JP5347676B2 - 内燃機関の制御方法及び制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、ＥＧＲ装置（排気再循環装置）と可変ノズルターボチャージャ（ＶＮＴ装置）及びこれらの装置を制御する制御装置を備えた内燃機関の制御方法及び制御装置に関する。

自動車に搭載されるディーゼルエンジン等の内燃機関の多くは、図１の内燃機関の吸排気系の概略図に示すように、排気ガスＧ中の有害物質の排出量を低く抑えるために、ＥＧＲ通路２０とＥＧＲクーラ２１とＥＧＲバルブ２２とからなるＥＧＲ装置と、可変ノズルターボチャージャ１３を備えて構成されている。これらのＥＧＲ装置２０，２１，２２と可変ノズルターボチャージャ１３では、吸入空気流量や吸気圧力等の検出可能な物理量をフィードバックして、空気流量センサ３１で検出された吸入空気流量Ｖｍや圧力センサ３２で検出された吸気圧力Ｐｍを予め設定された物理量の目標値と一致させるように制御している。

ＥＧＲ装置２０，２１，２２を制御するＥＧＲ制御装置は、ＥＣＭと呼ばれるエンジンの制御装置３０内に組み込まれている。このＥＧＲ制御では、ＥＧＲバルブ２２の弁開度Ｖｅｇｒを制御することにより排気通路１１からシリンダ１６内へ再循環されるＥＧＲガスＧｅの流量を調整する。このＥＧＲガスＧｅの流量そのものは、現時点の技術では検出が困難であるため、吸入空気（新気）Ａの流量Ｖを制御量とする場合が多い。

また、可変ノズルターボチャージャ１３を制御するＶＮＴ制御装置も制御装置３０内に組み込まれている。このＶＮＴ制御では、可変ノズルタービン１３ａに取り付けられたガイドベーンの開度Ｖｖｎｔを制御することによりタービン仕事量を調整し、シリンダ１６への圧送空気量を制御する。このＶＮＴ制御装置では、吸気圧力Ｐを制御量とする場合が多い。

従来技術においては、これらの吸入空気流量Ｖを制御するＥＧＲ制御と吸気圧力Ｐを制御するＶＮＴ制御とは、図９及び図１０に示すように、それぞれお互いに独立したフィードバック制御を行っていることが多い。

図９のＥＧＲ制御では、空気流量Ｖの目標値Ｖｔと検出量Ｖｍを入力したＰＩＤ制御などのフィードバック制御に、エンジン回転数Ｎｅと負荷を代表する燃料噴射量Ｑｆを基にしたフィードフォーワード制御を加えて、ＥＧＲ制御値であるＥＧＲバルブの弁開度Ｖｅｇｒを算出し、この弁開度ＶｅｇｒでＥＧＲバルブを制御している。

また、図１０のＶＮＴ制御では、吸気圧力Ｐの目標値Ｐｔと検出量Ｐｍを入力したＰＩＤ制御などのフィードバック制御に、エンジン回転数Ｎｅと負荷を代表する燃料噴射量Ｑｆを基にしたフィードフォーワード制御を加えて、ＶＮＴ制御値である可変ノズルタービンのガイドベーンの開度Ｖｖｎｔを算出し、この開度Ｖｖｎｔで可変ノズルタービンを制御している。

これに関連して、ＶＮＴ可変翼角度とＥＧＲバルブの弁開度を、内燃機関の運転状態に基づいて決定する内燃機関の吸入空気量制御装置及び制御方法が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。この制御では、内燃機関の運転領域を燃料供給量の多少によって３つに分けて、燃料供給量が少ない第１領域ではＶＮＴ可変翼角度とＥＧＲ開度の両方をオープンループ制御で制御し、燃料供給量が中間の第２領域ではＶＮＴ可変翼角度をオープンループ制御で、ＥＧＲ開度をフィードバック制御で制御し、燃料供給量が多い第３領域ではＶＮＴ可変翼角度をフィードバック制御で、ＥＧＲ開度をオープンループ制御で制御している。

更に、内燃機関の運転領域を燃料供給量の多少によって４つに分けて、上記の制御に加えて、燃料供給量が最も多い第４領域でＶＮＴ可変翼角度とＥＧＲ開度の両方をフィードバック制御で制御している（例えば、特許文献２参照。）。

しかしながら、ＥＧＲ制御とＶＮＴ制御の双方を独立した制御で行うと、制御干渉が起こり、強いフィードバック制御を行うと目標値追従性の不良や制御が収束せずに発振する恐れが生じるという問題がある。つまり、ＥＧＲ制御を行うと、ＥＧＲバルブの開閉により可変ノズルタービン側へ流れる排気ガスの流量が変化し、タービン仕事に影響を及ぼすために、吸入空気流量のみならず吸気圧力にも変化がもたらされる。同様にＶＮＴ制御を行うと吸気圧力のみの変化にならず吸入空気流量にも変化が生じる。そのため、従来技術では、この干渉を避けるために、どちらか一方の制御のフィードバックゲインを小さくして、フィードバックを弱めて、制御性を犠牲にしている。また、特許文献１の制御方法のように、どちらか一方の制御をオープンループ制御にするという方法も干渉を避けるための手法の一つであるが、この手法の場合もフィードバック制御に比べて制御性が悪くなる。

また、制御入力から制御量までの内燃機関の感度・応答性はエンジン回転数や負荷等の運転条件によって一様ではなく非線形性を有しており、線形制御理論をそのまま適用できない。そのため、より良い制御を行うためには運転条件ごとにフィードバックゲインを適合させることが望ましいが、この適合作業においては、運転条件の範囲内における制御の安定性と応答性を確認する必要があり、適合のための工数が膨大となるという問題がある。

特開２００５−２１４１５２号公報 特開２００５−２１４１５３号公報

本発明は、上記の状況を鑑みてなされたものであり、その目的は、ＥＧＲ制御とＶＮＴ制御において、ＥＧＲバルブの弁開度と可変ノズルタービンのガイドベーンの開度とを、相互に協調させて制御干渉の回避と制御性の向上を図りながら制御することができると共に、運転条件の変化に伴う非線形性に対応するフィードバックゲインを数学的な処理により求めることができて、最適サーボ制御における適合化のための工数を著しく低減できる内燃機関の制御方法及び制御装置を提供することにある。

上記の目的を達成するための本発明の内燃機関の制御方法は、ＥＧＲ装置と可変ノズルターボチャージャを備えて、吸入空気流量の検出値と吸気圧力の検出値を入力して前記ＥＧＲ装置のＥＧＲバルブの弁開度と前記可変ノズルターボチャージャの可変ノズルタービンのガイドベーンの開度の制御を行う内燃機関の制御方法であって、前記吸入空気流量と前記吸気圧力を制御量とし、前記ＥＧＲバルブの弁開度と前記ガイドベーンの開度を操作量とする２入力２出力の積分型最適サーボ系で前記ＥＧＲバルブの弁開度と前記ガイドベーンの開度を同時に制御すると共に、前記積分型最適サーボ系の状態フィードバックゲインと積分ゲインを、内燃機関の運転条件に対応させて変化させ、前記積分型最適サーボ制御において、制御対象のモデルを線形化フィルタと２次の状態空間モデルで構成し、該状態空間モデルを前記ＥＧＲバルブの弁開度と前記ガイドベーンの開度を入力とする状態方程式と、前記吸入空気流量と前記吸気圧力を出力とする観測方程式で構成すると共に、前記線形化フィルタを用いて前記ＥＧＲバルブの弁開度と前記ガイドベーンの開度に関する非線形性を線形化することにより、内燃機関の運転条件に関して前記状態空間モデルを線形化することを特徴とする方法である。

この方法によれば、ＥＧＲ制御とＶＮＴ制御の２つの制御を協調して制御する２入力２出力の積分型最適サーボ系の制御で、ＥＧＲ制御とＶＮＴ制御を同時に行うので、２つの独立した制御方法に比べて、制御干渉を回避でき、吸入空気流量と吸気圧力をお互いに協調して制御することができる。また、積分型最適サーボ系の状態フィードバックゲイン等を、内燃機関の運転条件に対応させて変化させるので、その運転条件に適合した積分型最適サーボ系で制御でき、目標値追従性の不良や発振する恐れを回避しながら、制御性の向上を図ることができる。

この線形化フィルタは、入出力の関係が静的に線形になるような線形入力と実入力の関係を求めたものであり、実入力と応答出力の関係の逆特性で表される。このように入出力の関係を線形化することにより、線形のモデルとして取り扱うことができるため、線形制御理論の適用が容易となり、システム同定（モデル同定）ステップ応答試験もステップ幅の水準別試験も行わなくて済む利点がある。

つまり、内燃機関の運転条件に関して線形化した制御対象モデルを使用して、積分型最適サーボ制御の設計を容易化する。この適合化により、非線形計算を線形計算にして計算を単純化することができる。

更に、上記の内燃機関の制御方法において、内燃機関の運転条件の中から複数の設計点を選択し、選択された各々の設計点において、状態変数と出力が等しくなるように、前記線形化された状態空間モデルをシステム同定して、最適化された状態フィードバックゲインと積分ゲインを求め、この最適化された状態フィードバックゲインと積分ゲインを運転条件に関してマップデータ化して記憶しておくと共に、制御時においては、制御時の内燃機関の運転条件を検出し、この検出された運転条件における状態フィードバックゲインと積分ゲインを前記マップデータから算出して、積分型最適サーボ系の制御を行う。

つまり、内燃機関の運転条件（エンジン回転数と負荷、又は負荷を代表する燃料噴射量）に対応させるため、選択された運転条件（設計点）における状態フィードバックゲイン等を、状態変数と出力が等しくなるようシステム同定された数値モデルを基に、ＩＬＱ設計法等の最適サーボ系設計法により求め、設計点間の状態フィードバックゲイン等を運転条件で補間しマッピングする。

これにより、設計から状態フィードバックゲイン等のマッピングまでの殆どを数学的処理によって行い、任意の運転条件に対応させるための状態フィードバックゲイン等の適合工数を少なくする。

あるいは、上記の内燃機関の制御方法において、任意の運転条件に対応するマッピング化された数値モデルを制御器内に持ち、制御時の内燃機関の運転条件に即した状態フィードバックゲインと積分ゲインを前記数値モデルから逐次算出して、この算出された状態フィードバックゲインと積分ゲインで積分型最適サーボ制御をする。

この「マッピング化された数値モデル」とは、各設計点で求めた同定モデルのシステム行列を任意の運転条件に対応できるようにマッピングし、マッピング化されたシステム行列を用いて任意の運転条件における動特性を表現する状態空間モデルのことを指す。

この方法では、設計点における状態フィードバックゲイン等をマッピングする代わりに、数値モデルを構築してこの数値モデルからの逐次算出で状態フィードバックゲイン等を算出する。この場合には、状態フィードバックゲイン等のマップデータが無くなるというメリットがあるが、数値モデルの構築のために計算が必要になる。しかし、一旦数値モデルが構築できれば、任意の運転条件に対応する状態フィードバックゲイン等を数値モデルの計算で算出できるので、任意の運転条件に対応させるための状態フィードバックゲイン等を適合させるための工数を少なくすることができる。

上記の目的を達成するための本発明の内燃機関の制御装置は、ＥＧＲ装置と可変ノズルターボチャージャを備えて、吸入空気流量の検出値と吸気圧力の検出値を入力して前記ＥＧＲ装置のＥＧＲバルブの弁開度と前記可変ノズルターボチャージャの可変ノズルタービンのガイドベーンの開度の制御を行う内燃機関の制御装置であって、前記吸入空気流量と前記吸気圧力を制御量とし、前記ＥＧＲバルブの弁開度と前記ガイドベーンの開度を操作量とする２入力２出力の積分型最適サーボ系で前記ＥＧＲバルブの弁開度と前記ガイドベーンの開度を同時に制御すると共に、前記積分型最適サーボ系の状態フィードバックゲインと積分ゲインを、内燃機関の運転条件に対応させて変化させ、前記積分型最適サーボ制御において、制御対象のモデルを線形化フィルタと２次の状態空間モデルで構成し、該状態空間モデルを前記ＥＧＲバルブの弁開度と前記ガイドベーンの開度を入力とする状態方程式と、前記吸入空気流量と前記吸気圧力を出力とする観測方程式で構成すると共に、前記線形化フィルタを用いて前記ＥＧＲバルブの弁開度と前記ガイドベーンの開度に関する非線形性を線形化することにより、内燃機関の運転条件に関して前記状態空間モデルを線形化するように構成される。

上記の内燃機関の制御装置において、内燃機関の運転条件の中から複数の設計点を選択し、選択された各々の設計点において、状態変数と出力が等しくなるように、前記線形化された状態空間モデルをシステム同定して、最適化された状態フィードバックゲインと積分ゲインを求め、この最適化された状態フィードバックゲインと積分ゲインを運転条件に関してマップデータ化して記憶しておくと共に、制御時においては、制御時の内燃機関の運転条件を検出し、この検出された運転条件における状態フィードバックゲインと積分ゲインを前記マップデータから算出して、積分型最適サーボ系の制御を行うように構成する。

あるいは、上記の内燃機関の制御装置において、任意の運転条件に対応するマッピング化された数値モデルを制御器内に持ち、制御時の内燃機関の運転条件に即した状態フィードバックゲインと積分ゲインを前記数値モデルから逐次算出して、この算出された状態フィードバックゲインと積分ゲインで積分型最適サーボ制御をするように構成される。

これらの内燃機関の制御装置によれば、上記の内燃機関の制御方法を実施することができ、同様な効果を奏することができる。

本発明に係る内燃機関の制御方法及び制御装置によれば、ＥＧＲ制御とＶＮＴ制御をそれぞれ独立した制御でなく、２入力２出力の一つの積分型最適サーボ制御として制御するので、制御干渉を回避でき、吸入空気流量と吸気圧力をお互いに協調して制御することができる。また、積分型最適サーボ制御のフィードバックゲインを、内燃機関の運転条件に対応させて変化させるので、その運転条件に適合した積分型最適サーボ制御で制御でき、目標値追従性の不良や発振する恐れを回避しながら、制御性の向上を図ることができる。

また、積分型最適サーボ制御において、制御対象モデルを線形化フィルタを用いてＥＧＲバルブの弁開度と可変ノズルタービンのガイドベーンの開度に関する非線形性を線形化することにより、内燃機関の運転条件に関して前記制御対象モデルを線形化する。これにより、非線形計算による複雑な適合化が不要になり、計算を線形計算にして計算を単純化することができ、積分型最適サーボ制御の設計を容易化することができる。

また、内燃機関の運転条件の中から選択された複数の設計点において、線形化された制御対象モデルを表す状態空間モデルをシステム同定して、最適サーボ系設計法により最適化されたフィードバックゲインを求め、マップデータ化にしておいて、このマップデータから制御時に検出された運転条件におけるフィードバックゲインを算出したり、任意の運転条件に対応するマッピング化された数値モデルから、制御時の内燃機関の運転条件に即したフィードバックゲインを逐次算出したりすることにより、運転条件の変化に伴う吸気糸と排気系と統合した制御システムの非線形性に対応するフィードバックゲインを数学的な処理により求めることができ、適合工数を削減することができる。

本発明の実施の形態の内燃機関の構成を示した概略図である。 制御システムの概要を示した図である。 積分型適応最適サーボ系の制御を示したブロック線図である。 積分型最適サーボ系の制御を示したブロック線図である。 設計点の一例とＪＥ０５モードとフルロードにおける運転条件を示した図である。 フィードバックゲインのマッピングの一例を示した図である。 線形化前の線形入力に対する非線形な応答出力の状態を示した図である。 線形化後の線形入力に対する線形名応答出力の状態を示した図である。 従来技術のＥＧＲ制御を示したブロック線図である。 従来技術のＶＮＴ制御を示したブロック線図である。

以下、本発明に係る実施の形態の内燃機関の制御方法及び制御装置について、図面を参照しながら説明する。図１に、本発明の実施の形態の内燃機関の制御装置を備えて、本発明の実施の形態の内燃機関の制御方法を行う内燃機関（エンジン）１０の吸排気系の概略の構成を示す。

この内燃機関１０は、排気通路１１に、可変ノズルターボチャージャ（ＶＮＴ装置）１３の可変ノズルタービン１３ａを備えており、この可変ノズルタービン１３ａで駆動されるコンプレッサ１３ｂを吸気通路１２に備えている。この可変ノズルタービン１３ａの可変ノズルの弁開度Ｖｖｎｔは、ＥＣＭと呼ばれる内燃機関１０を運転制御するための制御装置３０によって制御される。

また、吸気通路１２に空気流量センサ３１が設けられ、この空気流量センサ３１で検出された吸入空気流量Ｖｍは制御装置３０に入力される。また、コンプレッサ１３ｂの下流側の吸気通路１２には、インタークーラ１４と吸気スロットル１５が設けられている。また、吸気マニホールド１２ａには圧力センサ３２が設けられ、この圧力センサ３２で検出された圧力Ｐｍはエンジン制御装置３０に入力される。

吸気通路１２に吸入された空気Ａは、コンプレッサ１３ｂで圧縮された後、インタークーラ１４で冷却され、また、吸気スロットル１５でその流量を制御されて、シリンダ１６に流入する。このシリンダ１６の内部で燃料が燃焼し排気ガスＧが発生する。この排気ガスＧは排気マニホールド１１ａから排気通路１１に排出され、排気通路１１に設けられた可変ノズルタービン１３ａを駆動した後、図示しない排気ガス浄化装置やサイレンサを通過して大気中に排出される。

また、可変ノズルタービン１３ａの上流側の排気マニホールド１１ａとコンプレッサ１３ｂの下流側の吸気マニホールド１２ａとの間に、ＥＧＲ通路２０が設けられている。このＥＧＲ通路２０には、ＥＧＲクーラ２１とＥＧＲバルブ２２が設けられている。排気マニホールド１１ａにおいてＥＧＲ通路２０に分岐したＥＧＲガスＧｅは、ＥＧＲクーラ２１で冷却されてＥＧＲバルブ２２によりその流量を調整されて吸気マニホールド１２ａに入る。

本発明においては、ＥＧＲバルブ２２の開度Ｖｅｇｒの制御で行うＥＧＲ制御と可変ノズルタービン１３ａのガイドベーンの開度Ｖｖｎｔの制御で行うＶＮＴ制御とを統合させた積分型最適サーボ系で行う。つまり、吸入空気流量Ｖと吸気圧力Ｐを制御量とし、ＥＧＲバルブ２２の弁開度Ｖｅｇｒとガイドベーンの開度Ｖｖｎｔを操作量とする２入力２出力の積分型最適サーボ制御で制御する。それと共に、この積分型最適サーボ制御のフィードバックゲインを、内燃機関１０の運転条件に対応させて変化させるように構成する。

次に、この積分型適応最適サーボ系について説明する。制御対象の内燃機関１０はエンジン回転数Ｎｅ、負荷を代表する燃料噴射量Ｑｆ等で決定される運転条件ｈに依存した非線形性を有するものとする。また、この制御において、入力ｕと内部状態ｘの間の動的な関係を表すものとして、可制御な２入力の状態方程式（１）を設け、内部状態ｘと出力ｙの間の動的な関係を表すものとして、可観測な２出力の観測方程式（２）を設ける。この状態方程式（１）と観測方程式（２）とで状態空間モデルが構成される。
ｄｘ／ｄｔ＝Ａ（ｈ）ｘ＋Ｂ（ｈ）ｕ ・・・・・（１）
ｙ＝Ｃ（ｈ）ｘ ・・・・・（２）

ここで、Ａ（ｈ），Ｂ（ｈ），Ｃ（ｈ）は運転条件ｈに依存する係数行列であり、ｘは内部状態量（状態変数）であり、ｕは入力（入力変数）で、具体的にはＥＧＲ開度ＶｅｇｒとＶＮＴ開度Ｖｖｎｔであり、ｙは出力（出力変数）で、具体的には空気流量Ｖと吸気圧力Ｐである。

この（１）、（２）式を考慮して、図３に示すような積分型適応最適サーボ系を導入する。この図３において、ｒは目標値であり、ｅは目標値ｒと出力ｙの誤差であり、ｕは入力であり、ｙは出力である。また、Ｋ_F（ｈ）は状態フィードバックゲインであり、Ｋ_I（ｈ）は積分ゲインである。

この積分型適応最適サーボ系の制御器は、２入力２出力で構成され、状態フィードバックゲインＫ_F（ｈ）と積分ゲインＫ_I（ｈ）は制御対象のシステムの特性を示す状態方程式（１）と観測方程式（２）を用いて最適サーボ系設計法により導出される。そのため、この制御器は干渉項も考慮された協調した構成となる。なお、状態フィードバックゲインＫ_F（ｈ）と積分ゲインＫ_I（ｈ）は運転条件ｈに依存する。そのため、これらのゲインＫ_F（ｈ）とＫ_I（ｈ）は、例えば、運転条件ｈの関数等で表されて、運転条件ｈの変化に応じて、その運転条件ｈに適切に対応する値に逐次変更させる必要がある。

次に、これらの状態フィードバックゲインＫ_F（ｈ）と積分ゲインＫ_I（ｈ）の導出方法について説明する。元来、運転条件ｈに対して非線形な特性を示す２入力の状態方程式（１）と２出力の観測方程式（２）に対して、最適サーボ系設計法のような線形制御理論をそのまま適用することはできないので、本発明では、以下のような導出方法を用いる。

先ず、制御を行うシステムを図２に示すように考える。制御対象のシステムをモデル化したシステム４０を線形化フィルタ４１と２次の状態空間モデル４２により構成する。

ＥＧＲ制御の入力であるＥＧＲバルブ２２の弁開度Ｖｅｇｒ、及び、ＶＮＴ制御の入力である可変ノズルタービン１３ａのガイドベーンの開度Ｖｖｎｔに関する非線形性を線形化フィルタ４１を用いて、運転条件ｈに関して線形化することにより、この運転条件ｈの範囲内では、状態空間モデル４２を線形状態空間モデルとして扱うことにする。

この線形化フィルタ４１は、入出力の関係が静的に線形になるような線形入力と実入力の関係を求めたものであり、実入力と応答出力の関係の逆特性で表される。このように入出力の関係を線形化することにより、線形のモデルとして取り扱うことができるため、線形制御理論の適用が容易となり、システム同定（モデル同定）ステップ応答試験もステップ幅の水準別試験も行わなくて済む利点がある。説明を分かり易くするために、図７に線形化前の線形入力に対する非線形な応答出力の状態を示し、図８に、線形化後の線形入力に対する線形な応答出力の状態を示す。

この線形化された状態空間モデル４２を入出力信号から同定する。この同定はシステム同定（若しくはモデル同定）にて求める。このシステム同定とは、実験を行って、実験結果における測定データである入力と出力を用いて状態空間モデルを同定するものである。

このシステム同定は内燃機関１０の全ての運転条件ｈにおいて求めることが好ましいが、内燃機関１０の運転条件ｈは多岐に亘る。そのため、全ての運転条件ｈにおける状態空間モデル４２を実験的に求めようとすると膨大な同定のための工数が必要となる。

そこで、本発明においては、内燃機関１０の特性を代表すると考えられる設計点ｈｐを複数（数点から十数点程度）設けて、この設計点ｈｐにおける線形状態空間モデル４２をシステム同定により求める。この設計点ｈｐの選択の一例を図５に示す。図中の大きな白丸印が設計点ｈｐを示す。小さい丸は、自動車のエンジンの排出ガス試験モードのＪＥ０５モード（市内の走行実態を踏まえた過渡走行モード）の運転で遭遇する運転条件を示す。

次に、この設計点ｈｐにおける線形状態空間モデル４２の同定について説明する。設計点ｈｐにおける線形状態空間モデル４２は、次の（３）、（４）式となる。
ｄｘ／ｄｔ＝Ａｘ＋Ｂｕ ・・・・・（３）
ｙ＝Ｃｘ ・・・・・（４）

ここで、ｙ＝ｘとなるようにＣを単位行列として同定する。これにより検出可能な物理量（出力ｙ）と状態変数ｘとが等しくなり、この設計点ｈｐによるシステムの動特性の変化を、システム行列（Ａ，Ｂ）に関連付けられるとする。つまり、これの設計点ｈｐ同士の間における動特性の変化幅がさほど大きくない場合では、システム行列（Ａ，Ｂ）の各要素を設計点ｈｐに関してマップデータ化し、必要な運転条件ｈにおけるシステム行列（Ａ，Ｂ）の各要素は、このマップデータを基に算出する。このマッピング手法を採用することにより、（１）、（２）式に示すようなシステム全体を表現するモデルを作成する。

次に、（３）、（４）式で表される線形状態空間モデル４２を用いて、設計点ｈｐにおける、図４に示す積分型最適サーボ系の状態フィードバックゲインＫ_Foと積分ゲインＫ_Ioとゲイン調整パラメータΣを、周知のＩＬＱ（Inverse Linear Quadratic）最適サーボ設計法により求める。

このＩＬＱ最適サーボ設計法の特徴は、簡単な代数演算でコントロールゲインが求まり、制御設計パラメータが目標から出力までの閉ループ伝達関数であり、工学的仕様に合わせて設計できる点と、（３）式の状態方程式と（４）式の観測方程式を制御対象モデルとする場合、導出したフィードバックゲインをマッピング処理することにより、運転条件の変化に伴うシステムの非線形特性に対応できる点にある。

ただし、本発明における制御設計法としては、上記の理由でＩＬＱ最適サーボ系設計法を用いることが好ましいが、このＩＬＱ最適サーボ系設計法に限定されず、例えば、任意の制御問題に基づいて、図４に示す制御系の状態フィードバックゲインＫ _Ｆｏ 、積分ゲインＫ_Ｉｏ、ゲイン調整パラメータΣを求めることができる設計方法であれば、その設計方法を用いることができる。

この各設計点ｈｐで求めた状態フィードバックゲインＫ_Fo、積分ゲインＫ_Ioを、任意の運転条件ｈに対応できるようにマッピングする。つまり、〔Ｋ_F，Ｋ_I〕＝Σ〔Ｋ_Fo，Ｋ_Io〕としたＫ_F，Ｋ_Iを設計点ｈｐに関してマップデータ化し、制御器に記憶させる。任意の運転条件ｈにおける状態フィードバックゲインＫ_F、積分ゲインＫ_Iは、このマッピングされたデータ（例えば、図６）に基づいて、各設計点ｈｐ間の補間処理等を用いて求める。

このように（３）、（４）式で表される線形状態空間モデル４２を用いてＩＬＱ最適サーボ系設計法により求めた状態フィードバックゲインＫ_Fo、積分ゲインＫ_Ioは、補間等の数学的処理でゲインマップを求めることが可能なため、状態フィードバックゲインＫ_Fo、積分ゲインＫ_Ioを予めマップ化し、運転条件ｈに即した、状態フィードバックゲインＫ_F、積分ゲインＫ_Iを逐次読み取るように構成する。これにより、工数を大幅に削減できる。

また、上記のマップデータから状態フィードバックゲインＫ_Fo、積分ゲインＫ_Ioを逐次読み取る代わりに、任意の運転条件ｈに対応する、マッピング化された数値モデル（（１）式と（２）式）を制御器内に持ち、運転条件ｈに即した線形数値モデルを逐次読み取る。この線形数値モデルを基に状態フィードバックゲインＫ_Fo、積分ゲインＫ_IoをＩＬＱ最適サーボ系設計法により逐次算出する方法を採用することもできる。

この「マッピング化された数値モデル」とは、各設計点ｈｐで求めた同定モデル（（３）式）のシステム行列Ａ，Ｂを任意の運転条件ｈに対応できるようにマッピングし、マッピング化されたシステム行列を用いて任意の運転条件ｈにおける動特性を表現する状態空間モデル（（１）式）のことを指す。

また、図３及び図４に示すようなフィードバック制御のみでなく、フィードフォワード制御も加えた２自由度積分型最適サーボ系を構成すれば、閉ループ系においてより高い追従性能および安定性を確保することができる。

上記の内燃機関１０の制御方法及び制御装置によれば、ＥＧＲ制御とＶＮＴ制御をそれぞれ独立した制御でなく、２入力２出力の一つの積分型最適サーボ制御として制御するので、制御干渉を回避でき、吸入空気流量Ｖと吸気圧力Ｐをお互いに協調して制御することができる。また、積分型最適サーボ制御の状態フィードバックゲインＫ_Fo、積分ゲインＫ_Ioを、内燃機関１０の運転条件ｈに対応させて変化させるので、その運転条件ｈに適合した積分型最適サーボ制御で制御でき、目標値追従性の不良や発振する恐れを回避しながら、制御性の向上を図ることができる。

また、積分型最適サーボ制御において、制御対象モデルを線形化フィルタ４１を用いてＥＧＲバルブ２２の弁開度Ｖｅｇｒと可変ノズルタービン１３ａのガイドベーンの開度Ｖｖｎｔに関する非線形性を線形化することにより、内燃機関１０の運転条件ｈに関して制御対象モデルを線形化する。これにより計算を単純化することができ、積分型最適サーボ制御の設計を容易化することができる。

また、内燃機関１０の運転条件ｈの中から選択された複数の設計点ｈｐにおいて、線形化された制御対象モデルを表す状態空間モデル４２をシステム同定して、最適サーボ系設計法により最適化された状態フィードバックゲインＫ_Ｆｏ、積分ゲインＫ_Ｉｏを求め、マップデータ化しておいて、このマップデータから制御時に検出された運転条件における状態フィードバックゲインＫ_Ｆｏ、積分ゲインＫ_Ｉｏを算出したり、任意の運転条件に対応するマッピング化された数値モデルから、制御時の内燃機関の運転条件に即した状態フィードバックゲインＫFo、積分ゲインＫ_Ｉｏを逐次算出したりすることにより、運転条件ｈの変化に伴う吸気糸と排気系を統合した制御システムの非線形性に対応する状態フィードバックゲインＫ_Ｆｏ、積分ゲインＫ_Ｉｏを数学的な処理により求めることができ、適合工数を削減することができる。

１０ 内燃機関（エンジン）
１３ ＶＮＴ装置（可変ノズルターボチャージャ）
１３ａ 可変ノズルタービン
１３ｂ コンプレッサ
２２ ＥＧＲバルブ
３０ 制御装置
３１ 空気流量センサ
３２ 圧力センサ
４０ 制御対象のモデル
４１ 線形化フィルタ
４２ 状態空間モデル
Ａ 吸入空気
Ｖｍ 吸入空気の検出値
Ｖｔ 吸入空気の目標値
Ａ（ｈ），Ｂ（ｈ），Ｃ（ｈ） 係数行列
Ａ，Ｂ，Ｃ 係数行列
ｅ 目標値と出力の誤差
Ｇ 排気ガス
Ｇｅ ＥＧＲガス
ｈ 運転条件
ｈｐ 設計点
Ｋ_Ｆ（ｈ） 状態フィードバックゲイン
Ｋ _Ｆｏ 最適状態フィードバックゲイン
Ｋ_Ｉ（ｈ） 積分ゲイン
Ｋ _Ｉｏ 最適積分ゲイン
Ｎｅ エンジン回転数
Ｐ 吸気圧力
Ｐｍ 吸気圧力の検出値
Ｐｔ 吸気圧力の目標値
Ｑｆ 負荷に対応する燃料噴射量
ｒ 目標値
ｕ 入力
Ｖ 空気流量
Ｖｅｇｒ ＥＧＲバルブの弁開度
Ｖｖｎｔ 可変ノズルタービンのガイドベーンの開度
ｘ 内部状態量
ｙ 出力
Σ ゲイン調整パラメータ

Claims (6)

1. ＥＧＲ装置と可変ノズルターボチャージャを備えて、吸入空気流量の検出値と吸気圧力の検出値を入力して前記ＥＧＲ装置のＥＧＲバルブの弁開度と前記可変ノズルターボチャージャの可変ノズルタービンのガイドベーンの開度の制御を行う内燃機関の制御方法であって、
   前記吸入空気流量と前記吸気圧力を制御量とし、前記ＥＧＲバルブの弁開度と前記ガイドベーンの開度を操作量とする２入力２出力の積分型最適サーボ系で前記ＥＧＲバルブの弁開度と前記ガイドベーンの開度を同時に制御すると共に、前記積分型最適サーボ系の状態フィードバックゲインと積分ゲインを、内燃機関の運転条件に対応させて変化させ、
   前記積分型最適サーボ制御において、制御対象のモデルを線形化フィルタと２次の状態空間モデルで構成し、該状態空間モデルを前記ＥＧＲバルブの弁開度と前記ガイドベーンの開度を入力とする状態方程式と、前記吸入空気流量と前記吸気圧力を出力とする観測方程式で構成すると共に、前記線形化フィルタを用いて前記ＥＧＲバルブの弁開度と前記ガイドベーンの開度に関する非線形性を線形化することにより、内燃機関の運転条件に関して前記状態空間モデルを線形化することを特徴とする内燃機関の制御方法。
2. 内燃機関の運転条件の中から複数の設計点を選択し、
   選択された各々の設計点において、状態変数と出力が等しくなるように、前記線形化された状態空間モデルをシステム同定して、最適化された状態フィードバックゲインと積分ゲインを求め、
   この最適化された状態フィードバックゲインと積分ゲインを運転条件に関してマップデータ化して記憶しておくと共に、
   制御時においては、制御時の内燃機関の運転条件を検出し、この検出された運転条件における状態フィードバックゲインと積分ゲインを前記マップデータから算出して、積分型最適サーボ系の制御を行うことを特徴とする請求項１に記載の内燃機関の制御方法。
3. 任意の運転条件に対応するマッピング化された数値モデルを制御器内に持ち、制御時の内燃機関の運転条件に即した状態フィードバックゲインと積分ゲインを前記数値モデルから逐次算出して、この算出された状態フィードバックゲインと積分ゲインで積分型最適サーボ制御をすることを特徴とする請求項２に記載の内燃機関の制御方法。
4. ＥＧＲ装置と可変ノズルターボチャージャを備えて、吸入空気流量の検出値と吸気圧力の検出値を入力して前記ＥＧＲ装置のＥＧＲバルブの弁開度と前記可変ノズルターボチャージャの可変ノズルタービンのガイドベーンの開度の制御を行う内燃機関の制御装置であって、
   前記吸入空気流量と前記吸気圧力を制御量とし、前記ＥＧＲバルブの弁開度と前記ガイドベーンの開度を操作量とする２入力２出力の積分型最適サーボ系で前記ＥＧＲバルブの弁開度と前記ガイドベーンの開度を同時に制御すると共に、前記積分型最適サーボ系の状態フィードバックゲインと積分ゲインを、内燃機関の運転条件に対応させて変化させ、
   前記積分型最適サーボ制御において、制御対象のモデルを線形化フィルタと２次の状態空間モデルで構成し、該状態空間モデルを前記ＥＧＲバルブの弁開度と前記ガイドベーンの開度を入力とする状態方程式と、前記吸入空気流量と前記吸気圧力を出力とする観測方程式で構成すると共に、前記線形化フィルタを用いて前記ＥＧＲバルブの弁開度と前記ガイドベーンの開度に関する非線形性を線形化することにより、内燃機関の運転条件に関して前記状態空間モデルを線形化することを特徴とする内燃機関の制御装置。
5. 内燃機関の運転条件の中から複数の設計点を選択し、
   選択された各々の設計点において、状態変数と出力が等しくなるように、前記線形化された状態空間モデルをシステム同定して、最適化された状態フィードバックゲインと積分ゲインを求め、
   この最適化された状態フィードバックゲインと積分ゲインを運転条件に関してマップデータ化して記憶しておくと共に、
   制御時においては、制御時の内燃機関の運転条件を検出し、この検出された運転条件における状態フィードバックゲインと積分ゲインを前記マップデータから算出して、積分型最適サーボ系の制御を行うことを特徴とする請求項４に記載の内燃機関の制御装置。
6. 任意の運転条件に対応するマッピング化された数値モデルを制御器内に持ち、制御時の内燃機関の運転条件に即した状態フィードバックゲインと積分ゲインを前記数値モデルから逐次算出して、この算出された状態フィードバックゲインと積分ゲインで積分型最適サーボ制御をすることを特徴とする請求項５に記載の内燃機関の制御装置。

Images