JP2007102816A - 制御パラメータ決定方法及び装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】 FF+PID制御を行いオーバーフローすることなく迅速に目標値に達成するための制御パラメータを求めることのできる制御パラメータ決定装置を提供すること
【解決手段】 初期操作量ゲイン学習部3は、操作量を複数の区分に分割し、実際の制御中に取得した操作量以下の区分の存在時間を求め、閾値以上の存在時間の区分の中で最も大きい区分の操作量の下限値を求める。FFゲイン学習部4は、目標値に達した際の操作量と、制御終了時の操作量に基づいてFFゲインを求める。そして、初期操作量ゲインは、上記求めた下限値に最大操作量を掛けたものを目標値で割って得られた値と、FFゲインを比較し、大きい値を初期操作量ゲインに決定する。これにより、FF+PID制御するコントローラにおける初期操作量ゲインとFFゲインを設定する。
【選択図】 図13
【解決手段】 初期操作量ゲイン学習部3は、操作量を複数の区分に分割し、実際の制御中に取得した操作量以下の区分の存在時間を求め、閾値以上の存在時間の区分の中で最も大きい区分の操作量の下限値を求める。FFゲイン学習部4は、目標値に達した際の操作量と、制御終了時の操作量に基づいてFFゲインを求める。そして、初期操作量ゲインは、上記求めた下限値に最大操作量を掛けたものを目標値で割って得られた値と、FFゲインを比較し、大きい値を初期操作量ゲインに決定する。これにより、FF+PID制御するコントローラにおける初期操作量ゲインとFFゲインを設定する。
【選択図】 図13
Description
本発明は、制御パラメータ決定方法及び装置に関するものである。
例えばアルミ押し出し形成を行う場合には、加熱したアルミ地金を、所定の速度(目標)で金型(「ダイス」とも称されている)内を通過させることにより、所定形状のアルミ製品を製造するようになっている。このとき、金型内を通過させる移動速度が必要以上に遅いと生産性が低下する。一方、移動速度が速すぎると、製造されたアルミ製品の表面が脈打ったり、クラックが生じたりして不良品となる。つまり、アルミ地金の移動速度は、不良品とならない範囲でできるだけ速い速度とするのが生産性を向上する点で好ましい。
そこで、係る速度を目標値と設定し(実際には、定常状態での揺らぎ等を考慮し、良品と不良品の臨界点よりも一定のマージンだけ低くした値を目標値に設定する)、アルミ地金を移動させる駆動装置における操作量を制御し、制御量としてのアルミ地金の移動速度をできるだけ、上記目標値になるように制御することが行われる。そして、この制御は開始当初の過渡期ではできるだけ速く目標値に到達するようにし、目標値に到達した後の定常状態では、制御量が変動することなくその目標値を維持するように制御することになる。
ところで、上記した制御を行う場合に、例えばPID制御が用いられる。特に、過渡期においては制御量の目標値と実際の値との偏差に基づき、偏差が大きければ操作量も大きくし、偏差が小さい場合には操作量も小さくするように制御する比例動作(P動作)が制御結果に大きく寄与する。つまり、P動作の効き具合を左右する比例ゲインを大きくとると、早く目標値に到達することができるものの、オーバーシュートしてしまうおそれもある。そして、大きくオーバーシュートすると、移動速度が上記臨界点を超えてしまうため、不良品となる。逆に、比例ゲインを小さくすると、オーバーシュートしないものの、移動速度が遅く生産性が低下する。
そこで、Pゲインをどのような値にするかが、生産性を向上する上で重要な要素となる。しかし、実際のアルミ押し出し形成の場合には、アルミ地金に対する加熱温度や、金型の寸法形状や、材質・品質等の各種のファクターが存在するため、専ら熟練した技術者の経験則により決定していた。
一方、実際に動作させながら学習を行い、PIDゲインを自動的に求める方法として、例えば単純に今までに行った際の操作量の最大値を学習するという手法がある。この場合、操作量がその最大値をとったあと制御対象は安定(目標速度に対してオーバーシュートが発生していない,厚みが致命的な薄さにまで達していない等)しているという指標が必要であり、そのための制御結果の良否の判断機能を付加する必要があった。
さらに、アルミ押し出しにおける制御対象である速度制御や、厚み制御等は、応答性の早い制御対象であるため、設定を誤ると品質を維持できる以上の速度に達してしまったり、厚み制御においては致命的な薄さまで薄くなる等の不具合が生じその結果生産性の低下を招くことがあるので、制御するための各種のパラメータを精度よく設定する必要がある。
また、制御波形自体を記憶すればどの程度の操作量まで出力できるかの判断を比較的正確に行うことができる。しかし、この方法では大量のメモリが必要になり、少ないメモリで実用に耐えるというものではなかった。
そこで、自動的にパラメータ等を決定する場合には、生産性を犠牲にして相当の安全を見越した値にせざるを得なかった。
本発明は、上記した背景に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、上記した問題を解決し、制御量をオーバーシュートすることなく早期に目標値に到達することのできるFF制御,PID制御における制御パラメータを決定することのできる制御パラメータ決定方法及び装置を提供することにある。
上記した目的を達成するために、本発明に係る制御パラメータ決定方法では、PID制御の制御パラメータを決定する制御パラメータ決定装置における決定方法であって、大きさにより分けられた複数の操作量区分単位で各操作量区分の存在時間を管理する。そして、取得した制御対象の操作量に該当する操作量区分及びその操作量よりも低い操作量区分の存在時間を加算する行程、1回の制御が終了後、閾値以上の存在時間を有する操作量区分の中で、最も大きい操作量区分を抽出する行程、その抽出した操作量区分に基づいて初期操作量に関する制御パラメータを決定する行程を有するようにした(請求項5)。
そして、係る方法を実施するのに適した決定装置としては、例えばPID制御する制御装置における制御パラメータを決定する制御パラメータ決定装置であって、大きさにより分けられた複数の操作量区分ごとの存在時間を記憶する記憶部を有し、取得した制御対象の操作量に該当する操作量区分及びその操作量よりも低い操作量区分の記憶部について存在時間を加算する手段と、前記記憶部に格納された存在時間が閾値以上の中で最も大きい操作量区分に基づいて初期操作量に関する制御パラメータを決定する決定手段を備えて構成することである(請求項1)。これら請求項1,5に記載の発明が第1の実施の形態により実現されている。つまり、初期操作量ゲイン学習部3並びにその作用に対応する。
また、別の決定方法の解決手段としては、フィードフォワード制御付きのPID制御の制御パラメータを決定する制御パラメータ決定装置における決定方法であって、大きさにより分けられた複数の操作量区分単位で各操作量区分の存在時間を管理する。そして、取得した制御対象の操作量に該当する操作量区分及びその操作量よりも低い操作量区分の存在時間を加算する行程、1回の制御が終了後、閾値以上の存在時間を有する操作量区分の中で、最も大きい操作量区分を抽出する行程、その抽出された操作量区分に基づく初期操作量に関する値と、フィードフォワードゲインに基づく値とを比較し、大きい方の値を初期操作量に関する制御パラメータに決定する行程を有するように構成することである(請求項6)。
そして、係る方法を実施するのに適した決定装置としては、フィードフォワード制御付きのPID制御をする制御装置における制御パラメータを決定する制御パラメータ決定装置であって、大きさにより分けられた複数の操作量区分ごとの存在時間を記憶する記憶部を有し、取得した制御対象の操作量に該当する操作量区分及びその操作量よりも低い操作量区分の記憶部について存在時間を加算する手段と、前記記憶部に格納された存在時間が閾値以上の中で最も大きい操作量区分に基づいて得られた初期操作量に関する値と、フィードフォワードゲインに基づく値とを比較し、大きい方の値を初期操作量に関する制御パラメータに決定する決定手段を備えて構成することである(請求項2)。これら、請求項2,6に記載の発明が、第2の実施の形態や第4の実施の形態により実現されている。
本発明では、最初にある程度大きな操作量を初期値(初期操作量)として与えることにより、迅速に目標値に達するようにしている。但し、あまり大きな値にすると、制御量がオーバーシュートしてしまう。そして、例えば、温度制御等でなく、速度制御,厚み制御等においては、オーバーシュートがそのまま不良品の発生となる。つまり、品質を維持できる以上の速度に達してしまったり、厚み制御においては致命的な薄さまで薄くなる等の不具合が生じその結果生産性の低下を招くことがある。そこで、係る不具合を発生しない範囲で、できるだけ大きな初期操作量を求めるのが好ましく、それを実現するのが上記した各請求項に記載の発明である。
すなわち、実際の制御を行った際に得られる操作量を、順次取得する。そして、取得した操作量に基づいて対応する操作量区分の存在時間を加算する。よって、1回の制御が終了した際に各操作量区分の存在時間が分かる。従って、少なくとも存在時間が0の操作量区分に属する操作量は、実際の処理に使用しない大きな操作量であるので初期操作量として使用することはできない(使用すると制御量がオーバーシュートする可能性が高い)。
また、たとえいくらかの存在時間が検出された操作量区分であっても、その存在時間が短い場合には、例えば外乱等により瞬間的に操作量が大きくなったことが予想される。また、正常動作で発生したとしても、その発生期間が短いとその制御において長期間係る操作量を与えるとオーバーシュートをすることを意味するので、初期操作量として最初から係る大きな値を与えた場合、大きすぎて直ぐにオーバーシュートしたり、開始当初に直ぐに操作量を低く抑える必要があり、スムーズな制御が期待できない。
そこで、閾値以上の存在時間があった操作量区分の中で最も大きな区分に基づいて初期操作量に関する情報(実施の形態では初期操作量割合或いは初期操作量ゲイン)を決定することにより、安全でしかも大きな初期操作量を与えることができる。
さらに、請求項2,6のようにフィードフォワード(FF)ゲインも初期操作量を決定する判断条件の1つとすると、初期操作量を安全な範囲でより大きく設定することができる。また、操作量があまり変化なく、比較的早く制御量が目標値に達するような場合にも、大きな初期操作量を設定できる。そして、このFFゲインは、人があらかじめ設定したものでもよいし、請求項3,4,7,8に記載するようにして、制御結果に基づいて求めたものでもよい。
さらに別の決定方法の解決手段としては、フィードフォワード制御付きのPID制御の制御パラメータを決定する制御パラメータ決定装置における決定方法であって、定常状態になった際の操作量に関する情報と、制御終了時の操作量に関する情報の少なくとも一方に基づいてFFゲインを求める行程を備えて構成することである(請求項7)。そして、より好ましくは、前記求めたFFゲインに基づいて初期操作量に関する制御パラメータを決定する行程をさらに備えることである(請求項8)。
そして、係る方法を実施するのに適した決定装置としては、フィードフォワード制御付きのPID制御をする制御装置における制御パラメータを決定する制御パラメータ決定装置であって、定常状態における操作量に基づいてFFゲインを求める手段を備えて構成することである(請求項3)。そして、前記求めたFFゲインに基づいて初期操作量に関する制御パラメータを決定する手段をさらに備えるとより好ましい(請求項4)。上記した請求項3,4,7,8に記載の発明は、第3の実施の形態により実現されている。つまり、FFゲイン学習部4或いはその作用に対応する。
FF制御付きのPID制御の場合、目標値が近づくと比例ゲインがほとんど0になるのでFFゲインの設定が十分でないとなかなか目標に達しない。そこで制御パラメータとしてFFゲインを適切に設定することが、最終的に制御量が比較的早く目標値に達するための重要な要素の1つとなる。そこで、実際の制御で定常状態のときの操作量に基づいてFFゲインを求めることにより、適切なFFゲインを設定することができる。
さらに、請求項4,8のように、求めたFFゲインに基づいて初期操作量に関する制御パラメータを決定すると、最初から比較的大きな操作量で制御でき、しかも、FF制御になめらかに以降できる。特に、全体的に操作量の変化が少なかったり、早期に定常状態に達するようなものの場合、請求項1,5の発明では、初期操作量に関する制御パラメータを決定しにくいが、FFゲインを用いることにより、適した初期操作量を決定できる。
*用語の定義
「制御パラメータ」は、初期操作量に関するパラメータとFF制御する際のFFゲインなどの各種のものを含む。そして、「初期操作量に関するパラメータ」は、初期操作量そのものであったり、初期操作量を最大操作量で割った初期操作量割合であったり、さらにそれを目標値で割った初期操作量ゲイン等を含む。
「制御パラメータ」は、初期操作量に関するパラメータとFF制御する際のFFゲインなどの各種のものを含む。そして、「初期操作量に関するパラメータ」は、初期操作量そのものであったり、初期操作量を最大操作量で割った初期操作量割合であったり、さらにそれを目標値で割った初期操作量ゲイン等を含む。
「定常状態」は、制御量が目標値に達することはもちろん、ほぼ目標値に到達した場合も含む。そして、「定常状態における操作量」は、実施の形態に示すように定常状態になったときの操作量や、制御終了時の操作量はもちろん、定常状態の時の任意の操作量を用いることができ、しかも、1つのみではなく、複数の時点で取得した操作量を用いることもできる。そして、ここでいう「操作量」も、「初期操作量に関するパラメータ」と同様に「操作量」そのものはもちろんのこと、操作量を最大操作量で割った操作量割合や、さらにそれを目標値で割った操作量ゲイン(FFゲイン)等を含む。
以上のように、本発明に係る制御パラメータ決定方法及び装置では、制御量をオーバーシュートすることなく早期に目標値に到達することのできるFF制御,PID制御における制御パラメータを決定することができる。
つまり、請求項1,5の発明では、初期操作量に関する制御パラメータを安全な範囲(オーバーシュートしない)で大きく設定することができる。これにより、最初から大きな操作量であるので、制御量も迅速に目標値に近づく。また、請求項2,6の発明では、FFゲインも加味するので、より大きな初期操作量を設定することができる。
また、請求項3,7の発明では、適切なFFゲインを決定することができ、制御量が目標値に近づいてきてPID制御の比例ゲインが小さくなってもスムーズに制御量を目標値に収束させることができる。さらに、請求項4,8の発明では、初期操作量も大きくなるとともに、すぐに目標値に到達し、制御量の変化が少ないような場合にも、適切な初期操作量を設定することができるので、より迅速に制御量を目標値に到達させることができる。
本形態では、例えば図1に示すように、操作量を0からでなく一定の初期操作量を与え、そこからPID制御を実行して、操作量を制御することにより、制御量を目標値に収束させるような制御装置を前提とし、その初期操作量,初期操作量ゲイン等の制御パラメータを決定する学習装置部分に特徴を有するものであり、その具体的な構造としては、図2に示すようになっている。
すなわち、図2に示すように、A/D変換器1を介して、操作量と制御量が演算部2に与えられる。この演算部2には、初期操作量ゲイン学習部3及び操作量生成部5を備えており、初期操作量ゲイン学習部3にて学習して決定した初期操作量ゲインなどの制御パラメータを記憶装置6に格納する。
そして、実際の運転の際には、A/D変換器1を介して与えられる現在の操作量と制御量を取得し、記憶装置6に格納された制御パラメータに基づいて操作量を決定し、その決定した操作量をD/A変換器7を介して制御対象の装置・アクチュエータに与え、制御するようにしている。操作量生成部5における具体的な演算処理は、FF制御とPID制御を併用した処理を行うもので、FFゲイン等を使って計算した操作量に比例ゲイン×偏差+積分ゲイン×Σ偏差を実行する。そして、初期状態であるので微分ゲインはなくした。さらに、積分ゲインは比較的小さく設定している。
ここで本発明の要部となる初期操作量ゲイン学習部3の機能を説明する。まず、図3を用いて初期操作量ゲイン学習部3の動作原理について説明すると、最大操作量の100%から所定の値(例えば40%)の間を複数の領域に分割する。図示の例では10%刻みで行っている。そして、実際の操作量(最大操作量に対する割合)と各領域を区切る下限値とを比較し、下限値以上となっている時間を計測する。そして、各領域の計測時間とあらかじめ定めた基準時間(閾値)とを比較し、基準時間以上出力された操作量区分の中で最も大きい区分を抽出し、その抽出した操作量区分の下限値から初期操作量(初期操作量割合)を決定し、記憶装置6に保存する。
一例を示すと、以下のようなデータが得られたとする。ここで、操作量区分に示すX%とは、その操作量区分の下限値を示している。つまり、操作量区分70%とは、最大操作量の70%以上80%未満の操作量の領域を意味する。また、存在秒数は各領域を区分けする下限値以上となっている期間を計測しているので、例えば操作量が50%以上60%未満のときには、操作量区分50%の欄と40%の欄の両方の存在秒数にカウントされる。
この場合において、例えば閾値として5秒という値を設定しておくと、5秒以上となっている中で最も大きい操作量区分は、70%以上80%未満の領域となる。従って、今回と同一の制御対象では、最大操作量は70%以上80%未満の範囲内になるので、その操作量区分の下限値である70%までは操作量を出力しても問題がないといえる。そこで、次回の初期操作量Xを最大操作量の70%に決定する。
このようにすると、次回の操作量は、例えば図3中二点鎖線で示すように当初から70%という大きくしかも安全(引張速度が速くて不良品を生じることのない速度)な操作量で操作することができるので、制御量も同図中一点鎖線で示すようになり、比較的早く目標値に達することができ、しかもオーバーシュートもしない。
また、実際の初期操作量ゲインは、上記のように操作量割合が70%と接待された場合には、
(最大操作量×70%)/目標値
を演算することにより求められる。そして、上記した処理を初期操作量ゲイン学習部3で行う。
(最大操作量×70%)/目標値
を演算することにより求められる。そして、上記した処理を初期操作量ゲイン学習部3で行う。
さらに、PID制御をする際の制御パラメータの1つであるKpゲインも、初期操作量にあてはめて安全な範囲で大きくし、より迅速に目標値に到達するように制御できる。すなわち、単純なPID制御における比例ゲインKpによる操作量は、本来、
(目標値−現在値)×Kp
で与えられる。
(目標値−現在値)×Kp
で与えられる。
そこで、比例ゲインによる操作量を、上記のようにして決定された初期操作量と等しくすると、なめらかな操作量による制御が実現できる。つまり、例えば、初期操作量割合が70%の場合、初期操作量は「最大操作量×70%」であるので、
(目標値−現在値)×Kp=最大操作量×0.7
が成り立つようなKp(Pゲイン)を求める。ここで、制御開始時の速度(ラム速度)が0とすると、
Kp=最大操作量×0.7/目標値
となる。
(目標値−現在値)×Kp=最大操作量×0.7
が成り立つようなKp(Pゲイン)を求める。ここで、制御開始時の速度(ラム速度)が0とすると、
Kp=最大操作量×0.7/目標値
となる。
また、PID制御が、仮想目標値付きのPID制御の場合には、
(目標値+目標値補正量)×Kp=最大操作量×0.7
但し、Kpは固定
の式から目標値補正量を計算する等の方式によって操作量をなめらかに出力する等の方式をとることができる。
(目標値+目標値補正量)×Kp=最大操作量×0.7
但し、Kpは固定
の式から目標値補正量を計算する等の方式によって操作量をなめらかに出力する等の方式をとることができる。
そして、上記処理を行う初期操作量ゲイン学習部3における具体的な処理としては、図4,図5に示すフローチャートのようになっている。すなわち、図6に示すように、各領域(操作量区分)に存在する秒数を格納するカウンタエリアと(X%の区分を格納するのがX%用カウンタエリア)、各領域に対する操作量の存在の有無等の状態を格納するフラグ格納エリアを関連付けてメモリ領域を確保しておく。
ここでフラグは、未使用(区分に達したのがなく、カウントしていない場合)が「0」とし、カウント中が「1」とし、一旦カウント開始後操作量がその区分以下になりカウントを止めたならば「2」とする。そして、フラグが「2」になった場合には、それ以後カウントしない。つまり、操作量が一度下降して下側の区分になった後、再度操作量を上昇させて元の高い区分に戻ったような場合でも、再度カウントはしないようにしている。
そして、具体的な処理は、まず制御開始とともにカウンタを初期化(0)する(ST1)。そして、本例では処理を定型化するために最大操作量に対する操作量の比率(百分率)を基準に設定している。そこで、その操作量の比率(割合)を示すXを100(100%つまり最大操作量)に設定する(ST2)。
次いで、押し出し中(制御中)か否かを判断し(ST3)、押し出し中の場合にはその時の操作量を取得し、「操作量/最大操作量」を計算し、操作量の最大操作量に対する割合(操作量割合)を求める(ST4)。そして、求めた操作量割合がX%以上か否かを判断し(ST5)、X%未満のときにはステップ6に飛び、そのX%のエリアのフラグが「1」か否かを判断する(ST6)。
そして、フラグが「1」でない場合、つまり、フラグが「0」(カウントしていない)場合とフラグが「2」(すでにカウントが終了している)場合には、そのままステップ7に進み、現在のXから10を引いた値を次のXにセットする。つまり、本形態では、図6にも示したように10%刻みで区分を設定したため、このステップ7を実行することにより、現在の操作量割合が属するか否かの判定対象が1つ下の区分に設定される。
また、ステップ6の分岐判断で、X%のエリアのフラグが「1」の場合には、ステップ12に飛び、そのエリアのフラグを「2」にセットした後、ステップ7に進む。このルートをとるのは、一度操作量が増加してピークに至った後、減少し始めて(目標値に近づきつつある)、1つ以上低い操作量区分になったことを意味する。よって、これ以降に仮に操作量が増加したとしても、それは外乱などの影響により一時的に増加したことが原因と予測できるので、フラグを「2」にセットして、以後のカウントを停止するようにしている。
そして、ステップ7でXの値を10減算して得られた新たなXが、40未満であるか否かを判断し(ST8)、40未満でない場合には、ステップ3に戻り新たに設定されたXに基づいて上記した処理を実行する。また、Xが40未満の場合には、すでに全ての操作量区分(100%から40%まで)について属するか否かを1回チェックしたことになるので、ステップ2に戻り、再度、操作量割合が100%のものからチェックをすることになる。
また、ステップ4で求めた操作量割合がX%以上とすると、ステップ5の分岐判断でYesとなるので、ステップ9に飛びそのX%のフラグが「0」でも「1」でもないかを判断する。そして、「0」,「1」のいずれでもない場合、つまり「2」の場合にはすでにカウント終了した区分であるのでそのままステップ7に進み、Xを10減らして1つ下の区分についての判断をすることになる。
また、ステップ9の判断がNo、つまり、フラクが「1」または「0」のいずれかである場合には、ステップ10に進み、そのX%の区分のカウンタエリアのカウンタ値を1加算し、対応するフラグを「1」にセットした(ST11)後、ステップ7に進み、次の1つ下の区分についての判断に移行する。
このようにすることにより、例えば、操作量が上昇中の期間では、その操作量割合(操作量/最大操作量)以下の区分は、全てステップ5の判断でYesとなり、対応する区分のフラグも「0」または「1」であるので、係る操作量割合以下の区分は、全てカウンタ値が1加算されることになる。
押し出し処理をしている間、上記したカウント処理を実行することにより、各操作量割合の区分の存在時間が計測される。そして、押し出し処理が終了したならば、ステップ3の分岐判断でNoとなるので、ステップ13に飛び、初期操作量ゲインの算出処理に移行する。つまり、まず、Xを100にセットし、そのX%用カウンタエリアのカウント値を取得し、それが閾値よりも大きいか否かを判断する(ST14)。そして、閾値以下の場合にはステップ15に進み、Xを10減算した値を新たなXとする。つまり、1つ下の区分についての判定処理に移行する。
そして、ステップ15でXの値を10減算して得られた新たなXが、40未満であるか否かを判断し(ST16)、40未満でない場合には、ステップ14に戻り新たに設定されたX%用カウンタエリアのカウンタ値が、閾値より大きいか否かの判断を行う。このように、ステップ14からステップ16を繰り返し実行することにより、最初にステップ14でYesとなったX%が、基準時間(閾値)以上出力された操作量区分の中で最も大きい操作量区分となる。
このようにして、係る最も大きい操作量区分が特定されたならば、ステップ14からステップ17に飛び、「最大操作量×X%/目標値」を算出し、初期操作量ゲインを求め、処理を終了する。
なお、カウンタ値が閾値以上のものがなくてXが40未満になってしまった場合には、ステップ17の演算処理による初期操作量ゲインを求めることはできないので、そのまま処理を終了する。なお係る場合には、初期操作量ゲインは例えばあらかじめ定めた値(例えば、FFゲイン)を初期操作量ゲインに設定するようにしても良い。
上記したように、複数の領域を設定し、そこに存在するか否かを判定し、その判定結果を記憶するだけでよいので、メモリ容量が少なくてすむ。また、単純に操作量の最大値を求めるのではなく、領域を設定し一定の閾値以上存在した場合にその領域の下限値を初期操作量割合(これに基づいて初期操作量や初期操作量ゲインが求められる)としたため、まず、何らかの外乱などにより瞬間的に操作量が大きくなった場合には、閾値未満となるので、初期操作量決定の対象からそれを排除できる。また、下限値としたことから、実際の操作量の最大値を超えることはない。よって、安全な範囲で大きい操作量ゲインを設定でき、迅速性と確実性(品質の劣化等のない)の両方の調和を図れる。
図7は、初期操作量ゲイン学習部3の別の実施の形態の要部を示している。すなわち、この形態では初期操作量ゲインの求め方が、第1の実施の形態と少し異なる。つまり、第1の実施の形態では、ステップ17の演算結果をそのまま初期操作量ゲインに決定したが、本実施の形態では、操作量区分の中で最も大きい操作量区分を抽出した(ST14でYes)ならば、「最大操作量×X%/目標値」を算出し、その算出値がFFゲインよりも大きいか否かを判断する(ST18)。ここで比較対象のFFゲインは、フィードフォワード処理をする際に用いられるFFゲインであり、あらかじめ経験則などに基づいて人が設定したものでも良いし、後述するようにFFゲイン学習部4で求めたものでも良い。
そして、「最大操作量×X%/目標値」の方が大きい場合には、その算出値を初期操作量ゲインに決定する(ST17)。また、FFゲインの方が大きい場合にはFFゲインを初期操作量ゲインに決定する(ST19)。さらに、このようにFFゲインを利用する方法をとった場合、第1の実施の形態の変形例でも説明したように、閾値以上のカウンタ値がない時には、ステップ16でYesになるが、その場合にFFゲインを初期操作量ゲインに決定するようにしている(ST20)。
このようにすると、例えば「最大操作量×X%/目標値」が小さかったり、そもそも閾値以上となるカウンタ値がなく「最大操作量×X%/目標値」自体を算出することができないような場合でも、できるだけ大きい初期操作量ゲインを設定することができる。なお、その他の構成並びに作用効果は、図4,図5に示すフローチャートと同様であるのでその詳細な説明を省略する。
図8は、本発明の第3の実施の形態を示している。本実施の形態は、上記した第1,第2の実施の形態と相違して、定常状態に至った際の操作量に基づいて制御パラメータを求めるようにしている。具体的には、初期操作量ゲイン学習部3に替えてFFゲイン学習部4を設けている。
まず、FFゲイン学習部4の概略の機能を説明すると、定常状態に達した後(=目標値到達後)の操作量(ポイントA)と、この制御が終了する直前の操作量(ポイントB)の少なくとも一方を使用する。
一例を示すと、操作量と制御量が図9のようになっているとすると、ポイントA,Bはそれぞれ図示したような値となる。ここで、定常状態に達したとは、目標値に到達したことはもちろんのこと、ほぼ目標値に到達した(例えば目標値の95%など)場合としても良い。そして、ポイントA或いはポイントBにおけるFFゲインを次回の初期操作量ゲインに設定する。
また、両方を用いて演算処理をし、それによりFFゲインひいては初期操作量ゲインを決定することもできる。すなわち、ポイントAにおけるFFゲインを初期FFゲインとし、ポイントBにおけるFFゲインを終了FFゲインとする。そして、次式によりFFゲインを求めることになる。ここでKはあらかじめ設定しておく。
そして、Kの値を0にすると、FFゲイン=ポイントA(初期FFゲイン)となり、Kの値を1にすると、FFゲイン=ポイントB(終了FFゲイン)となる。この場合に、前者にすると立ち上がりを早くすることができ、また後者にすると終了までが時間がかかるが、オーバーシュートがなくなる。そして、実際には上記2つの特徴を踏まえ、適宜の組み合わせでFF制御付きのPIDコントローラにおけるFFゲインとして使用する。また、このFFゲインを初期操作量ゲイン(初期操作量は「FFゲイン×目標値」)として設定することもできる。
すなわち、FF付きのPIDコントローラの場合、オーバーシュートを防ぐためには、積分をあまり使わずFF量を適切な値に設定することであるが、FF量の設定が適切でないと、制御量が目標値に近づくと、偏差が少なくなるので比例ゲインがほとんど0になってしまい、制御量が目標値に到達するまでに時間がかかってしまう。そこで、上記いずれかの方式によりFFゲインを決定することで、適切なFF量(FFゲイン)を設定することができる。
このようにすると、例えば図10に示すように、初期操作量が有限の幅をもったきざみであり、比較的すぐに制御量が目標値に到達するようなものでも対応することができる。さらに、このFFゲインを、初期操作量ゲインに設定すると、なめらかな制御が可能となる。
さらに本形態では、1回の押し出し処理により得られたFFゲインが有効なものか否かを判断し、有効なもののみ次回の制御に利用し、有効でない場合には学習をしないようにする。具体的には、制御が正常に行われたものであり、しかも、前回求めたFFゲインと今回のFFゲインを比較し、そのずれが一定の範囲内である(実際には、終了FFゲイン同士の比で判断している)ことの2つの条件を満たした時に、実際にFFゲインの算出・格納するようにしている。
そして、上記した処理を行うためのFFゲイン学習部4の具体的な機能は、図11,図12に示すフローチャートのようになる。すなわち、まず押し出し開始と同時に前回の終了FFゲインの値を、前回終了FFゲイン記憶エリアに格納する(ST21)。この記憶エリアは、記憶装置6内に確保してもよいし、FFゲイン学習部4内のバッファ等を用いてもよい。
次いで、サンプリングごとに「速度(制御量)/目標速度(目標値)」と「操作量/目標速度(目標値)」を算出し、それぞれメモリに格納する(ST22)。そして、「速度/目標速度=設定値」になったときの「操作量/目標値」を初FFゲインに決定し、初期FFゲイン記憶エリアに格納する(ST23)。この記憶エリアも、上記した前回終了FF記憶エリアと同様、どの場所にあってもよい。そして、押し出し終了と同時に速度(制御量)と操作量のサンプリングを停止する(ST24)。
次いで、今回の制御に伴い取得したデータが適合データか否かを判断する(ST25)。つまり、速度(制御量)/目標値が、決められた範囲内(例えば90から100%)に収まっていたか否かを判断し(ST25)、範囲外の場合には学習せず、範囲内の場合には、終了FFゲイン記憶エリアに、終了時の「操作量/目標値」を格納する(ST26)。
そして、前回終了FFゲインと今回の終了FFゲインの比(前回/今回=安全度)を求め、その値が一定の範囲内(80から120)にあるか否かを判断し(ST27)、範囲外の場合には学習せず、範囲内の場合には、今回取得した初期FFゲインと終了FFゲインを読み出すとともに、あらかじめ定めた値K(Kは0以上1以下)に基づいて、「K×終了FFゲイン+(1−K)×初期FFゲイン」を求め(ST28)、その算出値をFFゲインとする(ST29)。
図13は、本発明の第4の実施の形態を示している。本実施の形態は、上記した第1,第3の実施の形態を組み合わせたもの、つまり第2の実施の形態において初期操作量ゲインを決定する際のFFゲインとして、実際の操作に基づいて求めたFFゲインを利用したものである。
具体的な構成は、図13に示すように、演算部2に初期操作量ゲイン学習部3とFFゲイン学習部4と操作量生成部5を有している。そして、FFゲイン学習部4は、第3の実施の形態と同様に図11,図12に示すフローチャートを実施する機能を有している。また、初期操作量ゲイン学習部3は、第2の実施の形態と同様で、図4と図7のフローチャートを実施する機能を有している。そして、図7における処理ステップ(ST18〜ST20)で用いるFFゲインの値が、FFゲイン学習部4で得られた値を使用するようにしている。
図14は、本発明を利用したアプリケーションの1つであるアルミ形成をするための押し出し機器に適用した例を示している。同図に示すように、円柱状のアルミ地金10を金型(ダイス)11内を通過させることにより、その金型11の形状に沿ったアルミ形材(アルミサッシ)が製造される。このとき、アルミ地金10を金型11と反対側に配置した油圧シリンダ13により所定の速度で押し出すようになっており、その押し出し速度は、油圧ポンプ15から送られる油圧量により制御され、その油圧量はポンプコントローラ16からの制御信号により動作する。
そして、このポンプコントローラ16は、PLC17から与えられる操作量としての制御信号(電圧)により動作し、PLC17は、制御量としてのシリンダ速度を取得し、それが設定された目標速度(目標値)になるように、上記制御信号を出力する。このPLC17は、FF+PID制御をするもので、このときに使用する初期操作量,初期操作量ゲイン及びまたはFFゲインなどの制御パラメータが、本発明の制御パラメータ決定装置により決定され、セットされる。つまり、この例では本発明はPLC17内に内蔵されていることになる。
1 AD変換器
2 演算部
3 初期操作量ゲイン学習部
4 FFゲイン学習部
5 操作量生成部
6 記憶部
7 DA変換器
2 演算部
3 初期操作量ゲイン学習部
4 FFゲイン学習部
5 操作量生成部
6 記憶部
7 DA変換器
Claims (8)
- PID制御する制御装置における制御パラメータを決定する制御パラメータ決定装置であって、
大きさにより分けられた複数の操作量区分ごとの存在時間を記憶する記憶部を有し、
取得した制御対象の操作量に該当する操作量区分及びその操作量よりも低い操作量区分の記憶部について存在時間を加算する手段と、
前記記憶部に格納された存在時間が閾値以上の中で最も大きい操作量区分に基づいて初期操作量に関する制御パラメータを決定する決定手段を備えたことを特徴とする制御パラメータ決定装置。 - フィードフォワード制御付きのPID制御をする制御装置における制御パラメータを決定する制御パラメータ決定装置であって、
大きさにより分けられた複数の操作量区分ごとの存在時間を記憶する記憶部を有し、
取得した制御対象の操作量に該当する操作量区分及びその操作量よりも低い操作量区分の記憶部について存在時間を加算する手段と、
前記記憶部に格納された存在時間が閾値以上の中で最も大きい操作量区分に基づいて得られた初期操作量に関する値と、フィードフォワードゲインに基づく値とを比較し、大きい方の値を初期操作量に関する制御パラメータに決定する決定手段を備えたことを特徴とする制御パラメータ決定装置。 - フィードフォワード制御付きのPID制御をする制御装置における制御パラメータを決定する制御パラメータ決定装置であって、
定常状態における操作量に基づいてFFゲインを求める手段を備えたことを特徴とする制御パラメータ決定装置。 - 前記求めたFFゲインに基づいて初期操作量に関する制御パラメータを決定する手段を備えた請求項3に記載の制御パラメータ決定装置。
- PID制御の制御パラメータを決定する制御パラメータ決定装置における決定方法であって、
大きさにより分けられた複数の操作量区分単位で各操作量区分の存在時間を管理し、
取得した制御対象の操作量に該当する操作量区分及びその操作量よりも低い操作量区分の存在時間を加算する行程、
1回の制御が終了後、閾値以上の存在時間を有する操作量区分の中で、最も大きい操作量区分を抽出する行程、
その抽出した操作量区分に基づいて初期操作量に関する制御パラメータを決定する行程を有することを特徴とする制御パラメータ決定方法。 - フィードフォワード制御付きのPID制御の制御パラメータを決定する制御パラメータ決定装置における決定方法であって、
大きさにより分けられた複数の操作量区分単位で各操作量区分の存在時間を管理し、
取得した制御対象の操作量に該当する操作量区分及びその操作量よりも低い操作量区分の存在時間を加算する行程、
1回の制御が終了後、閾値以上の存在時間を有する操作量区分の中で、最も大きい操作量区分を抽出する行程、
その抽出された操作量区分に基づく初期操作量に関する値と、フィードフォワードゲインに基づく値とを比較し、大きい方の値を初期操作量に関する制御パラメータに決定する行程を有することを特徴とする制御パラメータ決定方法。 - フィードフォワード制御付きのPID制御の制御パラメータを決定する制御パラメータ決定装置における決定方法であって、
取得した定常状態における操作量に基づいてFFゲインを求める行程を備えたことを特徴とする制御パラメータ決定方法。 - 前記求めたFFゲインに基づいて初期操作量に関する制御パラメータを決定する行程をさらに備えた請求項7に記載の制御パラメータ決定方法。
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JP2006356174A JP2007102816A (ja) | 2006-12-28 | 2006-12-28 | 制御パラメータ決定方法及び装置 |
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JP2011034386A (ja) * | 2009-08-03 | 2011-02-17 | Nippon Signal Co Ltd:The | 温度制御装置及び温度制御方法 |
US8301035B2 (en) | 2008-09-25 | 2012-10-30 | Fujitsu Limited | Optical communication apparatus, control apparatus, and method for controlling optical output |
CN103616845A (zh) * | 2013-11-27 | 2014-03-05 | 深圳市亿维自动化技术有限公司 | 一种pid控制器及其参数自整定扩展模块及实现方法 |
-
2006
- 2006-12-28 JP JP2006356174A patent/JP2007102816A/ja active Pending
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