JP2585294B2 - Ｐｉｄコントローラ - Google Patents
ＰｉｄコントローラInfo
- Publication number
- JP2585294B2 JP2585294B2 JP62237201A JP23720187A JP2585294B2 JP 2585294 B2 JP2585294 B2 JP 2585294B2 JP 62237201 A JP62237201 A JP 62237201A JP 23720187 A JP23720187 A JP 23720187A JP 2585294 B2 JP2585294 B2 JP 2585294B2
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- Japan
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- time
- control
- pid controller
- determining
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、プロセスのフイードバツク制御等に用いら
れるPIDコントローラに係り、特に、ボイラの燃焼制
御、化学や一般産業における温度制御、pH中和制御およ
び流量制御等、時定数に対するむだ時間比の大きいプロ
セスにも適用できるPID制御パラメータを自動的に設定
する方式に関する。
れるPIDコントローラに係り、特に、ボイラの燃焼制
御、化学や一般産業における温度制御、pH中和制御およ
び流量制御等、時定数に対するむだ時間比の大きいプロ
セスにも適用できるPID制御パラメータを自動的に設定
する方式に関する。
プロセス等の制御対象とその制御を行うPIDコントロ
ーラからなるプラトンの立上げ時においては、PIDコン
トローラのPID制御パラメータを最適値に調整するため
の調整作業が必要となる。従来、このようなプラトン立
上げ時においては、プロセスの入力信号となる操作量を
ステツプ状に変化させてたときのプロセス量の時間応答
をむだ時間および一次遅れ特性に同定し、そのプロセス
ゲインＫ、むだ時間Ｌ及び時定数Ｔに基づいてPID制御
パラメータに最適値に調整するのが一般的である。この
ようなステツプ応答に基づくPID制御パラメータの最適
調整方法にはZegler−Nichols（以下、ZNと略す）の方
法やCheir−Hrones−Riswick（以下、CHR）の方法等が
ある。これらの方法は計算が簡単であるが次のような欠
点がある。むだ時間・二次遅れ特性の制御対象を例に、
ZNの方法によりPID制御パラメータを調整した場合の目
標値の単位ステツプ変化に対する制御応答は第２図
（ａ），（ｂ）のようになる。（ａ）はL/T＝0.14,
（ｂ）はL/T＝1.0の場合である。また、CHRの方法によ
りPID制御パラメータを調整した場合の目標値の単位ス
テツプ変化に対する制御応答は第３図（ａ），（ｂ），
（ｃ）のようになる。すなわち、ZNの方法ではL/T＝１
となると制御応答は安定限界を脱してしまい、CHRの方
法ではL/T＝５となると制御応答に脈動が現れる等、L/T
が大きくなると良好な制御ができなくなる欠点があつ
た。
ーラからなるプラトンの立上げ時においては、PIDコン
トローラのPID制御パラメータを最適値に調整するため
の調整作業が必要となる。従来、このようなプラトン立
上げ時においては、プロセスの入力信号となる操作量を
ステツプ状に変化させてたときのプロセス量の時間応答
をむだ時間および一次遅れ特性に同定し、そのプロセス
ゲインＫ、むだ時間Ｌ及び時定数Ｔに基づいてPID制御
パラメータに最適値に調整するのが一般的である。この
ようなステツプ応答に基づくPID制御パラメータの最適
調整方法にはZegler−Nichols（以下、ZNと略す）の方
法やCheir−Hrones−Riswick（以下、CHR）の方法等が
ある。これらの方法は計算が簡単であるが次のような欠
点がある。むだ時間・二次遅れ特性の制御対象を例に、
ZNの方法によりPID制御パラメータを調整した場合の目
標値の単位ステツプ変化に対する制御応答は第２図
（ａ），（ｂ）のようになる。（ａ）はL/T＝0.14,
（ｂ）はL/T＝1.0の場合である。また、CHRの方法によ
りPID制御パラメータを調整した場合の目標値の単位ス
テツプ変化に対する制御応答は第３図（ａ），（ｂ），
（ｃ）のようになる。すなわち、ZNの方法ではL/T＝１
となると制御応答は安定限界を脱してしまい、CHRの方
法ではL/T＝５となると制御応答に脈動が現れる等、L/T
が大きくなると良好な制御ができなくなる欠点があつ
た。
一方、汎用性のあるPID制御パラメータの調整方法と
して、例えば「制御対象の部分的知識に基づく制御系の
設計法」（計測自動制御学会論文集、第５巻，第４号,5
49/555,昭54−８）に記載されている部分的モデルマツ
チング法がある。以下にその概要を簡単に述べる。第４
図に部分的モデルマツチング法の概要を示す。１は制御
対象となるプロセス、２はPIDコントローラ、３はプロ
セスの伝達関数GP（ｓ）を同定するプロセス同定部、４
はPIDコントローラの伝達関数Gc（ｓ）内の制御パラメ
ータの最適値を決定する制御パラメータ決定部である。
して、例えば「制御対象の部分的知識に基づく制御系の
設計法」（計測自動制御学会論文集、第５巻，第４号,5
49/555,昭54−８）に記載されている部分的モデルマツ
チング法がある。以下にその概要を簡単に述べる。第４
図に部分的モデルマツチング法の概要を示す。１は制御
対象となるプロセス、２はPIDコントローラ、３はプロ
セスの伝達関数GP（ｓ）を同定するプロセス同定部、４
はPIDコントローラの伝達関数Gc（ｓ）内の制御パラメ
ータの最適値を決定する制御パラメータ決定部である。
部分的モデルマツチング法とは、目標値SVから制御量
PV迄の閉ループ伝達関数Ｗ（ｓ）が制御量PVの理想的な
応答を表わす参照モデルの伝達関数Gm（s,σ）と一致す
るようにPIDコントローラ２の制御パラメータを決定す
る方法である。ここに、ｓはラプラス演算子、σは時間
スケール係数を示す。プロセス同定部３により得られた
プロセス１の伝達関数Gp（ｓ）を次式で表わす。
PV迄の閉ループ伝達関数Ｗ（ｓ）が制御量PVの理想的な
応答を表わす参照モデルの伝達関数Gm（s,σ）と一致す
るようにPIDコントローラ２の制御パラメータを決定す
る方法である。ここに、ｓはラプラス演算子、σは時間
スケール係数を示す。プロセス同定部３により得られた
プロセス１の伝達関数Gp（ｓ）を次式で表わす。
また、PIDコントローラ２の伝達関数Gc（ｓ）は の形で表わされる。ここに、KPは比例ゲイン、 Tiは積分時間、TDは微分時間と呼ばれる制御パラメータ
である。
である。
したがつて、閉ループ伝達関数Ｗ（ｓ）は次のように
なる。
なる。
次に、参照モデルの伝達関数Gm（s,σ）を（４）式で
与える。
与える。
ここに、σは時間スケール係数であり、α2,α3,α４
…は応答波形に関係する定数である。
…は応答波形に関係する定数である。
（３）式と（４）式を一致させることにより、PIDコ
ントローラの伝達関数Gc（ｓ）は（５）式で書き表わさ
れる。
ントローラの伝達関数Gc（ｓ）は（５）式で書き表わさ
れる。
（５）式の分母を分子で割ると次式を得る。
そこで、（１）式と（2.2）式が等しいことから、以
下の関係が得られる。
下の関係が得られる。
（10）式より、正の最小実根となるσを求め、これを
（８）式に代入しTiを求め、これらを（７）式及び
（９）式に代入しKP及びTDを求める。この方法によれ
ば、閉ループ伝達関数Ｗ（ｓ）は（４）式の参照モデル
Gm（ｓ・σ）のｓの４次項迄一致したことになる。
（８）式に代入しTiを求め、これらを（７）式及び
（９）式に代入しKP及びTDを求める。この方法によれ
ば、閉ループ伝達関数Ｗ（ｓ）は（４）式の参照モデル
Gm（ｓ・σ）のｓの４次項迄一致したことになる。
この方法は、（10）式に示す３次代数方程式を解いて
σを決定するため、繁雑な計算が必要となり、マイクロ
コンピユータで稼動させるには適しないという問題があ
つた。
σを決定するため、繁雑な計算が必要となり、マイクロ
コンピユータで稼動させるには適しないという問題があ
つた。
本発明は、制御対象とその制御を行うPIDコントロー
ラからなるプラトンの立上げ時において、上記した問題
点を解決し、時定数に対するむだ時間比が大きいプロセ
スに対しても良好な制御を行ない得るとともに、簡単な
演算によりPID制御パラメータを最適値に設定すること
を目的とする。
ラからなるプラトンの立上げ時において、上記した問題
点を解決し、時定数に対するむだ時間比が大きいプロセ
スに対しても良好な制御を行ない得るとともに、簡単な
演算によりPID制御パラメータを最適値に設定すること
を目的とする。
本発明、従来の部分的モデルマツチング法では時間ス
ケール係数を決定するのに必要な３次代数方程式の求根
に難点があることに着目し、むだ時間・１次遅れ特性に
同定された制御対象を多次遅れ特性に近似し、目標値に
対する制御量の閉ループ伝達関数が適当な参照モデルの
伝達関数に一致するようにして求めた時間スケール係数
がむだ時間の一次式で近似できることを見い出した。
ケール係数を決定するのに必要な３次代数方程式の求根
に難点があることに着目し、むだ時間・１次遅れ特性に
同定された制御対象を多次遅れ特性に近似し、目標値に
対する制御量の閉ループ伝達関数が適当な参照モデルの
伝達関数に一致するようにして求めた時間スケール係数
がむだ時間の一次式で近似できることを見い出した。
その結果より、PID制御パラメータの最適値をプロセ
スに関するゲイン、むだ時間及び時定数の関数として特
定の関係により決定するようにしたものである。
スに関するゲイン、むだ時間及び時定数の関数として特
定の関係により決定するようにしたものである。
第１図に本発明の一実施例を示す。第１図はプロセス
１とプロセス１をPID制御するPIDコントローラ２からな
るプラトンの立上げ時において、PIDコントローラ２の
制御パラメータを最適値に設定する装置の構成を示して
いる。３はプロセス１の動特性をむだ時間、一次遅れ特
性に同定し、これらよりプロセスのゲインK,むだ時間Ｌ
及び時定数Ｔを求めるプロセス同定部、５はプロセス同
定部３により得られたプロセスのゲインK,むだ時間Ｌ及
び時定数Ｔの関数として比例ゲインKPを決定する比例ゲ
イン演算部、６及び７はプロセス同定部３により得られ
たむだ時間Ｌ及び時定数Ｔの関数として積分時間TI及び
微分時間TDを決定する積分時間演算部及び微分時間演算
部である。第４図の同一の番予及び記号は第４図と同一
のものである。
１とプロセス１をPID制御するPIDコントローラ２からな
るプラトンの立上げ時において、PIDコントローラ２の
制御パラメータを最適値に設定する装置の構成を示して
いる。３はプロセス１の動特性をむだ時間、一次遅れ特
性に同定し、これらよりプロセスのゲインK,むだ時間Ｌ
及び時定数Ｔを求めるプロセス同定部、５はプロセス同
定部３により得られたプロセスのゲインK,むだ時間Ｌ及
び時定数Ｔの関数として比例ゲインKPを決定する比例ゲ
イン演算部、６及び７はプロセス同定部３により得られ
たむだ時間Ｌ及び時定数Ｔの関数として積分時間TI及び
微分時間TDを決定する積分時間演算部及び微分時間演算
部である。第４図の同一の番予及び記号は第４図と同一
のものである。
ここで、演算部5,6及び７は本発明の特徴をなすもの
であるが、それは次のような考え方により演算を行うも
のである。
であるが、それは次のような考え方により演算を行うも
のである。
プロセス同定部３において同定されたむだ時間・一次
遅れ特性GP（ｓ）は次式で与えられる。
遅れ特性GP（ｓ）は次式で与えられる。
（11）式のむだ時間伝達関数をマクローリン展開し、
整理すると次式になる。
整理すると次式になる。
（12）式のプロセス動特性に対して、部分的モデルマ
ツチング法を適用すると、（７）〜（10）式より、 Ti＝Ｌ＋Ｔ−α２σ （14） の関係が得られる。
ツチング法を適用すると、（７）〜（10）式より、 Ti＝Ｌ＋Ｔ−α２σ （14） の関係が得られる。
この部分的モデルマツチング法においては、（16）式
のσの根として正の実根が存在しない場合は、（４）式
に示した目標制御応答を実現できなくなる。そこで、各
種の参照モデルを用いた場合の時定数に対するむだ時間
比L/Tと時定数に対する時間スケール係数比σ/Tの関係
について調べると、第５図のようになる。なお、各参照
モデルの伝達関数は、以下のように表わされる。
のσの根として正の実根が存在しない場合は、（４）式
に示した目標制御応答を実現できなくなる。そこで、各
種の参照モデルを用いた場合の時定数に対するむだ時間
比L/Tと時定数に対する時間スケール係数比σ/Tの関係
について調べると、第５図のようになる。なお、各参照
モデルの伝達関数は、以下のように表わされる。
（１）北森モデル （２）Butter worthモデル （３）Biromialモデル （４）ITLE minmumモデル ここで第５図について考察すると、σは制御応答の立
上り時間に相当し、Ｌの増大にともない、σも増大する
のが妥当であることを考慮すると、参照モデルとしては
北森モデルを用いた場合に、０から10迄の広範囲のL/T
に対して妥当なσ/Fが得られている。そこでσ/Tを、こ
の関係を次式で近似する。
上り時間に相当し、Ｌの増大にともない、σも増大する
のが妥当であることを考慮すると、参照モデルとしては
北森モデルを用いた場合に、０から10迄の広範囲のL/T
に対して妥当なσ/Fが得られている。そこでσ/Tを、こ
の関係を次式で近似する。
これにより、時間スケール係数σを、次式で求める。
σ＝1.37・Ｌ したがつて、（13）〜（15）式に（22）式を代入する
と、比例ゲインKP,積分時間Ti及び微分時間TDは次式に
より決定できる。
と、比例ゲインKP,積分時間Ti及び微分時間TDは次式に
より決定できる。
Ti＝0.315L＋Ｔ （24） すなわち、比例ゲイン演算部５では（23）式の演算に
よりK,LおよびＴより比例ゲインの最適値KPを決定し、
積分時間演算部６では（24）式の演算によりＬおよびＴ
より積分時間の最適値Tiを決定し、微分時間演算部７で
（25）式の演算によりＬおよびＴより微分時間の最適値
TDを決定し、PIDコントローラ２の比例ゲインKP,積分時
間Ti及び微分時間TDを各々設定修正する。
よりK,LおよびＴより比例ゲインの最適値KPを決定し、
積分時間演算部６では（24）式の演算によりＬおよびＴ
より積分時間の最適値Tiを決定し、微分時間演算部７で
（25）式の演算によりＬおよびＴより微分時間の最適値
TDを決定し、PIDコントローラ２の比例ゲインKP,積分時
間Ti及び微分時間TDを各々設定修正する。
尚、式（25）はＴに比しＬが小の場合L2の項は無視し
ても良く、 の式によりTDを算出しても良い。
ても良く、 の式によりTDを算出しても良い。
第６図の本発明の一実施例による目標値の単位ステツ
プ変化に対する制御応答を示す。対象プロセス第2,3図
の場合と同一のむだ時間・二次遅れ系であり、（ａ）は
L/T＝0.14,（ｂ）はL/T＝1,（ｃ）はL/T＝５の場合であ
る。これらより、L/Tの大きい場合にも、良好な制御特
性が得られることが分る。
プ変化に対する制御応答を示す。対象プロセス第2,3図
の場合と同一のむだ時間・二次遅れ系であり、（ａ）は
L/T＝0.14,（ｂ）はL/T＝1,（ｃ）はL/T＝５の場合であ
る。これらより、L/Tの大きい場合にも、良好な制御特
性が得られることが分る。
尚、第１図に示したのは本発明の一実施例を判り易い
ようハードウエア形態で示したが、これはコンピユータ
によりそのソフトウエアで同様に実現できることは言う
までもない。
ようハードウエア形態で示したが、これはコンピユータ
によりそのソフトウエアで同様に実現できることは言う
までもない。
以上のごとく、本発明はプロセスを同定して得られた
K,LおよびＴより、比例ゲインKPを決定し、ＬおよびＴ
より積分時間Tiおよび微分時間TDを決定し、コントロー
ラを設定するようにしたので時定数に対するむだ時間比
が大きいプロセスに対しても良好な制御特性を得ること
ができる。また、簡単な演算式により制御パラメータの
最適値を決定できるためマイコン上で稼動するのに好適
である。
K,LおよびＴより、比例ゲインKPを決定し、ＬおよびＴ
より積分時間Tiおよび微分時間TDを決定し、コントロー
ラを設定するようにしたので時定数に対するむだ時間比
が大きいプロセスに対しても良好な制御特性を得ること
ができる。また、簡単な演算式により制御パラメータの
最適値を決定できるためマイコン上で稼動するのに好適
である。
第１図は、本発明による一実施例である。 第２図はZNの方法を用いてPID制御パラメータを決定し
た従来のPIDコントローラにより、むだ時間・二次遅れ
特性の制御対象を制御した場合の目標値ステツプ変化時
の制御応答であり、（ａ）はL/T＝0.14の場合、（ｂ）
はL/T＝１の場合である。 第３図はCHRの方法を用いてPID制御パラメータを決定し
た従来のPIDコントローラにより、むだ時間・二次遅れ
特性の制御対象を制御した場合の目標値ステツプ変化時
の制御応答例であり、（ａ）はL/T＝0.14の場合、
（ｂ）はL/T＝１の場合、（ｃ）はL/T＝５の場合であ
る。 第４図は一般的な部分的モデルマツチング法の概要を説
明するための図である。 第５図はむだ時間・一次遅れ特性の制御対象のPID制御
パラメータを部分的モデルマツチング法により決定した
場合、各種参照モデルに対するL/Tとσ/Tとの関係を表
わす図である。 第６図は本発明によるPIDコントローラにより、むだ時
間・二次遅れ特性の制御した場合の目標値ステツプ変化
時の制御応答例であり、（ａ）はL/T＝0.14の場合、
（ｂ）はL/T＝１の場合、（ｃ）はL/T＝５の場合であ
る。 １……プロセス、２……PIDコントローラ、３……プロ
セス同定部、４……制御パラメータ決定部、５……比例
ゲイン演算部、６……積分時間演算部、７……微分時間
演算部。
た従来のPIDコントローラにより、むだ時間・二次遅れ
特性の制御対象を制御した場合の目標値ステツプ変化時
の制御応答であり、（ａ）はL/T＝0.14の場合、（ｂ）
はL/T＝１の場合である。 第３図はCHRの方法を用いてPID制御パラメータを決定し
た従来のPIDコントローラにより、むだ時間・二次遅れ
特性の制御対象を制御した場合の目標値ステツプ変化時
の制御応答例であり、（ａ）はL/T＝0.14の場合、
（ｂ）はL/T＝１の場合、（ｃ）はL/T＝５の場合であ
る。 第４図は一般的な部分的モデルマツチング法の概要を説
明するための図である。 第５図はむだ時間・一次遅れ特性の制御対象のPID制御
パラメータを部分的モデルマツチング法により決定した
場合、各種参照モデルに対するL/Tとσ/Tとの関係を表
わす図である。 第６図は本発明によるPIDコントローラにより、むだ時
間・二次遅れ特性の制御した場合の目標値ステツプ変化
時の制御応答例であり、（ａ）はL/T＝0.14の場合、
（ｂ）はL/T＝１の場合、（ｃ）はL/T＝５の場合であ
る。 １……プロセス、２……PIDコントローラ、３……プロ
セス同定部、４……制御パラメータ決定部、５……比例
ゲイン演算部、６……積分時間演算部、７……微分時間
演算部。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 末廣 哲雄 茨城県勝田市市毛882番地 株式会社日 立製作所那珂工場内 (56)参考文献 特開 昭58−72203（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−249103（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−15705（ＪＰ，Ａ) 特開 昭59−83208（ＪＰ，Ａ)
Claims (3)
- 【請求項１】制御対象の制御量を比例制御、積分制御及
び微分制御の各動作により目標値に一致させるPIDコン
トローラにおいて、 上記制御対象をむだ時間・一時遅れ特性に同定して上記
制御対象のゲインＫ、むだ時間Ｌおよび時定数Ｔを決定
する同定手段、該同定手段からのゲインＫ、むだ時間Ｌ
および時定数Ｔにより上記PIDコントローラの比例ゲイ
ンKPを、 KP＝（ａ・Ｌ＋Ｔ）／（ｂ・Ｋ・Ｌ） （但し、ａ及びｂは係数） の関係により決定する比例ゲイン演算手段、上記同定手
段からのむだ時間Ｌおよび時定数Ｔにより上記PIDコン
トローラの積分時間TIを TI＝ａ・Ｌ＋Ｔ （但し、ａは係数） の関係により決定する積分時間演算手段、および上記同
定手段からのむだ時間Ｌおよび時定数Ｔにより上記PID
コントローラの微分時間TDを TD＝（ａ・Ｌ・Ｔ＋ｃ・L2）／（ａ・Ｌ＋Ｔ） （但し、ａ及びｃは係数） の関係により決定する微分時間演算手段を設けたことを
特徴とするPIDコントローラ。 - 【請求項２】制御対象の制御量を比例制御、積分制御、
微分制御の各動作により目標値に一致させるPIDコント
ローラにおいて、 上記制御対象をむだ時間・一時遅れ特性に同定して上記
制御対象のゲインＫ、むだ時間Ｌおよび時定数Ｔを決定
する同定手段、該同定手段からのゲインＫ、むだ時間Ｌ
および時定数Ｔにより上記PIDコントローラの比例ゲイ
ンKPを、 KP＝（ａ・Ｌ＋Ｔ）／（ｂ・Ｋ・Ｌ） （但し、ａ及びｂは係数） の関係により決定する比例ゲイン演算手段、上記同定手
段からのむだ時間Ｌおよび時定数Ｔにより上記PIDコン
トローラの積分時間TIを TI＝ａ・Ｌ＋Ｔ （但し、ａは係数） の関係により決定する積分時間演算手段、および上記同
定手段からのむだ時間Ｌおよび時定数Ｔにより上記PID
コントローラの微分時間TDを TD＝（ａ・Ｌ・Ｔ）／（ａ・Ｌ＋Ｔ） （但し、ａは係数） の関係により決定する微分時間演算手段を設けたことを
特徴とするPIDコントローラ。 - 【請求項３】特許請求の範囲第１項及び第２項記載のPI
Dコントローラにおいて、 前記係数ａ、ｂおよびｃをそれぞれ0.315、1.37及び0.0
03とすることを特徴とするPIDコントローラ。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62237201A JP2585294B2 (ja) | 1987-09-24 | 1987-09-24 | Ｐｉｄコントローラ |
| DE3811086A DE3811086A1 (de) | 1987-04-03 | 1988-03-31 | Pid-reglersystem |
| US07/177,428 US4903192A (en) | 1987-04-03 | 1988-04-01 | Pid controller system |
| CN 88101903 CN1026444C (zh) | 1987-04-03 | 1988-04-02 | 比例积分微分控制器系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62237201A JP2585294B2 (ja) | 1987-09-24 | 1987-09-24 | Ｐｉｄコントローラ |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6481001A JPS6481001A (en) | 1989-03-27 |
| JP2585294B2 true JP2585294B2 (ja) | 1997-02-26 |
Family
ID=17011874
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62237201A Expired - Lifetime JP2585294B2 (ja) | 1987-04-03 | 1987-09-24 | Ｐｉｄコントローラ |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2585294B2 (ja) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0386091A (ja) * | 1989-08-28 | 1991-04-11 | Toyota Motor Corp | サーボモータ制御装置 |
| JPH07334564A (ja) * | 1994-06-03 | 1995-12-22 | Symbios Logic Inc | 微調整自在な接続アダプター生成自動化装置 |
| JP3448210B2 (ja) * | 1998-05-12 | 2003-09-22 | 三菱重工業株式会社 | Ｐｉｄ調整器を含む閉ループ系のプロセス制御装置 |
| JP2005284828A (ja) * | 2004-03-30 | 2005-10-13 | Omron Corp | 制御装置、制御パラメータの調整方法、プログラムおよび記録媒体 |
| JP4576530B2 (ja) * | 2005-03-30 | 2010-11-10 | 国立大学法人東京農工大学 | サーボゲイン算出方法、サーボゲイン算出プログラム及びサーボゲイン算出装置 |
| JP4954822B2 (ja) * | 2007-07-30 | 2012-06-20 | 京セラ株式会社 | 携帯電子機器 |
| JP6165585B2 (ja) * | 2013-10-11 | 2017-07-19 | 株式会社日立製作所 | プラント制御装置の制御ゲイン最適化システム |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5983208A (ja) * | 1982-11-04 | 1984-05-14 | Mitsubishi Electric Corp | オ−トチユ−ナ |
| JPS6015705A (ja) * | 1983-07-08 | 1985-01-26 | Hitachi Ltd | 制御パラメ−タ自動調整方法 |
-
1987
- 1987-09-24 JP JP62237201A patent/JP2585294B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6481001A (en) | 1989-03-27 |
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|---|---|---|
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