JP7530438B2 - 電子制御装置及びエンジン制御システム - Google Patents

Description

本発明は、電子制御装置及びエンジン制御システムに関する。

従来、内燃機関の排気管より分流した一部の排ガスを吸気管に還流（再循環）させて内燃機関の燃焼性能改善を図る制御技術が知られている。この制御技術では、エンジンに吸入される空気量と、排ガスを還流させる割合とをバルブ開度で制御しつつ、吸入空気量センサによって検出した新気の量と、排ガス還流割合との関係に基づき、燃料噴射量や点火時期が制御されるシステムが実現されている。（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１１－１６９１９６号公報

ところで、排ガス還流割合（ＥＧＲ率）を増加させることによって、部分負荷運転時にはスロットル弁絞りの影響によるポンプ損失の低減や、高負荷時にはノック低減などの効果を増加させることができる。一方で、ＥＧＲ率を増加させすぎると、燃焼の不安定化や失火の問題を発生する。さらに、ＥＧＲ率が制御目標値より少ない側に誤差を伴う場合は、十分なノック低減効果が得られず、ノックなどの不正燃焼を生じるなどの問題が発生する。

上記特許文献１に記載された制御システムでは、吸入空気量センサとスロットル弁開度とＥＧＲ弁開度との関係に基づき吸気管圧力を推定し、この推定値と吸気管に備えられた吸気管圧力センサによる実測値との比較を行って、ＥＧＲシステムの異常の有無を判定することが開示されている。また、特許文献１に記載の制御システムでは、吸気管圧力の推定値と、排気管に備えられた空燃比センサの情報とを併せて、燃料システム異常と、ＥＧＲシステム異常とを区別する診断技術が開示されている。しかしながら、高ＥＧＲ率燃焼システムにおいては、前述したノックや失火の防止の観点で、高いＥＧＲ制御精度が要求される。そのため、正常範囲におけるＥＧＲ制御誤差についてもこれを検出しつつ、適切に制御することで高精度なＥＧＲ制御状態を維持する必要がある。

本発明は、上記の状況に鑑みてなされたものであり、ＥＧＲ制御精度を高位に保ち、ＥＧＲ制御誤差に伴う内燃機関の燃焼不良を防止することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の一態様の電子制御装置は、内燃機関の排気の一部を吸気管に還流させるＥＧＲ管及び当該ＥＧＲ管内に配置されたＥＧＲ弁を有するＥＧＲシステムと、吸気管に取り込まれた空気の流量を検出するエアフローセンサと、当該エアフローセンサの下流側に設けられたスロットル弁と、当該スロットル弁の下流側かつ吸気管とＥＧＲ管との接続部分の下流側に設けられて吸気管内のスロットル弁下流の圧力である吸気管圧力を検出する吸気管圧力センサと、を備えたエンジンを制御する電子制御装置であって、少なくともエアフローセンサの検出値、スロットル弁開度、及びＥＧＲ弁開度の情報に基づいて設定された、吸気管の内部状態を表す状態空間モデルと、状態空間モデルを用いて、エアフローセンサの検出値と、スロットル弁開度と、ＥＧＲ弁開度とに基づいて、吸気管の内部状態の情報として吸気管圧力推定値とＥＧＲ率推定値とを推定する状態推定部と、吸気管圧力センサの検出値と、状態推定部で推定された吸気管圧力推定値との差分に基づいて、状態空間モデルのモデル定数を更新するカルマンフィルタが適用された推定値補正部であって、エアフローセンサの検出値、スロットル弁開度、及びＥＧＲ弁開度をカルマンフィルタでモデル定数が更新された状態空間モデルに入力して、補正後吸気管圧力推定値及び補正後ＥＧＲ率推定値を推定する推定値補正部と、補正後吸気管圧力推定値及び補正後ＥＧＲ率推定値を用いて、エンジンの点火時期制御及び／又は燃料噴射制御を実行する燃焼制御部と、を備える。

本発明の少なくとも一態様によれば、推定値補正部において、吸気管圧力センサの検出値と吸気管圧力推定値とに基づいて、ＥＧＲ率推定値が補正される。これにより、ＥＧＲ制御精度を高位に保つことが可能となり、ＥＧＲ制御誤差に伴う内燃機関の燃焼不良（例えばノックや失火）を防止することができる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明の一実施形態に係るエンジン制御システムが制御対象とするエンジンシステム全体の概略構成図である。 ＥＣＵのハードウェア構成例を示すブロック図である。 ＥＧＲ率と点火進角との関係を示すグラフである。 ＥＣＵの機能構成例を示すブロック図である。 目標トルク及び目標ＥＧＲ率を実現するスロットル弁及びＥＧＲ弁の開度制御を実行する制御ブロックを説明する図である。 目標トルク及び目標ＥＧＲ率を実現するスロットル弁及びＥＧＲ弁の開度制御モデルを構成する際に考慮する物理モデルを説明する図である。 バルブ通過流量演算モデルに基づき目標バルブ開度を演算する方法を、バルブ断面模式図を用いて説明する図である。 エアフローセンサと吸気管圧力センサの情報に基づいて、カルマンフィルタによって吸気管内状態を推定し、推定された吸気管内状態に基づいて、スロットル弁開度とＥＧＲ弁開度の補正を実行する制御ブロックを説明する図である。 内部状態フィードバック制御を実現する制御モデルを構築するにあたり、用いられる機能をブロック線図で表した概念図である。 カルマンフィルタの内部構成例を示すブロック図である。 カルマンフィルタアルゴリズムの例を示すフローチャートである。 スロットル弁流量係数、ＥＧＲ弁流量係数及びシリンダ吸気効率の学習を実行する制御ブロックを説明する図である。 システム同定のための逐次最小二乗アルゴリズムの例を示すフローチャートである。 目標トルク及び目標ＥＧＲ率を実現するスロットル弁開度及びＥＧＲ弁開度の制御において、スロットル弁にデポが付着した場合の制御動作及びその効果を説明する図である。 目標トルク及び目標ＥＧＲ率を実現するスロットル弁開度及びＥＧＲ弁開度の制御において、スロットル弁とＥＧＲ弁の両方にデポが付着した場合の制御動作（カルマンフィルタによる内部状態フィードバック）及びその効果を説明する図である。 目標トルク及び目標ＥＧＲ率を実現するスロットル弁開度及びＥＧＲ弁開度の制御において、スロットル弁とＥＧＲ弁の両方にデポが付着した場合の制御動作（カルマンフィルタによる内部状態フィードバック及びシステム同定）及びその効果を説明する図である。 エアフローセンサの検出値と、吸気管圧力センサの検出値とに基づいて、スロットル弁制御及びＥＧＲ弁制御を実行する手順例を示すフローチャートである。

以下、本発明を実施するための形態の例について、添付図面を参照して説明する。本明細書及び添付図面において実質的に同一の機能又は構成を有する構成要素については、同一の符号を付して重複する説明を省略する。

［エンジンシステムの概略構成］
まず、本発明の一実施形態に係るエンジン制御システムが制御対象とするエンジンシステム全体の構成について、図１を参照して説明する。

図１は、本発明の一実施形態に係るエンジン制御システムが制御対象とするエンジンシステム全体の概略構成例を示す。エンジンシステムは、内燃機関１、アクセルポジションセンサ２、エアフローセンサ３、スロットル弁４、吸気マニホールド５、流動強化弁７、吸気バルブ８、排気バルブ１０、燃料噴射弁１２、点火プラグ１３、及びクランク角センサ２０を備える。さらに、エンジンシステムは、空燃比センサ１４、ＥＧＲ（Exhausted Gas Recirculation）管１５、ＥＧＲクーラ１６、ＥＧＲ温度センサ１７、ＥＧＲ弁上流圧力センサ１８、ＥＧＲ弁１９、及びＥＣＵ（Electronic Control Unit）２１を備えている。

スロットル弁４は、吸気管３１に形成された吸気マニホールド５の上流に設けられ、吸入流路を絞って内燃機関１のシリンダに流入する吸入空気量を制御する。このスロットル弁４は、運転者によるアクセルペダル踏量とは独立して弁開度の制御が可能な電子制御式バタフライ弁により構成される。スロットル弁４の下流側には、吸気管圧力センサ６が組み付けられた吸気マニホールド５が連通している。

流動強化弁７は、吸気マニホールド５の下流に配置され、シリンダに吸入される吸入空気に偏流を生じさせることによって、シリンダ内部の流れの乱れを強化させる。後述する排ガス再循環燃焼を実施する際に、流動強化弁７を閉じることで乱流燃焼を促進、及び安定化させる。

内燃機関１には、吸気バルブ８及び排気バルブ１０が設けられている。吸気バルブ８及び排気バルブ１０は、バルブ開閉の位相を連続的に可変とするための可変動弁機構をそれぞれ有している。吸気バルブ８及び排気バルブ１０の可変動弁機構には、バルブの開閉位相を検知するための吸気バルブ位置センサ９及び排気バルブ位置センサ１１がそれぞれ組み付けられている。内燃機関１のシリンダには、シリンダ内に直接燃料を噴射する直接式の燃料噴射弁１２が備えられている。なお、燃料噴射弁１２は、吸気ポート内に燃料を噴射するポート噴射方式であってもよい。

内燃機関１のシリンダには、シリンダ内に電極部を露出させ、スパークによって可燃混合気を引火する点火プラグ１３が組み付けられている。クランク角センサ２０は、クランク軸に組み付けられ、クランク軸の回転角度に応じた信号を、回転速度を示す信号としてＥＣＵ２１へ出力する。空燃比センサ１４は、排気管３２に設けられ、検出された排ガス組成すなわち空燃比を示す信号をＥＣＵ２１へ出力する。

ＥＧＲ管１５及び当該ＥＧＲ管１５内に配置されたＥＧＲ弁１９を含むＥＧＲシステムが構成されている。ＥＧＲ管１５は、排気流路（吸気管３１）と吸気流路（排気管３２）とを連通し、排気流路から排ガスを分流して、スロットル弁４の下流へ還流（再循環）する。ＥＧＲ管１５に備えられたＥＧＲクーラ１６は、排ガスを冷却する。ＥＧＲ弁１９は、ＥＧＲクーラ１６の下流に備えられ、排ガスの流量を制御する。ＥＧＲ管１５には、ＥＧＲ弁１９の上流を流れる排ガスの温度を検出するＥＧＲ温度センサ１７と、ＥＧＲ弁１９の上流の圧力を検出するＥＧＲ弁上流圧力センサ１８とが設けられている。

ＥＣＵ２１は、電子制御装置の一例であり、エンジンシステムの各構成要素を制御したり、各種のデータ処理を実行したりする。エンジンシステムとＥＣＵ２１によってエンジン制御システムが構成される。ＥＣＵ２１には、上述した各種のセンサと、各種のアクチュエータとが通信可能に接続されている。ＥＣＵ２１は、スロットル弁４、燃料噴射弁１２、吸気バルブ８、排気バルブ１０、及びＥＧＲ弁１９等のアクチュエータの動作を制御する。また、ＥＣＵ２１は、各種センサから入力された信号に基づいて、内燃機関１の運転状態を検知して、運転状態に応じて決定したタイミングで点火プラグ１３に点火させる。さらに、ＥＣＵ２１は、内燃機関１を含むエンジンシステムに異常又は故障を検出した場合には、該当する警告表示ランプ２２（ＭＩＬ）を点灯する。

［ＥＣＵのハードウェア構成］
図２は、ＥＣＵ２１のハードウェア構成例を示すブロック図である。ＥＣＵ２１は、システムバス２６を介して相互に接続された、制御部２３、記憶部２４、及び入出力インターフェース２５を備える。制御部２３は、ＣＰＵ（central processing unit）２３ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）２３ｂ、及びＲＡＭ（Random Access Memory）２３ｃより構成されている。ＣＰＵ２３ａがＲＯＭ２３ｂに記憶された制御プログラムをＲＡＭ２３ｃにロードして実行することにより、ＥＣＵ２１の各機能が実現される。半導体メモリ等からなる補助記憶装置としての記憶部２４には、状態空間モデルやパラメータ、制御プログラムを実行して得られたデータなどが記録される。また、記憶部２４に制御プログラムが格納されていてもよい。

入出力インターフェース２５は、各センサや各アクチュエータと信号やデータの通信を行うインターフェースである。ＥＣＵ２１は、各センサの入出力信号を処理する図示しないＡ／Ｄ（Analog/digital）変換器、ドライバ回路等を備えている。入出力インターフェース２５がＡ／Ｄ変換器を兼ねてもよい。なお、プロセッサにＣＰＵを用いたが、ＭＰＵ（micro processing unit）等の他のプロセッサを用いてもよい。

［ＥＧＲ率と点火進角との関係］
ここで、ＥＧＲ率と点火進角との関係について図３を参照して説明する。
図３は、ＥＧＲ率と点火進角との関係を示すグラフである。横軸はＥＧＲ率、縦軸は点火進角を表す。ＥＧＲ率は、吸気管３１の吸気（新気）に対してＥＧＲ管１５から還流される排ガスの割合を表す。ＥＧＲ率と点火進角は、運転点がノック限界曲線と失火限界曲線で挟まれた領域から逸脱しないように制御される。ＥＧＲ率が高くなるほど、ノック限界曲線と失火限界曲線で挟まれた領域が狭くなっており、一点鎖線で示したＥＧＲ制御精度の許容誤差も小さくなる。したがって、ＥＧＲ率が高くなるほど、燃焼の不安定化や失火の問題が発生しやすくなり、高いＥＧＲ制御精度が要求される。すなわち、特に高ＥＧＲ率燃焼システムでは、ＥＧＲ制御精度を高位に保ち、ＥＧＲ制御誤差に伴う内燃機関１のノックや失火を防止することが求められる。

［ＥＣＵの機能構成］
次に、ＥＣＵ２１の機能構成について図４を参照して説明する。
図４は、ＥＣＵ２１の機能構成例を示すブロック図である。ＥＣＵ２１は、カルマンフィルタを用いたＥＧＲ弁制御及びＥＧＲ弁特性学習を実行するように構成されている。このブロック図は、本実施形態に係るＥＣＵ２１の機能構成の概略を表している。

ＥＣＵ２１は、状態空間モデル設定部４１０と、カルマンフィルタ４２０と、燃焼制御部４３０と、バルブ補正量演算部４４０と、学習器（システム同定）４５０を備える。

状態空間モデル設定部４１０は、吸気管３１に取り込まれた空気の流量を検出するエアフローセンサ３の検出値（ＡＦＳ）、スロットル弁開度（Ｔｈ／Ｖ）、及びＥＧＲ弁開度（ＥＧＲ／Ｖ）などの情報を基に、吸気管３１の内部状態を表す状態空間モデルを設定する。そして、状態空間モデル設定部４１０は、状態空間モデルの設定内容をカルマンフィルタ４２０へ出力する。

カルマンフィルタ４２０は、状態空間モデル設定部４１０で設定された状態空間モデルを用いて吸気管３１の内部状態（以下「吸気管内状態」と称す。）を推定し、さらに推定した吸気管内状態を補正（修正）する。カルマンフィルタ４２０は、吸気管内状態推定部４２１、及び状態観測器４２２を備える。吸気管内状態推定部４２１及び状態観測器４２２は広義のカルマンフィルタであり、状態観測器４２２はカルマンフィルタの本質である補正機能を備える。

吸気管内状態推定部４２１は、状態空間モデル設定部４１０で設定された状態空間モデルを用いて吸気管内状態を推定し、推定した吸気管内状態の情報を状態観測器４２２へ出力する。状態観測器４２２は、吸気管内状態推定部４２１で推定された吸気管内状態を、吸気管圧力センサ６の検出値に基づいて補正（修正）する。状態観測器４２２は、吸気管内状態の情報として、補正後吸気管圧力推定値と補正後ＥＧＲ率推定値を出力する。

燃焼制御部４３０は、カルマンフィルタ４２０の状態観測器４２２から出力された吸気管内状態の情報（補正後吸気管圧力推定値及び補正後ＥＧＲ率推定値）を利用して、点火時期制御及び／又は燃料噴射制御を実行する。

バルブ補正量演算部４４０は、カルマンフィルタ４２０の状態観測器４２２の出力（例えば補正後ＥＧＲ率推定値）を利用してバルブ補正量（例えばＥＧＲ弁開度補正量）を演算し、演算結果を学習器４５０へ出力する。本実施形態では、図８に示すようにバルブ補正量演算部４４０として、ＥＧＲ弁開度補正量演算部８０５とスロットル弁開度補正量演算部８０６を備える。

学習器（システム同定）４５０は、バルブ補正量演算部４４０の出力（例えばＥＧＲ弁開度補正量）を利用して制御対象のバルブ特性を学習し、学習結果をカルマンフィルタ４２０の吸気管内状態推定部４２１へ出力する。図４では、学習器４５０としてＥＧＲ弁特性を学習する例が示されているが、学習対象のバルブはこの例に限らない。本実施形態では、図１２に示すように学習器４５０として、スロットル弁流量係数システム同定部１２０４、ＥＧＲ弁流量係数システム同定部１２０５、及びシリンダ吸気効率システム同定部１２０６を備える。

［スロットル弁及びＥＧＲ弁の開度制御を実行する制御ブロック］
次に、目標トルク及び目標ＥＧＲ率を実現するスロットル弁及びＥＧＲ弁の開度制御について、図５を参照して説明する。
図５は、目標トルク及び目標ＥＧＲ率を実現するスロットル弁及びＥＧＲ弁の開度制御を実行する制御ブロックを示す。

目標トルク演算部５０１は、例えば、内燃機関１の回転速度、アクセルペダル踏量、及び外部要求トルクに基づいて、内燃機関１の目標トルクを演算する。外部要求トルクは、車室内空調状態やオルタネータによる発電状態に応じて考慮される運転者の意思（例えばアクセルペダル踏量）に関わらないトルクである。

目標充填効率演算部５０２は、現在の回転速度及び目標トルクを考慮して、目標トルクを実現するのに必要なシリンダへの新気の吸入空気量に関わる目標充填効率を演算する。充填効率は、シリンダ容積に対する吸入空気量を百分率で表したものである。

目標スロットル弁開度演算部５０３は、現在の回転数及び目標充填効率を考慮して、目標吸入空気量を実現するためのスロットル弁開度指令値を演算する。ここでは、スロットル弁開度指令値の演算に、後述するスロットル弁流量係数システム同定部１２０４（図１２参照）で学習したスロットル弁流量係数が考慮される。ＥＣＵ２１は、このスロットル弁開度指令値と、スロットル弁開度補正量演算部８０６（図中「Ｂ８０６」）で求められたスロットル弁開度補正量とに基づいて、スロットル弁４を制御する。

一方、目標ＥＧＲ率演算部５０４は、現在の回転速度及び目標トルクに基づいて、目標ＥＧＲ率を演算する。排ガスの再循環（ＥＧＲ）は、低／中負荷においてスロットル弁絞りの影響によるポンプ損失の低減を目的に、高負荷においてはノック低減を目的に、それぞれ実施される。

目標ＥＧＲ弁開度演算部５０５は、現在の回転数、目標充填効率、及び目標ＥＧＲ率に基づいて目標ＥＧＲ弁通過流量を演算し、さらにこれを実現する目標ＥＧＲ弁開度指令値を演算する。ここでは、ＥＧＲ弁開度指令値の演算に、後述するＥＧＲ弁流量係数システム同定部１２０５（図１２参照）で学習したＥＧＲ弁流量係数が考慮される。ＥＣＵ２１は、このＥＧＲ弁開度指令値と、ＥＧＲ弁開度補正量演算部８０５（図中「Ｂ８０５」）で求められたＥＧＲ弁開度補正量とに基づいて、ＥＧＲ弁１９を制御する。

［開度制御モデルを構成する際に考慮する物理モデル］
図６は、目標トルク及び目標ＥＧＲ率を実現するスロットル弁及びＥＧＲ弁の開度制御モデルを構成する際に考慮する物理モデルを説明する図である。吸気管内の状態量として吸気管３１（例えば吸気マニホールド５）内の圧力（以下「吸気管圧力」と記す。）ｐ_ｍ、及び吸気管３１内のＥＧＲ率ξ_ｍを規定し、それぞれ次式（１），（２）で求めることができる。

ここで、上付きドット記号ありのｍ_ｔｈはスロットル弁通過流量、上付きドット記号ありのｍ_ｅｇｒはＥＧＲ弁通過流量、上付きドット記号ありのｍ_ｃｙｌはシリンダ吸入流量、κはポリトロープ指数、Ｒはガス定数、Ｖ_ｍは吸気マニホールド容積、Ｔ_ａｔｍは大気温度、Ｔ_ｅｇｒはＥＧＲ温度、Ｔ_ｍは吸気管内温度である。上付きドット記号は時間による一次微分を表している。
スロットル弁通過流量（上付きドット記号ありのｍ_ｔｈ）は次式（３）で求めることができる。なお、スロットル弁通過流量は、おおよそエアフローセンサ３の検出値（上付きドット記号ありのｍａｆｓ）に相当する。

ここで、ρ_ａｔｍは大気密度、μ_ｔｈはスロットル弁流量係数、Ｄ_ｔｈはスロットル弁外径、φ_ｔｈはスロットル弁開度、φ_ｔｈ０はスロットル弁最小開度、ｐ_ａｔｍは大気圧力である。
である。
ＥＧＲ弁通過流量（上付きドット記号ありのｍ_ｅｇｒ）は次式（４）で求めることができる。

ここで、ρ_ｅはＥＧＲ密度（再循環排気密度）、μ_ｅｇｒはＥＧＲ弁流量係数、Ｄ_ｅｇｒはＥＧＲ弁外径、φ_ｅｇｒはＥＧＲ弁開度、φ_ｅｇｒ０はＥＧＲ弁最小開度である。 シリンダ吸入流量（上付きドット記号ありのｍ_ｃｙｌ）は次式（５）で求められる。

ここで、Ｎ_ｅは内燃機関１の回転速度（１分間当たりの回転数）、η_ｉｎは吸気効率、Ｖ_ｄは内燃機関１の総行程容積である。吸気効率とは、全気筒（例えば４気筒）分の行程容積に相当する吸気マニホールド内ガスの質量を基準（１．０）として、実際にシリンダ内に吸入されるガスの質量の比率を示す値である。
シリンダに吸入される新気の充填効率η_ｃｈは次式（６）で定義される。

ここで、ｐ_０及びＴ_０は大気の標準状態における温度及び圧力（例えば２５℃、１０１．３２５ｋＰａ）である。
トルクの指標である正味平均有効圧は次式（７）で求められる。

ここで、Ｈ_Ｌは燃料の低位発熱量、η_ｉｔｅは図示熱効率、φは当量比、Ｌ_０は理論空燃比、ｐ_ｆはフリクショントルクに関するフリクション平均有効圧である。フリクショントルクは、摩擦により接触している物体間の運動を阻害しようと作用するトルクである。

［バルブ通過流量演算モデルに基づく目標バルブ開度演算］
ここで、バルブ通過流量演算モデルに基づく目標バルブ開度演算について、図７を参照して説明する。

図７は、バルブ通過流量演算モデルに基づき目標バルブ開度を演算する方法を、バルブ断面模式図を用いて説明する図である。図中の上付きドットありのｍはバルブ通過流量、ｐ_ｕｐはバルブの上流側（ｉｎ）の気体の圧力、ｐ_ｄｏｗｎはバルブの下流側（ｏｕｔ）の気体の圧力、ρ_ｕｐはバルブの上流側の気体の密度、Ｄはバルブの外径、φはバルブの開度である。斜線部は、バルブを通過する気体の流路を表している。その流路の断面積すなわち開口面積Ｓは次式（８）で表される。

上記バルブがスロットル弁の場合、図７のｐ_ｕｐは大気圧力ｐａｔｍ、ｐ_ｄｏｗｎは吸気管圧力ｐ_ｍ、ρ_ｕｐは大気密度ρ_ａｔｍ、Ｄはスロットル弁外径Ｄ_ｔｈに相当する。式（３）のスロットル弁通過流量式を変形し、目標トルクと回転速度で規定される目標空気量（上付きドット記号を付したｍ_ｔｈ，ｄ）を実現するためのスロットル弁開度φ_ｔｈは、次式（９）のようにスロットル弁通過流量式を逆算して求められる。

上式（９）をスロットル弁開度と開口面積のテーブル演算に置き換えて、図５の目標スロットル弁開度演算部５０３による目標スロットル弁開度の演算に用いることができる。

同様に、上記バルブがＥＧＲ弁の場合には、図７のｐ_ｕｐはＥＧＲ弁上流圧力ｐ_ｅｇｒ、ｐ_ｄｏｗｎは吸気管圧力ｐ_ｍ、ρ_ｕｐはＥＧＲ密度ρ_ｅｇｒ、ＤはＥＧＲ弁外径Ｄ_ｅｇｒに相当する。式（４）のＥＧＲ弁通過流量式を変形し、目標トルクと回転速度で規定される目標ＥＧＲ流量（上付きドット記号を付したｍ_{ｅｇｒ，ｄ}）を実現するためのＥＧＲ弁開度φ_ｅｇｒは、次式（１０）のようにＥＧＲ弁通過流量式を逆算して求められる。

上式（１０）をＥＧＲ弁開度と開口面積のテーブル演算に置き換えて、図５の目標ＥＧＲ率演算部５０４による目標ＥＧＲ弁開度の演算に用いることができる。

［スロットル弁開度とＥＧＲ弁開度の補正］
図８は、エアフローセンサ３と吸気管圧力センサ６の出力情報に基づいて、カルマンフィルタ４２０によって吸気管内状態を推定し、推定された吸気管内状態に基づいて、スロットル弁開度とＥＧＲ弁開度の補正を実行する制御ブロックを示す。

状態空間モデル設定部４１０では、式（１），（２）で規定した吸気管内状態を後述する状態空間モデル（式（１２），（１３））で記述し、入力情報に基づいて、行列、状態ベクトル、入力ベクトル、及び出力ベクトル（式（１４）～（１６））をそれぞれ定義する。本実施形態では、状態空間モデル設定部４１０に対し、エアフローセンサ３の検出値、ＥＧＲ弁通過流量演算部８０３の演算結果、シリンダ吸入流量演算部８０４の演算結果、及びカルマンフィルタ４２０が出力する吸気管内状態がそれぞれ入力される。状態空間モデル設定部４１０は、離散時間の毎ステップごとに状態空間モデルの各要素を定義し直す。

カルマンフィルタ４２０では、状態空間モデル設定部４１０で定義した行列、状態ベクトル、入力ベクトル、及び出力ベクトルを前提に、吸気管圧力センサ６の検出値に基づき、後述するカルマンフィルタアルゴリズム（図１１参照）に従って吸気管内状態を表す状態ベクトルを更新（補正）する。ここで、状態ベクトルは、吸気管圧力（式（１））と吸気管ＥＧＲ率（式（２））で構成されるベクトルである。すなわち、カルマンフィルタ４２０は、吸気管内状態として、更新（補正）された吸気管圧力推定値及びＥＧＲ率推定値を出力する。なお、本明細書において特に断りがない場合、ＥＧＲ率は吸気管ＥＧＲ率を指す。

ＥＧＲ弁通過流量演算部８０３では、カルマンフィルタ４２０によって更新された吸気管圧力推定値と、ＥＧＲ弁開度と、ＥＧＲ弁上流状態と、ＥＧＲ弁流量係数とに基づいて、ＥＧＲ弁通過流量を演算する。ここで、ＥＧＲ弁上流状態とは、ＥＧＲ弁１９の上流にあるＥＧＲ温度センサ１７の検出値、及びＥＧＲ弁上流圧力センサ１８の検出値である。このように、カルマンフィルタ４２０によって更新された吸気管圧力推定値を用いることによって、吸気管圧力の実測値を考慮してＥＧＲ弁通過流量を精度良く推定することができる。

シリンダ吸入流量演算部８０４は、カルマンフィルタ４２０によって更新された吸気管圧力推定値及びＥＧＲ率推定値と、回転速度、可変バルブ状態、及び吸気効率とに基づいて、シリンダ吸入流量を演算する。シリンダ吸入流量は、吸気マニホールド５からシリンダへ抜ける吸気の流量である。ここで、可変バルブ状態とは、吸気バルブ位置センサ９及び排気バルブ位置センサ１１の検出値（位相）である。このように、カルマンフィルタ４２０によって更新された吸気管圧力推定値とＥＧＲ率推定値を用いることによって、吸気管圧力の実測値を考慮してシリンダ吸入流量、新気充填効率、シリンダＥＧＲ率を精度良く推定することができる。シリンダＥＧＲ率は、シリンダ内における新気と排気の割合である。そして、燃焼制御部４３０（図４）において、これらの情報を点火時期制御及び燃料噴射制御に用いることで、点火時期制御及び燃料噴射制御が現在の状態を適切に反映して高精度かつロバストに実施できる。

ＥＧＲ弁開度補正量演算部８０５は、後述する式（２８）を用いて、カルマンフィルタ４２０によって更新されたＥＧＲ率推定値と目標ＥＧＲ率との差分から、ＥＧＲ弁開度補正量を演算する（後述する式（２８））。カルマンフィルタ４２０によって更新されたＥＧＲ率推定値を用いてＥＧＲ弁開度補正量を計算することによって、吸気管圧力の実測値を考慮してＥＧＲ率を精度良く制御することができる。

スロットル弁開度補正量演算部８０６では、後述する式（２７）を用いて、カルマンフィルタ４２０によって更新された吸気管圧力推定値と、目標トルク及び目標ＥＧＲ率で規定される目標吸気管圧力との差分から、スロットル弁開度補正量を演算する。カルマンフィルタ４２０によって更新された吸気管圧力推定値を用いてスロットル弁開度補正量を計算することによって、吸気管圧力の実測値を考慮してトルクを精度良く制御することができる。

なお、補正後のＥＧＲ率推定値が考慮された新気充填効率（式（６））と、目標充填効率演算部５０２が出力する目標充填効率との差分から目標充填効率補正量を算出し、その目標充填効率補正量に基づいて、スロットル弁開度補正量を求めることもできる。

［制御モデル］
次に、内部状態フィードバック制御を実現する制御モデルを構築するにあたり、用いられる機能について説明する。
図９は、制御モデルを構築するにあたり、用いられる機能をブロック線図で表した概念図である。推定器９１０は、入力変数と、内部の状態変数及びモデル定数と、このモデル定数で規定される静特性及び動特性に基づき、出力変数を求める。これにより、入力に対する出力挙動や内部状態の挙動を推定することができる。

推定器９１０が制御対象を順問題として記述しているのに対して、制御モデルでは逆問題を解く必要がある。すなわち、出力変数を目標値として入力し、それを実現するための入力変数（制御量）を出力するのが制御器である。この制御器を導出するにあたり、以下のいくつかの機能ブロックを定義する。

まず、推定器９１０の入出力関係を変更し、観測器９２０を構築する。入力変数、出力変数及びモデル定数をブロック入力に設定し、状態変数を出力させることで観測器９２０を構築できる。観測器９２０を実現する手法の一つに、本実施形態で採用するカルマンフィルタが挙げられる。

さらに、推定器９１０の入出力関係を変更することで、学習器９３０を構築できる。入力変数と出力変数を教師データとしてブロック入力に設定し、モデル定数を出力させるものが学習器９３０である。本実施形態では、逐次最小二乗アルゴリズムを用いて学習器９３０（システム同定）を実現している。

［吸気管内状態の状態空間モデル］
次に、吸気管内状態を状態空間モデルで記述する方法を説明する。状態変数の時間微分をオイラーの一次の前進差分に従って離散式を次式（１１）のように定義する。

ここで、ｘの右上に付された添え字ｋは、時間軸で離散化した際の現在値を表す。ここでは、一次精度の前進差分を用いたが、本発明はこれに限定されるものではない。式（１１）に従い式（１），（２）を離散化して、次式（１２），（１３）の状態空間モデルで記述する。

ここで、式（１２），（１３）において、アルファベットで示されたＡ，Ｂ及びＣはそれぞれ行列である。ｘ^ｋは状態ベクトル、ｕ^ｋは入力ベクトル、ｙ^ｋは出力ベクトルであり、それぞれ次式（１４），（１５），（１６）で与えられる。

また、行列Ａ，Ｂ及びＣはそれぞれ次式（１７），（１８），（１９）で与えられる。

図８の状態空間モデル設定部４１０では、状態方程式を状態空間モデルで整理し、式（１４）～（１６）及び式（１７）～（１９）で定義された行列及びベクトルを、カルマンフィルタ４２０において実行されるカルマンフィルタ処理に受け渡す。

［カルマンフィルタの内部構成及びカルマンフィルタアルゴリズム］
次に、カルマンフィルタ４２０の内部構成及びカルマンフィルタアルゴリズムについて、図１０及び図１１を参照して説明する。
図１０は、カルマンフィルタ４２０の内部構成例を示すブロック図である。図１１は、カルマンフィルタ４２０で実行されるカルマンフィルタアルゴリズムの例を示すフローチャートである。

本実施形態のシステムでは、線形カルマンフィルタアルゴリズムを採用しているが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわち、非線形カルマンフィルタとして知られる拡張カルマンフィルタや、アンサンブルカルマンフィルタなどを適用しても同様の効果を奏する。以下、スロットル弁制御及びＥＧＲ弁制御の構成要素の一つであるカルマンフィルタ４２０について、アルゴリズム及び本制御への適用方法を述べる。

カルマンフィルタ４２０は、制御対象である吸気管内状態を状態方程式で記述し、状態方程式の出力変数にセンサ測定情報を規定する。そして、出力変数に規定されたセンサ測定情報に基づき、直接測定できない吸気管内状態を表す状態変数（以下「内部状態変数」と称する）が推定される。

カルマンフィルタ４２０を実行するに際し、ＥＣＵ２１の制御部２３は、カルマンフィルタ４２０の実行可否を判断する（Ｓ１１０１）。実行可否の判断指標として、センサ状態や前提とする状態方程式の予測範囲が考慮される。例えば、センサ状態として、センサの故障や断線によりセンサ出力が得られないこと、あるいは、センサが劣化してセンサ出力に許容できない誤差が発生していることなどが診断によって判断された場合には、正確なフィルタ処理ができないためカルマンフィルタ４２０を実行しない。状態方程式で対象としている状態量は、ここでは吸気管内圧力と吸気管ＥＧＲ率である。状態方程式の変数のいずれかが予測範囲（状態方程式で取りうる理論的／物理的範囲）を超える場合、すなわち状態方程式がカバーできない領域では、正確なフィルタ処理ができないためカルマンフィルタ４２０を実行しない。

制御部２３は、これらの状況を検知した場合には、カルマンフィルタ４２０を実行不可（Ｓ１１０１のＮＯ）と判断して本フローチャートの処理を終了し、カルマンフィルタ４２０を実行可（Ｓ１１０１のＹＥＳ）と判断したときはステップＳ１１０２に移行する。なお、制御部２３は、カルマンフィルタ４２０を実行不可と判断したとき、エンジンシステムに対するフェールセーフ処理フラグを設定するようにしてもよい。

以下に、ステップＳ１１０２～Ｓ１１０６で実行される演算式を具体的に示す。カルマンフィルタ４２０では、次式（２０），（２１）で定義したシステムノイズＱ、及び観測ノイズＲを含む状態方程式を前提とする。

ここで、“ｋ”は離散時間の現在値を意味する。カルマンフィルタ４２０の処理は、予測ステップとフィルタリングステップに分けられる。予測ステップでは、カルマンフィルタ４２０において吸気管内状態推定部４２１（図４）は、入力変数とシステムノイズＱに基づき、次式（２２），（２３）により内部状態変数ベクトルｘ及び共分散行列Ｐを計算（更新）する（Ｓ１１０２、Ｓ１１０３）。

次に、フィルタリングステップでは、状態観測器４２２（図４）は、更新後の共分散行列Ｐと観測ノイズＲで規定されるカルマンゲインＫを、次式（２４）により計算する（Ｓ１１０４）。なお、状態観測器４２２が、ステップＳ１１０３で共分散行列Ｐを計算する構成としてもよい。

さらに、状態観測器４２２は、カルマンゲインＫと観測データ（吸気管圧力センサ６の検出値）を用いて、次式（２５），（２６）により内部状態変数ベクトルｘ及び共分散行列Ｐを再度更新する（Ｓ１１０５、Ｓ１１０６）。式（２６）のアルファベット“Ｉ”は単位行列である。ステップ１１０５，Ｓ１１０６の処理が終了後、処理の手順がステップＳ１１０１に戻る。このように、内部状態変数ベクトルｘ及び共分散行列Ｐが、実際の観測データｙ（ｋ）（吸気管圧力センサ６の検出値）によって補正される。

以上の計算より、直接測定することが困難な内部状態変数ｘ（ｋ｜ｋ）の一つであるＥＧＲ率の挙動を、測定可能な吸気管圧力センサ６の出力情報に基づいて推定することができる。本実施形態では、カルマンフィルタ４２０から出力される吸気管内状態（吸気管圧力、ＥＧＲ率）の情報を、内部状態フィードバック制御、及びシステム同定（学習）のための教師データに用いる。

［内部状態フィードバック制御］
次に、図８で示したスロットル弁開度補正量演算部８０６のスロットル弁開度補正量、及びＥＧＲ弁開度補正量演算部８０５のＥＧＲ弁開度補正量の演算において実行される、内部状態フィードバック制御方法を説明する。内部状態フィードバック制御には、比例項、積分項、及び微分項で構成されるＰＩＤ制御を用いるがこの例に限らない。

（スロットル弁開度補正量演算）
スロットル弁開度補正量演算部８０６は、カルマンフィルタ４２０の状態観測器４２２によって補正（更新）された吸気管圧力推定値と、目標トルク及び目標ＥＧＲ率で規定される目標吸気管圧力との差分から、次式（２７）に基づいてスロットル弁開度補正量δφ_ｔｈを演算する。

ここで、Ｃ_Ｐ，ｔ、Ｃ_Ｉ，ｔ及びＣ_Ｄ，ｔはＰＩＤ制御パラメータである。制御部２３は、図５にも示すように、スロットル弁開度指令値にスロットル弁開度補正量を加えて、スロットル弁開度を制御する。カルマンフィルタ４２０によって更新された吸気管圧力（推定値）を用いてスロットル弁開度補正量を求めることによって、吸気管圧力の実測値を考慮してトルクを精度良く制御することができる。

（ＥＧＲ弁開度補正量演算）
ＥＧＲ弁開度補正量演算部８０５は、カルマンフィルタ４２０の状態観測器４２２によって補正（更新）されたＥＧＲ率推定値と、目標ＥＧＲ率との差分から、ＥＧＲ弁開度補正量δφ_ｅｇｒを次式（２８）で演算する。

ここで、Ｃ_ｐ，ｅ，Ｃ_Ｉ，ｅ、及びＣ_Ｄ，ｅはＰＩＤ制御パラメータである。制御部２３は、図５にも示すように、ＥＧＲ弁開度指令値にＥＧＲ弁開度補正量を加えて、ＥＧＲ弁開度を制御する。カルマンフィルタ４２０によって更新されたＥＧＲ率（推定値）を用いてＥＧＲ弁開度補正量を求めることによって、吸気管圧力の実測値を考慮してＥＧＲ率を精度良く制御することができる。なお、ここではＰＩＤ制御を用いたが、本発明はこれに限定されるものではなく、比例項、積分項、微分項のいずれか一つによる制御、又は二つの項を組み合わせた制御の場合も、同様の効果を奏する。

［スロットル弁流量係数、ＥＧＲ弁流量係数及びシリンダ吸気効率の学習］
図１２は、スロットル弁流量係数、ＥＧＲ弁流量係数及びシリンダ吸気効率の学習を実行する制御ブロックを示す。

スロットル弁流量係数演算部１２０１は、エアフローセンサ３の検出値、スロットル弁開度、スロットル弁上流状態、及びカルマンフィルタ４２０の出力である吸気管圧力推定値に基づき、スロットル弁流量係数を演算する。スロットル弁流量係数は、スロットル弁流量係数システム同定部１２０４に入力される。ここで、スロットル弁上流状態とは、スロットル弁４の上流側における吸気、すなわち大気の温度及び圧力である。なお、図１においてスロットル弁上流の状態を測定する温度センサ及び圧力センサの記載は省略している。

ＥＧＲ弁流量係数演算部１２０２は、ＥＧＲ弁開度、ＥＧＲ弁上流状態、カルマンフィルタ４２０の出力であるＥＧＲ率推定値、及びシリンダ吸気効率演算部１２０３で求められたシリンダ吸気効率に基づき、ＥＧＲ弁流量係数を演算する。ＥＧＲ弁流量係数は、ＥＧＲ弁流量係数システム同定部１２０５に入力される。ここでは、シリンダ吸気効率、回転速度、及びＥＧＲ率推定値に基づきＥＧＲ弁通過流量を求め、このＥＧＲ弁通過流量とＥＧＲ弁開度とＥＧＲ弁上流状態から、ＥＧＲ弁流量係数を求めている。

なお、ＥＧＲ弁流量係数演算部１２０２では、シリンダ吸気効率システム同定部１２０６によるシリンダ吸気効率の学習結果を利用している。エアフローセンサ３は、吸気管３１の吸気の流量を検出するが、その検出値はスロットル弁４の影響を受ける。そのため、スロットル弁４の下流側の状態としては、エアフローセンサ３の検出値よりも、シリンダ吸気効率システム同定部１２０６が出力するシリンダ吸気効率の学習結果の方が、信頼度が高い。このため、ＥＧＲ弁流量係数の計算にシリンダ吸気効率システム同定部１２０６が出力するシリンダ吸気効率の学習結果を利用することで、ＥＧＲ弁流量係数の学習効率が向上する。もちろん、エアフローセンサ３の検出値を用いてＥＧＲ弁流量係数の計算を行うことは可能である。

シリンダ吸気効率演算部１２０３は、カルマンフィルタ４２０の出力である吸気管圧力推定値及びＥＧＲ率推定値、エアフローセンサ３の検出値、回転速度、及び可変バルブ状態に基づいて、シリンダ吸気効率を演算する。シリンダ吸気効率は、シリンダ吸気効率システム同定部１２０６に入力される。エアフローセンサ３の検出値は、ＥＧＲ管１５の排ガスが吸気管３１に還流していない状態（定常状態）でエアフローセンサ３が出力する値である。

スロットル弁流量係数システム同定部１２０４、ＥＧＲ弁流量係数システム同定部１２０５、及びシリンダ吸気効率システム同定部１２０６はそれぞれ、学習器４５０に相当する。

スロットル弁流量係数システム同定部１２０４は、スロットル弁流量係数演算部１２０１で求められたスロットル弁流量係数を、現在の回転速度をベースに後述するシステム同定アルゴリズム（図１７参照）に基づき逐次学習する。すなわち、スロットル弁流量係数システム同定部１２０４（学習器）は、カルマンフィルタ４２０の状態観測器４２２（推定値補正部）で補正された吸気管圧力推定値に基づいて求められるスロットル弁流量係数と、エアフローセンサ３の検出値と、スロットル弁開度との関係を学習するように構成されている。

また、ＥＧＲ弁流量係数システム同定部１２０５は、ＥＧＲ弁流量係数演算部１２０２で求められたＥＧＲ弁流量係数を、現在の回転速度をベースに後述するシステム同定アルゴリズムに基づき逐次学習する。すなわち、ＥＧＲ弁流量係数システム同定部１２０５（学習器）は、カルマンフィルタ４２０の状態観測器４２２（推定値補正部）で補正されたＥＧＲ率推定値に基づいて求められるＥＧＲ弁流量係数と、ＥＧＲ弁開度との関係を学習するように構成されている。

また、シリンダ吸気効率システム同定部１２０６は、シリンダ吸気効率演算部１２０３で求められたシリンダ吸気効率を、現在の回転速度をベースに後述するシステム同定アルゴリズムに基づき逐次学習する。すなわち、シリンダ吸気効率システム同定部１２０６（学習器）は、カルマンフィルタ４２０の状態観測器４２２（推定値補正部）で補正された吸気管圧力推定値及びＥＧＲ率推定値、回転速度に基づいて求められるシリンダ吸気効率と、回転速度と、可変バルブ状態との関係を学習するように構成されている。

スロットル弁流量係数の学習結果（モデル定数）、ＥＧＲ弁流量係数の学習結果（モデル定数）、及びシリンダ吸気効率の学習結果（モデル定数）は、カルマンフィルタ４２０（図４）に入力される。そして、カルマンフィルタ４２０の吸気管内状態推定部４２１で使用される状態空間モデルのモデル定数（調整パラメータ）が更新される。モデル定数は、例えば逐次最小二乗アルゴリズムにより求められる多項式の偏回帰係数である。

このような構成とすることで、スロットル弁４やＥＧＲ弁１９のデポジッド付着や、吸気バルブチェーン伸びなどによる開閉位相ばらつきなどに起因した流量特性の経時変化の影響を逐次学習し、経時変化の影響を内部状態フィードバック制御へ適切に反映できる。デポジットとは、燃焼室壁面やバルブ内面等に堆積した燃料及びオイルの燃焼生成物である酸化物や炭化物である。本明細書では、デポジットを「デポ」と略称する。

異常診断部１２０７は、スロットル弁流量係数、ＥＧＲ弁流量係数、及びシリンダ吸気効率の各学習結果に基づいて、それぞれの正常／異常を診断する。異常診断部１２０７は、各学習値が異常状態を判定するための閾値を超える場合には異常状態と判定し、警告表示ランプ２２を点灯することで外部に通知するとともに、異常値をＥＣＵ２１のメモリ（記憶部２４）に記憶する。

スロットル弁流量係数と閾値とを比較することで、スロットル弁４の異常の有無を診断できる。例えば、補正された吸気管圧力（カルマンフィルタ４２０が出力した吸気管圧力推定値）とエアフローセンサ３の実測値とスロットル弁開度との関係が、予め想定した関係から逸脱していないかどうか（正常の範囲内か否か）がわかる。また、ＥＧＲ弁流量係数と閾値との比較結果から、ＥＧＲ弁１９（ＥＧＲシステム）の異常の有無を診断できる。例えば、補正されたＥＧＲ率（カルマンフィルタ４２０が出力したＥＧＲ率推定値）とＥＧＲ弁開度との関係が、予め想定した関係から逸脱していないかどうかがわかる。

また、異常診断部１２０７は、学習器４５０が出力するスロットル弁流量係数、ＥＧＲ弁流量係数、及びシリンダ吸気効率の学習値の時間変化（例えば所定時間当たりの変化量）に基づいて、学習値がそれぞれに設定した異常状態を判定するための閾値に至るまでの期間を予測（予兆診断）するようにしてもよい。異常診断部１２０７は、予測した期間を基に警告表示ランプ２２等に出力したり、記憶部２４に記憶したりする。なお、予兆診断では、学習値が上記閾値（第１の閾値）よりも低い第２の閾値を超えた場合に、学習値が第１の閾値に至るまでの期間を予測するようにしてもよい。

［学習で用いられる関数近似］
次に、図１２で示したスロットル弁流量係数、ＥＧＲ弁流量係数、及びシリンダ吸気効率の各学習で用いられる関数近似の方法を説明する。学習では、学習すべき値を出力変数に設定し、内燃機関１の運転状態を入力変数に設定する。
上記の出力変数と入力変数との関係を次のような二元二次多項式で近似する。

ここで、ｙは出力変数、ｘ_１及びｘ_２は入力変数、β_０～β_５は偏回帰係数である。二乗項や交互作用項を設定することで入力変数間の非線形性を考慮し学習することができる。ここでは、二元二次多項式を用いる構成としたが、これに限定されるものではなく、線形式、三次元以上の多次元の多項式、三次以上の高次項を備えた多項式、三次元／二次以上の交互作用項を備えた多項式、それらの要素を組み合わせた多項式を用いることもできる。さらに、放射基底関数の重ね合わせによる近似手法（放射基底関数ネットワーク近似）を適用することや、マップ、テーブル値の更新でも同様の効果を奏する。
上記の多項式を偏回帰係数ベクトルθと入力変数ベクトルφで整理すると次式（３０）で表すことができる。

例えば、スロットル弁流量係数の学習においては、式（３１）に示すように、出力変数ｙにスロットル弁流量係数μ_ｔｈを、入力変数ｘ_１，ｘ_２に回転速度Ｎ_ｅとスロットル弁開度φ_ｔｈを設定する。スロットル弁流量係数μ_ｔｈ及びＥＧＲ弁流量係数μ_ｅｇｒの値は、各弁にデポが付着すると小さくなる。これにより、現在の運転状態を反映したスロットル弁流量係数の学習が行われる。なお、入力変数（運転状態）は望ましい例を挙げたに過ぎず、この例に限らない。

例えば、ＥＧＲ弁流量係数の学習においては、式（３２）に示すように、出力変数ｙにＥＧＲ弁流量係数μ_ｅｇｒを、入力変数ｘ_１，ｘ_２に回転速度Ｎ_ｅとＥＧＲ弁開度φ_ｅｇｒを設定する。これにより、現在の運転状態を反映したＥＧＲ弁流量係数の学習が行われる。なお、入力変数（運転状態）は望ましい例を挙げたに過ぎず、この例に限らない。

例えば、シリンダ吸気効率の学習においては、式（３３）に示すように、出力変数ｙにシリンダ吸気効率η_ｉｎを、入力変数ｘ_１，ｘ_２に回転速度Ｎ_ｅと吸気管圧力ｐ_ｍを設定する。これにより、現在の運転状態を反映したシリンダ吸気効率の学習が行われる。なお、入力変数（運転状態）の例は望ましい例を挙げたに過ぎず、この例に限らない。

以下には、入力と出力との関係に基づき偏回帰係数ベクトルθを逐次更新する方法を示す。なお、図１３及び式（３４），（３６）では、偏回帰係数ベクトルをθの上に記号＾を付して表している。

［システム同定］
図１３は、学習器４５０（スロットル弁流量係数システム同定部１２０４、ＥＧＲ弁流量係数システム同定部１２０５、及びシリンダ吸気効率システム同定部１２０６）によるシステム同定のための逐次最小二乗アルゴリズムの例を示すフローチャートである。

ＥＣＵ２１の制御部２３は、学習器４５０によるシステム同定（逐次最小二乗アルゴリズム）を実行するに際し、システム同定の実行可否を判断する（Ｓ１３０１）。実行可否の判断指標として、ステップＳ１１０１と同様に、センサ状態や前提とする状態方程式の予測範囲が考慮される。制御部２３は、システム同定を実行不可（Ｓ１３０１のＮＯ）と判断した場合には本フローチャートの処理を終了し、システム同定を実行可（Ｓ１３０１のＹＥＳ）と判断した場合にはステップＳ１３０２に移行する。以下には、ステップＳ１３０２～Ｓ１３０６で実行される演算式を具体的に示す。

ここで対象とする吸気システムは時変システムであり、これに対応するため、可変忘却要素を備える逐次同定アルゴリズムを採用する。忘却要素とは、古さに応じて過去データの影響を指数関数的に軽減する機能である。忘却要素を採用することで、偏回帰係数ベクトル（調整パラメータ）に対してエンジンシステムの最新状態の影響を適切に考慮できる。さらに、可変忘却とすることで、過渡状態では過去データを忘却しつつ、定常状態では忘却要素を１に近づけることで過去データを積極的に利用することができる。以下に、可変忘却要素付き逐次最小二乗アルゴリズムを示す。まず、制御部２３の学習器４５０（図４）は、出力変数ごとに多項式と出力値との差分を誤差ε（ｋ）として次式（３４）で求める（Ｓ１３０２）。誤差ε（ｋ）は、多項式近似値と実際の値(各演算部１２０１～１２０３の出力値)との差であり、下記においてこの差がゼロになるように偏回帰係数ベクトルθ（ｋ）（図及び式ではθの上に記号＾を記載）が更新される。

次に、学習器４５０は、共分散行列Ｐ（ｋ－１）と、入力ベクトルφ（ｋ）と、忘却要素λ（ｋ）から、Ｌ（ｋ）を次式（３５）で求める（Ｓ１３０３）。そして、学習器４５０は、Ｌ（ｋ）と誤差ε（ｋ）に基づき、偏回帰係数ベクトルθ（ｋ）（図及び式ではθの上に記号＾を記載）を次式（３６）で随時更新する（Ｓ１３０４）。

このとき、学習器４５０は、忘却要素λ（ｋ）及び共分散行列Ｐ（ｋ）を、それぞれ次式（３７），（３８）で求める（Ｓ１３０５、Ｓ１３０６）。

ここで、式（３７）のσは、学習時における忘却要素λ（ｋ）の調整パラメータである。式（３８）のアルファベット“Ｉ”は単位行列であり、状態変数の数（ここでは吸気管内圧力と吸気管ＥＧＲ率の２個）を行数及び列数とする行列である。学習器４５０は、ステップ１３０５及びＳ１３０６の処理が終了後、ステップＳ１３０１に戻り所定の時間間隔で一連の処理を繰り返す。

なお、本実施形態のパラメータ同定アルゴリズムでは、逐次最小二乗アルゴリズムを採用しているが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわちパラメータ同定アルゴリズムとしては、勾配法や遺伝的アルゴリズムなど、他の最適化手法を適用しても同様の又はこれに近い効果を奏する。

［スロットル弁開度及びＥＧＲ弁開度の制御とその効果］
次に、目標トルク及び目標ＥＧＲ率を実現するスロットル弁開度及びＥＧＲ弁開度の制御動作及びその効果について、図１４～図１６を参照して説明する。

（スロットル弁にデポ付着、カルマンフィルタ）
図１４は、目標トルク及び目標ＥＧＲ率を実現するスロットル弁開度及びＥＧＲ弁開度の制御において、スロットル弁４にデポが付着した場合の制御動作及びその効果を示す。図１４において一段目から四段目のグラフはそれぞれ、トルク（正味平均有効圧）及びＥＧＲ率の増減と、そのトルク及びＥＧＲ率の増減に対するスロットル弁開度及びＥＧＲ弁開度の変化とを表している。後述する図１５と図１６も同様である。

デポの付着がない場合、目標ＥＧＲ率を固定した状態（二段目の実線）で目標トルクを矩形波（一段目の実線）のように増減させた際の、スロットル弁開度及びＥＧＲ弁開度は、目標トルクの増加に従って、スロットル弁開度が増加するとともに（三段目の実線）、ＥＧＲ弁開度が増加する（四段目の実線）。一方、スロットル弁４にデポが付着すると、スロットル弁開度及びＥＧＲ弁開度に変化が無い場合には、スロットル弁４を通過する空気の流れが遮られ空気量が減少するのに対して、ＥＧＲ管１５内の排ガスが相対的に増加することでＥＧＲ率が増加する（二段目の破線）。

それに対し、エアフローセンサ３及び吸気管圧力センサ６の測定値を前提としたカルマンフィルタ４２０による内部状態フィードバックを実施した際の、スロットル弁開度及びＥＧＲ弁開度は、スロットル弁開度が増加側に補正され（三段目の一点鎖線）、トルク及びＥＧＲ率のいずれも目標値に精度良く制御できる（一段目及び二段目の実線）。カルマンフィルタ４２０による内部状態フィードバックを実施することで、スロットル弁４にデポが付着する外乱が吸気管３１内に生じた場合でも、トルク及びＥＧＲ率を目標値に精度良く制御できるロバスト性を実現できる。

（スロットル弁及びＥＧＲ弁にデポ付着、カルマンフィルタ）
図１５は、目標トルク及び目標ＥＧＲ率を実現するスロットル弁開度及びＥＧＲ弁開度の制御において、スロットル弁４とＥＧＲ弁１９の両方にデポが付着した場合の制御動作（カルマンフィルタ４２０による内部状態フィードバック）及びその効果を示す。目標ＥＧＲ率を固定した状態で目標トルクを矩形波のように増減させた際の、スロットル弁開度及びＥＧＲ弁開度の推移を表している。

スロットル弁４及びＥＧＲ弁１９にデポが付着すると、エアフローセンサ３及び吸気管圧力センサ６の測定値を前提としたカルマンフィルタ４２０による内部状態フィードバックを実施した際の、スロットル弁開度及びＥＧＲ弁開度は、スロットル弁開度及びＥＧＲ弁開度が増加側に補正され（三段目及び四段目の一点鎖線）、トルクは目標値近傍（増加側）に制御できる（一段目の破線）。

一方で、ＥＧＲ率は減少側に誤差を伴い大きく推移する（二段目の破線）。ＥＧＲ弁１９にデポが付着する外乱に対しては、カルマンフィルタ４２０による内部状態フィードバックでは、ＥＧＲ率を適切に補正できない。これは、カルマンフィルタ４２０において前提とするＥＧＲ弁通過流量式（式（４））のＥＧＲ弁流量係数が、実際の値と異なる（デポ付着の影響を考慮しない場合）からである。したがって、ＥＧＲ弁通過流量式のＥＧＲ弁流量係数を実際の値に又は実際の値とほぼ同じ値に、更新する必要がある。

（スロットル弁及びＥＧＲ弁にデポ付着、カルマンフィルタ及びシステム同定）
図１６は、目標トルク及び目標ＥＧＲ率を実現するスロットル弁開度及びＥＧＲ弁開度の制御において、スロットル弁４とＥＧＲ弁１９の両方にデポが付着した場合の制御動作（カルマンフィルタ４２０による内部状態フィードバック及びシステム同定）及びその効果を説明する図である。目標ＥＧＲ率を固定した状態で目標トルクを矩形波のように増減させた際の、スロットル弁開度及びＥＧＲ弁開度の推移を表している。

学習器４５０（図１２のＥＧＲ弁流量係数システム同定部１２０５）では、ＥＧＲ弁１９のデポ付着に伴うＥＧＲ弁流量係数の変化を学習し、カルマンフィルタ４２０におけるＥＧＲ弁通過流量式（式（４））に反映する。これにより、カルマンフィルタ４２０からフィードバックされる吸気管内状態の情報（吸気管圧力推定値、ＥＧＲ率推定値）が正確なものとなり、ＥＧＲ弁開度補正量をより的確に計算することができる。それゆえ、ＥＧＲ弁開度が適切に増加側に補正され（四段目の一転鎖線）、トルク及びＥＧＲ率がともに目標値に精度良く制御できる（一段目及び二段目の実線）。

以上より、カルマンフィルタ４２０による内部状態フィードバックとシステム同定による学習を実施すると、スロットル弁４及びＥＧＲ弁１９の両方にデポが付着する外乱が生じた場合でも、トルク及びＥＧＲ率を目標値に精度良く制御できるロバスト性を実現できる。一方、スロットル弁４及びＥＧＲ弁１９のデポ付着に伴うＥＧＲ弁流量係数の変化を学習し、学習結果をスロットル弁開度及びＥＧＲ弁開度の各フィードフォワード制御演算（図５）に考慮することで、制御の応答性も改善させることができる。また、予め弁開度補正量とデポ付着量との関係を求めておくことで、弁開度補正量からデポ付着量を推定することが可能である。

［スロットル弁制御及びＥＧＲ弁制御］
図１７は、エアフローセンサ３の検出値と、吸気管圧力センサ６の検出値に基づいて、スロットル弁制御及びＥＧＲ弁制御を実行する手順例を示すフローチャートである。

まず、ＥＣＵ２１の制御部２３（目標トルク演算部５０１）は、運転者のアクセルペダル踏量、内燃機関１の回転速度、外部要求トルクなどの状態に基づいて、内燃機関１の目標トルクを演算する（Ｓ１７０１）。

次いで、制御部２３（目標ＥＧＲ率演算部５０４）は、内燃機関１の回転速度、及び目標トルクから目標ＥＧＲ率を演算する（Ｓ１７０２）。

次いで、制御部２３（目標スロットル弁開度演算部５０３）は、ステップＳ１７０１で求められた目標トルクに基づき、目標スロットル弁開度のフィードフォワード制御量を演算する（Ｓ１７０３）。

次いで、制御部２３（目標ＥＧＲ弁開度演算部５０５）は、ステップＳ１７０２で求められた目標ＥＧＲ率に基づき、目標ＥＧＲ弁開度のフィードフォワード制御量を演算する（Ｓ１７０４）。

次いで、制御部２３は、エアフローセンサ３により内燃機関１に吸入される空気量を検知する（Ｓ１７０５）。次いで、制御部２３は、吸気管圧力センサ６により吸気マニホールド５内の圧力を検知する（Ｓ１７０６）。

次いで、制御部２３（状態空間モデル設定部４１０）は、吸気管内状態を記述した物理モデルに基づき、状態空間モデル（行列、入力／出力／状態ベクトル）を設定する（Ｓ１７０７）。

次いで、制御部２３は、センサ状態や吸気管内状態に基づき、カルマンフィルタ４２０による内部状態フィードバック制御の実行可否を判定する（Ｓ１７０８）。制御部２３は、実行可と判定した場合には実行許可フラグを“１”（オン）とし、実行不可と判定した場合には実行許可フラグを“０”（オフ）する。そして、実行許可フラグが“１”のとき（Ｓ１７０８のＹＥＳ）、制御部２３はカルマンフィルタ４２０（吸気管内状態推定部４２１、状態観測器４２２）の処理を実行し、吸気管内状態を表す吸気管圧力とＥＧＲ率を推定する（Ｓ１７０９）。上述したように、カルマンフィルタ４２０の処理は、エアフローセンサ３の検出値、吸気管圧力センサ６の検出値、及び状態空間モデル（行列、入力／出力／状態ベクトル）に基づいて実行される（図８参照）。

一方、実行許可フラグが“０”のとき（Ｓ１７０８のＮＯ）、制御部２３は状態空間モデル（吸気管内状態推定部４２１）を実行し、吸気管内状態を表す吸気管圧力とＥＧＲ率を推定する。この吸気管圧力とＥＧＲ率の推定値は、カルマンフィルタ４２０の状態観測器４２２による補正（修正）が行われていない値である。

次いで、ステップＳ１７０８のＮＯ判定又はステップＳ１７０９の処理後、制御部２３（バルブ補正量演算部４４０）は、上述の吸気管内状態を表す吸気管圧力とＥＧＲ率の推定値に基づき、スロットル弁開度とＥＧＲ弁開度を補正する（Ｓ１７１０、Ｓ１７１１）。すなわち、スロットル弁開度補正量演算部８０６が、上述の吸気管圧力の推定値と目標吸気管圧力に基づいてスロットル弁開度補正量を算出し、ＥＧＲ弁開度補正量演算部８０５が、上述のＥＧＲ率の推定値と目標ＥＧＲ率に基づいてＥＧＲ弁開度補正量を算出する（図８）。

次いで、制御部２３は、センサ状態や吸気管内状態に基づき、逐次最小二乗アルゴリズムによるシステム同定の実行可否を判定する（Ｓ１７１２）。制御部２３は、システム同定可と判定した場合には（Ｓ１７１２のＹＥＳ）、システム同定許可フラグを“１”（オン）とし、システム同定不可と判定した場合には（Ｓ１７１２のＮＯ）、システム同定許可フラグを“０”（オフ）する。そして、システム同定許可フラグが“１”のとき（Ｓ１７１２のＹＥＳ）、制御部２３は、学習器４５０によりシステム同定を実行する（Ｓ１７１３）。ここでは学習器４５０として、スロットル弁流量係数システム同定部１２０４、ＥＧＲ弁流量係数システム同定部１２０５、及びシリンダ吸気効率システム同定部１２０６（図１２）がそれぞれ、システム同定を実行する。これにより、スロットル弁流量係数、ＥＧＲ弁流量係数、及びシリンダ吸気効率がそれぞれ最新値に更新される。システム同定許可フラグが“０”のとき（Ｓ１７１２のＮＯ）、制御部２３は、システム同定を実行せずステップＳ１７２４へ移行する。

学習器４５０（各システム同定部）は、状態空間モデルの調整パラメータの更新状況（調整パラメータの時間的変化量が所定値以下）に基づき、システム同定が完了したかどうかを判定する。同定が完了していない場合には、入力及び出力が変動すると調整パラメータが変化する。よって、入力及び出力が変動しても調整パラメータの変動が少なければ、同定が完了したと判断できる。このため、学習器４５０は、システム同定が完了していないと判定した場合には、システム同定処理を継続する。そして、学習器４５０は、システム同定が完了したら状態空間モデルの調整パラメータ（モデル定数）を更新する。

次いで、ステップＳ１７１２のＮＯ判定又はステップＳ１７１３の処理後、制御部２３（異常診断部１２０７）は、上記スロットル弁流量係数、ＥＧＲ弁流量係数、及びシリンダ吸気効率の最新値が、それぞれに設定された閾値を超えるか否かによってスロットル弁４及びＥＧＲ弁１９（ＥＧＲシステム）の異常判定を行う（Ｓ１７１４）。

制御部２３は、異常診断部１２０７でスロットル弁４、又はＥＧＲ弁１９が異常であると判定された場合（Ｓ１７１４のＹＥＳ）、診断結果としてスロットル弁４又はＥＧＲ弁１９が異常であることを、外部（例えば警告表示ランプ２２（ＭＩＬ））へ通知する。または、制御部２３は、上記スロットル弁流量係数、ＥＧＲ弁流量係数、又はシリンダ吸気効率の最新値が閾値に近づきつつあるといった情報（予兆診断結果）を、外部へ通知する（Ｓ１７１５）。制御部２３は、この異常時の状態についての情報をＥＣＵ２１の記憶部２４に記憶する。

次いで、制御部２３は、ステップＳ１７１４においてスロットル弁４又はＥＧＲ弁１９に異常なしと判定した場合（Ｓ１７１４のＮＯ）、又は、ステップＳ１７１５の処理が終了後、本フローチャートの処理を終了する。

上述のステップＳ１７０１～Ｓ１７１５を設定した時間間隔で繰り返し実行することによって、スロットル弁４及びＥＧＲ弁１９の両方にデポが付着するなどの外乱が生じた場合でも、トルク及びＥＧＲ率が目標値となるように精度良く制御できるロバスト性を実現できる。

以上のとおり、本実施形態に係る電子制御装置（ＥＣＵ２１）は、内燃機関の排気の一部を吸気管に還流させるＥＧＲ管（ＥＧＲ管１５）及び当該ＥＧＲ管内に配置されたＥＧＲ弁（ＥＧＲ弁１９）を有するＥＧＲシステムと、吸気管に取り込まれた空気の流量を検出するエアフローセンサ（エアフローセンサ３）と、当該エアフローセンサの下流側に設けられたスロットル弁（スロットル弁４）と、当該スロットル弁の下流側かつ吸気管とＥＧＲ管との接続部分の下流側に設けられて吸気管内のスロットル弁下流の圧力である吸気管圧力を検出する吸気管圧力センサ（吸気管圧力センサ６）と、を備えたエンジンを制御する電子制御装置である。この電子制御装置（ＥＣＵ２１）は、エアフローセンサの検出値とＥＧＲ弁開度（φ_ｅｇｒ）とに基づいて、吸気管圧力（ｐ_ｍ）とＥＧＲ率（ξ_ｍ）とを推定する状態推定部（吸気管内状態推定部４２１）と、吸気管圧力センサの検出値と、状態推定部で推定された吸気管圧力推定値とに基づいて、状態推定部で推定されたＥＧＲ率推定値を補正する推定値補正部（状態観測器４２２）と、を備える。

また、本実施形態では、少なくとも上記の推定値補正部（状態観測器４２２）にカルマンフィルタ（カルマンフィルタ４２０）が適用される。

上記のように構成された本実施形態によれば、推定値補正部において、吸気管圧力センサの検出値と吸気管圧力推定値とに基づいて、ＥＧＲ率推定値が補正される。これにより、ＥＧＲ制御精度を高位に保つことが可能となり、ＥＧＲ制御誤差に伴う内燃機関のノックや失火といった燃焼不良を防止することができる。さらに、目標ＥＧＲ率が減少方向に変動することが抑制されるため、燃費を低減できる。

また、本発明は上述した実施形態に限られるものではなく、請求の範囲に記載した本発明の要旨を逸脱しない限りにおいて、その他種々の応用例、変形例を取り得ることは勿論である。例えば、上述した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために電子制御装置及びエンジン制御システムの構成を詳細かつ具体的に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成要素を備えるものに限定されない。また、上述した実施形態の構成の一部について、他の構成要素の追加又は置換、削除をすることも可能である。

上述した実施形態では、本発明を過給機のないエンジンシステムに適用した例を説明したが、本発明はこの例に限らない。例えば、過給機を備えるエンジンシステムの制御モデルを作成すれば、過給機を備えるエンジンシステムに本発明を適用することが可能である。

また、カルマンフィルタ４２０と学習器４５０の各機能を一つのまとまった機能であるかのように構成したり、カルマンフィルタ４２０と学習器４５０を一体に構成したりしてもよい。また、上記実施形態の各構成、機能、処理部等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計するなどによりハードウェアで実現してもよい。ハードウェアとして、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などを用いてもよい。

また、図１１、図１３及び図１７に示すフローチャートにおいて、処理結果に影響を及ぼさない範囲で、複数の処理を並列的に実行したり、処理順序を変更したりしてもよい。

１…内燃機関、 ３…エアフローセンサ、 ４…スロットル弁、 ５…吸気マニホールド、 ６…吸気管圧力センサ、 １２…燃料噴射弁、 １３…点火プラグ、 １５…ＥＧＲ管、 １７…ＥＧＲ温度センサ、 １８…ＥＧＲ弁上流圧力センサ、 １９…ＥＧＲ弁、 ２１…ＥＣＵ、 ２２…警告表示ランプ、 ２３…制御部、 ２４…記憶部、 ３１…吸気管、 ３２…排気管、 ４１０…状態空間モデル設定部、 ４２０…カルマンフィルタ、 ４２１…吸気管内状態推定部、 ４２２…状態観測器、 ４３０…燃焼制御部、 ４４０…バルブ補正量演算部、 ４５０…学習器（システム同定）、 ８０３…ＥＧＲ弁通過流量演算部、 ８０４…シリンダ吸入流量演算部、 ８０５…ＥＧＲ弁開度補正量演算部、 ８０６…スロットル弁開度補正量演算部、 １２０４…スロットル弁流量係数システム同定部、 １２０５…ＥＧＲ弁流量係数同定部、 １２０６…シリンダ吸気効率システム同定部、 １２０７…異常診断部

Claims (14)

1. 内燃機関の排気の一部を吸気管に還流させるＥＧＲ管及び当該ＥＧＲ管内に配置されたＥＧＲ弁を有するＥＧＲシステムと、前記吸気管に取り込まれた空気の流量を検出するエアフローセンサと、前記エアフローセンサの下流側に設けられたスロットル弁と、前記スロットル弁の下流側かつ前記吸気管と前記ＥＧＲ管との接続部分の下流側に設けられて前記吸気管内の前記スロットル弁下流の圧力である吸気管圧力を検出する吸気管圧力センサと、を備えたエンジンを制御する電子制御装置であって、
   少なくとも前記エアフローセンサの検出値、スロットル弁開度、及びＥＧＲ弁開度の情報に基づいて設定された、前記吸気管の内部状態を表す状態空間モデルと、
   前記状態空間モデルを用いて、前記エアフローセンサの検出値と、スロットル弁開度と、ＥＧＲ弁開度とに基づいて、前記吸気管の内部状態の情報として吸気管圧力推定値とＥＧＲ率推定値とを推定する状態推定部と、
   前記吸気管圧力センサの検出値と、前記状態推定部で推定された吸気管圧力推定値との差分に基づいて、前記状態空間モデルのモデル定数を更新するカルマンフィルタが適用された推定値補正部であって、前記エアフローセンサの検出値、前記スロットル弁開度、及び前記ＥＧＲ弁開度を前記カルマンフィルタで前記モデル定数が更新された状態空間モデルに入力して、補正後吸気管圧力推定値及び補正後ＥＧＲ率推定値を推定する推定値補正部と、
   前記補正後吸気管圧力推定値及び前記補正後ＥＧＲ率推定値を用いて、前記エンジンの点火時期制御及び／又は燃料噴射制御を実行する燃焼制御部と、を備える
   電子制御装置。
2. 前記補正後ＥＧＲ率推定値と、目標ＥＧＲ率との差分に基づいて、前記ＥＧＲ弁開度の補正量を演算するＥＧＲ弁開度補正量演算部、を備え、
   前記ＥＧＲ弁開度補正量演算部で演算されたＥＧＲ弁開度補正量をＥＧＲ弁開度指令値に加えて、前記ＥＧＲ弁開度が制御される
   請求項１に記載の電子制御装置。
3. 前記補正後ＥＧＲ率推定値に基づいて求められるＥＧＲ弁流量係数と、前記ＥＧＲ弁開度との関係を学習する学習器、を備え、
   学習した前記ＥＧＲ弁流量係数と前記ＥＧＲ弁開度との関係の情報が前記状態推定部に入力され、前記状態推定部で使用する前記状態空間モデルのモデル定数が更新される
   請求項２に記載の電子制御装置。
4. 前記学習器に、出力変数を前記ＥＧＲ弁流量係数とし、入力変数を前記内燃機関の運転状態とする多項式と、前記多項式に含まれる前記モデル定数としての偏回帰係数を同定する逐次最小二乗アルゴリズムとが適用される
   請求項３に記載の電子制御装置。
5. 前記入力変数としての前記内燃機関の運転状態は、少なくとも前記内燃機関の回転速度と、前記ＥＧＲ弁開度である
   請求項４に記載の電子制御装置。
6. 前記補正後吸気管圧力推定値と、目標トルク及び目標ＥＧＲ率で規定される目標吸気管圧力との差分に基づいて、スロットル弁開度の補正量を演算するスロットル弁開度補正量演算部、を備え、
   前記スロットル弁開度補正量演算部で演算されたスロットル弁開度補正量をスロットル弁開度指令値に加えて、前記スロットル弁開度が制御される
   請求項１に記載の電子制御装置。
7. 前記補正後吸気管圧力推定値に基づいて求められるスロットル弁流量係数と、前記エアフローセンサの検出値と、スロットル弁開度との関係を学習する学習器、を備え、
   学習した前記スロットル弁流量係数と前記エアフローセンサの検出値と前記スロットル弁開度との関係の情報が前記状態推定部に入力され、前記状態推定部で使用される前記状態空間モデルのモデル定数が更新される
   請求項６に記載の電子制御装置。
8. 前記学習器に、出力変数を前記スロットル弁流量係数とし、入力変数を前記内燃機関の運転状態とする多項式と、前記多項式に含まれる前記モデル定数としての偏回帰係数を同定する逐次最小二乗アルゴリズムとが適用される
   請求項７に記載の電子制御装置。
9. 前記入力変数としての前記内燃機関の運転状態は、少なくとも前記内燃機関の回転速度と、前記スロットル弁開度である
   請求項８に記載の電子制御装置。
10. 前記ＥＧＲ弁流量係数を、異常状態を判定するための閾値と比較し、比較結果に基づいて前記ＥＧＲシステムの異常を診断する異常診断部、を備える
    請求項３に記載の電子制御装置。
11. 前記スロットル弁流量係数を、異常状態を判定するための閾値と比較し、比較結果に基づいて前記スロットル弁の異常を診断する異常診断部、を備える
    請求項７に記載の電子制御装置。
12. 前記ＥＧＲ弁流量係数の時間的変化と、異常状態を判定するための閾値とに基づいて、前記ＥＧＲ弁流量係数が異常状態に至るまでの期間を予測する異常診断部、を備える
    請求項３に記載の電子制御装置。
13. 前記スロットル弁流量係数の時間的変化と、異常状態を判定するための閾値とに基づいて、前記スロットル弁流量係数が異常状態に至るまでの期間を予測する異常診断部、を備える
    請求項７に記載の電子制御装置。
14. 内燃機関の排気の一部を吸気管に還流させるＥＧＲ管及び当該ＥＧＲ管内に配置されたＥＧＲ弁を有するＥＧＲシステムと、前記吸気管に取り込まれた空気の流量を検出するエアフローセンサと、前記エアフローセンサの下流側に設けられたスロットル弁と、前記スロットル弁の下流側かつ前記吸気管と前記ＥＧＲ管との接続部分の下流側に設けられて前記吸気管内の前記スロットル弁下流の圧力である吸気管圧力を検出する吸気管圧力センサと、を備えたエンジンと、電子制御装置とから構成されるエンジン制御システムであって、
    前記電子制御装置は、
    少なくとも前記エアフローセンサの検出値、スロットル弁開度、及びＥＧＲ弁開度の情報に基づいて設定された、前記吸気管の内部状態を表す状態空間モデルと、
    前記状態空間モデルを用いて、前記エアフローセンサの検出値と、スロットル弁開度と、ＥＧＲ弁開度とに基づいて、前記吸気管の内部状態の情報として吸気管圧力推定値とＥＧＲ率推定値とを推定する状態推定部と、
    前記吸気管圧力センサの検出値と、前記状態推定部で推定された吸気管圧力推定値との差分に基づいて、前記状態空間モデルのモデル定数を更新するカルマンフィルタが適用された推定値補正部であって、前記エアフローセンサの検出値、前記スロットル弁開度、及び前記ＥＧＲ弁開度を前記カルマンフィルタで前記モデル定数が更新された状態空間モデルに入力して、補正後吸気管圧力推定値及び補正後ＥＧＲ率推定値を推定する推定値補正部と、
    前記補正後吸気管圧力推定値及び前記補正後ＥＧＲ率推定値を用いて、前記エンジンの点火時期制御及び／又は燃料噴射制御を実行する燃焼制御部と、を備える
    エンジン制御システム。

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