WO2002086630A1

WO2002086630A1 - Appareil de commande d'equipement

Info

Publication number: WO2002086630A1
Application number: PCT/JP2002/003895
Authority: WO
Inventors: Yuji Yasui; Yoshihisa Iwaki; Jun Takahashi
Original assignee: Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha
Priority date: 2001-04-20
Filing date: 2002-04-19
Publication date: 2002-10-31
Also published as: BR0205088A; CA2411520C; EP2261760B1; EP2264302A1; CN1275108C; ATE538418T1; US7216006B2; KR20030007852A; EP1293851A4; US7050864B2; EP2261760A1; EP2261759A1; CA2411520A1; EP2261759B8; EP2264302B1; ATE554277T1; EP2261759B1; KR100552579B1; US20030120360A1; CN1460201A

Description

明細書発明の名称

プラン卜の制御装置技術分野

本発明は、プラントの制御装置に関し、特にロバスト制御理論の一つであるスライディングモード制御理論を応用したスライディングモードコントローラによりプラントを制御するものに関する。背景技術

スライディングモード制御理論を応用した制御装置は、例えば特開平 9 _ 2 7 4 5 0 4号公報に示されている。この公報には、スライディングモード制御理論における超平面を、'制御状態量の収束状態に応じて設定する手法が提案されており、その手法により、スライディングモ一ド制御の収束応答性や収束安定性の向上が図られている。

スライディンダモードコントローラにより制御対象であるプラントの制御を行う場合、プラントをモデル化し、その制御対象モデルの特性を示すモデルパラメ一夕を決定する必要がある。モデルパラメータとしては、予め定めた一定値を使用することもできるが、通常経年変化や外乱により、モデルパラメータの値は変化する。したがって、モデルパラメ一タをリアルタイムで同定するモデルパラメ —夕同定器を使用し、モデルパラメ一タ同定器により同定されたモデルパラメ一夕を用いてスライディングモード制御を実行することが望ましい。

しかし、モデルパラメータ同定器は、同定したモデルパラメータを用いて算出されるプラントの出力と、実際のプラントの出力との偏差を同定誤差として検出し、同定誤差が 0となるようにモデルパラメータを修正するものであるため、以下のような問題が発生する。

すなわち、ブラントが有する非線形特性や平均値が 0でない外乱が加わることなどに起因して、実際にはほぼ最適なモデルパラメ一夕が得られているにも関わらず、同定誤差が 0とならず、本来は不要なモデルパラメータの修正を行う場合がある。その結果、モデルパラメータが最適値から徐々にずれていってしまうドリフ卜が発生し、スライディングモードコントローラによる制御が不安定となる塲合があった。

また、制御対象であるプラントをモデル化し、その制御対象モデルのモデルパラメ一夕をパラメータ調整機構により算出し、このモデルパラメ一タを用いる適応制御器により、内燃機関に供給する混合気の空燃比を目標空燃比にフィ一ドバック制御する空燃比制御装置が従来より知られている（例えば特開平 1 1一 7 3 2 0 6号公報）。

この制御装置では、モデルパラメータの初期値に、モデルパラメータの同定誤差に応じて算出される更新成分を加算することにより、モデルパラメ一夕が算出される。

しかしながら、モデルパラメータの初期値はプラントへの制御入力を算出する時点におけるプラントの状態量とは無関係に設定されるため、比較的短時間のうちにプラントの特性が変化する場合に、モデルパラメータが最適値に収束するまでの時間が長くなり、十分な制御性能を得られないことがあった。

また、スライディングモード制御理論を応用したスライディングモ一ドコントローラは、例えば特開平 9一 2 7 4 5 0 4号公報に示されている。この公報には、スライディングモ一ド制御の安定性を判別し、スライディングモード制御が不安定と判別したときは、制御対象への制御入力として、スライディングモード制御が不安定と判別される前の算出値を用いる点が示されている。

また特開平 1 1一 9 3 7 4 1号公報には、スライディングモ一ド制御の安定性を判別し、スライディングモード制御が不安定と判別したときは、制御対象への制御入力を、予め定められた値に設定する点が示されている。

しかしながら、上述した従来の手法では、スライディングモード制御が不安定と判別されたときは、制御入力が固定されてしまうため、プラントの出力を制御目標値に収束させることができなくなってしまう。

また、上記特開平 1 1— 7 3 2 0 6号公報に示される制御装置では、モデルパラメ一夕の初期値に、モデルパラメ一夕の同定誤差に応じて算出される更新成分を加算することにより、モデルパラメ一夕が算出される。

上記特開平 1 1一 7 3 2 0 6号公報に記載された装置では、外乱の影響によるモデルパラメ一夕のドリフトは防止される。しかし、パラメ一夕調整機構により算出されたモデルパラメータが、そのまま適応制御器で使用されるため、適応制御器の安定性を維持する上で改善の余地があった。

また、プラントをモデル化することにより得られる制御対象モデルのモデルパラメ一夕をリアルタイムで同定し、同定したモデルパラメータを用いてプラントを制御する制御装置は、例えば特開 2 0 0 0— 1 7 9 3 8 4号公報に示されている。

この公報に示された制御装置は、モデルパラメ一夕を同定する同定器と、ブラントの出力を推定する推定器と、同定器により同定されたモデルパラメータ及び推定器により推定されたプラント出力を用いてスライディングモード制御により、プラントへの制御入力を算出するスライディングモード制御器とを備えている。前記同定器及び推定器には、プラン卜の出力とその目標値との偏差、及びブラントの入力と基準値との偏差が入力され、前記基準値は、プラントへの入力を操作するための操作量に応じて可変的に設定される。前記基準値を操作量に応じて可変的に設定することにより、プラント出力を目標値へ収束させる制御における収束速度を高める効果が得られる。

しかしながら、上記特開 2 0 0 0 - 1 7 9 3 8 4号公報に示される制御装置は、より具体的にはスライディングモード制御器で算出される適応制御入力に応じて前記基準値を設定する手法を採用しているため、この基準値設定手法は、適応スライディングモード制御を用いる制御装置にのみ適用可能なものであった。したがって、より汎用性の高い基準値設定手法が望まれていた。

また、車両に搭載される内燃機関のスロット弁をモータによって駆動するスロットル弁駆動装置は広く知られている。このスロットル弁駆動装置のスロットル弁の開度を、 P I D (比例、積分、微分）制御により制御するスロットル弁開度制御装置において、 P I D制御定数を車両の運転状態に応じて設定する手法が、特開平 8— 2 6 1 0 5 0号公報に示されている。

しかしながら、制御対象であるスロットル弁駆動装置は、非線形特性を有するため、通常の P I D制御では、スロットル弁開度の目標値への追従特性や制御精度、及び制御の安定性の面で十分な制御性能が得られなかつた。発明の開示

本発明の目的は、制御対象であるプラントをモデル化することにより得られる制御対象モデルのモデルパラメ一夕の同定を行い、同定したモデルパラメータを用いてスライディングモード制御を行う場合の制御をより安定化することができるプラントの制御装置を提供することである。

本発明の他の目的は、比較的短時間のうちにブラントの特性が変化する場合においても、モデルパラメ一夕を迅速に最適値に収束させ、良好な制御性を維持することができるプラントの制御装置を提供することである。

本発明の他の目的は、スライディングモード制御が不安定となったときに、制御目標値への制御を継続しつつ、スライディングモード制御を安定化するための適切な処理を行い、スライディングモード制御の安定性を向上させることができるプラン卜の制御装置を提供することである。

本発明の他の目的は、制御対象であるプラントをモデル化することにより得られる制御対象モデルのモデルパラメ一タを同定しつつ、そのモデルパラメ一夕を使用する制御の安定性をより向上させることができるプラントの制御装置を提供することである。

本発明の他の目的は、プラントの入力または出力の基準値を用いて定義された制御対象モデルを使用する場合に、より汎用性の高い基準値設定を行い、制御性能を向上させることができるプラントの制御装置を提供することである。

本発明の他の目的は、スロットル弁開度の目標値への追従特性、制御精度及び制御の安定性を向上させることができるスロットル弁駆動装置の制御装置を提供することである。

上記目的を達成するため本発明は、同定手段と、スライディングモードコントローラとを備えるプラントの制御装置を提供する。同定手段は、プラントをモデル化することにより定義される制御対象モデルのモデルパラメータべクトル（0 ) を、前記プラントの入力及び出力に基づいて同定する。スライディングモードコントローラは、前記同定手段により同定されたモデルパラメ一夕べクトルを用いて前記プラントを制御する。前記同定手段は、前記モデルパラメータベクトルの同定誤差（i d e) を算出する同定誤差算出手段と、該同定誤差に応じて更新ベクトル（d 0) を算出する更新ベクトル算出手段と、該更新ベクトルの少なくとも 1つの要素の過去値に 0より大きく 1より小さい所定値（DELTA i、 E P S i ) を乗算することにより、前記更新ベクトルを修正する更新ベクトル修正手段とを有し、前記モデルパラメータの基準ベクトル（S b a s e、 Θ (0) ) に修正された更新べクトルを加算することにより、前記モデルパラメータべクトルを算出する。

この構成によれば、モデルパラメータべクトルの同定誤差に応じて更新べクトルが算出され、該更新べクトルの少なくとも 1つの要素の過去値に 0より大きく 1より小さい所定値を乗算することにより、更新ベクトルが修正され、モデルパラメータの基準べクトルに修正された更新べクトルを加算することにより、モデルパラメータべクトルが算出されるので、更新べクトルの要素の値が制限され、モデルパラメータべクトルを基準べクトル近傍に安定させることができる。その結果、モデルパラメータのドリフトが防止され、スライディングモード制御の安定性を向上させることができる。

好ましくは、前記更新ベクトル修正手段は、前記更新ベクトルの、前記プラントの入力に関わる要素（b 1の演算に関わる要素）または前記プラントの入出力に関わらない要素（c 1の演算に関わる要素）については、前記所定値を乗算しない。これにより、更新ベクトルの修正による定常偏差の発生を防止することができる。

好ましくは、前記更新ベクトル修正手段は、前記基準ベクトル（Θ (0) ) の少なくとも 1つの要素にも前記所定値（EP S i) を乗算する。この場合においても、モデルパラメ一夕のドリフトが防止され、スライディングモード制御の安定性を向上させることができる。

本発明はさらに、同定手段及ぴスライディングモ一ドコント口一ラを備える他のプラン卜の制御装置を提供する。同定手段は、プラントをモデル化することにより定義される制御対象モデルのモデルパラメ一タべクトルを、前記プラントの入力及び出力に基づいて同定する。スライディングモードコントローラは、前記同定手段により同定されたモデルパラメータべクトルを用いて前記プラントを制御する。前記同定手段は、前記モデルパラメータベクトルの同定誤差（ i d e) を算出する同定誤差算出手段と、該同定誤差が所定の範囲内（一 E I DNRLM T≤ i d e≤E I DNRLMT) にあるときは、前記同定誤差を減少方向に修正する同定誤差修正手段とを有し、該同定誤差修正手段により修正された同定誤差 ( i d e n 1 ) を用いて前記モデルパラメータべクトルを算出する。

この構成によれば、モデルパラメータの同定誤差が所定の範囲内にあるときは、同定誤差が減少方向に修正され、該修正された同定誤差を用いてモデルパラメ —夕べクトルが算出されるので、同定誤差がモデルパラメータに蓄積することが抑制され、モデルパラメータのドリフトを防止することができ、スライディングモード制御の安定性を向上させることができる。

好ましくは、前記同定誤差修正手段は、前記同定誤差が前記所定範囲内にあるときは、前記同定誤差を 0とする。これにより、モデルパラメータの値に反映されるべきでない同定誤差の影響を無くし、モデルパラメータのドリフト防止効果を高めることができる。

好ましくは、前記所定範囲は、制御目標値（DTHR) の変化量（DDTHR ) または前記プラントの出力（DTH) に応じて設定する。これにより、寄与度合を低減すべき同定誤差の範囲が適切なものとなり、モデルパラメ一夕の値に反映させるべき同定誤差を、不要な誤差として低減または無視してしまうことを防止することができる。

好ましくは、前記同定手段は、固定ゲインアルゴリズムを用いて前記モデルパラメ一夕べクトルの同定を行う。これにより、演算量を低減することができる。好ましくは、前記同定誤差算出手段は、前記同定誤差のローパスフィルタ処理を行い、該処理後の同定誤差を出力する。

この構成によれば、ローパスフィルタ処理後の同定誤差を用いてモデルパラメ —夕ベクトルの同定が行われるので、制御対象モデルの周波数特性が、プラントの実際の周波数特性とより近いものとなり、制御のロバスト性を高め、制御をさらに安定化することができる。好ましくは、前記プラントの制御装置は、前記プラントの出力の予測値（P R E D T H) を算出する予測手段をさらに備える。

この構成によれば、予測手段によりプラントの出力の予測値が算出されるので、むだ時間要素を有するプラントの制御を精度良く行うことができる。

好ましくは、前記予測手段は、前記同定手段により同定されたモデルパラメ一夕を用いて前記予測値の算出を行う。これにより、プラントの動特性が経時変化した場合や環境条件などによって変化した場合でも精度のよい予測値を算出することができる。

好ましくは、前記スライディングモードコントローラによる前記プラントへの制御入力は、適応則入力を含む。これにより、外乱やモデル化誤差（実際のブラントの特性と、モデル化した制御対象モデルの特性との差）があっても、良好な制御性を実現することができる。

好ましくは、前記プラントは、内燃機関のスロットル弁（3 ) と、該スロットル弁を駆動する駆動手段（6 ) とを有するスロットル弁駆動装置（1 0 ) を含み、前記スライディングモードコントローラは、前記スロットル弁の開度（T H) を目標開度（T H R) に一致させるように、前記スロットル弁駆動装置への制御入力を決定するパラメ一夕（D U T) を算出する。

この構成によれば、同定手段により同定された安定なモデルパラメータを用いて、スライディングモードコントローラにより、スロットル弁開度を目標開度に一致させる制御が行われるので、スロットル弁開度の目標開度への制御性を向上させ、しかも安定した制御を実現することができる。

好ましくは、前記プラントは、内燃機関（2 1 2 ) と、該機関に燃料を供給する燃料供給手段（2 1 1 ) とを有する機関システム（2 0 1 ) を含み、前記スラィディングモードコントローラは、前記機舅に供給される混合気の空燃比を目標空燃比に一致させるように、前記機関システムへの制御入力を決定するパラメ一夕（D KA F ) を算出する。

この構成によれば、同定手段により同定された安定なモデルパラメータを用いて、スライディングモードコントローラにより、空燃比を目標空燃比に一致させる制御が行われるので、空燃比の目標空燃比への制御性を向上させ、しかも安定した制御を実現することができる。

本発明はさらに、プラントをモデル化することにより定義される制御対象モデルのモデルパラメータ（e ) を、前記プラントの入力及び出力に基づいて同定する同定手段と、該同定手段により同定されたモデルパラメータを用いて前記ブラントを制御する制御手段とを備えたプラントの制御装置を提供する。前記同定手段は、前記プラントの状態量（D T H) に応じて基準モデルパラメ一夕（0 b a s e ) を算出する基準モデルパラメ一夕算出手段と、前記モデルパラメータの同定誤差（ i d e ) を算出する同定誤差算出手段と、該同定誤差に応じて更新成分 ( d Θ ) を算出する更新成分算出手段とを有し、該更新成分を前記基準モデルパラメ一夕に加算することにより、前記モデルパラメ一夕を算出する。

この構成によれば、モデルパラメータの同定誤差に応じて更新成分が算出され、プラントの状態量に応じて算出される基準モデルパラメ一夕に更新成分を加算することにより、モデルパラメータが算出されるので、常に変化するプラントの状態量に応じた基準モデルパラメ一夕を補正する形でモデルパラメ一夕が算出され、従来の手法に比べて迅速に最適値に収束させることが可能となる。

好ましくは、前記プラントの状態量は、前記プラントの動特性変化を示すパラメータ、具体的には前記プラン卜の出力（D T H、 T H) あるいは前記プラント出力の制御目標値（D T H R、 T H R ) とする。これにより、プラントの動特性変化に応じた適切な基準モデルパラメ一夕が得られる。その結果、特にプラントに非線形要素が含まれる場合でもモデルパラメータを迅速に収束させることがでさる。

好ましくは、前記制御手段は、スライディングモード制御により前記プラントを制御する。これにより、外乱や制御対象モデルのモデル化誤差（実際のプラン卜の特性と、モデル化することにより定義される制御対象モデルの特性との差）、あるいは制御対象のむだ時間の存在下においても、良好な制御性を得ることができる。

好ましくは、前記制御手段による前記プラントへの制御入力は、適応則入力を含む。これにより、外乱やモデル化誤差があっても、良好な制御性を実現することができる。好ましくは、前記プラントは、内燃機関のスロットル弁と、該スロットル弁を駆動する駆動手段とを有するスロットル弁駆動装置を含み、前記制御手段は、前記スロットル弁の開度を目標開度に一致させるように、前記スロットル弁駆動装置への制御入力を決定するパラメ一夕を算出する。

この構成によれば、同定手段により同定されたモデルパラメータを用いて、スロットル弁開度を目標開度に一致させる制御が行われるので、スロットル弁開度の目標開度への制御性を向上させることができる。

さらに本発明は、スライディングモード制御によりプラントを制御するスライディングモードコントローラを備えたプラントの制御装置を提供する。前記スライデイングモードコントローラは、前記プラントの出力と制御目標値との偏差に基づく線形関数である切換関数（ひ）の値を算出する切換関数値算出手段と、スライディングモード制御の安定判別を行う判別手段と、前記偏差に基づく偏差状態量を、前記切換関数値が 0となる切換直線上に拘束するための等価制御入力（ U e q ) を算出する等価制御入力算出手段と、前記偏差状態量を前記切換直線上に載せるための到達則入力（U r c h ) を算出する到達則入力算出手段と、少なくとも前記等価制御入力（U e q ) 及び前記到達則入力（U r c h ) を加算することにより、前記プラントへの制御入力（U s 1 ) を算出する制御入力算出手段と、スライディングモード制御が不安定と判別されたときは、前記等価制御入力 (U e q ) の絶対値を減少させる安定化手段とを備える。

この構成によれば、プラントの出力と制御目標値との偏差に基づく偏差状態量を、切換関数値が 0となる切換直線上に拘束するための等価制御入力と、偏差状態量を切換直線上に載せるための到達則入力と用いて、プラントへの制御入力が算出され、スライディングモード制御が不安定と判別されたときは、等価制御入力の絶対値が減少される。スライディングモード制御が不安定化したときは、等価制御入力がもっとも大きな影響を受けるので、この絶対値を減少させることにより、制御目標値への制御を継続しつつ、スライディングモード制御を安定化することができる。

さらに本発明は、スライディングモード制御によりプラントを制御するスライディングモードコントローラを備えた他のプラントの制御装置を提供する。前記スライディングモードコントローラは、前記プラントの出力と制御目標値との偏差に基づく線形関数である切換関数（σ) の値を算出する切換関数値算出手段と、スライディングモード制御の安定判別を行う判別手段と、前記偏差に基づく偏差状態量を、前記切換関数値が 0となる切換直線上に拘束するための等価制御入力（Ue q) を算出する等価制御入力算出手段と、前記偏差状態量を前記切換直線上に載せるための到達則入力（Ur c h) を算出する到達則入力算出手段と、少なくとも前記等価制御入力（Ue q) 及び前記到達則入力（Ur c h) を加算することにより、前記プラントへの制御入力（Us 1) を算出する制御入力算出手段と、スライディングモード制御が不安定と判別されたときは、前記到達則入力（Ur c h) の算出に用いる制御ゲイン（F) を、前記スライディングモード制御をより安定化する値（XKRCHSTB) に変更する安定化手段を備える。この構成によれば、プラントの出力と制御目標値との偏差に基づく偏差状態量を、切換関数値が 0となる切換直線上に拘束するための等価制御入力と、偏差状態量を切換直線上に載せるための到達則入力と用いて、プラントへの制御入力が算出され、スライディングモード制御が不安定と判別されたときは、到達則入力の算出に用いる制御ゲインが、スライディングモード制御をより安定化する値に変更されるので、制御目標値への制御を継続しつつ、スライディングモード制御を安定化することができる。

好ましくは、前記スライディングモードコントローラは、前記偏差状態量を前記切換直線上に載せるための適応則入力（Uadp) を算出する適応則入力算出手段を有し、前記制御入力算出手段は、前記等価制御入力（Ue q) 、前記到達則入力（Ur c h) 及び前記適応則入力（Uadp) を加算することにより、前記プラントへの制御入力（Us 1) を算出する。

この構成によれば、等価制御入力及び到達則入力に、さらに適応則入力を加えて、プラントへの制御入力が算出されるので、外乱やモデル化誤差（実際のブラントの特性と、モデル化することにより定義される制御対象モデルの特性との差 ) があっても、良好な制御性を実現することができる。

さらに本発明は、スライディンダモード制御によりプラントを制御するスラィデイングモードコントローラを備えた他のプラントの制御装置を提供する。前記スライディングモードコントローラは、前記プラントの出力と制御目標値との偏差に基づく線形関数である切換関数（σ) の値を算出する切換関数値算出手段と、スライディングモード制御の安定判別を行う判別手段と、前記偏差に基づく偏差状態量を、前記切換関数値が 0となる切換直線上に拘束するための等価制御入力（Ue q) を算出する等価制御入力算出手段と、前記偏差状態量を前記切換直線上に載せるための到達則入力（Ur c h) を算出する到達則入力算出手段と、前記偏差状態量を前記切換直線上に載せるための適応則入力（Uadp) を算出する適応則入力算出手段と、前記等価制御入力（Ue q) 、前記到達則入力（U r c h) 及び適応則入力（Ua dp) を加算することにより、前記プラントへの制御入力（Us 1) を算出する制御入力算出手段と、スライディングモード制御が不安定と判別されたときは、前記適応則入力（Ua dp) の算出に用いる制御ゲイン（G) を、前記スライディングモード制御をより安定化する値（XKAD PSTB) に変更する安定化手段とを備える。

この構成によれば、プラン卜の出力と制御目標値との偏差に基づく偏差状態量を、切換関数値が 0となる切換直線上に拘束するための等価制御入力と、偏差状態量を切換直線上に載せるための到達則入力と、偏差状態量を切換直線上に載せるための適応則入力とを用いて、プラントへの制御入力が算出され、スライディングモード制御が不安定と判別されたときは、適応則入力の算出に用いる制御ゲインが、スライディングモード制御をより安定化する値に変更される。適応則入力を用いることにより、外乱やモデル化誤差があっても、良好な制御性を実現することができ、安定化手段により制御目標値への制御を継続しつつ、スライディンダモード制御を安定化することができる。

さらに本発明は、スライディングモード制御によりプラントを制御するスライディングモードコントローラを備えた他のブラントの制御装置を提供する。前記スライディングモードコントローラは、前記プラントの出力と制御目標値との偏差に基づく線形関数である切換関数（σ) の値を算出する切換関数値算出手段と、スライディングモード制御の安定判別を行う判別手段と、スライディングモード制御が不安定と判別されたときは、前記スライディングモード制御の応答速度を低下させるように前記切換関数を変更（VP OLEを変更）する安定化手段とを備える。

この構成によれば、スライディングモード制御が不安定と判別されたときは、スライディングモード制御の応答速度を低下させるように切換関数が変更されるので、制御目標値への制御を継続しつつ、スライディングモード制御を安定化することができる。

好ましくは、前記判別手段は、前記切換関数値（び）に基づいて前記安定判別を行う。切換関数の絶対値が増加傾向を示すときは、制御が不安定となっていることを意味するので、そのような傾向を切換関数値に基づいて判別することにより、スライディングモード制御の不安定状態を容易に判別することができる。さらに本発明は、プラントをモデル化することにより定義される制御対象モデルのモデルパラメ一夕を、前記プラントの入力及び出力に基づいて同定する同定手段と、該同定手段により同定されたモデルパラメータを用いて、スライディンダモード制御により前記プラントを制御するスライディングモードコントローラとを備えたプラントの制御装置を提供する。前記スライディングモードコント口 —ラは、スライディングモード制御の安定判別を行う判別手段と、スライディングモード制御が不安定と判別されたときは、所定のモデルパラメータ（b l ) の使用を禁止する安定化手段とを備える。

この構成によれば、スライディングモード制御が不安定と判別されたときは、所定のモデルパラメータ（b l ) の使用が禁止される。同定手段によるモデルパラメ一夕の同定が不安定となった場合に、スライディングモード制御が不安定となるので、特に影響の大きい所定のモデルパラメータを使用しないことにより、制御目標値への制御を継続しつつ、スライディングモード制御を安定化することができる。

好ましくは、前記プラントは、内燃機関のスロットル弁と、該スロットル弁を駆動する駆動手段とを有するスロットル弁駆動装置を含み、前記スライディングモードコントローラは、前記スロットル弁の開度を目標開度に一致させるように、前記スロットル弁駆動装置への制御入力を決定するパラメータを算出する。この構成によれば、ロバスト性の高いスライディングモード制御により、スロットル弁開度を目標開度に一致させる制御が行われるので、スロットル弁開度の目標開度への制御性を向上させ、しかも安定した制御を実現することができる。さらに本発明は、プラントをモデル化することにより定義される制御対象モデルのモデルパラメ一夕べクトルを、前記プラントの入力及び出力に基づいて同定する同定手段と、該同定手段により同定されたモデルパラメータべクトルを用いて前記プラントを制御する制御手段とを備えたプラントの制御装置を提供する。前記同定手段は、前記モデルパラメ一夕ベクトルの同定誤差（ i d e ) を算出する同定誤差算出手段と、該同定誤差に応じて更新ベクトル（d 0 ) を算出する更新べクトル算出手段と、前記同定誤差の過去値の影響を減少させるように前記更新べクトルを修正する更新べクトル修正手段と、前記モデルパラメータの基準べクトル（0 b a s e、 Θ ( 0 ) ) に修正された更新ベクトルを加算することにより、前記モデルパラメ一夕べクトルを算出するモデルパラメータべクトル算出手段と、前記モデルパラメータべクトル算出手段により算出されるモデルパラメ一タベクトルの要素（a 1 , a 2 , b l， c 1 ) の値を、所定リミット範囲内に制限する制限手段とを有する。

この構成によれば、モデルパラメータべクトルの同定誤差に応じて更新べクトルが算出され、同定誤差の過去値の影響を減少させるように更新べクトルが修正され、モデルパラメータの基準べクトルに修正された更新べクトルを加算することにより、モデルパラメータべクトルが算出され、さらにモデルパラメータべクトルの要素の値が所定リミット範囲内に制限される。したがって、モデルパラメ —夕のドリフトを防止しつつ、制御の安定性をより一層向上させることができる好ましくは、前記更新ベクトル算出手段は、固定ゲインアルゴリズムを用いて前記更新ベクトルの算出を行う。これにより、演算量を低減することができる。好ましくは、前記更新べクトル修正手段は、前記更新べクトルの少なくとも 1 つの要素の過去値に 0より大きく 1より小さい所定値（D E L T A i、 E P S i ) を乗算することにより、前記更新ベクトルの修正を行う。これにより、同定誤差の過去値の影響が減少し、モデルパラメ一夕べクトルのドリフトを防止することができる。

好ましくは、前記更新ベクトル修正手段は、前記更新ベクトルの、前記プラントの入力に関わる要素（b 1の演算に関わる要素）または前記プラントの入出力に関わらない要素（c 1の演算に関わる要素）については、前記所定値（DEL TA i、 EP S i) を乗算しない。これにより、更新ベクトルの修正による定常偏差の発生を防止することができる。

好ましくは、前記更新ベクトル修正手段は、前記基準ベクトル（0 (0) ) の少なくとも 1つの要素にも前記所定値を乗算する。これにより、モデルパラメ一タべクトルのドリフトが防止される。

好ましくは、前記基準ベクトルは、前記プラントの動特性変化を示すパラメ一夕（DTH) に応じて算出される。これにより、プラントの動特性変化に応じた適切な基準ベクトルが得られる。その結果、特にプラントに非線形要素が含まれる場合でもモデルパラメータを迅速に収束させることができる。

さらに本発明は、プラントをモデル化することにより定義される制御対象モデルのモデルパラメ一夕べクトルを、前記プラントの入力及び出力に基づいて同定する同定手段と、該同定手段により同定されたモデルパラメータべクトルを用いて前記プラントを制御する制御手段とを備えたプラントの制御装置を提供する。前記同定手段は、前記モデルパラメ一夕ベクトルの同定誤差（ i d e) を算出する同定誤差算出手段と、該同定誤差が所定の範囲内（一 E I.DNRLMT≤ i d e≤E I DNRLMT) にあるときは、前記同定誤差を減少方向に修正する同定誤差修正手段と、該同定誤差修正手段により修正された同定誤差（ i d e n 1 ) を用いて前記モデルパラメータべクトルを算出するモデルパラメ一夕べクトル算出手段と、前記モデルパラメ一夕べクトル算出手段により算出されるモデルパラメ一夕べクトルの要素の値を、所定リミツト範囲内に制限する制限手段とを有する。

この構成によれば、モデルパラメ一夕の同定誤差が所定の範囲内にあるときは、同定誤差が減少方向に修正され、該修正された同定誤差を用いてモデルパラメ一夕べクトルが算出され、さらにモデルパラメータべクトルの要素の値が所定リミット範囲内に制限される。したがって、モデルパラメータのドリフトを防止しつつ、制御の安定性をより一層向上させることができる。

好ましくは、前記制限手段は、前記モデルパラメータベクトルの複数の要素（ a l, a 2) が所定の関係（図 18) を満たすように、前記複数の要素の値を制限する。

この構成によれば、モデルパラメ一夕べクトルの複数の要素が所定の関係を満たすように、複数の要素の値が制限されるので、そのモデルパラメ一タべクトルを用いる制御の安定性を向上させることができる。

好ましくは、前記同定誤差修正手段は、前記同定誤差（ i d e) が前記所定範囲内（― E I DNRLMT^ i d e≤E I DNRLMT) にあるときは、前記同定誤差（ i d e) を 0とする。これにより、モデルパラメ一夕の値に反映されるべきでない同定誤差の影響を無くし、モデルパラメータのドリフト防止効果を高めることができる。

好ましくは、前記プラン卜は、内燃機関のスロットル弁と、該スロットル弁を駆動する駆動手段とを有するスロットル弁駆動装置を含み、前記制御手段は、前記スロットル弁の開度を目標開度に一致させるように、前記スロットル弁駆動装置への制御入力を決定するパラメータを算出する。

この構成によれば、同定手段により同定されたモデルパラメ一夕を用いて、スロットル弁開度を目標開度に一致させる制御が行われるので、スロットル弁開度の目標開度への制御性を向上させるとともに、スロットル弁開度制御の安定性を向上させることができる。

さらに本発明は、プラントを所定の基準値（THDEF) を用いてモデル化することにより得られる制御対象モデルの複数のモデルパラメ一タを同定する同定手段と、該同定手段により同定されたモデルパラメータを用いて前記プラントを制御する制御手段とを備えたプラントの制御装置を提供する。前記複数のモデルパラメータは、前記プラントの入出力に関わらないモデルパラメータ（c l) を含み、前記制御装置は、該プラントの入出力に関わらないモデルパラメータ（c 1) に基づいて前記所定の基準値（THDEF) を補正する補正手段を有する。この構成によれば、制御対象モデルのモデルパラメ一夕は、プラントの入出力に関わらないモデルパラメータを含み、該プラントの入出力に関わらないモデルパラメータに基づいて、所定の基準値が補正される。すなわち、制御対象モデルのモデルパラメータ自体により基準値が補正されるので、本発明は、制御装置がどのような制御手法を用いるものであっても適用可能である。しかも、モデル化誤差（実際のプラントの特性と、制御対象モデルの特性との差）に直接影響を与える制御対象モデルの基準値を、実際のプラントの基準値に一致させることができるので、モデル化誤差を低減し、制御性能を向上させることができる。

好ましくは、前記補正手段は、前記プラントの入出力に関わらないモデルパラメータ（c 1) を統計処理することにより補正値（t hd e f a dp) を算出し、該補正値によって前記所定の基準値（THDEF) を補正する。

好ましくは、前記制御対象モデルは、前記プラントの出力に関わる第 1のモデルパラメ一夕（a l, a 2) と、前記プラントへの制御入力に関わる第 2のモデルパラメータ（b l) と、前記制御入力及びプラントの出力のいずれにも関わらない第 3のモデルパラメータ（c l) とによって定義される。

好ましくは、前記プラントは、内燃機関のスロットル弁（3) と、該スロットル弁を駆動する駆動手段（6) とを有するスロットル弁駆動装置（10) を含み、前記制御装置は、前記スロットル弁の開度（TH) を目標開度（THR) に一致させるように、前記スロットル弁駆動装置（10) への制御入力を決定するパラメータ（DUT) を算出する。

好ましくは、前記スロットル弁駆動装置（10) は、前記スロットル弁を閉弁方向に付勢する第 1付勢手段（4) と、前記スロットル弁を開弁方向に付勢する第 2付勢手段（5) とを備え、前記駆動手段（6) により前記スロットル弁を駆動しないときは、前記第 1及び第 2付勢手段（4, 5) により、前記スロットル弁をデフォルト開度（THDEF) に維持するものであり、前記所定の基準値は、前記デフォルト開度（THDEF) に設定する。

さらに本発明は、内燃機関のスロットル弁と、該スロットル弁を駆動する駆動手段とを備えるスロットル弁駆動装置を制御する制御装置を提供する。この制御装置は、前記スロットル弁駆動装置をモデル化することにより定義される制御対象モデルのモデルパラメ一夕を同定する同定手段と、該同定手段により同定されたモデルパラメータに基づいて、前記スロットル弁の開度を目標開度に制御する制御手段とを備える。前記同定手段は、前記モデルパラメ一夕の同定誤差（i d e) を算出する同定誤差算出手段と、該同定誤差が所定の範囲内（一 E I DNR LMT≤ i d e≤E I DNRLMT) にあるときは、前記同定誤差を減少方向に修正する同定誤差修正手段とを有し、該同定誤差修正手段により修正された同定誤差を用いて前記モデルパラメータを算出し、前記所定範囲を前記スロットル弁の開度（TH) または前記目標開度（THR) に応じた値（DDTHRSQA) に基づいて設定する。

この構成によれば、モデルパラメータの同定誤差が所定の範囲内にあるときは、同定誤差が減少方向に修正され、該修正された同定誤差を用いてモデルパラメ一夕が算出されるので、同定誤差がモデルパラメータに蓄積することが抑制され、モデルパラメ一夕のドリフトを防止することができ、制御の安定性を向上させることができる。さらに、前記所定範囲が、スロットル弁開度または目標開度に応じた値に基づいて設定されるので、寄与度合を低減すべき同定誤差の範囲が適切なものとなり、モデルパラメータの値に反映させるべき同定誤差を、不要な誤差として低減または無視してしまうことを防止することができる。

好ましくは、前記制御装置は、前記同定手段により同定されたモデルパラメ一夕を用いて、未来のスロットル弁開度の予測値（PREDTH) を算出する予測手段をさらに備える。

この構成によれば、同定手段により同定されたモデルパラメータを用いてスロットル弁開度の予測値の算出が行われるので、スロットル弁駆動装置の動特性が経時変化した場合や環境条件などによつて変化した場合でも精度のよい予測値を算出することができる。

好ましくは、前記制御手段は、前記同定手段により同定されたモデルパラメ一夕を用いて、スライディングモード制御により前記スロットル弁駆動装置を制御する。これにより、モデル化誤差があっても、スロットル弁開度の目標開度への制御性を向上させ、しかも安定した制御を実現することができる。図面の簡単な説明

図 1は、本発明の一実施形態にかかる内燃機関のスロットル弁駆動装置と、その制御装置を示す図である。

図 2 A及び 2 Bは、図 1に示すスロットル弁駆動装置の周波数特性を示す図である。

図 3は、図 1の電子制御ユニット（ECU) により実現される機能を示す機能プロック図である。

図 4は、スライディングモードコントローラの制御特性と、切換関数設定パラメータ（VP OLE) の値との関係を示す図である。

図 5は、スライディングモードコントローラの制御ゲイン（F， G) の設定範囲を示す図である。

図 6 A及び 6 Bは、モデルパラメータのドリフトを説明するための図である。図 7 A— 7 Cは、同定誤差を修正する関数を示す図である。

図 8は、スロットル弁のデフォルト開度ずれがモデルパラメ一タ（c l ' ) に反映されることを説明するための図である。

図 9は、スロットル弁開度制御処理のフローチャートである。

図 10は、図 9の処理において状態変数の設定を行う処理のフローチャートである。

図 1 1は、図 9の処理においてモデルパラメータ同定器の演算を実行する処理のフローチャートである。

図 12は、図 1 1の処理において同定誤差（i d e) の演算を実行する処理のフローチヤ一卜である。

図 13 A及び 1 3 Bは、同定誤差（ i d e) の口一パスフィルタ処理を説明するための図である。

図 14は、図 12の処理における不感帯処理のフローチャートである。

図 15は、図 14の処理で使用されるテーブルを示す図である。

図 16は、図 1 1の処理におけるモデルパラメータベクトル（Θ) の安定化処理のフローチャートである。

図 17は、図 16の処理におけるモデルパラメ一夕（a 1 ' , a 2' ) のリミット処理のフローチャートである。

図 18は、図 1 6の処理によるモデルパラメータの値の変化を説明するための図である。

図 19は、図 16の処理におけるモデルパラメータ（b l ' ) のリミット処理のフローチヤ一トである。

図 20は、図 16の処理におけるモデルパラメータ（c l ' ) のリミット処理のフローチヤ一トである。

図 21は、図 9の処理において状態予測器の演算を実行する処理のフローチヤ一卜である。

図 22は、図 9の処理において制御入力（Us 1) の演算を実行する処理のフローチャートである。図 23は、図 22の処理において予測切換関数値（σ p r e) の演算を実行する処理のフローチヤ一トである。

図 24は、図 23の処理において切換関数設定パラメ一タ（VPOLE) の演算を実行する処理のフローチャートである。

図 25 A— 25 Cは、図 24の処理で使用するマップを示す図である。

図 26は、図 22の処理において予測切換関数値（σ p r e) の積算値の演算を実行する処理のフロ一チヤ一トである。

図 27は、図 22の処理において到達則入力（Ur c h) の演算を実行する処理のフローチャー卜である。

図 28は、図 22の処理において適応則入力（Ua dp) の演算を実行する処理のフローチャー卜である。

図 29は、図 9の処理においてスライディングモードコントローラの安定判別を実行する処理のフローチャートである。

図 30は、図 9の処理においてデフォルト開度ずれ（ t h d e f a d p) の演算を実行する処理のフローチャートである。

図 31は、図 1の電子制御ユニット（ECU) により実現される機能を示す機能ブロック図である（第 2の実施形態）。

図 32は、スロットル弁開度制御処理のフローチャートである（第 2の実施形態）。

図 33は、図 32の処理においてモデルパラメ一夕同定器の演算を実行する処理のフローチャートである。

図 34は、図 33の処理で使用するテーブルを示す図である。図 3 5は、図 3 3の処理において同定誤差（ i d e ) の演算を実行する処理のフローチャートである。

図 3 6は、図 3 2の処理において制御入力（U s 1 ) の演算を実行する処理のフローチヤ一卜である。

図 3 7は、図 3 6の処理において切換関数値（σ ) の演算を実行する処理のフローチャー卜である。

図 3 8は、図 3 6の処理において切換関数値（σ ) の積算値の演算を実行する処理のフローチャートである。

図 3 9は、図 3 6の処理において到達則入力（U r c h ) の演算を実行する処理のフ口一チャートである。

図 4 0は、図 3 6の処理において適応則入力（U a d p ) の演算を実行する処理のフ口一チャートである。

図 4 1は、図 3 2の処理においてスライディングモ一ドコントローラの安定判別を実行する処理のフローチヤ一トである。

図 4 2は、本発明の第 3の実施形態に係る制御系の構成を示すブロック図である。

図 4 3は、図 4 2に示す構成の変形例を示すブロック図である。

図 4 4は、本発明の第 4の実施形態に係る制御系の構成を示すブロック図である。

図 4 5は、図 4 4に示す構成の変形例を示すブロック図である。

図 4 6は、本発明の第 5の実施形態に係る制御系の構成を示すブロック図である。

図 4 7は、本発明の第 6の実施形態に係る制御系の構成を示すブロック図である。発明を実施するための最良の形態

以下本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。

(第 1の実施形態）

図 1は本発明の第 1の実施形態にかかるスロットル弁制御装置の構成を示す図である。内燃機関（以下「エンジン」という） 1の吸気通路 2には、スロットル弁 3が設けられている。スロットル弁 3には、該スロットル弁 3を閉弁方向に付勢する第 1付勢手段としてのリターンスプリング 4と、該スロットル弁 3を開弁方向に付勢する第 2付勢手段としての弾性部材 5とが取り付けられている。またスロットル弁 3は、駆動手段としてのモータ 6によりギヤ（図示せず）を介して駆動できるように構成されている。モータ 6による駆動力がスロットル弁 3に加えられない状態では、スロットル弁 3の開度 THは、リターンスプリング 4の付勢力と、弹性部材 5の付勢力とが釣り合うデフォルト開度 THDEF (例えば 5 度）に保持される。

モータ 6は、電子制御ユニット（以下「ECU」という） 7に接続されており、その作動が ECU 7により制御される。スロットル弁 3には、スロットル弁開度 THを検出するスロットル弁開度センサ 8が設けられており、その検出信号は、 ECU 7に供給される。

また E CU 7には、エンジン 1が搭載された車両の運転者の要求出力を示すァクセルペダルの踏み込み量 A C Cを検出するァクセルセンサ 9が接続されており、その検出信号が E CU 7に供給される。

ECU 7は、スロットル弁開度センサ 8及びアクセルセンサ 9の検出信号が供給される入力回路、入力信号をディジタル信号に変換する AD変換回路、各種演算処理を実行する中央演算ユニット（CPU) 、 CPUが実行するプログラムやプログラムで参照されるマップやテーブルなどを格納する R O Mと演算結果を格納する RAMとからなるメモリ回路、及びモータ 6に駆動電流を供給する出力回路を備えている。 ECU 7は、アクセルペダルの踏み込み量 AC Cに応じてスロットル弁 3の目標開度 THRを決定し、検出したスロットル弁開度 THが目標開度 THRと一致するようにモータ 6の制御量 DUTを決定し、制御量 DUTに応じた電気信号をモータ 6に供給する。

本実施形態では、スロットル弁 3、リタ一ンスプリング 4、弾性部材 5及びモ一夕 6からなるスロットル弁駆動装置 10を制御対象とし、該制御対象に対する入力をモータ 6に印加する電気信号のデューティ比 DUTとし、制御対象の出力をスロットル弁開度センサ 8により検出されるスロットル弁開度 THとする。スロットル弁駆動装置 10の応答周波数特性を実測すると、図 2 A及び 2 Bに実線で示すゲイン特性及び位相特性が得られる。そこで、下記式（1) で定義されるモデルを制御対象モデルとして設定した。このモデルの応答周波数特性は、図 2 A及び 2 Bに破線で示すようになり、スロットル弁駆動装置 10の特性に近似していることが確認されている。

DTH(k+l) = a 1 XDTH(k)+ a 2 XDTH(k-l)

+ b 1 XDUT (k-d) + c 1 (1) ここで、 kは離散化された時間を表すパラメ一夕であり、 DTH(k)は下記式（ 2) により定義されるスロットル弁開度偏差量である。

DTH(k) = TH(k)-THDEF (2)

ここで、 THは検出したスロットル弁開度、 THDEFは前記デフォルト開度である。

また式（1) の a l， a 2, b l， c lは、制御対象モデルの特性を決めるモデルパラメータであり、 dはむだ時間である。

上記式（1) で定義されるモデルは、適応制御の適用を容易にするために採用した、離散時間系の DARXモデル（delayed autoregress ive model with exogeneous input：外部入力を持つ自己回帰モデル）である。

式（1) においては、出力の偏差量 DTHに関わるモデルパラメータ a 1, a 2、入力のデューティ比 DUTに関わるモデルパラメ一夕 b 1の他に、入出力に関わらないモデルパラメータ c 1が採用されている。このモデルパラメ一夕 c 1 は、デフォルト開度 THDEFのずれやスロットル弁駆動装置に加わる外乱を示すパラメータである。すなわち、モデルパラメ一夕同定器により、モデルパラメ —夕 a l, a 2, b 1と同時にモデルパラメータ c 1を同定することにより、デフォルト開度ずれや外乱を同定できるようにしている。

図 3は、 ECU 7により実現されるスロットル弁制御装置の機能ブロック図であり、この制御装置は、適応スライディングモードコントローラ 21と、モデルパラメ一夕同定器 22と、むだ時間 dが経過した後の予測スロットル弁開度偏差量（以下「予測偏差量」という） PREDTH(k) (=DTH(k+d)) を算出する状態予測器 23と、アクセルペダル踏み込み量 ACCに応じてスロットル弁 3の目標開度 T H Rを設定する目標開度設定部 24とからなる。

適応スライディングモードコントローラ 21は、検出したスロットル弁開度 T Hが目標開度 THRと一致するように、適応スライディングモード制御によりデュ一ティ比 DUTを算出し、該算出したデューティ比 DUTを出力する。

適応スライディングモードコントローラ 21を用いることにより、スロットル弁開度 THの目標開度 THRへの追従応答特性を、所定のパラメ一タ（VPOL E) を用いて適宜変更することが可能となり、その結果スロットル弁 3を開弁位置から全閉位置に移動させる際の衝撃（スロットル全閉ストツバへの衝突）の回避、及びアクセル操作に対するエンジンレスポンスの可変化が可能となる。また、モデルパラメ一夕の誤差に対する安定性を確保することが可能となる。

モデルパラメ一夕同定器 22は、修正モデルパラメ一夕ベクトル Θ L (0 L^T = [a 1 , a 2， b l， c 1] ) を算出し、適応スライディングモードコント口ーラ 21に供給する。より具体的には、モデルパラメ一夕同定器 22は、スロットル弁開度 TH及びデュ一ティ比 DUTに基づいて、モデルパラメ一夕べクトル Sを算出する。さらに、そのモデルパラメータベクトル 0に対してリミット処理を行うことにより修正モデルパラメータべクトル 0 Lを算出し、該修正モデルパラメ一夕べクトルを適応スライディングモードコントローラ 21に供給する。このようにしてスロットル弁開度 THを目標開度 THRに追従させるために最適なモデルパラメ一夕 a 1， a 2， b lが得られ、さらに外乱及びデフォルト開度 THDE Fのずれを示すモデルパラメ一夕 c 1が得られる。

リアルタイムでモデルパラメ一夕を同定するモデルパラメータ同定器 22を用いることにより、エンジン運転条件の変化への適応、ハードウェアの特性ばらつきの補償、電源電圧変動の補償、及びハードウェア特性の経年変化への適応が可能となる。

状態予測器 23は、スロットル弁開度 TH及びデューティ比 DUTに基づいて、むだ時間 d後のスロットル弁開度 T H (予測値）、より具体的には予測偏差量 PREDTHを算出し、適応スライディングモードコントローラ 21に供給する。予測偏差量 PREDTHを用いることにより、制御対象のむだ時間に対する制御系の口バスト性を確保し、特にむだ時間が大きいデフォルト開度 THDEF近傍での制御性を向上させることができる。

次に適応スライディングモードコントローラ 21の動作原理を説明する。先ず下記式（3) により、目標値 DTHR(k)を目標開度 THR(k)とデフオルト開度 THDE Fとの偏差量として定義する。

DTH (k) = THR(k)-THDEF (3)

ここで、スロットル弁開度偏差量 DTHと、目標値 DTHRとの偏差 e (k)を下記式（4) で定義すると、適応スライディングモードコントローラの切換関数値 σ (1 は、下記式（5) にょうに設定される。

e (k) = DTH(k)-DTHR (k) (4)

σ (k) = e (k) + V P O L E X e (k-1) ( 5 )

= (DTH(k)-DTHR (k))

+ VP OL E X (D TH (k-1) -DTHR (k-1) ) ここで、 VP OLEは、一 1より大きく 1より小さい値に設定される切換関数設定パラメータである。

縦軸を偏差 e (k)とし、横軸を前回偏差 e (k-1)として定義される位相平面上では、 σ (k)= 0を満たす偏差 e (k)と、前回偏差 e (k-1)との組み合わせは、直線となるので、この直線は一般に切換直線と呼ばれる。スライディングモード制御は、この切換直線上の偏差 e (k)の振る舞いに着目した制御であり、切換関数値 σ (k) が 0となるように、すなわち偏差 e (k)と前回偏差 e (k-1)の組み合わせが位相平面上の切換直線上に載るように制御を行い、外乱やモデル化誤差（実際のプラン卜の特性と、モデル化した制御対象モデルの特性との差）に対してロバストな制御を実現するものである。その結果、スロットル弁開度偏差量 DTHは、目標値 DTHRに追従するように、良好な口バスト性を持って制御される。

また式（5) の切換関数設定パラメータ VP OLEの値を変更することにより、図 4に示すように、偏差 e (k)の減衰特性、すなわちスロットル弁開度偏差量 D THの目標値 DTHRへの追従特性を変更することができる。具体的には、 VP OLE =— lとすると、全く追従しない特性となり、切換関数設定パラメータ V P O L Eの絶対値を小さくするほど、追従速度を速めることができる。

スロットル弁制御装置においては、下記要求 A 1及び A 2が満たされることが求められる。

A 1) スロットル弁 3を全閉位置に移動させる際にスロットル全閉ストツバへの衝突を回避すること

A2) デフォルト開度 THDEF近傍における非線形特性（リターンスプリング 4の付勢力と弾性部材 5の付勢力とが釣り合うことに起因する弾性特性の変化、モータ 6とスロットル弁 3と間に介装されたギヤのバックラッシ、デューティ比 DUTの変化してもスロットル弁開度が変化しない不感帯）に対する制御性を向上させること

そのため、スロットル弁の全閉位置近傍では、偏差 e (k)の収束速度を低下させ、またデフォルト開度 THDEFの近傍では、収束速度を高める必要がある。スライディングモード制御によれば、切換関数設定パラメータ VPOLEを変更することにより、容易に収束速度を変更できるので、本実施形態では、スロットル弁開度丁11及び目標値13丁111 の変化量130丁1^1 ( = 0丁111 (] — 0丁1^ R(k-D) に応じて、切換関数設定パラメータ VPOLEを設定するようにした。これにより、上記要求 A 1及び A 2を満たすことができる。

上述したようにスライディングモード制御では、偏差 e (k)と前回偏差 e (k-1) の組み合わせ（以下「偏差状態量」という）を切換直線上に拘束することにより、偏差 e (k)を指定した収束速度で、かつ外乱やモデル化誤差に対してロバストに、 0に収束させる。したがって、スライディングモード制御では、如何にして偏差状態量を切換直線に載せ、そこに拘束するかが重要となる。

そのような観点から、制御対象への入力（コントローラの出力） DUT(k) (U s 1 (k)とも表記する）は、下記式（6) に示すように、等価制御入力 Ue q (k) 、到達則入力 U r c h (k)及び適応則入力 Ua d p (k)の和として構成される。

DUT(k)=U s 1 (k)

=U e q (k)+U r c h (k) + U a d p (k) (6)

等価制御入力 U e q (k)は、偏差状態量を切換直線上に拘束するための入力であり、到達則入力 U r c h (k)は、偏差状態量を切換直線上へ載せるための入力であり、適応則入力 U adp (k)は、モデル化誤差や外乱の影響を抑制し、偏差状態量を切換直線へ載せるための入力である。以下各入力 Ue q (k)， Ur c h(k)及び a d p (k)の算出方法を説明する。

等価制御入力 U e q (k)は、偏差状態量を切換直線上に拘束するための入力であ

Ua d p (k)の算出方法を説明する。

等価制御入力 Ue q (k)は、偏差状態量を切換直線上に拘束するための入力であるから、満たすべき条件は下記式（7) で与えられる。 '

σ (k) = σ (k+1) ( 7 )

式（1) 並びに式（4) 及び（5) を用いて式（7) を満たすデューティ比 D U T (k)を求めると、下記式（ 9 ) が得られ、これが等価制御入力 U e q (k)となる。さらに、到達則入力 U r c h (k)及び適応則入力 U a d p (k)を、それぞれ下記式（10) 及び（1 1) により定義する。

DUT(k)= -r i (1 - al - VPOLE) DTH(k+d)+ (VPOLE— a2)DTH(k+d - 1)

bl

-cl+DTHR(k+d+l)+ (VPOLE - 1) DTHR(k+d)

-VPOLE XDTHR(k+d-l)} (9)

= Ueq(k)

Urch(k)=^j- σ (k+d) (10)

ここで、 F及び Gは、それぞれ到達則制御ゲイン及び適応則制御ゲインであり、以下に述べるように設定される。また ΔΤは、制御周期である。

上記式（9) の演算には、むだ時間 d経過後のスロットル弁開度偏差量 DTH (k+d)及ぴ対応する目標値 DTHR(k+d+l)が必要である。そこで、むだ時間 d経過後のスロットル弁開度偏差量 DTH (k+d)として、状態予測器 23により算出される予測偏差量 PREDTH(k)を用い、目標値 DTHR(k+d+l)として、最新の目標値 DTHRを用いることとする。

次に到達則入力 U r c h及ぴ適応則入力 U a d pにより、偏差状態量が安定に切換直線上に載せられるように、到達則制御ゲイン F及び適応則制御ゲイン Gの決定を行う。

具体的には外乱 V (k)を想定し、外乱 V (k)に対して切換関数値 σ (k)が安定であるための条件を求めることにより、ゲイン F及び Gの設定条件を求める。その結果、ゲイン F及び Gの組み合わせが、下記式（1 2) 〜（14) を満たすこと、換言すれば図 5にハッチングを付して示す領域内にあることが安定条件として得られた。

F>0 (1 2)

G>0 (1 3)

F<2 - (ΔΤ/2) G (14)

以上のように、式（9) 〜（1 1) により、等価制御入力 Ue q (k) , 到達則入力 U r c h (k)及び適応則入力 U a d p (k)を算出し、それらの入力の総和として、デューティ比 DUT(k)を算出することができる。

モデルパラメ一夕同定器 2 2は、前述したように制御対象の入力（DUT(k) ) 及び出力 (TH(k)) に基づいて、制御対象モデルのモデルパラメータベクトルを算出する。具体的には、モデルパラメータ同定器 2 2は、下記式（1 5) による逐次型同定アルゴリズム（一般化逐次型最小 2乗法アルゴリズム）により、モデルパラメータべクトル 0 (1 を算出する。

Θ (k) = 6 (k-1) + K P (k) i d e (k) (1 5)

Θ (k)^T= [a l ' ， a 2，， b l，， c l， ] (1 6)

ここで、 a 1 ' ， a 2 ' , b 1 ' 及び C 1 ' は、後述するリミット処理を実施する前のモデルパラメータである。また i d e (k)は、下記式（1 7) 、 (1 8) 及び（1 9) により定義される同定誤差である。 DTHHAT(k)は、最新のモデルパラメータべクトル Θ (k-1)を用いて算出される、スロットル弁開度偏差量 DT HG の推定値（以下「推定スロットル弁開度偏差量」という）である。 KP (k) は、下記式（2 0) により定義されるゲイン係数ベクトルである。また、式（2 0) の P (k)は、下記式（2 1) により算出される 4次の正方行列である。 i d e (k)=DTH(k)-DTHHAT(k) (17)

DTHHAT(k)= Θ (k-1) ^T ζ (k) (18) ζ (k)^T = [DTH(k - 1), DTH(k-2), DUT(k-d-l), 1] (19) ― P(k) ζ (k) 一

卿― l+CT(k)P(k)C(k) )

P(k+1) )P(k) (21)

( 1は単位行列）式（21) の係数 λ 1， λ 2の設定により、式（15) 〜（21) による同定アルゴリズムは、以下のような 4つの同定アルゴリズムのいずれかになる。 λ 1 = 1 , λ 2 = 0 固定ゲインアルゴリズム

λ 1 = 1, λ 2 =1 最小 2乗法アルゴリズム

λ 1 = 1, λ 2 = λ 漸減ゲインアルゴリズム（λは 0， 1以外の所定値） λ 1=λ， λ 2 = 1 重み付き最小 2乗法アルゴリズム（λは 0， 1以外の所定値）

一方本実施形態では、下記 B l) 、 Β 2) 、 Β 3) の要求を満たすことが求められる。

Β 1) 準静的動特性変化及び八一ドウエアの特性ばらつきに対する適応「準静的動特性変化」とは、例えば電源電圧の変動やハードウェアの経年劣化といった変化速度の遅い特性変化を意味する。

Β 2) 速い動特性変化への適応

具体的には、スロットル弁開度 ΤΗの変化に対応する動特性変化への適応を意味する。

Β 3) モデルパラメ一夕のドリフト防止

モデルパラメータに反映すべきでない制御対象の非線形特性などに起因する同定誤差の影響によって引き起こされるドリフト、すなわちモデルパラメータの絶対値が増大することを防止する。

先ず上記 B 1) 及び Β 2) の要求を満たすために、係数 λ ΐ及び λ 2をそれぞれ所定値 λ及び「0」に設定することにより、重み付き最小 2乗法アルゴリズムを採用する。

次にモデルパラメータのドリフトについて説明する。図 6 Α及び 6 Βに示すように、モデルパラメータがある程度収束した後に、スロットル弁の摩擦特性などの非線形特性によって生じる残留同定誤差が存在したり、平均値がゼ口でない外乱が定常的に加わるような場合には、残留同定誤差が蓄積し、モデルパラメータのドリフトを引き起こす。

このような残留同定誤差は、モデルパラメータの値に反映すべきものではないので、図 7 Aに示すような不感帯関数 Fn 1を用いて不感帯処理を行う。具体的には、下記式（23) により、修正同定誤差 i d e n 1 (k)を算出し、この修正同定誤差 i d e n 1 (k)を用いてモデルパラメ一夕べクトル Θ (k)の算出を行う。すなわち、上記式（15) に代えて下記式（15 a) を用いる。これにより、上記要求 B 3) を満たすことができる。

i d e n 1 (k) = F n 1 ( i d e (k) ) (23)

θ (ύ= θ (k-1) + K P (k) i d e n 1 (k) (1 5 a)

なお、不感帯関数 Fn lは、図 7 Aに示すものに限るものではなく、例えば図 7 Bに示すような不連続不感帯関数、または図 7 Cに示すような不完全不感帯関数を用いてもよい。ただし、不完全不感帯関数を用いた場合には、ドリフトを完全に防止することはできない。

また、残留同定誤差は、スロットル弁開度 THの変動量に応じてその振幅が変化する。そこで、本実施形態では、図 7 A— 7 Cに示す不感帯の幅を定義する不感帯幅パラメータ E I DNRLMTを、下記式（24) により算出される、目標スロットル弁開度丁1^1 の変化量のニ乗平均値130丁111 30 に応じて設定する（具体的には、二乗平均値 DDTHRSQAが増加するほど、不感帯幅パラメ一夕 E I DNRLMTが増加するように設定する）ようにしている。これにより、モデルパラメータの値に反映させるべき同定誤差を、残留同定誤差として無視してしまうことを防止することができる。式（24) の DDTHRは、目標スロットル弁開度 THRの変化量であり、下記式（25) により算出される。 1 ⁿ

DDTHRSQA(k) = ~~； ~ ∑ DDTHR(i) (24)

n+1 _i=o

DDTHR(k) = DTHR(k) - DTHR(k-l) (25)

= THR(k)-THR(k-l) ここで、スロットル弁開度偏差量 DTHは目標値 DTHRへ適応スライディングモードコントローラ 2 1により制御されているため、同様に式（2 5) の目標値 DTHRをスロットル弁開度偏差量 DTHへ変更し、スロットル弁開度偏差量 DTHの変化量 DDTHを算出し、式（24) の D D THRを D D THに代えて得られる二乗平均値 D DTHR S Q Aに応じて不感帯幅パラメータ E I DNRL MTを設定することもできる。

また制御系の口バスト性をさらに高めるためには、適応スライディングモードコントローラ 2 1をより安定化させることが有効である。そこで本実施形態では、前記式（1 5) により算出されたモデルパラメ一夕べクトル 0 (k)の各要素 a 1 ' ， a 2 ' , b 1 ' 及ぴ c 1 ' についてリミット処理を施し、修正モデルパラメ —夕べクトル 0 L (k) (0 L (k)^T= [a l， a 2, b l， c 1] ) を算出する。そして、適応スライディングモードコントローラ 2 1は、修正モデルパラメータべクトル 0 L (k)を用いて、スライディングモード制御を実行する。なおリミツト処理の詳細については、フローチャートを参照して後述する。

次に状態予測器 2 3による予測偏差量 P R E D T Hの算出方法を説明する。先ず下記式（2 6) 〜（2 9) により、マトリクス A及び Bと、べクトル X(k) 及び U (1 を定義する。

al a2

(26)

1 0

bl cl

B: (27)

0 0

DTH(k)

X( (28)

- 1).

これらのマトリクス A, Bと、ベクトル X(k), U(k)を用いて、制御対象モデルを定義する前記式（1) を書き直すと、下記式（30) が得られる。

X(k+l)=AX(k) + BU(k-d) (30)

式（30) から X(k+d)を求めると、下記式（31) が得られる。

X(k+d) = A^d (k)+[A^d-1B A^d— ²B … AB B] U(k-l) (31)

U(k - 2)

U(k - d) ここで、リミット処理前のモデルパラメータ a 1 ' ， a 2 ' , 131 ' 及びじ 1 ' を用いてマトリクス A' 及び B' を下記式（32) 及び（33) により定義すると、予測ベクトル XHAT(k+d)は、下記式（34) で与えられる。

al' a2'

A'= (32)

1 0

bl' cl，

B'= (33)

0 0

XHAT(k+d) = A'^dX(k)+[A，^d— ¹B， A，^d一² B， ··· A'B, B，] U(k-l)' (34)

U(k-2)

U(k-d) 予測べクトル XHAT (k+d)の第 1行の要素である DTHHAT (k+d)が、予測偏差量 PREDTH0 であり、下記式（3 5) で与えられる。

P REDTH(k)=DTHHAT(k+d)

= α 1 XDTH(k) + α 2 XDTH(k-l)

+ β 1 XDUT(k-l) + |3 2 XDUT(k—2)+ +j3dXDUT(k—d) + r l + r 2 +···+ r d (3 5) ここで、ひ 1はマトリクス A' ^dの 1行 1列要素、ひ 2はマトリクス A' ^dの 1 行 2列要素、 /3 iはマトリクス Α' ^Β' の 1行 1列要素、 riはマトリクス A' ^d-^!B' の 1行 2列要素である。

式（3 5) により算出される予測偏差量 PREDTH(k)を、前記式（9) に適用し、さらに目標値 DTHR (k+d+l)， DTHR (k+d), 及び D TH R (k+d - 1)をそれぞれ DTHR (k)， DTHR(k-l),及び D TH R (k-2)に置き換えることにより、下記式（9 a) が得られる。式（9 a) により、等価制御入力 U e q (k)を算出する。

DUT(k)= -^-{ (l-al-VPOLE)PREDTH(k)

+ (VPOLE— a2)PREDTH(k— 1) -cl + DTHR(k)

+ (VPOLE - 1 ) DTHR(k-l) - VPOLE X DTHR(k-2)} = Ueq(k) Oa) また、式（3 5) により算出される予測偏差量 PR EDTH(k)を用いて、下記式（3 6) により予測切替関数値 σ p r e (k)を定義し、到達則入力 U r c h (k) 及び適応則入力 U a d p (k)を、それぞれ下記式（ 1 0 a) 及び（ 1 1 a) により算出する。

σ p r e (k) = (P REDTH(k) -DTHR (k-1))

+ VPOLE (PREDTH(k-l)— DTHR (k-2)) (3 6) 一 F

Urch(k)= bi σ pre(k) (10a)

-G

Uadp(k)=— Γ -∑ Δ T σ pre(i) (11a)

bl _i=o 次にモデルパラメータ c 1，は、前述したように、デフォルト開度 THDEF のずれ及び外乱を示すパラメータである。したがって、図 8に示すように、外乱によって変動するが、デフォルト開度ずれは比較的短い期間内でみればほぼ一定とみなせる。 .そこで、本実施形態では、モデルパラメ一夕 c l ' を統計処理し、その変動の中心値をデフォルト開度ずれ t h d e f a d pとして算出し、スロットル弁開度偏差量 DTH及び目標値 DTHRの算出に用いることとした。

統計処理の手法には、一般に最小 2乗法が知られているが、この最小 2乗法による統計処理は、通常、ある一定期間内のデータ、すなわち同定されたモデルパラメ一夕 c l ' をすベてメモリに格納しておき、ある時点で一括演算を行うことによって実行される。ところが、この一括演算法では、すべてのデータを格納するために膨大な容量のメモリが必要となり、さらに逆行列演算が必要となって演算量の増大を招く。

そこで本実施形態では、前記式（1 5) 〜（2 1) で示される適応制御の逐次型最小 2乗法アルゴリズムを、統計処理に応用し、モデルパラメータ c 1の最小 2乗中心値を、デフォルト開度ずれ t h d e f a d pとして算出するようにしている。

具体的には、前記式（1 5) 〜（2 1) の Θ (k)及び Θ (k)^Tを t h d e f a d p に置換し、 ζ (k)及び ζ (k)^Tを「1」に置換し、 i d e (k)を e c 1 (k)に置換し、 KP (k)を KPTH(k)に置換し、 P (k)を PTH(k)に置換し、 λ 1及び λ 2をそれぞれ λ ΐ ' 及びえ 2' に置換することにより、下記式（37) 〜（40) を得る。 thdefadp(k+l)=thde£adp(k)+KPTH(k)ecl(k) (37)

_PTH(k+1) =J_₍₁- _λι^™ _(k) )PTH(_k) (39) ec 1 (k) = c 1 '(k) - thdef adp(k) (40) 係数 λ ΐ ' 及び λ 2' の設定により、前述した 4つのアルゴリズムの何れかを選択可能であるが、式（39) においては、係数 λ ΐ ' を 0または 1以外の所定値に設定し、係数 λ 2' を 1に設定することにより、重み付き最小 2乗法を採用した。

上記式（37) 〜（40) の演算においては、記憶すべき値は t h d e f a d p (k+1)及び PTH(k+l)のみであり、また逆行列演算は不要である。したがって、逐次型最小 2乗法アルゴリズムを採用することにより、一般的な最小 2乗法の欠点を克服しつつ、最小 2乗法によるモデルパラメータ c 1の統計処理を行うことができる。

統計処理の結果得られるデフォルト開度ずれ t h d e f a d pは、前記式（2 ) 及び（3) に適用され、式（2) 及び（3) に代えて下記式（41) 及び（4 2) により、スロットル弁開度偏差量 DTH(k)及び目標値 DTHR(k)が算出される。

DTH(k) = TH(k)-THDEF+ t hd e f a dp (41) DTHR(k)=THR(k)-THDEF+ t hd e f adp (42) 式（41) 及び（42) を使用することにより、デフォルト開度 THDEFが、ハードウェアの特性ばらつき、あるいは経時変化により、設計値からずれた場合でも、そのずれを補償して正確な制御を行うことができる。

次に上述した適応スライディングモードコントローラ 21、モデルパラメ一夕同定器 22及び状態予測器 23の機能を実現するための、 ECU 7の CPUにおける演算処理を説明する。

図 9は、スロットル弁開度制御の全体フローチャートであり、この処理は所定時間（例えば 2ms e c) 毎に E C U 7の C P Uで実行される。

ステップ S 11では、図 10に示す状態変数設定処理を実行する。すなわち、式（41) 及び（42) の演算を実行し、スロットル弁開度偏差量 DTH(k)及び目標値 DTHR(k)を算出する（図 10，ステップ S 21及ぴ S 22) 。なお、今回値であることを示す (k)は、省略して示す場合がある。

ステップ S 12では、図 1 1に示すモデルパラメ一夕同定器の演算、すなわち前記式（1 5 a) によるモデルパラメータべクトル 0 (k)の算出処理を実行し、さらにリミツト処理を実行して修正モデルパラメータべクトル Θ L (k)を算出する。続くステップ S 13では、図 21に示す状態予測器の演算を実行し、予測偏差量 PREDTH(k)を算出する。

次いでステップ S 12で算出した修正モデルパラメ一夕べクトル S L (k)を用いて、図 22に示す制御入力 Us 1 (k)の演算処理を実行する（ステップ S 14) 。すなわち、等価制御入力 U e q、到達則入力 U r c h (k)及び適応則入力 U a d p (1 を算出し、それらの入力の総和として、制御入力 Us 1 (k) (=デューティ比 DUT(k)) を算出する。

続くステップ S 16では、図 29に示すスライディングモードコントローラの安定判別処理を実行する。すなわち、リアプノフ関数の微分値に基づく安定判別を行い、安定判別フラグ F SMC STABの設定を行う。この安定判別フラグ F SMCSTABは、「1」に設定されると適応スライディングモードコント口一ラ 2 1が不安定となっていることを示す。安定判別フラグ F SMC STABが「 1」に設定され、適応スライディングモードコント口一ラ 21が不安定となったときは、切換関数設定パラメータ VPOLEを安定化所定値 X P O L E S T Bに設定する（図 24、ステップ S 231, S 232参照）とともに、等価制御入力 Ue qを「0」とし、到達則入力 U r c h及び適応則入力 U a d pのみによる制御に切り換えることにより、制御の安定化を図る（図 22、ステップ S 206， S 208参照）。適応スライディングモ一ドコントローラ 21が不安定となったときは、さらに到達則入力 'U r c h及び適応則入力 U a d pの算出式を変更する。すなわち、到達則制御ゲイン F及び適応則制御ゲイン Gの値を、コントローラ 21を安定化させる値に変更するとともに、モデルパラメータ b 1を使用しないで、到達則入力 U r c h及び適応則入力 U a d を算出する（図 27， 28参照 ) 。以上のような安定化処理により、適応スライディングモードコントローラ 2 1の不安定状態を早期に終息させ、安定な状態に戻すことができる。

ステップ S 17では、図 30に示す t h d e f a d p算出処理を実行し、デフオルト開度ずれ t h d e f a dpを算出する。

図 1 1は、モデルパラメ一夕同定器 22の演算処理のフローチャートである。ステップ S 31では、式（20) によりゲイン係数ベクトル KP (k)を算出し、次いで式（18)により推定スロットル弁開度偏差量 DTHHAT(k)を算出する (ステップ S 32) 。ステップ S 33では、図 12に示す i d e n 1 (k)の演算処理を実行し、ステップ S 32で算出した推定スロットル弁開度偏差量 DTHHA T(k)を、式（17) に適用して同定誤差 i d e (k)を算出するとともに、図 7 A に示す関数を用いた不感帯処理を行い、修正同定誤差 i d e n 1を算出する。続くステップ S 34では、式 (1 5 a) により、モデルパラメ一夕ベクトル 0 (k)を算出し、次いでモデルパラメータベクトル 0 (k)の安定化処理を実行する（ステップ S 35) 。すなわち各モデルパラメ一夕のリミット処理を行って修正モデルパラメータべクトル Θ L (k)を算出する。

図 12は、図 1 1のステップ S 33で実行される i d e n 1 (k)演算処理のフロ一チヤ一卜である。

ステップ S 51では、式（17) により同定誤差 i d e (k)を算出する。次いで、ステップ S 53でインクリメントされるカウンタ CNT I DSTの値が、制御対象のむだ時間 dに応じて設定される所定値 XCNT I D S T (例えば、むだ時間 d = 2に対応して、「3」に設定される）より大きいか否かを判別する（ステップ S 52) 。カウンタ CNT I DSTの初期値は「0」であるので、最初はステツプ S 53に進み、カウンタ CNT I DSTを「1」だけィンクリメントし、同定誤差 i d e (k)を「0」に設定して（ステップ S 54) 、ステップ S 55に進む。モデルパラメータべクトル 0 (k)の同定を開始した直後は、式（17) による演算で正しい同定誤差が得られないので、ステップ S 5 2〜S 5 4により、式（ 1 7 ) による演算結果を用いずに同定誤差 i d e (k)を「0」に設定するようにしている。

ステップ S 5 2の答が肯定（Y E S ) となると、直ちにステップ S 5 5に進むステップ S 5 5では、同定誤差 i d e (k)のローパスフィルタ処理を行う。具体的には、ローパス特性を有する制御対象のモデルパラメ一夕を同定する場合、最小 2乗同定アルゴリズムの、同定誤差 i d e (k)に対する同定重みは、図 1 3 Aに実線 L 1で示すような周波数特性を有するが、これをローパスフィルタ処理により、破線 L 2で示すように高周波成分を減衰させた特性とする。これは、以下の理由による。

ローパス特性を有する実際の制御対象及びこれをモデル化した制御対象モデルの周波数特性は、それぞれ図 1 3 Bに実線 L 3及び L 4で示すようになる。すなわち、ローパス特性（高周波成分が減衰する特性）を有する制御対象について、モデルパラメ一夕同定器 2 2によりモデルパラメ一タを同定すると、同定されたモデルパラメータは高周波域阻止特性に大きく影響されたものとなるため、低周波域での制御対象モデルの低域ゲインが実際の特性より低くなる。その結果、スライディングモードコントローラ 2 1による制御入力の補正が過補正となる。そこで、口一パスフィルタ処理により同定アルゴリズムの重みの周波数特性を、図 1 3 Aに破線 L 2で示すような特性とすることにより、制御対象モデルの周波数特性を、図 1 3 Bに破線 L 5で示すような特性とし、実際の周波数特性と一致させ、あるいは制御対象モデルの低域ゲインが実際のゲインよりやや高くなるように修正することとした。これにより、コントローラ 2 1による過補正を防止し、制御系のロバスト性を高めて制御系をより安定化させることができる。

なお、ローパスフィルタ処理は、同定誤差の過去値 i d e (k- i) (例えば i = l 〜 1 0に対応する 1 0個の過去値）をリングバッファに記憶し、それらの過去値に重み係数を乗算して加算することにより実行する。

さらに、同定誤差 i d e (k)は、前記式（1 7 ) 、（ 1 8 ) 及ぴ（ 1 9 ) を用いて算出しているため、スロットル弁開度偏差量 D T H (k)と、推定スロットル弁開度偏差量 DTHH AT (k)とに同様のローパスフィルタ処理を行うこと、あるいは、スロットル弁開度偏差量 DTH (k-1) 及び DTH(k- 2)と、デューティ比 DU T(k-d-l)とに同様の口一パスフィルタ処理を行うことによつても同様の効果が得られる。

図 12に戻り、続くステップ S 56では、図 14に示す不感帯処理を実行する。図 14のステップ S 61では、前記式（24) において例えば n= 5として、目標スロットル弁開度 THRの変化量の二乗平均値 DDTHR S QAを算出し、次ぃでニ乗平均値130丁111 3(3 に応じて図1 5に示す E I DNRLMTテーブルを検索し、不感帯幅パラメータ E I DNRLMTを算出する（ステップ S 6 2) 。

ステップ S 63では、同定誤差 i d e (k)が不感帯幅パラメータ E I DNRLM Tより大きいか否かを判別し、 i d e (k)>E I DNRLMTであるときは、下記式（43) により、修正同定誤差 i d e n 1 (k)算出する（ステップ S 67) 。

i d e n l (k)= i de (k)-E I DNRLMT (43)

ステップ S 63の答が否定（NO) であるときは、さらに同定誤差 i d e (k) が不感帯幅パラメ一夕 E I DNRLMTに負号を付した値より小さいか否かを判別し（ステップ S 64) 、 i d e (k)<-E I DNRLMTであるときは、下記式 (44) により、修正同定誤差 i d e n 1 (k)算出する（ステップ S 65) 。 i d e n l (k)= i de (k) + E I DNRLMT (44)

また同定誤差 i d e (k)が土 E I DNR LMTの範囲内にあるときは、修正同定誤差 i d e n 1 (k)を「0」とする（ステップ S 66) 。

図 16は、図 11のステップ S 35で実行される Θ (k)の安定化処 ¾のフローチャ一トである。

ステップ S 7 1では、この処理で使用されるフラグ F A 1 S TAB, F A 2 S TAB, FB 1 LMT及び FC 1 LMTをそれぞれ「0」に設定することにより、初期化を行う。そして、ステップ S 72では、図 17に示す a 1 ' 及び a 2 ' のリミツト処理を実行し、ステップ S 73では、図 19に示す b 1' のリミット処理を実行し、ステップ S 74では、図 20に示す c l ' のリミット処理を実行する。図 1 7は、図 16のステップ S 72で実行される a 1 ' 及び a 2 ' のリミット処理のフローチャートである。図 18は、図 17の処理を説明するための図であり、図 17とともに参照する。

図 1 8においては、リミット処理が必要なモデルパラメータ a 1 ' と a 2 ' の組み合わせが「X」で示され、また安定なモデルパラメータ a 1 ' 及び a 2' の組み合わせの範囲がハッチングを付した領域（以下「安定領域」という）で示されている。図 17の処理は、安定領域外にあるモデルパラメータ. a 1 ' 及び a 2 ' の組み合わせを、安定領域内（「〇」で示す位置）に移動させる処理である。ステップ S 81では、モデルパラメータ a 2' が、所定 a 2下限値 X I DA2 L以上か否かを判別する。所定 a 2下限値 X I DA2 Lは、「一 lj より大きい. 負の値に設定される。所定 a 2下限値 X I DA2 Lは、「― 1」に設定しても、安定な修正モデルパラメ一夕 a 1， a 2が得られるが、前記式（26) で定義される行列 Aの n乗が不安定となる（これは、 a l ' 及び a 2' が発散はしないが振動することを意味する）場合があるので、「ー 1」より大きな値に設定されるステップ S 81で a 2， <X I DA2 Lであるときは、修正モデルパラメータ a 2を、この下限値 X I DA2 Lに設定するとともに、 & 2安定化フラグ 2 STABを「1」に設定する。 a 2安定化フラグ FA2 STABは「1」に設定されると、修正モデルパラメ一夕 a 2を下限値 X I DA2 Lに設定したことを示す。図 18においては、ステップ S 81及び S 82のリミット処理 P 1によるモデルパラメータの修正が、「P 1」を付した矢線（矢印を付した線）で示されている。

ステップ S 81の答が肯定（YES) 、すなわち a 2 ' ≥X I DA2 Lであるときは、修正モデルパラメータ a 2はモデルパラメ一夕 a 2 ' に設定される（ステツプ S 83) 。

ステップ S 84及びステップ S 85では、モデルパラメータ a 1 ' が、所定 a 1下限値 X I DA 1 Lと所定 a 1上限値 X I D A 1 Hできまる範囲内にあるか否かを判別する。所定 a 1下限値 X I DA 1 Lは、一 2以上且つ 0より小さい値に設定され、所定 a 1上限値 X I DA1Hは、例えば 2に設定される。ステップ S 84及び S 85の答がいずれも肯定（YES) であるとき、すなわち 10八1乙≤& 1' ≤X I DA 1 Hであるときは、修正モデルパラメータ a 1はモデルパラメータ a 1 ' に設定される（ステップ S 88) 。

一方 a l ' <X I DA 1 Lであるときは、修正モデルパラメータ a 1を下限値 X I DA 1 Lに設定するとともに、 a 1安定化フラグ F A 1 S TABを「1」に設定する（ステップ S 84， S 86) 。また a l' >X I D A 1 Hであるときは、修正モデルパラメ一夕 a 1を上限値 X I DA 1 Hに設定するとともに、 a l安定化フラグ FA 1 STABを「1」に設定する（ステップ S 85, S 87) 。 a 1安定化フラグ FA 1 S TABは、「1」に設定されると、修正モデルパラメ一夕 a 1を下限値 X I DA 1 Lまたは上限値 X I D A 1 Hに設定したことを示す。図 18においては、ステップ S 84〜S 87のリミツト処理 P 2によるモデルパラメ一夕の修正が、「P 2」を付した矢線で示されている。

ステップ S 90では、修正モデルパラメータ a 1の絶対値と修正モデルパラメ一夕 a 2の和が、所定安定判定値 XA 2 S TAB以下であるか否かを判別する。所定安定判定値 XA 2 STABは、「1」に近く「1」より小さい値（例えば 0 . 99) に設定される。

図 18に示す直線 L 1及び L 2は、下記式（45) を満たす直線である。 a 2 + I a 1 I =XA 2 STAB (45)

したがって、ステップ S 90は、修正モデルパラメ一夕 a 1及び a 2の組み合わせが、図 18に示す直線 L 1及び L 2の線上またはその下側にあるか否かを判別している。ステップ S 90の答が肯定（YES) であるときは、修正モデルパラメ一夕 a 1及び a 2の組み合わせは、図 18の安定領域内にあるので、直ちに本処理を終了する。

一方ステップ S 90の答が否定（NO) であるときは、修正モデルパラメータ a 1が、所定安定判定値 X A 2 STABから所定 a 2下限値 X I DA2Lを減算した値（X I DA2 Lく 0であるので、 XA2 STAB— X I DA2 L>XA2 STABが成立する）以下か否かを判別する（ステップ S 91) 。そして修正モデルパラメータ a 1が（XA2 STAB— X I DA2 L) 以下であるときは、修正モデルパラメータ a 2を（XA2 STAB- I a 1 I ) に設定するとともに、 a 2安定化フラグ FA2 STABを「1」に設定する（ステップ S 92) 。ステップ S 91で修正モデルパラメータ a 1が（XA2 STAB— X I DA2 L) より大きいときは、修正モデルパラメータ a 1を（XA2 STAB— X I D A2L) に設定し、修正モデルパラメータ a 2を所定 a 2下限値 X I DA2 に設定するとともに、 a 1安定化フラグ FA 1 STAB及び a 2安定化フラグ FA 2 STABをともに「1」に設定する（ステップ S 93) 。

図 18においては、ステップ S 91及び S 92のリミツト処理 P 3によるモデルパラメ一夕の修正が、「P 3」を付した矢線で示されており、またステップ S 91及び S 93のリミツト処理 P 4によるモデルパラメータの修正が、「P4」を付した矢線で示されている。

以上のように図 17の処理により、モデルパラメ一タ a 1 ' 及び a 2' が図 1 8に示す安定領域内に入るようにリミツト処理が実行され、修正モデルパラメ一タ a 1及び a 2が算出される。

図 19は、図 16のステップ S 73で実行される b 1 ' のリミット処理のフロ一チヤ一卜である。

ステップ S 101及び S 102では、モデルパラメータ b 1，が、所定 b 1下限値 X I DB 1 Lと所定 b 1上限値 X I DB 1 Hできまる範囲内にあるか否かを判別する。所定 b 1下限値 X I DB 1 Lは、正の所定値（例えば 0. 1) に設定され、所定 b 1上限値 X I DB 1 Hは、例えば「1」に設定される。

ステップ S 101及び S 102の答がいずれも肯定（YES) であるとき、すなわち X I D B 1 L≤b 1 ' ≤X I DB 1 Hであるときは、修正モデルパラメ一夕 b 1はモデルパラメータ b 1 ' に設定される（ステップ S 105) 。

一方 b l ' <X I DB 1 Lであるときは、修正モデルパラメ一夕 b 1を下限値 X I DB 1 Lに設定するとともに、 b 1リミットフラグ FB 1 LMTを「1」に設定する（ステップ S 101, S 104) 。また b l ' >X I DB 1Hであるときは、修正モデルパラメータ b 1を上限値 X I DB 1Hに設定するとともに、 b 1リミットフラグ FB 1 LMTを「1」に設定する（ステップ S 102， S 10 3) 。 b 1リミットフラグ FB 1 LMTは、「1」に設定されると、修正モデルパラメータ b 1を下限値 X I DB 1 Lまたは上限値 X I DB 1 Hに設定したことを示す。

図 20は、図 1 6のステップ S 74で実行されるモデルパラメータ c 1 ' のリミット処理のフローチャートである。

ステップ S 1 1 1及び S 1 1 2では、モデルパラメ一タ c 1，が、所定 c 1下限値： X I DC 1 Lと所定 c 1上限値 X I DC 1 Hできまる範囲内にあるか否かを判別する。所定 c 1下限値 X I DC 1 Lは、例えば一 6 0に設定され、所定 c 1 上限値 X I D C 1 Hは、例えば 6 0に設定される。

ステップ S 1 1 1及び S 1 1 2の答がいずれも肯定（YE S) であるとき、すなわち X I DC 1 L≤c 1 ' ≤X I DC 1Hであるときは、修正モデルパラメ一夕 c 1はモデルパラメ一夕 c 1 ' に設定される（ステップ S 1 1 5) 。

一方 c l，く X I DC 1 Lであるときは、修正モデルパラメータ c 1を下限値 X I DC 1 Lに設定するとともに、 c 1リミットフラグ F C 1 LMTを「1」に設定する（ステップ S 1 1 1, S 1 14) 。また c 1 ' >X I DC 1Hであるときは、修正モデルパラメ一タ c 1を上限値 X I DC 1 Hに設定するとともに、 c 1リミツトフラグ FC 1 LMTを「1」に設定する（ステップ S 1 1 2， S 1 1 3) 。 c 1リミットフラグ F C 1 LMTは、「1」に設定されると、修正モデルパラメ一タ c 1を下限値 X I DC 1 Lまたは上限値 X I DC 1 Hに設定したことを示す。

図 2 1は、図 9のステップ S 1 3で実行される状態予測器の演算処理のフローチャートである。

ステップ S 1 2 1では、マトリクス演算を実行して前記式（3 5) の行列要素 1 , 2 , i3 1〜！ 32、及びァ 1〜τ dを算出する。

ステップ S 1 22では、式（3 5) により、予測偏差量 P RED TH (k)を算出する。

図 2 2は、図 9のステップ S 14で実行される、スロットル弁駆動装置 1 0への制御入力 U s 1 ( = DUT) を算出する処理のフローチャートである。

ステップ S 20Ίでは、図 2 3に示す予測切換関数値 σ p r eの演算処理を実行し、ステップ S 2 0 2では、図 26に示す予測切換関数値 σ p r eの積算値の演算処理を実行する。ステップ S 20 3では、前記式（9) により、等価制御入力 Ue qを算出する。ステップ S 204では、図 27に示す到達則入力 U r c h の演算処理を実行し、ステップ S 205では、図 28に示す適応則入力 Ua d p の演算処理を実行する。

ステップ S 206では、後述する図 29の処理で設定される安定判別フラグ F SMCSTABが「1」であるか否かを判別する。安定判別フラグ F SMC S T ABは、「1」に設定されると、適応スライディングモードコント口一ラ 21が不安定となっていることを示す。

ステップ S 206で F SMCSTAB =0であって適応スライディングモードコントローラ 21が安定であるときは、ステップ S 203〜S 205で算出された制御入力 Ue q， U r c h及び Ua d pを加算することにより、制御入力 Us 1を算出する（ステップ S 207) 。

一方 F SMC S TAB= 1であって適応スライディングモ一ドコントローラ 2 1が不安定となっているときは、到達則入力 Ur c h及び適応則入力 Ua d pの和を、制御入力 Us 1として算出する。すなわち、等価制御入力 Ue qを、制御入力 Us 1の算出に使用しないようにする。これにより、御系が不安定化することを防止することができる。

続くステップ S 209及ぴ S 210では、算出した制御入力 Us 1が所定上下限値 XUS LH及び XUS LLの範囲内にあるか否かを判別し、制御入力 Us 1 が所定上下限値の範囲内にあるときは、直ちに本処理を終了する。一方、制御入力 Us 1が所定下限値 XUS LL以下であるときは、制御入力 Us 1を所定下限値 XUSLLに設定し（ステップ S 209， S 212) 、制御入力 Us 1が所定上限値 XUS LH以上であるときは、制御入力 Us 1を所定上限値 XUS LHに設定する（ステップ S 2 10, S 21 1) 。

図 23は、図 22のステップ S 201で実行される予測切換関数値び p r eの演算処理のフローチヤ一卜である。

ステップ S 221では、図 24に示す切換関数設定パラメ一夕 VP OLEの演算処理を実行し、次いで前記式（36) により、予測切換関数値 σ p r e (k)の演算を実行する（ステップ S 222) 。

続くステップ S 223及び S 224では、算出した予測切換関数値 σ p r e (k) が所定上下限値 X S G M H及び X S G M Lの範囲内にあるか否かを判別し、予測切換関数値 σ p r e (k)が所定上下限値の範囲内にあるときは、直ちに本処理を終了する。一方、予測切換関数値ひ p r e (k)が所定下限値 XS GML以下であるときは、予測切換関数値 σ p r e (k)を所定下限値 X S GMLに設定し（ステップ S 223， S 225 ) 、予測切換閧数値 σ p r e (k)が所定上限値 X S GMH以上であるときは、予測切換関数値 σ p r e (k)を所定上限値 X S GMHに設定する（ステツプ S 224， S 226) 。

図 24は、図 23のステップ S 221で実行される切換関数設定パラメータ V P OL Eの演算処理のフローチャートである。

ステップ S 23 1では、安定判別フラグ F SMC STABが「1」であるか否かを判別し、 F SMC S TAB- 1であって適応スライディングモードコント口 —ラ 21が不安定となっているときは、切換関数設定パラメータ VPOLEを安定化所定値 X POLES TBに設定する (ステップ S 232) 。安定化所定値 X POLESTBは、「一 1」より大きく「一 1」に非常に近い値（例えば— 0. 999) に設定される。

F SMC STAB =0であって適応スライディングモードコントローラ 21が安定であるときは、下記式（46) により目標値 DTHR(k)の変化量 DDTHR (k)を算出する（ステップ S 233) 。

DDTHR (k)=DTHR (k) -DTHR (k-1) (46)

ステップ S 234では、スロットル弁開度偏差量 DTH及びステップ S 233 で算出される目標値の変化量 DDTHRに応じて VP OLEマップを検索し、切換関数設定パラメータ VPOLEを算出する。 VPOLEマップは、図 25Aに示すように、スロットル弁開度偏差量 DTHが 0近傍の値をとるとき（スロットル弁開度 THがデフォルト開度 THDEF近傍の値をとるとき）増加し、 0近傍以外の値ではスロットル弁開度偏差量 DTHの変化に対してはほぼ一定の値となるように設定されている。また VPOLEマップは、図 25 Bに実線で示すように、目標値の変化量 DDTHRが増加するほど、 VP OLE値が増加するように設定されているが、スロットル弁開度偏差量 DTHが 0近傍の値をとるときには、同図に破線で示すように目標値の変化量 D D T H Rが 0近傍の値をとるときに増加するように設定されている。

すなわち、スロットル弁開度の目標値 DTHRが減少方向の変化が大きいときには、切換関数設定パラメータ VP OLEは比較的小さな値に設定される。これにより、スロットル弁 3がスロットル全閉ストッパに衝突することを防止することができる。また、デフォルト開度 THDEF近傍においては、切換関数設定パラメータ V P〇 L Eが比較的大きな値に設定され、デフォルト開度 T H D E F近傍における制御性を向上させることができる。

なお、図 25 Cに示すように、スロットル弁開度 THが全閉開度近傍または全開開度近傍にあるときは、切換関数設定パラメータ VP OLEを減少させるように設定してもよい。これにより、スロットル弁開度 THが全閉開度近傍または全開開度近傍にあるときは、目標開度 THRに対する追従速度が遅くなり、スロットル弁 3の全閉ストッパ（全開開度でもストッパとして機能する）への衝突防止をより確実にすることができる。

続くステップ S 235及び S 236では、算出した切換関数設定パラメータ V ?0し£が所定上下限値？01^£11及び？0し£] の範囲内にぁるか否かを判別し、切換関数設定パラメータ VPOLEが所定上下限値の範囲内にあるときは、直ちに本処理を終了する。一方、切換関数設定パラメ一夕 VPOLEが所定下限値 X POLEL以下であるときは、切換関数設定パラメ一夕 VPOLEを所定下限値 X POLE Lに設定し (ステップ S 236, S 238) 、切換関数設定パラメータ VP OLEが所定上限値 X POLE H以上であるときは、切換閧数設定パラメータ VP OLEを所定上限値 XP OLE Hに設定する（ステップ S 23 5, S 237) 。

図 26は、図 22のステップ S 202で実行される、予測切換関数値 σ ρ r e の積算値 SUMS I GMAを算出する処理のフローチャートである。積算値 SU MS I GMAは、後述する図 28の処理で適応則入力 U a d pの算出に使用される（前記式（1 1 a) 参照）。

ステップ S 241では、下記式（47) により、積算値 SUMS I GMAを算出する。下記式の ΔΤは、演算の実行周期である。

SUMS I GMA (k) = SUMS I GMA(k - 1)+ひ p r e ΧΔΤ (47) 続くステップ S 242及び S 243では、算出した積算値 SUMS I GMAが所定上下限値 X SUMS H及び X SUMS Lの範囲内にあるか否かを判別し、積算値 SUMS I GMAが所定上下限値の範囲内にあるときは、直ちに本処理を終了する。一方、積算値 SUMS I GMAが所定下限値 XSUMS L以下であるときは、積算値 SUMS I GMAを所定下限値 XSUMS Lに設定し（ステップ S 242， S 244) 、積算値 SUMS I GM Aが所定上限値 XSUMS H以上であるときは、積算値 SUMS I GMAを所定上限値 XSUMSHに設定する（ステツプ S 243， S 245) 。

図 27は、図 22のステップ S 204で実行される到達則入力 U r c hの演算処理のフローチャートである。

ステップ S 261では、安定判別フラグ F SMC STABが「1」であるか否かを判別する。安定判別フラグ F SMC S TABが「0」であって適応スライデイングモードコントローラ 21が安定であるときは、制御ゲイン Fを所定通常ゲイン XKRCHに設定し（ステップ S 262) 、下記式（48) (前記式（10 a) と同一の式）により、到達則入力 U r c hを算出する（ステップ S 263)

U r c h = - F X a p r e/b l (48)

一方安定判別フラグ F SMC STABが「1」であって適応スライディングモードコントローラ 21が不安定となったときは、制御ゲイン Fを、所定安定化ゲイン XKRCHS TBに設定し（ステップ S 264) 、モデルパラメ一夕 b lを使わない下記式（49) により到達則入力 Ur c hを算出する（ステップ S 26 5) 。

U r c h = - F Xひ p r e (49)

続くステップ S 266及び S 267では、算出した到達則入力 Ur c hが所定上下限値 X U R C H H及び X U RCHLの範囲内にあるか否かを判別し、到達則入力 Ur c hが所定上下限値の範囲内にあるときは、直ちに本処理を終了する。一方、到達則入力 U r c hが所定下限値 XURCHL以下であるときは、到達則入力 U r c hを所定下限値 XURCHLに設定し（ステップ S 266, S 268 ) 、到達則入力 U r c hが所定上限値 XURCHH以上であるときは、到達則入力 U r c hを所定上限値 XURCHHに設定する（ステップ S 267， S 269 このように適応スライディングモードコントローラ 21が不安定となったときは、制御ゲィンを所定安定化ゲィン 1^1 〇《[3丁8に設定するとともに、モデルパラメータ b 1を使用しないで到達則入力 U r c hを算出することにより、適応スライディングモードコントローラ 21を安定な状態に戻すことができる。モデルパラメータ同定器 22による同定が不安定となった場合に、適応スライデイングモードコントローラ 21が不安定となるので、不安定となったモデルパラメータ b 1を使わないことによって、適応スライディングモードコントローラ 2 1を安定化することができる。

図 28は、図 22のステップ S 205で実行される適応則入力 U a d pの演算処理のフロ一チヤ一トである。

ステップ S 271では、安定判別フラグ F SMC STABが「1」であるか否かを判別する。安定判別フラグ FSMC STABが「0」であって適応スライデイングモードコントローラ 21が安定であるときは、制御ゲイン Gを所定通常ゲイン XKADPに設定し (ステップ S 272) 、下記式（50) (前記式（11 a) に対応する式）により、適応則入力 Ua d pを算出する（ステップ S 273 ) ₀

Ua d p = -GX SUMS I GMA/b 1 (50)

一方安定判別フラグ F S M C S T A Bが「1」であって適応スライディングモードコントローラ 2 1が不安定となったときは、制御ゲイン Gを、所定安定化ゲイン XKAD P S TBに設定し（ステップ S 274) 、モデルパラメータ b lを使わない下記式（51) により適応則入力 Ua d pを算出する (ステップ S 27 5) 。

U a d p = _GX SUMS I GMA (51)

このように適応スライディングモードコントローラ 21が不安定となったときは、制御ゲイン Gを所定安定化ゲイン XKADP STBに設定するとともに、モデルパラメ一夕 b 1を使用しないで適応則入力 Ua d pを算出することにより、適応スライディングモードコントローラ 21を安定な状態に戻すことができる。図 29は、図 9のステップ S 16で実行されるスライディングモードコント口ーラの安定判別処理のフローチャートである。この処理では、リアプノフ関数の微分項に基づく安定判別を行い、安定判別結果に応じて安定判別フラグ F SMC STABの設定を行う。

ステップ S 281では下記式（52) により、切換関数変化量 Da p r eを算出し、次いで下記式（53) により、安定性判別パラメータ S GMSTABを算出する（ステップ S 282) 。

Da p r e = a r e (k)— a p r e (k-1) (52)

S GMS TAB = D σ p r e X σ p r e (k) (53) ステップ S 283では、安定性判別パラメ一夕 SGMSTABが安定性判定閾値 XS GMS TAB以下か否かを判別し、 S GM STAB >XS GMSTABであるときは、コントローラ 21が不安定である可能性があると判定して不安定検知カウンタ CNTSMCSTを「1」だけインクリメントする（ステップ S 28 5) 。また、 SGMSTAB XSGMSTABであるときは、コントローラ 2 1が安定であると判定して不安定検知カウンタ C NTS MCSTのカウント値をインクリメントすることなく保持する（ステップ S 284) 。

ステップ S 286では、不安定検知カウンタ CNTSMCSTの値が所定カウント値 XS S TAB以下か否かを判別する。 CNTSMCST≤XS STABであるときは、コントローラ 21は安定していると判定し、第 1判定フラグ FSM CSTAB 1を「0」に設定する（ステップ S 287) 。一方 CNTSMCST >XS STABであるときは、コントローラ 21は不安定となっていると判定し、第 1判定フラグ F SMCSTAB 1を「1」に設定する（ステップ S 288) 。なお、不安定検知カウンタ CNT SMC S Tは、イダニッシヨンスィッチオン時にそのカウント値が「0」に初期化される。

続くステップ S 289では、安定判別期間カウンタ CNT J UDSTを「1」だけデクリメントし、次いでその安定判別期間カウンタ CNT J UDSTの値が「0」であるか否かを判別する（ステップ S 290) 。安定判別期間カウンタ C N T J U D S Tは、イダニッシヨンスィッチオン時に所定判別力ゥント値 X C J UDSTに初期化される。したがって、最初はステップ S 290の答は否定（N O) となり、直ちにステップ S 295に進む。

その後安定判別期間カウンタ CNT J UD STが「0」となると、ステップ S 290からステップ S 291に進み、第 1判定フラグ F SMC S TAB 1が「1 J であるか否かを判別する。そして、第 1判定フラグ FSMCSTAB 1が「0 」であるときは、第 2判定フラグ F SMC S TAB 2を「0」に設定し（ステツプ S 293) 、第1判定フラグ？3 〇3丁八81が「1」であるときは、第 2 判定フラグ F SMC S TAB 2を「1」に設定する（ステップ S 292) 。続くステップ S 294では、安定判別期間カウンタ CNT J UDSTの値を所定判別カウント値 X C J U D S Tに設定するとともに、不安定検知カウンタ C N TSMCSTの値を「0」に設定し、ステップ S 295に進む。

ステップ S 295では、安定判別フラグ F SMC S TABを、第 1判定フラグ FSMCSTAB 1と第 2判定フラグ F SMC S TAB 2の論理和に設定する。第 2判定フラグ F SMC S TAB 2は、ステップ S 286の答が肯定（YES) となり、第 1判定フラグ FSMCSTAB 1が「0」に設定されても、安定判別期間カウンタ CNT J UD S Tの値が「0」となるまでは、「1」に維持される。したがって、安定判別フラグ FSMC STABも、安定判別期間カウンタ CN TJUDSTの値が「0」となるまでは、「1」に維持される。

図 30は、図 9のステップ S 17で実行されるデフォルト開度ずれ t h d e f a d pの算出処理のフローチャートである。

ステップ S 251では、下記式（54) により、ゲイン係数 KPTH(k)を算出する。

KPTH(k) = PTH(k-l)/ (1 +PTH(k-l)) (54)

ここで PTH(k-l)は、本処理の前回実行時にステップ S 253で算出されたゲィンパラメータである。

ステップ S 252では、図 1 1に示すモデルパラメータ同定器演算処理で算出されるモデルパラメータ c 1，及びステップ S 251で算出したゲイン係数 KP

TH(k)を下記式（55) に適用し、デフォルト開度ずれ t hd e f adp (k)を算出する。

t hd e f a dp (k)= t h d e f a d D (k-1) + KPTH(k)X (c 1 ' - t hd e f a dp (k-1))

(55) ステップ S 253では、下記式（56) によりゲインパラメータ PTH(k)を算出する。

PTH(k)= (1 -PTH(k-l)/ (XD E F AD P W+ P TH (k-1)) )

X PTH(k-l)/XD E F AD PW (56) 式（56) は、前記式（39) において λ ΐ ' 及びえ 2' を、それぞれ所定値 XDEFADPW及び「1」に設定したものである。

図 30の処理により、モデルパラメ一夕 c 1 ' が逐次型重み付き最小 2乗法により統計処理され、デフォルト開度ずれ t h d e f a dpが算出される。

本実施形態では、スロットル弁駆動装置 1 0及び ECU 7の一部（モータ 6に駆動電流を供給する出力回路）がプラントに相当し、図 22の処理がスライディングモードコントローラに相当し、図 11の処理が同定手段に相当し、図 12の処理が同定誤差算出手段に相当し、図 14の処理が同定誤差修正手段に相当し、図 21の処理が予測手段に相当する。

また図 23の処理が、切換関数値算出手段に相当し、図 29の処理が判別手段に相当し、図 22のステップ S 203、 S 204及び S 205が、それぞれ等価制御入力算出手段、到達則入力算出手段、及び適応則入力算出手段に相当し、図 22のステップ S 207が制御入力算出手段に相当し、図 22のステップ S 20 6及び S 208、図 24のステップ S 231及び S 232、図 27のステップ S 261, S 264及び S 265、並びに図 28のステップ S 27 1、 S 274及び S 275が、安定化手段に相当する。

また、図 22の処理が制御手段に相当し、図 1 1のステップ S 34がモデルパラメ一夕ベクトル算出手段に相当し、図 16の処理が制限手段に相当する。

(第 2の実施形態）

上述した第 1の実施形態では、制御対象モデルをむだ時間 dを含む式（1) を用いて定義し、状態予測器 23を用いて、むだ時間 d経過後の予測偏差量 PRE DTHを算出することにより、むだ時間を含む制御対象モデルの制御を行っている。そのため、状態予測器 23に対応した演算を C P Uで実行する必要があり、 CPUの演算量が大きくなる。そこで、本実施形態では、 CPUに加わる演算負荷の軽減を図るべく、むだ時間 dを「0」とした下記式（l a) により制御対象モデルを定義し、むだ時間 dを「0」とすることに起因するモデル化誤差は、適応スライディングモ一ド制御の口バスト性によって補償している。

DTH(k+l)= a 1 XDTH(k)+ a 2 XDTH(k-l)

+ b 1 XDUT(k) + c 1 (l a)

C PUの演算負荷をさらに軽減するために、モデルパラメータの同定アルゴリズムとして、固定ゲインアルゴリズムを採用している。

また、より一層の制御の安定化を図るべく、モデルパラメータのドリフトを防止する手法として、不感帯処理に代わる他の手法を採用している。

以下本実施形態を、第 1の実施形態と異なる点を中心として詳細に説明する。以下に述べる点以外は、第 1の実施形態と同一である。

図 31は、 ECU 7により実現されるスロットル弁制御装置の機能ブロック図であり、この制御装置は、適応スライディングモ一ドコントローラ 21 aと、モデルパラメータ同定器 22 aと、モデルパラメ一夕スケジューラ 25と、ァクセルペダル踏み込み量 AC Cに応じてスロットル弁 3の目標開度 THRを設定する目標開度設定部 24とからなる。

適応スライディングモードコントローラ 21 aには、予測偏差量 PREDTH ではなく、検出したスロットル弁開度 THが入力され、このスロットル弁開度 T Hが目標開度 T H Rと一致するように、適応スライディングモード制御によりデユーティ比 DUTが算出される。

適応スライディングモードコントローラ 2 1 aを用いることにより、第 1の実施形態で説明した効果と同様の効果が得られ、また制御対象のむだ時間に対する制御系のロバスト性を確保することができる。したがって、むだ時間 dを「0」とすることに起因するモデル化誤差を補償することができる。

モデルパラメータ同定器 22 aは、第 1の実施形態とは異なる手法で、修正モデルパラメータベクトル 0 L (S L^T= [a 1, a 2, b l， c l] ) を算出し、適応スライディングモードコントローラ 21 aに供給する。より具体的には、モデルパラメ一タ同定器 22 aは、モデルパラメータスケジューラ 25から供給される基準モデルパラメータべクトル 0 b a s eを、スロットル弁開度 TH及びデユーティ比 DUTに基づいて補正することにより、モデルパラメ一夕べクトル 0 を算出する。さらに、そのモデルパラメータベクトル Θに対してリミット処理を行うことにより修正モデルパラメ一夕べクトル Θ Lを算出し、該修正モデルパラメ一夕べクトル 0 Lを適応スライディングモードコントローラ 21 aに供給する。このようにしてスロットル弁開度 THを目標開度 THRに追従させるために最適なモデルパラメータ a 1， a 2， b lが得られ、さらに外乱及びデフォルト開度 THDEFのずれを示すモデルパラメ一タ c 1が得られる。

モデルパラメータスケジューラ 25は、スロットル弁開度 THに基づいて、基準モデルパラメ一タべクトル 0 b a s e (0 b a s e^T= [a l b a s e, a 2 b a s e , b l b a s e, c 1 b a s e] ) を算出し、モデルパラメ一夕同定器 2 2 aに供給する。

本実施形態では、前記式（l a) により制御対象モデルを定義しているので、適応スライディング乇ードコントローラ 21 aは、等価制御入力 U e q、到達則入力 Ur c h及び適応則入力 Ua d pを、前記式（9 a) ，（10 a) , (1 1 a) に代えて、下記式（9 b) ，（10 b) , (1 1 b) により算出する。

DUT(k)= -τ—{ ( 1 - a 1 - VPOLE) DTH(k) + (VPOLE— a2) DTH(k— 1)

b丄

一 cl + DTHR(k+l)+ (VPOLE- l)DTHR(k)

-VPOLE X DTHR(k-l)} (9b)

= Ueq(k)

Urch(k)= a(k) (10b)

Uadp(k)= ^-∑ΔΤσ(ΐ) (lib)

式（9 b) 〜（l i b) は、前記式（ 9 ) 〜（ 1 1 ) のむだ時間 dを「 0」とすることにより得られる。

モデルパラメータ同定器 22 aは、前述したように制御対象の入力（DUT(k) )及び出力（TH(k)) に基づいて、制御対象モデルのモデルパラメータベクトルを算出する。具体的には、モデルパラメ一タ同定器 22 aは、下記式（15) ( 再掲）により、モデルパラメータベクトル 0 (k)を算出する。

θ Ού = θ (k-1) + K P (k) i d e (k) (1 5)

式（ 1 5 ) の同定誤差 i d e (k)は、下記式（1 7) (再掲）、（1 8) (再掲 ) 及び（19 a) により定義される。式（19 a) は、前記式（19) のむだ時間 dを「0」としたものである。ゲイン係数ベクトル KP (k)は、下記式（20) (再掲）により定義され、式（20) の正方行列 P (k)は、下記式（2 1) (再掲 ) により算出される d e (k) =DTH(k)-DTHHAT(k) (17)

DTHHAT(k)= Θ (k-1) ^T ζ (k) (18) ζ (k)^T = [DTH(k-l), DTH(k-2), DUT(k- 1), 1] (19a)

KP(k) = ^{p(k (k)}

i+C^T(k)P(k)C(k) (20) ( ト (21) p h = _k) )

( 1は単位行列）本実施形態では、第 1の実施形態と同様に下記要求 B 1〜B 3を満たすことに加えて、さらに下記要求 B 4及び B 5を満たすことが求められる。

B 1 ) 準静的動特性変化及び八一ドウエアの特性ばらつきに対する適応「準静的動特性変化」とは、例えば電源電圧の変動やハードウェアの経年劣化といった変化速度の遅い特性変化である。

B 2) 速い動特性変化への適応

具体的には、スロットル弁開度 THの変化に対応する動特性変化への適応を意味する。

B 3) モデルパラメータのドリフト防止

モデルパラメータに反映すべきでない制御対象の非線形特性などに起因する同定誤差の影響によって、モデルパラメ一夕の絶対値が増大するような不具合を防止する。，

B 4) E CUの演算能力とマッチング

具体的には、演算量をより低減させることが求められる。

B 5) モデルパラメータ（制御性能）の安定化

具体的は、同定されるモデルパラメ一夕のばらつきを極力抑制することが求められる。

先ず要求 B 4を満たすために、係数 λ 1及び λ 2をそれぞれ 1 , 0に設定することにより、固定ゲインアルゴリズムを採用する。これによつて、正方行列 Ρ (10 は一定となるため、式（21) の演算を省略することができ、演算量を大幅に低減できる。

すなわち固定ゲインアルゴリズムを採用すると、式（20) は、下記式（20 a) のように簡略化される。式（20 a) において Pは、定数を対角要素とする正方行列である。

_ P (k)

K^P(k)一 1+ Ο ΡζΟΟ (20a) このように簡略化されたアルゴリズムによれば、演算量を削減できる。しかし、同定能力は若干低下する。また、モデルパラメ一タベクトル Θ (k)を算出する式 (1 5) は、下記式（15 b) のように書き直すことができ、同定誤差 i d e (k) の積分構造を有する。したがって、同定誤差 i d e (k)がモデルパラメータに積分され、モデルパラメ一夕のドリフトが起き易い。

Θ (k) = Θ (0) + K P (1) i d e (1) + K P (2) i d e (2)

+ ······ + K P (k) i d e (k) (1 5 b) ここで、 0 (0)は、モデルパラメータの初期値を要素とする初期値べクトルである。

そこで本実施形態では、このようなモデルパラメータのドリフトを防止するために、モデルパラメ一夕べクトル Θ (k)を上記式（15 b) に代えて、下記式（1 5 c) により、算出するようにした。 θ Ού = θ (0)+DELTA^k"'XKP (1) i d e (1)

+ DELTA^k- ²XKP (2) i d e (2)+ ······

+ DELTAXKP (k-1) i d e (k-1) + K P (k) i d e (k)

(1 5 c) ここで、 DELTAは下記式で示すように、忘却係数 DELTA i ( i = l〜 4) を要素とする忘却係数ベクトルである。

DELTA= [DELTA 1 , DELTA2, DELTA3, DELTA4] 忘却係数 DELTA iは、 0から 1の間の値に設定され（0<DELTA i < 1) 、過去の同定誤差の影響を徐々に減少させる機能を有する。ただし、モデルパラメ一タ b 1の演算に係る係数 DELTA 3またはモデルパラメータ c 1の演算にかかる係数 DELTA4の何れか一方は、「1」として、実質的に忘却係数 DELTA3及び DELTA4の一方が無効となるようにする。このように、忘却係数ベクトル DELTAの要素の一部を「1」とすることにより、目標値 DT HRと、スロットル弁開度偏差量 DTHとの定常偏差が発生することを防止することができる。なお、係数 DELTA 3及び DELTA 4をともに「1」とすると、モデルパラメータのドリフト防止効果が不十分となるので、何れか一方のみを「1」とすることが望ましい。

式（1 5 c) を漸化式形式に書き直すと、下記式（1 5 d) (1 5 e) が得られる。前記式（1 5) に代えて下記式（1 5 d) 及び（1 5 e) を用いてモデルパラメータベクトル Θ (k)を算出する手法を、以下 <5修正法といい、式（1 5 e) で定義される ie(k)を「更新ベクトル」という。

θ Ού ^ θ (ΰ) + ά θ (k) (1 5 d) d Θ (k)=DELTAXd Θ (k-l)+KP (k) i d e (k) (1 5 e)

<5修正法を用いたアルゴリズムによれば、上記要求 B 3を満たすドリフト防止効果とともに、上記要求 B 5を満たすモデルパラメータの安定化効果も得られる。すなわち、初期値べクトル 0 (0)が常に保存され、更新べクトル d Θ (k)も忘却係数べクトル DELTAの働きにより、その要素のとりうる値が制限されるので、各モデルパラメ一夕を初期値近傍に安定させることができる。

さらに実際の制御対象の入出力データに基づいた同定により更新べクトル d Θ (k)を調整しつつモデルパラメ一夕を算出するので、実際の制御対象に適合したモデルパラメ一夕を算出でき、上記要求 B 1も満たされる。

次に要求 B 2を満たすべく、本実施形態では上記式（15 d) の初期値べクトル 0 (0)に代えて、基準モデルパラメータべクトル S b a s eを用いる下記式（1 5 f ) により、モデルパラメータベクトル 0 (k)を算出することとした。

Θ (k) = 0 b a s e + d Θ (k) (15 f )

基準モデルパラメータべクトル Θ b a s eは、モデルパラメ一夕スケジューラ 25によりスロットル弁開度偏差量 DTH (=TH— THDEF) に応じて設定されるので、スロットル弁開度 THの変化に対応する動特性の変化に適応させることができ、上記要求 B 2を満たすことができる。基準モデルパラメ一夕べクトル 0 b a s eは、スロットル弁開度 TH、目標開度 THR、または目標値 DTH R (THR— THDEF) に応じて設定してもよい。スロットル弁開度偏差量 D TH (スロットル弁開度 TH) は、目標値 DTH (目標開度 THR) に一致するように制御されるからである。

以上のように本実施形態では、固定ゲインアルゴリズムを採用することにより、 ECUの演算量の低減を図り（要求 B4) 、 δ修正法を用いたアルゴリズムを採用することにより、準静的動特性変化及びハ一ドウエアの特性ばらつきに対する適応（要求 B 1) 、モデルパラメータ（制御性能）の安定化（要求 Β 5) 、及びモデルパラメータのドリフト防止（要求 Β 3) を実現し、モデルパラメ一夕スケジユーラ 25を採用することにより、スロットル弁開度 ΤΗの変化に対応した動特性変化への適応（要求 Β 2) を実現している。

なお、式（1 5 f ) により算出されるモデルパラメ一夕べクトル S (k)の各要素 a 1 ' , a 2 ' , b l ' 及び c l ' についてリミット処理を施し、修正モデルパラメ一夕ベクトル SL(k) (SL(k)^T= [a 1, a 2, b 1， c 1] ) を算出する点は、第 1の実施形態と同様である。

また、モデルパラメ一夕 c l ' を統計処理し、その変動の中心値をデフォルト開度ずれ t h d e f a d pとして算出し、下記式（41) (42) (再掲）によりスロットル弁開度偏差量 DTH及び目標値 DTHRを算出する点も、第 1の実施形態と同様である。 DTH(k)=TH(k)-THDEF+ t h d e f a d p (41) DTHR(k) = THR(k)-THDEF+ t h d e f a d p (42) 次に上述した適応スライディングモードコントローラ 2 1 a、モデルパラメ一タ同定器 2 2 a及びモデルパラメータスケジューラ 2 5の機能を実現するための

、 ECU 7の CPUにおける演算処理を説明する。

図 32は、スロットル弁開度制御の全体フローチャートである。この処理は、図 9に示すスロットル弁開度制御処理のステップ S 1 3 (状態予測器の演算）を削除し、ステップ S 1 2, S 1 4及ぴ S 1 6を、それぞれステップ S 1 2 a, 1

4 a及び 1 6 aに変更したものである。

ステップ S 1 2 aでは、図 3 3に示すモデルパラメ一夕同定器の演算、すなわち前記式（1 5 f ) によるモデルパラメータベクトル Θ (k)の算出処理を実行し、さらにリミツト処理を実行して修正モデルパラメ一夕べクトル 0 L (k)を算出する。

ステップ S 14 aでは、修正モデルパラメータべクトル 0 L (k)を用いて、図 3 6に示す制御入力 U s 1 (k)の演算処理を実行する。すなわち、前記式（9 b) ( 1 0 b) (l i b) により、等価制御入力 Ue q、到達則入力 U r c h (k)及び適応則入力 Ua d p (k)を算出し、それらの入力の総和として、制御入力 U s 1 (k) (=デューティ比 DUT(k)) を算出する。

ステップ S 1 6 aでは、図 4 1に示すスライディングモードコントローラの安定判別処理を実行する。すなわち、予測切換関数値 σ p r eに代えて、切換関数値 σを用いてスライディングモードコントローラの安定性判別を行い、安定判別フラグ F SMC S TABの設定を行う。この安定判別フラグ F SMC STABは、「1」に設定されたときの処理は、第 1の実施形態と同様である。

図 3 3は、モデルパラメータ同定器 22 aの演算処理のフローチャートである。この処理は、図 1 1に示すモデルパラメータ同定器の演算処理のステップ S 3 1~S 34をそれぞれ、ステップ S 3 1 a〜S 34 aに変更し、さらにステップ

53 3 b及び S 3 3 cを追加したものである。

ステップ S 3 1 aでは、式（2 0 a) によりゲイン係数べクトル KP (k)を算出し、次いで式（1 8) 及び（1 9 a) により推定スロットル弁開度偏差量 DTH HAT(k)を算出する（ステップ S 3 2 a) 。

ステップ S 3 3 aでは、図 3 5に示す i d e (k)の演算処理を実行し、同定誤差 i d e (k)を算出する。ステップ S 3 3 bでは、式（1 5 e) により更新べクトル d Θ (k)を算出し、次いでスロットル弁開度偏差量 DTHに応じて図 34に示す Θ b a s eテ一ブルを検索し、基準モデルパラメ一夕べクトル Θ b a s eを算出する（ステップ S 3 3 c) 。 S b a s eテ一ブルには、基準モデルパラメ一夕 a 1 b a s e, a 2 b a s e及び b 1 b a s eが設定されている。スロットル弁開度偏差量 DTHが「0」近傍の値をとる（スロットル弁開度 THが、デフォルト開度 THDE F近傍である）とき、基準モデルパラメータ a 1 b a s e及び b 1 b a s eは減少し、基準モデルパラメ一タ a 2 b a s eは増加するように設定されている。また、基準モデルパラメ一夕 c 1 b a s eは、「0」に設定される。ステップ S 34 aでは、式（1 5 f ) によりモデルパラメ一夕ベクトル 0 (k) を算出し、次いで第 1の実施形態と同様に、モデルパラメータべクトル Θ (k)の安定化処理を実行する（ステップ S 3 5) 。すなわち各モデルパラメータのリミツト処理を行って修正モデルパラメータべクトル S L (k)を算出する。

図 3 5は、図 3 3のステップ S 3 3 aで実行される i d e (k)演算処理のフローチャートである。この処理は、図 1 2の i d e (k)演算処理のステップ S 5 6 (不感帯処理）を削除し、ステップ S 5 1をステップ S 5 1 aに変更したものである。すなわち本実施形態では、 <5修正法により、モデルパラメータのドリフトが防止されるので、不感帯処理は実行しない。

また、ステップ S 5 l aでは、推定スロットル弁開度偏差量 DTHHAT(k) を式（1 8) 及び（1 9 a) により算出し、この推定スロットル弁開度偏差量 D THHAT (k)を用いて同定誤差 i d e (k)を算出する。

本実施形態では、制御対象モデルのむだ時間 dを「0」としているので、ステップ S 5 2の所定値 XCNT I D S Tは、例えば「2」に設定される。

図 3 6は、図 3 2のステップ S 1 4 aで実行される、スロットル弁駆動装置 1 0への制御入力 U s 1 ( = DUT) を算出する処理のフローチャートである。この処理は、図 2 2に示す U s 1演算処理のステップ S 2 0 1〜S 2 0 5を、それぞれステップ S 2 0 1 a〜S 2 0 5 aに変更したものである。 'S 20 1 aでは、図 37に示す切換関数値 σの演算処理を実行し、ステツプ S 202 aでは、図 38に示す切換関数値 σの積算値の演算処理を実行する。ステップ S 203 aでは、前記式（9 b) により、等価制御入力 Ue qを算出する。ステップ S 204 aでは、図 39に示す到達則入力 U r c hの演算処理を実行し、ステップ S 205 aでは、図 40に示す適応則入力 U a d pの演算処理を実行する。

図 37は、図 36のステップ S 201 aで実行される切換閧数値 σの演算処理のフローチャートである。この処理は、図 23に示す予測切換関数値 σ p r eの演算処理のステップ S 222〜S 226を、それぞれステップ S 222 a〜22 6 aに変更したものである。

ステップ S 222 aでは、前記式（5) により、切換関数値 σ (k)を算出する。続くステップ S 223 a〜S 226 aは、図 23のステップ S 223〜S 226 の「a p r e」を「び」に置き換えたものであり、切換関数値 σ (k)に対して、図 23の処理と同様のリミツト処理を行う。

図 38は、図 36のステップ S 202 aで実行される、切換関数値びの積算値 SUMS I GMA aを算出する処理のフローチャートである。この処理は、図 2 6に示す σ p r eの積算値演算処理のステップ S 241〜S 245を、それぞれステップ S 241 a〜S 245 aに変更したものである。積算値 SUMS I GM A aは、後述する図 40の処理で適応則入力 U a d pの算出に使用される（前記式（l i b) 参照）。

ステップ S 241 aでは、下記式（47 a) により、積算値 SUMS I GMA aを算出する。

SUMS I GMA a (k) = S UMS I GM A a (k— 1) + σ X Δ T (47 a) 続くステップ S 242 a〜S 245 aでは、算出した積算値 SUMS I GMA aに対して、図 26の処理と同様のリミツト処理を行う。

図 39は、図 36のステップ S 204 aで実行される到達則入力 U r c hの演算処理のフローチャートである。この処理は、図 27に示す到達則入力 U r c h 演算処理のステップ S 263及び S 265をそれぞれステップ S 263 a及び S

26 5 aに変更したものである。すなわち、本実施形態では、予測切換関数値 σ p r eではなく、切換関数値 σ を用いて、適応スライディングモ一ドコントローラ 21 aが安定してるときの到達則入力 Ur c hの算出（ステップ S 263 a) 、及び適応スライディングモ一ドコントローラ 21 aが不安定であるときの到達則入力 U r c hの算出（ステツプ S 265 a) を実行する。

図 40は、図 36のステップ S 205 aで実行される適応則入力 U a d ρの演算処理のフローチャートである。この処理は、図 28に示す適応則入力 U a d p 演算処理のステップ S 273及び S 275をそれぞれステップ S 273 a及び S 275 aに変更したものである。

すなわち、本実施形態では、切換関数値 σの積算値 SUMS I GUMAaを用いて、適応スライディングモードコント口一ラ 21 aが安定してるときの適応則入力 U a dpの算出（ステップ S 273 a) 、及び適応スライディングモードコントローラ 21 aが不安定であるときの適応則入力 U a d pの算出（ステップ S 275 a) を実行する。

図 41は、図 32のステップ S 16 aで実行されるスライディングモ一ドコントロ一ラの安定判別処理のフローチャートである。この処理は、図 29のステツプ S 281及び S 281をそれぞれステップ S 28 1 a及び S 282 aに変更したものである。

ステップ S 281 aでは下記式（52 a) により、切換関数変化量 D σを算出し、ステップ S 282 aでは、下記式（53 a) により、安定性判別パラメータ S GMSTABを算出する。すなわち、予測切換関数値 σ p r eではなく、切換関数値 σに基づいて安定性判別を行う。

D σ = σ (k)— σ (k-1) (52 a)

S GMS TAB = Dひ X σ (k) (53 a)

本実施形態では、スロットル弁駆動装置 10及び E CU 7 ©—部（モータ 6に駆動電流を供給する出力回路）がプラントに相当し、図 36の処理がスライディングモードコントローラに相当し、図 33の処理が同定手段に相当し、図 35の処理が同定誤差算出手段に相当し、図 33のステップ S 33 bが更新べクトル算出手段及び更新べクトル修正手段に相当する。また、図 36の処理が制御手段に相当し、図 33のステップ S 33 cが基準モデルパラメ一夕算出手段に相当し、図 33のステップ S 33 bが更新成分算出手段に相当する。

また図 37の処理が、切換関数値算出手段に相当し、図 41の処理が判別手段に相当し、図 36のステップ S 203 a, S 204 a及び S 205 aが、それぞれ等価制御入力算出手段、到達則入力算出手段、及び適応則入力算出手段に相当し、図 36のステップ S 207が制御入力算出手段に相当し、図 36のステップ 3206及び3208、図 39のステップ S 261， 3264及び3265 &、並びに図 40のステップ S 27 1、 S 274及び S 275 aが、安定化手段に相当する。 .

図 33のステップ S 3 aがモデルパラメ一夕べクトル算出手段に相当し、図 33のステップ S 35が制限手段に相当する。

(第 3の実施形態）

図 42は、本発明の第 3の実施形態にかかる制御系の構成を示すブロック図である。

この制御系は、制御対象であるプラント 101と、プラントの出力である混合液の pH (ぺ一ハー）を検出する pHセンサ 102と、 pHセンサ出力 VIOU Tから第 1基準値 VI BASEを減算する減算器 1 03と、制御目標値 VITA R GETを生成する目標値生成部 104と、第 1操作量 U 1を決定する操作量決定部 105と、第 1操作量 U1と第 2基準値 V 2 BASEとを加算し、第 2操作量 U 2を出力する加算器 106とからなる。

減算器 1 03、目標値生成部 104、操作量決定部 105及び加算器 106は、具体的には CP U、メモリ、入出力回路などからなる電子コントロールュニットにより構成される。

プラント 10 1は、第 2操作量 U 2に応じてアルカリ液の流量を制御する流量制御弁 1 1 1と、流量制御弁 1 1 1を介して供給されるアルカリ液と、酸性液とを攪拌する攪拌器 112とからなる。プラント 10 1は、アルカリ液と酸性液とを攪拌することにより、所望の PH値の混合液を出力するものである。

操作量決定部 105は、プラント 101をモデル化した制御対象モデルのモデルパラメ一夕べクトルを同定する同定器 121と、適応スライディングモ一ドコントローラ 122と、予測器 123とからなる。同定器 121、適応スライディングモ一ドコントローラ 122、及び予測器 123は、それぞれ第 1の実施形態におけるモデルパラメ一タ同定器 22、適応スライディングモードコントローラ 21、及び状態予測器 23に対応し、これらと同様の機能を有する。

以下本実施形態における構成要素及びパラメータと、第 1の実施形態における構成要素及びパラメ一夕との対応関係を説明する。

pHセンサ 102は、スロットル弁開度センサ 8に相当し、 pHセンサ 102 の出力 VI OUTは、スロットル弁開度 THに相当する。第 1目標値 VI B AS Eは、デフォルト開度 THDEFに相当するものであり、本実施形態では、例えば中性に対応する pH値とする。したがって、偏差量 D VIがスロットル弁開度偏差量 DTHに相当する。また目標値生成部 104が、目標開度設定部 24に相当し、制御目標値 V 1 TARGETがスロットル弁開度偏差量の目標値 DTHR に相当する。なお、第 1の実施形態においては、減算器 103の機能は、モデルパラメ一夕同定器 22及び状態予測器 23に含まれている。

第 2基準値 V 2 B AS Eは、適応スライディングモードコントローラ 122の出力である第 1操作量 U 1の中心値をバイアスするために加算されるものである。第 1の実施形態では加算器 106に相当する構成要素はなく、したがって第 2 基準値 V 2 B AS Eは実質的に「0」とされている（すなわち、 U1=U2=U s 1である）。本実施形態では、第 2基準値 V 2 B AS Eは、例えば流量制御弁 11 1の開度が 50 %となるような値に設定される。

流量制御弁 11 1は、デューティ比 DUTのパルス信号でオンオフ制御されるスイッチング素子（ECU 7の出力回路に含まれ、図示及ぴ説明を省略している ) に相当し、アルカリ液は電源電圧に相当する。また流量制御弁 11 1の出力流量 V2は、モー夕 6の駆動電流に相当し、攪拌器 1 12は、モータ 6及びスロットル弁 3の弁体に相当し、酸性液はスロットル弁 3の弁体に加わる吸気管負圧や、リターンスプリング 4及び弾性部材 5の付勢力に相当する。攪拌器 1 12から出力されるの混合液の pH値 V 1が、実際のスロットル弁開度に相当する。以上のような対応関係があるので、プラント 101を第 1の実施形態と同様にモデル化し、同様の制御手法を適用することができる。すなわち、同定器 121 は、第 1操作量 U 1及び偏差量 DV 1に基づいて、第 1の実施形態と同様の演算処理により、修正モデルパラメータパラメータベクトル 0 Lを算出し、予測器 1 23は、第 1操作量 Ul、偏差量 DV 1及び修正モデルパラメータベクトル S L に基づいて、第 1の実施形態と同様の演算処理により、予測偏差量 P RED VI を算出し、適応スライディングモードコントローラ 122は、予測偏差量 PRE D V 1及び修正モデルパラメータべクトル 0 Lに基づいて、第 1の実施形態と同様の演算処理により、予測偏差量 P RED V 1を制御目標値 V 1 TARGETに一致させるように、第 1操作量 U 1を算出する。したがって、制御目標値 VI T ARGETとして、所望の相対 pH値（第 1基準値 V 1 BAS Eとの偏差量）を設定することにより、プラントの出力 V 1を所望の pH値に一致させることができる。

本実施形態では、同定器 121が同定手段に相当し、同定誤差算出手段、同定誤差修正手段、モデルパラメータベクトル算出手段及び制限手段を含む。また予測器 123が予測手段に相当する。

(第 3の実施形態の変形例）

図 43は、図 42に示す構成の変形例を示す図である。この変形例では、図 4 2のプラント 101ではなく、プラント 101 aが制御対象とされる。プラント 10 1 aは、プラント 101に、流量制御弁 1 11の出力流量 V 2を検出する流量センサ 11 3と、流量センサ出力 V 2 OUTが第 2操作量 U 2に対応する流量値と一致するように、流量制御弁 1 1 1を制御するフィードバック制御器 114 とを追加して構成されている。

このように口一カルフイードバックル一プを含むプラントに対しても、第 3の実施形態と同様のモデル化及び同様の制御手法の適用が可能である。

なお第 1の実施形態では、モータの駆動回路は公知のものであるため、詳細な説明を行っていないが、オンオフ制御されるスィッチング素子の出力電流を検出する電流センサを設け、検出電流値 I Dが、操作量 U s 1に対応する電流値 I R と一致するようにフィードバック制御を行うようにしてもよく、本変形例は第 1 の実施形態においてそのような回路構成を採用した場合に相当する。 (第 4の実施形態）

図 4 4は、本発明の第 4の実施形態にかかる制御系の構成を示すブロック図である。この制御系は、図 4 2の操作量決定部 1 0 5を操作量決定部 1 0 5 aに代えたものであり、第 2の実施形態として示した制御系に対応する。なお、以下に説明する以外は第 3の実施形態と同一である。

操作量決定部 1 0 5 aは、同定器 1 2 l aと、適応スライディングモードコントローラ 1 2 2 aと、パラメ一夕スケジューラ 1 2 4とからなる。

同定器 1 2 1 a、適応スライディングモードコントローラ 1 2 2 a及びパラメ一夕スケジューラ 1 2 4は、それぞれ第 2の実施形態におけるモデルパラメ一夕同定器 2 2 a、適応スライディングモードコントローラ 2 1 a及びモデルパラメ一夕スケジューラ 2 5に対応し、これらと同様の機能を有する。

すなわち、パラメータスケジューラ 1 2 4は、偏差量 D V 1に基づいて第 2の実施形態と同様の演算処理により、基準モデルパラメータべクトル 0 b a s eを算出し、同定器 1 2 1 aは、第 1操作量 U l、偏差量 D V I及び基準モデルパラメータべクトル 0 b a s eに基づいて第 2の実施形態と同様の演算処理により、修正モデルパラメ一夕べクトル 0 Lを算出し、適応スライディングモ一ドコントローラ 1 2 2 aは、偏差量 D V 1及び修正モデルパラメータべクトル Θ Lに基づいて、第 2の実施形態と同様の演算処理により偏差量 D V Iを制御目標値 V I T A R G E Tに一致させるように、第 1操作量 U 1を算出する。したがって、制御目標値 V 1 T A R G E Tとして、所望の相対 p H値（第 1基準値 V 1 B A S Eとの偏差量）を設定することにより、プラントの出力 V 1を所望の p H値に一致させることができる。

本実施形態では、同定器 1 2 1 aが同定手段に相当し、同定誤差算出手段、更新べクトル算出手段及び更新べクトル修正手段、あるいは更新成分算出手段を含む。またパラメ一夕スケジューラ 1 2 4が基準モデルパラメータ算出手段に相当する。

(第 4の実施形態の変形例）

図 4 5は、図 4 4に示す構成の変形例を示す図である。この変形例では、図 4 4のプラント 1 0 1ではなく、プラント 1 0 1 aが制御対象とされる。プラント 101 aは、図 43のプラント 101 aと同一である。

このように口一カルフイードバックル一プを含むプラントに対しても、第 4の実施形態と同様のモデル化及び同様の制御手法の適用が可能である。

(第 5の実施形態）

図 46は、本発明の第 5の実施形態にかかる制御系の構成を示すブロック図である。

この制御系は、内燃エンジン 212を含む制御対象であるエンジンシステム 2 01と、エンジンシステム 201の排気中の酸素濃度 VO 2に応じて、エンジン 212に供給される混合気の空燃比を検出する空燃比センサ 202と、空燃比センサ出力 KACT (空燃比を当量比に換算した値を有する）から基準値 KB Sを減算する減算器 203と、制御目標値 DKCMDを生成する目標値生成部 204 と、操作量 DKAFを決定する操作量決定部 205と、操作量 DKAFと基準値 KB Sとを加算し、補正量 KAFを出力する加算器 206と、補正量 KAF及び他のフィードフォワード制御項とを用いて燃料量 T OUTを演算する燃料量演算部 207からなる。

減算器 203、目標値生成部 204、操作量決定部 205、加算器 206、及び燃料量演算部 207は、具体的には CP U、メモリ、入出力回路などからなる電子コントロールュニットにより構成される。

エンジンシステム 201は、燃料量 TOUTに応じて燃料を噴射する燃料噴射弁 211と、燃料噴射弁 21 1を介して供給される燃料と吸入空気とからなる混合気を燃焼させる内燃ェンジン 212とからなる。エンジンシステム 201は、燃料を燃焼させてエンジンの回転トルクを得るとともに、燃焼ガス（排気）を排出する。

操作量決定部 205は、エンジンシステム 201をモデル化した制御対象モデルのモデルパラメ一夕べクトルを同定する同定器 221と、適応スライディングモードコントローラ 222と、予測器 223とからなる。同定器 221、適応スライディングモ一ドコントローラ 222、及び予測器 223は、それぞれ第 1の実施形態におけるモデルパラメ一夕同定器 22、適応スライディングモ一ドコントロ一ラ 21、及び状態予測器 23に対応し、これらと同様の機能を有する。以下本実施形態における構成要素及びパラメータと、第 1の実施形態における構成要素及びパラメ一夕との対応関係を説明する。

空燃比センサ 202は、スロットル弁開度センサ 8に相当し、空燃比センサ 2 02の出カ八じ丁は、スロットル弁開度 THに相当する。基準値 KB Sは、デフォルト開度 THDEFに相当するものであり、本実施形態では、例えば理論空燃比に対応する値（1. 0) とする。したがって、偏差量 DKがスロットル弁開度偏差量 DTHに相当する。また目標値生成部 204が、目標開度設定部 24に相当し、制御目標値 D K C M Dがスロットル弁開度偏差量の目標値 D T H Rに相当する。なお、第 1の実施形態においては、減算器 203の機能は、モデルパラメータ同定器 22及び状態予測器 23に含まれている。

適応スライディングモードコントローラ 222の出力である操作量 DKAFの中心値をバイアスするために、基準値 KB Sが加算器 206により加算される。第 1の実施形態では加算器 206に相当する構成要素はない。

燃料噴射弁 21 1は、デューティ比 DUTのパルス信号でオンオフ制御されるスイッチング素子（ECU 7の出力回路に含まれ、図示及び説明を省略している ) に相当し、燃料は電源電圧に相当する。また燃料噴射弁 211から噴射される燃料量 FAは、モ一タ 6の駆動電流に相当し、エンジン 212は、モータ 6及びスロットル弁 3の弁体に相当し、吸入空気はスロットル弁 3の弁体に加わる吸気管負圧や、リターンスプリング 4及び弾性部材 5の付勢力に相当する。エンジン 212から排出される排気中の酸素濃度 VO 2が、実際のスロットル弁開度に相当する。

以上のような対応関係があるので、エンジンシステム 201を第 1の実施形態と同様にモデル化し、同様の制御手法を適用することができる。すなわち、同定器 221は、操作量 DKAF及び偏差量 DKに基づいて、第 1の実施形態と同様の演算処理により、修正モデルパラメ一タパラメータベクトル 5 Lを算出し、予測器 223は、操作量 DKAF、偏差量 DK及び修正モデルパラメータべク卜ルに基づいて、第 1の実施形態と同様の演算処理により、予測偏差量 P RED Kを算出し、適応スライディングモードコントローラ 222は、予測偏差量 PR EDK及び修正モデルパラメータべクトル 0 Lに基づいて、第 1の実施形態と同様の演算処理により、予測偏差量 P R E D Kを制御目標値 D K C M Dに一致させるように、操作量 DKAを算出する。したがって、制御目標値 DKCMDとして、所望の空燃比修正値（基準値 KB Sとの偏差量）を設定することにより、ェンジン 2.12に供給される混合気の空燃比を所望の空燃比に一致させることができる。

本実施形態では、同定器 221が同定手段に相当し、同定誤差算出手段及び同定誤差修正手段を含む。また予測器 223が予測手段に相当する。

(第 6の実施形態）

図 47は、本発明の第 6の実施形態にかかる制御系の構成を示すブロック図である。この制御系は、図 46の操作量決定部 205を操作量決定部 205 aに代えたものであり、第 2の実施形態として示した制御系に対応する。なお、以下に説明する以外は第 5の実施形態と同一である。

操作量決定部 205 aは、同定器 221 aと、適応スライディングモードコントローラ 222 aと、パラメータスケジューラ 224とからなる。

同定器 22 1 a, 適応スライディングモ一ドコントローラ 222 a及びパラメ一夕スケジューラ 224は、それぞれ第 2の実施形態におけるモデルパラメータ同定器 22 a、適応スライディングモードコントローラ 21 a及びモデルパラメ —タスケジューラ 25に対応し、これらと同様の機能を有する。

すなわち、パラメータスケジューラ 224は、偏差量 DKに基づいて第 2の実施形態と同様の演算処理により、基準モデルパラメ一夕ベクトル 0 b a s eを算出し、同定器 221 aは、操作量 DKAF、偏差量 D K及び基準モデルパラメ一夕ベクトル 0 b a s eに基づいて第 2の実施形態と同様の演算処理により、修正モデルパラメ一夕べクトル S Lを算出し、適応スライディングモードコント口一ラ 222 aは、偏差量 DK及び修正モデルパラメ一夕べクトルに基づいて、第 2の実施形態と同様の演算処理により偏差量 D Kを制御目標値 D K CMDに一致させるように、操作量 DKAFを算出する。したがって、制御目標値 DKCM Dとして、所望の空燃比修正値（基準値 KB Sとの偏差量）を設定することにより、エンジン 212に供給される混合気の空燃比を所望の空燃比に一致させることができる。本実施形態では、同定器 221 aが同定手段に相当し、同定誤差算出手段、更新べクトル算出手段及び更新べクトル修正手段を含む。

(その他の実施形態）

モデルパラメ一夕の同定誤差 i d e (k)の算出手法として、 δ修正法に代えて、以下に述べる ε修正法を採用してもよい。すなわち、前記式（15 c) に代えて、下記式（1 5 g) により、モデルパラメ一夕べクトル 0 (k)を算出するようにしてもよい。

Θ (k) = E P S 6 (0)

+ E P S^k-'XKP (1) i d e (1)

+ E P S^k"²XKP (2) i d e (2) + ······

+ EP S XKP (k- 1) i d e (k-1) + K P (k) i d e (k)

(15 g) ここで、 E P Sは下記式で示すように、忘却係数 EPS i (i = l〜4) を要素とする忘却係数べクトルである。

EP S= [EPS 1， EPS 2, EP S 3, EP S 4]

忘却係数 EPS 1， EP S 2及び EPS 4は、前記忘却係数 D E L T A iと同様に、 0から 1の間の値に設定され（0ぐ EP S i<l) 、過去の同定誤差の影響を徐々に減少させる機能を有する。

ただし ε修正法の場合、モデルパラメータ b 1の演算に係る係数 E P S 3は、必ず「1」にする必要がある。これは、以下の理由による。 ε修正法の場合、同定誤差 i d e (k)が小さくなると、モデルパラメ一夕はすべてゼロ近傍の値となる '。ところが、モデルパラメ一夕 b 1は、式（9 b) 、（10 b) 、（l i b) の分母に適用されるため、モデルパラメ一夕 b lが「0」に近づくと、制御対象への入力 Us 1が発散するからである。

式（15 g) は、初期値べクトル 0 (0)にも忘却係数べクトル EP Sが乗算されている点で、式（1 5 c) と異なる。

式（15 g) を漸化式形式に書き直すと、下記式（151Ί) が得られる。前記式（15) に代えて下記式（15 h) を用いてモデルパラメ一タベクトル Θ (k) を算出する手法を、 ε修正法と呼ぶ。 0 (k) = E P S X Θ (k-1) + K P (k) i d e (k) ( 1 5 h ) ε修正法によっても、過去の同定誤差 e i dの影響が低減されるので、モデルパラメータのドリフトを防止することができる。

また第 2の実施形態では、 <5修正法によりモデルパラメ一夕のドリフトを防止するようにしたが、第 1の実施形態と同様に、不感帯処理（図 1 4 ) により修正同定誤差 i d e n 1 (k)を算出し、これを用いてモデルパラメータべクトル 0 (k) を算出するようにしてもよい。

また第 1の実施形態において、不感帯処理に代えて δ修正法または ε修正法を採用してもよい。さらに、第 1の実施形態において δ修正法を採用する場合には、第 2の実施形態と同様にモデルパラメータスケジューラを導入し、モデルパラメータスケジューラにより算出される基準モデルパラメータべクトル 0 b a s e に更新べクトルを加算する形式でモデルパラメータべクトル 0を算出することが望ましい。産業上の利用可能性

本発明のプラントの制御装置によれば、制御対象であるプラントをモデル化することにより得られる制御対象モデルのモデルパラメ一夕の同定が行われ、同定したモデルパラメータを用いてスライディングモード制御を行う場合の制御をより安定化することができる。より具体的には、本発明は、内燃機関に供給される空気量を制御するスロットル弁の駆動装置、内燃機関を含む燃焼システム、あるいは化学プラントなどの制御に適用可能であり、これらの制御対象をスライディングモード制御によって制御する際の安定性向上に寄与する。また本発明は、クランク軸を鉛直方向とした船外機などのような船舶推進機用エンジンなどの制御にも適用が可能である。

Claims

請求の範囲

1 プラントをモデル化することにより得られる制御対象モデルのモデルパラメータべクトルを、前記プラントの入力及び出力に基づいて同定する同定手段と、該同定手段により同定されたモデルパラメ一タべクトルを用いて前記プラントを制御するスライディングモードコントローラとを備えたプラントの制御装置であって、 '

前記同定手段は、前記モデルパラメータべクトルの同定誤差を算出する同定誤差算出手段と、該同定誤差に応じて更新べクトルを算出する更新べクトル算出手段と、該更新べクトルの少なくとも 1つの要素の過去値に 0より大きく 1より小さい所定値を乗算することにより、前記更新べクトルを修正する更新べクトル修正手段とを有し、前記モデルパラメ一夕の基準べクトルに修正された更新べクトルを加算することにより、前記モデルパラメータべクトルを算出するプラントの制御装置。

2 前記更新ベクトル修正手段は、前記更新ベクトルの、前記プラントの入力に関わる要素または前記プラントの入出力に関わらない要素については、前記所定値を乗算しない請求項 1に記載の制御装置。

3 前記更新べクトル修正手段は、前記基準べクトルの少なくとも 1つの要素にも前記所定値を乗算する請求項 1または 2に記載の制御装置。

4 プラントをモデル化することにより得られる制御対象モデルのモデルパラメータべクトルを、前記プラントの入力及び出力に基づいて同定する同定手段と、該同定手段により同定されたモデルパラメータべクトルを用いて前記プラントを制御するスライディングモードコント口一ラと備えたプラントの制御装置であつて、

前記同定手段は、前記モデルパラメ一夕べクトルの同定誤差を算出する同定誤差算出手段と、該同定誤差が所定の範囲内にあるときは、前記同定誤差を減少方向に修正する同定誤差修正手段とを有し、該同定誤差修正手段により修正された同定誤差を用いて前記モデルパラメ一夕ベクトルを算出するプラントの制御装置

5 前記同定誤差修正手段は、前記同定誤差が前記所定範囲内にあるときは、前記同定誤差を 0とする請求項 4に記載の制御装置。

6 前記所定範囲を、制御目標値の変化量または前記プラントの出力の変化量に応じて設定する請求項 4または 5に記載の制御装置。

7 前記同定手段は、固定ゲインアルゴリズムを用いて前記モデルパラメータべクトルの同定を行う請求項 1から 6の何れかに記載の制御装置。

8 前記同定誤差算出手段は、前記同定誤差の口一パスフィルタ処理を行い、該処理後の同定誤差を出力する請求項 1から 7の何れかに記載の制御装置。

9 前記プラントの出力の予測値を算出する予測手段をさらに備える請求項 1 から 8の何れかに記載の制御装置。

1 0 前記予測手段は、前記同定手段により同定されたモデルパラメ一夕を用いて前記予測値の算出を行う請求項 9に記載の制御装置。

1 1 前記スライディングモードコントローラによる前記プラントへの制御入力は、適応則入力を含む請求項 1から 9の何れかに記載の制御装置。

1 2 前記プラントは、内燃機関のスロットル弁と、該スロットル弁を駆動する駆動手段とを有するスロットル弁駆動装置を含み、前記スライディングモ一ドコントローラは、前記スロットル弁の開度を目標開度に一致させるように、前記スロットル弁駆動装置への制御入力を決定するパラメータを算出する請求項 1から 1 1の何れかに記載の制御装置。 1 3 前記プラントは、内燃機関と、該機関に燃料を供給する燃料供給手段とを有する機関システムを含み、前記スライディングモードコントローラは、前記機関に供給される混合気の空燃比を目標空燃比に一致させるように、前記機関システムへの制御入力を決定するパラメータを算出する請求項 1から 1 1の何れかに記載の制御装置。

1 4 プラントをモデル化することにより得られる制御対象モデルのモデルパラメ一夕を、前記プラントの入力及び出力に基づいて同定する同定手段と、該同定手段により同定されたモデルパラメ一夕を用いて前記プラントを制御する制御手段とを備えたプラントの制御装置であって、

前記同定手段は、前記プラントの状態量に応じて基準モデルパラメ一夕を算出する基準モデルパラメータ算出手段と、前記モデルパラメータの同定誤差を算出する同定誤差算出手段と、該同定誤差に応じて更新成分を算出する更新成分算出手段とを有し、該更新成分を前記基準モデルパラメータに加算することにより、前記モデルパラメータを算出するプラントの制御装置。

1 5 前記プラントの状態量は、前記プラントの動特性変化を示すパラメータである請求項 1 4に記載の制御装置。

1 6 前記プラントの動特性変化を示すパラメ一夕は前記プラントの出力であるクレーム 1 5の制御装置。

1 7 前記プラントの動特性変化を示すパラメ一夕は前記プラント出力の制御目標値であるクレーム 1 5の制御装置。

1 8 前記制御手段は、スライディングモ一ド制御により前記プラントを制御するものである請求項 1 4または 1 5に記載の制御装置。 1 9 前記制御手段による前記プラントへの制御入力は、適応則入力を含む請求項 1 8に記載の制御装置。

2 0 前記プラントは、内燃機関のスロットル弁と、該スロットル弁を駆動する駆動手段とを有するスロットル弁駆動装置を含み、前記制御手段は、前記スロットル弁の開度を目標開度に一致させるように、前記スロッ卜ル弁駆動装置への制御入力を決定するパラメータを算出する請求項 1 4から 1 9の何れかに記載の制御装置。

2 1 スライディングモード制御によりプラントを制御するスライディングモ一ドコントローラを備えたプラントの制御装置であって、 - 前記スライディングモードコントローラは、

前記プラントの出力と制御目標値との偏差に基づく線形関数である切換関数の値を算出する切換関数値算出手段と、

スライディングモード制御の安定判別を行う判別手段と、

前記偏差に基づく偏差状態量を、前記切換関数値が 0となる切換直線上に拘束するための等価制御入力を算出する等価制御入力算出手段と、

前記偏差状態量を前記切換直線上に載せるための到達則入力を算出する到達則入力算出手段と、

少なくとも前記等価制御入力及び前記到達則入力を加算することにより、前記への制御入力を算出する制御入力算出手段と、

ンダモード制御が不安定と判別されたときは、前記等価制御入力の絶対値を減少させる安定化手段とを備えるプラントの制御装置。

2 2 スライディングモード制御によりプラントを制御するスライディングモ —ドコントローラを備えたプラントの制御装置であって、

前記スライディングモ一ドコントローラは、

前記プラントの出力と制御目標値との偏差に基づく線形関数である切換関数の値を算出する切換関数値算出手段と、ングモード制御の安定判別を行う判別手段と、前記偏差に基づく偏差状態量を、前記切換関数値がひとなる切換直線上に拘束するための等価制御入力を算出する等価制御入力算出手段と、

少なくとも前記等価制御入力及び前記到達則入力を加算することにより、前記プラントへの制御入力を算出する制御入力算出手段と、

スライディングモード制御が不安定と判別されたときは、前記到達則入力の算出に用いる制御ゲインを、前記スライディングモード制御をより安定化する値に変更する安定化手段とを備えるプラントの制御装置。

2 3 前記スライディングモードコントローラは、前記偏差状態量を前記切換直線上に載せるための適応則入力を算出する適応則入力算出手段を有し、前記制御入力算出手段は、前記等価制御入力、前記到達則入力及び前記適応則入力を加算することにより、前記プラントへの制御入力を算出する請求項 2 1または 2 2 に記載の制御装置。

2 4 スライディングモード制御によりプラントを制御するスライディングモ ―ドコントローラを備えたプラントの制御装置であって、

前記スライディングモードコントローラは、

スライディングモード制御の安定判別を行う判別手段と、

前記偏差状態量を前記切換直線上に載せるための適応則入力を算出する適応則入力算出手段と、 ' 前記等価制御入力、前記到達則入力及び適応則入力を加算することにより、前記プラントへの制御入力を算出する制御入力算出手段と、

スライディンダモード制御が不安定と判別されたときは、前記適応則入力の算出に用いる制御ゲインを、前記スライディングモード制御をより安定化する値に変更する安定化手段とを備えるプラントの制御装置。

2 5 スライディングモード制御によりプラントを制御するスライディングモードコントローラを備えたプラントの制御装置において、

前記スライディングモードコントローラは、

スライディングモー制御の安定判別を行う判別手段と、

スライディングモード制御が不安定と判別されたときは、前記スライディングモード制御の応答速度を低下させるように前記切換関数を変更する安定化手段とを備えるプラントの制御装置。

2 6 前記判別手段は、前記切換関数値に基づいて前記安定判別を行う請求項 2 1から 2 5のいずれかに記載のプラントの制御装置。

2 7 プラントをモデル化することにより得られる制御対象モデルのモデルパラメータを、前記プラントの入力及び出力に基づいて同定する同定手段と、該同定手段により同定されたモデルパラメ一夕を用いて、スライディングモ一ド制御により前記プラントを制御するスライディングモ一ドコントローラとを備えたプラントの制御装置であって、

前記スライディングモードコントローラは、

スライディングモード制御の安定判別を行う判別手段と、

スライディングモ一ド制御が不安定と判別されたときは、所定のモデルパラメ一夕の使用を禁止する安定化手段とを備えるプラントの制御装置。 2 8 前記プラントは、内燃機関のスロットル弁と、該スロットル弁を駆動する駆動手段とを有するスロットル弁駆動装置を含み、前記スライディングモードコントローラは、前記スロットル弁の開度を目標開度に一致させるように、前記スロットル弁駆動装置への制御入力を決定するパラメータを算出する請求項 2 1 から 2 7の何れかに記載のプラントの制御装置。

2 9 プラントをモデル化することにより得られる制御対象モデルのモデルパラメ一夕べクトルを、前記プラントの入力及び出力に基づいて同定する同定手段と、該同定手段により同定されたモデルパラメータべクトルを用いて前記プラントを制御する制御手段とを備えたプラントの制御装置であって、

前記同定手段は、前記モデルパラメータべクトルの同定誤差を算出する同定誤差算出手段と、該同定誤差に応じて更新べクトルを算出する更新べクトル算出手段と、前記同定誤差の過去値の影響を減少させるように前記更新べクトルを修正する更新べクトル修正手段と、前記モデルパラメータの基準べクトルに修正された更新べクトルを加算することにより、前記モデルパラメータべクトルを算出するモデルパラメータべクトル算出手段と、前記モデルパラメータべクトル算出手段により算出されるモデルパラメータべクトルの要素の値を、所定リミツト範囲内に制限する制限手段とを有するプラントの制御装置。

3 0 前記更新ベクトル算出手段は、固定ゲインアルゴリズムを用いて前記更新べクトルの算出を行う請求項 2 9に記載の制御装置。

3 1 前記更新べクトル修正手段は、前記更新べクトルの少なくとも 1つの要素の過去値に 0より大きく 1より小さい所定値を乗算することにより、前記更新べクトルの修正を行う請求項 2 9または 3 0に記載の制御装置。

3 2 前記更新ベクトル修正手段は、前記更新ベクトルの、前記プラントの入力に関わる要素または前記プラントの入出力に関わらない要素については、前記所定値を乗算しない請求項 3 1に記載の制御装置。 ' 3 3 前記更新べクトル修正手段は、前記基準べクトルの少なくとも 1つの要素にも前記所定値を乗算する請求項 3 1または 3 2に記載の制御装置。

3 4 前記基準ベクトルは、前記プラントの動特性変化を示すパラメータに応じて算出される請求項 2 9から 3 2の何れかに記載のプラントの制御装置。

3 5 プラントをモデル化することにより得られる制御対象モデルのモデルパラメ一夕べクトルを、前記プラントの入力及び出力に基づいて同定する同定手段と、該同定手段により同定されたモデルパラメ一夕べクトルを用いて前記プラントを制御する制御手段とを備えたプラントの制御装置であつて、

前記同定手段は、前記モデルパラメ一夕べクトルの同定誤差を算出する同定誤差算出手段と、該同定誤差が所定の範囲内にあるときは、前記同定誤差を減少方向に修正する同定誤差修正手段と、該同定誤差修正手段により修正された同定誤差を用いて前記モデルパラメ一夕べクトルを算出するモデルパラメータべクトル算出手段と、前記モデルパラメータべクトル算出手段により算出されるモデルパラメ一夕べクトルの要素の値を、所定リミット範囲内に制限する制限手段とを有するプラントの制御装置。

3 6 前記制限手段は、前記モデルパラメータベクトルの複数の要素が所定の関係を満たすように、前記複数の要素の値を制限する請求項 2 9から 3 5の何れかに記載の制御装置。

3 7 前記同定誤差修正手段は、前記同定誤差が前記所定範囲内にあるときは、前記同定誤差を 0とする請求項 3 5に記載のプラントの制御装置。

3 8 前記プラントは、内燃機関のスロットル弁と、該スロットル弁を駆動する駆動手段とを有するスロットル弁駆動装置を含み、前記制御手段は、前記スロットル弁の開度を目標開度に一致させるように、前記スロットル弁駆動装置への制御入力を決定するパラメ一夕を算出する請求項 2 9から 3 7の何れかに記載の制御装置。

3 9 プラントを所定の基準値を用いてモデル化することにより得られる制御対象モデルの複数のモデルパラメータを同定する同定手段と、該同定手段により同定されたモデルパラメ一夕を用いて前記プラントを制御する制御手段とを備えたプラン卜の制御装置であって、

前記複数のモデルパラメータは、前記プラントの入出力に関わらないモデルパラメ一夕を含み、該プラントの入出力に関わらないモデルパラメ一夕に基づいて前記所定の基準値を補正する補正手段を有するプラントの制御装置。

4 0 前記補正手段は、前記プラントの入出力に関わらないモデルパラメ一夕を統計処理することにより補正値を算出し、該補正値によって前記所定の基準値を補正する請求項 3 9に記載の制御装置。

4 1 前記制御対象モデルは、前記プラントの出力に関わる第 1のモデルパラメータと、前記プラントへの制御入力に関わる第 2のモデルパラメ一夕と、前記制御入力及びプラントの出力のいずれにも関わらない第 3のモデルパラメ一夕とによ.つて定義される請求項 3 9または 4 0に記載の制御装置。

4 2 前記プラントは、内燃機関のスロットル弁と、該スロットル弁を駆動する駆動手段とを有するスロットル弁駆動装置を含み、前記制御装置は、前記スロットル弁の開度を目標開度に一致させるように、前記スロットル弁駆動装置への制御入力を決定するパラメータを算出する請求項 3 9から 4 1の何れかに記載の制御装置。

4 3 前記スロットル弁駆動装置は、前記スロットル弁を閉弁方向に付勢する第 1付勢手段と、前記スロットル弁を開弁方向に付勢する第 2付勢手段とを備え、前記駆動手段により前記スロットル弁を駆動しないときは、前記第 1及び第 2 付勢手段により、前記スロットル弁をデフォルト開度に維持するものであり、前記所定の基準値は、前記デフォルト開度に設定する請求項 4 2の制御装置。

4 4 内燃機関のスロットル弁と、該スロットル弁を駆動する駆動手段とを備えるスロットル弁駆動装置を制御する制御装置であって、

前記スロットル弁駆動装置をモデル化することにより得られる制御対象モデルのモデルパラメ一夕を同定する同定手段と、

該同定手段により同定されたモデルパラメ一夕に基づいて、前記スロットル弁の開度を目標開度に制御する制御手段とを備え、

前記同定手段は、前記モデルパラメ一夕の同定誤差を算出する同定誤差算出手段と、該同定誤差が所定の範囲内にあるときは、前記同定誤差を減少方向に修正する同定誤差修正手段とを有し、該同定誤差修正手段により修正された同定誤差を用いて前記モデルパラメ一夕を算出し、前記所定範囲を前記スロットル弁の開度または前記目標開度に応じた値に基づいて設定するスロットル弁駆動装置の制

4 5 前記同定手段により同定されたモデルパラメータを用いて、未来のスロットル弁開度の予測値を算出する予測手段をさらに備える請求項 4 4に記載の制御装置。

4 6 前記制御手段は、前記同定手段により同定されたモデルパラメ一夕を用いて、スライディングモード制御により前記スロットル弁駆動装置を制御する請求項 4 4または 4 5に記載の制御装置。

4 7 前記制御手段による前記スロットル弁駆動装置への制御入力は、適応則入力を含む請求項 4 6に記載の制御装置。