JP2005044349A - 改善されたパターン認識適応コントローラ - Google Patents

Abstract

【課題】システム変化を補償するためにコントローラの制御パラメータを調整する方法を提供する。
【解決手段】閉ループ応答を特徴付けるパターンに基づく比例ゲイン（利得）および積分時間制御パラメータを動的に調整すべく形成されたパターン認識適応コントローラは、制御された変数を表すサンプルされた信号を受信し、そして前記サンプルされた信号に基づいて平滑化された信号を判定する。該コントローラは、前記サンプルされた信号の推定ノイズレベルを判定し、且つあらかじめ定義された基準に基づいて、制御出力およびプロセス出力を判定する。これらの判定の結果に基づいて、該コントローラは、前記ゲインおよび積分時間を変化しないままとするか、新たなゲインおよび積分時間を決定する。調整された制御パラメータは、その後アクチュエータを制御し、それによって該コントローラをプロセスに作用させる。
【選択図】図１

Description

本発明は、比例−積分コントローラのゲインおよび積分時間パラメータを調整するための装置および方法に関する。より詳細には、本発明は、制御された変数を表すフィードバック信号におけるパターンに応答して比例−積分コントローラのゲインおよび積分時間パラメータを調整するための装置および方法に関する。

単ループフィードバックコントローラ（「コントローラ」）は、温度、湿度、圧力、および加熱、換気、および空気調整の設備のための流速を維持するために一般に採用されている。例えば、空気調整システムにおいて、コントローラは、冷却コイルを通る冷却水の流れを制御するために使用されている。そのようなシステムにおいて、コントローラは、コイルから放出された空気の温度（「制御された変数」）を表すフィードバック信号に基づいて水の流速を調整する。フィードバック信号は、制御された変数を監視するために配置されるセンサによって発生される。

そのようなコントローラの目的は、フィードバック信号によって検知されるような、制御された変数を、所望のレベル（「セットポイント」）に維持するような方法にて、システムを制御することにある。例えば、空気調整システムのコントローラは、システムから放出された空気の温度を特定のレベルに維持しようとする。放出された空気の実際の温度が所望される温度から、離れている時、コントローラは、実際の空気温度を所望される空気温度に合わせて戻すように、冷却された水の流れを適切に調整しなければならない。従って、もしも、実際の空気温度が所望される温度よりも冷たいことを、フィードバック信号が示す場合、コントローラは、冷却水の流速を減小させ、それは放出された空気の実際の温度を上げるであろう。同様に、実際の空気温度が所望される温度よりも暖かいことを、フィードバック信号が示すならば、コントローラは、冷却水の流速を増大させ、それは放出された空気の実際の温度を下げるであろう。

理想的なフィードバック制御システムは、制御された変数をフィードバック信号にのみ基づいてセットポイントに維持させることができるであろう。しかしながら、実際のフィードバック制御システムは、制御パラメータとして知られる付加的な入力を必要とする。制御パラメータは、フィードバック信号およびセットポイントに基づいてシステムをどのように制御するかを決定するためにコントローラによって使用される値である。

閉ループシステムを制御するために、一般に使用される比例＋積分制御（ＰＩ）として知られる一つの方法は、二つの制御パラメータ、すなわち比例ゲインおよび積分時間、を必要とする。これら二つのパラメータは、ＰＩコントローラの性能および安定性に直接影響することから、これらのパラメータの適切な値を決定することが重要となる。しかしながら、これらのパラメータについての適切な値は、システムが使用されるにつれて、変化しうる。例えば、プロセスの動力学は、熱交換器付着物、固有の非線形反応、環境変動、流速変化、大きく且つ頻繁な外乱、および故障、起動およびシャットダウンのような、通常でない運転状態によって、変更されるかもしれない。そのようなシステム変化を補償するためにコントローラの制御パラメータを調整するプロセスは、再同調（リチューニング）と称される。もしも、コントローラが再同調されなければ、制御応答は、貧弱になりうる。例えば、制御された変数は、不安定になるか、またはセットポイントに関して大きく発振しうる。それゆえ、充分な性能を確実にするために、コントローラは、周期的に新たな制御パラメータ値で再同調されるべきである。

ＰＩコントローラのために制御パラメータの適切な値を決定するために開発されてきた種々の同調（チューニング）方法は、三つの一般的なカテゴリーに分類される。これらのカテゴリーは、手動同調、自動同調、および適応制御である。手動同調法は、適切な制御パラメータを決定するために、異なる検査または試行錯誤手続きを実施することをオペレーターに要求する。手動同調法は、多量のオペレーターの時間および専門技術を必要とするという明白な不都合を有している。自動同調法は、コントローラが適切な制御パラメータを自動的に決定する間、同調手続きを周期的に起動することをオペレーターに要求する。このように設定される制御パラメータは、次の同調手続きまで変化されないまま留まる。自動同調は、手動同調法よりも一層少ないオペレーターの作業時間を必要とするが、依然としてオペレーターの介入を必要とする。さらに、同調動作間の間隔の間に、コントローラは、ひどく同調外れとなり且つ不充分に動作しうる。適応制御法によれば、制御パラメータは、通常の動作の間に、プロセス動力学における変化に適応させるべく自動的に調整される。したがって、オペレーターの介入は何ら要求されない。さらに、制御パラメータが、他の方法の同調の間に起こりうる劣化された動作を防止すべく連続的に更新される。

適応制御に対する三つの主たるアプローチには、モデル規範型適応制御（「ＭＲＡＣ」）、自己同調制御、およびパターン認識適応制御（「ＰＲＡＣ」）がある。最初の二つのアプローチ、ＭＲＡＣおよび自己同調は、一般にかなり複雑なシステムモデルに頼っている。該モデルの複雑さは、普通でないまたは異常な動作状態を予想することの要求によって必要とされる。特に、ＭＲＡＣは、規範モデルの応答に続いてコマンド信号に対するシステムの応答があるまで、制御パラメータを調整することを含む。自己同調制御は、オンラインのプロセスモデルのパラメータを決定すること、および前記プロセスモデルのパラメータに基づいて制御パラメータを調整することを含む。

ＰＲＡＣによれば、閉ループ応答のパターンを特徴付けるパラメータは、有意なセットポイントの変化または負荷外乱が起こった後に決定される。それから、制御パラメータは、閉ループ応答の特徴パラメータに基づいて調整される。いくつかの既知のパターン認識適応コントローラは、通常の動作が始まる前に、多数の制御パラメータを入力することをオペレーターに要求する。オペレーター選択された制御パラメータが多ければ多いほど、最適な性能のために、パターン認識適応コントローラを調整することが困難となり、そして動作のためにパターン認識適応コントローラを準備するのに長時間がかかる。

当該技術における有意な進歩が、共通に所有された米国特許第５，３５５，３０５号および同第５，５０６，７６８号に開示されており、それらの全体の内容は、引用によりここに組み込まれている。米国特許第５，３５５，３０５号および同第５，５０６，７６８号（‘３０５および‘７６８特許）は、他の既知のパターン認識適応コントローラによって要求されるよりも少ないオペレーター特定制御変数によるパターン認識適応コントローラを提供している。‘３０５および‘７６８特許は、さらに、改善された性能を有するパターン認識適応コントローラ、特に多量のノイズのもとでの近最適手法において作動するもの、を提供する。‘３０５および‘７６８特許は、さらに、プロセスにおける異なるノイズレベルに自動的に調整する可変同調ノイズ帯域を有するパターン認識適応コントローラを提供する。‘３０５および‘７６８特許は、また、減小された数のアクチュエータの調整で、そしてそれゆえ低減されたエネルギー・コストで、制御された変数信号についての発振を減弱することによって、効率良くプロセスを制御するパターン認識適応コントローラをも提供する。‘３０５および‘７６８特許は、さらに、あらかじめ設定された範囲に対してそのパラメータの値を圧迫することなく、相対的に安全な制御を実行する堅調なパターン認識適応コントローラを提供する。‘３０５および‘７６８特許は、また、減小された資源要求を有し、そしてより詳細には、先行のパターン認識適応コントローラよりも少ないメモリおよび少ない計算能力を必要とする、パターン認識適応コントローラをも提供する。

米国特許第５，３５５，３０５号および同第５，５０６，７６８号に開示された発明は、当該技術において有意な進歩を示すが、閉ループ応答を特徴付けるパターンに基づいて比例−積分コントローラのゲインおよび積分時間を自動的に調整するためのさらなる改善された方法を提供することが望まれる。特に、周期的な負荷外乱が存在する時に、同調外れしないパターン認識適応コントローラを提供することが望まれる。また、コントローラゲインが最適値と比較して、極端に大きい時に、同調外れしないパターン認識適応コントローラを提供することも望まれる。最後に、繰り返し起動される普通よりも小さいシステムを同調外れさせないパターン認識適応コントローラを提供することが望まれる。

本発明は、制御された変数を表すフィードバック信号におけるパターンに応答してＰＩコントローラのゲインおよび積分時間パラメータを調整するための改善された装置および方法を提供するものである。本発明の例示的な実施の形態は、プロセスに作用するアクチュエータを制御すべく設けられた比例ゲインおよび積分時間コントローラの制御パラメータを動的に調整する方法を提供する。該方法は、サンプルされた信号を生成するためにプロセスの制御された変数を表すフィードバック信号をサンプリングすることと、前記サンプルされた信号に基づいて平滑化された信号を生成することと、前記サンプルされた信号の推定ノイズレベルを判定することと、あらかじめ定義された基準に基づいて、制御出力およびプロセス出力が、高速で発振するかどうかを判定することと、もしも制御出力およびプロセス出力が高速で発振しているならば、前記コントローラによって使用されるゲインを調整することと、前記アクチュエータを制御するために前記調整された制御パラメータを利用し、それによって前記コントローラをプロセスに作用させることと、を有する。

本発明の他の実施の形態は、プロセスに作用するアクチュエータを制御すべく設けられた比例ゲインおよび積分時間コントローラの制御パラメータを動的に調整するための装置を提供する。該装置は、サンプルされた信号を生成するためにプロセスの制御された変数を表すフィードバック信号をサンプリングするための手段と、前記サンプルされた信号に基づいて平滑化された信号を生成するための手段と、前記サンプルされた信号の推定ノイズレベルを判定するための手段と、あらかじめ定義された基準に基づいて、制御出力およびプロセス出力が、高速で発振しているかどうかを判定するための手段と、もしも制御出力およびプロセス出力が高速で発振しているならば、前記コントローラによって使用されるゲインを調整するための手段と、前記アクチュエータを制御するために前記調整された制御パラメータを利用するための手段であり、それによって前記コントローラをプロセスに作用させる手段とを具備する。

本発明の他の実施の形態は、プロセスに作用するアクチュエータを制御すべく設けられた比例ゲインおよび積分時間コントローラの制御パラメータを動的に調整する方法を提供する。該方法は、サンプルされた信号を生成するためにプロセスの制御された変数を表すフィードバック信号をサンプリングすることと、前記サンプルされた信号に基づいて平滑化された信号を生成することと、前記サンプルされた信号の推定ノイズレベルを判定することとを有する。加えて、前記方法は、セットポイントおよび同調帯域に基づいて、パターンが無意味かどうかおよび前記制御出力が飽和しているかどうかを判定することと、もしも前記パターンが無意味でなく且つ前記制御出力が飽和していなければ、新たなゲインおよび新たな積分時間を決定し、且つ前記コントローラの前記ゲインおよび積分時間を前記新たなゲインおよび新たな積分時間に設定することと、前記アクチュエータを制御するために前記調整された制御パラメータを利用し、それによって前記コントローラをプロセスに作用させることとを有する。

本発明は、さらに、開示された実施の形態において示され且つ説明された種々の特徴および特徴の組み合わせに関する。開示された実施の形態の目的および特徴がそこで達成される他の方法が、以下の明細書において説明されまたは、当該技術における熟達者には、この明細書を読んだ後、明らかとなるであろう。そのような他の方法は、特許請求の範囲内であれば、開示された実施の形態の範囲内に属するとみなされる。

本発明の多数の望ましい、例示的な、そして代替的な実施の形態を詳細に説明する前に、本発明が、以下の説明または描かれた図面に示される構成要素の構成および配置の詳細に限定されるものではないことが理解されるはずである。本発明は、他の実施の形態、あるいは種々の方法にて実行、または実施されることが可能である。ここに採用される表現および用語法が、説明の目的のためであり、限定とみなされるべきではないことも理解されるべきである。

図１は、本発明を採用している閉ループＰＩ制御システム１０のハードウェア構成を示している。システム１０は、概して、ＰＩコントローラ２０、アクチュエータ２８、プロセスを制御するサブシステム３２、およびセンサ３６を含む。コントローラ２０は、デジタル−アナログ・コンバータ２４を介してアクチュエータ２８に、そしてアナログ−デジタル・コンバータ４０を介してセンサ３６に結合されている。

アクチュエータ２８は、サブシステム３２の動作に影響を及ぼすべく配置される。例えば、サブシステム３２は、冷却水が通過するバルブをアクチュエータ２８が制御する空気調整サブシステムであっても良い。センサ３６は、アクチュエータ２８によって影響が及ぼされるサブシステム３２の制御された変数を監視すべく配置される。例えば、センサ３６は、サブシステム３２から放出される空気の温度を監視すべく配置された温度計であっても良い。センサ３６は、制御された変数（温度）を表す信号をアナログ−デジタル・コンバータ４０に送信する。この制御された変数は、当該技術における熟達者に理解されるように、高周波信号を除去するためのアンチ−エイリアシング・フィルターによってフィルターされることが望ましい。アナログ−デジタル・コンバータ４０は、前記フィルターされた制御された変数の信号をサンプルし、且つサンプルされたフィードバック信号をコントローラ２０に送信する。コントローラ２０は、制御された変数がセットポイント４６から逸脱した程度を決定すべく、サンプルされたフィードバック信号を、制御された変数の所望される値を表す、セットポイント４６と比較する。そのような逸脱は、セットポイントの変化または負荷障害によって引き起こされるかもしれない。その比較に基づき、コントローラ２０は、制御された変数をセットポイント４６に戻させるためにアクチュエータ２８がどのように応答すべきであるかを決定する。一旦適切な応答が、決定されると、コントローラ２０は、デジタル−アナログ・コンバータ２４を介してアクチュエータ２８への制御信号を発生する。代替的な実施の形態によれば、デジタル−アナログ・コンバータ２４を使用する代わりに、いかなる他のタイプの出力装置も使用され得る。例えば、パルス変調適応コントローラも、デジタル−アナログ・コンバータ２４の代わりに代用され得る。制御信号に応答して、アクチュエータ２８は、サブシステム３２の動作を適切に変更する。このプロシージャーの間、コントローラ２０の制御パラメーターは、プロセスにおけるいかなる変化も補償すべく再同調される。望ましくは、新たなＰＩ値が、セットポイント４６と制御された変数の間の積分された絶対誤差を最小化すべく選定される。

システム１０の有効性および性能における決定的要因は、与えられた何らかの障害の後にコントローラ２０がそれによって新たなＰＩ値を決定する正確さである。本発明に従って実施されるパターン認識適応コントローラは、サンプルされたフィードバック信号に応答が反映されるように、閉ループ応答を特徴付けることによってこの決定をさせる。

図２Ａは、本発明の望ましい実施の形態に従ったパターン認識適応コントローラ２０を示している。この実施の形態に従えば、コントローラ２０は、パターン認識適応制御プロセスを実施するのに必要とされるハードウェアおよびソフトウェアを内部的に組み込んでいる。前記ハードウェアは、マイクロプロセッサ４２およびメモリ４８を含んでいても良い。マイクロプロセッサ４２は、加算器４４およびコンパレータ４６を含み、そしてメモリ４８に格納されたプログラム命令に従って動作する。メモリ４８は、適切な命令によりロードされたＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＡＭ、またはフラッシュ、あるいは、他の何らかのデジタル情報格納手段であっても良い。

図２Ｂは、本発明の代替的な実施の形態を示している。この実施の形態によれば、最適な制御パラメーター値を決定するプロセスは、パーソナルコンピューターのような、外部処理ユニット６２によって実施される。処理ユニット６２は、シリアルポートのような、インターフェース６４を介してＰＩコントローラ６０に結合されている。処理ユニット６２は、ライン６６を経由してコントローラ６０によって生成された制御信号、およびライン６８を経由してセンサ３６からのフィードバック信号を受信する。これらの信号に基づいて、処理ユニット６２は、コントローラ６０のための最適な制御パラメーターを決定する。これらのパラメーターは、それからインターフェース６４を介してコントローラ６０に送信される。外部処理ユニット６２は、連続パラメーター再同調を提供すべくコントローラ６０に結合され、あるいは周期的ベースで再同調を提供すべく、適宜そこに結合されても良い。処理ユニット６２が、コントローラ６０に結合されていない時、コントローラ６０の動作パラメーターは、最近の再同調動作の間処理ユニット６２によって生成される値に一定に維持される。本発明の望ましい実施の形態のより詳細な説明は、ここで、図３を参照してなされるであろう。

図３は、本発明の望ましい実施の形態に従ったシステム１００（「ＰＲＡＣ＋」として知られる）についてのブロック図である。システム１００のインプリメンテーションは、概してサンプルされたフィードバック信号を平滑化するためのブロック１０１、制御出力とプロセス出力が高速で発振するかどうかを判定するためのブロック１０３、有意な負荷外乱（負荷障害）が生じたかどうかを判定するためのブロック１０５、閉ループ応答を特徴付けるためのブロック１０７、パターンが無意味かどうかおよびアクチュエータが飽和しているかどうかを判定するためのブロック１０９、新たなゲインおよび新たな積分時間を決定するためのブロック１１１、ならびにゲインを減小させるためのブロック１０４を具備している。

ブロック１０１において、平滑化された信号は、Ａ／Ｄコンバータ４０によって供給されるサンプルされたフィードバック信号１０２から推定される。平滑化されたプロセス出力は、次式から決定される。

ここで、

は、時間ｔ−２におけるプロセス出力の推定値であり、

は時間ｔにおけるプロセス出力であり、

は、時間ｔに対して一時間周期先行するプロセス出力であり、

は、時間ｔに対して二時間周期先行するプロセス出力であり、

は、時間ｔに対して三時間周期先行するプロセス出力であり、そして

は、時間ｔに対して四時間周期先行するプロセス出力である。式１は、五つの均等に間隔が空けられた点を通る二次関数の近似適合に基づいている。時間ｔに対して三時間周期先行する信号の勾配

の平滑化された推定値は、次式で決定される。

ここで、Ｔは、ＰＩコントローラのためのサンプリング周期であり、

は、時間ｔに対して５時間周期先行するプロセス出力であり、そして

は、時間ｔに対して６時間周期先行するプロセス出力である。式２は、７点を通る二次関数の近似適合に基づいている。ブロック１０１は、同調帯域および信号対雑音比を決定するためのプロセスノイズの推定値を用いる。時間ｔにおけるプロセスノイズの推定は、指数加重移動平均（「ＥＷＭＡ」）から決定される。

ここで、

は、先行するノイズ推定値であり、そしてλは、０．００１に等しい平滑化定数である。ＥＷＭＡを開始するための都合の良い方法は、最初の１／λサンプルについての平均

を次式にて再帰的に計算することである。

ここで、γは、ノイズ推定において使用されるサンプリング周期の数におけるランニング指数である。

ブロック１０３において、制御出力およびプロセス出力が高速で発振するかどうかの判定がなされる。制御出力およびプロセス出力における大きく且つ高速の発振は、コントローラゲインについての過剰な値に起因し得る。制御出力およびプロセス出力が高速で発信するかどうかを判定するために、ブロック１０３は、誤差および制御出力の十二サンプルから次の特徴（例えばあらかじめ定義された基準）、制御信号および誤差についての極値の数、制御信号および誤差についての低い極値の最大値、および制御信号および誤差についての高い極値の最小値、を判定する。誤差ｅは、セットポイントとプロセス出力の間の差に等しく且つ次式から決定される。

ここで、

は、セットポイントである。次のルールは、誤差における極値を識別するために使用される。

ここで、ｅ_ｔは、時間ｔにおける誤差であり、

は、時間ｔに対して一サンプリング周期先行する時点における誤差であり、そして

は、時間ｔに対して二サンプリング周期先行する時点における誤差である。同様のルールが、制御信号における極値を判定するために使用される。

ブロック１０３は、誤差および制御信号が高速の発振を有するかどうかを判定するために次のルールを用いる。

但し、

は、誤差における極値の数であり、

は、制御信号における極値の数であり、

は、誤差における第一の低い極値であり、

は、誤差における第二の低い極値であり、

は、誤差における第一の高い極値であり、

は、制御信号における第一の高い極値であり、

は、制御信号における第二の高い極値であり、

は、制御信号における第一の低い極値であり、

は、制御信号における第二の低い極値であり、

は、制御信号の最大値であり、そして

は、制御信号の最小値である。

もしも、プロセス出力および制御信号が、ルール７から判定された時に、高速で発振しているならば、現時点のコントローラゲイン（Ｋ）に対する新たなコントローラゲイン

の比率は、次式から決定される。

時として、ランダムノイズが、高速発振を誤って識別されるようにさせ得る。ランダムノイズの存在時におけるゲインの調整を遅くするために、誤差についての十一の履歴値が、プロセス出力および制御信号における高速の発振が識別された後にゼロにセットされる。もしも制御出力およびプロセス出力が、高速で発振しなければ、システム１００は、ブロック１０５に進む。もしも制御出力およびプロセス出力が、高速で発振するならば、ブロック１０４において、上述の式８に従って、新たなゲイン値が決定される。

ブロック１０５において、システム１００は、大きなセットポイント変化または負荷外乱が生じた後に、閉ループ応答を特徴付ける。同調帯域よりも大きいセットポイント変化は、大きいとみなされる。もしも、セットポイント変化についてのパターンが、特徴付けられていないならば、その時はブロック１０５は、大きな負荷外乱を探索する。平滑化されたプロセス出力が、二つの連続的なサンプルについてセットポイント・プラス・同調帯域よりも大きい時、または平滑化されたプロセス出力が、二つの連続的なサンプルについてセットポイント・マイナス・同調帯域よりも小さい時に、負荷外乱が大きいとみなされる。同調帯域Ｔ_ｂａｎｄは、次式から決定される。

ここで、

は、式３および式４から決定された通りの平均ノイズレベルであり、そして

は、最小同調帯域である。定数５．３３は、当該技術において知られているように、システムの広範囲についての誤差の積分された絶対値を最小すべく設計された最適化から決定された。最小同調帯域

は、次式により推定され得る。

ここで、

は、プロセス出力の最大予想範囲であり、

は、デジタル−アナログ・コンバータの解であり、

は、センサ範囲であり、そして

は、アナログ−デジタル・コンバータの解である。最小同調帯域は、システム１００の、量子化に起因するリミット−サイクル発振の同調を防止する。もしも大きなセットポイントの変化または負荷外乱が起きなければ、ゲインおよび積分時間は、同一のままとする。もしも大きなセットポイントの変化または負荷外乱があれば、システム１００は、ブロック１０７へ進む。

ブロック１０７において、システム１００は、制御信号、平滑化されたプロセス出力およびプロセス出力の勾配から次の七つの特徴、

発振率（φ）、閉ループ応答時間（θ）、およびオーバーシュートの指示、を判定することによって閉ループ応答を特徴付ける。発振率は、発振の大きさの程度であり、閉ループ応答時間は、応答のスピードの程度であり、そしてオーバーシュート指標は、オーバーシュートの存在を表すために用いられる。ルールおよび式は負荷外乱およびセットポイント変化の両方についてのそして異なるタイプの応答、例えば、抑制不足、過大抑制、および不安定な応答タイプ、についての特徴を判定するために必要とされる。次に、セットポイント変化および負荷外乱に続くキー信号および特徴の判定のための方法が、説明される。その後、キー信号より、発振率、閉ループ応答時間、およびオーバーシュート指標を発生するためのプロシージャーが、説明される。

ブロック１０７におけるセットポイント変化に続くキー信号および特徴を抽出するための例示的な方法が、今、図４Ａから図４Ｃを参照して説明されるであろう。該方法は、低い２０１そして高い２０３制御信号

を探索することにより開始する。該探索は、セットポイント変化２０５の時に開始される。平滑化されたプロセス出力の低いおよび高い値についての初期値

が古いセットポイント

に等しく設定される。また、関連付けられた時間

も、セットポイント変化の時に等しく設定される。該方法は、平滑化されたプロセス出力が、セットポイント変化プラス同調帯域の時における平滑化されたプロセス出力に等しい上側スレッショールドを超えた後に、信号

の探索を続ける。また、平滑化されたプロセス出力が上側スレッショールドを超えた後に、勾配の低いおよび高い値

ならびに勾配における符号変化の探索が開始される。当該方法は、どちらが最初に生じようと、勾配が符号を二回変化させた後、またはセットポイント変化がＰＩコントローラについてのサンプリング周期の６０倍に等しくなった時から信号の探索を停止する。

アナログ−デジタル・コンバータの限定された解によって、勾配推定は、多数のサンプルについてゼロに等しくなる。勾配が正の値からゼロになり、それからゼロから負の値になる時、単一の符号変化が検出されることが重要である。勾配における符号変化を識別するために次のルールが用いられる。

ここで、

は、それぞれ勾配の最新のおよび従前の推定値である。

もしも、勾配における信号および符号変化の探索が、平滑化されたプロセス出力が上側スレッショールドを超える前に始まれば、その時は、最初の符号変化不正確に識別され且つ発振率は、誤った値を持つ。したがって、セットポイントにおける増大後における不正確な特徴の判定を防止するために、プロセス出力および勾配からの信号の探索は、平滑化されたプロセス出力が、上限閾値を超えた後に始めるべきである。セットポイントにおける減小に続いて、セットポイント変化・マイナス・同調帯域の時の平滑化されたプロセス出力に等しい下限閾値よりも平滑化されたプロセス出力が小さくなった後に、信号の探索が始まる。第二の符号変化が識別された時、またはセットポイント変化が６０Ｔに等しくなった時に、七つの特徴が判定される。

図５Ａから図５Ｃを参照して、大きなセットポイントの変化についての特徴を判定しない時に負荷外乱を探索するための例示的な方法が説明されるであろう。平滑化されたプロセス出力の二つの連続するサンプルがセットポイント・プラス・同調帯域より大きいか、あるいは二つの連続するサンプルがセットポイント・マイナス・同調帯域より小さい時に、負荷外乱が大きいとみなされる。負荷外乱の時には、該方法は、勾配における低いおよび高い制御信号および符号変化の探索を開始する。最初の符号変化が識別された後、次の信号の探索を開始する、

どちらが最初に生じようと、勾配が三回符号を変化した後、または負荷外乱変化が、サンプリング周期の７５倍である時に、これらの信号の探索を停止する。

もしも、勾配が、符号を変化せず且つ負荷外乱変化がサンプリング周期の７５倍である時には、平滑化されたプロセス出力についての低いおよび高い値を判定するために、次の式が使用される。

ここで、

それぞれ、負荷外乱が識別された後の平滑化されたプロセス出力７４および７５倍周期である。オーバーシュートの指示、発振率（φ）、および閉ループ応答時間（θ）は、

および次の信号、すなわち

から決定される。

オーバーシュートは、平滑化されたプロセス出力についての低いおよび高い値を

と比較することによって判定される。もしも低い値がセットポイントよりも大きいか

またはもしも高い値がセットポイントよりも小さいか

であれば、オーバーシュートは存在しない。

もしも表１（以下に示される）における条件のいずれかが満足されれば、発振率はゼロにセットされる。最初の三つの条件は、低ノイズ・システムのための緩やかな閉ループ応答を検出すべく設計されている。第四の条件は、多量のノイズを有するシステムのための緩やかな応答を検出すべく設計されている。最後の三つの条件は、周期的な負荷外乱を有するシステムのための緩やかな応答を検出すべく設計されている。

もしも、表１における条件が一つも満足されなければ、その時は発振率および閉ループ応答時間が次式から決定される。

但し、φは、発振率であり、θは、閉ループ応答時間であり、

それぞれ勾配の低いおよび高い推定値であり、そして

それぞれ、プロセス出力の低いおよび高い推定値である。

閉ループ応答をブロック１０７が特徴付けた後に、ブロック１０９は、無意味なパターンがあるかどうかまたはコントローラ出力が飽和しているかどうかを判定する。制御システムの同調外れを防止するために、制御パラメーターは、意味のないパターンである時には、更新されない。ブロック１０９は、コントローラ出力が小さな変化を作り且つ平滑化されたプロセス出力が、パターンが特徴付けられる時間の間に少なくとも一回セットポイント・プラス・同調帯域およびセットポイント・マイナス・同調帯域の間になる時、パターンが無意味であるとみなす。コントローラ出力における変化は、高いコントローラ出力から低いコントローラ出力を引き算することによって決定される。コントローラ出力における変化は、もしもそれがコントローラ出力の範囲の５パーセントよりも少ない動きを含むならば、小さい（すなわち無意味である）とみなされる。コントローラ出力の範囲は、制御信号についての上限・マイナス・制御信号についての下限に等しい。したがって、次のルールが、パターンが無意味であるとみなされるかどうかを決定するのに使用される。

先に示されたように、ＰＩコントローラの出力は、負荷がプロセスの範囲を超える大きな外乱の後に飽和することとなり得る（例えば、０％または１００％の連続する出力を持つ）。また、コントローラ出力は、もしもシステム１００が、ＰＩコントローラが操作の手動モードにあることの知識を有していなければ、やはり飽和し得る。もしもコントローラ出力が飽和し且つ負荷が処理され得なければ、その時は、コントローラが、プロセス出力をセットポイントに向けて動かすためにできることをすべてを行うため、ＰＩコントローラのゲインおよび積分時間は、更新されない。コントローラ出力が飽和する時に、コントローラ・パラメーターを更新しない手法が、積分動作を有するコントローラのためのリセット防止巻き上げ手法に類似している。

ブロック１０９は、飽和したコントローラ出力を検出するために次のプロシージャーを使用する。第一に、パターンが特徴付けられる期間中、コントローラ出力のための低いおよび高い信号が記録される。第二に、コントローラ出力が飽和したとみなされるかどうかを判定するために、次のルールが、用いられる。

ここで、Ｋは、コントローラゲインであり、ｅはエラーである。

ブロック１０９における次のルールは、システム１００が、しばしば再始動される小ぶりの容量のシステムをゆっくりと再同調させるのを防止する。そのルールとは、ルール１７における

システム１００の初期始動またはシステム１００再始動に続いて、ゲインおよび積分時間の最初の更新についてのコントローラの最新の出力と等しくする。もしもコントローラ出力が飽和していれば、ゲインおよび積分時間値は同一のままとする。さもなければ、システム１００は、ブロック１１１に進む。

ブロック１１１において、システム１００は、新たなゲインおよび積分時間を決定する。コントローラゲインの新たな値は、次式で決定される。

ここで、

は、コントローラゲインについての新たな値、Ｋは、コントローラゲインの現在の値、

は、最適ゲインの推定値、

は、同調帯域に関連する現在のパターンのサイズに基づく平滑化定数であり、そして

は、従前のパターンのサイズに関する現在のパターンのサイズに基づく平滑化定数である。

最適ゲインは、ブロック１１１において発信率（φ）から、次式を用いて決定される。

信号対雑音比についての平滑化定数は、次式から決定される。

ここで、σは、現在のパターンについての信号サイズである。信号サイズについての平滑化定数は、ブロック１１１がゲインおよび積分時間を更新するために使用される最初の四回のものである。このことは、システム１００に、それが最初に始動された時に、コントローラパラメータを速やかに調整することを可能とする。もしも、ブロック１１１がコントローラパラメータを五回またはそれより多い回数更新したならば、その時は、信号サイズについての平滑化定数は、次式から決定される。

ここで、

は、過去の信号サイズの指数荷重移動平均である。

もしも、最新の三つのパターンのいずれかにオーバーシュート（すなわち、平滑化されたプロセス出力がセットポイントを横切る）があれば、その時は、信号サイズは、次式から決定される。

もしも、最新の三つのパターンにオーバーシュートが全くなければ、その時は、信号サイズは、次式から決定される。

平均信号サイズは、次式から決定される。

ここで、

は、ｐパターンに基づく信号サイズの平均であり、λは、０．０５に設定される指数平滑化定数であり、そして

は、パターンｐについて式２２から決定される。最初の１／λパターンについて、平均信号サイズが次式から決定される。

ここで、ｐは、特徴付けされているパターンの数についてのランニング指数である。

発振率が、０．０２よりも大きい時には、応答は、緩やかではなく積分時間についての新たな値が次式から決定される。

ここで

ここで、

それぞれ式２０および式２１から決定される。

上述された望ましい実施の形態は例証に過ぎないことに注意することが重要である。本発明は、その特定の実施の形態に関して説明されているが、当該技術における熟達者は、ここに説明された主題の新規な教示および利点から実質的に逸脱することなく多数の変形が可能であることがわかるであろう。したがって、これらの、およびそのような全ての変形は、添付された特許請求の範囲に定義されたような本発明の範囲内に含まれることが意図されている。いかなるプロセスまたは方法ステップの順序またはシーケンスは、代替的な実施の形態に従って、変更されあるいは再シーケンスされても良い。特許請求の範囲において、いかなる手段に加え機能節も、具陳された機能および構造的等価物だけでなく等価的構造も達成するように、ここに説明された構成をカバーすることが意図されている。本発明の精神から逸脱しない限り、他の置換、修正、変更および省略が、設計、動作条件および望ましい配置、ならびに他の例示的実施の形態においてなされ得る。

図１は、例示的な実施の形態による閉ループフィードバックシステムの構成要素を図解するブロック図である。 図２Ａは、望ましい実施の形態によるパターン認識適応コントローラを図解するブロック図である。 図２Ｂは、代替的な実施の形態によるパターン認識適応コントローラを図解するブロック図である。 図３は、本発明の例示的な実施の形態による制御パラメータを動的に調整するために実行され得る図１のコントローラにおける方法を図解するフロー図である。 図４Ａは、図３のフロー図によるオーバーシュートを有するセットポイントの変化の特徴を判定するのに使用される信号を示している。 図４Ｂは、図３のフロー図によるオーバーシュートを有するセットポイントの変化の特徴を判定するのに使用される信号を示している。 図４Ｃは、図３のフロー図によるオーバーシュートを有するセットポイントの変化の特徴を判定するのに使用される信号を示している。 図５Ａは、図３のフロー図による負荷外乱の特徴を判定するのに使用される信号を示している。 図５Ｂは、図３のフロー図による負荷外乱の特徴を判定するのに使用される信号を示している。 図５Ｃは、図３のフロー図による負荷外乱の特徴を判定するのに使用される信号を示している。

符号の説明

〔図１〕
２０ ＰＩコントローラ
２４ Ｄ／Ａコンバータ
２８ アクチュエータ
３２ サブシステム
３６ センサ
４０ Ａ／Ｄコンバータ
４８ セットポイント（設定値）
〔図２Ａ〕
２０ コントローラ
４２ マイクロプロセッサ
４４ アダー（加算器）
４６ コンパレータ（比較器）
４６ メモリ
〔図２Ｂ〕
６０ Ｐ．Ｉ．コントローラ
〔図３〕
１００ ＰＲＡＣ＋
Ａ／Ｄコンバータ
プロセス出力
１０１ 信号平滑化およびノイズレベル推定
デジタルＰＩコントローラ
セットポイントおよび制御出力
１０３ 高速発振か？
はい
いいえ
１０４ ゲイン減小
１０５ 有意な外乱か？
いいえ
はい
１０７ 特徴抽出
１０９ 無意味なパターンか？制御出力は飽和したか？
はい
ゲインおよび積分時間を同一のまま維持する
いいえ
１１１ 新たなゲインおよび積分時間を決定
〔図４Ａ〕
制御信号
〔図４Ｂ〕
プロセス出力
セットポイント
〔図４Ｃ〕
プロセス出力の勾配
時間
第一の符号変化
第二の符号変化
〔図５Ａ〕
制御信号
〔図５Ｂ〕
プロセス出力
セットポイント
〔図５Ｃ〕
プロセス出力の勾配
時間
第二の符号変化
第三の符号変化

Claims (26)

1. プロセスに作用するアクチュエータを制御すべく設けられた比例ゲインおよび積分時間コントローラの制御パラメータを動的に調整する方法であって、
   サンプルされた信号を生成するためにプロセスの制御された変数を表すフィードバック信号をサンプリングすることと、
   前記サンプルされた信号に基づいて平滑化された信号を生成することと、
   前記サンプルされた信号の推定ノイズレベルを判定することと、
   あらかじめ定義された基準に基づいて、制御出力およびプロセス出力が、高速で発振しているかどうかを判定することと、
   制御出力およびプロセス出力が高速で発振している場合、前記コントローラによって使用されるゲインを調整することと、
   前記アクチュエータを制御するために前記調整された制御パラメータを利用し、それによって前記コントローラをプロセスに作用させることと
   を含む方法。
2. 前記ゲインを調整することは、ゲインを減小させる
   ことを含む請求項１に記載の方法。
3. 前記制御出力およびプロセス出力が高速で発振していない場合、同調ノイズ帯域を最新のセットポイント値と平滑化された信号との間の差異とを比較することによって有意な負荷障害が生じたかどうかを判定する
   ことをさらに含む請求項１に記載の方法。
4. 有意な負荷障害が生じていない場合、前記ゲインおよび積分時間は同一のままとする請求項３に記載の方法。
5. 有意な負荷障害が生じている場合、制御信号、平滑化されたプロセス出力、およびプロセス出力の勾配の特徴を監視することによって閉ループ応答を特徴付ける
   ことをさらに含む請求項３に記載の方法。
6. セットポイントおよび同調帯域に基づいて、パターンが無意味かどうかあるいは前記制御出力が飽和しているかどうかを判定する
   ことをさらに含む請求項５に記載の方法。
7. 前記パターンが無意味であるかあるいは前記制御出力が飽和している時、前記ゲインおよび積分時間を同一のままとする請求項６に記載の方法。
8. 前記パターンが無意味でなく且つ前記制御出力が飽和していない時、新たなゲインおよび新たな積分時間が決定される請求項６に記載の方法。
9. 前記新たなゲインおよび新たな積分時間は、推定最適ゲイン、推定最適積分時間、前記コントローラにおいて使用される最新のゲインおよび積分時間値、サンプルされた信号の信号対雑音比、および平均障害サイズに関しての最新の負荷障害あるいはセットポイント変化のサイズに基づいて決定される請求項８に記載の方法。
10. プロセスに作用するアクチュエータを制御すべく設けられた比例ゲインおよび積分時間コントローラの制御パラメータを動的に調整するための装置であって、
    サンプルされた信号を生成するためにプロセスの制御された変数を表すフィードバック信号をサンプリングするための手段と、
    前記サンプルされた信号に基づいて平滑化された信号を生成するための手段と、
    前記サンプルされた信号の推定ノイズレベルを判定するための手段と、
    あらかじめ定義された基準に基づいて、制御出力およびプロセス出力が、高速で発振しているかどうかを判定するための手段と、
    制御出力およびプロセス出力が高速で発振している場合、前記コントローラによって使用されるゲインを調整するための手段と、
    前記アクチュエータを制御するために前記調整された制御パラメータを利用するための手段であり、それによって前記コントローラをプロセスに作用させる手段と
    を具備する装置。
11. ゲインを調整することは、ゲインを減小させることを含む請求項１０に記載の装置。
12. 前記制御出力およびプロセス出力が高速で発振していない場合、同調ノイズ帯域を最新のセットポイント値と平滑化された信号との間の差異とを比較することによって有意な負荷外乱が生じたかどうかを判定するための手段をさらに具備する請求項１０に記載の装置。
13. 有意な負荷障害が生じていない場合、前記ゲインおよび積分時間値を変化させないための手段をさらに具備する請求項１２に記載の装置。
14. 有意な負荷障害が生じている場合、制御信号、平滑化されたプロセス出力、およびプロセス出力の勾配の特徴を監視することによって閉ループ応答を特徴付けるための手段をさらに具備する請求項１２に記載の装置。
15. セットポイントおよび同調帯域に基づいて、パターンが無意味かどうかあるいは前記制御出力が飽和しているかどうかを判定するための手段をさらに具備する請求項１４に記載の装置。
16. 前記パターンが無意味であるかあるいは前記制御出力が飽和している時、前記ゲインおよび積分時間を変化させないようにするための手段をさらに具備する請求項１５に記載の装置。
17. 前記パターンが無意味でなく且つ前記制御出力が飽和していない時、新たなゲインおよび新たな積分時間を決定するための手段をさらに具備する請求項１５に記載の装置。
18. 前記新たなゲインおよび新たな積分時間を、推定最適ゲイン、推定最適積分時間、前記コントローラにおいて使用される最新のゲインおよび積分時間値、サンプルされた信号の信号対雑音比、および平均障害サイズに関しての最新の負荷障害あるいはセットポイント変化のサイズに基づいて決定するための手段をさらに具備する請求項１６に記載の装置。
19. プロセスに作用するアクチュエータを制御すべく設けられた比例ゲインおよび積分時間コントローラの制御パラメータを動的に調整する方法であって、
    サンプルされた信号を生成するためにプロセスの制御された変数を表すフィードバック信号をサンプリングすることと、
    前記サンプルされた信号に基づいて平滑化された信号を生成することと、
    前記サンプルされた信号の推定ノイズレベルを判定することと、
    セットポイントおよび同調帯域に基づいて、パターンが無意味かどうかおよび前記制御出力が飽和しているかどうかを判定することと、
    前記パターンが無意味でなく且つ前記制御出力が飽和していない場合、新たなゲインおよび新たな積分時間を決定し、且つ前記コントローラの前記ゲインおよび積分時間を前記新たなゲインおよび新たな積分時間に設定することと、
    前記アクチュエータを制御するために前記調整された制御パラメータを利用し、それによって前記コントローラをプロセスに作用させることと
    を含む方法。
20. 前記新たなゲインおよび新たな積分時間は、推定最適ゲイン、推定最適積分時間、前記コントローラにおいて使用される最新のゲインおよび積分時間値、サンプルされた信号の信号対雑音比、および平均障害サイズに関しての最新の負荷障害あるいはセットポイント変化のサイズに基づいて決定される請求項１９に記載の方法。
21. あらかじめ定義された基準に基づいて、制御出力およびプロセス出力が、高速で発振しているかどうかを判定することをさらに有する請求項１９に記載の方法。
22. 制御出力およびプロセス出力が高速で発振している場合、前記コントローラによって使用されるゲインを調整することであって、該ゲインを調整することが、前記ゲインを減小させること、をさらに含む請求項２１に記載の方法。
23. 前記制御出力およびプロセス出力が高速で発振していない場合、同調ノイズ帯域を最新のセットポイント値と平滑化された信号との間の差異とを比較することによって有意な負荷障害が生じたかどうかを判定することをさらに有する請求項２１に記載の方法。
24. 有意な負荷障害が生じていない場合、前記ゲインおよび積分時間は同一のままとする請求項２３に記載の方法。
25. 有意な負荷障害が生じている場合、制御信号、平滑化されたプロセス出力、およびプロセス出力の勾配の特徴を監視することによって閉ループ応答を特徴付けることをさらに有する請求項２４に記載の方法。
26. 前記パターンが無意味であるかあるいは前記制御出力が飽和している時、前記ゲインおよび積分時間を同一のままとする請求項１９に記載の方法。
    
    

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