JPH07261803A - Control method for multivariable interference system process - Google Patents
Control method for multivariable interference system processInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、多変数干渉系のプロセ
スの制御方法に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a process control method for a multivariable interference system.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来のプロセスの制御方法としてＰＩＤ
制御が使用されており、これらＰＩＤのパラメータのチ
ューニング方法として、図５に示すように、プロセスの
出力（ＰＶ）の設定値（ＳＶ）を境にした各出力波形の
面積の総和（斜線部分）を最小にするようにチューニン
グする方法や、プロセスの出力の設定値を境にした各出
力波形の振幅Ｅの減衰比を１／４にするチューニング方
法（ジグラー・ニコラス法）が知られている。2. Description of the Related Art PID is used as a conventional process control method.
As a method of tuning these PID parameters, control is used, and as shown in FIG. 5, the sum of the areas of the output waveforms (shaded areas) with the set value (SV) of the process output (PV) as the boundary. There is known a method of tuning so as to minimize the above, and a tuning method (Ziggler-Nicholas method) of making the attenuation ratio of the amplitude E of each output waveform at the boundary of the set value of the output of the process 1/4.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】しかし、ＰＩＤ制御は
基本的に１ループの制御であり、多変数干渉系のプロセ
スでは使用が難しいという問題があり、さらに従来のチ
ューニング方法では実際にチューニングすることは非常
に難しいことから、熟練者のノウハウによるチューニン
グに頼らざるを得ないという問題があった。However, the PID control is basically a one-loop control, and there is a problem that it is difficult to use in the process of a multivariable interferometry system. Furthermore, the conventional tuning method requires actual tuning. Since it is extremely difficult, there was a problem that we had to rely on tuning based on the know-how of experts.
【０００４】本発明は上記問題を解決するものであり、
多変数干渉系のプロセスにおいて最適なＰＩＤ制御のパ
ラメータの自動チューニングを行える制御方法を提供す
ることを目的とするものである。The present invention solves the above problems,
An object of the present invention is to provide a control method capable of automatically tuning optimum PID control parameters in a multivariable interference system process.
【０００５】[0005]
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、本発明の多変数干渉系の制御方法は、多変数干渉系
のプロセスの制御方法であって、前記プロセスの出力の
ハンチング状況を、設定値を境にした各出力波形の最大
偏差値と設定値をクロスするゼロクロス時間の三角形の
面積、またはこれら三角形の面積の和で近似し、この近
似値と前記最大偏差値とゼロクロス時間の比の収束状況
により、プロセスの安定状況をファジィ推論し、ＰＩＤ
制御のパラメータをチューニングすることを特徴とする
ものである。In order to solve the above problems, a control method for a multivariable interference system according to the present invention is a process control method for a multivariable interference system, wherein the hunting status of the output of the process is Approximate the maximum deviation value of each output waveform with the setting value as the boundary and the area of the triangle of the zero-cross time that crosses the setting value, or the sum of the areas of these triangles, and the ratio between this approximate value and the maximum deviation value and the zero-cross time. Fuzzy reasoning about the process stability by the convergence status of PID
It is characterized by tuning control parameters.
【０００６】[0006]
【作用】上記発明によれば、プロセスの出力のハンチン
グ状況が、各出力波形の最大偏差値と設定値をクロスす
るゼロクロス時間の三角形の面積、またはこれら三角形
の面積の和で近似され、この近似値と前記最大偏差値と
ゼロクロス時間の比の収束状況により、プロセスの安定
状況がファジィ推論され、ＰＩＤ制御のパラメータがチ
ューニングされる。よって、多変数の干渉がマクロ的に
捉えられ、最適なチューニングが可能となる。According to the above invention, the hunting condition of the output of the process is approximated by the area of the triangle of the zero crossing time which crosses the maximum deviation value of each output waveform and the set value, or the sum of the areas of these triangles. The stable state of the process is fuzzy inferred by the convergence state of the ratio between the value and the maximum deviation value and the zero-cross time, and the parameters of the PID control are tuned. Therefore, interference of multivariables is macroscopically captured, and optimal tuning is possible.
【０００７】[0007]
【実施例】以下、本発明の一実施例を図面に基づいて説
明する。図１は本発明の一実施例におけるプロセスの制
御系の構成図である。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram of a process control system in an embodiment of the present invention.
【０００８】図１において、１は、多変数干渉系のプロ
セス、たとえばごみ焼却炉であり、２は多変数の干渉を
受けるプロセス１の１出力、たとえばごみ焼却炉内温度
を一定に維持するように、１入力、たとえばごみ焼却炉
内で燃焼する化石燃料の流量を制御するマイクロコンピ
ュータからなるコントローラである。In FIG. 1, reference numeral 1 denotes a multivariable interference system process, for example, a refuse incinerator, and 2 denotes one output of the process 1 which receives multivariable interference, for example, to maintain a constant temperature in the refuse incinerator. In addition, the controller is composed of a microcomputer that controls the flow rate of one input, for example, the fossil fuel burned in the refuse incinerator.
【０００９】コントローラ２は、基本的にはＰＩＤ制御
を行っており、設定器11と、この設定器11から出力され
る目標の設定値（ＳＶ）からプロセス１の出力値（Ｐ
Ｖ）を減算して偏差値Ｐを出力する減算器12と、減算器
12から出力された偏差値Ｐに応じてプロセス１へ制御信
号（ＣＶ）を出力するＰＩＤ制御部13と、減算器12から
出力される偏差値Ｐを順に記憶してＰＩＤ制御部13のＰ
ＩＤパラメータを調節するチューナ14から構成されてい
る。The controller 2 basically performs PID control, and uses the setter 11 and the target set value (SV) output from the setter 11 to determine the output value (P) of the process 1.
V) is subtracted to output a deviation value P, and a subtractor
The PID control unit 13 that outputs a control signal (CV) to the process 1 in accordance with the deviation value P output from 12 and the deviation value P output from the subtractor 12 are stored in order and stored in the PID control unit 13.
It comprises a tuner 14 for adjusting the ID parameters.
【００１０】上記チューナ14によるＰＩＤパラメータの
調整原理をＰ（比例）のパラメータを例にとって説明す
る。まず、プロセスの出力値（ＰＶ）のハンチング状
況、すなわち比例制御による設定値（ＳＶ）からのずれ
量ａP を、図２に示すように、所定時間Δｔにおける、
設定値（ＳＶ）を境にした上下の各出力波形の最大偏差
値（Ｐmax ，Ｐmin ）と設定値をクロスするゼロクロス
時間（ｔmax ，ｔmin ）の三角形の面積の総和で近似す
る。The principle of adjusting the PID parameter by the tuner 14 will be described by taking the P (proportional) parameter as an example. First, as shown in FIG. 2, the hunting state of the output value (PV) of the process, that is, the deviation amount a P from the set value (SV) by the proportional control is calculated at a predetermined time Δt as shown in FIG.
The maximum deviation values (P max , P min ) of the upper and lower output waveforms with the set value (SV) as a boundary and the zero cross time (t max , t min ) crossing the set values are approximated by the sum of the triangular areas.
【００１１】 ａP ＝Σ｛Ｐmax （ｔn ）×ｔmax （ｔn ）／２｝＋ Σ｛Ｐmin （ｔn ）×ｔmin （ｔn ）／２｝ ｎ＝1,2,3,.. …(1) 次に収束状況の評価量ｂを、最大偏差値とゼロクロス時
間の比の減衰量で表す。A P = Σ {P max (t n ) × t max (t n ) / 2} + Σ {P min (t n ) × t min (t n ) / 2} n = 1,2,3 , .... (1) Next, the evaluation amount b of the convergence state is represented by the attenuation amount of the ratio between the maximum deviation value and the zero-cross time.
【００１２】 ｂ＝（Ｐmax ／ｔmax ）÷（Ｐmin ／ｔmin ） …(2) そして、上記設定値（ＳＶ）からのずれ量ａP と評価量
ｂによりＰパラメータのファジィ推論を行う。B = (P max / t max ) ÷ (P min / t min ) (2) Then, fuzzy inference of the P parameter is performed based on the deviation amount a P from the set value (SV) and the evaluation amount b. .
【００１３】ずれ量ａP と評価量ｂのファジィ集合は図
３に示すように、いずれも３個の集合、すなわちＺ０
（ゼロ付近である）、ＰＭ（中間である）、ＰＢ（大き
い）としている。また、これらずれ量ａP と評価量ｂの
ファジィ集合によるＰパラメータのファジィ制御ルール
を表１に示す。表１において、空白部はＰパラメータを
変更しないことを示す。As shown in FIG. 3, the fuzzy sets of the shift amount a P and the evaluation amount b are all three sets, that is, Z0.
(Near zero), PM (middle), PB (large). Further, Table 1 shows fuzzy control rules for the P parameter based on the fuzzy set of the shift amount a P and the evaluation amount b. In Table 1, the blank part indicates that the P parameter is not changed.
【００１４】[0014]
【表１】 上記ずれ量ａP と評価量ｂがそれぞれ式(1),(2) により
求められると、図３により所属するファジィ集合が判断
され、表１のルールによりＰパラメータに対する”やや
少なく”などの指令信号が出力される。ＰＩＤ制御部13
ではこの指令信号に応じて、予め設定された所定量によ
りＰパラメータを変更して、比例制御を実行する。[Table 1] When the shift amount a P and the evaluation amount b are obtained by the equations (1) and (2), respectively, the fuzzy set to which they belong is judged according to FIG. The signal is output. PID control unit 13
Then, in accordance with this command signal, the P parameter is changed by a preset predetermined amount, and proportional control is executed.
【００１５】なお、Ｉ（積分）のパラメータの場合に
は、設定値（ＳＶ）からのずれ量ａIは下記の式で演算
する。 ａI ＝絶対値〔Σ｛Ｐmax （ｔn ）×ｔmax （ｔn ）／２｝− Σ｛Ｐmin （ｔn ）×ｔmin （ｔn ）／２｝〕 ｎ＝1,2,3,.. …(3) またＤ（微分）のパラメータの場合には、設定値（Ｓ
Ｖ）からのずれ量ａD は下記の式で演算する。In the case of the I (integral) parameter, the deviation amount a I from the set value (SV) is calculated by the following equation. a I = absolute value [Σ {P max (t n ) × t max (t n ) / 2} −Σ {P min (t n ) × t min (t n ) / 2}] n = 1,2, 3, ... (3) In the case of the D (differential) parameter, the set value (S
The amount of deviation a D from V) is calculated by the following formula.
【００１６】 ａD ＝Ｐmax （ｔ1 ）×ｔmax （ｔ1 ）／２ …(4) 上記ＰＩＤパラメータの調整原理を実行するチューナ14
の動作フローチャートを図４に示す。A D = P max (t 1 ) × t max (t 1 ) / 2 (4) The tuner 14 that executes the above PID parameter adjustment principle.
FIG. 4 shows an operation flowchart of the above.
【００１７】チューナ14は、まず所定時間Δｔの間、減
算器12から出力される偏差値Ｐを順に記憶し（ステップ
−１）、所定時間Δｔが経過すると、記憶した偏差値Ｐ
から、設定値（ＳＶ）を境にした上下、すなわち（＋）
側と（−）側の各出力波形の最大偏差値（Ｐmax ，Ｐ
min ）と、設定値をクロスするゼロクロス時間
（ｔmax，ｔmin ）を求める（ステップ−２）。次に、
設定値（ＳＶ）からのずれ量ａP，ａI ，ａD をそれぞ
れ式(1),(3),(4) により演算し（ステップ−３）、評価
量ｂを式(2) により演算する（ステップ−４）。そし
て、これらずれ量ａP ，ａI，ａD と評価量ｂから上記
ファジィ推論を行い（ステップ−５）、その各指令信号
をＰＩＤ制御部13へ出力する（ステップ−６）。上記ス
テップは順に繰り返し行われる。The tuner 14 first sequentially stores the deviation value P output from the subtractor 12 for a predetermined time Δt (step -1), and when the predetermined time Δt elapses, the stored deviation value P.
From above to below the set value (SV), that is, (+)
Deviation values (P max , P) between the output waveforms on the negative side and the negative side
min ) and a zero-cross time (t max , t min ) for crossing the set value (step-2). next,
Deviations a P , a I , and a D from the set value (SV) are calculated by equations (1), (3), and (4) (step-3), and an evaluation amount b is calculated by equation (2). (Step-4). Then, the fuzzy inference is performed from the deviation amounts a P , a I , a D and the evaluation amount b (step-5), and the respective command signals are output to the PID controller 13 (step-6). The above steps are repeated in sequence.
【００１８】このように、設定値（ＳＶ）からのずれ量
ａP ，ａI ，ａD を三角形の面積、あるいは三角形の面
積の総和で近似し、収束状況の評価量ｂを、最大偏差値
とゼロクロス時間の比の減衰量で表してファジィ推論を
行うことにより、ＰＩＤの各パラメータは、多変数の干
渉をうけるプロセスの出力値（ＰＶ）を設定値（ＳＶ）
に安定させる方向に収束され、すなわち最適な自動チュ
ーニングを行うことができ、最適なプロセス制御を行う
ことができる。As described above, the deviations a P , a I , and a D from the set value (SV) are approximated by the area of the triangle or the total of the areas of the triangle, and the evaluation amount b of the convergence state is calculated by the maximum deviation value. By performing fuzzy inference by expressing it as the attenuation amount of the ratio of zero cross time and each parameter of PID, the output value (PV) of the process subject to the interference of multivariable is set value (SV).
It is converged in a direction to stabilize the temperature, that is, optimum automatic tuning can be performed, and optimum process control can be performed.
【００１９】また、比例制御による設定値（ＳＶ）から
のずれ量ａP を、各出力波形の最大偏差値（Ｐmax ，Ｐ
min ）とゼロクロス時間（ｔmax ，ｔmin ）の三角形の
面積の総和で近似することにより、従来のように出力波
形の全面積を求める方法と比較して、ノイズに強く、か
つ演算を簡単にすることができる。Further, the deviation amount a P from the set value (SV) by the proportional control is determined by the maximum deviation value (P max , P) of each output waveform.
min ) and the zero-cross time (t max , t min ) are approximated by the sum of the areas of the triangles, making it more resistant to noise and easier to calculate than the conventional method of obtaining the total area of the output waveform. can do.
【００２０】なお、本実施例では、ずれ量ａP ，ａI ，
ａD の演算式(1),(3),(4) においてそれぞれ２で割って
いるが、ファジィ演算上はメンバシップ関数で調整でき
るので必ずしも２で割る必要がない。In this embodiment, the shift amounts a P , a I ,
Although each is divided by 2 in the equations (1), (3), and (4) of a D , it is not necessary to divide by 2 because it can be adjusted by the membership function in fuzzy calculation.
【００２１】[0021]
【発明の効果】以上のように本発明によれば、プロセス
の出力のハンチング状況が各出力波形の最大偏差値と設
定値をクロスするゼロクロス時間の三角形の面積、ある
いは三角形の面積の和で近似され、この近似値と前記最
大偏差値とゼロクロス時間の比の収束状況により、ファ
ジィ推論され、ＰＩＤ制御のパラメータがチューニング
されることによって、多変数の干渉がマクロ的に捉えら
れ、パラメータはプロセスの出力を設定値に安定させる
方向に収束され、よって最適なプロセス制御を行うこと
ができる。As described above, according to the present invention, the hunting condition of the process output is approximated by the triangle area of the zero cross time at which the maximum deviation value of each output waveform crosses the set value, or the sum of the triangle areas. Fuzzy inference is performed based on the convergence of the approximate value, the ratio of the maximum deviation value and the zero-crossing time, and the parameters of the PID control are tuned, so that multivariable interference is macroscopically captured, and the parameters of the process are The output is converged in the direction of stabilizing it to the set value, and thus optimum process control can be performed.
【図１】本発明の一実施例における多変数干渉系プロセ
スの制御構成図である。FIG. 1 is a control configuration diagram of a multivariable interference system process according to an embodiment of the present invention.
【図２】同コントローラのチューナのＰＩＤパラメータ
のチューニング原理を説明する図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a tuning principle of a PID parameter of a tuner of the controller.
【図３】同コントローラのチューナのメンバシップ関数
図である。FIG. 3 is a membership function diagram of a tuner of the controller.
【図４】同コントローラのチューナの動作フローチャー
トである。FIG. 4 is an operation flowchart of a tuner of the controller.
【図５】従来のＰＩＤパラメータのチューニング原理を
説明する図である。FIG. 5 is a diagram for explaining a conventional PID parameter tuning principle.
１ プロセス ２ コントローラ 11 設定器 12 減算器 13 ＰＩＤ制御部 14 チューナ 1 Process 2 Controller 11 Setting device 12 Subtractor 13 PID control unit 14 Tuner
Claims (1)
いて、 前記プロセスの出力のハンチング状況を、設定値を境に
した各出力波形の最大偏差値と設定値をクロスするゼロ
クロス時間の三角形の面積、またはこれら三角形の面積
の和で近似し、この近似値と前記最大偏差値とゼロクロ
ス時間の比の収束状況により、プロセスの安定状況をフ
ァジィ推論し、ＰＩＤ制御のパラメータをチューニング
することを特徴とする多変数干渉系プロセスの制御方
法。1. A method of controlling a process of a multivariable interference system, wherein the hunting status of the output of the process is the maximum deviation value of each output waveform with a set value as a boundary and the area of a triangle of zero cross time crossing the set value. , Or the sum of the areas of these triangles, and fuzzy inference of the stable state of the process and tuning of the parameters of the PID control based on the convergence state of the approximation value and the ratio of the maximum deviation value and the zero-cross time. Control method for multivariable interferometric process.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4623094A JPH07261803A (en) | 1994-03-17 | 1994-03-17 | Control method for multivariable interference system process |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4623094A JPH07261803A (en) | 1994-03-17 | 1994-03-17 | Control method for multivariable interference system process |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07261803A true JPH07261803A (en) | 1995-10-13 |
Family
ID=12741322
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4623094A Pending JPH07261803A (en) | 1994-03-17 | 1994-03-17 | Control method for multivariable interference system process |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07261803A (en) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001079942A1 (en) * | 2000-04-14 | 2001-10-25 | Omron Corporation | Controller, temperature regulator and heat treatment apparatus |
| JP2010066852A (en) * | 2008-09-09 | 2010-03-25 | Omron Corp | Method of tuning control parameter |
| JP2010238259A (en) * | 2010-06-24 | 2010-10-21 | Sumitomo Chemical Co Ltd | Pid controller |
| CN107037842A (en) * | 2017-05-15 | 2017-08-11 | 济南大学 | A kind of method of the enthalpy difference laboratory temperature switching control based on fuzzy control and PID control |
-
1994
- 1994-03-17 JP JP4623094A patent/JPH07261803A/en active Pending
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