JP3677274B2 - 制御装置及び方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は制御装置及び方法に関し、特に、フィードバック制御における発振状態の検知精度を向上させることができる装置及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
フィードバック制御においては、制御量の目標値からの偏差が規則的増減を繰り返す発振状態に陥る場合がある。こうした場合、発振状態を直ちに検知して、制御内容をそれに応じたものに変更することが望ましい。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、制御対象に周期的外乱が与えられると、制御量の目標値からの偏差が同様に規則的増減を繰り返し、フィードバック制御に起因する発振状態との区別が困難となる。例えば、船舶の針路制御においては、フィードバック制御に起因する発振状態と、うねり等の規則的に押し寄せる波の影響を受けた状態と、の区別が困難となる。制御量に現れる規則的増減の振幅が予め設定した閾値を超えるか否かによって、両状態を区別することも考えられるが、予め設定すべき閾値は制御対象や外乱の程度によって大きく異なるため、この方法では制御装置の設計負担が過大となる。
【０００４】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、制御対象や外乱に依らず、周期的外乱の影響を受けた状態であっても、制御に起因する発振状態であっても、それに応じた制御を行うことができる制御装置及び方法を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明に係る制御装置は、制御量の目標値からの偏差と、制御パラメータと、に基づいて操作量を調整する制御装置において、前記制御対象により行われる所定種類の挙動の周期又は周波数を検出する挙動特徴量検出手段と、前記周期又は周波数のばらつき量を算出するばらつき量算出手段と、前記ばらつき量に基づいて前記制御パラメータを変更する制御パラメータ変更手段と、を含むことを特徴とする。
【０００７】
また、本発明に係る制御方法は、制御量の目標値からの偏差と、制御パラメータと、に基づいて操作量を調整する制御方法において、前記制御対象により行われる所定種類の挙動の周期又は周波数を検出する挙動特徴量検出ステップと、前記周期又は周波数のばらつき量を算出するばらつき量算出ステップと、前記ばらつき量に基づいて前記制御パラメータを変更する制御パラメータ変更ステップと、を含むことを特徴とする。
【０００８】
周期的外乱により影響を受けた場合の制御量の変化と、発振状態の場合における制御量の変化とを比べると、周期的外乱により影響を受けた場合の方が制御量の周期性が低い。本発明では、制御対象の挙動の周期又は周波数を検出し、そのばらつき量に基づいて制御パラメータを変更するので、周期的外乱により影響を受けた場合や発振状態の場合に、それに応じた制御を行うことができる。
【０００９】
本発明の一態様では、前記制御パラメータ変更手段は、前記ばらつき量が所定閾値未満の場合に、制御量の振幅に応じて前記制御パラメータに含まれる比例制御パラメータを減少させる。こうすれば、制御に起因する発振状態を改善することができる。
【００１０】
また、本発明の一態様では、前記制御パラメータ変更手段は、前記ばらつき量が所定閾値以上の場合に、前記偏差の大きさに応じて、前記制御パラメータに含まれる比例制御パラメータを増加させる。この態様では、前記ばらつき量が所定閾値以上の場合において、例えばさらに前記偏差が所定値以上の場合のみ比例制御パラメータを増加させたり、前記偏差の大きさに応じた量だけ比例制御パラメータを増加させたりしてよい。こうすれば、外乱の影響を改善することができる。また、この態様では、前記制御パラメータ変更手段は、前記ばらつき量が前記所定閾値以上の場合に、前記制御パラメータに含まれる微分制御パラメータを減少させてもよい。こうすれば、外乱の影響を速やかに改善することができる。
【００１１】
また、本発明の一態様では、前記ばらつき量算出手段は、最新の所定回数の前記挙動における周期又は周波数の標準偏差に基づいて前記ばらつき量を算出する。こうすれば、現在の制御状態を好適に制御に反映させることができる。
【００１２】
また、本発明の一態様では、前記制御対象により行われる所定種類の挙動の時間範囲を前記制御量に基づいて順次判断する挙動検出手段をさらに含み、前記挙動特徴量検出手段は、前記時間範囲に基づき、前記制御対象により行われる所定種類の挙動の周期又は周波数を検出する。この態様では、前記挙動検出手段は、前記制御量が極値をとるタイミングを前記所定種類の挙動の時間範囲の始期及び終期と判断してもよい。こうすれば、簡易に制御対象の周期的挙動を検出することができる。
【００１３】
また、本発明の一態様では、前記制御対象は船舶であり、前記制御量はその針路であり、前記船舶に備えられた舵機を制御する。こうすれば、好適に船舶の制御を行うことができる。
【００１６】
周期的外乱により影響を受けた場合の制御量の変化と、発振状態の場合における制御量の変化とを比べると、周期的外乱により影響を受けた場合の方が制御量の周期性が低い。本発明では、制御対象の挙動の周期又は周波数を検出し、そのばらつき量に基づいて制御状態を判定するので、これら２つの場合を区別して、好適に制御状態を判定することができる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態について図面に基づき詳細に説明する。
【００１８】
図１は、本発明の一実施形態に係る自動操舵制御装置の構成を示す図である。同図に示すように、この自動操舵制御装置１０は、船舶（制御対象）に備えられるものであり、針路設定部１２、方位センサ１４、舵角センサ１５、舵機１６、加算器１８，２４、制御パラメータ決定部２０、操舵量決定部２２及びデッドバンド処理部２６を含んで構成されており、舵機１６を自動操作して、船舶の船首方位を制御するようになっている。
【００１９】
針路設定部１２は、本船舶の進むべき方位θ０（目標値）を出力する。この方位θ０は、方位設定つまみにより手動設定されてもよいし、例えば衛星測位システムを含んで構成される公知の船舶機器により演算生成されてもよい。この方位θ０は、真北を基準とし、そこからのずれ角を右（東）回りに０°〜３６０°の範囲で表したものである。針路設定部１２の出力は負符号を与えられて加算器１８に供給されている。
【００２０】
方位センサ１４は、本船舶の舳先が現在向いている方位θ（制御量）を所定時間毎に出力する。この船首方位θも、真北を基準とし、そこからのずれ角を右（東）回りに０°〜３６０°の範囲で表したものであり、加算器１８及び制御パラメータ決定部２０に供給されている。なお、船首方位θは、例えばローパスフィルタを施してから出力してもよい（加算器１８の出力に対してローパスフィルタを施してもよい）。
【００２１】
舵機１６は、本船舶に備えられた舵を例えば油圧ポンプやシリンダ等により駆動する舵機駆動部と、実舵角を指令舵角に一致させる舵機制御部と、を含んで構成された公知の船舶機器である。舵機１６には、舵角センサ１５が接続されており、該舵角センサ１５から現在の舵角、すなわち実舵角δｒが出力されるようになっている。実舵角δｒは加算器２４及びデッドバンド処理部２６に供給されている。また、舵機１６は、デッドバンド処理部２６から指令舵角δｒ＋δＤを入力することにより、実舵角をδｒからδｒ＋δＤに変化させるようになっている。
【００２２】
加算器１８は、方位センサ１４から出力される船首方位θと針路設定部１２から出力される基準方位θ０との偏差を生成し、それを操舵量決定部２２に供給している。なお、加算器１８から出力される偏差θ−θ０は、±１８０°の範囲に正規化される。
【００２３】
操舵量決定部２２はＰＩＤ制御（比例制御＋積分制御＋微分制御）を行う公知の制御手段であって、加算器１８及び制御パラメータ決定部２０の出力が供給されており、制御パラメータ決定部２０から供給される制御パラメータ（比例係数（比例制御パラメータ）ＫＰ、積分係数（積分制御パラメータ）ＫＩ及び微分係数（微分制御パラメータ）ＫＤ）に基づいて、加算器１８から供給される方位偏差θ−θ０から操舵量δＰＩＤを算出する。この操舵量決定部２２はハードウェアのみによって構成されてもよいし、コンピュータと該コンピュータが実行するプログラムによって構成されてもよく、具体的には、図２に示すように、操舵量決定部２２は、積分器３０、微分器３６、係数乗算器３２，３４，３８、加算器４０を含んで構成されている。そして、加算器１８から出力される偏差θ−θ０に対して、積分器３０により積分するとともに、積分結果に対して係数乗算器３２により積分係数ＫＩを乗算する。また、並行して係数乗算器３４により比例係数ＫＰを乗算する。さらに、並行して微分器３６により微分するとともに、微分結果に対して係数乗算器３８により微分係数ＫＤを乗算する。加算器４０には、それらの演算結果が入力されており、総和を操舵量δＰＩＤとして出力するようになっている。なお、係数乗算器３２，３４，３８には、制御パラメータ決定部２０から積分係数ＫＩ、比例係数ＫＰ、微分係数ＫＤがそれぞれ供給され、その値が各係数乗算器３２，３４，３８に保持されるようになっている。
【００２４】
この操舵量δＰＩＤは加算器２４に供給されている。加算器２４には舵角センサ１５から出力される実舵角δｒも負符号を与えられて供給されており、操舵量δＰＩＤと実舵角δｒとの差分が演算されるようになっている。演算結果はデッドバンド処理部２６に供給されている。
【００２５】
デッドバンド処理部２６は、入力値である操舵量δＰＩＤと実舵角δｒとの差分の絶対値が所定値ＤＢ未満である場合には内部値δＤを零とし、それ以上の場合には入力値をそのまま内部値δＤとする処理を行う。デッドバンド処理部２６には舵機１６から実舵角δｒも入力されている。そして、デッドバンド処理部２６は、この実舵角δｒと内部値δＤとの和を出力し、舵機１６に供給している。こうして、操舵量決定部２２の出力に対する舵角δｒ＋δＤの不感帯を設けるものである。このデッドバンド処理部２６も、ハードウェアのみによって構成されてもよいし、コンピュータと該コンピュータが実行するプログラムによって構成されてもよい。デッドバンド処理部２６における入力値と内部値との関係は、図３に示される通りである。なお、前記所定値ＤＢの値は制御パラメータ決定部２０から与えられるようになっている。
【００２６】
制御パラメータ決定部２０は、操舵量決定部２２において操舵量δＰＩＤを決定するために用いる制御パラメータ（比例係数ＫＰ、積分係数ＫＩ及び微分係数ＫＤ）を決定する処理を行うものであり、加算器１８から偏差θ−θ０が入力されている。制御パラメータ決定部２０は、このデータに基づいて制御パラメータを決定する。この制御パラメータ決定部２０も、ハードウェアのみによって構成されてもよいし、コンピュータと該コンピュータが実行するプログラムによって構成されてもよい。
【００２７】
具体的には、制御パラメータ決定部２０は、図４に示されるように、挙動検出部５２、挙動特徴量算出部５６及び制御パラメータ設定部６２を含んで構成されている。ここで、挙動特徴量算出部５６は、挙動特徴量記憶部５５と状態判定基礎データ算出部５７とを含んでいる。また、制御パラメータ設定部６２は制御状態判定部６３を含んでいる。すなわち、この自動操舵制御装置１０は、制御状態判定装置を含んで構成されている。
【００２８】
まず、挙動検出部５２には、加算器１８から出力される偏差θ−θ０が入力されており、船舶の所定挙動（偏差θ−θ０が極大値をとるタイミングから再び極大値をとるタイミングまでの挙動（水平方向の船首揺，ヨーイング））の時間範囲を順次判断する。
【００２９】
例えば、挙動検出部５２に順次入力される偏差θ−θ０に基づいて、最新の偏差θ−θ０から直前の偏差θ−θ０の差分を順次計算し、その値が正から負に変化するタイミングを制御量である船首方位θが極大値をとるタイミングであると判断する。そして、このタイミングを直前の挙動の終了タイミング、且つ次の挙動の開始タイミングと判断する。すなわち、図５に示されるように、加算器１８から出力される偏差θ−θ０は一般には増減を繰り返しており、図中波線で示される、偏差θ−θ０が極大値をとるタイミング、すなわち船首方位θが極大値をとるタイミングを検知し、それをある挙動の開始タイミング、且つ次の挙動の終了タイミングとして挙動特徴量算出部５６に供給するようになっている。なお、挙動検出部５２は、その他、船首方位θが極小値をとるタイミングや、船首方位θの二階微分が符号反転するタイミング等に基づいて、挙動の時間範囲の開始タイミングや終了タイミングを決定してもよい。
【００３０】
挙動特徴量算出部５６には、挙動検出部５２から各挙動の開始タイミング及び終了タイミングが順次供給されるとともに、加算器１８から偏差θ−θ０が順次供給されている。挙動特徴量算出部５６は記憶手段を備えており、少なくとも１挙動分の偏差θ−θ０が記憶されるようになっている。そして、各挙動の時間範囲において加算器１８から供給された偏差θ−θ０に基づいて、該挙動の特徴量を算出するようになっている。なお、挙動特徴量算出部５６に記憶手段を設けることなく、逐次各種挙動特徴量を算出するようにしてもよい。
【００３１】
ここでは、挙動特徴量算出部５６は、各挙動の特徴量として、１つの挙動中に取得される偏差θ−θ０の平均値θｃ、１つの挙動中に取得される偏差θ−θ０の一階微分値ωの平均値ωｃ、１つの挙動中に取得される偏差θ−θ０の最大値と最小値との差Δθ、１つの挙動中に取得される偏差θ−θ０の一階微分ωの最大値と最小値との差Δω、ΔθとΔωの積Ｓ、挙動周期Ｔ、すなわち挙動の開始タイミングから終了タイミングまでの経過時間を算出するようにしている。図６は、ある挙動に対応する偏差θ−θ０を、横軸が偏差θ−θ０であり、縦軸がその一階微分であるωである位相面に表したものであり、挙動特徴量算出部５６は、同図に示されるθｃ、ωｃ、Δθ、Δω及びＳを特徴量として算出するとともに、さらに挙動周期Ｔを算出するようにしている。
【００３２】
こうして算出される各特徴量は挙動特徴量記憶部５５に記憶されている。挙動特徴量記憶部５５は、図７に示されるように、最新の所定回数（例えば５回）の挙動に対する挙動特徴量、特に挙動周期Ｔ、ΔθとΔωの積Ｓ、及びθｃの二乗値を記憶している。挙動判定基礎データ算出部５７は、この挙動特徴量記憶部５５の記憶内容に基づき、挙動毎に、状態判定基礎データを算出している。状態判定基礎データは、挙動（ヨーイング）面積の平均値Ｓ＿ＡＶＥと、挙動面積の最大値Ｓ＿ＭＡＸと、挙動中心偏角の二乗平均ＤＶ＿ＣＮＴ＿ＲＭＳと、挙動周期の標準偏差Ｔ＿ＳＤと、を含んでいる。これらの状態判定基礎データは制御パラメータ設定部６２に供給される。ここで、挙動面積は、上述したΔθとΔωとの積Ｓであり、挙動面積の平均値Ｓ＿ＡＶＥは、次式（１）に示されるように、挙動特徴量記憶部５５に記憶されている、最新の所定回の挙動における挙動面積Ｓを平均したものである。
【００３３】
【数１】
Ｓ＿ＡＶＥ＝ΣＳｉ／５ …（１）
【００３４】
ここで、Σはｉを１から５に１ずつ変化させた総和である（以下、同様）。次に、挙動面積の最大値Ｓ＿ＭＡＸは、次式（２）に示されるように、挙動特徴量記憶部５５に記憶されている、最新の所定回の挙動における挙動面積Ｓのうち最大値である。
【００３５】
【数２】
Ｓ＿ＭＡＸ＝ＭＡＸ（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４，Ｓ５） …（２）
【００３６】
挙動中心偏角の二乗平均ＤＶ＿ＣＮＴ＿ＲＭＳは、次式（３）に示されるように、最新の所定回の挙動における偏差θ−θ０の平均値θｃを二乗し、それを平均化して平方根をとったものである。
【００３７】
【数３】
ＤＶ＿ＣＮＴ＿ＲＭＳ
【００３８】
＝ＳＱＲＴ｛Σθｃｉ２／５｝ …（３）
【００３９】
ここで、ＳＱＲＴは平方根を表す。挙動周期の標準偏差Ｔ＿ＳＤは、次式（４）に示されるように、最新の所定回の挙動における挙動周期Ｔの標準偏差である。なお、挙動の大きさに応じて適宜正規化してもよい。
【００４０】
【数４】
Ｔ＿ＳＤ＝Σ（Ｔｉ−Ｔave）２／５ …（４）
【００４１】
ここで、Ｔave＝ΣＴｉ／５であり、最新の所定回の挙動における挙動周期Ｔの平均値である。
【００４２】
制御パラメータ設定部６２は、上述のように制御状態判定部６３を含んでおり、現在の制御状態を判定するとともに、その判定結果に基づいて制御パラメータを決定し、それを操舵量決定部２２に供給する。具体的には、制御状態判定部６３は、状態判定基礎データ算出部５７により算出され、挙動特徴量算出部５６から供給される状態判定基礎データに基づいて、現在の挙動に対して発振指数、外乱指数及びゲイン不足指数を算出するとともに、それらの指数に基づいて現在の制御状態を判定する。そして、制御パラメータ設定部６２は、判定結果に応じて制御パラメータを決定し、それを操舵量決定部２２に供給する。
【００４３】
制御状態判定部６３は、図８乃至図１０に示されるファジィ推論データを記憶しており、これらのデータに基づいて指数を算出する。すなわち、挙動面積Ｓの平均値Ｓ＿ＡＶＥを、図８（ｂ）に示されるメンバーシップ関数に照らし合わせ、その値が大、中、小のいずれに属するかを判断する。また、挙動周期Ｔの標準偏差Ｔ＿ＳＤを、図８（ｃ）に示されるメンバーシップ関数に照らし合わせ、その値が大、中、小のいずれに属するかを判断する。そして、それらの結果を図８（ａ）に照らし合わせ、発振指数が大、小、無（無し）のいずれに属するかを判断する。すなわち、制御状態判定部６３は、挙動面積Ｓの平均値Ｓ＿ＡＶＥと挙動周期Ｔの標準偏差Ｔ＿ＳＤとに基づいて、現挙動の発振指数が大、小、無のいずれであるかを判断する。ここで、発振指数は、現挙動が制御に起因する発振状態である程度を表す。
【００４４】
同様に、制御状態判定部６３は、挙動面積Ｓの最大値Ｓ＿ＭＡＸを、図９（ｂ）に示されるメンバーシップ関数に照らし合わせ、その値が大、中、小のいずれに属するかを判断する。また、挙動周期Ｔの標準偏差Ｔ＿ＳＤを、図９（ｃ）に示されるメンバーシップ関数に照らし合わせ、その値が大、中、小のいずれに属するかを判断する。そして、それらの結果を図９（ａ）に照らし合わせ、外乱指数が大、小、無（無し）のいずれに属するかを判断する。すなわち、制御状態判定部６３は、挙動面積Ｓの最大値Ｓ＿ＭＡＸと挙動周期Ｔの標準偏差Ｔ＿ＳＤとに基づいて、現挙動の外乱指数が大、小、無のいずれであるかを判断する。ここで、外乱指数は、現挙動が外乱の影響を受けた状態である程度を表す。
【００４５】
さらに、制御状態判定部６３は、挙動中心偏角の二乗平均ＤＶ＿ＣＮＴ＿ＲＭＳを、図１０（ｂ）に示されるメンバーシップ関数に照らし合わせ、その値が大、中、小のいずれに属するかを判断する。そして、その結果を図１０（ａ）に照らし合わせ、ゲイン不足指数が大、無（無し）のいずれに属するかを判断する。すなわち、制御状態判定部６３は、挙動中心偏角の二乗平均ＤＶ＿ＣＮＴ＿ＲＭＳに基づいて、現挙動のゲイン不足指数が大又は無のいずれであるかを判断する。ここで、ゲイン不足指数は、現挙動がゲイン不足の状態で制御された状態である程度を表す。
【００４６】
その後、制御パラメータ設定部６２は、制御状態判定部６３による判定結果に基づき、制御パラメータを決定する。具体的には、発振指数が大であると判断されれば、蛇行状態（第１操船状態）と判断し、予め用意された制御パラメータ（ＫＰ，ＫＩ，ＫＤ）のうち比例制御パラメータＫＰを減少させる。必要に応じて他のパラメータを変化させてもよい。減少量は、固定量としてもよいし、発振の程度に応じて、例えば挙動面積Ｓの平均値Ｓ＿ＡＶＥ等に基づいて都度決定してもよい。
【００４７】
また、制御パラメータ設定部６２は、第１操船状況でない場合において、ゲイン不足指数が大であり（例えば偏差が大である挙動が連続する等）、外乱指数が大であると判断されれば、嵐状態（第２操船状態）と判断し、予め用意された制御パラメータ（ＫＰ，ＫＩ，ＫＤ）のうち比例制御パラメータＫＰを増加させるとともに、微分制御パラメータＫＤを減少させる。必要に応じて他のパラメータを変化させてもよい。増加量及び減少量は、それぞれ固定量としてもよいし、嵐状態の程度に応じて、例えば偏差の大きさ（挙動面積Ｓの最大値Ｓ＿ＭＡＸ等）に基づいて都度決定してもよい。
【００４８】
さらに、制御パラメータ設定部６２は、第１操船状況でもなく、第２操船状況でもない場合において、ゲイン不足指数が大であると判断されれば、偏差状態（第３操船状態）と判断し、予め用意された制御パラメータ（ＫＰ，ＫＩ，ＫＤ）のうち比例制御パラメータＫＰを増加させる。必要に応じて他のパラメータを変化させてもよい。その増加量は、固定量としてもよいし、ゲイン不足の程度に応じて、例えば挙動中心偏角の二乗平均ＤＶ＿ＣＮＴ＿ＲＭＳ等に基づいて都度決定してもよい。
【００４９】
以上のようにして、操船状態に応じて制御パラメータを設定し、安定した操船制御を実現することができる。
【００５０】
ここで、本実施形態に係る自動操舵制御装置１０の動作についてフロー図に基づいて説明する。図１１は、本実施形態に係る自動操舵制御装置１０の動作を示すフロー図である。
【００５１】
同図に示すように、この自動操舵制御装置１０では、まず予め用意された制御パラメータ（比例係数ＫＰ０、積分係数ＫＩ０及び微分係数ＫＤ０）を操舵量決定部２２に供給し、それにより最初の挙動（ヨーイング）の間、舵機１６を制御する（Ｓ１０１）。そして、挙動検出部５２は、偏差θ−θ０により挙動の終了タイミングを監視する（Ｓ１０２）。そして、挙動検出部５２が挙動の終了タイミングを検知すると、それを挙動特徴量算出部５６に通知し、それにより挙動特徴量算出部５６が挙動の特徴量（θｃ，ωｃ，Δθ，Δω，Ｓ，Ｔ，θｃ２）を算出する（Ｓ１０３）。
【００５２】
こうして、算出される特徴量の一部は挙動特徴量記憶部５５に記憶される。次に、状態判定基礎データ算出部５７は、挙動特徴量記憶部５５の記憶内容に基づいて、各状態判定基礎データ（Ｓ＿ＡＶＥ，Ｓ＿ＭＡＸ，ＤＶ＿ＣＮＴ＿ＲＭＳ，Ｔ＿ＳＤ）を算出する（Ｓ１０４）。こうして算出される状態判定基礎データは制御パラメータ設定部６２に供給される。
【００５３】
次に、制御パラメータ設定部６２に設けられた制御状態判定部６３が、状態判定基礎データに基づいて、各状態指数（発振指数、外乱指数、ゲイン不足指数）を取得するとともに（Ｓ１０５）、制御状態（第１操船状態、第２操船状態、第３操船状態又はそれ以外）を判定する（Ｓ１０６）。そして、判定結果に基づいて、制御パラメータ設定部６２が制御パラメータを決定する（Ｓ１０７）。その後、Ｓ１０１に戻って、Ｓ１０７で決定される制御パラメータを用いて、次の挙動の間、舵機１６を制御する。
【００５４】
以上説明した自動操舵制御装置１０によれば、目標値である基準方位θ０と制御量である船首方位θとの偏差が増減を繰り返す場合に、その増減パターンの周期の規則性（ばらつき量）に基づいて制御状態（操船状態）を判断することができ、その判断結果に応じて制御パラメータを設定することにより、安定的に操船制御を行うことができる。
【００５５】
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、制御量の周期的変化の規則性（ばらつき量）を評価するのは、上記のように周期及びその標準偏差を用いる方法に限定されず、周波数を用いてもよい。また、ここでは船舶の操舵制御及び制御状態判定に本発明を適用する例を示したが、他の移動体にも本発明を同様に適用することができる。また、移動体制御以外にも本発明を同様に適用することができる。さらに、移動体の進行方向のみならず、姿勢制御や速度制御等にも適用することができ、移動体以外であっても、温度や濃度等の物理量の制御に適用することができる。
【００５６】
【発明の効果】
本発明によれば、制御対象により行われる所定種類の挙動の周期又は周波数のばらつき量を算出し、それを制御パラメータの変更や制御状態の判定に用いるようにしたので、周期的外乱により影響を受けた状態と発振状態とを区別して、制御や制御状態の判定を好適に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施形態に係る自動操舵制御装置の構成を示す図である。
【図２】 操舵量決定部の構成を示す図である。
【図３】 デッドバンド処理部の処理内容を説明する図である。
【図４】 制御パラメータ決定部の構成を示す図である。
【図５】 方位差（実方位と目標方位との差）の経時変化を示す図である。
【図６】 挙動あたりの方位差とその一階微分の推移を位相面で示す図である。
【図７】 挙動特徴量記憶部の記憶内容を示す図である。
【図８】 発振指数を推論するためのファジィ推論データを示す図である。
【図９】 外乱指数を推論するためのファジィ推論データを示す図である。
【図１０】 ゲイン不足指数を推論するためのファジィ推論データを示す図である。
【図１１】 本発明の実施形態に係る自動操舵制御装置の動作を示すフロー図である。
【符号の説明】
１０ 自動操舵制御装置、１２ 針路設定部、１４ 方位センサ、１５ 舵角センサ、１６ 舵機、１８，２４，４０ 加算器、２０ 制御パラメータ決定部、２２ 操舵量決定部、２６ デッドバンド処理部、３０ 積分器、３２ 積分パラメータ乗算部、３４ 比例パラメータ乗算部、３６ 微分器、３８ 微分パラメータ乗算部、５２ 挙動検出部、５５ 挙動特徴量記憶部、５６ 挙動特徴量算出部、５７ 状態判定基礎データ算出部、６２ 制御パラメータ設定部、６３ 制御状態判定部。
【発明の属する技術分野】
本発明は制御装置及び方法に関し、特に、フィードバック制御における発振状態の検知精度を向上させることができる装置及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
フィードバック制御においては、制御量の目標値からの偏差が規則的増減を繰り返す発振状態に陥る場合がある。こうした場合、発振状態を直ちに検知して、制御内容をそれに応じたものに変更することが望ましい。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、制御対象に周期的外乱が与えられると、制御量の目標値からの偏差が同様に規則的増減を繰り返し、フィードバック制御に起因する発振状態との区別が困難となる。例えば、船舶の針路制御においては、フィードバック制御に起因する発振状態と、うねり等の規則的に押し寄せる波の影響を受けた状態と、の区別が困難となる。制御量に現れる規則的増減の振幅が予め設定した閾値を超えるか否かによって、両状態を区別することも考えられるが、予め設定すべき閾値は制御対象や外乱の程度によって大きく異なるため、この方法では制御装置の設計負担が過大となる。
【０００４】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、制御対象や外乱に依らず、周期的外乱の影響を受けた状態であっても、制御に起因する発振状態であっても、それに応じた制御を行うことができる制御装置及び方法を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明に係る制御装置は、制御量の目標値からの偏差と、制御パラメータと、に基づいて操作量を調整する制御装置において、前記制御対象により行われる所定種類の挙動の周期又は周波数を検出する挙動特徴量検出手段と、前記周期又は周波数のばらつき量を算出するばらつき量算出手段と、前記ばらつき量に基づいて前記制御パラメータを変更する制御パラメータ変更手段と、を含むことを特徴とする。
【０００７】
また、本発明に係る制御方法は、制御量の目標値からの偏差と、制御パラメータと、に基づいて操作量を調整する制御方法において、前記制御対象により行われる所定種類の挙動の周期又は周波数を検出する挙動特徴量検出ステップと、前記周期又は周波数のばらつき量を算出するばらつき量算出ステップと、前記ばらつき量に基づいて前記制御パラメータを変更する制御パラメータ変更ステップと、を含むことを特徴とする。
【０００８】
周期的外乱により影響を受けた場合の制御量の変化と、発振状態の場合における制御量の変化とを比べると、周期的外乱により影響を受けた場合の方が制御量の周期性が低い。本発明では、制御対象の挙動の周期又は周波数を検出し、そのばらつき量に基づいて制御パラメータを変更するので、周期的外乱により影響を受けた場合や発振状態の場合に、それに応じた制御を行うことができる。
【０００９】
本発明の一態様では、前記制御パラメータ変更手段は、前記ばらつき量が所定閾値未満の場合に、制御量の振幅に応じて前記制御パラメータに含まれる比例制御パラメータを減少させる。こうすれば、制御に起因する発振状態を改善することができる。
【００１０】
また、本発明の一態様では、前記制御パラメータ変更手段は、前記ばらつき量が所定閾値以上の場合に、前記偏差の大きさに応じて、前記制御パラメータに含まれる比例制御パラメータを増加させる。この態様では、前記ばらつき量が所定閾値以上の場合において、例えばさらに前記偏差が所定値以上の場合のみ比例制御パラメータを増加させたり、前記偏差の大きさに応じた量だけ比例制御パラメータを増加させたりしてよい。こうすれば、外乱の影響を改善することができる。また、この態様では、前記制御パラメータ変更手段は、前記ばらつき量が前記所定閾値以上の場合に、前記制御パラメータに含まれる微分制御パラメータを減少させてもよい。こうすれば、外乱の影響を速やかに改善することができる。
【００１１】
また、本発明の一態様では、前記ばらつき量算出手段は、最新の所定回数の前記挙動における周期又は周波数の標準偏差に基づいて前記ばらつき量を算出する。こうすれば、現在の制御状態を好適に制御に反映させることができる。
【００１２】
また、本発明の一態様では、前記制御対象により行われる所定種類の挙動の時間範囲を前記制御量に基づいて順次判断する挙動検出手段をさらに含み、前記挙動特徴量検出手段は、前記時間範囲に基づき、前記制御対象により行われる所定種類の挙動の周期又は周波数を検出する。この態様では、前記挙動検出手段は、前記制御量が極値をとるタイミングを前記所定種類の挙動の時間範囲の始期及び終期と判断してもよい。こうすれば、簡易に制御対象の周期的挙動を検出することができる。
【００１３】
また、本発明の一態様では、前記制御対象は船舶であり、前記制御量はその針路であり、前記船舶に備えられた舵機を制御する。こうすれば、好適に船舶の制御を行うことができる。
【００１６】
周期的外乱により影響を受けた場合の制御量の変化と、発振状態の場合における制御量の変化とを比べると、周期的外乱により影響を受けた場合の方が制御量の周期性が低い。本発明では、制御対象の挙動の周期又は周波数を検出し、そのばらつき量に基づいて制御状態を判定するので、これら２つの場合を区別して、好適に制御状態を判定することができる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態について図面に基づき詳細に説明する。
【００１８】
図１は、本発明の一実施形態に係る自動操舵制御装置の構成を示す図である。同図に示すように、この自動操舵制御装置１０は、船舶（制御対象）に備えられるものであり、針路設定部１２、方位センサ１４、舵角センサ１５、舵機１６、加算器１８，２４、制御パラメータ決定部２０、操舵量決定部２２及びデッドバンド処理部２６を含んで構成されており、舵機１６を自動操作して、船舶の船首方位を制御するようになっている。
【００１９】
針路設定部１２は、本船舶の進むべき方位θ０（目標値）を出力する。この方位θ０は、方位設定つまみにより手動設定されてもよいし、例えば衛星測位システムを含んで構成される公知の船舶機器により演算生成されてもよい。この方位θ０は、真北を基準とし、そこからのずれ角を右（東）回りに０°〜３６０°の範囲で表したものである。針路設定部１２の出力は負符号を与えられて加算器１８に供給されている。
【００２０】
方位センサ１４は、本船舶の舳先が現在向いている方位θ（制御量）を所定時間毎に出力する。この船首方位θも、真北を基準とし、そこからのずれ角を右（東）回りに０°〜３６０°の範囲で表したものであり、加算器１８及び制御パラメータ決定部２０に供給されている。なお、船首方位θは、例えばローパスフィルタを施してから出力してもよい（加算器１８の出力に対してローパスフィルタを施してもよい）。
【００２１】
舵機１６は、本船舶に備えられた舵を例えば油圧ポンプやシリンダ等により駆動する舵機駆動部と、実舵角を指令舵角に一致させる舵機制御部と、を含んで構成された公知の船舶機器である。舵機１６には、舵角センサ１５が接続されており、該舵角センサ１５から現在の舵角、すなわち実舵角δｒが出力されるようになっている。実舵角δｒは加算器２４及びデッドバンド処理部２６に供給されている。また、舵機１６は、デッドバンド処理部２６から指令舵角δｒ＋δＤを入力することにより、実舵角をδｒからδｒ＋δＤに変化させるようになっている。
【００２２】
加算器１８は、方位センサ１４から出力される船首方位θと針路設定部１２から出力される基準方位θ０との偏差を生成し、それを操舵量決定部２２に供給している。なお、加算器１８から出力される偏差θ−θ０は、±１８０°の範囲に正規化される。
【００２３】
操舵量決定部２２はＰＩＤ制御（比例制御＋積分制御＋微分制御）を行う公知の制御手段であって、加算器１８及び制御パラメータ決定部２０の出力が供給されており、制御パラメータ決定部２０から供給される制御パラメータ（比例係数（比例制御パラメータ）ＫＰ、積分係数（積分制御パラメータ）ＫＩ及び微分係数（微分制御パラメータ）ＫＤ）に基づいて、加算器１８から供給される方位偏差θ−θ０から操舵量δＰＩＤを算出する。この操舵量決定部２２はハードウェアのみによって構成されてもよいし、コンピュータと該コンピュータが実行するプログラムによって構成されてもよく、具体的には、図２に示すように、操舵量決定部２２は、積分器３０、微分器３６、係数乗算器３２，３４，３８、加算器４０を含んで構成されている。そして、加算器１８から出力される偏差θ−θ０に対して、積分器３０により積分するとともに、積分結果に対して係数乗算器３２により積分係数ＫＩを乗算する。また、並行して係数乗算器３４により比例係数ＫＰを乗算する。さらに、並行して微分器３６により微分するとともに、微分結果に対して係数乗算器３８により微分係数ＫＤを乗算する。加算器４０には、それらの演算結果が入力されており、総和を操舵量δＰＩＤとして出力するようになっている。なお、係数乗算器３２，３４，３８には、制御パラメータ決定部２０から積分係数ＫＩ、比例係数ＫＰ、微分係数ＫＤがそれぞれ供給され、その値が各係数乗算器３２，３４，３８に保持されるようになっている。
【００２４】
この操舵量δＰＩＤは加算器２４に供給されている。加算器２４には舵角センサ１５から出力される実舵角δｒも負符号を与えられて供給されており、操舵量δＰＩＤと実舵角δｒとの差分が演算されるようになっている。演算結果はデッドバンド処理部２６に供給されている。
【００２５】
デッドバンド処理部２６は、入力値である操舵量δＰＩＤと実舵角δｒとの差分の絶対値が所定値ＤＢ未満である場合には内部値δＤを零とし、それ以上の場合には入力値をそのまま内部値δＤとする処理を行う。デッドバンド処理部２６には舵機１６から実舵角δｒも入力されている。そして、デッドバンド処理部２６は、この実舵角δｒと内部値δＤとの和を出力し、舵機１６に供給している。こうして、操舵量決定部２２の出力に対する舵角δｒ＋δＤの不感帯を設けるものである。このデッドバンド処理部２６も、ハードウェアのみによって構成されてもよいし、コンピュータと該コンピュータが実行するプログラムによって構成されてもよい。デッドバンド処理部２６における入力値と内部値との関係は、図３に示される通りである。なお、前記所定値ＤＢの値は制御パラメータ決定部２０から与えられるようになっている。
【００２６】
制御パラメータ決定部２０は、操舵量決定部２２において操舵量δＰＩＤを決定するために用いる制御パラメータ（比例係数ＫＰ、積分係数ＫＩ及び微分係数ＫＤ）を決定する処理を行うものであり、加算器１８から偏差θ−θ０が入力されている。制御パラメータ決定部２０は、このデータに基づいて制御パラメータを決定する。この制御パラメータ決定部２０も、ハードウェアのみによって構成されてもよいし、コンピュータと該コンピュータが実行するプログラムによって構成されてもよい。
【００２７】
具体的には、制御パラメータ決定部２０は、図４に示されるように、挙動検出部５２、挙動特徴量算出部５６及び制御パラメータ設定部６２を含んで構成されている。ここで、挙動特徴量算出部５６は、挙動特徴量記憶部５５と状態判定基礎データ算出部５７とを含んでいる。また、制御パラメータ設定部６２は制御状態判定部６３を含んでいる。すなわち、この自動操舵制御装置１０は、制御状態判定装置を含んで構成されている。
【００２８】
まず、挙動検出部５２には、加算器１８から出力される偏差θ−θ０が入力されており、船舶の所定挙動（偏差θ−θ０が極大値をとるタイミングから再び極大値をとるタイミングまでの挙動（水平方向の船首揺，ヨーイング））の時間範囲を順次判断する。
【００２９】
例えば、挙動検出部５２に順次入力される偏差θ−θ０に基づいて、最新の偏差θ−θ０から直前の偏差θ−θ０の差分を順次計算し、その値が正から負に変化するタイミングを制御量である船首方位θが極大値をとるタイミングであると判断する。そして、このタイミングを直前の挙動の終了タイミング、且つ次の挙動の開始タイミングと判断する。すなわち、図５に示されるように、加算器１８から出力される偏差θ−θ０は一般には増減を繰り返しており、図中波線で示される、偏差θ−θ０が極大値をとるタイミング、すなわち船首方位θが極大値をとるタイミングを検知し、それをある挙動の開始タイミング、且つ次の挙動の終了タイミングとして挙動特徴量算出部５６に供給するようになっている。なお、挙動検出部５２は、その他、船首方位θが極小値をとるタイミングや、船首方位θの二階微分が符号反転するタイミング等に基づいて、挙動の時間範囲の開始タイミングや終了タイミングを決定してもよい。
【００３０】
挙動特徴量算出部５６には、挙動検出部５２から各挙動の開始タイミング及び終了タイミングが順次供給されるとともに、加算器１８から偏差θ−θ０が順次供給されている。挙動特徴量算出部５６は記憶手段を備えており、少なくとも１挙動分の偏差θ−θ０が記憶されるようになっている。そして、各挙動の時間範囲において加算器１８から供給された偏差θ−θ０に基づいて、該挙動の特徴量を算出するようになっている。なお、挙動特徴量算出部５６に記憶手段を設けることなく、逐次各種挙動特徴量を算出するようにしてもよい。
【００３１】
ここでは、挙動特徴量算出部５６は、各挙動の特徴量として、１つの挙動中に取得される偏差θ−θ０の平均値θｃ、１つの挙動中に取得される偏差θ−θ０の一階微分値ωの平均値ωｃ、１つの挙動中に取得される偏差θ−θ０の最大値と最小値との差Δθ、１つの挙動中に取得される偏差θ−θ０の一階微分ωの最大値と最小値との差Δω、ΔθとΔωの積Ｓ、挙動周期Ｔ、すなわち挙動の開始タイミングから終了タイミングまでの経過時間を算出するようにしている。図６は、ある挙動に対応する偏差θ−θ０を、横軸が偏差θ−θ０であり、縦軸がその一階微分であるωである位相面に表したものであり、挙動特徴量算出部５６は、同図に示されるθｃ、ωｃ、Δθ、Δω及びＳを特徴量として算出するとともに、さらに挙動周期Ｔを算出するようにしている。
【００３２】
こうして算出される各特徴量は挙動特徴量記憶部５５に記憶されている。挙動特徴量記憶部５５は、図７に示されるように、最新の所定回数（例えば５回）の挙動に対する挙動特徴量、特に挙動周期Ｔ、ΔθとΔωの積Ｓ、及びθｃの二乗値を記憶している。挙動判定基礎データ算出部５７は、この挙動特徴量記憶部５５の記憶内容に基づき、挙動毎に、状態判定基礎データを算出している。状態判定基礎データは、挙動（ヨーイング）面積の平均値Ｓ＿ＡＶＥと、挙動面積の最大値Ｓ＿ＭＡＸと、挙動中心偏角の二乗平均ＤＶ＿ＣＮＴ＿ＲＭＳと、挙動周期の標準偏差Ｔ＿ＳＤと、を含んでいる。これらの状態判定基礎データは制御パラメータ設定部６２に供給される。ここで、挙動面積は、上述したΔθとΔωとの積Ｓであり、挙動面積の平均値Ｓ＿ＡＶＥは、次式（１）に示されるように、挙動特徴量記憶部５５に記憶されている、最新の所定回の挙動における挙動面積Ｓを平均したものである。
【００３３】
【数１】
Ｓ＿ＡＶＥ＝ΣＳｉ／５ …（１）
【００３４】
ここで、Σはｉを１から５に１ずつ変化させた総和である（以下、同様）。次に、挙動面積の最大値Ｓ＿ＭＡＸは、次式（２）に示されるように、挙動特徴量記憶部５５に記憶されている、最新の所定回の挙動における挙動面積Ｓのうち最大値である。
【００３５】
【数２】
Ｓ＿ＭＡＸ＝ＭＡＸ（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４，Ｓ５） …（２）
【００３６】
挙動中心偏角の二乗平均ＤＶ＿ＣＮＴ＿ＲＭＳは、次式（３）に示されるように、最新の所定回の挙動における偏差θ−θ０の平均値θｃを二乗し、それを平均化して平方根をとったものである。
【００３７】
【数３】
ＤＶ＿ＣＮＴ＿ＲＭＳ
【００３８】
＝ＳＱＲＴ｛Σθｃｉ２／５｝ …（３）
【００３９】
ここで、ＳＱＲＴは平方根を表す。挙動周期の標準偏差Ｔ＿ＳＤは、次式（４）に示されるように、最新の所定回の挙動における挙動周期Ｔの標準偏差である。なお、挙動の大きさに応じて適宜正規化してもよい。
【００４０】
【数４】
Ｔ＿ＳＤ＝Σ（Ｔｉ−Ｔave）２／５ …（４）
【００４１】
ここで、Ｔave＝ΣＴｉ／５であり、最新の所定回の挙動における挙動周期Ｔの平均値である。
【００４２】
制御パラメータ設定部６２は、上述のように制御状態判定部６３を含んでおり、現在の制御状態を判定するとともに、その判定結果に基づいて制御パラメータを決定し、それを操舵量決定部２２に供給する。具体的には、制御状態判定部６３は、状態判定基礎データ算出部５７により算出され、挙動特徴量算出部５６から供給される状態判定基礎データに基づいて、現在の挙動に対して発振指数、外乱指数及びゲイン不足指数を算出するとともに、それらの指数に基づいて現在の制御状態を判定する。そして、制御パラメータ設定部６２は、判定結果に応じて制御パラメータを決定し、それを操舵量決定部２２に供給する。
【００４３】
制御状態判定部６３は、図８乃至図１０に示されるファジィ推論データを記憶しており、これらのデータに基づいて指数を算出する。すなわち、挙動面積Ｓの平均値Ｓ＿ＡＶＥを、図８（ｂ）に示されるメンバーシップ関数に照らし合わせ、その値が大、中、小のいずれに属するかを判断する。また、挙動周期Ｔの標準偏差Ｔ＿ＳＤを、図８（ｃ）に示されるメンバーシップ関数に照らし合わせ、その値が大、中、小のいずれに属するかを判断する。そして、それらの結果を図８（ａ）に照らし合わせ、発振指数が大、小、無（無し）のいずれに属するかを判断する。すなわち、制御状態判定部６３は、挙動面積Ｓの平均値Ｓ＿ＡＶＥと挙動周期Ｔの標準偏差Ｔ＿ＳＤとに基づいて、現挙動の発振指数が大、小、無のいずれであるかを判断する。ここで、発振指数は、現挙動が制御に起因する発振状態である程度を表す。
【００４４】
同様に、制御状態判定部６３は、挙動面積Ｓの最大値Ｓ＿ＭＡＸを、図９（ｂ）に示されるメンバーシップ関数に照らし合わせ、その値が大、中、小のいずれに属するかを判断する。また、挙動周期Ｔの標準偏差Ｔ＿ＳＤを、図９（ｃ）に示されるメンバーシップ関数に照らし合わせ、その値が大、中、小のいずれに属するかを判断する。そして、それらの結果を図９（ａ）に照らし合わせ、外乱指数が大、小、無（無し）のいずれに属するかを判断する。すなわち、制御状態判定部６３は、挙動面積Ｓの最大値Ｓ＿ＭＡＸと挙動周期Ｔの標準偏差Ｔ＿ＳＤとに基づいて、現挙動の外乱指数が大、小、無のいずれであるかを判断する。ここで、外乱指数は、現挙動が外乱の影響を受けた状態である程度を表す。
【００４５】
さらに、制御状態判定部６３は、挙動中心偏角の二乗平均ＤＶ＿ＣＮＴ＿ＲＭＳを、図１０（ｂ）に示されるメンバーシップ関数に照らし合わせ、その値が大、中、小のいずれに属するかを判断する。そして、その結果を図１０（ａ）に照らし合わせ、ゲイン不足指数が大、無（無し）のいずれに属するかを判断する。すなわち、制御状態判定部６３は、挙動中心偏角の二乗平均ＤＶ＿ＣＮＴ＿ＲＭＳに基づいて、現挙動のゲイン不足指数が大又は無のいずれであるかを判断する。ここで、ゲイン不足指数は、現挙動がゲイン不足の状態で制御された状態である程度を表す。
【００４６】
その後、制御パラメータ設定部６２は、制御状態判定部６３による判定結果に基づき、制御パラメータを決定する。具体的には、発振指数が大であると判断されれば、蛇行状態（第１操船状態）と判断し、予め用意された制御パラメータ（ＫＰ，ＫＩ，ＫＤ）のうち比例制御パラメータＫＰを減少させる。必要に応じて他のパラメータを変化させてもよい。減少量は、固定量としてもよいし、発振の程度に応じて、例えば挙動面積Ｓの平均値Ｓ＿ＡＶＥ等に基づいて都度決定してもよい。
【００４７】
また、制御パラメータ設定部６２は、第１操船状況でない場合において、ゲイン不足指数が大であり（例えば偏差が大である挙動が連続する等）、外乱指数が大であると判断されれば、嵐状態（第２操船状態）と判断し、予め用意された制御パラメータ（ＫＰ，ＫＩ，ＫＤ）のうち比例制御パラメータＫＰを増加させるとともに、微分制御パラメータＫＤを減少させる。必要に応じて他のパラメータを変化させてもよい。増加量及び減少量は、それぞれ固定量としてもよいし、嵐状態の程度に応じて、例えば偏差の大きさ（挙動面積Ｓの最大値Ｓ＿ＭＡＸ等）に基づいて都度決定してもよい。
【００４８】
さらに、制御パラメータ設定部６２は、第１操船状況でもなく、第２操船状況でもない場合において、ゲイン不足指数が大であると判断されれば、偏差状態（第３操船状態）と判断し、予め用意された制御パラメータ（ＫＰ，ＫＩ，ＫＤ）のうち比例制御パラメータＫＰを増加させる。必要に応じて他のパラメータを変化させてもよい。その増加量は、固定量としてもよいし、ゲイン不足の程度に応じて、例えば挙動中心偏角の二乗平均ＤＶ＿ＣＮＴ＿ＲＭＳ等に基づいて都度決定してもよい。
【００４９】
以上のようにして、操船状態に応じて制御パラメータを設定し、安定した操船制御を実現することができる。
【００５０】
ここで、本実施形態に係る自動操舵制御装置１０の動作についてフロー図に基づいて説明する。図１１は、本実施形態に係る自動操舵制御装置１０の動作を示すフロー図である。
【００５１】
同図に示すように、この自動操舵制御装置１０では、まず予め用意された制御パラメータ（比例係数ＫＰ０、積分係数ＫＩ０及び微分係数ＫＤ０）を操舵量決定部２２に供給し、それにより最初の挙動（ヨーイング）の間、舵機１６を制御する（Ｓ１０１）。そして、挙動検出部５２は、偏差θ−θ０により挙動の終了タイミングを監視する（Ｓ１０２）。そして、挙動検出部５２が挙動の終了タイミングを検知すると、それを挙動特徴量算出部５６に通知し、それにより挙動特徴量算出部５６が挙動の特徴量（θｃ，ωｃ，Δθ，Δω，Ｓ，Ｔ，θｃ２）を算出する（Ｓ１０３）。
【００５２】
こうして、算出される特徴量の一部は挙動特徴量記憶部５５に記憶される。次に、状態判定基礎データ算出部５７は、挙動特徴量記憶部５５の記憶内容に基づいて、各状態判定基礎データ（Ｓ＿ＡＶＥ，Ｓ＿ＭＡＸ，ＤＶ＿ＣＮＴ＿ＲＭＳ，Ｔ＿ＳＤ）を算出する（Ｓ１０４）。こうして算出される状態判定基礎データは制御パラメータ設定部６２に供給される。
【００５３】
次に、制御パラメータ設定部６２に設けられた制御状態判定部６３が、状態判定基礎データに基づいて、各状態指数（発振指数、外乱指数、ゲイン不足指数）を取得するとともに（Ｓ１０５）、制御状態（第１操船状態、第２操船状態、第３操船状態又はそれ以外）を判定する（Ｓ１０６）。そして、判定結果に基づいて、制御パラメータ設定部６２が制御パラメータを決定する（Ｓ１０７）。その後、Ｓ１０１に戻って、Ｓ１０７で決定される制御パラメータを用いて、次の挙動の間、舵機１６を制御する。
【００５４】
以上説明した自動操舵制御装置１０によれば、目標値である基準方位θ０と制御量である船首方位θとの偏差が増減を繰り返す場合に、その増減パターンの周期の規則性（ばらつき量）に基づいて制御状態（操船状態）を判断することができ、その判断結果に応じて制御パラメータを設定することにより、安定的に操船制御を行うことができる。
【００５５】
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、制御量の周期的変化の規則性（ばらつき量）を評価するのは、上記のように周期及びその標準偏差を用いる方法に限定されず、周波数を用いてもよい。また、ここでは船舶の操舵制御及び制御状態判定に本発明を適用する例を示したが、他の移動体にも本発明を同様に適用することができる。また、移動体制御以外にも本発明を同様に適用することができる。さらに、移動体の進行方向のみならず、姿勢制御や速度制御等にも適用することができ、移動体以外であっても、温度や濃度等の物理量の制御に適用することができる。
【００５６】
【発明の効果】
本発明によれば、制御対象により行われる所定種類の挙動の周期又は周波数のばらつき量を算出し、それを制御パラメータの変更や制御状態の判定に用いるようにしたので、周期的外乱により影響を受けた状態と発振状態とを区別して、制御や制御状態の判定を好適に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施形態に係る自動操舵制御装置の構成を示す図である。
【図２】 操舵量決定部の構成を示す図である。
【図３】 デッドバンド処理部の処理内容を説明する図である。
【図４】 制御パラメータ決定部の構成を示す図である。
【図５】 方位差（実方位と目標方位との差）の経時変化を示す図である。
【図６】 挙動あたりの方位差とその一階微分の推移を位相面で示す図である。
【図７】 挙動特徴量記憶部の記憶内容を示す図である。
【図８】 発振指数を推論するためのファジィ推論データを示す図である。
【図９】 外乱指数を推論するためのファジィ推論データを示す図である。
【図１０】 ゲイン不足指数を推論するためのファジィ推論データを示す図である。
【図１１】 本発明の実施形態に係る自動操舵制御装置の動作を示すフロー図である。
【符号の説明】
１０ 自動操舵制御装置、１２ 針路設定部、１４ 方位センサ、１５ 舵角センサ、１６ 舵機、１８，２４，４０ 加算器、２０ 制御パラメータ決定部、２２ 操舵量決定部、２６ デッドバンド処理部、３０ 積分器、３２ 積分パラメータ乗算部、３４ 比例パラメータ乗算部、３６ 微分器、３８ 微分パラメータ乗算部、５２ 挙動検出部、５５ 挙動特徴量記憶部、５６ 挙動特徴量算出部、５７ 状態判定基礎データ算出部、６２ 制御パラメータ設定部、６３ 制御状態判定部。
Claims (10)
- 制御量の目標値からの偏差と、制御パラメータと、に基づいて操作量を調整する制御装置において、
前記制御対象により行われる所定種類の挙動の周期又は周波数を検出する挙動特徴量検出手段と、
前記周期又は周波数のばらつき量を算出するばらつき量算出手段と、
前記ばらつき量が所定閾値未満の場合に、制御量の振幅に応じて前記制御パラメータに含まれる比例制御パラメータを減少させる制御パラメータ変更手段と、
を含むことを特徴とする制御装置。 - 制御量の目標値からの偏差と、制御パラメータと、に基づいて操作量を調整する制御装置において、
前記制御対象により行われる所定種類の挙動の周期又は周波数を検出する挙動特徴量検出手段と、
前記周期又は周波数のばらつき量を算出するばらつき量算出手段と、
前記ばらつき量が所定閾値以上の場合に、前記偏差の大きさに応じて、前記制御パラメータに含まれる比例制御パラメータを増加させる制御パラメータ変更手段と、
を含むことを特徴とする制御装置。 - 請求項２に記載の制御装置において、
前記制御パラメータ変更手段は、前記ばらつき量が前記所定閾値以上の場合に、前記制御パラメータに含まれる微分制御パラメータを減少させる
ことを特徴とする制御装置。 - 制御量の目標値からの偏差と、制御パラメータと、に基づいて操作量を調整する制御装置において、
前記制御対象により行われる所定種類の挙動の周期又は周波数を検出する挙動特徴量検出手段と、
前記周期又は周波数のばらつき量を算出するばらつき量算出手段と、
前記制御対象により行われる所定種類の挙動の時間範囲を前記制御量に基づいて順次判断する挙動検出手段と、を含み、
前記挙動特徴量検出手段は、前記時間範囲に基づき、前記制御対象により行われる所定種類の挙動の周期又は周波数を検出する
ことを特徴とする制御装置。 - 請求項４に記載の制御装置において、
前記挙動検出手段は、前記制御量が極値をとるタイミングを前記所定種類の挙動の時間範囲の始期及び終期と判断する
ことを特徴とする制御装置。 - 請求項１乃至５のいずれかに記載の制御装置において、
前記ばらつき量算出手段は、最新の所定回数の前記挙動における、周期又は周波数の標準偏差に基づいて前記ばらつき量を算出する
ことを特徴とする制御装置。 - 請求項１乃至６のいずれかに記載の制御装置において、
前記制御対象は船舶であり、
前記制御量はその針路であり、
前記船舶に備えられた舵機を制御する
ことを特徴とする制御装置。 - 制御量の目標値からの偏差と、制御パラメータと、に基づいて操作量を調整する制御方法において、
前記制御対象により行われる所定種類の挙動の周期又は周波数を検出する挙動特徴量検出ステップと、
前記周期又は周波数のばらつき量を算出するばらつき量算出ステップと、
前記ばらつき量が所定閾値未満の場合に、制御量の振幅に応じて前記制御パラメータに 含まれる比例制御パラメータを減少させる制御パラメータ変更ステップと、
を含むことを特徴とする制御方法。 - 制御量の目標値からの偏差と、制御パラメータと、に基づいて操作量を調整する制御方法において、
前記制御対象により行われる所定種類の挙動の周期又は周波数を検出する挙動特徴量検出ステップと、
前記周期又は周波数のばらつき量を算出するばらつき量算出ステップと、
前記ばらつき量が所定閾値以上の場合に、前記偏差の大きさに応じて、前記制御パラメータに含まれる比例制御パラメータを増加させる制御パラメータ変更ステップと、
を含むことを特徴とする制御方法。 - 制御量の目標値からの偏差と、制御パラメータと、に基づいて操作量を調整する制御方法において、
前記制御対象により行われる所定種類の挙動の周期又は周波数を検出する挙動特徴量検出ステップと、
前記周期又は周波数のばらつき量を算出するばらつき量算出ステップと、
前記制御対象により行われる所定種類の挙動の時間範囲を前記制御量に基づいて順次判断する挙動検出ステップと、を含み、
前記挙動特徴量検出ステップは、前記時間範囲に基づき、前記制御対象により行われる所定種類の挙動の周期又は周波数を検出する
ことを特徴とする制御方法。
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