JP5737537B2

JP5737537B2 - スライディングモードコントローラ

Info

Publication number: JP5737537B2
Application number: JP2013527774A
Authority: JP
Inventors: 曉幸家村
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 2011-08-09
Filing date: 2011-08-09
Publication date: 2015-06-17
Anticipated expiration: 2031-08-09
Also published as: WO2013021453A1; JPWO2013021453A1; US20140207361A1; US9518515B2; DE112011105516T5; CN103732895A; CN103732895B

Description

本発明は、適応スライディングモード制御を用いて制御対象システムを制御するスライディングモードコントローラに関する。

各種システムに対して、スライディングモード制御を適用する試みが、従来から広く行われている。スライディングモード制御は、切換関数によって表される超平面（切換超平面）を予め構築し、制御対象における状態量を非線形入力によって超平面上に収束させ（到達モード）、さらに、かかる状態量を超平面上に拘束しつつ線形入力によって所定の点に収束させる（スライディングモード）という可変構造型のフィードバック制御手法である。ここで、切換関数は、制御対象における状態量を変数とする線形関数である。

このスライディングモード制御においては、状態量をひとたび超平面上に収束してしまえば、以後は外乱等の影響をほとんど受けずに、状態量を超平面上の所定の平衡点（収束点）に安定的に収束させることができる。もっとも、状態量が超平面上に収束するまでは（すなわち到達モードにおいては）、外乱等の影響を受けることになる。

そこで、各種システムに対して、適応スライディングモード制御を適用する試みも従来から広く行われている。適応スライディングモード制御は、状態量の超平面への収束に際して、通常のスライディングモード制御における非線形入力に加えて、適応則入力（切換関数の時間積分に依存した入力）を用いるものである。この適応則入力を用いることは、実質的に超平面自体を動かすことに相当する。このような適応スライディングモード制御を用いることで、状態量の目標値への収束をより高い安定性で実現することが可能になる。

なお、スライディングモード制御及び適応スライディングモード制御は、周知技術であって、例えば、野波健蔵・田宏奇著、「スライディングモード制御−非線形ロバスト制御の設計理論−」（株式会社コロナ社、１９９４年）に詳しく記載されている。また、車両を含む内燃機関システムの制御（例えば、空燃比制御、ＥＧＲ制御、動弁系制御、制動制御、変速機制御、等。）に対する適応スライディングモード制御の適用例としては、例えば、特許文献１乃至特許文献７等参照。

特許第３２６１０３８号公報（特開平９−２７３４４０号公報）特許第３２６１０５９号公報（特開平９−３２４６８１号公報）特許第３８１９２５７号公報（特開２００２−３６４４３０号公報）特許第４１４５５２０号公報（特開２００３−１５５９３８号公報）特許第４２６３４４８号公報（特開２００４−１１４７６４号公報）米国特許第５，８４５，４９１号明細書米国特許第７，８１３，８６７号明細書

従来のこの種の装置においては、状態量の最終的な収束値の「システム個体差等に起因する」ズレが非線形入力項に吸収される。このため、状態量の超平面上への収束速度がシステム個体毎に変化してしまう。したがって、従来のこの種の装置においては、状態量の目標値への追随性能に関して、さらなる改善の余地があった。本発明は、かかる課題に対処するためになされたものである。

本発明は、制御対象を含む制御対象システムに適用され、「線形入力項及び非線形入力項」に加えて「適応項」を制御入力として含む適応スライディングモード制御により制御対象システムを制御するスライディングモードコントローラに関する。
本発明のコントローラは、前記制御対象システムの運転状態が過渡状態から定常状態に移行したときの「前記非線形入力項の値又は同値の所定割合の値」を前記適応項に加えることにより同適応項を学習するとともに、前記適応項に加えた値を前記非線形入力項から減ずることにより同非線形入力項を補正する学習補正手段を更に具備する。
前記制御手段は、「前記学習された前記適応項」及び「前記補正された前記非線形入力項」を用いて前記適応スライディングモード制御により前記制御対象システムを制御する。
前記制御対象システムは、例えば、内燃機関及びこれに付帯する装置を含む内燃機関システムである。

本発明によれば、システム個体差等に起因して前記非線形入力項の値がゼロにならない場合に、「非線形入力項の値又は同値の所定割合の値」が適応項に加えられるとともに、同適応項に加えられた値を非線形入力項から減ずる。これにより、非線形入力項が振動的に動作することが可及的に抑制され、以て、制御対象システムが振動的に動作することが可及的に抑制される。したがって、本発明によれば、前記制御対象システムの制御量（例えば、内燃機関システムにおける過給圧、ＥＧＲ率等）の目標値への良好な追随性能が得られる。

なお、前記学習補正手段は、前記制御対象システムの運転領域（例えば、内燃機関システムにおいて機関回転数及び機関負荷により規定される運転領域）に応じて前記適応項を学習するように構成されてもよい。これにより、前記制御対象システムの運転状態の変化に伴ってシステム個体差の影響が変化するような場合であっても、前記制御量の前記目標値への良好な追随性能が得られる。

更に、前記学習補正手段は、前記制御対象システムの状態を表す複数種類の状態パラメータであって、前記運転領域を規定する運転領域パラメータとは異なる状態パラメータ（例えば、内燃機関システムにおいて、冷却水温、外気温及び外気圧）毎に前記適応項の学習マップ（例えば、内燃機関システムにおいて、ベース冷却水温用の適応項学習マップ、ベース外気温用の適応項学習マップ及びベース外気圧用の適応項学習マップ）を有する場合において、各学習マップの前記適応項を前記運転領域毎に学習するように構成されてもよい。

更に、前記制御手段が前記状態パラメータそれぞれに基づいて決定される複数の補正値（例えば、内燃機関システムにおいて、冷却水温補正値、外気温補正値及び外気圧補正値）により前記制御対象システムの制御量の目標値を補正し、同補正した目標値に前記制御量を前記適応スライディングモード制御により制御する場合、前記学習補正手段は、前記運転状態が前記過渡状態から前記定常状態に移行したときの「前記非線形入力項の値又は同値の前記所定割合の値」を分割して前記学習マップの前記適応項それぞれに加えることにより各適応項を学習し、前記適応項それぞれに加えられる値は、各適応項の前記学習マップに対応する前記状態パラメータに対応する前記補正値に応じた値であるように構成されてもよい。
これにより、環境条件等の変化に伴って前記制御対象システムの状態が変化するような場合であっても、前記制御量の前記目標値への良好な追随性能が得られる。

図１は、本発明の一実施形態が適用された制御対象システムである内燃機関システムの概略構成を示す図である。図２は、図１に示されている本発明の一実施形態である制御ユニットのブロック線図である。図３は、本実施形態の動作の概要を説明するためのタイムチャートである。図４は、図１及び図２に示されている制御ユニットによって実行される処理の一例を示すフローチャートである。図５は、図１及び図２に示されている制御ユニットによって実行される処理の他の一例を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。なお、本実施形態に対して施され得る各種の変更（変形例：modification）は、当該実施形態の説明中に挿入されると、一貫した実施形態の説明の理解が妨げられるので、末尾にまとめて記載されている。

［構成］
図１は、本発明の一実施形態が適用された制御対象システムである内燃機関システム１の概略構成を示す図である。本実施形態においては、内燃機関システム１は、内燃機関２と、この内燃機関２に接続された「吸気系統３及び排気系統４」と、吸気系統３と排気系統４との間に設けられた「ＥＧＲ系統５（ＥＧＲは、“Exhaust Gas Recirculation（排気再循環）”の略である。）及び過給器６」と、を備えている。本実施形態に係る制御ユニット７は、かかる内燃機関システム１の動作を制御するように設けられている。

吸気系統３には、「スロットルバルブ３１やインタークーラ３２等の補機類」、及び、「ＥＧＲ率や過給圧（吸気管内圧力）等を検出するためのセンサ３３、３４等の各種センサ類」が装着されている。なお、排気系統４にも、図示しない排気浄化装置（触媒）等の補機類やセンサ類が装着されている。

ＥＧＲ系統５は、ＥＧＲ通路５１と、ＥＧＲバルブ５２と、ＥＧＲクーラ５３と、を備えている。ＥＧＲ通路５１は、吸気系統３のスロットルバルブ３１よりも内燃機関２側（吸気通流方向における下流側）と、排気系統４の後述するタービン６１よりも内燃機関２側（排気通流方向における上流側）と、を接続するように設けられている。ＥＧＲバルブ５２は、ＥＧＲ通路５１における排気の通流状態（内燃機関２から排出された排気の吸気系統３への導入量）を制御するように、ＥＧＲ通路５１に装着されている。ＥＧＲクーラ５３は、ＥＧＲ通路５１を通流する排気を冷却するように、ＥＧＲ通路５１に装着されている。

過給器６は、タービン６１と、ノズルベーン６２と、コンプレッサ６３と、シャフト６４と、を備えている。タービン６１は、排気系統４の上述した図示しない排気浄化装置よりも内燃機関２側（排気通流方向における上流側）に設けられている。本実施形態における過給器６はいわゆる可変ノズルターボチャージャであって、ノズルベーン６２は、タービン６１に吹き付ける排気の流速を可変にするために、タービン６１と対向する位置に設けられている。コンプレッサ６３は、吸気系統３のスロットルバルブ３１及びインタークーラ３２よりも吸気通流方向における上流側に設けられている。タービン６１とコンプレッサ６３とは、シャフト６４によって連結されている。

制御ユニット７（以下、「ＥＣＵ７」と称する。）は、プロセッサ（ＣＰＵ：Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ（書き換え可能な不揮発性メモリ）、Ａ／Ｄ変換回路、Ｄ／Ａ変換回路、等を包有するマイクロコンピュータである。ＥＣＵ７は、ＥＧＲ率、過給圧（吸気管内圧力）、エンジン回転数、アクセル操作量、冷却水温、吸気温、外気温、大気圧、等の各種パラメータを取得するための、上述の各種センサ類と電気的に接続されている。また、ＥＣＵ７は、内燃機関システム１の運転状態を制御するための、スロットルバルブ３１、ＥＧＲバルブ５２、ノズルベーン６２等の操作部（動作部或いは操作対象とも称され得る。）と電気的に接続されている。

本発明の「スライディングモードコントローラ及び内燃機関システム制御装置」の一実施形態である「ＥＣＵ７」は、ＲＯＭに予め格納されたルーチン（プログラム）やテーブル（マップ）等をＣＰＵによって読み出して当該ルーチンをＣＰＵに実行させることで、上述の各種センサ類を通じて取得した各種パラメータに基づいて上述の操作部の動作を制御するようになっている。具体的には、本実施形態においては、ＥＣＵ７は、適応スライディングモード制御を用いて「ＥＧＲ率及び過給圧（吸気管内圧力）」を制御するようになっている。

図２は、図１に示されているＥＣＵ７のブロック線図である。図２に示されているように、ＥＣＵ７は、線形入力項発生部７１と、非線形入力項発生部７２と、適応項発生部７３と、適応項学習部７４と、を備えている。

線形入力項発生部７１は、操作部に与えるべき制御入力Ｕのうちの「線形入力項（等価制御入力項あるいは線形項とも称され得る）Ｕ_eq 」を発生するようになっている。また、非線形入力項発生部７２は、制御入力Ｕのうちの「非線形入力項（到達則入力項あるいは非線形項とも称され得る）Ｕ_nl 」を発生するようになっている。また、適応項発生部７３は、制御入力Ｕのうちの「適応項（適応則入力項とも称され得る）Ｕ_map 」を発生するようになっている。適応項学習部７４は、非線形入力項Ｕ_nlの定常偏差を適応項Ｕ_mapに振り替えることで適応項Ｕ_mapの学習を行うようになっている。

［動作の概要］
以下、図１及び図２、並びに必要に応じて数式を用いつつ、本実施形態のＥＣＵ７の動作の概要について説明する。

まず、ＥＣＵ７は、上述のセンサ類を通じて取得した各種パラメータに基づいて、要求燃料噴射量を決定する。次に、ＥＣＵ７は、少なくとも「エンジン回転数及び要求燃料噴射量」に基づき、「目標ＥＧＲ率及び目標過給圧」を設定する。ＥＣＵ７の「ＲＯＭまたはフラッシュメモリ」には、予め、エンジン回転数及び要求燃料噴射量に応じて設定するべき各目標値を示すマップデータが記憶されている。そこで、ＥＣＵ７は、「エンジン回転数及び要求燃料噴射量」をキーとしてマップを検索し、「ＥＧＲ率及び過給圧」の目標値を取得する。

その後、ＥＣＵ７は、センサ３３、３４の出力する信号に基づいて、「ＥＧＲ率及び過給圧」の現在値を取得（検出）する。そして、ＥＣＵ７は、各制御量の現在値と目標値との偏差から、「ＥＧＲバルブ５２やノズルベーン６２やスロットルバルブ３１」の操作量（開度）を演算し、各々の操作量に対応する駆動信号をこれらの操作部に入力することで、「ＥＧＲ率及び過給圧」を制御する。

図３は、本実施形態の動作の概要を説明するためのタイムチャートである。図３中、横軸は時間（経過）を示す。また、図３の（１）の実線は制御対象量（過給圧等）の実際の変化の様子を示し、一点鎖線は目標値を示す。図３の（２）の実線は、適応スライディングモード制御における線形入力項Ｕ_eqの変化の様子を示し、（３）の実線は、非線形入力項Ｕ_nlの変化の様子を示し、（４）の実線は、適応項Ｕ_mapの変化の様子を示す。そして、図３の（ｉ）は適応項の学習前の様子を示し、（ii）は適応項の学習後の様子を示す。なお、適応スライディングモード制御の内容については本願の出願時においてすでに周知であるが（例えば上記の各文献参照）、念のため、その概略については後述する。

図３の（ｉ）に示したように、非線形入力項Ｕ_nlには、システム個体差等に起因して「定常偏差（図中「ΔＵ_{nl_ss} 」参照）」が発生することがある。これは、以下の理由によるものであると考えられる。すなわち、通常（従来）の適応スライディングモード制御においては、ノミナルモデルにおける制御対象量の収束値に基づいて適応項Ｕ _map が設定される。このため、制御対象量の最終的な収束値の「システム個体差等に起因する」ズレが非線形入力項Ｕ _nlに吸収される。

このように、システム個体差等に起因して非線形入力項Ｕ_nlに定常偏差が生じると、制御対象量の超平面への拘束特性がシステム個体差等に応じて変化するとともに、非線形入力項Ｕ_nlが振動的に動作する。その結果、図３における（ｉ）に示されているように、制御対象量も振動的に変化することとなってしまう。

そこで、本実施形態においては、非線形入力項Ｕ_nlの定常偏差ΔＵ_{nl_ss}を適応項Ｕ_mapに振り替える（持ち替える或いは移し替える）ように、適応項Ｕ_mapを学習する（図中「ΔＵ_map 」参照）。すると、図３の（ii）に示されているように、非線形入力項Ｕ_nlの定常偏差ΔＵ _{nl_ss}が解消されるとともに、非線形入力項Ｕ_nlの動作特性が安定する。これにより、制御対象量の目標値への安定した追随性能が得られる。

以下、ＥＧＲ率及び過給圧の適応スライディングモード制御に関して追記する（必要であれば、例えば、特開２０１０−２２９９６８号公報、特開２０１０−２２９９７４号公報、特開２０１１−１１１９６６号公報等参照。）。

本実施形態においては、「ＥＧＲ率ｙ₁及び過給圧（吸気管内圧力）ｙ₂ 」を制御出力変数（出力ベクトルＹ）とし、「ＥＧＲバルブ５２の開度ｕ₁、可変ターボのノズルベーン６２の開度ｕ₂、及びスロットルバルブ３１の開度ｕ₃ 」を制御入力ベクトルＵとする「３入力−２出力のフィードバック制御」が行われるものとする。但し、下記の状態方程式（数１）に示すように、本実施形態においては、状態量ベクトルＸを、出力ベクトルＹから直接知得できる構造とする（すなわちセンサ３３、３４等の各種センサ類を介して検出可能な量を直接の制御対象とする）。これにより、状態推定オブザーバが必要なくなり、これを用いた場合の推定誤差に伴う制御性能の低下が回避される。状態方程式及び出力方程式は、下記の式（数１）の通りである。

上記の式中、行列Ｃは既知である（本実施形態では単位行列とする）。プラントのモデル化（ノミナルモデル同定）は、以下のようにして行われる。「ＥＧＲバルブ５２、ノズルベーン６２、及びスロットルバルブ３１」に様々な周波数からなるＭ系列信号を入力して開度を操作し、「ＥＧＲ率及び過給圧」の値を観測する。このときの入出力データから、状態方程式（数１）における行列Ａ、Ｂを同定する。

ここで、「ノミナルモデル」とは、本実施形態に即していえば、「ＥＧＲバルブ５２、ノズルベーン６２、及びスロットルバルブ３１」に関する状態方程式を利用してこれら「ＥＧＲバルブ５２、ノズルベーン６２、及びスロットルバルブ３１」の動作状態を制御したときの「ＥＧＲ率及び過給圧（吸気管内圧力）」の挙動を現したモデルをいう。なお、「ＥＧＲバルブ５２、ノズルベーン６２、及びスロットルバルブ３１」に入力するＭ系列信号を互いに無相関なものとすることで、各制御量の相互干渉を考慮したモデルを作成することができる。

ＥＣＵ７におけるスライディングモードコントローラ（図２参照：以下単に「スライディングモードコントローラ」と称する。）の設計手順には、周知のとおり、「超平面の設計」と「状態量を超平面に拘束するための非線形切換入力の設計」とが含まれる。１形のサーボ系を構成するべく、当初の状態量ベクトルＸにベクトルＺを付加した新たな状態量ベクトルＸ_eを定義すると、下記の式（数２）に示す拡大系の状態方程式が得られる。ここで、ベクトルＺは、「目標値ベクトルＲ（ＥＧＲ率の目標値と過給圧の目標値とを要素とするベクトル）」と「出力ベクトルＹ」との偏差の積分値を要素とするベクトルである。「状態量Ｘ_e＝［ｘ_e1 ｘ_e2 ｘ_e3 ｘ_e4］^T 」は、その成分として、「制御出力Ｙと目標値Ｒとの偏差の時間積分ｘ_e1、ｘ_e2 」と「制御出力Ｙ自体ｘ_e3、ｘ_e4 」とを含んでいる。状態変数ｘ_e3はＥＧＲ率ｙ₁そのものであり、状態変数ｘ_e4は過給圧ｙ₂そのものである。

安定余裕を考慮し、超平面の設計には、システムの零点を用いた設計手法が用いられる。すなわち、上式（数２）の拡大系がスライディングモードを生じているときの等価制御系が安定となるように、超平面が設計される。切換関数σを下記の式（数３）で定義すると、状態が超平面に拘束されている場合に、「σ＝０」且つ「下記の式（数４）」が成立する。

故に、スライディングモードが生じているときの線形入力は、下式（数５）となる。

上式（数５）の線形入力を拡大系の状態方程式（数２）に代入すると、下式（数６）の等価制御系となる。

この等価制御系が安定になるように超平面を設計することと、目標値Ｒを無視した系に対して設計することとは等価であるので、下式（数７）が成立する。

上式（数７）の系に対して安定度εを考慮し、最適制御理論を用いてフィードバックゲインを求め、それを超平面とすると、下式（数８）となる。

行列Ｐ_sは、下記のリカッチ方程式（数９）の正定解である。

リカッチ方程式（数９）において、「Ｑ_s 」は制御目的の重み行列で、非負定な対称行列である。「ｑ₁、ｑ₂ 」は偏差の積分Ｚに対する重みであり、制御系の周波数応答の速さの違いにより決定される。「ｑ₃、ｑ₄ 」は出力Ｙに対する重みであり、ゲインの大きさの違いにより決定される。「Ｒ_s 」は制御入力の重み行列であり、正定対称行列である。「ε」は安定余裕係数で、「ε≧０」となるように指定される。

なお、上記式（数８）、（数９）に代えて、以下に示す離散系の超平面構築式（数１０）及び代数リカッチ方程式（数１１）が用いられてもよい。

状態量を超平面に拘束するための入力の設計には、最終スライディングモード法が用いられる。ここでは、制御入力Ｕを、「線形入力Ｕ_eq 」と「新たな入力、すなわち、非線形入力Ｕ_nl 」との和として、下式（数１２）で表す。

切換関数σを安定させたいので、「σ」についてのリアプノフ関数を下式（数１３）のように選び、これを微分すると下記の式（数１４）となる。

式（数１２）を式（数１４）に代入すると、下式（数１５）となる。

非線形入力Ｕ_nlを下式（数１６）とすると、リアプノフ関数の微分は下記の式（数１７）となる。

したがって、切換ゲインｋを正とすれば、リアプノフ関数の微分値を負とすることができ、スライディングモードの安定性が保証される。

そして、式（数１６）における切換ゲインｋを下式（数１８）で置き換えると、非線形入力Ｕ_nlは下記の式（数１９）となる。

非線形ゲインＪは、下式（数２０）に示すように、ベクトル因数Ｊ_kにスカラ因数ｋを乗じたものである。

式（数２０）における「ベクトルＪ_k＝［ｊ_k1，ｊ_k2，ｊ_k3］^T 」は、「ＥＧＲバルブ５２の開度ｕ₁、ノズルベーン６２の開度ｕ₂、及びスロットルバルブ３１の開度ｕ₃の各々」と「ＥＧＲ率ｙ₁及び過給圧ｙ₂の各々」との間の入出力特性に基づいて決定される。「各制御入力ｕ₁、ｕ₂、ｕ₃ 」に対する「各制御出力ｙ₁、ｙ₂ 」のステップ応答を観測すれば、「ＥＧＲバルブ５２の開度ｕ₁、ノズルベーン６２の開度ｕ₂、及びスロットルバルブ３１の開度ｕ₃ 」が単位量（典型的には、開度値１％）変化したときの「ＥＧＲ率ｙ₁及び過給圧ｙ₂ 」の変化量を知ることができる。

「Ｊ_k 」は、ステップ応答における「ＥＧＲバルブ５２、ノズルベーン６２、及びスロットルバルブ３１」の制御出力ｙ₁、ｙ₂に対する寄与度を均等化するように定めることが好ましい。すなわち、ＥＧＲバルブ５２の開度変化に対する制御出力ｙ₁、ｙ₂の感度は比較的低い（ＥＧＲバルブ５２を操作しても制御出力ｙ₁、ｙ₂はあまり変化しない）ので、ＥＧＲバルブ５２に係る非線形入力値ｕ_nl1を算出するために乗ずるべきゲインｊ_k1は比較的大きな値とする。逆に、ノズルベーン６２の開度変化に対する制御出力ｙ₁、ｙ₂の感度は比較的高い（ノズルベーン６２を操作することで制御出力ｙ₁、ｙ₂が少なからず変化する）ので、ノズルベーン６２に係る非線形入力値ｕ_nl2を算出するために乗ずるべきゲインｊ_k2は比較的小さな値とする。

ベクトルＪ_ｋは、例えば、Ｊ_k＝［２．１８，０．６８，１］^Tと決定する。この例示値Ｊ_kは、ステップ応答において、「ＥＧＲバルブ５２の開度ｕ₁を２．１８％変化させた際に生ずる制御入力ｙ₁、ｙ₂の変化量」と、「ノズルベーン６２の開度ｕ₂を０．６８％変化させた際に生ずる制御入力ｙ₁、ｙ₂の変化量」と、「スロットルバルブ３１の開度ｕ₃を１％変化させたときに生ずる制御入力ｙ₁、ｙ₂の変化量」とが、概ね等しいと考えられることを意味している。

また、式（数２０）におけるスカラｋは適合係数であり、スライディングモードコントローラ設計時の適合を通じて適宜に決定される。

したがって、スライディングモードコントローラが算出する制御入力Ｕは、下式（数２１）となる。

もっとも、本実施形態のような３入力−２出力のシステムにおいては、「ｄｅｔ（ＳＢ_e）＝０」が成立するので、行列（ＳＢ_e）は正則とはならない。そこで、逆行列（ＳＢ_e）^-1は、一般化逆行列として算定される。一般化逆行列には、例えばムーア・ペンローズ型の逆行列（ＳＢ_e）^†が用いられる。

さらに、線形入力Ｕ_eqと非線形入力Ｕ_nlとの和である制御入力Ｕ（数２５）に対して、補正項Ｕ_mapが加味される。スライディングモードコントローラの設計においては、上述の通り、「特定の運転領域、すなわち、或る特定のエンジン回転数及び要求燃料噴射量の下」における内燃機関システム１のノミナルモデル（行列Ａ、Ｂ）を同定し、上記の状態方程式（数２）を得て、切換超平面Ｓが導出される。ここで、ノミナルモデルと実プラントとの間のモデル化誤差（摂動）は、ノミナルポイントから離れた領域（低回転低負荷域や高回転高負荷域等）では拡大する。補正項Ｕ_mapは、このモデル化誤差を縮小して非線形入力Ｕ_nlを速やかに「０」へと収束させるための「適応項（マップ項）」である。

補正項Ｕ_map のマップの初期値（本発明の特徴である上述の学習が行われる前の値）は、以下のようにして作成される。まず、個々の運転領域（エンジン回転数及び要求燃料噴射量）毎に、その運転領域に適した（又は代表的な）「ＥＧＲ率及び過給圧」の目標値を定め、この目標値を実機の内燃機関システム１で達成する「定常状態における各操作部（ＥＧＲバルブ５２、ノズルベーン６２、及びスロットルバルブ３１）」の操作量Ｕ_baseを計測する。これとともに、同一の目標をスライディングモードコントローラに与えて、偏差のない定常状態における線形入力Ｕ_eqを演算する。実機での各操作部の操作量（開度）の実測値Ｕ_baseから、スライディングモードコントローラによる線形入力の算出値Ｕ_eqを減算すれば、個々の運転領域（エンジン回転数及び要求燃料噴射量）に対応した「マップ項Ｕ_map＝Ｕ_base−Ｕ_eq 」が得られる。

ＥＣＵ７のフラッシュメモリには、「エンジン回転数及び要求燃料噴射量」に応じて設定するべき適応項Ｕ_mapを示すマップデータが予め記憶されている。ＥＣＵ７は、「エンジン回転数及び要求燃料噴射量」をキーとしてマップを検索することで適応項Ｕ_mapを知得し、この値Ｕ_mapを「スライディングモードコントローラが算出した制御入力Ｕ（線形入力Ｕ_eq及び非線形入力Ｕ_nl）」に加算する。最終的に、各操作部（ＥＧＲバルブ５２、ノズルベーン６２、及びスロットルバルブ３１）に与えられる制御入力Ｕは、式（数２１）に適応項Ｕ_mapを追加した下式（数２２）となる。

［動作の具体例］
図４は、図１及び図２に示されている制御ユニット７によって実行される処理の一例を示すフローチャートである。以下、本実施形態における適応項Ｕ_mapの学習処理の一つの具体例について、フローチャートを用いて説明する。なお、図４のフローチャートにおいて、「ステップ」は「Ｓ」と略記されている（後述する変形例における図５においても同様である）。

ＥＣＵ７に備えられたＣＰＵ（以下、単に「ＣＰＵ」と称する。）は、図４に示されている適応項学習処理ルーチン４００を所定時間経過毎に繰り返し起動する。かかるルーチン４００が起動されると、まず、ＣＰＵは、ステップ４１０にて、現在の運転状態が定常状態であるか否かを「上記の各種パラメータ、各操作部における操作量の変化量、及び状態量の目標値に対する収束度」に基づいて判定する。現在の運転状態が定常状態ではない場合（ステップ４１０＝Ｎｏ）、ステップ４２０以降の処理がスキップされ、本ルーチンが一旦終了する。よって、以下の説明においては、現在の運転状態が定常状態である（ステップ４１０＝Ｙｅｓ）ものとする。

次に、処理がステップ４２０に進行し、ＣＰＵは、非線形入力項Ｕ_nlの値が安定しているか（すなわち変動幅が所定範囲内であるか）否かを判定する。非線形入力項Ｕ_nlの値が安定している場合（ステップ４２０＝Ｙｅｓ）、処理がステップ４３０以降に進行する一方、非線形入力項Ｕ_nlの値が安定していない場合（ステップ４２０＝Ｎｏ）、ステップ４３０以降の処理がスキップされ（すなわち適応項Ｕ_mapの学習が今回はスキップされ）、本ルーチンが一旦終了する。

処理がステップ４３０に進行すると、ＣＰＵは、非線形入力項Ｕ_nlに定常偏差（図３の「ΔＵ_{nl_ss} 」参照）が生じているか否かを判定する。非線形入力項Ｕ_nlに定常偏差が生じている場合（ステップ４３０＝Ｙｅｓ）、処理がステップ４４０及び４５０に進行して、運転領域に対応した適応項Ｕ_mapの学習が行われた後、本ルーチンが一旦終了する。この学習の際、ステップ４４０にて、ＣＰＵは、現在の運転領域（エンジン回転数及び要求燃料噴射量）を判定する。そして、ステップ４５０にて、ＣＰＵは、適応項Ｕ_mapのマップにおける「現在の運転領域に対応した値」を更新する。一方、非線形入力項Ｕ_nlに定常偏差が生じていない場合（ステップ４３０＝Ｎｏ）、ステップ４４０及び４５０の処理がスキップされ（すなわち適応項Ｕ_mapのマップにおける「現在の運転領域に対応した値」の更新が今回は行われず）、本ルーチンが一旦終了する。

［変形例の例示列挙］
なお、上述の実施形態は、出願人が取り敢えず本願の出願時点において最良であると考えた本発明の代表的な実施形態を単に例示したものにすぎない。よって、本発明はもとより上述の実施形態に何ら限定されるものではない。したがって、本発明の本質的部分を変更しない範囲内において、上述の実施形態に対して種々の変形が施され得ることは、当然である。

以下、代表的な変形例について、幾つか例示する。もっとも、言うまでもなく、変形例とて、以下に列挙されたものに限定されるものではない。また、複数の変形例が、技術的に矛盾しない範囲内において、適宜、複合的に適用され得る。

本発明（特に、本発明の課題を解決するための手段を構成する各構成要素における、作用的あるいは機能的に表現されているもの）は、上述の実施形態や、下記変形例の記載に基づいて限定解釈されてはならない。このような限定解釈は、（特に先願主義の下で出願を急ぐ）出願人の利益を不当に害する反面、模倣者を不当に利するものであって、許されない。

本発明は、上述の実施形態にて開示された具体的な装置構成に限定されない。すなわち、本発明の適用対象は、内燃機関システムに限定されない。具体的には、例えば、本発明が車両に適用される場合、内燃機関を備えない車両（燃料電池車や電気自動車等）における制動制御等に対して、本発明は良好に適用可能である。

また、本発明が内燃機関システム（内燃機関の他にモータ等の駆動源を備えた、いわゆる「ハイブリッド車両」を含む。）に適用される場合においても、例えば、ガソリンエンジン、ディーゼルエンジン、メタノールエンジン、バイオエタノールエンジン、その他任意のタイプの内燃機関を備えたものに、本発明は良好に適用可能である。気筒数、気筒配列方式（直列、Ｖ型、水平対向）、燃料供給方式、着火方式、過給方式も、特に限定はない。

本発明は、上述の実施形態にて開示された具体的な処理態様に限定されない。例えば、上述の具体例において、運転領域を規定する機関負荷として、要求燃料噴射量に代えて、アクセル操作量や吸入空気流量等が用いられてもよい。

非線形入力項Ｕ_nlの定常偏差ΔＵ_{nl_ss}を適応項Ｕ_mapに振り替える方法としては、発生した定常偏差ΔＵ_{nl_ss}を一度に適応項Ｕ_mapに振り替える方法の他に、一次なましを用いる方法等、任意の方法が可能である。

また、現実の内燃機関システム１の制御においては、運転領域（エンジン回転数及び要求燃料噴射量）が同一であったとしても、達成するべき目標値（目標ＥＧＲ率や目標過給圧）が相異するケースが発生し得る。このため、現実の制御における目標値がマップの作成の際に定めた目標値と異なる場合、最適な適応項Ｕ_mapも変わってくるものと考えられる。したがって、マップを参照して取得した適応項Ｕ_mapに、さらに環境補正を加えるようにすることが、より好ましい。環境補正は、目標値の基本値を補正するパラメータ（冷却水温、吸気温、外気温、大気圧等）に応じて、適応項Ｕ_mapを補正するものである。

具体的には、例えば、所定の標準的な環境状態（以下、「基準状態」と称する。）に基づいて作成されたマップから読み出された適応項Ｕ_mapに対して、上述のパラメータによる補正係数（例えば目標ＥＧＲ率補正係数）を乗算した値が、補正された適応項Ｕ_mapとして用いられ得る。このとき、上述の補正係数は、そのすべてが乗算に用いられてもよいし、代表値（最大値あるいは最小値）のみが用いられてもよい。

また、これらのパラメータ毎に適応項Ｕ_mapのマップが用意されていて、非線形入力項Ｕ_nlの定常偏差ΔＵ_{nl_ss}をそれぞれのマップに振り替える程度が、補正係数の比に応じて適宜調整（振り替える量が補正係数の比に応じて配分）されてもよい。この場合、具体的には、例えば、目標ＥＧＲ率に対する冷却水温補正値が０．４、外気温補正値が０．８、外気圧補正値が０．９である場合、基準状態（１．０）との差分同士の比である「（１−０．４）：（１−０．８）：（１−０．９）＝６：２：１の割合」で、非線形入力項Ｕ_nlの定常偏差ΔＵ_{nl_ss}が「ベース冷却水温用適応項学習マップ」と「ベース外気温用適応項学習マップ」と「ベース外気圧用適応項学習マップ」とに振り替えられる。これにより、状態量の目標値への良好な追随性能が得られる。

図５は、かかる変形例に対応するフローチャートである。本変形例のルーチン５００におけるステップ５１０〜５３０は、上述の具体例のルーチン４００におけるステップ４１０〜４４０と同様である。すなわち、現在の運転状態が定常状態であり（ステップ５１０＝Ｙｅｓ）、非線形入力項Ｕ_nlの値が安定しており（ステップ５２０＝Ｙｅｓ）、且つ、非線形入力項Ｕ_nlに定常偏差が生じている場合（ステップ５３０＝Ｙｅｓ）、処理がステップ５４０以降に進行し、「冷却水温（Ｔw）、外気温（Ｔair）、及び外気圧（Ｐa）」に対応して設けられた「適応項マップＵ_{map_Tw}、Ｕ_{map_Tair}、及びＵ_{map_Pa} 」の学習が、それぞれ、運転領域（エンジン回転数及び要求燃料噴射量）に対応して行われる。

具体的には、まず、ＣＰＵは、ステップ５４０において、現在の運転領域（エンジン回転数及び要求燃料噴射量）を判定する。次に、ＣＰＵは、ステップ５４５において、基準状態におけるすべての運転領域にて適応項マップが学習済みであるか否かを判定する。学習未完了の場合（ステップ５４５＝Ｎｏ）、これ以降の処理はスキップされ（すなわち今回は学習がスキップされ）、本ルーチンが一旦終了する。一方、基準状態におけるすべての運転領域にて適応項マップが学習済みである場合（ステップ５４５＝Ｙｅｓ）、処理がステップ５４７に進行する。

ステップ５４７においては、非線形入力項Ｕ_nlの定常偏差ΔＵ_{nl_ss}を「適応項マップＵ_{map_Tw}、Ｕ_{map_Tair}、及びＵ_{map_Pa} 」に振り替えるための「学習値ΔＵ_{map_Tw}、ΔＵ_{map_Tair}、及びΔＵ_{map_Pa} 」が、「目標ＥＧＲ率の補正係数Ｋ_Tw、Ｋ_Tair、及びＫ_Pa 」に応じて配分される。すなわち、例えば、目標ＥＧＲ率に対する「冷却水温補正係数Ｋ_Twが０．４、外気温補正係数Ｋ_Tairが０．８、外気圧補正係数Ｋ_Paが０．９」である場合、「ΔＵ_{map_Tw}：ΔＵ_{map_Tiir}：ΔＵ_{map_Pa}＝（１−０．４）：（１−０．８）：（１−０．９）＝６：２：１」となるように、「学習値ΔＵ_{map_Tw}、ΔＵ_{map_Tair}、及びΔＵ_{map_Pa} 」が設定される。その後、ステップ５４７にて、「適応項マップＵ_{map_Tw}、Ｕ_{map_Tair}、及びＵ_{map_Pa} 」における学習値が「ΔＵ_{map_Tw}、ΔＵ_{map_Tair}、及びΔＵ_{map_Pa} 」によって更新され、本ルーチンが一旦終了する。

なお、上記の変形例において、ステップ５４５は省略可能である。また、補正値としては、ＥＧＲ補正値の他に、過給圧補正値（特開２００５−２４８９１０号公報等参照）も用いられ得る。

その他、特段に言及されていない変形例についても、本発明の本質的部分を変更しない範囲内において、本発明の範囲内に含まれることは当然である。

また、本発明の課題を解決するための手段を構成する各要素における、作用的あるいは機能的に表現されている要素は、上述の実施形態や変形例にて開示されている具体的構造の他、当該作用あるいは機能を実現可能ないかなる構造をも含む。さらに、本明細書にて公報番号や文献名を引用した各文献については、技術的に矛盾しない範囲内において、その記載内容（明細書及び図面を含む）が、本明細書の一部を構成するものとして適宜援用され得る。

Claims

制御対象を含む制御対象システムに適用され、
線形入力項及び非線形入力項に加えて適応項を制御入力として含む適応スライディングモード制御により制御対象システムを制御するスライディングモードコントローラにおいて、
前記制御対象システムの運転状態が過渡状態から定常状態に移行したときの前記非線形入力項の値又は同値の所定割合の値を前記適応項に加えることにより同適応項を学習するとともに、前記適応項に加えた値を前記非線形入力項から減ずることにより同非線形入力項を補正する学習補正手段を更に具備し、
前記制御手段は、前記学習された前記適応項及び前記補正された前記非線形入力項を用いて前記適応スライディングモード制御により前記制御対象システムを制御する、
スライディングモードコントローラ。
請求項１に記載のスライディングモードコントローラにおいて、
前記学習補正手段は、前記制御対象システムの運転領域毎に前記適応項を学習する、スライディングモードコントローラ。
請求項２に記載のスライディングモードコントローラにおいて、
前記学習補正手段は、
前記制御対象システムの状態を表す複数種類の状態パラメータであって、前記運転領域を規定する運転領域パラメータとは異なる状態パラメータ毎に前記適応項の学習マップを有し、
各学習マップの前記適応項を前記運転領域毎に学習する、
スライディングモードコントローラ。
請求項３に記載のスライディングモードコントローラにおいて、
前記制御手段は、前記状態パラメータそれぞれに基づいて決定される複数の補正値により前記制御対象システムの制御量の目標値を補正し、同補正した目標値に前記制御量を前記適応スライディングモード制御により制御し、
前記学習補正手段は、前記運転状態が前記過渡状態から前記定常状態に移行したときの前記非線形入力項の値又は同値の前記所定割合の値を分割して前記学習マップの前記適応項それぞれに加えることにより各適応項を学習し、
前記適応項それぞれに加えられる値は、各適応項の前記学習マップに対応する前記状態パラメータに対応する前記補正値に応じた値である、
スライディングモードコントローラ。
請求項１乃至請求項４の何れか一項に記載のスライディングモードコントローラにおいて、
前記制御対象システムは、内燃機関及びこれに付帯する装置を含む内燃機関システムである、
スライディングモードコントローラ。