JP3370673B2 - パターン認識適応型コントローラ - Google Patents
パターン認識適応型コントローラInfo
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B11/00—Automatic controllers
- G05B11/01—Automatic controllers electric
- G05B11/36—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential
- G05B11/42—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential for obtaining a characteristic which is both proportional and time-dependent, e.g. P. I., P. I. D.
-
- G—PHYSICS
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- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/0205—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric not using a model or a simulator of the controlled system
- G05B13/024—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric not using a model or a simulator of the controlled system in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance
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- Image Processing (AREA)
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Description
【発明の詳細な説明】
［技術分野］
本発明は、比例積分コントローラの利得ラメータと積
分時間パラメータを調整する装置と方法に関し、より詳
細には、ある制御変数を表すあるフィードバック信号に
含まれるパターンに応答して、比例積分コントローラの
利得パラメータと積分時間パラメータを調整する装置と
方法に関する。
分時間パラメータを調整する装置と方法に関し、より詳
細には、ある制御変数を表すあるフィードバック信号に
含まれるパターンに応答して、比例積分コントローラの
利得パラメータと積分時間パラメータを調整する装置と
方法に関する。
［背景技術］
単一ループ・フィードバック・コントローラ（単に、
コントローラ）は、暖房・換気・空調機器で温度・湿度
・圧力・流量を維持するために広く使用されている。例
えば、空調システムでは、コントローラを使用して冷却
コイル内部の冷却水の流量を制御することができる。こ
のようなシステムでは、コントローラが、コイルから排
出される空気の温度（「制御変数（controlled variabl
e）」）を示すフィードバック信号に基づいて、水の流
量を調整する。このフィードバック信号は、制御変数を
モニタするために設置されたセンサにより発生する。
コントローラ）は、暖房・換気・空調機器で温度・湿度
・圧力・流量を維持するために広く使用されている。例
えば、空調システムでは、コントローラを使用して冷却
コイル内部の冷却水の流量を制御することができる。こ
のようなシステムでは、コントローラが、コイルから排
出される空気の温度（「制御変数（controlled variabl
e）」）を示すフィードバック信号に基づいて、水の流
量を調整する。このフィードバック信号は、制御変数を
モニタするために設置されたセンサにより発生する。
このようなコントローラの目的は、このフィードバッ
ク信号によって検出された制御変数を所望のレベル
（「設定点」）に維持する形でシステムを制御すること
である。例えば、空調システムのコントローラは、シス
テムから排出される空気の温度をある特定のレベルに維
持しようとする。実際に排出される空気の温度が所望の
温度から外れているときは、コントローラは、その温度
を所望の温度に戻すために、冷却水の流量を適切に調整
する必要がある。従って、実際の気温が所望の温度より
低いことをフィードバック信号が示す場合、コントロー
ラは冷却水流量を減少させ、それによって実際に排出さ
れる空気の温度が上昇する。同様に、実際の気温が所望
の温度より高いことをフィードバック信号が示す場合、
コントローラは冷却水流量を増加させ、それによって実
際に排出される空気の温度が低下する。
ク信号によって検出された制御変数を所望のレベル
（「設定点」）に維持する形でシステムを制御すること
である。例えば、空調システムのコントローラは、シス
テムから排出される空気の温度をある特定のレベルに維
持しようとする。実際に排出される空気の温度が所望の
温度から外れているときは、コントローラは、その温度
を所望の温度に戻すために、冷却水の流量を適切に調整
する必要がある。従って、実際の気温が所望の温度より
低いことをフィードバック信号が示す場合、コントロー
ラは冷却水流量を減少させ、それによって実際に排出さ
れる空気の温度が上昇する。同様に、実際の気温が所望
の温度より高いことをフィードバック信号が示す場合、
コントローラは冷却水流量を増加させ、それによって実
際に排出される空気の温度が低下する。
理想的なフィードバック制御システムは、フィードバ
ック信号だけに基づいて、制御変数を設定点に維持する
ことができるものである。しかし、現実のフィードバッ
ク制御システムには、制御パラメータとして知られる追
加の入力が必要である。制御パラメータとは、フィード
バック信号と設定点に基づいてシステムをどう制御する
かを決定するために、コントローラが使用する一連の値
のことである。
ック信号だけに基づいて、制御変数を設定点に維持する
ことができるものである。しかし、現実のフィードバッ
ク制御システムには、制御パラメータとして知られる追
加の入力が必要である。制御パラメータとは、フィード
バック信号と設定点に基づいてシステムをどう制御する
かを決定するために、コントローラが使用する一連の値
のことである。
閉ループ・システムを制御する方法の１つに、比例積
分制御（PI）として知られる方法があり、R.W.Haines、
HVAC Systems Design Handbook、TAB Professional and
Reference Books、米国ペンシルベニア州Blue Ridge S
ummit（1988）に、その記載がある。PIコントローラ
は、比例利得と積分時間の２つのパラメータを必要とす
る。
分制御（PI）として知られる方法があり、R.W.Haines、
HVAC Systems Design Handbook、TAB Professional and
Reference Books、米国ペンシルベニア州Blue Ridge S
ummit（1988）に、その記載がある。PIコントローラ
は、比例利得と積分時間の２つのパラメータを必要とす
る。
これらの制御パラメータは、PIコントローラの性能と
安定度に直接影響するので、これらのパラメータの適切
な値を決定することが重要である。しかし、適切なパラ
メータ値は、システム使用時間と共に変動することがあ
る。例えば、熱交換器の汚れ、固有の非線形挙動、周囲
の変動、流量の変化、大きな頻発する外乱、及び故障、
起動、遮断など通常外の操作状態のために、プロセスの
動特性が変化することがある。コントローラの制御変数
を調整して、このようなシステムの変化を補償するプロ
セスは再同調と呼ばれる。コントローラが再同調しない
場合、コントローラの応答が不十分になることがある。
例えば、制御変数が、不安定となり、あるいは設定点の
上下で大きく振動する。従って、十分な性能を確保する
には、コントローラを、周期的に新しい制御パラメータ
の値で再同調させる必要がある。
安定度に直接影響するので、これらのパラメータの適切
な値を決定することが重要である。しかし、適切なパラ
メータ値は、システム使用時間と共に変動することがあ
る。例えば、熱交換器の汚れ、固有の非線形挙動、周囲
の変動、流量の変化、大きな頻発する外乱、及び故障、
起動、遮断など通常外の操作状態のために、プロセスの
動特性が変化することがある。コントローラの制御変数
を調整して、このようなシステムの変化を補償するプロ
セスは再同調と呼ばれる。コントローラが再同調しない
場合、コントローラの応答が不十分になることがある。
例えば、制御変数が、不安定となり、あるいは設定点の
上下で大きく振動する。従って、十分な性能を確保する
には、コントローラを、周期的に新しい制御パラメータ
の値で再同調させる必要がある。
適応制御法では、通常操作中に、制御変数がプロセス
の動特性の変動に適応するように自動的に調整される。
従って、オペレータの介入は必要でない。さらに、他の
方法による同調合間に発生することがある性能低下を避
けるため、制御変数が絶えず更新される。
の動特性の変動に適応するように自動的に調整される。
従って、オペレータの介入は必要でない。さらに、他の
方法による同調合間に発生することがある性能低下を避
けるため、制御変数が絶えず更新される。
多数の適応制御法が開発中されてきた。例えば、C.J.
Harris and S.A.Billings、Self−Tuning and Adaptive
Control:Theory and Applications、Peter Peregrinus
LTD（1981）を参照のこと。適応制御には、主に２つの
手法がある。すなわち、モデル参照適応制御（“MRA
C"）、自己同調制御、及びパターン認識適応制御である
（“PRAC"）。最初の２つの手法、MRACと自己同調制御
は、一般に非常に複雑なシステム・モデルに依存してい
る。モデルが複雑なのは、通常外のあるいは異常な操作
条件を想定する必要があるからである。具体的には、MA
RCは、コマンド信号へのシステム応答が参照モデルの応
答に追従するまで、制御パラメータを調整するものであ
る。自己同調制御は、プロセス・モデルのパラメータを
オンラインで決定し、そのプロセス・モデルのパラメー
タに基づいて制御パラメータを調整するものである。MR
ACおよび自己同調制御を実行する方法は、K.J.Astrom a
nd B.Wittenmark、Adaptive Control、Addison−Wesley
出版社（1989）に記載されている。
Harris and S.A.Billings、Self−Tuning and Adaptive
Control:Theory and Applications、Peter Peregrinus
LTD（1981）を参照のこと。適応制御には、主に２つの
手法がある。すなわち、モデル参照適応制御（“MRA
C"）、自己同調制御、及びパターン認識適応制御である
（“PRAC"）。最初の２つの手法、MRACと自己同調制御
は、一般に非常に複雑なシステム・モデルに依存してい
る。モデルが複雑なのは、通常外のあるいは異常な操作
条件を想定する必要があるからである。具体的には、MA
RCは、コマンド信号へのシステム応答が参照モデルの応
答に追従するまで、制御パラメータを調整するものであ
る。自己同調制御は、プロセス・モデルのパラメータを
オンラインで決定し、そのプロセス・モデルのパラメー
タに基づいて制御パラメータを調整するものである。MR
ACおよび自己同調制御を実行する方法は、K.J.Astrom a
nd B.Wittenmark、Adaptive Control、Addison−Wesley
出版社（1989）に記載されている。
PRACでは、重大な設定点の変化または負荷外乱の後
で、閉ループ応答のパラメータを特徴づけるパラメータ
を決定する。次いで、これらのパラメータに基づいて、
制御パラメータを調整する。
で、閉ループ応答のパラメータを特徴づけるパラメータ
を決定する。次いで、これらのパラメータに基づいて、
制御パラメータを調整する。
“EXACT"として知られる、パターン認識適応型コント
ローラが、T.W.Kraus and T.J.Myron、“Self−Tuning
PID Controller uses Pattern Recognition Approac
h"、Control Engineering、pp.106−111、June 1984
や、E.H.Bristol and T.W.Kraus、“Life with Pattern
Adaptation"、Proceedings 1984 American Control Co
nference、pp.888−892、米国カリフォルニア州サンデ
ィエゴ、（1984）、K.J.Astrom and T.Hagglund、“Aut
omatic Tuning of PID Controllers"、Instrument Soci
ety of America、米国ノースカロライナ州Research Tri
angle Park、（1988）に記載されている。EXACTコント
ローラはまた、T.W.Krausに授与された米国特許第33267
号で実施されると主張されている。他の適応制御法と同
様に、EXACT法は、通常操作で制御パラメータを調整す
るのに、オペレータが介入する必要はない。しかし、EX
ACT法では、通常操作の開始前に、起動・検査期間を慎
重に監視する必要がある。この期間中に、エンジニアが
コントローラ利得、積分時間及び微分時間の、最適な初
期値を決定する必要がある。エンジニアはまた、プロセ
スの予想雑音帯域と予想最大待ち時間を決定する必要が
ある。雑音帯域は、フィードバック信号に対する雑音の
予想振幅を表す値である。最大待ち時間は、EXACTアル
ゴリズムがフィードバック信号中で、第１ピークを検出
した後、第２ピークを待つ最大時間である。さらに、EX
ACTベースのコントローラが通常操作に入る前に、最大
減衰係数、最大行き過ぎ量、パラメータ変動限界、微分
係数、ステップ・サイズなど、他のパラメータをオペレ
ータが指定することもできる。
ローラが、T.W.Kraus and T.J.Myron、“Self−Tuning
PID Controller uses Pattern Recognition Approac
h"、Control Engineering、pp.106−111、June 1984
や、E.H.Bristol and T.W.Kraus、“Life with Pattern
Adaptation"、Proceedings 1984 American Control Co
nference、pp.888−892、米国カリフォルニア州サンデ
ィエゴ、（1984）、K.J.Astrom and T.Hagglund、“Aut
omatic Tuning of PID Controllers"、Instrument Soci
ety of America、米国ノースカロライナ州Research Tri
angle Park、（1988）に記載されている。EXACTコント
ローラはまた、T.W.Krausに授与された米国特許第33267
号で実施されると主張されている。他の適応制御法と同
様に、EXACT法は、通常操作で制御パラメータを調整す
るのに、オペレータが介入する必要はない。しかし、EX
ACT法では、通常操作の開始前に、起動・検査期間を慎
重に監視する必要がある。この期間中に、エンジニアが
コントローラ利得、積分時間及び微分時間の、最適な初
期値を決定する必要がある。エンジニアはまた、プロセ
スの予想雑音帯域と予想最大待ち時間を決定する必要が
ある。雑音帯域は、フィードバック信号に対する雑音の
予想振幅を表す値である。最大待ち時間は、EXACTアル
ゴリズムがフィードバック信号中で、第１ピークを検出
した後、第２ピークを待つ最大時間である。さらに、EX
ACTベースのコントローラが通常操作に入る前に、最大
減衰係数、最大行き過ぎ量、パラメータ変動限界、微分
係数、ステップ・サイズなど、他のパラメータをオペレ
ータが指定することもできる。
EXACT法では、所定の定数として供給される、あるい
はユーザが入力する、パラメータ変動限界の値が、コン
トローラのパラメータ値が妥当と見なせる範囲を定義す
る。例えば、EXACT法では、コントローラの比例利得
を、パラメータ変動限界が定義する範囲の上限を超える
値に設定することはない。EXACT法では、妥当なパラメ
ータ範囲を指定することにより、ハードウェアやソフト
ウェアのエラーや欠陥がもたらす極端なパラメータ値を
コントローラが使用できないようにする。ただし、EXAC
T法では、パラメータの値をある指定の範囲に制約する
ことにより、性能をさらに向上させる値であっても、範
囲外のパラメータ値であれば、その値が使用できないよ
うにする。
はユーザが入力する、パラメータ変動限界の値が、コン
トローラのパラメータ値が妥当と見なせる範囲を定義す
る。例えば、EXACT法では、コントローラの比例利得
を、パラメータ変動限界が定義する範囲の上限を超える
値に設定することはない。EXACT法では、妥当なパラメ
ータ範囲を指定することにより、ハードウェアやソフト
ウェアのエラーや欠陥がもたらす極端なパラメータ値を
コントローラが使用できないようにする。ただし、EXAC
T法では、パラメータの値をある指定の範囲に制約する
ことにより、性能をさらに向上させる値であっても、範
囲外のパラメータ値であれば、その値が使用できないよ
うにする。
第２の既知のパターン認識適応型コントローラが、Ch
uck Rohrer and Clay G.Nelser、“Self−Tuning Using
a Pattern Recognition Approach"、Johnson Control
s,Inc.、Research Brief 228（June 13,1986）に記載さ
れている。このRohrerのコントローラは、減衰係数に基
づいて最適な制御パラメータを計算し、この係数は、フ
ィードバック信号の傾きから決定される。EXACT法と同
様に、Rohrerの方法でも、通常操作の開始前に、エンジ
ニアが、さまざまな初期値を入力する必要がある。具体
的には、オペレータが、比例帯域、積分時間、非動作帯
域、同調雑音帯域、同調変動因子、入力フィルタ、及び
出力フィルタの初期値を指定する必要がある。
uck Rohrer and Clay G.Nelser、“Self−Tuning Using
a Pattern Recognition Approach"、Johnson Control
s,Inc.、Research Brief 228（June 13,1986）に記載さ
れている。このRohrerのコントローラは、減衰係数に基
づいて最適な制御パラメータを計算し、この係数は、フ
ィードバック信号の傾きから決定される。EXACT法と同
様に、Rohrerの方法でも、通常操作の開始前に、エンジ
ニアが、さまざまな初期値を入力する必要がある。具体
的には、オペレータが、比例帯域、積分時間、非動作帯
域、同調雑音帯域、同調変動因子、入力フィルタ、及び
出力フィルタの初期値を指定する必要がある。
従って、EXACTコントローラでもRohrerのコントロー
ラでも、通常操作の開始前に、オペレータが多数の制御
パラメータを入力する必要がある。オペレータが選択す
る制御パラメータの数が多くなるほど、性能を最適にす
るためにパターン認識適応型コントローラを調整するこ
とがより困難になり、パターン認識適応型コントローラ
の操作準備にかかる時間が多くなる。
ラでも、通常操作の開始前に、オペレータが多数の制御
パラメータを入力する必要がある。オペレータが選択す
る制御パラメータの数が多くなるほど、性能を最適にす
るためにパターン認識適応型コントローラを調整するこ
とがより困難になり、パターン認識適応型コントローラ
の操作準備にかかる時間が多くなる。
本発明は、特許の請求の範囲に記載されているよう
に、前記PRACシステムの欠点を是正するためのものであ
る。本発明は、現在使用できるパターン認識適応型コン
トローラよりオペレータの指定を必要とする制御変数が
少ない、パターン認識適応型コントローラを提供する。
本発明はまた、特に大きな雑音が存在する際に改善され
た性能を提供する。本発明はさらに、前記プロセス中の
異なる雑音レベルに自動的に適応する可変型同調雑音帯
域を備えた、パターン認識適応型コントローラを提供す
る。本発明はさらに、制御変数信号に合わせて振動を減
少させることにより、より少ないアクチュエータ調整回
数で、したがってより少ないエネルギー・コストでプロ
セスを効率的に制御するパターン認識適応型コントロー
ラを提供する。本発明はさらに、パラメータ値をある所
定の範囲に制約せずに比較的安全に制御を行う、堅牢な
パターン認識適応型コントローラを提供する。最後に本
発明は、資源要件が減少した、より詳細には、従来のパ
ターン認識適応型コントローラほどメモリや計算容量を
必要としない、パターン認識適応型コントローラを提供
する。
に、前記PRACシステムの欠点を是正するためのものであ
る。本発明は、現在使用できるパターン認識適応型コン
トローラよりオペレータの指定を必要とする制御変数が
少ない、パターン認識適応型コントローラを提供する。
本発明はまた、特に大きな雑音が存在する際に改善され
た性能を提供する。本発明はさらに、前記プロセス中の
異なる雑音レベルに自動的に適応する可変型同調雑音帯
域を備えた、パターン認識適応型コントローラを提供す
る。本発明はさらに、制御変数信号に合わせて振動を減
少させることにより、より少ないアクチュエータ調整回
数で、したがってより少ないエネルギー・コストでプロ
セスを効率的に制御するパターン認識適応型コントロー
ラを提供する。本発明はさらに、パラメータ値をある所
定の範囲に制約せずに比較的安全に制御を行う、堅牢な
パターン認識適応型コントローラを提供する。最後に本
発明は、資源要件が減少した、より詳細には、従来のパ
ターン認識適応型コントローラほどメモリや計算容量を
必要としない、パターン認識適応型コントローラを提供
する。
［発明の開示］
これらの課題を解決する手段として、本発明は、プロ
セスに影響を及ぼすアクチュエータを制御するために配
置された比例利得及び積分時間コントローラの制御パラ
メータを動的に調整する方法であって、前記プロセスの
制御変数を表すフィードバック信号を抽出（sampling）
して、抽出信号を発生する段階と、前記抽出信号に基づ
いて平滑信号を発生する段階と、前記抽出信号の推定雑
音レベルを決定する段階と、前記推定雑音レベルと前記
平滑信号に基づいて同調雑音帯域を決定する段階とを含
む方法を提供する。
セスに影響を及ぼすアクチュエータを制御するために配
置された比例利得及び積分時間コントローラの制御パラ
メータを動的に調整する方法であって、前記プロセスの
制御変数を表すフィードバック信号を抽出（sampling）
して、抽出信号を発生する段階と、前記抽出信号に基づ
いて平滑信号を発生する段階と、前記抽出信号の推定雑
音レベルを決定する段階と、前記推定雑音レベルと前記
平滑信号に基づいて同調雑音帯域を決定する段階とを含
む方法を提供する。
本発明はさらに、プロセスに影響を及ぼすアクチュエ
ータを制御するために配置されたパターン認識適応型コ
ントローラを提供する。このパターン認識適応型コント
ローラは、前記プロセスの制御変数を表す抽出されたフ
ィードバック信号を受け取るアナログ・デジタル（A/
D）変換器と、プロセッサとを備える。前記プロセッサ
は、前記抽出フィードバック信号に基づいて平滑信号を
発生し、前記抽出信号の推定雑音レベルを決定し、前記
推定雑音レベルと前記平滑信号とに基づいて同調雑音帯
域を決定する。前記プロセッサは、前記設定値と現設定
値の差、または現設定値と前記平滑信号との差のいずれ
かが前記同調雑音帯域の範囲外となった場合に、前記コ
ントローラが使用する前記利得値と前記積分時間値を調
整する。
ータを制御するために配置されたパターン認識適応型コ
ントローラを提供する。このパターン認識適応型コント
ローラは、前記プロセスの制御変数を表す抽出されたフ
ィードバック信号を受け取るアナログ・デジタル（A/
D）変換器と、プロセッサとを備える。前記プロセッサ
は、前記抽出フィードバック信号に基づいて平滑信号を
発生し、前記抽出信号の推定雑音レベルを決定し、前記
推定雑音レベルと前記平滑信号とに基づいて同調雑音帯
域を決定する。前記プロセッサは、前記設定値と現設定
値の差、または現設定値と前記平滑信号との差のいずれ
かが前記同調雑音帯域の範囲外となった場合に、前記コ
ントローラが使用する前記利得値と前記積分時間値を調
整する。
［図面の簡単な説明］
第１図は、本発明に従った、閉ループ・フィードバッ
ク・システムの基本構成要素を図示したブロック図であ
る。
ク・システムの基本構成要素を図示したブロック図であ
る。
第2A図は、本発明の望ましい実施例に従った、パター
ン認識適応型コントローラを図示したブロック図であ
る。
ン認識適応型コントローラを図示したブロック図であ
る。
第2B図は、本発明の代替実施例に従った、パターン認
識適応型コントローラを図示したブロック図である。
識適応型コントローラを図示したブロック図である。
第３図は、本発明に従った、制御パラメータの動的調
整のために第１図のコントローラを実施する方式を図示
した流れ図である。
整のために第１図のコントローラを実施する方式を図示
した流れ図である。
第４図は、本発明に従った、正の設定点変動の後に、
平滑信号の極値を決定するタイミングを図示したグラフ
である。
平滑信号の極値を決定するタイミングを図示したグラフ
である。
図１は、本発明を実施した、閉ループPIコントロール
・システム10のハードウェア構成を示す図である。シス
テム10は、一般に、PIコントローラ20、アクチュエータ
28、プロセスを制御するサブシステム32及びセンサ36を
備える。コントローラ20は、デジタル・アナログ（D/
A）変換器24を介してアクチュエータ28に接続され、か
つA/D変換器40を介してセンサ36に接続される。
・システム10のハードウェア構成を示す図である。シス
テム10は、一般に、PIコントローラ20、アクチュエータ
28、プロセスを制御するサブシステム32及びセンサ36を
備える。コントローラ20は、デジタル・アナログ（D/
A）変換器24を介してアクチュエータ28に接続され、か
つA/D変換器40を介してセンサ36に接続される。
アクチュエータ28は、サブシステム32の操作に影響を
与えるように配置される。例えば、サブシステム32は空
調サブシステムでよく、この場合、アクチュエータ28
は、冷却水が通る弁を制御する。センサ36は、アクチュ
エータ28の影響を受ける、サブシステム32の制御変数を
モニタするために配置される。例えば、センサ36は、サ
ブシステム32から排出される空気の温度をモニタする温
度計でよい。センサ36は、A/D変換器40に、制御変数
（温度）を表す信号を送る。この制御変数信号を、偽信
号除去フィルタ（図示せず）で濾波して、高周波信号を
除去することが好ましい。A/D変換器40は、濾波もした
制御変数信号を抽出し、抽出フィードバック信号をコン
トローラ20に送る。コントローラ20は、抽出フィードバ
ック信号を、制御変数の所望の値を表す設定点46と比較
して、制御変数が設定点46からどれ位外れているかを決
定する。このような値のずれは、設定点の変動や負荷外
乱によって生じる。上記の比較に基づいて、コントロー
ラ20は、アクチュエータ28がどのように応答して、制御
変数を設定点46へ戻すべきかを決定する。適切な応答が
決まると、コントローラ20は、D/A変換器24を介してア
クチュエータ28に制御信号を発生する。この制御信号に
応答して、アクチュエータ28は、サブシステム32の操作
を適切に変更する。この手続き中、コントローラ20の制
御パラメータが再同調され、プロセスの変動を補償す
る。新しいPI値は、設定点46と制御変数の絶対誤差の積
分値が最小になるように選択することが好ましい。
与えるように配置される。例えば、サブシステム32は空
調サブシステムでよく、この場合、アクチュエータ28
は、冷却水が通る弁を制御する。センサ36は、アクチュ
エータ28の影響を受ける、サブシステム32の制御変数を
モニタするために配置される。例えば、センサ36は、サ
ブシステム32から排出される空気の温度をモニタする温
度計でよい。センサ36は、A/D変換器40に、制御変数
（温度）を表す信号を送る。この制御変数信号を、偽信
号除去フィルタ（図示せず）で濾波して、高周波信号を
除去することが好ましい。A/D変換器40は、濾波もした
制御変数信号を抽出し、抽出フィードバック信号をコン
トローラ20に送る。コントローラ20は、抽出フィードバ
ック信号を、制御変数の所望の値を表す設定点46と比較
して、制御変数が設定点46からどれ位外れているかを決
定する。このような値のずれは、設定点の変動や負荷外
乱によって生じる。上記の比較に基づいて、コントロー
ラ20は、アクチュエータ28がどのように応答して、制御
変数を設定点46へ戻すべきかを決定する。適切な応答が
決まると、コントローラ20は、D/A変換器24を介してア
クチュエータ28に制御信号を発生する。この制御信号に
応答して、アクチュエータ28は、サブシステム32の操作
を適切に変更する。この手続き中、コントローラ20の制
御パラメータが再同調され、プロセスの変動を補償す
る。新しいPI値は、設定点46と制御変数の絶対誤差の積
分値が最小になるように選択することが好ましい。
システム10の効率と性能を決定する重要な因子は、何
らかの外乱が与えられた後、コントローラ20が新しいPI
値を決定する際の精度である。本発明に従って実施した
パターン認識適応型コントローラは、閉ループの応答を
特徴づけることにより、新しいPI値を決定する。なぜな
ら、この応答は、抽出フィードバック信号に反映される
からである。
らかの外乱が与えられた後、コントローラ20が新しいPI
値を決定する際の精度である。本発明に従って実施した
パターン認識適応型コントローラは、閉ループの応答を
特徴づけることにより、新しいPI値を決定する。なぜな
ら、この応答は、抽出フィードバック信号に反映される
からである。
本発明の好ましい実施例によれば２個の無次元パラメ
ータ、すなわち減衰係数と応答時間を使用して、閉ルー
プ応答を特徴づける。減衰係数は、抽出フィードバック
信号の傾きの推定値に基づき、応答時間は、サブシステ
ム32の応答速度を表す尺度である。これらの２つのパラ
メータから、コントローラ20の最適利得と最適積分時間
を決定する。具体的には、コントローラ20の最適利得は
減衰係数の推定値に基づき、コントローラ20の最適積分
時間は閉ループの応答時間に基づいて調整される。
ータ、すなわち減衰係数と応答時間を使用して、閉ルー
プ応答を特徴づける。減衰係数は、抽出フィードバック
信号の傾きの推定値に基づき、応答時間は、サブシステ
ム32の応答速度を表す尺度である。これらの２つのパラ
メータから、コントローラ20の最適利得と最適積分時間
を決定する。具体的には、コントローラ20の最適利得は
減衰係数の推定値に基づき、コントローラ20の最適積分
時間は閉ループの応答時間に基づいて調整される。
第2A図は、本発明の好ましい実施例による、パターン
認識適応型コントローラ20を示す図である。この実施例
によれば、コントローラ20は、パターン認識適応制御プ
ロセスを実施するのに必要な、ハードウェアとソフトウ
ェアを内部に組み込んでいる。このハードウェアは、マ
イクロプロセッサ42とメモリ48を備えることもできる。
マイクロプロセッサ42は、加算器44とコンパレータ46を
備え、メモリ48に格納されたプログラム命令に従って動
作する。メモリ48は、適切な命令をロードしたROM、EPR
OM、EEPROM、RAMでも、その他のデジタル情報記憶手段
でもよい。
認識適応型コントローラ20を示す図である。この実施例
によれば、コントローラ20は、パターン認識適応制御プ
ロセスを実施するのに必要な、ハードウェアとソフトウ
ェアを内部に組み込んでいる。このハードウェアは、マ
イクロプロセッサ42とメモリ48を備えることもできる。
マイクロプロセッサ42は、加算器44とコンパレータ46を
備え、メモリ48に格納されたプログラム命令に従って動
作する。メモリ48は、適切な命令をロードしたROM、EPR
OM、EEPROM、RAMでも、その他のデジタル情報記憶手段
でもよい。
第2B図は、本発明の代替実施例を示す図である。この
実施例によれば、最適制御パラメータ値を決定するプロ
セスは、パーソナル・コンピュータなどの外部処理ユニ
ット62によって実施される。この処理ユニット62は、シ
リアル・ポートなどのインタフェース64を通じて、PIコ
ントローラ60に接続される。この処理ユニット62は、コ
ントローラ60が発生する制御信号を線66を介して受信
し、センサ36からのフィードバック信号を線68を介して
受け取る。これらの信号に基づいて、処理ユニット62
は、コントローラ60の最適制御パラメータを決定する。
ついで、これらのパラメータは、インタフェース64を介
してコントローラ60に送られる。外部処理ユニット62
は、絶えずパラメータの再同調を提供するようにコント
ローラ60に接続し、あるいは周期的に再同調を提供する
ように時々コントローラ60に接続することができる。処
理ユニット62がコントローラ60に接続されていたとき
は、コントローラ60の操作パラメータは、最新の再同調
操作中に、処理ユニット62が発生した値に保持される。
次に図３を参照しながら、本発明の好ましい実施例をよ
り詳細に記載する。
実施例によれば、最適制御パラメータ値を決定するプロ
セスは、パーソナル・コンピュータなどの外部処理ユニ
ット62によって実施される。この処理ユニット62は、シ
リアル・ポートなどのインタフェース64を通じて、PIコ
ントローラ60に接続される。この処理ユニット62は、コ
ントローラ60が発生する制御信号を線66を介して受信
し、センサ36からのフィードバック信号を線68を介して
受け取る。これらの信号に基づいて、処理ユニット62
は、コントローラ60の最適制御パラメータを決定する。
ついで、これらのパラメータは、インタフェース64を介
してコントローラ60に送られる。外部処理ユニット62
は、絶えずパラメータの再同調を提供するようにコント
ローラ60に接続し、あるいは周期的に再同調を提供する
ように時々コントローラ60に接続することができる。処
理ユニット62がコントローラ60に接続されていたとき
は、コントローラ60の操作パラメータは、最新の再同調
操作中に、処理ユニット62が発生した値に保持される。
次に図３を参照しながら、本発明の好ましい実施例をよ
り詳細に記載する。
第３図は、本発明の望ましい実施例に従って、最適な
PI値を決定するために、コントローラ20を実施する方式
を示す図である。この実施態様は、一般に、抽出信号を
平滑化するステップ101と、雑音レベルを推定するステ
ップ102と、同調雑音帯域を決定するステップ103と、重
大な設定点変動が発生したか否かを決定するステップ10
4と、重大な負荷外乱が発生したか否かを決定するステ
ップ105を含む。この実施態様はさらに、減衰係数と閉
ループ応答時間を推定するステップ106と、アクチュエ
ータ28が飽和しているか否かを決定するステップ107
と、コントローラ出力に小さな変動があり、しかもプロ
セスが制御されているか否かを決定するステップ108
と、平均外乱サイズを決定するステップ110と、利得推
定値を決定するステップ112と、積分時間推定値を決定
するステップ114と、新規の利得と新規の積分時間とを
決定するステップ116を含む。これらのステップに関し
て、これからより詳細に説明する。
PI値を決定するために、コントローラ20を実施する方式
を示す図である。この実施態様は、一般に、抽出信号を
平滑化するステップ101と、雑音レベルを推定するステ
ップ102と、同調雑音帯域を決定するステップ103と、重
大な設定点変動が発生したか否かを決定するステップ10
4と、重大な負荷外乱が発生したか否かを決定するステ
ップ105を含む。この実施態様はさらに、減衰係数と閉
ループ応答時間を推定するステップ106と、アクチュエ
ータ28が飽和しているか否かを決定するステップ107
と、コントローラ出力に小さな変動があり、しかもプロ
セスが制御されているか否かを決定するステップ108
と、平均外乱サイズを決定するステップ110と、利得推
定値を決定するステップ112と、積分時間推定値を決定
するステップ114と、新規の利得と新規の積分時間とを
決定するステップ116を含む。これらのステップに関し
て、これからより詳細に説明する。
ステップ101において、前記抽出フィードバック信号
に基づいて平滑信号を推定する。この平滑信号は、５個
の等間隔の点をある２次関数で近似して取得する。抽出
フィードバック信号の傾きを推定するのにも平滑技法を
使用する。抽出フィードバック信号の傾き推定値（傾き
推定値）は、７個の等間隔の点をある４次関数で近似し
て取得する。
に基づいて平滑信号を推定する。この平滑信号は、５個
の等間隔の点をある２次関数で近似して取得する。抽出
フィードバック信号の傾きを推定するのにも平滑技法を
使用する。抽出フィードバック信号の傾き推定値（傾き
推定値）は、７個の等間隔の点をある４次関数で近似し
て取得する。
具体的には、平滑信号は、Francis Schied,Shaum′s
Outline Series−−Theory and Problems of Numerical
Analysis、McGraw−Hill Book Company、ニューヨーク
（1968）に記載されている、雑音データの離散セットを
平滑化する方法に従って決定する。この方法は、多項式
近似との誤差の自乗の和を最小にすることに基づくもの
である。例えば、数式１を使用して、５個の等間隔の点
を近似する２次関数について自乗和を最小にする。
Outline Series−−Theory and Problems of Numerical
Analysis、McGraw−Hill Book Company、ニューヨーク
（1968）に記載されている、雑音データの離散セットを
平滑化する方法に従って決定する。この方法は、多項式
近似との誤差の自乗の和を最小にすることに基づくもの
である。例えば、数式１を使用して、５個の等間隔の点
を近似する２次関数について自乗和を最小にする。
ここで、ｔは時刻ｔでの平滑信号の値、ytは時刻ｔで
の抽出フィードバック信号の実際値、yt+jTは時刻ｔ＋j
Tでの抽出フィードバック信号の実際値、Ｔは抽出間隔
時間（時間ステップ）である。
の抽出フィードバック信号の実際値、yt+jTは時刻ｔ＋j
Tでの抽出フィードバック信号の実際値、Ｔは抽出間隔
時間（時間ステップ）である。
低域フィルタリングなど、他の多くの雑音補償技術と
異なり、平滑技術は閉ループの応答パターンを変化させ
ず、したがって信号波形の変化と雑音除去の間でのトレ
ードオフが必要でない。数式２を使用して、７個の等間
隔点に基づいて時刻ｔでの抽出フィードバック信号の傾
きを推定する。
異なり、平滑技術は閉ループの応答パターンを変化させ
ず、したがって信号波形の変化と雑音除去の間でのトレ
ードオフが必要でない。数式２を使用して、７個の等間
隔点に基づいて時刻ｔでの抽出フィードバック信号の傾
きを推定する。
この傾きを決定する際には、抽出フィードバック信号
が極値に達する時刻と、極値の値を決定することが重要
である。極値とは、信号が方向を反転する点のことであ
る。従って、局所的な極値は、抽出フィードバック信号
の傾きが符号を変える点である。局所的な極値を決定す
る単純な手続きは、傾きの現在の推定値と前の推定値と
の積を計算するものである。この積が負であれば、局所
的な極値が存在する。さらに、A/D変換器の分解能に限
界があるため、傾きが０でない値から傾き０へ移行する
点として極値を特徴づけることもできる。このような場
合、傾き０とは方向の変化がA/D変換器の分解能に比べ
てあまりに小さかったため、一定信号と区別できないこ
とを示している。
が極値に達する時刻と、極値の値を決定することが重要
である。極値とは、信号が方向を反転する点のことであ
る。従って、局所的な極値は、抽出フィードバック信号
の傾きが符号を変える点である。局所的な極値を決定す
る単純な手続きは、傾きの現在の推定値と前の推定値と
の積を計算するものである。この積が負であれば、局所
的な極値が存在する。さらに、A/D変換器の分解能に限
界があるため、傾きが０でない値から傾き０へ移行する
点として極値を特徴づけることもできる。このような場
合、傾き０とは方向の変化がA/D変換器の分解能に比べ
てあまりに小さかったため、一定信号と区別できないこ
とを示している。
閉ループの応答を正確に特徴づけるには、適切な時刻
に平滑信号の傾きと極値を検索する必要がある。傾きと
極値の検索を開始する時刻は、負荷外乱と設定点変動に
よって異なる。平滑信号の傾きを決定するのに必要な値
を求めるプロセスを、図４を参照しながら、これからよ
り詳細に説明する。
に平滑信号の傾きと極値を検索する必要がある。傾きと
極値の検索を開始する時刻は、負荷外乱と設定点変動に
よって異なる。平滑信号の傾きを決定するのに必要な値
を求めるプロセスを、図４を参照しながら、これからよ
り詳細に説明する。
設定点変動の場合、設定点変動203の発生直後に、平
滑信号202の最小値（210）と最大値（212）の検索を開
始する。一方、極値と傾きの検索は、平滑信号202が、
設定点変動時刻204での平滑信号202の大きさと同調雑音
帯域（“Tband"）とで決まる同調雑音範囲
（“Trange"）外に出たとき開始する。具体的には、正
の設定点変動では、平滑信号202が上限値200を超えたと
き、極値と傾きの検索が開始する。図示の例では、点21
1で平滑信号202が上限値200を超える。この上限値200
は、設定点変動時刻204での平滑信号202の値に同調雑音
帯域206を加えた値に等しい。負の設定変動では、設定
点変動時刻204での平滑信号202の値から同調雑音帯域20
6を差し引いた下限値（図示せず）より平滑信号202が小
さくなったとき、極値と傾きの検索が開始する。極値の
検索はこのように遅延時間を伴うため、設定点変動203
の後に発生する可能性がある平滑信号202中の小さな振
動208に基づく閉ループ応答の不正確な特徴付けが避け
られる。同調雑音帯域の決定法については、以下でより
詳細に説明する。
滑信号202の最小値（210）と最大値（212）の検索を開
始する。一方、極値と傾きの検索は、平滑信号202が、
設定点変動時刻204での平滑信号202の大きさと同調雑音
帯域（“Tband"）とで決まる同調雑音範囲
（“Trange"）外に出たとき開始する。具体的には、正
の設定点変動では、平滑信号202が上限値200を超えたと
き、極値と傾きの検索が開始する。図示の例では、点21
1で平滑信号202が上限値200を超える。この上限値200
は、設定点変動時刻204での平滑信号202の値に同調雑音
帯域206を加えた値に等しい。負の設定変動では、設定
点変動時刻204での平滑信号202の値から同調雑音帯域20
6を差し引いた下限値（図示せず）より平滑信号202が小
さくなったとき、極値と傾きの検索が開始する。極値の
検索はこのように遅延時間を伴うため、設定点変動203
の後に発生する可能性がある平滑信号202中の小さな振
動208に基づく閉ループ応答の不正確な特徴付けが避け
られる。同調雑音帯域の決定法については、以下でより
詳細に説明する。
重大な負荷外乱の場合、この外乱が同定された直後
に、第１極値、最小値及び最大値の検索が開始する。重
大な負荷外乱が発生するのは、平滑信号が、２個の連続
するサンプルで同調雑音の上限を超えるか、あるいは２
個の連続するサンプルで同調雑音の下限を下回るときで
ある。第１極値が検出された後、傾きの最小値と傾きの
最大値、及び第２、第３の極値の検索が開始する。
に、第１極値、最小値及び最大値の検索が開始する。重
大な負荷外乱が発生するのは、平滑信号が、２個の連続
するサンプルで同調雑音の上限を超えるか、あるいは２
個の連続するサンプルで同調雑音の下限を下回るときで
ある。第１極値が検出された後、傾きの最小値と傾きの
最大値、及び第２、第３の極値の検索が開始する。
抽出フィードバック信号が高レベルの雑音を含んでい
る場合、抽出フィードバック信号と、ステップ101で決
定された平滑信号との差が大きくなる。この抽出フィー
ドバック信号と平滑信号の差は、雑音レベルの尺度とな
る。ステップ102で、S.M.Pandit and S.M.Wu,Timer Ser
ies and System Analysis with Applications,John Wil
ey ＆ Sons Inc.,ニューヨーク（1983）に記載された、
指数的に重みをつけた移動平均を使用して、抽出フィー
ドバック信号の雑音レベルの長時間平均（雑音レベル推
定値）を求める。指数的に重みをつけた移動平均は、D.
E.Seborg,T.F.Edgar,and D.A.Mellichamp,Process Dyna
mics and Control,John Wiley ＆ Sons Inc.,ニューヨ
ーク（1989）に記載されている指数フィルタのデジタル
版である。
る場合、抽出フィードバック信号と、ステップ101で決
定された平滑信号との差が大きくなる。この抽出フィー
ドバック信号と平滑信号の差は、雑音レベルの尺度とな
る。ステップ102で、S.M.Pandit and S.M.Wu,Timer Ser
ies and System Analysis with Applications,John Wil
ey ＆ Sons Inc.,ニューヨーク（1983）に記載された、
指数的に重みをつけた移動平均を使用して、抽出フィー
ドバック信号の雑音レベルの長時間平均（雑音レベル推
定値）を求める。指数的に重みをつけた移動平均は、D.
E.Seborg,T.F.Edgar,and D.A.Mellichamp,Process Dyna
mics and Control,John Wiley ＆ Sons Inc.,ニューヨ
ーク（1989）に記載されている指数フィルタのデジタル
版である。
具体的には、指数的に重みをつけた移動平均は、数式
３に従って求める。ここで、ｒはサンプルｒの推定雑
音値、ｒは推定雑音に使用するサンプルの指標、r-1
はサンプルｒ−１の推定雑音値、λは指数平滑定数、
ｒは５点を近似する２次関数に基づくサンプルｒの信号
推定値、yrはサンプルｒの信号の実際値である。
３に従って求める。ここで、ｒはサンプルｒの推定雑
音値、ｒは推定雑音に使用するサンプルの指標、r-1
はサンプルｒ−１の推定雑音値、λは指数平滑定数、
ｒは５点を近似する２次関数に基づくサンプルｒの信号
推定値、yrはサンプルｒの信号の実際値である。
ｒ＝r-1＋λ（｜ｒ−yr|−r-1 （３）
指数平滑定数は、一般に、0.0と0.3の間にあり、本発
明の１つの実施例によれば、0.001に選び、これは、サ
ンプリンク間隔約1000個の１次システムの時定数に相当
する。加重移動平均の初期値は、数式４に従って、最初
の1/λ個のサンプルで決定する。
明の１つの実施例によれば、0.001に選び、これは、サ
ンプリンク間隔約1000個の１次システムの時定数に相当
する。加重移動平均の初期値は、数式４に従って、最初
の1/λ個のサンプルで決定する。
ステップ103において、同調雑音帯域を決定する。こ
の同調雑音帯域は、誤差（設定点と抽出フィードバック
信号の差）の最小サイズを指定する。これは、パターン
を設定点変動や負荷外乱として識別する前に生じる必要
がある。
の同調雑音帯域は、誤差（設定点と抽出フィードバック
信号の差）の最小サイズを指定する。これは、パターン
を設定点変動や負荷外乱として識別する前に生じる必要
がある。
同調雑音帯域は数式５に従って決定する。数式５で、
Tbandは同調雑音帯域、Ymaxはプロセス出力の最大期待
値、Yminはプロセス出力の最小期待値、Rminは、コント
ロール・システムに使用されるA/D変換器またはD/A変換
器の最小分解能、αは5.33に等しい定数、は数３から
決定される平均雑音レベルである。量子化に伴う誤差の
ために小さなリミット・サイクルがあるときは、数式５
の第１項を使用して、制御パラメータが調整されないよ
うにする。制御変数信号が大きな雑音を含んでいるとき
は、第２項が同調雑音帯域を調整する。A/D変換器また
はD/A変換器の分解能は、1/（2Bits）に等しい。ここ
で、BitsはA/D変換器またはD/A変換器の分解能に対応す
るビット数を表す。
Tbandは同調雑音帯域、Ymaxはプロセス出力の最大期待
値、Yminはプロセス出力の最小期待値、Rminは、コント
ロール・システムに使用されるA/D変換器またはD/A変換
器の最小分解能、αは5.33に等しい定数、は数３から
決定される平均雑音レベルである。量子化に伴う誤差の
ために小さなリミット・サイクルがあるときは、数式５
の第１項を使用して、制御パラメータが調整されないよ
うにする。制御変数信号が大きな雑音を含んでいるとき
は、第２項が同調雑音帯域を調整する。A/D変換器また
はD/A変換器の分解能は、1/（2Bits）に等しい。ここ
で、BitsはA/D変換器またはD/A変換器の分解能に対応す
るビット数を表す。
Tband＝maximum(４(ymax−ymin)Ｒmin′α) （５）
数式５から明らかなように、平均雑音レベルが増加す
るにつれて、同調雑音帯域も増大する。定数αの値5.33
は、広範囲なシステムに対して絶対誤差の積分値を最小
にした最適化から決定されたものである。
るにつれて、同調雑音帯域も増大する。定数αの値5.33
は、広範囲なシステムに対して絶対誤差の積分値を最小
にした最適化から決定されたものである。
ステップ104において、重大な設定点変動が発生した
か否かを決定する。重大な設定変動とは、ステップ103
で決定された同調雑音帯域を超える大きさの設定点変動
のことである。重大な設定点変動が発生した場合、制御
はステップ106に移る。そうでない場合は、ステップ105
に移る。
か否かを決定する。重大な設定変動とは、ステップ103
で決定された同調雑音帯域を超える大きさの設定点変動
のことである。重大な設定点変動が発生した場合、制御
はステップ106に移る。そうでない場合は、ステップ105
に移る。
ステップ105において、重大な負荷外乱が発生したか
否かを決定する。具体的には、設定点と抽出フィードバ
ック信号との差（誤差）を、同調雑音帯域と比較する。
誤差の絶対値が、２個の連続するサンプルで同調雑音帯
域を超えた場合、重大な負荷外乱が発生したと見なす。
否かを決定する。具体的には、設定点と抽出フィードバ
ック信号との差（誤差）を、同調雑音帯域と比較する。
誤差の絶対値が、２個の連続するサンプルで同調雑音帯
域を超えた場合、重大な負荷外乱が発生したと見なす。
重大な設定点変動あるいは重大な負荷外乱が発生した
場合、続いてステップ106を実行する。そうでない場合
は、コントローラ20は、次の抽出フィードバック信号を
待ち、これを受け取ったとき、ステップ101で実行を再
開する。ステップ106の実行中、平滑信号と傾き推定値
とから減衰係数と閉ループ応答時間を決定する。
場合、続いてステップ106を実行する。そうでない場合
は、コントローラ20は、次の抽出フィードバック信号を
待ち、これを受け取ったとき、ステップ101で実行を再
開する。ステップ106の実行中、平滑信号と傾き推定値
とから減衰係数と閉ループ応答時間を決定する。
具体的には、平滑信号が減衰不足のときは、S1とS2が
指定された時間間隔内に確認できないのでない限り、数
式６を使用して減衰係数を決定する。
指定された時間間隔内に確認できないのでない限り、数
式６を使用して減衰係数を決定する。
設定点変動の場合は、S1は平滑信号がTrange外に出る
時刻と、第１極値の時刻の間の傾きの絶対値の最大値、
S2は第１極値の時刻と第２極値の時刻の間の傾きの絶対
値の最大値である。負荷外乱の場合は、S1は第１極値の
時刻と第２極値の時刻の間の傾きの絶対値の最大値、S2
は第２極値の時刻と第３極値の時刻の間の傾きの絶対値
の最大値である。従って、重大な設定点変動に対する減
衰係数は、制御変数の２回の反転の範囲内で決まり、重
大な負荷外乱に対する減衰係数は、制御変数の３回の反
転の範囲内で決まる。
時刻と、第１極値の時刻の間の傾きの絶対値の最大値、
S2は第１極値の時刻と第２極値の時刻の間の傾きの絶対
値の最大値である。負荷外乱の場合は、S1は第１極値の
時刻と第２極値の時刻の間の傾きの絶対値の最大値、S2
は第２極値の時刻と第３極値の時刻の間の傾きの絶対値
の最大値である。従って、重大な設定点変動に対する減
衰係数は、制御変数の２回の反転の範囲内で決まり、重
大な負荷外乱に対する減衰係数は、制御変数の３回の反
転の範囲内で決まる。
重大な設定点変動あるいは重大な負荷外乱の後で、減
衰係数と応答時間を検出するのに要する最大時間は、待
ち時間と呼ばれる。待ち時間の最適値は、サンプリング
間隔とプロセスの主要時定数の比、及びサンプリング間
隔と不動作時間の比に依存する。
衰係数と応答時間を検出するのに要する最大時間は、待
ち時間と呼ばれる。待ち時間の最適値は、サンプリング
間隔とプロセスの主要時定数の比、及びサンプリング間
隔と不動作時間の比に依存する。
適切な待ち時間は、数値シミュレーションから決定す
ることができる。重大な設定点変動の後のプロセスでは
数式７を使用して最小待ち時間を決定する。ここで、Ｔ
wait,setはその最小待ち時間、Ｔはサンプル間隔時間、
τはプロセスの時定数である。
ることができる。重大な設定点変動の後のプロセスでは
数式７を使用して最小待ち時間を決定する。ここで、Ｔ
wait,setはその最小待ち時間、Ｔはサンプル間隔時間、
τはプロセスの時定数である。
重大な負荷外乱の後のプロセスでは数式８を使用して
最小待ち時間を決定する。ここで、Ｔwait,loadはその
最小待ち時間、τはプロセスの時定数である。
最小待ち時間を決定する。ここで、Ｔwait,loadはその
最小待ち時間、τはプロセスの時定数である。
前述のように、S1とS2が指定された時間間隔内に決ま
り、かつ平滑信号に若干の行き過ぎがあるときは、数式
６を使用して減衰係数を求める。第２の傾きS2が待ち時
間内に決まらない場合は、減衰係数を０に設定する。同
様に、行き過ぎがなく、しかもｈ＜2Tbandである場合
は、減衰係数を０に設定する。さらに、S2がS1より大き
く、不安定な応答を示す場合は、減衰係数を１に設定す
る。
り、かつ平滑信号に若干の行き過ぎがあるときは、数式
６を使用して減衰係数を求める。第２の傾きS2が待ち時
間内に決まらない場合は、減衰係数を０に設定する。同
様に、行き過ぎがなく、しかもｈ＜2Tbandである場合
は、減衰係数を０に設定する。さらに、S2がS1より大き
く、不安定な応答を示す場合は、減衰係数を１に設定す
る。
閉ループ応答時間（“θ”）は、数式９を使用して求
める。ここで、ｈは応答の高さ、S1は上記のようにして
求め、Ｔはサンプリング間隔である。ただし、S2がS1よ
り大きい場合、応答時間は、方程式θ＝h/（S2T）で決
定される。さらに、S2が待ち時間内に決まらないか、あ
るいは行き過ぎがなく、かつｈ＜2Tbandである場合は、
θは決まらない。
める。ここで、ｈは応答の高さ、S1は上記のようにして
求め、Ｔはサンプリング間隔である。ただし、S2がS1よ
り大きい場合、応答時間は、方程式θ＝h/（S2T）で決
定される。さらに、S2が待ち時間内に決まらないか、あ
るいは行き過ぎがなく、かつｈ＜2Tbandである場合は、
θは決まらない。
応答の高さは、設定点変動でも負荷外乱でも、数式10
で計算される。
で計算される。
ｈ＝maximum−minimum （10）
数式10で、ｈは応答の高さ、maximumは平滑信号の
最大値、minimumは平滑信号の最小値である。
最大値、minimumは平滑信号の最小値である。
行き過ぎのある応答や、負荷外乱の後に続く不安定な
応答の場合、応答の高さは、外乱の発生時刻と第３極値
の時刻での高さの差から決定する。緩慢な応答の場合、
負荷外乱の時刻と、負荷外乱の時刻に負荷外乱の待ち時
間を加えた時刻での高さの差から応答の高さを決定す
る。
応答の場合、応答の高さは、外乱の発生時刻と第３極値
の時刻での高さの差から決定する。緩慢な応答の場合、
負荷外乱の時刻と、負荷外乱の時刻に負荷外乱の待ち時
間を加えた時刻での高さの差から応答の高さを決定す
る。
ステップ107において、アクチュエータ28が飽和した
か否かを決定する。負荷が制御変数の範囲を超える大き
な外乱の発生後にアクチュエータは飽和する。アクチュ
エータ28が飽和し、かつ負荷を満たすことができない場
合、利得と積分時間は更新されない。というのは、コン
トローラ20は、制御変数を設定点46に向けて移動させよ
うとあらゆる手段を尽くすからである。その代わり、コ
ントローラ20は次のフィードバック信号サンプルを待
ち、ステップ101で実行を再開する。負荷を満たすこと
ができ、かつアクチュエータ28が飽和していない場合、
制御はステップ110へ移る。
か否かを決定する。負荷が制御変数の範囲を超える大き
な外乱の発生後にアクチュエータは飽和する。アクチュ
エータ28が飽和し、かつ負荷を満たすことができない場
合、利得と積分時間は更新されない。というのは、コン
トローラ20は、制御変数を設定点46に向けて移動させよ
うとあらゆる手段を尽くすからである。その代わり、コ
ントローラ20は次のフィードバック信号サンプルを待
ち、ステップ101で実行を再開する。負荷を満たすこと
ができ、かつアクチュエータ28が飽和していない場合、
制御はステップ110へ移る。
ステップ108において、コントローラ出力に小さな変
動が発生したか否か、プロセスが制御されているか否か
を決定する。コントローラ出力の移動がD/A変換器の分
解能の４倍より小さい場合、変動が小さいと見なす。プ
ロセス出力の変動は、応答が特徴づけられている時間間
隔において、最小コントローラ出力を最大コントローラ
出力から差し引いて決定する。プロセス出力の平滑化し
た推定値のいずれか１つのサンプルが、同調雑音の上限
と下限の間に入るとき、プロセスは制御されていると見
なす。プロセスが制御されており、変動が小さい場合、
制御はステップ101へ戻る。そうでない場合は、続いて
ステップ110を実行する。ステップ110では、関連プロセ
スを制御するのに使用される弁などの装置の非精密さを
補償する。例えば、コントローラ出力が多少変動して
も、弁の出力が変化しないこともある。
動が発生したか否か、プロセスが制御されているか否か
を決定する。コントローラ出力の移動がD/A変換器の分
解能の４倍より小さい場合、変動が小さいと見なす。プ
ロセス出力の変動は、応答が特徴づけられている時間間
隔において、最小コントローラ出力を最大コントローラ
出力から差し引いて決定する。プロセス出力の平滑化し
た推定値のいずれか１つのサンプルが、同調雑音の上限
と下限の間に入るとき、プロセスは制御されていると見
なす。プロセスが制御されており、変動が小さい場合、
制御はステップ101へ戻る。そうでない場合は、続いて
ステップ110を実行する。ステップ110では、関連プロセ
スを制御するのに使用される弁などの装置の非精密さを
補償する。例えば、コントローラ出力が多少変動して
も、弁の出力が変化しないこともある。
ステップ110において、平均外乱サイズを決定する。
平均外乱サイズは、外乱または設定点変動の平均サイズ
の尺度である。指数的に重みをつけた移動平均を使用し
て、この平均外乱サイズを決定する。平均外乱サイズを
使用して、このサイズに関係する最新の外乱のサイズに
基づきコントローラ20の利得と積分時間を調整する。
平均外乱サイズは、外乱または設定点変動の平均サイズ
の尺度である。指数的に重みをつけた移動平均を使用し
て、この平均外乱サイズを決定する。平均外乱サイズを
使用して、このサイズに関係する最新の外乱のサイズに
基づきコントローラ20の利得と積分時間を調整する。
外乱サイズは数式11によって求める。ここで、σは外
乱サイズ、Maximumはリスト中の最大数を決定する関
数、maximumは平滑化されたフィードバック信号の最
大値、Minimumは引数リスト中の最小数を決定する関
数、minimumは平滑化されたフィードバック信号の最
小値である。Setpointは、負荷外乱に対する現在の設定
点であり、設定点の変動がある場合は新規の設定点であ
る。
乱サイズ、Maximumはリスト中の最大数を決定する関
数、maximumは平滑化されたフィードバック信号の最
大値、Minimumは引数リスト中の最小数を決定する関
数、minimumは平滑化されたフィードバック信号の最
小値である。Setpointは、負荷外乱に対する現在の設定
点であり、設定点の変動がある場合は新規の設定点であ
る。
σ＝Maximum（maximum′Setpoint）−Minimum（minimum′Setponit）
（11）
数式12を使用して、平均外乱サイズを推定する。ここ
で、ｐはｐ個のパターンに基づく外乱サイズの推定
値、ｐは特徴づけられたパターンの指標、p-1はｐ−
１個のパターンに基づく外乱サイズの推定値、σｐは外
乱ｐに対するσである。
で、ｐはｐ個のパターンに基づく外乱サイズの推定
値、ｐは特徴づけられたパターンの指標、p-1はｐ−
１個のパターンに基づく外乱サイズの推定値、σｐは外
乱ｐに対するσである。
ｐ＝p-1＋λ（σｐ−p-1） （12）
最初の1/λ個のパターンについて、数式13を使用し
て、平均外乱サイズを決定する。
て、平均外乱サイズを決定する。
ステップ112において、利得の推定値（利得推定値）
を、減衰係数の関数である方程式から決定する。この方
程式は、絶対誤差の積分値を最小にするという意味でほ
ぼ最適の性能をもたらし、負荷外乱と設定点変動のどち
らにも使用される。
を、減衰係数の関数である方程式から決定する。この方
程式は、絶対誤差の積分値を最小にするという意味でほ
ぼ最適の性能をもたらし、負荷外乱と設定点変動のどち
らにも使用される。
具体的には、利得推定値と現在の利得の比を数式14に
よって求める。ここで、 は利得推定値、Ｋは現在の利得値であり、定数は表１か
ら与えられる。
よって求める。ここで、 は利得推定値、Ｋは現在の利得値であり、定数は表１か
ら与えられる。
表１の係数値は、方程式15を最小にする線形回帰から
導出される。
導出される。
次いで、現在の利得値に数式14で決定された比を掛け
て、減衰係数0.15の応答に対する利得推定値を算出す
る。
て、減衰係数0.15の応答に対する利得推定値を算出す
る。
ステップ114において、積分時間の新規推定値（積分
時間推定値）を、閉ループ応答時間の関数である方程式
から決定する。この方程式は、ほぼ最適の性能をもたら
し、負荷外乱と設定点変動のどちらにも使用される。
時間推定値）を、閉ループ応答時間の関数である方程式
から決定する。この方程式は、ほぼ最適の性能をもたら
し、負荷外乱と設定点変動のどちらにも使用される。
具体的には、積分時間推定値と実際のサンプリング間
隔の比を数式16によって求める。ここで、 は最適積分時間推定値、Ｔはコントローラ20のサンプリ
ング間隔、θは閉ループ応答時間であり、定数は表２か
ら与えられる。
隔の比を数式16によって求める。ここで、 は最適積分時間推定値、Ｔはコントローラ20のサンプリ
ング間隔、θは閉ループ応答時間であり、定数は表２か
ら与えられる。
次いで、現在のサンプル間隔に、数式16で決定される
比を掛けて、積分時間推定値を算出する。積分時間推定
値の下限は、サンプリング間隔の２倍である。
比を掛けて、積分時間推定値を算出する。積分時間推定
値の下限は、サンプリング間隔の２倍である。
ステップ116において、利得と積分時間の新規値（利
得推定値と積分時間推定値）を決定する。利得と積分時
間の新規値で、最新の重大な負荷外乱または設定点変動
の前にコントローラ20が使用していた、利得と積分時間
の値を置き換える。利得と積分時間の新規値は、それぞ
れステップ112で決定された利得推定値とステップ114で
決定された積分時間推定値、利得と積分時間の現在値、
抽出フィードバック信号に含まれる雑音レベルに対する
外乱または設定点変動のサイズ（S/N比）、及び前のパ
ターンに関する外乱または設定点変動の平均サイズに対
する、現在のパターンに関する外乱または設定点変動の
サイズ（外乱のサイズ比）に基づいて決まる。
得推定値と積分時間推定値）を決定する。利得と積分時
間の新規値で、最新の重大な負荷外乱または設定点変動
の前にコントローラ20が使用していた、利得と積分時間
の値を置き換える。利得と積分時間の新規値は、それぞ
れステップ112で決定された利得推定値とステップ114で
決定された積分時間推定値、利得と積分時間の現在値、
抽出フィードバック信号に含まれる雑音レベルに対する
外乱または設定点変動のサイズ（S/N比）、及び前のパ
ターンに関する外乱または設定点変動の平均サイズに対
する、現在のパターンに関する外乱または設定点変動の
サイズ（外乱のサイズ比）に基づいて決まる。
S/N比も外乱のサイズ比も大きい場合、利得と積分時
間の新規値を利得推定値と積分時間推定値に等しく設定
する。S/N比が小さい場合、あるいは外乱のサイズ比が
小さい場合は、利得と積分時間の新規値は変更されな
い。ただし、減衰係数が０のときは、積分時間は、閉ル
ープ応答時間の推定値から更新 具体的には、利得の新規値は、方程式17によって求め
る。ここで、KnewはPIコントローラ20の利得の新規値、
Koldはコントローラ20で現在使用されている利得、λ
dist.−sizeは外乱のサイズ比に依存する指数平滑化定
数、λsignal-noiseはS/N比に依存する指数平滑化定
数、 は利得推定値である。
間の新規値を利得推定値と積分時間推定値に等しく設定
する。S/N比が小さい場合、あるいは外乱のサイズ比が
小さい場合は、利得と積分時間の新規値は変更されな
い。ただし、減衰係数が０のときは、積分時間は、閉ル
ープ応答時間の推定値から更新 具体的には、利得の新規値は、方程式17によって求め
る。ここで、KnewはPIコントローラ20の利得の新規値、
Koldはコントローラ20で現在使用されている利得、λ
dist.−sizeは外乱のサイズ比に依存する指数平滑化定
数、λsignal-noiseはS/N比に依存する指数平滑化定
数、 は利得推定値である。
積分時間の新規値は、方程式18によって求める。ここ
で、Ｔi,newはコントローラ20の積分時間の新規値、Ｔ
i,oldはコントローラ20で現在使用されている積分時
間、 は積分時間推定値である。
で、Ｔi,newはコントローラ20の積分時間の新規値、Ｔ
i,oldはコントローラ20で現在使用されている積分時
間、 は積分時間推定値である。
指数平滑化定数λdist.−sizeとλsignal-noiseは、
０と１の間で変動する。どちらの指数平滑化定数も１で
ある場合、利得と積分時間の新規値は、利得と積分時間
の推定値に等しい。どちらかの１つの指数平滑化定数が
０である場合、利得と積分時間は変更されない。
０と１の間で変動する。どちらの指数平滑化定数も１で
ある場合、利得と積分時間の新規値は、利得と積分時間
の推定値に等しい。どちらかの１つの指数平滑化定数が
０である場合、利得と積分時間は変更されない。
指数平滑化定数が０であるか１であるかは、外乱のサ
イズ比の場合、所定の定数d1とd2に対する関係に、S/N
比の場合は、所定の定数k1とk2に対する関係に依存す
る。
イズ比の場合、所定の定数d1とd2に対する関係に、S/N
比の場合は、所定の定数k1とk2に対する関係に依存す
る。
外乱のサイズ比がd1より小さい場合、λdist.−size
は０である。外乱のサイズ比がd2より大きい場合、λ
dist.−sizeは１である。外乱のサイズ比がd1とd2の間
である場合、λdist.−sizeは数式19によって求める。
は０である。外乱のサイズ比がd2より大きい場合、λ
dist.−sizeは１である。外乱のサイズ比がd1とd2の間
である場合、λdist.−sizeは数式19によって求める。
本発明の現在好ましい実施例では、d1は0.0、d2は2.1
9である。さらに、初期外乱または設定点変動中にλ
dist.−sizeを１に設定すると、起動中のパターン認識
適応型コントローラの収束特性が改善される。最初の５
乃至９回の外乱が一般に初期外乱と見なされる。
9である。さらに、初期外乱または設定点変動中にλ
dist.−sizeを１に設定すると、起動中のパターン認識
適応型コントローラの収束特性が改善される。最初の５
乃至９回の外乱が一般に初期外乱と見なされる。
同様に、S/N比がk1より小さい場合、λsignal-noise
は０である。S/N比がk2より大きい場合、λ
signal-noiseは１である。S/N比がk1とk2の間である場
合、λsignal-noiseは数式20によって求める。
は０である。S/N比がk2より大きい場合、λ
signal-noiseは１である。S/N比がk1とk2の間である場
合、λsignal-noiseは数式20によって求める。
本発明の現在好ましい実施例では、k1は0.95、k2は1.27
である。
である。
以上の説明からわかるように、本発明は、現在市販さ
れているパターン認識適応型コントローラよりオペレー
タ指定の制御変数が少なくて済む、パターン認識適応型
コントローラを提供する。さらに本発明は、性能が向上
したパターン認識コントローラ、特に信号に大きな雑音
が含まれているときでもアクチュエータをほぼ最適に制
御するコントローラを提供する。本発明はまた、前記プ
ロセス中に異なる雑音レベルに自動的に適応する、可変
同調雑音帯域を備えた、パターン認識適応型コントロー
ラを提供する。本発明はさらに、アクチュエータ調整の
回数が減り、したがって低いエネルギー・コストでプロ
セスを効率的に制御するパターン認識適応型コントロー
ラを提供する。
れているパターン認識適応型コントローラよりオペレー
タ指定の制御変数が少なくて済む、パターン認識適応型
コントローラを提供する。さらに本発明は、性能が向上
したパターン認識コントローラ、特に信号に大きな雑音
が含まれているときでもアクチュエータをほぼ最適に制
御するコントローラを提供する。本発明はまた、前記プ
ロセス中に異なる雑音レベルに自動的に適応する、可変
同調雑音帯域を備えた、パターン認識適応型コントロー
ラを提供する。本発明はさらに、アクチュエータ調整の
回数が減り、したがって低いエネルギー・コストでプロ
セスを効率的に制御するパターン認識適応型コントロー
ラを提供する。
本発明の特定の実施例を開示し、記載したが、様々な
修正が可能である。したがって、本発明の真の趣旨及び
範囲にたまわるすべてのかかる変更および修正は、添付
の請求の範囲でカバーされるものである。
修正が可能である。したがって、本発明の真の趣旨及び
範囲にたまわるすべてのかかる変更および修正は、添付
の請求の範囲でカバーされるものである。
フロントページの続き
(72)発明者 ホースタツド，ハワード・ジエイ
アメリカ合衆国、ウイスコンシン・
53214、ミルウオーキー、ウエスト・チ
エスター・ストリート・9144、アパート
メント・11
(56)参考文献 特開 昭61−245203（ＪＰ，Ａ)
特開 昭62−108305（ＪＰ，Ａ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G05B 11/00 - 13/04
Claims (9)
- 【請求項１】プロセスに影響を及ぼすアクチュエータ
（28）を制御するために配置された、比例利得及び積分
時間コントローラ（20）の制御パラメータを動的に調整
する方法であって、 前記プロセスの制御変数を表すフィードバック信号を抽
出して、抽出信号を発生する抽出段階と、 前記抽出信号に基づいて平滑信号を発生する段階と、 前記抽出信号の推定雑音レベルを決定する段階と、 前記推定雑音レベルと前記平滑信号に基づいて同調雑音
帯域を決定する段階と、 前設定値と現設定値の差、または前記現設定値と前記平
滑信号の差のいずれかが前記同調雑音帯域の範囲外にあ
る場合、前記コントローラ（20）によって使用される、
前記利得値と前記積分時間値を調整する段階とを含み、
該調整する段階が、 前記同調雑音帯域を、前記前設定値と前記現設定値の差
と比較して、重大な設定値変動が起きたか否かを決定す
る段階と、 前記同調雑音帯域を、前記現設定値と前記平滑信号の差
と比較して、重大な負荷外乱が起きたか否かを決定する
段階と、 前記平滑信号の傾きに基づいて減衰係数を決定する段階
と、 前記平滑信号の高さに基づいて閉ループ応答時間を決定
する段階と、 平均外乱サイズを決定する段階と、 前記減衰係数に基づいて最適利得を推定する段階と、 前記応答時間に基づいて最適積分時間を推定する段階
と、 前記推定最適利得、前記推定最適積分時間、コントロー
ラ（20）によって使用される現利得値と現積分時間値、
前記抽出信号のS/N比、及び平均外乱サイズに対する現
負荷外乱または設定値変動のサイズに基づいて新規利得
と新規積分時間を決定する段階と、 コントローラ（20）の前記利得と前記積分時間を、前記
新規利得と前記新規積分時間に設定する段階とを含むこ
とを特徴とする方法。 - 【請求項２】前記平滑信号発生段階が、 第１の所定数の等間隔点をある２次関数で近似して、平
滑化されたサンプル値を決定する段階と、第２の所定数
の等間隔点をある２次関数で近似して、前記抽出信号の
傾きを推定する段階とを含むことをさらに特徴とする、
請求の範囲第１項に記載の方法。 - 【請求項３】前記推定雑音レベル決定段階が、前記抽出
信号と前記平滑信号の差に基づいて現雑音レベルを決定
する段階と、前記現雑音レベルと以前に決定された雑音
レベルの指数的に重みをつけた移動平均に基づいて、長
時間平均雑音レベルを決定する段階とを含むことをさら
に特徴とする、請求の範囲第１項に記載の方法。 - 【請求項４】前記同調雑音帯域が、前記長時間平均雑音
レベルと前記現設定値に基づいて決定されることをさら
に特徴とする、請求の範囲第１項に記載の方法。 - 【請求項５】前記アクチュエータ（28）が飽和したか否
かを決定する段階を含むことをさらに特徴とする、請求
の範囲第１項に記載の方法。 - 【請求項６】プロセスに影響を及ぼすアクチュエータ
（28）を制御するため配置された、比例利得および積分
時間コントローラ（20）の制御パラメータを動的に調整
する装置であって、 前記プロセスの制御変数を表すフィードバック信号を抽
出して、抽出信号を発生するアナログ・デジタル変換器
（40）と、 前記抽出信号に基づいて平滑信号を発生し、前記抽出信
号の推定雑音レベルを決定し、前記推定雑音レベルと前
記平滑信号に基づいて同調雑音帯域を決定し、前設定値
と現設定値の差、または前記現設定値と前記平滑信号の
差のいずれかが前記同調雑音帯域の範囲外である場合
に、前記コントローラ（20）によって使用される、前記
利得値と前記積分時間値を調整するように構成された、
プロセッサ（42）とを備え、 前記利得値と前記積分時間値の調整が、前記同調雑音帯
域を、前記前設定値と前記現設定値の差と比較して、重
大な設定値変動が起きたか否かを決定し、前記同調雑音
帯域を、前記現設定値と前記平滑信号の差と比較して、
重大な負荷外乱が起きたか否かを決定し、前記平滑信号
の傾きに基づいて減衰係数を決定し、前記平滑信号の高
さに基づいて閉ループ応答時間を決定し、平均外乱サイ
ズを決定し、前記減衰係数に基づいて最適利得を推定
し、前記応答時間に基づいて最適積分時間を推定し、前
記推定最適利得、前記推定最適積分時間、コントローラ
（20）によって使用される現利得値と現積分時間値、前
記抽出信号のS/N比、及び平均外乱サイズに対する現負
荷外乱または設定値変動のサイズに基づいて新規利得と
新規積分時間を決定し、コントローラ（20）の前記利得
と前記積分時間を、前記新規利得と前記新規積分時間に
設定することを含むことを特徴とする装置。 - 【請求項７】前記プロセッサ（42）が、第１の所定数の
等間隔点をある２次関数で近似して、平滑サンプル値を
決定し、かつ第２の所定数の等間隔点をある２次関数で
近似して、前記抽出信号値の傾きを推定することによ
り、平滑信号を発生することをさらに特徴とする、請求
の範囲第６項に記載の装置。 - 【請求項８】前記プロセッサ（42）が、前記抽出信号と
前記平滑信号の差に基づいて現雑音レベルを決定し、か
つ前記現雑音レベルと、以前に決定された雑音レベル
の、指数的に重みをつけた移動平均に基づいて、長時間
平均雑音レベルを決定することにより、推定雑音レベル
を決定することをさらに特徴とする、請求の範囲第６項
に記載の装置。 - 【請求項９】前記プロセッサ（42）が、前記長時間平均
雑音レベルと前記現設定値に基づいて前記同調雑音帯域
を決定することをさらに特徴とする、請求の範囲第６項
に記載の装置。
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