JPH03268103A - オートチューニングコントローラ - Google Patents
オートチューニングコントローラInfo
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- JPH03268103A JPH03268103A JP2069279A JP6927990A JPH03268103A JP H03268103 A JPH03268103 A JP H03268103A JP 2069279 A JP2069279 A JP 2069279A JP 6927990 A JP6927990 A JP 6927990A JP H03268103 A JPH03268103 A JP H03268103A
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- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 12
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims abstract description 5
- 238000000034 method Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000013016 damping Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000005477 standard model Effects 0.000 description 1
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- Feedback Control In General (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
この発明は特性の異なる複数の制御対象や、特性の変化
する制御対象に対して、良好な制御を行つルールヘース
型のオートチューニングコントローラに関するものであ
る。
する制御対象に対して、良好な制御を行つルールヘース
型のオートチューニングコントローラに関するものであ
る。
第６図は例えば岩崎、森田共著「モデル分類型ファジィ
オートチューニングコントローラ」第３２回自動制御連
合講演会（１９８８） 、第２６７．２６８頁に示され
た従来のルールベース型のオートチューニングコントロ
ーラの一例を示すブロフク図であり、図において、１は
制御対象、２は制御対象１を制御するためのオートチュ
ーニングコントローラ、１１はオートチューニングコン
トローラ２に与えられる目標値、１２はオートチューニ
ングコントローラ２から制御対象ｌへ与えられる操作量
、Ｉ３は制御対象１の出力である制御量である。また、
５Ｌ ５２．５３はそれぞれオートチューニングコン
トローラ２の構成要素を示し、５１は制御対象１をｐｉ
制御により閉ループ制御するだめの補償器としてのｐｒ
補償器、５２は目標値１１．操作置１２．制御量１３か
ら制御対象１の応答の特徴量１４を求める特徴量抽出部
、５３ばその特徴量１４をもとにファジィ推論によりＰ
Ｉ補償器５１のＰＩパラメータの変更量１５を求めるフ
ァジィ推論部である。 次に動作について説明する。 ＰＩ補償器５１は、目標値１１と制御量１３との誤差に
応じて比例、積分ＰＩ演算を行い、その演算出力を制御
対象１に操作量１２として与える。 通常のＰＩコントローラの場合は、上記ＰＩ演算を用い
るＰＩパラメータを人が決定して制御するが、このルー
ルベース型のオートチューニングコントローラ２では、
特徴量抽出部５２とファジィ推論部５３とにより決定す
る。即ち、特徴量抽出部５２は、目標値１１．操作量１
２．制御量１３から、目標値１１のステップ変化に対す
る制御量１３のオーバシュート量や減衰比などの特徴量
１４を求める。ファジィ推論部５３は、予め決定しであ
るルールに基づいて、特徴量１４を入力として推論を行
い、ＰＩ補償器５１のＰＩパラメータの変更量１５を求
める。ＰＩ補償器５１はファジィ推論部５３からの上記
変更量１５により、ＰＩパラメータを修正してＰＩ制御
を行う。 以上のような推論を何度か繰返すことにより、望ましい
応答を実現するＰＴパラメータが得られ、良好なＰ１制
御が実現できる。
オートチューニングコントローラ」第３２回自動制御連
合講演会（１９８８） 、第２６７．２６８頁に示され
た従来のルールベース型のオートチューニングコントロ
ーラの一例を示すブロフク図であり、図において、１は
制御対象、２は制御対象１を制御するためのオートチュ
ーニングコントローラ、１１はオートチューニングコン
トローラ２に与えられる目標値、１２はオートチューニ
ングコントローラ２から制御対象ｌへ与えられる操作量
、Ｉ３は制御対象１の出力である制御量である。また、
５Ｌ ５２．５３はそれぞれオートチューニングコン
トローラ２の構成要素を示し、５１は制御対象１をｐｉ
制御により閉ループ制御するだめの補償器としてのｐｒ
補償器、５２は目標値１１．操作置１２．制御量１３か
ら制御対象１の応答の特徴量１４を求める特徴量抽出部
、５３ばその特徴量１４をもとにファジィ推論によりＰ
Ｉ補償器５１のＰＩパラメータの変更量１５を求めるフ
ァジィ推論部である。 次に動作について説明する。 ＰＩ補償器５１は、目標値１１と制御量１３との誤差に
応じて比例、積分ＰＩ演算を行い、その演算出力を制御
対象１に操作量１２として与える。 通常のＰＩコントローラの場合は、上記ＰＩ演算を用い
るＰＩパラメータを人が決定して制御するが、このルー
ルベース型のオートチューニングコントローラ２では、
特徴量抽出部５２とファジィ推論部５３とにより決定す
る。即ち、特徴量抽出部５２は、目標値１１．操作量１
２．制御量１３から、目標値１１のステップ変化に対す
る制御量１３のオーバシュート量や減衰比などの特徴量
１４を求める。ファジィ推論部５３は、予め決定しであ
るルールに基づいて、特徴量１４を入力として推論を行
い、ＰＩ補償器５１のＰＩパラメータの変更量１５を求
める。ＰＩ補償器５１はファジィ推論部５３からの上記
変更量１５により、ＰＩパラメータを修正してＰＩ制御
を行う。 以上のような推論を何度か繰返すことにより、望ましい
応答を実現するＰＴパラメータが得られ、良好なＰ１制
御が実現できる。
従来のルールベース型のオートチューニングコントロー
ラは以上のように構成されているので、ＰＩＤ（比例、
積分、微分）制御や２自由度制御等を行うための複雑な
補償器を採用する場合には、非常に複雑な特徴量１４や
ファジィ推論部５３のルールが必要で実現が困難であり
、また、ステップ、ランプ等のような特徴量抽出のため
の目標値１１の変化が多種存在する場合には、それぞれ
に対する特徴量１４の定義、ルールの追加が必要で複雑
になる等の課題があった。 この発明は上記のような課題を解消するためになされた
もので、設計アルゴリズムが提案されている複雑な補償
器を採用できると共に、多種の目標値変化にも容易に対
応できるルールベース型のオートチューニングコントロ
ーラを得ることを目的とする。
ラは以上のように構成されているので、ＰＩＤ（比例、
積分、微分）制御や２自由度制御等を行うための複雑な
補償器を採用する場合には、非常に複雑な特徴量１４や
ファジィ推論部５３のルールが必要で実現が困難であり
、また、ステップ、ランプ等のような特徴量抽出のため
の目標値１１の変化が多種存在する場合には、それぞれ
に対する特徴量１４の定義、ルールの追加が必要で複雑
になる等の課題があった。 この発明は上記のような課題を解消するためになされた
もので、設計アルゴリズムが提案されている複雑な補償
器を採用できると共に、多種の目標値変化にも容易に対
応できるルールベース型のオートチューニングコントロ
ーラを得ることを目的とする。
この発明に係るルールベース型のオートチューニングコ
ントローラは、制御対象のモデルを内部に持も、このモ
デルと制御対象とを同じ構造・パラメータを有する補償
器で制御し、両方の制御量の特徴量を比較し、その比較
結果から推論を行って上記モデルを修正し、そのモデル
をもとに上記各補償器を設計するようにしたものである
。
ントローラは、制御対象のモデルを内部に持も、このモ
デルと制御対象とを同じ構造・パラメータを有する補償
器で制御し、両方の制御量の特徴量を比較し、その比較
結果から推論を行って上記モデルを修正し、そのモデル
をもとに上記各補償器を設計するようにしたものである
。
この発明におけるルールベース型のオートチュニングコ
ントローラは、モデルの特徴量と制御対象の特徴量とが
一致するように、推論によってモデルのパラメータを修
正していくことにより、良好な制御対象の閉ループ特性
が達成される。
ントローラは、モデルの特徴量と制御対象の特徴量とが
一致するように、推論によってモデルのパラメータを修
正していくことにより、良好な制御対象の閉ループ特性
が達成される。
以下、この発明の一実施例を図について説明する。
第１図において、１は制御対象、２ば制御対象１を制御
するこの発明によるオートチューニングコントローラ、
１１はオートチューニングコントローラ２に与えられる
目標値、１２ａはオートチューニングコントローラ２か
ら制御対象１に与えられるプラント操作量、１３ａは制
御対象１の出力である制御量としてのプラント制’＜Ｉ
ｔ ｉｔ、２１ａは制御対象１の閉ループ系を構成する
ための補償器としてのプラント補償器で、伝達関数Ｃ（
１）を有する。２０ば制御対象１のモデルで、伝達関数
Ｐ Ｍ ＋Ｓ）を有する。２１ｂはモデル２０の閉ルー
プ系を構成するためのモデル補償器で、伝達関数Ｃ（、
）を有する。１２ｂはモデル補償器２１ｂからモデル２
０に与えられるモデル操作量、１３ｂはモデル２０の出
力であるモデル制御量、２２ａはプラント制御量１３ａ
、目標値１１．プラント操作１ｔ１２ａから特徴量を求
める補償器特徴量抽出部としてのプラント特徴量抽出部
、１４．３はプラント特徴量抽出部２２ａの出力である
プラント特徴量、２２ｂはモデル制御量１３ｂ、目標値
１１モデル操作１ｔ１２ｂから特徴量を求めるモデル特
徴量抽出部、１４ ｂはモデル特徴量抽出部２２ｂの出
力であるモデル特徴量、２３はプラント特徴量１４ａと
モデル特徴量１４ｂとを比較する特徴量比較部、２４は
特徴量比較部２３の出力をもとに推論を行い、モデル２
０の変更を行う推論部、２５は制御対象１及びモデル２
０に適したプラント補償器２１ａ及びモデル補償器２１
ｂを設計する補償器設計部である。 次に動作について説明する。 この実施例では、制御対象１が温度を一定に保つ炉であ
り、プラント操作量１２ａがヒータへの電流、プラント
制御量１３ａが温度計出力である場合について述べる。 通常、このような炉の特性は一次遅れと無駄時間とで近
似できるので、制御対象１のモデル２０の伝達関数は次
式とする。 プラント補償器２１ａ、モデル補償器２１ｂはＰＩＤ補
償器とし、伝達関数は次式とする。 ■ 補償器設計部２５は、（１）式のモデルパラメータに、
Ｔ、Ｌが与えられた場合、（２）式の補償パラメータＫ
ｐ、Ｔ、、Ｋｄを決定する機能を持つ。この実施例で上
記の決定を部分的モデルマツチング法（北森：制御対象
の部分的知識に基づく制御系設計法、計測自動制御学会
論文集１５−４ 第５４９〜５５５頁（１９７９） ）
により実現した。 プラント特徴量抽出部２２ａ、モデル特徴量抽出部２２
ｂは、目標値１１．操作量１２．制御量１３から推論部
２４で用いるプラント特徴量１４ａ。 モデル特徴量１４ｂを抽出する。第２図は、目標値１１
がステップ変化した場合のプラント制御量１３ａ、モデ
ル制御量１３ｂの変化の様子の一例を示す。この第２図
に示したステップ入力に対する各制御量１３ａ、１３ｂ
の立上り時間（ｒＩ）＋ ｒＩＩ＋） １オーバシユー
トの大きさ（ｏｐ、ｏ、、Ｉ＞などが特徴量の例である
。 特徴量比較部２３では、各特徴量抽出部２２ａ。 ２２ｂで得られたプラント特徴量１４ａとモデル特徴量
１４ｂとの比を求める。即ち、立上り時間比ｒｒ、オー
バシュート比Ｏｒを次式で求める。 ｒ ｙ −ｒ ｐ ／ ｒ 、、・・・・・（３）ｏｒ
−〇ｐ１０１Ｉ ・・・・・（４）推論部２４では上記
特徴量の比（ｒｒ＋Ｏｒなど）をもとにモデルパラメー
タ（Ｋ、Ｔ、Ｌ）の修正分Δに、ΔＴ、ΔＬを決定する
。この結果、モデル２０の新しいパラメータは、 Ｋ ＝ Ｋ十Δに、Ｔ−Ｔ＋ΔＴ、 Ｌ＋（十ΔＬ ・
・ ・（５）と修正される。推論部２４のルールはフ
ァジィルールで記述され、例えば次のようなものである
。 Ｒｕ１ｅ１． ｒ、が１より大きくｏｒが１よりかな
り小さければ、Δにはかなり小さくする。 Ｒｕ１ｅ２． ｒ、がおよそ１であり、Ｏｒがおよそ
１であれば、Δに、ΔＴ、ΔＬはＯにする。 これらの各ルールの適合度を調べ、通常のファジィ推論
の手法で各ルールの出力を合成することにより、上記修
正分Δに、八Ｔ、ΔＬの値は決定できる。 第３図はこの実施例の動作の流れを示すフローチャート
である。ステップＳＴＩにおいて、モデル２０のモデル
パラメータ（Ｔ、に、Ｌ）の初期値を作業者が決定する
。これは制御対象１の特性の大まかな値であり、作業者
がおおよその値を知っている場合が多い。ステップＳＴ
２では、モデル２０に適した各補償器２１ａ、２１ｂの
補償パラメータ等を補償器設計部２５により設計して決
定する。次にステップＳＴ３では、上記決定されたプラ
ント補償器２１ａで、制御対象１を制御し、その時の目
標値１１．プラント操作量１２ａ、プラント制御量１３
ａからプラント特徴量抽出部２２ａによりプラント特徴
量１４ａを抽出する。 また、ステップＳＴ４では、上記決定されたモデル補償
器２１ｂで、モデル２０を上記プラントを制御した時と
同じ目標値１１に対してコントローラ上で数値計算して
制御し、その時の目標値１１゜モデル操作量１２ｂ、モ
デル制御量１３ｂからモデル特徴量抽出部２２ｂにより
モデル特徴量１４ｂを抽出する。そしてステップＳＴ５
で、両方の特徴量１４ａ、１４ｂを特徴量比較部２３に
より比較し、双方がほぼ一致していれば、制御対象１の
モデル２０と制御対象１とがほぼ一致しており、このと
き、部分的モデルマツチング法による良好なプラント補
償器２１ａが設計できているため、ステップＳＴ６でオ
ートチューニングを終了する。 上記双方が一致していない場合には、ステップＳＴ７で
、推論部２４においてファジィ推論を行い、モデル２０
を修正する。そののち、再びステップＳＴ２に戻り各補
償器２１ａ、２１ｂを設計する。 以上の手順を繰返すことにより、制御対象のモデルパラ
メータを実際の制御対象１に近づけることができ、望ま
しいプラント補償器２１ａを得ることができる。 なお、上記実施例では、補償器２１ａ、’２１．ｂとし
てＰＩＤ補償器を用いたが、第４図のように閉ループ系
を構成しない、即ち、目標（！１１のみ与えられる前置
補償器２１ｃ、２１ｄを用いる場合や、第５図のように
目標値１１と各制御量１３ａ。 １３ｂの情報を直接用いる２自由度補償器２１ｅ２１ｆ
など、従来提案されている種々の補償器を用いた場合に
も、この発明のオートチューニングコントローラ２は、
補償器設計部２５を変更して、前置補償器設計部２５ａ
（第４図）又は２自由度補償器設計部２５ｂ（第５図
）と成すことにより、ルールをほとんど変更することな
しに実現できる。 また、制御対象工のモデル２０の固定のみが必要で、良
好なコントローラの設計が必要ない場合にも、上記各実
施例の補償器設計部２５．２５ａ２５ｂを除（ことによ
り実現できる。 また、上記各実施例の特徴量抽出部２２ ａ 、２２＋
）では、特徴量の例として立上がり時間ｒとオーバシュ
ート量Ｏを用いたが、その他、振動減衰化、オフセット
量、オーバシュート時間など、推論に１ 用いることができる特徴量であれば、どのような特徴量
を用いてもよい。 さらに、上記各実施例の特徴量比較部２３では、各特徴
量１４ａ、１４ｂの比を用いたが、特徴量の差など、特
徴量の比較ができ、推論部２４で使用できる比較方法で
あればよい。 また、上記各実施例の推論部２４では、ファジィルール
による推論によりモデル２０のモデルパラメータを変更
したが、その他、通常のルールなどモデル２０のモデル
パラメータ変更値が出力できるものであればよい。 さらに、上記各実施例は、温度制御系に関するもので、
内部のモデルとして一次遅れと無駄時間で表わされると
したが、制御対象１に応じて例えば２次遅れ系、内部に
ループを持つようなモータ制御系モデルなどを用いても
よい。また、ルールにより複数の異なる構造のモデルを
切り換えて用いるようにすることもできる。
するこの発明によるオートチューニングコントローラ、
１１はオートチューニングコントローラ２に与えられる
目標値、１２ａはオートチューニングコントローラ２か
ら制御対象１に与えられるプラント操作量、１３ａは制
御対象１の出力である制御量としてのプラント制’＜Ｉ
ｔ ｉｔ、２１ａは制御対象１の閉ループ系を構成する
ための補償器としてのプラント補償器で、伝達関数Ｃ（
１）を有する。２０ば制御対象１のモデルで、伝達関数
Ｐ Ｍ ＋Ｓ）を有する。２１ｂはモデル２０の閉ルー
プ系を構成するためのモデル補償器で、伝達関数Ｃ（、
）を有する。１２ｂはモデル補償器２１ｂからモデル２
０に与えられるモデル操作量、１３ｂはモデル２０の出
力であるモデル制御量、２２ａはプラント制御量１３ａ
、目標値１１．プラント操作１ｔ１２ａから特徴量を求
める補償器特徴量抽出部としてのプラント特徴量抽出部
、１４．３はプラント特徴量抽出部２２ａの出力である
プラント特徴量、２２ｂはモデル制御量１３ｂ、目標値
１１モデル操作１ｔ１２ｂから特徴量を求めるモデル特
徴量抽出部、１４ ｂはモデル特徴量抽出部２２ｂの出
力であるモデル特徴量、２３はプラント特徴量１４ａと
モデル特徴量１４ｂとを比較する特徴量比較部、２４は
特徴量比較部２３の出力をもとに推論を行い、モデル２
０の変更を行う推論部、２５は制御対象１及びモデル２
０に適したプラント補償器２１ａ及びモデル補償器２１
ｂを設計する補償器設計部である。 次に動作について説明する。 この実施例では、制御対象１が温度を一定に保つ炉であ
り、プラント操作量１２ａがヒータへの電流、プラント
制御量１３ａが温度計出力である場合について述べる。 通常、このような炉の特性は一次遅れと無駄時間とで近
似できるので、制御対象１のモデル２０の伝達関数は次
式とする。 プラント補償器２１ａ、モデル補償器２１ｂはＰＩＤ補
償器とし、伝達関数は次式とする。 ■ 補償器設計部２５は、（１）式のモデルパラメータに、
Ｔ、Ｌが与えられた場合、（２）式の補償パラメータＫ
ｐ、Ｔ、、Ｋｄを決定する機能を持つ。この実施例で上
記の決定を部分的モデルマツチング法（北森：制御対象
の部分的知識に基づく制御系設計法、計測自動制御学会
論文集１５−４ 第５４９〜５５５頁（１９７９） ）
により実現した。 プラント特徴量抽出部２２ａ、モデル特徴量抽出部２２
ｂは、目標値１１．操作量１２．制御量１３から推論部
２４で用いるプラント特徴量１４ａ。 モデル特徴量１４ｂを抽出する。第２図は、目標値１１
がステップ変化した場合のプラント制御量１３ａ、モデ
ル制御量１３ｂの変化の様子の一例を示す。この第２図
に示したステップ入力に対する各制御量１３ａ、１３ｂ
の立上り時間（ｒＩ）＋ ｒＩＩ＋） １オーバシユー
トの大きさ（ｏｐ、ｏ、、Ｉ＞などが特徴量の例である
。 特徴量比較部２３では、各特徴量抽出部２２ａ。 ２２ｂで得られたプラント特徴量１４ａとモデル特徴量
１４ｂとの比を求める。即ち、立上り時間比ｒｒ、オー
バシュート比Ｏｒを次式で求める。 ｒ ｙ −ｒ ｐ ／ ｒ 、、・・・・・（３）ｏｒ
−〇ｐ１０１Ｉ ・・・・・（４）推論部２４では上記
特徴量の比（ｒｒ＋Ｏｒなど）をもとにモデルパラメー
タ（Ｋ、Ｔ、Ｌ）の修正分Δに、ΔＴ、ΔＬを決定する
。この結果、モデル２０の新しいパラメータは、 Ｋ ＝ Ｋ十Δに、Ｔ−Ｔ＋ΔＴ、 Ｌ＋（十ΔＬ ・
・ ・（５）と修正される。推論部２４のルールはフ
ァジィルールで記述され、例えば次のようなものである
。 Ｒｕ１ｅ１． ｒ、が１より大きくｏｒが１よりかな
り小さければ、Δにはかなり小さくする。 Ｒｕ１ｅ２． ｒ、がおよそ１であり、Ｏｒがおよそ
１であれば、Δに、ΔＴ、ΔＬはＯにする。 これらの各ルールの適合度を調べ、通常のファジィ推論
の手法で各ルールの出力を合成することにより、上記修
正分Δに、八Ｔ、ΔＬの値は決定できる。 第３図はこの実施例の動作の流れを示すフローチャート
である。ステップＳＴＩにおいて、モデル２０のモデル
パラメータ（Ｔ、に、Ｌ）の初期値を作業者が決定する
。これは制御対象１の特性の大まかな値であり、作業者
がおおよその値を知っている場合が多い。ステップＳＴ
２では、モデル２０に適した各補償器２１ａ、２１ｂの
補償パラメータ等を補償器設計部２５により設計して決
定する。次にステップＳＴ３では、上記決定されたプラ
ント補償器２１ａで、制御対象１を制御し、その時の目
標値１１．プラント操作量１２ａ、プラント制御量１３
ａからプラント特徴量抽出部２２ａによりプラント特徴
量１４ａを抽出する。 また、ステップＳＴ４では、上記決定されたモデル補償
器２１ｂで、モデル２０を上記プラントを制御した時と
同じ目標値１１に対してコントローラ上で数値計算して
制御し、その時の目標値１１゜モデル操作量１２ｂ、モ
デル制御量１３ｂからモデル特徴量抽出部２２ｂにより
モデル特徴量１４ｂを抽出する。そしてステップＳＴ５
で、両方の特徴量１４ａ、１４ｂを特徴量比較部２３に
より比較し、双方がほぼ一致していれば、制御対象１の
モデル２０と制御対象１とがほぼ一致しており、このと
き、部分的モデルマツチング法による良好なプラント補
償器２１ａが設計できているため、ステップＳＴ６でオ
ートチューニングを終了する。 上記双方が一致していない場合には、ステップＳＴ７で
、推論部２４においてファジィ推論を行い、モデル２０
を修正する。そののち、再びステップＳＴ２に戻り各補
償器２１ａ、２１ｂを設計する。 以上の手順を繰返すことにより、制御対象のモデルパラ
メータを実際の制御対象１に近づけることができ、望ま
しいプラント補償器２１ａを得ることができる。 なお、上記実施例では、補償器２１ａ、’２１．ｂとし
てＰＩＤ補償器を用いたが、第４図のように閉ループ系
を構成しない、即ち、目標（！１１のみ与えられる前置
補償器２１ｃ、２１ｄを用いる場合や、第５図のように
目標値１１と各制御量１３ａ。 １３ｂの情報を直接用いる２自由度補償器２１ｅ２１ｆ
など、従来提案されている種々の補償器を用いた場合に
も、この発明のオートチューニングコントローラ２は、
補償器設計部２５を変更して、前置補償器設計部２５ａ
（第４図）又は２自由度補償器設計部２５ｂ（第５図
）と成すことにより、ルールをほとんど変更することな
しに実現できる。 また、制御対象工のモデル２０の固定のみが必要で、良
好なコントローラの設計が必要ない場合にも、上記各実
施例の補償器設計部２５．２５ａ２５ｂを除（ことによ
り実現できる。 また、上記各実施例の特徴量抽出部２２ ａ 、２２＋
）では、特徴量の例として立上がり時間ｒとオーバシュ
ート量Ｏを用いたが、その他、振動減衰化、オフセット
量、オーバシュート時間など、推論に１ 用いることができる特徴量であれば、どのような特徴量
を用いてもよい。 さらに、上記各実施例の特徴量比較部２３では、各特徴
量１４ａ、１４ｂの比を用いたが、特徴量の差など、特
徴量の比較ができ、推論部２４で使用できる比較方法で
あればよい。 また、上記各実施例の推論部２４では、ファジィルール
による推論によりモデル２０のモデルパラメータを変更
したが、その他、通常のルールなどモデル２０のモデル
パラメータ変更値が出力できるものであればよい。 さらに、上記各実施例は、温度制御系に関するもので、
内部のモデルとして一次遅れと無駄時間で表わされると
したが、制御対象１に応じて例えば２次遅れ系、内部に
ループを持つようなモータ制御系モデルなどを用いても
よい。また、ルールにより複数の異なる構造のモデルを
切り換えて用いるようにすることもできる。
以上のように、この発明によれば、ルールベー２
ス型のオートチューニングコントローラにおいて、コン
トローラ内部に制御対象のモデルを設け、上記モデルと
制御対象それぞれの特徴量を比較し、推論によってモデ
ルを変更し、そのモデルに適した補償器を設計するよう
に構成したので、様々な制御仕様に対応でき、従来のも
のより汎用的になり、コスト低減につながる等の効果が
ある。
トローラ内部に制御対象のモデルを設け、上記モデルと
制御対象それぞれの特徴量を比較し、推論によってモデ
ルを変更し、そのモデルに適した補償器を設計するよう
に構成したので、様々な制御仕様に対応でき、従来のも
のより汎用的になり、コスト低減につながる等の効果が
ある。
第１図はこの発明の一実施例によるオートチュニングコ
ントローラを示すブロック図、第２図はモデルと制御対
象の制御量および特徴量の応答例を示す特性図、第３図
は動作の流れを示すフローチャート、第４図はこの発明
の他の実施例によるオートチューニングコントローラを
示すブロック図、第５図はこの発明のさらに他の実施例
によるオートチューニングコントローラを示すブロック
図、第６図は従来のオートチューニングコントローラを
示すブロック図である。 ■は制御対象、２ばオートチューニングコントローラ、
１３ａばブランＩ−市１１ ’＜卸量、１３ｂはモデル
制御量、１４− ａはプラント特徴量、１４ｂはモデル
特徴量、２０ば制御対象のモデル、２１ａはプラント補
償器、２１ｂはモデル補償器、２２ａはプラント特徴量
抽出部、２２ｂはモデル特徴量抽出部、２３は特徴量比
較部、２４ば推論部、２５は補償器設計部。 なお、図中、同一符号は同一、または相当部分を示す。
ントローラを示すブロック図、第２図はモデルと制御対
象の制御量および特徴量の応答例を示す特性図、第３図
は動作の流れを示すフローチャート、第４図はこの発明
の他の実施例によるオートチューニングコントローラを
示すブロック図、第５図はこの発明のさらに他の実施例
によるオートチューニングコントローラを示すブロック
図、第６図は従来のオートチューニングコントローラを
示すブロック図である。 ■は制御対象、２ばオートチューニングコントローラ、
１３ａばブランＩ−市１１ ’＜卸量、１３ｂはモデル
制御量、１４− ａはプラント特徴量、１４ｂはモデル
特徴量、２０ば制御対象のモデル、２１ａはプラント補
償器、２１ｂはモデル補償器、２２ａはプラント特徴量
抽出部、２２ｂはモデル特徴量抽出部、２３は特徴量比
較部、２４ば推論部、２５は補償器設計部。 なお、図中、同一符号は同一、または相当部分を示す。
Claims (1)
- 制御対象のモデルと、上記モデルを制御するモデル補償
器と、上記モデルから出力されるモデル制御量からモデ
ル特徴量を抽出するモデル特徴量抽出部と、上記モデル
と同じ構造のパラメータで上記制御対象を制御する補償
器と、上記制御対象から出力される制御量から補償器特
徴量を抽出する補償器特徴量抽出部と、上記モデル特徴
量と上記補償器特徴量とを比較する特徴量比較部と、上
記特徴量比較部の比較結果に基づいて推論を行い上記モ
デルの特性を変更する推論部と、上記推論部により変更
されたモデルの特性に応じて上記モデル補償器及び上記
補償器の特性を変更する補償器設計部とを備えたオート
チューニングコントローラ。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2069279A JP2758246B2 (ja) | 1990-03-19 | 1990-03-19 | オートチューニングコントローラ |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2069279A JP2758246B2 (ja) | 1990-03-19 | 1990-03-19 | オートチューニングコントローラ |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03268103A true JPH03268103A (ja) | 1991-11-28 |
| JP2758246B2 JP2758246B2 (ja) | 1998-05-28 |
Family
ID=13398038
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2069279A Expired - Fee Related JP2758246B2 (ja) | 1990-03-19 | 1990-03-19 | オートチューニングコントローラ |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2758246B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2000017998A1 (fr) * | 1998-09-18 | 2000-03-30 | Kabushiki Kaisha Yaskawa Denki | Organe de commande de moteur |
| JP2002202801A (ja) * | 2000-12-28 | 2002-07-19 | Sumitomo Chem Co Ltd | Ｐｉｄ制御装置およびそのチューニング方法 |
| WO2004006030A1 (ja) * | 2002-07-02 | 2004-01-15 | Yamatake Corporation | 制御対象モデル生成方法及びそのプログラム、制御パラメータ調整方法及びそのプログラム |
| JP2006127079A (ja) * | 2004-10-28 | 2006-05-18 | Yamatake Corp | 制御対象モデル生成装置および生成方法 |
-
1990
- 1990-03-19 JP JP2069279A patent/JP2758246B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| WO2000017998A1 (fr) * | 1998-09-18 | 2000-03-30 | Kabushiki Kaisha Yaskawa Denki | Organe de commande de moteur |
| US6832127B1 (en) | 1998-09-18 | 2004-12-14 | Kabushiki Kaisha Yaskawa Denki | Motor controller |
| JP2002202801A (ja) * | 2000-12-28 | 2002-07-19 | Sumitomo Chem Co Ltd | Ｐｉｄ制御装置およびそのチューニング方法 |
| WO2004006030A1 (ja) * | 2002-07-02 | 2004-01-15 | Yamatake Corporation | 制御対象モデル生成方法及びそのプログラム、制御パラメータ調整方法及びそのプログラム |
| JP2006127079A (ja) * | 2004-10-28 | 2006-05-18 | Yamatake Corp | 制御対象モデル生成装置および生成方法 |
| US7664556B2 (en) | 2004-10-28 | 2010-02-16 | Yamatake Corporation | Control object model generation device and generation method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2758246B2 (ja) | 1998-05-28 |
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