａを備えており（図２参照）、ＥＣＵ２は、この圧縮比アクチュエータ８ａを介して可変圧縮比機構８を駆動することにより、圧縮比Ｃｒを、目標圧縮比Ｃｒ＿ｃｍｄになるように制御する。

クランク角センサ２０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、クランクシャフト３ｄ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。

このＣＲＫ信号は、クランク角１゜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、ＴＤＣ信号は、各気筒３ａのピストン３ｂが吸気行程のＴＤＣ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、本実施形態の４気筒のエンジン３では、クランク角１８０゜毎に１パルスが出力される。

また、水温センサ２１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を検出して、それを表す検出信号をＥＣＵ２に出力する。

一方、エンジン３の吸気通路９には、上流側から順に、エアフローセンサ２２、吸気ヒータ１０およびターボチャージャ１１が設けられている。このエアフローセンサ２２は、熱線式エアフローメータで構成されており、吸気通路９を流れる空気の流量を検出し、それを表す検出信号をＥＣＵ２に出力する。ＥＣＵ２は、エアフローセンサ２２の検出信号に基づき、気筒３ａに吸入される空気量を算出する。

また、吸気ヒータ１０は、ＥＣＵ２に電気的に接続されており、ＥＣＵ２によってＯＮされたときに、吸気通路９内を流れる空気を加温し、その温度を上昇させる。

さらに、ターボチャージャ１１は、吸気通路９のエアフローセンサ２２よりも下流側に設けられたコンプレッサブレード１１ａと、排気通路１２の途中に設けられ、コンプレッサブレード１１ａと一体に回転するタービンブレード１１ｂと、複数の可変ベーン１１ｃ（２つのみ図示）と、可変ベーン１１ｃを駆動するベーンアクチュエータ１１ｄなどを備えている。

このターボチャージャ１１では、排気通路１２内の排ガスによってタービンブレード１１ｂが回転駆動されると、これと一体のコンプレッサブレード１１ａも同時に回転することにより、吸気通路９内の空気が加圧される。すなわち、過給動作が実行される。

また、可変ベーン１１ｃは、ターボチャージャ１１が発生する過給圧を変化させるためのものであり、ハウジングのタービンブレード１１ｂを収容する部分の壁に回動自在に取り付けられている。ＥＣＵ２は、ベーンアクチュエータ１１ｄを介して可変ベーン１１ｃの開度を変化させ、タービンブレード１１ｂに吹き付けられる排ガス量を変化させることによって、タービンブレード１１ｂの回転速度すなわちコンプレッサブレード１１ａの回転速度を変化させる。それにより、過給圧Ｐｃを目標過給圧Ｐｃ＿ｃｍｄになるように制御する。

一方、エンジン３の排気通路１２のタービンブレード１１ｂよりも下流側には、ＬＡＦセンサ２３がそれぞれ設けられている。ＬＡＦセンサ２３は、ジルコニアおよび白金電極などで構成され、理論空燃比よりもリッチなリッチ領域から極リーン領域までの広範囲な空燃比の領域において、排気通路１２内を流れる排ガス中の酸素濃度をリニアに検出して、それを表す検出信号をＥＣＵ２に出力する。ＥＣＵ２は、このＬＡＦセンサ２３の検出信号の値に基づき、排ガス中の空燃比を表す検出空燃比ＡＦを算出するとともに、この検出空燃比ＡＦを、目標空燃比ＡＦ＿ｃｍｄになるように制御する。

さらに、図２に示すように、ＥＣＵ２には、筒内圧センサ２４、アクセル開度センサ２５およびイグニッション・スイッチ（以下「ＩＧ・ＳＷ」という）２６が接続されている。この筒内圧センサ２４は、点火プラグ７と一体型の圧電素子タイプのものであり、気筒３ａ毎に設けられている（１つのみ図示）。筒内圧センサ２４は、各気筒３ａ内の圧力すなわち筒内圧Ｐｃｙｌの変化に伴ってたわむことにより、筒内圧Ｐｃｙｌを表す検出信号をＥＣＵ２に出力する。ＥＣＵ２は、この筒内圧センサ２４の検出信号に基づき、図示平均有効圧Ｐｍｉ（すなわち発生トルク）を算出する。

また、アクセル開度センサ２５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を表す検出信号をＥＣＵ２に出力する。また、ＩＧ・ＳＷ２６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。

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２０〜２５の検出信号およびＩＧ・ＳＷ２６のＯＮ／ＯＦＦ信号などに応じて、エンジン３の運転状態を判別するとともに、各種の制御を実行する。具体的には、ＥＣＵ２は、後述するように、運転状態に応じて、図示平均有効圧Ｐｍｉなどを制御する。

なお、本実施形態では、ＥＣＵ２が、相関性パラメータ算出手段、目標値設定手段、制御入力算出手段、仮想制御入力算出手段、仮想制御量算出手段、パラメータ算出手段およびフィルタ手段に相当する。

次に、本実施形態の制御装置１について説明する。この制御装置１は、以下に述べる理由により、エンジン３を、吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌを制御入力とし、図示平均有効圧Ｐｍｉを制御量とする制御対象と見なして、吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌにより図示平均有効圧Ｐｍｉを制御するものである。

まず、本実施形態のエンジン３を制御対象として検討すると、図５に示すように、５つパラメータθｌｉｎ，θｒｂｌ，Ｃｒ＿ｃｍｄ，Ｐｃ＿ｃｍｄ，ＡＦ＿ｃｍｄが変化すると、２つのパラメータＰｍｉ，ＮＥがそれぞれ変化するものであり、５つの制御入力により２つの制御量を制御する、いわゆる多入力多出力系と見なすことができる。なお、本実施形態のエンジン３の場合、吸気ヒータ１０は、過渡時の応答性が低いため、一定発熱量となるように制御されるので、図５の制御系では、吸気ヒータ１０の動作状態を考慮しないものとする。

ここで、制御量としての図示平均有効圧Ｐｍｉに着目すると、本実施形態のような圧縮着火燃焼で運転されるエンジン３では、圧縮着火燃焼の際、燃焼室内の混合気の温度制御が最も重要な要素となるので、制御入力としては、吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌが最も重要で影響の大きいものとなる。以上の理由により、この制御装置１では、エンジン回転数ＮＥ、過給圧Ｐｃおよび検出空燃比ＡＦが一定であると仮定し、エンジン３を、吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌを制御入力とし、図示平均有効圧Ｐｍｉを制御量とする制御対象と見なし、図６に示す応答曲面モデルとしてモデリングし、これを制御対象モデルとして用いる。

同図において、θｒｂｌ１〜３は、排気再開角θｒｂｌの所定値であり、θｒｂｌ１＜θｒｂｌ２＜θｒｂ３の関係が成立するように設定される。この応答曲面モデルでは、図示平均有効圧Ｐｍｉは、吸気開角θｌｉｎが大きいほど、より大きい値を示すように設定されている。これは、吸気開角θｌｉｎが大きいほど、吸入空気量が増大することによる。また、図示平均有効圧Ｐｍｉは、吸気開角θｌｉｎが大きい領域では、排気再開角θｒｂｌの増大方向または減少方向に対して、極大値を示すように設定されている。これは、吸気開角θｌｉｎが大きい領域では、吸気開角θｌｉｎによる温度上昇度合が大きいので、排気再開角θｒｂｌを増大または減少させても、その温度上昇に寄与する度合が小さくなることで、図示平均有効圧Ｐｍｉが増大しなくなることに加えて、排気再開角θｒｂｌをある程度以上増大させると、着火時期（自着火時期）が早すぎる状態（上死点前）になることにより、圧縮行程中の最高筒内圧を抑制してしまうことによる。

なお、後述する仮想制御量Ｙｍの算出では、図６中に括弧書きで示すように、吸気開角θｌｉｎを第１仮想制御入力Ｖ１に置き換え、排気再開角θｒｂｌの３つの所定値θｒｂｌ１〜３を、第２仮想制御入力Ｖ２の３つの所定値Ｖ２＿１〜Ｖ２＿３（Ｖ２＿１＜Ｖ２＿２＜Ｖ２＿３）にそれぞれ置き換えた制御対象モデルを用いる。

次に、制御装置１の具体的な構成について説明する。図７に示すように、制御装置１は、目標値算出部２９、協調コントローラ３０およびオンボードモデル解析器４０を備えており、これらはいずれもＥＣＵ２によって構成されている。

まず、目標値算出部２９では、エンジン回転数ＮＥおよびアクセル開度ＡＰに応じて、後述する図１７のマップを検索することにより、図示平均有効圧の目標値Ｐｍｉ＿ｃｍｄが算出される。なお、本実施形態では、目標値算出部２９が目標値算出手段に相当する。

また、協調コントローラ３０では、後述するように、オンボードモデル解析器４０によって算出された２つの応答指標ＲＩ１，ＲＩ２を用い、図示平均有効圧Ｐｍｉをその目標値Ｐｍｉ＿ｃｍｄに収束させるように、吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌが算出される。なお、本実施形態では、協調コントローラ３０が制御入力算出手段に相当する。

一方、オンボードモデル解析器４０では、以下に述べるように、協調コントローラ３０で算出された吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌを用い、第１および第２応答指標ＲＩ１，ＲＩ２が算出される。なお、本実施形態では、オンボードモデル解析器４０が、相関性パラメータ算出手段、仮想制御入力算出手段、仮想制御量算出手段、パラメータ算出手段およびフィルタ手段に相当し、第１および第２応答指標ＲＩ１，ＲＩ２が相関性パラメータに相当する。

図８に示すように、オンボードモデル解析器４０は、第１周期信号値算出部４１、第２周期信号値算出部４２、２つのオーバーサンプラ４３，４４、２つの加算器４５，４６、仮想制御量算出部４７、３つのハイパスフィルタ４８〜５０、２つの乗算器５１，５２、第１応答指標算出部５３および第２応答指標算出部５４を備えている。

なお、以下に述べる数式（１）〜（９）において、記号（ｎ）付きの各離散データは、所定の制御周期ΔＴｎ（ＣＲＫ信号が連続して５回発生する毎の周期、すなわちクランク角５゜毎の周期）で、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ｎは各離散データのサンプリングまたは算出サイクルの順番を表している。例えば、記号ｎ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ｎ−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。また、以下の説明では、各離散データにおける記号（ｎ）などを適宜、省略する。なお、本実施形態では、所定の制御周期ΔＴｎが所定周期および所定の第１周期に相当する。

このオンボードモデル解析器４０では、まず、第１および第２周期信号値算出部４１，４２で、第１および第２周期信号値Ｓ１，Ｓ２をそれぞれ、下式（１），（２）により算出する。

上式（１）のＡ１は、所定の第１振幅ゲインを表している。また、上式（１）のＳ１’は、第１周期信号値の基本値であり、カウンタ値Ｃｒｓに応じて、図９に示すマップを検索することにより算出される。このカウンタ値Ｃｒｓは、後述するように、値０から最大値Ｃｒｓ＿ｍａｘまで、上記制御周期ΔＴｎ毎に値１ずつカウントアップされるものであり、最大値Ｃｒｓ＿ｍａｘに達すると、値０にリセットされる。なお、第１周期信号値の基本値Ｓ１’の周期、すなわち第１周期信号値Ｓ１の周期ΔＴ１は、Ｃｒｓ＿ｍａｘを値８以上の４の倍数、Ｎ１を値４以上の４の倍数として、ΔＴ１＝ΔＴｎ・（Ｃｒｓ＿ｍａｘ／Ｎ１）が成立するように設定され、本実施形態の場合、Ｃｒｓ＿ｍａｘ＝３６、Ｎ１＝４として、周期ΔＴ１（第２周期）は、クランク角４５゜に設定されている。

また、上式（２）のＡ２は、所定の第２振幅ゲインを表している。また、上式（２）のＳ２’は、第２周期信号値の基本値であり、カウンタ値Ｃｒｓに応じて、図９に示すマップを検索することにより算出される。なお、第２周期信号値の基本値Ｓ２’の周期、すなわち第２周期信号値Ｓ２の周期ΔＴ２は、Ｃｒｓ＿ｍａｘを値８以上の４の倍数、Ｎ２をＮ２＜Ｎ１が成立する２の倍数として、ΔＴ２＝ΔＴｎ・（Ｃｒｓ＿ｍａｘ／Ｎ２）が成立するように設定され、本実施形態の場合、Ｃｒｓ＿ｍａｘ＝３６、Ｎ２＝２として、周期ΔＴ２（第２周期）は、クランク角９０゜に設定されている。

一方、オーバーサンプラ４３，４４では、吸気開角θｌｉｎ（ｋ）および排気再開角θｒｂｌ（ｋ）を、前述した制御周期ΔＴｎでオーバーサンプリングすることにより、吸気開角および排気再開角のオーバーサンプリング値θｌｉｎ（ｎ），θｒｂｌ（ｎ）がそれぞれ算出される。なお、これらの吸気開角θｌｉｎ（ｋ）および排気再開角θｒｂｌ（ｋ）は、協調コントローラ３０において、後述するように、制御周期Ｔｎよりも長い所定の制御周期ΔＴｋ（制御入力の算出周期）で算出される。

次に、加算器４５，４６で、下式（３），（４）により、第１および第２仮想制御入力Ｖ１，Ｖ２をそれぞれ算出する。

さらに、仮想制御量算出部４７で、仮想制御量Ｙｍを算出する。具体的には、前述した図６の制御対象モデルにおいて、吸気開角θｌｉｎを第１仮想制御入力Ｖ１に置き換え、排気再開角θｒｂｌの３つの所定値θｒｂｌ１〜３を、第２仮想制御入力Ｖ２の３つの所定値Ｖ２＿１〜Ｖ２＿３にそれぞれ置き換えた制御対象モデルを用い、これに上記のように算出した第１および第２仮想制御入力Ｖ１，ｖ２を適用することにより、仮想制御量Ｙｍを算出する。

次に、ハイパスフィルタ４８で、下式（５）に示すハイパスフィルタリング処理により、仮想制御量のフィルタリング値Ｙｍｆを算出する。

上式（５）において、ｂ０〜ｂｍ＊およびａ０〜ａｋ＊は、所定のフィルタ係数であり、ｍ＊，ｋ＊は、所定の整数である。

一方、ハイパスフィルタ４９，５０で、下式（６），（７）に示すハイパスフィルタリング処理により、第１および第２周期信号値のフィルタリング値Ｓｆ１，Ｓｆ２をそれぞれ算出する。

次に、乗算器５１，５２で、第１および第２周期信号値のフィルタリング値Ｓｆ１，Ｓｆ２と仮想制御量のフィルタリング値Ｙｍｆを乗算することにより、乗算値Ｓｆ１・Ｙｍｆ，Ｓｆ２・Ｙｍｆをそれぞれ算出する。そして、第１および第２応答指標算出部５３，５４で、上記乗算値Ｓｆ１・Ｙｍｆ，Ｓｆ２・Ｙｍｆのｈ＋１（ｈ＝Ｃｒｓ＿ｍａｘ）個の時系列データに基づき、下式（８），（９）により、第１および第２応答指標ＲＩ１，ＲＩ２をそれぞれ算出する。

ここで、上式（８），（９）のＫｒ１，Ｋｒ２はいずれも、応答ゲイン修正係数であり、ハイパスフィルタ４９，５０によるゲインの減衰特性の影響を修正し、２つの乗算値Ｓｆ１・Ｙｍｆ，Ｓｆ２・Ｙｍｆの間のゲインを合わせるためのものである。

以上のように、このオンボードモデル解析器４０では、第１および第２周期信号値のフィルタリング値と仮想制御量のフィルタリング値の乗算値Ｓｆ１・Ｙｍｆ，Ｓｆ２・Ｙｍｆの時系列データの和に、応答ゲイン修正係数Ｋｒ１，Ｋｒ２をそれぞれ乗算することにより、第１および第２応答指標ＲＩ１，ＲＩ２が算出されるので、これらの値ＲＩ１，ＲＩ２はそれぞれ、第１周期信号値Ｓ１と仮想制御量Ｙｍの相互相関関数、および第２周期信号値Ｓ２と仮想制御量Ｙｍの相互相関関数に近い値として算出される。すなわち、第１応答指標ＲＩ１は、第１周期信号値Ｓ１と仮想制御量Ｙｍの間の相関性を表すものとして算出され、第２応答指標ＲＩ２は、第２周期信号値Ｓ２と仮想制御量Ｙｍの間の相関性を表すものとして算出される。

ここで、第１仮想制御入力Ｖ１に含まれる吸気開角θｌｉｎは、後述するように、その算出周期ΔＴｋが第１応答指標ＲＩ１の算出周期ΔＴｎよりもかなり長いものであるため、第１応答指標ＲＩ１の方が、仮想制御量Ｙｍに反映される度合が極めて大きく、吸気開角θｌｉｎの方は定常成分となり、ほとんど仮想制御量Ｙｍに反映されないことになる。したがって、第１応答指標ＲＩ１は、吸気開角θｌｉｎと図示平均有効圧Ｐｍｉの間の相関性を表すものとして算出される。より具体的には、第１応答指標ＲＩ１は、その絶対値が、両者の間の相関性が高いほど、より大きい値となり、相関性が低いほど、値０により近い値となるとともに、両者の間の相関関係が、正相関および逆相関の一方から他方に変化したときには、符号が反転するものとなる。

また、仮想制御入力Ｖ２に含まれる排気再開角θｒｂｌも、後述するように、その算出周期ΔＴｋが第１応答指標ＲＩ１の算出周期ΔＴｎよりもかなり長いものであるので、上記と同じ理由により、第２応答指標ＲＩ２は、排気再開角θｒｂｌと図示平均有効圧Ｐｍｉの間の相関性を表すものとして算出される。より具体的には、第２応答指標ＲＩ２は、
その絶対値が、両者の間の相関性が高いほど、より大きい値となり、相関性が低いほど、値０により近い値となるとともに、両者の間の相関関係が、正相関および逆相関の一方から他方に変化したときには、符号が反転するものとなる。

さらに、第１および第２周期信号値のフィルタリング値Ｓｆ１，Ｓｆ２と仮想制御量のフィルタリング値Ｙｍｆを用いる理由は、以下による。すなわち、上述したように、第１仮想制御入力Ｖ１に含まれる吸気開角θｌｉｎは、その算出周期ΔＴｋが第１応答指標ＲＩ１の算出周期ΔＴｎよりもかなり長く、定常成分となることで、第１応答指標ＲＩ１の算出誤差となる可能性がある。したがって、定常成分としての吸気開角θｌｉｎを仮想制御量Ｙｍから除去するために、仮想制御量Ｙｍにハイパスフィルタリング処理を施した値Ｙｍｆを用いるとともに、これとの位相を合わせるために、第１周期信号値Ｓ１に同じハイパスフィルタリング処理を施した値Ｓｆ１を用いる。これと同様に、定常成分としての排気再開角θｒｂｌを仮想制御量Ｙｍから除去するために、仮想制御量Ｙｍにハイパスフィルタリング処理を施した値Ｙｍｆを用いるとともに、これとの位相を合わせるために、第２周期信号値Ｓ２に同じハイパスフィルタリング処理を施した値Ｓｆ２を用いる。さらに、第１応答指標ＲＩ１と第２応答指標ＲＩ２の間でゲインを合わせるために、応答ゲイン修正係数Ｋｒ１，Ｋｒ２を用いる。

次に、前述した協調コントローラ３０について説明する。この協調コントローラ３０は、図１０に示すように、減算器３１、誤差分配器３２、２つのダウンサンプラ３３，３４および２つの応答指定型コントローラ３５，３６を備えている。

なお、以下に述べる数式（１０）〜（１８）において、記号（ｋ）付きの各離散データは、所定の制御周期ΔＴｋ（ＴＤＣ信号の発生に同期する周期、すなわちクランク角１８０゜毎の周期）で、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または算出サイクルの順番を表している。また、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。

この協調コントローラ３０では、減算器３１で、追従誤差Ｅを下式（１０）により算出する。

一方、ダウンサンプラ３３，３４で、オンボードモデル解析器４０により前述した制御周期ΔＴｎで算出された第１および第２応答指標ＲＩ１（ｎ），ＲＩ２（ｎ）を、制御周期ΔＴｋでダウンサンプリングすることにより、第１および第２応答指標のダウンサンプリング値ＲＩ１（ｋ），ＲＩ２（ｋ）をそれぞれ算出する。

次いで、誤差分配器３２で、下式（１１），（１２）により、第１および第２分配誤差Ｅｄ１，Ｅｄ２をそれぞれ算出する。

上式（１１），（１２）に示すように、第１および第２分配誤差Ｅｄ１，Ｅｄ２は、追従誤差Ｅを、第１応答指標の絶対値｜ＲＩ１｜と第２応答指標の絶対値｜ＲＩ２｜の比に応じてそれぞれ分配した値として算出される。なお、後述する制御処理では、｜ＲＩ１｜の値は、ＲＩ１＝０のときにＥｄ１＝０となるのを回避するために、値０に近い所定値（例えば０．１）に下限リミット処理される。これと同様に、｜ＲＩ２｜の値も、ＲＩ２＝０ときにＥｄ２＝０となるのを回避するために、値０に近い所定値（例えば０．１）に下限リミット処理される。

さらに、応答指定型コントローラ３５では、第１分配誤差Ｅｄ１および第１応答指標ＲＩ１に基づき、下式（１３）〜（１７）に示す応答指定型制御アルゴリズムにより、吸気開角θｌｉｎが算出される。すなわち、吸気開角θｌｉｎは、第１分配誤差Ｅｄ１を値０に収束させるような値として算出される。

上式（１３）のＵｒｃｈ１は、到達則入力であり、式（１４）により算出される。同式（１４）のＫｒｃｈ１は、所定の到達則ゲインであり、σ１は、式（１６）により算出される切換関数である。同式（１６）のＳは、−１＜Ｓ＜０が成立するように設定される切換関数設定パラメータであり、Ｅｍ１は、式（１７）により算出される第１追従誤差である。同式（１７）のＲＩ１＿ｍａｘは、第１応答指標の絶対値｜ＲＩ１｜が制御中に取りうる最大値を表しており、オフラインで予め設定された値を用いる。さらに、上式（１３）のＵａｄｐ１は、適応則入力であり、式（１５）により算出される。同式（１５）のＫａｄｐ１は、所定の適応則ゲインである。

一方、応答指定型コントローラ３６では、第２分配誤差Ｅｄ２および第２応答指標ＲＩ２に基づき、下式（１８）〜（２２）に示す応答指定型制御アルゴリズムにより、排気再開角θｒｂｌが算出される。すなわち、排気再開角θｒｂｌは、第２分配誤差Ｅｄ２を値０に収束させるような値として算出される。

上式（１８）のＵｒｃｈ２は、到達則入力であり、式（１９）により算出される。同式（１９）のＫｒｃｈ２は、所定の到達則ゲインであり、σ２は、式（２１）により算出される切換関数である。同式（２１）のＥｍ２は、式（２２）により算出される第２追従誤差である。同式（２２）のＲＩ２＿ｍａｘは、第２応答指標の絶対値｜ＲＩ２｜が制御中に取りうる最大値を表しており、オフラインで予め設定された値を用いる。さらに、上式（１８）のＵａｄｐ２は、適応則入力であり、式（２０）により算出される。同式（２０）のＫａｄｐ２は、所定の適応則ゲインである。

以上のように、この協調コントローラ３０では、応答指定型制御アルゴリズムにより、吸気開角θｌｉｎが第１分配誤差Ｅｄ１を値０に収束させるように算出され、排気再開角θｒｂｌが第２分配誤差Ｅｄ２を値０に収束させるように算出される。その結果、吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌは、追従誤差Ｅを値０に収束させるように算出され、言い換えれば、図示平均有効圧Ｐｍｉをその目標値Ｐｍｉ＿ｃｍｄに収束させるように算出される。

その際、応答指定型制御アルゴリズムで用いられる第１および第２追従誤差Ｅｍ１，Ｅｍ２はそれぞれ、式（１７），（２２）に示すように、第１および第２分配誤差Ｅｄ１，Ｅｄ２に、値ＲＩ１／ＲＩ１＿ｍａｘ，ＲＩ２／ＲＩ２＿ｍａｘを乗算することにより算出されるので、第１応答指標ＲＩ１がその最大値ＲＩ１＿ｍａｘに近づくほど、すなわち吸気開角θｌｉｎと図示平均有効圧Ｐｍｉの間の相関性が高くなるほど、制御入力としての吸気開角θｌｉｎの増減度合がより大きくなる。これと同様に、第２応答指標ＲＩ２がその最大値ＲＩ２＿ｍａｘに近づくほど、すなわち排気再開角θｒｂｌと図示平均有効圧Ｐｍｉの間の相関性が高くなるほど、制御入力としての排気再開角θｒｂｌの増減度合がより大きくなる。以上のように、制御入力としての吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌに対する制御量としての図示平均有効圧Ｐｍｉの感度すなわち相関性が、制御入力θｌｉｎ，θｒｂｌの値に応じて変化する場合でも、その相関性の変化に応じて制御入力θｌｉｎ，θｒｂｌの増減度合を決定することができ、それにより、制御量Ｐｍｉを、振動的挙動や不安定挙動を生じることなく、目標値Ｐｍｉ＿ｃｍｄに収束するように制御することができる。すなわち、高レベルの制御の安定性を確保することができる。

また、第１および第２追従誤差Ｅｍ１，Ｅｍ２がそれぞれ、上述した式（１７），（２２）により算出されるので、第１および第２応答指標ＲＩ１，ＲＩ２の符号が反転すると、追従誤差Ｅｍ１，Ｅｍ２の符号も反転することで、制御入力としての吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌの増減方向が反転することになる。すなわち、増大方向から減少方向に反転するか、または減少方向から増大方向に反転することになる。

この場合、前述したように、第１応答指標ＲＩ１は、吸気開角θｌｉｎと図示平均有効圧Ｐｍｉの間の相関性を表すとともに、両者の間の相関関係が、正相関および逆相関の一方から他方に変化したときには、符号が反転するものであるので、そのような相関関係の変化に応じて、吸気開角θｌｉｎの増減方向を反転させることにより、例えば、吸気開角θｌｉｎの変化に対して、図示平均有効圧Ｐｍｉが極大値を示すことがあり、かつ図示平均有効圧の目標値Ｐｍｉ＿ｃｍｄがその極大値よりも大きい値に設定されたときでも、図示平均有効圧Ｐｍｉをその極大値付近に保持することができる。

これと同様に、第２応答指標ＲＩ２は、排気再開角θｒｂｌと図示平均有効圧Ｐｍｉの間の相関性を表すとともに、両者の間の相関関係が、正相関および逆相関の一方から他方に変化したときには、符号が反転するものであるので、そのような相関関係の変化に応じて、排気再開角θｒｂｌの増減方向を反転させることにより、前述したように、排気再開角θｒｂｌの変化に対して、図示平均有効圧Ｐｍｉが極大値を示す領域にある場合において、図示平均有効圧の目標値Ｐｍｉ＿ｃｍｄがその極大値よりも大きい値に設定されたときでも、図示平均有効圧Ｐｍｉをその極大値付近に保持することができる。

さらに、第１および第２分配誤差Ｅｄ１，Ｅｄ２が、追従誤差Ｅを、第１応答指標の絶対値｜ＲＩ１｜と第２応答指標の絶対値｜ＲＩ２｜の比に応じてそれぞれ分配した値として算出されるとともに、これらの第１および第２分配誤差Ｅｄ１，Ｅｄ２を値０にそれぞれ収束させるように、吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌが算出されるので、吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌの増減度合は、上記絶対値の比が大きい方すなわち図示平均有効圧Ｐｍｉとの相関性のより高い方が、より大きい度合に設定されることになる。このように、吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌのうちの、図示平均有効圧Ｐｍｉとの相関性の高い方がより大きい増減度合に設定されるとともに、図示平均有効圧Ｐｍｉとの相関性の低い方がより小さい増減度合に設定されることになるので、吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌの間の相互干渉を回避しながら、図示平均有効圧Ｐｍｉをその目標値Ｐｍｉ＿ｃｍｄに精度よく収束させることができる。

次に、図１１を参照しながら、ＥＣＵ２により実行される第１および第２応答指標ＲＩ１，ＲＩ２の算出処理について説明する。この処理は、前述したオンボードモデル解析器４０での算出処理に相当するものであり、前述した制御周期ΔＴｎで実行される。

この処理では、まず、ステップ１（図では「Ｓ１」と略す。以下同じ）で、カウンタ値Ｃｒｓを、その前回値Ｃｒｓｚに値１を加算した値（Ｃｒｓｚ＋１）に設定する。すなわち、カウンタ値Ｃｒｓを値１インクリメントする。

次いで、ステップ２に進み、ステップ１で算出したカウンタ値Ｃｒｓが最大値Ｃｒｓ＿ｍａｘ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、そのままステップ４に進む。一方、この判別結果がＹＥＳのときには、ステップ３で、カウンタ値Ｃｒｓを値０にリセットした後、ステップ４に進む。

ステップ２または３に続くステップ４では、ＲＡＭ内に記憶されている吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌの値を読み込む。この場合、吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌは、前述した制御周期ΔＴｋで算出されるのに対して、このステップ４は、制御周期ΔＴｋよりも短い制御周期ΔＴｎで実行される。そのため、ステップ４の処理は、吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌのオーバーサンプリング値θｌｉｎ（ｎ），θｒｂｌ（ｎ）を算出することに相当する。

次いで、ステップ５に進み、カウンタ値Ｃｒｓに応じて、前述した図９のマップを検索することにより、第１および第２周期信号値の基本値Ｓ１’，Ｓ２’をそれぞれ算出する。

その後、ステップ６で、前述した式（１），（２）により、第１および第２周期信号値Ｓ１，Ｓ２をそれぞれ算出し、次いで、ステップ７で、前述した式（３），（４）により、第１および第２仮想制御入力Ｖ１，Ｖ２をそれぞれ算出する。

次に、ステップ８に進み、仮想制御量Ｙｍを算出する。具体的には、前述したように、図６の制御対象モデルにおいて、吸気開角θｌｉｎを第１仮想制御入力Ｖ１に置き換え、排気再開角θｒｂｌの３つの所定値θｒｂｌ１〜３を、第２仮想制御入力Ｖ２の３つの所定値Ｖ２＿１〜Ｖ２＿３にそれぞれ置き換えた制御対象モデルを用い、これにステップ７で算出した第１および第２仮想制御入力Ｖ１，Ｖ２を適用することにより、仮想制御量Ｙｍを算出する。

次いで、ステップ９で、前述した式（５）により、仮想制御量のフィルタリング値Ｙｍｆを算出し、その後、ステップ１０で、前述した式（６），（７）により、第１および第２周期信号値のフィルタリング値Ｓｆ１，Ｓｆ２をそれぞれ算出する。

次に、ステップ１１に進み、上記ステップ９で算出した仮想制御量のフィルタリング値Ｙｍｆに、上記ステップ１０で算出した第１および第２周期信号値のフィルタリング値Ｓｆ１，Ｓｆ２をそれぞれ乗算することにより、２つの乗算値Ｙｍｆ・Ｓｆ１，Ｙｍｆ・Ｓｆ２を算出する。

その後、ステップ１２で、上記ステップ１１で算出した乗算値Ｙｍｆ・Ｓｆ１，Ｙｍｆ・Ｓｆ２と、前回以前のループで算出されかつＲＡＭ内に記憶されているｈ個の乗算値Ｙｍｆ・Ｓｆ１，Ｙｍｆ・Ｓｆ２の時系列データとを用い、前述した式（８），（９）により、第１および第２応答指標ＲＩ１，ＲＩ２をそれぞれ算出する。

次いで、ステップ１３に進み、ＲＡＭ内に記憶されているｈ個の乗算値Ｙｍｆ・Ｓｆ１，Ｙｍｆ・Ｓｆ２の時系列データを更新する。具体的には、ＲＡＭ内の乗算値Ｙｍｆ・Ｓｆ１，Ｙｍｆ・Ｓｆ２の各々の値を１制御サイクル分、前の値としてセットする（例えば、今回値Ｙｍｆ・Ｓｆ１（ｎ）を前回値Ｙｍｆ・Ｓｆ１（ｎ−１）として、前回値Ｙｍｆ・Ｓｆ１（ｎ−１）を前々回値Ｙｍｆ・Ｓｆ１（ｎ−２）としてそれぞれセットする）。その後、本処理を終了する。

以下、図１２を参照しながら、ＥＣＵ２により前述した制御周期ΔＴｋで実行される可変動弁機構の制御処理について説明する。この処理は、吸気可変動弁機構４および排気可変動弁機構５をそれぞれ制御するものであり、前述した協調コントローラ３０での算出処理に相当する内容を含むものである。

この処理では、まず、ステップ２０で、可変機構故障フラグＦ＿ＶＤＮＧが「１」であるか否かを判別する。この可変機構故障フラグＦ＿ＶＤＮＧは、具体的には、２つの可変動弁機構４，５の少なくとも一方が故障していると判定されたときには「１」に、いずれも正常であると判定されたときには「０」にそれぞれ設定される。この判別結果がＮＯで、２つの可変機構がいずれも正常であるときには、ステップ２１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・ＳＷ２６のＯＮ／ＯＦＦ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２１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２２に進み、エンジン水温ＴＷに応じて、図１３に示すマップを検索することにより、吸気開角θｌｉｎを算出する。

このマップでは、吸気開角θｌｉｎは、エンジン水温ＴＷが所定値ＴＷ１より高い範囲では、エンジン水温ＴＷが低いほど、より大きな値に設定されているとともに、ＴＷ≦ＴＷ１の範囲では、所定値θｌｉｎ１に設定されている。これは、エンジン水温ＴＷが低い場合、エンジン３のフリクションが増大するので、それを補償するためである。

次いで、ステップ２３に進み、エンジン水温ＴＷに応じて、図１４に示すマップを検索することにより、排気再開角θｒｂｌを算出する。同図において、ＴＷ２，ＴＷ３は、ＴＷ２＜ＴＷ３の関係が成立するエンジン水温ＴＷの所定値を示している。

このマップでは、排気再開角θｒｂｌは、ＴＷ＜ＴＷ２の範囲では、値０に設定され、ＴＷ２≦ＴＷ≦ＴＷ３の範囲では、エンジン水温ＴＷが低いほど、より大きな値に設定されているとともに、ＴＷ３＜ＴＷの範囲では、所定値θｒｂｌ１に設定されている。これは、エンジン水温ＴＷが高い状態での再始動時には、排ガス特性の向上を目的として、エンジン３を圧縮着火燃焼で始動すべく、排気弁５ａを吸気行程で再開弁させるためである。

次に、ステップ２４に進み、ステップ２２で算出した吸気開角θｌｉｎに基づき、吸気ソレノイド４ｂへの制御入力Ｕ＿ｌｉｎを算出するとともに、ステップ２３で算出した排気再開角θｒｂｌに基づき、排気ソレノイド５ｂへの制御入力Ｕ＿ｒｂｌを算出する。これにより、吸気弁４ａが吸気開角θｌｉｎで開弁するように制御されるとともに、排気弁５ａが吸気行程中にも排気再開角θｒｂｌで再開弁するように制御される。その後、本処理を終了する。

一方、ステップ２１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２５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。

この判別結果が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２６に進み、始動後タイマの計時値Ｔａｓｔが所定値Ｔａｓｔｌｍｔより小さいか否かを判別する。この始動後タイマは、エンジン始動制御終了後の経過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。

この判別結果がＹＥＳで、Ｔａｓｔ＜Ｔａｓｔｌｍｔ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２７に進み、吸気開角θｌｉｎを、始動後タイマの計時値Ｔａｓｔおよびエンジン水温ＴＷに応じて、図１５に示すマップを検索することにより算出する。同図において、ＴＷ４〜ＴＷ６は、ＴＷ４＜ＴＷ５＜ＴＷ６の関係が成立するエンジン水温ＴＷの所定値を示している。

このマップでは、吸気開角θｌｉｎは、エンジン水温ＴＷが低いほど、より大きな値に設定されている。これは、エンジン水温ＴＷが低いほど、触媒の活性化に要する時間が長くなるので、排ガスボリュームを大きくすることで、触媒の活性化に要する時間を短縮するためである。

次に、ステップ２８で、排気再開角θｒｂｌを、始動後タイマの計時値Ｔａｓｔおよびエンジン水温ＴＷに応じて、図１６に示すマップを検索することにより算出する。同図において、ＴＷ７〜ＴＷ９は、ＴＷ７＜ＴＷ８＜ＴＷ９の関係が成立するエンジン水温ＴＷの所定値を示しており、Ｔａｓｔ１〜Ｔａｓｔ４は、Ｔａｓｔ１＜Ｔａｓｔ２＜Ｔａｓｔ３＜Ｔａｓｔ４の関係が成立する計時値Ｔａｓｔの所定値を示している。

このマップでは、排気再開角θｒｂｌは、始動後タイマの計時値Ｔａｓｔが所定の範囲（Ｔａｓｔ１〜Ｔａｓｔ２、Ｔａｓｔ１〜Ｔａｓｔ３またはＴａｓｔ１〜Ｔａｓｔ４）内にあるときには、値０に設定され、計時値Ｔａｓｔがその範囲を超えた値であるときには、計時値Ｔａｓｔが大きいほど、より大き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、圧縮着火燃焼運転中は、火花点火燃焼運転中と比べて、効率が高くなり、排ガスの熱エネルギが低くなってしまう。そのため、触媒暖機制御の開始時は、エンジン３が火花点火燃焼運転されるので、吸気行程中での排気弁５ａの再開弁動作を中止するとともに、触媒暖機制御が進行するのに伴って、エンジン３を火花点火燃焼運転から圧縮着火燃焼運転に復帰させるべく、吸気行程中での排気弁５ａの再開弁動作を再開するためである。また、排気再開角θｒｂｌが値０に設定される範囲は、エンジン水温ＴＷが低いほど、より大きな範囲に設定されている。これは、エンジン水温ＴＷが低いほど、排ガス温度が低くなることで、触媒を暖機するのに要する時間が長くなることによる。

次いで、前述したようにステップ２４を実行した後、本処理を終了する。

一方、ステップ２５または２６の判別結果がＮＯのとき、すなわちアクセルペダルが踏まれているとき、またはＴａｓｔ≧Ｔａｓｔｌｍｔであるときには、ステップ２９に進み、図示平均有効圧の目標値Ｐｍｉ＿ｃｍｄを、エンジン回転数ＮＥおよびアクセル開度ＡＰに応じて、図１７に示すマップを検索することにより算出する。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、図示平均有効圧の目標値Ｐｍｉ＿ｃｍｄ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、より大きい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の要求トルクがより大きくなることによる。

次いで、ステップ３０に進み、ＲＡＭ内に記憶されている第１および第２応答指標ＲＩ１，ＲＩ２の値を読み込む。この場合、前述したように、第１および第２応答指標ＲＩ１，ＲＩ２は、本処理の制御周期ΔＴｋよりも短い制御周期ΔＴｎで算出されるので、このステップ３０の処理は、第１および第２応答指標ＲＩ１，ＲＩ２のダウンサンプリング値ＲＩ１（ｋ），ＲＩ２（ｋ）を算出することに相当する。

ステップ３０に続くステップ３１では、前述した式（１０），（１１），（１３）〜（１７）により、吸気開角θｌｉｎを算出するとともに、前述した式（１０），（１２），（１８）〜（２２）により、排気再開角θｒｂｌを算出する。その際、式（１１）の｜ＲＩ１｜の値は、ＲＩ１＝０のときにＥｄ１＝０となるのを回避するために、値０に近い所定値（例えば０．１）に下限リミット処理される。これと同様に、式（１２）の｜ＲＩ２｜の値も、ＲＩ２＝０ときにＥｄ２＝０となるのを回避するために、値０に近い所定値（例えば０．１）に下限リミット処理される。次いで、前述したようにステップ２４を実行した後、本処理を終了する。

一方、ステップ２０の判別結果がＹＥＳで、２つの可変動弁機構４，５の少なくとも１つが故障しているときには、ステップ３２に進み、吸気ソレノイド４ｂおよび排気ソレノイド５ｂへの制御入力Ｕ＿ｌｉｎ，Ｕ＿ｒｂｌをそれぞれ、所定の故障時用値Ｕ＿ｌｉｎ＿ｆｓ，Ｕ＿ｒｂｌ＿ｆｓに設定した後、本処理を終了する。これにより、停車中はアイドル運転やエンジン始動が適切に実行されると同時に、走行中は低速走行状態が維持される。

次に、以上のように構成された本実施形態の制御装置１による図示平均有効圧Ｐｍｉの制御の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。図１８は、制御中に意図的に外乱ｄ１，ｄ２を加えた場合の制御装置１による制御結果例を示している。また、図１９は、比較のために、排気再開角θｒｂｌを値０に保持し、吸気開角θｌｉｎのみで図示平均有効圧Ｐｍｉを制御するとともに、その制御中に意図的に外乱ｄ１，ｄ２を加えた場合の制御結果例を示している。

まず、図１８の制御結果例では、時刻ｔ１で、図示平均有効圧の目標値Ｐｍｉ＿ｃｍｄがステップ状に変化すると、その直後、追従誤差Ｅが一時的に急激に増大することで、第１および第２分配誤差Ｅｄ１，Ｅｄ２がそれぞれ一時的に増大するものの、時間の経過に伴い、追従誤差Ｅが値０に収束するように制御されていることが判る。すなわち、図示平均有効圧Ｐｍｉの目標値Ｐｍｉ＿ｃｍｄへの追従性を高いレベルで確保できていることが判る。

また、時刻ｔ２で外乱ｄ１が加えられると、その直後、追従誤差Ｅが一時的に増大することで、第１および第２分配誤差Ｅｄ１，Ｅｄ２がそれぞれ一時的に増大するものの、時間の経過に伴い、追従誤差Ｅが値０に収束するように制御されていることが判る。これと同様に、時刻ｔ３で外乱ｄ２が加えられたときも、追従誤差Ｅが一時的に増大することで、第１および第２分配誤差Ｅｄ１，Ｅｄ２がそれぞれ一時的に増大するものの、時間の経過に伴い、追従誤差Ｅが値０に収束するように制御されていることが判る。すなわち、高レベルのロバスト性を確保できていることが判る。

これに対して、図１９の比較例の制御結果では、時刻ｔ１１で、図示平均有効圧の目標値Ｐｍｉ＿ｃｍｄがステップ状に変化すると、その直後、追従誤差Ｅが一時的に急激に増大し、第１および第２分配誤差Ｅｄ１，Ｅｄ２がそれぞれ一時的に増大する。その後、時間が経過しても、追従誤差Ｅが値０に収束していないことが判る。すなわち、図示平均有効圧Ｐｍｉが目標値Ｐｍｉ＿ｃｍｄに到達していないことが判る。これは、排気再開角θｒｂｌを値０に保持し、吸気開角θｌｉｎのみで図示平均有効圧Ｐｍｉを制御した場合には、達成可能な図示平均有効圧Ｐｍｉの値に限界があり、図１９の例では、図示平均有効圧Ｐｍｉがその限界値まで制御されていることによる。

以上のように、本実施形態の制御装置１によれば、オンボードモデル解析器４０により、第１応答指標ＲＩ１は、吸気開角θｌｉｎと図示平均有効圧Ｐｍｉの間の相関性を表すものとして算出され、より具体的には、両者の間の相関性が高いほど、第１応答指標ＲＩ１の絶対値がより大きい値を示すとともに、両者の間の相関関係が、正相関および逆相関の一方から他方に変化したときには、符号が反転するものとなる。これと同様に、第２応答指標ＲＩ２は、排気再開角θｒｂｌと図示平均有効圧Ｐｍｉの間の相関性を表すものとして算出され、より具体的には、両者の間の相関性が高いほど、第２応答指標ＲＩ２の絶対値がより大きい値を示すとともに、両者の間の相関関係が、正相関および逆相関の一方から他方に変化したときには、符号が反転するものとなる。

一方、協調コントローラ３０では、応答指定型制御アルゴリズムにより、図示平均有効圧Ｐｍｉをその目標値Ｐｍｉ＿ｃｍｄに収束させるように、吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌがそれぞれ算出される。その際、応答指定型制御アルゴリズムで用いられる第１および第２追従誤差Ｅｍ１，Ｅｍ２はそれぞれ、第１および第２分配誤差Ｅｄ１，Ｅｄ２に、値ＲＩ１／ＲＩ１＿ｍａｘ，ＲＩ２／ＲＩ２＿ｍａｘを乗算することにより算出されるので、第１応答指標ＲＩ１がその最大値ＲＩ１＿ｍａｘに近づくほど、すなわち吸気開角θｌｉｎと図示平均有効圧Ｐｍｉの間の相関性が高くなるほど、制御入力としての吸気開角θｌｉｎの増減度合がより大きくなる。これと同様に、第２応答指標ＲＩ２がその最大値ＲＩ２＿ｍａｘに近づくほど、すなわち排気再開角θｒｂｌと図示平均有効圧Ｐｍｉの間の相関性が高くなるほど、制御入力としての排気再開角θｒｂｌの増減度合がより大きくなる。以上のように、制御入力としての吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌに対する制御量としての図示平均有効圧Ｐｍｉの感度すなわち相関性が、制御入力θｌｉｎ，θｒｂｌの値に応じて変化する場合でも、その相関性の変化に応じて制御入力θｌｉｎ，θｒｂｌの増減度合を決定することができ、それにより、制御量Ｐｍｉを、振動的挙動や不安定挙動を生じることなく、目標値Ｐｍｉ＿ｃｍｄに収束するように制御することができる。すなわち、高レベルの制御の安定性を確保することができる。

また、第１および第２追従誤差Ｅｍ１，Ｅｍ２が前述した式（１７），（２２）により算出されるので、第１および第２応答指標ＲＩ１，ＲＩ２の符号が反転すると、追従誤差Ｅｍ１，Ｅｍ２の符号も反転することで、制御入力としての吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌの増減方向が反転することになる。すなわち、増大方向から減少方向に反転するか、または減少方向から増大方向に反転することになる。

したがって、図６に示すように、排気再開角θｒｂｌの変化に対して、図示平均有効圧Ｐｍｉが極大値を示す領域にある場合には、図示平均有効圧の目標値Ｐｍｉ＿ｃｍｄがその極大値よりも大きい値に設定されたときでも、図示平均有効圧Ｐｍｉをその極大値付近に保持することができる。すなわち、極値特性を有する制御対象を制御する場合でも、高レベルの制御の安定性および制御精度をいずれも確保することができる。

また、図６の制御対象モデルを用いながら、仮想制御量Ｙｍ、２つの仮想制御入力Ｖ１，Ｖ２および２つの応答指標ＲＩ１，ＲＩ２がいずれも所定の制御周期ΔＴｎで算出されるので、多入力多出力系における制御量を複数の制御入力によって制御する場合、演算時に多くの条件判定処理やマッピングされた多数のデータ処理を実行する制御装置と比べて、製造コストおよび演算負荷を低減することができる。すなわち、多入力多出力系の制御対象を制御する場合でも、製造コストおよび演算負荷を低減できる。

さらに、第１および第２分配誤差Ｅｄ１，Ｅｄ２が、追従誤差Ｅを、第１応答指標の絶対値｜ＲＩ１｜と第２応答指標の絶対値｜ＲＩ２｜の比に応じてそれぞれ分配した値として算出されるとともに、これらの第１および第２分配誤差Ｅｄ１，Ｅｄ２を値０にそれぞれ収束させるように、吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌが算出されるので、吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌの増減度合は、上記絶対値の比が大きい方、すなわち図示平均有効圧Ｐｍｉとの相関性のより高い方が、より大きい度合に設定されることになる。このように、吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌのうちの、図示平均有効圧Ｐｍｉとの相関性の高い方がより大きい増減度合に設定されるとともに、図示平均有効圧Ｐｍｉとの相関性の低い方がより小さい増減度合に設定されることになるので、制御入力としての吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌの間の相互干渉を回避し、これらの２つの制御入力を互いに協調させながら、図示平均有効圧Ｐｍｉをその目標値Ｐｍｉ＿ｃｍｄに精度よく収束させることができる。すなわち、多入力多出力系の制御対象を制御する場合でも、高レベルの制御の安定性および制御精度をいずれも確保することができる。

これに加えて、第１および第２応答指標ＲＩ１，ＲＩ２が、仮想制御量Ｙｍにハイパスフィルタリング処理を施した値Ｙｍｆと、第１および第２周期信号値Ｓ１，Ｓ２に同じハイパスフィルタリング処理を施した値Ｓｆ１，Ｓｆ２とを用い、これらの乗算値Ｓｆ１・Ｙｍｆ，Ｓｆ２・Ｙｍｆの時系列データの和に、応答ゲイン修正係数Ｋｒ１，Ｋｒ２をそれぞれ乗算することにより算出されるので、第１および第２応答指標ＲＩ１，ＲＩ２はそれぞれ、仮想制御量Ｙｍに含まれる定常成分としての吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌを除去し、かつ周期信号値のフィルタリング値Ｓｆ１，Ｓｆ２と仮想制御量のフィルタリング値Ｙｍｆの間の位相特性およびゲイン特性を合致させた値として適切に算出することができる。それにより、例えば、目標値Ｐｍｉ＿ｃｍｄが大きく変化するのに伴って、吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌが別個に大きく変化した場合でも、その影響を回避しながら、相関性パラメータを算出することができる。その結果、制御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。

さらに、第１および第２周期信号値Ｓ１，Ｓ２が、互いに異なる所定の周期（クランク角４５゜，９０゜）を有しているので、仮想制御量Ｙｍにそれぞれ反映される周期信号値Ｓ１，Ｓ２の周波数が互いに異なることで、第１および第２応答指標ＲＩ１，ＲＩ２をそれぞれ、第１および第２周期信号値Ｓ１，Ｓ２と仮想制御量Ｙｍの間の相関性、すなわち吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌと、図示平均有効圧Ｐｍｉの間の相関性を精度よく表す値として算出することができる。

また、第１および第２周期信号値Ｓ１，Ｓ２の周期（クランク角４５゜，９０゜）は、オンボードモデル解析器４０の算出周期ΔＴｎ（クランク角５゜）よりも長い、その整数倍（９倍、１８倍）の値に設定されているとともに、協調コントローラ３０での吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌの算出周期ΔＴｋが、２つの周期信号値Ｓ１，Ｓ２の周期の最小公倍数（ΔＴ２）の整数倍（２・ΔＴ２）に設定されているので、第１および第２応答指標ＲＩ１，ＲＩ２が確実に算出されたタイミングに同期して、吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌを適切に算出することができる。それにより、制御中、例えば、目標値Ｐｍｉ＿ｃｍｄの変化に伴って、吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌが同じタイミングで個別に大きく変化した場合でも、第１および第２応答指標ＲＩ１，ＲＩ２を精度よく算出することができ、それにより、制御入力としての吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌの間の干渉を回避し、これらを協調させながら、図示平均有効圧Ｐｍｉを目標値Ｐｍｉ＿ｃｍｄに精度よく収束させることができる。また、制御系が定常状態となった場合でも、吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌの増減度合および増減方向が、２つの周期信号値Ｓ１，Ｓ２の影響で振動的になるのを回避でき、制御の高い安定性を確保することができる。

なお、実施形態は、本願発明の制御装置により、多入力多出力系における２つの制御入力により１つの制御量を制御した例であるが、本願発明の制御装置により、多入力多出力系における１つの制御入力により１つの制御量を制御してもよく、多入力多出力系における３つ以上の制御入力により１つの制御量を制御してもよい。このように、ｉ（ｉ＝１またはｉ≧３）個の制御入力Ｕｉにより制御量Ｐｍｉを制御する場合には、そのようなｉ個の制御入力Ｕｉと制御量Ｐｍｉの関係を定義した制御対象モデルに基づき、仮想制御量Ｙｍを算出するとともに、以下の式（２３）〜（３４）の制御アルゴリズムにより、制御入力Ｕｉを算出すればよい。

また、実施形態は、制御量を目標値に収束させるための制御アルゴリズムとして、応答指定型制御アルゴリズムを用いた例であるが、本願発明の制御アルゴリズムはこれに限らず、一般的なフィードバック制御アルゴリズムなどの制御量を目標値に収束させることができるものであればよい。例えば、上記式（２８）〜（３１）の応答指定型制御アルゴリズムに代えて、下式（３５）〜（３８）に示すＰＩＤ制御アルゴリズムを用いてもよい。

さらに、実施形態は、フィルタ手段としてハイパスフィルタリング処理を実行するハイパスフィルタ４８〜５０を用いた例であるが、本願発明のフィルタ手段はこれに限らず、制御入力の周波数成分をカットしながら、複数の周期信号値の周波数成分を適切にパスさせるように、複数の周期信号値および仮想制御量をフィルタリングするものであればよい。例えば、フィルタ手段としてバンドパスフィルタを用いてもよい。また、制御入力の周波数成分をカットする必要がない場合には、ハイパスフィルタなどを用いることなく、第１および第２周期信号値Ｓ１，Ｓ２と仮想制御量Ｙｍをそのまま用い、これらの乗算値Ｓ１・Ｙｍ，Ｓ２・Ｙｍに基づき、第１および第２応答指標ＲＩ１，ＲＩ２を算出してもよい。

また、実施形態は、第１および第２周期信号値Ｓ１，Ｓ２として正弦波形の値を用いた例であるが、本願発明の周期信号値はこれに限らず、余弦波形の値や鋸波形の値などの所定の周期性を有する値であればよい。

さらに、実施形態は、相関性パラメータとして第１および第２応答指標ＲＩ１，ＲＩ２を用いた例であるが、相関性パラメータはこれに限らず、制御対象モデルにおける制御入力と制御量の間の相関性を表すものであればよい。例えば、２つの周期信号値のフィルタリング値Ｓｆ１，Ｓｆ２を仮想制御量のフィルタリング値Ｙｍｆに乗算することにより、ｈ＋１個の乗算値Ｙｍｆ・Ｓｆ１，Ｙｍｆ・Ｓｆ２の時系列データを算出し、これらの時系列データの移動平均値に応答ゲイン修正係数Ｋｒ１，Ｋｒ２をそれぞれ乗算することにより、相関性パラメータとしての応答指標ＲＩ１，ＲＩ２を算出してもよい。

これに加えて、実施形態は、第１および第２追従誤差Ｅｍ１，Ｅｍ２をそれぞれ、第１および第２分配誤差Ｅｄ１，Ｅｄ２に、値ＲＩ１／ＲＩ１＿ｍａｘ，ＲＩ２／ＲＩ２＿ｍａｘを乗算することにより算出した例であるが、第１および第２追従誤差Ｅｍ１，Ｅｍ２をそれぞれ、第１および第２分配誤差Ｅｄ１，Ｅｄ２に、第１および第２応答指標の符号関数ｓｇｎ（ＲＩ１），ｓｇｎ（ＲＩ２）を乗算することによって算出してもよい。

また、実施形態は、本願発明の制御装置１を制御対象としての内燃機関３に適用した例であるが、本願発明の制御装置はこれに限らず、様々な産業機器において、極値特性を有するものや、多入力多出力系のものに適用可能であることは言うまでもない。

本願発明の制御装置を適用した制御対象としての内燃機関の概略構成を示す図である。 制御装置の概略構成を示す図である。 吸気可変動弁機構による吸気弁の開弁動作を説明するためのバルブリフト曲線である。 排気可変動弁機構による排気弁の開弁動作を説明するためのバルブリフト曲線である。 内燃機関を多入力多出力系の制御対象と見なしたときの制御入力と制御量を示す図である。 内燃機関を、図示平均有効圧Ｐｍｉを制御量とし、吸気開角θｌｉｎおよび排気再開角θｒｂｌを制御入力とする制御対象と見なしてモデリングしたときの制御対象モデルを示す図である。 制御装置の概略構成を示す機能ブロック図である。 オンボードモデル解析器の概略構成を示す機能ブロック図である。 第１および第２周期信号値の基本値Ｓ１’，Ｓ２’の算出に用いるマップの一例を示す図である。 協調コントローラの概略構成を示す機能ブロック図である。 第１および第２応答指標ＲＩ１，ＲＩ２の算出処理を示すフローチャートである。 可変動弁機構の制御処理を示すフローチャートである。 エンジン始動制御時、吸気開角θｌｉｎの算出に用いるマップの一例を示す図である。 エンジン始動制御時、排気再開角θｒｂｌの算出に用いるマップの一例を示す図である。 触媒暖機制御時、吸気開角θｌｉｎの算出に用いるマップの一例を示す図である。 触媒暖機制御時、排気再開角θｒｂｌの算出に用いるマップの一例を示す図である。 通常制御時、図示平均有効圧の目標値Ｐｍｉ＿ｃｍｄの算出に用いるマップの一例を示す図である。 制御装置による図示平均有効圧Ｐｍｉの制御のシミュレーション結果の一例を示すタイミングチャートである。 比較のために、排気再開角θｒｂｌを値０に保持し、吸気開角θｌｉｎのみで図示平均有効圧Ｐｍｉを制御した場合のシミュレーション結果の一例を示すタイミングチャートである。

符号の説明

１ 制御装置
２ ＥＣＵ（相関性パラメータ算出手段、目標値設定手段、制御入力算出手段、仮 想制御入力算出手段、仮想制御量算出手段、パラメータ算出手段、フィルタ手 段）
３ 内燃機関（制御対象）
２９ 目標値算出部（目標値設定手段）
３０ 協調コントローラ（制御入力算出手段）
４０ オンボードモデル解析器（相関性パラメータ算出手段、仮想制御入力算出手段 、仮想制御量算出手段、パラメータ算出手段、フィルタ手段）
θｌｉｎ 吸気開角（制御入力）
θｒｂｌ 排気再開角（制御入力）
Ｐｍｉ 図示平均有効圧（制御量）
Ｐｍｉ＿ｃｍｄ 目標値
ＲＩ１ 第１応答指標（相関性パラメータ）
ＲＩ２ 第２応答指標（相関性パラメータ）
Ｓ１ 第１周期信号値（周期信号値）
Ｓ２ 第２周期信号値（周期信号値）
Ｓｆ１ 第１周期信号値のフィルタリング値（所定のフィルタリング処理が施さ れた周期信号値）
Ｓｆ２ 第２周期信号値のフィルタリング値（所定のフィルタリング処理が施さ れた周期信号値）
Ｖ１ 第１仮想制御入力（仮想制御入力）
Ｖ２ 第２仮想制御入力（仮想制御入力）
Ｙｍ 仮想制御量
Ｙｍｆ 仮想制御量のフィルタリング値（所定のフィルタリング処理が施された 仮想制御量
ΔＴｎ 制御周期（所定周期、第１周期）
ΔＴｋ 制御周期（制御入力の算出周期）
ΔＴ１ 第１周期信号値の周期（第２周期）
ΔＴ２ 第２周期信号値の周期（第２周期）

Claims (8)

1. 制御対象における制御入力と制御量の関係を定義した制御対象モデルに基づき、当該制御入力と当該制御量の間の相関性を表す相関性パラメータを算出する相関性パラメータ算出手段と、
   前記制御量の目標となる目標値を設定する目標値設定手段と、
   所定の制御アルゴリズムにより、前記制御入力を、前記制御量を前記目標値に収束させるように算出するとともに、前記制御入力の増減度合および増減方向の少なくとも一方を前記相関性パラメータに応じて決定する制御入力算出手段と、
   を備え、
   前記相関性パラメータは、前記制御対象モデルを構成するパラメータ以外のパラメータであることを特徴とする制御装置。
2. 前記相関性パラメータ算出手段は、
   所定の周期性を有する周期信号値を前記制御入力に加算することにより、仮想制御入力を時系列データとして所定周期で算出する仮想制御入力算出手段と、
   前記制御対象モデルに基づき、前記仮想制御入力を前記制御対象モデルにおける前記制御入力としたときの前記制御量に相当する仮想制御量を、時系列データとして前記所定周期で算出する仮想制御量算出手段と、
   前記周期信号値の複数の時系列データを前記仮想制御量の複数の時系列データにそれぞれ乗算することにより、複数の乗算値を算出するとともに、当該複数の乗算値の和に基づき、前記相関性パラメータを前記所定周期で算出するパラメータ算出手段と、
   を有することを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
3. 前記相関性パラメータ算出手段は、前記周期信号値および前記仮想制御量に対して、所定のフィルタリング処理を施すフィルタ手段をさらに有し、
   前記パラメータ算出手段は、前記所定のフィルタリング処理が施された前記周期信号値の複数の時系列データを、前記所定のフィルタリング処理が施された前記仮想制御量の複数の時系列データにそれぞれ乗算することにより、前記複数の乗算値を算出することを特徴とする請求項２に記載の制御装置。
4. 制御対象における複数の制御入力と制御量の関係を定義した制御対象モデルに基づき、当該複数の制御入力と当該制御量の間の相関性をそれぞれ表す複数の相関性パラメータを算出する相関性パラメータ算出手段と、
   前記制御量の目標となる目標値を設定する目標値設定手段と、
   所定の制御アルゴリズムにより、前記複数の制御入力の各々を、前記制御量を前記目標値に収束させるように算出するとともに、当該各制御入力の増減度合および増減方向の少なくとも一方を、前記複数の相関性パラメータの各々に応じて決定する制御入力算出手段と、
   を備え、
   前記複数の相関性パラメータは、前記制御対象モデルを構成するパラメータ以外のパラメータであることを特徴とする制御装置。
5. 前記相関性パラメータ算出手段は、
   所定の周期性を有する複数の周期信号値を前記複数の制御入力にそれぞれ加算することにより、複数の仮想制御入力を時系列データとして所定の第１周期で算出する仮想制御入力算出手段と、
   前記制御対象モデルに基づき、前記複数の仮想制御入力をそれぞれ前記制御対象モデルにおける前記複数の制御入力としたときの前記制御量に相当する仮想制御量を、時系列データとして前記第１周期で算出する仮想制御量算出手段と、
   前記複数の周期信号値の各々における複数の時系列データと前記仮想制御量の複数の時系列データを乗算することにより、複数の乗算値を算出するとともに、当該複数の乗算値の和に基づき、前記各相関性パラメータを前記第１周期で算出するパラメータ算出手段と、
   を有することを特徴とする請求項４に記載の制御装置。
6. 前記複数の周期信号値は、互いに異なる所定の複数の第２周期を有しており、
   当該複数の第２周期は、前記第１周期よりも長い、当該第１周期の整数倍の値に設定され、
   前記制御入力算出手段による前記各制御入力の算出周期は、前記複数の第２周期の最小公倍数の整数倍に設定されていることを特徴とする請求項５に記載の制御装置。
7. 前記相関性パラメータ算出手段は、前記各周期信号値および前記仮想制御量に対して、所定のフィルタリング処理を施すフィルタ手段をさらに有し、
   前記パラメータ算出手段は、前記所定のフィルタリング処理が施された前記各周期信号値の複数の時系列データを、前記所定のフィルタリング処理が施された前記仮想制御量の複数の時系列データにそれぞれ乗算することにより、前記複数の乗算値を算出することを特徴とする請求項５または６に記載の制御装置。
8. 前記制御対象は、内燃機関であることを特徴とする請求項１ないし７のいずれかに記載の制御装置。

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