JPH03152601A - セルフチューニング調節計 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〈産業上の利用分野〉 本発明は、少なくとも比例（Ｐ）、積分（１，）演算パ
ラメータを最適な値に自動的に調整するセルフチューニ
ング調節計に関し、更に詳しくは、制御するプロセスの
動特性を推定するプロセス推定手段を内部に有し、プロ
セスの推定結果に基づいてＰ、Ｉ演算パラメータを決定
するようにしたセルフチューニング調節計に関するもの
である。

〈従来の技術〉 フィードバック制御に用いられるプロセス用調節計とし
て、ＰＩ演算パラメータを自動的にチューニングするよ
うにしたセルフチューニング調節計が実用化されている
。

これまで提案されているセルフチューニング調節計の主
だったものを挙げれば次の通りである。

（１）補助コントローラを主コントローラに対して並列
的に接続し、補助コントローラのゲインを上げ、振動を
起こさせ、その振幅１周波数からＺｉｅｇｌｅｒ、　Ｎ
　１ｃｈｏ　Ｉｓによる所望Ｚ−Ｎ限界感度法に基づい
てＰＩ演算パラメータを決定するもの（昭和４５年計測
自動制御学会論文集Ｖｏ１．６　　限界感度法を利用し
た適応制御系の研究、北森敏行）。

（２）オン、オフ発生器を使用してリミットサイクルを
発生させ、その振幅などから最適なＰＩ演算パラメータ
を決定するようにしたもの（昭和４８年計測自動制御学
会第１２回学術＃Ｉ演会予稿集Ｐ６１７〜６２４　　Ｐ
ＩＤ自動自動形アダプティブ・コントローラ　須見、福
田）。

（３）制御量の挙動をＩｔ１１察するパターン認識手段
を設け、ここでプロセスに外乱を与えることなく、ラン
ダムに発生ずる外乱等の制御系の乱れを認識し、この認
識結果からＰＩ演算パラメータを決定するようにしたも
の（ｔＪｓＰ＾Ｔ　Ｎｏ、４，６０２，３２６）　。

（４）プロセスモデルを用意し、実際のプロセスからの
信号とプロセスモデルからの信号との誤差信号が最小に
なるようにプロセスモデルのパラメータを変更し、ＰＩ
演算パラメータを決定するもの（Ｉ　ＳＡ　Ｔｒａｎｓ
ａｃｔｉｏｎｓ　Ｖｏｌ、２２．Ｎｏ、３　Ｐ、５０，
５１　。

Ｕ　５ＰＡＴ　Ｎｏ、４，３８５，３６２）　。

前記した従来技術において、（１）項及び（２）項のも
のは、いずれもプロセスを振動状態にしたり、ＰＩ演算
パラメータの決定に際して制御系に強制的に外乱（同定
信号）を与える必要があり、このためにプロセスへ少な
からぬ影響を与えるという問題点があった。

【３）項のものは、同定信号を使用するものでないため
に、プロセスに何等の影響も与えないという点で優れて
いるが、制御系の乱れによる応答パターンを長時間にわ
たって認識する必要があるために、最適なＰＩ演算パラ
メータの決定に時間を要するという間組点がある。

（４）項のものは、これらの問題点がない点で優れてい
る。

第６図は、ＵＳＰ＾Ｔ　Ｎｏ、４，３８５，３６２に開
示されているプロセスコントロールシステムの構成ブロ
ック図である。

図において、■は制御対象（フロセス）、２はプロセス
１からのプロセス量Ｐ■と制御目標値Ｓ■との偏差信号
Ｅに少なくとも比例（Ｐ）、積分（１）演算を行い得ら
れた操作信号をプロセス１に出力するＰＩ制御手段、３
はＰＩ制御手段２からの信号が、バイパスフィルタ４１
を介して印加される前記プロセスをモデル化し、そのパ
ラメータが変更可能に構成されたプロセスモデルである
。

５はバイパスフィルタ４２を経たプロセス１からの信号
と、プロセスモデル３からの信号との差を演算する差演
算手段、６は差演算手段５からの信号が最小になるパラ
メータを探索し、その探索したパラメータをプロセスモ
デル３のパラメータとして設定するモデル・パラメータ
探索手段である。

ＰＩ制御手段２は、モデル・パラメータ探索手段６で探
索された結果に基づいて、そのＰＩ演算パラメータが設
定される。

〈発明が解決しようとする問題点〉 この様な構成のプロセスコントロールシステムは、自動
制御状態でＰＩ制御手段の操作信号やプロセス量が変動
したい状態では、ＰＩ演算パラメータが変更されない、
この場合、良好な制御状態において演算パラメータが変
更されないのであれば問題がないが、誤った制御状態の
下で演算パラメータが変更されないような場合、ＰＩ演
演算ラメータか変更されないことがかえって不具合を生
ずる。

また、プロセスモデルやモデル・パラメータ探索手段で
の演算は、常時性われるために全体での演算量が増大し
、マイクロプロセッサでこれらの各手段を実現する場合
において、その負担が重くなる不具合もある。

本発明は、これらの点に鑑みてなされたもので、その目
的は、自動調節状態において、操作量をステップ状に変
更し、プロセス量の応答を観測して演算パラメータを最
適な値に変更することを可能にしたセルフチューニング
調節計を実現することにある。また、本発明の他の目的
は、プロセス推定手段での演算量を少なくすることがで
きるセルフチューニング調節計を実現することにある。

く問題点を解決するための手段〉 前記した目的を達成する本発明は、 プロセスからのプロセス量と制御目標値との偏差信号に
少なくとも比例（Ｐ）、積分（１）演算を行い得られた
操作信号を前記プロセスに出力するＰ　Ｉ　＄ｌＪ御手
段と、 ＰＩ制御手段からの操作信号とプロセスからのプロセス
量を所定の時間収集するデータ収集手段と、 内部にプロセスをモデル化したプロセスモデルを含みデ
ータ収集手段から操作信号とプロセス量を入力しその応
答波形からプロセス動特性を推定するプロセス推定手段
と、 このプロセス推定手段での推定結果に基づいて前記ＰＩ
制御手段のＰＩパラメータを演算し、設定するＰＩパラ
メータ演算手段と、 前記ＰＩ制御手段による自動制御状態において外部から
の指令を受けＰＩｆａｍ手段の出力に所定幅のステップ
状信号を印加するステップ信号印加手段と５ Ｐｌｆｆ、ＩＪｔ！ｉｔ手段からの操作信号とプロセス
からのプロセス量を入力し、これらの信号のいずれかが
変化した時トリガ信号を出力するトリガ発生手段を設け
て構成される。

く作　用〉 ステップ信号発生手段は、外部からの指令を受けてプロ
セス量を変動させる。

トリガ発生手段は、プロセスからのグロセス値Ｐ■に関
連する信号の変動を監視しており、ステップ状信号の印
加によるプロセス量の変動をとらえトリ力信号を発生す
る。

プロセス推定手段およびＰＩパラメータ演算手段は、い
ずれもトリガ発生手段からのトリガ信号が印加されない
場合、計算を行わず、トリガ信号を受けデータ収集手段
で収集されたデータを用いてプロセスの動特性推定の動
作を行う。

〈実施例〉 以下図面を用いて本発明の実施例を詳細に説明する。

第１図は、本発明の一実施例の構成ブロック図である０
図において、■はプロセス（制御対象）で、生産量の変
化、制御目標値の変更、外乱等によってその動特性が変
化するものとする。２はプロセス１からのプロセス量Ｐ
■と、制御目標値ＳＶとの偏差信号ＤＶに少なくとも比
例（Ｐ）、積分（１）演算を行い得られた操作信号ＭＶ
を前記プロセス１に出力するＰＩ制御手段である。

３はデータ収集手段で、Ｐ　Ｉ　Ｉ制御手段２からの操
作信号ＭＶとプロセス１からのプロセス量ＰＶを所定の
時間収集する。

４はデータ収集手段３を経て操作信号ＭＶとプロセス量
Ｐｖを入力し、その応答波形からプロセス１の動特性を
推定するプロセス推定手段である。

このプロセス推定手段は、内部にプロセス１をモデル化
し、パラメータが変更可能に構成されたプロセスモデル
４１と、プロセスからのプロセス量とプロセスモデルか
らの信号の差を求める比較部４２と、比較部４２からの
信号が最小になるバラメータを探索し、当該探索したパ
ラメータに基づいてプロセスモデル４１のパラメータを
可変にするモデル・パラメータ探索手段４３とを含んで
構成されている。

５はＰＩパラメータ演算手段で、プロセス推定手段４で
の推定結果に基づいて、ＰＩ制御手段２のＰＩ演算パラ
メータを演算し、設定する。

６は２１制御手段２からの操作信号ＭＶとプロセス１か
らのプロセス量Ｐｖを入力し、これらの信号のいずれか
が変化した時トリガ信号を出力するトリガ発生手段、３
１はデータ収集手段３で収集されたデータをモデル推定
手段４に印加するためのスイッチ手段である。

トリガ発生手Ｖ１６からのトリガ信号は、スイッチ手段
３１、モデル推定手段４及びＰＩパラメータ演算手段５
に印加され、データ収集手段３で収集されたデータをプ
ロセス推定手段４に印加し、プロセス推定手段４及びＰ
Ｉパラメータ演算手段５の動作を起動する。

７はＰＩ制御手段２による自動制御状態において、例え
ば手動操作のような外部指令手段８からの指令を受け、
ＰＩ制御手段２の操作出力ＭＶに所定幅のステップ状信
号を印加するステップ信号印加手段である。

ＰＩ制御手段２からの操作信号ＭＶが印加される前記制
御対象１をモデル化し、そのパラメータが変更可能に構
成されたプロセスモデルである。

プロセス推定手段４において、プロセスモデル４１は、
データ収集手段３から操作信号ＭＶを入力し、モデル出
力ＭＯを得るための演算を行う。

この演算は、プロセスモデルによって異なるが、ｎ回目
のモデル演算出力をＭＯｎとすれば、例えば（１）式の
演算式にしたがって行われる。

ＭＯｎ＝βｍ−ＭＯｎ−１ ＋（１−βｍ）　・Ｋｍ　−ＭＶ　（ｎ−Ｌｍ）・・・
　（１） Ｋｍ：プロセスモデルのゲイン Ｌｍ：プロセスモデルの無駄時間 βｍ：プロセスモデルの一次遅れ係数 ＭＶ　（ｎ−Ｌｍ）：　Ｌｍ時刻前のＭＶの値このよう
に構成した装置の動作を次に説明する。

第２図は、自動制御状態において、一定周期で起動され
るＰＩ演算パラメータのチューニング動作を示すフロー
チャートである。

はじめに、ステ・ｙ　７”信号発生の指令があるかどう
か判断しくステップ１）、指令がある場合、ステップ信
号発生手段７から所定幅のステップ状信号を、ＰＩ制御
手段２の操作信号ＭＶに印加する（ステップ２）、指令
が無い場合、ステップ２はスキップする。

第３図は、操作信号ＭＶにステップ状信号を印加した場
合の操作信号と、これに対応するプロセス量ＰＶの変化
を示す波形図である。

プロセス量ＰＶは、（ａ）に示すステップ状に変化する
操作信号を受け、（ｂ）に示すようにその動特性に応じ
た応答を行う。

データ収集手段３は操作信号ＭＶとプロセス量Ｐｖとを
入力し、一定時間これらのデータを時系列データとして
保持する（ステップ３）。

トリガ発生手段６は、操作信号ＭＶとプロセス量ＰＶを
読み込み、同定周期毎にそれらの変動があらかじめ定め
た値より大きいかを監視する（ステップ５）。

変動があらかじめ定めた所定の値より小さい場合、制御
が良好であると判断して、トリガ信号を発生することな
く終了する。この様な判断は、第４図に示すように、操
作信号ＭＶ及びプロセス量ＰＶの定常状態からの偏差を
所定の時間積分することにより、その面積（斜線部）を
演算し、その大きさにより判断するようにしている。こ
こで、ステップ状信号が印加された場合、操作信号ＭＶ
及びプロセス量ＰＶの変動が大きくなり、トリガ信号Ｔ
ＲＧを出力することになる。

このトリガ信号ＴＲＧを受けたプロセス推定子￥ｌｉ４
は、データ収集手段３から送られる一定時間の操作信号
の変化及びプロセス１からのプロセス量ｐｖの応答波形
を用いてプロセス１の動特性を推定する為の動作を行う
（ステップ６〜９）。

すなわち、ステップ３で収集された操作信号ＭＶとプロ
セス量Ｐｖの時系列データを読み込み、プロセスモデル
４１はモデル出力ＭＯの演算を、（１）式に従って行う
（ステップ６）、また、モデルパラメータ探索手段４３
は、プロセスモデルからの出力Ｍ　Ｏとデータ収集手段
３がらのプロセスｌｐｖとの差が最小になるプロセスモ
デル４１のパラメータを探索するための演算を行う（ス
テップ７）。

この演算は、例えば（２）式で示されるゲインＫｍ、評
４ｆＩＪ関数ＣＲＩ　１’を求める演算である。

ＫトΣ（ＮＯ（ｎ）−ＰＶ（ｎ））／Σ１ＨＯｆｎ））
Ｃ［Ｔ＝ １−Σ（ＮＯ（ｎ）１１ＰＶ（ｎ））２／Σ（ＮＯ（ｎ
）”　　＊ΣＰＶ［ｎ）　　　）　　　　　　　　　　
　　　　　　　−−−−（２）さらに、（２）式で示さ
れる評価関数ｃＲＩＴを最小とするモデルの時定数Ｔ　
ｍ、モデル無駄時間１．ｍの組み合わせを捜し出す調整
動作を行う（ステップ９）。

プロセスモデル４１からの出力ＭＯがプロセス１からの
プロセス量Ｐ■に十分近付くまで（プロセスモデルの誤
差が所定の値より小さくなるまで）、プロセスモデル４
１のゲインＫｍ、無駄時間Ｌｍ、−次遅れ係数βｍをそ
れぞれ調整する動作を繰り返し、プロセスモデルの誤差
が小さくなった時点におけるプロセスモデル４１のパラ
メータから、プロセス１の動特性を推定する。

第５図は、モデル推定４において、比較部４２が入力す
る、プロセスモデル４１がらの出力ＭＯと、プロセス１
ｌＰＶの時系列データを示している。

モデルパラメータ探索手段４３は、プロセスモデルの出
力ＭＯが、プロセス量Ｐ■に近付くように、即ち、破線
で示す出力ＭＯが、矢印Ａ方向に移動して両者の差が小
さくなるように、プロセスモデル４１のゲインＫｒｎ、
無駄時間Ｌｍ、−次遅れ係数βｍをそれぞれ調整して行
く。

ステップ８において、モデル誤差が小さくなったと判断
されると、即ち、プロセスモデル４１の出力ＭＯが、プ
ロセス量Ｐ■とほぼ一致したと判断されると、ＰＩ演算
パラメータ演算手段５は、求められたプロセスモデル４
１のパラメータから、例えばＺｉｅｇｌｅｒ−Ｎｉｃｈ
ｏｌｓ法により、比例（ＰＢ）、積分（’Ｔ”Ｉ）、微
分（ＴＤ）演算パラメータを、（３）式に従ってそれぞ
れ演算し、得られた演算パラメータをＰＩ制御手段２に
設定する（ステップ１０．１１）。

（ＰＢ／にｎ）＝ａ（Ｌｎ／Ｔｎ）２＋ｂ（Ｌｍ／Ｔｍ
）＋ｃｆＴｌ／Ｔｎ）＝ｄ（Ｉｎ／ＴＩ）ｚ　　　−ｃ
（Ｌｎ／Ｔｍ）＋ｆＩＯ＝０．２＊ＴＩ ・・・　（３） ＰＩ制御手段２は、新たに設定された演算パラメータを
用いて、操作信号ＭＶを演算する。

なお、プロセスモデル４１は、必ずしも前記（１）式で
示される１次遅れ系でなくともよい。

また、プロセスモデル出力を得るための計算は、内部パ
ラメータであるところのゲインＫｍ、無駄時間Ｌｍ、−
次遅れ係数βｍの全てについてその値を少しずつ変化し
て繰り返して演算することになる。ここで、例えばゲイ
ンＫｍをプロセス量とプロセスゲインを「１」にしたと
きのプロセスモデルの出力の積算比からはじめに求め、
その後に無駄時間Ｌｍ、および一次遅れ係数βｍを繰り
返し探索法を用いて求めるようにしてもよい。

無駄時間１．、　ｍ　、および−次遅れ係数βｍを求め
るための繰り返し探索方法としては、例えばシンブレッ
クス法を用いることができる。この方法は、例えば日科
技達から出版されている「非線形計画法」今野浩、山王
浩著の２８４頁〜２８７頁に記載されている。

なお、この様な演算は、トリガ発生手段６からトリガ信
号Ｔ　ＲＧが発せられたときだけ、行われるので、全体
として演算時間が多くかかることはない。

また、ステップ信号発生手段７は、プロセス（制御対象
）が不定位系（積分性プロセス）の場合には、ステップ
信号に代えてパルス信号を印加するものとする。

〈発明の効果〉 以上詳細に説明したように、本発明によれば、第６図に
示す従来公知の制御システムに比べて、以下に述べるよ
うな特長を有する。

（ａ）自動制御状態において、指令信号により操作信号
にスデップ状の信号を印加することで、必要に応して任
意にＰＩ演算パラメータを最適な値に設定することがで
き、操作性を向上させることができる。

（ｂ）プロセス推定手段でのプロセスモデル出力を得る
計算やパラメータを探索する計算は、トリガ発生手段か
らのトリガ信号に従って行うもので、全体としての計算
量を少なくすることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例の構成ブロック図、第２１２
？ｌは一定周期で起動される制御動作を示すフローチャ
ート、第３図はステップ信号発生手段の動作を示す波形
図、第４図はトリガ発生手段の動作を示す波形図、第５
図はモデルパラメータ探索手段の動作を示す波形図、第
６図は従来装置の一例を示す構成ブロック図である。 ４・・・プロセス推定手段 ４１・・・プロセスモデル　４２・・・比較部４３・・
・モデルパラメータ探索手段 ５・・・ＰＩパラメータ演算手段 ６・・・トリガ発生手段 ７・・・ステップ信号発生手段 ８・・・指令手段 １・・・プロセス　　２・・・ＰＩ制御手段３・・・デ
ータ収集手段 情シ ２ 図 第 図 第 図 第 図

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）プロセスからのプロセス量と制御目標値との偏差
   信号に少なくとも比例（Ｐ）、積分（Ｉ）演算を行い得
   られた操作信号を前記プロセスに出力するＰＩ制御手段
   と、 ＰＩ制御手段からの操作信号とプロセスからのプロセス
   量を所定の時間収集するデータ収集手段と、 内部にプロセスをモデル化したプロセスモデルを含みデ
   ータ収集手段から操作信号とプロセス量を入力しその応
   答波形からプロセス動特性を推定するプロセス推定手段
   と、 このプロセス推定手段での推定結果に基づいて前記ＰＩ
   制御手段のＰＩパラメータを演算し、設定するＰＩパラ
   メータ演算手段と、 前記ＰＩ制御手段による自動制御状態において外部から
   の指令を受けＰＩ制御手段の出力に所定幅のステップ状
   信号を印加するステップ信号印加手段と、 ＰＩ制御手段からの操作信号とプロセスからのプロセス
   量を入力し、これらの信号のいずれかが変化した時トリ
   ガ信号を出力するトリガ発生手段を設け、 データ収集手段は前記トリガ発生手段からのトリガ信号
   を受け収集したデータをプロセス推定手段に印加し、プ
   ロセス推定手段及びＰＩパラメータ演算手段は、前記ト
   リガ発生手段からのトリガ信号を受けて起動されること
   を特徴とするセルフチューニング調節計。
2. （２）プロセス推定手段は、 ＰＩ制御手段からの信号が印加されパラメータが変更可
   能に構成されたプロセスモデルと、プロセスからのプロ
   セス量とプロセスモデルからの信号の差が最小になるパ
   ラメータを探索し、当該探索したパラメータに基づいて
   前記プロセスモデルのパラメータを可変にするモデル・
   パラメータ探索手段とを含み、 ＰＩパラメータ演算手段はモデル・パラメータ探索手段
   で探索された結果に基づいて、ＰＩ制御手段のＰＩパラ
   メータを演算し、設定する請求項１記載のセルフチュー
   ニング調節計。