JP2005339004A

JP2005339004A - 制御装置、制御パラメータの調整装置、制御パラメータの調整方法、プログラムおよび記録媒体

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Publication number: JP2005339004A
Application number: JP2004154521A
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Inventors: Toru Yamamoto; 透山本; Takaaki Yamada; 隆章山田; Kenji Takao; 健司高尾; Takao Hinamoto; 孝夫雛元
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Current assignee: Omron Corp
Priority date: 2004-05-25
Filing date: 2004-05-25
Publication date: 2005-12-08
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Abstract

【課題】システムに応じてより精度の高い制御特性が得られるようにする。
【解決手段】制御系の特徴量を含むベクトルが情報ベクトルとして蓄積されるとともに、制御系の特性パラメータが蓄積されるデータベース６のデータに基づいて、ＰＩＤ制御器３のＰＩＤ制御パラメータを調整する調整手段４を備え、調整手段４は、新たな情報ベクトルである要求点が与えられる度に、該要求点に近い情報ベクトルを、データベース６から選択し、選択した情報ベクトルに基づいて、前記要求点に対応するＰＩＤ制御パラメータを生成し、データベース６に蓄積する一方、制御誤差を少なくするようにＰＩＤ制御パラメータを修正してＰＩＤ制御器３に設定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、制御対象の温度や圧力などの物理状態を制御する制御装置、その制御パラメータを調整する装置および方法、それらに用いられるプログラム並びにプログラムを記録した記録媒体に関する。

従来の制御装置、例えば、ＰＩＤ制御装置では、ステップ応答法やリミットサイクル法などを用いてオートチューニングを行って、ＰＩＤ制御パラメータを調整して制御を行っており（例えば、特許文献１参照）、システムの変動に対しては、システムを同定し、その同定結果に応じてＰＩＤ制御パラメータを変更することにより対応している。
特開平７−２６１８０３

しかしながら、このような従来例では、特に、非線形性の強いシステムでは、その同定の信頼性が十分でなく、所望の制御特性が得られない場合があるという課題がある。

本発明は、上述のような点に鑑みてなされたものであって、システムに応じてより精度の高い制御特性が得られるようにすることを目的とする。

本発明では、上記目的を達成するために、次のように構成している。

すなわち、本発明の制御装置は、制御パラメータに従って制御対象を制御する制御手段と、制御系の特徴量を含むベクトルが情報ベクトルとして蓄積されるとともに、制御系の特性パラメータが蓄積されるデータベースのデータに基づいて、前記制御手段の制御パラメータを調整する調整手段とを備え、前記調整手段は、新たな情報ベクトルである要求点が与えられることにより、前記データベースの情報ベクトルに基づいて、前記要求点に対応する特性パラメータを生成する特性パラメータ生成部を含み、生成した特性パラメータを、前記データベースに蓄積するものである。

ここで、制御系の特徴量とは、制御系の特徴を表す量をいい、制御対象、制御装置および環境で構成される制御系において、制御対象、制御装置または環境の特徴を表す量をいい、例えば、制御量、操作量、制御誤差、周囲温度、外乱の大きさなどをいう。

この特徴量として、少なくとも制御量の時系列データを含むのが好ましく、あるいは、操作量の時系列データおよび設定値の少なくともいずれか一方を含むのが好ましい。

さらに、前記設定値が、参照モデルの出力であるのが好ましい。ここで、参照モデルは、所望の応答特性を示すモデルをいい、例えば、１次遅れや２次遅れの伝達関数の特性を有するモデルをいう。

また、制御系の特性パラメータとは、制御系の特性を表すパラメータをいい、制御対象、制御装置および環境で構成される制御系において、制御対象、制御装置または環境の特性を表すパラメータをいい、例えば、制御対象の伝達関数の係数、制御対象の時定数、むだ時間、定常ゲイン、あるいは、制御パラメータなどをいう。

情報ベクトルとは、制御系の特徴量をベクトルで表現するものをいう。

制御系の特徴量と制御系との特性パラメータとは、対応させてデータベースに蓄積するのが好ましい。

特性パラメータ生成部は、データベースの情報ベクトルに基づいて、重み付き線形平均法または重み付き局所回帰法を用いて特性パラメータを、局所モデルとして構成するのが好ましい。

調整手段は、データベースを含むものであってもよいし、含まないものであってもよい。

本発明によると、制御系の特徴量および特性パラメータを、データベースに蓄積し、新たな要求点が与えられると、蓄積されたデータベースの情報ベクトルに基づいて、局所モデルとして要求点に対応する特性パラメータを生成する、いわゆる、Ｊust‐Ｉn‐Ｔime（ＪＩＴ）法あるいはＭodel‐on‐Ｄemand（ＭＯＤ）法に基づいて、制御パラメータを調整するので、非線形性の強いシステムであっても、従来例に比べて、精度の高い制御特性が得られる。

本発明の好ましい実施態様においては、前記調整手段は、前記要求点が与えられることにより、該要求点に近い情報ベクトルを前記データベースから選択する選択部を含み、前記特性パラメータ生成部は、前記選択部で選択された情報ベクトルに基づいて、前記要求点に対応する特性パラメータを生成するものである。

ここで、要求点に近い情報ベクトルとは、要求点とのベクトルの距離が近い情報ベクトル、あるいは、要求点に類似した情報ベクトルをいう。この距離は、重み付き距離またはマハラノビス距離であるのが好ましい。

この実施態様によると、選択された要求点に近い情報ベクトルに基づいて、要求点に対応する特性パラメータを局所モデルとして生成することができる。

本発明の一実施態様においては、前記調整手段は、前記特性パラメータ生成部で生成した特性パラメータを、制御誤差またはモデル誤差が小さくなる方向に修正する修正部を含み、前記特性パラメータ生成部で生成した特性パラメータを、前記修正部で修正して前記データベースに蓄積するものである。

ここで、モデル誤差とは、局所モデルを用いて予測した制御量と、実際の制御量との差をいう。

また、修正部における修正は、最急勾配法(山登り法)によって制御誤差またはモデル誤差を減少させる方向に修正するものであるのが好ましい。

また、修正後の特性パラメータをデータベースに蓄積するので、修正前の特性パラメータをデータベースに蓄積する必要はないが、蓄積するようにしてもよい。

この実施態様によると、新しい特性パラメータが生成される度に、制御誤差またはモデル誤差を小さくする方向に修正してデータベースに蓄積できるので、制御誤差またはモデル誤差を小さくするように学習してより精度の高い制御特性を得ることができる。

本発明の好ましい実施態様においては、前記制御系の特性パラメータは、前記制御手段の前記制御パラメータを含み、前記制御パラメータが、ＰＩＤ制御パラメータである。

ここで、ＰＩＤ制御パラメータは、少なくともいずれか一つのＰＩＤ制御パラメータを含むものであればよい。

この実施態様によると、要求点に対応する特性パラメータとしてＰＩＤ制御パラメータを生成するので、この生成したＰＩＤ制御パラメータを、ＰＩＤ制御手段に設定してＰＩＤ制御パラメータを調整することができる。

本発明の他の実施態様においては、前記制御系の特性パラメータは、制御対象の時定数、定常ゲインおよびむだ時間の少なくともいずれか一つを含み、前記調整手段は、前記特性パラメータ生成部で生成された特性パラメータに基づいて、制御パラメータを演算する演算部を含むものである。

この実施態様によると、要求点に対応する特性パラメータとして、制御対象の時定数、定常ゲインおよびむだ時間の少なくともいずれか一つを生成するので、演算部では、生成された時定数、定常ゲインおよびむだ時間のいずれか一つに基づいて、制御パラメータを演算して調整することができる。

本発明の他の実施態様においては、前記制御系の特性パラメータは、少なくとも制御対象の伝達関数の係数を含み、前記調整手段は、前記特性パラメータ生成部で生成された特性パラメータに基づいて、制御パラメータを演算する演算部を含むものである。

この実施態様によると、要求点に対応する特性パラメータとして、制御対象の伝達関数の係数を生成するので、演算部では、生成された係数を用いて制御対象の伝達関数を演算し、更に制御パラメータを演算して制御手段の制御パラメータを調整することができる。

本発明の更に他の実施態様においては、前記データベースのデータが、既定のデータ量となるように古いデータが削除されるものである。

この実施態様によると、データベースのデータ容量に応じて蓄積するデータ量を制限することができ、古いデータを削除することにより、制御対象が経時変化するような場合に、制御対象の新しい状態に応じたデータによって制御パラメータが調整されることになる。

なお、データベースのデータは、指定された期間のデータを蓄積し、指定された期間以外のデータを削除するようにしてもよく、あるいは、要求点である新しい情報ベクトルから既定の距離内に存在するデータが、既定数以下になるように古い順にデータを削除するようにしてもよい。さらに、新しい情報ベクトルから既定の距離内に存在するデータが、既定数以下になるように、新しい情報ベクトルから距離の近い順にデータを削除するようにしてもよい。このように新しい情報ベクトルに近いデータを、削除することによって、殆んど同じ情報ベクトルが多量に蓄積されるという状態を回避してデータベースのデータ容量を有効に利用することができる。

本発明の他の実施態様においては、前記制御対象の温度を制御するものである。

この実施態様によると、制御対象の温度を制御する温度調節器に好適である。

本発明の制御パラメータの調整装置は、制御装置の制御パラメータを調整する装置であって、制御系の特徴量を含むベクトルが情報ベクトルとして蓄積されるとともに、制御系の特性パラメータが蓄積されるデータベースのデータに基づいて、前記制御装置の制御パラメータを調整する調整手段を備え、前記調整手段は、新たな情報ベクトルである要求点が与えられることにより、前記データベースの情報ベクトルに基づいて、前記要求点に対応する特性パラメータを生成する特性パラメータ生成部を含み、生成した特性パラメータを、前記データベースに蓄積するものである。

本発明によると、制御系の特徴量および特性パラメータを、データベースに蓄積し、新たな要求点が与えられると、蓄積されたデータベースの情報ベクトルに基づいて、局所モデルとして要求点に対応する特性パラメータを生成して制御装置の制御パラメータを調整するので、非線形性の強いシステムであっても、従来例に比べて、精度の高い制御特性が得られる。

本発明の他の実施態様においては、前記調整手段は、前記特性パラメータ生成部で生成した特性パラメータを、制御誤差またはモデル誤差が小さくなる方向に修正する修正部を含み、前記特性パラメータ生成部で生成した特性パラメータを、前記修正部で修正して前記データベースに蓄積するものである。

この実施態様によると、新しい特性パラメータが生成されると、制御誤差またはモデル誤差を小さくする方向に修正してデータベースに蓄積できるので、制御誤差またはモデル誤差を小さくするように学習してより精度の高い制御特性を得ることができる。

本発明の制御パラメータの調整方法は、制御装置の制御パラメータを調整する方法であって、制御系の特徴量を含むベクトルを情報ベクトルとしてデータベースに蓄積するステップと、新たな情報ベクトルである要求点が与えられることにより、前記データベースの情報ベクトルに基づいて、前記要求点に対応する特性パラメータを生成するステップと、生成した特性パラメータを、前記データベースに蓄積するステップと、生成した特性パラメータに基づいて、前記制御装置の前記制御パラメータを調整するステップとを含むものである。

本発明の好ましい実施態様においては、前記要求点に対応する特性パラメータを生成する前記ステップは、新たな情報ベクトルである要求点が与えられることにより、該要求点に近い情報ベクトルを、前記データベースから選択する選択ステップと、選択した情報ベクトルに基づいて、前記要求点に対応する特性パラメータを生成する生成ステップとを含むものである。

本発明の一実施態様においては、前記生成した特性パラメータを、前記データベースに蓄積する前記ステップは、前記生成した特性パラメータを、制御誤差またはモデル誤差が小さくなる方向に修正する修正ステップと、修正した特性パラメータを、前記データベースに蓄積する蓄積ステップとを含むものである。

本発明のプログラムは、制御装置の制御パラメータを調整するプログラムであって、制御系の特徴量を含むベクトルを情報ベクトルとしてデータベースに蓄積するステップと、新たな情報ベクトルである要求点が与えられることにより、前記データベースの情報ベクトルに基づいて、前記要求点に対応する特性パラメータを生成するステップと、生成した特性パラメータを、前記データベースに蓄積するステップと、生成した特性パラメータに基づいて、前記制御装置の前記制御パラメータを調整するステップとを、コンピュータに実行させるものである。

ここで、コンピュータは、制御対象を制御する前記制御装置のコンピュータであるのが好ましい。

本発明によると、プログラムを、コンピュータに実行させることにより、制御系の特徴量および特性パラメータを、データベースに蓄積し、新たな要求点が与えられると、蓄積されたデータベースの情報ベクトルに基づいて、局所モデルとして要求点に対応する特性パラメータを生成して制御装置の制御パラメータを調整することができるので、非線形性の強いシステムであっても、従来例に比べて、精度の高い制御特性が得られる。

本発明の記録媒体は、本発明に係るプログラムを記録したコンピュータに読み取り可能な記録媒体である。

ここで、記録媒体としては、例えばフレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。

本発明によると、記録媒体に記録されているプログラムをコンピュータで読み取って実行させることにより、制御系の特徴量および特性パラメータを、データベースに蓄積し、新たな要求点が与えられると、蓄積されたデータベースの情報ベクトルに基づいて、局所モデルとして要求点に対応する特性パラメータを生成して制御装置の制御パラメータを調整することができるので、非線形性の強いシステムであっても、従来例に比べて、精度の高い制御特性が得られる。

本発明によれば、制御系の特徴量および特性パラメータを、データベースに蓄積し、新たな要求点が与えられると、蓄積されたデータベースの情報ベクトルに基づいて、局所モデルとして要求点に対応する特性パラメータを生成する、いわゆる、Ｊust‐Ｉn‐Ｔime（ＪＩＴ）法あるいはＭodel‐on‐Ｄemand（ＭＯＤ）法に基づいて、制御パラメータを調整するので、非線形性の強いシステムであっても、従来例に比べて、精度の高い制御特性が得られる。

以下、本発明の実施の形態について、図面に基づいて説明する。

（実施の形態１）
図１は、本発明の一つの実施の形態に係る制御装置としての温度調節器のブロック図である。

この実施の形態の温度調節器１は、熱処理装置などの制御対象２の温度制御を行うものであり、図示しない上位機器や設定部から設定された設定温度ｒと、制御対象２に配設された図示しない温度センサからの検出温度ｙとの偏差ｅに基づいて、操作量ｕを演算算出する制御手段としてのＰＩＤ制御器３を備えるとともに、このＰＩＤ制御器３におけるＰＩＤ制御パラメータを調整する調整手段４を備えている。

この実施の形態の温度調節器１では、従来のＰＩＤ制御よりも精度の高い制御特性が得られるようにするために、次のようにしている。

すなわち、新しいデータが得られる度にデータベースに保存し、必要性が生じた場合には、過去に蓄積された大量のデータベースから要求点に類似したものを近傍として取り出し、局所モデルを作る方法、いわゆる、Ｊust‐Ｉn‐Ｔim e（ＪＩＴ）法に基づいて、ＰＩＤ制御器３のＰＩＤ制御パラメータを調整するものである。

ここで、先ず、ＪＩＴモデリング法について説明する。

今、次式で表される離散時間非線形システムを考える。

上式は、ＮＡＲＭＡＸ（Ｎonlinear ＡＲＭＡＸ）モデルと呼ばれ、ダイナミクスを持つ大域的な非線形システムを表すモデル表現として広く使用されている。ここで、ｙ（ｔ）はシステム出力、ｆ（・）は非線形関数、ｅ（ｔ）は観測雑音、φ（ｔ）はシステムの時刻ｔより前の状態を表しており、情報ベクトルと呼ぶこととする。情報ベクトルφ（ｔ）は次式で定義される。

ここで、ｕ（ｔ）はシステム入力、ｄはむだ時間、ｎ_ｙ，ｎ_ｕはそれぞれ出力と入力の次数である。ＪＩＴモデリングでは、（２）式の情報ベクトルの形式でデータベースへの蓄積が行われる。また、出力ｙ（ｔ）の予測値を得るために必要な情報ベクトルφ（ｔ）を要求点ｑと呼ぶ。ＪＩＴモデリング法とは、この要求点に類似した情報ベクトルをデータベースから近傍として抽出し、局所モデルを構成する方法である。

この実施の形態では、以上のようなＪＩＴ法に基づいて、図１のブロック図におけるＰＩＤ制御器３のＰＩＤ制御パラメータを調整するものである。

ここでは、次式のような速度型Ｉ‐ＰＤ制御則を適用する。

但し、ｅ(ｔ)は制御誤差信号であり、ｒ(ｔ)を目標値とすると、以下で定義される。

また、ｋｃ、Ｔ_Ｉ、およびＴ_Ｄはそれぞれ比例ゲイン、積分時間、微分時間を、Ｔｓはサンプリング時間を表しており、(４)式では、簡単のために、Ｋｐ＝ｋｃ、Ｋ_Ｉ＝ｋｃＴｓ／Ｔ_Ｉ、Ｋ_Ｄ＝ｋｃＴ_Ｄ／Ｔｓと置き換えている。さらに、Δ(：＝１−ｚ^−１)は差分演算子を表している。

本手法の基本的な考え方は、ＪＩＴ法により、次式のような逆モデルとしてＰＩＤ制御パラメータを得ることである。

但し、ｙ_ｒは参照モデルの出力を示しており、次式のように設計される。

上式に含まれるＴ(ｚ^−１)については、Ｔ．Ｙamamoto and Ｓ．Ｌ．Ｓhah：Ｄesign and Ｅxperimental Ｅvaluation of ａＭultivariable Ｓelf-Ｔuning ＰＩＤＣontroller,Ｐroc.of ＩＥＥＥＣonference on Ｃo ntrol Ａpplications,Ｔrieste,pp.1230-1234(1998)に基づいて設計する。

以下に、ＪＩＴ‐ＰＩＤコントローラのアルゴリズムを示す。
［ＳＴＥＰ１］初期データベースの作成
ＪＩＴ法では、過去の蓄積データがない場合、原理的に同定が行えないため、本手法においては、ある平衡点周りでＣＨＲ（Ｃhien，Ｈrones＆Ｒeswick）法を用いて初期データベースを作成する。
［ＳＴＥＰ２］距離の計算、近傍の選択
時刻ｔにおけるＰＩＤパラメータＫ（ｔ）の予測値を得るために必要な情報ベクトルを要求点ｑと呼ぶ。その要求点ｑとデータベースに蓄えられている情報ベクトルとの距離を、次式の重みつきＬ１ノルムにより求める。

この距離が小さいものからｋ個のベクトルを近傍として選択する。
［ＳＴＥＰ３］局所モデルの構成
続いて、ＳＴＥＰ２において選択された近傍に対して、以下で示される、重みつき局所線形平均法（ＬＷＡ）により局所モデルを構成する。

ここで、ｗｉは、近傍の第ｉサンプルに対応する重みであり、次式で与える。

［ＳＴＥＰ４］データ修正
ＳＴＥＰ３において、局所モデルとして得られるＰＩＤ制御パラメータＫ^ｏｌｄは、制御誤差（ε：＝ｙ_ｒ−ｙ）を考慮していないため、ＳＴＥＰ２、ＳＴＥＰ３を繰り返し行い、ＰＩＤ制御パラメータを逐次抽出したとしても、システムの状態に応じてＰＩＤ制御パラメータが適切に調整されない恐れがある。そこで、ＳＴＥＰ２で得られたＰＩＤ制御パラメータＫ^ｏｌｄに対して制御偏差εにより修正を行ない、その修正されたデータＫ^ｎｅｗをデータベースに蓄えるものとする。

その修正方法は、次式のように与える。

ここで、ηは学習係数、Ｊは以下で定義される誤差の評価規範を表している。

また、（１３）式、右辺第２項のそれぞれの偏微分は、以下のように展開される。

この実施の形態では、上述のようにＪＩＴ法に基づいて、ＰＩＤ制御器３のＰＩＤ制御パラメータを調整するために、調整手段４は、参照モデル５と、データベース６と、ＰＩＤチューニング部７とを備えている。

この実施の形態では、データベース６には、図２に示されるように、制御系の特徴量を含むベクトルである情報ベクトルと、この情報ベクトルに対応するＰＩＤ制御パラメータとからなるデータが、蓄積される。すなわち、１組の情報ベクトルに、１組のＰＩＤ制御パラメータが対応している。

この実施の形態では、情報ベクトルは、図３に示されるように、参照モデル５の出力ｙｒと、制御量である制御対象２の検出温度ｙの時系列データとからなり、ＰＩＤ制御パラメータは、上述のＫｐ＝ｋｃ、Ｋ_Ｉ＝ｋｃＴｓ／Ｔ_Ｉ、Ｋ_Ｄ＝ｋｃＴ_Ｄ／Ｔｓからなる。

この実施の形態のＰＩＤチューニング部７は、図４の機能ブロック図に示されるように、近傍選択部８と、ＰＩＤ制御パラメータ生成部としての局所モデル生成部９と、データ修正部１０とを備えている。

近傍選択部８では、上述の要求点が与えられる度に、すなわち、最新の時刻ｔにおける情報ベクトルが与えられる度に、この情報ベクトルと、データベース６に蓄積されている情報ベクトルとの距離を、上述の(１０)式の重みつきＬ１ノルムにより求め、この距離の小さいものからｋ個の情報ベクトルを近傍として選択する。

局所モデル生成部９では、選択された近傍の情報ベクトルに対して、重みつき局所線形平均法により、ＰＩＤ制御パラメータＫ^ｏｌｄを求める。すなわち、選択された近傍のｋ個の情報ベクトルを用いて上述の(１２)式に従って重みを決定し、この重みを、上述の(１１)式に従って前記ｋ個の情報ベクトルに対応するＰＩＤ制御パラメータに乗じて(加重平均して) ＰＩＤ制御パラメータＫ^ｏｌｄを求めるのである。

この局所モデル生成部９で生成されたＰＩＤ制御パラメータＫ^ｏｌｄを、ＰＩＤ制御器３に設定するものである。

データ修正部１０では、局所モデル生成部９で生成されたＰＩＤ制御パラメータＫ^ｏｌｄに対して、上述の(１３)〜(１７)式に示されるように、制御誤差が小さくなる方向に修正を行い、この修正したＰＩＤ制御パラメータＫ^ｎｅｗを、情報ベクトルに対応させてデータベース６に蓄積するものである。

このデータ修正部１０では、制御誤差に基づいて修正するために、参照モデル５の出力ｙｒおよび制御量である検出温度ｙが与えられている。

この実施の形態では、ＰＩＤ制御器３および調整手段４は、例えば、マイクロコンピュータによって構成され、このマイクロコンピュータのＲＯＭに格納されている本発明に係るプログラムを実行することにより、ＪＩＴ法に基づいてＰＩＤ制御パラメータの調整を行うものであり、上述のデータベース６は、マイクロコンピュータのＲＡＭ上に構成される。

この実施の形態では、データベース６に蓄積できるデータ量に限りがあり、また、制御対象２が経時変化する場合には、古いデータは削除した方が好ましいことから、既定のデータ量に達した後には、古いデータから削除するようにしている。

以上のようにＪＩＴ法に基づいて、ＰＩＤ制御器３のＰＩＤ制御パラメータを調整する温度調節器１の有効性を評価するために数値例を以下に示す。

ここでは、制御対象として、ポリスチレン重合反応器を考える。その反応器におけるジャケットの温度ｕ(ｔ)と反応温度ｙ(ｔ)との間の関係式は、次式で与えられる(中西，花熊：プロセス制御の基礎と実践，朝倉出版，(１９９２))。

ここで、Ｅａ＝２４０、Ｒ＝０．０１９８６である。このシステムは、目標値が高くなる(約７５度以上)につれ非線形性が著しく強くなるという特徴を持っている。

このシステムに対して、ＪＩＴ法に基づくＰＩＤ制御パラメータの調整の手法を適用する。

ここで、参照モデルに含まれている設計多項式Ｔ(ｚ^−１)を以下のように設計する。

ここで、Ｔ(ｚ^−１)は、上述の文献Ｔ．Ｙamamoto and Ｓ．Ｌ．Ｓhah：Ｄesign and Ｅxperimental Ｅvaluation of ａＭultivariable Ｓelf-Ｔuning ＰＩＤＣontroller,Ｐroc.of ＩＥＥＥＣonference on Ｃontrol Ａpplications,Ｔrieste,pp.1230-1234(1998)を参考にして設計した。

このときの制御結果を、図５に、また、ＰＩＤ制御パラメータの時間的変化を、図６に示す。

これらの図に示されるように、システムの非線形性に応じて、ＰＩＤ制御パラメータが適切にオンライン調整されており、良好な制御結果が得られていることが分かる。

(実施の形態２)
図７は、本発明の他の実施の形態に係る制御パラメータの調整装置を備えるシステムの構成図であり、上述の実施の形態に対応する部分には、同一の参照符号を付す。

上述の実施の形態では、ＪＩＴ法に基づいて、ＰＩＤ制御パラメータを調整する調整手段４を、温度調節器１に内蔵したけれども、この実施の形態では、上述の調整手段を、ＰＬＣやパソコンなど外部装置に内蔵させて制御パラメータの調整装置１１を構成し、この調整装置１１によって、ＰＩＤ制御器３を備える汎用の温度調節器１ａのＰＩＤ制御パラメータを調整するものである。

調整装置１１には、温度調節器１ａからの設定値ｒおよび制御対象２からの検出温度ｙのデータが、通信やＡ／Ｄ変換によって逐次与えられる一方、温度調節器１ａには、調整装置１１からのＰＩＤ制御パラメータが、通信によって逐次与えられて調整されるように構成されている。

調整装置１１によるＪＩＴ法に基づくＰＩＤ制御パラメータの調整動作は、上述の実施の形態と同様である。

(実施の形態３)
図８は、本発明の更に他の実施の形態の温度調節器のブロック図であり、上述の図１に対応する部分には、同一の参照符号を付す。

この実施の形態では、参照モデル５を省略しており、情報ベクトルとして、参照モデル５の出力に代えて設定値ｒを用いている。

その他の構成および動作は、上述の実施の形態１と同様である。

なお、上述の実施の形態２と同様に、図８の調整手段４ａを外部装置に内蔵して制御パラメータの調整装置１１ａを構成し、図９に示されるように、この調整装置１１ａによって、汎用の温度調節器１ａのＰＩＤ制御パラメータを調整するようにしてもよい。

(実施の形態４)
図１０は、本発明の更に他の実施の形態の図１に対応するブロック図である。

この実施の形態では、参照モデル５を、ＰＩＤ制御器３の前段に設け、参照モデル５の出力ｙｒと検出温度ｙとの偏差ｅをＰＩＤ制御器３に与えるように構成している。

この実施の形態によれば、例えば、設定値ｒがステップ状に変化したような場合でも、参照モデル５によって、変化を緩やかにすることにより、ＰＩＤ制御器３の操作量が飽和するのを防止することができる。

(その他の実施の形態)
上述の各実施の形態では、ＰＩＤ制御パラメータを、局所モデルとして生成したけれども、本発明の他の実施の形態として、例えば、情報ベクトルを、操作量の時系列データおよび制御量の時系列データとし、制御対象の特性である時定数、定常ゲイン、むだ時間を局所モデルとして生成し、あるいは、制御対象の伝達関数の係数を局所モデルとして生成するようにしてもよい。

この場合には、図１１に示されるように、ＰＩＤチューニング部７ａでは、データベースの情報ベクトルの内から要求点に近い情報ベクトルを、近傍選択部８ａで選択し、選択した情報ベクトルに基づいて、例えば、制御対象の時定数、定常ゲイン、むだ時間を、局所モデル生成部９ａで局所モデルとして生成し、演算部１２で調整則に応じて、ＰＩＤ制御パラメータを演算してＰＩＤ制御器３に設定する一方、データ修正部１０ａでモデル誤差が小さくなるように、時定数、定常ゲイン、むだ時間を修正してデータベースに蓄積すればよい。

ここで、モデル誤差とは、制御対象の特性を局所モデルとした場合に、局所モデルを用いて予測した制御装置と実際の制御量との差をいう。

上述の各実施の形態では、ＰＩＤ制御に適用して説明したけれども、本発明は、ＰＩＤ制御に限らず、例えば、ＧＰＣ(一般化予測制御)などの他の制御パラメータの調整に適用できるのは勿論である。

上述の実施の形態では、温度制御を行う温度調節器に適用して説明したけれども、本発明は、温度調節器に限るものではなく、制御対象の圧力、流量、速度あるいは液位などの様々な物理状態を制御する制御装置に適用できるものである。

上述の実施の形態では、マイクロコンピュータのＲＯＭに格納されたプログラムを読み取って実行したけれども、本発明の他の実施の形態として、例えばフレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ等に記録しておき、必要に応じてこれら記録媒体から読み取って実行するようにしてもよい。

上述の各実施の形態では、近傍選択部によって要求点に近い情報ベクトルを選択したけれども、本発明の他の実施の形態として、近傍選択部を省略し、データベースの全ての情報ベクトルに基づいて、特性パラメータを生成してもよい。

本発明は、温度調節器などの制御装置に有用である。

本発明の一つの実施の形態に係る温度調節器のブロック図である。図１のデータベースに蓄積されるデータの構成を示す図である。図２のデータの具体例を示す図である。図１のＰＩＤチューニング部の機能ブロック図である。反応温度の時間変化を示す図である。ＰＩＤ制御パラメータの時間変化を示す図である。本発明の他の実施の形態に係る制御システムの構成図である。本発明の他の実施の形態の温度調節器のブロック図である。本発明の更に他の実施の形態に係る制御システムの構成図である。本発明の他の実施の形態の温度調節器のブロック図である。本発明の他の実施の形態に係るＰＩＤチューニング部の機能ブロック図である。

符号の説明

１温度調節器２制御対象
３ＰＩＤ制御器４調整手段
５参照モデル６データベース
７ＰＩＤチューニング部

Claims

制御パラメータに従って制御対象を制御する制御手段と、
制御系の特徴量を含むベクトルが情報ベクトルとして蓄積されるとともに、制御系の特性パラメータが蓄積されるデータベースのデータに基づいて、前記制御手段の制御パラメータを調整する調整手段とを備え、
前記調整手段は、新たな情報ベクトルである要求点が与えられることにより、前記データベースの情報ベクトルに基づいて、前記要求点に対応する特性パラメータを生成する特性パラメータ生成部を含み、生成した特性パラメータを、前記データベースに蓄積することを特徴とする制御装置。
前記調整手段は、前記要求点が与えられることにより、該要求点に近い情報ベクトルを前記データベースから選択する選択部を含み、前記特性パラメータ生成部は、前記選択部で選択された情報ベクトルに基づいて、前記要求点に対応する特性パラメータを生成する請求項１記載の制御装置。
前記調整手段は、前記特性パラメータ生成部で生成した特性パラメータを、制御誤差またはモデル誤差が小さくなる方向に修正する修正部を含み、前記特性パラメータ生成部で生成した特性パラメータを、前記修正部で修正して前記データベースに蓄積する請求項１または２記載の制御装置。
前記特徴量は、少なくとも制御量の時系列データを含む請求項１〜３のいずれか１項に記載の制御装置。
前記特徴量は、操作量の時系列データおよび設定値の少なくともいずれか一方を含む請求項１〜４のいずれか１項に記載の制御装置。
前記設定値が、参照モデルの出力である請求項５記載の制御装置。
前記制御系の特性パラメータは、前記制御手段の前記制御パラメータを含み、前記制御パラメータが、ＰＩＤ制御パラメータである請求項１〜６のいずれか１項に記載の制御装置。
前記制御系の特性パラメータは、制御対象の時定数、定常ゲインおよびむだ時間の少なくともいずれか一つを含み、
前記調整手段は、前記特性パラメータ生成部で生成された特性パラメータに基づいて、制御パラメータを演算する演算部を含む請求項１〜６のいずれか１項に記載の制御装置。
前記制御系の特性パラメータは、少なくとも制御対象の伝達関数の係数を含み、
前記調整手段は、前記特性パラメータ生成部で生成された特性パラメータに基づいて、制御パラメータを演算する演算部を含む請求項１〜６のいずれか１項に記載の制御装置。
前記データベースのデータが、既定のデータ量となるように古いデータが削除される請求項１〜９のいずれか１項に記載の制御装置。
前記制御対象の温度を制御する請求項１〜１０のいずれか１項に記載の制御装置。
制御装置の制御パラメータを調整する装置であって、
制御系の特徴量を含むベクトルが情報ベクトルとして蓄積されるとともに、制御系の特性パラメータが蓄積されるデータベースのデータに基づいて、前記制御装置の制御パラメータを調整する調整手段を備え、
前記調整手段は、新たな情報ベクトルである要求点が与えられることにより、前記データベースの情報ベクトルに基づいて、前記要求点に対応する特性パラメータを生成する特性パラメータ生成部を含み、生成した特性パラメータを、前記データベースに蓄積することを特徴とする制御パラメータの調整装置。
前記調整手段は、前記要求点が与えられることにより、該要求点に近い情報ベクトルを前記データベースから選択する選択部を含み、前記特性パラメータ生成部は、前記選択部で選択された情報ベクトルに基づいて、前記要求点に対応する特性パラメータを生成する請求項１２記載の制御パラメータの調整装置。
前記調整手段は、前記特性パラメータ生成部で生成した特性パラメータを、制御誤差またはモデル誤差が小さくなる方向に修正する修正部を含み、前記特性パラメータ生成部で生成した特性パラメータを、前記修正部で修正して前記データベースに蓄積する請求項１２または１３記載の制御パラメータの調整装置。
制御装置の制御パラメータを調整する方法であって、
制御系の特徴量を含むベクトルを情報ベクトルとしてデータベースに蓄積するステップと、
新たな情報ベクトルである要求点が与えられることにより、前記データベースの情報ベクトルに基づいて、前記要求点に対応する特性パラメータを生成するステップと、
生成した特性パラメータを、前記データベースに蓄積するステップと、
生成した特性パラメータに基づいて、前記制御装置の前記制御パラメータを調整するステップと、
を含むことを特徴とする制御パラメータの調整方法。
前記要求点に対応する特性パラメータを生成する前記ステップは、新たな情報ベクトルである要求点が与えられることにより、該要求点に近い情報ベクトルを、前記データベースから選択する選択ステップと、選択した情報ベクトルに基づいて、前記要求点に対応する特性パラメータを生成する生成ステップとを含む請求項１５記載の制御パラメータの調整方法。
前記生成した特性パラメータを、前記データベースに蓄積する前記ステップは、前記生成した特性パラメータを、制御誤差またはモデル誤差が小さくなる方向に修正する修正ステップと、修正した特性パラメータを、前記データベースに蓄積する蓄積ステップとを含む請求項１５または１６記載の制御パラメータの調整方法。
制御装置の制御パラメータを調整するプログラムであって、
制御系の特徴量を含むベクトルを情報ベクトルとしてデータベースに蓄積するステップと、新たな情報ベクトルである要求点が与えられることにより、前記データベースの情報ベクトルに基づいて、前記要求点に対応する特性パラメータを生成するステップと、生成した特性パラメータを、前記データベースに蓄積するステップと、生成した特性パラメータに基づいて、前記制御装置の前記制御パラメータを調整するステップとを、コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
前記要求点に対応する特性パラメータを生成する前記ステップは、新たな情報ベクトルである要求点が与えられることにより、該要求点に近い情報ベクトルを、前記データベースから選択する選択ステップと、選択した情報ベクトルに基づいて、前記要求点に対応する特性パラメータを生成する生成ステップとを含む請求項１８記載のプログラム。
前記生成した特性パラメータを、前記データベースに蓄積する前記ステップは、前記生成した特性パラメータを、制御誤差またはモデル誤差が小さくなる方向に修正する修正ステップと、修正した特性パラメータを、前記データベースに蓄積する蓄積ステップとを含む請求項１８または１９記載のプログラム。
請求項１８〜２０のいずれか１項に記載のプログラムを記録したコンピュータに読み取り可能な記録媒体。