JP5087140B2 - 制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、制御装置に関する。特に、大きな応答遅れ特性を有するプラントの制御装置に関する。

従来、排気中のＮＯｘを浄化する排気浄化装置の１つとして、還元剤を添加することで排気中のＮＯｘを選択的に還元する選択還元触媒を排気通路に設けたものが提案されている。例えば、還元剤として尿素水を用いる尿素添加式の選択還元触媒では、添加された尿素からアンモニアを生成し、このアンモニアにより排気中のＮＯｘを選択的に還元する。

このような選択還元触媒では、還元剤の噴射量が最適な量よりも少ない場合には、ＮＯｘの還元に消費されるアンモニアが不足することでＮＯｘ還元率が低下し、この最適な量よりも多い場合には、ＮＯｘの還元に余剰となったアンモニアが排出する。このため、選択還元触媒を備える排気浄化装置では、還元剤の噴射量を適切に制御することが重要となっている。そこで、特許文献１や特許文献２には、選択還元触媒におけるＮＯｘ還元率を推定し、この推定に基づいて還元剤の噴射量を制御するものが示されている。

特許文献１の排気浄化装置では、選択還元触媒の下流側のＮＯｘ濃度を検出し、この検出したＮＯｘ濃度と、内燃機関の運転状態から、選択還元触媒に流入する排気の組成、より具体的にはＮＯとＮＯ_２の比を推定する。さらにこの排気の組成に基づいて選択還元触媒のＮＯｘ還元率を推定し、還元剤の噴射量を制御する。
また特許文献２の排気浄化装置では、選択還元触媒におけるＮＯｘ還元率に関する量として触媒の温度を検出し、この温度に基づいて還元剤の噴射量を制御する。

しかしながら、選択還元触媒におけるＮＯｘ還元率は、上述のような排気の組成や選択還元触媒の温度だけではなく、選択還元触媒の劣化状態によっても変化する。また、浄化性能には個体間でばらつきがある。これに加えて、選択還元触媒にアンモニアが貯蔵された場合には、還元剤の最適な量が異なるため、選択還元触媒におけるＮＯｘ還元率は見かけ上変化する。したがって、特許文献１，２に示すような排気浄化装置では、還元剤の噴射量を常に最適に制御するのは困難である。

そこで以下では、選択還元触媒におけるＮＯｘ還元率をより直接的に検出し、これに基づいて還元剤の噴射量を制御する技術について検討する。

図１６は、従来の排気浄化装置８０の構成を示す模式図である。
図１６に示すように、エンジン８１の排気通路８２には、上流側から下流側へ向かって順に、酸化触媒８３と、ユリアタンク８４に貯留された還元剤としての尿素水を排気通路８２内に噴射するユリア噴射弁８５と、尿素水の存在下で排気中のＮＯｘを還元する選択還元触媒８６とが設けられる。また、選択還元触媒の浄化性能を監視するものとして、選択還元触媒８６の温度を検出する温度センサ８７と、選択還元触媒８６の下流側のＮＯｘ濃度を検出するＮＯｘセンサ８８とが設けられる。

この排気浄化装置８０では、例えば、予め設定されたマップによりエンジン８１から排出される排気のＮＯｘ濃度を推定し、このＮＯｘ濃度と、温度センサ８７により検出された触媒温度とに基づいて、ユリア噴射弁８５による尿素水の噴射量を決定する。特にここで、選択還元触媒８６の劣化状態は、ＮＯｘセンサ８８により検出されたＮＯｘ濃度と、推定した排気のＮＯｘ濃度との差に基づいて推定することができる。この排気浄化装置では、以上のようにして推定した選択還元触媒８６の劣化状態に応じて、尿素水の噴射量を補正することが可能となっている。
特開２００６−２７４９８６号公報 特開２００４−１００７００号公報

図１７は、上述の従来の排気浄化装置における、選択還元触媒下流の排気のＮＯｘ濃度及びアンモニア濃度と、ＮＯｘセンサの出力値との関係を示す図である。具体的には、図１７は、上段から順に、選択還元触媒下流の排気のＮＯｘ濃度、選択還元触媒下流の排気のアンモニア濃度、及びＮＯｘセンサの出力値と、尿素水噴射量との関係を示す。

尿素水の噴射量を増加すると、選択還元触媒において生成されるアンモニアも増加するため、選択還元触媒におけるＮＯｘ還元率が上昇する。このため、図１７に示すように、尿素水の噴射量を増加するに従い、選択還元触媒の下流のＮＯｘ濃度は減少する。また、星印に示す尿素水噴射量を超えると、ＮＯｘ濃度は尿素水噴射量にかかわらず略一定となる。すなわち、星印を超える量の尿素水は、生成されたＮＯｘを還元することに対しては余剰であることを示す。

また、ここで余剰となった尿素水から生成されたアンモニアは、ＮＯｘの還元には消費されず、選択還元触媒に貯蔵されるか又は選択還元触媒の下流に排出される。したがって、図１７に示すように、選択還元触媒の下流の排気のアンモニア濃度は、星印に示す尿素水の噴射量を超えると増加する。なお、このように生成されたアンモニアが選択還元触媒に貯蔵されず、その下流へ排出することを、以下では「アンモニアスリップ」という。

以上のように、図１７において星印で示す尿素水噴射量は、ＮＯｘ濃度及びアンモニア濃度を共に最小にできるので、この排気浄化装置における最適な噴射量となっている。

しかしながら、図１７に示すように、ＮＯｘセンサの出力値は、この最適な噴射量における出力値を最小点とした、下に凸の特性を示す。これは、現存するＮＯｘセンサは、その検出原理上、ＮＯｘに対してだけでなくアンモニアに対しても感応するためである。
したがって、ＮＯｘセンサからの出力値のみでは、尿素水の噴射量が最適な噴射量に対して不足した状態であるか又は過剰な状態であるかを判別できない。このため、最適な量の尿素水を供給し続けて、選択還元触媒におけるＮＯｘ還元率を高く維持しながら、かつ、アンモニアの排出を抑制することは困難である。

そこで、ＮＯｘセンサを用いずに、アンモニアセンサを用いる場合について検討する。現存するＮＯｘセンサは、ＮＯｘに対してだけでなくアンモニアに対しても感応するが、ＮＯｘに対しては感応せずに、アンモニアのみに対して感応するアンモニアセンサは、開発可能であることが知られている。
図１８は、アンモニアセンサを用いた従来の排気浄化装置における、選択還元触媒下流の排気のＮＯｘ濃度及びアンモニア濃度と、ＮＨ３センサの出力値との関係を示す図である。

図１８に示すように、アンモニアセンサの出力値は、ＮＯｘセンサの出力値と異なり下に凸とはならず、実際の選択還元触媒の下流のアンモニア濃度に比例した出力特性を示す。このため、アンモニアセンサの出力値に基づいて、ＰＩＤ制御やスライディングモード制御などの従来から知られている制御方法により、アンモニアスリップを抑制するように尿素水噴射量をフィードバック制御することが考えられる。

しかしながら、選択還元触媒におけるアンモニアスリップは、尿素水の噴射量に対して大きな応答遅れがあることも知られている。一般的に、大きな遅れ特性を有する制御対象に対してフィードバック制御を行った場合、検出値の目標値に対する追従性が悪く、検出値が目標値に一致するまでに時間がかかってしまう。また、検出値の目標値に対する追従性を向上すると、オーバシュートやハンチングが発生してしまう。特に上述のような選択還元触媒を用いた排気浄化装置を制御対象とした場合、検出値を目標値に対し速やかかつ高精度に制御できないと、選択還元触媒におけるＮＯｘ還元率が低下したり、アンモニアスリップが発生したりしてしまう。

本発明は上述した点を考慮してなされたものであり、大きな遅れ特性を有する制御対象において、検出値を目標値に速やか高精度に制御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請求項１に記載の発明は、プラント（２，６）を制御する制御装置（３，７）であって、前記プラントの制御入力値（Ｇ_ＵＲＥＡ，ＴＲＱ）から制御出力値（ＮＨ３_ＣＯＮＳ，ＤＮＨ３_ＣＯＮＳ，Ｗ_{Ｓ＿ＡＣＴ}）の動特性を示すプラントモデルを用いて、周期的な参照信号（Ｓ_ＲＥＦ，Ｓ_ＲＥＦ´）を含む制御入力値の暫定値（ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＥＸＳ}，ＤＴＲＱ_ＥＸＳ，ＴＲＱ_ＥＸＳ）に基づいた制御出力値の未来の予測値（ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳ，ＰＲＥＷ_{Ｓ＿ＥＸＳ}）を算出する予測値算出手段（５１１，７１２）と、前記算出された制御出力値の未来の予測値（ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳ，ＰＲＥＷ_{Ｓ＿ＥＸＳ}）を含む評価関数値（Ｊ，Ｊ´，Ｊ´´）を算出する評価関数値算出手段（５１２，７１３）と、前記算出された評価関数値（Ｊ，Ｊ´，Ｊ´´）と周期的な参照信号（Ｓ_ＲＥＦ，Ｓ_ＲＥＦ´）との積（Ｃ_Ｒ，Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}，Ｃ_Ｒ´，Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ´}）に基づいて、当該評価関数値（Ｊ，Ｊ´，Ｊ´´）が極値となるような制御入力値の暫定値（ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}，ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＥＸＳ}，ＤＴＲＱ_ＯＰＴ，ＤＴＲＱ_ＥＸＳ）を算出する極値探索手段（５１３，７１４）と、前記算出された制御入力値の暫定値（ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}，ＤＴＲＱ_ＯＰＴ）を含めた制御入力値（Ｇ_ＵＲＥＡ，ＴＲＱ）を算出する制御入力値算出手段（５４，７６）と、を備えることを特徴とする。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の制御装置（３，７）であって、制御入力値の暫定値（ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}，ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＥＸＳ}，ＤＴＲＱ_ＯＰＴ，ＤＴＲＱ_ＥＸＳ）の更新周期（ΔＴｅ）は、制御入力値（Ｇ_ＵＲＥＡ，ＴＲＱ）の更新周期（ΔＴｉ，ΔＴｃ）よりも短いことを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の制御装置（３，７）であって、制御出力値の目標値（ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}，Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ}）に対し、当該制御出力値の目標値（ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}，Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ}）と制御出力値（ＮＨ３_ＣＯＮＳ，Ｗ_{Ｓ＿ＡＣＴ}）との間に、制御出力値の修正目標値（ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ＿ＭＯＤ}，Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ＿ＭＯＤ}）を設定する目標値修正手段（５２，７４）をさらに備え、前記評価関数値算出手段は、前記算出された制御出力値の修正目標値（ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ＿ＭＯＤ}，Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ＿ＭＯＤ}）と、前記算出された制御出力値の未来の予測値（ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳ，ＰＲＥＷ_{Ｓ＿ＥＸＳ}）との偏差に基づいて評価関数値（Ｊ，Ｊ´，Ｊ´´）を算出することを特徴とする

請求項４に記載の発明は、請求項１から３の何れかに記載の制御装置（３，７）であって、前記予測値算出手段は、複数の異なる時刻における制御出力値の未来の予測値（ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳ，ＰＲＥＷ_{Ｓ＿ＥＸＳ}）を算出し、前記評価関数値算出手段は、前記算出された複数の異なる時刻における制御出力値の未来の予測値を含む評価関数値（Ｊ，Ｊ´，Ｊ´´）を算出することを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の制御装置（３，７）であって、前記プラントの制御入力値（Ｇ_ＵＲＥＡ，ＴＲＱ）から制御出力値（ＮＨ３_ＣＯＮＳ，ＤＮＨ３_ＣＯＮＳ，Ｗ_{Ｓ＿ＡＣＴ}）の動特性を示すプラントモデルは、制御入力値に比例した複数の制御入力項と、制御出力値に比例した複数の制御出力項とを含み、前記予測値算出手段は、前記プラントモデルの出力を前記制御出力項に再帰的に用いることで、複数の異なる時刻における制御出力値の未来の予測値（ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳ，ＰＲＥＷ_{Ｓ＿ＥＸＳ}）を算出することを特徴とする。

請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の制御装置（３，７）であって、前記予測値算出手段は、前記制御入力項に周期的な参照信号を含まない制御入力値の暫定値（ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}，ＤＴＲＱ_ＯＰＴ）を用いたプラントモデルの出力を、前記制御出力項に再帰的に用いることで、複数の異なる時刻における制御出力値の未来の予測値（ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳ，ＰＲＥＷ_{Ｓ＿ＥＸＳ}）を算出することを特徴とする。

請求項７に記載の発明は、請求項５又は６に記載の制御装置（３，７）であって、前記予測値算出手段は、前記複数の制御入力項の一部にのみ、周期的な参照信号（Ｓ_ＲＥＦ，Ｓ_ＲＥＦ´）を含む制御入力値の暫定値（ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＥＸＳ}，ＤＴＲＱ_ＥＸＳ）を用いることを特徴とする。

請求項８に記載の発明は、請求項１から７の何れかに記載の制御装置（３）であって、前記プラントは、内燃機関の排気通路に設けられ、還元剤の存在下で前記排気通路を流通するＮＯｘを還元する選択還元触媒（２３１）と、前記排気通路のうち前記選択還元触媒の上流側に還元剤を供給する還元剤供給手段（２５）と、前記排気通路のうち前記選択還元触媒の下流側の排気を検出する排気検出手段（２６）と、を備える排気浄化装置であって、前記プラントの制御出力値は、前記排気検出手段の出力値（ＮＨ３_ＣＯＮＳ）を含み、前記プラントの制御入力値は、前記還元剤供給手段による還元剤の供給量（Ｇ_ＵＲＥＡ）を含むことを特徴とする。

請求項９に記載の発明は、請求項１から７の何れかに記載の制御装置（７）であって、前記プラントは、車輪（６１）と、当該車輪を回転駆動するためのトルクを発生する駆動源と、前記駆動源により回転駆動された車輪の回転速度を検出する駆動車輪速度検出手段と、を備える車両であり、前記プラントの制御出力値は、前記駆動車輪速度検出手段の検出値（Ｗ_{Ｓ＿ＡＣＴ}）を含み、前記プラントの制御入力値は、前記駆動源のトルクの目標値（ＴＲＱ）を含むことを特徴とする。

請求項１に記載の発明によれば、プラントの制御入力値から制御出力値の動特性を示すプラントモデルを用いて、周期的な参照信号を含む制御入力値の暫定値に基づいた制御出力値の未来の予測値を算出する。さらにこの制御出力値の未来の予測値を含む評価関数値を算出し、この評価関数値と参照信号との積に基づいて、評価関数値が極値となるような制御入力値の暫定値を算出し、この制御入力値の暫定値を含めた制御入力値を算出する。
これにより、制御入力値と制御出力値との間に大きな応答遅れ特性があるプラントを制御するに際し、制御出力値の所定の目標値に対するオーバシュートや振動的な挙動を抑制しつつ、この制御出力値を目標値に対して高精度かつ短時間で一致させることができる。また、これにより、従来の評価規範によるモデル予測制御と比較して、数倍から数十倍程度に演算負荷を軽減することができる。したがって、高温、多湿、高振動、他粉塵などの悪環境にさらされるため、高い演算能力を有する演算装置を用いることができない場合であっても、簡易な構成の演算装置により高い精度で制御を行うことができる。

請求項２に記載の発明によれば、実際にプラントに入力する制御入力値の更新周期よりも、この制御入力値の暫定値の更新周期を短くする。これにより、制御入力値の暫定値を最適化する際における振動が、プラントに入力される制御入力値に現れるのを防止できる。したがって、プラントを安定して制御することができる。

請求項３に記載の発明によれば、制御出力値の目標値に対し、この目標値と制御出力値との間に修正目標値を設定し、この修正目標値と制御出力値の未来の予測値との偏差に基づいて評価関数値を算出し、この評価関数値に基づいて制御入力値の暫定値を算出する。これにより、制御出力値の目標値に対するオーバシュートや振動的な挙動をさらに抑制することができる。

請求項４に記載の発明によれば、複数の異なる時刻における制御出力値の未来の予測値を算出し、これら異なる時刻における制御出力値の未来の予測値を含む評価関数値を算出し、この評価関数値に基づいて制御入力値の暫定値を算出する。これにより、大きな遅れ特性を有する制御対象に対して、制御出力値の目標値に対するオーバシュートや振動的な挙動をさらに抑制することができる。

請求項５に記載の発明によれば、制御入力値に比例した複数の制御入力項と、制御出力値に比例した複数の制御出力項とを含むプラントモデルを設定し、このプラントモデルの出力を制御出力項に再帰的に用いることで、複数の異なる時刻における制御出力値の未来の予測値を算出する。このように、再帰的な演算で複数の異なる時刻における制御出力値の未来の予測値することにより、演算の負荷を軽減できる。

請求項６に記載の発明によれば、制御入力項に周期的な参照信号を含まない制御入力値の暫定値を用いたプラントモデルの出力を、制御出力項に再帰的に用いることにより、複数の異なる時刻における制御出力値の未来の予測値を算出する。
ここで、上述のようにプラントモデルの出力を再帰的に用いると、周期的な参照信号の影響が蓄積されてしまい、結果として、制御出力値の目標値に対する収束性が低下してしまう場合がある。本発明によれば、参照信号を含まない制御入力値の暫定値を用いたプラントモデルの出力を、再帰的に用いることにより、制御出力値の目標値に対する収束性が低下するのを防止できる。したがって、制御出力値の目標値に対するオーバシュートや振動的な挙動をさらに抑制することができる。

請求項７に記載の発明によれば、プラントモデルの複数の制御入力項の一部にのみ、周期的な参照信号を含む制御入力値の暫定値を用いる。
ここで、プラントモデルが複数の制御入力項を有する場合、比較的近い未来の予測値を算出する際に、これら複数の制御入力項に過去の制御入力値を用いる場合がある。この際、複数の制御入力項に参照信号を含む制御入力値の暫定値を用いると、この参照信号を含む制御入力値の影響が重複してしまい、結果として、制御出力値の目標値に対する収束性が低下してしまう場合がある。本発明によれば、参照信号を含む制御入力値の暫定値を、複数の制御入力項の一部にのみ用いることで、このような重複を避け、制御出力値の目標値に対する収束性が低下するのを防止できる。したがって、制御出力値の目標値に対するオーバシュートや振動的な挙動をさらに抑制することができる。

請求項８に記載の発明によれば、制御装置により、排気検出手段の出力値が所定の目標値に一致するように還元剤の供給量を制御することができる。このような選択還元触媒を用いた排気浄化装置は、還元剤の供給に対する応答の遅れが大きい系となっている。このような応答遅れの大きい系であっても、制御装置により、排気検出手段の出力値を、排気浄化装置の排気浄化効率が最適となるように設定された目標値に対して、速やかかつ高精度に一致させることができる。またこの際、出力値の目標値に対するオーバシュートや振動的な挙動を抑制することができる。これにより、排気浄化装置の排気浄化効率を向上することができる。

請求項９に記載の発明によれば、制御装置により、駆動車輪速度検出手段の検出値が所定の目標値に一致するように駆動源のトルクの目標値を制御することができる。車両では、ドライブシャフト、プロペラシャフト、クランク、トランスミッションなどの慣性マスが大きい装置を介して、駆動源で発生したトルクを車輪に伝達する。このため、このような車両は、駆動源の発生トルクに対する応答遅れが大きい系となっている。このような応答遅れの大きい系であっても、制御装置により、駆動輪の回転速度を所定の目標値に対して速やかかつ高精度に一致させることができる。またこの際、検出値の目標値に対するオーバシュートや振動的な挙動を抑制することができる。これにより、車両の加速性能や安定性を向上することができる。

本発明の第１実施形態に係るＥＣＵ、及びこのＥＣＵにより制御されるエンジンの排気浄化装置の構成を示す模式図である。 上記実施形態に係るＦＢ噴射量を決定する方針を説明するための図である。 従来のフィードバック制御によりユリア噴射制御を行った場合における検出アンモニア濃度とユリア噴射量との関係を示す図である。 上記実施形態に係るユリア噴射量を算出するモジュールの構成を示すブロック図である。 上記実施形態に係るフィードバックコントローラの構成を示すブロック図である。 上記実施形態に係る評価関数値と差分ユリア噴射量との関係を示す図である。 上記実施形態に係る最適噴射量に対する評価関数値と移動平均値との相関を示す図である。 従来の極値探索最適化器と制御対象との構成を示すブロック図である。 上記実施形態に係るＦＦ噴射量を決定するための制御マップの一例を示す図である。 上記実施形態に係るＥＣＵにより実行されるユリア噴射制御処理の手順を示すフローチャートである。 上記実施形態に係るＥＣＵによりユリア噴射制御を行った場合における検出アンモニア濃度と評価関数値とユリア噴射量との関係を示す図である。 本発明の第２実施形態に係るＥＣＵ、及びこのＥＣＵにより制御される車両の構成を示す模式図である。 上記実施形態に係るトルク値とエンジン回転数との関係を示す図である。 上記実施形態に係る係数とアクセル開度との関係を示す図である。 上記実施形態に係るＥＣＵによる制御例を示す図である。 従来の排気浄化装置の構成を示す模式図である。 上記従来の排気浄化装置における、選択還元触媒下流のＮＯｘ排出量及びアンモニア排出量と、ＮＯｘセンサの出力との関係を示す図である。 アンモニアセンサを用いた従来の排気浄化装置における、選択還元触媒下流のＮＯｘ排出量及びアンモニア排出量と、ＮＨ３センサの出力との関係を示す図である。

符号の説明

１…エンジン（内燃機関）
２…排気浄化装置（プラント）
２３１…第１選択還元触媒（選択還元触媒）
２５…ユリア噴射装置（還元剤供給手段）
２６…アンモニアセンサ（排気検出手段）
３…ＥＣＵ（制御装置）
５１…フィードバックコントローラ
５１１…予測器（予測値算出手段）
５１２…評価関数値算出器（評価関数値算出手段）
５１３…極値探索最適化器（極値探索手段）
５２…目標値修正部（目標値修正手段）
５４…加算器（制御入力値算出手段）
６…車両（プラント）
６１…駆動輪（車輪）
７…ＥＣＵ（制御装置）
７１…フィードバックコントローラ
７１２…予測器（予測値算出手段）
７１３…評価関数値算出器（評価関数値算出手段）
７１４…極値探索最適化器（極値探索手段）
７２…フィードフォワードコントローラ
７４…目標値修正部（目標値修正手段）
７６…加算器（制御入力値算出手段）

発明を実施するための形態

＜第１実施形態＞
以下、本発明の第１実施形態を、図面を参照して説明する。
図１は、本発明の第１実施形態に係る制御装置としての電子制御ユニット（以下、「ＥＣＵ」という）３、及びこのＥＣＵ３により制御されるプラントとしての内燃機関（以下、「エンジン」という）１の排気浄化装置２の構成を示す模式図である。エンジン１は、リーンバーン運転方式のガソリンエンジン又はディーゼルエンジンであり、図示しない車両に搭載されている。

排気浄化装置２は、エンジン１の排気通路１１に設けられた酸化触媒２１と、排気通路１１に設けられ、この排気通路１１を流通する排気中の窒素酸化物（以下、「ＮＯｘ」という）を還元剤の存在下で浄化するユリア選択還元触媒２３と、排気通路１１のうちユリア選択還元触媒２３の上流側に還元剤としての尿素水を供給するユリア噴射装置２５と、を含んで構成され、ＥＣＵ３により制御される。

ユリア噴射装置２５は、ユリアタンク２５１と、ユリア噴射弁２５３とを備える。
ユリアタンク２５１は、尿素水を貯蔵するものであり、ユリア供給路２５４及び図示しないユリアポンプを介して、ユリア噴射弁２５３に接続されている。このユリアタンク２５１には、ユリアレベルセンサ２５５が設けられている。このユリアレベルセンサ２５５は、ユリアタンク２５１内の尿素水の水位を検出し、この水位に略比例する検出信号をＥＣＵ３に出力する。
ユリア噴射弁２５３は、ＥＣＵ３に接続されており、ＥＣＵ３からの制御信号により動作し、この制御信号に応じて尿素水を排気通路１１内に噴射する。すなわち、ユリア噴射制御が実行される。

酸化触媒２１は、排気通路１１のうちユリア選択還元触媒２３及びユリア噴射弁２５３よりも上流側に設けられ、排気中のＮＯをＮＯ_２に変換し、これにより、ユリア選択還元触媒２３におけるＮＯｘの還元を促進する。

ユリア選択還元触媒２３は、第１選択還元触媒２３１と、排気通路１１のうち第１選択還元触媒２３１よりも下流側に設けられた第２選択還元触媒２３２とを含んで構成される。これら第１選択還元触媒２３１及び第２選択還元触媒２３２は、それぞれ、尿素水が存在する雰囲気下で、排気中のＮＯｘを選択的に還元する。具体的には、ユリア噴射装置２５により尿素水を噴射すると、これら第１選択還元触媒２３１及び第２選択還元触媒２３２では尿素からアンモニアが生成され、このアンモニアにより排気中のＮＯｘが選択的に還元される。

ＥＣＵ３には、排気検出手段としてのアンモニアセンサ２６、触媒温度センサ２７、及びＮＯｘセンサ２８の他、クランク角度位置センサ１４、アクセル開度センサ１５、及びユリア残量警告灯１６が接続されている。

アンモニアセンサ２６は、排気通路１１のうち第１選択還元触媒２３１と第２選択還元触媒２３２との間における排気のアンモニアの濃度（以下、「アンモニア濃度」という）ＮＨ３_ＣＯＮＳを検出し、検出したアンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳに略比例した検出信号をＥＣＵ３に供給する。

触媒温度センサ２７は、第１選択還元触媒２３１の温度（以下、「触媒温度」という）Ｔ_ＳＣＲを検出し、検出した触媒温度Ｔ_ＳＣＲに略比例した検出信号をＥＣＵ３に供給する。

ＮＯｘセンサ２８は、第１選択還元触媒２３１に流入する排気のＮＯｘの濃度（以下、「ＮＯｘ濃度」という）ＮＯＸ_ＣＯＮＳを検出し、検出したＮＯｘ濃度ＮＯＸ_ＣＯＮＳに略比例した検出信号をＥＣＵ３に供給する。より具体的には、ＮＯｘセンサ２８は、排気通路１１のうちユリア噴射弁２５３により尿素水が供給される位置よりも上流側の排気のＮＯｘ濃度を検出する。

クランク角度位置センサ１４は、エンジン１のクランク軸の回転角度を検出するとともに、クランク角１度毎にパルスを発生し、そのパルス信号をＥＣＵ３に供給する。ＥＣＵ３では、このパルス信号に基づいて、エンジン１の回転数ＮＥを算出する。クランク角度位置センサ１４は、さらに特定気筒の所定クランク角度位置で気筒識別パルスを生成して、ＥＣＵ３に供給する。

アクセル開度センサ１５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、検出したアクセル開度ＡＰに略比例した検出信号をＥＣＵ３に供給する。

ユリア残量警告灯１６は、例えば、車両のメータパネルに設けられ、ユリアタンク２５１内の尿素水の残量が所定の残量より少なくなったことに応じて点灯する。これにより、ユリアタンク２５１内の尿素水の残量が少なくなったことを運転者に警告する。

ＥＣＵ３は、各種センサからの入力信号波形を整形し、電圧レベルを所定のレベルに修正し、アナログ信号値をデジタル信号値に変換するなどの機能を有する入力回路と、中央演算処理ユニット（以下「ＣＰＵ」という）とを備える。この他、ＥＣＵ３は、ＣＰＵで実行される各種演算プログラム及び演算結果などを記憶する記憶回路と、エンジン１やユリア噴射弁２５３などに制御信号を出力し、後述のユリア噴射制御を実行する出力回路と、を備える。

ところで、上述のユリア選択還元触媒２３において、第１選択還元触媒２３１及び第２選択還元触媒２３２は、それぞれ、尿素から生成したアンモニアで排気中のＮＯｘを還元する機能を有するとともに、生成したアンモニアを所定の量だけ貯蔵する機能も有する。
以下では、第１選択還元触媒２３１において貯蔵されたアンモニア量を第１ストレージ量とし、第１選択還元触媒２３１において貯蔵できるアンモニア量を第１ストレージ容量とする。また、第２選択還元触媒２３２において貯蔵されたアンモニア量を第２ストレージ量とし、第２選択還元触媒２３２において貯蔵できるアンモニア量を第２ストレージ容量とする。

このようにして貯蔵されたアンモニアは、排気中のＮＯｘの還元にも適宜消費される。このため、第１、第２ストレージ量が大きくなるに従い、選択還元触媒２３１，２３２におけるＮＯｘ還元率は高くなる。また、発生したＮＯｘの量に対し尿素水の供給量が少ない場合などには、貯蔵されたアンモニアが、この尿素水の不足分を補うようにしてＮＯｘの還元に消費される。

ここで、各選択還元触媒２３１，２３２において、ストレージ容量を超えてアンモニアが生成された場合、生成されたアンモニアは、各選択還元触媒２３１，２３２の下流側へ排出される。このようにしてアンモニアが各選択還元触媒２３１，２３２に貯蔵されず、各々の下流側へ排出されることを、以下では「アンモニアスリップ」という。

このような選択還元触媒２３１，２３２において、ＮＯｘ還元率を高く維持し続けるためには、これら選択還元触媒２３１，２３２には、各々のストレージ容量に近い量のアンモニアが貯蔵された状態を維持し続けることが好ましい。しかしながら、このようにストレージ容量に近い量のアンモニアが貯蔵された状態では、アンモニアスリップが発生しやすく、車両外へアンモニアが排出される虞がある。特に、第２選択還元触媒２３２におけるアンモニアスリップは、極力防止することが好ましい。

以上のような点に鑑みて、本実施形態のＥＣＵ３では、以下に示すような方針に基づいて排気浄化装置３のユリア噴射制御を実行する。具体的には、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡを、下記式（１）に示すように、フィードバック噴射量（以下、「ＦＢ噴射量」という）Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＦＢ}と、所定の基準噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＢＳ}と、の和で示す。

ＦＢ噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＦＢ}は、アンモニアセンサ２６の出力値、すなわち検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳが所定の目標アンモニア濃度ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}に一致するように制御するための制御入力値であり、検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳに応じて決定される。

図２は、ＦＢ噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＦＢ}を決定する方針を説明するための図である。図２において、横軸は時間を示し、縦軸は、上段から順に、第１選択還元触媒２３１下流の排気のＮＯｘ濃度、第１選択還元触媒２３１下流の排気のアンモニア濃度、及び検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳを示す。

ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡを増加すると、第１選択還元触媒２３１において生成されるアンモニアも増加するため、第１選択還元触媒２３１におけるＮＯｘ還元率が上昇する。このため、図２の上段に示すように、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡを増加するに従い、第１選択還元触媒２３１の下流のＮＯｘ濃度は減少する。また、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡが星印に示す噴射量を超えると、第１選択還元触媒２３１におけるＮＯｘ還元率は最大となり、ＮＯｘ濃度はユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡにかかわらず略一定となる。すなわち、星印を超える量の尿素水は、第１選択還元触媒２３１においてＮＯｘを還元することに対しては余剰となり、その下流側へ排出されたことを示す。またこれに伴い、図２の中段に示すように、第１選択還元触媒２３１の下流の排気のアンモニア濃度は、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡが星印に示す噴射量を超えると増加する。

具体的には、図２の下段に示すように、「０」よりもやや大きな値に設定された目標アンモニア濃度ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}を設定するとともに、この目標アンモニア濃度ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}よりも小さな下限ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＬＭＴＬ}と大きな上限ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＬＭＴＨ}とで規定される目標アンモニアスリップ範囲ＲＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}を設定する。そして、アンモニアセンサ２６の出力値、すなわち、検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳがこの目標アンモニアスリップ範囲ＲＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}の範囲内で、目標アンモニア濃度ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}に一致するようにユリア噴射量を制御する。ここで、目標アンモニアスリップ範囲ＲＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}は、アンモニアセンサ２６の検出分解能を考慮して設定することが好ましい。

検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳが「０」よりもやや大きな目標アンモニア濃度ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}と一致するように、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡの制御を行うことで、第１選択還元触媒２３１からアンモニアが飽和した状態を維持できる。これにより、第１選択還元触媒２３１における高いＮＯｘ還元率を維持することができる。
また、第１選択還元触媒２３１におけるＮＯｘの還元が不十分であっても、この残留したＮＯｘと第２選択還元触媒２３２へスリップしたアンモニアとを第２選択還元触媒２３２において反応させることで、第１選択還元触媒２３１及び第２選択還元触媒２３２全体として、ＮＯｘ還元率を高く維持することができる。また、目標アンモニア濃度ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}を「０」よりもやや大きな値に設定することで、第２選択還元触媒２３２でアンモニアスリップが発生することも防止できる。

［ユリア噴射制御における課題］
次に、上述のような方針に基づいて、従来のフィードバック制御によりユリア噴射制御を行った場合に生じる虞がある課題について、本願発明者が着眼した課題について詳細に説明する。
図３は、従来のフィードバック制御によりユリア噴射制御を行った場合における検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳと、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡとの関係を示す図である。また、この図３に示す例では、時刻ｔ_０において目標アンモニア濃度ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}を「０」から所定の値までステップ状に増加させた後、時刻ｔ_Ａ、時刻ｔ_Ｂ、及び時刻ｔ_Ｃにおいてモデル化誤差や外乱を与えた。

時刻ｔ_Ａでは、モデル化誤差として、排気中のＮＯｘ量を一定にしたまま、排気の体積を変化させた。
時刻ｔ_Ｂでは、外乱として、排気中のＮＯｘ量を増大した。なお、排気中のＮＯｘ量が増大する要因としては、燃料噴射タイミングを基準よりも進角させた場合や、拡散燃焼割合が増大するように噴射パターンを変更した場合などがある。
時刻ｔ_Ｃでは、外乱として、排気中のＮＯｘ量を減少した。なお、排気中のＮＯｘ量が減少する要因としては、燃料噴射タイミングを基準よりも遅角させた場合や、予混合燃焼割合が増大するように噴射パターンを変更した場合などがある。

図３に示すように、時刻ｔ_０において目標アンモニア濃度ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}をステップ状に変化させた直後には、検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳにオーバシュートが発生する。また、オーバシュートが発生した直後には、検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳが必要以上に減少してしまい、結果として、検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳは振動的な挙動を示す。また、時刻ｔ_Ｂ，ｔ_Ｃにおいて外乱やモデル化誤差を印加した直後にも、検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳが目標アンモニア濃度ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}に対してオーバシュートや振動的な挙動を示す。この挙動は、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡと検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳとの間に大きな遅れ特性があることに由来すると考えられる。

このような振動的な挙動が発生し、検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳが目標アンモニア濃度ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}を上回ると、第２選択還元触媒においてＮＯｘの還元に消費されるアンモニア量と、第１選択還元触媒から第２選択還元触媒に排出されるアンモニア量との間の理想的なバランスが崩れてしまい、第２選択還元触媒におけるアンモニアストレージ量が徐々に増加してしまう。上述のように、第１選択還元触媒と第２選択還元触媒との２つの選択還元触媒を備える本実施形態の排気浄化装置では、検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳに振動的な挙動が発生しても、第２選択還元触媒において即座にアンモニアスリップが発生することは無い。しかしながら、このような振動的な挙動が長期に亘って継続すると、第２選択還元触媒においてもアンモニアスリップが発生し、車両のテールパイプから不快な臭いが発生してしまう虞がある。

また、図３に示すように、検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳの振動的な挙動は、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡの振動的な挙動に由来する。すなわち、検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳが目標アンモニア濃度ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}を下回ったときには、その直前においてユリア噴射量が必要以上に減少されたことを示す。選択還元触媒では、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡが必要以上に減少すると、ＮＯｘの還元率が著しく低下するという特性を有する。したがって、検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳに振動的な挙動が発生すると、第１選択還元触媒におけるＮＯｘ還元率が著しく低下してしまう虞がある。

以上のように、従来のフィードバック制御によりユリア噴射制御を行った場合、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡと検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳとの間の応答遅れにより、アンモニアスリップの発生やＮＯｘ還元率の低下などの虞がある。以下では、以上のような従来のフィードバック制御における課題に鑑みてなされた、本願発明の制御装置の詳細な構成について説明する。

図４は、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡを算出するモジュールの構成を示すブロック図である。このモジュールは、ユリア噴射装置によるユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡを制御入力値とし、アンモニアセンサによる検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳを制御出力値とする排気浄化装置２を制御するものである。このモジュールの機能は、ＥＣＵ３で実行される処理により実現される。

図４に示すモジュールは、ＦＢ噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＦＢ}を算出するフィードバックコントローラ５１と、目標アンモニア濃度ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}を修正する目標値修正部５２と、フィードバックコントローラ５１で用いられる複数のモデルパラメータを同定する同定器５３と、複数の加算器５４，５６，５７，５８と、を含んで構成される。

フィードバックコントローラ５１は、目標値修正器５２２と、予測器５１１と、評価関数値算出器５１２と、極値探索最適化器５１３と、を備え、検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳが目標アンモニア濃度ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}に一致するようにＦＢ噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＦＢ}を算出する。

このフィードバックコントローラ５１では、演算の便宜上、検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳ及び目標アンモニア濃度ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}を直接的には扱わずに、これら検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳ及び目標アンモニア濃度ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}から所定の基準値ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＢＳ}を減算して得られる差分検出アンモニア濃度ＤＮＨ３_ＣＯＮＳ及び差分目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}を扱う。

これら差分検出アンモニア濃度ＤＮＨ３_ＣＯＮＳ及び差分目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}は、それぞれ、下記式（２）及び（３）に示すように、加算器５６，５７により算出される。

ここで、上記式（２）及び（３）において、基準値ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＢＳ}は、例えば、目標アンモニア濃度ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}の平均値や中央値、又は、目標アンモニア濃度ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}のとり得る範囲内の任意の値などに設定される。
すなわち、このフィードバックコントローラ５１は、差分検出アンモニア濃度ＤＮＨ３_ＣＯＮＳが差分目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}に一致するように、ＦＢ噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＦＢ}を算出する。

加算器５４は、上記式（１）に示すように、算出されたＦＢ噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＦＢ}と基準噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＢＳ}とを加算することによりユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡを算出し、これを制御入力値として排気浄化装置２に入力する。

加算器５８は、下記式（４）に示すように、加算器５４により算出されたユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡから、基準噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＢＳ}を減算することで、差分ユリア噴射量ＤＧ_ＵＲＥＡを算出し、これをフィードバックコントローラ５１の予測器５１１と、同定器５３に入力する。

本実施形態では、この基準噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＢＳ}として、後述のフィードフォワード噴射量（以下、「ＦＦ噴射量」という）Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＦＦ}を用いるが、これに限るものではない。基準噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＢＳ}としては、「０」を含む任意の定数や、検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳを上述の基準値ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＢＳ}に保持するためのユリア噴射量としてもよい。この他、基準噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＢＳ}としては、検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳを目標アンモニアスリップ範囲ＲＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}内に保持するために学習した値に設定してもよい。

目標値修正部５２は、後に詳述するように、差分検出アンモニア濃度ＤＮＨ３_ＣＯＮＳの差分目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}に対するオーバシュートや振動的な挙動を防止するために、差分目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}に対し、所定の演算を施すことにより修正目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ＿ＭＯＤ}を算出する。
同定器５３は、後に詳述するように、フィードバックコントローラ５１の予測器５１１で用いられる複数のモデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２を同定する。

なお、図４に示すモジュールでは、それぞれ、異なった制御周期毎に演算が行われる。本実施形態では、加算器５４，５６，５７，５８の制御周期、すなわち、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡ、差分ユリア噴射量ＤＧ_ＵＲＥＡ、検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳ、差分検出アンモニア濃度ＤＮＨ３_ＣＯＮＳ、目標アンモニア濃度ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}、及び差分目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}の更新周期をΔＴｉとする。また、同定器５３の制御周期もΔＴｉとする。したがって、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２の更新周期もΔＴｉとなる。なお本実施形態では、この更新周期ΔＴｉは、例えば、０．２〜１．０秒程度に設定される。
以下では、各モジュールの構成について詳細に説明する。

［目標値修正部の構成］
目標値修正部５２の構成について説明する。
目標値修正部５２は、目標値フィルタ５２１と、目標値修正器５２２と、を含んで構成され、下記式（５）〜（８）に示す手順により、修正目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ＿ＭＯＤ}を算出する。

目標値フィルタ５２１は、所謂一次遅れフィルタである。すなわち、目標値フィルタ５２１では、算出された差分目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}（ｋ）に対して、下記式（５）及び（６）に示す演算を行うことにより仮想目標値ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ＿Ｆ}を算出する。

ここで、記号「ｋ」は、離散化した時間を示す記号であり、本実施形態では、後述のモデルサンプリング周期ΔＴｍ毎に検出又は算出されたデータであることを示す。すなわち、記号「ｋ」が今回の制御タイミングにおいて検出又は算出されたデータであるとした場合、例えば記号「ｋ−１」は前回の制御タイミング、すなわちΔＴｍ前において検出又は算出されたデータであることを示す。なお、以下の説明においては、記号「ｋ」を適宜、省略する。

また、上記式（５）及び（６）において、ＰＯＬＥ_Ｆは、差分検出アンモニア濃度ＤＮＨ３_ＣＯＮＳの差分目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}に対する追従特性を指定するための追従特性指定パラメータであり、−１＜ＰＯＬＥ_Ｆ＜０に設定される。また、上記式（５）及び（６）において、ｎｐは、正の整数であり、予測ステップ数を示す。この予測ステップ数ｎｐは、後に式（１７）を参照して詳述するように、予測器５１１において予測するステップ数（ΔＴｍを制御周期としたステップ数）を示す。

目標値修正器５２２は、差分検出アンモニア濃度ＤＮＨ３_ＣＯＮＳの差分目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}に対するオーバシュートや振動的な挙動を防止するために、下記式（７）及び（８）に示すように、差分検出アンモニア濃度ＤＮＨ３_ＣＯＮＳの応答遅れ特性に応じた修正目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ＿ＭＯＤ}を算出する。

より具体的には、この目標値修正器５２２では、先ず、下記式（７）に示すように、差分検出アンモニア濃度ＤＮＨ３_ＣＯＮＳと上記式（６）の仮想目標値ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ＿Ｆ}との偏差Ｅｃを算出する。

次に、下記式（８）に示すように、仮想目標値ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ＿Ｆ}に偏差Ｅｃに比例した減衰項を加算することにより、修正目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ＿ＭＯＤ}を算出する。

ここで、上記式（８）の減衰項に含まれるＰＯＬＥ_Ｅは、偏差Ｅｃの収束特性を指定するための偏差収束特性指定パラメータであり、−１＜ＰＯＬＥ_Ｆ＜０に設定される。
以上のようにして、差分検出アンモニア濃度ＤＮＨ３_ＣＯＮＳの応答遅れ特性を考慮して、差分目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}と差分検出アンモニア濃度ＤＮＨ３_ＣＯＮＳとの間に、修正目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ＿ＭＯＤ}が設定される。

ここで、上記式（８）に示すように、修正目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ＿ＭＯＤ}は、現在の時刻「ｋ」に対する未来の時刻「ｋ＋ｉ」おける目標値を示す。したがって、後に図６を参照して説明するように、この修正目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ＿ＭＯＤ}（ｋ＋ｉ）は、より厳密には、未来の時刻における差分目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}（ｋ＋ｉ）と、差分検出アンモニア濃度ＤＮＨ３_ＣＯＮＳの未来の予測値（後述の予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳ（ｋ＋ｉ））との間に設定される。

［同定器の構成］
同定器５３の構成について説明する。
同定器５３は、後述の予測器５１１で用いられるプラントモデルの複数のモデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２を、下記式（９）〜（１５）に示す逐次型同定アルゴリズム（一般化逐次型最小２乗法アルゴリズム）により同定する。より具体的には、逐次型同定アルゴリズムとは、処理対象データの最新制御値ζ（ｍ）と、モデルパラメータベクトルの前回制御値θ（ｍ−１）とに基づいて、モデルパラメータベクトルの今回制御値θ（ｍ）を算出するアルゴリズムである。

θ（ｍ）及びζ（ｍ）は、それぞれ、下記式（９）及び（１０）に示すように、４成分のベクトルとして定義される。

ここで、記号「ｍ」は、離散化した時間を示す記号であり、上述の制御周期ΔＴｉ毎に検出又は算出されたデータであることを示す。また、これら制御周期ΔＴｉと、モデルサンプリング周期ΔＴｍとは、下記式（１１）を満たす。

逐次型同定アルゴリズムによれば、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２を成分とするモデルパラメータベクトルの今回制御値θ（ｍ）は、前回制御値θ（ｍ−１）から下記式（１２）により算出される。

ここで、上記式（１２）において、ｉｄｅ（ｍ）は、下記式（１３）で定義される同定誤差を示す。ＫＰ（ｍ）は、下記式（１４）で定義されるゲイン係数ベクトルを示す。下記式（１４）におけるＰ（ｍ）は、下記式（１５）で定義される４次の正方行列である。また、下記式（１５）において、Ｉは４次の単位行列を示し、λ１及びλ２は、それぞれ、重みパラメータを示す。

ここで、上記式（１５）における重みパラメータλ１及びλ２を以下のように設定することにより、以下に示すように、様々な逐次型同定アルゴリズムを選択することができる。
λ１＝１、λ２＝０ ：固定ゲインアルゴリズム
λ１＝１、λ２＝１ ：最小２乗法アルゴリズム
λ１＝１、λ２＝λ ：漸減ゲインアルゴリズム （０＜λ＜１）
λ１＝λ、λ２＝１ ：重み付き最小２乗法アルゴリズム （０＜λ＜１）

また、上記式（９）〜（１５）に基づいてモデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２を算出すると、これらモデルパラメータの値が所望の値から徐々にずれていく場合がある。この場合、これらモデルパラメータに対して拘束条件を課してもよい。その具体例については、後に式（３７）及び（３８）を参照して説明する。
以上のようにして同定器５３によりモデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２を随時同定することで、排気浄化装置の個体ばらつきや経年劣化により後述のプラントモデルにモデル化誤差が生じた場合であっても、制御精度が低下するのを防止できる。

［フィードバックコントローラの構成］
フィードバックコントローラ５１の構成について説明する。
図５は、フィードバックコントローラ５１の構成を示すブロック図である。

フィードバックコントローラ５１は、修正目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ＿ＭＯＤ}を算出する上述の目標値修正器５２２と、差分検出アンモニア濃度ＤＮＨ３_ＣＯＮＳの未来の予測値としての予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳを算出する予測器５１１と、これら修正目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ＿ＭＯＤ}及び予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳに基づいて評価関数値Ｊを算出する評価関数値算出器５１２と、算出された評価関数値Ｊが極値、より具体的には最小値となるような最適噴射量ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}及び探索入力ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＥＸＳ}を算出する極値探索最適化器５１３と、を含んで構成される。

すなわち、図５に示すように、目標値修正器５２２と予測器５１１と評価関数値算出器５１２とを仮想プラント５１５として見立てた場合、極値探索最適化器５１３は、この仮想プラント５１５の制御出力すなわち評価関数値Ｊが最小値となるように最適噴射量ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}及び探索入力ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＥＸＳ}を算出するコントローラとみなすことができる。
ここで、評価関数値Ｊを算出するために必要となる予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳ及び修正目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ＿ＭＯＤ}をそれぞれ算出する予測器５１１及び目標値修正部５２も仮想プラント５１５に含まれる。また、予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳは、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２、差分検出アンモニア濃度ＤＮＨ３_ＣＯＮＳ、及び差分ユリア噴射量ＤＧ_ＵＲＥＡに応じて変化し、修正目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ＿ＭＯＤ}も、差分検出アンモニア濃度ＤＮＨ３_ＣＯＮＳ、及び仮想目標値ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ＿Ｆ}に応じて変化する。このため、差分検出アンモニア濃度ＤＮＨ３_ＣＯＮＳ、仮想目標値ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ＿Ｆ}、差分ユリア噴射量ＤＧ_ＵＲＥＡ、及びモデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２は、仮想プラント５１５におけるスケジュールパラメータとみなすことができる。

また、極値探索最適化器５１３は、後に詳述するように、周期的な参照信号Ｓ_ＲＥＦを用いて評価関数値Ｊの最小値を探索する。そこで、極値探索最適化器５１３は、この参照信号Ｓ_ＲＥＦの成分を含んでいない最適噴射量ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}と、参照信号Ｓ_ＲＥＦの成分を含んだ探索入力ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＥＸＳ}とを、上述の仮想プラント５１５の予測器５１１に入力する。また、参照信号Ｓ_ＲＥＦの成分を含まない最適噴射量ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}がＦＢ噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＦＢ}となる。

また、このフィードバックコントローラ５１の制御周期は、基本的には、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡの更新周期ΔＴｉよりも短いΔＴｅとなっている。したがって、これら最適噴射量ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}及び探索入力ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＥＸＳ}の更新周期ΔＴｅは、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡの更新周期ΔＴｉよりも短くなっている。この制御周期ΔＴｅの詳細については、後に詳述する。
以下では、これら予測器５１１、評価関数値算出器５１２、及び極値探索最適化器５１３の構成について順に説明する。

［予測器の構成］
予測器５１１の構成について説明する。
予測器５１１は、差分アンモニア濃度ＤＧ_ＵＲＥＡ、最適噴射量ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}、参照信号Ｓ_ＲＥＦの成分を含む探索入力ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＥＸＳ}、及び差分ユリア噴射量ＤＧ_ＵＲＥＡに基づいて、予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳを算出する。また、この予測器５１１では、予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳを算出する際に、差分ユリア噴射量ＤＧ_ＵＲＥＡから差分検出アンモニア濃度ＤＮＨ３_ＣＯＮＳの動特性を示す排気浄化装置のモデル（以下「プラントモデル」という）を用いる。

以下では、その課題を検討しながら、プラントモデルの最適な形態を構築する。なお、この予測器５１１では、後述の式（２７）〜（３５）に示すプラントモデルを最終的な形態として用いる。

先ず、差分ユリア噴射量ＤＧ_ＵＲＥＡから差分検出アンモニア濃度ＤＮＨ３_ＣＯＮＳの動特性を示すプラントモデルとして、下記式（１６）に示すような、差分検出アンモニア濃度ＤＮＨ３_ＣＯＮＳに比例した複数の制御出力項（モデルパラメータａ１，ａ２に比例した項）と、差分検出アンモニア濃度ＤＮＨ３_ＣＯＮＳに比例した複数の制御入力項（モデルパラメータｂ１，ｂ２に比例した項）とを含むものを考える。

上述のように、記号「ｋ」は、モデルサンプリング周期ΔＴｍ毎に検出又は算出されたデータであることを示す。特に、このモデルサンプリング周期ΔＴｍは、上述のユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡの更新周期ΔＴｉよりも長く設定することが好ましい。この理由について説明する。
この予測器５１１では、後に詳述するように、プラントモデルの出力を再帰的に用いることにより、現在の時刻から所定の予測時間Ｔｐ後までに亘る予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳを算出する。ここで例えば、予測時間Ｔｐを数秒から数十秒程度に設定した場合、モデルサンプリング周期ΔＴｍをΔＴｉ（０．２〜１．０秒程度）と同程度とすると、プラントモデルを再帰的に用いる回数が数十回程度にまで及んでしまい、モデル化誤差による予測誤差が累積し、予測精度が低下してしまう。

また、この点に鑑みて、予測時間Ｔｐとモデルサンプリング周期ΔＴｍは、下記式（１７）を満たすように設定する。すなわち、予測時間Ｔｐは、モデルサンプリング周期ΔＴｍのもとで演算を行った場合において、数ステップから十数ステップに相当するように設定される。またここで、下記式（１７）に示すように、モデルサンプリング周期ΔＴｍのもとで演算を行った場合において、予測時間Ｔｐに対応するステップ数を予測ステップ数ｎｐとして定義する。この場合、予測ステップ数ｎｐは１から十数ステップに設定される。

また、プラントモデルのむだ時間をｄとした場合、制御周期ΔＴｍをむだ時間ｄよりも大きく設定することにより、モデルのむだ時間を考慮する必要が無くなり、安定した制御を行うことが可能となる。したがって、モデルサンプリング周期ΔＴｍは、下記式（１８）に示すように設定されることが好ましい。

より具体的には、排気浄化装置において、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡと検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳとの間の遅れ特性に含まれる時定数が数秒から数十秒であることに対して、むだ時間は１〜２秒程度となっている。したがって、モデルサンプリング周期ΔＴｍは、例えば、１．０〜３．０秒程度に設定される。

次に、上記式（１６）に示すプラントモデルの出力、すなわち上記式（１６）の左辺を、次ステップ時のプラントモデルの制御出力項に再帰的に用いることにより、下記式（２０）〜（２４）に示すように、予測ステップ数ｎｐ後までの差分検出アンモニア濃度ＤＮＨ３_ＣＯＮＳ（ｋ＋１），ＤＮＨ３_ＣＯＮＳ（ｋ＋２），…，ＤＮＨ３_ＣＯＮＳ（ｋ＋ｎｐ）を算出し、これらを各時刻における予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＣＯＮＳ（ｋ＋１），ＰＲＥＤＮＨ３_ＣＯＮＳ（ｋ＋２），…，ＰＲＥＤＮＨ３_ＣＯＮＳ（ｋ＋ｎｐ）とする。

ここで、次ステップ時のプラントモデルの制御入力項に含まれる差分ユリア噴射量ＤＧ_ＵＲＥＡの未来値は、下記式（１９）に示すように、全て現在の差分ユリア噴射量ＤＧ_ＵＲＥＡ（ｋ）と等しいものとした。

１−モデルサンプル時刻後予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＣＯＮＳ（ｋ＋１）

２−モデルサンプル時刻後予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＣＯＮＳ（ｋ＋２）

３−モデルサンプル時刻後予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＣＯＮＳ（ｋ＋３）

４−モデルサンプル時刻後予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＣＯＮＳ（ｋ＋４）

ｎｐ−モデルサンプル時刻後予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＣＯＮＳ（ｋ＋ｎｐ）

次に、以上のように導出された上記式（２０）〜（２４）に示す予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＣＯＮＳにおける課題を検討する。
上述のように、極値探索最適化器５１３は、周期的な参照信号Ｓ_ＲＥＦを用いて評価関数値Ｊの極値を探索する。しかしながら、上記式（２０）〜（２４）には、参照信号Ｓ_ＲＥＦの成分が含まれていない。このため、このような予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＣＯＮＳに基づいて算出された評価関数値Ｊにも参照信号Ｓ_ＲＥＦの影響が反映されないため、評価関数値Ｊと参照信号Ｓ_ＲＥＦとの相関を判定することができない。したがって、上記式（２０）〜（２４）を、参照信号Ｓ_ＲＥＦの成分が含まれるように変更することが好ましい。

また、上述のように、モデルサンプリング周期ΔＴｍは、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡの更新周期ΔＴｉよりも長く設定することが好ましい。しかしながら、極値探索最適化器５１３により評価関数値Ｊの最小値を探索し、最適噴射量ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}及び探索入力ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＥＸＳ}を算出する際には、これら最適噴射量ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}及び探索入力ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＥＸＳ}は、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡの更新周期ΔＴｉ以内に十分に収束することが好ましい。このため、モデルサンプリング周期ΔＴｍで導出された上記式（２０）〜（２４）を、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡの更新周期ΔＴｉよりも短い更新周期ΔＴｅのもとで変更する必要がある。

ここで、これら更新周期ΔＴｉ，ΔＴｅ、及びモデルサンプリング周期ΔＴｍは、下記式（２５）及び（２６）を満たすものとする。より具体的には、上述のように更新周期ΔＴｉを、０．２〜１．０秒程度に設定した場合、更新周期ΔＴｅは、例えば、０．１〜０．５秒程度に設定される。

以上のような２つの課題に鑑みて、上記式（２０）〜（２４）を、下記式（２７）〜（３５）に示すように変更する。

１−モデルサンプル時刻後予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳ（ｎ＋ＭｍｉＭｉｅ）

２−モデルサンプル時刻後予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳ（ｎ＋２ＭｍｉＭｉｅ）

３−モデルサンプル時刻後予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳ（ｎ＋３ＭｍｉＭｉｅ）

４−モデルサンプル時刻後予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳ（ｎ＋４ＭｍｉＭｉｅ）

ｎｐ−モデルサンプル時刻後予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳ（ｎ＋ｎｐＭｍｉＭｉｅ）

ここで、記号「ｎ」は、離散化した時間を示す記号であり、制御周期ΔＴｅ毎に検出又は算出されたデータであることを示す。

上記式（２７）〜（３５）において、モデルパラメータａ１（ｎ，ｋ），ａ２（ｎ，ｋ），ｂ１（ｎ，ｋ），ｂ２（ｎ，ｋ）、差分ユリア噴射量ＤＧ_ＵＲＥＡ（ｎ，ｋ）、及び差分検出アンモニア濃度ＤＮＨ３_ＣＯＮＳ（ｎ，ｋ）は、それぞれ、上述のように周期ΔＴｉで更新されたものを、より短い周期ΔＴｅでオーバサンプリングしたものであることを示す。

また、上記式（２７）に示すように、モデルパラメータ及び差分ユリア噴射量ＤＧ_ＵＲＥＡには、前回制御時すなわち（ｋ−１）における値が用いられる。モデルパラメータとＤＧ_ＵＲＥＡの更新周期はΔＴｉであるため、同定器の演算の後に差分ユリア噴射量ＤＧ_ＵＲＥＡを算出すると、基本的にはこれらモデルパラメータ及び差分ユリア噴射量ＤＧ_ＵＲＥＡに前回制御時（ｋ−１）における値が用いられる。ここで例えば、同定器の演算を差分ユリア噴射量の演算直後に行ったとすると、モデルパラメータには今回制御時（ｋ）のものが用いられ、差分ユリア噴射量ＤＧ_ＵＲＥＡには前回制御時（ｋ−１）のものが用いられる。

ここで、上記式（２７）〜（３５）の特徴について説明する。
上記式（２７）、（２９）、（３１）、（３３）、及び（３５）に示すように、複数の制御入力項（ｂ１，ｂ２に比例した項）の一部にのみ、参照信号を含む探索入力ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＥＸＳ}が用いられている。より具体的には、ｂ１及びｂ２に比例する２つの制御入力項のうち、ｂ１に比例する項にのみ探索入力ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＥＸＳ}が用いられている。
上記式（２７）〜（３５）に示すように、ある時刻における予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳには、この時刻の１モデルサンプル時刻前の予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳが用いられる。このため、ｂ２に比例する項にも参照信号を含む探索入力ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＥＸＳ}を用いると、ｂ１に比例する項とｂ２に比例する項との間で参照信号を含む探索入力ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＥＸＳ}の影響が重複してしまい、参照信号と評価関数値との相関を判定しにくくなってしまう。このため、結果として、検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳの目標アンモニア濃度ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}に対する収束性が低下してしまうおそれがある。本実施形態では、このような収束性の低下を防止するため、上述のようにｂ１に比例する項にのみ探索入力ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＥＸＳ}を用いる。

また、上記式（２７）、（２９）、（３１）、（３３）、及び（３５）に示すように、ある時刻における予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳのうち、制御出力項（ａ１，ａ２に比例した項）には、１モデルサンプル時刻前の予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＣＮＴが再帰的に用いられる。ここで、上記式（２８）、（３０）、（３２）、及び（３４）に示すように、これら再帰的に代入する１モデルサンプル時刻前の予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＣＮＴは、その制御入力項（ｂ１，ｂ２に比例した項）に、参照信号を含まない最適噴射量ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}が用いられる。

ここで、このような再帰的に代入する１モデルサンプル時刻前の予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＣＮＴに、探索入力ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＥＸＳ}を用いると、予測時刻が進むに従い、参照信号の影響が蓄積されて、制御系が振動的になりやすくなってしまい、結果として、検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳの目標アンモニア濃度ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}に対する収束性が低下してしまうおそれがある。
また、このような振動が発生しなくても、例えば予測時間を変更すると、参照信号の評価関数値Ｊに対する影響度が大きく変化してしまう場合がある。このような場合、コントローラのゲインも再設定しなければならず、パラメータの設定が複雑になるという課題が生じてしまう。本実施形態では、以上のような課題を回避するため、このような再帰的に代入する１モデルサンプル時刻前の予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＣＮＴに、参照信号を含まない最適噴射量ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}のみを用いる。

また上述のように、上記式（２７）〜（３５）では、各モデルサンプル時刻の予測アンモニア濃度が、次モデルサンプル時刻の制御出力項（ａ１，ａ２に比例した項）に再帰的に用いられるため、各モデルサンプル時刻の予測アンモニア濃度の動特性が不安定であると、予測アンモニア濃度が発散してしまう虞がある。そこで、同定器５３によりモデルパラメータａ１，ａ２を同定する際には、下記式（３７）及び（３８）に示すような拘束条件のもとで、これらモデルパラメータａ１，ａ２を同定する。

［評価関数値算出器の構成］
評価関数値算出器５１２の構成について説明する。
評価関数値算出器５１２は、予測器５１１により算出された予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳと、目標値修正器５２２により算出された修正目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ＿ＭＯＤ}との偏差の二乗和に基づいて、下記式（３９）に示すような評価関数値Ｊを算出する。

図６は、評価関数値Ｊと差分ユリア噴射量ＤＧ_ＵＲＥＡとの関係を示す図である。
図６において、上段はアンモニア濃度と時間の関係を示し、下段はユリア噴射量と時間の関係を示す。図６では、二重丸に示す時刻ｋを現在の時刻とし、現在の時刻までにおける検出アンモニア濃度ＤＮＨ３_ＣＯＮＳ及び差分ユリア噴射量ＤＧ_ＵＲＥＡに基づいて、現在の時刻以降の予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳ（ｋ＋１）〜ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳ（ｋ＋ｎｐ）を算出した場合を示す。

図６に示すように、ステップ状に設定された差分目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}に対し、仮想目標値ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ＿Ｆ}は一次遅れの応答を示す。また上述のように、修正目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ＿ＭＯＤ}（ｋ＋ｉ）は、実線で示す差分検出アンモニア濃度ＤＮＨ３_ＣＯＮＳの未来の予測値である予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ_ＥＸＳ（ｋ＋ｉ）と、差分目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}（ｋ＋ｉ）との間に設定される。

ここで、予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳ（ｋ＋１）〜ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳ（ｋ＋ｎｐ）は、上記式（１９）に示すように、この時刻以降の差分ユリア噴射量ＤＧ_ＵＲＥＡ（ｋ＋１）〜ＤＧ_ＵＲＥＡ（ｋ＋ｎｐ−１）を一定にするという条件のもとで算出する。
また、評価関数値Ｊは、上記式（３９）に示すように、これら予測アンモニア濃度ＰＲＥＮＨ３_ＥＸＳと修正目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ＿ＭＯＤ}との偏差の二乗和となっている。したがって、このような評価関数値Ｊを最小にするように差分ユリア噴射量ＤＧ_ＵＲＥＡ（ｋ）を決定することにより、図６においてハッチングに示す領域が狭くなるように、すなわち、差分検出アンモニア濃度ＤＮＨ３_ＣＯＮＳが差分目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}に速やかに一致するように、差分ユリア噴射量ＤＧ_ＵＲＥＡを決定することができる。

図５に戻って、本実施形態では、上記式（３９）により評価関数値Ｊを定義するが、この評価関数値Ｊの定義は、目的に応じて適宜変更してもよい。
具体的には、例えば、予測期間が長く演算負荷を軽減したい場合には、下記式（４０）に示すように、偏差の二乗和を所定の間隔で間引いたもので定義してもよい。ここで、定数ｑは、間引き間隔を指定する整数であり、予測ステップ数ｎｐの公約数が設定される。

この他、さらに演算負荷を軽減したい場合には、例えば、下記式（４１）に示すように、予測ステップ数ｎｐ後における偏差の二乗で定義してもよい。

［極値探索最適化器の構成］
極値探索最適化器５１３の構成について説明する。
極値探索最適化器５１３は、増幅器５５１と、ウォッシュアウトフィルタ５５２と、移動平均値算出器５５３と、スライディングモードコントローラ５５４と、乗算器５５５と、加算器５５６と、参照信号出力器５５７と、を含んで構成される。この極値探索最適化器５１３は、下記式（４２）〜（５１）に示す手順により、算出された評価関数値Ｊが最小となるような最適噴射量ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}及び探索入力ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＥＸＳ}を算出する。

増幅器５５１は、下記式（４２）に示すように、評価関数値算出器５１２により算出された評価関数値Ｊに「−１」を乗算することで評価関数値Ｊの符号を反転し、これを評価関数値Ｊ´として再定義する。すなわち、この極値探索最適化器５１３では、演算の便宜上、評価関数値Ｊの最小値を探索する代わりに、評価関数値Ｊ´の最大値を探索する。

ウォッシュアウトフィルタ５５２は、評価関数値Ｊ´に、下記式（４３）に示すような簡略化されたフィルタ処理を施すことにより、この評価関数値Ｊ´のハイパスフィルタリング値Ｊ_ＷＦを算出する。なお、このフィルタ処理におけるフィルタの通過域は、参照信号Ｓ_ＲＥＦの周波数Ｆ_ＲＥＦ（後述の式（４５）参照）を含むように設定する。

乗算器５５５は、下記式（４４）に示すように、評価関数値Ｊ´のハイパスフィルタリング値Ｊ_ＷＦに、参照信号出力器５５７から出力された参照信号Ｓ_ＲＥＦを乗算し、積Ｃ_Ｒを算出する。

ここで、参照信号出力器５５７は、参照信号Ｓ_ＲＥＦとして、下記式（４５）に示すような、振幅Ａ_ＲＥＦ及び周波数Ｆ_ＲＥＦの正弦波を出力する。なお、参照信号は、このような正弦波に限らず、三角波、台形波、及び合成波などの任意の周期関数を用いてもよい。

移動平均値算出器５５３は、下記式（４６）に示すように、積Ｃ_Ｒの移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}を算出する。ここで、Ｎ_ＡＶＥは移動平均タップ数である。

図７は、最適噴射量ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}に対する評価関数値Ｊ´と移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}との相関を示す図である。より具体的には、図７は、最適噴射量ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}を変化させた場合における評価関数値Ｊ´及び移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}の変化を示す図である。

図７に示すように、評価関数値Ｊ´が最大となる星印に示す最適噴射量ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}では、移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}は「０」となる。また、移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}は最適噴射量ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}に対して単調増加関数となっている。
このことに基づいて、極値探索最適化器５１３では、上記式（４６）に示された移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}を相関関数として用い、この移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}が「０」となるような最適噴射量ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}を決定する。

図５に戻って、上記式（４６）における移動平均タップ数Ｎ_ＡＶＥを、下記式（４７）で定義する。ここで、ｊを正の整数とすると、移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}の移動平均区間の時間、すなわちＮ_ＡＶＥΔＴｅは、参照信号Ｓ_ＲＥＦの周期の整数ｊ倍となる。

図５に示すように、仮想プラント５１５と極値探索最適化器５１３との間では、参照信号Ｓ_ＲＥＦを含む周期的な信号が回帰するループが形成される。このような周期的な参照信号Ｓ_ＲＥＦが回帰すると、このループ内のパラメータが振動的になり、最悪の場合には、これらパラメータが発散する虞がある。
そこで本実施形態では、上記式（４７）に示すように移動平均タップ数Ｎ_ＡＶＥを定義することにより、移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}から参照信号Ｓ_ＲＥＦの周期成分を消去し、上述のループ内で参照信号Ｓ_ＲＥＦの周期成分が回帰するのを防止する。これにより、評価関数値Ｊ´の最大値を安定して探索することができる。

スライディングモードコントローラ５５４は、スライディングモード制御のアルゴリズムに基づいて、移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}が「０」となるような最適噴射量ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}を算出する。ここで、スライディングモード制御とは、制御量の収束速度を指定できる所謂応答指令型制御を発展させたものであり、制御量の目標値に対する追従速度と、外乱が印加された場合の制御量の収束速度を個別に指定できる制御である。具体的には、下記式（４８）〜（５１）に基づいて最適噴射量ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}を算出する。

上記式（４８）に示すように、最適噴射量ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}は、上記式（４９）に示す到達則入力ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＲＣＨ}と、上記式（５０）に示す適応則入力ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＡＤＰ}との和により算出される。
到達則入力ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＲＣＨ}は、移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}を後述の切換直線上に載せるための入力であり、上記式（５１）に示す切換関数σに所定の到達則制御ゲインＫ_ＲＣＨを乗算することで算出される。
適応則入力ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＡＤＰ}は、モデル化誤差や外乱の影響を抑制し、移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}を後述の切換直線に載せるための入力であり、切換関数σの積分値に所定の適応則制御ゲインＫ_ＡＤＰを乗算することで算出される。

切換関数σは、上記式（５１）に示すように、今回制御時の移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}（ｎ）と、前回制御時の移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}（ｎ−１）に所定の切換関数設定パラメータＳを乗算したものとの和により算出される。

ここで、切換関数設定パラメータＳと、Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}の収束速度との関係について説明する。
上記式（５１）に示すように、横軸を前回制御時の移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}（ｎ−１）とし、縦軸を今回制御時の移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}（ｎ）と定義した位相平面内では、切換関数σ（ｎ）＝０を満たす移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}（ｎ）及びＣ_{Ｒ＿ＡＶＥ}（ｎ−１）の組み合わせは、傾きが−Ｓの直線となる。特にこの直線は、切換直線と呼ばれる。また、この切換直線上では、−Ｓを１より小さく０より大きい値に設定することにより、Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}（ｎ−１）＞Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}（ｎ）となるので、移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}（ｎ）は０に収束することとなる。スライディングモード制御は、この切換直線上における移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}（ｎ）の振る舞いに着目した制御となっている。

すなわち、今回制御時の移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}（ｎ）と前回制御時の移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}（ｎ−１）との組み合わせが、この切換直線上に載るように制御を行うことで、外乱やモデル化誤差に対してロバストな制御を実現し、移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}を、オーバシュートや振動的な挙動を抑えながら「０」に収束させることができる。

特に評価関数値Ｊは、差分検出アンモニア濃度ＤＮＨ３_ＣＯＮＳや、仮想目標値ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ＿Ｆ}に応じて変化するため、過渡時においてその変化が大きくなり、結果として移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}が振動的な挙動を示しやすくなっている。このような系においてスライディングモード制御を用いることにより、移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}に発生する振動を効果的に抑制することができる。

なお、本実施形態では、スライディングモード制御のアルゴリズムにより移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}が「０」に収束するように最適噴射量ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}を算出したが、これに限らず、ＰＩＤ制御を用いてもよい。ただし、ＰＩＤ制御を用いると、スライディングモード制御を用いた場合と比較して、移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}は振動的な挙動を示しやすい。したがって、ＰＩＤ制御を用いる場合は、移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ}の振動的な挙動が、許容範囲内であるように設定する必要がある。

また、以上のようにして算出された最適噴射量ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}は、フィードバックコントローラ５１におけるＦＢ噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＦＢ}として出力される。

加算器５５６では、下記式（５２）に示すように、参照信号Ｓ_ＲＥＦの成分を含まない最適噴射量ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}に参照信号Ｓ_ＲＥＦを加算することにより探索入力ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＥＸＳ}を算出する。

以上のように構成された極値探索最適化器５１３では、最適噴射量ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}及び探索入力ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＥＸＳ}の更新周期ΔＴｅを、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡの更新周期ΔＴｉよりも短くした。これにより、極値探索最適化器５１３で最適噴射量ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}探索入力ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＥＸＳ}を最適化する際における振動が、実際に排気浄化装置２に入力するユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡの振動として現れるのを防止できる。したがって、排気浄化装置２を安定して制御することができる。

以上のように構成された本実施形態の極値探索最適化器５１３を用いた制御と、従来の極値探索最適化器を用いた制御とを比較する。
図８は、従来の極値探索最適化器５１３Ａと制御対象２Ａとの構成を示すブロック図である。
従来の極値探索最適化器５１３Ａでは、周期的な参照信号Ｓ_ＲＥＦの成分を含む制御入力値を直接制御対象に入力する。さらにこの参照信号Ｓ_ＲＥＦを含む入力に対する応答としての制御出力値に基づいて、参照信号Ｓ_ＲＥＦを除く制御入力値が所定の目標値に一致するように、制御入力値の最適化を行う。

一方、本実施形態の極値探索最適化器５１３では、評価関数値Ｊを最小化するように、制御入力値ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}を最適化する。このため、上述の従来の極値探索最適化器５１３Ａとは異なり、参照信号Ｓ_ＲＥＦを含む探索入力ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＥＸＳ}を制御対象としての排気浄化装置２（図４参照）に直接入力することはせず、図５に示すように、仮想プラント５１５を設定し、この仮想プラント５１５に入力する。さらにこの仮想プラントの出力Ｊが最小となるように制御入力値ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}及びＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＥＸＳ}を最適化する。この点が従来の極値探索最適化器５１３Ａを用いた場合と大きく異なる。

次に、図４に戻って、基準噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＢＳ}について詳細に説明する。
本実施形態では、基準噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＢＳ}としてＦＦ噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＦＦ}を用いる。このＦＦ噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＦＦ}は、選択還元触媒におけるＮＯｘ還元率が最大値を維持するように制御するための制御入力値であり、エンジンの運転状態により変化する排気中のＮＯｘの量に応じて決定される。

具体的には、このＦＦ噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＦＦ}は、下記式（５３）及び（５４）に示すように、ＮＯｘセンサ２８（図１参照）の出力値、すなわち検出ＮＯｘ濃度ＮＯＸ_ＣＯＮＳに基づいて算出される。

ここで、上記式（５３）及び（５４）において、δ１は、排気がＮＯｘセンサの検出部から選択還元触媒まで到達するまでの時間を示す。また、δ２は、排気がエンジンから選択還元触媒まで到達するまでの時間を示す。Ｇ_ＥＸは、排気の体積の推定値を示す。Ｋ_{ＮＯＸ＿ＮＨ３}は、ＮＯｘを還元するために必要なユリア噴射量を算出するための係数を示す。Ｋ_{ＦＵＥＬ＿ＥＸ}は、燃料噴射量から排気の体積へ変換するための係数を示す。ＮＥはエンジンの回転数を示す

なお、ＮＯｘセンサの出力値を用いない場合には、エンジンの運転状態として、エンジンの回転数ＮＥ、及びエンジンの負荷を表す負荷パラメータＴＲＱに基づいて、例えばマップ検索によりＦＦ噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＦＦ}を決定する。

図９は、ＦＦ噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＦＦ}を決定するための制御マップの一例を示す図である。
図９に示すように、この制御マップでは、エンジンの回転数ＮＥ、又は、負荷パラメータＴＲＱが大きくなるに従い、ＦＦ噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＦＦ}はより大きな値に決定される。
これは、エンジンの負荷パラメータＴＲＱが大きいほど、混合気の燃焼温度が上昇することでＮＯｘ排出量が増大し、また、エンジンの回転数ＮＥが大きいほど、単位時間当たりのＮＯｘ排出量が増大するためである。

本実施形態では、以上のようにして決定されるＦＦ噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＦＦ}を、基準噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＢＳ}として用いたが、これに限らない。例えば、基準噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＢＳ}を、下記式（５５）〜（５７）に示すように、選択還元触媒の劣化やばらつき、及びエンジンのＮＯｘ排出特性のばらつきに適応させるように決定してもよい。

ここで、上記式（５５）〜（５７）において、Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＢＳ＿ＩＮＩ}は、Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＢＳ}の初期値を示す。ＫＰ_ＢＳ及びＫＩ_ＢＳは、それぞれ、適応ゲインを示す。ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＦＢ}は、周期ΔＴｅで更新されるＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}の周期ΔＴｉによるダウンサンプリング値を示す。

次に、図１０を参照して、ＥＣＵにより実行されるユリア噴射制御処理について説明する。
図１０は、ＥＣＵにより実行されるユリア噴射制御処理の手順を示すフローチャートである。

ステップＳ１では、ユリア故障フラグＦ_{ＵＲＥＡＮＧ}が「１」であるか否かを判別する。このユリア故障フラグＦ_{ＵＲＥＡＮＧ}は、図示しない判定処理においてユリア噴射装置が故障したと判定されたときに「１」に設定され、それ以外のときには「０」に設定される。この判別がＹＥＳの場合には、ステップＳ９に移り、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡを「０」に設定した後に、この処理を終了する。この判別がＮＯの場合には、ステップＳ２に移る。

ステップＳ２では、触媒劣化フラグＦ_{ＳＣＲＮＧ}が「１」であるか否かを判別する。この触媒劣化フラグＦ_{ＳＣＲＮＧ}は、図示しない判定処理において第１選択還元触媒及び第２選択還元触媒の何れかが故障したと判定されたときに「１」に設定され、それ以外のときには「０」に設定される。この判別がＹＥＳの場合には、ステップＳ９に移り、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡを「０」に設定した後に、この処理を終了する。この判別がＮＯの場合には、ステップＳ３に移る。

ステップＳ３では、ユリア残量Ｑ_ＵＲＥＡが所定値Ｑ_ＲＥＦ未満であるか否かを判別する。このユリア残量Ｑ_ＵＲＥＡは、ユリアタンク内の尿素水の残量を示し、ユリアレベルセンサの出力に基づいて算出される。この判別がＹＥＳの場合には、ステップＳ４に移り、ＮＯの場合には、ステップＳ５に移る。
ステップＳ４では、ユリア残量警告灯を点灯し、ステップＳ９に移り、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡを「０」に設定した後に、この処理を終了する。

ステップＳ５では、触媒暖機タイマ値Ｔ_ＭＡＳＴが所定値Ｔ_ＭＬＭＴより大きいか否かを判別する。この触媒暖機タイマ値Ｔ_ＭＡＳＴは、エンジン始動後のユリア選択還元触媒の暖機時間を計時するものである。この判別がＹＥＳの場合には、ステップＳ６に移る。この判別がＮＯの場合には、ステップＳ９に移り、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡを「０」に設定した後に、この処理を終了する。

ステップＳ６では、センサ故障フラグＦ_{ＳＥＮＮＧ}が「０」であるか否かを判別する。このセンサ故障フラグＦ_{ＳＥＮＮＧ}は、図示しない判定処理においてアンモニアセンサ、又は、触媒温度センサが故障したと判定されたときに「１」に設定され、それ以外のときには「０」に設定される。この判別がＹＥＳの場合には、ステップＳ７に移る。この判別がＮＯの場合には、ステップＳ９に移り、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡを「０」に設定した後に、この処理を終了する。

ステップＳ７では、アンモニアセンサ活性フラグＦ_{ＮＨ３ＡＣＴ}が１であるか否かを判別する。このアンモニアセンサ活性フラグＦ_{ＮＨ３ＡＣＴ}は、図示しない判定処理においてアンモニアセンサが活性状態に達したと判定されたときに「１」に設定され、それ以外のときには「０」に設定される。この判別がＹＥＳの場合には、ステップＳ８に移る。この判別がＮＯの場合には、ステップＳ９に移り、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡを「０」に設定した後に、この処理を終了する。

ステップＳ８では、第１選択還元触媒の温度Ｔ_ＳＣＲが所定値Ｔ_{ＳＣＲ＿ＡＣＴ}より大きいか否かを判別する。この判別がＹＥＳである場合には、第１選択還元触媒が活性化されたと判断して、ステップＳ１０に移る。この判別がＮＯである場合には、第１選択還元触媒がまだ活性化されておらず、ユリア噴射を停止すべきであると判定して、ステップＳ９に移り、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡを「０」に設定した後に、この処理を終了する。

ステップＳ１０では、上述の目標値フィルタ５２１により、式（５）及び（６）に基づいて仮想目標値ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ＿Ｆ}を算出し、ステップＳ１１に移る。
ステップＳ１１では、上述の目標値修正器５２２により、式（７）及び（８）に基づいて修正目標アンモニア濃度ＤＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ＿ＭＯＤ}を算出し、ステップＳ１２に移る。

ステップＳ１２では、上述の同定器５３により、式（９）〜（１５）に基づいてモデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２を算出し、ステップＳ１３に移る。
ステップＳ１３では、上述の予測器５１１により、式（２７）〜（３５）に基づいて予測アンモニア濃度ＰＲＥＤＮＨ３_ＥＸＳを算出し、ステップＳ１４に移る。

ステップＳ１４では、上述の評価関数値算出器５１２により、式（３９）に基づいて評価関数値Ｊを算出し、ステップＳ１５に移る。
ステップＳ１５では、上述の極値探索最適化器５１３により、式（４２）〜（５１）に基づいて最適噴射量ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＯＰＴ}（ＦＢ噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＦＢ}）及び探索入力ＤＧ_{ＵＲＥＡ＿ＥＸＳ}を算出し、ステップＳ１６に移る。

ステップＳ１６では、式（５３）及び（５４）に基づいてＦＦ噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＦＦ}（基準噴射量Ｇ_{ＵＲＥＡ＿ＢＳ}）を算出し、ステップＳ１７に移る。
ステップＳ１７では、加算器５４により、式（１）に基づいてユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡを算出し、この処理を終了する。

次に、図１１を参照して、本実施形態のＥＣＵによる制御例の結果について説明する。
図１１は、本実施形態のＥＣＵによりユリア噴射制御を行った場合における検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳと、評価関数値Ｊ´と、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡとの関係を示す図である。なお、この図１１に示す例は、上述の図３に示す例と同様の条件のもとで制御を行ったものである。すなわち、時刻ｔ_０において目標アンモニア濃度ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}を「０」から所定の値までステップ状に増加させた後、時刻ｔ_Ａ、時刻ｔ_Ｂ、及び時刻ｔ_Ｃにおいてモデル化誤差や外乱を与えた。

上述の図３に示す従来の制御例では、時刻ｔ_０において目標アンモニア濃度ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}をステップ状に変化させた直後や、時刻ｔ_Ａ，ｔ_Ｂ，ｔ_Ｃにおいて外乱やモデル化誤差を印加した直後において、検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳが目標アンモニア濃度ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}に対してオーバシュートや振動的な挙動を示す。また、このような検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳのオーバシュートや振動的な挙動に応じて、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡが必要以上に減少されてしまう。
これに対して、図１１に示す本実施形態の制御例では、このような目標アンモニア濃度ＮＨ３_{ＣＯＮＳ＿ＴＲＧＴ}を変化させた際における検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳのオーバシュート及び振動的な挙動や、外乱やモデル化誤差を印加した直後における検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳのオーバシュート及び振動的な挙動が抑制されることが確認された。また、このような検出アンモニア濃度ＮＨ３_ＣＯＮＳのオーバシュート及び振動的な挙動を抑制することにより、ユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡが必要以上に減少されることが無くなったことも確認された。

また、本実施形態のＥＣＵでは、上述のような仮想プラント５１５及び極値探索最適化器５１３の極値探索アルゴリズムによりユリア噴射量Ｇ_ＵＲＥＡを算出することで、従来の評価規範によるモデル予測制御と比較して、数倍から数十倍程度に演算負荷を軽減できることが確認できた。したがって、高温、多湿、高振動、他粉塵などの悪環境にさらされるため、高い演算能力を有する演算装置を用いることができない場合であっても、簡易な構成のＥＣＵにより高い精度で制御を行うことができる。

＜第２実施形態＞
次に、本発明の第２実施形態を、図面を参照して説明する。
図１２は、本発明の第２実施形態に係る制御装置としてのＥＣＵ７、及びこのＥＣＵ６により制御されるプラントとしての車両６の構成を示す模式図である。
この車両６は、駆動輪６１及び非駆動輪６２と、駆動輪６１を回転駆動するためのトルクを発生する図示しないエンジンと、を備える。

ＥＣＵ７は、車両６のエンジンのトルクの目標値（以下、「目標トルク」という）ＴＲＱを算出し、この目標トルクＴＲＱを制御入力値として車両６に入力する。また、車両６には、回転駆動された駆動輪６１の回転速度（以下、「駆動輪速度」という）Ｗ_{Ｓ＿ＡＣＴ}を検出する駆動輪速度センサ（図示せず）が設けられており、この駆動輪速度センサの検出値Ｗ_{Ｓ＿ＡＣＴ}は、ＥＣＵ７に制御出力値として出力される。

例えば車両６の加速時などにおいて、駆動輪６１に過剰なトルクが作用すると、非駆動輪６２に対して、駆動輪６１が空転してしまい、車両の安定性や加速性が著しく低下してしまう。このＥＣＵ７では、駆動輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＡＣＴ}が所定の目標速度に一致するように目標トルクＴＲＱを算出することにより、このような駆動輪６１の空転を防止する。すなわち、これら車両６及びＥＣＵ７により、所謂トラクションコントロールシステムが構成される。以下では、このトラクションコントロールシステムにおけるＥＣＵ７のモジュールの構成について説明する。

図１２に示すモジュールは、フィードバックコントローラ７１と、フィードフォワードコントローラ７２と、目標値算出部７３と、目標値修正部７４と、同定器７５と、複数の加算器７６，７７と、を含んで構成される。

目標値算出部７３は、後に詳述するように、車両６から出力された非駆動輪６２の回転速度（以下、「非駆動輪速度」という）Ｗ_{Ｓ＿ＲＥＦ}に基づいて、駆動輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＡＣＴ}の目標値（以下、「目標車輪速度」という）Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ}を算出する。

フィードバックコントローラ７１は、後に詳述するように、目標値修正器７４２と、予測器７１２と、評価関数値算出器７１３と、極値探索最適化器７１４と、を備え、駆動輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＡＣＴ}が目標車輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ}に一致するように、フィードバックトルク（以下「ＦＢトルク」という）ＤＴＲＱ_ＦＢを算出する。

フィードフォワードコントローラ７２は、後に詳述するように、車両６から出力されたエンジンの回転数（以下、「エンジン回転数」という）及びアクセルペダルの踏み込み量ＡＰに基づいて、フィードフォワードトルク（以下「ＦＦトルク」という）ＴＲＱ_ＦＦを算出する。

加算器７６は、下記式（５８）に示すように、フィードバックコントローラ７１により算出されたＦＢトルクＤＴＲＱ_ＦＢと、フィードフォワードコントローラ７２により算出されたＦＦトルクＴＲＱ_ＦＦとを加算することにより、目標トルクＴＲＱを算出し、これを制御入力値として車両６に入力する。

目標値修正部７４は、後に詳述するように、駆動輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＡＣＴ}の目標車輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ}に対するオーバシュートや振動的な挙動を防止するために、目標車輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ}に対し所定の演算を施すことにより、修正目標車輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ＿ＭＯＤ}を算出する。
同定器７５は、後に詳述するように、フィードバックコントローラ７１の予測器７１２で用いられる複数のモデルパラメータａ１´，ａ２´，ｂ１´，ｂ２´を同定する。

なお、図１２に示すモジュールでは、それぞれ、異なった制御周期毎に演算が行われる。以下では、加算器７６，７７の制御周期、すなわち、後述の探索入力ＴＲＱ_ＥＸＳ、及び目標トルクＴＲＱの更新周期をΔＴｃとする。また、同定器７５及びフィードフォワードコントローラ７２の制御周期もΔＴｃとする。すなわち、モデルパラメータａ１´，ａ２´，ｂ１´，ｂ２´及びＦＦトルクＴＲＱ_ＦＦの更新周期もΔＴｃとする。なお本実施形態では、この更新周期ΔＴｃは、例えば、０．００２秒程度に設定される。
以下では、各モジュールの構成について詳細に説明する。

［目標値算出部の構成］
目標値算出部７３の構成について説明する。
目標値算出部７３は、車両６から出力された非駆動輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＲＥＦ}に基づいて、駆動輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＡＣＴ}の目標車輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ}を算出する。より具体的には、下記式（５９）に示すように、非駆動輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＲＥＦ}に所定のホイールスリップオフセット量ＯＰＴ_ＳＬＩＰを加算することにより、目標車輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ}を算出する。すなわち、このホイールスリップオフセット量ＯＰＴ_ＳＬＩＰは駆動輪６１と非駆動輪６２との間で許容可能なスリップ量に相当する。

ここで、記号「ｍ」は、離散化した時間を示す記号であり、上述の目標トルクＴＲＱの更新周期ΔＴｃ毎に検出又は算出されたデータであることを示す。

また、ホイールスリップオフセット量ＯＰＴ_ＳＬＩＰとしては、本実施形態では所定の定数とするが、これに限らない。例えば、路面摩擦係数の推定値、ハンドル舵角の検出値、ヨーレートセンサの検出値、及び車体スリップ角の検出値などのパラメータに基づいて決定してもよい。

［目標値修正部の構成］
目標値修正部７４の構成について説明する。
目標値修正部７４は、目標値フィルタ７４１と、目標値修正器７４２と、を含んで構成され、下記式（６０）〜（６３）に示す手順により、修正目標車輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ＿ＭＯＤ}を算出する。

目標値フィルタ７４１は、所謂一次遅れフィルタである。すなわち、目標値フィルタ７４１では、算出された目標車輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ}に対して、下記式（６０）及び（６１）に示す演算を行うことにより仮想目標値Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ＿Ｆ}を算出する。

ここで、記号「ｋ」は、離散化した時間を示す記号であり、後述のモデルサンプリング周期ΔＴｍ毎に検出又は算出されたデータであることを示す。

また、ＰＯＬＥ_Ｆ´は、駆動輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＡＣＴ}の目標車輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ}に対する追従特性を指定するための追従特性指定パラメータであり、−１＜ＰＯＬＥ_Ｆ´＜０に設定される。また、上記式（６０）及び（６１）におけるｍｐは、正の整数であり、予測器７１２において予測するステップ数（ΔＴｍを制御周期としたステップ数）を示す。

目標値修正器７４２は、駆動輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＡＣＴ}の目標車輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ}に対するオーバシュートや振動的な挙動を防止するために、下記式（６２）及び（６３）に示すように、駆動輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＡＣＴ}の応答遅れ特性に応じた修正目標車輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ＿ＭＯＤ}を算出する。

より具体的には、この目標値修正器７４２では、先ず、下記式（６２）に示すように、駆動輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＡＣＴ}と仮想目標値Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ＿Ｆ}との偏差Ｅｗを算出する。

次に、下記式（６３）に示すように、仮想目標値Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ＿Ｆ}に偏差Ｅｗに比例した減衰項を加算することにより、修正目標車輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ＿ＭＯＤ}を算出する。

ここで、上記式（６３）の減衰項に含まれるＰＯＬＥ_Ｅ´は、偏差Ｅｗの収束特性を指定するための偏差収束特性指定パラメータであり、−１＜ＰＯＬＥ_Ｅ´＜０に設定される。
以上のようにして、駆動輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＡＣＴ}の応答遅れ特性を考慮して、未来の時刻（ｋ＋ｉ）における目標値である修正目標車輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ＿ＭＯＤ}（ｋ＋ｉ）は、未来の時刻における目標車輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ}（ｋ＋ｉ）と、駆動輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＡＣＴ}の未来の予測値（後述の予測駆動輪速度ＰＲＥＷ_{Ｓ＿ＥＸＳ}（ｋ＋ｉ））との間に設定される。

［同定器の構成］
同定器７５の構成について説明する。
同定器７５は、予測器７１２で用いられるプラントモデルの複数のモデルパラメータａ１´，ａ２´，ｂ１´，ｂ２´を、下記式（６４）〜（７０）に示す逐次型同定アルゴリズム（一般化逐次型最小２乗法アルゴリズム）により同定する。より具体的には、処理対象データの最新制御値ζ´（ｍ）と、モデルパラメータベクトルの前回制御値θ（ｍ−１）とに基づいて、モデルパラメータベクトルの今回制御値θ（ｍ）を算出する。

θ´（ｍ）及びζ´（ｍ）は、それぞれ、下記式（６４）及び（６５）に示すように、４成分のベクトルとして定義される。

ここで、記号「ｍ」は、離散化した時間を示す記号であり、上述の制御周期ΔＴｃ毎に検出又は算出されたデータであることを示す。また、これら制御周期ΔＴｃと、モデルサンプリング周期ΔＴｍとは、下記式（６６）を満たす。

逐次型同定アルゴリズムによれば、モデルパラメータａ１´，ａ２´，ｂ１´，ｂ２´を成分とするモデルパラメータベクトルの今回制御値θ´（ｍ）は、前回制御値θ´（ｍ−１）から下記式（６７）により算出される。

ここで、上記式（６７）において、ｉｄｅ´（ｍ）は、下記式（６８）で定義される同定誤差を示す。ＫＰ´（ｍ）は、下記式（６９）で定義されるゲイン係数ベクトルを示す。下記式（６９）におけるＰ´（ｍ）は、下記式（７０）で定義される４次の正方行列である。また、下記式（７０）において、Ｉは４次の単位行列を示し、λ１’及びλ２´は、それぞれ、重みパラメータを示す。

ここで、上記式（７０）における重みパラメータλ１´及びλ２´を以下のように設定することにより、以下に示すように、様々な逐次型同定アルゴリズムを選択することができる。
λ１´＝１、λ２´＝０ ：固定ゲインアルゴリズム
λ１´＝１、λ２´＝１ ：最小２乗法アルゴリズム
λ１´＝１、λ２´＝λ ：漸減ゲインアルゴリズム （０＜λ＜１）
λ１´＝λ、λ２´＝１ ：重み付き最小２乗法アルゴリズム （０＜λ＜１）

以上のようにして同定器７５によりモデルパラメータａ１´，ａ２´，ｂ１´，ｂ２´を随時同定することで、車両の個体ばらつきや経年劣化により後述のプラントモデルにモデル化誤差が生じた場合であっても、制御精度が低下するのを防止できる。

［フィードバックコントローラの構成］
フィードバックコントローラ７１の構成について説明する。
フィードバックコントローラ７１は、修正目標車輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ＿ＭＯＤ}を算出する上述の目標値修正器７４２と、駆動輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＡＣＴ}の未来の予測値としての予測駆動輪速度ＰＲＥＷ_{Ｓ＿ＥＸＳ}を算出する予測器７１２と、これら修正目標車輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ＿ＭＯＤ}及び予測駆動輪速度ＰＲＥＷ_{Ｓ＿ＥＸＳ}に基づいて評価関数値Ｊ´´を算出する評価関数値算出器７１３と、算出された評価関数値Ｊ´´が極値、より具体的には最小値となるような最適トルクＤＴＲＱ_ＯＰＴ及び探索入力ＤＴＲＱ_ＥＸＳを算出する極値探索最適化器７１４と、を含んで構成される。

また、極値探索最適化器７１４は、後に詳述するように、周期的な参照信号Ｓ_ＲＥＦ´を用いて評価関数値Ｊ´´の最小値を探索する。そこで、極値探索最適化器７１４は、この参照信号Ｓ_ＲＥＦの成分を含んでいない最適トルクＤＴＲＱ_ＯＰＴと、参照信号Ｓ_ＲＥＦの成分を含んだ探索入力ＤＴＲＱ_ＥＸＳとを、上述の予測器７１２に入力する。
また、参照信号Ｓ_ＲＥＦ´の成分を含まない最適トルクＤＴＲＱ_ＯＰＴがＦＢトルクＤＴＲＱ_ＦＢとなる。

また、このフィードバックコントローラ７１の制御周期は、基本的には、目標トルクＴＲＱの更新周期ΔＴｃよりも短いΔＴｅとなっている。したがって、これら最適トルクＤＴＲＱ_ＯＰＴ及び探索入力ＤＴＲＱ_ＥＸＳの更新周期ΔＴｅは、目標トルクＴＲＱの更新周期ΔＴｃよりも短くなっている。この制御周期ΔＴｅの詳細については、後に詳述する。
以下では、これら予測器７１２、評価関数値算出器７１３、及び極値探索最適化器７１４の構成について順に説明する。

［予測器の構成］
予測器７１２の構成について説明する。
予測器７１２は、駆動輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＡＣＴ}、目標トルクＴＲＱ、及び参照信号Ｓ_ＲＥＦ´の成分を含む探索入力ＴＲＱ_ＥＸＳに基づいて、予測駆動輪速度ＰＲＥＷ_{Ｓ＿ＥＸＳ}を算出する。ここで、予測器７１２に入力される探索入力ＴＲＱ_ＥＸＳには、加算器７７により極値探索最適化器７１４により算出された探索入力ＤＴＲＱ_ＥＸＳにＦＦトルクＴＲＱ_ＦＦを加算したものが用いられる。また、この予測器７１２では、予測駆動輪速度ＰＲＥＷ_{Ｓ＿ＥＸＳ}を算出する際に、目標トルクＴＲＱから駆動輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＡＣＴ}の動特性を示す車両のモデル（以下「プラントモデル」という）を用いる。

このプラントモデルの最適な形態は、上述の第１実施形態におけるプラントモデルの式（２７）〜（３５）と同様にして、下記式（７１）〜（７９）のように導出される。

１−モデルサンプル時刻後予測駆動輪速度

２−モデルサンプル時刻後予測駆動輪速度

３−モデルサンプル時刻後予測駆動輪速度

４−モデルサンプル時刻後予測駆動輪速度

ｍｐ−モデルサンプル時刻後予測駆動輪速度

ここで、記号「ｎ」は、離散化した時間を示す記号であり、制御周期ΔＴｅ毎に検出又は算出されたデータであることを示す。また、これら制御周期ΔＴｅと、モデルサンプリング周期ΔＴｍとは、下記式（８０）を満たす。

また、上記式（７１）〜（７９）において、モデルパラメータａ１´（ｎ，ｋ），ａ２´（ｎ，ｋ），ｂ１´（ｎ，ｋ），ｂ２´（ｎ，ｋ）、及び目標トルクＴＲＱ（ｎ，ｋ）は、それぞれ、上述のように周期ΔＴｃで更新されたものを、より短い周期ΔＴｅでオーバサンプリングしたものであることを示す。

［評価関数値算出器の構成］
評価関数値算出器７１３の構成について説明する。
評価関数値算出器７１３は、予測器７１２により算出された予測駆動輪速度ＰＲＥＷ_{Ｓ＿ＥＸＳ}と、目標値修正器７４２により算出された修正目標車輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ＿ＭＯＤ}との偏差の二乗和に基づいて、下記式（８１）に示すような評価関数値Ｊ´´を算出する。

［極値探索最適化器の構成］
極値探索最適化器７１４の構成について説明する。
極値探索最適化器７１４では、下記式（８２）〜（９２）に示す手順により、算出された評価関数値Ｊ´´が最小となるような最適トルクＤＴＲＱ_ＯＰＴ及び探索入力ＤＴＲＱ_ＥＸＳを算出する。具体的には、先ず、下記式（８２）〜（８７）に基づいて、参照信号Ｓ_ＲＥＦ´を用いて移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ´}を算出する。

さらに、移動平均値Ｃ_{Ｒ＿ＡＶＥ´}が「０」となるように、下記式（８８）〜（９２）に示すように、スライディングモード制御のアルゴリズムに基づいて最適トルクＤＴＲＱ_ＯＰＴ及び探索入力ＤＴＲＱ_ＥＸＳを算出する。

［フィードフォワードコントローラの構成］
フィードフォワードコントローラ７２の構成について説明する。
フィードフォワードコントローラ７２は、下記式（９３）に基づいて、ＦＦトルクＴＲＱ_ＦＦを算出する。

上記式（９３）のうち、トルク値ＫＴＲＱ_ＭＩＮ及びＫＴＲＱ_ＭＡＸは、図１３に示すマップに基づいて、エンジン回転数ＮＥに応じて決定される。また、係数ＫＴＲＱは、図１４に示すマップに基づいて、アクセル開度ＡＰに応じて決定される。

次に、図１５を参照して本実施形態のＥＣＵによる制御例の結果について説明する。
図１５は、制御例を示す図であり、図１５の（ａ）は従来のＰＩＤコントローラによる制御例を示し、図１５の（ｂ）は本実施形態のＥＣＵによる制御例を示す。なお、図１５では、時刻ｔ_Ｅにおいて、車両が停止した状態からアクセルが踏み込まれ、その後時刻ｔ_Ｆにおいて、路面摩擦係数が急激に低下した場合における制御例を示す。

図１５の（ａ）に示すように、従来のＰＩＤコントローラを用いた場合、アクセルが踏み込まれ、目標車輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ}がステップ状に変化すると、駆動輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＡＣＴ}は、この目標車輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ}に対してオーバシュートや振動的な挙動を示す。すなわち、車両の加速性及び安定性ともに著しく低下する。これに対し、図１５の（ｂ）に示すように、本実施形態のＥＣＵを用いた場合、このようなオーバシュートや振動的な挙動が抑制される。したがって、車両を加速性及び安定性ともに確保できる。
また、路面摩擦係数が低下した場合であっても、従来のＰＩＤコントローラを用いた場合、駆動輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＡＣＴ}は、目標車輪速度Ｗ_{Ｓ＿ＣＭＤ}に対して大きく振動してしまい、車両の挙動が乱れてしまう。また、これに伴い過剰な減速挙動も生じてしまう。これに対し、本実施形態のＥＣＵを用いた場合、このように車両の挙動が乱れることもなく、安定した走行が可能となる。

なお本発明は上述した実施形態に限るものではなく、種々の変形が可能である。
上記第１実施形態及び第２実施形態では、大きな応答遅れの特性を有するプラントとして排気浄化装置及びトラクションコントロールシステムの制御装置を説明したが、これに限るものではない。大きな応答遅れを有する制御対象であれば、いかなるプラントであっても有効である。特に、応答遅れの長さに対して、むだ時間が短いものであれば、より効果的である。

また、上記第１実施形態のＥＣＵ３は、２つの選択還元触媒２３１，２３２を備える排気浄化装置２を制御対象としたが、これに限らない。本発明の制御装置は、大きな応答遅れ特性を有するプラントに対し、検出値を目標値に対して速やかかつ高精度に制御できる。したがって、選択還元触媒を１つのみ備える排気浄化装置を制御対象とした場合であっても、高いＮＯｘ還元率を維持しながらアンモニアスリップを抑制することもできる。

また、上記第２実施形態の制御装置は、駆動源としてエンジンを備える車両を制御対象としたが、これに限らない。例えば、駆動源をモータとする燃料電池車両や電気自動車などであってもよい。

Claims (9)

1. プラントを制御する制御装置であって、
   前記プラントの制御入力値から制御出力値の動特性を示すプラントモデルを用いて、周期的な参照信号を含む制御入力値の暫定値に基づいた制御出力値の未来の予測値を算出する予測値算出手段と、
   前記算出された制御出力値の未来の予測値を含む評価関数値を算出する評価関数値算出手段と、
   前記算出された評価関数値と周期的な参照信号との積に基づいて、当該評価関数値が極値となるような制御入力値の暫定値を算出する極値探索手段と、
   前記算出された制御入力値の暫定値を含めた制御入力値を算出する制御入力値算出手段と、を備えることを特徴とする制御装置。
2. 制御入力値の暫定値の更新周期は、制御入力値の更新周期よりも短いことを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
3. 制御出力値の目標値に対し、当該制御出力値の目標値と制御出力値との間に、制御出力値の修正目標値を設定する目標値修正手段をさらに備え、
   前記評価関数値算出手段は、前記算出された制御出力値の修正目標値と、前記算出された制御出力値の未来の予測値との偏差に基づいて評価関数値を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の制御装置。
4. 前記予測値算出手段は、複数の異なる時刻における制御出力値の未来の予測値を算出し、
   前記評価関数値算出手段は、前記算出された複数の異なる時刻における制御出力値の未来の予測値を含む評価関数値を算出することを特徴とする請求項１から３の何れかに記載の制御装置。
5. 前記プラントの制御入力値から制御出力値の動特性を示すプラントモデルは、制御入力値に比例した複数の制御入力項と、制御出力値に比例した複数の制御出力項とを含み、
   前記予測値算出手段は、前記プラントモデルの出力を前記制御出力項に再帰的に用いることで、複数の異なる時刻における制御出力値の未来の予測値を算出することを特徴とする請求項４に記載の制御装置。
6. 前記予測値算出手段は、前記制御入力項に周期的な参照信号を含まない制御入力値の暫定値を用いたプラントモデルの出力を、前記制御出力項に再帰的に用いることで、複数の異なる時刻における制御出力値の未来の予測値を算出することを特徴とする請求項５に記載の制御装置。
7. 前記予測値算出手段は、前記複数の制御入力項の一部にのみ、周期的な参照信号を含む制御入力値の暫定値を用いることを特徴とする請求項５又は６に記載の制御装置。
8. 前記プラントは、
   内燃機関の排気通路に設けられ、還元剤の存在下で前記排気通路を流通するＮＯｘを還元する選択還元触媒と、
   前記排気通路のうち前記選択還元触媒の上流側に還元剤を供給する還元剤供給手段と、
   前記排気通路のうち前記選択還元触媒の下流側の排気を検出する排気検出手段と、を備える排気浄化装置であって、
   前記プラントの制御出力値は、前記排気検出手段の出力値を含み、
   前記プラントの制御入力値は、前記還元剤供給手段による還元剤の供給量を含むことを特徴とする請求項１から７の何れかに記載の制御装置。
9. 前記プラントは、
   車輪と、
   当該車輪を回転駆動するためのトルクを発生する駆動源と、
   前記駆動源により回転駆動された車輪の回転速度を検出する駆動車輪速度検出手段と、を備える車両であり、
   前記プラントの制御出力値は、前記駆動車輪速度検出手段の検出値を含み、
   前記プラントの制御入力値は、前記駆動源のトルクの目標値を含むことを特徴とする請求項１から７の何れかに記載の制御装置。

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