JPH06161511A - 漸化式形式のパラメータ調整則を持つ適応制御器 - Google Patents
漸化式形式のパラメータ調整則を持つ適応制御器Info
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Abstract
(57)【要約】
【構成】 適応制御器のパラメータ調整機構に入力され
る値に所定の係数を乗じる、ないしはパラメータ調整機
構の中間変数が制限値以上となるか、制御サイクルが所
定のサイクル数に達したとき、初期値も戻す。 【効果】 中間変数の変化範囲を制限することができ、
低レベルのマイクロコンピュータでも適応制御を高精度
に安定性良く実現することができる。
る値に所定の係数を乗じる、ないしはパラメータ調整機
構の中間変数が制限値以上となるか、制御サイクルが所
定のサイクル数に達したとき、初期値も戻す。 【効果】 中間変数の変化範囲を制限することができ、
低レベルのマイクロコンピュータでも適応制御を高精度
に安定性良く実現することができる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は漸化式形式のパラメー
タ調整則を持つ適応制御器、より具体的にはランダウら
の提案したパラメータ調整則を用いた適応制御器におい
て、中間変数の変化範囲（取り得る値の範囲）を制限し
て低レベルのマイクロコンピュータ上でも適応制御を実
現できる様にしたものに関する。
タ調整則を持つ適応制御器、より具体的にはランダウら
の提案したパラメータ調整則を用いた適応制御器におい
て、中間変数の変化範囲（取り得る値の範囲）を制限し
て低レベルのマイクロコンピュータ上でも適応制御を実
現できる様にしたものに関する。
【０００２】
【従来の技術】適応制御の調整則の一つとして、モデル
規範形適応制御（以下「ＭＲＡＣＳ」と称する）や、セ
ルフチューニングレギュレータ（以下「ＳＴＲ」と称す
る）で用いられる、ランダウらの提案したパラメータ調
整則がある。この手法は、適応システムを線形ブロック
と非線形ブロックとから構成される等価フィードバック
系に変換し、非線形ブロックについては入出力に関する
ポポフの積分不等式が成立し、線形ブロックは強正実と
なる様に調整則を決めることによって、適応システムの
安定を保証する手法である。この手法は、例えば、「コ
ンピュートロール」（コロナ社刊）Ｎｏ．２７．２８頁
〜４１頁、ないしは「自動制御ハンドブック」（オーム
社刊）７０３頁〜７０７頁に記載されている様に、公知
技術となっている。
規範形適応制御（以下「ＭＲＡＣＳ」と称する）や、セ
ルフチューニングレギュレータ（以下「ＳＴＲ」と称す
る）で用いられる、ランダウらの提案したパラメータ調
整則がある。この手法は、適応システムを線形ブロック
と非線形ブロックとから構成される等価フィードバック
系に変換し、非線形ブロックについては入出力に関する
ポポフの積分不等式が成立し、線形ブロックは強正実と
なる様に調整則を決めることによって、適応システムの
安定を保証する手法である。この手法は、例えば、「コ
ンピュートロール」（コロナ社刊）Ｎｏ．２７．２８頁
〜４１頁、ないしは「自動制御ハンドブック」（オーム
社刊）７０３頁〜７０７頁に記載されている様に、公知
技術となっている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記のランダウらの調
整則を、図１に示す様な単純なＳＴＲで説明する。尚、
以下の説明では数１に示す様に、即ち、離散系の制御対
象Ｂ／Ａの分母分子の多項式を数１で，の様にお
き、適応制御器のパラメータθハット（ｋ）およびパラ
メータ調整機構への入力ζ（ｋ）を数１で，の様に
定める。
整則を、図１に示す様な単純なＳＴＲで説明する。尚、
以下の説明では数１に示す様に、即ち、離散系の制御対
象Ｂ／Ａの分母分子の多項式を数１で，の様にお
き、適応制御器のパラメータθハット（ｋ）およびパラ
メータ調整機構への入力ζ（ｋ）を数１で，の様に
定める。
【０００４】
【数１】
【０００５】ここで、θハット（ｋ）は数２で表され
る。また数２中のΓ（ｋ）およびｅアスタリスク（ｋ）
はそれぞれゲイン行列、同定誤差信号であり、数３、数
４の様な漸化式で表される。
る。また数２中のΓ（ｋ）およびｅアスタリスク（ｋ）
はそれぞれゲイン行列、同定誤差信号であり、数３、数
４の様な漸化式で表される。
【０００６】
【数２】
【０００７】
【数３】
【０００８】
【数４】
【０００９】また数４中のλ１（ｋ），λ２（ｋ）の選
び方により、種々の具体的なアルゴリズムが与えられ
る。例えば、λ１（ｋ）＝１，λ２（ｋ）＝０のとき固
定ゲインアルゴリズム、λ１（ｋ）＝１，λ２（ｋ）＝
λ（０＜λ＜２）とすると、漸減ゲインアルゴリズム
（λ＝１の場合、最小二乗法）、λ１（ｋ）＝λ１（０
＜λ１＜１），λ２（ｋ）＝λ２（０＜λ２＜λ）とす
ると、可変ゲインアルゴリズム（λ２＝１の場合、重み
付き最小二乗法）、またλ１（ｋ）／λ３（ｋ）＝σと
おき、λ３が数５の様に表されるとき、λ１（ｋ）＝λ
３とおくと、固定トレースアルゴリズムとなる。
び方により、種々の具体的なアルゴリズムが与えられ
る。例えば、λ１（ｋ）＝１，λ２（ｋ）＝０のとき固
定ゲインアルゴリズム、λ１（ｋ）＝１，λ２（ｋ）＝
λ（０＜λ＜２）とすると、漸減ゲインアルゴリズム
（λ＝１の場合、最小二乗法）、λ１（ｋ）＝λ１（０
＜λ１＜１），λ２（ｋ）＝λ２（０＜λ２＜λ）とす
ると、可変ゲインアルゴリズム（λ２＝１の場合、重み
付き最小二乗法）、またλ１（ｋ）／λ３（ｋ）＝σと
おき、λ３が数５の様に表されるとき、λ１（ｋ）＝λ
３とおくと、固定トレースアルゴリズムとなる。
【００１０】
【数５】
【００１１】一方、実際のデジタル計算機で演算を行う
場合、その計算機で通常用いることができるビット数は
限られていることから、計算機内で扱う変数は、所定の
範囲内に収めざるを得ない場合がある。例えば、演算の
精度を高く設定したいため変数のＬＳＢを小さな値にす
ると、許されているビット数から変数の最大値が自ずと
決定され、そのために範囲が制限されてしまう。この問
題は、パラメータ調整機構をデジタル計算機によって実
現しようとするとき、どの変数についてもあてはまる。
尚、この明細書で「変数」ないし「中間変数」とは前記
した数式に示す、Γ（ｋ），Γ（ｋ−１）ζ（ｋ−
ｄ），Γ（ｋ−１）ζ（ｋ−ｄ）ΓT （ｋ−１），θハ
ットT （ｋ−１）ζ（ｋ−ｄ）など適応制御器内で一時
的にせよ計算される全ての変数を言う。
場合、その計算機で通常用いることができるビット数は
限られていることから、計算機内で扱う変数は、所定の
範囲内に収めざるを得ない場合がある。例えば、演算の
精度を高く設定したいため変数のＬＳＢを小さな値にす
ると、許されているビット数から変数の最大値が自ずと
決定され、そのために範囲が制限されてしまう。この問
題は、パラメータ調整機構をデジタル計算機によって実
現しようとするとき、どの変数についてもあてはまる。
尚、この明細書で「変数」ないし「中間変数」とは前記
した数式に示す、Γ（ｋ），Γ（ｋ−１）ζ（ｋ−
ｄ），Γ（ｋ−１）ζ（ｋ−ｄ）ΓT （ｋ−１），θハ
ットT （ｋ−１）ζ（ｋ−ｄ）など適応制御器内で一時
的にせよ計算される全ての変数を言う。
【００１２】これを図１の構成のＳＴＲについて、ムダ
時間ｄ＝２，Ａ（ｚ-1) ＝１＋ａ1ｚ-1，Ｂ（ｚ-1）＝
ｂ0 ＋ｂ1 ｚ-1とおき、ａ1,ｂ0,ｂ1 は時間によって変
化すると仮定した時変プラントに適用した例について説
明する。それを図２に示す。またそのモデルを数６の様
に仮定する。
時間ｄ＝２，Ａ（ｚ-1) ＝１＋ａ1ｚ-1，Ｂ（ｚ-1）＝
ｂ0 ＋ｂ1 ｚ-1とおき、ａ1,ｂ0,ｂ1 は時間によって変
化すると仮定した時変プラントに適用した例について説
明する。それを図２に示す。またそのモデルを数６の様
に仮定する。
【００１３】
【数６】
【００１４】各変数が十分小さなＬＳＢをとり、十分な
ビット数でシミュレーションを行うとすると、図３に示
す様な入力ｒ（ｋ）を与えたとき、制御プラントの出力
ｙ（ｋ）は図４の様になる。図５は制御誤差ｕ（ｋ）−
ｙ（ｋ）を示し、ＳＴＲがプラントの変化に追従してレ
ギュレータとして良好に動作していることを示す。ここ
で、パラメータ調整機構の中間変数を代表してΓ
11（ｋ）の値をみると、図６の様になり、範囲としては
４×１０7 〜８×１０8 程度の比較的大きな値をとるこ
とが分かる。整数演算を行う場合、例えば１６ビットと
いう様なビット数では、このような大きな数を扱うこと
は困難である。
ビット数でシミュレーションを行うとすると、図３に示
す様な入力ｒ（ｋ）を与えたとき、制御プラントの出力
ｙ（ｋ）は図４の様になる。図５は制御誤差ｕ（ｋ）−
ｙ（ｋ）を示し、ＳＴＲがプラントの変化に追従してレ
ギュレータとして良好に動作していることを示す。ここ
で、パラメータ調整機構の中間変数を代表してΓ
11（ｋ）の値をみると、図６の様になり、範囲としては
４×１０7 〜８×１０8 程度の比較的大きな値をとるこ
とが分かる。整数演算を行う場合、例えば１６ビットと
いう様なビット数では、このような大きな数を扱うこと
は困難である。
【００１５】また、ここでパラメータ調整機構で演算に
用いる中間変数としてビット数は十分にとるが、比較的
大きなＬＳＢを設定した場合の制御誤差ｕ（ｋ）−ｙ
（ｋ）を考えてみる。図７に示す様に、誤差が大きくな
り、制御性能が悪化してしまう。よって、この適応制御
器をディジタル計算機を用いて高精度に実現しようとす
ると、中間変数に対しても小さなＬＳＢを設定する必要
があり、その場合に計算機のオーバーフローを防ぐため
に、十分なビット長が必要となる。よって、低レベルで
安価なマイクロコンピュータを用いると、短いサンプリ
ング周期を持つシステムへの導入が困難であったり、サ
ンプリング周期を短くとろうとすると、高レベルで高価
なマイクロコンピュータが必要になると言う問題点があ
った。
用いる中間変数としてビット数は十分にとるが、比較的
大きなＬＳＢを設定した場合の制御誤差ｕ（ｋ）−ｙ
（ｋ）を考えてみる。図７に示す様に、誤差が大きくな
り、制御性能が悪化してしまう。よって、この適応制御
器をディジタル計算機を用いて高精度に実現しようとす
ると、中間変数に対しても小さなＬＳＢを設定する必要
があり、その場合に計算機のオーバーフローを防ぐため
に、十分なビット長が必要となる。よって、低レベルで
安価なマイクロコンピュータを用いると、短いサンプリ
ング周期を持つシステムへの導入が困難であったり、サ
ンプリング周期を短くとろうとすると、高レベルで高価
なマイクロコンピュータが必要になると言う問題点があ
った。
【００１６】即ち、前記した従来技術で述べたランダウ
らの提案した手法はあくまでも理論的なものであって、
実際のリアルタイムの制御器を短いサンプリング周期で
実現する場合などについては、ほとんど考察されていな
かった。
らの提案した手法はあくまでも理論的なものであって、
実際のリアルタイムの制御器を短いサンプリング周期で
実現する場合などについては、ほとんど考察されていな
かった。
【００１７】従って、この発明の目的は上記した問題点
を解決することにあり、低レベルのマイクロコンピュー
タを用いて短いサンプリング周期で適応制御を実現でき
る様にすると共に、制御精度や制御器の安定性も向上す
る様にした漸化式形式のパラメータ調整則を持つ適応制
御器を提供することを目的とする。
を解決することにあり、低レベルのマイクロコンピュー
タを用いて短いサンプリング周期で適応制御を実現でき
る様にすると共に、制御精度や制御器の安定性も向上す
る様にした漸化式形式のパラメータ調整則を持つ適応制
御器を提供することを目的とする。
【００１８】
【課題を解決するための手段】上記の目的を解決するた
めに本発明は、漸化式形式のパラメータ調整則を持つ適
応制御器で、制御プラントと前記制御プラントの入力を
制御するコントローラと前記コントローラのパラメータ
を同定・調整するパラメータ同定・調整機構とを備えた
ものにおいて、前記パラメータ同定・調整機構の入力値
に１以外の所定の係数を乗じて入力し、よってその内部
変数の変化範囲を制限する如く構成した。
めに本発明は、漸化式形式のパラメータ調整則を持つ適
応制御器で、制御プラントと前記制御プラントの入力を
制御するコントローラと前記コントローラのパラメータ
を同定・調整するパラメータ同定・調整機構とを備えた
ものにおいて、前記パラメータ同定・調整機構の入力値
に１以外の所定の係数を乗じて入力し、よってその内部
変数の変化範囲を制限する如く構成した。
【００１９】
【作用】中間変数の変化範囲、即ち、その取り得る値の
範囲を制限することにより、１６ビットなどの低レベル
のマイクロコンピュータを用いても短いサンプリング周
期で適応制御を実現することができる。また、制御精度
も向上すると共に、制御器の安定性も向上する。
範囲を制限することにより、１６ビットなどの低レベル
のマイクロコンピュータを用いても短いサンプリング周
期で適応制御を実現することができる。また、制御精度
も向上すると共に、制御器の安定性も向上する。
【００２０】
【実施例】上記について、内燃機関の燃料噴射の適応制
御装置に適用した場合を例にとって具体的に説明する。
これは、噴射した燃料が吸気管などに付着することで生
じる燃料の輸送遅れを適応的に補正して筒内実吸入燃料
量を目標値に一致させる様に制御するものである。
御装置に適用した場合を例にとって具体的に説明する。
これは、噴射した燃料が吸気管などに付着することで生
じる燃料の輸送遅れを適応的に補正して筒内実吸入燃料
量を目標値に一致させる様に制御するものである。
【００２１】図８はそれを全体的に示す概略図である。
図において、符号１０は４気筒の内燃機関を示してお
り、吸気路１２の先端に配置されたエアクリーナ１４か
ら吸入された吸気は、スロットル弁１６でその流量を調
整され、サージタンク１８とインテークマニホルド２０
を経て第１ないし第４気筒に送り込まれる。各気筒の吸
気弁（図示せず）の付近にはインジェクタ２２が設けら
れ、燃料を噴射する。噴射されて吸気と一体となった混
合気は、各気筒で図示しない点火プラグで点火されて燃
焼し、ピストン（図示せず）を駆動する。燃焼後の排気
ガスは排気弁（図示せず）を介してエキゾーストマニホ
ルド２４に送られ、エキゾーストパイプ２６を経て三元
触媒コンバータ２８で浄化されて機関外に排出される。
図において、符号１０は４気筒の内燃機関を示してお
り、吸気路１２の先端に配置されたエアクリーナ１４か
ら吸入された吸気は、スロットル弁１６でその流量を調
整され、サージタンク１８とインテークマニホルド２０
を経て第１ないし第４気筒に送り込まれる。各気筒の吸
気弁（図示せず）の付近にはインジェクタ２２が設けら
れ、燃料を噴射する。噴射されて吸気と一体となった混
合気は、各気筒で図示しない点火プラグで点火されて燃
焼し、ピストン（図示せず）を駆動する。燃焼後の排気
ガスは排気弁（図示せず）を介してエキゾーストマニホ
ルド２４に送られ、エキゾーストパイプ２６を経て三元
触媒コンバータ２８で浄化されて機関外に排出される。
【００２２】また、内燃機関１０のディストリビュータ
（図示せず）内にはピストンのクランク角位置を検出す
るクランク角センサ３４が設けられると共に、スロット
ル弁１６の開度θTHを検出するスロットル開度センサ３
６、スロットル弁下流の吸気圧力Ｐｂを絶対圧力で検出
する吸気圧力センサ３８も設けられる。またスロットル
弁１６の上流側には、大気圧Ｐａを検出する大気圧セン
サ４０、吸入空気の温度を検出する吸気温センサ４２、
吸入空気の湿度を検出する湿度センサ４４が設けられ
る。更に、排気系においてエキゾーストマニホルド２４
の下流側で三元触媒コンバータ２８の上流側には空燃比
センサ４６が設けられ、排気ガスの空燃比Ａ／Ｆを検出
する。これらセンサ出力は、制御ユニット５０に送られ
る。
（図示せず）内にはピストンのクランク角位置を検出す
るクランク角センサ３４が設けられると共に、スロット
ル弁１６の開度θTHを検出するスロットル開度センサ３
６、スロットル弁下流の吸気圧力Ｐｂを絶対圧力で検出
する吸気圧力センサ３８も設けられる。またスロットル
弁１６の上流側には、大気圧Ｐａを検出する大気圧セン
サ４０、吸入空気の温度を検出する吸気温センサ４２、
吸入空気の湿度を検出する湿度センサ４４が設けられ
る。更に、排気系においてエキゾーストマニホルド２４
の下流側で三元触媒コンバータ２８の上流側には空燃比
センサ４６が設けられ、排気ガスの空燃比Ａ／Ｆを検出
する。これらセンサ出力は、制御ユニット５０に送られ
る。
【００２３】図９は制御ユニット５０の詳細を示すブロ
ック図である。空燃比センサ４６の出力は検出回路５２
に入力されて空燃比A/F が検出され、検出回路５２の出
力はＡ／Ｄ変換回路５４を介してＣＰＵ５６，ＲＯＭ５
８，ＲＡＭ６０からなるマイクロ・コンピュータ内に取
り込まれ、ＲＡＭ６０に格納される。同様にスロットル
開度センサ３６などのアナログ出力はレベル変換回路６
２、マルチプレクサ６４及び第２のＡ／Ｄ変換回路６６
を介して、またクランク角センサ３４の出力は波形整形
回路６８で波形整形された後、カウンタ７０で出力値が
カウントされ、機関回転数Ｎｅが求められてマイクロ・
コンピュータ内に入力される。マイクロ・コンピュータ
においてＣＰＵ５６はＲＯＭ５８に格納された命令に従
って後述の如く制御値を演算し、駆動回路７２を介して
各気筒のインジェクタ２２を駆動する。尚、マイクロコ
ンピュータとしては、車両にも搭載可能な様に１６ビッ
ト程度の安価なものを使用する。
ック図である。空燃比センサ４６の出力は検出回路５２
に入力されて空燃比A/F が検出され、検出回路５２の出
力はＡ／Ｄ変換回路５４を介してＣＰＵ５６，ＲＯＭ５
８，ＲＡＭ６０からなるマイクロ・コンピュータ内に取
り込まれ、ＲＡＭ６０に格納される。同様にスロットル
開度センサ３６などのアナログ出力はレベル変換回路６
２、マルチプレクサ６４及び第２のＡ／Ｄ変換回路６６
を介して、またクランク角センサ３４の出力は波形整形
回路６８で波形整形された後、カウンタ７０で出力値が
カウントされ、機関回転数Ｎｅが求められてマイクロ・
コンピュータ内に入力される。マイクロ・コンピュータ
においてＣＰＵ５６はＲＯＭ５８に格納された命令に従
って後述の如く制御値を演算し、駆動回路７２を介して
各気筒のインジェクタ２２を駆動する。尚、マイクロコ
ンピュータとしては、車両にも搭載可能な様に１６ビッ
ト程度の安価なものを使用する。
【００２４】ところで、実際に気筒内に吸入される燃料
は、インジェクタから噴射された燃料の一部が吸入ポー
ト壁面に付着するため、噴射量に対して、例えば１次系
の伝達遅れを持つ。更に、空燃比センサの検出遅れ（ム
ダ時間）などを含むと、このプラントは数７の様な伝達
関数を持つ。この燃料付着プラントは機関の状態によっ
て変化する時変プラントである。即ち、数７のａ1,ｂ0,
ｂ1 は時間と共に変化する。従って、マイクロコンピュ
ータにおいてＣＰＵ５６は、この時変な燃料付着プラン
トを補償する様に制御値を演算する。図１０にその適応
制御器の構成を示す。
は、インジェクタから噴射された燃料の一部が吸入ポー
ト壁面に付着するため、噴射量に対して、例えば１次系
の伝達遅れを持つ。更に、空燃比センサの検出遅れ（ム
ダ時間）などを含むと、このプラントは数７の様な伝達
関数を持つ。この燃料付着プラントは機関の状態によっ
て変化する時変プラントである。即ち、数７のａ1,ｂ0,
ｂ1 は時間と共に変化する。従って、マイクロコンピュ
ータにおいてＣＰＵ５６は、この時変な燃料付着プラン
トを補償する様に制御値を演算する。図１０にその適応
制御器の構成を示す。
【００２５】
【数７】
【００２６】続いて、図９に示す制御装置の動作を図１
１フロー・チャートを参照して説明する。
１フロー・チャートを参照して説明する。
【００２７】先ず、Ｓ１０において機関回転数Ｎｅを読
み込み、Ｓ１２に進んで大気圧Ｐａ、吸気圧力Ｐｂ、ス
ロットル弁開度θTH、空燃比A/F などを読み込む。
み込み、Ｓ１２に進んで大気圧Ｐａ、吸気圧力Ｐｂ、ス
ロットル弁開度θTH、空燃比A/F などを読み込む。
【００２８】続いてＳ１４に進んで機関がクランキング
（始動）中か否か判断し、否定されるときはＳ１６に進
んでフューエル・カット中か否か判断し、同様に否定さ
れるときはＳ１８に進んで機関回転数Ｎｅと吸気圧力Ｐ
ｂとからＲＯＭ５８に格納したマップを検索して基本燃
料噴射量Ｔｉを算出し、Ｓ２０に進んで基本モードの式
によって燃料噴射量をＴout を算出する。尚、ここで基
本モードとは適応制御によらない公知手法に基づくもの
を意味する。
（始動）中か否か判断し、否定されるときはＳ１６に進
んでフューエル・カット中か否か判断し、同様に否定さ
れるときはＳ１８に進んで機関回転数Ｎｅと吸気圧力Ｐ
ｂとからＲＯＭ５８に格納したマップを検索して基本燃
料噴射量Ｔｉを算出し、Ｓ２０に進んで基本モードの式
によって燃料噴射量をＴout を算出する。尚、ここで基
本モードとは適応制御によらない公知手法に基づくもの
を意味する。
【００２９】次いでＳ２２に進んで空燃比センサ４６の
活性化が完了したか否か判断し、肯定されるときはＳ２
４に進んで気筒が実際に吸入した空気量Ｇair を推定
し、Ｓ２６に進んで推定した空気量を空燃比で除算して
気筒が実際に吸入した燃料量Ｇfuelを推定し、Ｓ２８に
進んで適応制御によって出力燃料噴射量Ｔout を決定す
る。尚、この発明の要旨は適応制御における演算手法に
あって適応制御自体にはなく、その適応制御自体につい
ては先に本出願人が提案した特願平４−２１５，６６５
号に述べられているので、残余のステップＳ３０〜Ｓ３
６を含む詳細な説明は省略する。
活性化が完了したか否か判断し、肯定されるときはＳ２
４に進んで気筒が実際に吸入した空気量Ｇair を推定
し、Ｓ２６に進んで推定した空気量を空燃比で除算して
気筒が実際に吸入した燃料量Ｇfuelを推定し、Ｓ２８に
進んで適応制御によって出力燃料噴射量Ｔout を決定す
る。尚、この発明の要旨は適応制御における演算手法に
あって適応制御自体にはなく、その適応制御自体につい
ては先に本出願人が提案した特願平４−２１５，６６５
号に述べられているので、残余のステップＳ３０〜Ｓ３
６を含む詳細な説明は省略する。
【００３０】以下、その演算手法について説明する。
【００３１】先に示した数２ないし数４から分かる様
に、中間変数の値の取り得る範囲は、パラメータ調整機
構への入力ζ（ｋ）により決定される。そこで、中間変
数の値を取り得る範囲を変えるために、ζ（ｋ）に１以
外の所定の係数（ここではＣ１とする）を乗じた後に、
パラメータ調整機構に入力する様にする。例えば、Γ
（ｋ）の値は数３から導出できる様に、係数Ｃ１の二乗
に反比例する。このとき、パラメータ調整機構の出力で
あるθハット（ｋ）は制御プラントによってのみ一意に
決定され、ζ（ｋ）およびｙ（ｋ）の値に係数が乗じら
れても同じ出力がコントローラに与えられることは、原
理上明白である。先に示した図２に対比してその構成を
示すと、図１２の様になる（モデルの条件は図２のそれ
と同じ）。
に、中間変数の値の取り得る範囲は、パラメータ調整機
構への入力ζ（ｋ）により決定される。そこで、中間変
数の値を取り得る範囲を変えるために、ζ（ｋ）に１以
外の所定の係数（ここではＣ１とする）を乗じた後に、
パラメータ調整機構に入力する様にする。例えば、Γ
（ｋ）の値は数３から導出できる様に、係数Ｃ１の二乗
に反比例する。このとき、パラメータ調整機構の出力で
あるθハット（ｋ）は制御プラントによってのみ一意に
決定され、ζ（ｋ）およびｙ（ｋ）の値に係数が乗じら
れても同じ出力がコントローラに与えられることは、原
理上明白である。先に示した図２に対比してその構成を
示すと、図１２の様になる（モデルの条件は図２のそれ
と同じ）。
【００３２】上記について係数を乗じない場合と乗じた
場合のシミュレーション結果を図１３から図１８に示
す。これは、数７で表される制御プラントに対して図１
０に示した適応制御器を用い、可変ゲインアルゴリズム
を用いた場合のシミュレーション結果である。ここで、
目標値ｒ（ｋ）は気筒内に吸入されて欲しい目標燃料量
であり、図１１におけるＳ２０で算出された基本モード
による出力燃料噴射量Ｔout である。また、プラント入
力ｕ（ｋ）は図１１におけるＳ２８で算出された最終燃
料噴射量Ｔout （ｋ）であり、適応制御器のコントロー
ラおよびパラメータ調整機構に入力されるｙ（ｋ）、即
ち、実吸入燃料量は前記の如く、Ｓ２６において空燃比
センサ出力から推定されたＧfuelとする。
場合のシミュレーション結果を図１３から図１８に示
す。これは、数７で表される制御プラントに対して図１
０に示した適応制御器を用い、可変ゲインアルゴリズム
を用いた場合のシミュレーション結果である。ここで、
目標値ｒ（ｋ）は気筒内に吸入されて欲しい目標燃料量
であり、図１１におけるＳ２０で算出された基本モード
による出力燃料噴射量Ｔout である。また、プラント入
力ｕ（ｋ）は図１１におけるＳ２８で算出された最終燃
料噴射量Ｔout （ｋ）であり、適応制御器のコントロー
ラおよびパラメータ調整機構に入力されるｙ（ｋ）、即
ち、実吸入燃料量は前記の如く、Ｓ２６において空燃比
センサ出力から推定されたＧfuelとする。
【００３３】前述の通り、十分小さなＬＳＢをとり、十
分大きなビット長をとれると仮定し、目標燃料量ｒ
（ｋ）を図１３に示す如き実際のインジェクタの開弁時
間に対応した量とおくと、プラント入力ｕ（ｋ）および
中間変数の代表としてのゲイン行列１行１列の要素Γ11
（ｋ）および制御性の指標としての空燃比は、図１４か
ら図１６に示す様になる。図１５から分かる様に、Γ11
（ｋ）の最大値は４．５×１０9 にも達し、これは通常
の１６ビット程度のマイクロコンピュータでは簡単に取
り扱える値ではない。
分大きなビット長をとれると仮定し、目標燃料量ｒ
（ｋ）を図１３に示す如き実際のインジェクタの開弁時
間に対応した量とおくと、プラント入力ｕ（ｋ）および
中間変数の代表としてのゲイン行列１行１列の要素Γ11
（ｋ）および制御性の指標としての空燃比は、図１４か
ら図１６に示す様になる。図１５から分かる様に、Γ11
（ｋ）の最大値は４．５×１０9 にも達し、これは通常
の１６ビット程度のマイクロコンピュータでは簡単に取
り扱える値ではない。
【００３４】そこで、図１２に示した様に、パラメータ
調整機構に入力されるζ（ｋ−ｄ）およびｙ（ｋ）に対
し、前述した如く、係数Ｃ１を乗じてから入力した場合
の応答をみる。Ｃ１＝１０００とし、図１３と同じ目標
燃料量ｒ（ｋ）を与えたとすると、Γ11（ｋ）および空
燃比はそれぞれ図１７および図１８の様になる。図１７
は図１５に対して１／Ｃ１2 ＝１／１０6 になってお
り、また図１６と図１８を比較すると、制御性は全く変
わらないことを示している。よって、中間変数の範囲を
小さくできることが確認された。尚、ここでは可変ゲイ
ンアルゴリズムを用いたが、漸減ゲインアルゴリズムに
ついても同様である。固定ゲインアルゴリズムや固定ト
レースアルゴリズムにおいては、Γ（ｋ）が固定である
か、ないしは値の変化幅は大きくないが、Γ（ｋ）以外
の中間変数、例えばΓ（ｋ−１）ζ（ｋ−ｄ）やθハッ
トT （ｋ−１）ζ（ｋ−ｄ）などはζ（ｋ−ｄ）に係数
を乗じることによってその変化幅を変化させることが可
能なことは自明である。
調整機構に入力されるζ（ｋ−ｄ）およびｙ（ｋ）に対
し、前述した如く、係数Ｃ１を乗じてから入力した場合
の応答をみる。Ｃ１＝１０００とし、図１３と同じ目標
燃料量ｒ（ｋ）を与えたとすると、Γ11（ｋ）および空
燃比はそれぞれ図１７および図１８の様になる。図１７
は図１５に対して１／Ｃ１2 ＝１／１０6 になってお
り、また図１６と図１８を比較すると、制御性は全く変
わらないことを示している。よって、中間変数の範囲を
小さくできることが確認された。尚、ここでは可変ゲイ
ンアルゴリズムを用いたが、漸減ゲインアルゴリズムに
ついても同様である。固定ゲインアルゴリズムや固定ト
レースアルゴリズムにおいては、Γ（ｋ）が固定である
か、ないしは値の変化幅は大きくないが、Γ（ｋ）以外
の中間変数、例えばΓ（ｋ−１）ζ（ｋ−ｄ）やθハッ
トT （ｋ−１）ζ（ｋ−ｄ）などはζ（ｋ−ｄ）に係数
を乗じることによってその変化幅を変化させることが可
能なことは自明である。
【００３５】この実施例は上記の如く、中間変数がパラ
メータ調整機構に入力される値の二乗に反比例すること
に着目し、入力する値を大きくすることによって中間変
数の値を小さくしたので、制御ユニットの精度を保つた
めに小さなＬＳＢをとっても、ビット長を増やすことな
く、オーバーフローしない様に中間変数の変化範囲を制
限することができた。よって、安価なマイクロコンピュ
ータを用いてもビット長が短いまま演算を行うことが可
能となり、高速処理が可能となるため、より短いサンプ
リング周期に対応することができる。尚、入力値に係数
を乗じても原理上制御性能が悪化しないことは、前述し
た通りである。
メータ調整機構に入力される値の二乗に反比例すること
に着目し、入力する値を大きくすることによって中間変
数の値を小さくしたので、制御ユニットの精度を保つた
めに小さなＬＳＢをとっても、ビット長を増やすことな
く、オーバーフローしない様に中間変数の変化範囲を制
限することができた。よって、安価なマイクロコンピュ
ータを用いてもビット長が短いまま演算を行うことが可
能となり、高速処理が可能となるため、より短いサンプ
リング周期に対応することができる。尚、入力値に係数
を乗じても原理上制御性能が悪化しないことは、前述し
た通りである。
【００３６】続いて、この発明の第２実施例を説明す
る。
る。
【００３７】図１９はそれを示す図１２と同様のブロッ
ク図であり（モデルは図２のそれと同じ）、この例で
は、コントローラへの入力ｒ（ｋ）に所定の係数Ｃ１を
乗じたｒダッシュ（ｋ）をコントローラに入力し、コン
トローラの出力ｕダッシュ（ｋ）をＣ１で除算した値ｕ
（ｋ）を制御プラントに入力し、さらに制御プラントの
出力ｙ（ｋ）にＣ１を乗じた値ｙダッシュ（ｋ）をパラ
メータ調整機構に入力する様にした。この例で、パラメ
ータ調整機構に入力されるｙダッシュ（ｋ）は今述べた
如くｙ（ｋ）にＣ１を乗じたものであり、出力ｕダッシ
ュ（ｋ）にはコントローラの入力にＣ１のゲインが乗じ
られていない場合に対してＣ１倍となっている。よっ
て、ζ（ｋ）およびｙダッシュ（ｋ）は図１２に示した
ものと同じ値となる。また制御プラントに入力されるｕ
（ｋ）は１／Ｃ１が乗じられているため、図１２に示し
たものと同じ値となる。よって、図１９に示した構成
は、図１２に示した構成と同じ効果を奏する。尚、第１
実施例の変形例は第２実施例に限られるものではなく、
これ以外にも種々の変形が可能である。要は、パラメー
タ調整機構の入力のみ係数倍にすると共に、制御プラン
トへは初期の値が入力される様にすれば良い。
ク図であり（モデルは図２のそれと同じ）、この例で
は、コントローラへの入力ｒ（ｋ）に所定の係数Ｃ１を
乗じたｒダッシュ（ｋ）をコントローラに入力し、コン
トローラの出力ｕダッシュ（ｋ）をＣ１で除算した値ｕ
（ｋ）を制御プラントに入力し、さらに制御プラントの
出力ｙ（ｋ）にＣ１を乗じた値ｙダッシュ（ｋ）をパラ
メータ調整機構に入力する様にした。この例で、パラメ
ータ調整機構に入力されるｙダッシュ（ｋ）は今述べた
如くｙ（ｋ）にＣ１を乗じたものであり、出力ｕダッシ
ュ（ｋ）にはコントローラの入力にＣ１のゲインが乗じ
られていない場合に対してＣ１倍となっている。よっ
て、ζ（ｋ）およびｙダッシュ（ｋ）は図１２に示した
ものと同じ値となる。また制御プラントに入力されるｕ
（ｋ）は１／Ｃ１が乗じられているため、図１２に示し
たものと同じ値となる。よって、図１９に示した構成
は、図１２に示した構成と同じ効果を奏する。尚、第１
実施例の変形例は第２実施例に限られるものではなく、
これ以外にも種々の変形が可能である。要は、パラメー
タ調整機構の入力のみ係数倍にすると共に、制御プラン
トへは初期の値が入力される様にすれば良い。
【００３８】続いて、この発明の第３の実施例を説明す
る。
る。
【００３９】今、ここでΓ（ｋ）などの中間値を小さく
することができたので、１６ビットの整数演算を行って
もオーバーフローしない様なＬＳＢを各変数に設定し
て、シミュレーションを行ってみる。この場合の空燃比
を図２０に示す。中間値の最大値を制限するために図１
２または図１９の構成を採用しても、最小値も小さくな
っているため、十分な小ささのＬＳＢをとることができ
ず、空燃比の制御性が悪化していることが分かる。固定
ゲインアルゴリズムや固定トレースアルゴリズムにおい
ては、ゲイン行列Γ（ｋ）は一定もしくは変化範囲はあ
る程度制限されるため問題は少ないが、Γ（ｋ）の値が
ζ（ｋ）の二乗に反比例することから、漸減ゲインアル
ゴリズムもしくは可変ゲインアルゴリズムにおいてはｒ
（ｋ）の変化率や最大値／最小値によってはΓ（ｋ）の
最大値／最小値を小さくすることができず、よって小さ
なＬＳＢを設定してもビット長の制限があると、オーバ
ーフローすることがある。このΓ（ｋ）の値を制限する
ためにリミッタに通すことも考えられるが、単にリミッ
タを通しただけではθハット（ｋ）が収束方向に向かわ
ず、発散してしまう。
することができたので、１６ビットの整数演算を行って
もオーバーフローしない様なＬＳＢを各変数に設定し
て、シミュレーションを行ってみる。この場合の空燃比
を図２０に示す。中間値の最大値を制限するために図１
２または図１９の構成を採用しても、最小値も小さくな
っているため、十分な小ささのＬＳＢをとることができ
ず、空燃比の制御性が悪化していることが分かる。固定
ゲインアルゴリズムや固定トレースアルゴリズムにおい
ては、ゲイン行列Γ（ｋ）は一定もしくは変化範囲はあ
る程度制限されるため問題は少ないが、Γ（ｋ）の値が
ζ（ｋ）の二乗に反比例することから、漸減ゲインアル
ゴリズムもしくは可変ゲインアルゴリズムにおいてはｒ
（ｋ）の変化率や最大値／最小値によってはΓ（ｋ）の
最大値／最小値を小さくすることができず、よって小さ
なＬＳＢを設定してもビット長の制限があると、オーバ
ーフローすることがある。このΓ（ｋ）の値を制限する
ためにリミッタに通すことも考えられるが、単にリミッ
タを通しただけではθハット（ｋ）が収束方向に向かわ
ず、発散してしまう。
【００４０】第３実施例はその不都合を解消するために
Γ（ｋ）の範囲をさらに制限するもので、図２１フロー
・チャートを参照して説明すると、Ｓ１００でΓ（ｋ）
を計算した後Ｓ１０２に進んでΓij（ｋ）を所定の制限
値と比較し、制限値未満であるときはＳ１０４に進んで
算出値をそのまま使用すると共に、制限値以上であると
きＳ１０６に進んでΓ（ｋ）を復帰値（初期値）に持ち
替える様にした。
Γ（ｋ）の範囲をさらに制限するもので、図２１フロー
・チャートを参照して説明すると、Ｓ１００でΓ（ｋ）
を計算した後Ｓ１０２に進んでΓij（ｋ）を所定の制限
値と比較し、制限値未満であるときはＳ１０４に進んで
算出値をそのまま使用すると共に、制限値以上であると
きＳ１０６に進んでΓ（ｋ）を復帰値（初期値）に持ち
替える様にした。
【００４１】図１７のΓ11（ｋ）に対して制限値を５０
０と設定したときのΓ11（ｋ）の応答を図２２に示す。
Γ11（ｋ）が制限値を超えたときに復帰値（初期値）
（ここでは１００）に復帰しており、Γ11（ｋ）は制限
値を超えることはない。よって、この場合、Γ11（ｋ）
の最大値は、図１７の最大値の４．５×１０3 に対して
１／９程度となっており、Γ11（ｋ）のＬＳＢをさらに
小さくすることができた。この場合の空燃比は図２３に
示す様に、図１６に対してほとんど悪化することがな
い。尚、初期値に戻すことで発散を防止できることは、
固定ゲインアルゴリズムが発散しないことや、漸減ゲイ
ンアルゴリズムまたは可変ゲインアルゴリズムの動作開
始時にΓ（ｋ）の初期値から始めて発散しないことか
ら、明らかである。
０と設定したときのΓ11（ｋ）の応答を図２２に示す。
Γ11（ｋ）が制限値を超えたときに復帰値（初期値）
（ここでは１００）に復帰しており、Γ11（ｋ）は制限
値を超えることはない。よって、この場合、Γ11（ｋ）
の最大値は、図１７の最大値の４．５×１０3 に対して
１／９程度となっており、Γ11（ｋ）のＬＳＢをさらに
小さくすることができた。この場合の空燃比は図２３に
示す様に、図１６に対してほとんど悪化することがな
い。尚、初期値に戻すことで発散を防止できることは、
固定ゲインアルゴリズムが発散しないことや、漸減ゲイ
ンアルゴリズムまたは可変ゲインアルゴリズムの動作開
始時にΓ（ｋ）の初期値から始めて発散しないことか
ら、明らかである。
【００４２】第３実施例は上記の如く構成したので、制
御精度を保つために小さなＬＳＢをとってもビット長を
増やすことがなく、オーバーフローしない様に中間変数
の変化範囲を一層制限することができる。よって、漸減
ゲインアルゴリズムや可変ゲインアルゴリズムなどを用
いて安価なマイクロコンピュータで短いサンプリング周
期で適応制御を一層容易に実現することができる。尚、
中間変数としてΓ（ｋ）を示したが、他の変数について
も同様なことは言うまでもない。
御精度を保つために小さなＬＳＢをとってもビット長を
増やすことがなく、オーバーフローしない様に中間変数
の変化範囲を一層制限することができる。よって、漸減
ゲインアルゴリズムや可変ゲインアルゴリズムなどを用
いて安価なマイクロコンピュータで短いサンプリング周
期で適応制御を一層容易に実現することができる。尚、
中間変数としてΓ（ｋ）を示したが、他の変数について
も同様なことは言うまでもない。
【００４３】図２４はこの発明の第４実施例を示す図２
１と同様のフロー・チャートである。この例の場合は、
Γ11（ｋ）の値が制限値を超えると否とに関わりなく、
所定の制御サイクル、例えば３サイクルごとに復帰値
（初期値）に戻す様にした（Ｓ２００〜Ｓ２０６）。図
２５から図２８にそのシミュレーション結果を示す。空
燃比の変動が１４．７±０．００６の範囲に収まってお
り、十分な制御性を持ちつつΓ11（ｋ）の範囲を制限し
ていることから、第３実施例と同等の効果を有してい
る。尚、所定の制御サイクル数は２サイクル以上であれ
ばどの様な値でも良く、制御プラントの運転状態によっ
てそのサイクルを持ち換えても良い。（毎サイクルとす
ると、固定ゲインアルゴリズムと同じになるため、それ
は除く。）
１と同様のフロー・チャートである。この例の場合は、
Γ11（ｋ）の値が制限値を超えると否とに関わりなく、
所定の制御サイクル、例えば３サイクルごとに復帰値
（初期値）に戻す様にした（Ｓ２００〜Ｓ２０６）。図
２５から図２８にそのシミュレーション結果を示す。空
燃比の変動が１４．７±０．００６の範囲に収まってお
り、十分な制御性を持ちつつΓ11（ｋ）の範囲を制限し
ていることから、第３実施例と同等の効果を有してい
る。尚、所定の制御サイクル数は２サイクル以上であれ
ばどの様な値でも良く、制御プラントの運転状態によっ
てそのサイクルを持ち換えても良い。（毎サイクルとす
ると、固定ゲインアルゴリズムと同じになるため、それ
は除く。）
【００４４】図２９はこの発明の第５実施例を示す同様
のフロー・チャートである。この例の場合は、Γ
11（ｋ）が制限値（この場合は８０）以上になるか、所
定の制御サイクル（この場合は７サイクル）に達したと
き、復帰値（初期値）に戻す様にした（Ｓ３００〜Ｓ３
０８）。図３０から図３３にそのシミュレーション結果
を示す。第４実施例と同様に、効果は第３実施例と異な
らない。
のフロー・チャートである。この例の場合は、Γ
11（ｋ）が制限値（この場合は８０）以上になるか、所
定の制御サイクル（この場合は７サイクル）に達したと
き、復帰値（初期値）に戻す様にした（Ｓ３００〜Ｓ３
０８）。図３０から図３３にそのシミュレーション結果
を示す。第４実施例と同様に、効果は第３実施例と異な
らない。
【００４５】尚、上記において、適応制御器としてＳＴ
Ｒを例にとって説明したが、ＭＲＡＣＳについても同様
である。
Ｒを例にとって説明したが、ＭＲＡＣＳについても同様
である。
【００４６】また、上記において、第１（ないし第２）
実施例と第３（第４ないし第５）実施例を独立に用いて
も良く、あるいは第１（ないし第２）実施例を用いて中
間変数の変化幅を制限した後、更に第３（第４ないし第
５）実施例を用いて中間変数の変化幅を更に制限する様
にしても良い。
実施例と第３（第４ないし第５）実施例を独立に用いて
も良く、あるいは第１（ないし第２）実施例を用いて中
間変数の変化幅を制限した後、更に第３（第４ないし第
５）実施例を用いて中間変数の変化幅を更に制限する様
にしても良い。
【００４７】尚、第３実施例と第５実施例において、Γ
ij（ｋ）が制限値を超えた場合にΓij（ｋ）を復帰値
（初期値）に戻しているが、Γij（ｋ）が制限値を超え
た場合にΓpq（ｋ）（ｉ≠ｐ）または（ｊ≠ｑ）を復帰
値（初期値）に戻しても良く、或いはΓ（ｋ）の１つの
要素だけではなく、Γ（ｋ）の複数の要素を復帰値（初
期値）に戻しても良く、更には複数の要素に制限値を設
けても良い。
ij（ｋ）が制限値を超えた場合にΓij（ｋ）を復帰値
（初期値）に戻しているが、Γij（ｋ）が制限値を超え
た場合にΓpq（ｋ）（ｉ≠ｐ）または（ｊ≠ｑ）を復帰
値（初期値）に戻しても良く、或いはΓ（ｋ）の１つの
要素だけではなく、Γ（ｋ）の複数の要素を復帰値（初
期値）に戻しても良く、更には複数の要素に制限値を設
けても良い。
【００４８】尚、上記において、第３実施例以降で初期
値に戻す例を示したが、必ずしも初期値でなくても、そ
れに代わる適当な値を用いても良い。
値に戻す例を示したが、必ずしも初期値でなくても、そ
れに代わる適当な値を用いても良い。
【００４９】
【発明の効果】請求項１項は、漸化式形式のパラメータ
調整則を持つ適応制御器で、制御プラントと前記制御プ
ラントの入力を制御するコントローラと前記コントロー
ラのパラメータを同定・調整するパラメータ同定・調整
機構とを備えたものにおいて、前記パラメータ同定・調
整機構の入力値に１以外の所定の係数を乗じて入力し、
よってその内部変数の変化範囲を制限する様にしたの
で、低レベルのマイクロコンピュータを用いて短いサン
プリング周期で適応制御を実現することができ、また制
御精度も向上する。更に、中間変数のオーバーフローを
防止できることによって、制御器の安定性を向上させる
ことができる。
調整則を持つ適応制御器で、制御プラントと前記制御プ
ラントの入力を制御するコントローラと前記コントロー
ラのパラメータを同定・調整するパラメータ同定・調整
機構とを備えたものにおいて、前記パラメータ同定・調
整機構の入力値に１以外の所定の係数を乗じて入力し、
よってその内部変数の変化範囲を制限する様にしたの
で、低レベルのマイクロコンピュータを用いて短いサン
プリング周期で適応制御を実現することができ、また制
御精度も向上する。更に、中間変数のオーバーフローを
防止できることによって、制御器の安定性を向上させる
ことができる。
【００５０】請求項２項は、漸化式形式のパラメータ調
整則を持つ適応制御器で、制御プラントと前記制御プラ
ントの入力を制御するコントローラと前記コントローラ
のパラメータを同定・調整するパラメータ同定・調整機
構とを備えたものにおいて、前記制御プラントへの制御
入力とその出力とをひとまとめにしたパラメータ調整機
構への入力値に１以外の所定の係数を乗じて前記パラメ
ータ同定・調整機構に入力し、よってその内部変数の変
化範囲を制限する様にしたので、低レベルのマイクロコ
ンピュータを用いて短いサンプリング周期で適応制御を
実現することができ、また制御精度も向上する。更に、
中間変数のオーバーフローを防止できることによって、
制御器の安定性を向上させることができる。
整則を持つ適応制御器で、制御プラントと前記制御プラ
ントの入力を制御するコントローラと前記コントローラ
のパラメータを同定・調整するパラメータ同定・調整機
構とを備えたものにおいて、前記制御プラントへの制御
入力とその出力とをひとまとめにしたパラメータ調整機
構への入力値に１以外の所定の係数を乗じて前記パラメ
ータ同定・調整機構に入力し、よってその内部変数の変
化範囲を制限する様にしたので、低レベルのマイクロコ
ンピュータを用いて短いサンプリング周期で適応制御を
実現することができ、また制御精度も向上する。更に、
中間変数のオーバーフローを防止できることによって、
制御器の安定性を向上させることができる。
【００５１】請求項３項は、漸化式形式のパラメータ調
整則を持つ適応制御器で、制御プラントと前記制御プラ
ントの入力を制御するコントローラと前記コントローラ
のパラメータを同定・調整するパラメータ同定・調整機
構とを備えたものにおいて、前記コントローラに与える
入力値に１以外の所定の係数を乗じて入力すると共に、
前記制御プラントの出力にも前記所定の係数を乗じて前
記パラメータ同定・調整機構に入力し、よってその内部
変数の変化範囲を制限する様にしたので、低レベルのマ
イクロコンピュータを用いて短いサンプリング周期で適
応制御を実現することができ、また制御精度も向上す
る。更に、中間変数のオーバーフローを防止できること
によって、制御器の安定性を向上させることができる。
整則を持つ適応制御器で、制御プラントと前記制御プラ
ントの入力を制御するコントローラと前記コントローラ
のパラメータを同定・調整するパラメータ同定・調整機
構とを備えたものにおいて、前記コントローラに与える
入力値に１以外の所定の係数を乗じて入力すると共に、
前記制御プラントの出力にも前記所定の係数を乗じて前
記パラメータ同定・調整機構に入力し、よってその内部
変数の変化範囲を制限する様にしたので、低レベルのマ
イクロコンピュータを用いて短いサンプリング周期で適
応制御を実現することができ、また制御精度も向上す
る。更に、中間変数のオーバーフローを防止できること
によって、制御器の安定性を向上させることができる。
【００５２】請求項４項は、漸化式形式のパラメータ調
整則のうち、最小二乗法を含む漸減ゲインアルゴリズム
または重み付き最小二乗法を含む可変ゲインアルゴリズ
ムを用いた適応制御器において、ゲイン行列の要素ない
しは要素の過去値の少なくとも１つが制限値を超えるか
若しくは制限値と等しくなったとき、または所定の制御
サイクルごとに、前記ゲイン行列の少なくとも１つの要
素を所定の値に持ち替える様にしたので、低レベルのマ
イクロコンピュータを用いて短いサンプリング周期で精
度良く適応制御を実現することができる。更に、中間変
数のオーバーフローを防止できることによって、制御器
の安定性を向上させることができる。
整則のうち、最小二乗法を含む漸減ゲインアルゴリズム
または重み付き最小二乗法を含む可変ゲインアルゴリズ
ムを用いた適応制御器において、ゲイン行列の要素ない
しは要素の過去値の少なくとも１つが制限値を超えるか
若しくは制限値と等しくなったとき、または所定の制御
サイクルごとに、前記ゲイン行列の少なくとも１つの要
素を所定の値に持ち替える様にしたので、低レベルのマ
イクロコンピュータを用いて短いサンプリング周期で精
度良く適応制御を実現することができる。更に、中間変
数のオーバーフローを防止できることによって、制御器
の安定性を向上させることができる。
【図１】この発明が前提とするランダウらのパラメータ
調整則を持つ適応制御器の構成を一般的に示す説明図で
ある。
調整則を持つ適応制御器の構成を一般的に示す説明図で
ある。
【図２】図１の構成を具体的な時変プラントにした場合
の適応制御器の構成を示す説明図である。
の適応制御器の構成を示す説明図である。
【図３】図２のコントローラへの入力を示すシミュレー
ションデータ図である。
ションデータ図である。
【図４】図２の制御プラントからの出力を示すシミュレ
ーションデータ図である。
ーションデータ図である。
【図５】図２の構成における制御誤差を示すシミュレー
ションデータ図である。
ションデータ図である。
【図６】図２のパラメータ調整機構の中間変数のうちの
Γ11（ｋ）の値を示すシミュレーションデータ図であ
る。
Γ11（ｋ）の値を示すシミュレーションデータ図であ
る。
【図７】図２の構成において大きなＬＳＢを設定した場
合の制御誤差を示すシミュレーションデータ図である。
合の制御誤差を示すシミュレーションデータ図である。
【図８】この発明の実施例である内燃機関の燃料噴射量
制御装置を概略的に示す全体図である。
制御装置を概略的に示す全体図である。
【図９】図８の装置の制御ユニットの構成を示すブロッ
ク図である。
ク図である。
【図１０】図８の制御装置で用いる適応制御器の構成を
示すブロック図である。
示すブロック図である。
【図１１】図９の制御ユニットの動作を示すフロー・チ
ャートである。
ャートである。
【図１２】この発明の第１実施例を示すもので、図１０
の構成を図２に対比して示す適応制御器の構成を示すブ
ロック図である。
の構成を図２に対比して示す適応制御器の構成を示すブ
ロック図である。
【図１３】図１０の適応制御器のコントローラへの入力
を示すシミュレーションデータ図である。
を示すシミュレーションデータ図である。
【図１４】図１０の適応制御器の制御プラントからの出
力を示すシミュレーションデータ図である。
力を示すシミュレーションデータ図である。
【図１５】図１０の適応制御器のパラメータ調整機構の
ゲイン行列Γ11（ｋ）の変化を示すシミュレーションデ
ータ図である。
ゲイン行列Γ11（ｋ）の変化を示すシミュレーションデ
ータ図である。
【図１６】図１０の適応制御器における制御性の指標と
しての空燃比の応答を示すシミュレーションデータ図で
ある。
しての空燃比の応答を示すシミュレーションデータ図で
ある。
【図１７】図１２に示す第１実施例にかかる適応制御器
のパラメータ調整機構のゲイン行列Γ11（ｋ）の変化を
示すシミュレーションデータ図である。
のパラメータ調整機構のゲイン行列Γ11（ｋ）の変化を
示すシミュレーションデータ図である。
【図１８】図１２の適応制御器における空燃比の応答を
示すシミュレーションデータ図である。
示すシミュレーションデータ図である。
【図１９】この発明の第２実施例を示す、図１２に類似
する適応制御器の構成を示すブロック図である。
する適応制御器の構成を示すブロック図である。
【図２０】図１２の構成の適応制御器において１６ビッ
トの整数演算を行ったときの空燃比の応答を示すシミュ
レーションデータ図である。
トの整数演算を行ったときの空燃比の応答を示すシミュ
レーションデータ図である。
【図２１】この発明の第３実施例を示すフロー・チャー
トである。
トである。
【図２２】図２１に示す第３実施例を示すシミュレーシ
ョンデータ図である。
ョンデータ図である。
【図２３】第３実施例における空燃比の応答を示すシミ
ュレーションデータ図である。
ュレーションデータ図である。
【図２４】この発明の第４実施例を示す図２１に類似す
るフロー・チャートである。
るフロー・チャートである。
【図２５】第４実施例におけるコントローラへの入力を
示すシミュレーションデータ図である。
示すシミュレーションデータ図である。
【図２６】第４実施例における制御プラントからの出力
を示すシミュレーションデータ図である。
を示すシミュレーションデータ図である。
【図２７】第４実施例におけるゲイン行列Γ11（ｋ）の
変化を示すシミュレーションデータ図である。
変化を示すシミュレーションデータ図である。
【図２８】第４実施例における空燃比の応答を示すシミ
ュレーションデータ図である。
ュレーションデータ図である。
【図２９】この発明の第５実施例を示す図２１に類似す
るフロー・チャートである。
るフロー・チャートである。
【図３０】第５実施例におけるコントローラへの入力を
示すシミュレーションデータ図である。
示すシミュレーションデータ図である。
【図３１】第５実施例における制御プラントからの出力
を示すシミュレーションデータ図である。
を示すシミュレーションデータ図である。
【図３２】第５実施例におけるゲイン行列Γ11（ｋ）の
変化を示すシミュレーションデータ図である。
変化を示すシミュレーションデータ図である。
【図３３】第５実施例における空燃比の応答を示すシミ
ュレーションデータ図である。
ュレーションデータ図である。
１０ 内燃機関 １２ 吸気路 １６ スロットル弁 ２２ インジェクタ ３４ クランク角センサ ３６ スロットル開度センサ ３８ 吸気圧センサ ４６ 空燃比センサ ５０ 制御ユニット
Claims (4)
- 【請求項１】 漸化式形式のパラメータ調整則を持つ適
応制御器で、制御プラントと前記制御プラントの入力を
制御するコントローラと前記コントローラのパラメータ
を同定・調整するパラメータ同定・調整機構とを備えた
ものにおいて、前記パラメータ同定・調整機構の入力値
に１以外の所定の係数を乗じて入力し、よってその内部
変数の変化範囲を制限する様にしたことを特徴とする適
応制御器。 - 【請求項２】 漸化式形式のパラメータ調整則を持つ適
応制御器で、制御プラントと前記制御プラントの入力を
制御するコントローラと前記コントローラのパラメータ
を同定・調整するパラメータ同定・調整機構とを備えた
ものにおいて、前記制御プラントへの制御入力とその出
力とをひとまとめにしたパラメータ調整機構への入力値
に１以外の所定の係数を乗じて前記パラメータ同定・調
整機構に入力し、よってその内部変数の変化範囲を制限
する様にしたことを特徴とする適応制御器。 - 【請求項３】 漸化式形式のパラメータ調整則を持つ適
応制御器で、制御プラントと前記制御プラントの入力を
制御するコントローラと前記コントローラのパラメータ
を同定・調整するパラメータ同定・調整機構とを備えた
ものにおいて、前記コントローラに与える入力値に１以
外の所定の係数を乗じて入力すると共に、前記制御プラ
ントの出力にも前記所定の係数を乗じて前記パラメータ
同定・調整機構に入力し、よってその内部変数の変化範
囲を制限する様にしたことを特徴とする適応制御器。 - 【請求項４】 漸化式形式のパラメータ調整則のうち、
最小二乗法を含む漸減ゲインアルゴリズムまたは重み付
き最小二乗法を含む可変ゲインアルゴリズムを用いた適
応制御器において、ゲイン行列の要素ないしは要素の過
去値の少なくとも１つが制限値を超えるか若しくは制限
値と等しくなったとき、又は所定の制御サイクルごと
に、前記ゲイン行列の少なくとも１つの要素を所定の値
に持ち替える様にしたことを特徴とする適応制御器。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4330029A JP2750648B2 (ja) | 1992-11-16 | 1992-11-16 | 漸化式形式のパラメータ調整則を持つ適応制御器 |
| DE4339170A DE4339170C2 (de) | 1992-11-16 | 1993-11-16 | Adaptive Regelvorrichtung |
| US08/881,256 US6097989A (en) | 1992-11-16 | 1997-06-24 | Adaptive controller with parameter adjustment law expressed in recurrence formula |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4330029A JP2750648B2 (ja) | 1992-11-16 | 1992-11-16 | 漸化式形式のパラメータ調整則を持つ適応制御器 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06161511A true JPH06161511A (ja) | 1994-06-07 |
| JP2750648B2 JP2750648B2 (ja) | 1998-05-13 |
Family
ID=18227985
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4330029A Expired - Fee Related JP2750648B2 (ja) | 1992-11-16 | 1992-11-16 | 漸化式形式のパラメータ調整則を持つ適応制御器 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6097989A (ja) |
| JP (1) | JP2750648B2 (ja) |
| DE (1) | DE4339170C2 (ja) |
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| US5606959A (en) * | 1994-12-30 | 1997-03-04 | Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha | Fuel metering control system for internal combustion engine |
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Also Published As
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