JPH0738126B2 - 適応制御装置 - Google Patents
適応制御装置Info
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- JPH0738126B2 JPH0738126B2 JP9901285A JP9901285A JPH0738126B2 JP H0738126 B2 JPH0738126 B2 JP H0738126B2 JP 9901285 A JP9901285 A JP 9901285A JP 9901285 A JP9901285 A JP 9901285A JP H0738126 B2 JPH0738126 B2 JP H0738126B2
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- Japan
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- time
- arma model
- equation
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-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
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- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 [産業上の利用分野] 本発明は蒸留塔や発酵プロセス等の化学プロセスおよび
ボイラの蒸気温度制御等の熱プロセス等に適用し得るST
R(Self Tuning Regulator)による適応制御装置に関す
るものである。
ボイラの蒸気温度制御等の熱プロセス等に適用し得るST
R(Self Tuning Regulator)による適応制御装置に関す
るものである。
[従来の技術] 例えばプラントにおける経時変化および動作条件の変化
に対し、コントローラをプラントの変動に応じて自動的
に調整し、制御系を常に良好な状態を維持するため制御
システムのニーズが各方面で高まっている。この中で適
応制御装置は、プラントの動特性の変動よる制御装置の
劣化を積極的になくし、従来の制御装置に比較してより
高レベルの制御を目差すことができるので、前記のニー
ズに好適のものであると考えられている。
に対し、コントローラをプラントの変動に応じて自動的
に調整し、制御系を常に良好な状態を維持するため制御
システムのニーズが各方面で高まっている。この中で適
応制御装置は、プラントの動特性の変動よる制御装置の
劣化を積極的になくし、従来の制御装置に比較してより
高レベルの制御を目差すことができるので、前記のニー
ズに好適のものであると考えられている。
この種適応制御装置において用いられるSTRは、例えば
第4図に示す如く構成されている。第4図において01は
制御対象、02はSTR、Uは操作量、Yは制御量である。
ここでSTR02は制御量Yと目標値との差即ち制御偏差の
分散を最小にするための制御であり、そのため予めARMA
(Auto Regressive Moving Average)(自己回帰移動平
均)モデルの次数を決めておいて、ARMAモデルの係数を
観測データ(制御量Y、目標値、操作量Uおよび既知外
乱)から同定プログラムにより同定しつつ操作量Uを同
定したARMAモデルより求めるものである。
第4図に示す如く構成されている。第4図において01は
制御対象、02はSTR、Uは操作量、Yは制御量である。
ここでSTR02は制御量Yと目標値との差即ち制御偏差の
分散を最小にするための制御であり、そのため予めARMA
(Auto Regressive Moving Average)(自己回帰移動平
均)モデルの次数を決めておいて、ARMAモデルの係数を
観測データ(制御量Y、目標値、操作量Uおよび既知外
乱)から同定プログラムにより同定しつつ操作量Uを同
定したARMAモデルより求めるものである。
第5図は第4図に示すSTR02の機能図であり、1はサン
プリング機構、2はARMAモデル作成機構、3はARMAモデ
ルの時間シフト機構、4は操作量算出機構、5は制御対
象をそれぞれ示すものである。第6図は第5図に示す各
部の詳説明図、第7図(A)、(B)は従来装置による
1時点先の分散最小制御を示す図である。
プリング機構、2はARMAモデル作成機構、3はARMAモデ
ルの時間シフト機構、4は操作量算出機構、5は制御対
象をそれぞれ示すものである。第6図は第5図に示す各
部の詳説明図、第7図(A)、(B)は従来装置による
1時点先の分散最小制御を示す図である。
第4図〜第6図において、サンプリング機構1では、制
御量y(t)と操作量u(t)をサンプリング時間毎に
取込む。
御量y(t)と操作量u(t)をサンプリング時間毎に
取込む。
ARMAモデル作成機構2では、1で収集したデータをもと
に次式のARMAモデルの係数を最小二乗法等で同定する。
に次式のARMAモデルの係数を最小二乗法等で同定する。
y(t)+a1y(t−1)+……+any(t−n) =b1u(t−1)+……+bnu(t−n)+e(t)
……(1)式 ここで、t:現時点, t−n:nステップ時間前, e(t):不確定分, a1,……,an,b1,……,bn:ARMAモデルの係数, n:ARMAモデルの次数 ARMAモデルの時間シフト機構3で、 (1)式の時刻tをt+1に置換え、y(t+1)を左
辺にもってきて整理すると、次式になる。
……(1)式 ここで、t:現時点, t−n:nステップ時間前, e(t):不確定分, a1,……,an,b1,……,bn:ARMAモデルの係数, n:ARMAモデルの次数 ARMAモデルの時間シフト機構3で、 (1)式の時刻tをt+1に置換え、y(t+1)を左
辺にもってきて整理すると、次式になる。
y(t+1) =−a1y(t)−a2y(t−1)−……−any(t−n
+1)+b1u(t)+b2u(t−1)+……+bnu(t
−n+1)+e(t+1) ……(2)式 操作量算出機構4で、 (2)式で表わされた1時点先のyの分散を最小にする
操作量uを求めると、次式になる。
+1)+b1u(t)+b2u(t−1)+……+bnu(t
−n+1)+e(t+1) ……(2)式 操作量算出機構4で、 (2)式で表わされた1時点先のyの分散を最小にする
操作量uを求めると、次式になる。
u(t) =1/b1[a1y(t)+a2y(t−1)+……+any(t
−n+1)−b2u(t−1)−……−bnu(t−n+
1)] ……(3)式 このように求めた操作量u(t)をプラントに加え、1
時点先の制御量y(t+1)の分散を最小にする。
−n+1)−b2u(t−1)−……−bnu(t−n+
1)] ……(3)式 このように求めた操作量u(t)をプラントに加え、1
時点先の制御量y(t+1)の分散を最小にする。
[発明が解決しようとする問題点] 前記第4図〜第7図(A),(B)に示す従来の適応制
御装置においては、第5図〜第7図(A),(B)に示
すように、現時点より1時点先しか表わせないので、1
時点先の制御量y(t+1)の分散を最小にするための
操作量u(t)を算出してプラントに加えることにな
る。しかし、ここで問題になるのは第6図の(1)式で
制御対象5が精度よく表わせるかという対象によっては
相当誤差がともなうということである。つぎに、1時点
先の分散を最小にするためには第7図(A),(B)に
示すように一般に操作量は大きな値を必要とし、これに
よりさらに同定精度は劣化する。なぜならば、STRで用
いているARMAモデルはもともと線形であるため非線形な
対象に対しては微小な動きに対しては精度はよいが大幅
な変動に対しては悪くなる。そして、次段階の操作量は
精度が悪いモデルで演算されるため、制御量y(t+
1)の分散最少のつもりの操作量が不適切となって制御
の安定性をそこなうという問題点があった。
御装置においては、第5図〜第7図(A),(B)に示
すように、現時点より1時点先しか表わせないので、1
時点先の制御量y(t+1)の分散を最小にするための
操作量u(t)を算出してプラントに加えることにな
る。しかし、ここで問題になるのは第6図の(1)式で
制御対象5が精度よく表わせるかという対象によっては
相当誤差がともなうということである。つぎに、1時点
先の分散を最小にするためには第7図(A),(B)に
示すように一般に操作量は大きな値を必要とし、これに
よりさらに同定精度は劣化する。なぜならば、STRで用
いているARMAモデルはもともと線形であるため非線形な
対象に対しては微小な動きに対しては精度はよいが大幅
な変動に対しては悪くなる。そして、次段階の操作量は
精度が悪いモデルで演算されるため、制御量y(t+
1)の分散最少のつもりの操作量が不適切となって制御
の安定性をそこなうという問題点があった。
本発明は上記従来の問題点を緩和するために提案された
もので、この種制御をより安定にするための適応制御装
置を提供することを目的とするものである。
もので、この種制御をより安定にするための適応制御装
置を提供することを目的とするものである。
[課題を解決するための手段] 本発明に係る適応制御装置は、STRにおいて、 (A)制御量yと操作量uをサンプリング時間毎に取り
込むサンプリング機構1と、 (B)前記サンプリング機構1で得た制御量y及び操作
量uを基にARMAモデルの係数を固定するARMAモデル作成
機構2と、 (C)ARMAモデルの次数を越えない範囲の所望の値をm
とするとき、前記ARMAモデルにおける各制御量及び各操
作量のサンプリング時点をm時点先の時点に置き換える
m時間シフト機構6と、 (D)m時点先の制御量をm時点前までにサンプリング
した制御量及び操作量から予測するm時点先予測機構7
と、 (E)m時点先の制御量の分散を最小にする操作量を算
出する操作量算出機構8とを前記順に具備してなること
を特徴とする。
込むサンプリング機構1と、 (B)前記サンプリング機構1で得た制御量y及び操作
量uを基にARMAモデルの係数を固定するARMAモデル作成
機構2と、 (C)ARMAモデルの次数を越えない範囲の所望の値をm
とするとき、前記ARMAモデルにおける各制御量及び各操
作量のサンプリング時点をm時点先の時点に置き換える
m時間シフト機構6と、 (D)m時点先の制御量をm時点前までにサンプリング
した制御量及び操作量から予測するm時点先予測機構7
と、 (E)m時点先の制御量の分散を最小にする操作量を算
出する操作量算出機構8とを前記順に具備してなること
を特徴とする。
[作用] 本発明によれば、1時点先の値しか求められないARMAモ
デルを操作量が時点よりm時点先まで不変という前提の
もとに、第3図(A)に示すようにm時点先の制御量を
算出し、このm時点先の制御量y((t+m)を分散最
小にする操作量u(t)(第3図(B))を求めてプラ
ントに加え、これにより制御の、より安定化を図り、前
記従来の問題点を解消し得るようにしたものである。
デルを操作量が時点よりm時点先まで不変という前提の
もとに、第3図(A)に示すようにm時点先の制御量を
算出し、このm時点先の制御量y((t+m)を分散最
小にする操作量u(t)(第3図(B))を求めてプラ
ントに加え、これにより制御の、より安定化を図り、前
記従来の問題点を解消し得るようにしたものである。
[実施例] 本発明の一実施例を添付図面を参照して詳細に説明す
る。
る。
第1図は本発明の一実施例の構成を示す図、第2図は第
1図に示す各部の詳細図、第3図(A),(B)はそれ
ぞれ第1図における一実施例の作用を説明するための図
である。
1図に示す各部の詳細図、第3図(A),(B)はそれ
ぞれ第1図における一実施例の作用を説明するための図
である。
第1図において、1はサンプリング機構、2はARMAモデ
ル作成機構、5は制御対象、6はARMAモデルのm時間シ
フト機構、7はm時点予測機構、8は操作量算出機構、
9出力をそれぞれ示し、第5図に示すものと同一部分に
は同一符号を付している。第1図に示す各部の詳細は第
2図に示している。
ル作成機構、5は制御対象、6はARMAモデルのm時間シ
フト機構、7はm時点予測機構、8は操作量算出機構、
9出力をそれぞれ示し、第5図に示すものと同一部分に
は同一符号を付している。第1図に示す各部の詳細は第
2図に示している。
第2図において、 サンプリング機構1では、 制御量y(t)と操作量u(t)をサンプリング時間毎
に取込む。
に取込む。
ARMAモデル作成機構2では、 プラントの制御量y(t)とSTRの出力である操作量u
(t)を、指定した時間間隔毎にサンプリングして、次
式のARMAモデルの係数を最小二乗法で同定する。
(t)を、指定した時間間隔毎にサンプリングして、次
式のARMAモデルの係数を最小二乗法で同定する。
y(t)+a1y(t−1)+……+any(t−n) =b1u(t−1)+……+bnu(t−n)+e(t)
……(1)式 ここで、t:現時点, t−n:nステップ時間前, e(t):不確定分, a1,……,an,b1,……,bn:ARMAモデルの係数, n:ARMAモデルの次数 ARMAモデルの時間シフト機構6で、 (1)式の時刻tをt+mに置換え、y(t+m)を左
辺に持ってきて整理すると次式を得る。
……(1)式 ここで、t:現時点, t−n:nステップ時間前, e(t):不確定分, a1,……,an,b1,……,bn:ARMAモデルの係数, n:ARMAモデルの次数 ARMAモデルの時間シフト機構6で、 (1)式の時刻tをt+mに置換え、y(t+m)を左
辺に持ってきて整理すると次式を得る。
y(t+m) =−a1y(t+m−1)−……−any(t+m−n)
+b1u(t+m−1)+……+bnu(t+m−n)+
e(t+m) ……(4)式 m時点先予測機構7で、 指定したm時点先を予測するために、(4)式のt+m
を、まず、t+m−1に置換えると、 y(t+m−1) =−a1y(t+m−2)−……−any(t+m−n−
1)+b1u(t+m−2)+……+bnu(t+m−n
−1)+e(t+m−1) ……(5)式 が得られるので、(5)式を(4)式の右辺第1項に代
入し、(4)式の右辺のyを1時点前の値で表せるよう
にし、同様に繰り返しm−1時点前までの値に順次ずら
せると、m時点先の予測値として次式が得られる。
+b1u(t+m−1)+……+bnu(t+m−n)+
e(t+m) ……(4)式 m時点先予測機構7で、 指定したm時点先を予測するために、(4)式のt+m
を、まず、t+m−1に置換えると、 y(t+m−1) =−a1y(t+m−2)−……−any(t+m−n−
1)+b1u(t+m−2)+……+bnu(t+m−n
−1)+e(t+m−1) ……(5)式 が得られるので、(5)式を(4)式の右辺第1項に代
入し、(4)式の右辺のyを1時点前の値で表せるよう
にし、同様に繰り返しm−1時点前までの値に順次ずら
せると、m時点先の予測値として次式が得られる。
y(t+m) =−a1′y(t)−……−an′y(t−m−n+1)
+b1′u(t)+b2′u(t−1)+……+bn′u
(t−m−n+1)+e(t+m)+cm−1e(t+
m−1)+…… +c1e(t+1) ……(6)式 ここで、 a1′、……、an′、b1′、bn′、cm−1、……、
c1:係数 但し、操作量u(t+m−1),u(t+m−2),…
…,u(t+1)など、現時点より先の値は、すべて現時
点のu(t)に等しいと仮定した。
+b1′u(t)+b2′u(t−1)+……+bn′u
(t−m−n+1)+e(t+m)+cm−1e(t+
m−1)+…… +c1e(t+1) ……(6)式 ここで、 a1′、……、an′、b1′、bn′、cm−1、……、
c1:係数 但し、操作量u(t+m−1),u(t+m−2),…
…,u(t+1)など、現時点より先の値は、すべて現時
点のu(t)に等しいと仮定した。
操作量算出機構8で、 (6)式で表されたm時点先のyの分散を最小にする操
作量uを求めると次式になる。
作量uを求めると次式になる。
u(t) =b1′-1[a1′y(t)+……+an′y(t−m−n
+1)−b2′u(t−1)−……−bn′u(t−m−
n+1)] ……(7)式 ここで、(6)式の不確定分のe(t+m)、……、e
(t+1)については不規則に現れるものと仮定した。
+1)−b2′u(t−1)−……−bn′u(t−m−
n+1)] ……(7)式 ここで、(6)式の不確定分のe(t+m)、……、e
(t+1)については不規則に現れるものと仮定した。
上記本発明の一実施例の作用ついて説明する。
第1図〜第3図(A),(B)において、これから実施
しようとしている適応制御の制御量の予測時点mをいく
らにするかを設定する。この設定値に従ってARMAモデル
のm時間シフト機構6のところで必要なmまでシフトを
行なう。つぎにm時点先予測機構7のところでも同様に
設定されたm時点の制御量の予測値を求める。そして、
m時点先の予測値の制御量y(t+m)の分散を最小に
する操作量u(t)を操作量算出機構8のところで求
め、その出力9を制御対象5へ加える。
しようとしている適応制御の制御量の予測時点mをいく
らにするかを設定する。この設定値に従ってARMAモデル
のm時間シフト機構6のところで必要なmまでシフトを
行なう。つぎにm時点先予測機構7のところでも同様に
設定されたm時点の制御量の予測値を求める。そして、
m時点先の予測値の制御量y(t+m)の分散を最小に
する操作量u(t)を操作量算出機構8のところで求
め、その出力9を制御対象5へ加える。
第1図に示すようにプラントの制御量y(t)とSTRの
出力である操作量u(t)をサンプリング機構1のとこ
ろで指定した時間間隔毎に収集し、ARMAモデル作成機構
2へ伝達する。ARMAモデル作成機構2ではサンプリング
機構1からの出力y(t)とu(t)を指定したARMAモ
デルの次数nに相当した過去の値を保存しておいて第2
図の(1)式に示すARMAモデルの係数をたとえば最小二
乗法で同定する。つぎに第2図の(1)式の情報をもと
にARMAモデルの時間シフト機構3で時刻tをt+1に単
純に置換え、y(t+1)を左辺に移行させると第2図
の(2)式になり、ARMAモデルの時間シフトができたこ
とになる。
出力である操作量u(t)をサンプリング機構1のとこ
ろで指定した時間間隔毎に収集し、ARMAモデル作成機構
2へ伝達する。ARMAモデル作成機構2ではサンプリング
機構1からの出力y(t)とu(t)を指定したARMAモ
デルの次数nに相当した過去の値を保存しておいて第2
図の(1)式に示すARMAモデルの係数をたとえば最小二
乗法で同定する。つぎに第2図の(1)式の情報をもと
にARMAモデルの時間シフト機構3で時刻tをt+1に単
純に置換え、y(t+1)を左辺に移行させると第2図
の(2)式になり、ARMAモデルの時間シフトができたこ
とになる。
以上の作用は従来の制御方法でも実施されていることで
あるが、本発明においてはさらに次のように作用する。
あるが、本発明においてはさらに次のように作用する。
第2図の(4)式では、第2図の(1)式の時刻tをt
+mに単純に置換えy(t+m)を左辺にもってくる。
ただし、係数は(1)式で求めた値をそのまま使用す
る。
+mに単純に置換えy(t+m)を左辺にもってくる。
ただし、係数は(1)式で求めた値をそのまま使用す
る。
次にmの値の範囲について述べる。
mの値は、ARMAモデルの次数nを最高に、1からnまで
の範囲で設定する必要がある。なぜならば、mの値がn
を越えると、越えた時点からnから先の予測精度は、単
純な直線で外挿したのと同じになり、ARMAモデルを使用
することの意味がなくなるからである。
の範囲で設定する必要がある。なぜならば、mの値がn
を越えると、越えた時点からnから先の予測精度は、単
純な直線で外挿したのと同じになり、ARMAモデルを使用
することの意味がなくなるからである。
実用的には、ARMAモデルの次数nは、2〜4程度がよい
ので、mとしては2〜4程度の値になる。
ので、mとしては2〜4程度の値になる。
また、ARMAモデルの係数の同定精度を向上させるため
に、プラントが定常状態にあるときは、同定機能を停止
させる。即ち、ARMAモデル作成機構の中の同定機能を停
止させ、停止直前のARMAモデルの係数をそのまま使用す
る。なお、定常状態にあるか否かの判定は、プラントに
加わる外部からの入力、例えば、付加指令値の変動が指
定した小さな閾値内に入り、しかも指定した時間の間、
その状態が維持されていることで行う。しかし、その場
合でも、後述のARMAモデルの時間シフト機構、操作量算
出機構は生かして操作量を算出させる。
に、プラントが定常状態にあるときは、同定機能を停止
させる。即ち、ARMAモデル作成機構の中の同定機能を停
止させ、停止直前のARMAモデルの係数をそのまま使用す
る。なお、定常状態にあるか否かの判定は、プラントに
加わる外部からの入力、例えば、付加指令値の変動が指
定した小さな閾値内に入り、しかも指定した時間の間、
その状態が維持されていることで行う。しかし、その場
合でも、後述のARMAモデルの時間シフト機構、操作量算
出機構は生かして操作量を算出させる。
次に、プラントの変動が少ないときの操作量算出機構に
ついて述べる。
ついて述べる。
プラントの変動は、一般にプラントに加わる外部からの
入力、例えば、負荷指令値の変動が指定した小さな閾値
内に入っており、しかも指定した時間、その状態が維持
されておれば、プラントは定常状態にあるとみなせる。
従って、ARMAモデル作成機構のみのARMAモデルの係数の
同定を、その様な状態のときには停止させた方が良い。
しかし、その場合でも、他の機構は生かして操作量を算
出させる。
入力、例えば、負荷指令値の変動が指定した小さな閾値
内に入っており、しかも指定した時間、その状態が維持
されておれば、プラントは定常状態にあるとみなせる。
従って、ARMAモデル作成機構のみのARMAモデルの係数の
同定を、その様な状態のときには停止させた方が良い。
しかし、その場合でも、他の機構は生かして操作量を算
出させる。
次にm時点先を予測するために第2図の(6)式に示す
ように操作量u(t+m−1)=u(t+1)=u
(t)と仮定して式を導くと、m時点先の制御量の予測
値y(t+m)が求まる。そして、第2図の(6)式の
y(t+m)の分散を最小にする操作量u(t)を求め
ると(7)式になる。この(7)式のu(t)をプラン
トに加えることによって、より安定な適応制御が可能と
なる。
ように操作量u(t+m−1)=u(t+1)=u
(t)と仮定して式を導くと、m時点先の制御量の予測
値y(t+m)が求まる。そして、第2図の(6)式の
y(t+m)の分散を最小にする操作量u(t)を求め
ると(7)式になる。この(7)式のu(t)をプラン
トに加えることによって、より安定な適応制御が可能と
なる。
その理由、すなわち「不確定な操作量をすべてu(t)
に等しいと仮定して得た操作量がSTRを、より安定化で
きる理由」を以下に述べる。
に等しいと仮定して得た操作量がSTRを、より安定化で
きる理由」を以下に述べる。
制御量を予測して操作量を決める一つの方法として、PI
D制御に見られるD動作(微動作)がある。このD動作
には、予測することにより制御性能を向上させるのが狙
いで、制御量(実際には目標値と制御量の偏差)の予測
値を得るため、現時点の微係数の値から、指定した時間
先を直線で外挿する方法である。この方法を採用すれ
ば、D動作、すなわち、微分動作により閉ループ系が位
相進み補償され、系全体が安定の方向に向かう。
D制御に見られるD動作(微動作)がある。このD動作
には、予測することにより制御性能を向上させるのが狙
いで、制御量(実際には目標値と制御量の偏差)の予測
値を得るため、現時点の微係数の値から、指定した時間
先を直線で外挿する方法である。この方法を採用すれ
ば、D動作、すなわち、微分動作により閉ループ系が位
相進み補償され、系全体が安定の方向に向かう。
一方、本発明では、単に、制御量の現時点での微係数か
ら指定された時間先を直線で外挿して予測値を算出する
のではなく、モデルを使用して予測している点で、直線
で外挿するより予測精度は良くなる。なお、ここでは、
現時点の操作量を指定されたm時点先まで不変にして、
制御量を予測しているが、予測する上ではこの様な方法
は止むを得ないことで、単純に直線で外挿するより、一
般には精度は良い。また、予測することによりPID精度
のD動作と同様に制御安定化の役目もなす。
ら指定された時間先を直線で外挿して予測値を算出する
のではなく、モデルを使用して予測している点で、直線
で外挿するより予測精度は良くなる。なお、ここでは、
現時点の操作量を指定されたm時点先まで不変にして、
制御量を予測しているが、予測する上ではこの様な方法
は止むを得ないことで、単純に直線で外挿するより、一
般には精度は良い。また、予測することによりPID精度
のD動作と同様に制御安定化の役目もなす。
上記本発明の一実施例では1人出力系について説明した
が、これに限定することなく、多入出力系についても同
様に適用できること勿論である。
が、これに限定することなく、多入出力系についても同
様に適用できること勿論である。
[発明の効果] 本発明は前述のように構成されているので、以下に記載
するような効果を奏する。
するような効果を奏する。
(1)本発明によればm時点先の予測値の分散を最小に
することにより、操作量の動きが、1時点先の制御量の
分散を最小にする時より小さくすることができる。
することにより、操作量の動きが、1時点先の制御量の
分散を最小にする時より小さくすることができる。
(2)そのため制御のより安定な動作が可能になる等の
優れた効果をうることができる。
優れた効果をうることができる。
第1図は本発明の一実施例の構成を示す図、第2図は第
1図に示す各部の詳細図、第3図(A)(B)はそれぞ
れ第1図における一実施例の作用を説明するための図、
第4図〜第7図(A),(B)はそれぞれ従来例を示す
図である。 [符号の説明] 1……サンプリング機構、2……ARMAモデルの作成機
構、5……制御対象、6……ARMAモデルのm時間シフト
機構、7……m時点先予測機構、8……操作量算出機
構。
1図に示す各部の詳細図、第3図(A)(B)はそれぞ
れ第1図における一実施例の作用を説明するための図、
第4図〜第7図(A),(B)はそれぞれ従来例を示す
図である。 [符号の説明] 1……サンプリング機構、2……ARMAモデルの作成機
構、5……制御対象、6……ARMAモデルのm時間シフト
機構、7……m時点先予測機構、8……操作量算出機
構。
Claims (1)
- 【請求項1】STRにおいて、 (A)制御量(y)と操作量(u)をサンプリング時間
毎に取り込むサンプリング機構(1)と、 (B)前記サンプリング機構(1)で得た制御量(y)
及び操作量(u)を基にARMAモデルの係数を同定するAR
MAモデル作成機構(2)と、 (C)ARMAモデルの次数を越えない範囲の所望の値をm
とするとき、前記ARMAモデルにおける各制御量及び各操
作量のサンプリング時点をm時点先の時点に置き換える
m時間シフト機構(6)と、 (D)m時点先の制御量をm時点前までにサンプリング
した制御量及び操作量から予測するm時点先予測機構
(7)と、 (E)m時点先の制御量の分散を最小にする操作量を算
出する操作量算出機構(8)とを前記順に具備してなる
ことを特徴とする適応制御装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP9901285A JPH0738126B2 (ja) | 1985-05-10 | 1985-05-10 | 適応制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP9901285A JPH0738126B2 (ja) | 1985-05-10 | 1985-05-10 | 適応制御装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS61256405A JPS61256405A (ja) | 1986-11-14 |
JPH0738126B2 true JPH0738126B2 (ja) | 1995-04-26 |
Family
ID=14235189
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP9901285A Expired - Lifetime JPH0738126B2 (ja) | 1985-05-10 | 1985-05-10 | 適応制御装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH0738126B2 (ja) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2665906B2 (ja) * | 1986-11-18 | 1997-10-22 | 株式会社日立製作所 | 比例・積分形予測適応制御装置 |
JPS63191202A (ja) * | 1987-02-04 | 1988-08-08 | Hitachi Ltd | バツチプロセス制御方式 |
JP2655904B2 (ja) * | 1989-02-06 | 1997-09-24 | 三菱重工業株式会社 | 適応制御装置 |
JP2827045B2 (ja) * | 1990-09-05 | 1998-11-18 | 技術研究組合国際ファジィ工学研究所 | ファジィ制御方法 |
US5696672A (en) * | 1992-03-31 | 1997-12-09 | Kabushiki Kaisha Yaskawa Denki | Preview control apparatus |
-
1985
- 1985-05-10 JP JP9901285A patent/JPH0738126B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPS61256405A (ja) | 1986-11-14 |
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