專利名稱：具有部分地辨識(shí)模型參數(shù)的辨別器的、控制設(shè)備的控制裝置及其方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及對(duì)使用多個(gè)模型參數(shù)模型化的設(shè)備，部分地辨識(shí)該多個(gè)模型參數(shù)，控制該設(shè)備的裝置及其方法。
背景技術(shù)：
典型的是，控制裝置控制使用模型參數(shù)模型化的控制對(duì)象(也稱為設(shè)備)。在日本特開(kāi)平2003-15703號(hào)公報(bào)中提出了下述的方法在這樣的控制裝置中引入辨識(shí)器，使用由該辨識(shí)器遞推地辨識(shí)的模型參數(shù)，計(jì)算控制輸入。如果使用由辨識(shí)器遞推地辨識(shí)的模型參數(shù)來(lái)計(jì)算控制輸入，則可以提高控制輸出對(duì)目標(biāo)值的追隨性。
圖20表示典型的控制裝置的功能方框圖。使用模型參數(shù)對(duì)控制對(duì)象101進(jìn)行了模型化。根據(jù)控制對(duì)象101的控制輸入和控制輸出，辨識(shí)器102辨識(shí)模型參數(shù)。狀態(tài)預(yù)測(cè)器103考慮控制對(duì)象101所具有的無(wú)效時(shí)間，使用模型參數(shù)生成控制輸出的預(yù)測(cè)值。將預(yù)測(cè)值與預(yù)定的目標(biāo)值比較?？刂破?05計(jì)算對(duì)控制對(duì)象101的控制輸入，使得預(yù)測(cè)值收斂于目標(biāo)值。

發(fā)明內(nèi)容
典型地，控制對(duì)象是使用多個(gè)模型參數(shù)進(jìn)行模型化的。根據(jù)控制對(duì)象，也包括不怎么受該控制對(duì)象的動(dòng)作變動(dòng)和時(shí)效變化所致的影響，其值變化不大的模型參數(shù)。根據(jù)以往的方法，即使在包括這種模型參數(shù)的情況下，辨識(shí)器也以預(yù)定的時(shí)間間隔重新計(jì)算所有的多個(gè)模型參數(shù)。
公知的，要辨識(shí)的模型參數(shù)的數(shù)量越多，模型參數(shù)收斂到最佳值的時(shí)間就越長(zhǎng)。收斂時(shí)間變長(zhǎng)時(shí)，有可能在適應(yīng)控制對(duì)象的動(dòng)態(tài)特性變化時(shí)產(chǎn)生延遲。并且，要辨識(shí)的模型參數(shù)的數(shù)量越多，由辨識(shí)器進(jìn)行的計(jì)算量越大。如果不根據(jù)控制對(duì)象來(lái)減少實(shí)施辨識(shí)算法的次數(shù)，就無(wú)法引入辨識(shí)器。
因此，需要具有能夠部分地辨識(shí)多個(gè)模型參數(shù)的辨識(shí)器的控制裝置。
根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，控制使用第1模型參數(shù)和第2模型參數(shù)進(jìn)行模型化的控制對(duì)象的控制裝置，具有部分模型參數(shù)辨識(shí)器，其根據(jù)來(lái)自控制對(duì)象的輸出和對(duì)該控制對(duì)象的輸入，遞推地辨識(shí)第2模型參數(shù)；以及控制器，其使用預(yù)先辨識(shí)的第1模型參數(shù)和由部分模型參數(shù)辨識(shí)器辨識(shí)的第2模型參數(shù)，計(jì)算對(duì)控制對(duì)象的輸入，使得控制對(duì)象的輸出收斂于目標(biāo)值。
根據(jù)本發(fā)明，在控制使用多個(gè)模型參數(shù)模型化的控制對(duì)象時(shí)，可以只遞推地辨識(shí)該多個(gè)模型參數(shù)中的一部分。由于能夠減少遞推地辨識(shí)的模型參數(shù)的數(shù)量，所以能夠提高該模型參數(shù)收斂到最佳值的時(shí)間，還可以減少辨識(shí)器的計(jì)算量。
根據(jù)本發(fā)明的一種實(shí)施方式，部分模型參數(shù)辨識(shí)器使用第2模型參數(shù)對(duì)虛擬設(shè)備進(jìn)行模型化，該虛擬設(shè)備包括控制對(duì)象、以及基于表示該控制對(duì)象的模型的第1模型參數(shù)的構(gòu)成要素，并且，辨識(shí)第2模型參數(shù)，使得虛擬設(shè)備的輸出收斂于使用了該第2模型參數(shù)的該虛擬設(shè)備的模型的輸出。通過(guò)構(gòu)成這種虛擬設(shè)備，可以只遞推地辨識(shí)第2模型參數(shù)，對(duì)控制對(duì)象進(jìn)行控制。
根據(jù)本發(fā)明的另一種實(shí)施方式，部分模型參數(shù)辨識(shí)器通過(guò)將第2模型參數(shù)的基準(zhǔn)值與該第2模型參數(shù)的更新成分相加，來(lái)計(jì)算該第2模型參數(shù)。而且，計(jì)算該更新成分，使得所述虛擬設(shè)備的輸出收斂于該虛擬設(shè)備的模型的輸出。利用這種辨識(shí)方法，對(duì)動(dòng)態(tài)特性的變動(dòng)較大的控制對(duì)象，可以提高對(duì)模型的適應(yīng)速度，從而可以提高控制對(duì)象處于過(guò)渡狀態(tài)時(shí)的控制精度。
根據(jù)本發(fā)明的一種實(shí)施方式，計(jì)算基于虛擬設(shè)備的輸出與該虛擬設(shè)備的模型的輸出之間的偏差的校正量，將第2模型參數(shù)的更新成分的過(guò)去值乘以小于1的忘卻系數(shù)而得到的值與該校正量相加，由此計(jì)算該更新成分。通過(guò)乘以小于1的忘卻系數(shù)，可以防止控制系統(tǒng)因模型參數(shù)的漂移而變得不穩(wěn)定。
根據(jù)本發(fā)明的另一種實(shí)施方式，計(jì)算基于虛擬設(shè)備的輸出與該虛擬設(shè)備的模型的輸出之間的偏差的校正量，對(duì)于第2模型參數(shù)中的一個(gè)，將該更新成分的過(guò)去值乘以值1的忘卻系數(shù)而得到的值與該校正量相加，由此計(jì)算該更新成分，對(duì)于其它的第2模型參數(shù)，將該更新成分的過(guò)去值乘以小于1的忘卻系數(shù)而得到的值與校正量相加，由此計(jì)算該更新成分。利用這種計(jì)算方法，不僅可以防止模型參數(shù)的漂移，還可以抑制控制對(duì)象的輸出相對(duì)于目標(biāo)值的穩(wěn)態(tài)誤差。
根據(jù)本發(fā)明的一種實(shí)施方式，控制器采用響應(yīng)指定型控制，計(jì)算對(duì)控制對(duì)象的輸入。如果采用響應(yīng)指定型控制，可在不產(chǎn)生過(guò)沖的情況下使控制對(duì)象的輸出迅速收斂于目標(biāo)值。作為響應(yīng)指定型控制，可以使用2自由度響應(yīng)指定型控制，在該情況下，可以使因干擾產(chǎn)生的對(duì)目標(biāo)值的偏差在不振動(dòng)的情況下收斂，并且可以在不產(chǎn)生穩(wěn)態(tài)誤差的情況下使控制對(duì)象的輸出追隨目標(biāo)值。
基于本發(fā)明的上述控制方法可以應(yīng)用于各種方式。在一種實(shí)施方式中，控制對(duì)象是可變地控制凸輪軸的相位的可變相位裝置。在另一種實(shí)施方式中，控制對(duì)象是發(fā)動(dòng)機(jī)，可以使發(fā)動(dòng)機(jī)輸出收斂于目標(biāo)值。在又一種實(shí)施方式中，控制對(duì)象是發(fā)動(dòng)機(jī)的排氣系統(tǒng)，可以使設(shè)在排氣通道上的排氣濃度收斂于目標(biāo)值。在又一種實(shí)施方式中，把控制對(duì)象設(shè)為設(shè)于車(chē)輛上的機(jī)械要素和驅(qū)動(dòng)該機(jī)械要素的致動(dòng)器，可以使該機(jī)械要素的驅(qū)動(dòng)量收斂于目標(biāo)值。例如，可以把調(diào)節(jié)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)供給的空氣量的空氣裝置作為控制對(duì)象。
另外，本發(fā)明在其它方式中是按照上面所述那樣對(duì)控制對(duì)象進(jìn)行控制的方法。


圖1是概略地表示基于本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的發(fā)動(dòng)機(jī)及其控制裝置的圖。
圖2是表示基于本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的連續(xù)可變相位機(jī)構(gòu)的圖。
圖3是表示基于本發(fā)明的第1實(shí)施例的控制裝置的方框圖。
圖4是表示基于本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的辨識(shí)算法用的虛擬設(shè)備的結(jié)構(gòu)的圖。
圖5是表示基于本發(fā)明的第2實(shí)施例的控制裝置的方框圖。
圖6是表示基于本發(fā)明的第2實(shí)施例的通過(guò)參數(shù)調(diào)度器(parameterscheduler)參照的、規(guī)定基準(zhǔn)模型參數(shù)的映射圖的圖。
圖7是表示基于本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的2自由度滑模控制器的方框圖。
圖8是表示基于本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的滑?？刂频那袚Q函數(shù)的圖。
圖9是表示基于本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的滑?？刂频捻憫?yīng)指定參數(shù)的圖。
圖10是表示基于本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的控制流程的圖。
圖11是表示基于本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的計(jì)算凸輪軸的相位目標(biāo)值的映射圖的圖。
圖12是表示基于本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的利用模型參數(shù)調(diào)度器計(jì)算基準(zhǔn)模型參數(shù)的流程的圖。
圖13是代替部分模型參數(shù)辨識(shí)器而設(shè)有計(jì)算自適應(yīng)律輸入的單元的控制裝置的方框圖。
圖14是表示基于圖13所示的控制裝置的控制輸出的特性的圖。
圖15是表示代替部分模型參數(shù)辨識(shí)器而設(shè)有自適應(yīng)外部干擾觀測(cè)器的控制裝置的方框圖。
圖16是表示基于圖15所示的控制裝置的控制輸出的特性的圖。
圖17是表示基于本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的使用部分模型參數(shù)辨識(shí)器時(shí)的各種參數(shù)的特性的圖。
圖18是將圖17所示的控制輸出的特性部分放大的圖。
圖19是表示基于本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的、部分地辨識(shí)其它模型參數(shù)用的虛擬設(shè)備的圖。
圖20是基于現(xiàn)有技術(shù)的對(duì)控制對(duì)象進(jìn)行控制的裝置的典型的方框圖。
具體實(shí)施例方式
內(nèi)燃機(jī)和控制裝置的結(jié)構(gòu)下面，參照

本發(fā)明的實(shí)施方式。圖1是基于本發(fā)明的實(shí)施方式的、內(nèi)燃機(jī)(以下，稱為發(fā)動(dòng)機(jī))及其控制裝置的整體結(jié)構(gòu)圖。
電子控制單元(以下，稱為“ECU”)1具有接受從車(chē)輛的各個(gè)部分發(fā)送來(lái)的數(shù)據(jù)的輸入接口1a；執(zhí)行用于進(jìn)行車(chē)輛的各個(gè)部分的控制的計(jì)算的CPU 1b；具有讀取專用存儲(chǔ)器(ROM)和隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM)的存儲(chǔ)器1c；以及向車(chē)輛的各個(gè)部分發(fā)送控制信號(hào)的輸出接口1d。在存儲(chǔ)器1c的ROM中存儲(chǔ)有進(jìn)行車(chē)輛的各個(gè)部分的控制用的程序和各種數(shù)據(jù)。用于進(jìn)行基于本發(fā)明的控制的程序存儲(chǔ)在該ROM中。ROM也可以是EPROM那樣的可改寫(xiě)的ROM。在RAM中設(shè)有CPU 1b的計(jì)算用的工作區(qū)。從車(chē)輛的各個(gè)部分發(fā)送來(lái)的數(shù)據(jù)和發(fā)送給車(chē)輛的各個(gè)部分的控制信號(hào)暫時(shí)存儲(chǔ)在RAM中。
發(fā)動(dòng)機(jī)2例如是4沖程DOHC型汽油發(fā)動(dòng)機(jī)。發(fā)動(dòng)機(jī)2具有進(jìn)氣凸輪軸5和排氣凸輪軸6。進(jìn)氣凸輪軸5具有對(duì)進(jìn)氣門(mén)3進(jìn)行開(kāi)閉驅(qū)動(dòng)的進(jìn)氣凸輪5a，排氣凸輪軸6具有對(duì)排氣門(mén)4開(kāi)閉驅(qū)動(dòng)的排氣凸輪6a。這些進(jìn)氣和排氣凸輪軸5和6通過(guò)未圖示的正時(shí)皮帶與曲軸7連接，在曲軸7每旋轉(zhuǎn)2周時(shí)旋轉(zhuǎn)1周。
連續(xù)可變相位裝置10具有連續(xù)可變相位機(jī)構(gòu)11和油壓驅(qū)動(dòng)部12。油壓驅(qū)動(dòng)部12按照從ECU 1提供的指令值，利用油壓驅(qū)動(dòng)連續(xù)可變相位機(jī)構(gòu)11。由此，進(jìn)氣凸輪5a相對(duì)于曲軸7的實(shí)際的相位CAIN連續(xù)地超前或滯后。參照?qǐng)D2具體說(shuō)明連續(xù)可變相位裝置10。
在進(jìn)氣凸輪軸5的端部設(shè)有凸輪角傳感器20。凸輪角傳感器20隨著進(jìn)氣凸輪軸5的旋轉(zhuǎn)，每過(guò)預(yù)定凸輪角(例如為1度)向ECU 1輸出作為脈沖信號(hào)的CAM信號(hào)。
在發(fā)動(dòng)機(jī)2的進(jìn)氣管15上設(shè)有節(jié)氣門(mén)16。節(jié)氣門(mén)16的開(kāi)度根據(jù)來(lái)自ECU 1的控制信號(hào)來(lái)進(jìn)行控制。連接在節(jié)氣門(mén)16上的節(jié)氣門(mén)開(kāi)度傳感器(θTH)17向ECU 1提供與節(jié)氣門(mén)16的開(kāi)度對(duì)應(yīng)的電信號(hào)。
進(jìn)氣管壓力(Pb)傳感器18設(shè)在節(jié)氣門(mén)16的下游側(cè)。通過(guò)Pb傳感器18檢測(cè)出的進(jìn)氣管壓力Pb發(fā)送給ECU 1。
另外，在進(jìn)氣管15上、針對(duì)每個(gè)氣缸設(shè)有燃料噴射閥19。燃料噴射閥19從燃料箱(未圖示)接受燃料的供給，根據(jù)來(lái)自ECU 1的控制信號(hào)噴射燃料。
在發(fā)動(dòng)機(jī)2中設(shè)有曲軸角傳感器21。曲軸角傳感器21隨著曲軸7的旋轉(zhuǎn)，向ECU 1輸出作為脈沖信號(hào)的CRK信號(hào)和TDC信號(hào)。
CRK信號(hào)是在預(yù)定的曲軸角(例如30度)處輸出的脈沖信號(hào)。ECU 1根據(jù)該CRK信號(hào)計(jì)算發(fā)動(dòng)機(jī)2的轉(zhuǎn)速NE。另外，ECU 1根據(jù)CRK信號(hào)和CAM信號(hào)計(jì)算相位CAIN。并且，TDC信號(hào)是在與活塞9的TDC位置相關(guān)聯(lián)的曲軸角處輸出的脈沖信號(hào)。
在發(fā)動(dòng)機(jī)2的下游側(cè)連接有排氣管22。發(fā)動(dòng)機(jī)2通過(guò)排氣管22排氣。設(shè)在排氣管22的中途的催化裝置23凈化通過(guò)排氣管22的排氣中的HC、CO、NOx等的有害成分。
廣域空燃比傳感器(LAF)24設(shè)在催化裝置23的上游。LAF傳感器24檢測(cè)從稀到濃的寬范圍內(nèi)的空燃比。所檢測(cè)出的空燃比被發(fā)送給ECU1。
O2(排氣)傳感器25設(shè)在催化裝置的下游。O2傳感器25是二值型排氣濃度傳感器。O2傳感器在空燃比比理論空燃比濃時(shí)輸出高電平的信號(hào)，在空燃比比理論空燃比稀時(shí)輸出低電平的信號(hào)。所輸出的電信號(hào)被發(fā)送給ECU 1。
發(fā)送給ECU 1的信號(hào)被傳送到輸入接口1a，進(jìn)行模擬-數(shù)字轉(zhuǎn)換。CPU 1b根據(jù)存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器1c中的程序?qū)D(zhuǎn)換而得到的數(shù)字信號(hào)進(jìn)行處理，作成發(fā)送給車(chē)輛的致動(dòng)器用的控制信號(hào)。輸出接口1d把這些控制信號(hào)發(fā)送給節(jié)氣門(mén)16、油壓驅(qū)動(dòng)部12、燃料噴射閥19及其它機(jī)械要素的致動(dòng)器。
連續(xù)可變相位裝置說(shuō)明基于本發(fā)明的一種實(shí)施方式。在該實(shí)施方式中，控制對(duì)象是連續(xù)可變相位裝置，但應(yīng)注意到基于本發(fā)明的控制方法可以應(yīng)用于其它各種控制對(duì)象。
圖2表示圖1所示的連續(xù)可變相位裝置10的一例。連續(xù)可變相位裝置10如前面所述，具有連續(xù)可變相位機(jī)構(gòu)11和油壓驅(qū)動(dòng)部12。
來(lái)自ECU 1的指令值Ucain提供給電磁線圈31。電磁線圈31根據(jù)指令值Ucain而通電，利用該電磁線圈31來(lái)驅(qū)動(dòng)油壓滑閥32。油壓滑閥32控制通過(guò)泵34從油箱33吸出的液壓油向相位機(jī)構(gòu)11的流動(dòng)。
油壓滑閥32通過(guò)超前油路36a和滯后油路36b連接在連續(xù)可變相位機(jī)構(gòu)11上。通過(guò)油壓滑閥32，根據(jù)指令值Ucain，控制提供給超前油路36a的液壓油的油壓OP1和提供給滯后油路36b的液壓油的油壓OP2。
連續(xù)可變相位機(jī)構(gòu)11具有殼體41和葉片42。殼體41通過(guò)未圖示的鏈輪和正時(shí)皮帶連接在曲軸7上。殼體41隨著曲軸7的旋轉(zhuǎn)而向相同方向旋轉(zhuǎn)。
葉片42從插入到殼體41內(nèi)的進(jìn)氣凸輪軸5呈放射狀延伸。葉片42以可相對(duì)于殼體41在預(yù)定范圍內(nèi)相對(duì)旋轉(zhuǎn)的方式收容在該殼體41內(nèi)。在殼體41內(nèi)形成的扇狀空間被葉片42劃分為3個(gè)超前室43a、43b以及43c、3個(gè)滯后室44a、44b以及44c。在3個(gè)超前室43a～43c上連接有超前路徑36a。油壓OP1的液壓油通過(guò)超前路徑36a提供給超前室43a～43c。在3個(gè)滯后室44a、44b以及44c上連接有滯后路徑36b。油壓OP2的液壓油通過(guò)滯后路徑36b提供給滯后室44a～44c。
在油壓OP1和油壓OP2之差為零時(shí)，葉片42不能相對(duì)于殼體41相對(duì)旋轉(zhuǎn)，由此保持相位CAIN的值。在根據(jù)來(lái)自ECU 1的指令值Ucain，油壓OP1大于油壓OP2時(shí)，相應(yīng)地葉片42相對(duì)于殼體41相對(duì)旋轉(zhuǎn)到超前側(cè)，相位CAIN超前。在根據(jù)來(lái)自ECU 1的指令值Ucain，油壓OP2大于油壓OP1時(shí)，相應(yīng)地葉片42相對(duì)于殼體41相對(duì)旋轉(zhuǎn)到滯后側(cè)，相位CAIN滯后。
在這種連續(xù)可變相位裝置中，有時(shí)在從泵輸出的油壓中產(chǎn)生變動(dòng)，或有時(shí)在液壓油的粘性上產(chǎn)生變化。并且，有時(shí)在葉片和殼體之間的間隙中產(chǎn)生變動(dòng)或時(shí)效變化。在出現(xiàn)這種狀態(tài)時(shí)，連續(xù)可變相位裝置的動(dòng)態(tài)特性發(fā)生變化。最好針對(duì)連續(xù)可變相位裝置的動(dòng)態(tài)特性的變化，把相位CAIN魯棒地控制為目標(biāo)值。
基于第1實(shí)施方式的控制裝置圖3是基于本發(fā)明的第1實(shí)施方式的、控制連續(xù)可變相位裝置10的裝置的方框圖。
作為控制對(duì)象的連續(xù)可變相位裝置10的控制輸入U(xiǎn)cain，如前面所述，是驅(qū)動(dòng)電磁線圈31的指令值。控制輸出CAIN是進(jìn)氣凸輪5a相對(duì)于曲軸7的實(shí)際相位。式(1)表示連續(xù)可變相位裝置10的模型式。
CAIN(k+1)＝a1·CAIN(k)+a2·CAIN(k-1)+b1·Ucain(k)+b2·Ucain(k-1) (1)實(shí)際上對(duì)作為控制對(duì)象的連續(xù)可變相位裝置10施加了干擾，所以在用c1表示該干擾時(shí)，式(1)的模型式表述為式(2)。c1也被稱為干擾估計(jì)值。
CAIN(k+1)＝a1·CAIN(k)+a2·CAIN(k-1)+b1·Ucain(k)+b2·Ucain(k-1)+c1 (2)模型參數(shù)a1～c1中、b1、b2以及c1受連續(xù)可變相位裝置10的動(dòng)態(tài)特性的影響大，a1和a2受該動(dòng)態(tài)特性的影響小。因此，由部分模型參數(shù)辨識(shí)器51a遞推地辨識(shí)模型參數(shù)b1、b2以及c1，以消除模型化誤差。預(yù)先對(duì)模型參數(shù)a1和a2進(jìn)行辨識(shí)，存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器1c(圖1)中。
這樣，可以減少利用辨識(shí)器遞推地辨識(shí)的參數(shù)的數(shù)量，所以能夠縮短所辨識(shí)的模型參數(shù)收斂到最佳值的時(shí)間。并且，可以減少辨識(shí)用的計(jì)算量。
部分模型參數(shù)辨識(shí)器51a連接在2自由度滑?？刂破?3上。滑?？刂破?3使用從部分模型參數(shù)辨識(shí)器51a接收的模型參數(shù)b1、b2以及c1、從存儲(chǔ)器1c中提取的模型參數(shù)a1和a2，計(jì)算控制輸入U(xiǎn)cain，以使控制輸出CAIN收斂于目標(biāo)值CAIN_cmd(準(zhǔn)確地講如后面所述，為基于目標(biāo)值CAIN_cmd的值CAIN_cmd_f)。控制輸入U(xiǎn)cain被施加給連續(xù)可變相位裝置10。
部分模型參數(shù)辨識(shí)器說(shuō)明通過(guò)基于圖3所示的第1實(shí)施方式的部分模型參數(shù)辨識(shí)器51a實(shí)施的部分辨識(shí)方法。為了部分地辨識(shí)模型參數(shù)，首先構(gòu)成虛擬設(shè)備。說(shuō)明構(gòu)成虛擬設(shè)備的方法。
使式(2)往回后退1步(式(3))，把本次周期中待辨識(shí)的模型參數(shù)b1(k)、b2(k)以及c1(k)代入該后退得到的式中(式(4))，使該待辨識(shí)的模型參數(shù)集中到右邊(式(5))。
CAIN(k+1)=a1·CAIN(k)+a2·CAIN(k-1)+b1·Ucain(k)+b2·Ucain(k-1)+c1---(2)⇓CAIN(k)=a1·CAIN(k-1)+a2·CAIN(k-2)+b1·Ucain(k-1)+b2·Ucain(k-2)+c1---(3)⇓CAIN(k)=a1·CAIN(k-1)+a2·CAIN(k-2)+b1(k)·Ucain(k-1)+b2(k)·Ucain(k-2)+c1(k)---(4)⇓CAIN(k)-a1·CAIN(k-1)-a2·CAIN(k-2)=b1(k)·Ucain(k-1)+b2(k)·Ucain(k-2)+c1(k)---(5)]]>其中，把式(5)的左邊定義為W(k)，把右邊定義為W_hat(k)。W(k)＝CAIN(k)-a1·CAIN(k-1)-a2·CAIN(k-2) (6)W_hat(k)＝b1(k)·Ucain(k-1)+b2(k)·Ucain(k-2)+c1(k) (7)用式(6)表示的W(k)可以認(rèn)為是如圖4所示的虛擬設(shè)備71的輸出。虛擬設(shè)備71的輸出是從實(shí)際的控制輸出CAIN減去以下兩個(gè)值得到的，即，對(duì)利用延遲元件72使控制輸出CAIN滯后后的值CAIN(k-1)乘以模型參數(shù)a1得到的值、以及對(duì)利用延遲元件74使該滯后值CAIN(k-1)滯后后的值CAIN(k-2)乘以模型參數(shù)a2得到的值。式(7)可以認(rèn)為是該虛擬設(shè)備71的模型式。如果沒(méi)有模型化誤差，則虛擬設(shè)備71的輸出W(k)與該虛擬設(shè)備71的模型的輸出W_hat(k)一致。
部分模型參數(shù)辨識(shí)器51a使用遞推型辨識(shí)算法，辨識(shí)虛擬設(shè)備71的模型式(7)中出現(xiàn)的模型參數(shù)b1、b2以及c1。
遞推型辨識(shí)算法如式(8)所示。通過(guò)該算法計(jì)算模型參數(shù)向量θ(k)。
θ(k)＝θ(k-1)+KP(k)·E_id(k) (8)其中，θT(k)＝[b1(k)，b2(k)，c1(k)] (9)計(jì)算模型參數(shù)向量θ(k)，使得沒(méi)有式(10)所示的模型化誤差E_id(k)，即、使虛擬設(shè)備的輸出W(k)收斂于該虛擬設(shè)備的模型的輸出W_hat(k)。
E_id(k)＝W(k)-W_hat(k)(10)其中，W(k)＝CAIN(k)-a1·CAIN(k-1)-a2·CAIN(k-2)W_hat(k)＝θT(k)·ζ(k)＝b1(k)·Ucain(k-1)+b2(k)·Ucain(k-2)+c1(k)ζT(k)＝[Ucain(k-1)，Ucain(k-2)，1]KP(k)是利用式(11)定義的增益系數(shù)向量。并且，式(11)的P(k)利用式(12)來(lái)計(jì)算。
KP(k)=P(k-1)·ζ(k)1+ζT(k)·P(k-1)·ζ(k)---(11)]]>P(k)=1λ1(I-λ2·P(k-1)·ζ(k)·ζT(k)λ1+λ2·ζT(k)·P(k-1)·ζ(k))P(k-1)---(12)]]>其中，I是(3×3)的單位矩陣根據(jù)式(12)的系數(shù)λ1和λ2的設(shè)定，如下所述地確定基于式(8)～(12)的辨識(shí)算法的類(lèi)型。
λ1＝1、λ2＝0固定增益算法λ1＝1、λ2＝1最小二乘法算法λ1＝1、λ2＝λ遞減增益算法(λ為0、1以外的預(yù)定值)λ1＝λ、λ2＝1加權(quán)最小二乘法算法(λ為0、1以外的預(yù)定值)作為替代方法，可以對(duì)于預(yù)定的參數(shù)，在映射圖上規(guī)定預(yù)先辨識(shí)的模型參數(shù)a1和a2。該映射圖可以存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器1c(圖1)中。預(yù)定的參數(shù)例如可以是發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速NE等的發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)。在控制裝置上設(shè)置模型參數(shù)調(diào)度器，根據(jù)所檢測(cè)的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速NE來(lái)參照該映射圖，從而可以提取模型參數(shù)a1和a2。
基于第2實(shí)施方式的控制裝置圖5是基于本發(fā)明的第2實(shí)施方式的、控制連續(xù)可變相位裝置10的裝置的方框圖。與第1實(shí)施方式的不同之處是利用部分模型參數(shù)辨識(shí)器51b實(shí)施的部分辨識(shí)方法、以及還設(shè)有模型參數(shù)調(diào)度器52。
模型參數(shù)調(diào)度器52根據(jù)控制輸出CAIN和發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速NE，參照映射圖提取基準(zhǔn)模型參數(shù)a1_base、a2_base、b1_base、b2_base以及c1_base。在圖6的(a)～(e)中分別示出了用于計(jì)算這些基準(zhǔn)模型參數(shù)的映射圖的一例。根據(jù)連續(xù)可變相位裝置的動(dòng)態(tài)特性而預(yù)先辨識(shí)這些基準(zhǔn)模型參數(shù)，規(guī)定在映射圖上。該映射圖可以存儲(chǔ)在圖1的存儲(chǔ)器1c中。作為替代方式，也可以由模型參數(shù)調(diào)度器52保存該映射圖。所提取的基準(zhǔn)模型參數(shù)被傳送給部分模型參數(shù)辨識(shí)器51b。
部分模型參數(shù)辨識(shí)器51b使用δ修正法，辨識(shí)模型參數(shù)b1、b2以及c1。關(guān)于δ修正法，在本申請(qǐng)的申請(qǐng)人的日本專利第3304845號(hào)公報(bào)中有詳細(xì)記載。此處，簡(jiǎn)單說(shuō)明δ修正法。
基于δ修正法的遞推型辨識(shí)算法如式(13)所示。模型參數(shù)向量θ(k)由其基準(zhǔn)值θ_base(k)和其更新成分dθ(k)之和表示。δ是式(18)所示的忘卻系數(shù)向量。
θ(k)＝θ_base(k)+dθ(k)(13)dθ(k)＝δ·dθ(k-1)+KP(k)·E_id(k) (14)其中，θT(k)＝[b1(k)，b2(k)，c1(k)] (15)dθT(k)＝[db1(k)，db2(k)，dc1(k)] (16)θ_baseT(k)＝[b1_base(k)，b2_base(k)，c1_base(k)](17)δ=δ1000δ2000δ3---(18)]]>在一種實(shí)施方式中，忘卻系數(shù)向量δ的各個(gè)元素δ1、δ2以及δ3被設(shè)定為大于0且小于1的值。通過(guò)把忘卻系數(shù)設(shè)定為這樣的值，可以防止模型參數(shù)的漂移。
在另一種實(shí)施方式中，忘卻系數(shù)向量δ的各個(gè)元素δ1、δ2以及δ3中的一個(gè)設(shè)定為值1，其它元素設(shè)定為大于0且小于1的值。忘卻系數(shù)的這種設(shè)定不僅可以防止模型參數(shù)的漂移，而且可以降低相對(duì)于目標(biāo)值的穩(wěn)態(tài)偏差。
在δ修正法中，計(jì)算更新成分dθ，以消除式(14)所示的辨識(shí)誤差E_id(k)。辨識(shí)誤差E_id(k)與第1實(shí)施方式相同，由式(19)表示。
E_id(k)＝W(k)-W_hat(k) (19)其中，W(k)＝CAIN(k)-a1·CAIN(k-1)-a2·CAIN(k-2)W_hat(k)＝θT(k)·ζ(k)＝b1(k)·Ucain(k-1)+b2(k)·Ucain(k-2)+c1(k)ζT(k)＝[Ucain(k-1)，Ucain(k-2)，1]增益KP(k)也與第1實(shí)施方式相同，由式(20)表示。
KP(k)=P′(k-1)·ζ(k)1+ζT(k)·P′(k-1)·ζ(k)---(20)]]>P′(k)=1λ1(I-λ2·P′(k-1)·ζ(k)·ζT(k)λ1+λ2·ζT(k)·P′(k-1)·ζ(k))P′(k-1)---(21)]]>其中，I是(3×3)的單位矩陣在基于第1實(shí)施方式的辨識(shí)算法中，如式(8)所示，模型參數(shù)的向量θ(k)的計(jì)算是通過(guò)將在前次周期中計(jì)算的向量θ(k-1)和對(duì)辨識(shí)誤差E_id乘以預(yù)定的增益后的值相加來(lái)進(jìn)行的，所以辨識(shí)誤差E_id被累加到向量θ中。在控制對(duì)象的穩(wěn)定狀態(tài)持續(xù)時(shí)，如果根據(jù)利用這種辨識(shí)方法計(jì)算的模型參數(shù)實(shí)施自適應(yīng)控制，則模型參數(shù)的向量θ有可能漂移。
如果使用δ修正法，則如上述式(13)所示，模型參數(shù)的向量θ(k)由其基準(zhǔn)值θ_base(k)和其更新成分dθ(k)之和來(lái)表示。對(duì)該更新成分的過(guò)去值乘上了大于0且小于1的忘卻系數(shù)。因此，在控制對(duì)象的穩(wěn)定狀態(tài)持續(xù)時(shí)，即使重復(fù)對(duì)模型參數(shù)的基準(zhǔn)值加算更新成分的處理，模型參數(shù)向量θ也只返回到基準(zhǔn)值θ_base(k)。因此，可以避免模型參數(shù)的漂移。
2自由度滑模控制器圖7表示2自由度滑?？刂破?3的功能方框圖。2自由度滑模控制器53使用2自由度滑?？刂?，計(jì)算控制輸入U(xiǎn)cain?；？刂剖强梢灾付刂屏康氖諗克俣鹊捻憫?yīng)指定型控制。2自由度滑?？刂凭哂袛U(kuò)展了滑模控制的形式，可以分別指定控制量相對(duì)于目標(biāo)值的追隨速度、以及施加了干擾時(shí)的控制量的收斂速度。
目標(biāo)值濾波器81根據(jù)式(22)使用目標(biāo)值響應(yīng)指定參數(shù)POLE_f，對(duì)目標(biāo)值CAIN_cmd_f應(yīng)用一階延遲濾波器(低通濾波器)。目標(biāo)值響應(yīng)指定參數(shù)POLE_f規(guī)定控制量相對(duì)于目標(biāo)值的追隨速度，被設(shè)定成滿足條件-1＜POLE_f＜0。
CAIN_cmd_f(k)＝-POLE_f·CAIN_cmd_f(k-1)+(1+POLE_f)·CAIN_cmd(k) (22)如式(22)所示，利用目標(biāo)值響應(yīng)指定參數(shù)POLE_f的值規(guī)定目標(biāo)值CAIN_cmd_f的軌跡。根據(jù)把目標(biāo)值設(shè)定為哪種軌跡，可以控制控制量對(duì)目標(biāo)值的追隨速度。
切換函數(shù)計(jì)算部82如式(23)所示那樣定義切換函數(shù)σ。Ecain是實(shí)際相位CAIN和目標(biāo)值CAIN_cmd_f之間的偏差。切換函數(shù)σ規(guī)定該偏差Ecain的收斂動(dòng)作。POLE是抑制干擾用的響應(yīng)指定參數(shù)，規(guī)定施加了干擾時(shí)的偏差Ecain的收斂速度。該響應(yīng)指定參數(shù)POLE被設(shè)定成滿足條件-1＜POLE＜0。
σ(k)＝Ecain(k)+POLE·Ecain(k-1) (23)其中，Ecain(k)＝CAIN(k)-CAIN_cmd_f(k-1)此處，說(shuō)明切換函數(shù)σ和響應(yīng)指定參數(shù)POLE。在2自由度滑?？刂浦?，如式(24)所示，確定控制輸入U(xiǎn)cain以使切換函數(shù)σ為0。
σ(k)=0⇓Ecain(k)=-POLE·Ecain(k-1)---(24)]]>式(24)表示沒(méi)有輸入的一階延遲系統(tǒng)。即，2自由度滑?？刂瓢芽刂屏縀cain控制成約束于式(24)所示的一階延遲系統(tǒng)。
圖8表示縱軸為Ecain(k)和橫軸為Ecain(k-1)的相位平面。在相位平面中示出用式(24)表示的切換線61。把點(diǎn)62假定為狀態(tài)量(Ecain(k-1)、Ecain(k))的初始值時(shí)，2自由度滑?？刂瓢言摖顟B(tài)量置于切換線61上而約束在該切換線61上。這樣，由于狀態(tài)量被約束于沒(méi)有輸入的一階延遲系統(tǒng)，所以狀態(tài)量伴隨時(shí)間的經(jīng)過(guò)自動(dòng)收斂于相位平面的原點(diǎn)(即，Ecain(k)、Ecain(k-1)＝0)。通過(guò)把狀態(tài)量約束在切換線61上，可以在不受干擾影響的情況下使?fàn)顟B(tài)量收斂到原點(diǎn)上。
圖9中的標(biāo)號(hào)63、64以及65表示抑制干擾用的響應(yīng)指定參數(shù)POLE分別為-1、-0.8、-0.5時(shí)的偏差Ecain的收斂速度。隨著響應(yīng)指定參數(shù)POLE的絕對(duì)值變小，偏差Ecain的收斂速度變快。
等效控制輸入計(jì)算部83計(jì)算等效控制輸入U(xiǎn)eq。說(shuō)明該計(jì)算方法。
等效控制輸入U(xiǎn)eq工作為使?fàn)顟B(tài)量約束在切換線上。因此，需要滿足式(25)。
σ(k)＝σ(k-1) (25)根據(jù)式(25)和上述的模型式(2)，如式(26)那樣求出等效控制輸入U(xiǎn)eq。如果是基于圖5所示的第2實(shí)施方式，則應(yīng)注意使用由模型參數(shù)調(diào)度器52從映射圖(例如圖6(a)和(b)的映射圖)中提取的基準(zhǔn)值a1_base和a2_base來(lái)代替a1和a2。
Ueq(k)=1b1(k){(1-POLE-a1(k))·CAIN(k)+(POLE-a2(k))·CAIN(k-1)]]>-b2(k)·Ucain(k-1)-c1(k)+CAIN_cmd_f(k)+(POLE-1)·CAIN_cmd_f(k]]>-POLE·CAIN_cmd_f(k-2)}---(26)]]>趨近律計(jì)算部84按照式(27)計(jì)算趨近律輸入U(xiǎn)rch。Urch是用于把狀態(tài)量置于切換線上的輸入。Krch表示反饋增益。考慮到控制量的穩(wěn)定性和快速響應(yīng)性，通過(guò)仿真等來(lái)預(yù)先辨識(shí)反饋增益Krch的值。
Urch(k)=-Krchb1(k)σ(k)---(27)]]>如式(28)所示，對(duì)等效控制輸入U(xiǎn)eq和趨近律輸入U(xiǎn)rch進(jìn)行相加，計(jì)算控制輸入U(xiǎn)cain?？刂戚斎險(xiǎn)cain被施加給連續(xù)可變相位裝置10。
Ucain(k)＝Ueq(k)+Urch(k)(28)控制流程圖10是基于本發(fā)明的第2實(shí)施方式的控制流程。該控制流程按照預(yù)定的時(shí)間間隔實(shí)施。
在步驟S1中，判斷連續(xù)可變相位裝置10是否正常。連續(xù)可變相位裝置的異常(故障等)可以采用任意合適的方法來(lái)進(jìn)行檢測(cè)。在連續(xù)可變相位裝置中檢測(cè)到某種異常時(shí)，在步驟S2中，把控制輸入U(xiǎn)cain設(shè)定為0。在該實(shí)施例中，連續(xù)可變相位裝置構(gòu)成為在控制輸入U(xiǎn)cain為0時(shí)，進(jìn)氣凸輪軸的實(shí)際相位CAIN為最滯后。
在步驟S1中，如果可變相位裝置10正常，則判斷發(fā)動(dòng)機(jī)是否正在起動(dòng)中(S3)。如果發(fā)動(dòng)機(jī)正在起動(dòng)，則在步驟S4中，對(duì)目標(biāo)值CAIN_cmd設(shè)定預(yù)定值CAIN_cmd_st。預(yù)定值CAIN_cmd_st是稍偏于超前側(cè)設(shè)定以提高缸內(nèi)流動(dòng)的值(例如10度)。
如果發(fā)動(dòng)機(jī)不在起動(dòng)，則在步驟S5中，根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速NE而參照映射圖，計(jì)算目標(biāo)值CAIN_cmd。在圖11中表示該映射圖的一例。目標(biāo)值CAIN_cmd設(shè)定為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速NE越高越偏于滯后側(cè)。并且，目標(biāo)值CAIN_cmd被設(shè)定為需求驅(qū)動(dòng)力(典型地，用油門(mén)踏板開(kāi)度表示)越大越偏于滯后側(cè)。在該實(shí)施例中，在發(fā)動(dòng)機(jī)的負(fù)荷較低時(shí)，使用殘留在氣缸內(nèi)的氣體引起燃燒，從而降低發(fā)動(dòng)機(jī)的驅(qū)動(dòng)力。因此，在發(fā)動(dòng)機(jī)的負(fù)荷較低時(shí)，把相位CAIN設(shè)定在超前側(cè)。越把相位CAIN設(shè)定在超前側(cè)，排氣門(mén)打開(kāi)的期間和進(jìn)氣門(mén)打開(kāi)的期間重疊的時(shí)間越長(zhǎng)，從而燃燒中使用的殘留氣體增多。
在步驟S6中，模型參數(shù)調(diào)度器52實(shí)施圖12所示的子程序，計(jì)算基準(zhǔn)模型參數(shù)a1_base、a2_base、b1_base、b2_base以及c1_base。在步驟S7中，部分模型參數(shù)辨識(shí)器51b和2自由度滑模控制器53執(zhí)行前述的計(jì)算，計(jì)算控制輸入U(xiǎn)cain。
圖12表示由模型參數(shù)調(diào)度器52實(shí)施的、計(jì)算基準(zhǔn)模型參數(shù)的方法。在步驟S11中，根據(jù)相位CAIN和發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速NE，參照?qǐng)D6(a)所示的映射圖，計(jì)算模型參數(shù)a1_base。在該映射圖中，設(shè)定為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速NE越高，模型參數(shù)a1_base越大。另外，設(shè)定為相位CAIN越偏于滯后側(cè)，模型參數(shù)a1_base越大。
在步驟S12中，根據(jù)相位CAIN和發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速NE，參照?qǐng)D6(b)所示的映射圖，計(jì)算模型參數(shù)a2_base。在該映射圖中，設(shè)定為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速NE越高，模型參數(shù)a2_base越小。另外，設(shè)定為相位CAIN越偏于滯后側(cè)，模型參數(shù)a2_base越小。
在步驟S13中，根據(jù)相位CAIN和發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速NE，參照?qǐng)D6(c)所示的映射圖，計(jì)算模型參數(shù)b1_base。在該映射圖中，設(shè)定為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速NE越高，模型參數(shù)b1_base越小。另外，設(shè)定為相位CAIN越偏于滯后側(cè)，模型參數(shù)b1_base越大。
在步驟S14中，根據(jù)相位CAIN和發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速NE，參照?qǐng)D6(d)所示的映射圖，計(jì)算模型參數(shù)b2_base。在該映射圖中，設(shè)定為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速NE越高，模型參數(shù)b2_base越大。另外，設(shè)定為相位CAIN越偏于滯后側(cè)，模型參數(shù)b2_base越小。
在步驟S15中，根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速NE，參照?qǐng)D6(e)所示的映射圖，計(jì)算模型參數(shù)c1_base。在該映射圖中，設(shè)定為相位CAIN越偏于滯后側(cè)，模型參數(shù)c1_base越小。
部分地辨識(shí)模型參數(shù)的效果說(shuō)明部分地辨識(shí)模型參數(shù)的效果。
為了比較，圖13表示設(shè)置計(jì)算自適應(yīng)律輸入U(xiǎn)adp的單元185來(lái)代替設(shè)置部分模型參數(shù)辨識(shí)器的方式，圖14表示按照該方式控制的相位CAIN的特性。
自適應(yīng)律輸入U(xiǎn)adp可以利用式(29)計(jì)算。
Uadp=-Kadp·Σi=0kσ(i)---(29)]]>自適應(yīng)律輸入U(xiǎn)adp工作為抑制模型化誤差和干擾、并且把狀態(tài)量置于切換線上。作為等效控制輸入U(xiǎn)eq、趨近律輸入U(xiǎn)rch以及自適應(yīng)律輸入U(xiǎn)adp之和而計(jì)算控制輸入U(xiǎn)cain。
圖14(a)表示目標(biāo)值CAIN_cmd_f和控制輸出CAIN的推移。通過(guò)應(yīng)用目標(biāo)值濾波器181，目標(biāo)值的軌跡從CAIN_cmd修正為CAIN_cmd_f。目標(biāo)值CAIN_cmd_f表示相位CAIN應(yīng)該收斂的目標(biāo)值。
圖14(b)表示將圖14(a)中的區(qū)域191放大的圖，圖14(c)表示將圖14(a)中的區(qū)域192放大的圖。在區(qū)域191中，目標(biāo)值CAIN_cmd_f大幅變化，在區(qū)域192中，由于施加在連續(xù)相位裝置10上的干擾，控制輸出CAIN產(chǎn)生較大變動(dòng)。
如區(qū)域191所示，在控制輸出CAIN和目標(biāo)值CAIN_cmd_f之間產(chǎn)生穩(wěn)態(tài)誤差。如區(qū)域192所示，因干擾而變動(dòng)的控制輸出CAIN的收斂速度較快。這樣，在施加了自適應(yīng)律輸入U(xiǎn)adp時(shí)，對(duì)于干擾的收斂特性良好，但對(duì)于目標(biāo)值的追隨性較差。
下面，圖15表示設(shè)置自適應(yīng)干擾觀測(cè)器285來(lái)代替設(shè)置部分模型參數(shù)辨識(shí)器的方式，圖16表示按照該方式控制的相位CAIN的特性。
自適應(yīng)干擾觀測(cè)器285按照預(yù)定的時(shí)間間隔，例如使用最小二乘法遞推地辨識(shí)模型式(2)中的干擾c1。
圖16(a)表示目標(biāo)值CAIN_cmd_f和控制輸出CAIN的推移。圖16(b)表示將圖16(a)中的區(qū)域291放大的圖，圖16(c)表示將圖16(a)中的區(qū)域292放大的圖。在區(qū)域291中，目標(biāo)值CAIN_cmd_f大幅變化，在區(qū)域292中，由于施加在連續(xù)可變裝置10上的干擾，控制輸出CAIN產(chǎn)生較大變動(dòng)。
如區(qū)域291所示，控制輸出CAIN和目標(biāo)值CAIN_cmd_f之間的穩(wěn)態(tài)誤差較小。如區(qū)域292所示，由于施加了干擾，控制輸出CAIN振動(dòng)地收斂。這樣，在設(shè)置了自適應(yīng)干擾觀測(cè)器時(shí)，對(duì)目標(biāo)值的追隨性良好，但對(duì)于干擾的收斂特性較差。
圖17表示基于前述的本發(fā)明的第2實(shí)施方式的、各種參數(shù)的動(dòng)作。在時(shí)間t1，目標(biāo)值CAIN_cmd_f大幅變化，吸收了與該變化相隨的模型化誤差的一部分，干擾估計(jì)值c1少許變化。在時(shí)間t2，連續(xù)可變裝置10被施加了干擾d。由于施加了干擾d，控制輸出CAIN產(chǎn)生較大變動(dòng)。模型參數(shù)a1和a2被預(yù)先辨識(shí)，且為固定值。按照預(yù)定的時(shí)間間隔遞推地辨識(shí)模型參數(shù)b1和b2。可知，由于目標(biāo)值CAIN_cmd_f的變化和干擾d的施加，自適應(yīng)地辨識(shí)出模型參數(shù)b1和b2。
在虛擬設(shè)備的輸出W和該虛擬設(shè)備的模型的輸出W_hat中，也由于目標(biāo)值的變化和干擾d的施加而產(chǎn)生變動(dòng)。
圖18(a)表示將圖17中的區(qū)域91放大的圖，圖18(b)表示將圖17中的區(qū)域92放大的圖。
如區(qū)域91所示，控制輸出CAIN和目標(biāo)值CAIN_cmd_f之間的穩(wěn)態(tài)誤差較小。如區(qū)域92所示，因干擾而變動(dòng)的控制輸出CAIN在不振動(dòng)的情況下訊速收斂。這樣，在設(shè)置了部分模型參數(shù)辨識(shí)器的情況下，可以提高對(duì)目標(biāo)值的追隨性以及對(duì)于干擾的收斂特性雙方。
上述的部分模型參數(shù)辨識(shí)器遞推地辨識(shí)模型參數(shù)b1、b2以及c1。在另一種實(shí)施方式中，可以遞推地辨識(shí)模型參數(shù)a1、a2以及c1，預(yù)先辨識(shí)模型參數(shù)b1和b2。
以第1實(shí)施方式中的部分模型參數(shù)辨識(shí)器51a為例，說(shuō)明該方式中的自適應(yīng)地辨識(shí)模型參數(shù)a1、a2及c1的方法。
通過(guò)前述方法構(gòu)成虛擬設(shè)備171時(shí)，可以如圖19那樣表示。虛擬設(shè)備171的輸出W’(k)用式(30)表示，虛擬設(shè)備171的模型的輸出W_hat’(k)用式(31)表示。
W′(k)＝CAIN(k)-b1·Ucain(k-1)-b2·Ucain(k-2) (30)W_hat′(k)＝a1(k)·CAIN(k-1)+a2(k)·CAIN(k-2)+c1(k) (31)
如果沒(méi)有模型化誤差，則虛擬設(shè)備的輸出W’(k)與虛擬設(shè)備的模型的輸出W_hat’(k)一致。
部分模型參數(shù)辨識(shí)器51a使用遞推型辨識(shí)算法，辨識(shí)虛擬設(shè)備171的模型式(31)中出現(xiàn)的模型參數(shù)a1、a2以及c1。
遞推型辨識(shí)算法用式(32)表示。通過(guò)該算法計(jì)算模型參數(shù)向量θ’(k)。
θ′(k)＝θ′(k-1)+KP′(k)·E_id′(k) (32)其中，θ′T(k)＝[a1(k)，a2(k)，c1(k)] (33)計(jì)算模型參數(shù)向量θ’(k)，使得沒(méi)有式(34)所示的模型化誤差E_id’(k)，即，使虛擬設(shè)備的輸出W’(k)收斂于該虛擬設(shè)備的模型的輸出W_hat’(k)。
E_id′(k)＝W′(k)-W_hat′(k)(34)其中，W′(k)＝CAIN(k)-b1·Ucain(k-1)-b2·Ucain(k-2)W_hat′(k)＝θ′T(k)·ζ′(k)＝a1(k)·CAIN(k-1)+a2(k)·CAIN(k-2)+c1(k)ζ′T(k)＝[CAIN(k-1)，CAIN(k-2)，1]KP’(k)是用式(35)定義的增益系數(shù)向量。并且，式(35)中的P’(k)用式(36)來(lái)計(jì)算。
KP′(k)=P′(k-1)·ζ′(k)1+ζ′T(k)·P′(k-1)·ζ′(k)---(35)]]>P′(k)=1λ1′(I-λ2′·P′(k-1)·ζ′(k)·ζ′T(k)λ1′+λ2′·ζ′T(k)·P′(k-1)·ζ′(k))P′(k-1)---(36)]]>其中，I是(3×3)的單位矩陣。
2自由度滑?？刂破?3從部分模型參數(shù)辨識(shí)器51a接受遞推地辨識(shí)的模型參數(shù)a1、a2以及c1，從存儲(chǔ)器中提取預(yù)先辨識(shí)的模型參數(shù)b1和b2，實(shí)施2自由度滑?？刂?。
這樣，通過(guò)使用預(yù)先辨識(shí)的模型參數(shù)構(gòu)成虛擬設(shè)備，可以從表示控制對(duì)象模型的多個(gè)模型參數(shù)中選擇應(yīng)該遞推地辨識(shí)的模型參數(shù)。
以上，對(duì)于本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例進(jìn)行了說(shuō)明。當(dāng)然，對(duì)于排氣凸輪軸的相位，也可以與上述的進(jìn)氣凸輪軸的相位同樣地進(jìn)行控制。
此外，也可以使用與2自由度滑?？刂撇煌捻憫?yīng)指定型控制。
上述的、僅辨識(shí)從多個(gè)模型參數(shù)中選擇出的模型參數(shù)的方法可以應(yīng)用于其它各種控制對(duì)象。例如，基于本發(fā)明的方法可以以發(fā)動(dòng)機(jī)為控制對(duì)象，而應(yīng)用于發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出控制?？刂戚斎肟梢栽O(shè)為節(jié)氣門(mén)開(kāi)度、氣門(mén)正時(shí)、氣門(mén)的升程量、旁通節(jié)氣門(mén)的通路中所設(shè)的旁通閥的開(kāi)度等?？刂戚敵隹梢栽O(shè)為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、吸入空氣量等。通過(guò)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的空氣量進(jìn)行控制，可以使發(fā)動(dòng)機(jī)輸出收斂于目標(biāo)值。
在又一種實(shí)施方式中，可以以從發(fā)動(dòng)機(jī)至設(shè)在排氣通路中檢測(cè)排氣的氧濃度的傳感器(例如，圖1的O2傳感器)的系統(tǒng)作為控制對(duì)象，應(yīng)用于發(fā)動(dòng)機(jī)的空燃比的控制。可以將控制輸入設(shè)為與發(fā)動(dòng)機(jī)的提供燃料相關(guān)的參數(shù)(例如，燃料校正量)，將控制輸出設(shè)為該傳感器的輸出。通過(guò)控制發(fā)動(dòng)機(jī)的提供燃料來(lái)使傳感器輸出收斂于目標(biāo)值，可以實(shí)現(xiàn)適當(dāng)?shù)目杖急瓤刂啤?br> 在又一種實(shí)施方式中，可以將控制對(duì)象設(shè)為設(shè)在車(chē)輛上的機(jī)械要素和對(duì)其進(jìn)行驅(qū)動(dòng)的致動(dòng)器?？刂戚斎霝閷?duì)驅(qū)動(dòng)該機(jī)械要素的致動(dòng)器的指令值，該控制對(duì)象的輸出可以為表示通過(guò)該致動(dòng)器驅(qū)動(dòng)該機(jī)械要素的量的值。例如，可以將控制對(duì)象設(shè)為空氣裝置?？諝庋b置為調(diào)節(jié)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)提供的空氣量的裝置，可以包括節(jié)氣門(mén)、可變閥正時(shí)機(jī)構(gòu)、EGR閥等?？刂戚敵隹梢栽O(shè)為用于驅(qū)動(dòng)該空氣裝置的電壓或電流，控制輸出可以設(shè)為驅(qū)動(dòng)該空氣裝置的量(例如，角度或升程量)?？赏ㄟ^(guò)適當(dāng)?shù)乜刂瓶諝庋b置來(lái)適當(dāng)?shù)乜刂瓢l(fā)動(dòng)機(jī)的吸入空氣量。
本發(fā)明可以應(yīng)用于通用的(例如，舷外掛機(jī)等的)內(nèi)燃機(jī)。
權(quán)利要求
1.一種控制裝置，控制使用第1模型參數(shù)和第2模型參數(shù)進(jìn)行模型化的控制對(duì)象，具有部分模型參數(shù)辨識(shí)器，其根據(jù)來(lái)自所述控制對(duì)象的輸出和對(duì)該控制對(duì)象的輸入，遞推地辨識(shí)所述第2模型參數(shù)；以及控制器，其使用預(yù)先辨識(shí)的所述第1模型參數(shù)和由所述部分模型參數(shù)辨識(shí)器辨識(shí)的所述第2模型參數(shù)，計(jì)算對(duì)所述控制對(duì)象的輸入，使得所述控制對(duì)象的輸出收斂于目標(biāo)值。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的控制裝置，其中，所述部分模型參數(shù)辨識(shí)器進(jìn)一步使用所述第2模型參數(shù)對(duì)虛擬設(shè)備進(jìn)行模型化，該虛擬設(shè)備包括所述控制對(duì)象、以及基于表示該控制對(duì)象的模型的所述第1模型參數(shù)的構(gòu)成元素，并且，辨識(shí)該第2模型參數(shù)，使得該虛擬設(shè)備的輸出收斂于使用了該第2模型參數(shù)的該虛擬設(shè)備的模型的輸出。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的控制裝置，其中，所述部分模型參數(shù)辨識(shí)器通過(guò)將所述第2模型參數(shù)的基準(zhǔn)值與該第2模型參數(shù)的更新成分相加，來(lái)計(jì)算該第2模型參數(shù)，并且，計(jì)算所述更新成分，使得所述虛擬設(shè)備的輸出收斂于所述虛擬設(shè)備的所述模型的輸出。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的控制裝置，其中，所述部分模型參數(shù)辨識(shí)器計(jì)算基于所述虛擬設(shè)備的輸出與該虛擬設(shè)備的所述模型的輸出之間的偏差的校正量，將所述第2模型參數(shù)的更新成分的過(guò)去值乘以小于1的忘卻系數(shù)而得到的值與該校正量相加，由此計(jì)算所述更新成分。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的控制裝置，其中，所述部分模型參數(shù)辨識(shí)器計(jì)算基于所述虛擬設(shè)備的輸出與該虛擬設(shè)備的所述模型的輸出之間的偏差的校正量，對(duì)于所述第2模型參數(shù)中的一個(gè)，將該更新成分的過(guò)去值乘以值1的忘卻系數(shù)而得到的值與所述校正量相加，由此計(jì)算該更新成分，對(duì)于其它的所述第2模型參數(shù)，將該更新成分的過(guò)去值乘以小于1的忘卻系數(shù)而得到的值與所述校正量相加，由此計(jì)算該更新成分。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的控制裝置，其中，所述控制器使用響應(yīng)指定型控制，來(lái)計(jì)算對(duì)所述控制對(duì)象的輸入。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的控制裝置，其中，所述控制器使用2自由度響應(yīng)指定型控制，來(lái)計(jì)算對(duì)所述控制對(duì)象的輸入。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的控制裝置，其中，所述控制對(duì)象是可變地控制發(fā)動(dòng)機(jī)的凸輪軸的相位的可變相位裝置，該控制對(duì)象的輸入是提供給該可變相位裝置的指令值，該控制對(duì)象的輸出是該凸輪軸的相位。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的控制裝置，其中，所述控制對(duì)象是發(fā)動(dòng)機(jī)，該控制對(duì)象的輸入是與提供給該發(fā)動(dòng)機(jī)的空氣量相關(guān)聯(lián)的參數(shù)，該控制對(duì)象的輸出是與該發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出相關(guān)聯(lián)的參數(shù)。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的控制裝置，其中，所述控制對(duì)象是從發(fā)動(dòng)機(jī)到設(shè)于該發(fā)動(dòng)機(jī)的排氣通道上的排氣傳感器為止的系統(tǒng)，該控制對(duì)象的輸入是與提供給該發(fā)動(dòng)機(jī)的燃料相關(guān)聯(lián)的參數(shù)，該控制對(duì)象的輸出是該排氣傳感器的輸出。
11.根據(jù)權(quán)利要求1所述的控制裝置，其中，所述控制對(duì)象是車(chē)輛中的機(jī)械元素和驅(qū)動(dòng)該機(jī)械元素的致動(dòng)器，該控制對(duì)象的輸入是對(duì)該致動(dòng)器的指令值，該控制對(duì)象的輸出是表示通過(guò)該致動(dòng)器驅(qū)動(dòng)該機(jī)械元素的量的值。
12.一種控制使用第1模型參數(shù)和第2模型參數(shù)進(jìn)行模型化的控制對(duì)象的方法，包括(a)根據(jù)來(lái)自所述控制對(duì)象的輸出和對(duì)該控制對(duì)象的輸入，遞推地辨識(shí)所述第2模型參數(shù)的步驟；以及(b)使用預(yù)先辨識(shí)的所述第1模型參數(shù)和所述遞推地辨識(shí)的所述第2模型參數(shù)，計(jì)算對(duì)所述控制對(duì)象的輸入，使得所述控制對(duì)象的輸出收斂于目標(biāo)值的步驟。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的方法，其中，所述步驟(a)進(jìn)一步包括(a1)構(gòu)成虛擬設(shè)備的步驟，該虛擬設(shè)備包括所述控制對(duì)象、以及基于表示該控制對(duì)象的模型的所述第1模型參數(shù)的構(gòu)成元素；以及(a2)使用所述第2模型參數(shù)對(duì)所述虛擬設(shè)備進(jìn)行模型化，并辨識(shí)該第2模型參數(shù)，使得該虛擬設(shè)備的輸出收斂于使用了該第2模型參數(shù)的該虛擬設(shè)備的模型的輸出的步驟。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的方法，其中，所述步驟(a2)進(jìn)一步包括(a21)通過(guò)將所述第2模型參數(shù)的基準(zhǔn)值與該第2模型參數(shù)的更新成分相加，來(lái)計(jì)算該第2模型參數(shù)的步驟；以及(a22)計(jì)算所述更新成分，使得所述虛擬設(shè)備的輸出收斂于所述虛擬設(shè)備的所述模型的輸出的步驟。
15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的方法，其中，所述步驟(a22)進(jìn)一步包括計(jì)算基于所述虛擬設(shè)備的輸出與該虛擬設(shè)備的所述模型的輸出之間的偏差的校正量，將所述第2模型參數(shù)的更新成分的過(guò)去值乘以小于1的忘卻系數(shù)而得到的值與該校正量相加，由此計(jì)算所述更新成分的步驟。
16.根據(jù)權(quán)利要求14所述的方法，其中，所述步驟(a22)進(jìn)一步包括計(jì)算基于所述虛擬設(shè)備的輸出與該虛擬設(shè)備的所述模型的輸出之間的偏差的校正量的步驟；對(duì)于所述第2模型參數(shù)中的一個(gè)，將該更新成分的過(guò)去值乘以值1的忘卻系數(shù)而得到的值與所述校正量相加，由此計(jì)算該更新成分的步驟；以及對(duì)于其它的所述第2模型參數(shù)，將該更新成分的過(guò)去值乘以小于1的忘卻系數(shù)而得到的值與所述校正量相加，由此計(jì)算該更新成分的步驟。
17.根據(jù)權(quán)利要求12所述的方法，其中，所述步驟(b)進(jìn)一步包括使用響應(yīng)指定型控制，來(lái)計(jì)算對(duì)所述控制對(duì)象的輸入的步驟。
18.根據(jù)權(quán)利要求12所述的方法，其中，所述步驟(b)進(jìn)一步包括使用2自由度響應(yīng)指定型控制，來(lái)計(jì)算對(duì)所述控制對(duì)象的輸入的步驟。
19.根據(jù)權(quán)利要求12所述的方法，其中，所述控制對(duì)象是可變地控制發(fā)動(dòng)機(jī)的凸輪軸的相位的可變相位裝置，該控制對(duì)象的輸入是提供給該可變相位裝置的指令值，該控制對(duì)象的輸出是該凸輪軸的相位。
20.根據(jù)權(quán)利要求12所述的方法，其中，所述控制對(duì)象是發(fā)動(dòng)機(jī)，該控制對(duì)象的輸入是與提供給該發(fā)動(dòng)機(jī)的空氣量相關(guān)聯(lián)的參數(shù)，該控制對(duì)象的輸出是與該發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出相關(guān)聯(lián)的參數(shù)。
21.根據(jù)權(quán)利要求12所述的方法，其中，所述控制對(duì)象是從發(fā)動(dòng)機(jī)到設(shè)于該發(fā)動(dòng)機(jī)的排氣通道上的排氣傳感器為止的系統(tǒng)，該控制對(duì)象的輸入是與提供給該發(fā)動(dòng)機(jī)的燃料相關(guān)聯(lián)的參數(shù)，該控制對(duì)象的輸出是該排氣傳感器的輸出。
22.根據(jù)權(quán)利要求12所述的方法，其中，所述控制對(duì)象是車(chē)輛中的機(jī)械元素和驅(qū)動(dòng)該機(jī)械元素的致動(dòng)器，該控制對(duì)象的輸入是對(duì)該致動(dòng)器的指令值，該控制對(duì)象的輸出是表示通過(guò)該致動(dòng)器驅(qū)動(dòng)該機(jī)械元素的量的值。
全文摘要
提供可以部分地辨識(shí)模型參數(shù)的控制裝置?？刂剖褂玫?模型參數(shù)和第2模型參數(shù)進(jìn)行模型化的控制對(duì)象的控制裝置具有部分模型參數(shù)辨識(shí)器，其根據(jù)來(lái)自控制對(duì)象的輸出和對(duì)控制對(duì)象的輸入，遞推地辨識(shí)第2模型參數(shù)；以及控制器，其使用預(yù)先辨識(shí)的第1模型參數(shù)和由部分模型參數(shù)辨識(shí)器辨識(shí)的第2模型參數(shù)，計(jì)算對(duì)控制對(duì)象的輸入，使得控制對(duì)象的輸出收斂于目標(biāo)值。由于不需要對(duì)所有的多個(gè)模型參數(shù)遞推地辨識(shí)，所以能夠提高模型參數(shù)收斂到最佳值的時(shí)間，可以減少辨識(shí)器的計(jì)算量。
文檔編號(hào)G05B13/02GK1864110SQ200480028910
公開(kāi)日2006年11月15日 申請(qǐng)日期2004年9月30日 優(yōu)先權(quán)日2003年10月3日
發(fā)明者安井裕司 申請(qǐng)人:本田技研工業(yè)株式會(huì)社