JP5028509B2 - 内燃機関のｅｇｒ制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、２種類のＥＧＲガスが、互いに異なる２つの経路で供給される内燃機関において、２種類のＥＧＲガス量を制御する内燃機関のＥＧＲ制御装置に関する。

従来、内燃機関のＥＧＲ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。この内燃機関は、ディーゼルエンジンタイプのものであり、ターボチャージャ、低圧ＥＧＲ装置および高圧ＥＧＲ装置などを備えている。この低圧ＥＧＲ装置は、ターボチャージャのタービンおよび触媒装置よりも下流側の排気通路内における排ガスの一部を、低圧ＥＧＲガスとしてターボチャージャのコンプレッサよりも上流側の吸気通路内に還流させ、高圧ＥＧＲ装置は、ターボチャージャのタービンよりも上流側の排気通路内における排ガスの一部を、高圧ＥＧＲガスとしてターボチャージャのコンプレッサよりも下流側の吸気通路内に還流させる。

このＥＧＲ制御装置では、内燃機関の運転状態に応じて、低圧ＥＧＲ装置および高圧ＥＧＲ装置を駆動することにより、低圧ＥＧＲガス量および高圧ＥＧＲガス量を制御するＥＧＲ制御が実行される。具体的には、低中速・低中負荷域では、高圧ＥＧＲガスを主に還流させ、不足分を低圧ＥＧＲガスで補完するように、ＥＧＲ制御が実行され、低中速・高負荷域では、低圧ＥＧＲガスのみを還流させるように、ＥＧＲ制御が実行される。さらに、高速・低〜高負荷域では、高圧ＥＧＲガスのみを還流させるように、ＥＧＲ制御が実行される。

特開２００４−１５０３１９号公報

特許文献１のディーゼルエンジンタイプの内燃機関のように、リーンバーン運転される内燃機関の場合、ＥＧＲガス中に、不活性ガスに加えて新気が含まれている。これに対して、特許文献１のＥＧＲ制御装置のように、その点を考慮することなく、ＥＧＲガス量を制御した場合、気筒内に供給される不活性ガス量（または不活性ガス率）が不足したり、過剰になったりすることで、燃焼状態の不安定化や、排ガス特性の悪化を招くおそれがある。特に、内燃機関が過渡運転状態にあるときには、空燃比の変動度合が大きくなり、不活性ガス量が適正値から離間しやすくなることで、上記の問題が顕著になる。

これに加えて、特許文献１のように、低圧ＥＧＲ装置および高圧ＥＧＲ装置を備えた内燃機関の場合、低圧ＥＧＲ装置は、排ガスを吸気通路に還流させる経路が高圧ＥＧＲ装置よりも長く構成されているので、その応答性が悪く、低圧ＥＧＲガスが気筒内に到達するまでのむだ時間が高圧ＥＧＲガスよりも大きいという特性を備えている。これに対して、上記従来の内燃機関のＥＧＲ制御装置によれば、低中速・低中負荷域では、高圧ＥＧＲガスを主に還流させ、不足分を低圧ＥＧＲガスで補完するように、ＥＧＲ制御が実行されるので、低圧ＥＧＲガスの上述したむだ時間特性に起因して、気筒内の不活性ガス量が不足したり、過剰になったりするおそれがあり、その場合には、上述した問題がさらに顕著になってしまう。

本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、２種類のＥＧＲガスが互いに異なる２つの経路で気筒内に供給される場合において、気筒内に供給されるＥＧＲガス中の不活性ガス量および不活性ガス率を精度よく制御することができ、それにより、安定した燃焼状態および良好な排ガス特性を確保することができる内燃機関のＥＧＲ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に係る発明は、第１ＥＧＲ装置（低圧ＥＧＲ装置１１）により、既燃ガスの一部が第１ＥＧＲガスとして吸気通路５内に供給されるとともに、第２ＥＧＲ装置（高圧ＥＧＲ装置１２）により、既燃ガスの一部が第２ＥＧＲガスとして第１ＥＧＲ装置（低圧ＥＧＲ装置１１）よりも短い経路で気筒３ａ内に供給される内燃機関３のＥＧＲ制御装置１Ａであって、第１ＥＧＲ装置を制御するための第１ＥＧＲ制御入力（目標ＬＰ開度αＬＰ＿ｃｍｄ）を算出する第１ＥＧＲ制御入力算出手段（ＥＣＵ２、ＬＰ開度コントローラ８０）と、算出された第１ＥＧＲ制御入力を用いて、第１ＥＧＲ装置を制御する第１ＥＧＲ制御手段（ＥＣＵ２）と、吸気通路５内にまたは吸気通路５を介して気筒３ａ内に供給される第１ＥＧＲガス中の不活性ガス量と、第１ＥＧＲガス中の不活性ガスの割合との一方の推定値である推定第１不活性ガスパラメータ（筒内ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ＬＰ＿ｈａｔ、チャンバ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ＣＰ＿ｈａｔ）を、ニューラルネットワークおよび物理式を併用するモデリング手法と、ニューラルネットワークを適用したモデリング手法との一方を用いて導出されたモデルを用いて算出する推定第１不活性ガスパラメータ算出手段（ＥＣＵ２、不活性ガス推定部６０，１６０）と、第１ＥＧＲ装置と第２ＥＧＲ装置によって気筒３ａ内に供給される不活性ガス総量、および気筒３ａ内の総ガス量に対する不活性ガス総量の割合の一方の推定値である推定筒内不活性ガスパラメータ（筒内不活性ガス総流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔ）を算出する推定筒内不活性ガスパラメータ算出手段（ＥＣＵ２、不活性ガス推定部６０，１６０）と、推定筒内不活性ガスパラメータの目標となる目標筒内不活性ガスパラメータ（目標不活性ガス総流量ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｍｄ）を算出する目標筒内不活性ガスパラメータ算出手段（ＥＣＵ２、目標不活性ガス総流量算出部４０、ステップ３，４）と、算出された推定第１不活性ガスパラメータおよび所定のフィードバック制御アルゴリズム（式（１２５）〜（１２７））を用いて、算出された推定筒内不活性ガスパラメータが算出された目標筒内不活性ガスパラメータに収束するように、第２ＥＧＲ装置を制御するための第２ＥＧＲ制御入力（目標ＨＰ開度αＨＰ＿ｃｍｄ）を算出する第２ＥＧＲ制御入力算出手段（ＥＣＵ２、ＨＰ開度コントローラ９０）と、算出された第２ＥＧＲ制御入力を用いて、第２ＥＧＲ装置を制御する第２ＥＧＲ制御手段（ＥＣＵ２）と、を備えることを特徴とする。

この内燃機関のＥＧＲ制御装置によれば、第１ＥＧＲ装置を制御するための第１ＥＧＲ制御入力が算出され、算出された第１ＥＧＲ制御入力を用いて、第１ＥＧＲ装置が制御される。さらに、吸気通路内にまたは吸気通路を介して気筒内に供給される第１ＥＧＲガス中の不活性ガス量と、第１ＥＧＲガス中の不活性ガスの割合との一方の推定値である推定第１不活性ガスパラメータが、ニューラルネットワークおよび物理式を併用するモデリング手法と、ニューラルネットワークを適用したモデリング手法との一方を用いて導出されたモデルを用いて算出され、第１ＥＧＲ装置と第２ＥＧＲ装置によって気筒内に供給される不活性ガス総量、および気筒内の総ガス量に対する不活性ガス総量の割合の一方の推定値である推定筒内不活性ガスパラメータが算出され、推定筒内不活性ガスパラメータの目標となる目標筒内不活性ガスパラメータが算出されるとともに、算出された推定第１不活性ガスパラメータおよび所定のフィードバック制御アルゴリズムを用いて、推定筒内不活性ガスパラメータが目標筒内不活性ガスパラメータに収束するように、第２ＥＧＲ制御入力が算出される。そして、このように算出された第２ＥＧＲ制御入力を用いて第２ＥＧＲ装置が制御される。この場合、第２ＥＧＲ装置では、第２ＥＧＲガスが第１ＥＧＲガス装置よりも短い経路で気筒内に供給されるので、第１ＥＧＲ装置と比べて、応答性が高く、むだ時間が小さいという特性を有することになる。言い換えれば、第１ＥＧＲ装置は、第２ＥＧＲ装置よりも応答性が低く、むだ時間が大きいことになる。したがって、そのように応答性の低い第１ＥＧＲ装置によって供給される第１ＥＧＲガス中の不活性ガス量または不活性ガス割合の推定値を用いて、第２ＥＧＲ制御入力を算出し、この第２ＥＧＲ制御入力を用いて、応答性の高い第２ＥＧＲ装置を制御することによって、応答性の低い第１ＥＧＲ装置のみでは確保できない分の不活性ガス量を、第２ＥＧＲ装置によって精度よく供給することができる。その結果、不活性ガス量および不活性ガス率の制御精度を向上させることができ、安定した燃焼状態および良好な排ガス特性を確保することができる。

また、一般に、内燃機関のＥＧＲ系および吸排気系のような、複雑な熱の授受やガスの三次元的流速分布の影響などに起因して、非線形性が強い制御対象の場合、これを物理式のみを用いるモデリング手法でモデル化しようとすると、過渡状態における制御対象の動特性を適切に表現するのが困難であるのに対して、ニューラルネットワークを用いるモデリング手法の場合には、そのような非線形な動特性を適切かつ容易に表現することができる。したがって、この内燃機関のＥＧＲ制御装置によれば、ニューラルネットワークおよび物理式を併用するモデリング手法と、ニューラルネットワークを適用したモデリング手法との一方を用いて導出されたモデルを用いて、推定第１不活性ガスパラメータが算出されるので、制御対象の非線形性を精度よく補償しながら、推定第１不活性ガスパラメータを算出することができ、不活性ガス制御の制御精度をさらに向上させることができる。さらに、推定筒内不活性ガスパラメータが目標筒内不活性ガスパラメータに収束するように、第２ＥＧＲ制御入力が算出されるので、過渡運転状態において吸気通路内を流れるガス（ＥＧＲガスを含む）の輸送遅れやむだ時間を補償しながら、気筒内の不活性ガス総量または総ガス量に対する不活性ガス総量の割合の推定値をその目標値に適切に収束させることができる。それにより、第２ＥＧＲ装置をフィードフォワード制御する場合と比べて、不活性ガス制御の制御精度をさらに向上させることができる（なお、本発明における「既燃ガスの一部が短い経路で気筒内に供給される」ことは、既燃ガスの一部を気筒の燃焼室内から排出することなく、燃焼室内に残留させることを含み、「不活性ガス量」は、不活性ガスの流量を含む）。

請求項２に係る発明は、請求項１に記載の内燃機関３のＥＧＲ制御装置１Ａにおいて、内燃機関３の吸気通路５および排気通路１０の一方を流れるガスの物理量および化学量の一方を表すガス状態パラメータ（新気流量ｄＧａｆｍ、検出当量比φ）を検出するガス状態パラメータ検出手段（ＥＣＵ２、エアフローセンサ２２、ＬＡＦセンサ２８）と、ガス状態パラメータの推定値として推定ガス状態パラメータ（新気流量の推定値ｄＧａｆｍ＿ｈａｔ、検出当量比の推定値φ＿ｈａｔ）を算出する推定ガス状態パラメータ算出手段（ＥＣＵ２、不活性ガス推定部６０，１６０）と、算出された推定ガス状態パラメータおよび検出されたガス状態パラメータを用いて、モデルの誤差を表す誤差パラメータ（誤差ＥＶＮＳ）を算出する誤差パラメータ算出手段（ＥＣＵ２、モデル修正器７０）と、算出された誤差パラメータを用いて、モデルを修正するための修正値（ＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰ、ＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＨＰ）を算出する修正値算出手段（ＥＣＵ２、モデル修正器７０）と、をさらに備え、推定第１不活性ガスパラメータ算出手段は、算出された修正値で修正されたモデルを用いて、推定第１不活性ガスパラメータを算出することを特徴とする。

この内燃機関のＥＧＲ制御装置によれば、内燃機関の吸気通路および排気通路の一方を流れるガスの物理量および化学量の一方を表すガス状態パラメータが検出され、ガス状態パラメータの推定値として推定ガス状態パラメータが算出されるとともに、算出された推定ガス状態パラメータおよび検出されたガス状態パラメータを用いて、モデルの誤差を表す誤差パラメータが算出される。さらに、算出された誤差パラメータを用いて、モデルを修正するための修正値が算出され、そのような修正値で修正されたモデルを用いて、推推定第１不活性ガスパラメータが算出されるので、モデルの誤差を補償しながら、推定第１不活性ガスパラメータを算出することができる。その結果、制御精度をより一層、向上させることができる。

請求項３に係る発明は、請求項２に記載の内燃機関３のＥＧＲ制御装置１Ａにおいて、モデルは、吸気通路５および排気通路１０内のガスの物理量と第１ＥＧＲガス量との関係を表す第１ＥＧＲモデル（式（５３）〜（５７），（５９），（１４６）〜（１５５））と、吸気通路５および排気通路１０内のガスの物理量と第２ＥＧＲガス量との関係を表す第２ＥＧＲモデル（式（７４）〜（７８），（１５６）〜（１６５））とを含み、推定第１不活性ガスパラメータ算出手段は、推定第１不活性ガスパラメータとして、気筒３ａ内に供給される第１ＥＧＲガス中の不活性ガス量である推定第１不活性ガス量（筒内ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ＬＰ＿ｈａｔ）を算出し、修正値算出手段は、推定第１不活性ガス量と、気筒内に供給される第２ＥＧＲガス中の不活性ガス量の推定値である推定第２不活性ガス量（ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔ−ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ＬＰ＿ｈａｔ）との割合を表す割合パラメータ（ＬＰ不活性ガス比ＲＬＰ）を算出する割合パラメータ算出手段（ＥＣＵ２、モデル修正器７０）と、算出された割合パラメータを用いて、誤差パラメータ（誤差ＥＶＮＳ）を第１ＥＧＲ用の誤差パラメータ（ＬＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＬＰ）と第２ＥＧＲ用の誤差パラメータ（ＨＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＨＰ）とに分割する分割手段（ＥＣＵ２、モデル修正器７０）と、第１ＥＧＲ用の誤差パラメータを用いて、修正値として、第１ＥＧＲモデルを修正するための第１ＥＧＲ用修正値（ＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰ）を算出する第１ＥＧＲ用修正値算出手段（ＥＣＵ２、モデル修正器７０）と、第２ＥＧＲ用の誤差パラメータを用いて、修正値として、第２ＥＧＲモデルを修正するための第２ＥＧＲ用修正値（ＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＨＰ）を算出する第２ＥＧＲ用修正値算出手段（ＥＣＵ２、モデル修正器７０）と、を有し、推定第１不活性ガスパラメータ算出手段は、算出された第１ＥＧＲ用修正値で修正された第１ＥＧＲモデルと、算出された第２ＥＧＲ用修正値で修正された第２ＥＧＲモデルとを用いて、推定第１不活性ガス量を算出することを特徴とする。

この内燃機関のＥＧＲ制御装置によれば、推定第１不活性ガスパラメータとして、気筒３ａ内に供給される第１ＥＧＲガス中の不活性ガス量である推定第１不活性ガス量が算出され、推定第１不活性ガス量と、気筒内に供給される第２ＥＧＲガス中の不活性ガス量の推定値である推定第２不活性ガス量との割合を表す割合パラメータが算出され、誤差パラメータが、割合パラメータを用いて、第１ＥＧＲ用の誤差パラメータと第２ＥＧＲ用の誤差パラメータとに分割され、第１ＥＧＲ用の誤差パラメータを用いて、修正値として、第１ＥＧＲモデルを修正するための第１ＥＧＲ用修正値が算出されるとともに、第２ＥＧＲ用の誤差パラメータを用いて、修正値として、第２ＥＧＲモデルを修正するための第２ＥＧＲ用修正値が算出される。さらに、算出された第１ＥＧＲ用修正値で修正された第１ＥＧＲモデルと、算出された第２ＥＧＲ用修正値で修正された第２ＥＧＲモデルとを用いて、推定第１不活性ガス量が算出されるので、第１ＥＧＲ装置および／または第２ＥＧＲ装置の経時変化などの理由によって、第１ＥＧＲガスおよび／または第２ＥＧＲガスの流量が変化した場合でも、そのような変化を反映させながら、第１ＥＧＲモデルおよび第２ＥＧＲモデルを修正することができ、それにより、第１ＥＧＲ装置および第２ＥＧＲ装置によって気筒内に供給される不活性ガス量を適切に制御することができる。特に、請求項２のＥＧＲ制御装置の場合には、推定筒内不活性ガスパラメータを目標筒内不活性ガスパラメータに精度よく収束させることができる（なお、本明細書における「推定第１不活性ガス量と推定第２不活性ガス量との割合を表す割合パラメータ」は、推定第１不活性ガス量と推定第２不活性ガス量との比率またはその逆数に限らず、推定第１不活性ガス量または推定第２不活性ガス量の、両者の総和に対する比率またはその逆数を含む）。

請求項４に係る発明は、請求項２に記載の内燃機関３のＥＧＲ制御装置１Ａにおいて、推定第１不活性ガスパラメータ算出手段は、推定第１不活性ガスパラメータとして、気筒３ａ内に供給される第１ＥＧＲガス中の不活性ガス量である推定第１不活性ガス量（筒内ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ＬＰ＿ｈａｔ）を算出し、推定第１不活性ガス量の目標となる目標第１不活性ガス量（目標ＬＰ不活性ガス流量ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰ＿ｃｍｄ）を算出する目標第１不活性ガス量算出手段（ＥＣＵ２、目標ＬＰ不活性ガス流量算出部５０、ステップ８，１８）をさらに備え、第１ＥＧＲ制御入力算出手段は、算出された目標第１不活性ガス量を用いて、第１ＥＧＲ制御入力を算出し、モデルは、吸気通路５および排気通路１０内のガスの物理量と第１ＥＧＲガス量との関係を表す第１ＥＧＲモデル（式（５３）〜（５７），（５９），（１４６）〜（１５５））と、吸気通路５および排気通路１０内のガスの物理量と第２ＥＧＲガス量との関係を表す第２ＥＧＲモデル（式（７４）〜（７８），（１５６）〜（１６５））とを含み、推定筒内不活性ガスパラメータは、不活性ガス総量の推定値である推定不活性ガス総量（筒内不活性ガス総流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔ）であり、目標筒内不活性ガスパラメータは、推定不活性ガス総量の目標となる目標不活性ガス総量（目標不活性ガス総流量ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｍｄ）であり、修正値算出手段は、目標第１不活性ガス量と目標不活性ガス総量との比（ＬＰ不活性ガス比ＲＬＰ）を用いて、誤差パラメータ（誤差ＥＶＮＳ）を第１ＥＧＲ用の誤差パラメータ（ＬＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＬＰ）と第２ＥＧＲ用の誤差パラメータ（ＨＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＨＰ）とに分割する分割手段（ＥＣＵ２、モデル修正器７０）と、第１ＥＧＲ用の誤差パラメータを用いて、修正値として、第１ＥＧＲモデルを修正するための第１ＥＧＲ用修正値（ＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰ）を算出する第１ＥＧＲ用修正値算出手段（ＥＣＵ２、モデル修正器７０）と、第２ＥＧＲ用の誤差パラメータを用いて、修正値として、第２ＥＧＲモデルを修正するための第２ＥＧＲ用修正値（ＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＨＰ）を算出する第２ＥＧＲ用修正値算出手段（ＥＣＵ２、モデル修正器７０）と、を有し、推定第１不活性ガスパラメータ算出手段は、算出された第１ＥＧＲ用修正値で修正された第１ＥＧＲモデルと、算出された第２ＥＧＲ用修正値で修正された第２ＥＧＲモデルとを用いて、推定第１不活性ガス量を算出することを特徴とする。

この内燃機関のＥＧＲ制御装置によれば、誤差パラメータが、目標第１不活性ガス量と目標不活性ガス総量との比を用いて、第１ＥＧＲ用の誤差パラメータと第２ＥＧＲ用の誤差パラメータとに分割され、第１ＥＧＲ用の誤差パラメータを用いて、修正値として、第１ＥＧＲモデルを修正するための第１ＥＧＲ用修正値が算出されるとともに、第２ＥＧＲ用の誤差パラメータを用いて、修正値として、第２ＥＧＲモデルを修正するための第２ＥＧＲ用修正値が算出される。さらに、算出された第１ＥＧＲ用修正値で修正された第１ＥＧＲモデルと、算出された第２ＥＧＲ用修正値で修正された第２ＥＧＲモデルとを用いて、推定第１不活性ガス量が算出されるので、第１ＥＧＲ装置および／または第２ＥＧＲ装置の経時変化などの理由によって、第１ＥＧＲガスおよび／または第２ＥＧＲガスの流量が変化した場合でも、そのような変化を反映させながら、第１ＥＧＲモデルおよび第２ＥＧＲモデルを修正することができ、それにより、第１ＥＧＲ装置および第２ＥＧＲ装置によって気筒内に供給される不活性ガス量を適切に制御することができる。特に、請求項２のＥＧＲ制御装置の場合には、推定筒内不活性ガスパラメータを目標筒内不活性ガスパラメータに精度よく収束させることができる。

本発明の第１実施形態に係るＥＧＲ制御装置およびこれを適用した内燃機関の構成を模式的に示す図である。 ＥＧＲ制御装置の電気的な構成を示すブロック図である。 ＥＧＲ制御装置の機能的な構成を示すブロック図である。 目標不活性ガス総流量ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｍｄの算出に用いるマップの一例を示す図である。 ＬＰ側分配率Ｒｉｅｇｒ＿ＬＰの算出に用いるマップの一例を示す図である。 モデリング手法を説明するための模式図である。 過給圧コントローラおよび吸気圧コントローラを示すブロック図である。 筒内ガス流量ｄＧｇａｓ＿ｃｙｌの算出に用いるマップの一例を示す図である。 不活性ガス推定部の構成を示すブロック図である。 筒内ガス流量の推定値ｄＧｇａｓ＿ｃｙｌ＿ｈａｔの算出に用いるマップの一例を示す図である。 モデル修正器の構成を示すブロック図である。 第１ＬＰ圧力比重み関数Ｗｐｌｐ＿ｉの算出に用いるマップの一例を示す図である。 第１ＬＰ開度重み関数Ｗａｌｐ＿ｊの算出に用いるマップの一例を示す図である。 第２ＬＰ圧力比重み関数Ｗｐｌｐ’＿ｉの算出に用いるマップの一例を示す図である。 第２ＬＰ開度重み関数Ｗａｌｐ’＿ｊの算出に用いるマップの一例を示す図である。 第１ＨＰ圧力比重み関数Ｗｐｈｐ＿ｉの算出に用いるマップの一例を示す図である。 第１ＨＰ開度重み関数Ｗａｈｐ＿ｊの算出に用いるマップの一例を示す図である。 第２ＨＰ圧力比重み関数Ｗｐｈｐ’＿ｉの算出に用いるマップの一例を示す図である。 第２ＨＰ開度重み関数Ｗａｈｐ’＿ｊの算出に用いるマップの一例を示す図である。 ＨＰ開度コントローラの構成を示すブロック図である。 ＥＧＲ制御処理を示すフローチャートである。 推定値算出処理を示すフローチャートである。 吸気デバイス制御処理を示すフローチャートである。 第１実施形態のＥＧＲ制御装置によるＥＧＲ制御において、モデル化誤差がないように設定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。 比較のために、目標ＨＰ不活性ガス流量ｄＧｉｅｇｒ＿ＨＰ＿ｃｍｄの算出式を変更した場合において、モデル化誤差がないように設定したとき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。 第１実施形態のＥＧＲ制御装置によるＥＧＲ制御において、モデル化誤差があるように設定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。 比較のために、目標ＨＰ不活性ガス流量ｄＧｉｅｇｒ＿ＨＰ＿ｃｍｄの算出式を変更した場合において、モデル化誤差があるように設定したとき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。 第１実施形態のＥＧＲ制御装置によるＥＧＲ制御において、誤差ＥＶＮＳの算出式を変更するとともに、モデル化誤差があるように設定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。 第２実施形態に係るＥＧＲ制御装置の不活性ガス推定部の構成を示すブロック図である。 第２実施形態の不活性ガス推定部で用いる階層型ニューラルネットワークの概略構成を示す図である。 第２実施形態の推定値算出処理を示すフローチャートである。

以下、図面を参照しながら、本発明の第１実施形態に係る内燃機関のＥＧＲ制御装置について説明する。図２に示すように、第１実施形態のＥＧＲ制御装置１は、ＥＣＵ２を備えており、このＥＣＵ２は、後述するように、図１に示す内燃機関（以下「エンジン」という）３を制御する。

エンジン３は、ディーゼルエンジンタイプのものであり、図示しない車両に動力源として搭載されている。このエンジン３は、４つの気筒３ａと、気筒３ａごとに設けられた燃料噴射弁４（図２に１つのみ図示）などを備えている。これらの燃料噴射弁４は、ＥＣＵ２に電気的に接続されており、ＥＣＵ２からの制御入力信号によってその開閉タイミングが制御される。それにより、燃料噴射量および燃料噴射時期が制御される。

このエンジン３には、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、図示しない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２゜）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の機関回転数（以下「エンジン回転数」という）ＮＥを算出する。

また、水温センサ２１は、例えばサーミスタなどで構成されており、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５には、上流側から順に、エアフローセンサ２２、インテークシャッタ機構６、吸気圧センサ２３、ターボチャージャ７、インタークーラ８、ＨＰ用インテークシャッタ機構９、吸気チャンバ圧センサ２４、および吸気チャンバ温センサ２５が設けられている。

インテークシャッタ機構６は、インテークシャッタ６ａおよびこれを駆動するＩＳアクチュエータ６ｂなどを備えている。インテークシャッタ６ａは、吸気通路５の途中に回動自在に設けられており、当該回動に伴う開度の変化によりインテークシャッタ６ａを通過する空気の流量を変化させる。ＩＳアクチュエータ６ｂは、モータに減速ギヤ機構（いずれも図示せず）を組み合わせたものであり、ＥＣＵ２に電気的に接続されている。ＥＣＵ２は、ＩＳアクチュエータ６ｂを介してインテークシャッタ６ａの開度（以下「インテークシャッタ開度」という）αｉｎを制御する。

また、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、インテークシャッタ６ａを通過する新気の流量（以下「新気流量」という）ｄＧａｆｍを検出して、それを表す検出信号をＥＣＵ２に出力する。ＥＣＵ２は、このエアフローセンサ２２の検出信号に基づいて、新気流量ｄＧａｆｍを算出する。なお、本実施形態では、エアフローセンサ２２がガス状態パラメータ検出手段に相当し、新気流量ｄＧａｆｍがガス状態パラメータに相当する。

さらに、吸気圧センサ２３は、例えば半導体圧力センサなどで構成され、インテークシャッタ６ａよりも上流側の吸気通路５内の圧力（以下「吸気圧」という）Ｐｉｎを検出して、それを表す検出信号をＥＣＵ２に出力する。この吸気圧Ｐｉｎは、絶対圧として検出される。

一方、ターボチャージャ７は、吸気通路５のインテークシャッタ６ａよりも下流側に設けられたコンプレッサブレード７ａと、排気通路１０の途中に設けられ、コンプレッサブレード７ａと一体に回転するタービンブレード７ｂと、複数の可変ベーン７ｃ（２つのみ図示）と、可変ベーン７ｃを駆動するベーンアクチュエータ７ｄなどを備えている。

このターボチャージャ７では、排気通路１０内の排ガスによってタービンブレード７ｂ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７ａも同時に回転することにより、吸気通路５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７ｃは、ターボチャージャ７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７ｂを収容する部分の壁に回動自在に取り付けられている。可変ベーン７ｃは、ＥＣＵ２に接続されたベーンアクチュエータ７ｄに機械的に連結されている。ＥＣＵ２は、ベーンアクチュエータ７ｄを介して可変ベーン７ｃの開度（以下「ベーン開度」という）αｔｂを変化させ、タービンブレード７ｂ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７ｂの回転速度すなわちコンプレッサブレード７ａの回転速度を変化させ、それにより、過給圧を制御する。

また、インタークーラ８は、水冷式のものであり、その内部を吸気が通過する際、ターボチャージャ７での過給動作によって温度が上昇した吸気を冷却する。

さらに、ＨＰ用インテークシャッタ機構９は、前述したインテークシャッタ機構６と同様のものであり、ＨＰ用インテークシャッタ９ａおよびこれを駆動するＨＰ用ＩＳアクチュエータ９ｂなどを備えている。このＨＰ用インテークシャッタ機構９では、ＥＣＵ２からの制御入力信号によって、ＨＰ用ＩＳアクチュエータ９ｂが駆動されることにより、ＨＰ用インテークシャッタ９ａの開度が制御される。

このＨＰ用インテークシャッタ９ａの開度制御では、通常時は、ＨＰ用インテークシャッタ９ａが全開状態に保持されるとともに、後述する所定の動作条件が成立したときにのみ、ＨＰ用インテークシャッタ９ａの開度が全開状態よりも若干、閉じた状態に制御される。なお、以下の説明では、ＨＰ用インテークシャッタ９ａの開度を、ＨＰ用シャッタ開度αｉｎＨＰという。

一方、吸気チャンバ圧センサ２４は、例えば半導体圧力センサなどで構成され、吸気マニホールド５ａの吸気チャンバ５ｂ内の圧力（以下「吸気チャンバ圧」という）Ｐｃｈを検出して、それを表す検出信号をＥＣＵ２に出力する。この吸気チャンバ圧Ｐｃｈは、絶対圧として検出される。

また、吸気チャンバ温センサ２５は、吸気マニホールド５ａの吸気チャンバ５ｂ内の温度（以下「吸気チャンバ温」という）Ｔｃｈを検出して、それを表す検出信号をＥＣＵ２に出力する。この吸気チャンバ温Ｔｃｈは、絶対温度として検出される。

一方、エンジン３の排気通路１０には、上流側から順に、排気マニホールド圧センサ２６、排気マニホールド温センサ２７、前述したタービンブレード７ｂ、ＬＡＦセンサ２８、触媒装置１３、排気圧センサ２９および排気温センサ３０が設けられている。

この排気マニホールド圧センサ２６は、例えば半導体圧力センサなどで構成され、排気マニホールド１０ａ内の圧力（以下「排気マニホールド圧」という）Ｐｅｍを検出して、それを表す検出信号をＥＣＵ２に出力する。この排気マニホールド圧Ｐｅｍは、絶対圧として検出される。

また、排気マニホールド温センサ２７は、排気マニホールド１０ａ内の温度（以下「排気マニホールド温」という）Ｔｅｍを検出して、それを表す検出信号をＥＣＵ２に出力する。この排気マニホールド温Ｔｅｍは、絶対温度として検出される。

さらに、ＬＡＦセンサ２８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１０内を流れる排ガス中の酸素濃度をリニアに検出し、それを表す検出信号をＥＣＵ２に出力する。ＥＣＵ２は、このＬＡＦセンサ２８の検出信号の値に基づき、排ガスの当量比の検出値として検出当量比φを算出する。なお、本実施形態では、ＬＡＦセンサ２８がガス状態パラメータ検出手段に相当し、検出当量比φがガス状態パラメータに相当する。

一方、触媒装置１３は、排気通路１０内を流れる排ガスを浄化するものであり、ＤＯＣ（Diesel Oxidation Catalyst）１３ａとＣＳＦ（Catalyzed Soot Filter）１３ｂとを組み合わせて構成されている。

また、排気圧センサ２９は、触媒装置１３の下流側に設けられており、触媒装置１３を通過した排ガスの圧力（以下「排気圧」という）Ｐｅｘを検出して、それを表す検出信号をＥＣＵ２に出力する。この排気圧Ｐｅｘは、絶対圧として検出される。

さらに、排気温センサ３０も、排気圧センサ２９と同様に、触媒装置１３の下流側に設けられており、触媒装置１３を通過した排ガスの温度（以下「排気温」という）Ｔｅｘを検出して、それを表す検出信号をＥＣＵ２に出力する。この排気温Ｔｅｘは、絶対温度として検出される。

これに加えて、エンジン３には、低圧ＥＧＲ装置１１および高圧ＥＧＲ装置１２が設けられている。この低圧ＥＧＲ装置１１（第１ＥＧＲ装置）は、排気通路１０内の排ガスの一部を吸気通路５側に還流させるものであり、吸気通路５および排気通路１０の間に接続された低圧ＥＧＲ通路１１ａと、低圧ＥＧＲ通路１１ａ内を流れる還流ガス（以下「低圧ＥＧＲガス」という）を冷却する低圧ＥＧＲクーラ１１ｂと、この低圧ＥＧＲ通路１１ａを開閉する低圧ＥＧＲ制御弁１１ｃなどで構成されている。低圧ＥＧＲ通路１１ａの一端は、排気通路１０の触媒装置１３よりも下流側の部位に開口し、他端は、吸気通路５のインテークシャッタ６ａとコンプレッサブレード７ａとの間の接続部５ｃに開口している。

低圧ＥＧＲ制御弁１１ｃは、その開度が最大値と最小値との間でリニアに変化するリニア電磁弁で構成され、ＥＣＵ２に電気的に接続されている。ＥＣＵ２は、低圧ＥＧＲ制御弁１１ｃの開度を変化させることにより、低圧ＥＧＲガスの還流量すなわち低圧ＥＧＲガス量を制御する。

以上の構成により、この低圧ＥＧＲ装置１１では、低圧ＥＧＲガスは、排気通路１０の触媒装置１３の下流側の部分から低圧ＥＧＲ通路１１ａ内に流入し、図１の矢印Ｘ１で示す向きに流れ、低圧ＥＧＲクーラ１１ｂおよび低圧ＥＧＲ制御弁１１ｃを通過した後、吸気通路５の接続部５ｃ内に流れ込む。そして、低圧ＥＧＲガスは、新気とともに、コンプレッサブレード７ａおよびインタークーラ８を通過した後、吸気マニホールド５ａを介して、各気筒３ａ内に流れ込む。

一方、高圧ＥＧＲ装置１２（第２ＥＧＲ装置）も、低圧ＥＧＲ装置１１と同様に、排気通路１０内の排ガスの一部を吸気通路５側に還流させるものであり、吸気通路５および排気通路１０の間に接続された高圧ＥＧＲ通路１２ａと、高圧ＥＧＲ通路１２ａ内を流れる還流ガス（以下「高圧ＥＧＲガス」という）を冷却する高圧ＥＧＲクーラ１２ｂと、この高圧ＥＧＲ通路１２ａを開閉する高圧ＥＧＲ制御弁１２ｃなどで構成されている。高圧ＥＧＲ通路１２ａの一端は、排気通路１０の排気マニホールド１０ａに開口し、他端は、吸気通路５の吸気マニホールド５ａに開口している。

高圧ＥＧＲ制御弁１２ｃは、その開度が最大値と最小値との間でリニアに変化するリニア電磁弁で構成され、ＥＣＵ２に電気的に接続されている。ＥＣＵ２は、高圧ＥＧＲ制御弁１２ｃの開度を変化させることにより、高圧ＥＧＲガスの還流量すなわち高圧ＥＧＲガス量を制御する。

以上の構成により、この高圧ＥＧＲ装置１２では、高圧ＥＧＲガスは、排気マニホールド１０ａから高圧ＥＧＲ通路１２ａ内に流入し、図１の矢印Ｘ２で示す向きに流れ、高圧ＥＧＲクーラ１２ｂおよび高圧ＥＧＲ制御弁１２ｃを通過した後、吸気マニホールド５ａ内に流れ込む。そして、高圧ＥＧＲガスは、低圧ＥＧＲガスおよび新気とともに、吸気マニホールド５ａを介して、各気筒３ａ内に流れ込む。

ここで、低圧ＥＧＲガスは、気筒３ａ内に達するまでの経路が高圧ＥＧＲガスよりも長いので、高圧ＥＧＲガスよりも長い時間をかけて気筒３ａ内に流れ込むことになる。すなわち、低圧ＥＧＲ装置１１は、高圧ＥＧＲ装置１２と比べて、応答遅れおよびむだ時間が大きいという特性を有している。したがって、後述するＥＧＲ制御処理では、２つのＥＧＲ装置１１，１２の特性を考慮し、低圧ＥＧＲ装置１１の応答遅れ特性やむだ時間特性を補償するように、高圧ＥＧＲ装置１２が制御される。

一方、図２に示すように、ＥＣＵ２には、ＬＰ開度センサ３１、ＨＰ開度センサ３２、大気圧センサ３３、大気温センサ３４およびアクセル開度センサ３５が接続されている。このＬＰ開度センサ３１は、低圧ＥＧＲ制御弁１１ｃの開度（以下「ＬＰ開度」という）αＬＰを検出して、それを表す検出信号をＥＣＵ２に出力し、ＨＰ開度センサ３２は、高圧ＥＧＲ制御弁１２ｃの開度（以下「ＨＰ開度」という）αＨＰを検出して、それを表す検出信号をＥＣＵ２に出力する。

また、大気圧センサ３３は、半導体圧力センサで構成されており、大気圧ＰＡを検出して、それを表す検出信号をＥＣＵ２に出力する。さらに、大気温センサ３４は、大気温ＴＡを検出して、それを表す検出信号をＥＣＵ２に出力し、アクセル開度センサ３５は、車両の図示しないアクセルペダルの踏み込み量（以下「アクセル開度」という）ＡＰを検出して、それを表す検出信号をＥＣＵ２に出力する。

また、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２０〜３５の検出信号などに応じて、エンジン３の運転状態を判別するとともに、運転状態に応じて、後述するように、ＥＧＲ制御処理などの各種の制御処理を実行する。

なお、本実施形態では、ＥＣＵ２が、第１ＥＧＲ制御入力算出手段、第１ＥＧＲ制御手段、推定第１不活性ガスパラメータ算出手段、第２ＥＧＲ制御入力算出手段、第２ＥＧＲ制御手段、推定筒内不活性ガスパラメータ算出手段、目標筒内不活性ガスパラメータ算出手段、ガス状態パラメータ検出手段、推定ガス状態パラメータ算出手段、誤差パラメータ算出手段、修正値算出手段、割合パラメータ算出手段、分割手段、第１ＥＧＲ用修正値算出手段、第２ＥＧＲ用修正値算出手段、および目標第１不活性ガス量算出手段に相当する。

次に、本実施形態のＥＧＲ制御装置１について説明する。このＥＧＲ制御装置１は、以下に述べる制御手法によって、ＬＰ開度αＬＰおよびＨＰ開度αＨＰを制御するもの、すなわちＥＧＲ制御を実行するものである。ここで、本実施形態のエンジン３のような、リーンバーン運転されるディーゼルエンジンの場合、ＥＧＲガスは、通常、不活性ガスだけでなく新気を含んだ状態となる。これに対して、エンジン３から排気通路１０に排出されるＮＯｘ量（以下「ＮＯｘ排出量」という）を考慮した場合、このＮＯｘ排出量は、ＥＧＲ率またはＥＧＲ量よりも、不活性ガス率（吸気中の不活性ガスの比率）または不活性ガス量に対する相関性が高いという事象が一般的に知られている。

したがって、本実施形態のＥＧＲ制御手法では、ＮＯｘ排出量を低減し、排ガス特性を向上させるために、ＥＧＲガス中の不活性ガスを考慮した手法が用いられる。なお、以下の説明では、低圧ＥＧＲガス中の不活性ガスを「ＬＰ不活性ガス」といい、高圧ＥＧＲガス中の不活性ガスを「ＨＰ不活性ガス」という。

ＥＧＲ制御装置１は、図３に示すように、目標不活性ガス総流量算出部４０、目標ＬＰ不活性ガス流量算出部５０、不活性ガス推定部６０、モデル修正器７０、ＬＰ開度コントローラ８０、およびＨＰ開度コントローラ９０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、目標不活性ガス総流量算出部４０では、目標不活性ガス総流量ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｍｄが算出される。この目標不活性ガス総流量ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｍｄは、２つのＥＧＲ装置１１，１２によって気筒３ａ内に供給される不活性ガスの総流量の目標となる値であり、エンジン回転数ＮＥおよび要求トルクＴＲＱＤＲＶに応じて、図４に示すマップを検索することにより算出される。この要求トルクＴＲＱＤＲＶは、運転者によってエンジン３に要求されているトルクすなわち運転負荷を表すものであり、エンジン回転数ＮＥおよびアクセル開度ＡＰに応じて、図示しないマップを検索することにより算出される。

なお、本実施形態では、目標不活性ガス総流量算出部４０が目標筒内不活性ガスパラメータ算出手段に、目標不活性ガス総流量ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｍｄが目標筒内不活性ガスパラメータおよび目標不活性ガス総量にそれぞれに相当する。

さらに、図４のＴＲＱＤＲＶ１〜３は、ＴＲＱＤＲＶ１＜ＴＲＱＤＲＶ２＜ＴＲＱＤＲＶ３が成立するように設定される要求トルクＴＲＱＤＲＶの所定値であり、この点は以下の説明においても同様である。同図に示すように、目標不活性ガス総流量ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｍｄは、高負荷域（すなわち要求トルクＴＲＱＤＲＶが大きい領域）では、要求トルクＴＲＱＤＲＶを確保するために、低・中負荷域よりも小さい値に設定されている。

また、目標ＬＰ不活性ガス流量算出部５０では、下式（１）により、目標ＬＰ不活性ガス流量ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰ＿ｃｍｄが算出される。なお、本実施形態では、目標ＬＰ不活性ガス流量算出部５０が目標第１不活性ガス量算出手段に、目標ＬＰ不活性ガス流量ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰ＿ｃｍｄが目標第１不活性ガス量にそれぞれ相当する。

上式（１）のＲｉｅｇｒ＿ＬＰは、ＬＰ側分配率（単位：％）であり、不活性ガス総流量のうちのＬＰ不活性ガス流量側への分配率を表すものである。このＬＰ側分配率Ｒｉｅｇｒ＿ＬＰは、エンジン回転数ＮＥおよび要求トルクＴＲＱＤＲＶに応じて、図５に示すマップを検索することにより算出される。同図に示すように、ＬＰ側分配率Ｒｉｅｇｒ＿ＬＰは、低負荷かつ低回転域では０％に設定されている。これは、低負荷かつ低回転域では、車両の減速時、低圧ＥＧＲ装置１１の応答遅れ特性やむだ時間特性を補償するための制御が間に合わない状態となり、気筒３ａ内の不活性ガス量が過剰な状態となるおそれがあるので、それを回避すべく、低圧ＥＧＲガスの気筒３ａ内への供給を停止するためである。一方、高負荷かつ高回転域では、気筒３ａ内のガス温度およびＴＤＣ位置での温度の低減によるＮＯｘ排出量の低減を目的として、ＬＰ不活性ガスを気筒３ａ内に多量に供給するために、ＬＰ側分配率Ｒｉｅｇｒ＿ＬＰが１００％に設定されている。

なお、上式（１）における記号（ｋ）付きの各離散データは、所定の制御周期ΔＴ（本実施形態では１０ｍｓｅｃ）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（ｋは正の整数）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。また、以下の説明では、各離散データにおける記号（ｋ）を適宜省略する。

一方、不活性ガス推定部６０では、後述するモデリング手法で導出したモデルを用いた算出アルゴリズムによって、ＬＰ不活性ガス、ＨＰ不活性ガスおよび新気などに関連する各種の推定値が算出される。また、モデル修正器７０では、後述する制御アルゴリズムを用いて、不活性ガス推定部６０におけるモデルを修正するための修正値が算出される。なお、本実施形態では、不活性ガス推定部６０が、推定第１不活性ガスパラメータ算出手段および推定筒内不活性ガスパラメータ算出手段に相当する。また、モデル修正器７０が、誤差パラメータ算出手段、修正値算出手段、割合パラメータ算出手段、分割手段、第１ＥＧＲ用修正値算出手段および第２ＥＧＲ用修正値算出手段に相当する。

さらに、ＬＰ開度コントローラ８０では、後述する制御アルゴリズムを用いて、ＬＰ開度αＬＰを制御するための目標ＬＰ開度αＬＰ＿ｃｍｄが算出され、ＨＰ開度コントローラ９０では、後述する制御アルゴリズムを用いて、ＨＰ開度αＨＰを制御するための目標ＨＰ開度αＨＰ＿ｃｍｄが算出される。なお、本実施形態では、ＬＰ開度コントローラ８０が第１ＥＧＲ制御入力算出手段に、目標ＬＰ開度αＬＰ＿ｃｍｄが第１ＥＧＲ制御入力に、ＨＰ開度コントローラ９０が第２ＥＧＲ制御入力算出手段に、目標ＨＰ開度αＨＰ＿ｃｍｄが第２ＥＧＲ制御入力にそれぞれ相当する。

次に、前述した不活性ガス推定部６０について説明する。この不活性ガス推定部６０は、以下に述べるモデリング手法で導出されたモデルを用いて、各種の推定値を算出するものであり、このモデリング手法は、吸気通路５内のガスの収支を、物理式を用いてモデリングするものである。なお、前述したように、ＨＰ用インテークシャッタ９ａは、通常時、全開状態に保持されるので、以下に述べるモデリング手法では、ＨＰ用インテークシャッタ９ａを無視できるものとしてモデリングを実行している。

以下、図６を参照しながら、モデリング手法の具体的な内容について説明する。なお、以下の説明では、吸気通路５内のＥＧＲガスと新気の双方を含めて、吸気通路５内のガスという。まず、吸気通路５の接続部５ｃにおけるガスの収支をモデリングすると、下式（２）が得られる。

上式（２）において、Ｇｉｎは接続部５ｃ内の総ガス量（以下「接続部総ガス量」という）を、ｄＧｅｇｒ＿ＬＰは低圧ＥＧＲ装置１１から接続部５ｃ内に流れ込む低圧ＥＧＲガスの流量（以下「低圧ＥＧＲガス流量」という）をそれぞれ表している。また、上式（２）のｄＧａｉｒ＿ＩＳはインテークシャッタ６ａを通過する新気の流量（以下「ＩＳ通過新気流量」という）であり、このＩＳ通過新気流量ｄＧａｉｒ＿ＩＳは、後述する吸気圧コントローラ１１０（図７参照）によって決定される。さらに、上式（２）のｄＧｇａｓ＿ＣＰは、接続部５ｃから吸気チャンバ５ｂ内に流れ込むガスの流量（以下「チャンバガス流量」という）を表しており、本実施形態の場合、このチャンバガス流量ｄＧｇａｓ＿ＣＰは、後述する過給圧コントローラ１００（図７参照）によって決定される。

また、上式（２）の低圧ＥＧＲガス流量ｄＧｅｇｒ＿ＬＰの算出式は以下のモデリング手法によって導出される。まず、吸気通路５内のガス温度をＴｉｎ、吸気通路５の内部容積をＶｉｎ、気体定数をＲとすると、Ｔｉｎ＝ＴＡの関係と気体の状態方程式に基づき、吸気通路５内の圧力である吸気圧Ｐｉｎは、下式（３）で表される。

さらに、低圧ＥＧＲ制御弁１１ｃをノズルと見なし、ノズルの式を適用すると、下式（４）〜（７）が得られる。

上式（４）において、Ａ（αＬＰ）は、ＬＰ開度αＬＰによって決まる有効開口面積であり、ＬＰ開度αＬＰに応じて、図示しないマップを検索することにより算出される。また、Ψ＿ＬＰは、上式（５），（６）のように定義される流量関数であり、式（５），（６）のκは、比熱比である。さらに、上式（４）のρｅｘは、低圧ＥＧＲ制御弁１１ｃよりも上流側（すなわち排気通路１０側）の低圧ＥＧＲガスの密度であり、上式（７）によって算出される。

次に、図７を参照しながら、前述した過給圧コントローラ１００および吸気圧コントローラ１１０について説明する。これらのコントローラ１００，１１０はいずれも、ＥＣＵ２で構成されており、本実施形態のエンジン３では、これらのコントローラ１００，１１０によって、吸気チャンバ圧Ｐｃｈおよび吸気圧Ｐｉｎがそれぞれ以下に述べるように制御される。

過給圧コントローラ１００では、まず、チャンバガス流量ｄＧｇａｓ＿ＣＰが、下式（８）〜（１０）に示すスライディングモード制御アルゴリズムによって算出される。

上式（８）に示すように、追従誤差Ｅｐｃｈは、吸気チャンバ圧Ｐｃｈ（すなわち過給圧）と目標過給圧Ｐｃｈ＿ｃｍｄとの偏差として算出され、この目標過給圧Ｐｃｈ＿ｃｍｄは、エンジン回転数ＮＥおよび要求トルクＴＲＱＤＲＶに応じて、図示しないマップを検索することにより算出される。また、上式（９）において、σｐｃｈは切換関数であり、ＰＯＬＥ＿ｐｃｈは切換関数設定パラメータである。この切換関数設定パラメータＰＯＬＥ＿ｐｃｈは、追従誤差Ｅｐｃｈの値０への収束速度を設定するためのものであり、−１＜ＰＯＬＥ＿ｐｃｈ＜０の関係が成立するように設定される。この場合、追従誤差Ｅｐｃｈの値０への収束速度は、この切換関数設定パラメータＰＯＬＥ＿ｐｃｈが値０に近いほど、より速くなる。さらに、上式（１０）において、Ｋｒｃｈ＿ｐｃｈは所定の到達則ゲインを、Ｋａｄｐ＿ｐｃｈは所定の適応則ゲインをそれぞれ表している。

そして、以上のように算出したチャンバガス流量ｄＧｇａｓ＿ＣＰを用いて、下式（１１）により、目標ベーン開度αｔｂ＿ｃｍｄが算出される。

上式（１１）において、Ｆｔｂは、チャンバガス流量ｄＧｇａｓ＿ＣＰ、吸気チャンバ圧Ｐｃｈおよび排気マニホールド圧Ｐｅｍを、目標ベーン開度αｔｂ＿ｃｍｄに変換するための変換関数である。なお、上式（１１）に代えて、目標ベーン開度αｔｂ＿ｃｍｄを、マップ検索手法で算出したり、ノズルの式に基づく演算式で算出したりしてもよい。

過給圧コントローラ１００では、以上の手法によって目標ベーン開度αｔｂ＿ｃｍｄが算出され、さらに、ＥＣＵ２によって、この目標ベーン開度αｔｂ＿ｃｍｄに対応する制御入力信号がベーンアクチュエータ７ｄに供給される。それにより、吸気チャンバ圧Ｐｃｈが、目標過給圧Ｐｃｈ＿ｃｍｄに収束するようにフィードバック制御される。

一方、吸気圧コントローラ１１０では、まず、ＩＳ通過新気流量ｄＧａｉｒ＿ＩＳが、下式（１２）〜（１４）に示すスライディングモード制御アルゴリズムによって算出される。

上式（１２）に示すように、追従誤差Ｅｐｉｎは、吸気圧Ｐｉｎと目標吸気圧Ｐｉｎ＿ｃｍｄとの偏差として算出され、この目標吸気圧Ｐｉｎ＿ｃｍｄは、排気圧Ｐｅｘよりも所定値分低い値に設定される。また、上式（１３）のσｐｉｎは切換関数であり、ＰＯＬＥ＿ｐｉｎは切換関数設定パラメータである。この切換関数設定パラメータＰＯＬＥ＿ｐｉｎは、前述した式（９）の切換関数設定パラメータＰＯＬＥ＿ｐｃｈに対して、−１＜ＰＯＬＥ＿ｐｃｈ＜ＰＯＬＥ＿ｐｉｎ＜０の関係が成立するように設定される。これは、インテークシャッタ機構６の方がターボチャージャ７よりも応答性が高いので、それに対応して、吸気圧コントローラ１１０における追従誤差Ｅｐｉｎの値０への収束速度を、過給圧コントローラ１００における追従誤差Ｅｐｃｈの値０への収束速度よりも速くなるように設定することにより、２つのコントローラ１００，１１０におけるフィードバック制御が互いに干渉しないようにするためである。

さらに、上式（１４）において、Ｋｒｃｈ＿ｐｉｎは所定の到達則ゲインを、Ｋａｄｐ＿ｐｉｎは所定の適応則ゲインをそれぞれ表している。また、吸気圧コントローラ１１０においては、チャンバガス流量ｄＧｇａｓ＿ＣＰが外乱となるので、上式（１４）の場合、そのような外乱を補償するためのフィードフォワード項として、チャンバガス流量の前回値ｄＧｇａｓ＿ＣＰ（ｋ−１）が右辺に含まれている。

そして、以上のように算出したＩＳ通過新気流量ｄＧａｉｒ＿ＩＳを用いて、下式（１５）により、目標インテークシャッタ開度αｉｎ＿ｃｍｄが算出される。

上式（１５）において、Ｆｉｎは、ＩＳ通過新気流量ｄＧａｉｒ＿ＩＳ、吸気圧Ｐｉｎおよび大気圧ＰＡを、目標インテークシャッタ開度αｉｎ＿ｃｍｄに変換するための変換関数である。なお、上式（１５）に代えて、目標インテークシャッタ開度αｉｎ＿ｃｍｄを、マップ検索手法で算出したり、ノズルの式に基づく演算式で算出したりしてもよい。

吸気圧コントローラ１１０では、以上の手法によって目標インテークシャッタ開度αｉｎ＿ｃｍｄが算出され、さらに、ＥＣＵ２によって、この目標インテークシャッタ開度αｉｎ＿ｃｍｄに対応する制御入力信号がＩＳアクチュエータ６ｂに供給される。それにより、吸気圧Ｐｉｎが、目標吸気圧Ｐｉｎ＿ｃｍｄに収束するようにフィードバック制御される。

なお、以上の２つのコントローラ１００，１１０では、チャンバガス流量ｄＧｇａｓ＿ＣＰおよびＩＳ通過新気流量ｄＧａｉｒ＿ＩＳを、スライディングモード制御アルゴリズムを用いて算出した例であるが、例えば、バックステッピング制御アルゴリズム、モデル予測制御アルゴリズムおよびＰＩＤ制御アルゴリズムなどの、フィードバック制御アルゴリズムを用いて、これらの値を算出するように構成してもよい。

モデリング手法に戻り、上記ＩＳ通過新気流量ｄＧａｉｒ＿ＩＳと、前述した新気流量ｄＧａｆｍとの関係をモデリングする。まず、エアフローセンサ２２付近における吸気通路５内の体積流量をｄＶａｆｍとすると、気体の状態方程式に基づき、下式（１６）が得られる。

ここで、エアフローセンサ２２付近における吸気通路５内の新気の流速をＷａｆｍ、吸気通路５の断面積をＡａｆｍとすると、この流速Ｗａｆｍは下式（１７）で算出される。

次に、エアフローセンサ２２とインテークシャッタ６ａとの間の距離をＬａｆｍとすると、両者の間のむだ時間ｄａｆｍは、下式（１８），（１９）によって算出される。

ここで、上式（１８）のｄａｆｍ＿ｔｅｍｐは、むだ時間の基本値（単位は時間）であり、上式（１９）のＲｏｕｎｄは、括弧内の値を整数化する整数化関数である。この場合、上式（１９）に示すように、むだ時間ｄａｆｍは、基本値ｄａｆｍ＿ｔｅｍｐを制御周期ΔＴで除算した値を整数化することによって算出されるので、基本値ｄａｆｍ＿ｔｅｍｐを制御回数に換算した値として算出される。

そして、以上のように算出されたむだ時間ｄａｆｍを用いて、新気流量ｄＧａｆｍとＩＳ通過新気流量ｄＧａｉｒ＿ＩＳとの関係は、下式（２０）のように定義される。

ここで、新気流量ｄＧａｆｍとＩＳ通過新気流量ｄＧａｉｒ＿ＩＳとの関係が上式（２０）のように定義されるのは、エアフローセンサ２２の場合、インテークシャッタ６ａの開度が変化した直後からむだ時間ｄａｆｍが経過したタイミングで、開度変化の影響を受けることになるからである。

また、低圧ＥＧＲ装置１１から吸気通路５の接続部５ｃに流れ込む不活性ガスの流量（以下「ＬＰ不活性ガス流量」という）ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰの算出式は、以下に述べるモデリング手法で導出される。

まず、低圧ＥＧＲ通路１１ａ内を流れる低圧ＥＧＲガスの体積流量をｄＶｌｐとすると、気体の状態方程式により、下式（２１）が得られる。

ここで、低圧ＥＧＲガスの流速をＷｌｐ、低圧ＥＧＲ通路１１ａの断面積をＡｌｐとすると、この流速Ｗｌｐは下式（２２）で算出される。

次に、低圧ＥＧＲ通路１１ａの長さをＬｌｐとすると、排気通路１０内の排ガスが低圧ＥＧＲ通路１１ａ内を通過して吸気通路５の接続部５ｃに達するまでのむだ時間ｄｌｐは、下式（２３），（２４）によって算出される。

ここで、上式（２３）のｄｌｐ＿ｔｅｍｐは、むだ時間の基本値（単位は時間）であり、上式（２４）に示すように、むだ時間ｄｌｐは、基本値ｄｌｐ＿ｔｅｍｐを制御周期ΔＴで除算した値を整数化することによって算出されるので、基本値ｄｌｐ＿ｔｅｍｐを制御回数に換算した値として算出される。

そして、以上のように算出されたむだ時間ｄｌｐを用いて、ＬＰ不活性ガス流量ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰの算出式を、下式（２５）のように表すことができる。

また、吸気チャンバ５ｂ内に流れ込む不活性ガスの流量（以下「チャンバ不活性ガス流量」という）ｄＧｉｅｇｒ＿ＣＰの算出式は、以下に述べるモデリング手法で導出される。

まず、接続部５ｃと吸気チャンバ５ｂとの間の吸気通路（以下「中間吸気通路」という）５内を流れるガスの体積流量をｄＶｃｐとすると、気体の状態方程式に基づき、下式（２６）が得られる。

ここで、中間吸気通路５内のガスの流速をＷｃｐ、中間吸気通路５の断面積をＡｃｐとすると、この流速Ｗｃｐは下式（２７）で算出される。

次に、中間吸気通路５の長さをＬｃｐとすると、接続部５ｃ内のガスが中間吸気通路５を通過して吸気チャンバ５ｂに達するまでのむだ時間ｄｃｐは、下式（２８），（２９）によって算出される。

ここで、上式（２８）のｄｃｐ＿ｔｅｍｐは、むだ時間の基本値（単位は時間）であり、上式（２９）に示すように、むだ時間ｄｃｐは、基本値ｄｃｐ＿ｔｅｍｐを制御周期ΔＴで除算した値を整数化することによって算出されるので、基本値ｄｃｐ＿ｔｅｍｐを制御回数に換算した値として算出される。

そして、以上のように算出されたむだ時間ｄｃｐを用いて、チャンバ不活性ガス流量ｄＧｉｅｇｒ＿ＣＰの算出式を、下式（３０）のように表すことができる。

上式（３０）のＲｉｅｇｒ＿ｉｎは、中間吸気通路５内の不活性ガス率（以下「中間通路内不活性ガス率」という）であり、その算出式は以下に述べるように導出される。

まず、中間吸気通路５内の不活性ガス量（以下「中間通路内不活性ガス量」という）Ｇｉｅｇｒ＿ｉｎの算出式は、下式（３１）のように定義される。

そして、中間通路内不活性ガス率Ｒｉｅｇｒ＿ｉｎは、下式（３２）で算出される。

一方、吸気チャンバ５ｂにおけるガスの収支は、下式（３３）で表される。

上式（３３）のＧｃｈは、吸気チャンバ５ｂ内の総ガス量（以下「チャンバ総ガス量」という）であり、ｄＧｅｇｒ＿ＨＰは、高圧ＥＧＲ装置１２から吸気チャンバ５ｂ内に流れ込む高圧ＥＧＲガスの流量（以下「高圧ＥＧＲガス流量」という）である。また、同式（３３）のｄＧｇａｓ＿ｃｙｌは、吸気チャンバ５ｂから気筒３ａ内に流れ込むガスの流量（以下「筒内ガス流量」という）である。これらの３つの値Ｇｃｈ，ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ，ｄＧｇａｓ＿ｃｙｌの算出手法は以下に述べるように導出される。

まず、吸気チャンバ圧Ｐｃｈは、気体の状態方程式に基づいて、下式（３４）で算出される。

さらに、高圧ＥＧＲ制御弁１２ｃをノズルと見なし、ノズルの式を適用すると、下式（３５）〜（３８）が得られる。

上式（３５）において、Ａ（αＨＰ）は、ＨＰ開度αＨＰによって決まる有効開口面積であり、ＨＰ開度αＨＰに応じて、図示しないマップを検索することにより算出される。また、Ψ＿ＨＰは、上式（３６），（３７）のように定義される流量関数である。さらに、上式（３５）のρｅｍは、高圧ＥＧＲ制御弁１２ｃよりも上流側（すなわち排気通路１０側）の高圧ＥＧＲガスの密度であり、上式（３８）によって算出される。

一方、前述した筒内ガス流量ｄＧｇａｓ＿ｃｙｌと、エンジン回転数ＮＥと吸気チャンバ圧Ｐｃｈとの関係をマッピングすると、図８に示すマップが得られる。なお、同図において、Ｐｃｈ１〜３は、吸気チャンバ圧Ｐｃｈの所定値であり、Ｐｃｈ１＜Ｐｃｈ２＜Ｐｃｈ３の関係が成立するように設定される。

また、高圧ＥＧＲ装置１２から吸気チャンバ５ｂ内に流れ込む不活性ガスの流量（以下「ＨＰ不活性ガス流量」という）ｄＧｉｅｇｒ＿ＨＰの算出式は、以下に述べるモデリング手法で導出される。

まず、高圧ＥＧＲ通路１２ａ内を流れる高圧ＥＧＲガスの体積流量をｄＶｈｐとすると、気体の状態方程式に基づき、下式（３９）が得られる。

ここで、高圧ＥＧＲガスの流速をＷｈｐ、高圧ＥＧＲ通路１２ａの断面積をＡｈｐとすると、この流速Ｗｈｐは下式（４０）で算出される。

次に、高圧ＥＧＲ通路１２ａの長さをＬｈｐとすると、排気通路１０内の排ガスが高圧ＥＧＲ通路１２ａ内を通過して吸気チャンバ５ｂに達するまでのむだ時間ｄｈｐは、下式（４１），（４２）によって算出される。

ここで、上式（４１）のｄｈｐ＿ｔｅｍｐは、むだ時間の基本値（単位は時間）であり、上式（４２）に示すように、むだ時間ｄｈｐは、基本値ｄｈｐ＿ｔｅｍｐを制御周期ΔＴで除算した値を整数化することによって算出されるので、基本値ｄｈｐ＿ｔｅｍｐを制御回数に換算した値として算出される。

そして、以上のように算出されたむだ時間ｄｈｐを用いて、ＨＰ不活性ガス流量ｄＧｉｅｇｒ＿ＨＰの算出式を、下式（４３）のように表すことができる。

ここで、吸気チャンバ５ｂ内の不活性ガス率（以下「チャンバ不活性ガス率」という）をＲｉｅｇｒ＿ｃｈとすると、吸気チャンバ５ｂから気筒３ａ内に流れ込む不活性ガスの流量（以下「筒内不活性ガス総流量」という）ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌは、下式（４４）によって算出される。

また、吸気チャンバ５ｂ内の不活性ガスの総量（以下「チャンバ不活性ガス総量」という）Ｇｉｅｇｒ＿ｃｈは、下式（４５）によって算出される。

さらに、チャンバ不活性ガス率Ｒｉｅｇｒ＿ｃｈは、下式（４６）によって算出される。

そして、各燃焼サイクルごとの、気筒３ａ内の総ガス量である吸入空気量Ｇｃｙｌと、気筒３ａ内の不活性ガスの総量である筒内不活性ガス総量Ｇｉｅｇｒと、気筒３ａ内の新気量である筒内新気量Ｇａｉｒは、下式（４７）〜（４９）によってそれぞれ算出される。

上式（４７），（４８）のＮｃｙｌは気筒数であり、本実施形態のエンジン３の場合、Ｎｃｙｌ＝４となる。

本実施形態の場合、以上のモデリング手法によって、吸気通路５内のガスの収支を表す式（２）〜（４９）が導出される。そして、不活性ガス推定部６０では、以上の式（２）〜（４９）に基づく算出アルゴリズムを用いて、以下に述べるように、前述した各種のパラメータの推定値がそれぞれ算出される。なお、以下の説明では、以上のモデリング手法で用いた各種のパラメータの末尾に「＿ｈａｔ」を付けて表記した値を、各種のパラメータの推定値として用いるとともに、各種のパラメータの推定値に加えて、後述するＩＳ通過新気流量の仮想要求値ｄＧａｉｒ＿ＩＳ＿ｖも含めて「推定値」という。

図９に示すように、不活性ガス推定部６０は、仮想吸気圧コントローラ６１、低圧ＥＧＲガス流量推定部６２、吸気上流側パラメータ推定部６３、筒内ガス流量推定部６４、吸気下流側パラメータ推定部６５、筒内ＬＰ不活性ガス流量推定部６６および新気流量推定部６７を備えている。

まず、仮想吸気圧コントローラ６１では、下式（５０）〜（５２）により、ＩＳ通過新気流量の仮想要求値ｄＧａｉｒ＿ＩＳ＿ｖが算出される。

上式（５０）〜（５２）は、前述した吸気圧コントローラ１１０の演算式（１２）〜（１４）において、ＩＳ通過新気流量ｄＧａｉｒ＿ＩＳを仮想要求値ｄＧａｉｒ＿ＩＳ＿ｖに置き換えるとともに、２つの値Ｅｐｉｎ，σｐｉｎを、それぞれの推定値に置き換えたものに相当する。なお、式（５０）の吸気圧の推定値Ｐｉｎ＿ｈａｔは、吸気上流側パラメータ推定部６３で後述するように算出される。

不活性ガス推定部６０の仮想吸気圧コントローラ６１において、以上の式（５０）〜（５２）により、ＩＳ通過新気流量の仮想要求値ｄＧａｉｒ＿ＩＳ＿ｖを算出するのは、以下の理由による。すなわち、不活性ガス推定部６０で用いたモデルにおいてモデル化誤差を生じた場合、前述した吸気圧コントローラ１１０で算出される、吸気圧Ｐｉｎを目標吸気圧Ｐｉｎ＿ｃｍｄに維持するためのＩＳ通過新気流量の値と、吸気圧の推定値Ｐｉｎ＿ｈａｔを目標吸気圧Ｐｉｎ＿ｃｍｄに維持するためのＩＳ通過新気流量の値は互いに異なってしまうことになる。したがって、不活性ガス推定部６０の仮想吸気圧コントローラ６１では、前述した式（１２）〜（１４）に代えて、以上の式（５０）〜（５２）を用いることにより、ＩＳ通過新気流量の仮想要求値ｄＧａｉｒ＿ＩＳ＿ｖが算出される。

次に、低圧ＥＧＲガス流量推定部６２では、下式（５３）〜（５７）により、低圧ＥＧＲガス流量の推定値ｄＧｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔが算出される。

上式（５３）は、前述した式（４）において、低圧ＥＧＲガス流量ｄＧｅｇｒ＿ＬＰを、低圧ＥＧＲガス流量の基本推定値ｄＧｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔ＿ｔｅｍｐに置き換えたものに相当し、上式（５４），（５５）は、前述した（５），（６）において、吸気圧Ｐｉｎをその推定値Ｐｉｎ＿ｈａｔに置き換えたものに相当するとともに、式（５６）は、前述した式（７）と同一である。すなわち、低圧ＥＧＲガス流量の基本推定値ｄＧｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔ＿ｔｅｍｐは、ノズルの式を適用したモデルである式（５３）を用いて算出される。

また、上式（５７）のＫＶＮＳ＿ＬＰはＬＰ用修正値であり、後述するように、モデル修正器７０によって算出される。同式（５７）に示すように、低圧ＥＧＲガス流量の推定値ｄＧｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔは、ＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰを、基本推定値ｄＧｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔ＿ｔｅｍｐに乗算することによって算出される。すなわち、低圧ＥＧＲガス流量の推定値ｄＧｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔは、モデル式（５３）で算出した基本推定値ｄＧｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔ＿ｔｅｍｐを、ＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰで修正することによって算出される。この場合、上述したように、式（５３）はノズルの式を適用したモデルであるので、以上のようにＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰで基本推定値ｄＧｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔ＿ｔｅｍｐを修正することは、モデルを修正することに相当する。

次に、前述した吸気上流側パラメータ推定部６３について説明する。この吸気上流側パラメータ推定部６３では、以下に述べる算出アルゴリズムによって、吸気圧の推定値Ｐｉｎ＿ｈａｔ、ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔおよび中間通路内不活性ガス率の推定値Ｒｉｅｇｒ＿ｉｎ＿ｈａｔなどが算出される。

まず、下式（５８）により、接続部総ガス量の推定値Ｇｉｎ＿ｈａｔが算出される。

この式（５８）は、前述した式（２）において、２つの値Ｇｉｎ，ｄＧｅｇｒ＿ＬＰを、それぞれの推定値Ｇｉｎ＿ｈａｔ，ｄＧｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔに置き換えるとともに、ＩＳ通過新気流量ｄＧａｉｒ＿ＩＳをその仮想要求値ｄＧａｉｒ＿ＩＳ＿ｖに置き換えたものに相当する。

次いで、下式（５９）により、吸気圧の推定値Ｐｉｎ＿ｈａｔが算出される。

この式（５９）は、前述した式（３）において、２つの値Ｐｉｎ，Ｇｉｎを、それぞれの推定値Ｐｉｎ＿ｈａｔ，Ｇｉｎ＿ｈａｔに置き換えたものに相当する。

さらに、下式（６０）〜（６４）により、ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔが算出される。

上式（６０）〜（６４）は、前述した式（２１）〜（２５）において、６つの値ｄＶｌｐ，ｄＧｅｇｒ＿ＬＰ，Ｗｌｐ，ｄｌｐ＿ｔｅｍｐ，ｄｌｐ，ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰを、それぞれの推定値ｄＶｌｐ＿ｈａｔ，ｄＧｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔ，Ｗｌｐ＿ｈａｔ，ｄｌｐ＿ｔｅｍｐ＿ｈａｔ，ｄｌｐ＿ｈａｔ，ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔに置き換えたものに相当する。

また、下式（６５）により、中間通路内不活性ガス量の推定値Ｇｉｅｇｒ＿ｉｎ＿ｈａｔが算出される。

この式（６５）は、前述した式（３１）において、３つの値Ｇｉｅｇｒ＿ｉｎ，ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰ，ｄＧｉｅｇｒ＿ＣＰを、それぞれの推定値Ｇｉｅｇｒ＿ｉｎ＿ｈａｔ，ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔ，ｄＧｉｅｇｒ＿ＣＰ＿ｈａｔに置き換えたものに相当する。このチャンバ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ＣＰは、吸気下流側パラメータ推定部６５で、後述するように算出される。

そして、下式（６６）により、中間通路内不活性ガス率の推定値Ｒｉｅｇｒ＿ｉｎ＿ｈａｔが算出される。

この式（６６）は、前述した式（３２）において、３つの値Ｒｉｅｇｒ＿ｉｎ，Ｇｉｅｇｒ＿ｉｎ，Ｇｉｎを、それぞれの推定値Ｒｉｅｇｒ＿ｉｎ＿ｈａｔ，Ｇｉｅｇｒ＿ｉｎ＿ｈａｔ，Ｇｉｎ＿ｈａｔに置き換えたものに相当する。

次に、前述した筒内ガス流量推定部６４について説明する。この筒内ガス流量推定部６４では、エンジン回転数の前回値ＮＥ（ｋ−１）および吸気チャンバ圧の前回値Ｐｃｈ（ｋ−１）に応じて、図１０に示すマップを検索することにより、筒内ガス流量の推定値ｄＧｇａｓ＿ｃｙｌ＿ｈａｔが算出される。この図１０は、前述した図８の縦軸の「筒内ガス流量ｄＧｇａｓ＿ｃｙｌ」を「筒内ガス流量の推定値ｄＧｇａｓ＿ｃｙｌ＿ｈａｔ」に置き換えたものに相当する。

また、前述した吸気下流側パラメータ推定部６５では、以下に述べる算出アルゴリズムによって、筒内不活性ガス総流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔ、チャンバ総ガス量の推定値Ｇｃｈ＿ｈａｔ、チャンバ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ＣＰ＿ｈａｔ、およびチャンバ不活性ガス率の推定値Ｒｉｅｇｒ＿ｃｈ＿ｈａｔなどが算出される。

まず、下式（６７）により、筒内不活性ガス総流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔが算出される。なお、本実施形態では、筒内不活性ガス総流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔが、推定筒内不活性ガスパラメータおよび推定不活性ガス総量に相当する。

この式（６７）は、前述した式（４４）において、３つの値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ，ｄＧｇａｓ＿ｃｙｌ，Ｒｉｅｇｒ＿ｃｈを、それぞれの推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔ，ｄＧｇａｓ＿ｃｙｌ＿ｈａｔ，Ｒｉｅｇｒ＿ｃｈ＿ｈａｔに置き換えたものに相当する。このチャンバ不活性ガス率の推定値Ｒｉｅｇｒ＿ｃｈ＿ｈａｔは、後述する式（８５）によって算出される。

また、下式（６８）により、チャンバ総ガス量の推定値Ｇｃｈ＿ｈａｔが算出される。

この式（６８）は、前述した式（３３）において、３つの値Ｇｃｈ，ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ，ｄＧｇａｓ＿ｃｙｌを、それぞれの推定値Ｇｃｈ＿ｈａｔ，ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔ，ｄＧｇａｓ＿ｃｙｌ＿ｈａｔに置き換えたものに相当する。この高圧ＥＧＲガス流量の推定値ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔは、後述する式（７４）〜（７８）で算出される。

さらに、下式（６９）〜（７３）により、チャンバ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ＣＰ＿ｈａｔが算出される。

以上の式（６９）〜（７３）は、前述した式（２６）〜（３０）において、６つの値ｄＶｃｐ，Ｗｃｐ，ｄｃｐ＿ｔｅｍｐ，ｄｃｐ，ｄＧｉｅｇｒ＿ＣＰ，Ｒｉｅｇｒ＿ｉｎを、それぞれの推定値ｄＶｃｐ＿ｈａｔ，Ｗｃｐ＿ｈａｔ，ｄｃｐ＿ｔｅｍｐ＿ｈａｔ，ｄｃｐ＿ｈａｔ，ｄＧｉｅｇｒ＿ＣＰ＿ｈａｔ，Ｒｉｅｇｒ＿ｉｎ＿ｈａｔに置き換えたものに相当する。

また、下式（７４）〜（７８）により、高圧ＥＧＲガス流量の推定値ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔが算出される。

上式（７４），（７６），（７７）は、前述した式（３４），（３６），（３７）において、吸気チャンバ圧Ｐｃｈを吸気チャンバ圧の推定値Ｐｃｈ＿ｈａｔに置き換えたものに相当し、上式（７５）は、前述した式（３５）の高圧ＥＧＲガス流量ｄＧｅｇｒ＿ＨＰを、高圧ＥＧＲガス流量の基本推定値ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔ＿ｔｅｍｐに置き換えたものに相当する。すなわち、高圧ＥＧＲガス流量の基本推定値ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔ＿ｔｅｍｐは、ノズルの式を適用したモデル式（７５）を用いて算出される。

また、上式（７８）のＫＶＮＳ＿ＨＰはＨＰ用修正値であり、後述するように、モデル修正器７０によって算出される。同式（７８）に示すように、高圧ＥＧＲガス流量の推定値ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔは、ＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＨＰを、基本推定値ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔ＿ｔｅｍｐに乗算することによって算出される。すなわち、高圧ＥＧＲガス流量の推定値ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔは、モデル式（７５）で算出した基本推定値ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔ＿ｔｅｍｐを、ＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＨＰで修正することによって算出される。この場合、上述したように、式（７５）はノズルの式を適用したモデル式であるので、基本推定値ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔ＿ｔｅｍｐをＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＨＰで修正することは、モデルを修正することに相当する。

次いで、下式（７９）〜（８３）により、ＨＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔが算出される。

上式（７９）〜（８３）は、前述した式（３９）〜（４３）において、６つの値ｄＶｈｐ，ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ，Ｗｈｐ，ｄｈｐ＿ｔｅｍｐ，ｄｈｐ，ｄＧｉｅｇｒ＿ＨＰを、それぞれの推定値ｄＶｈｐ＿ｈａｔ，ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔ，Ｗｈｐ＿ｈａｔ，ｄｈｐ＿ｔｅｍｐ＿ｈａｔ，ｄｈｐ＿ｈａｔ，ｄＧｉｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔに置き換えたものに相当する。

さらに、下式（８４）により、チャンバ不活性ガス総量の推定値Ｇｉｅｇｒ＿ｃｈ＿ｈａｔが算出される。

この式（８４）は、前述した式（４５）において、４つの値Ｇｉｅｇｒ＿ｃｈ，ｄＧｉｅｇｒ＿ＣＰ，ｄＧｉｅｇｒ＿ＨＰ，ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌを、それぞれの推定値Ｇｉｅｇｒ＿ｃｈ＿ｈａｔ，ｄＧｉｅｇｒ＿ＣＰ＿ｈａｔ，ｄＧｉｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔ，ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔに置き換えたものに相当する。

そして、下式（８５）により、チャンバ不活性ガス率の推定値Ｒｉｅｇｒ＿ｃｈ＿ｈａｔが算出される。

この式（８５）は、前述した式（４６）において、３つの値Ｒｉｅｇｒ＿ｃｈ，Ｇｉｅｇｒ＿ｃｈ，Ｇｃｈを、それぞれの推定値Ｒｉｅｇｒ＿ｃｈ＿ｈａｔ，Ｇｉｅｇｒ＿ｃｈ＿ｈａｔ，Ｇｃｈ＿ｈａｔに置き換えたものに相当する。

次に、前述した筒内ＬＰ不活性ガス流量推定部６６について説明する。この筒内ＬＰ不活性ガス流量推定部６６は、以下に述べる算出アルゴリズムによって、筒内ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ＬＰ＿ｈａｔを算出するものであり、この筒内ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ＬＰ＿ｈａｔは、気筒３ａ内に流れ込むＬＰ不活性ガス流量を推定したものである。

まず、高圧ＥＧＲ装置１２から吸気チャンバ５ｂ内に流れ込む高圧ＥＧＲガスを新気と見なした場合、吸気チャンバ５ｂ内に流れ込むＬＰ不活性ガス量の推定値Ｇｉｅｇｒ＿ｃｈ＿ＬＰ＿ｈａｔは、下式（８６）によって算出される。

さらに、吸気チャンバ５ｂ内の不活性ガス率の推定値Ｒｉｅｇｒ＿ｃｈ＿ＬＰ＿ｈａｔは、下式（８７）によって算出される。

そして、以上のように算出された不活性ガス率の推定値Ｒｉｅｇｒ＿ｃｈ＿ＬＰ＿ｈａｔを用いて、下式（８８）により、筒内ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ＬＰ＿ｈａｔが算出される。

次に、前述した新気流量推定部６７について説明する。この新気流量推定部６７では、下式（８９）〜（９３）により、新気流量の推定値ｄＧａｆｍ＿ｈａｔ（推定ガス状態パラメータ）が算出される。

上式（８９）〜（９３）を、前述した式（１６）〜（２０）と比較する明らかなように、式（８９）〜（９２）は前述した式（１６）〜（１９）と同一であり、式（９３）は、前述した式（２０）において、新気流量ｄＧａｆｍをその推定値ｄＧａｆｍ＿ｈａｔに、ＩＳ通過新気流量ｄＧａｉｒ＿ＩＳをその仮想要求値ｄＧａｉｒ＿ＩＳ＿ｖにそれぞれ置き換えたものに相当する。なお、上式（８９）において、新気流量の今回値ｄＧａｆｍ（ｋ）に代えて、推定値の前回値ｄＧａｆｍ＿ｈａｔ（ｋ−１）を用いてもよい。

次に、図１１を参照しながら、前述したモデル修正器７０について説明する。このモデル修正器７０は、以下に述べる手法によって、前述したＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰおよびＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＨＰを算出するものであり、同図に示すように、減算器７１，７４、除算器７２、乗算器７３、むだ時間算出部７５、ＬＰ用修正値算出部７６およびＨＰ用修正値算出部７７を備えている。

まず、減算器７１では、下式（９４）により、誤差ＥＶＮＳ（誤差パラメータ）が算出される。

また、除算器７２では、下式（９５）により、ＬＰ不活性ガス比ＲＬＰ（割合パラメータ）が算出される。

さらに、乗算器７３では、下式（９６）により、ＬＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＬＰ（第１ＥＧＲ用の誤差パラメータ）が算出される。

一方、減算器７４では、下式（９７）により、ＨＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＨＰ（第２ＥＧＲ用の誤差パラメータ）が算出される。

以上の式（９６），（９７）を参照すると明らかなように、ＬＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＬＰおよびＨＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＨＰはそれぞれ、誤差ＥＶＮＳをＲＬＰ：（１−ＲＬＰ）の比率で分配することにより算出される。この場合、ＲＬＰ：（１−ＲＬＰ）＝ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ＬＰ＿ｈａｔ：（ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔ−ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ＬＰ＿ｈａｔ）が成立するので、ＬＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＬＰおよびＨＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＨＰはそれぞれ、誤差ＥＶＮＳを、気筒３ａ内におけるＬＰ不活性ガス流量の推定値とＨＰ不活性ガス流量の推定値との比に基づいて分配した値に相当する。なお、本実施形態では、値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔ−ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ＬＰ＿ｈａｔが、推定第２不活性ガス量に相当する。

さらに、むだ時間算出部７５では、下式（９８）〜（１０１）により、吸気がエアフローセンサ２２から気筒３ａに達するまでのむだ時間ｄｉｎｔが算出される。なお、下式（９８），（９９）は、前述したモデリング手法で述べた式（１６），（１７）と同一である。

ここで、上式（１００）のｄｉｎｔ＿ｔｅｍｐは、むだ時間の基本値（単位は時間）であり、上式（１０１）に示すように、むだ時間ｄｉｎｔは、基本値ｄｉｎｔ＿ｔｅｍｐを制御周期ΔＴで除算した値を整数化することによって算出されるので、基本値ｄｉｎｔ＿ｔｅｍｐを制御回数に換算した値として算出される。

そして、ＬＰ用修正値算出部７６では、ＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰが以下に述べる手法で算出される。なお、本実施形態では、ＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰが、修正値および第１ＥＧＲ用修正値に相当する。

まず、下式（１０２）により、第１ＬＰ圧力比Ｒｐｌｐ１を算出する。

上式（１０２）において、むだ時間ｄｉｎｔ前の吸気圧の推定値Ｐｉｎ＿ｈａｔ（ｋ−ｄｉｎｔ（ｋ））と、むだ時間ｄｉｎｔ前の排気圧Ｐｅｘ（ｋ−ｄｉｎｔ（ｋ））を用いた理由は、ＬＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＬＰは、むだ時間ｄｉｎｔ前の圧力比の状態に起因して発生していると推定されることによる。

次いで、第１ＬＰ圧力比Ｒｐｌｐ１に応じて、図１２に示すマップを検索することにより、第１ＬＰ圧力比重み関数Ｗｐｌｐ＿ｉ（ｉ＝１〜３）を算出する。この第１ＬＰ圧力比重み関数Ｗｐｌｐ＿ｉは、３個の値Ｗｐｌｐ＿１，Ｗｐｌｐ＿２，Ｗｐｌｐ＿３を要素とするベクトルとして算出される。同図において、Ｒｐｌｐ１＿ｒｅｆは、第１ＬＰ圧力比Ｒｐｌｐ１の所定値であり、Ｒｐｌｐ１＿ｍａｘは、エンジン３の運転中に第１ＬＰ圧力比Ｒｐｌｐ１が変化し得る値の最大値である。

同図に示すように、３個の第１ＬＰ圧力比重み関数Ｗｐｌｐ＿ｉはそれぞれ、第１ＬＰ圧力比Ｒｐｌｐ１が変化し得る領域を０≦Ｒｐｌｐ１＜Ｒｐｌｐ１＿ｒｅｆ，Ｒｐｌｐ１＿ｒｅｆ≦Ｒｐｌｐ１≦Ｒｐｌｐ１＿ｍａｘの２つの領域に区分した場合、以下に述べるように設定されている。まず、１番目の第１ＬＰ圧力比重み関数Ｗｐｌｐ＿１は、０≦Ｒｐｌｐ１＜Ｒｐｌｐ１＿ｒｅｆの領域では、Ｒｐｌｐ１＝０のときの値１を最大値として、第１ＬＰ圧力比Ｒｐｌｐ１が大きいほど、より小さい正の値に設定されているとともに、Ｒｐｌｐ１＿ｒｅｆ≦Ｒｐｌｐ１≦Ｒｐｌｐ１＿ｍａｘの領域では、値０に設定されている。

また、２番目の第１ＬＰ圧力比重み関数Ｗｐｌｐ＿２は、０≦Ｒｐｌｐ１＜Ｒｐｌｐ１＿ｒｅｆの領域では、第１ＬＰ圧力比Ｒｐｌｐ１が大きいほど、より大きい正の値に設定されているとともに、Ｒｐｌｐ１＿ｒｅｆ≦Ｒｐｌｐ１≦Ｒｐｌｐ１＿ｍａｘの領域では、Ｒｐｌｐ１＝Ｒｐｌｐ１＿ｒｅｆのときの値１を最大値として、第１ＬＰ圧力比Ｒｐｌｐ１が大きいほど、より小さい正の値に設定されている。さらに、３番目の第１ＬＰ圧力比重み関数Ｗｐｌｐ＿３は、０≦Ｒｐｌｐ１＜Ｒｐｌｐ１＿ｒｅｆの領域では、値０に設定されているとともに、Ｒｐｌｐ１＿ｒｅｆ≦Ｒｐｌｐ１≦Ｒｐｌｐ１＿ｍａｘの領域では、Ｒｐｌｐ１＝Ｒｐｌｐ１＿ｍａｘのときの値１を最大値として、第１ＬＰ圧力比Ｒｐｌｐ１が大きいほど、より大きい正の値に設定されている。

さらに、１番目および２番目の第１ＬＰ圧力比重み関数Ｗｐｌｐ＿１，Ｗｐｌｐ＿２は、０≦Ｒｐｌｐ１＜Ｒｐｌｐ１＿ｒｅｆの領域において互いに重なり合うとともに、両者の和は、各第１ＬＰ圧力比重み関数Ｗｐｌｐ＿ｉにおける最大値１と等しくなるように設定されている。これと同様に、２番目および３番目の第１ＬＰ圧力比重み関数Ｗｐｌｐ＿２，Ｗｐｌｐ＿３は、Ｒｐｌｐ１＿ｒｅｆ≦Ｒｐｌｐ１≦Ｒｐｌｐ１＿ｍａｘの領域において互いに重なり合うとともに、両者の和は、各第１ＬＰ圧力比重み関数Ｗｐｌｐ＿ｉにおける最大値１と等しくなるように設定されている。

次いで、下式（１０３）により、第１ＬＰ開度αＬＰ１を算出する。

上式（１０３）において、第１ＬＰ開度αＬＰ１として、むだ時間ｄｉｎｔ前の制御タイミングでのＬＰ開度αＬＰ（ｋ−ｄｉｎｔ（ｋ））を用いた理由は、ＬＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＬＰは、むだ時間ｄｉｎｔ前の制御タイミングでの圧力比の状態に起因して発生していると推定されることによる。

次に、第１ＬＰ開度αＬＰ１に応じて、図１３に示すマップを検索することにより、第１ＬＰ開度重み関数Ｗａｌｐ＿ｊ（ｊ＝１〜３）を算出する。この第１ＬＰ開度重み関数Ｗａｌｐ＿ｊは、３個の値Ｗａｌｐ＿１，Ｗａｌｐ＿２，Ｗａｌｐ＿３を要素とするベクトルとして算出される。同図において、αＬＰ＿ｒｅｆは、ＬＰ開度αＬＰの所定値であり、αＬＰ＿ｍａｘは、ＬＰ開度αＬＰすなわち第１ＬＰ開度αＬＰ１がエンジン３の運転中に変化し得る値の最大値である。これらの点は以下の説明においても同様である。

同図に示すように、３個の第１ＬＰ開度重み関数Ｗａｌｐ＿ｊはそれぞれ、第１ＬＰ開度αＬＰ１が変化し得る領域を０≦αＬＰ１＜αＬＰ＿ｒｅｆ，αＬＰ＿ｒｅｆ≦αＬＰ１≦αＬＰ＿ｍａｘの２つの領域に区分した場合において、以下に述べるように設定されている。まず、１番目の第１ＬＰ開度重み関数Ｗａｌｐ＿１は、０≦αＬＰ１＜αＬＰ＿ｒｅｆの領域では、αＬＰ１＝０のときの値１を最大値として、第１ＬＰ開度αＬＰ１が大きいほど、より小さい正の値に設定されているとともに、αＬＰ＿ｒｅｆ≦αＬＰ１≦αＬＰ＿ｍａｘの領域では、値０に設定されている。

また、２番目の第１ＬＰ開度重み関数Ｗａｌｐ＿２は、０≦αＬＰ１＜αＬＰ＿ｒｅｆの領域では、第１ＬＰ開度αＬＰ１が大きいほど、より大きい正の値に設定されているとともに、αＬＰ＿ｒｅｆ≦αＬＰ１≦αＬＰ＿ｍａｘの領域では、αＬＰ１＝αＬＰ＿ｒｅｆのときの値１を最大値として、第１ＬＰ開度αＬＰ１が大きいほど、より小さい正の値に設定されている。さらに、３番目の第１ＬＰ開度重み関数Ｗａｌｐ＿３は、０≦αＬＰ１＜αＬＰ＿ｒｅｆの領域では、値０に設定されているとともに、αＬＰ＿ｒｅｆ≦αＬＰ１≦αＬＰ＿ｍａｘの領域では、αＬＰ１＝αＬＰ＿ｍａｘのときの値１を最大値として、第１ＬＰ開度αＬＰ１が大きいほど、より大きい正の値に設定されている。

さらに、１番目および２番目の第１ＬＰ開度重み関数Ｗａｌｐ＿１，Ｗａｌｐ＿２は、０≦αＬＰ１＜αＬＰ＿ｒｅｆの領域において互いに重なり合うとともに、両者の和は、各第１ＬＰ開度重み関数Ｗａｌｐ＿ｊにおける最大値１と等しくなるように設定されている。これと同様に、２番目および３番目の第１ＬＰ開度重み関数Ｗａｌｐ＿２，Ｗａｌｐ＿３は、αＬＰ＿ｒｅｆ≦αＬＰ１≦αＬＰ＿ｍａｘの領域において互いに重なり合うとともに、両者の和は、各第１ＬＰ開度重み関数Ｗａｌｐ＿ｊにおける最大値１と等しくなるように設定されている。

次いで、下式（１０４）により、修正誤差ＷＥ＿ｌｐ＿ｉｊを算出する。

この修正誤差ＷＥ＿ｌｐ＿ｉｊは、９つの値を要素とする行列として算出されるとともに、２種類の重み関数Ｗｐｌｐ＿ｉ，Ｗａｌｐ＿ｊをＬＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＬＰに乗算することにより算出されるので、これらの値Ｗｐｌｐ＿ｉ，Ｗａｌｐ＿ｊにより、第１ＬＰ圧力比Ｒｐｌｐ１の２つの領域と、第１ＬＰ開度αＬＰ１の２つの領域とを組み合わせた４つの領域に対して、ＬＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＬＰを分配して重み付けした値として算出される。

さらに、下式（１０５），（１０６）に示すスライディングモード制御アルゴリズムにより、ＬＰ局所補正値Ｄ＿ｌｐ＿ｉｊを算出する。

上式（１０５）のσｌｐ＿ｉｊは切換関数であり、ＰＯＬＥ＿ｖは−１＜ＰＯＬＥ＿ｖ＜０の関係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る。さらに、上式（１０６）において、Ｋｒｃｈ＿ｖは所定の到達則ゲインを、Ｋａｄｐ＿ｖは所定の適応則ゲインをそれぞれ表している。

このように、ＬＰ局所補正値Ｄ＿ｌｐ＿ｉｊは、修正誤差ＷＥ＿ｌｐ＿ｉｊすなわちＬＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＬＰを値０に収束させるための、９つの値を要素とする行列として算出される。言い換えれば、ＬＰ局所補正値Ｄ＿ｌｐ＿ｉｊは、新気流量の推定値ｄＧａｆｍ＿ｈａｔを新気流量ｄＧａｆｍに収束させるように算出される。

さらに、下式（１０７）により、第２ＬＰ圧力比Ｒｐｌｐ２を算出する。

次いで、第２ＬＰ圧力比Ｒｐｌｐ２に応じて、図１４に示すマップを検索することにより、第２ＬＰ圧力比重み関数Ｗｐｌｐ’＿ｉ（ｉ＝１〜３）を算出する。同図において、Ｒｐｌｐ２＿ｒｅｆは、第２ＬＰ圧力比Ｒｐｌｐ２の所定値であり、Ｒｐｌｐ２＿ｍａｘは、エンジン３の運転中に第２ＬＰ圧力比Ｒｐｌｐ２が変化し得る値の最大値である。この図１４のマップは、前述した図１２のマップにおいて、横軸の第１ＬＰ圧力比Ｒｐｌｐ１を第２ＬＰ圧力比Ｒｐｌｐ２に置き換えるとともに、３つの第１ＬＰ圧力比重み関数Ｗｐｌｐ＿ｉを３つの第２ＬＰ圧力比重み関数Ｗｐｌｐ’＿ｉにそれぞれ置き換えたものに相当するので、その詳細な説明はここでは省略する。

次いで、下式（１０８）により、第２ＬＰ開度αＬＰ２を算出する。

次に、第２ＬＰ開度αＬＰ２に応じて、図１５に示すマップを検索することにより、第２ＬＰ開度重み関数Ｗａｌｐ’＿ｊ（ｊ＝１〜３）を算出する。この図１５のマップは、前述した図１３のマップにおいて、横軸の第１ＬＰ開度αＬＰ１を第２ＬＰ開度αＬＰ２に置き換えるとともに、３つの第１ＬＰ開度重み関数Ｗａｌｐ＿ｊを３つの第２ＬＰ開度重み関数Ｗａｌｐ’＿ｊにそれぞれ置き換えたものに相当するので、その詳細な説明はここでは省略する。

そして、最終的に、下式（１０９）により、ＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰが算出される。

以上のように、ＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰは、重み関数Ｗｐｌｐ’＿ｉ，Ｗａｌｐ’＿ｊをＬＰ局所補正値Ｄ＿ｌｐ＿ｉｊに乗算した値の総和として算出される。この場合、前述した第１および第２ＬＰ圧力比Ｒｐｌｐ１，Ｒｐｌｐ２は、互いに演算タイミングが異なる、吸気圧の推定値Ｐｉｎ＿ｈａｔと排気圧Ｐｅｘとの圧力比であり、第１ＬＰ開度αＬＰ１および第２ＬＰ開度αＬＰ２は、互いに演算タイミングが異なるＬＰ開度αＬＰであるので、ＬＰ局所補正値Ｄ＿ｌｐ＿ｉｊは、圧力比の２つの領域とＬＰ開度αＬＰの２つの領域とを組み合わせた４つの領域に対して、ＬＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＬＰが値０に収束するように、誤差ＥＶＮＳが発生したと推定されるむだ時間ｄｉｎｔ前の制御タイミングでの第１ＬＰ圧力比Ｒｐｌｐ１に応じて、領域ごとに重み付けされる。さらに、ＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰは、そのように重み付けされたＬＰ局所補正値Ｄ＿ｌｐ＿ｉｊの総和として算出されるので、前述した不活性ガス推定部６０で用いたモデルにおいてむだ時間ｄｉｎｔ前にモデル化誤差が生じた場合でも、それを補償できるように算出される。すなわち、ＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰは、むだ時間ｄｉｎｔ前に発生したモデル化誤差を学習し、その学習結果を反映させた値として算出される。

これ加えて、ＬＰ局所補正値Ｄ＿ｌｐ＿ｉｊは、圧力比の２つの領域とＬＰ開度αＬＰの２つの領域とを組み合わせた４つの領域に対して、ＬＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＬＰが値０に収束するように、前回の制御タイミングでモデル化誤差を生じるような条件下にある第２ＬＰ圧力比Ｒｐｌｐ２に応じて、領域ごとに重み付けされるので、前回の制御タイミングでのモデル化誤差を補償できるように算出される。さらに、ＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰは、そのように重み付けされたＬＰ局所補正値Ｄ＿ｌｐ＿ｉｊの総和として算出されるので、前述した不活性ガス推定部６０で用いたモデルにおいて、前回の制御タイミングでモデル化誤差を生じた場合でも、このように算出されたＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰを用いることによって、圧力比およびＬＰ開度αＬＰの領域ごとにモデル化誤差を精度よく修正することができる。以上のように、ＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰは、むだ時間ｄｉｎｔ前および前回の制御タイミングで発生したモデル化誤差を、圧力比およびＬＰ開度αＬＰの領域ごとに補償できるように算出されるので、ＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰの演算が進行するほど、言い換えれば学習が進むほど、ＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰによって、モデルを実際の制御対象モデルに近づけることができ、モデルの修正精度を高めることができる。

次に、前述したＨＰ用修正値算出部７７について説明する。このＨＰ用修正値算出部７７では、以下に述べるように、前述したＬＰ用修正値算出部７６と同様の手法によって、ＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＨＰが算出される。なお、本実施形態では、ＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＨＰが、修正値および第２ＥＧＲ用修正値に相当する。

まず、下式（１１０）により、第１ＨＰ圧力比Ｒｐｈｐ１を算出する。

上式（１１０）において、むだ時間ｄｉｎｔ前の吸気チャンバ圧の推定値Ｐｃｈ＿ｈａｔ（ｋ−ｄｉｎｔ（ｋ））と、むだ時間ｄｉｎｔ前の排気マニホールド圧Ｐｅｍ（ｋ−ｄｉｎｔ（ｋ））を用いた理由は、ＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰの算出手法で前述した理由と同じである。

次いで、第１ＨＰ圧力比Ｒｐｈｐ１に応じて、図１６に示すマップを検索することにより、第１ＨＰ圧力比重み関数Ｗｐｈｐ＿ｉ（ｉ＝１〜３）を算出する。この第１ＨＰ圧力比重み関数Ｗｐｈｐ＿ｉは、３個の値Ｗｐｈｐ＿１，Ｗｐｈｐ＿２，Ｗｐｈｐ＿３を要素とするベクトルとして算出される。同図において、Ｒｐｈｐ１＿ｒｅｆは、第１ＨＰ圧力比Ｒｐｈｐ１の所定値であり、Ｒｐｈｐ１＿ｍａｘは、エンジン３の運転中に第１ＨＰ圧力比Ｒｐｈｐ１が変化し得る値の最大値である。

同図に示すように、３個の第１ＨＰ圧力比重み関数Ｗｐｈｐ＿ｉはそれぞれ、第１ＨＰ圧力比Ｒｐｈｐ１が変化し得る領域を０≦Ｒｐｈｐ１＜Ｒｐｈｐ１＿ｒｅｆ，Ｒｐｈｐ１＿ｒｅｆ≦Ｒｐｈｐ１≦Ｒｐｈｐ１＿ｍａｘの２つの領域に区分した場合、以下に述べるように設定されている。まず、１番目の第１ＨＰ圧力比重み関数Ｗｐｈｐ＿１は、０≦Ｒｐｈｐ１＜Ｒｐｈｐ１＿ｒｅｆの領域では、Ｒｐｈｐ１＝０のときの値１を最大値として、第１ＨＰ圧力比Ｒｐｈｐ１が大きいほど、より小さい正の値に設定されているとともに、Ｒｐｈｐ１＿ｒｅｆ≦Ｒｐｈｐ１≦Ｒｐｈｐ１＿ｍａｘの領域では、値０に設定されている。

また、２番目の第１ＨＰ圧力比重み関数Ｗｐｈｐ＿２は、０≦Ｒｐｈｐ１＜Ｒｐｈｐ１＿ｒｅｆの領域では、第１ＨＰ圧力比Ｒｐｈｐ１が大きいほど、より大きい正の値に設定されているとともに、Ｒｐｈｐ１＿ｒｅｆ≦Ｒｐｈｐ１≦Ｒｐｈｐ１＿ｍａｘの領域では、Ｒｐｈｐ１＝Ｒｐｈｐ１＿ｒｅｆのときの値１を最大値として、第１ＨＰ圧力比Ｒｐｈｐ１が大きいほど、より小さい正の値に設定されている。さらに、３番目の第１ＨＰ圧力比重み関数Ｗｐｈｐ＿３は、０≦Ｒｐｈｐ１＜Ｒｐｈｐ１＿ｒｅｆの領域では、値０に設定されているとともに、Ｒｐｈｐ１＿ｒｅｆ≦Ｒｐｈｐ１≦Ｒｐｈｐ１＿ｍａｘの領域では、Ｒｐｈｐ１＝Ｒｐｈｐ１＿ｍａｘのときの値１を最大値として、第１ＨＰ圧力比Ｒｐｈｐ１が大きいほど、より大きい正の値に設定されている。

さらに、１番目および２番目の第１ＨＰ圧力比重み関数Ｗｐｈｐ＿１，Ｗｐｈｐ＿２は、０≦Ｒｐｈｐ１＜Ｒｐｈｐ１＿ｒｅｆの領域において互いに重なり合うとともに、両者の和は、各第１ＨＰ圧力比重み関数Ｗｐｈｐ＿ｉにおける最大値１と等しくなるように設定されている。これと同様に、２番目および３番目の第１ＨＰ圧力比重み関数Ｗｐｈｐ＿２，Ｗｐｈｐ＿３は、Ｒｐｈｐ１＿ｒｅｆ≦Ｒｐｈｐ１≦Ｒｐｈｐ１＿ｍａｘの領域において互いに重なり合うとともに、両者の和は、各第１ＨＰ圧力比重み関数Ｗｐｈｐ＿ｉにおける最大値１と等しくなるように設定されている。

次いで、下式（１１１）により、第１ＨＰ開度αＨＰ１を算出する。

上式（１１１）において、第１ＨＰ開度αＨＰ１として、むだ時間ｄｉｎｔ前の制御タイミングでのＨＰ開度αＨＰ（ｋ−ｄｉｎｔ（ｋ））を用いた理由は、ＨＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＨＰは、むだ時間ｄｉｎｔ前の制御タイミングでの圧力比の状態に起因して発生していると推定されることによる。

次に、第１ＨＰ開度αＨＰ１に応じて、図１７に示すマップを検索することにより、第１ＨＰ開度重み関数Ｗａｈｐ＿ｊ（ｊ＝１〜３）を算出する。この第１ＨＰ開度重み関数Ｗａｈｐ＿ｊは、３個の値Ｗａｈｐ＿１，Ｗａｈｐ＿２，Ｗａｈｐ＿３を要素とするベクトルとして算出される。同図において、αＨＰ＿ｒｅｆは、ＨＰ開度αＨＰの所定値であり、αＨＰ＿ｍａｘは、ＨＰ開度αＨＰすなわち第１ＨＰ開度αＨＰ１がエンジン３の運転中に変化し得る値の最大値である。これらの点は以下の説明においても同様である。

同図に示すように、３個の第１ＨＰ開度重み関数Ｗａｈｐ＿ｊはそれぞれ、第１ＨＰ開度αＨＰ１が変化し得る領域を０≦αＨＰ１＜αＨＰ＿ｒｅｆ，αＨＰ＿ｒｅｆ≦αＨＰ１≦αＨＰ＿ｍａｘの２つの領域に区分した場合において、以下に述べるように設定されている。まず、１番目の第１ＨＰ開度重み関数Ｗａｈｐ＿１は、０≦αＨＰ１＜αＨＰ＿ｒｅｆの領域では、αＨＰ１＝０のときの値１を最大値として、第１ＨＰ開度αＨＰ１が大きいほど、より小さい正の値に設定されているとともに、αＨＰ＿ｒｅｆ≦αＨＰ１≦αＨＰ＿ｍａｘの領域では、値０に設定されている。

また、２番目の第１ＨＰ開度重み関数Ｗａｈｐ＿２は、０≦αＨＰ１＜αＨＰ＿ｒｅｆの領域では、第１ＨＰ開度αＨＰ１が大きいほど、より大きい正の値に設定されているとともに、αＨＰ＿ｒｅｆ≦αＨＰ１≦αＨＰ＿ｍａｘの領域では、αＨＰ１＝αＨＰ＿ｒｅｆのときの値１を最大値として、第１ＨＰ開度αＨＰ１が大きいほど、より小さい正の値に設定されている。さらに、３番目の第１ＨＰ開度重み関数Ｗａｈｐ＿３は、０≦αＨＰ１＜αＨＰ＿ｒｅｆの領域では、値０に設定されているとともに、αＨＰ＿ｒｅｆ≦αＨＰ１≦αＨＰ＿ｍａｘの領域では、αＨＰ１＝αＨＰ＿ｍａｘのときの値１を最大値として、第１ＨＰ開度αＨＰ１が大きいほど、より大きい正の値に設定されている。

さらに、１番目および２番目の第１ＨＰ開度重み関数Ｗａｈｐ＿１，Ｗａｈｐ＿２は、０≦αＨＰ１＜αＨＰ＿ｒｅｆの領域において互いに重なり合うとともに、両者の和は、各第１ＨＰ開度重み関数Ｗａｈｐ＿ｊにおける最大値１と等しくなるように設定されている。これと同様に、２番目および３番目の第１ＨＰ開度重み関数Ｗａｈｐ＿２，Ｗａｈｐ＿３は、αＨＰ＿ｒｅｆ≦αＨＰ１≦αＨＰ＿ｍａｘの領域において互いに重なり合うとともに、両者の和は、各第１ＨＰ開度重み関数Ｗａｈｐ＿ｊにおける最大値１と等しくなるように設定されている。

次いで、下式（１１２）により、修正誤差ＷＥ＿ｈｐ＿ｉｊを算出する。

この修正誤差ＷＥ＿ｈｐ＿ｉｊは、９つの値を要素とする行列として算出されるとともに、２種類の重み関数Ｗｐｈｐ＿ｉ，Ｗａｈｐ＿ｊをＨＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＨＰに乗算することにより算出されるので、これらの値Ｗｐｈｐ＿ｉ，Ｗａｈｐ＿ｊにより、第１ＨＰ圧力比Ｒｐｈｐ１の２つの領域と、第１ＨＰ開度αＨＰ１の２つの領域とを組み合わせた４つの領域に対して、ＨＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＨＰを分配して重み付けした値として算出される。

さらに、下式（１１３），（１１４）に示すスライディングモード制御アルゴリズムにより、ＨＰ局所補正値Ｄ＿ｈｐ＿ｉｊを算出する。

上式（１１３）のσｈｐ＿ｉｊは切換関数であり、ＰＯＬＥ＿ｖは−１＜ＰＯＬＥ＿ｖ＜０の関係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る。さらに、上式（１１４）において、Ｋｒｃｈ＿ｖは所定の到達則ゲインを、Ｋａｄｐ＿ｖは所定の適応則ゲインをそれぞれ表している。

このように、ＨＰ局所補正値Ｄ＿ｈｐ＿ｉｊは、修正誤差ＷＥ＿ｈｐ＿ｉｊすなわちＨＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＨＰを値０に収束させるための、９つの値を要素とする行列として算出される。言い換えれば、ＨＰ局所補正値Ｄ＿ｈｐ＿ｉｊは、新気流量の推定値ｄＧａｆｍ＿ｈａｔを新気流量ｄＧａｆｍに収束させるように算出される。

さらに、下式（１１５）により、第２ＨＰ圧力比Ｒｐｈｐ２を算出する。

次いで、第２ＨＰ圧力比Ｒｐｈｐ２に応じて、図１８に示すマップを検索することにより、第２ＨＰ圧力比重み関数Ｗｐｈｐ’＿ｉ（ｉ＝１〜３）を算出する。同図において、Ｒｐｈｐ２＿ｒｅｆは、第２ＨＰ圧力比Ｒｐｈｐ２の所定値であり、Ｒｐｈｐ２＿ｍａｘは、エンジン３の運転中に第２ＨＰ圧力比Ｒｐｈｐ２が変化し得る値の最大値である。この図１８のマップは、前述した図１６のマップにおいて、横軸の第１ＨＰ圧力比Ｒｐｈｐ１を第２ＨＰ圧力比Ｒｐｈｐ２に置き換えるとともに、３つの第１ＨＰ圧力比重み関数Ｗｐｈｐ＿ｉを３つの第２ＨＰ圧力比重み関数Ｗｐｈｐ’＿ｉにそれぞれ置き換えたものに相当するので、その詳細な説明はここでは省略する。

次いで、下式（１１６）により、第２ＨＰ開度αＨＰ２を算出する。

次に、第２ＨＰ開度αＨＰ２に応じて、図１９に示すマップを検索することにより、第２ＨＰ開度重み関数Ｗａｈｐ’＿ｊ（ｊ＝１〜３）を算出する。この図１９のマップは、前述した図１７のマップにおいて、横軸の第１ＨＰ開度αＨＰ１を第２ＨＰ開度αＨＰ２に置き換えるとともに、３つの第１ＨＰ開度重み関数Ｗａｈｐ＿ｊを３つの第２ＨＰ開度重み関数Ｗａｈｐ’＿ｊにそれぞれ置き換えたものに相当するので、その詳細な説明はここでは省略する。

そして、最終的に、下式（１１７）により、ＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＨＰが算出される。

以上のように、ＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＨＰは、重み関数Ｗｐｈｐ’＿ｉ，Ｗａｈｐ’＿ｊをＨＰ局所補正値Ｄ＿ｈｐ＿ｉｊに乗算した値の総和として算出される。この場合、前述した第１および第２ＨＰ圧力比Ｒｐｈｐ１，Ｒｐｈｐ２は、互いに演算タイミングが異なる、吸気チャンバ圧の推定値Ｐｃｈ＿ｈａｔと排気マニホールド圧Ｐｅｍとの圧力比であり、第１ＨＰ開度αＨＰ１および第２ＨＰ開度αＨＰ２は、互いに演算タイミングが異なるＨＰ開度αＨＰであるので、ＨＰ局所補正値Ｄ＿ｈｐ＿ｉｊは、圧力比の２つの領域とＨＰ開度αＨＰの２つの領域とを組み合わせた４つの領域に対して、ＨＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＨＰが値０に収束するように、誤差ＥＶＮＳが発生したと推定されるむだ時間ｄｉｎｔ前の制御タイミングでの第１ＨＰ圧力比Ｒｐｈｐ１に応じて、領域ごとに重み付けされる。さらに、ＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＨＰは、そのように重み付けされたＨＰ局所補正値Ｄ＿ｈｐ＿ｉｊの総和として算出されるので、前述した不活性ガス推定部６０で用いたモデルにおいてむだ時間ｄｉｎｔ前にモデル化誤差が生じた場合でも、それを補償できるように算出される。すなわち、ＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＨＰは、むだ時間ｄｉｎｔ前に発生したモデル化誤差を学習し、その学習結果を反映させた値として算出される。

これ加えて、ＨＰ局所補正値Ｄ＿ｈｐ＿ｉｊは、圧力比の２つの領域とＨＰ開度αＨＰの２つの領域とを組み合わせた４つの領域に対して、ＨＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＨＰが値０に収束するように、前回の制御タイミングでモデル化誤差を生じるような条件下にある第２ＨＰ圧力比Ｒｐｈｐ２に応じて、領域ごとに重み付けされるので、前回の制御タイミングでのモデル化誤差を補償できるように算出される。さらに、ＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＨＰは、そのように重み付けされたＨＰ局所補正値Ｄ＿ｈｐ＿ｉｊの総和として算出されるので、前述した不活性ガス推定部６０で用いたモデルにおいて、前回の制御タイミングでモデル化誤差を生じた場合でも、このように算出されたＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＨＰを用いることによって、圧力比およびＨＰ開度αＨＰの領域ごとにモデル化誤差を精度よく修正することができる。以上のように、ＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＨＰは、むだ時間ｄｉｎｔ前および前回の制御タイミングで発生したモデル化誤差を、圧力比およびＨＰ開度αＨＰの領域ごとに補償できるように算出されるので、ＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＨＰの演算が進行するほど、言い換えれば学習が進むほど、ＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＨＰによって、モデルを実際の制御対象モデルに近づけることができ、モデルの修正精度を高めることができる。

次に、前述したＬＰ開度コントローラ８０について説明する。このＬＰ開度コントローラ８０では、以下に述べる制御アルゴリズムによって、目標ＬＰ開度αＬＰ＿ｃｍｄが算出される。まず、下式（１１８）〜（１２０）に示す、スライディングモード制御アルゴリズムを適用した制御アルゴリズムによって、ＬＰ制御入力Ｕ＿ｌｐを算出する。

上式（１１８）に示すように、追従誤差Ｅｉｅ＿ｌｐは、ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔと、目標ＬＰ不活性ガス流量ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰ＿ｃｍｄとの偏差として算出される。また、式（１１９）において、σｉｅ＿ｌｐは切換関数であり、ＰＯＬＥ＿ｌｐは、−１＜ＰＯＬＥ＿ｌｐ＜０の関係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る。さらに、上式（１２０）において、Ｋｒｃｈ＿ｌｐは所定の到達則ゲインを、Ｋａｄｐ＿ｌｐは所定の適応則ゲインをそれぞれ表している。

また、上式（１２０）の右辺の第３項ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰ＿ｃｍｄ（ｋ）／φ（ｋ−ｄｌｐ＿ｈａｔ（ｋ））は、低圧ＥＧＲ制御弁１１ｃおよび低圧ＥＧＲ通路１１ａでの応答遅れやむだ時間を補償するためのフィードフォワード項である。この場合、低圧ＥＧＲ制御弁１１ｃで直接的に制御できるのは、不活性ガス流量ではなく、ＥＧＲ流量であるので、上式（１２０）では、フィードフォワード項として、目標ＬＰ不活性ガス流量ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰ＿ｃｍｄをＥＧＲ流量に換算した値が用いられる。

そして、以上のように算出したＬＰ制御入力Ｕ＿ｌｐを用いて、下式（１２１）により、目標ＬＰ開度αＬＰ＿ｃｍｄが算出される。

上式（１２１）において、Ｆｌｐは、ＬＰ制御入力Ｕ＿ｌｐを目標ＬＰ開度αＬＰ＿ｃｍｄに変換するための変換関数である。なお、上式（１２１）に代えて、目標ＬＰ開度αＬＰ＿ｃｍｄを、ＬＰ制御入力Ｕ＿ｌｐに応じてマップを検索する手法によって算出してもよい。

以上のように、ＬＰ開度コントローラ８０では、目標ＬＰ開度αＬＰ＿ｃｍｄが、スライディングモード制御アルゴリズムを適用した式（１１８）〜（１２０）の制御アルゴリズムを用いて、ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔを目標ＬＰ不活性ガス流量ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰ＿ｃｍｄに収束させるように算出される。すなわち、気筒３ａ内に流れ込むＬＰ不活性ガスの流量の推定値ではなく、吸気通路５の接続部５ｃに流れ込むＬＰ不活性ガスの流量の推定値がその目標値になるように、目標ＬＰ開度αＬＰ＿ｃｍｄが算出される。これは、低圧ＥＧＲ装置１１の場合、低圧ＥＧＲガスが排気通路１０から気筒３ａ内に流れ込むまでの距離が長いことに起因して、その応答性が低く、むだ時間が大きいという特性を有している関係上、気筒３ａ内に流れ込むＬＰ不活性ガスの流量をその目標値になるように制御すると、過大なオーバーシュートや振動的挙動を生じやすく、制御性が低下してしまい、高い制御精度を確保できなくなるので、それを回避するためである。

次に、図２０を参照しながら、前述したＨＰ開度コントローラ９０について説明する。このＨＰ開度コントローラ９０は、以下に述べる制御アルゴリズムを用いて、目標ＨＰ開度αＨＰ＿ｃｍｄを算出するものであり、同図に示すように、減算器９１、ＦＦ入力項算出部９２、ＦＢ入力項算出部９３、加算器９４および目標ＨＰ開度算出部９５を備えている。

まず、減算器９１では、下式（１２２）により、目標ＨＰ不活性ガス流量ｄＧｉｅｇｒ＿ＨＰ＿ｃｍｄが算出される。

上式（１２２）に示すように、目標ＨＰ不活性ガス流量ｄＧｉｅｇｒ＿ＨＰ＿ｃｍｄは、目標不活性ガス総流量ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｍｄから筒内ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ＬＰ＿ｈａｔを減算することにより算出されるので、低圧ＥＧＲ装置１１により気筒３ａ内に供給された不活性ガスの不足分を、高圧ＥＧＲ装置１２で補充するための値として算出される。

次いで、ＦＦ入力項算出部９２では、以下に述べるように、フィードフォワード項としてのＦＦ入力項Ｕｆｆ＿ｈｐが算出される。まず、下式（１２３）により、目標高圧ＥＧＲガス流量ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｃｍｄが算出される。

上式（１２３）に示すように、目標高圧ＥＧＲガス流量ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｃｍｄは、むだ時間の推定値ｄｈｐ＿ｈａｔ前の制御タイミングにおける検出当量比φ（ｋ−ｄｈｐ＿ｈａｔ（ｋ））で、目標ＨＰ不活性ガス流量の今回値ｄＧｉｅｇｒ＿ＨＰ＿ｃｍｄ（ｋ）を除算することにより算出される。これは、高圧ＥＧＲ制御弁１２ｃで直接的に制御できるのは、不活性ガス流量ではなく、ＥＧＲ流量であるので、上式（１２３）において、目標ＨＰ不活性ガス流量ｄＧｉｅｇｒ＿ＨＰ＿ｃｍｄをＥＧＲ流量に換算するとともに、排気通路１０内の排ガスが高圧ＥＧＲ通路１２ａ内を通過して吸気チャンバ５ｂに達するまでのむだ時間を、目標高圧ＥＧＲガス流量ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｃｍｄの算出結果に反映させるためである。

そして、最終的に、下式（１２４）により、ＦＦ入力項Ｕｆｆ＿ｈｐが算出される。

この式（１２４）は、高圧ＥＧＲ制御弁１２ｃの応答遅れを一次遅れ系と見なして、逆伝達関数補償法を適用することにより導出される。また、式（１２４）のＫｆｆは、一次遅れ補償係数であり、０＜Ｋｆｆ≦１が成立するように設定される。

一方、ＦＢ入力項算出部９３では、下式（１２５）〜（１２７）に示す、スライディングモード制御アルゴリズムによって、ＦＢ入力項Ｕｆｂ＿ｈｐが算出される。

上式（１２５）に示すように、追従誤差Ｅｉｅ＿ｈｐは、筒内不活性ガス総流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔと、目標不活性ガス総流量ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｍｄとの偏差として算出される。また、上式（１２６）において、σｉｅ＿ｈｐは切換関数であり、ＰＯＬＥ＿ｈｐは−１＜ＰＯＬＥ＿ｌｐ＜ＰＯＬＥ＿ｈｐ＜０の関係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る。２つの切換関数設定パラメータＰＯＬＥ＿ｌｐ，ＰＯＬＥ＿ｈｐの値が、このような関係に設定されている理由については後述する。さらに、上式（１２７）において、Ｋｒｃｈ＿ｈｐは所定の到達則ゲインを、Ｋａｄｐ＿ｈｐは所定の適応則ゲインをそれぞれ表している。

以上の制御アルゴリズムにより、ＦＢ入力項Ｕｆｂ＿ｈｐは、筒内不活性ガス総流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔを、目標不活性ガス総流量ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｍｄに収束させるように算出される。

また、加算器９４では、下式（１２８）に示すように、ＦＦ入力項Ｕｆｆ＿ｈｐとＦＢ入力項Ｕｆｂ＿ｈｐの和として、ＨＰ制御入力Ｕ＿ｈｐが算出される。

そして、目標ＨＰ開度算出部９５では、以上のように算出したＨＰ制御入力Ｕ＿ｈｐを用いて、下式（１２９）により、目標ＨＰ開度αＨＰ＿ｃｍｄが算出される。

上式（１２９）において、Ｆｈｐは、ＨＰ制御入力Ｕ＿ｈｐを目標ＨＰ開度αＨＰ＿ｃｍｄに変換するための変換関数である。なお、上式（１２９）に代えて、目標ＨＰ開度αＨＰ＿ｃｍｄを、ＨＰ制御入力Ｕ＿ｈｐに応じてマップを検索する手法によって算出してもよい。

以上のように、ＨＰ開度コントローラ９０では、目標ＨＰ開度αＨＰ＿ｃｍｄが、式（１２５）〜（１２７）のスライディングモード制御アルゴリズムを用いて、筒内不活性ガス総流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔを、目標不活性ガス総流量ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｍｄに収束させるように算出される。この場合、ＬＰ開度コントローラ８０およびＨＰ開度コントローラ９０はいずれも、フィードバック制御の一種であるスライディングモード制御アルゴリズムを用いている関係上、ＬＰ開度コントローラ８０における追従誤差Ｅｉｅ＿ｌｐの値０への収束速度と、ＨＰ開度コントローラ９０における追従誤差Ｅｉｅ＿ｈｐの値０への収束速度が同じであると、２つのフィードバック制御が互いに干渉し合うおそれがある。これに加えて、前述したように、低圧ＥＧＲ装置１１は、高圧ＥＧＲ装置１２と比べて、ＥＧＲガスの供給経路が長いことで、その応答性が低いという特性がある。

したがって、本実施形態では、応答性の高い方を制御するＨＰ開度コントローラ９０における追従誤差Ｅｉｅ＿ｈｐの値０への収束速度を、ＬＰ開度コントローラ８０における追従誤差Ｅｉｅ＿ｌｐの値０への収束速度よりも速くすることと、２つのコントローラ８０，９０におけるフィードバック制御が互い干渉し合うのを回避することを目的として、前述したように、２つの切換関数設定パラメータＰＯＬＥ＿ｌｐ，ＰＯＬＥ＿ｈｐが、ＰＯＬＥ＿ｌｐ＜ＰＯＬＥ＿ｈｐの関係が成立するように設定されている。

なお、以上の２つの開度コントローラ８０，９０では、目標ＬＰ開度αＬＰ＿ｃｍｄおおび目標ＨＰ開度αＨＰ＿ｃｍｄを、スライディングモード制御アルゴリズムを用いて算出した例であるが、例えば、バックステッピング制御アルゴリズム、モデル予測制御アルゴリズムおよびＰＩＤ制御アルゴリズムなどの、フィードバック制御アルゴリズムを用いて、これらの値を算出するように構成してもよい。

次に、図２１を参照しながら、ＥＣＵ２によって実行される本実施形態のＥＧＲ制御処理について説明する。このＥＧＲ制御処理は、以下に述べるように、ＬＰ開度αＬＰおよびＨＰ開度αＨＰを制御することによって、気筒３ａ内に流入するＥＧＲ量すなわち不活性ガス量を制御するものであり、前述した所定の制御周期ΔＴで実行される。

同図に示すように、まず、ステップ１（図では「Ｓ１」と略す。以下同じ）で、吸気デバイス故障フラグＦ＿ＶＤＮＧが「１」であるか否かを判別する。この吸気デバイス故障フラグＦ＿ＶＤＮＧは、図示しない判定処理において、前述した２つのインテークシャッタ機構６，９およびターボチャージャ７の少なくとも１つが故障していると判定されたときに「１」に、それ以外のときに「０」に設定される。

ステップ１の判別結果がＮＯで、２つのインテークシャッタ機構６，９およびターボチャージャ７がいずれも正常であるときには、ステップ２に進み、エンジン水温ＴＷが第１所定温度ＴＷ＿Ｅ１よりも高いか否かを判別する。この判別結果がＮＯのときには、エンジン水温ＴＷが低い状態にあり、不活性ガスを気筒３ａ内に供給すべきではないと判定して、ステップ３に進み、目標不活性ガス総流量ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｍｄを値０に設定する。

一方、ステップ２の判別結果がＹＥＳのときには、不活性ガスを気筒３ａ内に供給すべきであると判定して、ステップ４に進み、目標不活性ガス総流量ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｍｄを、前述したように、図４のマップを検索する手法によって算出する。

以上のステップ３または４に続くステップ５で、ＬＰ故障判定フラグＦ＿ＬＰＮＧが「１」であるか否かを判別する。このＬＰ故障判定フラグＦ＿ＬＰＮＧは、図示しない判定処理において、前述した低圧ＥＧＲ制御弁１１ｃが故障していると判定されたときに「１」に、それ以外のときに「０」に設定される。

このステップ５の判別結果がＮＯで、低圧ＥＧＲ制御弁１１ｃが正常であるときには、ステップ６に進み、エンジン水温ＴＷが第２所定温度ＴＷ＿Ｅ２よりも高いか否かを判別する。この第２所定温度ＴＷ＿Ｅ２は、第１所定温度ＴＷ＿Ｅ１よりも高い値に設定されている。

ステップ６の判別結果がＹＥＳのときには、低圧ＥＧＲ装置１１によるＬＰ不活性ガスの供給動作を実行すべきであると判定して、ステップ７に進み、ＬＰ側分配率Ｒｉｅｇｒ＿ＬＰを、前述したように、図５のマップを検索する手法によって算出する。

次に、ステップ８で、前述した式（１）により、目標ＬＰ不活性ガス流量ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰ＿ｃｍｄを算出する。

次いで、ステップ９に進み、前述した式（９４）〜（１１７）と、図１２〜１９のマップを検索する手法とを用いて、ＬＰ用およびＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰ，ＫＶＮＳ＿ＨＰを算出する。

ステップ９に続くステップ１０で、推定値算出処理を実行する。この推定値算出処理は、前述した各種の推定値を算出するものであり、具体的には、図２２に示すように実行される。

同図に示すように、まず、ステップ３０で、前述した式（５８）により、接続部総ガス量の推定値Ｇｉｎ＿ｈａｔを算出する。その後、ステップ３１に進み、前述した式（５９）により、吸気圧の推定値Ｐｉｎ＿ｈａｔを算出する。

次に、ステップ３２で、前述した式（５０）〜（５２）により、ＩＳ通過新気流量の仮想要求値ｄＧａｉｒ＿ＩＳ＿ｖを算出する。ステップ３２に続くステップ３３で、前述した式（５３）〜（５７）により、低圧ＥＧＲガス流量の推定値ｄＧｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔを算出する。

次いで、ステップ３４に進み、前述した式（６０）〜（６４）により、ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔを算出する。その後、ステップ３５で、前述した式（６５），（６６）により、中間通路内不活性ガス率の推定値Ｒｉｅｇｒ＿ｉｎ＿ｈａｔを算出する。

ステップ３５に続くステップ３６で、前述したように、図１０のマップを検索する手法により、筒内ガス流量の推定値ｄＧｇａｓ＿ｃｙｌ＿ｈａｔを算出する。その後、ステップ３７で、前述した式（６７）により、筒内不活性ガス総流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔを算出する。

次に、ステップ３８で、前述した式（６８）により、チャンバ総ガス量の推定値Ｇｃｈ＿ｈａｔを算出する。その後、ステップ３９に進み、前述した式（６９）〜（７３）により、チャンバ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ＣＰ＿ｈａｔを算出する。

ステップ３９に続くステップ４０で、前述した式（７４）〜（８５）により、チャンバ不活性ガス率の推定値Ｒｉｅｇｒ＿ｃｈ＿ｈａｔを算出する。その後、ステップ４１で、前述した式（８６）〜（８８）により、筒内ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ＬＰ＿ｈａｔを算出する。

次いで、ステップ４２に進み、前述した式（８９）〜（９３）により、新気流量の推定値ｄＧａｆｍ＿ｈａｔを算出した後、本処理を終了する。

図２１に戻り、ステップ１０の推定値算出処理を以上のように実行した後、ステップ１１に進み、前述した式（１１８）〜（１２１）により、目標ＬＰ開度αＬＰ＿ｃｍｄを算出する。

次いで、ステップ１２に進み、ＨＰ故障判定フラグＦ＿ＨＰＮＧが「１」であるか否かを判別する。このＨＰ故障判定フラグＦ＿ＨＰＮＧは、図示しない判定処理において、前述した高圧ＥＧＲ制御弁１２ｃが故障していると判定されたときに「１」に、それ以外のときに「０」に設定される。

ステップ１２の判別結果がＮＯで、高圧ＥＧＲ制御弁１２ｃが正常であるときには、ステップ１３に進み、前述した式（１２２）〜（１２９）により、目標ＨＰ開度αＨＰ＿ｃｍｄを算出する。

次いで、ステップ１４に進み、以上のように算出された目標ＬＰ開度αＬＰ＿ｃｍｄおよび目標ＨＰ開度αＨＰ＿ｃｍｄに対応する制御入力信号を、低圧ＥＧＲ制御弁１１ｃおよび高圧ＥＧＲ制御弁１２ｃにそれぞれ供給することにより、これらのＥＧＲ制御弁１１ｃ，１２ｃを駆動する。それにより、ＬＰ開度αＬＰおよびＨＰ開度αＨＰがそれぞれ、目標ＬＰ開度αＬＰ＿ｃｍｄおよび目標ＨＰ開度αＨＰ＿ｃｍｄになるように制御される。以上のようにステップ１４を実行した後、本処理を終了する。

一方、ステップ１２の判別結果がＹＥＳで、高圧ＥＧＲ制御弁１２ｃが故障しているときには、高圧ＥＧＲ装置１２によるＨＰ不活性ガスの供給動作を実行すべきでないと判定して、ステップ１６に進み、目標ＨＰ開度αＨＰ＿ｃｍｄを値０に設定する。次いで、上述したように、ステップ１４を実行する。この場合、目標ＨＰ開度αＨＰ＿ｃｍｄが値０に設定されていることで、高圧ＥＧＲ制御弁１２ｃは全閉状態に制御される。その後、本処理を終了する。

一方、ステップ５の判別結果がＹＥＳで、低圧ＥＧＲ制御弁１１ｃが故障しているとき、またはステップ６の判別結果がＮＯで、ＴＷ≦ＴＷ＿Ｅ２のときには、低圧ＥＧＲ装置１１によるＬＰ不活性ガスの供給動作を実行すべきでないと判定して、ステップ１７に進み、ＬＰ側分配率Ｒｉｅｇｒ＿ＬＰを値０に設定する。その後、ステップ１８で、目標ＬＰ不活性ガス流量ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰ＿ｃｍｄを値０に設定する。

次いで、ステップ１９に進み、前述したステップ９と同じ手法により、ＬＰ用およびＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰ，ＫＶＮＳ＿ＨＰを算出する。ステップ１９に続くステップ２０で、前述したステップ１０と同じ手法により、推定値算出処理を実行する。

次に、ステップ２１で、目標ＬＰ開度αＬＰ＿ｃｍｄを値０に設定する。その後、前述したように、ステップ１２以降を実行した後、本処理を終了する。

一方、ステップ１の判別結果がＹＥＳで、２つのインテークシャッタ機構６，９およびターボチャージャ７の少なくとも１つが故障しているときには、ステップ１５，１６で、目標ＬＰ開度αＬＰ＿ｃｍｄおよび目標ＨＰ開度αＨＰ＿ｃｍｄをいずれも値０に設定する。次いで、前述したように、ステップ１４を実行する。この場合、目標ＬＰ開度αＬＰ＿ｃｍｄおよび目標ＨＰ開度αＨＰ＿ｃｍｄがいずれも値０に設定されていることで、低圧ＥＧＲ制御弁１１ｃおよび高圧ＥＧＲ制御弁１２ｃはいずれも全閉状態に制御される。以上のように、ステップ１４を実行した後、本処理を終了する。

次に、図２３を参照しながら、ＥＣＵ２によって実行される本実施形態の吸気デバイス制御処理について説明する。この吸気デバイス制御処理は、以下に述べるように、ベーン開度αｔｂ、インテークシャッタ開度αｉｎおよびＨＰ用シャッタ開度αｉｎＨＰを制御することによって、吸気通路５内のガスの流量および圧力を制御するものであり、前述した所定の制御周期ΔＴで実行される。

同図に示すように、まず、ステップ５０で、目標ベーン開度αｔｂ＿ｃｍｄを算出する。この目標ベーン開度αｔｂ＿ｃｍｄは、通常、前述した式（８）〜（１１）により算出されるとともに、後述する所定のＨＰ動作条件が成立しているときには、前述した式（８）において、吸気チャンバ圧Ｐｃｈおよび目標過給圧Ｐｃｈ＿ｃｍｄを、ブースト圧Ｐｂｏｏｓｔおよび目標Ｐｂｏｏｓｔに置き換えた式で算出される。このブースト圧Ｐｂｏｏｓｔは、ＨＰ用インテークシャッタ９ａよりも上流側で、かつコンプレッサブレード７ａよりも下流側の圧力であり、図示しないセンサによって検出される。

次いで、ステップ５１に進み、前述した式（１２）〜（１５）により、目標インテークシャッタ開度αｉｎ＿ｃｍｄを算出する。

次に、ステップ５２で、目標ＨＰシャッタ開度αｉｎＨＰ＿ｃｍｄを算出する。具体的には、目標ＨＰシャッタ開度αｉｎＨＰ＿ｃｍｄは、通常時、ＨＰ用インテークシャッタ９ａを全開状態に制御するために、所定の全開値に設定されるとともに、所定のＨＰ動作条件が成立したときにのみ、吸気チャンバ圧Ｐｃｈが目標過給圧Ｐｃｈ＿ｃｍｄに収束するように、フィードバック制御アルゴリズムで算出される。この場合、ＨＰ用インテークシャッタ９ａの全開制御中において、前述した目標ＨＰ開度αＨＰ＿ｃｍｄ≠０で、かつ吸気チャンバ圧Ｐｃｈと排気マニホールド圧Ｐｅｍとの差圧ΔＰが所定値ΔＰｃｈ＿ｃｐよりも小さいときに、所定のＨＰ動作条件が成立したと判定される。また、フィードバック制御では、目標過給圧Ｐｃｈ＿ｃｍｄとして、排気マニホールド圧Ｐｅｍから所定値ΔＰｃｈ＿ｃｐを減算した値が用いられる。

ステップ５２に続くステップ５３で、以上のように算出した３つの目標開度αｔｂ＿ｃｍｄ，αｉｎ＿ｃｍｄ，αｉｎＨＰ＿ｃｍｄに対応する制御入力信号を、ベーンアクチュエータ７ｄ、ＩＳアクチュエータ６ｂおよびＨＰ用ＩＳアクチュエータ９ｂにそれぞれ供給することによって、これらのアクチュエータ７ｄ，６ｂ，９ｂをそれぞれ駆動する。それにより、ベーン開度αｔｂが目標ベーン開度αｔｂ＿ｃｍｄに、インテークシャッタ開度αｉｎが目標インテークシャッタ開度αｉｎ＿ｃｍｄに、ＨＰ用シャッタ開度αｉｎＨＰが目標ＨＰシャッタ開度αｉｎＨＰ＿ｃｍｄにそれぞれなるように制御される。その後、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ＥＧＲ制御装置１によるＥＧＲ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。まず、図２４は、前述した各種のモデルにおいてモデル化誤差がないように設定したときの本実施形態の制御結果の一例を示しており、図２６はモデル化誤差があるように設定したときの本実施形態の制御結果の一例を示している。一方、図２５および図２７はそれぞれ、モデル化誤差がないように設定した場合およびモデル化誤差があるように設定した場合において、比較のために、目標ＨＰ不活性ガス流量ｄＧｉｅｇｒ＿ＨＰ＿ｃｍｄの算出式として、前述した式（１２２）に代えて、下式（１３０）を用いた場合のシミュレーション結果（以下「比較例の制御結果」という）の一例を示している。

上式（１３０）と前述した式（１２２）を比較すると明らかなように、この比較例は、筒内ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ＬＰ＿ｈａｔに代えて、前述した目標ＬＰ不活性ガス流量ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰ＿ｃｍｄを用いて、目標ＨＰ不活性ガス流量ｄＧｉｅｇｒ＿ＨＰ＿ｃｍｄを算出した場合の制御結果である。

また、図２４〜２７のΔｄＧｉｅｇｒは、筒内不活性ガス総流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔと、目標不活性ガス総流量ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｍｄとの偏差（＝ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔ−ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｍｄ）である。

まず、図２４，２５を参照すると、これらの制御結果の場合、モデル化誤差がないように設定されている関係上、モデル化誤差を修正する必要がないことで、２つの修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰ，ＫＶＮＳ＿ＨＰはいずれも値１．０に保持されている。また、２つの制御結果を比較した場合、本実施形態の制御結果では、低圧ＥＧＲ装置１１から気筒３ａ内に流入する低圧ＥＧＲガス中のＬＰ不活性ガスに関する各種のむだ時間（または応答遅れ）を逐次推定し、それに応じてＨＰ開度αＨＰを制御しているので、偏差ΔｄＧｉｅｇｒの値０に対する乖離度合が小さく、高い制御精度が確保されているのに対して、比較例の制御結果では、偏差ΔｄＧｉｅｇｒが値０を中心として振動的な繰り返し挙動を示しているとともに、偏差ΔｄＧｉｅｇｒの変動幅が本実施形態の制御結果よりも大きくなっており、制御精度が低い状態にあることが判る。

次に、図２６および図２７を参照すると、図２７の比較例の制御結果の場合、新気流量の推定値ｄＧａｆｍ＿ｈａｔが新気流量ｄＧａｆｍに一致した以降も、偏差ΔｄＧｉｅｇｒが値０を中心として振動的な繰り返し挙動を示しており、制御精度が低い状態にあることが判る。これは、前述したように、低圧ＥＧＲ装置１１の場合、低圧ＥＧＲガスが排気通路１０から気筒３ａ内に流れ込むまでの距離が長いことに起因して、その応答性が低く、むだ時間が大きいという特性を有しているので、筒内ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ＬＰ＿ｈａｔに代えて、目標ＬＰ不活性ガス流量ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰ＿ｃｍｄを用いて、目標ＨＰ不活性ガス流量ｄＧｉｅｇｒ＿ＨＰ＿ｃｍｄを算出した場合、その制御性が低下することによる。

これに対して、図２６の本実施形態の制御結果の場合、偏差ΔｄＧｉｅｇｒの絶対値は、シミュレーションの開始直後に最大の状態となった後、制御の進行に伴い、２つの修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰ，ＫＶＮＳ＿ＨＰによって修正されたモデルが実際のパラメータの関係に近づくことで減少する。そして、新気流量の推定値ｄＧａｆｍ＿ｈａｔが新気流量ｄＧａｆｍに一致した以降、値０近傍で推移しており、図２７の比較例よりも高い制御精度を確保できていることが判る。すなわち、本実施形態のように、筒内ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ＬＰ＿ｈａｔを用いて、目標ＨＰ不活性ガス流量ｄＧｉｅｇｒ＿ＨＰ＿ｃｍｄを算出する手法の場合、筒内ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ＬＰ＿ｈａｔの算出に用いるモデルにおいてモデル化誤差があると、制御性が低下するおそれがあるものの、前述したように、２つの修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰ，ＫＶＮＳ＿ＨＰでモデル化誤差を逐次修正することによって、そのような制御性の低下を回避しながら、高い制御精度を確保できていることが判る。

以上のように、第１実施形態のＥＧＲ制御装置１によれば、ＬＰ開度コントローラ８０で、目標ＬＰ開度αＬＰ＿ｃｍｄが算出され、この目標ＬＰ開度αＬＰ＿ｃｍｄに対応する制御入力信号が低圧ＥＧＲ制御弁１１ｃに供給されることにより、ＬＰ開度αＬＰがこの目標ＬＰ開度αＬＰ＿ｃｍｄになるように制御される。この場合、目標ＬＰ開度αＬＰ＿ｃｍｄは、前述した式（１１８）〜（１２０）の制御アルゴリズムを用い、ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔを目標ＬＰ不活性ガス流量ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰ＿ｃｍｄに収束させることができるように算出される。したがって、そのような目標ＬＰ開度αＬＰ＿ｃｍｄを用いることにより、ＬＰ開度αＬＰを、ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔが目標ＬＰ不活性ガス流量ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰ＿ｃｍｄに収束するように、フィードバック制御することができる。

さらに、ＨＰ開度コントローラ９０で、目標ＨＰ開度αＨＰ＿ｃｍｄが算出され、この目標ＨＰ開度αＨＰ＿ｃｍｄに対応する制御入力信号が高圧ＥＧＲ制御弁１２ｃに供給されることにより、ＨＰ開度αＨＰが目標ＨＰ開度αＨＰ＿ｃｍｄになるように制御される。この場合、目標ＨＰ開度αＨＰ＿ｃｍｄは、前述した式（１２５）〜（１２７）の制御アルゴリズムを用い、筒内不活性ガス総流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔを目標不活性ガス総流量ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｍｄに収束させることができるように算出される。したがって、そのような目標ＨＰ開度αＨＰ＿ｃｍｄを用いることにより、ＨＰ開度αＨＰを、筒内不活性ガス総流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔが目標不活性ガス総流量ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｍｄに収束するように、フィードバック制御することができる。

また、低圧ＥＧＲ装置１１の場合、前述したように、低圧ＥＧＲガスが気筒３ａ内に達するまでの経路が高圧ＥＧＲガスが気筒３ａ内に達するまでの経路よりも長く、高圧ＥＧＲ装置１２と比べて、応答遅れおよびむだ時間が大きいという特性を有している。これに対して、目標ＨＰ不活性ガス流量ｄＧｉｅｇｒ＿ＨＰ＿ｃｍｄは、目標不活性ガス総流量ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｍｄから筒内ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ＬＰ＿ｈａｔを減算することにより算出されるので、応答遅れおよびむだ時間が大きい低圧ＥＧＲ装置１１では確保できない分の不活性ガス量を、高圧ＥＧＲ装置１２によって精度よく供給することができる。その結果、不活性ガス量および不活性ガス率の制御精度を向上させることができ、安定した燃焼状態および良好な排ガス特性を確保することができる。

さらに、新気流量の推定値ｄＧａｆｍ＿ｈａｔから新気流量ｄＧａｆｍを減算することにより、誤差ＥＶＮＳが算出され、筒内ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ＬＰ＿ｈａｔを筒内不活性ガス総流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔで除算することにより、ＬＰ不活性ガス比ＲＬＰが算出され、このＬＰ不活性ガス比ＲＬＰを用いて、誤差ＥＶＮＳが、ＬＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＬＰとＨＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＨＰとに分割されるとともに、ＬＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＬＰおよびＨＰ用誤差ＥＶＮＳ＿ＨＰを、前述した手法で重み付けすることにより、ＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰおよびＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＨＰがそれぞれ算出される。そして、ＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰを、基本推定値ｄＧｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔ＿ｔｅｍｐに乗算することによって、低圧ＥＧＲガス流量の推定値ｄＧｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔが算出され、ＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＨＰを、基本推定値ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔ＿ｔｅｍｐに乗算することによって、高圧ＥＧＲガス流量の推定値ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔが算出される。

この場合、基本推定値ｄＧｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔ＿ｔｅｍｐは、吸気圧の推定値Ｐｉｎ＿ｈａｔを用いて算出され、この吸気圧の推定値Ｐｉｎ＿ｈａｔは、気体の状態方程式に基づくモデル式（５９）で算出されるとともに、基本推定値ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔ＿ｔｅｍｐは、吸気チャンバ圧の推定値Ｐｃｈ＿ｈａｔを用いて算出され、この吸気チャンバ圧の推定値Ｐｃｈ＿ｈａｔは、気体の状態方程式に基づくモデル式（７４）で算出される。そのため、例えば、エンジン３、低圧ＥＧＲ制御弁１１ｃ、高圧ＥＧＲ制御弁１２ｃおよびターボチャージャ７における個体間の特性ばらつきや経年変化などに起因して、モデル式（５９），（７４）においてモデル化誤差を生じた場合、基本推定値ｄＧｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔ＿ｔｅｍｐ，ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔ＿ｔｅｍｐの算出精度が低下することで、ＥＧＲ制御の制御精度が低下するおそれがある。

これに対して、誤差ＥＶＮＳは、新気流量の推定値ｄＧａｆｍ＿ｈａｔと、エアフローセンサ２２の検出信号に基づいて算出された新気流量ｄＧａｆｍとの偏差として算出され、この新気流量の推定値ｄＧａｆｍ＿ｈａｔは、気体の状態方程式に基づくモデル式（８９）を用いて算出されるので、誤差ＥＶＮＳは、吸気圧の推定値Ｐｉｎ＿ｈａｔおよび吸気チャンバ圧の推定値Ｐｃｈ＿ｈａｔにおけるモデル化誤差を表すように算出される。したがって、そのような誤差ＥＶＮＳから算出したＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰを、基本推定値ｄＧｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔ＿ｔｅｍｐに乗算することによって、低圧ＥＧＲガス流量の推定値ｄＧｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔが算出されるので、基本推定値ｄＧｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔ＿ｔｅｍｐに含まれているモデル化誤差を、ＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰで補償しながら、低圧ＥＧＲガス流量の推定値ｄＧｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔを精度よく算出することができる。

これに加えて、上記のような誤差ＥＶＮＳから算出したＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＨＰを、基本推定値ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔ＿ｔｅｍｐに乗算することによって、高圧ＥＧＲガス流量の推定値ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔが算出されるので、基本推定値ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔ＿ｔｅｍｐに含まれているモデル化誤差を、ＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＨＰで補償しながら、高圧ＥＧＲガス流量の推定値ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔを精度よく算出することができる。以上により、制御精度をさらに向上させることができる。

さらに、各種のむだ時間の推定値ｄａｆｍ＿ｈａｔ，ｄｌｐ＿ｈａｔ，ｄｃｐ＿ｈａｔ，ｄｈｐ＿ｈａｔ，ｄｉｎｔ＿ｈａｔが、所定の制御周期ΔＴごとに逐次推定されるので、これらの推定値として予め設定された値を用いる場合と異なり、低圧ＥＧＲ装置１１および高圧ＥＧＲ装置１２における経年変化の影響や個体間のばらつきを精度よく補償することができ、制御のロバスト性を向上させることができる。これに加えて、上記のように、ＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰおよびＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＨＰによってモデル化誤差も逐次修正されるので、制御のロバスト性をさらに向上させることができる。

なお、第１実施形態は、本発明のＥＧＲ制御装置１をディーゼルエンジンタイプの内燃機関３に適用した例であるが、本発明のＥＧＲ制御装置はこれに限らず、ガソリン、ＨＰＧおよびアルコール系燃料や、ガソリンに他の燃料を混合したものを燃料とする内燃機関に適用可能である。例えば、本発明のＥＧＲ制御装置を理論空燃比の混合気を燃焼させるガソリンエンジンに適用した場合、不活性ガス量＝ＥＧＲガス量となるので、不活性ガス量の推定値として、ＥＧＲガス量の推定値を算出すればよい。

また、第１実施形態は、第２ＥＧＲ装置として、高圧ＥＧＲ装置１２を用いた例であるが、本発明の第２ＥＧＲ装置はこれに限らず、ＥＧＲガスを第１ＥＧＲ装置よりも短い経路で気筒内に供給するものであればよい。例えば、第２ＥＧＲ装置として、吸気弁および／または排気弁の開弁タイミングや排気タイミングを変更することによって、既燃ガスの気筒内における残留量すなわち内部ＥＧＲ量を変更する可変動弁機構を用いてもよい。この場合には、前述した目標ＨＰ開度αＨＰ＿ｃｍｄに代えて、例えば、内部ＥＧＲ量の目標値や、可変動弁機構のアクチュエータへの制御入力信号の値などを算出すればよい。

さらに、第１実施形態は、推定第１不活性ガスパラメータとして、筒内ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ＬＰ＿ｈａｔを用いた例であるが、本発明の推定第１不活性ガスパラメータはこれに限らず、吸気通路内にまたは吸気通路を介して気筒内に供給される第１ＥＧＲガス中の不活性ガス量と、第１ＥＧＲガス中の不活性ガス割合との一方の推定値であればよい。例えば、推定第１不活性ガスパラメータとして、チャンバ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ＣＰ＿ｈａｔを用いてもよく、その場合には、前述した式（１２２）において、筒内ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ＬＰ＿ｈａｔに代えて、チャンバ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ＣＰ＿ｈａｔを用いればよい。

一方、第１実施形態は、推定筒内不活性ガスパラメータとして、筒内不活性ガス総流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔを用いた例であるが、本発明の推定筒内不活性ガスパラメータはこれに限らず、第１ＥＧＲ装置と第２ＥＧＲ装置によって気筒内に供給される不活性ガス総量、および気筒内の総ガス量に対する不活性ガス総量の割合の一方の推定値であればよい。例えば、推定筒内不活性ガスパラメータとして、気筒内の総ガス量に対する不活性ガス総量の割合である不活性ガス率（以下「筒内不活性ガス率」という）の推定値を用いてもよく、その場合には、目標筒内不活性ガスパラメータとして、筒内不活性ガス率の推定値の目標となる値を、エンジン回転数ＮＥおよび要求トルクＴＲＱＤＲＶなどに応じて、マップ検索により算出すればよい。このように構成した場合でも、第１実施形態のＥＧＲ制御装置１と同様に、不活性ガス量および不活性ガス率の制御精度を向上させることができ、安定した燃焼状態および良好な排ガス特性を確保することができる。

また、第１実施形態は、割合パラメータとして、ＬＰ不活性ガス比ＲＬＰを用いた例であるが、本発明の割合パラメータはこれに限らず、推定第１不活性ガス量と推定第２不活性ガス量との割合を表すものであればよい。例えば、ＬＰ不活性ガス比ＲＬＰに代えて、比１／ＲＬＰや、比ＲＬＰ／（１−ＲＬＰ）、比（１−ＲＬＰ）／ＲＬＰなどを用いてもよい。

さらに、第１実施形態は、所定のフィードバック制御アルゴリズムとして、式（１２５）〜（１２７）のスライディングモード制御アルゴリズムを用いた例であるが、本発明の所定のフィードバック制御アルゴリズムはこれに限らず、推定筒内不活性ガスパラメータが目標筒内不活性ガスパラメータに収束するように、第２ＥＧＲ制御入力を算出できるものであればよい。例えば、所定のフィードバック制御制御アルゴリズムとして、例えば、バックステッピング制御アルゴリズム、モデル予測制御アルゴリズムおよびＰＩＤ制御アルゴリズムなどの、フィードバック制御アルゴリズムを用いてもよい。

一方、第１実施形態は、誤差ＥＶＮＳの算出式として、前述した式（９４）を用いた例であるが、誤差ＥＶＮＳの算出式として下式（１３１）を用いてもよい。

上式（１３１）のφ＿ｈａｔは、検出当量比の推定値であり、この場合には、検出当量比の推定値φ＿ｈａｔが推定ガス状態パラメータに、検出当量比φがガス状態パラメータにそれぞれ相当する。この検出当量比の推定値φ＿ｈａｔは、下式（１３２）〜（１３５）によって算出される。

上式（１３２）〜（１３４）は、前述した式（４７）〜（４９）において、５つの値Ｇｃｙｌ，ｄＧｇａｓ＿ｃｙｌ，Ｇｉｅｇｒ，ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ，Ｇａｉｒを、それぞれの推定値Ｇｃｙｌ＿ｈａｔ，ｄＧｇａｓ＿ｃｙｌ＿ｈａｔ，Ｇｉｅｇｒ＿ｈａｔ，ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔ，Ｇａｉｒ＿ｈａｔに置き換えたものに相当する。また、上式（１３５）のＧｆｕｅｌは、燃料噴射弁４の燃料噴射量であり、図示しない燃料噴射制御処理において算出される。

ここで、誤差ＥＶＮＳを前述した式（１３１）で算出した場合、前述したモデル修正器７０における２つの修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰ，ＫＶＮＳ＿ＨＰの算出において、前述したむだ時間ｄｉｎｔに代えて、気筒３ａからＬＡＦセンサ２８までのむだ時間を用いる必要がある。図２８は、誤差ＥＶＮＳを式（１３１）で算出し、２つの修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰ，ＫＶＮＳ＿ＨＰを、気筒３ａからＬＡＦセンサ２８までのむだ時間を用いて算出するとともに、モデル化誤差があるように設定した場合の制御結果の一例を示している。

同図に示すように、この制御結果の場合、偏差ΔｄＧｉｅｇｒの絶対値は、シミュレーションの開始直後に最大の状態となった後、制御の進行に伴い、減少するとともに、検出当量比の推定値φ＿ｈａｔが検出当量比φに一致した以降、値０近傍で推移しており、前述した図２６の制御結果と同様に、高い制御精度を確保できていることが判る。

なお、誤差ＥＶＮＳの算出手法として、前述した式（１３１）の、ＬＡＦセンサ２８の検出結果を用いる手法と、前述した式（９４）の、エアフローセンサ２２の検出結果を用いる手法とを比較した場合、エンジン３が定常運転状態にあるときには、エアフローセンサ２２の検出結果を用いる手法の方が、ＬＡＦセンサ２８の検出結果を用いる手法よりも、モデル化誤差の修正精度の点で優れている。これは、ＬＡＦセンサ２８の場合、その検出結果が、燃料噴射弁４における流量特性の個体間のばらつきや経年変化の影響を受けやすいことによる。

一方、エンジン３が過渡運転状態にあるときには、ＬＡＦセンサ２８の検出結果を用いる手法の方が、エアフローセンサ２２の検出結果を用いる手法よりも、モデル化誤差の修正精度の点で優れている。これは、エアフローセンサ２２の場合、気筒３ａから検出部位までの距離がＬＡＦセンサ２８よりも長く、むだ時間がＬＡＦセンサ２８よりも大きいため、誤差ＥＶＮＳの算出時に用いるむだ時間の推定（算出）精度が低下しやすいことによる。

なお、第１実施形態は、誤差パラメータとして、誤差ＥＶＮＳを用いた例であるが、本発明の誤差パラメータはこれに限らず、推定ガス状態パラメータおよびガス状態パラメータを用いて、モデルの誤差を表すものとして算出されるものであればよい。例えば、誤差パラメータとして、新気流量の推定値ｄＧａｆｍ＿ｈａｔおよび新気流量ｄＧａｆｍの一方と他方の比や、検出当量比の推定値φ＿ｈａｔおよび検出当量比φの一方と他方の比を用いてもよい。

また、第１実施形態は、前述した式（９５）を用いて、ＬＰ不活性ガス比ＲＬＰを算出した例であるが、これに代えて、下式（１３６）を用いて、ＬＰ不活性ガス比ＲＬＰを算出してもよい。

ＬＰ不活性ガス比ＲＬＰの算出式として、この式（１３６）を用いる手法と、前述した式（９５）を用いる手法とを比較すると、前述した式（９５）を用いる手法の場合、吸気系の遅れやむだ時間を考慮しながら、筒内ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ＬＰ＿ｈａｔを算出しているので、通常時は、上記式（１３６）を用いる場合よりも、高い算出精度を確保することができる。

一方、ＣＳＦ１３ｂの故障などに起因して、前述した各種のモデルで突発的に大きなモデル化誤差を生じた場合には、筒内ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ＬＰ＿ｈａｔの算出精度も低下してしまうので、上記式（１３６）を用いた方が高い算出精度を確保することができる。すなわち、式（１３６）を用いた方が、より高いロバスト性を確保することができる。

また、エンジン３において、排気通路１０の、低圧ＥＧＲ通路１１ａとの接続部よりも下流側の排気抵抗が小さい場合には、ＰＡ≒Ｐｅｘが成立するので、第１実施形態の排気圧Ｐｅｘを用いている演算式において、排気圧Ｐｅｘに代えて、大気圧ＰＡを用いてもよい。これに加えて、低圧ＥＧＲ通路１１ａとの接続部よりも下流側の排気抵抗が大きい場合でも、その排気抵抗を補正するための補正値を、エンジン回転数ＮＥなどのパラメータに応じて、マップを検索することにより算出し、そのような補正値で補正した大気圧ＰＡを、排気圧Ｐｅｘに代えて用いてもよい。

さらに、第１実施形態は、２つのＥＧＲ制御弁１１ｃ，１２ｃをノズルと見なし、低圧および高圧ＥＧＲガス流量の推定値ｄＧｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔ，ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔの算出に用いるモデルとして、ノズルの式を用いた例であるが、２つのＥＧＲ制御弁１１ｃ，１２ｃをオリフィスと見なし、低圧および高圧ＥＧＲガス流量の推定値ｄＧｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔ，ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔの算出に用いるモデルとして、オリフィスの式を用いてもよい。

次に、図２９を参照しながら、本発明の第２実施形態に係る内燃機関のＥＧＲ制御装置１Ａについて説明する。第２実施形態のＥＧＲ制御装置１Ａは、前述した第１実施形態のＥＧＲ制御装置１と比較すると、前述した不活性ガス推定部６０に代えて、図２９に示す不活性ガス推定部１６０を備えている点のみが異なっており、それ以外の点は第１実施形態のＥＧＲ制御装置１と同一の構成を備えているので、以下、異なる点を中心に説明するとともに、第１実施形態と同一の構成については、同じ符号を付し、その説明は省略する。

同図に示すように、不活性ガス推定部１６０は、仮想吸気圧コントローラ１６１、低圧ＥＧＲガス流量推定部１６２、吸気上流側パラメータ推定部１６３、高圧ＥＧＲガス流量推定部１６４、筒内ガス流量推定部１６５、筒内ＬＰ不活性ガス流量推定部１６６および新気流量推定部１６７を備えている。なお、本実施形態では、不活性ガス推定部１６０が、推定第１不活性ガスパラメータ算出手段、推定筒内不活性ガスパラメータ算出手段および推定ガス状態パラメータ算出手段に相当する。

まず、仮想吸気圧コントローラ１６１では、前述した仮想吸気圧コントローラ６１と同じ演算式（５０）〜（５２）により、ＩＳ通過新気流量の仮想要求値ｄＧａｉｒ＿ＩＳ＿ｖが算出される。

また、４つの推定部１６２，１６４〜１６６では、以下に述べるように、ニューラルネットワークを用いて、各種の推定値が算出される。本実施形態で用いるニューラルネットワークは、図３０に示すように、入力層、中間層および出力層を有する階層型ニューラルネットワークＮＮであり、入力層はｍ（ｍは２以上の整数）個のニューロン（３つのみ図示）を、中間層はｍ×（ｎ−１）［ｎは２以上の整数］個のニューロン（６つのみ図示）を、出力層はｍ＋１個のニューロンをそれぞれ備えている。

この階層型ニューラルネットワークＮＮの場合、入力Ｕを下式（１３７）に示すように定義し、ｊ＝１〜ｍとすると、入力層では、下式（１３８）〜（１４０）に示すアルゴリズムによって、値Ｖ１ｊが算出される。

上式（１３９）のｆは、シグモイド関数であり、上式（１４０）のように定義される。上式（１４０）において、βはシグモイド関数の傾きゲインを、εはシグモイド関数のオフセット値をそれぞれ表している。これらの傾きゲインβおよびオフセット値εは、遺伝的アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムによって決定される。

以上のように入力層で算出された値Ｖ１ｊは、中間層に入力される。そして、中間層では、ｉ＝２〜ｎとして、下式（１４１），（１４２）に示すアルゴリズムによって、値Ｖｉｊが算出される。

上式（１４１）のωは重み係数であり、誤差伝播法などの学習アルゴリズムや、遺伝的アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムによって決定される。以上のように中間層で算出された値Ｖｉｊは、出力層に入力される。そして、出力層では、下式（１４３）〜（１４５）に示すアルゴリズムによって、出力Ｙが算出される。

上式（１４４）のｇはシグモイド関数であり、上式（１４５）のように定義される。上式（１４５）において、αはシグモイド関数の出力ゲインを、γはシグモイド関数の傾きゲインを、δはシグモイド関数のオフセット値をそれぞれ表している。これらの出力ゲインα、傾きゲインγおよびオフセット値δは、遺伝的アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムによって決定される。

次に、前述した低圧ＥＧＲガス流量推定部１６２について説明する。この低圧ＥＧＲガス流量推定部１６２では、前述した図３０と同様の階層型ニューラルネットワークを用いて、低圧ＥＧＲガス流量ｄＧｅｇｒ＿ＬＰが算出される。すなわち、階層型ニューラルネットワークへの入力を、下式（１４６）に示す４つの要素で構成された入力Ｕａとすると、入力層では、下式（１４７）〜（１４９）に示すアルゴリズムによって、値Ｖａ１ｊが算出される。

上式（１４８）のｆａは、上式（１４９）のように定義されるシグモイド関数である。上式（１４９）において、βａはシグモイド関数の傾きゲインを、εａはシグモイド関数のオフセット値をそれぞれ表しており、これらの値βａ，εａは、前述したように、遺伝的アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムによって決定される。

以上のように入力層で算出された値Ｖａ１ｊは、中間層に入力される。そして、中間層では、下式（１５０），（１５１）に示すアルゴリズムによって、値Ｖａｉｊが算出される。

上式（１５０）のωａは重み係数であり、誤差伝播法などの学習アルゴリズムや、遺伝的アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムによって決定される。以上のように中間層で算出された値Ｖａｉｊは、出力層に入力される。そして、出力層では、下式（１５２）〜（１５４）に示すアルゴリズムによって、出力Ｙａが算出される。

上式（１５３）のｇａは、上式（１５４）のように定義されるシグモイド関数である。上式（１５４）において、αａはシグモイド関数の出力ゲインを、γａはシグモイド関数の傾きゲインを、δａはシグモイド関数のオフセット値をそれぞれ表しており、これらの値αａ，γａ，δａは、前述したように、遺伝的アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムによって決定される。

そして、最終的に、下式（１５５）によって、低圧ＥＧＲガス流量の推定値ｄＧｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔが算出される。

上式（１５５）に示すように、低圧ＥＧＲガス流量の推定値ｄＧｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔは、階層型ニューラルネットワークの出力Ｙａを、ＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰで修正することにより算出される。これは、ＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰで修正したモデルを用いて、低圧ＥＧＲガス流量の推定値ｄＧｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔを算出することに相当する。

なお、この低圧ＥＧＲガス流量推定部１６２で用いたニューラルネットワークの重み重み係数ωａを学習する場合には、ＬＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＬＰ＝１と設定して、学習が実行される。

次に、前述した吸気上流側パラメータ推定部１６３について説明する。この吸気上流側パラメータ推定部１６３では、第１実施形態の吸気上流側パラメータ推定部６３と同一の演算式（５８）〜（７３）により、吸気圧の推定値Ｐｉｎ＿ｈａｔ、ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔおよび中間通路内不活性ガス率の推定値Ｒｉｅｇｒ＿ｉｎ＿ｈａｔが算出される。

次いで、前述した高圧ＥＧＲガス流量推定部１６４について説明する。この高圧ＥＧＲガス流量推定部１６４では、前述した図３０と同様の階層型ニューラルネットワークを用いて、高圧ＥＧＲガス流量の推定値ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔが算出される。すなわち、階層型ニューラルネットワークへの入力を、下式（１５６）に示す６つの要素で構成された入力Ｕｂとすると、入力層では、下式（１５７）〜（１５９）に示すアルゴリズムによって、値Ｖｂ１ｊが算出される。

上式（１５８）のｆｂは、上式（１５９）のように定義されるシグモイド関数である。式（１５９）において、βｂはシグモイド関数の傾きゲインを、εｂはシグモイド関数のオフセット値をそれぞれ表しており、これらの値βｂ，εｂは、前述したように、遺伝的アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムによって決定される。

以上のように入力層で算出された値Ｖｂ１ｊは、中間層に入力される。そして、中間層では、下式（１６０），（１６１）に示すアルゴリズムによって、値Ｖｂｉｊが算出される。

上式（１６０）のωｂは重み係数であり、誤差伝播法などの学習アルゴリズムや、遺伝的アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムによって決定される。以上のように中間層で算出された値Ｖｂｉｊは、出力層に入力される。そして、出力層では、下式（１６２）〜（１６４）に示すアルゴリズムによって、出力Ｙｂが算出される。

上式（１６３）のｇｂは、上式（１６４）のように定義されるシグモイド関数である。上式（１６４）において、αｂはシグモイド関数の出力ゲインを、γｂはシグモイド関数の傾きゲインを、δｂはシグモイド関数のオフセット値をそれぞれ表しており、これらの値αｂ，γｂ，δｂは、前述したように、遺伝的アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムによって決定される。

そして、最終的に、下式（１６５）によって、高圧ＥＧＲガス流量の推定値ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔが算出される。

上式（１６５）に示すように、高圧ＥＧＲガス流量の推定値ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔは、階層型ニューラルネットワークの出力Ｙｂを、ＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＨＰで修正することにより算出される。これは、ＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＨＰで修正したモデルを用いて、高圧ＥＧＲガス流量の推定値ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔを算出することに相当する。

また、この高圧ＥＧＲガス流量推定部１６４で用いたニューラルネットワークの重み係数ωｂを学習する場合には、ＨＰ用修正値ＫＶＮＳ＿ＨＰ＝１と設定して、学習が実行される。

次いで、前述した筒内ガス流量推定部１６５について説明する。この筒内ガス流量推定部１６５では、前述した図３０と同様の階層型ニューラルネットワークを用いて、筒内新気流量の推定値ｄＧａｉｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔおよび筒内不活性ガス総流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔが算出される。まず、筒内新気流量の推定値ｄＧａｉｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔの算出手法について説明する。この場合、階層型ニューラルネットワークへの入力を、下式（１６６）に示す５つの要素で構成された入力Ｕｃとすると、入力層では、下式（１６７）〜（１６９）に示すアルゴリズムによって、値Ｖｃ１ｊが算出される。

上式（１６８）のｆｃは、上式（１６９）のように定義されるシグモイド関数である。式（１６９）において、βｃはシグモイド関数の傾きゲインを、εｃはシグモイド関数のオフセット値をそれぞれ表しており、これらの値βｃ，εｃは、前述したように、遺伝的アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムによって決定される。

以上のように入力層で算出された値Ｖｃ１ｊは、中間層に入力される。そして、中間層では、下式（１７０），（１７１）に示すアルゴリズムによって、値Ｖｃｉｊが算出される。

上式（１７０）のωｃは重み係数であり、誤差伝播法などの学習アルゴリズムや、遺伝的アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムによって決定される。以上のように中間層で算出された値Ｖｃｉｊは、出力層に入力される。そして、出力層では、下式（１７２）〜（１７４）に示すアルゴリズムによって、出力Ｙｃが算出される。

上式（１７３）のｇｃは、上式（１７４）のように定義されるシグモイド関数である。上式（１７４）において、αｃはシグモイド関数の出力ゲインを、γｃはシグモイド関数の傾きゲインを、δｃはシグモイド関数のオフセット値をそれぞれ表しており、これらの値αｃ，γｃ，δｃは、前述したように、遺伝的アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムによって決定される。

そして、最終的に、筒内新気流量の推定値ｄＧａｉｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔは、下式（１７５）に示すように、階層型ニューラルネットワークの出力Ｙｃに設定される。

次に、筒内ガス流量推定部１６５における筒内不活性ガス総流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔの算出手法について説明する。この場合、階層型ニューラルネットワークへの入力を、下式（１７６）に示す４つの要素で構成された入力Ｕｄとすると、入力層では、下式（１７７）〜（１７９）に示すアルゴリズムによって、値Ｖｄ１ｊが算出される。

上式（１７８）のｆｄは、上式（１７９）のように定義されるシグモイド関数である。式（１７９）において、βｄはシグモイド関数の傾きゲインを、εｄはシグモイド関数のオフセット値をそれぞれ表しており、これらの値βｄ，εｄは、前述したように、遺伝的アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムによって決定される。

以上のように入力層で算出された値Ｖｄ１ｊは、中間層に入力される。そして、中間層では、下式（１８０），（１８１）に示すアルゴリズムによって、値Ｖｄｉｊが算出される。

上式（１８０）のωｄは重み係数であり、誤差伝播法などの学習アルゴリズムや、遺伝的アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムによって決定される。以上のように中間層で算出された値Ｖｄｉｊは、出力層に入力される。そして、出力層では、下式（１８２）〜（１８４）に示すアルゴリズムによって、出力Ｙｄが算出される。

上式（１８３）のｇｄは、上式（１８４）のように定義されるシグモイド関数である。上式（１８４）において、αｄはシグモイド関数の出力ゲインを、γｄはシグモイド関数の傾きゲインを、δｄはシグモイド関数のオフセット値をそれぞれ表しており、これらの値αｄ，γｄ，δｄは、前述したように、遺伝的アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムによって決定される。

そして、最終的に、筒内不活性ガス総流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔは、下式（１８５）に示すように、階層型ニューラルネットワークの出力Ｙｄに設定される。

次に、前述した筒内ＬＰ不活性ガス流量推定部１６６について説明する。この筒内ＬＰ不活性ガス流量推定部１６６では、前述した図３０と同様の階層型ニューラルネットワークを用いて、筒内ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ＬＰ＿ｈａｔが算出される。すなわち、階層型ニューラルネットワークへの入力を、下式（１８６）に示す５つの要素で構成された入力Ｕｅとすると、入力層では、下式（１８７）〜（１８９）に示すアルゴリズムによって、値Ｖｅ１ｊが算出される。

上式（１８８）のｆｅは、上式（１８９）のように定義されるシグモイド関数である。式（１８９）において、βｅはシグモイド関数の傾きゲインを、εｅはシグモイド関数のオフセット値をそれぞれ表しており、これらの値βｅ，εｅは、前述したように、遺伝的アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムによって決定される。

以上のように入力層で算出された値Ｖｅ１ｊは、中間層に入力される。そして、中間層では、下式（１９０），（１９１）に示すアルゴリズムによって、値Ｖｅｉｊが算出される。

上式（１９０）のωｅは重み係数であり、誤差伝播法などの学習アルゴリズムや、遺伝的アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムによって決定される。以上のように中間層で算出された値Ｖｅｉｊは、出力層に入力される。そして、出力層では、下式（１９２）〜（１９４）に示すアルゴリズムによって、出力Ｙｅが算出される。

上式（１９３）のｇｅは、上式（１９４）のように定義されるシグモイド関数である。上式（１９４）において、αｅはシグモイド関数の出力ゲインを、γｅはシグモイド関数の傾きゲインを、δｅはシグモイド関数のオフセット値をそれぞれ表しており、これらの値αｅ，γｅ，δｅは、前述したように、遺伝的アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムによって決定される。

そして、最終的に、下式（１９５）に示すように、筒内ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ＬＰ＿ｈａｔは、階層型ニューラルネットワークの出力Ｙｃに設定される。

一方、新気流量推定部１６７では、下式（１９６）〜（２００）により、新気流量の推定値ｄＧａｆｍ＿ｈａｔが算出される。

なお、上式（１９６）において、新気流量の今回値ｄＧａｆｍ（ｋ）に代えて、推定値の前回値ｄＧａｆｍ＿ｈａｔ（ｋ−１）を用いてもよい。

次に、ＥＣＵ２によって実行される第２実施形態のＥＧＲ制御処理について説明する。第２実施形態のＥＧＲ制御処理の場合、前述した図２１のＥＧＲ制御処理と比較して、ステップ１０，２０の推定値算出処理の内容のみが異なっているので、以下、図３１を参照しながら、本実施形態の推定値算出処理についてのみ説明する。

同図に示すように、この推定値算出処理の場合、まず、ステップ６０で、前述した式（５８）により、接続部総ガス量の推定値Ｇｉｎ＿ｈａｔを算出する。その後、ステップ６１に進み、前述した式（５９）により、吸気圧の推定値Ｐｉｎ＿ｈａｔを算出する。

次に、ステップ６２で、前述した式（５０）〜（５２）により、ＩＳ通過新気流量の仮想要求値ｄＧａｉｒ＿ＩＳ＿ｖを算出する。ステップ６２に続くステップ６３で、前述した式（１４６）〜（１５５）により、低圧ＥＧＲガス流量の推定値ｄＧｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔを算出する。

次いで、ステップ６４に進み、前述した式（６０）〜（６４）により、ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ＬＰ＿ｈａｔを算出する。その後、ステップ６５で、前述した式（６５），（６６）により、中間通路内不活性ガス率の推定値Ｒｉｅｇｒ＿ｉｎ＿ｈａｔを算出する。

ステップ６５に続くステップ６６で、前述した式（１５６）〜（１６５）により、高圧ＥＧＲガス流量の推定値ｄＧｅｇｒ＿ＨＰ＿ｈａｔを算出する。その後、ステップ６７で、前述した式（１６６）〜（１７５）により、筒内新気流量の推定値ｄＧａｉｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔを算出する。

次に、ステップ６８で、前述した式（１７６）〜（１８５）により、筒内不活性ガス総流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ｈａｔを算出する。その後、ステップ６９に進み、前述した式（１８６）〜（１９５）により、筒内ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ＬＰ＿ｈａｔを算出する。

次いで、ステップ７０に進み、前述した式（１９６）〜（２００）により、新気流量の推定値ｄＧａｆｍ＿ｈａｔを算出した後、本処理を終了する。

以上のように構成された第２実施形態のＥＧＲ制御装置１Ａによれば、第１実施形態のＥＧＲ制御装置１と同様の作用効果を得ることができる。また、第２実施形態の活性ガス推定部１６０では、前述したように、物理式モデルとニューラルネットワークモデルとを併用することによって、各種の推定値が算出される。一般に、内燃機関のＥＧＲ系および吸排気系のような、複雑な熱の授受やガスの三次元的流速分布の影響などに起因して、非線形性が強い制御対象の場合、これを物理式のみを用いるモデリング手法でモデル化しようとすると、過渡状態における制御対象の動特性を適切に表現するのが困難である。これに対して、第２実施形態の活性ガス推定部１６０のように、物理式モデルとニューラルネットワークモデルとを併用するモデリング手法の場合には、そのような非線形な動特性を適切かつ容易に表現することができ、それにより、制御対象の非線形性を精度よく補償しながら、各種の推定値を算出することができる。特に、そのように算出された筒内ＬＰ不活性ガス流量の推定値ｄＧｉｅｇｒ＿ｃｙｌ＿ＬＰ＿ｈａｔが、ＨＰ開度コントローラ９０において、目標ＨＰ開度αＨＰ＿ｃｍｄの算出に用いられるので、エンジン３が過渡状態にあるときの高圧ＥＧＲガスの制御精度をさらに向上させることができ、結果的に、ＥＧＲ制御の制御精度をさらに向上させることができる。

なお、第２実施形態は、ニューラルネットワークとして、階層型ニューラルネットワークを用いた例であるが、本発明の場合、ニューラルネットワークはこれに限らず、例えば、ニューラルネットワークとして、網目状ニューラルネットワーク、ＲＢＦニューラルネットワーク、カオス型ニューラルネットワークおよびリカレント型ニューラルネットワークなどを用いてもよい。

また、式（１５６），（１６６），（１７６），（１８６）にそれぞれ示す入力Ｕｂ，Ｕｃ，Ｕｄ，Ｕｅの要素において、チャンバガス流量ｄＧｇａｓ＿ＣＰに代えて、ベーンアクチュエータ７ｄの操作量すなわちベーン開度αｔｂに相当する値を用いてもよい。

なお、第２実施形態においても、誤差ＥＶＮＳを前述した式（１３１）で算出してもよく、ＬＰ不活性ガス比ＲＬＰを前述した式（１３６）で算出してもよい。

１，１Ａ ＥＧＲ制御装置
２ ＥＣＵ（第１ＥＧＲ制御入力算出手段、第１ＥＧＲ制御手段、推定第１不活性 ガスパラメータ算出手段、第２ＥＧＲ制御入力算出手段、第２ＥＧＲ制御手段 、推定筒内不活性ガスパラメータ算出手段、目標筒内不活性ガスパラメータ算 出手段、ガス状態パラメータ検出手段、推定ガス状態パラメータ算出手段、誤 差パラメータ算出手段、修正値算出手段、割合パラメータ算出手段、分割手段 、第１ＥＧＲ用修正値算出手段、第２ＥＧＲ用修正値算出手段、目標第１不活 性ガス量算出手段）
３ 内燃機関
３ａ 気筒
５ 吸気通路
１０ 排気通路
１１ 低圧ＥＧＲ装置（第１ＥＧＲ装置）
１２ 高圧ＥＧＲ装置（第２ＥＧＲ装置）
２２ エアフローセンサ（ガス状態パラメータ検出手段）
２８ ＬＡＦセンサ（ガス状態パラメータ検出手段）
４０ 目標不活性ガス総流量算出部（目標筒内不活性ガスパラメータ算出手段）
５０ 目標ＬＰ不活性ガス流量算出部（目標第１不活性ガス量算出手段）
６０ 不活性ガス推定部（推定第１不活性ガスパラメータ算出手段、推定不活性ガス パラメータ算出手段）
７０ モデル修正器（誤差パラメータ算出手段、修正値算出手段、分割手段、割合パ ラメータ算出手段、第１ＥＧＲ用修正値算出手段、第２ＥＧＲ用修正値算出手 段）
８０ ＬＰ開度コントローラ（第１ＥＧＲ制御入力算出手段）
９０ ＨＰ開度コントローラ（第２ＥＧＲ制御入力算出手段）
１６０ 不活性ガス推定部（推定第１不活性ガスパラメータ算出手段、推定不活性ガス パラメータ算出手段、推定ガス状態パラメータ算出手段）
αLP_cmd 目標ＬＰ開度（第１ＥＧＲ制御入力）
αHP_cmd 目標ＨＰ開度（第２ＥＧＲ制御入力）
dGiegr_cyl_LP_hat 筒内ＬＰ不活性ガス流量の推定値（推定第１不活性ガスパラメータ 、推定第１不活性ガス量）
dGiegr_CP_hat チャンバ不活性ガス流量の推定値（推定第１不活性ガスパラメータ ）
dGiegr_cyl_hat 筒内不活性ガス総流量の推定値（推定筒内不活性ガスパラメータ、 推定不活性ガス総量）
dGiegr_cmd 目標不活性ガス総流量（目標筒内不活性ガスパラメータ、目標不活 性ガス総量）
dGiegr_LP_cmd 目標ＬＰ不活性ガス流量（目標第１不活性ガス量）
dGafm 新気流量（ガス状態パラメータ）
dGafm_hat 新気流量の推定値（推定ガス状態パラメータ）
φ 検出当量比（ガス状態パラメータ）
φ_hat 検出当量比の推定値（推定ガス状態パラメータ）
EVNS 誤差（誤差パラメータ）
EVNS_LP ＬＰ用誤差（第１ＥＧＲ用の誤差パラメータ）
EVNS_HP ＨＰ用誤差（第２ＥＧＲ用の誤差パラメータ）
KVNS_LP ＬＰ用修正値（修正値、第１ＥＧＲ用修正値）
KVNS_HP ＨＰ用修正値（修正値、第２ＥＧＲ用修正値）
RLP ＬＰ不活性ガス比（割合パラメータ）

Claims (4)

1. 第１ＥＧＲ装置により、既燃ガスの一部が第１ＥＧＲガスとして吸気通路内に供給されるとともに、第２ＥＧＲ装置により、既燃ガスの一部が第２ＥＧＲガスとして前記第１ＥＧＲ装置よりも短い経路で気筒内に供給される内燃機関のＥＧＲ制御装置であって、
   前記第１ＥＧＲ装置を制御するための第１ＥＧＲ制御入力を算出する第１ＥＧＲ制御入力算出手段と、
   当該算出された第１ＥＧＲ制御入力を用いて、前記第１ＥＧＲ装置を制御する第１ＥＧＲ制御手段と、
   前記吸気通路内にまたは前記吸気通路を介して前記気筒内に供給される第１ＥＧＲガス中の不活性ガス量と、当該第１ＥＧＲガス中の不活性ガス割合との一方の推定値である推定第１不活性ガスパラメータを、ニューラルネットワークおよび物理式を併用するモデリング手法と、ニューラルネットワークを適用したモデリング手法との一方を用いて導出されたモデルを用いて算出する推定第１不活性ガスパラメータ算出手段と、
   前記第１ＥＧＲ装置と前記第２ＥＧＲ装置によって前記気筒内に供給される不活性ガス総量、および当該気筒内の総ガス量に対する当該不活性ガス総量の割合の一方の推定値である推定筒内不活性ガスパラメータを算出する推定筒内不活性ガスパラメータ算出手段と、
   当該推定筒内不活性ガスパラメータの目標となる目標筒内不活性ガスパラメータを算出する目標筒内不活性ガスパラメータ算出手段と、
   前記算出された推定第１不活性ガスパラメータおよび所定のフィードバック制御アルゴリズムを用いて、前記算出された推定筒内不活性ガスパラメータが前記算出された目標筒内不活性ガスパラメータに収束するように、前記第２ＥＧＲ装置を制御するための第２ＥＧＲ制御入力を算出する第２ＥＧＲ制御入力算出手段と、
   当該算出された第２ＥＧＲ制御入力を用いて、前記第２ＥＧＲ装置を制御する第２ＥＧＲ制御手段と、
   を備えることを特徴とする内燃機関のＥＧＲ制御装置。
2. 前記内燃機関の前記吸気通路および排気通路の一方を流れるガスの物理量および化学量の一方を表すガス状態パラメータを検出するガス状態パラメータ検出手段と、
   当該ガス状態パラメータの推定値として推定ガス状態パラメータを算出する推定ガス状態パラメータ算出手段と、
   当該算出された推定ガス状態パラメータおよび前記検出されたガス状態パラメータを用いて、前記モデルの誤差を表す誤差パラメータを算出する誤差パラメータ算出手段と、
   当該算出された誤差パラメータを用いて、前記モデルを修正するための修正値を算出する修正値算出手段と、
   をさらに備え、
   前記推定第１不活性ガスパラメータ算出手段は、前記算出された修正値で修正された前記モデルを用いて、前記推定第１不活性ガスパラメータを算出することを特徴とする請求項１に記載の内燃機関のＥＧＲ制御装置。
3. 前記モデルは、前記吸気通路および前記排気通路内のガスの物理量と前記第１ＥＧＲガス量との関係を表す第１ＥＧＲモデルと、前記吸気通路および前記排気通路内のガスの物理量と前記第２ＥＧＲガス量との関係を表す第２ＥＧＲモデルとを含み、
   前記推定第１不活性ガスパラメータ算出手段は、前記推定第１不活性ガスパラメータとして、前記気筒内に供給される第１ＥＧＲガス中の不活性ガス量である推定第１不活性ガス量を算出し、
   前記修正値算出手段は、
   前記推定第１不活性ガス量と、前記気筒内に供給される第２ＥＧＲガス中の不活性ガス量の推定値である推定第２不活性ガス量との割合を表す割合パラメータを算出する割合パラメータ算出手段と、
   当該算出された割合パラメータを用いて、前記誤差パラメータを第１ＥＧＲ用の誤差パラメータと第２ＥＧＲ用の誤差パラメータとに分割する分割手段と、
   当該第１ＥＧＲ用の誤差パラメータを用いて、前記修正値として、前記第１ＥＧＲモデルを修正するための第１ＥＧＲ用修正値を算出する第１ＥＧＲ用修正値算出手段と、
   前記第２ＥＧＲ用の誤差パラメータを用いて、前記修正値として、前記第２ＥＧＲモデルを修正するための第２ＥＧＲ用修正値を算出する第２ＥＧＲ用修正値算出手段と、
   を有し、
   前記推定第１不活性ガスパラメータ算出手段は、前記算出された第１ＥＧＲ用修正値で修正された前記第１ＥＧＲモデルと、前記算出された第２ＥＧＲ用修正値で修正された前記第２ＥＧＲモデルとを用いて、前記推定第１不活性ガス量を算出することを特徴とする請求項２に記載の内燃機関のＥＧＲ制御装置。
4. 前記推定第１不活性ガスパラメータ算出手段は、前記推定第１不活性ガスパラメータとして、前記気筒内に供給される第１ＥＧＲガス中の不活性ガス量である推定第１不活性ガス量を算出し、
   当該推定第１不活性ガス量の目標となる目標第１不活性ガス量を算出する目標第１不活性ガス量算出手段をさらに備え、
   前記第１ＥＧＲ制御入力算出手段は、当該算出された目標第１不活性ガス量を用いて、前記第１ＥＧＲ制御入力を算出し、
   前記モデルは、前記吸気通路および前記排気通路内のガスの物理量と前記第１ＥＧＲガス量との関係を表す第１ＥＧＲモデルと、前記吸気通路および前記排気通路内のガスの物理量と前記第２ＥＧＲガス量との関係を表す第２ＥＧＲモデルとを含み、
   前記推定筒内不活性ガスパラメータは、前記不活性ガス総量の推定値である推定不活性ガス総量であり、
   前記目標筒内不活性ガスパラメータは、当該推定不活性ガス総量の目標となる目標不活性ガス総量であり、
   前記修正値算出手段は、
   前記目標第１不活性ガス量と前記目標不活性ガス総量との比を用いて、前記誤差パラメータを第１ＥＧＲ用の誤差パラメータと第２ＥＧＲ用の誤差パラメータとに分割する分割手段と、
   当該第１ＥＧＲ用の誤差パラメータを用いて、前記修正値として、前記第１ＥＧＲモデルを修正するための第１ＥＧＲ用修正値を算出する第１ＥＧＲ用修正値算出手段と、
   前記第２ＥＧＲ用の誤差パラメータを用いて、前記修正値として、前記第２ＥＧＲモデルを修正するための第２ＥＧＲ用修正値を算出する第２ＥＧＲ用修正値算出手段と、
   を有し、
   前記推定第１不活性ガスパラメータ算出手段は、前記算出された第１ＥＧＲ用修正値で修正された前記第１ＥＧＲモデルと、前記算出された第２ＥＧＲ用修正値で修正された前記第２ＥＧＲモデルとを用いて、前記推定第１不活性ガス量を算出することを特徴とする請求項２に記載の内燃機関のＥＧＲ制御装置。

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