JP2000089525A - 調整制御システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 最適な調整ができるとともに調整効率の良い
制御を行うようにする。 【解決手段】 複数のセンサから制御量の入力が行わ
れ、これらの制御量変数のすべての偏差が許容差内であ
るか否かの良否判定を行い、判定「否」となった際、制
御量偏差空間における位置が、その時点で学習している
成功経験に存在するか否かを判定し、経験がある場合は
成功経験の操作量を採用する学習制御に移行し、経験が
ない場合は適応型制御により操作量を決定し、成功経験
の操作量または算出された操作量に基づいて操作を行
い、再び制御量入力から良否判定を行い、判定「良」と
なった際、適応型制御に移行した場合にのみ制御開始し
た初期偏差からテスト操作を含むそれぞれの時点の制御
量パターンと、それぞれの制御量パターンについてそこ
から判定「良」に至るまでのそれぞれの操作量変更量の
対応全てを成功経験として記憶する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、アナログ複写
機、デジタル複写機、ファクシミリ等の画像形成装置に
設けられ原稿画像を読取る光学ユニットの調整方法と調
整装置、カラーレーザプリンタやカラーデジタル複写機
などの画質維持の調整手段の調整制御システムに関す
る。

【０００２】

【従来の技術】画像形成装置として、例えば、アナログ
複写機は、ガラスからなる原稿台に載置された原稿の画
像を読取る光学ユニットと、この光学ユニットによって
読取られた画像に基いて現像剤像を形成し、用紙等の記
録媒体に転写するプロセスユニットと、を備えている。

【０００３】複写機において、最終的に得られるコピー
画像の解像力は、感光体ドラムへの露光の解像力、およ
びその露光像に対する電子写真プロセスの忠実再現性に
よって左右される。

【０００４】感光体ドラムへの露光の解像力は、レンズ
特性、絞り、ミラー平面度、レンズ、およびミラー位
置、姿勢、原稿台と感光体ドラムとの相対位置等によっ
て変化する。レンズ特性および絞りについては、像面の
画像領域全てに均一で高い解像力（ＭＴＦ特性）が得ら
れ、露光光量も充分で、かつ、できるだけ総光路長が短
いことが望まれる。また、物面（原稿面）、レンズ、結
像面（感光体ドラム）の相対位置の誤差を吸収できるよ
うに、レンズ特性および絞りは、許容する解像力の範
囲、即ち焦点深度を広くとれることが要求されている。

【０００５】上記要求は、物理的に相反するものであ
り、更に、実現上、レンズには収差（例えば、像面湾曲
など）が存在し、製造コストも安価にしたいという要望
も加えると、全ての要求を満たすことは難しく、それぞ
れの妥協線を見いだす最適化を行う必要がある。

【０００６】通常、上述のように最適化されたレンズ
は、理想（設計値）結像面が焦点深度内に含まれるよう
に設計される。しかしながら、レンズおよびミラー位
置、姿勢と原稿台と感光体ドラムとの相対位置は、多数
の部品公差や組立公差内のバラツキの積算により固体間
差が生ずる。

【０００７】レンズ収差は、レンズ中心の光軸から離れ
る程大きくなるため、結像面端部ほど解像力が低下す
る。また、結像面となる感光体ドラム表面は円筒形状で
あるため、露光位置の変化は光路長変化となり、焦点位
置からのズレによる解像力の劣化が生じるとともに、倍
率が変化して走査による同一画点のズレ（スリット露光
を行うため、走査中のスリット幅内の原稿の画点に対応
する感光体ドラム上の位置は、一致していないと潜像が
ボケる）を生じ、解像力が劣化する。このように光学的
に物面と結像面との相対位置関係が崩れた場合、結像面
端部ほど解像力が劣化することになる。

【０００８】また、原稿面とドラム露光位置とが物理的
に理想的な相対位置にあったとしても、ミラー、レンズ
の位置、姿勢によって、光学的な物面と像面との関係、
あるいは、焦点面と結像面との関係は、理想的相対位置
から離れてしまう。焦点面と結像面との光学的平行が崩
れると、その接点は１点しか存在しなくなるため、光軸
方向の光路長調整では画像領域全域について解像力劣化
を改善することは不可能となる。

【０００９】解像力劣化の要因の内、焦点深度あるいは
ＭＴＦ特性などのレンズ特性、および原稿台、ミラー、
レンズ、感光体ドラムの位置決めに基因する劣化を、そ
れぞれの部品の加工精度の向上および支持部材の部品精
度向上によって改善しようとする場合には、コストアッ
プにつながる。

【００１０】また、得られるコピー画像から、解像力劣
化の状態を肉眼で観察し劣化要因を限定することは難し
く、更に、それを修正／補正することは極めて生産性を
低下させる。解像力の劣化は、光学的なものだけでなく
画像形成プロセスによっても生じる。更に、画像の歪み
は光学的原因で生じるとともに、用紙搬送系等の原因に
よっても類似の現象が生じ、歪みの程度は、１００ミク
ロンオーダとなるため肉眼で定量的な把握は非常に困難
となる。

【００１１】また、複写機の生産ライン、あるいはメン
テナンス業務などにおいて、上述した光学系の調整を行
うためにある要素を調整した場合、複数の別の要素が関
連して変動してしまい、全てを程良く調整することが困
難となるケースが多い。

【００１２】さらに、画像形成装置の他の例として、た
とえば、同じ複写機で同じ原稿なのに複写した複写物の
濃さが違うといった経験を持つ人は多いと思われる。電
子写真における画像濃度の変動は、環境、経時による画
像形成条件の変化、劣化による影響である。アナログ複
写機は勿論、多階調のプリンタあるいはデジタル複写機
では、この画像濃度の変動をおさえ、安定化を図って画
質を維持することが重要である。特に、カラーにおいて
は、濃度再現性のみならず、色再現性にまで影響を与え
てしまうため、画像濃度の安定化は必要不可欠な要求で
あるといえる。

【００１３】そこで、従来、像担持体上に複数のテスト
パターンを形成し、これらの画像濃度を検出することに
より階調特性の変化を把握し、画像形成部の作動部の調
整、良否判定を繰り返すフィードバック制御を行ってい
る。この際、制御量偏差に対応する操作量の算出は、予
め用意されたルックアップテーブルに基いて行ってい
る。このようなルックアップテーブルの内容は、オフラ
インで作製されるものであり、作製に当たっては種々の
実験を行い、調整対象の特性（制御量に対する操作量）
を把握する必要がある。そのため、作製作業に大きな労
力および期間を必要とする。

【００１４】また、多入力多出力系では、一般的に、入
出力間の依存関係がそれぞれ独立していないため、入出
力関係をルックアップテーブルに記述するためには、そ
の入出力数の次元個数分のルックアップテーブルが必要
となるため、次元数が多いシステムでは、格納するメモ
リ容量を大量に必要とし、同定作業は極めて膨大とな
る。さらに、その関係が非線型特性、固体間差、再現
性、経年変化により、必ずしも対象となる装置に合致し
ない場合もある。フィードバック制御の採用により、同
定がある程度不完全な場合でも実用可能であるが、良否
判定合格までの収束回数、制御時間は、同定した装置と
のずれ分だけ多くなってしまう。

【００１５】

【発明が解決しようとする課題】上記したように、複数
の調整箇所を有する場合において、これらの調整箇所が
互いに依存関係を持っている場合が多く、この依存関係
は、１つの調整量を考慮して１つの調整個所を調整した
際、他の複数の調整量が変化してしまい、それを補正す
るため別の調整個所を操作すると、別の特徴量が変化す
るといった現象が起きる。その結果、最適な調整が困難
となるとともに、調整効率が非常に悪くなるという問題
があった。そこで、この発明は、最適な調整ができると
ともに調整効率の良い制御を行うことのできる調整制御
システムを提供することを目的とする。

【００１６】

【課題を解決するための手段】この発明の調整制御シス
テムは、複数の制御量を検出する検出手段と、この検出
手段で検出された各制御量が所定の許容範囲内にあるか
否かを判定する判定手段と、この判定手段の判定で上記
複数の制御量のうち１つ以上が所定の許容範囲内になか
った場合、上記複数の制御量から上記所定の許容範囲内
に調整制御した事例があるか否かを判断する判断手段
と、この判断手段で調整制御した事例がある場合は、該
事例に基づいて上記検出された各制御量が所定の許容範
囲内となる調整を制御する第１の制御手段と、上記判断
手段で調整制御した事例がない場合は、上記検出された
各制御量が所定の許容範囲内となるまで繰り返し調整す
る制御を行う第２の制御手段とから構成されている。

【００１７】この発明の調整制御システムは、複数の制
御量を検出する検出手段と、この検出手段で検出された
複数の制御量と所定の目標値とから各制御量偏差を算出
する偏差算出手段と、この偏差算出手段で算出された各
制御量偏差が所定の許容範囲内にあるか否かを判定する
判定手段と、この判定手段の判定で上記制御量偏差のう
ち１つ以上が所定の許容範囲内になかった場合、上記各
制御量偏差から上記所定の許容範囲内に調整制御した事
例があるか否かを判断する判断手段と、この判断手段で
調整制御した事例がある場合は、該事例に基づいて上記
算出された各制御量偏差が所定の許容範囲内となる調整
を制御する第１の制御手段と、上記判断手段で調整制御
した事例がない場合は、上記算出された各制御量偏差が
所定の許容範囲内となるまで繰り返し調整する制御を行
う第２の制御手段とから構成されている。

【００１８】

【発明の実施の形態】以下、この発明の一実施の形態に
ついて図面を参照して説明する。図１は、この発明の調
整制御システムに係る複数の調整箇所を有する適応型制
御のフローチャートを示すものである。調整制御システ
ムにおいては、全体の制御としてＣＰＵ等により実行さ
れる。

【００１９】まず、ステップＳＴ１において複数のセン
サ（複数の調整個所）からの制御量の入力が行われ、そ
れぞれの制御量変数のすべての偏差が許容差内であれば
「良」とし、そうでなければ「否」とする良否判定が行
われる（ＳＴ２）。

【００２０】ステップＳＴ２で「否」の場合、制御量の
パターンに対応した操作すべき操作手段を選択する調整
ルールが予め記憶されており、この調整ルールに基づい
て操作手段が選択決定される（ＳＴ３）。選択された操
作手段が所定の操作で実際に行われた際、注目する制御
量（調整ルールに記載）の変化（ＳＴ４）、すなわち感
度から比例制御のゲインを求め、偏差を減少させる（比
例制御の場合、偏差０となる）操作量が算出され（ＳＴ
５）、この算出された操作量に基づいて上記選択された
操作手段で操作が行われる（ＳＴ６）。

【００２１】上記ステップＳＴ１からステップＳＴ２の
良否判定を経由してステップＳＴ３〜６を繰り返すこと
により収束して行き、収束完了（すべての偏差が許容差
内に収まる）してステップＳＴ２の良否判定にて「良」
となって制御を終了する。

【００２２】調整ルールは、操作量変数に対する制御量
の依存関係（独立、非独立）の定性的知識から収束する
組み合わせを選んであるので、フィードバックすること
で依存関係の知識と実際が極端に違わなければ、最終的
に収束に向かう。

【００２３】これにより、全制御量空間に対する全操作
量変数の値に関する定量データを収集する労力を要すこ
となく、容易に収束できる調整制御システムが実現でき
る。また、定量的知識は、元々与えておらず、選択され
た操作手段をその状況下で実際に操作した感度をもとに
しているので、他の操作手段の依存、制御対象特性の固
体間差、経年変化に対して収束困難な状況となることは
ない。

【００２４】図２は、図１で説明した適応型制御におけ
る収束過程の例を示すものである。図２は、２入力２出
力系の例で２つの制御量空間を表しており、それぞれの
制御量偏差を偏差１、偏差２で示す。図２の（ａ）にお
ける中央の直交する軸の交点が量偏差０（零）で、その
周りを囲む長方形の内側の領域Ｂが、それぞれの偏差に
対する許容偏差内、すなわち許容範囲を示す。

【００２５】この例では、ルール生成により得られた調
整ルールにより、 調整ルール１…両偏差が許容差外→操作手段１（オフセ
ット操作手段）偏差の大きい方を注目し、感度から操作
を決定する。

【００２６】調整ルール２…片方が許容差内→操作手段
２（グラジエンド操作手段）偏差の大きい方を注目し、
感度から操作を決定する。 これらが、選択決定されるようになっている。

【００２７】図２の（ａ）では、初回の検出により取得
した初期偏差が偏差１、偏差２の両方とも許容差外であ
る場合を示す。上述した調整ルールに従い、操作手段１
（オフセット操作手段）が選ばれ、感度未確認であるの
で所定操作量にてテスト操作が行われ、再び検出が行わ
れて初期偏差から注目偏差である偏差１の変化量、すな
わち図２の（ｂ）に示す偏差１の感度が得られる。

【００２８】得られた偏差１の感度から、同偏差１を
「０」にするよう操作量が算出され、求められた操作量
に基づき再び操作手段１が操作された結果、図２の
（ｃ）に示すように偏差１が許容差内、偏差２が許容差
外となる。

【００２９】そこで先の調整ルールに従い、操作手段２
（グラジエント操作手段）が選ばれ、感度未確認である
ので所定操作量にてテスト操作が行われ、再び検出が行
われて注目偏差である偏差２の変化量、すなわち図２の
（ｄ）に示す偏差２の感度が得られる。

【００３０】得られた偏差２の感度から、同偏差２を
「０」にするよう操作量が算出され、求められた操作量
に基づき再び操作手段２が操作された結果、図２の
（ｅ）に示すように偏差１、偏差２とも許容差外となっ
た（ただし、偏差の大きさは「０」に近づいている：収
束している）。

【００３１】その後、先の２つの調整ルールに従い、検
出、判定、操作手段選択、テスト、感度取得、操作量決
定、操作を繰り返し、やがて両偏差とも許容範囲に収束
を完了する。

【００３２】図２で示した例のように、１つの操作量変
化に対して２つの制御量変数に依存したとしても（独立
でない場合）、収束が可能である。このように適応型制
御では、操作変量１，２それぞれに対し、制御変量１，
２の依存の有無のみ定性的知識として与えているのみ
で、後は所定のアルゴリズムにより得られた調整ルール
を生成し、これに基づき定量的知識は、実際の対象に対
して、逐次感度を調べ操作量を決定する手段を設けるこ
とで、開発労力の低減はもちろん、対象の固体間差や経
年変化にも追従できる調整制御システムとなっている。

【００３３】しかしながら、上記のようなフィードバッ
ク制御システムを適用するに際して、制御回数（フィー
ドバックのループ回数）、制御時間に制約のある場合が
ある。

【００３４】例えば、画像形成装置における画質安定性
のためテスト現像の濃度を検出し、作像条件を操作する
ような制御の場合、テスト現像は、現像剤を消耗し、そ
の動作時間は、各種の部品、材料に長期的劣化を早め、
制御中、利用者の使用を不可能（禁止）とするなど、制
御量検出回数低減、制御時間短縮が望まれる。

【００３５】また、製造時、あるいはメンテナンス時に
おける調整装置、調整機能として適用した場合、調整工
数の面から制御時間は望小となる。適応型制御では、逐
次感度を調べ操作量を決定する手段を設けることで、開
発労力の低減、対象の固体間差や経年変化にも追従でき
る反面、定量的な知識を持たないため、上述したような
制御回数の制約を満たせない場合がある。

【００３６】一般に制御器は、制御対象の特性の逆モデ
ルであると言える。従って、対象についての入出力特
性、すなわち操作量に対する制御量を定量的に測定でき
れば制御器がつくれる。例えば，ＬＵＴ（ルックアップ
テーブル）などの制御量に対する操作量を予め記憶手段
に保存しておき、これを実際の制御量に応じて参照し、
操作量を決定する方法や、同様のテーブル作成を教師デ
ータ（事例データ）により作成する手法が知られてい
る。

【００３７】しかしながら、これらの方法では、取得す
るデータ数が、 （制御量変数の数）×（（制御変量分割数）の（制御量
変数の数）乗） 相当のものとなり、多次元になるほど膨大な労力を要す
ることになる。

【００３８】加えて、可観測でない誤差因子により対象
特性の固体間差がある場合、統計的なデータが必要とな
り、オフラインで作成されたＬＵＴでは、経年変化の追
従はできず、制御結果が所望の制御量から離れたり、フ
ィードバック制御では収束性が劣化することがある。

【００３９】オンラインで学習させる方法も提案されて
いるが、初期値（対象データあるいは逆関数データ）に
より制御性能に差違があるため、上記オンラインのよう
な事前のデータ収集の必要性がある。また、スピルアウ
ト（調整ルールから外れる例外状態）のとき、過去の学
習結果で即座に対応することが困難な場合、誤調整ある
いは不具合を引き起こす恐れもある。

【００４０】そこで、これらの問題に対応したこの発明
に係る調整制御システムについて説明する。図３は、こ
の発明に係る調整制御システムの適応型制御と学習制御
とを併用した制御のフローチャートを示すものである。

【００４１】ステップＳＴ１１において複数のセンサ
（複数の調整個所）からの制御量の入力が行われ、制御
量変数のすべての偏差が許容差内であれば「良」とし、
そうでなければ「否」とする良否判定が行われる（ＳＴ
１２）。

【００４２】ステップＳＴ１２で「否」となった後、制
御量偏差空間における位置（以下、制御量パターンと記
述する）が、その時点で学習している成功経験に存在す
るか否かが判定され（ＳＴ１３）、経験がある場合は成
功経験の操作量（すべての操作手段についての変更量）
を採用し（ＳＴ１４）、経験がない場合は上述した適応
型制御により操作量を決定する（ＳＴ１５）。

【００４３】そして、ステップＳＴ１４の成功経験の操
作量、またはステップＳＴ１５で算出された操作量に基
づいて操作が行われる（ＳＴ１６）。従って、経験がな
い場合、適応型制御で調整ルールに基づき選択された選
択手段をテスト操作し、そこで得られた感度に基づき操
作を繰り返し収束して行き（ステップＳＴ１１，１２，
１３，１５，１６）、制御回数を要するが収束完了に至
る（ＳＴ１２における良否判定が「良」）。

【００４４】ステップＳＴ１２で収束完了した時点で、
制御開始した初期偏差からテスト操作を含むそれぞれの
時点の制御量パターンと、それぞれの制御量パターンに
ついてそこから収束完了に至るまでのそれぞれの操作量
変更量の対応全てが、成功事例として記憶（学習）され
る（ＳＴ１７）。

【００４５】このように適応型制御のような収束性が保
証されるフィードバック制御と学習制御の制御パターン
とにより、選択して操作量を決定することで上述した制
御器設計労力の低減、収束性の確保、制御回数の低減を
実現する調整制御システムを提供することができる。

【００４６】図４は、図２で説明した適応型制御と学習
制御による収束過程の例を示すものである。適応型制御
と学習制御とを対比するため、初期偏差はそれぞれ同じ
とし、図４の（ａ）に適応型制御における初期偏差を示
し、図４の（ｃ）に学習制御における初期偏差を示す。

【００４７】未経験の制御量パターンの場合に適応型制
御が選択され、図４の（ａ）に示す初期偏差から適応型
制御で徐々に収束して行き、図４の（ｂ）に示すような
許容値に至るのに対し、そこで得た制御量パターンに対
する操作量が許容範囲に到達する過程の対象特性に関す
る再現性があれば、その学習した操作量（複数操作手段
同時）を操作し、図４の（ｃ）に示す初期偏差から図４
の（ｄ）に示すように１回で許容範囲に至ることが可能
となる。

【００４８】また、万一許容範囲に到達しなくても成功
経験がない制御量パターン域であれば、適応型制御に切
り替わり、収束して新たな成功経験を獲得できる。図５
は、調整制御システムの全体の動作を説明するためのフ
ローチャートである。全体の制御としてＣＰＵ等が実行
し、制御量検出、良否判定、判定が「否」ならば操作量
決定、そして操作を実行して制御量の検出へと戻り、良
否判定が「良」となるまで繰り返し、良否判定が「良」
となった際に終了処理を行って終る。

【００４９】図６は、調整制御システムにおける学習と
の切り替え動作を説明するためのフローチャートであ
る。すなわち、制御量を検出した際、まず、ＲＡＭ等の
１次記憶手段（操作毎の制御量と操作量とを制御開始か
ら収束まで記憶する）に制御量を記憶する。良否判定で
「否」となった際、不揮発性ＲＡＭ等の２次記憶手段か
ら読み出した成功経験と比較して一致するものがあれば
その成功経験を活用し、一致するものが無ければ、適応
型制御を実行して操作量を決定し、この操作量も１次記
憶手段に記憶する。

【００５０】操作を実行して、再び制御量検出、１次記
憶手段に記憶、そして良否判定で「良」となるまで繰り
返し、良否判定が「良」となった際に終了処理として１
次記憶手段に記憶した収束までの操作量を成功経験とし
て２次記憶手段に記憶する。

【００５１】図７は、調整制御システムの学習データな
しの場合におけるテスト操作（感度測定）の動作を説明
するためのフローチャートである。すなわち、制御量を
検出した際、ＲＡＭ等の１次記憶手段に制御量を記憶
し、良否判定で「否」となった際、不揮発性ＲＡＭ等の
２次記憶手段から読み出した成功経験と比較して一致す
るものが無ければ適応型制御を実行し、最初にテスト操
作量を決定し、この操作量を１次記憶手段に記憶してテ
スト操作を実行する。

【００５２】図８は、調整制御システムの学習データな
しの場合における本操作の動作を説明するためのフロー
チャートである。すなわち、テスト操作を実行した後に
制御量を検出して１次記憶手段に記憶し、良否判定で
「否」となった後、テスト操作における感度に基づいて
本操作量を決定し、この操作量を１次記憶手段に記憶し
て操作を実行する。

【００５３】図９は、調整制御システムにおける成功事
例の学習（収束までの履歴）の動作を説明するためのフ
ローチャートである。すなわち、制御量を検出して良否
判定を行って良否判定が「良」となるまで繰り返され
る。良否判定が「良」になった場合に終了処理が行われ
るが、この際、１次記憶手段に記憶した制御開始から収
束までの操作毎の制御量と操作量の記憶を読み出し、成
功経験として２次記憶手段に記憶し、数世代に渡りこの
成功事例を管理する。

【００５４】図１０は、調整制御システムの学習データ
ありの場合における成功経験の活用動作を説明するため
のフローチャートである。すなわち、制御量を検出した
際、ＲＡＭ等の１次記憶手段に制御量を記憶し、良否判
定で「否」となった際、不揮発性ＲＡＭ等の２次記憶手
段から読み出した成功経験と比較し、一致するものがあ
れば、その事例データに基づいて操作量を決定し、この
操作量を１次記憶手段に記憶して操作を実行する。

【００５５】図１１は、調整制御システムにおける学習
データの蓄積動作を説明するためのフローチャートであ
る。すなわち、制御量を検出した際、ＲＡＭ等の１次記
憶手段に制御量を記憶する。良否判定で「否」となった
際、不揮発性ＲＡＭ等の２次記憶手段から読み出した成
功経験と制御量とを比較して一致するものがあればその
成功経験を活用し、一致するものが無ければ、適応型制
御を実行して操作量を決定し、この操作量も１次記憶手
段に記憶する。

【００５６】続いて操作を実行して、再び制御量検出
し、１次記憶手段に制御量を記憶し、そして良否判定を
行って良否判定が「否」となった際、再び適応型制御を
実行して操作量を決定し、この操作量も１次記憶手段に
記憶して操作を実行する。

【００５７】この良否判定で「良」となるまで適応型制
御の実行を繰り返し、「良」となった際に終了処理とし
て１次記憶手段に記憶した制御開始から収束までの制御
量と操作量とを成功経験として２次記憶手段に記憶す
る。

【００５８】図１２は、調整制御システムにおける制御
量検出の動作を説明するためのフローチャートである。
まず、当該操作における検出回数をカウントし、複数の
制御対象からの情報を収集し、各制御量の偏差を算出
し、この複数の制御量偏差をＲＡＭ等の１次記憶手段に
記憶する。

【００５９】図１３は、調整制御システムにおける良否
判定の動作を説明するためのフローチャートである。ま
ず、制御量が検出された際の複数の制御量偏差を、それ
ぞれの許容値と比較する。例えば、複数の制御量偏差
が、制御量偏差１，２，…ｎまであるとすると、制御量
偏差１が許容値１より小さいかあるいは等しいかが比較
され、制御量偏差２が許容値２より小さいかあるいは等
しいかが比較され、制御量偏差ｎが許容値ｎより小さい
かあるいは等しいかが比較される。全ての制御量偏差が
それぞれの許容値より小さいかあるいは等しい場合に良
否判定が「良」となり、判定「良」のステータスが出さ
れる。

【００６０】上記制御量偏差１〜ｎのうち１つでも該許
容値より大きいものがあれば、判定「否」となる。しか
しながら、本制御を際限なく繰り返していれば、実際の
装置に組み込んだ場合に支障を来すことになる。そこ
で、実用化するために、予め最大制御回数を設定する必
要がある。本実施例では、制御量回数ｃが予め設定され
た最大制御回数ｃMAX を超えているか否かがチェックさ
れ、超えていなければ判定「否」のステータスが出さ
れ、超えていればエラーステータスが出される。

【００６１】図１４は、調整制御システムにおける操作
量決定の動作を説明するためのフローチャートである。
まず、検出された制御量を１次記憶手段に記憶した後、
良否判定で「否」となった際、操作量の決定方法が選択
される。そこで、２次記憶手段に記憶されている成功事
例と検出した制御量からの複数の制御量偏差とを比較し
て一致するものがあるか否かをチェックし、一致するも
のがある場合にこの成功事例を採用して操作量を決定す
る。また、一致するものがない場合、適応型制御を実行
して操作手段を選択すると共に操作量を算出し、この操
作量を１次記憶手段に記憶して保存する。

【００６２】図１５は、調整制御システムにおける終了
処理の動作を説明するためのフローチャートである。ま
ず、良否判定で判定「良」となった際、１次記憶手段に
記憶されている履歴データを成功事例として整理し、こ
の成功事例を２次記憶手段に保存する。

【００６３】以上説明したように上記発明によれば、収
束保証された制御システムであるので収束不能がなく、
対象調整システムの成功事例学習のため制御システム特
性の固体間差、経年変化に適応できる。

【００６４】また、収束過程の効率は、装置が自律的に
適応するので、本質的収束保証のみフィードバック制御
で実現すればよく、最適化のためのデータ収集、試行試
験などの労力が削減される。

【００６５】また、制御器設計（特にチューニング）の
労力を削減するとともに、制御対象の固体間差、長期経
年変化に自律的に適応する制御システムの構成が可能と
なる。

【００６６】さらに、適応型制御など収束性保証される
制御と学習制御とを併用し、未経験な状況においては、
逐次感度を調べて操作量を決め収束させ、収束完了した
ときを成功経験として学習し、これと同様の状況となっ
たとき、学習した知識を活用し、操作することで収束回
数の低減が図れる。

【００６７】

【発明の効果】以上詳述したようにこの発明によれば、
最適な調整ができるとともに調整効率の良い制御を行う
ことのできる調整制御システムを提供することができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の調整制御システムに係る複数の調整
箇所を有する適応型制御のフローチャート。

【図２】適応型制御における収束過程の例を示す図。

【図３】この発明に係る調整制御システムの適応型制御
と学習制御とを併用した制御のフローチャート。

【図４】適応型制御と学習制御による収束過程の例を示
す図。

【図５】調整制御システムの全体の動作を示すフローチ
ャート。

【図６】調整制御システムにおける学習との切り替え動
作を示すフローチャート。

【図７】調整制御システムの学習データなしの場合にお
けるテスト操作の動作を示すフローチャート。

【図８】調整制御システムの学習データなしの場合にお
ける本操作の動作を示すフローチャート。

【図９】調整制御システムにおける成功事例の学習の動
作を示すフローチャート。

【図１０】調整制御システムの学習データありの場合に
おける成功経験の活用動作を示すフローチャート。

【図１１】調整制御システムにおける学習データの蓄積
動作を示すフローチャート。

【図１２】調整制御システムにおける制御量検出の動作
を示すフローチャート。

【図１３】調整制御システムにおける良否判定の動作を
示すフローチャート。

【図１４】調整制御システムにおける操作量決定の動作
を示すフローチャート。

【図１５】調整制御システムにおける終了処理の動作を
示すフローチャート。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】複数の制御量を検出する検出手段と、 この検出手段で検出された各制御量が所定の許容範囲内
   にあるか否かを判定する判定手段と、 この判定手段の判定で上記複数の制御量のうち１つ以上
   が所定の許容範囲内になかった場合、上記複数の制御量
   から上記所定の許容範囲内に調整制御した事例があるか
   否かを判断する判断手段と、 この判断手段で調整制御した事例がある場合は、該事例
   に基づいて上記検出された各制御量が所定の許容範囲内
   となる調整を制御する第１の制御手段と、 上記判断手段で調整制御した事例がない場合は、上記検
   出された各制御量が所定の許容範囲内となるまで繰り返
   し調整する制御を行う第２の制御手段と、 を具備したことを特徴とする調整制御システム。
2. 【請求項２】複数の制御量を検出する検出手段と、 この検出手段で検出された複数の制御量と所定の目標値
   とから各制御量偏差を算出する偏差算出手段と、 この偏差算出手段で算出された各制御量偏差が所定の許
   容範囲内にあるか否かを判定する判定手段と、 この判定手段の判定で上記制御量偏差のうち１つ以上が
   所定の許容範囲内になかった場合、上記各制御量偏差か
   ら上記所定の許容範囲内に調整制御した事例があるか否
   かを判断する判断手段と、 この判断手段で調整制御した事例がある場合は、該事例
   に基づいて上記算出された各制御量偏差が所定の許容範
   囲内となる調整を制御する第１の制御手段と、 上記判断手段で調整制御した事例がない場合は、上記算
   出された各制御量偏差が所定の許容範囲内となるまで繰
   り返し調整する制御を行う第２の制御手段と、 を具備したことを特徴とする調整制御システム。