JP4155508B2

JP4155508B2 - Control parameter adjustment method for control device

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Publication number: JP4155508B2
Application number: JP2003020706A
Authority: JP
Inventors: 政志中本; 史郎日野
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2003-01-29
Filing date: 2003-01-29
Publication date: 2008-09-24
Anticipated expiration: 2023-01-29
Also published as: JP2004234219A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、制御装置の制御パラメータ調整方法に係わり、特に制御系の時系列の応答データを用いて制御パラメータを調整する制御装置の制御パラメータ調整方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
制御装置により制御対象を制御する場合、制御対象の特性に合わせて制御パラメータを調整する必要がある。制御パラメータの調整には、制御対象の応答データから制御パラメータを算出する方法が一般に行われている。
【０００３】
以下の非特許文献１には、従来の制御パラメータの調整方法として実用化されている合計６種の方法が掲載されている。
また、以下の特許文献１には、非特許文献１に未掲載のニューラルネットを応用した調整方法が記載されている。
【０００４】
ところで、これら２つの先行技術文献に記載されている方法は、原則的にテストを一度行って制御パラメータを決定する方法と、テストを繰り返し行ってパラメータを更新していく方法の２通りの方法に大別できる。テストの繰り返しを行わない方法の一つとして、制御対象の入出力からプラントの数式モデルを求め、この数式モデルからモデルマッチングあるいはジーグラ・ニコルス法で制御パラメータを求める方法が特許文献２のほか前記非特許文献１にも掲載されている。
【０００５】
以下、これら従来の制御パラメータ調整方法について、その概要を説明する。図９は従来のパラメータ調整方法の一例を示すもので、モデル化してパラメータを計算する方法を説明するための構成図である。図９に示す制御システムの制御系は、制御対象１を制御する制御装置２と、この制御装置２の制御パラメータを調整するパラメータ計算部１０と、制御装置２の出力操作量u(t)にテスト信号ｗ(ｔ)を重畳するテスト信号発生部１３と、制御対象１の入力信号v(t)と出力信号y(t)とから制御対象１のモデルを作成するモデル化部９とから構成されている。なお、４−１は目標値r(t)と制御量y(t)とを加算し、偏差e(t)を求める信号加算部、４−２は操作量u(t)にテスト信号w(t)を重畳する信号加算部、また、４−３は制御対象１に雑音n(t)が加わることを表す加算部である。
【０００６】
制御対象１のモデル化には制御対象１の伝達関数などのパラメトリックなモデルと、むだ時間、立ち上がり時間、減衰率またはオーバーシュート量などの特徴量をモデル化する方法などがある。そして、モデル化部９でモデル化を行う場合には、制御対象１の入出力信号v(t)、y(t)に多くの情報量を含める必要があり、このため一般には入力信号v(t)に重畳するテスト信号w(t)を変化させるようにしている。
【０００７】
パラメータ計算部１０は、モデル化部９からモデル化した制御対象１の情報（伝達関数のパラメータ、特徴量など）を入力して制御パラメータを計算により求める。この制御パラメータ計算部１０における制御パラメータの計算には、一般にモデルマッチングあるいはジーグラ・ニコルス法が用いられるが、ファジー推論を用いる方法もある（前記非特許文献１の１２９頁〜１３２頁、図６.１３〜図６．１６を参照）。
【０００８】
テストを繰り返し行って制御パラメータを更新する方法としては、前記特許文献１に記載のニューラルネットを応用した方法がある。以下、このニューラルネットを応用した制御パラメータ更新方法の概要について図１０を参照して説明する。
【０００９】
図１０はこの制御パラメータ更新方法を説明するための構成図であり、この制御システムの制御系は、制御対象１を制御する制御装置２と、学習用データ部１１と、調整ルール学習システム１４と、制御装置２の制御パラメータを算出するパラメータ算出部１２と、前記制御装置２から出力された操作量u(t)にテスト信号ｗ(ｔ)を重畳して前記制御対象１に入力するテスト信号発生部１３とを備えている。
【００１０】
そしてこの図１０による制御パラメータ更新方法は、操作量u(t)に重畳するテスト信号ｗ(ｔ)をあるいは目標信号r(t)を変更してテストを行い、このテストの繰り返しによって制御対象１の入出力信号v(t)、y(t)および制御偏差e(t)などの情報をパラメータ算出部１２に入力し、調整ルール学習システム１４から出力される調整ルールに従って制御パラメータの更新を行うようにしたものである。
【００１１】
この制御パラメータの更新ルールはニューラルネットを利用した調整ルール学習システム１４から与えられ、この調整ルール学習システム１４は学習用データ１１によりルールが決められる。
【００１２】
【非特許文献１】
システム制御情報学会編、須田信英著作代表「ＰＩＤ制御」朝倉書店出版、１９９２年７月２０日、ｐ．１０７−１１７、１１８−１７２
【特許文献１】
特許第２８６２３０８号公報（第１−１８頁、第１図−第２８図）
【特許文献２】
特許第２７５５６４４号公報（第１−８頁、第１図−第１８図（ｂ））
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
一般に、雑音n(t)や制御対象の非線型性などによるモデル化には誤差が生じる。同様に特徴量を抽出する場合も誤差が生じる。このため、テストの繰り返しを前提としない方法では、テストにより得られた情報から、必ずしも正しい制御パラメータが決定されるか否かは明確ではない。
さらにファジー推論を用いる方法は、パラメータを算出するルールが恣意的で客観性がないため、ルールの構築に時間と労力を必要とする。
【００１４】
一方、テストを繰り返して制御パラメータを更新するニューラルネットを用いた従来の方法では、調整ルールを定めるルールの学習に多大な時間と多くのテストデータを必要とする。
また、いずれの制御パラメータ調整方法も、選択された制御パラメータが妥当であるかどうかを定量的に評価・判断する方法がない。
【００１５】
さらに、いずれの方法も制御対象の情報を明確に得るためには、制御装置を制御対象から切り離した、いわゆる開ループでテストを行うことが望ましいが、その場合には不安定な制御対象には適用が不可能である。
【００１６】
そこで、本発明の目的は、短時間で制御パラメータを決定でき、かつ選ばれた制御パラメータの定量的な評価を同時に行うことのできる制御装置の制御パラメータ調整方法を提供することにある。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、請求項１に係わる制御装置の制御パラメータ調整方法の発明は、制御量を目標値に一致させるように制御対象を制御する制御装置の制御パラメータ調整方法において、制御系を制御対象と制御装置とを組み合わせた閉ループの状態で１回目のテスト信号を加え、そのときの応答データを用いて２回目のテスト信号を作り、この２回目のテスト信号を加えたときの応答データを用いて制御パラメータの変化量を決め、これら２回一組としたテストを繰り返し、設定した評価関数を最小とする制御パラメータを決定することを特徴とする。
【００１８】
【発明の実施の形態】
（第１の実施の形態）
図１は本発明による制御パラメータ調整方法を適用した制御システムの１実施の形態を示す図である。
【００１９】
本実施の形態による制御システムの制御系は、制御対象１を制御する制御装置２と、この制御装置２の制御パラメータを調整するとともに、テスト信号 w(t) を発生させる制御パラメータ調整システム３と、前記制御装置２から出力された操作量u(t)を偏微分して、操作量u(t)の、操作パラメータｘについての変化率を求め、この変化率を前記制御パラメータ調整システム３に入力する信号変換部５と、制御対象１から出力される制御量y(t)を偏微分して、制御量y(t)の、操作パラメータｘについての変化率を求め、この変化率を前記制御パラメータ調整システム３に出力する信号変換部７とから構成されている。
【００２０】
次に、制御パラメータ調整システム３による制御パラメータの調整方法について説明する。なお、事前の条件として、制御対象１は制御装置２により必ずしも最適ではないが安定に制御されているものとする。
【００２１】
まず、制御性能を測る制御指標を設定する。この制御指標としては目標値r(t)と出力y(t)との偏差e(t)をはじめとして操作量u(t)、操作量の変化量u(t)−u(t-1)などを使って１回目のテストからＮ回目のテストまでのテスト期間の総和を考える。具体的な制御指標として、以下の式（１）から（３）などがある。
【００２２】
【数１】

【００２３】
上記の（１）式〜（３）式において、ｔはサンプル、λ(t)はサンプルｔの重み係数、u_∞は操作量の定常値とし、総和はテスト期間t=1からt=Nまでの加算平均とする。
【００２４】
これら（１）式〜（３）式に示すいずれかの評価指標Jを選んでテストを行い、このテストの時系列応答データ（以下、単に応答データという）から決まる評価指標の値を最小にする制御パラメータｘを求めることで、制御装置２のパラメータ調整を行う。
【００２５】
次に、評価指標Jを最小にする調整方法について上記（１）式を例にして説明する。評価指標Jは制御装置２のパラメータｘの関数であり、制御パラメータを変数xと書くと、評価指標Ｊは制御パラメータの関数J(x)として書くことができる。
【００２６】
このパラメータの関数J(x)が制御パラメータxについて最小になる条件は∂J(x)/∂x=0となる場合である。（１）式を制御パラメータxで偏微分すると、（４）式に示す関数の感度すなわち勾配が求まる。そして、感度（勾配）を最小すなわち∂J(x)/∂x=0とする制御パラメータxをニュートン法により、逐次更新すると（５）式に示す制御パラメータの値が求まる。
【００２７】
【数２】

【００２８】
なお、（５）式において、xkはｋ回目の更新により求められた制御パラメ−タの値とする。Rkは正定値行列であり、添字kはk回目の更新時の値を示す。
上記（５）式による制御パラメータの更新には（４）式の値が必要であり、（４）式中の偏差e(t)、操作量u(t)はテストを行って応答データから直接求める。一方、（４）式中の制御量y(t)、操作量u(t)の制御パラメータｘについての変化率∂y(t)/∂x、∂u(t)/∂xはデータから直接得ることはできないが、２回のテストを行って応答データから求める。
【００２９】
図１における制御対象１と制御装置２とからなる閉ループ系について、目標値r(t)と出力である制御量y(t)との関係、目標値r(t)と操作量u(t)との関係はそれぞれ次のようになる。
【００３０】
【数３】

【００３１】
上式から、∂y(t)/∂x、∂u(t)/∂xはそれぞれ、以下の（６）式、（７）式から求めることができる。
【００３２】
【数４】

なお、ここで（６）式および（７）式の∂C(x)/∂xは制御装置２の制御演算式から計算することができる。また、1/1+PC(x)・e(t)およびP/1+PC(x)・e(t)は、それぞれ１回目のテストの結果得られた偏差e(t)すなわちr(t)−y(t)を、２回目のテストの際、テスト信号w(t)とした場合の操作量u(t)および出力y(t)である。
【００３３】
このように、本実施の形態は２回のテストを一組としてテストを行うことにより（４）式の計算に必要なデータを応答データとして求め、さらにこの応答データを（５）式に従って計算することにより、制御パラメータを逐次更新することができる。
【００３４】
次に、以上説明した制御パラメータの更新の考え方に基づいて、図１における制御パラメータ調整システム３の動作を説明する。
この方法は（４）式の中の制御量y(t)、操作量u(t)の、制御パラメータｘについての変化率∂y(t)/∂x、∂u(t)/∂xを求めるために、（６）式、（７）式を用いる方法である。
【００３５】
▲１▼．１回目のテスト：
図３の動作説明図で示すように、制御パラメータ調整システム３は、発生させたテスト信号w(t)を目標値r(t)として用い、目標値そのものをr(t)からr¹(t)に変化させる。そしてこのときの偏差e(t)および操作量ｕ(t）を計測し、応答データe¹(t)およびu¹(t)を前記制御パラメータ調整システム３に入力する。この制御パラメータ調整システム３ではこの入力したデータe¹(t)、u¹(t)を１回目のテストの応答データとして保存する。
【００３６】
▲２▼．２回目のテスト：
図４の動作説明図で示すように、保存しておいた１回目のテストの応答データである偏差e¹(t)をテスト信号w²(t)とし、これを信号加算部４−２において操作量ｕ²(t）に重畳させてｖ²(t)を制御対象１に加えることにより、２回目のテストを行い、操作量ｕ²(t）、出力y²(t)を測定する。そして操作量ｕ²(t）、出力y²(t)についてそれぞれ信号変換部５、７で偏微分により∂Ｃ(x)/∂xを求め、それぞれ∂y(t)/∂x、∂u(t)/∂xを生成し、制御パラメータ調整システム３に入力する。
【００３７】
▲３▼．∂J(x)/∂xの計算：
制御パラメータ調整システム３は、取込んだ∂y(t)/∂x、∂u(t)/∂xを（４）式に代入して∂J(x)/∂xを計算する。（４）式で用いるe(t）、ｕ(t)は１回目のテストの応答データe¹(t)、u¹(t)を用い、∂y(t)/∂x、∂u(t)/∂xは２回目のテストから得た応答データから生成した値を用いる。
【００３８】
▲４▼．パラメータの更新：
制御パラメータ調整システム３は、（５）式に従って制御パラメータxを逐次更新することにより、x_k+1を得る。λは適当な進み幅である。
【００３９】
なお、（５）式において、Rkは単位行列でもよいし、∂y(t)/∂xおよび∂u(t)/∂xを使ってガウス・ニュートン法による次式（８）から求めるようにしてもよい。
【００４０】
【数５】

【００４１】
以上述べたように、第１の実施の形態によれば、制御指標を定量的に表す評価関数を最小にする制御パラメータを求めることができる。また、制御パラメータの更新に評価関数の制御パラメータについての感度（勾配）を用いるため、最適値への収束を早くすることができる。さらに、評価関数の制御パラメータについての感度（勾配）を求めるため、制御パラメータの収束状況を定量的に把握することができる。
また、テストが閉ループで実施されるため、不安定な制御対象にも適用できる。
【００４２】
さらに、制御量y(t)、操作量u(t)の、制御パラメータｘについての変化率∂y(t)/∂xおよび∂u(t)/∂xを計算する際、それぞれ（６）式、（７）式を用いているため，計算が簡単になるという特長を有する。
【００４３】
（第２の実施の形態）
第２の実施の形態について図２に示す制御システム構成図を参照して説明する。本実施の形態と、第１の実施の形態との主な相違点は、（４）式の中の∂y(t)/∂x、∂u(t)/∂xを求めるために、本実施の形態では第１の実施の形態における信号変換部５および７をそれぞれ信号変換部６および８に替えて（９）、（１０）式を演算するようにした点である。
【００４４】
すなわち、図２における制御対象１と制御装置２とからなる閉ループ系について、目標値と出力である制御量y(t)との関係、目標値と操作量u(t)との関係はそれぞれ次のようになる。
【００４５】
【数６】

【００４６】
上式から、∂y(t)/∂xおよび∂u(t)/∂xはそれぞれ、（９）式および（１０）式として求めることができる。
【００４７】
【数７】

【００４８】
なお、ここで、（９）および（１０）式の1/C(x)・∂C(x)/∂xは制御装置２の制御演算式から計算することができる。また、C(x)/1+PC(x)・e(t)およびPC(x)/1+PC(x)・e(t)は、それぞれ１回目のテストで得られた偏差e(t)すなわちr(t)-y(t)を、２回目のテストの際、目標値r(t)とした場合の操作量u(t)および出力y(t)である。
【００４９】
このように、第２の実施の形態の場合も第１の実施の形態と同様、２回のテストを１組としてテストを行うことにより（４）式の計算に必要なデータを応答データとして求め、さらにこの応答データを（５）式に従って計算することにより、制御パラメータを逐次更新することができる。
以上説明した制御パラメータの更新の考え方に基づいて、図２における制御パラメータ調整システム３の動作を説明する。
【００５０】
▲１▼１回目のテスト：
図３の動作説明図において、１回目のテストを行う。このテスト方法は第１の実施の形態による方法と同一である。
【００５１】
▲２▼．２回目のテスト：
図５の動作説明図で示すように、制御パラメータ調整システム３は保存しておいた１回目のテストの応答データである偏差e¹(t)をテスト信号w²(t)として出力する。そしてこのテスト信号を目標値r(t)にして２回目のテストを行い、操作量ｕ²(t）、出力y²(t)を測定する。さらに操作量ｕ²(t）、出力y²(t)についてそれぞれ信号変換部６、８で偏微分によりそれぞれ1/C(x)・∂C(x)/∂xを求め、それぞれ∂y(t)/∂xおよび∂u(t)/∂xを生成し、制御パラメータ調整システム３に入力する。
【００５２】
▲３▼．∂J(x)/∂xの計算：
制御パラメータ調整システム３は、取込んだ∂y(t)/∂x、∂u(t)/∂xを（４）式に代入して∂J(x)/∂xを計算する。（４）式で用いるe(t)、u(t)は１回目のテスト結果e¹(t)、u¹(t)を用い、∂y(t)/∂xおよび∂u(t)/∂xは２回目のテストから得た応答データから生成した値を用いる。
【００５３】
▲４▼．パラメータの更新：
制御パラメータ調整システム３は、（５）式に従って制御パラメータxを逐次更新することにより、x_k+1を得る。λは適当な進み幅である。
【００５４】
なお、（５）式において、Rkは単位行列でもよいし、∂y(t)/∂xおよび∂u(t)/∂xを使ってガウス・ニュートン法による前記（８）式から求めるようにしてもよい。
【００５５】
以上述べたように、第２の実施の形態によれば（９）式、（１０）式を計算するので、（６）式、（７）式を計算する第１の実施の形態と比較して計算自体は複雑になるが，２回のテストが共に目標値信号の変更で実施できる。このためコントローラと制御パラメータ調整システム３との信号のインターフェイスが簡単になる。特に、多くの汎用のコントローラは標準的に目標値信号を外部から入力できるようになっているため、コントローラのインターフェイスや、制御プログラムの変更が不要である。このため、現場に実装済みの制御装置２にハードウェアやソフトウェアの変更なしで、そのまま適用することができる。
【００５６】
（第３の実施の形態）
本実施の形態は、第１および第２の実施の形態によるパラメータの調整方法において、評価指標を（２）式とした場合である。評価指標を（２）式とする場合は、以上説明した操作量の評価をu(t)からu(t)-u(t-1)に変更すればよい。
【００５７】
なお、制御対象が定位系すなわち制御量の定常値を変化させるために操作量も定常的に変化するような系の場合、テスト信号で目標値をステップ状に変更させると、操作量u(t)は時間が経過してもゼロにならない。偏差e(t)はゼロに向かうため、前述した（１）式の評価関数では、重み係数λ(t)がゼロ以外では、操作量u(t)が大きく評価され、結果的に操作量を小さくする制御パラメータが選択される。このため定位系では望ましい応答が得られない場合がある。
【００５８】
しかしながら、この第３の実施の形態では、前記（２）式の評価関数を採用したので、制御対象の特性にかかわらず、目標値のステップ状の変化に対して時間の経過にしたがい偏差e(t)と操作量の差分u(t)-u(t-1)は共にゼロに向かうため、偏差と操作量の評価が重み係数λ(t)で調整でき、定位系における前記の不具合を解消することができる。
【００５９】
（第４の実施の形態）
本実施の形態は、第１および第２の実施の形態で述べたパラメータの調整方法において、評価指標を（３）式とした場合である。評価指標を（３）式とする場合は、以上説明した操作量の評価をu(t)からu(t)-u_∞に変更すればよい。
【００６０】
第４の実施の形態によれば、評価関数の中の、偏差e(t)と操作量の変化分u(t)-u_∞は時間の経過に従ってゼロに向かうため、前述した第３の実施の形態と同様の効果を得ることができる。
【００６１】
（第５の実施の形態）
次に、第５の実施の形態による調整方法を図２に示す。この実施の形態と第２の実施の形態との相違点は、第２の実施の形態の場合、制御パラメータ調整システム３が１回目のテストで目標値r(t)を変化させるのに対して、本実施の形態の場合は１回目のテストで操作量の出口のテスト信号w(t)を変化させるようにした点にあり、２回目のテストの結果は図４と同じである。原理は第２の実施の形態の場合と同様である。
【００６２】
この第５の実施の形態は、（４）式の中の∂y(t)/∂xおよび∂u(t)/∂xを求めるために（６）、（７）式を用いる方法では制御パラメータの更新は次のようになる。
【００６３】
▲１▼．１回目のテスト：
図６の動作説明図において、制御パラメータ調整システム３からテスト信号w(t)を発生させ、目標値を変化させる。このときの偏差e(t)および操作量u(t)を計測して、e¹(t)、u¹(t)として制御パラメータ調整システム３に保存する。
【００６４】
▲２▼．２回目のテスト：
図７の操作説明図において、１回目のテストの結果保存されている偏差e¹(t)をテスト信号w(t)として用いて２回目のテストを行い、操作量u(t)、出力y(t)を測定する。そしてこれらの測定量を信号変換部５および７で偏微分してそれぞれ∂Cx/∂xの計算を行い、生成した∂y(t)/∂xおよび∂u(t)/∂xを制御パラメータ調整システム３に入力する。
【００６５】
▲３▼．∂J(x)/∂xの計算：
制御パラメータ調整システム３は、（４）式に従って、∂J(x)/∂xを計算する。（４）式におけるe(t)、u(t)は１回目のテスト結果e¹(t)、u¹(t)を用い、また、∂y(t)/∂x、∂u(t)/∂xは２回目のテストから得た応答データを使って生成した値を用いる。
【００６６】
▲４▼．パラメータの更新：
制御パラメータ調整システム３は、（４）式で求めた値を（５）式に代入し、制御パラメータxを求め、逐次更新する。（５）式のλは適当な進み幅である。なお、Rkは単位行列でもよいし、∂y(t)/∂x、∂u(t)/∂xを使ってガウス・ニュートン法による前記（８）式を用いてもよい。
【００６７】
以上述べた第５の実施の形態では、計算について第１の実施の形態と同様の効果のほか、さらに次のような効果を得ることができる。すなわち、第１の実施の形態から第４の実施の形態の場合、１回目のテストで目標値を変更するため、これにしたがって制御量が目標値に一致するように変化する。このため制御対象の運転状態が変化してしまう。
【００６８】
しかしながら、この第５の実施の形態では、操作量にテスト信号を与えて一時的に制御量を変化させてはいるが、目標値が一定であるため制御量は元の値に戻る。このため、制御対象の運転状態に与える影響を小さくできるといった効果を得ることができる。
【００６９】
（第６の実施の形態）
第６の実施の形態について図２に示す制御システム構成図を参照して説明する。本実施の形態は、（４）式の中の∂y(t)/∂x、∂u(t)/∂xを求めるために（９）（１０）式を用いて制御パラメータを調整するようにした方法に関するものである。
【００７０】
▲１▼．１回目のテスト：
第１回目のテストは、第５の実施の形態と同一であり、また、動作説明図は図６のとおりである。
【００７１】
▲２▼．２回目のテスト：
図８の動作説明図で示すように、目標値r(t)を１回目のテストの目標値と出力との偏差e¹(t)としてテストを行い、操作量u(t)、出力y(t)を測定し、信号変換部６および８でそれぞれ1/C(x)・∂C(x)/∂xの計算を行い、∂y(t)/∂xおよび∂u(t)/∂xを生成し、制御パラメータ調整システム３に入力し保存する。
【００７２】
▲３▼．∂J(x)/∂xの計算：
制御パラメータ調整システム３は、取込んだ∂y(t)/∂x、∂u(t)/∂xを（４）式に代入して∂J(x)/∂xを計算する。（４）式で用いるe(t)、u(t)は１回目のテストの応答データe¹(t)、u¹(t)を用い、∂y(t)/∂xおよび∂u(t)/∂xは２回目のテストから得た応答データから生成した値を用いる。
【００７３】
▲４▼．パラメータの更新：
制御パラメータ調整システム３は、（５）式に従って制御パラメータxを逐次更新することにより、x_k+1を得る。λは適当な進み幅である。
なお、（５）式において、Rkは単位行列でもよいし、∂y(t)/∂xおよび∂u(t)/∂xを使ってガウス・ニュートン法による前記（８）式から求めるようにしてもよい。
【００７４】
以上述べたように、第６の実施の形態の場合、２回目のテストは目標値を変化するが、１回目のテストで制御量がゼロに向かうため、２回目のテストの目標値もゼロに向かう信号となる。このため、運転状態に与える影響が小さくなり、第５の実施の形態と同様の効果を得ることができる。
【００７５】
（第７の実施の形態）
本実施の形態は、以上述べたパラメータの調整方法において、評価指標を（２）式とした場合である。評価指標を（２）式とする場合は、以上説明した操作量の評価をu(t)からu(t)-u(t-1)に変更すればよい。
この第７の実施の形態によれば、第３の実施の形態と第５の実施の形態あるいは第６の実施の形態を合わせた効果を得ることができる。
【００７６】
（第８の実施の形態）
本実施の形態によるパラメータの調整方法は、評価指標を（３）式とする場合のパラメータの調整方法に関するものである。この場合、操作量の評価をu(t)からu(t)-u_∞に変更すればよい。
この第８の実施の形態によれば、第４、第５あるいは第６の実施の形態を合わせた効果が得られる。
【００７７】
【発明の効果】
以上述べたように本発明によれば、制御指標を定量的に表す評価関数を最小にする制御パラメータを求めることができる。
また、制御パラメータの更新に評価関数の制御パラメータについての感度（勾配）を用いるため、最適値への収束を早くすることができる。
【００７８】
さらに、評価関数の制御パラメータについての感度（勾配）が求められるため、制御パラメータの収束状況が定量的に把握することができる。
またさらに、テストを閉ループで実施するため、不安定な制御対象についても適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を説明するためのシステム構成例の一例を示す図。
【図２】本発明を説明するためのシステム構成例の他の例を示す図。
【図３】発明の第１の実施の形態におけるパラメータ調整の第１回目のテスト時の作用を示す図。
【図４】発明の第１の実施の形態におけるパラメータ調整の第２回目のテスト時の作用を示す図。
【図５】本発明の第２の実施の形態におけるパラメータ調整の第２回目のテスト時の作用を示す図。
【図６】本発明の第５および第６の実施の形態におけるパラメータ調整の第１回目のテスト時の作用を示す図。
【図７】本発明の第５の実施の形態におけるパラメータ調整の第２回目のテスト時の作用を示す図。
【図８】本発明の第６の実施の形態におけるパラメータ調整の第２回目のテスト時の作用を示す図。
【図９】従来の制御パラメータ更新方法の一例を説明するための構成図。
【図１０】従来の制御パラメータ更新方法の他の例を説明するための構成図。
【符号の説明】
１…制御対象、２…制御装置、３…制御パラメータ調整システム、４−１〜４−３…信号加算部、５〜８…信号変換部。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a control parameter adjustment method for a control device, and more particularly to a control parameter adjustment method for a control device that adjusts control parameters using time-series response data of a control system.
[0002]
[Prior art]
When a control target is controlled by a control device, it is necessary to adjust control parameters in accordance with the characteristics of the control target. For adjusting the control parameter, a method of calculating the control parameter from response data to be controlled is generally performed.
[0003]
Non-Patent Document 1 below lists a total of six methods that have been put to practical use as conventional control parameter adjustment methods.
Also, the following Patent Document 1 describes an adjustment method using a neural network that is not yet published in Non-Patent Document 1.
[0004]
By the way, the methods described in these two prior art documents are basically divided into two methods: a method in which a test is performed once to determine a control parameter, and a method in which a test is repeatedly performed to update a parameter. It can be divided roughly. As one of the methods that do not repeat the test, there is a method of obtaining a plant mathematical model from input / output of a controlled object, and obtaining a control parameter from this mathematical model by model matching or Ziegler-Nichols method in addition to the above-mentioned non-patent documents. It is also published in Patent Document 1.
[0005]
The outline of these conventional control parameter adjustment methods will be described below. FIG. 9 shows an example of a conventional parameter adjustment method, and is a configuration diagram for explaining a method of calculating parameters by modeling. The control system of the control system shown in FIG. 9 includes a control device 2 that controls the controlled object 1, a parameter calculation unit 10 that adjusts the control parameter of the control device 2, and an output operation amount u (t) of the control device 2. The test signal generator 13 for superimposing the test signal w (t), and the modeling unit 9 for creating a model of the control target 1 from the input signal v (t) and the output signal y (t) of the control target 1 Has been. Note that 4-1 is a signal adder that adds the target value r (t) and the control amount y (t) to obtain the deviation e (t), and 4-2 is the test signal w ( A signal addition unit that superimposes t), and 4-3 is an addition unit that indicates that noise n (t) is added to the control target 1.
[0006]
The modeling of the controlled object 1 includes a parametric model such as a transfer function of the controlled object 1 and a method of modeling a feature quantity such as a dead time, a rise time, an attenuation rate, or an overshoot amount. When modeling is performed by the modeling unit 9, it is necessary to include a large amount of information in the input / output signals v (t) and y (t) of the controlled object 1. The test signal w (t) superimposed on t) is changed.
[0007]
The parameter calculation unit 10 receives information (transfer function parameters, feature amounts, etc.) of the controlled object 1 modeled from the modeling unit 9 and obtains control parameters by calculation. In general, model matching or Ziegler-Nichols method is used for calculation of the control parameter in the control parameter calculation unit 10, but there is a method using fuzzy inference (see Non-Patent Document 1, pages 129 to 132, FIG. 6). 13 to FIG. 6.16).
[0008]
As a method for updating a control parameter by repeatedly performing a test, there is a method using a neural network described in Patent Document 1. Hereinafter, an outline of a control parameter update method using this neural network will be described with reference to FIG.
[0009]
FIG. 10 is a block diagram for explaining this control parameter update method. The control system of this control system includes a control device 2 that controls the control object 1, a learning data unit 11, an adjustment rule learning system 14, and the like. A parameter calculation unit 12 that calculates a control parameter of the control device 2 and a test signal that is input to the control target 1 by superimposing a test signal w (t) on the operation amount u (t) output from the control device 2 And a generator 13.
[0010]
In the control parameter updating method according to FIG. 10, the test is performed by changing the test signal w (t) superimposed on the operation amount u (t) or the target signal r (t), and the control object 1 is obtained by repeating this test. Information such as input / output signals v (t), y (t) and control deviation e (t) is input to the parameter calculator 12 and the control parameters are updated in accordance with the adjustment rules output from the adjustment rule learning system 14. It is what I did.
[0011]
The update rule for the control parameter is given from the adjustment rule learning system 14 using a neural network, and the rule is determined by the learning data 11 in the adjustment rule learning system 14.
[0012]
[Non-Patent Document 1]
Edited by System Control Information Society, Nobuhide Suda's representative “PID Control”, Asakura Shoten Publishing, July 20, 1992, p. 107-117, 118-172
[Patent Document 1]
Japanese Patent No. 2862308 (page 1-18, FIGS. 1 to 28)
[Patent Document 2]
Japanese Patent No. 2755644 (pages 1-8, FIGS. 1-18 (b))
[0013]
[Problems to be solved by the invention]
In general, an error occurs in modeling due to noise n (t), nonlinearity of a control target, and the like. Similarly, an error occurs when extracting a feature amount. For this reason, it is not clear whether the correct control parameter is determined from the information obtained by the test in the method that does not assume the repetition of the test.
Furthermore, the method using fuzzy inference requires time and labor to construct rules because the rules for calculating parameters are arbitrary and not objective.
[0014]
On the other hand, in a conventional method using a neural network in which a test parameter is updated by repeating a test, it takes a lot of time and a lot of test data to learn a rule for determining an adjustment rule.
In addition, none of the control parameter adjustment methods has a method for quantitatively evaluating and judging whether or not the selected control parameter is valid.
[0015]
Furthermore, in order to clearly obtain information about the controlled object in either method, it is desirable to perform a so-called open loop test in which the control device is separated from the controlled object. It is impossible to apply.
[0016]
Accordingly, an object of the present invention is to provide a control parameter adjustment method for a control device that can determine a control parameter in a short time and can simultaneously perform quantitative evaluation of selected control parameters.
[0017]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, a control parameter adjustment method for a control device according to a first aspect of the present invention provides a control parameter adjustment method for a control device that controls a control target so that a control amount matches a target value. When the first test signal is added in a closed loop state in which the control target and the control device are combined in the system, the second test signal is created using the response data at that time, and this second test signal is added. It is characterized in that the amount of change in the control parameter is determined using the response data, a test that is a set of two times is repeated, and the control parameter that minimizes the set evaluation function is determined.
[0018]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
(First embodiment)
FIG. 1 is a diagram showing an embodiment of a control system to which a control parameter adjusting method according to the present invention is applied.
[0019]
The control system of the control system according to the present embodiment includes a control device 2 that controls the controlled object 1, a control parameter adjustment system 3 that adjusts the control parameters of the control device 2 and generates a test signal w (t). The operation amount u (t) output from the control device 2 is partially differentiated to obtain a change rate of the operation amount u (t) with respect to the operation parameter x, and this change rate is given to the control parameter adjustment system 3. The input signal converter 5 and the controlled variable y (t) output from the controlled object 1 are partially differentiated to determine the rate of change of the controlled variable y (t) with respect to the operation parameter x. And a signal conversion unit 7 for outputting to the control parameter adjustment system 3.
[0020]
Next, a control parameter adjustment method by the control parameter adjustment system 3 will be described. As a precondition, it is assumed that the control object 1 is not necessarily optimal but is stably controlled by the control device 2.
[0021]
First, a control index for measuring control performance is set. This control index includes the deviation e (t) between the target value r (t) and the output y (t), the manipulated variable u (t), and the manipulated variable change u (t) -u (t-1) The total test period from the first test to the Nth test is considered. Specific control indexes include the following formulas (1) to (3).
[0022]
[Expression 1]

[0023]
In the above equations (1) to (3), t is a sample, λ (t) is a weighting factor of sample t, u _∞ is a steady value of the manipulated variable, and the total is from test period t = 1 to t = N Addition average of.
[0024]
A test is performed by selecting one of the evaluation indexes J shown in the equations (1) to (3), and the value of the evaluation index determined from the time series response data (hereinafter simply referred to as response data) of this test is minimized. By determining the control parameter x, the parameter of the control device 2 is adjusted.
[0025]
Next, an adjustment method for minimizing the evaluation index J will be described using the above equation (1) as an example. The evaluation index J is a function of the parameter x of the control device 2. When the control parameter is written as a variable x, the evaluation index J can be written as a function J (x) of the control parameter.
[0026]
The condition that the function J (x) of this parameter is minimized with respect to the control parameter x is when ∂J (x) / ∂x = 0. When the equation (1) is partially differentiated by the control parameter x, the sensitivity, that is, the gradient of the function shown in the equation (4) is obtained. Then, when the control parameter x that minimizes the sensitivity (gradient), that is, ∂J (x) / ∂x = 0, is sequentially updated by the Newton method, the value of the control parameter shown in equation (5) is obtained.
[0027]
[Expression 2]

[0028]
In equation (5), xk is the value of the control parameter obtained by the k-th update. Rk is a positive definite matrix, and the subscript k indicates the value at the k-th update.
The value of equation (4) is required to update the control parameter using equation (5) above, and the deviation e (t) and manipulated variable u (t) in equation (4) are tested directly from the response data. Ask. On the other hand, the change rates ∂y (t) / ∂x and ∂u (t) / ∂x for the control parameter x of the control amount y (t) and the manipulated variable u (t) in the equation (4) are directly calculated from the data. Although it cannot be obtained, it is obtained from response data after two tests.
[0029]
In the closed loop system composed of the control object 1 and the control device 2 in FIG. 1, the relationship between the target value r (t) and the output control amount y (t), the target value r (t) and the manipulated variable u (t). The relationship is as follows.
[0030]
[Equation 3]

[0031]
From the above equation, ∂y (t) / ∂x and ∂u (t) / ∂x can be obtained from the following equations (6) and (7), respectively.
[0032]
[Expression 4]

Here, ∂C (x) / ∂x in the equations (6) and (7) can be calculated from the control arithmetic expression of the control device 2. Also, 1/1 + PC (x) · e (t) and P / 1 + PC (x) · e (t) are the deviation e (t) obtained as a result of the first test, that is, r (t ) −y (t) are the operation amount u (t) and the output y (t) when the test signal w (t) is used in the second test.
[0033]
As described above, in the present embodiment, the data required for the calculation of the equation (4) is obtained as response data by performing the test with two tests as a set, and the response data is further calculated according to the equation (5). Thus, the control parameters can be updated sequentially.
[0034]
Next, the operation of the control parameter adjustment system 3 in FIG. 1 will be described based on the concept of updating the control parameters described above.
In this method, the change rates ∂y (t) / ∂x and ∂u (t) / ∂x with respect to the control parameter x of the control amount y (t) and the manipulated variable u (t) in the equation (4) are calculated. In order to obtain this, it is a method using the equations (6) and (7).
[0035]
(1). First test:
As shown in the operation explanatory diagram of FIG. 3, the control parameter adjustment system 3 uses the generated test signal w (t) as the target value r (t) and converts the target value itself from r (t) to r ¹ (t ). The deviation e (t) and the manipulated variable u (t) at this time are measured, and response data e ¹ (t) and u ¹ (t) are input to the control parameter adjustment system 3. The control parameter adjustment system 3 stores the input data e ¹ (t) and u ¹ (t) as response data for the first test.
[0036]
(2). Second test:
As shown in the operation explanatory diagram of FIG. 4, the deviation e ¹ (t), which is the response data of the first test stored, is used as the test signal w ² (t), and this is added to the signal adder 4-2. by superimposed on the manipulated variable u ² (t) is added v ² a (t) to the control object 1, it performs a second test, the operation amount u ² (t), measuring an output y ² (t). Then, for the manipulated variable u ² (t) and output y ² (t), 変換 C (x) / ∂x is obtained by partial differentiation in the

signal converters

5 and 7, respectively, and ∂y (t) / ∂x and ∂u, respectively. (t) / ∂x is generated and input to the control parameter adjustment system 3.
[0037]
(3). Calculation of ∂J (x) / ∂x:
The control parameter adjustment system 3 calculates ∂J (x) / ∂x by substituting the acquired ∂y (t) / ∂x and ∂u (t) / ∂x into the equation (4). The e (t) and u (t) used in the equation (4) are the response data e ¹ (t) and u ¹ (t) of the ^first test, and ∂y (t) / ∂x and ∂u (t ) / ∂x uses a value generated from response data obtained from the second test.
[0038]
(4). Update parameters:
The control parameter adjustment system 3 obtains x _{k + 1} by sequentially updating the control parameter x according to the equation (5). λ is an appropriate advance width.
[0039]
In Eq. (5), Rk may be a unit matrix, or ∂y (t) / ∂x and ∂u (t) / ∂x may be used to obtain from the following equation (8) using the Gauss-Newton method. May be.
[0040]
[Equation 5]

[0041]
As described above, according to the first embodiment, the control parameter that minimizes the evaluation function that quantitatively represents the control index can be obtained. Moreover, since the sensitivity (gradient) about the control parameter of the evaluation function is used to update the control parameter, the convergence to the optimum value can be accelerated. Furthermore, since the sensitivity (gradient) for the control parameter of the evaluation function is obtained, the convergence state of the control parameter can be quantitatively grasped.
Further, since the test is performed in a closed loop, it can be applied to an unstable control target.
[0042]
Further, when calculating the change rates ∂y (t) / ∂x and ∂u (t) / ∂x for the control parameter x of the control amount y (t) and the manipulated variable u (t), respectively (6) Since the equations (7) and (7) are used, the calculation is easy.
[0043]
(Second Embodiment)
A second embodiment will be described with reference to the control system configuration diagram shown in FIG. The main difference between this embodiment and the first embodiment is that in order to obtain ∂y (t) / ∂x and ∂u (t) / ∂x in the equation (4), In the embodiment, the

signal converters

5 and 7 in the first embodiment are replaced with the

signal converters

6 and 8, respectively, and the equations (9) and (10) are calculated.
[0044]
That is, the relationship between the target value and the controlled variable y (t) and the relationship between the target value and the manipulated variable u (t) are as follows for the closed loop system composed of the control object 1 and the control device 2 in FIG. become that way.
[0045]
[Formula 6]

[0046]
From the above equation, ∂y (t) / ∂x and ∂u (t) / ∂x can be obtained as equations (9) and (10), respectively.
[0047]
[Expression 7]

[0048]
Here, 1 / C (x) · ∂C (x) / ∂x in the equations (9) and (10) can be calculated from the control arithmetic expression of the control device 2. In addition, C (x) / 1 + PC (x) · e (t) and PC (x) / 1 + PC (x) · e (t) are the deviations e (t ), That is, r (t) -y (t) is the manipulated variable u (t) and output y (t) when the target value r (t) is used in the second test.
[0049]
Thus, in the case of the second embodiment as well, as in the first embodiment, the data required for the calculation of the equation (4) is obtained as response data by performing the test with two tests as one set. Further, by calculating this response data according to the equation (5), the control parameters can be updated sequentially.
Based on the control parameter update concept described above, the operation of the control parameter adjustment system 3 in FIG. 2 will be described.
[0050]
(1) First test:
In the operation explanatory diagram of FIG. 3, the first test is performed. This test method is the same as the method according to the first embodiment.
[0051]
(2). Second test:
As shown in the operation explanatory diagram of FIG. 5, the control parameter adjustment system 3 outputs the stored deviation e ¹ (t), which is the response data of the ^first test, as the test signal w ² (t). Then, the second test is performed with this test signal as the target value r (t), and the manipulated variable u ² (t) and the output y ² (t) are measured. Further, 1 / C (x) and ∂C (x) / ∂x are obtained by partial differentiation in the

signal converters

6 and 8 for the manipulated variable u ² (t) and the output y ² (t), respectively, and ∂y ( t) / ∂x and ∂u (t) / ∂x are generated and input to the control parameter adjustment system 3.
[0052]
(3). Calculation of ∂J (x) / ∂x:
The control parameter adjustment system 3 calculates ∂J (x) / ∂x by substituting the acquired ∂y (t) / ∂x and ∂u (t) / ∂x into the equation (4). The e (t) and u (t) used in the equation (4) use the first test results e ¹ (t) and u ¹ (t), and ∂y (t) / ∂x and ∂u (t) / ∂x uses a value generated from response data obtained from the second test.
[0053]
(4). Update parameters:
The control parameter adjustment system 3 obtains x _{k + 1} by sequentially updating the control parameter x according to the equation (5). λ is an appropriate advance width.
[0054]
In Eq. (5), Rk may be a unit matrix or may be obtained from Eq. (8) using the Gauss-Newton method using ∂y (t) / ∂x and ∂u (t) / ∂x. May be.
[0055]
As described above, according to the second embodiment, the expressions (9) and (10) are calculated. Compared with the first embodiment that calculates the expressions (6) and (7), Although the calculation itself becomes complicated, both tests can be performed by changing the target value signal. This simplifies the signal interface between the controller and the control parameter adjustment system 3. In particular, since many general-purpose controllers can normally input a target value signal from the outside, it is not necessary to change the controller interface or the control program. For this reason, it can apply as it is, without the change of hardware or software, to the control apparatus 2 already mounted in the field.
[0056]
(Third embodiment)
The present embodiment is a case where the evaluation index is the expression (2) in the parameter adjustment method according to the first and second embodiments. When the evaluation index is the expression (2), the operation amount evaluation described above may be changed from u (t) to u (t) -u (t-1).
[0057]
If the control target is a localization system, i.e., a system in which the manipulated variable also changes steadily in order to change the steady value of the controlled variable, the manipulated variable u (t ) Will not be zero over time. Since the deviation e (t) goes to zero, the manipulated variable u (t) is greatly evaluated when the weighting factor λ (t) is not zero in the evaluation function of the above-described equation (1). The control parameter to be reduced is selected. For this reason, a desired response may not be obtained in a localization system.
[0058]
However, in the third embodiment, since the evaluation function of the above equation (2) is adopted, the deviation e (as the time elapses with respect to the step-like change of the target value regardless of the characteristics of the controlled object. Since the difference between t) and the manipulated variable u (t) -u (t-1) is both zero, the deviation and manipulated variable evaluation can be adjusted with the weighting factor λ (t), eliminating the above-mentioned problem in the localization system. can do.
[0059]
(Fourth embodiment)
This embodiment is a case where the evaluation index is set to the expression (3) in the parameter adjustment method described in the first and second embodiments. When the evaluation index is the expression (3), the evaluation of the manipulated variable described above may be changed from u (t) to u (t) -u _∞ .
[0060]
According to the fourth embodiment, the deviation e (t) and the change u (t) -u _∞ of the manipulated variable in the evaluation function go to zero with the passage of time. The same effect as that of the embodiment can be obtained.
[0061]
(Fifth embodiment)
Next, FIG. 2 shows an adjustment method according to the fifth embodiment. The difference between this embodiment and the second embodiment is that, in the case of the second embodiment, the control parameter adjustment system 3 changes the target value r (t) in the first test. In the case of the present embodiment, the test signal w (t) at the exit of the manipulated variable is changed in the first test, and the result of the second test is the same as in FIG. The principle is the same as that in the second embodiment.
[0062]
In the fifth embodiment, the method using the equations (6) and (7) to obtain ため y (t) / ∂x and ∂u (t) / ∂x in the equation (4) is controlled. The parameter update is as follows.
[0063]
(1). First test:
In the operation explanatory diagram of FIG. 6, a test signal w (t) is generated from the control parameter adjustment system 3, and the target value is changed. The deviation e (t) and the manipulated variable u (t) at this time are measured and stored in the control parameter adjustment system 3 as e ¹ (t) and u ¹ (t).
[0064]
(2). Second test:
In the operation explanatory diagram of FIG. 7, the second test is performed using the deviation e ¹ (t) stored as a result of the first test as the test signal w (t), and the operation amount u (t) and the output y Measure (t). These measured quantities are partially differentiated by the

signal converters

5 and 7 to calculate ∂Cx / ∂x, respectively, and the generated ∂y (t) / ∂x and ∂u (t) / ∂x are used as control parameters. Input to the adjustment system 3.
[0065]
(3). Calculation of ∂J (x) / ∂x:
The control parameter adjustment system 3 calculates ∂J (x) / ∂x according to the equation (4). In the equation (4), e (t) and u (t) use the first test results e ¹ (t) and u ¹ (t), and ∂y (t) / ∂x and ∂u (t) / ∂x uses the value generated using the response data obtained from the second test.
[0066]
(4). Update parameters:
The control parameter adjustment system 3 substitutes the value obtained by the equation (4) into the equation (5), obtains the control parameter x, and sequentially updates it. In equation (5), λ is an appropriate advance width. Rk may be a unit matrix, or the above equation (8) based on the Gauss-Newton method using て y (t) / ∂x and ∂u (t) / ∂x.
[0067]
In the fifth embodiment described above, the following effects can be obtained in addition to the same effects as those of the first embodiment regarding the calculation. That is, in the case of the first embodiment to the fourth embodiment, the target value is changed in the first test, and accordingly, the control amount is changed to match the target value. For this reason, the operation state of the controlled object changes.
[0068]
However, in the fifth embodiment, although the control amount is temporarily changed by giving a test signal to the operation amount, the control amount returns to the original value because the target value is constant. For this reason, the effect that the influence which it has on the driving | running state of a control object can be made small can be acquired.
[0069]
(Sixth embodiment)
A sixth embodiment will be described with reference to the control system configuration diagram shown in FIG. In the present embodiment, control parameters are adjusted using equations (9) and (10) in order to obtain ∂y (t) / ∂x and ∂u (t) / ∂x in equation (4). It is related to the method.
[0070]
(1). First test:
The first test is the same as in the fifth embodiment, and the operation explanatory diagram is as shown in FIG.
[0071]
(2). Second test:
As shown in the operation explanatory diagram of FIG. 8, the test is performed with the target value r (t) as a deviation e ¹ (t) between the target value of the first test and the output, and the manipulated variable u (t) and output y ( t) and the

signal converters

6 and 8 calculate 1 / C (x) and ∂C (x) / ∂x respectively, and ∂y (t) / ∂x and ∂u (t) / ∂ x is generated, input to the control parameter adjustment system 3, and stored.
[0072]
(3). Calculation of ∂J (x) / ∂x:
The control parameter adjustment system 3 calculates ∂J (x) / ∂x by substituting the acquired ∂y (t) / ∂x and ∂u (t) / ∂x into the equation (4). The e (t) and u (t) used in the equation (4) are the response data e ¹ (t) and u ¹ (t) of the ^first test, and ∂y (t) / ∂x and ∂u (t ) / ∂x uses a value generated from response data obtained from the second test.
[0073]
(4). Update parameters:
The control parameter adjustment system 3 obtains x _{k + 1} by sequentially updating the control parameter x according to the equation (5). λ is an appropriate advance width.
In Eq. (5), Rk may be a unit matrix or may be obtained from Eq. (8) using the Gauss-Newton method using ∂y (t) / ∂x and ∂u (t) / ∂x. May be.
[0074]
As described above, in the case of the sixth embodiment, the target value changes in the second test, but since the control amount goes to zero in the first test, the target value in the second test also becomes zero. It becomes a signal to go. For this reason, the influence which it has on a driving | running state becomes small, and the effect similar to 5th Embodiment can be acquired.
[0075]
(Seventh embodiment)
The present embodiment is a case where, in the parameter adjustment method described above, the evaluation index is represented by equation (2). When the evaluation index is the expression (2), the operation amount evaluation described above may be changed from u (t) to u (t) -u (t-1).
According to the seventh embodiment, it is possible to obtain an effect obtained by combining the third embodiment and the fifth embodiment or the sixth embodiment.
[0076]
(Eighth embodiment)
The parameter adjustment method according to the present embodiment relates to a parameter adjustment method when the evaluation index is expressed by equation (3). In this case, may be changed evaluation of the operation amount from u (t) to u (t) -u _∞.
According to the eighth embodiment, an effect obtained by combining the fourth, fifth, or sixth embodiment can be obtained.
[0077]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, a control parameter that minimizes an evaluation function that quantitatively represents a control index can be obtained.
Moreover, since the sensitivity (gradient) about the control parameter of the evaluation function is used to update the control parameter, the convergence to the optimum value can be accelerated.
[0078]
Furthermore, since the sensitivity (gradient) for the control parameter of the evaluation function is obtained, the convergence state of the control parameter can be grasped quantitatively.
Furthermore, since the test is performed in a closed loop, it can be applied to an unstable control target.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing an example of a system configuration example for explaining the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing another example of a system configuration example for explaining the present invention.
FIG. 3 is a diagram showing an operation during a first test of parameter adjustment in the first embodiment of the invention.
FIG. 4 is a diagram showing an action during a second test of parameter adjustment in the first embodiment of the invention.
FIG. 5 is a diagram illustrating an operation during a second test of parameter adjustment according to the second embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a diagram showing an effect during a first test of parameter adjustment in the fifth and sixth embodiments of the present invention.
FIG. 7 is a diagram illustrating an operation during a second test of parameter adjustment according to the fifth embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a diagram illustrating an operation during a second test of parameter adjustment according to a sixth embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a configuration diagram for explaining an example of a conventional control parameter update method.
FIG. 10 is a configuration diagram for explaining another example of a conventional control parameter update method.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Control object, 2 ... Control apparatus, 3 ... Control parameter adjustment system, 4-1 to 4-3 ... Signal addition part, 5-8 ... Signal conversion part.

Claims

A control device for controlling a control target, a control parameter adjustment system for adjusting a control parameter of the control device and generating a test signal, and an operation parameter for an operation amount by partially differentiating an operation amount output from the control device The rate of change of the control amount with respect to the operation parameter is obtained by partially differentiating the control amount output from the control target and the signal conversion unit that inputs the rate of change to the control parameter adjustment system. In the control parameter adjustment method of the control device for controlling the control object so as to match the control amount with the target value , comprising a control system from the signal conversion unit that calculates the rate of change to the control parameter adjustment system .
A first test signal is added in a closed loop state in which the control system and the control device are combined in the control system, a second test signal is created using the response data at that time, and the second test signal is added. The control parameter adjustment of the control device is characterized in that the amount of change of the control parameter is determined using the response data at the time, the test is repeated twice as a set, and the control parameter that minimizes the set evaluation function is determined. Method.

The evaluation function tests a sum of amounts obtained by weighting the square of the deviation between the desired change in the output of the control target with respect to the target value and the actual output of the control target and the square of the change in the manipulated variable. control parameter adjusting method of a control apparatus according to claim 1, wherein the average value and to Rukoto for periods.

The evaluation function gives a weight to the square of the difference between the desired change in the output of the controlled object relative to the target value and the actual output of the controlled object, and the square of the difference between the manipulated variable and the future value of the manipulated variable. control parameter adjusting method of a control apparatus according to claim 1, wherein the average value and to Rukoto for the test period the sum of the amount applied.

2. The control parameter adjustment method for a control device according to claim 1, wherein the target value is changed during the first test.

2. The control parameter adjustment method for a control apparatus according to claim 1, wherein a test signal is added to the operation amount in the first test.

The difference between a desired change in the output of the controlled object with respect to the first test target value and the actually obtained output of the controlled object is set as a new target value in the second test. Method for adjusting control parameters of the control apparatus.

The difference between a desired change in the output of the controlled object with respect to the first test target value and an actually obtained output of the controlled object is added to the manipulated variable during the second test. Method for adjusting control parameters of the control apparatus.