JP2004234219A

JP2004234219A - 制御装置の制御パラメータ調整方法

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Publication number: JP2004234219A
Application number: JP2003020706A
Authority: JP
Inventors: Masashi Nakamoto; 政志中本; Shiro Hino; 史郎日野
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2003-01-29
Filing date: 2003-01-29
Publication date: 2004-08-19
Anticipated expiration: 2023-01-29
Also published as: JP4155508B2

Abstract

【課題】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。
【解決手段】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。
【選択図】図１

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ｒ^１（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ｅ^１（ｔ）およびｕ^１（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ｅ^１（ｔ）、ｕ^１（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ｅ^１（ｔ）をテスト信号ｗ^２（ｔ）とし、これを信号加算部４−２において操作量ｕ^２（ｔ）に重畳させてｖ^２（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ｕ^２（ｔ）、出力ｙ^２（ｔ）を測定する。そして操作量ｕ^２（ｔ）、出力ｙ^２（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ｅ^１（ｔ）、ｕ^１（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ｅ^１（ｔ）をテスト信号ｗ^２（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ｕ^２（ｔ）、出力ｙ^２（ｔ）を測定する。さらに操作量ｕ^２（ｔ）、出力ｙ^２（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ｅ^１（ｔ）、ｕ^１（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、ｅ^１（ｔ）、ｕ^１（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ｅ^１（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ｅ^１（ｔ）、ｕ^１（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ｅ^１（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ｅ^１（ｔ）、ｕ^１（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。

Claims

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制御装置の制御パラメータ調整方法。
前記評価関数は、目標値の望ましい変化と制御対象の出力との偏差の２乗と操作量の変化分の２乗に重みをかけた量の和をテスト期間についての加算平均値であることを特徴とする請求項１記載の制御装置の制御パラメータ調整方法。
前記評価関数は、目標値の望ましい変化と制御対象の出力との偏差の２乗と、操作量と操作量の将来値との差の２乗に重みをかけた量の和をテスト期間についての加算平均値であることを特徴とする請求項１記載の制御装置の制御パラメータ調整方法。
前記１回目のテストの際、目標値を変化することを特徴とする請求項１記載の制御装置の制御パラメータ調整方法。
前記１回目のテストの際、操作量にテスト信号を加えることを特徴とする請求項１の制御装置の制御パラメータ調整方法。
前記２回目のテストの際、１回目のテスト目標値の望ましい変化と制御対象の出力との偏差を、新しい目標値とすることを特徴とする請求項１の制御装置の制御パラメータ調整方法。
前記２回目のテストの際、１回目のテスト目標値の望ましい変化と制御対象の出力との偏差を、操作量に加えることを特徴とする請求項１記載の制御装置の制御パラメータ調整方法。