JPH06337704A

JPH06337704A - Ｉｍｃコントローラ

Info

Publication number: JPH06337704A
Application number: JP14676293A
Authority: JP
Inventors: Masahito Tanaka; 雅人田中; Hiroyuki Mitsubuchi; 裕之三渕
Original assignee: Azbil Corp
Current assignee: Azbil Corp
Priority date: 1993-05-27
Filing date: 1993-05-27
Publication date: 1994-12-06

Abstract

(57)【要約】【目的】センサの時定数が決定したときにフィルタ部
の特性を調整する必要のない汎用性の高いＩＭＣコント
ローラを提供する。【構成】内部モデル記憶部７ａには制御対象プロセス
を数式表現した内部モデルのパラメータが記憶されてい
る。センサモデル記憶部８ａにはセンサ６を数式表現し
たセンサモデルのセンサモデル時定数Ｔ３が記憶されて
いる。参照時定数記憶部１０にはセンサ６の特性に基づ
く標準設定状態の参照時定数が記憶されている。センサ
モデル時定数Ｔ３及び参照時定数に基づいてフィルタ時
定数変更処理部１１にて第１の時定数Ｔ１及び第２の時
定数Ｔ２が演算される。第１の時定数Ｔ１で目標値フィ
ルタ部２の特性が決定され、第２の時定数Ｔ２で操作量
演算部４内部の目標値・外乱フィルタ部の特性が決定さ
れることによりフィルタ部の調整を不要にする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明はＩＭＣ（Internal Model
Control）コントローラに関し、特にセンサの変更時に
フィルタ特性を調整する必要のないＩＭＣコントローラ
に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来より用いられているＰＩＤコントロ
ーラは、ＰＩＤ制御を行う操作部によって、目標値（例
えばこのコントローラが室内空調機であれば室内温度設
定値に相当する）とフィードバック量との差からこのコ
ントローラの出力である操作量（室内空調機から出る温
風又は冷風の温度）を演算し、この操作量を制御対象プ
ロセス（室内環境）へ出力してその制御結果である制御
量（室内温度）をフィードバック量として戻すフィード
バック制御系である。しかし、ＰＩＤコントローラに
は、制御対象プロセスのむだ時間への対応が困難である
という問題点があった。

【０００３】そこで、制御対象プロセスを数式表現した
内部モデルを組み込んで制御を行うＩＭＣ構造の制御ア
ルゴリズムを用いたコントローラが提案されている。図
７はこのＩＭＣコントローラを用いた制御系のブロック
線図である。１３は目標値から後述するフィードバック
量を減算する第１の減算処理部、１２は第１の減算処理
部１３の出力の変化が急激に伝わらないようにするため
のフィルタ部、１４はフィルタ部１２の出力に基づいて
操作量を演算する操作部、１７は制御対象プロセスを数
式で近似したものであって制御対象プロセスの制御量に
相当する参照制御量を出力する内部モデル、１９は制御
量から内部モデル１７からの参照制御量を減算してフィ
ードバック量を出力する第２の減算処理部、２０は制御
対象プロセスである。

【０００４】また、Ｆ、Ｇｃ、Ｇｍ、Ｇｐはそれぞれフ
ィルタ部１２、操作部１４、内部モデル１７、制御対象
プロセス２０の伝達関数、ｒは目標値、ｕは操作量、ｄ
は例えば室内環境に対する室外環境等に相当する外乱、
ｙは制御量、ｙｍは参照制御量、ｅはフィードバック量
である。

【０００５】次に、このようなＩＭＣコントローラの動
作を説明する。まず、第１の減算処理部１３にて目標値
ｒからフィードバック量ｅが減算され、この結果がフィ
ルタ部１２に出力される。次いで、操作部１４にてフィ
ルタ部１２の出力から操作量ｕが演算され、制御対象プ
ロセス２０及びコントローラの内部モデル１７へ出力さ
れる。そして、第２の減算処理部１９にて制御対象プロ
セス２０の制御量ｙから制御対象プロセス２０の近似的
な動作をする内部モデル１７からの参照制御量ｙｍが減
算され、この結果がフィードバック量ｅとして第１の減
算処理部１３へフィードバックされるフィードバック制
御系が構成されている。

【０００６】このようなＩＭＣコントローラの内部モデ
ル１７は、制御対象プロセス２０と全く同一になるよう
に数式表現されるのが理想的であり、また操作部１４
は、内部モデル１７の伝達関数の逆特性（１／Ｇｍ）に
なるのが理想的であるが、内部モデル１７にあるむだ時
間の要素については逆数化は不可能なので、通常はむだ
時間の要素は無視する。

【０００７】よって、制御量ｙは、このような構成によ
り目標値ｒ、外乱ｄから次式にて求めることができる。ｙ＝Ｆ×Ｇｐ×Ｇｃ×ｒ／｛１＋Ｆ×Ｇｃ×（Ｇｐ−Ｇｍ）｝＋（１−Ｆ×Ｇｍ×Ｇｃ）×ｄ／｛１＋Ｆ×Ｇｃ×（Ｇｐ−Ｇｍ）｝・・・（１）ここで、内部モデル１７の伝達関数Ｇｍが制御対象プロ
セス２０の伝達関数Ｇｐに等しく、操作部１４の伝達関
数Ｇｃが内部モデル１７の伝達関数の逆数（１／Ｇｍ＝
１／Ｇｐ）に等しい理想的な状態を仮定すると、式
（１）は次式のようになる。ｙ＝Ｆ×ｒ＋（１−Ｆ）×ｄ・・・（２）

【０００８】更に、目標値ｒに急激な変化がない理想的
な条件であればフィルタ部１２は不要となり、Ｆ＝１に
できるので、制御量ｙは目標値ｒと等しくなり（ｙ＝
ｒ）、外乱ｄの影響が全くない制御を実現できることに
なる。また、図７の制御系で外乱ｄに着目すると、制御
対象プロセス２０と内部モデル１７に大きなむだ時間が
あったとしても、両者は操作量ｕに対して同じ特性を示
すので、第２の減算処理部１９の出力であるフィードバ
ック量ｅは外乱ｄのみとなり、外乱ｄを抑制できること
が分かる。

【０００９】このようなＩＭＣコントローラは、通常、
制御対象プロセス２０と内部モデル１７の誤差が大きく
なったときの安定性を示すロバスト安定性等の設計条件
に基づいて設計される。また、フィルタ部１２は、この
ようなモデル同定技術によって内部モデル１７が決定さ
れた後に、内部モデル１７の制御対象プロセス２０との
モデル同定精度に基づいて制御の知識を有する専門家に
よって調整される。

【００１０】更に、実際のＩＭＣコントローラでは、制
御量ｙを計測するセンサの時定数、例えば室温計測器の
ように実際の室温変化に対して１０分程度の時定数で計
測器出力が追従するようなことを考慮しなければならな
い。このセンサの時定数に対しては、図７の制御系にお
いて内部モデル１７の後方にセンサを数式化したセンサ
モデルを追加することによって対応することができる。
そして、センサの交換によりセンサ時定数が変わって例
えばセンサ時定数が小さくなるとロバスト安定性が低下
し、センサ時定数が大きくなると制御の即応性が低下す
るので、このようなときはセンサモデルを変更し、フィ
ルタ部１２の時定数を変更して対応してやる必要があ
る。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】従来のＩＭＣコントロ
ーラは以上のように構成されており、センサを変更する
と制御の安定化を行うためのフィルタ部の特性を制御の
知識を有する専門家が再調整する必要があるので、専門
家以外のオペレータでは再調整が容易でなく汎用的に利
用するコントローラとして不適当であるという問題点が
あった。本発明は、上記課題を解決するために、センサ
の時定数が決定したときにフィルタ部の特性を調整する
必要のない汎用性の高いＩＭＣコントローラを提供する
ことを目的とする。

【００１２】

【課題を解決するための手段】本発明は、入力された目
標値を第１の時定数によって決定される特性で出力する
目標値フィルタ部と、目標値フィルタ部の出力からフィ
ードバック量を減算する第１の減算処理部と、第１の減
算処理部の出力を第２の時定数によって決定される特性
で出力する目標値・外乱フィルタ部、内部モデルのパラ
メータに基づいて目標値・外乱フィルタ部の出力から操
作量を演算する操作部からなる操作量演算部と、制御対
象プロセスの制御量を計測するセンサと、内部モデルの
パラメータを記憶する内部モデル記憶部と、内部モデル
のパラメータに基づいて操作量演算部から出力された操
作量から参照制御量を演算する内部モデル出力演算部
と、センサを数式表現したセンサモデルのパラメータを
記憶するセンサモデル記憶部と、センサモデルのパラメ
ータに基づいて内部モデル出力演算部から出力された参
照制御量からセンサモデルを含んだ参照制御量を演算す
るセンサモデル出力演算部と、センサから出力された制
御量からセンサモデル出力演算部から出力された参照制
御量を減算してフィードバック量を出力する第２の減算
処理部と、センサの特性に基づいた標準設定状態の参照
時定数を記憶する参照時定数記憶部と、センサモデル記
憶部から出力されたセンサモデルのパラメータ及び参照
時定数記憶部から出力された参照時定数に基づいて第１
の時定数及び第２の時定数を演算して出力するフィルタ
時定数変更処理部とを有するものである。

【００１３】

【作用】本発明によれば、センサモデル記憶部から出力
されたセンサモデルのパラメータ及び参照時定数記憶部
から出力された参照時定数に基づいて、フィルタ時定数
変更処理部にて第１の時定数及び第２の時定数が演算さ
れる。そして、目標値が第１の時定数によって特性が決
まる目標値フィルタ部に入力され、第１の減算処理部に
て目標値フィルタ部の出力からフィードバック量が減算
される。次いで、この結果が第２の時定数によって特性
が決まる操作量演算部内の目標値・外乱フィルタ部に出
力され、操作部にてこの結果から操作量が演算され、制
御対象プロセス及び内部モデル出力演算部へ出力され、
センサモデル出力演算部にて内部モデル出力演算部の出
力から参照制御量が演算される。そして、第２の減算処
理部にてセンサからの制御量からセンサモデル出力演算
部からの参照制御量が減算され、この結果がフィードバ
ック量として第１の減算処理部へフィードバックされる
フィードバック制御系となる。

【００１４】

【実施例】図１は本発明の１実施例を示すＩＭＣコント
ローラのブロック図、図２はこのＩＭＣコントローラを
用いた制御系のブロック線図である。図１において、１
は図示しないオペレータによって設定された目標値ｒを
このコントローラに入力する目標値入力部、２は目標値
入力部１からの目標値ｒを後述するフィルタ時定数変更
処理部から出力された第１の時定数によって決定される
特性で出力する目標値フィルタ部、３は目標値フィルタ
部２の出力からフィードバック量ｅを減算する第１の減
算処理部、４はフィルタ時定数変更処理部から出力され
た第２の時定数と後述する内部モデル記憶部から出力さ
れたパラメータとに基づいて第１の減算処理部３の出力
から操作量ｕを演算する操作量演算部である。

【００１５】また、５は操作量演算部４から出力された
操作量ｕを図１では図示しない制御対象プロセスへ出力
する信号出力部、６は制御対象プロセスの制御量ｙを計
測するセンサ、７ａはこのＩＭＣコントローラの内部モ
デルのパラメータを記憶する内部モデル記憶部、７ｂは
内部モデルのパラメータに基づいて内部モデルとしての
演算を行い参照制御量ｙｍを出力する内部モデル出力演
算部、８ａはセンサ６を数式表現したセンサモデルのパ
ラメータを記憶するセンサモデル記憶部、８ｂはセンサ
モデルのパラメータに基づいて内部モデル出力演算部７
ｂから出力された参照制御量ｙｍからセンサモデルを含
んだ参照制御量を演算するセンサモデル出力演算部であ
る。

【００１６】また、９はセンサ６から出力された制御量
からセンサモデル出力演算部８ｂから出力された参照制
御量を減算してフィードバック量ｅを出力する第２の減
算処理部、１０はセンサ６の特性に基づいた標準設定状
態の参照時定数を記憶する参照時定数記憶部、１１はセ
ンサモデル記憶部８ａから出力されたセンサモデルのパ
ラメータと参照時定数記憶部１０から出力された参照時
定数とに基づいて第１の時定数及び第２の時定数を演算
するフィルタ時定数変更処理部、Ｔ１は第１の時定数、
Ｔ２は第２の時定数、Ｔ３はセンサモデルのパラメータ
であるセンサモデル時定数、ｙ２はセンサ６から出力さ
れた制御量、ｙｍ２はセンサモデル出力演算部８ｂから
出力された参照制御量である。

【００１７】図２において、４ａは操作量演算部４の内
部にあって、第１の減算処理部３の出力をフィルタ時定
数変更処理部１１から出力された第２の時定数Ｔ２によ
って決定される特性で出力する目標値・外乱フィルタ
部、４ｂは同じくその内部にあって目標値・外乱フィル
タ部４ａの出力から操作量ｕを演算する操作部、７は内
部モデル記憶部７ａ及び内部モデル出力演算部７ｂから
なる内部モデル、８はセンサモデル記憶部８ａ及びセン
サモデル出力演算部８ｂからなるセンサモデルである。

【００１８】また、Ｆ１、Ｆ２、Ｇｓ、Ｇｓｍはそれぞ
れ目標値フィルタ部２、目標値・外乱フィルタ部４ａ、
センサ６、センサモデル８の伝達関数である。なお、図
２は図１のＩＭＣコントローラを制御対象プロセス２０
と外乱ｄを含め、参照時定数記憶部１０及びフィルタ時
定数変更処理部１１を除いて制御系として書き直したも
のである。

【００１９】次に、このようなＩＭＣコントローラの動
作として、まず目標値フィルタ部２及び目標値・外乱フ
ィルタ部４ａの特性を決定する参照時定数記憶部１０及
びフィルタ時定数変更処理部１１の動作を説明する。

【００２０】参照時定数記憶部１０は、センサ６の特性
（この例では時定数）に基づいて良好な制御特性が得ら
れるように設定された標準設定状態の参照時定数を記憶
している。この参照時定数は、第１の時定数Ｔ１に相当
する参照フィルタ時定数Ｔｒ１、第２の時定数Ｔ２に相
当する参照フィルタ時定数Ｔｒ２、及びこれら参照フィ
ルタ時定数Ｔｒ１、Ｔｒ２を設定したときのセンサ６の
時定数である参照センサ時定数Ｔｒ３からなる。つま
り、センサ６の時定数が参照センサ時定数Ｔｒ３に等し
いとき、設計者の意図した良好な特性になるように参照
フィルタ時定数Ｔｒ１、Ｔｒ２は決定される。

【００２１】そしてフィルタ時定数変更処理部１１は、
これら参照フィルタ時定数Ｔｒ１、Ｔｒ２、参照センサ
時定数Ｔｒ３、及び後述するセンサモデル記憶部８ａに
記憶されたセンサモデル時定数Ｔ３から第１の時定数Ｔ
１及び第２の時定数Ｔ２を次式のように演算する。

【００２２】Ａ＝（Ｔｒ１² ＋Ｔｒ２² ）^1/2 ・・・（３）Ｂ＝（Ｔｒ２² ＋Ｔｒ３² ）^1/2 ・・・（４）Ｔ１＝（Ａ² −Ｂ² ＋Ｔ３² ）^1/2 ・・・（５）Ｔ２＝（Ｂ² −Ｔ３² ）^1/2 ・・・（６）これで、目標値フィルタ部２及び目標値・外乱フィルタ
部４ａの特性、すなわち伝達関数Ｆ１及びＦ２が決定さ
れる。

【００２３】次に、目標値ｒはこのＩＭＣコントローラ
のオペレータ等によって設定され、目標値入力部１を介
して目標値フィルタ部２に入力される。目標値フィルタ
部２は、目標値ｒをフィルタ時定数変更処理部１１から
出力された第１の時定数Ｔ１によって次式のように決定
される伝達関数Ｆ１の特性で出力する。Ｆ１＝１／（１＋Ｔ１×ｓ）・・・（７）次に、第１の減算処理部３は、この目標値フィルタ部２
の出力から第２の減算処理部９から出力されるフィード
バック量ｅを減算する。

【００２４】そして、操作量演算部４内の目標値・外乱
フィルタ部４ａは、第１の減算処理部３の出力をフィル
タ時定数変更処理部１１から出力された第２の時定数Ｔ
２によって次式のように決定される伝達関数Ｆ２の特性
で出力する。Ｆ２＝１／（１＋Ｔ２×ｓ）・・・（８）また、操作部４ｂは、目標値・外乱フィルタ部４ａの出
力から操作量ｕを演算するが、その伝達関数Ｇｃは内部
モデル記憶部７ａから出力された内部モデル７のゲイン
Ｋｍ及び時定数Ｔｍにより次式となり、図７の例と同様
にむだ時間Ｌｍの要素を除いた内部モデル７の伝達関数
Ｇｍの逆数となっている。Ｇｃ＝（１＋Ｔｍ×ｓ）／Ｋｍ・・・（９）

【００２５】よって、操作量演算部４全体としての伝達
関数は次式となる。Ｆ２×Ｇｃ＝（１＋Ｔｍ×ｓ）／｛Ｋｍ×（１＋Ｔ２×ｓ）｝・・・（１０）このようにして、第１の減算処理部３の出力から操作量
ｕが演算されて信号出力部５を介して制御対象プロセス
２０へ出力され、また内部モデル出力演算部７ｂへ出力
される。センサ６は、操作量ｕがＩＭＣコントローラか
ら出力された結果である制御量ｙを伝達関数Ｇｓという
特性で計測して制御量ｙ２として出力する。

【００２６】次に、内部モデル７は、内部モデル記憶部
７ａに記憶されたゲインＫｍ、むだ時間Ｌｍ、及び時定
数Ｔｍからなるこれらのパラメータによって、制御対象
プロセス２０を１次遅れとむだ時間の要素を有するもの
として数式表現したものであり、内部モデル出力演算部
７ｂにて操作量演算部４から出力された操作量ｕから参
照制御量ｙｍを演算する。その伝達関数Ｇｍは次式とな
る。Ｇｍ＝Ｋｍ×ｅｘｐ（−Ｌｍ×ｓ）／（１＋Ｔｍ×ｓ）・・・（１１）

【００２７】センサモデル８は、センサ６を１次遅れの
要素を有するものとしてセンサモデル時定数Ｔ３によっ
て数式表現したものであり、センサモデル記憶部８ａは
このセンサモデル時定数Ｔ３を記憶している。そして、
センサモデル出力演算部８ｂは、内部モデル出力演算部
７ｂから出力された参照制御量ｙからセンサ６を考慮し
た参照制御量ｙｍ２を演算するが、その伝達関数Ｇｓｍ
はセンサモデル時定数Ｔ３により次式となる。Ｇｓｍ＝１／（１＋Ｔ３×ｓ）・・・（１２）

【００２８】次に、第２の減算処理部９は、センサ６か
ら出力された制御量ｙ２からセンサモデル出力演算部８
ｂからの参照制御量ｙｍ２を減算してフィードバック量
ｅを出力する。そして、このフィードバック量ｅが上記
のように第１の減算処理部３に入力される。これで、こ
のＩＭＣコントローラからなるフィードバック制御系が
成立する。

【００２９】なお、本実施例のＩＭＣコントローラによ
る制御量ｙは次式となる。ｙ＝Ｆ１×Ｆ２×Ｇｐ×Ｇｃ×ｒ／｛１＋Ｆ２×Ｇｃ×（Ｇｐ×Ｇｓ−Ｇｍ×Ｇｓｍ）｝＋（１−Ｆ２×Ｇｍ×Ｇｃ×Ｇｓｍ）×ｄ／｛１＋Ｆ２×Ｇｃ×（Ｇｐ×Ｇｓ−Ｇｍ×Ｇｓｍ）｝・・・（１３）

【００３０】ここで、センサ６の交換により制御特性が
変化した場合は、図７の例ではフィルタ部１２の特性を
調整する必要があったが、本実施例のＩＭＣコントロー
ラでは、センサモデル８を変更するためにセンサモデル
記憶部８ａに記憶されたセンサモデル時定数Ｔ３をセン
サ６に合わせて変更するだけで対応できる。

【００３１】すなわち、センサモデル時定数Ｔ３の変更
に伴い、センサモデル８が変更されるが、同時にセンサ
モデル時定数Ｔ３、参照時定数記憶部１０に記憶された
参照フィルタ時定数Ｔｒ１、Ｔｒ２、参照センサ時定数
Ｔｒ３に基づきフィルタ時定数変更処理部１１によって
新たな第１の時定数Ｔ１及び第２の時定数Ｔ２が演算さ
れ出力される。このようにして目標値フィルタ部２、目
標値・外乱フィルタ部４ａの伝達関数Ｆ１、Ｆ２が変更
される。

【００３２】上記の演算は標準設定の制御特性を維持す
るように行われるので、制御の知識を有する専門家が調
整し直す必要がなくなる。したがって、センサ６に変更
があってもオペレータの調整操作が少ない汎用的なＩＭ
Ｃコントローラを実現できる。

【００３３】図３はこのＩＭＣコントローラをタンク内
の液面の高さの制御に使用したときの目標値追従性の例
を示す図、図４は同じく外乱抑制性の例を示す図であ
り、ｙｆは本実施例のＩＭＣコントローラにおいて第１
の時定数Ｔ１及び第２の時定数Ｔ２を固定して制御した
場合の制御量である。

【００３４】図３は、０秒にて目標値ｒ（一点鎖線）を
液面の高さ４ｃｍとして入力し、その制御結果の液面の
高さである制御量ｙ及びｙｆ（実線）を求めたシミュレ
ーション結果である。また、図４は、操作量ｕ＝０、制
御量ｙ＝０の安定している状態で、図示しない液面の高
さ４ｃｍの１次遅れのステップ応答外乱（例えばタンク
のバルブが故障して開いてしまった場合に相当する）が
発生したときの結果を図３と同様に求めた結果である。

【００３５】ここで、タンク内の液体という制御対象プ
ロセス２０のゲインを４．０、むだ時間を２０秒、時定
数を１０秒とし、本実施例の内部モデル７のゲインＫ
ｍ、時定数Ｔｍ、むだ時間Ｌｍを制御対象プロセス２０
と同じとする。そして、センサ６の時定数を５秒とし、
センサモデル時定数Ｔ３も同じく５秒とする。つまり、
内部モデル同定誤差及びセンサモデル同定誤差はないも
のとする。また、参照時定数記憶部１０に記憶されてい
る参照フィルタ時定数Ｔｒ１、Ｔｒ２を１５秒、参照セ
ンサ時定数Ｔｒ３を５秒とする。

【００３６】よって、式（３）〜（６）より第１の時定
数Ｔ１、第２の時定数Ｔ２は１５秒となる。また、第１
の時定数Ｔ１、第２の時定数Ｔ２を固定した場合も１５
秒とする。図３、４の例ではセンサ６の時定数が５秒で
参照センサ時定数Ｔｒ３も５秒であることから標準設定
の状態ということができる。そして、本実施例の場合と
第１の時定数Ｔ１及び第２の時定数Ｔ２を固定した場合
のこれら時定数は同じなので、本実施例のＩＭＣコント
ローラによる制御量ｙとこれらを固定したコントローラ
による制御量ｙｆとは当然同じ結果である。

【００３７】図５は本実施例のＩＭＣコントローラを図
３と同様に使用した目標値追従性の他の例を示す図、図
６は同じく外乱抑制性の他の例を示す図である。ここで
は、図３、４と同様の条件でセンサ６を交換してセンサ
６の時定数及びセンサモデル時定数Ｔ３を１５秒とした
結果である。

【００３８】よって、式（３）〜（６）より本実施例の
第１の時定数Ｔ１は２０．６秒、第２の時定数Ｔ２は５
秒である。図６の外乱抑制性において本実施例による制
御量ｙは、図４の結果と同じであり、第１の時定数Ｔ１
及び第２の時定数Ｔ２を固定した場合の制御量ｙｆに比
べて標準設定の状態を維持できることが分かる。

【００３９】なお、図３〜図６の例ではシミュレーショ
ンの効果を明確に示すため単純な例としている。これら
の例では、内部モデル同定誤差及びセンサモデル同定誤
差がない、すなわち内部モデル７の伝達関数Ｇｍが制御
対象プロセス２０の伝達関数Ｇｐに等しく、センサモデ
ル８の伝達関数Ｇｓｍがセンサ６の伝達関数Ｇｓに等し
い。更に、操作部４ｂの伝達関数Ｇｃが内部モデル７の
伝達関数の逆数（１／Ｇｍ＝１／Ｇｐ）に等しい理想的
な状態を仮定すると、式（１３）は次式のようになる。ｙ＝Ｆ１×Ｆ２×ｒ＋（１−Ｆ２×Ｇｓｍ）×ｄ・・・（１４）

【００４０】つまり、式（１４）から明らかなように図
３〜図６の例における目標値ｒについてはセンサ６の時
定数又はセンサモデル時定数Ｔ３は無関係なので、セン
サ６を交換した図５の目標値追従性では差があまり見ら
れない。しかし、内部モデル同定誤差が生じた等の他の
例であれば、センサ６を交換した後の目標値追従性も外
乱抑制性と同様に標準設定の状態を維持するように改善
される。

【００４１】

【発明の効果】本発明によれば、センサモデルのパラメ
ータに連動して目標値フィルタ部及び目標値・外乱フィ
ルタ部の特性を変更するので、センサ交換によりセンサ
の特性が変更されたときにフィルタ部の特性を調整する
必要のない汎用性の高いＩＭＣコントローラを実現で
き、制御の知識を有しないオペレータであってもＩＭＣ
コントローラの利点を生かした制御を行うことができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の１実施例を示すＩＭＣコントローラの
ブロック図である。

【図２】図１のＩＭＣコントローラを用いた制御系のブ
ロック線図である。

【図３】図１のＩＭＣコントローラの目標値追従性の例
を示す図である。

【図４】図１のＩＭＣコントローラの外乱抑制性の例を
示す図である。

【図５】図１のＩＭＣコントローラの目標値追従性の他
の例を示す図である。

【図６】図１のＩＭＣコントローラの外乱抑制性の他の
例を示す図である。

【図７】従来のＩＭＣコントローラを用いた制御系のブ
ロック線図である。

【符号の説明】

２目標値フィルタ部３第１の減算処理部４操作量演算部４ａ目標値・外乱フィルタ部４ｂ操作部６センサ７ａ内部モデル記憶部７ｂ内部モデル出力演算部８ａセンサモデル記憶部８ｂセンサモデル出力演算部９第２の減算処理部１０参照時定数記憶部１１フィルタ時定数変更処理部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】制御の目標値から制御対象プロセスに出
力する操作量を演算し、制御対象プロセスを数式表現し
た内部モデルにて制御結果である制御対象プロセスの制
御量に相当する参照制御量を演算し、制御量と参照制御
量との差をフィードバックすることにより制御を行うＩ
ＭＣコントローラにおいて、入力された目標値を第１の時定数によって決定される特
性で出力する目標値フィルタ部と、前記目標値フィルタ部の出力からフィードバック量を減
算する第１の減算処理部と、前記第１の減算処理部の出力を第２の時定数によって決
定される特性で出力する目標値・外乱フィルタ部、内部
モデルのパラメータに基づいて前記目標値・外乱フィル
タ部の出力から操作量を演算する操作部からなる操作量
演算部と、制御対象プロセスの制御量を計測するセンサと、前記内部モデルのパラメータを記憶する内部モデル記憶
部と、前記内部モデルのパラメータに基づいて前記操作量演算
部から出力された操作量から参照制御量を演算する内部
モデル出力演算部と、前記センサを数式表現したセンサモデルのパラメータを
記憶するセンサモデル記憶部と、前記センサモデルのパラメータに基づいて前記内部モデ
ル出力演算部から出力された参照制御量からセンサモデ
ルを含んだ参照制御量を演算するセンサモデル出力演算
部と、前記センサから出力された制御量からセンサモデル出力
演算部から出力された参照制御量を減算して前記フィー
ドバック量を出力する第２の減算処理部と、前記センサの特性に基づいた標準設定状態の参照時定数
を記憶する参照時定数記憶部と、前記センサモデル記憶部から出力されたセンサモデルの
パラメータ及び参照時定数記憶部から出力された参照時
定数に基づいて前記第１の時定数及び第２の時定数を演
算して出力するフィルタ時定数変更処理部とを有するこ
とを特徴とするＩＭＣコントローラ。