CN103718118A - 自适应控制装置及自适应控制方法及注射成型机的控制装置及控制方法 - Google Patents

自适应控制装置及自适应控制方法及注射成型机的控制装置及控制方法 Download PDF

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Abstract

提供能够防止响应性的恶化且能够自动且简单地执行最适合的自适应控制的自适应控制装置及自适应控制方法以及注射成型机的控制装置。是以在从控制对象（2）输出的控制值（y）上加上从并联前馈补偿器（4）输出的补偿值（yf）的返回值（ya）和指令值（r）为基础输出操作值（u）并执行反馈控制的自适应控制装置，并联前馈补偿器（4）具备逐次推定控制对象（2）的频率响应特性的辨识机构（6）、和基于该频率响应特性调节补偿值（yf）的调节机构（7）。

Description

自适应控制装置及自适应控制方法及注射成型机的控制装置及控制方法
技术领域
本发明涉及使用并联前馈补偿器的自适应控制装置及自适应控制方法，尤其涉及应用了该自适应控制方法的射出成型机的控制装置及控制方法。
背景技术
一般而言，作为对于参数未知的控制对象在使控制系统稳定化的同时推定参数的控制方法，已知的有自适应控制。作为一般的自适宜控制方式，已知的有模型规范型自适应控制和自校正调节器等。在这些自适应控制方式中，由于控制算法复杂，且应设计的控制参数较多，因此存在它们的调节比较困难这样的问题。
作为用于解决这样的问题的自适应控制方式，已知的有想到实现理想的状态的模型，改变控制参数以使实际的控制对象的输出与理想的状态的模型一致的简单自适应控制（SAC：simple adaptive control）（例如参照专利文献1）。为了能够通过该SAC对控制对象进行控制，而需要满足ASPR（almost strictly positive real；几乎严正实性）条件，为了满足该条件，已知的有将称为并联前馈补偿器（PFC：parallel feed forward compensator）的补偿器的输出增加在控制对象的输出中并进行控制的方法。
然而，在某种程度被简单化的上述简单自适应控制中，在设计并联前馈补偿器时依然参数较多，在某种程度上需要专业知识。又，在考虑控制对象的变动和控制系统的鲁棒性时，需要增大通过PFC的补偿值而进行倾向于稳定的设计，但是这样就会使响应性恶化。作为解决这样的问题的方法，已知的有预先存储控制对象程序的增益，由该增益自动地调节利用于并联前馈补偿运算中的PFC增益的修正值的结构（例如参照专利文献2）、和逐次辨识控制对象的模型参数，根据该辨识结果逐次调节PFC的结构（例如参照专利文献3）。
现有技术文献：       
专利文献1：日本特许第3098020号公报；
专利文献2：日本特许第3350923号公报；
专利文献3：日本特开2010-253490号公报。
发明内容
解决发明的问题：
然而，在如专利文献2那样的结构中，在控制对象发生变动而控制对象程序的增益变动的情况下，需要再次设定该增益，因此不能对控制对象的变动执行自动调节（在线调节）。又，在如专利文献3那样的结构中，由于对特定的模型进行辨识，并且调节控制参数，因此对于不特定或未知的控制对象不能逐次辨识，没有普遍性。此外，在控制参数中直接利用辨识的模型的参数，因此在模型化误差较大时，存在控制参数取预料外的值的情况，不能执行适当的控制，或者容易扩大响应性的恶化。
本发明是为了解决上述问题而形成的，其目的是提供能够防止响应性的恶化且能够自动且简单地执行最适合的自适应控制的自适应控制装置及自适应控制方法以及注射成型机的控制装置及控制方法。
解决问题的手段：
根据本发明的一种形态的自适应控制装置是，具备向控制对象输出操作值的控制器、和基于所述操作值输出用于补偿从所述控制对象输出的控制值的返回值的补偿值的并联前馈补偿器，并且所述控制器以在从所述控制对象输出的控制值上加上从并联前馈补偿器输出的补偿值的返回值和指令值为基础输出所述操作值并执行反馈控制的自适应控制装置；所述并联前馈补偿器具备逐次推定所述控制对象的频率响应特性的辨识机构、和基于该频率响应特性调节所述补偿值的调节机构。
根据上述结构，并联前馈补偿器输出的补偿值根据逐次辨识的控制对象的频率响应特性被自动调节，因此不需要根据控制对象的变动手动地再调节补偿值。此外，无需所需以上地增大补偿值，可以防止响应性的恶化。此外，由于根据频率响应特性调节控制参数，因此模型化误差的允许度比将辨识的参数利用于直接控制参数的现有的结构更大。即，即使模型化误差稍大，但只要掌握频率响应特性的倾向即可适当地调节控制参数。因此，根据上述结构，可以防止响应性的恶化且自动而简单地执行最适合的自适应控制。
也可以是所述辨识机构形成为逐次辨识所述控制对象的模型并推定所述控制对象的传递函数，基于推定的传递函数逐次推定所述控制对象的频率响应特性的结构。借助于此，可以利用已知的逐次辨识方法推定上述频率响应特性。
也可以是所述辨识机构应用线性黑箱模型。借助于此，可辨识的控制对象并不限于特定的模型，可以应用于各种控制对象，可以构成普遍性高的自适应控制装置。
也可以是所述辨识机构应用所述控制对象的物理模型。借助于此，在所述控制对象的物理结构清楚时，可以构成更高精度的自适应控制装置。
也可以是所述辨识机构形成为使用卡尔曼滤波器推定所述线性黑箱模型的多项式表达中的各系数和物理模型的未知常数等的结构。借助于此，可以利用已知的结构容易实现上述自适应控制。
也可以是所述调节机构形成为在根据所述频率响应特性的所述控制对象的相位延迟为规定值以上的频率及增益上乘以规定的系数，以此调节所述补偿值的结构。借助于此，可以通过简单的结构且针对各种控制对象有效地调节从并联前馈补偿器输出的补偿值。
也可以是所述并联前馈补偿器具有一阶滞后系统的传递函数。
也可以是所述控制器形成为如下结构：具备调节多个自适应增益的简单自适应控制机构以使所述控制对象输出的控制值跟踪以提供规定的响应的方式设计的标准模型，所述多个自适应增益包含对所述指令值的第一前馈增益、对所述标准模型的状态量的第二前馈增益、和对所述标准模型的输出与所述返回值的偏差的反馈增益。借助于此，在简单自适应控制中，可以防止响应性的恶化且自动而简单地执行最适合的自适应控制。
又，根据本发明的另一形态的注射成型机的控制装置是具备向调节注射成型机的油压缸内的压力的马达输出压力操作值的压力控制器、和基于所述压力操作值输出用于补偿基于所述油压缸内的压力的返回值的压力补偿值的并联前馈补偿器，所述压力控制器以在所述油压缸内的压力上加上从所述并联前馈补偿器输出的压力补偿值的返回值和指令值为基础输出所述压力操作值而执行反馈控制的注射成型机的控制装置，所述并联前馈补偿器具备逐次推定所述注射成型机的频率响应特性的辨识机构、和基于该频率响应特性调节所述压力补偿值的调节机构。
根据上述结构，由于根据逐次辨识的注射成型机的频率响应特性自动调节并联前馈补偿器输出的压力补偿值，因此不需要根据在注射成型机中使用的油压缸的大小和射出的材料等的变动而手动地再调节压力补偿值。此外，无需所需以上地增大压力补偿值，可以防止响应性的恶化。此外，由于根据频率响应特性调节控制参数，因此模型化误差的允许度比将辨识的参数利用于直接控制参数的现有的结构更大。即，即使模型化误差稍大，但只要掌握频率响应特性的倾向即可适当地调节控制参数。因此，根据上述结构，可以防止响应性的恶化且自动而简单地执行最适合的自适应控制。
也可以是所述调节机构形成为如下结构：选择通过所述辨识机构逐次推定的所述注射成型机的频率响应特性、以及预先设定的频率响应特性或过去通过所述辨识机构推定的频率响应特性中的任意一个，并且基于该频率响应特性调节所述压力补偿值。借助于此，在利用压力控制器对注射成型机的控制开始后不久等的、难以通过逐次辨识正确地推定频率响应特性的情况下，通过使用预先设定的频率响应特性或过去通过所述辨识机构推定的频率响应特性调节压力补偿值，以此防止自适应控制变得不稳定，且在除此以外的情况下，使用逐次辨识的频率响应特性执行注射成型机的控制，以此可以防止响应性的恶化且执行最适合的自适应控制。
也可以是所述控制装置形成为如下结构：具备控制向所述油压缸内的工作油的流量的流量控制器；在开始了使用所述流量控制器的流量控制后，检测所述油压缸内的压力、在所述油压缸内滑动的活塞的行程、以及在使用所述流量控制器的流量控制开始后的时间中的至少一个，在检测的值超过预先设定的规定的阈值时，取代所述流量控制开始进行使用所述压力控制器的压力控制。借助于此，可以根据注射成型机的状态在流量控制和压力控制之间进行切换，因此可以执行适当的控制。
又，根据本发明的另一形态的自适应控制方法是使用对控制对象增加并联前馈补偿器而构成的控制系统的自适应控制方法，包含：向所述控制对象输出操作值的操作值输出步骤；基于所述操作值输出用于补偿从所述控制对象输出的控制值的返回值的补偿值的补偿值输出步骤；和以在从所述控制对象输出的控制值上加上所述补偿值的所述返回值和指令值为基础输出所述操作值的方式执行反馈控制的反馈控制步骤；所述补偿值输出步骤包含逐次推定所述控制对象的频率响应特性的辨识步骤、和基于该频率响应特性调节所述补偿值的调节步骤。
根据上述方法，根据被逐次辨识的控制对象的频率响应特性自动调节并联前馈补偿器输出的补偿值，不需要随着控制对象的变化而手动地再调节补偿值。此外，无需所需以上地增大补偿值，可以防止响应性的恶化。此外，根据频率响应特性调节控制参数，因此模型化误差的允许度比将辨识的参数利用于直接控制参数的现有的方法更大。即，即使模型化误差稍大，但只要掌握频率响应特性的倾向即可适当地调节控制参数。因此，根据上述方法，可以防止响应性的恶化且可以自动而简单地进行最适合的自适应控制。
也可以是所述辨识步骤逐次辨识所述控制对象的模型并推定所述控制对象的传递函数，基于推定的传递函数逐次推定所述控制对象的频率响应特性。借助于此，可以利用已知的逐次辨识手法推定上述频率响应特性。
也可以是所述辨识步骤应用线性黑箱模型。借助于此，可辨识的控制对象并不限于特定的模型，可以应用于各种控制对象，可以构成普遍性高的自适应控制方法。
也可以是所述辨识步骤应用所述控制对象的物理模型。借助于此，在所述控制对象的物理结构清楚时，可以构成更高精度的自适应控制方法。
也可以是所述辨识步骤使用卡尔曼滤波器推定所述线性黑箱模型的多项式表达中的各系数和物理模型的未知常数等。借助于此，可以利用已知的方法容易实现上述自适应控制。
也可以是所述调节步骤在根据所述频率响应特性的所述控制对象的相位延迟为规定值以上的频率及增益上乘以规定的系数以此调节所述补偿值。借助于此，可以通过简单的结构且针对各种控制对象有效地调节从并联前馈补偿器输出的补偿值。
也可以是所述并联前馈补偿器具有一阶滞后系统的传递函数。
也可以是所述操作值输出步骤包含调节多个自适应增益以使所述控制对象输出的控制值跟踪以提供规定的响应的方式设计的标准模型的步骤，所述多个自适应增益包含对所述指令值的第一前馈增益、对所述标准模型的状态量的第二前馈增益、和对所述标准模型的输出与所述返回值的偏差的反馈增益。借助于此，在简单自适应控制中，可以防止响应性的恶化且自动而简单地执行最适合的自适应控制。
又，根据本发明的另一形态的注射成型机的控制方法是使用对注射成型机的油压缸内的压力增加并联前馈补偿器而构成的控制系统的注射成型机的控制方法，包含：向调节所述注射成型机的油压缸的压力的马达输出压力操作值的操作值输出步骤；基于所述压力操作值输出用于补偿基于所述油压缸内的压力的返回值的压力补偿值的补偿值输出步骤；和以在所述油压缸内的压力上加上所述压力补偿值的所述返回值和指令值为基础输出所述压力操作值的方式执行反馈控制的反馈控制步骤；所述补偿值输出步骤包含逐次推定所述注射成型机的频率响应特性的辨识步骤、和基于该频率响应特性调节所述压力补偿值的调节步骤。
根据上述方法，根据逐次辨识的注射成型机的频率响应特性自动调节并联前馈补偿器输出的压力补偿值，因此不需要根据在注射成型机中使用的油压缸的大小和射出的材料等的变动而手动地再调节压力补偿值。此外，不需要所需以上增大压力补偿值，可以防止响应性的恶化。此外，由于根据频率响应特性调节控制参数，因此模型化误差的允许度比将辨识的参数利用于直接控制参数的现有的结构更大。即，即使模型化误差稍大，但只要掌握频率响应特性的倾向即可适当地调节控制参数。因此，根据上述方法，在注射成型机中可以防止响应性的恶化且自动而简单地执行最适合的自适应控制。
也可以是所述调节步骤选择通过所述辨识步骤逐次推定的所述注射成型机的频率响应特性、以及预先设定的频率响应特性或过去通过所述辨识步骤推定的频率响应特性中的任意一个，并且基于该频率响应特性调节所述压力补偿值。借助于此，在压力控制开始后不久等的难以通过逐次辨识正确地推定频率响应特性的情况下，通过使用预先设定的频率响应特性或过去通过所述辨识步骤推定的频率响应特性调节压力补偿值，以此防止自适应控制变得不稳定，且在除此以外的情况下，使用逐次辨识的频率响应特性执行注射成型机的控制，以此可以防止响应性的恶化且执行最适合的自适应控制。
也可以是所述控制方法具备控制向所述油压缸内的工作油的流量的流量控制步骤；在开始了所述流量控制步骤后，所述油压缸内的压力、在所述油压缸内滑动的活塞的行程、以及在所述流量控制步骤开始后的时间中的至少一个超过预先设定的规定的阈值时，取代所述流量控制步骤开始进行包含所述操作值输出步骤、所述补偿值输出步骤以及所述反馈控制步骤的压力控制步骤。借助于此，可以根据注射成型机的状态在流量控制和压力控制之间进行切换，因此可以执行适当的控制。
本发明的上述目的、其他目的、特征以及优点，在参照附图的基础上，由以下的优选的实施形态的详细说明得以明确。
发明效果：
本发明如上所述构成，从而发挥防止响应性的恶化且自动而简单地执行最适合的自适应控制的效果。
附图说明
图1是示出根据本发明的一个实施形态的自适应控制装置的概略结构示例的框图；
图2是用于说明使用了图18所示的一般的PFC的控制装置中的PFC的效果的、包含PFC的开环响应的图表；
图3是示出图1所示的自适应控制装置中的PFC的调节的流程的流程图；
图4是示出在图1所示的自适应控制装置的控制器中使用了简单自适应控制的情况的概略构成示例的框图；
图5是示出在图4所示的自适应控制装置中增加动态补偿的情况的概略构成示例的框图；
图6是示出与图5所示的自适应控制装置等价的结构的等价框图；
图7是示出自适应反馈增益Ke和除去了馈通项（feed through term）的自适应反馈增益Kd e之间的关系的图表；
图8是示出一种控制对象的频率响应特性及根据它进行设计的PFC的频率响应特性的图表；
图9是示出基于图8所示的控制对象及PFC的频率响应特性的放大控制系统的频率响应特性的图表；
图10是示出基于图8所示的控制对象的频率响应特性的PFC的优选的设计范围的图表；
图11是示出与应用了图1所示的自适应控制装置的注射成型机的压力控制相关的概略构成示例的示意图；
图12是示出与图11所示的注射成型机的流量控制相关的概略构成示例的示意图；
图13是示出在图11及图12所示的注射成型机中执行射出工序和保压工序之间的切换模拟时的各输出的图表；
图14是示出根据本发明的其他实施形态的自适应控制装置的概略构成示例的框图；
图15是示出根据本发明的其他实施形态的自适应控制装置的概略构成示例的框图；
图16是示出根据本发明的一个实施例的自适应控制装置的模拟结果的图表；
图17是示出比较例中的SAC装置的模拟结果的图表；
图18是示出使用了一般的PFC的控制装置的概略构成示例的框图。
具体实施方式
以下参照附图说明本发明的实施形态。另外，以下在所有附图中对于相同或者相当的要素标以相同的参考符号，并省略其重复说明。
＜整体结构＞
图1是根据本发明的一个实施形态的自适应控制装置的概略构成示例的框图。如图1所示，本实施形态的自适应控制装置1具备向控制对象2输出操作值u的控制器3、和基于操作值u输出用于补偿从控制对象2输出的控制值y的返回值ya的补偿值yf的并联前馈补偿器（以下简称诶PFC）4。控制器3形成为以在从控制对象2输出的控制值y上加上从PFC4输出的补偿值yf后的返回值ya和指令值r为基础输出操作值u并执行反馈控制的结构。控制器3及PFC4例如可以通过编程（programing）构成，以在设置于控制对象2的内部或外部的微型控制器等的计算机中执行规定的数字运算，也可以通过模拟电路或数字电路构成，或者也可以将这些进行组合。
PFC4具备：基于从控制器3输出的操作值u运算补偿值yf的PFC运算部5；逐次辨识控制对象2的模型并推定控制对象2的传递函数的辨识机构6；和基于通过该辨识机构6辨识的传递函数推定控制对象2的频率响应特性，基于该频率响应特性调节从PFC运算部5输出的补偿值yf的调节机构7。
图2是用于说明使用了图18所示的一般的PFC的控制装置中的PFC效果的、包含PFC的开环响应的图表。然而，如图18所示，PFC40不具备辨识机构6及调节机构7。如图2所示，一般而言，从控制对象2输出的控制值y相对于控制器3的操作值u发生响应延迟。对此，通过PFC40产生补偿控制对象2的响应延迟的模拟的输出（补偿值yf）。借助于此，在组合了控制对象2和PFC40的控制系统（放大控制系统）的输出（返回值ya）中不发生响应延迟。响应延迟是反馈控制中不稳定化的主要因素，因此通过PFC40补偿响应延迟，以此确保基本的稳定性，具有控制器3的设计变得非常简单的效果。作为具体的PFC40的示例，具有如以下示出的一阶滞后系统的传递函数Gf（s）。
[数学式1]
。
另外，为了消除对控制值y增加PFC的补偿值而导致的偏移（offset），存在使PFC40如下那样具有低域阻断特性的情况。
[数学式2]
Figure 899171DEST_PATH_IMAGE002
。
如果从PFC40输出的补偿值yf较大，则控制系统容易稳定化，但是，当使补偿值yf过大时，放大控制系统的输出与从控制对象2输出的控制值y背离，因此响应性恶化。
对此，根据上述结构，根据被逐次辨识的控制对象2的频率响应特性自动调节PFC4输出的补偿值yf，因此无需所需以上地增大补偿值yf，可以防止响应性的恶化。此外，与现有的PFC的自动调节手法不同，不需要随着控制对象2的变化而手动地再调节补偿值yf，并且由频率响应特性调节控制参数，因此模型化误差的允许度比将辨识的参数利用于直接控制参数的现有的结构更大。即，即使模型化误差稍大，但只要掌握频率响应特性的倾向即可适当地调节控制参数。因此，根据上述结构，可以防止响应性的恶化且可以自动而简单地进行最适合的自适应控制。
＜PFC的调节方法＞
以下说明PFC4中的补偿值的调节方法。图3是在本实施形态中示出图1所示的自适应控制装置中的PFC的调节流程的流程图。如图3所示，在PFC4的辨识机构6中输入作为控制对象2的输入数据的操作值u和作为控制对象2的输出数据的控制值y。对于被输入的操作值u及控制值y，噪声成分等的规定的频率区域外的成分被带通滤波器（未图示。包含高通滤波器及低通滤波器）去除（步骤S1），并且对该滤波后的操作值du及滤波后的控制值dy执行再取样（resampling）（步骤S2）。
之后，辨识机构6使用再取样的值逐次执行辨识（步骤S3：辨识步骤）。在本实施形态中，辨识机构6逐次辨识控制对象2的模型后求出控制对象2的传递函数，以此推定控制对象2的频率响应特性。此时，辨识机构6应用线性黑箱模型（特别是称为ARX模型的模型）执行辨识。借助于此，可以利用已知的逐次辨识手法推定上述频率响应特性。又，可辨识的控制对象2并不限于特定的模型，可以应用于各种控制对象2，可以构成普遍性高的自适应控制装置。具体而言，以下叙述控制对象2的模型。
[数学式3]
Figure 422556DEST_PATH_IMAGE003
。
在这里，ur（k）表示再取样后的在时刻k的操作值（输入数据），yr（k）表示再取样后的在时刻k的控制值（输出数据），v（k）表示干扰项，km表示无用时间，z表示一个样品相应的量的时间移位运算符，并且z[x（k）]=x（k+1）成立。
又，A（z-1）及B（z-1）如下表示。
[数学式4]
Figure 852400DEST_PATH_IMAGE004
。
在这里，a1、a2、…、ana及b1、b2、…、bnb表示推定的分母参数及分子参数，na、nb分别表示辨识模型的分母及分子的参数数量。
此时，基于直至时刻k－1为止的输入输出数据的、时刻k的输出数据yr（k）的提前预测的预测值yp（k）如下表示。
[数学式5]
Figure 156343DEST_PATH_IMAGE005
。
在这里，θ表示参数矢量，φ（k）表示在时刻k的数据矢量。
此时，假定参数矢量θ的概率变化表示控制对象2的变化，则如下表示。
[数学式6]
Figure 431466DEST_PATH_IMAGE006
。
在这里，Q表示参数的方差（变化幅度），R表示观测噪声的方差。另外，参数的方差Q在稳定状态（输入输出上没有变化的状态）下为0。参数的方差Q及观测噪声的方差R成为PFC4的设计参数。
在本实施形态中，辨识机构6使用卡尔曼滤波器推定线性黑箱模型的参数（多项式表达中的各系数）。即，辨识机构6基于上述式（6）应用卡尔曼滤波器，推定参数矢量θ。
以下，具体地表示通过卡尔曼滤波器的推定步骤。首先，通过给予参数推定值的初始值θi（k）和误差协方差矩阵的初始值Pi（k），以此辨识机构6如下那样计算预测误差εi（k）和卡尔曼增益W（k）。
[数学式7]
Figure 74937DEST_PATH_IMAGE007
。
通过上述式（7）及式（8），如下那样修正参数推定值θ（k）及误差协方差矩阵P（k）。
[数学式8]
Figure 472420DEST_PATH_IMAGE008
。
此外，更新时间步骤，计算下一个步骤的参数推定值的初始值θi（k+1）及误差协方差矩阵的初始值Pi（k+1）。
[数学式9]
。
然而，在稳定状态中，由于参数的方差Q=0，因此误差协方差矩阵在下一个步骤中的初始值Pi（k+1）仅为P（k）。
如上所述，依次推定参数矢量θ。
在这里，控制对象2的传递函数G（z）如下表示。
[数学式10]
Figure 336614DEST_PATH_IMAGE010
。
上述式（13）可以通过由辨识机构6推定的参数矢量θ表达。如上所述，通过在线性黑箱模型中应用卡尔曼滤波器，以此可以利用已知的结构推定控制对象2的频率响应特性。
接着，调节机构7基于推定的控制对象2的传递函数G（z）执行PFC的设计。在本实施形态中，将PFC作为由式（1）表示的一阶滞后系统，调节机构7通过在控制对象2的相位延迟达到规定值以上的频率及增益上分别乘以规定的系数，以此设计一阶滞后系统的PFC的转折频率ωf（以下简称为PFC频率ωf）和增益Kf（以下简称为PFC增益Kf）。具体而言，首先，调节机构7通过数值搜索算出根据辨识的控制对象2的传递函数G（z）而控制对象2的相位延迟达到φp以上的频率ωp（步骤S4）。又，调节机构7算出频率为φp时的增益Kp=︱G（z=exp（jωpTs））︱（步骤S5）。在这里，Ts表示控制周期。
然后，调节机构7在求出的频率ωp及增益Kp上应用平滑滤波器（步骤S6、S7）。平滑滤波器并不特别限定，例如可应用移动平均滤波器。在使用移动平均滤波器的情况下，如以下那样求出滤波后的频率ωpf及滤波后的增益Kpf。
[数学式11]
Figure 834591DEST_PATH_IMAGE011
。
在这里，ns表示取移动平均的数据的数量。
调节机构7使用像这样求出的滤波后的频率ωpf及滤波后的增益Kpf，在根据辨识的控制对象2的传递函数G（z）而控制对象2的相位延迟达到规定值φp以上的频率ωp及增益Kp上乘以规定的系数（频率系数αw及增益系数αk），以此如下述设计PFC4的传递函数Gf（z）的PFC频率ωf及PFC增益Kf（步骤S8、步骤S9）。
[数学式12]
。
在这里，频率系数αw及增益系数αk是设计参数。
通过以上求出的PFC频率ωf及PFC增益Kf求得PFC4（PFC运算部5）的传递函数Gf（s）（步骤S10：调节步骤）。基于求得的PFC4的传递函数Gf（s）调节补偿值yf。另外，在本实施形态中，调节机构7判定在步骤S8、S9中求出的PFC频率ωf及PFC增益Kf的值是否超过规定的上限值，当超过时应用限制器（limiter）以防止超过上限值（步骤S11、步骤S12）。借助于此，可以有效地防止调节后的PFC4的传递函数Gf（s）位于调节范围外。
然而，在PFC运算部5中计算机运算PFC4的传递函数Gf（s）时，使用将连续时间传递函数Gf（s）如以下那样进行双线性变换而得到的离散时间传递函数Gf（z）。
[数学式13]
Figure 619194DEST_PATH_IMAGE013
。
另外，df表示PFC4的离散时间传递函数Gf（z）中的馈通项。即，离散时间传递函数Gd f（z）表示除去了馈通项的PFC4的传递函数。此时，补偿值yf如下进行计算。
[数学式14]
Figure 501699DEST_PATH_IMAGE014
。
在这里，yd f（k）表示除去了馈通项的补偿值。另外，式（18）也可以由以下的表达式表示。
[数学式15]
Figure 916500DEST_PATH_IMAGE015
。
像上述那样调节补偿值yf，以此可以通过简单的结构且针对各种控制对象2有效地调节从PFC4输出的补偿值yf。
＜SAC机构＞
接着，说明本实施形态中的控制器3。图4是示出在图1所示的自适应控制装置的控制器中使用简单自适应控制的情况下的概略构成示例的框图。如图4所示，控制器3具备多个自适应增益被调节的简单自适应控制（SAC）机构以使控制对象2输出的控制值y跟踪以提供规定的（理想的）响应的方式设计的标准模型。多个自适应增益包含对指令值r的第一前馈增益Ku、对标准模型的状态量xm的第二前馈增益Kx、和对标准模型的输出（标准输出）ym和返回值ya的偏差的反馈增益Ke。具体而言，SAC机构具备：对输入的指令值r应用标准模型并输出控制对象2的输出应该跟踪的标准输出ym的标准模型应用部31、在指令值r上乘以第一自适应增益（第一前馈增益）Ku的第一乘法运算器32、在标准模型的状态量xm（下述）上乘以第二自适应增益（第二前馈增益）Kx的第二乘法运算器33、运算标准输出ym和在控制值y上加上从PFC4输出的补偿值yf的放大控制系统的输出（返回值）ya之间的误差的第一减法运算器35、在第一减法运算器35的输出ea上乘以第三自适应增益（反馈增益）Ke的第三乘法运算器34、将第一乘法运算器32的输出和第二乘法运算器33的输出进行加法运算的第一加法运算器36、将第一加法运算器36的输出us和第三乘法运算器34的输出ue进行加法运算并输出操作值u的第二加法运算器37。
标准模型用如以下所示的离散时间状态方程式表示以能够实现通过计算机的运算。
[数学式16]
Figure 859048DEST_PATH_IMAGE016
。
在这里，Am、bm、cm、dm表示标准模型的参数。
一般而言，为了使SAC机构适当地工作，控制对象2有必要满足几乎严格正实性 （almost strictly positive realness；ASPR）条件。然而，一般而言在控制对象2中发生无用时间等的响应延迟，因此不满足ASPR条件的情况较多。因此，在本实施形态中，如上所述，在控制对象2的输出上增加PFC4的输出后构成放大控制系统，并且在使放大控制系统满足ASPR条件的基础上，将SAC机构应用于放大控制系统中。
在该情况下，放大控制系统的输出会跟踪标准模型而不是本来试图跟踪标准模型的控制对象2的输出。即，对于控制对象2的输出，剩余稳态偏差。为了去除该稳态偏差，对标准模型应用部31的输出ym也执行增加相同的结构的PFC4的动态补偿。图5是示出在图4所示的自适应控制装置中增加了动态补偿的情况下的概略构成示例的框图。在图5的示例中，SAC机构除了上述结构外，还具备：被输入第一加法运算器36的输出us，并执行与PFC运算部5相同的PFC运算的动态补偿器38；和将动态补偿器38的输出ys和标准模型应用部31的输出ym进行加法运算的第三加法运算器39。另外，第一减法运算器35运算第三加法运算器39的输出ym和放大控制系统的输出（返回值）ya之间的误差。
图6是示出与图5所示的自适应控制装置等价的结构的等价框图。和图5所示的自适应控制装置1的结构在如下方面等价：如图6所示形成为PFC运算部5基于第三乘法运算器35的输出ue执行PFC运算的结构，并且取代第三加法运算器39具备将第一减法运算器35的输出ea和PFC运算部5的输出yf进行加法运算的第四加法运算器41。因此，在执行动态补偿时，PFC的补偿值yf如下进行计算。
[数学式17]
Figure 296983DEST_PATH_IMAGE017
。
以下，基于图6的等价框图说明SAC动作。
首先，对控制对象的输入（操作值）u如下表示。
[数学式18]
Figure 779917DEST_PATH_IMAGE018
。
在上述式（22）中示出的自适应增益Ku、Kx、Ke是根据如下的比例及积分的自适应调节规则求出的。
[数学式19]
。
在这里，γpe、γIe、γpx、γIx、γpu、γIu表示调节规则增益。另外，Kx、γpx、γIx的上标的添加文字i的增益表示与标准模型的第i个的状态量xi m对应的增益。
又，上述式（23）中的N（k）为标准化信号，通过以下式提供。
[数学式20]
。
在这里，m、mu、mym表示标准化参数。
此外，在上述式（23）中的σe、σx、σu是用于防止各自适应增益的发散的σ修正增益，如以下所述是根据控制偏差、指令值、标准输出、标准模型状态量的可变的增益。
[数学式21]
在这里，βe1～βe3、βx1～βx3、βu1～βu3、Cx0、Cu0、Cem0表示设计参数。具有上标的添加文字i的增益表示与标准模型的第i个的状态量xi m对应的增益。
在上述式（22）中算出第三乘法运算器34的输出ue（k）时使用的第一减法运算器35的输出ea（k）如图6所示，表示为y（k）+yf（k）－ym（k）。因此，第三乘法运算器34的输出ue（k）使用式（21）如下进行表示。
[数学式22]
Figure 577791DEST_PATH_IMAGE022
。
从上述式（28）可知，在第三乘法运算器34的输出ue（k）的计算中需要ue（k），上述式（22）在保持这样的状态下是不能进行计算的。因此，使在第一减法运算器35的输出ea（k）中除去馈通项的可观测的部分作为ed a（k），从而形成如下的可计算的式。
[数学式23]
Figure 701605DEST_PATH_IMAGE023
通过上述过程，SAC机构的控制输入（式（22））置换为如下。
[数学式24]
Figure 985956DEST_PATH_IMAGE024
。
又，与通过上述式（29）进行的反馈增益Ke的置换对应地，使式（23）的自适应调节规则也如下那样成为可计算的式。
[数学式25]
Figure 460800DEST_PATH_IMAGE025
。
像这样，在控制器3的SAC机构及PFC4的调节机构6的计算机运算中，自适应反馈增益Ke置换为式（29）的Kd e。图7是示出自适应反馈增益Ke和除去了馈通项的自适应反馈增益Kd e之间的关系的图表。如图7所示，表示相对于Ke的值域[－∞，0]，Kd e的值域为[－1/df，0]。在这里，馈通项df可能根据PFC4的调节机构7而变化，但是根据变化前的值df（k－1）和此时的Kd e的值的情况，可能在变化为df（k）后，Kd e变成值域外的值。因此，根据馈通项df的变化如下那样再计算自适应增益Kd e。
[数学式26]
。
另外，由于根据PFC4的传递函数Gf（z）的变化而Kd e可能变成值域外的值是仅限于df（k）＞df（k－1）的情况，因此如下所述，在df（k）≤df（k－1）的情况下，也可以不进行Kd e的调节。
[数学式27]
Figure 670381DEST_PATH_IMAGE027
或者，Kd e也可以如下那样进行调节。在该情况下，馈通项df刚变化后的响应可能比通过式（32）或式（33）再计算的情况更理想。
[数学式28]
Figure 922371DEST_PATH_IMAGE028
。
＜PFC的调节方法中的考虑方法＞
在这里，说明上述PFC4的调节方法中的考虑方法。图8是示出一种控制对象的频率响应特性及根据它进行设计的PFC的频率响应特性的图表。在图8中示出假定油压设备作为控制对象2的频率响应特性。如图8所示，在该控制对象2中，在频率为约13Hz以上之处，相位延迟发生约180°以上。在反馈控制中，当存在相位延迟达到180°以上的频率区域时，在以大小为一定以上的增益进行反馈时，可能存在控制系统变得不稳定的情况。
因此，将自身的相位延迟为小于90°的PFC4的输出yf以在控制对象2的相位延迟达到180°以上的频率区域中大于控制对象2的输出y的方式进行设计。借助于此，在控制对象2的相位延迟达到180°以上的频率区域中，主要由相位延迟小于90°的PFC4的输出yf占有放大控制系统的输出，因此作为放大控制系统看似不存在响应延迟。在图8的示例中，在控制对象2的相位延迟为规定值（阈值）φp=180°时的频率为约13Hz（ωp=81.2[rad/s]），此时的控制对象2的增益为约－49dB（Kp=0.0035），因此将控制对象2的相位延迟达到180°时的PFC增益设计为Kf=0.005，且将PFC频率设计为ωf=100[rad/s]。
图9是示出基于图8所示的控制对象及PFC的频率响应特性的放大控制系统的频率响应特性的图表。如图9所示，将如上述设计的PFC4的输出yf增加在控制对象2的输出y上时的放大控制系统的输出（返回值）ya的频率响应特性，在控制对象2的单独的相位延迟达到180°以上的频率区域上，停止在小于约90°的相位延迟上。像这样，PFC增益Kf和PFC频率ωf可以根据控制对象2的频率响应特性较好地规定。另外，在图8及图9的示例中，尽管将相位延迟的阈值φp设定为180°，但是也可以留有余地地将相位延迟的阈值φp设定为170°或150°等。使相位延迟的阈值φp越小，作为放大控制系统就越发稳定，但是响应性则越发恶化。又，相对于阈值φp中的控制对象2的增益Kp及频率ωp，PFC增益Kf、PFC频率ωf取值越大，作为放大控制系统越能稳定地工作，但是响应性则越发恶化。
另外，阈值φp中的控制对象2的频率ωp及增益Kp是在控制周期Ts内使用数值搜索法求出，但是不需要详细的精度。即，如果将作为设计参数的频率系数αw和增益系数αk取一定程度较大的值，则也可以以相对于作为搜索相位的阈值φp±5～10°程度的范围作为允许误差范围并中止搜索。对于搜索次数，在使用黄金分割搜索法等的高效的一维搜索方法时，通过约5～10次即可收敛于上述允许误差范围内，因此尽管控制周期Ts为0.002～0.005秒左右的一般的短暂时间，但是能够实现控制周期Ts内的数值搜索。
又，在将传递函数G（z）的相位延迟的阈值φp例如设定为150°～180°时，式（15）中的作为设计参数的频率系数αw被设定为1.0～5.0左右，作为设计参数的增益系数αk被设定为1.0～2.0左右。图10是示出基于图8所示的控制对象的频率响应特性的PFC的优选的设计范围的图表。通过使PFC的输出yf包含于图10所示的设计范围内的方式进行设计，以此可以防止响应性的恶化且进行最适合的自适应控制。
＜本实施形态的应用例＞
以下，说明将上述实施形态中说明的自适应控制装置1应用于注射成型机中的示例。图11是示出与应用了图1所示的自适应控制装置的注射成型机的压力控制相关的概略构成示例的示意图。又，图12是示出与图11所示的注射成型机的流量控制相关的概略构成示例的示意图。
如图11及图12所示，本应用例中的注射成型机10具备：在梢端具备射出成型材料的喷嘴11，并将射出材料边熔融边搬运的射出缸12；隔着射出缸12加热成型材料的加热器13；将成型材料投入至射出缸12内的料斗14；在射出缸12内绕射出缸12的轴线旋转且在轴线方向上移动的螺杆15；使螺杆15移动的活塞16；活塞16被插通，并通过油压使活塞16移动的油压缸17；向油压缸17内供给工作油的油压泵18；和设定油压泵18的油量的马达（伺服马达）19。
而且，这样的注射成型机10的控制装置具备：向调节注射成型机10的油压缸17内的压力的伺服马达19的马达驱动装置21输出压力操作值u的压力控制器20；和基于压力操作值u输出用于补偿基于油压缸17内的压力的返回值ya的压力补偿值yf的PFC22。压力控制器20形成为如下结构：通过传感器（未图示）检测油压缸17内的压力或油压泵18的工作油排出压力等，并输入至PFC22中，以此以在油压缸17内的压力上加上从PFC22输出的压力补偿值yf的返回值ya和压力指令值r为基础输出压力操作值u而执行反馈控制。PFC22的结构与上述实施形态相同。图11所示的压力控制形态在保压工序和锁模工序等中，将油压缸17内的油压控制为保持一定。
根据上述结构，根据逐次辨识的注射成型机10的频率响应特性自动调节PFC22输出的压力补偿值yf，因此不需要根据在注射成型机10中使用的油压缸17的大小和射出的材料等的变动而手动地再调节压力补偿值yf。此外，不需要所需以上地增大压力补偿值yf，可以防止响应性的恶化。此外，由于根据频率响应特性调节控制参数，因此模型化误差的允许度比将辨识的参数利用于直接控制参数的现有的结构更大。即，即使模型化误差稍大，但只要掌握频率响应特性的倾向即可适当地调节控制参数。因此，根据上述结构，在注射成型机中可以防止响应性的恶化且自动而简单地执行最适合的自适应控制。
另一方面，本应用例的注射成型机10的控制装置也可以采用在射出工序等将油压缸17的速度控制为保持一定的流量控制形态。具体而言，马达驱动装置21也可以发挥作为控制向油压缸17内的工作油的流量的流量控制器的功能。通过检测伺服马达19的转速掌握油压缸17的工作油的流量。
在本应用示例中，根据情况在如上述的流量控制形态和压力控制形态之间进行切换并驱动控制注射成型机10。
更具体而言，注射成型机10的控制装置形成为如下结构：在开始使用作为流量控制器的马达驱动装置21的流量控制后，检测油压缸17内的压力、在油压缸17内滑动的活塞16的行程以及从使用流量控制器的流量控制开始后起的时间中的至少一个，在超过分别设定的规定的阈值时，取代流量控制开始进行使用压力控制器的压力控制。从流量控制向压力控制的转移也同样设定阈值进行判定。另外，从压力控制向流量控制转移时的阈值也可以与从流量控制向压力控制转移时的阈值相同，或者也可以设定不同的阈值。借助于此，可以根据注射成型机10的状态在流量控制和压力控制之间进行切换，因此可以执行适当的控制。
此外，在流量控制工序和压力控制工序中，控制对象（伺服马达19）的特性（控制结构）较大地变化。因此，在从流量控制工序向压力控制工序转移后不久，可能无法执行通过PFC22的辨识机构的频率响应特性的正确的推定。考虑到这样的情况，PFC22的调节机构也可以形成为如下结构：选择通过PFC22的辨识机构逐次推定的前述注射成型机的频率响应特性、以及预先设定的频率响应特性或过去通过前述辨识机构推定的频率响应特性中的任意一个，并且基于该频率响应特性调节前述压力补偿值。
根据这样的结构，在利用压力控制器20对注射成型机10的控制开始后不久等时，难以通过逐次辨识正确地推定频率响应特性的情况下，通过使用预先设定的频率响应特性或过去通过前述辨识机构推定的频率响应特性调节压力补偿值，以此防止自适应控制变得不稳定，且在除此以外的情况下，使用逐次辨识的频率响应特性执行注射成型机10的控制，以此可以防止响应性的恶化且执行最适合的自适应控制。
在进行选择逐次辨识的频率响应特性、预先设定的频率响应特性或过去通过前述辨识机构推定的频率响应特性中的哪一个的切换时，也同样只要检测油压缸17内的压力、在油压缸17内滑动的活塞16的行程以及在使用流量控制器的流量控制开始后的时间中的至少一个，并且在检测的值超过预先设定的规定的阈值时进行切换即可。
图13是示出在图11及图12所示的注射成型机中执行了射出工序和保压工序的切换模拟时的各输出的图表。在图13的示例中，通过油压缸17内的油压达到规定的阈值（约9MPa）以此执行从流量控制到压力控制的切换。根据图13，在射出工序中执行流量控制，并油压缸17内的油压超过规定的阈值，以此转移至作为压力控制的保压工序。在保压工序中，可以确认标准模型的输出ym根据压力指令值r生成，并且压力控制值y也能够较好地跟踪标准模型的输出ym并得到良好的响应。
＜变形例＞
以上说明了本发明的实施形态，但是本发明并不限于上述实施形态，在不脱离该宗旨的范围内可以进行各种改良、变更、修正。
例如，在上述实施形态中，作为辨识机构6，说明了使用卡尔曼滤波器推定线性黑箱模型的参数的结构，但是并不限于此。例如，也可以使用递推最小二乘法（RLS：recursive least squares）推定线性黑箱模型的参数。在考虑递推最小二乘法中的模型参数的变化时，设定相对于历史数据成指数倍地减小权重的遗忘系数λ而如下地进行参数的推定。
[数学式29]
。
在这里，θ（k）表示模型的参数矢量，φ（k）表示在时刻k的数据矢量，ε表示预测误差。又，γ为正的常数，I表示单位矩阵。
又，在控制对象2的物理结构清楚时，作为辨识机构6，也可以应用控制对象2的物理模型。借助于此，可以构成更高精度的自适应控制装置。在该情况下，辨识机构6也可以形成为使用卡尔曼滤波器推定物理模型的未知常数的结构。借助于此，可以利用已知的结构容易实现通过物理模型的自适应控制。例如，在执行油压缸的压力控制时，通过以下算式提供油压缸的压力变化模型。
[数学式30]
。
在这里，p表示油缸的压力[Pa]，q表示向油缸的排出流量[m3/s]，A表示油缸截面积[m2]，x表示油缸位移[m]，y表示油缸速度[m/s]，κ表示体积弹性系数。在这里，向油缸的排出流量q为操作量，油缸的压力p成为控制量。又，油缸的截面积A为已知，并且油缸位移x和油缸速度y为可测量（已知），而体积弹性系数κ为未知。
将式（36）进行离散化，并且考虑体积弹性系数κ的变动而表现在状态方程式中时，变成如下。
[数学式31]
Figure 752289DEST_PATH_IMAGE031
。
在这里，Q0表示体积弹性系数的方差（变动幅度），Ts为控制周期[sec]。另外，体积弹性系数的方差Q0在稳定状态（在输入输出中无变化的状态）下为0。
基于上述式（37）应用卡尔曼滤波器，推定作为物理模型的未知常数的体积弹性系数κ。在这里，在示出推定步骤之前定义一下的符号。
[数学式32]
Figure 112864DEST_PATH_IMAGE032
。
以下，具体地示出通过卡尔曼滤波器的推定步骤。首先，通过提供参数推定值的初始值θi（k）和误差协方差矩阵的初始值Pi（k），以此辨识机构6如下计算出预测误差εi（k）和卡尔曼增益W（k）。
[数学式33]
Figure 562300DEST_PATH_IMAGE033
。
通过上述式（39）及式（40），如下修正参数推定值θ（k）及误差协方差矩阵P（k）。
[数学式34]
。
此外，更新时间步骤，计算出下一个步骤中的参数推定值的初始值θi（k+1）及误差协方差矩阵的初始值Pi（k+1）。
[数学式35]
Figure 822697DEST_PATH_IMAGE035
。
然而，在稳定状态下，参数的方差Q=0，因此误差协方差矩阵的下一个步骤中的初始值Pi（k+1）仅为P（k）。
如以上所述，通过依次推定参数矢量θ，依次推定体积弹性系数κ。
在这里，从流入油压缸的流量q（k）至油压缸的压力p（k）的传递函数G（z）如下进行表示。
[数学式36]
Figure 682068DEST_PATH_IMAGE036
。
上述式（45）可以通过可测定的油缸位移x（k）、已知的油缸截面积A、通过辨识机构6推定的体积弹性系数κ（k）表达。如以上所述，在控制对象2的物理结构清楚时，利用已知的结构，可以更高精度地推定控制对象2的频率响应特性。
除此以外，也可以不使用线性黑箱模型辨识控制对象2。例如，也可以使用HARF（hyperstable adptive recursive filter；超稳定自适应递归滤波器）和SHARF（simplified HARF；简化的超稳定自适应递归滤波器）等的自适应数字滤波器，求出表示控制对象2的IIR（Infinite impulse response；无限脉冲响应）滤波器。此外，在本发明中最终只要能够推定控制对象2的频率响应特性即可，因此没有必要必须执行控制对象2的模型辨识。即，在辨识机构6中，也可以直接推定频率响应特性。作为直接推定频率响应特性的方法，例如可考虑短时间傅里叶变换及连续小波变换等的方法。
又，在上述实施形态中，说明了作为应用PFC4的控制器3具有SAC机构的结构，但是控制器3并不限于此。例如，控制器也可以是自适应PID控制机构。图14是示出根据本发明的其他实施形态的自适应控制装置的概略构成示例的框图。在图14所示的示例的自适应控制装置1B中，以在控制对象2的输出（控制值）y上增加PFC4（PFC运算部5）的输出yf的放大控制系统的输出ya与指令值r的误差e、该误差e的积分值w及微分值d为基础调节自适应PID控制器3B的自适应比例增益KP、自适应微分增益KD、自适应积分增益KI。另外，在自适应PID控制中应用不具备辨识机构6及调节机构7的PFC40的结构本身的更详细的说明是公知的，因此省略（例如参照日本国际公开第2008/018496号和岩井善太他“简单自适应控制SAC”2008（森北出版）等）。
又，控制器也可以是滑动模式控制（sliding mode control）机构。图15是示出根据本发明的其他实施形态的自适应控制装置的概略构成示例的框图。在图15所示的示例的自适应控制装置1C中，将放大控制系统的输出（控制值）ya和指令值r的误差作为切换函数σ并通过滑动模式控制器3C计算出非线性的切换输入（操作值）u。在通常的滑动模式控制中，使用控制对象的状态变量构成切换超平面，但是如本示例可以通过使用PFC4以此仅由控制对象2的输出构成切换超平面。因此，不需要观测器等的推定状态变量的机构，因此可以比较容易地构建控制系统（滑动模式控制系统）。另外，在滑动模式控制系统中应用不具备辨识机构6及调节机构7的PFC40的结构本身的更详细的说明是公知的，因此省略（例如参照岩井善太他“简单自适应控制SAC”2008（森北出版）等）。
实施例：
对于本发明的一个实施例中的自适应控制装置和PFC传递函数为固定的SAC装置（比较例），分别使用控制对象的传递函数变化的模型，模拟了控制对象的输出y相对于标准模型的输出ym的跟踪性。另外，在本实施例及比较例中的SAC的各参数中，除了比较例的PFC的输出的增益（0.005）以及频率（30Hz）为固定值以外（控制周期Ts、标准模型的参数am、bm、cm、dm、调节规则增益γpe、γpx、γpu、σ修正增益βe1～βe3、βx1～βx3、βu1～βu3等），本实施例及比较例均使用相同的值。又，在本实施例中，相位延迟的阈值φp为180°，频率系数αk=1.5，增益系数αk=1。
作为控制对象的模型，采用了传递函数G（s）如下那样随着时刻而变化的模型。
[数学式37]
。
上述式（46）为每当传递函数G（s）根据时刻切换时增益变化10倍的模型。在任意一个增益中也有必要设计稳定的PFC，因此在本比较例中，在控制对象的增益较大的区域（处于0≤t＜4、12≤t＜20的传递函数G（s）=1.5e－0.025s/（5s+1））内使PFC的补偿值为最优地进行设计。
图16是示出本发明的一个实施例中的自适应控制装置的模拟结果的图表。又，图17是示出比较例中的SAC装置的模拟结果的图表。从图16及图17可知，在控制对象的增益较大的区域（处于0≤t＜4、12≤t＜20的传递函数G（s）=1.5e－0.025s/（5s+1））中，本实施例及比较例中的任意一个的控制对象的输出（控制值）y都能够很好地跟踪标准模型的输出（标准输出）ym。
然而，在控制对象的增益较小的区域（处于4≤t＜12的传递函数G（s）=1.5e－0.025s/（5s+1））中，比较例（图17）中的PFC的补偿值大幅增大。这可能是因为在增益较小的区域比较例的PFC进行约10倍的过度补偿的结果。因此，如图17所示，在比较例中增益较小的区域，控制对象的输出y不能跟踪标准模型的输出ym。
另一方面，在本实施例（图16）中可知，即使是控制对象的增益较小的区域， PFC的补偿值也不会过度地增大，控制对象的输出y很好地跟踪标准模型的输出ym。像这样，根据本实施例的自适应控制装置，示出即使控制对象的传递函数（增益）发生变动，也可以使PFC的补偿值适当化，因此不会受到控制对象的变动的影响而能够使控制对象的输出y稳定地跟踪标准模型的输出ym。
通过上述说明，本领域技术人员清楚本发明的较多的改良和其他的实施形态等。因此，上述说明应该仅作为例示解释，是以向本领域技术人员教导实施本发明的最优选的形态为目的提供的。在不脱离本发明的精神的范围内可以实质上变更其结构和/或功能的具体内容。
工业应用性：
本发明的自适应控制装置和控制方法以及注射成型机的控制装置在防止响应性的恶化且自动而简单地执行最适合的自适应控制方面有用。
符号说明：
1、1B、1C  自适应控制装置；
2       控制对象；
3       控制器；
3B     自适应PID控制器；
3C     滑动模式控制器；
4、22   PFC；
5       PFC运算部；
6       辨识机构；
7       调节机构；
10      注射成型机；
11      喷嘴；
12      射出缸；
13      加热器；
14      料斗；
15      螺杆；
16      活塞；
17      油压缸；
18      油压泵；
19      伺服马达（马达）；
20      压力控制器；
21      马达驱动装置；
31      标准模型应用部；
32      第一乘法运算器；
33      第二乘法运算器；
34      第三乘法运算器；
35      第一减法运算器；
36      第一加法运算器；
37      第二加法运算器；
38      动态补偿器；
39      第三加法运算器；
41      第四加法运算器。

Claims (24)

1.一种自适应控制装置，是具备向控制对象输出操作值的控制器、和基于所述操作值输出用于补偿从所述控制对象输出的控制值的返回值的补偿值的并联前馈补偿器，并且所述控制器以在从所述控制对象输出的控制值上加上从并联前馈补偿器输出的补偿值的返回值和指令值为基础输出所述操作值并执行反馈控制的自适应控制装置；
所述并联前馈补偿器具备逐次推定所述控制对象的频率响应特性的辨识机构、和基于该频率响应特性调节所述补偿值的调节机构。
2.根据权利要求1所述的自适应控制装置，其特征在于，所述辨识机构逐次辨识所述控制对象的模型并推定所述控制对象的传递函数，基于推定的传递函数逐次推定所述控制对象的频率响应特性。
3.根据权利要求2所述的自适应控制装置，其特征在于，所述辨识机构应用线性黑箱模型。
4.根据权利要求3所述的自适应控制装置，其特征在于，所述辨识机构形成为使用卡尔曼滤波器推定所述线性黑箱模型的多项式表达中的各系数的结构。
5.根据权利要求2所述的自适应控制装置，其特征在于，所述辨识机构应用所述控制对象的物理模型。
6.根据权利要求5所述的自适应控制装置，其特征在于，所述辨识机构形成为使用卡尔曼滤波器推定所述控制对象的所述物理模型的未知常数的结构。
7.根据权利要求1至6中任意一项所述的自适应控制装置，其特征在于，所述调节机构形成为在根据所述频率响应特性的所述控制对象的相位延迟为规定值以上的频率及增益上乘以规定的系数，以此调节所述补偿值的结构。
8.根据权利要求1至7中任意一项所述的自适应控制装置，其特征在于，所述并联前馈补偿器具有一阶滞后系统的传递函数。
9.根据权利要求1至8中任意一项所述的自适应控制装置，其特征在于，所述控制器形成为如下结构：具备调节多个自适应增益的简单自适应控制机构以使所述控制对象输出的控制值跟踪以提供规定的响应的方式设计的标准模型，所述多个自适应增益包含对所述指令值的第一前馈增益、对所述标准模型的状态量的第二前馈增益、和对所述标准模型的输出与所述返回值的偏差的反馈增益。
10.一种注射成型机的控制装置，
是具备向调节注射成型机的油压缸内的压力的马达输出压力操作值的压力控制器、和基于所述压力操作值输出用于补偿基于所述油压缸内的压力的返回值的压力补偿值的并联前馈补偿器，所述压力控制器以在所述油压缸内的压力上加上从所述并联前馈补偿器输出的压力补偿值的返回值和指令值为基础输出所述压力操作值而执行反馈控制的注射成型机的控制装置；
所述并联前馈补偿器具备逐次推定所述注射成型机的频率响应特性的辨识机构、和基于该频率响应特性调节所述压力补偿值的调节机构。
11.根据权利要求10所述的注射成型机的控制装置，其特征在于，所述调节机构形成为如下结构：选择通过所述辨识机构逐次推定的所述注射成型机的频率响应特性、以及预先设定的频率响应特性或过去通过所述辨识机构推定的频率响应特性中的任意一个，并且基于该频率响应特性调节所述压力补偿值。
12.根据权利要求10或11所述的注射成型机的控制装置，其特征在于，
具备控制向所述油压缸内的工作油的流量的流量控制器；
在开始了使用所述流量控制器的流量控制后，检测所述油压缸内的压力、在所述油压缸内滑动的活塞的行程、以及在使用所述流量控制器的流量控制开始后的时间中的至少一个，在检测的值超过预先设定的规定的阈值时，取代所述流量控制开始进行使用所述压力控制器的压力控制。
13.一种自适应控制方法，是使用在控制对象上增加了并联前馈补偿器而构成的控制系统的自适应控制方法，包含：
向所述控制对象输出操作值的操作值输出步骤；
基于所述操作值输出用于补偿从所述控制对象输出的控制值的返回值的补偿值的补偿值输出步骤；和
以在从所述控制对象输出的控制值上加上所述补偿值的所述返回值和指令值为基础输出所述操作值的方式执行反馈控制的反馈控制步骤；
所述补偿值输出步骤包含逐次推定所述控制对象的频率响应特性的辨识步骤、和基于该频率响应特性调节所述补偿值的调节步骤。
14.根据权利要求13所述的自适应控制方法，其特征在于，所述辨识步骤逐次辨识所述控制对象的模型并推定所述控制对象的传递函数，基于推定的传递函数逐次推定所述控制对象的频率响应特性。
15.根据权利要求14所述的自适应控制方法，其特征在于，所述辨识步骤应用线性黑箱模型。
16.根据权利要求15所述的自适应控制方法，其特征在于，所述辨识步骤使用卡尔曼滤波器推定所述线性黑箱模型的多项式表达中的各系数。
17.根据权利要求14所述的自适应控制方法，其特征在于，所述辨识步骤应用所述控制对象的物理模型。
18.根据权利要求17所述的自适应控制方法，其特征在于，所述辨识步骤使用卡尔曼滤波器推定所述控制对象的所述物理模型的未知常数。
19.根据权利要求13至18中任意一项所述的自适应控制方法，其特征在于，所述调节步骤在根据所述频率响应特性的所述控制对象的相位延迟为规定值以上的频率及增益上乘以规定的系数以此调节所述补偿值。
20.根据权利要求13至19中任意一项所述的自适应控制方法，其特征在于，所述并联前馈补偿器具有一阶滞后系统的传递函数。
21.根据权利要求13至20中任意一项所述的自适应控制方法，其特征在于，所述操作值输出步骤包含调节多个自适应增益以使所述控制对象输出的控制值跟踪以提供规定的响应的方式设计的标准模型的步骤，所述多个自适应增益包含对所述指令值的第一前馈增益、对所述标准模型的状态量的第二前馈增益、和对所述标准模型的输出与所述返回值的偏差的反馈增益。
22.一种注射成型机的控制方法，是使用对注射成型机的油压缸内的压力增加了并联前馈补偿器而构成的控制系统的注射成型机的控制方法，包含：
向调节所述注射成型机的油压缸的压力的马达输出压力操作值的操作值输出步骤；
基于所述压力操作值输出用于补偿基于所述油压缸内的压力的返回值的压力补偿值的补偿值输出步骤；和
以在所述油压缸内的压力上加上所述压力补偿值的所述返回值和指令值为基础输出所述压力操作值的方式执行反馈控制的反馈控制步骤；
所述补偿值输出步骤包含逐次推定所述注射成型机的频率响应特性的辨识步骤、和基于该频率响应特性调节所述压力补偿值的调节步骤。
23.根据权利要求22所述的注射成型机的控制方法，其特征在于，所述调节步骤选择通过所述辨识步骤逐次推定的所述注射成型机的频率响应特性、以及预先设定的频率响应特性或过去通过所述辨识步骤推定的频率响应特性中的任意一个，并且基于该频率响应特性调节所述压力补偿值。
24.根据权利要求22或23所述的注射成型机的控制方法，其特征在于，
具备控制向所述油压缸内的工作油的流量的流量控制步骤；
在开始了所述流量控制步骤后，所述油压缸内的压力、在所述油压缸内滑动的活塞的行程、以及在所述流量控制步骤开始后的时间中的至少一个超过预先设定的规定的阈值时，取代所述流量控制步骤开始进行包含所述操作值输出步骤、所述补偿值输出步骤以及所述反馈控制步骤的压力控制步骤。
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