JPH04303201A - Controller - Google Patents

Controller

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JPH04303201A
JPH04303201A JP6739591A JP6739591A JPH04303201A JP H04303201 A JPH04303201 A JP H04303201A JP 6739591 A JP6739591 A JP 6739591A JP 6739591 A JP6739591 A JP 6739591A JP H04303201 A JPH04303201 A JP H04303201A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
control
control object
controlled object
model
dead time
Prior art date
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Pending
Application number
JP6739591A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Yumi Saito
ゆみ 齊藤
Masato Yoshida
眞人 吉田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Omron Corp
Original Assignee
Omron Corp
Omron Tateisi Electronics Co
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Filing date
Publication date
Application filed by Omron Corp, Omron Tateisi Electronics Co filed Critical Omron Corp
Priority to JP6739591A priority Critical patent/JPH04303201A/en
Publication of JPH04303201A publication Critical patent/JPH04303201A/en
Pending legal-status Critical Current

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Abstract

PURPOSE:To always keep a high control performance regardless of the state change of a control object by always inferring the parameter of a control object model in a Smith controller so that it follows up with the state change of the actual control object. CONSTITUTION:A manipulated variable output (u) of a linear or nonlinear control part 11 is inputted to the control object 10, and the control object 10 is divided into a control object 10a before the intermediate state and a control object 10b subsequent to the intermediate state. Control data (x) of the intermediate state is taken out and inputted to control object models 12 and 13 subsequent to the intermediate state. The control object model 13 is a general primary time lag system, and the control model 12 expresses a dead time. That is, this system controls the control object having the dead time, and the parameter of the control model is inferred based on a set value and the state of the control object and is changed in real time to prevent mismatching between the actual control object and the control object model.

Description

【発明の詳細な説明】[Detailed description of the invention]

【0001】0001

【産業上の利用分野】この発明は、むだ時間を含む制御
対象を、その状態変化に追従して制御できる制御装置に
関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a control device capable of controlling a controlled object including dead time by following changes in its state.

【0002】0002

【従来の技術】熱交換器等のむだ時間を含むシステムを
通常のPID制御系等で制御することは極めて困難であ
る。それは、制御系の閉ループ内にむだ時間関数e−L
S が含まれるためである。そこで、制御装置に制御対
象のモデルを組み込んでむだ時間分を閉ループ内から追
い出し、通常の一時遅れ,二時遅れ系と同様の制御を可
能にしたものがスミスコントローラである。すなわち、
スミスコントローラとは一般的な一次遅れ系または二時
遅れ系の制御装置の出力を制御対象モデルを介してフィ
ードバックするようにしたものである。制御対象モデル
は一般的に一次遅れ系+むだ時間で構成されている。図
8は一般的なスミス法による制御システムの構成を示す
図である。制御対象は給湯器である。設定値として入水
量sf,入水温度Tiおよび設定温度rが入力され制御
部31(伝達関数Gc(s) )には前記wf,Tiお
よびr−y−zが入力される。すなわち、実際の制御偏
差r−yからむだ時間分を予め取り込んだ予測偏差zを
加味することでむだ時間を有する制御対象の制御を可能
にしている。この予測偏差zは、制御部31の操作量出
力を制御対象モデル32の伝達関数(1−e−LS )
G(s) に入力して得られた値である。
2. Description of the Related Art It is extremely difficult to control a system that includes dead time such as a heat exchanger using a normal PID control system. It is the dead time function e−L within the closed loop of the control system.
This is because S is included. Therefore, the Smith controller incorporates a model of the controlled object into the control device, removes the dead time from the closed loop, and enables control similar to normal one-time delay and two-time delay systems. That is,
The Smith controller is designed to feed back the output of a general first-order delay system or second-order delay system control device via a controlled object model. A controlled object model generally consists of a first-order delay system + dead time. FIG. 8 is a diagram showing the configuration of a control system using the general Smith method. The object to be controlled is a water heater. The input water amount sf, the input water temperature Ti, and the set temperature r are input as set values, and the aforementioned wf, Ti, and r-y-z are input to the control section 31 (transfer function Gc(s)). That is, by adding the predicted deviation z, which is obtained by taking in the dead time in advance from the actual control deviation ry, it is possible to control a controlled object having a dead time. This predicted deviation z is calculated by converting the manipulated variable output of the control unit 31 into a transfer function (1-e-LS) of the controlled object model 32.
This is the value obtained by inputting G(s).

【0003】0003

【発明が解決しようとする課題】このようにスミスコン
トローラを用いればむだ時間を有する制御対象の制御を
簡略に行うことができるが、実際の制御対象と制御対象
モデルとが一致している必要がある。プラントを設置し
たとき現場でこのモデルを調整する必要があるが、この
調整は熟練を要し、極めて手間のかかるものであった。 さらに、従来の制御対象モデルはプラント設置時に調整
されたのちはそのまま固定されていたため、制御対象の
状態に変動があった場合モデルと対象とのミスマッチが
生じ制御性能が極端に悪化するという欠点があった。図
8の制御システムにおいて給湯器の水量を2リットル,
6リットル,9リットルと変化させて温度制御を行った
場合の変化グラフを図9(A)〜(C)に示す。なお、
制御対象モデル32は水量が6リットルの場合をモデル
化したものである。同図(A)のように水量が6リット
ルの場合にはほぼ速やかに水温が整定しているが、同図
(B)に示す水量9リットルの場合には整定時間が長く
なり、同図(C)に示す水量2リットルの場合には制御
ができなくなっている。このように、従来のスミスコン
トローラは制御対象の変動に対する追従性が極めて悪い
欠点があった。
[Problem to be solved by the invention] As described above, by using the Smith controller, it is possible to easily control a controlled object that has dead time, but the actual controlled object and the controlled object model must match. be. When a plant is installed, it is necessary to adjust this model on site, but this adjustment requires skill and is extremely time-consuming. Furthermore, because conventional controlled object models were adjusted at the time of plant installation and then fixed, they had the disadvantage that if there was a change in the state of the controlled object, a mismatch between the model and the object would occur, resulting in an extremely poor control performance. there were. In the control system of Figure 8, the water volume of the water heater is set to 2 liters,
FIGS. 9A to 9C show graphs of changes when the temperature is controlled by changing the temperature to 6 liters and 9 liters. In addition,
The controlled object model 32 is a model for a case where the amount of water is 6 liters. When the water volume is 6 liters as shown in Figure (A), the water temperature settles almost immediately, but when the water volume is 9 liters as shown in Figure (B), the settling time is longer; In the case of 2 liters of water shown in C), control is no longer possible. As described above, the conventional Smith controller has a drawback in that it has extremely poor ability to follow changes in the controlled object.

【0004】この発明は、制御対象モデルを制御条件に
合わせて推論することにより上記課題を解決した制御装
置を提供することを目的とする。
An object of the present invention is to provide a control device that solves the above problems by inferring a controlled object model in accordance with control conditions.

【0005】[0005]

【課題を解決するための手段】この発明は、むだ時間を
含む制御対象を制御する制御装置であって、前記制御対
象の中間状態を検出するセンサと、前記センサの検出量
を入力とする制御対象モデルを有するスミスコントロー
ラと、前記制御対象の状態データおよび/または前記対
象に対する設定値が入力される検出手段と、前記検出手
段の検出値に基づき、前記制御対象モデルのパラメータ
を推論する推論手段と、を有することを特徴とする。
[Means for Solving the Problems] The present invention provides a control device for controlling a controlled object including dead time, which includes a sensor for detecting an intermediate state of the controlled object, and a control device that receives the detected amount of the sensor as input. a Smith controller having a target model; a detection unit into which state data of the controlled target and/or setting values for the target are input; and an inference unit for inferring parameters of the controlled target model based on detected values of the detection unit. It is characterized by having the following.

【0006】[0006]

【作用】この発明の制御装置では、スミスコントローラ
内の制御対象モデルのパラメータを推論する推論装置を
設けた。推論のための入力は、制御対象の状態データや
設定値であり、たとえば、制御対象が給湯器の場合、入
水量,入水温度,設定温度等である。これらの値が変化
したときは、推論手段がそのときの制御対象に適合する
制御対象モデルのパラメータを推論する。これにより、
制御対象モデルと実際の制御対象とのミスマッチを防止
することかでき、制御精度を高く保ことができる。
[Operation] The control device of the present invention is provided with an inference device for inferring the parameters of the controlled object model within the Smith controller. Inputs for inference are state data and set values of the controlled object; for example, when the controlled object is a water heater, they are the amount of water input, the temperature of water input, the set temperature, and the like. When these values change, the inference means infers the parameters of the controlled object model that are suitable for the controlled object at that time. This results in
Mismatches between the controlled object model and the actual controlled object can be prevented, and control accuracy can be maintained at a high level.

【0007】さらにこの発明では、センサによって制御
対象の中間状態を検出し、制御対象モデルにこの値を入
力している。すなわち、制御対象モデルを制御対象の中
間状態以降のモデルを用いている。このようにすること
により、制御対象の状態に変化が生じても、定常ゲイン
がほぼ一定となるのでモデルのミスマッチが生じ難くな
り、制御対象の特性変化による制御性能の低下を防ぐこ
とができる。
Furthermore, in the present invention, the intermediate state of the controlled object is detected by the sensor, and this value is input into the controlled object model. That is, the model for the controlled object after the intermediate state is used as the controlled object model. By doing so, even if a change occurs in the state of the controlled object, the steady-state gain remains approximately constant, so model mismatch is less likely to occur, and it is possible to prevent a decrease in control performance due to a change in the characteristics of the controlled object.

【0008】[0008]

【実施例】図1はこの発明の実施例である制御装置5が
用いられる給湯器システムを示す図である。給湯器1は
熱交換器2を有しており、熱交換器2のほぼ中間部には
温度センサ2aが設けられている。給湯器2の下部には
バーナー3が設けられている。バーナー3はバルブ6,
4を介して供給されるガスを燃焼させる。バルブ4は制
御装置5の制御により無段階にバルブを開閉する比例バ
ルブである。制御装置5には目標値や制御変数が入力さ
れる。
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS FIG. 1 is a diagram showing a water heater system in which a control device 5 according to an embodiment of the present invention is used. The water heater 1 has a heat exchanger 2, and a temperature sensor 2a is provided approximately in the middle of the heat exchanger 2. A burner 3 is provided at the bottom of the water heater 2. Burner 3 has valve 6,
The gas supplied via 4 is combusted. The valve 4 is a proportional valve that opens and closes steplessly under the control of the control device 5. Target values and control variables are input to the control device 5.

【0009】図2は前記給湯器システムの制御装置のブ
ロック線図である。線型または非線型の制御部11の操
作量出力uは制御対象10に入力される。制御対象10
は中間状態以前の制御対象10aおよび中間状態以降の
制御対象10bに分割されている。この中間状態の制御
量データxが取り出され、中間状態以降の制御対象モデ
ル12,13に入力される。制御対象モデル13は一般
的な一次遅れ系であり、伝達関数G(s) =K/(1
+sT)で表現される。また、制御対象モデル12は、
むだ時間を表現するものであり、指数に含まれるLは制
御対象10b(Gp2(s) のむだ時間推測値である
。ここで、中間状態以前の制御対象10aにもむだ時間
が含まれているが、給湯器の熱交換器の場合、前半部分
はむだ時間が小さく後半部分の方がむだ時間が大きくな
っているため、前半部分のむだ時間を無視しても制御性
能に大きな悪影響を与えることはない。制御対象モデル
12,13にはモデル推論部14が接続されている。モ
デル推論部はファジィ推論によって制御対象モデルのパ
ラメータを推論する装置である。ファジィ推論は図4〜
図6に示すルールおよびメンバシップ関数に基づいて実
行される。
FIG. 2 is a block diagram of the control device for the water heater system. The manipulated variable output u of the linear or non-linear controller 11 is input to the controlled object 10. Controlled object 10
is divided into a controlled object 10a before the intermediate state and a controlled object 10b after the intermediate state. The controlled variable data x in this intermediate state is extracted and input to the controlled object models 12 and 13 in the intermediate state and thereafter. The controlled object model 13 is a general first-order lag system, and the transfer function G(s) = K/(1
+sT). Moreover, the controlled object model 12 is
It expresses the dead time, and L included in the index is the estimated value of the dead time of the controlled object 10b (Gp2(s).Here, the controlled object 10a before the intermediate state also includes dead time. However, in the case of a water heater heat exchanger, the dead time is small in the first half and the dead time is larger in the second half, so ignoring the dead time in the first half will have a large negative impact on control performance. A model inference section 14 is connected to the controlled object models 12 and 13.The model inference section is a device that infers the parameters of the controlled object model by fuzzy inference.The fuzzy inference is performed as shown in FIGS.
It is executed based on the rules and membership functions shown in FIG.

【0010】図3は制御装置11の構成を示す図である
。この制御装置はファジィ制御系20〜22、PID制
御系23〜27およびフィードフォワード制御系28で
構成されている。ファジィ制御系は、ファジィ推論装置
20,増幅器21および分配器22からなっている。 ファジィ制御装置20は一般的な温度制御を実行するた
めのファジィルールおよびメンバシップ関数を備えてい
る。分配器22はPID制御系とこのファジィ制御系と
の寄与度を調整するための回路である。PID制御系は
比例制御器23,微分制御器24,積分制御器25で構
成されている。この出力は前記ファジィ制御系との寄与
度を調整するための分配器27に入力されている。これ
らの出力およびフィードフォワード制御系28の出力が
全て加算されて操作量出力uが算出される。
FIG. 3 is a diagram showing the configuration of the control device 11. This control device is composed of fuzzy control systems 20-22, PID control systems 23-27, and feedforward control system 28. The fuzzy control system consists of a fuzzy inference device 20, an amplifier 21, and a distributor 22. The fuzzy control device 20 includes fuzzy rules and membership functions for performing general temperature control. The distributor 22 is a circuit for adjusting the degree of contribution between the PID control system and this fuzzy control system. The PID control system is composed of a proportional controller 23, a differential controller 24, and an integral controller 25. This output is input to a distributor 27 for adjusting the degree of contribution to the fuzzy control system. These outputs and the output of the feedforward control system 28 are all added together to calculate the manipulated variable output u.

【0011】図4〜図6は前記モデル推論部14が実行
するファジィ推論方式を説明するための図である。図4
はファジィ推論に用いられるルールを示し、図5は入力
変数のメンバシップ関数を示し、図6は出力変数のメン
バシップ関数を示す。図4(A)は、入水流量Wfの条
件のみで、制御対象モデル12,13のむだ時間L,時
定数T,定常ゲインKを定めるルールである。すなわち
、制御対象モデルは入水流量によってほぼその性格が決
定される。入水流量のメンバシップ関数は図5(A)に
示す様であり、出力変数であるむだ時間L,時定数T,
定常ゲインKのメンバシップ関数は図6(A)〜(C)
に示すとおりである。さらに、図4(B)は設定温度r
と入水温度Tiに基づいて定常ゲインKおよび時定数T
を補正するためのルールである。出力変数である補正値
を求めるメンバシップ関数は図6(D)に示すとおりで
ある。
FIGS. 4 to 6 are diagrams for explaining the fuzzy inference method executed by the model inference section 14. Figure 4
shows the rules used for fuzzy inference, FIG. 5 shows the membership function of input variables, and FIG. 6 shows the membership function of output variables. FIG. 4A shows a rule that determines the dead time L, time constant T, and steady gain K of the controlled object models 12 and 13 based only on the condition of the inflow water flow rate Wf. In other words, the characteristics of the controlled model are almost determined by the incoming water flow rate. The membership function of the incoming water flow rate is as shown in Figure 5(A), and the output variables are dead time L, time constant T,
The membership functions of steady gain K are shown in Figures 6(A) to (C).
As shown below. Furthermore, FIG. 4(B) shows the set temperature r
Steady gain K and time constant T based on the input water temperature Ti
This is a rule for correcting. The membership function for determining the correction value, which is an output variable, is as shown in FIG. 6(D).

【0012】このようにして入水流量等の制御対象の状
態に基づいて制御対象モデル12,13を補正すること
により制御装置5は、入水流量が2リットル,6リット
ル,9リットルと変化しても、図7(A)〜(C)に示
すように、ほぼ実用に耐える整定特性を備えることがで
きるようになる。
In this way, by correcting the controlled object models 12 and 13 based on the state of the controlled object such as the incoming water flow rate, the control device 5 is able to adjust the control object even when the incoming water flow rate changes from 2 liters to 6 liters to 9 liters. , as shown in FIGS. 7(A) to 7(C), it becomes possible to provide settling characteristics that are almost practical.

【0013】[0013]

【発明の効果】以上のようにこの発明の制御装置では、
スミスコントローラにおいて制御対象モデルのパラメー
タを、実際の制御対象の状態変化に追従するように常に
推論することにより、制御対象やその設定値がどのよう
に変化してもこれに追従して制御精度を高く保つことが
できる。
[Effects of the Invention] As described above, in the control device of this invention,
By constantly inferring the parameters of the controlled object model in the Smith controller so as to follow changes in the state of the actual controlled object, control accuracy can be improved by following this no matter how the controlled object or its setting values change. can be kept high.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

【図1】はこの発明の実施例である給湯器システムの構
成を示す図、
FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a water heater system that is an embodiment of the present invention;

【図2】は同給湯器システムの制御線図、[Figure 2] is a control diagram of the same water heater system.

【図3】は同
給湯器システムの制御装置の構成を示す図、
FIG. 3 is a diagram showing the configuration of the control device of the water heater system;

【図4】は同給湯器システムのモデル推論部で用いられ
るファジィルールを示す図、
FIG. 4 is a diagram showing fuzzy rules used in the model inference section of the water heater system.

【図5】は同モデル推論部で用いられる入力メンバシッ
プ関数を示す図、
FIG. 5 is a diagram showing the input membership functions used in the model inference section,

【図6】は同モデル推論部で用いられる出力メンバシッ
プ関数を示す図、
FIG. 6 is a diagram showing the output membership function used in the model inference section,

【図7】は同給湯器システムで入水量を変化させた時の
制御特性を説明する図である。
FIG. 7 is a diagram illustrating control characteristics when the amount of water input is changed in the same water heater system.

【図8】は従来のスミスコントローラの構成を示す図、
FIG. 8 is a diagram showing the configuration of a conventional Smith controller;

【図9】は同従来のスミスコントローラで入水量を変化
させた場合の制御特性を示す図である。
FIG. 9 is a diagram showing control characteristics when the amount of water input is changed using the conventional Smith controller.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

11−制御装置、10a,10b−制御対象、12,1
3−制御対象モデル、14−モデル推論部。
11-control device, 10a, 10b-controlled object, 12,1
3-Controlled object model, 14-Model inference section.

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】むだ時間を含む制御対象を制御する制御装
置であって、前記制御対象の中間状態を検出するセンサ
と、前記センサの検出量を入力とする制御対象モデルを
有するスミスコントローラと、前記制御対象の状態デー
タおよび/または前記対象に対する設定値が入力される
検出手段と、前記検出手段の検出値に基づき、前記制御
対象モデルのパラメータを推論する推論手段と、を有す
ることを特徴とする制御装置。
1. A control device for controlling a controlled object including dead time, comprising: a sensor for detecting an intermediate state of the controlled object; and a Smith controller having a controlled object model inputting a detection amount of the sensor; It is characterized by comprising a detection means into which state data of the controlled object and/or setting values for the object are input, and an inference means for inferring parameters of the controlled object model based on the detected value of the detection means. control device.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103940093A (en) * 2013-01-18 2014-07-23 株式会社能率 Hot Water Supply Apparatus And Control Method Thereof
CN104216292A (en) * 2014-09-16 2014-12-17 湖南三一智能控制设备有限公司 Fuzzy controller, fuzzy control method and fuzzy control system

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103940093A (en) * 2013-01-18 2014-07-23 株式会社能率 Hot Water Supply Apparatus And Control Method Thereof
US9557076B2 (en) 2013-01-18 2017-01-31 Noritz Corporation Hot water supply apparatus and control method thereof
CN103940093B (en) * 2013-01-18 2018-01-05 株式会社能率 Supply hot water apparatus and its control method
CN104216292A (en) * 2014-09-16 2014-12-17 湖南三一智能控制设备有限公司 Fuzzy controller, fuzzy control method and fuzzy control system

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