JP5436918B2

JP5436918B2 - アクティブフィードバック制御装置、方法、及びプログラム

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Publication number: JP5436918B2
Application number: JP2009107865A
Authority: JP
Inventors: 宏和吉岡; 良典高橋; 仁士松下
Original assignee: Takenaka Corp
Current assignee: Takenaka Corp
Priority date: 2009-04-27
Filing date: 2009-04-27
Publication date: 2014-03-05
Anticipated expiration: 2029-04-27
Also published as: JP2010257314A

Description

本発明は、アクティブフィードバック制御装置、方法、及びプログラムに係り、より詳しくは、同定対象の動特性をオンライン同定するアクティブフィードバック制御装置、方法、及びプログラムに関する。

アクティブフィードバック制御による振動低減技術は既に実用化され、広く用いられている。図６には、一般的なアクティブ振動制御系のアクティブフィードバック制御システム１００のブロック図を示した。同図に示すように、アクティブフィードバック制御システム１００は、アクティブフィードバック制御の制御対象であり、外乱が入力される制御対象１０２、制御対象１０２を駆動するアクチュエータ１０４、制御対象１０２の状態を検出するセンサ１０６、アクチュエータ１０４を制御するコントローラ１０８を含んで構成される。

このようなアクティブフィードバック制御システム１００では、コントローラ１０８は、制御対象１０２の動特性を示すパラメータ（例えば伝達関数のパラメータ）と、センサ１０６から入力された制御対象１０２の状態を示す信号と、に基づいて、制御対象１０２が所望の状態となるような制御信号をアクチュエータ１０４に出力することによりフィードバック制御する。このようなコントローラ１０８を設計するためには、制御対象１０２の動特性を知る必要がある。この場合、一般的には、制御対象１０２をモデル化し、そのモデルパラメータを推定（同定）する手法が採用される。

しかしながら、幅広い周波数帯域における振動制御を行うためには、対象とすべきモード次数が多くなり、精度の高いモデルパラメータの同定は困難である。

制御対象１０２のモデルパラメータを同定するには、一般的には、図７に示すように、コントローラを停止させ、コントローラを加振器としてノイズをアクチュエータ１０４に入力する加振実験を行って、制御対象１０２の動特性の同定を行う（例えば、特許文献１参照）。

また、近年では、制御を行いながら制御対象の同定を行う閉ループ同定（オンラインシステム同定）の研究がなされている（例えば、非特許文献１参照）。これらの研究では、アクティブフィードバック制御システムを２入力１出力システムとして取り扱い、モデル化した同定対象のモデルパラメータを推定する。この手法では、図８に示すように、アクチュエータ１０４へ入力される制御信号に加えて、制御対象１０２へ入力される外乱を計測する必要がある。このようなシステムは、地震動に対する建物応答などの入力外乱が計測可能な場合には適用できるが、外乱が計測できない場合には適用できない。

また、制御対象をモデル化せずに、幅広い周波数帯域における振動制御も提案されている（例えば、非特許文献２参照）。しかしながら、この方法では、制御を行いながら制御対象の特性を同定することはできない。

また、制御対象モデルの特殊性から、同定対象のモデルパラメータを同定する方法（例えば、特許文献２参照）もあるが、一般的な制御対象の場合には適用できない。

また、特許文献３には、閉ループ同定のために擬似不規則信号を閉ループに印加して構造モデルの物理パラメータを同定する技術が記載されている。

また、特許文献４、５には、モータを制御対象としたシステムの特性を同定する技術が記載されており、例えば特許文献４には、オンライン状態で且つ少ない演算量で、制御対象の剛体特性と共振特性との双方を同定する技術が記載されている。

特開２０００−８２６６２号公報特開平６−２２５５６４号公報特開２０００−２７５３７０号公報特開２００８−２２８３６０号公報特開２００５−１６８１６６号公報

"部分空間法による制振構造物のシステム同定"，上林雅子，三田彰，日本建築学会学術講演梗概集. 構造系，No.B-2, pp. 983-984, 2002 "突然変異則を含む粒子群最適化（PSO）を用いた多自由度振動制御系の設計について"，吉岡宏和，松下仁士，高橋良典，第51回自動制御連合講演会，2008

しかしながら、特許文献３に記載された技術では、擬似不規則信号を閉ループに直接印加しているため、振動制御に対しては、外乱を発生させることなり、振動を低減する本来の目的に反することとなる。

また、特許文献４、５に記載された技術は、制御対象であるモータの構造モデルの特殊性に基づく技術であり、汎用性が低い。

本発明は、上記事実に鑑みて成されたものであり、制御性能を低下させることなく、同定対象の動特性を表わすパラメータを同定対象の動作中にオンライン同定することができるアクティブフィードバック制御装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、請求項１記載の発明のアクティブフィードバック制御装置は、外乱が入力される制御対象であって振動する構造物である制御対象、前記制御対象を駆動するアクチュエータ、及び前記制御対象の状態を検出するセンサを含む同定対象の動特性を表わすパラメータと、前記センサからの検出信号と、に基づいて、前記制御対象の速度に比例した制御を行うフィードバック制御により、前記制御対象の振動が抑制された状態となるような制御信号を生成して出力する制御手段と、発生した値の平均値が略ゼロとなるノイズ信号であって前記制御信号よりも小さい値のノイズ信号を発生させるノイズ信号発生手段と、前記制御手段から出力された制御信号と、前記ノイズ信号発生手段が発生させたノイズ信号を前記制御信号に乗算したノイズ付加制御信号と、を加算して前記アクチュエータに出力する加算手段と、前記同定対象の動特性を表わすパラメータを前記同定対象の動作中にオンライン同定し、同定した動特性を表わすパラメータを前記制御手段に出力する同定手段と、を備えたことを特徴とする。

この発明によれば、発生した値の平均値が略ゼロとなるノイズ信号であって前記制御信号よりも小さい値のノイズ信号を発生させ、これを制御信号に乗算したノイズ付加制御信号と、元の制御信号と、を加算してアクチュエータに出力し、制御対象、アクチュエータ、及びセンサを含む同定対象の動特性を表わすパラメータを同定対象の動作中にオンライン同定する。これにより、制御性能を低下させることなく、同定対象の動特性を表わすパラメータを同定対象の動作中にオンライン同定することができる。

なお、請求項２に記載したように、前記ノイズ信号発生手段は、前記発生した値の平均値が略ゼロとなる乱数を発生させる構成とすることができる。

また、請求項３に記載したように、前記ノイズ信号発生手段は、前記発生した値の平均値が略ゼロとなる２値の数を発生させる構成としてもよい。

また、請求項４に記載したように、前記同定手段は、前記制御手段による制御を評価するための評価関数を予め定めた最適化方法により、前記制御手段の動特性を表わすパラメータを同定する構成としてもよい。

この場合、請求項５に記載したように、前記最適化方法は、遺伝的アルゴリズム又は粒子群最適化を用いた方法である構成としてもよい。

請求項６記載の発明のアクティブフィードバック制御方法は、外乱が入力される制御対象であって振動する構造物である制御対象、前記制御対象を駆動するアクチュエータ、及び前記制御対象の状態を検出するセンサを含む同定対象の動特性を表わすパラメータと、前記センサからの検出信号と、に基づいて、前記制御対象の速度に比例した制御を行うフィードバック制御により、前記制御対象の振動が抑制された状態となるような制御信号を生成して出力し、発生した値の平均値が略ゼロとなるノイズ信号であって前記制御信号よりも小さい値のノイズ信号を発生させ、前記制御信号と、前記ノイズ信号を前記制御信号に乗算したノイズ付加制御信号と、を加算して前記アクチュエータに出力し、前記同定対象の動特性を表わすパラメータを前記同定対象の動作中にオンライン同定し、同定した動特性を表わすパラメータを、前記制御信号を生成する制御手段に出力する、ことを特徴とする。

この発明によれば、制御性能を低下させることなく、同定対象の動特性を表わすパラメータを同定対象の動作中にオンライン同定することができる。

請求項７記載の発明のアクティブフィードバック制御プログラムは、コンピュータを、請求項１〜請求項５の何れか１項に記載のアクティブフィードバック制御装置を構成する各手段として機能させる。

以上説明したように、本発明によれば、制御性能を低下させることなく、同定対象の動特性を表わすパラメータを同定対象の動作中にオンライン同定することができる、という優れた効果を有する。

本発明に係るアクティブフィードバック制御システムのブロック図である。コントローラで実行される処理のフローチャートである。同定部で実行される処理のフローチャートである。制御対象の振動数とアクセレランスとの関係をシミュレーションした結果を示すグラフである。（Ａ）は閉ループ同定を行わない従来におけるアクティブ制御について制御対象の振動数とアクセレランスとの関係をシミュレーションした結果を示す図、（Ｂ）は本発明に係る閉ループ同定を行うアクティブ制御について制御対象の振動数とアクセレランスとの関係をシミュレーションした結果を示す図である。従来におけるアクティブフィードバック制御システムのブロック図である。従来における制御対象のモデルのパラメータを同定する場合のシステムのブロック図である。従来におけるアクティブフィードバック制御システムのブロック図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態の一例について詳細に説明する。

図１には、本実施形態に係るアクティブフィードバック制御システム１０の概略ブロック図を示した。同図に示すように、アクティブフィードバック制御システム１０は、制御対象１２、アクチュエータ１４、及びセンサ１６から成る同定対象１８と、コントローラ２０、乱数発生部２２、加算部２４、及び同定部２６から成るアクティブフィードバック制御装置２８と、を含んで構成されている。

制御対象１２は、アクティブフィードバック制御の制御対象であり、外乱が入力される。制御対象としては、例えば建物等の制振対象の構造物とすることができるが、制御対象の種類はこれに限られるものではない。

アクチュエータ１４は、制御対象１２を駆動する。アクチュエータ１４は、例えば制御対象１２が制振対象の構造物である場合には、この構造物の振動を抑制するための制御力を構造物に加えるものとすることができるが、アクチュエータの種類はこれに限られるものではない。

センサ１６は、制御対象１２の状態を検出する。センサ１６は、例えば制御対象１２が構造物の場合には、この構造物の加速度等の物理パラメータを検出するものとすることができるが、センサ１６が検出する物理パラメータの種類はこれに限られるものではない。

コントローラ２０は、アクチュエータ１４、制御対象１２、及びセンサ１６から成る同定対象１８の動特性を表わすパラメータと、センサ１６により検出された制御対象１２の状態を示す検出信号と、に基づいて、制御対象１２が所望の状態となるような制御信号、例えば制御対象１２が構造物であれば、この構造物の振動が抑制された状態となるような制御信号をアクチュエータ１４に出力することによりフィードバック制御する。

乱数発生部２２は、発生させた乱数の平均値が略ゼロとなるような乱数を発生させ、コントローラ２０から入力された制御信号に乗算したノイズ付加制御信号を加算部２４に出力する。

加算部２４は、コントローラ２０から入力された制御信号と、乱数発生部２２から入力されたノイズ付加制御信号と、を加算した制御信号をアクチュエータ１４に出力する。これにより、アクチュエータ１４は、加算部２４から入力された制御信号に応じて制御対象１２を駆動する。

同定部２６は、センサ１６により検出された制御対象１２の状態を示す検出信号と、乱数発生部２２が出力したノイズ付加制御信号と、に基づいて、同定対象１８の動特性を表わすパラメータを同定する。

乱数発生部２２の出力（入力１）からセンサ１６の出力までの閉ループ伝達関数Ｔ（ｓ）は、次式で表わされる。

ここで、Ｇ（ｓ）は同定対象１８の動特性を表わす伝達関数であり、Ｈ（ｓ）はコントローラ２０の特性を表わす伝達関数である。

上記（１）式より、同定対象１８の動特性Ｇ（ｓ）は次式で表わされる。

閉ループ伝達関数Ｔ（ｓ）は、計測等により予め定めることができ、コントローラ２０の特性を表わす伝達関数Ｈ（ｓ）も予め定められる。

従って、同定部２６は、外乱を計測することなく、制御対象１２を制御した状態で、同定対象１８の動特性を表わす伝達関数Ｇ（ｓ）を求めることができる。すなわち、伝達関数Ｇ（ｓ）を表わすパラメータを同定することができる。ここで、同定部２６は、制御対象１２自体をモデル化する必要がなく、直接同定対象１８の伝達関数Ｇ（ｓ）を同定することができる。

なお、同定方法は、種々公知の同定方法を用いることができるが、例えば、制御対象１２自体をモデル化せずに直接同定対象１８の伝達関数Ｇ（ｓ）を同定する方法としては、例えば上記非特許文献２記載の方法を用いることができる。この方法は、任意の評価関数を最適化する方法であり、この方法を用いる場合、同定対象１８の伝達関数Ｇ（ｓ）を表わすパラメータを複数種類発生させ、その中から最適なパラメータを探索することになる。

このように、複数種類のパラメータの中から最適なパラメータを探索して設定することにより、コントローラ２０による制御性能及び制御安定性をより向上させることができる。なお、制御対象１２の伝達関数Ｇ（ｓ）のパラメータの最適化方法としては、粒子群最適化に限定されるものではなく、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）等の他の最適化方法を用いても良い。

なお、コントローラ２０の制御安定性は、次式で示す開ループ特性を表わす伝達関数ＯＬ（ｓ）から求められる位相余裕やゲイン余裕から算出できる。

ＯＬ（ｓ）＝Ｇ（ｓ）Ｈ（ｓ）・・・（３）

次に、本実施形態の作用として、コントローラ２０で実行される処理及び同定部２６で実行される処理の流れを図２、図３に示すフローチャートを参照して説明する。

まず、コントローラ２０で実行される処理について、図２に示すフローチャートを参照して説明する。

図２に示すように、ステップ１００では、予め定めた初期パラメータの設定を行う。具体的には、同定部２６から出力された、同定対象１８の伝達関数Ｇ（ｓ）の予め定めた初期パラメータを入力し、これを設定（記憶）する。

ステップ１０２では、センサ１６からの検出信号を入力し、ステップ１０４では、入力されたセンサ１６からの検出信号と、同定対象１８の動特性を示すパラメータと、に基づいて、制御対象１２が所望の状態となるような制御信号を生成して加算部２４及び乱数発生部２２に出力する。

乱数発生部２２では、所定時間毎に乱数を発生させ、発生した乱数をコントローラ２０からの制御信号に乗算したノイズ付加制御信号を加算部２４に出力する。

加算部２４は、コントローラ２０からの制御信号と乱数発生部２２からのノイズ付加制御信号とを加算してアクチュエータ１４に出力する。

ここで、乱数発生部２２が発生する乱数は、その平均値が略０となる乱数であり、コントローラ２０が出力する制御信号の値の範囲内の乱数であることが好ましい。例えば、コントローラ２０が出力する制御信号の値の範囲が‘−１’〜‘＋１’の範囲である場合、乱数はこの範囲内の値、例えば‘−０．５’〜‘＋０．５’の範囲の値とする。これにより、コントローラ２０から出力される制御信号の値の符号と加算部２４から出力される信号の符号とが逆になるのを防ぐ、すなわち制御対象１２の制御の方向が逆になるのを防ぐことができる。

ステップ１０６では、同定対象１８の伝達関数Ｇ（ｓ）を表わすパラメータが同定部２６から入力されたか否かを判断する。同定部２６では、後述する処理により同定対象１８の伝達関数Ｇ（ｓ）を表わすパラメータを同定し、コントローラ２０に出力する。そして、同定対象１８の伝達関数Ｇ（ｓ）を表わすパラメータが同定部２６から入力された場合には、ステップ１０８へ移行し、入力されていない場合には、ステップ１１０へ移行する。

ステップ１０８では、同定部２６から入力された同定対象１８の伝達関数Ｇ（ｓ）を表わすパラメータを更新する。これにより、制御対象１２を制御しながら、コントローラ２０による制御を最適化することができる。

ステップ１１０では、所定時間経過したか否かを判断し、所定時間経過した場合にはステップ１０２へ戻って上記と同様の処理を繰り返し、所定時間経過していない場合には、所定時間経過するまで待機する。これにより、所定時間毎に上記の処理が繰り返される。

次に、同定部２６により実行される処理について、図３に示すフローチャートを参照して説明する。

ステップ２００では、コントローラ２０に制御対象１２の伝達関数Ｇ（ｓ）の予め定めた初期パラメータを出力する。

ステップ２０２では、閉ループ同定処理を行う。すなわち、センサ１６により検出された制御対象１２の状態を示す検出信号と、乱数発生部２２が出力したノイズ付加制御信号と、を入力し、これらの信号に基づいて、同定対象１８の動特性を表わすパラメータを同定する。同定方法は、前述したように種々公知の手法を用いることができる。

ステップ２０４では、同定したパラメータをコントローラ２０に出力する。これにより、コントローラ２０は、制御対象１２の伝達関数Ｇ（ｓ）のパラメータを更新する。

ステップ２０６では、所定時間経過したか否かを判断し、所定時間経過した場合にはステップ２０２へ戻って上記と同様の処理を繰り返し、所定時間経過していない場合には、所定時間経過するまで待機する。これにより、所定時間毎に上記の処理が繰り返される。

次に、本発明者が本実施形態に係るアクティブフィードバック制御システム１０をシミュレーションした結果について説明する。

なお、制御対象１２（同定対象）は２自由度の構造物とし、外乱としてホワイトノイズを制御対象１２に与え、構造物の加速度応答（アクセレランス）を計測した。また、コントローラ２０は、単純に速度に比例した制御を行う絶対速度フィードバック制御と、低い振動成分をカットするハイパスフィルタと、を組み合わせた制御を行うものとした。また、乱数発生部２２からは、−０．５〜０．５の範囲の乱数であって、その平均値がゼロとなる外乱とは相関のない一様乱数を発生させるものとした。

このような条件で制御対象１２を同定した結果を図４に示した。同図は、制御対象１２の振動数とアクセレランスとの関係を、真の値及び同定結果について示している。同図に示すように、同定結果は、ほぼ真の値を推定できていることが判る。これは、乱数を発生させ、これを制御信号に加えたノイズ付加制御信号によりアクチュエータ１４を制御する、すなわち、制御信号に相関があるノイズが付加された制御信号によりアクチュエータ１４を駆動するためである。

また、図５（Ａ）には、閉ループ同定を行わない従来におけるアクティブ制御について制御対象１２の振動数とアクセレランスとの関係をシミュレーションした結果を示し、同図（Ｂ）には、本実施形態に係る閉ループ同定を行うアクティブ制御について制御対象１２の振動数とアクセレランスとの関係をシミュレーションした結果を示した。なお、同図（Ａ）、（Ｂ）の両方に、比較対象としてフィードバック制御を行わないパッシブ制御についてシミュレーションした結果を示している。同図（Ａ）、（Ｂ）に示すように、閉ループ同定を行わない場合と閉ループ同定を行った場合との制御性能（外乱に対する応答の伝達関数）には、ほとんど差がないことが判った。

以上のように、本実施形態に係るアクティブフィードバック制御装置２８では、制御対象１２、アクチュエータ１４、及びセンサ１６を同定対象１８とし、制御対象１２自体をモデル化せずに、かつ外乱を計測することなく同定対象１８の伝達関数をオンライン同定している。

このように、制御対象１２自体をモデル化する必要がないため、制御対象１２がどのようなものでもフィードバック制御するにあたって特殊な条件を設定する必要がなく、アクティブフィードバック制御装置２８の汎用性を高めることができると共に、高振動数領域におけるアクティブフィードバック制御の性能を高めることができる。

また、本実施形態に係るアクティブフィードバック制御装置２８では、乱数を発生させ、これを制御信号に加えたノイズ付加制御信号によりアクチュエータ１４を制御する、すなわち、制御信号に相関があるノイズが付加された制御信号によりアクチュエータ１４を駆動するため、制御性能をほとんど低減させることがない。

また、制御中に同定対象１８の伝達関数をオンライン同定するため、制御対象１２の動特性が変化した場合でも制御性能が劣化するのを防ぐことができる。

なお、アクティブフィードバック制御装置２８は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を含んで構成されたコンピュータで構成することもできる。この場合、図２、３に示すような処理を実行するプログラムをＣＰＵが読み込んで実行することにより、コンピュータを、アクティブフィードバック制御装置２８を構成する各手段として機能させることができる。

また、本実施形態では、乱数発生部２２により乱数を発生させ、この乱数に制御信号を乗算したノイズ付加制御信号を生成して、これとコントローラ２０からの制御信号とを加算してアクチュエータ１４に出力する構成としたが、平均値が略ゼロになる値であれば、乱数に限られるものではなく、乱数発生部２２に代えて、平均値が略ゼロとなる２値の値を発生させる手段を用いてもよい。例えば、‘−０．５’と‘＋０．５’を交互に発生させる手段を用いても良い。

１０アクティブフィードバック制御システム
１２制御対象
１４アクチュエータ
１６センサ
１８同定対象
２０コントローラ
２２乱数発生部
２４加算部
２６同定部
２８アクティブフィードバック制御装置

Claims

外乱が入力される制御対象であって振動する構造物である制御対象、前記制御対象を駆動するアクチュエータ、及び前記制御対象の状態を検出するセンサを含む同定対象の動特性を表わすパラメータと、前記センサからの検出信号と、に基づいて、前記制御対象の速度に比例した制御を行うフィードバック制御により、前記制御対象の振動が抑制された状態となるような制御信号を生成して出力する制御手段と、
発生した値の平均値が略ゼロとなるノイズ信号であって前記制御信号よりも小さい値のノイズ信号を発生させるノイズ信号発生手段と、
前記制御手段から出力された制御信号と、前記ノイズ信号発生手段が発生させたノイズ信号を前記制御信号に乗算したノイズ付加制御信号と、を加算して前記アクチュエータに出力する加算手段と、
前記同定対象の動特性を表わすパラメータを前記同定対象の動作中にオンライン同定し、同定した動特性を表わすパラメータを前記制御手段に出力する同定手段と、
を備えたアクティブフィードバック制御装置。
前記ノイズ信号発生手段は、前記発生した値の平均値が略ゼロとなる乱数を発生させる
請求項１記載のアクティブフィードバック制御装置。
前記ノイズ信号発生手段は、前記発生した値の平均値が略ゼロとなる２値の数を発生させる
請求項１記載のアクティブフィードバック制御装置。
前記同定手段は、前記制御手段による制御を評価するための評価関数を予め定めた最適化方法により、前記制御手段の動特性を表わすパラメータを同定する
請求項１〜請求項３の何れか１項に記載のアクティブフィードバック制御装置。
前記最適化方法は、遺伝的アルゴリズム又は粒子群最適化を用いた方法である
請求項４記載のアクティブフィードバック制御装置。
外乱が入力される制御対象であって振動する構造物である制御対象、前記制御対象を駆動するアクチュエータ、及び前記制御対象の状態を検出するセンサを含む同定対象の動特性を表わすパラメータと、前記センサからの検出信号と、に基づいて、前記制御対象の速度に比例した制御を行うフィードバック制御により、前記制御対象の振動が抑制された状態となるような制御信号を生成して出力し、
発生した値の平均値が略ゼロとなるノイズ信号であって前記制御信号よりも小さい値のノイズ信号を発生させ、
前記制御信号と、前記ノイズ信号を前記制御信号に乗算したノイズ付加制御信号と、を加算して前記アクチュエータに出力し、
前記同定対象の動特性を表わすパラメータを前記同定対象の動作中にオンライン同定し、同定した動特性を表わすパラメータを、前記制御信号を生成する制御手段に出力する、
アクティブフィードバック制御方法。
コンピュータを、請求項１〜請求項５の何れか１項に記載のアクティブフィードバック制御装置を構成する各手段として機能させるためのアクティブフィードバック制御プログラム。