WO2011132277A1 - 内燃機関の制御装置 - Google Patents

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submodel
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internal combustion
combustion engine
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宏太 佐多
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トヨタ自動車株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a control device that controls the operation of an internal combustion engine by operating one or a plurality of actuators, and more particularly to a control device that uses a model in a process of calculating an actuator operation amount from an engine state quantity.
  • Automotive internal combustion engines (hereinafter referred to as engines) are required to have various performances such as drivability, exhaust gas performance, and fuel consumption rate.
  • the control device controls the engine by operating various actuators to satisfy these requirements.
  • various models in which the functions and characteristics of the engine are modeled are used.
  • the model here includes various models such as a physical model, a statistical model, and a composite model thereof.
  • an air model in which a response characteristic of an intake air amount to a throttle operation is modeled can be given.
  • Various maps and map groups such as an ignition timing map for determining the ignition timing can be given as an example of the model.
  • An object of the present invention is to make it possible to determine the amount of operation of the actuator with higher accuracy by making full use of the calculation capability of the control device.
  • the present invention provides the following control device for an internal combustion engine.
  • the control device has a calculation element that calculates an operation amount of the actuator using an engine state quantity measured by a sensor, and the calculation element is a calculation process thereof.
  • the model in The model is composed of a plurality of submodels having a hierarchical order. Each submodel may be a physical model, a statistical model, or a composite model thereof. Of the two consecutive submodels in the order, the parameters calculated in the upper submodel and the parameters calculated in the lower submodel are in a relationship between the target and the means.
  • the highest-level submodel is a submodel that calculates a parameter in which requirements regarding the performance of the internal combustion engine are quantified, and is configured to calculate the value of the parameter using the engine state quantity.
  • each sub-model other than the highest one uses the value of the parameter calculated by the higher-order model as the target value when the direct upper sub-model is used.
  • the parameter value is calculated only from the engine state quantity.
  • the calculation element calculates the amount of actuator operation using the parameter value calculated in the lowest submodel, and changes the number of upper submodels used in combination with the lowest submodel according to the operating state of the internal combustion engine. be able to.
  • the balance between the accuracy of the model and the calculation load can be arbitrarily adjusted according to the number of upper submodels used in combination with the lowest submodel. For example, by using only the lowest submodel as a model, the calculation load of the control device can be minimized.
  • the accuracy of the model can be further increased by increasing the upper submodels to be combined according to the order. Then, when the upper submodels of all the layers including the highest submodel are combined with the lowest submodel, the accuracy of the model becomes the highest, and the actuator operation amount can be determined with the highest accuracy.
  • the control device described above by selecting the combination as described above in accordance with the operation state of the internal combustion engine, for example, the engine speed, it is possible to make the best use of the computing power of the control device.
  • the calculation element can store a load index value, which is an index of the calculation load, for each sub model and for each operation state of the internal combustion engine. Then, within the range where the integrated value of the load index value does not exceed the reference value, the hierarchy of the upper submodel used in combination with the lowest submodel can be raised higher. According to this, it becomes possible to always utilize the calculation capability of the control device to the limit.
  • the calculation element can perform feedback control in which a calculation load is measured in real time and reflected in a combination of submodels.
  • a plurality of models having different structures may be included in the calculation element in order to calculate different actuator operation amounts.
  • a priority order is assigned between a plurality of models.
  • the calculation element is to raise the hierarchy of the upper submodel used in combination with the lowest submodel in order from the model with the highest priority within the range where the integrated value of the load index value does not exceed the reference value. Can do. According to this, since the calculation capability of the control device is preferentially assigned to the calculation of a model having a high priority, the calculation capability of the control device can be effectively used.
  • the priority order among the plurality of models can be made variable according to the operating conditions of the internal combustion engine.
  • the calculation capability of the control device is assigned to the calculation of the model with the highest priority in the present situation, so that the calculation capability of the control device can be used more effectively.
  • the control device includes a calculation element that calculates an operation amount of the actuator using an engine state quantity measured by a sensor, and the calculation element is A model is used in the calculation process.
  • the computing element has a model group composed of a plurality of models of different scales for computing the same actuator operation amount. Multiple models are ordered in order of scale, and the larger model of the two models that are consecutive in the order is combined with the lower-level submodel corresponding to the smaller-scale model and the lower-level submodel.
  • the upper sub-model is made up of.
  • the lower submodel is constructed so as to calculate the parameter value for achieving the target value from the engine state quantity, using the parameter value calculated by the upper submodel as the target value.
  • the calculation element selects a model to be used for calculating the actuator operation amount from the model group according to the operating state of the internal combustion engine. Then, the actuator operation amount is calculated using the parameter value calculated by the selected model.
  • the balance between the accuracy of the model and the calculation load can be arbitrarily adjusted according to the scale of the model to be selected.
  • the calculation load of the control device can be minimized by selecting the smallest scale model.
  • the sub-model that is, the smallest model
  • the accuracy of the entire model increases.
  • the accuracy of the model as a whole can be further increased.
  • the accuracy of the entire model is the highest, and the actuator operation amount can be determined with the highest accuracy.
  • the calculation capability of the control device can be maximized by selecting the model as described above in accordance with the operating state of the internal combustion engine, for example, the engine speed.
  • the calculation element can store a load index value, which is an index of the calculation load, for each model and for each operation state of the internal combustion engine.
  • a model that maximizes the load index value within a range not exceeding the reference value can be selected from the model group. According to this, it becomes possible to always utilize the calculation capability of the control device to the limit.
  • a plurality of model groups may be included in the calculation element in order to calculate different actuator operation amounts.
  • priorities are assigned between the plurality of model groups.
  • the calculation element can increase the scale of the model used for calculating the actuator operation amount in order from the model group with the highest priority within the range where the load index value does not exceed the reference value. According to this, since the calculation capability of the control device is preferentially assigned to the calculation of the model group having a high priority, the calculation capability of the control device can be effectively used.
  • the priority order among a plurality of model groups can be made variable according to the operating conditions of the internal combustion engine. By doing so, the calculation capability of the control device is assigned to the calculation of the model group having the highest priority at present, so that the calculation capability of the control device can be used more effectively.
  • Embodiment 1 FIG. Embodiment 1 of the present invention will be described with reference to the drawings.
  • the control device is applied to an internal combustion engine (hereinafter referred to as an engine) for automobiles.
  • an engine There are no limitations on the types of engines that can be used. Spark-ignition engines, compression ignition engines, 4-stroke engines, 2-stroke engines, reciprocating engines, rotary engines, single-cylinder engines, multi-cylinder engines, etc. Can be applied to.
  • the present control device can control the operation of the engine by operating one or more actuators (for example, a throttle, an ignition device, a fuel injection valve, etc.) provided in such an engine.
  • This control device has a function of calculating the operation amount of each actuator based on the engine state quantity obtained from various sensors attached to the engine.
  • the engine state quantity includes, for example, engine speed, intake air quantity, air-fuel ratio, intake pipe pressure, in-cylinder pressure, exhaust temperature, water temperature, oil temperature, and the like.
  • the calculation element of this control apparatus uses a model in the calculation process of the actuator operation amount.
  • the model here is a model of the function and characteristics of the engine, and includes various models such as a physical model, a statistical model, and a composite model thereof.
  • the partial model which modeled not only the whole model which modeled the whole engine but the one part function of the engine is also contained.
  • the forward model in which the functions and characteristics of the engine are modeled in the forward direction in the causal relationship but also the inverse model is included in the model here.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a model structure of the present embodiment.
  • the model 1 used in the present embodiment has a structure in which a plurality of submodels 11, 12, and 13 are hierarchically connected.
  • the sub model 11 is at the top of the hierarchical order, and the sub model 13 is at the bottom.
  • a parameter (parameter P13 shown in FIG. 1) calculated by the lowest submodel 13 is a parameter finally output from the model 1.
  • the present control device uses this parameter P13 for calculating the actuator operation amount.
  • the model 1 is input with various engine state quantities acquired by the sensor.
  • the input engine state quantity is used for calculation of parameters in each sub model.
  • Each submodel itself models the function and characteristics of the engine, and the parameters calculated in each submodel are parameters related to the engine control amount.
  • the calculated parameters are different for each submodel. Specifically, the parameters calculated in the upper submodel and the parameters calculated in the lower submodel of the two consecutive submodels in the order are in a relationship between the target and the means.
  • the parameter P11 calculated by the uppermost submodel 11 is the target of the parameter P12 calculated by the lower submodel 12.
  • the means for achieving the parameter P11 is the parameter P12.
  • the value of the parameter P13 for achieving the target value is calculated from various engine state quantities using the value of the parameter P13 as the target value.
  • the value of the parameter P12 for achieving the target value is calculated from various engine state quantities with the value of the parameter P12 as the target value.
  • the value of the parameter P11 is calculated only from the engine state quantity.
  • the parameter P11 calculated by the uppermost submodel 11 is a final target, and the requirements regarding engine performance such as drivability, exhaust gas performance, and fuel consumption rate are reflected in the value of the parameter P11. That is, the parameter P11 calculated by the highest submodel 11 is a numerical value of the engine performance requirement.
  • the parameter values can be calculated even when the direct upper submodel is not used. That is, the lower submodels 12 and 13 are constructed so that the values of the respective parameters can be calculated only from the engine state quantity, similarly to the uppermost submodel 11. For example, in the sub model 13, when the sub model 12 is used, an optimal solution for achieving the parameter P 12 as a target value is calculated as the value of the parameter P 13. On the other hand, when the submodel 12 is not used, one preferred solution predicted from the engine state quantity is calculated as the value of the parameter P13.
  • the model 1 used in the present control device has a variable model structure. That is, as shown in FIG. 1, not only calculations using all submodels but also calculations using only some submodels as shown in FIG. 2 or FIG. 3 are possible.
  • the value of the parameter P11 is calculated from the engine state quantity in the uppermost submodel 11.
  • the value of the parameter P12 is calculated from the engine state quantity with the value of the parameter P11 as a target value.
  • the value of the parameter P13 is calculated from the engine state quantity with the value of the parameter P12 as a target value.
  • the submodel 12 and the submodel 13 are used in the model 1.
  • the value of the parameter P12 is calculated from the engine state quantity in the submodel 12.
  • the value of the parameter P13 is calculated from the engine state quantity using the value of the parameter P12 as a target value.
  • the balance between the accuracy of the model 1 and the calculation load can be arbitrarily adjusted according to the number of upper submodels used in combination with the lowest submodel 13. Can do.
  • the present control device selects such a combination according to the engine operating status, for example, the engine speed. This is because when the calculation using the model 1 is performed at every constant crank angle, the load applied to the calculation increases as the engine speed increases.
  • the model structure shown in FIG. 1 is adopted in the low rotation region
  • the model structure shown in FIG. 2 is adopted in the middle rotation region
  • the model structure shown in FIG. 3 is adopted in the high rotation region.
  • model of the present embodiment has three layers, but a model having a larger number of layers can also be used. A model with higher accuracy can be constructed by increasing the number of hierarchies. Conversely, a model with only the upper and lower two layers is also allowed.
  • one submodel is set in one layer, but a plurality of submodels can be set in one layer.
  • FIG. 4 is a diagram showing an application example when the model structure shown in FIG. 1 is a basic structure.
  • two models are operated in parallel.
  • One model is a hierarchical model ⁇ composed of an upper submodel C and lower submodels A and B.
  • Another model is a model D having no hierarchical structure. The parameters calculated in the sub-models A and B at the lowest level of the model ⁇ and the parameters calculated in the model D are converted into different actuator operation amounts.
  • the most preferable combination is a combination that does not exceed the calculation capability of the control device and can use the calculation capability to the limit.
  • the combination varies depending on the engine operating conditions, particularly the engine speed.
  • the present control device sets a load index value serving as an index of calculation load for each model (submodel) and for each engine speed, and stores the setting in a memory.
  • the hierarchy of the upper submodel used in combination with the lowest submodel is raised to a higher level within a range where the integrated value of the load index value does not exceed the reference value. .
  • the load index value at each engine speed is set as follows. Number of revolutions (rpm) Load index value Sub model A [1000 2000 3000] [10 20 30] Sub model B [1000 2000 3000] [10 20 30] Sub model C [1000 2000 3000] [40 40 50] Model D [1000 2000 3000] [30 35 40]
  • the reference value (allowable maximum value) of the integrated value of the load index value is 100.
  • the submodels A and B can be used in combination with the submodel C. That is, the calculation by the submodels A, B, and C can be performed in parallel with the calculation by the model D.
  • the engine speed is 2000 rpm or 3000 rpm
  • there is no allowance for computing capacity so in model ⁇ , submodel C cannot be combined with submodels A and B. Therefore, in parallel with the calculation by the model D, the calculation by the sub models A and B is performed in the model ⁇ .
  • the model structure used for the calculation based on the load index value it is possible to always utilize the calculation capability of the control device to the limit.
  • FIG. 5 is a diagram showing another application example when the model structure shown in FIG. 1 is used as a basic structure.
  • the first model is a hierarchical model ⁇ composed of an upper submodel C and lower submodels A and B.
  • the second model is a model D having no hierarchical structure.
  • the third model is a hierarchical model ⁇ composed of an upper submodel G and lower submodels E and F.
  • the parameters calculated in the lowest submodels A and B of the model ⁇ , the parameters calculated in the model D, and the parameters calculated in the lowest submodels E and F of the model ⁇ are different from each other. Converted to actuator operation amount.
  • various combinations of models can be selected within a range in which the integrated value of the load index value does not exceed the reference value.
  • a priority order may be given between models having a hierarchical structure, and a higher-order submodel may be combined with a lower-order submodel preferentially from a model with a higher priority order. For example, if the priority order of the model ⁇ is 1st and the priority order of the model ⁇ is 2nd, the upper submodel C is first combined with the lowest submodels A and B in the model ⁇ .
  • the upper submodel G is combined with the lowest submodels E and F in the model ⁇ . According to this, since the calculation capability of the control device is preferentially assigned to the calculation of a model having a high priority, the calculation capability of the control device can be effectively used.
  • the priority order between models having a hierarchical structure can be made variable according to the operating state of the engine. For example, it is possible to increase the priority of the model ⁇ in a situation where the exhaust gas performance is prioritized, and to increase the priority of the model ⁇ in a situation where the fuel efficiency is prioritized. By doing so, the calculation capability of the control device is assigned to the calculation of the model with the highest priority in the present situation, so that the calculation capability of the control device can be used more effectively.
  • FIG. 6 is a diagram showing a model structure of the present embodiment.
  • the control element of the present control device has a model group including a plurality of models 2, 4, and 6 having different scales.
  • Various engine state quantities acquired by the sensors are input to the models 2, 4, and 6.
  • the input engine state quantity is used to calculate parameters in the models 2, 4, and 6.
  • the parameters calculated in each model are the same, and any parameter is used for calculating the same actuator operation amount.
  • the difference in the scale of each model 2, 4 and 6 represents the difference in accuracy.
  • the largest model 2 has the highest accuracy.
  • the calculation load of the control device is the largest.
  • the model 6 of the minimum scale has the lowest calculation load on the control device, although the accuracy is reduced.
  • the model of the present embodiment is configured such that a large scale model includes a small scale model. Specifically, the larger model of two consecutive models in the hierarchy is composed of a lower submodel corresponding to the smaller model and an upper submodel combined with the lower submodel. .
  • FIG. 7 is an expanded view of the model structure shown in FIG.
  • the maximum scale model 2 has a configuration in which a lower submodel 22 and an upper submodel 21 corresponding to the medium scale model 4 are combined.
  • the engine state quantity input to the model 2 is used for parameter calculation in each sub model.
  • the parameter P21 calculated by the upper submodel 21 and the parameter P2 calculated by the lower submodel 22 have a relationship between the target and the means.
  • the upper submodel 21 is constructed so as to calculate the value of the parameter P21 from the engine state quantity. Requirements relating to engine performance such as drivability, exhaust gas performance, and fuel consumption rate are reflected in the value of this parameter P21.
  • the parameter P21 calculated by the upper submodel 21 is a numerical value of the engine performance requirement.
  • the lower submodel 22 is constructed so as to calculate the value of the parameter P2 for achieving the target value from the engine state quantity using the value of the parameter P21 calculated by the upper submodel 21 as the target value.
  • the medium-scale model 4 has a configuration in which a lower submodel 42 and an upper submodel 41 corresponding to the smallest model 6 are combined.
  • the engine state quantity input to the model 4 is used for parameter calculation in each sub model.
  • the parameter P41 calculated by the upper submodel 41 and the parameter P4 calculated by the lower submodel 42 have a relationship between the target and the means.
  • the upper submodel 41 is constructed so as to calculate the value of the parameter P41 from the engine state quantity.
  • the lower submodel 42 is constructed so as to calculate the value of the parameter P4 for achieving the target value from the engine state quantity using the value of the parameter P41 calculated by the upper submodel 41 as the target value.
  • the minimum scale model 6 is constructed so as to calculate the value of the parameter P6 only from the engine state quantity.
  • the parameters P2, P4, and P6 calculated by the models 2, 4, and 6 are the same parameters that are used for calculating the same actuator operation amount. However, the values do not necessarily match.
  • the parameter P2 calculated by the model 2 is determined with the parameter P21 obtained by quantifying the requirements relating to engine performance as the target, and therefore has the highest accuracy in terms of achieving the requirements relating to engine performance.
  • the calculation load of the control device increases.
  • the parameter P4 calculated by the model 4 is determined with the parameter P41 as a target.
  • the parameter P41 is not an optimal solution for achieving the parameter P21, but is one suitable predicted from the engine state quantity. It is a solution.
  • the parameter P4 is less accurate than the parameter P2 in terms of achieving the requirements regarding engine performance, but the calculation load of the control device is reduced. Since the parameter P6 calculated by the model 6 is one preferable solution predicted from only the engine state quantity, the parameter P6 is lower than the other parameters P2 and P4 in terms of the accuracy of achievement of the requirements related to engine performance. . However, the calculation load on the control device can be minimized.
  • the balance between the accuracy of the model and the calculation load can be arbitrarily adjusted according to the scale of the model selected from the model group.
  • the present control device performs such model selection in accordance with the operating state of the engine, for example, the engine speed. This is because when the calculation using the model is performed at every constant crank angle, the load applied to the calculation increases as the engine speed increases.
  • the model 2 is selected in the low rotation range
  • the model 4 is selected in the middle rotation range
  • the model 6 is selected in the high rotation range.
  • model group of this Embodiment contains three models, it can also contain many models from which a scale differs. A model with higher accuracy can be constructed by increasing the scale of the model. Conversely, a model group composed of two models having different scales is also allowed. Moreover, although the model group of this Embodiment differs in scale in all the models, it is also possible to include a plurality of models of the same scale.
  • FIG. 8 is a diagram showing an application example when the model structure shown in FIGS. 6 and 7 is a basic structure.
  • a model group including models A, B, and C ′ is used.
  • Model A and model B are models of the same scale, and calculate parameters used for calculating different actuator operation amounts.
  • the model C ′ is a model having a larger scale including the model A and the model B, and the above-described parameters can be calculated with higher accuracy than the models A and B.
  • one of the calculations based on the models A and B and the calculation based on the model C ′ is selected.
  • the model D is a model independent of the model group, and the calculation is performed in parallel with the model selected from the model group.
  • the model selection method will be examined using the model structure shown in FIG. 8 as an example.
  • the most preferable combination is a combination that does not exceed the calculation capability of the control device and can use the calculation capability to the limit.
  • the combination varies depending on the engine operating conditions, particularly the engine speed.
  • the present control device sets a load index value, which is an index of the calculation load, for each model and for each engine speed, and stores the setting in a memory.
  • the scale of the model to be selected is increased within a range where the integrated value of the load index value does not exceed the reference value.
  • the load index value at each engine speed is set as follows. Speed (rpm) Load index value Model A [1000 2000 3000] [10 20 30] Model B [1000 2000 3000] [10 20 30] Model C '[1000 2000 3000] [60 80 100] Model D [1000 2000 3000] [30 35 40]
  • the reference value (allowable maximum value) of the integrated value of the load index value is 100.
  • the model C ′ can be selected from the model group. That is, the calculation by the model C ′ can be performed in parallel with the calculation by the model D.
  • the model C ′ cannot be selected from the model group.
  • the models A and B are selected from the model group, and the calculations by the models A and B are performed in parallel with the calculation by the model D.
  • the selection of the model to be used for calculation is determined based on the load index value, so that the calculation capability of the control device can always be utilized to the limit.
  • FIG. 9 is a diagram showing another application example when the model structure shown in FIGS. 6 and 7 is used as a basic structure.
  • two model groups are prepared.
  • the model G ′ is a larger model including the models E and F, and can calculate parameters with higher accuracy than the models E and F.
  • priorities are given in advance between two model groups, and the models used for calculating the actuator operation amount in order from the model group with the highest priority within a range where the load index value does not exceed the reference value. Enlarging the scale of is done. By doing so, the calculation capability of the control device is preferentially assigned to the calculation of the model group having a high priority, so that the calculation capability of the control device can be effectively utilized.
  • the priority order between the model groups can be made variable according to the operating state of the engine. For example, in a situation where exhaust gas performance is prioritized, priority is given to the model group consisting of models A, B, and C ′, and in a situation where fuel efficiency is prioritized, priority is given to the model group consisting of models E, F, and G ′. It is also possible to increase the ranking. By doing so, the calculation capability of the control device is assigned to the calculation of the model group having the highest priority at present, so that the calculation capability of the control device can be used more effectively.
  • FIG. 10 is a diagram showing a modification of the model structure shown in FIG.
  • calculation using the model C ′ and the model B is possible. That is, one parameter is calculated by a small model B among two parameters for calculating the amount of actuator operation handled by the model group including models A, B, and C ′, while the other parameter is a large scale.
  • the model C ′ is used for calculation.
  • one parameter may be calculated with the model C ′, and the other parameter may be calculated with the small model A.
  • the calculation capability of the control device can be more effectively utilized by calculating with the large-scale model C ′ with priority given to parameters that require higher accuracy.

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Abstract

　本発明が提供する内燃機関の制御装置は、階層的序列を有する複数のサブモデルからなる。序列において連続する２つのサブモデルのうち上位のサブモデルで計算されるパラメータと、下位のサブモデルで計算されるパラメータとは目標と手段との関係にある。最上位以外の各サブモデルは、直接の上位のサブモデルが使用されている場合には、当該上位モデルで算出されたパラメータの値を目標値としてエンジン状態量から当該目標値を達成するためのパラメータの値を算出し、直接の上位のサブモデルが使用されていない場合には、エンジン状態量のみからパラメータの値を算出するように構築されている。演算要素は、最下位サブモデルで算出されたパラメータの値を用いてアクチュエータ操作量を演算し、内燃機関の運転状況に応じて最下位サブモデルと組み合わせて使用する上位サブモデルの個数を変更する。

Description

内燃機関の制御装置
　本発明は、１又は複数のアクチュエータを操作して内燃機関の運転を制御する制御装置に関し、詳しくは、エンジン状態量からアクチュエータ操作量を演算する過程においてモデルを使用する制御装置に関する。
　自動車用の内燃機関（以下、エンジン）には、例えばドライバビリティ、排気ガス性能、燃料消費率といった種々の性能が求められている。制御装置は、それら要求を満たすべく各種のアクチュエータを操作してエンジンを制御している。制御装置によるアクチュエータ操作量の演算過程においては、エンジンの機能や特性をモデル化した各種のモデルが用いられている。ここでいうモデルには、物理モデル、統計モデル及びそれらの複合モデル等、各種のモデルが含まれる。エンジン制御に用いられるモデルの例としては、スロットルの操作に対する吸入空気量の応答特性をモデル化したエアモデルをあげることができる。また、点火時期を決定する点火時期マップ等の各種のマップやマップ群もモデルの１つの例としてあげることができる。さらに、そのような要素レベルのモデルではなく、特開２００９－４７１０２号公報に記載された制御装置のように、エンジン全体をモデル化した大規模なモデルが用いられる場合もある。
　当然のことながら、演算に使用するモデルの精度が高いほど、より高い精度でアクチュエータ操作量を決定することができる。しかし、その反面、モデルの精度が高くなるほどそれを用いた演算にかかる負荷も大きくなる。制御装置の演算能力は年々高まっているものの、やはり限界はある。このため、従来の制御装置では、いくら精度の高い優れたモデルであっても、演算負荷の点において使用することのできない場合があった。特に、一定のクランク角ごとに演算が行われるモデルを使用する場合には、エンジン回転数によって演算負荷が変化することになる。このため、演算負荷が高くなる高回転域を基準にしてモデルの内容を決定せざるをえなかった。別の表現を用いれば、従来の制御装置では、通常多用される低回転域での演算負荷には余裕があるにもかかわらず、高回転域での演算負荷が制約となって、あまり高い精度のモデルを使用することは難しかった。
　本発明は、制御装置の演算能力を最大限に活かしてより高い精度でアクチュエータ操作量を決定可能にすることを課題とする。そして、そのような課題を達成するために、本発明は、次のような内燃機関の制御装置を提供する。
　本発明が提供する制御装置の１つの態様によれば、この制御装置は、センサにより計測されるエンジン状態量を用いてアクチュエータの操作量を演算する演算要素を有し、演算要素はその演算過程においてモデルを使用する。モデルは、階層的序列を有する複数のサブモデルからなる。各サブモデルは、物理モデルでもよく、統計モデルでもよく、或いはそれらの複合モデルであってもよい。序列において連続する２つのサブモデルのうち上位のサブモデルで計算されるパラメータと、下位のサブモデルで計算されるパラメータとは目標と手段との関係にある。最上位サブモデルは、内燃機関の性能に関する要求が数値化されたパラメータを計算するサブモデルであって、エンジン状態量を用いてパラメータの値を計算するように構築されている。最上位以外の各サブモデルは、直接の上位のサブモデルが使用されている場合には、当該上位モデルで算出されたパラメータの値を目標値として、エンジン状態量から当該目標値を達成するためのパラメータの値を算出し、直接の上位のサブモデルが使用されていない場合には、エンジン状態量のみからパラメータの値を算出するように構築されている。演算要素は、最下位サブモデルで算出されたパラメータの値を用いてアクチュエータ操作量を演算し、内燃機関の運転状況に応じて最下位サブモデルと組み合わせて使用する上位サブモデルの個数を変更することができる。
　以上のように構成される制御装置によれば、最下位サブモデルと組み合わせて使用する上位サブモデルの個数によって、モデルの精度と演算負荷とのバランスを任意に調整することができる。例えば、モデルとして最下位サブモデルのみを用いることで、制御装置の演算負荷を最小限に抑えることができる。最下位サブモデルに直接の上位のサブモデルを組み合わせた場合には、演算負荷は増加するもののモデルの精度は高くなる。また、組み合わせる上位サブモデルを序列に従って増やしていくことで、モデルの精度をより高くすることができる。そして、最上位サブモデルを含む全ての階層の上位サブモデルが最下位サブモデルに組み合わされた場合に、モデルの精度は最も高くなって、最も高い精度でアクチュエータ操作量を決定できるようになる。上述の制御装置によれば、以上のような組み合わせの選択を内燃機関の運転状況、例えば、機関回転数に応じて行うことによって、制御装置の演算能力を最大限に活かすことができる。
　上述の態様においては、演算要素は、演算負荷の指標となる負荷指標値をサブモデルごとに、且つ、内燃機関の運転状況ごとに記憶しておくことができる。そして、負荷指標値の積算値が基準値を超えない範囲内で、最下位サブモデルと組み合わせて使用する上位サブモデルの階層をより上位に上げていくこともできる。これによれば、制御装置の演算能力を常に限界まで活用することが可能となる。また、演算要素は、リアルタイムに演算負荷を計測してそれをサブモデルの組み合わせに反映するというフィードバック制御を行うこともできる。
　また、上述の態様においては、異なるアクチュエータ操作量をそれぞれ演算するために、構造の異なる複数のモデルが演算要素に具備されていてもよい。その場合、複数のモデル間には優先順位が付けられる。演算要素は、負荷指標値の積算値が基準値を超えない範囲内で、優先順位の高いモデルから順に、最下位サブモデルと組み合わせて使用する上位サブモデルの階層をより上位に上げていくことができる。これによれば、制御装置の演算能力は優先順位の高いモデルの演算に優先的に振り向けられるので、制御装置の演算能力を有効に活用することが可能となる。
　なお、複数のモデル間の優先順位は、内燃機関の運転状況に応じて可変にすることもできる。そうすることで、現状において最も優先度の高いモデルの演算に制御装置の演算能力が振り向けられるので、制御装置の演算能力をより有効に活用することが可能となる。
　また、本発明が提供する制御装置のもう１つの態様によれば、この制御装置は、センサにより計測されるエンジン状態量を用いてアクチュエータの操作量を演算する演算要素を有し、演算要素はその演算過程においてモデルを使用する。演算要素は、同一のアクチュエータ操作量の演算のために規模の異なる複数のモデルからなるモデル群を有している。複数のモデルの間には規模順に序列が付けられ、序列において連続する２つのモデルのうち規模の大きい方のモデルは、規模の小さい方のモデルに相当する下位サブモデルと、下位サブモデルに結合された上位サブモデルとからなる。下位サブモデルは、上位サブモデルで算出されたパラメータの値を目標値として、エンジン状態量から当該目標値を達成するためのパラメータの値を算出するように構築されている。演算要素は、アクチュエータ操作量の演算に使用するモデルをモデル群の中から内燃機関の運転状況に応じて選択する。そして、選択したモデルで算出されたパラメータの値を用いてアクチュエータ操作量を演算する。
　以上のように構成される制御装置によれば、選択するモデルの規模によって、モデルの精度と演算負荷とのバランスを任意に調整することができる。例えば、最小規模のモデルを選択することで、制御装置の演算負荷を最小限に抑えることができる。最小規模のモデルよりも序列において１つ上の規模のモデルが選択された場合には、内包する上位サブモデルで算出されたパラメータの値を目標値として、下位サブモデル（すなわち、最小規模モデル）による演算が行われる。これによれば、制御装置の演算負荷は増加するものの、モデル全体としての精度は高くなる。同様に、序列においてより上位の規模のモデルを選択することで、モデル全体としての精度をより高くすることができる。そして、最大規模のモデルが選択されたときには、モデル全体としての精度は最も高くなって、最も高い精度でアクチュエータ操作量を決定できるようになる。上述の制御装置によれば、以上のようなモデル選択を内燃機関の運転状況、例えば、機関回転数に応じて行うことによって、制御装置の演算能力を最大限に活かすことができる。
　上述の態様においては、演算要素は、演算負荷の指標となる負荷指標値をモデルごとに、且つ、内燃機関の運転状況ごとに記憶しておくことができる。そして、負荷指標値が基準値を超えない範囲内で最大となるモデルをモデル群の中から選択することもできる。これによれば、制御装置の演算能力を常に限界まで活用することが可能となる。
　また、上述の態様においては、異なるアクチュエータ操作量をそれぞれ演算するために、複数のモデル群が演算要素に具備されていてもよい。その場合、複数のモデル群間には優先順位が付けられる。演算要素は、負荷指標値が基準値を超えない範囲内で、優先順位の高いモデル群から順に、アクチュエータ操作量の演算に使用するモデルの規模を大きくしていくことができる。これによれば、制御装置の演算能力は優先順位の高いモデル群の演算に優先的に振り向けられるので、制御装置の演算能力を有効に活用することが可能となる。
　なお、複数のモデル群間の優先順位は、内燃機関の運転状況に応じて可変にすることもできる。そうすることで、現状において最も優先度の高いモデル群の演算に制御装置の演算能力が振り向けられるので、制御装置の演算能力をより有効に活用することが可能となる。
本発明の実施の形態１のモデル構造を示す図である。 本発明の実施の形態１のモデル構造を示す図である。 本発明の実施の形態１のモデル構造を示す図である。 本発明の実施の形態１のモデル構造の応用例を示す図である。 本発明の実施の形態１のモデル構造の別の応用例を示す図である。 本発明の実施の形態２のモデル構造を示す図である。 本発明の実施の形態２のモデル構造を示す図である。 本発明の実施の形態２のモデル構造の応用例を示す図である。 本発明の実施の形態２のモデル構造の別の応用例を示す図である。 図８に示すモデル構造の変形例を示す図である。
実施の形態１．
　本発明の実施の形態１について図を参照して説明する。
　本発明の実施の形態１の制御装置は自動車用の内燃機関（以下、エンジンという）に適用される。適用されるエンジンの種別には限定はなく、火花点火式エンジン、圧縮着火式エンジン、４ストロークエンジン、２ストロークエンジン、レシプロエンジン、ロータリーエンジン、単気筒エンジン、多気筒エンジン等、様々な種別のエンジンに適用することができる。本制御装置は、そのようなエンジンに備えられる１又は複数のアクチュエータ（例えばスロットル、点火装置、燃料噴射弁など）を操作することによりエンジンの運転を制御することができる。
　本制御装置は、エンジンに取り付けられた種々のセンサから得たエンジン状態量をもとに各アクチュエータの操作量を演算する機能を有している。エンジン状態量には、例えばエンジン回転数、吸入空気量、空燃比、吸気管圧、筒内圧、排気温、水温、油温等が含まれる。本制御装置の演算要素は、アクチュエータ操作量の演算過程においてモデルを使用する。ここでいうモデルとは、エンジンの機能や特性をモデル化したものであって、物理モデル、統計モデル及びそれらの複合モデル等、各種のモデルが含まれる。また、エンジン全体をモデル化した全体モデルに限らず、エンジンの一部の機能をモデル化した部分モデルも含まれる。さらに、エンジンの機能や特性を因果関係において順方向にモデル化した順モデルのみならず、その逆モデルもここでいうモデルに含まれている。
　本制御装置がアクチュエータ操作量の演算に用いるモデルの構造は、本実施の形態の１つの特徴となっている。図１は本実施の形態のモデル構造を示すブロック図である。図１に示すように、本実施の形態で用いられるモデル１は、複数のサブモデル１１，１２，１３が階層的に連結された構造を有している。階層的序列の最上位にあたるのがサブモデル１１であり、最下位にあたるのがサブモデル１３である。最下位サブモデル１３で計算されるパラメータ（図１に示すパラメータＰ１３）が、モデル１から最終的に出力されるパラメータとなる。本制御装置はこのパラメータＰ１３をアクチュエータ操作量の演算に使用する。
　モデル１には、センサによって取得された各種のエンジン状態量が入力されている。入力されたエンジン状態量は、各サブモデルにおけるパラメータの計算に用いられる。各サブモデルはそれ自体がエンジンの機能や特性をモデル化したものであって、各サブモデルで計算されるパラメータはエンジンの制御量に関連するパラメータである。計算されるパラメータはサブモデルごとに異なっている。詳しくは、序列において連続する２つのサブモデルのうち上位のサブモデルで計算されるパラメータと、下位のサブモデルで計算されるパラメータとは目標と手段との関係になっている。
　具体例を挙げると、最上位のサブモデル１１で算出されるパラメータＰ１１は、下位のサブモデル１２で算出されるパラメータＰ１２の目標である。言い換えれば、パラメータＰ１１を達成するための手段がパラメータＰ１２である。サブモデル１２では、パラメータＰ１３の値を目標値として、各種のエンジン状態量から当該目標値を達成するためのパラメータＰ１２の値が算出される。同様に、サブモデル１３では、パラメータＰ１２の値を目標値として、各種のエンジン状態量から当該目標値を達成するためのパラメータＰ１３の値が算出される。
　最上位サブモデル１１では、エンジン状態量のみからパラメータＰ１１の値が算出される。最上位サブモデル１１で計算されるパラメータＰ１１は最終的な目標であって、ドライバビリティ、排気ガス性能、燃料消費率といったエンジンの性能に関する要求はこのパラメータＰ１１の値に反映される。つまり、エンジンの性能に関する要求が数値化されたものが、最上位サブモデル１１で計算されるパラメータＰ１１である。
　また、下位のサブモデル１２，１３の特徴として、これらは直接の上位のサブモデルが使用されていない場合であってもパラメータの値を算出することができる。つまり、下位のサブモデル１２，１３は、最上位サブモデル１１と同じく、エンジン状態量のみから各パラメータの値を算出できるように構築されている。例えば、サブモデル１３では、サブモデル１２が使用されている場合には、パラメータＰ１２の値を目標値としてそれを達成するための最適解がパラメータＰ１３の値として算出される。一方、サブモデル１２が使用されていない場合には、エンジン状態量から予測される１つの好適解がパラメータＰ１３の値として算出される。
　以上のサブモデル１１，１２，１３の機能から分かるように、本制御装置で用いられるモデル１はそのモデル構造が可変である。つまり、図１に示すように、全てのサブモデルを使用した演算だけでなく、図２或いは図３に示すように一部のサブモデルのみを使用した演算も可能である。
　図１に示すモデル構造によれば、モデル１では、まず、最上位サブモデル１１においてエンジン状態量からパラメータＰ１１の値が算出される。次に、サブモデル１２において、パラメータＰ１１の値を目標値として、エンジン状態量からパラメータＰ１２の値が算出される。さらに、サブモデル１３において、パラメータＰ１２の値を目標値として、エンジン状態量からパラメータＰ１３の値が算出される。このようなモデル構造が採られた場合には、エンジンの性能に関する要求を最終的なパラメータＰ１３の値に的確に反映させることができる。ただし、その反面、制御装置の演算負荷は高くなる。
　一方、図２に示すモデル構造によれば、モデル１で使用されるのはサブモデル１２とサブモデル１３であり、まず、サブモデル１２においてエンジン状態量からパラメータＰ１２の値が算出される。次に、サブモデル１３においてパラメータＰ１２の値を目標値として、エンジン状態量からパラメータＰ１３の値が算出される。このようなモデル構造が採られた場合には、モデル１の精度は低下するものの制御装置の演算負荷は軽減することができる。
　そして、図３に示すモデル構造によれば、モデル１で使用されるのはサブモデル１３のみであり、サブモデル１３においてエンジン状態量からパラメータＰ１３の値が算出される。このようなモデル構造が採られた場合には、制御装置の演算負荷を最小限に抑えることができる。
　以上のように、本制御装置が有するモデル１によれば、最下位のサブモデル１３と組み合わせて使用する上位サブモデルの個数によって、モデル１の精度と演算負荷とのバランスを任意に調整することができる。本制御装置は、このような組み合わせの選択をエンジンの運転状況、例えば、エンジン回転数に応じて行う。モデル１を用いた演算が一定のクランク角ごとに行われる場合、その演算にかかる負荷はエンジン回転数が高くなるほど大きくなるからである。具体的には、低回転域では図１に示すモデル構造を採り、中回転域では図２に示すモデル構造を採り、高回転域では図３に示すモデル構造を採る。このようにエンジン回転数に応じてモデル構造を変化させることで、制御装置の演算能力を最大限に活かすことが可能となる。
　なお、本実施の形態のモデルは３つの階層を有しているが、より多数の階層を有するモデルを用いることもできる。階層を増やすことで、より精度の高いモデルを構築することができる。逆に、上位と下位の２層のみのモデルも許容される。また、本実施の形態のモデルでは１つの階層には１つのサブモデルが設定されているが、１つの階層に複数のサブモデルを設定することも可能である。
　図４は、図１に示すモデル構造を基本構造とした場合の応用例を示す図である。この応用例では２つのモデルが並列に演算されるようになっている。１つのモデルは、上位のサブモデルＣと下位のサブモデルＡ，Ｂとから構成される階層型のモデルαである。もう１つのモデルは階層構造を有しないモデルＤである。モデルαの最下位の各サブモデルＡ，Ｂで算出されるパラメータとモデルＤで算出されるパラメータは、それぞれ異なるアクチュエータ操作量に変換される。
　ここで、図４に示すモデル構造を例にとって、モデル（サブモデル）の組み合わせの選択方法について検討する。最も好ましい組み合わせは、制御装置の演算能力を超えること無く、かつ、演算能力をぎりぎりまで使い尽くすことのできる組み合わせである。その組み合わせはエンジンの運転状況によって、特にエンジン回転数によって異なったものとなる。そこで、本制御装置は、演算負荷の指標となる負荷指標値をモデル（サブモデル）ごとに、且つ、エンジン回転数ごとに設定し、その設定をメモリに記憶している。そして、アクチュエータ操作量の演算時には、負荷指標値の積算値が基準値を超えない範囲内で、最下位サブモデルと組み合わせて使用する上位サブモデルの階層をより上位に上げていくようにしている。
　例えば、各エンジン回転数における負荷指標値が以下のように設定されていたとする。

　　　　　　　　　　回転数（rpm）　　　負荷指標値
　サブモデルＡ　［1000　2000　3000］　［10　20　30］
　サブモデルＢ　［1000　2000　3000］　［10　20　30］
　サブモデルＣ　［1000　2000　3000］　［40　40　50］
　モデルＤ　　　［1000　2000　3000］　［30　35　40］
　ここでは負荷指標値の積算値の基準値（許容最大値）を１００とする。この場合、エンジン回転数が１０００ｒｐｍのときには、演算能力に余裕があることから、モデルαではサブモデルＡ，ＢにサブモデルＣを組み合わせて使用することができる。つまり、モデルＤによる計算と並行してサブモデルＡ，Ｂ及びＣによる計算を行うことができる。一方、エンジン回転数が２０００ｒｐｍや３０００ｒｐｍのときには、演算能力に余裕が無くなるために、モデルαではサブモデルＡ，ＢにサブモデルＣを組み合わせることはできない。このため、モデルＤによる計算と並行して、モデルαではサブモデルＡ，Ｂのみによる計算が行われることになる。このように、演算に使用するモデル構造を負荷指標値によって判断することで、制御装置の演算能力を常に限界まで活用することが可能となる。
　図５は、図１に示すモデル構造を基本構造とした場合の別の応用例を示す図である。この応用例では３つのモデルが並列に演算されるようになっている。１つ目のモデルは、上位のサブモデルＣと下位のサブモデルＡ，Ｂとから構成される階層型のモデルαである。２つ目のモデルは階層構造を有しないモデルＤである。そして、３つ目のモデルは、上位のサブモデルＧと下位のサブモデルＥ，Ｆとから構成される階層型のモデルβである。モデルαの最下位の各サブモデルＡ，Ｂで算出されるパラメータと、モデルＤで算出されるパラメータと、モデルβの最下位の各サブモデルＥ，Ｆで算出されるパラメータとは、それぞれ異なるアクチュエータ操作量に変換される。
　図５に示すように階層構造を有するモデルが複数存在する場合、負荷指標値の積算値が基準値を超えない範囲内で様々なモデル（サブモデル）の組み合わせを選択することができる。その場合、階層構造を有するモデル間で優先順位を付け、優先順位の高いモデルから優先的に、最下位サブモデルに上位サブモデルを組み合わせるようにしてもよい。例えば、モデルαの優先順位を１位、モデルβの優先順位を２位とすると、まず、モデルαにおいて最下位サブモデルＡ，Ｂに上位サブモデルＣが組み合わせられる。そして、演算能力にまだ余裕がある場合に、モデルβにおいて最下位サブモデルＥ，Ｆに上位サブモデルＧが組み合わせられる。これによれば、制御装置の演算能力は優先順位の高いモデルの演算に優先的に振り向けられるので、制御装置の演算能力を有効に活用することが可能となる。
　なお、図５に示す例において、階層構造を有するモデル間の優先順位をエンジンの運転状況に応じて可変にすることもできる。例えば、排気ガス性能が優先される状況ではモデルαの優先順位を高くし、燃費性能が優先される状況ではモデルβの優先順位を高くするといったことも可能である。そうすることで、現状において最も優先度の高いモデルの演算に制御装置の演算能力が振り向けられるので、制御装置の演算能力をより有効に活用することが可能となる。
実施の形態２．
　次に、本発明の実施の形態２について図を参照して説明する。
　本実施の形態と実施の形態１との相違は、制御装置がアクチュエータ操作量の演算に用いるモデルの構造にある。図６は本実施の形態のモデル構造を示す図である。図６に示すように、本制御装置の制御要素は、規模の異なる複数のモデル２，４，６からなるモデル群を有している。各モデル２，４，６には、センサによって取得された各種のエンジン状態量が入力されている。入力されたエンジン状態量は、各モデル２，４，６におけるパラメータの計算に用いられる。各モデルで計算されるパラメータは同一であり、何れのパラメータも同一のアクチュエータ操作量の演算のために用いられる。
　各モデル２，４，６の規模の違いは精度の違いを表している。最大規模のモデル２が最も精度が高い。その反面、制御装置の演算負荷も最も大きくなる。逆に、最小規模のモデル６は、精度は低下するものの、制御装置の演算負荷は最も低くなる。本実施の形態のモデルは、規模の大きいモデルが規模の小さいモデルを内包する構成になっている。詳しくは、序列において連続する２つのモデルのうち規模の大きい方のモデルは、規模の小さい方のモデルに相当する下位サブモデルと、下位サブモデルに結合された上位サブモデルとから構成されている。図７は、図６に示すモデル構造を展開して示す図である。
　図７に示すように、最大規模のモデル２は、中規模のモデル４に相当する下位サブモデル２２と上位サブモデル２１とが結合された構成になっている。モデル２に入力されたエンジン状態量は、各サブモデルにおけるパラメータの計算に用いられる。上位サブモデル２１で算出されるパラメータＰ２１と、下位サブモデル２２で算出されるパラメータＰ２とは目標と手段との関係になっている。上位サブモデル２１は、エンジン状態量からパラメータＰ２１の値を算出するように構築されている。ドライバビリティ、排気ガス性能、燃料消費率といったエンジンの性能に関する要求はこのパラメータＰ２１の値に反映される。つまり、エンジンの性能に関する要求が数値化されたものが、上位サブモデル２１で計算されるパラメータＰ２１である。下位サブモデル２２は、上位サブモデル２１で算出されたパラメータＰ２１の値を目標値として、エンジン状態量から当該目標値を達成するためのパラメータＰ２の値を算出するように構築されている。
　また、中規模のモデル４は、最小規模のモデル６に相当する下位サブモデル４２と上位サブモデル４１とが結合された構成になっている。モデル４に入力されたエンジン状態量は、各サブモデルにおけるパラメータの計算に用いられる。上位サブモデル４１で算出されるパラメータＰ４１と、下位サブモデル４２で算出されるパラメータＰ４とは目標と手段との関係になっている。上位サブモデル４１は、エンジン状態量からパラメータＰ４１の値を算出するように構築されている。下位サブモデル４２は、上位サブモデル４１で算出されたパラメータＰ４１の値を目標値としてエンジン状態量から当該目標値を達成するためのパラメータＰ４の値を算出するように構築されている。
　そして、最小規模のモデル６は、エンジン状態量のみからパラメータＰ６の値を算出するように構築されている。
　各モデル２，４，６で計算されるパラメータＰ２，Ｐ４，Ｐ６は、同一のアクチュエータ操作量の演算のために用いられる同一のパラメータである。ただし、その値は必ずしも一致しない。モデル２で計算されるパラメータＰ２は、エンジンの性能に関する要求が数値化されたパラメータＰ２１を目標として決定されるものであるので、エンジン性能に関する要求の達成という点では最も精度が高い。ただし、その反面、制御装置の演算負荷は高くなる。一方、モデル４で計算されるパラメータＰ４は、パラメータＰ４１を目標として決定されるものであるが、パラメータＰ４１はパラメータＰ２１を達成するための最適解ではなく、エンジン状態量から予測される１つの好適解である。このため、エンジン性能に関する要求の達成という点では、パラメータＰ４はパラメータＰ２よりも精度は低くなるが、制御装置の演算負荷は軽減される。そして、モデル６で計算されるパラメータＰ６は、エンジン状態量のみから予測される１つの好適解であるため、エンジン性能に関する要求の達成精度の点では他のパラメータＰ２，Ｐ４よりも低いものとなる。しかし、制御装置の演算負荷は最小限に抑えることができる。
　以上のように、本制御装置によれば、モデル群の中から選択するモデルの規模によって、モデルの精度と演算負荷とのバランスを任意に調整することができる。本制御装置は、このようなモデル選択をエンジンの運転状況、例えば、エンジン回転数に応じて行う。モデルを用いた演算が一定のクランク角ごとに行われる場合、その演算にかかる負荷はエンジン回転数が高くなるほど大きくなるからである。具体的には、低回転域ではモデル２を選択し、中回転域ではモデル４を選択し、高回転域ではモデル６を選択する。このようにエンジン回転数に応じて選択するモデルを変更することで、制御装置の演算能力を最大限に活かすことが可能となる。
　なお、本実施の形態のモデル群は３つのモデルを含んでいるが、規模の異なるより多くのモデルを含むこともできる。モデルの規模を大きくすることで、より精度の高いモデルを構築することができる。逆に、規模の異なる２つのモデルからなるモデル群も許容される。また、本実施の形態のモデル群は全てのモデルにおいて規模が異なっているが、同一規模のモデルを複数含むことも可能である。
　図８は、図６及び図７に示すモデル構造を基本構造とした場合の応用例を示す図である。この応用例ではモデルＡ，Ｂ，Ｃ′からなるモデル群が用いられている。モデルＡとモデルＢは同一規模のモデルであって、それぞれ異なるアクチュエータ操作量の演算のために用いられるパラメータを計算する。モデルＣ′はモデルＡとモデルＢを内包するより規模の大きいモデルであって、前述の各パラメータをモデルＡ，Ｂよりも高い精度で計算することができる。この応用例では、モデルＡ，Ｂによる計算とモデルＣ′による計算の何れか一方が選択される。モデルＤは前記のモデル群とは独立したモデルであって、前記のモデル群から選択されるモデルと並行して計算が行われる。
　ここで、図８に示すモデル構造を例にとって、モデルの選択方法について検討する。最も好ましい組み合わせは、制御装置の演算能力を超えること無く、かつ、演算能力をぎりぎりまで使い尽くすことのできる組み合わせである。その組み合わせはエンジンの運転状況によって、特にエンジン回転数によって異なったものとなる。そこで、本制御装置は、演算負荷の指標となる負荷指標値をモデルごとに、且つ、エンジン回転数ごとに設定し、その設定をメモリに記憶している。そして、アクチュエータ操作量の演算時には、負荷指標値の積算値が基準値を超えない範囲内で、選択するモデルの規模を大きくしていくようにしている。
　例えば、各エンジン回転数における負荷指標値が以下のように設定されていたとする。

　　　　　　　　　回転数（rpm）　　　負荷指標値
　モデルＡ　　［1000　2000　3000］　［10　20　30］
　モデルＢ　　［1000　2000　3000］　［10　20　30］
　モデルＣ′　［1000　2000　3000］　［60　80　100］
　モデルＤ　　［1000　2000　3000］　［30　35　40］
　ここでは負荷指標値の積算値の基準値（許容最大値）を１００とする。この場合、エンジン回転数が１０００ｒｐｍのときには、演算能力に余裕があることから、モデル群からはモデルＣ′を選択することができる。つまり、モデルＤによる計算と並行してモデルＣ′による計算を行うことができる。一方、エンジン回転数が２０００ｒｐｍや３０００ｒｐｍのときには、演算能力に余裕が無くなるために、モデル群からはモデルＣ′を選択することはできない。このため、モデル群からはモデルＡ，Ｂが選択され、モデルＤによる計算と並行してモデルＡ，Ｂによる計算が行われることになる。このように、演算に使用するモデルの選択を負荷指標値によって判断することで、制御装置の演算能力を常に限界まで活用することが可能となる。
　図９は、図６及び図７に示すモデル構造を基本構造とした場合の別の応用例を示す図である。この応用例では２つのモデル群が用意されている。モデルＡ，Ｂ，Ｃ′からなるモデル群と、モデルＥ，Ｆ，Ｇ′からなるモデル群である。モデルＧ′はモデルＥとモデルＦを内包するより規模の大きいモデルであって、モデルＥ，Ｆよりも高い精度でパラメータを計算することができる。この応用例では、２つのモデル群間に予め優先順位を付けておき、負荷指標値が基準値を超えない範囲内で、優先順位の高いモデル群から順に、アクチュエータ操作量の演算に使用するモデルの規模を大きくすることが行われる。そうすることで、制御装置の演算能力は優先順位の高いモデル群の演算に優先的に振り向けられるので、制御装置の演算能力を有効に活用することが可能となる。
　なお、図９に示す例において、モデル群間の優先順位をエンジンの運転状況に応じて可変にすることもできる。例えば、排気ガス性能が優先される状況ではモデルＡ，Ｂ，Ｃ′からなるモデル群の優先順位を高くし、燃費性能が優先される状況ではモデルＥ，Ｆ，Ｇ′からなるモデル群の優先順位を高くするといったことも可能である。そうすることで、現状において最も優先度の高いモデル群の演算に制御装置の演算能力が振り向けられるので、制御装置の演算能力をより有効に活用することが可能となる。
その他．
　以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上述の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。
　例えば、図１０は、図８に示すモデル構造の変形例を示す図である。この変形例では、モデルＣ′とモデルＢとを用いた計算が可能になっている。つまり、モデルＡ，Ｂ，Ｃ′からなるモデル群が担当するアクチュエータ操作量の演算用の２つのパラメータのうち、１つのパラメータは小規模のモデルＢで計算するが、もう１つのパラメータは大規模のモデルＣ′で計算する。同様に、１つのパラメータはモデルＣ′で計算して、もう１つのパラメータは小規模のモデルＡで計算するようにしてもよい。この場合、より高い精度が求められるパラメータを優先して大規模モデルＣ′で計算することで、制御装置の演算能力をより有効に活用することが可能となる。
１　モデル
１１　サブモデル（最上位）
１２　サブモデル（中間）
１３　サブモデル（最下位）
２　モデル（大規模）
４　モデル（中規模）
６　モデル（小規模）
２１，４１　上位サブモデル
２２，４２　下位サブモデル

Claims (8)

  1. 　１又は複数のアクチュエータを操作して内燃機関の運転を制御する制御装置において、
    　前記内燃機関の状態を示す複数種の状態量（以下、エンジン状態量）を取得するための複数種のセンサと、
    　前記エンジン状態量からアクチュエータ操作量を演算する演算要素であって、その演算過程においてモデルを使用する演算要素と、を備え、
    　前記モデルは、階層的序列を有する複数のサブモデルからなり、
    　序列において連続する２つのサブモデルのうち上位のサブモデルで計算されるパラメータと、下位のサブモデルで計算されるパラメータとは目標と手段との関係にあり、
    　最上位サブモデルは、前記内燃機関の性能に関する要求が数値化されたパラメータを計算するサブモデルであって、前記エンジン状態量を用いてパラメータの値を計算するように構築され、
    　最上位以外の各サブモデルは、直接の上位のサブモデルが使用されている場合には、当該上位モデルで算出されたパラメータの値を目標値として前記エンジン状態量から当該目標値を達成するためのパラメータの値を算出し、直接の上位のサブモデルが使用されていない場合には、前記エンジン状態量のみからパラメータの値を算出するように構築され、
    　前記演算要素は、最下位サブモデルで算出されたパラメータの値を用いて前記アクチュエータ操作量を演算し、前記内燃機関の運転状況に応じて前記最下位サブモデルと組み合わせて使用する上位サブモデルの個数を変更することを特徴とする内燃機関の制御装置。
  2. 　前記演算要素は、演算負荷の指標となる数値（以下、負荷指標値）をサブモデルごとに、且つ、前記内燃機関の運転状況ごとに記憶していて、負荷指標値の積算値が基準値を超えない範囲内で、前記最下位サブモデルと組み合わせて使用する上位サブモデルの階層をより上位に上げていくことを特徴とする請求項１記載の内燃機関の制御装置。
  3. 　前記演算要素は、異なるアクチュエータ操作量をそれぞれ演算するために構造の異なる複数のモデルを有し、
    　前記複数のモデル間には優先順位が付けられていて、
    　前記演算要素は、負荷指標値の積算値が基準値を超えない範囲内で、優先順位の高いモデルから順に、最下位サブモデルと組み合わせて使用する上位サブモデルの階層をより上位に上げていくことを特徴とする請求項２記載の内燃機関の制御装置。
  4. 　前記演算要素は、前記内燃機関の運転状況に応じて、前記複数のモデル間の優先順位を変更することを特徴とする請求項３記載の内燃機関の制御装置。
  5. 　１又は複数のアクチュエータを操作して内燃機関の運転を制御する制御装置において、
    　前記内燃機関の状態を示す複数種の状態量（以下、エンジン状態量）を取得するための複数種のセンサと、
    　前記エンジン状態量からアクチュエータ操作量を演算する演算要素であって、その演算過程においてモデルを使用する演算要素と、を備え、
    　前記演算要素は、同一のアクチュエータ操作量の演算のために規模の異なる複数のモデルからなるモデル群を有し、
    　前記複数のモデルの間には規模順に序列が付けられ、
    　序列において連続する２つのモデルのうち規模の大きい方のモデルは、規模の小さい方のモデルに相当する下位サブモデルと、前記下位サブモデルに結合された上位サブモデルとからなり、前記下位サブモデルは、前記上位サブモデルで算出されたパラメータの値を目標値として前記エンジン状態量から当該目標値を達成するためのパラメータの値を算出するように構築され、
    　前記演算要素は、前記アクチュエータ操作量の演算に使用するモデルを前記モデル群の中から前記内燃機関の運転状況に応じて選択し、選択したモデルで算出されたパラメータの値を用いて前記アクチュエータ操作量を演算することを特徴とする内燃機関の制御装置。
  6. 　前記演算要素は、演算負荷の指標となる数値（以下、負荷指標値）をモデルごとに、且つ、前記内燃機関の運転状況ごとに記憶していて、負荷指標値が基準値を超えない範囲内で最大となるモデルを前記モデル群の中から選択することを特徴とする請求項５記載の内燃機関の制御装置。
  7. 　前記演算要素は、異なるアクチュエータ操作量をそれぞれ演算するために複数のモデル群を有し、
    　前記複数のモデル群間には優先順位が付けられていて、
    　前記演算要素は、負荷指標値が基準値を超えない範囲内で、優先順位の高いモデル群から順に、前記アクチュエータ操作量の演算に使用するモデルの規模を大きくしていくことを特徴とする請求項６記載の内燃機関の制御装置。
  8. 　前記演算要素は、前記内燃機関の運転状況に応じて、前記複数のモデル群間の優先順位を変更することを特徴とする請求項７記載の内燃機関の制御装置。
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