JP2023031904A - Information processing apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
本開示は、情報処理装置に関する。 The present disclosure relates to an information processing device.
例えば、二自由度制御系では、フィードフォワード制御器Crにおける参照信号から制御対象の出力までの伝達関数Tを目標応答伝達関数規範モデルTdにモデルマッチングさせる。また、フィードバック制御器Ceにおける外乱から制御入力までの伝達関数である感度関数Sを感度関数規範モデルSdにモデルマッチングさせる。これにより、所望の応答となるような制御器の最適パラメータを得る(図1を参照)。つまり、以下の評価関数JTd(ρベクトル)、評価関数JSd(ρベクトル)を最小化するような最適パラメータを得ることが目的である。参照信号r≠0、外乱信号ν=0のもと得られるNステップ分の制御入力データuおよび制御出力データy(以下、入出力データ)より、評価関数JTdは次式で表される。
二自由度制御系は、フィードフォワード制御器Crとフィードバック制御器Ceが、それぞれ以下の理想モデルとなるとき、規範モデルに対して完全なモデルマッチングになる。
例えば、一回目の実験では、参照信号r=r1≠0、外乱信号ν=ν1=0のもと、入出力データuini、yiniを取得する。参照信号rチルダ(k,ρベクトル)、および、評価関数JチルダTd(ρベクトル)は次式で表される。
ところで、以下の計算から、極零相殺により、特性方程式が得られず、極を求めることができない。なお、フィードフォワード制御器については、Crが安定となればよいので、安定性はフィードバック制御器のみ関係する。
以上のように、極の情報を有する特性方程式が得られないため、閉ループ系が安定かどうか実装するまでわからない場合があるという問題がある。 As described above, since a characteristic equation with pole information cannot be obtained, there is a problem that it may not be known until implementation whether the closed loop system is stable.
本開示はこれらの点に鑑みてなされたものであり、二自由度制御系が安定かどうかを実装前に判断することが可能な情報処理装置を提供することを目的とする。 The present disclosure has been made in view of these points, and an object thereof is to provide an information processing apparatus capable of determining whether or not a two-degree-of-freedom control system is stable before mounting.
上記の目的を達成するため、本開示における情報処理装置は、
外乱を含む制御入力が入力される制御対象と、
参照信号に基づく操作量を前記制御入力として制御対象へ出力するフィードフォワード制御器と、
参照信号に対する目標応答を示す目標応答伝達関数規範モデルと、
目標応答伝達関数規範モデルの目標応答と前記制御対象の出力との偏差に基づく操作量を前記制御入力として前記制御対象へ出力するフィードバック制御器と、
を備えた制御システムにおける情報処理装置であって、
前記制御入力および前記制御対象の出力を取得する状態取得部と、
取得された前記制御入力および前記制御対象の出力に基づいて、所定の擬似外乱信号を算出する擬似外乱信号算出部と、
前記所定の擬似外乱信号に基づいて、前記外乱から前記制御入力までの伝達関数である感度関数を同定する同定部と、
予め定められた外乱に対する前記感度関数の出力と前記予め定められた外乱に対する前記規範モデルの出力との差に関する評価関数に基づいて、前記フィードバック制御器の安定性を判定し、かつ、前記目標応答伝達関数と前記目標応答伝達関数規範モデルとの差に関する評価関数に基づいて、前記フィードフォワード制御器の安定性を判定する判定部と、
を備える。
In order to achieve the above object, the information processing device in the present disclosure
a controlled object to which a control input including disturbance is input;
a feedforward controller that outputs a manipulated variable based on the reference signal to the controlled object as the control input;
a target response transfer function normative model indicating a target response to the reference signal;
a feedback controller that outputs to the controlled object as the control input the manipulated variable based on the deviation between the target response of the target response transfer function reference model and the output of the controlled object;
An information processing device in a control system comprising
a state acquisition unit that acquires the control input and the output of the controlled object;
a pseudo-disturbance signal calculation unit that calculates a predetermined pseudo-disturbance signal based on the obtained control input and the output of the controlled object;
an identification unit that identifies a sensitivity function, which is a transfer function from the disturbance to the control input, based on the predetermined pseudo disturbance signal;
determining the stability of the feedback controller based on an evaluation function relating to the difference between the output of the sensitivity function with respect to a predetermined disturbance and the output of the reference model with respect to the predetermined disturbance, and the target response; a determination unit that determines the stability of the feedforward controller based on an evaluation function relating to the difference between the transfer function and the target response transfer function reference model;
Prepare.
本開示によれば、二自由度制御系が安定かどうかを実装前に判断することができる。 According to the present disclosure, it is possible to determine whether a two-degree-of-freedom control system is stable before implementation.
[二自由度制御系]
本開示の実施の形態を説明する。まず、二自由度制御系について図1を参照して説明する。図1は、二自由度制御系を示す図である。図1において、「Cr(ρベクトル)」はフィードフォワード制御器(FF制御器)、「Ce(ρベクトル)」はフィードバック制御器(FB制御器)、「r」は参照信号、「ν」は既知外乱、「d」は未知の外乱、「u」は制御入力、「y」は制御出力、「ρベクトル」は制御器の持つ制御パラメータ、「Td」は参照信号rから制御出力yまでの目標応答伝達関数、Gは制御対象である。
[Two degrees of freedom control system]
Embodiments of the present disclosure will be described. First, the two-degree-of-freedom control system will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram showing a two-degree-of-freedom control system. In FIG. 1, “C r (ρ vector)” is a feedforward controller (FF controller), “C e (ρ vector)” is a feedback controller (FB controller), “r” is a reference signal, “ν ” is known disturbance, “d” is unknown disturbance, “u” is control input, “y” is control output, “ρ vector” is control parameter of controller, and “T d ” is control output from reference signal r. A target response transfer function up to y, G is the controlled object.
[二自由度制御系が安定に動作するための条件]
二自由度制御系が安定に動作するには、以下の条件を満たす必要がある。
・目標応答伝達関数規範モデルTd(z)が安定であること。ここでは、目標応答伝達関数規範モデルTd(z)が安定である。そもそも不安定な目標応答伝達関数規範モデルTd(z)が設定されないためである。
・FF制御器Cr(z,ρベクトル)が安定であること。ここでは、FF制御器Cr(z,ρベクトル)が安定である。FF制御器Cr(z,ρベクトル)として、安定なFIR(Finite Impulse Response)フィルタや、PD制御器などの安定な制御器が選ばれるためである。
・1+G(z)Ce(z,ρベクトル)=0の解、つまり極が全て安定極であること。
[Conditions for stable operation of the two-degree-of-freedom control system]
In order for a two-degree-of-freedom control system to operate stably, the following conditions must be satisfied.
• The target response transfer function reference model T d (z) is stable. Here, the target response transfer function normative model T d (z) is stable. This is because the unstable target response transfer function reference model T d (z) is not set in the first place.
• The FF controller C r (z, ρ vector) is stable. Here, the FF controller C r (z, ρ vector) is stable. This is because a stable FIR (Finite Impulse Response) filter or a stable controller such as a PD controller is selected as the FF controller C r (z, ρ vector).
• 1+G(z)C e (z, ρ vector) = 0 solution, ie all poles are stable poles.
[FB制御器の最適化における評価関数]
感度関数S(z,ρベクトル)が安定であれば、閉ループ系T(z,ρベクトル)も安定となる。次式で表されるように、既知の外乱V(z)を感度関数Sdに印加し、その出力Uν(z)*を求めることより、安定性を評価することが可能である。
[Evaluation function in optimization of FB controller]
If the sensitivity function S (z, ρ vector) is stable, the closed loop system T (z, ρ vector) is also stable. Stability can be evaluated by applying a known disturbance V(z) to the sensitivity function S d and determining its output U ν (z) * , as expressed by the following equation.
G(z)が未知であるので、Ce(z,ρベクトル)の感度関数Sチルダ(z)は、参照信号r=0、外乱信号ν≠0のもと予め取得した制御対象の入出力データuν_ini(k)、yν_ini(k)を用いると次式で表される。
ここで、Uν_ini(z)とYν_ini(z)は一回目の実験(参照信号r=r1≠0、外乱信号ν=ν1=0)で取得される入出力データUini、Yiniより、以下の式で推定できる。
以上より、一回目の実験で得られる入出力データuini、yiniを用いることで、擬似外乱信号νチルダ(k,ρベクトル)を、以下のνチルダアキュート(k,ρベクトル)として新たに定義する。
時間領域における擬似外乱信号νチルダアキュート(k,ρベクトル)と制御入力uini(k)の関係は以下のようになる。
以上より、感度関数Sチルダ(z)のインパルス応答は、線形方程式Vチルダアキュート・Sチルダ=uiniの解であり、以下の式で最小二乗解を得る。
Vチルダアキュートが特異行列となる場合、Vチルダアキュートの特異値分解によるMoore-Penroseの一般逆行列を用いて、以下のように求めることができる。式中の「T」はベクトルの転置を表す。
次に、既知外乱νを感度関数Sチルダに印加したときの出力uν
*は次式となる。
評価関数を次式に示す。
式(17)に示す評価関数は、閉ループ系の極情報が含まれており、不安定な極の検知が可能となる。さらに、この評価関数は、以下の計算により、JSd(ρベクトル)と等価であるので、目標の周波数帯域でSd(z)と一致するように、得られる解が初期パラメータに依存することなく、一意的となる。
離散時間におけるパーセバルの定理により、以下の式が導かれる。
[FF制御器の最適化における評価関数]
FF制御器の最適化における評価関数JチルダTdF(ρベクトル)は、式(1)にも示した通り、以下の評価関数を用いればよい。
As the evaluation function J tilde T d F (ρ vector) in the optimization of the FF controller, the following evaluation function may be used as shown in Equation (1).
JチルダTdF(ρベクトル)についてのパーセバルの定理は、次式に示す通りである。
次に、二自由度制御系の安定性判断のシミュレーションについて説明する。図2は、二自由度制御系の安定性判断のシミュレーションの手順を示すフローチャートである。なお、ここでは、FF制御器の初期パラメータは、所定値で固定される。 Next, a simulation for judging the stability of the two-degree-of-freedom control system will be described. FIG. 2 is a flow chart showing a simulation procedure for determining the stability of a two-degree-of-freedom control system. Note that the initial parameters of the FF controller are fixed at predetermined values here.
先ず、ステップS1において、初期パラメータρiniベクトルにおいて、参照信号r=r1=1、外乱信号ν=ν1=0、未知外乱d=0のもと実験を行い、一組の入出力データuini、yiniを取得する。 First, in step S1, an experiment is performed with the initial parameter ρ ini vector, the reference signal r=r 1 =1, the disturbance signal ν=ν 1 =0, and the unknown disturbance d=0. ini , y ini .
次に、ステップS2において、初期パラメータρiniベクトルより、プレフィルタXΔ -1(z,ρベクトル)とF(z,ρiniベクトル)Z-Δとの同形を構成する。 Next, in step S2, the isomorphism of the prefilter X Δ −1 (z, ρ vector) and F(z, ρ ini vector) Z −Δ is constructed from the initial parameter ρ ini vector.
次に、ステップS3において、参照信号r=r2=0、外乱信号ν=ν2=1.0と仮定し、評価関数JチルダSd(ρベクトル)を最小化させる最適パラメータρ*ベクトルを、粒子群最適化法により求め、FB制御器Ce(ρ*ベクトル)を得る。 Next, in step S3, assuming that the reference signal r=r 2 =0 and the disturbance signal ν=ν 2 =1.0, the optimum parameter ρ * vector that minimizes the evaluation function J tilde S d (ρ vector) is , is obtained by the particle swarm optimization method to obtain the FB controller C e (ρ * vector).
次に、ステップS4において、評価関数JチルダTd(ρベクトル)を最小化させる最適パラメータρ*ベクトルを、最小二乗法により求め、FF制御器Cr(ρ*ベクトル)を得る。 Next, in step S4, the optimum parameter ρ * vector that minimizes the evaluation function J tilde T d (ρ vector) is obtained by the least squares method to obtain the FF controller C r (ρ * vector).
次に、ステップS5において、FB制御器Ce(ρ*ベクトル)およびFF制御器Cr(ρ*ベクトル)を実装し、参照信号r=1.0、外乱信号ν=0、未知外乱d=0.0のもと、入出力データを取得し、制御効果を確認する。 Next, in step S5, the FB controller C e (ρ * vector) and the FF controller C r (ρ * vector) are implemented, the reference signal r=1.0, the disturbance signal ν=0, the unknown disturbance d= Under 0.0, the input/output data are acquired and the control effect is confirmed.
次に、ステップS6において、FB制御器Ce(ρ*ベクトル)およびFF制御器Cr(ρ*ベクトル)を実装し、参照信号r=1.0、外乱信号ν=0、未知外乱d=1.0のもと、入出力データを取得し、制御効果を確認する。 Next, in step S6, the FB controller C e (ρ * vector) and the FF controller C r (ρ * vector) are implemented, the reference signal r=1.0, the disturbance signal ν=0, the unknown disturbance d= Based on 1.0, the input/output data is acquired and the control effect is confirmed.
[検証結果]
図3は、外乱なし(d=0)の場合における出力データを示す図である。また、図4は、外乱あり(d=1)の場合における出力データを示す図である。図3および図4において、破線、実線、一点鎖線のそれぞれは、目標値、初期パラメータを用いた場合の出力データ、本手法により求めた制御パラメータを用いた場合のそれぞれの出力データを示す。
[inspection result]
FIG. 3 is a diagram showing output data when there is no disturbance (d=0). FIG. 4 is a diagram showing output data when there is a disturbance (d=1). In FIGS. 3 and 4, the dashed line, solid line, and one-dot chain line respectively indicate the output data when using the target value and the initial parameters, and the output data when using the control parameters obtained by this method.
図3および図4に示すように、外乱なしの出力を示す図3では、本手法により求めた制御パラメータを用いた場合の出力データ(一点鎖線で示す)と目標値(破線で示す)にほぼ追従した。更に、外乱ありの出力を示す図4においても、初期パラメータを用いた場合の出力データ(実線で示す)よりも本手法により求めた制御パラメータを用いた場合の出力データ(一点鎖線で示す)の方が、オーバーシュート量を抑え、目標値に素早く追従していることがわかる。以上より、適切なパラメータ調整がなされ、目標値追従性と外乱抑制がそれぞれ向上したと言える。 As shown in FIGS. 3 and 4, in FIG. 3, which shows the output without disturbance, the output data (indicated by the dashed-dotted line) and the target value (indicated by the dashed line) when using the control parameters obtained by this method are almost the same. Followed. Furthermore, even in FIG. 4 showing the output with disturbance, the output data when using the control parameters obtained by this method (indicated by the dashed line) is lower than the output data when using the initial parameters (indicated by the solid line). It can be seen that the overshoot amount is suppressed and the target value is quickly followed. From the above, it can be said that appropriate parameter adjustment was performed, and target value followability and disturbance suppression were improved.
<実施の形態に係る情報処理装置1の機能構成>
以上の技術を前提として、実施の形態に係る情報処理装置1を説明する。情報処理装置1は、図1に示す二自由度制御系に外付けされ、制御対象の入出力データを取得する。情報処理装置1は、目標応答伝達関数の出力と目標応答伝達関数規範モデルの出力との差に関する評価関数に基づいてFF制御器の安定性を判定する。また、情報処理装置1は、入出力データに基づいて擬似外乱信号を算出し、擬似外乱信号に基づいて感度関数を同定し、感度関数の出力と感度関数規範モデルの出力との差に関する評価関数に基づいてFB制御器の安定性を判定する。また、情報処理装置1は、評価関数を最小化するようなFB制御器の最適な制御パラメータを求める。また、情報処理装置1は、評価関数を最小化するようなFF制御器の最適な制御パラメータを求める。また、情報処理装置1は、求めた制御パラメータのそれぞれをFB制御器およびFF制御器に出力する。
<Functional Configuration of Information Processing Apparatus 1 According to Embodiment>
Based on the above technology, the information processing apparatus 1 according to the embodiment will be described. The information processing device 1 is externally attached to the two-degree-of-freedom control system shown in FIG. 1, and acquires input/output data of a controlled object. The information processing device 1 determines the stability of the FF controller based on the evaluation function regarding the difference between the output of the target response transfer function and the output of the target response transfer function reference model. Further, the information processing device 1 calculates a pseudo disturbance signal based on the input/output data, identifies a sensitivity function based on the pseudo disturbance signal, and evaluates the difference between the output of the sensitivity function and the output of the sensitivity function reference model. to determine the stability of the FB controller. Further, the information processing device 1 obtains the optimum control parameters of the FB controller that minimize the evaluation function. The information processing device 1 also obtains the optimum control parameters of the FF controller that minimize the evaluation function. Further, the information processing device 1 outputs each of the obtained control parameters to the FB controller and the FF controller.
図5は、本開示の実施形態に係る情報処理装置1の機能構成を模式的に示す図である。情報処理装置1は、記憶部2と制御部3とを備える。図5において、矢印は主なデータの流れを示しており、図5に示していないデータの流れがあってもよい。図5において、各機能ブロックはハードウェア(装置)単位の構成ではなく、機能単位の構成を示している。そのため、図5に示す機能ブロックは単一の装置内に実装されてもよく、あるいは複数の装置内に分かれて実装されてもよい。機能ブロック間のデータの授受は、データバス、ネットワーク、可搬記憶媒体等、任意の手段を介して行われてもよい。
FIG. 5 is a diagram schematically showing the functional configuration of the information processing device 1 according to the embodiment of the present disclosure. The information processing device 1 includes a
記憶部2は、情報処理装置1を実現するコンピュータのBIOS(Basic Input Output System)等を格納するROM(Read Only Memory)や情報処理装置1の作業領域となるRAM(Random Access Memory)、OS(Operating System)やアプリケーションプログラム、当該アプリケーションプログラムの実行時に参照される種々の情報、制御対象Pの状態と制御器Cの制御パラメータρとを紐づけて格納するHDD(Hard Disk Drive)やSSD(Solid State Drive)等の大容量記憶装置である。
The
制御部3は、情報処理装置1のCPU(Central Processing Unit)やGPU(Graphics Processing Unit)等のプロセッサであり、記憶部2に記憶されたプログラムを実行することによって状態取得部30、擬似外乱信号算出部31、同定部32、および、判定部33として機能する。
The
なお、図5は、情報処理装置1が単一の装置で構成されている場合の例を示している。しかしながら、情報処理装置1は、例えばクラウドコンピューティングシステムのように複数のプロセッサやメモリ等の計算リソースによって実現されてもよい。この場合、制御部3を構成する各部は、複数の異なるプロセッサの中の少なくともいずれかのプロセッサがプログラムを実行することによって実現される。
Note that FIG. 5 shows an example in which the information processing apparatus 1 is composed of a single apparatus. However, the information processing apparatus 1 may be realized by computational resources such as a plurality of processors and memories, for example, like a cloud computing system. In this case, each unit that configures the
状態取得部30は、制御対象の入出力データを取得する。具体的には、状態取得部30は、参照信号r=r1≠0、外乱信号ν=ν1=0のもとでの入出力データuini、yiniを取得する。状態取得部30により取得された入出力データは記憶部2に記憶される。
The
擬似外乱信号算出部31は、入出力データに基づいて擬似外乱信号を算出する。具体的には、擬似外乱信号算出部31は、入出力データuini、yiniを用いることで、式(11)を参照して擬似外乱信号を算出する。
The pseudo
同定部32は、擬似外乱信号に基づいて、感度関数を同定する。具体的には、同定部32は、時間領域における擬似外乱信号に基づいて、式(13)を参照して感度関数を同定する。
The
判定部33は、感度関数の出力と感度関数規範モデルの出力との差に関する評価関数に基づいて、FB制御器の安定性を判断する。具体的には、判定部33は、式(17)に示す評価関数に基づいて、FB制御器の安定性を判断する。
The
また、判定部33は、目標応答伝達関数の出力と目標応答伝達関数モデルの出力との差に関する評価関数に基づいて、FF制御器の安定性を判断する。具体的には、判定部33は、式(20)に示す評価関数に基づいて、FF制御器の安定性を判断する。
The
情報処理装置1は、評価関数を最小化した結果に基づいて、FB制御器の制御パラメータを調整する。情報処理装置1は、評価関数を最小化した結果に基づいて、FF制御器の制御パラメータを調整する。 The information processing device 1 adjusts the control parameters of the FB controller based on the result of minimizing the evaluation function. The information processing device 1 adjusts the control parameters of the FF controller based on the result of minimizing the evaluation function.
<情報処理装置1が実行する情報処理の処理フロー>
次に、実施の形態に係る情報処理装置1が実行する情報処理の流れについて図6を参照して説明する。図6は、実施の形態に係る情報処理装置1が実行する情報処理の一例を示すフローチャートである。本フローチャートにおける処理は、二自由度制御系の実装前に実行される。
<Processing Flow of Information Processing Executed by Information Processing Apparatus 1>
Next, the flow of information processing executed by the information processing apparatus 1 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart showing an example of information processing executed by the information processing device 1 according to the embodiment. The processing in this flowchart is executed before the two-degree-of-freedom control system is implemented.
状態取得部30は、制御対象の入出力データを取得する(ステップS100)。
The
擬似外乱信号算出部31は、入出力データに基づいて擬似外乱信号を算出する(ステップS110)。
The pseudo
同定部32は、擬似外乱信号に基づいて感度関数を同定する(ステップS120)。
The
判定部33は、感度関数の出力と感度関数規範モデルの出力との誤差に関する評価関数に基づいて、FB制御器の安定性を判断する(ステップS130)。
The
判定部33は、目標応答伝達関数の出力と目標応答伝達関数規範モデルの出力との誤差に関する評価関数に基づいて、FF制御器の安定性を判断する(ステップS140)。その後、本フローチャートにおける処理は終了する。
The
<実施の形態に係る情報処理装置1が奏する効果>
以上説明したように、本実施の形態に係る情報処理装置1は、入出力データを取得する状態取得部と、取得された入出力データの出力に基づいて、所定の擬似外乱信号を算出する擬似外乱信号算出部と、所定の擬似外乱信号に基づいて感度関数を同定する同定部と、予め定められた外乱に対する感度関数の出力と予め定められた外乱に対する感度関数規範モデルの出力との差に関する評価関数に基づいて、FB制御器の安定性を判定し、かつ、目標応答伝達関数と目標応答伝達関数規範モデルとの差に関する評価関数に基づいて、FF制御器の安定性を判定する判定部と、を備える。これにより、評価関数から特性方程式の極を求めることができるため、二自由度制御系が安定かどうかを実装前に判断することができる。なお、FF制御器およびFB制御器のそれぞれの安定性を判定した結果を表示部に表示させるようにしてもよい。また、二自由度制御系が安定であることの確認後、評価関数を最小化した結果から最適パラメータをFB制御器およびFF制御器のそれぞれに出力してもよい。
<Effects of Information Processing Apparatus 1 According to Embodiment>
As described above, the information processing apparatus 1 according to the present embodiment includes a state acquisition unit that acquires input/output data and a pseudo disturbance signal that calculates a predetermined pseudo disturbance signal based on the output of the acquired input/output data. A disturbance signal calculator, an identifier that identifies a sensitivity function based on a predetermined pseudo-disturbance signal, and a difference between the output of the sensitivity function for a predetermined disturbance and the output of the sensitivity function reference model for the predetermined disturbance. A determination unit that determines the stability of the FB controller based on the evaluation function and determines the stability of the FF controller based on the evaluation function regarding the difference between the target response transfer function and the target response transfer function reference model. And prepare. As a result, the poles of the characteristic equation can be obtained from the evaluation function, so whether the two-degree-of-freedom control system is stable or not can be determined before implementation. Note that the results of determining the stability of each of the FF controller and the FB controller may be displayed on the display unit. Also, after confirming that the two-degree-of-freedom control system is stable, the optimal parameters may be output to the FB controller and the FF controller from the result of minimizing the evaluation function.
また、本実施の形態に係る情報処理装置1によれば、一回目の実験(一組の入出力データ)のみで二つの制御器(FB制御器およびFF制御器)の最適化が可能となる。また、二回目の実験で得るべき入出力データを直接計算しないので、例えば、参照信号が正弦波であり、想定する外乱(擬似外乱信号)が定値外乱であるので、参照信号のプロパー性を考慮する必要がない。また、想定する外乱は時間領域で与えるため、分かりやすい。 Further, according to the information processing device 1 according to the present embodiment, it is possible to optimize two controllers (FB controller and FF controller) only with the first experiment (one set of input/output data). . In addition, since the input/output data to be obtained in the second experiment are not directly calculated, for example, the reference signal is a sine wave and the assumed disturbance (pseudo disturbance signal) is a constant disturbance, so the properness of the reference signal is considered. you don't have to. Moreover, since the assumed disturbance is given in the time domain, it is easy to understand.
また、本実施の形態に係る情報処理装置1によれば、FF制御器の最適化は最小二乗法で可能であり、また、最小化する評価関数と完全に等価となるプレフィルタFを用いるため、FF制御器の最適化計算にかかる時間を低減することができる。 Further, according to the information processing apparatus 1 according to the present embodiment, the optimization of the FF controller is possible by the least squares method, and the prefilter F that is completely equivalent to the evaluation function to be minimized is used. , FF controller can reduce the time required for optimization calculations.
また、本実施の形態に係る情報処理装置1によれば、例えば、式(17)に示すように、感度関数の出力と感度関数規範モデルの出力との差に関する評価関数が入出力データの初期値を含まない。これにより、最適パラメータが初期値に依存しない。なお、FF制御器の適正化の際、プレフィルタXΔ -1の同定で、初期値による多少の違いが出るが、FF制御器とFB制御器との相互独立性を利用して別々に最適化する。これにより、FF制御器は理想モデルに対して十分にモデルマッチング可能な構造を持つことを前提としているため、問題はない。また、FIRフィルタ次数が低い場合応答性が悪化するが、プレフィルタXΔ -1とF(z,ρini)z-Δとが同形であることを用いることを利用するため、問題はない。 Further, according to the information processing apparatus 1 according to the present embodiment, for example, as shown in Expression (17), the evaluation function regarding the difference between the output of the sensitivity function and the output of the sensitivity function reference model is the initial value of the input/output data. Contains no value. This makes the optimal parameters independent of the initial values. When optimizing the FF controller, the identification of the pre-filter X Δ -1 may cause some differences depending on the initial value, but the mutual independence of the FF controller and the FB controller can be used to optimize them separately. become As a result, the FF controller is premised on having a structure that allows sufficient model matching with the ideal model, so there is no problem. Also , if the order of the FIR filter is low , the responsiveness deteriorates .
また、本実施の形態に係る情報処理装置1によれば、安定性を考慮したFB制御器の最適化が行われるため、規範モデルに対しても、モデルマッチングが十分にできないような構造の制御器であっても、FB制御器の安定性を少なくとも保つことができる。 In addition, according to the information processing apparatus 1 according to the present embodiment, the optimization of the FB controller is performed in consideration of stability, so even with respect to the reference model, the structure is controlled such that model matching cannot be sufficiently performed. At least the stability of the FB controller can be maintained even with a
以上、本開示を実施の形態を用いて説明したが、本開示の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の分散・統合の具体的な実施の形態は、以上の実施の形態に限られず、その全部又は一部について、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本開示の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を合わせ持つ。 As described above, the present disclosure has been described using the embodiments, but the technical scope of the present disclosure is not limited to the range described in the above embodiments, and various modifications and changes are possible within the scope of the gist thereof. be. For example, specific embodiments of device distribution/integration are not limited to the above-described embodiments. can be done. In addition, new embodiments resulting from arbitrary combinations of multiple embodiments are also included in the embodiments of the present disclosure. The effect of the new embodiment caused by the combination has the effect of the original embodiment.
その他、上記実施の形態は、何れも本開示の実施をするにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これらによって本開示の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本開示はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。 In addition, the above-described embodiments are merely examples of specific implementations of the present disclosure, and the technical scope of the present disclosure should not be construed to be limited by these. . That is, the present disclosure can be embodied in various forms without departing from its spirit or key features.
本開示は、二自由度制御系が安定かどうかを実装前に判断することが要求される情報処理装置を備えた産業システム、特に、エンジンや自動変速機等の安定性と高い応答性が必要な産業システムに好適に利用される。 The present disclosure is an industrial system equipped with an information processing device that is required to determine whether a two-degree-of-freedom control system is stable before implementation, especially for engines and automatic transmissions that require stability and high responsiveness. suitable for various industrial systems.
1 情報処理装置
2 記憶部
3 制御部
30 状態取得部
31 擬似外乱信号算出部
32 同定部
33 判定部
Cr フィードフォワード制御器(FF制御器)
Ce フィードバック制御器(FB制御器)
G 制御対象
Td 目標伝達関数規範モデル
S 感度関数
Sd 感度関数規範モデル
1
Ce feedback controller (FB controller)
G controlled object T d target transfer function reference model S sensitivity function S d sensitivity function reference model
Claims (2)
参照信号に基づく操作量を前記制御入力として制御対象へ出力するフィードフォワード制御器と、
参照信号に対する目標応答を示す目標応答伝達関数規範モデルと、
目標応答伝達関数規範モデルの目標応答と前記制御対象の出力との偏差に基づく操作量を前記制御入力として前記制御対象へ出力するフィードバック制御器と、
を備えた制御システムにおける情報処理装置であって、
前記制御入力および前記制御対象の出力を取得する状態取得部と、
取得された前記制御入力および前記制御対象の出力に基づいて、所定の擬似外乱信号を算出する擬似外乱信号算出部と、
前記所定の擬似外乱信号に基づいて、前記外乱から前記制御入力までの伝達関数である感度関数を同定する同定部と、
予め定められた外乱に対する前記感度関数の出力と前記予め定められた外乱に対する前記規範モデルの出力との差に関する評価関数に基づいて、前記フィードバック制御器の安定性を判定し、かつ、前記目標応答伝達関数と前記目標応答伝達関数規範モデルとの差に関する評価関数に基づいて、前記フィードフォワード制御器の安定性を判定する判定部と、
を備える、
情報処理装置。 a controlled object to which a control input including disturbance is input;
a feedforward controller that outputs a manipulated variable based on the reference signal to the controlled object as the control input;
a target response transfer function normative model indicating a target response to the reference signal;
a feedback controller that outputs to the controlled object as the control input the manipulated variable based on the deviation between the target response of the target response transfer function reference model and the output of the controlled object;
An information processing device in a control system comprising
a state acquisition unit that acquires the control input and the output of the controlled object;
a pseudo-disturbance signal calculation unit that calculates a predetermined pseudo-disturbance signal based on the obtained control input and the output of the controlled object;
an identification unit that identifies a sensitivity function, which is a transfer function from the disturbance to the control input, based on the predetermined pseudo disturbance signal;
determining the stability of the feedback controller based on an evaluation function relating to the difference between the output of the sensitivity function with respect to a predetermined disturbance and the output of the reference model with respect to the predetermined disturbance, and the target response; a determination unit that determines the stability of the feedforward controller based on an evaluation function relating to the difference between the transfer function and the target response transfer function reference model;
comprising
Information processing equipment.
請求項1に記載の情報処理装置。
The identification unit identifies the sensitivity function based on the pseudo disturbance signal in the time domain.
The information processing device according to claim 1 .
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- 2021-08-26 JP JP2021137671A patent/JP2023031904A/en not_active Ceased
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