JPH0378801A - 学習制御装置 - 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（よ　制御対象（プラント）に対して、制御動作
を繰り返すことにより、制御性能が向上すへ　いわゆる
学習制御に関するものであり、例えばプレイバックロボ
ットの精度白土　モータの回転ムラ除ム　磁気または光
ディスクのトラッキング制御などに応用できるものであ
も 従来の技術 従来　学習制御もしくは繰り返し制御とよばれるもの（
よ　第９図に示すような構成のものであもすなわち目標
値ｒにたいして比較手段９１にてプラント９３の出力と
を比較して誤差を検出し　従来のコントローラ９２とと
もに加算手段９５へ誤差情報を送も　加算手段９５は遅
延手段９６の出力と誤差情報とを加算し再び遅延手段９
６の入力とすム　遅延手段９６の出力は加算手段９５へ
送られるとともに補償フィルタ９７へ送られる。補償フ
ィルタ９７の出力は加算手段９４へ送られ従来のコント
ローラ９２の出力情報と加算されも加算手段９４の出力
情報をプラント９３に送ることにより制御ループを構成
する。この制御系において加算手段９５から加算手段９
４へ至る系が学習制御系になも　すなわち遅延手段９６
により決定される周波数の整数倍の周波数においてはル
ープゲインが無限大になり、プラント９３への外乱を抑
えることができるからである。

しかしながらこのような学習制御方法では学習しようと
する周波数以外の周波数　とくに学習周波数の（ｎ＋０
．５）倍の周波数では制御性能が劣化する。この劣化を
解消するために　「システムと制御Ｊ　Ｖｏｌ、３１、
Ｎｏ、５．ｐｐ３６７〜３７４．１９８７　　！；：記
載されている方法があ４　この方法は　学習周期の整数
倍の周期を有する遅延手段を複数個組み合わせて用いて
、劣化を抑圧するものであも　構成を第１０図に記す。

すなわ板　第９図の遅延手段９６のかわり圏　遅延手段
群１０６を用いたものである。ここでｉは整数、Ｋｉは
各遅延手段の重み係数であも　遅延手段群の遅延時間は
学習周期の整数倍の時間になっていも　そして各遅延手
段の出力を重み付き加算し　その結果を補償フィルタ１
０７および加算手段１０５へ送るものであムまた　本発
明人より出願された特開昭６０−１６０２７４公報「ス
ロー再生方法」に述べられている学習制御方法もあム　
これ＋ＬＶＴＲなどの磁気記録再生装置のトラッキング
制御に用いる例として説明している爪　繰り返しを行う
ことにより徐々にトラッキング制御が行われていくもの
であり、一種の学習制御と考えることができも　構成は
第１１図に示すものであも　すなわち目標値ｒ対してプ
ラント１１３の出力ｙとを比較手段１１１にて比較し　
誤差情報ｅを求めも　誤差情報ｅは従来のコントローラ
１１２に送られるとともく　比較手段１１５に送られも
　比較手段１１５は誤差情報ｅと遅延手段１１８の出力
情報ｌとを比較し　その結果を非線形要素１１６へ送も
　非線形要素１１６では比較結果を＋△または−△に固
定すも　非線形要素１１６の出力は加算手段１１７へ送
られ　遅延手段１１８の出力ｌと加算されて、再び遅延
手段１１８へ送られも　遅延手段１１８の出力Ｉはゲイ
ン調整手段１１９を経て加算手段１１４に送られ　従来
のコントローラ１１２の出力と加算され　プラント１１
３へ送られることにより制御ループを構成していも　こ
こで比較手段１１５から加算手段１１４へ至る系が学習
制御系であも　この部分には非線形要素１１６があａ　
第１２図（ａ）は非線形要素を含む学習制御系のブロッ
ク構成を示したものであり、第１１図の誤差情報ｅから
遅延手段１１８の出力ｌまでの構成を示したものであａ
　非線形要素１１６を除くブロックをまとめると同図（
ｂ）の構成となる。次に非線形要素１１６を記述関数を
用いてあられすと、入力信号の振幅をＸとすると、伝達
特性ｃ戴　　πＸ／４△となり、学習系の伝達特性は同
図（ｃ）の式で表される。第１３図は第１２図で示した
部分の周波数特性を示したものであも　特性は△の値に
より変化すも　すなわち△の値が非常に小さいときにに
ｔ、、Ｄｃ＞を含む遅延時間に対応する周波数の整数倍
の周波数でゲインが１、その中間周波数でゲインがゼロ
に近くなる。また　Δの値が大きくなると中間周波数で
のゲインは０より１にちかづく。従って、７学習系はゲ
インを与えてやれｃ′Ｌ　　学習周波数において外乱を
抑圧し　それ以外の周波数においてｊｉ　　ゲインが非
常に低いので、性能劣化を引き起こすこともなｔ〜また
　時間軸で説明すると、遅延手段の出力は入力に対して
１周期にΔずつ追従していくものであも 発明が解決しようとする課題 多周期の学習制御方式でζよ　時間のより長い遅延手段
を用いて、基本周期だけでの学習制御の欠点を改善させ
るものであるので、各々の周期に応じた遅延手段が必要
なことは明白であり、実質的には非常に多くのメモリが
必要となる。また　非線形信号処理を用いた学習制御方
式で（戴　学習周期に対応しない周波数での制御性能の
劣化は発生しないし　メモリを多くは必要としない力丈
　微小修正を繰り返していくためへ　入カバターンが変
わったときの応答が遅いという欠点を有していも課題を
解決するための手段 本発明の第１（よ　従来の課題を解決するためへ学習遅
延器周期は基本周期より構成され　前回の結果と新しい
入力情報とを比較する手見　比較結果に応じて学習遅延
器の出力を微小修正し　再び学習遅延器の入力とする学
習制御系を有し　各周期における比較結果が継続して同
一の方向に修正した場合あるいは入力信号と比較信号が
大きく異なっていることが一定時間以上連続して検出さ
れた場合に１上　前記微小修正量を大きくし　比較結果
が大小を繰り返すようになるか、　もしくは入力信号と
比較信号の差が小さくなると元の微小修正方法に戻すも
のである。

本発明の第２ζよ　従来の課題を解決するためへ学習遅
延器周期は基本周期より構成され　前回の結果と新しい
入力情報とを比較する手法　比較結果に応じて学習遅延
器の出力を微小修正し　再び学習遅延器の入力とする学
習制御系を有し　各周期における比較結果が継続して同
一の方向に修正した場合あるいは入力信号と比較信号が
大きく異なっていることが一定時間以上連続して検出さ
れた場合に（上　前記遅延手段の入力として入力信号を
用（（前記条件を満たさないようになると、微小修正量
を用いた制御方法に戻すものであも作用 本発明の第１（瓜　各周期における比較結果が継続して
同一の方向に修正した場合、あるいは入力信号と比較信
号が大きく異なっていることが一定時間以上連続して検
出された場合に（友　前記微小修正量を大きくし　比較
結果が大小を繰り返すようになると元の微小修正量に戻
すことにより、入カバターンが変わったときく　修正量
を増加させて、学習が速くなり、学習が進むと、修正量
が元に戻り、精度を保つように作用すも 本発明の第２（よ　各周期における比較結果が継続して
同一の方向に修正した場合、あるいは入力信号と比較信
号が大きく異なっていることが一定時間以上連続して検
出された場合に（よ　入力信号をそのまま遅延手段に入
力Ｌ　そうでなくなった場合にζよ　もとの微小修正方
法に戻すことにより、入カバターンが変わったときく　
急速に学習をおこなわせ、学習が進むと、微小修正を行
うようになるので、精度を保つように作用する。

実施例 本発明の実施例を図面に基づき説明する。第１図は本発
明の実施例１の構成を示すブロック図であａ　誤差情報
ｅと学習出力ｌとを比較手段１４にて比較し　比較結果
を非線形要素１１へ送も非線形要素１１では比較結果に
基づき＋△または一△の値を出力しその結果を加算手段
１５および判定手段１３さ送も　加算手段１５では遅延
手段１２の出力ｌと非線形要素１１の出力を加算し結果
を再び遅延手段１２へ送も　これにより学習制御系を構
成すも　−人　判定手段１３で（よ　非線形要素１１の
結果をもとに学習状態を判定し　その結果により非線形
要素１１の△を可変すａ　第２図は第１図の判定手段１
３の判定方法を示した図である。まず判断２１において
非線形要素１１の出力結果がｎ回連続して同一符号であ
ったかどうかを調べも　そうであれば処理２２へ進へ　
そうでなければ処理２３へ進へ　そして判定を終了すも
　処理２２でζ友　非線形要素１１における△の値を増
大させ、処理２３ではΔの値を縮小すａそして判定を終
了すム 第２図は実施例２の構成を示すブロック図である。判定
手段３３に関連するところ以外は実施例１と同じである
ので省略すも　比較手段３４の出力を判定手段３３の入
力とし　判定手段３３の判定結果により非線形要素３１
のΔの値を可変ずも第４図は判定手段３３の判定手順を
示した図であａ　まず判断４１において比較手段３４の
比較結果の値（絶対量）が大きいかどうかを調べも　大
きければ処理４２へ進へ　そうでなければ処理４３へ進
上　処理４２では△の値を増大させ、処理４３ではΔの
値を縮小して判定処理を終えも実施例１および２により
、Δの値が増大することにより、学習周波数以外のゲイ
ンが上がり、急速に学習が進へ　学習が進んだ衡　△の
値が元の小さな値に戻ると、高精度な制御系を実現する
ことになａ 第５図は実施例３の構成を示すブロック図であも　誤差
情報ｅと学習出力ｌとを比較手段５４にて比較し　比較
結果を非線形要素５１へ送る。非線形要素５１では比較
結果に基づき＋△または一△の値を出力しその結果を加
算手段５５および判定手段５３へ送ム　加算手段５５で
は遅延手段５２の出力ｌと非線形要素５１の出力を加算
し結果をスイッチ５６へ送も　スイッチ５６では加算手
段５５の出力と誤差入力情報ｅのどちらかを遅延手段５
２へ送も　スイッチ５がｂ側にあれば従来の学習制御系
と同一の結果になる。−太　判定手段５３で（よ　非線
形要素５１の結果をもとに学習状態を判定し　その結果
によりスイッチ５６を切り換える。第６図は第５図の判
定手段５３の判断手順を示す図であも　まず判断６１に
おいて、非線形要素５１の出力が０回連続で同一の符号
であったかどうかを調べ　そうであれば処理６２へ進へ
　そうでなければ処理６３へ進ａ　処理６２ではスイッ
チ５６をａ側にし　処理６３ではスイッチ５６をｂ側に
すＬ　処理を終了すも 第７図は実施例４の構成を示すブロック図である。反転
手段に関連する部分を除けば実施例３と同じ構成である
ので説明は省略すも　判定手段５３でＧＥＬ　　誤差情
報と学習情報との差を用いて学習状態を判定し　その結
果によりスイッチ７６を切り換えも　第６図は第５図の
判定手段７３の判断手順を示す図であム　まず判断８１
において、比較手段７４の結果の値（絶対量）が大きい
値であったかどうかを調べ　そうであれば処理８２へ進
ヘ　そうでなければ処理８３へ進ａ　処理８２ではスイ
ッチ７６をａ側にし　処理８３ではスイッチ７６をｂ側
にすし　処理を終了すも 実施例３または４により誤差入力を直接遅延手段の入力
にすることにより、遅延手段の情報は入力情報と一致し
　急速に学習が進ａ　学習が進んでスイッチが元の状態
になった場合にζよ　微小修正による学習に戻るた敢　
学習効果による高精度な制御系が実現すも 発明の詳細 な説明したようく　本発明は従来の課題であった　学習
制御系の学習速度を早めることができも　また　判定手
段における結果を記憶する部分に（友　大小等の情報す
なわち１つの結果について１ビツトの情報でよいた八　
あまり多（のメモリを必要としなし

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の実施例１の構成を示すブロックは　第
２図は第１図における判定手段の判定手順を示す諷　第
３図は本発明の実施例２の構成を示すブロックは　第４
図は第３図における判定手段の判定手順を示す阻　第５
図は本発明の実施例３の構成を示すブロックｌ　第６図
は第５図における判定手段の判定手順を示す諷　第７図
は本発明の実施例４の構成を示すブロック＠　第８図は
第７図における判定手段の判定手順を示す匝　第９は　
第１０＠　第１１図は従来例の構成を示すブロック図　
第１２図は学習部の伝達構成を示すブロック図　第１３
図は学習部の周波数特性を示す特性図である。 １１．３１，５１．７１，１１６・・非線形要点　１２
．３２，５２，７２，９６，１１８・・遅延半没　１３
．３３，５３．７３・・判定手比

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）制御対象の特徴周期に等しい遅延手段を有し前回
   の結果と新しい入力情報とを比較する手段と、比較結果
   に応じて前記遅延手段の出力を微小修正し再び前記遅延
   手段の入力とする学習制御系を有し、前記遅延周期毎に
   おける各比較結果が継続して同一の方向に修正した場合
   もしくは、前記遅延手段の出力と前記新しい入力情報の
   差が一定の値をこえる状態が一定の期間連続する場合に
   は前記微小修正量を増大させ、前記比較修正方向が交互
   になるか、もしくは前記遅延手段の出力と前記新しい入
   力信号の差が一定の値をこえる状態が一定の期間連続し
   なくなれば、元の微小修正量に戻すことを特徴とする学
   習制御装置。
2. （２）制御対象の特徴周期に等しい遅延手段を有し前回
   の結果と新しい入力情報とを比較する手段と、比較結果
   に応じて前記遅延手段の出力を微小修正し再び前記遅延
   手段の入力とする学習制御系を有し、前記遅延周期毎に
   おける各比較結果が継続して同一の方向に修正した場合
   もしくは、前記遅延手段の出力と前記新しい入力情報の
   差が一定の値をこえる状態が一定の期間連続する場合に
   は前記遅延手段への入力新しい入力情報にし、前記比較
   修正方向が交互になるか、もしくは前記遅延手段の出力
   と前記新しい入力信号の差が一定の値をこえる状態が一
   定の期間連続しなくなれば、元々の微小修正する方法に
   戻すことを特徴とする学習制御装置