JP3205929B2 - Ｉｍｃコントローラ - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ＩＭＣ（Internal
Model Control）構造の制御アルゴリズムを用いたコン
トローラに係り、特にハンチング抑制機能に起因する制
御の過剰安定状態を回避することができるＩＭＣコント
ローラに関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来より制御対象プロセスを数式表現し
た内部モデルを組み込んで制御を行うＩＭＣ構造の制御
アルゴリズムを用いたコントローラが提案されており、
このＩＭＣコントローラを用いれば制御対象プロセスに
大きなむだ時間が存在しても対応が可能という優れた利
点がある。このようなＩＭＣコントローラの内部モデル
は、制御対象プロセスを同定した結果に基づいて、内部
モデルの伝達関数とプロセスの伝達関数（近似式）が一
致するようにパラメータが設定される。

【０００３】ところが、制御対象プロセスの同定に誤差
があって内部モデルのパラメータ設定が不適切な場合、
あるいはプロセスの特性が変動する場合には、制御量に
振動（ハンチング）が発生することがある。制御中に振
動が発生した場合には、いったん制御を中断して内部モ
デルパラメータを再調整してから、再び制御をやり直す
必要がある。しかし、このような調整を行うことは、Ｉ
ＭＣに関する専門的知識のない一般利用者にとって困難
であり、ＩＭＣに関する知識を有する専門家にとって
も、調整のための具体的な指標がないので、容易に再調
整することができないという問題があった。

【０００４】そこで、特開平９−１６０６０４号公報に
開示されたＩＭＣコントローラでは、制御中に制御量に
振動が発生した場合、内部モデルパラメータのモデルゲ
インを大きな値に修正することによって、制御量の振動
を自動的に抑制するようにしていた。このハンチング抑
制機能付きのＩＭＣコントローラの主な適用対象として
は、（ａ）プロセス同定が困難で内部モデルパラメータ
の初期設定が不適切なために制御が不安定化してしまう
ような系、（ｂ）プロセス同定はある程度可能であり内
部モデルパラメータの初期設定も適切に行なわれるもの
の、制御中に特性が変化して結果的にある時点で内部モ
デルパラメータが不適切になり制御が不安定化してしま
うような系、の２通りが考えられる。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】以上のように、特開平
９−１６０６０４号公報に開示されたハンチング抑制機
能付きのＩＭＣコントローラでは、制御中に振動が発生
したとき、この振動を自動的に抑制して良好な制御を行
うことができる。しかし、上記適用対象のうち、（ｂ）
のケースでは、制御中に一時的に特性が変化し、しばら
くすると制御対象が元の状態に戻ることがある。このよ
うな系にハンチング抑制機能付きのＩＭＣコントローラ
を適用すると、一時的な特性変化によるハンチングを検
出してモデルゲインを大きな値に修正するため、制御対
象が元の特性に戻ったときには、モデルゲインが大きす
ぎて制御系が過剰に安定な状況に陥り、制御の応答特性
が鈍くなってしまうという問題点があった。本発明は、
上記課題を解決するためになされたもので、ハンチング
抑制機能に起因する制御の過剰安定状態を回避すること
ができるＩＭＣコントローラを提供することを目的とす
る。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、請求項１に記
載のように、制御の目標値から制御対象プロセスに出力
する操作量を演算して、制御対象プロセスを数式表現し
た内部モデルによって制御対象プロセスの制御量に相当
するモデル出力値を演算し、制御量とモデル出力値との
差をフィードバックすることにより制御を行うＩＭＣコ
ントローラにおいて、上記目標値からフィードバック量
を減算する第１の減算処理部と、この第１の減算処理部
の出力を伝達関数が時間遅れの特性で出力する目標値・
外乱フィルタ部、及び内部モデルのパラメータに基づい
て目標値・外乱フィルタ部の出力から操作量を演算して
出力する操作部からなる操作量演算部と、上記内部モデ
ルパラメータを記憶する内部モデル記憶部と、この内部
モデル記憶部に記憶された内部モデルパラメータに基づ
いて上記操作量からモデル出力値を演算する内部モデル
出力演算部と、上記制御量からモデル出力値を減算して
上記フィードバック量を出力する第２の減算処理部と、
制御量の振動状態を判定し、振動が発生していると判断
すると、振動抑制のための内部モデル修正パラメータを
算出して、上記内部モデル記憶部に記憶された内部モデ
ルパラメータをこの修正パラメータに変更する内部モデ
ルパラメータ適応調整部と、制御が過剰安定状態となる
ことを回避するための内部モデルパラメータの下限値を
記憶する内部モデルパラメータ下限値記憶部と、上記修
正パラメータに変更された内部モデルパラメータを上記
内部モデルパラメータ下限値に移行させる移行時間を記
憶する移行時間記憶部と、上記内部モデル記憶部に記憶
された内部モデルパラメータを移行時間に基づいて内部
モデルパラメータ下限値に徐々に近づけていく処理を行
なう内部モデルパラメータ移行演算部とを有するもので
ある。制御対象プロセスの特性変動により制御量に振動
が発生すると、内部モデルパラメータ適応調整部が内部
モデル記憶部に記憶された内部モデルパラメータを修正
して、振動を抑制する。制御対象プロセスの特性が元に
戻ると、この制御対象にとって修正パラメータは値が大
きすぎ、制御が過剰安定状態となる。本発明では、内部
モデルパラメータ移行演算部が内部モデル記憶部に記憶
された内部モデルパラメータを内部モデルパラメータ下
限値に徐々に近づけていくことにより、過剰安定状態が
継続することを回避する。

【０００７】また、請求項２に記載のように、上記内部
モデルパラメータ適応調整部は、モデル出力値の極大値
又は極小値を検出して、これをピークモデル出力値とす
るモデル出力値ピーク検出部と、制御量の極大値又は極
小値を検出して、これをピーク制御量とする制御量ピー
ク検出部と、検出されたピーク制御量に基づいて制御量
の振動状態を判定し、振動が発生していると判断すると
修正指示信号を出力する状態判定部と、この修正指示信
号が出力されると、ピーク制御量、ピークモデル出力値
に基づく制御量の振幅とモデル出力値の振幅から内部モ
デルの修正パラメータを算出して、上記内部モデル記憶
部に記憶されたパラメータをこの修正パラメータに変更
する内部モデルパラメータ修正部とからなるものであ
る。このような構成により、制御中に振動が発生すると
状態判定部から修正指示信号が出力される。そして、内
部モデルパラメータ修正部にてピーク制御量、ピークモ
デル出力値に基づく制御量の振幅とモデル出力値の振幅
から内部モデルの修正パラメータが算出され、内部モデ
ル記憶部に出力されることにより、内部モデルパラメー
タが修正される。

【０００８】また、請求項３に記載のように、上記内部
モデルパラメータ下限値又は移行時間を一日の時間帯毎
に予め設定しておくものである。また、請求項４に記載
のように、上記内部モデル修正パラメータ及び内部モデ
ルパラメータ下限値は、モデルゲインである。これによ
り、内部モデル記憶部に記憶された内部モデルパラメー
タ中のモデルゲインが修正される。

【０００９】

【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明の実施
の形態を示すＩＭＣコントローラのブロック図、図２は
このコントローラを用いた制御系のブロック線図、図３
はこのコントローラの動作を説明するためのフローチャ
ート図である。図１において、１はオペレータによって
設定された目標値ｒをコントローラに入力するための目
標値入力部、３は目標値ｒからフィードバック量ｅ２を
減算する第１の減算処理部、４は後述する内部モデル記
憶部のパラメータに基づいて第１の減算処理部３の出力
ｅ１から操作量ｕを演算する操作量演算部、５は操作量
演算部４から出力された操作量ｕを図１では図示しない
制御対象プロセスへ出力する信号出力部である。

【００１０】また、６ａはコントローラの内部モデルパ
ラメータを記憶する内部モデル記憶部、６ｂは内部モデ
ル記憶部６ａのパラメータに基づいて内部モデルとして
の演算を行いモデル出力値ｙｍを出力する内部モデル出
力演算部、７はプロセスからの制御量ｙをコントローラ
に入力するための制御量入力部、８は制御量入力部７か
ら出力された制御量ｙから内部モデル出力演算部６ｂか
ら出力されたモデル出力値ｙｍを減算してフィードバッ
ク量ｅ２を出力する第２の減算処理部、９はモデル出力
値ｙｍの極大値又は極小値を検出して、これをピークモ
デル出力値とするモデル出力値ピーク検出部、１０は制
御量ｙの極大値又は極小値を検出して、これをピーク制
御量とする制御量ピーク検出部、１１は検出されたピー
ク制御量に基づいて制御量ｙの振動状態を判定し、振動
が発生していると判断すると修正指示信号を出力する状
態判定部である。１２は内部モデルパラメータ修正部で
あり、修正指示信号が出力されると、ピーク制御量、ピ
ークモデル出力値に基づく制御量ｙの振幅とモデル出力
値ｙｍの振幅から内部モデルの修正パラメータを算出し
て、内部モデル記憶部６ａに記憶されたパラメータをこ
の修正パラメータに変更させる。

【００１１】１３は内部モデル記憶部６ａに記憶されて
いるモデルゲインを取り込むモデルゲイン入力部、１４
は制御が過剰安定状態となることを回避するためのモデ
ルゲイン下限値Ｋｍｘを記憶するモデルゲイン下限値記
憶部、１５は修正ゲインに変更されたモデルゲインを下
限値Ｋｍｘに移行させる移行時間Ｔｘを記憶する移行時
間記憶部、１６は内部モデル記憶部６ａに記憶されたモ
デルゲインが下限値Ｋｍｘに徐々に近づくように補正ゲ
インを算出するモデルゲイン移行演算部、１７はモデル
ゲイン移行演算部１６で算出された補正ゲインを内部モ
デル記憶部６ａに出力するモデルゲイン出力部である。

【００１２】図２において、４ａは操作量演算部４の内
部にあって、第１の減算処理部３の出力ｅ１を伝達関数
が１次遅れの特性で出力する目標値・外乱フィルタ部、
４ｂは同じくその内部にあって目標値・外乱フィルタ部
４ａの出力から操作量ｕを演算する操作部、６は内部モ
デル記憶部６ａ及び内部モデル出力演算部６ｂからなる
内部モデル、Ｆは目標値・外乱フィルタ部４ａの伝達関
数である。

【００１３】なお、図２は図１の第１の減算処理部３、
操作量演算部４、内部モデル記憶部６ａ、内部モデル出
力演算部６ｂ及び第２の減算処理部８からなるコントロ
ーラの基本構成に、制御対象プロセス３０を含めて制御
系として書き直したものである。

【００１４】次に、このようなコントローラの動作を説
明する。図３に示す動作は、全て１制御周期ごとに行わ
れるものである。目標値ｒは、このコントローラのオペ
レータによって設定され、目標値入力部１を介して第１
の減算処理部３に入力される（図３ステップ１００）。

【００１５】第１の減算処理部３は、目標値ｒから第２
の減算処理部８から出力されるフィードバック量ｅ２を
減算して、出力値ｅ１を次式のように演算する（ステッ
プ１０１）。 ｅ１＝ｒ−ｅ２ ・・・（１）

【００１６】操作量演算部４内の目標値・外乱フィルタ
部４ａは、第１の減算処理部３の出力ｅ１をその時定数
をＴ２とする次式のような伝達関数Ｆの特性で出力す
る。 Ｆ＝１／（１＋Ｔ２×ｓ） ・・・（２） そして、時定数Ｔ２は後述する内部モデル６の時定数Ｔ
ｍに応じて次式のように設定されるようになっている。 Ｔ２＝α×Ｔｍ ・・・（３） αは比例定数であり、例えばα＝０．１２である。

【００１７】また、同じく操作量演算部４内の操作部４
ｂは、目標値・外乱フィルタ部４ａの出力から操作量ｕ
を演算するが、その伝達関数Ｇｃは内部モデル記憶部６
ａから出力された内部モデル６のゲイン及び時定数によ
り次式となり、むだ時間Ｌｍの要素を除いた内部モデル
６の伝達関数Ｇｍの逆数となっている。 Ｇｃ＝（１＋Ｔｍ×ｓ）／Ｋｍ ・・・（４） ここで、Ｋｍ、Ｔｍはそれぞれ内部モデル６のゲイン、
時定数である。

【００１８】よって、操作量演算部４は、第１の減算処
理部３の出力ｅ１から操作量ｕを次式のように演算し、
これを信号出力部５を介して制御対象プロセス３０（実
際にはバルブ等の装置）へ出力し、また内部モデル出力
演算部６ｂへ出力する（ステップ１０２）。 ｕ＝Ｆ×Ｇｃ×ｅ１ ＝［（１＋Ｔｍ×ｓ）／｛Ｋｍ×（１＋Ｔ２×ｓ）｝］×ｅ１ ・・（５）

【００１９】次に、制御対象プロセス３０は、１次遅れ
とむだ時間の要素を有するものとしてその伝達関数Ｇｐ
を次式のような近似伝達関数で表現できる。 Ｇｐ＝Ｋｐ×ｅｘｐ（−Ｌｐ×ｓ）／（１＋Ｔｐ×ｓ） ・・・（６） ここで、Ｋｐ、Ｌｐ、Ｔｐはそれぞれプロセス３０のゲ
イン、むだ時間、時定数である。

【００２０】そして、内部モデル６は、プロセス３０を
モデル同定した結果得られた上記のようなパラメータＫ
ｐ、Ｔｐ、Ｌｐをそれぞれ内部モデルのゲインＫｍ、時
定数Ｔｍ、むだ時間Ｌｍとして用い、プロセス３０を式
（６）と同様の近似式によって表現したものとなる。

【００２１】すなわち、内部モデル出力演算部６ｂは、
内部モデル記憶部６ａに記憶されたゲインＫｍ、時定数
Ｔｍ、及びむだ時間Ｌｍに基づき操作量ｕからモデル出
力値ｙｍを次式のように演算する（ステップ１０３）。 ｙｍ＝Ｇｍ×ｕ＝｛Ｋｍ×ｅｘｐ（−Ｌｍ×ｓ）／（１＋Ｔｍ×ｓ）｝×ｕ ・・・（７）

【００２２】次いで、制御量入力部７には、制御対象プ
ロセス３０（実際には制御量ｙを検出するセンサ）から
制御量ｙが入力される（ステップ１０４）。そして、第
２の減算処理部８は、制御量ｙから内部モデル出力演算
部６ｂからのモデル出力値ｙｍを減算して、フィードバ
ック量ｅ２を次式のように演算する（ステップ１０
５）。 ｅ２＝ｙ−ｙｍ ・・・（８）

【００２３】以上のようなステップ１００〜１０５の動
作をオペレータ等の指令によってコントローラが停止す
るまで、１制御周期ごとに繰り返す。これが、このＩＭ
Ｃコントローラの基本構成であるフィードバック制御系
としての動作である。

【００２４】次に、状態判定部１１は、このような制御
系において、制御が整定しているかどうかを以下のよう
に判定する（ステップ１０６）。図４はこの状態判定部
１１のステップ１０６の動作を詳細に説明するためのフ
ローチャート図である。まず、状態判定部１１は、目標
値ｒと制御量ｙに基づき次式によって制御が整定しつつ
あるかどうかを判定する（ステップ２００）。 ｜ｒ−ｙ｜＜δ ・・・（９）

【００２５】ここで、δは整定判定基準値であり、通常
の制御中の変化量（目標値ｒと制御量ｙの偏差）より小
さく、かつ整定状態で維持されるべき最大の偏差の指標
であって、本実施の形態では制御量フルレンジの１％に
設定されている。

【００２６】そして、式（９）が成立しない場合は、制
御が整定状態に向かっていないと判断し、整定継続時間
ＴＥから制御周期ｄＴを減算する（ステップ２０１）。
ただし、整定継続時間ＴＥの初期値は０なので、このよ
うな減算が行われるのは、ＴＥ＞０のときである。

【００２７】続いて、状態判定部１１は、次式によって
制御が整定しているかどうかを判定する（ステップ２０
２）。 ＴＥ＞Ｔ１ ・・・（１０） Ｔ１は整定判定のしきい値となる整定判定基準時間であ
り、本実施の形態では１．５×Ｔｍである。ここでは整
定状態に向かっていないので、式（１０）が不成立とな
って判定Ｎｏとなり、状態判定部１１の動作が終了して
次のモデル出力値ピーク検出部９の動作（図３ステップ
１０７）に移る。

【００２８】一方、ステップ２００において式（９）が
成立する場合は、制御が整定状態に向かっていると判断
して、整定継続時間ＴＥに制御周期ｄＴを加算する（ス
テップ２０３）。制御が整定状態に向かっている場合、
ステップ２００、２０３、２０２の動作が１制御周期ご
とに繰り返される。このとき、初めはステップ２０２に
おける判定がＮｏとなるが、制御が整定しつつあること
から式（９）が１制御周期ごとに連続して成立し、ステ
ップ２０３により整定継続時間ＴＥが次第に増加する。

【００２９】これにより、やがて式（１０）が成立す
る。こうして、ステップ２０２において、判定Ｙｅｓと
なり整定状態になったと判断すると、状態判定部１１
は、整定時変数処理を以下のように行う（ステップ２０
４）。

【００３０】つまり、状態判定部１１は、整定継続時間
ＴＥを０に初期化し、後述する制御量ピーク検出部１０
に記憶されている第１ピーク制御量ｙ１をＹＳとし、同
じく第２ピーク制御量ｙ２を−ＹＳとし、第３ピーク制
御量ｙ３を０とする。ここで、定数ＹＳとしては、通常
有り得ない値が設定され、本実施の形態では制御量フル
レンジの１０倍の値が設定されている。

【００３１】また、後述するモデル出力値ピーク検出部
９に記憶されている第１ピークモデル出力値ｙｍ１をＹ
ＭＳとし、同じく第２ピークモデル出力値ｙｍ２を−Ｙ
ＭＳとし、第３ピークモデル出力値ｙｍ３をＹＭＳとす
る。本実施の形態では、ＹＭＳもＹＳと同じ値とする。
以上のような整定時変数処理を行う理由については後述
する。こうして、状態判定部１１のステップ１０６の動
作が終了する。

【００３２】次に、モデル出力値ピーク検出部９は、内
部モデル出力演算部６ｂから出力されたモデル出力値ｙ
ｍの極大値又は極小値を検出する（ステップ１０７）。
図５はこのモデル出力値ピーク検出部９の動作を詳細に
説明するためのフローチャート図、図６はモデル出力値
ｙｍの振動状態を示す図である。

【００３３】まず、モデル出力値ピーク検出部９は、モ
デル出力値ｙｍの変化率を次式のように算出する（ステ
ップ３００）。 ｄｙｍ（ｋ）＝ｙｍ（ｋ）−ｙｍ（ｋ−ｄＴ） ・・・（１１） ここで、ｄｙｍ（ｋ）は現時刻ｋにおけるモデル出力値
の変化率、ｙｍ（ｋ）は現時刻ｋにおけるモデル出力
値、ｙｍ（ｋ−ｄＴ）は現時刻から１制御周期ｄＴ前の
モデル出力値である。

【００３４】続いて、モデル出力値ピーク検出部９は、
モデル出力値ｙｍに極大値又は極小値が現れたかどうか
を次式によって判定する（ステップ３０１）。 ｄｙｍ（ｋ）×ｄｙｍ（ｋ−ｄＴ）＜０ ・・・（１２） ここで、ｄｙｍ（ｋ−ｄＴ）は現時刻ｋから１制御周期
ｄＴ前のモデル出力値変化率である。式（１２）は、現
在の変化率ｄｙｍ（ｋ）と１制御周期前の変化率ｄｙｍ
（ｋ−ｄＴ）との積が負、すなわちこれらの正負が逆転
したらモデル出力値ｙｍに極大値又は極小値が現れたと
判断するものである。

【００３５】ステップ３０１において、式（１２）が成
立せず極大値又は極小値が検出されない場合は、現在記
憶している第１ピークモデル出力値ｙｍ１、第２ピーク
モデル出力値ｙｍ２、第３ピークモデル出力値ｙｍ３を
そのまま内部モデルパラメータ修正部１２に出力する
（ステップ３０２）。なお、これらの初期値は、上述し
た整定時変数処理において設定される値と同じである。

【００３６】以上のようなステップ３００〜３０２の動
作を１制御周期ごとに繰り返し、図６（ａ）の時刻ｋ１
になると、式（１２）が成立してステップ３０１の判定
がＹｅｓとなるので、モデル出力値ｙｍに最初の極大値
又は極小値が現れたと判断する（以下、モデル出力値第
１ピークという）。そして、モデル出力値ピーク検出部
９は、ｙｍ３＝ｙｍ（ｋ１−ｄＴ）、つまり第３ピーク
モデル出力値ｙｍ３を現時刻ｋ１から１制御周期前のモ
デル出力値とする（ステップ３０３）。

【００３７】最後に、ｙｍ１〜ｙｍ３を内部モデルパラ
メータ修正部１２に出力する（ステップ３０２）。な
お、第１ピークモデル出力値ｙｍ１、第２ピークモデル
出力値ｙｍ２の値は変更されていないので、初期値のま
まである。こうして、モデル出力値第１ピークが検出さ
れたことになる。

【００３８】次に、時刻ｋ１を過ぎると、再びステップ
３００〜３０２の動作が１制御周期ごとに繰り返され
る。そして、図６（ｂ）の時刻ｋ２になると、式（１
２）が成立してステップ３０１の判定がＹｅｓとなるの
で、第１ピーク後のモデル出力値ｙｍに次の極大値又は
極小値が現れたと判断する（以下、モデル出力値第２ピ
ークという）。

【００３９】そして、モデル出力値ピーク検出部９は、
ｙｍ２＝ｙｍ３、ｙｍ３＝ｙｍ（ｋ２−ｄＴ）、つまり
現在のｙｍ３の値を第２ピークモデル出力値ｙｍ２に代
入して、現時刻ｋ２から１制御周期前のモデル出力値を
新しいｙｍ３とする（ステップ３０３）。最後に、ｙｍ
１〜ｙｍ３を出力する（ステップ３０２）。なお、第１
ピークモデル出力値ｙｍ１の値は変更されていないの
で、初期値のままである。こうして、モデル出力値第２
ピークが検出されたことになる。

【００４０】時刻ｋ２を過ぎると、再びステップ３００
〜３０２の動作が１制御周期ごとに繰り返される。図６
（ｃ）の時刻ｋ３になると、式（１２）が成立してステ
ップ３０１の判定がＹｅｓとなるので、第２ピーク後の
モデル出力値ｙｍに次の極大値又は極小値が現れたと判
断する（以下、モデル出力値第３ピークという）。

【００４１】そして、モデル出力値ピーク検出部９は、
ｙｍ１＝ｙｍ２、ｙｍ２＝ｙｍ３、ｙｍ３＝ｙｍ（ｋ３
−ｄＴ）、つまり現在のｙｍ２の値をｙｍ１に代入する
と共に現在のｙｍ３の値をｙｍ２に代入し、現時刻ｋ３
から１制御周期前のモデル出力値を新しいｙｍ３とする
（ステップ３０３）。最後に、ｙｍ１〜ｙｍ３を出力す
る（ステップ３０２）。こうして、モデル出力値第３ピ
ークが検出されたことになる。

【００４２】次に、制御量ピーク検出部１０は、制御量
入力部７から出力された制御量ｙの極大値又は極小値を
検出する（ステップ１０８）。図７はこの制御量ピーク
検出部１０の動作を詳細に説明するためのフローチャー
ト図、図８は制御量ｙの振動状態を示す図である。

【００４３】まず、制御量ピーク検出部１０は、目標値
ｒと制御量ｙとの差である偏差を次式のように算出する
（ステップ４００）。 ｅ（ｔ）＝ｒ−ｙ（ｔ） ・・・（１３） ここで、ｅ（ｔ）は現時刻ｔにおける偏差、ｙ（ｔ）は
現時刻ｔにおける制御量である。

【００４４】続いて、偏差ｅ（ｔ）に基づいて制御量ｙ
を監視し、制御量ｙが目標値ｒを横切ったかどうかを次
式によって調べる（ステップ４０１）。 ｅ（ｔ）×ｅ（ｔ−ｄＴ）＜０ ・・・（１４） ここで、ｅ（ｔ−ｄＴ）は現時刻ｔから１制御周期前の
偏差である。式（１４）は、現在の偏差ｅ（ｔ）と１制
御周期前の偏差ｅ（ｔ−ｄＴ）の正負が逆転したら制御
量ｙが目標値ｒを横切ったと判断するものである。

【００４５】ステップ４０１において、式（１４）が成
立せず制御量ｙが目標値ｒを横切っていないと判断され
る場合は、ステップ４０２に進む。ステップ４０２にお
いて、制御量ピーク検出部１０は、次式が成立するかど
うかを判定する。 ｜ｅ（ｔ）｜＞｜ｙ３｜ ・・・（１５） よって、式（１５）が成立しない場合には、ステップ４
０２の判定がＮｏとなる。

【００４６】判定Ｎｏの場合は、現在記憶している第１
ピーク制御量ｙ１、第２ピーク制御量ｙ２、第３ピーク
制御量ｙ３をそのまま出力する（ステップ４０３）。な
お、これらの初期値は、整定時変数処理において設定さ
れた値と同じである。以上のようなステップ４００〜４
０３の動作を１制御周期ごとに繰り返し、図８（ａ）の
時刻ｔ１になると、式（１４）が成立してステップ４０
１の判定がＹｅｓとなるので、制御量ｙが目標値ｒを横
切ったと判断する。

【００４７】そして、制御量ピーク検出部１０は、ｙ３
＝ｅ（ｔ１）、つまり第３ピーク制御量ｙ３を現時刻ｔ
１の偏差とする（ステップ４０４）。次いで、ステップ
４０２では、式（１５）の判定を行い、式（１５）が成
立して判定Ｙｅｓとなれば、第３ピーク制御量ｙ３を現
時刻の偏差に更新する（ステップ４０５）。最後に、ｙ
１〜ｙ３を出力する（ステップ４０３）。なお、ｙ１、
ｙ２の値は変更されていないので、初期値のままであ
る。

【００４８】制御量ｙが目標値ｒを横切った後で、現時
刻の偏差の絶対値｜ｅ（ｔ）｜が現在の第３ピーク制御
量の絶対値｜ｙ３｜より大きい限り、ステップ４００〜
４０２、４０５、４０３の動作が１制御周期ごとに繰り
返され、ｙ３が偏差ｅ（ｔ）に更新される。こうして、
時刻ｔ２における偏差ｅ（ｔ２）がｙ３となり、制御量
第１ピークが検出されたことになる。

【００４９】時刻ｔ２を過ぎると、再びステップ４００
〜４０３の動作が１制御周期ごとに繰り返される。そし
て、図８（ｂ）の時刻ｔ３になると、式（１４）が成立
してステップ４０１の判定がＹｅｓとなるので、制御量
第１ピークの後で制御量ｙが目標値ｒを横切ったと判断
する。そして、制御量ピーク検出部１０は、ｙ２＝ｙ
３、ｙ３＝ｅ（ｔ３）、つまり現在のｙ３の値を第２ピ
ーク制御量ｙ２に代入して、現時刻ｔ３の偏差を新しい
ｙ３とする（ステップ４０４）。

【００５０】次いで、ステップ４０２では、式（１５）
の判定を行い、式（１５）が成立して判定Ｙｅｓとなれ
ば、第３ピーク制御量ｙ３を現時刻の偏差に更新する。
つまり、上記と同様に現時刻の偏差の絶対値｜ｅ（ｔ）
｜が現在の第３ピーク制御量の絶対値｜ｙ３｜より大き
い限り、ステップ４０５にてｙ３が偏差ｅ（ｔ）に更新
される。これにより、時刻ｔ４における偏差ｅ（ｔ４）
がｙ３となり、制御量第２ピークが検出されたことにな
る。なお、第１ピーク制御量ｙ１の値は変更されていな
いので、初期値のままである。

【００５１】時刻ｔ４を過ぎると、再びステップ４００
〜４０３の動作が１制御周期ごとに繰り返される。そし
て、図８（ｃ）の時刻ｔ５になると、式（１４）が成立
してステップ４０１の判定がＹｅｓとなるので、制御量
第２ピークの後で制御量ｙが目標値ｒを横切ったと判断
する。そして、制御量ピーク検出部１０は、ｙ１＝ｙ
２、ｙ２＝ｙ３、ｙ３＝ｅ（ｔ５）、つまり現在のｙ２
の値をｙ１に代入すると共に現在のｙ３の値をｙ２に代
入して、現時刻ｔ５の偏差を新しいｙ３とする（ステッ
プ４０４）。

【００５２】次いで、ステップ４０２では、式（１５）
の判定を行い、式（１５）が成立して判定Ｙｅｓとなれ
ば、第３ピーク制御量ｙ３を現時刻の偏差に更新する。
すなわち、上記と同様に現時刻の偏差の絶対値｜ｅ
（ｔ）｜が現在の第３ピーク制御量の絶対値｜ｙ３｜よ
り大きい限り、ステップ４０５にてｙ３が偏差ｅ（ｔ）
に更新される。こうして、時刻ｔ６における偏差ｅ（ｔ
６）がｙ３となり、制御量第３ピークが検出されたこと
になる。

【００５３】次に、状態判定部１１は、制御量ピーク検
出部１０から１制御周期ごとに出力される第１ピーク制
御量ｙ１、第２ピーク制御量ｙ２、第３ピーク制御量ｙ
３に基づき、制御量ｙの振動状態を評価し、制御量ｙに
振動が発生しているかどうかを次式によって判定する
（ステップ１０９）。

【００５４】 ｜ｙ１｜＞δ ・・・（１６） ｜ｙ３｜＞δ ・・・（１７） （ｙ２−ｙ３）／（ｙ２−ｙ１）＞β ・・・（１８） βは減衰判定比例定数であり、本実施の形態では０．７
に設定されている。

【００５５】状態判定部１１は、式（１６）〜（１８）
が同時に成立しない場合、制御量ｙに振動が発生してい
ないと判断し、内部モデルパラメータの修正を指示する
ための修正指示信号を内部モデルパラメータ修正部１２
に出力しない。この場合、内部モデルパラメータ修正部
１２によるハンチング抑制のための内部モデルパラメー
タ修正は行われず、動作はステップ１１１に進む。

【００５６】なお、制御量ｙに振動が発生していない場
合以外に式（１６）〜（１８）が同時に成立しない場合
として、制御量第１ピーク又は第２ピークが検出されて
いない場合がある。このような場合、第１ピーク制御量
ｙ１、第２ピーク制御量ｙ２が初期値のままなので、式
（１６）〜（１８）が同時に成立することはない。こう
して、制御量第１ピーク又は第２ピークが検出されてい
ない場合は、内部モデルパラメータ修正を実施しないよ
うになっている。これが上述した整定時変数処理を行う
理由の１つである。

【００５７】次に、モデルゲイン入力部１３は、内部モ
デル記憶部６ａに記憶されている現在のモデルゲインＫ
ｍ１を取り込む（ステップ１１１）。モデルゲイン下限
値記憶部１４には、ある状態における制御対象プロセス
３０をモデル同定した結果得られたモデルゲインの下限
値Ｋｍｘが予め設定されている。

【００５８】このＫｍｘは、後述するハンチング抑制の
ための内部モデルパラメータ修正によって大きくなった
モデルゲインＫｍを徐々に小さくしていくときの下限値
を示す。この下限値Ｋｍｘを制御対象のどのような状態
に応じて決定するかであるが、例えば、プロセスゲイン
Ｋｐが一時的に高くなる状態と、プロセスゲインＫｐが
低くなる状態が存在する場合には、以下のようにして決
定する。

【００５９】つまり、プロセスゲインＫｐが高くなる時
間帯では、制御量ｙに振動（ハンチング）が発生しやす
くなるが、この振動はハンチング抑制機能によって抑え
ることができる。一方、プロセスゲインＫｐが低くなる
時間帯では、ハンチング抑制のために修正されたモデル
ゲインの値は大きすぎる値となり、制御系は過剰安定状
態となる。そこで、このプロセスゲインＫｐが低いとき
の制御対象プロセス３０をモデル同定した結果得られた
適切なモデルゲインを下限値Ｋｍｘとする。

【００６０】次に、移行時間記憶部１５には、内部モデ
ル記憶部６ａに記憶されているモデルゲインＫｍを下限
値Ｋｍｘに移行させる時間間隔を示す移行時間Ｔｘが予
め設定されている。

【００６１】なお、本実施の形態では移行時間Ｔｘを時
定数としているので、移行時間Ｔｘは、正確には、モデ
ルゲインＫｍがハンチング抑制のための修正ゲイン（後
述するＫｍnew ）に変更されてから下限値Ｋｍｘに移行
するまでの時間ではなく、修正ゲインと下限値Ｋｍｘの
間を１００％としたとき、ハンチング抑制のためのモデ
ルゲイン修正を行ってから６３．２％変動するまでの時
間である。この移行時間Ｔｘは、制御対象に対する知識
や実験等で決定する。

【００６２】モデルゲイン移行演算部１６は、モデルゲ
イン入力部１３から現在のモデルゲインＫｍ１を受け取
ると、モデルゲイン下限値記憶部１４に記憶されたモデ
ルゲインの下限値Ｋｍｘ、移行時間記憶部１５に記憶さ
れた移行時間Ｔｘに基づいて補正ゲインＫｍ２を次式の
ように算出する（ステップ１１２）。 Ｋｍ２＝（Ｋｍｘ×ｄＴ＋Ｋｍ１×Ｔｘ）／（ｄＴ＋Ｔｘ） ・・（１９）

【００６３】例えば、空調給気温度制御の例では、制御
周期ｄＴを１０秒、移行時間Ｔｘを３６００秒に設定す
る。そして、モデルゲイン出力部１７は、モデルゲイン
移行演算部１６で算出された補正ゲインＫｍ２を内部モ
デル記憶部６ａに出力する（ステップ１１３）。こうし
て、補正ゲインＫｍ２が出力されることにより、内部モ
デル記憶部６ａに記憶されているゲインＫｍ１がこの補
正ゲインＫｍ２に更新される。

【００６４】ステップ１０９において状態判定部１１が
制御量ｙに振動が発生していると判断しない限り、以上
のステップ１００〜１０９，１１１〜１１３の動作が１
制御周期ごとに繰り返される。

【００６５】次に、ステップ１０９において式（１６）
〜（１８）が同時に成立する場合、状態判定部１１は、
制御量ｙに振動が発生していると判断して、修正指示信
号を内部モデルパラメータ修正部１２に出力する。

【００６６】なお、上記の説明では、制御量ピーク検出
部１０が図８（ｃ）の時刻ｔ６において制御量第３ピー
クを検出すると説明したが、式（１６）〜（１８）が同
時に成立すれば、状態判定部１１が制御量ｙに振動が発
生していると判断するので、真の制御量第３ピークが検
出される前に内部モデルパラメータ修正が実施されるこ
とも有り得る。

【００６７】次に、内部モデルパラメータ修正部１２
は、状態判定部１１から修正指示信号が入力されると、
内部モデルパラメータ修正を以下のように実施する（ス
テップ１１０）。図９はこの内部モデルパラメータ修正
部１２の動作を詳細に説明するためのフローチャート
図、図１０は内部モデルパラメータ修正動作を説明する
ための制御量ｙとモデル出力値ｙｍの様子を示す図であ
る。

【００６８】内部モデルパラメータ修正部１２は、まず
パラメータ修正のための修正係数候補ρ１、ρ２を次式
のように算出する（ステップ５００）。 ρ１＝Ｗ×（ｙ１−ｙ２）／（ｙｍ２−ｙｍ１）＋（１−Ｗ） ・・（２０） ρ２＝Ｗ×（ｙ１−ｙ２）／（ｙｍ３−ｙｍ２）＋（１−Ｗ） ・・（２１）

【００６９】ここで、Ｗはモデル出力値ピーク検出部
９、制御量ピーク検出部１０による検出結果をパラメー
タ修正にどの程度反映させるかを決定する修正荷重であ
り、０≦Ｗ≦１で、本実施の形態では０．７である。続
いて、修正係数候補ρ１を次式によって評価する（ステ
ップ５０１）。 ρ１＞ε ・・・（２２） εは評価定数であり、本実施の形態では０である。

【００７０】式（２２）が成立しない場合、内部モデル
パラメータ修正部１２は、修正係数候補ρ１が内部モデ
ルパラメータの修正にとって適当でないと判断し、ステ
ップ５０３に進む。また、式（２２）が成立する場合、
修正係数候補ρ１がパラメータ修正にとって適当である
と判断し、修正係数ρをρ１とした後に（ステップ５０
２）、ステップ５０３に進む。

【００７１】次いで、修正係数候補ρ２を次式によって
評価する（ステップ５０３）。 ρ２＞ε ・・・（２３） 式（２３）が成立しない場合、修正係数候補ρ２がパラ
メータ修正にとって適当でないと判断し、ステップ５０
５に進む。また、式（２３）が成立する場合、修正係数
候補ρ２がパラメータ修正にとって適当であると判断
し、修正係数ρをρ２とした後に（ステップ５０４）、
ステップ５０５に進む。

【００７２】以上のような修正係数候補ρ１、ρ２の評
価を行うのは以下の理由による。図１０のｙ１の位置に
ある制御量第１ピーク、同じくｙ３の位置にある第３ピ
ークが制御量ｙの極大値（ただし、前述した理由からｙ
３は真の極大値ではない）、ｙ２の位置にある第２ピー
クが極小値で、ｙｍ１の位置にあるモデル出力値第１ピ
ーク、ｙｍ３の位置にある第３ピークがモデル出力値ｙ
ｍの極大値、ｙｍ２の位置にある第２ピークが極小値の
場合、式（２２）が成立して式（２３）が不成立とな
る。これは、ｙ１−ｙ２を制御量ｙの振幅として採用
し、ｙｍ２−ｙｍ１をモデル出力値ｙｍの振幅として採
用することを意味する。

【００７３】また、図１０と逆に、モデル出力値第１ピ
ーク、第３ピークがモデル出力値ｙｍの極小値で、第２
ピークが極大値の場合、式（２３）が成立して式（２
２）が不成立となる。これは、ｙ１−ｙ２を制御量ｙの
振幅として採用し、ｙｍ３−ｙｍ２をモデル出力値ｙｍ
の振幅として採用することを意味する。

【００７４】このように、制御量ｙが第１ピークから第
２ピークに向かって減少すれば、モデル出力値ｙｍも第
１ピークから第２ピーク又は第２ピークから第３ピーク
に向かって減少する方を採用し、制御量ｙが第１ピーク
から第２ピークに向かって増加すれば、モデル出力値ｙ
ｍも増加する方を採用する。

【００７５】次に、内部モデルパラメータ修正部１２
は、次式が成立するかどうかを判定する（ステップ５０
５）。 ρ１≦ε ・・・（２４） ρ２≦ε ・・・（２５） そして、式（２４）、（２５）が同時に成立して判定Ｙ
ｅｓとなる場合、内部モデルパラメータ修正を先送りし
て動作を終了する。

【００７６】このように修正が先送りされる状況につい
て図１１を用いて説明する。図１１のｙｍ２の位置にあ
るモデル出力値第１ピーク、同じくｙｍ３の位置にある
第２ピークが検出されて第３ピークが検出されていない
場合、前述の動作により第１ピークの値は第２ピークモ
デル出力値ｙｍ２に代入され、第２ピークの値は第３ピ
ークモデル出力値ｙｍ３に代入されている。よって、第
１ピークモデル出力値ｙｍ１は初期値のままである。こ
のような場合、式（２２）、（２３）が何れも不成立と
なって式（２４）、（２５）が同時に成立する。

【００７７】すなわち、状態判定部１１によって制御量
ｙの振動が検出された状態で（つまり、制御量第１ピー
ク〜第３ピークは検出済み）、モデル出力値第３ピーク
が検出されてしかるべきときに、モデル出力値第３ピー
クが検出されていないときは、内部モデルパラメータ修
正を先送りする。このような修正先送りを実現すること
が整定時変数処理を行うもう１つの理由である。

【００７８】一方、ステップ５０１、５０３の何れかが
判定Ｙｅｓとなって修正係数ρが得られたとき、内部モ
デルパラメータ修正部１２は、求めた修正係数ρがρｍ
ａｘより大きい場合、ρ＝ρｍａｘとし、ρｍｉｎより
小さい場合、ρ＝ρｍｉｎとする（ステップ５０６）。
本実施の形態では、ρｍａｘ＝３、ρｍｉｎ＝１．５で
ある。

【００７９】このような修正係数ρの上下限処理を行う
のは以下のような理由による。修正係数ρは式（２０）
又は（２１）によって算出され、この修正係数ρを基に
内部モデルパラメータが修正される。ところが、修正係
数ρが過大な値に算出されたり過小な値に算出されるこ
ともあり、このような場合はゲインＫｍもそれに応じて
修正されるので、制御の安全性を損なう。そこで、安全
性の限界を外れないように一定の範囲を設けて、修正係
数ρの上下限処理を行っている。

【００８０】続いて、内部モデルパラメータ修正部１２
は、こうして確定した修正係数ρから修正ゲインＫｍne
w を次式のように算出し、内部モデル記憶部６ａに出力
する（ステップ５０７）。 Ｋｍnew ＝ρ×Ｋｍold ・・・（２６）

【００８１】Ｋｍold は内部モデル記憶部６ａに記憶さ
れている現在のゲインである。こうして、修正ゲインＫ
ｍnew が出力されることにより、内部モデル記憶部６ａ
に記憶されているゲインＫｍold がこの修正ゲインＫｍ
new に更新される。

【００８２】最後に、次式のような内部変数の初期化処
理を行う（ステップ５０８）。 ＴＥ＝Ｔ１＋ｎ×ｄＴ ・・・（２７） ｅ１＝０．５×ρ×（ｙｍ２＋ｙｍ３） ・・・（２８） ｅｆ＝０．５×ρ×（ｙｍ２＋ｙｍ３） ・・・（２９） ｙｍ（ｔ０）＝０．５×ρ×（ｙｍ２＋ｙｍ３） ・・・（３０） ｕｐ（ｉ）＝ｕ（ｔ０） ・・・（３１）

【００８３】式（２７）において、ｎは２以上であり、
本実施の形態では２である。状態判定部１１に記憶され
た整定継続時間ＴＥを式（２７）のように設定すること
により、次の制御周期において、状態判定部１１の整定
判定（図４ステップ２０２）が判定Ｙｅｓとなる。これ
により、整定時変数処理が実行される。これは、ｙｍ１
〜ｙｍ３、ｙ１〜ｙ３の古い値がモデル出力値ピーク検
出部９、制御量ピーク検出部１０に残っていることによ
る誤動作を防ぐためである。

【００８４】また、式（２８）〜（３１）は、上記の内
部モデルパラメータ修正によって制御状態が乱されると
いう弊害現象の発生を回避するためのものである。つま
り、内部モデルパラメータ修正部１２が内部モデルパラ
メータ（ゲインＫｍ）を修正すると、制御動作が過去に
行われてきた処理と不連続なものになる。これは、実質
的に外乱が加えられたのと同等の影響を制御系に与える
ことであり、こうして制御状態が乱される弊害現象が発
生する。

【００８５】この制御の不連続性を回避するため、ＩＭ
Ｃの内部変数をリセットする。ところで、式（１）〜
（８）は全て連続時間系で記述されたものであるが、実
際の制御は、１制御周期ごとに行うことからも明らかな
ように離散時間系である。したがって、第１の減算処理
部３の出力値ｅ１、目標値・外乱フィルタ部４ａの出力
値ｅｆ、操作部４ｂの出力である操作量ｕ、内部モデル
出力演算部６ｂの出力であるモデル出力値ｙｍを離散時
間系で演算するためには、これらの値が１次遅れ演算に
関わる変数であることから、各々１制御周期前に演算さ
れた値を使用する必要がある。

【００８６】この１制御周期前に演算された値はそれぞ
れ第１の減算処理部３、目標値・外乱フィルタ部４ａ、
操作部４ｂ、内部モデル出力演算部６ｂに記憶されてい
る。また、操作量ｕは、内部モデル出力演算部６ｂによ
るモデル出力値ｙｍの演算の際のむだ時間演算（式
（７）中のｅｘｐ（−Ｌｍ×ｓ）に関わる演算）に必要
な変数でもあるので、むだ時間Ｌｍ分過去に遡った時点
から現時点までに出力された操作量を時系列データとし
て記憶しておく必要がある（ただし、現制御周期で演算
に使用するのは、むだ時間Ｌｍ分過去に遡った時点の操
作量である）。

【００８７】この時系列データは内部モデル出力演算部
６ｂ内に記憶されており、これをｕｐ（ｉ）とする。こ
うして、コントローラの各構成要素は、時系列データｕ
ｐ（ｉ）と１制御周期前の各値（これらを内部変数と呼
ぶ）を利用して式（１）〜（８）の演算を行うことがで
きる。

【００８８】ここで、内部モデルパラメータの修正後の
最初のモデル出力値（図１０のｙｍ４）は、０．５×ρ
×（ｙｍ２＋ｙｍ３）となる。また、定常状態では式
（１）〜（８）においてｓ＝０となり、ｅ１＝ｙｍ、ｅ
ｆ＝ｙｍが成立する。

【００８９】式（２８）〜（３０）は、これに基づいて
修正後のモデル出力値ｙｍ４で整定しているのと等価に
するものであり、式（３１）は時系列データｕｐ（ｉ）
をすべて修正時刻ｔ０の操作量ｕ（ｔ０）に修正するこ
とにより、同様にｕ（ｔ０）で整定しているのと等価に
するものである。

【００９０】これら内部変数は第１の減算処理部３、操
作量演算部４、内部モデル出力演算部６ｂに記憶され、
次の制御周期において利用される。このように修正後の
内部モデルパラメータによって制御が行われてきたと等
価な状態を設定することで、制御の不連続性を回避す
る。これで、内部モデルパラメータ修正部１２の動作が
終了する。

【００９１】次に、モデルゲイン入力部１３、モデルゲ
イン移行演算部１６及びモデルゲイン出力部１７は、内
部モデル記憶部６ａに記憶されている現在のゲインＫｍ
１を補正ゲインＫｍ２に更新する（ステップ１１１〜１
１３）。この動作は上記と同様である。

【００９２】なお、内部モデルパラメータ修正部１２に
よるモデルゲイン修正が行われた直後においては、Ｋｍ
１＝Ｋｍnew である。ステップ１１１〜１１３の動作は
モデルゲインを下限値Ｋｍｘに近くなるように小さくす
るが、移行時間Ｔｘは例えば３６００秒と大きな値なの
で、補正ゲインＫｍ２がＫｍ１に対して急激に小さくな
ることはなく、かつＫｍnew は十分なハンチング抑制を
達成するために大きめの値に設定されているので、ステ
ップ１１１〜１１３の動作によってハンチング抑制機能
が損なわれることはない。

【００９３】図１２は従来のＩＭＣコントローラを空調
系における給気温度制御に使用したときの目標値追従性
を示す図、図１３は同様に本実施の形態のコントローラ
の目標値追従性を示す図である。図１２、１３は１６℃
という目標値ｒを入力し、その制御の途中で制御対象プ
ロセスのゲインＫｐが急変したときの制御量ｙ（給気温
度）を求めたシミュレーション結果である。

【００９４】従来のＩＭＣコントローラは、本実施の形
態のコントローラにおいて、ステップ１１１〜１１３の
動作を行わないものを用いている。図１２から分かるよ
うに、従来のＩＭＣコントローラでは、制御対象プロセ
スのゲインＫｐが高くなって給気温度に振動が発生する
と、時刻ｔ１で内部モデルパラメータ修正部１２による
モデルゲイン修正を行い、振動を抑制する。

【００９５】ところが、時刻ｔ２以降でプロセスゲイン
Ｋｐが低下して制御対象プロセスの特性が元に戻ると、
制御が過剰安定状態に陥るため、時刻ｔ３で入力された
目標値ｒ（給気温度設定値）を微妙に変化させる制御指
令に対して、給気温度の追従性が悪くなり、所望の空調
が実現できなくなる。

【００９６】これに対し本実施の形態のＩＭＣコントロ
ーラでは、ステップ１１１〜１１３の動作によってモデ
ルゲインＫｍを下限値Ｋｍｘに徐々に近づけていくの
で、給気温度の追従性が悪くなるという不具合の発生を
回避できる。以上のように、本発明によれば、ハンチン
グ抑制機能に起因する制御の過剰安定状態を回避するこ
とができる。

【００９７】プロセス同定はある程度可能であり、内部
モデルパラメータの初期調整も適切に行なわれるもの
の、制御中に特性が変化して結果的にある時点で内部モ
デルパラメータが不適切になり、制御が不安定化してし
まうような系の代表例としては、上述の空調給気温度制
御があげられる。

【００９８】空調給気温度制御は、バルブの飽和特性や
風量の変化等の影響により、プロセスゲインＫｐが高い
状態が継続する時間帯や、逆に低い状態が継続する時間
帯が発生する。それぞれに最適な内部モデルパラメータ
調整が逐次行なわれることが理想的であるが、現実的に
は困難であり、よってハンチング抑制機能が必要にな
る。

【００９９】この場合、例えば１日の中で最もプロセス
ゲインＫｐが高くなる時間帯では、通常ハンチングが発
生しやすくなり、ハンチング抑制機能によりモデルゲイ
ンＫｍの修正が行なわれる。続いて、１日の中で最もプ
ロセスゲインＫｐが高い時間帯からそうではない時間帯
に移行すると、制御系は過剰に安定な状態になる。

【０１００】本発明では、プロセスゲインＫｐが高い状
態から低い状態に移行するまでの所要時間を予め把握
し、この所要時間を基に移行時間Ｔｘを設定することに
より、適度なタイミングでモデルゲインＫｍを下限値Ｋ
ｍｘに移行させるので、制御の過剰安定状態が継続する
ことを回避できる。

【０１０１】なお、本実施の形態では、ハンチング抑制
機能を実現する内部モデルパラメータ適応調整部を、モ
デル出力値ピーク検出部９、制御量ピーク検出部１０、
状態判定部１１及び内部モデルパラメータ修正部１２か
ら構成したが、これに限るものではなく、他の構成でハ
ンチング抑制を実現してもよい。

【０１０２】本実施の形態のハンチング抑制は、式（２
０）、（２１）から分かるように、制御量ｙの振幅ｙ１
−ｙ２、モデル出力値ｙｍの振幅ｙｍ２−ｙｍ１又はｙ
ｍ３−ｙｍ２を内部モデルパラメータの修正の指標とす
るものであり、制御量ｙの振幅とモデル出力値ｙｍの振
幅が近づくように内部モデルパラメータを修正して、制
御量ｙの振動を抑制するものである。

【０１０３】これに対し制御量ｙの振動を抑制する他の
手法として、制御量ｙの変化率とモデル出力値ｙｍの変
化率を修正の指標とする手法が考えられる。これは、制
御量ｙの変化率Ｄｙとモデル出力値ｙｍの変化率Ｄｙｍ
を求め、本発明のρに相当する修正係数をＤｙ／Ｄｙｍ
とすることで、制御量ｙの変化率Ｄｙとモデル出力値ｙ
ｍの変化率Ｄｙｍが近づくように内部モデルパラメータ
を修正するものである。

【０１０４】ただし、このような手法に対して本実施の
形態には以下のような利点がある。空調系において給気
温度の制御を行う場合、測定される制御量（給気温度）
が空調装置の構造等の影響（例えば空気の流れという外
乱）を受けるため、制御量の波形が制御対象プロセスの
物理特性を忠実に反映しないことがある。このような現
象の例を図１４に示す。図１４において、ｙｔは系の物
理特性に忠実な制御量、ｙは測定された制御量である。

【０１０５】そして、上述した手法により、時刻ｊ２に
おいて内部モデルパラメータの修正が行われるものとす
る。ところが、時刻ｊ２においては、測定された制御量
ｙの変化率Ｄｙが物理特性に忠実な本来の変化率Ｄｙｔ
とかなりかけ離れた値になるので、このような変化率Ｄ
ｙを指標として用いると内部モデルパラメータの修正が
的確に行われず、所望の振動抑制効果が得られないこと
がある。

【０１０６】これに対し本実施の形態では、時刻ｊ１、
ｊ３間における制御量ｙの最大振幅Ａｙ（上述したｙ１
−ｙ２）をパラメータ修正の指標として用いる。この振
幅Ａｙは、変化率Ｄｙのような瞬時値でなく、ある時間
内で検出されるため、系の物理特性に忠実な本来の最大
振幅Ａｙｔにほぼ等しい。したがって、制御量ｙの変化
率とモデル出力値ｙｍの変化率を修正の指標とする手法
よりも的確に内部モデルパラメータを修正することがで
きる。

【０１０７】また、本実施の形態では、モデルゲイン下
限値記憶部１４、移行時間記憶部１５にモデルゲイン下
限値Ｋｍｘ、移行時間Ｔｘをそれぞれ１つずつ設定した
が、複数の値、例えば一日の時間帯毎に異なる下限値Ｋ
ｍｘ、移行時間Ｔｘを設定してもよい。下限値Ｋｍｘ、
移行時間Ｔｘの適切な値は時間帯ごとに異なることがあ
るので、各時間帯毎に適切な値をモデルゲイン下限値記
憶部１４、移行時間記憶部１５に設定して、モデルゲイ
ン移行演算部１６が各時間帯に応じて対応する下限値Ｋ
ｍｘ、移行時間Ｔｘを使用するようにすれば、各時間帯
に応じた適切な制御を行うことができる。

【０１０８】

【発明の効果】本発明によれば、請求項１に記載のよう
に、内部モデルパラメータ下限値記憶部、移行時間記憶
部及び内部モデルパラメータ移行演算部を設けることに
より、ハンチング抑制機能に起因する制御の過剰安定状
態を回避することができるので、制御対象が一時的に不
安定な状態から元の状態に戻ったときに制御の応答特性
が鈍くなるという不具合の発生を回避することができ
る。

【０１０９】また、請求項２に記載のように、内部モデ
ルパラメータ適応調整部を、モデル出力値ピーク検出
部、制御量ピーク検出部、状態判定部及び内部モデルパ
ラメータ修正部から構成することにより、ハンチング抑
制機能を容易に実現することができる。

【０１１０】また、請求項３に記載のように、内部モデ
ルパラメータ下限値又は移行時間を一日の時間帯毎に予
め設定しておくことにより、各時間帯に応じて適切な制
御を行うことができる。

【０１１１】また、請求項４に記載のように、内部モデ
ルパラメータ中のモデルゲインを修正することにより、
振動の抑制とモデルゲイン修正後の過剰安定状態の回避
を容易に実現することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の実施の形態を示すＩＭＣコントロー
ラのブロック図である。

【図２】 図１のＩＭＣコントローラを用いた制御系の
ブロック線図である。

【図３】 図１のＩＭＣコントローラの動作を説明する
ためのフローチャート図である。

【図４】 状態判定部の動作を詳細に説明するためのフ
ローチャート図である。

【図５】 モデル出力値ピーク検出部の動作を詳細に説
明するためのフローチャート図である。

【図６】 モデル出力値の振動状態を示す図である。

【図７】 制御量ピーク検出部の動作を詳細に説明する
ためのフローチャート図である。

【図８】 制御量の振動状態を示す図である。

【図９】 内部モデルパラメータ修正部の動作を詳細に
説明するためのフローチャート図である。

【図１０】 内部モデルパラメータ修正動作を説明する
ための制御量とモデル出力値の様子を示す図である。

【図１１】 内部モデルパラメータの修正先送り動作を
説明するための制御量とモデル出力値の様子を示す図で
ある。

【図１２】 従来のＩＭＣコントローラの目標値追従性
を示す図である。

【図１３】 図１のコントローラの目標値追従性を示す
図である。

【図１４】 系の物理特性が忠実に反映されない場合の
制御量の様子を示す図である。

【符号の説明】

１…目標値入力部、３…第１の減算処理部、４…操作量
演算部、５…信号出力部、６ａ…内部モデル記憶部、６
ｂ…内部モデル出力演算部、７…制御量入力部、８…第
２の減算処理部、９…モデル出力値ピーク検出部、１０
…制御量ピーク検出部、１１…状態判定部、１２…内部
モデルパラメータ修正部、１３…モデルゲイン入力部、
１４…モデルゲイン下限値記憶部、１５…移行時間記憶
部、１６…モデルゲイン移行演算部、１７…モデルゲイ
ン出力部。

フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G05B 11/00 - 13/04

Claims (4)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 制御の目標値から制御対象プロセスに出
   力する操作量を演算して、制御対象プロセスを数式表現
   した内部モデルによって制御対象プロセスの制御量に相
   当するモデル出力値を演算し、制御量とモデル出力値と
   の差をフィードバックすることにより制御を行うＩＭＣ
   コントローラにおいて、 前記目標値からフィードバック量を減算する第１の減算
   処理部と、 この第１の減算処理部の出力を伝達関数が時間遅れの特
   性で出力する目標値・外乱フィルタ部、及び内部モデル
   のパラメータに基づいて目標値・外乱フィルタ部の出力
   から操作量を演算して出力する操作部からなる操作量演
   算部と、 前記内部モデルパラメータを記憶する内部モデル記憶部
   と、 この内部モデル記憶部に記憶された内部モデルパラメー
   タに基づいて前記操作量からモデル出力値を演算する内
   部モデル出力演算部と、 前記制御量からモデル出力値を減算して前記フィードバ
   ック量を出力する第２の減算処理部と、 制御量の振動状態を判定し、振動が発生していると判断
   すると、振動抑制のための内部モデル修正パラメータを
   算出して、前記内部モデル記憶部に記憶された内部モデ
   ルパラメータをこの修正パラメータに変更する内部モデ
   ルパラメータ適応調整部と、 制御が過剰安定状態となることを回避するための内部モ
   デルパラメータの下限値を記憶する内部モデルパラメー
   タ下限値記憶部と、 前記修正パラメータに変更された内部モデルパラメータ
   を前記内部モデルパラメータ下限値に移行させる移行時
   間を記憶する移行時間記憶部と、 前記内部モデル記憶部に記憶された内部モデルパラメー
   タを移行時間に基づいて内部モデルパラメータ下限値に
   徐々に近づけていく処理を行なう内部モデルパラメータ
   移行演算部とを有することを特徴とするＩＭＣコントロ
   ーラ。
2. 【請求項２】 請求項１記載のＩＭＣコントローラにお
   いて、 前記内部モデルパラメータ適応調整部は、モデル出力値
   の極大値又は極小値を検出して、これをピークモデル出
   力値とするモデル出力値ピーク検出部と、 制御量の極大値又は極小値を検出して、これをピーク制
   御量とする制御量ピーク検出部と、 検出されたピーク制御量に基づいて制御量の振動状態を
   判定し、振動が発生していると判断すると修正指示信号
   を出力する状態判定部と、 この修正指示信号が出力されると、ピーク制御量、ピー
   クモデル出力値に基づく制御量の振幅とモデル出力値の
   振幅から内部モデルの修正パラメータを算出して、前記
   内部モデル記憶部に記憶されたパラメータをこの修正パ
   ラメータに変更する内部モデルパラメータ修正部とから
   なるものであることを特徴とするＩＭＣコントローラ。
3. 【請求項３】 請求項１記載のＩＭＣコントローラにお
   いて、 前記内部モデルパラメータ下限値又は移行時間を一日の
   時間帯毎に予め設定しておくことを特徴とするＩＭＣコ
   ントローラ。
4. 【請求項４】 請求項１記載のＩＭＣコントローラにお
   いて、 前記内部モデル修正パラメータ及び内部モデルパラメー
   タ下限値は、モデルゲインであることを特徴とするＩＭ
   Ｃコントローラ。