JP3977199B2 - スロットル弁駆動装置の制御装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、内燃機関のスロットル弁を駆動するスロットル弁駆動装置の制御装置に関し、特にスロットル弁駆動装置の異常判定機能を備える制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
スロットル弁をモータで駆動するとともに、モータへ電流を供給しないときは、スロットル弁を全閉開度に付勢するように構成されたスロットル弁駆動装置において、スロットル弁が正常に動作しない異常を検出する手法が、特許第２５３８７３１号公報に示されている。
【０００３】
この公報に示された手法によれば、モータへの電流供給を停止した状態で、スロットル弁開度センサにより検出されるスロットル弁開度が全閉開度近傍にないとき、異常と判定される。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の手法では、モータへの電流供給が停止された状態で故障判定が行われるため、異常判定を実行する機会が限定され、異常判定が遅れる場合があった。
【０００５】
本発明は、上述した点に鑑みなされたものであり、スロットル弁駆動装置の異常判定をより迅速に行う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を目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため請求項１に記載の発明は、内燃機関のスロットル弁（３）と、該スロットル弁（３）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）の制御装置において、前記スロットル弁駆動装置（１０）をモデル化した制御対象モデルのモデルパラメータ（ａ１，ａ２，ｂ１，ｃ１）を前記スロットル弁駆動装置の制御入力を示す入力パラメータ（ＤＵＴ）及び前記スロットル弁の開度を示す出力パラメータ（ＤＴＨ）に基づいて同定する同定手段（２３）と、該同定手段（２３）により同定されたモデルパラメータを用いて、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制御する制御手段とを備え、前記制御対象モデルは、前記入力パラメータ（ＤＵＴ）または出力パラメータ（ＤＴＨ）に乗算される第１のモデルパラメータ（ａ１，ａ２，ｂ１）と、前記スロットル弁駆動装置に加わる外乱を示す第２のモデルパラメータ（ｃ１）とを用いて定義されており、前記同定手段（２３）は、前記第１及び第２のモデルパラメータ（ａ１，ａ２，ｂ１，ｃ１）を同定し、前記第２のモデルパラメータ（ｃ１）の値が所定値（Ｃ１ＳＴＩＣＫ，Ｃ１ＲＴＮＳＴＰ）を超えたとき、前記スロットル弁駆動装置（１０）が異常であると判定する異常判定手段がさらに設けられていることを特徴とする。
【０００７】
この構成によれば、同定手段により同定される、スロットル弁駆動装置に加わる外乱を示す第２のモデルパラメータの値が所定値を超えたとき、スロットル弁駆動装置が異常であると判定される。したがって、スロットル弁の通常動作中に異常判定を実行し、異常が発生した場合に迅速に判定することができる。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のスロットル弁駆動装置の制御装置において、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（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（３）を駆動しないときは、前記スロットル弁開度（ＴＨ）が所定保持開度（ＴＨＤＥＦ）に保持されるように構成され、前記異常判定手段は、前記スロットル弁開度の制御偏差を示すパラメータ（ＳＧＭＡＢＳＡＶＥ）が所定偏差（ＳＧＭＲＴＳＰＮＧ）より小さく、かつ前記第２のモデルパラメータ（ｃ１）の値が前記所定値（Ｃ１ＲＴＮＳＰ）を超えたとき、前記第１付勢手段（４）または第２付勢手段（５）が異常であると判定することを特徴とする。
この構成によれば、第２のモデルパラメータの値に基づいて、第１付勢手段または第２付勢手段の異常が判定される。
請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載のスロットル弁駆動装置の制御装置において、前記所定値（Ｃ１ＲＴＮＳＰ）は、前記スロットル弁開度（ＴＨ）に応じて設定されることを特徴とする。
また、前記第２のモデルパラメータ（ｃ１）の絶対値が、第１所定値（Ｃ１ＳＴＩＣＫ）を超えた状態が第１所定時間（ＴＭＳＴＩＣＫ）以上継続したとき、スロットル弁が固着していると判定される。
【０００９】
より具体的には、スロットル弁開度（ＴＨ）が前記所定保持開度（ＴＨＤＥＦ）より大きい状態にあり、かつ制御偏差を示すパラメータ（ＳＧＭＡＢＳＡＶＥ）が所定偏差（ＳＧＭＲＴＳＰＮＧ）より小さく、かつ前記入出力に関わらないモデルパラメータ（ｃ１）の値が第２所定値（Ｃ１ＲＴＮＳＴＰ）より大きい状態が第２所定時間（ＴＭＲＴＳＰＮＧ））以上継続したとき、前記第１付勢手段が異常であると判定される。
【００１０】
また、スロットル弁開度（ＴＨ）が前記所定保持開度（ＴＨＤＥＦ）より小さい状態にあり、かつ制御偏差を示すパラメータ（ＳＧＭＡＢＳＡＶＥ）が所定偏差（ＳＧＭＲＴＳＰＮＧ）より小さく、かつ前記入出力に関わらないモデルパラメータ（ｃ１）の値が第２所定値（Ｃ１ＲＴＮＳＰ）より大きい状態が第２所定時間（ＴＭＲＴＳＰＮＧ）以上継続したとき、前記第２付勢手段が異常であると判定される。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
図１は本発明の一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付勢手段としてのデフォルトスプリング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、デフォルトスプリング５の付勢力とが釣り合うデフォルト開度ＴＨＤＥＦ（例えば１１度）に保持される。
【００１２】
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ＥＣＵ７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、ＥＣＵ７に供給される。
【００１３】
またＥＣＵ７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検出するアクセルペダルの踏み込み量ＡＣＣを検出するアクセルセンサ９が接続されており、その検出信号がＥＣＵ７に供給される。
ＥＣＵ７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。ＥＣＵ７は、アクセルペダルの踏み込み量ＡＣＣ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。
【００１４】
制御量ＤＵＴは、モータ６に供給する電気信号の極性及びデューティ比を示すので、デューティ比ともいう。制御量ＤＵＴは、スロットル弁開度ＴＨがデフォルト開度ＴＨＤＥＦより大きいときは、正の値をとり、モータ６はスロットル弁３を開弁方向に駆動する駆動力を発生する。また、スロットル弁開度ＴＨがデフォルト開度ＴＨＤＥＦより小さいときは、負の値をとり、モータ６はスロットル弁３を閉弁方向に駆動する駆動力を発生する。
【００１５】
本実施形態では、スロットル弁３、リターンスプリング４、デフォルトスプリング５及びモータ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。
【００１６】
スロットル弁駆動装置１０の応答周波数特性に応じて、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する。このモデルの応答周波数特性は、スロットル弁駆動装置１０の特性に近似させることが可能であることが確認されている。

ここで、ｎは同定周期ΔＴＩＤで離散化されたサンプリング時刻または制御時刻を表すパラメータであり、ＤＴＨ(n)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(n)＝ＴＨ(n)−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。
【００１７】
本実施形態では、制御対象モデルを定義する離散化時刻は、同定周期ΔＴＩＤに対応したサンプリングリング時刻または制御時刻を表す「ｎ」を用いるが、制御入力ＤＵＴを算出し、出力する周期は、同定周期ΔＴＩＤより短い制御周期ΔＴＣＴＬ（例えば同定周期ΔＴＩＤの１／５程度とする）としており、制御周期ΔＴＣＴＬに対応する離散化時刻は「ｋ」で表すこととする。このように同定周期ΔＴＩＤを制御周期ΔＴＣＴＬより長くするのは、制御対象の出力の変化速度（変化周期）と比較して、短いサンプリング周期でサンプリングしたデータに基づいてモデルパラメータの同定を行うと、その精度が著しく低下し、制御対象特性のばらつきや変化に対する適応能力が不十分となるからである。
【００１８】
また式（１）のａ１，ａ２，ｂ１，ｃ１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。演算量低減のためには、むだ時間ｄを「０」とした下記式（１ａ）で制御対象モデルを定義することが有効である。むだ時間ｄを「０」とすることに起因するモデル化誤差（制御対象モデルの特性と、実際の制御対象（プラント）の特性との差）は、ロバスト性のあるスライディングモード制御を採用することにより補償する。

【００１９】
式（１ａ）においては、制御対象の出力であるスロットル弁開度偏差量ＤＴＨに関わるモデルパラメータａ１，ａ２、制御対象の入力であるデューティ比ＤＵＴに関わるモデルパラメータｂ１の他に、制御対象の入出力に関わらないモデルパラメータｃ１が採用されている。このモデルパラメータｃ１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、後述するモデルパラメータ同定器により、モデルパラメータａ１，ａ２，ｂ１と同時にモデルパラメータｃ１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。
【００２０】
図２は、ＥＣＵ７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、モデルパラメータ同定器２２と、モデルパラメータスケジューラ２５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ＴＨＲを設定する目標開度設定部２４と、減算器２６，２７とからなる。
【００２１】
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ＴＨ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ーティ比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に対する応答特性を、所定のパラメータ（後述する切換関数設定パラメータＶＰＯＬＥ）を用いて適宜変更する（指定する）ことが可能となる。その結果、スロットル弁開度に応じて最適な応答特性を指定することができ、例えばスロットル弁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ッパへの衝突）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、スライディングモード制御により、モデルパラメータの誤差に対する安定性を確保することが可能となる。
【００２２】
モデルパラメータ同定器２２は、修正モデルパラメータベクトルθＬ（θＬ^T＝［ａ１，ａ２，ｂ１，ｃ１］）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。より具体的には、モデルパラメータ同定器２２は、スロットル弁開度ＴＨ及びデューティ比ＤＵＴに基づいて、モデルパラメータベクトルθを算出する。さらに、そのモデルパラメータベクトルθに対して第１リミット処理、オーバサンプリング及び移動平均化処理、並びに第２リミット処理を行うことにより修正モデルパラメータベクトルθＬを算出し、該修正モデルパラメータベクトルθＬ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ータａ１，ａ２，ｂ１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ータｃ１が得られる。第１リミット処理、オーバサンプリング及び移動平均化処理、並びに第２リミット処理については、後述する。
【００２３】
リアルタイムでモデルパラメータ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、ハードウエアの特性ばらつきの補償、電源電圧変動の補償、及びハードウエア特性の経年変化への適応が可能となる。
【００２４】
モデルパラメータスケジューラ２５は、下記式（３）により目標開度ＴＨＲ(n)とデフォルト開度ＴＨＤＥＦとの偏差量として定義される目標値ＤＴＨＲに応じて、基準モデルパラメータベクトルθｂａｓｅ（θｂａｓｅ^T＝［ａ１ｂａｓｅ，ａ２ｂａｓｅ，ｂ１ｂａｓｅ，ｃ１ｂａｓｅ］）を算出し、モデルパラメータ同定器２２に供給する。基準モデルパラメータベクトルθｂａｓｅの算出は、同定周期ΔＴＩＤ毎に実行される。
ＤＴＨＲ(n)＝ＴＨＲ(n)−ＴＨＤＥＦ （３）
【００２５】
減算器２６及び２７は、デフォルト開度ＴＨＤＥＦと、スロットル弁開度ＴＨ及び目標開度ＴＨＲとの偏差量を、スロットル弁開度偏差量ＤＴＨ及び目標値ＤＴＨＲとして算出する（式（２）及び式（３）参照）。
【００２６】
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。
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(k)は、下記式（５）にように設定される。

ここで、ＶＰＯＬＥは、−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。
【００２７】
縦軸を偏差ｅ(n)とし、横軸を前回偏差ｅ(n-1)として定義される位相平面上では、σ(n)＝０を満たす偏差ｅ(n)と、前回偏差ｅ(n-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(n)の振る舞いに着目した制御であり、切換関数値σ(n)が０となるように、すなわち偏差ｅ(n)と前回偏差ｅ(n-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、良好なロバスト性を持って制御される。
【００２８】
また式（５）の切換関数設定パラメータＶＰＯＬＥの値を変更することにより、偏差ｅ(n)の減衰特性、すなわちスロットル弁開度偏差量ＤＴＨ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、ＶＰＯＬＥ＝−１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ＶＰＯＬＥ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。このようにスライディングモードコントローラは、偏差ｅ(n)の減衰特性を所望の特性に指定可能であるので、応答指定型コントローラと呼ばれる。
【００２９】
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、スロットル弁開度偏差量ＤＴＨに応じて、切換関数設定パラメータＶＰＯＬＥを設定し、スロットル弁３の作動状態に適した応答特性を得られるようにしている。
【００３０】
上述したようにスライディングモード制御では、偏差ｅ(n)と前回偏差ｅ(n-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(n)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。
【００３１】
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)（Ｕｓｌ(k)とも表記する）は、下記式（６）に示すように、等価制御入力Ｕｅｑ(k)、到達則入力Ｕｒｃｈ(k)、適応則入力Ｕａｄｐ(k)、非線形入力Ｕｎｌ(k)、及びダンピング入力Ｕｄａｍｐ(k)の和として算出される。

【００３２】
等価制御入力Ｕｅｑ(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Ｕｒｃｈ(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Ｕａｄｐ(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。
また非線形入力Ｕｎｌは、スロットル弁３の弁体を駆動する減速ギヤのバックラッシなどの非線形モデル化誤差を抑制し、偏差状態量を切換直線上に載せるための入力である。ダンピング入力Ｕｄａｍｐは、スロットル弁開度偏差量ＤＴＨの目標値ＤＴＨＲに対するオーバシュートを防止するための入力である。
以下各入力Ｕｅｑ(k)，Ｕｒｃｈ(k)、Ｕａｄｐ(k)、Ｕｎｌ(k)、及びＵｄａｍｐ(k)の算出方法を説明する。
【００３３】
等価制御入力Ｕｅｑ(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(n)＝σ(n+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ＤＵＴ(n)を求めると、下記式（８）が得られ、これが等価制御入力Ｕｅｑ(n)となる。

【００３４】
実際には目標値の未来値であるＤＴＨＲ(n+1)を得ることは困難であるので、本実施形態では、目標値ＤＴＨＲに関わる項を除き、さらに離散化時刻ｎを離散化時刻ｋに変換した下記式（８ａ）により、等価制御入力Ｕｅｑ(k)が算出される。

ここで、ｋ０は、同定周期ΔＴＩＤと制御周期ΔＴＣＴＬの比（ΔＴＩＤ／ΔＴＣＴＬ、例えば「５」）である。
【００３５】
また、到達則入力Ｕｒｃｈ(k)及び適応則入力Ｕａｄｐ(k)は、それぞれ下記式（９）及び（１０）により算出する。
【００３６】
【数１】

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、偏差状態量が安定に切換直線上に載せられるように設定される。また、σ(k)は、前記切換関数値σ(n)を離散化時刻ｋを用いて表したものであり、下記式（５ａ）により算出される。

【００３７】
非線形入力Ｕｎｌは、下記式（１１）により算出される。
Ｕｎｌ(k)＝−Ｋｎｌ×ｓｇｎ（σ(k)）／ｂ１ （１１）
ここで、ｓｇｎ（σ(k)）は、σ(k)が正の値のとき「１」となり、σ(k)が負の値のとき「−１」となる符号関数であり、Ｋｎｌはスロットル弁開度偏差量ＤＴＨに応じて設定される非線形入力ゲインである。
非線形入力Ｕｎｌ(k)を用いることにより、目標値ＤＴＨＲが微小変化する場合において、定常偏差の収束が遅れることが防止される。
【００３８】
ダンピング入力Ｕｄａｍｐは、下記式（１３）により算出される。
Ｕｄａｍｐ＝−Ｋｄａｍｐ（ＤＴＨ(k)−ＤＴＨ(k-1)）／ｂ１ （１３）
ここで、Ｋｄａｍｐは、ダンピング制御ゲインであり、下記式（１４）により算出される。
Ｋｄａｍｐ＝Ｋｄａｍｐｂｓ×Ｋｋｄａｍｐ （１４）
ここで、Ｋｄａｍｐｂｓは、スロットル弁開度偏差量ＤＴＨに応じて設定される基本値であり、Ｋｋｄａｍｐは、目標値ＤＴＨＲの変化量の移動平均値ＤＤＴＨＲＡＶに応じて設定される補正係数である。
移動平均値ＤＤＴＨＲＡＶは下記式（１５）により算出される。
【数２】

ここでｉＡＶは、例えば「５０」に設定される所定数である。
【００３９】
以上のように、等価制御入力Ｕｅｑ(k)、到達則入力Ｕｒｃｈ(k)、適応則入力Ｕａｄｐ(k)、非線形入力Ｕｎｌ(k)、及びダンピング入力Ｕｄａｍｐ(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。
【００４０】
次にモデルパラメータ同定器２２の動作原理を説明する。
モデルパラメータ同定器２２は、前述したように制御対象の入力（ＤＵＴ(n)）及び出力（ＴＨ(n)）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２２は、下記式（１６）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、モデルパラメータベクトルθ(n)を算出する。
θ(n)＝θ(n-1)＋ＫＰ(n)ｉｄｅ(n) （１６）
θ(n)^T＝［ａ１”，ａ２”，ｂ１”，ｃ１”］ （１７）
【００４１】
ここで、ａ１”，ａ２”，ｂ１”及びｃ１”は、後述する第１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ｉｄｅ(n)は、下記式（１８）、（１９）及び（２０）により定義される同定誤差である。ＤＴＨＨＡＴ(n)は、最新のモデルパラメータベクトルθ(n-1)を用いて算出される、スロットル弁開度偏差量ＤＴＨ(n)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(n)は、下記式（２１）により定義されるゲイン係数ベクトルである。また、式（２１）のＰ(n)は、下記式（２２）により算出される４次の正方行列である。
【００４２】
【数３】

【数４】

【００４３】
式（２２）の係数λ１，λ２の設定により、式（１６）〜（２２）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。
λ１＝１，λ２＝０ 固定ゲインアルゴリズム
λ１＝１，λ２＝１ 最小２乗法アルゴリズム
λ１＝１，λ２＝λ 漸減ゲインアルゴリズム（λは０，１以外の所定値）
λ１＝λ，λ２＝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）
【００４４】
演算量の低減のために固定ゲインアルゴリズムを採用すると、式（２１）は、下記式（２１ａ）にように簡略化される。式（２１ａ）においてＰは、定数を対角要素とする正方行列である。
【数５】

【００４５】
式（１６）〜（２０），及び（２１ａ）により演算されるモデルパラメータは、所望値から徐々にずれていく場合がある。すなわち、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、平均値がゼロ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が引き起こされる。このようなモデルパラメータのドリフトを防止すべく、モデルパラメータベクトルθ(n)は、上記式（１６）に代えて、下記式（１６ａ）により算出される。

【００４６】
ここで、ＤＥＬＴＡは下記式（２３）で示すように、忘却係数δｉ（ｉ＝１〜３）及び「１」を対角要素とし、他の要素がすべて「０」である忘却係数行列である。
【数６】

忘却係数δｉは、０から１の間の値に設定され（０＜δｉ＜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。式（２３）では、モデルパラメータｃ１”の演算にかかる係数が「１」に設定されており、過去値の影響が保持されるようになっている。このように、忘却係数行列ＤＥＬＴＡの対角要素の一部、すなわちモデルパラメータｃ１”の演算にかかる係数を「１」とすることにより、目標値ＤＴＨＲ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。また忘却係数行列ＤＥＬＴＡの他の対角要素δ１，δ２及びδ３を「０」より大きく「１」より小さい値に設定することにより、モデルパラメータのドリフトが防止される。
【００４７】
式（１６ａ）を漸化式形式に書き直すと、下記式（１６ｂ）（１６ｃ）が得られる。前記式（１６）に代えて下記式（１６ｂ）及び（１６ｃ）を用いてモデルパラメータベクトルθ(n)を算出する手法を、以下δ修正法といい、式（１６ｃ）で定義されるｄθ(n)を「更新ベクトル」という。
θ(n)＝θ(0)＋ｄθ(n) （１６ｂ）
ｄθ(n)＝ＤＥＬＴＡ・ｄθ(n-1)＋ＫＰ(n)ｉｄｅ(n) （１６ｃ）
【００４８】
δ修正法を用いたアルゴリズムによれば、ドリフト防止効果とともに、モデルパラメータの安定化効果も得られる。すなわち、初期値ベクトルθ(0)が常に保存され、更新ベクトルｄθ(n)も忘却係数行列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、各モデルパラメータを初期値近傍に安定させることができる。
【００４９】
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ベクトルｄθ(n)を調整しつつモデルパラメータを算出するので、実際の制御対象に適合したモデルパラメータを算出できる。
さらに上記式（１６ｂ）の初期値ベクトルθ(0)に代えて、基準モデルパラメータベクトルθｂａｓｅを用いる下記式（１６ｄ）により、モデルパラメータベクトルθ(n)を算出することが望ましい。
θ(n)＝θｂａｓｅ＋ｄθ(n) （１６ｄ）
【００５０】
基準モデルパラメータベクトルθｂａｓｅは、モデルパラメータスケジューラ２５により目標値ＤＴＨＲ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る。
【００５１】
本実施形態では、さらに同定誤差ｉｄｅ(n)のローパスフィルタ処理を行う。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、モデルパラメータ同定器２２によりモデルパラメータを同定すると、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２１による制御入力の補正が過補正となる。
【００５２】
そこで、ローパスフィルタ処理により、制御対象モデルの周波数特性を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低域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２１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。
【００５３】
なお、ローパスフィルタ処理は、同定誤差の過去値ｉｄｅ(n-i)（例えばi＝１〜１０に対応する１０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。
【００５４】
ローパスフィルタ処理を施した同定誤差を下記式（３０）で示すように、ｉｄｅｆ(n)と表すこととすると、前記式（１６ｃ）に代えて、下記式（１６ｅ）を用いて更新ベクトルｄθ(n)が算出される。
ｉｄｅｆ(n)＝ＬＦ（ｉｄｅ(n)） （３０）
ｄθ(n)＝ＤＥＬＴＡ・ｄθ(n-1)＋ＫＰ(n)ｉｄｅｆ(n) （１６ｅ）
【００５５】
上述したように本実施形態では、適応スライディングモードコントローラ２１，モデルパラメータ同定器２２及びモデルパラメータスケジューラ２５を同定周期ΔＴＩＤをサンプリング周期（制御周期）とするモデルに基づいて構成され、適応スライディングモードコントローラ２１は制御周期ΔＴＣＴＬ毎に、制御入力を演算し、モデルパラメータ同定器２２は、同定周期ΔＴＩＤ毎にモデルパラメータベクトルθを同定し、モデルパラメータスケジューラ２５は、同定周期ΔＴＩＤ毎に基準モデルパラメータベクトルθｂａｓｅを算出するようにした。
【００５６】
このような演算タイミングを採用すると、コントローラ２１による制御入力ＤＵＴの更新周期より、制御入力ＤＵＴの演算に用いるモデルパラメータの更新周期の方が長くなるため、モデルパラメータの更新周期が制御入力ＤＵＴに影響し、制御系の共振が発生する可能性がある。
【００５７】
そこで、本実施形態ではそのような共振を防止すべく、同定周期ΔＴＩＤで同定されるモデルパラメータを、制御周期ΔＴＣＴＬでサンプリング（オーバサンプリング）してリングバッファに格納し、そのリングバッファに格納したデータを移動平均化処理して得られる値をモデルパラメータとして使用している。
【００５８】
式（１６ｄ）により算出されるモデルパラメータベクトルθ(n)の要素ａ１”，ａ２”，ｂ１”，及びｃ１”は、制御系のロバスト性を高めるために、以下に説明するリミット処理が施される。
【００５９】
図３は、モデルパラメータａ１”及びａ２”のリミット処理を説明するための図であり、モデルパラメータａ１”を横軸とし、モデルパラメータａ２”を縦軸として定義される平面が示されている。モデルパラメータａ１”及びａ２”は、同図にハッチングを付して示す安定領域の外側にあるときには、安定領域の外縁部に対応する値に変更するリミット処理が行われる。
【００６０】
またモデルパラメータｂ１”は、上限値ＸＩＤＢ１Ｈと下限値ＸＩＤＢ１Ｌの範囲外であるときは、上限値ＸＩＤＢ１Ｈまたは下限値ＸＩＤＢ１Ｌに変更するリミット処理が行われ、モデルパラメータｃ１”は、上限値ＸＩＤＣ１Ｈと下限値ＸＩＤＣ１Ｌの範囲外であるときは、上限値ＸＩＤＣ１Ｈまたは下限値ＸＩＤＣ１Ｌに変更するリミット処理が行われる。
【００６１】
以上のリミット処理（第１リミット処理）を数式では下記式（３１）のように表現する。θ^*(n)は、リミット処理後のモデルパラメータベクトルであり、その要素は下記式（３２）のように表す。
θ^*(n)＝ＬＭＴ（θ(n)） （３１）
θ^*(n)^T＝［ａ１^*(n)，ａ２^*(n)，ｂ１^*(n)，ｃ１^*(n)］ （３２）
【００６２】
従来は、式（１６ｅ）により更新ベクトルｄθ(n)を算出する際に用いる、前回の更新ベクトルｄθ(n-1)と、式（１９）により推定スロットル弁開度偏差量ＤＴＨＨＡＴを算出する際に用いる前回のモデルパラメータベクトルθ(n-1)とは、上記リミット処理を行う前のモデルパラメータを用いていたが、本実施形態では、前回の更新ベクトルｄθ(n-1)としては、下記式（３３）で算出されるものを用い、推定スロットル弁開度偏差量ＤＴＨＨＡＴの算出に使用する前回のモデルパラメータベクトルとしては、下記式（１９ａ）に示すように、リミット処理後のモデルパラメータベクトルθ^*(n-1)を用いることとした。
ｄθ(n-1)＝θ^*(n-1)−θｂａｓｅ(n-1) （３３）
ＤＴＨＨＡＴ(n)＝θ^*(n-1)^Tζ(n) （１９ａ）
【００６３】
次にその理由を説明する。
モデルパラメータａ１”及びａ２”で決まる座標（以下「モデルパラメータ座標」という）が図３（ｂ）の点ＰＡ１にある場合には、リミット処理により、モデルパラメータ座標が安定領域の外縁に位置する点ＰＡＬに移動する。このときスロットル弁開度偏差量ＤＴＨが変化し、モデルパラメータａ１”及びａ２”が収束すべきモデルパラメータ座標が、点ＰＡ２へ変化した場合には、点ＰＡ１から点ＰＡ２への移動は、点ＰＡＬからＰＡ２への移動に比べて遅くなる。つまり、適応スライディングモードコントローラ２１による制御を、制御対象の動特性変化へ適応させる際にむだ時間が生じ、制御性が低下するおそれがある。
【００６４】
そこで本実施形態では、リミット処理後のモデルパラメータベクトルθ^*(n-1)を式（３３）及び（１９ａ）に適用して、今回のモデルパラメータベクトルθ(n)を算出するようにした。
第１リミット処理後のモデルパラメータベクトルθ^*(n)を時刻ｋでオーバサンプリングすることにより得られるモデルパラメータベクトルθ^*(k)は、下記式（３２ａ）で表される。

【００６５】
このオーバサンプリングしたモデルパラメータベクトルθ^*(k)の移動平均化演算を行うことにより得られるモデルパラメータベクトルθ’(k)を下記式（３２ｂ）で表すこととすると、θ’(k)の要素ａ１’(k)，ａ２’(k)，ｂ１’(k)，及びｃ１’(k)は、下記式（３４）〜（３７）により算出される。
θ’(k)^T＝［ａ１’(k)，ａ２’(k)，ｂ１’(k)，ｃ１’(k)］
（３２ｂ）
【００６６】
【数７】

ここで（ｍ＋１）は、移動平均化演算を行うデータの数であり、「ｍ」は例えば「４」に設定される。
【００６７】
次に下記式（３８）に示すように、モデルパラメータベクトルθ’(k)に対して、前述したリミット処理と同様のリミット処理（第２リミット処理）を行うことにより、修正モデルパラメータベクトルθＬ(k)（式（３９））を算出する。移動平均化演算により、モデルパラメータａ１’及び／またはａ２’が、図３に示した安定領域から外れる場合があるからである。モデルパラメータｂ１’及びｃ１’については、移動平均化演算によりリミット範囲から外れることはないので、実質的にはリミット処理は行われない。
θＬ(k)＝ＬＭＴ（θ’(k)） （３８）
θＬ(k)^T＝［ａ１，ａ２，ｂ１，ｃ１］ （３９）
【００６８】
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、モデルパラメータ同定器２２、及びモデルパラメータスケジューラ２５の機能を実現するための、ＥＣＵ７のＣＰＵにおける演算処理を説明する。
【００６９】
図４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２ｍｓｅｃ）毎にＥＣＵ７のＣＰＵで実行される。
ステップＳ１１では、図５に示す状態変数設定処理を実行する。すなわち、式（２）及び（３）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５，ステップＳ３１及びＳ３２）。なお、今回値であることを示す(k)または(n)は、省略して示す場合がある。
【００７０】
ステップＳ１２では、カウンタＩＤＣＯＵＮＴの値が「０」であるか否かを判別する。カウンタＩＤＣＯＵＮＴは、最初は「０」に設定されているので、ステップＳ１２からステップＳ１４に進み、図６に示すモデルパラメータの同定演算処理、すなわちモデルパラメータベクトルθ(n)の算出処理を実行する。次いで、図９に示す第１リミット処理を実行し、モデルパラメータベクトルθ^*(n)を算出する（ステップＳ１５）。具体的には、モデルパラメータベクトルθ(n)のリミット処理が実行され、モデルパラメータベクトルθ^*(n)が算出される。算出されたモデルパラメータベクトルの要素ａ１^*(n)，ａ２^*(n)，ｂ１^*(n)，及びｃ１^*(n)は、オーバサンプリング処理のためにそれぞれ所定数Ｎずつリングバッファに格納される。すなわち、θ^*(k)，θ^*(k+1)，…，θ^*(k+N-1)が、リングバッファに格納される。所定数Ｎは、制御周期ΔＴＣＴＬと同定周期ΔＴＩＤとの比（ΔＴＩＤ／ΔＴＣＴＬ）であり、例えば「５」に設定される。
【００７１】
ステップＳ１６では、カウンタＩＤＣＯＵＮＴに所定数Ｎが設定される。したがって、本処理の次の実行時には、ステップＳ１２の答が否定（ＮＯ）となり、カウンタＩＤＣＯＵＮＴの値が「１」だけデクリメントされ（ステップＳ１３）、ステップＳ１７に進む。すなわち、ステップＳ１４〜Ｓ１６の処理は、Ｎ回に１回の割合で実行される。
【００７２】
ステップＳ１７では、リミット処理後のモデルパラメータベクトルθ^*(n)の移動平均化演算によりモデルパラメータベクトルθ’(k)を算出する。具体的には、前記リングバッファに格納されたモデルパラメータを式（３４）〜（３７）に適用して、モデルパラメータａ１’(k)，ａ２’(k)，ｂ１’(k)，及びｃ１’(k)が算出される。
【００７３】
ステップＳ１８では、図１４に示す第２リミット処理を実行する。すなわち、ステップＳ１７で算出されたモデルパラメータａ１’(k)及びａ２’(k)のリミット処理が実行され、修正モデルパラメータベクトルθＬ(k)が算出される。尚、モデルパラメータｂ１’(k)及びｃ１’(k)は、それぞれそのまま修正モデルパラメータベクトルθＬ(k)の要素ｂ１(k)及びｃ１(k)となる。
【００７４】
ステップＳ１９では、図１５に示す制御入力Ｕｓｌ(k)の演算処理を実行する。すなわち、等価制御入力Ｕｅｑ(k)、到達則入力Ｕｒｃｈ(k)、適応則入力Ｕａｄｐ(k)、非線形入力Ｕｎｌ(k)、及びダンピング入力Ｕｄａｍｐ(k)を算出し、それらの入力の総和として、制御入力Ｕｓｌ(k)（＝デューティ比ＤＵＴ(k)）を算出する。
【００７５】
ステップＳ２０では、図２３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ＦＳＭＣＳＴＡＢの設定を行う。この安定判別フラグＦＳＭＣＳＴＡＢは、制御入力Ｕｓｌ(k)の演算実行時に参照される。
【００７６】
ステップＳ２１では、図２４に示す異常判定処理を実行する。すなわち、スロットル弁３が固着して動かなくなる異常、リターンスプリング４の異常、及びデフォルトスプリング５の異常の有無を判定する。
【００７７】
図６は、図４のステップＳ１４においてモデルパラメータの同定演算を行う処理のフローチャートである。
ステップＳ４１では、式（２１ａ）によりゲイン係数ベクトルＫＰ(n)を算出し、次いで式（１９ａ）により推定スロットル弁開度偏差量ＤＴＨＨＡＴ(n)を算出する（ステップＳ４２）。
【００７８】
ステップＳ４３では、図８に示すｉｄｅ(n)の演算処理を実行し、同定誤差ｉｄｅ(n)を算出する。ステップＳ４４では、式（１６ｅ）及び（３３）により更新ベクトルｄθ(n)を算出し、次いで目標値ＤＴＨＲに応じて図７に示すθｂａｓｅテーブルを検索し、基準モデルパラメータベクトルθｂａｓｅを算出する（ステップＳ４５）。θｂａｓｅテーブルには、実際には基準モデルパラメータａ１ｂａｓｅ及びａ２ｂａｓｅが設定されており、基準モデルパラメータｂ１ｂａｓｅは、モデルパラメータｂ１の最小値ＸＩＤＢ１Ｌに設定される。また、基準モデルパラメータｃ１ｂａｓｅは、「０」に設定される。
ステップＳ４６では、式（１６ｄ）によりモデルパラメータベクトルθ(n)を算出し、本処理を終了する。
【００７９】
図８は、図６のステップＳ４３で実行される同定誤差ｉｄｅ(n)の演算処理のフローチャートである。
ステップＳ５１では、式（１８）により同定誤差ｉｄｅ(n)を算出する。次いで、ステップＳ５３でインクリメントされるカウンタＣＮＴＩＤＳＴ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ＸＣＮＴＩＤＳＴ（本実施形態では、むだ時間ｄを「０」と近似しているので、「２」に設定される）より大きいか否かを判別する（ステップＳ５２）。カウンタＣＮＴＩＤＳＴの初期値は「０」であるので、最初はステップＳ５３に進み、カウンタＣＮＴＩＤＳＴを「１」だけインクリメントし、同定誤差ｉｄｅ(k)を「０」に設定して（ステップＳ５４）、ステップＳ５５に進む。モデルパラメータベクトルθ(n)の同定を開始した直後は、式（１８）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Ｓ５２〜Ｓ５４により、式（１８）による演算結果を用いずに同定誤差ｉｄｅ(n)を「０」に設定するようにしている。
【００８０】
ステップＳ５２の答が肯定（ＹＥＳ）となると、直ちにステップＳ５５に進む。
ステップＳ５５では、同定誤差ｉｄｅ(n)のローパスフィルタ処理を行う。すなわち、制御対象モデルの周波数特性を修正するための処理が実行される。
【００８１】
ステップＳ５６では、同定誤差ｉｄｅ(n)が所定上限値ＩＤＥＭＡＸ（例えば０．２）より大きいか否かを判別し、ｉｄｅ(n)＞ＩＤＥＭＡＸであるときは、同定誤差ｉｄｅ(n)をその所定上限値ＩＤＥＭＡＸに設定する（ステップＳ５７）。
ステップＳ５６で同定誤差ｉｄｅ(n)が所定上限値ＩＤＥＭＡＸ以下であるときは、同定誤差ｉｄｅ(n)が所定下限値ＩＤＥＭＩＮ（例えば−０．１５）より小さいか否かを判別する（ステップＳ５８）。ｉｄｅ(n)＜ＩＤＥＭＩＮであるときは、同定誤差ｉｄｅ(n)をその所定下限値ＩＤＥＭＩＮに設定する（ステップＳ５９）。
ステップＳ５８の答が否定（ＮＯ）であるときは、直ちに本処理を終了する。
【００８２】
図９は、図４のステップＳ１５で実行される第１リミット処理のフローチャートである。
ステップＳ７１では、この処理で使用されるフラグＦＡ１ＳＴＡＢ，ＦＡ２ＳＴＡＢ，ＦＢ１ＬＭＴ及びＦＣ１ＬＭＴ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Ｓ７２では、図１０に示すａ１”及びａ２”のリミット処理を実行し、ステップＳ７３では、図１２に示すｂ１”のリミット処理を実行し、ステップＳ７４では、図１３に示すｃ１”のリミット処理を実行する。
【００８３】
図１０は、図９のステップＳ７２で実行されるａ１”及びａ２”のリミット処理のフローチャートである。図１１は、図１０の処理を説明するための図であり、図１０とともに参照する。
図１１においては、リミット処理が必要なモデルパラメータａ１”とａ２”の組み合わせが「×」で示され、また安定なモデルパラメータａ１”及びａ２”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１０の処理は、安定領域外にあるモデルパラメータａ１”及びａ２”の組み合わせを、安定領域内（「○」で示す位置）に移動させる処理である。
【００８４】
ステップＳ８１では、モデルパラメータａ２”が、所定ａ２下限値ＸＩＤＡ２Ｌ以上か否かを判別する。所定ａ２下限値ＸＩＤＡ２Ｌは、「−１」より大きい負の値に設定される。所定ａ２下限値ＸＩＤＡ２Ｌは、「−１」に設定しても、安定なモデルパラメータａ１^*，ａ２^*が得られるが、下記式（４０）で定義される行列Ａのｎ乗が不安定となる（これは、ａ１”及びａ２”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、「−１」より大きな値に設定される。
【数８】

【００８５】
ステップＳ８１でａ２”＜ＸＩＤＡ２Ｌであるときは、モデルパラメータａ２^*を、この下限値ＸＩＤＡ２Ｌに設定するとともに、ａ２安定化フラグＦＡ２ＳＴＡＢを「１」に設定する（ステップＳ８２）。ａ２安定化フラグＦＡ２ＳＴＡＢは「１」に設定されると、モデルパラメータａ２^*を下限値ＸＩＤＡ２Ｌに設定したことを示す。図１１においては、ステップＳ８１及びＳ８２のリミット処理Ｐ１によるモデルパラメータの修正が、「Ｐ１」を付した矢線（矢印を付した線）で示されている。
【００８６】
ステップＳ８１の答が肯定（ＹＥＳ）、すなわちａ２”≧ＸＩＤＡ２Ｌであるときは、モデルパラメータａ２^*はモデルパラメータａ２”に設定される（ステップＳ８３）。
ステップＳ８４及びステップＳ８５では、モデルパラメータａ１”が、所定ａ１下限値ＸＩＤＡ１Ｌと所定ａ１上限値ＸＩＤＡ１Ｈできまる範囲内にあるか否かを判別する。所定ａ１下限値ＸＩＤＡ１Ｌは、−２以上且つ０より小さい値に設定され、所定ａ１上限値ＸＩＤＡ１Ｈは、例えば２に設定される。
【００８７】
ステップＳ８４及びＳ８５の答がいずれも肯定（ＹＥＳ）であるとき、すなわちＸＩＤＡ１Ｌ≦ａ１”≦ＸＩＤＡ１Ｈであるときは、モデルパラメータａ１^*はモデルパラメータａ１”に設定される（ステップＳ８８）。
一方ａ１”＜ＸＩＤＡ１Ｌであるときは、モデルパラメータａ１^*を下限値ＸＩＤＡ１Ｌに設定するとともに、ａ１安定化フラグＦＡ１ＳＴＡＢを「１」に設定する（ステップＳ８４，Ｓ８６）。またａ１”＞ＸＩＤＡ１Ｈであるときは、モデルパラメータａ１^*を上限値ＸＩＤＡ１Ｈに設定するとともに、ａ１安定化フラグＦＡ１ＳＴＡＢを「１」に設定する（ステップＳ８５，Ｓ８７）。ａ１安定化フラグＦＡ１ＳＴＡＢは、「１」に設定されると、モデルパラメータａ１^*を下限値ＸＩＤＡ１Ｌまたは上限値ＸＩＤＡ１Ｈに設定したことを示す。図１１においては、ステップＳ８４〜Ｓ８７のリミット処理Ｐ２によるモデルパラメータの修正が、「Ｐ２」を付した矢線で示されている。
【００８８】
ステップＳ９０では、モデルパラメータａ１^*の絶対値とモデルパラメータａ２^*の和が、所定安定判定値ＸＡ２ＳＴＡＢ以下であるか否かを判別する。所定安定判定値ＸＡ２ＳＴＡＢは、「１」に近く「１」より小さい値（例えば０．９９）に設定される。
【００８９】
図１１に示す直線Ｌ１及びＬ２は、下記式（４１）を満たす直線である。
ａ２^*＋｜ａ１^*｜＝ＸＡ２ＳＴＡＢ （４１）
したがって、ステップＳ９０は、モデルパラメータａ１^*及びａ２^*の組み合わせが、図１１に示す直線Ｌ１及びＬ２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Ｓ９０の答が肯定（ＹＥＳ）であるときは、モデルパラメータａ１^*及びａ２^*の組み合わせは、図１１の安定領域内にあるので、直ちに本処理を終了する。
【００９０】
一方ステップＳ９０の答が否定（ＮＯ）であるときは、モデルパラメータａ１^*が、所定安定判定値ＸＡ２ＳＴＡＢから所定ａ２下限値ＸＩＤＡ２Ｌを減算した値（ＸＩＤＡ２Ｌ＜０であるので、ＸＡ２ＳＴＡＢ−ＸＩＤＡ２Ｌ＞ＸＡ２ＳＴＡＢが成立する）以下か否かを判別する（ステップＳ９１）。そしてモデルパラメータａ１^*が（ＸＡ２ＳＴＡＢ−ＸＩＤＡ２Ｌ）以下であるときは、モデルパラメータａ２^*を（ＸＡ２ＳＴＡＢ−｜ａ１^*｜）に設定するとともに、ａ２安定化フラグＦＡ２ＳＴＡＢを「１」に設定する（ステップＳ９２）。
【００９１】
ステップＳ９１でモデルパラメータａ１^*が（ＸＡ２ＳＴＡＢ−ＸＩＤＡ２Ｌ）より大きいときは、モデルパラメータａ１^*を（ＸＡ２ＳＴＡＢ−ＸＩＤＡ２Ｌ）に設定し、モデルパラメータａ２^*を所定ａ２下限値ＸＩＤＡ２Ｌに設定するとともに、ａ１安定化フラグＦＡ１ＳＴＡＢ及びａ２安定化フラグＦＡ２ＳＴＡＢをともに「１」に設定する（ステップＳ９３）。
【００９２】
図１１においては、ステップＳ９１及びＳ９２のリミット処理Ｐ３によるモデルパラメータの修正が、「Ｐ３」を付した矢線で示されており、またステップＳ９１及びＳ９３のリミット処理Ｐ４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。
【００９３】
以上のように図１０の処理により、モデルパラメータａ１”及びａ２”が図１１に示す安定領域内に入るようにリミット処理が実行され、モデルパラメータａ１^*及びａ２^*が算出される。
【００９４】
図１２は、図９のステップＳ７３で実行されるｂ１”のリミット処理のフローチャートである。
ステップＳ１０１及びＳ１０２では、モデルパラメータｂ１”が、所定ｂ１下限値ＸＩＤＢ１Ｌと所定ｂ１上限値ＸＩＤＢ１Ｈできまる範囲内にあるか否かを判別する。所定ｂ１下限値ＸＩＤＢ１Ｌは、正の所定値（例えば０．１）に設定され、所定ｂ１上限値ＸＩＤＢ１Ｈは、例えば「１」に設定される。
【００９５】
ステップＳ１０１及びＳ１０２の答がいずれも肯定（ＹＥＳ）であるとき、すなわちＸＩＤＢ１Ｌ≦ｂ１”≦ＸＩＤＢ１Ｈであるときは、モデルパラメータｂ１^*はモデルパラメータｂ１”に設定される（ステップＳ１０５）。
【００９６】
一方ｂ１”＜ＸＩＤＢ１Ｌであるときは、モデルパラメータｂ１^*を下限値ＸＩＤＢ１Ｌに設定するとともに、ｂ１リミットフラグＦＢ１ＬＭＴを「１」に設定する（ステップＳ１０１，Ｓ１０４）。またｂ１”＞ＸＩＤＢ１Ｈであるときは、モデルパラメータｂ１^*を上限値ＸＩＤＢ１Ｈに設定するとともに、ｂ１リミットフラグＦＢ１ＬＭＴを「１」に設定する（ステップＳ１０２，Ｓ１０３）。ｂ１リミットフラグＦＢ１ＬＭＴは、「１」に設定されると、モデルパラメータｂ１^*を下限値ＸＩＤＢ１Ｌまたは上限値ＸＩＤＢ１Ｈに設定したことを示す。
【００９７】
図１３は、図９のステップＳ７４で実行されるモデルパラメータｃ１”のリミット処理のフローチャートである。
ステップＳ１１１及びＳ１１２では、モデルパラメータｃ１”が、所定ｃ１下限値ＸＩＤＣ１Ｌと所定ｃ１上限値ＸＩＤＣ１Ｈできまる範囲内にあるか否かを判別する。所定ｃ１下限値ＸＩＤＣ１Ｌは、例えば−６０に設定され、所定ｃ１上限値ＸＩＤＣ１Ｈは、例えば６０に設定される。
【００９８】
ステップＳ１１１及びＳ１１２の答がいずれも肯定（ＹＥＳ）であるとき、すなわちＸＩＤＣ１Ｌ≦ｃ１”≦ＸＩＤＣ１Ｈであるときは、モデルパラメータｃ１^*はモデルパラメータｃ１”に設定される（ステップＳ１１５）。
【００９９】
一方ｃ１”＜ＸＩＤＣ１Ｌであるときは、モデルパラメータｃ１^*を下限値ＸＩＤＣ１Ｌに設定するとともに、ｃ１リミットフラグＦＣ１ＬＭＴを「１」に設定する（ステップＳ１１１，Ｓ１１４）。またｃ１”＞ＸＩＤＣ１Ｈであるときは、モデルパラメータｃ１^*を上限値ＸＩＤＣ１Ｈに設定するとともに、ｃ１リミットフラグＦＣ１ＬＭＴを「１」に設定する（ステップＳ１１２，Ｓ１１３）。ｃ１リミットフラグＦＣ１ＬＭＴは、「１」に設定されると、修正モデルパラメータｃ１を下限値ＸＩＤＣ１Ｌまたは上限値ＸＩＤＣ１Ｈに設定したことを示す。
【０１００】
図１４は、図４のステップＳ１８で実行される第２リミット処理のフローチャートである。この処理は、図１０の処理の「ａ１”」及び「ａ２”」をそれぞれ「ａ１’」及び「ａ２’」に置換し、「ａ１^*」及び「ａ２^*」をそれぞれ「ａ１」及び「ａ２」に置換したものであり、処理の内容は実質的に同一である。すなわち、移動平均化処理されたモデルパラメータａ１’及びａ２’について、図１０と同様のリミット処理がステップＳ１２１〜Ｓ１３３で実行され、修正モデルパラメータａ１及びａ２が算出される。
【０１０１】
図１５は、図４のステップＳ１９で実行されるＵｓｌ算出処理のフローチャートである。
ステップＳ２０１では、図１６に示す切換関数値σの演算処理を実行し、ステップＳ２０２では、前記式（８ａ）により、等価制御入力Ｕｅｑを算出する。ステップＳ２０３では、図１９に示す到達則入力Ｕｒｃｈの演算処理を実行し、ステップＳ２０４では、図２０に示す適応則入力Ｕａｄｐの演算処理を実行する。ステップＳ２０５では、図２１に示す非線形入力Ｕｎｌの演算処理を実行し、ステップＳ２０７では、図２２に示すダンピング入力Ｕｄａｍｐの演算処理を実行する。
【０１０２】
ステップＳ２０８では、後述する図２３の処理で設定される安定判別フラグＦＳＭＣＳＴＡＢが「１」であるか否かを判別する。安定判別フラグＦＳＭＣＳＴＡＢは、「１」に設定されると、適応スライディングモードコントローラ２１が不安定となっていることを示す。
【０１０３】
ステップＳ２０８でＦＳＭＣＳＴＡＢ＝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Ｓ２０２〜Ｓ２０７で算出された制御入力Ｕｅｑ，Ｕｒｃｈ，Ｕａｄｐ，Ｕｎｌ，及びＵｄａｍｐを加算することにより、制御入力Ｕｓｌを算出する（ステップＳ２０９）。
【０１０４】
一方ＦＳＭＣＳＴＡＢ＝１であって適応スライディングモードコントローラ２１が不安定となっているときは、到達則入力Ｕｒｃｈ及び適応則入力Ｕａｄｐの和を、制御入力Ｕｓｌとして算出する。すなわち、等価制御入力Ｕｅｑ、非線形入力Ｕｎｌ，及びダンピング入力Ｕｄａｍｐを、制御入力Ｕｓｌの算出に使用しないようにする。これにより、制御系が不安定化することを防止することができる。
【０１０５】
続くステップＳ２１１及びＳ２１２では、算出した制御入力Ｕｓｌが所定上下限値ＸＵＳＬＨ及びＸＵＳＬＬの範囲内にあるか否かを判別し、制御入力Ｕｓｌ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Ｕｓｌが所定下限値ＸＵＳＬＬ以下であるときは、制御入力Ｕｓｌを所定下限値ＸＵＳＬＬに設定し（ステップＳ２１１，Ｓ２１４）、制御入力Ｕｓｌが所定上限値ＸＵＳＬＨ以上であるときは、制御入力Ｕｓｌを所定上限値ＸＵＳＬＨに設定する（ステップＳ２１２，Ｓ２１３）。
【０１０６】
図１６は、図１５のステップＳ２０１で実行される切換関数値σの演算処理のフローチャートである。
ステップＳ２２１では、図１７に示すＶＰＯＬＥ演算処理実行し、切換関数設定パラメータＶＰＯＬＥを算出する。次いで前記式（５ａ）により、切換関数値σ(k)を算出する（ステップＳ２２２）。
【０１０７】
続くステップＳ２２３及びＳ２２４では、算出した切換関数値σ(k)が所定上下限値ＸＳＧＭＨ及びＸＳＧＭＬの範囲内にあるか否かを判別し、切換関数値σ(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、切換関数値σ(k)が所定下限値ＸＳＧＭＬ以下であるときは、切換関数値σ(k)を所定下限値ＸＳＧＭＬに設定し（ステップＳ２２３，Ｓ２２５）、切換関数値σ(k)が所定上限値ＸＳＧＭＨ以上であるときは、切換関数値σ(k)を所定上限値ＸＳＧＭＨに設定する（ステップＳ２２４，Ｓ２２６）。
【０１０８】
図１７は、図１６のステップＳ２２１で実行されるＶＰＯＬＥ演算処理のフローチャートである。
ステップＳ２３１では、安定判別フラグＦＳＭＣＳＴＡＢが「１」であるか否かを判別し、ＦＳＭＣＳＴＡＢ＝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ＸＰＯＬＥＳＴＢに設定する（ステップＳ２３２）。安定化所定値ＸＰＯＬＥＳＴＢは、「−１」より大きく「−１」に非常に近い値（例えば−０．９９９）に設定される。
【０１０９】
ＦＳＭＣＳＴＡＢ＝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、スロットル弁開度偏差量ＤＴＨに応じて図１８に示すＶＰＯＬＥテーブルを検索し、切換関数設定パラメータＶＰＯＬＥを算出する（ステップＳ２３４）。ＶＰＯＬＥテーブルは、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）、ＶＰＯＬＥ値が増加し、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。したがって、スロットル弁開度ＴＨがデフォルト開度ＴＨＤＥＦ近傍にあるときは、切換関数設定パラメータＶＰＯＬＥが比較的大きな値に設定され、デフォルト開度ＴＨＤＥＦ近傍における制御性を向上させることができる。
【０１１０】
続くステップＳ２３５及びＳ２３６では、算出した切換関数設定パラメータＶＰＯＬＥが所定上下限値ＸＰＯＬＥＨ及びＸＰＯＬＥＬの範囲内にあるか否かを判別し、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ータＶＰＯＬＥが所定下限値ＸＰＯＬＥＬ以下であるときは、切換関数設定パラメータＶＰＯＬＥを所定下限値ＸＰＯＬＥＬに設定し（ステップＳ２３６，Ｓ２３８）、切換関数設定パラメータＶＰＯＬＥが所定上限値ＸＰＯＬＥＨ以上であるときは、切換関数設定パラメータＶＰＯＬＥを所定上限値ＸＰＯＬＥＨに設定する（ステップＳ２３５，Ｓ２３７）。
【０１１１】
図１９は、図１５のステップＳ２０３で実行される到達則入力Ｕｒｃｈの演算処理のフローチャートである。
ステップＳ２５１では、切換関数値σが所定下限値−ＸＳＧＭＳＬ以下であるか否かを判別し、σ≦−ＸＳＧＭＳＬであるときは、切換関数パラメータＳＧＭＳをその所定下限値−ＸＳＧＭＳＬに設定する（ステップＳ２５２）。σ＞−ＸＳＧＭＳＬであるときは、切換関数値σが所定上限値ＸＳＧＭＳＬ以上であるか否かを判別する（ステップＳ２５３）。そして、σ≧ＸＳＧＭＳＬであるときは、切換関数パラメータＳＧＭＳをその上限値ＸＳＧＭＳＬに設定する（ステップＳ２５４）。また切換関数値σが所定下限値−ＸＳＧＭＳＬと所定上限値ＸＳＧＭＳＬとの間にあるときは、切換関数パラメータＳＧＭＳを切換関数値σに設定する（ステップＳ２５５）。
【０１１２】
ステップＳ２５１〜Ｓ２５５により、到達則入力Ｕｒｃｈの算出に使用する切換関数値σのリミット処理が行われる。切換関数パラメータＳＧＭＳは、リミット処理後の切換関数値σに相当するパラメータである。このリミット処理により、目標値ＤＴＨＲが急変した場合において、スロットル弁開度偏差量ＤＴＨの目標値ＤＴＨＲに対するオーバシュートが発生することを防止することができる。
【０１１３】
続くステップＳ２６１では、安定判別フラグＦＳＭＣＳＴＡＢが「１」であるか否かを判別する。安定判別フラグＦＳＭＣＳＴＡＢが「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、切換関数値σに応じて制御ゲインＦを設定する（ステップＳ２６２）。
【０１１４】
次いで、下記式（４２）に、切換関数パラメータＳＧＭＳ、制御ゲインＦを適用して、到達則入力Ｕｒｃｈ(k)を算出する（ステップＳ２６３）。式（４２）は、前記式（９）の切換関数値σ(k)を切換関数パラメータＳＧＭＳに置き換えたものである。
Ｕｒｃｈ＝−Ｆ×ＳＧＭＳ／ｂ１ （４２）
一方安定判別フラグＦＳＭＣＳＴＡＢ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ＸＫＲＣＨＳＴＢに設定し（ステップＳ２６４）、モデルパラメータｂ１を使わない下記式（４３）により到達則入力Ｕｒｃｈを算出する（ステップＳ２６５）。
Ｕｒｃｈ＝−Ｆ×ＳＧＭＳ （４３）
【０１１５】
続くステップＳ２６６及びＳ２６７では、算出した到達則入力Ｕｒｃｈが所定上下限値ＸＵＲＣＨＨ及びＸＵＲＣＨＬの範囲内にあるか否かを判別し、到達則入力Ｕｒｃｈ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Ｕｒｃｈが所定下限値ＸＵＲＣＨＬ以下であるときは、到達則入力Ｕｒｃｈを所定下限値ＸＵＲＣＨＬに設定し（ステップＳ２６６，Ｓ２６８）、到達則入力Ｕｒｃｈが所定上限値ＸＵＲＣＨＨ以上であるときは、到達則入力Ｕｒｃｈを所定上限値ＸＵＲＣＨＨに設定する（ステップＳ２６７，Ｓ２６９）。
【０１１６】
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Ｆを所定安定化ゲインＸＫＲＣＨＳＴＢに設定するとともに、モデルパラメータｂ１を使用しないで到達則入力Ｕｒｃｈ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、適応スライディ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ｂ１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２１を安定化することができる。
【０１１７】
図２０は、図１５のステップＳ２０４で実行される適応則入力Ｕａｄｐの演算処理のフローチャートである。
ステップＳ２７１では、切換関数値σが所定下限値−ＸＳＧＭＳＬ以下であるか否かを判別し、σ≦−ＸＳＧＭＳＬであるときは、切換関数パラメータＳＧＭＳをその所定下限値−ＸＳＧＭＳＬに設定する（ステップＳ２７２）。σ＞−ＸＳＧＭＳＬであるときは、切換関数値σが所定上限値ＸＳＧＭＳＬ以上であるか否かを判別する（ステップＳ２７３）。そして、σ≧ＸＳＧＭＳＬであるときは、切換関数パラメータＳＧＭＳをその上限値ＸＳＧＭＳＬに設定する（ステップＳ２７４）。また切換関数値σが所定下限値−ＸＳＧＭＳＬと所定上限値ＸＳＧＭＳＬとの間にあるときは、切換関数パラメータＳＧＭＳを切換関数値σに設定する（ステップＳ２７５）。
【０１１８】
ステップＳ２７１〜Ｓ２７５により、適応則入力Ｕａｄｐに使用する切換関数値σのリミット処理が行われる。切換関数パラメータＳＧＭＳは、リミット処理後の切換関数値σに相当するパラメータである。このリミット処理により、目標値ＤＴＨＲが急変した場合において、スロットル弁開度偏差量ＤＴＨの目標値ＤＴＨＲに対するオーバシュートが発生することを防止することができる。
【０１１９】
続くステップＳ２７６では、安定判別フラグＦＳＭＣＳＴＡＢが「１」であるか否かを判別し、ＦＳＭＣＳＴＡＢ＝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、切換関数値σに応じて制御ゲインＧを設定する（ステップＳ２７９）。
【０１２０】
次いで下記式（４４）に切換関数パラメータＳＧＭＳ、制御ゲインＧを適用して、適応則入力Ｕａｄｐ(k)を算出する（ステップＳ２８０）。式（４４）は、前記式（１０）の切換関数値σ(k)を切換関数パラメータＳＧＭＳに置き換えたものである。
Ｕａｄｐ(k)＝Ｕａｄｐ(k-1)−Ｇ×ＳＧＭＳ×ΔＴＣＴＬ／ｂ１ （４４）
【０１２１】
一方ステップＳ２７６でＦＳＭＣＳＴＡＢ＝１であって適応スライディングモードコントローラ２１が不安定であるときは、制御ゲインＧを所定安定化ゲインＸＫＡＤＰＳＴＢに設定し（ステップＳ２７７）、下記式（４５）により、適応則入力Ｕａｄｐ(k)を算出する（ステップＳ２７８）。式（４５）は式（４４）のモデルパラメータｂ１を削除することにより得られる式である。
Ｕａｄｐ(k)＝Ｕａｄｐ(k-1)−Ｇ×ＳＧＭＳ×ΔＴＣＴＬ （４５）
【０１２２】
続くステップＳ２８１及びＳ２８２では、算出した適応則入力Ｕａｄｐが所定上下限値ＸＵＡＤＰＨ及びＸＵＡＤＰＬの範囲内にあるか否かを判別し、適応則入力Ｕａｄｐ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、適応則入力Ｕａｄｐが所定下限値ＸＵＡＤＰＬ以下であるときは、適応則入力Ｕａｄｐを所定下限値ＸＵＡＤＰＬに設定し（ステップＳ２８２，Ｓ２８４）、適応則入力Ｕａｄｐが所定上限値ＸＵＡＤＰＨ以上であるときは、適応則入力Ｕａｄｐを所定上限値ＸＵＡＤＰＨに設定する（ステップＳ２８１，Ｓ２８３）。
【０１２３】
図２１は、図１５のステップＳ２０５で実行される非線形入力Ｕｎｌの演算処理のフローチャートである。
ステップＳ３０１では、スロットル弁開度偏差量ＤＴＨに応じて非線形入力ゲインＫｎｌを算出する。ステップＳ３０２では、切換関数値σが所定下限値−ＸＮＬＴＨ以下であるか否かを判別し、σ＞−ＸＮＬＴＨであるときは、切換関数値σが所定上限値ＸＮＬＴＨ以上であるか否かを判別する（ステップＳ３０４）。切換関数値σが所定上限値ＸＮＬＴＨと所定下限値−ＸＮＬＴＨの間にあるときは、非線形入力パラメータＳＮＬを切換関数値σに設定する（ステップＳ３０６）。
【０１２４】
切換関数値σが所定下限値−ＸＮＬＴＨ以下であるときは、非線形入力パラメータＳＮＬを「−１」に設定し（ステップＳ３０３）、切換関数値σが所定上限値ＸＮＬＴＨ以上であるときは、非線形入力パラメータＳＮＬを「１」に設定する（ステップＳ３０５）
続くステップＳ３０７では、下記式（４６）により、非線形入力Ｕｎｌ(k)を算出する。
Ｕｎｌ(k)＝−Ｋｎｌ×ＳＮＬ／ｂ１ （４６）
【０１２５】
図２１の処理では、前記式（１１）の符号関数ｓｇｎ（σ(k)）に代えて、非線形入力パラメータＳＮＬを用い、切換関数値σの絶対値が小さい所定範囲内では、切換関数値σをそのまま適用される。これにより、非線形入力Ｕｎｌに起因する微少振動（チャタリング）を抑制することができる。
【０１２６】
図２２は、図１５のステップＳ２０７で実行されるダンピング入力Ｕｄａｍｐの演算処理のフローチャートである。
【０１２７】
ステップＳ３３１では、前記式（１５）により、目標値ＤＴＨＲの変化量の移動平均値ＤＤＴＨＲＡＶを算出する。ステップＳ３３２では、スロットル弁開度偏差量ＤＴＨに応じてダンピング制御ゲインの基本値Ｋｄａｍｐｂｓを算出する。ステップＳ３３３では、移動平均値ＤＤＴＨＲＡＶに応じてダンピング制御ゲインの補正係数Ｋｋｄａｍｐを算出する。
【０１２８】
ステップＳ３３４では、基本値Ｋｄａｍｐｂｓに補正係数Ｋｋｄａｍｐを乗算することによりダンピング制御ゲインＫｄａｍｐを算出する。次いで下記式（１３）（再掲）により、ダンピング入力Ｕｄａｍｐ(k)を算出する。

【０１２９】
図２３は、図４のステップＳ２０で実行されるスライディングモードコントロ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ＦＳＭＣＳＴＡＢの設定を行う。
【０１３０】
ステップＳ３５１では下記式（５０）により、切換関数変化量Ｄσを算出し、次いで下記式（５１）により、安定性判別パラメータＳＧＭＳＴＡＢを算出する（ステップＳ３５２）。
Ｄσ＝σ(k)−σ(k-k0) （５０）
ＳＧＭＳＴＡＢ＝Ｄσ×σ(k) （５１）
【０１３１】
ステップＳ３５３では、安定性判別パラメータＳＧＭＳＴＡＢが安定性判定閾値ＸＳＧＭＳＴＡＢ以下か否かを判別し、ＳＧＭＳＴＡＢ＞ＸＳＧＭＳＴＡＢ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Ｓ３５５）。また、ＳＧＭＳＴＡＢ≦ＸＳＧＭＳＴＡＢであるときは、コントローラ２１が安定であると判定して不安定検知カウンタＣＮＴＳＭＣＳＴ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Ｓ３５４）。
【０１３２】
ステップＳ３５６では、不安定検知カウンタＣＮＴＳＭＣＳＴの値が所定カウント値ＸＳＳＴＡＢ以下か否かを判別する。ＣＮＴＳＭＣＳＴ≦ＸＳＳＴＡＢ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ＦＳＭＣＳＴＡＢ１を「０」に設定する（ステップＳ３５７）。一方ＣＮＴＳＭＣＳＴ＞ＸＳＳＴＡＢ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ＦＳＭＣＳＴＡＢ１を「１」に設定する（ステップＳ３５８）。なお、不安定検知カウンタＣＮＴＳＭＣＳＴは、イグニッションスイッチオン時にそのカウント値が「０」に初期化される。
【０１３３】
続くステップＳ３５９では、安定判別期間カウンタＣＮＴＪＵＤＳＴ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ＣＮＴＪＵＤＳＴの値が「０」であるか否かを判別する（ステップＳ３６０）。安定判別期間カウンタＣＮＴＪＵＤＳＴは、イグニッションスイッチオン時に所定判別カウント値ＸＣＪＵＤＳＴに初期化される。したがって、最初はステップＳ３６０の答は否定（ＮＯ）となり、直ちにステップＳ３６５に進む。
【０１３４】
その後安定判別期間カウンタＣＮＴＪＵＤＳＴが「０」となると、ステップＳ３６０からステップＳ３６１に進み、第１判定フラグＦＳＭＣＳＴＡＢ１が「１」であるか否かを判別する。そして、第１判定フラグＦＳＭＣＳＴＡＢ１が「０」であるときは、第２判定フラグＦＳＭＣＳＴＡＢ２を「０」に設定し（ステップＳ３６３）、第１判定フラグＦＳＭＣＳＴＡＢ１が「１」であるときは、第２判定フラグＦＳＭＣＳＴＡＢ２を「１」に設定する（ステップＳ３６２）。
【０１３５】
続くステップＳ３６４では、安定判別期間カウンタＣＮＴＪＵＤＳＴの値を所定判別カウント値ＸＣＪＵＤＳＴに設定するとともに、不安定検知カウンタＣＮＴＳＭＣＳＴの値を「０」に設定し、ステップＳ３６５に進む。
ステップＳ３６５では、安定判別フラグＦＳＭＣＳＴＡＢを、第１判定フラグＦＳＭＣＳＴＡＢ１と第２判定フラグＦＳＭＣＳＴＡＢ２の論理和に設定する。第２判定フラグＦＳＭＣＳＴＡＢ２は、ステップＳ３５６の答が肯定（ＹＥＳ）となり、第１判定フラグＦＳＭＣＳＴＡＢ１が「０」に設定されても、安定判別期間カウンタＣＮＴＪＵＤＳＴ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ＦＳＭＣＳＴＡＢも、安定判別期間カウンタＣＮＴＪＵＤＳＴの値が「０」となるまでは、「１」に維持される。
【０１３６】
図２４は、図４のステップＳ２１で実行される異常判定処理のフローチャートである。この処理は、スロットル弁開度ＴＨが安定しているときに行われる。
ステップＳ４０１では、図２５に示す固着判定処理を実行する。固着判定処理では、スロットル弁３を駆動できなくなる異常が判定される。ステップＳ４０２では、図２７に示すリターンスプリング異常判定処理を実行する。ステップＳ４０３では、リターンスプリング異常判定処理と同様の手法でデフォルトスプリング異常判定処理（図示せず）を実行する。
【０１３７】
図２５は、図２４のステップＳ４０１で実行される固着判定処理のフローチャートである。
ステップＳ４１２では、モデルパラメータｃ１”の絶対値が固着判定閾値Ｃ１ＳＴＩＣＫ（例えば０．０３）より大きいか否かを判別する。その答が否定（ＮＯ）であるときは、タイマＴＳＴＩＣＫを所定判定時間ＴＭＳＴＩＣＫ（例えば５秒）にセットしてスタートさせ（ステップＳ４１３）、本処理を終了する。
【０１３８】
ステップＳ４１２で｜ｃ１”｜＞Ｃ１ＳＴＩＣＫであるときは、タイマＴＳＴＩＣＫの値が「０」であるか否かを判別する（ステップＳ４１４）。ＴＳＴＩＣＫ＞０である間は直ちに本処理を終了し、ＴＳＴＩＣＫ＝０となると、スロットル弁３が固着している（駆動できなくなっている）と判定し、固着フラグＦＳＴＩＣＫを「１」に設定する。固着フラグＦＳＴＩＣＫが「１」に設定されると、運転者に異常を知らせるための警告ランプが点灯される。
【０１３９】
図２６は、スロットル弁３の固着が発生したときのモデルパラメータｃ１”の推移を示すタイムチャートである。同図の実線Ｌ１がモデルパラメータｃ１”の推移を示し、実線Ｌ２がスロットル弁開度ＴＨの推移を示し、破線Ｌ３が目標開度ＴＨＲの推移を示す。この図から明らかなように、スロットル弁開度ＴＨと目標開度ＴＨＲの偏差が増加すると、モデルパラメータｃ１”が増加する傾向を示すので、スロットル弁３の固着を判定することができる。
【０１４０】
図２７は、図２４のステップＳ４０２で実行されるリターンスプリング異常判定処理のフローチャートである。
ステップＳ４２１では、スロットル弁開度ＴＨに応じて図２８に示すＣ１ＲＴＮＳＰテーブルを検索し、リターンスプリング異常判定閾値Ｃ１ＲＴＮＳＰを算出する。ステップＳ４２２では、スロットル弁開度ＴＨが所定開度ＴＨＲＴＳＰＮＧ以上であるか否かを判別する。所定開度ＴＨＲＴＳＰＮＧは、デフォルト開度ＴＨＤＥＦを中心として、ヒステリシス特性を有するように設定される。すなわち、ＴＨ＜ＴＨＲＴＳＰＮＧであるときは、所定開度ＴＨＲＴＳＰＮＧは、デフォルト開度ＴＨＤＥＦより若干大きい値、例えば１２度に設定され、ＴＨ＞ＴＨＲＴＳＰＮＧであるときは、デフォルト開度ＴＨＤＥＦより若干小さい値、例えば１０度に設定される。
【０１４１】
ステップＳ４２２の答が否定（ＮＯ）であるときは、タイマＴＲＴＮＳＰＮＧを所定時間ＴＭＲＴＳＰＮＧ（例えば３秒）に設定してスタートさせ（ステップＳ４２７）、本処理を終了する。
ステップＳ４２２でＴＨ≧ＴＨＲＴＳＰＮＧであるときは、下記式（５２）により、平均切換関数値ＳＧＭＡＢＳＡＶＥを算出する。

【０１４２】
ステップＳ４２４では、平均切換関数値ＳＧＭＡＢＳＡＶＥが所定値ＳＧＭＲＴＳＰＮＧ（例えば０．００４）より小さいか否かを判別する。この答が肯定（ＹＥＳ）であって、制御偏差が小さいときは、モデルパラメータｃ１”がリターンスプリング異常判定閾値Ｃ１ＲＴＮＳＰより大きいか否かを判別する（ステップＳ４２５）。その答が肯定（ＹＥＳ）であるときは、さらにバッテリ電圧ＶＢＡＤが所定電圧ＶＢＲＴＳＰＮＧ（例えば１０．５３Ｖ）より高いか否かを判別する（ステップＳ４２６）。
【０１４３】
ステップＳ４２４〜Ｓ４２６の何れかの答が否定（ＮＯ）であるときは前記ステップＳ４２７に進む。一方、ステップＳ４２６の答が肯定（ＹＥＳ）であって、制御偏差が小さく、かつモデルパラメータｃ１”がリターンスプリング異常判定閾値Ｃ１ＲＴＮＳＰより大きく、かつバッテリ電圧ＶＢＡＤが正常レベルにあるときは、タイマＴＲＴＮＳＰＮＧの値が「０」であるか否かを判別する（ステップＳ４２８）。ＴＲＴＮＳＰＮＧ＞０である間は、直ちに本処理を終了し、ＴＲＴＮＳＰＮＧ＝０となると、リターンスプリング４が異常である判定し、リターンスプリング異常フラグＦＲＥＴＳＰＲＧＮＧを「１」に設定するとともに（ステップＳ４２９）、異常検出フラグＦＦＳＤ４０Ｈ及びリターンスプリングチェック終了フラグＦＳＰＲＧＣＨＫＥＮＤをともに「１」に設定する（ステップＳ４３０，Ｓ４３１）。
【０１４４】
図２７の処理によれば、スロットル弁開度ＴＨをデフォルト開度ＴＨＤＥＦより大きい目標開度への制御する状態が継続しているときに、制御偏差が小さく、かつモデルパラメータｃ１”がリターンスプリング異常判定閾値Ｃ１ＲＴＮＳＰを超えた状態が、所定時間ＴＭＲＴＳＰＮＧ以上継続したときは、リターンスプリング４が異常と判定される。リターンスプリング４が切断してスプリングとして機能していないときには、モデルパラメータｃ１”が増加する傾向があることが実験的に確認されているので、図２７の処理により、リターンスプリング４の異常（切断）を判定することができる。
リターンスプリング異常フラグＦＲＥＴＳＰＲＧＮＧが「１」に設定されると、運転者に異常を知らせるための警告ランプが点灯される。
【０１４５】
なお、デフォルトスプリング５の異常判定処理は、図２７のステップＳ４２２を、スロットル弁開度ＴＨが所定開度ＴＨＲＴＳＰＮＧより小さいか否かを判別するステップに変更し、ＴＨ＜ＴＨＲＴＳＰＮＧであるときにステップＳ４２３に進むようにしたものである。これにより、リターンスプリング４の異常判定処理と同様に、デフォルトスプリング５の異常判定を行うことができる。
【０１４６】
以上のように本実施形態では、制御入力及び制御出力に関わらないモデルパラメータｃ１”に基づいて、スロットル弁３の固着判定、並びにリターンスプリング４及びデフォルトスプリング５の異常判定を行うようにしたので、スロットル弁駆動装置１０の監視が常時行われ、異常判定を迅速に行うことができる。
【０１４７】
本実施形態では、ＥＣＵ７が制御手段、同定手段、及び異常判定手段を構成する。より具体的には、図４のステップＳ１９（図１５の処理）が制御手段に相当し、図４のステップＳ１２〜Ｓ１８が同定手段に相当する。さらに、図２５の処理及び図２７の処理が異常判定手段に相当する。
【０１４８】
なお本発明は上述した実施形態に限るものではなく、種々の変形が可能である。例えば制御対象の出力を目標値に一致させるフィードバック制御を実行し、その制御偏差の減衰特性を指定可能な応答指定型コントローラは、適応スライディングモードコントローラに限らず、スライディングモード制御と同様な制御結果を実現するバックステッピング制御を行うコントローラであってもよい。
【０１４９】
【発明の効果】
以上詳述したように請求項１に記載の発明によれば、同定手段により同定される、スロットル弁駆動装置に加わる外乱を示す第２のモデルパラメータの値が所定値を超えたとき、スロットル弁駆動装置が異常であると判定される。したがって、スロットル弁の通常動作中に異常判定を実行し、異常が発生した場合に迅速に判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は本発明の一実施形態にかかるスロットル弁駆動装置及びその制御装置の構成を示す図である。
【図２】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。
【図３】モデルパラメータ（ａ１”，ａ２”）のリミット処理を説明するための図である。
【図４】スロットル弁開度制御処理の全体構成を示すフローチャートである。
【図５】図４の処理で実行される状態変数設定処理のフローチャートである。
【図６】図４の処理で実行されるモデルパラメータの同定演算処理のフローチャートである。
【図７】θｂａｓｅテーブルを示す図である。
【図８】図６の処理で実行される同定誤差（ｉｄｅ）の演算処理のフローチャートである。
【図９】図４の処理で実行される第１リミット処理のフローチャートである。
【図１０】図９の処理で実行されるモデルパラメータ（ａ１”，ａ２”）のリミット処理のフローチャートである。
【図１１】図１０の処理を説明するための図である。
【図１２】図９の処理で実行されるモデルパラメータ（ｂ１”）のリミット処理のフローチャートである。
【図１３】図９の処理で実行されるモデルパラメータ（ｃ１”）のリミット処理のフローチャートである。
【図１４】図４の処理で実行される第２リミット処理のフローチャートである。
【図１５】図４の処理で実行される制御量（Ｕｓｌ）の算出処理のフローチャートである。
【図１６】図１５の処理で実行される切換関数値（σ）の演算処理のフローチャートである。
【図１７】図１６の処理で実行される切換関数設定パラメータ（ＶＰＯＬＥ）の演算処理のフローチャートである。
【図１８】図１７の処理で使用されるテーブルを示す図である。
【図１９】図１５の処理で実行される到達則入力（Ｕｒｃｈ）の演算処理のフローチャートである。
【図２０】図１５の処理で実行される適応則入力（Ｕａｄｐ）の演算処理のフローチャートである。
【図２１】図１５の処理で実行される非線形入力（Ｕｎｌ）の演算処理のフローチャートである。
【図２２】図１５の処理で実行されるダンピング入力（Ｕｄａｍｐ）の演算処理のフローチャートである。
【図２３】図４の処理で実行されるスライディングモードコントローラの安定判別処理のフローチャートである。
【図２４】図４の処理で実行される異常判定処理のフローチャートである。
【図２５】図２４の処理で実行される固着判定処理のフローチャートである。
【図２６】図２５の処理を説明するためのタイムチャートである。
【図２７】図２４の処理で実行されるリターンスプリング異常判定処理のフローチャートである。
【図２８】図２７の処理で参照されるテーブルを示す図である。
【符号の説明】
１ 内燃機関
３ スロットル弁
７ 電子制御ユニット（制御手段、同定手段、異常判定手段）
１０ スロットル弁駆動装置
２１ 適応スライディングモードコントローラ（制御手段）
２２ モデルパラメータ同定器（同定手段）
２４ 目標開度設定部

Claims (3)

1. 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の制御装置において、
   前記スロットル弁駆動装置をモデル化した制御対象モデルのモデルパラメータを前記スロットル弁駆動装置の制御入力を示す入力パラメータ及び前記スロットル弁の開度を示す出力パラメータ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、前記スロットル弁の開度を目標開度に一致させるように制御する制御手段とを備え、
   前記制御対象モデルは、前記入力パラメータまたは出力パラメータに乗算される第１のモデルパラメータと、前記スロットル弁駆動装置に加わる外乱を示す第２のモデルパラメータとを用いて定義されており、
   前記同定手段は、前記第１及び第２のモデルパラメータを逐次型同定アルゴリズムにより同定し、
   前記第２のモデルパラメータの値が所定値を超えたとき、前記スロットル弁駆動装置が異常であると判定する異常判定手段がさらに設けられていることを特徴とするスロットル弁駆動装置の制御装置。
2. 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、前記スロットル弁開度が所定保持開度に保持されるように構成され、
   前記異常判定手段は、前記スロットル弁開度の制御偏差を示すパラメータが所定偏差より小さく、かつ前記第２のモデルパラメータの値が前記所定値を超えたとき、前記第１付勢手段または第２付勢手段が異常であると判定することを特徴とする請求項１に記載のスロットル弁駆動装置の制御装置。
3. 前記所定値は、前記スロットル弁開度に応じて設定されることを特徴とする請求項１または２に記載のスロットル弁駆動装置の制御装置。

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