JP6897360B2 - 制御装置、制御プログラムおよび制御システム - Google Patents
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Description
好ましくは、更新手段は、推定されたフィードバック値との偏差に所定の係数を乗じた値で現在の仮の補正データを更新する。
まず、本実施の形態に従う制御装置100の構成について説明する。制御装置100は、主として、任意の制御対象を制御する機能を有している。制御装置100としては、例えば、PLC(プログラマブルコントローラ)のようなFA(Factory Automation)用のコントローラであってもよいし、汎用コンピュータであってもよい。また、複数の装置が連携することで、後述するような本実施の形態に従う学習制御を含む制御系を実現してもよい。例えば、PLCが学習演算を含む実制御を担当するとともに、PLCと連携した汎用コンピュータが事前の学習演算(シミュレーション)を担当するようにしてもよい。
図1は、本実施の形態に従う制御装置100の構成を示す模式図である。図1を参照して、制御装置100は、予め格納された制御プログラム(システムプログラム110およびユーザプログラム112を含む)を実行することで算出される制御出力または指令値をサーボドライバ200へ与えるとともに、サーボドライバ200またはI/O(Input/Output)ユニット126を介してフィードバック値を取得する。このような制御出力または指令値とフィードバック値とを用いて、学習制御を実現する。
次に、本実施の形態に従う学習制御を含む制御系の機能分担例について説明する。図2は、本実施の形態に従う制御装置100を含む制御システムの機能分担例を示す模式図である。図2(A)を参照して、典型的には、制御装置100は、サーボドライバ200およびメカ300を含む制御対象10からフィードバック値を測定するとともに、測定したフィードバック値(制御量)を反映した学習演算および制御演算の結果得られる制御出力を制御対象10へ出力する。すなわち、図2(A)に示す構成においては、制御装置100において指令値生成、学習演算および制御演算が実行される。図2(A)に示す制御出力は操作量に相当する。
次に、本実施の形態に従う学習制御を含む制御系の指令値生成および制御演算に着目して基本的な処理を説明する。
次に、本実施の形態に従う学習制御を含む制御系の学習演算に着目して基本的な処理を説明する。
但し、
Rev(k+1)(n):k+1回目の学習演算のサンプル時刻nにおける補正データ
Rev(k)(n):k回目の学習演算のサンプル時刻nにおける補正データ
G:学習の強さを定める係数(0<G≦1:通常は「1」でもよい)
Err(k)(n+st):k回目の学習演算のサンプル時刻n+stにおける偏差データ
st:補正シフト時間(制御周期の整数倍)
上述の数式において、Err(k)(n+st)となっているのは、偏差データを補正データに反映する際に、偏差データを補正シフト時間stだけ時間を過去方向にずらすことを意味する。これは、制御演算、メカ300の応答遅れ、通信遅れなどに起因するむだ時間を補償することを意図している。補正シフト時間stは、後述するような特性測定の方法を利用して、制御演算部154および制御対象10の特性から事前に決定できる。
本実施の形態に従う学習制御を含む制御系は、さらに、補正データ153の初期値であるRev(1)をより適切に決定するための処理(以下、「シミュレーション学習演算」とも称す。)が実装されている。Rev(1)に入力する補正データを、以下「仮の補正データ」とも称す。
次に、本実施の形態に従う制御装置100における学習制御に係る処理手順について説明する。図7は、本実施の形態に従う制御装置100における学習制御に係る処理手順を示すフローチャートである。図7に示す各ステップは、図1に示すプロセッサ102が制御プログラム(システムプログラム110、ユーザプログラム112および学習制御プログラム114を含む)を実行することで実現される。
次に、シミュレーション学習演算(図7のステップS8)のより詳細な処理手順について説明する。
このように、制御装置100は、ステップ状の指定値パターンに従って制御周期毎に出力される特性測定用指令値を制御演算部154へ出力し、特性測定用指令値に対応して取得されるフィードバック値の時間変化(すなわち、応答データS(n))について時間的な差分近似により単位パルスに対する応答特性(すなわち、単位パルス応答データU(n))を算出する。
すなわち、指令値パターンD(n)と単位パルス応答データU(n)との一種の畳み込み演算によって、学習演算の開始前に取得されるであろう応答特性に相当する、応答データRsim(0)(n)が算出される。
続いて、制御装置100は、シミュレーションにより学習演算を実行(シミュレーション学習演算)する。すなわち、制御装置100は、上述したような学習演算部172での補正データ153の更新と同様の処理をシミュレーションで実現する。
Errsim(ks)(n)=D(n)−Rsim(ks)(n)
続いて、制御装置100は、指令値と推定されたフィードバック値との偏差に基づいて仮の補正データを更新する。より具体的には、制御装置100は、偏差データErrsim(ks)に基づいてks+1回目の補正データRevsim(ks+1)を更新する(ステップS85)。ks+1回目の補正データRevsim(ks+1)は、以下のような数式に従って算出される。但し、n=0〜Nである。
但し、
Revsim(ks+1)(n):ks+1回目のシミュレーション学習のサンプル時刻nにおける補正データ
Revsim(ks)(n):ks回目のシミュレーション学習のサンプル時刻nにおける補正データ
G:学習の強さを定める係数(0<G≦1:通常は「1」でもよい)
Errsim(ks)(n+st):ks回目のシミュレーション学習のサンプル時刻n+stにおける偏差データ
st:補正シフト時間(制御周期の整数倍)
上述のように、制御装置100は、推定されたフィードバック値との偏差に所定の係数Gを乗じた値で現在の仮の補正データを更新する。このとき、モデル誤差Merr(n)を更新後の仮の補正データに反映してもよい。
次に、本実施の形態に従う学習制御を含む制御系によるいくつかの実施例を説明する。
次に、本実施の形態に従う制御装置100に予め格納された制御プログラムに含まれる学習制御プログラム114の実装例について説明する。
上述した実施の形態について以下のような変形を加えてもよい。
上述のシミュレーション学習演算においては、特性測定により、補正なし応答データが取得される(ステップS4)。さらに、補正なし応答データを用いて、モデル誤差Merr(n)が算出される(ステップS83)が、応答データS(n)の取得を省略した場合には、モデル誤差Merr(n)はゼロとして取り扱うことになる。
上述の実施の形態においては、特性測定用指令値として、ステップ状の時間変化を用いるとともに、そのような指令値に応じて取得されるステップ応答データを用いて、単位パルス指令値に対する応答データを算出している。
上述の実施の形態においては、単位パルス応答データU(n)と指令値パターンD(n)とに基づいて、各回の補正データRevsim(ks)(n)を算出する。
上述の実施の形態においては、典型例として、制御装置100が学習演算およびシミュレーション学習演算を実行する構成を説明した。しかしながら、学習演算およびシミュレーション学習演算をそれぞれ別の処理主体で実行するようにしてもよい。例えば、制御装置100が指令値を出力することで得られるフィードバック値を取得し、その取得したフィードバック値を用いて、制御装置100とは別に用意されたパーソナルコンピュータ上でシミュレーション学習演算を実行し、そのシミュレーション学習演算の実行により決定された仮の補正データを再度制御装置100へ戻すようにしてもよい。
本実施の形態に従う学習制御を含む制御系においては、既知の指令値を制御演算部154へ与えるとともに、制御対象10からのフィードバック値の時間変化である応答データを取得する。そして、取得した応答データに基づいて、制御演算部154および制御対象10を含めた系の特性を反映したシミュレーション学習演算を実行し、指令値パターンに対する仮の補正データを決定する。決定された仮の補正データを学習演算の補正データの初期値として採用することで、学習演算を早期の収束し、適切な補正データを決定できる。
Claims (7)
- 制御対象を制御するための制御装置であって、
予め定められたパターンに従って制御周期毎に出力される第1の指令値を、補正データに従って制御周期毎に出力される補正量で補償した第2の指令値を生成して制御演算手段へ出力する指令値生成手段を備え、前記制御演算手段は、前記第2の指令値に従って前記制御対象に対する制御出力を算出し、
前記第1の指令値と前記制御対象からのフィードバック値との偏差に基づいて、前記補正データを更新する学習演算手段と、
前記学習演算手段による前記補正データに対する更新が実行されていない状態において用いられる、当該補正データの初期値を決定する初期値決定手段とを備え、
前記初期値決定手段は、
前記制御演算手段に与えられる指令値と当該指令値に応答して前記制御対象に現れるフィードバック値との関係を示す応答特性を取得する特性取得手段と、
前記第1の指令値を仮の補正データで補償した値と、前記応答特性とに基づいて、前記制御対象に現れるであろうフィードバック値を推定する推定手段と、
前記第1の指令値と前記推定されたフィードバック値との偏差に基づいて前記仮の補正データを更新する更新手段と、
前記第1の指令値の前記制御演算手段への出力に応答して前記制御対象に現れるフィードバック値と、対応する前記推定されたフィードバック値との偏差からモデル誤差を算出する算出手段とを含み、
前記更新手段は、前記モデル誤差を更新後の仮の補正データに反映する、制御装置。 - 前記更新手段は、前記推定されたフィードバック値との偏差に所定の係数を乗じた値で現在の仮の補正データを更新する、請求項1に記載の制御装置。
- 前記特性取得手段は、
ステップ状の指定値パターンに従って制御周期毎に出力される第3の指令値を前記制御演算手段へ出力し、
前記第3の指令値に対応して取得されるフィードバック値の時間変化について時間的な差分近似により単位パルスに対する応答特性を算出する、請求項1または2に記載の制御装置。 - 前記特性取得手段は、任意の指令値を前記制御演算手段へ与えるとともに、当該任意の指令値に対応して取得されるフィードバック値の時間変化に基づいて、システム同定手法により推定される伝達関数を前記応答特性として決定する、請求項1〜3のいずれか1項に記載の制御装置。
- 前記初期値決定手段は、予め定められた終了条件が満たされるまで、前記推定手段および前記更新手段による処理を繰返す手段をさらに含む、請求項1〜4のいずれか1項に記載の制御装置。
- 制御対象を制御するための制御装置を実現するための制御プログラムであって、前記制御プログラムはコンピュータに
予め定められたパターンに従って制御周期毎に出力される第1の指令値を、補正データに従って制御周期毎に出力される補正量で補償した第2の指令値を生成して制御演算手段へ出力するステップを実行させ、前記制御演算手段は、前記第2の指令値に従って前記制御対象に対する制御出力を算出し、
前記第1の指令値と前記制御対象からのフィードバック値との偏差に基づいて、前記補正データを更新するステップと、
前記補正データに対する更新が実行されていない状態において用いられる、当該補正データの初期値を決定するステップとを実行させ、
前記補正データの初期値を決定するステップは、
前記制御演算手段に与えられる指令値と当該指令値に応答して前記制御対象に現れるフィードバック値との関係を示す応答特性を取得するステップと、
前記第1の指令値を仮の補正データで補償した値と、前記応答特性とに基づいて、前記制御対象に現れるであろうフィードバック値を推定するステップと、
前記第1の指令値と前記推定されたフィードバック値との偏差に基づいて前記仮の補正データを更新するステップと、
前記第1の指令値の前記制御演算手段への出力に応答して前記制御対象に現れるフィードバック値と、対応する前記推定されたフィードバック値との偏差からモデル誤差を算出するステップとを含み、
前記更新するステップは、前記モデル誤差を更新後の仮の補正データに反映するステップを含む、制御プログラム。 - 制御対象を制御するための制御システムであって、
予め定められたパターンに従って制御周期毎に出力される第1の指令値を、補正データに従って制御周期毎に出力される補正量で補償した第2の指令値を生成する指令値生成手段と、
前記第2の指令値に従って前記制御対象に対する制御出力を算出する制御演算手段と、
前記第1の指令値と前記制御対象からのフィードバック値との偏差に基づいて、前記補正データを更新する学習演算手段と、
前記学習演算手段による前記補正データに対する更新が実行されていない状態において用いられる、当該補正データの初期値を決定する初期値決定手段とを備え、
前記初期値決定手段は、
前記制御演算手段に与えられる指令値と当該指令値に応答して前記制御対象に現れるフィードバック値との関係を示す応答特性を取得する特性取得手段と、
前記第1の指令値を仮の補正データで補償した値と、前記応答特性とに基づいて、前記制御対象に現れるであろうフィードバック値を推定する推定手段と、
前記第1の指令値と前記推定されたフィードバック値との偏差に基づいて前記仮の補正データを更新する更新手段と、
前記第1の指令値の前記制御演算手段への出力に応答して前記制御対象に現れるフィードバック値と、対応する前記推定されたフィードバック値との偏差からモデル誤差を算出する算出手段とを含み、
前記更新手段は、前記モデル誤差を更新後の仮の補正データに反映する、制御システム。
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